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

LG-Stereo_L1	0.18 3	0.13 2	0.28 29	0.30 9	0.20 74	0.20 6	0.19 15	0.27 6	0.19 8	0.15 1	0.15 3	0.18 10	0.17 10	0.33 25	0.19 3	0.13 59	0.09 22	0.12 22	0.09 9	0.11 12	0.08 1

StereoAnything_RVC	0.21 13	0.68 514	0.39 162	0.28 3	0.15 1	0.23 20	0.18 10	0.20 1	0.19 8	0.16 2	0.16 8	0.15 1	0.22 46	0.30 12	0.18 1	0.16 209	0.09 22	0.12 22	0.08 1	0.16 209	0.09 4

MLG-Stereo_test2	0.17 1	0.13 2	0.25 10	0.31 17	0.16 7	0.24 29	0.17 3	0.25 4	0.13 2	0.17 3	0.17 10	0.22 30	0.14 1	0.32 19	0.19 3	0.13 59	0.09 22	0.12 22	0.09 9	0.11 12	0.09 4

LG-Stereo_L2	0.18 3	0.13 2	0.28 29	0.30 9	0.19 50	0.20 6	0.18 10	0.30 10	0.21 13	0.18 4	0.15 3	0.19 15	0.18 17	0.33 25	0.19 3	0.13 59	0.09 22	0.13 51	0.09 9	0.10 3	0.08 1

MLG-Stereo_test1	0.18 3	0.13 2	0.27 20	0.33 46	0.17 17	0.24 29	0.17 3	0.25 4	0.12 1	0.18 4	0.14 1	0.23 39	0.15 4	0.31 14	0.20 9	0.12 31	0.09 22	0.12 22	0.09 9	0.10 3	0.09 4

MLG-Stereo	0.18 3	0.13 2	0.27 20	0.34 57	0.15 1	0.27 60	0.17 3	0.28 7	0.14 3	0.18 4	0.14 1	0.23 39	0.15 4	0.32 19	0.20 9	0.11 22	0.09 22	0.13 51	0.09 9	0.10 3	0.09 4

FoundationStereo	0.17 1	0.14 11	0.25 10	0.30 9	0.16 7	0.23 20	0.20 20	0.22 2	0.15 4	0.18 4	0.16 8	0.20 20	0.19 25	0.26 2	0.21 15	0.13 59	0.09 22	0.12 22	0.09 9	0.10 3	0.09 4

111111	0.21 13	0.14 11	0.27 20	0.37 127	0.22 114	0.21 12	0.19 15	0.43 69	0.27 28	0.20 8	0.20 12	0.29 56	0.14 1	0.41 72	0.22 27	0.14 98	0.10 51	0.12 22	0.09 9	0.12 44	0.12 109

GREAT-IGEV	0.22 25	0.15 25	0.31 55	0.29 5	0.22 114	0.21 12	0.26 94	0.33 23	0.31 49	0.20 8	0.30 55	0.22 30	0.22 46	0.47 121	0.22 27	0.11 22	0.09 22	0.12 22	0.09 9	0.13 79	0.10 28

MonSter	0.20 10	0.14 11	0.25 10	0.31 17	0.15 1	0.22 15	0.22 45	0.39 46	0.33 66	0.20 8	0.25 30	0.17 4	0.15 4	0.38 55	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.09 4

AdaDepth	0.22 25	0.17 64	0.32 66	0.37 127	0.18 31	0.34 150	0.22 45	0.33 23	0.23 17	0.21 11	0.21 14	0.20 20	0.20 31	0.56 184	0.21 15	0.10 10	0.10 51	0.13 51	0.10 50	0.11 12	0.12 109

S2M2_XL	0.19 7	0.18 88	0.27 20	0.27 1	0.20 74	0.15 2	0.16 2	0.22 2	0.15 4	0.21 11	0.26 32	0.17 4	0.17 10	0.24 1	0.21 15	0.17 248	0.16 353	0.15 121	0.13 139	0.15 169	0.12 109

LG-G_1	0.21 13	0.13 2	0.30 47	0.34 57	0.16 7	0.52 265	0.17 3	0.34 25	0.18 6	0.21 11	0.21 14	0.26 48	0.19 25	0.37 47	0.20 9	0.14 98	0.10 51	0.13 51	0.09 9	0.11 12	0.10 28

LG-G	0.21 13	0.13 2	0.30 47	0.34 57	0.16 7	0.52 265	0.17 3	0.34 25	0.18 6	0.21 11	0.21 14	0.26 48	0.19 25	0.37 47	0.20 9	0.14 98	0.10 51	0.13 51	0.09 9	0.11 12	0.10 28

LGtest1	0.19 7	0.14 11	0.29 36	0.34 57	0.16 7	0.26 47	0.17 3	0.32 15	0.20 11	0.21 11	0.15 3	0.23 39	0.20 31	0.32 19	0.20 9	0.15 159	0.10 51	0.13 51	0.09 9	0.12 44	0.11 64

IGEV-Stereo+	0.23 39	0.14 11	0.26 14	0.32 34	0.19 50	0.12 1	0.17 3	0.29 8	0.29 39	0.21 11	0.15 3	0.22 30	0.22 46	0.40 64	0.22 27	0.14 98	0.10 51	0.12 22	0.09 9	0.15 169	0.86 543

IGEV	0.20 10	0.12 1	0.23 1	0.31 17	0.20 74	0.23 20	0.19 15	0.40 51	0.29 39	0.22 17	0.34 76	0.20 20	0.15 4	0.31 14	0.19 3	0.11 22	0.10 51	0.12 22	0.10 50	0.10 3	0.10 28

IGEV-Stereo++	0.21 13	0.15 25	0.27 20	0.37 127	0.19 50	0.22 15	0.18 10	0.42 61	0.35 82	0.22 17	0.28 47	0.24 43	0.18 17	0.27 5	0.22 27	0.12 31	0.09 22	0.12 22	0.10 50	0.12 44	0.10 28

castereo++	0.26 64	0.16 40	0.26 14	0.33 46	0.19 50	0.75 393	0.20 20	0.37 34	0.47 156	0.23 19	0.23 19	0.35 94	0.28 115	0.39 59	0.19 3	0.14 98	0.09 22	0.14 80	0.09 9	0.11 12	0.10 28

DEFOM-Stereo	0.22 25	0.15 25	0.26 14	0.33 46	0.20 74	0.61 329	0.21 36	0.30 10	0.31 49	0.23 19	0.19 11	0.18 10	0.18 17	0.41 72	0.22 27	0.12 31	0.10 51	0.12 22	0.09 9	0.11 12	0.11 64

dual_stereo	0.19 7	0.14 11	0.24 5	0.31 17	0.16 7	0.16 3	0.20 20	0.29 8	0.20 11	0.23 19	0.20 12	0.22 30	0.14 1	0.52 154	0.24 58	0.13 59	0.10 51	0.11 1	0.09 9	0.10 3	0.09 4

RAStereo	0.24 45	0.17 64	0.29 36	0.40 222	0.21 95	0.23 20	0.26 94	0.42 61	0.45 147	0.23 19	0.34 76	0.30 59	0.19 25	0.34 30	0.25 75	0.15 159	0.12 190	0.16 147	0.13 139	0.14 123	0.11 64

MLG-Stereo_test3	0.20 10	0.13 2	0.27 20	0.33 46	0.17 17	0.38 186	0.18 10	0.30 10	0.19 8	0.24 23	0.15 3	0.26 48	0.17 10	0.32 19	0.21 15	0.13 59	0.09 22	0.12 22	0.09 9	0.11 12	0.10 28

SGD-Stereo	0.22 25	0.15 25	0.27 20	0.31 17	0.15 1	0.29 89	0.20 20	0.37 34	0.29 39	0.24 23	0.29 54	0.21 29	0.27 101	0.36 40	0.25 75	0.16 209	0.09 22	0.13 51	0.10 50	0.13 79	0.10 28

SCV	0.26 64	0.19 125	0.33 81	0.35 91	0.21 95	0.27 60	0.34 219	0.56 121	0.28 32	0.24 23	0.28 47	0.37 107	0.23 58	0.49 135	0.22 27	0.18 281	0.10 51	0.14 80	0.11 77	0.15 169	0.11 64

GIP-stereo	0.24 45	0.18 88	0.30 47	0.37 127	0.24 183	0.26 47	0.20 20	0.46 81	0.36 90	0.24 23	0.39 92	0.35 94	0.20 31	0.31 14	0.21 15	0.15 159	0.10 51	0.13 51	0.10 50	0.12 44	0.11 64

CroCo-Stereo Lap2	0.28 81	0.24 295	0.39 162	0.50 422	0.29 336	0.20 6	0.31 177	0.49 89	0.38 109	0.24 23	0.27 37	0.46 169	0.31 152	0.39 59	0.30 163	0.14 98	0.15 321	0.16 147	0.13 139	0.16 209	0.15 212

S2M2	0.26 64	0.22 237	0.33 81	0.31 17	0.25 215	0.24 29	0.13 1	0.35 28	0.41 124	0.25 28	0.36 84	0.30 59	0.25 75	0.30 12	0.26 104	0.22 377	0.19 404	0.17 185	0.19 334	0.21 342	0.18 296

HUF	0.24 45	0.16 40	0.33 81	0.32 34	0.18 31	0.25 43	0.40 335	0.42 61	0.34 69	0.25 28	0.23 19	0.32 69	0.28 115	0.34 30	0.24 58	0.13 59	0.10 51	0.13 51	0.09 9	0.12 44	0.10 28

AIO_test	0.23 39	0.16 40	0.28 29	0.34 57	0.20 74	0.30 101	0.39 324	0.38 42	0.25 26	0.25 28	0.28 47	0.32 69	0.22 46	0.38 55	0.25 75	0.12 31	0.09 22	0.13 51	0.10 50	0.12 44	0.09 4

RSM++	0.25 53	0.18 88	0.34 98	0.36 111	0.20 74	0.28 77	0.30 154	0.51 99	0.32 60	0.25 28	0.22 17	0.37 107	0.21 39	0.50 141	0.24 58	0.12 31	0.10 51	0.14 80	0.12 105	0.14 123	0.10 28

zero-FE	0.25 53	0.15 25	0.30 47	0.35 91	0.29 336	0.19 5	0.20 20	0.35 28	0.31 49	0.26 32	0.27 37	0.29 56	0.29 129	0.33 25	0.24 58	0.17 248	0.10 51	0.14 80	0.10 50	0.64 530	0.12 109

LG-Stereo	0.24 45	0.18 88	0.40 174	0.39 185	0.20 74	0.22 15	0.27 110	0.32 15	0.36 90	0.26 32	0.44 103	0.22 30	0.16 9	0.37 47	0.27 122	0.11 22	0.12 190	0.16 147	0.15 196	0.13 79	0.09 4

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 53	0.31 395	0.24 5	0.51 438	0.19 50	0.29 89	0.22 45	0.40 51	0.37 104	0.26 32	0.24 25	0.24 43	0.31 152	0.44 97	0.22 27	0.14 98	0.09 22	0.12 22	0.09 9	0.14 123	0.10 28

AIO_rvc	0.23 39	0.16 40	0.32 66	0.34 57	0.19 50	0.26 47	0.33 208	0.40 51	0.22 15	0.26 32	0.24 25	0.34 85	0.15 4	0.51 148	0.24 58	0.12 31	0.09 22	0.13 51	0.10 50	0.12 44	0.10 28

IGEV-RUCA	0.25 53	0.16 40	0.34 98	0.39 185	0.27 287	0.33 140	0.20 20	0.38 42	0.36 90	0.26 32	0.31 64	0.25 47	0.21 39	0.48 131	0.24 58	0.20 334	0.11 135	0.13 51	0.10 50	0.17 244	0.15 212

castereo	0.28 81	0.16 40	0.32 66	0.35 91	0.21 95	0.40 197	0.42 360	0.50 97	0.66 221	0.26 32	0.41 96	0.37 107	0.36 196	0.33 25	0.24 58	0.13 59	0.09 22	0.13 51	0.10 50	0.11 12	0.10 28

999	0.27 74	0.16 40	0.35 108	0.36 111	0.24 183	0.31 116	0.27 110	0.49 89	0.38 109	0.26 32	0.30 55	0.39 119	0.23 58	0.63 265	0.25 75	0.13 59	0.10 51	0.14 80	0.12 105	0.12 44	0.14 189

ours_stereo	0.26 64	0.21 198	0.33 81	0.38 157	0.23 154	0.30 101	0.33 208	0.42 61	0.38 109	0.26 32	0.34 76	0.35 94	0.23 58	0.47 121	0.27 122	0.13 59	0.11 135	0.16 147	0.12 105	0.14 123	0.10 28

U	0.45 273	0.16 40	0.32 66	0.40 222	0.71 527	3.55 559	0.20 20	0.41 57	0.38 109	0.26 32	0.23 19	0.24 43	0.22 46	0.26 2	0.22 27	0.15 159	0.09 22	0.88 538	0.13 139	0.13 79	0.11 64

RSM	0.25 53	0.18 88	0.33 81	0.36 111	0.20 74	0.27 60	0.34 219	0.51 99	0.27 28	0.26 32	0.23 19	0.39 119	0.21 39	0.56 184	0.22 27	0.12 31	0.10 51	0.14 80	0.11 77	0.14 123	0.10 28

asda	0.21 13	0.19 125	0.29 36	0.31 17	0.17 17	0.25 43	0.23 60	0.36 32	0.28 32	0.27 42	0.24 25	0.18 10	0.21 39	0.40 64	0.21 15	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.10 28

MaDis-Stereo	0.26 64	0.18 88	0.36 115	0.36 111	0.26 256	0.27 60	0.27 110	0.43 69	0.35 82	0.27 42	0.26 32	0.41 135	0.28 115	0.40 64	0.28 142	0.16 209	0.14 291	0.16 147	0.13 139	0.14 123	0.12 109

Selective-IGEV	0.24 45	0.18 88	0.35 108	0.35 91	0.19 50	0.27 60	0.25 82	0.55 119	0.23 17	0.27 42	0.25 30	0.34 85	0.19 25	0.58 217	0.22 27	0.12 31	0.10 51	0.14 80	0.11 77	0.12 44	0.10 28

2.5w	0.21 13	0.18 88	0.31 55	0.32 34	0.18 31	0.31 116	0.25 82	0.31 13	0.23 17	0.28 45	0.35 81	0.18 10	0.17 10	0.39 59	0.21 15	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.10 50	0.11 12	0.09 4

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 39	0.16 40	0.32 66	0.39 185	0.21 95	0.18 4	0.21 36	0.34 25	0.26 27	0.28 45	0.51 135	0.28 55	0.29 129	0.26 2	0.24 58	0.14 98	0.10 51	0.13 51	0.10 50	0.14 123	0.12 109

mms	0.26 64	0.21 198	0.33 81	0.37 127	0.25 215	0.30 101	0.33 208	0.40 51	0.32 60	0.28 45	0.34 76	0.34 85	0.20 31	0.45 101	0.26 104	0.12 31	0.11 135	0.16 147	0.12 105	0.14 123	0.11 64

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 391	3.08 574	2.43 546	0.31 17	0.18 31	0.29 89	0.20 20	0.37 34	0.32 60	0.28 45	0.24 25	0.18 10	0.18 17	0.31 14	0.22 27	1.09 550	0.08 2	0.17 185	0.16 228	0.14 123	0.97 552

IGEV++	0.24 45	0.17 64	0.31 55	0.38 157	0.22 114	0.24 29	0.22 45	0.50 97	0.23 17	0.28 45	0.35 81	0.30 59	0.22 46	0.31 14	0.28 142	0.14 98	0.10 51	0.13 51	0.10 50	0.13 79	0.13 145

EGLCR-Stereo	0.25 53	0.16 40	0.33 81	0.34 57	0.20 74	0.35 159	0.20 20	0.52 108	0.36 90	0.28 45	0.27 37	0.41 135	0.18 17	0.45 101	0.26 104	0.14 98	0.10 51	0.16 147	0.14 170	0.13 79	0.11 64

CroCo-Stereo	0.26 64	0.22 237	0.36 115	0.48 393	0.22 114	0.20 6	0.29 138	0.51 99	0.44 140	0.28 45	0.23 19	0.42 145	0.26 90	0.29 7	0.26 104	0.15 159	0.13 257	0.13 51	0.11 77	0.16 209	0.12 109
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
FlowAnything_test	0.29 92	0.19 125	0.39 162	0.47 386	0.26 256	0.46 242	0.25 82	0.43 69	0.31 49	0.29 52	0.26 32	0.35 94	0.26 90	0.40 64	0.37 256	0.21 351	0.15 321	0.22 358	0.26 454	0.16 209	0.16 258

4.25_new	0.22 25	0.21 198	0.32 66	0.32 34	0.18 31	0.31 116	0.27 110	0.32 15	0.24 21	0.29 52	0.27 37	0.20 20	0.23 58	0.34 30	0.23 47	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.09 4

4.5w_new	0.22 25	0.21 198	0.32 66	0.32 34	0.18 31	0.31 116	0.27 110	0.32 15	0.24 21	0.29 52	0.27 37	0.20 20	0.23 58	0.34 30	0.23 47	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.09 4

4.25w-stereo	0.22 25	0.21 198	0.32 66	0.32 34	0.18 31	0.31 116	0.27 110	0.32 15	0.24 21	0.29 52	0.27 37	0.20 20	0.23 58	0.34 30	0.23 47	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.09 4

Occ-G	0.26 64	0.14 11	0.28 29	0.34 57	0.20 74	0.27 60	0.34 219	0.41 57	0.31 49	0.29 52	0.43 102	0.49 183	0.25 75	0.47 121	0.28 142	0.13 59	0.11 135	0.14 80	0.11 77	0.12 44	0.12 109

AIO-Stereo	0.25 53	0.18 88	0.34 98	0.37 127	0.18 31	0.28 77	0.30 154	0.48 86	0.27 28	0.29 52	0.30 55	0.32 69	0.17 10	0.52 154	0.23 47	0.12 31	0.10 51	0.14 80	0.11 77	0.13 79	0.10 28

UniTT-Stereo	0.27 74	0.17 64	0.37 131	0.40 222	0.27 287	0.30 101	0.28 128	0.39 46	0.31 49	0.29 52	0.46 111	0.27 52	0.25 75	0.47 121	0.34 207	0.17 248	0.13 257	0.13 51	0.12 105	0.14 123	0.12 109

AEACV	0.27 74	0.17 64	0.31 55	0.34 57	0.45 478	0.26 47	0.28 128	0.37 34	0.32 60	0.30 59	0.46 111	0.31 66	0.37 200	0.36 40	0.24 58	0.14 98	0.10 51	0.15 121	0.12 105	0.13 79	0.11 64

asd	0.21 13	0.18 88	0.29 36	0.32 34	0.18 31	0.27 60	0.22 45	0.35 28	0.22 15	0.31 60	0.22 17	0.19 15	0.21 39	0.44 97	0.21 15	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.10 50	0.11 12	0.09 4

2.25w	0.22 25	0.18 88	0.31 55	0.31 17	0.18 31	0.31 116	0.18 10	0.32 15	0.31 49	0.31 60	0.37 88	0.20 20	0.22 46	0.45 101	0.24 58	0.10 10	0.09 22	0.11 1	0.09 9	0.10 3	0.10 28

4w-stereo	0.21 13	0.19 125	0.31 55	0.31 17	0.17 17	0.29 89	0.19 15	0.31 13	0.21 13	0.31 60	0.24 25	0.20 20	0.24 68	0.41 72	0.22 27	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.10 50	0.11 12	0.09 4

3.75w	0.22 25	0.17 64	0.30 47	0.31 17	0.19 50	0.43 221	0.24 74	0.35 28	0.24 21	0.31 60	0.27 37	0.17 4	0.22 46	0.37 47	0.20 9	0.10 10	0.07 1	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.09 4

3.5w_stereo	0.22 25	0.18 88	0.29 36	0.30 9	0.18 31	0.27 60	0.23 60	0.37 34	0.28 32	0.31 60	0.26 32	0.22 30	0.26 90	0.50 141	0.24 58	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.09 4

3w_stereo	0.24 45	0.20 161	0.37 131	0.33 46	0.16 7	0.32 133	0.42 360	0.41 57	0.38 109	0.31 60	0.27 37	0.16 2	0.26 90	0.34 30	0.22 27	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.12 44	0.11 64

1w_stereo	0.24 45	0.15 25	0.29 36	0.34 57	0.18 31	0.31 116	0.41 350	0.40 51	0.43 134	0.31 60	0.38 90	0.17 4	0.24 68	0.45 101	0.23 47	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.09 4

SCV_C0	0.26 64	0.18 88	0.34 98	0.35 91	0.24 183	0.23 20	0.28 128	0.51 99	0.36 90	0.31 60	0.36 84	0.37 107	0.20 31	0.57 197	0.22 27	0.13 59	0.10 51	0.13 51	0.11 77	0.16 209	0.12 109

MGS-Stereo	0.28 81	0.19 125	0.40 174	0.36 111	0.23 154	0.37 173	0.30 154	0.39 46	0.44 140	0.31 60	0.51 135	0.40 129	0.24 68	0.43 86	0.26 104	0.15 159	0.12 190	0.15 121	0.13 139	0.14 123	0.13 145

plain	0.31 113	0.20 161	0.50 314	0.39 185	0.29 336	0.27 60	0.30 154	0.44 75	0.35 82	0.31 60	0.66 189	0.30 59	0.31 152	0.65 285	0.31 170	0.17 248	0.13 257	0.20 301	0.15 196	0.17 244	0.12 109

MIF-Stereo (partial)	0.31 113	0.18 88	0.37 131	0.41 254	0.31 374	0.28 77	0.23 60	0.47 84	0.42 132	0.31 60	0.63 176	0.36 105	0.35 178	0.57 197	0.31 170	0.17 248	0.13 257	0.19 271	0.17 277	0.18 268	0.14 189

LoS_RVC	0.27 74	0.16 40	0.27 20	0.32 34	0.30 352	0.44 229	0.34 219	0.41 57	0.33 66	0.31 60	0.51 135	0.29 56	0.32 157	0.36 40	0.28 142	0.11 22	0.10 51	0.11 1	0.08 1	0.11 12	0.19 329

sCroCo_RVC	0.35 150	0.28 369	0.69 414	0.51 438	0.39 443	0.41 211	0.31 177	0.49 89	0.45 147	0.31 60	0.48 119	0.38 115	0.32 157	0.46 114	0.32 180	0.21 351	0.22 434	0.19 271	0.19 334	0.21 342	0.20 352

4.5_new	0.21 13	0.20 161	0.29 36	0.30 9	0.17 17	0.24 29	0.26 94	0.32 15	0.28 32	0.32 73	0.28 47	0.19 15	0.17 10	0.29 7	0.21 15	0.10 10	0.08 2	0.12 22	0.10 50	0.13 79	0.09 4

4.5w-stereo	0.21 13	0.20 161	0.29 36	0.30 9	0.17 17	0.24 29	0.26 94	0.32 15	0.28 32	0.32 73	0.28 47	0.19 15	0.17 10	0.29 7	0.21 15	0.10 10	0.08 2	0.12 22	0.10 50	0.13 79	0.09 4

2w_stereo	0.22 25	0.18 88	0.30 47	0.32 34	0.16 7	0.28 77	0.38 301	0.38 42	0.35 82	0.32 73	0.33 67	0.17 4	0.18 17	0.29 7	0.22 27	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.10 50	0.12 44	0.10 28

fffy	0.28 81	0.21 198	0.34 98	0.37 127	0.23 154	0.33 140	0.29 138	0.51 99	0.41 124	0.32 73	0.37 88	0.39 119	0.27 101	0.50 141	0.27 122	0.12 31	0.11 135	0.16 147	0.13 139	0.14 123	0.11 64

AE-Stereo	0.34 135	0.21 198	0.42 205	0.48 393	0.31 374	0.48 250	0.35 243	0.61 153	0.62 195	0.32 73	0.55 156	0.52 193	0.27 101	0.47 121	0.29 157	0.13 59	0.13 257	0.18 231	0.16 228	0.15 169	0.12 109

monsterstereo	0.22 25	0.14 11	0.26 14	0.34 57	0.18 31	0.21 12	0.20 20	0.37 34	0.35 82	0.33 78	0.40 93	0.19 15	0.18 17	0.45 101	0.21 15	0.11 22	0.09 22	0.12 22	0.09 9	0.13 79	0.08 1

HART	0.29 92	0.16 40	0.32 66	0.40 222	0.21 95	0.32 133	0.26 94	0.62 159	0.31 49	0.33 78	0.65 182	0.41 135	0.22 46	0.55 174	0.25 75	0.12 31	0.10 51	0.15 121	0.11 77	0.15 169	0.11 64

ProNet	0.29 92	0.21 198	0.38 143	0.35 91	0.24 183	0.32 133	0.43 367	0.57 126	0.37 104	0.33 78	0.30 55	0.32 69	0.28 115	0.57 197	0.26 104	0.13 59	0.11 135	0.16 147	0.13 139	0.13 79	0.13 145

2.75w_new	0.21 13	0.18 88	0.28 29	0.29 5	0.17 17	0.23 20	0.34 219	0.36 32	0.28 32	0.34 81	0.26 32	0.17 4	0.22 46	0.36 40	0.23 47	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.10 3	0.09 4

rvit_stereo_ft	0.33 129	0.25 319	0.47 269	0.52 450	0.32 390	0.33 140	0.47 390	0.49 89	0.50 163	0.34 81	0.41 96	0.41 135	0.32 157	0.48 131	0.34 207	0.22 377	0.14 291	0.19 271	0.18 304	0.19 302	0.14 189

CAS	0.34 135	0.13 2	0.25 10	1.28 546	0.30 352	0.46 242	0.38 301	0.48 86	0.47 156	0.34 81	0.52 144	0.24 43	0.19 25	0.29 7	0.27 122	0.69 536	0.08 2	0.12 22	0.08 1	0.12 44	0.15 212

LoS	0.29 92	0.15 25	0.30 47	0.29 5	0.18 31	0.33 140	0.29 138	0.51 99	0.72 249	0.34 81	0.52 144	0.41 135	0.28 115	0.47 121	0.28 142	0.15 159	0.11 135	0.13 51	0.09 9	0.11 12	0.11 64
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.28 81	0.14 11	0.23 1	0.30 9	0.70 526	0.37 173	0.27 110	0.48 86	0.46 151	0.34 81	0.48 119	0.27 52	0.22 46	0.39 59	0.23 47	0.13 59	0.11 135	0.12 22	0.08 1	0.13 79	0.17 278

qwe	0.22 25	0.18 88	0.28 29	0.31 17	0.18 31	0.29 89	0.21 36	0.38 42	0.32 60	0.35 86	0.30 55	0.20 20	0.20 31	0.43 86	0.21 15	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.12 44	0.09 4

depthmonostereo	0.29 92	0.14 11	0.31 55	0.35 91	0.17 17	0.46 242	0.27 110	0.69 218	0.57 188	0.35 86	0.42 99	0.31 66	0.35 178	0.35 38	0.27 122	0.14 98	0.12 190	0.13 51	0.12 105	0.11 12	0.10 28

rvit_stereo_0080	0.31 113	0.25 319	0.40 174	0.39 185	0.28 310	0.27 60	0.46 383	0.49 89	0.44 140	0.35 86	0.42 99	0.40 129	0.28 115	0.41 72	0.33 192	0.22 377	0.17 373	0.17 185	0.16 228	0.22 364	0.15 212

whm_eth	0.31 113	0.25 319	0.40 174	0.39 185	0.28 310	0.27 60	0.46 383	0.49 89	0.44 140	0.35 86	0.42 99	0.40 129	0.28 115	0.41 72	0.33 192	0.22 377	0.17 373	0.17 185	0.16 228	0.22 364	0.15 212

MSCF	0.25 53	0.16 40	0.33 81	0.39 185	0.20 74	0.20 6	0.31 177	0.43 69	0.31 49	0.36 90	0.33 67	0.23 39	0.35 178	0.36 40	0.23 47	0.15 159	0.10 51	0.13 51	0.11 77	0.13 79	0.11 64

monsters	0.22 25	0.14 11	0.26 14	0.31 17	0.19 50	0.23 20	0.19 15	0.44 75	0.33 66	0.36 90	0.30 55	0.16 2	0.18 17	0.43 86	0.19 3	0.11 22	0.09 22	0.11 1	0.09 9	0.10 3	0.10 28

AIO-test2	0.39 216	0.21 198	0.41 184	0.47 386	0.25 215	0.45 237	0.35 243	0.77 274	1.27 494	0.36 90	0.87 294	0.37 107	0.30 145	0.47 121	0.27 122	0.15 159	0.13 257	0.21 343	0.23 415	0.15 169	0.13 145

fffft	0.25 53	0.17 64	0.37 131	0.36 111	0.22 114	0.28 77	0.36 265	0.42 61	0.24 21	0.36 90	0.23 19	0.27 52	0.22 46	0.52 154	0.27 122	0.12 31	0.09 22	0.16 147	0.12 105	0.12 44	0.12 109
1: 1. 1
rvit_stereo_0081	0.32 119	0.24 295	0.47 269	0.43 314	0.26 256	0.30 101	0.37 279	0.42 61	0.55 180	0.36 90	0.40 93	0.39 119	0.35 178	0.43 86	0.33 192	0.22 377	0.16 353	0.19 271	0.16 228	0.19 302	0.13 145

rvit_stereo_0082	0.32 119	0.24 295	0.47 269	0.43 314	0.26 256	0.30 101	0.37 279	0.42 61	0.55 180	0.36 90	0.40 93	0.39 119	0.35 178	0.43 86	0.33 192	0.22 377	0.16 353	0.19 271	0.16 228	0.19 302	0.13 145

MoCha-V2	0.25 53	0.15 25	0.29 36	0.40 222	0.18 31	0.27 60	0.26 94	0.49 89	0.27 28	0.36 90	0.27 37	0.33 81	0.35 178	0.49 135	0.22 27	0.12 31	0.10 51	0.12 22	0.10 50	0.13 79	0.11 64

GASTEREO	0.25 53	0.16 40	0.32 66	0.40 222	0.20 74	0.22 15	0.30 154	0.43 69	0.31 49	0.37 97	0.33 67	0.22 30	0.35 178	0.41 72	0.23 47	0.15 159	0.10 51	0.13 51	0.11 77	0.12 44	0.11 64

3.25w_new	0.23 39	0.17 64	0.32 66	0.31 17	0.17 17	0.43 221	0.20 20	0.37 34	0.30 44	0.37 97	0.28 47	0.22 30	0.25 75	0.42 80	0.22 27	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.09 1	0.10 28

3.25w	0.23 39	0.17 64	0.32 66	0.31 17	0.17 17	0.43 221	0.20 20	0.37 34	0.30 44	0.37 97	0.28 47	0.22 30	0.25 75	0.42 80	0.22 27	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.09 1	0.10 28

MM-Stereo_test2	0.30 107	0.18 88	0.39 162	0.40 222	0.24 183	0.42 218	0.42 360	0.63 167	0.41 124	0.37 97	0.35 81	0.32 69	0.26 90	0.53 163	0.25 75	0.12 31	0.10 51	0.15 121	0.12 105	0.15 169	0.10 28

SMoEStereo_RVC	0.26 64	0.19 125	0.35 108	0.35 91	0.22 114	0.36 168	0.32 198	0.39 46	0.34 69	0.37 97	0.30 55	0.33 81	0.24 68	0.53 163	0.24 58	0.12 31	0.10 51	0.16 147	0.12 105	0.12 44	0.11 64

rvit_stereo_0083	0.34 135	0.24 295	0.50 314	0.44 333	0.27 287	0.34 150	0.35 243	0.45 79	0.62 195	0.37 97	0.47 117	0.42 145	0.35 178	0.40 64	0.36 240	0.22 377	0.20 416	0.20 301	0.17 277	0.20 318	0.14 189

MyStereo07	0.32 119	0.22 237	0.34 98	0.42 294	0.28 310	0.40 197	0.50 409	0.72 245	0.37 104	0.37 97	0.34 76	0.32 69	0.31 152	0.59 232	0.27 122	0.14 98	0.13 257	0.18 231	0.17 277	0.17 244	0.16 258

MC-Stereo	0.28 81	0.17 64	0.32 66	0.38 157	0.20 74	0.26 47	0.26 94	0.49 89	0.37 104	0.37 97	0.61 172	0.41 135	0.31 152	0.55 174	0.25 75	0.13 59	0.09 22	0.14 80	0.12 105	0.12 44	0.11 64

GLC_STEREO	0.29 92	0.19 125	0.27 20	0.44 333	0.19 50	0.31 116	0.26 94	0.47 84	0.43 134	0.37 97	0.47 117	0.41 135	0.23 58	0.50 141	0.34 207	0.14 98	0.18 390	0.19 271	0.16 228	0.16 209	0.13 145

ff7	0.29 92	0.21 198	0.38 143	0.36 111	0.26 256	0.31 116	0.35 243	0.62 159	0.34 69	0.38 106	0.33 67	0.32 69	0.29 129	0.58 217	0.25 75	0.14 98	0.10 51	0.17 185	0.12 105	0.14 123	0.15 212

IGEVStereo-DCA	0.29 92	0.22 237	0.38 143	0.35 91	0.27 287	0.37 173	0.35 243	0.62 159	0.34 69	0.38 106	0.30 55	0.35 94	0.27 101	0.51 148	0.22 27	0.15 159	0.12 190	0.16 147	0.12 105	0.13 79	0.15 212

ffff	0.29 92	0.21 198	0.38 143	0.36 111	0.26 256	0.31 116	0.35 243	0.62 159	0.34 69	0.38 106	0.33 67	0.32 69	0.29 129	0.58 217	0.25 75	0.14 98	0.10 51	0.17 185	0.12 105	0.14 123	0.15 212

rrr	0.29 92	0.22 237	0.41 184	0.35 91	0.27 287	0.37 173	0.32 198	0.52 108	0.42 132	0.38 106	0.30 55	0.35 94	0.27 101	0.51 148	0.22 27	0.15 159	0.12 190	0.16 147	0.13 139	0.13 79	0.14 189

11t	0.29 92	0.21 198	0.38 143	0.36 111	0.26 256	0.31 116	0.35 243	0.62 159	0.34 69	0.38 106	0.33 67	0.32 69	0.29 129	0.58 217	0.25 75	0.14 98	0.10 51	0.17 185	0.12 105	0.14 123	0.15 212

ccc-4	0.29 92	0.21 198	0.38 143	0.36 111	0.26 256	0.31 116	0.35 243	0.62 159	0.34 69	0.38 106	0.33 67	0.32 69	0.29 129	0.58 217	0.25 75	0.14 98	0.10 51	0.17 185	0.12 105	0.14 123	0.15 212

sAnonymous2	0.40 228	0.39 447	0.85 458	0.48 393	0.37 428	0.40 197	0.46 383	0.57 126	0.52 168	0.38 106	0.46 111	0.35 94	0.42 229	0.43 86	0.30 163	0.19 311	0.14 291	0.18 231	0.17 277	0.57 523	0.44 508

CroCo_RVC	0.40 228	0.39 447	0.85 458	0.48 393	0.37 428	0.40 197	0.46 383	0.57 126	0.52 168	0.38 106	0.46 111	0.35 94	0.42 229	0.43 86	0.30 163	0.19 311	0.14 291	0.18 231	0.17 277	0.57 523	0.44 508

water-stereo	0.28 81	0.14 11	0.29 36	0.35 91	0.19 50	0.36 168	0.23 60	0.62 159	0.38 109	0.39 114	0.62 175	0.41 135	0.35 178	0.28 6	0.27 122	0.14 98	0.13 257	0.13 51	0.12 105	0.12 44	0.10 28

rvit_stereo_0081_aga	0.31 113	0.28 369	0.44 228	0.42 294	0.29 336	0.34 150	0.31 177	0.44 75	0.40 120	0.39 114	0.44 103	0.40 129	0.32 157	0.42 80	0.29 157	0.23 394	0.17 373	0.19 271	0.16 228	0.20 318	0.15 212

Pointernet	0.27 74	0.14 11	0.33 81	0.35 91	0.23 154	0.35 159	0.21 36	0.72 245	0.38 109	0.39 114	0.36 84	0.34 85	0.25 75	0.36 40	0.25 75	0.15 159	0.10 51	0.12 22	0.08 1	0.11 12	0.10 28

H2IRNET	0.37 185	0.20 161	0.33 81	0.38 157	0.25 215	0.27 60	0.23 60	0.59 137	0.72 249	0.39 114	0.90 310	0.74 325	0.55 307	0.52 154	0.43 291	0.15 159	0.13 257	0.18 231	0.20 359	0.16 209	0.13 145

anonymousdsp	0.29 92	0.21 198	0.38 143	0.37 127	0.25 215	0.30 101	0.35 243	0.63 167	0.35 82	0.39 114	0.33 67	0.33 81	0.28 115	0.59 232	0.25 75	0.14 98	0.10 51	0.17 185	0.12 105	0.14 123	0.15 212

IGEV-Stereo	0.29 92	0.21 198	0.38 143	0.37 127	0.25 215	0.30 101	0.35 243	0.63 167	0.35 82	0.39 114	0.33 67	0.33 81	0.28 115	0.59 232	0.25 75	0.14 98	0.10 51	0.17 185	0.12 105	0.14 123	0.15 212
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
AIO-test1	0.38 200	0.18 88	0.38 143	0.50 422	0.24 183	0.46 242	0.30 154	0.70 233	1.19 475	0.40 120	0.71 201	0.45 161	0.29 129	0.53 163	0.27 122	0.15 159	0.13 257	0.19 271	0.21 381	0.13 79	0.17 278

tt45	0.27 74	0.17 64	0.34 98	0.35 91	0.23 154	0.38 186	0.28 128	0.46 81	0.28 32	0.40 120	0.27 37	0.38 115	0.25 75	0.57 197	0.26 104	0.13 59	0.11 135	0.16 147	0.13 139	0.12 44	0.14 189

rvit_0105_6	0.38 200	0.28 369	0.64 388	0.50 422	0.30 352	0.39 193	0.38 301	0.51 99	0.67 224	0.40 120	0.45 106	0.50 185	0.41 227	0.54 169	0.36 240	0.27 437	0.26 467	0.24 397	0.21 381	0.22 364	0.16 258

Selective-RAFT	0.35 150	0.23 258	0.51 326	0.44 333	0.21 95	0.64 353	0.27 110	0.59 137	0.63 206	0.40 120	0.38 90	0.55 204	0.40 221	0.57 197	0.35 224	0.13 59	0.11 135	0.14 80	0.12 105	0.16 209	0.13 145

ACVNet-DCA	0.35 150	0.23 258	0.33 81	0.41 254	0.22 114	0.55 284	0.38 301	0.85 302	0.54 175	0.41 124	0.50 126	0.34 85	0.49 267	0.57 197	0.25 75	0.16 209	0.10 51	0.19 271	0.13 139	0.18 268	0.17 278

xx1	0.39 216	0.23 258	0.33 81	0.41 254	0.22 114	0.55 284	0.38 301	0.67 200	1.06 446	0.41 124	0.50 126	0.65 274	0.53 289	0.57 197	0.25 75	0.16 209	0.10 51	0.20 301	0.19 334	0.18 268	0.17 278

1test111	0.36 168	0.23 258	0.33 81	0.41 254	0.22 114	0.55 284	0.38 301	0.85 302	0.54 175	0.41 124	0.50 126	0.34 85	0.49 267	0.55 174	0.45 316	0.16 209	0.10 51	0.19 271	0.13 139	0.18 268	0.17 278

cc1	0.37 185	0.23 258	0.33 81	0.41 254	0.22 114	0.55 284	0.38 301	0.67 200	1.06 446	0.41 124	0.50 126	0.34 85	0.49 267	0.57 197	0.25 75	0.16 209	0.10 51	0.19 271	0.13 139	0.16 209	0.15 212

tt1	0.36 168	0.24 295	0.32 66	0.41 254	0.22 114	0.54 279	0.38 301	0.68 210	1.04 435	0.41 124	0.46 111	0.35 94	0.45 250	0.57 197	0.25 75	0.16 209	0.10 51	0.19 271	0.13 139	0.16 209	0.16 258

trnet	0.27 74	0.14 11	0.23 1	0.28 3	0.15 1	0.37 173	0.23 60	0.52 108	0.72 249	0.42 129	0.51 135	0.34 85	0.26 90	0.39 59	0.25 75	0.15 159	0.11 135	0.12 22	0.08 1	0.11 12	0.10 28

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 135	0.27 355	0.45 240	0.36 111	0.25 215	0.48 250	0.30 154	0.58 132	0.90 367	0.42 129	0.36 84	0.30 59	0.29 129	0.49 135	0.30 163	0.16 209	0.14 291	0.18 231	0.15 196	0.18 268	0.15 212

CREStereo	0.28 81	0.15 25	0.24 5	0.27 1	0.17 17	0.37 173	0.25 82	0.51 99	0.72 249	0.42 129	0.51 135	0.32 69	0.26 90	0.38 55	0.25 75	0.16 209	0.11 135	0.12 22	0.08 1	0.12 44	0.11 64
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
HH	0.35 150	0.20 161	0.47 269	0.40 222	0.25 215	0.33 140	0.31 177	0.76 271	0.38 109	0.43 132	0.57 162	0.79 343	0.44 245	0.71 331	0.25 75	0.15 159	0.11 135	0.15 121	0.14 170	0.14 123	0.12 109

HanStereo	0.35 150	0.20 161	0.47 269	0.40 222	0.25 215	0.33 140	0.31 177	0.76 271	0.38 109	0.43 132	0.57 162	0.79 343	0.44 245	0.71 331	0.25 75	0.15 159	0.11 135	0.15 121	0.14 170	0.14 123	0.12 109

test_xeample3	0.29 92	0.21 198	0.41 184	0.35 91	0.26 256	0.35 159	0.32 198	0.56 121	0.36 90	0.43 132	0.32 66	0.34 85	0.28 115	0.54 169	0.23 47	0.14 98	0.11 135	0.16 147	0.12 105	0.14 123	0.13 145

StereoVision	0.42 246	0.28 369	0.45 240	0.49 408	0.28 310	0.38 186	0.38 301	0.72 245	0.62 195	0.44 135	1.14 415	0.54 201	0.39 215	0.56 184	0.34 207	0.21 351	0.24 452	0.25 410	0.24 431	0.26 411	0.16 258

DLNR_Zeroshot_test	20.09 583	36.28 590	38.04 586	169.85 597	61.80 593	0.23 20	0.20 20	13.88 582	0.37 104	0.44 135	0.66 189	0.43 153	0.21 39	0.62 254	0.28 142	5.46 579	0.10 51	0.15 121	0.11 77	72.60 596	0.11 64

xyz-stereo-finetune	0.33 129	0.18 88	0.36 115	0.33 46	0.18 31	0.57 302	0.31 177	0.58 132	0.69 236	0.45 137	0.54 150	0.38 115	0.33 167	0.56 184	0.36 240	0.12 31	0.12 190	0.16 147	0.13 139	0.13 79	0.12 109

rvit_0105_4	0.41 239	0.29 381	0.71 423	0.50 422	0.29 336	0.41 211	0.41 350	0.55 119	0.73 256	0.45 137	0.48 119	0.55 204	0.44 245	0.57 197	0.36 240	0.28 447	0.26 467	0.25 410	0.22 399	0.23 381	0.18 296

WCG-NET（raft）	0.31 113	0.15 25	0.36 115	0.32 34	0.19 50	0.35 159	0.27 110	0.51 99	0.78 291	0.45 137	0.55 156	0.48 177	0.27 101	0.54 169	0.26 104	0.13 59	0.10 51	0.12 22	0.11 77	0.12 44	0.11 64

EKT-Stereo	0.35 150	0.23 258	0.39 162	0.43 314	0.29 336	0.38 186	0.31 177	0.69 218	0.64 213	0.45 137	0.63 176	0.49 183	0.27 101	0.56 184	0.33 192	0.18 281	0.14 291	0.18 231	0.15 196	0.16 209	0.16 258

GCAP-Stereo	0.28 81	0.19 125	0.40 174	0.38 157	0.19 50	0.38 186	0.23 60	0.57 126	0.41 124	0.45 137	0.49 122	0.39 119	0.27 101	0.33 25	0.23 47	0.14 98	0.12 190	0.14 80	0.11 77	0.12 44	0.11 64

RCA-Stereo	0.35 150	0.17 64	0.34 98	0.38 157	0.22 114	0.31 116	0.34 219	0.68 210	1.24 484	0.45 137	0.65 182	0.47 172	0.43 235	0.38 55	0.27 122	0.13 59	0.10 51	0.14 80	0.11 77	0.11 12	0.11 64

MM-Stereo_test3	0.34 135	0.19 125	0.31 55	0.41 254	0.25 215	0.35 159	0.44 376	0.72 245	0.92 379	0.46 143	0.52 144	0.41 135	0.29 129	0.44 97	0.28 142	0.16 209	0.15 321	0.17 185	0.13 139	0.14 123	0.13 145

WCG-NET	0.28 81	0.15 25	0.33 81	0.33 46	0.19 50	0.33 140	0.27 110	0.39 46	0.80 302	0.46 143	0.49 122	0.39 119	0.25 75	0.40 64	0.25 75	0.12 31	0.09 22	0.13 51	0.11 77	0.12 44	0.10 28

CREStereo++_RVC	0.32 119	0.15 25	0.23 1	0.31 17	0.24 183	0.27 60	0.22 45	0.46 81	0.88 351	0.46 143	0.80 251	0.30 59	0.26 90	0.36 40	0.33 192	0.13 59	0.09 22	0.13 51	0.51 533	0.13 79	0.09 4
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
XX-Stereo	0.37 185	0.17 64	0.45 240	0.55 474	0.36 421	0.38 186	0.20 20	0.60 147	0.30 44	0.46 143	1.30 455	0.73 319	0.26 90	0.56 184	0.26 104	0.16 209	0.11 135	0.17 185	0.16 228	0.14 123	0.10 28

PMTNet	0.32 119	0.16 40	0.24 5	0.29 5	0.18 31	0.45 237	0.22 45	0.56 121	0.63 206	0.46 143	0.54 150	0.39 119	0.34 175	0.48 131	0.24 58	0.75 538	0.10 51	0.12 22	0.08 1	0.12 44	0.11 64

tg	0.33 129	0.18 88	0.37 131	0.39 185	0.22 114	0.38 186	0.26 94	0.70 233	0.56 186	0.47 148	0.65 182	0.42 145	0.24 68	0.55 174	0.33 192	0.14 98	0.10 51	0.18 231	0.17 277	0.14 123	0.11 64

CAS++	0.32 119	0.24 295	0.36 115	0.37 127	0.26 256	0.28 77	0.23 60	0.87 313	0.50 163	0.47 148	0.45 106	0.26 48	0.21 39	0.49 135	0.24 58	0.23 394	0.19 404	0.22 358	0.17 277	0.21 342	0.16 258
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
DCRE	0.37 185	0.18 88	0.46 257	0.45 356	0.32 390	0.42 218	0.37 279	0.63 167	0.51 165	0.47 148	0.94 321	0.56 207	0.36 196	0.52 154	0.32 180	0.14 98	0.13 257	0.15 121	0.14 170	0.14 123	0.13 145

test-1	0.36 168	0.19 125	0.71 423	0.46 377	0.26 256	0.44 229	0.36 265	0.60 147	0.59 191	0.48 151	0.67 193	0.53 197	0.36 196	0.40 64	0.29 157	0.14 98	0.11 135	0.16 147	0.14 170	0.15 169	0.16 258

riskmin	0.38 200	0.20 161	0.39 162	0.32 34	0.23 154	0.53 273	0.30 154	0.63 167	0.80 302	0.49 152	0.56 159	0.73 319	0.58 325	0.55 174	0.36 240	0.17 248	0.11 135	0.19 271	0.13 139	0.19 302	0.20 352

iRaftStereo_RVC	0.32 119	0.19 125	0.37 131	0.39 185	0.22 114	0.31 116	0.29 138	0.68 210	0.51 165	0.49 152	0.66 189	0.37 107	0.23 58	0.45 101	0.33 192	0.14 98	0.10 51	0.18 231	0.17 277	0.15 169	0.12 109

EAI-Stereo	0.34 135	0.19 125	0.44 228	0.39 185	0.21 95	0.31 116	0.30 154	1.15 430	0.30 44	0.49 152	0.75 217	0.36 105	0.28 115	0.62 254	0.27 122	0.14 98	0.11 135	0.14 80	0.13 139	0.13 79	0.12 109

Reg-Stereo(zero)	0.30 107	0.16 40	0.28 29	0.34 57	0.18 31	0.32 133	0.20 20	0.63 167	0.68 229	0.50 155	0.52 144	0.51 189	0.30 145	0.45 101	0.25 75	0.13 59	0.10 51	0.12 22	0.10 50	0.12 44	0.11 64

RALCasStereoNet	0.36 168	0.21 198	0.37 131	0.42 294	0.26 256	0.35 159	0.38 301	0.63 167	0.64 213	0.50 155	0.72 202	0.51 189	0.29 129	0.59 232	0.36 240	0.16 209	0.14 291	0.15 121	0.13 139	0.17 244	0.16 258

111	0.40 228	0.17 64	0.41 184	0.34 57	0.19 50	0.52 265	0.28 128	0.74 258	1.16 469	0.50 155	0.91 313	0.63 254	0.48 264	0.61 246	0.35 224	0.14 98	0.10 51	0.14 80	0.12 105	0.13 79	0.13 145

xyz-stereo-finetune2	0.36 168	0.19 125	0.38 143	0.32 34	0.19 50	0.82 423	0.29 138	0.52 108	0.32 60	0.51 158	0.78 238	0.43 153	0.45 250	0.69 320	0.44 307	0.13 59	0.12 190	0.17 185	0.13 139	0.12 44	0.13 145

rvit_0105_5	0.42 246	0.31 395	0.73 431	0.50 422	0.29 336	0.44 229	0.42 360	0.61 153	0.74 263	0.51 158	0.51 135	0.60 241	0.47 259	0.57 197	0.38 265	0.27 437	0.25 460	0.25 410	0.23 415	0.22 364	0.18 296

testlalala_base	0.46 283	0.25 319	0.41 184	0.46 377	0.33 401	0.58 308	0.25 82	0.57 126	0.34 69	0.51 158	0.56 159	0.46 169	0.30 145	0.43 86	0.31 170	1.47 558	0.11 135	0.14 80	0.09 9	1.59 548	0.13 145

RAFT+CT+SA	0.39 216	0.23 258	0.36 115	0.51 438	0.27 287	0.29 89	0.46 383	0.75 264	0.80 302	0.51 158	0.89 306	0.41 135	0.40 221	0.78 369	0.32 180	0.14 98	0.11 135	0.18 231	0.18 304	0.15 169	0.14 189

Anonymous3	0.46 283	0.34 412	0.86 463	0.50 422	0.37 428	0.81 415	0.50 409	0.72 245	0.65 218	0.51 158	0.65 182	0.45 161	0.45 250	0.64 278	0.38 265	0.24 406	0.24 452	0.22 358	0.21 381	0.23 381	0.23 395

raft+_RVC	0.38 200	0.19 125	0.35 108	0.37 127	0.25 215	0.45 237	0.37 279	0.78 280	0.89 364	0.51 158	0.78 238	0.50 185	0.29 129	0.53 163	0.40 278	0.15 159	0.12 190	0.17 185	0.15 196	0.14 123	0.12 109

MSKI-zero shot	0.32 119	0.17 64	0.34 98	0.39 185	0.21 95	0.32 133	0.22 45	0.61 153	0.43 134	0.52 164	0.64 179	0.61 246	0.20 31	0.74 348	0.25 75	0.14 98	0.10 51	0.14 80	0.10 50	0.12 44	0.12 109

CASnet	0.30 107	0.20 161	0.33 81	0.41 254	0.16 7	0.26 47	0.24 74	0.52 108	0.53 171	0.52 164	0.54 150	0.39 119	0.24 68	0.40 64	0.26 104	0.14 98	0.10 51	0.22 358	0.18 304	0.18 268	0.11 64
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
TRStereo	0.37 185	0.27 355	0.59 363	0.47 386	0.41 455	0.29 89	0.30 154	0.84 299	0.59 191	0.52 164	0.41 96	0.52 193	0.26 90	0.73 341	0.27 122	0.17 248	0.12 190	0.19 271	0.19 334	0.13 79	0.11 64

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 246	0.20 161	0.74 436	0.38 157	0.43 467	0.39 193	0.26 94	0.94 338	0.49 159	0.53 167	0.77 227	0.93 396	0.45 250	0.63 265	0.24 58	0.16 209	0.10 51	0.17 185	0.18 304	0.20 318	0.20 352

RAFT-Stereo-weight	0.32 119	0.18 88	0.33 81	0.39 185	0.22 114	0.26 47	0.29 138	0.67 200	0.80 302	0.53 167	0.51 135	0.58 220	0.20 31	0.47 121	0.27 122	0.13 59	0.10 51	0.14 80	0.11 77	0.13 79	0.11 64

Any-RAFT	0.35 150	0.16 40	0.30 47	0.34 57	0.21 95	0.52 265	0.22 45	0.88 318	0.73 256	0.53 167	0.73 206	0.64 261	0.28 115	0.46 114	0.24 58	0.15 159	0.10 51	0.13 51	0.10 50	0.13 79	0.12 109

TestStereo	0.38 200	0.31 395	0.40 174	0.45 356	0.20 74	0.40 197	0.37 279	0.66 190	0.65 218	0.53 167	0.78 238	0.47 172	0.40 221	0.55 174	0.37 256	0.18 281	0.13 257	0.20 301	0.15 196	0.22 364	0.13 145

LL-Strereo2	0.35 150	0.24 295	0.48 289	0.41 254	0.26 256	0.35 159	0.24 74	0.67 200	0.44 140	0.54 171	0.51 135	0.66 279	0.25 75	0.66 293	0.30 163	0.14 98	0.12 190	0.23 380	0.20 359	0.18 268	0.13 145

XX-TBD	0.32 119	0.53 494	0.26 14	0.51 438	0.20 74	0.37 173	0.24 74	0.40 51	0.73 256	0.54 171	0.69 196	0.31 66	0.25 75	0.32 19	0.27 122	0.16 209	0.10 51	0.12 22	0.09 9	0.13 79	0.11 64

rvit_stereo_0075_2	0.47 298	0.37 430	0.70 418	0.53 460	0.46 485	0.43 221	0.36 265	0.81 291	0.67 224	0.55 173	0.74 215	0.59 235	0.43 235	0.63 265	0.43 291	0.32 475	0.23 444	0.35 482	0.25 440	0.30 439	0.25 410

anonymousdsp2	0.35 150	0.20 161	0.43 216	0.37 127	0.24 183	0.48 250	0.31 177	0.86 306	0.65 218	0.55 173	0.50 126	0.50 185	0.34 175	0.56 184	0.31 170	0.14 98	0.10 51	0.14 80	0.10 50	0.16 209	0.14 189

GMStereo	0.39 216	0.37 430	0.54 343	0.40 222	0.26 256	0.42 218	0.36 265	0.59 137	1.04 435	0.55 173	0.51 135	0.37 107	0.35 178	0.54 169	0.41 282	0.19 311	0.13 257	0.16 147	0.17 277	0.24 394	0.18 296
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DilatedVolume-Stereo	0.30 107	0.15 25	0.34 98	0.33 46	0.20 74	0.53 273	0.25 82	0.56 121	0.43 134	0.56 176	0.50 126	0.35 94	0.29 129	0.49 135	0.28 142	0.13 59	0.11 135	0.12 22	0.11 77	0.11 12	0.10 28

qqq	0.40 228	0.26 338	0.44 228	0.36 111	0.22 114	0.46 242	0.36 265	0.85 302	0.54 175	0.56 176	0.69 196	0.65 274	0.53 289	0.55 174	0.45 316	0.17 248	0.16 353	0.20 301	0.19 334	0.18 268	0.17 278

s12784h	0.36 168	0.15 25	0.24 5	0.34 57	0.15 1	0.77 400	0.29 138	0.80 287	0.83 320	0.56 176	0.57 162	0.43 153	0.40 221	0.57 197	0.33 192	0.12 31	0.10 51	0.14 80	0.09 9	0.14 123	0.09 4

FACV-RUCA	0.43 256	0.28 369	0.47 269	0.45 356	0.33 401	0.58 308	0.34 219	0.82 293	0.73 256	0.57 179	0.84 273	0.47 172	0.50 278	0.54 169	0.39 271	0.22 377	0.15 321	0.35 482	0.16 228	0.28 426	0.21 370

x	0.39 216	0.24 295	0.41 184	0.34 57	0.23 154	0.52 265	0.32 198	0.86 306	0.52 168	0.57 179	0.70 199	0.59 235	0.50 278	0.49 135	0.46 326	0.17 248	0.15 321	0.17 185	0.15 196	0.17 244	0.16 258

rafts_anoy	0.37 185	0.21 198	0.36 115	0.41 254	0.26 256	0.30 101	0.33 208	0.67 200	0.90 367	0.58 181	0.66 189	0.45 161	0.33 167	0.47 121	0.39 271	0.16 209	0.11 135	0.21 343	0.23 415	0.17 244	0.14 189

raftrobust	0.34 135	0.19 125	0.36 115	0.41 254	0.27 287	0.30 101	0.25 82	0.71 241	0.63 206	0.58 181	0.55 156	0.45 161	0.46 255	0.51 148	0.29 157	0.16 209	0.12 190	0.14 80	0.12 105	0.12 44	0.13 145

SA	0.44 263	0.25 319	0.46 257	0.46 377	0.24 183	0.43 221	0.36 265	0.75 264	0.96 399	0.59 183	1.03 370	0.48 177	0.52 285	0.94 442	0.32 180	0.16 209	0.12 190	0.21 343	0.19 334	0.15 169	0.13 145

test_4	0.36 168	0.18 88	0.31 55	0.44 333	0.25 215	0.20 6	0.34 219	0.56 121	0.41 124	0.59 183	1.45 484	0.43 153	0.25 75	0.63 265	0.28 142	0.12 31	0.10 51	0.17 185	0.19 334	0.15 169	0.11 64

dd	0.43 256	0.38 440	0.55 348	0.44 333	0.25 215	0.47 247	0.38 301	0.70 233	1.05 439	0.59 183	0.65 182	0.42 145	0.39 215	0.66 293	0.50 340	0.24 406	0.15 321	0.21 343	0.15 196	0.22 364	0.18 296

TANstereo	0.30 107	0.15 25	0.31 55	0.30 9	0.17 17	0.55 284	0.23 60	0.44 75	0.55 180	0.59 183	0.68 195	0.37 107	0.26 90	0.35 38	0.27 122	0.15 159	0.16 353	0.12 22	0.10 50	0.13 79	0.14 189

MM-Stereo_test1	0.33 129	0.19 125	0.36 115	0.41 254	0.23 154	0.36 168	0.45 379	0.58 132	0.54 175	0.60 187	0.50 126	0.38 115	0.37 200	0.60 238	0.26 104	0.15 159	0.13 257	0.17 185	0.14 170	0.15 169	0.12 109

GCAP-BAT	0.30 107	0.21 198	0.42 205	0.33 46	0.27 287	0.26 47	0.27 110	0.45 79	0.30 44	0.60 187	0.64 179	0.45 161	0.23 58	0.56 184	0.26 104	0.15 159	0.12 190	0.15 121	0.10 50	0.12 44	0.11 64

11t1	0.36 168	0.21 198	0.42 205	0.35 91	0.22 114	0.62 337	0.29 138	0.69 218	0.43 134	0.60 187	0.53 148	0.53 197	0.48 264	0.56 184	0.40 278	0.18 281	0.14 291	0.16 147	0.13 139	0.17 244	0.17 278

RAFT-Test	0.34 135	0.18 88	0.37 131	0.38 157	0.23 154	0.50 257	0.23 60	0.69 218	0.40 120	0.60 187	0.85 283	0.61 246	0.28 115	0.46 114	0.27 122	0.14 98	0.11 135	0.14 80	0.11 77	0.13 79	0.12 109

ToySt	0.49 328	0.27 355	0.75 440	0.40 222	0.27 287	0.64 353	0.49 404	0.84 299	0.77 281	0.60 187	0.83 268	0.88 378	0.66 378	0.70 326	0.56 372	0.16 209	0.17 373	0.21 343	0.20 359	0.21 342	0.19 329

cross-raft	0.34 135	0.20 161	0.37 131	0.44 333	0.23 154	0.32 133	0.35 243	0.74 258	0.40 120	0.60 187	0.77 227	0.57 212	0.27 101	0.43 86	0.28 142	0.12 31	0.10 51	0.15 121	0.13 139	0.15 169	0.11 64

Gwc-CoAtRS	0.34 135	0.17 64	0.44 228	0.39 185	0.23 154	0.34 150	0.22 45	0.70 233	0.75 266	0.60 187	0.59 167	0.58 220	0.29 129	0.45 101	0.26 104	0.14 98	0.11 135	0.14 80	0.12 105	0.12 44	0.12 109

model_zeroshot	0.33 129	0.18 88	0.48 289	0.39 185	0.28 310	0.45 237	0.25 82	0.63 167	0.45 147	0.61 194	0.50 126	0.51 189	0.25 75	0.45 101	0.26 104	0.16 209	0.13 257	0.15 121	0.14 170	0.13 79	0.13 145

PSMNet-ADL	0.48 310	0.27 355	0.40 174	0.48 393	0.30 352	0.68 369	0.37 279	0.90 325	0.80 302	0.61 194	0.80 251	0.92 394	0.62 348	0.72 336	0.63 393	0.23 394	0.18 390	0.18 231	0.20 359	0.22 364	0.20 352

test_sample1	0.42 246	0.22 237	0.46 257	0.34 57	0.23 154	0.58 308	0.35 243	0.99 357	0.49 159	0.62 196	0.75 217	0.69 291	0.61 342	0.58 217	0.44 307	0.18 281	0.14 291	0.17 185	0.15 196	0.17 244	0.17 278

MyStereo06	0.38 200	0.21 198	0.61 370	0.41 254	0.28 310	0.41 211	0.50 409	0.95 345	0.35 82	0.62 196	0.54 150	0.76 333	0.27 101	0.50 141	0.29 157	0.14 98	0.13 257	0.18 231	0.17 277	0.17 244	0.15 212

MyStereo04	0.44 263	0.22 237	0.44 228	0.42 294	0.28 310	0.40 197	0.50 409	1.00 361	1.08 455	0.62 196	0.58 166	0.55 204	0.57 316	0.71 331	0.44 307	0.14 98	0.13 257	0.18 231	0.17 277	0.17 244	0.16 258

IGEV_Zeroshot_test	0.34 135	0.18 88	0.67 404	0.39 185	0.28 310	0.30 101	0.25 82	0.74 258	0.31 49	0.62 196	0.57 162	0.54 201	0.25 75	0.53 163	0.27 122	0.14 98	0.10 51	0.15 121	0.14 170	0.14 123	0.12 109

test_5	0.43 256	0.24 295	0.43 216	0.52 450	0.28 310	0.28 77	0.42 360	0.72 245	0.82 315	0.62 196	0.91 313	0.72 308	0.55 307	0.79 374	0.35 224	0.14 98	0.11 135	0.18 231	0.18 304	0.18 268	0.16 258

iRaft-Stereo_5w	0.45 273	0.21 198	0.48 289	0.42 294	0.28 310	0.31 116	0.54 435	0.63 167	0.62 195	0.62 196	0.89 306	1.01 416	0.69 391	0.75 354	0.66 401	0.13 59	0.12 190	0.17 185	0.15 196	0.14 123	0.15 212

PSM-softLoss	0.38 200	0.20 161	0.48 289	0.41 254	0.26 256	0.30 101	0.35 243	0.69 218	0.46 151	0.62 196	0.82 262	0.59 235	0.33 167	0.70 326	0.39 271	0.19 311	0.12 190	0.20 301	0.18 304	0.16 209	0.22 388

KMStereo	0.38 200	0.20 161	0.48 289	0.41 254	0.26 256	0.30 101	0.35 243	0.69 218	0.46 151	0.62 196	0.82 262	0.59 235	0.33 167	0.70 326	0.39 271	0.19 311	0.12 190	0.20 301	0.18 304	0.16 209	0.22 388

test_sample2	0.42 246	0.22 237	0.43 216	0.33 46	0.21 95	0.58 308	0.39 324	0.95 345	0.67 224	0.63 204	0.77 227	0.69 291	0.57 316	0.61 246	0.38 265	0.19 311	0.14 291	0.18 231	0.16 228	0.19 302	0.18 296

GANet-ADL	0.42 246	0.25 319	0.45 240	0.43 314	0.29 336	0.54 279	0.35 243	0.89 320	0.86 338	0.63 204	0.72 202	0.68 287	0.42 229	0.52 154	0.41 282	0.21 351	0.14 291	0.15 121	0.13 139	0.18 268	0.19 329

Patchmatch Stereo++	0.35 150	0.23 258	0.47 269	0.41 254	0.22 114	0.24 29	0.22 45	0.59 137	0.36 90	0.63 204	0.73 206	0.58 220	0.38 204	0.58 217	0.36 240	0.18 281	0.12 190	0.20 301	0.16 228	0.20 318	0.15 212
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.35 150	0.23 258	0.47 269	0.41 254	0.22 114	0.24 29	0.31 177	0.59 137	0.36 90	0.63 204	0.73 206	0.58 220	0.38 204	0.56 184	0.35 224	0.18 281	0.12 190	0.20 301	0.16 228	0.20 318	0.15 212

ROB_FTStereo_v2	0.35 150	0.23 258	0.47 269	0.41 254	0.22 114	0.24 29	0.31 177	0.59 137	0.36 90	0.63 204	0.73 206	0.57 212	0.38 204	0.57 197	0.36 240	0.18 281	0.12 190	0.20 301	0.16 228	0.20 318	0.15 212

ROB_FTStereo	0.35 150	0.23 258	0.47 269	0.41 254	0.22 114	0.25 43	0.21 36	0.59 137	0.36 90	0.63 204	0.73 206	0.58 220	0.38 204	0.57 197	0.35 224	0.18 281	0.12 190	0.20 301	0.16 228	0.20 318	0.15 212

HUI-Stereo	0.35 150	0.23 258	0.47 269	0.41 254	0.22 114	0.24 29	0.22 45	0.60 147	0.36 90	0.63 204	0.73 206	0.58 220	0.38 204	0.50 141	0.35 224	0.18 281	0.12 190	0.20 301	0.16 228	0.20 318	0.15 212

iGMRVC	0.35 150	0.23 258	0.47 269	0.41 254	0.22 114	0.24 29	0.30 154	0.59 137	0.36 90	0.63 204	0.73 206	0.58 220	0.38 204	0.58 217	0.36 240	0.18 281	0.12 190	0.20 301	0.16 228	0.20 318	0.15 212

iRAFT	0.35 150	0.23 258	0.47 269	0.41 254	0.22 114	0.24 29	0.22 45	0.59 137	0.36 90	0.63 204	0.73 206	0.58 220	0.38 204	0.58 217	0.36 240	0.18 281	0.12 190	0.20 301	0.16 228	0.20 318	0.15 212

RAFT-IKP	0.35 150	0.23 258	0.47 269	0.41 254	0.22 114	0.24 29	0.28 128	0.59 137	0.36 90	0.63 204	0.73 206	0.57 212	0.38 204	0.58 217	0.36 240	0.18 281	0.12 190	0.20 301	0.16 228	0.20 318	0.15 212

ACV-stereo	0.62 418	0.34 412	1.00 478	0.43 314	0.31 374	1.20 494	0.40 335	0.75 264	0.83 320	0.64 214	0.77 227	2.10 529	1.03 491	0.81 378	0.64 396	0.21 351	0.17 373	0.18 231	0.18 304	0.21 342	0.21 370

gcap-zeroshot	0.34 135	0.18 88	0.52 331	0.38 157	0.22 114	0.49 254	0.27 110	0.52 108	0.34 69	0.64 214	0.50 126	0.83 356	0.34 175	0.48 131	0.24 58	0.13 59	0.11 135	0.15 121	0.12 105	0.13 79	0.12 109

test_3	0.36 168	0.19 125	0.44 228	0.44 333	0.23 154	0.48 250	0.36 265	0.66 190	0.82 315	0.64 214	0.45 106	0.68 287	0.25 75	0.41 72	0.31 170	0.12 31	0.10 51	0.18 231	0.16 228	0.15 169	0.11 64

NRIStereo	0.36 168	0.20 161	0.45 240	0.41 254	0.23 154	0.34 150	0.26 94	0.65 181	0.55 180	0.64 214	0.63 176	0.56 207	0.37 200	0.65 285	0.37 256	0.15 159	0.11 135	0.18 231	0.15 196	0.17 244	0.14 189

AFF-stereo	0.38 200	0.19 125	0.39 162	0.37 127	0.21 95	0.27 60	0.31 177	0.65 181	0.66 221	0.64 214	1.13 410	0.76 333	0.39 215	0.55 174	0.33 192	0.11 22	0.09 22	0.16 147	0.16 228	0.13 79	0.11 64

ACVNet	0.46 283	0.23 258	0.36 115	0.39 185	0.28 310	0.58 308	0.40 335	0.87 313	0.80 302	0.64 214	0.96 334	0.79 343	0.60 336	0.63 265	0.67 404	0.17 248	0.15 321	0.16 147	0.15 196	0.18 268	0.15 212

CFNet-ft	0.48 310	0.23 258	0.36 115	0.40 222	0.26 256	0.64 353	0.37 279	0.87 313	0.85 333	0.64 214	1.00 355	1.01 416	0.64 365	0.61 246	0.53 360	0.23 394	0.15 321	0.24 397	0.21 381	0.23 381	0.18 296

DIP-Stereo	0.39 216	0.21 198	0.50 314	0.41 254	0.28 310	0.62 337	0.27 110	0.77 274	0.40 120	0.64 214	0.86 286	0.52 193	0.33 167	0.66 293	0.42 286	0.15 159	0.13 257	0.17 185	0.14 170	0.15 169	0.15 212
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
CFNet_RVC	0.48 310	0.23 258	0.36 115	0.40 222	0.26 256	0.64 353	0.37 279	0.87 313	0.85 333	0.64 214	1.00 355	1.01 416	0.64 365	0.61 246	0.53 360	0.23 394	0.15 321	0.24 397	0.21 381	0.23 381	0.18 296

rvit_0105_3	0.47 298	0.34 412	0.77 450	0.54 467	0.31 374	0.49 254	0.47 390	0.63 167	0.79 300	0.65 223	0.59 167	0.64 261	0.50 278	0.65 285	0.39 271	0.29 454	0.27 476	0.29 458	0.28 467	0.21 342	0.20 352

4D-IteraStereo	0.33 129	0.18 88	0.40 174	0.40 222	0.24 183	0.32 133	0.27 110	0.58 132	0.72 249	0.65 223	0.54 150	0.42 145	0.23 58	0.45 101	0.28 142	0.14 98	0.09 22	0.19 271	0.16 228	0.16 209	0.11 64

UDGNet	0.48 310	0.77 521	0.50 314	0.48 393	0.31 374	0.41 211	0.34 219	0.70 233	0.92 379	0.65 223	0.60 169	0.58 220	0.43 235	0.63 265	0.41 282	0.32 475	0.15 321	0.66 532	0.19 334	0.36 474	0.21 370

MIPNet	0.37 185	0.21 198	0.59 363	0.39 185	0.25 215	0.50 257	0.28 128	0.77 274	0.70 237	0.65 223	0.60 169	0.40 129	0.49 267	0.44 97	0.37 256	0.14 98	0.11 135	0.16 147	0.13 139	0.14 123	0.13 145

STrans-v2	0.46 283	0.20 161	0.48 289	0.40 222	0.24 183	0.55 284	0.50 409	1.07 393	0.73 256	0.65 223	1.05 380	0.72 308	0.69 391	0.72 336	0.33 192	0.14 98	0.10 51	0.17 185	0.14 170	0.13 79	0.12 109

TransformOpticalFlow	0.44 263	0.20 161	0.47 269	0.41 254	0.23 154	0.37 173	0.47 390	0.94 338	0.76 274	0.65 223	1.14 415	0.73 319	0.56 314	0.76 358	0.32 180	0.15 159	0.10 51	0.17 185	0.15 196	0.14 123	0.13 145

NF-Stereo	0.38 200	0.20 161	0.45 240	0.41 254	0.25 215	0.26 47	0.31 177	0.69 218	0.70 237	0.65 223	0.77 227	0.57 212	0.30 145	0.67 304	0.35 224	0.18 281	0.12 190	0.20 301	0.16 228	0.16 209	0.27 426

OCTAStereo	0.38 200	0.20 161	0.46 257	0.41 254	0.25 215	0.26 47	0.31 177	0.69 218	0.70 237	0.65 223	0.77 227	0.58 220	0.30 145	0.67 304	0.35 224	0.18 281	0.12 190	0.20 301	0.16 228	0.16 209	0.27 426

RE-Stereo	0.38 200	0.20 161	0.46 257	0.41 254	0.25 215	0.26 47	0.31 177	0.69 218	0.70 237	0.65 223	0.77 227	0.58 220	0.30 145	0.67 304	0.35 224	0.18 281	0.12 190	0.20 301	0.16 228	0.16 209	0.27 426

TVStereo	0.38 200	0.20 161	0.46 257	0.41 254	0.25 215	0.26 47	0.31 177	0.69 218	0.70 237	0.65 223	0.77 227	0.58 220	0.30 145	0.67 304	0.35 224	0.18 281	0.12 190	0.20 301	0.16 228	0.16 209	0.27 426

CRE-IMP	0.36 168	0.23 258	0.49 301	0.42 294	0.24 183	0.41 211	0.21 36	0.57 126	0.41 124	0.65 223	0.72 202	0.53 197	0.37 200	0.61 246	0.38 265	0.17 248	0.11 135	0.19 271	0.15 196	0.21 342	0.18 296

CFNet-RSSM	0.34 135	0.17 64	0.45 240	0.39 185	0.22 114	0.35 159	0.23 60	0.73 256	0.84 325	0.65 223	0.54 150	0.57 212	0.28 115	0.46 114	0.26 104	0.13 59	0.10 51	0.14 80	0.12 105	0.13 79	0.11 64

DFGA-Net	0.45 273	0.29 381	0.80 454	0.42 294	0.32 390	0.53 273	0.35 243	0.78 280	0.89 364	0.66 235	0.75 217	0.48 177	0.39 215	0.74 348	0.60 383	0.15 159	0.13 257	0.19 271	0.18 304	0.20 318	0.17 278

UGAM-zero	0.46 283	0.19 125	0.62 373	0.37 127	0.23 154	0.34 150	0.21 36	1.15 430	0.39 119	0.66 235	0.61 172	1.70 517	0.91 466	0.75 354	0.25 75	0.14 98	0.11 135	0.15 121	0.12 105	0.13 79	0.13 145

NVstereo2D	0.60 415	0.30 390	0.75 440	0.48 393	0.43 467	0.89 435	0.48 398	1.05 385	1.15 468	0.66 235	0.86 286	0.88 378	0.70 404	0.99 445	0.65 398	0.32 475	0.15 321	0.28 450	0.20 359	0.40 486	0.36 480

knoymous	0.36 168	0.20 161	0.31 55	0.31 17	0.22 114	0.36 168	0.29 138	0.61 153	0.64 213	0.67 238	0.70 199	0.60 241	0.40 221	0.58 217	0.34 207	0.17 248	0.11 135	0.20 301	0.11 77	0.17 244	0.18 296

ICVP	0.46 283	0.25 319	0.38 143	0.48 393	0.28 310	0.58 308	0.43 367	1.00 361	0.70 237	0.67 238	0.95 330	0.75 327	0.55 307	0.53 163	0.54 365	0.23 394	0.17 373	0.19 271	0.17 277	0.19 302	0.20 352
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
RALAANet	0.38 200	0.23 258	0.48 289	0.42 294	0.29 336	0.35 159	0.25 82	0.86 306	0.64 213	0.67 238	0.65 182	0.60 241	0.29 129	0.60 238	0.34 207	0.15 159	0.12 190	0.17 185	0.15 196	0.21 342	0.13 145

FADNet_RVC	0.55 380	0.37 430	1.17 498	0.44 333	0.31 374	0.56 297	0.34 219	1.06 389	0.88 351	0.67 238	0.90 310	0.61 246	0.65 371	0.93 435	0.70 411	0.21 351	0.18 390	0.26 429	0.23 415	0.31 445	0.28 433

UCFNet_RVC	0.49 328	0.26 338	0.35 108	0.39 185	0.26 256	0.64 353	0.36 265	1.15 430	0.84 325	0.67 238	0.88 302	0.88 378	0.59 332	0.58 217	0.45 316	0.24 406	0.17 373	0.27 442	0.27 461	0.25 404	0.23 395

NOSS_ROB	0.57 398	0.39 447	0.39 162	0.44 333	0.30 352	0.73 389	0.54 435	1.03 377	1.08 455	0.67 238	0.87 294	0.76 333	0.57 316	0.77 365	0.47 333	0.38 502	0.38 518	0.44 509	0.42 517	0.37 479	0.34 473

PAM_32	0.46 283	0.19 125	0.67 404	0.39 185	0.24 183	0.75 393	0.27 110	0.95 345	0.34 69	0.68 244	0.44 103	1.91 525	0.65 371	0.62 254	0.26 104	0.15 159	0.10 51	0.16 147	0.15 196	0.14 123	0.13 145

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 310	0.21 198	1.26 507	0.39 185	0.51 497	0.28 77	0.30 154	1.25 478	0.44 140	0.68 244	1.11 399	0.86 367	0.33 167	0.67 304	0.27 122	0.15 159	0.11 135	0.17 185	0.20 359	0.22 364	0.24 403

testlalala2	0.36 168	0.18 88	0.45 240	0.89 531	0.53 502	0.44 229	0.26 94	0.61 153	0.49 159	0.68 244	0.56 159	0.44 159	0.24 68	0.34 30	0.31 170	0.15 159	0.12 190	0.14 80	0.10 50	0.13 79	0.13 145

testlalala	0.28 81	0.19 125	0.43 216	0.34 57	0.23 154	0.45 237	0.30 154	0.43 69	0.29 39	0.68 244	0.49 122	0.35 94	0.25 75	0.32 19	0.25 75	0.14 98	0.11 135	0.14 80	0.09 9	0.11 12	0.11 64

TestStereo1	0.43 256	0.23 258	0.41 184	0.51 438	0.24 183	0.34 150	0.40 335	0.77 274	0.90 367	0.68 244	0.96 334	0.48 177	0.46 255	0.91 426	0.32 180	0.16 209	0.13 257	0.18 231	0.15 196	0.14 123	0.13 145

SA-5K	0.43 256	0.23 258	0.41 184	0.51 438	0.24 183	0.34 150	0.40 335	0.77 274	0.90 367	0.68 244	0.96 334	0.48 177	0.46 255	0.91 426	0.32 180	0.16 209	0.13 257	0.18 231	0.15 196	0.14 123	0.13 145

test_1	0.34 135	0.16 40	0.43 216	0.39 185	0.21 95	0.43 221	0.23 60	0.63 167	0.78 291	0.68 244	0.45 106	0.64 261	0.27 101	0.43 86	0.31 170	0.12 31	0.09 22	0.17 185	0.13 139	0.12 44	0.10 28

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 168	0.17 64	0.41 184	0.35 91	0.19 50	0.33 140	0.29 138	0.65 181	0.73 256	0.68 244	1.01 358	0.56 207	0.40 221	0.42 80	0.30 163	0.11 22	0.09 22	0.15 121	0.14 170	0.13 79	0.10 28

GANet-RSSM	0.47 298	0.21 198	0.37 131	0.38 157	0.25 215	0.58 308	0.36 265	1.07 393	0.78 291	0.68 244	1.01 358	0.86 367	0.67 381	0.62 254	0.44 307	0.21 351	0.15 321	0.18 231	0.18 304	0.18 268	0.17 278

DCANet-4	0.36 168	0.20 161	0.48 289	0.34 57	0.19 50	0.29 89	0.30 154	0.66 190	0.92 379	0.69 253	0.78 238	0.40 129	0.47 259	0.45 101	0.34 207	0.14 98	0.10 51	0.14 80	0.11 77	0.11 12	0.13 145

fff	0.37 185	0.16 40	0.41 184	0.34 57	0.19 50	0.29 89	0.30 154	0.69 218	1.06 446	0.69 253	0.78 238	0.42 145	0.63 354	0.46 114	0.34 207	0.14 98	0.10 51	0.14 80	0.11 77	0.11 12	0.13 145

iRaft-Stereo_20w	0.39 216	0.19 125	0.57 358	0.37 127	0.27 287	0.31 116	0.24 74	1.44 513	0.29 39	0.69 253	0.53 148	0.60 241	0.42 229	0.83 389	0.27 122	0.14 98	0.11 135	0.14 80	0.13 139	0.15 169	0.13 145

DeepStereo_RVC	0.36 168	0.21 198	0.47 269	0.40 222	0.24 183	0.26 47	0.22 45	0.60 147	0.38 109	0.69 253	0.67 193	0.57 212	0.51 283	0.56 184	0.39 271	0.16 209	0.12 190	0.18 231	0.15 196	0.19 302	0.18 296

csc	0.37 185	0.16 40	0.41 184	0.34 57	0.19 50	0.29 89	0.30 154	0.69 218	1.06 446	0.69 253	0.78 238	0.42 145	0.63 354	0.46 114	0.34 207	0.14 98	0.10 51	0.14 80	0.11 77	0.11 12	0.13 145

cscssc	0.37 185	0.16 40	0.41 184	0.34 57	0.19 50	0.29 89	0.30 154	0.69 218	1.06 446	0.69 253	0.78 238	0.42 145	0.63 354	0.46 114	0.34 207	0.14 98	0.10 51	0.14 80	0.11 77	0.11 12	0.13 145

PAM	0.46 283	0.19 125	0.70 418	0.40 222	0.26 256	0.75 393	0.33 208	0.85 302	0.34 69	0.70 259	0.46 111	1.83 520	0.63 354	0.61 246	0.26 104	0.15 159	0.10 51	0.16 147	0.14 170	0.14 123	0.13 145

ADStereo(finetuned)	0.37 185	0.16 40	0.49 301	0.34 57	0.19 50	0.30 101	0.30 154	0.68 210	0.91 374	0.70 259	0.77 227	0.43 153	0.69 391	0.45 101	0.33 192	0.14 98	0.10 51	0.14 80	0.11 77	0.13 79	0.12 109

AnonymousM	0.41 239	0.81 524	0.29 36	0.34 57	0.22 114	0.28 77	0.38 301	0.53 118	0.41 124	0.70 259	0.49 122	0.47 172	0.27 101	0.41 72	0.31 170	0.15 159	0.12 190	1.51 547	0.26 454	0.12 44	0.10 28

DCANet	0.36 168	0.16 40	0.41 184	0.34 57	0.19 50	0.30 101	0.30 154	0.68 210	0.91 374	0.70 259	0.77 227	0.43 153	0.57 316	0.45 101	0.34 207	0.14 98	0.10 51	0.14 80	0.11 77	0.13 79	0.12 109

PSMNet-RSSM	0.48 310	0.22 237	0.38 143	0.42 294	0.25 215	0.50 257	0.37 279	1.10 403	0.77 281	0.70 259	1.06 386	0.84 360	0.64 365	0.62 254	0.47 333	0.23 394	0.15 321	0.23 380	0.25 440	0.20 318	0.19 329

FADNet-RVC	0.60 415	0.53 494	1.14 492	0.46 377	0.39 443	0.61 329	0.39 324	1.12 415	0.87 347	0.70 259	0.84 273	1.04 425	0.55 307	0.94 442	0.69 408	0.26 427	0.25 460	0.28 450	0.28 467	0.31 445	0.31 457

FADNet	0.61 417	0.51 484	1.10 487	0.45 356	0.44 474	0.65 360	0.41 350	1.19 447	1.05 439	0.70 259	0.84 273	0.98 408	0.66 378	0.82 381	0.50 340	0.29 454	0.30 489	0.27 442	0.30 475	0.46 504	0.35 478

test_for_model	0.82 464	3.60 575	0.39 162	2.35 563	2.07 563	0.39 193	0.28 128	0.42 61	0.45 147	0.71 266	0.31 64	0.30 59	0.27 101	0.34 30	0.25 75	0.34 489	0.11 135	0.13 51	0.09 9	3.49 574	0.18 296

MyStereo8	0.40 228	0.20 161	0.54 343	0.41 254	0.29 336	0.53 273	0.29 138	0.65 181	0.49 159	0.71 266	0.98 348	0.58 220	0.43 235	0.50 141	0.51 350	0.15 159	0.12 190	0.16 147	0.14 170	0.19 302	0.19 329

1111x	0.55 380	0.22 237	0.46 257	0.38 157	0.20 74	0.66 363	0.43 367	1.23 467	0.99 411	0.71 266	0.99 353	0.95 400	0.69 391	0.90 419	1.08 491	0.18 281	0.17 373	0.18 231	0.19 334	0.20 318	0.18 296

CASS	0.45 273	0.27 355	0.42 205	0.48 393	0.22 114	0.61 329	0.34 219	0.97 352	0.62 195	0.71 266	0.85 283	0.61 246	0.55 307	0.57 197	0.41 282	0.29 454	0.16 353	0.22 358	0.18 304	0.22 364	0.28 433
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Anonymous_2	0.82 464	0.44 465	0.63 383	0.40 222	0.43 467	0.80 410	0.52 427	0.72 245	0.77 281	0.71 266	0.60 169	0.87 373	0.76 424	0.75 354	0.58 375	0.52 525	0.54 539	0.54 526	4.82 578	0.56 521	0.40 496

test-3	0.34 135	0.16 40	0.43 216	0.39 185	0.21 95	0.43 221	0.22 45	0.63 167	0.78 291	0.71 266	0.45 106	0.64 261	0.27 101	0.43 86	0.31 170	0.12 31	0.09 22	0.17 185	0.13 139	0.12 44	0.10 28

GwcNet-ADL	0.44 263	0.22 237	0.48 289	0.45 356	0.30 352	0.40 197	0.37 279	0.92 331	0.97 402	0.71 266	0.78 238	0.61 246	0.42 229	0.62 254	0.50 340	0.19 311	0.14 291	0.15 121	0.14 170	0.18 268	0.18 296

HCRNet	0.44 263	0.34 412	0.41 184	0.53 460	0.26 256	0.53 273	0.29 138	0.83 296	0.63 206	0.71 266	0.81 258	0.77 339	0.50 278	0.66 293	0.36 240	0.24 406	0.16 353	0.24 397	0.20 359	0.21 342	0.18 296

xxxx	1.01 493	0.22 237	0.43 216	0.36 111	0.21 95	0.82 423	0.36 265	1.32 491	0.88 351	0.71 266	0.94 321	0.97 405	0.63 354	0.64 278	10.58 571	0.20 334	0.16 353	0.18 231	0.17 277	0.19 302	0.19 329

FENet	0.42 246	0.22 237	0.38 143	0.39 185	0.24 183	0.55 284	0.32 198	0.79 284	0.70 237	0.71 266	0.72 202	0.63 254	0.57 316	0.62 254	0.44 307	0.19 311	0.13 257	0.19 271	0.17 277	0.18 268	0.19 329

GwcNet-RSSM	0.49 328	0.24 295	0.42 205	0.40 222	0.23 154	0.55 284	0.38 301	0.93 333	0.93 385	0.71 266	1.16 426	0.86 367	0.60 336	0.62 254	0.66 401	0.21 351	0.14 291	0.19 271	0.20 359	0.16 209	0.15 212

HITNet	0.41 239	0.26 338	0.45 240	0.33 46	0.17 17	0.63 346	0.30 154	0.93 333	0.64 213	0.71 266	0.82 262	0.64 261	0.52 285	0.59 232	0.43 291	0.14 98	0.10 51	0.15 121	0.13 139	0.19 302	0.12 109
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
mmm	0.44 263	0.27 355	0.46 257	0.38 157	0.24 183	0.61 329	0.35 243	0.94 338	0.53 171	0.72 278	1.05 380	0.63 254	0.50 278	0.57 197	0.45 316	0.18 281	0.15 321	0.23 380	0.20 359	0.20 318	0.18 296

ttt	0.51 351	0.25 319	0.43 216	0.38 157	0.24 183	0.65 360	0.38 301	1.18 445	1.05 439	0.72 278	1.08 392	0.63 254	0.49 267	0.84 394	0.59 380	0.24 406	0.21 426	0.22 358	0.20 359	0.24 394	0.24 403

MIM_Stereo	0.38 200	0.17 64	0.53 339	0.37 127	0.24 183	0.27 60	0.24 74	0.70 233	0.54 175	0.72 278	1.00 355	0.63 254	0.29 129	0.64 278	0.38 265	0.13 59	0.14 291	0.17 185	0.16 228	0.14 123	0.11 64

LCNet	0.41 239	0.20 161	0.32 66	0.44 333	0.24 183	0.47 247	0.29 138	0.67 200	0.53 171	0.72 278	1.03 370	0.66 279	0.60 336	0.58 217	0.34 207	0.14 98	0.10 51	0.19 271	0.19 334	0.21 342	0.36 480

cf-r	0.47 298	0.23 258	0.41 184	0.39 185	0.23 154	0.59 321	0.37 279	0.88 318	0.85 333	0.72 278	1.05 380	0.94 398	0.62 348	0.56 184	0.54 365	0.21 351	0.14 291	0.17 185	0.19 334	0.15 169	0.15 212

CFNet	0.51 351	0.29 381	0.46 257	0.41 254	0.27 287	0.70 376	0.32 198	1.13 417	1.00 417	0.72 278	1.07 389	0.85 362	0.60 336	0.76 358	0.52 357	0.19 311	0.14 291	0.23 380	0.23 415	0.21 342	0.16 258

DN-CSS_ROB	0.43 256	0.26 338	0.62 373	0.40 222	0.29 336	0.44 229	0.27 110	0.77 274	0.75 266	0.72 278	1.09 396	0.48 177	0.43 235	0.69 320	0.37 256	0.15 159	0.12 190	0.21 343	0.19 334	0.18 268	0.16 258

ffm	0.44 263	0.26 338	0.49 301	0.37 127	0.25 215	0.55 284	0.37 279	0.68 210	1.04 435	0.73 285	0.96 334	0.71 299	0.53 289	0.57 197	0.25 75	0.16 209	0.10 51	0.25 410	0.21 381	0.16 209	0.16 258

ff1	0.49 328	0.26 338	0.49 301	0.37 127	0.25 215	0.55 284	0.37 279	0.68 210	1.04 435	0.73 285	0.96 334	0.71 299	0.53 289	1.01 449	0.88 454	0.16 209	0.10 51	0.25 410	0.21 381	0.16 209	0.16 258

mmx	0.53 366	0.26 338	0.49 301	0.37 127	0.25 215	0.55 284	0.37 279	1.16 437	1.03 429	0.73 285	0.96 334	0.71 299	0.53 289	1.01 449	0.88 454	0.20 334	0.15 321	0.25 410	0.21 381	0.22 364	0.20 352

xxx	0.53 366	0.26 338	0.49 301	0.37 127	0.25 215	0.55 284	0.37 279	1.16 437	1.03 429	0.73 285	0.96 334	0.71 299	0.53 289	1.01 449	0.88 454	0.20 334	0.15 321	0.25 410	0.21 381	0.22 364	0.20 352

RASNet	0.53 366	0.22 237	0.52 331	0.38 157	0.22 114	0.68 369	0.38 301	0.97 352	0.88 351	0.73 285	1.04 376	1.03 423	0.92 471	0.90 419	0.86 444	0.16 209	0.14 291	0.14 80	0.17 277	0.15 169	0.13 145

RAFT-345	0.40 228	0.18 88	0.40 174	0.38 157	0.22 114	0.33 140	0.26 94	0.61 153	0.51 165	0.74 290	1.79 508	0.45 161	0.33 167	0.66 293	0.36 240	0.14 98	0.11 135	0.18 231	0.14 170	0.13 79	0.13 145

GES	0.44 263	0.23 258	0.57 358	0.40 222	0.30 352	0.59 321	0.36 265	0.96 349	0.68 229	0.74 290	0.83 268	0.47 172	0.48 264	0.67 304	0.43 291	0.22 377	0.16 353	0.17 185	0.16 228	0.18 268	0.23 395

test_sample3	0.46 283	0.25 319	0.50 314	0.35 91	0.23 154	0.69 371	0.37 279	1.15 430	0.81 310	0.75 292	0.79 248	0.66 279	0.49 267	0.63 265	0.46 326	0.21 351	0.15 321	0.20 301	0.19 334	0.21 342	0.19 329

DispNO	0.47 298	0.23 258	0.71 423	0.39 185	0.31 374	0.60 327	0.38 301	0.89 320	0.77 281	0.75 292	0.84 273	0.72 308	0.54 301	0.73 341	0.46 326	0.19 311	0.14 291	0.20 301	0.18 304	0.16 209	0.17 278

BUS	0.45 273	0.25 319	0.43 216	0.45 356	0.28 310	0.70 376	0.34 219	0.94 338	0.76 274	0.75 292	0.80 251	0.65 274	0.49 267	0.64 278	0.51 350	0.20 334	0.14 291	0.22 358	0.19 334	0.18 268	0.18 296

BSDual-CNN	0.46 283	0.25 319	0.43 216	0.45 356	0.28 310	0.77 400	0.40 335	0.94 338	0.76 274	0.75 292	0.80 251	0.76 333	0.54 301	0.64 278	0.43 291	0.20 334	0.14 291	0.22 358	0.19 334	0.18 268	0.18 296

hknet	0.49 328	0.25 319	0.51 326	0.45 356	0.29 336	0.77 400	0.40 335	0.94 338	0.83 320	0.75 292	0.80 251	0.97 405	0.61 342	0.73 341	0.45 316	0.18 281	0.14 291	0.22 358	0.19 334	0.18 268	0.18 296

DMCA	0.45 273	0.26 338	0.50 314	0.38 157	0.28 310	0.51 261	0.34 219	0.93 333	0.68 229	0.75 292	0.83 268	0.79 343	0.53 289	0.51 148	0.54 365	0.21 351	0.16 353	0.21 343	0.16 228	0.19 302	0.21 370

AdaStereo	0.50 344	0.32 399	0.47 269	0.48 393	0.25 215	0.67 367	0.32 198	1.17 442	0.88 351	0.75 292	0.99 353	0.75 327	0.49 267	0.67 304	0.46 326	0.27 437	0.12 190	0.28 450	0.18 304	0.23 381	0.18 296
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.
UGAM	0.52 360	0.22 237	0.46 257	0.45 356	0.25 215	0.41 211	0.52 427	0.62 159	1.16 469	0.76 299	1.13 410	1.32 481	0.57 316	1.00 448	0.53 360	0.17 248	0.14 291	0.25 410	0.21 381	0.15 169	0.13 145

MyStereo05	0.44 263	0.21 198	0.45 240	0.41 254	0.28 310	0.41 211	0.50 409	0.93 333	1.09 457	0.76 299	0.61 172	0.51 189	0.57 316	0.73 341	0.42 286	0.14 98	0.13 257	0.18 231	0.17 277	0.17 244	0.15 212

RAFT_CTSACE	0.45 273	0.20 161	0.44 228	0.45 356	0.27 287	0.34 150	0.39 324	0.60 147	0.73 256	0.76 299	1.44 481	0.83 356	0.38 204	1.08 465	0.26 104	0.12 31	0.13 257	0.18 231	0.16 228	0.15 169	0.11 64

ASMatch	0.48 310	0.19 125	0.45 240	0.39 185	0.28 310	0.37 173	0.26 94	0.74 258	0.68 229	0.76 299	2.34 526	0.61 246	0.52 285	0.62 254	0.37 256	0.14 98	0.12 190	0.17 185	0.15 196	0.14 123	0.21 370

IRAFT_RVC	0.42 246	0.20 161	0.48 289	0.44 333	0.24 183	0.27 60	0.54 435	0.74 258	0.77 281	0.76 299	0.80 251	0.73 319	0.51 283	0.70 326	0.36 240	0.17 248	0.10 51	0.21 343	0.16 228	0.16 209	0.14 189

GMM-Stereo	0.44 263	0.19 125	0.36 115	0.42 294	0.25 215	0.51 261	0.47 390	0.71 241	0.53 171	0.76 299	1.37 465	0.76 333	0.38 204	0.60 238	0.33 192	0.15 159	0.10 51	0.20 301	0.19 334	0.16 209	0.27 426

test_sample5	0.47 298	0.26 338	0.49 301	0.36 111	0.22 114	0.64 353	0.39 324	1.13 417	0.81 310	0.77 305	0.94 321	0.64 261	0.54 301	0.65 285	0.43 291	0.21 351	0.16 353	0.22 358	0.20 359	0.22 364	0.20 352

OMP-Stereo	0.42 246	0.22 237	0.46 257	0.52 450	0.24 183	0.36 168	0.25 82	0.71 241	0.78 291	0.77 305	0.64 179	0.89 382	0.39 215	0.91 426	0.35 224	0.15 159	0.12 190	0.20 301	0.15 196	0.15 169	0.12 109

BEATNet_4x	0.46 283	0.32 399	0.56 354	0.37 127	0.19 50	0.63 346	0.35 243	1.01 370	0.72 249	0.77 305	0.83 268	0.70 295	0.59 332	0.68 314	0.53 360	0.16 209	0.12 190	0.16 147	0.14 170	0.24 394	0.16 258

PS-NSSS	0.58 405	0.44 465	0.62 373	0.42 294	0.33 401	0.66 363	0.58 449	1.02 373	0.86 338	0.77 305	1.28 448	0.72 308	0.64 365	0.82 381	0.59 380	0.31 464	0.26 467	0.40 500	0.27 461	0.33 458	0.26 416

PSMNet-RUCA	0.76 450	0.75 518	1.08 486	1.01 537	0.90 531	0.69 371	0.50 409	1.11 409	1.03 429	0.78 309	1.11 399	0.80 351	0.72 412	0.88 411	0.63 393	0.53 529	0.27 476	0.76 534	0.46 519	0.66 531	0.47 518

test_sample4	0.47 298	0.26 338	0.50 314	0.35 91	0.22 114	0.69 371	0.38 301	1.15 430	0.81 310	0.78 309	0.82 262	0.62 252	0.53 289	0.63 265	0.44 307	0.21 351	0.15 321	0.21 343	0.19 334	0.21 342	0.19 329

IPLGR	0.39 216	0.21 198	0.63 383	0.39 185	0.22 114	0.49 254	0.29 138	0.76 271	0.74 263	0.78 309	0.77 227	0.44 159	0.42 229	0.47 121	0.38 265	0.13 59	0.12 190	0.16 147	0.14 170	0.15 169	0.13 145

RAFT + AFF	0.53 366	0.29 381	0.75 440	0.51 438	0.32 390	0.63 346	0.60 454	1.00 361	0.91 374	0.78 309	0.87 294	0.83 356	0.58 325	0.80 375	0.47 333	0.17 248	0.20 416	0.23 380	0.22 399	0.18 268	0.18 296

raft_robust	0.41 239	0.23 258	0.36 115	0.42 294	0.21 95	0.40 197	0.33 208	0.79 284	0.98 406	0.79 313	0.87 294	0.39 119	0.33 167	0.84 394	0.29 157	0.13 59	0.12 190	0.16 147	0.17 277	0.15 169	0.12 109

PSMNet_ROB	0.64 421	0.37 430	0.65 394	0.56 477	0.42 461	0.97 451	0.83 506	1.21 454	0.92 379	0.79 313	1.02 366	1.08 438	0.63 354	0.82 381	0.91 468	0.29 454	0.20 416	0.31 467	0.31 482	0.26 411	0.23 395

MultiAttention	3.58 561	0.24 295	0.62 373	0.54 467	0.34 410	22.90 582	2.72 571	1.60 530	1.13 464	0.80 315	1.81 509	1.14 459	0.43 235	35.29 591	0.61 387	0.17 248	0.12 190	0.23 380	0.23 415	0.34 464	0.29 440

z-ln-s-r	0.66 425	0.36 423	1.30 511	0.39 185	0.26 256	0.57 302	0.63 462	0.80 287	1.03 429	0.80 315	1.43 478	0.91 389	0.76 424	1.08 465	1.87 529	0.16 209	0.12 190	0.17 185	0.14 170	0.20 318	0.16 258

ITSA-stereo	0.53 366	0.28 369	0.52 331	0.40 222	0.23 154	0.56 297	0.34 219	1.24 474	1.24 484	0.80 315	0.81 258	0.72 308	0.58 325	0.82 381	0.65 398	0.21 351	0.17 373	0.23 380	0.21 381	0.22 364	0.26 416

test_sample6	0.49 328	0.26 338	0.50 314	0.37 127	0.22 114	0.63 346	0.40 335	1.12 415	0.83 320	0.80 315	1.03 370	0.66 279	0.55 307	0.67 304	0.46 326	0.22 377	0.16 353	0.22 358	0.22 399	0.23 381	0.21 370

DualNet	0.48 310	0.26 338	0.49 301	0.36 111	0.22 114	0.64 353	0.39 324	1.13 417	0.81 310	0.80 315	1.03 370	0.64 261	0.54 301	0.65 285	0.43 291	0.21 351	0.16 353	0.22 358	0.20 359	0.22 364	0.20 352

CBFPSM	0.59 412	0.22 237	1.31 512	0.38 157	0.27 287	1.12 482	0.65 467	0.79 284	0.82 315	0.80 315	0.81 258	1.35 490	0.87 459	0.67 304	0.76 424	0.16 209	0.15 321	0.15 121	0.16 228	0.17 244	0.22 388

iinet-f	0.67 430	0.26 338	2.15 541	0.39 185	0.31 374	1.19 493	0.56 445	0.84 299	0.84 325	0.80 315	1.17 428	1.05 429	0.84 453	0.71 331	1.21 502	0.20 334	0.18 390	0.17 185	0.15 196	0.20 318	0.20 352

NINENet	0.50 344	0.29 381	0.51 326	0.45 356	0.32 390	0.70 376	0.34 219	1.10 403	0.88 351	0.80 315	0.94 321	0.65 274	0.49 267	0.73 341	0.51 350	0.22 377	0.20 416	0.25 410	0.18 304	0.22 364	0.21 370

ACRE	0.40 228	0.21 198	0.65 394	0.45 356	0.33 401	0.51 261	0.33 208	0.66 190	0.63 206	0.80 315	0.92 317	0.45 161	0.32 157	0.52 154	0.45 316	0.16 209	0.12 190	0.15 121	0.14 170	0.13 79	0.14 189

ADLNet2	0.55 380	0.25 319	0.65 394	0.47 386	0.30 352	0.83 426	0.50 409	1.05 385	0.95 398	0.80 315	0.98 348	0.99 409	0.69 391	0.77 365	0.73 419	0.20 334	0.16 353	0.17 185	0.18 304	0.21 342	0.21 370

RAFT	0.45 273	0.22 237	0.45 240	0.47 386	0.26 256	0.54 279	0.47 390	0.66 190	0.58 190	0.80 315	0.82 262	0.94 398	0.57 316	0.75 354	0.34 207	0.17 248	0.15 321	0.22 358	0.20 359	0.16 209	0.12 109

SFCPSM	0.47 298	0.21 198	0.55 348	0.40 222	0.27 287	0.87 434	0.37 279	1.33 493	0.77 281	0.80 315	0.84 273	0.54 201	0.49 267	0.57 197	0.37 256	0.18 281	0.13 257	0.18 231	0.20 359	0.16 209	0.15 212

PA-Net	0.67 430	0.43 460	0.83 456	0.50 422	0.53 502	0.94 443	0.68 476	1.10 403	1.14 467	0.80 315	0.88 302	0.87 373	0.77 431	1.02 454	0.88 454	0.24 406	0.41 525	0.29 458	0.44 518	0.26 411	0.34 473
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
SMFormer	0.51 351	0.23 258	0.62 373	0.34 57	0.20 74	0.62 337	0.34 219	1.21 454	1.02 424	0.81 328	1.01 358	0.71 299	0.65 371	0.84 394	0.55 370	0.19 311	0.15 321	0.18 231	0.16 228	0.18 268	0.18 296

tta	0.51 351	0.23 258	0.62 373	0.34 57	0.20 74	0.62 337	0.34 219	1.21 454	1.02 424	0.81 328	1.01 358	0.71 299	0.65 371	0.84 394	0.55 370	0.19 311	0.15 321	0.18 231	0.16 228	0.15 169	0.14 189

qqq1	0.49 328	0.23 258	0.62 373	0.34 57	0.20 74	0.62 337	0.34 219	1.21 454	1.02 424	0.81 328	1.01 358	0.71 299	0.65 371	0.84 394	0.34 207	0.19 311	0.15 321	0.14 80	0.12 105	0.15 169	0.14 189

fff1	0.49 328	0.23 258	0.62 373	0.34 57	0.20 74	0.62 337	0.34 219	1.21 454	1.02 424	0.81 328	1.01 358	0.71 299	0.65 371	0.84 394	0.34 207	0.19 311	0.15 321	0.14 80	0.12 105	0.15 169	0.14 189

AACVNet	0.50 344	0.23 258	0.49 301	0.46 377	0.29 336	0.52 265	0.38 301	0.90 325	0.55 180	0.81 328	1.03 370	1.00 412	0.70 404	0.83 389	0.54 365	0.21 351	0.18 390	0.24 397	0.18 304	0.23 381	0.20 352

test_xeample	1.01 493	0.21 198	0.42 205	0.35 91	0.21 95	0.71 381	0.39 324	1.23 467	0.86 338	0.81 328	1.04 376	0.69 291	0.61 342	0.69 320	10.93 572	0.19 311	0.15 321	0.18 231	0.17 277	0.18 268	0.17 278

APVNet	0.71 441	0.37 430	0.89 466	0.56 477	0.45 478	1.18 492	0.68 476	1.41 509	0.85 333	0.81 328	1.15 421	1.04 425	0.81 442	1.10 469	1.17 499	0.26 427	0.28 480	0.32 473	0.31 482	0.29 430	0.30 449

HSM	0.51 351	0.24 295	0.41 184	0.39 185	0.24 183	0.75 393	0.40 335	1.22 462	0.75 266	0.81 328	0.91 313	1.21 463	0.69 391	0.87 408	0.46 326	0.17 248	0.13 257	0.17 185	0.14 170	0.17 244	0.17 278

DISCO	0.70 437	0.26 338	0.68 408	0.44 333	0.31 374	1.14 484	0.51 424	1.23 467	1.23 482	0.81 328	1.05 380	1.50 505	0.85 454	1.82 529	1.03 485	0.19 311	0.15 321	0.18 231	0.16 228	0.24 394	0.23 395

rvit_105_1	0.54 378	0.40 452	0.76 445	0.58 485	0.37 428	0.59 321	0.68 476	0.70 233	0.94 392	0.82 337	0.69 196	0.73 319	0.58 325	0.78 369	0.54 365	0.32 475	0.29 485	0.31 467	0.34 493	0.23 381	0.20 352

CoDeX	0.47 298	0.20 161	0.49 301	0.42 294	0.25 215	0.75 393	0.36 265	1.27 482	0.80 302	0.82 337	0.96 334	0.62 252	0.57 316	0.60 238	0.36 240	0.17 248	0.12 190	0.17 185	0.15 196	0.16 209	0.14 189

Sa-1000	0.48 310	0.24 295	0.41 184	0.45 356	0.25 215	0.59 321	0.34 219	0.81 291	0.93 385	0.82 337	1.50 488	0.53 197	0.45 250	0.92 429	0.30 163	0.15 159	0.12 190	0.21 343	0.19 334	0.15 169	0.13 145

CIPLG	0.41 239	0.21 198	0.63 383	0.45 356	0.33 401	0.52 265	0.33 208	0.65 181	0.60 193	0.82 337	0.96 334	0.46 169	0.32 157	0.55 174	0.44 307	0.16 209	0.12 190	0.15 121	0.14 170	0.13 79	0.14 189

IPLGR_C	0.40 228	0.21 198	0.64 388	0.45 356	0.33 401	0.52 265	0.34 219	0.66 190	0.62 195	0.82 337	0.92 317	0.45 161	0.32 157	0.52 154	0.46 326	0.17 248	0.12 190	0.15 121	0.14 170	0.13 79	0.14 189

GEStereo_RVC	0.55 380	0.29 381	0.63 383	0.49 408	0.31 374	0.70 376	0.54 435	1.22 462	0.92 379	0.82 337	0.85 283	0.85 362	0.63 354	0.90 419	0.65 398	0.24 406	0.16 353	0.19 271	0.16 228	0.21 342	0.22 388

CFNet_pseudo	0.46 283	0.24 295	0.52 331	0.37 127	0.27 287	0.58 308	0.30 154	0.86 306	0.88 351	0.82 337	1.03 370	0.75 327	0.47 259	0.58 217	0.44 307	0.17 248	0.12 190	0.24 397	0.16 228	0.24 394	0.19 329

psm_up	0.55 380	0.26 338	0.47 269	0.49 408	0.32 390	0.65 360	0.56 445	1.04 380	0.82 315	0.82 337	0.88 302	1.01 416	0.94 477	0.74 348	0.61 387	0.21 351	0.25 460	0.26 429	0.23 415	0.21 342	0.20 352

hitnet-ft	0.55 380	0.27 355	0.39 162	0.41 254	0.28 310	0.78 404	0.40 335	0.92 331	0.90 367	0.82 337	1.01 358	1.13 456	0.70 404	0.78 369	0.67 404	0.28 447	0.20 416	0.28 450	0.22 399	0.29 430	0.26 416

FADNet-RVC-Resample	0.56 391	0.33 407	1.16 493	0.49 408	0.34 410	0.71 381	0.43 367	1.01 370	0.93 385	0.82 337	0.87 294	0.74 325	0.67 381	0.73 341	0.45 316	0.18 281	0.18 390	0.26 429	0.27 461	0.26 411	0.27 426

TDLM	0.57 398	0.33 407	0.49 301	0.51 438	0.30 352	0.66 363	0.73 496	1.03 377	1.01 421	0.82 337	1.10 398	0.84 360	0.70 404	0.86 406	0.58 375	0.28 447	0.17 373	0.25 410	0.22 399	0.26 411	0.19 329

ccs_rob	0.46 283	0.24 295	0.52 331	0.37 127	0.27 287	0.58 308	0.31 177	0.86 306	0.88 351	0.82 337	1.02 366	0.75 327	0.47 259	0.58 217	0.44 307	0.17 248	0.12 190	0.24 397	0.16 228	0.24 394	0.19 329

LL-Strereo	0.57 398	0.27 355	0.68 408	0.48 393	0.34 410	0.39 193	0.48 398	0.94 338	0.97 402	0.83 349	0.78 238	1.10 446	1.18 506	1.33 499	0.49 339	0.17 248	0.14 291	0.22 358	0.19 334	0.16 209	0.17 278

HBP-ISP	0.59 412	0.45 469	0.43 216	0.45 356	0.33 401	0.70 376	0.28 128	1.11 409	1.00 417	0.83 349	1.18 430	0.65 274	0.68 387	0.88 411	0.52 357	0.35 494	0.38 518	0.47 514	0.41 513	0.38 483	0.31 457

IER	0.46 283	0.23 258	0.50 314	0.38 157	0.28 310	0.69 371	0.35 243	0.80 287	0.66 221	0.83 349	0.94 321	0.75 327	0.77 431	0.60 238	0.42 286	0.17 248	0.14 291	0.17 185	0.17 277	0.17 244	0.15 212

IIG-Stereo	0.43 256	0.21 198	0.44 228	0.50 422	0.25 215	0.44 229	0.21 36	0.71 241	0.76 274	0.83 349	0.95 330	0.83 356	0.43 235	0.90 419	0.35 224	0.15 159	0.12 190	0.19 271	0.14 170	0.15 169	0.11 64

DGSMNet	0.76 450	0.55 496	1.29 510	0.58 485	0.62 519	0.94 443	0.70 486	1.26 480	1.11 459	0.83 349	1.24 441	1.00 412	0.71 408	1.03 456	0.81 434	0.34 489	0.29 485	0.41 504	0.40 508	0.57 523	0.55 530

UNet	0.54 378	0.26 338	0.66 400	0.44 333	0.40 448	0.99 456	0.41 350	0.98 355	0.75 266	0.83 349	0.89 306	1.04 425	0.72 412	0.73 341	0.62 390	0.19 311	0.14 291	0.20 301	0.17 277	0.20 318	0.17 278

CC-Net-ROB	0.82 464	0.96 535	0.85 458	0.58 485	0.45 478	1.27 501	0.70 486	1.17 442	1.02 424	0.83 349	1.23 440	0.90 387	0.77 431	1.06 459	0.69 408	0.46 515	0.34 511	1.71 549	0.38 501	0.59 527	0.36 480

G2L-ROB	0.47 298	0.19 125	0.42 205	0.35 91	0.22 114	0.57 302	0.42 360	1.14 426	0.71 248	0.84 356	0.75 217	1.09 442	0.53 289	0.74 348	0.53 360	0.17 248	0.12 190	0.14 80	0.12 105	0.17 244	0.19 329

G2L-Stereo	0.49 328	0.23 258	0.48 289	0.43 314	0.26 256	0.47 247	0.42 360	0.93 333	0.78 291	0.84 356	0.86 286	0.91 389	0.52 285	0.78 369	0.70 411	0.20 334	0.17 373	0.22 358	0.18 304	0.17 244	0.21 370

TCMNet	0.66 425	0.39 447	0.98 476	0.59 489	0.61 518	0.96 449	0.55 439	1.05 385	0.90 367	0.84 356	1.14 415	0.89 382	0.65 371	0.85 401	1.01 484	0.26 427	0.26 467	0.31 467	0.28 467	0.32 451	0.29 440

IPLG	0.39 216	0.20 161	0.59 363	0.40 222	0.24 183	0.54 279	0.27 110	0.75 264	0.63 206	0.84 356	0.81 258	0.32 69	0.32 157	0.60 238	0.45 316	0.13 59	0.11 135	0.16 147	0.13 139	0.13 79	0.12 109

coex_refinement	0.53 366	0.21 198	0.39 162	0.44 333	0.30 352	0.76 399	0.39 324	1.09 401	0.90 367	0.85 360	1.12 403	1.00 412	0.56 314	0.63 265	0.81 434	0.21 351	0.13 257	0.16 147	0.16 228	0.20 318	0.21 370

DDVS	0.52 360	0.30 390	0.56 354	0.41 254	0.31 374	0.71 381	0.34 219	0.91 329	0.67 224	0.85 360	0.89 306	1.12 450	0.46 255	0.86 406	0.60 383	0.22 377	0.16 353	0.22 358	0.18 304	0.25 404	0.26 416

anonymousa	0.49 328	0.20 161	0.42 205	0.38 157	0.23 154	0.91 438	0.35 243	0.75 264	0.62 195	0.85 360	1.54 493	1.06 431	0.66 378	0.51 148	0.43 291	0.16 209	0.13 257	0.19 271	0.21 381	0.16 209	0.14 189

PFNet+	0.40 228	0.19 125	0.49 301	0.39 185	0.25 215	0.28 77	0.23 60	0.64 180	0.70 237	0.85 360	0.79 248	0.64 261	0.35 178	0.72 336	0.34 207	0.19 311	0.14 291	0.23 380	0.20 359	0.16 209	0.20 352

delet	0.55 380	0.24 295	0.55 348	0.44 333	0.33 401	1.07 470	0.50 409	1.00 361	0.86 338	0.85 360	0.96 334	0.90 387	0.63 354	0.83 389	0.74 422	0.18 281	0.18 390	0.20 301	0.21 381	0.16 209	0.15 212

CVANet_RVC	0.57 398	0.33 407	0.44 228	0.47 386	0.32 390	0.67 367	0.61 459	1.05 385	0.93 385	0.85 360	1.04 376	1.01 416	0.73 415	0.83 389	0.52 357	0.29 454	0.19 404	0.27 442	0.25 440	0.31 445	0.21 370

DeepPruner_ROB	0.53 366	0.34 412	0.59 363	0.41 254	0.30 352	0.50 257	0.43 367	1.19 447	0.70 237	0.85 360	1.05 380	0.86 367	0.55 307	0.84 394	0.51 350	0.29 454	0.23 444	0.22 358	0.22 399	0.26 411	0.25 410

G2L-Stereo_test	0.48 310	0.20 161	0.40 174	0.34 57	0.23 154	0.57 302	0.58 449	1.10 403	0.77 281	0.86 367	0.94 321	0.95 400	0.54 301	0.68 314	0.60 383	0.16 209	0.12 190	0.14 80	0.12 105	0.15 169	0.15 212

GMStereo_Zeroshot	0.49 328	0.44 465	0.74 436	0.49 408	0.27 287	0.56 297	0.29 138	0.73 256	0.76 274	0.86 367	0.94 321	0.91 389	0.36 196	0.74 348	0.43 291	0.26 427	0.14 291	0.26 429	0.15 196	0.36 474	0.18 296

PCWNet_CMD	0.48 310	0.24 295	0.52 331	0.39 185	0.27 287	0.63 346	0.30 154	0.95 345	0.96 399	0.86 367	1.07 389	0.79 343	0.44 245	0.57 197	0.43 291	0.17 248	0.12 190	0.21 343	0.16 228	0.24 394	0.19 329

AASNet	0.53 366	0.25 319	0.52 331	0.49 408	0.32 390	0.74 390	0.40 335	1.50 519	0.86 338	0.86 367	0.92 317	0.64 261	0.59 332	0.59 232	0.79 429	0.23 394	0.19 404	0.20 301	0.16 228	0.21 342	0.19 329

HHNet	0.41 239	0.17 64	0.41 184	0.34 57	0.37 428	0.33 140	0.34 219	0.69 218	0.75 266	0.86 367	1.30 455	0.52 193	0.32 157	0.52 154	0.35 224	0.15 159	0.11 135	0.19 271	0.15 196	0.15 169	0.24 403

HGLStereo	0.56 391	0.28 369	0.57 358	0.50 422	0.37 428	0.80 410	0.45 379	1.02 373	0.78 291	0.86 367	1.14 415	0.89 382	0.82 446	0.76 358	0.73 419	0.21 351	0.20 416	0.19 271	0.18 304	0.19 302	0.21 370

MSMDNet	0.48 310	0.24 295	0.52 331	0.39 185	0.27 287	0.63 346	0.30 154	0.96 349	0.96 399	0.86 367	1.07 389	0.79 343	0.44 245	0.57 197	0.43 291	0.17 248	0.12 190	0.20 301	0.16 228	0.23 381	0.19 329

AANet_RVC	0.57 398	0.32 399	0.54 343	0.45 356	0.27 287	0.57 302	0.48 398	1.00 361	1.28 496	0.86 367	1.33 459	0.87 373	0.58 325	1.07 462	0.75 423	0.18 281	0.12 190	0.15 121	0.13 139	0.18 268	0.18 296

HI	0.45 273	0.21 198	0.36 115	0.34 57	0.35 417	0.28 77	0.31 177	0.72 245	0.46 151	0.87 375	1.13 410	1.09 442	0.76 424	0.69 320	0.56 372	0.12 31	0.10 51	0.17 185	0.17 277	0.17 244	0.15 212

CoSv	0.45 273	0.21 198	0.36 115	0.34 57	0.35 417	0.28 77	0.31 177	0.72 245	0.46 151	0.87 375	1.13 410	1.09 442	0.76 424	0.69 320	0.56 372	0.12 31	0.10 51	0.17 185	0.17 277	0.17 244	0.15 212

DisPM	0.39 216	0.19 125	0.44 228	0.41 254	0.27 287	0.24 29	0.31 177	0.65 181	0.57 188	0.87 375	0.87 294	0.60 241	0.32 157	0.76 358	0.32 180	0.18 281	0.12 190	0.19 271	0.17 277	0.15 169	0.20 352

GMOStereo	0.37 185	0.19 125	0.38 143	0.43 314	0.24 183	0.37 173	0.38 301	0.52 108	0.62 195	0.87 375	0.84 273	0.64 261	0.35 178	0.37 47	0.28 142	0.13 59	0.11 135	0.20 301	0.18 304	0.15 169	0.11 64

error version	0.37 185	0.19 125	0.38 143	0.43 314	0.24 183	0.37 173	0.38 301	0.52 108	0.62 195	0.87 375	0.84 273	0.64 261	0.35 178	0.37 47	0.28 142	0.13 59	0.11 135	0.20 301	0.18 304	0.15 169	0.11 64

test-v	0.37 185	0.19 125	0.38 143	0.43 314	0.24 183	0.37 173	0.38 301	0.52 108	0.62 195	0.87 375	0.84 273	0.64 261	0.35 178	0.37 47	0.28 142	0.13 59	0.11 135	0.20 301	0.18 304	0.15 169	0.11 64

test-2	0.37 185	0.19 125	0.38 143	0.43 314	0.24 183	0.37 173	0.38 301	0.52 108	0.62 195	0.87 375	0.84 273	0.64 261	0.35 178	0.37 47	0.28 142	0.13 59	0.11 135	0.20 301	0.18 304	0.15 169	0.11 64

FINET	0.67 430	0.42 458	1.00 478	0.46 377	0.43 467	0.83 426	0.89 514	1.08 397	1.50 515	0.87 375	1.14 415	0.71 299	0.68 387	0.92 429	0.70 411	0.36 498	0.30 489	0.26 429	0.24 431	0.35 469	0.33 466

UPFNet	0.53 366	0.24 295	0.51 326	0.45 356	0.38 437	0.84 429	0.49 404	0.99 357	0.75 266	0.87 375	0.88 302	0.86 367	0.64 365	0.80 375	0.71 416	0.20 334	0.20 416	0.20 301	0.20 359	0.19 302	0.15 212

iResNet	0.49 328	0.29 381	0.79 452	0.42 294	0.21 95	0.61 329	0.40 335	0.82 293	0.99 411	0.87 375	1.12 403	0.69 291	0.53 289	0.78 369	0.51 350	0.15 159	0.11 135	0.14 80	0.12 105	0.17 244	0.15 212

CFNet_ucs	0.50 344	0.24 295	0.55 348	0.38 157	0.31 374	0.58 308	0.33 208	0.98 355	0.93 385	0.88 385	1.19 434	0.80 351	0.49 267	0.63 265	0.43 291	0.21 351	0.15 321	0.26 429	0.18 304	0.26 411	0.22 388

LMCR-Stereo	0.53 366	0.30 390	0.53 339	0.58 485	0.30 352	0.83 426	0.36 265	1.19 447	0.76 274	0.88 385	1.04 376	0.56 207	0.62 348	0.82 381	0.67 404	0.19 311	0.15 321	0.19 271	0.14 170	0.23 381	0.17 278

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 430	0.81 524	0.73 431	0.53 460	0.37 428	1.40 507	0.53 431	1.04 380	0.79 300	0.88 385	0.94 321	0.95 400	0.53 289	0.93 435	0.58 375	0.39 504	0.30 489	0.57 528	0.31 482	0.53 517	0.30 449

Nwc_Net	0.78 456	0.38 440	0.73 431	0.60 495	0.55 507	1.05 468	0.55 439	1.67 536	1.05 439	0.88 385	1.86 513	1.40 495	1.09 497	1.10 469	0.87 450	0.30 461	0.25 460	0.36 487	0.38 501	0.29 430	0.29 440

DAS	0.51 351	0.25 319	0.60 368	0.48 393	0.31 374	0.58 308	0.41 350	0.83 296	0.97 402	0.89 389	1.12 403	0.70 295	0.75 421	0.82 381	0.43 291	0.17 248	0.13 257	0.18 231	0.15 196	0.20 318	0.18 296

SepStereo	0.51 351	0.25 319	0.60 368	0.48 393	0.31 374	0.58 308	0.41 350	0.83 296	0.97 402	0.89 389	1.12 403	0.70 295	0.75 421	0.93 435	0.43 291	0.17 248	0.13 257	0.18 231	0.15 196	0.20 318	0.18 296

DEmStereo	0.48 310	0.17 64	0.50 314	0.38 157	0.25 215	0.59 321	0.34 219	0.63 167	0.74 263	0.89 389	1.66 500	0.58 220	1.06 494	0.60 238	0.42 286	0.14 98	0.11 135	0.16 147	0.16 228	0.14 123	0.15 212

Pruner-Stereo	0.38 200	0.20 161	0.45 240	0.40 222	0.25 215	0.22 15	0.24 74	0.67 200	0.55 180	0.89 389	0.76 223	0.68 287	0.29 129	0.62 254	0.35 224	0.18 281	0.12 190	0.20 301	0.17 277	0.17 244	0.18 296

ARAFT	0.47 298	0.24 295	0.79 452	0.42 294	0.25 215	0.55 284	0.55 439	0.75 264	0.81 310	0.89 389	0.75 217	0.73 319	0.47 259	0.88 411	0.37 256	0.15 159	0.12 190	0.23 380	0.22 399	0.14 123	0.13 145

R-Stereo Train	0.39 216	0.18 88	0.42 205	0.42 294	0.26 256	0.40 197	0.32 198	0.72 245	0.34 69	0.89 389	1.28 448	0.57 212	0.35 178	0.42 80	0.32 180	0.15 159	0.12 190	0.14 80	0.12 105	0.14 123	0.13 145

RAFT-Stereo	0.39 216	0.18 88	0.42 205	0.42 294	0.26 256	0.40 197	0.32 198	0.72 245	0.34 69	0.89 389	1.28 448	0.57 212	0.35 178	0.42 80	0.32 180	0.15 159	0.12 190	0.14 80	0.12 105	0.14 123	0.13 145
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
UDG	0.88 477	0.82 527	0.67 404	1.00 536	0.96 536	1.02 460	0.57 448	1.13 417	0.99 411	0.90 396	0.97 347	1.31 476	0.99 486	0.85 401	0.84 439	0.54 530	0.32 503	1.77 550	0.40 508	0.94 538	0.66 534

NCC-stereo	0.78 456	0.40 452	0.76 445	0.61 497	0.67 522	0.81 415	0.69 481	1.54 527	1.11 459	0.90 396	1.36 462	1.33 484	1.16 503	1.19 479	0.88 454	0.31 464	0.30 489	0.37 492	0.48 526	0.33 458	0.33 466

Abc-Net	0.78 456	0.40 452	0.76 445	0.61 497	0.67 522	0.81 415	0.69 481	1.54 527	1.11 459	0.90 396	1.36 462	1.33 484	1.16 503	1.19 479	0.88 454	0.31 464	0.30 489	0.37 492	0.48 526	0.33 458	0.33 466
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
HSM-Net_RVC	0.53 366	0.22 237	0.35 108	0.37 127	0.21 95	0.85 430	0.37 279	1.23 467	0.93 385	0.90 396	1.15 421	1.26 468	0.63 354	0.72 336	0.48 337	0.17 248	0.13 257	0.16 147	0.15 196	0.17 244	0.15 212
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
iResNet_ROB	0.52 360	0.21 198	0.53 339	0.37 127	0.21 95	0.61 329	0.29 138	1.51 522	1.32 500	0.90 396	1.02 366	0.80 351	0.62 348	0.76 358	0.43 291	0.16 209	0.12 190	0.13 51	0.09 9	0.15 169	0.18 296

SQANet	0.82 464	0.74 517	0.67 404	1.13 541	0.98 539	1.11 478	0.47 390	1.07 393	0.83 320	0.91 401	1.05 380	1.03 423	0.74 417	1.01 449	0.64 396	0.61 533	0.24 452	1.03 542	0.35 496	1.18 545	0.58 531

gwcnet-sp	0.48 310	0.23 258	0.70 418	0.40 222	0.26 256	0.81 415	0.41 350	0.89 320	0.84 325	0.91 401	0.76 223	0.66 279	0.61 342	0.66 293	0.50 340	0.18 281	0.17 373	0.18 231	0.18 304	0.18 268	0.18 296

scenet	0.48 310	0.23 258	0.70 418	0.40 222	0.26 256	0.81 415	0.41 350	0.89 320	0.84 325	0.91 401	0.76 223	0.66 279	0.61 342	0.66 293	0.50 340	0.18 281	0.17 373	0.18 231	0.18 304	0.18 268	0.18 296

ssnet	0.48 310	0.23 258	0.70 418	0.40 222	0.26 256	0.81 415	0.41 350	0.89 320	0.84 325	0.91 401	0.76 223	0.66 279	0.61 342	0.66 293	0.50 340	0.18 281	0.17 373	0.18 231	0.18 304	0.18 268	0.18 296

psmg	0.49 328	0.25 319	0.43 216	0.41 254	0.28 310	0.85 430	0.43 367	0.99 357	0.76 274	0.91 401	0.94 321	0.76 333	0.54 301	0.64 278	0.43 291	0.20 334	0.15 321	0.20 301	0.20 359	0.18 268	0.18 296

MMNet	0.55 380	0.25 319	0.61 370	0.43 314	0.34 410	1.07 470	0.39 324	0.87 313	0.91 374	0.91 401	0.93 320	0.86 367	0.76 424	0.81 378	0.76 424	0.15 159	0.14 291	0.18 231	0.19 334	0.20 318	0.16 258

ac_64	0.52 360	0.22 237	0.50 314	0.45 356	0.28 310	0.80 410	0.45 379	1.02 373	0.61 194	0.91 401	0.83 268	1.07 436	0.68 387	0.74 348	0.70 411	0.21 351	0.18 390	0.20 301	0.19 334	0.18 268	0.15 212

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 366	0.32 399	0.64 388	0.44 333	0.30 352	0.66 363	0.44 376	1.04 380	0.88 351	0.91 401	0.91 313	0.99 409	0.60 336	0.68 314	0.60 383	0.21 351	0.17 373	0.22 358	0.22 399	0.21 342	0.21 370
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DualNet (step1)	0.57 398	0.36 423	0.72 428	0.38 157	0.30 352	0.71 381	0.43 367	1.06 389	0.88 351	0.92 409	0.86 286	0.85 362	0.69 391	0.68 314	0.50 340	0.41 509	0.20 416	0.40 500	0.41 513	0.36 474	0.33 466

test_sample9	1.05 502	0.36 423	0.72 428	0.38 157	0.30 352	0.71 381	0.43 367	1.06 389	0.88 351	0.92 409	0.86 286	0.85 362	0.69 391	1.20 481	1.36 510	0.41 509	8.41 579	0.40 500	0.41 513	0.36 474	0.33 466

test_sample7	0.52 360	0.29 381	0.50 314	0.36 111	0.27 287	0.62 337	0.41 350	1.06 389	0.88 351	0.92 409	0.86 286	0.85 362	0.69 391	0.68 314	0.50 340	0.26 427	0.20 416	0.27 442	0.26 454	0.27 422	0.24 403

222	1.18 516	0.22 237	0.44 228	0.37 127	0.22 114	0.79 407	0.37 279	1.31 490	0.89 364	0.92 409	1.08 392	0.72 308	0.71 408	0.66 293	13.89 575	0.20 334	0.15 321	0.17 185	0.16 228	0.18 268	0.19 329

ssnet_v2	0.58 405	0.28 369	0.56 354	0.43 314	0.29 336	0.95 446	0.59 452	1.13 417	0.99 411	0.93 413	0.80 251	0.99 409	0.64 365	0.82 381	0.94 470	0.25 417	0.22 434	0.23 380	0.24 431	0.20 318	0.19 329

Syn2CoEx	0.71 441	0.51 484	0.95 471	0.64 503	0.45 478	0.91 438	0.53 431	1.48 516	1.13 464	0.93 413	1.35 461	1.02 421	0.99 486	0.92 429	0.80 431	0.30 461	0.27 476	0.28 450	0.24 431	0.23 381	0.24 403

DeepPrunerF	0.89 479	0.52 491	3.43 553	0.68 518	0.81 528	0.72 388	0.72 494	1.22 462	1.99 537	0.93 413	1.01 358	0.87 373	0.86 456	1.08 465	0.95 473	0.34 489	0.28 480	0.43 506	0.39 505	0.30 439	0.32 461

GASNet	0.67 430	0.72 515	0.96 473	0.70 521	0.48 489	0.62 337	0.47 390	1.08 397	1.03 429	0.94 416	0.82 262	0.93 396	0.83 451	1.33 499	0.80 431	0.31 464	0.22 434	0.29 458	0.28 467	0.44 497	0.24 403

CrosDoStereo	0.50 344	0.18 88	0.45 240	0.38 157	0.24 183	0.40 197	1.18 534	0.67 200	0.86 338	0.94 416	1.37 465	0.63 254	0.77 431	0.65 285	0.45 316	0.15 159	0.12 190	0.17 185	0.18 304	0.14 123	0.14 189

KYRaft	0.48 310	0.20 161	0.38 143	0.44 333	0.23 154	0.44 229	0.37 279	0.66 190	0.41 124	0.94 416	1.73 504	0.79 343	0.41 227	0.63 265	0.31 170	0.16 209	0.11 135	0.18 231	0.22 399	0.16 209	0.78 538

DeepStereo_LL	0.50 344	0.18 88	0.45 240	0.38 157	0.24 183	0.40 197	1.18 534	0.67 200	0.86 338	0.94 416	1.37 465	0.63 254	0.77 431	0.65 285	0.45 316	0.15 159	0.12 190	0.17 185	0.18 304	0.14 123	0.14 189

DMCA-RVC	0.51 351	0.30 390	0.59 363	0.50 422	0.32 390	0.54 279	0.38 301	0.86 306	0.68 229	0.94 416	0.86 286	0.91 389	0.68 387	0.70 326	0.59 380	0.23 394	0.18 390	0.31 467	0.23 415	0.26 411	0.19 329

MLCV	0.47 298	0.24 295	0.61 370	0.37 127	0.17 17	0.61 329	0.33 208	0.80 287	0.87 347	0.94 416	1.13 410	0.72 308	0.43 235	0.89 417	0.51 350	0.13 59	0.10 51	0.13 51	0.11 77	0.14 123	0.12 109

CBMV_ROB	0.59 412	0.37 430	0.38 143	0.39 185	0.28 310	0.74 390	0.28 128	1.00 361	0.98 406	0.94 416	1.25 443	0.81 354	0.78 436	0.87 408	0.50 340	0.36 498	0.37 516	0.43 506	0.40 508	0.33 458	0.30 449

CSP-Net	0.56 391	0.27 355	0.49 301	0.41 254	0.28 310	1.22 496	0.50 409	1.23 467	0.72 249	0.95 423	0.95 330	0.89 382	0.62 348	0.83 389	0.62 390	0.26 427	0.17 373	0.17 185	0.17 277	0.18 268	0.17 278

z-mn7	1.00 492	0.50 480	1.70 532	0.53 460	0.36 421	1.75 531	0.71 492	1.22 462	2.28 543	0.96 424	2.54 532	1.42 496	0.95 480	2.19 544	1.54 516	0.22 377	0.19 404	0.21 343	0.20 359	0.27 422	0.25 410

DDUNet	1.06 503	2.56 571	0.68 408	1.21 543	1.26 548	1.03 463	0.69 481	1.11 409	0.94 392	0.96 424	1.22 436	1.27 470	0.82 446	0.93 435	0.72 418	0.84 541	0.38 518	1.99 553	0.60 538	1.10 544	0.85 542

Prome-Stereo	0.46 283	0.19 125	0.35 108	0.44 333	0.26 256	0.40 197	0.45 379	0.68 210	0.44 140	0.96 424	1.84 511	0.59 235	0.67 381	0.61 246	0.32 180	0.14 98	0.11 135	0.16 147	0.14 170	0.16 209	0.29 440

S-Stereo	0.74 448	0.35 418	0.96 473	0.56 477	0.45 478	0.82 423	0.60 454	1.24 474	1.60 525	0.96 424	1.41 473	1.12 450	0.94 477	0.80 375	1.04 488	0.26 427	0.31 498	0.28 450	0.25 440	0.32 451	0.47 518

AF-Net	0.81 463	0.39 447	0.68 408	0.64 503	0.54 505	0.91 438	0.51 424	1.61 532	1.31 499	0.96 424	2.02 519	1.46 499	1.26 514	1.11 471	0.99 480	0.32 475	0.24 452	0.39 497	0.27 461	0.30 439	0.25 410

GCST	0.83 471	1.22 544	0.74 436	1.58 549	1.01 542	1.06 469	0.23 60	0.78 280	0.78 291	0.97 429	0.65 182	0.78 341	0.35 178	0.92 429	0.34 207	0.96 544	0.65 544	1.20 544	0.81 547	0.91 536	0.70 535

Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 420	0.28 369	0.99 477	0.40 222	0.30 352	1.03 463	0.56 445	1.10 403	0.99 411	0.97 429	1.22 436	1.06 431	0.69 391	1.07 462	0.95 473	0.19 311	0.11 135	0.16 147	0.13 139	0.22 364	0.21 370

AAGNet	1.43 530	0.20 161	0.48 289	0.44 333	0.25 215	0.29 89	0.31 177	0.65 181	0.68 229	0.97 429	0.86 286	0.67 286	0.62 348	0.64 278	20.63 580	0.16 209	0.11 135	0.19 271	0.15 196	0.19 302	0.12 109

acv_ft	0.51 351	0.23 258	0.56 354	0.44 333	0.28 310	0.86 433	0.39 324	0.91 329	0.80 302	0.97 429	0.96 334	0.79 343	0.59 332	0.63 265	0.87 450	0.17 248	0.15 321	0.16 147	0.15 196	0.17 244	0.15 212

RP	0.76 450	0.36 423	0.63 383	0.66 511	0.58 515	0.80 410	0.55 439	1.14 426	1.22 481	0.97 429	1.65 498	1.43 498	1.32 516	1.01 449	0.84 439	0.33 483	0.30 489	0.36 487	0.30 475	0.34 464	0.34 473

RAFT_R40	0.40 228	0.19 125	0.44 228	0.43 314	0.25 215	0.23 20	0.26 94	0.67 200	0.67 224	0.98 434	0.78 238	0.72 308	0.43 235	0.76 358	0.35 224	0.16 209	0.11 135	0.20 301	0.16 228	0.18 268	0.14 189

STTRV1_RVC	0.82 464	0.59 501	1.16 493	0.67 514	0.81 528	1.11 478	0.63 462	1.30 488	1.11 459	0.98 434	1.33 459	1.08 438	0.95 480	1.26 491	0.87 450	0.55 531	0.25 460	0.43 506	0.39 505	0.58 526	0.40 496

NCCL2	0.72 445	0.41 456	0.65 394	0.64 503	0.44 474	0.98 455	1.20 536	1.11 409	1.00 417	0.98 434	0.96 334	1.49 504	0.87 459	0.90 419	0.79 429	0.31 464	0.26 467	0.39 497	0.39 505	0.32 451	0.32 461

SDNR	0.86 474	0.37 430	1.47 526	0.40 222	0.38 437	3.38 558	0.33 208	0.90 325	0.98 406	0.99 437	2.09 522	0.59 235	0.71 408	1.29 495	0.70 411	0.51 524	0.56 540	0.36 487	0.26 454	0.43 496	0.46 513

pcwnet_v2	0.58 405	0.28 369	0.84 457	0.45 356	0.35 417	0.61 329	0.35 243	1.27 482	1.21 479	0.99 437	1.27 446	0.72 308	0.58 325	0.67 304	0.48 337	0.27 437	0.21 426	0.24 397	0.23 415	0.29 430	0.29 440

ADLNet	0.55 380	0.27 355	0.51 326	0.44 333	0.35 417	0.78 404	0.46 383	1.08 397	0.86 338	0.99 437	0.98 348	0.92 394	0.63 354	0.69 320	0.81 434	0.22 377	0.16 353	0.22 358	0.22 399	0.21 342	0.21 370

STTStereo	0.55 380	0.37 430	0.76 445	0.44 333	0.31 374	0.60 327	0.44 376	0.96 349	0.86 338	0.99 437	0.90 310	0.96 403	0.58 325	0.71 331	0.61 387	0.25 417	0.23 444	0.26 429	0.32 488	0.24 394	0.23 395

iResNetv2_ROB	0.52 360	0.27 355	0.69 414	0.38 157	0.25 215	0.62 337	0.35 243	1.17 442	1.01 421	0.99 437	1.06 386	0.88 378	0.67 381	0.66 293	0.39 271	0.19 311	0.13 257	0.15 121	0.11 77	0.18 268	0.16 258

Ntro	1.09 508	0.97 538	0.91 469	1.44 548	1.19 547	1.69 529	0.80 504	1.35 498	1.25 490	1.00 442	1.29 452	1.31 476	0.97 484	1.26 491	0.84 439	0.84 541	0.43 531	1.36 546	0.50 531	1.56 547	0.78 538

CRFU-Net	0.57 398	0.27 355	0.57 358	0.46 377	0.30 352	1.20 494	0.52 427	1.10 403	0.56 186	1.00 442	0.98 348	1.06 431	0.79 438	0.81 378	0.71 416	0.21 351	0.19 404	0.18 231	0.16 228	0.18 268	0.19 329

PFNet	0.42 246	0.18 88	0.58 362	0.43 314	0.24 183	0.43 221	0.32 198	0.74 258	0.78 291	1.00 442	0.74 215	0.68 287	0.39 215	0.72 336	0.37 256	0.16 209	0.10 51	0.20 301	0.15 196	0.16 209	0.13 145

GwcNet	0.69 435	0.36 423	1.10 487	0.51 438	0.42 461	1.08 474	0.50 409	1.21 454	1.16 469	1.00 442	1.37 465	1.06 431	0.79 438	0.92 429	0.94 470	0.25 417	0.24 452	0.24 397	0.22 399	0.23 381	0.26 416

stereogan	0.80 460	0.31 395	0.71 423	0.59 489	0.50 493	1.72 530	0.48 398	1.35 498	1.37 503	1.00 442	1.46 486	1.56 511	0.95 480	1.29 495	0.84 439	0.28 447	0.29 485	0.29 458	0.25 440	0.38 483	0.38 491

xyz-stereo	4.23 566	0.17 64	61.76 594	0.34 57	0.16 7	12.16 575	0.37 279	0.58 132	0.68 229	1.01 447	3.36 552	0.77 339	0.82 446	1.21 485	0.40 278	0.12 31	0.10 51	0.16 147	0.11 77	0.13 79	0.10 28

dad	0.58 405	0.50 480	0.64 388	0.43 314	0.30 352	0.59 321	0.36 265	0.78 280	1.25 490	1.01 447	1.17 428	1.15 460	0.53 289	0.68 314	0.50 340	0.35 494	0.23 444	0.37 492	0.21 381	0.29 430	0.20 352

GANetREF_RVC	0.80 460	0.75 518	0.86 463	0.66 511	0.42 461	1.15 486	0.98 522	1.14 426	1.19 475	1.01 447	1.02 366	1.10 446	0.90 465	1.15 474	0.76 424	0.48 519	0.39 522	0.57 528	0.38 501	0.63 529	0.46 513
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
fast-acv-ft	0.64 421	0.30 390	0.73 431	0.45 356	0.34 410	1.17 490	0.49 404	0.86 306	0.98 406	1.02 450	1.36 462	1.29 473	0.85 454	0.76 358	0.81 434	0.21 351	0.23 444	0.23 380	0.23 415	0.21 342	0.20 352

Wz-Net-SNSev	0.91 483	0.73 516	2.13 540	0.56 477	0.45 478	0.95 446	1.13 533	1.34 495	1.24 484	1.02 450	1.30 455	1.46 499	0.86 456	1.81 528	1.50 515	0.25 417	0.23 444	0.25 410	0.26 454	0.32 451	0.29 440

Wz-Net-LNSev	0.71 441	0.51 484	1.36 521	0.50 422	0.41 455	1.15 486	0.69 481	1.21 454	1.07 452	1.02 450	1.12 403	1.08 438	0.87 459	0.89 417	0.89 464	0.24 406	0.22 434	0.21 343	0.19 334	0.26 411	0.26 416

SACVNet	0.58 405	0.34 412	0.55 348	0.55 474	0.36 421	0.63 346	0.48 398	1.13 417	0.77 281	1.02 450	1.06 386	1.02 421	0.74 417	0.90 419	0.51 350	0.27 437	0.21 426	0.25 410	0.24 431	0.29 430	0.36 480

THIR-Stereo	0.50 344	0.18 88	0.45 240	0.38 157	0.23 154	0.75 393	0.67 471	0.66 190	0.87 347	1.02 450	1.40 471	0.72 308	0.76 424	0.62 254	0.42 286	0.15 159	0.11 135	0.17 185	0.18 304	0.14 123	0.15 212

DRaft	0.49 328	0.17 64	0.47 269	0.37 127	0.25 215	0.58 308	0.40 335	0.65 181	0.85 333	1.02 450	1.75 507	0.50 185	0.82 446	0.63 265	0.40 278	0.13 59	0.11 135	0.16 147	0.16 228	0.14 123	0.15 212

GrayStereo	0.49 328	0.19 125	0.42 205	0.46 377	0.28 310	0.53 273	0.67 471	0.69 218	0.63 206	1.02 450	1.47 487	0.78 341	0.76 424	0.56 184	0.33 192	0.14 98	0.12 190	0.17 185	0.17 277	0.15 169	0.29 440

PWCDC_ROB	0.89 479	0.49 476	0.80 454	0.74 525	0.40 448	1.03 463	0.39 324	1.33 493	2.35 547	1.02 450	3.77 554	0.81 354	0.92 471	1.20 481	0.90 466	0.34 489	0.22 434	0.24 397	0.20 359	0.34 464	0.29 440

FAT-Stereo	0.73 447	0.33 407	0.75 440	0.49 408	0.37 428	0.71 381	0.59 452	1.36 501	1.30 498	1.03 458	1.40 471	1.59 514	1.15 502	0.87 408	0.86 444	0.28 447	0.28 480	0.28 450	0.23 415	0.28 426	0.38 491

GANet	0.70 437	0.37 430	0.55 348	0.51 438	0.34 410	0.94 443	0.96 521	1.08 397	0.94 392	1.04 459	1.98 517	1.13 456	0.88 463	1.12 472	0.66 401	0.25 417	0.26 467	0.27 442	0.22 399	0.31 445	0.22 388

DLCB_ROB	0.58 405	0.28 369	0.47 269	0.49 408	0.32 390	0.77 400	0.50 409	0.99 357	0.92 379	1.04 459	1.14 415	1.21 463	0.69 391	0.88 411	0.69 408	0.20 334	0.20 416	0.22 358	0.22 399	0.21 342	0.18 296

MSAF-DinoV2	1.04 498	0.38 440	1.32 514	0.54 467	0.29 336	0.89 435	0.72 494	1.52 525	1.24 484	1.05 461	1.41 473	2.98 543	1.49 525	2.74 553	2.83 546	0.22 377	0.14 291	0.20 301	0.22 399	0.32 451	0.32 461

ACVNet-4b	1.35 526	1.31 547	1.10 487	1.90 556	1.59 551	1.92 534	0.77 500	1.52 525	1.62 526	1.05 461	1.60 497	2.11 530	0.94 477	1.64 521	0.77 428	1.30 554	0.35 513	2.03 557	0.67 541	1.88 556	0.84 541

Consistency-Raft	1.01 493	0.81 524	1.24 505	0.84 528	0.97 537	0.81 415	0.84 509	1.30 488	1.59 522	1.05 461	1.68 503	1.12 450	0.91 466	0.92 429	1.11 493	0.65 534	0.74 548	0.79 536	0.90 550	1.06 543	0.79 540

RYNet	0.72 445	0.35 418	0.64 388	0.53 460	0.67 522	1.31 503	0.67 471	1.20 452	1.18 473	1.05 461	0.87 294	1.27 470	0.93 476	0.93 435	1.27 507	0.22 377	0.16 353	0.26 429	0.23 415	0.40 486	0.39 493

DSFCA	0.55 380	0.25 319	0.62 373	0.40 222	0.36 421	0.74 390	0.52 427	1.04 380	0.82 315	1.06 465	0.84 273	0.89 382	0.63 354	0.99 445	0.58 375	0.25 417	0.21 426	0.21 343	0.21 381	0.21 342	0.19 329

PDISCO_ROB	0.91 483	0.48 472	1.06 483	0.99 534	0.97 537	1.67 528	0.63 462	1.64 534	1.59 522	1.06 465	1.18 430	1.31 476	0.79 438	1.55 512	0.97 476	0.49 521	0.22 434	0.45 510	0.40 508	0.45 501	0.37 485

SGM-Forest	0.62 418	0.32 399	0.39 162	0.43 314	0.30 352	1.02 460	0.55 439	1.09 401	1.05 439	1.06 465	1.18 430	1.10 446	0.67 381	0.88 411	0.62 390	0.31 464	0.33 509	0.33 478	0.30 475	0.30 439	0.28 433
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ISRNet	0.56 391	0.24 295	0.66 400	0.56 477	0.36 421	0.44 229	0.25 82	0.82 293	0.84 325	1.07 468	1.25 443	0.91 389	0.60 336	0.66 293	0.58 375	0.35 494	0.26 467	0.36 487	0.33 491	0.30 439	0.42 501

anonymity	0.97 489	0.89 530	1.05 482	0.92 532	1.03 543	0.97 451	0.81 505	1.29 485	0.91 374	1.07 468	0.98 348	1.00 412	0.95 480	1.02 454	0.92 469	0.96 544	0.95 564	0.90 539	0.91 553	0.92 537	0.94 546

PSM-AAD	0.48 310	0.20 161	0.37 131	0.43 314	0.23 154	0.56 297	0.50 409	0.65 181	0.70 237	1.07 468	1.12 403	0.58 220	0.92 471	0.61 246	0.32 180	0.15 159	0.11 135	0.25 410	0.26 454	0.18 268	0.43 507

RGC	0.79 459	0.59 501	0.71 423	0.65 508	0.65 521	0.92 442	0.58 449	1.29 485	1.05 439	1.07 468	1.45 484	1.47 502	1.03 491	1.21 485	0.88 454	0.32 475	0.30 489	0.48 518	0.40 508	0.37 479	0.37 485

otaku	1.04 498	0.93 532	0.88 465	1.33 547	1.05 545	1.66 526	0.70 486	1.40 508	1.18 473	1.08 472	1.32 458	1.33 484	0.91 466	1.23 488	0.76 424	0.72 537	0.46 536	1.24 545	0.50 531	1.40 546	0.75 536

SST-Stereo	0.40 228	0.19 125	0.45 240	0.42 294	0.25 215	0.25 43	0.21 36	0.66 190	0.47 156	1.08 472	0.79 248	0.72 308	0.43 235	0.77 365	0.35 224	0.16 209	0.11 135	0.20 301	0.16 228	0.19 302	0.15 212

FTStereo	0.56 391	0.20 161	0.37 131	0.41 254	0.25 215	0.40 197	0.79 503	0.66 190	0.43 134	1.09 474	3.27 547	0.70 295	0.73 415	0.55 174	0.33 192	0.14 98	0.13 257	0.19 271	0.17 277	0.15 169	0.30 449

SuperB	1.04 498	0.37 430	4.81 561	0.43 314	0.31 374	0.99 456	0.46 383	1.02 373	2.09 538	1.09 474	1.09 396	0.75 327	0.81 442	1.06 459	1.76 522	0.19 311	0.15 321	0.17 185	0.15 196	2.82 569	0.26 416

DPSNet	0.99 491	0.42 458	1.88 537	0.53 460	0.41 455	1.59 522	1.26 542	2.21 548	1.43 509	1.10 476	1.11 399	1.46 499	1.95 545	1.34 501	1.26 505	0.34 489	0.25 460	0.25 410	0.21 381	0.46 504	0.37 485

StereoDRNet	0.64 421	0.33 407	0.68 408	0.51 438	0.43 467	1.03 463	0.53 431	1.47 515	0.99 411	1.10 476	0.87 294	1.07 436	0.71 408	0.82 381	0.88 454	0.23 394	0.19 404	0.25 410	0.23 415	0.27 422	0.19 329

DCVSM-stereo	0.49 328	0.27 355	0.53 339	0.39 185	0.29 336	0.51 261	0.26 94	0.75 264	0.75 266	1.11 478	0.75 217	1.05 429	0.72 412	0.60 238	0.47 333	0.20 334	0.19 404	0.24 397	0.20 359	0.25 404	0.30 449

ccnet	0.82 464	0.57 499	0.75 440	0.54 467	0.59 516	1.09 477	0.66 469	1.38 504	0.94 392	1.12 479	1.44 481	1.29 473	0.92 471	0.95 444	1.24 503	0.49 521	0.42 527	0.50 523	0.47 524	0.51 512	0.46 513

StereoDRNet-Refined	0.58 405	0.32 399	0.54 343	0.46 377	0.30 352	0.96 449	0.40 335	1.00 361	0.94 392	1.12 479	1.08 392	0.96 403	0.67 381	0.90 419	0.89 464	0.17 248	0.13 257	0.22 358	0.21 381	0.20 318	0.19 329
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DRN-Test	0.66 425	0.32 399	0.66 400	0.50 422	0.39 443	1.15 486	0.61 459	1.49 518	1.01 421	1.12 479	1.08 392	1.06 431	0.69 391	0.77 365	0.94 470	0.23 394	0.17 373	0.26 429	0.25 440	0.25 404	0.21 370

XQC	0.89 479	0.65 510	1.31 512	0.67 514	0.52 501	1.22 496	0.68 476	1.26 480	1.52 516	1.14 482	1.11 399	1.28 472	1.04 493	1.40 509	1.77 523	0.38 502	0.24 452	0.37 492	0.31 482	0.53 517	0.47 518

ADCP+	1.06 503	0.35 418	1.51 528	0.49 408	0.51 497	1.45 514	0.55 439	1.25 478	1.03 429	1.16 483	1.15 421	1.10 446	1.07 496	1.56 514	6.75 567	0.19 311	0.16 353	0.23 380	0.21 381	0.28 426	0.21 370

ADCRef	0.80 460	0.43 460	1.32 514	0.50 422	0.45 478	1.07 470	0.51 424	1.07 393	0.98 406	1.17 484	1.42 475	0.87 373	0.91 466	0.85 401	3.19 548	0.18 281	0.16 353	0.23 380	0.23 415	0.22 364	0.21 370

CBMV	0.64 421	0.35 418	0.41 184	0.42 294	0.25 215	1.01 458	0.77 500	1.13 417	1.09 457	1.17 484	1.22 436	1.04 425	0.75 421	0.88 411	0.63 393	0.28 447	0.30 489	0.34 480	0.30 475	0.26 411	0.26 416
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
YMNet	0.66 425	0.38 440	0.90 467	0.52 450	0.46 485	1.08 474	0.49 404	1.00 361	0.77 281	1.18 486	1.29 452	1.12 450	0.74 417	0.85 401	0.86 444	0.27 437	0.31 498	0.25 410	0.25 440	0.24 394	0.23 395

YMNet_1	0.66 425	0.38 440	0.90 467	0.52 450	0.46 485	1.08 474	0.49 404	1.00 361	0.77 281	1.18 486	1.29 452	1.12 450	0.74 417	0.85 401	0.86 444	0.27 437	0.31 498	0.25 410	0.25 440	0.24 394	0.23 395

w-ln-seven-2	0.76 450	0.43 460	2.32 543	0.52 450	0.38 437	0.90 437	0.65 467	1.11 409	1.12 463	1.19 488	1.28 448	1.09 442	0.99 486	1.07 462	0.87 450	0.20 334	0.19 404	0.23 380	0.22 399	0.26 411	0.22 388

RAFT-RH_RVC	0.56 391	0.17 64	0.41 184	0.37 127	0.23 154	0.57 302	0.24 74	0.60 147	0.70 237	1.19 488	3.94 559	0.56 207	0.38 204	0.65 285	0.36 240	0.13 59	0.11 135	0.20 301	0.14 170	0.12 44	0.13 145

PASM	0.90 482	0.64 509	1.69 530	0.69 520	0.69 525	0.78 404	0.84 509	1.03 377	1.26 493	1.19 488	1.15 421	1.31 476	0.98 485	1.24 489	1.03 485	0.52 525	0.56 540	0.59 531	0.66 540	0.56 521	0.54 529

ETE_ROB	0.70 437	0.49 476	0.73 431	0.56 477	0.36 421	0.79 407	0.87 513	1.14 426	0.93 385	1.19 488	1.18 430	1.39 493	0.82 446	0.99 445	0.80 431	0.26 427	0.21 426	0.31 467	0.26 454	0.33 458	0.34 473

RainbowNet	1.35 526	1.49 551	1.19 500	1.88 555	1.45 549	1.48 515	1.07 530	1.61 532	1.55 519	1.20 492	1.59 496	1.54 509	1.13 500	1.34 501	0.97 476	1.36 557	0.70 545	1.82 551	0.79 546	1.71 550	1.07 555

DANet	0.71 441	0.45 469	0.91 469	0.59 489	0.40 448	0.81 415	0.40 335	0.97 352	0.84 325	1.20 492	1.22 436	1.33 484	0.88 463	1.16 476	1.24 503	0.27 437	0.23 444	0.31 467	0.25 440	0.35 469	0.32 461
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
Wz-Net-TNSev	1.14 511	1.06 541	4.32 560	0.49 408	0.42 461	1.51 517	1.11 532	1.48 516	1.40 508	1.22 494	1.26 445	1.58 513	1.43 522	1.76 526	1.70 519	0.32 475	0.31 498	0.26 429	0.30 475	0.41 492	0.41 500

ADCPNet	1.03 497	0.48 472	2.70 547	0.54 467	0.42 461	1.40 507	0.75 498	1.13 417	1.07 452	1.22 494	1.42 475	1.68 516	1.09 497	1.36 506	3.45 552	0.30 461	0.28 480	0.29 458	0.32 488	0.37 479	0.35 478

LALA_ROB	0.74 448	0.43 460	0.69 414	0.54 467	0.40 448	1.01 458	0.95 520	1.21 454	1.07 452	1.22 494	1.12 403	1.56 511	0.79 438	1.04 458	0.86 444	0.33 483	0.22 434	0.35 482	0.30 475	0.35 469	0.31 457

NaN_ROB	0.69 435	0.44 465	0.69 414	0.51 438	0.33 401	0.97 451	1.06 528	1.22 462	1.19 475	1.24 497	0.96 334	1.08 438	0.78 436	1.20 481	0.67 404	0.24 406	0.30 489	0.23 380	0.24 431	0.23 381	0.25 410

Wz-Net-MNSev	0.76 450	0.40 452	1.34 516	0.50 422	0.40 448	1.44 513	0.83 506	1.15 430	1.16 469	1.25 498	1.20 435	1.13 456	0.81 442	1.16 476	1.00 483	0.22 377	0.19 404	0.24 397	0.23 415	0.28 426	0.26 416

edge stereo	0.76 450	0.38 440	0.74 436	0.52 450	0.43 467	0.80 410	0.53 431	1.28 484	1.06 446	1.28 499	1.38 470	1.81 519	1.11 499	1.08 465	0.85 443	0.33 483	0.32 503	0.41 504	0.28 467	0.32 451	0.36 480

ADCL	1.04 498	0.38 440	1.35 517	0.50 422	0.39 443	1.61 523	0.89 514	1.29 485	1.39 506	1.29 500	1.50 488	1.24 466	1.24 511	1.37 507	4.87 560	0.21 351	0.19 404	0.25 410	0.25 440	0.29 430	0.27 426

MADNet+	2.23 551	2.43 568	10.85 569	1.22 544	0.91 533	2.76 547	1.40 550	2.12 547	1.67 528	1.32 501	1.74 506	1.86 524	1.74 537	6.25 569	4.41 558	0.65 534	0.64 543	0.58 530	0.54 535	0.80 534	0.76 537

CSAN	0.83 471	0.49 476	0.77 450	0.60 495	0.41 455	1.14 484	1.06 528	1.19 447	1.46 513	1.32 501	1.43 478	1.37 491	1.19 508	1.27 494	0.86 444	0.39 504	0.31 498	0.36 487	0.37 498	0.35 469	0.34 473

FBW_ROB	0.88 477	0.50 480	0.85 458	0.55 474	0.40 448	1.17 490	0.78 502	1.50 519	1.37 503	1.33 503	1.27 446	1.48 503	1.00 489	2.57 552	0.98 479	0.25 417	0.32 503	0.45 510	0.30 475	0.34 464	0.28 433

XPNet_ROB	0.70 437	0.35 418	0.68 408	0.52 450	0.40 448	0.79 407	0.85 512	1.16 437	0.94 392	1.33 503	1.15 421	1.38 492	0.83 451	1.03 456	0.90 466	0.32 475	0.25 460	0.26 429	0.24 431	0.31 445	0.28 433

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 496	0.57 499	1.51 528	0.67 514	0.50 493	2.57 543	1.66 557	1.20 452	1.43 509	1.38 505	1.57 495	1.33 484	0.92 471	1.64 521	0.88 454	0.37 501	0.39 522	0.46 513	0.60 538	0.41 492	0.40 496

ACVNet_1	1.46 531	1.33 548	1.12 490	1.91 557	1.62 552	1.83 533	0.98 522	2.00 545	1.85 534	1.39 506	1.53 492	2.32 534	1.53 526	1.34 501	1.11 493	1.30 554	0.50 538	2.06 559	0.58 537	1.93 558	0.95 548

zh-sn7	1.09 508	0.75 518	3.23 551	0.57 483	0.42 461	1.11 478	0.89 514	1.19 447	1.27 494	1.41 507	1.98 517	1.25 467	1.47 524	1.99 537	2.62 543	0.26 427	0.26 467	0.26 429	0.27 461	0.35 469	0.30 449

psmorigin	0.82 464	0.51 484	2.09 539	0.49 408	0.41 455	0.85 430	0.50 409	1.04 380	0.88 351	1.45 508	1.43 478	1.50 505	1.06 494	1.22 487	0.97 476	0.31 464	0.32 503	0.27 442	0.27 461	0.33 458	0.42 501

w-ln-seven	0.96 488	0.48 472	2.41 545	0.54 467	0.50 493	1.41 509	0.70 486	1.67 536	1.81 532	1.49 509	1.50 488	1.26 468	0.87 459	1.15 474	1.80 527	0.23 394	0.21 426	0.25 410	0.25 440	0.31 445	0.26 416

AnyNet_C32	1.16 515	0.62 508	2.40 544	0.57 483	0.55 507	1.41 509	1.34 547	1.18 445	1.24 484	1.49 509	1.42 475	1.39 493	1.20 510	1.55 512	4.82 559	0.29 454	0.28 480	0.29 458	0.34 493	0.38 483	0.42 501

test_sample8	1.25 521	0.36 423	0.72 428	0.38 157	0.30 352	0.71 381	0.43 367	1.13 417	0.75 266	1.50 511	0.95 330	3.29 551	1.59 531	1.20 481	1.36 510	0.41 509	8.41 579	0.40 500	0.41 513	0.36 474	0.33 466

SAMSARA	1.07 505	0.65 510	1.19 500	1.06 540	0.90 531	1.76 532	1.76 561	1.46 514	1.44 511	1.51 512	1.16 426	2.00 528	1.14 501	1.48 510	1.31 509	0.39 504	0.44 533	0.35 482	0.38 501	0.49 509	0.49 524

RTSC	0.87 475	0.48 472	1.23 504	0.52 450	0.37 428	1.13 483	0.50 409	1.34 495	1.79 531	1.51 512	1.24 441	1.12 450	0.81 442	1.62 518	2.16 535	0.25 417	0.19 404	0.23 380	0.24 431	0.30 439	0.31 457

WZ-Net	1.19 517	0.59 501	4.07 558	0.62 501	0.51 497	1.34 504	1.31 546	1.32 491	1.74 529	1.53 514	1.65 498	1.74 518	1.28 515	2.25 546	2.01 532	0.27 437	0.21 426	0.23 380	0.25 440	0.40 486	0.39 493

SHD	0.93 486	0.50 480	1.18 499	0.59 489	0.46 485	0.97 451	0.48 398	1.70 538	2.15 539	1.58 515	1.37 465	1.42 496	1.19 508	1.31 497	1.60 517	0.31 464	0.26 467	0.32 473	0.33 491	0.40 486	0.42 501

SANet	1.07 505	0.41 456	1.06 483	0.48 393	0.30 352	1.41 509	0.94 519	1.42 510	3.36 559	1.58 515	2.43 529	2.33 535	1.70 536	1.34 501	1.07 490	0.28 447	0.24 452	0.26 429	0.23 415	0.34 464	0.30 449

NVStereoNet_ROB	1.24 520	0.90 531	1.13 491	0.86 529	0.88 530	1.11 478	0.99 524	1.42 510	1.53 517	1.59 517	2.48 530	2.24 532	1.53 526	1.96 536	1.30 508	0.76 539	0.70 545	0.78 535	1.00 555	0.71 533	0.88 544
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MFN_U_SF_RVC	1.09 508	0.59 501	1.97 538	0.67 514	0.44 474	1.93 535	0.60 454	1.85 541	1.36 501	1.61 518	1.54 493	1.95 527	1.37 518	1.64 521	1.73 520	0.40 508	0.37 516	0.45 510	0.48 526	0.44 497	0.44 508

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 524	0.87 529	1.76 534	0.86 529	0.56 510	4.29 563	1.79 562	1.50 519	1.98 536	1.61 518	1.85 512	1.84 521	1.41 520	1.89 531	1.36 510	0.48 519	0.40 524	0.56 527	0.57 536	0.69 532	0.48 521

PWC_ROB	0.87 475	0.52 491	1.28 508	0.50 422	0.32 390	0.91 438	0.37 279	1.36 501	1.46 513	1.61 518	2.59 536	1.16 461	1.01 490	1.34 501	1.40 514	0.25 417	0.18 390	0.28 450	0.20 359	0.29 430	0.28 433

AnyNet_C01	1.56 534	1.05 540	7.45 565	0.64 503	0.54 505	1.99 536	1.38 549	1.43 512	1.36 501	1.63 521	1.92 514	1.84 521	1.33 517	2.40 548	4.03 554	0.33 483	0.32 503	0.32 473	0.34 493	0.44 497	0.45 512

IMH-64-1	1.86 541	1.62 556	1.16 493	2.20 560	1.89 560	2.33 540	1.30 543	2.89 553	2.29 544	1.66 522	2.80 541	2.49 537	1.61 532	2.10 540	1.78 525	1.60 559	0.74 548	2.43 563	1.02 556	2.12 559	1.17 559

IMH-64	1.86 541	1.62 556	1.16 493	2.20 560	1.89 560	2.33 540	1.30 543	2.89 553	2.29 544	1.66 522	2.80 541	2.49 537	1.61 532	2.10 540	1.78 525	1.60 559	0.74 548	2.43 563	1.02 556	2.12 559	1.17 559

pmcnn	1.23 519	0.29 381	0.96 473	0.40 222	0.23 154	0.95 446	0.69 481	1.16 437	1.28 496	1.67 524	2.33 525	11.15 577	0.86 456	0.93 435	0.88 454	0.15 159	0.12 190	0.12 22	0.10 50	0.15 169	0.15 212

MFMNet_re	1.14 511	0.97 538	1.19 500	0.99 534	0.95 535	1.25 500	1.22 539	1.39 505	1.55 519	1.69 525	1.67 502	1.21 463	1.53 526	1.12 472	0.99 480	0.87 543	0.75 552	0.79 536	0.75 544	0.90 535	0.94 546

zh-mn7	1.08 507	0.65 510	4.00 557	0.52 450	0.38 437	1.16 489	0.62 461	1.15 430	1.77 530	1.74 526	2.31 523	1.17 462	0.91 466	2.10 540	1.77 523	0.24 406	0.21 426	0.22 358	0.22 399	0.25 404	0.28 433

G-Net	0.95 487	0.46 471	1.04 481	0.64 503	0.48 489	2.12 538	0.64 466	1.01 370	0.87 347	1.75 527	2.82 543	1.30 475	1.64 535	1.06 459	0.96 475	0.36 498	0.29 485	0.35 482	0.25 440	0.45 501	0.42 501

FADE		2.05 564		1.03 538	0.99 540			3.91 566	3.00 554	1.76 528		2.73 540		5.95 568		11.57 585	1.70 571	23.09 589	15.86 585	0.62 528	0.65 533

ACVNet_2	1.65 539	1.27 546	1.41 524	1.75 552	1.62 552	2.22 539	1.20 536	2.30 549	2.62 549	1.78 529	2.56 533	3.03 544	1.61 532	1.54 511	1.12 497	1.06 549	0.58 542	1.82 551	0.70 543	1.82 552	0.96 549

IMH	2.04 548	1.62 556	1.20 503	2.20 560	1.89 560	2.91 555	1.30 543	3.11 556	3.03 555	1.81 530	3.35 551	3.03 544	1.90 542	2.48 549	1.80 527	1.66 562	0.77 554	2.45 565	1.04 559	2.15 561	1.19 562

DispFullNet	1.60 536	2.63 572	2.75 548	2.56 567	1.79 558	1.24 499	0.47 390	1.37 503	1.45 512	1.87 531	1.50 488	1.55 510	2.46 551	2.04 539	1.04 488	0.59 532	0.18 390	2.32 562	0.68 542	2.29 562	1.14 556

RTS	1.98 545	0.96 535	11.36 570	0.65 508	0.57 513	2.77 548	1.40 550	1.39 505	2.26 541	1.89 532	2.56 533	1.32 481	1.25 512	5.20 566	4.05 555	0.31 464	0.22 434	0.29 458	0.29 473	0.40 486	0.37 485

RTSA	1.98 545	0.96 535	11.36 570	0.65 508	0.57 513	2.77 548	1.40 550	1.39 505	2.26 541	1.89 532	2.56 533	1.32 481	1.25 512	5.20 566	4.05 555	0.31 464	0.22 434	0.29 458	0.29 473	0.40 486	0.37 485

LVE	2.12 550	1.44 550	1.36 521	1.99 558	1.78 557	2.75 546	1.79 562	2.82 552	3.95 564	1.90 534	4.33 564	3.52 554	1.81 538	2.24 545	1.74 521	1.74 563	0.87 557	2.06 559	1.13 561	1.91 557	1.35 564

ADCS	1.51 533	0.61 505	3.42 552	0.59 489	0.51 497	1.27 501	1.08 531	1.59 529	1.81 532	1.91 535	1.66 500	1.51 508	1.42 521	1.94 535	8.60 569	0.33 483	0.32 503	0.33 478	0.36 497	0.44 497	0.42 501

WAO-6	2.04 548	1.50 552	1.16 493	1.70 551	1.67 556	2.69 544	1.44 553	3.06 555	3.63 562	1.98 536	3.27 547	3.54 555	2.07 548	2.36 547	2.22 538	1.31 556	0.91 559	2.04 558	1.22 565	1.73 551	1.27 563

LSM	4.74 569	0.77 521	10.16 568	0.70 521	56.56 592	1.02 460	1.00 526	1.24 474	1.62 526	2.04 537	2.34 526	1.33 484	1.17 505	1.38 508	1.09 492	0.33 483	0.49 537	0.39 497	0.46 519	0.51 512	10.09 581

Dean	1.98 545	1.36 549	1.36 521	2.12 559	1.81 559	2.74 545	1.36 548	3.37 562	3.80 563	2.08 538	3.32 549	3.21 549	1.82 539	1.71 525	1.67 518	1.27 551	0.77 554	1.99 553	0.90 550	1.86 553	1.03 554

SPS-STEREO	1.25 521	0.93 532	1.06 483	1.04 539	1.03 543	1.41 509	0.91 518	1.51 522	1.19 475	2.09 539	1.83 510	1.94 526	1.39 519	1.62 518	1.39 513	0.97 546	0.94 563	0.90 539	0.89 549	0.96 540	0.96 549
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
JetBlue	2.78 554	1.26 545	7.04 564	1.16 542	1.48 550	8.00 571	6.02 574	2.60 551	1.92 535	2.12 540	2.64 537	3.34 552	3.05 561	6.49 570	3.39 550	0.78 540	0.76 553	0.75 533	0.76 545	0.97 541	1.18 561

ADCMid	1.14 511	0.52 491	2.23 542	0.53 460	0.43 467	1.07 470	0.75 498	1.23 467	1.05 439	2.15 541	1.44 481	1.50 505	1.43 522	1.56 514	5.01 561	0.26 427	0.24 452	0.29 458	0.31 482	0.37 479	0.33 466

PVD	1.28 523	0.67 513	1.28 508	0.74 525	0.62 519	1.50 516	0.84 509	1.99 544	2.96 553	2.18 542	2.36 528	1.85 523	1.95 545	1.92 533	1.94 530	0.39 504	0.36 515	0.49 521	0.37 498	0.51 512	0.64 532

WAO-7	1.90 543	1.20 543	1.35 517	1.27 545	1.06 546	2.84 550	1.56 556	3.23 558	3.06 557	2.23 543	3.33 550	3.17 548	2.28 550	3.12 554	2.21 536	1.02 548	0.91 559	1.06 543	1.03 558	1.04 542	0.97 552

SGM_RVC	0.97 489	0.28 369	0.41 184	0.39 185	0.22 114	1.55 519	0.73 496	1.51 522	1.25 490	2.25 544	1.92 514	2.58 539	1.56 529	2.02 538	1.19 501	0.27 437	0.27 476	0.27 442	0.25 440	0.25 404	0.25 410
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
TorneroNet-64	3.44 558	1.86 560	1.42 525	2.58 568	2.28 566	6.87 568	1.68 558	4.70 571	12.03 573	2.31 545	5.59 572	8.25 572	2.55 554	3.97 563	2.73 544	1.81 564	0.74 548	2.57 567	1.07 560	2.35 563	1.44 565

PWCK	1.92 544	1.66 559	3.12 550	1.65 550	0.91 533	2.84 550	2.26 567	2.10 546	2.41 548	2.36 546	2.31 523	2.22 531	1.82 539	3.43 557	2.03 533	1.61 561	0.71 547	1.51 547	0.82 548	1.69 549	0.91 545

aanetorigin	0.83 471	0.56 497	1.87 536	0.49 408	0.38 437	0.56 297	0.66 469	0.70 233	1.00 417	2.42 547	2.02 519	1.31 476	1.18 506	0.93 435	1.13 498	0.20 334	0.18 390	0.20 301	0.19 334	0.27 422	0.30 449

MSMD_ROB	1.21 518	0.49 476	0.62 373	0.59 489	0.50 493	1.62 525	0.67 471	1.23 467	1.24 484	2.45 548	3.77 554	3.09 547	2.98 560	1.32 498	0.81 434	0.45 514	0.41 525	0.49 521	0.51 533	0.47 506	0.44 508

KSHMR	2.57 552	1.93 562	1.69 530	2.63 569	2.42 568	2.86 552	2.07 565	3.27 560	6.50 568	2.49 549	3.36 552	3.41 553	1.92 543	2.49 550	1.94 530	2.13 568	1.40 569	2.79 572	1.50 568	2.73 567	1.77 567

SGM+DAISY	1.35 526	0.94 534	1.25 506	0.96 533	1.00 541	1.52 518	1.02 527	1.34 495	1.21 479	2.64 550	2.65 538	2.44 536	1.56 529	1.64 521	1.26 505	0.97 546	0.95 564	0.90 539	0.90 550	0.94 538	0.96 549

tt	6.20 571	0.20 161	5.89 562	3.55 575	2.07 563	11.26 574	19.21 578	11.74 579	5.46 566	2.69 551	2.04 521	4.87 563	6.25 571	3.70 561	7.09 568	8.32 581	11.17 586	4.93 577	5.41 580	5.74 577	2.37 572

ktn	2.98 557	2.25 566	1.73 533	2.84 570	2.53 571	3.76 562	2.15 566	3.70 564	5.47 567	2.75 552	5.17 571	5.94 567	2.48 552	3.23 555	2.46 542	2.34 572	1.44 570	2.78 571	2.03 571	2.45 565	2.01 570

notaker	2.76 553	2.29 567	1.80 535	2.96 571	2.58 572	2.90 554	1.75 560	3.24 559	3.05 556	2.78 553	4.24 563	6.15 569	2.51 553	3.34 556	2.75 545	2.31 570	1.18 567	3.00 573	1.65 569	2.84 570	1.97 568

MDST_ROB	0.91 483	0.27 355	0.85 458	0.63 502	0.41 455	2.53 542	0.71 492	1.60 530	1.13 464	2.83 554	1.73 504	0.97 405	0.69 391	1.61 517	0.73 419	0.25 417	0.22 434	0.32 473	0.28 467	0.25 404	0.24 403

WAO-8	2.92 555	1.55 554	1.35 517	1.79 553	1.63 554	5.23 565	1.22 539	4.58 569	12.56 576	2.84 555	4.07 562	4.83 560	2.72 557	3.49 558	2.25 539	1.27 551	0.91 559	1.99 553	1.15 563	1.86 553	1.15 557

Venus	2.92 555	1.55 554	1.35 517	1.79 553	1.63 554	5.23 565	1.22 539	4.58 569	12.56 576	2.84 555	4.06 561	4.83 560	2.72 557	3.49 558	2.25 539	1.27 551	0.91 559	1.99 553	1.15 563	1.86 553	1.15 557

WCMA_ROB	1.14 511	0.36 423	0.76 445	0.49 408	0.44 474	1.23 498	0.67 471	1.11 409	1.23 482	2.84 555	3.95 560	3.28 550	1.83 541	1.25 490	0.99 480	0.44 513	0.34 511	0.34 480	0.37 498	0.41 492	0.40 496

TorneroNet	4.53 568	1.89 561	1.48 527	2.55 566	2.27 565	13.78 578	1.69 559	4.84 573	23.73 590	2.89 558	7.70 575	7.06 571	2.69 556	4.26 565	3.42 551	1.84 565	0.77 554	2.68 569	1.13 561	2.42 564	1.47 566

UNDER WATER	3.46 559	2.07 565	3.64 555	3.09 572	2.48 569	3.75 561	2.42 569	3.31 561	13.77 578	2.90 559	2.95 544	5.84 565	3.69 566	3.69 560	3.48 553	2.07 567	1.11 566	2.70 570	1.40 566	2.84 570	1.98 569

UNDER WATER-64	3.53 560	2.01 563	3.94 556	3.22 574	2.49 570	5.41 567	2.60 570	3.43 563	12.41 575	3.03 560	2.68 539	6.07 568	4.04 567	3.79 562	3.33 549	2.02 566	1.24 568	2.63 568	1.46 567	2.78 568	2.08 571

EDNetEfficientorigin	9.93 575	1.15 542	175.16 596	0.48 393	0.36 421	1.04 467	0.68 476	1.24 474	2.69 551	3.17 561	2.50 531	2.30 533	2.07 548	1.76 526	2.21 536	0.20 334	0.18 390	0.24 397	0.19 334	0.51 512	0.50 525

FCDSN-DC	1.39 529	0.56 497	0.65 394	0.74 525	0.59 516	1.38 506	0.63 462	1.35 498	1.39 506	3.26 562	4.50 565	4.61 557	2.63 555	1.58 516	1.03 485	0.46 515	0.42 527	0.48 518	0.47 524	0.50 511	0.50 525
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ELAS_RVC	1.60 536	0.61 505	1.01 480	0.70 521	0.56 510	2.00 537	1.89 564	1.96 543	2.65 550	3.33 563	3.26 546	3.03 544	3.41 565	2.49 550	2.09 534	0.52 525	0.45 534	0.50 523	0.48 526	0.54 519	0.52 527
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
EDNetEfficient	1.46 531	0.80 523	6.12 563	0.47 386	0.39 443	0.69 371	0.83 506	0.90 325	2.77 552	3.50 564	1.96 516	1.66 515	2.03 547	1.26 491	4.18 557	0.21 351	0.18 390	0.21 343	0.20 359	0.41 492	0.39 493

ELAS	1.63 538	0.61 505	0.95 471	0.68 518	0.55 507	3.01 556	1.55 555	2.39 550	2.33 546	3.64 565	3.89 558	2.75 541	2.90 559	2.15 543	2.27 541	0.52 525	0.45 534	0.50 523	0.48 526	0.54 519	0.52 527
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
JetRed	5.27 570	5.84 576	12.81 573	2.36 564	2.83 573	12.23 576	10.50 577	4.46 568	3.60 560	3.86 566	3.83 556	4.85 562	4.18 568	6.78 571	11.96 573	2.17 569	2.96 575	2.18 561	1.97 570	3.38 573	2.68 574

MADNet++	4.03 563	2.70 573	3.44 554	3.72 576	3.44 575	4.44 564	3.52 572	3.95 567	3.61 561	4.46 567	4.98 569	4.10 556	4.58 569	7.00 572	5.89 563	3.74 574	3.67 576	3.27 575	2.71 574	3.70 575	3.66 576

MeshStereo	1.34 524	0.43 460	0.54 343	0.44 333	0.34 410	1.66 526	0.60 454	1.94 542	1.37 503	4.47 568	3.25 545	4.71 559	1.94 544	1.92 533	1.17 499	0.35 494	0.35 513	0.37 492	0.31 482	0.32 451	0.32 461
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
TCMNet-wrong-test	8.97 574	10.42 580	8.74 567	19.56 582	17.61 581	12.53 577	9.01 576	13.59 581	2.18 540	4.64 569	5.11 570	14.63 579	11.09 576	7.19 573	9.73 570	5.56 580	0.89 558	3.77 576	3.11 575	10.34 581	9.80 580

FC-DCNN	1.59 535	0.51 484	0.66 400	0.61 497	0.49 491	1.56 520	0.70 486	1.66 535	1.53 517	4.64 569	4.62 566	5.85 566	3.34 564	1.84 530	1.11 493	0.46 515	0.42 527	0.47 514	0.46 519	0.48 507	0.46 513

DPSimNet_ROB	3.58 561	2.45 569	8.57 566	2.53 565	2.37 567	2.88 553	3.77 573	3.14 557	3.23 558	4.71 571	3.86 557	4.68 558	4.87 570	4.07 564	5.62 562	2.33 571	2.33 573	2.47 566	2.52 572	2.51 566	2.64 573

FC-DCNN v2	1.65 539	0.51 484	0.65 394	0.61 497	0.49 491	1.61 523	0.70 486	1.75 540	1.56 521	4.74 572	4.91 568	6.46 570	3.31 562	1.91 532	1.11 493	0.46 515	0.42 527	0.47 514	0.46 519	0.48 507	0.46 513

DGTPSM_ROB	12.07 577	8.00 577	20.99 576	8.93 579	16.78 579	10.67 572	30.87 583	9.01 576	15.16 580	6.50 573	15.41 585	9.04 574	14.85 578	9.25 575	21.67 582	4.57 577	8.57 581	5.08 578	9.28 581	5.90 578	10.95 582

DPSMNet_ROB	12.08 578	8.00 577	21.00 577	8.97 580	16.79 580	10.67 572	30.89 584	9.02 577	15.17 581	6.51 574	15.41 585	9.04 574	14.85 578	9.27 576	21.67 582	4.58 578	8.57 581	5.09 580	9.29 582	5.90 578	10.95 582

MANE	4.13 565	0.51 484	0.64 388	0.66 511	0.56 510	6.89 569	0.99 524	7.55 574	12.04 574	6.68 575	8.57 576	10.69 576	9.45 573	7.59 574	6.39 565	0.49 521	0.43 531	0.48 518	0.98 554	0.49 509	0.48 521

ASD4	9.96 576	8.86 579	17.78 574	7.17 577	9.80 576	16.08 579	28.92 582	9.77 578	8.20 571	7.02 576	7.08 574	8.47 573	9.57 574	11.17 578	20.26 579	4.12 575	4.14 577	5.57 581	4.74 577	5.53 576	4.90 578

SGM-ForestM	4.04 564	0.32 399	0.46 257	0.43 314	0.27 287	7.50 570	1.45 554	3.84 565	4.24 565	8.19 577	6.76 573	19.00 585	9.08 572	10.74 577	6.62 566	0.31 464	0.33 509	0.32 473	0.32 488	0.29 430	0.29 440

USTest	12.99 579	14.18 581	20.00 575	16.24 581	14.97 578	20.80 581	31.95 585	16.20 583	10.91 572	8.79 578	9.48 577	13.94 578	10.50 575	16.11 580	21.44 581	3.17 573	4.82 578	5.08 578	5.36 579	8.81 580	7.13 579

coex-ft	6.43 572	1.51 553	87.33 595	0.49 408	0.38 437	1.34 504	1.21 538	1.16 437	8.09 570	12.12 579	2.79 540	2.77 542	3.31 562	1.16 476	3.15 547	0.24 406	0.23 444	0.27 442	0.24 431	0.45 501	0.37 485

Anonymous_1	33.25 586	18.26 582	23.92 579	20.54 583	21.28 584	25.59 583	35.94 586	22.01 591	15.57 582	13.33 580	13.49 582	18.08 584	15.29 580	20.36 581	24.60 584	16.28 589	8.84 583	66.59 594	118.00 594	155.73 597	11.23 584

DPSM_ROB	17.78 581	18.63 583	24.31 583	20.90 584	19.47 582	25.97 584	36.21 587	21.23 589	16.24 583	13.38 581	14.06 583	19.18 586	16.30 581	20.78 582	25.67 585	9.38 583	9.23 584	9.49 583	9.82 583	13.51 583	11.91 585

DPSM	17.78 581	18.63 583	24.31 583	20.90 584	19.47 582	25.97 584	36.21 587	21.23 589	16.24 583	13.38 581	14.06 583	19.18 586	16.30 581	20.78 582	25.67 585	9.38 583	9.23 584	9.49 583	9.82 583	13.51 583	11.91 585

HanzoNet	6.76 573	2.45 569	4.22 559	3.19 573	2.94 574	3.62 560	2.28 568	4.79 572	7.20 569	14.00 583	13.19 581	17.49 583	22.30 587	13.25 579	6.19 564	4.20 576	1.93 572	3.10 574	2.56 573	3.35 572	2.88 575

xxxxx1	36.64 590	19.51 585	24.21 580	61.66 594	64.63 594	27.28 587	40.10 589	20.25 584	18.63 586	14.07 584	12.97 578	17.26 580	17.36 583	21.70 585	27.93 587	13.18 586	18.50 589	111.26 595	133.37 595	29.24 589	39.73 592

tt_ll	36.64 590	19.51 585	24.21 580	61.66 594	64.63 594	27.28 587	40.10 589	20.25 584	18.63 586	14.07 584	12.97 578	17.26 580	17.36 583	21.70 585	27.93 587	13.18 586	18.50 589	111.26 595	133.37 595	29.24 589	39.73 592

ff	36.64 590	19.51 585	24.21 580	61.66 594	64.63 594	27.28 587	40.10 589	20.25 584	18.63 586	14.07 584	12.97 578	17.26 580	17.36 583	21.70 585	27.93 587	13.18 586	18.50 589	111.26 595	133.37 595	29.24 589	39.73 592

LE_ROB	4.42 567	0.24 295	2.75 548	0.42 294	0.23 154	1.57 521	0.90 517	1.71 539	17.88 585	16.56 587	4.88 567	5.17 564	18.85 586	1.63 520	14.62 576	0.17 248	0.14 291	0.16 147	0.16 228	0.19 302	0.17 278

LRCNet_RVC	21.24 584	31.15 589	21.41 578	28.98 587	23.82 585	3.13 557	0.60 454	20.96 588	1.59 522	25.58 588	28.15 589	21.99 588	14.79 577	21.94 588	16.41 577	28.89 594	14.87 587	33.53 590	31.28 590	29.51 592	26.16 590

FlowAnything	35.81 588	37.53 594	48.80 591	42.20 590	39.22 590	52.25 593	73.16 595	42.56 594	32.89 595	26.76 589	28.30 590	38.69 594	33.09 593	41.63 594	51.62 594	18.76 591	18.59 594	19.21 588	19.92 589	27.16 585	23.91 587

CasAABBNet	35.74 587	37.43 592	48.72 590	42.22 591	39.20 589	52.24 592	73.12 594	42.61 595	32.62 593	26.78 590	27.95 587	38.58 592	32.60 591	41.67 595	51.65 595	18.74 590	18.57 592	19.15 586	19.77 587	27.20 586	23.98 588

Selective-RAFT-Error	35.84 589	37.49 593	48.83 592	42.26 592	39.24 591	52.30 594	73.09 593	42.66 596	32.61 592	26.80 591	28.30 590	38.84 595	33.51 594	41.68 596	51.59 593	18.82 592	18.58 593	19.17 587	19.80 588	27.28 587	24.05 589

LSM0	38.95 595	37.60 595	48.58 589	43.57 593	91.06 597	52.57 595	72.57 592	43.17 597	32.63 594	26.97 592	27.97 588	38.65 593	32.94 592	41.86 597	51.78 596	18.89 593	18.41 588	19.13 585	19.63 586	27.29 588	33.77 591

BEATNet-Init1	15.13 580	0.82 527	50.86 593	0.72 524	0.53 502	38.10 591	7.03 575	11.83 580	14.25 579	29.78 593	30.17 592	48.21 596	22.64 588	26.78 589	18.11 578	0.42 512	0.38 518	0.47 514	0.46 519	0.51 512	0.48 521

HaxPig	31.96 585	37.24 591	34.27 585	24.37 586	24.88 586	18.26 580	19.86 579	20.64 587	28.52 591	35.97 594	38.75 593	25.57 589	28.72 590	33.88 590	34.39 590	35.94 595	38.87 595	37.80 591	40.48 591	39.68 593	41.15 595

AVERAGE_ROB	37.58 594	40.13 596	40.15 587	34.81 589	33.82 588	28.55 590	25.10 581	32.02 593	34.06 597	41.28 595	40.66 594	34.46 591	34.81 596	39.18 592	37.57 592	42.78 596	43.44 596	43.82 592	43.03 592	40.47 594	41.51 596

MEDIAN_ROB	37.38 593	40.85 597	40.60 588	32.31 588	31.85 587	27.20 586	24.55 580	29.10 592	33.19 596	42.09 596	41.76 595	33.35 590	34.39 595	39.78 593	37.07 591	43.64 597	44.10 597	44.12 593	43.40 593	41.51 595	42.76 597

PML	40.80 596	29.24 588	11.87 572	7.20 578	14.47 577	92.13 596	213.69 597	7.63 575	23.35 589	74.72 597	190.14 597	50.17 597	26.15 589	21.39 584	12.70 574	8.76 582	2.92 574	8.45 582	3.25 576	13.26 582	4.42 577

test_example2	176.61 597	205.14 598	198.86 597	188.60 598	190.98 598	152.67 597	170.61 596	94.86 598	123.55 598	178.88 598	179.48 596	158.94 598	141.34 597	192.61 598	198.96 597	203.76 598	236.37 598	164.13 598	173.55 598	218.58 598	160.41 598

ccccc	429.48 598	429.19 599	527.00 598	507.10 599	501.20 599	356.95 598	342.70 598	380.82 599	297.90 599	334.51 599	389.17 598	372.86 599	449.39 598	499.17 599	553.56 598	561.44 599	431.22 599	334.28 599	290.86 599	540.88 599	489.46 599

Low-res two-view benchmark