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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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-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

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)
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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

G2L-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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

RAFT+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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CroCo-Stereo	0.30 76	0.45 251	1.08 67	0.31 217	0.17 110	0.19 2	0.21 101	0.73 245	0.50 174	0.21 34	0.24 55	0.55 291	0.22 95	0.27 24	0.26 144	0.09 70	0.08 115	0.08 29	0.07 51	0.12 81	0.09 56
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
cross-raft	0.40 161	0.27 91	2.22 380	0.30 190	0.17 110	0.49 135	0.35 360	0.71 229	0.39 71	0.43 184	0.45 191	0.64 343	0.25 137	0.32 67	0.25 135	0.08 32	0.08 115	0.09 82	0.23 430	0.11 70	0.14 195

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

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

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

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

GMStereo	0.38 140	0.99 468	1.91 296	0.27 117	0.16 82	0.39 57	0.23 155	0.47 79	0.62 300	0.38 157	0.34 130	0.25 90	0.25 137	0.39 128	0.29 179	0.14 353	0.08 115	0.10 131	0.12 244	0.15 152	0.11 105
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
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

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
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

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
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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

rvit_stereo_0081	0.25 44	0.21 21	0.61 16	0.28 142	0.17 110	0.31 19	0.22 122	0.42 41	0.53 208	0.24 67	0.25 62	0.25 90	0.21 86	0.34 87	0.23 100	0.13 310	0.10 227	0.11 196	0.10 144	0.12 81	0.09 56

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

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

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

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

test_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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 334	0.92 434	2.36 408	0.38 373	0.37 425	0.60 281	0.28 272	0.82 330	0.62 300	0.62 393	0.55 292	0.72 395	0.45 335	1.00 327	0.43 297	0.15 372	0.11 275	0.14 347	0.14 305	0.15 152	0.16 255
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
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

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

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

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

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

rvit_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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

AIO_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

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

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

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

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

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

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

Wz-Net-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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.
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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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
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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ASD4		19.65 581

Low-res two-view benchmark