Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

asda	0.22 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

asd	0.20 1	0.22 36	0.65 28	0.22 25	0.17 110	0.41 69	0.14 14	0.35 10	0.32 13	0.24 67	0.20 23	0.15 26	0.18 48	0.26 19	0.16 4	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.08 34

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

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

4.25_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

4.5_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

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

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

3.25w_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

MM-Stereo_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

test_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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 + 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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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.
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

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.
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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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
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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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
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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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