Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

asda	0.11 14	0.11 136	0.16 23	0.17 17	0.09 26	0.14 14	0.12 21	0.24 75	0.16 27	0.11 20	0.11 18	0.08 3	0.10 39	0.15 15	0.12 43	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

asd	0.10 2	0.10 75	0.15 9	0.17 17	0.10 65	0.16 45	0.10 7	0.19 18	0.13 12	0.12 33	0.11 18	0.09 16	0.10 39	0.16 31	0.11 11	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 39	0.05 4	0.04 1

qwe	0.11 14	0.10 75	0.14 3	0.17 17	0.10 65	0.15 22	0.12 21	0.25 81	0.17 44	0.14 69	0.13 38	0.09 16	0.09 16	0.18 62	0.12 43	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

2.25w	0.11 14	0.09 38	0.15 9	0.17 17	0.09 26	0.15 22	0.10 7	0.19 18	0.18 54	0.14 69	0.17 89	0.09 16	0.10 39	0.18 62	0.13 83	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.05 21

4.25_new	0.11 14	0.11 136	0.16 23	0.17 17	0.10 65	0.17 64	0.12 21	0.21 33	0.14 17	0.12 33	0.13 38	0.09 16	0.10 39	0.15 15	0.12 43	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

4.5w_new	0.11 14	0.11 136	0.16 23	0.17 17	0.10 65	0.17 64	0.12 21	0.21 33	0.14 17	0.12 33	0.13 38	0.09 16	0.10 39	0.15 15	0.12 43	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

4.5_new	0.11 14	0.11 136	0.15 9	0.17 17	0.09 26	0.14 14	0.12 21	0.21 33	0.16 27	0.13 46	0.13 38	0.08 3	0.09 16	0.13 5	0.11 11	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 39	0.06 40	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 14	0.11 136	0.15 9	0.17 17	0.09 26	0.14 14	0.12 21	0.21 33	0.16 27	0.13 46	0.13 38	0.08 3	0.09 16	0.13 5	0.11 11	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 39	0.06 40	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 14	0.11 136	0.16 23	0.17 17	0.10 65	0.17 64	0.12 21	0.21 33	0.14 17	0.12 33	0.13 38	0.09 16	0.10 39	0.15 15	0.12 43	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

4w-stereo	0.10 2	0.10 75	0.15 9	0.17 17	0.09 26	0.15 22	0.10 7	0.19 18	0.13 12	0.12 33	0.12 26	0.08 3	0.11 63	0.16 31	0.12 43	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 39	0.05 4	0.04 1

2.5w	0.11 14	0.10 75	0.15 9	0.18 46	0.09 26	0.15 22	0.15 82	0.20 27	0.15 22	0.12 33	0.13 38	0.10 32	0.09 16	0.17 44	0.11 11	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 39	0.05 4	0.04 1

2.75w_new	0.11 14	0.09 38	0.14 3	0.16 7	0.09 26	0.15 22	0.12 21	0.25 81	0.16 27	0.14 69	0.13 38	0.08 3	0.10 39	0.16 31	0.13 83	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 21

3.25w_new	0.11 14	0.09 38	0.15 9	0.17 17	0.09 26	0.19 110	0.10 7	0.22 43	0.17 44	0.14 69	0.12 26	0.10 32	0.11 63	0.17 44	0.12 43	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 21

3.25w	0.11 14	0.09 38	0.15 9	0.17 17	0.09 26	0.19 110	0.10 7	0.22 43	0.17 44	0.14 69	0.12 26	0.10 32	0.11 63	0.17 44	0.12 43	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 21

3.75w	0.11 14	0.09 38	0.15 9	0.17 17	0.11 108	0.18 84	0.12 21	0.23 61	0.14 17	0.13 46	0.11 18	0.08 3	0.10 39	0.16 31	0.11 11	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

3.5w_stereo	0.11 14	0.10 75	0.14 3	0.17 17	0.09 26	0.17 64	0.09 2	0.22 43	0.16 27	0.13 46	0.13 38	0.09 16	0.11 63	0.19 85	0.13 83	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

3w_stereo	0.12 39	0.11 136	0.18 35	0.18 46	0.08 9	0.16 45	0.15 82	0.27 102	0.19 67	0.12 33	0.12 26	0.07 1	0.12 86	0.15 15	0.11 11	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.05 21

2w_stereo	0.11 14	0.10 75	0.15 9	0.18 46	0.08 9	0.16 45	0.14 58	0.27 102	0.20 87	0.14 69	0.14 65	0.08 3	0.11 63	0.13 5	0.12 43	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 39	0.05 4	0.04 1

1w_stereo	0.12 39	0.08 8	0.14 3	0.18 46	0.09 26	0.16 45	0.15 82	0.25 81	0.21 102	0.13 46	0.16 78	0.08 3	0.12 86	0.16 31	0.13 83	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.05 21

monsters	0.11 14	0.09 38	0.13 1	0.17 17	0.12 164	0.15 22	0.11 14	0.23 61	0.15 22	0.14 69	0.12 26	0.08 3	0.09 16	0.21 119	0.10 1	0.06 24	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

MonSter	0.10 2	0.08 8	0.13 1	0.17 17	0.08 9	0.14 14	0.12 21	0.24 75	0.19 67	0.09 5	0.11 18	0.08 3	0.07 2	0.14 9	0.11 11	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

AdaDepth	0.11 14	0.09 38	0.20 49	0.20 145	0.10 65	0.19 110	0.13 38	0.16 4	0.13 12	0.10 10	0.10 14	0.09 16	0.09 16	0.19 85	0.12 43	0.05 9	0.05 29	0.06 22	0.06 81	0.05 4	0.05 21

GASTEREO	0.13 49	0.12 178	0.21 56	0.23 295	0.10 65	0.18 84	0.15 82	0.26 90	0.18 54	0.17 115	0.16 78	0.11 45	0.13 117	0.19 85	0.11 11	0.07 67	0.05 29	0.06 22	0.07 137	0.06 40	0.06 75

MSCF	0.13 49	0.12 178	0.21 56	0.22 248	0.10 65	0.16 45	0.15 82	0.26 90	0.18 54	0.17 115	0.16 78	0.11 45	0.13 117	0.18 62	0.11 11	0.07 67	0.05 29	0.06 22	0.07 137	0.06 40	0.06 75

DilatedVolume-Stereo	0.14 73	0.08 8	0.18 35	0.18 46	0.09 26	0.21 168	0.14 58	0.24 75	0.21 102	0.21 152	0.21 135	0.15 102	0.14 137	0.23 144	0.15 141	0.07 67	0.06 146	0.06 22	0.06 81	0.05 4	0.05 21

monsterstereo	0.11 14	0.09 38	0.14 3	0.19 85	0.12 164	0.14 14	0.12 21	0.25 81	0.17 44	0.13 46	0.16 78	0.08 3	0.09 16	0.19 85	0.11 11	0.05 9	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.05 4	0.04 1

IGEV	0.11 14	0.06 1	0.17 29	0.15 4	0.11 108	0.16 45	0.13 38	0.21 33	0.16 27	0.11 20	0.15 68	0.09 16	0.07 2	0.14 9	0.11 11	0.06 24	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.05 4	0.05 21

111111	0.11 14	0.07 2	0.17 29	0.19 85	0.11 108	0.13 12	0.11 14	0.22 43	0.15 22	0.11 20	0.12 26	0.12 52	0.08 6	0.18 62	0.11 11	0.07 67	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.08 169	0.06 75

LG-Stereo_L2	0.10 2	0.08 8	0.19 40	0.16 7	0.09 26	0.12 7	0.13 38	0.18 14	0.13 12	0.09 5	0.07 3	0.08 3	0.08 6	0.16 31	0.10 1	0.06 24	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.05 4	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 2	0.08 8	0.19 40	0.16 7	0.09 26	0.12 7	0.13 38	0.17 9	0.11 4	0.08 1	0.07 3	0.08 3	0.07 2	0.17 44	0.10 1	0.06 24	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.05 4	0.04 1

MLG-Stereo_test3	0.10 2	0.08 8	0.16 23	0.17 17	0.08 9	0.16 45	0.12 21	0.17 9	0.12 8	0.10 10	0.07 3	0.10 32	0.08 6	0.14 9	0.11 11	0.07 67	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.06 40	0.06 75

MLG-Stereo_test2	0.10 2	0.08 8	0.15 9	0.17 17	0.09 26	0.15 22	0.11 14	0.16 4	0.10 2	0.09 5	0.07 3	0.10 32	0.06 1	0.15 15	0.11 11	0.07 67	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.06 40	0.05 21

MLG-Stereo_test1	0.10 2	0.08 8	0.15 9	0.18 46	0.09 26	0.15 22	0.11 14	0.16 4	0.10 2	0.08 1	0.06 1	0.10 32	0.07 2	0.17 44	0.11 11	0.06 24	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.05 4	0.05 21

MLG-Stereo	0.10 2	0.08 8	0.15 9	0.18 46	0.07 1	0.15 22	0.11 14	0.17 9	0.11 4	0.08 1	0.06 1	0.10 32	0.08 6	0.18 62	0.11 11	0.06 24	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.05 4	0.05 21

LG-G_1	0.11 14	0.08 8	0.18 35	0.18 46	0.07 1	0.21 168	0.09 2	0.19 18	0.11 4	0.10 10	0.09 11	0.11 45	0.10 39	0.19 85	0.10 1	0.07 67	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.06 40	0.06 75

LG-G	0.11 14	0.08 8	0.18 35	0.18 46	0.07 1	0.21 168	0.09 2	0.19 18	0.11 4	0.10 10	0.09 11	0.11 45	0.10 39	0.19 85	0.10 1	0.07 67	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.06 40	0.06 75

G2L-Stereo_test	0.24 307	0.16 341	0.38 241	0.19 85	0.13 238	0.27 283	0.24 386	0.49 368	0.38 323	0.37 387	0.37 301	0.40 386	0.24 296	0.52 364	0.28 365	0.08 192	0.06 146	0.06 22	0.06 81	0.09 235	0.08 217

LGtest1	0.10 2	0.08 8	0.17 29	0.17 17	0.08 9	0.13 12	0.09 2	0.16 4	0.12 8	0.09 5	0.07 3	0.09 16	0.09 16	0.15 15	0.11 11	0.08 192	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.06 40	0.06 75

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 49	0.09 38	0.24 79	0.20 145	0.10 65	0.15 22	0.14 58	0.22 43	0.16 27	0.12 33	0.19 107	0.15 102	0.11 63	0.13 5	0.17 195	0.07 67	0.05 29	0.06 22	0.06 81	0.07 107	0.06 75

SGD-Stereo	0.11 14	0.08 8	0.17 29	0.17 17	0.07 1	0.17 64	0.13 38	0.18 14	0.16 27	0.11 20	0.13 38	0.11 45	0.12 86	0.18 62	0.11 11	0.08 192	0.04 2	0.06 22	0.05 39	0.06 40	0.04 1

GREAT-IGEV	0.12 39	0.09 38	0.25 91	0.16 7	0.11 108	0.14 14	0.16 112	0.17 9	0.17 44	0.10 10	0.15 68	0.09 16	0.09 16	0.18 62	0.10 1	0.06 24	0.07 264	0.06 22	0.05 39	0.07 107	0.10 330

Reg-Stereo(zero)	0.16 115	0.07 2	0.36 210	0.19 85	0.10 65	0.19 110	0.14 58	0.28 121	0.24 148	0.22 158	0.20 123	0.24 214	0.18 219	0.21 119	0.18 216	0.07 67	0.05 29	0.06 22	0.06 81	0.06 40	0.06 75

SCV_C0	0.14 73	0.11 136	0.25 91	0.19 85	0.12 164	0.15 22	0.16 112	0.30 151	0.22 115	0.13 46	0.15 68	0.13 63	0.09 16	0.24 154	0.10 1	0.06 24	0.05 29	0.06 22	0.06 81	0.09 235	0.06 75

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 49	0.14 283	0.19 40	0.26 417	0.09 26	0.15 22	0.13 38	0.22 43	0.18 54	0.12 33	0.11 18	0.10 32	0.13 117	0.21 119	0.12 43	0.07 67	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.07 107	0.05 21

FoundationStereo	0.09 1	0.07 2	0.16 23	0.16 7	0.08 9	0.12 7	0.13 38	0.11 1	0.12 8	0.09 5	0.07 3	0.10 32	0.09 16	0.11 1	0.10 1	0.07 67	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.05 4	0.05 21

StereoAnything_RVC	0.13 49	0.37 507	0.36 210	0.14 1	0.07 1	0.11 4	0.12 21	0.17 9	0.12 8	0.08 1	0.07 3	0.07 1	0.10 39	0.20 100	0.10 1	0.09 271	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.24 502	0.05 21

AIO_rvc	0.12 39	0.11 136	0.22 65	0.19 85	0.10 65	0.15 22	0.17 148	0.20 27	0.16 27	0.11 20	0.13 38	0.13 63	0.08 6	0.22 135	0.11 11	0.06 24	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.06 40	0.07 151

HUF	0.15 101	0.11 136	0.38 241	0.17 17	0.11 108	0.16 45	0.17 148	0.22 43	0.20 87	0.11 20	0.13 38	0.14 86	0.11 63	0.18 62	0.12 43	0.07 67	0.20 514	0.06 22	0.05 39	0.07 107	0.14 425

AIO_test	0.12 39	0.09 38	0.20 49	0.19 85	0.11 108	0.15 22	0.17 148	0.19 18	0.16 27	0.11 20	0.13 38	0.14 86	0.09 16	0.20 100	0.12 43	0.07 67	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.06 40	0.05 21

castereo	0.14 73	0.10 75	0.19 40	0.18 46	0.10 65	0.20 141	0.19 235	0.30 151	0.27 180	0.13 46	0.18 99	0.16 119	0.16 168	0.15 15	0.13 83	0.07 67	0.05 29	0.06 22	0.06 81	0.06 40	0.05 21

GIP-stereo	0.12 39	0.09 38	0.20 49	0.19 85	0.11 108	0.16 45	0.14 58	0.29 132	0.18 54	0.11 20	0.16 78	0.13 63	0.09 16	0.15 15	0.12 43	0.07 67	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.06 40	0.05 21

DEFOM-Stereo	0.11 14	0.08 8	0.17 29	0.17 17	0.09 26	0.22 196	0.14 58	0.14 3	0.16 27	0.11 20	0.10 14	0.09 16	0.08 6	0.21 119	0.11 11	0.06 24	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.05 4	0.05 21

dual_stereo	0.10 2	0.07 2	0.14 3	0.17 17	0.08 9	0.09 1	0.13 38	0.24 75	0.13 12	0.10 10	0.09 11	0.09 16	0.08 6	0.18 62	0.12 43	0.07 67	0.06 146	0.06 22	0.04 1	0.05 4	0.05 21

WCG-NET	0.14 73	0.09 38	0.23 71	0.18 46	0.08 9	0.18 84	0.17 148	0.21 33	0.28 195	0.18 132	0.21 135	0.15 102	0.12 86	0.18 62	0.12 43	0.06 24	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.06 40	0.05 21

IGEV-Stereo++	0.11 14	0.08 8	0.15 9	0.19 85	0.11 108	0.14 14	0.10 7	0.22 43	0.18 54	0.10 10	0.13 38	0.10 32	0.11 63	0.14 9	0.11 11	0.06 24	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.06 40	0.05 21

Pointernet	0.13 49	0.07 2	0.27 108	0.19 85	0.11 108	0.20 141	0.12 21	0.31 162	0.24 148	0.15 81	0.15 68	0.13 63	0.11 63	0.17 44	0.13 83	0.08 192	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.06 40	0.05 21

IGEV-Stereo+	0.12 39	0.08 8	0.17 29	0.18 46	0.13 238	0.09 1	0.11 14	0.16 4	0.15 22	0.10 10	0.08 10	0.10 32	0.10 39	0.21 119	0.11 11	0.07 67	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.16 440	0.24 515

WCG-NET（raft）	0.14 73	0.09 38	0.23 71	0.17 17	0.08 9	0.19 110	0.16 112	0.23 61	0.26 170	0.18 132	0.19 107	0.20 159	0.12 86	0.21 119	0.12 43	0.06 24	0.06 146	0.06 22	0.05 39	0.06 40	0.05 21

test_for_model	0.29 390	0.89 552	0.34 180	0.69 545	0.49 536	0.20 141	0.16 112	0.30 151	0.23 133	0.28 217	0.15 68	0.13 63	0.11 63	0.17 44	0.13 83	0.29 527	0.10 407	0.06 22	0.04 1	0.86 557	0.18 472

trnet	0.13 49	0.08 8	0.21 56	0.15 4	0.07 1	0.21 168	0.12 21	0.24 75	0.24 148	0.16 103	0.21 135	0.15 102	0.13 117	0.18 62	0.13 83	0.08 192	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.06 40	0.05 21

MoCha-V2	0.13 49	0.08 8	0.26 99	0.23 295	0.09 26	0.16 45	0.15 82	0.26 90	0.16 27	0.15 81	0.15 68	0.13 63	0.14 137	0.20 100	0.11 11	0.06 24	0.07 264	0.06 22	0.06 81	0.06 40	0.05 21

Any-RAFT	0.17 133	0.08 8	0.31 150	0.19 85	0.10 65	0.29 323	0.16 112	0.42 301	0.30 226	0.24 178	0.27 187	0.27 252	0.16 168	0.21 119	0.12 43	0.08 192	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.07 107	0.06 75

LoS_RVC	0.13 49	0.10 75	0.19 40	0.18 46	0.16 362	0.20 141	0.18 191	0.20 27	0.17 44	0.13 46	0.19 107	0.12 52	0.15 152	0.17 44	0.13 83	0.06 24	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.05 4	0.12 388

CAS	0.15 101	0.07 2	0.21 56	0.41 523	0.16 362	0.20 141	0.18 191	0.22 43	0.19 67	0.15 81	0.19 107	0.11 45	0.09 16	0.14 9	0.13 83	0.29 527	0.04 2	0.06 22	0.04 1	0.06 40	0.14 425

LoS	0.14 73	0.08 8	0.27 108	0.16 7	0.09 26	0.22 196	0.14 58	0.26 90	0.26 170	0.15 81	0.18 99	0.18 136	0.13 117	0.22 135	0.14 117	0.08 192	0.06 146	0.06 22	0.04 1	0.06 40	0.06 75
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.14 73	0.08 8	0.19 40	0.17 17	0.22 466	0.18 84	0.16 112	0.23 61	0.19 67	0.14 69	0.17 89	0.14 86	0.10 39	0.18 62	0.12 43	0.07 67	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.08 169	0.18 472

CREStereo++_RVC	0.15 101	0.08 8	0.26 99	0.17 17	0.11 108	0.18 84	0.13 38	0.22 43	0.30 226	0.21 152	0.30 218	0.13 63	0.11 63	0.16 31	0.15 141	0.07 67	0.04 2	0.06 22	0.15 467	0.06 40	0.05 21
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.15 101	0.09 38	0.28 119	0.16 7	0.08 9	0.25 253	0.14 58	0.23 61	0.28 195	0.24 178	0.30 218	0.16 119	0.12 86	0.17 44	0.13 83	0.08 192	0.07 264	0.06 22	0.05 39	0.06 40	0.07 151

XX-TBD	0.15 101	0.18 374	0.28 119	0.22 248	0.10 65	0.22 196	0.15 82	0.22 43	0.27 180	0.22 158	0.26 180	0.14 86	0.12 86	0.16 31	0.13 83	0.08 192	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.07 107	0.06 75

CREStereo	0.13 49	0.08 8	0.21 56	0.14 1	0.08 9	0.22 196	0.15 82	0.25 81	0.24 148	0.16 103	0.21 135	0.14 86	0.13 117	0.18 62	0.13 83	0.09 271	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.07 107	0.06 75
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.15 101	0.08 8	0.23 71	0.15 4	0.09 26	0.23 217	0.16 112	0.25 81	0.23 133	0.17 115	0.21 135	0.16 119	0.14 137	0.22 135	0.13 83	0.29 527	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.07 107	0.06 75

MLCV	0.22 260	0.16 341	0.44 317	0.21 189	0.08 9	0.29 323	0.19 235	0.38 252	0.37 309	0.38 402	0.44 386	0.31 304	0.21 250	0.41 323	0.24 333	0.07 67	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.07 107	0.06 75

iResNet_ROB	0.25 335	0.19 390	0.40 264	0.20 145	0.12 164	0.30 340	0.16 112	0.55 440	0.53 463	0.38 402	0.43 375	0.37 352	0.26 326	0.38 312	0.22 303	0.08 192	0.06 146	0.06 22	0.04 1	0.09 235	0.09 274

pmcnn	0.50 501	0.20 402	0.78 467	0.24 346	0.26 499	0.39 430	0.30 453	0.51 395	0.50 448	0.54 500	1.23 539	2.52 565	0.37 441	0.77 483	0.95 525	0.08 192	0.06 146	0.06 22	0.05 39	0.10 300	0.08 217

zero-FE	0.16 115	0.08 8	0.81 478	0.19 85	0.18 404	0.12 7	0.15 82	0.19 18	0.19 67	0.10 10	0.10 14	0.13 63	0.12 86	0.21 119	0.19 245	0.08 192	0.05 29	0.07 75	0.05 39	0.19 478	0.06 75

water-stereo	0.13 49	0.08 8	0.20 49	0.19 85	0.10 65	0.17 64	0.14 58	0.25 81	0.19 67	0.17 115	0.23 149	0.15 102	0.15 152	0.12 2	0.13 83	0.07 67	0.06 146	0.07 75	0.06 81	0.06 40	0.05 21

depthmonostereo	0.14 73	0.09 38	0.19 40	0.19 85	0.08 9	0.20 141	0.15 82	0.27 102	0.23 133	0.16 103	0.18 99	0.14 86	0.17 194	0.19 85	0.13 83	0.07 67	0.06 146	0.07 75	0.05 39	0.05 4	0.05 21

G2L-ROB	0.23 277	0.15 316	0.41 287	0.19 85	0.12 164	0.27 283	0.21 313	0.47 348	0.33 259	0.34 347	0.31 232	0.41 393	0.22 263	0.49 349	0.26 356	0.09 271	0.06 146	0.07 75	0.06 81	0.09 235	0.10 330

coex_refinement	0.26 351	0.16 341	0.36 210	0.23 295	0.15 330	0.31 356	0.20 282	0.49 368	0.42 366	0.35 364	0.42 362	0.45 421	0.27 345	0.55 379	0.33 404	0.10 320	0.06 146	0.07 75	0.07 137	0.10 300	0.10 330

MM-Stereo_test2	0.15 101	0.10 75	0.44 317	0.23 295	0.11 108	0.21 168	0.21 313	0.27 102	0.22 115	0.15 81	0.16 78	0.13 63	0.11 63	0.20 100	0.13 83	0.06 24	0.05 29	0.07 75	0.06 81	0.09 235	0.05 21

HART	0.15 101	0.11 136	0.30 136	0.21 189	0.09 26	0.17 64	0.16 112	0.30 151	0.19 67	0.15 81	0.25 170	0.17 126	0.09 16	0.21 119	0.12 43	0.06 24	0.07 264	0.07 75	0.05 39	0.08 169	0.06 75

SCV	0.14 73	0.14 283	0.24 79	0.21 189	0.11 108	0.15 22	0.16 112	0.31 162	0.18 54	0.11 20	0.15 68	0.13 63	0.10 39	0.23 144	0.11 11	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.06 81	0.09 235	0.06 75

castereo++	0.13 49	0.10 75	0.18 35	0.18 46	0.10 65	0.27 283	0.13 38	0.23 61	0.23 133	0.11 20	0.13 38	0.16 119	0.10 39	0.18 62	0.10 1	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.06 81	0.05 4	0.04 1

fffft	0.13 49	0.09 38	0.24 79	0.19 85	0.10 65	0.17 64	0.19 235	0.22 43	0.16 27	0.14 69	0.11 18	0.13 63	0.10 39	0.24 154	0.18 216	0.06 24	0.05 29	0.07 75	0.06 81	0.07 107	0.06 75
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.13 49	0.10 75	0.22 65	0.19 85	0.10 65	0.19 110	0.17 148	0.19 18	0.19 67	0.15 81	0.13 38	0.12 52	0.11 63	0.24 154	0.16 165	0.06 24	0.05 29	0.07 75	0.06 81	0.06 40	0.06 75

999	0.14 73	0.08 8	0.24 79	0.19 85	0.11 108	0.20 141	0.17 148	0.24 75	0.18 54	0.13 46	0.16 78	0.14 86	0.11 63	0.36 304	0.15 141	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.06 81	0.06 40	0.07 151

PAM	0.23 277	0.10 75	0.63 431	0.22 248	0.15 330	0.34 389	0.21 313	0.37 246	0.22 115	0.31 292	0.27 187	0.55 471	0.26 326	0.26 201	0.17 195	0.08 192	0.06 146	0.07 75	0.09 298	0.07 107	0.09 274

UGAM-zero	0.23 277	0.10 75	0.54 391	0.19 85	0.13 238	0.21 168	0.14 58	0.44 319	0.22 115	0.28 217	0.28 192	0.51 454	0.33 415	0.65 438	0.14 117	0.07 67	0.06 146	0.07 75	0.08 212	0.06 40	0.07 151

model_zeroshot	0.17 133	0.11 136	0.39 256	0.20 145	0.12 164	0.24 239	0.15 82	0.34 194	0.22 115	0.30 275	0.20 123	0.22 182	0.12 86	0.24 154	0.14 117	0.08 192	0.07 264	0.07 75	0.07 137	0.07 107	0.07 151

GCAP-BAT	0.16 115	0.11 136	0.36 210	0.18 46	0.13 238	0.21 168	0.16 112	0.23 61	0.18 54	0.26 198	0.28 192	0.20 159	0.11 63	0.24 154	0.17 195	0.07 67	0.06 146	0.07 75	0.06 81	0.05 4	0.06 75

Occ-G	0.13 49	0.08 8	0.21 56	0.17 17	0.10 65	0.15 22	0.19 235	0.22 43	0.19 67	0.13 46	0.19 107	0.21 170	0.11 63	0.17 44	0.14 117	0.07 67	0.06 146	0.07 75	0.06 81	0.07 107	0.06 75

AIO-Stereo	0.13 49	0.10 75	0.22 65	0.20 145	0.09 26	0.16 45	0.15 82	0.27 102	0.16 27	0.13 46	0.15 68	0.13 63	0.08 6	0.18 62	0.11 11	0.06 24	0.05 29	0.07 75	0.07 137	0.06 40	0.06 75

RSM++	0.12 39	0.09 38	0.19 40	0.20 145	0.09 26	0.17 64	0.15 82	0.21 33	0.19 67	0.12 33	0.12 26	0.14 86	0.09 16	0.20 100	0.12 43	0.06 24	0.05 29	0.07 75	0.07 137	0.07 107	0.05 21

RSM	0.12 39	0.09 38	0.20 49	0.20 145	0.09 26	0.16 45	0.15 82	0.23 61	0.18 54	0.13 46	0.13 38	0.15 102	0.09 16	0.21 119	0.12 43	0.06 24	0.05 29	0.07 75	0.07 137	0.06 40	0.05 21

RAFT-Stereo-weight	0.15 101	0.09 38	0.26 99	0.20 145	0.10 65	0.19 110	0.17 148	0.36 236	0.29 214	0.24 178	0.20 123	0.19 150	0.10 39	0.18 62	0.15 141	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.05 39	0.06 40	0.05 21

gcap-zeroshot	0.17 133	0.11 136	0.36 210	0.20 145	0.12 164	0.26 273	0.16 112	0.30 151	0.22 115	0.26 198	0.20 123	0.30 293	0.14 137	0.20 100	0.13 83	0.07 67	0.06 146	0.07 75	0.07 137	0.06 40	0.06 75

testlalala2	0.18 157	0.10 75	0.50 369	0.36 510	0.25 494	0.23 217	0.14 58	0.34 194	0.24 148	0.25 186	0.25 170	0.21 170	0.12 86	0.16 31	0.16 165	0.07 67	0.06 146	0.07 75	0.07 137	0.06 40	0.06 75

MGS-Stereo	0.14 73	0.11 136	0.32 156	0.19 85	0.11 108	0.18 84	0.17 148	0.20 27	0.22 115	0.14 69	0.24 162	0.15 102	0.10 39	0.18 62	0.12 43	0.07 67	0.06 146	0.07 75	0.06 81	0.10 300	0.06 75

IGEV++	0.13 49	0.10 75	0.23 71	0.21 189	0.10 65	0.15 22	0.15 82	0.29 132	0.16 27	0.12 33	0.15 68	0.12 52	0.12 86	0.17 44	0.14 117	0.07 67	0.06 146	0.07 75	0.05 39	0.07 107	0.07 151

qqq1	0.24 307	0.12 178	0.40 264	0.19 85	0.10 65	0.27 283	0.19 235	0.51 395	0.45 399	0.34 347	0.41 346	0.31 304	0.26 326	0.58 401	0.16 165	0.10 320	0.07 264	0.07 75	0.06 81	0.08 169	0.07 151

fff1	0.24 307	0.12 178	0.40 264	0.19 85	0.10 65	0.27 283	0.19 235	0.51 395	0.45 399	0.34 347	0.41 346	0.31 304	0.26 326	0.58 401	0.16 165	0.10 320	0.07 264	0.07 75	0.06 81	0.08 169	0.07 151

11t1	0.18 157	0.10 75	0.30 136	0.20 145	0.11 108	0.27 283	0.17 148	0.35 218	0.23 133	0.25 186	0.23 149	0.23 202	0.23 278	0.25 185	0.18 216	0.09 271	0.07 264	0.07 75	0.06 81	0.09 235	0.09 274

MSKI-zero shot	0.17 133	0.09 38	0.43 308	0.20 145	0.11 108	0.21 168	0.15 82	0.32 172	0.21 102	0.23 164	0.24 162	0.23 202	0.10 39	0.31 271	0.13 83	0.07 67	0.06 146	0.07 75	0.06 81	0.06 40	0.06 75

UniTT-Stereo	0.14 73	0.10 75	0.30 136	0.21 189	0.13 238	0.17 64	0.13 38	0.19 18	0.18 54	0.15 81	0.20 123	0.10 32	0.11 63	0.18 62	0.16 165	0.08 192	0.06 146	0.07 75	0.06 81	0.08 169	0.06 75

DLNR_Zeroshot_test	10.44 581	12.10 588	19.93 588	106.08 598	23.66 595	0.14 14	0.13 38	3.22 574	0.17 44	0.16 103	0.23 149	0.16 119	0.10 39	0.31 271	0.15 141	2.36 575	0.06 146	0.07 75	0.07 137	39.70 596	0.06 75

testlalala	0.15 101	0.10 75	0.36 210	0.19 85	0.12 164	0.23 217	0.16 112	0.26 90	0.19 67	0.24 178	0.19 107	0.14 86	0.11 63	0.16 31	0.13 83	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.06 81	0.05 4	0.05 21

testlalala_base	0.20 210	0.13 240	0.35 190	0.25 383	0.15 330	0.25 253	0.16 112	0.34 194	0.17 44	0.19 137	0.26 180	0.17 126	0.14 137	0.18 62	0.16 165	0.39 539	0.09 382	0.07 75	0.05 39	0.45 534	0.08 217

AEACV	0.13 49	0.09 38	0.23 71	0.18 46	0.19 425	0.19 110	0.16 112	0.23 61	0.14 17	0.13 46	0.17 89	0.13 63	0.16 168	0.16 31	0.12 43	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.08 212	0.07 107	0.06 75

GCAP-Stereo	0.14 73	0.14 283	0.33 171	0.20 145	0.09 26	0.21 168	0.10 7	0.26 90	0.20 87	0.18 132	0.19 107	0.15 102	0.13 117	0.17 44	0.13 83	0.07 67	0.06 146	0.07 75	0.05 39	0.06 40	0.06 75

RAFT-Test	0.17 133	0.10 75	0.38 241	0.19 85	0.12 164	0.25 253	0.17 148	0.33 186	0.23 133	0.23 164	0.29 205	0.27 252	0.14 137	0.20 100	0.14 117	0.07 67	0.06 146	0.07 75	0.07 137	0.06 40	0.06 75

HH	0.18 157	0.12 178	0.55 397	0.22 248	0.12 164	0.18 84	0.18 191	0.34 194	0.19 67	0.20 141	0.24 162	0.34 327	0.18 219	0.29 249	0.12 43	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.07 137	0.07 107	0.06 75

HanStereo	0.18 157	0.12 178	0.55 397	0.22 248	0.12 164	0.18 84	0.18 191	0.34 194	0.19 67	0.20 141	0.24 162	0.34 327	0.18 219	0.29 249	0.12 43	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.07 137	0.07 107	0.06 75

anonymousdsp2	0.17 133	0.10 75	0.28 119	0.20 145	0.11 108	0.25 253	0.17 148	0.41 287	0.31 238	0.23 164	0.23 149	0.22 182	0.15 152	0.25 185	0.15 141	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.05 39	0.08 169	0.07 151

CBFPSM	0.27 359	0.16 341	0.67 444	0.20 145	0.14 280	0.38 422	0.25 403	0.40 275	0.36 298	0.33 327	0.36 292	0.56 475	0.38 445	0.32 277	0.38 422	0.08 192	0.08 348	0.07 75	0.08 212	0.09 235	0.11 365

Selective-IGEV	0.12 39	0.09 38	0.22 65	0.19 85	0.10 65	0.15 22	0.14 58	0.27 102	0.15 22	0.13 46	0.14 65	0.13 63	0.08 6	0.21 119	0.12 43	0.06 24	0.05 29	0.07 75	0.06 81	0.06 40	0.05 21

EGLCR-Stereo	0.13 49	0.08 8	0.20 49	0.18 46	0.09 26	0.21 168	0.13 38	0.27 102	0.21 102	0.13 46	0.10 14	0.15 102	0.09 16	0.20 100	0.13 83	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.07 137	0.06 40	0.06 75

DCRE	0.20 210	0.13 240	0.40 264	0.21 189	0.15 330	0.20 141	0.19 235	0.30 151	0.27 180	0.22 158	0.80 512	0.23 202	0.16 168	0.23 144	0.15 141	0.07 67	0.07 264	0.07 75	0.08 212	0.07 107	0.06 75

Selective-RAFT	0.17 133	0.12 178	0.30 136	0.24 346	0.10 65	0.29 323	0.15 82	0.32 172	0.31 238	0.17 115	0.17 89	0.21 170	0.18 219	0.28 233	0.17 195	0.07 67	0.06 146	0.07 75	0.07 137	0.08 169	0.06 75

ProNet	0.14 73	0.12 178	0.25 91	0.19 85	0.11 108	0.19 110	0.19 235	0.27 102	0.20 87	0.14 69	0.13 38	0.13 63	0.12 86	0.24 154	0.12 43	0.06 24	0.05 29	0.07 75	0.06 81	0.07 107	0.07 151

MC-Stereo	0.14 73	0.09 38	0.25 91	0.21 189	0.09 26	0.18 84	0.16 112	0.23 61	0.19 67	0.18 132	0.23 149	0.16 119	0.13 117	0.22 135	0.13 83	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.07 137	0.06 40	0.05 21

RCA-Stereo	0.16 115	0.09 38	0.25 91	0.20 145	0.10 65	0.19 110	0.17 148	0.36 236	0.35 285	0.20 141	0.25 170	0.17 126	0.17 194	0.18 62	0.14 117	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.06 81	0.06 40	0.05 21

DCANet-4	0.19 195	0.10 75	0.52 384	0.19 85	0.09 26	0.19 110	0.18 191	0.36 236	0.39 333	0.29 244	0.30 218	0.17 126	0.22 263	0.20 100	0.18 216	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.05 39	0.05 4	0.07 151

fff	0.19 195	0.13 240	0.40 264	0.18 46	0.09 26	0.19 110	0.18 191	0.35 218	0.43 373	0.29 244	0.30 218	0.18 136	0.28 361	0.20 100	0.18 216	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.05 39	0.05 4	0.07 151

ADStereo(finetuned)	0.19 195	0.13 240	0.49 358	0.19 85	0.09 26	0.19 110	0.18 191	0.34 194	0.39 333	0.29 244	0.31 232	0.18 136	0.31 405	0.21 119	0.19 245	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.05 39	0.06 40	0.07 151

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 399	0.20 402	0.70 456	0.21 189	0.17 383	0.46 464	0.27 421	0.50 378	0.49 440	0.42 446	0.55 453	0.43 406	0.30 389	0.46 338	0.38 422	0.09 271	0.06 146	0.07 75	0.06 81	0.11 348	0.10 330

CIPLG	0.21 230	0.21 416	0.55 397	0.23 295	0.15 330	0.25 253	0.20 282	0.35 218	0.29 214	0.31 292	0.33 262	0.22 182	0.15 152	0.26 201	0.20 260	0.08 192	0.07 264	0.07 75	0.07 137	0.08 169	0.08 217

iRaft-Stereo_20w	0.19 195	0.10 75	0.46 336	0.19 85	0.13 238	0.25 253	0.19 235	0.52 412	0.19 67	0.29 244	0.21 135	0.22 182	0.20 243	0.28 233	0.18 216	0.07 67	0.06 146	0.07 75	0.08 212	0.08 169	0.08 217

IPLGR_C	0.21 230	0.22 429	0.60 417	0.23 295	0.15 330	0.24 239	0.20 282	0.35 218	0.29 214	0.31 292	0.32 241	0.22 182	0.15 152	0.25 185	0.20 260	0.08 192	0.07 264	0.07 75	0.07 137	0.08 169	0.08 217

ACRE	0.21 230	0.20 402	0.62 428	0.23 295	0.15 330	0.24 239	0.20 282	0.35 218	0.28 195	0.31 292	0.32 241	0.22 182	0.15 152	0.25 185	0.20 260	0.08 192	0.07 264	0.07 75	0.07 137	0.08 169	0.08 217

GwcNet-ADL	0.22 260	0.14 283	0.58 409	0.24 346	0.13 238	0.22 196	0.23 364	0.49 368	0.40 349	0.27 207	0.29 205	0.30 293	0.20 243	0.26 201	0.23 322	0.09 271	0.07 264	0.07 75	0.07 137	0.09 235	0.09 274

GANet-ADL	0.21 230	0.12 178	0.45 328	0.23 295	0.14 280	0.29 323	0.19 235	0.46 340	0.35 285	0.25 186	0.32 241	0.32 313	0.19 234	0.24 154	0.20 260	0.10 320	0.07 264	0.07 75	0.06 81	0.09 235	0.10 330

CroCo-Stereo	0.14 73	0.13 240	0.24 79	0.25 383	0.11 108	0.11 4	0.18 191	0.32 172	0.23 133	0.12 33	0.12 26	0.18 136	0.12 86	0.14 9	0.13 83	0.08 192	0.06 146	0.07 75	0.05 39	0.07 107	0.06 75
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
cross-raft	0.17 133	0.12 178	0.41 287	0.23 295	0.10 65	0.20 141	0.24 386	0.33 186	0.23 133	0.23 164	0.28 192	0.29 277	0.15 152	0.17 44	0.15 141	0.06 24	0.05 29	0.07 75	0.07 137	0.06 40	0.05 21

s12784h	0.17 133	0.09 38	0.26 99	0.18 46	0.07 1	0.32 365	0.19 235	0.37 246	0.32 247	0.23 164	0.25 170	0.18 136	0.17 194	0.25 185	0.16 165	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.05 39	0.06 40	0.05 21

raftrobust	0.16 115	0.13 240	0.29 129	0.22 248	0.15 330	0.19 110	0.13 38	0.32 172	0.26 170	0.26 198	0.20 123	0.19 150	0.17 194	0.21 119	0.15 141	0.08 192	0.06 146	0.07 75	0.06 81	0.06 40	0.07 151

RALCasStereoNet	0.18 157	0.15 316	0.33 171	0.21 189	0.14 280	0.21 168	0.18 191	0.31 162	0.25 161	0.21 152	0.29 205	0.22 182	0.15 152	0.27 220	0.17 195	0.08 192	0.10 407	0.07 75	0.06 81	0.09 235	0.09 274

DCANet	0.18 157	0.13 240	0.40 264	0.19 85	0.09 26	0.19 110	0.18 191	0.34 194	0.39 333	0.29 244	0.31 232	0.18 136	0.23 278	0.20 100	0.19 245	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.05 39	0.06 40	0.07 151

csc	0.19 195	0.13 240	0.40 264	0.18 46	0.09 26	0.19 110	0.18 191	0.35 218	0.43 373	0.29 244	0.30 218	0.18 136	0.28 361	0.20 100	0.18 216	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.05 39	0.05 4	0.07 151

cscssc	0.19 195	0.13 240	0.40 264	0.18 46	0.09 26	0.19 110	0.18 191	0.35 218	0.43 373	0.29 244	0.30 218	0.18 136	0.28 361	0.20 100	0.18 216	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.05 39	0.05 4	0.07 151

111	0.20 210	0.17 360	0.40 264	0.18 46	0.09 26	0.24 239	0.17 148	0.41 287	0.45 399	0.23 164	0.29 205	0.29 277	0.21 250	0.24 154	0.18 216	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.06 81	0.07 107	0.08 217

test_xeample3	0.16 115	0.11 136	0.56 401	0.19 85	0.12 164	0.20 141	0.18 191	0.35 218	0.20 87	0.16 103	0.12 26	0.13 63	0.12 86	0.24 154	0.15 141	0.07 67	0.06 146	0.07 75	0.08 212	0.07 107	0.07 151

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 133	0.14 283	0.32 156	0.20 145	0.09 26	0.19 110	0.17 148	0.32 172	0.30 226	0.25 186	0.33 262	0.20 159	0.17 194	0.19 85	0.15 141	0.06 24	0.05 29	0.07 75	0.07 137	0.07 107	0.05 21

EAI-Stereo	0.21 230	0.10 75	0.33 171	0.21 189	0.12 164	0.30 340	0.46 517	0.46 340	0.20 87	0.25 186	0.50 425	0.17 126	0.16 168	0.24 154	0.23 322	0.07 67	0.06 146	0.07 75	0.10 340	0.06 40	0.07 151

CFNet-RSSM	0.17 133	0.10 75	0.40 264	0.20 145	0.11 108	0.20 141	0.15 82	0.36 236	0.30 226	0.23 164	0.21 135	0.26 243	0.15 152	0.20 100	0.13 83	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.07 137	0.06 40	0.05 21

Gwc-CoAtRS	0.17 133	0.10 75	0.37 222	0.20 145	0.12 164	0.19 110	0.15 82	0.32 172	0.28 195	0.23 164	0.23 149	0.27 252	0.15 152	0.20 100	0.13 83	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.07 137	0.06 40	0.06 75

R-Stereo Train	0.18 157	0.09 38	0.32 156	0.22 248	0.12 164	0.22 196	0.19 235	0.42 301	0.19 67	0.31 292	0.45 398	0.20 159	0.14 137	0.18 62	0.15 141	0.08 192	0.06 146	0.07 75	0.06 81	0.06 40	0.06 75

RAFT-Stereo	0.18 157	0.09 38	0.32 156	0.22 248	0.12 164	0.22 196	0.19 235	0.42 301	0.19 67	0.31 292	0.45 398	0.20 159	0.14 137	0.18 62	0.15 141	0.08 192	0.06 146	0.07 75	0.06 81	0.06 40	0.06 75
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RASNet	0.28 379	0.14 283	0.44 317	0.22 248	0.18 404	0.32 365	0.19 235	0.48 360	0.38 323	0.29 244	0.43 375	0.47 431	0.37 441	0.79 487	0.36 419	0.09 271	0.07 264	0.07 75	0.09 298	0.07 107	0.07 151

HSM-Net_RVC	0.27 359	0.11 136	0.42 297	0.19 85	0.11 108	0.34 389	0.20 282	0.62 500	0.43 373	0.40 427	0.43 375	0.50 450	0.26 326	0.76 477	0.22 303	0.08 192	0.07 264	0.07 75	0.07 137	0.08 169	0.08 217
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
AANet_RVC	0.31 406	0.22 429	0.50 369	0.23 295	0.14 280	0.30 340	0.24 386	0.47 348	0.54 468	0.38 402	0.60 473	0.43 406	0.29 376	0.87 503	0.40 438	0.11 359	0.07 264	0.07 75	0.07 137	0.09 235	0.09 274

HITNet	0.20 210	0.17 360	0.43 308	0.19 85	0.08 9	0.27 283	0.14 58	0.42 301	0.30 226	0.29 244	0.32 241	0.27 252	0.21 250	0.28 233	0.25 343	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.06 81	0.09 235	0.06 75
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
iResNetv2_ROB	0.27 359	0.26 458	0.72 460	0.23 295	0.13 238	0.29 323	0.18 191	0.52 412	0.49 440	0.37 387	0.45 398	0.39 372	0.25 317	0.34 290	0.20 260	0.08 192	0.06 146	0.07 75	0.05 39	0.12 385	0.09 274

iResNet	0.24 307	0.18 374	0.61 420	0.25 383	0.11 108	0.29 323	0.21 313	0.42 301	0.43 373	0.33 327	0.43 375	0.27 252	0.22 263	0.34 290	0.26 356	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.06 81	0.08 169	0.07 151

z-ln-s-r	0.32 415	0.21 416	0.82 482	0.23 295	0.14 280	0.30 340	0.26 415	0.43 313	0.50 448	0.32 315	0.60 473	0.39 372	0.29 376	0.73 463	0.66 502	0.08 192	0.06 146	0.08 154	0.07 137	0.10 300	0.08 217

S2M2_XL	0.10 2	0.09 38	0.21 56	0.14 1	0.10 65	0.09 1	0.09 2	0.11 1	0.09 1	0.10 10	0.11 18	0.09 16	0.09 16	0.12 2	0.11 11	0.09 271	0.07 264	0.08 154	0.07 137	0.08 169	0.06 75

xyz-stereo-finetune2	0.17 133	0.11 136	0.26 99	0.16 7	0.09 26	0.27 283	0.19 235	0.27 102	0.20 87	0.22 158	0.28 192	0.21 170	0.22 263	0.37 307	0.22 303	0.06 24	0.05 29	0.08 154	0.06 81	0.06 40	0.07 151

xyz-stereo-finetune	0.16 115	0.12 178	0.23 71	0.16 7	0.08 9	0.23 217	0.20 282	0.29 132	0.31 238	0.19 137	0.22 145	0.19 150	0.15 152	0.29 249	0.20 260	0.06 24	0.06 146	0.08 154	0.06 81	0.06 40	0.06 75

LG-Stereo	0.13 49	0.10 75	0.24 79	0.20 145	0.09 26	0.16 45	0.18 191	0.21 33	0.18 54	0.11 20	0.17 89	0.09 16	0.09 16	0.15 15	0.14 117	0.05 9	0.06 146	0.08 154	0.08 212	0.07 107	0.05 21

MM-Stereo_test3	0.17 133	0.12 178	0.29 129	0.23 295	0.14 280	0.19 110	0.22 339	0.39 264	0.36 298	0.16 103	0.24 162	0.17 126	0.12 86	0.19 85	0.14 117	0.07 67	0.07 264	0.08 154	0.06 81	0.09 235	0.06 75

MM-Stereo_test1	0.17 133	0.10 75	0.39 256	0.23 295	0.11 108	0.20 141	0.22 339	0.33 186	0.29 214	0.22 158	0.21 135	0.15 102	0.14 137	0.23 144	0.13 83	0.07 67	0.06 146	0.08 154	0.07 137	0.09 235	0.06 75

HI	0.20 210	0.13 240	0.33 171	0.18 46	0.15 330	0.17 64	0.16 112	0.34 194	0.21 102	0.37 387	0.39 328	0.36 346	0.24 296	0.29 249	0.21 283	0.06 24	0.05 29	0.08 154	0.09 298	0.09 235	0.07 151

CoSv	0.20 210	0.13 240	0.33 171	0.18 46	0.15 330	0.17 64	0.16 112	0.34 194	0.21 102	0.37 387	0.39 328	0.36 346	0.24 296	0.29 249	0.21 283	0.06 24	0.05 29	0.08 154	0.09 298	0.09 235	0.07 151

tt45	0.14 73	0.09 38	0.22 65	0.19 85	0.11 108	0.23 217	0.18 191	0.22 43	0.17 44	0.15 81	0.13 38	0.14 86	0.10 39	0.30 264	0.14 117	0.07 67	0.05 29	0.08 154	0.06 81	0.07 107	0.07 151

mms	0.13 49	0.11 136	0.19 40	0.19 85	0.12 164	0.16 45	0.17 148	0.20 27	0.17 44	0.13 46	0.17 89	0.14 86	0.09 16	0.24 154	0.14 117	0.06 24	0.05 29	0.08 154	0.06 81	0.07 107	0.07 151

ours_stereo	0.13 49	0.11 136	0.23 71	0.20 145	0.11 108	0.17 64	0.18 191	0.20 27	0.19 67	0.13 46	0.18 99	0.14 86	0.10 39	0.23 144	0.14 117	0.06 24	0.05 29	0.08 154	0.06 81	0.06 40	0.05 21

fffy	0.14 73	0.11 136	0.24 79	0.20 145	0.10 65	0.19 110	0.18 191	0.22 43	0.19 67	0.13 46	0.16 78	0.15 102	0.13 117	0.25 185	0.14 117	0.06 24	0.06 146	0.08 154	0.06 81	0.07 107	0.06 75

PAM_32	0.23 277	0.10 75	0.63 431	0.21 189	0.14 280	0.33 376	0.19 235	0.36 236	0.23 133	0.29 244	0.28 192	0.56 475	0.28 361	0.27 220	0.18 216	0.08 192	0.06 146	0.08 154	0.09 298	0.07 107	0.09 274

RAStereo	0.13 49	0.12 178	0.27 108	0.22 248	0.11 108	0.15 22	0.18 191	0.23 61	0.23 133	0.13 46	0.17 89	0.11 45	0.09 16	0.15 15	0.13 83	0.08 192	0.06 146	0.08 154	0.06 81	0.07 107	0.05 21

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 335	0.14 283	0.95 508	0.21 189	0.27 501	0.20 141	0.19 235	0.48 360	0.25 161	0.26 198	0.55 453	0.34 327	0.18 219	0.25 185	0.17 195	0.07 67	0.06 146	0.08 154	0.12 418	0.12 385	0.12 388

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 277	0.13 240	0.83 484	0.20 145	0.21 450	0.23 217	0.17 148	0.48 360	0.27 180	0.23 164	0.29 205	0.39 372	0.23 278	0.25 185	0.15 141	0.08 192	0.06 146	0.08 154	0.11 379	0.11 348	0.10 330

rvit_stereo_0080	0.15 101	0.13 240	0.25 91	0.19 85	0.13 238	0.15 22	0.20 282	0.28 121	0.24 148	0.15 81	0.17 89	0.19 150	0.13 117	0.19 85	0.15 141	0.11 359	0.08 348	0.08 154	0.08 212	0.10 300	0.07 151

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 210	0.72 543	0.70 456	0.17 17	0.08 9	0.15 22	0.15 82	0.18 14	0.16 27	0.13 46	0.12 26	0.09 16	0.08 6	0.16 31	0.13 83	0.35 534	0.04 2	0.08 154	0.07 137	0.11 348	0.23 510

test_sample2	0.21 230	0.10 75	0.28 119	0.19 85	0.11 108	0.27 283	0.21 313	0.43 313	0.29 214	0.26 198	0.31 232	0.30 293	0.24 296	0.45 335	0.18 216	0.09 271	0.07 264	0.08 154	0.07 137	0.09 235	0.09 274

test_sample1	0.20 210	0.10 75	0.28 119	0.19 85	0.12 164	0.28 302	0.19 235	0.41 287	0.25 161	0.26 198	0.31 232	0.29 277	0.26 326	0.44 332	0.21 283	0.09 271	0.07 264	0.08 154	0.07 137	0.09 235	0.09 274

MyStereo8	0.22 260	0.15 316	0.63 431	0.21 189	0.17 383	0.31 356	0.16 112	0.36 236	0.32 247	0.28 217	0.36 292	0.25 222	0.18 219	0.25 185	0.28 365	0.08 192	0.07 264	0.08 154	0.07 137	0.10 300	0.12 388

SMFormer	0.25 335	0.12 178	0.40 264	0.19 85	0.10 65	0.27 283	0.19 235	0.51 395	0.45 399	0.34 347	0.41 346	0.31 304	0.26 326	0.58 401	0.28 365	0.10 320	0.07 264	0.08 154	0.08 212	0.09 235	0.09 274

tta	0.24 307	0.12 178	0.40 264	0.19 85	0.10 65	0.27 283	0.19 235	0.51 395	0.45 399	0.34 347	0.41 346	0.31 304	0.26 326	0.58 401	0.28 365	0.10 320	0.07 264	0.08 154	0.08 212	0.08 169	0.07 151

CoDeX	0.23 277	0.12 178	0.46 336	0.21 189	0.14 280	0.29 323	0.21 313	0.53 423	0.41 359	0.29 244	0.35 282	0.29 277	0.22 263	0.48 344	0.19 245	0.09 271	0.06 146	0.08 154	0.07 137	0.08 169	0.07 151

ACVNet-DCA	0.18 157	0.14 283	0.38 241	0.23 295	0.11 108	0.31 356	0.19 235	0.41 287	0.27 180	0.17 115	0.19 107	0.13 63	0.18 219	0.28 233	0.11 11	0.08 192	0.05 29	0.08 154	0.06 81	0.09 235	0.09 274

1test111	0.19 195	0.14 283	0.38 241	0.23 295	0.11 108	0.31 356	0.19 235	0.41 287	0.27 180	0.17 115	0.19 107	0.13 63	0.18 219	0.34 290	0.22 303	0.08 192	0.05 29	0.08 154	0.06 81	0.09 235	0.09 274

cc1	0.18 157	0.14 283	0.38 241	0.23 295	0.11 108	0.31 356	0.19 235	0.35 218	0.47 421	0.17 115	0.19 107	0.13 63	0.18 219	0.28 233	0.11 11	0.08 192	0.05 29	0.08 154	0.06 81	0.08 169	0.08 217

ff7	0.14 73	0.12 178	0.27 108	0.19 85	0.12 164	0.21 168	0.18 191	0.27 102	0.20 87	0.15 81	0.13 38	0.12 52	0.12 86	0.24 154	0.12 43	0.07 67	0.05 29	0.08 154	0.07 137	0.07 107	0.07 151

IGEVStereo-DCA	0.14 73	0.11 136	0.27 108	0.19 85	0.12 164	0.20 141	0.18 191	0.27 102	0.20 87	0.15 81	0.12 26	0.14 86	0.12 86	0.28 233	0.14 117	0.07 67	0.06 146	0.08 154	0.07 137	0.07 107	0.07 151

ffff	0.14 73	0.12 178	0.27 108	0.19 85	0.12 164	0.21 168	0.18 191	0.27 102	0.20 87	0.15 81	0.13 38	0.12 52	0.12 86	0.24 154	0.12 43	0.07 67	0.05 29	0.08 154	0.07 137	0.07 107	0.07 151

rrr	0.17 133	0.11 136	0.57 404	0.19 85	0.12 164	0.20 141	0.18 191	0.35 218	0.22 115	0.15 81	0.12 26	0.14 86	0.12 86	0.28 233	0.14 117	0.07 67	0.06 146	0.08 154	0.07 137	0.07 107	0.07 151

11t	0.14 73	0.12 178	0.27 108	0.19 85	0.12 164	0.21 168	0.18 191	0.27 102	0.20 87	0.15 81	0.13 38	0.12 52	0.12 86	0.24 154	0.12 43	0.07 67	0.05 29	0.08 154	0.07 137	0.07 107	0.07 151

tt1	0.18 157	0.14 283	0.35 190	0.23 295	0.11 108	0.30 340	0.19 235	0.35 218	0.44 388	0.17 115	0.19 107	0.13 63	0.16 168	0.27 220	0.11 11	0.08 192	0.05 29	0.08 154	0.06 81	0.08 169	0.08 217

whm_eth	0.15 101	0.13 240	0.25 91	0.19 85	0.13 238	0.15 22	0.20 282	0.28 121	0.24 148	0.15 81	0.17 89	0.19 150	0.13 117	0.19 85	0.15 141	0.11 359	0.08 348	0.08 154	0.08 212	0.10 300	0.07 151

MaDis-Stereo	0.14 73	0.13 240	0.26 99	0.19 85	0.14 280	0.16 45	0.13 38	0.25 81	0.21 102	0.13 46	0.14 65	0.14 86	0.11 63	0.17 44	0.17 195	0.08 192	0.07 264	0.08 154	0.06 81	0.07 107	0.06 75

IGEV_Zeroshot_test	0.18 157	0.10 75	0.65 439	0.20 145	0.12 164	0.19 110	0.15 82	0.34 194	0.19 67	0.28 217	0.22 145	0.27 252	0.13 117	0.23 144	0.18 216	0.07 67	0.06 146	0.08 154	0.08 212	0.07 107	0.06 75

MIM_Stereo	0.18 157	0.12 178	0.38 241	0.20 145	0.11 108	0.17 64	0.14 58	0.35 218	0.25 161	0.27 207	0.35 282	0.23 202	0.13 117	0.27 220	0.16 165	0.06 24	0.07 264	0.08 154	0.08 212	0.08 169	0.06 75

anonymousdsp	0.14 73	0.12 178	0.27 108	0.19 85	0.12 164	0.21 168	0.18 191	0.28 121	0.20 87	0.15 81	0.13 38	0.12 52	0.12 86	0.24 154	0.12 43	0.07 67	0.05 29	0.08 154	0.07 137	0.08 169	0.07 151

iinet-f	0.30 399	0.18 374	1.03 519	0.20 145	0.15 330	0.44 456	0.22 339	0.45 329	0.37 309	0.35 364	0.44 386	0.41 393	0.34 424	0.34 290	0.40 438	0.10 320	0.09 382	0.08 154	0.08 212	0.13 400	0.11 365

CroCo-Stereo Lap2	0.15 101	0.15 316	0.28 119	0.25 383	0.18 404	0.11 4	0.19 235	0.28 121	0.21 102	0.13 46	0.16 78	0.15 102	0.12 86	0.17 44	0.14 117	0.07 67	0.07 264	0.08 154	0.06 81	0.08 169	0.07 151

ccc-4	0.14 73	0.12 178	0.27 108	0.19 85	0.12 164	0.21 168	0.18 191	0.27 102	0.20 87	0.15 81	0.13 38	0.12 52	0.12 86	0.24 154	0.12 43	0.07 67	0.05 29	0.08 154	0.07 137	0.07 107	0.07 151

x	0.19 195	0.11 136	0.29 129	0.20 145	0.11 108	0.26 273	0.18 191	0.41 287	0.29 214	0.25 186	0.29 205	0.28 267	0.24 296	0.26 201	0.23 322	0.09 271	0.07 264	0.08 154	0.07 137	0.09 235	0.08 217

IER	0.23 277	0.12 178	0.39 256	0.20 145	0.14 280	0.31 356	0.19 235	0.42 301	0.36 298	0.33 327	0.40 338	0.32 313	0.33 415	0.29 249	0.22 303	0.09 271	0.07 264	0.08 154	0.08 212	0.09 235	0.08 217

raft_robust	0.22 260	0.17 360	0.30 136	0.22 248	0.12 164	0.23 217	0.22 339	0.49 368	0.48 431	0.32 315	0.32 241	0.26 243	0.23 278	0.53 371	0.15 141	0.07 67	0.06 146	0.08 154	0.10 340	0.08 169	0.06 75

IGEV-Stereo	0.14 73	0.12 178	0.27 108	0.19 85	0.12 164	0.21 168	0.18 191	0.28 121	0.20 87	0.15 81	0.13 38	0.12 52	0.12 86	0.24 154	0.12 43	0.07 67	0.05 29	0.08 154	0.07 137	0.08 169	0.07 151
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	0.23 277	0.18 374	0.44 317	0.22 248	0.13 238	0.19 110	0.19 235	0.37 246	0.32 247	0.28 217	0.37 301	0.34 327	0.23 278	0.65 438	0.27 361	0.06 24	0.06 146	0.08 154	0.07 137	0.09 235	0.08 217

CSP-Net	0.27 359	0.15 316	0.30 136	0.21 189	0.14 280	0.44 456	0.24 386	0.50 378	0.40 349	0.41 436	0.43 375	0.42 402	0.26 326	0.66 443	0.28 365	0.12 397	0.08 348	0.08 154	0.08 212	0.10 300	0.09 274

IPLG	0.21 230	0.15 316	0.53 388	0.21 189	0.12 164	0.28 302	0.17 148	0.42 301	0.30 226	0.33 327	0.32 241	0.15 102	0.17 194	0.50 353	0.21 283	0.07 67	0.05 29	0.08 154	0.07 137	0.07 107	0.06 75

MIPNet	0.21 230	0.15 316	0.52 384	0.21 189	0.12 164	0.27 283	0.20 282	0.45 329	0.37 309	0.30 275	0.23 149	0.19 150	0.24 296	0.27 220	0.19 245	0.07 67	0.05 29	0.08 154	0.07 137	0.07 107	0.06 75

IPLGR	0.21 230	0.13 240	0.61 420	0.21 189	0.11 108	0.25 253	0.18 191	0.41 287	0.37 309	0.28 217	0.27 187	0.21 170	0.19 234	0.37 307	0.18 216	0.07 67	0.06 146	0.08 154	0.07 137	0.07 107	0.06 75

test-3	0.16 115	0.09 38	0.31 150	0.21 189	0.11 108	0.18 84	0.16 112	0.30 151	0.27 180	0.26 198	0.16 78	0.22 182	0.12 86	0.26 201	0.18 216	0.06 24	0.04 2	0.08 154	0.08 212	0.06 40	0.06 75

test_1	0.16 115	0.09 38	0.31 150	0.21 189	0.11 108	0.18 84	0.16 112	0.30 151	0.27 180	0.25 186	0.16 78	0.22 182	0.12 86	0.26 201	0.18 216	0.06 24	0.04 2	0.08 154	0.08 212	0.06 40	0.06 75

CrosDoStereo	0.31 406	0.10 75	0.49 358	0.18 46	0.12 164	0.22 196	1.11 566	0.34 194	0.37 309	0.38 402	0.61 480	0.28 267	0.46 483	0.61 416	0.57 482	0.07 67	0.06 146	0.08 154	0.08 212	0.07 107	0.07 151

STrans-v2	0.24 307	0.13 240	0.54 391	0.21 189	0.12 164	0.23 217	0.21 313	0.47 348	0.28 195	0.31 292	0.42 362	0.36 346	0.35 428	0.62 424	0.23 322	0.07 67	0.05 29	0.08 154	0.07 137	0.06 40	0.06 75

TransformOpticalFlow	0.24 307	0.13 240	0.56 401	0.23 295	0.11 108	0.21 168	0.19 235	0.40 275	0.32 247	0.30 275	0.43 375	0.36 346	0.31 405	0.61 416	0.20 260	0.07 67	0.05 29	0.08 154	0.07 137	0.06 40	0.07 151

ASMatch	0.23 277	0.11 136	0.51 380	0.24 346	0.14 280	0.19 110	0.17 148	0.31 162	0.28 195	0.28 217	0.68 495	0.27 252	0.26 326	0.50 353	0.22 303	0.07 67	0.06 146	0.08 154	0.07 137	0.06 40	0.11 365

DeepStereo_LL	0.31 406	0.10 75	0.49 358	0.18 46	0.12 164	0.22 196	1.11 566	0.34 194	0.37 309	0.38 402	0.61 480	0.28 267	0.46 483	0.61 416	0.57 482	0.07 67	0.06 146	0.08 154	0.08 212	0.07 107	0.07 151

DEmStereo	0.26 351	0.09 38	0.47 344	0.19 85	0.12 164	0.30 340	0.25 403	0.28 121	0.36 298	0.36 380	0.58 466	0.25 222	0.48 492	0.53 371	0.44 455	0.07 67	0.06 146	0.08 154	0.08 212	0.06 40	0.07 151

THIR-Stereo	0.29 390	0.12 178	0.41 287	0.19 85	0.11 108	0.28 302	0.72 544	0.32 172	0.35 285	0.37 387	0.65 489	0.34 327	0.50 495	0.57 394	0.45 458	0.07 67	0.06 146	0.08 154	0.09 298	0.07 107	0.07 151

DRaft	0.24 307	0.10 75	0.34 180	0.18 46	0.12 164	0.28 302	0.23 364	0.33 186	0.39 333	0.38 402	0.61 480	0.21 170	0.41 459	0.48 344	0.42 449	0.07 67	0.06 146	0.08 154	0.08 212	0.07 107	0.08 217

GrayStereo	0.25 335	0.09 38	0.32 156	0.26 417	0.13 238	0.23 217	0.47 521	0.34 194	0.30 226	0.39 417	0.47 415	0.30 293	0.79 531	0.29 249	0.16 165	0.07 67	0.06 146	0.08 154	0.09 298	0.07 107	0.13 404

RAFT-345	0.21 230	0.10 75	0.46 336	0.22 248	0.11 108	0.20 141	0.16 112	0.26 90	0.25 161	0.27 207	0.66 491	0.21 170	0.16 168	0.55 379	0.21 283	0.07 67	0.06 146	0.08 154	0.07 137	0.06 40	0.06 75

test-1	0.17 133	0.11 136	0.40 264	0.23 295	0.13 238	0.22 196	0.23 364	0.34 194	0.26 170	0.20 141	0.24 162	0.22 182	0.14 137	0.16 31	0.20 260	0.07 67	0.06 146	0.08 154	0.07 137	0.06 40	0.08 217

Prome-Stereo	0.21 230	0.10 75	0.30 136	0.24 346	0.12 164	0.23 217	0.23 364	0.36 236	0.25 161	0.33 327	0.59 468	0.24 214	0.28 361	0.29 249	0.16 165	0.07 67	0.05 29	0.08 154	0.07 137	0.08 169	0.20 490

raft+_RVC	0.18 157	0.14 283	0.32 156	0.21 189	0.15 330	0.21 168	0.16 112	0.38 252	0.34 269	0.21 152	0.28 192	0.20 159	0.15 152	0.24 154	0.19 245	0.08 192	0.06 146	0.08 154	0.07 137	0.07 107	0.08 217

XX-Stereo	0.21 230	0.10 75	0.83 484	0.26 417	0.17 383	0.23 217	0.13 38	0.40 275	0.18 54	0.20 141	0.41 346	0.31 304	0.10 39	0.32 277	0.12 43	0.08 192	0.06 146	0.08 154	0.08 212	0.07 107	0.05 21

GES	0.22 260	0.12 178	0.42 297	0.20 145	0.14 280	0.27 283	0.19 235	0.49 368	0.33 259	0.30 275	0.36 292	0.25 222	0.23 278	0.29 249	0.22 303	0.10 320	0.08 348	0.08 154	0.07 137	0.10 300	0.11 365

222	0.41 471	0.10 75	0.29 129	0.19 85	0.11 108	0.36 409	0.20 282	0.57 465	0.39 333	0.35 364	0.44 386	0.30 293	0.27 345	0.55 379	3.56 571	0.11 359	0.07 264	0.08 154	0.08 212	0.09 235	0.09 274

AFF-stereo	0.18 157	0.15 316	0.32 156	0.21 189	0.10 65	0.18 84	0.18 191	0.33 186	0.27 180	0.25 186	0.37 301	0.25 222	0.17 194	0.24 154	0.15 141	0.06 24	0.05 29	0.08 154	0.08 212	0.07 107	0.05 21

GMStereo	0.19 195	0.25 447	0.40 264	0.21 189	0.12 164	0.22 196	0.19 235	0.29 132	0.40 349	0.25 186	0.23 149	0.16 119	0.15 152	0.25 185	0.19 245	0.09 271	0.06 146	0.08 154	0.08 212	0.10 300	0.08 217
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
ACVNet	0.23 277	0.13 240	0.35 190	0.18 46	0.15 330	0.27 283	0.23 364	0.39 264	0.44 388	0.28 217	0.41 346	0.38 360	0.26 326	0.27 220	0.32 397	0.08 192	0.07 264	0.08 154	0.07 137	0.10 300	0.07 151

acv_ft	0.25 335	0.13 240	0.40 264	0.23 295	0.19 425	0.34 389	0.21 313	0.45 329	0.44 388	0.38 402	0.41 346	0.38 360	0.27 345	0.27 220	0.35 413	0.08 192	0.07 264	0.08 154	0.07 137	0.11 348	0.07 151

cf-r	0.24 307	0.15 316	0.44 317	0.21 189	0.14 280	0.27 283	0.22 339	0.42 301	0.40 349	0.30 275	0.42 362	0.42 402	0.26 326	0.43 328	0.25 343	0.11 359	0.06 146	0.08 154	0.10 340	0.08 169	0.08 217

DIP-Stereo	0.18 157	0.12 178	0.33 171	0.20 145	0.13 238	0.28 302	0.12 21	0.42 301	0.25 161	0.27 207	0.32 241	0.21 170	0.17 194	0.25 185	0.20 260	0.07 67	0.06 146	0.08 154	0.06 81	0.07 107	0.08 217
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
BEATNet_4x	0.22 260	0.18 374	0.47 344	0.22 248	0.10 65	0.28 302	0.14 58	0.46 340	0.32 247	0.31 292	0.34 271	0.31 304	0.25 317	0.31 271	0.29 377	0.08 192	0.06 146	0.08 154	0.06 81	0.10 300	0.08 217

HSM	0.28 379	0.16 341	0.35 190	0.20 145	0.15 330	0.33 376	0.19 235	0.53 423	0.37 309	0.36 380	0.38 315	0.67 510	0.31 405	0.89 508	0.23 322	0.08 192	0.06 146	0.08 154	0.07 137	0.08 169	0.08 217

xyz-stereo	1.40 555	0.10 75	17.09 586	0.18 46	0.07 1	4.78 571	0.18 191	0.29 132	0.34 269	0.36 380	2.81 569	0.40 386	0.29 376	0.56 390	0.24 333	0.07 67	0.05 29	0.09 231	0.06 81	0.06 40	0.05 21

DFGA-Net	0.23 277	0.24 442	0.49 358	0.22 248	0.15 330	0.25 253	0.17 148	0.39 264	0.39 333	0.29 244	0.31 232	0.21 170	0.17 194	0.59 407	0.28 365	0.08 192	0.06 146	0.09 231	0.09 298	0.10 300	0.08 217

S2M2	0.13 49	0.11 136	0.20 49	0.16 7	0.12 164	0.12 7	0.07 1	0.18 14	0.20 87	0.12 33	0.15 68	0.14 86	0.12 86	0.15 15	0.14 117	0.13 416	0.09 382	0.09 231	0.10 340	0.11 348	0.09 274

tg	0.16 115	0.11 136	0.25 91	0.21 189	0.11 108	0.23 217	0.15 82	0.34 194	0.24 148	0.20 141	0.25 170	0.19 150	0.12 86	0.24 154	0.15 141	0.07 67	0.05 29	0.09 231	0.09 298	0.08 169	0.07 151

rvit_stereo_0081_aga	0.16 115	0.14 283	0.28 119	0.21 189	0.13 238	0.19 110	0.17 148	0.23 61	0.24 148	0.17 115	0.21 135	0.19 150	0.13 117	0.19 85	0.14 117	0.11 359	0.08 348	0.09 231	0.08 212	0.09 235	0.07 151

rvit_stereo_0081	0.16 115	0.11 136	0.24 79	0.21 189	0.12 164	0.16 45	0.17 148	0.22 43	0.33 259	0.16 103	0.18 99	0.18 136	0.14 137	0.20 100	0.16 165	0.11 359	0.08 348	0.09 231	0.08 212	0.09 235	0.07 151

ACV-stereo	0.29 390	0.18 374	0.79 473	0.23 295	0.16 362	0.47 470	0.19 235	0.36 236	0.34 269	0.29 244	0.33 262	0.67 510	0.42 468	0.54 377	0.30 385	0.10 320	0.09 382	0.09 231	0.09 298	0.10 300	0.11 365

rvit_stereo_0082	0.16 115	0.11 136	0.24 79	0.21 189	0.12 164	0.16 45	0.17 148	0.22 43	0.33 259	0.16 103	0.18 99	0.18 136	0.14 137	0.20 100	0.16 165	0.11 359	0.08 348	0.09 231	0.08 212	0.09 235	0.07 151

rvit_stereo_ft	0.17 133	0.14 283	0.30 136	0.25 383	0.14 280	0.17 64	0.21 313	0.28 121	0.26 170	0.16 103	0.19 107	0.20 159	0.16 168	0.22 135	0.17 195	0.11 359	0.07 264	0.09 231	0.09 298	0.09 235	0.07 151

test_sample3	0.23 277	0.12 178	0.43 308	0.19 85	0.12 164	0.32 365	0.20 282	0.50 378	0.34 269	0.31 292	0.33 262	0.29 277	0.22 263	0.53 371	0.22 303	0.10 320	0.07 264	0.09 231	0.08 212	0.10 300	0.10 330

H2IRNET	0.18 157	0.13 240	0.35 190	0.21 189	0.12 164	0.20 141	0.15 82	0.27 102	0.30 226	0.17 115	0.31 232	0.25 222	0.20 243	0.24 154	0.18 216	0.07 67	0.06 146	0.09 231	0.10 340	0.09 235	0.06 75

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 133	0.13 240	0.24 79	0.19 85	0.13 238	0.24 239	0.17 148	0.30 151	0.37 309	0.43 452	0.17 89	0.13 63	0.12 86	0.19 85	0.15 141	0.08 192	0.07 264	0.09 231	0.07 137	0.09 235	0.08 217

MyStereo07	0.16 115	0.12 178	0.26 99	0.22 248	0.14 280	0.25 253	0.23 364	0.29 132	0.21 102	0.15 81	0.13 38	0.12 52	0.13 117	0.25 185	0.13 83	0.07 67	0.07 264	0.09 231	0.08 212	0.08 169	0.08 217

MyStereo06	0.20 210	0.12 178	0.57 404	0.21 189	0.14 280	0.25 253	0.23 364	0.40 275	0.21 102	0.30 275	0.24 162	0.31 304	0.18 219	0.22 135	0.18 216	0.07 67	0.07 264	0.09 231	0.08 212	0.08 169	0.08 217

MyStereo05	0.23 277	0.12 178	0.57 404	0.21 189	0.14 280	0.25 253	0.23 364	0.48 360	0.52 459	0.31 292	0.23 149	0.25 222	0.22 263	0.30 264	0.21 283	0.07 67	0.07 264	0.09 231	0.08 212	0.08 169	0.08 217

MyStereo04	0.23 277	0.12 178	0.55 397	0.22 248	0.14 280	0.25 253	0.23 364	0.49 368	0.52 459	0.28 217	0.23 149	0.27 252	0.23 278	0.30 264	0.22 303	0.07 67	0.07 264	0.09 231	0.08 212	0.08 169	0.08 217

AE-Stereo	0.17 133	0.11 136	0.31 150	0.24 346	0.14 280	0.23 217	0.18 191	0.34 194	0.29 214	0.15 81	0.25 170	0.21 170	0.13 117	0.20 100	0.14 117	0.07 67	0.08 348	0.09 231	0.10 340	0.07 107	0.06 75

1111x	0.32 415	0.11 136	0.40 264	0.22 248	0.11 108	0.32 365	0.26 415	0.59 479	0.43 373	0.31 292	0.41 346	0.39 372	0.28 361	0.76 477	1.37 548	0.09 271	0.08 348	0.09 231	0.10 340	0.09 235	0.08 217

EKT-Stereo	0.38 458	0.12 178	0.38 241	0.42 524	3.88 575	0.21 168	0.17 148	0.35 218	0.28 195	0.20 141	0.20 123	0.23 202	0.15 152	0.28 233	0.16 165	0.09 271	0.07 264	0.09 231	0.07 137	0.09 235	0.09 274

gwcnet-sp	0.24 307	0.13 240	0.63 431	0.22 248	0.14 280	0.34 389	0.22 339	0.44 319	0.39 333	0.35 364	0.34 271	0.27 252	0.27 345	0.35 299	0.25 343	0.09 271	0.08 348	0.09 231	0.09 298	0.09 235	0.09 274

scenet	0.24 307	0.13 240	0.63 431	0.22 248	0.14 280	0.34 389	0.22 339	0.44 319	0.39 333	0.35 364	0.34 271	0.27 252	0.27 345	0.35 299	0.25 343	0.09 271	0.08 348	0.09 231	0.09 298	0.09 235	0.09 274

knoymous	0.17 133	0.09 38	0.32 156	0.17 17	0.11 108	0.21 168	0.17 148	0.32 172	0.23 133	0.23 164	0.28 192	0.27 252	0.16 168	0.23 144	0.16 165	0.09 271	0.06 146	0.09 231	0.06 81	0.09 235	0.09 274

anonymousa	0.23 277	0.11 136	0.50 369	0.21 189	0.16 362	0.31 356	0.20 282	0.36 236	0.35 285	0.32 315	0.50 425	0.39 372	0.26 326	0.22 135	0.20 260	0.08 192	0.06 146	0.09 231	0.11 379	0.07 107	0.08 217

riskmin	0.18 157	0.09 38	0.34 180	0.18 46	0.12 164	0.24 239	0.16 112	0.34 194	0.28 195	0.21 152	0.23 149	0.33 320	0.24 296	0.23 144	0.17 195	0.09 271	0.06 146	0.09 231	0.06 81	0.10 300	0.10 330

ssnet	0.24 307	0.13 240	0.63 431	0.22 248	0.14 280	0.34 389	0.22 339	0.44 319	0.39 333	0.35 364	0.34 271	0.27 252	0.27 345	0.35 299	0.25 343	0.09 271	0.08 348	0.09 231	0.09 298	0.09 235	0.09 274

TestStereo1	0.21 230	0.16 341	0.32 156	0.26 417	0.13 238	0.26 273	0.27 421	0.40 275	0.36 298	0.29 244	0.39 328	0.22 182	0.21 250	0.33 284	0.17 195	0.07 67	0.06 146	0.09 231	0.08 212	0.08 169	0.07 151

DisPM	0.19 195	0.10 75	0.35 190	0.23 295	0.13 238	0.18 84	0.20 282	0.29 132	0.29 214	0.33 327	0.34 271	0.23 202	0.16 168	0.33 284	0.16 165	0.09 271	0.06 146	0.09 231	0.08 212	0.07 107	0.11 365

RAFT_CTSACE	0.21 230	0.16 341	0.41 287	0.25 383	0.15 330	0.22 196	0.24 386	0.32 172	0.28 195	0.33 327	0.51 431	0.29 277	0.17 194	0.32 277	0.13 83	0.06 24	0.07 264	0.09 231	0.08 212	0.08 169	0.06 75

CRFU-Net	0.28 379	0.14 283	0.45 328	0.25 383	0.15 330	0.45 462	0.23 364	0.50 378	0.30 226	0.43 452	0.41 346	0.48 438	0.46 483	0.43 328	0.29 377	0.11 359	0.10 407	0.09 231	0.08 212	0.10 300	0.10 330

RAFT+CT+SA	0.21 230	0.18 374	0.33 171	0.25 383	0.18 404	0.23 217	0.29 442	0.40 275	0.36 298	0.24 178	0.38 315	0.18 136	0.16 168	0.32 277	0.16 165	0.07 67	0.05 29	0.09 231	0.12 418	0.09 235	0.09 274

test_5	0.23 277	0.19 390	0.38 241	0.26 417	0.18 404	0.25 253	0.29 442	0.40 275	0.37 309	0.29 244	0.40 338	0.25 222	0.22 263	0.34 290	0.18 216	0.07 67	0.05 29	0.09 231	0.09 298	0.10 300	0.10 330

SA-5K	0.21 230	0.16 341	0.32 156	0.26 417	0.13 238	0.26 273	0.27 421	0.40 275	0.36 298	0.29 244	0.39 328	0.22 182	0.21 250	0.33 284	0.17 195	0.07 67	0.06 146	0.09 231	0.08 212	0.08 169	0.07 151

test_4	0.18 157	0.12 178	0.34 180	0.23 295	0.12 164	0.18 84	0.22 339	0.26 90	0.24 148	0.24 178	0.47 415	0.22 182	0.13 117	0.24 154	0.16 165	0.06 24	0.05 29	0.09 231	0.09 298	0.07 107	0.05 21

GLC_STEREO	0.15 101	0.10 75	0.24 79	0.21 189	0.09 26	0.17 64	0.15 82	0.23 61	0.27 180	0.17 115	0.20 123	0.17 126	0.11 63	0.23 144	0.16 165	0.07 67	0.09 382	0.09 231	0.08 212	0.07 107	0.06 75

DAS	0.27 359	0.12 178	0.42 297	0.24 346	0.18 404	0.29 323	0.24 386	0.45 329	0.45 399	0.41 436	0.44 386	0.34 327	0.29 376	0.75 472	0.21 283	0.09 271	0.07 264	0.09 231	0.07 137	0.09 235	0.09 274

SepStereo	0.26 351	0.12 178	0.42 297	0.24 346	0.18 404	0.29 323	0.24 386	0.45 329	0.45 399	0.41 436	0.44 386	0.34 327	0.29 376	0.64 432	0.21 283	0.09 271	0.07 264	0.09 231	0.07 137	0.09 235	0.09 274

test_3	0.18 157	0.11 136	0.32 156	0.24 346	0.11 108	0.22 196	0.25 403	0.31 162	0.31 238	0.25 186	0.18 99	0.23 202	0.13 117	0.25 185	0.19 245	0.06 24	0.05 29	0.09 231	0.10 340	0.07 107	0.06 75

PSMNet-ADL	0.25 335	0.15 316	0.32 156	0.26 417	0.14 280	0.31 356	0.22 339	0.44 319	0.36 298	0.27 207	0.33 262	0.41 393	0.28 361	0.61 416	0.29 377	0.11 359	0.09 382	0.09 231	0.11 379	0.10 300	0.10 330

ADLNet2	0.30 399	0.17 360	0.72 460	0.23 295	0.17 383	0.36 409	0.24 386	0.52 412	0.51 452	0.32 315	0.38 315	0.45 421	0.30 389	0.69 450	0.35 413	0.10 320	0.08 348	0.09 231	0.09 298	0.12 385	0.10 330

TRStereo	0.19 195	0.17 360	0.47 344	0.23 295	0.19 425	0.19 110	0.16 112	0.52 412	0.28 195	0.20 141	0.19 107	0.21 170	0.13 117	0.24 154	0.13 83	0.09 271	0.06 146	0.09 231	0.11 379	0.06 40	0.06 75

LCNet	0.21 230	0.11 136	0.29 129	0.25 383	0.12 164	0.23 217	0.19 235	0.34 194	0.26 170	0.28 217	0.35 282	0.26 243	0.30 389	0.35 299	0.17 195	0.07 67	0.05 29	0.09 231	0.10 340	0.13 400	0.22 503

HHNet	0.22 260	0.12 178	0.52 384	0.18 46	0.18 404	0.20 141	0.20 282	0.34 194	0.31 238	0.32 315	0.59 468	0.20 159	0.21 250	0.24 154	0.31 392	0.08 192	0.05 29	0.09 231	0.07 137	0.08 169	0.11 365

OMP-Stereo	0.23 277	0.14 283	0.35 190	0.29 469	0.13 238	0.21 168	0.16 112	0.37 246	0.33 259	0.34 347	0.30 218	0.34 327	0.19 234	0.70 453	0.24 333	0.07 67	0.06 146	0.09 231	0.07 137	0.07 107	0.06 75

IIG-Stereo	0.23 277	0.13 240	0.35 190	0.29 469	0.12 164	0.23 217	0.14 58	0.38 252	0.31 238	0.34 347	0.37 301	0.33 320	0.21 250	0.70 453	0.26 356	0.08 192	0.06 146	0.09 231	0.07 137	0.07 107	0.06 75

NF-Stereo	0.20 210	0.10 75	0.35 190	0.24 346	0.12 164	0.21 168	0.18 191	0.38 252	0.32 247	0.28 217	0.30 218	0.22 182	0.16 168	0.51 358	0.20 260	0.08 192	0.06 146	0.09 231	0.08 212	0.08 169	0.13 404

OCTAStereo	0.20 210	0.10 75	0.35 190	0.24 346	0.12 164	0.21 168	0.18 191	0.38 252	0.32 247	0.28 217	0.30 218	0.22 182	0.16 168	0.51 358	0.20 260	0.08 192	0.06 146	0.09 231	0.08 212	0.08 169	0.13 404

NRIStereo	0.18 157	0.11 136	0.35 190	0.23 295	0.11 108	0.24 239	0.20 282	0.29 132	0.26 170	0.26 198	0.25 170	0.25 222	0.18 219	0.34 290	0.18 216	0.07 67	0.06 146	0.09 231	0.07 137	0.09 235	0.08 217

FTStereo	0.28 379	0.10 75	0.43 308	0.23 295	0.13 238	0.21 168	0.53 531	0.34 194	0.26 170	0.38 402	0.95 525	0.30 293	0.56 505	0.32 277	0.18 216	0.08 192	0.06 146	0.09 231	0.08 212	0.07 107	0.19 480

KYRaft	0.22 260	0.10 75	0.30 136	0.23 295	0.12 164	0.23 217	0.23 364	0.35 218	0.24 148	0.35 364	0.54 449	0.34 327	0.26 326	0.29 249	0.15 141	0.07 67	0.05 29	0.09 231	0.10 340	0.08 169	0.31 528

PFNet	0.23 277	0.10 75	0.57 404	0.24 346	0.14 280	0.22 196	0.19 235	0.39 264	0.33 259	0.35 364	0.32 241	0.27 252	0.19 234	0.64 432	0.22 303	0.09 271	0.05 29	0.09 231	0.07 137	0.08 169	0.07 151

RE-Stereo	0.20 210	0.10 75	0.35 190	0.24 346	0.12 164	0.21 168	0.18 191	0.38 252	0.32 247	0.28 217	0.30 218	0.22 182	0.16 168	0.51 358	0.20 260	0.08 192	0.06 146	0.09 231	0.08 212	0.08 169	0.13 404

Pruner-Stereo	0.19 195	0.11 136	0.34 180	0.29 469	0.12 164	0.19 110	0.17 148	0.31 162	0.29 214	0.33 327	0.32 241	0.25 222	0.15 152	0.24 154	0.21 283	0.09 271	0.06 146	0.09 231	0.08 212	0.08 169	0.09 274

TVStereo	0.20 210	0.10 75	0.35 190	0.24 346	0.12 164	0.21 168	0.18 191	0.38 252	0.32 247	0.28 217	0.30 218	0.22 182	0.16 168	0.51 358	0.20 260	0.08 192	0.06 146	0.09 231	0.08 212	0.08 169	0.13 404

DeepStereo_RVC	0.18 157	0.11 136	0.40 264	0.21 189	0.11 108	0.19 110	0.16 112	0.28 121	0.22 115	0.27 207	0.27 187	0.23 202	0.28 361	0.24 154	0.18 216	0.08 192	0.06 146	0.09 231	0.07 137	0.09 235	0.10 330

LMCR-Stereo	0.26 351	0.18 374	0.49 358	0.28 466	0.14 280	0.36 409	0.23 364	0.54 430	0.34 269	0.39 417	0.40 338	0.29 277	0.29 376	0.37 307	0.27 361	0.11 359	0.07 264	0.09 231	0.07 137	0.13 400	0.09 274

ICVP	0.23 277	0.13 240	0.44 317	0.26 417	0.14 280	0.29 323	0.25 403	0.45 329	0.33 259	0.29 244	0.43 375	0.35 341	0.25 317	0.26 201	0.23 322	0.12 397	0.09 382	0.09 231	0.08 212	0.09 235	0.10 330
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
iRaftStereo_RVC	0.16 115	0.12 178	0.26 99	0.21 189	0.11 108	0.20 141	0.17 148	0.32 172	0.23 133	0.20 141	0.25 170	0.18 136	0.12 86	0.20 100	0.15 141	0.07 67	0.05 29	0.09 231	0.09 298	0.08 169	0.07 151

GEStereo_RVC	0.27 359	0.20 402	0.44 317	0.27 445	0.16 362	0.33 376	0.25 403	0.56 455	0.54 468	0.34 347	0.38 315	0.34 327	0.25 317	0.51 358	0.28 365	0.12 397	0.08 348	0.09 231	0.08 212	0.11 348	0.11 365

sAnonymous2	0.20 210	0.21 416	0.58 409	0.24 346	0.17 383	0.22 196	0.19 235	0.34 194	0.28 195	0.17 115	0.19 107	0.17 126	0.16 168	0.17 44	0.14 117	0.10 320	0.07 264	0.09 231	0.08 212	0.23 499	0.17 458

CroCo_RVC	0.20 210	0.21 416	0.58 409	0.24 346	0.17 383	0.22 196	0.19 235	0.34 194	0.28 195	0.17 115	0.19 107	0.17 126	0.16 168	0.17 44	0.14 117	0.10 320	0.07 264	0.09 231	0.08 212	0.23 499	0.17 458

RALAANet	0.19 195	0.18 374	0.37 222	0.23 295	0.14 280	0.23 217	0.13 38	0.37 246	0.29 214	0.28 217	0.26 180	0.25 222	0.15 152	0.26 201	0.18 216	0.08 192	0.06 146	0.09 231	0.08 212	0.09 235	0.06 75

sCroCo_RVC	0.18 157	0.14 283	0.49 358	0.27 445	0.18 404	0.22 196	0.17 148	0.27 102	0.23 133	0.14 69	0.22 145	0.17 126	0.14 137	0.21 119	0.15 141	0.10 320	0.11 431	0.09 231	0.09 298	0.09 235	0.09 274

xxxx	0.34 432	0.10 75	0.29 129	0.19 85	0.11 108	0.37 414	0.20 282	0.58 474	0.38 323	0.29 244	0.42 362	0.38 360	0.24 296	0.46 338	2.20 564	0.11 359	0.07 264	0.09 231	0.08 212	0.09 235	0.09 274

test_xeample	0.34 432	0.10 75	0.29 129	0.19 85	0.11 108	0.33 376	0.23 364	0.55 440	0.38 323	0.32 315	0.45 398	0.29 277	0.26 326	0.57 394	2.24 566	0.10 320	0.07 264	0.09 231	0.08 212	0.09 235	0.09 274

SFCPSM	0.22 260	0.10 75	0.51 380	0.21 189	0.14 280	0.34 389	0.22 339	0.55 440	0.39 333	0.29 244	0.32 241	0.23 202	0.21 250	0.27 220	0.19 245	0.09 271	0.07 264	0.09 231	0.09 298	0.09 235	0.08 217

MMNet	0.27 359	0.14 283	0.49 358	0.24 346	0.17 383	0.47 470	0.22 339	0.45 329	0.51 452	0.39 417	0.41 346	0.36 346	0.33 415	0.39 314	0.34 409	0.08 192	0.07 264	0.09 231	0.09 298	0.10 300	0.08 217

FENet	0.21 230	0.11 136	0.45 328	0.21 189	0.12 164	0.26 273	0.17 148	0.41 287	0.35 285	0.30 275	0.31 232	0.29 277	0.23 278	0.26 201	0.23 322	0.09 271	0.06 146	0.09 231	0.09 298	0.09 235	0.09 274

HGLStereo	0.27 359	0.14 283	0.46 336	0.24 346	0.21 450	0.33 376	0.23 364	0.50 378	0.42 366	0.35 364	0.48 421	0.41 393	0.33 415	0.45 335	0.33 404	0.11 359	0.10 407	0.09 231	0.09 298	0.10 300	0.12 388

GANet-RSSM	0.24 307	0.14 283	0.36 210	0.21 189	0.14 280	0.27 283	0.21 313	0.45 329	0.33 259	0.29 244	0.39 328	0.39 372	0.28 361	0.58 401	0.23 322	0.11 359	0.07 264	0.09 231	0.09 298	0.10 300	0.09 274

GwcNet-RSSM	0.26 351	0.17 360	0.46 336	0.21 189	0.13 238	0.28 302	0.23 364	0.44 319	0.42 366	0.31 292	0.45 398	0.40 386	0.26 326	0.55 379	0.28 365	0.11 359	0.07 264	0.09 231	0.10 340	0.09 235	0.08 217

SuperB	0.49 498	0.28 468	2.23 556	0.23 295	0.15 330	0.41 439	0.32 465	0.47 348	0.82 524	0.43 452	0.50 425	0.33 320	0.45 477	0.68 448	1.08 532	0.10 320	0.07 264	0.09 231	0.08 212	0.98 564	0.14 425

MSMDNet	0.23 277	0.13 240	0.48 353	0.20 145	0.13 238	0.28 302	0.16 112	0.46 340	0.46 416	0.29 244	0.36 292	0.37 352	0.24 296	0.28 233	0.20 260	0.09 271	0.06 146	0.09 231	0.08 212	0.11 348	0.09 274

DISCO	0.32 415	0.13 240	0.51 380	0.25 383	0.16 362	0.48 476	0.25 403	0.50 378	0.57 480	0.37 387	0.45 398	0.62 494	0.36 432	0.64 432	0.49 469	0.09 271	0.07 264	0.09 231	0.08 212	0.12 385	0.11 365

MSAF-DinoV2	0.76 537	0.44 518	1.98 554	0.49 535	0.16 362	0.58 502	0.31 458	0.81 540	0.83 528	0.41 436	0.52 439	0.98 534	0.58 509	4.97 575	1.03 529	0.11 359	0.07 264	0.10 304	0.24 515	0.27 516	0.26 519

z-mn7	0.44 486	0.40 512	1.09 523	0.25 383	0.18 404	0.61 509	0.34 477	0.56 455	0.93 539	0.43 452	0.96 526	0.53 465	0.39 451	0.94 517	0.59 488	0.10 320	0.09 382	0.10 304	0.10 340	0.14 418	0.13 404

G2L-Stereo	0.25 335	0.16 341	0.47 344	0.22 248	0.14 280	0.25 253	0.18 191	0.46 340	0.35 285	0.33 327	0.37 301	0.40 386	0.22 263	0.60 409	0.30 385	0.10 320	0.09 382	0.10 304	0.08 212	0.09 235	0.09 274

AIO-test2	0.20 210	0.20 402	0.36 210	0.26 417	0.15 330	0.22 196	0.16 112	0.42 301	0.42 366	0.16 103	0.29 205	0.15 102	0.11 63	0.26 201	0.13 83	0.18 492	0.06 146	0.10 304	0.11 379	0.07 107	0.07 151

AIO-test1	0.19 195	0.14 283	0.41 287	0.27 445	0.15 330	0.21 168	0.16 112	0.39 264	0.36 298	0.17 115	0.26 180	0.18 136	0.13 117	0.28 233	0.14 117	0.07 67	0.06 146	0.10 304	0.11 379	0.06 40	0.09 274

rvit_stereo_0083	0.16 115	0.12 178	0.26 99	0.21 189	0.13 238	0.17 64	0.17 148	0.22 43	0.34 269	0.16 103	0.21 135	0.19 150	0.16 168	0.21 119	0.16 165	0.11 359	0.10 407	0.10 304	0.08 212	0.09 235	0.07 151

test_sample6	0.25 335	0.13 240	0.41 287	0.21 189	0.11 108	0.30 340	0.22 339	0.51 395	0.35 285	0.33 327	0.43 375	0.30 293	0.24 296	0.57 394	0.22 303	0.10 320	0.07 264	0.10 304	0.10 340	0.11 348	0.10 330

test_sample5	0.24 307	0.13 240	0.42 297	0.21 189	0.12 164	0.30 340	0.21 313	0.50 378	0.34 269	0.32 315	0.41 346	0.29 277	0.23 278	0.55 379	0.21 283	0.10 320	0.07 264	0.10 304	0.09 298	0.11 348	0.10 330

test_sample4	0.24 307	0.13 240	0.43 308	0.20 145	0.12 164	0.32 365	0.21 313	0.51 395	0.34 269	0.31 292	0.37 301	0.28 267	0.23 278	0.53 371	0.21 283	0.10 320	0.07 264	0.10 304	0.09 298	0.11 348	0.10 330

DispNO	0.27 359	0.18 374	0.62 428	0.23 295	0.17 383	0.25 253	0.22 339	0.45 329	0.41 359	0.32 315	0.39 328	0.38 360	0.27 345	0.77 483	0.27 361	0.09 271	0.07 264	0.10 304	0.10 340	0.08 169	0.08 217

xx1	0.20 210	0.14 283	0.38 241	0.23 295	0.11 108	0.31 356	0.19 235	0.35 218	0.47 421	0.17 115	0.19 107	0.28 267	0.24 296	0.28 233	0.11 11	0.08 192	0.05 29	0.10 304	0.09 298	0.09 235	0.09 274

DualNet	0.24 307	0.13 240	0.42 297	0.21 189	0.12 164	0.30 340	0.21 313	0.50 378	0.34 269	0.33 327	0.43 375	0.29 277	0.23 278	0.55 379	0.21 283	0.10 320	0.07 264	0.10 304	0.09 298	0.11 348	0.10 330

ttt	0.29 390	0.12 178	0.34 180	0.21 189	0.13 238	0.29 323	0.20 282	0.56 455	0.47 421	0.31 292	0.44 386	0.30 293	0.22 263	0.65 438	0.85 518	0.13 416	0.10 407	0.10 304	0.10 340	0.11 348	0.11 365

plain	0.17 133	0.13 240	0.43 308	0.21 189	0.13 238	0.16 45	0.17 148	0.27 102	0.22 115	0.16 103	0.26 180	0.13 63	0.16 168	0.27 220	0.16 165	0.08 192	0.06 146	0.10 304	0.07 137	0.10 300	0.07 151

MIF-Stereo (partial)	0.16 115	0.10 75	0.34 180	0.21 189	0.15 330	0.15 22	0.13 38	0.28 121	0.25 161	0.17 115	0.26 180	0.15 102	0.16 168	0.25 185	0.17 195	0.09 271	0.06 146	0.10 304	0.08 212	0.09 235	0.08 217

PCWNet_CMD	0.23 277	0.13 240	0.48 353	0.20 145	0.13 238	0.28 302	0.16 112	0.46 340	0.46 416	0.29 244	0.36 292	0.37 352	0.24 296	0.28 233	0.20 260	0.09 271	0.06 146	0.10 304	0.08 212	0.11 348	0.09 274

4D-IteraStereo	0.17 133	0.16 341	0.50 369	0.21 189	0.14 280	0.19 110	0.17 148	0.28 121	0.28 195	0.23 164	0.20 123	0.20 159	0.11 63	0.19 85	0.14 117	0.06 24	0.04 2	0.10 304	0.08 212	0.08 169	0.06 75

ToySt	0.24 307	0.16 341	0.48 353	0.21 189	0.13 238	0.29 323	0.29 442	0.39 264	0.39 333	0.27 207	0.35 282	0.39 372	0.31 405	0.31 271	0.29 377	0.08 192	0.09 382	0.10 304	0.11 379	0.11 348	0.10 330

qqq	0.20 210	0.12 178	0.31 150	0.20 145	0.11 108	0.23 217	0.19 235	0.41 287	0.27 180	0.24 178	0.28 192	0.28 267	0.24 296	0.34 290	0.22 303	0.08 192	0.07 264	0.10 304	0.09 298	0.09 235	0.09 274

Wz-Net-LNSev	0.34 432	0.29 475	0.91 501	0.26 417	0.21 450	0.47 470	0.31 458	0.54 430	0.54 468	0.44 459	0.52 439	0.50 450	0.35 428	0.39 314	0.39 430	0.11 359	0.11 431	0.10 304	0.09 298	0.14 418	0.13 404

Sa-1000	0.22 260	0.15 316	0.35 190	0.23 295	0.13 238	0.28 302	0.23 364	0.47 348	0.39 333	0.30 275	0.50 425	0.26 243	0.19 234	0.33 284	0.16 165	0.07 67	0.06 146	0.10 304	0.11 379	0.08 169	0.06 75

SA	0.22 260	0.16 341	0.36 210	0.23 295	0.13 238	0.24 239	0.23 364	0.45 329	0.40 349	0.27 207	0.44 386	0.23 202	0.23 278	0.33 284	0.17 195	0.07 67	0.06 146	0.10 304	0.11 379	0.08 169	0.06 75

psmg	0.23 277	0.12 178	0.28 119	0.21 189	0.14 280	0.35 404	0.23 364	0.51 395	0.34 269	0.35 364	0.38 315	0.38 360	0.24 296	0.26 201	0.21 283	0.10 320	0.08 348	0.10 304	0.10 340	0.09 235	0.08 217

dd	0.22 260	0.26 458	0.40 264	0.22 248	0.12 164	0.25 253	0.21 313	0.32 172	0.44 388	0.29 244	0.28 192	0.25 222	0.16 168	0.30 264	0.25 343	0.12 397	0.07 264	0.10 304	0.08 212	0.11 348	0.09 274

AASNet	0.27 359	0.19 390	0.49 358	0.26 417	0.17 383	0.34 389	0.20 282	0.62 500	0.48 431	0.35 364	0.40 338	0.32 313	0.25 317	0.28 233	0.34 409	0.11 359	0.09 382	0.10 304	0.08 212	0.13 400	0.11 365

GMOStereo	0.18 157	0.14 283	0.30 136	0.22 248	0.12 164	0.20 141	0.27 421	0.26 90	0.28 195	0.31 292	0.32 241	0.26 243	0.17 194	0.15 15	0.12 43	0.07 67	0.07 264	0.10 304	0.08 212	0.08 169	0.05 21

error version	0.18 157	0.14 283	0.30 136	0.22 248	0.12 164	0.20 141	0.27 421	0.26 90	0.28 195	0.31 292	0.32 241	0.26 243	0.17 194	0.15 15	0.12 43	0.07 67	0.07 264	0.10 304	0.08 212	0.08 169	0.05 21

test-v	0.18 157	0.14 283	0.30 136	0.22 248	0.12 164	0.20 141	0.27 421	0.26 90	0.28 195	0.31 292	0.32 241	0.26 243	0.17 194	0.15 15	0.12 43	0.07 67	0.07 264	0.10 304	0.08 212	0.08 169	0.05 21

Patchmatch Stereo++	0.18 157	0.12 178	0.37 222	0.22 248	0.10 65	0.18 84	0.14 58	0.29 132	0.22 115	0.28 217	0.29 205	0.25 222	0.17 194	0.26 201	0.16 165	0.08 192	0.06 146	0.10 304	0.08 212	0.10 300	0.08 217
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
AAGNet	0.33 424	0.11 136	0.37 222	0.25 383	0.16 362	0.20 141	0.19 235	0.30 151	0.27 180	0.35 364	0.35 282	0.27 252	0.30 389	0.44 332	2.66 568	0.08 192	0.05 29	0.10 304	0.07 137	0.08 169	0.06 75

PSM-softLoss	0.21 230	0.10 75	0.39 256	0.24 346	0.12 164	0.20 141	0.18 191	0.38 252	0.26 170	0.29 244	0.32 241	0.24 214	0.16 168	0.52 364	0.20 260	0.09 271	0.06 146	0.10 304	0.09 298	0.08 169	0.12 388

KMStereo	0.21 230	0.10 75	0.39 256	0.24 346	0.12 164	0.20 141	0.18 191	0.38 252	0.26 170	0.29 244	0.32 241	0.24 214	0.16 168	0.52 364	0.20 260	0.09 271	0.06 146	0.10 304	0.09 298	0.08 169	0.12 388

PSM-adaLoss	0.18 157	0.12 178	0.37 222	0.22 248	0.10 65	0.18 84	0.16 112	0.29 132	0.22 115	0.28 217	0.29 205	0.25 222	0.18 219	0.24 154	0.16 165	0.08 192	0.06 146	0.10 304	0.08 212	0.10 300	0.08 217

ROB_FTStereo_v2	0.18 157	0.12 178	0.37 222	0.22 248	0.10 65	0.18 84	0.16 112	0.29 132	0.22 115	0.28 217	0.29 205	0.25 222	0.17 194	0.24 154	0.16 165	0.08 192	0.06 146	0.10 304	0.08 212	0.10 300	0.08 217

ROB_FTStereo	0.18 157	0.12 178	0.37 222	0.22 248	0.10 65	0.18 84	0.14 58	0.29 132	0.22 115	0.28 217	0.28 192	0.25 222	0.17 194	0.24 154	0.16 165	0.08 192	0.06 146	0.10 304	0.08 212	0.10 300	0.08 217

HUI-Stereo	0.18 157	0.12 178	0.37 222	0.22 248	0.10 65	0.18 84	0.14 58	0.29 132	0.22 115	0.28 217	0.28 192	0.25 222	0.17 194	0.22 135	0.16 165	0.08 192	0.06 146	0.10 304	0.08 212	0.10 300	0.08 217

SST-Stereo	0.21 230	0.10 75	0.37 222	0.24 346	0.13 238	0.19 110	0.17 148	0.31 162	0.24 148	0.34 347	0.33 262	0.29 277	0.25 317	0.56 390	0.17 195	0.08 192	0.05 29	0.10 304	0.08 212	0.09 235	0.07 151

RAFT_R40	0.21 230	0.10 75	0.37 222	0.24 346	0.13 238	0.18 84	0.18 191	0.31 162	0.29 214	0.33 327	0.33 262	0.30 293	0.24 296	0.55 379	0.18 216	0.08 192	0.05 29	0.10 304	0.08 212	0.08 169	0.07 151

iGMRVC	0.18 157	0.12 178	0.37 222	0.22 248	0.10 65	0.18 84	0.15 82	0.29 132	0.22 115	0.28 217	0.29 205	0.25 222	0.17 194	0.27 220	0.17 195	0.08 192	0.06 146	0.10 304	0.08 212	0.10 300	0.08 217

RAFT-RH_RVC	0.25 335	0.11 136	0.45 328	0.21 189	0.12 164	0.25 253	0.14 58	0.27 102	0.27 180	0.38 402	1.15 536	0.23 202	0.17 194	0.57 394	0.24 333	0.07 67	0.05 29	0.10 304	0.07 137	0.06 40	0.07 151

IRAFT_RVC	0.22 260	0.12 178	0.39 256	0.26 417	0.11 108	0.18 84	0.24 386	0.40 275	0.37 309	0.31 292	0.30 218	0.29 277	0.24 296	0.55 379	0.22 303	0.08 192	0.06 146	0.10 304	0.08 212	0.08 169	0.07 151

iRAFT	0.18 157	0.12 178	0.37 222	0.22 248	0.10 65	0.18 84	0.14 58	0.29 132	0.22 115	0.28 217	0.29 205	0.25 222	0.17 194	0.26 201	0.16 165	0.08 192	0.06 146	0.10 304	0.08 212	0.10 300	0.08 217

CRE-IMP	0.18 157	0.12 178	0.37 222	0.22 248	0.11 108	0.24 239	0.17 148	0.29 132	0.21 102	0.27 207	0.26 180	0.24 214	0.17 194	0.23 144	0.18 216	0.08 192	0.05 29	0.10 304	0.07 137	0.10 300	0.10 330

test-2	0.18 157	0.14 283	0.30 136	0.22 248	0.12 164	0.20 141	0.27 421	0.26 90	0.28 195	0.31 292	0.32 241	0.26 243	0.17 194	0.15 15	0.12 43	0.07 67	0.07 264	0.10 304	0.08 212	0.08 169	0.05 21

GMM-Stereo	0.21 230	0.10 75	0.43 308	0.23 295	0.13 238	0.24 239	0.25 403	0.37 246	0.27 180	0.30 275	0.45 398	0.27 252	0.21 250	0.31 271	0.17 195	0.07 67	0.05 29	0.10 304	0.09 298	0.08 169	0.19 480

RAFT-IKP	0.18 157	0.12 178	0.37 222	0.22 248	0.10 65	0.18 84	0.15 82	0.29 132	0.22 115	0.28 217	0.29 205	0.25 222	0.18 219	0.25 185	0.16 165	0.08 192	0.06 146	0.10 304	0.08 212	0.10 300	0.08 217

rafts_anoy	0.18 157	0.15 316	0.35 190	0.22 248	0.14 280	0.19 110	0.17 148	0.32 172	0.30 226	0.23 164	0.25 170	0.20 159	0.16 168	0.22 135	0.19 245	0.08 192	0.07 264	0.10 304	0.12 418	0.09 235	0.08 217

Anonymous3	0.23 277	0.18 374	0.63 431	0.27 445	0.18 404	0.41 439	0.23 364	0.43 313	0.35 285	0.23 164	0.27 187	0.20 159	0.18 219	0.27 220	0.18 216	0.12 397	0.11 431	0.10 304	0.10 340	0.11 348	0.12 388

TestStereo	0.21 230	0.19 390	0.40 264	0.25 383	0.10 65	0.22 196	0.21 313	0.31 162	0.31 238	0.23 164	0.34 271	0.22 182	0.18 219	0.62 424	0.18 216	0.08 192	0.06 146	0.10 304	0.07 137	0.11 348	0.06 75

UNet	0.28 379	0.14 283	0.69 450	0.23 295	0.20 442	0.44 456	0.22 339	0.50 378	0.40 349	0.34 347	0.39 328	0.43 406	0.33 415	0.40 321	0.31 392	0.09 271	0.07 264	0.10 304	0.08 212	0.10 300	0.08 217

UPFNet	0.25 335	0.12 178	0.38 241	0.24 346	0.19 425	0.37 414	0.28 436	0.48 360	0.38 323	0.34 347	0.37 301	0.37 352	0.28 361	0.39 314	0.33 404	0.10 320	0.09 382	0.10 304	0.10 340	0.10 300	0.08 217

aanetorigin	0.39 463	0.29 475	1.09 523	0.24 346	0.19 425	0.28 302	0.37 489	0.33 186	0.47 421	0.94 535	0.82 515	0.52 460	0.54 501	0.49 349	0.50 475	0.11 359	0.09 382	0.10 304	0.10 340	0.16 440	0.15 437

EDNetEfficient	0.63 522	0.37 507	2.40 560	0.26 417	0.25 494	0.38 422	0.49 527	0.41 287	1.06 546	1.38 553	0.87 522	0.62 494	0.95 542	0.65 438	1.65 553	0.11 359	0.09 382	0.10 304	0.11 379	0.19 478	0.17 458

ac_64	0.27 359	0.13 240	0.41 287	0.24 346	0.17 383	0.36 409	0.22 339	0.46 340	0.33 259	0.35 364	0.36 292	0.52 460	0.30 389	0.62 424	0.32 397	0.11 359	0.09 382	0.10 304	0.10 340	0.09 235	0.08 217

DSFCA	0.27 359	0.13 240	0.36 210	0.20 145	0.17 383	0.38 422	0.31 458	0.47 348	0.43 373	0.43 452	0.37 301	0.39 372	0.29 376	0.52 364	0.32 397	0.12 397	0.10 407	0.10 304	0.11 379	0.11 348	0.10 330

DMCA	0.22 260	0.14 283	0.36 210	0.22 248	0.14 280	0.27 283	0.20 282	0.43 313	0.38 323	0.31 292	0.32 241	0.33 320	0.24 296	0.24 154	0.28 365	0.11 359	0.08 348	0.10 304	0.08 212	0.10 300	0.11 365

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 359	0.21 416	0.59 415	0.25 383	0.18 404	0.29 323	0.22 339	0.50 378	0.40 349	0.38 402	0.41 346	0.43 406	0.27 345	0.43 328	0.29 377	0.11 359	0.08 348	0.10 304	0.10 340	0.10 300	0.11 365
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
FlowAnything_test	0.14 73	0.11 136	0.21 56	0.21 189	0.12 164	0.17 64	0.16 112	0.25 81	0.16 27	0.15 81	0.13 38	0.15 102	0.14 137	0.18 62	0.16 165	0.10 320	0.07 264	0.11 361	0.12 418	0.08 169	0.09 274

zh-mn7	0.46 490	0.45 519	1.48 545	0.25 383	0.19 425	0.44 456	0.29 442	0.56 455	0.82 524	0.65 515	0.96 526	0.49 443	0.38 445	0.88 506	0.63 497	0.12 397	0.10 407	0.11 361	0.11 379	0.13 400	0.14 425

DDVS	0.25 335	0.15 316	0.39 256	0.24 346	0.17 383	0.34 389	0.21 313	0.41 287	0.30 226	0.33 327	0.41 346	0.48 438	0.21 250	0.52 364	0.27 361	0.11 359	0.09 382	0.11 361	0.09 298	0.13 400	0.14 425

DCVSM-stereo	0.24 307	0.13 240	0.52 384	0.20 145	0.14 280	0.26 273	0.13 38	0.34 194	0.34 269	0.41 436	0.33 262	0.47 431	0.29 376	0.30 264	0.22 303	0.10 320	0.10 407	0.11 361	0.10 340	0.12 385	0.15 437

ITSA-stereo	0.25 335	0.15 316	0.33 171	0.23 295	0.11 108	0.27 283	0.18 191	0.56 455	0.59 483	0.31 292	0.32 241	0.33 320	0.28 361	0.49 349	0.30 385	0.11 359	0.08 348	0.11 361	0.10 340	0.11 348	0.13 404

CAS++	0.16 115	0.12 178	0.27 108	0.18 46	0.12 164	0.17 64	0.15 82	0.42 301	0.24 148	0.19 137	0.18 99	0.13 63	0.10 39	0.21 119	0.12 43	0.12 397	0.10 407	0.11 361	0.08 212	0.10 300	0.09 274
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
mmm	0.21 230	0.12 178	0.31 150	0.22 248	0.12 164	0.28 302	0.21 313	0.41 287	0.27 180	0.29 244	0.38 315	0.29 277	0.24 296	0.29 249	0.22 303	0.09 271	0.07 264	0.11 361	0.09 298	0.10 300	0.09 274

ffm	0.22 260	0.12 178	0.42 297	0.20 145	0.13 238	0.28 302	0.20 282	0.35 218	0.44 388	0.30 275	0.42 362	0.34 327	0.23 278	0.27 220	0.11 11	0.08 192	0.05 29	0.11 361	0.10 340	0.08 169	0.08 217

ff1	0.29 390	0.12 178	0.42 297	0.20 145	0.13 238	0.28 302	0.20 282	0.35 218	0.44 388	0.30 275	0.42 362	0.34 327	0.23 278	0.81 494	1.08 532	0.08 192	0.05 29	0.11 361	0.10 340	0.08 169	0.08 217

mmx	0.31 406	0.12 178	0.42 297	0.20 145	0.13 238	0.28 302	0.20 282	0.55 440	0.45 399	0.30 275	0.42 362	0.34 327	0.23 278	0.81 494	1.08 532	0.10 320	0.07 264	0.11 361	0.10 340	0.11 348	0.10 330

xxx	0.31 406	0.12 178	0.42 297	0.20 145	0.13 238	0.28 302	0.20 282	0.55 440	0.45 399	0.30 275	0.42 362	0.34 327	0.23 278	0.81 494	1.08 532	0.10 320	0.07 264	0.11 361	0.10 340	0.11 348	0.10 330

CASnet	0.14 73	0.12 178	0.22 65	0.22 248	0.08 9	0.16 45	0.15 82	0.27 102	0.25 161	0.22 158	0.20 123	0.15 102	0.11 63	0.17 44	0.13 83	0.07 67	0.05 29	0.11 361	0.09 298	0.08 169	0.05 21
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LL-Strereo	0.29 390	0.25 447	0.58 409	0.25 383	0.21 450	0.23 217	0.24 386	0.55 440	0.42 366	0.34 347	0.32 241	0.41 393	0.40 455	0.94 517	0.23 322	0.08 192	0.07 264	0.11 361	0.09 298	0.09 235	0.09 274

fast-acv-ft	0.31 406	0.20 402	0.81 478	0.24 346	0.18 404	0.46 464	0.27 421	0.41 287	0.49 440	0.39 417	0.55 453	0.49 443	0.35 428	0.37 307	0.38 422	0.11 359	0.11 431	0.11 361	0.12 418	0.12 385	0.09 274

CASS	0.21 230	0.15 316	0.32 156	0.26 417	0.11 108	0.28 302	0.19 235	0.39 264	0.30 226	0.32 315	0.34 271	0.25 222	0.24 296	0.25 185	0.20 260	0.13 416	0.08 348	0.11 361	0.09 298	0.11 348	0.11 365
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet_v2	0.28 379	0.16 341	0.44 317	0.22 248	0.15 330	0.40 435	0.30 453	0.57 465	0.46 416	0.38 402	0.36 292	0.47 431	0.29 376	0.38 312	0.39 430	0.13 416	0.11 431	0.11 361	0.11 379	0.11 348	0.11 365

BUS	0.23 277	0.12 178	0.28 119	0.25 383	0.14 280	0.43 454	0.17 148	0.56 455	0.34 269	0.34 347	0.35 282	0.32 313	0.20 243	0.26 201	0.21 283	0.10 320	0.07 264	0.11 361	0.10 340	0.09 235	0.09 274

Wz-Net-MNSev	0.36 441	0.26 458	0.79 473	0.26 417	0.21 450	0.59 505	0.38 495	0.55 440	0.56 477	0.48 478	0.54 449	0.53 465	0.36 432	0.60 409	0.44 455	0.11 359	0.09 382	0.11 361	0.11 379	0.15 432	0.13 404

BSDual-CNN	0.23 277	0.12 178	0.28 119	0.25 383	0.14 280	0.35 404	0.21 313	0.56 455	0.34 269	0.34 347	0.35 282	0.38 360	0.24 296	0.26 201	0.21 283	0.10 320	0.07 264	0.11 361	0.10 340	0.09 235	0.09 274

hknet	0.25 335	0.14 283	0.40 264	0.25 383	0.15 330	0.35 404	0.21 313	0.56 455	0.37 309	0.34 347	0.35 282	0.43 406	0.27 345	0.37 307	0.21 283	0.09 271	0.07 264	0.11 361	0.10 340	0.09 235	0.09 274

WZ-Net	0.52 509	0.38 510	1.90 553	0.30 479	0.24 487	0.57 501	0.48 525	0.62 500	0.78 520	0.50 481	0.71 500	0.68 514	0.54 501	0.98 524	0.84 515	0.13 416	0.10 407	0.11 361	0.12 418	0.19 478	0.20 490

AACVNet	0.26 351	0.16 341	0.37 222	0.22 248	0.14 280	0.29 323	0.19 235	0.41 287	0.31 238	0.38 402	0.42 362	0.43 406	0.28 361	0.73 463	0.25 343	0.11 359	0.08 348	0.11 361	0.09 298	0.13 400	0.11 365

PFNet+	0.20 210	0.10 75	0.37 222	0.21 189	0.12 164	0.17 64	0.19 235	0.29 132	0.34 269	0.33 327	0.32 241	0.24 214	0.16 168	0.32 277	0.17 195	0.10 320	0.07 264	0.11 361	0.10 340	0.08 169	0.12 388

RAFT	0.21 230	0.17 360	0.32 156	0.24 346	0.12 164	0.25 253	0.27 421	0.35 218	0.28 195	0.33 327	0.33 262	0.38 360	0.22 263	0.29 249	0.17 195	0.08 192	0.08 348	0.11 361	0.10 340	0.10 300	0.06 75

CFNet_pseudo	0.23 277	0.13 240	0.47 344	0.19 85	0.13 238	0.26 273	0.16 112	0.44 319	0.44 388	0.29 244	0.37 301	0.38 360	0.23 278	0.29 249	0.21 283	0.09 271	0.06 146	0.11 361	0.08 212	0.11 348	0.09 274

ADLNet	0.28 379	0.15 316	0.42 297	0.23 295	0.19 425	0.34 389	0.23 364	0.53 423	0.43 373	0.42 446	0.41 346	0.44 417	0.27 345	0.55 379	0.35 413	0.11 359	0.08 348	0.11 361	0.11 379	0.11 348	0.12 388

RAFT + AFF	0.27 359	0.23 438	0.50 369	0.25 383	0.17 383	0.30 340	0.33 475	0.52 412	0.40 349	0.28 217	0.30 218	0.30 293	0.31 405	0.62 424	0.24 333	0.09 271	0.10 407	0.11 361	0.10 340	0.11 348	0.11 365

delet	0.27 359	0.14 283	0.40 264	0.23 295	0.19 425	0.41 439	0.29 442	0.49 368	0.48 431	0.33 327	0.41 346	0.37 352	0.30 389	0.48 344	0.34 409	0.09 271	0.09 382	0.11 361	0.12 418	0.08 169	0.08 217

PSMNet-RSSM	0.24 307	0.15 316	0.36 210	0.21 189	0.14 280	0.25 253	0.20 282	0.48 360	0.37 309	0.30 275	0.44 386	0.38 360	0.26 326	0.52 364	0.22 303	0.12 397	0.07 264	0.11 361	0.13 445	0.10 300	0.09 274

RTSC	0.39 463	0.28 468	0.78 467	0.27 445	0.18 404	0.49 481	0.22 339	0.59 479	0.84 531	0.55 501	0.53 446	0.49 443	0.36 432	0.67 447	0.82 514	0.13 416	0.10 407	0.11 361	0.12 418	0.17 457	0.17 458

ADCP+	0.45 488	0.24 442	1.15 529	0.25 383	0.22 466	0.56 498	0.39 500	0.54 430	0.51 452	0.44 459	0.51 431	0.46 429	0.52 500	0.56 390	1.89 560	0.10 320	0.08 348	0.11 361	0.10 340	0.14 418	0.13 404

CFNet	0.27 359	0.20 402	0.44 317	0.22 248	0.14 280	0.33 376	0.14 58	0.51 395	0.45 399	0.30 275	0.40 338	0.38 360	0.27 345	0.76 477	0.25 343	0.09 271	0.07 264	0.11 361	0.11 379	0.11 348	0.08 217

ccs_rob	0.23 277	0.13 240	0.47 344	0.20 145	0.13 238	0.26 273	0.17 148	0.44 319	0.44 388	0.29 244	0.37 301	0.38 360	0.23 278	0.29 249	0.21 283	0.09 271	0.06 146	0.11 361	0.08 212	0.11 348	0.09 274

DeepPruner_ROB	0.26 351	0.19 390	0.44 317	0.21 189	0.16 362	0.30 340	0.21 313	0.52 412	0.32 247	0.35 364	0.38 315	0.39 372	0.26 326	0.42 326	0.24 333	0.15 455	0.11 431	0.11 361	0.11 379	0.14 418	0.13 404

StereoDRNet-Refined	0.27 359	0.17 360	0.35 190	0.25 383	0.14 280	0.37 414	0.21 313	0.47 348	0.41 359	0.44 459	0.51 431	0.41 393	0.28 361	0.45 335	0.37 420	0.09 271	0.06 146	0.11 361	0.11 379	0.10 300	0.10 330
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DLCB_ROB	0.28 379	0.16 341	0.34 180	0.27 445	0.16 362	0.38 422	0.25 403	0.48 360	0.43 373	0.46 467	0.46 408	0.51 454	0.33 415	0.53 371	0.33 404	0.10 320	0.10 407	0.11 361	0.11 379	0.10 300	0.09 274

DN-CSS_ROB	0.22 260	0.25 447	0.47 344	0.24 346	0.14 280	0.25 253	0.12 21	0.40 275	0.33 259	0.29 244	0.42 362	0.22 182	0.20 243	0.33 284	0.19 245	0.07 67	0.06 146	0.11 361	0.11 379	0.11 348	0.07 151

PWCDC_ROB	0.38 458	0.30 482	0.60 417	0.33 497	0.20 442	0.42 446	0.19 235	0.58 474	0.89 533	0.42 446	1.26 540	0.36 346	0.34 424	0.50 353	0.38 422	0.18 492	0.11 431	0.11 361	0.09 298	0.19 478	0.13 404

w-ln-seven-2	0.36 441	0.29 475	1.06 521	0.27 445	0.18 404	0.37 414	0.30 453	0.50 378	0.54 468	0.45 463	0.55 453	0.45 421	0.41 459	0.62 424	0.49 469	0.10 320	0.10 407	0.12 399	0.11 379	0.14 418	0.11 365

rvit_0105_5	0.21 230	0.15 316	0.38 241	0.23 295	0.13 238	0.22 196	0.24 386	0.36 236	0.39 333	0.21 152	0.23 149	0.26 243	0.19 234	0.26 201	0.19 245	0.15 455	0.13 460	0.12 399	0.12 418	0.10 300	0.09 274

CFNet_ucs	0.24 307	0.13 240	0.50 369	0.20 145	0.15 330	0.28 302	0.17 148	0.49 368	0.45 399	0.32 315	0.42 362	0.39 372	0.22 263	0.31 271	0.21 283	0.11 359	0.08 348	0.12 399	0.09 298	0.12 385	0.11 365

LL-Strereo2	0.18 157	0.18 374	0.39 256	0.22 248	0.12 164	0.24 239	0.13 38	0.31 162	0.23 133	0.24 178	0.20 123	0.24 214	0.12 86	0.26 201	0.15 141	0.06 24	0.06 146	0.12 399	0.09 298	0.08 169	0.07 151

Wz-Net-SNSev	0.43 480	0.41 516	1.27 537	0.30 479	0.21 450	0.44 456	0.41 506	0.61 491	0.65 498	0.46 467	0.65 489	0.62 494	0.39 451	0.74 471	0.59 488	0.12 397	0.11 431	0.12 399	0.13 445	0.16 440	0.14 425

NINENet	0.25 335	0.15 316	0.37 222	0.23 295	0.16 362	0.43 454	0.17 148	0.60 487	0.46 416	0.32 315	0.37 301	0.32 313	0.20 243	0.42 326	0.21 283	0.10 320	0.10 407	0.12 399	0.08 212	0.11 348	0.10 330

SACVNet	0.30 399	0.20 402	0.41 287	0.25 383	0.18 404	0.34 389	0.25 403	0.52 412	0.40 349	0.41 436	0.44 386	0.46 429	0.32 412	0.71 456	0.25 343	0.13 416	0.10 407	0.12 399	0.12 418	0.16 440	0.17 458

PSM-AAD	0.25 335	0.10 75	0.30 136	0.24 346	0.12 164	0.26 273	0.38 495	0.34 194	0.28 195	0.35 364	0.39 328	0.28 267	0.79 531	0.30 264	0.16 165	0.07 67	0.06 146	0.12 399	0.11 379	0.08 169	0.21 498

pcwnet_v2	0.32 415	0.15 316	1.26 536	0.23 295	0.18 404	0.32 365	0.18 191	0.59 479	0.60 487	0.36 380	0.45 398	0.35 341	0.29 376	0.36 304	0.25 343	0.14 442	0.11 431	0.12 399	0.11 379	0.14 418	0.15 437

ARAFT	0.24 307	0.21 416	0.78 467	0.22 248	0.12 164	0.29 323	0.24 386	0.43 313	0.32 247	0.33 327	0.28 192	0.28 267	0.19 234	0.49 349	0.18 216	0.07 67	0.06 146	0.12 399	0.11 379	0.09 235	0.06 75

EDNetEfficientorigin	7.51 578	0.52 533	140.47 597	0.25 383	0.17 383	0.42 446	0.29 442	0.47 348	1.03 543	1.28 550	1.02 530	0.83 525	0.84 537	0.75 472	0.99 527	0.10 320	0.09 382	0.12 399	0.10 340	0.21 490	0.22 503

GwcNet	0.35 437	0.23 438	0.88 496	0.25 383	0.24 487	0.48 476	0.27 421	0.55 440	0.57 480	0.38 402	0.52 439	0.51 454	0.32 412	0.60 409	0.41 446	0.13 416	0.11 431	0.12 399	0.11 379	0.13 400	0.14 425

CFNet-ft	0.24 307	0.15 316	0.35 190	0.18 46	0.15 330	0.30 340	0.21 313	0.39 264	0.36 298	0.28 217	0.40 338	0.43 406	0.25 317	0.47 342	0.24 333	0.12 397	0.07 264	0.12 399	0.11 379	0.12 385	0.09 274

ADCRef	0.38 458	0.24 442	0.88 496	0.26 417	0.21 450	0.49 481	0.27 421	0.52 412	0.48 431	0.50 481	0.58 466	0.35 341	0.47 486	0.48 344	1.29 547	0.09 271	0.08 348	0.12 399	0.12 418	0.11 348	0.11 365

RYNet	0.37 451	0.18 374	0.59 415	0.25 383	0.28 506	0.61 509	0.32 465	0.59 479	0.59 483	0.41 436	0.38 315	0.57 480	0.39 451	0.87 503	0.53 480	0.11 359	0.08 348	0.12 399	0.11 379	0.18 471	0.18 472

CFNet_RVC	0.24 307	0.15 316	0.35 190	0.18 46	0.15 330	0.30 340	0.21 313	0.39 264	0.36 298	0.28 217	0.40 338	0.43 406	0.25 317	0.47 342	0.24 333	0.12 397	0.07 264	0.12 399	0.11 379	0.12 385	0.09 274

DPSNet	0.47 492	0.24 442	0.93 505	0.27 445	0.20 442	0.75 524	0.57 533	0.84 543	0.79 521	0.47 475	0.51 431	0.60 488	0.69 525	0.87 503	0.71 505	0.16 470	0.13 460	0.12 399	0.10 340	0.25 504	0.21 498

StereoDRNet	0.32 415	0.22 429	0.61 420	0.27 445	0.21 450	0.42 446	0.30 453	0.61 491	0.48 431	0.46 467	0.39 328	0.48 438	0.30 389	0.57 394	0.40 438	0.11 359	0.09 382	0.12 399	0.11 379	0.12 385	0.10 330

NaN_ROB	0.41 471	0.28 468	0.62 428	0.30 479	0.19 425	0.51 486	0.47 521	0.58 474	0.59 483	0.56 502	0.47 415	0.49 443	0.41 459	1.21 541	0.64 499	0.12 397	0.18 505	0.12 399	0.13 445	0.11 348	0.14 425

SANet	0.53 510	0.28 468	0.96 510	0.26 417	0.15 330	0.69 517	0.44 514	0.67 520	1.34 553	0.67 517	0.98 529	0.94 530	0.71 527	0.89 508	0.76 507	0.14 442	0.12 448	0.12 399	0.11 379	0.17 457	0.16 446

LE_ROB	1.76 564	0.20 402	2.68 564	0.48 532	0.52 540	0.78 528	0.96 559	0.84 543	6.61 577	7.40 580	2.08 563	2.08 557	4.83 573	1.27 545	3.79 572	0.10 320	0.08 348	0.12 399	0.11 379	0.11 348	0.10 330

zh-sn7	0.48 495	0.51 531	1.43 544	0.29 469	0.20 442	0.47 470	0.39 500	0.57 465	0.62 492	0.52 492	0.81 513	0.52 460	0.56 505	1.05 530	0.87 519	0.12 397	0.13 460	0.13 420	0.13 445	0.17 457	0.16 446

w-ln-seven	0.42 474	0.30 482	1.18 530	0.26 417	0.22 466	0.58 502	0.31 458	0.62 500	0.81 523	0.58 505	0.61 480	0.53 465	0.36 432	0.57 394	0.65 501	0.11 359	0.10 407	0.13 420	0.12 418	0.15 432	0.13 404

YMNet	0.32 415	0.22 429	0.58 409	0.27 445	0.23 479	0.48 476	0.27 421	0.51 395	0.45 399	0.48 478	0.56 460	0.51 454	0.30 389	0.39 314	0.40 438	0.13 416	0.16 492	0.13 420	0.12 418	0.13 400	0.12 388

YMNet_1	0.32 415	0.22 429	0.58 409	0.27 445	0.23 479	0.48 476	0.27 421	0.51 395	0.45 399	0.48 478	0.56 460	0.51 454	0.30 389	0.39 314	0.40 438	0.13 416	0.16 492	0.13 420	0.12 418	0.13 400	0.12 388

rvit_0105_6	0.19 195	0.14 283	0.34 180	0.23 295	0.14 280	0.18 84	0.20 282	0.29 132	0.37 309	0.18 132	0.22 145	0.23 202	0.17 194	0.26 201	0.17 195	0.15 455	0.13 460	0.13 420	0.11 379	0.11 348	0.08 217

rvit_0105_4	0.20 210	0.15 316	0.38 241	0.23 295	0.14 280	0.20 141	0.22 339	0.33 186	0.39 333	0.19 137	0.24 162	0.25 222	0.19 234	0.27 220	0.17 195	0.16 470	0.13 460	0.13 420	0.11 379	0.11 348	0.08 217

test_sample7	0.25 335	0.15 316	0.35 190	0.20 145	0.14 280	0.28 302	0.21 313	0.51 395	0.38 323	0.37 387	0.34 271	0.37 352	0.30 389	0.39 314	0.23 322	0.14 442	0.09 382	0.13 420	0.12 418	0.13 400	0.12 388

GMStereo_Zeroshot	0.24 307	0.21 416	0.45 328	0.26 417	0.13 238	0.28 302	0.15 82	0.39 264	0.35 285	0.37 387	0.43 375	0.40 386	0.17 194	0.34 290	0.20 260	0.12 397	0.07 264	0.13 420	0.07 137	0.16 440	0.09 274

StereoVision	0.22 260	0.18 374	0.37 222	0.27 445	0.17 383	0.23 217	0.22 339	0.38 252	0.31 238	0.20 141	0.51 431	0.22 182	0.16 168	0.28 233	0.18 216	0.11 359	0.12 448	0.13 420	0.13 445	0.10 300	0.07 151

Wz-Net-TNSev	0.51 505	0.58 535	1.61 551	0.25 383	0.21 450	0.65 513	0.45 515	0.63 507	0.69 507	0.51 486	0.54 449	0.71 519	0.60 512	1.00 525	0.77 510	0.15 455	0.15 485	0.13 420	0.15 467	0.21 490	0.20 490

HCRNet	0.24 307	0.25 447	0.33 171	0.34 499	0.16 362	0.27 283	0.18 191	0.43 313	0.35 285	0.30 275	0.35 282	0.32 313	0.22 263	0.44 332	0.20 260	0.13 416	0.08 348	0.13 420	0.11 379	0.10 300	0.09 274

FINET	0.34 432	0.27 465	0.80 476	0.24 346	0.24 487	0.36 409	0.34 477	0.54 430	0.72 512	0.39 417	0.47 415	0.32 313	0.30 389	0.51 358	0.32 397	0.19 498	0.17 499	0.13 420	0.12 418	0.18 471	0.16 446

psm_up	0.29 390	0.16 341	0.41 287	0.26 417	0.17 383	0.32 365	0.26 415	0.55 440	0.43 373	0.36 380	0.40 338	0.45 421	0.37 441	0.58 401	0.30 385	0.11 359	0.12 448	0.13 420	0.12 418	0.10 300	0.10 330

psmorigin	0.50 501	0.25 447	3.03 565	0.24 346	0.19 425	0.38 422	0.22 339	0.50 378	0.44 388	0.64 513	0.68 495	0.71 519	0.51 498	0.85 500	0.45 458	0.14 442	0.17 499	0.13 420	0.14 458	0.16 440	0.21 498

hitnet-ft	0.29 390	0.17 360	0.40 264	0.19 85	0.14 280	0.39 430	0.23 364	0.44 319	0.41 359	0.36 380	0.46 408	0.53 465	0.34 424	0.76 477	0.32 397	0.14 442	0.10 407	0.13 420	0.10 340	0.15 432	0.13 404

FAT-Stereo	0.36 441	0.18 374	0.73 464	0.26 417	0.18 404	0.33 376	0.29 442	0.60 487	0.59 483	0.46 467	0.60 473	0.60 488	0.50 495	0.61 416	0.34 409	0.13 416	0.14 470	0.13 420	0.12 418	0.14 418	0.18 472

S-Stereo	0.38 458	0.20 402	1.05 520	0.27 445	0.22 466	0.38 422	0.32 465	0.55 440	0.66 499	0.39 417	0.59 468	0.49 443	0.41 459	0.75 472	0.40 438	0.12 397	0.15 485	0.13 420	0.13 445	0.16 440	0.21 498

STTStereo	0.28 379	0.20 402	0.61 420	0.25 383	0.17 383	0.29 323	0.24 386	0.47 348	0.39 333	0.39 417	0.41 346	0.44 417	0.28 361	0.40 321	0.28 365	0.13 416	0.12 448	0.13 420	0.16 479	0.12 385	0.11 365

ADCL	0.47 492	0.22 429	1.00 514	0.27 445	0.19 425	0.74 522	0.64 539	0.54 430	0.69 507	0.56 502	0.71 500	0.55 471	0.60 512	0.60 409	1.43 549	0.11 359	0.09 382	0.13 420	0.13 445	0.14 418	0.14 425

GANet	0.36 441	0.22 429	0.49 358	0.29 469	0.17 383	0.41 439	0.38 495	0.57 465	0.45 399	0.46 467	0.75 506	0.55 471	0.40 455	0.94 517	0.41 446	0.13 416	0.13 460	0.13 420	0.11 379	0.14 418	0.11 365

TDLM	0.30 399	0.21 416	0.38 241	0.28 466	0.15 330	0.33 376	0.32 465	0.52 412	0.47 421	0.38 402	0.43 375	0.39 372	0.29 376	0.91 512	0.28 365	0.14 442	0.08 348	0.13 420	0.11 379	0.12 385	0.10 330

UCFNet_RVC	0.24 307	0.16 341	0.34 180	0.18 46	0.15 330	0.33 376	0.16 112	0.46 340	0.35 285	0.29 244	0.35 282	0.39 372	0.25 317	0.34 290	0.22 303	0.13 416	0.08 348	0.13 420	0.14 458	0.13 400	0.12 388

AdaStereo	0.24 307	0.16 341	0.37 222	0.24 346	0.12 164	0.32 365	0.17 148	0.54 430	0.42 366	0.33 327	0.38 315	0.35 341	0.21 250	0.30 264	0.22 303	0.14 442	0.06 146	0.13 420	0.08 212	0.11 348	0.08 217
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.
NVstereo2D	0.31 406	0.16 341	0.54 391	0.24 346	0.22 466	0.42 446	0.28 436	0.58 474	0.56 477	0.28 217	0.38 315	0.40 386	0.30 389	0.71 456	0.28 365	0.13 416	0.08 348	0.13 420	0.10 340	0.19 478	0.16 446

DRN-Test	0.33 424	0.17 360	0.61 420	0.27 445	0.19 425	0.46 464	0.29 442	0.65 509	0.51 452	0.47 475	0.46 408	0.44 417	0.34 424	0.62 424	0.41 446	0.12 397	0.08 348	0.13 420	0.12 418	0.12 385	0.10 330

XPNet_ROB	0.33 424	0.20 402	0.43 308	0.27 445	0.18 404	0.37 414	0.31 458	0.55 440	0.50 448	0.51 486	0.53 446	0.58 483	0.37 441	0.63 430	0.45 458	0.17 481	0.12 448	0.13 420	0.12 418	0.15 432	0.14 425

MultiAttention	1.02 548	0.13 240	0.43 308	0.35 508	0.43 531	5.36 572	1.71 571	0.69 524	0.53 463	0.36 380	0.63 486	0.55 471	0.22 263	7.60 580	0.43 450	0.09 271	0.06 146	0.14 446	0.24 515	0.26 511	0.30 525

rvit_0105_3	0.23 277	0.17 360	0.40 264	0.25 383	0.15 330	0.24 239	0.28 436	0.38 252	0.41 359	0.25 186	0.25 170	0.28 267	0.21 250	0.28 233	0.20 260	0.15 455	0.13 460	0.14 446	0.15 467	0.10 300	0.09 274

UGAM	0.26 351	0.14 283	0.45 328	0.25 383	0.12 164	0.23 217	0.25 403	0.32 172	0.41 359	0.31 292	0.42 362	0.41 393	0.22 263	0.92 513	0.22 303	0.08 192	0.06 146	0.14 446	0.12 418	0.10 300	0.07 151

coex-ft	3.44 571	0.73 544	48.55 595	0.24 346	0.19 425	0.50 485	0.43 511	0.47 348	2.40 564	7.03 579	1.20 537	0.97 533	2.23 567	0.73 463	1.92 561	0.12 397	0.15 485	0.14 446	0.12 418	0.21 490	0.43 539

GASNet	0.36 441	0.46 520	0.88 496	0.34 499	0.23 479	0.35 404	0.22 339	0.60 487	0.53 463	0.40 427	0.37 301	0.45 421	0.30 389	0.79 487	0.35 413	0.15 455	0.10 407	0.14 446	0.14 458	0.22 496	0.12 388

FADNet-RVC-Resample	0.29 390	0.25 447	0.93 505	0.26 417	0.16 362	0.32 365	0.21 313	0.47 348	0.39 333	0.35 364	0.38 315	0.33 320	0.27 345	0.53 371	0.24 333	0.10 320	0.10 407	0.14 446	0.13 445	0.13 400	0.16 446

FADNet_RVC	0.30 399	0.28 468	0.83 484	0.23 295	0.15 330	0.30 340	0.17 148	0.49 368	0.37 309	0.30 275	0.38 315	0.30 293	0.27 345	0.52 364	0.31 392	0.14 442	0.14 470	0.14 446	0.16 479	0.21 490	0.23 510

FADNet-RVC	0.31 406	0.35 499	0.78 467	0.25 383	0.20 442	0.33 376	0.20 282	0.49 368	0.40 349	0.34 347	0.39 328	0.41 393	0.29 376	0.63 430	0.31 392	0.13 416	0.14 470	0.14 446	0.15 467	0.19 478	0.19 480

FADNet	0.32 415	0.36 502	0.74 465	0.23 295	0.22 466	0.37 414	0.19 235	0.53 423	0.48 431	0.32 315	0.36 292	0.43 406	0.32 412	0.64 432	0.25 343	0.16 470	0.16 492	0.14 446	0.16 479	0.24 502	0.19 480

stereogan	0.37 451	0.17 360	0.65 439	0.27 445	0.22 466	0.62 511	0.26 415	0.59 479	0.63 496	0.43 452	0.60 473	0.67 510	0.42 468	0.68 448	0.35 413	0.13 416	0.14 470	0.14 446	0.12 418	0.19 478	0.17 458

ADCPNet	0.48 495	0.29 475	1.60 549	0.27 445	0.23 479	0.70 520	0.38 495	0.53 423	0.51 452	0.51 486	0.59 468	0.67 510	0.56 505	0.60 409	1.14 537	0.15 455	0.18 505	0.14 446	0.23 513	0.19 478	0.19 480

DANet	0.35 437	0.23 438	0.60 417	0.36 510	0.22 466	0.39 430	0.25 403	0.48 360	0.43 373	0.52 492	0.50 425	0.59 485	0.41 459	0.76 477	0.49 469	0.13 416	0.11 431	0.14 446	0.12 418	0.17 457	0.15 437
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
CVANet_RVC	0.30 399	0.19 390	0.41 287	0.26 417	0.16 362	0.33 376	0.26 415	0.52 412	0.47 421	0.40 427	0.46 408	0.43 406	0.31 405	0.89 508	0.26 356	0.14 442	0.09 382	0.14 446	0.13 445	0.14 418	0.10 330

ETE_ROB	0.34 432	0.26 458	0.45 328	0.29 469	0.18 404	0.40 435	0.37 489	0.57 465	0.47 421	0.50 481	0.50 425	0.62 494	0.36 432	0.55 379	0.38 422	0.13 416	0.10 407	0.14 446	0.12 418	0.16 440	0.16 446

PWC_ROB	0.38 458	0.29 475	0.69 450	0.25 383	0.20 442	0.38 422	0.19 235	0.58 474	0.67 502	0.57 504	0.85 518	0.51 454	0.40 455	0.71 456	0.52 478	0.13 416	0.09 382	0.14 446	0.10 340	0.17 457	0.14 425

TCMNet	0.33 424	0.23 438	0.72 460	0.29 469	0.30 514	0.40 435	0.28 436	0.50 378	0.47 421	0.37 387	0.45 398	0.40 386	0.29 376	0.60 409	0.39 430	0.14 442	0.13 460	0.15 461	0.14 458	0.17 457	0.15 437

FACV-RUCA	0.21 230	0.15 316	0.32 156	0.23 295	0.23 479	0.26 273	0.19 235	0.39 264	0.34 269	0.25 186	0.32 241	0.21 170	0.24 296	0.24 154	0.19 245	0.10 320	0.07 264	0.15 461	0.08 212	0.16 440	0.13 404

rvit_105_1	0.27 359	0.19 390	0.46 336	0.27 445	0.19 425	0.30 340	0.35 481	0.44 319	0.51 452	0.31 292	0.31 232	0.31 304	0.26 326	0.35 299	0.25 343	0.15 455	0.14 470	0.15 461	0.17 488	0.11 348	0.10 330

APVNet	0.36 441	0.20 402	0.70 456	0.26 417	0.22 466	0.52 495	0.35 481	0.61 491	0.44 388	0.38 402	0.52 439	0.48 438	0.38 445	0.84 499	0.46 464	0.13 416	0.14 470	0.15 461	0.16 479	0.16 440	0.15 437

Syn2CoEx	0.36 441	0.31 489	0.78 467	0.34 499	0.21 450	0.41 439	0.28 436	0.61 491	0.49 440	0.42 446	0.56 460	0.45 421	0.44 474	0.69 450	0.38 422	0.17 481	0.14 470	0.15 461	0.12 418	0.13 400	0.12 388

DMCA-RVC	0.27 359	0.21 416	0.61 420	0.28 466	0.17 383	0.29 323	0.21 313	0.42 301	0.35 285	0.40 427	0.37 301	0.39 372	0.36 432	0.43 328	0.30 385	0.13 416	0.10 407	0.15 461	0.11 379	0.13 400	0.10 330

RTS	0.78 538	0.48 524	4.68 568	0.34 499	0.28 506	1.12 545	0.46 517	0.62 500	1.03 543	0.73 522	0.89 523	0.60 488	0.59 510	1.61 552	1.16 540	0.14 442	0.11 431	0.15 461	0.15 467	0.21 490	0.19 480

RTSA	0.78 538	0.48 524	4.68 568	0.34 499	0.28 506	1.12 545	0.46 517	0.62 500	1.03 543	0.73 522	0.89 523	0.60 488	0.59 510	1.61 552	1.16 540	0.14 442	0.11 431	0.15 461	0.15 467	0.21 490	0.19 480

AnyNet_C32	0.51 505	0.40 512	1.10 527	0.29 469	0.28 506	0.59 505	0.58 534	0.54 430	0.60 487	0.62 509	0.66 491	0.54 469	0.54 501	0.78 485	1.74 557	0.15 455	0.14 470	0.15 461	0.17 488	0.20 487	0.20 490

WCMA_ROB	0.51 505	0.21 416	0.65 439	0.25 383	0.21 450	0.58 502	0.32 465	0.54 430	0.55 474	0.95 537	1.40 544	1.28 544	0.81 534	0.73 463	0.62 494	0.18 492	0.15 485	0.15 461	0.15 467	0.19 478	0.19 480

PSMNet_ROB	0.33 424	0.24 442	0.54 391	0.31 485	0.21 450	0.42 446	0.43 511	0.59 479	0.47 421	0.37 387	0.44 386	0.49 443	0.31 405	0.64 432	0.43 450	0.14 442	0.10 407	0.15 461	0.14 458	0.13 400	0.11 365

SHD	0.42 474	0.27 465	0.81 478	0.31 485	0.25 494	0.42 446	0.22 339	0.66 515	0.94 541	0.63 511	0.60 473	0.59 485	0.47 486	0.59 407	0.58 487	0.15 455	0.13 460	0.16 472	0.16 479	0.20 487	0.22 503

ADCS	0.58 516	0.40 512	1.35 542	0.29 469	0.24 487	0.55 497	0.45 515	0.67 520	0.83 528	0.76 527	0.71 500	0.68 514	0.60 512	0.76 477	2.23 565	0.16 470	0.16 492	0.16 472	0.17 488	0.22 496	0.22 503

PA-Net	0.37 451	0.28 468	0.83 484	0.31 485	0.28 506	0.39 430	0.42 509	0.51 395	0.55 474	0.34 347	0.42 362	0.41 393	0.36 432	0.79 487	0.49 469	0.12 397	0.23 525	0.16 472	0.23 513	0.12 385	0.18 472
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
MDST_ROB	0.48 495	0.14 283	0.95 508	0.30 479	0.21 450	1.33 555	0.32 465	0.77 533	0.56 477	1.06 543	0.71 500	0.49 443	0.35 428	1.26 544	0.38 422	0.13 416	0.11 431	0.16 472	0.13 445	0.12 385	0.12 388

LALA_ROB	0.36 441	0.25 447	0.46 336	0.30 479	0.21 450	0.47 470	0.39 500	0.61 491	0.51 452	0.52 492	0.51 431	0.69 516	0.36 432	0.50 353	0.43 450	0.17 481	0.11 431	0.16 472	0.14 458	0.17 457	0.15 437

SGM_RVC	0.50 501	0.19 390	0.50 369	0.25 383	0.15 330	0.69 517	0.39 500	0.68 523	0.82 524	0.95 537	0.84 517	1.13 536	0.76 529	1.16 537	0.60 491	0.16 470	0.16 492	0.16 472	0.16 479	0.16 440	0.17 458
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ISRNet	0.27 359	0.13 240	0.45 328	0.26 417	0.19 425	0.24 239	0.14 58	0.45 329	0.43 373	0.39 417	0.48 421	0.42 402	0.27 345	0.32 277	0.29 377	0.20 501	0.12 448	0.17 478	0.16 479	0.16 440	0.20 490

SDNR	0.42 474	0.21 416	0.82 482	0.21 189	0.18 404	1.27 552	0.17 148	0.50 378	0.49 440	0.42 446	0.81 513	0.38 360	0.27 345	1.19 538	0.38 422	0.23 506	0.24 527	0.17 478	0.13 445	0.17 457	0.20 490

RP	0.35 437	0.22 429	0.51 380	0.31 485	0.24 487	0.37 414	0.28 436	0.50 378	0.58 482	0.40 427	0.63 486	0.61 492	0.47 486	0.61 416	0.39 430	0.16 470	0.15 485	0.17 478	0.15 467	0.17 457	0.17 458

G-Net	0.46 490	0.25 447	0.86 493	0.34 499	0.28 506	0.90 537	0.35 481	0.47 348	0.45 399	0.68 518	1.22 538	0.64 504	0.60 512	0.61 416	0.57 482	0.16 470	0.14 470	0.17 478	0.13 445	0.22 496	0.19 480

ADCMid	0.49 498	0.34 497	1.13 528	0.26 417	0.21 450	0.51 486	0.37 489	0.57 465	0.54 468	0.75 526	0.66 491	0.62 494	0.64 522	0.64 432	1.68 554	0.13 416	0.12 448	0.17 478	0.17 488	0.20 487	0.17 458

AnyNet_C01	0.65 524	0.58 535	2.60 563	0.32 491	0.26 499	0.88 535	0.61 537	0.63 507	0.62 492	0.68 518	0.96 526	0.76 522	0.60 512	0.96 521	1.43 549	0.16 470	0.16 492	0.17 478	0.17 488	0.23 499	0.23 510

SGM-Forest	0.36 441	0.17 360	0.47 344	0.23 295	0.16 362	0.45 462	0.41 506	0.55 440	0.48 431	0.52 492	0.60 473	0.52 460	0.41 459	0.85 500	0.50 475	0.17 481	0.17 499	0.17 478	0.15 467	0.15 432	0.15 437
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
MeshStereo	0.58 516	0.27 465	0.67 444	0.22 248	0.17 383	0.66 515	0.37 489	0.78 534	0.61 490	1.47 564	1.30 541	1.65 551	0.79 531	1.12 535	0.59 488	0.17 481	0.17 499	0.17 478	0.14 458	0.17 457	0.14 425
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
IGEV-RUCA	0.21 230	0.08 8	0.23 71	0.19 85	0.19 425	0.28 302	0.24 386	0.23 61	0.21 102	0.20 141	0.23 149	0.28 267	0.49 493	0.26 201	0.18 216	0.09 271	0.08 348	0.18 486	0.13 445	0.17 457	0.17 458

NCC-stereo	0.39 463	0.25 447	0.69 450	0.32 491	0.28 506	0.46 464	0.36 485	0.65 509	0.52 459	0.40 427	0.57 464	0.56 475	0.47 486	0.73 463	0.45 458	0.17 481	0.14 470	0.18 486	0.25 520	0.16 440	0.16 446

Abc-Net	0.39 463	0.25 447	0.69 450	0.32 491	0.28 506	0.46 464	0.36 485	0.65 509	0.52 459	0.40 427	0.57 464	0.56 475	0.47 486	0.73 463	0.45 458	0.17 481	0.14 470	0.18 486	0.25 520	0.16 440	0.16 446
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SAMSARA	0.56 512	0.39 511	0.80 476	0.60 541	0.46 533	1.00 541	1.23 569	0.67 520	0.68 505	0.71 521	0.54 449	0.89 529	0.57 508	0.81 494	0.62 494	0.19 498	0.22 521	0.18 486	0.18 494	0.27 516	0.25 517

XQC	0.43 480	0.37 507	0.96 510	0.34 499	0.25 494	0.53 496	0.34 477	0.60 487	0.73 515	0.51 486	0.46 408	0.57 480	0.47 486	0.70 453	0.72 506	0.17 481	0.12 448	0.18 486	0.15 467	0.25 504	0.23 510

SGM-ForestM	1.36 554	0.28 468	0.79 473	0.26 417	0.16 362	2.26 566	1.00 561	1.42 557	1.46 557	2.38 569	2.05 562	5.95 578	2.66 570	2.95 567	2.46 567	0.17 481	0.18 505	0.18 486	0.18 494	0.15 432	0.18 472

LSM	1.64 563	0.40 512	2.56 562	2.02 573	17.61 587	0.51 486	0.52 529	0.61 491	0.76 517	0.82 529	1.11 534	0.63 502	0.54 501	0.75 472	0.49 469	0.16 470	0.24 527	0.18 486	0.21 503	0.25 504	2.42 575

CBMV	0.33 424	0.21 416	0.54 391	0.23 295	0.13 238	0.42 446	0.33 475	0.53 423	0.48 431	0.52 492	0.49 423	0.50 450	0.41 459	0.56 390	0.31 392	0.15 455	0.16 492	0.18 486	0.16 479	0.13 400	0.13 404
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
rvit_stereo_0075_2	0.24 307	0.17 360	0.50 369	0.26 417	0.22 466	0.22 196	0.15 82	0.40 275	0.35 285	0.27 207	0.37 301	0.29 277	0.20 243	0.28 233	0.19 245	0.17 481	0.12 448	0.19 494	0.12 418	0.13 400	0.13 404

AF-Net	0.37 451	0.26 458	0.56 401	0.32 491	0.23 479	0.41 439	0.29 442	0.61 491	0.64 497	0.42 446	0.68 495	0.65 505	0.49 493	0.57 394	0.44 455	0.15 455	0.11 431	0.19 494	0.14 458	0.15 432	0.13 404

edge stereo	0.39 463	0.22 429	0.81 478	0.27 445	0.22 466	0.37 414	0.24 386	0.56 455	0.54 468	0.53 498	0.60 473	0.71 519	0.50 495	0.78 485	0.40 438	0.16 470	0.14 470	0.19 494	0.14 458	0.16 440	0.17 458

Nwc_Net	0.37 451	0.25 447	0.68 449	0.31 485	0.24 487	0.44 456	0.30 453	0.65 509	0.50 448	0.37 387	0.69 499	0.58 483	0.45 477	0.60 409	0.40 438	0.15 455	0.12 448	0.19 494	0.21 503	0.14 418	0.13 404

dad	0.28 379	0.31 489	0.44 317	0.21 189	0.14 280	0.30 340	0.20 282	0.33 186	0.49 440	0.44 459	0.44 386	0.45 421	0.21 250	0.41 323	0.26 356	0.20 501	0.11 431	0.20 498	0.11 379	0.14 418	0.10 330

STTRV1_RVC	0.42 474	0.32 494	0.89 499	0.29 469	0.36 523	0.49 481	0.31 458	0.61 491	0.53 463	0.46 467	0.56 460	0.47 431	0.43 472	1.00 525	0.39 430	0.27 521	0.21 516	0.20 498	0.18 494	0.25 504	0.17 458

CSAN	0.50 501	0.35 499	0.78 467	0.36 510	0.23 479	0.56 498	0.59 536	0.61 491	0.70 509	0.64 513	0.78 510	0.65 505	0.60 512	1.38 548	0.62 494	0.21 503	0.17 499	0.20 498	0.20 500	0.18 471	0.18 472

UDGNet	0.23 277	0.31 489	0.38 241	0.24 346	0.14 280	0.24 239	0.18 191	0.32 172	0.43 373	0.29 244	0.28 192	0.24 214	0.19 234	0.29 249	0.20 260	0.15 455	0.07 264	0.21 501	0.11 379	0.14 418	0.10 330

RGC	0.39 463	0.32 494	0.64 438	0.34 499	0.27 501	0.40 435	0.29 442	0.57 465	0.53 463	0.45 463	0.64 488	0.62 494	0.45 477	0.72 461	0.39 430	0.15 455	0.15 485	0.21 501	0.20 500	0.18 471	0.19 480

PS-NSSS	0.32 415	0.30 482	0.46 336	0.23 295	0.17 383	0.33 376	0.24 386	0.57 465	0.41 359	0.37 387	0.52 439	0.35 341	0.30 389	0.80 491	0.30 385	0.17 481	0.14 470	0.21 501	0.15 467	0.15 432	0.13 404

NCCL2	0.35 437	0.26 458	0.49 358	0.36 510	0.22 466	0.41 439	0.41 506	0.53 423	0.42 366	0.47 475	0.46 408	0.61 492	0.39 451	0.55 379	0.37 420	0.16 470	0.13 460	0.21 501	0.21 503	0.16 440	0.16 446

FBW_ROB	0.43 480	0.26 458	0.54 391	0.31 485	0.20 442	0.51 486	0.32 465	0.70 526	0.60 487	0.59 506	0.55 453	0.65 505	0.41 459	1.40 549	0.51 477	0.13 416	0.17 499	0.21 501	0.16 479	0.17 457	0.18 472

PDISCO_ROB	0.43 480	0.30 482	0.67 444	0.43 525	0.36 523	0.67 516	0.32 465	0.72 529	0.76 517	0.43 452	0.53 446	0.63 502	0.40 455	0.66 443	0.47 466	0.21 503	0.12 448	0.21 501	0.19 499	0.25 504	0.20 490

PVD	0.58 516	0.34 497	0.84 489	0.39 520	0.31 517	0.59 505	0.47 521	0.80 538	1.25 552	0.92 534	1.09 532	0.79 523	0.82 535	0.85 500	0.76 507	0.21 503	0.18 505	0.22 507	0.18 494	0.27 516	0.35 533

DeepPrunerF	0.44 486	0.29 475	1.29 539	0.33 497	0.30 514	0.35 404	0.36 485	0.62 500	1.15 551	0.40 427	0.44 386	0.39 372	0.41 459	0.80 491	0.52 478	0.18 492	0.14 470	0.23 508	0.21 503	0.17 457	0.17 458

CBMV_ROB	0.33 424	0.18 374	0.53 388	0.21 189	0.14 280	0.33 376	0.20 282	0.51 395	0.45 399	0.51 486	0.55 453	0.45 421	0.42 468	0.71 456	0.32 397	0.18 492	0.19 509	0.23 508	0.21 503	0.14 418	0.15 437

HBP-ISP	0.33 424	0.30 482	0.72 460	0.22 248	0.16 362	0.32 365	0.22 339	0.54 430	0.44 388	0.41 436	0.49 423	0.33 320	0.38 445	0.73 463	0.25 343	0.18 492	0.19 509	0.24 510	0.20 500	0.16 440	0.13 404

ccnet	0.42 474	0.31 489	0.48 353	0.27 445	0.32 518	0.60 508	0.32 465	0.65 509	0.46 416	0.53 498	0.66 491	0.56 475	0.45 477	0.72 461	0.61 492	0.26 516	0.19 509	0.24 510	0.21 503	0.26 511	0.22 503

NOSS_ROB	0.31 406	0.20 402	0.35 190	0.24 346	0.16 362	0.32 365	0.19 235	0.52 412	0.48 431	0.33 327	0.36 292	0.42 402	0.28 361	0.93 515	0.24 333	0.19 498	0.20 514	0.24 510	0.22 511	0.17 457	0.17 458

FC-DCNN v2	0.71 530	0.30 482	0.67 444	0.32 491	0.27 501	0.84 532	0.39 500	0.84 543	0.85 532	1.44 560	1.64 555	2.09 558	1.28 556	1.06 531	0.80 513	0.24 512	0.22 521	0.27 513	0.26 524	0.26 511	0.25 517

FCDSN-DC	0.63 522	0.31 489	0.61 420	0.36 510	0.30 514	0.65 513	0.37 489	0.66 515	0.68 505	1.14 547	1.54 552	1.71 553	1.26 554	0.92 513	0.64 499	0.24 512	0.22 521	0.27 513	0.26 524	0.27 516	0.27 523
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 505	0.50 529	0.86 493	0.39 520	0.24 487	0.84 532	0.55 532	0.56 455	0.62 492	0.60 507	0.68 495	0.62 494	0.42 468	1.13 536	0.43 450	0.23 506	0.27 531	0.27 513	0.35 534	0.25 504	0.29 524

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 441	0.36 502	0.53 388	0.34 499	0.19 425	0.51 486	0.24 386	0.55 440	0.38 323	0.41 436	0.47 415	0.47 431	0.27 345	0.73 463	0.30 385	0.36 535	0.19 509	0.27 513	0.17 488	0.26 511	0.23 510

FC-DCNN	0.70 529	0.30 482	0.69 450	0.32 491	0.27 501	0.81 531	0.39 500	0.79 537	0.82 524	1.41 556	1.58 554	1.98 556	1.26 554	1.02 528	0.77 510	0.24 512	0.22 521	0.27 513	0.26 524	0.26 511	0.26 519

MSMD_ROB	0.60 520	0.33 496	0.61 420	0.30 479	0.25 494	0.86 534	0.35 481	0.55 440	0.67 502	1.10 545	1.49 549	1.76 554	0.97 545	0.88 506	0.49 469	0.23 506	0.21 516	0.27 513	0.27 527	0.25 504	0.24 515

DualNet (step1)	0.28 379	0.19 390	0.50 369	0.18 46	0.16 362	0.34 389	0.20 282	0.51 395	0.38 323	0.37 387	0.34 271	0.37 352	0.30 389	0.39 314	0.23 322	0.23 506	0.09 382	0.28 519	0.24 515	0.18 471	0.16 446

test_sample9	0.42 474	0.19 390	0.50 369	0.18 46	0.16 362	0.34 389	0.20 282	0.51 395	0.38 323	0.37 387	0.34 271	0.37 352	0.30 389	0.66 443	0.91 522	0.23 506	1.82 572	0.28 519	0.24 515	0.18 471	0.16 446

test_sample8	0.49 498	0.19 390	0.50 369	0.18 46	0.16 362	0.34 389	0.20 282	0.55 440	0.34 269	0.62 509	0.38 315	1.15 539	0.67 523	0.66 443	0.91 522	0.23 506	1.82 572	0.28 519	0.24 515	0.18 471	0.16 446

ELAS	0.74 535	0.36 502	0.85 492	0.36 510	0.33 519	1.36 556	0.77 549	0.93 547	0.92 537	1.41 556	1.53 551	1.16 540	1.17 550	0.95 520	1.03 529	0.26 516	0.25 529	0.28 519	0.28 530	0.31 524	0.30 525
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PASM	0.45 488	0.35 499	0.90 500	0.35 508	0.33 519	0.39 430	0.38 495	0.50 378	0.61 490	0.52 492	0.51 431	0.62 494	0.45 477	0.93 515	0.48 467	0.26 516	0.29 535	0.29 523	0.33 532	0.29 522	0.26 519

ELAS_RVC	0.74 535	0.36 502	1.00 514	0.37 516	0.33 519	0.88 535	0.93 558	0.83 542	1.08 547	1.35 552	1.33 543	1.24 542	1.33 558	1.06 531	0.95 525	0.27 521	0.25 529	0.29 523	0.27 527	0.30 523	0.30 525
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MANE	1.41 556	0.36 502	0.74 465	0.43 525	0.41 528	2.16 565	0.80 551	2.39 572	3.38 567	2.22 568	3.06 570	3.54 571	2.73 571	2.15 564	1.94 562	0.28 525	0.27 531	0.30 525	0.46 542	0.28 521	0.34 532

MADNet+	1.01 546	1.16 565	4.72 570	0.70 546	0.47 534	1.24 551	0.96 559	0.97 548	0.89 533	0.65 515	0.77 509	0.87 526	0.85 539	2.09 562	1.68 554	0.38 538	0.39 543	0.31 526	0.27 527	0.43 532	0.39 536

MFN_U_SF_RVC	0.56 512	0.51 531	1.19 531	0.38 518	0.22 466	0.69 517	0.27 421	0.80 538	0.67 502	0.73 522	0.74 505	0.87 526	0.61 521	0.81 494	0.76 507	0.29 527	0.27 531	0.32 527	0.37 538	0.32 527	0.31 528

GANetREF_RVC	0.43 480	0.47 522	0.69 450	0.38 518	0.20 442	0.51 486	0.48 525	0.66 515	0.66 499	0.46 467	0.46 408	0.50 450	0.44 474	0.90 511	0.39 430	0.27 521	0.21 516	0.32 527	0.18 494	0.27 516	0.22 503
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
PSMNet-RUCA	0.37 451	0.41 516	0.66 443	0.46 530	0.41 528	0.34 389	0.25 403	0.57 465	0.45 399	0.39 417	0.52 439	0.43 406	0.33 415	0.41 323	0.29 377	0.25 515	0.14 470	0.33 529	0.21 503	0.31 524	0.22 503

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 527	0.64 540	1.06 521	0.45 528	0.27 501	1.40 558	0.58 534	0.78 534	0.92 537	0.84 530	0.86 519	0.88 528	0.68 524	1.33 547	0.68 504	0.37 537	0.29 535	0.34 530	0.36 537	0.43 532	0.37 534

BEATNet-Init1	4.73 575	2.61 574	13.29 585	0.58 539	0.53 541	10.12 580	3.33 575	4.83 576	5.01 575	8.75 581	8.51 579	14.08 589	7.60 580	7.70 581	5.34 576	0.28 525	0.28 534	0.34 530	0.37 538	0.57 541	0.45 540

JetBlue	1.14 552	0.76 545	2.36 558	0.59 540	0.75 551	3.04 569	1.78 572	1.11 550	0.90 535	0.94 535	1.10 533	1.66 552	1.28 556	2.09 562	1.72 556	0.43 541	0.36 541	0.38 532	0.38 540	0.58 542	0.56 548

AnonymousM	0.17 133	0.19 390	0.24 79	0.18 46	0.10 65	0.18 84	0.17 148	0.30 151	0.23 133	0.26 198	0.20 123	0.18 136	0.14 137	0.19 85	0.14 117	0.09 271	0.06 146	0.38 532	0.15 467	0.06 40	0.05 21

SQANet	0.40 469	0.48 524	0.67 444	0.48 532	0.39 525	0.48 476	0.22 339	0.51 395	0.43 373	0.40 427	0.47 415	0.47 431	0.33 415	0.54 377	0.32 397	0.36 535	0.15 485	0.40 534	0.21 503	0.45 534	0.31 528

NVStereoNet_ROB	0.67 526	0.49 528	0.83 484	0.48 532	0.40 527	0.51 486	0.46 517	0.70 526	0.77 519	0.84 530	1.72 556	1.02 535	0.83 536	1.23 542	0.79 512	0.32 531	0.38 542	0.40 534	0.46 542	0.36 530	0.41 538
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
Anonymous_2	0.37 451	0.21 416	0.47 344	0.20 145	0.21 450	0.42 446	0.26 415	0.38 252	0.29 214	0.33 327	0.30 218	0.44 417	0.38 445	0.36 304	0.29 377	0.26 516	0.29 535	0.44 536	1.41 571	0.34 528	0.21 498

Consistency-Raft	0.55 511	0.48 524	1.02 517	0.45 528	0.49 536	0.49 481	0.47 521	0.72 529	0.72 512	0.45 463	0.82 515	0.47 431	0.60 512	0.50 353	0.63 497	0.39 539	0.39 543	0.44 536	0.51 547	0.52 538	0.37 534

UDG	0.40 469	0.46 520	0.49 358	0.40 522	0.35 522	0.47 470	0.27 421	0.54 430	0.47 421	0.39 417	0.45 398	0.59 485	0.44 474	0.46 338	0.39 430	0.26 516	0.19 509	0.48 538	0.22 511	0.34 528	0.26 519

anonymity	0.56 512	0.54 534	0.70 456	0.47 531	0.61 545	0.56 498	0.43 511	0.69 524	0.49 440	0.63 511	0.55 453	0.54 469	0.60 512	0.61 416	0.57 482	0.55 545	0.53 553	0.50 539	0.54 550	0.51 537	0.56 548

SPS-STEREO	0.69 528	0.61 538	0.98 512	0.52 538	0.57 543	0.74 522	0.50 528	0.78 534	0.62 492	0.95 537	0.86 519	0.94 530	0.70 526	1.01 527	0.87 519	0.58 548	0.51 550	0.50 539	0.50 546	0.55 540	0.58 550
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	0.87 540	0.66 542	1.30 540	0.51 536	0.60 544	1.03 542	0.84 555	0.76 532	0.73 515	1.39 554	1.51 550	1.31 545	1.22 552	1.11 533	1.08 532	0.57 547	0.53 553	0.51 541	0.51 547	0.54 539	0.61 555

otaku	0.57 515	0.62 539	0.87 495	0.63 543	0.44 532	0.73 521	0.37 489	0.65 509	0.66 499	0.51 486	0.75 506	0.66 509	0.45 477	0.69 450	0.46 464	0.53 542	0.34 540	0.55 542	0.35 534	0.60 543	0.45 540

DDUNet	0.41 471	0.50 529	0.48 353	0.44 527	0.39 525	0.46 464	0.32 465	0.50 378	0.43 373	0.45 463	0.52 439	0.57 480	0.36 432	0.48 344	0.33 404	0.33 532	0.21 516	0.55 542	0.25 520	0.37 531	0.32 531

CC-Net-ROB	0.43 480	0.47 522	0.65 439	0.37 516	0.23 479	0.51 486	0.29 442	0.66 515	0.49 440	0.46 467	0.51 431	0.48 438	0.38 445	0.96 521	0.35 413	0.34 533	0.23 525	0.55 542	0.25 520	0.31 524	0.20 490

Ntro	0.58 516	0.64 540	0.92 503	0.66 544	0.50 538	0.77 525	0.36 485	0.66 515	0.70 509	0.50 481	0.59 468	0.65 505	0.51 498	0.75 472	0.45 458	0.56 546	0.32 539	0.56 545	0.34 533	0.63 545	0.46 543

MFMNet_re	0.72 531	0.76 545	0.99 513	0.62 542	0.70 549	0.77 525	0.67 540	0.75 531	0.83 528	0.78 528	0.86 519	0.69 516	0.78 530	0.71 456	0.61 492	0.66 551	0.59 559	0.61 546	0.58 554	0.68 551	0.71 559

DGSMNet	0.61 521	0.29 475	0.91 501	0.51 536	0.70 549	0.62 511	1.38 570	0.59 479	0.55 474	0.37 387	0.61 480	0.52 460	0.33 415	0.65 438	0.43 450	0.53 542	0.60 560	0.67 547	0.61 555	0.63 545	0.61 555

WAO-7	1.01 546	0.89 552	0.93 505	0.83 553	0.66 548	1.18 547	0.81 553	1.40 556	1.57 558	1.11 546	1.76 558	1.45 548	1.19 551	1.50 551	1.14 537	0.61 549	0.62 563	0.70 548	0.68 558	0.66 550	0.60 552

ACVNet_1	0.72 531	0.81 547	1.37 543	0.72 548	0.53 541	0.77 525	0.42 509	0.85 546	0.90 535	0.74 525	0.75 506	1.32 546	0.72 528	1.02 528	0.55 481	0.54 544	0.31 538	0.71 549	0.35 534	0.64 547	0.45 540

DispFullNet	0.66 525	0.89 552	1.59 548	0.77 550	1.21 567	0.51 486	0.23 364	0.59 479	0.72 512	0.69 520	0.61 480	0.69 516	0.91 541	0.79 487	0.48 467	0.27 521	0.12 448	0.73 550	0.30 531	0.65 548	0.40 537

ACVNet-4b	0.72 531	0.81 547	1.33 541	0.72 548	0.50 538	0.80 530	0.31 458	0.71 528	0.80 522	0.50 481	0.72 504	0.95 532	0.43 472	0.96 521	1.20 544	1.13 569	0.21 516	0.76 551	0.45 541	0.65 548	0.46 543

RainbowNet	0.72 531	0.89 552	1.02 517	0.82 551	0.63 547	0.78 528	0.52 529	0.81 540	0.93 539	0.60 507	0.79 511	0.80 524	0.60 512	0.80 491	0.57 482	0.78 556	0.55 556	0.78 552	0.49 544	0.76 553	0.58 550

ACVNet_2	0.89 541	0.87 551	1.25 535	0.82 551	0.62 546	0.97 540	0.62 538	1.14 551	1.42 555	1.00 540	1.40 544	1.47 549	0.84 537	1.11 533	0.66 502	0.61 549	0.43 546	0.78 552	0.49 544	0.75 552	0.52 546

GCST	0.47 492	0.60 537	0.57 404	1.04 561	0.48 535	0.38 422	0.11 14	0.40 275	0.32 247	0.41 436	0.34 271	0.29 277	0.17 194	0.46 338	0.19 245	0.69 552	0.42 545	0.79 554	0.62 556	0.62 544	0.46 543

PWCK	1.00 544	1.17 566	1.70 552	0.91 554	0.41 528	1.19 549	0.92 557	1.10 549	1.14 550	1.16 548	1.14 535	1.25 543	0.88 540	1.75 558	1.04 531	0.87 560	0.50 548	0.87 555	0.53 549	0.96 563	0.52 546

LVE	1.13 551	1.02 558	1.28 538	1.01 558	0.80 558	1.29 554	0.81 553	1.47 559	1.96 560	1.07 544	1.90 559	1.90 555	1.01 546	1.48 550	0.91 522	0.93 563	0.61 562	0.94 556	0.69 559	0.87 558	0.75 563

IMH-64-1	0.91 542	0.86 549	0.84 489	0.97 556	0.75 551	0.92 538	0.71 542	1.27 552	1.10 548	0.89 532	1.45 546	1.14 537	0.96 543	1.19 538	0.84 515	0.74 553	0.51 550	0.97 557	0.55 551	0.84 555	0.60 552

IMH-64	0.91 542	0.86 549	0.84 489	0.97 556	0.75 551	0.92 538	0.71 542	1.27 552	1.10 548	0.89 532	1.45 546	1.14 537	0.96 543	1.19 538	0.84 515	0.74 553	0.51 550	0.97 557	0.55 551	0.84 555	0.60 552

IMH	1.05 549	0.95 557	1.00 514	1.01 558	0.78 555	1.11 544	0.68 541	1.38 555	1.43 556	1.00 540	1.72 556	1.43 547	1.14 547	1.73 557	0.89 521	1.09 566	0.55 556	0.99 559	0.57 553	0.87 558	0.62 557

Dean	1.17 553	1.04 560	1.49 547	1.03 560	0.78 555	1.20 550	0.77 549	1.48 560	1.96 560	1.28 550	1.99 561	2.15 559	1.14 547	1.25 543	1.00 528	0.81 558	0.60 560	1.01 560	0.69 559	0.92 562	0.74 562

WAO-6	1.07 550	0.93 556	0.92 503	0.96 555	0.78 555	1.28 553	0.75 546	1.34 554	2.00 562	1.02 542	1.54 552	1.59 550	1.22 552	1.31 546	1.14 537	0.78 556	0.55 556	1.02 561	0.75 562	0.83 554	0.69 558

JetRed	2.30 569	2.64 575	6.12 572	1.12 565	1.38 570	5.85 575	3.29 574	1.99 568	1.67 559	1.98 567	1.95 560	2.16 562	1.60 563	2.48 566	4.10 573	1.05 564	1.60 571	1.09 562	1.01 569	1.67 572	1.28 571

WAO-8	1.46 559	1.10 563	1.09 523	1.10 562	0.84 559	2.06 562	0.75 546	1.84 565	3.83 570	1.44 560	2.21 564	2.15 559	1.43 560	3.17 568	1.19 542	0.91 561	0.65 565	1.09 562	0.79 563	0.90 560	0.71 559

TorneroNet-64	1.43 557	1.03 559	1.20 532	1.10 562	0.86 561	2.26 566	0.73 545	1.84 565	3.84 572	1.25 549	2.25 566	2.69 567	1.42 559	1.76 559	1.43 549	0.76 555	0.50 548	1.09 562	0.66 557	1.23 567	0.76 564

Venus	1.46 559	1.10 563	1.09 523	1.10 562	0.84 559	2.06 562	0.75 546	1.84 565	3.83 570	1.44 560	2.21 564	2.15 559	1.43 560	3.17 568	1.19 542	0.91 561	0.65 565	1.09 562	0.79 563	0.90 560	0.71 559

TorneroNet	2.22 567	1.08 562	1.24 534	1.14 566	0.90 562	5.58 573	0.80 551	2.12 570	8.69 579	2.58 570	5.42 575	3.88 572	1.97 565	1.78 561	1.87 559	0.86 559	0.54 555	1.15 566	0.74 561	1.23 567	0.85 565

UNDER WATER-64	1.55 561	1.19 567	2.52 561	1.31 567	0.95 563	2.12 564	1.21 568	1.45 558	3.19 566	1.43 559	1.32 542	2.64 566	2.04 566	1.63 554	1.83 558	1.11 567	0.67 567	1.28 567	0.92 566	1.19 565	1.02 568

UNDER WATER	1.59 562	1.22 568	2.36 558	1.38 568	1.03 564	1.67 561	1.10 565	1.54 563	3.63 568	1.44 560	1.47 548	2.85 568	2.25 568	1.67 555	1.94 562	1.06 565	0.62 563	1.31 568	0.93 567	1.21 566	1.02 568

notaker	1.45 558	1.34 569	1.48 545	1.40 569	1.07 565	1.18 547	0.85 556	1.48 560	1.40 554	1.51 565	3.46 571	2.40 564	1.81 564	1.76 559	1.45 552	1.11 567	0.69 568	1.38 569	0.87 565	1.31 569	0.97 567

ktn	1.77 565	1.36 570	1.22 533	1.43 570	1.14 566	1.52 559	1.08 564	1.51 562	3.96 573	2.77 572	4.69 573	3.35 570	1.46 562	1.69 556	1.25 546	1.43 571	0.77 569	1.45 570	0.99 568	1.32 570	0.96 566

KSHMR	1.89 566	1.36 570	1.60 549	1.47 571	1.22 568	1.38 557	1.06 563	1.79 564	5.97 576	1.42 558	5.65 577	2.98 569	1.14 547	2.23 565	1.20 544	1.27 570	1.12 570	1.46 571	1.10 570	1.32 570	1.15 570

HanzoNet	2.97 570	1.69 572	2.29 557	1.74 572	1.33 569	1.53 560	1.03 562	1.99 568	2.64 565	5.51 576	5.16 574	5.90 577	6.82 579	4.32 574	3.29 570	3.16 576	2.02 576	1.92 572	2.87 577	2.24 574	1.89 573

MADNet++	2.26 568	1.80 573	2.06 555	2.13 575	1.97 572	2.61 568	1.79 573	2.38 571	2.16 563	2.75 571	2.65 568	2.38 563	2.43 569	3.17 568	3.21 569	2.17 574	1.95 574	1.94 573	1.63 572	2.06 573	2.01 574

TCMNet-wrong-test	4.29 572	5.57 580	4.65 567	11.33 585	10.39 582	5.73 574	4.48 576	4.13 575	1.02 542	1.91 566	2.39 567	6.16 580	3.62 572	3.84 573	4.50 575	1.99 573	0.47 547	1.97 574	1.69 573	5.69 580	4.31 579

USTest	6.88 576	5.23 579	5.63 571	7.22 581	7.29 577	14.34 584	22.76 583	8.48 581	9.32 580	5.42 575	6.39 578	6.29 581	6.64 577	6.92 578	8.62 580	1.94 572	3.29 578	2.16 575	2.55 576	3.85 577	3.29 577

tt	4.71 574	0.10 75	3.94 566	2.06 574	1.53 571	10.14 581	16.88 581	9.27 583	4.98 574	1.39 554	1.02 530	4.68 573	4.90 574	3.35 571	5.86 577	5.76 581	9.15 587	2.24 576	2.53 575	3.10 575	1.32 572

DGTPSM_ROB	8.34 579	5.10 577	10.37 583	5.31 579	10.18 580	8.33 577	23.60 587	6.06 578	13.41 586	4.90 573	10.87 584	5.65 575	10.44 581	6.17 576	12.59 582	3.74 577	7.55 582	3.69 577	7.26 583	4.14 578	7.46 581

DPSMNet_ROB	8.40 580	5.11 578	10.49 584	5.58 580	10.25 581	8.34 578	23.62 588	6.07 579	13.45 587	4.93 574	10.88 585	5.66 576	10.44 581	6.24 577	12.64 583	3.98 578	7.61 583	3.76 578	7.30 584	4.20 579	7.51 582

DPSimNet_ROB	4.34 573	4.23 576	6.89 574	3.67 576	3.68 573	4.75 570	5.21 577	2.67 573	3.68 569	5.82 577	3.95 572	5.57 574	6.72 578	3.46 572	4.48 574	4.05 579	2.88 577	4.68 579	3.12 579	3.69 576	3.62 578

U	1.00 544	0.09 38	0.21 56	0.21 189	3.68 573	6.12 576	0.14 58	0.21 33	0.21 102	0.11 20	0.11 18	0.10 32	0.09 16	0.12 2	0.11 11	0.07 67	0.05 29	5.42 580	2.90 578	0.07 107	0.06 75

DPSM_ROB	11.49 583	9.87 586	10.35 581	11.13 583	11.31 583	19.11 590	27.51 590	13.37 588	14.21 589	10.31 585	11.06 586	10.96 587	11.27 587	11.96 588	13.59 585	6.78 583	8.19 585	6.03 581	7.09 581	7.93 582	7.73 584

DPSM	11.49 583	9.87 586	10.35 581	11.13 583	11.31 583	19.11 590	27.51 590	13.37 588	14.21 589	10.31 585	11.06 586	10.96 587	11.27 587	11.96 588	13.59 585	6.78 583	8.19 585	6.03 581	7.09 581	7.93 582	7.73 584

PML	16.10 588	12.82 589	6.78 573	5.23 577	7.76 578	33.92 592	66.56 596	5.30 577	10.28 581	26.12 595	68.59 596	20.51 591	13.49 589	10.06 583	6.78 579	5.96 582	2.00 575	6.04 583	2.18 574	8.96 584	2.60 576

ASD4	7.23 577	6.65 581	7.69 575	5.24 578	5.62 576	11.85 582	20.36 582	7.57 580	7.14 578	6.55 578	5.47 576	5.99 579	5.78 575	7.22 579	9.24 581	4.85 580	4.44 579	6.40 584	5.19 580	6.53 581	4.89 580

CasAABBNet	23.10 592	19.86 591	20.64 589	22.47 592	22.73 592	38.41 594	55.50 595	26.89 593	28.70 594	20.61 591	22.15 592	22.08 594	22.75 593	23.99 592	27.36 594	13.59 588	16.48 592	12.14 585	14.27 586	15.95 589	15.53 591

FlowAnything	23.14 593	19.87 592	20.79 590	22.50 593	22.74 593	38.39 593	55.46 593	26.89 593	28.72 595	20.77 593	22.29 594	22.07 593	22.72 592	23.99 592	27.41 596	13.60 589	16.55 594	12.15 586	14.36 588	15.97 590	15.52 590

Selective-RAFT-Error	23.16 594	19.93 593	20.87 591	22.54 594	22.81 594	38.52 596	55.47 594	27.01 596	28.83 596	20.66 592	22.25 593	22.09 595	22.80 595	24.09 594	27.36 594	13.61 590	16.48 592	12.15 586	14.28 587	15.99 591	15.57 592

LSM0	24.24 595	19.98 594	22.32 592	24.22 595	40.14 597	38.48 595	55.20 592	26.95 595	28.57 593	20.49 590	21.83 590	22.26 596	22.75 593	24.22 595	27.30 593	13.66 591	16.32 591	12.19 588	14.15 585	16.10 592	17.66 593

Anonymous_1	16.62 589	9.35 582	9.84 577	10.66 582	14.64 585	18.66 589	27.12 589	12.64 587	13.51 588	10.76 587	10.30 583	10.13 583	10.60 583	11.06 587	12.74 584	15.87 592	7.74 584	16.92 589	43.48 594	58.66 597	7.68 583

FADE		1.06 561		0.71 547	0.76 554							1.17 541				24.23 595	4.70 580	17.35 590	17.61 589	0.49 536

HaxPig	17.72 590	20.22 595	19.73 587	16.53 587	16.51 586	9.27 579	9.33 578	14.34 590	13.27 585	18.65 589	18.70 589	17.35 590	16.77 590	17.04 590	16.45 590	22.05 594	20.89 595	22.27 591	21.53 590	21.29 593	22.13 594

LRCNet_RVC	10.90 582	14.34 590	9.35 576	15.35 586	8.04 579	1.08 543	0.34 477	8.78 582	0.70 509	12.63 588	16.05 588	9.85 582	6.54 576	8.57 582	6.34 578	20.27 593	5.40 581	23.70 592	21.88 591	14.87 588	13.83 589

MEDIAN_ROB	21.21 591	24.62 596	23.47 593	19.58 588	19.65 591	13.22 583	10.96 579	17.88 591	17.00 591	22.14 594	22.02 591	20.86 592	20.36 591	21.06 591	19.71 591	25.63 596	24.13 596	26.21 593	25.20 592	25.17 594	25.38 595

AVERAGE_ROB	25.43 596	29.06 597	27.24 594	24.63 596	24.20 596	17.73 588	12.61 580	22.29 592	21.39 592	26.79 596	26.16 595	25.20 597	24.64 596	25.07 596	23.53 592	29.96 597	28.40 597	30.60 594	29.58 593	29.72 595	29.84 596

xxxxx1	15.27 585	9.54 583	10.31 578	20.13 589	18.88 588	17.08 585	23.03 584	10.36 584	10.99 582	9.21 582	9.62 580	10.74 584	10.61 584	10.72 584	13.89 587	7.97 585	9.20 588	31.85 595	44.72 595	12.84 585	13.69 586

tt_ll	15.27 585	9.54 583	10.31 578	20.13 589	18.88 588	17.08 585	23.03 584	10.36 584	10.99 582	9.21 582	9.62 580	10.74 584	10.61 584	10.72 584	13.89 587	7.97 585	9.20 588	31.85 595	44.72 595	12.84 585	13.69 586

ff	15.27 585	9.54 583	10.31 578	20.13 589	18.88 588	17.08 585	23.03 584	10.36 584	10.99 582	9.21 582	9.62 580	10.74 584	10.61 584	10.72 584	13.89 587	7.97 585	9.20 588	31.85 595	44.72 595	12.84 585	13.69 586

test_example2	101.33 597	108.28 598	68.15 596	98.43 597	106.93 598	89.75 597	102.43 597	36.80 597	97.65 597	129.04 597	130.15 597	65.26 598	66.62 597	92.11 597	80.24 597	144.10 598	199.48 598	81.81 598	103.01 598	125.01 598	101.27 597

ccccc	256.34 598	256.29 599	313.62 598	354.40 599	364.36 599	149.10 598	168.46 598	152.89 598	131.30 598	153.93 598	155.56 598	164.00 599	204.39 598	268.02 598	295.19 598	390.55 599	349.22 599	244.59 599	219.82 599	412.30 599	378.83 598

Low-res two-view benchmark