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

MLG-Stereo_test1	0.18 3	0.13 2	0.27 20	0.33 46	0.17 17	0.24 28	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 59	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

LG-Stereo_L2	0.18 3	0.13 2	0.28 29	0.30 9	0.19 50	0.20 5	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

LG-Stereo_L1	0.18 3	0.13 2	0.28 29	0.30 9	0.20 74	0.20 5	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

MLG-Stereo_test3	0.20 10	0.13 2	0.27 20	0.33 46	0.17 17	0.38 185	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

LGtest1	0.19 7	0.14 11	0.29 36	0.34 57	0.16 7	0.26 46	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 63	0.22 27	0.14 98	0.10 51	0.12 22	0.09 9	0.15 169	0.86 542

FoundationStereo	0.17 1	0.14 11	0.25 10	0.30 9	0.16 7	0.23 19	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

StereoAnything_RVC	0.21 13	0.68 513	0.39 161	0.28 3	0.15 1	0.23 19	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 28	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

DEFOM-Stereo	0.22 25	0.15 25	0.26 14	0.33 46	0.20 74	0.61 328	0.21 35	0.30 10	0.31 49	0.23 19	0.19 11	0.18 10	0.18 17	0.41 71	0.22 27	0.12 31	0.10 51	0.12 22	0.09 9	0.11 12	0.11 64

111111	0.21 13	0.14 11	0.27 20	0.37 126	0.22 114	0.21 11	0.19 15	0.43 68	0.27 28	0.20 8	0.20 12	0.29 56	0.14 1	0.41 71	0.22 27	0.14 98	0.10 51	0.12 22	0.09 9	0.12 44	0.12 109

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	0.52 153	0.24 58	0.13 59	0.10 51	0.11 1	0.09 9	0.10 3	0.09 4

AdaDepth	0.22 25	0.17 63	0.32 65	0.37 126	0.18 31	0.34 149	0.22 44	0.33 23	0.23 17	0.21 11	0.21 14	0.20 20	0.20 31	0.56 183	0.21 15	0.10 10	0.10 51	0.13 51	0.10 50	0.11 12	0.12 109

LG-G_1	0.21 13	0.13 2	0.30 47	0.34 57	0.16 7	0.52 264	0.17 3	0.34 25	0.18 6	0.21 11	0.21 14	0.26 48	0.19 25	0.37 46	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	0.52 264	0.17 3	0.34 25	0.18 6	0.21 11	0.21 14	0.26 48	0.19 25	0.37 46	0.20 9	0.14 98	0.10 51	0.13 51	0.09 9	0.11 12	0.10 28

asd	0.21 13	0.18 87	0.29 36	0.32 34	0.18 31	0.27 59	0.22 44	0.35 28	0.22 15	0.31 59	0.22 17	0.19 15	0.21 39	0.44 96	0.21 15	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.10 50	0.11 12	0.09 4

RSM++	0.25 53	0.18 87	0.34 97	0.36 110	0.20 74	0.28 76	0.30 153	0.51 98	0.32 59	0.25 28	0.22 17	0.37 106	0.21 39	0.50 140	0.24 58	0.12 31	0.10 51	0.14 80	0.12 104	0.14 123	0.10 28

HUF	0.24 45	0.16 39	0.33 80	0.32 34	0.18 31	0.25 42	0.40 334	0.42 60	0.34 68	0.25 28	0.23 19	0.32 68	0.28 115	0.34 29	0.24 58	0.13 59	0.10 51	0.13 51	0.09 9	0.12 44	0.10 28

castereo++	0.26 63	0.16 39	0.26 14	0.33 46	0.19 50	0.75 392	0.20 20	0.37 33	0.47 155	0.23 19	0.23 19	0.35 93	0.28 115	0.39 58	0.19 3	0.14 98	0.09 22	0.14 80	0.09 9	0.11 12	0.10 28

fffft	0.25 53	0.17 63	0.37 130	0.36 110	0.22 114	0.28 76	0.36 264	0.42 60	0.24 21	0.36 89	0.23 19	0.27 52	0.22 46	0.52 153	0.27 121	0.12 31	0.09 22	0.16 146	0.12 104	0.12 44	0.12 109
1: 1. 1
U	0.45 272	0.16 39	0.32 65	0.40 221	0.71 526	3.55 558	0.20 20	0.41 56	0.38 108	0.26 32	0.23 19	0.24 43	0.22 46	0.26 2	0.22 27	0.15 159	0.09 22	0.88 537	0.13 138	0.13 79	0.11 64

RSM	0.25 53	0.18 87	0.33 80	0.36 110	0.20 74	0.27 59	0.34 218	0.51 98	0.27 28	0.26 32	0.23 19	0.39 118	0.21 39	0.56 183	0.22 27	0.12 31	0.10 51	0.14 80	0.11 76	0.14 123	0.10 28

CroCo-Stereo	0.26 63	0.22 236	0.36 114	0.48 392	0.22 114	0.20 5	0.29 137	0.51 98	0.44 139	0.28 44	0.23 19	0.42 144	0.26 90	0.29 7	0.26 103	0.15 159	0.13 256	0.13 51	0.11 76	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
asda	0.21 13	0.19 124	0.29 36	0.31 17	0.17 17	0.25 42	0.23 59	0.36 31	0.28 32	0.27 41	0.24 25	0.18 10	0.21 39	0.40 63	0.21 15	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.10 28

4w-stereo	0.21 13	0.19 124	0.31 54	0.31 17	0.17 17	0.29 88	0.19 15	0.31 13	0.21 13	0.31 59	0.24 25	0.20 20	0.24 68	0.41 71	0.22 27	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.10 50	0.11 12	0.09 4

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 53	0.31 394	0.24 5	0.51 437	0.19 50	0.29 88	0.22 44	0.40 50	0.37 103	0.26 32	0.24 25	0.24 43	0.31 151	0.44 96	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 39	0.32 65	0.34 57	0.19 50	0.26 46	0.33 207	0.40 50	0.22 15	0.26 32	0.24 25	0.34 84	0.15 4	0.51 147	0.24 58	0.12 31	0.09 22	0.13 51	0.10 50	0.12 44	0.10 28

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 390	3.08 573	2.43 545	0.31 17	0.18 31	0.29 88	0.20 20	0.37 33	0.32 59	0.28 44	0.24 25	0.18 10	0.18 17	0.31 14	0.22 27	1.09 549	0.08 2	0.17 184	0.16 227	0.14 123	0.97 551

MonSter	0.20 10	0.14 11	0.25 10	0.31 17	0.15 1	0.22 14	0.22 44	0.39 45	0.33 65	0.20 8	0.25 30	0.17 4	0.15 4	0.38 54	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.09 4

Selective-IGEV	0.24 45	0.18 87	0.35 107	0.35 91	0.19 50	0.27 59	0.25 81	0.55 118	0.23 17	0.27 41	0.25 30	0.34 84	0.19 25	0.58 216	0.22 27	0.12 31	0.10 51	0.14 80	0.11 76	0.12 44	0.10 28

FlowAnything_test	0.29 91	0.19 124	0.39 161	0.47 385	0.26 256	0.46 241	0.25 81	0.43 68	0.31 49	0.29 51	0.26 32	0.35 93	0.26 90	0.40 63	0.37 255	0.21 350	0.15 320	0.22 357	0.26 453	0.16 209	0.16 257

S2M2_XL	0.19 7	0.18 87	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	0.16 352	0.15 120	0.13 138	0.15 169	0.12 109

2.75w_new	0.21 13	0.18 87	0.28 29	0.29 5	0.17 17	0.23 19	0.34 218	0.36 31	0.28 32	0.34 80	0.26 32	0.17 4	0.22 46	0.36 39	0.23 47	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.10 3	0.09 4

3.5w_stereo	0.22 25	0.18 87	0.29 36	0.30 9	0.18 31	0.27 59	0.23 59	0.37 33	0.28 32	0.31 59	0.26 32	0.22 30	0.26 90	0.50 140	0.24 58	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.09 4

MaDis-Stereo	0.26 63	0.18 87	0.36 114	0.36 110	0.26 256	0.27 59	0.27 109	0.43 68	0.35 81	0.27 41	0.26 32	0.41 134	0.28 115	0.40 63	0.28 141	0.16 209	0.14 290	0.16 146	0.13 138	0.14 123	0.12 109

4.25_new	0.22 25	0.21 197	0.32 65	0.32 34	0.18 31	0.31 115	0.27 109	0.32 15	0.24 21	0.29 51	0.27 37	0.20 20	0.23 58	0.34 29	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	0.21 197	0.32 65	0.32 34	0.18 31	0.31 115	0.27 109	0.32 15	0.24 21	0.29 51	0.27 37	0.20 20	0.23 58	0.34 29	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	0.21 197	0.32 65	0.32 34	0.18 31	0.31 115	0.27 109	0.32 15	0.24 21	0.29 51	0.27 37	0.20 20	0.23 58	0.34 29	0.23 47	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.09 4

3.75w	0.22 25	0.17 63	0.30 47	0.31 17	0.19 50	0.43 220	0.24 73	0.35 28	0.24 21	0.31 59	0.27 37	0.17 4	0.22 46	0.37 46	0.20 9	0.10 10	0.07 1	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.09 4

3w_stereo	0.24 45	0.20 160	0.37 130	0.33 46	0.16 7	0.32 132	0.42 359	0.41 56	0.38 108	0.31 59	0.27 37	0.16 2	0.26 90	0.34 29	0.22 27	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.12 44	0.11 64

tt45	0.27 73	0.17 63	0.34 97	0.35 91	0.23 154	0.38 185	0.28 127	0.46 80	0.28 32	0.40 119	0.27 37	0.38 114	0.25 75	0.57 196	0.26 103	0.13 59	0.11 134	0.16 146	0.13 138	0.12 44	0.14 188

MoCha-V2	0.25 53	0.15 25	0.29 36	0.40 221	0.18 31	0.27 59	0.26 93	0.49 88	0.27 28	0.36 89	0.27 37	0.33 80	0.35 177	0.49 134	0.22 27	0.12 31	0.10 51	0.12 22	0.10 50	0.13 79	0.11 64

EGLCR-Stereo	0.25 53	0.16 39	0.33 80	0.34 57	0.20 74	0.35 158	0.20 20	0.52 107	0.36 89	0.28 44	0.27 37	0.41 134	0.18 17	0.45 100	0.26 103	0.14 98	0.10 51	0.16 146	0.14 169	0.13 79	0.11 64

CroCo-Stereo Lap2	0.28 80	0.24 294	0.39 161	0.50 421	0.29 336	0.20 5	0.31 176	0.49 88	0.38 108	0.24 23	0.27 37	0.46 168	0.31 151	0.39 58	0.30 162	0.14 98	0.15 320	0.16 146	0.13 138	0.16 209	0.15 211

4.5_new	0.21 13	0.20 160	0.29 36	0.30 9	0.17 17	0.24 28	0.26 93	0.32 15	0.28 32	0.32 72	0.28 46	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	0.20 160	0.29 36	0.30 9	0.17 17	0.24 28	0.26 93	0.32 15	0.28 32	0.32 72	0.28 46	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

3.25w_new	0.23 39	0.17 63	0.32 65	0.31 17	0.17 17	0.43 220	0.20 20	0.37 33	0.30 44	0.37 96	0.28 46	0.22 30	0.25 75	0.42 79	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 63	0.32 65	0.31 17	0.17 17	0.43 220	0.20 20	0.37 33	0.30 44	0.37 96	0.28 46	0.22 30	0.25 75	0.42 79	0.22 27	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.09 1	0.10 28

SCV	0.26 63	0.19 124	0.33 80	0.35 91	0.21 95	0.27 59	0.34 218	0.56 120	0.28 32	0.24 23	0.28 46	0.37 106	0.23 58	0.49 134	0.22 27	0.18 280	0.10 51	0.14 80	0.11 76	0.15 169	0.11 64

AIO_test	0.23 39	0.16 39	0.28 29	0.34 57	0.20 74	0.30 100	0.39 323	0.38 41	0.25 26	0.25 28	0.28 46	0.32 68	0.22 46	0.38 54	0.25 74	0.12 31	0.09 22	0.13 51	0.10 50	0.12 44	0.09 4

IGEV-Stereo++	0.21 13	0.15 25	0.27 20	0.37 126	0.19 50	0.22 14	0.18 10	0.42 60	0.35 81	0.22 17	0.28 46	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

SGD-Stereo	0.22 25	0.15 25	0.27 20	0.31 17	0.15 1	0.29 88	0.20 20	0.37 33	0.29 39	0.24 23	0.29 53	0.21 29	0.27 101	0.36 39	0.25 74	0.16 209	0.09 22	0.13 51	0.10 50	0.13 79	0.10 28

qwe	0.22 25	0.18 87	0.28 29	0.31 17	0.18 31	0.29 88	0.21 35	0.38 41	0.32 59	0.35 85	0.30 54	0.20 20	0.20 31	0.43 85	0.21 15	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.12 44	0.09 4

monsters	0.22 25	0.14 11	0.26 14	0.31 17	0.19 50	0.23 19	0.19 15	0.44 74	0.33 65	0.36 89	0.30 54	0.16 2	0.18 17	0.43 85	0.19 3	0.11 22	0.09 22	0.11 1	0.09 9	0.10 3	0.10 28

GREAT-IGEV	0.22 25	0.15 25	0.31 54	0.29 5	0.22 114	0.21 11	0.26 93	0.33 23	0.31 49	0.20 8	0.30 54	0.22 30	0.22 46	0.47 120	0.22 27	0.11 22	0.09 22	0.12 22	0.09 9	0.13 79	0.10 28

SMoEStereo_RVC	0.26 63	0.19 124	0.35 107	0.35 91	0.22 114	0.36 167	0.32 197	0.39 45	0.34 68	0.37 96	0.30 54	0.33 80	0.24 68	0.53 162	0.24 58	0.12 31	0.10 51	0.16 146	0.12 104	0.12 44	0.11 64

999	0.27 73	0.16 39	0.35 107	0.36 110	0.24 183	0.31 115	0.27 109	0.49 88	0.38 108	0.26 32	0.30 54	0.39 118	0.23 58	0.63 264	0.25 74	0.13 59	0.10 51	0.14 80	0.12 104	0.12 44	0.14 188

AIO-Stereo	0.25 53	0.18 87	0.34 97	0.37 126	0.18 31	0.28 76	0.30 153	0.48 85	0.27 28	0.29 51	0.30 54	0.32 68	0.17 10	0.52 153	0.23 47	0.12 31	0.10 51	0.14 80	0.11 76	0.13 79	0.10 28

IGEVStereo-DCA	0.29 91	0.22 236	0.38 142	0.35 91	0.27 287	0.37 172	0.35 242	0.62 158	0.34 68	0.38 105	0.30 54	0.35 93	0.27 101	0.51 147	0.22 27	0.15 159	0.12 189	0.16 146	0.12 104	0.13 79	0.15 211

rrr	0.29 91	0.22 236	0.41 183	0.35 91	0.27 287	0.37 172	0.32 197	0.52 107	0.42 131	0.38 105	0.30 54	0.35 93	0.27 101	0.51 147	0.22 27	0.15 159	0.12 189	0.16 146	0.13 138	0.13 79	0.14 188

ProNet	0.29 91	0.21 197	0.38 142	0.35 91	0.24 183	0.32 132	0.43 366	0.57 125	0.37 103	0.33 77	0.30 54	0.32 68	0.28 115	0.57 196	0.26 103	0.13 59	0.11 134	0.16 146	0.13 138	0.13 79	0.13 144

IGEV-RUCA	0.25 53	0.16 39	0.34 97	0.39 184	0.27 287	0.33 139	0.20 20	0.38 41	0.36 89	0.26 32	0.31 63	0.25 47	0.21 39	0.48 130	0.24 58	0.20 333	0.11 134	0.13 51	0.10 50	0.17 244	0.15 211

test_for_model	0.82 463	3.60 574	0.39 161	2.35 562	2.07 562	0.39 192	0.28 127	0.42 60	0.45 146	0.71 265	0.31 63	0.30 58	0.27 101	0.34 29	0.25 74	0.34 488	0.11 134	0.13 51	0.09 9	3.49 573	0.18 295

test_xeample3	0.29 91	0.21 197	0.41 183	0.35 91	0.26 256	0.35 158	0.32 197	0.56 120	0.36 89	0.43 131	0.32 65	0.34 84	0.28 115	0.54 168	0.23 47	0.14 98	0.11 134	0.16 146	0.12 104	0.14 123	0.13 144

GASTEREO	0.25 53	0.16 39	0.32 65	0.40 221	0.20 74	0.22 14	0.30 153	0.43 68	0.31 49	0.37 96	0.33 66	0.22 30	0.35 177	0.41 71	0.23 47	0.15 159	0.10 51	0.13 51	0.11 76	0.12 44	0.11 64

MSCF	0.25 53	0.16 39	0.33 80	0.39 184	0.20 74	0.20 5	0.31 176	0.43 68	0.31 49	0.36 89	0.33 66	0.23 39	0.35 177	0.36 39	0.23 47	0.15 159	0.10 51	0.13 51	0.11 76	0.13 79	0.11 64

2w_stereo	0.22 25	0.18 87	0.30 47	0.32 34	0.16 7	0.28 76	0.38 300	0.38 41	0.35 81	0.32 72	0.33 66	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

ff7	0.29 91	0.21 197	0.38 142	0.36 110	0.26 256	0.31 115	0.35 242	0.62 158	0.34 68	0.38 105	0.33 66	0.32 68	0.29 129	0.58 216	0.25 74	0.14 98	0.10 51	0.17 184	0.12 104	0.14 123	0.15 211

ffff	0.29 91	0.21 197	0.38 142	0.36 110	0.26 256	0.31 115	0.35 242	0.62 158	0.34 68	0.38 105	0.33 66	0.32 68	0.29 129	0.58 216	0.25 74	0.14 98	0.10 51	0.17 184	0.12 104	0.14 123	0.15 211

11t	0.29 91	0.21 197	0.38 142	0.36 110	0.26 256	0.31 115	0.35 242	0.62 158	0.34 68	0.38 105	0.33 66	0.32 68	0.29 129	0.58 216	0.25 74	0.14 98	0.10 51	0.17 184	0.12 104	0.14 123	0.15 211

anonymousdsp	0.29 91	0.21 197	0.38 142	0.37 126	0.25 215	0.30 100	0.35 242	0.63 166	0.35 81	0.39 113	0.33 66	0.33 80	0.28 115	0.59 231	0.25 74	0.14 98	0.10 51	0.17 184	0.12 104	0.14 123	0.15 211

ccc-4	0.29 91	0.21 197	0.38 142	0.36 110	0.26 256	0.31 115	0.35 242	0.62 158	0.34 68	0.38 105	0.33 66	0.32 68	0.29 129	0.58 216	0.25 74	0.14 98	0.10 51	0.17 184	0.12 104	0.14 123	0.15 211

IGEV-Stereo	0.29 91	0.21 197	0.38 142	0.37 126	0.25 215	0.30 100	0.35 242	0.63 166	0.35 81	0.39 113	0.33 66	0.33 80	0.28 115	0.59 231	0.25 74	0.14 98	0.10 51	0.17 184	0.12 104	0.14 123	0.15 211
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
IGEV	0.20 10	0.12 1	0.23 1	0.31 17	0.20 74	0.23 19	0.19 15	0.40 50	0.29 39	0.22 17	0.34 75	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

mms	0.26 63	0.21 197	0.33 80	0.37 126	0.25 215	0.30 100	0.33 207	0.40 50	0.32 59	0.28 44	0.34 75	0.34 84	0.20 31	0.45 100	0.26 103	0.12 31	0.11 134	0.16 146	0.12 104	0.14 123	0.11 64

ours_stereo	0.26 63	0.21 197	0.33 80	0.38 156	0.23 154	0.30 100	0.33 207	0.42 60	0.38 108	0.26 32	0.34 75	0.35 93	0.23 58	0.47 120	0.27 121	0.13 59	0.11 134	0.16 146	0.12 104	0.14 123	0.10 28

RAStereo	0.24 45	0.17 63	0.29 36	0.40 221	0.21 95	0.23 19	0.26 93	0.42 60	0.45 146	0.23 19	0.34 75	0.30 58	0.19 25	0.34 29	0.25 74	0.15 159	0.12 189	0.16 146	0.13 138	0.14 123	0.11 64

MyStereo07	0.32 118	0.22 236	0.34 97	0.42 293	0.28 310	0.40 196	0.50 408	0.72 244	0.37 103	0.37 96	0.34 75	0.32 68	0.31 151	0.59 231	0.27 121	0.14 98	0.13 256	0.18 230	0.17 276	0.17 244	0.16 257

2.5w	0.21 13	0.18 87	0.31 54	0.32 34	0.18 31	0.31 115	0.25 81	0.31 13	0.23 17	0.28 44	0.35 80	0.18 10	0.17 10	0.39 58	0.21 15	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.10 50	0.11 12	0.09 4

MM-Stereo_test2	0.30 106	0.18 87	0.39 161	0.40 221	0.24 183	0.42 217	0.42 359	0.63 166	0.41 123	0.37 96	0.35 80	0.32 68	0.26 90	0.53 162	0.25 74	0.12 31	0.10 51	0.15 120	0.12 104	0.15 169	0.10 28

IGEV++	0.24 45	0.17 63	0.31 54	0.38 156	0.22 114	0.24 28	0.22 44	0.50 96	0.23 17	0.28 44	0.35 80	0.30 58	0.22 46	0.31 14	0.28 141	0.14 98	0.10 51	0.13 51	0.10 50	0.13 79	0.13 144

S2M2	0.26 63	0.22 236	0.33 80	0.31 17	0.25 215	0.24 28	0.13 1	0.35 28	0.41 123	0.25 28	0.36 83	0.30 58	0.25 75	0.30 12	0.26 103	0.22 376	0.19 403	0.17 184	0.19 333	0.21 342	0.18 295

SCV_C0	0.26 63	0.18 87	0.34 97	0.35 91	0.24 183	0.23 19	0.28 127	0.51 98	0.36 89	0.31 59	0.36 83	0.37 106	0.20 31	0.57 196	0.22 27	0.13 59	0.10 51	0.13 51	0.11 76	0.16 209	0.12 109

Pointernet	0.27 73	0.14 11	0.33 80	0.35 91	0.23 154	0.35 158	0.21 35	0.72 244	0.38 108	0.39 113	0.36 83	0.34 84	0.25 75	0.36 39	0.25 74	0.15 159	0.10 51	0.12 22	0.08 1	0.11 12	0.10 28

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 134	0.27 354	0.45 239	0.36 110	0.25 215	0.48 249	0.30 153	0.58 131	0.90 366	0.42 128	0.36 83	0.30 58	0.29 129	0.49 134	0.30 162	0.16 209	0.14 290	0.18 230	0.15 195	0.18 268	0.15 211

2.25w	0.22 25	0.18 87	0.31 54	0.31 17	0.18 31	0.31 115	0.18 10	0.32 15	0.31 49	0.31 59	0.37 87	0.20 20	0.22 46	0.45 100	0.24 58	0.10 10	0.09 22	0.11 1	0.09 9	0.10 3	0.10 28

fffy	0.28 80	0.21 197	0.34 97	0.37 126	0.23 154	0.33 139	0.29 137	0.51 98	0.41 123	0.32 72	0.37 87	0.39 118	0.27 101	0.50 140	0.27 121	0.12 31	0.11 134	0.16 146	0.13 138	0.14 123	0.11 64

1w_stereo	0.24 45	0.15 25	0.29 36	0.34 57	0.18 31	0.31 115	0.41 349	0.40 50	0.43 133	0.31 59	0.38 89	0.17 4	0.24 68	0.45 100	0.23 47	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.09 4

Selective-RAFT	0.35 149	0.23 257	0.51 325	0.44 332	0.21 95	0.64 352	0.27 109	0.59 136	0.63 205	0.40 119	0.38 89	0.55 203	0.40 220	0.57 196	0.35 223	0.13 59	0.11 134	0.14 80	0.12 104	0.16 209	0.13 144

GIP-stereo	0.24 45	0.18 87	0.30 47	0.37 126	0.24 183	0.26 46	0.20 20	0.46 80	0.36 89	0.24 23	0.39 91	0.35 93	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

monsterstereo	0.22 25	0.14 11	0.26 14	0.34 57	0.18 31	0.21 11	0.20 20	0.37 33	0.35 81	0.33 77	0.40 92	0.19 15	0.18 17	0.45 100	0.21 15	0.11 22	0.09 22	0.12 22	0.09 9	0.13 79	0.08 1

rvit_stereo_0081	0.32 118	0.24 294	0.47 268	0.43 313	0.26 256	0.30 100	0.37 278	0.42 60	0.55 179	0.36 89	0.40 92	0.39 118	0.35 177	0.43 85	0.33 191	0.22 376	0.16 352	0.19 270	0.16 227	0.19 302	0.13 144

rvit_stereo_0082	0.32 118	0.24 294	0.47 268	0.43 313	0.26 256	0.30 100	0.37 278	0.42 60	0.55 179	0.36 89	0.40 92	0.39 118	0.35 177	0.43 85	0.33 191	0.22 376	0.16 352	0.19 270	0.16 227	0.19 302	0.13 144

castereo	0.28 80	0.16 39	0.32 65	0.35 91	0.21 95	0.40 196	0.42 359	0.50 96	0.66 220	0.26 32	0.41 95	0.37 106	0.36 195	0.33 25	0.24 58	0.13 59	0.09 22	0.13 51	0.10 50	0.11 12	0.10 28

rvit_stereo_ft	0.33 128	0.25 318	0.47 268	0.52 449	0.32 389	0.33 139	0.47 389	0.49 88	0.50 162	0.34 80	0.41 95	0.41 134	0.32 156	0.48 130	0.34 206	0.22 376	0.14 290	0.19 270	0.18 303	0.19 302	0.14 188

TRStereo	0.37 184	0.27 354	0.59 362	0.47 385	0.41 454	0.29 88	0.30 153	0.84 298	0.59 190	0.52 163	0.41 95	0.52 192	0.26 90	0.73 340	0.27 121	0.17 248	0.12 189	0.19 270	0.19 333	0.13 79	0.11 64

depthmonostereo	0.29 91	0.14 11	0.31 54	0.35 91	0.17 17	0.46 241	0.27 109	0.69 217	0.57 187	0.35 85	0.42 98	0.31 65	0.35 177	0.35 37	0.27 121	0.14 98	0.12 189	0.13 51	0.12 104	0.11 12	0.10 28

rvit_stereo_0080	0.31 112	0.25 318	0.40 173	0.39 184	0.28 310	0.27 59	0.46 382	0.49 88	0.44 139	0.35 85	0.42 98	0.40 128	0.28 115	0.41 71	0.33 191	0.22 376	0.17 372	0.17 184	0.16 227	0.22 364	0.15 211

whm_eth	0.31 112	0.25 318	0.40 173	0.39 184	0.28 310	0.27 59	0.46 382	0.49 88	0.44 139	0.35 85	0.42 98	0.40 128	0.28 115	0.41 71	0.33 191	0.22 376	0.17 372	0.17 184	0.16 227	0.22 364	0.15 211

Occ-G	0.26 63	0.14 11	0.28 29	0.34 57	0.20 74	0.27 59	0.34 218	0.41 56	0.31 49	0.29 51	0.43 101	0.49 182	0.25 75	0.47 120	0.28 141	0.13 59	0.11 134	0.14 80	0.11 76	0.12 44	0.12 109

LG-Stereo	0.24 45	0.18 87	0.40 173	0.39 184	0.20 74	0.22 14	0.27 109	0.32 15	0.36 89	0.26 32	0.44 102	0.22 30	0.16 9	0.37 46	0.27 121	0.11 22	0.12 189	0.16 146	0.15 195	0.13 79	0.09 4

PAM_32	0.46 282	0.19 124	0.67 403	0.39 184	0.24 183	0.75 392	0.27 109	0.95 344	0.34 68	0.68 243	0.44 102	1.91 524	0.65 370	0.62 253	0.26 103	0.15 159	0.10 51	0.16 146	0.15 195	0.14 123	0.13 144

rvit_stereo_0081_aga	0.31 112	0.28 368	0.44 227	0.42 293	0.29 336	0.34 149	0.31 176	0.44 74	0.40 119	0.39 113	0.44 102	0.40 128	0.32 156	0.42 79	0.29 156	0.23 393	0.17 372	0.19 270	0.16 227	0.20 318	0.15 211

rvit_0105_6	0.38 199	0.28 368	0.64 387	0.50 421	0.30 351	0.39 192	0.38 300	0.51 98	0.67 223	0.40 119	0.45 105	0.50 184	0.41 226	0.54 168	0.36 239	0.27 436	0.26 466	0.24 396	0.21 380	0.22 364	0.16 257

CAS++	0.32 118	0.24 294	0.36 114	0.37 126	0.26 256	0.28 76	0.23 59	0.87 312	0.50 162	0.47 147	0.45 105	0.26 48	0.21 39	0.49 134	0.24 58	0.23 393	0.19 403	0.22 357	0.17 276	0.21 342	0.16 257
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
test-3	0.34 134	0.16 39	0.43 215	0.39 184	0.21 95	0.43 220	0.22 44	0.63 166	0.78 290	0.71 265	0.45 105	0.64 260	0.27 101	0.43 85	0.31 169	0.12 31	0.09 22	0.17 184	0.13 138	0.12 44	0.10 28

test_1	0.34 134	0.16 39	0.43 215	0.39 184	0.21 95	0.43 220	0.23 59	0.63 166	0.78 290	0.68 243	0.45 105	0.64 260	0.27 101	0.43 85	0.31 169	0.12 31	0.09 22	0.17 184	0.13 138	0.12 44	0.10 28

test_3	0.36 167	0.19 124	0.44 227	0.44 332	0.23 154	0.48 249	0.36 264	0.66 189	0.82 314	0.64 213	0.45 105	0.68 286	0.25 75	0.41 71	0.31 169	0.12 31	0.10 51	0.18 230	0.16 227	0.15 169	0.11 64

PAM	0.46 282	0.19 124	0.70 417	0.40 221	0.26 256	0.75 392	0.33 207	0.85 301	0.34 68	0.70 258	0.46 110	1.83 519	0.63 353	0.61 245	0.26 103	0.15 159	0.10 51	0.16 146	0.14 169	0.14 123	0.13 144

tt1	0.36 167	0.24 294	0.32 65	0.41 253	0.22 114	0.54 278	0.38 300	0.68 209	1.04 434	0.41 123	0.46 110	0.35 93	0.45 249	0.57 196	0.25 74	0.16 209	0.10 51	0.19 270	0.13 138	0.16 209	0.16 257

UniTT-Stereo	0.27 73	0.17 63	0.37 130	0.40 221	0.27 287	0.30 100	0.28 127	0.39 45	0.31 49	0.29 51	0.46 110	0.27 52	0.25 75	0.47 120	0.34 206	0.17 248	0.13 256	0.13 51	0.12 104	0.14 123	0.12 109

AEACV	0.27 73	0.17 63	0.31 54	0.34 57	0.45 477	0.26 46	0.28 127	0.37 33	0.32 59	0.30 58	0.46 110	0.31 65	0.37 199	0.36 39	0.24 58	0.14 98	0.10 51	0.15 120	0.12 104	0.13 79	0.11 64

sAnonymous2	0.40 227	0.39 446	0.85 457	0.48 392	0.37 427	0.40 196	0.46 382	0.57 125	0.52 167	0.38 105	0.46 110	0.35 93	0.42 228	0.43 85	0.30 162	0.19 310	0.14 290	0.18 230	0.17 276	0.57 523	0.44 507

CroCo_RVC	0.40 227	0.39 446	0.85 457	0.48 392	0.37 427	0.40 196	0.46 382	0.57 125	0.52 167	0.38 105	0.46 110	0.35 93	0.42 228	0.43 85	0.30 162	0.19 310	0.14 290	0.18 230	0.17 276	0.57 523	0.44 507

rvit_stereo_0083	0.34 134	0.24 294	0.50 313	0.44 332	0.27 287	0.34 149	0.35 242	0.45 78	0.62 194	0.37 96	0.47 116	0.42 144	0.35 177	0.40 63	0.36 239	0.22 376	0.20 415	0.20 300	0.17 276	0.20 318	0.14 188

GLC_STEREO	0.29 91	0.19 124	0.27 20	0.44 332	0.19 50	0.31 115	0.26 93	0.47 83	0.43 133	0.37 96	0.47 116	0.41 134	0.23 58	0.50 140	0.34 206	0.14 98	0.18 389	0.19 270	0.16 227	0.16 209	0.13 144

rvit_0105_4	0.41 238	0.29 380	0.71 422	0.50 421	0.29 336	0.41 210	0.41 349	0.55 118	0.73 255	0.45 136	0.48 118	0.55 203	0.44 244	0.57 196	0.36 239	0.28 446	0.26 466	0.25 409	0.22 398	0.23 381	0.18 295

CES	0.28 80	0.14 11	0.23 1	0.30 9	0.70 525	0.37 172	0.27 109	0.48 85	0.46 150	0.34 80	0.48 118	0.27 52	0.22 46	0.39 58	0.23 47	0.13 59	0.11 134	0.12 22	0.08 1	0.13 79	0.17 277

sCroCo_RVC	0.35 149	0.28 368	0.69 413	0.51 437	0.39 442	0.41 210	0.31 176	0.49 88	0.45 146	0.31 59	0.48 118	0.38 114	0.32 156	0.46 113	0.32 179	0.21 350	0.22 433	0.19 270	0.19 333	0.21 342	0.20 351

WCG-NET	0.28 80	0.15 25	0.33 80	0.33 46	0.19 50	0.33 139	0.27 109	0.39 45	0.80 301	0.46 142	0.49 121	0.39 118	0.25 75	0.40 63	0.25 74	0.12 31	0.09 22	0.13 51	0.11 76	0.12 44	0.10 28

testlalala	0.28 80	0.19 124	0.43 215	0.34 57	0.23 154	0.45 236	0.30 153	0.43 68	0.29 39	0.68 243	0.49 121	0.35 93	0.25 75	0.32 19	0.25 74	0.14 98	0.11 134	0.14 80	0.09 9	0.11 12	0.11 64

GCAP-Stereo	0.28 80	0.19 124	0.40 173	0.38 156	0.19 50	0.38 185	0.23 59	0.57 125	0.41 123	0.45 136	0.49 121	0.39 118	0.27 101	0.33 25	0.23 47	0.14 98	0.12 189	0.14 80	0.11 76	0.12 44	0.11 64

AnonymousM	0.41 238	0.81 523	0.29 36	0.34 57	0.22 114	0.28 76	0.38 300	0.53 117	0.41 123	0.70 258	0.49 121	0.47 171	0.27 101	0.41 71	0.31 169	0.15 159	0.12 189	1.51 546	0.26 453	0.12 44	0.10 28

DilatedVolume-Stereo	0.30 106	0.15 25	0.34 97	0.33 46	0.20 74	0.53 272	0.25 81	0.56 120	0.43 133	0.56 175	0.50 125	0.35 93	0.29 129	0.49 134	0.28 141	0.13 59	0.11 134	0.12 22	0.11 76	0.11 12	0.10 28

MM-Stereo_test1	0.33 128	0.19 124	0.36 114	0.41 253	0.23 154	0.36 167	0.45 378	0.58 131	0.54 174	0.60 186	0.50 125	0.38 114	0.37 199	0.60 237	0.26 103	0.15 159	0.13 256	0.17 184	0.14 169	0.15 169	0.12 109

model_zeroshot	0.33 128	0.18 87	0.48 288	0.39 184	0.28 310	0.45 236	0.25 81	0.63 166	0.45 146	0.61 193	0.50 125	0.51 188	0.25 75	0.45 100	0.26 103	0.16 209	0.13 256	0.15 120	0.14 169	0.13 79	0.13 144

gcap-zeroshot	0.34 134	0.18 87	0.52 330	0.38 156	0.22 114	0.49 253	0.27 109	0.52 107	0.34 68	0.64 213	0.50 125	0.83 355	0.34 174	0.48 130	0.24 58	0.13 59	0.11 134	0.15 120	0.12 104	0.13 79	0.12 109

ACVNet-DCA	0.35 149	0.23 257	0.33 80	0.41 253	0.22 114	0.55 283	0.38 300	0.85 301	0.54 174	0.41 123	0.50 125	0.34 84	0.49 266	0.57 196	0.25 74	0.16 209	0.10 51	0.19 270	0.13 138	0.18 268	0.17 277

xx1	0.39 215	0.23 257	0.33 80	0.41 253	0.22 114	0.55 283	0.38 300	0.67 199	1.06 445	0.41 123	0.50 125	0.65 273	0.53 288	0.57 196	0.25 74	0.16 209	0.10 51	0.20 300	0.19 333	0.18 268	0.17 277

1test111	0.36 167	0.23 257	0.33 80	0.41 253	0.22 114	0.55 283	0.38 300	0.85 301	0.54 174	0.41 123	0.50 125	0.34 84	0.49 266	0.55 173	0.45 315	0.16 209	0.10 51	0.19 270	0.13 138	0.18 268	0.17 277

cc1	0.37 184	0.23 257	0.33 80	0.41 253	0.22 114	0.55 283	0.38 300	0.67 199	1.06 445	0.41 123	0.50 125	0.34 84	0.49 266	0.57 196	0.25 74	0.16 209	0.10 51	0.19 270	0.13 138	0.16 209	0.15 211

anonymousdsp2	0.35 149	0.20 160	0.43 215	0.37 126	0.24 183	0.48 249	0.31 176	0.86 305	0.65 217	0.55 172	0.50 125	0.50 184	0.34 174	0.56 183	0.31 169	0.14 98	0.10 51	0.14 80	0.10 50	0.16 209	0.14 188

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 39	0.16 39	0.32 65	0.39 184	0.21 95	0.18 4	0.21 35	0.34 25	0.26 27	0.28 44	0.51 134	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

rvit_0105_5	0.42 245	0.31 394	0.73 430	0.50 421	0.29 336	0.44 228	0.42 359	0.61 152	0.74 262	0.51 157	0.51 134	0.60 240	0.47 258	0.57 196	0.38 264	0.27 436	0.25 459	0.25 409	0.23 414	0.22 364	0.18 295

RAFT-Stereo-weight	0.32 118	0.18 87	0.33 80	0.39 184	0.22 114	0.26 46	0.29 137	0.67 199	0.80 301	0.53 166	0.51 134	0.58 219	0.20 31	0.47 120	0.27 121	0.13 59	0.10 51	0.14 80	0.11 76	0.13 79	0.11 64

trnet	0.27 73	0.14 11	0.23 1	0.28 3	0.15 1	0.37 172	0.23 59	0.52 107	0.72 248	0.42 128	0.51 134	0.34 84	0.26 90	0.39 58	0.25 74	0.15 159	0.11 134	0.12 22	0.08 1	0.11 12	0.10 28

MGS-Stereo	0.28 80	0.19 124	0.40 173	0.36 110	0.23 154	0.37 172	0.30 153	0.39 45	0.44 139	0.31 59	0.51 134	0.40 128	0.24 68	0.43 85	0.26 103	0.15 159	0.12 189	0.15 120	0.13 138	0.14 123	0.13 144

LL-Strereo2	0.35 149	0.24 294	0.48 288	0.41 253	0.26 256	0.35 158	0.24 73	0.67 199	0.44 139	0.54 170	0.51 134	0.66 278	0.25 75	0.66 292	0.30 162	0.14 98	0.12 189	0.23 379	0.20 358	0.18 268	0.13 144

LoS_RVC	0.27 73	0.16 39	0.27 20	0.32 34	0.30 351	0.44 228	0.34 218	0.41 56	0.33 65	0.31 59	0.51 134	0.29 56	0.32 156	0.36 39	0.28 141	0.11 22	0.10 51	0.11 1	0.08 1	0.11 12	0.19 328

GMStereo	0.39 215	0.37 429	0.54 342	0.40 221	0.26 256	0.42 217	0.36 264	0.59 136	1.04 434	0.55 172	0.51 134	0.37 106	0.35 177	0.54 168	0.41 281	0.19 310	0.13 256	0.16 146	0.17 276	0.24 394	0.18 295
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CREStereo	0.28 80	0.15 25	0.24 5	0.27 1	0.17 17	0.37 172	0.25 81	0.51 98	0.72 248	0.42 128	0.51 134	0.32 68	0.26 90	0.38 54	0.25 74	0.16 209	0.11 134	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
MM-Stereo_test3	0.34 134	0.19 124	0.31 54	0.41 253	0.25 215	0.35 158	0.44 375	0.72 244	0.92 378	0.46 142	0.52 143	0.41 134	0.29 129	0.44 96	0.28 141	0.16 209	0.15 320	0.17 184	0.13 138	0.14 123	0.13 144

Reg-Stereo(zero)	0.30 106	0.16 39	0.28 29	0.34 57	0.18 31	0.32 132	0.20 20	0.63 166	0.68 228	0.50 154	0.52 143	0.51 188	0.30 144	0.45 100	0.25 74	0.13 59	0.10 51	0.12 22	0.10 50	0.12 44	0.11 64

CAS	0.34 134	0.13 2	0.25 10	1.28 545	0.30 351	0.46 241	0.38 300	0.48 85	0.47 155	0.34 80	0.52 143	0.24 43	0.19 25	0.29 7	0.27 121	0.69 535	0.08 2	0.12 22	0.08 1	0.12 44	0.15 211

LoS	0.29 91	0.15 25	0.30 47	0.29 5	0.18 31	0.33 139	0.29 137	0.51 98	0.72 248	0.34 80	0.52 143	0.41 134	0.28 115	0.47 120	0.28 141	0.15 159	0.11 134	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.
11t1	0.36 167	0.21 197	0.42 204	0.35 91	0.22 114	0.62 336	0.29 137	0.69 217	0.43 133	0.60 186	0.53 147	0.53 196	0.48 263	0.56 183	0.40 277	0.18 280	0.14 290	0.16 146	0.13 138	0.17 244	0.17 277

iRaft-Stereo_20w	0.39 215	0.19 124	0.57 357	0.37 126	0.27 287	0.31 115	0.24 73	1.44 512	0.29 39	0.69 252	0.53 147	0.60 240	0.42 228	0.83 388	0.27 121	0.14 98	0.11 134	0.14 80	0.13 138	0.15 169	0.13 144

xyz-stereo-finetune	0.33 128	0.18 87	0.36 114	0.33 46	0.18 31	0.57 301	0.31 176	0.58 131	0.69 235	0.45 136	0.54 149	0.38 114	0.33 166	0.56 183	0.36 239	0.12 31	0.12 189	0.16 146	0.13 138	0.13 79	0.12 109

MyStereo06	0.38 199	0.21 197	0.61 369	0.41 253	0.28 310	0.41 210	0.50 408	0.95 344	0.35 81	0.62 195	0.54 149	0.76 332	0.27 101	0.50 140	0.29 156	0.14 98	0.13 256	0.18 230	0.17 276	0.17 244	0.15 211

CASnet	0.30 106	0.20 160	0.33 80	0.41 253	0.16 7	0.26 46	0.24 73	0.52 107	0.53 170	0.52 163	0.54 149	0.39 118	0.24 68	0.40 63	0.26 103	0.14 98	0.10 51	0.22 357	0.18 303	0.18 268	0.11 64
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
4D-IteraStereo	0.33 128	0.18 87	0.40 173	0.40 221	0.24 183	0.32 132	0.27 109	0.58 131	0.72 248	0.65 222	0.54 149	0.42 144	0.23 58	0.45 100	0.28 141	0.14 98	0.09 22	0.19 270	0.16 227	0.16 209	0.11 64

CFNet-RSSM	0.34 134	0.17 63	0.45 239	0.39 184	0.22 114	0.35 158	0.23 59	0.73 255	0.84 324	0.65 222	0.54 149	0.57 211	0.28 115	0.46 113	0.26 103	0.13 59	0.10 51	0.14 80	0.12 104	0.13 79	0.11 64

PMTNet	0.32 118	0.16 39	0.24 5	0.29 5	0.18 31	0.45 236	0.22 44	0.56 120	0.63 205	0.46 142	0.54 149	0.39 118	0.34 174	0.48 130	0.24 58	0.75 537	0.10 51	0.12 22	0.08 1	0.12 44	0.11 64

WCG-NET（raft）	0.31 112	0.15 25	0.36 114	0.32 34	0.19 50	0.35 158	0.27 109	0.51 98	0.78 290	0.45 136	0.55 155	0.48 176	0.27 101	0.54 168	0.26 103	0.13 59	0.10 51	0.12 22	0.11 76	0.12 44	0.11 64

AE-Stereo	0.34 134	0.21 197	0.42 204	0.48 392	0.31 373	0.48 249	0.35 242	0.61 152	0.62 194	0.32 72	0.55 155	0.52 192	0.27 101	0.47 120	0.29 156	0.13 59	0.13 256	0.18 230	0.16 227	0.15 169	0.12 109

raftrobust	0.34 134	0.19 124	0.36 114	0.41 253	0.27 287	0.30 100	0.25 81	0.71 240	0.63 205	0.58 180	0.55 155	0.45 160	0.46 254	0.51 147	0.29 156	0.16 209	0.12 189	0.14 80	0.12 104	0.12 44	0.13 144

testlalala2	0.36 167	0.18 87	0.45 239	0.89 530	0.53 501	0.44 228	0.26 93	0.61 152	0.49 158	0.68 243	0.56 158	0.44 158	0.24 68	0.34 29	0.31 169	0.15 159	0.12 189	0.14 80	0.10 50	0.13 79	0.13 144

testlalala_base	0.46 282	0.25 318	0.41 183	0.46 376	0.33 400	0.58 307	0.25 81	0.57 125	0.34 68	0.51 157	0.56 158	0.46 168	0.30 144	0.43 85	0.31 169	1.47 557	0.11 134	0.14 80	0.09 9	1.59 547	0.13 144

riskmin	0.38 199	0.20 160	0.39 161	0.32 34	0.23 154	0.53 272	0.30 153	0.63 166	0.80 301	0.49 151	0.56 158	0.73 318	0.58 324	0.55 173	0.36 239	0.17 248	0.11 134	0.19 270	0.13 138	0.19 302	0.20 351

IGEV_Zeroshot_test	0.34 134	0.18 87	0.67 403	0.39 184	0.28 310	0.30 100	0.25 81	0.74 257	0.31 49	0.62 195	0.57 161	0.54 200	0.25 75	0.53 162	0.27 121	0.14 98	0.10 51	0.15 120	0.14 169	0.14 123	0.12 109

HH	0.35 149	0.20 160	0.47 268	0.40 221	0.25 215	0.33 139	0.31 176	0.76 270	0.38 108	0.43 131	0.57 161	0.79 342	0.44 244	0.71 330	0.25 74	0.15 159	0.11 134	0.15 120	0.14 169	0.14 123	0.12 109

HanStereo	0.35 149	0.20 160	0.47 268	0.40 221	0.25 215	0.33 139	0.31 176	0.76 270	0.38 108	0.43 131	0.57 161	0.79 342	0.44 244	0.71 330	0.25 74	0.15 159	0.11 134	0.15 120	0.14 169	0.14 123	0.12 109

s12784h	0.36 167	0.15 25	0.24 5	0.34 57	0.15 1	0.77 399	0.29 137	0.80 286	0.83 319	0.56 175	0.57 161	0.43 152	0.40 220	0.57 196	0.33 191	0.12 31	0.10 51	0.14 80	0.09 9	0.14 123	0.09 4

MyStereo04	0.44 262	0.22 236	0.44 227	0.42 293	0.28 310	0.40 196	0.50 408	1.00 360	1.08 454	0.62 195	0.58 165	0.55 203	0.57 315	0.71 330	0.44 306	0.14 98	0.13 256	0.18 230	0.17 276	0.17 244	0.16 257

rvit_0105_3	0.47 297	0.34 411	0.77 449	0.54 466	0.31 373	0.49 253	0.47 389	0.63 166	0.79 299	0.65 222	0.59 166	0.64 260	0.50 277	0.65 284	0.39 270	0.29 453	0.27 475	0.29 457	0.28 466	0.21 342	0.20 351

Gwc-CoAtRS	0.34 134	0.17 63	0.44 227	0.39 184	0.23 154	0.34 149	0.22 44	0.70 232	0.75 265	0.60 186	0.59 166	0.58 219	0.29 129	0.45 100	0.26 103	0.14 98	0.11 134	0.14 80	0.12 104	0.12 44	0.12 109

Anonymous_2	0.82 463	0.44 464	0.63 382	0.40 221	0.43 466	0.80 409	0.52 426	0.72 244	0.77 280	0.71 265	0.60 168	0.87 372	0.76 423	0.75 353	0.58 374	0.52 524	0.54 538	0.54 525	4.82 577	0.56 521	0.40 495

UDGNet	0.48 309	0.77 520	0.50 313	0.48 392	0.31 373	0.41 210	0.34 218	0.70 232	0.92 378	0.65 222	0.60 168	0.58 219	0.43 234	0.63 264	0.41 281	0.32 474	0.15 320	0.66 531	0.19 333	0.36 474	0.21 369

MIPNet	0.37 184	0.21 197	0.59 362	0.39 184	0.25 215	0.50 256	0.28 127	0.77 273	0.70 236	0.65 222	0.60 168	0.40 128	0.49 266	0.44 96	0.37 255	0.14 98	0.11 134	0.16 146	0.13 138	0.14 123	0.13 144

UGAM-zero	0.46 282	0.19 124	0.62 372	0.37 126	0.23 154	0.34 149	0.21 35	1.15 429	0.39 118	0.66 234	0.61 171	1.70 516	0.91 465	0.75 353	0.25 74	0.14 98	0.11 134	0.15 120	0.12 104	0.13 79	0.13 144

MyStereo05	0.44 262	0.21 197	0.45 239	0.41 253	0.28 310	0.41 210	0.50 408	0.93 332	1.09 456	0.76 298	0.61 171	0.51 188	0.57 315	0.73 340	0.42 285	0.14 98	0.13 256	0.18 230	0.17 276	0.17 244	0.15 211

MC-Stereo	0.28 80	0.17 63	0.32 65	0.38 156	0.20 74	0.26 46	0.26 93	0.49 88	0.37 103	0.37 96	0.61 171	0.41 134	0.31 151	0.55 173	0.25 74	0.13 59	0.09 22	0.14 80	0.12 104	0.12 44	0.11 64

water-stereo	0.28 80	0.14 11	0.29 36	0.35 91	0.19 50	0.36 167	0.23 59	0.62 158	0.38 108	0.39 113	0.62 174	0.41 134	0.35 177	0.28 6	0.27 121	0.14 98	0.13 256	0.13 51	0.12 104	0.12 44	0.10 28

MIF-Stereo (partial)	0.31 112	0.18 87	0.37 130	0.41 253	0.31 373	0.28 76	0.23 59	0.47 83	0.42 131	0.31 59	0.63 175	0.36 104	0.35 177	0.57 196	0.31 169	0.17 248	0.13 256	0.19 270	0.17 276	0.18 268	0.14 188

EKT-Stereo	0.35 149	0.23 257	0.39 161	0.43 313	0.29 336	0.38 185	0.31 176	0.69 217	0.64 212	0.45 136	0.63 175	0.49 182	0.27 101	0.56 183	0.33 191	0.18 280	0.14 290	0.18 230	0.15 195	0.16 209	0.16 257

NRIStereo	0.36 167	0.20 160	0.45 239	0.41 253	0.23 154	0.34 149	0.26 93	0.65 180	0.55 179	0.64 213	0.63 175	0.56 206	0.37 199	0.65 284	0.37 255	0.15 159	0.11 134	0.18 230	0.15 195	0.17 244	0.14 188

GCAP-BAT	0.30 106	0.21 197	0.42 204	0.33 46	0.27 287	0.26 46	0.27 109	0.45 78	0.30 44	0.60 186	0.64 178	0.45 160	0.23 58	0.56 183	0.26 103	0.15 159	0.12 189	0.15 120	0.10 50	0.12 44	0.11 64

MSKI-zero shot	0.32 118	0.17 63	0.34 97	0.39 184	0.21 95	0.32 132	0.22 44	0.61 152	0.43 133	0.52 163	0.64 178	0.61 245	0.20 31	0.74 347	0.25 74	0.14 98	0.10 51	0.14 80	0.10 50	0.12 44	0.12 109

OMP-Stereo	0.42 245	0.22 236	0.46 256	0.52 449	0.24 183	0.36 167	0.25 81	0.71 240	0.78 290	0.77 304	0.64 178	0.89 381	0.39 214	0.91 425	0.35 223	0.15 159	0.12 189	0.20 300	0.15 195	0.15 169	0.12 109

HART	0.29 91	0.16 39	0.32 65	0.40 221	0.21 95	0.32 132	0.26 93	0.62 158	0.31 49	0.33 77	0.65 181	0.41 134	0.22 46	0.55 173	0.25 74	0.12 31	0.10 51	0.15 120	0.11 76	0.15 169	0.11 64

tg	0.33 128	0.18 87	0.37 130	0.39 184	0.22 114	0.38 185	0.26 93	0.70 232	0.56 185	0.47 147	0.65 181	0.42 144	0.24 68	0.55 173	0.33 191	0.14 98	0.10 51	0.18 230	0.17 276	0.14 123	0.11 64

GCST	0.83 470	1.22 543	0.74 435	1.58 548	1.01 541	1.06 468	0.23 59	0.78 279	0.78 290	0.97 428	0.65 181	0.78 340	0.35 177	0.92 428	0.34 206	0.96 543	0.65 543	1.20 543	0.81 546	0.91 535	0.70 534

RCA-Stereo	0.35 149	0.17 63	0.34 97	0.38 156	0.22 114	0.31 115	0.34 218	0.68 209	1.24 483	0.45 136	0.65 181	0.47 171	0.43 234	0.38 54	0.27 121	0.13 59	0.10 51	0.14 80	0.11 76	0.11 12	0.11 64

dd	0.43 255	0.38 439	0.55 347	0.44 332	0.25 215	0.47 246	0.38 300	0.70 232	1.05 438	0.59 182	0.65 181	0.42 144	0.39 214	0.66 292	0.50 339	0.24 405	0.15 320	0.21 342	0.15 195	0.22 364	0.18 295

Anonymous3	0.46 282	0.34 411	0.86 462	0.50 421	0.37 427	0.81 414	0.50 408	0.72 244	0.65 217	0.51 157	0.65 181	0.45 160	0.45 249	0.64 277	0.38 264	0.24 405	0.24 451	0.22 357	0.21 380	0.23 381	0.23 394

RALAANet	0.38 199	0.23 257	0.48 288	0.42 293	0.29 336	0.35 158	0.25 81	0.86 305	0.64 212	0.67 237	0.65 181	0.60 240	0.29 129	0.60 237	0.34 206	0.15 159	0.12 189	0.17 184	0.15 195	0.21 342	0.13 144

plain	0.31 112	0.20 160	0.50 313	0.39 184	0.29 336	0.27 59	0.30 153	0.44 74	0.35 81	0.31 59	0.66 188	0.30 58	0.31 151	0.65 284	0.31 169	0.17 248	0.13 256	0.20 300	0.15 195	0.17 244	0.12 109

DLNR_Zeroshot_test	20.09 582	36.28 589	38.04 585	169.85 596	61.80 592	0.23 19	0.20 20	13.88 581	0.37 103	0.44 134	0.66 188	0.43 152	0.21 39	0.62 253	0.28 141	5.46 578	0.10 51	0.15 120	0.11 76	72.60 595	0.11 64

rafts_anoy	0.37 184	0.21 197	0.36 114	0.41 253	0.26 256	0.30 100	0.33 207	0.67 199	0.90 366	0.58 180	0.66 188	0.45 160	0.33 166	0.47 120	0.39 270	0.16 209	0.11 134	0.21 342	0.23 414	0.17 244	0.14 188

iRaftStereo_RVC	0.32 118	0.19 124	0.37 130	0.39 184	0.22 114	0.31 115	0.29 137	0.68 209	0.51 164	0.49 151	0.66 188	0.37 106	0.23 58	0.45 100	0.33 191	0.14 98	0.10 51	0.18 230	0.17 276	0.15 169	0.12 109

DeepStereo_RVC	0.36 167	0.21 197	0.47 268	0.40 221	0.24 183	0.26 46	0.22 44	0.60 146	0.38 108	0.69 252	0.67 192	0.57 211	0.51 282	0.56 183	0.39 270	0.16 209	0.12 189	0.18 230	0.15 195	0.19 302	0.18 295

test-1	0.36 167	0.19 124	0.71 422	0.46 376	0.26 256	0.44 228	0.36 264	0.60 146	0.59 190	0.48 150	0.67 192	0.53 196	0.36 195	0.40 63	0.29 156	0.14 98	0.11 134	0.16 146	0.14 169	0.15 169	0.16 257

TANstereo	0.30 106	0.15 25	0.31 54	0.30 9	0.17 17	0.55 283	0.23 59	0.44 74	0.55 179	0.59 182	0.68 194	0.37 106	0.26 90	0.35 37	0.27 121	0.15 159	0.16 352	0.12 22	0.10 50	0.13 79	0.14 188

rvit_105_1	0.54 377	0.40 451	0.76 444	0.58 484	0.37 427	0.59 320	0.68 475	0.70 232	0.94 391	0.82 336	0.69 195	0.73 318	0.58 324	0.78 368	0.54 364	0.32 474	0.29 484	0.31 466	0.34 492	0.23 381	0.20 351

qqq	0.40 227	0.26 337	0.44 227	0.36 110	0.22 114	0.46 241	0.36 264	0.85 301	0.54 174	0.56 175	0.69 195	0.65 273	0.53 288	0.55 173	0.45 315	0.17 248	0.16 352	0.20 300	0.19 333	0.18 268	0.17 277

XX-TBD	0.32 118	0.53 493	0.26 14	0.51 437	0.20 74	0.37 172	0.24 73	0.40 50	0.73 255	0.54 170	0.69 195	0.31 65	0.25 75	0.32 19	0.27 121	0.16 209	0.10 51	0.12 22	0.09 9	0.13 79	0.11 64

knoymous	0.36 167	0.20 160	0.31 54	0.31 17	0.22 114	0.36 167	0.29 137	0.61 152	0.64 212	0.67 237	0.70 198	0.60 240	0.40 220	0.58 216	0.34 206	0.17 248	0.11 134	0.20 300	0.11 76	0.17 244	0.18 295

x	0.39 215	0.24 294	0.41 183	0.34 57	0.23 154	0.52 264	0.32 197	0.86 305	0.52 167	0.57 178	0.70 198	0.59 234	0.50 277	0.49 134	0.46 325	0.17 248	0.15 320	0.17 184	0.15 195	0.17 244	0.16 257

AIO-test1	0.38 199	0.18 87	0.38 142	0.50 421	0.24 183	0.46 241	0.30 153	0.70 232	1.19 474	0.40 119	0.71 200	0.45 160	0.29 129	0.53 162	0.27 121	0.15 159	0.13 256	0.19 270	0.21 380	0.13 79	0.17 277

GANet-ADL	0.42 245	0.25 318	0.45 239	0.43 313	0.29 336	0.54 278	0.35 242	0.89 319	0.86 337	0.63 203	0.72 201	0.68 286	0.42 228	0.52 153	0.41 281	0.21 350	0.14 290	0.15 120	0.13 138	0.18 268	0.19 328

CRE-IMP	0.36 167	0.23 257	0.49 300	0.42 293	0.24 183	0.41 210	0.21 35	0.57 125	0.41 123	0.65 222	0.72 201	0.53 196	0.37 199	0.61 245	0.38 264	0.17 248	0.11 134	0.19 270	0.15 195	0.21 342	0.18 295

RALCasStereoNet	0.36 167	0.21 197	0.37 130	0.42 293	0.26 256	0.35 158	0.38 300	0.63 166	0.64 212	0.50 154	0.72 201	0.51 188	0.29 129	0.59 231	0.36 239	0.16 209	0.14 290	0.15 120	0.13 138	0.17 244	0.16 257

FENet	0.42 245	0.22 236	0.38 142	0.39 184	0.24 183	0.55 283	0.32 197	0.79 283	0.70 236	0.71 265	0.72 201	0.63 253	0.57 315	0.62 253	0.44 306	0.19 310	0.13 256	0.19 270	0.17 276	0.18 268	0.19 328

Any-RAFT	0.35 149	0.16 39	0.30 47	0.34 57	0.21 95	0.52 264	0.22 44	0.88 317	0.73 255	0.53 166	0.73 205	0.64 260	0.28 115	0.46 113	0.24 58	0.15 159	0.10 51	0.13 51	0.10 50	0.13 79	0.12 109

Patchmatch Stereo++	0.35 149	0.23 257	0.47 268	0.41 253	0.22 114	0.24 28	0.22 44	0.59 136	0.36 89	0.63 203	0.73 205	0.58 219	0.38 203	0.58 216	0.36 239	0.18 280	0.12 189	0.20 300	0.16 227	0.20 318	0.15 211
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	0.35 149	0.23 257	0.47 268	0.41 253	0.22 114	0.24 28	0.31 176	0.59 136	0.36 89	0.63 203	0.73 205	0.58 219	0.38 203	0.56 183	0.35 223	0.18 280	0.12 189	0.20 300	0.16 227	0.20 318	0.15 211

ROB_FTStereo_v2	0.35 149	0.23 257	0.47 268	0.41 253	0.22 114	0.24 28	0.31 176	0.59 136	0.36 89	0.63 203	0.73 205	0.57 211	0.38 203	0.57 196	0.36 239	0.18 280	0.12 189	0.20 300	0.16 227	0.20 318	0.15 211

ROB_FTStereo	0.35 149	0.23 257	0.47 268	0.41 253	0.22 114	0.25 42	0.21 35	0.59 136	0.36 89	0.63 203	0.73 205	0.58 219	0.38 203	0.57 196	0.35 223	0.18 280	0.12 189	0.20 300	0.16 227	0.20 318	0.15 211

HUI-Stereo	0.35 149	0.23 257	0.47 268	0.41 253	0.22 114	0.24 28	0.22 44	0.60 146	0.36 89	0.63 203	0.73 205	0.58 219	0.38 203	0.50 140	0.35 223	0.18 280	0.12 189	0.20 300	0.16 227	0.20 318	0.15 211

iGMRVC	0.35 149	0.23 257	0.47 268	0.41 253	0.22 114	0.24 28	0.30 153	0.59 136	0.36 89	0.63 203	0.73 205	0.58 219	0.38 203	0.58 216	0.36 239	0.18 280	0.12 189	0.20 300	0.16 227	0.20 318	0.15 211

iRAFT	0.35 149	0.23 257	0.47 268	0.41 253	0.22 114	0.24 28	0.22 44	0.59 136	0.36 89	0.63 203	0.73 205	0.58 219	0.38 203	0.58 216	0.36 239	0.18 280	0.12 189	0.20 300	0.16 227	0.20 318	0.15 211

RAFT-IKP	0.35 149	0.23 257	0.47 268	0.41 253	0.22 114	0.24 28	0.28 127	0.59 136	0.36 89	0.63 203	0.73 205	0.57 211	0.38 203	0.58 216	0.36 239	0.18 280	0.12 189	0.20 300	0.16 227	0.20 318	0.15 211

rvit_stereo_0075_2	0.47 297	0.37 429	0.70 417	0.53 459	0.46 484	0.43 220	0.36 264	0.81 290	0.67 223	0.55 172	0.74 214	0.59 234	0.43 234	0.63 264	0.43 290	0.32 474	0.23 443	0.35 481	0.25 439	0.30 439	0.25 409

PFNet	0.42 245	0.18 87	0.58 361	0.43 313	0.24 183	0.43 220	0.32 197	0.74 257	0.78 290	1.00 441	0.74 214	0.68 286	0.39 214	0.72 335	0.37 255	0.16 209	0.10 51	0.20 300	0.15 195	0.16 209	0.13 144

G2L-ROB	0.47 297	0.19 124	0.42 204	0.35 91	0.22 114	0.57 301	0.42 359	1.14 425	0.71 247	0.84 355	0.75 216	1.09 441	0.53 288	0.74 347	0.53 359	0.17 248	0.12 189	0.14 80	0.12 104	0.17 244	0.19 328

DFGA-Net	0.45 272	0.29 380	0.80 453	0.42 293	0.32 389	0.53 272	0.35 242	0.78 279	0.89 363	0.66 234	0.75 216	0.48 176	0.39 214	0.74 347	0.60 382	0.15 159	0.13 256	0.19 270	0.18 303	0.20 318	0.17 277

DCVSM-stereo	0.49 327	0.27 354	0.53 338	0.39 184	0.29 336	0.51 260	0.26 93	0.75 263	0.75 265	1.11 477	0.75 216	1.05 428	0.72 411	0.60 237	0.47 332	0.20 333	0.19 403	0.24 396	0.20 358	0.25 404	0.30 448

test_sample1	0.42 245	0.22 236	0.46 256	0.34 57	0.23 154	0.58 307	0.35 242	0.99 356	0.49 158	0.62 195	0.75 216	0.69 290	0.61 341	0.58 216	0.44 306	0.18 280	0.14 290	0.17 184	0.15 195	0.17 244	0.17 277

ARAFT	0.47 297	0.24 294	0.79 451	0.42 293	0.25 215	0.55 283	0.55 438	0.75 263	0.81 309	0.89 388	0.75 216	0.73 318	0.47 258	0.88 410	0.37 255	0.15 159	0.12 189	0.23 379	0.22 398	0.14 123	0.13 144

EAI-Stereo	0.34 134	0.19 124	0.44 227	0.39 184	0.21 95	0.31 115	0.30 153	1.15 429	0.30 44	0.49 151	0.75 216	0.36 104	0.28 115	0.62 253	0.27 121	0.14 98	0.11 134	0.14 80	0.13 138	0.13 79	0.12 109

gwcnet-sp	0.48 309	0.23 257	0.70 417	0.40 221	0.26 256	0.81 414	0.41 349	0.89 319	0.84 324	0.91 400	0.76 222	0.66 278	0.61 341	0.66 292	0.50 339	0.18 280	0.17 372	0.18 230	0.18 303	0.18 268	0.18 295

scenet	0.48 309	0.23 257	0.70 417	0.40 221	0.26 256	0.81 414	0.41 349	0.89 319	0.84 324	0.91 400	0.76 222	0.66 278	0.61 341	0.66 292	0.50 339	0.18 280	0.17 372	0.18 230	0.18 303	0.18 268	0.18 295

ssnet	0.48 309	0.23 257	0.70 417	0.40 221	0.26 256	0.81 414	0.41 349	0.89 319	0.84 324	0.91 400	0.76 222	0.66 278	0.61 341	0.66 292	0.50 339	0.18 280	0.17 372	0.18 230	0.18 303	0.18 268	0.18 295

Pruner-Stereo	0.38 199	0.20 160	0.45 239	0.40 221	0.25 215	0.22 14	0.24 73	0.67 199	0.55 179	0.89 388	0.76 222	0.68 286	0.29 129	0.62 253	0.35 223	0.18 280	0.12 189	0.20 300	0.17 276	0.17 244	0.18 295

ACV-stereo	0.62 417	0.34 411	1.00 477	0.43 313	0.31 373	1.20 493	0.40 334	0.75 263	0.83 319	0.64 213	0.77 226	2.10 528	1.03 490	0.81 377	0.64 395	0.21 350	0.17 372	0.18 230	0.18 303	0.21 342	0.21 369

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 245	0.20 160	0.74 435	0.38 156	0.43 466	0.39 192	0.26 93	0.94 337	0.49 158	0.53 166	0.77 226	0.93 395	0.45 249	0.63 264	0.24 58	0.16 209	0.10 51	0.17 184	0.18 303	0.20 318	0.20 351

test_sample2	0.42 245	0.22 236	0.43 215	0.33 46	0.21 95	0.58 307	0.39 323	0.95 344	0.67 223	0.63 203	0.77 226	0.69 290	0.57 315	0.61 245	0.38 264	0.19 310	0.14 290	0.18 230	0.16 227	0.19 302	0.18 295

ADStereo(finetuned)	0.37 184	0.16 39	0.49 300	0.34 57	0.19 50	0.30 100	0.30 153	0.68 209	0.91 373	0.70 258	0.77 226	0.43 152	0.69 390	0.45 100	0.33 191	0.14 98	0.10 51	0.14 80	0.11 76	0.13 79	0.12 109

IPLGR	0.39 215	0.21 197	0.63 382	0.39 184	0.22 114	0.49 253	0.29 137	0.76 270	0.74 262	0.78 308	0.77 226	0.44 158	0.42 228	0.47 120	0.38 264	0.13 59	0.12 189	0.16 146	0.14 169	0.15 169	0.13 144

NF-Stereo	0.38 199	0.20 160	0.45 239	0.41 253	0.25 215	0.26 46	0.31 176	0.69 217	0.70 236	0.65 222	0.77 226	0.57 211	0.30 144	0.67 303	0.35 223	0.18 280	0.12 189	0.20 300	0.16 227	0.16 209	0.27 425

OCTAStereo	0.38 199	0.20 160	0.46 256	0.41 253	0.25 215	0.26 46	0.31 176	0.69 217	0.70 236	0.65 222	0.77 226	0.58 219	0.30 144	0.67 303	0.35 223	0.18 280	0.12 189	0.20 300	0.16 227	0.16 209	0.27 425

RE-Stereo	0.38 199	0.20 160	0.46 256	0.41 253	0.25 215	0.26 46	0.31 176	0.69 217	0.70 236	0.65 222	0.77 226	0.58 219	0.30 144	0.67 303	0.35 223	0.18 280	0.12 189	0.20 300	0.16 227	0.16 209	0.27 425

TVStereo	0.38 199	0.20 160	0.46 256	0.41 253	0.25 215	0.26 46	0.31 176	0.69 217	0.70 236	0.65 222	0.77 226	0.58 219	0.30 144	0.67 303	0.35 223	0.18 280	0.12 189	0.20 300	0.16 227	0.16 209	0.27 425

cross-raft	0.34 134	0.20 160	0.37 130	0.44 332	0.23 154	0.32 132	0.35 242	0.74 257	0.40 119	0.60 186	0.77 226	0.57 211	0.27 101	0.43 85	0.28 141	0.12 31	0.10 51	0.15 120	0.13 138	0.15 169	0.11 64

DCANet	0.36 167	0.16 39	0.41 183	0.34 57	0.19 50	0.30 100	0.30 153	0.68 209	0.91 373	0.70 258	0.77 226	0.43 152	0.57 315	0.45 100	0.34 206	0.14 98	0.10 51	0.14 80	0.11 76	0.13 79	0.12 109

xyz-stereo-finetune2	0.36 167	0.19 124	0.38 142	0.32 34	0.19 50	0.82 422	0.29 137	0.52 107	0.32 59	0.51 157	0.78 237	0.43 152	0.45 249	0.69 319	0.44 306	0.13 59	0.12 189	0.17 184	0.13 138	0.12 44	0.13 144

LL-Strereo	0.57 397	0.27 354	0.68 407	0.48 392	0.34 409	0.39 192	0.48 397	0.94 337	0.97 401	0.83 348	0.78 237	1.10 445	1.18 505	1.33 498	0.49 338	0.17 248	0.14 290	0.22 357	0.19 333	0.16 209	0.17 277

DCANet-4	0.36 167	0.20 160	0.48 288	0.34 57	0.19 50	0.29 88	0.30 153	0.66 189	0.92 378	0.69 252	0.78 237	0.40 128	0.47 258	0.45 100	0.34 206	0.14 98	0.10 51	0.14 80	0.11 76	0.11 12	0.13 144

fff	0.37 184	0.16 39	0.41 183	0.34 57	0.19 50	0.29 88	0.30 153	0.69 217	1.06 445	0.69 252	0.78 237	0.42 144	0.63 353	0.46 113	0.34 206	0.14 98	0.10 51	0.14 80	0.11 76	0.11 12	0.13 144

GwcNet-ADL	0.44 262	0.22 236	0.48 288	0.45 355	0.30 351	0.40 196	0.37 278	0.92 330	0.97 401	0.71 265	0.78 237	0.61 245	0.42 228	0.62 253	0.50 339	0.19 310	0.14 290	0.15 120	0.14 169	0.18 268	0.18 295

RAFT_R40	0.40 227	0.19 124	0.44 227	0.43 313	0.25 215	0.23 19	0.26 93	0.67 199	0.67 223	0.98 433	0.78 237	0.72 307	0.43 234	0.76 357	0.35 223	0.16 209	0.11 134	0.20 300	0.16 227	0.18 268	0.14 188

TestStereo	0.38 199	0.31 394	0.40 173	0.45 355	0.20 74	0.40 196	0.37 278	0.66 189	0.65 217	0.53 166	0.78 237	0.47 171	0.40 220	0.55 173	0.37 255	0.18 280	0.13 256	0.20 300	0.15 195	0.22 364	0.13 144

raft+_RVC	0.38 199	0.19 124	0.35 107	0.37 126	0.25 215	0.45 236	0.37 278	0.78 279	0.89 363	0.51 157	0.78 237	0.50 184	0.29 129	0.53 162	0.40 277	0.15 159	0.12 189	0.17 184	0.15 195	0.14 123	0.12 109

csc	0.37 184	0.16 39	0.41 183	0.34 57	0.19 50	0.29 88	0.30 153	0.69 217	1.06 445	0.69 252	0.78 237	0.42 144	0.63 353	0.46 113	0.34 206	0.14 98	0.10 51	0.14 80	0.11 76	0.11 12	0.13 144

cscssc	0.37 184	0.16 39	0.41 183	0.34 57	0.19 50	0.29 88	0.30 153	0.69 217	1.06 445	0.69 252	0.78 237	0.42 144	0.63 353	0.46 113	0.34 206	0.14 98	0.10 51	0.14 80	0.11 76	0.11 12	0.13 144

test_sample3	0.46 282	0.25 318	0.50 313	0.35 91	0.23 154	0.69 370	0.37 278	1.15 429	0.81 309	0.75 291	0.79 247	0.66 278	0.49 266	0.63 264	0.46 325	0.21 350	0.15 320	0.20 300	0.19 333	0.21 342	0.19 328

PFNet+	0.40 227	0.19 124	0.49 300	0.39 184	0.25 215	0.28 76	0.23 59	0.64 179	0.70 236	0.85 359	0.79 247	0.64 260	0.35 177	0.72 335	0.34 206	0.19 310	0.14 290	0.23 379	0.20 358	0.16 209	0.20 351

SST-Stereo	0.40 227	0.19 124	0.45 239	0.42 293	0.25 215	0.25 42	0.21 35	0.66 189	0.47 155	1.08 471	0.79 247	0.72 307	0.43 234	0.77 364	0.35 223	0.16 209	0.11 134	0.20 300	0.16 227	0.19 302	0.15 211

ssnet_v2	0.58 404	0.28 368	0.56 353	0.43 313	0.29 336	0.95 445	0.59 451	1.13 416	0.99 410	0.93 412	0.80 250	0.99 408	0.64 364	0.82 380	0.94 469	0.25 416	0.22 433	0.23 379	0.24 430	0.20 318	0.19 328

BUS	0.45 272	0.25 318	0.43 215	0.45 355	0.28 310	0.70 375	0.34 218	0.94 337	0.76 273	0.75 291	0.80 250	0.65 273	0.49 266	0.64 277	0.51 349	0.20 333	0.14 290	0.22 357	0.19 333	0.18 268	0.18 295

BSDual-CNN	0.46 282	0.25 318	0.43 215	0.45 355	0.28 310	0.77 399	0.40 334	0.94 337	0.76 273	0.75 291	0.80 250	0.76 332	0.54 300	0.64 277	0.43 290	0.20 333	0.14 290	0.22 357	0.19 333	0.18 268	0.18 295

hknet	0.49 327	0.25 318	0.51 325	0.45 355	0.29 336	0.77 399	0.40 334	0.94 337	0.83 319	0.75 291	0.80 250	0.97 404	0.61 341	0.73 340	0.45 315	0.18 280	0.14 290	0.22 357	0.19 333	0.18 268	0.18 295

PSMNet-ADL	0.48 309	0.27 354	0.40 173	0.48 392	0.30 351	0.68 368	0.37 278	0.90 324	0.80 301	0.61 193	0.80 250	0.92 393	0.62 347	0.72 335	0.63 392	0.23 393	0.18 389	0.18 230	0.20 358	0.22 364	0.20 351

IRAFT_RVC	0.42 245	0.20 160	0.48 288	0.44 332	0.24 183	0.27 59	0.54 434	0.74 257	0.77 280	0.76 298	0.80 250	0.73 318	0.51 282	0.70 325	0.36 239	0.17 248	0.10 51	0.21 342	0.16 227	0.16 209	0.14 188

CREStereo++_RVC	0.32 118	0.15 25	0.23 1	0.31 17	0.24 183	0.27 59	0.22 44	0.46 80	0.88 350	0.46 142	0.80 250	0.30 58	0.26 90	0.36 39	0.33 191	0.13 59	0.09 22	0.13 51	0.51 532	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
ITSA-stereo	0.53 365	0.28 368	0.52 330	0.40 221	0.23 154	0.56 296	0.34 218	1.24 473	1.24 483	0.80 314	0.81 257	0.72 307	0.58 324	0.82 380	0.65 397	0.21 350	0.17 372	0.23 379	0.21 380	0.22 364	0.26 415

CBFPSM	0.59 411	0.22 236	1.31 511	0.38 156	0.27 287	1.12 481	0.65 466	0.79 283	0.82 314	0.80 314	0.81 257	1.35 489	0.87 458	0.67 303	0.76 423	0.16 209	0.15 320	0.15 120	0.16 227	0.17 244	0.22 387

IPLG	0.39 215	0.20 160	0.59 362	0.40 221	0.24 183	0.54 278	0.27 109	0.75 263	0.63 205	0.84 355	0.81 257	0.32 68	0.32 156	0.60 237	0.45 315	0.13 59	0.11 134	0.16 146	0.13 138	0.13 79	0.12 109

HCRNet	0.44 262	0.34 411	0.41 183	0.53 459	0.26 256	0.53 272	0.29 137	0.83 295	0.63 205	0.71 265	0.81 257	0.77 338	0.50 277	0.66 292	0.36 239	0.24 405	0.16 352	0.24 396	0.20 358	0.21 342	0.18 295

test_sample4	0.47 297	0.26 337	0.50 313	0.35 91	0.22 114	0.69 370	0.38 300	1.15 429	0.81 309	0.78 308	0.82 261	0.62 251	0.53 288	0.63 264	0.44 306	0.21 350	0.15 320	0.21 342	0.19 333	0.21 342	0.19 328

GASNet	0.67 429	0.72 514	0.96 472	0.70 520	0.48 488	0.62 336	0.47 389	1.08 396	1.03 428	0.94 415	0.82 261	0.93 395	0.83 450	1.33 498	0.80 430	0.31 463	0.22 433	0.29 457	0.28 466	0.44 497	0.24 402

PSM-softLoss	0.38 199	0.20 160	0.48 288	0.41 253	0.26 256	0.30 100	0.35 242	0.69 217	0.46 150	0.62 195	0.82 261	0.59 234	0.33 166	0.70 325	0.39 270	0.19 310	0.12 189	0.20 300	0.18 303	0.16 209	0.22 387

KMStereo	0.38 199	0.20 160	0.48 288	0.41 253	0.26 256	0.30 100	0.35 242	0.69 217	0.46 150	0.62 195	0.82 261	0.59 234	0.33 166	0.70 325	0.39 270	0.19 310	0.12 189	0.20 300	0.18 303	0.16 209	0.22 387

RAFT	0.45 272	0.22 236	0.45 239	0.47 385	0.26 256	0.54 278	0.47 389	0.66 189	0.58 189	0.80 314	0.82 261	0.94 397	0.57 315	0.75 353	0.34 206	0.17 248	0.15 320	0.22 357	0.20 358	0.16 209	0.12 109

HITNet	0.41 238	0.26 337	0.45 239	0.33 46	0.17 17	0.63 345	0.30 153	0.93 332	0.64 212	0.71 265	0.82 261	0.64 260	0.52 284	0.59 231	0.43 290	0.14 98	0.10 51	0.15 120	0.13 138	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
ToySt	0.49 327	0.27 354	0.75 439	0.40 221	0.27 287	0.64 352	0.49 403	0.84 298	0.77 280	0.60 186	0.83 267	0.88 377	0.66 377	0.70 325	0.56 371	0.16 209	0.17 372	0.21 342	0.20 358	0.21 342	0.19 328

GES	0.44 262	0.23 257	0.57 357	0.40 221	0.30 351	0.59 320	0.36 264	0.96 348	0.68 228	0.74 289	0.83 267	0.47 171	0.48 263	0.67 303	0.43 290	0.22 376	0.16 352	0.17 184	0.16 227	0.18 268	0.23 394

ac_64	0.52 359	0.22 236	0.50 313	0.45 355	0.28 310	0.80 409	0.45 378	1.02 372	0.61 193	0.91 400	0.83 267	1.07 435	0.68 386	0.74 347	0.70 410	0.21 350	0.18 389	0.20 300	0.19 333	0.18 268	0.15 211

DMCA	0.45 272	0.26 337	0.50 313	0.38 156	0.28 310	0.51 260	0.34 218	0.93 332	0.68 228	0.75 291	0.83 267	0.79 342	0.53 288	0.51 147	0.54 364	0.21 350	0.16 352	0.21 342	0.16 227	0.19 302	0.21 369

BEATNet_4x	0.46 282	0.32 398	0.56 353	0.37 126	0.19 50	0.63 345	0.35 242	1.01 369	0.72 248	0.77 304	0.83 267	0.70 294	0.59 331	0.68 313	0.53 359	0.16 209	0.12 189	0.16 146	0.14 169	0.24 394	0.16 257

FACV-RUCA	0.43 255	0.28 368	0.47 268	0.45 355	0.33 400	0.58 307	0.34 218	0.82 292	0.73 255	0.57 178	0.84 272	0.47 171	0.50 277	0.54 168	0.39 270	0.22 376	0.15 320	0.35 481	0.16 227	0.28 426	0.21 369

DispNO	0.47 297	0.23 257	0.71 422	0.39 184	0.31 373	0.60 326	0.38 300	0.89 319	0.77 280	0.75 291	0.84 272	0.72 307	0.54 300	0.73 340	0.46 325	0.19 310	0.14 290	0.20 300	0.18 303	0.16 209	0.17 277

GMOStereo	0.37 184	0.19 124	0.38 142	0.43 313	0.24 183	0.37 172	0.38 300	0.52 107	0.62 194	0.87 374	0.84 272	0.64 260	0.35 177	0.37 46	0.28 141	0.13 59	0.11 134	0.20 300	0.18 303	0.15 169	0.11 64

error version	0.37 184	0.19 124	0.38 142	0.43 313	0.24 183	0.37 172	0.38 300	0.52 107	0.62 194	0.87 374	0.84 272	0.64 260	0.35 177	0.37 46	0.28 141	0.13 59	0.11 134	0.20 300	0.18 303	0.15 169	0.11 64

test-v	0.37 184	0.19 124	0.38 142	0.43 313	0.24 183	0.37 172	0.38 300	0.52 107	0.62 194	0.87 374	0.84 272	0.64 260	0.35 177	0.37 46	0.28 141	0.13 59	0.11 134	0.20 300	0.18 303	0.15 169	0.11 64

test-2	0.37 184	0.19 124	0.38 142	0.43 313	0.24 183	0.37 172	0.38 300	0.52 107	0.62 194	0.87 374	0.84 272	0.64 260	0.35 177	0.37 46	0.28 141	0.13 59	0.11 134	0.20 300	0.18 303	0.15 169	0.11 64

SFCPSM	0.47 297	0.21 197	0.55 347	0.40 221	0.27 287	0.87 433	0.37 278	1.33 492	0.77 280	0.80 314	0.84 272	0.54 200	0.49 266	0.57 196	0.37 255	0.18 280	0.13 256	0.18 230	0.20 358	0.16 209	0.15 211

DSFCA	0.55 379	0.25 318	0.62 372	0.40 221	0.36 420	0.74 389	0.52 426	1.04 379	0.82 314	1.06 464	0.84 272	0.89 381	0.63 353	0.99 444	0.58 374	0.25 416	0.21 425	0.21 342	0.21 380	0.21 342	0.19 328

FADNet-RVC	0.60 414	0.53 493	1.14 491	0.46 376	0.39 442	0.61 328	0.39 323	1.12 414	0.87 346	0.70 258	0.84 272	1.04 424	0.55 306	0.94 441	0.69 407	0.26 426	0.25 459	0.28 449	0.28 466	0.31 445	0.31 456

FADNet	0.61 416	0.51 483	1.10 486	0.45 355	0.44 473	0.65 359	0.41 349	1.19 446	1.05 438	0.70 258	0.84 272	0.98 407	0.66 377	0.82 380	0.50 339	0.29 453	0.30 488	0.27 441	0.30 474	0.46 504	0.35 477

RAFT-Test	0.34 134	0.18 87	0.37 130	0.38 156	0.23 154	0.50 256	0.23 59	0.69 217	0.40 119	0.60 186	0.85 282	0.61 245	0.28 115	0.46 113	0.27 121	0.14 98	0.11 134	0.14 80	0.11 76	0.13 79	0.12 109

CASS	0.45 272	0.27 354	0.42 204	0.48 392	0.22 114	0.61 328	0.34 218	0.97 351	0.62 194	0.71 265	0.85 282	0.61 245	0.55 306	0.57 196	0.41 281	0.29 453	0.16 352	0.22 357	0.18 303	0.22 364	0.28 432
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
GEStereo_RVC	0.55 379	0.29 380	0.63 382	0.49 407	0.31 373	0.70 375	0.54 434	1.22 461	0.92 378	0.82 336	0.85 282	0.85 361	0.63 353	0.90 418	0.65 397	0.24 405	0.16 352	0.19 270	0.16 227	0.21 342	0.22 387

G2L-Stereo	0.49 327	0.23 257	0.48 288	0.43 313	0.26 256	0.47 246	0.42 359	0.93 332	0.78 290	0.84 355	0.86 285	0.91 388	0.52 284	0.78 368	0.70 410	0.20 333	0.17 372	0.22 357	0.18 303	0.17 244	0.21 369

DualNet (step1)	0.57 397	0.36 422	0.72 427	0.38 156	0.30 351	0.71 380	0.43 366	1.06 388	0.88 350	0.92 408	0.86 285	0.85 361	0.69 390	0.68 313	0.50 339	0.41 508	0.20 415	0.40 499	0.41 512	0.36 474	0.33 465

test_sample9	1.05 501	0.36 422	0.72 427	0.38 156	0.30 351	0.71 380	0.43 366	1.06 388	0.88 350	0.92 408	0.86 285	0.85 361	0.69 390	1.20 480	1.36 509	0.41 508	8.41 578	0.40 499	0.41 512	0.36 474	0.33 465

test_sample7	0.52 359	0.29 380	0.50 313	0.36 110	0.27 287	0.62 336	0.41 349	1.06 388	0.88 350	0.92 408	0.86 285	0.85 361	0.69 390	0.68 313	0.50 339	0.26 426	0.20 415	0.27 441	0.26 453	0.27 422	0.24 402

AAGNet	1.43 529	0.20 160	0.48 288	0.44 332	0.25 215	0.29 88	0.31 176	0.65 180	0.68 228	0.97 428	0.86 285	0.67 285	0.62 347	0.64 277	20.63 579	0.16 209	0.11 134	0.19 270	0.15 195	0.19 302	0.12 109

DMCA-RVC	0.51 350	0.30 389	0.59 362	0.50 421	0.32 389	0.54 278	0.38 300	0.86 305	0.68 228	0.94 415	0.86 285	0.91 388	0.68 386	0.70 325	0.59 379	0.23 393	0.18 389	0.31 466	0.23 414	0.26 411	0.19 328

DIP-Stereo	0.39 215	0.21 197	0.50 313	0.41 253	0.28 310	0.62 336	0.27 109	0.77 273	0.40 119	0.64 213	0.86 285	0.52 192	0.33 166	0.66 292	0.42 285	0.15 159	0.13 256	0.17 184	0.14 169	0.15 169	0.15 211
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
NVstereo2D	0.60 414	0.30 389	0.75 439	0.48 392	0.43 466	0.89 434	0.48 397	1.05 384	1.15 467	0.66 234	0.86 285	0.88 377	0.70 403	0.99 444	0.65 397	0.32 474	0.15 320	0.28 449	0.20 358	0.40 486	0.36 479

AIO-test2	0.39 215	0.21 197	0.41 183	0.47 385	0.25 215	0.45 236	0.35 242	0.77 273	1.27 493	0.36 89	0.87 293	0.37 106	0.30 144	0.47 120	0.27 121	0.15 159	0.13 256	0.21 342	0.23 414	0.15 169	0.13 144

DisPM	0.39 215	0.19 124	0.44 227	0.41 253	0.27 287	0.24 28	0.31 176	0.65 180	0.57 187	0.87 374	0.87 293	0.60 240	0.32 156	0.76 357	0.32 179	0.18 280	0.12 189	0.19 270	0.17 276	0.15 169	0.20 351

raft_robust	0.41 238	0.23 257	0.36 114	0.42 293	0.21 95	0.40 196	0.33 207	0.79 283	0.98 405	0.79 312	0.87 293	0.39 118	0.33 166	0.84 393	0.29 156	0.13 59	0.12 189	0.16 146	0.17 276	0.15 169	0.12 109

RAFT + AFF	0.53 365	0.29 380	0.75 439	0.51 437	0.32 389	0.63 345	0.60 453	1.00 360	0.91 373	0.78 308	0.87 293	0.83 355	0.58 324	0.80 374	0.47 332	0.17 248	0.20 415	0.23 379	0.22 398	0.18 268	0.18 295

FADNet-RVC-Resample	0.56 390	0.33 406	1.16 492	0.49 407	0.34 409	0.71 380	0.43 366	1.01 369	0.93 384	0.82 336	0.87 293	0.74 324	0.67 380	0.73 340	0.45 315	0.18 280	0.18 389	0.26 428	0.27 460	0.26 411	0.27 425

RYNet	0.72 444	0.35 417	0.64 387	0.53 459	0.67 521	1.31 502	0.67 470	1.20 451	1.18 472	1.05 460	0.87 293	1.27 469	0.93 475	0.93 434	1.27 506	0.22 376	0.16 352	0.26 428	0.23 414	0.40 486	0.39 492

StereoDRNet	0.64 420	0.33 406	0.68 407	0.51 437	0.43 466	1.03 462	0.53 430	1.47 514	0.99 410	1.10 475	0.87 293	1.07 435	0.71 407	0.82 380	0.88 453	0.23 393	0.19 403	0.25 409	0.23 414	0.27 422	0.19 328

NOSS_ROB	0.57 397	0.39 446	0.39 161	0.44 332	0.30 351	0.73 388	0.54 434	1.03 376	1.08 454	0.67 237	0.87 293	0.76 332	0.57 315	0.77 364	0.47 332	0.38 501	0.38 517	0.44 508	0.42 516	0.37 479	0.34 472

psm_up	0.55 379	0.26 337	0.47 268	0.49 407	0.32 389	0.65 359	0.56 444	1.04 379	0.82 314	0.82 336	0.88 301	1.01 415	0.94 476	0.74 347	0.61 386	0.21 350	0.25 459	0.26 428	0.23 414	0.21 342	0.20 351

UPFNet	0.53 365	0.24 294	0.51 325	0.45 355	0.38 436	0.84 428	0.49 403	0.99 356	0.75 265	0.87 374	0.88 301	0.86 366	0.64 364	0.80 374	0.71 415	0.20 333	0.20 415	0.20 300	0.20 358	0.19 302	0.15 211

PA-Net	0.67 429	0.43 459	0.83 455	0.50 421	0.53 501	0.94 442	0.68 475	1.10 402	1.14 466	0.80 314	0.88 301	0.87 372	0.77 430	1.02 453	0.88 453	0.24 405	0.41 524	0.29 457	0.44 517	0.26 411	0.34 472
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
UCFNet_RVC	0.49 327	0.26 337	0.35 107	0.39 184	0.26 256	0.64 352	0.36 264	1.15 429	0.84 324	0.67 237	0.88 301	0.88 377	0.59 331	0.58 216	0.45 315	0.24 405	0.17 372	0.27 441	0.27 460	0.25 404	0.23 394

DDVS	0.52 359	0.30 389	0.56 353	0.41 253	0.31 373	0.71 380	0.34 218	0.91 328	0.67 223	0.85 359	0.89 305	1.12 449	0.46 254	0.86 405	0.60 382	0.22 376	0.16 352	0.22 357	0.18 303	0.25 404	0.26 415

RAFT+CT+SA	0.39 215	0.23 257	0.36 114	0.51 437	0.27 287	0.29 88	0.46 382	0.75 263	0.80 301	0.51 157	0.89 305	0.41 134	0.40 220	0.78 368	0.32 179	0.14 98	0.11 134	0.18 230	0.18 303	0.15 169	0.14 188

iRaft-Stereo_5w	0.45 272	0.21 197	0.48 288	0.42 293	0.28 310	0.31 115	0.54 434	0.63 166	0.62 194	0.62 195	0.89 305	1.01 415	0.69 390	0.75 353	0.66 400	0.13 59	0.12 189	0.17 184	0.15 195	0.14 123	0.15 211

UNet	0.54 377	0.26 337	0.66 399	0.44 332	0.40 447	0.99 455	0.41 349	0.98 354	0.75 265	0.83 348	0.89 305	1.04 424	0.72 411	0.73 340	0.62 389	0.19 310	0.14 290	0.20 300	0.17 276	0.20 318	0.17 277

H2IRNET	0.37 184	0.20 160	0.33 80	0.38 156	0.25 215	0.27 59	0.23 59	0.59 136	0.72 248	0.39 113	0.90 309	0.74 324	0.55 306	0.52 153	0.43 290	0.15 159	0.13 256	0.18 230	0.20 358	0.16 209	0.13 144

FADNet_RVC	0.55 379	0.37 429	1.17 497	0.44 332	0.31 373	0.56 296	0.34 218	1.06 388	0.88 350	0.67 237	0.90 309	0.61 245	0.65 370	0.93 434	0.70 410	0.21 350	0.18 389	0.26 428	0.23 414	0.31 445	0.28 432

STTStereo	0.55 379	0.37 429	0.76 444	0.44 332	0.31 373	0.60 326	0.44 375	0.96 348	0.86 337	0.99 436	0.90 309	0.96 402	0.58 324	0.71 330	0.61 386	0.25 416	0.23 443	0.26 428	0.32 487	0.24 394	0.23 394

test_5	0.43 255	0.24 294	0.43 215	0.52 449	0.28 310	0.28 76	0.42 359	0.72 244	0.82 314	0.62 195	0.91 312	0.72 307	0.55 306	0.79 373	0.35 223	0.14 98	0.11 134	0.18 230	0.18 303	0.18 268	0.16 257

111	0.40 227	0.17 63	0.41 183	0.34 57	0.19 50	0.52 264	0.28 127	0.74 257	1.16 468	0.50 154	0.91 312	0.63 253	0.48 263	0.61 245	0.35 223	0.14 98	0.10 51	0.14 80	0.12 104	0.13 79	0.13 144

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 365	0.32 398	0.64 387	0.44 332	0.30 351	0.66 362	0.44 375	1.04 379	0.88 350	0.91 400	0.91 312	0.99 408	0.60 335	0.68 313	0.60 382	0.21 350	0.17 372	0.22 357	0.22 398	0.21 342	0.21 369
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
HSM	0.51 350	0.24 294	0.41 183	0.39 184	0.24 183	0.75 392	0.40 334	1.22 461	0.75 265	0.81 327	0.91 312	1.21 462	0.69 390	0.87 407	0.46 325	0.17 248	0.13 256	0.17 184	0.14 169	0.17 244	0.17 277

IPLGR_C	0.40 227	0.21 197	0.64 387	0.45 355	0.33 400	0.52 264	0.34 218	0.66 189	0.62 194	0.82 336	0.92 316	0.45 160	0.32 156	0.52 153	0.46 325	0.17 248	0.12 189	0.15 120	0.14 169	0.13 79	0.14 188

AASNet	0.53 365	0.25 318	0.52 330	0.49 407	0.32 389	0.74 389	0.40 334	1.50 518	0.86 337	0.86 366	0.92 316	0.64 260	0.59 331	0.59 231	0.79 428	0.23 393	0.19 403	0.20 300	0.16 227	0.21 342	0.19 328

ACRE	0.40 227	0.21 197	0.65 393	0.45 355	0.33 400	0.51 260	0.33 207	0.66 189	0.63 205	0.80 314	0.92 316	0.45 160	0.32 156	0.52 153	0.45 315	0.16 209	0.12 189	0.15 120	0.14 169	0.13 79	0.14 188

MMNet	0.55 379	0.25 318	0.61 369	0.43 313	0.34 409	1.07 469	0.39 323	0.87 312	0.91 373	0.91 400	0.93 319	0.86 366	0.76 423	0.81 377	0.76 423	0.15 159	0.14 290	0.18 230	0.19 333	0.20 318	0.16 257

G2L-Stereo_test	0.48 309	0.20 160	0.40 173	0.34 57	0.23 154	0.57 301	0.58 448	1.10 402	0.77 280	0.86 366	0.94 320	0.95 399	0.54 300	0.68 313	0.60 382	0.16 209	0.12 189	0.14 80	0.12 104	0.15 169	0.15 211

test_sample5	0.47 297	0.26 337	0.49 300	0.36 110	0.22 114	0.64 352	0.39 323	1.13 416	0.81 309	0.77 304	0.94 320	0.64 260	0.54 300	0.65 284	0.43 290	0.21 350	0.16 352	0.22 357	0.20 358	0.22 364	0.20 351

GMStereo_Zeroshot	0.49 327	0.44 464	0.74 435	0.49 407	0.27 287	0.56 296	0.29 137	0.73 255	0.76 273	0.86 366	0.94 320	0.91 388	0.36 195	0.74 347	0.43 290	0.26 426	0.14 290	0.26 428	0.15 195	0.36 474	0.18 295

DCRE	0.37 184	0.18 87	0.46 256	0.45 355	0.32 389	0.42 217	0.37 278	0.63 166	0.51 164	0.47 147	0.94 320	0.56 206	0.36 195	0.52 153	0.32 179	0.14 98	0.13 256	0.15 120	0.14 169	0.14 123	0.13 144

IER	0.46 282	0.23 257	0.50 313	0.38 156	0.28 310	0.69 370	0.35 242	0.80 286	0.66 220	0.83 348	0.94 320	0.75 326	0.77 430	0.60 237	0.42 285	0.17 248	0.14 290	0.17 184	0.17 276	0.17 244	0.15 211

NINENet	0.50 343	0.29 380	0.51 325	0.45 355	0.32 389	0.70 375	0.34 218	1.10 402	0.88 350	0.80 314	0.94 320	0.65 273	0.49 266	0.73 340	0.51 349	0.22 376	0.20 415	0.25 409	0.18 303	0.22 364	0.21 369

psmg	0.49 327	0.25 318	0.43 215	0.41 253	0.28 310	0.85 429	0.43 366	0.99 356	0.76 273	0.91 400	0.94 320	0.76 332	0.54 300	0.64 277	0.43 290	0.20 333	0.15 320	0.20 300	0.20 358	0.18 268	0.18 295

xxxx	1.01 492	0.22 236	0.43 215	0.36 110	0.21 95	0.82 422	0.36 264	1.32 490	0.88 350	0.71 265	0.94 320	0.97 404	0.63 353	0.64 277	10.58 570	0.20 333	0.16 352	0.18 230	0.17 276	0.19 302	0.19 328

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 429	0.81 523	0.73 430	0.53 459	0.37 427	1.40 506	0.53 430	1.04 379	0.79 299	0.88 384	0.94 320	0.95 399	0.53 288	0.93 434	0.58 374	0.39 503	0.30 488	0.57 527	0.31 481	0.53 517	0.30 448

test_sample8	1.25 520	0.36 422	0.72 427	0.38 156	0.30 351	0.71 380	0.43 366	1.13 416	0.75 265	1.50 510	0.95 329	3.29 550	1.59 530	1.20 480	1.36 509	0.41 508	8.41 578	0.40 499	0.41 512	0.36 474	0.33 465

CSP-Net	0.56 390	0.27 354	0.49 300	0.41 253	0.28 310	1.22 495	0.50 408	1.23 466	0.72 248	0.95 422	0.95 329	0.89 381	0.62 347	0.83 388	0.62 389	0.26 426	0.17 372	0.17 184	0.17 276	0.18 268	0.17 277

IIG-Stereo	0.43 255	0.21 197	0.44 227	0.50 421	0.25 215	0.44 228	0.21 35	0.71 240	0.76 273	0.83 348	0.95 329	0.83 355	0.43 234	0.90 418	0.35 223	0.15 159	0.12 189	0.19 270	0.14 169	0.15 169	0.11 64

ICVP	0.46 282	0.25 318	0.38 142	0.48 392	0.28 310	0.58 307	0.43 366	1.00 360	0.70 236	0.67 237	0.95 329	0.75 326	0.55 306	0.53 162	0.54 364	0.23 393	0.17 372	0.19 270	0.17 276	0.19 302	0.20 351
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
CoDeX	0.47 297	0.20 160	0.49 300	0.42 293	0.25 215	0.75 392	0.36 264	1.27 481	0.80 301	0.82 336	0.96 333	0.62 251	0.57 315	0.60 237	0.36 239	0.17 248	0.12 189	0.17 184	0.15 195	0.16 209	0.14 188

ffm	0.44 262	0.26 337	0.49 300	0.37 126	0.25 215	0.55 283	0.37 278	0.68 209	1.04 434	0.73 284	0.96 333	0.71 298	0.53 288	0.57 196	0.25 74	0.16 209	0.10 51	0.25 409	0.21 380	0.16 209	0.16 257

ff1	0.49 327	0.26 337	0.49 300	0.37 126	0.25 215	0.55 283	0.37 278	0.68 209	1.04 434	0.73 284	0.96 333	0.71 298	0.53 288	1.01 448	0.88 453	0.16 209	0.10 51	0.25 409	0.21 380	0.16 209	0.16 257

mmx	0.53 365	0.26 337	0.49 300	0.37 126	0.25 215	0.55 283	0.37 278	1.16 436	1.03 428	0.73 284	0.96 333	0.71 298	0.53 288	1.01 448	0.88 453	0.20 333	0.15 320	0.25 409	0.21 380	0.22 364	0.20 351

xxx	0.53 365	0.26 337	0.49 300	0.37 126	0.25 215	0.55 283	0.37 278	1.16 436	1.03 428	0.73 284	0.96 333	0.71 298	0.53 288	1.01 448	0.88 453	0.20 333	0.15 320	0.25 409	0.21 380	0.22 364	0.20 351

TestStereo1	0.43 255	0.23 257	0.41 183	0.51 437	0.24 183	0.34 149	0.40 334	0.77 273	0.90 366	0.68 243	0.96 333	0.48 176	0.46 254	0.91 425	0.32 179	0.16 209	0.13 256	0.18 230	0.15 195	0.14 123	0.13 144

SA-5K	0.43 255	0.23 257	0.41 183	0.51 437	0.24 183	0.34 149	0.40 334	0.77 273	0.90 366	0.68 243	0.96 333	0.48 176	0.46 254	0.91 425	0.32 179	0.16 209	0.13 256	0.18 230	0.15 195	0.14 123	0.13 144

CIPLG	0.41 238	0.21 197	0.63 382	0.45 355	0.33 400	0.52 264	0.33 207	0.65 180	0.60 192	0.82 336	0.96 333	0.46 168	0.32 156	0.55 173	0.44 306	0.16 209	0.12 189	0.15 120	0.14 169	0.13 79	0.14 188

delet	0.55 379	0.24 294	0.55 347	0.44 332	0.33 400	1.07 469	0.50 408	1.00 360	0.86 337	0.85 359	0.96 333	0.90 386	0.63 353	0.83 388	0.74 421	0.18 280	0.18 389	0.20 300	0.21 380	0.16 209	0.15 211

ACVNet	0.46 282	0.23 257	0.36 114	0.39 184	0.28 310	0.58 307	0.40 334	0.87 312	0.80 301	0.64 213	0.96 333	0.79 342	0.60 335	0.63 264	0.67 403	0.17 248	0.15 320	0.16 146	0.15 195	0.18 268	0.15 211

acv_ft	0.51 350	0.23 257	0.56 353	0.44 332	0.28 310	0.86 432	0.39 323	0.91 328	0.80 301	0.97 428	0.96 333	0.79 342	0.59 331	0.63 264	0.87 449	0.17 248	0.15 320	0.16 146	0.15 195	0.17 244	0.15 211

NCCL2	0.72 444	0.41 455	0.65 393	0.64 502	0.44 473	0.98 454	1.20 535	1.11 408	1.00 416	0.98 433	0.96 333	1.49 503	0.87 458	0.90 418	0.79 428	0.31 463	0.26 466	0.39 496	0.39 504	0.32 451	0.32 460

NaN_ROB	0.69 434	0.44 464	0.69 413	0.51 437	0.33 400	0.97 450	1.06 527	1.22 461	1.19 474	1.24 496	0.96 333	1.08 437	0.78 435	1.20 480	0.67 403	0.24 405	0.30 488	0.23 379	0.24 430	0.23 381	0.25 409

UDG	0.88 476	0.82 526	0.67 403	1.00 535	0.96 535	1.02 459	0.57 447	1.13 416	0.99 410	0.90 395	0.97 346	1.31 475	0.99 485	0.85 400	0.84 438	0.54 529	0.32 502	1.77 549	0.40 507	0.94 537	0.66 533

MyStereo8	0.40 227	0.20 160	0.54 342	0.41 253	0.29 336	0.53 272	0.29 137	0.65 180	0.49 158	0.71 265	0.98 347	0.58 219	0.43 234	0.50 140	0.51 349	0.15 159	0.12 189	0.16 146	0.14 169	0.19 302	0.19 328

anonymity	0.97 488	0.89 529	1.05 481	0.92 531	1.03 542	0.97 450	0.81 504	1.29 484	0.91 373	1.07 467	0.98 347	1.00 411	0.95 479	1.02 453	0.92 468	0.96 543	0.95 563	0.90 538	0.91 552	0.92 536	0.94 545

CRFU-Net	0.57 397	0.27 354	0.57 357	0.46 376	0.30 351	1.20 493	0.52 426	1.10 402	0.56 185	1.00 441	0.98 347	1.06 430	0.79 437	0.81 377	0.71 415	0.21 350	0.19 403	0.18 230	0.16 227	0.18 268	0.19 328

ADLNet2	0.55 379	0.25 318	0.65 393	0.47 385	0.30 351	0.83 425	0.50 408	1.05 384	0.95 397	0.80 314	0.98 347	0.99 408	0.69 390	0.77 364	0.73 418	0.20 333	0.16 352	0.17 184	0.18 303	0.21 342	0.21 369

ADLNet	0.55 379	0.27 354	0.51 325	0.44 332	0.35 416	0.78 403	0.46 382	1.08 396	0.86 337	0.99 436	0.98 347	0.92 393	0.63 353	0.69 319	0.81 433	0.22 376	0.16 352	0.22 357	0.22 398	0.21 342	0.21 369

1111x	0.55 379	0.22 236	0.46 256	0.38 156	0.20 74	0.66 362	0.43 366	1.23 466	0.99 410	0.71 265	0.99 352	0.95 399	0.69 390	0.90 418	1.08 490	0.18 280	0.17 372	0.18 230	0.19 333	0.20 318	0.18 295

AdaStereo	0.50 343	0.32 398	0.47 268	0.48 392	0.25 215	0.67 366	0.32 197	1.17 441	0.88 350	0.75 291	0.99 352	0.75 326	0.49 266	0.67 303	0.46 325	0.27 436	0.12 189	0.28 449	0.18 303	0.23 381	0.18 295
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.
MIM_Stereo	0.38 199	0.17 63	0.53 338	0.37 126	0.24 183	0.27 59	0.24 73	0.70 232	0.54 174	0.72 277	1.00 354	0.63 253	0.29 129	0.64 277	0.38 264	0.13 59	0.14 290	0.17 184	0.16 227	0.14 123	0.11 64

CFNet-ft	0.48 309	0.23 257	0.36 114	0.40 221	0.26 256	0.64 352	0.37 278	0.87 312	0.85 332	0.64 213	1.00 354	1.01 415	0.64 364	0.61 245	0.53 359	0.23 393	0.15 320	0.24 396	0.21 380	0.23 381	0.18 295

CFNet_RVC	0.48 309	0.23 257	0.36 114	0.40 221	0.26 256	0.64 352	0.37 278	0.87 312	0.85 332	0.64 213	1.00 354	1.01 415	0.64 364	0.61 245	0.53 359	0.23 393	0.15 320	0.24 396	0.21 380	0.23 381	0.18 295

SMFormer	0.51 350	0.23 257	0.62 372	0.34 57	0.20 74	0.62 336	0.34 218	1.21 453	1.02 423	0.81 327	1.01 357	0.71 298	0.65 370	0.84 393	0.55 369	0.19 310	0.15 320	0.18 230	0.16 227	0.18 268	0.18 295

tta	0.51 350	0.23 257	0.62 372	0.34 57	0.20 74	0.62 336	0.34 218	1.21 453	1.02 423	0.81 327	1.01 357	0.71 298	0.65 370	0.84 393	0.55 369	0.19 310	0.15 320	0.18 230	0.16 227	0.15 169	0.14 188

qqq1	0.49 327	0.23 257	0.62 372	0.34 57	0.20 74	0.62 336	0.34 218	1.21 453	1.02 423	0.81 327	1.01 357	0.71 298	0.65 370	0.84 393	0.34 206	0.19 310	0.15 320	0.14 80	0.12 104	0.15 169	0.14 188

fff1	0.49 327	0.23 257	0.62 372	0.34 57	0.20 74	0.62 336	0.34 218	1.21 453	1.02 423	0.81 327	1.01 357	0.71 298	0.65 370	0.84 393	0.34 206	0.19 310	0.15 320	0.14 80	0.12 104	0.15 169	0.14 188

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 167	0.17 63	0.41 183	0.35 91	0.19 50	0.33 139	0.29 137	0.65 180	0.73 255	0.68 243	1.01 357	0.56 206	0.40 220	0.42 79	0.30 162	0.11 22	0.09 22	0.15 120	0.14 169	0.13 79	0.10 28

hitnet-ft	0.55 379	0.27 354	0.39 161	0.41 253	0.28 310	0.78 403	0.40 334	0.92 330	0.90 366	0.82 336	1.01 357	1.13 455	0.70 403	0.78 368	0.67 403	0.28 446	0.20 415	0.28 449	0.22 398	0.29 430	0.26 415

GANet-RSSM	0.47 297	0.21 197	0.37 130	0.38 156	0.25 215	0.58 307	0.36 264	1.07 392	0.78 290	0.68 243	1.01 357	0.86 366	0.67 380	0.62 253	0.44 306	0.21 350	0.15 320	0.18 230	0.18 303	0.18 268	0.17 277

DeepPrunerF	0.89 478	0.52 490	3.43 552	0.68 517	0.81 527	0.72 387	0.72 493	1.22 461	1.99 536	0.93 412	1.01 357	0.87 372	0.86 455	1.08 464	0.95 472	0.34 488	0.28 479	0.43 505	0.39 504	0.30 439	0.32 460

GANetREF_RVC	0.80 459	0.75 517	0.86 462	0.66 510	0.42 460	1.15 485	0.98 521	1.14 425	1.19 474	1.01 446	1.02 365	1.10 445	0.90 464	1.15 473	0.76 423	0.48 518	0.39 521	0.57 527	0.38 500	0.63 529	0.46 512
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
ccs_rob	0.46 282	0.24 294	0.52 330	0.37 126	0.27 287	0.58 307	0.31 176	0.86 305	0.88 350	0.82 336	1.02 365	0.75 326	0.47 258	0.58 216	0.44 306	0.17 248	0.12 189	0.24 396	0.16 227	0.24 394	0.19 328

iResNet_ROB	0.52 359	0.21 197	0.53 338	0.37 126	0.21 95	0.61 328	0.29 137	1.51 521	1.32 499	0.90 395	1.02 365	0.80 350	0.62 347	0.76 357	0.43 290	0.16 209	0.12 189	0.13 51	0.09 9	0.15 169	0.18 295

PSMNet_ROB	0.64 420	0.37 429	0.65 393	0.56 476	0.42 460	0.97 450	0.83 505	1.21 453	0.92 378	0.79 312	1.02 365	1.08 437	0.63 353	0.82 380	0.91 467	0.29 453	0.20 415	0.31 466	0.31 481	0.26 411	0.23 394

test_sample6	0.49 327	0.26 337	0.50 313	0.37 126	0.22 114	0.63 345	0.40 334	1.12 414	0.83 319	0.80 314	1.03 369	0.66 278	0.55 306	0.67 303	0.46 325	0.22 376	0.16 352	0.22 357	0.22 398	0.23 381	0.21 369

DualNet	0.48 309	0.26 337	0.49 300	0.36 110	0.22 114	0.64 352	0.39 323	1.13 416	0.81 309	0.80 314	1.03 369	0.64 260	0.54 300	0.65 284	0.43 290	0.21 350	0.16 352	0.22 357	0.20 358	0.22 364	0.20 351

SA	0.44 262	0.25 318	0.46 256	0.46 376	0.24 183	0.43 220	0.36 264	0.75 263	0.96 398	0.59 182	1.03 369	0.48 176	0.52 284	0.94 441	0.32 179	0.16 209	0.12 189	0.21 342	0.19 333	0.15 169	0.13 144

AACVNet	0.50 343	0.23 257	0.49 300	0.46 376	0.29 336	0.52 264	0.38 300	0.90 324	0.55 179	0.81 327	1.03 369	1.00 411	0.70 403	0.83 388	0.54 364	0.21 350	0.18 389	0.24 396	0.18 303	0.23 381	0.20 351

LCNet	0.41 238	0.20 160	0.32 65	0.44 332	0.24 183	0.47 246	0.29 137	0.67 199	0.53 170	0.72 277	1.03 369	0.66 278	0.60 335	0.58 216	0.34 206	0.14 98	0.10 51	0.19 270	0.19 333	0.21 342	0.36 479

CFNet_pseudo	0.46 282	0.24 294	0.52 330	0.37 126	0.27 287	0.58 307	0.30 153	0.86 305	0.88 350	0.82 336	1.03 369	0.75 326	0.47 258	0.58 216	0.44 306	0.17 248	0.12 189	0.24 396	0.16 227	0.24 394	0.19 328

LMCR-Stereo	0.53 365	0.30 389	0.53 338	0.58 484	0.30 351	0.83 425	0.36 264	1.19 446	0.76 273	0.88 384	1.04 375	0.56 206	0.62 347	0.82 380	0.67 403	0.19 310	0.15 320	0.19 270	0.14 169	0.23 381	0.17 277

test_xeample	1.01 492	0.21 197	0.42 204	0.35 91	0.21 95	0.71 380	0.39 323	1.23 466	0.86 337	0.81 327	1.04 375	0.69 290	0.61 341	0.69 319	10.93 571	0.19 310	0.15 320	0.18 230	0.17 276	0.18 268	0.17 277

RASNet	0.53 365	0.22 236	0.52 330	0.38 156	0.22 114	0.68 368	0.38 300	0.97 351	0.88 350	0.73 284	1.04 375	1.03 422	0.92 470	0.90 418	0.86 443	0.16 209	0.14 290	0.14 80	0.17 276	0.15 169	0.13 144

CVANet_RVC	0.57 397	0.33 406	0.44 227	0.47 385	0.32 389	0.67 366	0.61 458	1.05 384	0.93 384	0.85 359	1.04 375	1.01 415	0.73 414	0.83 388	0.52 356	0.29 453	0.19 403	0.27 441	0.25 439	0.31 445	0.21 369

mmm	0.44 262	0.27 354	0.46 256	0.38 156	0.24 183	0.61 328	0.35 242	0.94 337	0.53 170	0.72 277	1.05 379	0.63 253	0.50 277	0.57 196	0.45 315	0.18 280	0.15 320	0.23 379	0.20 358	0.20 318	0.18 295

SQANet	0.82 463	0.74 516	0.67 403	1.13 540	0.98 538	1.11 477	0.47 389	1.07 392	0.83 319	0.91 400	1.05 379	1.03 422	0.74 416	1.01 448	0.64 395	0.61 532	0.24 451	1.03 541	0.35 495	1.18 544	0.58 530

STrans-v2	0.46 282	0.20 160	0.48 288	0.40 221	0.24 183	0.55 283	0.50 408	1.07 392	0.73 255	0.65 222	1.05 379	0.72 307	0.69 390	0.72 335	0.33 191	0.14 98	0.10 51	0.17 184	0.14 169	0.13 79	0.12 109

cf-r	0.47 297	0.23 257	0.41 183	0.39 184	0.23 154	0.59 320	0.37 278	0.88 317	0.85 332	0.72 277	1.05 379	0.94 397	0.62 347	0.56 183	0.54 364	0.21 350	0.14 290	0.17 184	0.19 333	0.15 169	0.15 211

DeepPruner_ROB	0.53 365	0.34 411	0.59 362	0.41 253	0.30 351	0.50 256	0.43 366	1.19 446	0.70 236	0.85 359	1.05 379	0.86 366	0.55 306	0.84 393	0.51 349	0.29 453	0.23 443	0.22 357	0.22 398	0.26 411	0.25 409

DISCO	0.70 436	0.26 337	0.68 407	0.44 332	0.31 373	1.14 483	0.51 423	1.23 466	1.23 481	0.81 327	1.05 379	1.50 504	0.85 453	1.82 528	1.03 484	0.19 310	0.15 320	0.18 230	0.16 227	0.24 394	0.23 394

SACVNet	0.58 404	0.34 411	0.55 347	0.55 473	0.36 420	0.63 345	0.48 397	1.13 416	0.77 280	1.02 449	1.06 385	1.02 420	0.74 416	0.90 418	0.51 349	0.27 436	0.21 425	0.25 409	0.24 430	0.29 430	0.36 479

PSMNet-RSSM	0.48 309	0.22 236	0.38 142	0.42 293	0.25 215	0.50 256	0.37 278	1.10 402	0.77 280	0.70 258	1.06 385	0.84 359	0.64 364	0.62 253	0.47 332	0.23 393	0.15 320	0.23 379	0.25 439	0.20 318	0.19 328

iResNetv2_ROB	0.52 359	0.27 354	0.69 413	0.38 156	0.25 215	0.62 336	0.35 242	1.17 441	1.01 420	0.99 436	1.06 385	0.88 377	0.67 380	0.66 292	0.39 270	0.19 310	0.13 256	0.15 120	0.11 76	0.18 268	0.16 257

PCWNet_CMD	0.48 309	0.24 294	0.52 330	0.39 184	0.27 287	0.63 345	0.30 153	0.95 344	0.96 398	0.86 366	1.07 388	0.79 342	0.44 244	0.57 196	0.43 290	0.17 248	0.12 189	0.21 342	0.16 227	0.24 394	0.19 328

MSMDNet	0.48 309	0.24 294	0.52 330	0.39 184	0.27 287	0.63 345	0.30 153	0.96 348	0.96 398	0.86 366	1.07 388	0.79 342	0.44 244	0.57 196	0.43 290	0.17 248	0.12 189	0.20 300	0.16 227	0.23 381	0.19 328

CFNet	0.51 350	0.29 380	0.46 256	0.41 253	0.27 287	0.70 375	0.32 197	1.13 416	1.00 416	0.72 277	1.07 388	0.85 361	0.60 335	0.76 357	0.52 356	0.19 310	0.14 290	0.23 379	0.23 414	0.21 342	0.16 257

ttt	0.51 350	0.25 318	0.43 215	0.38 156	0.24 183	0.65 359	0.38 300	1.18 444	1.05 438	0.72 277	1.08 391	0.63 253	0.49 266	0.84 393	0.59 379	0.24 405	0.21 425	0.22 357	0.20 358	0.24 394	0.24 402

222	1.18 515	0.22 236	0.44 227	0.37 126	0.22 114	0.79 406	0.37 278	1.31 489	0.89 363	0.92 408	1.08 391	0.72 307	0.71 407	0.66 292	13.89 574	0.20 333	0.15 320	0.17 184	0.16 227	0.18 268	0.19 328

StereoDRNet-Refined	0.58 404	0.32 398	0.54 342	0.46 376	0.30 351	0.96 448	0.40 334	1.00 360	0.94 391	1.12 478	1.08 391	0.96 402	0.67 380	0.90 418	0.89 463	0.17 248	0.13 256	0.22 357	0.21 380	0.20 318	0.19 328
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DRN-Test	0.66 424	0.32 398	0.66 399	0.50 421	0.39 442	1.15 485	0.61 458	1.49 517	1.01 420	1.12 478	1.08 391	1.06 430	0.69 390	0.77 364	0.94 469	0.23 393	0.17 372	0.26 428	0.25 439	0.25 404	0.21 369

SuperB	1.04 497	0.37 429	4.81 560	0.43 313	0.31 373	0.99 455	0.46 382	1.02 372	2.09 537	1.09 473	1.09 395	0.75 326	0.81 441	1.06 458	1.76 521	0.19 310	0.15 320	0.17 184	0.15 195	2.82 568	0.26 415

DN-CSS_ROB	0.43 255	0.26 337	0.62 372	0.40 221	0.29 336	0.44 228	0.27 109	0.77 273	0.75 265	0.72 277	1.09 395	0.48 176	0.43 234	0.69 319	0.37 255	0.15 159	0.12 189	0.21 342	0.19 333	0.18 268	0.16 257

TDLM	0.57 397	0.33 406	0.49 300	0.51 437	0.30 351	0.66 362	0.73 495	1.03 376	1.01 420	0.82 336	1.10 397	0.84 359	0.70 403	0.86 405	0.58 374	0.28 446	0.17 372	0.25 409	0.22 398	0.26 411	0.19 328

PSMNet-RUCA	0.76 449	0.75 517	1.08 485	1.01 536	0.90 530	0.69 370	0.50 408	1.11 408	1.03 428	0.78 308	1.11 398	0.80 350	0.72 411	0.88 410	0.63 392	0.53 528	0.27 475	0.76 533	0.46 518	0.66 530	0.47 517

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 309	0.21 197	1.26 506	0.39 184	0.51 496	0.28 76	0.30 153	1.25 477	0.44 139	0.68 243	1.11 398	0.86 366	0.33 166	0.67 303	0.27 121	0.15 159	0.11 134	0.17 184	0.20 358	0.22 364	0.24 402

XQC	0.89 478	0.65 509	1.31 511	0.67 513	0.52 500	1.22 495	0.68 475	1.26 479	1.52 515	1.14 481	1.11 398	1.28 471	1.04 492	1.40 508	1.77 522	0.38 501	0.24 451	0.37 491	0.31 481	0.53 517	0.47 517

DPSNet	0.99 490	0.42 457	1.88 536	0.53 459	0.41 454	1.59 521	1.26 541	2.21 547	1.43 508	1.10 475	1.11 398	1.46 498	1.95 544	1.34 500	1.26 504	0.34 488	0.25 459	0.25 409	0.21 380	0.46 504	0.37 484

coex_refinement	0.53 365	0.21 197	0.39 161	0.44 332	0.30 351	0.76 398	0.39 323	1.09 400	0.90 366	0.85 359	1.12 402	1.00 411	0.56 313	0.63 264	0.81 433	0.21 350	0.13 256	0.16 146	0.16 227	0.20 318	0.21 369

Wz-Net-LNSev	0.71 440	0.51 483	1.36 520	0.50 421	0.41 454	1.15 485	0.69 480	1.21 453	1.07 451	1.02 449	1.12 402	1.08 437	0.87 458	0.89 416	0.89 463	0.24 405	0.22 433	0.21 342	0.19 333	0.26 411	0.26 415

DAS	0.51 350	0.25 318	0.60 367	0.48 392	0.31 373	0.58 307	0.41 349	0.83 295	0.97 401	0.89 388	1.12 402	0.70 294	0.75 420	0.82 380	0.43 290	0.17 248	0.13 256	0.18 230	0.15 195	0.20 318	0.18 295

SepStereo	0.51 350	0.25 318	0.60 367	0.48 392	0.31 373	0.58 307	0.41 349	0.83 295	0.97 401	0.89 388	1.12 402	0.70 294	0.75 420	0.93 434	0.43 290	0.17 248	0.13 256	0.18 230	0.15 195	0.20 318	0.18 295

PSM-AAD	0.48 309	0.20 160	0.37 130	0.43 313	0.23 154	0.56 296	0.50 408	0.65 180	0.70 236	1.07 467	1.12 402	0.58 219	0.92 470	0.61 245	0.32 179	0.15 159	0.11 134	0.25 409	0.26 453	0.18 268	0.43 506

iResNet	0.49 327	0.29 380	0.79 451	0.42 293	0.21 95	0.61 328	0.40 334	0.82 292	0.99 410	0.87 374	1.12 402	0.69 290	0.53 288	0.78 368	0.51 349	0.15 159	0.11 134	0.14 80	0.12 104	0.17 244	0.15 211

LALA_ROB	0.74 447	0.43 459	0.69 413	0.54 466	0.40 447	1.01 457	0.95 519	1.21 453	1.07 451	1.22 493	1.12 402	1.56 510	0.79 437	1.04 457	0.86 443	0.33 482	0.22 433	0.35 481	0.30 474	0.35 469	0.31 456

HI	0.45 272	0.21 197	0.36 114	0.34 57	0.35 416	0.28 76	0.31 176	0.72 244	0.46 150	0.87 374	1.13 409	1.09 441	0.76 423	0.69 319	0.56 371	0.12 31	0.10 51	0.17 184	0.17 276	0.17 244	0.15 211

CoSv	0.45 272	0.21 197	0.36 114	0.34 57	0.35 416	0.28 76	0.31 176	0.72 244	0.46 150	0.87 374	1.13 409	1.09 441	0.76 423	0.69 319	0.56 371	0.12 31	0.10 51	0.17 184	0.17 276	0.17 244	0.15 211

UGAM	0.52 359	0.22 236	0.46 256	0.45 355	0.25 215	0.41 210	0.52 426	0.62 158	1.16 468	0.76 298	1.13 409	1.32 480	0.57 315	1.00 447	0.53 359	0.17 248	0.14 290	0.25 409	0.21 380	0.15 169	0.13 144

AFF-stereo	0.38 199	0.19 124	0.39 161	0.37 126	0.21 95	0.27 59	0.31 176	0.65 180	0.66 220	0.64 213	1.13 409	0.76 332	0.39 214	0.55 173	0.33 191	0.11 22	0.09 22	0.16 146	0.16 227	0.13 79	0.11 64

MLCV	0.47 297	0.24 294	0.61 369	0.37 126	0.17 17	0.61 328	0.33 207	0.80 286	0.87 346	0.94 415	1.13 409	0.72 307	0.43 234	0.89 416	0.51 349	0.13 59	0.10 51	0.13 51	0.11 76	0.14 123	0.12 109

TCMNet	0.66 424	0.39 446	0.98 475	0.59 488	0.61 517	0.96 448	0.55 438	1.05 384	0.90 366	0.84 355	1.14 414	0.89 381	0.65 370	0.85 400	1.01 483	0.26 426	0.26 466	0.31 466	0.28 466	0.32 451	0.29 439

StereoVision	0.42 245	0.28 368	0.45 239	0.49 407	0.28 310	0.38 185	0.38 300	0.72 244	0.62 194	0.44 134	1.14 414	0.54 200	0.39 214	0.56 183	0.34 206	0.21 350	0.24 451	0.25 409	0.24 430	0.26 411	0.16 257

TransformOpticalFlow	0.44 262	0.20 160	0.47 268	0.41 253	0.23 154	0.37 172	0.47 389	0.94 337	0.76 273	0.65 222	1.14 414	0.73 318	0.56 313	0.76 357	0.32 179	0.15 159	0.10 51	0.17 184	0.15 195	0.14 123	0.13 144

FINET	0.67 429	0.42 457	1.00 477	0.46 376	0.43 466	0.83 425	0.89 513	1.08 396	1.50 514	0.87 374	1.14 414	0.71 298	0.68 386	0.92 428	0.70 410	0.36 497	0.30 488	0.26 428	0.24 430	0.35 469	0.33 465

HGLStereo	0.56 390	0.28 368	0.57 357	0.50 421	0.37 427	0.80 409	0.45 378	1.02 372	0.78 290	0.86 366	1.14 414	0.89 381	0.82 445	0.76 357	0.73 418	0.21 350	0.20 415	0.19 270	0.18 303	0.19 302	0.21 369

DLCB_ROB	0.58 404	0.28 368	0.47 268	0.49 407	0.32 389	0.77 399	0.50 408	0.99 356	0.92 378	1.04 458	1.14 414	1.21 462	0.69 390	0.88 410	0.69 407	0.20 333	0.20 415	0.22 357	0.22 398	0.21 342	0.18 295

APVNet	0.71 440	0.37 429	0.89 465	0.56 476	0.45 477	1.18 491	0.68 475	1.41 508	0.85 332	0.81 327	1.15 420	1.04 424	0.81 441	1.10 468	1.17 498	0.26 426	0.28 479	0.32 472	0.31 481	0.29 430	0.30 448

ADCP+	1.06 502	0.35 417	1.51 527	0.49 407	0.51 496	1.45 513	0.55 438	1.25 477	1.03 428	1.16 482	1.15 420	1.10 445	1.07 495	1.56 513	6.75 566	0.19 310	0.16 352	0.23 379	0.21 380	0.28 426	0.21 369

HSM-Net_RVC	0.53 365	0.22 236	0.35 107	0.37 126	0.21 95	0.85 429	0.37 278	1.23 466	0.93 384	0.90 395	1.15 420	1.26 467	0.63 353	0.72 335	0.48 336	0.17 248	0.13 256	0.16 146	0.15 195	0.17 244	0.15 211
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
PASM	0.90 481	0.64 508	1.69 529	0.69 519	0.69 524	0.78 403	0.84 508	1.03 376	1.26 492	1.19 487	1.15 420	1.31 475	0.98 484	1.24 488	1.03 484	0.52 524	0.56 539	0.59 530	0.66 539	0.56 521	0.54 528

XPNet_ROB	0.70 436	0.35 417	0.68 407	0.52 449	0.40 447	0.79 406	0.85 511	1.16 436	0.94 391	1.33 502	1.15 420	1.38 491	0.83 450	1.03 455	0.90 465	0.32 474	0.25 459	0.26 428	0.24 430	0.31 445	0.28 432

GwcNet-RSSM	0.49 327	0.24 294	0.42 204	0.40 221	0.23 154	0.55 283	0.38 300	0.93 332	0.93 384	0.71 265	1.16 425	0.86 366	0.60 335	0.62 253	0.66 400	0.21 350	0.14 290	0.19 270	0.20 358	0.16 209	0.15 211

SAMSARA	1.07 504	0.65 509	1.19 499	1.06 539	0.90 530	1.76 531	1.76 560	1.46 513	1.44 510	1.51 511	1.16 425	2.00 527	1.14 500	1.48 509	1.31 508	0.39 503	0.44 532	0.35 481	0.38 500	0.49 509	0.49 523

iinet-f	0.67 429	0.26 337	2.15 540	0.39 184	0.31 373	1.19 492	0.56 444	0.84 298	0.84 324	0.80 314	1.17 427	1.05 428	0.84 452	0.71 330	1.21 501	0.20 333	0.18 389	0.17 184	0.15 195	0.20 318	0.20 351

dad	0.58 404	0.50 479	0.64 387	0.43 313	0.30 351	0.59 320	0.36 264	0.78 279	1.25 489	1.01 446	1.17 427	1.15 459	0.53 288	0.68 313	0.50 339	0.35 493	0.23 443	0.37 491	0.21 380	0.29 430	0.20 351

HBP-ISP	0.59 411	0.45 468	0.43 215	0.45 355	0.33 400	0.70 375	0.28 127	1.11 408	1.00 416	0.83 348	1.18 429	0.65 273	0.68 386	0.88 410	0.52 356	0.35 493	0.38 517	0.47 513	0.41 512	0.38 483	0.31 456

ETE_ROB	0.70 436	0.49 475	0.73 430	0.56 476	0.36 420	0.79 406	0.87 512	1.14 425	0.93 384	1.19 487	1.18 429	1.39 492	0.82 445	0.99 444	0.80 430	0.26 426	0.21 425	0.31 466	0.26 453	0.33 458	0.34 472

PDISCO_ROB	0.91 482	0.48 471	1.06 482	0.99 533	0.97 536	1.67 527	0.63 461	1.64 533	1.59 521	1.06 464	1.18 429	1.31 475	0.79 437	1.55 511	0.97 475	0.49 520	0.22 433	0.45 509	0.40 507	0.45 501	0.37 484

SGM-Forest	0.62 417	0.32 398	0.39 161	0.43 313	0.30 351	1.02 459	0.55 438	1.09 400	1.05 438	1.06 464	1.18 429	1.10 445	0.67 380	0.88 410	0.62 389	0.31 463	0.33 508	0.33 477	0.30 474	0.30 439	0.28 432
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CFNet_ucs	0.50 343	0.24 294	0.55 347	0.38 156	0.31 373	0.58 307	0.33 207	0.98 354	0.93 384	0.88 384	1.19 433	0.80 350	0.49 266	0.63 264	0.43 290	0.21 350	0.15 320	0.26 428	0.18 303	0.26 411	0.22 387

Wz-Net-MNSev	0.76 449	0.40 451	1.34 515	0.50 421	0.40 447	1.44 512	0.83 505	1.15 429	1.16 468	1.25 497	1.20 434	1.13 455	0.81 441	1.16 475	1.00 482	0.22 376	0.19 403	0.24 396	0.23 414	0.28 426	0.26 415

Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 419	0.28 368	0.99 476	0.40 221	0.30 351	1.03 462	0.56 444	1.10 402	0.99 410	0.97 428	1.22 435	1.06 430	0.69 390	1.07 461	0.95 472	0.19 310	0.11 134	0.16 146	0.13 138	0.22 364	0.21 369

DDUNet	1.06 502	2.56 570	0.68 407	1.21 542	1.26 547	1.03 462	0.69 480	1.11 408	0.94 391	0.96 423	1.22 435	1.27 469	0.82 445	0.93 434	0.72 417	0.84 540	0.38 517	1.99 552	0.60 537	1.10 543	0.85 541

DANet	0.71 440	0.45 468	0.91 468	0.59 488	0.40 447	0.81 414	0.40 334	0.97 351	0.84 324	1.20 491	1.22 435	1.33 483	0.88 462	1.16 475	1.24 502	0.27 436	0.23 443	0.31 466	0.25 439	0.35 469	0.32 460
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
CBMV	0.64 420	0.35 417	0.41 183	0.42 293	0.25 215	1.01 457	0.77 499	1.13 416	1.09 456	1.17 483	1.22 435	1.04 424	0.75 420	0.88 410	0.63 392	0.28 446	0.30 488	0.34 479	0.30 474	0.26 411	0.26 415
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
CC-Net-ROB	0.82 463	0.96 534	0.85 457	0.58 484	0.45 477	1.27 500	0.70 485	1.17 441	1.02 423	0.83 348	1.23 439	0.90 386	0.77 430	1.06 458	0.69 407	0.46 514	0.34 510	1.71 548	0.38 500	0.59 527	0.36 479

DGSMNet	0.76 449	0.55 495	1.29 509	0.58 484	0.62 518	0.94 442	0.70 485	1.26 479	1.11 458	0.83 348	1.24 440	1.00 411	0.71 407	1.03 455	0.81 433	0.34 488	0.29 484	0.41 503	0.40 507	0.57 523	0.55 529

RTSC	0.87 474	0.48 471	1.23 503	0.52 449	0.37 427	1.13 482	0.50 408	1.34 494	1.79 530	1.51 511	1.24 440	1.12 449	0.81 441	1.62 517	2.16 534	0.25 416	0.19 403	0.23 379	0.24 430	0.30 439	0.31 456

ISRNet	0.56 390	0.24 294	0.66 399	0.56 476	0.36 420	0.44 228	0.25 81	0.82 292	0.84 324	1.07 467	1.25 442	0.91 388	0.60 335	0.66 292	0.58 374	0.35 493	0.26 466	0.36 486	0.33 490	0.30 439	0.42 500

CBMV_ROB	0.59 411	0.37 429	0.38 142	0.39 184	0.28 310	0.74 389	0.28 127	1.00 360	0.98 405	0.94 415	1.25 442	0.81 353	0.78 435	0.87 407	0.50 339	0.36 497	0.37 515	0.43 505	0.40 507	0.33 458	0.30 448

Wz-Net-TNSev	1.14 510	1.06 540	4.32 559	0.49 407	0.42 460	1.51 516	1.11 531	1.48 515	1.40 507	1.22 493	1.26 444	1.58 512	1.43 521	1.76 525	1.70 518	0.32 474	0.31 497	0.26 428	0.30 474	0.41 492	0.41 499

pcwnet_v2	0.58 404	0.28 368	0.84 456	0.45 355	0.35 416	0.61 328	0.35 242	1.27 481	1.21 478	0.99 436	1.27 445	0.72 307	0.58 324	0.67 303	0.48 336	0.27 436	0.21 425	0.24 396	0.23 414	0.29 430	0.29 439

FBW_ROB	0.88 476	0.50 479	0.85 457	0.55 473	0.40 447	1.17 489	0.78 501	1.50 518	1.37 502	1.33 502	1.27 445	1.48 502	1.00 488	2.57 551	0.98 478	0.25 416	0.32 502	0.45 509	0.30 474	0.34 464	0.28 432

w-ln-seven-2	0.76 449	0.43 459	2.32 542	0.52 449	0.38 436	0.90 436	0.65 466	1.11 408	1.12 462	1.19 487	1.28 447	1.09 441	0.99 485	1.07 461	0.87 449	0.20 333	0.19 403	0.23 379	0.22 398	0.26 411	0.22 387

R-Stereo Train	0.39 215	0.18 87	0.42 204	0.42 293	0.26 256	0.40 196	0.32 197	0.72 244	0.34 68	0.89 388	1.28 447	0.57 211	0.35 177	0.42 79	0.32 179	0.15 159	0.12 189	0.14 80	0.12 104	0.14 123	0.13 144

RAFT-Stereo	0.39 215	0.18 87	0.42 204	0.42 293	0.26 256	0.40 196	0.32 197	0.72 244	0.34 68	0.89 388	1.28 447	0.57 211	0.35 177	0.42 79	0.32 179	0.15 159	0.12 189	0.14 80	0.12 104	0.14 123	0.13 144
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
PS-NSSS	0.58 404	0.44 464	0.62 372	0.42 293	0.33 400	0.66 362	0.58 448	1.02 372	0.86 337	0.77 304	1.28 447	0.72 307	0.64 364	0.82 380	0.59 379	0.31 463	0.26 466	0.40 499	0.27 460	0.33 458	0.26 415

YMNet	0.66 424	0.38 439	0.90 466	0.52 449	0.46 484	1.08 473	0.49 403	1.00 360	0.77 280	1.18 485	1.29 451	1.12 449	0.74 416	0.85 400	0.86 443	0.27 436	0.31 497	0.25 409	0.25 439	0.24 394	0.23 394

YMNet_1	0.66 424	0.38 439	0.90 466	0.52 449	0.46 484	1.08 473	0.49 403	1.00 360	0.77 280	1.18 485	1.29 451	1.12 449	0.74 416	0.85 400	0.86 443	0.27 436	0.31 497	0.25 409	0.25 439	0.24 394	0.23 394

Ntro	1.09 507	0.97 537	0.91 468	1.44 547	1.19 546	1.69 528	0.80 503	1.35 497	1.25 489	1.00 441	1.29 451	1.31 475	0.97 483	1.26 490	0.84 438	0.84 540	0.43 530	1.36 545	0.50 530	1.56 546	0.78 537

Wz-Net-SNSev	0.91 482	0.73 515	2.13 539	0.56 476	0.45 477	0.95 445	1.13 532	1.34 494	1.24 483	1.02 449	1.30 454	1.46 498	0.86 455	1.81 527	1.50 514	0.25 416	0.23 443	0.25 409	0.26 453	0.32 451	0.29 439

HHNet	0.41 238	0.17 63	0.41 183	0.34 57	0.37 427	0.33 139	0.34 218	0.69 217	0.75 265	0.86 366	1.30 454	0.52 192	0.32 156	0.52 153	0.35 223	0.15 159	0.11 134	0.19 270	0.15 195	0.15 169	0.24 402

XX-Stereo	0.37 184	0.17 63	0.45 239	0.55 473	0.36 420	0.38 185	0.20 20	0.60 146	0.30 44	0.46 142	1.30 454	0.73 318	0.26 90	0.56 183	0.26 103	0.16 209	0.11 134	0.17 184	0.16 227	0.14 123	0.10 28

otaku	1.04 497	0.93 531	0.88 464	1.33 546	1.05 544	1.66 525	0.70 485	1.40 507	1.18 472	1.08 471	1.32 457	1.33 483	0.91 465	1.23 487	0.76 423	0.72 536	0.46 535	1.24 544	0.50 530	1.40 545	0.75 535

STTRV1_RVC	0.82 463	0.59 500	1.16 492	0.67 513	0.81 527	1.11 477	0.63 461	1.30 487	1.11 458	0.98 433	1.33 458	1.08 437	0.95 479	1.26 490	0.87 449	0.55 530	0.25 459	0.43 505	0.39 504	0.58 526	0.40 495

AANet_RVC	0.57 397	0.32 398	0.54 342	0.45 355	0.27 287	0.57 301	0.48 397	1.00 360	1.28 495	0.86 366	1.33 458	0.87 372	0.58 324	1.07 461	0.75 422	0.18 280	0.12 189	0.15 120	0.13 138	0.18 268	0.18 295

Syn2CoEx	0.71 440	0.51 483	0.95 470	0.64 502	0.45 477	0.91 437	0.53 430	1.48 515	1.13 463	0.93 412	1.35 460	1.02 420	0.99 485	0.92 428	0.80 430	0.30 460	0.27 475	0.28 449	0.24 430	0.23 381	0.24 402

fast-acv-ft	0.64 420	0.30 389	0.73 430	0.45 355	0.34 409	1.17 489	0.49 403	0.86 305	0.98 405	1.02 449	1.36 461	1.29 472	0.85 453	0.76 357	0.81 433	0.21 350	0.23 443	0.23 379	0.23 414	0.21 342	0.20 351

NCC-stereo	0.78 455	0.40 451	0.76 444	0.61 496	0.67 521	0.81 414	0.69 480	1.54 526	1.11 458	0.90 395	1.36 461	1.33 483	1.16 502	1.19 478	0.88 453	0.31 463	0.30 488	0.37 491	0.48 525	0.33 458	0.33 465

Abc-Net	0.78 455	0.40 451	0.76 444	0.61 496	0.67 521	0.81 414	0.69 480	1.54 526	1.11 458	0.90 395	1.36 461	1.33 483	1.16 502	1.19 478	0.88 453	0.31 463	0.30 488	0.37 491	0.48 525	0.33 458	0.33 465
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
CrosDoStereo	0.50 343	0.18 87	0.45 239	0.38 156	0.24 183	0.40 196	1.18 533	0.67 199	0.86 337	0.94 415	1.37 464	0.63 253	0.77 430	0.65 284	0.45 315	0.15 159	0.12 189	0.17 184	0.18 303	0.14 123	0.14 188

DeepStereo_LL	0.50 343	0.18 87	0.45 239	0.38 156	0.24 183	0.40 196	1.18 533	0.67 199	0.86 337	0.94 415	1.37 464	0.63 253	0.77 430	0.65 284	0.45 315	0.15 159	0.12 189	0.17 184	0.18 303	0.14 123	0.14 188

GMM-Stereo	0.44 262	0.19 124	0.36 114	0.42 293	0.25 215	0.51 260	0.47 389	0.71 240	0.53 170	0.76 298	1.37 464	0.76 332	0.38 203	0.60 237	0.33 191	0.15 159	0.10 51	0.20 300	0.19 333	0.16 209	0.27 425

GwcNet	0.69 434	0.36 422	1.10 486	0.51 437	0.42 460	1.08 473	0.50 408	1.21 453	1.16 468	1.00 441	1.37 464	1.06 430	0.79 437	0.92 428	0.94 469	0.25 416	0.24 451	0.24 396	0.22 398	0.23 381	0.26 415

SHD	0.93 485	0.50 479	1.18 498	0.59 488	0.46 484	0.97 450	0.48 397	1.70 537	2.15 538	1.58 514	1.37 464	1.42 495	1.19 507	1.31 496	1.60 516	0.31 463	0.26 466	0.32 472	0.33 490	0.40 486	0.42 500

edge stereo	0.76 449	0.38 439	0.74 435	0.52 449	0.43 466	0.80 409	0.53 430	1.28 483	1.06 445	1.28 498	1.38 469	1.81 518	1.11 498	1.08 464	0.85 442	0.33 482	0.32 502	0.41 503	0.28 466	0.32 451	0.36 479

THIR-Stereo	0.50 343	0.18 87	0.45 239	0.38 156	0.23 154	0.75 392	0.67 470	0.66 189	0.87 346	1.02 449	1.40 470	0.72 307	0.76 423	0.62 253	0.42 285	0.15 159	0.11 134	0.17 184	0.18 303	0.14 123	0.15 211

FAT-Stereo	0.73 446	0.33 406	0.75 439	0.49 407	0.37 427	0.71 380	0.59 451	1.36 500	1.30 497	1.03 457	1.40 470	1.59 513	1.15 501	0.87 407	0.86 443	0.28 446	0.28 479	0.28 449	0.23 414	0.28 426	0.38 490

MSAF-DinoV2	1.04 497	0.38 439	1.32 513	0.54 466	0.29 336	0.89 434	0.72 493	1.52 524	1.24 483	1.05 460	1.41 472	2.98 542	1.49 524	2.74 552	2.83 545	0.22 376	0.14 290	0.20 300	0.22 398	0.32 451	0.32 460

S-Stereo	0.74 447	0.35 417	0.96 472	0.56 476	0.45 477	0.82 422	0.60 453	1.24 473	1.60 524	0.96 423	1.41 472	1.12 449	0.94 476	0.80 374	1.04 487	0.26 426	0.31 497	0.28 449	0.25 439	0.32 451	0.47 517

ADCRef	0.80 459	0.43 459	1.32 513	0.50 421	0.45 477	1.07 469	0.51 423	1.07 392	0.98 405	1.17 483	1.42 474	0.87 372	0.91 465	0.85 400	3.19 547	0.18 280	0.16 352	0.23 379	0.23 414	0.22 364	0.21 369

AnyNet_C32	1.16 514	0.62 507	2.40 543	0.57 482	0.55 506	1.41 508	1.34 546	1.18 444	1.24 483	1.49 508	1.42 474	1.39 492	1.20 509	1.55 511	4.82 558	0.29 453	0.28 479	0.29 457	0.34 492	0.38 483	0.42 500

ADCPNet	1.03 496	0.48 471	2.70 546	0.54 466	0.42 460	1.40 506	0.75 497	1.13 416	1.07 451	1.22 493	1.42 474	1.68 515	1.09 496	1.36 505	3.45 551	0.30 460	0.28 479	0.29 457	0.32 487	0.37 479	0.35 477

z-ln-s-r	0.66 424	0.36 422	1.30 510	0.39 184	0.26 256	0.57 301	0.63 461	0.80 286	1.03 428	0.80 314	1.43 477	0.91 388	0.76 423	1.08 464	1.87 528	0.16 209	0.12 189	0.17 184	0.14 169	0.20 318	0.16 257

psmorigin	0.82 463	0.51 483	2.09 538	0.49 407	0.41 454	0.85 429	0.50 408	1.04 379	0.88 350	1.45 507	1.43 477	1.50 504	1.06 493	1.22 486	0.97 475	0.31 463	0.32 502	0.27 441	0.27 460	0.33 458	0.42 500

CSAN	0.83 470	0.49 475	0.77 449	0.60 494	0.41 454	1.14 483	1.06 527	1.19 446	1.46 512	1.32 500	1.43 477	1.37 490	1.19 507	1.27 493	0.86 443	0.39 503	0.31 497	0.36 486	0.37 497	0.35 469	0.34 472

RAFT_CTSACE	0.45 272	0.20 160	0.44 227	0.45 355	0.27 287	0.34 149	0.39 323	0.60 146	0.73 255	0.76 298	1.44 480	0.83 355	0.38 203	1.08 464	0.26 103	0.12 31	0.13 256	0.18 230	0.16 227	0.15 169	0.11 64

ccnet	0.82 463	0.57 498	0.75 439	0.54 466	0.59 515	1.09 476	0.66 468	1.38 503	0.94 391	1.12 478	1.44 480	1.29 472	0.92 470	0.95 443	1.24 502	0.49 520	0.42 526	0.50 522	0.47 523	0.51 512	0.46 512

ADCMid	1.14 510	0.52 490	2.23 541	0.53 459	0.43 466	1.07 469	0.75 497	1.23 466	1.05 438	2.15 540	1.44 480	1.50 504	1.43 521	1.56 513	5.01 560	0.26 426	0.24 451	0.29 457	0.31 481	0.37 479	0.33 465

test_4	0.36 167	0.18 87	0.31 54	0.44 332	0.25 215	0.20 5	0.34 218	0.56 120	0.41 123	0.59 182	1.45 483	0.43 152	0.25 75	0.63 264	0.28 141	0.12 31	0.10 51	0.17 184	0.19 333	0.15 169	0.11 64

RGC	0.79 458	0.59 500	0.71 422	0.65 507	0.65 520	0.92 441	0.58 448	1.29 484	1.05 438	1.07 467	1.45 483	1.47 501	1.03 490	1.21 484	0.88 453	0.32 474	0.30 488	0.48 517	0.40 507	0.37 479	0.37 484

stereogan	0.80 459	0.31 394	0.71 422	0.59 488	0.50 492	1.72 529	0.48 397	1.35 497	1.37 502	1.00 441	1.46 485	1.56 510	0.95 479	1.29 494	0.84 438	0.28 446	0.29 484	0.29 457	0.25 439	0.38 483	0.38 490

GrayStereo	0.49 327	0.19 124	0.42 204	0.46 376	0.28 310	0.53 272	0.67 470	0.69 217	0.63 205	1.02 449	1.47 486	0.78 340	0.76 423	0.56 183	0.33 191	0.14 98	0.12 189	0.17 184	0.17 276	0.15 169	0.29 439

w-ln-seven	0.96 487	0.48 471	2.41 544	0.54 466	0.50 492	1.41 508	0.70 485	1.67 535	1.81 531	1.49 508	1.50 487	1.26 467	0.87 458	1.15 473	1.80 526	0.23 393	0.21 425	0.25 409	0.25 439	0.31 445	0.26 415

Sa-1000	0.48 309	0.24 294	0.41 183	0.45 355	0.25 215	0.59 320	0.34 218	0.81 290	0.93 384	0.82 336	1.50 487	0.53 196	0.45 249	0.92 428	0.30 162	0.15 159	0.12 189	0.21 342	0.19 333	0.15 169	0.13 144

ADCL	1.04 497	0.38 439	1.35 516	0.50 421	0.39 442	1.61 522	0.89 513	1.29 484	1.39 505	1.29 499	1.50 487	1.24 465	1.24 510	1.37 506	4.87 559	0.21 350	0.19 403	0.25 409	0.25 439	0.29 430	0.27 425

DispFullNet	1.60 535	2.63 571	2.75 547	2.56 566	1.79 557	1.24 498	0.47 389	1.37 502	1.45 511	1.87 530	1.50 487	1.55 509	2.46 550	2.04 538	1.04 487	0.59 531	0.18 389	2.32 561	0.68 541	2.29 561	1.14 555

ACVNet_1	1.46 530	1.33 547	1.12 489	1.91 556	1.62 551	1.83 532	0.98 521	2.00 544	1.85 533	1.39 505	1.53 491	2.32 533	1.53 525	1.34 500	1.11 492	1.30 553	0.50 537	2.06 558	0.58 536	1.93 557	0.95 547

anonymousa	0.49 327	0.20 160	0.42 204	0.38 156	0.23 154	0.91 437	0.35 242	0.75 263	0.62 194	0.85 359	1.54 492	1.06 430	0.66 377	0.51 147	0.43 290	0.16 209	0.13 256	0.19 270	0.21 380	0.16 209	0.14 188

MFN_U_SF_RVC	1.09 507	0.59 500	1.97 537	0.67 513	0.44 473	1.93 534	0.60 453	1.85 540	1.36 500	1.61 517	1.54 492	1.95 526	1.37 517	1.64 520	1.73 519	0.40 507	0.37 515	0.45 509	0.48 525	0.44 497	0.44 507

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 495	0.57 498	1.51 527	0.67 513	0.50 492	2.57 542	1.66 556	1.20 451	1.43 508	1.38 504	1.57 494	1.33 483	0.92 470	1.64 520	0.88 453	0.37 500	0.39 521	0.46 512	0.60 537	0.41 492	0.40 495

RainbowNet	1.35 525	1.49 550	1.19 499	1.88 554	1.45 548	1.48 514	1.07 529	1.61 531	1.55 518	1.20 491	1.59 495	1.54 508	1.13 499	1.34 500	0.97 475	1.36 556	0.70 544	1.82 550	0.79 545	1.71 549	1.07 554

ACVNet-4b	1.35 525	1.31 546	1.10 486	1.90 555	1.59 550	1.92 533	0.77 499	1.52 524	1.62 525	1.05 460	1.60 496	2.11 529	0.94 476	1.64 520	0.77 427	1.30 553	0.35 512	2.03 556	0.67 540	1.88 555	0.84 540

WZ-Net	1.19 516	0.59 500	4.07 557	0.62 500	0.51 496	1.34 503	1.31 545	1.32 490	1.74 528	1.53 513	1.65 497	1.74 517	1.28 514	2.25 545	2.01 531	0.27 436	0.21 425	0.23 379	0.25 439	0.40 486	0.39 492

RP	0.76 449	0.36 422	0.63 382	0.66 510	0.58 514	0.80 409	0.55 438	1.14 425	1.22 480	0.97 428	1.65 497	1.43 497	1.32 515	1.01 448	0.84 438	0.33 482	0.30 488	0.36 486	0.30 474	0.34 464	0.34 472

DEmStereo	0.48 309	0.17 63	0.50 313	0.38 156	0.25 215	0.59 320	0.34 218	0.63 166	0.74 262	0.89 388	1.66 499	0.58 219	1.06 493	0.60 237	0.42 285	0.14 98	0.11 134	0.16 146	0.16 227	0.14 123	0.15 211

ADCS	1.51 532	0.61 504	3.42 551	0.59 488	0.51 496	1.27 500	1.08 530	1.59 528	1.81 531	1.91 534	1.66 499	1.51 507	1.42 520	1.94 534	8.60 568	0.33 482	0.32 502	0.33 477	0.36 496	0.44 497	0.42 500

MFMNet_re	1.14 510	0.97 537	1.19 499	0.99 533	0.95 534	1.25 499	1.22 538	1.39 504	1.55 518	1.69 524	1.67 501	1.21 462	1.53 525	1.12 471	0.99 479	0.87 542	0.75 551	0.79 535	0.75 543	0.90 534	0.94 545

Consistency-Raft	1.01 492	0.81 523	1.24 504	0.84 527	0.97 536	0.81 414	0.84 508	1.30 487	1.59 521	1.05 460	1.68 502	1.12 449	0.91 465	0.92 428	1.11 492	0.65 533	0.74 547	0.79 535	0.90 549	1.06 542	0.79 539

KYRaft	0.48 309	0.20 160	0.38 142	0.44 332	0.23 154	0.44 228	0.37 278	0.66 189	0.41 123	0.94 415	1.73 503	0.79 342	0.41 226	0.63 264	0.31 169	0.16 209	0.11 134	0.18 230	0.22 398	0.16 209	0.78 537

MDST_ROB	0.91 482	0.27 354	0.85 457	0.63 501	0.41 454	2.53 541	0.71 491	1.60 529	1.13 463	2.83 553	1.73 503	0.97 404	0.69 390	1.61 516	0.73 418	0.25 416	0.22 433	0.32 472	0.28 466	0.25 404	0.24 402

MADNet+	2.23 550	2.43 567	10.85 568	1.22 543	0.91 532	2.76 546	1.40 549	2.12 546	1.67 527	1.32 500	1.74 505	1.86 523	1.74 536	6.25 568	4.41 557	0.65 533	0.64 542	0.58 529	0.54 534	0.80 533	0.76 536

DRaft	0.49 327	0.17 63	0.47 268	0.37 126	0.25 215	0.58 307	0.40 334	0.65 180	0.85 332	1.02 449	1.75 506	0.50 184	0.82 445	0.63 264	0.40 277	0.13 59	0.11 134	0.16 146	0.16 227	0.14 123	0.15 211

RAFT-345	0.40 227	0.18 87	0.40 173	0.38 156	0.22 114	0.33 139	0.26 93	0.61 152	0.51 164	0.74 289	1.79 507	0.45 160	0.33 166	0.66 292	0.36 239	0.14 98	0.11 134	0.18 230	0.14 169	0.13 79	0.13 144

MultiAttention	3.58 560	0.24 294	0.62 372	0.54 466	0.34 409	22.90 581	2.72 570	1.60 529	1.13 463	0.80 314	1.81 508	1.14 458	0.43 234	35.29 590	0.61 386	0.17 248	0.12 189	0.23 379	0.23 414	0.34 464	0.29 439

SPS-STEREO	1.25 520	0.93 531	1.06 482	1.04 538	1.03 542	1.41 508	0.91 517	1.51 521	1.19 474	2.09 538	1.83 509	1.94 525	1.39 518	1.62 517	1.39 512	0.97 545	0.94 562	0.90 538	0.89 548	0.96 539	0.96 548
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
Prome-Stereo	0.46 282	0.19 124	0.35 107	0.44 332	0.26 256	0.40 196	0.45 378	0.68 209	0.44 139	0.96 423	1.84 510	0.59 234	0.67 380	0.61 245	0.32 179	0.14 98	0.11 134	0.16 146	0.14 169	0.16 209	0.29 439

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 523	0.87 528	1.76 533	0.86 528	0.56 509	4.29 562	1.79 561	1.50 518	1.98 535	1.61 517	1.85 511	1.84 520	1.41 519	1.89 530	1.36 509	0.48 518	0.40 523	0.56 526	0.57 535	0.69 531	0.48 520

Nwc_Net	0.78 455	0.38 439	0.73 430	0.60 494	0.55 506	1.05 467	0.55 438	1.67 535	1.05 438	0.88 384	1.86 512	1.40 494	1.09 496	1.10 468	0.87 449	0.30 460	0.25 459	0.36 486	0.38 500	0.29 430	0.29 439

AnyNet_C01	1.56 533	1.05 539	7.45 564	0.64 502	0.54 504	1.99 535	1.38 548	1.43 511	1.36 500	1.63 520	1.92 513	1.84 520	1.33 516	2.40 547	4.03 553	0.33 482	0.32 502	0.32 472	0.34 492	0.44 497	0.45 511

SGM_RVC	0.97 488	0.28 368	0.41 183	0.39 184	0.22 114	1.55 518	0.73 495	1.51 521	1.25 489	2.25 543	1.92 513	2.58 538	1.56 528	2.02 537	1.19 500	0.27 436	0.27 475	0.27 441	0.25 439	0.25 404	0.25 409
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
EDNetEfficient	1.46 530	0.80 522	6.12 562	0.47 385	0.39 442	0.69 370	0.83 505	0.90 324	2.77 551	3.50 563	1.96 515	1.66 514	2.03 546	1.26 490	4.18 556	0.21 350	0.18 389	0.21 342	0.20 358	0.41 492	0.39 492

zh-sn7	1.09 507	0.75 517	3.23 550	0.57 482	0.42 460	1.11 477	0.89 513	1.19 446	1.27 493	1.41 506	1.98 516	1.25 466	1.47 523	1.99 536	2.62 542	0.26 426	0.26 466	0.26 428	0.27 460	0.35 469	0.30 448

GANet	0.70 436	0.37 429	0.55 347	0.51 437	0.34 409	0.94 442	0.96 520	1.08 396	0.94 391	1.04 458	1.98 516	1.13 455	0.88 462	1.12 471	0.66 400	0.25 416	0.26 466	0.27 441	0.22 398	0.31 445	0.22 387

aanetorigin	0.83 470	0.56 496	1.87 535	0.49 407	0.38 436	0.56 296	0.66 468	0.70 232	1.00 416	2.42 546	2.02 518	1.31 475	1.18 505	0.93 434	1.13 497	0.20 333	0.18 389	0.20 300	0.19 333	0.27 422	0.30 448

AF-Net	0.81 462	0.39 446	0.68 407	0.64 502	0.54 504	0.91 437	0.51 423	1.61 531	1.31 498	0.96 423	2.02 518	1.46 498	1.26 513	1.11 470	0.99 479	0.32 474	0.24 451	0.39 496	0.27 460	0.30 439	0.25 409

tt	6.20 570	0.20 160	5.89 561	3.55 574	2.07 562	11.26 573	19.21 577	11.74 578	5.46 565	2.69 550	2.04 520	4.87 562	6.25 570	3.70 560	7.09 567	8.32 580	11.17 585	4.93 576	5.41 579	5.74 576	2.37 571

SDNR	0.86 473	0.37 429	1.47 525	0.40 221	0.38 436	3.38 557	0.33 207	0.90 324	0.98 405	0.99 436	2.09 521	0.59 234	0.71 407	1.29 494	0.70 410	0.51 523	0.56 539	0.36 486	0.26 453	0.43 496	0.46 512

zh-mn7	1.08 506	0.65 509	4.00 556	0.52 449	0.38 436	1.16 488	0.62 460	1.15 429	1.77 529	1.74 525	2.31 522	1.17 461	0.91 465	2.10 539	1.77 522	0.24 405	0.21 425	0.22 357	0.22 398	0.25 404	0.28 432

PWCK	1.92 543	1.66 558	3.12 549	1.65 549	0.91 532	2.84 549	2.26 566	2.10 545	2.41 547	2.36 545	2.31 522	2.22 530	1.82 538	3.43 556	2.03 532	1.61 560	0.71 546	1.51 546	0.82 547	1.69 548	0.91 544

pmcnn	1.23 518	0.29 380	0.96 472	0.40 221	0.23 154	0.95 445	0.69 480	1.16 436	1.28 495	1.67 523	2.33 524	11.15 576	0.86 455	0.93 434	0.88 453	0.15 159	0.12 189	0.12 22	0.10 50	0.15 169	0.15 211

ASMatch	0.48 309	0.19 124	0.45 239	0.39 184	0.28 310	0.37 172	0.26 93	0.74 257	0.68 228	0.76 298	2.34 525	0.61 245	0.52 284	0.62 253	0.37 255	0.14 98	0.12 189	0.17 184	0.15 195	0.14 123	0.21 369

LSM	4.74 568	0.77 520	10.16 567	0.70 520	56.56 591	1.02 459	1.00 525	1.24 473	1.62 525	2.04 536	2.34 525	1.33 483	1.17 504	1.38 507	1.09 491	0.33 482	0.49 536	0.39 496	0.46 518	0.51 512	10.09 580

PVD	1.28 522	0.67 512	1.28 507	0.74 524	0.62 518	1.50 515	0.84 508	1.99 543	2.96 552	2.18 541	2.36 527	1.85 522	1.95 544	1.92 532	1.94 529	0.39 503	0.36 514	0.49 520	0.37 497	0.51 512	0.64 531

SANet	1.07 504	0.41 455	1.06 482	0.48 392	0.30 351	1.41 508	0.94 518	1.42 509	3.36 558	1.58 514	2.43 528	2.33 534	1.70 535	1.34 500	1.07 489	0.28 446	0.24 451	0.26 428	0.23 414	0.34 464	0.30 448

NVStereoNet_ROB	1.24 519	0.90 530	1.13 490	0.86 528	0.88 529	1.11 477	0.99 523	1.42 509	1.53 516	1.59 516	2.48 529	2.24 531	1.53 525	1.96 535	1.30 507	0.76 538	0.70 544	0.78 534	1.00 554	0.71 532	0.88 543
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
EDNetEfficientorigin	9.93 574	1.15 541	175.16 595	0.48 392	0.36 420	1.04 466	0.68 475	1.24 473	2.69 550	3.17 560	2.50 530	2.30 532	2.07 547	1.76 525	2.21 535	0.20 333	0.18 389	0.24 396	0.19 333	0.51 512	0.50 524

z-mn7	1.00 491	0.50 479	1.70 531	0.53 459	0.36 420	1.75 530	0.71 491	1.22 461	2.28 542	0.96 423	2.54 531	1.42 495	0.95 479	2.19 543	1.54 515	0.22 376	0.19 403	0.21 342	0.20 358	0.27 422	0.25 409

ACVNet_2	1.65 538	1.27 545	1.41 523	1.75 551	1.62 551	2.22 538	1.20 535	2.30 548	2.62 548	1.78 528	2.56 532	3.03 543	1.61 531	1.54 510	1.12 496	1.06 548	0.58 541	1.82 550	0.70 542	1.82 551	0.96 548

RTS	1.98 544	0.96 534	11.36 569	0.65 507	0.57 512	2.77 547	1.40 549	1.39 504	2.26 540	1.89 531	2.56 532	1.32 480	1.25 511	5.20 565	4.05 554	0.31 463	0.22 433	0.29 457	0.29 472	0.40 486	0.37 484

RTSA	1.98 544	0.96 534	11.36 569	0.65 507	0.57 512	2.77 547	1.40 549	1.39 504	2.26 540	1.89 531	2.56 532	1.32 480	1.25 511	5.20 565	4.05 554	0.31 463	0.22 433	0.29 457	0.29 472	0.40 486	0.37 484

PWC_ROB	0.87 474	0.52 490	1.28 507	0.50 421	0.32 389	0.91 437	0.37 278	1.36 500	1.46 512	1.61 517	2.59 535	1.16 460	1.01 489	1.34 500	1.40 513	0.25 416	0.18 389	0.28 449	0.20 358	0.29 430	0.28 432

JetBlue	2.78 553	1.26 544	7.04 563	1.16 541	1.48 549	8.00 570	6.02 573	2.60 550	1.92 534	2.12 539	2.64 536	3.34 551	3.05 560	6.49 569	3.39 549	0.78 539	0.76 552	0.75 532	0.76 544	0.97 540	1.18 560

SGM+DAISY	1.35 525	0.94 533	1.25 505	0.96 532	1.00 540	1.52 517	1.02 526	1.34 494	1.21 478	2.64 549	2.65 537	2.44 535	1.56 528	1.64 520	1.26 504	0.97 545	0.95 563	0.90 538	0.90 549	0.94 537	0.96 548

UNDER WATER-64	3.53 559	2.01 562	3.94 555	3.22 573	2.49 569	5.41 566	2.60 569	3.43 562	12.41 574	3.03 559	2.68 538	6.07 567	4.04 566	3.79 561	3.33 548	2.02 565	1.24 567	2.63 567	1.46 566	2.78 567	2.08 570

coex-ft	6.43 571	1.51 552	87.33 594	0.49 407	0.38 436	1.34 503	1.21 537	1.16 436	8.09 569	12.12 578	2.79 539	2.77 541	3.31 561	1.16 475	3.15 546	0.24 405	0.23 443	0.27 441	0.24 430	0.45 501	0.37 484

IMH-64-1	1.86 540	1.62 555	1.16 492	2.20 559	1.89 559	2.33 539	1.30 542	2.89 552	2.29 543	1.66 521	2.80 540	2.49 536	1.61 531	2.10 539	1.78 524	1.60 558	0.74 547	2.43 562	1.02 555	2.12 558	1.17 558

IMH-64	1.86 540	1.62 555	1.16 492	2.20 559	1.89 559	2.33 539	1.30 542	2.89 552	2.29 543	1.66 521	2.80 540	2.49 536	1.61 531	2.10 539	1.78 524	1.60 558	0.74 547	2.43 562	1.02 555	2.12 558	1.17 558

G-Net	0.95 486	0.46 470	1.04 480	0.64 502	0.48 488	2.12 537	0.64 465	1.01 369	0.87 346	1.75 526	2.82 542	1.30 474	1.64 534	1.06 458	0.96 474	0.36 497	0.29 484	0.35 481	0.25 439	0.45 501	0.42 500

UNDER WATER	3.46 558	2.07 564	3.64 554	3.09 571	2.48 568	3.75 560	2.42 568	3.31 560	13.77 577	2.90 558	2.95 543	5.84 564	3.69 565	3.69 559	3.48 552	2.07 566	1.11 565	2.70 569	1.40 565	2.84 569	1.98 568

MeshStereo	1.34 523	0.43 459	0.54 342	0.44 332	0.34 409	1.66 525	0.60 453	1.94 541	1.37 502	4.47 567	3.25 544	4.71 558	1.94 543	1.92 532	1.17 498	0.35 493	0.35 512	0.37 491	0.31 481	0.32 451	0.32 460
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
ELAS_RVC	1.60 535	0.61 504	1.01 479	0.70 520	0.56 509	2.00 536	1.89 563	1.96 542	2.65 549	3.33 562	3.26 545	3.03 543	3.41 564	2.49 549	2.09 533	0.52 524	0.45 533	0.50 522	0.48 525	0.54 519	0.52 526
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-6	2.04 547	1.50 551	1.16 492	1.70 550	1.67 555	2.69 543	1.44 552	3.06 554	3.63 561	1.98 535	3.27 546	3.54 554	2.07 547	2.36 546	2.22 537	1.31 555	0.91 558	2.04 557	1.22 564	1.73 550	1.27 562

FTStereo	0.56 390	0.20 160	0.37 130	0.41 253	0.25 215	0.40 196	0.79 502	0.66 189	0.43 133	1.09 473	3.27 546	0.70 294	0.73 414	0.55 173	0.33 191	0.14 98	0.13 256	0.19 270	0.17 276	0.15 169	0.30 448

Dean	1.98 544	1.36 548	1.36 520	2.12 558	1.81 558	2.74 544	1.36 547	3.37 561	3.80 562	2.08 537	3.32 548	3.21 548	1.82 538	1.71 524	1.67 517	1.27 550	0.77 553	1.99 552	0.90 549	1.86 552	1.03 553

WAO-7	1.90 542	1.20 542	1.35 516	1.27 544	1.06 545	2.84 549	1.56 555	3.23 557	3.06 556	2.23 542	3.33 549	3.17 547	2.28 549	3.12 553	2.21 535	1.02 547	0.91 558	1.06 542	1.03 557	1.04 541	0.97 551

IMH	2.04 547	1.62 555	1.20 502	2.20 559	1.89 559	2.91 554	1.30 542	3.11 555	3.03 554	1.81 529	3.35 550	3.03 543	1.90 541	2.48 548	1.80 526	1.66 561	0.77 553	2.45 564	1.04 558	2.15 560	1.19 561

xyz-stereo	4.23 565	0.17 63	61.76 593	0.34 57	0.16 7	12.16 574	0.37 278	0.58 131	0.68 228	1.01 446	3.36 551	0.77 338	0.82 445	1.21 484	0.40 277	0.12 31	0.10 51	0.16 146	0.11 76	0.13 79	0.10 28

KSHMR	2.57 551	1.93 561	1.69 529	2.63 568	2.42 567	2.86 551	2.07 564	3.27 559	6.50 567	2.49 548	3.36 551	3.41 552	1.92 542	2.49 549	1.94 529	2.13 567	1.40 568	2.79 571	1.50 567	2.73 566	1.77 566

MSMD_ROB	1.21 517	0.49 475	0.62 372	0.59 488	0.50 492	1.62 524	0.67 470	1.23 466	1.24 483	2.45 547	3.77 553	3.09 546	2.98 559	1.32 497	0.81 433	0.45 513	0.41 524	0.49 520	0.51 532	0.47 506	0.44 507

PWCDC_ROB	0.89 478	0.49 475	0.80 453	0.74 524	0.40 447	1.03 462	0.39 323	1.33 492	2.35 546	1.02 449	3.77 553	0.81 353	0.92 470	1.20 480	0.90 465	0.34 488	0.22 433	0.24 396	0.20 358	0.34 464	0.29 439

JetRed	5.27 569	5.84 575	12.81 572	2.36 563	2.83 572	12.23 575	10.50 576	4.46 567	3.60 559	3.86 565	3.83 555	4.85 561	4.18 567	6.78 570	11.96 572	2.17 568	2.96 574	2.18 560	1.97 569	3.38 572	2.68 573

DPSimNet_ROB	3.58 560	2.45 568	8.57 565	2.53 564	2.37 566	2.88 552	3.77 572	3.14 556	3.23 557	4.71 570	3.86 556	4.68 557	4.87 569	4.07 563	5.62 561	2.33 570	2.33 572	2.47 565	2.52 571	2.51 565	2.64 572

ELAS	1.63 537	0.61 504	0.95 470	0.68 517	0.55 506	3.01 555	1.55 554	2.39 549	2.33 545	3.64 564	3.89 557	2.75 540	2.90 558	2.15 542	2.27 540	0.52 524	0.45 533	0.50 522	0.48 525	0.54 519	0.52 526
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
RAFT-RH_RVC	0.56 390	0.17 63	0.41 183	0.37 126	0.23 154	0.57 301	0.24 73	0.60 146	0.70 236	1.19 487	3.94 558	0.56 206	0.38 203	0.65 284	0.36 239	0.13 59	0.11 134	0.20 300	0.14 169	0.12 44	0.13 144

WCMA_ROB	1.14 510	0.36 422	0.76 444	0.49 407	0.44 473	1.23 497	0.67 470	1.11 408	1.23 481	2.84 554	3.95 559	3.28 549	1.83 540	1.25 489	0.99 479	0.44 512	0.34 510	0.34 479	0.37 497	0.41 492	0.40 495

Venus	2.92 554	1.55 553	1.35 516	1.79 552	1.63 553	5.23 564	1.22 538	4.58 568	12.56 575	2.84 554	4.06 560	4.83 559	2.72 556	3.49 557	2.25 538	1.27 550	0.91 558	1.99 552	1.15 562	1.86 552	1.15 556

WAO-8	2.92 554	1.55 553	1.35 516	1.79 552	1.63 553	5.23 564	1.22 538	4.58 568	12.56 575	2.84 554	4.07 561	4.83 559	2.72 556	3.49 557	2.25 538	1.27 550	0.91 558	1.99 552	1.15 562	1.86 552	1.15 556

notaker	2.76 552	2.29 566	1.80 534	2.96 570	2.58 571	2.90 553	1.75 559	3.24 558	3.05 555	2.78 552	4.24 562	6.15 568	2.51 552	3.34 555	2.75 544	2.31 569	1.18 566	3.00 572	1.65 568	2.84 569	1.97 567

LVE	2.12 549	1.44 549	1.36 520	1.99 557	1.78 556	2.75 545	1.79 561	2.82 551	3.95 563	1.90 533	4.33 563	3.52 553	1.81 537	2.24 544	1.74 520	1.74 562	0.87 556	2.06 558	1.13 560	1.91 556	1.35 563

FCDSN-DC	1.39 528	0.56 496	0.65 393	0.74 524	0.59 515	1.38 505	0.63 461	1.35 497	1.39 505	3.26 561	4.50 564	4.61 556	2.63 554	1.58 515	1.03 484	0.46 514	0.42 526	0.48 517	0.47 523	0.50 511	0.50 524
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FC-DCNN	1.59 534	0.51 483	0.66 399	0.61 496	0.49 490	1.56 519	0.70 485	1.66 534	1.53 516	4.64 568	4.62 565	5.85 565	3.34 563	1.84 529	1.11 492	0.46 514	0.42 526	0.47 513	0.46 518	0.48 507	0.46 512

LE_ROB	4.42 566	0.24 294	2.75 547	0.42 293	0.23 154	1.57 520	0.90 516	1.71 538	17.88 584	16.56 586	4.88 566	5.17 563	18.85 585	1.63 519	14.62 575	0.17 248	0.14 290	0.16 146	0.16 227	0.19 302	0.17 277

FC-DCNN v2	1.65 538	0.51 483	0.65 393	0.61 496	0.49 490	1.61 522	0.70 485	1.75 539	1.56 520	4.74 571	4.91 567	6.46 569	3.31 561	1.91 531	1.11 492	0.46 514	0.42 526	0.47 513	0.46 518	0.48 507	0.46 512

MADNet++	4.03 562	2.70 572	3.44 553	3.72 575	3.44 574	4.44 563	3.52 571	3.95 566	3.61 560	4.46 566	4.98 568	4.10 555	4.58 568	7.00 571	5.89 562	3.74 573	3.67 575	3.27 574	2.71 573	3.70 574	3.66 575

TCMNet-wrong-test	8.97 573	10.42 579	8.74 566	19.56 581	17.61 580	12.53 576	9.01 575	13.59 580	2.18 539	4.64 568	5.11 569	14.63 578	11.09 575	7.19 572	9.73 569	5.56 579	0.89 557	3.77 575	3.11 574	10.34 580	9.80 579

ktn	2.98 556	2.25 565	1.73 532	2.84 569	2.53 570	3.76 561	2.15 565	3.70 563	5.47 566	2.75 551	5.17 570	5.94 566	2.48 551	3.23 554	2.46 541	2.34 571	1.44 569	2.78 570	2.03 570	2.45 564	2.01 569

TorneroNet-64	3.44 557	1.86 559	1.42 524	2.58 567	2.28 565	6.87 567	1.68 557	4.70 570	12.03 572	2.31 544	5.59 571	8.25 571	2.55 553	3.97 562	2.73 543	1.81 563	0.74 547	2.57 566	1.07 559	2.35 562	1.44 564

SGM-ForestM	4.04 563	0.32 398	0.46 256	0.43 313	0.27 287	7.50 569	1.45 553	3.84 564	4.24 564	8.19 576	6.76 572	19.00 584	9.08 571	10.74 576	6.62 565	0.31 463	0.33 508	0.32 472	0.32 487	0.29 430	0.29 439

ASD4	9.96 575	8.86 578	17.78 573	7.17 576	9.80 575	16.08 578	28.92 581	9.77 577	8.20 570	7.02 575	7.08 573	8.47 572	9.57 573	11.17 577	20.26 578	4.12 574	4.14 576	5.57 580	4.74 576	5.53 575	4.90 577

TorneroNet	4.53 567	1.89 560	1.48 526	2.55 565	2.27 564	13.78 577	1.69 558	4.84 572	23.73 589	2.89 557	7.70 574	7.06 570	2.69 555	4.26 564	3.42 550	1.84 564	0.77 553	2.68 568	1.13 560	2.42 563	1.47 565

MANE	4.13 564	0.51 483	0.64 387	0.66 510	0.56 509	6.89 568	0.99 523	7.55 573	12.04 573	6.68 574	8.57 575	10.69 575	9.45 572	7.59 573	6.39 564	0.49 520	0.43 530	0.48 517	0.98 553	0.49 509	0.48 520

USTest	12.99 578	14.18 580	20.00 574	16.24 580	14.97 577	20.80 580	31.95 584	16.20 582	10.91 571	8.79 577	9.48 576	13.94 577	10.50 574	16.11 579	21.44 580	3.17 572	4.82 577	5.08 577	5.36 578	8.81 579	7.13 578

xxxxx1	36.64 589	19.51 584	24.21 579	61.66 593	64.63 593	27.28 586	40.10 588	20.25 583	18.63 585	14.07 583	12.97 577	17.26 579	17.36 582	21.70 584	27.93 586	13.18 585	18.50 588	111.26 594	133.37 594	29.24 588	39.73 591

tt_ll	36.64 589	19.51 584	24.21 579	61.66 593	64.63 593	27.28 586	40.10 588	20.25 583	18.63 585	14.07 583	12.97 577	17.26 579	17.36 582	21.70 584	27.93 586	13.18 585	18.50 588	111.26 594	133.37 594	29.24 588	39.73 591

ff	36.64 589	19.51 584	24.21 579	61.66 593	64.63 593	27.28 586	40.10 588	20.25 583	18.63 585	14.07 583	12.97 577	17.26 579	17.36 582	21.70 584	27.93 586	13.18 585	18.50 588	111.26 594	133.37 594	29.24 588	39.73 591

HanzoNet	6.76 572	2.45 568	4.22 558	3.19 572	2.94 573	3.62 559	2.28 567	4.79 571	7.20 568	14.00 582	13.19 580	17.49 582	22.30 586	13.25 578	6.19 563	4.20 575	1.93 571	3.10 573	2.56 572	3.35 571	2.88 574

Anonymous_1	33.25 585	18.26 581	23.92 578	20.54 582	21.28 583	25.59 582	35.94 585	22.01 590	15.57 581	13.33 579	13.49 581	18.08 583	15.29 579	20.36 580	24.60 583	16.28 588	8.84 582	66.59 593	118.00 593	155.73 596	11.23 583

DPSM_ROB	17.78 580	18.63 582	24.31 582	20.90 583	19.47 581	25.97 583	36.21 586	21.23 588	16.24 582	13.38 580	14.06 582	19.18 585	16.30 580	20.78 581	25.67 584	9.38 582	9.23 583	9.49 582	9.82 582	13.51 582	11.91 584

DPSM	17.78 580	18.63 582	24.31 582	20.90 583	19.47 581	25.97 583	36.21 586	21.23 588	16.24 582	13.38 580	14.06 582	19.18 585	16.30 580	20.78 581	25.67 584	9.38 582	9.23 583	9.49 582	9.82 582	13.51 582	11.91 584

DPSMNet_ROB	12.08 577	8.00 576	21.00 576	8.97 579	16.79 579	10.67 571	30.89 583	9.02 576	15.17 580	6.51 573	15.41 584	9.04 573	14.85 577	9.27 575	21.67 581	4.58 577	8.57 580	5.09 579	9.29 581	5.90 577	10.95 581

DGTPSM_ROB	12.07 576	8.00 576	20.99 575	8.93 578	16.78 578	10.67 571	30.87 582	9.01 575	15.16 579	6.50 572	15.41 584	9.04 573	14.85 577	9.25 574	21.67 581	4.57 576	8.57 580	5.08 577	9.28 580	5.90 577	10.95 581

CasAABBNet	35.74 586	37.43 591	48.72 589	42.22 590	39.20 588	52.24 591	73.12 593	42.61 594	32.62 592	26.78 589	27.95 586	38.58 591	32.60 590	41.67 594	51.65 594	18.74 589	18.57 591	19.15 585	19.77 586	27.20 585	23.98 587

LSM0	38.95 594	37.60 594	48.58 588	43.57 592	91.06 596	52.57 594	72.57 591	43.17 596	32.63 593	26.97 591	27.97 587	38.65 592	32.94 591	41.86 596	51.78 595	18.89 592	18.41 587	19.13 584	19.63 585	27.29 587	33.77 590

LRCNet_RVC	21.24 583	31.15 588	21.41 577	28.98 586	23.82 584	3.13 556	0.60 453	20.96 587	1.59 521	25.58 587	28.15 588	21.99 587	14.79 576	21.94 587	16.41 576	28.89 593	14.87 586	33.53 589	31.28 589	29.51 591	26.16 589

FlowAnything	35.81 587	37.53 593	48.80 590	42.20 589	39.22 589	52.25 592	73.16 594	42.56 593	32.89 594	26.76 588	28.30 589	38.69 593	33.09 592	41.63 593	51.62 593	18.76 590	18.59 593	19.21 587	19.92 588	27.16 584	23.91 586

Selective-RAFT-Error	35.84 588	37.49 592	48.83 591	42.26 591	39.24 590	52.30 593	73.09 592	42.66 595	32.61 591	26.80 590	28.30 589	38.84 594	33.51 593	41.68 595	51.59 592	18.82 591	18.58 592	19.17 586	19.80 587	27.28 586	24.05 588

BEATNet-Init1	15.13 579	0.82 526	50.86 592	0.72 523	0.53 501	38.10 590	7.03 574	11.83 579	14.25 578	29.78 592	30.17 591	48.21 595	22.64 587	26.78 588	18.11 577	0.42 511	0.38 517	0.47 513	0.46 518	0.51 512	0.48 520

HaxPig	31.96 584	37.24 590	34.27 584	24.37 585	24.88 585	18.26 579	19.86 578	20.64 586	28.52 590	35.97 593	38.75 592	25.57 588	28.72 589	33.88 589	34.39 589	35.94 594	38.87 594	37.80 590	40.48 590	39.68 592	41.15 594

AVERAGE_ROB	37.58 593	40.13 595	40.15 586	34.81 588	33.82 587	28.55 589	25.10 580	32.02 592	34.06 596	41.28 594	40.66 593	34.46 590	34.81 595	39.18 591	37.57 591	42.78 595	43.44 595	43.82 591	43.03 591	40.47 593	41.51 595

MEDIAN_ROB	37.38 592	40.85 596	40.60 587	32.31 587	31.85 586	27.20 585	24.55 579	29.10 591	33.19 595	42.09 595	41.76 594	33.35 589	34.39 594	39.78 592	37.07 590	43.64 596	44.10 596	44.12 592	43.40 592	41.51 594	42.76 596

test_example2	176.61 596	205.14 597	198.86 596	188.60 597	190.98 597	152.67 596	170.61 595	94.86 597	123.55 597	178.88 597	179.48 595	158.94 597	141.34 596	192.61 597	198.96 596	203.76 597	236.37 597	164.13 597	173.55 597	218.58 597	160.41 597

PML	40.80 595	29.24 587	11.87 571	7.20 577	14.47 576	92.13 595	213.69 596	7.63 574	23.35 588	74.72 596	190.14 596	50.17 596	26.15 588	21.39 583	12.70 573	8.76 581	2.92 573	8.45 581	3.25 575	13.26 581	4.42 576

ccccc	429.48 597	429.19 598	527.00 597	507.10 598	501.20 598	356.95 597	342.70 597	380.82 598	297.90 598	334.51 598	389.17 597	372.86 598	449.39 597	499.17 598	553.56 597	561.44 598	431.22 598	334.28 598	290.86 598	540.88 598	489.46 598

FADE		2.05 563		1.03 537	0.99 539			3.91 565	3.00 553	1.76 527		2.73 539		5.95 567		11.57 584	1.70 570	23.09 588	15.86 584	0.62 528	0.65 532

Low-res two-view benchmark