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.

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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

S2M2_XL	0.24 1	0.24 75	0.39 14	0.34 1	0.24 38	0.16 2	0.18 2	0.32 1	0.22 4	0.29 10	0.40 25	0.24 6	0.23 8	0.32 1	0.26 18	0.20 215	0.18 311	0.18 111	0.16 149	0.18 120	0.14 61

U	9.45 568	0.21 26	0.58 133	0.47 113	53.11 587	61.27 592	0.24 29	0.70 52	0.52 81	0.36 31	0.28 12	0.29 28	0.35 60	0.33 2	0.26 18	0.19 180	0.11 26	60.50 589	8.88 576	0.17 89	0.13 35

FoundationStereo	0.24 1	0.21 26	0.36 3	0.38 22	0.22 16	0.32 13	0.22 16	0.39 2	0.23 6	0.30 14	0.25 7	0.30 33	0.33 45	0.34 3	0.26 18	0.16 57	0.12 50	0.15 19	0.11 8	0.13 4	0.12 10

S2M2	0.34 38	0.28 177	0.45 50	0.40 36	0.30 151	0.31 12	0.16 1	0.60 26	0.64 110	0.31 15	0.48 55	0.47 81	0.34 52	0.38 4	0.32 67	0.25 343	0.22 387	0.20 168	0.22 315	0.25 312	0.22 282

IGEV-Stereo++	0.30 14	0.20 8	0.40 17	0.46 102	0.30 151	0.33 14	0.22 16	0.75 64	0.45 50	0.32 19	0.41 27	0.32 37	0.48 140	0.38 4	0.27 23	0.15 36	0.11 26	0.15 19	0.12 38	0.15 38	0.13 35

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 47	0.23 57	0.54 103	0.50 168	0.28 112	0.36 21	0.22 16	1.02 171	0.39 32	0.42 56	0.64 104	0.36 47	0.51 157	0.39 6	0.29 35	0.18 139	0.12 50	0.17 76	0.13 61	0.18 120	0.18 174

CroCo-Stereo	0.40 70	0.31 265	0.73 236	0.58 311	0.27 87	0.26 4	0.33 90	0.95 146	0.81 171	0.42 56	0.47 52	0.65 162	0.47 129	0.39 6	0.34 97	0.18 139	0.15 220	0.16 49	0.14 89	0.19 161	0.16 124
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
4.5_new	0.29 10	0.25 103	0.41 22	0.36 5	0.23 22	0.52 123	0.36 126	0.56 13	0.34 23	0.45 73	0.42 28	0.27 18	0.25 12	0.40 8	0.24 5	0.13 19	0.10 9	0.15 19	0.13 61	0.16 58	0.12 10

4.5w-stereo	0.29 10	0.25 103	0.41 22	0.36 5	0.23 22	0.52 123	0.36 126	0.56 13	0.34 23	0.45 73	0.42 28	0.27 18	0.25 12	0.40 8	0.24 5	0.13 19	0.10 9	0.15 19	0.13 61	0.16 58	0.12 10

water-stereo	0.39 61	0.20 8	0.48 63	0.44 81	0.27 87	0.50 102	0.26 41	0.92 127	0.51 74	0.53 111	0.78 142	0.55 121	0.49 148	0.42 10	0.42 177	0.16 57	0.15 220	0.17 76	0.15 107	0.16 58	0.15 94

IGEV	0.28 7	0.18 1	0.39 14	0.37 9	0.31 177	0.45 61	0.21 12	0.59 19	0.40 36	0.31 15	0.43 37	0.26 14	0.21 2	0.43 11	0.25 10	0.13 19	0.12 50	0.16 49	0.13 61	0.12 1	0.12 10

RAStereo	0.34 38	0.21 26	0.66 178	0.47 113	0.27 87	0.26 4	0.29 59	0.69 48	0.63 106	0.32 19	0.42 28	0.45 70	0.31 36	0.45 12	0.34 97	0.17 100	0.15 220	0.19 133	0.15 107	0.18 120	0.13 35

CAS	0.63 227	0.18 1	0.37 5	2.27 546	0.84 498	0.57 158	0.54 313	0.79 79	0.62 103	0.48 89	0.70 121	0.36 47	0.26 17	0.45 12	0.35 107	2.24 547	0.10 9	0.14 1	0.09 1	0.15 38	1.06 536

4.25_new	0.30 14	0.26 126	0.44 37	0.38 22	0.26 63	0.49 88	0.40 175	0.59 19	0.31 16	0.38 40	0.42 28	0.27 18	0.34 52	0.46 14	0.31 62	0.12 5	0.09 1	0.15 19	0.11 8	0.14 18	0.12 10

4.5w_new	0.30 14	0.26 126	0.44 37	0.38 22	0.26 63	0.49 88	0.40 175	0.59 19	0.31 16	0.38 40	0.42 28	0.27 18	0.34 52	0.46 14	0.31 62	0.12 5	0.09 1	0.15 19	0.11 8	0.14 18	0.12 10

4.25w-stereo	0.30 14	0.26 126	0.44 37	0.38 22	0.26 63	0.49 88	0.40 175	0.59 19	0.32 20	0.38 40	0.42 28	0.27 18	0.34 52	0.46 14	0.31 62	0.12 5	0.09 1	0.15 19	0.11 8	0.14 18	0.12 10

3w_stereo	0.33 35	0.25 103	0.52 91	0.40 36	0.21 9	0.53 132	0.54 313	0.65 37	0.46 56	0.44 65	0.48 55	0.23 3	0.45 113	0.46 14	0.29 35	0.12 5	0.10 9	0.15 19	0.12 38	0.15 38	0.15 94

2w_stereo	0.32 27	0.24 75	0.45 50	0.39 29	0.22 16	0.46 66	0.47 258	0.69 48	0.42 43	0.43 61	0.50 66	0.24 6	0.45 113	0.47 18	0.29 35	0.12 5	0.10 9	0.15 19	0.12 38	0.15 38	0.13 35

GCAP-Stereo	0.40 70	0.28 177	0.68 187	0.47 113	0.25 55	0.53 132	0.32 83	0.82 97	0.58 93	0.65 137	0.69 117	0.58 136	0.42 94	0.47 18	0.29 35	0.17 100	0.14 162	0.17 76	0.13 61	0.17 89	0.14 61

XX-TBD	0.46 113	0.70 487	0.35 1	0.79 472	0.25 55	0.58 161	0.26 41	0.69 48	1.27 393	0.76 154	1.00 200	0.45 70	0.33 45	0.47 18	0.37 129	0.19 180	0.15 220	0.15 19	0.11 8	0.17 89	0.14 61

Pointernet	0.37 52	0.20 8	0.57 127	0.43 58	0.28 112	0.51 119	0.27 48	0.93 134	0.61 101	0.47 81	0.63 101	0.49 94	0.38 81	0.49 21	0.33 80	0.17 100	0.13 111	0.14 1	0.11 8	0.13 4	0.12 10

LG-Stereo	0.34 38	0.25 103	0.78 281	0.47 113	0.26 63	0.37 23	0.30 69	0.71 56	0.52 81	0.36 31	0.57 88	0.29 28	0.21 2	0.50 22	0.36 117	0.13 19	0.13 111	0.20 168	0.18 188	0.18 120	0.12 10

IGEV++	0.40 70	0.22 45	0.51 83	0.52 219	0.29 129	0.45 61	0.25 31	1.65 363	0.46 56	0.37 34	0.57 88	0.46 74	0.45 113	0.50 22	0.38 140	0.19 180	0.12 50	0.16 49	0.13 61	0.16 58	0.15 94

castereo	0.41 78	0.22 45	0.46 58	0.44 81	0.30 151	0.61 180	0.56 339	0.97 154	0.80 168	0.38 40	0.69 117	0.45 70	0.69 243	0.51 24	0.30 45	0.16 57	0.11 26	0.16 49	0.13 61	0.16 58	0.12 10

GIP-stereo	0.34 38	0.23 57	0.45 50	0.50 168	0.36 249	0.38 26	0.23 24	0.78 74	0.52 81	0.34 25	0.51 69	0.46 74	0.38 81	0.51 24	0.27 23	0.20 215	0.12 50	0.16 49	0.12 38	0.16 58	0.14 61

test_for_model	1.30 461	3.71 570	0.58 133	3.22 560	2.84 560	0.59 166	0.33 90	1.40 294	0.83 177	1.42 427	0.61 96	0.52 111	0.37 74	0.51 24	0.33 80	2.46 548	0.15 220	0.16 49	0.11 8	4.39 570	1.50 543

asda	0.30 14	0.24 75	0.42 30	0.38 22	0.23 22	0.43 51	0.34 102	0.58 18	0.37 29	0.38 40	0.42 28	0.27 18	0.34 52	0.52 27	0.30 45	0.11 1	0.09 1	0.14 1	0.11 8	0.14 18	0.12 10

testlalala2	0.58 201	0.27 155	0.68 187	1.72 540	1.27 536	0.68 232	0.42 195	0.93 134	0.70 137	0.90 192	0.93 177	0.76 192	0.34 52	0.52 27	0.40 155	0.18 139	0.15 220	0.17 76	0.13 61	0.17 89	0.17 149

MaDis-Stereo	0.36 47	0.25 103	0.58 133	0.44 81	0.34 235	0.30 11	0.30 69	0.72 57	0.50 65	0.37 34	0.36 20	0.58 136	0.49 148	0.52 27	0.36 117	0.19 180	0.16 260	0.19 133	0.15 107	0.18 120	0.14 61

FlowAnything_test	0.39 61	0.26 126	0.61 148	0.59 324	0.33 217	0.62 189	0.36 126	0.62 29	0.40 36	0.45 73	0.36 20	0.45 70	0.37 74	0.53 30	0.48 229	0.24 316	0.18 311	0.28 380	0.33 461	0.21 236	0.19 214

AEACV	0.37 52	0.24 75	0.52 91	0.47 113	0.51 379	0.37 23	0.38 152	0.65 37	0.53 85	0.42 56	0.56 85	0.46 74	0.60 206	0.53 30	0.30 45	0.16 57	0.13 111	0.18 111	0.15 107	0.17 89	0.14 61

CREStereo++_RVC	0.47 120	0.21 26	0.38 8	0.45 95	0.38 281	0.45 61	0.25 31	0.75 64	1.29 402	0.80 167	1.21 302	0.47 81	0.37 74	0.53 30	0.44 190	0.16 57	0.11 26	0.15 19	0.80 534	0.18 120	0.11 2
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
MSCF	0.38 57	0.25 103	0.52 91	0.47 113	0.25 55	0.62 189	0.37 145	0.81 92	0.47 59	0.50 103	0.71 124	0.32 37	0.65 235	0.54 33	0.28 32	0.19 180	0.12 50	0.17 76	0.14 89	0.17 89	0.14 61

trnet	0.39 61	0.21 26	0.37 5	0.36 5	0.20 3	0.53 132	0.29 59	0.78 74	1.12 299	0.59 127	0.71 124	0.53 116	0.42 94	0.54 33	0.34 97	0.18 139	0.13 111	0.15 19	0.10 2	0.14 18	0.13 35

CASnet	0.41 78	0.25 103	0.48 63	0.50 168	0.20 3	0.50 102	0.36 126	0.81 92	0.80 168	0.83 177	0.68 113	0.48 86	0.31 36	0.54 33	0.32 67	0.18 139	0.12 50	0.27 365	0.22 315	0.23 285	0.14 61
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
testlalala	0.45 106	0.28 177	0.59 140	0.42 51	0.39 291	0.71 249	0.39 167	1.08 211	0.45 50	1.24 344	0.80 153	0.61 148	0.36 69	0.54 33	0.33 80	0.20 215	0.13 111	0.18 111	0.12 38	0.15 38	0.15 94

TANstereo	0.44 98	0.21 26	0.44 37	0.41 44	0.21 9	0.65 212	0.26 41	0.79 79	0.83 177	0.93 200	0.98 194	0.51 104	0.46 120	0.54 33	0.35 107	0.18 139	0.24 408	0.16 49	0.13 61	0.16 58	0.26 352

CREStereo	0.39 61	0.21 26	0.38 8	0.34 1	0.22 16	0.53 132	0.29 59	0.77 70	1.11 295	0.58 119	0.71 124	0.51 104	0.41 90	0.54 33	0.34 97	0.18 139	0.13 111	0.15 19	0.10 2	0.14 18	0.14 61
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
LGtest1	0.27 4	0.21 26	0.44 37	0.41 44	0.21 9	0.42 42	0.19 6	0.56 13	0.26 9	0.29 10	0.24 6	0.29 28	0.29 27	0.55 39	0.25 10	0.18 139	0.12 50	0.16 49	0.12 38	0.14 18	0.13 35

MonSter	0.28 7	0.18 1	0.39 14	0.36 5	0.21 9	0.55 148	0.31 76	0.55 12	0.43 45	0.28 7	0.29 13	0.23 3	0.21 2	0.56 40	0.25 10	0.11 1	0.10 9	0.14 1	0.11 8	0.14 18	0.11 2

IGEV-BASED-STEREO-	0.70 273	3.18 567	2.55 520	0.39 29	0.23 22	0.44 57	0.23 24	0.63 31	0.42 43	0.44 65	0.44 41	0.34 43	0.28 23	0.56 40	0.29 35	1.35 541	0.10 9	0.22 232	0.19 210	0.46 471	1.31 540

LoS_RVC	0.42 81	0.26 126	0.40 17	0.44 81	0.82 496	0.51 119	0.44 227	0.64 33	0.41 40	0.44 65	0.78 142	0.44 62	0.47 129	0.56 40	0.36 117	0.13 19	0.12 50	0.14 1	0.10 2	0.13 4	0.84 524

CES	0.48 126	0.20 8	0.37 5	0.39 29	1.39 538	0.55 148	0.35 110	0.98 158	0.66 127	0.44 65	0.66 106	0.35 45	0.27 19	0.56 40	0.33 80	0.15 36	0.13 111	0.15 19	0.10 2	0.19 161	1.46 542

CroCo-Stereo Lap2	0.44 98	0.34 327	0.77 273	0.61 350	0.79 487	0.28 9	0.35 110	0.75 64	0.71 142	0.38 40	0.50 66	0.72 184	0.55 179	0.57 44	0.47 224	0.17 100	0.18 311	0.19 133	0.16 149	0.21 236	0.20 247

UniTT-Stereo	0.36 47	0.23 57	0.59 140	0.48 140	0.36 249	0.40 31	0.32 83	0.53 9	0.49 61	0.54 114	0.55 82	0.36 47	0.31 36	0.58 45	0.51 248	0.20 215	0.15 220	0.17 76	0.15 107	0.19 161	0.15 94

4w-stereo	0.30 14	0.24 75	0.44 37	0.37 9	0.23 22	0.46 66	0.27 48	0.63 31	0.31 16	0.41 50	0.44 41	0.27 18	0.36 69	0.59 46	0.30 45	0.11 1	0.09 1	0.15 19	0.12 38	0.13 4	0.12 10

rvit_stereo_0080	0.44 98	0.32 281	0.71 218	0.47 113	0.36 249	0.42 42	0.55 331	0.82 97	0.68 132	0.50 103	0.60 94	0.55 121	0.47 129	0.59 46	0.44 190	0.26 366	0.21 369	0.20 168	0.20 242	0.31 388	0.19 214

AE-Stereo	0.49 132	0.27 155	0.67 183	0.60 336	0.39 291	0.67 225	0.46 251	1.18 239	1.09 286	0.47 81	0.75 136	0.69 176	0.47 129	0.59 46	0.40 155	0.16 57	0.15 220	0.21 203	0.20 242	0.19 161	0.15 94

whm_eth	0.44 98	0.32 281	0.71 218	0.47 113	0.36 249	0.42 42	0.55 331	0.82 97	0.68 132	0.50 103	0.60 94	0.55 121	0.47 129	0.59 46	0.44 190	0.26 366	0.21 369	0.20 168	0.20 242	0.31 388	0.19 214

RCA-Stereo	0.50 136	0.23 57	0.58 133	0.48 140	0.33 217	0.55 148	0.45 244	0.97 154	1.38 445	0.68 141	1.05 229	0.63 156	0.80 291	0.59 46	0.32 67	0.17 100	0.12 50	0.17 76	0.14 89	0.16 58	0.14 61

GMOStereo	0.53 149	0.26 126	0.65 171	0.50 168	0.29 129	0.52 123	0.43 214	0.89 117	0.96 220	1.41 421	1.14 271	0.85 230	0.56 184	0.59 46	0.38 140	0.16 57	0.14 162	0.24 290	0.21 286	0.20 195	0.15 94

error version	0.53 149	0.26 126	0.65 171	0.50 168	0.29 129	0.52 123	0.43 214	0.89 117	0.96 220	1.41 421	1.14 271	0.85 230	0.56 184	0.59 46	0.38 140	0.16 57	0.14 162	0.24 290	0.21 286	0.20 195	0.15 94

test-v	0.53 149	0.26 126	0.65 171	0.50 168	0.29 129	0.52 123	0.43 214	0.89 117	0.96 220	1.41 421	1.14 271	0.85 230	0.56 184	0.59 46	0.38 140	0.16 57	0.14 162	0.24 290	0.21 286	0.20 195	0.15 94

AnonymousM	0.59 207	1.11 523	0.41 22	0.44 81	0.32 196	0.43 51	0.47 258	1.05 190	0.64 110	0.98 216	0.63 101	0.67 169	0.43 101	0.59 46	0.41 166	0.20 215	0.15 220	1.84 545	0.84 536	0.14 18	0.13 35

test-2	0.53 149	0.26 126	0.65 171	0.50 168	0.29 129	0.52 123	0.43 214	0.89 117	0.96 220	1.41 421	1.14 271	0.85 230	0.56 184	0.59 46	0.38 140	0.16 57	0.14 162	0.24 290	0.21 286	0.20 195	0.15 94

sAnonymous2	0.55 179	0.56 450	1.46 465	0.60 336	0.51 379	0.48 76	0.52 299	0.79 79	0.68 132	0.50 103	0.67 110	0.46 74	0.62 220	0.59 46	0.40 155	0.22 275	0.17 289	0.22 232	0.21 286	0.86 520	0.56 494

CroCo_RVC	0.55 179	0.56 450	1.46 465	0.60 336	0.51 379	0.48 76	0.52 299	0.79 79	0.68 132	0.50 103	0.67 110	0.46 74	0.62 220	0.59 46	0.40 155	0.22 275	0.17 289	0.22 232	0.21 286	0.86 520	0.56 494

MLG-Stereo_test3	0.28 7	0.18 1	0.42 30	0.40 36	0.23 22	0.47 70	0.19 6	0.61 27	0.29 12	0.35 26	0.21 2	0.35 45	0.21 2	0.60 58	0.25 10	0.15 36	0.11 26	0.16 49	0.11 8	0.13 4	0.13 35

WCG-NET	0.42 81	0.21 26	0.54 103	0.40 36	0.25 55	0.47 70	0.32 83	0.73 59	1.15 326	0.76 154	0.73 130	0.58 136	0.45 113	0.60 58	0.34 97	0.15 36	0.11 26	0.16 49	0.14 89	0.15 38	0.13 35

LoS	0.40 70	0.21 26	0.44 37	0.37 9	0.22 16	0.50 102	0.40 175	1.00 164	0.94 213	0.48 89	0.66 106	0.48 86	0.40 87	0.60 58	0.37 129	0.18 139	0.14 162	0.16 49	0.11 8	0.14 18	0.14 61
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
test-1	0.52 139	0.26 126	1.04 387	0.56 289	0.32 196	0.61 180	0.38 152	1.10 216	0.91 203	0.78 162	1.01 206	0.77 195	0.52 162	0.60 58	0.42 177	0.17 100	0.14 162	0.20 168	0.17 170	0.20 195	0.23 302

3.25w_new	0.32 27	0.21 26	0.45 50	0.38 22	0.23 22	0.52 123	0.34 102	0.65 37	0.39 32	0.47 81	0.45 46	0.32 37	0.35 60	0.61 62	0.27 23	0.12 5	0.10 9	0.14 1	0.11 8	0.12 1	0.12 10

3.25w	0.32 27	0.21 26	0.45 50	0.37 9	0.23 22	0.52 123	0.34 102	0.65 37	0.39 32	0.47 81	0.45 46	0.32 37	0.35 60	0.61 62	0.27 23	0.12 5	0.10 9	0.14 1	0.11 8	0.12 1	0.12 10

GASTEREO	0.40 70	0.25 103	0.51 83	0.48 140	0.25 55	0.65 212	0.36 126	0.81 92	0.49 61	0.51 108	0.82 155	0.30 33	0.66 238	0.62 64	0.28 32	0.19 180	0.12 50	0.16 49	0.14 89	0.16 58	0.14 61

asd	0.30 14	0.21 26	0.41 22	0.39 29	0.24 38	0.47 70	0.30 69	0.69 48	0.30 13	0.41 50	0.39 24	0.28 27	0.33 45	0.62 64	0.27 23	0.13 19	0.09 1	0.14 1	0.12 38	0.14 18	0.12 10

1w_stereo	0.34 38	0.20 8	0.42 30	0.43 58	0.26 63	0.47 70	0.54 313	0.59 19	0.50 65	0.41 50	0.66 106	0.25 12	0.44 109	0.62 64	0.33 80	0.12 5	0.10 9	0.14 1	0.11 8	0.14 18	0.12 10

sCroCo_RVC	0.49 132	0.40 383	1.02 379	0.65 394	0.60 430	0.52 123	0.40 175	0.83 101	0.61 101	0.44 65	0.74 134	0.49 94	0.50 154	0.63 67	0.48 229	0.26 366	0.27 432	0.23 270	0.22 315	0.29 368	0.25 328

3.75w	0.32 27	0.23 57	0.44 37	0.37 9	0.29 129	0.62 189	0.36 126	0.59 19	0.32 20	0.41 50	0.47 52	0.25 12	0.34 52	0.64 68	0.26 18	0.12 5	0.09 1	0.14 1	0.12 38	0.13 4	0.12 10

HUF	0.36 47	0.23 57	0.52 91	0.40 36	0.22 16	0.54 140	0.47 258	0.82 97	0.43 45	0.36 31	0.43 37	0.50 100	0.42 94	0.64 68	0.29 35	0.17 100	0.12 50	0.16 49	0.12 38	0.15 38	0.14 61

4D-IteraStereo	0.48 126	0.24 75	0.76 266	0.50 168	0.44 332	0.66 221	0.31 76	0.87 108	1.02 250	1.03 235	0.72 128	0.78 199	0.32 42	0.64 68	0.37 129	0.17 100	0.11 26	0.23 270	0.19 210	0.19 161	0.13 35

GLC_STEREO	0.39 61	0.25 103	0.41 22	0.54 252	0.23 22	0.48 76	0.30 69	0.73 59	0.58 93	0.52 110	0.73 130	0.51 104	0.31 36	0.64 68	0.42 177	0.17 100	0.20 347	0.23 270	0.19 210	0.21 236	0.17 149

R-Stereo Train	0.57 195	0.26 126	0.63 157	0.54 252	0.36 249	0.69 237	0.54 313	1.22 258	0.72 143	1.61 465	1.50 406	0.75 188	0.53 167	0.64 68	0.44 190	0.18 139	0.15 220	0.17 76	0.15 107	0.17 89	0.17 149

RAFT-Stereo	0.57 195	0.26 126	0.63 157	0.54 252	0.36 249	0.69 237	0.54 313	1.22 258	0.72 143	1.61 465	1.50 406	0.75 188	0.53 167	0.64 68	0.44 190	0.18 139	0.15 220	0.17 76	0.15 107	0.17 89	0.17 149
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
rvit_stereo_ft	0.47 120	0.35 348	0.87 317	0.67 413	0.42 315	0.40 31	0.59 362	0.81 92	0.74 149	0.46 78	0.55 82	0.57 131	0.49 148	0.65 74	0.50 243	0.25 343	0.17 289	0.22 232	0.22 315	0.24 300	0.17 149

MGS-Stereo	0.42 81	0.26 126	0.58 133	0.44 81	0.28 112	0.50 102	0.34 102	0.57 17	0.83 177	0.46 78	1.31 340	0.52 111	0.33 45	0.65 74	0.36 117	0.19 180	0.16 260	0.18 111	0.15 107	0.17 89	0.16 124

2.75w_new	0.31 23	0.23 57	0.43 35	0.35 3	0.23 22	0.42 42	0.42 195	0.54 11	0.35 25	0.47 81	0.43 37	0.24 6	0.30 31	0.66 76	0.33 80	0.12 5	0.10 9	0.14 1	0.11 8	0.13 4	0.12 10

rvit_stereo_0081_aga	0.44 98	0.34 327	0.73 236	0.51 198	0.41 310	0.50 102	0.40 175	0.81 92	0.57 92	0.58 119	0.56 85	0.53 116	0.43 101	0.66 76	0.40 155	0.26 366	0.21 369	0.22 232	0.20 242	0.26 324	0.18 174

testlalala_base	0.77 321	0.40 383	0.70 206	0.65 394	0.50 368	0.79 290	0.28 54	1.50 319	0.51 74	0.73 152	0.90 170	0.69 176	0.54 172	0.66 76	0.40 155	2.82 552	0.14 162	0.17 76	0.12 38	2.68 547	0.19 214

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AIO_test	0.35 46	0.22 45	0.44 37	0.43 58	0.27 87	0.57 158	0.44 227	0.79 79	0.41 40	0.32 19	0.47 52	0.46 74	0.30 31	0.69 81	0.30 45	0.16 57	0.11 26	0.16 49	0.13 61	0.15 38	0.12 10

CAS++	0.47 120	0.31 265	0.56 117	0.47 113	0.32 196	0.42 42	0.28 54	1.76 395	0.72 143	0.71 146	0.72 128	0.37 52	0.28 23	0.69 81	0.33 80	0.27 382	0.22 387	0.26 348	0.21 286	0.29 368	0.19 214
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
anonymousa	0.72 282	0.27 155	0.75 256	0.47 113	0.63 440	1.43 448	0.45 244	1.24 264	0.89 194	1.28 359	1.75 459	1.62 438	1.13 427	0.69 81	0.59 283	0.19 180	0.16 260	0.23 270	0.25 366	0.20 195	0.18 174

Gwc-CoAtRS	0.52 139	0.24 75	0.68 187	0.48 140	0.29 129	0.64 196	0.25 31	1.16 232	1.08 278	1.01 227	1.00 200	1.12 334	0.56 184	0.69 81	0.37 129	0.16 57	0.13 111	0.17 76	0.15 107	0.15 38	0.15 94

Reg-Stereo(zero)	0.44 98	0.22 45	0.45 50	0.43 58	0.23 22	0.38 26	0.25 31	0.76 67	1.08 278	0.90 192	0.78 142	0.90 251	0.47 129	0.70 85	0.36 117	0.15 36	0.12 50	0.15 19	0.12 38	0.15 38	0.15 94

Any-RAFT	0.53 149	0.24 75	0.47 61	0.47 113	0.27 87	1.00 370	0.25 31	1.58 346	1.05 263	0.85 185	0.99 196	1.06 311	0.47 129	0.70 85	0.32 67	0.18 139	0.13 111	0.16 49	0.13 61	0.16 58	0.16 124

x	0.54 164	0.31 265	0.61 148	0.47 113	0.30 151	0.67 225	0.47 258	1.53 334	0.79 167	0.81 171	0.83 156	0.78 199	0.70 248	0.70 85	0.62 296	0.21 249	0.19 329	0.22 232	0.19 210	0.21 236	0.20 247

CFNet-RSSM	0.54 164	0.24 75	0.70 206	0.48 140	0.28 112	0.60 174	0.27 48	1.49 315	1.14 314	1.06 239	0.93 177	1.08 317	0.54 172	0.70 85	0.35 107	0.16 57	0.12 50	0.17 76	0.15 107	0.16 58	0.14 61

Former-RAFT_DAM_RVC	0.46 113	0.36 358	0.71 218	0.47 113	0.36 249	0.67 225	0.35 110	0.78 74	1.12 299	0.61 130	0.62 99	0.39 55	0.39 83	0.71 89	0.39 148	0.20 215	0.17 289	0.22 232	0.18 188	0.23 285	0.19 214

RAFT-Test	0.54 164	0.25 103	0.64 164	0.47 113	0.30 151	0.97 362	0.27 48	1.24 264	0.81 171	0.96 209	1.12 262	1.28 375	0.48 140	0.71 89	0.36 117	0.17 100	0.13 111	0.17 76	0.14 89	0.16 58	0.16 124

cross-raft	0.54 164	0.25 103	0.61 148	0.52 219	0.29 129	0.68 232	0.37 145	1.46 309	0.76 156	1.01 227	1.06 231	1.28 375	0.46 120	0.71 89	0.35 107	0.15 36	0.12 50	0.18 111	0.16 149	0.19 161	0.14 61

AIO-Stereo	0.37 52	0.25 103	0.51 83	0.47 113	0.23 22	0.45 61	0.39 167	1.07 205	0.52 81	0.41 50	0.48 55	0.52 111	0.25 12	0.72 92	0.30 45	0.16 57	0.12 50	0.17 76	0.13 61	0.16 58	0.13 35

MyStereo8	0.65 247	0.29 212	1.00 368	0.58 311	0.49 361	0.91 336	0.35 110	1.18 239	1.31 412	1.16 299	1.27 324	0.90 251	0.64 229	0.72 92	0.95 390	0.18 139	0.14 162	0.20 168	0.18 188	0.22 260	0.26 352

ICVP	0.63 227	0.33 303	0.57 127	0.61 350	0.40 302	0.80 298	0.58 354	1.61 354	0.89 194	0.90 192	1.24 310	0.88 242	0.73 258	0.72 92	0.88 376	0.29 407	0.21 369	0.22 232	0.21 286	0.24 300	0.27 362
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
rafts_anoy	0.52 139	0.29 212	0.59 140	0.59 324	0.50 368	0.53 132	0.40 175	1.11 222	1.03 254	0.84 180	0.83 156	0.68 171	0.54 172	0.72 92	0.51 248	0.19 180	0.14 162	0.24 290	0.26 383	0.21 236	0.18 174

model_zeroshot	0.48 126	0.29 212	0.86 306	0.51 198	0.36 249	0.69 237	0.37 145	1.12 224	0.62 103	0.85 185	0.84 158	0.66 166	0.37 74	0.73 96	0.34 97	0.20 215	0.16 260	0.19 133	0.16 149	0.17 89	0.16 124

DCANet-4	0.54 164	0.26 126	1.07 397	0.42 51	0.24 38	0.48 76	0.36 126	0.99 160	1.30 408	1.10 257	1.02 214	0.56 129	0.75 262	0.73 96	0.52 255	0.16 57	0.13 111	0.17 76	0.13 61	0.15 38	0.19 214

fff	0.53 149	0.24 75	0.70 206	0.43 58	0.24 38	0.48 76	0.36 126	1.07 205	1.25 382	1.10 257	1.02 214	0.57 131	1.06 410	0.73 96	0.52 255	0.16 57	0.13 111	0.17 76	0.13 61	0.15 38	0.19 214

MIPNet	0.56 188	0.28 177	0.94 347	0.49 156	0.33 217	0.66 221	0.38 152	1.35 283	1.08 278	1.06 239	0.92 174	0.60 144	0.79 285	0.73 96	0.52 255	0.17 100	0.14 162	0.19 133	0.16 149	0.18 120	0.17 149

csc	0.53 149	0.24 75	0.70 206	0.43 58	0.24 38	0.48 76	0.36 126	1.07 205	1.25 382	1.10 257	1.02 214	0.57 131	1.06 410	0.73 96	0.52 255	0.16 57	0.13 111	0.17 76	0.13 61	0.15 38	0.19 214

cscssc	0.53 149	0.24 75	0.70 206	0.43 58	0.24 38	0.48 76	0.36 126	1.07 205	1.25 382	1.10 257	1.02 214	0.57 131	1.06 410	0.73 96	0.52 255	0.16 57	0.13 111	0.17 76	0.13 61	0.15 38	0.19 214

2.25w	0.32 27	0.24 75	0.48 63	0.37 9	0.24 38	0.45 61	0.25 31	0.62 29	0.40 36	0.45 73	0.58 91	0.27 18	0.32 42	0.74 102	0.35 107	0.12 5	0.10 9	0.14 1	0.12 38	0.13 4	0.14 61

RAFT-Stereo-weight	0.47 120	0.24 75	0.53 97	0.48 140	0.27 87	0.60 174	0.35 110	1.02 171	1.07 272	0.99 219	0.78 142	0.76 192	0.28 23	0.76 103	0.36 117	0.16 57	0.12 50	0.17 76	0.15 107	0.16 58	0.15 94

DCRE	0.82 347	0.26 126	0.70 206	0.58 311	0.44 332	0.54 140	0.48 269	0.95 146	0.78 163	0.78 162	7.33 557	0.86 234	0.52 162	0.76 103	0.41 166	0.16 57	0.16 260	0.19 133	0.17 170	0.18 120	0.17 149

GANet-ADL	0.60 210	0.35 348	0.72 224	0.64 380	0.40 302	0.68 232	0.51 288	1.49 315	1.12 299	0.95 207	1.08 240	0.91 254	0.57 193	0.76 103	0.55 272	0.26 366	0.18 311	0.18 111	0.16 149	0.23 285	0.25 328

2.5w	0.31 23	0.23 57	0.46 58	0.39 29	0.24 38	0.42 42	0.39 167	0.61 27	0.30 13	0.37 34	0.53 73	0.24 6	0.25 12	0.77 106	0.28 32	0.12 5	0.10 9	0.14 1	0.12 38	0.14 18	0.12 10

3.5w_stereo	0.33 35	0.25 103	0.45 50	0.37 9	0.24 38	0.54 140	0.35 110	0.66 41	0.36 26	0.43 61	0.44 41	0.29 28	0.34 52	0.77 106	0.39 148	0.11 1	0.09 1	0.15 19	0.11 8	0.14 18	0.13 35

MLG-Stereo_test2	0.26 3	0.20 8	0.36 3	0.37 9	0.22 16	0.35 17	0.18 2	0.45 5	0.21 2	0.26 5	0.23 5	0.34 43	0.20 1	0.77 106	0.23 2	0.16 57	0.11 26	0.15 19	0.11 8	0.13 4	0.11 2

MM-Stereo_test3	0.50 136	0.24 75	0.54 103	0.54 252	0.74 471	0.49 88	0.53 307	1.09 213	1.05 263	0.62 133	0.95 181	0.61 148	0.42 94	0.77 106	0.38 140	0.20 215	0.17 289	0.20 168	0.16 149	0.18 120	0.18 174

AASNet	0.76 319	0.35 348	0.91 337	0.79 472	0.81 494	1.14 394	0.56 339	2.02 472	1.08 278	1.22 330	1.24 310	0.93 265	0.76 270	0.77 106	1.16 424	0.27 382	0.23 399	0.24 290	0.20 242	0.28 357	0.24 316

Occ-G	0.42 81	0.21 26	0.48 63	0.41 44	0.26 63	0.42 42	0.62 371	0.77 70	0.49 61	0.43 61	0.66 106	1.02 302	0.46 120	0.78 111	0.41 166	0.16 57	0.13 111	0.18 111	0.13 61	0.16 58	0.16 124

MyStereo06	0.61 216	0.28 177	0.95 351	0.56 289	0.46 351	0.61 180	0.73 406	1.78 403	0.67 128	1.03 235	1.12 262	1.13 339	0.56 184	0.78 111	0.41 166	0.17 100	0.16 260	0.23 270	0.20 242	0.22 260	0.20 247

raftrobust	0.52 139	0.25 103	0.56 117	0.65 394	0.52 391	0.49 88	0.34 102	0.98 158	0.91 203	1.30 373	0.87 164	0.63 156	0.81 295	0.78 111	0.41 166	0.19 180	0.15 220	0.16 49	0.14 89	0.15 38	0.16 124

DMCA	0.67 263	0.34 327	0.90 334	0.51 198	0.44 332	0.86 326	0.47 258	1.42 298	1.02 250	1.17 308	1.12 262	1.23 358	0.75 262	0.78 111	0.95 390	0.25 343	0.19 329	0.27 365	0.19 210	0.24 300	0.27 362

AdaDepth	0.30 14	0.22 45	0.49 70	0.44 81	0.27 87	0.44 57	0.24 29	0.52 8	0.30 13	0.31 15	0.37 23	0.26 14	0.32 42	0.79 115	0.25 10	0.12 5	0.12 50	0.16 49	0.13 61	0.16 58	0.15 94

gcap-zeroshot	0.53 149	0.28 177	0.89 330	0.49 156	0.28 112	0.76 271	0.37 145	1.34 280	0.73 147	0.89 190	0.67 110	1.35 390	0.51 157	0.79 115	0.33 80	0.18 139	0.15 220	0.18 111	0.15 107	0.17 89	0.16 124

HUI-Stereo	0.52 139	0.30 232	0.73 236	0.50 168	0.27 87	0.65 212	0.30 69	1.04 182	0.64 110	1.12 265	0.96 184	0.83 221	0.60 206	0.79 115	0.45 203	0.22 275	0.14 162	0.24 290	0.20 242	0.26 324	0.18 174

qwe	0.32 27	0.21 26	0.40 17	0.37 9	0.26 63	0.49 88	0.29 59	0.64 33	0.39 32	0.49 95	0.48 55	0.26 14	0.27 19	0.80 118	0.34 97	0.12 5	0.10 9	0.14 1	0.11 8	0.15 38	0.12 10

MM-Stereo_test2	0.43 87	0.24 75	0.67 183	0.51 198	0.32 196	0.55 148	0.45 244	0.97 154	0.77 160	0.59 127	0.51 69	0.49 94	0.42 94	0.80 118	0.30 45	0.15 36	0.13 111	0.18 111	0.14 89	0.19 161	0.14 61

FACV-RUCA	0.63 227	0.34 327	0.82 293	0.62 362	0.65 445	0.81 307	0.41 191	1.44 305	1.07 272	0.86 187	1.14 271	0.61 148	0.69 243	0.80 118	0.53 262	0.28 396	0.19 329	0.47 494	0.21 286	0.35 413	0.25 328

IPLGR_C	0.62 220	0.33 303	0.99 363	0.58 311	0.49 361	0.76 271	0.48 269	1.10 216	0.96 220	1.40 419	1.56 421	0.62 153	0.48 140	0.80 118	0.71 324	0.23 301	0.15 220	0.19 133	0.16 149	0.19 161	0.21 264

ACVNet	0.63 227	0.31 265	0.54 103	0.54 252	0.36 249	0.80 298	0.46 251	1.37 286	1.07 272	0.93 200	1.30 334	1.08 317	0.85 315	0.80 118	0.94 386	0.21 249	0.19 329	0.21 203	0.18 188	0.22 260	0.18 174

acv_ft	0.75 313	0.31 265	0.95 351	0.70 434	0.86 503	1.24 416	0.53 307	1.44 305	1.07 272	1.24 344	1.30 334	1.08 317	0.92 346	0.80 118	1.34 446	0.21 249	0.19 329	0.21 203	0.18 188	0.21 236	0.18 174

riskmin	0.56 188	0.27 155	0.60 145	0.43 58	0.31 177	0.83 314	0.42 195	1.14 228	1.04 259	0.73 152	0.75 136	1.11 333	1.01 394	0.81 124	0.51 248	0.20 215	0.14 162	0.24 290	0.15 107	0.24 300	0.25 328

iRaftStereo_RVC	0.47 120	0.26 126	0.64 164	0.50 168	0.29 129	0.53 132	0.33 90	1.05 190	0.77 160	0.84 180	1.00 200	0.55 121	0.37 74	0.81 124	0.40 155	0.17 100	0.12 50	0.22 232	0.20 242	0.19 161	0.15 94

DCANet	0.54 164	0.24 75	0.70 206	0.43 58	0.24 38	0.49 88	0.36 126	1.05 190	1.30 408	1.12 265	1.03 224	0.58 136	0.92 346	0.81 124	0.52 255	0.16 57	0.13 111	0.17 76	0.13 61	0.18 120	0.19 214

rvit_stereo_0081	0.44 98	0.33 303	0.64 164	0.54 252	0.35 239	0.41 35	0.44 227	0.66 41	0.95 215	0.48 89	0.52 71	0.50 100	0.46 120	0.82 127	0.44 190	0.25 343	0.20 347	0.22 232	0.19 210	0.25 312	0.17 149

rvit_stereo_0082	0.44 98	0.33 303	0.64 164	0.54 252	0.35 239	0.41 35	0.44 227	0.66 41	0.95 215	0.48 89	0.52 71	0.50 100	0.46 120	0.82 127	0.44 190	0.25 343	0.20 347	0.22 232	0.19 210	0.25 312	0.17 149

dual_stereo	0.27 4	0.19 5	0.35 1	0.39 29	0.21 9	0.25 3	0.22 16	0.48 6	0.31 16	0.32 19	0.26 10	0.37 52	0.24 10	0.83 129	0.29 35	0.16 57	0.12 50	0.14 1	0.11 8	0.14 18	0.11 2

IGEV_Zeroshot_test	0.53 149	0.30 232	0.99 363	0.56 289	0.35 239	0.41 35	0.32 83	1.37 286	0.63 106	1.00 224	1.09 245	0.95 276	0.41 90	0.83 129	0.39 148	0.18 139	0.12 50	0.19 133	0.18 188	0.19 161	0.17 149

ACRE	0.61 216	0.33 303	1.01 372	0.58 311	0.49 361	0.75 265	0.47 258	1.06 203	0.95 215	1.37 407	1.55 417	0.62 153	0.46 120	0.83 129	0.70 319	0.23 301	0.15 220	0.19 133	0.16 149	0.18 120	0.21 264

GREAT-IGEV	0.32 27	0.20 8	0.42 30	0.37 9	0.29 129	0.36 21	0.28 54	0.56 13	0.58 93	0.28 7	0.50 66	0.29 28	0.29 27	0.84 132	0.27 23	0.14 29	0.11 26	0.15 19	0.11 8	0.17 89	0.14 61

AIO_rvc	0.36 47	0.23 57	0.49 70	0.43 58	0.27 87	0.59 166	0.38 152	0.94 141	0.45 50	0.33 24	0.46 50	0.49 94	0.22 6	0.84 132	0.30 45	0.16 57	0.11 26	0.16 49	0.12 38	0.15 38	0.13 35

WCG-NET（raft）	0.45 106	0.21 26	0.55 113	0.40 36	0.24 38	0.50 102	0.36 126	0.73 59	1.09 286	0.71 146	0.76 138	0.92 263	0.51 157	0.84 132	0.34 97	0.16 57	0.12 50	0.15 19	0.14 89	0.14 18	0.14 61

CASS	0.65 247	0.34 327	0.72 224	0.56 289	0.27 87	0.78 284	0.42 195	1.59 347	0.86 183	1.30 373	1.25 314	0.87 238	0.84 312	0.84 132	0.54 268	0.35 453	0.19 329	0.26 348	0.21 286	0.28 357	0.42 455
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ADStereo(finetuned)	0.57 195	0.24 75	1.06 392	0.43 58	0.24 38	0.49 88	0.35 110	1.05 190	1.30 408	1.12 265	1.03 224	0.58 136	1.20 441	0.84 132	0.51 248	0.16 57	0.13 111	0.17 76	0.13 61	0.18 120	0.19 214

IGEV-RUCA	0.37 52	0.23 57	0.48 63	0.49 156	0.36 249	0.60 174	0.23 24	0.64 33	0.49 61	0.39 48	0.49 63	0.44 62	0.31 36	0.85 137	0.30 45	0.24 316	0.13 111	0.16 49	0.12 38	0.20 195	0.19 214

knoymous	0.51 138	0.29 212	0.47 61	0.43 58	0.30 151	0.55 148	0.55 331	1.02 171	0.77 160	0.98 216	0.85 160	0.94 268	0.56 184	0.85 137	0.45 203	0.20 215	0.14 162	0.26 348	0.14 89	0.23 285	0.23 302

GMStereo	0.55 179	0.45 408	0.94 347	0.50 168	0.32 196	0.64 196	0.43 214	1.00 164	1.40 455	0.82 175	0.73 130	0.51 104	0.45 113	0.85 137	0.55 272	0.24 316	0.15 220	0.20 168	0.21 286	0.31 388	0.24 316
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
HITNet	0.65 247	0.40 383	0.77 273	0.48 140	0.24 38	1.05 379	0.49 279	1.76 395	1.02 250	1.18 313	1.18 289	0.89 250	0.80 291	0.85 137	0.79 353	0.17 100	0.12 50	0.21 203	0.17 170	0.29 368	0.15 94
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
PAM	0.76 319	0.29 212	1.08 401	0.52 219	0.33 217	1.38 438	0.39 167	2.01 468	0.67 128	1.06 239	0.96 184	2.89 526	1.43 470	0.86 141	0.35 107	0.19 180	0.12 50	0.19 133	0.17 170	0.19 161	0.20 247

EGLCR-Stereo	0.37 52	0.22 45	0.51 83	0.43 58	0.26 63	0.44 57	0.22 16	0.99 160	0.48 60	0.42 56	0.42 28	0.67 169	0.29 27	0.86 141	0.33 80	0.17 100	0.12 50	0.19 133	0.17 170	0.17 89	0.15 94

PMTNet	0.46 113	0.21 26	0.38 8	0.37 9	0.23 22	0.71 249	0.27 48	0.74 63	1.04 259	0.64 135	0.70 121	0.55 121	0.47 129	0.86 141	0.35 107	1.00 530	0.13 111	0.15 19	0.10 2	0.15 38	0.13 35

LG-G_1	0.31 23	0.20 8	0.44 37	0.42 51	0.20 3	0.64 196	0.18 2	0.70 52	0.25 7	0.29 10	0.29 13	0.36 47	0.35 60	0.87 144	0.24 5	0.16 57	0.12 50	0.16 49	0.11 8	0.13 4	0.13 35

LG-G	0.31 23	0.20 8	0.44 37	0.42 51	0.20 3	0.64 196	0.18 2	0.70 52	0.25 7	0.29 10	0.29 13	0.36 47	0.35 60	0.87 144	0.24 5	0.16 57	0.12 50	0.16 49	0.11 8	0.13 4	0.13 35

rvit_0105_5	0.58 201	0.39 377	1.05 388	0.66 401	0.37 264	0.58 161	0.56 339	0.94 141	1.18 345	0.64 135	0.68 113	0.75 188	0.63 225	0.88 146	0.50 243	0.32 427	0.32 468	0.30 404	0.27 394	0.28 357	0.25 328

rvit_stereo_0083	0.47 120	0.33 303	0.81 290	0.56 289	0.36 249	0.50 102	0.44 227	0.68 47	0.95 215	0.49 95	0.57 88	0.55 121	0.49 148	0.88 146	0.46 217	0.25 343	0.25 417	0.24 290	0.20 242	0.24 300	0.17 149

1test111	0.54 164	0.31 265	0.50 76	0.54 252	0.26 63	1.18 405	0.51 288	1.42 298	0.78 163	0.58 119	0.79 148	0.48 86	0.88 333	0.88 146	0.59 283	0.20 215	0.12 50	0.25 329	0.15 107	0.22 260	0.21 264

qqq	0.57 195	0.34 327	0.71 218	0.47 113	0.27 87	0.64 196	0.62 371	1.42 298	0.78 163	0.80 167	0.92 174	0.95 276	0.77 274	0.88 146	0.59 283	0.21 249	0.20 347	0.24 290	0.23 338	0.22 260	0.21 264

MSMDNet	0.66 254	0.32 281	0.87 317	0.49 156	0.37 264	0.79 290	0.40 175	1.43 304	1.31 412	1.15 289	1.31 340	1.24 360	0.63 225	0.88 146	0.57 277	0.21 249	0.16 260	0.26 348	0.19 210	0.39 437	0.24 316

PCWNet_CMD	0.66 254	0.32 281	0.88 324	0.49 156	0.37 264	0.78 284	0.40 175	1.42 298	1.31 412	1.16 299	1.31 340	1.25 364	0.62 220	0.89 151	0.57 277	0.20 215	0.16 260	0.27 365	0.19 210	0.40 441	0.25 328

CIPLG	0.62 220	0.33 303	0.96 357	0.58 311	0.50 368	0.75 265	0.48 269	1.05 190	0.96 220	1.40 419	1.57 425	0.64 159	0.48 140	0.89 151	0.70 319	0.23 301	0.15 220	0.19 133	0.16 149	0.19 161	0.21 264

MLG-Stereo_test1	0.27 4	0.19 5	0.38 8	0.40 36	0.24 38	0.38 26	0.20 9	0.59 19	0.19 1	0.24 2	0.17 1	0.33 41	0.27 19	0.90 153	0.25 10	0.14 29	0.11 26	0.16 49	0.11 8	0.13 4	0.12 10

LG-Stereo_L2	0.29 10	0.20 8	0.45 50	0.37 9	0.25 55	0.26 4	0.20 9	0.78 74	0.28 11	0.28 7	0.26 10	0.24 6	0.26 17	0.91 154	0.23 2	0.15 36	0.11 26	0.15 19	0.12 38	0.14 18	0.11 2

rvit_0105_3	0.63 227	0.44 401	1.08 401	0.72 446	0.40 302	0.64 196	0.71 402	1.03 176	1.17 338	0.82 175	0.70 121	0.80 205	0.70 248	0.91 154	0.56 274	0.35 453	0.34 474	0.34 444	0.32 451	0.27 338	0.28 374

mmm	0.63 227	0.35 348	0.72 224	0.51 198	0.30 151	0.86 326	0.54 313	1.59 347	0.86 183	1.07 242	1.38 369	0.79 203	0.75 262	0.91 154	0.58 280	0.22 275	0.18 311	0.29 391	0.25 366	0.25 312	0.23 302

11t1	0.52 139	0.28 177	0.68 187	0.51 198	0.28 112	0.83 314	0.39 167	1.22 258	0.63 106	0.84 180	0.74 134	0.68 171	0.68 240	0.91 154	0.57 277	0.21 249	0.18 311	0.19 133	0.16 149	0.20 195	0.21 264

BUS	0.74 305	0.32 281	0.68 187	0.54 252	0.44 332	2.34 515	0.42 195	2.16 495	0.98 232	1.20 321	1.11 255	1.03 306	0.62 220	0.91 154	0.70 319	0.24 316	0.17 289	0.25 329	0.22 315	0.22 260	0.22 282

BSDual-CNN	0.71 280	0.32 281	0.68 187	0.54 252	0.44 332	1.27 420	0.65 380	2.16 495	0.98 232	1.20 321	1.11 255	1.12 334	0.74 260	0.91 154	0.66 308	0.24 316	0.17 289	0.25 329	0.22 315	0.22 260	0.22 282

psmg	0.72 282	0.32 281	0.68 187	0.50 168	0.44 332	1.48 452	0.75 411	1.94 452	0.98 232	1.21 325	1.33 348	1.12 334	0.74 260	0.91 154	0.66 308	0.24 316	0.19 329	0.25 329	0.25 366	0.23 285	0.22 282

DIP-Stereo	0.62 220	0.30 232	0.83 298	0.48 140	0.36 249	0.95 352	0.33 90	2.37 523	0.67 128	1.25 350	1.00 200	0.68 171	0.51 157	0.91 154	0.61 293	0.18 139	0.15 220	0.21 203	0.17 170	0.19 161	0.19 214
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
castereo++	0.38 57	0.23 57	0.41 22	0.43 58	0.31 177	0.97 362	0.22 16	0.86 107	0.58 93	0.32 19	0.44 41	0.51 104	0.39 83	0.93 162	0.24 5	0.17 100	0.11 26	0.17 76	0.12 38	0.14 18	0.14 61

AIO-Stereo-zeroshot	0.72 282	0.35 348	1.70 483	0.49 156	0.56 407	0.63 193	0.38 152	2.41 526	0.65 125	0.77 159	1.07 235	1.82 470	0.95 365	0.93 162	0.43 187	0.20 215	0.13 111	0.21 203	0.25 366	0.28 357	0.26 352

raft+_RVC	0.53 149	0.26 126	0.54 103	0.60 336	0.47 356	0.54 140	0.54 313	1.27 268	0.99 239	0.76 154	1.03 224	0.70 180	0.56 184	0.93 162	0.47 224	0.18 139	0.14 162	0.19 133	0.18 188	0.18 120	0.15 94

HI	0.64 239	0.32 281	0.68 187	0.47 113	0.51 379	0.41 35	0.36 126	1.04 182	0.75 150	1.31 383	1.43 382	1.62 438	1.12 423	0.94 165	0.88 376	0.15 36	0.12 50	0.20 168	0.20 242	0.20 195	0.18 174

CoSv	0.64 239	0.32 281	0.68 187	0.47 113	0.51 379	0.41 35	0.36 126	1.04 182	0.75 150	1.31 383	1.43 382	1.62 438	1.12 423	0.94 165	0.88 376	0.15 36	0.12 50	0.20 168	0.20 242	0.20 195	0.18 174

rvit_0105_6	0.53 149	0.37 365	0.98 362	0.65 394	0.38 281	0.51 119	0.51 288	0.77 70	1.20 358	0.54 114	0.55 82	0.65 162	0.53 167	0.94 165	0.44 190	0.32 427	0.32 468	0.28 380	0.24 351	0.28 357	0.21 264

111111	0.34 38	0.20 8	0.41 22	0.45 95	0.42 315	0.37 23	0.22 16	0.95 146	0.38 31	0.31 15	0.31 16	0.40 56	0.27 19	0.96 168	0.26 18	0.17 100	0.12 50	0.15 19	0.11 8	0.15 38	0.13 35

PAM_32	0.77 321	0.28 177	1.03 383	0.52 219	0.30 151	1.32 428	0.35 110	1.97 459	0.65 125	1.02 231	1.06 231	3.05 527	1.49 480	0.96 168	0.36 117	0.19 180	0.13 111	0.20 168	0.18 188	0.19 161	0.19 214

AIO-Stereo-zeroshot1	0.98 401	0.39 377	3.21 529	0.50 168	0.63 440	0.64 196	0.39 167	2.36 521	0.75 150	0.95 207	4.63 541	1.81 467	0.56 184	0.96 168	0.41 166	0.18 139	0.13 111	0.21 203	0.26 383	0.32 397	0.35 425

IPLGR	0.58 201	0.27 155	1.14 417	0.48 140	0.28 112	0.65 212	0.33 90	1.22 258	1.13 311	1.18 313	1.05 229	0.69 176	0.66 238	0.96 168	0.52 255	0.17 100	0.15 220	0.20 168	0.17 170	0.20 195	0.18 174

DeepStereo_RVC	0.55 179	0.29 212	0.72 224	0.51 198	0.30 151	0.59 166	0.33 90	1.03 176	0.70 137	1.16 299	0.93 177	0.83 221	0.94 360	0.96 168	0.54 268	0.21 249	0.14 162	0.21 203	0.19 210	0.24 300	0.24 316

111	0.60 210	0.23 57	0.70 206	0.43 58	0.24 38	0.72 252	0.42 195	1.18 239	1.41 460	0.80 167	1.38 369	1.10 329	0.79 285	0.96 168	0.58 280	0.18 139	0.13 111	0.17 76	0.15 107	0.17 89	0.19 214

FENet	0.60 210	0.28 177	0.63 157	0.54 252	0.33 217	0.83 314	0.38 152	1.27 268	1.07 272	1.00 224	0.86 161	0.99 292	0.85 315	0.96 168	0.68 315	0.22 275	0.15 220	0.23 270	0.20 242	0.22 260	0.23 302

AdaStereo	0.70 273	0.43 398	0.75 256	0.73 454	0.37 264	0.92 343	0.53 307	1.85 425	1.18 345	1.12 265	1.23 308	1.07 316	0.65 235	0.96 168	0.63 300	0.31 420	0.15 220	0.32 425	0.21 286	0.29 368	0.22 282
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.
AFF-stereo	0.58 201	0.25 103	0.64 164	0.46 102	0.29 129	0.34 15	0.38 152	1.15 230	1.14 314	1.17 308	1.60 430	1.10 329	0.71 253	0.97 176	0.43 187	0.13 19	0.11 26	0.19 133	0.19 210	0.17 89	0.14 61

rvit_0105_4	0.56 188	0.38 372	1.06 392	0.66 401	0.38 281	0.53 132	0.53 307	0.84 104	1.17 338	0.56 116	0.61 96	0.72 184	0.59 203	0.98 177	0.45 203	0.32 427	0.33 473	0.29 391	0.25 366	0.29 368	0.23 302

CFNet_pseudo	0.66 254	0.32 281	0.86 306	0.48 140	0.39 291	0.70 244	0.40 175	1.33 275	1.22 370	1.16 299	1.34 355	1.24 360	0.64 229	0.98 177	0.59 283	0.21 249	0.16 260	0.33 434	0.19 210	0.36 420	0.25 328

ccs_rob	0.66 254	0.33 303	0.86 306	0.48 140	0.39 291	0.70 244	0.40 175	1.33 275	1.22 370	1.16 299	1.34 355	1.23 358	0.64 229	0.98 177	0.59 283	0.21 249	0.16 260	0.35 452	0.20 242	0.37 424	0.25 328

H2IRNET	0.56 188	0.26 126	0.66 178	0.47 113	0.35 239	0.41 35	0.26 41	0.92 127	1.17 338	0.61 130	1.28 330	1.08 317	0.86 323	0.99 180	0.63 300	0.19 180	0.16 260	0.22 232	0.25 366	0.21 236	0.18 174

CFNet_ucs	0.70 273	0.33 303	0.88 324	0.50 168	0.43 325	0.74 260	0.44 227	1.60 351	1.29 402	1.22 330	1.54 415	1.09 327	0.63 225	0.99 180	0.59 283	0.25 343	0.20 347	0.37 463	0.21 286	0.40 441	0.28 374

IER	0.70 273	0.31 265	1.02 379	0.48 140	0.52 391	1.34 432	0.51 288	1.17 234	0.99 239	1.23 336	1.34 355	1.12 334	1.11 420	0.99 180	0.71 324	0.20 215	0.16 260	0.21 203	0.21 286	0.20 195	0.19 214

GES	0.66 254	0.34 327	0.90 334	0.59 324	0.38 281	0.94 348	0.57 350	2.11 485	0.86 183	1.02 231	1.11 255	0.66 166	0.79 285	0.99 180	0.61 293	0.27 382	0.19 329	0.20 168	0.20 242	0.21 236	0.30 393

UCFNet_RVC	0.69 269	0.35 348	0.49 70	0.64 380	0.39 291	0.85 325	0.58 354	1.75 389	1.14 314	0.97 212	1.19 296	1.17 344	0.93 355	0.99 180	0.62 296	0.28 396	0.20 347	0.34 444	0.31 443	0.32 397	0.27 362

ToySt	0.66 254	0.33 303	1.23 427	0.51 198	0.33 217	0.86 326	0.68 393	1.10 216	0.97 227	0.84 180	1.08 240	1.25 364	0.94 360	1.01 185	0.74 331	0.19 180	0.19 329	0.24 290	0.24 351	0.27 338	0.23 302

dd	0.59 207	0.48 419	0.97 359	0.55 276	0.32 196	0.64 196	0.47 258	1.02 171	1.34 423	0.78 162	0.86 161	0.58 136	0.54 172	1.01 185	0.86 374	0.28 396	0.18 311	0.26 348	0.19 210	0.32 397	0.24 316

BEATNet_4x	0.73 300	0.49 422	1.17 421	0.53 237	0.26 63	1.03 376	0.55 331	1.82 416	1.06 267	1.21 325	1.22 304	0.96 282	0.91 343	1.01 185	1.06 406	0.21 249	0.14 162	0.24 290	0.19 210	0.37 424	0.21 264

RSM++	0.38 57	0.24 75	0.51 83	0.47 113	0.26 63	0.50 102	0.41 191	0.79 79	0.45 50	0.37 34	0.45 46	0.60 144	0.35 60	1.02 188	0.30 45	0.15 36	0.13 111	0.17 76	0.14 89	0.18 120	0.13 35

rvit_stereo_0075_2	0.64 239	0.46 410	1.05 388	0.66 401	0.66 448	0.53 132	0.48 269	1.20 249	1.12 299	0.76 154	0.92 174	0.78 199	0.53 167	1.03 189	0.59 283	0.37 461	0.28 439	0.40 477	0.31 443	0.37 424	0.32 409

StereoVision	0.65 247	0.34 327	0.86 306	0.59 324	0.40 302	0.50 102	0.41 191	1.09 213	0.93 210	0.71 146	2.50 512	0.82 214	0.57 193	1.03 189	0.49 237	0.25 343	0.28 439	0.29 391	0.28 415	0.36 420	0.20 247

anonymousdsp2	0.53 149	0.27 155	0.74 252	0.48 140	0.29 129	0.76 271	0.47 258	1.61 354	0.82 176	0.77 159	0.77 140	0.75 188	0.47 129	1.03 189	0.40 155	0.18 139	0.13 111	0.18 111	0.13 61	0.19 161	0.18 174

Anonymous_2	1.30 461	0.55 446	0.82 293	0.52 219	0.58 419	1.01 371	0.64 378	1.25 266	0.97 227	0.96 209	0.78 142	1.33 385	1.29 455	1.03 189	0.74 331	0.62 519	0.64 537	1.06 537	9.63 577	1.16 532	0.49 481

MC-Stereo	0.43 87	0.23 57	0.48 63	0.51 198	0.28 112	0.39 29	0.32 83	0.88 116	0.68 132	0.60 129	0.84 158	0.56 129	0.61 215	1.03 189	0.31 62	0.17 100	0.11 26	0.17 76	0.15 107	0.16 58	0.13 35

SFCPSM	0.70 273	0.28 177	1.02 379	0.51 198	0.38 281	1.37 435	0.66 385	2.00 464	1.03 254	1.17 308	1.21 302	0.82 214	0.78 281	1.03 189	0.53 262	0.21 249	0.17 289	0.22 232	0.24 351	0.21 236	0.19 214

DCVSM-stereo	0.72 282	0.35 348	0.76 266	0.55 276	0.42 315	0.73 256	0.38 152	1.21 250	1.02 250	1.79 487	1.04 227	1.62 438	1.03 401	1.04 195	0.79 353	0.24 316	0.27 432	0.29 391	0.24 351	0.30 379	0.36 431

GwcNet-ADL	0.64 239	0.31 265	0.79 284	0.56 289	0.41 310	0.60 174	0.58 354	1.41 296	1.26 387	1.08 243	1.13 267	0.91 254	0.60 206	1.04 195	0.78 347	0.27 382	0.18 311	0.18 111	0.18 188	0.25 312	0.29 379

LL-Strereo2	0.52 139	0.33 303	0.69 200	0.52 219	0.37 264	0.70 244	0.30 69	1.13 227	0.67 128	0.94 205	0.78 142	0.91 254	0.42 94	1.05 197	0.42 177	0.17 100	0.16 260	0.29 391	0.25 366	0.21 236	0.16 124

PSM-adaLoss	0.54 164	0.30 232	0.73 236	0.50 168	0.27 87	0.65 212	0.41 191	1.04 182	0.64 110	1.12 265	0.96 184	0.82 214	0.61 215	1.06 198	0.45 203	0.22 275	0.14 162	0.24 290	0.20 242	0.26 324	0.18 174

RAFT	0.64 239	0.30 232	0.73 236	0.59 324	0.33 217	0.68 232	0.58 354	1.04 182	0.76 156	1.08 243	1.19 296	1.65 449	0.93 355	1.06 198	0.56 274	0.21 249	0.18 311	0.27 365	0.24 351	0.22 260	0.17 149

Anonymous3	0.61 216	0.44 401	1.11 409	0.59 324	0.49 361	0.93 347	0.65 380	0.93 134	0.81 171	0.72 151	0.88 166	0.65 162	0.69 243	1.06 198	0.53 262	0.35 453	0.30 454	0.26 348	0.26 383	0.31 388	0.27 362

EAI-Stereo	0.65 247	0.28 177	0.69 200	0.53 237	0.27 87	0.60 174	0.40 175	2.28 515	0.64 110	0.71 146	3.18 525	0.57 131	0.43 101	1.06 198	0.41 166	0.18 139	0.13 111	0.17 76	0.17 170	0.17 89	0.17 149

RSM	0.39 61	0.24 75	0.49 70	0.46 102	0.26 63	0.47 70	0.40 175	0.92 127	0.44 48	0.41 50	0.42 28	0.65 162	0.33 45	1.07 202	0.29 35	0.15 36	0.12 50	0.17 76	0.13 61	0.17 89	0.13 35

EKT-Stereo	0.53 149	0.30 232	0.73 236	0.58 311	0.60 430	0.51 119	0.48 269	0.94 141	0.90 198	0.71 146	0.88 166	0.77 195	0.43 101	1.07 202	0.40 155	0.22 275	0.16 260	0.21 203	0.18 188	0.20 195	0.22 282

Selective-IGEV	0.39 61	0.24 75	0.50 76	0.44 81	0.25 55	0.46 66	0.33 90	1.25 266	0.40 36	0.35 26	0.45 46	0.52 111	0.30 31	1.07 202	0.30 45	0.14 29	0.12 50	0.17 76	0.13 61	0.16 58	0.13 35

HHNet	0.62 220	0.26 126	0.63 157	0.43 58	0.45 339	0.50 102	0.58 354	1.07 205	1.01 247	1.25 350	2.23 498	0.70 180	0.61 215	1.07 202	0.47 224	0.20 215	0.13 111	0.23 270	0.19 210	0.19 161	0.30 393

HART	0.45 106	0.22 45	0.54 103	0.50 168	0.26 63	0.41 35	0.29 59	1.03 176	0.50 65	0.58 119	1.45 389	0.61 148	0.35 60	1.08 206	0.30 45	0.15 36	0.13 111	0.19 133	0.14 89	0.19 161	0.14 61

MLG-Stereo	0.29 10	0.19 5	0.38 8	0.41 44	0.20 3	0.42 42	0.20 9	0.66 41	0.21 2	0.25 3	0.22 4	0.33 41	0.28 23	1.09 207	0.25 10	0.14 29	0.11 26	0.16 49	0.11 8	0.13 4	0.12 10

AIO-test2	0.57 195	0.28 177	0.63 157	0.61 350	0.58 419	0.79 290	0.51 288	1.18 239	1.40 455	0.63 134	1.15 279	0.51 104	0.43 101	1.09 207	0.35 107	0.21 249	0.17 289	0.26 348	0.30 436	0.20 195	0.19 214

MoCha-V2	0.40 70	0.20 8	0.49 70	0.50 168	0.21 9	0.44 57	0.33 90	0.93 134	0.53 85	0.53 111	0.53 73	0.42 57	0.58 202	1.09 207	0.27 23	0.14 29	0.12 50	0.15 19	0.12 38	0.17 89	0.15 94

ssnet_v2	0.88 372	0.36 358	1.02 379	0.62 362	0.38 281	1.32 428	0.97 468	2.07 481	1.34 423	1.37 407	1.18 289	1.54 426	0.92 346	1.10 210	1.65 481	0.30 412	0.27 432	0.30 404	0.28 415	0.27 338	0.26 352

TRStereo	0.60 210	0.60 468	0.97 359	0.74 458	0.67 452	0.46 66	0.38 152	1.85 425	0.89 194	0.79 165	0.80 153	0.88 242	0.39 83	1.10 210	0.41 166	0.23 301	0.15 220	0.23 270	0.24 351	0.17 89	0.15 94

CRE-IMP	0.55 179	0.30 232	0.74 252	0.52 219	0.29 129	0.79 290	0.25 31	1.04 182	0.72 143	1.09 249	0.95 181	0.81 209	0.57 193	1.10 210	0.50 243	0.21 249	0.14 162	0.23 270	0.19 210	0.28 357	0.22 282

ours_stereo	0.39 61	0.28 177	0.51 83	0.46 102	0.30 151	0.40 31	0.44 227	0.73 59	0.56 90	0.35 26	0.56 85	0.46 74	0.33 45	1.11 213	0.32 67	0.16 57	0.13 111	0.19 133	0.15 107	0.19 161	0.14 61

MIF-Stereo (partial)	0.45 106	0.25 103	0.70 206	0.50 168	0.52 391	0.35 17	0.26 41	0.91 124	0.59 99	0.45 73	0.71 124	0.51 104	0.51 157	1.11 213	0.45 203	0.20 215	0.16 260	0.23 270	0.20 242	0.24 300	0.18 174

iRaft-Stereo_20w	0.65 247	0.31 265	1.00 368	0.47 113	0.34 235	0.73 256	0.30 69	2.96 539	0.70 137	1.15 289	1.14 271	0.76 192	0.65 235	1.11 213	0.38 140	0.17 100	0.13 111	0.18 111	0.16 149	0.19 161	0.18 174

AIO-test1	0.56 188	0.25 103	0.55 113	0.64 380	0.78 484	0.80 298	0.36 126	1.18 239	1.34 423	0.57 117	0.88 166	0.61 148	0.50 154	1.12 216	0.35 107	0.17 100	0.17 289	0.22 232	0.24 351	0.18 120	0.23 302

ROB_FTStereo_v2	0.54 164	0.30 232	0.73 236	0.50 168	0.27 87	0.64 196	0.42 195	1.05 190	0.64 110	1.12 265	0.96 184	0.83 221	0.60 206	1.12 216	0.46 217	0.22 275	0.14 162	0.24 290	0.20 242	0.26 324	0.18 174

DilatedVolume-Stereo	0.43 87	0.21 26	0.55 113	0.43 58	0.32 196	0.72 252	0.29 59	0.80 87	0.51 74	0.77 159	0.73 130	0.48 86	0.40 87	1.13 218	0.39 148	0.15 36	0.14 162	0.15 19	0.14 89	0.16 58	0.14 61

plain	0.46 113	0.27 155	1.01 372	0.50 168	0.40 302	0.35 17	0.37 145	0.87 108	0.56 90	0.43 61	0.76 138	0.42 57	0.40 87	1.13 218	0.45 203	0.21 249	0.15 220	0.24 290	0.19 210	0.24 300	0.16 124

Consistency-Raft	1.25 457	0.99 514	1.93 499	1.02 522	1.21 532	0.96 358	1.01 477	1.75 389	1.92 509	1.36 404	2.12 493	1.44 406	1.01 394	1.14 220	1.40 456	0.72 525	0.82 543	0.89 530	0.98 546	1.31 537	0.95 528

SGD-Stereo	0.32 27	0.20 8	0.40 17	0.38 22	0.19 1	0.43 51	0.22 16	0.64 33	0.33 22	0.42 56	0.34 18	0.27 18	0.35 60	1.15 221	0.30 45	0.20 215	0.10 9	0.15 19	0.13 61	0.17 89	0.13 35

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 70	0.67 480	0.42 30	0.64 380	0.29 129	0.48 76	0.25 31	0.85 105	0.44 48	0.38 40	0.36 20	0.30 33	0.70 248	1.15 221	0.29 35	0.16 57	0.11 26	0.16 49	0.11 8	0.18 120	0.12 10

anonymity	1.12 439	0.97 511	1.21 424	1.07 526	1.12 524	1.08 385	0.89 449	1.95 454	1.16 335	1.29 365	1.26 321	1.22 353	1.09 418	1.15 221	1.01 401	1.02 533	1.00 556	0.97 532	0.97 544	0.98 525	0.99 530

ROB_FTStereo	0.54 164	0.30 232	0.73 236	0.50 168	0.27 87	0.64 196	0.25 31	1.05 190	0.64 110	1.12 265	0.95 181	0.82 214	0.61 215	1.15 221	0.45 203	0.22 275	0.14 162	0.24 290	0.20 242	0.26 324	0.18 174

MM-Stereo_test1	0.49 132	0.24 75	0.56 117	0.51 198	0.30 151	0.50 102	0.54 313	0.91 124	1.03 254	0.84 180	0.69 117	0.54 118	0.60 206	1.16 225	0.33 80	0.18 139	0.16 260	0.20 168	0.17 170	0.19 161	0.15 94

test_sample2	0.62 220	0.29 212	0.74 252	0.50 168	0.28 112	0.80 298	0.61 368	1.61 354	1.00 244	0.88 189	0.99 196	0.94 268	0.83 308	1.16 225	0.51 248	0.23 301	0.18 311	0.22 232	0.21 286	0.23 285	0.22 282

test_sample1	0.61 216	0.29 212	0.75 256	0.50 168	0.31 177	0.76 271	0.48 269	1.59 347	0.84 181	0.90 192	0.94 180	0.88 242	0.95 365	1.16 225	0.67 311	0.22 275	0.18 311	0.20 168	0.19 210	0.21 236	0.21 264

test_4	0.53 149	0.22 45	0.56 117	0.54 252	0.32 196	0.64 196	0.39 167	0.80 87	0.62 103	0.92 199	1.87 474	0.68 171	0.42 94	1.16 225	0.37 129	0.15 36	0.13 111	0.20 168	0.22 315	0.20 195	0.15 94

PSMNet-RUCA	1.02 417	0.97 511	1.44 458	1.23 532	1.10 520	1.40 442	0.62 371	1.69 373	1.38 445	0.94 205	1.53 410	0.97 284	0.83 308	1.17 229	0.93 384	0.69 524	0.34 474	0.99 534	0.60 523	0.97 524	0.64 511

test_sample3	0.68 267	0.32 281	0.88 324	0.52 219	0.30 151	0.97 362	0.52 299	1.86 428	1.15 326	1.08 243	1.11 255	0.88 242	0.71 253	1.17 229	0.68 315	0.25 343	0.20 347	0.25 329	0.25 366	0.25 312	0.25 328

GCAP-BAT	0.49 132	0.31 265	0.64 164	0.41 44	0.46 351	0.70 244	0.35 110	0.77 70	0.64 110	0.86 187	1.00 200	0.77 195	0.37 74	1.18 231	0.36 117	0.18 139	0.14 162	0.18 111	0.13 61	0.17 89	0.15 94

test_sample4	0.69 269	0.33 303	0.91 337	0.51 198	0.30 151	0.92 343	0.52 299	1.87 430	1.15 326	1.14 283	1.18 289	0.87 238	0.75 262	1.18 231	0.68 315	0.25 343	0.20 347	0.26 348	0.26 383	0.26 324	0.25 328

monsterstereo	0.34 38	0.20 8	0.44 37	0.45 95	0.35 239	0.27 8	0.29 59	0.53 9	0.51 74	0.44 65	0.61 96	0.26 14	0.25 12	1.19 233	0.27 23	0.13 19	0.11 26	0.15 19	0.12 38	0.15 38	0.10 1

GMStereo_Zeroshot	0.67 263	0.61 470	1.01 372	0.64 380	0.37 264	0.84 322	0.35 110	1.05 190	1.12 299	1.12 265	1.06 231	1.27 372	0.54 172	1.19 233	0.59 283	0.32 427	0.17 289	0.31 410	0.18 188	0.52 487	0.22 282

DEFOM-Stereo	0.33 35	0.20 8	0.40 17	0.42 51	0.28 112	0.80 298	0.23 24	0.48 6	0.37 29	0.37 34	0.31 16	0.23 3	0.24 10	1.20 235	0.27 23	0.16 57	0.12 50	0.14 1	0.11 8	0.14 18	0.14 61

psm_up	0.77 321	0.34 327	0.70 206	0.66 401	0.58 419	1.05 379	0.92 456	1.52 328	1.12 299	1.26 354	1.16 284	1.31 383	1.23 446	1.20 235	0.81 359	0.25 343	0.29 450	0.31 410	0.27 394	0.27 338	0.25 328

UDGNet	0.72 282	1.17 528	0.80 289	0.77 468	0.41 310	0.77 279	0.38 152	0.97 154	1.34 423	0.81 171	0.88 166	0.71 183	0.60 206	1.21 237	0.54 268	0.52 503	0.19 329	1.02 536	0.26 383	0.71 516	0.31 403

RAFT-IKP	0.54 164	0.30 232	0.73 236	0.50 168	0.27 87	0.59 166	0.36 126	1.04 182	0.64 110	1.12 265	0.96 184	0.83 221	0.61 215	1.22 238	0.45 203	0.22 275	0.14 162	0.24 290	0.20 242	0.26 324	0.18 174

RALAANet	0.60 210	0.33 303	0.87 317	0.62 362	0.50 368	0.69 237	0.31 76	1.21 250	1.06 267	1.09 249	1.16 284	0.88 242	0.46 120	1.22 238	0.42 177	0.19 180	0.15 220	0.21 203	0.17 170	0.27 338	0.17 149

DualNet (step1)	0.83 353	0.49 422	1.13 413	0.56 289	0.39 291	1.02 373	0.73 406	1.78 403	1.21 364	1.22 330	1.18 289	1.08 317	0.92 346	1.23 240	0.67 311	0.57 512	0.28 439	0.62 520	0.67 527	0.45 465	0.42 455

test_sample7	0.74 305	0.37 365	0.76 266	0.52 219	0.35 239	0.91 336	0.67 389	1.78 403	1.21 364	1.22 330	1.18 289	1.08 317	0.92 346	1.23 240	0.67 311	0.31 420	0.28 439	0.32 425	0.31 443	0.33 406	0.29 379

test_sample5	0.69 269	0.34 327	0.87 317	0.52 219	0.30 151	0.84 322	0.54 313	1.83 421	1.14 314	1.11 263	1.25 314	0.88 242	0.78 281	1.23 240	0.65 305	0.26 366	0.20 347	0.27 365	0.27 394	0.27 338	0.26 352

DualNet	0.70 273	0.34 327	0.87 317	0.52 219	0.30 151	0.84 322	0.54 313	1.83 421	1.14 314	1.14 283	1.33 348	0.88 242	0.78 281	1.23 240	0.65 305	0.26 366	0.20 347	0.27 365	0.27 394	0.27 338	0.26 352

ADLNet	0.85 362	0.36 358	0.89 330	0.85 495	0.72 465	1.24 416	0.76 414	1.82 416	1.36 437	1.52 446	1.35 361	1.27 372	0.99 390	1.23 240	1.15 423	0.27 382	0.20 347	0.26 348	0.25 366	0.28 357	0.30 393

LG-Stereo_L1	0.30 14	0.20 8	0.44 37	0.37 9	0.26 63	0.29 10	0.21 12	0.66 41	0.26 9	0.25 3	0.25 7	0.24 6	0.22 6	1.24 245	0.23 2	0.15 36	0.11 26	0.15 19	0.12 38	0.14 18	0.11 2

SCV_C0	0.43 87	0.26 126	0.65 171	0.43 58	0.29 129	0.47 70	0.31 76	1.34 280	0.73 147	0.38 40	0.49 63	0.54 118	0.29 27	1.24 245	0.30 45	0.17 100	0.13 111	0.16 49	0.13 61	0.20 195	0.15 94

NINENet	0.77 321	0.37 365	0.78 281	0.62 362	0.51 379	2.34 515	0.42 195	1.83 421	1.04 259	1.14 283	1.23 308	1.03 306	0.62 220	1.24 245	0.70 319	0.28 396	0.23 399	0.31 410	0.21 286	0.26 324	0.25 328

pcwnet_v2	0.97 397	0.37 365	4.33 537	0.62 362	0.54 398	0.79 290	0.45 244	2.02 472	1.58 483	1.42 427	1.64 442	1.09 327	0.79 285	1.24 245	0.67 311	0.32 427	0.25 417	0.29 391	0.27 394	0.37 424	0.35 425

fffy	0.42 81	0.27 155	0.57 127	0.46 102	0.29 129	0.48 76	0.35 110	0.91 124	0.55 88	0.40 49	0.58 91	0.55 121	0.41 90	1.26 249	0.36 117	0.15 36	0.13 111	0.19 133	0.16 149	0.18 120	0.14 61

rvit_105_1	0.72 282	0.52 436	1.01 372	0.78 470	0.49 361	0.75 265	0.87 444	1.12 224	1.18 345	0.99 219	0.79 148	0.90 251	0.77 274	1.26 249	0.75 336	0.41 475	0.36 490	0.36 460	0.41 488	0.30 379	0.33 415

StereoDRNet-Refined	0.80 336	0.41 391	0.88 324	0.62 362	0.42 315	1.33 430	0.48 269	1.52 328	1.17 338	1.45 431	1.44 387	1.44 406	0.90 340	1.26 249	1.24 433	0.20 215	0.16 260	0.27 365	0.24 351	0.25 312	0.28 374
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
ISRNet	0.80 336	0.33 303	1.07 397	0.81 478	0.66 448	0.60 174	0.34 102	1.19 247	1.13 311	1.59 464	1.53 410	1.35 390	0.77 274	1.27 252	0.94 386	0.39 468	0.34 474	0.43 484	0.38 481	0.34 410	0.49 481

StereoAnything_RVC	0.45 106	1.43 538	0.48 63	0.35 3	0.20 3	0.26 4	0.21 12	0.43 3	0.22 4	0.22 1	0.21 2	0.19 1	0.36 69	1.27 252	0.22 1	0.21 249	0.11 26	0.14 1	0.10 2	2.37 543	0.11 2

SCV	0.46 113	0.26 126	0.55 113	0.47 113	0.25 55	0.39 29	0.38 152	1.98 461	0.60 100	0.35 26	0.48 55	0.55 121	0.36 69	1.28 254	0.32 67	0.24 316	0.12 50	0.17 76	0.13 61	0.18 120	0.14 61

ProNet	0.43 87	0.28 177	0.58 133	0.43 58	0.30 151	0.56 153	0.52 299	1.00 164	0.58 93	0.44 65	0.49 63	0.43 60	0.43 101	1.28 254	0.36 117	0.15 36	0.13 111	0.19 133	0.16 149	0.17 89	0.16 124

XX-Stereo	0.63 227	0.26 126	1.90 497	0.81 478	0.67 452	0.43 51	0.23 24	1.03 176	0.58 93	0.65 137	1.56 421	1.41 399	0.39 83	1.28 254	0.35 107	0.20 215	0.14 162	0.20 168	0.19 210	0.18 120	0.14 61

PSMNet-RSSM	0.72 282	0.30 232	0.61 148	0.63 371	0.42 315	0.73 256	0.56 339	1.92 446	1.10 293	1.09 249	1.37 364	1.22 353	0.98 382	1.28 254	0.72 327	0.27 382	0.19 329	0.27 365	0.29 427	0.24 300	0.24 316

Selective-RAFT	0.52 139	0.28 177	0.79 284	0.55 276	0.27 87	0.91 336	0.33 90	0.80 87	0.88 191	0.58 119	0.63 101	0.81 209	0.77 274	1.29 258	0.48 229	0.19 180	0.14 162	0.17 76	0.15 107	0.19 161	0.17 149

MyStereo07	0.48 126	0.29 212	0.50 76	0.55 276	0.45 339	0.59 166	0.79 422	1.05 190	0.51 74	0.48 89	0.53 73	0.43 60	0.55 179	1.30 259	0.34 97	0.17 100	0.16 260	0.24 290	0.20 242	0.23 285	0.20 247

fffft	0.38 57	0.23 57	0.51 83	0.44 81	0.32 196	0.43 51	0.48 269	0.76 67	0.36 26	0.44 65	0.34 18	0.38 54	0.31 36	1.31 260	0.32 67	0.14 29	0.11 26	0.19 133	0.15 107	0.16 58	0.16 124
1: 1. 1
test_sample6	0.71 280	0.34 327	0.87 317	0.52 219	0.30 151	0.82 309	0.58 354	1.79 409	1.15 326	1.14 283	1.33 348	0.91 254	0.79 285	1.31 260	0.74 331	0.27 382	0.21 369	0.27 365	0.29 427	0.28 357	0.27 362

PFNet+	0.59 207	0.28 177	0.77 273	0.53 237	0.30 151	0.59 166	0.31 76	0.92 127	1.14 314	1.33 395	1.10 249	0.79 203	0.57 193	1.31 260	0.49 237	0.25 343	0.17 289	0.28 380	0.26 383	0.21 236	0.25 328

DMCA-RVC	0.74 305	0.40 383	1.27 436	0.66 401	0.49 361	0.77 279	0.47 258	1.35 283	1.01 247	1.53 447	1.01 206	1.29 378	0.82 300	1.31 260	0.78 347	0.27 382	0.21 369	0.35 452	0.27 394	0.32 397	0.24 316

coex_refinement	0.80 336	0.28 177	0.73 236	0.70 434	0.51 379	0.95 352	0.60 366	1.78 403	1.23 373	1.36 404	1.37 364	1.82 470	0.81 295	1.32 264	1.13 421	0.26 366	0.17 289	0.19 133	0.20 242	0.24 300	0.25 328

CBFPSM	0.92 382	0.33 303	1.86 496	0.49 156	0.38 281	1.75 475	0.84 435	1.39 292	1.12 299	1.09 249	0.99 196	2.37 508	1.66 497	1.32 264	1.42 464	0.19 180	0.18 311	0.20 168	0.20 242	0.21 236	0.33 415

IGEV-Stereo	0.43 87	0.27 155	0.54 103	0.45 95	0.32 196	0.50 102	0.42 195	0.90 123	0.51 74	0.49 95	0.53 73	0.47 81	0.47 129	1.32 264	0.33 80	0.17 100	0.12 50	0.21 203	0.15 107	0.18 120	0.18 174
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
monsters	0.34 38	0.20 8	0.41 22	0.39 29	0.36 249	0.34 15	0.27 48	0.66 41	0.43 45	0.47 81	0.40 25	0.22 2	0.23 8	1.33 267	0.25 10	0.13 19	0.10 9	0.14 1	0.11 8	0.13 4	0.13 35

CoDeX	0.73 300	0.29 212	0.93 343	0.54 252	0.36 249	1.14 394	0.61 368	2.34 520	1.17 338	1.16 299	1.25 314	0.91 254	0.87 328	1.33 267	0.64 304	0.20 215	0.16 260	0.21 203	0.18 188	0.20 195	0.18 174

anonymousdsp	0.43 87	0.27 155	0.53 97	0.44 81	0.32 196	0.50 102	0.42 195	0.89 117	0.51 74	0.49 95	0.53 73	0.47 81	0.47 129	1.33 267	0.33 80	0.17 100	0.12 50	0.21 203	0.15 107	0.18 120	0.18 174

RALCasStereoNet	0.54 164	0.30 232	0.66 178	0.59 324	0.51 379	0.61 180	0.52 299	0.94 141	0.93 210	0.70 144	1.01 206	0.78 199	0.44 109	1.33 267	0.47 224	0.20 215	0.16 260	0.18 111	0.16 149	0.20 195	0.19 214

iinet-f	0.99 403	0.45 408	3.71 534	0.55 276	0.43 325	1.81 484	0.68 393	1.14 228	1.14 314	1.18 313	1.42 378	1.58 433	1.44 472	1.34 271	1.59 480	0.24 316	0.23 399	0.20 168	0.19 210	0.26 324	0.25 328

tg	0.52 139	0.24 75	0.61 148	0.49 156	0.30 151	0.90 332	0.29 59	1.07 205	0.83 177	0.83 177	1.02 214	0.62 153	0.43 101	1.35 272	0.41 166	0.17 100	0.12 50	0.22 232	0.20 242	0.17 89	0.15 94

CRFU-Net	0.86 367	0.39 377	1.00 368	0.65 394	0.57 410	1.78 482	0.86 442	2.15 492	0.81 171	1.38 412	1.18 289	1.64 446	1.19 438	1.35 272	0.90 382	0.26 366	0.22 387	0.21 203	0.19 210	0.23 285	0.24 316

Pruner-Stereo	0.62 220	0.29 212	0.70 206	0.61 350	0.31 177	0.63 193	0.43 214	1.17 234	0.99 239	1.53 447	1.08 240	0.95 276	0.55 179	1.35 272	0.51 248	0.23 301	0.14 162	0.24 290	0.21 286	0.21 236	0.23 302

CFNet-ft	0.72 282	0.32 281	0.54 103	0.66 401	0.54 398	0.83 314	0.55 331	1.37 286	1.15 326	0.93 200	1.28 330	1.57 430	0.97 375	1.35 272	0.81 359	0.26 366	0.20 347	0.33 434	0.25 366	0.30 379	0.23 302

CFNet_RVC	0.72 282	0.32 281	0.54 103	0.66 401	0.54 398	0.83 314	0.55 331	1.37 286	1.15 326	0.93 200	1.28 330	1.57 430	0.97 375	1.35 272	0.81 359	0.26 366	0.20 347	0.33 434	0.25 366	0.30 379	0.23 302

mms	0.40 70	0.27 155	0.52 91	0.46 102	0.32 196	0.43 51	0.46 251	0.70 52	0.46 56	0.35 26	0.58 91	0.44 62	0.30 31	1.36 277	0.33 80	0.16 57	0.13 111	0.18 111	0.15 107	0.19 161	0.15 94

hknet	0.77 321	0.32 281	0.95 351	0.54 252	0.38 281	1.27 420	0.65 380	2.16 495	1.07 272	1.20 321	1.11 255	1.59 434	0.81 295	1.37 278	0.66 308	0.22 275	0.17 289	0.25 329	0.22 315	0.22 260	0.22 282

DDUNet	1.50 481	2.69 564	1.12 411	1.77 542	1.88 544	1.84 488	0.92 456	1.70 378	1.16 335	1.38 412	1.79 463	1.60 436	1.12 423	1.37 278	1.08 410	1.10 538	0.76 541	2.37 550	0.94 542	2.00 540	1.37 541

Patchmatch Stereo++	0.55 179	0.30 232	0.73 236	0.50 168	0.27 87	0.65 212	0.29 59	1.05 190	0.64 110	1.12 265	0.96 184	0.83 221	0.60 206	1.37 278	0.45 203	0.22 275	0.14 162	0.24 290	0.20 242	0.26 324	0.18 174
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
iRAFT	0.55 179	0.30 232	0.73 236	0.50 168	0.27 87	0.65 212	0.29 59	1.05 190	0.64 110	1.12 265	0.96 184	0.83 221	0.60 206	1.37 278	0.45 203	0.22 275	0.14 162	0.24 290	0.20 242	0.26 324	0.18 174

ff7	0.43 87	0.27 155	0.56 117	0.44 81	0.33 217	0.50 102	0.42 195	0.87 108	0.50 65	0.49 95	0.53 73	0.44 62	0.48 140	1.38 282	0.33 80	0.17 100	0.12 50	0.21 203	0.15 107	0.18 120	0.18 174

ffff	0.43 87	0.27 155	0.56 117	0.44 81	0.33 217	0.50 102	0.42 195	0.87 108	0.50 65	0.49 95	0.53 73	0.44 62	0.48 140	1.38 282	0.33 80	0.17 100	0.12 50	0.21 203	0.15 107	0.18 120	0.18 174

11t	0.43 87	0.27 155	0.56 117	0.44 81	0.33 217	0.50 102	0.42 195	0.87 108	0.50 65	0.49 95	0.53 73	0.44 62	0.48 140	1.38 282	0.33 80	0.17 100	0.12 50	0.21 203	0.15 107	0.18 120	0.18 174

ccc-4	0.43 87	0.27 155	0.56 117	0.44 81	0.33 217	0.50 102	0.42 195	0.87 108	0.50 65	0.49 95	0.53 73	0.44 62	0.48 140	1.38 282	0.33 80	0.17 100	0.12 50	0.21 203	0.15 107	0.18 120	0.18 174

test_xeample3	0.42 81	0.28 177	0.69 200	0.43 58	0.33 217	0.56 153	0.38 152	0.79 79	0.45 50	0.53 111	0.46 50	0.44 62	0.44 109	1.38 282	0.31 62	0.18 139	0.14 162	0.19 133	0.15 107	0.17 89	0.16 124

SMoEStereo_RVC	0.39 61	0.25 103	0.50 76	0.45 95	0.30 151	0.61 180	0.36 126	0.72 57	0.45 50	0.46 78	0.43 37	0.42 57	0.35 60	1.39 287	0.29 35	0.15 36	0.12 50	0.20 168	0.15 107	0.16 58	0.15 94

gwcnet-sp	0.74 305	0.33 303	1.44 458	0.57 305	0.45 339	1.40 442	0.54 313	1.50 319	1.14 314	1.30 373	1.02 214	0.94 268	0.82 300	1.39 287	0.76 339	0.21 249	0.21 369	0.22 232	0.21 286	0.22 260	0.22 282

scenet	0.74 305	0.33 303	1.44 458	0.57 305	0.45 339	1.40 442	0.54 313	1.50 319	1.14 314	1.30 373	1.02 214	0.94 268	0.82 300	1.39 287	0.76 339	0.21 249	0.21 369	0.22 232	0.21 286	0.22 260	0.22 282

ssnet	0.74 305	0.33 303	1.44 458	0.57 305	0.45 339	1.40 442	0.54 313	1.50 319	1.14 314	1.30 373	1.02 214	0.94 268	0.82 300	1.39 287	0.76 339	0.21 249	0.21 369	0.22 232	0.21 286	0.22 260	0.22 282

Wz-Net-LNSev	1.03 420	0.67 480	2.71 525	0.64 380	0.84 498	1.75 475	1.00 475	1.80 412	1.32 416	1.28 359	1.25 314	1.65 449	1.22 445	1.39 287	1.40 456	0.28 396	0.26 423	0.24 290	0.23 338	0.33 406	0.32 409

GrayStereo	0.82 347	0.26 126	0.58 133	0.63 371	0.37 264	0.76 271	1.86 534	1.11 222	0.87 187	1.99 503	1.89 476	1.08 317	1.82 508	1.39 287	0.48 229	0.19 180	0.14 162	0.19 133	0.21 286	0.18 120	0.39 445

cf-r	0.73 300	0.30 232	0.77 273	0.55 276	0.63 440	0.78 284	0.48 269	1.79 409	1.15 326	1.13 280	1.26 321	1.43 401	0.87 328	1.40 293	0.85 372	0.25 343	0.18 311	0.22 232	0.23 338	0.19 161	0.19 214

MyStereo05	0.66 254	0.28 177	1.07 397	0.56 289	0.46 351	0.61 180	0.73 406	1.34 280	1.41 460	1.15 289	0.91 172	0.77 195	0.80 291	1.41 294	0.63 300	0.17 100	0.16 260	0.23 270	0.20 242	0.22 260	0.20 247

IGEV-Stereo+	0.45 106	0.21 26	0.43 35	0.41 44	0.39 291	0.15 1	0.19 6	0.44 4	0.36 26	0.26 5	0.25 7	0.31 36	0.41 90	1.43 295	0.30 45	0.17 100	0.12 50	0.15 19	0.11 8	1.16 532	1.70 547

PSMNet-ADL	0.72 282	0.35 348	0.62 154	0.69 428	0.46 351	1.14 394	0.44 227	1.37 286	1.01 247	0.83 177	1.17 287	1.33 385	0.96 372	1.43 295	0.95 390	0.33 436	0.22 387	0.21 203	0.23 338	0.27 338	0.29 379

STTStereo	0.78 329	0.50 429	1.22 426	0.64 380	0.54 398	0.89 329	0.54 313	1.44 305	1.11 295	1.38 412	1.09 245	1.27 372	0.85 315	1.43 295	0.83 366	0.29 407	0.27 432	0.33 434	0.39 483	0.32 397	0.30 393

DeepPruner_ROB	0.74 305	0.48 419	0.87 317	0.57 305	0.44 332	0.79 290	0.54 313	1.73 382	0.96 220	1.38 412	1.27 324	1.24 360	0.73 258	1.43 295	0.73 330	0.34 446	0.28 439	0.27 365	0.26 383	0.31 388	0.31 403

MIM_Stereo	0.57 195	0.24 75	0.92 341	0.46 102	0.30 151	0.54 140	0.28 54	1.27 268	0.75 150	1.00 224	1.16 284	0.93 265	0.53 167	1.45 299	0.61 293	0.16 57	0.16 260	0.20 168	0.19 210	0.17 89	0.14 61

s12784h	0.52 139	0.20 8	0.38 8	0.41 44	0.19 1	0.96 358	0.34 102	1.17 234	1.25 382	0.81 171	0.90 170	0.63 156	0.50 154	1.45 299	0.42 177	0.14 29	0.12 50	0.17 76	0.11 8	0.18 120	0.11 2

ACVNet-DCA	0.56 188	0.31 265	0.50 76	0.54 252	0.26 63	1.18 405	0.51 288	1.42 298	0.78 163	0.58 119	0.79 148	0.48 86	0.88 333	1.46 301	0.32 67	0.20 215	0.12 50	0.25 329	0.15 107	0.22 260	0.21 264

xx1	0.67 263	0.31 265	0.50 76	0.54 252	0.26 63	1.18 405	0.51 288	0.93 134	3.05 541	0.58 119	0.79 148	0.95 276	0.77 274	1.46 301	0.32 67	0.20 215	0.12 50	0.24 290	0.23 338	0.22 260	0.21 264

cc1	0.64 239	0.31 265	0.50 76	0.54 252	0.26 63	1.18 405	0.51 288	0.93 134	3.05 541	0.58 119	0.79 148	0.48 86	0.88 333	1.46 301	0.32 67	0.20 215	0.12 50	0.25 329	0.15 107	0.19 161	0.19 214

test_xeample	1.45 478	0.28 177	0.65 171	0.51 198	0.28 112	0.94 348	0.59 362	2.14 490	1.29 402	1.24 344	1.51 408	0.88 242	0.86 323	1.46 301	15.10 568	0.22 275	0.20 347	0.22 232	0.20 242	0.22 260	0.22 282

RAFT_CTSACE	0.63 227	0.26 126	0.88 324	0.55 276	0.51 379	0.71 249	0.44 227	0.80 87	0.97 227	0.97 212	1.84 469	1.18 347	0.68 240	1.47 305	0.36 117	0.16 57	0.15 220	0.21 203	0.20 242	0.20 195	0.14 61

UDG	1.41 476	2.65 563	0.99 363	1.44 538	1.64 542	1.34 432	0.80 428	1.60 351	1.23 373	1.23 336	1.71 452	2.01 491	1.34 463	1.47 305	1.41 460	0.90 528	0.54 531	2.29 548	0.75 531	1.84 539	1.04 533

GANet-RSSM	0.72 282	0.28 177	0.63 157	0.64 380	0.58 419	0.80 298	0.58 354	1.89 436	1.08 278	1.04 238	1.25 314	1.15 342	1.04 403	1.49 307	0.62 296	0.25 343	0.19 329	0.22 232	0.22 315	0.22 260	0.21 264

HSM-Net_RVC	0.87 371	0.29 212	0.53 97	0.53 237	0.30 151	1.15 400	0.55 331	3.57 547	1.28 398	1.53 447	1.74 456	1.68 452	0.93 355	1.49 307	0.77 345	0.22 275	0.17 289	0.19 133	0.18 188	0.20 195	0.19 214
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
YMNet	1.00 408	0.54 441	1.40 451	0.81 478	0.85 501	1.87 491	0.62 371	1.55 341	1.18 345	1.63 471	1.99 483	1.77 464	0.97 375	1.50 309	1.45 468	0.33 436	0.37 492	0.31 410	0.32 451	0.32 397	0.29 379

YMNet_1	1.00 408	0.54 441	1.40 451	0.81 478	0.85 501	1.87 491	0.62 371	1.55 341	1.18 345	1.63 471	1.99 483	1.77 464	0.97 375	1.50 309	1.45 468	0.33 436	0.37 492	0.31 410	0.32 451	0.32 397	0.29 379

SQANet	1.31 463	0.88 508	1.08 401	1.83 543	1.44 539	1.44 449	0.75 411	1.74 387	1.09 286	1.32 387	1.26 321	1.28 375	1.01 394	1.50 309	0.83 366	2.50 549	0.34 474	1.47 541	0.55 516	2.32 542	1.57 544

MyStereo04	0.67 263	0.29 212	1.07 397	0.55 276	0.45 339	0.59 166	0.79 422	1.50 319	1.40 455	0.91 197	0.91 172	0.74 186	0.86 323	1.52 312	0.62 296	0.17 100	0.16 260	0.24 290	0.20 242	0.23 285	0.20 247

fast-acv-ft	0.94 387	0.44 401	1.40 451	0.58 311	0.51 379	1.77 480	0.69 397	1.36 285	1.42 463	1.29 365	1.86 472	1.74 460	1.25 450	1.52 312	1.38 452	0.26 366	0.28 439	0.28 380	0.28 415	0.27 338	0.26 352

iGMRVC	0.56 188	0.30 232	0.73 236	0.50 168	0.27 87	0.65 212	0.38 152	1.05 190	0.64 110	1.12 265	0.96 184	0.83 221	0.60 206	1.52 312	0.46 217	0.22 275	0.14 162	0.24 290	0.20 242	0.26 324	0.18 174

MFMNet_re	1.40 475	1.14 525	1.68 482	1.39 535	1.07 518	1.48 452	1.43 513	1.87 430	1.82 503	2.26 513	2.19 496	1.51 422	1.86 510	1.52 312	1.25 434	0.93 529	0.83 544	0.84 529	0.80 534	0.99 527	1.05 535

test_5	0.65 247	0.30 232	0.75 256	0.67 413	0.50 368	0.92 343	0.52 299	1.39 292	1.12 299	0.76 154	1.11 255	1.00 293	0.90 340	1.53 316	0.45 203	0.18 139	0.13 111	0.23 270	0.22 315	0.21 236	0.19 214

GwcNet-RSSM	0.77 321	0.32 281	1.01 372	0.62 362	0.54 398	0.78 284	0.51 288	1.73 382	1.20 358	1.09 249	1.37 364	1.46 411	0.85 315	1.53 316	1.09 412	0.25 343	0.18 311	0.23 270	0.24 351	0.20 195	0.19 214

ADCRef	1.35 468	0.55 446	2.37 516	0.72 446	0.77 482	1.94 496	0.78 419	1.91 443	1.27 393	1.57 461	1.59 429	1.36 392	1.41 468	1.54 318	7.53 547	0.23 301	0.20 347	0.32 425	0.30 436	0.29 368	0.29 379

NCCL2	1.00 408	0.56 450	1.06 392	0.75 462	0.57 410	1.31 427	1.72 526	1.77 399	1.36 437	1.50 443	1.17 287	1.91 478	1.17 431	1.54 318	1.29 441	0.35 453	0.31 460	0.45 489	0.44 495	0.40 441	0.40 446

ffm	0.72 282	0.33 303	0.85 300	0.53 237	0.37 264	0.74 260	0.56 339	0.95 146	2.47 528	1.15 289	1.45 389	1.06 311	0.82 300	1.55 320	0.32 67	0.20 215	0.12 50	0.31 410	0.27 394	0.19 161	0.20 247

tt1	0.62 220	0.32 281	0.51 83	0.54 252	0.26 63	1.16 402	0.48 269	0.95 146	2.47 528	0.57 117	0.77 140	0.49 94	0.81 295	1.55 320	0.32 67	0.20 215	0.12 50	0.24 290	0.15 107	0.19 161	0.20 247

DLNR_Zeroshot_test	23.17 580	48.52 594	43.29 584	176.68 593	78.69 589	0.35 17	0.21 12	23.41 579	0.75 150	0.66 140	0.86 161	0.59 143	0.30 31	1.56 322	0.44 190	9.57 578	0.12 50	0.18 111	0.14 89	76.92 592	0.16 124

FTStereo	0.91 380	0.26 126	0.56 117	0.54 252	0.33 217	0.66 221	1.87 535	1.00 164	0.75 150	1.75 481	4.15 536	1.04 309	1.65 493	1.57 323	0.46 217	0.19 180	0.16 260	0.23 270	0.21 286	0.18 120	0.63 507

KYRaft	0.75 313	0.28 177	0.62 154	0.56 289	0.29 129	0.67 225	0.86 442	0.94 141	0.84 181	1.62 469	2.21 497	1.16 343	1.02 399	1.57 323	0.40 155	0.20 215	0.13 111	0.22 232	0.28 415	0.20 195	1.02 531

Prome-Stereo	0.75 313	0.27 155	0.53 97	0.55 276	0.32 196	0.59 166	0.97 468	0.89 117	0.88 191	1.45 431	2.46 510	0.91 254	1.41 468	1.58 325	0.44 190	0.18 139	0.13 111	0.19 133	0.17 170	0.20 195	0.92 527

LALA_ROB	1.01 414	0.59 460	1.16 419	0.67 413	0.51 379	1.63 465	1.26 505	1.69 373	1.38 445	1.81 491	1.37 364	1.94 483	1.02 399	1.58 325	1.38 452	0.37 461	0.27 432	0.43 484	0.37 479	0.43 455	0.37 436

CBMV	0.95 390	0.44 401	0.66 178	0.53 237	0.35 239	1.53 457	1.63 525	1.69 373	1.42 463	2.00 506	1.60 430	1.43 401	1.17 431	1.59 327	0.99 399	0.34 446	0.34 474	0.39 472	0.33 461	0.33 406	0.32 409
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ACV-stereo	0.99 403	0.51 432	1.41 456	0.56 289	0.41 310	2.43 519	0.57 350	1.15 230	1.18 345	0.81 171	1.01 206	3.39 533	2.14 525	1.60 328	1.07 409	0.27 382	0.22 387	0.22 232	0.22 315	0.28 357	0.32 409

ETE_ROB	0.96 391	0.64 477	1.16 419	0.69 428	0.48 357	1.14 394	1.13 491	1.77 399	1.19 353	1.91 500	1.45 389	1.73 458	1.05 407	1.60 328	1.14 422	0.32 427	0.26 423	0.38 466	0.34 467	0.39 437	0.41 451

NLCA_NET_v2_RVC	0.79 333	0.43 398	1.05 388	0.64 380	0.58 419	0.95 352	0.53 307	1.53 334	1.18 345	1.37 407	1.15 279	1.43 401	0.88 333	1.61 330	0.84 369	0.25 343	0.22 387	0.27 365	0.27 394	0.29 368	0.29 379
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
G2L-Stereo_test	0.73 300	0.27 155	0.74 252	0.49 156	0.40 302	0.90 332	0.81 431	1.53 334	1.14 314	1.28 359	1.27 324	1.52 424	0.72 256	1.62 331	0.94 386	0.19 180	0.14 162	0.16 49	0.15 107	0.18 120	0.19 214

iResNet	0.75 313	0.40 383	1.36 449	0.67 413	0.29 129	0.92 343	0.59 362	1.52 328	1.25 382	1.28 359	1.48 401	0.94 268	0.76 270	1.62 331	0.78 347	0.18 139	0.14 162	0.18 111	0.15 107	0.22 260	0.23 302

G2L-ROB	0.73 300	0.25 103	0.76 266	0.54 252	0.39 291	0.95 352	0.66 385	1.66 368	1.09 286	1.24 344	1.02 214	1.64 446	0.71 253	1.63 333	1.02 402	0.20 215	0.14 162	0.17 76	0.15 107	0.20 195	0.22 282

LMCR-Stereo	0.82 347	0.46 410	0.88 324	0.75 462	0.43 325	1.33 430	0.56 339	2.43 528	0.98 232	1.53 447	1.49 403	0.74 186	1.00 392	1.63 333	0.89 379	0.28 396	0.17 289	0.22 232	0.17 170	0.29 368	0.20 247

RAFT+CT+SA	0.58 201	0.29 212	0.60 145	0.66 401	0.37 264	0.42 42	0.55 331	1.27 268	1.03 254	0.70 144	1.22 304	0.60 144	0.70 248	1.64 335	0.41 166	0.18 139	0.13 111	0.22 232	0.22 315	0.21 236	0.18 174

PSM-AAD	0.79 333	0.27 155	0.53 97	0.55 276	0.28 112	0.77 279	1.24 501	0.99 160	0.91 203	1.66 474	1.57 425	0.81 209	2.19 527	1.65 336	0.44 190	0.19 180	0.14 162	0.38 466	0.32 451	0.21 236	0.70 516

UNet	0.83 353	0.34 327	1.31 440	0.58 311	0.74 471	1.58 461	0.49 279	1.41 296	1.04 259	1.21 325	1.08 240	1.54 426	1.12 423	1.65 336	1.09 412	0.23 301	0.17 289	0.25 329	0.20 242	0.25 312	0.22 282

iResNet_ROB	0.77 321	0.30 232	0.99 363	0.57 305	0.36 249	0.83 314	0.36 126	2.33 518	1.58 483	1.27 357	1.30 334	1.25 364	0.84 312	1.65 336	0.79 353	0.20 215	0.14 162	0.17 76	0.12 38	0.18 120	0.27 362

PSMNet_ROB	0.90 377	0.52 436	1.17 421	0.72 446	0.61 433	1.27 420	1.12 490	1.76 395	1.12 299	1.09 249	1.28 330	1.45 408	0.89 339	1.65 336	1.42 464	0.33 436	0.25 417	0.37 463	0.39 483	0.35 413	0.29 379

hitnet-ft	0.79 333	0.35 348	0.57 127	0.58 311	0.42 315	0.96 358	0.46 251	1.47 311	1.33 420	1.19 317	1.22 304	1.81 467	0.98 382	1.66 340	0.94 386	0.33 436	0.28 439	0.34 444	0.27 394	0.35 413	0.31 403

test_1	0.54 164	0.22 45	0.68 187	0.47 113	0.27 87	0.58 161	0.35 110	0.92 127	1.00 244	1.28 359	0.68 113	0.87 238	0.45 113	1.67 341	0.37 129	0.16 57	0.11 26	0.20 168	0.16 149	0.17 89	0.13 35

test_3	0.55 179	0.23 57	0.71 218	0.53 237	0.28 112	0.61 180	0.40 175	0.92 127	1.05 263	1.19 317	0.68 113	0.93 265	0.44 109	1.67 341	0.39 148	0.15 36	0.12 50	0.22 232	0.19 210	0.21 236	0.14 61

ADLNet2	0.88 372	0.34 327	1.17 421	0.77 468	0.64 443	1.12 392	0.76 414	1.74 387	1.24 379	1.21 325	1.65 444	1.71 456	1.05 407	1.67 341	1.17 427	0.24 316	0.21 369	0.21 203	0.22 315	0.26 324	0.29 379

MMNet	0.84 358	0.32 281	1.09 404	0.60 336	0.59 427	1.85 489	0.49 279	1.51 326	1.27 393	1.37 407	1.15 279	1.26 368	1.18 435	1.67 341	1.22 431	0.19 180	0.18 311	0.23 270	0.22 315	0.25 312	0.21 264

UPFNet	0.80 336	0.32 281	0.90 334	0.59 324	0.74 471	1.26 419	0.80 428	1.52 328	1.10 293	1.30 373	1.12 262	1.30 379	0.84 312	1.67 341	1.09 412	0.24 316	0.24 408	0.24 290	0.23 338	0.25 312	0.18 174

test-3	0.54 164	0.22 45	0.68 187	0.47 113	0.27 87	0.58 161	0.35 110	0.92 127	1.00 244	1.32 387	0.69 117	0.87 238	0.45 113	1.68 346	0.37 129	0.16 57	0.11 26	0.20 168	0.16 149	0.17 89	0.13 35

delet	0.85 362	0.32 281	0.95 351	0.65 394	0.66 448	1.64 467	0.84 435	1.75 389	1.35 433	1.32 387	1.30 334	1.30 379	0.88 333	1.68 346	1.10 415	0.21 249	0.21 369	0.24 290	0.24 351	0.21 236	0.21 264

xyz-stereo-finetune	0.48 126	0.25 103	0.54 103	0.42 51	0.23 22	0.80 298	0.42 195	0.80 87	0.80 168	0.61 130	0.62 99	0.54 118	0.43 101	1.70 348	0.58 280	0.15 36	0.15 220	0.19 133	0.15 107	0.16 58	0.15 94

DLCB_ROB	0.86 367	0.40 383	0.78 281	0.68 424	0.54 398	1.11 389	0.84 435	1.49 315	1.23 373	1.64 473	1.65 444	1.70 455	0.91 343	1.70 348	1.05 404	0.25 343	0.24 408	0.26 348	0.27 394	0.27 338	0.24 316

SMFormer	0.75 313	0.30 232	0.86 306	0.46 102	0.26 63	0.82 309	0.43 214	2.05 475	1.39 450	1.23 336	1.47 396	0.98 286	0.95 365	1.71 350	0.82 364	0.24 316	0.20 347	0.22 232	0.21 286	0.23 285	0.24 316

tta	0.75 313	0.30 232	0.86 306	0.46 102	0.26 63	0.82 309	0.43 214	2.05 475	1.39 450	1.23 336	1.47 396	0.98 286	0.95 365	1.71 350	0.82 364	0.24 316	0.20 347	0.22 232	0.21 286	0.18 120	0.18 174

qqq1	0.72 282	0.30 232	0.86 306	0.46 102	0.26 63	0.82 309	0.43 214	2.05 475	1.39 450	1.23 336	1.47 396	0.98 286	0.95 365	1.71 350	0.44 190	0.24 316	0.20 347	0.18 111	0.15 107	0.18 120	0.18 174

fff1	0.72 282	0.30 232	0.86 306	0.46 102	0.26 63	0.82 309	0.43 214	2.05 475	1.39 450	1.23 336	1.47 396	0.98 286	0.95 365	1.71 350	0.44 190	0.24 316	0.20 347	0.18 111	0.15 107	0.18 120	0.18 174

otaku	1.60 489	1.11 523	1.21 424	2.20 545	1.56 541	1.97 498	1.24 501	2.07 481	1.36 437	1.44 429	1.62 437	1.73 458	1.19 438	1.73 354	0.98 398	2.89 554	0.57 533	1.74 542	0.60 523	2.78 549	1.94 550

TestStereo1	0.63 227	0.28 177	0.75 256	0.76 465	0.31 177	0.48 76	0.43 214	1.30 273	1.21 364	0.97 212	1.31 340	0.64 159	0.77 274	1.75 355	0.42 177	0.20 215	0.15 220	0.22 232	0.18 188	0.21 236	0.17 149

SA-5K	0.63 227	0.28 177	0.75 256	0.76 465	0.31 177	0.48 76	0.43 214	1.30 273	1.21 364	0.97 212	1.31 340	0.64 159	0.77 274	1.75 355	0.42 177	0.20 215	0.15 220	0.22 232	0.18 188	0.21 236	0.17 149

DGSMNet	1.14 444	0.76 496	2.49 519	0.81 478	0.86 503	1.39 440	1.39 511	2.13 486	1.35 433	1.26 354	1.63 441	1.48 418	0.98 382	1.75 355	1.10 415	0.45 490	0.43 508	0.55 512	0.49 507	0.75 518	0.70 516

ccnet	1.12 439	0.67 480	1.01 372	0.78 470	0.73 470	1.72 473	0.99 473	1.84 424	1.26 387	1.47 434	1.85 471	1.75 463	1.29 455	1.75 355	1.88 491	0.57 512	0.53 528	0.57 517	0.55 516	0.59 500	0.54 490

StereoDRNet	0.98 401	0.47 415	1.70 483	0.76 465	0.94 511	1.51 455	0.91 454	1.92 446	1.32 416	1.61 465	1.13 267	1.47 416	0.97 375	1.75 355	1.46 471	0.28 396	0.23 399	0.29 391	0.27 394	0.35 413	0.27 362

222	1.61 491	0.29 212	0.67 183	0.56 289	0.29 129	1.06 382	0.42 195	2.17 501	1.31 412	1.31 383	1.52 409	0.92 263	0.94 360	1.76 360	17.65 572	0.24 316	0.20 347	0.21 203	0.19 210	0.22 260	0.23 302

DN-CSS_ROB	0.64 239	0.32 281	1.05 388	0.55 276	0.40 302	0.54 140	0.45 244	1.21 250	0.93 210	1.03 235	1.47 396	0.69 176	0.63 225	1.76 360	0.49 237	0.18 139	0.14 162	0.25 329	0.22 315	0.22 260	0.20 247

PWCDC_ROB	1.29 459	0.75 495	1.33 445	1.05 523	0.88 506	1.73 474	0.52 299	1.89 436	3.28 543	1.29 365	4.88 546	1.22 353	1.46 475	1.77 362	1.45 468	0.60 517	0.26 423	0.29 391	0.25 366	0.52 487	0.37 436

xxxx	1.51 482	0.28 177	0.68 187	0.54 252	0.28 112	1.16 402	0.44 227	2.19 505	1.29 402	1.09 249	1.36 362	1.22 353	0.85 315	1.79 363	15.70 571	0.24 316	0.21 369	0.21 203	0.20 242	0.22 260	0.23 302

HGLStereo	0.85 362	0.38 372	0.94 347	0.80 475	1.03 516	1.17 404	0.58 354	1.52 328	1.20 358	1.19 317	1.62 437	1.13 339	1.20 441	1.80 364	1.06 406	0.24 316	0.24 408	0.24 290	0.21 286	0.23 285	0.27 362

XPNet_ROB	0.96 391	0.49 422	1.09 404	0.72 446	0.57 410	1.11 389	1.14 492	1.66 368	1.23 373	1.85 494	1.39 373	1.64 446	1.11 420	1.80 364	1.42 464	0.38 465	0.30 454	0.33 434	0.29 427	0.37 424	0.34 420

AF-Net	1.13 442	0.52 436	1.33 445	0.86 497	0.91 507	1.38 438	0.71 402	2.16 495	1.62 485	1.56 457	2.40 506	1.99 489	1.65 493	1.81 366	1.48 473	0.48 498	0.28 439	0.49 498	0.33 461	0.39 437	0.32 409

Sa-1000	0.72 282	0.29 212	0.76 266	0.59 324	0.30 151	0.73 256	0.37 145	1.62 358	1.33 420	1.28 359	2.04 489	0.86 234	0.75 262	1.84 367	0.38 140	0.19 180	0.14 162	0.25 329	0.23 338	0.20 195	0.16 124

ARAFT	0.77 321	0.36 358	1.49 472	0.51 198	0.31 177	0.90 332	0.82 433	1.90 439	1.06 267	1.62 469	1.24 310	1.02 302	0.64 229	1.84 367	0.50 243	0.18 139	0.14 162	0.28 380	0.27 394	0.17 89	0.16 124

RP	1.09 432	0.50 429	1.12 411	0.90 509	1.04 517	1.11 389	0.84 435	1.80 412	1.62 485	1.55 456	2.00 485	1.90 477	1.78 503	1.84 367	1.25 434	0.52 503	0.36 490	0.48 496	0.36 476	0.45 465	0.43 462

ttt	0.94 387	0.34 327	0.59 140	0.61 350	0.37 264	0.94 348	0.50 287	2.17 501	1.34 423	1.23 336	1.61 434	0.91 254	0.76 270	1.85 370	3.97 533	0.30 412	0.26 423	0.26 348	0.24 351	0.29 368	0.29 379

SA	0.66 254	0.30 232	0.82 293	0.61 350	0.30 151	0.58 161	0.38 152	1.44 305	1.30 408	0.96 209	1.36 362	0.66 166	0.95 365	1.85 370	0.42 177	0.19 180	0.15 220	0.25 329	0.23 338	0.21 236	0.17 149

iResNetv2_ROB	0.80 336	0.37 365	1.71 485	0.56 289	0.37 264	0.94 348	0.64 378	1.73 382	1.34 423	1.23 336	1.42 378	1.26 368	0.92 346	1.85 370	0.56 274	0.23 301	0.15 220	0.19 133	0.14 89	0.24 300	0.19 214

Ntro	1.64 493	1.15 526	1.23 427	2.48 550	1.83 543	2.09 505	1.16 495	1.96 455	1.38 445	1.21 325	1.62 437	1.62 438	1.29 455	1.87 373	1.11 418	3.04 555	0.56 532	1.82 544	0.64 525	2.80 550	2.05 551

HH	0.63 227	0.30 232	0.77 273	0.50 168	0.32 196	0.49 88	0.46 251	1.65 363	0.64 110	0.69 142	1.09 245	1.63 443	0.85 315	1.90 374	0.37 129	0.18 139	0.13 111	0.19 133	0.17 170	0.19 161	0.16 124

HanStereo	0.63 227	0.30 232	0.77 273	0.50 168	0.32 196	0.49 88	0.46 251	1.65 363	0.64 110	0.69 142	1.09 245	1.63 443	0.85 315	1.90 374	0.37 129	0.18 139	0.13 111	0.19 133	0.17 170	0.19 161	0.16 124

MSKI-zero shot	0.55 179	0.26 126	0.57 127	0.51 198	0.26 63	0.69 237	0.28 54	1.18 239	0.64 110	0.91 197	1.32 346	0.82 214	0.33 45	1.92 376	0.32 67	0.17 100	0.12 50	0.17 76	0.13 61	0.16 58	0.16 124

G-Net	1.66 494	0.63 475	1.56 475	1.11 528	0.74 471	2.98 536	0.91 454	1.55 341	1.22 370	2.76 533	8.18 564	2.32 506	2.53 538	1.92 376	1.87 489	0.48 498	0.44 511	0.45 489	0.31 443	0.60 504	0.57 498

Nwc_Net	1.09 432	0.49 422	1.33 445	0.89 508	0.80 492	1.49 454	0.66 385	2.19 505	1.27 393	1.32 387	2.26 499	1.96 486	1.54 483	1.92 376	1.34 446	0.40 471	0.30 454	0.43 484	0.45 497	0.38 433	0.37 436

SHD	1.31 463	0.71 489	2.34 515	0.86 497	0.75 478	1.77 480	0.65 380	2.22 509	2.50 531	2.40 522	1.71 452	1.91 478	1.60 489	1.93 379	2.37 505	0.38 465	0.31 460	0.38 466	0.40 487	0.48 477	0.50 483

ac_64	0.82 347	0.29 212	0.81 290	0.71 442	0.60 430	1.05 379	0.54 313	1.99 463	0.92 208	1.18 313	1.06 231	1.99 489	1.08 415	1.94 380	0.97 395	0.27 382	0.22 387	0.24 290	0.23 338	0.22 260	0.19 214

MLCV	0.72 282	0.34 327	1.10 407	0.51 198	0.23 22	0.91 336	0.39 167	1.33 275	1.23 373	1.46 433	1.55 417	1.01 300	0.64 229	1.95 381	0.80 357	0.18 139	0.12 50	0.18 111	0.14 89	0.19 161	0.17 149

MaskLacGwcNet_RVC	1.10 434	1.02 516	1.00 368	0.82 486	0.67 452	1.93 495	0.93 460	1.62 358	1.11 295	1.15 289	1.25 314	1.50 420	0.79 285	1.96 382	0.76 339	1.89 543	0.34 474	0.79 527	0.36 476	1.25 536	0.83 523

Wz-Net-MNSev	1.11 437	0.58 457	2.23 512	0.66 401	0.71 463	1.95 497	1.46 515	1.98 461	1.45 467	1.79 487	1.43 382	1.49 419	1.33 462	1.97 383	1.42 464	0.27 382	0.23 399	0.28 380	0.28 415	0.34 410	0.31 403

Wz-Net-LNSev-Ref	0.99 403	0.40 383	1.82 493	0.66 401	0.62 439	2.05 503	0.78 419	1.91 443	1.29 402	1.54 453	1.42 378	1.51 422	1.23 446	1.99 384	1.33 444	0.23 301	0.14 162	0.20 168	0.15 107	0.27 338	0.26 352

aanetorigin	1.23 454	0.79 498	2.78 527	0.70 434	0.79 487	0.99 368	1.06 484	1.06 203	1.37 441	3.52 544	2.61 514	1.72 457	1.63 491	1.99 384	1.78 486	0.25 343	0.24 408	0.26 348	0.25 366	0.38 433	0.45 467

TCMNet	1.01 414	0.60 468	2.10 504	0.86 497	1.33 537	1.14 394	0.67 389	1.69 373	1.23 373	1.11 263	1.57 425	1.30 379	0.97 375	2.01 386	1.50 475	0.31 420	0.31 460	0.38 466	0.34 467	0.42 449	0.36 431

FAT-Stereo	1.07 426	0.41 391	1.32 443	0.72 446	0.58 419	1.08 385	0.89 449	1.96 455	1.65 487	1.75 481	1.98 482	2.03 494	1.48 478	2.02 387	1.18 430	0.42 479	0.35 485	0.34 444	0.29 427	0.35 413	0.53 489

IGEVStereo-DCA	0.46 113	0.28 177	0.56 117	0.43 58	0.33 217	0.49 88	0.42 195	0.87 108	0.50 65	0.47 81	0.48 55	0.48 86	0.46 120	2.03 388	0.30 45	0.19 180	0.14 162	0.19 133	0.15 107	0.16 58	0.18 174

rrr	0.46 113	0.28 177	0.73 236	0.43 58	0.33 217	0.49 88	0.38 152	0.76 67	0.50 65	0.47 81	0.48 55	0.48 86	0.46 120	2.03 388	0.30 45	0.19 180	0.14 162	0.19 133	0.15 107	0.16 58	0.16 124

GANetREF_RVC	1.07 426	0.86 505	1.31 440	0.82 486	0.53 394	1.41 447	1.31 507	1.76 395	1.52 476	1.27 357	1.31 340	1.46 411	1.24 449	2.03 388	0.96 394	0.56 511	0.45 515	0.67 523	0.50 509	0.88 522	0.59 501
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
S-Stereo	1.15 448	0.46 410	2.17 509	0.81 478	0.80 492	1.21 413	1.19 498	1.93 450	2.02 515	1.47 434	2.11 492	1.57 430	1.17 431	2.05 391	1.41 460	0.40 471	0.40 503	0.35 452	0.31 443	0.44 461	0.70 516

stereogan	1.15 448	0.42 395	1.40 451	0.86 497	0.84 498	2.38 517	0.71 402	1.88 433	1.73 496	1.72 479	1.94 481	2.31 505	1.29 455	2.07 392	1.08 410	0.36 457	0.35 485	0.39 472	0.31 443	0.51 485	0.46 470

GCST	1.08 429	1.47 540	0.93 343	1.73 541	1.14 527	1.30 425	0.31 76	1.33 275	1.16 335	1.29 365	0.97 193	0.98 286	0.49 148	2.08 393	0.46 217	1.19 540	0.70 540	1.30 540	0.85 538	1.02 528	0.89 526

GMM-Stereo	0.74 305	0.25 103	0.59 140	0.54 252	0.34 235	0.72 252	0.99 473	1.01 170	0.87 187	1.36 404	1.78 462	1.12 334	0.81 295	2.09 394	0.46 217	0.18 139	0.12 50	0.25 329	0.25 366	0.20 195	0.85 525

psmorigin	1.52 483	0.69 484	10.52 561	0.68 424	0.59 427	1.13 393	0.70 400	1.57 345	1.19 353	1.99 503	1.79 463	2.26 502	1.47 477	2.09 394	1.36 450	0.39 468	0.40 503	0.34 444	0.33 461	0.43 455	0.56 494

FADNet_RVC	0.83 353	0.51 432	1.83 495	0.54 252	0.42 315	1.19 409	0.46 251	1.51 326	1.09 286	0.89 190	1.24 310	0.91 254	0.87 328	2.11 396	1.11 418	0.27 382	0.22 387	0.31 410	0.28 415	0.43 455	0.38 442

ADCL	1.72 503	0.57 454	3.66 532	0.67 413	0.61 433	2.61 526	1.85 533	1.96 455	1.67 489	1.90 499	1.83 467	2.06 497	1.90 513	2.13 397	9.15 556	0.26 366	0.24 408	0.34 444	0.32 451	0.38 433	0.35 425

DFGA-Net	0.72 282	0.40 383	1.40 451	0.52 219	0.45 339	0.83 314	0.44 227	1.28 272	1.08 278	0.99 219	1.19 296	0.70 180	0.55 179	2.14 398	1.16 424	0.18 139	0.16 260	0.24 290	0.23 338	0.27 338	0.25 328

tt45	0.45 106	0.23 57	0.46 58	0.45 95	0.33 217	0.79 290	0.32 83	0.78 74	0.41 40	0.51 108	0.44 41	0.49 94	0.37 74	2.14 398	0.34 97	0.16 57	0.13 111	0.19 133	0.16 149	0.17 89	0.18 174

RainbowNet	1.97 516	1.76 545	1.57 476	2.81 553	2.21 548	1.98 500	1.81 530	2.54 532	1.89 506	1.50 443	1.84 469	1.96 486	1.65 493	2.14 398	1.25 434	3.33 561	0.85 548	2.39 553	0.98 546	2.82 552	2.22 552

FADNet-RVC-Resample	0.84 358	0.47 415	2.10 504	0.61 350	0.45 339	1.07 384	0.61 368	1.59 347	1.20 358	1.08 243	0.98 194	1.03 306	0.98 382	2.17 401	0.72 327	0.23 301	0.22 387	0.30 404	0.32 451	0.35 413	0.34 420

ADCP+	1.99 518	0.48 419	7.73 551	0.66 401	0.91 507	2.30 513	1.05 482	1.82 416	1.34 423	1.54 453	1.32 346	1.74 460	1.61 490	2.17 401	13.37 564	0.24 316	0.21 369	0.32 425	0.28 415	0.37 424	0.29 379

CBMV_ROB	0.90 377	0.44 401	0.63 157	0.51 198	0.37 264	1.25 418	0.49 279	1.77 399	1.27 393	1.41 421	2.00 485	1.33 385	1.08 415	2.17 401	0.76 339	0.43 484	0.42 507	0.47 494	0.44 495	0.41 444	0.36 431

DDVS	0.78 329	0.41 391	0.94 347	0.60 336	0.43 325	1.30 425	0.43 214	1.40 294	0.91 203	1.20 321	1.15 279	1.43 401	0.64 229	2.18 404	0.89 379	0.28 396	0.22 387	0.26 348	0.23 338	0.31 388	0.33 415

DRN-Test	1.00 408	0.44 401	1.13 413	0.70 434	0.81 494	1.62 464	0.79 422	2.14 490	1.44 466	1.78 484	1.33 348	1.43 401	1.05 407	2.18 404	1.53 477	0.27 382	0.21 369	0.31 410	0.30 436	0.32 397	0.28 374

HCRNet	0.70 273	0.39 377	0.73 236	0.60 336	0.59 427	0.76 271	0.35 110	1.22 258	1.13 311	1.02 231	0.99 196	1.02 302	0.76 270	2.19 406	0.70 319	0.28 396	0.19 329	0.28 380	0.23 338	0.25 312	0.23 302

GwcNet	1.08 429	0.51 432	2.33 514	0.79 472	1.18 530	1.76 477	0.70 400	1.68 371	1.47 469	1.41 421	1.64 442	1.74 460	1.04 403	2.20 407	1.41 460	0.30 412	0.29 450	0.29 391	0.27 394	0.30 379	0.35 425

NVstereo2D	0.92 382	0.41 391	1.48 470	0.72 446	0.72 465	1.20 411	0.87 444	1.75 389	1.38 445	0.99 219	1.13 267	1.26 368	0.98 382	2.21 408	0.89 379	0.43 484	0.20 347	0.38 466	0.24 351	0.57 496	0.63 507

NRIStereo	0.60 210	0.29 212	0.69 200	0.53 237	0.28 112	0.63 193	0.33 90	1.08 211	0.87 187	1.14 283	0.87 164	0.91 254	0.59 203	2.24 409	0.49 237	0.20 215	0.14 162	0.21 203	0.19 210	0.21 236	0.17 149

ADCMid	1.89 513	0.73 490	5.06 541	0.72 446	0.67 452	2.00 501	1.14 492	1.97 459	1.48 470	2.86 536	1.81 466	2.37 508	2.05 521	2.24 409	10.39 561	0.33 436	0.31 460	0.39 472	0.43 493	0.50 481	0.44 465

FADNet-RVC	0.88 372	0.67 480	1.93 499	0.60 336	0.48 357	0.91 336	0.60 366	1.71 380	1.18 345	0.90 192	0.96 184	1.36 392	0.92 346	2.25 411	1.17 427	0.30 412	0.29 450	0.32 425	0.32 451	0.41 444	0.35 425

RGC	1.14 444	0.79 498	1.26 433	0.91 512	0.96 514	1.52 456	0.77 417	1.92 446	1.26 387	1.54 453	1.93 479	2.02 493	1.54 483	2.25 411	1.31 443	0.44 489	0.35 485	0.58 518	0.48 504	0.47 472	0.46 470

test_sample9	1.86 509	0.49 422	1.13 413	0.56 289	0.39 291	1.02 373	0.73 406	1.78 403	1.21 364	1.22 330	1.18 289	1.08 317	0.92 346	2.27 413	7.92 552	0.57 512	12.61 581	0.62 520	0.67 527	0.45 465	0.42 455

test_sample8	2.19 523	0.49 422	1.13 413	0.56 289	0.39 291	1.02 373	0.73 406	1.82 416	1.15 326	2.26 513	1.30 334	4.94 547	2.52 537	2.27 413	7.92 552	0.57 512	12.61 581	0.62 520	0.67 527	0.45 465	0.42 455

SepStereo	0.82 347	0.34 327	1.03 383	0.64 380	0.69 460	0.77 279	0.63 376	1.54 337	1.20 358	1.79 487	1.55 417	0.95 276	1.04 403	2.30 415	0.60 291	0.21 249	0.16 260	0.25 329	0.18 188	0.27 338	0.22 282

FINET	0.97 397	0.54 441	1.60 478	0.63 371	0.79 487	1.08 385	1.07 485	1.56 344	2.20 522	1.15 289	1.49 403	0.94 268	0.88 333	2.32 416	1.05 404	0.42 479	0.35 485	0.32 425	0.28 415	0.43 455	0.38 442

RTSC	1.29 459	0.73 490	2.44 517	0.83 489	0.57 410	1.85 489	0.65 380	1.88 433	2.00 514	2.20 512	1.66 447	1.60 436	1.26 452	2.33 417	3.92 530	0.32 427	0.23 399	0.27 365	0.29 427	0.37 424	0.37 436

NCC-stereo	1.10 434	0.54 441	1.24 430	0.84 490	0.94 511	1.29 423	0.89 449	2.01 468	1.34 423	1.32 387	1.74 456	1.88 473	1.74 500	2.35 418	1.25 434	0.45 490	0.37 492	0.45 489	0.58 519	0.42 449	0.42 455

Abc-Net	1.10 434	0.54 441	1.24 430	0.84 490	0.94 511	1.29 423	0.89 449	2.01 468	1.34 423	1.32 387	1.74 456	1.88 473	1.74 500	2.35 418	1.25 434	0.45 490	0.37 492	0.45 489	0.58 519	0.42 449	0.42 455
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DisPM	0.66 254	0.28 177	0.72 224	0.61 350	0.35 239	0.62 189	0.45 244	1.02 171	0.99 239	1.56 457	1.10 249	0.80 205	0.59 203	2.37 420	0.41 166	0.23 301	0.14 162	0.23 270	0.21 286	0.20 195	0.25 328

ADCPNet	1.85 508	0.69 484	8.07 552	0.71 442	0.58 419	2.79 531	1.22 500	1.94 452	1.54 479	1.88 496	1.69 450	2.46 514	2.04 519	2.37 420	6.48 542	0.38 465	0.37 492	0.38 466	0.43 493	0.47 472	0.45 467

SACVNet	0.85 362	0.46 410	0.85 300	0.81 478	0.56 407	0.80 298	0.79 422	1.68 371	1.12 299	1.34 399	1.33 348	1.25 364	0.94 360	2.39 422	0.76 339	0.34 446	0.26 423	0.31 410	0.29 427	0.35 413	0.44 465

GASNet	0.99 403	0.97 511	1.72 486	0.98 518	0.68 458	0.83 314	0.67 389	1.60 351	1.28 398	1.31 383	1.22 304	1.22 353	1.21 444	2.41 423	1.41 460	0.43 484	0.26 423	0.36 460	0.34 467	0.55 493	0.31 403

edge stereo	1.11 437	0.50 429	1.30 439	0.71 442	0.65 445	1.14 394	0.75 411	1.93 450	1.37 441	1.71 478	1.83 467	2.54 515	1.44 472	2.43 424	1.23 432	0.42 479	0.41 505	0.54 508	0.35 472	0.42 449	0.46 470

w-ln-seven	1.38 472	0.70 487	3.91 535	0.75 462	0.72 465	2.69 528	0.95 465	2.02 472	1.99 513	1.99 503	1.73 454	1.82 470	1.17 431	2.45 425	2.84 513	0.28 396	0.25 417	0.31 410	0.30 436	0.41 444	0.33 415

G2L-Stereo	0.80 336	0.32 281	0.95 351	0.60 336	0.42 315	0.78 284	0.69 397	1.50 319	1.09 286	1.33 395	1.14 271	1.45 408	0.72 256	2.45 425	1.10 415	0.25 343	0.20 347	0.26 348	0.21 286	0.20 195	0.26 352

999	0.48 126	0.22 45	0.49 70	0.48 140	0.34 235	0.75 265	0.31 76	0.85 105	0.55 88	0.37 34	0.48 55	0.50 100	0.36 69	2.45 425	0.39 148	0.16 57	0.13 111	0.18 111	0.15 107	0.16 58	0.19 214

ITSA-stereo	0.82 347	0.36 358	0.82 293	0.54 252	0.31 177	0.80 298	0.47 258	2.17 501	1.67 489	1.13 280	1.13 267	0.94 268	0.86 323	2.46 428	1.00 400	0.26 366	0.23 399	0.28 380	0.27 394	0.28 357	0.36 431

PWC_ROB	1.24 455	0.76 496	2.46 518	0.72 446	0.78 484	1.15 400	0.49 279	1.75 389	1.92 509	2.31 515	3.07 523	1.59 434	1.40 467	2.46 428	2.10 501	0.33 436	0.22 387	0.35 452	0.24 351	0.38 433	0.41 451

xyz-stereo-finetune2	0.58 201	0.27 155	0.57 127	0.40 36	0.24 38	1.09 388	0.32 83	0.79 79	0.53 85	0.65 137	1.07 235	0.58 136	0.80 291	2.47 430	0.80 357	0.16 57	0.15 220	0.21 203	0.17 170	0.16 58	0.17 149

AnyNet_C32	1.96 515	1.10 520	5.17 542	0.90 509	1.11 522	2.12 507	2.37 554	1.85 425	1.48 470	2.45 524	1.70 451	2.05 496	1.64 492	2.50 431	10.28 560	0.37 461	0.34 474	0.35 452	0.41 488	0.49 480	0.54 490

dad	0.86 367	0.66 479	1.06 392	0.56 289	0.37 264	0.76 271	0.44 227	1.17 234	1.50 473	1.44 429	1.27 324	1.34 389	0.75 262	2.52 432	0.84 369	0.42 479	0.27 432	0.83 528	0.26 383	0.41 444	0.29 379

LCNet	0.72 282	0.28 177	0.52 91	0.55 276	0.31 177	0.69 237	0.54 313	1.00 164	0.88 191	1.19 317	1.34 355	0.97 284	1.34 463	2.56 433	0.45 203	0.18 139	0.13 111	0.21 203	0.25 366	0.27 338	0.73 519

WCMA_ROB	1.84 507	0.47 415	1.31 440	0.69 428	0.57 410	2.11 506	1.14 492	1.87 430	1.73 496	4.04 549	6.43 552	5.62 552	3.61 549	2.59 434	1.94 494	0.52 503	0.44 511	0.39 472	0.42 491	0.48 477	0.47 474

DISCO	1.03 420	0.34 327	1.11 409	0.69 428	0.45 339	2.07 504	0.84 435	2.13 486	1.50 473	1.15 289	1.33 348	2.40 510	1.07 414	2.60 435	1.51 476	0.23 301	0.18 311	0.22 232	0.20 242	0.31 388	0.27 362

LSM	6.33 560	1.10 520	13.19 563	1.41 537	68.17 588	1.64 467	1.90 537	1.92 446	2.46 527	2.99 539	3.11 524	1.88 473	1.80 505	2.61 436	2.06 500	0.41 475	0.58 534	0.50 499	0.57 518	0.64 507	17.66 582

z-ln-s-r	1.02 417	0.55 446	2.09 503	0.52 219	0.55 404	0.78 284	0.87 444	1.47 311	1.34 423	1.12 265	1.62 437	1.37 395	1.06 410	2.62 437	3.32 524	0.19 180	0.14 162	0.21 203	0.17 170	0.27 338	0.21 264

ADCS	2.25 524	0.99 514	5.55 543	0.81 478	0.74 471	2.19 509	1.80 529	2.27 514	2.14 520	2.80 535	2.13 494	2.40 510	2.03 518	2.64 438	13.69 565	0.41 475	0.39 501	0.40 477	0.45 497	0.58 498	0.56 494

PVD	1.70 499	0.84 501	2.26 513	0.94 517	0.83 497	2.48 520	0.97 468	2.59 534	3.35 544	3.01 541	2.77 518	2.34 507	2.47 536	2.67 439	3.14 519	0.47 497	0.45 515	0.59 519	0.48 504	0.59 500	0.75 521

FADNet	0.92 382	0.61 470	1.81 492	0.62 362	0.55 404	0.96 358	0.57 350	1.78 403	1.33 420	0.93 200	1.01 206	1.36 392	1.01 394	2.71 440	0.75 336	0.33 436	0.34 474	0.31 410	0.34 467	0.59 500	0.40 446

DRaft	0.80 336	0.24 75	0.70 206	0.45 95	0.30 151	0.97 362	0.53 307	1.05 190	0.97 227	1.78 484	2.02 488	0.80 205	1.74 500	2.73 441	0.72 327	0.17 100	0.14 162	0.20 168	0.20 242	0.18 120	0.21 264

PDISCO_ROB	1.32 465	0.65 478	1.44 458	1.36 533	1.46 540	2.55 522	0.92 456	2.45 529	2.07 518	1.37 407	1.49 403	1.65 449	1.00 392	2.82 442	1.35 449	1.01 531	0.27 432	0.54 508	0.47 502	0.71 516	0.73 519

DAS	0.84 358	0.34 327	1.03 383	0.64 380	0.69 460	0.77 279	0.63 376	1.54 337	1.20 358	1.79 487	1.55 417	0.95 276	1.04 403	2.83 443	0.60 291	0.21 249	0.16 260	0.25 329	0.18 188	0.27 338	0.22 282

AAGNet	1.83 506	0.28 177	0.72 224	0.61 350	0.32 196	0.67 225	0.51 288	0.96 153	0.98 232	1.47 434	1.20 300	1.00 293	1.18 435	2.83 443	22.77 579	0.22 275	0.13 111	0.22 232	0.19 210	0.23 285	0.15 94

XQC	1.37 470	0.87 506	2.56 521	0.84 490	0.69 460	1.83 487	0.89 449	2.07 481	1.88 505	1.88 496	1.53 410	1.91 478	1.55 485	2.85 445	3.05 516	0.48 498	0.29 450	0.44 488	0.39 483	0.69 514	0.60 504

DANet	1.08 429	0.61 470	1.32 443	0.85 495	0.72 465	1.37 435	0.51 288	1.54 337	1.15 326	1.78 484	1.54 415	2.01 491	1.11 420	2.90 446	2.00 497	0.33 436	0.30 454	0.40 477	0.30 436	0.44 461	0.45 467
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
EDNetEfficient	2.37 529	1.10 520	8.08 553	0.74 458	0.71 463	0.98 367	1.56 520	1.46 309	4.06 552	4.90 558	2.82 519	2.25 501	3.48 548	2.95 447	9.97 557	0.26 366	0.24 408	0.26 348	0.30 436	0.68 513	0.61 505

MFN_U_SF_RVC	1.52 483	0.84 501	3.42 530	0.87 504	0.66 448	2.56 523	0.95 465	2.36 521	1.70 492	1.98 502	1.86 472	2.45 513	1.79 504	2.95 447	2.58 508	0.52 503	0.48 520	0.55 512	0.59 522	0.59 500	0.61 505

Dean	2.91 546	1.53 542	2.07 502	2.96 558	2.51 555	3.15 537	2.14 547	4.75 557	4.41 556	2.76 533	6.10 551	5.53 551	2.37 532	2.97 449	1.92 493	3.18 557	0.85 548	2.51 557	1.04 549	2.88 555	2.47 558

coex-ft	8.13 566	2.13 558	98.04 592	0.67 413	0.53 394	1.71 471	1.56 520	1.65 363	11.11 566	18.17 581	3.75 532	3.88 539	7.61 568	2.98 450	6.49 543	0.30 412	0.30 454	0.32 425	0.31 443	0.66 511	0.50 483

w-ln-seven-2	1.18 452	0.61 470	4.25 536	0.68 424	0.61 433	1.20 411	0.93 460	1.63 360	1.35 433	1.66 474	1.53 410	1.47 416	1.37 466	3.00 451	1.74 484	0.25 343	0.24 408	0.29 391	0.26 383	0.33 406	0.28 374

APVNet	1.06 424	0.53 440	1.42 457	0.84 490	0.79 487	1.92 494	0.82 433	1.90 439	1.08 278	1.08 243	1.43 382	1.56 429	1.13 427	3.07 452	1.58 478	0.31 420	0.34 474	0.42 482	0.36 476	0.36 420	0.37 436

DSFCA	0.93 385	0.34 327	1.06 392	0.52 219	0.65 445	1.55 459	0.93 460	1.49 315	1.19 353	1.56 457	1.15 279	1.50 420	0.96 372	3.07 452	1.02 402	0.30 412	0.26 423	0.25 329	0.25 366	0.28 357	0.24 316

SAMSARA	1.55 485	0.84 501	2.61 522	1.22 531	1.07 518	2.50 521	1.93 538	2.05 475	1.89 506	2.75 532	1.66 447	2.81 523	1.69 498	3.08 454	1.97 496	0.46 496	0.51 526	0.42 482	0.46 500	0.58 498	0.59 501

ACVNet_1	2.18 522	1.45 539	1.72 486	2.85 554	2.33 553	2.28 512	1.46 515	3.08 541	2.22 523	1.82 492	2.05 490	3.56 534	1.98 517	3.09 455	1.40 456	3.17 556	0.60 535	2.40 554	0.92 541	2.91 556	2.37 555

EDNetEfficientorigin	10.57 570	1.47 540	177.42 593	0.67 413	0.53 394	1.58 461	1.16 495	1.90 439	3.37 545	4.71 557	3.38 527	3.10 531	2.69 540	3.13 456	3.58 526	0.25 343	0.23 399	0.33 434	0.27 394	0.83 519	0.81 522

IPLG	0.69 269	0.27 155	0.97 359	0.51 198	0.43 325	0.79 290	0.33 90	1.21 250	1.06 267	1.30 373	1.10 249	0.52 111	0.55 179	3.16 457	0.63 300	0.16 57	0.14 162	0.19 133	0.16 149	0.18 120	0.17 149

GEStereo_RVC	0.90 377	0.37 365	0.99 363	0.64 380	0.50 368	0.95 352	0.79 422	2.42 527	1.17 338	1.16 299	1.11 255	1.26 368	0.92 346	3.24 458	0.90 382	0.29 407	0.19 329	0.23 270	0.20 242	0.27 338	0.29 379

TestStereo	0.64 239	0.39 377	0.71 218	0.51 198	0.27 87	0.56 153	0.42 195	1.03 176	0.91 203	0.80 167	1.00 200	0.68 171	0.52 162	3.25 459	0.45 203	0.22 275	0.15 220	0.24 290	0.18 188	0.27 338	0.16 124

HBP-ISP	0.96 391	0.58 457	0.72 224	0.61 350	0.46 351	1.64 467	0.76 414	1.86 428	1.28 398	1.30 373	1.53 410	0.86 234	0.94 360	3.27 460	0.69 318	0.45 490	0.44 511	0.54 508	0.48 504	0.47 472	0.40 446

FCDSN-DC	2.32 527	0.63 475	0.81 290	0.84 490	0.75 478	2.23 510	0.94 463	2.09 484	1.80 501	5.45 563	7.72 561	7.77 560	6.93 567	3.39 461	1.80 487	0.52 503	0.48 520	0.52 502	0.51 512	0.57 496	0.58 499
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MSMD_ROB	1.99 518	0.59 460	0.89 330	0.70 434	0.61 433	3.95 549	0.94 463	1.80 412	1.79 500	4.41 553	4.43 537	8.17 561	3.66 550	3.40 462	1.33 444	0.52 503	0.48 520	0.54 508	0.58 519	0.53 489	0.50 483

AnyNet_C01	2.26 525	1.78 546	10.22 559	0.93 515	0.74 471	2.92 534	2.20 549	2.29 516	1.80 501	2.53 526	2.41 507	2.71 521	1.73 499	3.41 463	6.72 544	0.41 475	0.39 501	0.40 477	0.42 491	0.67 512	0.63 507

PA-Net	1.01 414	0.57 454	1.29 438	0.64 380	0.74 471	1.19 409	0.84 435	1.69 373	1.43 465	1.16 299	1.19 296	1.32 384	1.19 438	3.42 464	1.25 434	0.29 407	0.45 515	0.33 434	0.49 507	0.32 397	0.47 474
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
ELAS	2.37 529	0.74 493	1.54 474	0.99 519	0.92 509	4.78 555	2.33 553	3.33 544	3.37 545	5.05 561	4.77 545	3.67 536	4.53 557	3.42 464	4.50 535	0.62 519	0.53 528	0.55 512	0.53 514	0.63 505	0.64 511
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
RAFT + AFF	1.00 408	0.42 395	1.09 404	0.67 413	0.50 368	1.22 414	1.24 501	2.24 511	1.19 353	1.30 373	1.56 421	1.17 344	1.49 480	3.44 466	0.83 366	0.21 249	0.25 417	0.30 404	0.26 383	0.27 338	0.27 362

DispFullNet	2.34 528	2.85 565	3.66 532	3.08 559	2.27 550	1.97 498	0.67 389	2.00 464	1.70 492	2.52 525	2.00 485	2.23 500	5.86 560	3.44 466	1.58 478	1.01 531	0.32 468	2.64 559	1.94 564	2.85 554	2.24 553

pmcnn	2.37 529	0.42 395	2.71 525	0.63 371	0.43 325	1.54 458	1.19 498	2.01 468	1.53 478	2.64 529	7.60 558	18.07 575	1.45 474	3.44 466	2.78 512	0.18 139	0.15 220	0.15 19	0.12 38	0.20 195	0.18 174

raft_robust	0.68 267	0.30 232	0.64 164	0.52 219	0.26 63	0.54 140	0.35 110	1.33 275	1.24 379	1.16 299	1.07 235	0.60 144	0.54 172	3.58 469	0.37 129	0.18 139	0.14 162	0.20 168	0.22 315	0.20 195	0.16 124

tt	6.58 562	0.26 126	6.10 547	3.77 568	2.16 545	11.55 567	19.63 575	13.33 575	5.74 560	2.96 538	2.65 515	4.97 549	6.33 565	3.81 470	7.24 546	9.15 577	11.32 580	5.89 576	6.24 575	6.03 571	2.55 559

Wz-Net-SNSev	1.49 479	1.23 530	6.27 548	0.68 424	0.67 452	1.37 435	1.41 512	2.00 464	1.39 450	1.48 440	1.61 434	2.29 503	1.32 461	3.93 471	2.14 502	0.31 420	0.28 439	0.31 410	0.33 461	0.42 449	0.36 431

NaN_ROB	1.13 442	0.55 446	1.15 418	0.64 380	0.48 357	1.61 463	2.03 543	1.72 381	1.48 470	2.09 509	1.27 324	1.40 397	1.08 415	3.94 472	1.30 442	0.28 396	0.34 474	0.28 380	0.28 415	0.30 379	0.33 415

ELAS_RVC	2.48 534	0.74 493	1.90 497	1.05 523	0.92 509	2.76 529	4.01 565	2.76 535	4.11 553	4.69 556	4.63 541	4.62 542	5.96 562	3.97 473	3.96 532	0.63 521	0.53 528	0.56 515	0.52 513	0.64 507	0.63 507
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
Syn2CoEx	1.14 444	0.69 484	1.66 481	0.80 475	0.67 452	1.40 442	0.88 447	2.06 480	1.54 479	1.25 350	1.58 428	1.42 400	1.50 482	4.09 474	1.40 456	0.36 457	0.32 468	0.34 444	0.29 427	0.29 368	0.34 420

SPS-STEREO	1.67 495	1.04 517	1.23 427	1.21 530	1.13 526	1.82 486	1.11 488	2.16 495	1.52 476	3.07 543	2.32 501	2.82 524	1.80 505	4.11 475	2.04 498	1.03 534	0.99 555	0.97 532	0.94 542	1.03 530	1.02 531
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
RYNet	1.17 451	0.49 422	1.24 430	0.70 434	0.97 515	1.71 471	0.92 456	1.91 443	1.46 468	1.38 412	1.14 271	1.88 473	1.30 459	4.24 476	1.87 489	0.26 366	0.21 369	0.35 452	0.27 394	0.55 493	0.54 490

IMH-64-1	2.70 540	1.79 547	1.46 465	3.26 562	2.66 556	3.23 540	2.10 544	4.08 550	2.75 538	2.34 516	3.81 533	3.06 528	2.22 529	4.25 477	2.59 509	3.75 565	0.84 545	2.75 560	1.35 552	3.15 558	2.60 561

IMH-64	2.70 540	1.79 547	1.46 465	3.26 562	2.66 556	3.23 540	2.10 544	4.08 550	2.75 538	2.34 516	3.81 533	3.06 528	2.22 529	4.25 477	2.59 509	3.75 565	0.84 545	2.75 560	1.35 552	3.15 558	2.60 561

SuperB	2.53 535	0.59 460	18.45 568	0.69 428	0.50 368	1.87 491	0.88 447	1.67 370	2.39 525	1.50 443	1.42 378	1.14 341	1.15 429	4.28 479	5.07 537	0.24 316	0.19 329	0.22 232	0.19 210	7.86 575	0.34 420

AACVNet	0.86 367	0.35 348	0.79 284	0.82 486	0.39 291	0.76 271	0.49 279	1.61 354	0.81 171	1.08 243	1.33 348	1.30 379	0.93 355	4.34 480	0.74 331	0.25 343	0.21 369	0.28 380	0.22 315	0.29 368	0.25 328

zh-mn7	1.70 499	1.21 529	8.30 555	0.69 428	0.53 394	1.45 450	0.84 435	1.70 378	2.09 519	2.41 523	2.67 516	1.68 452	1.23 446	4.49 481	2.87 514	0.30 412	0.26 423	0.27 365	0.27 394	0.31 388	0.35 425

KSHMR	8.75 567	2.06 556	2.11 506	3.53 566	3.11 563	4.13 552	2.69 557	5.60 561	61.37 592	3.00 540	55.83 592	4.98 550	2.45 535	4.49 481	2.61 511	3.46 562	1.55 566	3.14 566	1.94 564	3.72 563	3.18 566

ACVNet_2	2.43 533	1.41 536	2.04 501	2.62 551	2.24 549	2.63 527	1.88 536	3.31 543	3.01 540	2.19 511	3.45 529	4.62 542	2.04 519	4.50 483	1.47 472	2.55 550	0.64 537	2.22 547	0.84 536	2.69 548	2.29 554

WAO-6	2.81 543	1.60 543	1.46 465	2.36 549	2.28 551	3.55 542	2.29 552	4.21 553	4.56 557	2.36 520	4.51 538	4.88 546	2.66 539	4.60 484	4.07 534	1.72 542	1.15 562	2.31 549	1.46 557	2.31 541	1.85 548

PS-NSSS	0.99 403	0.58 457	0.93 343	0.58 311	0.57 410	0.91 336	0.80 428	1.81 415	1.14 314	1.14 283	1.67 449	1.00 293	0.83 308	4.62 485	0.78 347	0.37 461	0.31 460	0.52 502	0.32 451	0.45 465	0.38 442

xyz-stereo	7.16 564	0.22 45	69.90 590	0.42 51	0.21 9	32.92 585	0.49 279	0.87 108	0.76 156	1.38 412	27.04 580	1.19 348	1.16 430	4.69 486	0.97 395	0.16 57	0.12 50	0.20 168	0.14 89	0.16 58	0.12 10

SANet	1.88 510	0.57 454	2.18 511	0.63 371	0.40 302	2.80 532	1.57 522	2.39 525	5.88 561	2.36 520	3.57 530	3.72 538	2.97 543	4.74 487	1.76 485	0.34 446	0.30 454	0.32 425	0.29 427	0.48 477	0.37 436

DPSNet	1.69 498	0.59 460	4.33 537	0.70 434	0.57 410	2.02 502	1.62 524	3.35 545	1.78 499	1.48 440	1.38 369	2.17 499	2.84 541	4.77 488	3.66 527	0.48 498	0.31 460	0.29 391	0.25 366	0.64 507	0.48 477

z-mn7	1.56 486	0.84 501	4.36 539	0.71 442	0.51 379	2.60 524	1.04 480	1.73 382	2.70 537	1.53 447	2.99 522	1.94 483	1.34 463	4.78 489	2.41 506	0.29 407	0.24 408	0.27 365	0.24 351	0.34 410	0.31 403

Wz-Net-TNSev	1.88 510	2.08 557	7.66 550	0.67 413	0.64 443	2.42 518	1.83 532	2.33 518	1.74 498	1.57 461	1.56 421	2.58 516	1.90 513	4.86 490	3.12 518	0.39 468	0.37 492	0.33 434	0.37 479	0.53 489	0.58 499

PASM	1.34 467	0.92 509	2.62 523	0.86 497	0.87 505	1.03 376	1.08 486	1.50 319	1.51 475	1.82 492	1.41 377	1.68 452	1.26 452	4.87 491	1.34 446	0.61 518	0.65 539	0.68 524	0.78 533	0.69 514	0.68 515

ASMatch	0.88 372	0.26 126	0.69 200	0.51 198	0.35 239	0.48 76	0.37 145	1.12 224	0.92 208	1.10 257	3.28 526	0.96 282	0.98 382	4.90 492	0.49 237	0.19 180	0.16 260	0.22 232	0.19 210	0.19 161	0.27 362

DeepPrunerF	1.60 489	0.73 490	5.81 546	0.88 505	1.19 531	0.91 336	0.95 465	2.19 505	5.24 559	1.17 308	1.30 334	1.19 348	1.30 459	4.90 492	1.66 483	0.42 479	0.34 474	0.52 502	0.47 502	0.41 444	0.40 446

CSP-Net	0.97 397	0.38 372	0.83 298	0.53 237	0.41 310	1.63 465	0.77 417	2.00 464	1.05 263	1.25 350	1.20 300	1.33 385	0.83 308	4.93 494	0.85 372	0.32 427	0.22 387	0.20 168	0.20 242	0.23 285	0.25 328

iRaft-Stereo_5w	0.85 362	0.29 212	0.91 337	0.53 237	0.43 325	0.49 88	0.68 393	0.99 160	0.87 187	0.79 165	1.34 355	1.46 411	0.91 343	5.11 495	1.11 418	0.17 100	0.14 162	0.22 232	0.18 188	0.20 195	0.20 247

zh-sn7	1.76 505	1.38 532	6.58 549	0.74 458	0.72 465	1.78 482	1.31 507	1.88 433	1.56 482	1.86 495	2.47 511	1.81 467	2.08 523	5.12 496	3.80 529	0.32 427	0.32 468	0.32 425	0.32 451	0.44 461	0.40 446

FC-DCNN	2.72 542	0.59 460	0.86 306	0.73 454	0.57 410	2.91 533	1.04 480	3.01 540	2.60 532	6.83 565	7.64 559	9.92 565	6.33 565	5.21 497	3.14 519	0.53 509	0.48 520	0.51 500	0.50 509	0.53 489	0.51 487

DispNO	0.93 385	0.30 232	1.34 448	0.55 276	0.55 404	0.89 329	0.49 279	1.48 313	1.21 364	1.17 308	1.27 324	1.19 348	0.90 340	5.23 498	0.74 331	0.22 275	0.17 289	0.24 290	0.21 286	0.19 161	0.20 247

WZ-Net	1.95 514	0.95 510	10.10 557	0.86 497	0.78 484	1.69 470	1.60 523	2.20 508	1.98 512	2.08 508	1.93 479	2.30 504	1.97 516	5.30 499	3.17 521	0.34 446	0.26 423	0.29 391	0.31 443	0.51 485	0.47 474

OCTAStereo	0.80 336	0.30 232	0.75 256	0.60 336	0.31 177	0.64 196	0.44 227	1.21 250	0.90 198	1.29 365	1.01 206	0.82 214	0.57 193	5.35 500	0.48 229	0.24 316	0.14 162	0.24 290	0.20 242	0.20 195	0.30 393

PSM-softLoss	0.78 329	0.31 265	0.77 273	0.58 311	0.32 196	0.56 153	0.40 175	1.18 239	0.70 137	1.24 344	1.07 235	0.83 221	0.52 162	5.36 501	0.53 262	0.24 316	0.15 220	0.25 329	0.22 315	0.20 195	0.25 328

KMStereo	0.78 329	0.31 265	0.77 273	0.58 311	0.32 196	0.56 153	0.40 175	1.18 239	0.70 137	1.24 344	1.07 235	0.83 221	0.52 162	5.36 501	0.53 262	0.24 316	0.15 220	0.25 329	0.22 315	0.20 195	0.25 328

RE-Stereo	0.80 336	0.30 232	0.75 256	0.60 336	0.31 177	0.64 196	0.44 227	1.21 250	0.90 198	1.29 365	1.01 206	0.81 209	0.57 193	5.37 503	0.48 229	0.24 316	0.14 162	0.24 290	0.20 242	0.20 195	0.30 393

TVStereo	0.80 336	0.30 232	0.75 256	0.60 336	0.31 177	0.64 196	0.44 227	1.21 250	0.90 198	1.29 365	1.01 206	0.81 209	0.57 193	5.37 503	0.48 229	0.24 316	0.14 162	0.24 290	0.20 242	0.20 195	0.30 393

MSAF-DinoV2	1.97 516	0.80 500	10.38 560	0.86 497	0.48 357	1.39 440	0.97 468	2.55 533	1.72 495	1.53 447	1.65 444	3.59 535	2.20 528	5.39 505	3.94 531	0.27 382	0.17 289	0.26 348	0.28 415	0.47 472	0.46 470

NF-Stereo	0.80 336	0.30 232	0.75 256	0.60 336	0.31 177	0.64 196	0.44 227	1.21 250	0.90 198	1.29 365	1.02 214	0.82 214	0.57 193	5.40 506	0.48 229	0.23 301	0.14 162	0.24 290	0.20 242	0.20 195	0.30 393

SGM+DAISY	2.41 532	1.07 518	2.14 508	1.18 529	1.10 520	2.14 508	1.36 510	1.96 455	1.66 488	5.46 564	7.07 555	4.95 548	4.32 556	5.50 507	2.26 504	1.04 535	1.02 558	0.99 534	0.97 544	1.02 528	1.04 533

1111x	1.70 499	0.29 212	0.86 306	0.51 198	0.27 87	1.01 371	0.68 393	2.22 509	1.28 398	1.13 280	1.40 375	1.21 351	1.10 419	5.53 508	15.20 569	0.22 275	0.21 369	0.22 232	0.22 315	0.24 300	0.22 282

RAFT_R40	0.83 353	0.28 177	0.73 236	0.59 324	0.31 177	0.69 237	0.44 227	1.10 216	0.95 215	1.47 434	1.10 249	1.00 293	0.85 315	5.53 508	0.46 217	0.22 275	0.13 111	0.23 270	0.20 242	0.23 285	0.18 174

CSAN	1.41 476	0.59 460	1.26 433	0.70 434	0.50 368	1.76 477	1.78 528	1.77 399	1.90 508	2.35 518	2.32 501	1.92 481	1.94 515	5.56 510	1.49 474	0.43 484	0.35 485	0.40 477	0.41 488	0.43 455	0.41 451

CFNet	0.96 391	0.36 358	1.01 372	0.62 362	0.42 315	0.99 368	0.47 258	1.90 439	1.32 416	0.99 219	1.39 373	1.10 329	0.86 323	5.58 511	0.79 353	0.23 301	0.17 289	0.28 380	0.27 394	0.26 324	0.21 264

DEmStereo	0.97 397	0.23 57	0.79 284	0.47 113	0.32 196	1.04 378	0.56 339	0.93 134	0.89 194	1.39 418	2.14 495	1.02 302	2.07 522	5.64 512	0.77 345	0.17 100	0.15 220	0.20 168	0.20 242	0.18 120	0.20 247

RAFT-345	0.84 358	0.25 103	0.66 178	0.50 168	0.27 87	0.54 140	0.42 195	0.83 101	1.11 295	1.32 387	2.34 503	0.86 234	0.54 172	5.72 513	0.47 224	0.18 139	0.13 111	0.22 232	0.17 170	0.17 89	0.16 124

SST-Stereo	0.83 353	0.28 177	0.72 224	0.59 324	0.31 177	0.72 252	0.26 41	1.09 213	0.86 183	1.47 434	1.10 249	1.00 293	0.87 328	5.73 514	0.45 203	0.22 275	0.13 111	0.23 270	0.19 210	0.23 285	0.18 174

FC-DCNN v2	2.81 543	0.59 460	0.85 300	0.73 454	0.57 410	2.97 535	1.05 482	3.39 546	2.61 533	6.98 566	7.67 560	10.38 568	6.31 564	5.75 515	3.37 525	0.53 509	0.48 520	0.51 500	0.50 509	0.53 489	0.51 487

IRAFT_RVC	0.88 372	0.28 177	0.76 266	0.63 371	0.31 177	0.65 212	1.02 478	1.22 258	0.94 213	1.22 330	1.04 227	1.01 300	0.98 382	5.82 516	0.53 262	0.22 275	0.12 50	0.25 329	0.20 242	0.20 195	0.19 214

UNDER WATER	5.08 556	2.33 560	5.55 543	3.94 571	3.51 567	5.20 559	2.72 559	5.61 562	16.52 574	3.84 546	4.60 540	9.21 563	5.89 561	5.90 517	8.66 555	3.75 565	1.34 563	3.18 567	1.88 562	4.33 569	3.61 569

IMH	3.21 547	1.85 551	1.48 470	3.25 561	2.69 558	4.07 551	2.02 542	4.41 555	3.80 550	2.72 530	7.11 556	4.75 545	2.92 542	5.92 518	2.55 507	3.85 569	0.88 551	2.78 562	1.36 554	3.19 560	2.59 560

UNDER WATER-64	5.27 557	2.32 559	8.78 556	3.93 570	3.54 568	7.61 561	3.03 563	5.84 563	14.19 568	4.04 549	4.04 535	9.39 564	6.26 563	5.93 519	8.48 554	3.60 564	1.51 565	3.13 565	1.88 562	4.29 568	3.61 569

ACVNet-4b	2.15 521	1.41 536	1.64 479	2.80 552	2.31 552	2.31 514	1.24 501	2.32 517	2.14 520	1.26 354	2.39 505	2.66 519	1.48 478	5.95 520	1.06 406	3.20 559	0.45 515	2.37 550	0.89 539	2.83 553	2.37 555

RAFT-RH_RVC	1.03 420	0.24 75	0.67 183	0.49 156	0.28 112	0.81 307	0.33 90	0.83 101	1.08 278	2.05 507	4.65 543	1.04 309	0.57 193	5.98 521	0.50 243	0.18 139	0.13 111	0.26 348	0.20 242	0.16 58	0.17 149

UGAM-zero	1.00 408	0.30 232	0.93 343	0.47 113	0.30 151	0.57 158	0.25 31	2.25 512	0.63 106	1.01 227	1.10 249	2.73 522	1.85 509	6.26 522	0.40 155	0.17 100	0.14 162	0.19 133	0.15 107	0.16 58	0.17 149

RTS	2.67 537	1.38 532	15.28 566	0.99 519	1.26 534	3.78 545	1.96 540	2.15 492	2.62 534	2.61 527	2.85 520	2.60 517	1.59 487	6.27 523	5.71 540	0.40 471	0.28 439	0.35 452	0.35 472	0.50 481	0.48 477

RTSA	2.67 537	1.38 532	15.28 566	0.99 519	1.26 534	3.78 545	1.96 540	2.15 492	2.62 534	2.61 527	2.85 520	2.60 517	1.59 487	6.27 523	5.71 540	0.40 471	0.28 439	0.35 452	0.35 472	0.50 481	0.48 477

MeshStereo	2.26 525	0.56 450	0.92 341	0.61 350	0.49 361	2.60 524	1.02 478	3.18 542	2.05 517	7.40 570	4.98 547	7.58 558	2.98 544	6.37 525	1.96 495	0.43 484	0.43 508	0.45 489	0.39 483	0.43 455	0.42 455
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
THIR-Stereo	1.02 417	0.27 155	0.69 200	0.49 156	0.28 112	0.95 352	1.34 509	1.03 176	0.97 227	1.34 399	1.90 477	1.17 344	1.58 486	6.44 526	0.78 347	0.19 180	0.14 162	0.21 203	0.22 315	0.19 161	0.20 247

NVStereoNet_ROB	1.88 510	1.07 518	1.45 463	1.07 526	1.17 528	1.47 451	1.48 517	1.89 436	1.93 511	1.94 501	4.67 544	3.08 530	1.80 505	6.51 527	1.65 481	1.06 536	0.86 550	1.08 538	1.32 551	0.93 523	1.26 539
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
PFNet	0.91 380	0.26 126	1.10 407	0.63 371	0.32 196	0.64 196	0.56 339	1.17 234	0.99 239	1.47 434	1.08 240	0.98 286	0.69 243	6.62 528	0.54 268	0.20 215	0.12 50	0.24 290	0.19 210	0.20 195	0.17 149

CrosDoStereo	1.58 487	0.24 75	0.72 224	0.48 140	0.29 129	0.67 225	12.49 572	1.10 216	0.98 232	1.34 399	1.75 459	1.00 293	1.89 511	6.65 529	0.81 359	0.19 180	0.15 220	0.20 168	0.22 315	0.18 120	0.19 214

DeepStereo_LL	1.58 487	0.24 75	0.72 224	0.48 140	0.29 129	0.67 225	12.49 572	1.10 216	0.98 232	1.34 399	1.75 459	1.00 293	1.89 511	6.65 529	0.81 359	0.19 180	0.15 220	0.20 168	0.22 315	0.18 120	0.19 214

TDLM	1.06 424	0.44 401	0.79 284	0.63 371	0.50 368	0.89 329	1.44 514	1.48 313	1.26 387	1.12 265	1.40 375	1.08 317	0.98 382	6.65 529	0.78 347	0.33 436	0.21 369	0.33 434	0.26 383	0.37 424	0.24 316

LE_ROB	8.05 565	0.37 365	23.53 573	0.74 458	0.33 217	2.77 530	2.87 561	3.71 549	27.24 582	25.39 582	8.87 565	8.46 562	26.71 582	6.65 529	21.99 575	0.21 249	0.19 329	0.20 168	0.21 286	0.25 312	0.22 282

STrans-v2	1.04 423	0.28 177	0.96 357	0.49 156	0.32 196	0.68 232	0.79 422	2.47 530	1.12 299	1.12 265	1.46 395	1.40 397	1.46 475	6.70 533	0.43 187	0.18 139	0.13 111	0.20 168	0.18 188	0.18 120	0.18 174

TransformOpticalFlow	0.96 391	0.28 177	0.89 330	0.52 219	0.31 177	0.66 221	0.54 313	1.75 389	1.12 299	1.09 249	1.44 387	1.37 395	1.01 394	6.70 533	0.42 177	0.19 180	0.12 50	0.20 168	0.19 210	0.18 120	0.19 214

CVANet_RVC	1.07 426	0.43 398	0.76 266	0.60 336	0.50 368	0.90 332	0.97 468	1.52 328	1.26 387	1.33 395	1.38 369	1.24 360	1.18 435	6.75 535	0.75 336	0.34 446	0.23 399	0.34 444	0.29 427	0.42 449	0.27 362

OMP-Stereo	0.94 387	0.33 303	0.72 224	0.90 509	0.31 177	0.49 88	0.36 126	1.16 232	1.06 267	1.58 463	1.12 262	1.46 411	0.69 243	6.94 536	0.49 237	0.19 180	0.14 162	0.24 290	0.18 188	0.20 195	0.14 61

IIG-Stereo	0.96 391	0.31 265	0.72 224	0.88 505	0.33 217	0.61 180	0.26 41	1.19 247	1.03 254	1.69 477	1.37 364	1.46 411	0.75 262	6.96 537	0.51 248	0.19 180	0.14 162	0.23 270	0.18 188	0.20 195	0.14 61

RASNet	1.12 439	0.30 232	0.91 337	0.66 401	0.77 482	0.97 362	0.57 350	1.37 286	1.35 433	1.02 231	1.34 355	2.11 498	1.43 470	7.09 538	1.39 455	0.19 180	0.17 289	0.17 76	0.19 210	0.18 120	0.16 124

ff1	1.37 470	0.33 303	0.85 300	0.53 237	0.37 264	0.74 260	0.56 339	0.95 146	2.47 528	1.15 289	1.45 389	1.06 311	0.82 300	7.22 539	7.61 548	0.20 215	0.12 50	0.31 410	0.27 394	0.19 161	0.20 247

mmx	1.39 473	0.33 303	0.85 300	0.53 237	0.37 264	0.74 260	0.56 339	2.13 486	1.37 441	1.15 289	1.45 389	1.06 311	0.82 300	7.22 539	7.61 548	0.24 316	0.19 329	0.31 410	0.27 394	0.30 379	0.25 328

xxx	1.39 473	0.33 303	0.85 300	0.53 237	0.37 264	0.74 260	0.56 339	2.13 486	1.37 441	1.15 289	1.45 389	1.06 311	0.82 300	7.22 539	7.61 548	0.24 316	0.19 329	0.31 410	0.27 394	0.30 379	0.25 328

ktn	4.70 554	2.38 561	2.12 507	3.76 567	3.24 564	4.85 556	2.95 562	5.52 560	7.37 564	4.07 551	19.32 577	7.46 557	3.47 547	7.39 542	2.95 515	4.04 570	1.85 567	3.26 568	2.22 567	3.08 557	2.65 563

MADNet+	2.69 539	3.22 568	11.53 562	1.44 538	1.12 524	3.19 538	1.81 530	2.85 537	2.37 524	1.68 476	2.07 491	2.85 525	2.18 526	7.41 543	5.23 538	0.79 526	0.76 541	0.69 526	0.65 526	0.98 525	0.95 528

AANet_RVC	1.16 450	0.52 436	1.49 472	0.65 394	0.45 339	0.75 265	0.69 397	1.42 298	1.55 481	1.34 399	1.87 474	1.53 425	0.78 281	7.43 544	1.38 452	0.25 343	0.17 289	0.19 133	0.16 149	0.22 260	0.26 352

JetRed	6.91 563	8.80 574	25.96 577	2.85 554	3.25 565	13.98 573	11.87 571	6.25 566	4.28 555	4.45 554	4.56 539	6.69 554	5.46 559	7.46 545	14.05 566	2.59 551	3.31 569	2.59 558	2.29 568	4.20 567	3.36 568

SGM-Forest	1.24 455	0.38 372	0.60 145	0.52 219	0.37 264	1.56 460	1.30 506	1.65 363	1.36 437	2.11 510	1.79 463	1.63 443	0.93 355	7.48 546	0.95 390	0.36 457	0.37 492	0.39 472	0.34 467	0.37 424	0.32 409
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
TCMNet-wrong-test	10.31 569	11.40 576	14.84 565	20.96 578	18.45 575	13.80 572	10.76 570	15.78 576	3.53 548	5.20 562	5.52 549	16.26 573	12.61 570	7.51 547	10.15 558	7.43 575	2.37 568	4.31 572	3.43 571	11.36 577	10.61 576

WAO-7	2.66 536	1.40 535	1.73 488	1.39 535	1.17 528	3.93 548	1.94 539	4.11 552	3.88 551	2.92 537	5.50 548	4.18 540	3.00 545	7.63 548	3.71 528	1.13 539	1.00 556	1.17 539	1.13 550	1.18 534	1.09 537

MFN_U_SF_DS_RVC	1.74 504	0.87 506	3.56 531	0.80 475	0.75 478	3.72 544	2.44 556	1.82 416	1.82 503	1.74 480	1.91 478	1.92 481	1.26 452	7.69 549	1.28 440	0.45 490	0.47 519	0.52 502	0.77 532	0.50 481	0.50 483

MDST_ROB	1.67 495	0.34 327	1.58 477	0.92 514	0.58 419	4.26 553	1.11 488	2.83 536	1.41 460	4.49 555	2.55 513	1.45 408	0.97 375	7.79 550	1.17 427	0.31 420	0.25 417	0.37 463	0.33 461	0.31 388	0.30 393

notaker	3.98 550	2.40 562	2.68 524	3.82 569	3.27 566	3.97 550	2.14 547	4.78 558	3.45 547	4.12 552	6.94 554	7.65 559	3.26 546	7.82 551	5.30 539	4.04 570	1.41 564	3.36 569	2.10 566	3.88 564	3.31 567

JetBlue	3.97 549	2.01 552	10.19 558	1.38 534	2.84 560	10.53 566	9.54 569	3.60 548	2.41 526	2.73 531	3.39 528	4.54 541	4.31 555	7.85 552	6.84 545	0.88 527	0.93 554	0.89 530	0.91 540	1.74 538	1.91 549

CC-Net-ROB	1.49 479	1.26 531	1.27 436	0.88 505	0.79 487	1.76 477	1.00 475	1.79 409	1.26 387	1.10 257	1.61 434	1.21 351	0.99 390	8.13 553	0.84 369	1.09 537	0.41 505	2.20 546	0.46 500	1.20 535	0.48 477

SGM_RVC	1.68 497	0.36 358	0.61 148	0.59 324	0.29 129	2.25 511	1.18 497	2.38 524	1.68 491	3.60 545	2.67 516	3.69 537	2.42 534	8.13 553	1.90 492	0.31 420	0.31 460	0.30 404	0.28 415	0.30 379	0.29 379
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
PWCK	2.88 545	2.05 555	5.72 545	2.08 544	1.11 522	3.55 542	3.90 564	2.86 538	3.54 549	3.03 542	3.63 531	3.10 531	2.31 531	8.15 555	3.09 517	2.12 546	0.91 553	1.75 543	0.98 546	2.57 546	1.18 538

TorneroNet	10.70 571	2.03 553	1.82 493	3.43 564	3.01 562	43.83 586	2.22 550	8.87 570	67.47 593	7.17 569	27.36 581	10.68 569	3.85 554	8.67 556	7.65 551	3.59 563	0.88 551	3.04 564	1.57 560	3.71 562	3.17 565

LVE	3.31 548	1.67 544	1.64 479	2.85 554	2.42 554	3.20 539	2.26 551	4.78 558	5.05 558	2.35 518	6.91 553	6.02 553	2.37 532	9.15 557	2.17 503	3.19 558	1.08 561	2.38 552	1.47 558	2.81 551	2.40 557

TorneroNet-64	5.30 558	2.03 553	1.74 489	3.43 564	2.81 559	10.09 565	2.12 546	9.10 571	17.12 577	4.96 560	9.27 567	10.72 570	3.70 551	9.20 558	4.55 536	3.31 560	0.84 545	2.88 563	1.55 559	3.49 561	3.04 564

GANet	1.36 469	0.47 415	0.86 306	0.67 413	0.45 339	1.34 432	1.73 527	1.64 362	1.24 379	1.49 442	2.38 504	1.55 428	1.20 441	9.30 559	0.93 384	0.30 412	0.31 460	0.33 434	0.28 415	0.39 437	0.30 393

HSM	1.19 453	0.32 281	0.65 171	0.57 305	0.38 281	1.23 415	0.59 362	2.25 512	1.19 353	1.30 373	1.25 314	1.94 483	1.03 401	9.32 560	0.71 324	0.22 275	0.16 260	0.20 168	0.16 149	0.21 236	0.21 264

MSC_U_SF_DS_RVC	2.12 520	1.15 526	3.10 528	1.05 523	0.76 481	5.03 558	2.40 555	2.16 495	2.62 534	1.89 498	2.28 500	2.69 520	1.65 493	9.35 561	2.04 498	0.64 522	0.51 526	0.68 524	0.71 530	1.09 531	0.67 513

MADNet++	5.01 555	3.14 566	4.91 540	4.55 573	3.94 570	5.20 559	4.41 566	4.40 554	4.13 554	4.95 559	6.08 550	4.74 544	5.37 558	9.40 562	10.67 562	4.65 572	4.15 572	3.97 571	3.34 570	4.09 566	4.08 572

WAO-8	4.40 551	1.82 549	1.79 490	2.34 547	2.20 546	9.19 563	1.53 518	6.09 564	16.46 572	3.94 547	7.84 562	7.32 555	3.72 552	9.41 563	3.31 522	2.00 544	1.07 559	2.44 555	1.37 555	2.50 544	1.68 545

Venus	4.40 551	1.82 549	1.79 490	2.34 547	2.20 546	9.19 563	1.53 518	6.09 564	16.46 572	3.94 547	7.84 562	7.32 555	3.72 552	9.41 563	3.31 522	2.00 544	1.07 559	2.44 555	1.37 555	2.50 544	1.68 545

UGAM	1.14 444	0.27 155	0.95 351	0.53 237	0.42 315	0.70 244	0.72 405	0.95 146	1.32 416	0.98 216	1.48 401	1.78 466	0.87 328	9.65 565	0.87 375	0.21 249	0.18 311	0.30 404	0.24 351	0.19 161	0.16 124

LL-Strereo	1.33 466	0.39 377	1.38 450	0.61 350	0.61 433	0.75 265	0.66 385	1.63 360	1.17 338	1.56 457	1.60 430	2.03 494	2.12 524	9.72 566	0.97 395	0.21 249	0.18 311	0.27 365	0.23 338	0.22 260	0.25 328

DGTPSM_ROB	13.01 574	8.23 572	21.87 570	9.51 575	18.10 573	11.56 568	32.01 580	10.63 572	16.20 570	7.03 567	19.48 578	10.15 566	16.66 574	9.83 567	22.42 576	4.75 573	8.68 575	5.37 573	10.25 578	6.16 572	11.36 577

DPSMNet_ROB	13.02 575	8.23 572	21.91 571	9.53 576	18.11 574	11.56 568	32.02 581	10.64 573	16.23 571	7.05 568	19.49 579	10.16 567	16.66 574	9.85 568	22.43 577	4.77 574	8.68 575	5.38 574	10.26 579	6.17 573	11.36 577

NOSS_ROB	1.26 458	0.46 410	0.62 154	0.56 289	0.38 281	1.06 382	0.78 419	1.73 382	1.40 455	1.01 227	1.43 382	1.10 329	0.75 262	10.62 569	0.65 305	0.45 490	0.43 508	0.48 496	0.45 497	0.44 461	0.41 451

SDNR	1.62 492	0.51 432	2.17 509	0.53 237	0.56 407	3.80 547	0.45 244	1.54 337	1.29 402	1.33 395	2.41 507	1.08 317	0.96 372	11.18 570	1.16 424	0.66 523	0.63 536	0.43 484	0.32 451	0.64 507	0.67 513

MANE	6.19 559	0.59 460	1.03 383	0.93 515	1.22 533	13.38 570	2.69 557	12.81 574	17.94 578	8.21 571	10.82 569	14.72 571	11.68 569	11.39 571	11.90 563	0.59 516	0.50 525	0.52 502	1.76 561	0.55 493	0.54 490

FBW_ROB	1.71 502	0.62 474	1.45 463	0.67 413	0.61 433	1.81 484	1.08 486	2.52 531	1.70 492	1.77 483	1.73 454	1.98 488	1.25 450	12.57 572	1.84 488	0.34 446	0.37 492	0.56 515	0.38 481	0.45 465	0.43 462

DPSimNet_ROB	11.20 573	4.98 571	35.43 581	2.90 557	4.52 571	7.89 562	17.09 574	4.66 556	6.06 562	14.89 577	10.93 570	17.29 574	36.81 586	13.18 573	15.68 570	2.86 553	6.29 574	5.75 575	5.09 573	3.91 565	7.70 574

SGM-ForestM	6.52 561	0.38 372	1.26 433	0.63 371	0.35 239	13.59 571	5.32 568	6.32 567	6.70 563	11.14 573	9.18 566	22.51 583	13.93 572	16.89 574	20.07 574	0.36 457	0.37 492	0.36 460	0.35 472	0.36 420	0.34 420

USTest	14.33 576	14.94 578	21.04 569	17.44 577	16.05 572	23.26 574	33.84 582	21.73 577	11.80 567	9.36 572	10.14 568	15.97 572	13.20 571	17.28 575	22.43 577	3.78 568	5.01 573	6.17 577	6.16 574	9.25 576	7.72 575

HanzoNet	11.04 572	3.62 569	8.10 554	4.08 572	3.55 569	4.90 557	2.73 560	7.19 568	10.10 565	31.86 588	28.92 582	21.96 582	36.36 584	18.08 576	10.17 559	7.94 576	3.32 570	3.47 570	3.31 569	7.06 574	4.04 571

Anonymous_1	43.04 589	18.73 579	24.79 574	21.81 579	46.26 586	27.80 575	37.60 583	28.08 582	16.14 569	14.66 576	14.30 571	20.65 576	17.88 576	21.56 577	25.94 580	117.93 593	8.92 577	100.65 590	126.50 590	158.64 593	12.08 579

DPSM_ROB	19.08 577	19.14 580	25.17 575	22.15 580	20.85 577	28.17 576	37.82 584	26.56 580	16.85 575	14.14 574	14.84 572	21.70 577	18.75 577	21.87 578	26.55 581	10.16 580	9.30 578	10.47 579	10.42 580	14.03 578	12.61 580

DPSM	19.08 577	19.14 580	25.17 575	22.15 580	20.85 577	28.17 576	37.82 584	26.56 580	16.85 575	14.14 574	14.84 572	21.70 577	18.75 577	21.87 578	26.55 581	10.16 580	9.30 578	10.47 579	10.42 580	14.03 578	12.61 580

LRCNet_RVC	22.74 579	32.10 585	21.97 572	29.84 582	26.23 579	4.42 554	0.81 431	22.66 578	2.02 515	26.93 583	29.26 583	23.06 584	15.59 573	23.84 580	18.88 573	31.75 586	19.90 587	34.65 585	32.13 586	30.54 585	28.32 586

xxxxx1	54.10 591	25.67 582	27.13 578	113.43 590	96.96 590	30.69 580	47.44 586	32.38 584	25.60 579	17.75 578	17.27 574	21.81 579	21.02 579	24.43 581	33.82 583	33.37 587	40.54 588	157.71 591	175.86 591	66.16 589	72.93 591

tt_ll	54.10 591	25.67 582	27.13 578	113.43 590	96.96 590	30.69 580	47.44 586	32.38 584	25.60 579	17.75 578	17.27 574	21.81 579	21.02 579	24.43 581	33.82 583	33.37 587	40.54 588	157.71 591	175.86 591	66.16 589	72.93 591

ff	54.10 591	25.67 582	27.13 578	113.43 590	96.96 590	30.69 580	47.44 586	32.38 584	25.60 579	17.75 578	17.27 574	21.81 579	21.02 579	24.43 581	33.82 583	33.37 587	40.54 588	157.71 591	175.86 591	66.16 589	72.93 591

PML	51.67 590	36.25 586	13.28 564	7.46 574	20.81 576	108.69 593	232.22 594	8.72 569	27.82 583	87.01 593	269.67 594	69.67 593	61.95 593	24.76 584	14.20 567	9.74 579	3.40 571	9.62 578	4.70 572	18.74 580	4.72 573

MultiAttention	4.51 553	0.33 303	0.82 293	0.73 454	0.45 339	30.98 583	4.50 567	2.18 504	1.40 455	1.61 465	2.41 507	2.43 512	0.70 248	38.42 585	1.36 450	0.22 275	0.15 220	0.29 391	0.30 436	0.47 472	0.43 462

HaxPig	38.92 585	41.40 591	41.64 582	29.95 583	32.27 580	28.90 578	27.60 577	29.73 583	37.71 589	43.82 589	43.87 588	33.17 585	35.56 583	41.53 586	40.37 588	43.94 590	47.51 592	45.82 586	47.08 588	42.38 586	44.15 589

AVERAGE_ROB	40.43 586	42.37 592	42.73 583	36.96 585	35.58 582	30.50 579	27.61 578	36.71 589	38.39 590	44.91 590	44.36 589	37.45 587	36.70 585	41.88 587	40.35 587	45.43 591	46.81 591	47.11 587	46.35 587	42.51 587	43.87 588

Selective-RAFT-Error	38.39 584	38.47 589	50.44 588	44.73 586	41.97 585	56.68 588	76.38 592	53.24 591	33.92 587	28.34 586	29.85 586	43.60 588	38.20 590	43.75 588	53.34 590	20.38 583	18.70 584	21.09 583	21.05 582	28.30 583	25.43 585

FlowAnything	38.37 583	38.41 587	50.38 587	44.76 588	41.94 584	56.64 587	76.34 590	53.28 592	34.23 588	28.25 584	29.72 585	43.60 588	37.79 589	43.83 589	53.38 591	20.39 584	18.71 586	21.07 581	21.14 585	28.23 581	25.29 583

CasAABBNet	38.33 582	38.46 588	50.35 586	44.75 587	41.84 583	56.68 588	76.37 591	53.22 590	33.83 586	28.31 585	29.54 584	43.62 590	37.71 588	43.84 590	53.41 592	20.30 582	18.70 584	21.07 581	21.07 583	28.24 582	25.34 584

LSM0	42.82 588	38.75 590	50.81 589	47.07 589	109.38 593	57.00 590	76.02 589	53.74 593	33.71 585	29.02 587	30.41 587	43.87 591	37.22 587	43.91 591	53.54 593	20.52 585	18.62 583	21.10 584	21.11 584	28.41 584	42.22 587

MEDIAN_ROB	42.00 587	44.40 593	44.29 585	35.15 584	34.95 581	31.28 584	29.60 579	35.88 588	40.02 591	47.20 591	46.64 590	37.37 586	38.48 591	44.35 592	42.45 589	48.03 592	49.39 593	49.71 588	49.03 589	45.14 588	46.65 590

BEATNet-Init1	26.87 581	13.43 577	70.68 591	0.91 512	0.68 458	57.02 591	21.06 576	32.82 587	32.67 584	52.12 592	53.61 591	66.05 592	49.56 592	48.79 593	34.71 586	0.49 502	0.44 511	0.53 507	0.53 514	0.63 505	0.59 501

test_example2	192.40 594	210.76 595	206.48 594	199.83 594	204.73 594	172.94 594	183.52 593	133.93 594	133.41 594	191.38 594	196.19 593	187.13 594	178.77 594	205.33 594	208.00 594	222.09 594	238.72 594	186.54 594	190.54 594	227.34 594	170.31 594

ccccc		492.34 596		530.87 595	530.37 595	478.08 595		491.76 595		448.18 595		476.12 595		541.64 595		663.49 595	459.54 595	353.94 595	309.79 595	586.66 595

ASD4		10.99 575

Low-res two-view benchmark