Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

StereoAnything_RVC	0.45 107	1.43 539	0.48 64	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	1.27 253	0.22 1	0.21 249	0.11 26	0.14 1	0.10 2	2.37 544	0.11 2

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 75	0.28 11	0.28 7	0.26 10	0.24 6	0.26 17	0.91 155	0.23 2	0.15 36	0.11 26	0.15 19	0.12 38	0.14 18	0.11 2

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 42	0.26 9	0.25 3	0.25 7	0.24 6	0.22 6	1.24 246	0.23 2	0.15 36	0.11 26	0.15 19	0.12 38	0.14 18	0.11 2

MLG-Stereo_test2	0.26 3	0.20 8	0.36 3	0.37 9	0.22 16	0.35 18	0.18 2	0.45 5	0.21 2	0.26 5	0.23 5	0.34 43	0.20 1	0.77 107	0.23 2	0.16 57	0.11 26	0.15 19	0.11 8	0.13 4	0.11 2

4.5_new	0.29 10	0.25 104	0.41 22	0.36 5	0.23 22	0.52 124	0.36 127	0.56 13	0.34 24	0.45 74	0.42 29	0.27 18	0.25 12	0.40 8	0.24 5	0.13 19	0.10 9	0.15 19	0.13 62	0.16 58	0.12 10

4.5w-stereo	0.29 10	0.25 104	0.41 22	0.36 5	0.23 22	0.52 124	0.36 127	0.56 13	0.34 24	0.45 74	0.42 29	0.27 18	0.25 12	0.40 8	0.24 5	0.13 19	0.10 9	0.15 19	0.13 62	0.16 58	0.12 10

LG-G_1	0.31 23	0.20 8	0.44 37	0.42 51	0.20 3	0.64 197	0.18 2	0.70 53	0.25 7	0.29 10	0.29 13	0.36 47	0.35 60	0.87 145	0.24 5	0.16 57	0.12 51	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	0.64 197	0.18 2	0.70 53	0.25 7	0.29 10	0.29 13	0.36 47	0.35 60	0.87 145	0.24 5	0.16 57	0.12 51	0.16 49	0.11 8	0.13 4	0.13 35

castereo++	0.38 58	0.23 58	0.41 22	0.43 58	0.31 177	0.97 363	0.22 16	0.86 108	0.58 94	0.32 19	0.44 42	0.51 105	0.39 83	0.93 163	0.24 5	0.17 100	0.11 26	0.17 76	0.12 38	0.14 18	0.14 61

AdaDepth	0.30 14	0.22 45	0.49 71	0.44 81	0.27 87	0.44 58	0.24 29	0.52 8	0.30 13	0.31 15	0.37 23	0.26 14	0.32 42	0.79 116	0.25 10	0.12 5	0.12 51	0.16 49	0.13 62	0.16 58	0.15 94

monsters	0.34 38	0.20 8	0.41 22	0.39 29	0.36 249	0.34 16	0.27 49	0.66 42	0.43 46	0.47 82	0.40 25	0.22 2	0.23 8	1.33 268	0.25 10	0.13 19	0.10 9	0.14 1	0.11 8	0.13 4	0.13 35

IGEV	0.28 7	0.18 1	0.39 14	0.37 9	0.31 177	0.45 62	0.21 12	0.59 19	0.40 37	0.31 15	0.43 38	0.26 14	0.21 2	0.43 11	0.25 10	0.13 19	0.12 51	0.16 49	0.13 62	0.12 1	0.12 10

MLG-Stereo_test3	0.28 7	0.18 1	0.42 30	0.40 36	0.23 22	0.47 71	0.19 6	0.61 27	0.29 12	0.35 27	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

MLG-Stereo_test1	0.27 4	0.19 5	0.38 8	0.40 36	0.24 38	0.38 27	0.20 9	0.59 19	0.19 1	0.24 2	0.17 1	0.33 41	0.27 19	0.90 154	0.25 10	0.14 29	0.11 26	0.16 49	0.11 8	0.13 4	0.12 10

MLG-Stereo	0.29 10	0.19 5	0.38 8	0.41 44	0.20 3	0.42 43	0.20 9	0.66 42	0.21 2	0.25 3	0.22 4	0.33 41	0.28 23	1.09 208	0.25 10	0.14 29	0.11 26	0.16 49	0.11 8	0.13 4	0.12 10

LGtest1	0.27 4	0.21 26	0.44 37	0.41 44	0.21 9	0.42 43	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 51	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	0.55 149	0.31 77	0.55 12	0.43 46	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

S2M2_XL	0.24 1	0.24 76	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	0.18 312	0.18 111	0.16 150	0.18 120	0.14 61

3.75w	0.32 27	0.23 58	0.44 37	0.37 9	0.29 129	0.62 190	0.36 127	0.59 19	0.32 20	0.41 51	0.47 53	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

111111	0.34 38	0.20 8	0.41 22	0.45 95	0.42 315	0.37 24	0.22 16	0.95 147	0.38 32	0.31 15	0.31 16	0.40 57	0.27 19	0.96 169	0.26 18	0.17 100	0.12 51	0.15 19	0.11 8	0.15 38	0.13 35

FoundationStereo	0.24 1	0.21 26	0.36 3	0.38 22	0.22 16	0.32 14	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 51	0.15 19	0.11 8	0.13 4	0.12 10

U	9.45 569	0.21 26	0.58 134	0.47 114	53.11 588	61.27 593	0.24 29	0.70 53	0.52 82	0.36 32	0.28 12	0.29 28	0.35 60	0.33 2	0.26 18	0.19 180	0.11 26	60.50 590	8.88 577	0.17 89	0.13 35

asd	0.30 14	0.21 26	0.41 22	0.39 29	0.24 38	0.47 71	0.30 70	0.69 49	0.30 13	0.41 51	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

3.25w_new	0.32 27	0.21 26	0.45 50	0.38 22	0.23 22	0.52 124	0.34 103	0.65 38	0.39 33	0.47 82	0.45 47	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	0.52 124	0.34 103	0.65 38	0.39 33	0.47 82	0.45 47	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

monsterstereo	0.34 38	0.20 8	0.44 37	0.45 95	0.35 239	0.27 8	0.29 60	0.53 9	0.51 75	0.44 66	0.61 97	0.26 14	0.25 12	1.19 234	0.27 23	0.13 19	0.11 26	0.15 19	0.12 38	0.15 38	0.10 1

GREAT-IGEV	0.32 27	0.20 8	0.42 30	0.37 9	0.29 129	0.36 22	0.28 55	0.56 13	0.58 94	0.28 7	0.50 67	0.29 28	0.29 27	0.84 133	0.27 23	0.14 29	0.11 26	0.15 19	0.11 8	0.17 89	0.14 61

GIP-stereo	0.34 38	0.23 58	0.45 50	0.50 169	0.36 249	0.38 27	0.23 24	0.78 75	0.52 82	0.34 26	0.51 70	0.46 75	0.38 81	0.51 24	0.27 23	0.20 215	0.12 51	0.16 49	0.12 38	0.16 58	0.14 61

DEFOM-Stereo	0.33 35	0.20 8	0.40 17	0.42 51	0.28 112	0.80 299	0.23 24	0.48 6	0.37 30	0.37 35	0.31 16	0.23 3	0.24 10	1.20 236	0.27 23	0.16 57	0.12 51	0.14 1	0.11 8	0.14 18	0.14 61

IGEV-Stereo++	0.30 14	0.20 8	0.40 17	0.46 103	0.30 151	0.33 15	0.22 16	0.75 65	0.45 51	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

MoCha-V2	0.40 71	0.20 8	0.49 71	0.50 169	0.21 9	0.44 58	0.33 91	0.93 135	0.53 86	0.53 112	0.53 74	0.42 58	0.58 203	1.09 208	0.27 23	0.14 29	0.12 51	0.15 19	0.12 38	0.17 89	0.15 94

GASTEREO	0.40 71	0.25 104	0.51 84	0.48 141	0.25 55	0.65 213	0.36 127	0.81 93	0.49 62	0.51 109	0.82 156	0.30 33	0.66 239	0.62 64	0.28 32	0.19 180	0.12 51	0.16 49	0.14 90	0.16 58	0.14 61

MSCF	0.38 58	0.25 104	0.52 92	0.47 114	0.25 55	0.62 190	0.37 146	0.81 93	0.47 60	0.50 104	0.71 125	0.32 37	0.65 236	0.54 33	0.28 32	0.19 180	0.12 51	0.17 76	0.14 90	0.17 89	0.14 61

2.5w	0.31 23	0.23 58	0.46 58	0.39 29	0.24 38	0.42 43	0.39 168	0.61 27	0.30 13	0.37 35	0.53 74	0.24 6	0.25 12	0.77 107	0.28 32	0.12 5	0.10 9	0.14 1	0.12 38	0.14 18	0.12 10

3w_stereo	0.33 35	0.25 104	0.52 92	0.40 36	0.21 9	0.53 133	0.54 314	0.65 38	0.46 57	0.44 66	0.48 56	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 76	0.45 50	0.39 29	0.22 16	0.46 67	0.47 259	0.69 49	0.42 44	0.43 62	0.50 67	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

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 47	0.23 58	0.54 104	0.50 169	0.28 112	0.36 22	0.22 16	1.02 172	0.39 33	0.42 57	0.64 105	0.36 47	0.51 158	0.39 6	0.29 35	0.18 139	0.12 51	0.17 76	0.13 62	0.18 120	0.18 175

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 71	0.67 481	0.42 30	0.64 381	0.29 129	0.48 77	0.25 32	0.85 106	0.44 49	0.38 41	0.36 20	0.30 33	0.70 249	1.15 222	0.29 35	0.16 57	0.11 26	0.16 49	0.11 8	0.18 120	0.12 10

HUF	0.36 47	0.23 58	0.52 92	0.40 36	0.22 16	0.54 141	0.47 259	0.82 98	0.43 46	0.36 32	0.43 38	0.50 101	0.42 94	0.64 68	0.29 35	0.17 100	0.12 51	0.16 49	0.12 38	0.15 38	0.14 61

SMoEStereo_RVC	0.39 62	0.25 104	0.50 77	0.45 95	0.30 151	0.61 181	0.36 127	0.72 58	0.45 51	0.46 79	0.43 38	0.42 58	0.35 60	1.39 288	0.29 35	0.15 36	0.12 51	0.20 169	0.15 108	0.16 58	0.15 94

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	0.83 130	0.29 35	0.16 57	0.12 51	0.14 1	0.11 8	0.14 18	0.11 2

IGEV-BASED-STEREO-	0.70 274	3.18 568	2.55 521	0.39 29	0.23 22	0.44 58	0.23 24	0.63 32	0.42 44	0.44 66	0.44 42	0.34 43	0.28 23	0.56 40	0.29 35	1.35 542	0.10 9	0.22 233	0.19 211	0.46 471	1.31 541

RSM	0.39 62	0.24 76	0.49 71	0.46 103	0.26 63	0.47 71	0.40 176	0.92 128	0.44 49	0.41 51	0.42 29	0.65 163	0.33 45	1.07 203	0.29 35	0.15 36	0.12 51	0.17 76	0.13 62	0.17 89	0.13 35

GCAP-Stereo	0.40 71	0.28 178	0.68 188	0.47 114	0.25 55	0.53 133	0.32 84	0.82 98	0.58 94	0.65 138	0.69 118	0.58 137	0.42 94	0.47 18	0.29 35	0.17 100	0.14 163	0.17 76	0.13 62	0.17 89	0.14 61

asda	0.30 14	0.24 76	0.42 30	0.38 22	0.23 22	0.43 52	0.34 103	0.58 18	0.37 30	0.38 41	0.42 29	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

4w-stereo	0.30 14	0.24 76	0.44 37	0.37 9	0.23 22	0.46 67	0.27 49	0.63 32	0.31 16	0.41 51	0.44 42	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

SGD-Stereo	0.32 27	0.20 8	0.40 17	0.38 22	0.19 1	0.43 52	0.22 16	0.64 34	0.33 22	0.42 57	0.34 18	0.27 18	0.35 60	1.15 222	0.30 45	0.20 215	0.10 9	0.15 19	0.13 62	0.17 89	0.13 35

MM-Stereo_test2	0.43 88	0.24 76	0.67 184	0.51 199	0.32 196	0.55 149	0.45 245	0.97 155	0.77 161	0.59 128	0.51 70	0.49 95	0.42 94	0.80 119	0.30 45	0.15 36	0.13 112	0.18 111	0.14 90	0.19 161	0.14 61

HART	0.45 107	0.22 45	0.54 104	0.50 169	0.26 63	0.41 36	0.29 60	1.03 177	0.50 66	0.58 120	1.45 390	0.61 149	0.35 60	1.08 207	0.30 45	0.15 36	0.13 112	0.19 134	0.14 90	0.19 161	0.14 61

SCV_C0	0.43 88	0.26 127	0.65 172	0.43 58	0.29 129	0.47 71	0.31 77	1.34 281	0.73 148	0.38 41	0.49 64	0.54 119	0.29 27	1.24 246	0.30 45	0.17 100	0.13 112	0.16 49	0.13 62	0.20 195	0.15 94

AIO_rvc	0.36 47	0.23 58	0.49 71	0.43 58	0.27 87	0.59 167	0.38 153	0.94 142	0.45 51	0.33 24	0.46 51	0.49 95	0.22 6	0.84 133	0.30 45	0.16 57	0.11 26	0.16 49	0.12 38	0.15 38	0.13 35

AIO_test	0.35 46	0.22 45	0.44 37	0.43 58	0.27 87	0.57 159	0.44 228	0.79 80	0.41 41	0.32 19	0.47 53	0.46 75	0.30 31	0.69 82	0.30 45	0.16 57	0.11 26	0.16 49	0.13 62	0.15 38	0.12 10

IGEV-RUCA	0.37 53	0.23 58	0.48 64	0.49 157	0.36 249	0.60 175	0.23 24	0.64 34	0.49 62	0.39 49	0.49 64	0.44 63	0.31 36	0.85 138	0.30 45	0.24 317	0.13 112	0.16 49	0.12 38	0.20 195	0.19 215

castereo	0.41 79	0.22 45	0.46 58	0.44 81	0.30 151	0.61 181	0.56 340	0.97 155	0.80 169	0.38 41	0.69 118	0.45 71	0.69 244	0.51 24	0.30 45	0.16 57	0.11 26	0.16 49	0.13 62	0.16 58	0.12 10

IGEV-Stereo+	0.45 107	0.21 26	0.43 35	0.41 44	0.39 291	0.15 1	0.19 6	0.44 4	0.36 27	0.26 5	0.25 7	0.31 36	0.41 90	1.43 296	0.30 45	0.17 100	0.12 51	0.15 19	0.11 8	1.16 533	1.70 548

AIO-Stereo	0.37 53	0.25 104	0.51 84	0.47 114	0.23 22	0.45 62	0.39 168	1.07 206	0.52 82	0.41 51	0.48 56	0.52 112	0.25 12	0.72 93	0.30 45	0.16 57	0.12 51	0.17 76	0.13 62	0.16 58	0.13 35

RSM++	0.38 58	0.24 76	0.51 84	0.47 114	0.26 63	0.50 103	0.41 192	0.79 80	0.45 51	0.37 35	0.45 47	0.60 145	0.35 60	1.02 189	0.30 45	0.15 36	0.13 112	0.17 76	0.14 90	0.18 120	0.13 35

IGEVStereo-DCA	0.46 114	0.28 178	0.56 118	0.43 58	0.33 217	0.49 89	0.42 196	0.87 109	0.50 66	0.47 82	0.48 56	0.48 87	0.46 120	2.03 389	0.30 45	0.19 180	0.14 163	0.19 134	0.15 108	0.16 58	0.18 175

rrr	0.46 114	0.28 178	0.73 237	0.43 58	0.33 217	0.49 89	0.38 153	0.76 68	0.50 66	0.47 82	0.48 56	0.48 87	0.46 120	2.03 389	0.30 45	0.19 180	0.14 163	0.19 134	0.15 108	0.16 58	0.16 124

AEACV	0.37 53	0.24 76	0.52 92	0.47 114	0.51 380	0.37 24	0.38 153	0.65 38	0.53 86	0.42 57	0.56 86	0.46 75	0.60 207	0.53 30	0.30 45	0.16 57	0.13 112	0.18 111	0.15 108	0.17 89	0.14 61

Selective-IGEV	0.39 62	0.24 76	0.50 77	0.44 81	0.25 55	0.46 67	0.33 91	1.25 267	0.40 37	0.35 27	0.45 47	0.52 112	0.30 31	1.07 203	0.30 45	0.14 29	0.12 51	0.17 76	0.13 62	0.16 58	0.13 35

4.25_new	0.30 14	0.26 127	0.44 37	0.38 22	0.26 63	0.49 89	0.40 176	0.59 19	0.31 16	0.38 41	0.42 29	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	0.26 127	0.44 37	0.38 22	0.26 63	0.49 89	0.40 176	0.59 19	0.31 16	0.38 41	0.42 29	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	0.26 127	0.44 37	0.38 22	0.26 63	0.49 89	0.40 176	0.59 19	0.32 20	0.38 41	0.42 29	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

MC-Stereo	0.43 88	0.23 58	0.48 64	0.51 199	0.28 112	0.39 30	0.32 84	0.88 117	0.68 133	0.60 130	0.84 159	0.56 130	0.61 216	1.03 190	0.31 62	0.17 100	0.11 26	0.17 76	0.15 108	0.16 58	0.13 35

test_xeample3	0.42 82	0.28 178	0.69 201	0.43 58	0.33 217	0.56 154	0.38 153	0.79 80	0.45 51	0.53 112	0.46 51	0.44 63	0.44 109	1.38 283	0.31 62	0.18 139	0.14 163	0.19 134	0.15 108	0.17 89	0.16 124

zero-FE	0.36 47	0.22 45	0.47 61	0.45 95	0.43 325	0.30 11	0.24 29	0.61 27	0.33 22	0.33 24	0.41 27	0.37 52	0.50 154	0.64 68	0.32 67	0.22 275	0.11 26	0.18 111	0.12 38	0.83 519	0.16 124

S2M2	0.34 38	0.28 178	0.45 50	0.40 36	0.30 151	0.31 13	0.16 1	0.60 26	0.64 111	0.31 15	0.48 56	0.47 82	0.34 52	0.38 4	0.32 67	0.25 344	0.22 388	0.20 169	0.22 316	0.25 312	0.22 283

SCV	0.46 114	0.26 127	0.55 114	0.47 114	0.25 55	0.39 30	0.38 153	1.98 462	0.60 101	0.35 27	0.48 56	0.55 122	0.36 69	1.28 255	0.32 67	0.24 317	0.12 51	0.17 76	0.13 62	0.18 120	0.14 61

fffft	0.38 58	0.23 58	0.51 84	0.44 81	0.32 196	0.43 52	0.48 270	0.76 68	0.36 27	0.44 66	0.34 18	0.38 55	0.31 36	1.31 261	0.32 67	0.14 29	0.11 26	0.19 134	0.15 108	0.16 58	0.16 124
1: 1. 1
ours_stereo	0.39 62	0.28 178	0.51 84	0.46 103	0.30 151	0.40 32	0.44 228	0.73 60	0.56 91	0.35 27	0.56 86	0.46 75	0.33 45	1.11 214	0.32 67	0.16 57	0.13 112	0.19 134	0.15 108	0.19 161	0.14 61

ACVNet-DCA	0.56 189	0.31 266	0.50 77	0.54 253	0.26 63	1.18 406	0.51 289	1.42 299	0.78 164	0.58 120	0.79 149	0.48 87	0.88 334	1.46 302	0.32 67	0.20 215	0.12 51	0.25 330	0.15 108	0.22 260	0.21 265

xx1	0.67 264	0.31 266	0.50 77	0.54 253	0.26 63	1.18 406	0.51 289	0.93 135	3.05 542	0.58 120	0.79 149	0.95 277	0.77 275	1.46 302	0.32 67	0.20 215	0.12 51	0.24 291	0.23 339	0.22 260	0.21 265

cc1	0.64 240	0.31 266	0.50 77	0.54 253	0.26 63	1.18 406	0.51 289	0.93 135	3.05 542	0.58 120	0.79 149	0.48 87	0.88 334	1.46 302	0.32 67	0.20 215	0.12 51	0.25 330	0.15 108	0.19 161	0.19 215

ffm	0.72 283	0.33 304	0.85 301	0.53 238	0.37 264	0.74 261	0.56 340	0.95 147	2.47 529	1.15 290	1.45 390	1.06 312	0.82 301	1.55 321	0.32 67	0.20 215	0.12 51	0.31 411	0.27 395	0.19 161	0.20 248

tt1	0.62 221	0.32 282	0.51 84	0.54 253	0.26 63	1.16 403	0.48 270	0.95 147	2.47 529	0.57 118	0.77 141	0.49 95	0.81 296	1.55 321	0.32 67	0.20 215	0.12 51	0.24 291	0.15 108	0.19 161	0.20 248

MSKI-zero shot	0.55 180	0.26 127	0.57 128	0.51 199	0.26 63	0.69 238	0.28 55	1.18 240	0.64 111	0.91 198	1.32 347	0.82 215	0.33 45	1.92 377	0.32 67	0.17 100	0.12 51	0.17 76	0.13 62	0.16 58	0.16 124

CASnet	0.41 79	0.25 104	0.48 64	0.50 169	0.20 3	0.50 103	0.36 127	0.81 93	0.80 169	0.83 178	0.68 114	0.48 87	0.31 36	0.54 33	0.32 67	0.18 139	0.12 51	0.27 366	0.22 316	0.23 285	0.14 61
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Any-RAFT	0.53 150	0.24 76	0.47 61	0.47 114	0.27 87	1.00 371	0.25 32	1.58 347	1.05 264	0.85 186	0.99 197	1.06 312	0.47 129	0.70 86	0.32 67	0.18 139	0.13 112	0.16 49	0.13 62	0.16 58	0.16 124

RCA-Stereo	0.50 137	0.23 58	0.58 134	0.48 141	0.33 217	0.55 149	0.45 245	0.97 155	1.38 446	0.68 142	1.05 230	0.63 157	0.80 292	0.59 46	0.32 67	0.17 100	0.12 51	0.17 76	0.14 90	0.16 58	0.14 61

2.75w_new	0.31 23	0.23 58	0.43 35	0.35 3	0.23 22	0.42 43	0.42 196	0.54 11	0.35 26	0.47 82	0.43 38	0.24 6	0.30 31	0.66 77	0.33 81	0.12 5	0.10 9	0.14 1	0.11 8	0.13 4	0.12 10

1w_stereo	0.34 38	0.20 8	0.42 30	0.43 58	0.26 63	0.47 71	0.54 314	0.59 19	0.50 66	0.41 51	0.66 107	0.25 12	0.44 109	0.62 64	0.33 81	0.12 5	0.10 9	0.14 1	0.11 8	0.14 18	0.12 10

MM-Stereo_test1	0.49 133	0.24 76	0.56 118	0.51 199	0.30 151	0.50 103	0.54 314	0.91 125	1.03 255	0.84 181	0.69 118	0.54 119	0.60 207	1.16 226	0.33 81	0.18 139	0.16 261	0.20 169	0.17 171	0.19 161	0.15 94

mms	0.40 71	0.27 156	0.52 92	0.46 103	0.32 196	0.43 52	0.46 252	0.70 53	0.46 57	0.35 27	0.58 92	0.44 63	0.30 31	1.36 278	0.33 81	0.16 57	0.13 112	0.18 111	0.15 108	0.19 161	0.15 94

Pointernet	0.37 53	0.20 8	0.57 128	0.43 58	0.28 112	0.51 120	0.27 49	0.93 135	0.61 102	0.47 82	0.63 102	0.49 95	0.38 81	0.49 21	0.33 81	0.17 100	0.13 112	0.14 1	0.11 8	0.13 4	0.12 10

CAS++	0.47 121	0.31 266	0.56 118	0.47 114	0.32 196	0.42 43	0.28 55	1.76 396	0.72 144	0.71 147	0.72 129	0.37 52	0.28 23	0.69 82	0.33 81	0.27 383	0.22 388	0.26 349	0.21 287	0.29 368	0.19 215
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
gcap-zeroshot	0.53 150	0.28 178	0.89 331	0.49 157	0.28 112	0.76 272	0.37 146	1.34 281	0.73 148	0.89 191	0.67 111	1.35 391	0.51 158	0.79 116	0.33 81	0.18 139	0.15 221	0.18 111	0.15 108	0.17 89	0.16 124

test_for_model	1.30 462	3.71 571	0.58 134	3.22 561	2.84 561	0.59 167	0.33 91	1.40 295	0.83 178	1.42 428	0.61 97	0.52 112	0.37 74	0.51 24	0.33 81	2.46 549	0.15 221	0.16 49	0.11 8	4.39 571	1.50 544

ff7	0.43 88	0.27 156	0.56 118	0.44 81	0.33 217	0.50 103	0.42 196	0.87 109	0.50 66	0.49 96	0.53 74	0.44 63	0.48 140	1.38 283	0.33 81	0.17 100	0.12 51	0.21 204	0.15 108	0.18 120	0.18 175

ffff	0.43 88	0.27 156	0.56 118	0.44 81	0.33 217	0.50 103	0.42 196	0.87 109	0.50 66	0.49 96	0.53 74	0.44 63	0.48 140	1.38 283	0.33 81	0.17 100	0.12 51	0.21 204	0.15 108	0.18 120	0.18 175

11t	0.43 88	0.27 156	0.56 118	0.44 81	0.33 217	0.50 103	0.42 196	0.87 109	0.50 66	0.49 96	0.53 74	0.44 63	0.48 140	1.38 283	0.33 81	0.17 100	0.12 51	0.21 204	0.15 108	0.18 120	0.18 175

testlalala	0.45 107	0.28 178	0.59 141	0.42 51	0.39 291	0.71 250	0.39 168	1.08 212	0.45 51	1.24 345	0.80 154	0.61 149	0.36 69	0.54 33	0.33 81	0.20 215	0.13 112	0.18 111	0.12 38	0.15 38	0.15 94

anonymousdsp	0.43 88	0.27 156	0.53 98	0.44 81	0.32 196	0.50 103	0.42 196	0.89 118	0.51 75	0.49 96	0.53 74	0.47 82	0.47 129	1.33 268	0.33 81	0.17 100	0.12 51	0.21 204	0.15 108	0.18 120	0.18 175

CES	0.48 127	0.20 8	0.37 5	0.39 29	1.39 539	0.55 149	0.35 111	0.98 159	0.66 128	0.44 66	0.66 107	0.35 45	0.27 19	0.56 40	0.33 81	0.15 36	0.13 112	0.15 19	0.10 2	0.19 161	1.46 543

EGLCR-Stereo	0.37 53	0.22 45	0.51 84	0.43 58	0.26 63	0.44 58	0.22 16	0.99 161	0.48 61	0.42 57	0.42 29	0.67 170	0.29 27	0.86 142	0.33 81	0.17 100	0.12 51	0.19 134	0.17 171	0.17 89	0.15 94

ccc-4	0.43 88	0.27 156	0.56 118	0.44 81	0.33 217	0.50 103	0.42 196	0.87 109	0.50 66	0.49 96	0.53 74	0.44 63	0.48 140	1.38 283	0.33 81	0.17 100	0.12 51	0.21 204	0.15 108	0.18 120	0.18 175

IGEV-Stereo	0.43 88	0.27 156	0.54 104	0.45 95	0.32 196	0.50 103	0.42 196	0.90 124	0.51 75	0.49 96	0.53 74	0.47 82	0.47 129	1.32 265	0.33 81	0.17 100	0.12 51	0.21 204	0.15 108	0.18 120	0.18 175
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
qwe	0.32 27	0.21 26	0.40 17	0.37 9	0.26 63	0.49 89	0.29 60	0.64 34	0.39 33	0.49 96	0.48 56	0.26 14	0.27 19	0.80 119	0.34 98	0.12 5	0.10 9	0.14 1	0.11 8	0.15 38	0.12 10

tt45	0.45 107	0.23 58	0.46 58	0.45 95	0.33 217	0.79 291	0.32 84	0.78 75	0.41 41	0.51 109	0.44 42	0.49 95	0.37 74	2.14 399	0.34 98	0.16 57	0.13 112	0.19 134	0.16 150	0.17 89	0.18 175

WCG-NET	0.42 82	0.21 26	0.54 104	0.40 36	0.25 55	0.47 71	0.32 84	0.73 60	1.15 327	0.76 155	0.73 131	0.58 137	0.45 113	0.60 58	0.34 98	0.15 36	0.11 26	0.16 49	0.14 90	0.15 38	0.13 35

model_zeroshot	0.48 127	0.29 213	0.86 307	0.51 199	0.36 249	0.69 238	0.37 146	1.12 225	0.62 104	0.85 186	0.84 159	0.66 167	0.37 74	0.73 97	0.34 98	0.20 215	0.16 261	0.19 134	0.16 150	0.17 89	0.16 124

RAStereo	0.34 38	0.21 26	0.66 179	0.47 114	0.27 87	0.26 4	0.29 60	0.69 49	0.63 107	0.32 19	0.42 29	0.45 71	0.31 36	0.45 12	0.34 98	0.17 100	0.15 221	0.19 134	0.15 108	0.18 120	0.13 35

WCG-NET（raft）	0.45 107	0.21 26	0.55 114	0.40 36	0.24 38	0.50 103	0.36 127	0.73 60	1.09 287	0.71 147	0.76 139	0.92 264	0.51 158	0.84 133	0.34 98	0.16 57	0.12 51	0.15 19	0.14 90	0.14 18	0.14 61

trnet	0.39 62	0.21 26	0.37 5	0.36 5	0.20 3	0.53 133	0.29 60	0.78 75	1.12 300	0.59 128	0.71 125	0.53 117	0.42 94	0.54 33	0.34 98	0.18 139	0.13 112	0.15 19	0.10 2	0.14 18	0.13 35

MyStereo07	0.48 127	0.29 213	0.50 77	0.55 277	0.45 340	0.59 167	0.79 423	1.05 191	0.51 75	0.48 90	0.53 74	0.43 61	0.55 180	1.30 260	0.34 98	0.17 100	0.16 261	0.24 291	0.20 243	0.23 285	0.20 248

CroCo-Stereo	0.40 71	0.31 266	0.73 237	0.58 312	0.27 87	0.26 4	0.33 91	0.95 147	0.81 172	0.42 57	0.47 53	0.65 163	0.47 129	0.39 6	0.34 98	0.18 139	0.15 221	0.16 49	0.14 90	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
CREStereo	0.39 62	0.21 26	0.38 8	0.34 1	0.22 16	0.53 133	0.29 60	0.77 71	1.11 296	0.58 120	0.71 125	0.51 105	0.41 90	0.54 33	0.34 98	0.18 139	0.13 112	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
2.25w	0.32 27	0.24 76	0.48 64	0.37 9	0.24 38	0.45 62	0.25 32	0.62 30	0.40 37	0.45 74	0.58 92	0.27 18	0.32 42	0.74 103	0.35 108	0.12 5	0.10 9	0.14 1	0.12 38	0.13 4	0.14 61

AIO-test2	0.57 196	0.28 178	0.63 158	0.61 351	0.58 420	0.79 291	0.51 289	1.18 240	1.40 456	0.63 135	1.15 280	0.51 105	0.43 101	1.09 208	0.35 108	0.21 249	0.17 290	0.26 349	0.30 437	0.20 195	0.19 215

AIO-test1	0.56 189	0.25 104	0.55 114	0.64 381	0.78 485	0.80 299	0.36 127	1.18 240	1.34 424	0.57 118	0.88 167	0.61 149	0.50 154	1.12 217	0.35 108	0.17 100	0.17 290	0.22 233	0.24 352	0.18 120	0.23 303

PAM	0.76 320	0.29 213	1.08 402	0.52 220	0.33 217	1.38 439	0.39 168	2.01 469	0.67 129	1.06 240	0.96 185	2.89 527	1.43 471	0.86 142	0.35 108	0.19 180	0.12 51	0.19 134	0.17 171	0.19 161	0.20 248

CAS	0.63 228	0.18 1	0.37 5	2.27 547	0.84 499	0.57 159	0.54 314	0.79 80	0.62 104	0.48 90	0.70 122	0.36 47	0.26 17	0.45 12	0.35 108	2.24 548	0.10 9	0.14 1	0.09 1	0.15 38	1.06 537

cross-raft	0.54 165	0.25 104	0.61 149	0.52 220	0.29 129	0.68 233	0.37 146	1.46 310	0.76 157	1.01 228	1.06 232	1.28 376	0.46 120	0.71 90	0.35 108	0.15 36	0.12 51	0.18 111	0.16 150	0.19 161	0.14 61

TANstereo	0.44 99	0.21 26	0.44 37	0.41 44	0.21 9	0.65 213	0.26 42	0.79 80	0.83 178	0.93 201	0.98 195	0.51 105	0.46 120	0.54 33	0.35 108	0.18 139	0.24 409	0.16 49	0.13 62	0.16 58	0.26 353

XX-Stereo	0.63 228	0.26 127	1.90 498	0.81 479	0.67 453	0.43 52	0.23 24	1.03 177	0.58 94	0.65 138	1.56 422	1.41 400	0.39 83	1.28 255	0.35 108	0.20 215	0.14 163	0.20 169	0.19 211	0.18 120	0.14 61

CFNet-RSSM	0.54 165	0.24 76	0.70 207	0.48 141	0.28 112	0.60 175	0.27 49	1.49 316	1.14 315	1.06 240	0.93 178	1.08 318	0.54 173	0.70 86	0.35 108	0.16 57	0.12 51	0.17 76	0.15 108	0.16 58	0.14 61

PMTNet	0.46 114	0.21 26	0.38 8	0.37 9	0.23 22	0.71 250	0.27 49	0.74 64	1.04 260	0.64 136	0.70 122	0.55 122	0.47 129	0.86 142	0.35 108	1.00 531	0.13 112	0.15 19	0.10 2	0.15 38	0.13 35

LG-Stereo	0.34 38	0.25 104	0.78 282	0.47 114	0.26 63	0.37 24	0.30 70	0.71 57	0.52 82	0.36 32	0.57 89	0.29 28	0.21 2	0.50 22	0.36 118	0.13 19	0.13 112	0.20 169	0.18 189	0.18 120	0.12 10

Reg-Stereo(zero)	0.44 99	0.22 45	0.45 50	0.43 58	0.23 22	0.38 27	0.25 32	0.76 68	1.08 279	0.90 193	0.78 143	0.90 252	0.47 129	0.70 86	0.36 118	0.15 36	0.12 51	0.15 19	0.12 38	0.15 38	0.15 94

fffy	0.42 82	0.27 156	0.57 128	0.46 103	0.29 129	0.48 77	0.35 111	0.91 125	0.55 89	0.40 50	0.58 92	0.55 122	0.41 90	1.26 250	0.36 118	0.15 36	0.13 112	0.19 134	0.16 150	0.18 120	0.14 61

PAM_32	0.77 322	0.28 178	1.03 384	0.52 220	0.30 151	1.32 429	0.35 111	1.97 460	0.65 126	1.02 232	1.06 232	3.05 528	1.49 481	0.96 169	0.36 118	0.19 180	0.13 112	0.20 169	0.18 189	0.19 161	0.19 215

GCAP-BAT	0.49 133	0.31 266	0.64 165	0.41 44	0.46 352	0.70 245	0.35 111	0.77 71	0.64 111	0.86 188	1.00 201	0.77 196	0.37 74	1.18 232	0.36 118	0.18 139	0.14 163	0.18 111	0.13 62	0.17 89	0.15 94

RAFT-Stereo-weight	0.47 121	0.24 76	0.53 98	0.48 141	0.27 87	0.60 175	0.35 111	1.02 172	1.07 273	0.99 220	0.78 143	0.76 193	0.28 23	0.76 104	0.36 118	0.16 57	0.12 51	0.17 76	0.15 108	0.16 58	0.15 94

MGS-Stereo	0.42 82	0.26 127	0.58 134	0.44 81	0.28 112	0.50 103	0.34 103	0.57 17	0.83 178	0.46 79	1.31 341	0.52 112	0.33 45	0.65 75	0.36 118	0.19 180	0.16 261	0.18 111	0.15 108	0.17 89	0.16 124

MaDis-Stereo	0.36 47	0.25 104	0.58 134	0.44 81	0.34 235	0.30 11	0.30 70	0.72 58	0.50 66	0.37 35	0.36 20	0.58 137	0.49 148	0.52 27	0.36 118	0.19 180	0.16 261	0.19 134	0.15 108	0.18 120	0.14 61

RAFT-Test	0.54 165	0.25 104	0.64 165	0.47 114	0.30 151	0.97 363	0.27 49	1.24 265	0.81 172	0.96 210	1.12 263	1.28 376	0.48 140	0.71 90	0.36 118	0.17 100	0.13 112	0.17 76	0.14 90	0.16 58	0.16 124

LoS_RVC	0.42 82	0.26 127	0.40 17	0.44 81	0.82 497	0.51 120	0.44 228	0.64 34	0.41 41	0.44 66	0.78 143	0.44 63	0.47 129	0.56 40	0.36 118	0.13 19	0.12 51	0.14 1	0.10 2	0.13 4	0.84 525

ProNet	0.43 88	0.28 178	0.58 134	0.43 58	0.30 151	0.56 154	0.52 300	1.00 165	0.58 94	0.44 66	0.49 64	0.43 61	0.43 101	1.28 255	0.36 118	0.15 36	0.13 112	0.19 134	0.16 150	0.17 89	0.16 124

RAFT_CTSACE	0.63 228	0.26 127	0.88 325	0.55 277	0.51 380	0.71 250	0.44 228	0.80 88	0.97 228	0.97 213	1.84 470	1.18 348	0.68 241	1.47 306	0.36 118	0.16 57	0.15 221	0.21 204	0.20 243	0.20 195	0.14 61

depthmonostereo	0.41 79	0.23 58	0.53 98	0.47 114	0.23 22	0.61 181	0.35 111	1.00 165	0.76 157	0.48 90	0.65 106	0.47 82	0.49 148	0.67 80	0.37 130	0.16 57	0.15 221	0.16 49	0.14 90	0.16 58	0.15 94

HH	0.63 228	0.30 233	0.77 274	0.50 169	0.32 196	0.49 89	0.46 252	1.65 364	0.64 111	0.69 143	1.09 246	1.63 444	0.85 316	1.90 375	0.37 130	0.18 139	0.13 112	0.19 134	0.17 171	0.19 161	0.16 124

HanStereo	0.63 228	0.30 233	0.77 274	0.50 169	0.32 196	0.49 89	0.46 252	1.65 364	0.64 111	0.69 143	1.09 246	1.63 444	0.85 316	1.90 375	0.37 130	0.18 139	0.13 112	0.19 134	0.17 171	0.19 161	0.16 124

4D-IteraStereo	0.48 127	0.24 76	0.76 267	0.50 169	0.44 333	0.66 222	0.31 77	0.87 109	1.02 251	1.03 236	0.72 129	0.78 200	0.32 42	0.64 68	0.37 130	0.17 100	0.11 26	0.23 271	0.19 211	0.19 161	0.13 35

LoS	0.40 71	0.21 26	0.44 37	0.37 9	0.22 16	0.50 103	0.40 176	1.00 165	0.94 214	0.48 90	0.66 107	0.48 87	0.40 87	0.60 58	0.37 130	0.18 139	0.14 163	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.
raft_robust	0.68 268	0.30 233	0.64 165	0.52 220	0.26 63	0.54 141	0.35 111	1.33 276	1.24 380	1.16 300	1.07 236	0.60 145	0.54 173	3.58 470	0.37 130	0.18 139	0.14 163	0.20 169	0.22 316	0.20 195	0.16 124

test_4	0.53 150	0.22 45	0.56 118	0.54 253	0.32 196	0.64 197	0.39 168	0.80 88	0.62 104	0.92 200	1.87 475	0.68 172	0.42 94	1.16 226	0.37 130	0.15 36	0.13 112	0.20 169	0.22 316	0.20 195	0.15 94

test-3	0.54 165	0.22 45	0.68 188	0.47 114	0.27 87	0.58 162	0.35 111	0.92 128	1.00 245	1.32 388	0.69 118	0.87 239	0.45 113	1.68 347	0.37 130	0.16 57	0.11 26	0.20 169	0.16 150	0.17 89	0.13 35

test_1	0.54 165	0.22 45	0.68 188	0.47 114	0.27 87	0.58 162	0.35 111	0.92 128	1.00 245	1.28 360	0.68 114	0.87 239	0.45 113	1.67 342	0.37 130	0.16 57	0.11 26	0.20 169	0.16 150	0.17 89	0.13 35

XX-TBD	0.46 114	0.70 488	0.35 1	0.79 473	0.25 55	0.58 162	0.26 42	0.69 49	1.27 394	0.76 155	1.00 201	0.45 71	0.33 45	0.47 18	0.37 130	0.19 180	0.15 221	0.15 19	0.11 8	0.17 89	0.14 61

Gwc-CoAtRS	0.52 140	0.24 76	0.68 188	0.48 141	0.29 129	0.64 197	0.25 32	1.16 233	1.08 279	1.01 228	1.00 201	1.12 335	0.56 185	0.69 82	0.37 130	0.16 57	0.13 112	0.17 76	0.15 108	0.15 38	0.15 94

MM-Stereo_test3	0.50 137	0.24 76	0.54 104	0.54 253	0.74 472	0.49 89	0.53 308	1.09 214	1.05 264	0.62 134	0.95 182	0.61 149	0.42 94	0.77 107	0.38 141	0.20 215	0.17 290	0.20 169	0.16 150	0.18 120	0.18 175

IGEV++	0.40 71	0.22 45	0.51 84	0.52 220	0.29 129	0.45 62	0.25 32	1.65 364	0.46 57	0.37 35	0.57 89	0.46 75	0.45 113	0.50 22	0.38 141	0.19 180	0.12 51	0.16 49	0.13 62	0.16 58	0.15 94

Sa-1000	0.72 283	0.29 213	0.76 267	0.59 325	0.30 151	0.73 257	0.37 146	1.62 359	1.33 421	1.28 360	2.04 490	0.86 235	0.75 263	1.84 368	0.38 141	0.19 180	0.14 163	0.25 330	0.23 339	0.20 195	0.16 124

iRaft-Stereo_20w	0.65 248	0.31 266	1.00 369	0.47 114	0.34 235	0.73 257	0.30 70	2.96 540	0.70 138	1.15 290	1.14 272	0.76 193	0.65 236	1.11 214	0.38 141	0.17 100	0.13 112	0.18 111	0.16 150	0.19 161	0.18 175

GMOStereo	0.53 150	0.26 127	0.65 172	0.50 169	0.29 129	0.52 124	0.43 215	0.89 118	0.96 221	1.41 422	1.14 272	0.85 231	0.56 185	0.59 46	0.38 141	0.16 57	0.14 163	0.24 291	0.21 287	0.20 195	0.15 94

error version	0.53 150	0.26 127	0.65 172	0.50 169	0.29 129	0.52 124	0.43 215	0.89 118	0.96 221	1.41 422	1.14 272	0.85 231	0.56 185	0.59 46	0.38 141	0.16 57	0.14 163	0.24 291	0.21 287	0.20 195	0.15 94

test-v	0.53 150	0.26 127	0.65 172	0.50 169	0.29 129	0.52 124	0.43 215	0.89 118	0.96 221	1.41 422	1.14 272	0.85 231	0.56 185	0.59 46	0.38 141	0.16 57	0.14 163	0.24 291	0.21 287	0.20 195	0.15 94

test-2	0.53 150	0.26 127	0.65 172	0.50 169	0.29 129	0.52 124	0.43 215	0.89 118	0.96 221	1.41 422	1.14 272	0.85 231	0.56 185	0.59 46	0.38 141	0.16 57	0.14 163	0.24 291	0.21 287	0.20 195	0.15 94

DilatedVolume-Stereo	0.43 88	0.21 26	0.55 114	0.43 58	0.32 196	0.72 253	0.29 60	0.80 88	0.51 75	0.77 160	0.73 131	0.48 87	0.40 87	1.13 219	0.39 149	0.15 36	0.14 163	0.15 19	0.14 90	0.16 58	0.14 61

3.5w_stereo	0.33 35	0.25 104	0.45 50	0.37 9	0.24 38	0.54 141	0.35 111	0.66 42	0.36 27	0.43 62	0.44 42	0.29 28	0.34 52	0.77 107	0.39 149	0.11 1	0.09 1	0.15 19	0.11 8	0.14 18	0.13 35

999	0.48 127	0.22 45	0.49 71	0.48 141	0.34 235	0.75 266	0.31 77	0.85 106	0.55 89	0.37 35	0.48 56	0.50 101	0.36 69	2.45 426	0.39 149	0.16 57	0.13 112	0.18 111	0.15 108	0.16 58	0.19 215

Former-RAFT_DAM_RVC	0.46 114	0.36 359	0.71 219	0.47 114	0.36 249	0.67 226	0.35 111	0.78 75	1.12 300	0.61 131	0.62 100	0.39 56	0.39 83	0.71 90	0.39 149	0.20 215	0.17 290	0.22 233	0.18 189	0.23 285	0.19 215

IGEV_Zeroshot_test	0.53 150	0.30 233	0.99 364	0.56 290	0.35 239	0.41 36	0.32 84	1.37 287	0.63 107	1.00 225	1.09 246	0.95 277	0.41 90	0.83 130	0.39 149	0.18 139	0.12 51	0.19 134	0.18 189	0.19 161	0.17 150

test_3	0.55 180	0.23 58	0.71 219	0.53 238	0.28 112	0.61 181	0.40 176	0.92 128	1.05 264	1.19 318	0.68 114	0.93 266	0.44 109	1.67 342	0.39 149	0.15 36	0.12 51	0.22 233	0.19 211	0.21 236	0.14 61

RAFT-Stereo + iAFF	0.54 165	0.25 104	0.68 188	0.43 58	0.24 38	0.40 32	0.34 103	1.04 183	1.09 287	1.32 388	1.60 431	0.80 206	0.68 241	0.67 80	0.39 149	0.13 19	0.10 9	0.18 111	0.17 171	0.17 89	0.13 35

UGAM-zero	1.00 409	0.30 233	0.93 344	0.47 114	0.30 151	0.57 159	0.25 32	2.25 513	0.63 107	1.01 228	1.10 250	2.73 523	1.85 510	6.26 523	0.40 156	0.17 100	0.14 163	0.19 134	0.15 108	0.16 58	0.17 150

rvit_stereo_0081_aga	0.44 99	0.34 328	0.73 237	0.51 199	0.41 310	0.50 103	0.40 176	0.81 93	0.57 93	0.58 120	0.56 86	0.53 117	0.43 101	0.66 77	0.40 156	0.26 367	0.21 370	0.22 233	0.20 243	0.26 324	0.18 175

testlalala2	0.58 202	0.27 156	0.68 188	1.72 541	1.27 537	0.68 233	0.42 196	0.93 135	0.70 138	0.90 193	0.93 178	0.76 193	0.34 52	0.52 27	0.40 156	0.18 139	0.15 221	0.17 76	0.13 62	0.17 89	0.17 150

AE-Stereo	0.49 133	0.27 156	0.67 184	0.60 337	0.39 291	0.67 226	0.46 252	1.18 240	1.09 287	0.47 82	0.75 137	0.69 177	0.47 129	0.59 46	0.40 156	0.16 57	0.15 221	0.21 204	0.20 243	0.19 161	0.15 94

EKT-Stereo	0.53 150	0.30 233	0.73 237	0.58 312	0.60 431	0.51 120	0.48 270	0.94 142	0.90 199	0.71 147	0.88 167	0.77 196	0.43 101	1.07 203	0.40 156	0.22 275	0.16 261	0.21 204	0.18 189	0.20 195	0.22 283

testlalala_base	0.77 322	0.40 384	0.70 207	0.65 395	0.50 369	0.79 291	0.28 55	1.50 320	0.51 75	0.73 153	0.90 171	0.69 177	0.54 173	0.66 77	0.40 156	2.82 553	0.14 163	0.17 76	0.12 38	2.68 548	0.19 215

anonymousdsp2	0.53 150	0.27 156	0.74 253	0.48 141	0.29 129	0.76 272	0.47 259	1.61 355	0.82 177	0.77 160	0.77 141	0.75 189	0.47 129	1.03 190	0.40 156	0.18 139	0.13 112	0.18 111	0.13 62	0.19 161	0.18 175

KYRaft	0.75 314	0.28 178	0.62 155	0.56 290	0.29 129	0.67 226	0.86 443	0.94 142	0.84 182	1.62 470	2.21 498	1.16 344	1.02 400	1.57 324	0.40 156	0.20 215	0.13 112	0.22 233	0.28 416	0.20 195	1.02 532

iRaftStereo_RVC	0.47 121	0.26 127	0.64 165	0.50 169	0.29 129	0.53 133	0.33 91	1.05 191	0.77 161	0.84 181	1.00 201	0.55 122	0.37 74	0.81 125	0.40 156	0.17 100	0.12 51	0.22 233	0.20 243	0.19 161	0.15 94

sAnonymous2	0.55 180	0.56 451	1.46 466	0.60 337	0.51 380	0.48 77	0.52 300	0.79 80	0.68 133	0.50 104	0.67 111	0.46 75	0.62 221	0.59 46	0.40 156	0.22 275	0.17 290	0.22 233	0.21 287	0.86 521	0.56 495

CroCo_RVC	0.55 180	0.56 451	1.46 466	0.60 337	0.51 380	0.48 77	0.52 300	0.79 80	0.68 133	0.50 104	0.67 111	0.46 75	0.62 221	0.59 46	0.40 156	0.22 275	0.17 290	0.22 233	0.21 287	0.86 521	0.56 495

tg	0.52 140	0.24 76	0.61 149	0.49 157	0.30 151	0.90 333	0.29 60	1.07 206	0.83 178	0.83 178	1.02 215	0.62 154	0.43 101	1.35 273	0.41 167	0.17 100	0.12 51	0.22 233	0.20 243	0.17 89	0.15 94

Occ-G	0.42 82	0.21 26	0.48 64	0.41 44	0.26 63	0.42 43	0.62 372	0.77 71	0.49 62	0.43 62	0.66 107	1.02 303	0.46 120	0.78 112	0.41 167	0.16 57	0.13 112	0.18 111	0.13 62	0.16 58	0.16 124

AIO-Stereo-zeroshot1	0.98 402	0.39 378	3.21 530	0.50 169	0.63 441	0.64 197	0.39 168	2.36 522	0.75 151	0.95 208	4.63 542	1.81 468	0.56 185	0.96 169	0.41 167	0.18 139	0.13 112	0.21 204	0.26 384	0.32 397	0.35 426

MyStereo06	0.61 217	0.28 178	0.95 352	0.56 290	0.46 352	0.61 181	0.73 407	1.78 404	0.67 129	1.03 236	1.12 263	1.13 340	0.56 185	0.78 112	0.41 167	0.17 100	0.16 261	0.23 271	0.20 243	0.22 260	0.20 248

DCRE	0.82 348	0.26 127	0.70 207	0.58 312	0.44 333	0.54 141	0.48 270	0.95 147	0.78 164	0.78 163	7.33 558	0.86 235	0.52 163	0.76 104	0.41 167	0.16 57	0.16 261	0.19 134	0.17 171	0.18 120	0.17 150

DisPM	0.66 255	0.28 178	0.72 225	0.61 351	0.35 239	0.62 190	0.45 245	1.02 172	0.99 240	1.56 458	1.10 250	0.80 206	0.59 204	2.37 421	0.41 167	0.23 302	0.14 163	0.23 271	0.21 287	0.20 195	0.25 329

RAFT+CT+SA	0.58 202	0.29 213	0.60 146	0.66 402	0.37 264	0.42 43	0.55 332	1.27 269	1.03 255	0.70 145	1.22 305	0.60 145	0.70 249	1.64 336	0.41 167	0.18 139	0.13 112	0.22 233	0.22 316	0.21 236	0.18 175

TRStereo	0.60 211	0.60 469	0.97 360	0.74 459	0.67 453	0.46 67	0.38 153	1.85 426	0.89 195	0.79 166	0.80 154	0.88 243	0.39 83	1.10 211	0.41 167	0.23 302	0.15 221	0.23 271	0.24 352	0.17 89	0.15 94

AnonymousM	0.59 208	1.11 524	0.41 22	0.44 81	0.32 196	0.43 52	0.47 259	1.05 191	0.64 111	0.98 217	0.63 102	0.67 170	0.43 101	0.59 46	0.41 167	0.20 215	0.15 221	1.84 546	0.84 537	0.14 18	0.13 35

raftrobust	0.52 140	0.25 104	0.56 118	0.65 395	0.52 392	0.49 89	0.34 103	0.98 159	0.91 204	1.30 374	0.87 165	0.63 157	0.81 296	0.78 112	0.41 167	0.19 180	0.15 221	0.16 49	0.14 90	0.15 38	0.16 124

EAI-Stereo	0.65 248	0.28 178	0.69 201	0.53 238	0.27 87	0.60 175	0.40 176	2.28 516	0.64 111	0.71 147	3.18 526	0.57 132	0.43 101	1.06 199	0.41 167	0.18 139	0.13 112	0.17 76	0.17 171	0.17 89	0.17 150

water-stereo	0.39 62	0.20 8	0.48 64	0.44 81	0.27 87	0.50 103	0.26 42	0.92 128	0.51 75	0.53 112	0.78 143	0.55 122	0.49 148	0.42 10	0.42 178	0.16 57	0.15 221	0.17 76	0.15 108	0.16 58	0.15 94

LL-Strereo2	0.52 140	0.33 304	0.69 201	0.52 220	0.37 264	0.70 245	0.30 70	1.13 228	0.67 129	0.94 206	0.78 143	0.91 255	0.42 94	1.05 198	0.42 178	0.17 100	0.16 261	0.29 392	0.25 367	0.21 236	0.16 124

TestStereo1	0.63 228	0.28 178	0.75 257	0.76 466	0.31 177	0.48 77	0.43 215	1.30 274	1.21 365	0.97 213	1.31 341	0.64 160	0.77 275	1.75 356	0.42 178	0.20 215	0.15 221	0.22 233	0.18 189	0.21 236	0.17 150

SA-5K	0.63 228	0.28 178	0.75 257	0.76 466	0.31 177	0.48 77	0.43 215	1.30 274	1.21 365	0.97 213	1.31 341	0.64 160	0.77 275	1.75 356	0.42 178	0.20 215	0.15 221	0.22 233	0.18 189	0.21 236	0.17 150

SA	0.66 255	0.30 233	0.82 294	0.61 351	0.30 151	0.58 162	0.38 153	1.44 306	1.30 409	0.96 210	1.36 363	0.66 167	0.95 366	1.85 371	0.42 178	0.19 180	0.15 221	0.25 330	0.23 339	0.21 236	0.17 150

GLC_STEREO	0.39 62	0.25 104	0.41 22	0.54 253	0.23 22	0.48 77	0.30 70	0.73 60	0.58 94	0.52 111	0.73 131	0.51 105	0.31 36	0.64 68	0.42 178	0.17 100	0.20 348	0.23 271	0.19 211	0.21 236	0.17 150

TransformOpticalFlow	0.96 392	0.28 178	0.89 331	0.52 220	0.31 177	0.66 222	0.54 314	1.75 390	1.12 300	1.09 250	1.44 388	1.37 396	1.01 395	6.70 534	0.42 178	0.19 180	0.12 51	0.20 169	0.19 211	0.18 120	0.19 215

test-1	0.52 140	0.26 127	1.04 388	0.56 290	0.32 196	0.61 181	0.38 153	1.10 217	0.91 204	0.78 163	1.01 207	0.77 196	0.52 163	0.60 58	0.42 178	0.17 100	0.14 163	0.20 169	0.17 171	0.20 195	0.23 303

s12784h	0.52 140	0.20 8	0.38 8	0.41 44	0.19 1	0.96 359	0.34 103	1.17 235	1.25 383	0.81 172	0.90 171	0.63 157	0.50 154	1.45 300	0.42 178	0.14 29	0.12 51	0.17 76	0.11 8	0.18 120	0.11 2

RALAANet	0.60 211	0.33 304	0.87 318	0.62 363	0.50 369	0.69 238	0.31 77	1.21 251	1.06 268	1.09 250	1.16 285	0.88 243	0.46 120	1.22 239	0.42 178	0.19 180	0.15 221	0.21 204	0.17 171	0.27 338	0.17 150

AIO-Stereo-zeroshot	0.72 283	0.35 349	1.70 484	0.49 157	0.56 408	0.63 194	0.38 153	2.41 527	0.65 126	0.77 160	1.07 236	1.82 471	0.95 366	0.93 163	0.43 188	0.20 215	0.13 112	0.21 204	0.25 367	0.28 357	0.26 353

STrans-v2	1.04 424	0.28 178	0.96 358	0.49 157	0.32 196	0.68 233	0.79 423	2.47 531	1.12 300	1.12 266	1.46 396	1.40 398	1.46 476	6.70 534	0.43 188	0.18 139	0.13 112	0.20 169	0.18 189	0.18 120	0.18 175

AFF-stereo	0.58 202	0.25 104	0.64 165	0.46 103	0.29 129	0.34 16	0.38 153	1.15 231	1.14 315	1.17 309	1.60 431	1.10 330	0.71 254	0.97 177	0.43 188	0.13 19	0.11 26	0.19 134	0.19 211	0.17 89	0.14 61

rvit_0105_6	0.53 150	0.37 366	0.98 363	0.65 395	0.38 281	0.51 120	0.51 289	0.77 71	1.20 359	0.54 115	0.55 83	0.65 163	0.53 168	0.94 166	0.44 191	0.32 428	0.32 469	0.28 381	0.24 352	0.28 357	0.21 265

rvit_stereo_0081	0.44 99	0.33 304	0.64 165	0.54 253	0.35 239	0.41 36	0.44 228	0.66 42	0.95 216	0.48 90	0.52 72	0.50 101	0.46 120	0.82 128	0.44 191	0.25 344	0.20 348	0.22 233	0.19 211	0.25 312	0.17 150

rvit_stereo_0082	0.44 99	0.33 304	0.64 165	0.54 253	0.35 239	0.41 36	0.44 228	0.66 42	0.95 216	0.48 90	0.52 72	0.50 101	0.46 120	0.82 128	0.44 191	0.25 344	0.20 348	0.22 233	0.19 211	0.25 312	0.17 150

rvit_stereo_0080	0.44 99	0.32 282	0.71 219	0.47 114	0.36 249	0.42 43	0.55 332	0.82 98	0.68 133	0.50 104	0.60 95	0.55 122	0.47 129	0.59 46	0.44 191	0.26 367	0.21 370	0.20 169	0.20 243	0.31 388	0.19 215

qqq1	0.72 283	0.30 233	0.86 307	0.46 103	0.26 63	0.82 310	0.43 215	2.05 476	1.39 451	1.23 337	1.47 397	0.98 287	0.95 366	1.71 351	0.44 191	0.24 317	0.20 348	0.18 111	0.15 108	0.18 120	0.18 175

fff1	0.72 283	0.30 233	0.86 307	0.46 103	0.26 63	0.82 310	0.43 215	2.05 476	1.39 451	1.23 337	1.47 397	0.98 287	0.95 366	1.71 351	0.44 191	0.24 317	0.20 348	0.18 111	0.15 108	0.18 120	0.18 175

whm_eth	0.44 99	0.32 282	0.71 219	0.47 114	0.36 249	0.42 43	0.55 332	0.82 98	0.68 133	0.50 104	0.60 95	0.55 122	0.47 129	0.59 46	0.44 191	0.26 367	0.21 370	0.20 169	0.20 243	0.31 388	0.19 215

DLNR_Zeroshot_test	23.17 581	48.52 595	43.29 585	176.68 594	78.69 590	0.35 18	0.21 12	23.41 580	0.75 151	0.66 141	0.86 162	0.59 144	0.30 31	1.56 323	0.44 191	9.57 579	0.12 51	0.18 111	0.14 90	76.92 593	0.16 124

PSM-AAD	0.79 334	0.27 156	0.53 98	0.55 277	0.28 112	0.77 280	1.24 502	0.99 161	0.91 204	1.66 475	1.57 426	0.81 210	2.19 528	1.65 337	0.44 191	0.19 180	0.14 163	0.38 467	0.32 452	0.21 236	0.70 517

Prome-Stereo	0.75 314	0.27 156	0.53 98	0.55 277	0.32 196	0.59 167	0.97 469	0.89 118	0.88 192	1.45 432	2.46 511	0.91 255	1.41 469	1.58 326	0.44 191	0.18 139	0.13 112	0.19 134	0.17 171	0.20 195	0.92 528

CREStereo++_RVC	0.47 121	0.21 26	0.38 8	0.45 95	0.38 281	0.45 62	0.25 32	0.75 65	1.29 403	0.80 168	1.21 303	0.47 82	0.37 74	0.53 30	0.44 191	0.16 57	0.11 26	0.15 19	0.80 535	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
R-Stereo Train	0.57 196	0.26 127	0.63 158	0.54 253	0.36 249	0.69 238	0.54 314	1.22 259	0.72 144	1.61 466	1.50 407	0.75 189	0.53 168	0.64 68	0.44 191	0.18 139	0.15 221	0.17 76	0.15 108	0.17 89	0.17 150

RAFT-Stereo	0.57 196	0.26 127	0.63 158	0.54 253	0.36 249	0.69 238	0.54 314	1.22 259	0.72 144	1.61 466	1.50 407	0.75 189	0.53 168	0.64 68	0.44 191	0.18 139	0.15 221	0.17 76	0.15 108	0.17 89	0.17 150
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
rvit_0105_4	0.56 189	0.38 373	1.06 393	0.66 402	0.38 281	0.53 133	0.53 308	0.84 105	1.17 339	0.56 117	0.61 97	0.72 185	0.59 204	0.98 178	0.45 204	0.32 428	0.33 474	0.29 392	0.25 367	0.29 368	0.23 303

plain	0.46 114	0.27 156	1.01 373	0.50 169	0.40 302	0.35 18	0.37 146	0.87 109	0.56 91	0.43 62	0.76 139	0.42 58	0.40 87	1.13 219	0.45 204	0.21 249	0.15 221	0.24 291	0.19 211	0.24 300	0.16 124

MIF-Stereo (partial)	0.45 107	0.25 104	0.70 207	0.50 169	0.52 392	0.35 18	0.26 42	0.91 125	0.59 100	0.45 74	0.71 125	0.51 105	0.51 158	1.11 214	0.45 204	0.20 215	0.16 261	0.23 271	0.20 243	0.24 300	0.18 175

knoymous	0.51 139	0.29 213	0.47 61	0.43 58	0.30 151	0.55 149	0.55 332	1.02 172	0.77 161	0.98 217	0.85 161	0.94 269	0.56 185	0.85 138	0.45 204	0.20 215	0.14 163	0.26 349	0.14 90	0.23 285	0.23 303

test_5	0.65 248	0.30 233	0.75 257	0.67 414	0.50 369	0.92 344	0.52 300	1.39 293	1.12 300	0.76 155	1.11 256	1.00 294	0.90 341	1.53 317	0.45 204	0.18 139	0.13 112	0.23 271	0.22 316	0.21 236	0.19 215

LCNet	0.72 283	0.28 178	0.52 92	0.55 277	0.31 177	0.69 238	0.54 314	1.00 165	0.88 192	1.19 318	1.34 356	0.97 285	1.34 464	2.56 434	0.45 204	0.18 139	0.13 112	0.21 204	0.25 367	0.27 338	0.73 520

Patchmatch Stereo++	0.55 180	0.30 233	0.73 237	0.50 169	0.27 87	0.65 213	0.29 60	1.05 191	0.64 111	1.12 266	0.96 185	0.83 222	0.60 207	1.37 279	0.45 204	0.22 275	0.14 163	0.24 291	0.20 243	0.26 324	0.18 175
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.54 165	0.30 233	0.73 237	0.50 169	0.27 87	0.65 213	0.41 192	1.04 183	0.64 111	1.12 266	0.96 185	0.82 215	0.61 216	1.06 199	0.45 204	0.22 275	0.14 163	0.24 291	0.20 243	0.26 324	0.18 175

ROB_FTStereo	0.54 165	0.30 233	0.73 237	0.50 169	0.27 87	0.64 197	0.25 32	1.05 191	0.64 111	1.12 266	0.95 182	0.82 215	0.61 216	1.15 222	0.45 204	0.22 275	0.14 163	0.24 291	0.20 243	0.26 324	0.18 175

HUI-Stereo	0.52 140	0.30 233	0.73 237	0.50 169	0.27 87	0.65 213	0.30 70	1.04 183	0.64 111	1.12 266	0.96 185	0.83 222	0.60 207	0.79 116	0.45 204	0.22 275	0.14 163	0.24 291	0.20 243	0.26 324	0.18 175

SST-Stereo	0.83 354	0.28 178	0.72 225	0.59 325	0.31 177	0.72 253	0.26 42	1.09 214	0.86 184	1.47 435	1.10 250	1.00 294	0.87 329	5.73 515	0.45 204	0.22 275	0.13 112	0.23 271	0.19 211	0.23 285	0.18 175

iRAFT	0.55 180	0.30 233	0.73 237	0.50 169	0.27 87	0.65 213	0.29 60	1.05 191	0.64 111	1.12 266	0.96 185	0.83 222	0.60 207	1.37 279	0.45 204	0.22 275	0.14 163	0.24 291	0.20 243	0.26 324	0.18 175

RAFT-IKP	0.54 165	0.30 233	0.73 237	0.50 169	0.27 87	0.59 167	0.36 127	1.04 183	0.64 111	1.12 266	0.96 185	0.83 222	0.61 216	1.22 239	0.45 204	0.22 275	0.14 163	0.24 291	0.20 243	0.26 324	0.18 175

TestStereo	0.64 240	0.39 378	0.71 219	0.51 199	0.27 87	0.56 154	0.42 196	1.03 177	0.91 204	0.80 168	1.00 201	0.68 172	0.52 163	3.25 460	0.45 204	0.22 275	0.15 221	0.24 291	0.18 189	0.27 338	0.16 124

rvit_stereo_0083	0.47 121	0.33 304	0.81 291	0.56 290	0.36 249	0.50 103	0.44 228	0.68 48	0.95 216	0.49 96	0.57 89	0.55 122	0.49 148	0.88 147	0.46 218	0.25 344	0.25 418	0.24 291	0.20 243	0.24 300	0.17 150

GCST	1.08 430	1.47 541	0.93 344	1.73 542	1.14 528	1.30 426	0.31 77	1.33 276	1.16 336	1.29 366	0.97 194	0.98 287	0.49 148	2.08 394	0.46 218	1.19 541	0.70 541	1.30 541	0.85 539	1.02 529	0.89 527

FTStereo	0.91 381	0.26 127	0.56 118	0.54 253	0.33 217	0.66 222	1.87 536	1.00 165	0.75 151	1.75 482	4.15 537	1.04 310	1.65 494	1.57 324	0.46 218	0.19 180	0.16 261	0.23 271	0.21 287	0.18 120	0.63 508

ROB_FTStereo_v2	0.54 165	0.30 233	0.73 237	0.50 169	0.27 87	0.64 197	0.42 196	1.05 191	0.64 111	1.12 266	0.96 185	0.83 222	0.60 207	1.12 217	0.46 218	0.22 275	0.14 163	0.24 291	0.20 243	0.26 324	0.18 175

RAFT_R40	0.83 354	0.28 178	0.73 237	0.59 325	0.31 177	0.69 238	0.44 228	1.10 217	0.95 216	1.47 435	1.10 250	1.00 294	0.85 316	5.53 509	0.46 218	0.22 275	0.13 112	0.23 271	0.20 243	0.23 285	0.18 175

iGMRVC	0.56 189	0.30 233	0.73 237	0.50 169	0.27 87	0.65 213	0.38 153	1.05 191	0.64 111	1.12 266	0.96 185	0.83 222	0.60 207	1.52 313	0.46 218	0.22 275	0.14 163	0.24 291	0.20 243	0.26 324	0.18 175

GMM-Stereo	0.74 306	0.25 104	0.59 141	0.54 253	0.34 235	0.72 253	0.99 474	1.01 171	0.87 188	1.36 405	1.78 463	1.12 335	0.81 296	2.09 395	0.46 218	0.18 139	0.12 51	0.25 330	0.25 367	0.20 195	0.85 526

CroCo-Stereo Lap2	0.44 99	0.34 328	0.77 274	0.61 351	0.79 488	0.28 9	0.35 111	0.75 65	0.71 143	0.38 41	0.50 67	0.72 185	0.55 180	0.57 44	0.47 225	0.17 100	0.18 312	0.19 134	0.16 150	0.21 236	0.20 248

HHNet	0.62 221	0.26 127	0.63 158	0.43 58	0.45 340	0.50 103	0.58 355	1.07 206	1.01 248	1.25 351	2.23 499	0.70 181	0.61 216	1.07 203	0.47 225	0.20 215	0.13 112	0.23 271	0.19 211	0.19 161	0.30 394

RAFT-345	0.84 359	0.25 104	0.66 179	0.50 169	0.27 87	0.54 141	0.42 196	0.83 102	1.11 296	1.32 388	2.34 504	0.86 235	0.54 173	5.72 514	0.47 225	0.18 139	0.13 112	0.22 233	0.17 171	0.17 89	0.16 124

raft+_RVC	0.53 150	0.26 127	0.54 104	0.60 337	0.47 357	0.54 141	0.54 314	1.27 269	0.99 240	0.76 155	1.03 225	0.70 181	0.56 185	0.93 163	0.47 225	0.18 139	0.14 163	0.19 134	0.18 189	0.18 120	0.15 94

RALCasStereoNet	0.54 165	0.30 233	0.66 179	0.59 325	0.51 380	0.61 181	0.52 300	0.94 142	0.93 211	0.70 145	1.01 207	0.78 200	0.44 109	1.33 268	0.47 225	0.20 215	0.16 261	0.18 111	0.16 150	0.20 195	0.19 215

FlowAnything_test	0.39 62	0.26 127	0.61 149	0.59 325	0.33 217	0.62 190	0.36 127	0.62 30	0.40 37	0.45 74	0.36 20	0.45 71	0.37 74	0.53 30	0.48 230	0.24 317	0.18 312	0.28 381	0.33 462	0.21 236	0.19 215

Selective-RAFT	0.52 140	0.28 178	0.79 285	0.55 277	0.27 87	0.91 337	0.33 91	0.80 88	0.88 192	0.58 120	0.63 102	0.81 210	0.77 275	1.29 259	0.48 230	0.19 180	0.14 163	0.17 76	0.15 108	0.19 161	0.17 150

NF-Stereo	0.80 337	0.30 233	0.75 257	0.60 337	0.31 177	0.64 197	0.44 228	1.21 251	0.90 199	1.29 366	1.02 215	0.82 215	0.57 194	5.40 507	0.48 230	0.23 302	0.14 163	0.24 291	0.20 243	0.20 195	0.30 394

OCTAStereo	0.80 337	0.30 233	0.75 257	0.60 337	0.31 177	0.64 197	0.44 228	1.21 251	0.90 199	1.29 366	1.01 207	0.82 215	0.57 194	5.35 501	0.48 230	0.24 317	0.14 163	0.24 291	0.20 243	0.20 195	0.30 394

GrayStereo	0.82 348	0.26 127	0.58 134	0.63 372	0.37 264	0.76 272	1.86 535	1.11 223	0.87 188	1.99 504	1.89 477	1.08 318	1.82 509	1.39 288	0.48 230	0.19 180	0.14 163	0.19 134	0.21 287	0.18 120	0.39 446

RE-Stereo	0.80 337	0.30 233	0.75 257	0.60 337	0.31 177	0.64 197	0.44 228	1.21 251	0.90 199	1.29 366	1.01 207	0.81 210	0.57 194	5.37 504	0.48 230	0.24 317	0.14 163	0.24 291	0.20 243	0.20 195	0.30 394

TVStereo	0.80 337	0.30 233	0.75 257	0.60 337	0.31 177	0.64 197	0.44 228	1.21 251	0.90 199	1.29 366	1.01 207	0.81 210	0.57 194	5.37 504	0.48 230	0.24 317	0.14 163	0.24 291	0.20 243	0.20 195	0.30 394

sCroCo_RVC	0.49 133	0.40 384	1.02 380	0.65 395	0.60 431	0.52 124	0.40 176	0.83 102	0.61 102	0.44 66	0.74 135	0.49 95	0.50 154	0.63 67	0.48 230	0.26 367	0.27 433	0.23 271	0.22 316	0.29 368	0.25 329

StereoVision	0.65 248	0.34 328	0.86 307	0.59 325	0.40 302	0.50 103	0.41 192	1.09 214	0.93 211	0.71 147	2.50 513	0.82 215	0.57 194	1.03 190	0.49 238	0.25 344	0.28 440	0.29 392	0.28 416	0.36 420	0.20 248

PFNet+	0.59 208	0.28 178	0.77 274	0.53 238	0.30 151	0.59 167	0.31 77	0.92 128	1.14 315	1.33 396	1.10 250	0.79 204	0.57 194	1.31 261	0.49 238	0.25 344	0.17 290	0.28 381	0.26 384	0.21 236	0.25 329

OMP-Stereo	0.94 388	0.33 304	0.72 225	0.90 510	0.31 177	0.49 89	0.36 127	1.16 233	1.06 268	1.58 464	1.12 263	1.46 412	0.69 244	6.94 537	0.49 238	0.19 180	0.14 163	0.24 291	0.18 189	0.20 195	0.14 61

NRIStereo	0.60 211	0.29 213	0.69 201	0.53 238	0.28 112	0.63 194	0.33 91	1.08 212	0.87 188	1.14 284	0.87 165	0.91 255	0.59 204	2.24 410	0.49 238	0.20 215	0.14 163	0.21 204	0.19 211	0.21 236	0.17 150

ASMatch	0.88 373	0.26 127	0.69 201	0.51 199	0.35 239	0.48 77	0.37 146	1.12 225	0.92 209	1.10 258	3.28 527	0.96 283	0.98 383	4.90 493	0.49 238	0.19 180	0.16 261	0.22 233	0.19 211	0.19 161	0.27 363

DN-CSS_ROB	0.64 240	0.32 282	1.05 389	0.55 277	0.40 302	0.54 141	0.45 245	1.21 251	0.93 211	1.03 236	1.47 397	0.69 177	0.63 226	1.76 361	0.49 238	0.18 139	0.14 163	0.25 330	0.22 316	0.22 260	0.20 248

rvit_0105_5	0.58 202	0.39 378	1.05 389	0.66 402	0.37 264	0.58 162	0.56 340	0.94 142	1.18 346	0.64 136	0.68 114	0.75 189	0.63 226	0.88 147	0.50 244	0.32 428	0.32 469	0.30 405	0.27 395	0.28 357	0.25 329

rvit_stereo_ft	0.47 121	0.35 349	0.87 318	0.67 414	0.42 315	0.40 32	0.59 363	0.81 93	0.74 150	0.46 79	0.55 83	0.57 132	0.49 148	0.65 75	0.50 244	0.25 344	0.17 290	0.22 233	0.22 316	0.24 300	0.17 150

RAFT-RH_RVC	1.03 421	0.24 76	0.67 184	0.49 157	0.28 112	0.81 308	0.33 91	0.83 102	1.08 279	2.05 508	4.65 544	1.04 310	0.57 194	5.98 522	0.50 244	0.18 139	0.13 112	0.26 349	0.20 243	0.16 58	0.17 150

CRE-IMP	0.55 180	0.30 233	0.74 253	0.52 220	0.29 129	0.79 291	0.25 32	1.04 183	0.72 144	1.09 250	0.95 182	0.81 210	0.57 194	1.10 211	0.50 244	0.21 249	0.14 163	0.23 271	0.19 211	0.28 357	0.22 283

ARAFT	0.77 322	0.36 359	1.49 473	0.51 199	0.31 177	0.90 333	0.82 434	1.90 440	1.06 268	1.62 470	1.24 311	1.02 303	0.64 230	1.84 368	0.50 244	0.18 139	0.14 163	0.28 381	0.27 395	0.17 89	0.16 124

test_sample2	0.62 221	0.29 213	0.74 253	0.50 169	0.28 112	0.80 299	0.61 369	1.61 355	1.00 245	0.88 190	0.99 197	0.94 269	0.83 309	1.16 226	0.51 249	0.23 302	0.18 312	0.22 233	0.21 287	0.23 285	0.22 283

UniTT-Stereo	0.36 47	0.23 58	0.59 141	0.48 141	0.36 249	0.40 32	0.32 84	0.53 9	0.49 62	0.54 115	0.55 83	0.36 47	0.31 36	0.58 45	0.51 249	0.20 215	0.15 221	0.17 76	0.15 108	0.19 161	0.15 94

riskmin	0.56 189	0.27 156	0.60 146	0.43 58	0.31 177	0.83 315	0.42 196	1.14 229	1.04 260	0.73 153	0.75 137	1.11 334	1.01 395	0.81 125	0.51 249	0.20 215	0.14 163	0.24 291	0.15 108	0.24 300	0.25 329

ADStereo(finetuned)	0.57 196	0.24 76	1.06 393	0.43 58	0.24 38	0.49 89	0.35 111	1.05 191	1.30 409	1.12 266	1.03 225	0.58 137	1.20 442	0.84 133	0.51 249	0.16 57	0.13 112	0.17 76	0.13 62	0.18 120	0.19 215

IIG-Stereo	0.96 392	0.31 266	0.72 225	0.88 506	0.33 217	0.61 181	0.26 42	1.19 248	1.03 255	1.69 478	1.37 365	1.46 412	0.75 263	6.96 538	0.51 249	0.19 180	0.14 163	0.23 271	0.18 189	0.20 195	0.14 61

Pruner-Stereo	0.62 221	0.29 213	0.70 207	0.61 351	0.31 177	0.63 194	0.43 215	1.17 235	0.99 240	1.53 448	1.08 241	0.95 277	0.55 180	1.35 273	0.51 249	0.23 302	0.14 163	0.24 291	0.21 287	0.21 236	0.23 303

rafts_anoy	0.52 140	0.29 213	0.59 141	0.59 325	0.50 369	0.53 133	0.40 176	1.11 223	1.03 255	0.84 181	0.83 157	0.68 172	0.54 173	0.72 93	0.51 249	0.19 180	0.14 163	0.24 291	0.26 384	0.21 236	0.18 175

DCANet-4	0.54 165	0.26 127	1.07 398	0.42 51	0.24 38	0.48 77	0.36 127	0.99 161	1.30 409	1.10 258	1.02 215	0.56 130	0.75 263	0.73 97	0.52 256	0.16 57	0.13 112	0.17 76	0.13 62	0.15 38	0.19 215

fff	0.53 150	0.24 76	0.70 207	0.43 58	0.24 38	0.48 77	0.36 127	1.07 206	1.25 383	1.10 258	1.02 215	0.57 132	1.06 411	0.73 97	0.52 256	0.16 57	0.13 112	0.17 76	0.13 62	0.15 38	0.19 215

MIPNet	0.56 189	0.28 178	0.94 348	0.49 157	0.33 217	0.66 222	0.38 153	1.35 284	1.08 279	1.06 240	0.92 175	0.60 145	0.79 286	0.73 97	0.52 256	0.17 100	0.14 163	0.19 134	0.16 150	0.18 120	0.17 150

IPLGR	0.58 202	0.27 156	1.14 418	0.48 141	0.28 112	0.65 213	0.33 91	1.22 259	1.13 312	1.18 314	1.05 230	0.69 177	0.66 239	0.96 169	0.52 256	0.17 100	0.15 221	0.20 169	0.17 171	0.20 195	0.18 175

DCANet	0.54 165	0.24 76	0.70 207	0.43 58	0.24 38	0.49 89	0.36 127	1.05 191	1.30 409	1.12 266	1.03 225	0.58 137	0.92 347	0.81 125	0.52 256	0.16 57	0.13 112	0.17 76	0.13 62	0.18 120	0.19 215

csc	0.53 150	0.24 76	0.70 207	0.43 58	0.24 38	0.48 77	0.36 127	1.07 206	1.25 383	1.10 258	1.02 215	0.57 132	1.06 411	0.73 97	0.52 256	0.16 57	0.13 112	0.17 76	0.13 62	0.15 38	0.19 215

cscssc	0.53 150	0.24 76	0.70 207	0.43 58	0.24 38	0.48 77	0.36 127	1.07 206	1.25 383	1.10 258	1.02 215	0.57 132	1.06 411	0.73 97	0.52 256	0.16 57	0.13 112	0.17 76	0.13 62	0.15 38	0.19 215

FACV-RUCA	0.63 228	0.34 328	0.82 294	0.62 363	0.65 446	0.81 308	0.41 192	1.44 306	1.07 273	0.86 188	1.14 272	0.61 149	0.69 244	0.80 119	0.53 263	0.28 397	0.19 330	0.47 495	0.21 287	0.35 413	0.25 329

PSM-softLoss	0.78 330	0.31 266	0.77 274	0.58 312	0.32 196	0.56 154	0.40 176	1.18 240	0.70 138	1.24 345	1.07 236	0.83 222	0.52 163	5.36 502	0.53 263	0.24 317	0.15 221	0.25 330	0.22 316	0.20 195	0.25 329

KMStereo	0.78 330	0.31 266	0.77 274	0.58 312	0.32 196	0.56 154	0.40 176	1.18 240	0.70 138	1.24 345	1.07 236	0.83 222	0.52 163	5.36 502	0.53 263	0.24 317	0.15 221	0.25 330	0.22 316	0.20 195	0.25 329

IRAFT_RVC	0.88 373	0.28 178	0.76 267	0.63 372	0.31 177	0.65 213	1.02 479	1.22 259	0.94 214	1.22 331	1.04 228	1.01 301	0.98 383	5.82 517	0.53 263	0.22 275	0.12 51	0.25 330	0.20 243	0.20 195	0.19 215

Anonymous3	0.61 217	0.44 402	1.11 410	0.59 325	0.49 362	0.93 348	0.65 381	0.93 135	0.81 172	0.72 152	0.88 167	0.65 163	0.69 244	1.06 199	0.53 263	0.35 454	0.30 455	0.26 349	0.26 384	0.31 388	0.27 363

SFCPSM	0.70 274	0.28 178	1.02 380	0.51 199	0.38 281	1.37 436	0.66 386	2.00 465	1.03 255	1.17 309	1.21 303	0.82 215	0.78 282	1.03 190	0.53 263	0.21 249	0.17 290	0.22 233	0.24 352	0.21 236	0.19 215

CASS	0.65 248	0.34 328	0.72 225	0.56 290	0.27 87	0.78 285	0.42 196	1.59 348	0.86 184	1.30 374	1.25 315	0.87 239	0.84 313	0.84 133	0.54 269	0.35 454	0.19 330	0.26 349	0.21 287	0.28 357	0.42 456
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
UDGNet	0.72 283	1.17 529	0.80 290	0.77 469	0.41 310	0.77 280	0.38 153	0.97 155	1.34 424	0.81 172	0.88 167	0.71 184	0.60 207	1.21 238	0.54 269	0.52 504	0.19 330	1.02 537	0.26 384	0.71 516	0.31 404

PFNet	0.91 381	0.26 127	1.10 408	0.63 372	0.32 196	0.64 197	0.56 340	1.17 235	0.99 240	1.47 435	1.08 241	0.98 287	0.69 244	6.62 529	0.54 269	0.20 215	0.12 51	0.24 291	0.19 211	0.20 195	0.17 150

DeepStereo_RVC	0.55 180	0.29 213	0.72 225	0.51 199	0.30 151	0.59 167	0.33 91	1.03 177	0.70 138	1.16 300	0.93 178	0.83 222	0.94 361	0.96 169	0.54 269	0.21 249	0.14 163	0.21 204	0.19 211	0.24 300	0.24 317

GANet-ADL	0.60 211	0.35 349	0.72 225	0.64 381	0.40 302	0.68 233	0.51 289	1.49 316	1.12 300	0.95 208	1.08 241	0.91 255	0.57 194	0.76 104	0.55 273	0.26 367	0.18 312	0.18 111	0.16 150	0.23 285	0.25 329

GMStereo	0.55 180	0.45 409	0.94 348	0.50 169	0.32 196	0.64 197	0.43 215	1.00 165	1.40 456	0.82 176	0.73 131	0.51 105	0.45 113	0.85 138	0.55 273	0.24 317	0.15 221	0.20 169	0.21 287	0.31 388	0.24 317
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
rvit_0105_3	0.63 228	0.44 402	1.08 402	0.72 447	0.40 302	0.64 197	0.71 403	1.03 177	1.17 339	0.82 176	0.70 122	0.80 206	0.70 249	0.91 155	0.56 275	0.35 454	0.34 475	0.34 445	0.32 452	0.27 338	0.28 375

RAFT	0.64 240	0.30 233	0.73 237	0.59 325	0.33 217	0.68 233	0.58 355	1.04 183	0.76 157	1.08 244	1.19 297	1.65 450	0.93 356	1.06 199	0.56 275	0.21 249	0.18 312	0.27 366	0.24 352	0.22 260	0.17 150

iResNetv2_ROB	0.80 337	0.37 366	1.71 486	0.56 290	0.37 264	0.94 349	0.64 379	1.73 383	1.34 424	1.23 337	1.42 379	1.26 369	0.92 347	1.85 371	0.56 275	0.23 302	0.15 221	0.19 134	0.14 90	0.24 300	0.19 215

11t1	0.52 140	0.28 178	0.68 188	0.51 199	0.28 112	0.83 315	0.39 168	1.22 259	0.63 107	0.84 181	0.74 135	0.68 172	0.68 241	0.91 155	0.57 278	0.21 249	0.18 312	0.19 134	0.16 150	0.20 195	0.21 265

PCWNet_CMD	0.66 255	0.32 282	0.88 325	0.49 157	0.37 264	0.78 285	0.40 176	1.42 299	1.31 413	1.16 300	1.31 341	1.25 365	0.62 221	0.89 152	0.57 278	0.20 215	0.16 261	0.27 366	0.19 211	0.40 441	0.25 329

MSMDNet	0.66 255	0.32 282	0.87 318	0.49 157	0.37 264	0.79 291	0.40 176	1.43 305	1.31 413	1.15 290	1.31 341	1.24 361	0.63 226	0.88 147	0.57 278	0.21 249	0.16 261	0.26 349	0.19 211	0.39 437	0.24 317

xyz-stereo-finetune	0.48 127	0.25 104	0.54 104	0.42 51	0.23 22	0.80 299	0.42 196	0.80 88	0.80 169	0.61 131	0.62 100	0.54 119	0.43 101	1.70 349	0.58 281	0.15 36	0.15 221	0.19 134	0.15 108	0.16 58	0.15 94

mmm	0.63 228	0.35 349	0.72 225	0.51 199	0.30 151	0.86 327	0.54 314	1.59 348	0.86 184	1.07 243	1.38 370	0.79 204	0.75 263	0.91 155	0.58 281	0.22 275	0.18 312	0.29 392	0.25 367	0.25 312	0.23 303

111	0.60 211	0.23 58	0.70 207	0.43 58	0.24 38	0.72 253	0.42 196	1.18 240	1.41 461	0.80 168	1.38 370	1.10 330	0.79 286	0.96 169	0.58 281	0.18 139	0.13 112	0.17 76	0.15 108	0.17 89	0.19 215

rvit_stereo_0075_2	0.64 240	0.46 411	1.05 389	0.66 402	0.66 449	0.53 133	0.48 270	1.20 250	1.12 300	0.76 155	0.92 175	0.78 200	0.53 168	1.03 190	0.59 284	0.37 462	0.28 440	0.40 478	0.31 444	0.37 424	0.32 410

1test111	0.54 165	0.31 266	0.50 77	0.54 253	0.26 63	1.18 406	0.51 289	1.42 299	0.78 164	0.58 120	0.79 149	0.48 87	0.88 334	0.88 147	0.59 284	0.20 215	0.12 51	0.25 330	0.15 108	0.22 260	0.21 265

GMStereo_Zeroshot	0.67 264	0.61 471	1.01 373	0.64 381	0.37 264	0.84 323	0.35 111	1.05 191	1.12 300	1.12 266	1.06 232	1.27 373	0.54 173	1.19 234	0.59 284	0.32 428	0.17 290	0.31 411	0.18 189	0.52 487	0.22 283

CFNet_ucs	0.70 274	0.33 304	0.88 325	0.50 169	0.43 325	0.74 261	0.44 228	1.60 352	1.29 403	1.22 331	1.54 416	1.09 328	0.63 226	0.99 181	0.59 284	0.25 344	0.20 348	0.37 464	0.21 287	0.40 441	0.28 375

anonymousa	0.72 283	0.27 156	0.75 257	0.47 114	0.63 441	1.43 449	0.45 245	1.24 265	0.89 195	1.28 360	1.75 460	1.62 439	1.13 428	0.69 82	0.59 284	0.19 180	0.16 261	0.23 271	0.25 367	0.20 195	0.18 175

qqq	0.57 196	0.34 328	0.71 219	0.47 114	0.27 87	0.64 197	0.62 372	1.42 299	0.78 164	0.80 168	0.92 175	0.95 277	0.77 275	0.88 147	0.59 284	0.21 249	0.20 348	0.24 291	0.23 339	0.22 260	0.21 265

CFNet_pseudo	0.66 255	0.32 282	0.86 307	0.48 141	0.39 291	0.70 245	0.40 176	1.33 276	1.22 371	1.16 300	1.34 356	1.24 361	0.64 230	0.98 178	0.59 284	0.21 249	0.16 261	0.33 435	0.19 211	0.36 420	0.25 329

ccs_rob	0.66 255	0.33 304	0.86 307	0.48 141	0.39 291	0.70 245	0.40 176	1.33 276	1.22 371	1.16 300	1.34 356	1.23 359	0.64 230	0.98 178	0.59 284	0.21 249	0.16 261	0.35 453	0.20 243	0.37 424	0.25 329

DAS	0.84 359	0.34 328	1.03 384	0.64 381	0.69 461	0.77 280	0.63 377	1.54 338	1.20 359	1.79 488	1.55 418	0.95 277	1.04 404	2.83 444	0.60 292	0.21 249	0.16 261	0.25 330	0.18 189	0.27 338	0.22 283

SepStereo	0.82 348	0.34 328	1.03 384	0.64 381	0.69 461	0.77 280	0.63 377	1.54 338	1.20 359	1.79 488	1.55 418	0.95 277	1.04 404	2.30 416	0.60 292	0.21 249	0.16 261	0.25 330	0.18 189	0.27 338	0.22 283

MIM_Stereo	0.57 196	0.24 76	0.92 342	0.46 103	0.30 151	0.54 141	0.28 55	1.27 269	0.75 151	1.00 225	1.16 285	0.93 266	0.53 168	1.45 300	0.61 294	0.16 57	0.16 261	0.20 169	0.19 211	0.17 89	0.14 61

GES	0.66 255	0.34 328	0.90 335	0.59 325	0.38 281	0.94 349	0.57 351	2.11 486	0.86 184	1.02 232	1.11 256	0.66 167	0.79 286	0.99 181	0.61 294	0.27 383	0.19 330	0.20 169	0.20 243	0.21 236	0.30 394

DIP-Stereo	0.62 221	0.30 233	0.83 299	0.48 141	0.36 249	0.95 353	0.33 91	2.37 524	0.67 129	1.25 351	1.00 201	0.68 172	0.51 158	0.91 155	0.61 294	0.18 139	0.15 221	0.21 204	0.17 171	0.19 161	0.19 215
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MyStereo04	0.67 264	0.29 213	1.07 398	0.55 277	0.45 340	0.59 167	0.79 423	1.50 320	1.40 456	0.91 198	0.91 173	0.74 187	0.86 324	1.52 313	0.62 297	0.17 100	0.16 261	0.24 291	0.20 243	0.23 285	0.20 248

x	0.54 165	0.31 266	0.61 149	0.47 114	0.30 151	0.67 226	0.47 259	1.53 335	0.79 168	0.81 172	0.83 157	0.78 200	0.70 249	0.70 86	0.62 297	0.21 249	0.19 330	0.22 233	0.19 211	0.21 236	0.20 248

GANet-RSSM	0.72 283	0.28 178	0.63 158	0.64 381	0.58 420	0.80 299	0.58 355	1.89 437	1.08 279	1.04 239	1.25 315	1.15 343	1.04 404	1.49 308	0.62 297	0.25 344	0.19 330	0.22 233	0.22 316	0.22 260	0.21 265

UCFNet_RVC	0.69 270	0.35 349	0.49 71	0.64 381	0.39 291	0.85 326	0.58 355	1.75 390	1.14 315	0.97 213	1.19 297	1.17 345	0.93 356	0.99 181	0.62 297	0.28 397	0.20 348	0.34 445	0.31 444	0.32 397	0.27 363

H2IRNET	0.56 189	0.26 127	0.66 179	0.47 114	0.35 239	0.41 36	0.26 42	0.92 128	1.17 339	0.61 131	1.28 331	1.08 318	0.86 324	0.99 181	0.63 301	0.19 180	0.16 261	0.22 233	0.25 367	0.21 236	0.18 175

MyStereo05	0.66 255	0.28 178	1.07 398	0.56 290	0.46 352	0.61 181	0.73 407	1.34 281	1.41 461	1.15 290	0.91 173	0.77 196	0.80 292	1.41 295	0.63 301	0.17 100	0.16 261	0.23 271	0.20 243	0.22 260	0.20 248

IPLG	0.69 270	0.27 156	0.97 360	0.51 199	0.43 325	0.79 291	0.33 91	1.21 251	1.06 268	1.30 374	1.10 250	0.52 112	0.55 180	3.16 458	0.63 301	0.16 57	0.14 163	0.19 134	0.16 150	0.18 120	0.17 150

AdaStereo	0.70 274	0.43 399	0.75 257	0.73 455	0.37 264	0.92 344	0.53 308	1.85 426	1.18 346	1.12 266	1.23 309	1.07 317	0.65 236	0.96 169	0.63 301	0.31 421	0.15 221	0.32 426	0.21 287	0.29 368	0.22 283
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.
CoDeX	0.73 301	0.29 213	0.93 344	0.54 253	0.36 249	1.14 395	0.61 369	2.34 521	1.17 339	1.16 300	1.25 315	0.91 255	0.87 329	1.33 268	0.64 305	0.20 215	0.16 261	0.21 204	0.18 189	0.20 195	0.18 175

test_sample5	0.69 270	0.34 328	0.87 318	0.52 220	0.30 151	0.84 323	0.54 314	1.83 422	1.14 315	1.11 264	1.25 315	0.88 243	0.78 282	1.23 241	0.65 306	0.26 367	0.20 348	0.27 366	0.27 395	0.27 338	0.26 353

DualNet	0.70 274	0.34 328	0.87 318	0.52 220	0.30 151	0.84 323	0.54 314	1.83 422	1.14 315	1.14 284	1.33 349	0.88 243	0.78 282	1.23 241	0.65 306	0.26 367	0.20 348	0.27 366	0.27 395	0.27 338	0.26 353

NOSS_ROB	1.26 459	0.46 411	0.62 155	0.56 290	0.38 281	1.06 383	0.78 420	1.73 383	1.40 456	1.01 228	1.43 383	1.10 330	0.75 263	10.62 570	0.65 306	0.45 491	0.43 509	0.48 497	0.45 498	0.44 461	0.41 452

BSDual-CNN	0.71 281	0.32 282	0.68 188	0.54 253	0.44 333	1.27 421	0.65 381	2.16 496	0.98 233	1.20 322	1.11 256	1.12 335	0.74 261	0.91 155	0.66 309	0.24 317	0.17 290	0.25 330	0.22 316	0.22 260	0.22 283

hknet	0.77 322	0.32 282	0.95 352	0.54 253	0.38 281	1.27 421	0.65 381	2.16 496	1.07 273	1.20 322	1.11 256	1.59 435	0.81 296	1.37 279	0.66 309	0.22 275	0.17 290	0.25 330	0.22 316	0.22 260	0.22 283

psmg	0.72 283	0.32 282	0.68 188	0.50 169	0.44 333	1.48 453	0.75 412	1.94 453	0.98 233	1.21 326	1.33 349	1.12 335	0.74 261	0.91 155	0.66 309	0.24 317	0.19 330	0.25 330	0.25 367	0.23 285	0.22 283

DualNet (step1)	0.83 354	0.49 423	1.13 414	0.56 290	0.39 291	1.02 374	0.73 407	1.78 404	1.21 365	1.22 331	1.18 290	1.08 318	0.92 347	1.23 241	0.67 312	0.57 513	0.28 440	0.62 521	0.67 528	0.45 465	0.42 456

test_sample7	0.74 306	0.37 366	0.76 267	0.52 220	0.35 239	0.91 337	0.67 390	1.78 404	1.21 365	1.22 331	1.18 290	1.08 318	0.92 347	1.23 241	0.67 312	0.31 421	0.28 440	0.32 426	0.31 444	0.33 406	0.29 380

test_sample1	0.61 217	0.29 213	0.75 257	0.50 169	0.31 177	0.76 272	0.48 270	1.59 348	0.84 182	0.90 193	0.94 181	0.88 243	0.95 366	1.16 226	0.67 312	0.22 275	0.18 312	0.20 169	0.19 211	0.21 236	0.21 265

pcwnet_v2	0.97 398	0.37 366	4.33 538	0.62 363	0.54 399	0.79 291	0.45 245	2.02 473	1.58 484	1.42 428	1.64 443	1.09 328	0.79 286	1.24 246	0.67 312	0.32 428	0.25 418	0.29 392	0.27 395	0.37 424	0.35 426

test_sample4	0.69 270	0.33 304	0.91 338	0.51 199	0.30 151	0.92 344	0.52 300	1.87 431	1.15 327	1.14 284	1.18 290	0.87 239	0.75 263	1.18 232	0.68 316	0.25 344	0.20 348	0.26 349	0.26 384	0.26 324	0.25 329

test_sample3	0.68 268	0.32 282	0.88 325	0.52 220	0.30 151	0.97 363	0.52 300	1.86 429	1.15 327	1.08 244	1.11 256	0.88 243	0.71 254	1.17 230	0.68 316	0.25 344	0.20 348	0.25 330	0.25 367	0.25 312	0.25 329

FENet	0.60 211	0.28 178	0.63 158	0.54 253	0.33 217	0.83 315	0.38 153	1.27 269	1.07 273	1.00 225	0.86 162	0.99 293	0.85 316	0.96 169	0.68 316	0.22 275	0.15 221	0.23 271	0.20 243	0.22 260	0.23 303

HBP-ISP	0.96 392	0.58 458	0.72 225	0.61 351	0.46 352	1.64 468	0.76 415	1.86 429	1.28 399	1.30 374	1.53 411	0.86 235	0.94 361	3.27 461	0.69 319	0.45 491	0.44 512	0.54 509	0.48 505	0.47 472	0.40 447

BUS	0.74 306	0.32 282	0.68 188	0.54 253	0.44 333	2.34 516	0.42 196	2.16 496	0.98 233	1.20 322	1.11 256	1.03 307	0.62 221	0.91 155	0.70 320	0.24 317	0.17 290	0.25 330	0.22 316	0.22 260	0.22 283

NINENet	0.77 322	0.37 366	0.78 282	0.62 363	0.51 380	2.34 516	0.42 196	1.83 422	1.04 260	1.14 284	1.23 309	1.03 307	0.62 221	1.24 246	0.70 320	0.28 397	0.23 400	0.31 411	0.21 287	0.26 324	0.25 329

CIPLG	0.62 221	0.33 304	0.96 358	0.58 312	0.50 369	0.75 266	0.48 270	1.05 191	0.96 221	1.40 420	1.57 426	0.64 160	0.48 140	0.89 152	0.70 320	0.23 302	0.15 221	0.19 134	0.16 150	0.19 161	0.21 265

ACRE	0.61 217	0.33 304	1.01 373	0.58 312	0.49 362	0.75 266	0.47 259	1.06 204	0.95 216	1.37 408	1.55 418	0.62 154	0.46 120	0.83 130	0.70 320	0.23 302	0.15 221	0.19 134	0.16 150	0.18 120	0.21 265

HCRNet	0.70 274	0.39 378	0.73 237	0.60 337	0.59 428	0.76 272	0.35 111	1.22 259	1.13 312	1.02 232	0.99 197	1.02 303	0.76 271	2.19 407	0.70 320	0.28 397	0.19 330	0.28 381	0.23 339	0.25 312	0.23 303

IER	0.70 274	0.31 266	1.02 380	0.48 141	0.52 392	1.34 433	0.51 289	1.17 235	0.99 240	1.23 337	1.34 356	1.12 335	1.11 421	0.99 181	0.71 325	0.20 215	0.16 261	0.21 204	0.21 287	0.20 195	0.19 215

IPLGR_C	0.62 221	0.33 304	0.99 364	0.58 312	0.49 362	0.76 272	0.48 270	1.10 217	0.96 221	1.40 420	1.56 422	0.62 154	0.48 140	0.80 119	0.71 325	0.23 302	0.15 221	0.19 134	0.16 150	0.19 161	0.21 265

HSM	1.19 454	0.32 282	0.65 172	0.57 306	0.38 281	1.23 416	0.59 363	2.25 513	1.19 354	1.30 374	1.25 315	1.94 484	1.03 402	9.32 561	0.71 325	0.22 275	0.16 261	0.20 169	0.16 150	0.21 236	0.21 265

DRaft	0.80 337	0.24 76	0.70 207	0.45 95	0.30 151	0.97 363	0.53 308	1.05 191	0.97 228	1.78 485	2.02 489	0.80 206	1.74 501	2.73 442	0.72 328	0.17 100	0.14 163	0.20 169	0.20 243	0.18 120	0.21 265

PSMNet-RSSM	0.72 283	0.30 233	0.61 149	0.63 372	0.42 315	0.73 257	0.56 340	1.92 447	1.10 294	1.09 250	1.37 365	1.22 354	0.98 383	1.28 255	0.72 328	0.27 383	0.19 330	0.27 366	0.29 428	0.24 300	0.24 317

FADNet-RVC-Resample	0.84 359	0.47 416	2.10 505	0.61 351	0.45 340	1.07 385	0.61 369	1.59 348	1.20 359	1.08 244	0.98 195	1.03 307	0.98 383	2.17 402	0.72 328	0.23 302	0.22 388	0.30 405	0.32 452	0.35 413	0.34 421

DeepPruner_ROB	0.74 306	0.48 420	0.87 318	0.57 306	0.44 333	0.79 291	0.54 314	1.73 383	0.96 221	1.38 413	1.27 325	1.24 361	0.73 259	1.43 296	0.73 331	0.34 447	0.28 440	0.27 366	0.26 384	0.31 388	0.31 404

test_sample6	0.71 281	0.34 328	0.87 318	0.52 220	0.30 151	0.82 310	0.58 355	1.79 410	1.15 327	1.14 284	1.33 349	0.91 255	0.79 286	1.31 261	0.74 332	0.27 383	0.21 370	0.27 366	0.29 428	0.28 357	0.27 363

DispNO	0.93 386	0.30 233	1.34 449	0.55 277	0.55 405	0.89 330	0.49 280	1.48 314	1.21 365	1.17 309	1.27 325	1.19 349	0.90 341	5.23 499	0.74 332	0.22 275	0.17 290	0.24 291	0.21 287	0.19 161	0.20 248

ToySt	0.66 255	0.33 304	1.23 428	0.51 199	0.33 217	0.86 327	0.68 394	1.10 217	0.97 228	0.84 181	1.08 241	1.25 365	0.94 361	1.01 186	0.74 332	0.19 180	0.19 330	0.24 291	0.24 352	0.27 338	0.23 303

Anonymous_2	1.30 462	0.55 447	0.82 294	0.52 220	0.58 420	1.01 372	0.64 379	1.25 267	0.97 228	0.96 210	0.78 143	1.33 386	1.29 456	1.03 190	0.74 332	0.62 520	0.64 538	1.06 538	9.63 578	1.16 533	0.49 482

AACVNet	0.86 368	0.35 349	0.79 285	0.82 487	0.39 291	0.76 272	0.49 280	1.61 355	0.81 172	1.08 244	1.33 349	1.30 380	0.93 356	4.34 481	0.74 332	0.25 344	0.21 370	0.28 381	0.22 316	0.29 368	0.25 329

rvit_105_1	0.72 283	0.52 437	1.01 373	0.78 471	0.49 362	0.75 266	0.87 445	1.12 225	1.18 346	0.99 220	0.79 149	0.90 252	0.77 275	1.26 250	0.75 337	0.41 476	0.36 491	0.36 461	0.41 489	0.30 379	0.33 416

FADNet	0.92 383	0.61 471	1.81 493	0.62 363	0.55 405	0.96 359	0.57 351	1.78 404	1.33 421	0.93 201	1.01 207	1.36 393	1.01 395	2.71 441	0.75 337	0.33 437	0.34 475	0.31 411	0.34 468	0.59 500	0.40 447

CVANet_RVC	1.07 427	0.43 399	0.76 267	0.60 337	0.50 369	0.90 333	0.97 469	1.52 329	1.26 388	1.33 396	1.38 370	1.24 361	1.18 436	6.75 536	0.75 337	0.34 447	0.23 400	0.34 445	0.29 428	0.42 449	0.27 363

gwcnet-sp	0.74 306	0.33 304	1.44 459	0.57 306	0.45 340	1.40 443	0.54 314	1.50 320	1.14 315	1.30 374	1.02 215	0.94 269	0.82 301	1.39 288	0.76 340	0.21 249	0.21 370	0.22 233	0.21 287	0.22 260	0.22 283

scenet	0.74 306	0.33 304	1.44 459	0.57 306	0.45 340	1.40 443	0.54 314	1.50 320	1.14 315	1.30 374	1.02 215	0.94 269	0.82 301	1.39 288	0.76 340	0.21 249	0.21 370	0.22 233	0.21 287	0.22 260	0.22 283

ssnet	0.74 306	0.33 304	1.44 459	0.57 306	0.45 340	1.40 443	0.54 314	1.50 320	1.14 315	1.30 374	1.02 215	0.94 269	0.82 301	1.39 288	0.76 340	0.21 249	0.21 370	0.22 233	0.21 287	0.22 260	0.22 283

SACVNet	0.85 363	0.46 411	0.85 301	0.81 479	0.56 408	0.80 299	0.79 423	1.68 372	1.12 300	1.34 400	1.33 349	1.25 365	0.94 361	2.39 423	0.76 340	0.34 447	0.26 424	0.31 411	0.29 428	0.35 413	0.44 466

MaskLacGwcNet_RVC	1.10 435	1.02 517	1.00 369	0.82 487	0.67 453	1.93 496	0.93 461	1.62 359	1.11 296	1.15 290	1.25 315	1.50 421	0.79 286	1.96 383	0.76 340	1.89 544	0.34 475	0.79 528	0.36 477	1.25 537	0.83 524

CBMV_ROB	0.90 378	0.44 402	0.63 158	0.51 199	0.37 264	1.25 419	0.49 280	1.77 400	1.27 394	1.41 422	2.00 486	1.33 386	1.08 416	2.17 402	0.76 340	0.43 485	0.42 508	0.47 495	0.44 496	0.41 444	0.36 432

DEmStereo	0.97 398	0.23 58	0.79 285	0.47 114	0.32 196	1.04 379	0.56 340	0.93 135	0.89 195	1.39 419	2.14 496	1.02 303	2.07 523	5.64 513	0.77 346	0.17 100	0.15 221	0.20 169	0.20 243	0.18 120	0.20 248

HSM-Net_RVC	0.87 372	0.29 213	0.53 98	0.53 238	0.30 151	1.15 401	0.55 332	3.57 548	1.28 399	1.53 448	1.74 457	1.68 453	0.93 356	1.49 308	0.77 346	0.22 275	0.17 290	0.19 134	0.18 189	0.20 195	0.19 215
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
GwcNet-ADL	0.64 240	0.31 266	0.79 285	0.56 290	0.41 310	0.60 175	0.58 355	1.41 297	1.26 388	1.08 244	1.13 268	0.91 255	0.60 207	1.04 196	0.78 348	0.27 383	0.18 312	0.18 111	0.18 189	0.25 312	0.29 380

THIR-Stereo	1.02 418	0.27 156	0.69 201	0.49 157	0.28 112	0.95 353	1.34 510	1.03 177	0.97 228	1.34 400	1.90 478	1.17 345	1.58 487	6.44 527	0.78 348	0.19 180	0.14 163	0.21 204	0.22 316	0.19 161	0.20 248

DMCA-RVC	0.74 306	0.40 384	1.27 437	0.66 402	0.49 362	0.77 280	0.47 259	1.35 284	1.01 248	1.53 448	1.01 207	1.29 379	0.82 301	1.31 261	0.78 348	0.27 383	0.21 370	0.35 453	0.27 395	0.32 397	0.24 317

TDLM	1.06 425	0.44 402	0.79 285	0.63 372	0.50 369	0.89 330	1.44 515	1.48 314	1.26 388	1.12 266	1.40 376	1.08 318	0.98 383	6.65 530	0.78 348	0.33 437	0.21 370	0.33 435	0.26 384	0.37 424	0.24 317

PS-NSSS	0.99 404	0.58 458	0.93 344	0.58 312	0.57 411	0.91 337	0.80 429	1.81 416	1.14 315	1.14 284	1.67 450	1.00 294	0.83 309	4.62 486	0.78 348	0.37 462	0.31 461	0.52 503	0.32 452	0.45 465	0.38 443

iResNet	0.75 314	0.40 384	1.36 450	0.67 414	0.29 129	0.92 344	0.59 363	1.52 329	1.25 383	1.28 360	1.48 402	0.94 269	0.76 271	1.62 332	0.78 348	0.18 139	0.14 163	0.18 111	0.15 108	0.22 260	0.23 303

DCVSM-stereo	0.72 283	0.35 349	0.76 267	0.55 277	0.42 315	0.73 257	0.38 153	1.21 251	1.02 251	1.79 488	1.04 228	1.62 439	1.03 402	1.04 196	0.79 354	0.24 317	0.27 433	0.29 392	0.24 352	0.30 379	0.36 432

CFNet	0.96 392	0.36 359	1.01 373	0.62 363	0.42 315	0.99 369	0.47 259	1.90 440	1.32 417	0.99 220	1.39 374	1.10 330	0.86 324	5.58 512	0.79 354	0.23 302	0.17 290	0.28 381	0.27 395	0.26 324	0.21 265

HITNet	0.65 248	0.40 384	0.77 274	0.48 141	0.24 38	1.05 380	0.49 280	1.76 396	1.02 251	1.18 314	1.18 290	0.89 251	0.80 292	0.85 138	0.79 354	0.17 100	0.12 51	0.21 204	0.17 171	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
iResNet_ROB	0.77 322	0.30 233	0.99 364	0.57 306	0.36 249	0.83 315	0.36 127	2.33 519	1.58 484	1.27 358	1.30 335	1.25 365	0.84 313	1.65 337	0.79 354	0.20 215	0.14 163	0.17 76	0.12 38	0.18 120	0.27 363

xyz-stereo-finetune2	0.58 202	0.27 156	0.57 128	0.40 36	0.24 38	1.09 389	0.32 84	0.79 80	0.53 86	0.65 138	1.07 236	0.58 137	0.80 292	2.47 431	0.80 358	0.16 57	0.15 221	0.21 204	0.17 171	0.16 58	0.17 150

MLCV	0.72 283	0.34 328	1.10 408	0.51 199	0.23 22	0.91 337	0.39 168	1.33 276	1.23 374	1.46 434	1.55 418	1.01 301	0.64 230	1.95 382	0.80 358	0.18 139	0.12 51	0.18 111	0.14 90	0.19 161	0.17 150

CrosDoStereo	1.58 488	0.24 76	0.72 225	0.48 141	0.29 129	0.67 226	12.49 573	1.10 217	0.98 233	1.34 400	1.75 460	1.00 294	1.89 512	6.65 530	0.81 360	0.19 180	0.15 221	0.20 169	0.22 316	0.18 120	0.19 215

DeepStereo_LL	1.58 488	0.24 76	0.72 225	0.48 141	0.29 129	0.67 226	12.49 573	1.10 217	0.98 233	1.34 400	1.75 460	1.00 294	1.89 512	6.65 530	0.81 360	0.19 180	0.15 221	0.20 169	0.22 316	0.18 120	0.19 215

psm_up	0.77 322	0.34 328	0.70 207	0.66 402	0.58 420	1.05 380	0.92 457	1.52 329	1.12 300	1.26 355	1.16 285	1.31 384	1.23 447	1.20 236	0.81 360	0.25 344	0.29 451	0.31 411	0.27 395	0.27 338	0.25 329

CFNet-ft	0.72 283	0.32 282	0.54 104	0.66 402	0.54 399	0.83 315	0.55 332	1.37 287	1.15 327	0.93 201	1.28 331	1.57 431	0.97 376	1.35 273	0.81 360	0.26 367	0.20 348	0.33 435	0.25 367	0.30 379	0.23 303

CFNet_RVC	0.72 283	0.32 282	0.54 104	0.66 402	0.54 399	0.83 315	0.55 332	1.37 287	1.15 327	0.93 201	1.28 331	1.57 431	0.97 376	1.35 273	0.81 360	0.26 367	0.20 348	0.33 435	0.25 367	0.30 379	0.23 303

SMFormer	0.75 314	0.30 233	0.86 307	0.46 103	0.26 63	0.82 310	0.43 215	2.05 476	1.39 451	1.23 337	1.47 397	0.98 287	0.95 366	1.71 351	0.82 365	0.24 317	0.20 348	0.22 233	0.21 287	0.23 285	0.24 317

tta	0.75 314	0.30 233	0.86 307	0.46 103	0.26 63	0.82 310	0.43 215	2.05 476	1.39 451	1.23 337	1.47 397	0.98 287	0.95 366	1.71 351	0.82 365	0.24 317	0.20 348	0.22 233	0.21 287	0.18 120	0.18 175

SQANet	1.31 464	0.88 509	1.08 402	1.83 544	1.44 540	1.44 450	0.75 412	1.74 388	1.09 287	1.32 388	1.26 322	1.28 376	1.01 395	1.50 310	0.83 367	2.50 550	0.34 475	1.47 542	0.55 517	2.32 543	1.57 545

RAFT + AFF	1.00 409	0.42 396	1.09 405	0.67 414	0.50 369	1.22 415	1.24 502	2.24 512	1.19 354	1.30 374	1.56 422	1.17 345	1.49 481	3.44 467	0.83 367	0.21 249	0.25 418	0.30 405	0.26 384	0.27 338	0.27 363

STTStereo	0.78 330	0.50 430	1.22 427	0.64 381	0.54 399	0.89 330	0.54 314	1.44 306	1.11 296	1.38 413	1.09 246	1.27 373	0.85 316	1.43 296	0.83 367	0.29 408	0.27 433	0.33 435	0.39 484	0.32 397	0.30 394

dad	0.86 368	0.66 480	1.06 393	0.56 290	0.37 264	0.76 272	0.44 228	1.17 235	1.50 474	1.44 430	1.27 325	1.34 390	0.75 263	2.52 433	0.84 370	0.42 480	0.27 433	0.83 529	0.26 384	0.41 444	0.29 380

CC-Net-ROB	1.49 480	1.26 532	1.27 437	0.88 506	0.79 488	1.76 478	1.00 476	1.79 410	1.26 388	1.10 258	1.61 435	1.21 352	0.99 391	8.13 554	0.84 370	1.09 538	0.41 506	2.20 547	0.46 501	1.20 536	0.48 478

NLCA_NET_v2_RVC	0.79 334	0.43 399	1.05 389	0.64 381	0.58 420	0.95 353	0.53 308	1.53 335	1.18 346	1.37 408	1.15 280	1.43 402	0.88 334	1.61 331	0.84 370	0.25 344	0.22 388	0.27 366	0.27 395	0.29 368	0.29 380
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
CSP-Net	0.97 398	0.38 373	0.83 299	0.53 238	0.41 310	1.63 466	0.77 418	2.00 465	1.05 264	1.25 351	1.20 301	1.33 386	0.83 309	4.93 495	0.85 373	0.32 428	0.22 388	0.20 169	0.20 243	0.23 285	0.25 329

cf-r	0.73 301	0.30 233	0.77 274	0.55 277	0.63 441	0.78 285	0.48 270	1.79 410	1.15 327	1.13 281	1.26 322	1.43 402	0.87 329	1.40 294	0.85 373	0.25 344	0.18 312	0.22 233	0.23 339	0.19 161	0.19 215

dd	0.59 208	0.48 420	0.97 360	0.55 277	0.32 196	0.64 197	0.47 259	1.02 172	1.34 424	0.78 163	0.86 162	0.58 137	0.54 173	1.01 186	0.86 375	0.28 397	0.18 312	0.26 349	0.19 211	0.32 397	0.24 317

UGAM	1.14 445	0.27 156	0.95 352	0.53 238	0.42 315	0.70 245	0.72 406	0.95 147	1.32 417	0.98 217	1.48 402	1.78 467	0.87 329	9.65 566	0.87 376	0.21 249	0.18 312	0.30 405	0.24 352	0.19 161	0.16 124

HI	0.64 240	0.32 282	0.68 188	0.47 114	0.51 380	0.41 36	0.36 127	1.04 183	0.75 151	1.31 384	1.43 383	1.62 439	1.12 424	0.94 166	0.88 377	0.15 36	0.12 51	0.20 169	0.20 243	0.20 195	0.18 175

CoSv	0.64 240	0.32 282	0.68 188	0.47 114	0.51 380	0.41 36	0.36 127	1.04 183	0.75 151	1.31 384	1.43 383	1.62 439	1.12 424	0.94 166	0.88 377	0.15 36	0.12 51	0.20 169	0.20 243	0.20 195	0.18 175

ICVP	0.63 228	0.33 304	0.57 128	0.61 351	0.40 302	0.80 299	0.58 355	1.61 355	0.89 195	0.90 193	1.24 311	0.88 243	0.73 259	0.72 93	0.88 377	0.29 408	0.21 370	0.22 233	0.21 287	0.24 300	0.27 363
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
DDVS	0.78 330	0.41 392	0.94 348	0.60 337	0.43 325	1.30 426	0.43 215	1.40 295	0.91 204	1.20 322	1.15 280	1.43 402	0.64 230	2.18 405	0.89 380	0.28 397	0.22 388	0.26 349	0.23 339	0.31 388	0.33 416

LMCR-Stereo	0.82 348	0.46 411	0.88 325	0.75 463	0.43 325	1.33 431	0.56 340	2.43 529	0.98 233	1.53 448	1.49 404	0.74 187	1.00 393	1.63 334	0.89 380	0.28 397	0.17 290	0.22 233	0.17 171	0.29 368	0.20 248

NVstereo2D	0.92 383	0.41 392	1.48 471	0.72 447	0.72 466	1.20 412	0.87 445	1.75 390	1.38 446	0.99 220	1.13 268	1.26 369	0.98 383	2.21 409	0.89 380	0.43 485	0.20 348	0.38 467	0.24 352	0.57 496	0.63 508

CRFU-Net	0.86 368	0.39 378	1.00 369	0.65 395	0.57 411	1.78 483	0.86 443	2.15 493	0.81 172	1.38 413	1.18 290	1.64 447	1.19 439	1.35 273	0.90 383	0.26 367	0.22 388	0.21 204	0.19 211	0.23 285	0.24 317

GEStereo_RVC	0.90 378	0.37 366	0.99 364	0.64 381	0.50 369	0.95 353	0.79 423	2.42 528	1.17 339	1.16 300	1.11 256	1.26 369	0.92 347	3.24 459	0.90 383	0.29 408	0.19 330	0.23 271	0.20 243	0.27 338	0.29 380

PSMNet-RUCA	1.02 418	0.97 512	1.44 459	1.23 533	1.10 521	1.40 443	0.62 372	1.69 374	1.38 446	0.94 206	1.53 411	0.97 285	0.83 309	1.17 230	0.93 385	0.69 525	0.34 475	0.99 535	0.60 524	0.97 525	0.64 512

GANet	1.36 470	0.47 416	0.86 307	0.67 414	0.45 340	1.34 433	1.73 528	1.64 363	1.24 380	1.49 443	2.38 505	1.55 429	1.20 442	9.30 560	0.93 385	0.30 413	0.31 461	0.33 435	0.28 416	0.39 437	0.30 394

G2L-Stereo_test	0.73 301	0.27 156	0.74 253	0.49 157	0.40 302	0.90 333	0.81 432	1.53 335	1.14 315	1.28 360	1.27 325	1.52 425	0.72 257	1.62 332	0.94 387	0.19 180	0.14 163	0.16 49	0.15 108	0.18 120	0.19 215

ISRNet	0.80 337	0.33 304	1.07 398	0.81 479	0.66 449	0.60 175	0.34 103	1.19 248	1.13 312	1.59 465	1.53 411	1.35 391	0.77 275	1.27 253	0.94 387	0.39 469	0.34 475	0.43 485	0.38 482	0.34 410	0.49 482

ACVNet	0.63 228	0.31 266	0.54 104	0.54 253	0.36 249	0.80 299	0.46 252	1.37 287	1.07 273	0.93 201	1.30 335	1.08 318	0.85 316	0.80 119	0.94 387	0.21 249	0.19 330	0.21 204	0.18 189	0.22 260	0.18 175

hitnet-ft	0.79 334	0.35 349	0.57 128	0.58 312	0.42 315	0.96 359	0.46 252	1.47 312	1.33 421	1.19 318	1.22 305	1.81 468	0.98 383	1.66 341	0.94 387	0.33 437	0.28 440	0.34 445	0.27 395	0.35 413	0.31 404

MyStereo8	0.65 248	0.29 213	1.00 369	0.58 312	0.49 362	0.91 337	0.35 111	1.18 240	1.31 413	1.16 300	1.27 325	0.90 252	0.64 230	0.72 93	0.95 391	0.18 139	0.14 163	0.20 169	0.18 189	0.22 260	0.26 353

PSMNet-ADL	0.72 283	0.35 349	0.62 155	0.69 429	0.46 352	1.14 395	0.44 228	1.37 287	1.01 248	0.83 178	1.17 288	1.33 386	0.96 373	1.43 296	0.95 391	0.33 437	0.22 388	0.21 204	0.23 339	0.27 338	0.29 380

DMCA	0.67 264	0.34 328	0.90 335	0.51 199	0.44 333	0.86 327	0.47 259	1.42 299	1.02 251	1.17 309	1.12 263	1.23 359	0.75 263	0.78 112	0.95 391	0.25 344	0.19 330	0.27 366	0.19 211	0.24 300	0.27 363

SGM-Forest	1.24 456	0.38 373	0.60 146	0.52 220	0.37 264	1.56 461	1.30 507	1.65 364	1.36 438	2.11 511	1.79 464	1.63 444	0.93 356	7.48 547	0.95 391	0.36 458	0.37 493	0.39 473	0.34 468	0.37 424	0.32 410
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
GANetREF_RVC	1.07 427	0.86 506	1.31 441	0.82 487	0.53 395	1.41 448	1.31 508	1.76 396	1.52 477	1.27 358	1.31 341	1.46 412	1.24 450	2.03 389	0.96 395	0.56 512	0.45 516	0.67 524	0.50 510	0.88 523	0.59 502
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
xyz-stereo	7.16 565	0.22 45	69.90 591	0.42 51	0.21 9	32.92 586	0.49 280	0.87 109	0.76 157	1.38 413	27.04 581	1.19 349	1.16 431	4.69 487	0.97 396	0.16 57	0.12 51	0.20 169	0.14 90	0.16 58	0.12 10

LL-Strereo	1.33 467	0.39 378	1.38 451	0.61 351	0.61 434	0.75 266	0.66 386	1.63 361	1.17 339	1.56 458	1.60 431	2.03 495	2.12 525	9.72 567	0.97 396	0.21 249	0.18 312	0.27 366	0.23 339	0.22 260	0.25 329

ac_64	0.82 348	0.29 213	0.81 291	0.71 443	0.60 431	1.05 380	0.54 314	1.99 464	0.92 209	1.18 314	1.06 232	1.99 490	1.08 416	1.94 381	0.97 396	0.27 383	0.22 388	0.24 291	0.23 339	0.22 260	0.19 215

otaku	1.60 490	1.11 524	1.21 425	2.20 546	1.56 542	1.97 499	1.24 502	2.07 482	1.36 438	1.44 430	1.62 438	1.73 459	1.19 439	1.73 355	0.98 399	2.89 555	0.57 534	1.74 543	0.60 524	2.78 550	1.94 551

CBMV	0.95 391	0.44 402	0.66 179	0.53 238	0.35 239	1.53 458	1.63 526	1.69 374	1.42 464	2.00 507	1.60 431	1.43 402	1.17 432	1.59 328	0.99 400	0.34 447	0.34 475	0.39 473	0.33 462	0.33 406	0.32 410
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ITSA-stereo	0.82 348	0.36 359	0.82 294	0.54 253	0.31 177	0.80 299	0.47 259	2.17 502	1.67 490	1.13 281	1.13 268	0.94 269	0.86 324	2.46 429	1.00 401	0.26 367	0.23 400	0.28 381	0.27 395	0.28 357	0.36 432

anonymity	1.12 440	0.97 512	1.21 425	1.07 527	1.12 525	1.08 386	0.89 450	1.95 455	1.16 336	1.29 366	1.26 322	1.22 354	1.09 419	1.15 222	1.01 402	1.02 534	1.00 557	0.97 533	0.97 545	0.98 526	0.99 531

G2L-ROB	0.73 301	0.25 104	0.76 267	0.54 253	0.39 291	0.95 353	0.66 386	1.66 369	1.09 287	1.24 345	1.02 215	1.64 447	0.71 254	1.63 334	1.02 403	0.20 215	0.14 163	0.17 76	0.15 108	0.20 195	0.22 283

DSFCA	0.93 386	0.34 328	1.06 393	0.52 220	0.65 446	1.55 460	0.93 461	1.49 316	1.19 354	1.56 458	1.15 280	1.50 421	0.96 373	3.07 453	1.02 403	0.30 413	0.26 424	0.25 330	0.25 367	0.28 357	0.24 317

FINET	0.97 398	0.54 442	1.60 479	0.63 372	0.79 488	1.08 386	1.07 486	1.56 345	2.20 523	1.15 290	1.49 404	0.94 269	0.88 334	2.32 417	1.05 405	0.42 480	0.35 486	0.32 426	0.28 416	0.43 455	0.38 443

DLCB_ROB	0.86 368	0.40 384	0.78 282	0.68 425	0.54 399	1.11 390	0.84 436	1.49 316	1.23 374	1.64 474	1.65 445	1.70 456	0.91 344	1.70 349	1.05 405	0.25 344	0.24 409	0.26 349	0.27 395	0.27 338	0.24 317

ACVNet-4b	2.15 522	1.41 537	1.64 480	2.80 553	2.31 553	2.31 515	1.24 502	2.32 518	2.14 521	1.26 355	2.39 506	2.66 520	1.48 479	5.95 521	1.06 407	3.20 560	0.45 516	2.37 551	0.89 540	2.83 554	2.37 556

HGLStereo	0.85 363	0.38 373	0.94 348	0.80 476	1.03 517	1.17 405	0.58 355	1.52 329	1.20 359	1.19 318	1.62 438	1.13 340	1.20 442	1.80 365	1.06 407	0.24 317	0.24 409	0.24 291	0.21 287	0.23 285	0.27 363

BEATNet_4x	0.73 301	0.49 423	1.17 422	0.53 238	0.26 63	1.03 377	0.55 332	1.82 417	1.06 268	1.21 326	1.22 305	0.96 283	0.91 344	1.01 186	1.06 407	0.21 249	0.14 163	0.24 291	0.19 211	0.37 424	0.21 265

ACV-stereo	0.99 404	0.51 433	1.41 457	0.56 290	0.41 310	2.43 520	0.57 351	1.15 231	1.18 346	0.81 172	1.01 207	3.39 534	2.14 526	1.60 329	1.07 410	0.27 383	0.22 388	0.22 233	0.22 316	0.28 357	0.32 410

DDUNet	1.50 482	2.69 565	1.12 412	1.77 543	1.88 545	1.84 489	0.92 457	1.70 379	1.16 336	1.38 413	1.79 464	1.60 437	1.12 424	1.37 279	1.08 411	1.10 539	0.76 542	2.37 551	0.94 543	2.00 541	1.37 542

stereogan	1.15 449	0.42 396	1.40 452	0.86 498	0.84 499	2.38 518	0.71 403	1.88 434	1.73 497	1.72 480	1.94 482	2.31 506	1.29 456	2.07 393	1.08 411	0.36 458	0.35 486	0.39 473	0.31 444	0.51 485	0.46 471

UNet	0.83 354	0.34 328	1.31 441	0.58 312	0.74 472	1.58 462	0.49 280	1.41 297	1.04 260	1.21 326	1.08 241	1.54 427	1.12 424	1.65 337	1.09 413	0.23 302	0.17 290	0.25 330	0.20 243	0.25 312	0.22 283

UPFNet	0.80 337	0.32 282	0.90 335	0.59 325	0.74 472	1.26 420	0.80 429	1.52 329	1.10 294	1.30 374	1.12 263	1.30 380	0.84 313	1.67 342	1.09 413	0.24 317	0.24 409	0.24 291	0.23 339	0.25 312	0.18 175

GwcNet-RSSM	0.77 322	0.32 282	1.01 373	0.62 363	0.54 399	0.78 285	0.51 289	1.73 383	1.20 359	1.09 250	1.37 365	1.46 412	0.85 316	1.53 317	1.09 413	0.25 344	0.18 312	0.23 271	0.24 352	0.20 195	0.19 215

G2L-Stereo	0.80 337	0.32 282	0.95 352	0.60 337	0.42 315	0.78 285	0.69 398	1.50 320	1.09 287	1.33 396	1.14 272	1.45 409	0.72 257	2.45 426	1.10 416	0.25 344	0.20 348	0.26 349	0.21 287	0.20 195	0.26 353

DGSMNet	1.14 445	0.76 497	2.49 520	0.81 479	0.86 504	1.39 441	1.39 512	2.13 487	1.35 434	1.26 355	1.63 442	1.48 419	0.98 383	1.75 356	1.10 416	0.45 491	0.43 509	0.55 513	0.49 508	0.75 518	0.70 517

delet	0.85 363	0.32 282	0.95 352	0.65 395	0.66 449	1.64 468	0.84 436	1.75 390	1.35 434	1.32 388	1.30 335	1.30 380	0.88 334	1.68 347	1.10 416	0.21 249	0.21 370	0.24 291	0.24 352	0.21 236	0.21 265

Ntro	1.64 494	1.15 527	1.23 428	2.48 551	1.83 544	2.09 506	1.16 496	1.96 456	1.38 446	1.21 326	1.62 438	1.62 439	1.29 456	1.87 374	1.11 419	3.04 556	0.56 533	1.82 545	0.64 526	2.80 551	2.05 552

iRaft-Stereo_5w	0.85 363	0.29 213	0.91 338	0.53 238	0.43 325	0.49 89	0.68 394	0.99 161	0.87 188	0.79 166	1.34 356	1.46 412	0.91 344	5.11 496	1.11 419	0.17 100	0.14 163	0.22 233	0.18 189	0.20 195	0.20 248

FADNet_RVC	0.83 354	0.51 433	1.83 496	0.54 253	0.42 315	1.19 410	0.46 252	1.51 327	1.09 287	0.89 191	1.24 311	0.91 255	0.87 329	2.11 397	1.11 419	0.27 383	0.22 388	0.31 411	0.28 416	0.43 455	0.38 443

coex_refinement	0.80 337	0.28 178	0.73 237	0.70 435	0.51 380	0.95 353	0.60 367	1.78 404	1.23 374	1.36 405	1.37 365	1.82 471	0.81 296	1.32 265	1.13 422	0.26 367	0.17 290	0.19 134	0.20 243	0.24 300	0.25 329

ETE_ROB	0.96 392	0.64 478	1.16 420	0.69 429	0.48 358	1.14 395	1.13 492	1.77 400	1.19 354	1.91 501	1.45 390	1.73 459	1.05 408	1.60 329	1.14 423	0.32 428	0.26 424	0.38 467	0.34 468	0.39 437	0.41 452

ADLNet	0.85 363	0.36 359	0.89 331	0.85 496	0.72 466	1.24 417	0.76 415	1.82 417	1.36 438	1.52 447	1.35 362	1.27 373	0.99 391	1.23 241	1.15 424	0.27 383	0.20 348	0.26 349	0.25 367	0.28 357	0.30 394

DFGA-Net	0.72 283	0.40 384	1.40 452	0.52 220	0.45 340	0.83 315	0.44 228	1.28 273	1.08 279	0.99 220	1.19 297	0.70 181	0.55 180	2.14 399	1.16 425	0.18 139	0.16 261	0.24 291	0.23 339	0.27 338	0.25 329

SDNR	1.62 493	0.51 433	2.17 510	0.53 238	0.56 408	3.80 548	0.45 245	1.54 338	1.29 403	1.33 396	2.41 508	1.08 318	0.96 373	11.18 571	1.16 425	0.66 524	0.63 537	0.43 485	0.32 452	0.64 507	0.67 514

AASNet	0.76 320	0.35 349	0.91 338	0.79 473	0.81 495	1.14 395	0.56 340	2.02 473	1.08 279	1.22 331	1.24 311	0.93 266	0.76 271	0.77 107	1.16 425	0.27 383	0.23 400	0.24 291	0.20 243	0.28 357	0.24 317

ADLNet2	0.88 373	0.34 328	1.17 422	0.77 469	0.64 444	1.12 393	0.76 415	1.74 388	1.24 380	1.21 326	1.65 445	1.71 457	1.05 408	1.67 342	1.17 428	0.24 317	0.21 370	0.21 204	0.22 316	0.26 324	0.29 380

FADNet-RVC	0.88 373	0.67 481	1.93 500	0.60 337	0.48 358	0.91 337	0.60 367	1.71 381	1.18 346	0.90 193	0.96 185	1.36 393	0.92 347	2.25 412	1.17 428	0.30 413	0.29 451	0.32 426	0.32 452	0.41 444	0.35 426

MDST_ROB	1.67 496	0.34 328	1.58 478	0.92 515	0.58 420	4.26 554	1.11 489	2.83 537	1.41 461	4.49 556	2.55 514	1.45 409	0.97 376	7.79 551	1.17 428	0.31 421	0.25 418	0.37 464	0.33 462	0.31 388	0.30 394

FAT-Stereo	1.07 427	0.41 392	1.32 444	0.72 447	0.58 420	1.08 386	0.89 450	1.96 456	1.65 488	1.75 482	1.98 483	2.03 495	1.48 479	2.02 388	1.18 431	0.42 480	0.35 486	0.34 445	0.29 428	0.35 413	0.53 490

MMNet	0.84 359	0.32 282	1.09 405	0.60 337	0.59 428	1.85 490	0.49 280	1.51 327	1.27 394	1.37 408	1.15 280	1.26 369	1.18 436	1.67 342	1.22 432	0.19 180	0.18 312	0.23 271	0.22 316	0.25 312	0.21 265

edge stereo	1.11 438	0.50 430	1.30 440	0.71 443	0.65 446	1.14 395	0.75 412	1.93 451	1.37 442	1.71 479	1.83 468	2.54 516	1.44 473	2.43 425	1.23 433	0.42 480	0.41 506	0.54 509	0.35 473	0.42 449	0.46 471

StereoDRNet-Refined	0.80 337	0.41 392	0.88 325	0.62 363	0.42 315	1.33 431	0.48 270	1.52 329	1.17 339	1.45 432	1.44 388	1.44 407	0.90 341	1.26 250	1.24 434	0.20 215	0.16 261	0.27 366	0.24 352	0.25 312	0.28 375
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
RainbowNet	1.97 517	1.76 546	1.57 477	2.81 554	2.21 549	1.98 501	1.81 531	2.54 533	1.89 507	1.50 444	1.84 470	1.96 487	1.65 494	2.14 399	1.25 435	3.33 562	0.85 549	2.39 554	0.98 547	2.82 553	2.22 553

RP	1.09 433	0.50 430	1.12 412	0.90 510	1.04 518	1.11 390	0.84 436	1.80 413	1.62 486	1.55 457	2.00 486	1.90 478	1.78 504	1.84 368	1.25 435	0.52 504	0.36 491	0.48 497	0.36 477	0.45 465	0.43 463

NCC-stereo	1.10 435	0.54 442	1.24 431	0.84 491	0.94 512	1.29 424	0.89 450	2.01 469	1.34 424	1.32 388	1.74 457	1.88 474	1.74 501	2.35 419	1.25 435	0.45 491	0.37 493	0.45 490	0.58 520	0.42 449	0.42 456

Abc-Net	1.10 435	0.54 442	1.24 431	0.84 491	0.94 512	1.29 424	0.89 450	2.01 469	1.34 424	1.32 388	1.74 457	1.88 474	1.74 501	2.35 419	1.25 435	0.45 491	0.37 493	0.45 490	0.58 520	0.42 449	0.42 456
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
PA-Net	1.01 415	0.57 455	1.29 439	0.64 381	0.74 472	1.19 410	0.84 436	1.69 374	1.43 466	1.16 300	1.19 297	1.32 385	1.19 439	3.42 465	1.25 435	0.29 408	0.45 516	0.33 435	0.49 508	0.32 397	0.47 475
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
MFMNet_re	1.40 476	1.14 526	1.68 483	1.39 536	1.07 519	1.48 453	1.43 514	1.87 431	1.82 504	2.26 514	2.19 497	1.51 423	1.86 511	1.52 313	1.25 435	0.93 530	0.83 545	0.84 530	0.80 535	0.99 528	1.05 536

MFN_U_SF_DS_RVC	1.74 505	0.87 507	3.56 532	0.80 476	0.75 479	3.72 545	2.44 557	1.82 417	1.82 504	1.74 481	1.91 479	1.92 482	1.26 453	7.69 550	1.28 441	0.45 491	0.47 520	0.52 503	0.77 533	0.50 481	0.50 484

NCCL2	1.00 409	0.56 451	1.06 393	0.75 463	0.57 411	1.31 428	1.72 527	1.77 400	1.36 438	1.50 444	1.17 288	1.91 479	1.17 432	1.54 319	1.29 442	0.35 454	0.31 461	0.45 490	0.44 496	0.40 441	0.40 447

NaN_ROB	1.13 443	0.55 447	1.15 419	0.64 381	0.48 358	1.61 464	2.03 544	1.72 382	1.48 471	2.09 510	1.27 325	1.40 398	1.08 416	3.94 473	1.30 443	0.28 397	0.34 475	0.28 381	0.28 416	0.30 379	0.33 416

RGC	1.14 445	0.79 499	1.26 434	0.91 513	0.96 515	1.52 457	0.77 418	1.92 447	1.26 388	1.54 454	1.93 480	2.02 494	1.54 484	2.25 412	1.31 444	0.44 490	0.35 486	0.58 519	0.48 505	0.47 472	0.46 471

Wz-Net-LNSev-Ref	0.99 404	0.40 384	1.82 494	0.66 402	0.62 440	2.05 504	0.78 420	1.91 444	1.29 403	1.54 454	1.42 379	1.51 423	1.23 447	1.99 385	1.33 445	0.23 302	0.14 163	0.20 169	0.15 108	0.27 338	0.26 353

MSMD_ROB	1.99 519	0.59 461	0.89 331	0.70 435	0.61 434	3.95 550	0.94 464	1.80 413	1.79 501	4.41 554	4.43 538	8.17 562	3.66 551	3.40 463	1.33 445	0.52 504	0.48 521	0.54 509	0.58 520	0.53 489	0.50 484

acv_ft	0.75 314	0.31 266	0.95 352	0.70 435	0.86 504	1.24 417	0.53 308	1.44 306	1.07 273	1.24 345	1.30 335	1.08 318	0.92 347	0.80 119	1.34 447	0.21 249	0.19 330	0.21 204	0.18 189	0.21 236	0.18 175

Nwc_Net	1.09 433	0.49 423	1.33 446	0.89 509	0.80 493	1.49 455	0.66 386	2.19 506	1.27 394	1.32 388	2.26 500	1.96 487	1.54 484	1.92 377	1.34 447	0.40 472	0.30 455	0.43 485	0.45 498	0.38 433	0.37 437

PASM	1.34 468	0.92 510	2.62 524	0.86 498	0.87 506	1.03 377	1.08 487	1.50 320	1.51 476	1.82 493	1.41 378	1.68 453	1.26 453	4.87 492	1.34 447	0.61 519	0.65 540	0.68 525	0.78 534	0.69 514	0.68 516

PDISCO_ROB	1.32 466	0.65 479	1.44 459	1.36 534	1.46 541	2.55 523	0.92 457	2.45 530	2.07 519	1.37 408	1.49 404	1.65 450	1.00 393	2.82 443	1.35 450	1.01 532	0.27 433	0.54 509	0.47 503	0.71 516	0.73 520

MultiAttention	4.51 554	0.33 304	0.82 294	0.73 455	0.45 340	30.98 584	4.50 568	2.18 505	1.40 456	1.61 466	2.41 508	2.43 513	0.70 249	38.42 586	1.36 451	0.22 275	0.15 221	0.29 392	0.30 437	0.47 472	0.43 463

psmorigin	1.52 484	0.69 485	10.52 562	0.68 425	0.59 428	1.13 394	0.70 401	1.57 346	1.19 354	1.99 504	1.79 464	2.26 503	1.47 478	2.09 395	1.36 451	0.39 469	0.40 504	0.34 445	0.33 462	0.43 455	0.56 495

fast-acv-ft	0.94 388	0.44 402	1.40 452	0.58 312	0.51 380	1.77 481	0.69 398	1.36 286	1.42 464	1.29 366	1.86 473	1.74 461	1.25 451	1.52 313	1.38 453	0.26 367	0.28 440	0.28 381	0.28 416	0.27 338	0.26 353

AANet_RVC	1.16 451	0.52 437	1.49 473	0.65 395	0.45 340	0.75 266	0.69 398	1.42 299	1.55 482	1.34 400	1.87 475	1.53 426	0.78 282	7.43 545	1.38 453	0.25 344	0.17 290	0.19 134	0.16 150	0.22 260	0.26 353

LALA_ROB	1.01 415	0.59 461	1.16 420	0.67 414	0.51 380	1.63 466	1.26 506	1.69 374	1.38 446	1.81 492	1.37 365	1.94 484	1.02 400	1.58 326	1.38 453	0.37 462	0.27 433	0.43 485	0.37 480	0.43 455	0.37 437

RASNet	1.12 440	0.30 233	0.91 338	0.66 402	0.77 483	0.97 363	0.57 351	1.37 287	1.35 434	1.02 232	1.34 356	2.11 499	1.43 471	7.09 539	1.39 456	0.19 180	0.17 290	0.17 76	0.19 211	0.18 120	0.16 124

ACVNet_1	2.18 523	1.45 540	1.72 487	2.85 555	2.33 554	2.28 513	1.46 516	3.08 542	2.22 524	1.82 493	2.05 491	3.56 535	1.98 518	3.09 456	1.40 457	3.17 557	0.60 536	2.40 555	0.92 542	2.91 557	2.37 556

Wz-Net-LNSev	1.03 421	0.67 481	2.71 526	0.64 381	0.84 499	1.75 476	1.00 476	1.80 413	1.32 417	1.28 360	1.25 315	1.65 450	1.22 446	1.39 288	1.40 457	0.28 397	0.26 424	0.24 291	0.23 339	0.33 406	0.32 410

Consistency-Raft	1.25 458	0.99 515	1.93 500	1.02 523	1.21 533	0.96 359	1.01 478	1.75 390	1.92 510	1.36 405	2.12 494	1.44 407	1.01 395	1.14 221	1.40 457	0.72 526	0.82 544	0.89 531	0.98 547	1.31 538	0.95 529

Syn2CoEx	1.14 445	0.69 485	1.66 482	0.80 476	0.67 453	1.40 443	0.88 448	2.06 481	1.54 480	1.25 351	1.58 429	1.42 401	1.50 483	4.09 475	1.40 457	0.36 458	0.32 469	0.34 445	0.29 428	0.29 368	0.34 421

GASNet	0.99 404	0.97 512	1.72 487	0.98 519	0.68 459	0.83 315	0.67 390	1.60 352	1.28 399	1.31 384	1.22 305	1.22 354	1.21 445	2.41 424	1.41 461	0.43 485	0.26 424	0.36 461	0.34 468	0.55 493	0.31 404

UDG	1.41 477	2.65 564	0.99 364	1.44 539	1.64 543	1.34 433	0.80 429	1.60 352	1.23 374	1.23 337	1.71 453	2.01 492	1.34 464	1.47 306	1.41 461	0.90 529	0.54 532	2.29 549	0.75 532	1.84 540	1.04 534

GwcNet	1.08 430	0.51 433	2.33 515	0.79 473	1.18 531	1.76 478	0.70 401	1.68 372	1.47 470	1.41 422	1.64 443	1.74 461	1.04 404	2.20 408	1.41 461	0.30 413	0.29 451	0.29 392	0.27 395	0.30 379	0.35 426

S-Stereo	1.15 449	0.46 411	2.17 510	0.81 479	0.80 493	1.21 414	1.19 499	1.93 451	2.02 516	1.47 435	2.11 493	1.57 431	1.17 432	2.05 392	1.41 461	0.40 472	0.40 504	0.35 453	0.31 444	0.44 461	0.70 517

CBFPSM	0.92 383	0.33 304	1.86 497	0.49 157	0.38 281	1.75 476	0.84 436	1.39 293	1.12 300	1.09 250	0.99 197	2.37 509	1.66 498	1.32 265	1.42 465	0.19 180	0.18 312	0.20 169	0.20 243	0.21 236	0.33 416

Wz-Net-MNSev	1.11 438	0.58 458	2.23 513	0.66 402	0.71 464	1.95 498	1.46 516	1.98 462	1.45 468	1.79 488	1.43 383	1.49 420	1.33 463	1.97 384	1.42 465	0.27 383	0.23 400	0.28 381	0.28 416	0.34 410	0.31 404

XPNet_ROB	0.96 392	0.49 423	1.09 405	0.72 447	0.57 411	1.11 390	1.14 493	1.66 369	1.23 374	1.85 495	1.39 374	1.64 447	1.11 421	1.80 365	1.42 465	0.38 466	0.30 455	0.33 435	0.29 428	0.37 424	0.34 421

PSMNet_ROB	0.90 378	0.52 437	1.17 422	0.72 447	0.61 434	1.27 421	1.12 491	1.76 396	1.12 300	1.09 250	1.28 331	1.45 409	0.89 340	1.65 337	1.42 465	0.33 437	0.25 418	0.37 464	0.39 484	0.35 413	0.29 380

YMNet	1.00 409	0.54 442	1.40 452	0.81 479	0.85 502	1.87 492	0.62 372	1.55 342	1.18 346	1.63 472	1.99 484	1.77 465	0.97 376	1.50 310	1.45 469	0.33 437	0.37 493	0.31 411	0.32 452	0.32 397	0.29 380

YMNet_1	1.00 409	0.54 442	1.40 452	0.81 479	0.85 502	1.87 492	0.62 372	1.55 342	1.18 346	1.63 472	1.99 484	1.77 465	0.97 376	1.50 310	1.45 469	0.33 437	0.37 493	0.31 411	0.32 452	0.32 397	0.29 380

PWCDC_ROB	1.29 460	0.75 496	1.33 446	1.05 524	0.88 507	1.73 475	0.52 300	1.89 437	3.28 544	1.29 366	4.88 547	1.22 354	1.46 476	1.77 363	1.45 469	0.60 518	0.26 424	0.29 392	0.25 367	0.52 487	0.37 437

StereoDRNet	0.98 402	0.47 416	1.70 484	0.76 466	0.94 512	1.51 456	0.91 455	1.92 447	1.32 417	1.61 466	1.13 268	1.47 417	0.97 376	1.75 356	1.46 472	0.28 397	0.23 400	0.29 392	0.27 395	0.35 413	0.27 363

ACVNet_2	2.43 534	1.41 537	2.04 502	2.62 552	2.24 550	2.63 528	1.88 537	3.31 544	3.01 541	2.19 512	3.45 530	4.62 543	2.04 520	4.50 484	1.47 473	2.55 551	0.64 538	2.22 548	0.84 537	2.69 549	2.29 555

AF-Net	1.13 443	0.52 437	1.33 446	0.86 498	0.91 508	1.38 439	0.71 403	2.16 496	1.62 486	1.56 458	2.40 507	1.99 490	1.65 494	1.81 367	1.48 474	0.48 499	0.28 440	0.49 499	0.33 462	0.39 437	0.32 410

CSAN	1.41 477	0.59 461	1.26 434	0.70 435	0.50 369	1.76 478	1.78 529	1.77 400	1.90 509	2.35 519	2.32 502	1.92 482	1.94 516	5.56 511	1.49 475	0.43 485	0.35 486	0.40 478	0.41 489	0.43 455	0.41 452

TCMNet	1.01 415	0.60 469	2.10 505	0.86 498	1.33 538	1.14 395	0.67 390	1.69 374	1.23 374	1.11 264	1.57 426	1.30 380	0.97 376	2.01 387	1.50 476	0.31 421	0.31 461	0.38 467	0.34 468	0.42 449	0.36 432

DISCO	1.03 421	0.34 328	1.11 410	0.69 429	0.45 340	2.07 505	0.84 436	2.13 487	1.50 474	1.15 290	1.33 349	2.40 511	1.07 415	2.60 436	1.51 477	0.23 302	0.18 312	0.22 233	0.20 243	0.31 388	0.27 363

DRN-Test	1.00 409	0.44 402	1.13 414	0.70 435	0.81 495	1.62 465	0.79 423	2.14 491	1.44 467	1.78 485	1.33 349	1.43 402	1.05 408	2.18 405	1.53 478	0.27 383	0.21 370	0.31 411	0.30 437	0.32 397	0.28 375

APVNet	1.06 425	0.53 441	1.42 458	0.84 491	0.79 488	1.92 495	0.82 434	1.90 440	1.08 279	1.08 244	1.43 383	1.56 430	1.13 428	3.07 453	1.58 479	0.31 421	0.34 475	0.42 483	0.36 477	0.36 420	0.37 437

DispFullNet	2.34 529	2.85 566	3.66 533	3.08 560	2.27 551	1.97 499	0.67 390	2.00 465	1.70 493	2.52 526	2.00 486	2.23 501	5.86 561	3.44 467	1.58 479	1.01 532	0.32 469	2.64 560	1.94 565	2.85 555	2.24 554

iinet-f	0.99 404	0.45 409	3.71 535	0.55 277	0.43 325	1.81 485	0.68 394	1.14 229	1.14 315	1.18 314	1.42 379	1.58 434	1.44 473	1.34 272	1.59 481	0.24 317	0.23 400	0.20 169	0.19 211	0.26 324	0.25 329

ssnet_v2	0.88 373	0.36 359	1.02 380	0.62 363	0.38 281	1.32 429	0.97 469	2.07 482	1.34 424	1.37 408	1.18 290	1.54 427	0.92 347	1.10 211	1.65 482	0.30 413	0.27 433	0.30 405	0.28 416	0.27 338	0.26 353

NVStereoNet_ROB	1.88 511	1.07 519	1.45 464	1.07 527	1.17 529	1.47 452	1.48 518	1.89 437	1.93 512	1.94 502	4.67 545	3.08 531	1.80 506	6.51 528	1.65 482	1.06 537	0.86 551	1.08 539	1.32 552	0.93 524	1.26 540
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
DeepPrunerF	1.60 490	0.73 491	5.81 547	0.88 506	1.19 532	0.91 337	0.95 466	2.19 506	5.24 560	1.17 309	1.30 335	1.19 349	1.30 460	4.90 493	1.66 484	0.42 480	0.34 475	0.52 503	0.47 503	0.41 444	0.40 447

w-ln-seven-2	1.18 453	0.61 471	4.25 537	0.68 425	0.61 434	1.20 412	0.93 461	1.63 361	1.35 434	1.66 475	1.53 411	1.47 417	1.37 467	3.00 452	1.74 485	0.25 344	0.24 409	0.29 392	0.26 384	0.33 406	0.28 375

SANet	1.88 511	0.57 455	2.18 512	0.63 372	0.40 302	2.80 533	1.57 523	2.39 526	5.88 562	2.36 521	3.57 531	3.72 539	2.97 544	4.74 488	1.76 486	0.34 447	0.30 455	0.32 426	0.29 428	0.48 477	0.37 437

aanetorigin	1.23 455	0.79 499	2.78 528	0.70 435	0.79 488	0.99 369	1.06 485	1.06 204	1.37 442	3.52 545	2.61 515	1.72 458	1.63 492	1.99 385	1.78 487	0.25 344	0.24 409	0.26 349	0.25 367	0.38 433	0.45 468

FCDSN-DC	2.32 528	0.63 476	0.81 291	0.84 491	0.75 479	2.23 511	0.94 464	2.09 485	1.80 502	5.45 564	7.72 562	7.77 561	6.93 568	3.39 462	1.80 488	0.52 504	0.48 521	0.52 503	0.51 513	0.57 496	0.58 500
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FBW_ROB	1.71 503	0.62 475	1.45 464	0.67 414	0.61 434	1.81 485	1.08 487	2.52 532	1.70 493	1.77 484	1.73 455	1.98 489	1.25 451	12.57 573	1.84 489	0.34 447	0.37 493	0.56 516	0.38 482	0.45 465	0.43 463

G-Net	1.66 495	0.63 476	1.56 476	1.11 529	0.74 472	2.98 537	0.91 455	1.55 342	1.22 371	2.76 534	8.18 565	2.32 507	2.53 539	1.92 377	1.87 490	0.48 499	0.44 512	0.45 490	0.31 444	0.60 504	0.57 499

RYNet	1.17 452	0.49 423	1.24 431	0.70 435	0.97 516	1.71 472	0.92 457	1.91 444	1.46 469	1.38 413	1.14 272	1.88 474	1.30 460	4.24 477	1.87 490	0.26 367	0.21 370	0.35 453	0.27 395	0.55 493	0.54 491

ccnet	1.12 440	0.67 481	1.01 373	0.78 471	0.73 471	1.72 474	0.99 474	1.84 425	1.26 388	1.47 435	1.85 472	1.75 464	1.29 456	1.75 356	1.88 492	0.57 513	0.53 529	0.57 518	0.55 517	0.59 500	0.54 491

SGM_RVC	1.68 498	0.36 359	0.61 149	0.59 325	0.29 129	2.25 512	1.18 498	2.38 525	1.68 492	3.60 546	2.67 517	3.69 538	2.42 535	8.13 554	1.90 493	0.31 421	0.31 461	0.30 405	0.28 416	0.30 379	0.29 380
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
Dean	2.91 547	1.53 543	2.07 503	2.96 559	2.51 556	3.15 538	2.14 548	4.75 558	4.41 557	2.76 534	6.10 552	5.53 552	2.37 533	2.97 450	1.92 494	3.18 558	0.85 549	2.51 558	1.04 550	2.88 556	2.47 559

WCMA_ROB	1.84 508	0.47 416	1.31 441	0.69 429	0.57 411	2.11 507	1.14 493	1.87 431	1.73 497	4.04 550	6.43 553	5.62 553	3.61 550	2.59 435	1.94 495	0.52 504	0.44 512	0.39 473	0.42 492	0.48 477	0.47 475

MeshStereo	2.26 526	0.56 451	0.92 342	0.61 351	0.49 362	2.60 525	1.02 479	3.18 543	2.05 518	7.40 571	4.98 548	7.58 559	2.98 545	6.37 526	1.96 496	0.43 485	0.43 509	0.45 490	0.39 484	0.43 455	0.42 456
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
SAMSARA	1.55 486	0.84 502	2.61 523	1.22 532	1.07 519	2.50 522	1.93 539	2.05 476	1.89 507	2.75 533	1.66 448	2.81 524	1.69 499	3.08 455	1.97 497	0.46 497	0.51 527	0.42 483	0.46 501	0.58 498	0.59 502

DANet	1.08 430	0.61 471	1.32 444	0.85 496	0.72 466	1.37 436	0.51 289	1.54 338	1.15 327	1.78 485	1.54 416	2.01 492	1.11 421	2.90 447	2.00 498	0.33 437	0.30 455	0.40 478	0.30 437	0.44 461	0.45 468
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
MSC_U_SF_DS_RVC	2.12 521	1.15 527	3.10 529	1.05 524	0.76 482	5.03 559	2.40 556	2.16 496	2.62 535	1.89 499	2.28 501	2.69 521	1.65 494	9.35 562	2.04 499	0.64 523	0.51 527	0.68 525	0.71 531	1.09 532	0.67 514

SPS-STEREO	1.67 496	1.04 518	1.23 428	1.21 531	1.13 527	1.82 487	1.11 489	2.16 496	1.52 477	3.07 544	2.32 502	2.82 525	1.80 506	4.11 476	2.04 499	1.03 535	0.99 556	0.97 533	0.94 543	1.03 531	1.02 532
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
LSM	6.33 561	1.10 521	13.19 564	1.41 538	68.17 589	1.64 468	1.90 538	1.92 447	2.46 528	2.99 540	3.11 525	1.88 474	1.80 506	2.61 437	2.06 501	0.41 476	0.58 535	0.50 500	0.57 519	0.64 507	17.66 583

PWC_ROB	1.24 456	0.76 497	2.46 519	0.72 447	0.78 485	1.15 401	0.49 280	1.75 390	1.92 510	2.31 516	3.07 524	1.59 435	1.40 468	2.46 429	2.10 502	0.33 437	0.22 388	0.35 453	0.24 352	0.38 433	0.41 452

Wz-Net-SNSev	1.49 480	1.23 531	6.27 549	0.68 425	0.67 453	1.37 436	1.41 513	2.00 465	1.39 451	1.48 441	1.61 435	2.29 504	1.32 462	3.93 472	2.14 503	0.31 421	0.28 440	0.31 411	0.33 462	0.42 449	0.36 432

LVE	3.31 549	1.67 545	1.64 480	2.85 555	2.42 555	3.20 540	2.26 552	4.78 559	5.05 559	2.35 519	6.91 554	6.02 554	2.37 533	9.15 558	2.17 504	3.19 559	1.08 562	2.38 553	1.47 559	2.81 552	2.40 558

SGM+DAISY	2.41 533	1.07 519	2.14 509	1.18 530	1.10 521	2.14 509	1.36 511	1.96 456	1.66 489	5.46 565	7.07 556	4.95 549	4.32 557	5.50 508	2.26 505	1.04 536	1.02 559	0.99 535	0.97 545	1.02 529	1.04 534

SHD	1.31 464	0.71 490	2.34 516	0.86 498	0.75 479	1.77 481	0.65 381	2.22 510	2.50 532	2.40 523	1.71 453	1.91 479	1.60 490	1.93 380	2.37 506	0.38 466	0.31 461	0.38 467	0.40 488	0.48 477	0.50 484

z-mn7	1.56 487	0.84 502	4.36 540	0.71 443	0.51 380	2.60 525	1.04 481	1.73 383	2.70 538	1.53 448	2.99 523	1.94 484	1.34 464	4.78 490	2.41 507	0.29 408	0.24 409	0.27 366	0.24 352	0.34 410	0.31 404

IMH	3.21 548	1.85 552	1.48 471	3.25 562	2.69 559	4.07 552	2.02 543	4.41 556	3.80 551	2.72 531	7.11 557	4.75 546	2.92 543	5.92 519	2.55 508	3.85 570	0.88 552	2.78 563	1.36 555	3.19 561	2.59 561

MFN_U_SF_RVC	1.52 484	0.84 502	3.42 531	0.87 505	0.66 449	2.56 524	0.95 466	2.36 522	1.70 493	1.98 503	1.86 473	2.45 514	1.79 505	2.95 448	2.58 509	0.52 504	0.48 521	0.55 513	0.59 523	0.59 500	0.61 506

IMH-64-1	2.70 541	1.79 548	1.46 466	3.26 563	2.66 557	3.23 541	2.10 545	4.08 551	2.75 539	2.34 517	3.81 534	3.06 529	2.22 530	4.25 478	2.59 510	3.75 566	0.84 546	2.75 561	1.35 553	3.15 559	2.60 562

IMH-64	2.70 541	1.79 548	1.46 466	3.26 563	2.66 557	3.23 541	2.10 545	4.08 551	2.75 539	2.34 517	3.81 534	3.06 529	2.22 530	4.25 478	2.59 510	3.75 566	0.84 546	2.75 561	1.35 553	3.15 559	2.60 562

KSHMR	8.75 568	2.06 557	2.11 507	3.53 567	3.11 564	4.13 553	2.69 558	5.60 562	61.37 593	3.00 541	55.83 593	4.98 551	2.45 536	4.49 482	2.61 512	3.46 563	1.55 567	3.14 567	1.94 565	3.72 564	3.18 567

pmcnn	2.37 530	0.42 396	2.71 526	0.63 372	0.43 325	1.54 459	1.19 499	2.01 469	1.53 479	2.64 530	7.60 559	18.07 576	1.45 475	3.44 467	2.78 513	0.18 139	0.15 221	0.15 19	0.12 38	0.20 195	0.18 175

w-ln-seven	1.38 473	0.70 488	3.91 536	0.75 463	0.72 466	2.69 529	0.95 466	2.02 473	1.99 514	1.99 504	1.73 455	1.82 471	1.17 432	2.45 426	2.84 514	0.28 397	0.25 418	0.31 411	0.30 437	0.41 444	0.33 416

zh-mn7	1.70 500	1.21 530	8.30 556	0.69 429	0.53 395	1.45 451	0.84 436	1.70 379	2.09 520	2.41 524	2.67 517	1.68 453	1.23 447	4.49 482	2.87 515	0.30 413	0.26 424	0.27 366	0.27 395	0.31 388	0.35 426

ktn	4.70 555	2.38 562	2.12 508	3.76 568	3.24 565	4.85 557	2.95 563	5.52 561	7.37 565	4.07 552	19.32 578	7.46 558	3.47 548	7.39 543	2.95 516	4.04 571	1.85 568	3.26 569	2.22 568	3.08 558	2.65 564

XQC	1.37 471	0.87 507	2.56 522	0.84 491	0.69 461	1.83 488	0.89 450	2.07 482	1.88 506	1.88 497	1.53 411	1.91 479	1.55 486	2.85 446	3.05 517	0.48 499	0.29 451	0.44 489	0.39 484	0.69 514	0.60 505

PWCK	2.88 546	2.05 556	5.72 546	2.08 545	1.11 523	3.55 543	3.90 565	2.86 539	3.54 550	3.03 543	3.63 532	3.10 532	2.31 532	8.15 556	3.09 518	2.12 547	0.91 554	1.75 544	0.98 547	2.57 547	1.18 539

Wz-Net-TNSev	1.88 511	2.08 558	7.66 551	0.67 414	0.64 444	2.42 519	1.83 533	2.33 519	1.74 499	1.57 462	1.56 422	2.58 517	1.90 514	4.86 491	3.12 519	0.39 469	0.37 493	0.33 435	0.37 480	0.53 489	0.58 500

PVD	1.70 500	0.84 502	2.26 514	0.94 518	0.83 498	2.48 521	0.97 469	2.59 535	3.35 545	3.01 542	2.77 519	2.34 508	2.47 537	2.67 440	3.14 520	0.47 498	0.45 516	0.59 520	0.48 505	0.59 500	0.75 522

FC-DCNN	2.72 543	0.59 461	0.86 307	0.73 455	0.57 411	2.91 534	1.04 481	3.01 541	2.60 533	6.83 566	7.64 560	9.92 566	6.33 566	5.21 498	3.14 520	0.53 510	0.48 521	0.51 501	0.50 510	0.53 489	0.51 488

WZ-Net	1.95 515	0.95 511	10.10 558	0.86 498	0.78 485	1.69 471	1.60 524	2.20 509	1.98 513	2.08 509	1.93 480	2.30 505	1.97 517	5.30 500	3.17 522	0.34 447	0.26 424	0.29 392	0.31 444	0.51 485	0.47 475

WAO-8	4.40 552	1.82 550	1.79 491	2.34 548	2.20 547	9.19 564	1.53 519	6.09 565	16.46 573	3.94 548	7.84 563	7.32 556	3.72 553	9.41 564	3.31 523	2.00 545	1.07 560	2.44 556	1.37 556	2.50 545	1.68 546

Venus	4.40 552	1.82 550	1.79 491	2.34 548	2.20 547	9.19 564	1.53 519	6.09 565	16.46 573	3.94 548	7.84 563	7.32 556	3.72 553	9.41 564	3.31 523	2.00 545	1.07 560	2.44 556	1.37 556	2.50 545	1.68 546

z-ln-s-r	1.02 418	0.55 447	2.09 504	0.52 220	0.55 405	0.78 285	0.87 445	1.47 312	1.34 424	1.12 266	1.62 438	1.37 396	1.06 411	2.62 438	3.32 525	0.19 180	0.14 163	0.21 204	0.17 171	0.27 338	0.21 265

FC-DCNN v2	2.81 544	0.59 461	0.85 301	0.73 455	0.57 411	2.97 536	1.05 483	3.39 547	2.61 534	6.98 567	7.67 561	10.38 569	6.31 565	5.75 516	3.37 526	0.53 510	0.48 521	0.51 501	0.50 510	0.53 489	0.51 488

EDNetEfficientorigin	10.57 571	1.47 541	177.42 594	0.67 414	0.53 395	1.58 462	1.16 496	1.90 440	3.37 546	4.71 558	3.38 528	3.10 532	2.69 541	3.13 457	3.58 527	0.25 344	0.23 400	0.33 435	0.27 395	0.83 519	0.81 523

DPSNet	1.69 499	0.59 461	4.33 538	0.70 435	0.57 411	2.02 503	1.62 525	3.35 546	1.78 500	1.48 441	1.38 370	2.17 500	2.84 542	4.77 489	3.66 528	0.48 499	0.31 461	0.29 392	0.25 367	0.64 507	0.48 478

WAO-7	2.66 537	1.40 536	1.73 489	1.39 536	1.17 529	3.93 549	1.94 540	4.11 553	3.88 552	2.92 538	5.50 549	4.18 541	3.00 546	7.63 549	3.71 529	1.13 540	1.00 557	1.17 540	1.13 551	1.18 535	1.09 538

zh-sn7	1.76 506	1.38 533	6.58 550	0.74 459	0.72 466	1.78 483	1.31 508	1.88 434	1.56 483	1.86 496	2.47 512	1.81 468	2.08 524	5.12 497	3.80 530	0.32 428	0.32 469	0.32 426	0.32 452	0.44 461	0.40 447

RTSC	1.29 460	0.73 491	2.44 518	0.83 490	0.57 411	1.85 490	0.65 381	1.88 434	2.00 515	2.20 513	1.66 448	1.60 437	1.26 453	2.33 418	3.92 531	0.32 428	0.23 400	0.27 366	0.29 428	0.37 424	0.37 437

MSAF-DinoV2	1.97 517	0.80 501	10.38 561	0.86 498	0.48 358	1.39 441	0.97 469	2.55 534	1.72 496	1.53 448	1.65 445	3.59 536	2.20 529	5.39 506	3.94 532	0.27 383	0.17 290	0.26 349	0.28 416	0.47 472	0.46 471

ELAS_RVC	2.48 535	0.74 494	1.90 498	1.05 524	0.92 510	2.76 530	4.01 566	2.76 536	4.11 554	4.69 557	4.63 542	4.62 543	5.96 563	3.97 474	3.96 533	0.63 522	0.53 529	0.56 516	0.52 514	0.64 507	0.63 508
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ttt	0.94 388	0.34 328	0.59 141	0.61 351	0.37 264	0.94 349	0.50 288	2.17 502	1.34 424	1.23 337	1.61 435	0.91 255	0.76 271	1.85 371	3.97 534	0.30 413	0.26 424	0.26 349	0.24 352	0.29 368	0.29 380

WAO-6	2.81 544	1.60 544	1.46 466	2.36 550	2.28 552	3.55 543	2.29 553	4.21 554	4.56 558	2.36 521	4.51 539	4.88 547	2.66 540	4.60 485	4.07 535	1.72 543	1.15 563	2.31 550	1.46 558	2.31 542	1.85 549

ELAS	2.37 530	0.74 494	1.54 475	0.99 520	0.92 510	4.78 556	2.33 554	3.33 545	3.37 546	5.05 562	4.77 546	3.67 537	4.53 558	3.42 465	4.50 536	0.62 520	0.53 529	0.55 513	0.53 515	0.63 505	0.64 512
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
TorneroNet-64	5.30 559	2.03 554	1.74 490	3.43 565	2.81 560	10.09 566	2.12 547	9.10 572	17.12 578	4.96 561	9.27 568	10.72 571	3.70 552	9.20 559	4.55 537	3.31 561	0.84 546	2.88 564	1.55 560	3.49 562	3.04 565

SuperB	2.53 536	0.59 461	18.45 569	0.69 429	0.50 369	1.87 492	0.88 448	1.67 371	2.39 526	1.50 444	1.42 379	1.14 342	1.15 430	4.28 480	5.07 538	0.24 317	0.19 330	0.22 233	0.19 211	7.86 576	0.34 421

MADNet+	2.69 540	3.22 569	11.53 563	1.44 539	1.12 525	3.19 539	1.81 531	2.85 538	2.37 525	1.68 477	2.07 492	2.85 526	2.18 527	7.41 544	5.23 539	0.79 527	0.76 542	0.69 527	0.65 527	0.98 526	0.95 529

notaker	3.98 551	2.40 563	2.68 525	3.82 570	3.27 567	3.97 551	2.14 548	4.78 559	3.45 548	4.12 553	6.94 555	7.65 560	3.26 547	7.82 552	5.30 540	4.04 571	1.41 565	3.36 570	2.10 567	3.88 565	3.31 568

RTS	2.67 538	1.38 533	15.28 567	0.99 520	1.26 535	3.78 546	1.96 541	2.15 493	2.62 535	2.61 528	2.85 521	2.60 518	1.59 488	6.27 524	5.71 541	0.40 472	0.28 440	0.35 453	0.35 473	0.50 481	0.48 478

RTSA	2.67 538	1.38 533	15.28 567	0.99 520	1.26 535	3.78 546	1.96 541	2.15 493	2.62 535	2.61 528	2.85 521	2.60 518	1.59 488	6.27 524	5.71 541	0.40 472	0.28 440	0.35 453	0.35 473	0.50 481	0.48 478

ADCPNet	1.85 509	0.69 485	8.07 553	0.71 443	0.58 420	2.79 532	1.22 501	1.94 453	1.54 480	1.88 497	1.69 451	2.46 515	2.04 520	2.37 421	6.48 543	0.38 466	0.37 493	0.38 467	0.43 494	0.47 472	0.45 468

coex-ft	8.13 567	2.13 559	98.04 593	0.67 414	0.53 395	1.71 472	1.56 521	1.65 364	11.11 567	18.17 582	3.75 533	3.88 540	7.61 569	2.98 451	6.49 544	0.30 413	0.30 455	0.32 426	0.31 444	0.66 511	0.50 484

AnyNet_C01	2.26 526	1.78 547	10.22 560	0.93 516	0.74 472	2.92 535	2.20 550	2.29 517	1.80 502	2.53 527	2.41 508	2.71 522	1.73 500	3.41 464	6.72 545	0.41 476	0.39 502	0.40 478	0.42 492	0.67 512	0.63 508

JetBlue	3.97 550	2.01 553	10.19 559	1.38 535	2.84 561	10.53 567	9.54 570	3.60 549	2.41 527	2.73 532	3.39 529	4.54 542	4.31 556	7.85 553	6.84 546	0.88 528	0.93 555	0.89 531	0.91 541	1.74 539	1.91 550

tt	6.58 563	0.26 127	6.10 548	3.77 569	2.16 546	11.55 568	19.63 576	13.33 576	5.74 561	2.96 539	2.65 516	4.97 550	6.33 566	3.81 471	7.24 547	9.15 578	11.32 581	5.89 577	6.24 576	6.03 572	2.55 560

ADCRef	1.35 469	0.55 447	2.37 517	0.72 447	0.77 483	1.94 497	0.78 420	1.91 444	1.27 394	1.57 462	1.59 430	1.36 393	1.41 469	1.54 319	7.53 548	0.23 302	0.20 348	0.32 426	0.30 437	0.29 368	0.29 380

ff1	1.37 471	0.33 304	0.85 301	0.53 238	0.37 264	0.74 261	0.56 340	0.95 147	2.47 529	1.15 290	1.45 390	1.06 312	0.82 301	7.22 540	7.61 549	0.20 215	0.12 51	0.31 411	0.27 395	0.19 161	0.20 248

mmx	1.39 474	0.33 304	0.85 301	0.53 238	0.37 264	0.74 261	0.56 340	2.13 487	1.37 442	1.15 290	1.45 390	1.06 312	0.82 301	7.22 540	7.61 549	0.24 317	0.19 330	0.31 411	0.27 395	0.30 379	0.25 329

xxx	1.39 474	0.33 304	0.85 301	0.53 238	0.37 264	0.74 261	0.56 340	2.13 487	1.37 442	1.15 290	1.45 390	1.06 312	0.82 301	7.22 540	7.61 549	0.24 317	0.19 330	0.31 411	0.27 395	0.30 379	0.25 329

TorneroNet	10.70 572	2.03 554	1.82 494	3.43 565	3.01 563	43.83 587	2.22 551	8.87 571	67.47 594	7.17 570	27.36 582	10.68 570	3.85 555	8.67 557	7.65 552	3.59 564	0.88 552	3.04 565	1.57 561	3.71 563	3.17 566

test_sample9	1.86 510	0.49 423	1.13 414	0.56 290	0.39 291	1.02 374	0.73 407	1.78 404	1.21 365	1.22 331	1.18 290	1.08 318	0.92 347	2.27 414	7.92 553	0.57 513	12.61 582	0.62 521	0.67 528	0.45 465	0.42 456

test_sample8	2.19 524	0.49 423	1.13 414	0.56 290	0.39 291	1.02 374	0.73 407	1.82 417	1.15 327	2.26 514	1.30 335	4.94 548	2.52 538	2.27 414	7.92 553	0.57 513	12.61 582	0.62 521	0.67 528	0.45 465	0.42 456

UNDER WATER-64	5.27 558	2.32 560	8.78 557	3.93 571	3.54 569	7.61 562	3.03 564	5.84 564	14.19 569	4.04 550	4.04 536	9.39 565	6.26 564	5.93 520	8.48 555	3.60 565	1.51 566	3.13 566	1.88 563	4.29 569	3.61 570

UNDER WATER	5.08 557	2.33 561	5.55 544	3.94 572	3.51 568	5.20 560	2.72 560	5.61 563	16.52 575	3.84 547	4.60 541	9.21 564	5.89 562	5.90 518	8.66 556	3.75 566	1.34 564	3.18 568	1.88 563	4.33 570	3.61 570

ADCL	1.72 504	0.57 455	3.66 533	0.67 414	0.61 434	2.61 527	1.85 534	1.96 456	1.67 490	1.90 500	1.83 468	2.06 498	1.90 514	2.13 398	9.15 557	0.26 367	0.24 409	0.34 445	0.32 452	0.38 433	0.35 426

EDNetEfficient	2.37 530	1.10 521	8.08 554	0.74 459	0.71 464	0.98 368	1.56 521	1.46 310	4.06 553	4.90 559	2.82 520	2.25 502	3.48 549	2.95 448	9.97 558	0.26 367	0.24 409	0.26 349	0.30 437	0.68 513	0.61 506

TCMNet-wrong-test	10.31 570	11.40 577	14.84 566	20.96 579	18.45 576	13.80 573	10.76 571	15.78 577	3.53 549	5.20 563	5.52 550	16.26 574	12.61 571	7.51 548	10.15 559	7.43 576	2.37 569	4.31 573	3.43 572	11.36 578	10.61 577

HanzoNet	11.04 573	3.62 570	8.10 555	4.08 573	3.55 570	4.90 558	2.73 561	7.19 569	10.10 566	31.86 589	28.92 583	21.96 583	36.36 585	18.08 577	10.17 560	7.94 577	3.32 571	3.47 571	3.31 570	7.06 575	4.04 572

AnyNet_C32	1.96 516	1.10 521	5.17 543	0.90 510	1.11 523	2.12 508	2.37 555	1.85 426	1.48 471	2.45 525	1.70 452	2.05 497	1.64 493	2.50 432	10.28 561	0.37 462	0.34 475	0.35 453	0.41 489	0.49 480	0.54 491

ADCMid	1.89 514	0.73 491	5.06 542	0.72 447	0.67 453	2.00 502	1.14 493	1.97 460	1.48 471	2.86 537	1.81 467	2.37 509	2.05 522	2.24 410	10.39 562	0.33 437	0.31 461	0.39 473	0.43 494	0.50 481	0.44 466

MADNet++	5.01 556	3.14 567	4.91 541	4.55 574	3.94 571	5.20 560	4.41 567	4.40 555	4.13 555	4.95 560	6.08 551	4.74 545	5.37 559	9.40 563	10.67 563	4.65 573	4.15 573	3.97 572	3.34 571	4.09 567	4.08 573

MANE	6.19 560	0.59 461	1.03 384	0.93 516	1.22 534	13.38 571	2.69 558	12.81 575	17.94 579	8.21 572	10.82 570	14.72 572	11.68 570	11.39 572	11.90 564	0.59 517	0.50 526	0.52 503	1.76 562	0.55 493	0.54 491

ADCP+	1.99 519	0.48 420	7.73 552	0.66 402	0.91 508	2.30 514	1.05 483	1.82 417	1.34 424	1.54 454	1.32 347	1.74 461	1.61 491	2.17 402	13.37 565	0.24 317	0.21 370	0.32 426	0.28 416	0.37 424	0.29 380

ADCS	2.25 525	0.99 515	5.55 544	0.81 479	0.74 472	2.19 510	1.80 530	2.27 515	2.14 521	2.80 536	2.13 495	2.40 511	2.03 519	2.64 439	13.69 566	0.41 476	0.39 502	0.40 478	0.45 498	0.58 498	0.56 495

JetRed	6.91 564	8.80 575	25.96 578	2.85 555	3.25 566	13.98 574	11.87 572	6.25 567	4.28 556	4.45 555	4.56 540	6.69 555	5.46 560	7.46 546	14.05 567	2.59 552	3.31 570	2.59 559	2.29 569	4.20 568	3.36 569

PML	51.67 591	36.25 587	13.28 565	7.46 575	20.81 577	108.69 594	232.22 595	8.72 570	27.82 584	87.01 594	269.67 595	69.67 594	61.95 594	24.76 585	14.20 568	9.74 580	3.40 572	9.62 579	4.70 573	18.74 581	4.72 574

test_xeample	1.45 479	0.28 178	0.65 172	0.51 199	0.28 112	0.94 349	0.59 363	2.14 491	1.29 403	1.24 345	1.51 409	0.88 243	0.86 324	1.46 302	15.10 569	0.22 275	0.20 348	0.22 233	0.20 243	0.22 260	0.22 283

1111x	1.70 500	0.29 213	0.86 307	0.51 199	0.27 87	1.01 372	0.68 394	2.22 510	1.28 399	1.13 281	1.40 376	1.21 352	1.10 420	5.53 509	15.20 570	0.22 275	0.21 370	0.22 233	0.22 316	0.24 300	0.22 283

DPSimNet_ROB	11.20 574	4.98 572	35.43 582	2.90 558	4.52 572	7.89 563	17.09 575	4.66 557	6.06 563	14.89 578	10.93 571	17.29 575	36.81 587	13.18 574	15.68 571	2.86 554	6.29 575	5.75 576	5.09 574	3.91 566	7.70 575

xxxx	1.51 483	0.28 178	0.68 188	0.54 253	0.28 112	1.16 403	0.44 228	2.19 506	1.29 403	1.09 250	1.36 363	1.22 354	0.85 316	1.79 364	15.70 572	0.24 317	0.21 370	0.21 204	0.20 243	0.22 260	0.23 303

222	1.61 492	0.29 213	0.67 184	0.56 290	0.29 129	1.06 383	0.42 196	2.17 502	1.31 413	1.31 384	1.52 410	0.92 264	0.94 361	1.76 361	17.65 573	0.24 317	0.20 348	0.21 204	0.19 211	0.22 260	0.23 303

LRCNet_RVC	22.74 580	32.10 586	21.97 573	29.84 583	26.23 580	4.42 555	0.81 432	22.66 579	2.02 516	26.93 584	29.26 584	23.06 585	15.59 574	23.84 581	18.88 574	31.75 587	19.90 588	34.65 586	32.13 587	30.54 586	28.32 587

SGM-ForestM	6.52 562	0.38 373	1.26 434	0.63 372	0.35 239	13.59 572	5.32 569	6.32 568	6.70 564	11.14 574	9.18 567	22.51 584	13.93 573	16.89 575	20.07 575	0.36 458	0.37 493	0.36 461	0.35 473	0.36 420	0.34 421

LE_ROB	8.05 566	0.37 366	23.53 574	0.74 459	0.33 217	2.77 531	2.87 562	3.71 550	27.24 583	25.39 583	8.87 566	8.46 563	26.71 583	6.65 530	21.99 576	0.21 249	0.19 330	0.20 169	0.21 287	0.25 312	0.22 283

DGTPSM_ROB	13.01 575	8.23 573	21.87 571	9.51 576	18.10 574	11.56 569	32.01 581	10.63 573	16.20 571	7.03 568	19.48 579	10.15 567	16.66 575	9.83 568	22.42 577	4.75 574	8.68 576	5.37 574	10.25 579	6.16 573	11.36 578

USTest	14.33 577	14.94 579	21.04 570	17.44 578	16.05 573	23.26 575	33.84 583	21.73 578	11.80 568	9.36 573	10.14 569	15.97 573	13.20 572	17.28 576	22.43 578	3.78 569	5.01 574	6.17 578	6.16 575	9.25 577	7.72 576

DPSMNet_ROB	13.02 576	8.23 573	21.91 572	9.53 577	18.11 575	11.56 569	32.02 582	10.64 574	16.23 572	7.05 569	19.49 580	10.16 568	16.66 575	9.85 569	22.43 578	4.77 575	8.68 576	5.38 575	10.26 580	6.17 574	11.36 578

AAGNet	1.83 507	0.28 178	0.72 225	0.61 351	0.32 196	0.67 226	0.51 289	0.96 154	0.98 233	1.47 435	1.20 301	1.00 294	1.18 436	2.83 444	22.77 580	0.22 275	0.13 112	0.22 233	0.19 211	0.23 285	0.15 94

Anonymous_1	43.04 590	18.73 580	24.79 575	21.81 580	46.26 587	27.80 576	37.60 584	28.08 583	16.14 570	14.66 577	14.30 572	20.65 577	17.88 577	21.56 578	25.94 581	117.93 594	8.92 578	100.65 591	126.50 591	158.64 594	12.08 580

DPSM_ROB	19.08 578	19.14 581	25.17 576	22.15 581	20.85 578	28.17 577	37.82 585	26.56 581	16.85 576	14.14 575	14.84 573	21.70 578	18.75 578	21.87 579	26.55 582	10.16 581	9.30 579	10.47 580	10.42 581	14.03 579	12.61 581

DPSM	19.08 578	19.14 581	25.17 576	22.15 581	20.85 578	28.17 577	37.82 585	26.56 581	16.85 576	14.14 575	14.84 573	21.70 578	18.75 578	21.87 579	26.55 582	10.16 581	9.30 579	10.47 580	10.42 581	14.03 579	12.61 581

xxxxx1	54.10 592	25.67 583	27.13 579	113.43 591	96.96 591	30.69 581	47.44 587	32.38 585	25.60 580	17.75 579	17.27 575	21.81 580	21.02 580	24.43 582	33.82 584	33.37 588	40.54 589	157.71 592	175.86 592	66.16 590	72.93 592

tt_ll	54.10 592	25.67 583	27.13 579	113.43 591	96.96 591	30.69 581	47.44 587	32.38 585	25.60 580	17.75 579	17.27 575	21.81 580	21.02 580	24.43 582	33.82 584	33.37 588	40.54 589	157.71 592	175.86 592	66.16 590	72.93 592

ff	54.10 592	25.67 583	27.13 579	113.43 591	96.96 591	30.69 581	47.44 587	32.38 585	25.60 580	17.75 579	17.27 575	21.81 580	21.02 580	24.43 582	33.82 584	33.37 588	40.54 589	157.71 592	175.86 592	66.16 590	72.93 592

BEATNet-Init1	26.87 582	13.43 578	70.68 592	0.91 513	0.68 459	57.02 592	21.06 577	32.82 588	32.67 585	52.12 593	53.61 592	66.05 593	49.56 593	48.79 594	34.71 587	0.49 503	0.44 512	0.53 508	0.53 515	0.63 505	0.59 502

AVERAGE_ROB	40.43 587	42.37 593	42.73 584	36.96 586	35.58 583	30.50 580	27.61 579	36.71 590	38.39 591	44.91 591	44.36 590	37.45 588	36.70 586	41.88 588	40.35 588	45.43 592	46.81 592	47.11 588	46.35 588	42.51 588	43.87 589

HaxPig	38.92 586	41.40 592	41.64 583	29.95 584	32.27 581	28.90 579	27.60 578	29.73 584	37.71 590	43.82 590	43.87 589	33.17 586	35.56 584	41.53 587	40.37 589	43.94 591	47.51 593	45.82 587	47.08 589	42.38 587	44.15 590

MEDIAN_ROB	42.00 588	44.40 594	44.29 586	35.15 585	34.95 582	31.28 585	29.60 580	35.88 589	40.02 592	47.20 592	46.64 591	37.37 587	38.48 592	44.35 593	42.45 590	48.03 593	49.39 594	49.71 589	49.03 590	45.14 589	46.65 591

Selective-RAFT-Error	38.39 585	38.47 590	50.44 589	44.73 587	41.97 586	56.68 589	76.38 593	53.24 592	33.92 588	28.34 587	29.85 587	43.60 589	38.20 591	43.75 589	53.34 591	20.38 584	18.70 585	21.09 584	21.05 583	28.30 584	25.43 586

FlowAnything	38.37 584	38.41 588	50.38 588	44.76 589	41.94 585	56.64 588	76.34 591	53.28 593	34.23 589	28.25 585	29.72 586	43.60 589	37.79 590	43.83 590	53.38 592	20.39 585	18.71 587	21.07 582	21.14 586	28.23 582	25.29 584

CasAABBNet	38.33 583	38.46 589	50.35 587	44.75 588	41.84 584	56.68 589	76.37 592	53.22 591	33.83 587	28.31 586	29.54 585	43.62 591	37.71 589	43.84 591	53.41 593	20.30 583	18.70 585	21.07 582	21.07 584	28.24 583	25.34 585

LSM0	42.82 589	38.75 591	50.81 590	47.07 590	109.38 594	57.00 591	76.02 590	53.74 594	33.71 586	29.02 588	30.41 588	43.87 592	37.22 588	43.91 592	53.54 594	20.52 586	18.62 584	21.10 585	21.11 585	28.41 585	42.22 588

test_example2	192.40 595	210.76 596	206.48 595	199.83 595	204.73 595	172.94 595	183.52 594	133.93 595	133.41 595	191.38 595	196.19 594	187.13 595	178.77 595	205.33 595	208.00 595	222.09 595	238.72 595	186.54 595	190.54 595	227.34 595	170.31 595

ccccc		492.34 597		530.87 596	530.37 596	478.08 596		491.76 596		448.18 596		476.12 596		541.64 596		663.49 596	459.54 596	353.94 596	309.79 596	586.66 596

ASD4		10.99 576

Low-res two-view benchmark