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

water-stereo	0.24 40	0.17 1	0.88 50	0.24 52	0.14 32	0.37 46	0.17 39	0.43 49	0.32 13	0.26 101	0.35 136	0.26 104	0.24 122	0.22 3	0.25 135	0.09 70	0.09 186	0.09 82	0.08 77	0.10 50	0.10 80

1w_stereo	0.22 28	0.17 1	0.52 4	0.23 36	0.16 82	0.44 92	0.22 123	0.55 145	0.40 81	0.25 87	0.29 87	0.13 3	0.26 152	0.28 31	0.20 50	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.07 7

Reg-Stereo(zero)	0.46 231	0.17 1	2.10 354	0.24 52	0.34 393	0.51 154	0.42 401	0.50 99	0.54 220	0.37 150	0.46 200	0.54 287	0.60 417	0.43 147	1.10 458	0.08 32	0.09 186	0.08 29	0.22 427	0.12 81	0.22 353

U	3.37 564	0.17 1	0.91 53	0.26 101	13.79 579	19.19 583	0.15 22	0.41 35	0.31 9	0.17 11	0.18 16	0.27 115	0.15 20	0.21 2	0.16 4	0.09 70	0.06 20	17.88 585	12.81 581	0.10 50	0.08 34

AdaDepth	0.24 40	0.18 5	1.03 62	0.25 70	0.21 205	0.46 115	0.16 31	0.30 3	0.27 5	0.17 11	0.19 19	0.14 13	0.18 48	0.35 93	0.17 14	0.07 20	0.07 40	0.08 29	0.25 440	0.10 50	0.10 80

test_sample1	0.40 161	0.18 5	1.19 82	0.31 217	0.18 145	0.48 129	0.23 156	0.78 300	0.49 164	0.44 191	0.44 188	0.45 233	0.41 297	1.39 370	0.33 230	0.11 227	0.09 186	0.10 132	0.09 108	0.12 81	0.13 177

FTStereo	0.76 454	0.18 5	2.35 406	0.71 512	0.21 205	0.73 418	1.79 556	0.57 157	0.53 208	1.07 507	1.63 524	1.29 519	2.13 547	0.75 295	0.29 179	0.19 437	0.08 116	0.12 253	0.11 207	0.11 70	0.40 491

2w_stereo	0.21 8	0.19 8	0.51 2	0.22 25	0.13 20	0.41 70	0.20 81	0.50 99	0.34 24	0.25 87	0.23 47	0.13 3	0.23 111	0.24 7	0.22 88	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

rvit_stereo_0083	0.25 44	0.19 8	0.58 13	0.28 142	0.18 145	0.28 9	0.22 123	0.38 19	0.54 220	0.23 61	0.30 100	0.27 115	0.26 152	0.37 114	0.24 122	0.14 354	0.12 303	0.13 312	0.10 144	0.12 81	0.10 80

test_sample2	0.41 168	0.19 8	1.23 91	0.31 217	0.17 110	0.51 154	0.27 256	0.81 324	0.55 227	0.44 191	0.45 192	0.46 246	0.38 264	1.51 391	0.30 197	0.12 281	0.09 186	0.11 197	0.10 144	0.14 134	0.14 195

11t1	0.33 97	0.19 8	1.41 122	0.33 268	0.16 82	0.48 129	0.21 102	0.67 213	0.48 158	0.40 166	0.34 131	0.32 147	0.33 227	0.42 144	0.27 154	0.11 227	0.12 303	0.10 132	0.08 77	0.13 111	0.14 195

GrayStereo	0.66 403	0.19 8	1.76 205	0.90 527	0.23 252	0.62 323	1.42 553	0.62 187	0.60 265	0.72 448	0.78 441	0.56 303	3.07 558	0.60 249	0.26 144	0.09 70	0.08 116	0.10 132	0.21 419	0.11 70	0.18 294

DilatedVolume-Stereo	0.26 47	0.20 13	0.64 23	0.25 70	0.15 55	0.41 70	0.18 53	0.42 41	0.35 30	0.34 139	0.34 131	0.25 90	0.23 111	0.43 147	0.53 345	0.09 70	0.09 186	0.08 29	0.10 144	0.12 81	0.11 105

3.25w_new	0.20 1	0.20 13	0.52 4	0.21 7	0.14 32	0.37 46	0.14 14	0.43 49	0.35 30	0.23 61	0.21 30	0.16 29	0.18 48	0.27 24	0.20 50	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.08 34

3.25w	0.20 1	0.20 13	0.52 4	0.21 7	0.14 32	0.37 46	0.14 14	0.43 49	0.35 30	0.23 61	0.21 30	0.16 29	0.18 48	0.27 24	0.20 50	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.08 34

x	0.35 116	0.20 13	1.36 112	0.33 268	0.17 110	0.47 121	0.24 189	0.75 261	0.54 220	0.40 166	0.40 167	0.42 209	0.34 235	0.45 168	0.32 220	0.11 227	0.14 345	0.11 197	0.09 108	0.12 81	0.14 195

test-3	0.43 193	0.20 13	1.70 179	0.34 299	0.32 372	0.45 97	0.23 156	0.71 230	0.46 138	0.51 261	0.29 87	0.45 233	0.21 86	0.59 243	0.98 439	0.08 32	0.07 40	0.10 132	0.35 492	0.29 387	0.28 421

test_1	0.43 193	0.20 13	1.70 179	0.34 299	0.32 372	0.45 97	0.23 156	0.71 230	0.46 138	0.50 248	0.29 87	0.45 233	0.21 86	0.59 243	0.98 439	0.08 32	0.07 40	0.10 132	0.35 492	0.29 387	0.29 427

test_3	0.44 203	0.20 13	1.70 179	0.36 334	0.32 372	0.47 121	0.30 305	0.73 246	0.49 164	0.50 248	0.30 100	0.45 233	0.22 95	0.59 243	0.98 439	0.08 32	0.10 229	0.11 197	0.35 492	0.29 387	0.28 421

SST-Stereo	0.52 311	0.20 13	1.76 205	0.62 503	0.53 488	0.62 323	0.66 488	0.55 145	0.61 282	0.58 351	0.53 271	0.52 279	0.60 417	1.59 407	0.29 179	0.11 227	0.07 40	0.12 253	0.10 144	0.16 189	0.10 80

4w-stereo	0.20 1	0.21 21	0.57 11	0.21 7	0.15 55	0.39 58	0.13 7	0.39 26	0.33 19	0.22 45	0.21 30	0.13 3	0.20 75	0.29 43	0.21 69	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

2.75w_new	0.21 8	0.21 21	0.57 11	0.20 4	0.14 32	0.40 63	0.18 53	0.47 79	0.36 47	0.24 68	0.20 23	0.13 3	0.19 66	0.31 58	0.21 69	0.07 20	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.06 1	0.07 7

3.75w	0.21 8	0.21 21	0.61 16	0.21 7	0.20 191	0.44 92	0.16 31	0.44 57	0.30 8	0.22 45	0.20 23	0.13 3	0.18 48	0.29 43	0.21 69	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.08 34

111111	0.24 40	0.21 21	0.82 45	0.24 52	0.21 205	0.43 86	0.13 7	0.45 64	0.35 30	0.22 45	0.27 74	0.18 40	0.16 23	0.35 93	0.18 16	0.09 70	0.06 20	0.08 29	0.06 9	0.25 346	0.08 34

fffft	0.29 66	0.21 21	1.10 71	0.24 52	0.15 55	0.42 82	0.24 189	0.42 41	0.38 59	0.21 35	0.18 16	0.20 48	0.16 23	0.44 156	0.70 398	0.07 20	0.06 20	0.10 132	0.08 77	0.28 382	0.20 326
1: 1. 1
rvit_stereo_0081	0.25 44	0.21 21	0.61 16	0.28 142	0.17 110	0.31 19	0.22 123	0.42 41	0.53 208	0.24 68	0.25 63	0.25 90	0.21 86	0.34 87	0.23 100	0.13 311	0.10 229	0.11 197	0.10 144	0.12 81	0.09 56

rvit_stereo_0082	0.25 44	0.21 21	0.61 16	0.28 142	0.17 110	0.31 19	0.22 123	0.42 41	0.53 208	0.24 68	0.25 63	0.25 90	0.21 86	0.34 87	0.23 100	0.13 311	0.10 229	0.11 197	0.10 144	0.12 81	0.09 56

mmm	0.38 140	0.21 21	1.18 80	0.35 315	0.17 110	0.49 136	0.26 231	0.78 300	0.52 189	0.50 248	0.57 312	0.41 196	0.37 257	0.71 288	0.31 209	0.11 227	0.13 324	0.14 348	0.13 278	0.15 152	0.14 195

1111x	0.74 448	0.21 21	1.93 302	0.31 217	0.17 110	0.63 340	0.32 341	1.03 502	0.74 416	0.52 270	0.62 348	0.57 309	0.47 358	2.38 506	4.25 558	0.12 281	0.14 345	0.11 197	0.12 245	0.12 81	0.14 195

qqq	0.38 140	0.21 21	1.34 110	0.28 142	0.15 55	0.45 97	0.26 231	0.76 274	0.52 189	0.39 164	0.41 171	0.46 246	0.36 243	0.96 323	0.30 197	0.11 227	0.14 345	0.12 253	0.12 245	0.12 81	0.14 195

RAFT_R40	0.50 281	0.21 21	1.76 205	0.50 459	0.40 443	0.61 303	0.53 453	0.56 152	0.60 265	0.56 322	0.54 283	0.55 291	0.51 379	1.57 401	0.53 345	0.11 227	0.07 40	0.12 253	0.10 144	0.16 189	0.09 56

xxxx	0.70 424	0.21 21	1.33 107	0.28 142	0.18 145	0.63 340	0.24 189	1.02 495	0.69 368	0.50 248	0.62 348	0.58 316	0.38 264	1.47 388	5.21 564	0.13 311	0.12 303	0.11 197	0.10 144	0.12 81	0.15 229

test_xeample	0.72 436	0.21 21	1.36 112	0.27 117	0.17 110	0.59 270	0.28 273	1.01 492	0.70 377	0.55 311	0.67 390	0.44 224	0.39 278	1.88 463	5.17 563	0.12 281	0.10 229	0.11 197	0.10 144	0.13 111	0.15 229

R-Stereo Train	0.36 125	0.21 21	1.70 179	0.29 173	0.18 145	0.55 202	0.26 231	0.78 300	0.36 47	0.57 333	0.67 390	0.33 153	0.24 122	0.32 67	0.23 100	0.10 164	0.08 116	0.09 82	0.07 51	0.09 36	0.12 142

RAFT-Stereo	0.36 125	0.21 21	1.70 179	0.29 173	0.18 145	0.55 202	0.26 231	0.78 300	0.36 47	0.57 333	0.67 390	0.33 153	0.24 122	0.32 67	0.23 100	0.10 164	0.08 116	0.09 82	0.07 51	0.09 36	0.12 142
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
asd	0.20 1	0.22 36	0.65 28	0.22 25	0.17 110	0.41 70	0.14 14	0.35 10	0.32 13	0.24 68	0.20 23	0.15 26	0.18 48	0.26 19	0.16 4	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.08 34

qwe	0.21 8	0.22 36	0.61 16	0.21 7	0.20 191	0.41 70	0.15 22	0.46 67	0.35 30	0.26 101	0.22 41	0.14 13	0.14 10	0.31 58	0.22 88	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.07 7

2.25w	0.21 8	0.22 36	0.51 2	0.21 7	0.14 32	0.36 43	0.13 7	0.42 41	0.34 24	0.23 61	0.27 74	0.14 13	0.18 48	0.33 77	0.24 122	0.06 1	0.06 20	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

4.5_new	0.21 8	0.22 36	0.63 21	0.21 7	0.15 55	0.40 63	0.17 39	0.40 28	0.35 30	0.25 87	0.22 41	0.14 13	0.14 10	0.22 3	0.21 69	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.07 7

4.5w-stereo	0.21 8	0.22 36	0.63 21	0.21 7	0.15 55	0.40 63	0.17 39	0.40 28	0.35 30	0.25 87	0.22 41	0.14 13	0.14 10	0.22 3	0.21 69	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.07 7

3.5w_stereo	0.21 8	0.22 36	0.55 10	0.21 7	0.15 55	0.40 63	0.14 14	0.43 49	0.33 19	0.21 35	0.24 56	0.14 13	0.18 48	0.34 87	0.22 88	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.08 34

3w_stereo	0.21 8	0.22 36	0.59 14	0.22 25	0.12 6	0.37 46	0.22 123	0.50 99	0.38 59	0.22 45	0.21 30	0.12 2	0.22 95	0.26 19	0.18 16	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.08 34

monsterstereo	0.22 28	0.22 36	0.52 4	0.25 70	0.27 312	0.39 58	0.14 14	0.51 107	0.33 19	0.25 87	0.27 74	0.13 3	0.13 8	0.38 122	0.21 69	0.07 20	0.07 40	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.06 1

monsters	0.22 28	0.22 36	0.52 4	0.23 36	0.28 326	0.42 82	0.14 14	0.46 67	0.31 9	0.24 68	0.20 23	0.13 3	0.14 10	0.43 147	0.20 50	0.07 20	0.06 20	0.07 1	0.08 77	0.06 1	0.06 1

MonSter	0.20 1	0.22 36	0.65 28	0.21 7	0.17 110	0.33 27	0.15 22	0.46 67	0.32 13	0.16 9	0.17 14	0.14 13	0.11 2	0.27 24	0.23 100	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 51	0.07 3	0.09 56

GIP-stereo	0.26 47	0.22 36	0.78 41	0.29 173	0.20 191	0.42 82	0.17 39	0.64 196	0.39 71	0.18 18	0.24 56	0.23 67	0.18 48	0.25 11	0.47 317	0.09 70	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.17 211	0.08 34

DEFOM-Stereo	0.22 28	0.22 36	0.91 53	0.23 36	0.13 20	0.49 136	0.18 53	0.30 3	0.28 6	0.19 22	0.17 14	0.14 13	0.14 10	0.41 136	0.16 4	0.08 32	0.06 20	0.07 1	0.06 9	0.09 36	0.09 56

ttt	0.66 403	0.22 36	1.68 173	0.34 299	0.24 265	0.60 282	0.26 231	1.00 483	0.77 443	0.55 311	0.67 390	0.54 287	0.36 243	2.14 491	3.03 539	0.16 394	0.13 324	0.13 312	0.12 245	0.15 152	0.17 274

riskmin	0.37 131	0.22 36	1.74 193	0.32 246	0.20 191	0.48 129	0.20 81	0.66 204	0.46 138	0.36 146	0.34 131	0.69 378	0.45 336	0.39 128	0.27 154	0.11 227	0.08 116	0.12 253	0.08 77	0.13 111	0.16 256

PSM-AAD	0.63 386	0.22 36	1.77 214	0.37 357	0.23 252	0.86 470	1.17 539	0.59 171	0.60 265	0.64 413	0.71 421	0.68 371	2.93 555	0.65 268	0.31 209	0.09 70	0.07 40	0.17 416	0.15 331	0.13 111	0.33 457

CRE-IMP	0.41 168	0.22 36	1.76 205	0.48 454	0.17 110	0.79 449	0.69 496	0.52 121	0.52 189	0.47 211	0.42 175	0.45 233	0.26 152	0.41 136	0.31 209	0.11 227	0.07 40	0.12 253	0.09 108	0.17 211	0.23 377

depthmonostereo	0.26 47	0.23 52	0.65 28	0.41 400	0.13 20	0.41 70	0.19 62	0.51 107	0.40 81	0.25 87	0.29 87	0.26 104	0.28 185	0.44 156	0.23 100	0.09 70	0.10 229	0.09 82	0.07 51	0.10 50	0.08 34

4.25_new	0.21 8	0.23 52	0.64 23	0.22 25	0.18 145	0.41 70	0.17 39	0.41 35	0.35 30	0.22 45	0.21 30	0.14 13	0.18 48	0.25 11	0.18 16	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

4.5w_new	0.21 8	0.23 52	0.64 23	0.22 25	0.18 145	0.41 70	0.17 39	0.41 35	0.35 30	0.22 45	0.21 30	0.14 13	0.18 48	0.25 11	0.18 16	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

4.25w-stereo	0.21 8	0.23 52	0.64 23	0.22 25	0.18 145	0.41 70	0.17 39	0.41 35	0.35 30	0.22 45	0.21 30	0.14 13	0.18 48	0.25 11	0.18 16	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

2.5w	0.21 8	0.23 52	0.50 1	0.22 25	0.15 55	0.39 58	0.19 62	0.47 79	0.36 47	0.21 35	0.22 41	0.13 3	0.17 30	0.33 77	0.20 50	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

IGEV-Stereo++	0.23 35	0.23 52	0.64 23	0.24 52	0.22 232	0.47 121	0.13 7	0.52 121	0.33 19	0.18 18	0.24 56	0.17 34	0.22 95	0.32 67	0.19 28	0.08 32	0.06 20	0.08 29	0.06 9	0.17 211	0.09 56

ffm	0.47 246	0.23 52	2.01 333	0.30 190	0.21 205	0.57 235	0.26 231	0.74 250	0.88 479	0.53 280	0.63 360	0.66 355	0.39 278	0.63 256	0.19 28	0.10 164	0.24 466	0.15 378	0.13 278	0.25 346	0.36 471

ff1	0.73 445	0.23 52	2.01 333	0.30 190	0.21 205	0.57 235	0.26 231	0.74 250	0.88 479	0.53 280	0.63 360	0.66 355	0.39 278	2.52 522	3.43 550	0.10 164	0.24 466	0.15 378	0.13 278	0.25 346	0.36 471

mmx	0.72 436	0.23 52	2.01 333	0.30 190	0.21 205	0.57 235	0.26 231	0.99 475	0.76 438	0.53 280	0.63 360	0.66 355	0.39 278	2.52 522	3.43 550	0.13 311	0.10 229	0.15 378	0.13 278	0.15 152	0.15 229

xxx	0.72 436	0.23 52	2.01 333	0.30 190	0.21 205	0.57 235	0.26 231	0.99 475	0.76 438	0.53 280	0.63 360	0.66 355	0.39 278	2.52 522	3.43 550	0.13 311	0.10 229	0.15 378	0.13 278	0.15 152	0.15 229

Selective-IGEV	0.29 66	0.23 52	1.28 98	0.27 117	0.30 345	0.35 37	0.20 81	0.56 152	0.38 59	0.21 35	0.30 100	0.22 59	0.18 48	0.37 114	0.18 16	0.07 20	0.06 20	0.08 29	0.15 331	0.16 189	0.29 427

GMM-Stereo	0.50 281	0.23 52	2.41 416	0.54 477	0.24 265	0.77 440	0.46 429	0.59 171	0.57 242	0.58 351	0.73 428	0.47 254	0.43 324	0.68 275	0.27 154	0.10 164	0.06 20	0.13 312	0.13 278	0.14 134	0.44 500

222	0.78 462	0.23 52	1.23 91	0.28 142	0.18 145	0.62 323	0.24 189	1.02 495	0.70 377	0.58 351	0.66 387	0.46 246	0.42 314	1.80 442	6.53 569	0.13 311	0.10 229	0.11 197	0.10 144	0.12 81	0.17 274

tt45	0.29 66	0.24 65	1.06 66	0.25 70	0.17 110	0.55 202	0.22 123	0.41 35	0.35 30	0.24 68	0.25 63	0.25 90	0.18 48	0.64 258	0.34 237	0.08 32	0.07 40	0.10 132	0.08 77	0.21 288	0.11 105

fffy	0.28 57	0.24 65	1.19 82	0.27 117	0.15 55	0.37 46	0.22 123	0.42 41	0.32 13	0.20 29	0.29 87	0.26 104	0.20 75	0.44 156	0.20 50	0.08 32	0.10 229	0.10 132	0.08 77	0.22 305	0.18 294

AEACV	0.33 97	0.24 65	1.44 129	0.28 142	0.35 406	0.47 121	0.21 102	0.43 49	0.28 6	0.26 101	0.25 63	0.22 59	0.38 264	0.30 51	0.18 16	0.09 70	0.35 504	0.09 82	0.36 500	0.23 318	0.25 398

anonymousdsp2	0.34 105	0.24 65	1.16 79	0.28 142	0.15 55	0.57 235	0.23 156	0.79 316	0.47 155	0.38 158	0.37 145	0.40 190	0.25 138	0.47 188	0.21 69	0.09 70	0.07 40	0.10 132	0.13 278	0.19 259	0.27 415

SFCPSM	0.46 231	0.24 65	2.35 406	0.27 117	0.27 312	0.70 403	0.32 341	0.96 450	0.63 312	0.49 241	0.52 260	0.43 213	0.36 243	0.52 216	0.43 297	0.12 281	0.09 186	0.12 253	0.16 351	0.16 189	0.12 142

asda	0.22 28	0.25 70	0.70 34	0.21 7	0.16 82	0.43 86	0.16 31	0.44 57	0.35 30	0.22 45	0.20 23	0.14 13	0.20 75	0.25 11	0.22 88	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

LG-Stereo	0.27 50	0.25 70	0.95 58	0.25 70	0.15 55	0.43 86	0.21 102	0.50 99	0.40 81	0.18 18	0.29 87	0.25 90	0.16 23	0.28 31	0.35 245	0.07 20	0.07 40	0.11 197	0.10 144	0.24 333	0.10 80

999	0.29 66	0.25 70	1.05 65	0.26 101	0.18 145	0.49 136	0.23 156	0.38 19	0.37 54	0.20 29	0.32 117	0.23 67	0.18 48	0.73 291	0.36 248	0.08 32	0.07 40	0.09 82	0.08 77	0.24 333	0.10 80

ours_stereo	0.27 50	0.25 70	1.21 88	0.25 70	0.17 110	0.35 37	0.23 156	0.38 19	0.35 30	0.20 29	0.31 111	0.23 67	0.17 30	0.41 136	0.20 50	0.08 32	0.07 40	0.10 132	0.08 77	0.22 305	0.18 294

dual_stereo	0.23 35	0.25 70	0.66 32	0.21 7	0.15 55	0.27 8	0.15 22	0.62 187	0.40 81	0.15 4	0.13 10	0.18 40	0.14 10	0.37 114	0.19 28	0.09 70	0.31 496	0.07 1	0.10 144	0.07 3	0.07 7

Pointernet	0.29 66	0.25 70	1.49 142	0.24 52	0.20 191	0.47 121	0.15 22	0.62 187	0.47 155	0.22 45	0.29 87	0.26 104	0.20 75	0.28 31	0.20 50	0.10 164	0.07 40	0.07 1	0.12 245	0.10 50	0.07 7

Any-RAFT	0.38 140	0.25 70	1.89 285	0.27 117	0.17 110	0.68 390	0.21 102	0.78 300	0.53 208	0.43 185	0.43 177	0.54 287	0.30 207	0.41 136	0.20 50	0.10 164	0.12 303	0.08 29	0.06 9	0.10 50	0.09 56

CAS	0.35 116	0.25 70	1.30 102	0.79 519	0.34 393	0.51 154	0.23 156	0.46 67	0.39 71	0.22 45	0.31 111	0.20 48	0.17 30	0.28 31	0.23 100	0.73 534	0.06 20	0.07 1	0.05 1	0.09 36	0.37 478

knoymous	0.34 105	0.25 70	1.75 199	0.24 52	0.18 145	0.45 97	0.24 189	0.57 157	0.38 59	0.41 175	0.39 162	0.55 291	0.25 138	0.38 122	0.23 100	0.11 227	0.08 116	0.12 253	0.07 51	0.13 111	0.12 142

NF-Stereo	0.48 252	0.25 70	1.81 246	0.52 468	0.16 82	0.61 303	0.44 419	0.66 204	0.61 282	0.50 248	0.47 206	0.37 169	0.26 152	1.45 380	0.79 420	0.11 227	0.07 40	0.12 253	0.10 144	0.13 111	0.16 256

OCTAStereo	0.48 252	0.25 70	1.81 246	0.52 468	0.16 82	0.61 303	0.43 408	0.66 204	0.61 282	0.50 248	0.47 206	0.37 169	0.26 152	1.44 376	0.80 421	0.11 227	0.07 40	0.12 253	0.10 144	0.13 111	0.17 274

NRIStereo	0.46 231	0.25 70	1.77 214	0.47 446	0.16 82	0.95 486	0.74 504	0.51 107	0.56 238	0.48 229	0.39 162	0.59 319	0.29 199	0.77 302	0.32 220	0.11 227	0.13 324	0.11 197	0.09 108	0.21 288	0.24 389

RE-Stereo	0.48 252	0.25 70	1.81 246	0.52 468	0.16 82	0.61 303	0.43 408	0.66 204	0.60 265	0.50 248	0.47 206	0.37 169	0.26 152	1.44 376	0.78 416	0.11 227	0.07 40	0.12 253	0.10 144	0.13 111	0.17 274

TVStereo	0.48 252	0.25 70	1.81 246	0.52 468	0.16 82	0.61 303	0.43 408	0.66 204	0.60 265	0.50 248	0.47 206	0.37 169	0.26 152	1.44 376	0.78 416	0.11 227	0.07 40	0.12 253	0.10 144	0.13 111	0.17 274

EAI-Stereo	0.78 462	0.25 70	1.67 172	0.54 477	0.59 502	1.95 542	2.05 559	1.11 518	0.64 320	0.95 498	1.49 519	0.50 270	0.67 445	0.59 243	1.44 490	0.09 70	0.19 429	0.09 82	0.49 520	0.13 111	0.22 353

SMoEStereo_RVC	0.29 66	0.26 85	1.03 62	0.25 70	0.14 32	0.46 115	0.22 123	0.36 13	0.38 59	0.23 61	0.23 47	0.21 56	0.18 48	0.45 168	0.60 373	0.07 20	0.06 20	0.10 132	0.08 77	0.20 274	0.20 326

mms	0.27 50	0.26 85	0.91 53	0.25 70	0.18 145	0.32 24	0.23 156	0.37 16	0.31 9	0.21 35	0.30 100	0.23 67	0.17 30	0.46 177	0.21 69	0.08 32	0.10 229	0.10 132	0.08 77	0.22 305	0.47 504

RSM++	0.27 50	0.26 85	0.87 49	0.28 142	0.13 20	0.39 58	0.20 81	0.45 64	0.45 129	0.20 29	0.24 56	0.24 80	0.17 30	0.36 105	0.20 50	0.08 32	0.07 40	0.09 82	0.35 492	0.26 366	0.18 294

RSM	0.28 57	0.26 85	0.97 59	0.25 70	0.24 265	0.37 46	0.21 102	0.49 93	0.44 114	0.21 35	0.27 74	0.28 124	0.17 30	0.38 122	0.20 50	0.07 20	0.07 40	0.09 82	0.34 489	0.21 288	0.16 256

trnet	0.28 57	0.26 85	1.32 105	0.19 1	0.12 6	0.54 189	0.15 22	0.48 86	0.46 138	0.27 108	0.33 125	0.24 80	0.21 86	0.30 51	0.21 69	0.10 164	0.07 40	0.08 29	0.05 1	0.09 36	0.07 7

Selective-RAFT	0.35 116	0.26 85	1.48 139	0.31 217	0.15 55	0.61 303	0.19 62	0.60 181	0.54 220	0.28 113	0.29 87	0.40 190	0.33 227	0.50 209	0.27 154	0.10 164	0.07 40	0.09 82	0.35 492	0.19 259	0.08 34

zero-FE	0.80 466	0.27 91	8.23 567	0.49 456	0.98 535	0.33 27	0.20 81	0.48 86	1.28 526	0.17 11	0.20 23	0.77 418	0.22 95	0.60 249	0.97 437	0.11 227	0.07 40	0.09 82	0.10 144	0.33 423	0.14 195

AIO-Stereo	0.30 76	0.27 91	1.25 94	0.27 117	0.24 265	0.37 46	0.20 81	0.52 121	0.36 47	0.21 35	0.30 100	0.23 67	0.14 10	0.31 58	0.20 50	0.08 32	0.07 40	0.09 82	0.38 503	0.19 259	0.31 445

CES	0.30 76	0.27 91	1.09 69	0.23 36	0.50 480	0.40 63	0.20 81	0.46 67	0.44 114	0.22 45	0.28 81	0.26 104	0.19 66	0.33 77	0.21 69	0.09 70	0.07 40	0.08 29	0.05 1	0.15 152	0.49 508

EGLCR-Stereo	0.29 66	0.27 91	0.97 59	0.30 190	0.19 177	0.56 217	0.17 39	0.68 217	0.36 47	0.30 121	0.18 16	0.27 115	0.17 30	0.38 122	0.19 28	0.09 70	0.07 40	0.10 132	0.08 77	0.10 50	0.35 463

DCANet-4	0.40 161	0.27 91	2.21 377	0.25 70	0.14 32	0.51 154	0.22 123	0.77 285	0.72 397	0.54 293	0.47 206	0.28 124	0.37 257	0.37 114	0.34 237	0.09 70	0.07 40	0.08 29	0.07 51	0.08 18	0.22 353

tt	4.93 568	0.27 91	4.20 552	2.29 564	1.58 559	10.20 573	16.97 579	9.42 577	5.02 564	1.67 541	1.28 507	4.68 562	5.03 566	3.37 553	5.92 565	6.16 575	9.47 582	2.82 571	3.18 572	3.60 570	1.53 562

BUS	0.41 168	0.27 91	1.13 73	0.30 190	0.21 205	0.91 482	0.23 156	1.00 483	0.61 282	0.63 403	0.53 271	0.66 355	0.30 207	0.43 147	0.32 220	0.13 311	0.10 229	0.14 348	0.12 245	0.12 81	0.11 105

BSDual-CNN	0.41 168	0.27 91	1.13 73	0.30 190	0.21 205	0.76 432	0.31 318	1.00 483	0.61 282	0.63 403	0.53 271	0.63 334	0.37 257	0.43 147	0.38 261	0.13 311	0.10 229	0.14 348	0.12 245	0.12 81	0.11 105

psmg	0.41 168	0.27 91	1.13 73	0.27 117	0.21 205	0.75 428	0.36 368	0.90 395	0.61 282	0.59 365	0.59 321	0.63 334	0.37 257	0.43 147	0.38 261	0.13 311	0.10 229	0.13 312	0.12 245	0.13 111	0.11 105

GLC_STEREO	0.28 57	0.27 91	1.36 112	0.28 142	0.12 6	0.41 70	0.20 81	0.37 16	0.38 59	0.26 101	0.30 100	0.25 90	0.19 66	0.33 77	0.24 122	0.09 70	0.11 277	0.12 253	0.10 144	0.13 111	0.09 56

Patchmatch Stereo++	0.39 155	0.27 91	1.78 219	0.44 422	0.16 82	0.61 303	0.27 256	0.51 107	0.52 189	0.47 211	0.43 177	0.43 213	0.28 185	0.54 226	0.28 164	0.12 281	0.08 116	0.12 253	0.10 144	0.17 211	0.12 142
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-softLoss	0.48 252	0.27 91	1.85 263	0.51 464	0.17 110	0.61 303	0.40 391	0.61 183	0.57 242	0.52 270	0.48 218	0.39 182	0.25 138	1.46 381	0.77 414	0.12 281	0.08 116	0.13 312	0.12 245	0.12 81	0.14 195

KMStereo	0.48 252	0.27 91	1.85 263	0.51 464	0.17 110	0.61 303	0.40 391	0.61 183	0.57 242	0.52 270	0.48 218	0.39 182	0.25 138	1.46 381	0.77 414	0.12 281	0.08 116	0.13 312	0.12 245	0.12 81	0.14 195

PSM-adaLoss	0.38 140	0.27 91	1.78 219	0.44 422	0.17 110	0.60 282	0.29 297	0.51 107	0.52 189	0.47 211	0.43 177	0.44 224	0.28 185	0.47 188	0.28 164	0.12 281	0.08 116	0.12 253	0.10 144	0.17 211	0.12 142

ROB_FTStereo_v2	0.38 140	0.27 91	1.78 219	0.44 422	0.17 110	0.61 303	0.28 273	0.51 107	0.52 189	0.47 211	0.43 177	0.44 224	0.28 185	0.47 188	0.28 164	0.12 281	0.08 116	0.12 253	0.10 144	0.17 211	0.12 142

ROB_FTStereo	0.38 140	0.27 91	1.78 219	0.44 422	0.17 110	0.61 303	0.26 231	0.51 107	0.52 189	0.47 211	0.43 177	0.43 213	0.28 185	0.49 203	0.28 164	0.12 281	0.08 116	0.12 253	0.10 144	0.17 211	0.12 142

HUI-Stereo	0.38 140	0.27 91	1.79 239	0.44 422	0.17 110	0.61 303	0.28 273	0.51 107	0.52 189	0.47 211	0.43 177	0.44 224	0.28 185	0.45 168	0.28 164	0.12 281	0.08 116	0.12 253	0.10 144	0.17 211	0.12 142

Pruner-Stereo	0.51 298	0.27 91	1.78 219	1.79 556	0.19 177	0.62 323	0.45 426	0.57 157	0.60 265	0.61 383	0.48 218	0.41 196	0.24 122	0.46 177	1.00 445	0.12 281	0.07 40	0.12 253	0.10 144	0.12 81	0.13 177

iGMRVC	0.39 155	0.27 91	1.78 219	0.44 422	0.17 110	0.61 303	0.27 256	0.51 107	0.52 189	0.47 211	0.43 177	0.44 224	0.28 185	0.55 230	0.28 164	0.12 281	0.08 116	0.12 253	0.10 144	0.17 211	0.12 142

iRAFT	0.39 155	0.27 91	1.78 219	0.44 422	0.16 82	0.61 303	0.27 256	0.51 107	0.52 189	0.47 211	0.43 177	0.43 213	0.28 185	0.54 226	0.28 164	0.12 281	0.08 116	0.12 253	0.10 144	0.17 211	0.12 142

cross-raft	0.40 161	0.27 91	2.22 381	0.30 190	0.17 110	0.49 136	0.35 361	0.71 230	0.39 71	0.43 185	0.45 192	0.64 343	0.25 138	0.32 67	0.25 135	0.08 32	0.08 116	0.09 82	0.23 431	0.11 70	0.14 195

RAFT-IKP	0.38 140	0.27 91	1.79 239	0.44 422	0.16 82	0.60 282	0.28 273	0.51 107	0.52 189	0.47 211	0.43 177	0.43 213	0.28 185	0.50 209	0.28 164	0.12 281	0.08 116	0.12 253	0.10 144	0.17 211	0.12 142

IGEV	0.22 28	0.28 113	0.88 50	0.21 7	0.24 265	0.42 82	0.17 39	0.35 10	0.37 54	0.20 29	0.22 41	0.14 13	0.12 4	0.24 7	0.20 50	0.08 32	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.07 7

SGD-Stereo	0.22 28	0.28 113	0.77 40	0.22 25	0.11 1	0.40 63	0.16 31	0.31 5	0.36 47	0.19 22	0.19 19	0.17 34	0.17 30	0.37 114	0.16 4	0.10 164	0.06 20	0.08 29	0.07 51	0.10 50	0.07 7

MM-Stereo_test2	0.38 140	0.28 113	2.46 427	0.43 415	0.15 55	0.50 144	0.25 209	0.47 79	0.38 59	0.33 137	0.26 70	0.23 67	0.22 95	0.34 87	0.29 179	0.08 32	0.09 186	0.09 82	0.10 144	0.36 447	0.22 353

GREAT-IGEV	0.37 131	0.28 113	1.48 139	0.25 70	0.38 431	0.46 115	0.18 53	0.33 7	0.34 24	0.15 4	0.29 87	0.15 26	0.17 30	0.36 105	0.23 100	0.07 20	0.76 550	0.07 1	0.26 448	0.21 288	1.03 550

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 57	0.28 113	1.09 69	0.33 268	0.15 55	0.30 15	0.16 31	0.58 163	0.42 100	0.19 22	0.19 19	0.17 34	0.26 152	0.38 122	0.37 254	0.09 70	0.08 116	0.08 29	0.25 440	0.10 50	0.06 1

testlalala2	0.44 203	0.28 113	2.59 456	0.64 505	0.56 495	0.57 235	0.20 81	0.78 300	0.52 189	0.40 166	0.39 162	0.45 233	0.21 86	0.27 24	0.22 88	0.09 70	0.10 229	0.08 29	0.29 460	0.12 81	0.10 80

DeepStereo_RVC	0.44 203	0.28 113	1.92 299	0.49 456	0.17 110	0.60 282	0.59 473	0.50 99	0.52 189	0.49 241	0.45 192	0.39 182	0.86 483	0.45 168	0.33 230	0.11 227	0.08 116	0.11 197	0.09 108	0.15 152	0.19 310

s12784h	0.36 125	0.28 113	1.58 156	0.23 36	0.11 1	0.62 323	0.24 189	0.79 316	0.64 320	0.44 191	0.52 260	0.28 124	0.26 152	0.50 209	0.24 122	0.11 227	0.06 20	0.09 82	0.06 9	0.16 189	0.06 1

GES	0.44 203	0.28 113	1.88 278	0.30 190	0.18 145	0.61 303	0.30 305	0.88 383	0.46 138	0.47 211	0.52 260	0.39 182	0.42 314	0.58 237	0.67 391	0.15 373	0.11 277	0.12 253	0.10 144	0.15 152	0.17 274

UPFNet	0.46 231	0.28 113	1.73 189	0.33 268	0.32 372	0.65 365	0.38 383	0.83 337	0.59 260	0.57 333	0.52 260	0.61 327	0.40 286	0.75 295	0.52 341	0.13 311	0.12 303	0.13 312	0.12 245	0.15 152	0.11 105

xyz-stereo	3.02 560	0.29 123	30.64 592	0.23 36	0.12 6	15.52 578	0.24 189	0.51 107	0.47 155	0.59 365	7.99 570	0.64 343	0.47 358	1.39 370	0.50 333	0.09 70	0.07 40	0.34 503	0.07 51	0.13 111	0.08 34

S2M2	0.24 40	0.29 123	0.90 52	0.23 36	0.17 110	0.24 5	0.09 1	0.36 13	0.45 129	0.17 11	0.25 63	0.23 67	0.17 30	0.24 7	0.28 164	0.15 373	0.12 303	0.11 197	0.12 245	0.15 152	0.11 105

rvit_0105_6	0.31 84	0.29 123	1.00 61	0.31 217	0.18 145	0.35 37	0.25 209	0.51 107	0.61 282	0.25 87	0.28 81	0.32 147	0.25 138	0.39 128	0.25 135	0.18 422	0.16 388	0.15 378	0.13 278	0.14 134	0.13 177

rvit_stereo_0081_aga	0.27 50	0.29 123	1.08 67	0.26 101	0.20 191	0.33 27	0.21 102	0.41 35	0.42 100	0.26 101	0.28 81	0.27 115	0.21 86	0.31 58	0.21 69	0.14 354	0.10 229	0.11 197	0.10 144	0.14 134	0.10 80

DCVSM-stereo	0.49 270	0.29 123	2.49 435	0.29 173	0.22 232	0.53 181	0.52 449	0.58 163	0.49 164	0.69 435	0.46 200	0.79 427	0.48 367	0.53 222	0.42 288	0.13 311	0.14 345	0.15 378	0.12 245	0.20 274	0.20 326

IGEV-Stereo+	0.29 66	0.29 123	0.86 48	0.25 70	0.34 393	0.30 15	0.14 14	0.32 6	0.53 208	0.18 18	0.12 8	0.18 40	0.19 66	0.49 203	0.17 14	0.09 70	0.08 116	0.08 29	0.20 413	0.46 497	0.59 519

RAFT-Stereo-weight	0.34 105	0.29 123	1.43 127	0.28 142	0.28 326	0.55 202	0.22 123	0.78 300	0.48 158	0.46 209	0.38 154	0.36 167	0.17 30	0.33 77	0.23 100	0.09 70	0.08 116	0.09 82	0.07 51	0.09 36	0.09 56

AE-Stereo	0.42 187	0.29 123	1.65 166	0.43 415	0.47 476	0.56 217	0.23 156	0.86 365	0.46 138	0.31 126	0.41 171	0.43 213	0.24 122	0.34 87	0.24 122	0.09 70	0.48 528	0.11 197	0.45 516	0.22 305	0.19 310

hknet	0.47 246	0.29 123	1.70 179	0.30 190	0.24 265	0.76 432	0.31 318	1.00 483	0.64 320	0.63 403	0.53 271	0.80 430	0.38 264	0.77 302	0.37 254	0.11 227	0.10 229	0.14 348	0.12 245	0.12 81	0.11 105

KYRaft	0.48 252	0.29 123	1.75 199	0.33 268	0.21 205	0.75 428	0.44 419	0.58 163	0.57 242	0.64 413	0.93 474	0.53 281	0.72 457	0.60 249	0.24 122	0.10 164	0.07 40	0.12 253	0.14 306	0.12 81	0.54 512

ICVP	0.46 231	0.29 123	2.41 416	0.33 268	0.22 232	0.59 270	0.55 460	0.75 261	0.50 174	0.44 191	0.60 336	0.49 267	0.35 237	0.53 222	0.37 254	0.16 394	0.16 388	0.14 348	0.11 207	0.15 152	0.15 229
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
CREStereo++_RVC	0.33 97	0.29 123	1.74 193	0.24 52	0.16 82	0.54 189	0.15 22	0.40 28	0.55 227	0.37 150	0.51 247	0.24 80	0.19 66	0.27 24	0.26 144	0.09 70	0.06 20	0.08 29	0.30 470	0.08 18	0.06 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
FoundationStereo	0.20 1	0.30 135	0.81 43	0.21 7	0.22 232	0.21 3	0.16 31	0.25 1	0.38 59	0.15 4	0.11 4	0.18 40	0.17 30	0.23 6	0.16 4	0.09 70	0.13 324	0.08 29	0.06 9	0.07 3	0.07 7

IGEV-RUCA	2.28 548	0.30 135	1.15 76	0.40 393	1.86 563	2.06 549	1.90 557	1.36 533	1.80 549	3.70 568	3.76 562	5.02 564	8.19 573	2.12 489	1.63 498	0.25 483	0.76 550	2.72 570	1.91 566	2.39 565	2.36 569

Occ-G	0.30 76	0.30 135	1.33 107	0.23 36	0.15 55	0.36 43	0.25 209	0.43 49	0.31 9	0.26 101	0.35 136	0.46 246	0.22 95	0.30 51	0.25 135	0.09 70	0.07 40	0.09 82	0.16 351	0.31 406	0.08 34

testlalala	0.36 125	0.30 135	1.77 214	0.28 142	0.33 385	0.60 282	0.22 123	0.55 145	0.51 182	0.55 311	0.35 136	0.31 139	0.20 75	0.26 19	0.22 88	0.10 164	0.13 324	0.09 82	0.24 433	0.08 18	0.07 7

testlalala_base	0.46 231	0.30 135	1.82 252	0.34 299	0.27 312	0.55 202	0.21 102	0.85 355	0.32 13	0.32 135	0.39 162	0.31 139	0.23 111	0.30 51	0.28 164	0.95 543	0.30 494	0.09 82	0.21 419	1.03 538	0.18 294

LoS	0.31 84	0.30 135	1.52 148	0.23 36	0.13 20	0.54 189	0.20 81	0.48 86	0.49 164	0.25 87	0.28 81	0.37 169	0.24 122	0.38 122	0.23 100	0.10 164	0.08 116	0.08 29	0.05 1	0.15 152	0.07 7
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CASS	0.39 155	0.30 135	1.61 163	0.32 246	0.17 110	0.53 181	0.24 189	0.70 227	0.49 164	0.59 365	0.54 283	0.40 190	0.40 286	0.41 136	0.30 197	0.17 410	0.10 229	0.14 348	0.11 207	0.18 238	0.17 274
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
RAFT-345	0.53 317	0.30 135	2.34 403	0.38 373	0.34 393	0.58 253	0.42 401	0.47 79	0.61 282	0.51 261	1.00 485	0.43 213	0.28 185	1.57 401	0.82 423	0.10 164	0.07 40	0.11 197	0.09 108	0.10 50	0.08 34

Prome-Stereo	0.49 270	0.30 135	1.76 205	0.60 501	0.23 252	0.63 340	0.42 401	0.62 187	0.60 265	0.59 365	1.03 490	0.43 213	0.72 457	0.60 249	0.33 230	0.09 70	0.07 40	0.10 132	0.09 108	0.11 70	0.43 498

CREStereo	0.28 57	0.30 135	1.33 107	0.19 1	0.13 20	0.55 202	0.17 39	0.48 86	0.46 138	0.27 108	0.33 125	0.24 80	0.21 86	0.31 58	0.21 69	0.11 227	0.07 40	0.08 29	0.05 1	0.10 50	0.07 7
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
FENet	0.44 203	0.30 135	2.42 418	0.32 246	0.17 110	0.58 253	0.22 123	0.77 285	0.59 260	0.47 211	0.42 175	0.55 291	0.38 264	0.49 203	0.47 317	0.12 281	0.09 186	0.12 253	0.11 207	0.13 111	0.16 256

LG-Stereo_L2	0.21 8	0.31 146	0.85 46	0.22 25	0.14 32	0.31 19	0.22 123	0.38 19	0.25 3	0.17 11	0.11 4	0.13 3	0.12 4	0.32 67	0.18 16	0.08 32	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.08 18	0.10 80

LG-Stereo_L1	0.21 8	0.31 146	0.85 46	0.22 25	0.14 32	0.28 9	0.21 102	0.38 19	0.26 4	0.16 9	0.11 4	0.13 3	0.11 2	0.37 114	0.18 16	0.08 32	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.08 18	0.10 80

GCAP-BAT	0.43 193	0.31 146	1.82 252	0.25 70	0.26 298	0.65 365	0.23 156	0.48 86	0.37 54	0.67 426	0.82 450	0.44 224	0.24 122	0.48 193	0.87 428	0.09 70	0.13 324	0.09 82	0.22 427	0.08 18	0.09 56

CASnet	0.28 57	0.31 146	1.20 86	0.28 142	0.11 1	0.47 121	0.19 62	0.44 57	0.44 114	0.38 158	0.31 111	0.23 67	0.17 30	0.29 43	0.19 28	0.10 164	0.06 20	0.15 378	0.12 245	0.16 189	0.07 7
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
MC-Stereo	0.32 90	0.31 146	1.46 132	0.31 217	0.15 55	0.53 181	0.19 62	0.44 57	0.35 30	0.36 146	0.38 154	0.27 115	0.27 170	0.42 144	0.19 28	0.09 70	0.13 324	0.09 82	0.16 351	0.20 274	0.13 177

DEmStereo	0.68 415	0.31 146	2.25 388	0.42 411	0.17 110	0.66 372	0.89 518	0.51 107	0.59 260	0.60 374	1.01 486	0.45 233	1.26 516	1.54 395	2.26 526	0.10 164	0.08 116	0.10 132	0.10 144	0.10 50	0.11 105

FlowAnything_test	0.23 35	0.32 152	0.52 4	0.28 142	0.17 110	0.37 46	0.20 81	0.38 19	0.24 2	0.24 68	0.20 23	0.21 56	0.17 30	0.26 19	0.25 135	0.13 311	0.10 229	0.14 348	0.16 351	0.17 211	0.12 142

S2M2_XL	0.20 1	0.32 152	1.10 71	0.19 1	0.13 20	0.16 1	0.11 2	0.27 2	0.17 1	0.15 4	0.19 19	0.15 26	0.14 10	0.19 1	0.21 69	0.11 227	0.09 186	0.10 132	0.08 77	0.10 50	0.08 34

MoCha-V2	0.36 125	0.32 152	1.41 122	0.36 334	0.31 364	0.35 37	0.19 62	0.57 157	0.39 71	0.30 121	0.32 117	0.28 124	0.27 170	0.47 188	0.24 122	0.08 32	0.56 532	0.08 29	0.38 503	0.18 238	0.12 142

Anonymous_2	0.74 448	0.32 152	1.65 166	0.33 268	0.30 345	0.67 378	0.32 341	0.69 220	0.46 138	0.48 229	0.41 171	0.84 445	0.58 410	0.51 212	0.40 280	0.32 503	0.38 510	1.43 558	3.69 574	0.80 531	0.27 415

RCA-Stereo	0.34 105	0.32 152	1.30 102	0.26 101	0.14 32	0.58 253	0.23 156	0.78 300	0.62 300	0.40 166	0.44 188	0.28 124	0.35 237	0.29 43	0.20 50	0.09 70	0.10 229	0.09 82	0.07 51	0.19 259	0.08 34

sCroCo_RVC	0.33 97	0.32 152	1.89 285	0.34 299	0.27 312	0.30 15	0.22 123	0.48 86	0.44 114	0.22 45	0.33 125	0.25 90	0.25 138	0.32 67	0.24 122	0.14 354	0.16 388	0.12 253	0.12 245	0.15 152	0.13 177

CFNet-RSSM	0.41 168	0.32 152	2.20 376	0.27 117	0.44 460	0.52 173	0.19 62	0.76 274	0.48 158	0.43 185	0.36 142	0.54 287	0.26 152	0.33 77	0.25 135	0.09 70	0.08 116	0.09 82	0.38 503	0.10 50	0.09 56

MLG-Stereo_test1	0.21 8	0.33 159	0.61 16	0.23 36	0.21 205	0.45 97	0.13 7	0.33 7	0.46 138	0.13 1	0.09 1	0.18 40	0.12 4	0.32 67	0.15 2	0.08 32	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.09 56

MLG-Stereo	0.21 8	0.33 159	0.60 15	0.23 36	0.12 6	0.44 92	0.13 7	0.39 26	0.46 138	0.13 1	0.10 2	0.17 34	0.13 8	0.35 93	0.15 2	0.08 32	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.09 56

ITSA-stereo	0.48 252	0.33 159	1.20 86	0.33 268	0.18 145	0.60 282	0.29 297	0.94 432	0.80 456	0.50 248	0.49 235	0.53 281	0.59 413	1.25 360	0.64 385	0.15 373	0.12 303	0.17 416	0.16 351	0.18 238	0.23 377

test_sample7	0.47 246	0.33 159	1.49 142	0.34 299	0.20 191	0.51 154	0.30 305	0.93 423	0.66 348	0.57 333	0.51 247	0.55 291	0.45 336	1.11 341	0.38 261	0.17 410	0.14 345	0.16 397	0.15 331	0.19 259	0.18 294

CAS++	0.31 84	0.33 159	1.43 127	0.25 70	0.17 110	0.31 19	0.20 81	0.78 300	0.41 91	0.30 121	0.30 100	0.21 56	0.16 23	0.33 77	0.18 16	0.15 373	0.12 303	0.13 312	0.10 144	0.15 152	0.11 105
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 281	0.33 159	0.93 56	0.26 101	0.22 232	0.46 115	0.20 81	1.10 514	1.34 529	3.16 566	0.32 117	0.22 59	0.20 75	0.30 51	0.22 88	0.10 164	0.09 186	0.11 197	0.09 108	0.15 152	0.19 310

IGEV_Zeroshot_test	0.53 317	0.33 159	2.91 500	0.32 246	0.18 145	0.54 189	0.21 102	0.72 235	0.42 100	0.81 475	0.51 247	0.71 392	0.41 297	0.48 193	1.13 462	0.09 70	0.15 371	0.10 132	0.35 492	0.19 259	0.09 56

LoS_RVC	0.29 66	0.33 159	1.19 82	0.25 70	0.34 393	0.43 86	0.22 123	0.42 41	0.32 13	0.22 45	0.33 125	0.23 67	0.24 122	0.31 58	0.21 69	0.07 20	0.07 40	0.07 1	0.05 1	0.10 50	0.31 445

DisPM	0.43 193	0.33 159	1.78 219	0.57 490	0.18 145	0.59 270	0.63 485	0.53 130	0.61 282	0.60 374	0.53 271	0.38 176	0.26 152	0.75 295	0.29 179	0.12 281	0.07 40	0.12 253	0.11 207	0.11 70	0.14 195

NINENet	0.50 281	0.33 159	1.69 175	0.55 484	0.25 283	0.91 482	0.23 156	0.98 463	0.71 387	0.53 280	0.55 293	0.66 355	0.30 207	1.22 354	0.32 220	0.15 373	0.13 324	0.16 397	0.11 207	0.16 189	0.13 177

AAGNet	0.88 483	0.33 159	1.79 239	0.54 477	0.98 535	0.62 323	0.46 429	0.50 99	0.60 265	0.58 351	0.53 271	0.50 270	0.73 460	1.23 356	7.48 570	0.11 227	0.07 40	0.12 253	0.10 144	0.14 134	0.09 56

PFNet	0.60 367	0.33 159	2.47 432	0.41 400	0.55 493	0.62 323	0.27 256	0.61 183	0.63 312	0.61 383	0.56 304	0.45 233	0.32 223	1.88 463	1.14 463	0.28 496	0.09 186	0.12 253	0.16 351	0.26 366	0.20 326

Gwc-CoAtRS	0.38 140	0.33 159	1.92 299	0.27 117	0.41 450	0.48 129	0.19 62	0.59 171	0.46 138	0.43 185	0.39 162	0.57 309	0.26 152	0.32 67	0.26 144	0.09 70	0.09 186	0.09 82	0.31 476	0.11 70	0.09 56

MGS-Stereo	0.32 90	0.34 172	1.70 179	0.25 70	0.14 32	0.40 63	0.22 123	0.38 19	0.43 110	0.24 68	0.51 247	0.25 90	0.18 48	0.31 58	0.20 50	0.09 70	0.08 116	0.09 82	0.08 77	0.47 498	0.08 34

IGEVStereo-DCA	0.33 97	0.34 172	1.38 116	0.27 117	0.16 82	0.45 97	0.23 156	0.46 67	0.41 91	0.24 68	0.21 30	0.26 104	0.25 138	0.64 258	0.52 341	0.09 70	0.07 40	0.10 132	0.18 383	0.16 189	0.22 353

rrr	0.46 231	0.34 172	3.08 513	0.27 117	0.16 82	0.45 97	0.28 273	1.09 513	0.51 182	0.24 68	0.21 30	0.26 104	0.25 138	0.64 258	0.52 341	0.09 70	0.07 40	0.10 132	0.29 460	0.16 189	0.25 398

test_xeample3	0.46 231	0.34 172	2.99 507	0.37 357	0.16 82	0.49 136	0.33 349	1.06 508	0.44 114	0.25 87	0.23 47	0.24 80	0.25 138	0.49 203	0.56 360	0.09 70	0.07 40	0.10 132	0.40 508	0.17 211	0.26 408

DIP-Stereo	0.37 131	0.34 172	1.50 145	0.27 117	0.18 145	0.63 340	0.17 39	0.92 415	0.53 208	0.49 241	0.48 218	0.30 136	0.30 207	0.39 128	0.30 197	0.10 164	0.08 116	0.10 132	0.08 77	0.15 152	0.12 142
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
HSM-Net_RVC	0.67 408	0.34 172	2.23 385	0.26 101	0.19 177	0.67 378	0.29 297	1.26 529	0.69 368	0.72 448	0.70 417	0.78 422	0.42 314	3.77 557	0.41 286	0.13 311	0.09 186	0.10 132	0.09 108	0.12 81	0.11 105
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DISCO	0.57 348	0.34 172	1.87 276	0.45 436	0.34 393	0.84 464	0.35 361	0.84 348	0.78 448	0.59 365	0.63 360	1.06 500	0.53 386	1.10 338	0.82 423	0.12 281	0.09 186	0.11 197	0.10 144	0.22 305	0.18 294

MLG-Stereo_test3	0.21 8	0.35 179	0.65 28	0.21 7	0.14 32	0.36 43	0.13 7	0.37 16	0.40 81	0.21 35	0.12 8	0.17 34	0.12 4	0.25 11	0.16 4	0.08 32	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.10 80

PAM_32	0.70 424	0.35 179	2.73 479	0.54 477	0.61 509	1.07 505	0.43 408	0.84 348	0.49 164	0.90 490	0.91 468	1.23 516	0.77 470	0.65 268	1.10 458	0.10 164	0.19 429	0.10 132	0.49 520	0.15 152	0.38 481

PAM	0.70 424	0.35 179	2.72 474	0.56 486	0.62 511	1.08 507	0.53 453	0.85 355	0.44 114	0.93 495	0.92 470	1.24 517	0.68 448	0.64 258	1.01 449	0.10 164	0.19 429	0.10 132	0.48 518	0.14 134	0.38 481

rvit_0105_4	0.35 116	0.35 179	1.45 131	0.31 217	0.18 145	0.37 46	0.28 273	0.59 171	0.62 300	0.27 108	0.31 111	0.35 163	0.27 170	0.43 147	0.25 135	0.18 422	0.16 388	0.15 378	0.13 278	0.15 152	0.12 142

DAS	0.56 342	0.35 179	1.55 152	0.33 268	0.34 393	0.50 144	0.42 401	0.83 337	0.74 416	0.83 480	0.68 398	0.56 303	0.48 367	2.40 510	0.46 308	0.12 281	0.08 116	0.12 253	0.09 108	0.18 238	0.15 229

SepStereo	0.52 311	0.35 179	1.55 152	0.33 268	0.34 393	0.50 144	0.42 401	0.83 337	0.74 416	0.83 480	0.68 398	0.56 303	0.48 367	1.56 397	0.46 308	0.12 281	0.08 116	0.12 253	0.09 108	0.18 238	0.15 229

Anonymous3	0.42 187	0.35 179	2.09 350	0.33 268	0.24 265	0.72 411	0.31 318	0.74 250	0.55 227	0.35 141	0.40 167	0.33 153	0.29 199	0.44 156	0.28 164	0.18 422	0.18 417	0.13 312	0.13 278	0.17 211	0.17 274

DSFCA	0.54 322	0.35 179	1.41 122	0.28 142	0.28 326	0.79 449	0.88 517	0.76 274	0.70 377	0.72 448	0.66 387	0.67 364	0.57 404	1.17 350	0.63 380	0.16 394	0.14 345	0.13 312	0.14 306	0.16 189	0.13 177

PMTNet	0.31 84	0.35 179	1.30 102	0.20 4	0.14 32	0.57 235	0.25 209	0.46 67	0.42 100	0.27 108	0.32 117	0.27 115	0.24 122	0.39 128	0.23 100	0.43 513	0.07 40	0.08 29	0.05 1	0.18 238	0.07 7

MLG-Stereo_test2	0.21 8	0.36 188	0.68 33	0.21 7	0.17 110	0.45 97	0.12 4	0.35 10	0.42 100	0.15 4	0.11 4	0.22 59	0.10 1	0.28 31	0.16 4	0.09 70	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.09 56

GMStereo_Zeroshot	0.41 168	0.36 188	1.54 150	0.41 400	0.19 177	0.52 173	0.19 62	0.59 171	0.52 189	0.57 333	0.59 321	0.63 334	0.29 199	0.58 237	0.33 230	0.15 373	0.09 186	0.16 397	0.09 108	0.24 333	0.12 142

UniTT-Stereo	0.30 76	0.36 188	1.68 173	0.27 117	0.24 265	0.29 13	0.18 53	0.33 7	0.34 24	0.26 101	0.37 145	0.18 40	0.18 48	0.31 58	0.27 154	0.10 164	0.08 116	0.08 29	0.07 51	0.25 346	0.08 34

LG-G_1	0.23 35	0.37 191	0.71 36	0.23 36	0.11 1	0.51 154	0.12 4	0.44 57	0.39 71	0.19 22	0.15 12	0.19 46	0.15 20	0.36 105	0.16 4	0.09 70	0.08 116	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.11 105

LG-G	0.23 35	0.37 191	0.71 36	0.23 36	0.11 1	0.51 154	0.12 4	0.44 57	0.39 71	0.19 22	0.15 12	0.19 46	0.15 20	0.36 105	0.16 4	0.09 70	0.08 116	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.11 105

LGtest1	0.21 8	0.37 191	0.70 34	0.22 25	0.12 6	0.31 19	0.11 2	0.36 13	0.39 71	0.17 11	0.13 10	0.16 29	0.14 10	0.25 11	0.27 154	0.10 164	0.09 186	0.08 29	0.06 9	0.10 50	0.10 80

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 131	0.37 191	1.21 88	0.26 101	0.18 145	0.73 418	0.18 53	0.53 130	0.41 91	0.35 141	0.30 100	0.58 316	0.22 95	0.33 77	0.95 435	0.09 70	0.07 40	0.09 82	0.35 492	0.13 111	0.15 229

AIO_test	0.39 155	0.37 191	1.19 82	0.73 513	0.67 514	0.35 37	0.25 209	0.47 79	0.34 24	0.34 139	0.22 41	0.33 153	0.17 30	1.31 362	0.19 28	0.11 227	0.15 371	0.08 29	0.21 419	0.15 152	0.23 377

test_4	0.40 161	0.37 191	2.01 333	0.29 173	0.21 205	0.50 144	0.28 273	0.47 79	0.39 71	0.42 180	0.76 437	0.38 176	0.22 95	0.52 216	0.33 230	0.08 32	0.07 40	0.11 197	0.15 331	0.28 382	0.07 7

CrosDoStereo	0.94 491	0.37 191	2.53 442	0.25 70	0.32 372	0.54 189	3.76 570	0.72 235	0.60 265	0.70 441	1.40 516	0.53 281	1.49 532	1.78 434	3.09 540	0.10 164	0.08 116	0.11 197	0.11 207	0.21 288	0.11 105

PFNet+	0.45 221	0.37 191	1.86 271	0.46 441	0.18 145	0.58 253	0.77 508	0.52 121	0.64 320	0.56 322	0.48 218	0.39 182	0.26 152	0.93 320	0.32 220	0.13 311	0.09 186	0.14 348	0.13 278	0.12 81	0.15 229

LCNet	0.54 322	0.37 191	1.78 219	0.92 529	0.22 232	0.96 487	0.30 305	0.59 171	0.58 253	0.51 261	0.55 293	0.41 196	0.76 467	0.84 312	0.26 144	0.09 70	0.06 20	0.12 253	0.18 383	0.98 537	0.39 487

DeepStereo_LL	0.94 491	0.37 191	2.53 442	0.25 70	0.32 372	0.54 189	3.76 570	0.72 235	0.60 265	0.70 441	1.40 516	0.53 281	1.49 532	1.78 434	3.09 540	0.10 164	0.08 116	0.11 197	0.11 207	0.21 288	0.11 105

rvit_stereo_0080	0.27 50	0.38 201	0.76 38	0.24 52	0.18 145	0.34 32	0.27 256	0.54 141	0.44 114	0.24 68	0.26 70	0.27 115	0.22 95	0.29 43	0.23 100	0.13 311	0.10 229	0.10 132	0.10 144	0.15 152	0.11 105

whm_eth	0.27 50	0.38 201	0.76 38	0.24 52	0.18 145	0.34 32	0.27 256	0.54 141	0.44 114	0.24 68	0.26 70	0.27 115	0.22 95	0.29 43	0.23 100	0.13 311	0.10 229	0.10 132	0.10 144	0.15 152	0.11 105

MSKI-zero shot	0.46 231	0.38 201	2.47 432	0.27 117	0.43 459	0.56 217	0.20 81	0.77 285	0.43 110	0.60 374	0.51 247	0.44 224	0.17 30	0.68 275	0.21 69	0.09 70	0.29 490	0.09 82	0.32 482	0.14 134	0.10 80

RAFT-Test	0.44 203	0.38 201	2.01 333	0.27 117	0.44 460	0.64 351	0.37 376	0.72 235	0.57 242	0.45 201	0.48 218	0.65 348	0.24 122	0.35 93	0.29 179	0.09 70	0.11 277	0.09 82	0.38 503	0.10 50	0.11 105

IER	0.43 193	0.38 201	1.69 175	0.26 101	0.25 283	0.66 372	0.26 231	0.71 230	0.55 227	0.54 293	0.59 321	0.60 325	0.53 386	0.52 216	0.39 272	0.11 227	0.08 116	0.11 197	0.11 207	0.14 134	0.11 105

CRFU-Net	0.56 342	0.38 201	1.86 271	0.46 441	0.26 298	0.82 459	0.36 368	0.90 395	0.49 164	0.62 394	0.59 321	0.78 422	1.35 524	1.00 328	0.48 323	0.15 373	0.14 345	0.17 416	0.10 144	0.19 259	0.14 195

PSMNet-ADL	0.51 298	0.38 201	1.65 166	0.35 315	0.21 205	0.67 378	0.26 231	0.74 250	0.55 227	0.42 180	0.52 260	0.70 388	0.45 336	1.91 466	0.57 364	0.15 373	0.13 324	0.11 197	0.13 278	0.15 152	0.20 326

DRaft	0.62 380	0.38 201	1.76 205	0.24 52	0.16 82	0.64 351	0.66 488	0.53 130	0.53 208	0.67 426	0.99 483	0.38 176	1.00 500	1.44 376	2.10 520	0.10 164	0.14 345	0.10 132	0.14 306	0.18 238	0.21 338

AdaStereo	0.44 203	0.38 201	1.79 239	0.34 299	0.20 191	0.57 235	0.28 273	0.92 415	0.69 368	0.52 270	0.55 293	0.61 327	0.33 227	0.48 193	0.39 272	0.17 410	0.08 116	0.17 416	0.11 207	0.18 238	0.12 142
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
MM-Stereo_test1	0.41 168	0.39 210	2.29 395	0.38 373	0.26 298	0.44 92	0.28 273	0.63 193	0.51 182	0.40 166	0.32 117	0.26 104	0.26 152	0.46 177	0.22 88	0.09 70	0.21 449	0.10 132	0.09 108	0.39 471	0.15 229

rvit_0105_5	0.36 125	0.39 210	1.48 139	0.30 190	0.18 145	0.41 70	0.30 305	0.64 196	0.62 300	0.30 121	0.33 125	0.37 169	0.29 199	0.41 136	0.28 164	0.18 422	0.16 388	0.15 378	0.15 331	0.15 152	0.14 195

UGAM-zero	0.63 386	0.39 210	2.49 435	0.30 190	0.49 479	0.67 378	0.19 62	0.91 406	0.45 129	0.77 464	0.45 192	1.16 514	0.82 475	2.05 481	0.29 179	0.09 70	0.15 371	0.09 82	0.44 515	0.11 70	0.22 353

CSP-Net	0.50 281	0.39 210	1.25 94	0.29 173	0.23 252	0.77 440	0.35 361	0.86 365	0.57 242	0.59 365	0.59 321	0.65 348	0.40 286	1.77 433	0.44 303	0.16 394	0.11 277	0.10 132	0.10 144	0.20 274	0.14 195

iRaft-Stereo_20w	0.58 353	0.39 210	1.96 324	0.45 436	0.32 372	0.92 484	0.57 469	1.14 519	0.56 238	0.81 475	0.40 167	0.55 291	0.69 450	0.65 268	1.04 454	0.09 70	0.16 388	0.09 82	0.36 500	0.17 211	0.25 398

FACV-RUCA	0.58 353	0.40 215	1.78 219	0.43 415	1.67 560	0.48 129	0.28 273	0.69 220	0.62 300	0.40 166	0.53 271	0.33 153	0.63 434	0.40 133	0.31 209	0.13 311	0.11 277	0.62 527	0.12 245	0.70 523	0.98 543

DDVS	0.62 380	0.40 215	1.40 121	2.21 563	0.35 406	0.87 474	1.00 527	0.69 220	0.50 174	0.53 280	0.56 304	0.90 465	0.37 257	1.22 354	0.47 317	0.15 373	0.14 345	0.14 348	0.12 245	0.19 259	0.22 353

rvit_stereo_0075_2	0.40 161	0.40 215	1.88 278	0.33 268	0.32 372	0.41 70	0.22 123	0.58 163	0.53 208	0.38 158	0.51 247	0.40 190	0.27 170	0.44 156	0.29 179	0.20 447	0.15 371	0.22 462	0.15 331	0.18 238	0.23 377

MyStereo07	0.34 105	0.40 215	1.46 132	0.29 173	0.23 252	0.60 282	0.31 318	0.53 130	0.42 100	0.25 87	0.25 63	0.20 48	0.26 152	0.57 234	0.19 28	0.09 70	0.18 417	0.12 253	0.11 207	0.16 189	0.19 310

MyStereo04	0.48 252	0.40 215	2.65 465	0.29 173	0.23 252	0.60 282	0.31 318	0.83 337	0.75 429	0.47 211	0.36 142	0.53 281	0.42 314	0.53 222	0.39 272	0.09 70	0.18 417	0.12 253	0.11 207	0.16 189	0.19 310

NVstereo2D	0.58 353	0.40 215	2.03 340	0.35 315	0.35 406	0.69 396	0.39 388	0.91 406	0.80 456	0.47 211	0.53 271	0.67 364	0.46 350	1.99 476	0.48 323	0.19 437	0.11 277	0.17 416	0.13 278	0.25 346	0.25 398

test_sample3	0.50 281	0.41 221	1.88 278	0.32 246	0.19 177	0.57 235	0.25 209	0.92 415	0.64 320	0.52 270	0.49 235	0.47 254	0.35 237	1.79 438	0.37 254	0.13 311	0.10 229	0.12 253	0.11 207	0.16 189	0.16 256

MyStereo06	0.54 322	0.41 221	2.68 468	0.30 190	0.23 252	0.60 282	0.30 305	0.81 324	0.44 114	0.84 482	0.52 260	0.78 422	0.58 410	0.48 193	1.10 458	0.09 70	0.17 406	0.12 253	0.10 144	0.16 189	0.20 326

MyStereo05	0.49 270	0.41 221	2.72 474	0.30 190	0.23 252	0.60 282	0.30 305	0.82 331	0.77 443	0.52 270	0.37 145	0.51 273	0.42 314	0.52 216	0.38 261	0.09 70	0.17 406	0.12 253	0.10 144	0.16 189	0.20 326

MIF-Stereo (partial)	0.34 105	0.41 221	1.93 302	0.26 101	0.24 265	0.32 24	0.17 39	0.53 130	0.42 100	0.25 87	0.37 145	0.25 90	0.26 152	0.44 156	0.31 209	0.11 227	0.08 116	0.12 253	0.10 144	0.19 259	0.14 195

GANet-ADL	0.44 203	0.41 221	2.31 397	0.33 268	0.20 191	0.57 235	0.25 209	0.75 261	0.54 220	0.42 180	0.59 321	0.56 303	0.30 207	0.40 133	0.38 261	0.14 354	0.11 277	0.09 82	0.08 77	0.22 305	0.17 274

ccnet	0.71 433	0.41 221	1.59 157	0.40 393	0.45 468	1.06 500	0.55 460	0.98 463	0.71 387	0.88 486	0.97 480	0.82 438	0.88 488	1.68 418	0.94 433	0.32 503	0.26 481	0.32 500	0.27 453	0.34 431	0.30 437

StereoDRNet-Refined	0.50 281	0.41 221	1.50 145	0.33 268	0.21 205	0.68 390	0.26 231	0.81 324	0.68 359	0.67 426	0.68 398	0.73 399	0.42 314	1.10 338	0.59 371	0.11 227	0.08 116	0.14 348	0.14 306	0.25 346	0.21 338
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
WCG-NET	0.30 76	0.42 228	1.26 96	0.24 52	0.12 6	0.43 86	0.24 189	0.40 28	0.56 238	0.35 141	0.37 145	0.26 104	0.24 122	0.29 43	0.19 28	0.08 32	0.12 303	0.08 29	0.07 51	0.22 305	0.10 80

test_sample4	0.50 281	0.42 228	1.88 278	0.32 246	0.19 177	0.56 217	0.26 231	0.93 423	0.65 333	0.54 293	0.54 283	0.45 233	0.36 243	1.79 438	0.36 248	0.13 311	0.10 229	0.13 312	0.12 245	0.17 211	0.16 256

MDST_ROB	1.17 513	0.42 228	3.87 544	0.54 477	0.44 460	4.11 565	0.58 471	1.31 531	0.84 469	2.12 546	1.12 498	0.98 483	0.71 454	4.24 561	0.99 444	0.16 394	0.14 345	0.19 442	0.17 370	0.18 238	0.35 463

CBMV_ROB	0.76 454	0.42 228	2.68 468	0.33 268	0.22 232	0.74 422	0.47 437	0.96 450	0.76 438	1.04 506	0.96 478	0.88 461	0.93 492	2.06 482	1.19 470	0.22 467	0.24 466	0.27 485	0.25 440	0.25 346	0.28 421

SGM-Forest	1.04 503	0.42 228	3.59 541	0.41 400	0.32 372	1.05 499	1.32 545	0.94 432	0.83 466	1.16 514	2.23 540	1.03 493	1.39 528	2.49 520	2.35 528	0.21 454	0.21 449	0.20 451	0.19 403	0.23 318	0.32 450
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
SCV_C0	0.33 97	0.43 233	1.42 126	0.25 70	0.16 82	0.35 37	0.20 81	0.68 217	0.44 114	0.24 68	0.27 74	0.29 131	0.20 75	0.58 237	0.18 16	0.09 70	0.08 116	0.08 29	0.30 470	0.26 366	0.17 274

castereo++	0.28 57	0.43 233	0.93 56	0.28 142	0.17 110	0.53 181	0.21 102	0.55 145	0.45 129	0.17 11	0.26 70	0.32 147	0.17 30	0.33 77	0.16 4	0.09 70	0.08 116	0.09 82	0.29 460	0.13 111	0.06 1

test_sample5	0.51 298	0.43 233	1.83 258	0.32 246	0.18 145	0.55 202	0.26 231	0.92 415	0.65 333	0.53 280	0.59 321	0.45 233	0.36 243	1.87 455	0.36 248	0.13 311	0.10 229	0.13 312	0.12 245	0.17 211	0.16 256

IGEV++	0.34 105	0.43 233	1.32 105	0.31 217	0.14 32	0.32 24	0.21 102	0.70 227	0.34 24	0.22 45	0.28 81	0.22 59	0.27 170	0.35 93	0.27 154	0.09 70	0.39 516	0.08 29	0.15 331	0.25 346	0.45 501

CoDeX	0.52 311	0.43 233	2.25 388	0.29 173	0.26 298	0.61 303	0.32 341	0.99 475	0.68 359	0.48 229	0.55 293	0.52 279	0.40 286	1.60 408	0.35 245	0.12 281	0.09 186	0.11 197	0.10 144	0.13 111	0.12 142

DualNet	0.51 298	0.43 233	1.83 258	0.32 246	0.18 145	0.55 202	0.26 231	0.92 415	0.65 333	0.54 293	0.62 348	0.45 233	0.36 243	1.87 455	0.36 248	0.13 311	0.10 229	0.13 312	0.12 245	0.17 211	0.16 256

gwcnet-sp	0.49 270	0.43 233	2.54 448	0.31 217	0.22 232	0.67 378	0.31 318	0.78 300	0.65 333	0.58 351	0.47 206	0.46 246	0.43 324	0.76 298	0.46 308	0.11 227	0.11 277	0.11 197	0.11 207	0.15 152	0.14 195

scenet	0.49 270	0.43 233	2.54 448	0.31 217	0.22 232	0.67 378	0.31 318	0.78 300	0.65 333	0.58 351	0.47 206	0.46 246	0.43 324	0.76 298	0.46 308	0.11 227	0.11 277	0.11 197	0.11 207	0.15 152	0.14 195

ssnet	0.49 270	0.43 233	2.54 448	0.31 217	0.22 232	0.67 378	0.31 318	0.78 300	0.65 333	0.58 351	0.47 206	0.46 246	0.43 324	0.76 298	0.46 308	0.11 227	0.11 277	0.11 197	0.11 207	0.15 152	0.14 195

ASMatch	0.60 367	0.43 233	2.58 454	0.91 528	0.36 414	0.56 217	0.25 209	0.52 121	0.61 282	0.47 211	1.21 503	0.47 254	0.66 443	1.34 365	0.94 433	0.10 164	0.08 116	0.11 197	0.11 207	0.10 50	0.16 256

DRN-Test	0.64 390	0.43 233	2.44 424	0.39 383	0.44 460	0.80 455	0.41 397	1.02 495	0.78 448	0.80 469	0.63 360	0.69 378	0.56 398	1.79 438	0.69 396	0.15 373	0.12 303	0.17 416	0.16 351	0.18 238	0.17 274

ISRNet	0.47 246	0.44 244	1.55 152	0.37 357	0.31 364	0.49 136	0.19 62	0.75 261	0.66 348	0.63 403	0.71 421	0.67 364	0.39 278	0.58 237	0.44 303	0.23 470	0.16 388	0.21 459	0.20 413	0.21 288	0.25 398

castereo	0.30 76	0.44 244	0.81 43	0.24 52	0.29 334	0.41 70	0.27 256	0.72 235	0.45 129	0.22 45	0.30 100	0.24 80	0.31 216	0.25 11	0.21 69	0.09 70	0.07 40	0.08 29	0.31 476	0.12 81	0.09 56

test_sample6	0.52 311	0.44 244	1.81 246	0.33 268	0.18 145	0.55 202	0.27 256	0.94 432	0.66 348	0.54 293	0.62 348	0.47 254	0.36 243	1.97 472	0.38 261	0.14 354	0.10 229	0.13 312	0.13 278	0.17 211	0.16 256

AnonymousM	0.37 131	0.44 244	1.50 145	0.25 70	0.15 55	0.52 173	0.23 156	0.60 181	0.42 100	0.42 180	0.32 117	0.30 136	0.25 138	0.34 87	0.23 100	0.11 227	0.09 186	0.71 532	0.36 500	0.12 81	0.07 7

UNet	0.54 322	0.44 244	2.83 490	0.31 217	0.33 385	0.74 422	0.27 256	0.82 331	0.61 282	0.53 280	0.54 283	0.72 395	0.54 389	0.78 306	0.56 360	0.11 227	0.09 186	0.13 312	0.11 207	0.14 134	0.12 142

ACVNet	0.45 221	0.44 244	1.79 239	0.28 142	0.21 205	0.59 270	0.36 368	0.66 204	0.68 359	0.45 201	0.59 321	0.69 378	0.40 286	0.44 156	0.55 352	0.11 227	0.09 186	0.10 132	0.09 108	0.34 431	0.10 80

acv_ft	0.48 252	0.44 244	1.76 205	0.32 246	0.41 450	0.63 340	0.28 273	0.81 324	0.68 359	0.61 383	0.59 321	0.69 378	0.45 336	0.44 156	0.63 380	0.11 227	0.09 186	0.10 132	0.09 108	0.41 479	0.10 80

MSMDNet	0.46 231	0.44 244	2.28 393	0.26 101	0.20 191	0.55 202	0.21 102	0.75 261	0.64 320	0.48 229	0.55 293	0.68 371	0.56 398	0.46 177	0.30 197	0.11 227	0.10 229	0.13 312	0.10 144	0.18 238	0.15 229

xyz-stereo-finetune2	0.35 116	0.45 252	1.04 64	0.21 7	0.12 6	0.58 253	0.23 156	0.50 99	0.45 129	0.31 126	0.46 200	0.30 136	0.41 297	0.81 309	0.51 338	0.08 32	0.07 40	0.11 197	0.09 108	0.12 81	0.09 56

PCWNet_CMD	0.46 231	0.45 252	2.28 393	0.26 101	0.20 191	0.55 202	0.21 102	0.75 261	0.64 320	0.48 229	0.55 293	0.68 371	0.57 404	0.46 177	0.30 197	0.11 227	0.10 229	0.14 348	0.10 144	0.18 238	0.14 195

CroCo-Stereo	0.30 76	0.45 252	1.08 67	0.31 217	0.17 110	0.19 2	0.21 102	0.73 246	0.50 174	0.21 35	0.24 56	0.55 291	0.22 95	0.27 24	0.26 144	0.09 70	0.08 116	0.08 29	0.07 51	0.12 81	0.09 56
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
xyz-stereo-finetune	0.31 84	0.46 255	0.79 42	0.21 7	0.12 6	0.53 181	0.25 209	0.52 121	0.54 220	0.28 113	0.32 117	0.29 131	0.23 111	0.59 243	0.55 352	0.08 32	0.07 40	0.10 132	0.08 77	0.13 111	0.08 34

SMFormer	0.50 281	0.46 255	1.60 159	0.30 190	0.15 55	0.45 97	0.24 189	0.90 395	0.72 397	0.56 322	0.64 376	0.51 273	0.41 297	1.87 455	0.49 328	0.13 311	0.10 229	0.11 197	0.10 144	0.15 152	0.16 256

tta	0.50 281	0.46 255	1.60 159	0.30 190	0.15 55	0.45 97	0.24 189	0.90 395	0.72 397	0.56 322	0.64 376	0.51 273	0.41 297	1.87 455	0.49 328	0.13 311	0.10 229	0.11 197	0.10 144	0.14 134	0.11 105

qqq1	0.48 252	0.46 255	1.60 159	0.30 190	0.15 55	0.45 97	0.24 189	0.90 395	0.72 397	0.56 322	0.64 376	0.51 273	0.41 297	1.87 455	0.23 100	0.13 311	0.10 229	0.09 82	0.08 77	0.14 134	0.11 105

fff1	0.48 252	0.46 255	1.60 159	0.30 190	0.15 55	0.45 97	0.24 189	0.90 395	0.72 397	0.56 322	0.64 376	0.51 273	0.41 297	1.87 455	0.23 100	0.13 311	0.10 229	0.09 82	0.08 77	0.14 134	0.11 105

anonymousa	0.48 252	0.46 255	2.44 424	0.29 173	0.34 393	0.61 303	0.25 209	0.66 204	0.54 220	0.53 280	0.77 440	0.73 399	0.46 350	0.33 77	0.31 209	0.10 164	0.09 186	0.12 253	0.29 460	0.10 50	0.19 310

CFNet_pseudo	0.45 221	0.46 255	2.23 385	0.25 70	0.19 177	0.56 217	0.21 102	0.77 285	0.60 265	0.49 241	0.56 304	0.69 378	0.47 358	0.52 216	0.31 209	0.11 227	0.10 229	0.15 378	0.10 144	0.17 211	0.14 195

ac_64	0.55 334	0.46 255	1.92 299	0.36 334	0.34 393	0.63 340	0.31 318	0.82 331	0.61 282	0.55 311	0.51 247	0.89 463	0.48 367	1.83 447	0.55 352	0.14 354	0.11 277	0.12 253	0.12 245	0.18 238	0.12 142

ccs_rob	0.45 221	0.46 255	2.22 381	0.26 101	0.19 177	0.56 217	0.21 102	0.77 285	0.60 265	0.49 241	0.56 304	0.69 378	0.47 358	0.52 216	0.31 209	0.11 227	0.09 186	0.16 397	0.10 144	0.17 211	0.14 195

rvit_0105_3	0.39 155	0.47 264	1.46 132	0.33 268	0.19 177	0.45 97	0.35 361	0.69 220	0.65 333	0.37 150	0.37 145	0.40 190	0.31 216	0.44 156	0.30 197	0.18 422	0.17 406	0.17 416	0.18 383	0.15 152	0.15 229

UGAM	0.58 353	0.47 264	2.21 377	0.30 190	0.19 177	0.53 181	0.34 353	0.59 171	0.63 312	0.44 191	0.73 428	0.78 422	0.37 257	2.58 526	0.39 272	0.10 164	0.08 116	0.17 416	0.14 306	0.42 485	0.17 274

plain	0.37 131	0.47 264	2.15 366	0.27 117	0.19 177	0.33 27	0.20 81	0.58 163	0.46 138	0.23 61	0.37 145	0.23 67	0.25 138	0.45 168	0.28 164	0.11 227	0.08 116	0.13 312	0.09 108	0.42 485	0.12 142

RAStereo	0.28 57	0.48 267	1.52 148	0.26 101	0.18 145	0.25 6	0.19 62	0.42 41	0.35 30	0.20 29	0.25 63	0.20 48	0.16 23	0.24 7	0.24 122	0.09 70	0.08 116	0.10 132	0.08 77	0.12 81	0.08 34

test-1	0.44 203	0.48 267	1.69 175	0.30 190	0.27 312	0.50 144	0.28 273	0.80 320	0.43 110	0.40 166	0.54 283	0.41 196	0.24 122	0.31 58	1.16 467	0.09 70	0.20 440	0.10 132	0.17 370	0.11 70	0.26 408

MMNet	0.50 281	0.48 267	1.93 302	0.33 268	0.27 312	0.79 449	0.28 273	0.81 324	0.74 416	0.60 374	0.56 304	0.59 319	0.55 394	0.79 307	0.59 371	0.10 164	0.09 186	0.12 253	0.11 207	0.13 111	0.14 195

EKT-Stereo	1.47 533	0.49 270	1.93 302	2.57 566	19.31 582	0.55 202	0.22 123	0.69 220	0.42 100	0.38 158	0.36 142	0.43 213	0.27 170	0.69 281	0.26 144	0.12 281	0.14 345	0.11 197	0.16 351	0.20 274	0.15 229

HH	0.49 270	0.49 270	2.78 486	0.50 459	0.41 450	0.38 56	0.23 156	0.72 235	0.38 59	0.63 403	0.48 218	0.87 457	0.41 297	0.64 258	0.21 69	0.09 70	0.17 406	0.10 132	0.09 108	0.16 189	0.12 142

HanStereo	0.49 270	0.49 270	2.78 486	0.50 459	0.41 450	0.38 56	0.23 156	0.72 235	0.38 59	0.63 403	0.48 218	0.87 457	0.41 297	0.64 258	0.21 69	0.09 70	0.17 406	0.10 132	0.09 108	0.16 189	0.12 142

TANstereo	0.33 97	0.49 270	1.75 199	0.23 36	0.12 6	0.54 189	0.16 31	0.40 28	0.45 129	0.45 201	0.51 247	0.26 104	0.22 95	0.29 43	0.20 50	0.10 164	0.10 229	0.08 29	0.06 9	0.08 18	0.11 105

pcwnet_v2	0.64 390	0.49 270	4.41 554	0.32 246	0.27 312	0.60 282	0.25 209	0.97 459	0.88 479	0.59 365	0.70 417	0.63 334	0.55 394	0.66 271	0.37 254	0.17 410	0.15 371	0.15 378	0.14 306	0.21 288	0.23 377

HCRNet	0.46 231	0.49 270	1.65 166	0.38 373	0.29 334	0.58 253	0.22 123	0.75 261	0.62 300	0.47 211	0.49 235	0.48 265	0.36 243	1.12 344	0.37 254	0.15 373	0.10 229	0.15 378	0.13 278	0.17 211	0.17 274

MultiAttention	2.38 549	0.50 276	1.93 302	1.80 557	2.56 565	10.86 574	2.30 561	1.22 524	0.80 456	0.62 394	1.16 501	1.13 509	0.56 398	16.09 582	1.18 468	0.20 447	0.09 186	0.43 517	1.62 564	0.94 536	1.58 563

CFNet_ucs	0.48 252	0.50 276	2.32 398	0.26 101	0.22 232	0.57 235	0.22 123	0.85 355	0.65 333	0.53 280	0.64 376	0.68 371	0.44 332	0.54 226	0.31 209	0.13 311	0.12 303	0.16 397	0.11 207	0.19 259	0.17 274

RAFT-RH_RVC	0.61 375	0.50 276	2.33 401	0.36 334	0.29 334	0.60 282	0.18 53	0.44 57	0.58 253	0.76 460	1.91 530	0.47 254	0.29 199	1.60 408	1.23 475	0.14 354	0.07 40	0.13 312	0.13 278	0.10 50	0.09 56

stereogan	0.69 420	0.51 279	2.44 424	0.39 383	0.39 434	1.01 494	0.41 397	0.94 432	0.92 489	0.73 452	0.85 458	1.15 512	0.69 450	1.57 401	0.53 345	0.19 437	0.18 417	0.20 451	0.16 351	0.36 447	0.24 389

ff7	0.32 90	0.52 280	1.38 116	0.25 70	0.16 82	0.56 217	0.23 156	0.46 67	0.41 91	0.24 68	0.23 47	0.20 48	0.23 111	0.48 193	0.19 28	0.09 70	0.08 116	0.10 132	0.18 383	0.23 318	0.22 353

ffff	0.32 90	0.52 280	1.38 116	0.25 70	0.16 82	0.56 217	0.23 156	0.46 67	0.41 91	0.24 68	0.23 47	0.20 48	0.23 111	0.48 193	0.19 28	0.09 70	0.08 116	0.10 132	0.18 383	0.23 318	0.22 353

11t	0.32 90	0.52 280	1.38 116	0.25 70	0.16 82	0.56 217	0.23 156	0.46 67	0.41 91	0.24 68	0.23 47	0.20 48	0.23 111	0.48 193	0.19 28	0.09 70	0.08 116	0.10 132	0.18 383	0.23 318	0.22 353

ccc-4	0.32 90	0.52 280	1.38 116	0.25 70	0.16 82	0.56 217	0.23 156	0.46 67	0.41 91	0.24 68	0.23 47	0.20 48	0.23 111	0.48 193	0.19 28	0.09 70	0.08 116	0.10 132	0.18 383	0.23 318	0.22 353

DMCA	0.41 168	0.52 280	1.26 96	0.31 217	0.24 265	0.59 270	0.26 231	0.77 285	0.63 312	0.58 351	0.48 218	0.57 309	0.35 237	0.40 133	0.50 333	0.14 354	0.10 229	0.14 348	0.10 144	0.15 152	0.15 229

HART	0.38 140	0.53 285	1.66 170	0.26 101	0.15 55	0.30 15	0.19 62	0.67 213	0.46 138	0.29 117	0.52 260	0.38 176	0.16 23	0.41 136	0.20 50	0.08 32	0.68 543	0.09 82	0.07 51	0.34 431	0.21 338

WCG-NET（raft）	0.32 90	0.53 285	1.21 88	0.23 36	0.12 6	0.44 92	0.24 189	0.40 28	0.50 174	0.35 141	0.35 136	0.47 254	0.25 138	0.35 93	0.20 50	0.08 32	0.29 490	0.08 29	0.07 51	0.22 305	0.11 105

anonymousdsp	0.34 105	0.53 285	1.47 136	0.25 70	0.16 82	0.56 217	0.23 156	0.49 93	0.40 81	0.25 87	0.24 56	0.22 59	0.24 122	0.55 230	0.19 28	0.09 70	0.11 277	0.10 132	0.18 383	0.24 333	0.29 427

IRAFT_RVC	0.54 322	0.53 285	1.78 219	0.46 441	0.21 205	0.58 253	0.43 408	0.65 202	0.66 348	0.54 293	0.50 243	0.49 267	0.51 379	1.58 405	1.01 449	0.11 227	0.25 479	0.13 312	0.10 144	0.15 152	0.13 177

iRaftStereo_RVC	0.37 131	0.53 285	1.41 122	0.28 142	0.15 55	0.52 173	0.20 81	0.54 141	0.46 138	0.37 150	0.43 177	0.41 196	0.23 111	0.36 105	0.26 144	0.09 70	0.15 371	0.12 253	0.11 207	0.41 479	0.37 478

rvit_105_1	0.44 203	0.54 290	1.46 132	0.36 334	0.24 265	0.51 154	0.45 426	0.75 261	0.74 416	0.45 201	0.44 188	0.44 224	0.36 243	0.62 253	0.38 261	0.20 447	0.18 417	0.18 436	0.22 427	0.18 238	0.18 294

MaDis-Stereo	0.29 66	0.54 290	1.44 129	0.24 52	0.29 334	0.29 13	0.16 31	0.45 64	0.37 54	0.19 22	0.21 30	0.28 124	0.22 95	0.30 51	0.29 179	0.10 164	0.09 186	0.10 132	0.08 77	0.11 70	0.11 105

ProNet	0.30 76	0.54 290	1.29 99	0.25 70	0.15 55	0.47 121	0.25 209	0.48 86	0.39 71	0.21 35	0.23 47	0.22 59	0.20 75	0.44 156	0.19 28	0.08 32	0.08 116	0.10 132	0.08 77	0.23 318	0.12 142

IGEV-Stereo	0.34 105	0.54 290	1.47 136	0.25 70	0.16 82	0.56 217	0.23 156	0.49 93	0.40 81	0.25 87	0.24 56	0.22 59	0.24 122	0.54 226	0.19 28	0.09 70	0.10 229	0.10 132	0.18 383	0.24 333	0.29 427
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
TestStereo	0.45 221	0.54 290	2.11 355	0.29 173	0.16 82	0.43 86	0.24 189	0.54 141	0.45 129	0.37 150	0.46 200	0.34 159	0.27 170	1.98 473	0.27 154	0.11 227	0.08 116	0.12 253	0.09 108	0.14 134	0.08 34

XX-Stereo	0.55 334	0.54 290	3.50 539	0.48 454	0.39 434	0.54 189	0.17 39	0.89 389	0.40 81	0.44 191	0.65 385	0.85 449	0.19 66	0.77 302	0.21 69	0.10 164	0.14 345	0.10 132	0.32 482	0.17 211	0.14 195

delet	0.52 311	0.54 290	1.62 164	0.31 217	0.35 406	0.74 422	0.46 429	0.85 355	0.74 416	0.55 311	0.60 336	0.67 364	0.50 377	1.12 344	0.57 364	0.11 227	0.11 277	0.13 312	0.14 306	0.16 189	0.12 142

FCDSN-DC	1.29 521	0.54 290	2.50 439	0.47 446	0.41 450	1.12 509	0.60 475	1.10 514	1.27 525	2.23 552	2.87 552	3.67 554	3.12 560	2.39 509	1.69 501	0.30 500	0.26 481	0.31 497	0.30 470	0.35 442	0.38 481
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FAT-Stereo	0.70 424	0.54 290	2.88 493	0.36 334	0.29 334	0.62 323	0.54 457	0.97 459	0.87 475	0.76 460	0.92 470	0.94 476	0.80 472	1.84 452	0.57 364	0.18 422	0.19 429	0.17 416	0.16 351	0.22 305	0.25 398

tg	0.37 131	0.55 299	1.35 111	0.28 142	0.16 82	0.57 235	0.18 53	0.57 157	0.49 164	0.37 150	0.44 188	0.38 176	0.24 122	0.46 177	0.24 122	0.09 70	0.08 116	0.11 197	0.11 207	0.43 487	0.36 471

DLCB_ROB	0.54 322	0.55 299	1.49 142	0.36 334	0.25 283	0.65 365	0.36 368	0.80 320	0.70 377	0.72 448	0.69 407	0.83 440	0.46 350	1.53 394	0.60 373	0.13 311	0.12 303	0.14 348	0.14 306	0.14 134	0.13 177

IPLGR	0.54 322	0.56 301	2.68 468	0.36 334	0.18 145	0.62 323	0.54 457	1.02 495	0.64 320	0.73 452	0.46 200	0.47 254	0.45 336	1.12 344	0.29 179	0.09 70	0.08 116	0.11 197	0.09 108	0.19 259	0.12 142

STrans-v2	0.67 408	0.56 301	2.64 463	0.27 117	0.23 252	0.57 235	0.33 349	0.96 450	0.69 368	0.92 493	0.85 458	0.89 463	0.93 492	1.83 447	1.21 473	0.09 70	0.07 40	0.10 132	0.09 108	0.11 70	0.12 142

TransformOpticalFlow	0.64 390	0.56 301	2.66 466	0.44 422	0.26 298	0.62 323	0.28 273	0.83 337	0.71 387	0.76 460	0.74 431	0.91 467	0.85 480	1.83 447	0.81 422	0.10 164	0.07 40	0.11 197	0.09 108	0.11 70	0.12 142

RYNet	0.70 424	0.56 301	2.25 388	0.35 315	0.41 450	0.86 470	0.43 408	0.94 432	0.82 463	0.62 394	0.53 271	0.91 467	0.60 417	2.70 534	1.00 445	0.14 354	0.11 277	0.16 397	0.14 306	0.25 346	0.27 415

MM-Stereo_test3	0.40 161	0.58 305	1.75 199	0.36 334	0.30 345	0.45 97	0.30 305	0.72 235	0.59 260	0.31 126	0.43 177	0.32 147	0.23 111	0.35 93	0.29 179	0.10 164	0.20 440	0.10 132	0.08 77	0.40 476	0.11 105

FC-DCNN v2	1.54 537	0.58 305	2.80 488	0.44 422	0.39 434	2.05 548	0.66 488	1.90 551	1.84 550	2.79 562	2.97 556	4.41 561	3.07 558	2.65 530	2.30 527	0.29 497	0.26 481	0.31 497	0.30 470	0.32 414	0.38 481

SCV	0.35 116	0.59 307	1.37 115	0.34 299	0.22 232	0.28 9	0.23 156	0.72 235	0.35 30	0.19 22	0.30 100	0.24 80	0.20 75	0.64 258	0.19 28	0.11 227	0.08 116	0.09 82	0.29 460	0.34 431	0.29 427

FC-DCNN	1.49 535	0.59 307	2.88 493	0.44 422	0.39 434	1.97 545	0.66 488	1.67 545	1.70 543	2.72 561	2.89 553	4.22 557	2.97 557	2.55 525	2.19 522	0.29 497	0.26 481	0.31 497	0.30 470	0.32 414	0.39 487

MIM_Stereo	0.41 168	0.60 309	1.88 278	0.31 217	0.21 205	0.50 144	0.19 62	0.64 196	0.44 114	0.43 185	0.53 271	0.43 213	0.27 170	0.51 212	0.28 164	0.08 32	0.14 345	0.11 197	0.10 144	0.26 366	0.26 408

ssnet_v2	0.55 334	0.60 309	1.86 271	0.32 246	0.22 232	0.72 411	0.44 419	0.94 432	0.74 416	0.63 403	0.54 283	0.81 433	0.47 358	0.77 302	0.70 398	0.16 394	0.14 345	0.14 348	0.14 306	0.30 398	0.30 437

psmorigin	1.36 526	0.60 309	13.80 578	0.37 357	0.29 334	0.62 323	0.33 349	0.77 285	0.61 282	0.96 499	0.88 465	1.17 515	0.73 460	4.00 558	0.86 427	0.19 437	0.22 455	0.17 416	0.18 383	0.24 333	0.29 427

DPSNet	0.86 480	0.60 309	2.34 403	0.58 492	0.36 414	1.07 505	0.75 505	1.30 530	1.05 504	0.70 441	0.68 398	0.94 476	1.29 517	2.08 485	1.82 507	0.26 487	0.23 463	0.16 397	0.17 370	0.48 499	0.40 491

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 375	0.61 313	3.35 536	0.33 268	0.58 500	0.66 372	0.20 81	0.98 463	0.55 227	0.73 452	0.52 260	0.99 486	0.65 438	0.58 237	0.29 179	0.10 164	0.16 388	0.10 132	0.41 511	0.29 387	0.20 326

rvit_stereo_ft	0.31 84	0.61 313	1.18 80	0.32 246	0.21 205	0.28 9	0.27 256	0.55 145	0.48 158	0.23 61	0.27 74	0.28 124	0.26 152	0.32 67	0.25 135	0.13 311	0.09 186	0.11 197	0.11 207	0.13 111	0.14 195

H2IRNET	0.40 161	0.61 313	1.90 290	0.29 173	0.17 110	0.54 189	0.18 53	0.52 121	0.50 174	0.27 108	0.56 304	0.47 254	0.35 237	0.46 177	0.33 230	0.10 164	0.07 40	0.12 253	0.14 306	0.32 414	0.12 142

ToySt	0.44 203	0.61 313	1.89 285	0.29 173	0.18 145	0.55 202	0.35 361	0.67 213	0.53 208	0.39 164	0.50 243	0.59 319	0.43 324	0.51 212	0.49 328	0.10 164	0.12 303	0.13 312	0.16 351	0.24 333	0.19 310

CroCo-Stereo Lap2	0.33 97	0.61 313	1.47 136	0.32 246	0.38 431	0.23 4	0.22 123	0.58 163	0.46 138	0.22 45	0.27 74	0.29 131	0.23 111	0.32 67	0.26 144	0.09 70	0.09 186	0.10 132	0.08 77	0.21 288	0.14 195

psm_up	0.57 348	0.61 313	1.83 258	0.35 315	0.30 345	0.64 351	0.37 376	0.90 395	0.68 359	0.59 365	0.55 293	0.68 371	0.54 389	1.91 466	0.46 308	0.16 394	0.15 371	0.16 397	0.15 331	0.23 318	0.13 177

DualNet (step1)	0.59 361	0.62 319	1.93 302	0.27 117	0.22 232	0.68 390	0.31 318	0.93 423	0.66 348	0.57 333	0.51 247	0.55 291	0.45 336	1.11 341	0.38 261	0.61 526	0.14 345	0.87 536	0.56 529	0.25 346	0.23 377

test_sample9	0.94 491	0.62 319	1.93 302	0.27 117	0.22 232	0.68 390	0.31 318	0.93 423	0.66 348	0.57 333	0.51 247	0.55 291	0.45 336	1.91 466	2.55 532	0.61 526	4.16 573	0.87 536	0.56 529	0.25 346	0.23 377

test_sample8	1.12 506	0.62 319	1.93 302	0.27 117	0.22 232	0.68 390	0.31 318	0.95 445	0.61 282	1.18 521	0.56 304	2.53 545	1.31 520	1.91 466	2.55 532	0.61 526	4.16 573	0.87 536	0.56 529	0.25 346	0.23 377

gcap-zeroshot	0.41 168	0.62 319	1.78 219	0.31 217	0.32 372	0.69 396	0.21 102	0.74 250	0.52 189	0.43 185	0.35 136	0.62 331	0.24 122	0.41 136	0.24 122	0.09 70	0.16 388	0.09 82	0.31 476	0.08 18	0.09 56

GMOStereo	0.41 168	0.62 319	1.78 219	0.28 142	0.36 414	0.51 154	0.31 318	0.53 130	0.44 114	0.57 333	0.48 218	0.41 196	0.27 170	0.28 31	0.23 100	0.08 32	0.38 510	0.13 312	0.11 207	0.34 431	0.11 105

error version	0.41 168	0.62 319	1.78 219	0.28 142	0.36 414	0.51 154	0.31 318	0.53 130	0.44 114	0.57 333	0.48 218	0.41 196	0.27 170	0.28 31	0.23 100	0.08 32	0.38 510	0.13 312	0.11 207	0.34 431	0.11 105

test-v	0.41 168	0.62 319	1.78 219	0.28 142	0.36 414	0.51 154	0.31 318	0.53 130	0.44 114	0.57 333	0.48 218	0.41 196	0.27 170	0.28 31	0.23 100	0.08 32	0.38 510	0.13 312	0.11 207	0.34 431	0.11 105

THIR-Stereo	0.86 480	0.62 319	2.13 360	0.25 70	0.16 82	0.58 253	2.74 566	0.59 171	0.51 182	0.62 394	1.62 523	0.97 482	1.80 543	1.69 420	2.25 525	0.10 164	0.08 116	0.14 348	0.11 207	0.15 152	0.11 105

test-2	0.41 168	0.62 319	1.78 219	0.28 142	0.36 414	0.51 154	0.31 318	0.53 130	0.44 114	0.57 333	0.48 218	0.41 196	0.27 170	0.28 31	0.23 100	0.08 32	0.38 510	0.13 312	0.11 207	0.34 431	0.11 105

sAnonymous2	0.38 140	0.62 319	2.15 366	0.31 217	0.24 265	0.34 32	0.27 256	0.53 130	0.46 138	0.24 68	0.29 87	0.23 67	0.28 185	0.28 31	0.22 88	0.12 281	0.09 186	0.11 197	0.13 278	0.38 462	0.35 463

CroCo_RVC	0.38 140	0.62 319	2.15 366	0.31 217	0.24 265	0.34 32	0.27 256	0.53 130	0.46 138	0.24 68	0.29 87	0.23 67	0.28 185	0.28 31	0.22 88	0.12 281	0.09 186	0.11 197	0.13 278	0.38 462	0.35 463

HI	0.41 168	0.63 330	1.72 186	0.27 117	0.21 205	0.45 97	0.19 62	0.55 145	0.41 91	0.57 333	0.59 321	0.65 348	0.45 336	0.45 168	0.39 272	0.08 32	0.09 186	0.10 132	0.11 207	0.20 274	0.10 80

CoSv	0.41 168	0.63 330	1.72 186	0.27 117	0.21 205	0.45 97	0.19 62	0.55 145	0.41 91	0.57 333	0.59 321	0.65 348	0.45 336	0.45 168	0.39 272	0.08 32	0.09 186	0.10 132	0.11 207	0.20 274	0.10 80

DCRE	0.50 281	0.63 330	2.13 360	0.30 190	0.23 252	0.45 97	0.24 189	0.59 171	0.53 208	0.50 248	2.10 534	0.42 209	0.26 152	0.35 93	0.23 100	0.09 70	0.14 345	0.10 132	0.32 482	0.16 189	0.15 229

DGSMNet	2.89 557	0.63 330	3.18 525	3.43 570	4.17 569	2.57 557	6.98 574	0.97 459	0.83 466	0.56 322	1.86 529	0.79 427	0.62 431	1.64 413	1.39 486	4.61 572	5.01 575	5.17 576	4.71 575	4.44 573	4.19 573

AIO_rvc	0.41 168	0.64 334	1.29 99	0.58 492	0.39 434	0.37 46	0.24 189	0.50 99	0.43 110	0.28 113	0.23 47	0.25 90	0.16 23	0.99 326	0.19 28	0.10 164	0.16 388	0.08 29	0.11 207	0.25 346	0.85 535

ACVNet-DCA	0.42 187	0.64 334	2.07 344	0.35 315	0.14 32	0.76 432	0.25 209	0.76 274	0.52 189	0.31 126	0.38 154	0.24 80	0.38 264	0.69 281	0.19 28	0.10 164	0.24 466	0.11 197	0.09 108	0.12 81	0.14 195

xx1	0.46 231	0.64 334	2.07 344	0.35 315	0.14 32	0.76 432	0.25 209	0.74 250	1.01 500	0.31 126	0.38 154	0.46 246	0.36 243	0.69 281	0.19 28	0.10 164	0.24 466	0.12 253	0.12 245	0.12 81	0.14 195

1test111	0.44 203	0.64 334	2.07 344	0.35 315	0.14 32	0.76 432	0.25 209	0.76 274	0.52 189	0.31 126	0.38 154	0.24 80	0.38 264	0.96 323	0.30 197	0.10 164	0.24 466	0.11 197	0.09 108	0.12 81	0.14 195

cc1	0.47 246	0.64 334	2.07 344	0.35 315	0.14 32	0.76 432	0.25 209	0.74 250	1.01 500	0.31 126	0.38 154	0.24 80	0.38 264	0.69 281	0.19 28	0.10 164	0.24 466	0.11 197	0.09 108	0.25 346	0.40 491

tt1	0.44 203	0.64 334	1.83 258	0.35 315	0.14 32	0.76 432	0.25 209	0.74 250	0.88 479	0.31 126	0.37 145	0.25 90	0.35 237	0.63 256	0.19 28	0.10 164	0.24 466	0.11 197	0.09 108	0.25 346	0.36 471

G-Net	0.99 496	0.64 334	2.76 482	0.57 490	0.67 514	2.03 547	0.72 503	0.76 274	0.67 357	1.14 513	2.56 546	1.30 522	1.02 502	1.48 389	1.74 504	0.25 483	0.24 466	0.24 476	0.26 448	0.37 455	0.31 445

HUF	0.59 361	0.65 341	2.46 427	0.45 436	0.77 525	0.34 32	0.24 189	0.46 67	0.39 71	0.31 126	0.28 81	0.25 90	0.19 66	0.67 272	0.18 16	0.12 281	2.03 568	0.08 29	0.06 9	0.31 406	1.59 564

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 424	0.65 341	3.45 537	0.50 459	0.60 507	0.75 428	0.23 156	0.96 450	0.60 265	0.76 460	1.30 510	0.81 433	0.60 417	0.57 234	0.82 423	0.10 164	0.16 388	0.11 197	0.43 514	0.31 406	0.22 353

HHNet	0.60 367	0.65 341	2.60 459	0.36 334	0.25 283	0.64 351	0.61 479	0.64 196	0.62 300	0.55 311	1.13 500	0.32 147	0.60 417	0.42 144	1.79 506	0.15 373	0.07 40	0.12 253	0.10 144	0.18 238	0.15 229

OMP-Stereo	0.59 361	0.65 341	1.74 193	0.56 486	0.37 425	0.60 282	0.26 231	0.70 227	0.65 333	0.66 422	0.60 336	0.69 378	0.32 223	2.09 487	1.20 471	0.10 164	0.07 40	0.12 253	0.09 108	0.17 211	0.10 80

IIG-Stereo	0.59 361	0.65 341	1.74 193	0.54 477	0.23 252	0.61 303	0.21 102	0.73 246	0.65 333	0.64 413	0.69 407	0.69 378	0.38 264	2.09 487	1.39 486	0.11 227	0.07 40	0.11 197	0.09 108	0.15 152	0.09 56

DANet	0.80 466	0.65 341	2.21 377	1.19 544	0.48 478	0.74 422	1.25 542	0.89 389	1.53 538	0.89 488	0.71 421	0.96 479	0.56 398	1.83 447	0.96 436	0.18 422	0.16 388	0.19 442	0.16 351	0.26 366	0.29 427
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NOSS_ROB	0.64 390	0.65 341	1.62 164	0.46 441	0.25 283	0.67 378	0.30 305	0.93 423	0.77 443	0.59 365	0.57 312	0.77 418	0.38 264	2.78 538	0.44 303	0.23 470	0.24 466	0.28 488	0.26 448	0.27 376	0.39 487

anonymity	0.80 466	0.66 348	1.29 99	0.59 497	0.75 521	0.67 378	0.52 449	0.95 445	0.71 387	0.94 496	0.70 417	0.67 364	0.87 484	0.71 288	1.35 483	0.64 529	0.62 536	0.58 524	1.44 562	0.60 517	0.65 524

raft+_RVC	0.44 203	0.67 349	1.85 263	0.34 299	0.71 519	0.51 154	0.25 209	0.64 196	0.51 182	0.35 141	0.45 192	0.32 147	0.28 185	0.43 147	0.32 220	0.09 70	0.19 429	0.10 132	0.09 108	0.20 274	0.40 491

APVNet	0.70 424	0.67 349	2.71 472	0.38 373	0.36 414	0.85 468	0.43 408	0.91 406	0.68 359	0.55 311	0.69 407	0.75 411	0.55 394	2.31 500	0.78 416	0.17 410	0.17 406	0.24 476	0.19 403	0.33 423	0.23 377

model_zeroshot	0.44 203	0.68 351	1.97 329	0.28 142	0.18 145	0.69 396	0.21 102	0.63 193	0.40 81	1.00 501	0.34 131	0.42 209	0.20 75	0.69 281	0.24 122	0.10 164	0.22 455	0.10 132	0.22 427	0.12 81	0.10 80

raftrobust	0.38 140	0.68 351	1.54 150	0.32 246	0.46 474	0.52 173	0.21 102	0.56 152	0.42 100	0.52 270	0.35 136	0.31 139	0.33 227	0.37 114	0.30 197	0.10 164	0.11 277	0.08 29	0.07 51	0.21 288	0.19 310

RASNet	0.61 375	0.68 351	2.03 340	0.35 315	0.46 474	0.65 365	0.28 273	0.78 300	0.70 377	0.48 229	0.64 376	0.93 472	0.61 426	2.21 495	0.73 408	0.12 281	0.09 186	0.09 82	0.10 144	0.14 134	0.11 105

PASM	0.72 436	0.68 351	1.91 296	0.47 446	0.44 460	0.60 282	0.51 446	0.76 274	0.80 456	0.77 464	0.67 390	0.87 457	0.61 426	2.40 510	0.67 391	0.32 503	0.35 504	0.36 506	0.41 511	0.45 496	0.39 487

HGLStereo	0.54 322	0.69 355	2.00 332	0.35 315	0.40 443	0.66 372	0.30 305	0.83 337	0.62 300	0.57 333	0.69 407	0.69 378	0.54 389	1.07 335	0.55 352	0.13 311	0.13 324	0.13 312	0.11 207	0.19 259	0.17 274

S-Stereo	0.80 466	0.69 355	3.89 545	0.39 383	0.37 425	0.69 396	0.70 499	0.94 432	0.98 497	0.62 394	0.91 468	0.83 440	0.60 417	2.37 503	0.66 388	0.18 422	0.21 449	0.17 416	0.18 383	0.30 398	0.35 463

STTStereo	0.51 298	0.69 355	2.14 365	0.36 334	0.30 345	0.61 303	0.32 341	0.77 285	0.60 265	0.60 374	0.54 283	0.67 364	0.43 324	0.86 315	0.42 288	0.16 394	0.15 371	0.17 416	0.20 413	0.16 189	0.15 229

EDNetEfficient	1.27 520	0.70 358	4.05 550	0.64 505	0.98 535	0.94 485	1.40 550	0.85 355	1.75 545	2.34 555	1.33 513	1.05 498	2.21 549	1.58 405	4.15 556	0.15 373	0.19 429	0.14 348	0.27 453	0.38 462	0.32 450

DeepPruner_ROB	0.50 281	0.70 358	1.94 312	0.29 173	0.26 298	0.63 340	0.31 318	0.80 320	0.48 158	0.61 383	0.55 293	0.66 355	0.38 264	0.98 325	0.40 280	0.19 437	0.14 345	0.14 348	0.14 306	0.23 318	0.17 274

LMCR-Stereo	0.52 311	0.71 360	2.39 413	0.40 393	0.21 205	0.74 422	0.31 318	1.02 495	0.64 320	0.61 383	0.63 360	0.39 182	0.51 379	0.62 253	0.42 288	0.19 437	0.09 186	0.12 253	0.09 108	0.23 318	0.12 142

ADLNet	0.60 367	0.71 360	1.95 315	0.35 315	0.34 393	0.67 378	0.34 353	0.90 395	0.74 416	0.68 433	0.62 348	0.80 430	0.45 336	1.78 434	0.64 385	0.14 354	0.11 277	0.14 348	0.14 306	0.29 387	0.21 338

GwcNet	0.69 420	0.71 360	3.12 519	0.36 334	0.45 468	0.81 456	0.44 419	0.86 365	0.84 469	0.60 374	0.74 431	0.82 438	0.49 374	1.65 414	0.66 388	0.16 394	0.15 371	0.15 378	0.15 331	0.31 406	0.24 389

ETE_ROB	0.60 367	0.71 360	1.55 152	0.37 357	0.25 283	0.69 396	0.51 446	1.47 537	0.70 377	0.80 469	0.69 407	0.85 449	0.49 374	1.36 367	0.58 369	0.16 394	0.13 324	0.19 442	0.16 351	0.21 288	0.23 377

GASTEREO	0.35 116	0.72 364	1.15 76	0.56 486	0.20 191	0.52 173	0.22 123	0.56 152	0.40 81	0.30 121	0.31 111	0.16 29	0.31 216	0.35 93	0.26 144	0.09 70	0.14 345	0.08 29	0.28 456	0.14 134	0.20 326

MSCF	0.35 116	0.72 364	1.15 76	0.58 492	0.21 205	0.50 144	0.22 123	0.56 152	0.38 59	0.29 117	0.29 87	0.17 34	0.30 207	0.35 93	0.26 144	0.09 70	0.12 303	0.08 29	0.29 460	0.15 152	0.21 338

YMNet	0.62 380	0.72 364	1.93 302	0.41 400	0.41 450	0.87 474	0.43 408	0.87 374	0.71 387	0.74 455	0.81 445	0.83 440	0.46 350	0.86 315	0.93 431	0.19 437	0.22 455	0.20 451	0.17 370	0.41 479	0.21 338

YMNet_1	0.62 380	0.72 364	1.93 302	0.41 400	0.41 450	0.87 474	0.43 408	0.87 374	0.71 387	0.74 455	0.81 445	0.83 440	0.46 350	0.86 315	0.93 431	0.19 437	0.22 455	0.20 451	0.17 370	0.41 479	0.21 338

StereoVision	0.45 221	0.72 364	1.94 312	0.33 268	0.32 372	0.47 121	0.26 231	0.68 217	0.57 242	0.32 135	0.89 467	0.45 233	0.27 170	0.49 203	0.36 248	0.13 311	0.15 371	0.16 397	0.15 331	0.19 259	0.13 177

Sa-1000	0.51 298	0.72 364	1.90 290	0.31 217	0.60 507	0.60 282	0.31 318	0.94 432	0.71 387	0.52 270	0.83 451	0.42 209	0.33 227	0.68 275	0.28 164	0.10 164	0.09 186	0.13 312	0.29 460	0.29 387	0.10 80

XPNet_ROB	0.61 375	0.72 364	1.66 170	0.37 357	0.27 312	0.67 378	0.47 437	0.89 389	0.71 387	0.78 466	0.70 417	0.81 433	0.53 386	1.70 421	0.76 412	0.21 454	0.16 388	0.16 397	0.15 331	0.20 274	0.21 338

GANet-RSSM	0.55 334	0.73 371	1.90 290	0.36 334	0.26 298	0.59 270	0.27 256	0.78 300	0.52 189	0.47 211	0.57 312	0.63 334	0.45 336	1.92 470	0.43 297	0.14 354	0.10 229	0.25 481	0.11 207	0.34 431	0.14 195

BEATNet_4x	0.47 246	0.73 371	1.91 296	0.33 268	0.15 55	0.56 217	0.25 209	0.85 355	0.58 253	0.54 293	0.51 247	0.57 309	0.42 314	0.57 234	0.61 376	0.11 227	0.08 116	0.12 253	0.09 108	0.20 274	0.16 256

edge stereo	0.81 474	0.73 371	3.30 532	0.37 357	1.21 549	0.62 323	0.39 388	0.93 423	0.79 453	0.80 469	0.88 465	1.14 511	0.71 454	2.18 493	0.71 401	0.21 454	0.20 440	0.26 484	0.18 383	0.38 462	0.26 408

SACVNet	0.60 367	0.74 374	1.90 290	0.37 357	0.28 326	0.64 351	0.37 376	0.86 365	0.61 282	0.65 420	0.62 348	0.69 378	0.44 332	2.08 485	0.42 288	0.18 422	0.14 345	0.16 397	0.15 331	0.38 462	0.24 389

GwcNet-ADL	0.50 281	0.74 374	2.90 499	0.31 217	0.20 191	0.58 253	0.29 297	0.87 374	0.64 320	0.47 211	0.47 206	0.56 303	0.33 227	0.46 177	0.46 308	0.13 311	0.12 303	0.09 82	0.09 108	0.14 134	0.21 338

SA	0.50 281	0.75 376	1.95 315	0.31 217	0.61 509	0.57 235	0.31 318	0.91 406	0.73 412	0.42 180	0.62 348	0.38 176	0.47 358	0.68 275	0.29 179	0.09 70	0.09 186	0.13 312	0.32 482	0.30 398	0.10 80

ACV-stereo	0.66 403	0.76 377	2.86 491	0.32 246	0.25 283	1.01 494	0.60 475	0.59 171	0.52 189	0.41 175	0.45 192	1.55 531	0.94 495	1.40 373	0.69 396	0.14 354	0.13 324	0.12 253	0.11 207	0.20 274	0.19 310

RAFT_CTSACE	0.46 231	0.76 377	2.07 344	0.35 315	0.30 345	0.54 189	0.30 305	0.61 183	0.48 158	0.49 241	0.76 437	0.55 291	0.36 243	0.58 237	0.22 88	0.08 32	0.13 324	0.11 197	0.10 144	0.41 479	0.08 34

TRStereo	0.53 317	0.76 377	2.38 411	0.42 411	0.29 334	0.69 396	0.23 156	1.81 548	0.55 227	0.36 146	0.32 117	0.47 254	0.40 286	0.46 177	0.25 135	0.12 281	0.11 277	0.11 197	0.41 511	0.13 111	0.32 450

CFNet-ft	0.51 298	0.76 377	1.79 239	0.28 142	0.30 345	0.63 340	0.28 273	0.66 204	0.55 227	0.45 201	0.57 312	0.74 405	0.41 297	1.46 381	0.42 288	0.14 354	0.10 229	0.28 488	0.13 278	0.18 238	0.14 195

CFNet_RVC	0.51 298	0.76 377	1.79 239	0.28 142	0.30 345	0.63 340	0.28 273	0.66 204	0.55 227	0.45 201	0.57 312	0.74 405	0.41 297	1.46 381	0.42 288	0.14 354	0.10 229	0.28 488	0.13 278	0.18 238	0.14 195

HSM	0.62 380	0.76 377	1.72 186	0.30 190	0.29 334	0.64 351	0.28 273	0.94 432	0.62 300	0.58 351	0.57 312	1.40 525	0.64 436	2.59 527	0.42 288	0.11 227	0.08 116	0.10 132	0.08 77	0.14 134	0.11 105

iResNet	0.51 298	0.76 377	2.59 456	0.41 400	0.17 110	0.64 351	0.27 256	0.82 331	0.70 377	0.57 333	0.64 376	0.43 213	0.36 243	0.70 286	0.52 341	0.10 164	0.07 40	0.09 82	0.08 77	0.21 288	0.13 177

LALA_ROB	0.60 367	0.76 377	1.69 175	0.36 334	0.29 334	0.79 449	0.55 460	0.94 432	0.77 443	0.81 475	0.67 390	0.94 476	0.49 374	0.99 326	0.73 408	0.21 454	0.15 371	0.20 451	0.18 383	0.23 318	0.21 338

CBMV	0.71 433	0.76 377	2.64 463	0.33 268	0.20 191	0.78 445	0.79 509	0.98 463	0.78 448	0.85 485	0.71 421	0.86 455	1.10 510	1.46 381	0.62 378	0.18 422	0.20 440	0.21 459	0.19 403	0.25 346	0.33 457
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
fff	0.43 193	0.77 386	1.95 315	0.24 52	0.13 20	0.51 154	0.22 123	0.77 285	0.75 429	0.54 293	0.47 206	0.31 139	0.65 438	0.36 105	0.34 237	0.09 70	0.07 40	0.08 29	0.07 51	0.08 18	0.22 353

ADStereo(finetuned)	0.45 221	0.77 386	2.12 358	0.25 70	0.14 32	0.51 154	0.22 123	0.77 285	0.72 397	0.54 293	0.48 218	0.31 139	0.76 467	0.37 114	0.38 261	0.09 70	0.07 40	0.09 82	0.07 51	0.13 111	0.23 377

XX-TBD	0.34 105	0.77 386	1.75 199	0.34 299	0.13 20	0.51 154	0.17 39	0.43 49	0.50 174	0.37 150	0.49 235	0.23 67	0.18 48	0.28 31	0.24 122	0.10 164	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.07 7

DCANet	0.42 187	0.77 386	1.95 315	0.25 70	0.14 32	0.51 154	0.22 123	0.77 285	0.72 397	0.54 293	0.48 218	0.31 139	0.41 297	0.36 105	0.39 272	0.09 70	0.07 40	0.09 82	0.07 51	0.13 111	0.23 377

csc	0.43 193	0.77 386	1.95 315	0.24 52	0.13 20	0.51 154	0.22 123	0.77 285	0.75 429	0.54 293	0.47 206	0.31 139	0.65 438	0.36 105	0.34 237	0.09 70	0.07 40	0.08 29	0.07 51	0.08 18	0.22 353

cscssc	0.43 193	0.77 386	1.95 315	0.24 52	0.13 20	0.51 154	0.22 123	0.77 285	0.75 429	0.54 293	0.47 206	0.31 139	0.65 438	0.36 105	0.34 237	0.09 70	0.07 40	0.08 29	0.07 51	0.08 18	0.22 353

SHD	0.72 436	0.77 386	2.36 409	0.45 436	0.40 443	0.71 405	0.32 341	1.02 495	1.25 523	1.07 507	0.84 454	0.90 465	0.73 460	1.09 337	0.98 439	0.21 454	0.18 417	0.20 451	0.21 419	0.32 414	0.31 445

FBW_ROB	0.83 476	0.77 386	1.77 214	0.44 422	0.30 345	0.87 474	0.46 429	1.10 514	0.91 486	0.81 475	0.75 434	1.01 489	0.61 426	3.66 556	1.23 475	0.26 487	0.23 463	0.36 506	0.25 440	0.27 376	0.62 521

AACVNet	0.54 322	0.78 394	1.73 189	0.36 334	0.21 205	0.57 235	0.25 209	0.71 230	0.51 182	0.55 311	0.59 321	0.64 343	0.41 297	2.13 490	0.41 286	0.14 354	0.11 277	0.14 348	0.11 207	0.33 423	0.15 229

ELAS_RVC	1.37 528	0.78 394	3.21 528	0.55 484	0.50 480	1.49 524	2.48 564	1.48 538	1.71 544	2.13 549	2.09 533	2.07 539	2.56 553	1.90 465	2.02 514	0.35 508	0.36 506	0.37 510	0.34 489	0.49 502	0.47 504
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ADCL	0.99 496	0.79 396	2.43 422	0.39 383	0.32 372	1.50 525	1.90 557	0.92 415	0.97 494	1.26 527	1.27 506	1.00 488	1.42 530	1.14 347	3.31 546	0.17 410	0.14 345	0.22 462	0.21 419	0.30 398	0.22 353

ELAS	1.39 529	0.79 396	2.86 491	0.53 474	0.50 480	2.81 558	2.20 560	1.61 544	1.50 537	2.28 554	2.35 541	1.82 535	2.13 547	1.73 426	2.22 523	0.35 508	0.37 508	0.35 504	0.35 492	0.49 502	0.47 504
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MyStereo8	0.54 322	0.80 398	2.76 482	0.32 246	0.33 385	0.71 405	0.20 81	0.87 374	0.57 242	0.51 261	0.59 321	0.50 270	0.33 227	0.68 275	0.55 352	0.10 164	0.29 490	0.10 132	0.13 278	0.21 288	0.34 461

SDNR	1.22 518	0.80 398	2.71 472	0.33 268	1.48 557	1.98 546	0.23 156	1.93 552	2.44 555	0.89 488	2.52 544	1.36 523	0.51 379	3.65 555	1.93 509	0.30 500	0.31 496	0.22 462	0.16 351	0.33 423	0.36 471

aanetorigin	0.77 458	0.80 398	2.59 456	0.43 415	0.44 460	0.58 253	1.01 529	0.57 157	0.68 359	1.53 539	1.23 504	0.81 433	1.08 508	1.07 335	1.07 455	0.18 422	0.15 371	0.17 416	0.21 419	0.54 511	0.30 437

hitnet-ft	0.67 408	0.80 398	1.90 290	0.28 142	0.22 232	0.69 396	0.36 368	0.85 355	0.65 333	0.56 322	0.84 454	1.03 493	0.95 498	2.32 501	0.55 352	0.23 470	0.14 345	0.41 514	0.13 278	0.24 333	0.17 274

CVANet_RVC	0.65 399	0.80 398	2.13 360	0.36 334	0.26 298	0.62 323	0.42 401	0.84 348	0.72 397	0.69 435	0.68 398	0.68 371	0.52 384	2.64 529	0.42 288	0.19 437	0.12 303	0.22 462	0.17 370	0.37 455	0.15 229

TestStereo1	0.49 270	0.81 403	1.85 263	0.39 383	0.57 498	0.56 217	0.34 353	0.75 261	0.69 368	0.44 191	0.63 360	0.35 163	0.42 314	0.64 258	0.29 179	0.10 164	0.08 116	0.12 253	0.10 144	0.33 423	0.26 408

SA-5K	0.49 270	0.81 403	1.85 263	0.39 383	0.57 498	0.56 217	0.34 353	0.75 261	0.69 368	0.44 191	0.63 360	0.35 163	0.42 314	0.64 258	0.29 179	0.10 164	0.08 116	0.12 253	0.10 144	0.33 423	0.26 408

MIPNet	0.83 476	0.81 403	2.40 415	0.61 502	0.18 145	1.48 523	1.39 549	1.60 543	0.74 416	1.94 544	0.85 458	0.73 399	1.68 539	0.87 318	0.31 209	0.09 70	0.08 116	0.11 197	0.32 482	0.25 346	0.12 142

cf-r	0.53 317	0.81 403	2.15 366	0.33 268	0.28 326	0.60 282	0.28 273	0.78 300	0.64 320	0.51 261	0.60 336	0.75 411	0.40 286	1.32 363	0.43 297	0.13 311	0.09 186	0.11 197	0.12 245	0.15 152	0.14 195

PSMNet-RUCA	0.58 353	0.82 407	1.89 285	0.59 497	0.56 495	0.64 351	0.36 368	0.84 348	0.69 368	0.51 261	0.68 398	0.53 281	0.43 324	0.56 233	0.43 297	0.34 507	0.18 417	0.44 518	0.29 460	0.48 499	0.30 437

PSMNet-RSSM	0.53 317	0.82 407	1.78 219	0.31 217	0.25 283	0.58 253	0.28 273	0.84 348	0.60 265	0.50 248	0.61 343	0.67 364	0.43 324	1.68 418	0.42 288	0.15 373	0.10 229	0.14 348	0.16 351	0.15 152	0.13 177

RP	0.67 408	0.82 407	1.94 312	0.43 415	0.44 460	0.65 365	0.45 426	0.89 389	0.82 463	0.66 422	0.92 470	0.99 486	0.76 467	1.55 396	0.66 388	0.25 483	0.18 417	0.23 469	0.20 413	0.31 406	0.22 353

UCFNet_RVC	0.48 252	0.82 407	1.85 263	0.30 190	0.27 312	0.64 351	0.26 231	0.74 250	0.55 227	0.48 229	0.53 271	0.63 334	0.41 297	0.88 319	0.38 261	0.15 373	0.10 229	0.17 416	0.17 370	0.18 238	0.15 229

Nwc_Net	0.68 415	0.83 411	2.53 442	0.41 400	0.39 434	0.77 440	0.38 383	1.01 492	0.70 377	0.60 374	0.99 483	0.98 483	0.68 448	1.41 374	0.63 380	0.23 470	0.15 371	0.23 469	0.25 440	0.23 318	0.18 294

WCMA_ROB	1.12 506	0.83 411	2.66 466	0.58 492	0.34 393	1.17 515	0.71 500	0.93 423	0.94 490	1.74 542	2.63 549	3.09 550	1.71 541	1.70 421	1.84 508	0.26 487	0.21 449	0.20 451	0.21 419	0.28 382	0.43 498

raft_robust	0.55 334	0.84 413	1.73 189	0.28 142	0.54 490	0.53 181	0.25 209	0.88 383	0.75 429	0.48 229	0.46 200	0.76 416	0.75 466	1.46 381	0.27 154	0.09 70	0.10 229	0.10 132	0.30 470	0.26 366	0.16 256

IPLG	0.69 420	0.84 413	2.43 422	0.35 315	0.21 205	1.65 533	0.61 479	1.36 533	0.58 253	1.39 534	0.51 247	0.37 169	0.87 484	1.41 374	0.36 248	0.09 70	0.07 40	0.14 348	0.12 245	0.32 414	0.11 105

ADLNet2	0.68 415	0.84 413	3.19 526	0.33 268	0.36 414	0.64 351	0.37 376	0.89 389	0.79 453	0.54 293	0.65 385	0.93 472	0.48 367	2.07 484	0.56 360	0.13 311	0.11 277	0.11 197	0.11 207	0.33 423	0.18 294

GANet	0.75 451	0.84 413	2.01 333	0.40 393	0.25 283	0.74 422	0.66 488	0.87 374	0.73 412	0.71 445	1.07 495	0.84 445	0.59 413	2.71 536	1.15 465	0.17 410	0.16 388	0.44 518	0.16 351	0.31 406	0.20 326

G2L-Stereo	0.55 334	0.85 417	2.18 373	0.31 217	0.27 312	0.59 270	0.27 256	0.77 285	0.55 227	0.54 293	0.52 260	0.71 392	0.36 243	1.75 430	0.50 333	0.13 311	0.11 277	0.13 312	0.11 207	0.29 387	0.15 229

TCMNet	0.66 403	0.85 417	2.55 453	0.50 459	0.52 487	0.72 411	0.39 388	0.87 374	0.72 397	0.58 351	0.68 398	0.63 334	0.46 350	1.70 421	0.63 380	0.18 422	0.18 417	0.23 469	0.18 383	0.38 462	0.27 415

PVD	0.90 486	0.85 417	2.15 366	0.53 474	0.50 480	0.99 490	0.56 465	1.15 522	1.64 541	1.41 535	1.41 518	1.11 508	1.13 513	1.35 366	1.31 480	0.26 487	0.28 489	0.28 488	0.26 448	0.37 455	0.49 508

RAFT+CT+SA	0.50 281	0.86 420	1.82 252	0.37 357	0.75 521	0.54 189	0.34 353	0.77 285	0.63 312	0.38 158	0.55 293	0.34 159	0.29 199	0.68 275	0.27 154	0.09 70	0.07 40	0.11 197	0.51 523	0.29 387	0.41 496

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 187	0.86 420	1.78 219	0.28 142	0.17 110	0.52 173	0.20 81	0.62 187	0.61 282	0.50 248	0.61 343	0.39 182	0.32 223	0.35 93	0.30 197	0.07 20	0.10 229	0.09 82	0.09 108	0.35 442	0.10 80

DeepPrunerF	0.86 480	0.86 420	2.91 500	0.45 436	0.50 480	0.64 351	0.48 441	1.14 519	2.64 558	0.63 403	0.61 343	0.65 348	0.62 431	2.21 495	1.31 480	0.23 470	0.19 429	0.30 496	0.28 456	0.36 447	0.25 398

AIO-test1	0.45 221	0.87 423	2.27 391	0.33 268	0.33 385	0.50 144	0.22 123	0.74 250	0.66 348	0.29 117	0.41 171	0.29 131	0.22 95	0.73 291	0.29 179	0.09 70	0.08 116	0.12 253	0.14 306	0.30 398	0.22 353

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 348	0.87 423	2.11 355	0.32 246	0.30 345	0.84 464	0.40 391	0.88 383	0.72 397	0.65 420	0.73 428	0.66 355	0.57 404	0.93 320	0.71 401	0.13 311	0.07 40	0.10 132	0.08 77	0.15 152	0.14 195

test_5	0.51 298	0.87 423	1.99 330	0.37 357	0.65 513	0.58 253	0.35 361	0.78 300	0.62 300	0.48 229	0.55 293	0.45 233	0.40 286	0.72 290	0.30 197	0.09 70	0.07 40	0.12 253	0.12 245	0.33 423	0.38 481

GEStereo_RVC	0.54 322	0.87 423	1.95 315	0.47 446	0.25 283	0.62 323	0.37 376	1.00 483	0.74 416	0.53 280	0.54 283	0.59 319	0.44 332	1.10 338	0.46 308	0.15 373	0.11 277	0.12 253	0.10 144	0.26 366	0.19 310

fast-acv-ft	0.63 386	0.88 427	3.10 516	0.38 373	0.30 345	0.79 449	0.48 441	0.69 220	0.72 397	0.58 351	0.78 441	0.76 416	0.60 417	0.67 272	0.73 408	0.15 373	0.15 371	0.18 436	0.17 370	0.37 455	0.16 256

RALCasStereoNet	0.45 221	0.88 427	1.85 263	0.30 190	0.26 298	0.49 136	0.26 231	0.58 163	0.51 182	0.36 146	0.48 218	0.36 167	0.28 185	0.55 230	0.34 237	0.10 164	0.53 530	0.09 82	0.08 77	0.25 346	0.34 461

StereoDRNet	0.64 390	0.88 427	2.35 406	0.41 400	0.45 468	0.73 418	0.47 437	0.94 432	0.74 416	0.75 457	0.54 283	0.74 405	0.47 358	1.70 421	0.72 405	0.15 373	0.14 345	0.15 378	0.14 306	0.20 274	0.19 310

z-ln-s-r	0.64 390	0.89 430	2.23 385	0.32 246	0.26 298	0.57 235	0.37 376	0.84 348	0.76 438	0.51 261	0.81 445	0.64 343	0.45 336	2.06 482	1.27 478	0.10 164	0.07 40	0.11 197	0.09 108	0.24 333	0.13 177

GCAP-Stereo	0.34 105	0.89 430	1.76 205	0.26 101	0.12 6	0.52 173	0.14 14	0.49 93	0.38 59	0.29 117	0.30 100	0.29 131	0.22 95	0.30 51	0.20 50	0.09 70	0.17 406	0.09 82	0.07 51	0.21 288	0.11 105

rafts_anoy	0.43 193	0.89 430	1.96 324	0.32 246	0.30 345	0.48 129	0.24 189	0.62 187	0.49 164	0.37 150	0.38 154	0.33 153	0.30 207	0.51 212	0.34 237	0.10 164	0.39 516	0.13 312	0.15 331	0.17 211	0.15 229

MLCV	0.48 252	0.89 430	1.85 263	0.29 173	0.14 32	0.59 270	0.23 156	0.72 235	0.59 260	0.66 422	0.66 387	0.55 291	0.36 243	1.03 332	0.49 328	0.09 70	0.06 20	0.09 82	0.07 51	0.19 259	0.11 105

LL-Strereo2	0.41 168	0.90 434	1.83 258	0.44 422	0.24 265	0.54 189	0.27 256	0.58 163	0.45 129	0.41 175	0.33 125	0.44 224	0.21 86	0.44 156	0.34 237	0.09 70	0.08 116	0.16 397	0.14 306	0.17 211	0.17 274

CBFPSM	0.56 342	0.91 435	1.82 252	0.28 142	0.23 252	0.71 405	0.37 376	0.72 235	0.64 320	0.50 248	0.49 235	1.03 493	0.83 476	0.62 253	1.35 483	0.10 164	0.12 303	0.10 132	0.10 144	0.18 238	0.19 310

RAFT	0.45 221	0.92 436	1.59 157	0.34 299	0.19 177	0.46 115	0.35 361	0.65 202	0.49 164	0.49 241	0.49 235	0.70 388	0.40 286	0.47 188	0.32 220	0.11 227	0.16 388	0.14 348	0.13 278	0.51 506	0.13 177

AF-Net	0.69 420	0.92 436	2.21 377	0.41 400	0.40 443	0.68 390	0.40 391	1.02 495	0.86 472	0.69 435	1.03 490	1.04 496	0.84 479	1.19 351	0.78 416	0.22 467	0.14 345	0.25 481	0.17 370	0.30 398	0.18 294

TDLM	0.67 408	0.92 436	1.76 205	0.37 357	0.24 265	0.66 372	0.56 465	0.82 331	0.74 416	1.16 514	0.62 348	0.61 327	0.48 367	2.70 534	0.50 333	0.20 447	0.11 277	0.35 504	0.14 306	0.32 414	0.16 256

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 334	0.92 436	2.36 409	0.38 373	0.37 425	0.60 282	0.28 273	0.82 331	0.62 300	0.62 394	0.55 293	0.72 395	0.45 336	1.00 328	0.43 297	0.15 373	0.11 277	0.14 348	0.14 306	0.15 152	0.16 256
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
HITNet	0.46 231	0.92 436	2.09 350	0.33 268	0.14 32	0.55 202	0.22 123	0.83 337	0.56 238	0.51 261	0.49 235	0.48 265	0.37 257	0.48 193	0.54 351	0.09 70	0.06 20	0.10 132	0.08 77	0.23 318	0.09 56
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
SGM_RVC	1.89 544	0.92 436	2.50 439	0.96 534	0.93 534	1.63 531	1.37 547	1.52 541	12.43 573	1.85 543	1.69 525	2.40 544	1.74 542	2.81 541	1.71 502	0.53 520	0.47 525	0.42 515	0.47 517	0.74 525	0.74 527
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
iinet-f	0.57 348	0.93 442	2.27 391	0.31 217	0.25 283	0.83 462	0.33 349	0.81 324	0.65 333	0.54 293	0.63 360	0.73 399	0.67 445	0.73 291	0.67 391	0.13 311	0.13 324	0.11 197	0.10 144	0.43 487	0.16 256

Consistency-Raft	0.88 483	0.93 442	3.23 530	0.99 535	0.64 512	0.77 440	0.55 460	0.98 463	0.97 494	0.61 383	1.03 490	0.65 348	1.05 505	0.79 307	1.38 485	0.44 514	0.46 522	0.51 522	0.58 534	0.65 519	0.47 504

coex_refinement	0.58 353	0.94 444	1.87 276	0.38 373	0.25 283	0.64 351	0.34 353	0.83 337	0.65 333	0.60 374	0.63 360	0.81 433	0.48 367	1.85 454	0.56 360	0.13 311	0.09 186	0.10 132	0.10 144	0.16 189	0.16 256

GwcNet-RSSM	0.57 348	0.94 444	2.13 360	0.32 246	0.25 283	0.60 282	0.30 305	0.80 320	0.66 348	0.52 270	0.64 376	0.71 392	0.40 286	1.79 438	0.50 333	0.13 311	0.09 186	0.12 253	0.12 245	0.21 288	0.15 229

NCC-stereo	0.79 464	0.94 444	2.42 418	0.59 497	0.45 468	1.90 540	0.46 429	0.99 475	0.72 397	0.64 413	0.84 454	0.91 467	0.73 460	1.80 442	1.00 445	0.27 492	0.19 429	0.23 469	0.31 476	0.24 333	0.22 353

Abc-Net	0.79 464	0.94 444	2.42 418	0.59 497	0.45 468	1.90 540	0.46 429	0.99 475	0.72 397	0.64 413	0.84 454	0.91 467	0.73 460	1.80 442	1.00 445	0.27 492	0.19 429	0.23 469	0.31 476	0.24 333	0.22 353
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
NCCL2	0.65 399	0.94 444	1.96 324	0.43 415	0.30 345	0.71 405	0.68 494	0.84 348	0.65 333	0.70 441	0.60 336	0.86 455	0.54 389	1.56 397	0.57 364	0.20 447	0.16 388	0.67 530	0.25 440	0.22 305	0.24 389

NaN_ROB	1.14 508	0.94 444	2.96 502	0.53 474	0.56 495	1.13 511	0.99 524	0.98 463	1.00 498	1.09 509	0.87 462	0.77 418	1.06 507	5.90 566	2.72 534	0.16 394	0.23 463	0.16 397	0.24 433	0.22 305	0.36 471

PWC_ROB	0.70 424	0.94 444	1.88 278	0.39 383	0.39 434	0.62 323	0.30 305	0.98 463	0.94 490	0.91 492	1.29 509	0.77 418	0.62 431	1.62 412	1.03 453	0.18 422	0.11 277	0.18 436	0.13 278	0.51 506	0.22 353

G2L-ROB	0.51 298	0.95 451	1.96 324	0.29 173	0.22 232	0.59 270	0.28 273	0.76 274	0.57 242	0.55 311	0.45 192	0.70 388	0.32 223	1.38 369	0.47 317	0.11 227	0.07 40	0.09 82	0.08 77	0.20 274	0.13 177

FINET	0.65 399	0.95 451	3.06 512	0.35 315	0.40 443	0.58 253	0.48 441	0.92 415	1.10 512	0.57 333	0.68 398	0.47 254	0.44 332	1.15 349	0.60 373	0.23 470	0.21 449	0.17 416	0.15 331	0.26 366	0.25 398

NVStereoNet_ROB	1.16 512	0.95 451	2.54 448	0.58 492	0.55 493	0.78 445	0.63 485	1.00 483	1.08 509	1.03 504	4.07 564	1.48 528	1.22 515	2.88 542	1.27 478	0.50 519	0.46 522	0.54 523	0.62 537	0.50 504	0.63 523
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
4D-IteraStereo	0.44 203	0.96 454	2.63 461	0.27 117	0.30 345	0.45 97	0.25 209	0.52 121	0.50 174	0.40 166	0.31 111	0.40 190	0.19 66	0.35 93	0.32 220	0.09 70	0.06 20	0.12 253	0.11 207	0.19 259	0.30 437

Wz-Net-LNSev	0.59 361	0.96 454	2.47 432	0.34 299	0.37 425	0.79 449	0.44 419	0.86 365	0.77 443	0.61 383	0.67 390	0.79 427	0.56 398	0.64 258	0.62 378	0.15 373	0.14 345	0.12 253	0.12 245	0.18 238	0.19 310

dd	0.42 187	0.96 454	1.77 214	0.31 217	0.17 110	0.57 235	0.26 231	0.49 93	0.68 359	0.41 175	0.40 167	0.34 159	0.27 170	0.45 168	0.40 280	0.17 410	0.10 229	0.13 312	0.12 245	0.21 288	0.12 142

AFF-stereo	0.44 203	0.96 454	1.78 219	0.31 217	0.15 55	0.50 144	0.21 102	0.64 196	0.63 312	0.47 211	0.64 376	0.49 267	0.34 235	0.46 177	0.31 209	0.08 32	0.09 186	0.10 132	0.10 144	0.37 455	0.10 80

DMCA-RVC	0.62 380	0.96 454	2.63 461	0.36 334	0.90 531	0.56 217	0.31 318	0.69 220	0.57 242	0.68 433	0.52 260	0.59 319	0.56 398	1.23 356	0.53 345	0.16 394	0.38 510	0.20 451	0.15 331	0.20 274	0.15 229

ADCRef	0.80 466	0.96 454	2.29 395	0.37 357	0.35 406	0.96 487	0.51 446	0.87 374	0.75 429	0.88 486	0.83 451	0.61 327	1.36 525	1.02 330	3.27 545	0.13 311	0.11 277	0.17 416	0.19 403	0.25 346	0.21 338

CFNet	0.58 353	0.96 454	1.78 219	0.33 268	0.25 283	0.63 340	0.22 123	0.88 383	0.75 429	0.46 209	0.59 321	0.58 316	0.40 286	2.29 499	0.48 323	0.12 281	0.09 186	0.15 378	0.14 306	0.30 398	0.15 229

MSMD_ROB	1.34 524	0.96 454	2.38 411	0.39 383	0.32 372	1.96 543	0.62 483	0.91 406	1.43 533	2.94 564	2.60 547	4.77 563	1.95 545	2.43 515	1.33 482	0.29 497	0.26 481	0.32 500	0.32 482	0.30 398	0.30 437

G2L-Stereo_test	0.55 334	0.97 462	1.89 285	0.33 268	0.24 265	0.75 428	0.38 383	0.79 316	0.60 265	0.60 374	0.54 283	0.74 405	0.39 278	1.56 397	0.43 297	0.10 164	0.08 116	0.08 29	0.08 77	0.28 382	0.13 177

Wz-Net-MNSev	0.65 399	0.97 462	2.19 375	0.36 334	0.33 385	0.90 480	0.60 475	0.92 415	0.81 462	0.75 457	0.72 426	0.73 399	0.65 438	1.39 370	0.71 401	0.16 394	0.13 324	0.14 348	0.14 306	0.24 333	0.18 294

RGC	0.71 433	0.97 462	2.18 373	0.44 422	0.44 460	0.73 418	0.40 391	0.94 432	0.71 387	0.71 445	1.04 493	1.01 489	0.71 454	1.74 428	0.70 398	0.23 470	0.18 417	0.28 488	0.26 448	0.29 387	0.27 415

SAMSARA	0.91 487	0.97 462	2.22 381	0.80 520	0.58 500	1.32 517	1.31 544	1.01 492	0.94 490	1.36 530	0.87 462	1.38 524	0.90 490	1.72 425	1.02 451	0.24 478	0.30 494	0.22 462	0.25 440	0.36 447	0.35 463

DispNO	0.67 408	0.98 466	2.58 454	0.31 217	0.27 312	0.59 270	0.29 297	0.83 337	0.68 359	0.53 280	0.79 444	0.83 440	0.47 358	2.46 517	0.68 394	0.12 281	0.10 229	0.19 442	0.31 476	0.16 189	0.17 274

RALAANet	0.43 193	0.98 466	1.90 290	0.32 246	0.23 252	0.48 129	0.19 62	0.67 213	0.53 208	0.48 229	0.45 192	0.39 182	0.30 207	0.48 193	0.37 254	0.10 164	0.08 116	0.11 197	0.14 306	0.27 376	0.10 80

EDNetEfficientorigin	8.18 574	0.98 466	145.96 595	0.51 464	0.89 530	0.72 411	0.48 441	0.85 355	1.56 540	2.12 546	1.49 519	1.29 519	1.31 520	1.83 447	2.13 521	0.13 311	0.12 303	0.17 416	0.18 383	0.39 471	0.45 501

XQC	0.73 445	0.98 466	2.39 413	0.46 441	0.35 406	0.81 456	0.46 429	1.00 483	1.00 498	0.80 469	0.69 407	0.88 461	0.74 465	1.32 363	1.20 471	0.24 478	0.16 388	0.23 469	0.20 413	0.41 479	0.33 457

GMStereo	0.38 140	0.99 470	1.91 296	0.27 117	0.16 82	0.39 58	0.23 156	0.47 79	0.62 300	0.38 158	0.34 131	0.25 90	0.25 138	0.39 128	0.29 179	0.14 354	0.08 116	0.10 132	0.12 245	0.15 152	0.11 105
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
ADCPNet	0.99 496	0.99 470	3.93 548	0.37 357	0.68 516	1.36 519	0.62 483	0.87 374	0.76 438	0.78 466	0.81 445	1.08 502	1.18 514	1.14 347	2.49 531	0.21 454	0.69 545	0.21 459	0.95 553	0.29 387	0.37 478

RTSC	0.72 436	1.00 472	2.22 381	0.40 393	0.29 334	0.82 459	0.31 318	0.96 450	1.10 512	0.92 493	0.81 445	0.78 422	0.58 410	1.23 356	1.55 495	0.18 422	0.17 406	0.14 348	0.17 370	0.43 487	0.30 437

PA-Net	0.84 478	1.00 472	3.49 538	0.63 504	0.40 443	0.70 403	0.52 449	0.86 365	0.84 469	0.52 270	0.59 321	0.70 388	0.54 389	2.35 502	2.23 524	0.17 410	0.27 487	0.19 442	0.28 456	0.22 305	0.36 471
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
AANet_RVC	0.68 415	1.00 472	2.09 350	0.33 268	0.25 283	0.58 253	0.32 341	0.81 324	0.80 456	0.61 383	0.94 475	0.80 430	0.41 297	2.46 517	1.02 451	0.36 510	0.14 345	0.10 132	0.09 108	0.23 318	0.22 353

PS-NSSS	0.63 386	1.00 472	1.81 246	0.30 190	0.31 364	0.63 340	0.34 353	0.98 463	0.69 368	0.54 293	0.74 431	0.51 273	0.41 297	2.43 515	0.48 323	0.24 478	0.17 406	0.27 485	0.18 383	0.27 376	0.21 338

iRaft-Stereo_5w	0.54 322	1.01 476	2.08 349	0.27 117	0.21 205	0.49 136	0.28 273	0.73 246	0.58 253	0.40 166	0.61 343	0.62 331	0.46 350	1.78 434	0.47 317	0.09 70	0.07 40	0.11 197	0.10 144	0.39 471	0.12 142

dad	0.51 298	1.01 476	1.74 193	0.29 173	0.19 177	0.60 282	0.26 231	0.52 121	0.75 429	0.63 403	0.63 360	0.63 334	0.33 227	0.85 314	0.47 317	0.27 492	0.15 371	0.40 513	0.18 383	0.22 305	0.14 195

PSMNet_ROB	0.66 403	1.01 476	2.33 401	0.38 373	0.31 364	0.72 411	0.55 460	0.86 365	0.69 368	0.54 293	0.60 336	0.75 411	0.47 358	2.00 477	0.82 423	0.17 410	0.13 324	0.19 442	0.19 403	0.24 333	0.27 415

UDGNet	0.44 203	1.02 479	1.74 193	0.35 315	0.19 177	0.58 253	0.23 156	0.49 93	0.66 348	0.41 175	0.38 154	0.34 159	0.29 199	0.53 222	0.30 197	0.24 478	0.10 229	0.37 510	0.19 403	0.27 376	0.15 229

AASNet	0.56 342	1.03 480	2.34 403	0.37 357	0.33 385	0.65 365	0.29 297	0.96 450	0.73 412	0.54 293	0.60 336	0.55 291	0.38 264	0.59 243	0.58 369	0.14 354	0.12 303	0.13 312	0.10 144	0.43 487	0.24 389

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 458	1.04 481	2.06 342	0.94 531	0.35 406	0.89 479	0.40 391	0.85 355	0.63 312	0.55 311	0.63 360	0.75 411	0.38 264	2.38 506	0.48 323	1.10 549	0.31 496	0.36 506	0.21 419	0.53 510	0.55 515

w-ln-seven	0.74 448	1.05 482	2.54 448	0.37 357	0.34 393	1.03 497	0.47 437	1.00 483	1.08 509	0.90 490	0.85 458	0.85 449	0.57 404	1.37 368	1.26 477	0.14 354	0.13 324	0.16 397	0.15 331	0.31 406	0.20 326

pmcnn	1.32 522	1.05 482	2.77 484	0.74 515	1.43 552	0.72 411	0.56 465	0.96 450	0.91 486	0.99 500	2.92 555	6.01 568	0.70 452	2.38 506	3.32 547	0.13 311	0.10 229	0.08 29	0.06 9	0.34 431	0.22 353

DFGA-Net	0.51 298	1.06 484	1.75 199	0.30 190	0.24 265	0.54 189	0.22 123	0.63 193	0.60 265	0.48 229	0.51 247	0.35 163	0.27 170	1.82 446	0.53 345	0.10 164	0.08 116	0.12 253	0.12 245	0.37 455	0.15 229

PDISCO_ROB	0.75 451	1.06 484	2.11 355	0.64 505	0.59 502	1.13 511	0.43 408	1.14 519	1.05 504	0.64 413	0.71 421	0.96 479	0.61 426	1.21 352	0.76 412	0.37 511	0.18 417	0.27 485	0.24 433	0.56 513	0.32 450

PWCDC_ROB	0.72 436	1.06 484	2.09 350	0.47 446	0.36 414	0.78 445	0.26 231	0.98 463	1.34 529	0.61 383	2.07 532	0.64 343	0.61 426	0.83 310	0.71 401	0.31 502	0.14 345	0.15 378	0.12 245	0.60 517	0.21 338

Syn2CoEx	0.70 424	1.07 487	2.74 480	0.43 415	0.30 345	0.64 351	0.42 401	0.99 475	0.78 448	0.62 394	0.78 441	0.74 405	0.72 457	1.92 470	0.61 376	0.20 447	0.17 406	0.19 442	0.15 331	0.29 387	0.22 353

111	0.48 252	1.09 488	1.95 315	0.24 52	0.13 20	0.59 270	0.26 231	0.83 337	0.78 448	0.48 229	0.52 260	0.56 303	0.38 264	0.49 203	0.38 261	0.09 70	0.07 40	0.09 82	0.07 51	0.23 318	0.35 463

GCST	0.72 436	1.10 489	2.15 366	1.11 541	0.59 502	0.62 323	0.19 62	0.75 261	0.53 208	0.56 322	0.63 360	0.47 254	0.31 216	1.11 341	0.33 230	0.75 536	0.45 520	0.84 535	0.64 540	0.69 522	0.54 512

LSM	3.31 563	1.11 490	5.29 560	9.40 577	30.65 589	0.84 464	1.12 536	0.91 406	1.22 521	1.36 530	2.19 537	0.93 472	0.83 476	1.66 415	0.90 429	0.21 454	0.31 496	0.24 476	0.28 456	0.39 471	6.33 576

DDUNet	0.77 458	1.12 491	1.88 278	0.76 516	0.69 517	0.84 464	0.43 408	0.85 355	0.65 333	0.67 426	0.75 434	0.91 467	0.52 384	1.03 332	0.57 364	0.54 522	0.37 508	0.95 542	0.52 525	0.71 524	0.57 516

ADCP+	0.94 491	1.12 491	3.14 520	0.34 299	0.39 434	1.06 500	0.79 509	0.89 389	0.80 456	0.66 422	0.67 390	0.85 449	1.55 535	0.93 320	4.55 560	0.13 311	0.11 277	0.16 397	0.15 331	0.26 366	0.25 398

CSAN	1.25 519	1.12 491	3.04 510	0.51 464	0.37 425	1.06 500	1.15 538	1.22 524	1.08 509	1.17 519	1.91 530	1.04 496	1.31 520	5.96 567	2.43 530	0.26 487	0.22 455	0.24 476	0.24 433	0.31 406	0.30 437

w-ln-seven-2	0.68 415	1.13 494	2.46 427	0.36 334	0.27 312	0.65 365	0.44 419	0.87 374	0.83 466	0.69 435	0.75 434	0.72 395	0.63 434	1.56 397	1.15 465	0.13 311	0.13 324	0.15 378	0.14 306	0.35 442	0.19 310

SPS-STEREO	1.07 505	1.13 494	2.88 493	0.65 508	0.69 517	0.99 490	0.68 494	1.05 507	0.87 475	1.36 530	1.23 504	1.46 527	0.94 495	1.87 455	1.72 503	0.66 530	0.61 535	0.58 524	0.57 532	0.65 519	0.77 531
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ACRE	0.56 342	1.14 496	2.77 484	0.76 516	0.28 326	0.60 282	0.56 465	0.76 274	0.58 253	0.55 311	0.62 348	0.41 196	0.29 199	0.44 156	0.39 272	0.11 227	0.19 429	0.13 312	0.14 306	0.36 447	0.18 294

FADNet_RVC	0.81 474	1.14 496	2.42 418	0.30 190	0.24 265	0.71 405	0.24 189	0.95 445	0.61 282	0.44 191	0.56 304	0.59 319	0.42 314	1.52 393	0.68 394	0.94 542	0.96 557	0.28 488	1.00 555	0.90 534	1.36 558

SuperB	1.15 510	1.14 496	5.43 561	0.36 334	0.26 298	0.81 456	0.89 518	0.88 383	1.17 518	0.67 426	0.68 398	0.63 334	1.39 528	1.74 428	3.37 548	0.15 373	0.12 303	0.17 416	0.16 351	2.80 567	0.25 398

MANE	2.90 558	1.14 496	2.96 502	1.03 536	1.01 539	5.01 567	2.45 563	5.36 571	6.88 570	3.58 567	4.76 568	5.99 567	4.99 565	4.23 560	4.61 561	0.56 525	0.67 539	0.44 518	0.78 546	0.51 506	1.03 550

AIO-test2	0.49 270	1.15 500	1.96 324	0.42 411	0.37 425	0.50 144	0.23 156	0.79 316	0.70 377	0.33 137	0.53 271	0.27 115	0.22 95	0.67 272	0.29 179	0.73 534	0.08 116	0.13 312	0.17 370	0.17 211	0.18 294

CC-Net-ROB	0.85 479	1.15 500	2.13 360	0.88 526	0.38 431	0.88 478	0.44 419	1.06 508	0.79 453	0.58 351	0.69 407	0.65 348	0.50 377	2.74 537	0.51 338	0.93 541	0.39 516	0.87 536	0.29 460	0.54 511	0.54 512

GANetREF_RVC	0.75 451	1.15 500	2.46 427	0.47 446	0.26 298	0.83 462	0.61 479	0.97 459	0.89 483	0.62 394	0.61 343	0.72 395	0.59 413	2.42 512	0.55 352	0.32 503	0.25 479	0.36 506	0.24 433	0.39 471	0.31 445
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
iResNet_ROB	0.50 281	1.15 500	1.73 189	0.31 217	0.21 205	0.58 253	0.22 123	0.95 445	0.82 463	0.58 351	0.62 348	0.57 309	0.39 278	0.84 312	0.40 280	0.11 227	0.08 116	0.09 82	0.06 9	0.21 288	0.13 177

MeshStereo	1.21 515	1.15 500	3.01 509	0.34 299	0.28 326	1.10 508	0.69 496	1.35 532	1.01 500	2.71 560	2.41 543	2.96 548	1.45 531	2.80 540	1.40 488	0.22 467	0.22 455	0.22 462	0.19 403	0.50 504	0.26 408
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
FADNet-RVC-Resample	0.67 408	1.16 505	3.16 522	0.37 357	0.29 334	0.62 323	0.38 383	0.86 365	0.63 312	0.51 261	0.50 243	0.57 309	0.45 336	1.57 401	0.49 328	0.24 478	0.32 502	0.23 469	0.19 403	0.27 376	0.62 521

CIPLG	0.56 342	1.19 506	2.46 427	0.80 520	0.31 364	0.61 303	0.57 469	0.76 274	0.57 242	0.56 322	0.63 360	0.41 196	0.30 207	0.45 168	0.40 280	0.11 227	0.20 440	0.13 312	0.13 278	0.35 442	0.19 310

RAFT + AFF	0.64 390	1.20 507	1.95 315	0.34 299	0.33 385	0.67 378	0.52 449	0.99 475	0.74 416	0.53 280	0.58 318	0.57 309	0.80 472	1.76 431	0.51 338	0.12 281	0.27 487	0.15 378	0.14 306	0.43 487	0.29 427

SANet	1.20 514	1.21 508	3.33 535	0.38 373	0.27 312	1.73 537	0.85 515	1.10 514	2.49 557	1.16 514	1.83 528	1.72 534	1.50 534	2.37 503	2.84 537	0.18 422	0.16 388	0.16 397	0.15 331	0.32 414	0.32 450

FADNet	0.64 390	1.22 509	2.06 342	0.32 246	0.30 345	0.66 372	0.29 297	0.88 383	0.72 397	0.44 191	0.48 218	0.66 355	0.57 404	1.84 452	0.45 307	0.46 518	0.20 440	0.17 416	0.19 403	0.59 514	0.24 389

UDG	0.77 458	1.23 510	2.15 366	0.67 510	0.59 502	0.78 445	0.38 383	0.90 395	0.70 377	0.61 383	0.69 407	1.01 489	0.67 445	1.02 330	0.73 408	0.45 516	0.34 503	0.87 536	0.51 523	0.67 521	0.46 503

ARAFT	0.60 367	1.23 510	3.10 516	0.28 142	0.16 82	0.64 351	0.36 368	0.90 395	0.67 357	0.61 383	0.49 235	0.55 291	0.31 216	1.24 359	0.32 220	0.10 164	0.08 116	0.14 348	0.13 278	0.37 455	0.21 338

DN-CSS_ROB	0.48 252	1.23 510	1.99 330	0.39 383	0.22 232	0.56 217	0.19 62	0.75 261	0.61 282	0.45 201	0.62 348	0.41 196	0.31 216	0.70 286	0.32 220	0.11 227	0.08 116	0.14 348	0.13 278	0.36 447	0.12 142

StereoAnything_RVC	0.35 116	1.25 513	1.82 252	0.20 4	0.12 6	0.26 7	0.15 22	0.43 49	0.37 54	0.14 3	0.10 2	0.11 1	0.19 66	0.46 177	0.14 1	0.11 227	0.09 186	0.08 29	0.05 1	0.76 528	0.18 294

IPLGR_C	0.58 353	1.25 513	2.72 474	0.80 520	0.31 364	0.60 282	0.61 479	0.76 274	0.58 253	0.56 322	0.62 348	0.41 196	0.31 216	0.43 147	0.40 280	0.11 227	0.22 455	0.13 312	0.15 331	0.35 442	0.19 310

FADNet-RVC	0.61 375	1.26 515	2.12 358	0.33 268	0.26 298	0.59 270	0.29 297	0.86 365	0.62 300	0.45 201	0.50 243	0.62 331	0.46 350	1.73 426	0.55 352	0.17 410	0.20 440	0.17 416	0.18 383	0.59 514	0.28 421

MFMNet_re	0.92 489	1.28 516	2.53 442	0.82 524	0.76 524	0.90 480	0.75 505	0.98 463	1.04 503	1.03 504	1.05 494	0.84 445	0.94 495	0.83 310	0.72 405	0.68 531	0.60 534	0.63 528	0.60 536	0.77 529	0.74 527

LL-Strereo	0.72 436	1.29 517	2.49 435	0.36 334	0.45 468	0.55 202	0.32 341	0.93 423	0.71 387	0.67 426	0.58 318	0.85 449	0.79 471	2.67 533	0.46 308	0.10 164	0.18 417	0.14 348	0.12 245	0.40 476	0.42 497

HBP-ISP	0.76 454	1.30 518	3.19 526	0.35 315	0.26 298	0.85 468	0.54 457	1.03 502	0.72 397	0.80 469	0.69 407	0.68 371	0.83 476	2.04 480	0.44 303	0.23 470	0.24 466	0.29 495	0.25 440	0.28 382	0.24 389

WZ-Net	0.92 489	1.31 519	3.76 542	0.41 400	0.36 414	0.86 470	0.71 500	1.00 483	1.06 507	0.82 479	0.92 470	1.06 500	1.05 505	2.16 492	1.61 497	0.19 437	0.13 324	0.15 378	0.16 351	0.32 414	0.28 421

RTS	1.21 515	1.31 519	6.39 564	0.52 468	0.51 485	1.61 529	0.79 509	1.03 502	1.37 531	1.13 511	1.30 510	1.10 506	0.85 480	2.65 530	2.08 517	0.21 454	0.24 466	0.18 436	0.18 383	0.43 487	0.32 450

RTSA	1.21 515	1.31 519	6.39 564	0.52 468	0.51 485	1.61 529	0.79 509	1.03 502	1.37 531	1.13 511	1.30 510	1.10 506	0.85 480	2.65 530	2.08 517	0.21 454	0.24 466	0.18 436	0.18 383	0.43 487	0.32 450

Wz-Net-SNSev	0.76 454	1.32 522	3.11 518	0.40 393	0.31 364	0.71 405	0.60 475	0.98 463	0.87 475	0.67 426	0.83 451	0.96 479	0.60 417	1.67 417	0.97 437	0.16 394	0.15 371	0.16 397	0.17 370	0.36 447	0.24 389

ADCMid	0.96 495	1.32 522	2.74 480	0.38 373	0.35 406	0.99 490	0.58 471	0.94 432	0.86 472	1.23 523	1.01 486	1.01 489	1.00 500	1.05 334	3.97 553	0.21 454	0.19 429	0.42 515	0.32 482	0.40 476	0.29 427

AnyNet_C32	1.00 499	1.33 524	2.53 442	0.49 456	0.54 490	1.15 513	1.14 537	0.91 406	0.89 483	1.11 510	0.95 477	0.87 457	0.93 492	1.50 390	4.07 555	0.21 454	0.20 440	0.25 481	0.24 433	0.38 462	0.33 457

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 131	1.34 525	1.24 93	0.23 36	0.12 6	0.33 27	0.20 81	0.40 28	0.33 19	0.25 87	0.21 30	0.16 29	0.14 10	0.27 24	0.63 380	0.55 524	0.06 20	0.11 197	0.13 278	0.25 346	0.49 508

LE_ROB	4.43 567	1.35 526	9.38 569	2.79 568	3.93 567	2.43 556	3.46 569	2.68 559	11.19 572	11.66 577	4.73 567	5.26 565	10.46 575	4.50 563	9.49 573	0.82 539	0.69 545	1.34 555	0.98 554	0.75 527	0.76 530

ADCS	1.05 504	1.36 527	2.98 506	0.42 411	0.36 414	0.96 487	0.81 513	1.06 508	1.12 515	1.25 524	0.97 480	1.08 502	0.90 490	1.25 360	4.86 562	0.21 454	0.21 449	0.22 462	0.23 431	0.36 447	0.38 481

iResNetv2_ROB	0.59 361	1.43 528	2.96 502	0.40 393	0.22 232	0.58 253	0.28 273	0.91 406	0.73 412	0.57 333	0.63 360	0.60 325	0.41 297	0.74 294	0.35 245	0.11 227	0.08 116	0.10 132	0.07 51	0.43 487	0.17 274

SGM+DAISY	1.83 543	1.43 528	3.81 543	0.87 525	1.01 539	2.38 555	2.53 565	1.36 533	1.75 545	2.92 563	3.22 559	2.65 546	2.93 555	2.22 498	3.10 542	0.72 533	0.69 545	0.63 528	0.62 537	0.77 529	0.98 543

GASNet	0.73 445	1.47 530	3.04 510	0.47 446	0.33 385	0.57 235	0.34 353	0.91 406	0.75 429	0.58 351	0.58 318	0.74 405	0.55 394	2.03 478	0.65 387	0.21 454	0.15 371	0.19 442	0.17 370	0.51 506	0.28 421

AnyNet_C01	1.14 508	1.49 531	4.23 553	0.54 477	0.53 488	1.51 526	1.37 547	1.04 506	1.07 508	1.17 519	1.33 513	1.15 512	1.08 508	1.61 411	2.74 535	0.25 483	0.22 455	0.28 488	0.24 433	0.48 499	0.40 491

z-mn7	0.80 466	1.52 532	2.62 460	0.36 334	0.28 326	1.01 494	0.48 441	0.90 395	1.29 527	0.69 435	1.35 515	0.85 449	0.59 413	2.03 478	1.09 457	0.14 354	0.12 303	0.14 348	0.12 245	0.32 414	0.20 326

zh-mn7	0.80 466	1.54 533	3.00 508	0.35 315	0.27 312	0.72 411	0.41 397	0.93 423	1.11 514	1.00 501	1.28 507	0.75 411	0.57 404	1.87 455	1.18 468	0.16 394	0.13 324	0.14 348	0.14 306	0.26 366	0.21 338

WAO-6	1.58 539	1.54 533	2.32 398	1.14 543	1.00 538	2.30 553	1.03 530	1.82 549	2.85 560	1.25 524	2.61 548	2.20 541	1.56 536	2.47 519	1.99 513	0.95 543	0.67 539	1.19 551	0.83 548	1.08 539	0.88 540

SQANet	0.80 466	1.58 535	2.53 442	0.76 516	0.83 526	0.76 432	0.36 368	0.83 337	0.64 320	0.63 403	0.69 407	0.73 399	0.51 379	1.21 352	0.53 345	0.77 538	0.29 490	0.59 526	0.29 460	0.86 533	0.61 520

test_for_model	0.64 390	1.60 536	1.82 252	1.23 545	1.02 541	0.53 181	0.23 156	0.75 261	0.50 174	0.57 333	0.29 87	0.25 90	0.20 75	0.26 19	0.22 88	0.76 537	0.31 496	0.08 29	0.07 51	1.68 557	0.50 511

JetBlue	1.78 541	1.63 537	3.92 546	0.73 513	1.21 549	4.38 566	3.35 567	1.59 542	1.20 520	1.26 527	1.52 521	2.37 543	1.88 544	3.23 549	3.00 538	0.53 520	0.47 525	0.48 521	0.49 520	1.29 549	0.97 542

WAO-7	1.48 534	1.63 537	2.49 435	0.93 530	0.75 521	1.72 536	1.10 534	1.84 550	1.96 552	1.43 536	2.54 545	1.97 537	1.61 538	3.06 545	2.08 517	0.69 532	0.66 538	0.94 541	0.74 544	0.80 531	0.69 526

IMH-64-1	1.39 529	1.64 539	1.86 271	1.36 547	1.11 545	1.39 520	1.19 540	1.76 546	1.45 535	1.16 514	2.21 538	1.53 529	1.38 526	1.98 473	1.52 493	1.29 553	0.67 539	1.27 552	0.69 541	1.29 549	0.98 543

IMH-64	1.39 529	1.64 539	1.86 271	1.36 547	1.11 545	1.39 520	1.19 540	1.76 546	1.45 535	1.16 514	2.21 538	1.53 529	1.38 526	1.98 473	1.52 493	1.29 553	0.67 539	1.27 552	0.69 541	1.29 549	0.98 543

coex-ft	5.95 571	1.67 541	60.57 593	0.34 299	0.30 345	0.77 440	0.69 496	0.74 250	4.41 563	19.22 584	2.15 536	1.62 533	7.97 572	1.81 445	8.96 572	0.44 514	2.08 569	0.18 436	0.19 403	0.38 462	4.62 574

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 501	1.67 541	2.32 398	0.47 446	0.39 434	1.47 522	0.95 521	0.95 445	0.91 486	0.84 482	0.94 475	1.05 498	0.60 417	2.95 543	0.72 405	0.41 512	0.72 549	0.32 500	0.55 526	0.74 525	1.22 555

otaku	1.03 502	1.68 543	2.72 474	0.95 532	0.73 520	1.03 497	0.59 473	0.99 475	0.86 472	0.69 435	1.61 522	0.98 483	0.64 436	1.46 381	1.14 463	0.95 543	0.46 522	0.72 533	0.40 508	1.24 547	0.78 532

Ntro	1.00 499	1.68 543	2.80 488	0.95 532	0.85 527	1.06 500	0.53 453	0.98 463	0.90 485	0.62 394	0.76 437	0.93 472	0.66 443	1.66 415	0.98 439	0.99 546	0.45 520	0.75 534	0.40 508	1.19 543	0.75 529

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 524	1.70 545	2.50 439	0.56 486	0.40 443	2.15 551	0.99 524	1.24 527	1.26 524	1.02 503	1.10 497	1.29 519	0.88 488	3.10 547	1.08 456	1.66 561	0.83 553	0.68 531	0.88 550	1.57 554	1.80 567

SGM-ForestM	2.98 559	1.70 545	3.52 540	0.67 510	0.47 476	5.18 568	3.36 568	3.30 567	2.86 561	4.44 569	3.79 563	9.80 574	5.50 568	6.29 568	6.52 568	0.27 492	0.36 506	0.24 476	0.27 453	0.38 462	0.58 518

zh-sn7	0.89 485	1.73 547	3.09 515	0.39 383	0.30 345	0.82 459	0.63 485	0.96 450	0.87 475	0.79 468	1.12 498	0.84 445	0.87 484	2.42 512	1.63 498	0.16 394	0.17 406	0.16 397	0.16 351	0.34 431	0.29 427

Wz-Net-TNSev	0.91 487	1.73 547	3.08 513	0.36 334	0.31 364	1.00 493	0.71 500	1.06 508	0.97 494	0.71 445	0.72 426	1.09 504	0.87 484	2.42 512	1.59 496	0.20 447	0.20 440	0.16 397	0.20 413	0.44 495	0.35 463

RainbowNet	1.15 510	1.78 549	2.72 474	1.12 542	0.91 532	1.06 500	0.76 507	1.16 523	1.13 517	0.75 457	0.97 480	1.09 504	0.80 472	1.60 408	1.21 473	1.17 551	1.26 561	1.01 545	0.57 532	1.13 541	0.88 540

ACVNet_2	1.42 532	1.81 550	3.23 530	1.08 538	0.92 533	1.32 517	0.85 515	1.49 539	1.69 542	1.19 522	1.73 526	2.13 540	1.03 503	2.50 521	1.40 488	0.91 540	0.53 530	1.00 544	0.55 526	2.11 562	0.85 535

TorneroNet-64	2.65 551	1.83 551	3.30 532	1.46 550	1.20 548	3.89 562	0.99 524	3.51 569	6.71 569	2.56 557	4.60 566	4.22 557	3.85 563	3.33 550	3.14 543	1.19 552	0.65 537	1.39 557	0.79 547	3.31 569	1.15 553

Dean	1.79 542	1.83 551	3.92 546	1.29 546	1.07 544	1.55 527	1.00 527	1.95 553	2.33 554	1.47 538	4.19 565	4.26 560	1.33 523	2.21 495	1.48 492	1.14 550	0.68 543	1.18 548	0.74 544	1.24 547	0.98 543

UNDER WATER	2.74 553	1.85 553	4.54 555	1.81 559	1.44 554	2.34 554	1.40 550	3.24 564	6.60 568	2.60 558	2.76 551	5.75 566	5.24 567	3.02 544	4.01 554	1.45 557	0.81 552	1.59 563	1.06 556	1.80 558	1.51 561

ACVNet-4b	1.93 545	1.85 553	4.10 551	1.07 537	0.86 528	1.15 513	0.53 453	1.06 508	1.12 515	0.64 413	1.09 496	1.99 538	0.70 452	2.20 494	9.86 575	5.62 574	0.41 519	1.03 546	0.55 526	1.86 560	0.85 535

MSAF-DinoV2	3.10 561	1.86 555	10.68 571	3.61 571	0.30 345	3.34 561	0.82 514	2.81 561	1.79 547	0.80 469	0.87 462	1.56 532	1.10 510	26.49 592	1.96 510	0.17 410	0.13 324	0.19 442	1.63 565	0.92 535	0.99 548

UNDER WATER-64	2.47 550	1.89 556	4.86 556	1.82 560	1.44 554	3.18 560	1.57 554	2.62 557	5.64 565	2.05 545	2.13 535	4.13 556	3.76 562	2.62 528	3.42 549	1.47 558	0.85 554	1.57 562	1.07 557	1.82 559	1.49 560

PWCK	1.49 535	1.90 557	3.22 529	1.09 539	0.54 490	1.71 535	1.73 555	1.49 539	1.53 538	1.44 537	1.80 527	1.82 535	1.30 519	3.34 551	1.76 505	1.07 548	0.56 532	0.97 543	0.58 534	1.38 553	0.65 524

ACVNet_1	1.33 523	1.91 558	4.03 549	1.09 539	0.88 529	1.19 516	0.66 488	1.24 527	1.17 518	0.94 496	0.96 478	3.09 550	1.04 504	2.37 503	1.11 461	1.04 547	0.48 528	1.03 546	0.48 518	1.12 540	0.83 534

TorneroNet	5.50 569	1.92 559	3.16 522	1.47 551	1.25 551	14.07 576	1.06 532	4.90 570	20.99 589	10.17 573	16.48 581	11.88 578	6.93 570	3.34 551	4.20 557	1.30 555	0.69 545	1.45 559	0.86 549	2.61 566	1.20 554

MADNet+	1.36 526	1.93 560	5.95 562	0.81 523	0.59 502	1.57 528	1.09 533	1.39 536	1.22 521	0.84 482	1.01 486	1.25 518	1.12 512	3.19 548	2.36 529	0.45 516	0.47 525	0.38 512	0.34 489	0.59 514	0.57 516

KSHMR	4.10 565	1.97 561	5.27 559	1.71 555	1.47 556	1.96 543	1.28 543	3.19 563	17.33 584	2.12 546	15.91 579	9.18 573	1.57 537	8.42 571	1.98 512	1.52 559	1.26 561	1.67 564	1.19 559	1.67 556	1.40 559

notaker	2.66 552	2.07 562	3.31 534	2.61 567	1.43 552	1.76 538	1.11 535	2.76 560	1.79 547	2.26 553	11.53 577	3.96 555	4.29 564	3.09 546	2.76 536	1.55 560	0.88 555	1.70 565	1.07 557	2.00 561	1.35 557

ktn	4.35 566	2.10 563	2.89 496	1.80 557	1.49 558	2.13 550	1.41 552	2.26 555	12.72 574	11.41 576	16.43 580	11.15 576	3.75 561	4.36 562	3.18 544	1.82 563	0.98 559	1.73 566	1.21 560	2.97 568	1.27 556

DispFullNet	1.67 540	2.10 563	5.22 558	1.53 552	8.90 570	0.86 470	0.31 318	0.96 450	0.96 493	1.37 533	1.01 486	1.13 509	1.98 546	1.51 391	0.91 430	0.54 522	0.31 496	1.18 548	0.63 539	1.13 541	0.80 533

MADNet++	2.79 554	2.11 565	2.97 505	2.49 565	2.28 564	2.95 559	2.31 562	2.67 558	2.47 556	3.03 565	3.13 558	2.70 547	2.92 554	4.10 559	4.48 559	2.68 568	2.24 571	3.04 573	2.44 570	2.37 564	2.34 568

WAO-8	2.80 555	2.14 566	2.89 496	1.91 561	1.04 542	3.98 563	0.96 522	3.26 565	6.17 566	2.15 550	3.37 560	3.31 552	2.41 551	11.84 574	2.03 515	2.05 565	1.86 565	1.54 560	0.92 551	1.22 544	0.87 538

Venus	2.80 555	2.14 566	2.89 496	1.91 561	1.04 542	3.98 563	0.96 522	3.26 565	6.17 566	2.15 550	3.37 560	3.31 552	2.41 551	11.84 574	2.03 515	2.05 565	1.86 565	1.54 560	0.92 551	1.22 544	0.87 538

IMH	2.02 547	2.15 568	2.69 471	1.68 553	1.12 547	1.66 534	0.92 520	2.10 554	1.92 551	1.32 529	2.66 550	2.21 542	1.69 540	5.78 565	1.68 500	5.54 573	0.96 557	1.31 554	0.71 543	1.32 552	0.99 548

LVE	1.96 546	2.17 569	3.14 520	1.68 553	1.80 562	1.63 531	1.03 530	2.34 556	2.81 559	1.25 524	2.89 553	4.24 559	1.29 517	2.79 539	1.44 490	2.85 569	0.91 556	1.18 548	1.46 563	1.23 546	1.10 552

MFN_U_SF_RVC	1.55 538	2.39 570	3.16 522	0.65 508	0.41 450	1.12 509	0.46 429	1.23 526	1.33 528	1.61 540	1.20 502	1.43 526	0.98 499	1.76 431	1.97 511	1.90 564	1.80 563	1.98 567	2.15 568	1.63 555	1.77 566

HanzoNet	7.64 572	2.86 571	5.05 557	7.01 574	3.97 568	2.18 552	1.34 546	3.37 568	4.05 562	13.17 578	10.58 571	10.73 575	16.52 581	8.45 572	10.51 576	10.48 581	9.72 583	5.59 577	13.46 582	6.84 577	6.83 577

JetRed	3.29 562	4.93 572	10.17 570	1.45 549	1.72 561	7.44 570	5.05 572	3.06 562	2.12 553	2.41 556	2.39 542	2.99 549	2.37 550	3.51 554	6.44 567	1.32 556	1.90 567	1.37 556	1.23 561	2.21 563	1.76 565

DGTPSM_ROB	8.89 575	5.62 573	12.25 573	5.92 573	11.32 573	8.54 571	24.18 582	6.40 573	13.49 575	5.15 570	11.46 575	6.19 569	10.92 576	7.00 569	13.72 578	4.47 571	7.65 576	3.92 574	7.45 578	4.38 572	7.87 578

DPSMNet_ROB	9.48 576	5.64 574	13.01 577	8.82 575	11.82 574	8.54 571	24.20 583	6.41 574	13.65 578	5.32 571	11.47 576	6.33 570	10.92 576	7.69 570	13.89 579	7.25 580	8.19 578	5.06 575	7.78 579	5.31 575	8.26 579

TCMNet-wrong-test	5.51 570	6.62 575	6.20 563	13.02 581	11.90 575	7.14 569	5.53 573	6.99 575	1.44 534	2.65 559	3.10 557	8.37 572	5.95 569	4.75 564	6.05 566	3.07 570	0.98 559	2.38 569	1.99 567	6.62 576	5.43 575

USTest	8.10 573	7.17 576	8.96 568	9.25 576	9.05 571	15.27 577	23.78 581	9.96 578	9.47 571	5.94 572	6.75 569	7.80 571	7.48 571	8.83 573	11.21 577	2.21 567	3.56 572	2.86 572	3.20 573	5.02 574	4.16 572

BEATNet-Init1	12.10 577	11.19 577	27.29 590	2.99 569	3.51 566	21.84 589	11.10 575	14.34 582	13.83 579	20.34 585	20.33 586	26.35 593	20.03 583	19.06 586	14.80 582	1.74 562	1.81 564	2.05 568	2.49 571	3.69 571	3.12 571

Anonymous_1	22.91 584	11.20 578	12.13 572	12.75 578	26.28 588	19.43 584	27.92 587	14.08 581	13.61 576	14.96 579	10.58 571	11.26 577	11.19 578	12.55 578	14.57 581	38.28 594	7.88 577	34.96 591	63.99 591	89.57 594	10.94 582

DPSM_ROB	12.34 578	11.21 579	12.51 574	12.91 579	12.80 577	19.84 586	28.28 588	14.38 583	14.28 580	10.58 574	11.26 573	12.03 579	11.85 579	13.15 580	15.34 583	7.11 578	8.31 579	6.50 579	7.35 576	8.84 578	8.31 580

DPSM	12.34 578	11.21 579	12.51 574	12.91 579	12.80 577	19.84 586	28.28 588	14.38 583	14.28 580	10.58 574	11.26 573	12.03 579	11.85 579	13.15 580	15.34 583	7.11 578	8.31 579	6.50 579	7.35 576	8.84 578	8.31 580

PML	23.15 585	16.83 581	7.78 566	5.49 572	9.93 572	51.13 594	104.50 594	5.76 572	13.62 577	37.30 594	105.93 594	30.86 594	23.50 588	12.07 576	7.87 571	6.30 576	2.12 570	6.32 578	2.43 569	10.44 580	2.90 570

LRCNet_RVC	13.74 581	19.30 582	12.75 576	19.46 584	12.69 576	1.86 539	0.41 397	12.33 579	1.05 504	15.77 580	18.83 585	12.62 581	8.70 574	12.21 577	9.62 574	22.22 587	8.37 581	25.85 588	24.01 588	19.32 586	17.44 587

ASD4		19.65 583

DLNR_Zeroshot_test	13.43 580	19.94 584	23.55 583	121.61 595	35.03 590	0.46 115	0.15 22	8.02 576	0.35 30	0.28 113	0.37 145	0.26 104	0.17 30	0.76 298	0.29 179	6.42 577	0.26 481	0.09 82	0.38 503	50.13 593	0.18 294

xxxxx1	28.96 592	20.11 585	14.07 579	49.74 591	39.15 591	18.98 580	26.64 584	21.94 587	20.21 586	16.45 581	17.48 582	18.36 582	21.56 584	16.21 583	20.88 586	23.07 588	26.55 590	66.40 592	78.70 592	30.27 589	32.51 592

tt_ll	28.96 592	20.11 585	14.07 579	49.74 591	39.15 591	18.98 580	26.64 584	21.94 587	20.21 586	16.45 581	17.48 582	18.36 582	21.56 584	16.21 583	20.88 586	23.07 588	26.55 590	66.40 592	78.70 592	30.27 589	32.51 592

ff	28.96 592	20.11 585	14.07 579	49.74 591	39.15 591	18.98 580	26.64 584	21.94 587	20.21 586	16.45 581	17.48 582	18.36 582	21.56 584	16.21 583	20.88 586	23.07 588	26.55 590	66.40 592	78.70 592	30.27 589	32.51 592

DPSimNet_ROB	17.97 582	20.20 588	24.98 585	17.62 582	15.92 580	21.53 588	21.00 580	13.70 580	15.61 582	23.89 591	14.69 578	22.87 586	24.58 593	12.70 579	14.56 580	18.48 586	12.91 584	20.21 586	12.05 580	17.76 581	14.17 583

HaxPig	19.86 583	22.40 589	22.34 582	17.95 583	17.95 581	11.77 575	11.89 576	16.02 585	15.89 583	21.10 586	21.41 587	18.74 585	18.39 582	20.08 587	19.69 585	23.63 591	23.22 589	24.06 587	23.69 587	23.00 587	23.95 589

CasAABBNet	24.81 587	22.53 590	24.83 584	26.08 587	25.74 585	39.86 590	57.06 593	28.87 591	28.83 592	21.16 588	22.54 589	24.22 588	23.89 591	26.38 589	30.87 592	14.25 582	16.71 586	13.09 581	14.81 584	17.78 582	16.71 585

FlowAnything	24.85 588	22.54 591	25.10 586	26.11 588	25.76 586	39.86 590	57.00 591	28.89 592	28.87 593	21.31 590	22.68 591	24.22 588	23.87 589	26.39 590	30.89 594	14.26 583	16.78 588	13.10 582	14.90 586	17.78 582	16.69 584

Selective-RAFT-Error	24.87 589	22.59 592	25.14 587	26.13 589	25.82 587	39.93 592	57.03 592	28.97 593	28.95 594	21.21 589	22.65 590	24.25 590	23.98 592	26.43 591	30.83 591	14.27 584	16.71 586	13.10 582	14.82 585	17.82 584	16.76 586

LSM0	26.58 590	22.63 593	25.88 588	30.13 590	52.21 594	39.94 593	56.74 590	28.97 593	28.72 591	21.14 587	22.26 588	24.43 591	23.88 590	26.54 593	30.87 592	14.32 585	16.55 585	13.12 584	14.71 583	17.92 585	20.60 588

MEDIAN_ROB	23.96 586	27.05 594	26.39 589	22.16 585	22.13 583	16.12 579	13.97 577	20.24 586	20.05 585	25.50 592	25.31 592	22.96 587	22.63 587	24.39 588	23.24 589	28.20 592	27.23 593	28.62 589	27.75 589	27.50 588	27.76 590

AVERAGE_ROB	26.93 591	30.34 595	29.27 591	25.82 586	25.34 584	19.48 585	15.17 578	23.55 590	23.00 590	28.45 593	27.87 593	26.25 592	25.86 594	26.96 594	25.55 590	31.30 593	30.07 594	31.76 590	30.81 590	30.79 592	30.93 591

test_example2	115.39 595	123.23 596	94.57 594	115.52 594	123.55 595	101.63 595	114.33 595	53.41 595	99.48 595	134.90 595	135.05 595	85.83 595	85.11 595	111.32 595	106.15 595	152.55 595	205.26 595	99.78 595	114.96 595	140.96 595	110.20 595

ccccc		297.21 597		374.70 596	380.44 596	203.92 596		216.32 596		203.37 596		215.01 596		312.78 596		412.57 596	356.13 596	256.09 596	227.69 596	428.88 596

Low-res two-view benchmark