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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

4.5_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

xyz-stereo-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

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

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

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

rvit_stereo_0081	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

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

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

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

test_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

PSMNet-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

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

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
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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

RAFT-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

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

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

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

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

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

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

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

rvit_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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

4D-IteraStereo	0.44 203	0.96 452	2.63 460	0.27 117	0.30 345	0.45 96	0.25 208	0.52 120	0.50 174	0.40 165	0.31 110	0.40 190	0.19 66	0.35 93	0.32 220	0.09 70	0.06 20	0.12 252	0.11 206	0.19 259	0.30 436

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

WCG-NET	0.30 76	0.42 227	1.26 96	0.24 52	0.12 6	0.43 85	0.24 188	0.40 28	0.56 238	0.35 140	0.37 144	0.26 104	0.24 121	0.29 43	0.19 28	0.08 32	0.12 301	0.08 29	0.07 51	0.22 305	0.10 80

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

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

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

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

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

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.
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

NCCL2	0.65 399	0.94 442	1.96 323	0.43 415	0.30 345	0.71 404	0.68 493	0.84 347	0.65 333	0.70 439	0.60 335	0.86 454	0.54 388	1.56 396	0.57 364	0.20 446	0.16 386	0.67 528	0.25 439	0.22 305	0.24 388

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

SGM-Forest	1.04 502	0.42 227	3.59 540	0.41 400	0.32 372	1.05 498	1.32 544	0.94 431	0.83 465	1.16 512	2.23 538	1.03 492	1.39 526	2.49 519	2.35 526	0.21 452	0.21 447	0.20 450	0.19 402	0.23 318	0.32 449
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

SA-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ELAS_RVC	1.37 527	0.78 392	3.21 527	0.55 483	0.50 480	1.49 523	2.48 562	1.48 536	1.71 542	2.13 547	2.09 531	2.07 537	2.56 551	1.90 464	2.02 512	0.35 506	0.36 504	0.37 509	0.34 488	0.49 501	0.47 503
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.39 528	0.79 394	2.86 490	0.53 473	0.50 480	2.81 557	2.20 559	1.61 542	1.50 535	2.28 552	2.35 539	1.82 533	2.13 545	1.73 425	2.22 521	0.35 506	0.37 506	0.35 503	0.35 491	0.49 501	0.47 503
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
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
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ASD4		19.65 581

Low-res two-view benchmark