Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CroCo-Stereo	0.14 73	0.13 240	0.24 79	0.25 383	0.11 108	0.11 4	0.18 191	0.32 172	0.23 133	0.12 33	0.12 26	0.18 136	0.12 86	0.14 9	0.13 83	0.08 192	0.06 146	0.07 75	0.05 39	0.07 107	0.06 75
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
s12784h	0.17 133	0.09 38	0.26 99	0.18 46	0.07 1	0.32 365	0.19 235	0.37 246	0.32 247	0.23 164	0.25 170	0.18 136	0.17 194	0.25 185	0.16 165	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.05 39	0.06 40	0.05 21

TANstereo	0.15 101	0.09 38	0.28 119	0.16 7	0.08 9	0.25 253	0.14 58	0.23 61	0.28 195	0.24 178	0.30 218	0.16 119	0.12 86	0.17 44	0.13 83	0.08 192	0.07 264	0.06 22	0.05 39	0.06 40	0.07 151

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

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

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

iResNetv2_ROB	0.27 359	0.26 458	0.72 460	0.23 295	0.13 238	0.29 323	0.18 191	0.52 412	0.49 440	0.37 387	0.45 398	0.39 372	0.25 317	0.34 290	0.20 260	0.08 192	0.06 146	0.07 75	0.05 39	0.12 385	0.09 274

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

RAFT-Stereo	0.18 157	0.09 38	0.32 156	0.22 248	0.12 164	0.22 196	0.19 235	0.42 301	0.19 67	0.31 292	0.45 398	0.20 159	0.14 137	0.18 62	0.15 141	0.08 192	0.06 146	0.07 75	0.06 81	0.06 40	0.06 75
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
HITNet	0.20 210	0.17 360	0.43 308	0.19 85	0.08 9	0.27 283	0.14 58	0.42 301	0.30 226	0.29 244	0.32 241	0.27 252	0.21 250	0.28 233	0.25 343	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.06 81	0.09 235	0.06 75
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
iResNet	0.24 307	0.18 374	0.61 420	0.25 383	0.11 108	0.29 323	0.21 313	0.42 301	0.43 373	0.33 327	0.43 375	0.27 252	0.22 263	0.34 290	0.26 356	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.06 81	0.08 169	0.07 151

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

AAGNet	0.33 424	0.11 136	0.37 222	0.25 383	0.16 362	0.20 141	0.19 235	0.30 151	0.27 180	0.35 364	0.35 282	0.27 252	0.30 389	0.44 332	2.66 568	0.08 192	0.05 29	0.10 304	0.07 137	0.08 169	0.06 75

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

cross-raft	0.17 133	0.12 178	0.41 287	0.23 295	0.10 65	0.20 141	0.24 386	0.33 186	0.23 133	0.23 164	0.28 192	0.29 277	0.15 152	0.17 44	0.15 141	0.06 24	0.05 29	0.07 75	0.07 137	0.06 40	0.05 21

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ACVNet	0.23 277	0.13 240	0.35 190	0.18 46	0.15 330	0.27 283	0.23 364	0.39 264	0.44 388	0.28 217	0.41 346	0.38 360	0.26 326	0.27 220	0.32 397	0.08 192	0.07 264	0.08 154	0.07 137	0.10 300	0.07 151

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CAS++	0.16 115	0.12 178	0.27 108	0.18 46	0.12 164	0.17 64	0.15 82	0.42 301	0.24 148	0.19 137	0.18 99	0.13 63	0.10 39	0.21 119	0.12 43	0.12 397	0.10 407	0.11 361	0.08 212	0.10 300	0.09 274
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
SMFormer	0.25 335	0.12 178	0.40 264	0.19 85	0.10 65	0.27 283	0.19 235	0.51 395	0.45 399	0.34 347	0.41 346	0.31 304	0.26 326	0.58 401	0.28 365	0.10 320	0.07 264	0.08 154	0.08 212	0.09 235	0.09 274

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Patchmatch Stereo++	0.18 157	0.12 178	0.37 222	0.22 248	0.10 65	0.18 84	0.14 58	0.29 132	0.22 115	0.28 217	0.29 205	0.25 222	0.17 194	0.26 201	0.16 165	0.08 192	0.06 146	0.10 304	0.08 212	0.10 300	0.08 217
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
NF-Stereo	0.20 210	0.10 75	0.35 190	0.24 346	0.12 164	0.21 168	0.18 191	0.38 252	0.32 247	0.28 217	0.30 218	0.22 182	0.16 168	0.51 358	0.20 260	0.08 192	0.06 146	0.09 231	0.08 212	0.08 169	0.13 404

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ICVP	0.23 277	0.13 240	0.44 317	0.26 417	0.14 280	0.29 323	0.25 403	0.45 329	0.33 259	0.29 244	0.43 375	0.35 341	0.25 317	0.26 201	0.23 322	0.12 397	0.09 382	0.09 231	0.08 212	0.09 235	0.10 330
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GEStereo_RVC	0.27 359	0.20 402	0.44 317	0.27 445	0.16 362	0.33 376	0.25 403	0.56 455	0.54 468	0.34 347	0.38 315	0.34 327	0.25 317	0.51 358	0.28 365	0.12 397	0.08 348	0.09 231	0.08 212	0.11 348	0.11 365

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GMStereo	0.19 195	0.25 447	0.40 264	0.21 189	0.12 164	0.22 196	0.19 235	0.29 132	0.40 349	0.25 186	0.23 149	0.16 119	0.15 152	0.25 185	0.19 245	0.09 271	0.06 146	0.08 154	0.08 212	0.10 300	0.08 217
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UNet	0.28 379	0.14 283	0.69 450	0.23 295	0.20 442	0.44 456	0.22 339	0.50 378	0.40 349	0.34 347	0.39 328	0.43 406	0.33 415	0.40 321	0.31 392	0.09 271	0.07 264	0.10 304	0.08 212	0.10 300	0.08 217

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

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

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

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

AdaStereo	0.24 307	0.16 341	0.37 222	0.24 346	0.12 164	0.32 365	0.17 148	0.54 430	0.42 366	0.33 327	0.38 315	0.35 341	0.21 250	0.30 264	0.22 303	0.14 442	0.06 146	0.13 420	0.08 212	0.11 348	0.08 217
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
DISCO	0.32 415	0.13 240	0.51 380	0.25 383	0.16 362	0.48 476	0.25 403	0.50 378	0.57 480	0.37 387	0.45 398	0.62 494	0.36 432	0.64 432	0.49 469	0.09 271	0.07 264	0.09 231	0.08 212	0.12 385	0.11 365

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

mmm	0.21 230	0.12 178	0.31 150	0.22 248	0.12 164	0.28 302	0.21 313	0.41 287	0.27 180	0.29 244	0.38 315	0.29 277	0.24 296	0.29 249	0.22 303	0.09 271	0.07 264	0.11 361	0.09 298	0.10 300	0.09 274

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

CASnet	0.14 73	0.12 178	0.22 65	0.22 248	0.08 9	0.16 45	0.15 82	0.27 102	0.25 161	0.22 158	0.20 123	0.15 102	0.11 63	0.17 44	0.13 83	0.07 67	0.05 29	0.11 361	0.09 298	0.08 169	0.05 21
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CFNet_ucs	0.24 307	0.13 240	0.50 369	0.20 145	0.15 330	0.28 302	0.17 148	0.49 368	0.45 399	0.32 315	0.42 362	0.39 372	0.22 263	0.31 271	0.21 283	0.11 359	0.08 348	0.12 399	0.09 298	0.12 385	0.11 365

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

LL-Strereo	0.29 390	0.25 447	0.58 409	0.25 383	0.21 450	0.23 217	0.24 386	0.55 440	0.42 366	0.34 347	0.32 241	0.41 393	0.40 455	0.94 517	0.23 322	0.08 192	0.07 264	0.11 361	0.09 298	0.09 235	0.09 274

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

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

CASS	0.21 230	0.15 316	0.32 156	0.26 417	0.11 108	0.28 302	0.19 235	0.39 264	0.30 226	0.32 315	0.34 271	0.25 222	0.24 296	0.25 185	0.20 260	0.13 416	0.08 348	0.11 361	0.09 298	0.11 348	0.11 365
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet	0.24 307	0.13 240	0.63 431	0.22 248	0.14 280	0.34 389	0.22 339	0.44 319	0.39 333	0.35 364	0.34 271	0.27 252	0.27 345	0.35 299	0.25 343	0.09 271	0.08 348	0.09 231	0.09 298	0.09 235	0.09 274

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

iRaftStereo_RVC	0.16 115	0.12 178	0.26 99	0.21 189	0.11 108	0.20 141	0.17 148	0.32 172	0.23 133	0.20 141	0.25 170	0.18 136	0.12 86	0.20 100	0.15 141	0.07 67	0.05 29	0.09 231	0.09 298	0.08 169	0.07 151

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

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

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

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

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

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

RASNet	0.28 379	0.14 283	0.44 317	0.22 248	0.18 404	0.32 365	0.19 235	0.48 360	0.38 323	0.29 244	0.43 375	0.47 431	0.37 441	0.79 487	0.36 419	0.09 271	0.07 264	0.07 75	0.09 298	0.07 107	0.07 151

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

aanetorigin	0.39 463	0.29 475	1.09 523	0.24 346	0.19 425	0.28 302	0.37 489	0.33 186	0.47 421	0.94 536	0.82 515	0.52 460	0.54 501	0.49 349	0.50 475	0.11 359	0.09 382	0.10 304	0.10 340	0.16 440	0.15 437

EDNetEfficientorigin	7.51 578	0.52 533	140.47 597	0.25 383	0.17 383	0.42 446	0.29 442	0.47 348	1.03 543	1.28 551	1.02 530	0.83 525	0.84 537	0.75 472	0.99 527	0.10 320	0.09 382	0.12 399	0.10 340	0.21 490	0.22 503

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

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

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

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

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

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 359	0.21 416	0.59 415	0.25 383	0.18 404	0.29 323	0.22 339	0.50 378	0.40 349	0.38 402	0.41 346	0.43 406	0.27 345	0.43 328	0.29 377	0.11 359	0.08 348	0.10 304	0.10 340	0.10 300	0.11 365
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
NVstereo2D	0.31 406	0.16 341	0.54 391	0.24 346	0.22 466	0.42 446	0.28 436	0.58 474	0.56 477	0.28 217	0.38 315	0.40 386	0.30 389	0.71 456	0.28 365	0.13 416	0.08 348	0.13 420	0.10 340	0.19 478	0.16 446

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ssnet_v2	0.28 379	0.16 341	0.44 317	0.22 248	0.15 330	0.40 435	0.30 453	0.57 465	0.46 416	0.38 402	0.36 292	0.47 431	0.29 376	0.38 312	0.39 430	0.13 416	0.11 431	0.11 361	0.11 379	0.11 348	0.11 365

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

EDNetEfficient	0.63 522	0.37 507	2.40 560	0.26 417	0.25 494	0.38 422	0.49 527	0.41 287	1.06 546	1.38 554	0.87 522	0.62 494	0.95 542	0.65 438	1.65 553	0.11 359	0.09 382	0.10 304	0.11 379	0.19 478	0.17 458

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

StereoDRNet-Refined	0.27 359	0.17 360	0.35 190	0.25 383	0.14 280	0.37 414	0.21 313	0.47 348	0.41 359	0.44 459	0.51 431	0.41 393	0.28 361	0.45 335	0.37 420	0.09 271	0.06 146	0.11 361	0.11 379	0.10 300	0.10 330
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
StereoDRNet	0.32 415	0.22 429	0.61 420	0.27 445	0.21 450	0.42 446	0.30 453	0.61 491	0.48 431	0.46 467	0.39 328	0.48 438	0.30 389	0.57 394	0.40 438	0.11 359	0.09 382	0.12 399	0.11 379	0.12 385	0.10 330

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

DLCB_ROB	0.28 379	0.16 341	0.34 180	0.27 445	0.16 362	0.38 422	0.25 403	0.48 360	0.43 373	0.46 467	0.46 408	0.51 454	0.33 415	0.53 371	0.33 404	0.10 320	0.10 407	0.11 361	0.11 379	0.10 300	0.09 274

LE_ROB	1.76 564	0.20 402	2.68 564	0.48 532	0.52 540	0.78 528	0.96 559	0.84 543	6.61 578	7.40 581	2.08 563	2.08 557	4.83 573	1.27 545	3.79 572	0.10 320	0.08 348	0.12 399	0.11 379	0.11 348	0.10 330

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

FlowAnything_test	0.14 73	0.11 136	0.21 56	0.21 189	0.12 164	0.17 64	0.16 112	0.25 81	0.16 27	0.15 81	0.13 38	0.15 102	0.14 137	0.18 62	0.16 165	0.10 320	0.07 264	0.11 361	0.12 418	0.08 169	0.09 274

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

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

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

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

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

rvit_stereo_0075_2	0.24 307	0.17 360	0.50 369	0.26 417	0.22 466	0.22 196	0.15 82	0.40 275	0.35 285	0.27 207	0.37 301	0.29 277	0.20 243	0.28 233	0.19 245	0.17 481	0.12 448	0.19 494	0.12 418	0.13 400	0.13 404

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

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

coex-ft	3.44 571	0.73 544	48.55 595	0.24 346	0.19 425	0.50 485	0.43 511	0.47 348	2.40 565	7.03 580	1.20 537	0.97 533	2.23 567	0.73 463	1.92 561	0.12 397	0.15 485	0.14 446	0.12 418	0.21 490	0.43 539

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DANet	0.35 437	0.23 438	0.60 417	0.36 510	0.22 466	0.39 430	0.25 403	0.48 360	0.43 373	0.52 492	0.50 425	0.59 485	0.41 459	0.76 477	0.49 469	0.13 416	0.11 431	0.14 446	0.12 418	0.17 457	0.15 437
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DRN-Test	0.33 424	0.17 360	0.61 420	0.27 445	0.19 425	0.46 464	0.29 442	0.65 509	0.51 452	0.47 475	0.46 408	0.44 417	0.34 424	0.62 424	0.41 446	0.12 397	0.08 348	0.13 420	0.12 418	0.12 385	0.10 330

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

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

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

IGEV-RUCA	0.21 230	0.08 8	0.23 71	0.19 85	0.19 425	0.28 302	0.24 386	0.23 61	0.21 102	0.20 141	0.23 149	0.28 267	0.49 493	0.26 201	0.18 216	0.09 271	0.08 348	0.18 486	0.13 445	0.17 457	0.17 458

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

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

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

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

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

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

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

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

CVANet_RVC	0.30 399	0.19 390	0.41 287	0.26 417	0.16 362	0.33 376	0.26 415	0.52 412	0.47 421	0.40 427	0.46 408	0.43 406	0.31 405	0.89 508	0.26 356	0.14 442	0.09 382	0.14 446	0.13 445	0.14 418	0.10 330

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

MDST_ROB	0.48 495	0.14 283	0.95 508	0.30 479	0.21 450	1.33 555	0.32 465	0.77 533	0.56 477	1.06 544	0.71 500	0.49 443	0.35 428	1.26 544	0.38 422	0.13 416	0.11 431	0.16 472	0.13 445	0.12 385	0.12 388

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

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

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

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

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

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

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

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

MeshStereo	0.58 516	0.27 465	0.67 444	0.22 248	0.17 383	0.66 515	0.37 489	0.78 534	0.61 490	1.47 565	1.30 541	1.65 551	0.79 531	1.12 535	0.59 488	0.17 481	0.17 499	0.17 478	0.14 458	0.17 457	0.14 425
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
rvit_0105_3	0.23 277	0.17 360	0.40 264	0.25 383	0.15 330	0.24 239	0.28 436	0.38 252	0.41 359	0.25 186	0.25 170	0.28 267	0.21 250	0.28 233	0.20 260	0.15 455	0.13 460	0.14 446	0.15 467	0.10 300	0.09 274

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

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

CREStereo++_RVC	0.15 101	0.08 8	0.26 99	0.17 17	0.11 108	0.18 84	0.13 38	0.22 43	0.30 226	0.21 152	0.30 218	0.13 63	0.11 63	0.16 31	0.15 141	0.07 67	0.04 2	0.06 22	0.15 467	0.06 40	0.05 21
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
FADNet-RVC	0.31 406	0.35 499	0.78 467	0.25 383	0.20 442	0.33 376	0.20 282	0.49 368	0.40 349	0.34 347	0.39 328	0.41 393	0.29 376	0.63 430	0.31 392	0.13 416	0.14 470	0.14 446	0.15 467	0.19 478	0.19 480

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

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

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

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

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

WCMA_ROB	0.51 505	0.21 416	0.65 439	0.25 383	0.21 450	0.58 502	0.32 465	0.54 430	0.55 474	0.95 538	1.40 544	1.28 544	0.81 534	0.73 463	0.62 494	0.18 492	0.15 485	0.15 461	0.15 467	0.19 478	0.19 480

SGM-Forest	0.36 441	0.17 360	0.47 344	0.23 295	0.16 362	0.45 462	0.41 506	0.55 440	0.48 431	0.52 492	0.60 473	0.52 460	0.41 459	0.85 500	0.50 475	0.17 481	0.17 499	0.17 478	0.15 467	0.15 432	0.15 437
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ISRNet	0.27 359	0.13 240	0.45 328	0.26 417	0.19 425	0.24 239	0.14 58	0.45 329	0.43 373	0.39 417	0.48 421	0.42 402	0.27 345	0.32 277	0.29 377	0.20 501	0.12 448	0.17 478	0.16 479	0.16 440	0.20 490

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

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

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

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

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

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

SGM_RVC	0.50 501	0.19 390	0.50 369	0.25 383	0.15 330	0.69 517	0.39 500	0.68 523	0.82 524	0.95 538	0.84 517	1.13 536	0.76 529	1.16 537	0.60 491	0.16 470	0.16 492	0.16 472	0.16 479	0.16 440	0.17 458
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
CBMV	0.33 424	0.21 416	0.54 391	0.23 295	0.13 238	0.42 446	0.33 475	0.53 423	0.48 431	0.52 492	0.49 423	0.50 450	0.41 459	0.56 390	0.31 392	0.15 455	0.16 492	0.18 486	0.16 479	0.13 400	0.13 404
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
rvit_105_1	0.27 359	0.19 390	0.46 336	0.27 445	0.19 425	0.30 340	0.35 481	0.44 319	0.51 452	0.31 292	0.31 232	0.31 304	0.26 326	0.35 299	0.25 343	0.15 455	0.14 470	0.15 461	0.17 488	0.11 348	0.10 330

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

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

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

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

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

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

SAMSARA	0.56 512	0.39 511	0.80 476	0.60 541	0.46 533	1.00 541	1.23 569	0.67 520	0.68 505	0.71 521	0.54 449	0.89 529	0.57 508	0.81 494	0.62 494	0.19 498	0.22 521	0.18 486	0.18 494	0.27 516	0.25 517

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

GANetREF_RVC	0.43 480	0.47 522	0.69 450	0.38 518	0.20 442	0.51 486	0.48 525	0.66 515	0.66 499	0.46 467	0.46 408	0.50 450	0.44 474	0.90 511	0.39 430	0.27 521	0.21 516	0.32 527	0.18 494	0.27 516	0.22 503
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
SGM-ForestM	1.36 554	0.28 468	0.79 473	0.26 417	0.16 362	2.26 566	1.00 561	1.42 557	1.46 557	2.38 570	2.05 562	5.95 578	2.66 570	2.95 568	2.46 567	0.17 481	0.18 505	0.18 486	0.18 494	0.15 432	0.18 472

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

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

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

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

PSMNet-RUCA	0.37 451	0.41 516	0.66 443	0.46 530	0.41 528	0.34 389	0.25 403	0.57 465	0.45 399	0.39 417	0.52 439	0.43 406	0.33 415	0.41 323	0.29 377	0.25 515	0.14 470	0.33 529	0.21 503	0.31 524	0.22 503

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

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

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

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

LSM	1.64 563	0.40 512	2.56 562	2.02 573	17.61 587	0.51 486	0.52 529	0.61 491	0.76 517	0.82 530	1.11 534	0.63 502	0.54 501	0.75 472	0.49 469	0.16 470	0.24 527	0.18 486	0.21 503	0.25 504	2.42 576

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

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

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

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

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

PA-Net	0.37 451	0.28 468	0.83 484	0.31 485	0.28 506	0.39 430	0.42 509	0.51 395	0.55 474	0.34 347	0.42 362	0.41 393	0.36 432	0.79 487	0.49 469	0.12 397	0.23 525	0.16 472	0.23 513	0.12 385	0.18 472
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
MultiAttention	1.02 548	0.13 240	0.43 308	0.35 508	0.43 531	5.36 572	1.71 571	0.69 524	0.53 463	0.36 380	0.63 486	0.55 471	0.22 263	7.60 581	0.43 450	0.09 271	0.06 146	0.14 446	0.24 515	0.26 511	0.30 525

MSAF-DinoV2	0.76 537	0.44 518	1.98 554	0.49 535	0.16 362	0.58 502	0.31 458	0.81 540	0.83 528	0.41 436	0.52 439	0.98 534	0.58 509	4.97 576	1.03 529	0.11 359	0.07 264	0.10 304	0.24 515	0.27 516	0.26 519

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

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

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

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

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

Abc-Net	0.39 463	0.25 447	0.69 450	0.32 491	0.28 506	0.46 464	0.36 485	0.65 509	0.52 459	0.40 427	0.57 464	0.56 475	0.47 486	0.73 463	0.45 458	0.17 481	0.14 470	0.18 486	0.25 520	0.16 440	0.16 446
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
CC-Net-ROB	0.43 480	0.47 522	0.65 439	0.37 516	0.23 479	0.51 486	0.29 442	0.66 515	0.49 440	0.46 467	0.51 431	0.48 438	0.38 445	0.96 521	0.35 413	0.34 533	0.23 525	0.55 542	0.25 520	0.31 524	0.20 490

FC-DCNN v2	0.71 530	0.30 482	0.67 444	0.32 491	0.27 501	0.84 532	0.39 500	0.84 543	0.85 532	1.44 561	1.64 555	2.09 558	1.28 556	1.06 531	0.80 513	0.24 512	0.22 521	0.27 513	0.26 524	0.26 511	0.25 517

FCDSN-DC	0.63 522	0.31 489	0.61 420	0.36 510	0.30 514	0.65 513	0.37 489	0.66 515	0.68 505	1.14 548	1.54 552	1.71 553	1.26 554	0.92 513	0.64 499	0.24 512	0.22 521	0.27 513	0.26 524	0.27 516	0.27 523
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FC-DCNN	0.70 529	0.30 482	0.69 450	0.32 491	0.27 501	0.81 531	0.39 500	0.79 537	0.82 524	1.41 557	1.58 554	1.98 556	1.26 554	1.02 528	0.77 510	0.24 512	0.22 521	0.27 513	0.26 524	0.26 511	0.26 519

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

MSMD_ROB	0.60 520	0.33 496	0.61 420	0.30 479	0.25 494	0.86 534	0.35 481	0.55 440	0.67 502	1.10 546	1.49 549	1.76 554	0.97 545	0.88 506	0.49 469	0.23 506	0.21 516	0.27 513	0.27 527	0.25 504	0.24 515

ELAS_RVC	0.74 535	0.36 502	1.00 514	0.37 516	0.33 519	0.88 535	0.93 558	0.83 542	1.08 547	1.35 553	1.33 543	1.24 542	1.33 558	1.06 531	0.95 525	0.27 521	0.25 529	0.29 523	0.27 527	0.30 523	0.30 525
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.74 535	0.36 502	0.85 492	0.36 510	0.33 519	1.36 556	0.77 549	0.93 547	0.92 537	1.41 557	1.53 551	1.16 540	1.17 550	0.95 520	1.03 529	0.26 516	0.25 529	0.28 519	0.28 530	0.31 524	0.30 525
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DispFullNet	0.66 525	0.89 552	1.59 548	0.77 550	1.21 567	0.51 486	0.23 364	0.59 479	0.72 512	0.69 520	0.61 480	0.69 516	0.91 541	0.79 487	0.48 467	0.27 521	0.12 448	0.73 550	0.30 531	0.65 548	0.40 537

PASM	0.45 488	0.35 499	0.90 500	0.35 508	0.33 519	0.39 430	0.38 495	0.50 378	0.61 490	0.52 492	0.51 431	0.62 494	0.45 477	0.93 515	0.48 467	0.26 516	0.29 535	0.29 523	0.33 532	0.29 522	0.26 519

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

otaku	0.57 515	0.62 539	0.87 495	0.63 543	0.44 532	0.73 521	0.37 489	0.65 509	0.66 499	0.51 486	0.75 506	0.66 509	0.45 477	0.69 450	0.46 464	0.53 542	0.34 540	0.55 542	0.35 534	0.60 543	0.45 541

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

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 505	0.50 529	0.86 493	0.39 520	0.24 487	0.84 532	0.55 532	0.56 455	0.62 492	0.60 507	0.68 495	0.62 494	0.42 468	1.13 536	0.43 450	0.23 506	0.27 531	0.27 513	0.35 534	0.25 504	0.29 524

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 527	0.64 540	1.06 521	0.45 528	0.27 501	1.40 558	0.58 534	0.78 534	0.92 537	0.84 531	0.86 519	0.88 528	0.68 524	1.33 547	0.68 504	0.37 537	0.29 535	0.34 530	0.36 537	0.43 532	0.37 534

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

BEATNet-Init1	4.73 575	2.61 574	13.29 585	0.58 539	0.53 541	10.12 580	3.33 575	4.83 577	5.01 576	8.75 582	8.51 579	14.08 589	7.60 580	7.70 582	5.34 576	0.28 525	0.28 534	0.34 530	0.37 538	0.57 541	0.45 541

JetBlue	1.14 552	0.76 545	2.36 558	0.59 540	0.75 551	3.04 569	1.78 572	1.11 550	0.90 535	0.94 536	1.10 533	1.66 552	1.28 556	2.09 562	1.72 556	0.43 541	0.36 541	0.38 532	0.38 540	0.58 542	0.56 549

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

MANE	1.41 556	0.36 502	0.74 465	0.43 525	0.41 528	2.16 565	0.80 551	2.39 573	3.38 568	2.22 569	3.06 570	3.54 571	2.73 571	2.15 564	1.94 562	0.28 525	0.27 531	0.30 525	0.46 542	0.28 521	0.34 532

NVStereoNet_ROB	0.67 526	0.49 528	0.83 484	0.48 532	0.40 527	0.51 486	0.46 517	0.70 526	0.77 519	0.84 531	1.72 556	1.02 535	0.83 536	1.23 542	0.79 512	0.32 531	0.38 542	0.40 534	0.46 542	0.36 530	0.41 538
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
RainbowNet	0.72 531	0.89 552	1.02 517	0.82 551	0.63 547	0.78 528	0.52 529	0.81 540	0.93 539	0.60 507	0.79 511	0.80 524	0.60 512	0.80 491	0.57 482	0.78 556	0.55 556	0.78 552	0.49 544	0.76 553	0.58 551

ACVNet_2	0.89 541	0.87 551	1.25 535	0.82 551	0.62 546	0.97 540	0.62 538	1.14 551	1.42 555	1.00 541	1.40 544	1.47 549	0.84 537	1.11 533	0.66 502	0.61 549	0.43 546	0.78 552	0.49 544	0.75 552	0.52 547

SPS-STEREO	0.69 528	0.61 538	0.98 512	0.52 538	0.57 543	0.74 522	0.50 528	0.78 534	0.62 492	0.95 538	0.86 519	0.94 530	0.70 526	1.01 527	0.87 519	0.58 548	0.51 550	0.50 539	0.50 546	0.55 540	0.58 551
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
Consistency-Raft	0.55 511	0.48 524	1.02 517	0.45 528	0.49 536	0.49 481	0.47 521	0.72 529	0.72 512	0.45 463	0.82 515	0.47 431	0.60 512	0.50 353	0.63 497	0.39 539	0.39 543	0.44 536	0.51 547	0.52 538	0.37 534

SGM+DAISY	0.87 540	0.66 542	1.30 540	0.51 536	0.60 544	1.03 542	0.84 555	0.76 532	0.73 515	1.39 555	1.51 550	1.31 545	1.22 552	1.11 533	1.08 532	0.57 547	0.53 553	0.51 541	0.51 547	0.54 539	0.61 556

PWCK	1.00 544	1.17 566	1.70 552	0.91 554	0.41 528	1.19 549	0.92 557	1.10 549	1.14 550	1.16 549	1.14 535	1.25 543	0.88 540	1.75 558	1.04 531	0.87 560	0.50 548	0.87 555	0.53 549	0.96 563	0.52 547

anonymity	0.56 512	0.54 534	0.70 456	0.47 531	0.61 545	0.56 498	0.43 511	0.69 524	0.49 440	0.63 511	0.55 453	0.54 469	0.60 512	0.61 416	0.57 482	0.55 545	0.53 553	0.50 539	0.54 550	0.51 537	0.56 549

IMH-64-1	0.91 542	0.86 549	0.84 489	0.97 556	0.75 551	0.92 538	0.71 542	1.27 552	1.10 548	0.89 533	1.45 546	1.14 537	0.96 543	1.19 538	0.84 515	0.74 553	0.51 550	0.97 557	0.55 551	0.84 555	0.60 553

IMH-64	0.91 542	0.86 549	0.84 489	0.97 556	0.75 551	0.92 538	0.71 542	1.27 552	1.10 548	0.89 533	1.45 546	1.14 537	0.96 543	1.19 538	0.84 515	0.74 553	0.51 550	0.97 557	0.55 551	0.84 555	0.60 553

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

MFMNet_re	0.72 531	0.76 545	0.99 513	0.62 542	0.70 549	0.77 525	0.67 540	0.75 531	0.83 528	0.78 529	0.86 519	0.69 516	0.78 530	0.71 456	0.61 492	0.66 551	0.59 559	0.61 546	0.58 554	0.68 551	0.71 560

DGSMNet	0.61 521	0.29 475	0.91 501	0.51 536	0.70 549	0.62 511	1.38 570	0.59 479	0.55 474	0.37 387	0.61 480	0.52 460	0.33 415	0.65 438	0.43 450	0.53 542	0.60 560	0.67 547	0.61 555	0.63 545	0.61 556

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

TorneroNet-64	1.43 557	1.03 559	1.20 532	1.10 562	0.86 561	2.26 566	0.73 545	1.84 565	3.84 573	1.25 550	2.25 566	2.69 567	1.42 559	1.76 559	1.43 549	0.76 555	0.50 548	1.09 562	0.66 557	1.23 567	0.76 565

WAO-7	1.01 546	0.89 552	0.93 505	0.83 553	0.66 548	1.18 547	0.81 553	1.40 556	1.57 559	1.11 547	1.76 558	1.45 548	1.19 551	1.50 551	1.14 537	0.61 549	0.62 563	0.70 548	0.68 558	0.66 550	0.60 553

LVE	1.13 551	1.02 558	1.28 538	1.01 558	0.80 558	1.29 554	0.81 553	1.47 559	1.96 561	1.07 545	1.90 559	1.90 555	1.01 546	1.48 550	0.91 522	0.93 563	0.61 562	0.94 556	0.69 559	0.87 558	0.75 564

Dean	1.17 553	1.04 560	1.49 547	1.03 560	0.78 555	1.20 550	0.77 549	1.48 560	1.96 561	1.28 551	1.99 561	2.15 559	1.14 547	1.25 543	1.00 528	0.81 558	0.60 560	1.01 560	0.69 559	0.92 562	0.74 563

TorneroNet	2.22 567	1.08 562	1.24 534	1.14 566	0.90 562	5.58 573	0.80 551	2.12 571	8.69 580	2.58 571	5.42 575	3.88 572	1.97 565	1.78 561	1.87 559	0.86 559	0.54 555	1.15 566	0.74 561	1.23 567	0.85 566

WAO-6	1.07 550	0.93 556	0.92 503	0.96 555	0.78 555	1.28 553	0.75 546	1.34 554	2.00 563	1.02 543	1.54 552	1.59 550	1.22 552	1.31 546	1.14 537	0.78 556	0.55 556	1.02 561	0.75 562	0.83 554	0.69 559

WAO-8	1.46 559	1.10 563	1.09 523	1.10 562	0.84 559	2.06 562	0.75 546	1.84 565	3.83 571	1.44 561	2.21 564	2.15 559	1.43 560	3.17 569	1.19 542	0.91 561	0.65 565	1.09 562	0.79 563	0.90 560	0.71 560

Venus	1.46 559	1.10 563	1.09 523	1.10 562	0.84 559	2.06 562	0.75 546	1.84 565	3.83 571	1.44 561	2.21 564	2.15 559	1.43 560	3.17 569	1.19 542	0.91 561	0.65 565	1.09 562	0.79 563	0.90 560	0.71 560

notaker	1.45 558	1.34 569	1.48 545	1.40 569	1.07 565	1.18 547	0.85 556	1.48 560	1.40 554	1.51 566	3.46 571	2.40 564	1.81 564	1.76 559	1.45 552	1.11 567	0.69 568	1.38 569	0.87 565	1.31 569	0.97 568

UNDER WATER-64	1.55 561	1.19 567	2.52 561	1.31 567	0.95 563	2.12 564	1.21 568	1.45 558	3.19 567	1.43 560	1.32 542	2.64 566	2.04 566	1.63 554	1.83 558	1.11 567	0.67 567	1.28 567	0.92 566	1.19 565	1.02 569

UNDER WATER	1.59 562	1.22 568	2.36 558	1.38 568	1.03 564	1.67 561	1.10 565	1.54 563	3.63 569	1.44 561	1.47 548	2.85 568	2.25 568	1.67 555	1.94 562	1.06 565	0.62 563	1.31 568	0.93 567	1.21 566	1.02 569

ktn	1.77 565	1.36 570	1.22 533	1.43 570	1.14 566	1.52 559	1.08 564	1.51 562	3.96 574	2.77 573	4.69 573	3.35 570	1.46 562	1.69 556	1.25 546	1.43 571	0.77 569	1.45 570	0.99 568	1.32 570	0.96 567

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

KSHMR	1.89 566	1.36 570	1.60 549	1.47 571	1.22 568	1.38 557	1.06 563	1.79 564	5.97 577	1.42 559	5.65 577	2.98 569	1.14 547	2.23 565	1.20 544	1.27 570	1.12 570	1.46 571	1.10 570	1.32 570	1.15 571

Anonymous_2	0.37 451	0.21 416	0.47 344	0.20 145	0.21 450	0.42 446	0.26 415	0.38 252	0.29 214	0.33 327	0.30 218	0.44 417	0.38 445	0.36 304	0.29 377	0.26 516	0.29 535	0.44 536	1.41 571	0.34 528	0.21 498

MADNet++	2.26 568	1.80 573	2.06 555	2.13 575	1.97 572	2.61 568	1.79 573	2.38 572	2.16 564	2.75 572	2.65 568	2.38 563	2.43 569	3.17 569	3.21 569	2.17 574	1.95 574	1.94 573	1.63 572	2.06 573	2.01 575

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

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

tt	4.71 574	0.10 75	3.94 566	2.06 574	1.53 571	10.14 581	16.88 581	9.27 584	4.98 575	1.39 555	1.02 530	4.68 573	4.90 574	3.35 572	5.86 577	5.76 581	9.15 587	2.24 576	2.53 575	3.10 575	1.32 573

USTest	6.88 576	5.23 579	5.63 571	7.22 581	7.29 577	14.34 584	22.76 583	8.48 582	9.32 581	5.42 576	6.39 578	6.29 581	6.64 577	6.92 579	8.62 580	1.94 572	3.29 578	2.16 575	2.55 576	3.85 577	3.29 578

HanzoNet	2.97 570	1.69 572	2.29 557	1.74 572	1.33 569	1.53 560	1.03 562	1.99 569	2.64 566	5.51 577	5.16 574	5.90 577	6.82 579	4.32 575	3.29 570	3.16 576	2.02 576	1.92 572	2.87 577	2.24 574	1.89 574

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

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

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

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

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

DGTPSM_ROB	8.34 579	5.10 577	10.37 583	5.31 579	10.18 580	8.33 577	23.60 587	6.06 579	13.41 587	4.90 574	10.87 584	5.65 575	10.44 581	6.17 577	12.59 582	3.74 577	7.55 582	3.69 577	7.26 583	4.14 578	7.46 582

DPSMNet_ROB	8.40 580	5.11 578	10.49 584	5.58 580	10.25 581	8.34 578	23.62 588	6.07 580	13.45 588	4.93 575	10.88 585	5.66 576	10.44 581	6.24 578	12.64 583	3.98 578	7.61 583	3.76 578	7.30 584	4.20 579	7.51 583

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

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

Selective-RAFT-Error	23.16 594	19.93 593	20.87 591	22.54 594	22.81 594	38.52 596	55.47 594	27.01 597	28.83 597	20.66 593	22.25 593	22.09 595	22.80 595	24.09 595	27.36 594	13.61 590	16.48 592	12.15 586	14.28 587	15.99 591	15.57 593

FlowAnything	23.14 593	19.87 592	20.79 590	22.50 593	22.74 593	38.39 593	55.46 593	26.89 594	28.72 596	20.77 594	22.29 594	22.07 593	22.72 592	23.99 593	27.41 596	13.60 589	16.55 594	12.15 586	14.36 588	15.97 590	15.52 591

FADE		1.06 561		0.71 547	0.76 554			1.85 568	1.52 558	0.75 526		1.17 541		2.83 567		24.23 595	4.70 580	17.35 590	17.61 589	0.49 536	0.44 540

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

LRCNet_RVC	10.90 582	14.34 590	9.35 576	15.35 586	8.04 579	1.08 543	0.34 477	8.78 583	0.70 509	12.63 589	16.05 588	9.85 582	6.54 576	8.57 583	6.34 578	20.27 593	5.40 581	23.70 592	21.88 591	14.87 588	13.83 590

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

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

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

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

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

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

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

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

Low-res two-view benchmark