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.

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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

SGD-Stereo	0.32 27	0.20 8	0.40 17	0.38 22	0.19 1	0.43 52	0.22 16	0.64 34	0.33 22	0.42 57	0.34 18	0.27 18	0.35 60	1.15 222	0.30 45	0.20 215	0.10 9	0.15 19	0.13 62	0.17 89	0.13 35

s12784h	0.52 140	0.20 8	0.38 8	0.41 44	0.19 1	0.96 359	0.34 103	1.17 235	1.25 383	0.81 172	0.90 171	0.63 157	0.50 154	1.45 300	0.42 178	0.14 29	0.12 51	0.17 76	0.11 8	0.18 120	0.11 2

MLG-Stereo	0.29 10	0.19 5	0.38 8	0.41 44	0.20 3	0.42 43	0.20 9	0.66 42	0.21 2	0.25 3	0.22 4	0.33 41	0.28 23	1.09 208	0.25 10	0.14 29	0.11 26	0.16 49	0.11 8	0.13 4	0.12 10

LG-G_1	0.31 23	0.20 8	0.44 37	0.42 51	0.20 3	0.64 197	0.18 2	0.70 53	0.25 7	0.29 10	0.29 13	0.36 47	0.35 60	0.87 145	0.24 5	0.16 57	0.12 51	0.16 49	0.11 8	0.13 4	0.13 35

LG-G	0.31 23	0.20 8	0.44 37	0.42 51	0.20 3	0.64 197	0.18 2	0.70 53	0.25 7	0.29 10	0.29 13	0.36 47	0.35 60	0.87 145	0.24 5	0.16 57	0.12 51	0.16 49	0.11 8	0.13 4	0.13 35

StereoAnything_RVC	0.45 107	1.43 540	0.48 64	0.35 3	0.20 3	0.26 4	0.21 12	0.43 3	0.22 4	0.22 1	0.21 2	0.19 1	0.36 69	1.27 253	0.22 1	0.21 249	0.11 26	0.14 1	0.10 2	2.37 546	0.11 2

trnet	0.39 62	0.21 26	0.37 5	0.36 5	0.20 3	0.53 133	0.29 60	0.78 75	1.12 300	0.59 128	0.71 125	0.53 117	0.42 94	0.54 33	0.34 98	0.18 139	0.13 112	0.15 19	0.10 2	0.14 18	0.13 35

CASnet	0.41 79	0.25 104	0.48 64	0.50 169	0.20 3	0.50 103	0.36 127	0.81 93	0.80 169	0.83 178	0.68 114	0.48 87	0.31 36	0.54 33	0.32 67	0.18 139	0.12 51	0.27 366	0.22 316	0.23 285	0.14 61
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
3w_stereo	0.33 35	0.25 104	0.52 92	0.40 36	0.21 9	0.53 133	0.54 314	0.65 38	0.46 57	0.44 66	0.48 56	0.23 3	0.45 113	0.46 14	0.29 35	0.12 5	0.10 9	0.15 19	0.12 38	0.15 38	0.15 94

xyz-stereo	7.16 566	0.22 45	69.90 594	0.42 51	0.21 9	32.92 589	0.49 280	0.87 109	0.76 157	1.38 414	27.04 584	1.19 349	1.16 431	4.69 487	0.97 396	0.16 57	0.12 51	0.20 169	0.14 90	0.16 58	0.12 10

LGtest1	0.27 4	0.21 26	0.44 37	0.41 44	0.21 9	0.42 43	0.19 6	0.56 13	0.26 9	0.29 10	0.24 6	0.29 28	0.29 27	0.55 39	0.25 10	0.18 139	0.12 51	0.16 49	0.12 38	0.14 18	0.13 35

MonSter	0.28 7	0.18 1	0.39 14	0.36 5	0.21 9	0.55 149	0.31 77	0.55 12	0.43 46	0.28 7	0.29 13	0.23 3	0.21 2	0.56 40	0.25 10	0.11 1	0.10 9	0.14 1	0.11 8	0.14 18	0.11 2

dual_stereo	0.27 4	0.19 5	0.35 1	0.39 29	0.21 9	0.25 3	0.22 16	0.48 6	0.31 16	0.32 19	0.26 10	0.37 52	0.24 10	0.83 130	0.29 35	0.16 57	0.12 51	0.14 1	0.11 8	0.14 18	0.11 2

MoCha-V2	0.40 71	0.20 8	0.49 71	0.50 169	0.21 9	0.44 58	0.33 91	0.93 135	0.53 86	0.53 112	0.53 74	0.42 58	0.58 203	1.09 208	0.27 23	0.14 29	0.12 51	0.15 19	0.12 38	0.17 89	0.15 94

TANstereo	0.44 99	0.21 26	0.44 37	0.41 44	0.21 9	0.65 213	0.26 42	0.79 80	0.83 178	0.93 201	0.98 195	0.51 105	0.46 120	0.54 33	0.35 108	0.18 139	0.24 409	0.16 49	0.13 62	0.16 58	0.26 353

2w_stereo	0.32 27	0.24 76	0.45 50	0.39 29	0.22 16	0.46 67	0.47 259	0.69 49	0.42 44	0.43 62	0.50 67	0.24 6	0.45 113	0.47 18	0.29 35	0.12 5	0.10 9	0.15 19	0.12 38	0.15 38	0.13 35

MLG-Stereo_test2	0.26 3	0.20 8	0.36 3	0.37 9	0.22 16	0.35 18	0.18 2	0.45 5	0.21 2	0.26 5	0.23 5	0.34 43	0.20 1	0.77 107	0.23 2	0.16 57	0.11 26	0.15 19	0.11 8	0.13 4	0.11 2

FoundationStereo	0.24 1	0.21 26	0.36 3	0.38 22	0.22 16	0.32 14	0.22 16	0.39 2	0.23 6	0.30 14	0.25 7	0.30 33	0.33 45	0.34 3	0.26 18	0.16 57	0.12 51	0.15 19	0.11 8	0.13 4	0.12 10

HUF	0.36 47	0.23 58	0.52 92	0.40 36	0.22 16	0.54 141	0.47 259	0.82 98	0.43 46	0.36 32	0.43 38	0.50 101	0.42 94	0.64 68	0.29 35	0.17 100	0.12 51	0.16 49	0.12 38	0.15 38	0.14 61

LoS	0.40 71	0.21 26	0.44 37	0.37 9	0.22 16	0.50 103	0.40 176	1.00 165	0.94 214	0.48 90	0.66 107	0.48 87	0.40 87	0.60 58	0.37 130	0.18 139	0.14 163	0.16 49	0.11 8	0.14 18	0.14 61
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CREStereo	0.39 62	0.21 26	0.38 8	0.34 1	0.22 16	0.53 133	0.29 60	0.77 71	1.11 296	0.58 120	0.71 125	0.51 105	0.41 90	0.54 33	0.34 98	0.18 139	0.13 112	0.15 19	0.10 2	0.14 18	0.14 61
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
asda	0.30 14	0.24 76	0.42 30	0.38 22	0.23 22	0.43 52	0.34 103	0.58 18	0.37 30	0.38 41	0.42 29	0.27 18	0.34 52	0.52 27	0.30 45	0.11 1	0.09 1	0.14 1	0.11 8	0.14 18	0.12 10

depthmonostereo	0.41 79	0.23 58	0.53 98	0.47 114	0.23 22	0.61 181	0.35 111	1.00 165	0.76 157	0.48 90	0.65 106	0.47 82	0.49 148	0.67 80	0.37 130	0.16 57	0.15 221	0.16 49	0.14 90	0.16 58	0.15 94

4.5_new	0.29 10	0.25 104	0.41 22	0.36 5	0.23 22	0.52 124	0.36 127	0.56 13	0.34 24	0.45 74	0.42 29	0.27 18	0.25 12	0.40 8	0.24 5	0.13 19	0.10 9	0.15 19	0.13 62	0.16 58	0.12 10

4.5w-stereo	0.29 10	0.25 104	0.41 22	0.36 5	0.23 22	0.52 124	0.36 127	0.56 13	0.34 24	0.45 74	0.42 29	0.27 18	0.25 12	0.40 8	0.24 5	0.13 19	0.10 9	0.15 19	0.13 62	0.16 58	0.12 10

4w-stereo	0.30 14	0.24 76	0.44 37	0.37 9	0.23 22	0.46 67	0.27 49	0.63 32	0.31 16	0.41 51	0.44 42	0.27 18	0.36 69	0.59 46	0.30 45	0.11 1	0.09 1	0.15 19	0.12 38	0.13 4	0.12 10

2.75w_new	0.31 23	0.23 58	0.43 35	0.35 3	0.23 22	0.42 43	0.42 196	0.54 11	0.35 26	0.47 82	0.43 38	0.24 6	0.30 31	0.66 77	0.33 81	0.12 5	0.10 9	0.14 1	0.11 8	0.13 4	0.12 10

3.25w_new	0.32 27	0.21 26	0.45 50	0.38 22	0.23 22	0.52 124	0.34 103	0.65 38	0.39 33	0.47 82	0.45 47	0.32 37	0.35 60	0.61 62	0.27 23	0.12 5	0.10 9	0.14 1	0.11 8	0.12 1	0.12 10

3.25w	0.32 27	0.21 26	0.45 50	0.37 9	0.23 22	0.52 124	0.34 103	0.65 38	0.39 33	0.47 82	0.45 47	0.32 37	0.35 60	0.61 62	0.27 23	0.12 5	0.10 9	0.14 1	0.11 8	0.12 1	0.12 10

xyz-stereo-finetune	0.48 127	0.25 104	0.54 104	0.42 51	0.23 22	0.80 299	0.42 196	0.80 88	0.80 169	0.61 131	0.62 100	0.54 119	0.43 101	1.70 349	0.58 281	0.15 36	0.15 221	0.19 134	0.15 108	0.16 58	0.15 94

MLG-Stereo_test3	0.28 7	0.18 1	0.42 30	0.40 36	0.23 22	0.47 71	0.19 6	0.61 27	0.29 12	0.35 27	0.21 2	0.35 45	0.21 2	0.60 58	0.25 10	0.15 36	0.11 26	0.16 49	0.11 8	0.13 4	0.13 35

Reg-Stereo(zero)	0.44 99	0.22 45	0.45 50	0.43 58	0.23 22	0.38 27	0.25 32	0.76 68	1.08 279	0.90 193	0.78 143	0.90 252	0.47 129	0.70 86	0.36 118	0.15 36	0.12 51	0.15 19	0.12 38	0.15 38	0.15 94

IGEV-BASED-STEREO-	0.70 274	3.18 569	2.55 522	0.39 29	0.23 22	0.44 58	0.23 24	0.63 32	0.42 44	0.44 66	0.44 42	0.34 43	0.28 23	0.56 40	0.29 35	1.35 543	0.10 9	0.22 233	0.19 211	0.46 471	1.31 543

AIO-Stereo	0.37 53	0.25 104	0.51 84	0.47 114	0.23 22	0.45 62	0.39 168	1.07 206	0.52 82	0.41 51	0.48 56	0.52 112	0.25 12	0.72 93	0.30 45	0.16 57	0.12 51	0.17 76	0.13 62	0.16 58	0.13 35

GLC_STEREO	0.39 62	0.25 104	0.41 22	0.54 253	0.23 22	0.48 77	0.30 70	0.73 60	0.58 94	0.52 111	0.73 131	0.51 105	0.31 36	0.64 68	0.42 178	0.17 100	0.20 348	0.23 271	0.19 211	0.21 236	0.17 150

PMTNet	0.46 114	0.21 26	0.38 8	0.37 9	0.23 22	0.71 250	0.27 49	0.74 64	1.04 260	0.64 136	0.70 122	0.55 122	0.47 129	0.86 142	0.35 108	1.00 532	0.13 112	0.15 19	0.10 2	0.15 38	0.13 35

MLCV	0.72 283	0.34 328	1.10 408	0.51 199	0.23 22	0.91 337	0.39 168	1.33 276	1.23 374	1.46 435	1.55 418	1.01 301	0.64 230	1.95 382	0.80 358	0.18 139	0.12 51	0.18 111	0.14 90	0.19 161	0.17 150

S2M2_XL	0.24 1	0.24 76	0.39 14	0.34 1	0.24 38	0.16 2	0.18 2	0.32 1	0.22 4	0.29 10	0.40 25	0.24 6	0.23 8	0.32 1	0.26 18	0.20 215	0.18 312	0.18 111	0.16 150	0.18 120	0.14 61

asd	0.30 14	0.21 26	0.41 22	0.39 29	0.24 38	0.47 71	0.30 70	0.69 49	0.30 13	0.41 51	0.39 24	0.28 27	0.33 45	0.62 64	0.27 23	0.13 19	0.09 1	0.14 1	0.12 38	0.14 18	0.12 10

2.25w	0.32 27	0.24 76	0.48 64	0.37 9	0.24 38	0.45 62	0.25 32	0.62 30	0.40 37	0.45 74	0.58 92	0.27 18	0.32 42	0.74 103	0.35 108	0.12 5	0.10 9	0.14 1	0.12 38	0.13 4	0.14 61

2.5w	0.31 23	0.23 58	0.46 58	0.39 29	0.24 38	0.42 43	0.39 168	0.61 27	0.30 13	0.37 35	0.53 74	0.24 6	0.25 12	0.77 107	0.28 32	0.12 5	0.10 9	0.14 1	0.12 38	0.14 18	0.12 10

3.5w_stereo	0.33 35	0.25 104	0.45 50	0.37 9	0.24 38	0.54 141	0.35 111	0.66 42	0.36 27	0.43 62	0.44 42	0.29 28	0.34 52	0.77 107	0.39 149	0.11 1	0.09 1	0.15 19	0.11 8	0.14 18	0.13 35

xyz-stereo-finetune2	0.58 202	0.27 156	0.57 128	0.40 36	0.24 38	1.09 389	0.32 84	0.79 80	0.53 86	0.65 138	1.07 236	0.58 137	0.80 292	2.47 431	0.80 358	0.16 57	0.15 221	0.21 204	0.17 171	0.16 58	0.17 150

MLG-Stereo_test1	0.27 4	0.19 5	0.38 8	0.40 36	0.24 38	0.38 27	0.20 9	0.59 19	0.19 1	0.24 2	0.17 1	0.33 41	0.27 19	0.90 154	0.25 10	0.14 29	0.11 26	0.16 49	0.11 8	0.13 4	0.12 10

WCG-NET（raft）	0.45 107	0.21 26	0.55 114	0.40 36	0.24 38	0.50 103	0.36 127	0.73 60	1.09 287	0.71 147	0.76 139	0.92 264	0.51 158	0.84 133	0.34 98	0.16 57	0.12 51	0.15 19	0.14 90	0.14 18	0.14 61

DCANet-4	0.54 165	0.26 127	1.07 398	0.42 51	0.24 38	0.48 77	0.36 127	0.99 161	1.30 409	1.10 258	1.02 215	0.56 130	0.75 263	0.73 97	0.52 256	0.16 57	0.13 112	0.17 76	0.13 62	0.15 38	0.19 215

fff	0.53 150	0.24 76	0.70 207	0.43 58	0.24 38	0.48 77	0.36 127	1.07 206	1.25 383	1.10 258	1.02 215	0.57 132	1.06 411	0.73 97	0.52 256	0.16 57	0.13 112	0.17 76	0.13 62	0.15 38	0.19 215

ADStereo(finetuned)	0.57 196	0.24 76	1.06 393	0.43 58	0.24 38	0.49 89	0.35 111	1.05 191	1.30 409	1.12 266	1.03 225	0.58 137	1.20 442	0.84 133	0.51 249	0.16 57	0.13 112	0.17 76	0.13 62	0.18 120	0.19 215

DCANet	0.54 165	0.24 76	0.70 207	0.43 58	0.24 38	0.49 89	0.36 127	1.05 191	1.30 409	1.12 266	1.03 225	0.58 137	0.92 347	0.81 125	0.52 256	0.16 57	0.13 112	0.17 76	0.13 62	0.18 120	0.19 215

csc	0.53 150	0.24 76	0.70 207	0.43 58	0.24 38	0.48 77	0.36 127	1.07 206	1.25 383	1.10 258	1.02 215	0.57 132	1.06 411	0.73 97	0.52 256	0.16 57	0.13 112	0.17 76	0.13 62	0.15 38	0.19 215

cscssc	0.53 150	0.24 76	0.70 207	0.43 58	0.24 38	0.48 77	0.36 127	1.07 206	1.25 383	1.10 258	1.02 215	0.57 132	1.06 411	0.73 97	0.52 256	0.16 57	0.13 112	0.17 76	0.13 62	0.15 38	0.19 215

111	0.60 211	0.23 58	0.70 207	0.43 58	0.24 38	0.72 253	0.42 196	1.18 240	1.41 461	0.80 168	1.38 370	1.10 330	0.79 286	0.96 169	0.58 281	0.18 139	0.13 112	0.17 76	0.15 108	0.17 89	0.19 215

RAFT-Stereo + iAFF	0.54 165	0.25 104	0.68 188	0.43 58	0.24 38	0.40 32	0.34 103	1.04 183	1.09 287	1.32 389	1.60 431	0.80 206	0.68 241	0.67 80	0.39 149	0.13 19	0.10 9	0.18 111	0.17 171	0.17 89	0.13 35

HITNet	0.65 248	0.40 384	0.77 274	0.48 141	0.24 38	1.05 380	0.49 280	1.76 396	1.02 251	1.18 314	1.18 290	0.89 251	0.80 292	0.85 138	0.79 354	0.17 100	0.12 51	0.21 204	0.17 171	0.29 368	0.15 94
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
GASTEREO	0.40 71	0.25 104	0.51 84	0.48 141	0.25 55	0.65 213	0.36 127	0.81 93	0.49 62	0.51 109	0.82 156	0.30 33	0.66 239	0.62 64	0.28 32	0.19 180	0.12 51	0.16 49	0.14 90	0.16 58	0.14 61

MSCF	0.38 58	0.25 104	0.52 92	0.47 114	0.25 55	0.62 190	0.37 146	0.81 93	0.47 60	0.50 104	0.71 125	0.32 37	0.65 236	0.54 33	0.28 32	0.19 180	0.12 51	0.17 76	0.14 90	0.17 89	0.14 61

LG-Stereo_L2	0.29 10	0.20 8	0.45 50	0.37 9	0.25 55	0.26 4	0.20 9	0.78 75	0.28 11	0.28 7	0.26 10	0.24 6	0.26 17	0.91 155	0.23 2	0.15 36	0.11 26	0.15 19	0.12 38	0.14 18	0.11 2

SCV	0.46 114	0.26 127	0.55 114	0.47 114	0.25 55	0.39 30	0.38 153	1.98 462	0.60 101	0.35 27	0.48 56	0.55 122	0.36 69	1.28 255	0.32 67	0.24 317	0.12 51	0.17 76	0.13 62	0.18 120	0.14 61

WCG-NET	0.42 82	0.21 26	0.54 104	0.40 36	0.25 55	0.47 71	0.32 84	0.73 60	1.15 327	0.76 155	0.73 131	0.58 137	0.45 113	0.60 58	0.34 98	0.15 36	0.11 26	0.16 49	0.14 90	0.15 38	0.13 35

GCAP-Stereo	0.40 71	0.28 178	0.68 188	0.47 114	0.25 55	0.53 133	0.32 84	0.82 98	0.58 94	0.65 138	0.69 118	0.58 137	0.42 94	0.47 18	0.29 35	0.17 100	0.14 163	0.17 76	0.13 62	0.17 89	0.14 61

Selective-IGEV	0.39 62	0.24 76	0.50 77	0.44 81	0.25 55	0.46 67	0.33 91	1.25 267	0.40 37	0.35 27	0.45 47	0.52 112	0.30 31	1.07 203	0.30 45	0.14 29	0.12 51	0.17 76	0.13 62	0.16 58	0.13 35

XX-TBD	0.46 114	0.70 489	0.35 1	0.79 473	0.25 55	0.58 162	0.26 42	0.69 49	1.27 394	0.76 155	1.00 201	0.45 71	0.33 45	0.47 18	0.37 130	0.19 180	0.15 221	0.15 19	0.11 8	0.17 89	0.14 61

qwe	0.32 27	0.21 26	0.40 17	0.37 9	0.26 63	0.49 89	0.29 60	0.64 34	0.39 33	0.49 96	0.48 56	0.26 14	0.27 19	0.80 119	0.34 98	0.12 5	0.10 9	0.14 1	0.11 8	0.15 38	0.12 10

4.25_new	0.30 14	0.26 127	0.44 37	0.38 22	0.26 63	0.49 89	0.40 176	0.59 19	0.31 16	0.38 41	0.42 29	0.27 18	0.34 52	0.46 14	0.31 62	0.12 5	0.09 1	0.15 19	0.11 8	0.14 18	0.12 10

4.5w_new	0.30 14	0.26 127	0.44 37	0.38 22	0.26 63	0.49 89	0.40 176	0.59 19	0.31 16	0.38 41	0.42 29	0.27 18	0.34 52	0.46 14	0.31 62	0.12 5	0.09 1	0.15 19	0.11 8	0.14 18	0.12 10

4.25w-stereo	0.30 14	0.26 127	0.44 37	0.38 22	0.26 63	0.49 89	0.40 176	0.59 19	0.32 20	0.38 41	0.42 29	0.27 18	0.34 52	0.46 14	0.31 62	0.12 5	0.09 1	0.15 19	0.11 8	0.14 18	0.12 10

1w_stereo	0.34 38	0.20 8	0.42 30	0.43 58	0.26 63	0.47 71	0.54 314	0.59 19	0.50 66	0.41 51	0.66 107	0.25 12	0.44 109	0.62 64	0.33 81	0.12 5	0.10 9	0.14 1	0.11 8	0.14 18	0.12 10

LG-Stereo_L1	0.30 14	0.20 8	0.44 37	0.37 9	0.26 63	0.29 10	0.21 12	0.66 42	0.26 9	0.25 3	0.25 7	0.24 6	0.22 6	1.24 246	0.23 2	0.15 36	0.11 26	0.15 19	0.12 38	0.14 18	0.11 2

LG-Stereo	0.34 38	0.25 104	0.78 282	0.47 114	0.26 63	0.37 24	0.30 70	0.71 57	0.52 82	0.36 32	0.57 89	0.29 28	0.21 2	0.50 22	0.36 118	0.13 19	0.13 112	0.20 169	0.18 189	0.18 120	0.12 10

HART	0.45 107	0.22 45	0.54 104	0.50 169	0.26 63	0.41 36	0.29 60	1.03 177	0.50 66	0.58 120	1.45 390	0.61 149	0.35 60	1.08 207	0.30 45	0.15 36	0.13 112	0.19 134	0.14 90	0.19 161	0.14 61

Occ-G	0.42 82	0.21 26	0.48 64	0.41 44	0.26 63	0.42 43	0.62 372	0.77 71	0.49 62	0.43 62	0.66 107	1.02 303	0.46 120	0.78 112	0.41 167	0.16 57	0.13 112	0.18 111	0.13 62	0.16 58	0.16 124

RSM++	0.38 58	0.24 76	0.51 84	0.47 114	0.26 63	0.50 103	0.41 192	0.79 80	0.45 51	0.37 35	0.45 47	0.60 145	0.35 60	1.02 189	0.30 45	0.15 36	0.13 112	0.17 76	0.14 90	0.18 120	0.13 35

RSM	0.39 62	0.24 76	0.49 71	0.46 103	0.26 63	0.47 71	0.40 176	0.92 128	0.44 49	0.41 51	0.42 29	0.65 163	0.33 45	1.07 203	0.29 35	0.15 36	0.12 51	0.17 76	0.13 62	0.17 89	0.13 35

SMFormer	0.75 314	0.30 233	0.86 307	0.46 103	0.26 63	0.82 310	0.43 215	2.05 476	1.39 451	1.23 337	1.47 397	0.98 287	0.95 366	1.71 351	0.82 365	0.24 317	0.20 348	0.22 233	0.21 287	0.23 285	0.24 317

tta	0.75 314	0.30 233	0.86 307	0.46 103	0.26 63	0.82 310	0.43 215	2.05 476	1.39 451	1.23 337	1.47 397	0.98 287	0.95 366	1.71 351	0.82 365	0.24 317	0.20 348	0.22 233	0.21 287	0.18 120	0.18 175

qqq1	0.72 283	0.30 233	0.86 307	0.46 103	0.26 63	0.82 310	0.43 215	2.05 476	1.39 451	1.23 337	1.47 397	0.98 287	0.95 366	1.71 351	0.44 191	0.24 317	0.20 348	0.18 111	0.15 108	0.18 120	0.18 175

fff1	0.72 283	0.30 233	0.86 307	0.46 103	0.26 63	0.82 310	0.43 215	2.05 476	1.39 451	1.23 337	1.47 397	0.98 287	0.95 366	1.71 351	0.44 191	0.24 317	0.20 348	0.18 111	0.15 108	0.18 120	0.18 175

ACVNet-DCA	0.56 189	0.31 266	0.50 77	0.54 253	0.26 63	1.18 406	0.51 289	1.42 299	0.78 164	0.58 120	0.79 149	0.48 87	0.88 334	1.46 302	0.32 67	0.20 215	0.12 51	0.25 330	0.15 108	0.22 260	0.21 265

xx1	0.67 264	0.31 266	0.50 77	0.54 253	0.26 63	1.18 406	0.51 289	0.93 135	3.05 543	0.58 120	0.79 149	0.95 277	0.77 275	1.46 302	0.32 67	0.20 215	0.12 51	0.24 291	0.23 339	0.22 260	0.21 265

1test111	0.54 165	0.31 266	0.50 77	0.54 253	0.26 63	1.18 406	0.51 289	1.42 299	0.78 164	0.58 120	0.79 149	0.48 87	0.88 334	0.88 147	0.59 284	0.20 215	0.12 51	0.25 330	0.15 108	0.22 260	0.21 265

cc1	0.64 240	0.31 266	0.50 77	0.54 253	0.26 63	1.18 406	0.51 289	0.93 135	3.05 543	0.58 120	0.79 149	0.48 87	0.88 334	1.46 302	0.32 67	0.20 215	0.12 51	0.25 330	0.15 108	0.19 161	0.19 215

tt1	0.62 221	0.32 282	0.51 84	0.54 253	0.26 63	1.16 403	0.48 270	0.95 147	2.47 530	0.57 118	0.77 141	0.49 95	0.81 296	1.55 321	0.32 67	0.20 215	0.12 51	0.24 291	0.15 108	0.19 161	0.20 248

MSKI-zero shot	0.55 180	0.26 127	0.57 128	0.51 199	0.26 63	0.69 238	0.28 55	1.18 240	0.64 111	0.91 198	1.32 347	0.82 215	0.33 45	1.92 377	0.32 67	0.17 100	0.12 51	0.17 76	0.13 62	0.16 58	0.16 124

EGLCR-Stereo	0.37 53	0.22 45	0.51 84	0.43 58	0.26 63	0.44 58	0.22 16	0.99 161	0.48 61	0.42 57	0.42 29	0.67 170	0.29 27	0.86 142	0.33 81	0.17 100	0.12 51	0.19 134	0.17 171	0.17 89	0.15 94

raft_robust	0.68 268	0.30 233	0.64 165	0.52 220	0.26 63	0.54 141	0.35 111	1.33 276	1.24 380	1.16 300	1.07 236	0.60 145	0.54 173	3.58 470	0.37 130	0.18 139	0.14 163	0.20 169	0.22 316	0.20 195	0.16 124

BEATNet_4x	0.73 301	0.49 423	1.17 422	0.53 238	0.26 63	1.03 377	0.55 332	1.82 417	1.06 268	1.21 326	1.22 305	0.96 283	0.91 344	1.01 186	1.06 407	0.21 249	0.14 163	0.24 291	0.19 211	0.37 424	0.21 265

AdaDepth	0.30 14	0.22 45	0.49 71	0.44 81	0.27 87	0.44 58	0.24 29	0.52 8	0.30 13	0.31 15	0.37 23	0.26 14	0.32 42	0.79 116	0.25 10	0.12 5	0.12 51	0.16 49	0.13 62	0.16 58	0.15 94

water-stereo	0.39 62	0.20 8	0.48 64	0.44 81	0.27 87	0.50 103	0.26 42	0.92 128	0.51 75	0.53 112	0.78 143	0.55 122	0.49 148	0.42 10	0.42 178	0.16 57	0.15 221	0.17 76	0.15 108	0.16 58	0.15 94

AIO_rvc	0.36 47	0.23 58	0.49 71	0.43 58	0.27 87	0.59 167	0.38 153	0.94 142	0.45 51	0.33 24	0.46 51	0.49 95	0.22 6	0.84 133	0.30 45	0.16 57	0.11 26	0.16 49	0.12 38	0.15 38	0.13 35

AIO_test	0.35 46	0.22 45	0.44 37	0.43 58	0.27 87	0.57 159	0.44 228	0.79 80	0.41 41	0.32 19	0.47 53	0.46 75	0.30 31	0.69 82	0.30 45	0.16 57	0.11 26	0.16 49	0.13 62	0.15 38	0.12 10

RAStereo	0.34 38	0.21 26	0.66 179	0.47 114	0.27 87	0.26 4	0.29 60	0.69 49	0.63 107	0.32 19	0.42 29	0.45 71	0.31 36	0.45 12	0.34 98	0.17 100	0.15 221	0.19 134	0.15 108	0.18 120	0.13 35

RAFT-Stereo-weight	0.47 121	0.24 76	0.53 98	0.48 141	0.27 87	0.60 175	0.35 111	1.02 172	1.07 273	0.99 220	0.78 143	0.76 193	0.28 23	0.76 104	0.36 118	0.16 57	0.12 51	0.17 76	0.15 108	0.16 58	0.15 94

1111x	1.70 501	0.29 213	0.86 307	0.51 199	0.27 87	1.01 372	0.68 394	2.22 510	1.28 399	1.13 281	1.40 376	1.21 352	1.10 420	5.53 509	15.20 572	0.22 275	0.21 370	0.22 233	0.22 316	0.24 300	0.22 283

Any-RAFT	0.53 150	0.24 76	0.47 61	0.47 114	0.27 87	1.00 371	0.25 32	1.58 347	1.05 264	0.85 186	0.99 197	1.06 312	0.47 129	0.70 86	0.32 67	0.18 139	0.13 112	0.16 49	0.13 62	0.16 58	0.16 124

CASS	0.65 248	0.34 328	0.72 225	0.56 290	0.27 87	0.78 285	0.42 196	1.59 348	0.86 184	1.30 375	1.25 315	0.87 239	0.84 313	0.84 133	0.54 269	0.35 454	0.19 330	0.26 349	0.21 287	0.28 357	0.42 456
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Selective-RAFT	0.52 140	0.28 178	0.79 285	0.55 277	0.27 87	0.91 337	0.33 91	0.80 88	0.88 192	0.58 120	0.63 102	0.81 210	0.77 275	1.29 259	0.48 230	0.19 180	0.14 163	0.17 76	0.15 108	0.19 161	0.17 150

qqq	0.57 196	0.34 328	0.71 219	0.47 114	0.27 87	0.64 197	0.62 372	1.42 299	0.78 164	0.80 168	0.92 175	0.95 277	0.77 275	0.88 147	0.59 284	0.21 249	0.20 348	0.24 291	0.23 339	0.22 260	0.21 265

test-3	0.54 165	0.22 45	0.68 188	0.47 114	0.27 87	0.58 162	0.35 111	0.92 128	1.00 245	1.32 389	0.69 118	0.87 239	0.45 113	1.68 347	0.37 130	0.16 57	0.11 26	0.20 169	0.16 150	0.17 89	0.13 35

test_1	0.54 165	0.22 45	0.68 188	0.47 114	0.27 87	0.58 162	0.35 111	0.92 128	1.00 245	1.28 360	0.68 114	0.87 239	0.45 113	1.67 342	0.37 130	0.16 57	0.11 26	0.20 169	0.16 150	0.17 89	0.13 35

Patchmatch Stereo++	0.55 180	0.30 233	0.73 237	0.50 169	0.27 87	0.65 213	0.29 60	1.05 191	0.64 111	1.12 266	0.96 185	0.83 222	0.60 207	1.37 279	0.45 204	0.22 275	0.14 163	0.24 291	0.20 243	0.26 324	0.18 175
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.54 165	0.30 233	0.73 237	0.50 169	0.27 87	0.65 213	0.41 192	1.04 183	0.64 111	1.12 266	0.96 185	0.82 215	0.61 216	1.06 199	0.45 204	0.22 275	0.14 163	0.24 291	0.20 243	0.26 324	0.18 175

ROB_FTStereo_v2	0.54 165	0.30 233	0.73 237	0.50 169	0.27 87	0.64 197	0.42 196	1.05 191	0.64 111	1.12 266	0.96 185	0.83 222	0.60 207	1.12 217	0.46 218	0.22 275	0.14 163	0.24 291	0.20 243	0.26 324	0.18 175

ROB_FTStereo	0.54 165	0.30 233	0.73 237	0.50 169	0.27 87	0.64 197	0.25 32	1.05 191	0.64 111	1.12 266	0.95 182	0.82 215	0.61 216	1.15 222	0.45 204	0.22 275	0.14 163	0.24 291	0.20 243	0.26 324	0.18 175

HUI-Stereo	0.52 140	0.30 233	0.73 237	0.50 169	0.27 87	0.65 213	0.30 70	1.04 183	0.64 111	1.12 266	0.96 185	0.83 222	0.60 207	0.79 116	0.45 204	0.22 275	0.14 163	0.24 291	0.20 243	0.26 324	0.18 175

iGMRVC	0.56 189	0.30 233	0.73 237	0.50 169	0.27 87	0.65 213	0.38 153	1.05 191	0.64 111	1.12 266	0.96 185	0.83 222	0.60 207	1.52 313	0.46 218	0.22 275	0.14 163	0.24 291	0.20 243	0.26 324	0.18 175

RAFT-345	0.84 359	0.25 104	0.66 179	0.50 169	0.27 87	0.54 141	0.42 196	0.83 102	1.11 296	1.32 389	2.34 506	0.86 235	0.54 173	5.72 514	0.47 225	0.18 139	0.13 112	0.22 233	0.17 171	0.17 89	0.16 124

iRAFT	0.55 180	0.30 233	0.73 237	0.50 169	0.27 87	0.65 213	0.29 60	1.05 191	0.64 111	1.12 266	0.96 185	0.83 222	0.60 207	1.37 279	0.45 204	0.22 275	0.14 163	0.24 291	0.20 243	0.26 324	0.18 175

CroCo-Stereo	0.40 71	0.31 266	0.73 237	0.58 312	0.27 87	0.26 4	0.33 91	0.95 147	0.81 172	0.42 57	0.47 53	0.65 163	0.47 129	0.39 6	0.34 98	0.18 139	0.15 221	0.16 49	0.14 90	0.19 161	0.16 124
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
RAFT-IKP	0.54 165	0.30 233	0.73 237	0.50 169	0.27 87	0.59 167	0.36 127	1.04 183	0.64 111	1.12 266	0.96 185	0.83 222	0.61 216	1.22 239	0.45 204	0.22 275	0.14 163	0.24 291	0.20 243	0.26 324	0.18 175

TestStereo	0.64 240	0.39 378	0.71 219	0.51 199	0.27 87	0.56 154	0.42 196	1.03 177	0.91 204	0.80 168	1.00 201	0.68 172	0.52 163	3.25 460	0.45 204	0.22 275	0.15 221	0.24 291	0.18 189	0.27 338	0.16 124

EAI-Stereo	0.65 248	0.28 178	0.69 201	0.53 238	0.27 87	0.60 175	0.40 176	2.28 517	0.64 111	0.71 147	3.18 528	0.57 132	0.43 101	1.06 199	0.41 167	0.18 139	0.13 112	0.17 76	0.17 171	0.17 89	0.17 150

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 47	0.23 58	0.54 104	0.50 169	0.28 112	0.36 22	0.22 16	1.02 172	0.39 33	0.42 57	0.64 105	0.36 47	0.51 158	0.39 6	0.29 35	0.18 139	0.12 51	0.17 76	0.13 62	0.18 120	0.18 175

DEFOM-Stereo	0.33 35	0.20 8	0.40 17	0.42 51	0.28 112	0.80 299	0.23 24	0.48 6	0.37 30	0.37 35	0.31 16	0.23 3	0.24 10	1.20 236	0.27 23	0.16 57	0.12 51	0.14 1	0.11 8	0.14 18	0.14 61

Pointernet	0.37 53	0.20 8	0.57 128	0.43 58	0.28 112	0.51 120	0.27 49	0.93 135	0.61 102	0.47 82	0.63 102	0.49 95	0.38 81	0.49 21	0.33 81	0.17 100	0.13 112	0.14 1	0.11 8	0.13 4	0.12 10

test_sample2	0.62 221	0.29 213	0.74 253	0.50 169	0.28 112	0.80 299	0.61 369	1.61 355	1.00 245	0.88 190	0.99 197	0.94 269	0.83 309	1.16 226	0.51 249	0.23 302	0.18 312	0.22 233	0.21 287	0.23 285	0.22 283

gcap-zeroshot	0.53 150	0.28 178	0.89 331	0.49 157	0.28 112	0.76 272	0.37 146	1.34 281	0.73 148	0.89 191	0.67 111	1.35 391	0.51 158	0.79 116	0.33 81	0.18 139	0.15 221	0.18 111	0.15 108	0.17 89	0.16 124

MGS-Stereo	0.42 82	0.26 127	0.58 134	0.44 81	0.28 112	0.50 103	0.34 103	0.57 17	0.83 178	0.46 79	1.31 341	0.52 112	0.33 45	0.65 75	0.36 118	0.19 180	0.16 261	0.18 111	0.15 108	0.17 89	0.16 124

11t1	0.52 140	0.28 178	0.68 188	0.51 199	0.28 112	0.83 315	0.39 168	1.22 259	0.63 107	0.84 181	0.74 135	0.68 172	0.68 241	0.91 155	0.57 278	0.21 249	0.18 312	0.19 134	0.16 150	0.20 195	0.21 265

MC-Stereo	0.43 88	0.23 58	0.48 64	0.51 199	0.28 112	0.39 30	0.32 84	0.88 117	0.68 133	0.60 130	0.84 159	0.56 130	0.61 216	1.03 190	0.31 62	0.17 100	0.11 26	0.17 76	0.15 108	0.16 58	0.13 35

IPLGR	0.58 202	0.27 156	1.14 418	0.48 141	0.28 112	0.65 213	0.33 91	1.22 259	1.13 312	1.18 314	1.05 230	0.69 177	0.66 239	0.96 169	0.52 256	0.17 100	0.15 221	0.20 169	0.17 171	0.20 195	0.18 175

test_3	0.55 180	0.23 58	0.71 219	0.53 238	0.28 112	0.61 181	0.40 176	0.92 128	1.05 264	1.19 318	0.68 114	0.93 266	0.44 109	1.67 342	0.39 149	0.15 36	0.12 51	0.22 233	0.19 211	0.21 236	0.14 61

NRIStereo	0.60 211	0.29 213	0.69 201	0.53 238	0.28 112	0.63 194	0.33 91	1.08 212	0.87 188	1.14 284	0.87 165	0.91 255	0.59 204	2.24 410	0.49 238	0.20 215	0.14 163	0.21 204	0.19 211	0.21 236	0.17 150

PSM-AAD	0.79 334	0.27 156	0.53 98	0.55 277	0.28 112	0.77 280	1.24 503	0.99 161	0.91 204	1.66 476	1.57 426	0.81 210	2.19 529	1.65 337	0.44 191	0.19 180	0.14 163	0.38 467	0.32 452	0.21 236	0.70 518

THIR-Stereo	1.02 418	0.27 156	0.69 201	0.49 157	0.28 112	0.95 353	1.34 511	1.03 177	0.97 228	1.34 401	1.90 478	1.17 345	1.58 488	6.44 527	0.78 348	0.19 180	0.14 163	0.21 204	0.22 316	0.19 161	0.20 248

RAFT-RH_RVC	1.03 421	0.24 76	0.67 184	0.49 157	0.28 112	0.81 308	0.33 91	0.83 102	1.08 279	2.05 509	4.65 546	1.04 310	0.57 194	5.98 522	0.50 244	0.18 139	0.13 112	0.26 349	0.20 243	0.16 58	0.17 150

xxxx	1.51 483	0.28 178	0.68 188	0.54 253	0.28 112	1.16 403	0.44 228	2.19 506	1.29 403	1.09 250	1.36 363	1.22 354	0.85 316	1.79 364	15.70 574	0.24 317	0.21 370	0.21 204	0.20 243	0.22 260	0.23 303

test_xeample	1.45 479	0.28 178	0.65 172	0.51 199	0.28 112	0.94 349	0.59 363	2.14 491	1.29 403	1.24 345	1.51 409	0.88 243	0.86 324	1.46 302	15.10 571	0.22 275	0.20 348	0.22 233	0.20 243	0.22 260	0.22 283

CFNet-RSSM	0.54 165	0.24 76	0.70 207	0.48 141	0.28 112	0.60 175	0.27 49	1.49 316	1.14 315	1.06 240	0.93 178	1.08 318	0.54 173	0.70 86	0.35 108	0.16 57	0.12 51	0.17 76	0.15 108	0.16 58	0.14 61

3.75w	0.32 27	0.23 58	0.44 37	0.37 9	0.29 129	0.62 190	0.36 127	0.59 19	0.32 20	0.41 51	0.47 53	0.25 12	0.34 52	0.64 68	0.26 18	0.12 5	0.09 1	0.14 1	0.12 38	0.13 4	0.12 10

GREAT-IGEV	0.32 27	0.20 8	0.42 30	0.37 9	0.29 129	0.36 22	0.28 55	0.56 13	0.58 94	0.28 7	0.50 67	0.29 28	0.29 27	0.84 133	0.27 23	0.14 29	0.11 26	0.15 19	0.11 8	0.17 89	0.14 61

SCV_C0	0.43 88	0.26 127	0.65 172	0.43 58	0.29 129	0.47 71	0.31 77	1.34 281	0.73 148	0.38 41	0.49 64	0.54 119	0.29 27	1.24 246	0.30 45	0.17 100	0.13 112	0.16 49	0.13 62	0.20 195	0.15 94

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 71	0.67 481	0.42 30	0.64 381	0.29 129	0.48 77	0.25 32	0.85 106	0.44 49	0.38 41	0.36 20	0.30 33	0.70 249	1.15 222	0.29 35	0.16 57	0.11 26	0.16 49	0.11 8	0.18 120	0.12 10

fffy	0.42 82	0.27 156	0.57 128	0.46 103	0.29 129	0.48 77	0.35 111	0.91 125	0.55 89	0.40 50	0.58 92	0.55 122	0.41 90	1.26 250	0.36 118	0.15 36	0.13 112	0.19 134	0.16 150	0.18 120	0.14 61

IGEV++	0.40 71	0.22 45	0.51 84	0.52 220	0.29 129	0.45 62	0.25 32	1.65 364	0.46 57	0.37 35	0.57 89	0.46 75	0.45 113	0.50 22	0.38 141	0.19 180	0.12 51	0.16 49	0.13 62	0.16 58	0.15 94

anonymousdsp2	0.53 150	0.27 156	0.74 253	0.48 141	0.29 129	0.76 272	0.47 259	1.61 355	0.82 177	0.77 160	0.77 141	0.75 189	0.47 129	1.03 190	0.40 156	0.18 139	0.13 112	0.18 111	0.13 62	0.19 161	0.18 175

GMOStereo	0.53 150	0.26 127	0.65 172	0.50 169	0.29 129	0.52 124	0.43 215	0.89 118	0.96 221	1.41 423	1.14 272	0.85 231	0.56 185	0.59 46	0.38 141	0.16 57	0.14 163	0.24 291	0.21 287	0.20 195	0.15 94

error version	0.53 150	0.26 127	0.65 172	0.50 169	0.29 129	0.52 124	0.43 215	0.89 118	0.96 221	1.41 423	1.14 272	0.85 231	0.56 185	0.59 46	0.38 141	0.16 57	0.14 163	0.24 291	0.21 287	0.20 195	0.15 94

test-v	0.53 150	0.26 127	0.65 172	0.50 169	0.29 129	0.52 124	0.43 215	0.89 118	0.96 221	1.41 423	1.14 272	0.85 231	0.56 185	0.59 46	0.38 141	0.16 57	0.14 163	0.24 291	0.21 287	0.20 195	0.15 94

CrosDoStereo	1.58 488	0.24 76	0.72 225	0.48 141	0.29 129	0.67 226	12.49 575	1.10 217	0.98 233	1.34 401	1.75 460	1.00 294	1.89 513	6.65 530	0.81 360	0.19 180	0.15 221	0.20 169	0.22 316	0.18 120	0.19 215

KYRaft	0.75 314	0.28 178	0.62 155	0.56 290	0.29 129	0.67 226	0.86 443	0.94 142	0.84 182	1.62 471	2.21 500	1.16 344	1.02 400	1.57 324	0.40 156	0.20 215	0.13 112	0.22 233	0.28 416	0.20 195	1.02 533

DeepStereo_LL	1.58 488	0.24 76	0.72 225	0.48 141	0.29 129	0.67 226	12.49 575	1.10 217	0.98 233	1.34 401	1.75 460	1.00 294	1.89 513	6.65 530	0.81 360	0.19 180	0.15 221	0.20 169	0.22 316	0.18 120	0.19 215

CRE-IMP	0.55 180	0.30 233	0.74 253	0.52 220	0.29 129	0.79 291	0.25 32	1.04 183	0.72 144	1.09 250	0.95 182	0.81 210	0.57 194	1.10 211	0.50 244	0.21 249	0.14 163	0.23 271	0.19 211	0.28 357	0.22 283

test-2	0.53 150	0.26 127	0.65 172	0.50 169	0.29 129	0.52 124	0.43 215	0.89 118	0.96 221	1.41 423	1.14 272	0.85 231	0.56 185	0.59 46	0.38 141	0.16 57	0.14 163	0.24 291	0.21 287	0.20 195	0.15 94

cross-raft	0.54 165	0.25 104	0.61 149	0.52 220	0.29 129	0.68 233	0.37 146	1.46 310	0.76 157	1.01 228	1.06 232	1.28 376	0.46 120	0.71 90	0.35 108	0.15 36	0.12 51	0.18 111	0.16 150	0.19 161	0.14 61

iRaftStereo_RVC	0.47 121	0.26 127	0.64 165	0.50 169	0.29 129	0.53 133	0.33 91	1.05 191	0.77 161	0.84 181	1.00 201	0.55 122	0.37 74	0.81 125	0.40 156	0.17 100	0.12 51	0.22 233	0.20 243	0.19 161	0.15 94

222	1.61 493	0.29 213	0.67 184	0.56 290	0.29 129	1.06 383	0.42 196	2.17 502	1.31 413	1.31 385	1.52 410	0.92 264	0.94 361	1.76 361	17.65 575	0.24 317	0.20 348	0.21 204	0.19 211	0.22 260	0.23 303

AFF-stereo	0.58 202	0.25 104	0.64 165	0.46 103	0.29 129	0.34 16	0.38 153	1.15 231	1.14 315	1.17 309	1.60 431	1.10 330	0.71 254	0.97 177	0.43 188	0.13 19	0.11 26	0.19 134	0.19 211	0.17 89	0.14 61

Gwc-CoAtRS	0.52 140	0.24 76	0.68 188	0.48 141	0.29 129	0.64 197	0.25 32	1.16 233	1.08 279	1.01 228	1.00 201	1.12 335	0.56 185	0.69 82	0.37 130	0.16 57	0.13 112	0.17 76	0.15 108	0.15 38	0.15 94

iResNet	0.75 314	0.40 384	1.36 450	0.67 414	0.29 129	0.92 344	0.59 363	1.52 329	1.25 383	1.28 360	1.48 402	0.94 269	0.76 271	1.62 332	0.78 348	0.18 139	0.14 163	0.18 111	0.15 108	0.22 260	0.23 303

SGM_RVC	1.68 499	0.36 359	0.61 149	0.59 325	0.29 129	2.25 513	1.18 499	2.38 526	1.68 492	3.60 548	2.67 519	3.69 539	2.42 536	8.13 554	1.90 494	0.31 421	0.31 461	0.30 405	0.28 416	0.30 379	0.29 380
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
S2M2	0.34 38	0.28 178	0.45 50	0.40 36	0.30 151	0.31 13	0.16 1	0.60 26	0.64 111	0.31 15	0.48 56	0.47 82	0.34 52	0.38 4	0.32 67	0.25 344	0.22 388	0.20 169	0.22 316	0.25 312	0.22 283

MM-Stereo_test1	0.49 133	0.24 76	0.56 118	0.51 199	0.30 151	0.50 103	0.54 314	0.91 125	1.03 255	0.84 181	0.69 118	0.54 119	0.60 207	1.16 226	0.33 81	0.18 139	0.16 261	0.20 169	0.17 171	0.19 161	0.15 94

castereo	0.41 79	0.22 45	0.46 58	0.44 81	0.30 151	0.61 181	0.56 340	0.97 155	0.80 169	0.38 41	0.69 118	0.45 71	0.69 244	0.51 24	0.30 45	0.16 57	0.11 26	0.16 49	0.13 62	0.16 58	0.12 10

SMoEStereo_RVC	0.39 62	0.25 104	0.50 77	0.45 95	0.30 151	0.61 181	0.36 127	0.72 58	0.45 51	0.46 79	0.43 38	0.42 58	0.35 60	1.39 288	0.29 35	0.15 36	0.12 51	0.20 169	0.15 108	0.16 58	0.15 94

ours_stereo	0.39 62	0.28 178	0.51 84	0.46 103	0.30 151	0.40 32	0.44 228	0.73 60	0.56 91	0.35 27	0.56 86	0.46 75	0.33 45	1.11 214	0.32 67	0.16 57	0.13 112	0.19 134	0.15 108	0.19 161	0.14 61

tg	0.52 140	0.24 76	0.61 149	0.49 157	0.30 151	0.90 333	0.29 60	1.07 206	0.83 178	0.83 178	1.02 215	0.62 154	0.43 101	1.35 273	0.41 167	0.17 100	0.12 51	0.22 233	0.20 243	0.17 89	0.15 94

PAM_32	0.77 322	0.28 178	1.03 384	0.52 220	0.30 151	1.32 429	0.35 111	1.97 460	0.65 126	1.02 232	1.06 232	3.05 529	1.49 482	0.96 169	0.36 118	0.19 180	0.13 112	0.20 169	0.18 189	0.19 161	0.19 215

UGAM-zero	1.00 409	0.30 233	0.93 344	0.47 114	0.30 151	0.57 159	0.25 32	2.25 513	0.63 107	1.01 228	1.10 250	2.73 524	1.85 511	6.26 523	0.40 156	0.17 100	0.14 163	0.19 134	0.15 108	0.16 58	0.17 150

IGEV-Stereo++	0.30 14	0.20 8	0.40 17	0.46 103	0.30 151	0.33 15	0.22 16	0.75 65	0.45 51	0.32 19	0.41 27	0.32 37	0.48 140	0.38 4	0.27 23	0.15 36	0.11 26	0.15 19	0.12 38	0.15 38	0.13 35

test_sample6	0.71 281	0.34 328	0.87 318	0.52 220	0.30 151	0.82 310	0.58 355	1.79 410	1.15 327	1.14 284	1.33 349	0.91 255	0.79 286	1.31 261	0.74 332	0.27 383	0.21 370	0.27 366	0.29 428	0.28 357	0.27 363

test_sample5	0.69 270	0.34 328	0.87 318	0.52 220	0.30 151	0.84 323	0.54 314	1.83 422	1.14 315	1.11 264	1.25 315	0.88 243	0.78 282	1.23 241	0.65 306	0.26 367	0.20 348	0.27 366	0.27 395	0.27 338	0.26 353

test_sample4	0.69 270	0.33 304	0.91 338	0.51 199	0.30 151	0.92 344	0.52 300	1.87 431	1.15 327	1.14 284	1.18 290	0.87 239	0.75 263	1.18 232	0.68 316	0.25 344	0.20 348	0.26 349	0.26 384	0.26 324	0.25 329

test_sample3	0.68 268	0.32 282	0.88 325	0.52 220	0.30 151	0.97 363	0.52 300	1.86 429	1.15 327	1.08 244	1.11 256	0.88 243	0.71 254	1.17 230	0.68 316	0.25 344	0.20 348	0.25 330	0.25 367	0.25 312	0.25 329

mmm	0.63 228	0.35 349	0.72 225	0.51 199	0.30 151	0.86 327	0.54 314	1.59 348	0.86 184	1.07 243	1.38 370	0.79 204	0.75 263	0.91 155	0.58 281	0.22 275	0.18 312	0.29 392	0.25 367	0.25 312	0.23 303

DualNet	0.70 274	0.34 328	0.87 318	0.52 220	0.30 151	0.84 323	0.54 314	1.83 422	1.14 315	1.14 284	1.33 349	0.88 243	0.78 282	1.23 241	0.65 306	0.26 367	0.20 348	0.27 366	0.27 395	0.27 338	0.26 353

MIM_Stereo	0.57 196	0.24 76	0.92 342	0.46 103	0.30 151	0.54 141	0.28 55	1.27 269	0.75 151	1.00 225	1.16 285	0.93 266	0.53 168	1.45 300	0.61 294	0.16 57	0.16 261	0.20 169	0.19 211	0.17 89	0.14 61

RAFT-Test	0.54 165	0.25 104	0.64 165	0.47 114	0.30 151	0.97 363	0.27 49	1.24 265	0.81 172	0.96 210	1.12 263	1.28 376	0.48 140	0.71 90	0.36 118	0.17 100	0.13 112	0.17 76	0.14 90	0.16 58	0.16 124

knoymous	0.51 139	0.29 213	0.47 61	0.43 58	0.30 151	0.55 149	0.55 332	1.02 172	0.77 161	0.98 217	0.85 161	0.94 269	0.56 185	0.85 138	0.45 204	0.20 215	0.14 163	0.26 349	0.14 90	0.23 285	0.23 303

ProNet	0.43 88	0.28 178	0.58 134	0.43 58	0.30 151	0.56 154	0.52 300	1.00 165	0.58 94	0.44 66	0.49 64	0.43 61	0.43 101	1.28 255	0.36 118	0.15 36	0.13 112	0.19 134	0.16 150	0.17 89	0.16 124

x	0.54 165	0.31 266	0.61 149	0.47 114	0.30 151	0.67 226	0.47 259	1.53 335	0.79 168	0.81 172	0.83 157	0.78 200	0.70 249	0.70 86	0.62 297	0.21 249	0.19 330	0.22 233	0.19 211	0.21 236	0.20 248

Sa-1000	0.72 283	0.29 213	0.76 267	0.59 325	0.30 151	0.73 257	0.37 146	1.62 359	1.33 421	1.28 360	2.04 491	0.86 235	0.75 263	1.84 368	0.38 141	0.19 180	0.14 163	0.25 330	0.23 339	0.20 195	0.16 124

SA	0.66 255	0.30 233	0.82 294	0.61 351	0.30 151	0.58 162	0.38 153	1.44 306	1.30 409	0.96 210	1.36 363	0.66 167	0.95 366	1.85 371	0.42 178	0.19 180	0.15 221	0.25 330	0.23 339	0.21 236	0.17 150

PFNet+	0.59 208	0.28 178	0.77 274	0.53 238	0.30 151	0.59 167	0.31 77	0.92 128	1.14 315	1.33 397	1.10 250	0.79 204	0.57 194	1.31 261	0.49 238	0.25 344	0.17 290	0.28 381	0.26 384	0.21 236	0.25 329

DRaft	0.80 337	0.24 76	0.70 207	0.45 95	0.30 151	0.97 363	0.53 308	1.05 191	0.97 228	1.78 486	2.02 489	0.80 206	1.74 502	2.73 442	0.72 328	0.17 100	0.14 163	0.20 169	0.20 243	0.18 120	0.21 265

DeepStereo_RVC	0.55 180	0.29 213	0.72 225	0.51 199	0.30 151	0.59 167	0.33 91	1.03 177	0.70 138	1.16 300	0.93 178	0.83 222	0.94 361	0.96 169	0.54 269	0.21 249	0.14 163	0.21 204	0.19 211	0.24 300	0.24 317

HSM-Net_RVC	0.87 372	0.29 213	0.53 98	0.53 238	0.30 151	1.15 401	0.55 332	3.57 549	1.28 399	1.53 449	1.74 457	1.68 454	0.93 356	1.49 308	0.77 346	0.22 275	0.17 290	0.19 134	0.18 189	0.20 195	0.19 215
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
IGEV	0.28 7	0.18 1	0.39 14	0.37 9	0.31 177	0.45 62	0.21 12	0.59 19	0.40 37	0.31 15	0.43 38	0.26 14	0.21 2	0.43 11	0.25 10	0.13 19	0.12 51	0.16 49	0.13 62	0.12 1	0.12 10

castereo++	0.38 58	0.23 58	0.41 22	0.43 58	0.31 177	0.97 363	0.22 16	0.86 108	0.58 94	0.32 19	0.44 42	0.51 105	0.39 83	0.93 163	0.24 5	0.17 100	0.11 26	0.17 76	0.12 38	0.14 18	0.14 61

ITSA-stereo	0.82 348	0.36 359	0.82 294	0.54 253	0.31 177	0.80 299	0.47 259	2.17 502	1.67 490	1.13 281	1.13 268	0.94 269	0.86 324	2.46 429	1.00 401	0.26 367	0.23 400	0.28 381	0.27 395	0.28 357	0.36 432

test_sample1	0.61 217	0.29 213	0.75 257	0.50 169	0.31 177	0.76 272	0.48 270	1.59 348	0.84 182	0.90 193	0.94 181	0.88 243	0.95 366	1.16 226	0.67 312	0.22 275	0.18 312	0.20 169	0.19 211	0.21 236	0.21 265

riskmin	0.56 189	0.27 156	0.60 146	0.43 58	0.31 177	0.83 315	0.42 196	1.14 229	1.04 260	0.73 153	0.75 137	1.11 334	1.01 395	0.81 125	0.51 249	0.20 215	0.14 163	0.24 291	0.15 108	0.24 300	0.25 329

TestStereo1	0.63 228	0.28 178	0.75 257	0.76 466	0.31 177	0.48 77	0.43 215	1.30 274	1.21 365	0.97 213	1.31 341	0.64 160	0.77 275	1.75 356	0.42 178	0.20 215	0.15 221	0.22 233	0.18 189	0.21 236	0.17 150

SA-5K	0.63 228	0.28 178	0.75 257	0.76 466	0.31 177	0.48 77	0.43 215	1.30 274	1.21 365	0.97 213	1.31 341	0.64 160	0.77 275	1.75 356	0.42 178	0.20 215	0.15 221	0.22 233	0.18 189	0.21 236	0.17 150

LCNet	0.72 283	0.28 178	0.52 92	0.55 277	0.31 177	0.69 238	0.54 314	1.00 165	0.88 192	1.19 318	1.34 356	0.97 285	1.34 465	2.56 434	0.45 204	0.18 139	0.13 112	0.21 204	0.25 367	0.27 338	0.73 521

TransformOpticalFlow	0.96 392	0.28 178	0.89 331	0.52 220	0.31 177	0.66 222	0.54 314	1.75 390	1.12 300	1.09 250	1.44 388	1.37 396	1.01 395	6.70 534	0.42 178	0.19 180	0.12 51	0.20 169	0.19 211	0.18 120	0.19 215

OMP-Stereo	0.94 388	0.33 304	0.72 225	0.90 511	0.31 177	0.49 89	0.36 127	1.16 233	1.06 268	1.58 465	1.12 263	1.46 413	0.69 244	6.94 537	0.49 238	0.19 180	0.14 163	0.24 291	0.18 189	0.20 195	0.14 61

NF-Stereo	0.80 337	0.30 233	0.75 257	0.60 337	0.31 177	0.64 197	0.44 228	1.21 251	0.90 199	1.29 366	1.02 215	0.82 215	0.57 194	5.40 507	0.48 230	0.23 302	0.14 163	0.24 291	0.20 243	0.20 195	0.30 394

OCTAStereo	0.80 337	0.30 233	0.75 257	0.60 337	0.31 177	0.64 197	0.44 228	1.21 251	0.90 199	1.29 366	1.01 207	0.82 215	0.57 194	5.35 501	0.48 230	0.24 317	0.14 163	0.24 291	0.20 243	0.20 195	0.30 394

SST-Stereo	0.83 354	0.28 178	0.72 225	0.59 325	0.31 177	0.72 253	0.26 42	1.09 214	0.86 184	1.47 436	1.10 250	1.00 294	0.87 329	5.73 515	0.45 204	0.22 275	0.13 112	0.23 271	0.19 211	0.23 285	0.18 175

RAFT_R40	0.83 354	0.28 178	0.73 237	0.59 325	0.31 177	0.69 238	0.44 228	1.10 217	0.95 216	1.47 436	1.10 250	1.00 294	0.85 316	5.53 509	0.46 218	0.22 275	0.13 112	0.23 271	0.20 243	0.23 285	0.18 175

RE-Stereo	0.80 337	0.30 233	0.75 257	0.60 337	0.31 177	0.64 197	0.44 228	1.21 251	0.90 199	1.29 366	1.01 207	0.81 210	0.57 194	5.37 504	0.48 230	0.24 317	0.14 163	0.24 291	0.20 243	0.20 195	0.30 394

Pruner-Stereo	0.62 221	0.29 213	0.70 207	0.61 351	0.31 177	0.63 194	0.43 215	1.17 235	0.99 240	1.53 449	1.08 241	0.95 277	0.55 180	1.35 273	0.51 249	0.23 302	0.14 163	0.24 291	0.21 287	0.21 236	0.23 303

TVStereo	0.80 337	0.30 233	0.75 257	0.60 337	0.31 177	0.64 197	0.44 228	1.21 251	0.90 199	1.29 366	1.01 207	0.81 210	0.57 194	5.37 504	0.48 230	0.24 317	0.14 163	0.24 291	0.20 243	0.20 195	0.30 394

IRAFT_RVC	0.88 373	0.28 178	0.76 267	0.63 372	0.31 177	0.65 213	1.02 480	1.22 259	0.94 214	1.22 331	1.04 228	1.01 301	0.98 383	5.82 517	0.53 263	0.22 275	0.12 51	0.25 330	0.20 243	0.20 195	0.19 215

ARAFT	0.77 322	0.36 359	1.49 473	0.51 199	0.31 177	0.90 333	0.82 434	1.90 440	1.06 268	1.62 471	1.24 311	1.02 303	0.64 230	1.84 368	0.50 244	0.18 139	0.14 163	0.28 381	0.27 395	0.17 89	0.16 124

DilatedVolume-Stereo	0.43 88	0.21 26	0.55 114	0.43 58	0.32 196	0.72 253	0.29 60	0.80 88	0.51 75	0.77 160	0.73 131	0.48 87	0.40 87	1.13 219	0.39 149	0.15 36	0.14 163	0.15 19	0.14 90	0.16 58	0.14 61

MM-Stereo_test2	0.43 88	0.24 76	0.67 184	0.51 199	0.32 196	0.55 149	0.45 245	0.97 155	0.77 161	0.59 128	0.51 70	0.49 95	0.42 94	0.80 119	0.30 45	0.15 36	0.13 112	0.18 111	0.14 90	0.19 161	0.14 61

fffft	0.38 58	0.23 58	0.51 84	0.44 81	0.32 196	0.43 52	0.48 270	0.76 68	0.36 27	0.44 66	0.34 18	0.38 55	0.31 36	1.31 261	0.32 67	0.14 29	0.11 26	0.19 134	0.15 108	0.16 58	0.16 124
1: 1. 1
mms	0.40 71	0.27 156	0.52 92	0.46 103	0.32 196	0.43 52	0.46 252	0.70 53	0.46 57	0.35 27	0.58 92	0.44 63	0.30 31	1.36 278	0.33 81	0.16 57	0.13 112	0.18 111	0.15 108	0.19 161	0.15 94

CAS++	0.47 121	0.31 266	0.56 118	0.47 114	0.32 196	0.42 43	0.28 55	1.76 396	0.72 144	0.71 147	0.72 129	0.37 52	0.28 23	0.69 82	0.33 81	0.27 383	0.22 388	0.26 349	0.21 287	0.29 368	0.19 215
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
HH	0.63 228	0.30 233	0.77 274	0.50 169	0.32 196	0.49 89	0.46 252	1.65 364	0.64 111	0.69 143	1.09 246	1.63 445	0.85 316	1.90 375	0.37 130	0.18 139	0.13 112	0.19 134	0.17 171	0.19 161	0.16 124

HanStereo	0.63 228	0.30 233	0.77 274	0.50 169	0.32 196	0.49 89	0.46 252	1.65 364	0.64 111	0.69 143	1.09 246	1.63 445	0.85 316	1.90 375	0.37 130	0.18 139	0.13 112	0.19 134	0.17 171	0.19 161	0.16 124

anonymousdsp	0.43 88	0.27 156	0.53 98	0.44 81	0.32 196	0.50 103	0.42 196	0.89 118	0.51 75	0.49 96	0.53 74	0.47 82	0.47 129	1.33 268	0.33 81	0.17 100	0.12 51	0.21 204	0.15 108	0.18 120	0.18 175

test_4	0.53 150	0.22 45	0.56 118	0.54 253	0.32 196	0.64 197	0.39 168	0.80 88	0.62 104	0.92 200	1.87 475	0.68 172	0.42 94	1.16 226	0.37 130	0.15 36	0.13 112	0.20 169	0.22 316	0.20 195	0.15 94

IGEV-Stereo	0.43 88	0.27 156	0.54 104	0.45 95	0.32 196	0.50 103	0.42 196	0.90 124	0.51 75	0.49 96	0.53 74	0.47 82	0.47 129	1.32 265	0.33 81	0.17 100	0.12 51	0.21 204	0.15 108	0.18 120	0.18 175
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
dd	0.59 208	0.48 420	0.97 360	0.55 277	0.32 196	0.64 197	0.47 259	1.02 172	1.34 424	0.78 163	0.86 162	0.58 137	0.54 173	1.01 186	0.86 375	0.28 397	0.18 312	0.26 349	0.19 211	0.32 397	0.24 317

AAGNet	1.83 508	0.28 178	0.72 225	0.61 351	0.32 196	0.67 226	0.51 289	0.96 154	0.98 233	1.47 436	1.20 301	1.00 294	1.18 436	2.83 444	22.77 582	0.22 275	0.13 112	0.22 233	0.19 211	0.23 285	0.15 94

STrans-v2	1.04 424	0.28 178	0.96 358	0.49 157	0.32 196	0.68 233	0.79 423	2.47 532	1.12 300	1.12 266	1.46 396	1.40 398	1.46 477	6.70 534	0.43 188	0.18 139	0.13 112	0.20 169	0.18 189	0.18 120	0.18 175

PSM-softLoss	0.78 330	0.31 266	0.77 274	0.58 312	0.32 196	0.56 154	0.40 176	1.18 240	0.70 138	1.24 345	1.07 236	0.83 222	0.52 163	5.36 502	0.53 263	0.24 317	0.15 221	0.25 330	0.22 316	0.20 195	0.25 329

KMStereo	0.78 330	0.31 266	0.77 274	0.58 312	0.32 196	0.56 154	0.40 176	1.18 240	0.70 138	1.24 345	1.07 236	0.83 222	0.52 163	5.36 502	0.53 263	0.24 317	0.15 221	0.25 330	0.22 316	0.20 195	0.25 329

DEmStereo	0.97 398	0.23 58	0.79 285	0.47 114	0.32 196	1.04 379	0.56 340	0.93 135	0.89 195	1.39 420	2.14 497	1.02 303	2.07 524	5.64 513	0.77 346	0.17 100	0.15 221	0.20 169	0.20 243	0.18 120	0.20 248

PFNet	0.91 381	0.26 127	1.10 408	0.63 372	0.32 196	0.64 197	0.56 340	1.17 235	0.99 240	1.47 436	1.08 241	0.98 287	0.69 244	6.62 529	0.54 269	0.20 215	0.12 51	0.24 291	0.19 211	0.20 195	0.17 150

AnonymousM	0.59 208	1.11 525	0.41 22	0.44 81	0.32 196	0.43 52	0.47 259	1.05 191	0.64 111	0.98 217	0.63 102	0.67 170	0.43 101	0.59 46	0.41 167	0.20 215	0.15 221	1.84 547	0.84 538	0.14 18	0.13 35

test-1	0.52 140	0.26 127	1.04 388	0.56 290	0.32 196	0.61 181	0.38 153	1.10 217	0.91 204	0.78 163	1.01 207	0.77 196	0.52 163	0.60 58	0.42 178	0.17 100	0.14 163	0.20 169	0.17 171	0.20 195	0.23 303

Prome-Stereo	0.75 314	0.27 156	0.53 98	0.55 277	0.32 196	0.59 167	0.97 470	0.89 118	0.88 192	1.45 433	2.46 513	0.91 255	1.41 470	1.58 326	0.44 191	0.18 139	0.13 112	0.19 134	0.17 171	0.20 195	0.92 529

GMStereo	0.55 180	0.45 409	0.94 348	0.50 169	0.32 196	0.64 197	0.43 215	1.00 165	1.40 456	0.82 176	0.73 131	0.51 105	0.45 113	0.85 138	0.55 273	0.24 317	0.15 221	0.20 169	0.21 287	0.31 388	0.24 317
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
FlowAnything_test	0.39 62	0.26 127	0.61 149	0.59 325	0.33 217	0.62 190	0.36 127	0.62 30	0.40 37	0.45 74	0.36 20	0.45 71	0.37 74	0.53 30	0.48 230	0.24 317	0.18 312	0.28 381	0.33 462	0.21 236	0.19 215

tt45	0.45 107	0.23 58	0.46 58	0.45 95	0.33 217	0.79 291	0.32 84	0.78 75	0.41 41	0.51 109	0.44 42	0.49 95	0.37 74	2.14 399	0.34 98	0.16 57	0.13 112	0.19 134	0.16 150	0.17 89	0.18 175

PAM	0.76 320	0.29 213	1.08 402	0.52 220	0.33 217	1.38 439	0.39 168	2.01 469	0.67 129	1.06 240	0.96 185	2.89 528	1.43 472	0.86 142	0.35 108	0.19 180	0.12 51	0.19 134	0.17 171	0.19 161	0.20 248

ff7	0.43 88	0.27 156	0.56 118	0.44 81	0.33 217	0.50 103	0.42 196	0.87 109	0.50 66	0.49 96	0.53 74	0.44 63	0.48 140	1.38 283	0.33 81	0.17 100	0.12 51	0.21 204	0.15 108	0.18 120	0.18 175

IGEVStereo-DCA	0.46 114	0.28 178	0.56 118	0.43 58	0.33 217	0.49 89	0.42 196	0.87 109	0.50 66	0.47 82	0.48 56	0.48 87	0.46 120	2.03 389	0.30 45	0.19 180	0.14 163	0.19 134	0.15 108	0.16 58	0.18 175

ffff	0.43 88	0.27 156	0.56 118	0.44 81	0.33 217	0.50 103	0.42 196	0.87 109	0.50 66	0.49 96	0.53 74	0.44 63	0.48 140	1.38 283	0.33 81	0.17 100	0.12 51	0.21 204	0.15 108	0.18 120	0.18 175

rrr	0.46 114	0.28 178	0.73 237	0.43 58	0.33 217	0.49 89	0.38 153	0.76 68	0.50 66	0.47 82	0.48 56	0.48 87	0.46 120	2.03 389	0.30 45	0.19 180	0.14 163	0.19 134	0.15 108	0.16 58	0.16 124

11t	0.43 88	0.27 156	0.56 118	0.44 81	0.33 217	0.50 103	0.42 196	0.87 109	0.50 66	0.49 96	0.53 74	0.44 63	0.48 140	1.38 283	0.33 81	0.17 100	0.12 51	0.21 204	0.15 108	0.18 120	0.18 175

ToySt	0.66 255	0.33 304	1.23 428	0.51 199	0.33 217	0.86 327	0.68 394	1.10 217	0.97 228	0.84 181	1.08 241	1.25 365	0.94 361	1.01 186	0.74 332	0.19 180	0.19 330	0.24 291	0.24 352	0.27 338	0.23 303

RCA-Stereo	0.50 137	0.23 58	0.58 134	0.48 141	0.33 217	0.55 149	0.45 245	0.97 155	1.38 446	0.68 142	1.05 230	0.63 157	0.80 292	0.59 46	0.32 67	0.17 100	0.12 51	0.17 76	0.14 90	0.16 58	0.14 61

ccc-4	0.43 88	0.27 156	0.56 118	0.44 81	0.33 217	0.50 103	0.42 196	0.87 109	0.50 66	0.49 96	0.53 74	0.44 63	0.48 140	1.38 283	0.33 81	0.17 100	0.12 51	0.21 204	0.15 108	0.18 120	0.18 175

MIPNet	0.56 189	0.28 178	0.94 348	0.49 157	0.33 217	0.66 222	0.38 153	1.35 284	1.08 279	1.06 240	0.92 175	0.60 145	0.79 286	0.73 97	0.52 256	0.17 100	0.14 163	0.19 134	0.16 150	0.18 120	0.17 150

IIG-Stereo	0.96 392	0.31 266	0.72 225	0.88 506	0.33 217	0.61 181	0.26 42	1.19 248	1.03 255	1.69 479	1.37 365	1.46 413	0.75 263	6.96 538	0.51 249	0.19 180	0.14 163	0.23 271	0.18 189	0.20 195	0.14 61

FTStereo	0.91 381	0.26 127	0.56 118	0.54 253	0.33 217	0.66 222	1.87 537	1.00 165	0.75 151	1.75 483	4.15 539	1.04 310	1.65 495	1.57 324	0.46 218	0.19 180	0.16 261	0.23 271	0.21 287	0.18 120	0.63 509

RAFT	0.64 240	0.30 233	0.73 237	0.59 325	0.33 217	0.68 233	0.58 355	1.04 183	0.76 157	1.08 244	1.19 297	1.65 451	0.93 356	1.06 199	0.56 275	0.21 249	0.18 312	0.27 366	0.24 352	0.22 260	0.17 150

test_xeample3	0.42 82	0.28 178	0.69 201	0.43 58	0.33 217	0.56 154	0.38 153	0.79 80	0.45 51	0.53 112	0.46 51	0.44 63	0.44 109	1.38 283	0.31 62	0.18 139	0.14 163	0.19 134	0.15 108	0.17 89	0.16 124

FENet	0.60 211	0.28 178	0.63 158	0.54 253	0.33 217	0.83 315	0.38 153	1.27 269	1.07 273	1.00 225	0.86 162	0.99 293	0.85 316	0.96 169	0.68 316	0.22 275	0.15 221	0.23 271	0.20 243	0.22 260	0.23 303

LE_ROB	8.05 567	0.37 366	23.53 577	0.74 459	0.33 217	2.77 532	2.87 564	3.71 551	27.24 586	25.39 586	8.87 568	8.46 565	26.71 586	6.65 530	21.99 578	0.21 249	0.19 330	0.20 169	0.21 287	0.25 312	0.22 283

999	0.48 127	0.22 45	0.49 71	0.48 141	0.34 235	0.75 266	0.31 77	0.85 106	0.55 89	0.37 35	0.48 56	0.50 101	0.36 69	2.45 426	0.39 149	0.16 57	0.13 112	0.18 111	0.15 108	0.16 58	0.19 215

MaDis-Stereo	0.36 47	0.25 104	0.58 134	0.44 81	0.34 235	0.30 11	0.30 70	0.72 58	0.50 66	0.37 35	0.36 20	0.58 137	0.49 148	0.52 27	0.36 118	0.19 180	0.16 261	0.19 134	0.15 108	0.18 120	0.14 61

iRaft-Stereo_20w	0.65 248	0.31 266	1.00 369	0.47 114	0.34 235	0.73 257	0.30 70	2.96 541	0.70 138	1.15 290	1.14 272	0.76 193	0.65 236	1.11 214	0.38 141	0.17 100	0.13 112	0.18 111	0.16 150	0.19 161	0.18 175

GMM-Stereo	0.74 306	0.25 104	0.59 141	0.54 253	0.34 235	0.72 253	0.99 475	1.01 171	0.87 188	1.36 406	1.78 463	1.12 335	0.81 296	2.09 395	0.46 218	0.18 139	0.12 51	0.25 330	0.25 367	0.20 195	0.85 527

monsterstereo	0.34 38	0.20 8	0.44 37	0.45 95	0.35 239	0.27 8	0.29 60	0.53 9	0.51 75	0.44 66	0.61 97	0.26 14	0.25 12	1.19 234	0.27 23	0.13 19	0.11 26	0.15 19	0.12 38	0.15 38	0.10 1

rvit_stereo_0081	0.44 99	0.33 304	0.64 165	0.54 253	0.35 239	0.41 36	0.44 228	0.66 42	0.95 216	0.48 90	0.52 72	0.50 101	0.46 120	0.82 128	0.44 191	0.25 344	0.20 348	0.22 233	0.19 211	0.25 312	0.17 150

rvit_stereo_0082	0.44 99	0.33 304	0.64 165	0.54 253	0.35 239	0.41 36	0.44 228	0.66 42	0.95 216	0.48 90	0.52 72	0.50 101	0.46 120	0.82 128	0.44 191	0.25 344	0.20 348	0.22 233	0.19 211	0.25 312	0.17 150

test_sample7	0.74 306	0.37 366	0.76 267	0.52 220	0.35 239	0.91 337	0.67 390	1.78 404	1.21 365	1.22 331	1.18 290	1.08 318	0.92 347	1.23 241	0.67 312	0.31 421	0.28 440	0.32 426	0.31 444	0.33 406	0.29 380

H2IRNET	0.56 189	0.26 127	0.66 179	0.47 114	0.35 239	0.41 36	0.26 42	0.92 128	1.17 339	0.61 131	1.28 331	1.08 318	0.86 324	0.99 181	0.63 301	0.19 180	0.16 261	0.22 233	0.25 367	0.21 236	0.18 175

IGEV_Zeroshot_test	0.53 150	0.30 233	0.99 364	0.56 290	0.35 239	0.41 36	0.32 84	1.37 287	0.63 107	1.00 225	1.09 246	0.95 277	0.41 90	0.83 130	0.39 149	0.18 139	0.12 51	0.19 134	0.18 189	0.19 161	0.17 150

DisPM	0.66 255	0.28 178	0.72 225	0.61 351	0.35 239	0.62 190	0.45 245	1.02 172	0.99 240	1.56 459	1.10 250	0.80 206	0.59 204	2.37 421	0.41 167	0.23 302	0.14 163	0.23 271	0.21 287	0.20 195	0.25 329

ASMatch	0.88 373	0.26 127	0.69 201	0.51 199	0.35 239	0.48 77	0.37 146	1.12 225	0.92 209	1.10 258	3.28 529	0.96 283	0.98 383	4.90 493	0.49 238	0.19 180	0.16 261	0.22 233	0.19 211	0.19 161	0.27 363

SGM-ForestM	6.52 563	0.38 373	1.26 434	0.63 372	0.35 239	13.59 574	5.32 571	6.32 570	6.70 566	11.14 576	9.18 569	22.51 587	13.93 575	16.89 578	20.07 577	0.36 458	0.37 494	0.36 461	0.35 473	0.36 420	0.34 421

CBMV	0.95 391	0.44 402	0.66 179	0.53 238	0.35 239	1.53 458	1.63 527	1.69 374	1.42 464	2.00 508	1.60 431	1.43 403	1.17 432	1.59 328	0.99 400	0.34 447	0.34 476	0.39 473	0.33 462	0.33 406	0.32 410
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
monsters	0.34 38	0.20 8	0.41 22	0.39 29	0.36 249	0.34 16	0.27 49	0.66 42	0.43 46	0.47 82	0.40 25	0.22 2	0.23 8	1.33 268	0.25 10	0.13 19	0.10 9	0.14 1	0.11 8	0.13 4	0.13 35

IGEV-RUCA	0.37 53	0.23 58	0.48 64	0.49 157	0.36 249	0.60 175	0.23 24	0.64 34	0.49 62	0.39 49	0.49 64	0.44 63	0.31 36	0.85 138	0.30 45	0.24 317	0.13 112	0.16 49	0.12 38	0.20 195	0.19 215

GIP-stereo	0.34 38	0.23 58	0.45 50	0.50 169	0.36 249	0.38 27	0.23 24	0.78 75	0.52 82	0.34 26	0.51 70	0.46 75	0.38 81	0.51 24	0.27 23	0.20 215	0.12 51	0.16 49	0.12 38	0.16 58	0.14 61

rvit_stereo_0083	0.47 121	0.33 304	0.81 291	0.56 290	0.36 249	0.50 103	0.44 228	0.68 48	0.95 216	0.49 96	0.57 89	0.55 122	0.49 148	0.88 147	0.46 218	0.25 344	0.25 418	0.24 291	0.20 243	0.24 300	0.17 150

model_zeroshot	0.48 127	0.29 213	0.86 307	0.51 199	0.36 249	0.69 238	0.37 146	1.12 225	0.62 104	0.85 186	0.84 159	0.66 167	0.37 74	0.73 97	0.34 98	0.20 215	0.16 261	0.19 134	0.16 150	0.17 89	0.16 124

rvit_stereo_0080	0.44 99	0.32 282	0.71 219	0.47 114	0.36 249	0.42 43	0.55 332	0.82 98	0.68 133	0.50 104	0.60 95	0.55 122	0.47 129	0.59 46	0.44 191	0.26 367	0.21 370	0.20 169	0.20 243	0.31 388	0.19 215

Former-RAFT_DAM_RVC	0.46 114	0.36 359	0.71 219	0.47 114	0.36 249	0.67 226	0.35 111	0.78 75	1.12 300	0.61 131	0.62 100	0.39 56	0.39 83	0.71 90	0.39 149	0.20 215	0.17 290	0.22 233	0.18 189	0.23 285	0.19 215

CoDeX	0.73 301	0.29 213	0.93 344	0.54 253	0.36 249	1.14 395	0.61 369	2.34 522	1.17 339	1.16 300	1.25 315	0.91 255	0.87 329	1.33 268	0.64 305	0.20 215	0.16 261	0.21 204	0.18 189	0.20 195	0.18 175

whm_eth	0.44 99	0.32 282	0.71 219	0.47 114	0.36 249	0.42 43	0.55 332	0.82 98	0.68 133	0.50 104	0.60 95	0.55 122	0.47 129	0.59 46	0.44 191	0.26 367	0.21 370	0.20 169	0.20 243	0.31 388	0.19 215

UniTT-Stereo	0.36 47	0.23 58	0.59 141	0.48 141	0.36 249	0.40 32	0.32 84	0.53 9	0.49 62	0.54 115	0.55 83	0.36 47	0.31 36	0.58 45	0.51 249	0.20 215	0.15 221	0.17 76	0.15 108	0.19 161	0.15 94

ACVNet	0.63 228	0.31 266	0.54 104	0.54 253	0.36 249	0.80 299	0.46 252	1.37 287	1.07 273	0.93 201	1.30 335	1.08 318	0.85 316	0.80 119	0.94 387	0.21 249	0.19 330	0.21 204	0.18 189	0.22 260	0.18 175

DIP-Stereo	0.62 221	0.30 233	0.83 299	0.48 141	0.36 249	0.95 353	0.33 91	2.37 525	0.67 129	1.25 351	1.00 201	0.68 172	0.51 158	0.91 155	0.61 294	0.18 139	0.15 221	0.21 204	0.17 171	0.19 161	0.19 215
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.57 196	0.26 127	0.63 158	0.54 253	0.36 249	0.69 238	0.54 314	1.22 259	0.72 144	1.61 467	1.50 407	0.75 189	0.53 168	0.64 68	0.44 191	0.18 139	0.15 221	0.17 76	0.15 108	0.17 89	0.17 150

RAFT-Stereo	0.57 196	0.26 127	0.63 158	0.54 253	0.36 249	0.69 238	0.54 314	1.22 259	0.72 144	1.61 467	1.50 407	0.75 189	0.53 168	0.64 68	0.44 191	0.18 139	0.15 221	0.17 76	0.15 108	0.17 89	0.17 150
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
iResNet_ROB	0.77 322	0.30 233	0.99 364	0.57 306	0.36 249	0.83 315	0.36 127	2.33 520	1.58 484	1.27 358	1.30 335	1.25 365	0.84 313	1.65 337	0.79 354	0.20 215	0.14 163	0.17 76	0.12 38	0.18 120	0.27 363

rvit_0105_5	0.58 202	0.39 378	1.05 389	0.66 402	0.37 264	0.58 162	0.56 340	0.94 142	1.18 346	0.64 136	0.68 114	0.75 189	0.63 226	0.88 147	0.50 244	0.32 428	0.32 469	0.30 405	0.27 395	0.28 357	0.25 329

ffm	0.72 283	0.33 304	0.85 301	0.53 238	0.37 264	0.74 261	0.56 340	0.95 147	2.47 530	1.15 290	1.45 390	1.06 312	0.82 301	1.55 321	0.32 67	0.20 215	0.12 51	0.31 411	0.27 395	0.19 161	0.20 248

ff1	1.37 471	0.33 304	0.85 301	0.53 238	0.37 264	0.74 261	0.56 340	0.95 147	2.47 530	1.15 290	1.45 390	1.06 312	0.82 301	7.22 540	7.61 550	0.20 215	0.12 51	0.31 411	0.27 395	0.19 161	0.20 248

mmx	1.39 474	0.33 304	0.85 301	0.53 238	0.37 264	0.74 261	0.56 340	2.13 487	1.37 442	1.15 290	1.45 390	1.06 312	0.82 301	7.22 540	7.61 550	0.24 317	0.19 330	0.31 411	0.27 395	0.30 379	0.25 329

ttt	0.94 388	0.34 328	0.59 141	0.61 351	0.37 264	0.94 349	0.50 288	2.17 502	1.34 424	1.23 337	1.61 435	0.91 255	0.76 271	1.85 371	3.97 535	0.30 413	0.26 424	0.26 349	0.24 352	0.29 368	0.29 380

xxx	1.39 474	0.33 304	0.85 301	0.53 238	0.37 264	0.74 261	0.56 340	2.13 487	1.37 442	1.15 290	1.45 390	1.06 312	0.82 301	7.22 540	7.61 550	0.24 317	0.19 330	0.31 411	0.27 395	0.30 379	0.25 329

GMStereo_Zeroshot	0.67 264	0.61 471	1.01 373	0.64 381	0.37 264	0.84 323	0.35 111	1.05 191	1.12 300	1.12 266	1.06 232	1.27 373	0.54 173	1.19 234	0.59 284	0.32 428	0.17 290	0.31 411	0.18 189	0.52 487	0.22 283

PCWNet_CMD	0.66 255	0.32 282	0.88 325	0.49 157	0.37 264	0.78 285	0.40 176	1.42 299	1.31 413	1.16 300	1.31 341	1.25 365	0.62 221	0.89 152	0.57 278	0.20 215	0.16 261	0.27 366	0.19 211	0.40 441	0.25 329

LL-Strereo2	0.52 140	0.33 304	0.69 201	0.52 220	0.37 264	0.70 245	0.30 70	1.13 228	0.67 129	0.94 206	0.78 143	0.91 255	0.42 94	1.05 198	0.42 178	0.17 100	0.16 261	0.29 392	0.25 367	0.21 236	0.16 124

RAFT+CT+SA	0.58 202	0.29 213	0.60 146	0.66 402	0.37 264	0.42 43	0.55 332	1.27 269	1.03 255	0.70 145	1.22 305	0.60 145	0.70 249	1.64 336	0.41 167	0.18 139	0.13 112	0.22 233	0.22 316	0.21 236	0.18 175

dad	0.86 368	0.66 480	1.06 393	0.56 290	0.37 264	0.76 272	0.44 228	1.17 235	1.50 474	1.44 431	1.27 325	1.34 390	0.75 263	2.52 433	0.84 370	0.42 480	0.27 433	0.83 530	0.26 384	0.41 444	0.29 380

GrayStereo	0.82 348	0.26 127	0.58 134	0.63 372	0.37 264	0.76 272	1.86 536	1.11 223	0.87 188	1.99 505	1.89 477	1.08 318	1.82 510	1.39 288	0.48 230	0.19 180	0.14 163	0.19 134	0.21 287	0.18 120	0.39 446

MSMDNet	0.66 255	0.32 282	0.87 318	0.49 157	0.37 264	0.79 291	0.40 176	1.43 305	1.31 413	1.15 290	1.31 341	1.24 361	0.63 226	0.88 147	0.57 278	0.21 249	0.16 261	0.26 349	0.19 211	0.39 437	0.24 317

AdaStereo	0.70 274	0.43 399	0.75 257	0.73 455	0.37 264	0.92 344	0.53 308	1.85 426	1.18 346	1.12 266	1.23 309	1.07 317	0.65 236	0.96 169	0.63 301	0.31 421	0.15 221	0.32 426	0.21 287	0.29 368	0.22 283
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.
iResNetv2_ROB	0.80 337	0.37 366	1.71 486	0.56 290	0.37 264	0.94 349	0.64 379	1.73 383	1.34 424	1.23 337	1.42 379	1.26 369	0.92 347	1.85 371	0.56 275	0.23 302	0.15 221	0.19 134	0.14 90	0.24 300	0.19 215

CBMV_ROB	0.90 378	0.44 402	0.63 158	0.51 199	0.37 264	1.25 419	0.49 280	1.77 400	1.27 394	1.41 423	2.00 486	1.33 386	1.08 416	2.17 402	0.76 340	0.43 485	0.42 509	0.47 495	0.44 496	0.41 444	0.36 432

SGM-Forest	1.24 456	0.38 373	0.60 146	0.52 220	0.37 264	1.56 461	1.30 508	1.65 364	1.36 438	2.11 512	1.79 464	1.63 445	0.93 356	7.48 547	0.95 391	0.36 458	0.37 494	0.39 473	0.34 468	0.37 424	0.32 410
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
rvit_0105_6	0.53 150	0.37 366	0.98 363	0.65 395	0.38 281	0.51 120	0.51 289	0.77 71	1.20 359	0.54 115	0.55 83	0.65 163	0.53 168	0.94 166	0.44 191	0.32 428	0.32 469	0.28 381	0.24 352	0.28 357	0.21 265

rvit_0105_4	0.56 189	0.38 373	1.06 393	0.66 402	0.38 281	0.53 133	0.53 308	0.84 105	1.17 339	0.56 117	0.61 97	0.72 185	0.59 204	0.98 178	0.45 204	0.32 428	0.33 474	0.29 392	0.25 367	0.29 368	0.23 303

CBFPSM	0.92 383	0.33 304	1.86 497	0.49 157	0.38 281	1.75 477	0.84 436	1.39 293	1.12 300	1.09 250	0.99 197	2.37 510	1.66 499	1.32 265	1.42 466	0.19 180	0.18 312	0.20 169	0.20 243	0.21 236	0.33 416

ssnet_v2	0.88 373	0.36 359	1.02 380	0.62 363	0.38 281	1.32 429	0.97 470	2.07 482	1.34 424	1.37 409	1.18 290	1.54 428	0.92 347	1.10 211	1.65 483	0.30 413	0.27 433	0.30 405	0.28 416	0.27 338	0.26 353

hknet	0.77 322	0.32 282	0.95 352	0.54 253	0.38 281	1.27 421	0.65 381	2.16 496	1.07 273	1.20 322	1.11 256	1.59 436	0.81 296	1.37 279	0.66 309	0.22 275	0.17 290	0.25 330	0.22 316	0.22 260	0.22 283

CREStereo++_RVC	0.47 121	0.21 26	0.38 8	0.45 95	0.38 281	0.45 62	0.25 32	0.75 65	1.29 403	0.80 168	1.21 303	0.47 82	0.37 74	0.53 30	0.44 191	0.16 57	0.11 26	0.15 19	0.80 536	0.18 120	0.11 2
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
GES	0.66 255	0.34 328	0.90 335	0.59 325	0.38 281	0.94 349	0.57 351	2.11 486	0.86 184	1.02 232	1.11 256	0.66 167	0.79 286	0.99 181	0.61 294	0.27 383	0.19 330	0.20 169	0.20 243	0.21 236	0.30 394

SFCPSM	0.70 274	0.28 178	1.02 380	0.51 199	0.38 281	1.37 436	0.66 386	2.00 465	1.03 255	1.17 309	1.21 303	0.82 215	0.78 282	1.03 190	0.53 263	0.21 249	0.17 290	0.22 233	0.24 352	0.21 236	0.19 215

HSM	1.19 454	0.32 282	0.65 172	0.57 306	0.38 281	1.23 416	0.59 363	2.25 513	1.19 354	1.30 375	1.25 315	1.94 485	1.03 402	9.32 561	0.71 325	0.22 275	0.16 261	0.20 169	0.16 150	0.21 236	0.21 265

NOSS_ROB	1.26 459	0.46 411	0.62 155	0.56 290	0.38 281	1.06 383	0.78 420	1.73 383	1.40 456	1.01 228	1.43 383	1.10 330	0.75 263	10.62 572	0.65 306	0.45 491	0.43 510	0.48 497	0.45 498	0.44 461	0.41 452

G2L-ROB	0.73 301	0.25 104	0.76 267	0.54 253	0.39 291	0.95 353	0.66 386	1.66 369	1.09 287	1.24 345	1.02 215	1.64 448	0.71 254	1.63 334	1.02 403	0.20 215	0.14 163	0.17 76	0.15 108	0.20 195	0.22 283

IGEV-Stereo+	0.45 107	0.21 26	0.43 35	0.41 44	0.39 291	0.15 1	0.19 6	0.44 4	0.36 27	0.26 5	0.25 7	0.31 36	0.41 90	1.43 296	0.30 45	0.17 100	0.12 51	0.15 19	0.11 8	1.16 535	1.70 550

DualNet (step1)	0.83 354	0.49 423	1.13 414	0.56 290	0.39 291	1.02 374	0.73 407	1.78 404	1.21 365	1.22 331	1.18 290	1.08 318	0.92 347	1.23 241	0.67 312	0.57 513	0.28 440	0.62 522	0.67 529	0.45 465	0.42 456

test_sample9	1.86 511	0.49 423	1.13 414	0.56 290	0.39 291	1.02 374	0.73 407	1.78 404	1.21 365	1.22 331	1.18 290	1.08 318	0.92 347	2.27 414	7.92 554	0.57 513	12.61 585	0.62 522	0.67 529	0.45 465	0.42 456

test_sample8	2.19 525	0.49 423	1.13 414	0.56 290	0.39 291	1.02 374	0.73 407	1.82 417	1.15 327	2.26 515	1.30 335	4.94 550	2.52 539	2.27 414	7.92 554	0.57 513	12.61 585	0.62 522	0.67 529	0.45 465	0.42 456

AE-Stereo	0.49 133	0.27 156	0.67 184	0.60 337	0.39 291	0.67 226	0.46 252	1.18 240	1.09 287	0.47 82	0.75 137	0.69 177	0.47 129	0.59 46	0.40 156	0.16 57	0.15 221	0.21 204	0.20 243	0.19 161	0.15 94

testlalala	0.45 107	0.28 178	0.59 141	0.42 51	0.39 291	0.71 250	0.39 168	1.08 212	0.45 51	1.24 345	0.80 154	0.61 149	0.36 69	0.54 33	0.33 81	0.20 215	0.13 112	0.18 111	0.12 38	0.15 38	0.15 94

AACVNet	0.86 368	0.35 349	0.79 285	0.82 487	0.39 291	0.76 272	0.49 280	1.61 355	0.81 172	1.08 244	1.33 349	1.30 380	0.93 356	4.34 481	0.74 332	0.25 344	0.21 370	0.28 381	0.22 316	0.29 368	0.25 329

CFNet_pseudo	0.66 255	0.32 282	0.86 307	0.48 141	0.39 291	0.70 245	0.40 176	1.33 276	1.22 371	1.16 300	1.34 356	1.24 361	0.64 230	0.98 178	0.59 284	0.21 249	0.16 261	0.33 435	0.19 211	0.36 420	0.25 329

ccs_rob	0.66 255	0.33 304	0.86 307	0.48 141	0.39 291	0.70 245	0.40 176	1.33 276	1.22 371	1.16 300	1.34 356	1.23 359	0.64 230	0.98 178	0.59 284	0.21 249	0.16 261	0.35 453	0.20 243	0.37 424	0.25 329

UCFNet_RVC	0.69 270	0.35 349	0.49 71	0.64 381	0.39 291	0.85 326	0.58 355	1.75 390	1.14 315	0.97 213	1.19 297	1.17 345	0.93 356	0.99 181	0.62 297	0.28 397	0.20 348	0.34 445	0.31 444	0.32 397	0.27 363

G2L-Stereo_test	0.73 301	0.27 156	0.74 253	0.49 157	0.40 302	0.90 333	0.81 432	1.53 335	1.14 315	1.28 360	1.27 325	1.52 426	0.72 257	1.62 332	0.94 387	0.19 180	0.14 163	0.16 49	0.15 108	0.18 120	0.19 215

rvit_0105_3	0.63 228	0.44 402	1.08 402	0.72 447	0.40 302	0.64 197	0.71 403	1.03 177	1.17 339	0.82 176	0.70 122	0.80 206	0.70 249	0.91 155	0.56 275	0.35 454	0.34 476	0.34 445	0.32 452	0.27 338	0.28 375

plain	0.46 114	0.27 156	1.01 373	0.50 169	0.40 302	0.35 18	0.37 146	0.87 109	0.56 91	0.43 62	0.76 139	0.42 58	0.40 87	1.13 219	0.45 204	0.21 249	0.15 221	0.24 291	0.19 211	0.24 300	0.16 124

StereoVision	0.65 248	0.34 328	0.86 307	0.59 325	0.40 302	0.50 103	0.41 192	1.09 214	0.93 211	0.71 147	2.50 515	0.82 215	0.57 194	1.03 190	0.49 238	0.25 344	0.28 440	0.29 392	0.28 416	0.36 420	0.20 248

GANet-ADL	0.60 211	0.35 349	0.72 225	0.64 381	0.40 302	0.68 233	0.51 289	1.49 316	1.12 300	0.95 208	1.08 241	0.91 255	0.57 194	0.76 104	0.55 273	0.26 367	0.18 312	0.18 111	0.16 150	0.23 285	0.25 329

ICVP	0.63 228	0.33 304	0.57 128	0.61 351	0.40 302	0.80 299	0.58 355	1.61 355	0.89 195	0.90 193	1.24 311	0.88 243	0.73 259	0.72 93	0.88 377	0.29 408	0.21 370	0.22 233	0.21 287	0.24 300	0.27 363
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
SANet	1.88 512	0.57 455	2.18 513	0.63 372	0.40 302	2.80 534	1.57 524	2.39 527	5.88 564	2.36 522	3.57 533	3.72 540	2.97 545	4.74 488	1.76 487	0.34 447	0.30 455	0.32 426	0.29 428	0.48 477	0.37 437

DN-CSS_ROB	0.64 240	0.32 282	1.05 389	0.55 277	0.40 302	0.54 141	0.45 245	1.21 251	0.93 211	1.03 236	1.47 397	0.69 177	0.63 226	1.76 361	0.49 238	0.18 139	0.14 163	0.25 330	0.22 316	0.22 260	0.20 248

rvit_stereo_0081_aga	0.44 99	0.34 328	0.73 237	0.51 199	0.41 310	0.50 103	0.40 176	0.81 93	0.57 93	0.58 120	0.56 86	0.53 117	0.43 101	0.66 77	0.40 156	0.26 367	0.21 370	0.22 233	0.20 243	0.26 324	0.18 175

ACV-stereo	0.99 404	0.51 433	1.41 457	0.56 290	0.41 310	2.43 521	0.57 351	1.15 231	1.18 346	0.81 172	1.01 207	3.39 535	2.14 527	1.60 329	1.07 410	0.27 383	0.22 388	0.22 233	0.22 316	0.28 357	0.32 410

CSP-Net	0.97 398	0.38 373	0.83 299	0.53 238	0.41 310	1.63 467	0.77 418	2.00 465	1.05 264	1.25 351	1.20 301	1.33 386	0.83 309	4.93 495	0.85 373	0.32 428	0.22 388	0.20 169	0.20 243	0.23 285	0.25 329

UDGNet	0.72 283	1.17 530	0.80 290	0.77 469	0.41 310	0.77 280	0.38 153	0.97 155	1.34 424	0.81 172	0.88 167	0.71 184	0.60 207	1.21 238	0.54 269	0.52 504	0.19 330	1.02 538	0.26 384	0.71 516	0.31 404

GwcNet-ADL	0.64 240	0.31 266	0.79 285	0.56 290	0.41 310	0.60 175	0.58 355	1.41 297	1.26 388	1.08 244	1.13 268	0.91 255	0.60 207	1.04 196	0.78 348	0.27 383	0.18 312	0.18 111	0.18 189	0.25 312	0.29 380

111111	0.34 38	0.20 8	0.41 22	0.45 95	0.42 315	0.37 24	0.22 16	0.95 147	0.38 32	0.31 15	0.31 16	0.40 57	0.27 19	0.96 169	0.26 18	0.17 100	0.12 51	0.15 19	0.11 8	0.15 38	0.13 35

G2L-Stereo	0.80 337	0.32 282	0.95 352	0.60 337	0.42 315	0.78 285	0.69 398	1.50 320	1.09 287	1.33 397	1.14 272	1.45 410	0.72 257	2.45 426	1.10 416	0.25 344	0.20 348	0.26 349	0.21 287	0.20 195	0.26 353

UGAM	1.14 445	0.27 156	0.95 352	0.53 238	0.42 315	0.70 245	0.72 406	0.95 147	1.32 417	0.98 217	1.48 402	1.78 468	0.87 329	9.65 566	0.87 376	0.21 249	0.18 312	0.30 405	0.24 352	0.19 161	0.16 124

DCVSM-stereo	0.72 283	0.35 349	0.76 267	0.55 277	0.42 315	0.73 257	0.38 153	1.21 251	1.02 251	1.79 489	1.04 228	1.62 440	1.03 402	1.04 196	0.79 354	0.24 317	0.27 433	0.29 392	0.24 352	0.30 379	0.36 432

rvit_stereo_ft	0.47 121	0.35 349	0.87 318	0.67 414	0.42 315	0.40 32	0.59 363	0.81 93	0.74 150	0.46 79	0.55 83	0.57 132	0.49 148	0.65 75	0.50 244	0.25 344	0.17 290	0.22 233	0.22 316	0.24 300	0.17 150

hitnet-ft	0.79 334	0.35 349	0.57 128	0.58 312	0.42 315	0.96 359	0.46 252	1.47 312	1.33 421	1.19 318	1.22 305	1.81 469	0.98 383	1.66 341	0.94 387	0.33 437	0.28 440	0.34 445	0.27 395	0.35 413	0.31 404

PSMNet-RSSM	0.72 283	0.30 233	0.61 149	0.63 372	0.42 315	0.73 257	0.56 340	1.92 447	1.10 294	1.09 250	1.37 365	1.22 354	0.98 383	1.28 255	0.72 328	0.27 383	0.19 330	0.27 366	0.29 428	0.24 300	0.24 317

FADNet_RVC	0.83 354	0.51 433	1.83 496	0.54 253	0.42 315	1.19 410	0.46 252	1.51 327	1.09 287	0.89 191	1.24 311	0.91 255	0.87 329	2.11 397	1.11 419	0.27 383	0.22 388	0.31 411	0.28 416	0.43 455	0.38 443

CFNet	0.96 392	0.36 359	1.01 373	0.62 363	0.42 315	0.99 369	0.47 259	1.90 440	1.32 417	0.99 220	1.39 374	1.10 330	0.86 324	5.58 512	0.79 354	0.23 302	0.17 290	0.28 381	0.27 395	0.26 324	0.21 265

StereoDRNet-Refined	0.80 337	0.41 392	0.88 325	0.62 363	0.42 315	1.33 431	0.48 270	1.52 329	1.17 339	1.45 433	1.44 388	1.44 408	0.90 341	1.26 250	1.24 434	0.20 215	0.16 261	0.27 366	0.24 352	0.25 312	0.28 375
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
zero-FE	0.36 47	0.22 45	0.47 61	0.45 95	0.43 325	0.30 11	0.24 29	0.61 27	0.33 22	0.33 24	0.41 27	0.37 52	0.50 154	0.64 68	0.32 67	0.22 275	0.11 26	0.18 111	0.12 38	0.83 520	0.16 124

DDVS	0.78 330	0.41 392	0.94 348	0.60 337	0.43 325	1.30 426	0.43 215	1.40 295	0.91 204	1.20 322	1.15 280	1.43 403	0.64 230	2.18 405	0.89 380	0.28 397	0.22 388	0.26 349	0.23 339	0.31 388	0.33 416

CFNet_ucs	0.70 274	0.33 304	0.88 325	0.50 169	0.43 325	0.74 261	0.44 228	1.60 352	1.29 403	1.22 331	1.54 416	1.09 328	0.63 226	0.99 181	0.59 284	0.25 344	0.20 348	0.37 464	0.21 287	0.40 441	0.28 375

iinet-f	0.99 404	0.45 409	3.71 536	0.55 277	0.43 325	1.81 486	0.68 394	1.14 229	1.14 315	1.18 314	1.42 379	1.58 435	1.44 474	1.34 272	1.59 482	0.24 317	0.23 400	0.20 169	0.19 211	0.26 324	0.25 329

iRaft-Stereo_5w	0.85 363	0.29 213	0.91 338	0.53 238	0.43 325	0.49 89	0.68 394	0.99 161	0.87 188	0.79 166	1.34 356	1.46 413	0.91 344	5.11 496	1.11 419	0.17 100	0.14 163	0.22 233	0.18 189	0.20 195	0.20 248

IPLG	0.69 270	0.27 156	0.97 360	0.51 199	0.43 325	0.79 291	0.33 91	1.21 251	1.06 268	1.30 375	1.10 250	0.52 112	0.55 180	3.16 458	0.63 301	0.16 57	0.14 163	0.19 134	0.16 150	0.18 120	0.17 150

LMCR-Stereo	0.82 348	0.46 411	0.88 325	0.75 463	0.43 325	1.33 431	0.56 340	2.43 530	0.98 233	1.53 449	1.49 404	0.74 187	1.00 393	1.63 334	0.89 380	0.28 397	0.17 290	0.22 233	0.17 171	0.29 368	0.20 248

pmcnn	2.37 531	0.42 396	2.71 527	0.63 372	0.43 325	1.54 459	1.19 500	2.01 469	1.53 479	2.64 531	7.60 561	18.07 579	1.45 476	3.44 467	2.78 514	0.18 139	0.15 221	0.15 19	0.12 38	0.20 195	0.18 175

4D-IteraStereo	0.48 127	0.24 76	0.76 267	0.50 169	0.44 333	0.66 222	0.31 77	0.87 109	1.02 251	1.03 236	0.72 129	0.78 200	0.32 42	0.64 68	0.37 130	0.17 100	0.11 26	0.23 271	0.19 211	0.19 161	0.13 35

DCRE	0.82 348	0.26 127	0.70 207	0.58 312	0.44 333	0.54 141	0.48 270	0.95 147	0.78 164	0.78 163	7.33 560	0.86 235	0.52 163	0.76 104	0.41 167	0.16 57	0.16 261	0.19 134	0.17 171	0.18 120	0.17 150

BUS	0.74 306	0.32 282	0.68 188	0.54 253	0.44 333	2.34 517	0.42 196	2.16 496	0.98 233	1.20 322	1.11 256	1.03 307	0.62 221	0.91 155	0.70 320	0.24 317	0.17 290	0.25 330	0.22 316	0.22 260	0.22 283

BSDual-CNN	0.71 281	0.32 282	0.68 188	0.54 253	0.44 333	1.27 421	0.65 381	2.16 496	0.98 233	1.20 322	1.11 256	1.12 335	0.74 261	0.91 155	0.66 309	0.24 317	0.17 290	0.25 330	0.22 316	0.22 260	0.22 283

psmg	0.72 283	0.32 282	0.68 188	0.50 169	0.44 333	1.48 453	0.75 412	1.94 453	0.98 233	1.21 326	1.33 349	1.12 335	0.74 261	0.91 155	0.66 309	0.24 317	0.19 330	0.25 330	0.25 367	0.23 285	0.22 283

DMCA	0.67 264	0.34 328	0.90 335	0.51 199	0.44 333	0.86 327	0.47 259	1.42 299	1.02 251	1.17 309	1.12 263	1.23 359	0.75 263	0.78 112	0.95 391	0.25 344	0.19 330	0.27 366	0.19 211	0.24 300	0.27 363

DeepPruner_ROB	0.74 306	0.48 420	0.87 318	0.57 306	0.44 333	0.79 291	0.54 314	1.73 383	0.96 221	1.38 414	1.27 325	1.24 361	0.73 259	1.43 296	0.73 331	0.34 447	0.28 440	0.27 366	0.26 384	0.31 388	0.31 404

MultiAttention	4.51 555	0.33 304	0.82 294	0.73 455	0.45 340	30.98 587	4.50 570	2.18 505	1.40 456	1.61 467	2.41 510	2.43 514	0.70 249	38.42 589	1.36 452	0.22 275	0.15 221	0.29 392	0.30 437	0.47 472	0.43 463

DFGA-Net	0.72 283	0.40 384	1.40 452	0.52 220	0.45 340	0.83 315	0.44 228	1.28 273	1.08 279	0.99 220	1.19 297	0.70 181	0.55 180	2.14 399	1.16 425	0.18 139	0.16 261	0.24 291	0.23 339	0.27 338	0.25 329

MyStereo07	0.48 127	0.29 213	0.50 77	0.55 277	0.45 340	0.59 167	0.79 423	1.05 191	0.51 75	0.48 90	0.53 74	0.43 61	0.55 180	1.30 260	0.34 98	0.17 100	0.16 261	0.24 291	0.20 243	0.23 285	0.20 248

MyStereo04	0.67 264	0.29 213	1.07 398	0.55 277	0.45 340	0.59 167	0.79 423	1.50 320	1.40 456	0.91 198	0.91 173	0.74 187	0.86 324	1.52 313	0.62 297	0.17 100	0.16 261	0.24 291	0.20 243	0.23 285	0.20 248

gwcnet-sp	0.74 306	0.33 304	1.44 459	0.57 306	0.45 340	1.40 443	0.54 314	1.50 320	1.14 315	1.30 375	1.02 215	0.94 269	0.82 301	1.39 288	0.76 340	0.21 249	0.21 370	0.22 233	0.21 287	0.22 260	0.22 283

scenet	0.74 306	0.33 304	1.44 459	0.57 306	0.45 340	1.40 443	0.54 314	1.50 320	1.14 315	1.30 375	1.02 215	0.94 269	0.82 301	1.39 288	0.76 340	0.21 249	0.21 370	0.22 233	0.21 287	0.22 260	0.22 283

ssnet	0.74 306	0.33 304	1.44 459	0.57 306	0.45 340	1.40 443	0.54 314	1.50 320	1.14 315	1.30 375	1.02 215	0.94 269	0.82 301	1.39 288	0.76 340	0.21 249	0.21 370	0.22 233	0.21 287	0.22 260	0.22 283

HHNet	0.62 221	0.26 127	0.63 158	0.43 58	0.45 340	0.50 103	0.58 355	1.07 206	1.01 248	1.25 351	2.23 501	0.70 181	0.61 216	1.07 203	0.47 225	0.20 215	0.13 112	0.23 271	0.19 211	0.19 161	0.30 394

FADNet-RVC-Resample	0.84 359	0.47 416	2.10 506	0.61 351	0.45 340	1.07 385	0.61 369	1.59 348	1.20 359	1.08 244	0.98 195	1.03 307	0.98 383	2.17 402	0.72 328	0.23 302	0.22 388	0.30 405	0.32 452	0.35 413	0.34 421

GANet	1.36 470	0.47 416	0.86 307	0.67 414	0.45 340	1.34 433	1.73 529	1.64 363	1.24 380	1.49 444	2.38 507	1.55 430	1.20 442	9.30 560	0.93 385	0.30 413	0.31 461	0.33 435	0.28 416	0.39 437	0.30 394

AANet_RVC	1.16 451	0.52 437	1.49 473	0.65 395	0.45 340	0.75 266	0.69 398	1.42 299	1.55 482	1.34 401	1.87 475	1.53 427	0.78 282	7.43 545	1.38 454	0.25 344	0.17 290	0.19 134	0.16 150	0.22 260	0.26 353

DISCO	1.03 421	0.34 328	1.11 410	0.69 429	0.45 340	2.07 506	0.84 436	2.13 487	1.50 474	1.15 290	1.33 349	2.40 512	1.07 415	2.60 436	1.51 478	0.23 302	0.18 312	0.22 233	0.20 243	0.31 388	0.27 363

GCAP-BAT	0.49 133	0.31 266	0.64 165	0.41 44	0.46 352	0.70 245	0.35 111	0.77 71	0.64 111	0.86 188	1.00 201	0.77 196	0.37 74	1.18 232	0.36 118	0.18 139	0.14 163	0.18 111	0.13 62	0.17 89	0.15 94

MyStereo06	0.61 217	0.28 178	0.95 352	0.56 290	0.46 352	0.61 181	0.73 407	1.78 404	0.67 129	1.03 236	1.12 263	1.13 340	0.56 185	0.78 112	0.41 167	0.17 100	0.16 261	0.23 271	0.20 243	0.22 260	0.20 248

MyStereo05	0.66 255	0.28 178	1.07 398	0.56 290	0.46 352	0.61 181	0.73 407	1.34 281	1.41 461	1.15 290	0.91 173	0.77 196	0.80 292	1.41 295	0.63 301	0.17 100	0.16 261	0.23 271	0.20 243	0.22 260	0.20 248

HBP-ISP	0.96 392	0.58 458	0.72 225	0.61 351	0.46 352	1.64 469	0.76 415	1.86 429	1.28 399	1.30 375	1.53 411	0.86 235	0.94 361	3.27 461	0.69 319	0.45 491	0.44 513	0.54 509	0.48 505	0.47 472	0.40 447

PSMNet-ADL	0.72 283	0.35 349	0.62 155	0.69 429	0.46 352	1.14 395	0.44 228	1.37 287	1.01 248	0.83 178	1.17 288	1.33 386	0.96 373	1.43 296	0.95 391	0.33 437	0.22 388	0.21 204	0.23 339	0.27 338	0.29 380

raft+_RVC	0.53 150	0.26 127	0.54 104	0.60 337	0.47 357	0.54 141	0.54 314	1.27 269	0.99 240	0.76 155	1.03 225	0.70 181	0.56 185	0.93 163	0.47 225	0.18 139	0.14 163	0.19 134	0.18 189	0.18 120	0.15 94

MSAF-DinoV2	1.97 518	0.80 502	10.38 562	0.86 498	0.48 358	1.39 441	0.97 470	2.55 535	1.72 496	1.53 449	1.65 445	3.59 537	2.20 530	5.39 506	3.94 533	0.27 383	0.17 290	0.26 349	0.28 416	0.47 472	0.46 471

FADNet-RVC	0.88 373	0.67 481	1.93 500	0.60 337	0.48 358	0.91 337	0.60 367	1.71 381	1.18 346	0.90 193	0.96 185	1.36 393	0.92 347	2.25 412	1.17 428	0.30 413	0.29 451	0.32 426	0.32 452	0.41 444	0.35 426

NaN_ROB	1.13 443	0.55 447	1.15 419	0.64 381	0.48 358	1.61 465	2.03 546	1.72 382	1.48 471	2.09 511	1.27 325	1.40 398	1.08 416	3.94 473	1.30 443	0.28 397	0.34 476	0.28 381	0.28 416	0.30 379	0.33 416

ETE_ROB	0.96 392	0.64 478	1.16 420	0.69 429	0.48 358	1.14 395	1.13 493	1.77 400	1.19 354	1.91 502	1.45 390	1.73 460	1.05 408	1.60 329	1.14 423	0.32 428	0.26 424	0.38 467	0.34 468	0.39 437	0.41 452

rvit_105_1	0.72 283	0.52 437	1.01 373	0.78 471	0.49 362	0.75 266	0.87 445	1.12 225	1.18 346	0.99 220	0.79 149	0.90 252	0.77 275	1.26 250	0.75 337	0.41 476	0.36 492	0.36 461	0.41 489	0.30 379	0.33 416

MyStereo8	0.65 248	0.29 213	1.00 369	0.58 312	0.49 362	0.91 337	0.35 111	1.18 240	1.31 413	1.16 300	1.27 325	0.90 252	0.64 230	0.72 93	0.95 391	0.18 139	0.14 163	0.20 169	0.18 189	0.22 260	0.26 353

IPLGR_C	0.62 221	0.33 304	0.99 364	0.58 312	0.49 362	0.76 272	0.48 270	1.10 217	0.96 221	1.40 421	1.56 422	0.62 154	0.48 140	0.80 119	0.71 325	0.23 302	0.15 221	0.19 134	0.16 150	0.19 161	0.21 265

ACRE	0.61 217	0.33 304	1.01 373	0.58 312	0.49 362	0.75 266	0.47 259	1.06 204	0.95 216	1.37 409	1.55 418	0.62 154	0.46 120	0.83 130	0.70 320	0.23 302	0.15 221	0.19 134	0.16 150	0.18 120	0.21 265

Anonymous3	0.61 217	0.44 402	1.11 410	0.59 325	0.49 362	0.93 348	0.65 381	0.93 135	0.81 172	0.72 152	0.88 167	0.65 163	0.69 244	1.06 199	0.53 263	0.35 454	0.30 455	0.26 349	0.26 384	0.31 388	0.27 363

DMCA-RVC	0.74 306	0.40 384	1.27 437	0.66 402	0.49 362	0.77 280	0.47 259	1.35 284	1.01 248	1.53 449	1.01 207	1.29 379	0.82 301	1.31 261	0.78 348	0.27 383	0.21 370	0.35 453	0.27 395	0.32 397	0.24 317

MeshStereo	2.26 527	0.56 451	0.92 342	0.61 351	0.49 362	2.60 526	1.02 480	3.18 544	2.05 519	7.40 573	4.98 550	7.58 561	2.98 546	6.37 526	1.96 497	0.43 485	0.43 510	0.45 490	0.39 484	0.43 455	0.42 456
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
testlalala_base	0.77 322	0.40 384	0.70 207	0.65 395	0.50 369	0.79 291	0.28 55	1.50 320	0.51 75	0.73 153	0.90 171	0.69 177	0.54 173	0.66 77	0.40 156	2.82 554	0.14 163	0.17 76	0.12 38	2.68 550	0.19 215

test_5	0.65 248	0.30 233	0.75 257	0.67 414	0.50 369	0.92 344	0.52 300	1.39 293	1.12 300	0.76 155	1.11 256	1.00 294	0.90 341	1.53 317	0.45 204	0.18 139	0.13 112	0.23 271	0.22 316	0.21 236	0.19 215

CIPLG	0.62 221	0.33 304	0.96 358	0.58 312	0.50 369	0.75 266	0.48 270	1.05 191	0.96 221	1.40 421	1.57 426	0.64 160	0.48 140	0.89 152	0.70 320	0.23 302	0.15 221	0.19 134	0.16 150	0.19 161	0.21 265

rafts_anoy	0.52 140	0.29 213	0.59 141	0.59 325	0.50 369	0.53 133	0.40 176	1.11 223	1.03 255	0.84 181	0.83 157	0.68 172	0.54 173	0.72 93	0.51 249	0.19 180	0.14 163	0.24 291	0.26 384	0.21 236	0.18 175

GEStereo_RVC	0.90 378	0.37 366	0.99 364	0.64 381	0.50 369	0.95 353	0.79 423	2.42 529	1.17 339	1.16 300	1.11 256	1.26 369	0.92 347	3.24 459	0.90 383	0.29 408	0.19 330	0.23 271	0.20 243	0.27 338	0.29 380

RALAANet	0.60 211	0.33 304	0.87 318	0.62 363	0.50 369	0.69 238	0.31 77	1.21 251	1.06 268	1.09 250	1.16 285	0.88 243	0.46 120	1.22 239	0.42 178	0.19 180	0.15 221	0.21 204	0.17 171	0.27 338	0.17 150

RAFT + AFF	1.00 409	0.42 396	1.09 405	0.67 414	0.50 369	1.22 415	1.24 503	2.24 512	1.19 354	1.30 375	1.56 422	1.17 345	1.49 482	3.44 467	0.83 367	0.21 249	0.25 418	0.30 405	0.26 384	0.27 338	0.27 363

SuperB	2.53 537	0.59 461	18.45 570	0.69 429	0.50 369	1.87 493	0.88 448	1.67 371	2.39 527	1.50 445	1.42 379	1.14 342	1.15 430	4.28 480	5.07 539	0.24 317	0.19 330	0.22 233	0.19 211	7.86 578	0.34 421

TDLM	1.06 425	0.44 402	0.79 285	0.63 372	0.50 369	0.89 330	1.44 516	1.48 314	1.26 388	1.12 266	1.40 376	1.08 318	0.98 383	6.65 530	0.78 348	0.33 437	0.21 370	0.33 435	0.26 384	0.37 424	0.24 317

CVANet_RVC	1.07 427	0.43 399	0.76 267	0.60 337	0.50 369	0.90 333	0.97 470	1.52 329	1.26 388	1.33 397	1.38 370	1.24 361	1.18 436	6.75 536	0.75 337	0.34 447	0.23 400	0.34 445	0.29 428	0.42 449	0.27 363

CSAN	1.41 477	0.59 461	1.26 434	0.70 435	0.50 369	1.76 479	1.78 530	1.77 400	1.90 510	2.35 520	2.32 504	1.92 483	1.94 517	5.56 511	1.49 476	0.43 485	0.35 487	0.40 478	0.41 489	0.43 455	0.41 452

z-mn7	1.56 487	0.84 503	4.36 541	0.71 443	0.51 380	2.60 526	1.04 482	1.73 383	2.70 539	1.53 449	2.99 525	1.94 485	1.34 465	4.78 490	2.41 508	0.29 408	0.24 409	0.27 366	0.24 352	0.34 410	0.31 404

coex_refinement	0.80 337	0.28 178	0.73 237	0.70 435	0.51 380	0.95 353	0.60 367	1.78 404	1.23 374	1.36 406	1.37 365	1.82 472	0.81 296	1.32 265	1.13 422	0.26 367	0.17 290	0.19 134	0.20 243	0.24 300	0.25 329

HI	0.64 240	0.32 282	0.68 188	0.47 114	0.51 380	0.41 36	0.36 127	1.04 183	0.75 151	1.31 385	1.43 383	1.62 440	1.12 424	0.94 166	0.88 377	0.15 36	0.12 51	0.20 169	0.20 243	0.20 195	0.18 175

CoSv	0.64 240	0.32 282	0.68 188	0.47 114	0.51 380	0.41 36	0.36 127	1.04 183	0.75 151	1.31 385	1.43 383	1.62 440	1.12 424	0.94 166	0.88 377	0.15 36	0.12 51	0.20 169	0.20 243	0.20 195	0.18 175

AEACV	0.37 53	0.24 76	0.52 92	0.47 114	0.51 380	0.37 24	0.38 153	0.65 38	0.53 86	0.42 57	0.56 86	0.46 75	0.60 207	0.53 30	0.30 45	0.16 57	0.13 112	0.18 111	0.15 108	0.17 89	0.14 61

fast-acv-ft	0.94 388	0.44 402	1.40 452	0.58 312	0.51 380	1.77 482	0.69 398	1.36 286	1.42 464	1.29 366	1.86 473	1.74 462	1.25 452	1.52 313	1.38 454	0.26 367	0.28 440	0.28 381	0.28 416	0.27 338	0.26 353

RAFT_CTSACE	0.63 228	0.26 127	0.88 325	0.55 277	0.51 380	0.71 250	0.44 228	0.80 88	0.97 228	0.97 213	1.84 470	1.18 348	0.68 241	1.47 306	0.36 118	0.16 57	0.15 221	0.21 204	0.20 243	0.20 195	0.14 61

NINENet	0.77 322	0.37 366	0.78 282	0.62 363	0.51 380	2.34 517	0.42 196	1.83 422	1.04 260	1.14 284	1.23 309	1.03 307	0.62 221	1.24 246	0.70 320	0.28 397	0.23 400	0.31 411	0.21 287	0.26 324	0.25 329

sAnonymous2	0.55 180	0.56 451	1.46 466	0.60 337	0.51 380	0.48 77	0.52 300	0.79 80	0.68 133	0.50 104	0.67 111	0.46 75	0.62 221	0.59 46	0.40 156	0.22 275	0.17 290	0.22 233	0.21 287	0.86 522	0.56 496

CroCo_RVC	0.55 180	0.56 451	1.46 466	0.60 337	0.51 380	0.48 77	0.52 300	0.79 80	0.68 133	0.50 104	0.67 111	0.46 75	0.62 221	0.59 46	0.40 156	0.22 275	0.17 290	0.22 233	0.21 287	0.86 522	0.56 496

RALCasStereoNet	0.54 165	0.30 233	0.66 179	0.59 325	0.51 380	0.61 181	0.52 300	0.94 142	0.93 211	0.70 145	1.01 207	0.78 200	0.44 109	1.33 268	0.47 225	0.20 215	0.16 261	0.18 111	0.16 150	0.20 195	0.19 215

LALA_ROB	1.01 415	0.59 461	1.16 420	0.67 414	0.51 380	1.63 467	1.26 507	1.69 374	1.38 446	1.81 493	1.37 365	1.94 485	1.02 400	1.58 326	1.38 454	0.37 462	0.27 433	0.43 485	0.37 480	0.43 455	0.37 437

MIF-Stereo (partial)	0.45 107	0.25 104	0.70 207	0.50 169	0.52 392	0.35 18	0.26 42	0.91 125	0.59 100	0.45 74	0.71 125	0.51 105	0.51 158	1.11 214	0.45 204	0.20 215	0.16 261	0.23 271	0.20 243	0.24 300	0.18 175

IER	0.70 274	0.31 266	1.02 380	0.48 141	0.52 392	1.34 433	0.51 289	1.17 235	0.99 240	1.23 337	1.34 356	1.12 335	1.11 421	0.99 181	0.71 325	0.20 215	0.16 261	0.21 204	0.21 287	0.20 195	0.19 215

raftrobust	0.52 140	0.25 104	0.56 118	0.65 395	0.52 392	0.49 89	0.34 103	0.98 159	0.91 204	1.30 375	0.87 165	0.63 157	0.81 296	0.78 112	0.41 167	0.19 180	0.15 221	0.16 49	0.14 90	0.15 38	0.16 124

zh-mn7	1.70 501	1.21 531	8.30 557	0.69 429	0.53 395	1.45 451	0.84 436	1.70 379	2.09 521	2.41 525	2.67 519	1.68 454	1.23 448	4.49 482	2.87 516	0.30 413	0.26 424	0.27 366	0.27 395	0.31 388	0.35 426

coex-ft	8.13 568	2.13 560	98.04 596	0.67 414	0.53 395	1.71 473	1.56 522	1.65 364	11.11 570	18.17 585	3.75 535	3.88 541	7.61 570	2.98 451	6.49 545	0.30 413	0.30 455	0.32 426	0.31 444	0.66 511	0.50 484

EDNetEfficientorigin	10.57 572	1.47 542	177.42 597	0.67 414	0.53 395	1.58 463	1.16 497	1.90 440	3.37 547	4.71 560	3.38 530	3.10 533	2.69 542	3.13 457	3.58 528	0.25 344	0.23 400	0.33 435	0.27 395	0.83 520	0.81 524

GANetREF_RVC	1.07 427	0.86 507	1.31 441	0.82 487	0.53 395	1.41 448	1.31 509	1.76 396	1.52 477	1.27 358	1.31 341	1.46 413	1.24 451	2.03 389	0.96 395	0.56 512	0.45 517	0.67 525	0.50 511	0.88 524	0.59 503
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
pcwnet_v2	0.97 398	0.37 366	4.33 539	0.62 363	0.54 399	0.79 291	0.45 245	2.02 473	1.58 484	1.42 429	1.64 443	1.09 328	0.79 286	1.24 246	0.67 312	0.32 428	0.25 418	0.29 392	0.27 395	0.37 424	0.35 426

GwcNet-RSSM	0.77 322	0.32 282	1.01 373	0.62 363	0.54 399	0.78 285	0.51 289	1.73 383	1.20 359	1.09 250	1.37 365	1.46 413	0.85 316	1.53 317	1.09 413	0.25 344	0.18 312	0.23 271	0.24 352	0.20 195	0.19 215

CFNet-ft	0.72 283	0.32 282	0.54 104	0.66 402	0.54 399	0.83 315	0.55 332	1.37 287	1.15 327	0.93 201	1.28 331	1.57 432	0.97 376	1.35 273	0.81 360	0.26 367	0.20 348	0.33 435	0.25 367	0.30 379	0.23 303

STTStereo	0.78 330	0.50 430	1.22 427	0.64 381	0.54 399	0.89 330	0.54 314	1.44 306	1.11 296	1.38 414	1.09 246	1.27 373	0.85 316	1.43 296	0.83 367	0.29 408	0.27 433	0.33 435	0.39 484	0.32 397	0.30 394

CFNet_RVC	0.72 283	0.32 282	0.54 104	0.66 402	0.54 399	0.83 315	0.55 332	1.37 287	1.15 327	0.93 201	1.28 331	1.57 432	0.97 376	1.35 273	0.81 360	0.26 367	0.20 348	0.33 435	0.25 367	0.30 379	0.23 303

DLCB_ROB	0.86 368	0.40 384	0.78 282	0.68 425	0.54 399	1.11 390	0.84 436	1.49 316	1.23 374	1.64 475	1.65 445	1.70 457	0.91 344	1.70 349	1.05 405	0.25 344	0.24 409	0.26 349	0.27 395	0.27 338	0.24 317

z-ln-s-r	1.02 418	0.55 447	2.09 505	0.52 220	0.55 405	0.78 285	0.87 445	1.47 312	1.34 424	1.12 266	1.62 438	1.37 396	1.06 411	2.62 438	3.32 526	0.19 180	0.14 163	0.21 204	0.17 171	0.27 338	0.21 265

DispNO	0.93 386	0.30 233	1.34 449	0.55 277	0.55 405	0.89 330	0.49 280	1.48 314	1.21 365	1.17 309	1.27 325	1.19 349	0.90 341	5.23 499	0.74 332	0.22 275	0.17 290	0.24 291	0.21 287	0.19 161	0.20 248

FADNet	0.92 383	0.61 471	1.81 493	0.62 363	0.55 405	0.96 359	0.57 351	1.78 404	1.33 421	0.93 201	1.01 207	1.36 393	1.01 395	2.71 441	0.75 337	0.33 437	0.34 476	0.31 411	0.34 468	0.59 500	0.40 447

AIO-Stereo-zeroshot	0.72 283	0.35 349	1.70 484	0.49 157	0.56 408	0.63 194	0.38 153	2.41 528	0.65 126	0.77 160	1.07 236	1.82 472	0.95 366	0.93 163	0.43 188	0.20 215	0.13 112	0.21 204	0.25 367	0.28 357	0.26 353

SDNR	1.62 494	0.51 433	2.17 511	0.53 238	0.56 408	3.80 550	0.45 245	1.54 338	1.29 403	1.33 397	2.41 510	1.08 318	0.96 373	11.18 573	1.16 425	0.66 524	0.63 538	0.43 485	0.32 452	0.64 507	0.67 515

SACVNet	0.85 363	0.46 411	0.85 301	0.81 479	0.56 408	0.80 299	0.79 423	1.68 372	1.12 300	1.34 401	1.33 349	1.25 365	0.94 361	2.39 423	0.76 340	0.34 447	0.26 424	0.31 411	0.29 428	0.35 413	0.44 466

FC-DCNN v2	2.81 545	0.59 461	0.85 301	0.73 455	0.57 411	2.97 538	1.05 484	3.39 548	2.61 535	6.98 569	7.67 563	10.38 571	6.31 566	5.75 516	3.37 527	0.53 510	0.48 522	0.51 501	0.50 511	0.53 489	0.51 488

CRFU-Net	0.86 368	0.39 378	1.00 369	0.65 395	0.57 411	1.78 484	0.86 443	2.15 493	0.81 172	1.38 414	1.18 290	1.64 448	1.19 439	1.35 273	0.90 383	0.26 367	0.22 388	0.21 204	0.19 211	0.23 285	0.24 317

RTSC	1.29 460	0.73 492	2.44 519	0.83 490	0.57 411	1.85 491	0.65 381	1.88 434	2.00 516	2.20 514	1.66 448	1.60 438	1.26 454	2.33 418	3.92 532	0.32 428	0.23 400	0.27 366	0.29 428	0.37 424	0.37 437

FC-DCNN	2.72 544	0.59 461	0.86 307	0.73 455	0.57 411	2.91 535	1.04 482	3.01 542	2.60 534	6.83 568	7.64 562	9.92 568	6.33 567	5.21 498	3.14 521	0.53 510	0.48 522	0.51 501	0.50 511	0.53 489	0.51 488

PS-NSSS	0.99 404	0.58 458	0.93 344	0.58 312	0.57 411	0.91 337	0.80 429	1.81 416	1.14 315	1.14 284	1.67 450	1.00 294	0.83 309	4.62 486	0.78 348	0.37 462	0.31 461	0.52 503	0.32 452	0.45 465	0.38 443

DPSNet	1.69 500	0.59 461	4.33 539	0.70 435	0.57 411	2.02 504	1.62 526	3.35 547	1.78 501	1.48 442	1.38 370	2.17 501	2.84 543	4.77 489	3.66 529	0.48 499	0.31 461	0.29 392	0.25 367	0.64 507	0.48 478

NCCL2	1.00 409	0.56 451	1.06 393	0.75 463	0.57 411	1.31 428	1.72 528	1.77 400	1.36 438	1.50 445	1.17 288	1.91 480	1.17 432	1.54 319	1.29 442	0.35 454	0.31 461	0.45 490	0.44 496	0.40 441	0.40 447

XPNet_ROB	0.96 392	0.49 423	1.09 405	0.72 447	0.57 411	1.11 390	1.14 494	1.66 369	1.23 374	1.85 496	1.39 374	1.64 448	1.11 421	1.80 365	1.42 466	0.38 466	0.30 455	0.33 435	0.29 428	0.37 424	0.34 421

WCMA_ROB	1.84 509	0.47 416	1.31 441	0.69 429	0.57 411	2.11 508	1.14 494	1.87 431	1.73 497	4.04 552	6.43 555	5.62 555	3.61 551	2.59 435	1.94 496	0.52 504	0.44 513	0.39 473	0.42 492	0.48 477	0.47 475

AIO-test2	0.57 196	0.28 178	0.63 158	0.61 351	0.58 420	0.79 291	0.51 289	1.18 240	1.40 456	0.63 135	1.15 280	0.51 105	0.43 101	1.09 208	0.35 108	0.21 249	0.17 290	0.26 349	0.30 437	0.20 195	0.19 215

Anonymous_2	1.30 462	0.55 447	0.82 294	0.52 220	0.58 420	1.01 372	0.64 379	1.25 267	0.97 228	0.96 210	0.78 143	1.33 386	1.29 457	1.03 190	0.74 332	0.62 520	0.64 539	1.06 539	9.63 579	1.16 535	0.49 482

psm_up	0.77 322	0.34 328	0.70 207	0.66 402	0.58 420	1.05 380	0.92 458	1.52 329	1.12 300	1.26 355	1.16 285	1.31 384	1.23 448	1.20 236	0.81 360	0.25 344	0.29 451	0.31 411	0.27 395	0.27 338	0.25 329

GANet-RSSM	0.72 283	0.28 178	0.63 158	0.64 381	0.58 420	0.80 299	0.58 355	1.89 437	1.08 279	1.04 239	1.25 315	1.15 343	1.04 404	1.49 308	0.62 297	0.25 344	0.19 330	0.22 233	0.22 316	0.22 260	0.21 265

FAT-Stereo	1.07 427	0.41 392	1.32 444	0.72 447	0.58 420	1.08 386	0.89 450	1.96 456	1.65 488	1.75 483	1.98 483	2.03 496	1.48 480	2.02 388	1.18 431	0.42 480	0.35 487	0.34 445	0.29 428	0.35 413	0.53 491

ADCPNet	1.85 510	0.69 486	8.07 554	0.71 443	0.58 420	2.79 533	1.22 502	1.94 453	1.54 480	1.88 498	1.69 451	2.46 516	2.04 521	2.37 421	6.48 544	0.38 466	0.37 494	0.38 467	0.43 494	0.47 472	0.45 468

NLCA_NET_v2_RVC	0.79 334	0.43 399	1.05 389	0.64 381	0.58 420	0.95 353	0.53 308	1.53 335	1.18 346	1.37 409	1.15 280	1.43 403	0.88 334	1.61 331	0.84 370	0.25 344	0.22 388	0.27 366	0.27 395	0.29 368	0.29 380
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
MDST_ROB	1.67 497	0.34 328	1.58 478	0.92 516	0.58 420	4.26 556	1.11 490	2.83 538	1.41 461	4.49 558	2.55 516	1.45 410	0.97 376	7.79 551	1.17 428	0.31 421	0.25 418	0.37 464	0.33 462	0.31 388	0.30 394

HCRNet	0.70 274	0.39 378	0.73 237	0.60 337	0.59 428	0.76 272	0.35 111	1.22 259	1.13 312	1.02 232	0.99 197	1.02 303	0.76 271	2.19 407	0.70 320	0.28 397	0.19 330	0.28 381	0.23 339	0.25 312	0.23 303

MMNet	0.84 359	0.32 282	1.09 405	0.60 337	0.59 428	1.85 491	0.49 280	1.51 327	1.27 394	1.37 409	1.15 280	1.26 369	1.18 436	1.67 342	1.22 432	0.19 180	0.18 312	0.23 271	0.22 316	0.25 312	0.21 265

psmorigin	1.52 484	0.69 486	10.52 563	0.68 425	0.59 428	1.13 394	0.70 401	1.57 346	1.19 354	1.99 505	1.79 464	2.26 504	1.47 479	2.09 395	1.36 452	0.39 469	0.40 505	0.34 445	0.33 462	0.43 455	0.56 496

EKT-Stereo	0.53 150	0.30 233	0.73 237	0.58 312	0.60 431	0.51 120	0.48 270	0.94 142	0.90 199	0.71 147	0.88 167	0.77 196	0.43 101	1.07 203	0.40 156	0.22 275	0.16 261	0.21 204	0.18 189	0.20 195	0.22 283

sCroCo_RVC	0.49 133	0.40 384	1.02 380	0.65 395	0.60 431	0.52 124	0.40 176	0.83 102	0.61 102	0.44 66	0.74 135	0.49 95	0.50 154	0.63 67	0.48 230	0.26 367	0.27 433	0.23 271	0.22 316	0.29 368	0.25 329

ac_64	0.82 348	0.29 213	0.81 291	0.71 443	0.60 431	1.05 380	0.54 314	1.99 464	0.92 209	1.18 314	1.06 232	1.99 491	1.08 416	1.94 381	0.97 396	0.27 383	0.22 388	0.24 291	0.23 339	0.22 260	0.19 215

w-ln-seven-2	1.18 453	0.61 471	4.25 538	0.68 425	0.61 434	1.20 412	0.93 462	1.63 361	1.35 434	1.66 476	1.53 411	1.47 418	1.37 468	3.00 452	1.74 486	0.25 344	0.24 409	0.29 392	0.26 384	0.33 406	0.28 375

LL-Strereo	1.33 467	0.39 378	1.38 451	0.61 351	0.61 434	0.75 266	0.66 386	1.63 361	1.17 339	1.56 459	1.60 431	2.03 496	2.12 526	9.72 567	0.97 396	0.21 249	0.18 312	0.27 366	0.23 339	0.22 260	0.25 329

ADCL	1.72 505	0.57 455	3.66 534	0.67 414	0.61 434	2.61 528	1.85 535	1.96 456	1.67 490	1.90 501	1.83 468	2.06 499	1.90 515	2.13 398	9.15 559	0.26 367	0.24 409	0.34 445	0.32 452	0.38 433	0.35 426

FBW_ROB	1.71 504	0.62 475	1.45 464	0.67 414	0.61 434	1.81 486	1.08 488	2.52 533	1.70 493	1.77 485	1.73 455	1.98 490	1.25 452	12.57 575	1.84 490	0.34 447	0.37 494	0.56 517	0.38 482	0.45 465	0.43 463

MSMD_ROB	1.99 520	0.59 461	0.89 331	0.70 435	0.61 434	3.95 552	0.94 465	1.80 413	1.79 502	4.41 556	4.43 540	8.17 564	3.66 552	3.40 463	1.33 446	0.52 504	0.48 522	0.54 509	0.58 521	0.53 489	0.50 484

PSMNet_ROB	0.90 378	0.52 437	1.17 422	0.72 447	0.61 434	1.27 421	1.12 492	1.76 396	1.12 300	1.09 250	1.28 331	1.45 410	0.89 340	1.65 337	1.42 466	0.33 437	0.25 418	0.37 464	0.39 484	0.35 413	0.29 380

Wz-Net-LNSev-Ref	0.99 404	0.40 384	1.82 494	0.66 402	0.62 440	2.05 505	0.78 420	1.91 444	1.29 403	1.54 455	1.42 379	1.51 424	1.23 448	1.99 385	1.33 446	0.23 302	0.14 163	0.20 169	0.15 108	0.27 338	0.26 353

AIO-Stereo-zeroshot1	0.98 402	0.39 378	3.21 531	0.50 169	0.63 441	0.64 197	0.39 168	2.36 523	0.75 151	0.95 208	4.63 544	1.81 469	0.56 185	0.96 169	0.41 167	0.18 139	0.13 112	0.21 204	0.26 384	0.32 397	0.35 426

anonymousa	0.72 283	0.27 156	0.75 257	0.47 114	0.63 441	1.43 449	0.45 245	1.24 265	0.89 195	1.28 360	1.75 460	1.62 440	1.13 428	0.69 82	0.59 284	0.19 180	0.16 261	0.23 271	0.25 367	0.20 195	0.18 175

cf-r	0.73 301	0.30 233	0.77 274	0.55 277	0.63 441	0.78 285	0.48 270	1.79 410	1.15 327	1.13 281	1.26 322	1.43 403	0.87 329	1.40 294	0.85 373	0.25 344	0.18 312	0.22 233	0.23 339	0.19 161	0.19 215

Wz-Net-TNSev	1.88 512	2.08 559	7.66 552	0.67 414	0.64 444	2.42 520	1.83 534	2.33 520	1.74 499	1.57 463	1.56 422	2.58 518	1.90 515	4.86 491	3.12 520	0.39 469	0.37 494	0.33 435	0.37 480	0.53 489	0.58 501

ADLNet2	0.88 373	0.34 328	1.17 422	0.77 469	0.64 444	1.12 393	0.76 415	1.74 388	1.24 380	1.21 326	1.65 445	1.71 458	1.05 408	1.67 342	1.17 428	0.24 317	0.21 370	0.21 204	0.22 316	0.26 324	0.29 380

FACV-RUCA	0.63 228	0.34 328	0.82 294	0.62 363	0.65 446	0.81 308	0.41 192	1.44 306	1.07 273	0.86 188	1.14 272	0.61 149	0.69 244	0.80 119	0.53 263	0.28 397	0.19 330	0.47 495	0.21 287	0.35 413	0.25 329

DSFCA	0.93 386	0.34 328	1.06 393	0.52 220	0.65 446	1.55 460	0.93 462	1.49 316	1.19 354	1.56 459	1.15 280	1.50 422	0.96 373	3.07 453	1.02 403	0.30 413	0.26 424	0.25 330	0.25 367	0.28 357	0.24 317

edge stereo	1.11 438	0.50 430	1.30 440	0.71 443	0.65 446	1.14 395	0.75 412	1.93 451	1.37 442	1.71 480	1.83 468	2.54 517	1.44 474	2.43 425	1.23 433	0.42 480	0.41 507	0.54 509	0.35 473	0.42 449	0.46 471

ISRNet	0.80 337	0.33 304	1.07 398	0.81 479	0.66 449	0.60 175	0.34 103	1.19 248	1.13 312	1.59 466	1.53 411	1.35 391	0.77 275	1.27 253	0.94 387	0.39 469	0.34 476	0.43 485	0.38 482	0.34 410	0.49 482

rvit_stereo_0075_2	0.64 240	0.46 411	1.05 389	0.66 402	0.66 449	0.53 133	0.48 270	1.20 250	1.12 300	0.76 155	0.92 175	0.78 200	0.53 168	1.03 190	0.59 284	0.37 462	0.28 440	0.40 478	0.31 444	0.37 424	0.32 410

delet	0.85 363	0.32 282	0.95 352	0.65 395	0.66 449	1.64 469	0.84 436	1.75 390	1.35 434	1.32 389	1.30 335	1.30 380	0.88 334	1.68 347	1.10 416	0.21 249	0.21 370	0.24 291	0.24 352	0.21 236	0.21 265

MFN_U_SF_RVC	1.52 484	0.84 503	3.42 532	0.87 505	0.66 449	2.56 525	0.95 467	2.36 523	1.70 493	1.98 504	1.86 473	2.45 515	1.79 506	2.95 448	2.58 510	0.52 504	0.48 522	0.55 514	0.59 524	0.59 500	0.61 507

Wz-Net-SNSev	1.49 480	1.23 532	6.27 550	0.68 425	0.67 453	1.37 436	1.41 514	2.00 465	1.39 451	1.48 442	1.61 435	2.29 505	1.32 463	3.93 472	2.14 504	0.31 421	0.28 440	0.31 411	0.33 462	0.42 449	0.36 432

TRStereo	0.60 211	0.60 469	0.97 360	0.74 459	0.67 453	0.46 67	0.38 153	1.85 426	0.89 195	0.79 166	0.80 154	0.88 243	0.39 83	1.10 211	0.41 167	0.23 302	0.15 221	0.23 271	0.24 352	0.17 89	0.15 94

XX-Stereo	0.63 228	0.26 127	1.90 498	0.81 479	0.67 453	0.43 52	0.23 24	1.03 177	0.58 94	0.65 138	1.56 422	1.41 401	0.39 83	1.28 255	0.35 108	0.20 215	0.14 163	0.20 169	0.19 211	0.18 120	0.14 61

Syn2CoEx	1.14 445	0.69 486	1.66 482	0.80 476	0.67 453	1.40 443	0.88 448	2.06 481	1.54 480	1.25 351	1.58 429	1.42 402	1.50 484	4.09 475	1.40 458	0.36 458	0.32 469	0.34 445	0.29 428	0.29 368	0.34 421

MaskLacGwcNet_RVC	1.10 435	1.02 518	1.00 369	0.82 487	0.67 453	1.93 497	0.93 462	1.62 359	1.11 296	1.15 290	1.25 315	1.50 422	0.79 286	1.96 383	0.76 340	1.89 545	0.34 476	0.79 529	0.36 477	1.25 539	0.83 525

ADCMid	1.89 515	0.73 492	5.06 543	0.72 447	0.67 453	2.00 503	1.14 494	1.97 460	1.48 471	2.86 538	1.81 467	2.37 510	2.05 523	2.24 410	10.39 564	0.33 437	0.31 461	0.39 473	0.43 494	0.50 481	0.44 466

GASNet	0.99 404	0.97 513	1.72 487	0.98 520	0.68 459	0.83 315	0.67 390	1.60 352	1.28 399	1.31 385	1.22 305	1.22 354	1.21 445	2.41 424	1.41 462	0.43 485	0.26 424	0.36 461	0.34 468	0.55 493	0.31 404

BEATNet-Init1	26.87 585	13.43 580	70.68 595	0.91 514	0.68 459	57.02 595	21.06 579	32.82 591	32.67 588	52.12 596	53.61 595	66.05 596	49.56 596	48.79 597	34.71 590	0.49 503	0.44 513	0.53 508	0.53 516	0.63 505	0.59 503

DAS	0.84 359	0.34 328	1.03 384	0.64 381	0.69 461	0.77 280	0.63 377	1.54 338	1.20 359	1.79 489	1.55 418	0.95 277	1.04 404	2.83 444	0.60 292	0.21 249	0.16 261	0.25 330	0.18 189	0.27 338	0.22 283

SepStereo	0.82 348	0.34 328	1.03 384	0.64 381	0.69 461	0.77 280	0.63 377	1.54 338	1.20 359	1.79 489	1.55 418	0.95 277	1.04 404	2.30 416	0.60 292	0.21 249	0.16 261	0.25 330	0.18 189	0.27 338	0.22 283

XQC	1.37 471	0.87 508	2.56 523	0.84 491	0.69 461	1.83 489	0.89 450	2.07 482	1.88 507	1.88 498	1.53 411	1.91 480	1.55 487	2.85 446	3.05 518	0.48 499	0.29 451	0.44 489	0.39 484	0.69 514	0.60 506

Wz-Net-MNSev	1.11 438	0.58 458	2.23 514	0.66 402	0.71 464	1.95 499	1.46 517	1.98 462	1.45 468	1.79 489	1.43 383	1.49 421	1.33 464	1.97 384	1.42 466	0.27 383	0.23 400	0.28 381	0.28 416	0.34 410	0.31 404

EDNetEfficient	2.37 531	1.10 522	8.08 555	0.74 459	0.71 464	0.98 368	1.56 522	1.46 310	4.06 554	4.90 561	2.82 522	2.25 503	3.48 550	2.95 448	9.97 560	0.26 367	0.24 409	0.26 349	0.30 437	0.68 513	0.61 507

zh-sn7	1.76 507	1.38 534	6.58 551	0.74 459	0.72 466	1.78 484	1.31 509	1.88 434	1.56 483	1.86 497	2.47 514	1.81 469	2.08 525	5.12 497	3.80 531	0.32 428	0.32 469	0.32 426	0.32 452	0.44 461	0.40 447

w-ln-seven	1.38 473	0.70 489	3.91 537	0.75 463	0.72 466	2.69 530	0.95 467	2.02 473	1.99 515	1.99 505	1.73 455	1.82 472	1.17 432	2.45 426	2.84 515	0.28 397	0.25 418	0.31 411	0.30 437	0.41 444	0.33 416

ADLNet	0.85 363	0.36 359	0.89 331	0.85 496	0.72 466	1.24 417	0.76 415	1.82 417	1.36 438	1.52 448	1.35 362	1.27 373	0.99 391	1.23 241	1.15 424	0.27 383	0.20 348	0.26 349	0.25 367	0.28 357	0.30 394

DANet	1.08 430	0.61 471	1.32 444	0.85 496	0.72 466	1.37 436	0.51 289	1.54 338	1.15 327	1.78 486	1.54 416	2.01 493	1.11 421	2.90 447	2.00 499	0.33 437	0.30 455	0.40 478	0.30 437	0.44 461	0.45 468
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NVstereo2D	0.92 383	0.41 392	1.48 471	0.72 447	0.72 466	1.20 412	0.87 445	1.75 390	1.38 446	0.99 220	1.13 268	1.26 369	0.98 383	2.21 409	0.89 380	0.43 485	0.20 348	0.38 467	0.24 352	0.57 496	0.63 509

ccnet	1.12 440	0.67 481	1.01 373	0.78 471	0.73 471	1.72 475	0.99 475	1.84 425	1.26 388	1.47 436	1.85 472	1.75 465	1.29 457	1.75 356	1.88 493	0.57 513	0.53 530	0.57 519	0.55 518	0.59 500	0.54 492

MM-Stereo_test3	0.50 137	0.24 76	0.54 104	0.54 253	0.74 472	0.49 89	0.53 308	1.09 214	1.05 264	0.62 134	0.95 182	0.61 149	0.42 94	0.77 107	0.38 141	0.20 215	0.17 290	0.20 169	0.16 150	0.18 120	0.18 175

UNet	0.83 354	0.34 328	1.31 441	0.58 312	0.74 472	1.58 463	0.49 280	1.41 297	1.04 260	1.21 326	1.08 241	1.54 428	1.12 424	1.65 337	1.09 413	0.23 302	0.17 290	0.25 330	0.20 243	0.25 312	0.22 283

UPFNet	0.80 337	0.32 282	0.90 335	0.59 325	0.74 472	1.26 420	0.80 429	1.52 329	1.10 294	1.30 375	1.12 263	1.30 380	0.84 313	1.67 342	1.09 413	0.24 317	0.24 409	0.24 291	0.23 339	0.25 312	0.18 175

G-Net	1.66 496	0.63 476	1.56 476	1.11 530	0.74 472	2.98 539	0.91 456	1.55 342	1.22 371	2.76 535	8.18 567	2.32 508	2.53 540	1.92 377	1.87 491	0.48 499	0.44 513	0.45 490	0.31 444	0.60 504	0.57 500

ADCS	2.25 526	0.99 516	5.55 545	0.81 479	0.74 472	2.19 511	1.80 531	2.27 516	2.14 522	2.80 537	2.13 496	2.40 512	2.03 520	2.64 439	13.69 568	0.41 476	0.39 503	0.40 478	0.45 498	0.58 498	0.56 496

AnyNet_C01	2.26 527	1.78 548	10.22 561	0.93 517	0.74 472	2.92 537	2.20 552	2.29 518	1.80 503	2.53 528	2.41 510	2.71 523	1.73 501	3.41 464	6.72 546	0.41 476	0.39 503	0.40 478	0.42 492	0.67 512	0.63 509

PA-Net	1.01 415	0.57 455	1.29 439	0.64 381	0.74 472	1.19 410	0.84 436	1.69 374	1.43 466	1.16 300	1.19 297	1.32 385	1.19 439	3.42 465	1.25 435	0.29 408	0.45 517	0.33 435	0.49 508	0.32 397	0.47 475
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
FCDSN-DC	2.32 529	0.63 476	0.81 291	0.84 491	0.75 479	2.23 512	0.94 465	2.09 485	1.80 503	5.45 566	7.72 564	7.77 563	6.93 569	3.39 462	1.80 489	0.52 504	0.48 522	0.52 503	0.51 514	0.57 496	0.58 501
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MFN_U_SF_DS_RVC	1.74 506	0.87 508	3.56 533	0.80 476	0.75 479	3.72 547	2.44 559	1.82 417	1.82 505	1.74 482	1.91 479	1.92 483	1.26 454	7.69 550	1.28 441	0.45 491	0.47 521	0.52 503	0.77 534	0.50 481	0.50 484

SHD	1.31 464	0.71 491	2.34 517	0.86 498	0.75 479	1.77 482	0.65 381	2.22 510	2.50 533	2.40 524	1.71 453	1.91 480	1.60 491	1.93 380	2.37 507	0.38 466	0.31 461	0.38 467	0.40 488	0.48 477	0.50 484

MSC_U_SF_DS_RVC	2.12 522	1.15 528	3.10 530	1.05 525	0.76 482	5.03 561	2.40 558	2.16 496	2.62 536	1.89 500	2.28 503	2.69 522	1.65 495	9.35 562	2.04 500	0.64 523	0.51 528	0.68 526	0.71 532	1.09 534	0.67 515

ADCRef	1.35 469	0.55 447	2.37 518	0.72 447	0.77 483	1.94 498	0.78 420	1.91 444	1.27 394	1.57 463	1.59 430	1.36 393	1.41 470	1.54 319	7.53 549	0.23 302	0.20 348	0.32 426	0.30 437	0.29 368	0.29 380

RASNet	1.12 440	0.30 233	0.91 338	0.66 402	0.77 483	0.97 363	0.57 351	1.37 287	1.35 434	1.02 232	1.34 356	2.11 500	1.43 472	7.09 539	1.39 457	0.19 180	0.17 290	0.17 76	0.19 211	0.18 120	0.16 124

AIO-test1	0.56 189	0.25 104	0.55 114	0.64 381	0.78 485	0.80 299	0.36 127	1.18 240	1.34 424	0.57 118	0.88 167	0.61 149	0.50 154	1.12 217	0.35 108	0.17 100	0.17 290	0.22 233	0.24 352	0.18 120	0.23 303

WZ-Net	1.95 516	0.95 512	10.10 559	0.86 498	0.78 485	1.69 472	1.60 525	2.20 509	1.98 514	2.08 510	1.93 480	2.30 506	1.97 518	5.30 500	3.17 523	0.34 447	0.26 424	0.29 392	0.31 444	0.51 485	0.47 475

PWC_ROB	1.24 456	0.76 498	2.46 520	0.72 447	0.78 485	1.15 401	0.49 280	1.75 390	1.92 511	2.31 517	3.07 526	1.59 436	1.40 469	2.46 429	2.10 503	0.33 437	0.22 388	0.35 453	0.24 352	0.38 433	0.41 452

CroCo-Stereo Lap2	0.44 99	0.34 328	0.77 274	0.61 351	0.79 488	0.28 9	0.35 111	0.75 65	0.71 143	0.38 41	0.50 67	0.72 185	0.55 180	0.57 44	0.47 225	0.17 100	0.18 312	0.19 134	0.16 150	0.21 236	0.20 248

FINET	0.97 398	0.54 442	1.60 479	0.63 372	0.79 488	1.08 386	1.07 487	1.56 345	2.20 524	1.15 290	1.49 404	0.94 269	0.88 334	2.32 417	1.05 405	0.42 480	0.35 487	0.32 426	0.28 416	0.43 455	0.38 443

APVNet	1.06 425	0.53 441	1.42 458	0.84 491	0.79 488	1.92 496	0.82 434	1.90 440	1.08 279	1.08 244	1.43 383	1.56 431	1.13 428	3.07 453	1.58 480	0.31 421	0.34 476	0.42 483	0.36 477	0.36 420	0.37 437

aanetorigin	1.23 455	0.79 500	2.78 529	0.70 435	0.79 488	0.99 369	1.06 486	1.06 204	1.37 442	3.52 547	2.61 517	1.72 459	1.63 493	1.99 385	1.78 488	0.25 344	0.24 409	0.26 349	0.25 367	0.38 433	0.45 468

CC-Net-ROB	1.49 480	1.26 533	1.27 437	0.88 506	0.79 488	1.76 479	1.00 477	1.79 410	1.26 388	1.10 258	1.61 435	1.21 352	0.99 391	8.13 554	0.84 370	1.09 539	0.41 507	2.20 548	0.46 501	1.20 538	0.48 478

S-Stereo	1.15 449	0.46 411	2.17 511	0.81 479	0.80 493	1.21 414	1.19 500	1.93 451	2.02 517	1.47 436	2.11 494	1.57 432	1.17 432	2.05 392	1.41 462	0.40 472	0.40 505	0.35 453	0.31 444	0.44 461	0.70 518

Nwc_Net	1.09 433	0.49 423	1.33 446	0.89 510	0.80 493	1.49 455	0.66 386	2.19 506	1.27 394	1.32 389	2.26 502	1.96 488	1.54 485	1.92 377	1.34 448	0.40 472	0.30 455	0.43 485	0.45 498	0.38 433	0.37 437

AASNet	0.76 320	0.35 349	0.91 338	0.79 473	0.81 495	1.14 395	0.56 340	2.02 473	1.08 279	1.22 331	1.24 311	0.93 266	0.76 271	0.77 107	1.16 425	0.27 383	0.23 400	0.24 291	0.20 243	0.28 357	0.24 317

DRN-Test	1.00 409	0.44 402	1.13 414	0.70 435	0.81 495	1.62 466	0.79 423	2.14 491	1.44 467	1.78 486	1.33 349	1.43 403	1.05 408	2.18 405	1.53 479	0.27 383	0.21 370	0.31 411	0.30 437	0.32 397	0.28 375

LoS_RVC	0.42 82	0.26 127	0.40 17	0.44 81	0.82 497	0.51 120	0.44 228	0.64 34	0.41 41	0.44 66	0.78 143	0.44 63	0.47 129	0.56 40	0.36 118	0.13 19	0.12 51	0.14 1	0.10 2	0.13 4	0.84 526

PVD	1.70 501	0.84 503	2.26 515	0.94 519	0.83 498	2.48 522	0.97 470	2.59 536	3.35 546	3.01 544	2.77 521	2.34 509	2.47 538	2.67 440	3.14 521	0.47 498	0.45 517	0.59 521	0.48 505	0.59 500	0.75 523

CAS	0.63 228	0.18 1	0.37 5	2.27 549	0.84 499	0.57 159	0.54 314	0.79 80	0.62 104	0.48 90	0.70 122	0.36 47	0.26 17	0.45 12	0.35 108	2.24 549	0.10 9	0.14 1	0.09 1	0.15 38	1.06 538

Wz-Net-LNSev	1.03 421	0.67 481	2.71 527	0.64 381	0.84 499	1.75 477	1.00 477	1.80 413	1.32 417	1.28 360	1.25 315	1.65 451	1.22 446	1.39 288	1.40 458	0.28 397	0.26 424	0.24 291	0.23 339	0.33 406	0.32 410

stereogan	1.15 449	0.42 396	1.40 452	0.86 498	0.84 499	2.38 519	0.71 403	1.88 434	1.73 497	1.72 481	1.94 482	2.31 507	1.29 457	2.07 393	1.08 411	0.36 458	0.35 487	0.39 473	0.31 444	0.51 485	0.46 471

YMNet	1.00 409	0.54 442	1.40 452	0.81 479	0.85 502	1.87 493	0.62 372	1.55 342	1.18 346	1.63 473	1.99 484	1.77 466	0.97 376	1.50 310	1.45 470	0.33 437	0.37 494	0.31 411	0.32 452	0.32 397	0.29 380

YMNet_1	1.00 409	0.54 442	1.40 452	0.81 479	0.85 502	1.87 493	0.62 372	1.55 342	1.18 346	1.63 473	1.99 484	1.77 466	0.97 376	1.50 310	1.45 470	0.33 437	0.37 494	0.31 411	0.32 452	0.32 397	0.29 380

DGSMNet	1.14 445	0.76 498	2.49 521	0.81 479	0.86 504	1.39 441	1.39 513	2.13 487	1.35 434	1.26 355	1.63 442	1.48 420	0.98 383	1.75 356	1.10 416	0.45 491	0.43 510	0.55 514	0.49 508	0.75 519	0.70 518

acv_ft	0.75 314	0.31 266	0.95 352	0.70 435	0.86 504	1.24 417	0.53 308	1.44 306	1.07 273	1.24 345	1.30 335	1.08 318	0.92 347	0.80 119	1.34 448	0.21 249	0.19 330	0.21 204	0.18 189	0.21 236	0.18 175

PASM	1.34 468	0.92 511	2.62 525	0.86 498	0.87 506	1.03 377	1.08 488	1.50 320	1.51 476	1.82 494	1.41 378	1.68 454	1.26 454	4.87 492	1.34 448	0.61 519	0.65 541	0.68 526	0.78 535	0.69 514	0.68 517

PWCDC_ROB	1.29 460	0.75 497	1.33 446	1.05 525	0.88 507	1.73 476	0.52 300	1.89 437	3.28 545	1.29 366	4.88 549	1.22 354	1.46 477	1.77 363	1.45 470	0.60 518	0.26 424	0.29 392	0.25 367	0.52 487	0.37 437

AF-Net	1.13 443	0.52 437	1.33 446	0.86 498	0.91 508	1.38 439	0.71 403	2.16 496	1.62 486	1.56 459	2.40 509	1.99 491	1.65 495	1.81 367	1.48 475	0.48 499	0.28 440	0.49 499	0.33 462	0.39 437	0.32 410

ADCP+	1.99 520	0.48 420	7.73 553	0.66 402	0.91 508	2.30 515	1.05 484	1.82 417	1.34 424	1.54 455	1.32 347	1.74 462	1.61 492	2.17 402	13.37 567	0.24 317	0.21 370	0.32 426	0.28 416	0.37 424	0.29 380

ELAS_RVC	2.48 536	0.74 495	1.90 498	1.05 525	0.92 510	2.76 531	4.01 568	2.76 537	4.11 555	4.69 559	4.63 544	4.62 545	5.96 564	3.97 474	3.96 534	0.63 522	0.53 530	0.56 517	0.52 515	0.64 507	0.63 509
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	2.37 531	0.74 495	1.54 475	0.99 521	0.92 510	4.78 558	2.33 556	3.33 546	3.37 547	5.05 564	4.77 548	3.67 538	4.53 559	3.42 465	4.50 537	0.62 520	0.53 530	0.55 514	0.53 516	0.63 505	0.64 513
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
NCC-stereo	1.10 435	0.54 442	1.24 431	0.84 491	0.94 512	1.29 424	0.89 450	2.01 469	1.34 424	1.32 389	1.74 457	1.88 475	1.74 502	2.35 419	1.25 435	0.45 491	0.37 494	0.45 490	0.58 521	0.42 449	0.42 456

Abc-Net	1.10 435	0.54 442	1.24 431	0.84 491	0.94 512	1.29 424	0.89 450	2.01 469	1.34 424	1.32 389	1.74 457	1.88 475	1.74 502	2.35 419	1.25 435	0.45 491	0.37 494	0.45 490	0.58 521	0.42 449	0.42 456
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
StereoDRNet	0.98 402	0.47 416	1.70 484	0.76 466	0.94 512	1.51 456	0.91 456	1.92 447	1.32 417	1.61 467	1.13 268	1.47 418	0.97 376	1.75 356	1.46 473	0.28 397	0.23 400	0.29 392	0.27 395	0.35 413	0.27 363

RGC	1.14 445	0.79 500	1.26 434	0.91 514	0.96 515	1.52 457	0.77 418	1.92 447	1.26 388	1.54 455	1.93 480	2.02 495	1.54 485	2.25 412	1.31 444	0.44 490	0.35 487	0.58 520	0.48 505	0.47 472	0.46 471

RYNet	1.17 452	0.49 423	1.24 431	0.70 435	0.97 516	1.71 473	0.92 458	1.91 444	1.46 469	1.38 414	1.14 272	1.88 475	1.30 461	4.24 477	1.87 491	0.26 367	0.21 370	0.35 453	0.27 395	0.55 493	0.54 492

HGLStereo	0.85 363	0.38 373	0.94 348	0.80 476	1.03 517	1.17 405	0.58 355	1.52 329	1.20 359	1.19 318	1.62 438	1.13 340	1.20 442	1.80 365	1.06 407	0.24 317	0.24 409	0.24 291	0.21 287	0.23 285	0.27 363

RP	1.09 433	0.50 430	1.12 412	0.90 511	1.04 518	1.11 390	0.84 436	1.80 413	1.62 486	1.55 458	2.00 486	1.90 479	1.78 505	1.84 368	1.25 435	0.52 504	0.36 492	0.48 497	0.36 477	0.45 465	0.43 463

SAMSARA	1.55 486	0.84 503	2.61 524	1.22 533	1.07 519	2.50 523	1.93 540	2.05 476	1.89 508	2.75 534	1.66 448	2.81 525	1.69 500	3.08 455	1.97 498	0.46 497	0.51 528	0.42 483	0.46 501	0.58 498	0.59 503

MFMNet_re	1.40 476	1.14 527	1.68 483	1.39 537	1.07 519	1.48 453	1.43 515	1.87 431	1.82 505	2.26 515	2.19 499	1.51 424	1.86 512	1.52 313	1.25 435	0.93 531	0.83 546	0.84 531	0.80 536	0.99 529	1.05 537

PSMNet-RUCA	1.02 418	0.97 513	1.44 459	1.23 534	1.10 521	1.40 443	0.62 372	1.69 374	1.38 446	0.94 206	1.53 411	0.97 285	0.83 309	1.17 230	0.93 385	0.69 525	0.34 476	0.99 536	0.60 525	0.97 526	0.64 513

SGM+DAISY	2.41 534	1.07 520	2.14 510	1.18 531	1.10 521	2.14 510	1.36 512	1.96 456	1.66 489	5.46 567	7.07 558	4.95 551	4.32 558	5.50 508	2.26 506	1.04 537	1.02 560	0.99 536	0.97 546	1.02 530	1.04 535

AnyNet_C32	1.96 517	1.10 522	5.17 544	0.90 511	1.11 523	2.12 509	2.37 557	1.85 426	1.48 471	2.45 526	1.70 452	2.05 498	1.64 494	2.50 432	10.28 563	0.37 462	0.34 476	0.35 453	0.41 489	0.49 480	0.54 492

PWCK	2.88 547	2.05 557	5.72 547	2.08 547	1.11 523	3.55 545	3.90 567	2.86 540	3.54 551	3.03 545	3.63 534	3.10 533	2.31 533	8.15 556	3.09 519	2.12 548	0.91 555	1.75 545	0.98 548	2.57 549	1.18 541

anonymity	1.12 440	0.97 513	1.21 425	1.07 528	1.12 525	1.08 386	0.89 450	1.95 455	1.16 336	1.29 366	1.26 322	1.22 354	1.09 419	1.15 222	1.01 402	1.02 535	1.00 558	0.97 534	0.97 546	0.98 527	0.99 532

MADNet+	2.69 541	3.22 570	11.53 564	1.44 540	1.12 525	3.19 541	1.81 532	2.85 539	2.37 526	1.68 478	2.07 493	2.85 527	2.18 528	7.41 544	5.23 540	0.79 527	0.76 543	0.69 528	0.65 528	0.98 527	0.95 530

STTRV1_RVC	1.58 488	0.68 485	1.96 502	0.88 506	1.12 525	1.57 462	0.90 455	2.25 513	1.75 500	1.29 366	2.02 489	1.40 398	1.22 446	9.77 568	1.31 444	0.81 528	0.33 474	0.54 509	0.49 508	0.73 518	0.52 490

SPS-STEREO	1.67 497	1.04 519	1.23 428	1.21 532	1.13 528	1.82 488	1.11 490	2.16 496	1.52 477	3.07 546	2.32 504	2.82 526	1.80 507	4.11 476	2.04 500	1.03 536	0.99 557	0.97 534	0.94 544	1.03 532	1.02 533
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
GCST	1.08 430	1.47 542	0.93 344	1.73 543	1.14 529	1.30 426	0.31 77	1.33 276	1.16 336	1.29 366	0.97 194	0.98 287	0.49 148	2.08 394	0.46 218	1.19 542	0.70 542	1.30 542	0.85 540	1.02 530	0.89 528

WAO-7	2.66 538	1.40 537	1.73 489	1.39 537	1.17 530	3.93 551	1.94 541	4.11 554	3.88 553	2.92 539	5.50 551	4.18 543	3.00 547	7.63 549	3.71 530	1.13 541	1.00 558	1.17 541	1.13 552	1.18 537	1.09 539

NVStereoNet_ROB	1.88 512	1.07 520	1.45 464	1.07 528	1.17 530	1.47 452	1.48 519	1.89 437	1.93 513	1.94 503	4.67 547	3.08 532	1.80 507	6.51 528	1.65 483	1.06 538	0.86 552	1.08 540	1.32 553	0.93 525	1.26 542
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
GwcNet	1.08 430	0.51 433	2.33 516	0.79 473	1.18 532	1.76 479	0.70 401	1.68 372	1.47 470	1.41 423	1.64 443	1.74 462	1.04 404	2.20 408	1.41 462	0.30 413	0.29 451	0.29 392	0.27 395	0.30 379	0.35 426

DeepPrunerF	1.60 491	0.73 492	5.81 548	0.88 506	1.19 533	0.91 337	0.95 467	2.19 506	5.24 562	1.17 309	1.30 335	1.19 349	1.30 461	4.90 493	1.66 485	0.42 480	0.34 476	0.52 503	0.47 503	0.41 444	0.40 447

Consistency-Raft	1.25 458	0.99 516	1.93 500	1.02 524	1.21 534	0.96 359	1.01 479	1.75 390	1.92 511	1.36 406	2.12 495	1.44 408	1.01 395	1.14 221	1.40 458	0.72 526	0.82 545	0.89 532	0.98 548	1.31 540	0.95 530

MANE	6.19 561	0.59 461	1.03 384	0.93 517	1.22 535	13.38 573	2.69 560	12.81 577	17.94 582	8.21 574	10.82 573	14.72 575	11.68 571	11.39 574	11.90 566	0.59 517	0.50 527	0.52 503	1.76 563	0.55 493	0.54 492

RTS	2.67 539	1.38 534	15.28 568	0.99 521	1.26 536	3.78 548	1.96 542	2.15 493	2.62 536	2.61 529	2.85 523	2.60 519	1.59 489	6.27 524	5.71 542	0.40 472	0.28 440	0.35 453	0.35 473	0.50 481	0.48 478

RTSA	2.67 539	1.38 534	15.28 568	0.99 521	1.26 536	3.78 548	1.96 542	2.15 493	2.62 536	2.61 529	2.85 523	2.60 519	1.59 489	6.27 524	5.71 542	0.40 472	0.28 440	0.35 453	0.35 473	0.50 481	0.48 478

testlalala2	0.58 202	0.27 156	0.68 188	1.72 542	1.27 538	0.68 233	0.42 196	0.93 135	0.70 138	0.90 193	0.93 178	0.76 193	0.34 52	0.52 27	0.40 156	0.18 139	0.15 221	0.17 76	0.13 62	0.17 89	0.17 150

TCMNet	1.01 415	0.60 469	2.10 506	0.86 498	1.33 539	1.14 395	0.67 390	1.69 374	1.23 374	1.11 264	1.57 426	1.30 380	0.97 376	2.01 387	1.50 477	0.31 421	0.31 461	0.38 467	0.34 468	0.42 449	0.36 432

CES	0.48 127	0.20 8	0.37 5	0.39 29	1.39 540	0.55 149	0.35 111	0.98 159	0.66 128	0.44 66	0.66 107	0.35 45	0.27 19	0.56 40	0.33 81	0.15 36	0.13 112	0.15 19	0.10 2	0.19 161	1.46 545

SQANet	1.31 464	0.88 510	1.08 402	1.83 545	1.44 541	1.44 450	0.75 412	1.74 388	1.09 287	1.32 389	1.26 322	1.28 376	1.01 395	1.50 310	0.83 367	2.50 551	0.34 476	1.47 543	0.55 518	2.32 545	1.57 547

PDISCO_ROB	1.32 466	0.65 479	1.44 459	1.36 535	1.46 542	2.55 524	0.92 458	2.45 531	2.07 520	1.37 409	1.49 404	1.65 451	1.00 393	2.82 443	1.35 451	1.01 533	0.27 433	0.54 509	0.47 503	0.71 516	0.73 521

otaku	1.60 491	1.11 525	1.21 425	2.20 548	1.56 543	1.97 500	1.24 503	2.07 482	1.36 438	1.44 431	1.62 438	1.73 460	1.19 439	1.73 355	0.98 399	2.89 556	0.57 535	1.74 544	0.60 525	2.78 552	1.94 553

UDG	1.41 477	2.65 565	0.99 364	1.44 540	1.64 544	1.34 433	0.80 429	1.60 352	1.23 374	1.23 337	1.71 453	2.01 493	1.34 465	1.47 306	1.41 462	0.90 530	0.54 533	2.29 550	0.75 533	1.84 542	1.04 535

Ntro	1.64 495	1.15 528	1.23 428	2.48 553	1.83 545	2.09 507	1.16 497	1.96 456	1.38 446	1.21 326	1.62 438	1.62 440	1.29 457	1.87 374	1.11 419	3.04 557	0.56 534	1.82 546	0.64 527	2.80 553	2.05 554

DDUNet	1.50 482	2.69 566	1.12 412	1.77 544	1.88 546	1.84 490	0.92 458	1.70 379	1.16 336	1.38 414	1.79 464	1.60 438	1.12 424	1.37 279	1.08 411	1.10 540	0.76 543	2.37 552	0.94 544	2.00 543	1.37 544

FADE	26.59 584	4.78 573	20.96 572	1.89 546	1.92 547	2.91 535	2.00 544	5.58 563	5.04 560	2.92 539	2.16 498	4.13 542	14.18 576	10.23 571	8.46 556	188.09 597	2.77 571	123.78 594	127.92 594	1.06 533	1.10 540

tt	6.58 564	0.26 127	6.10 549	3.77 571	2.16 548	11.55 570	19.63 578	13.33 578	5.74 563	2.96 541	2.65 518	4.97 552	6.33 567	3.81 471	7.24 548	9.15 579	11.32 584	5.89 578	6.24 577	6.03 574	2.55 562

WAO-8	4.40 553	1.82 551	1.79 491	2.34 550	2.20 549	9.19 566	1.53 520	6.09 567	16.46 576	3.94 550	7.84 565	7.32 558	3.72 554	9.41 564	3.31 524	2.00 546	1.07 561	2.44 557	1.37 557	2.50 547	1.68 548

Venus	4.40 553	1.82 551	1.79 491	2.34 550	2.20 549	9.19 566	1.53 520	6.09 567	16.46 576	3.94 550	7.84 565	7.32 558	3.72 554	9.41 564	3.31 524	2.00 546	1.07 561	2.44 557	1.37 557	2.50 547	1.68 548

RainbowNet	1.97 518	1.76 547	1.57 477	2.81 556	2.21 551	1.98 502	1.81 532	2.54 534	1.89 508	1.50 445	1.84 470	1.96 488	1.65 495	2.14 399	1.25 435	3.33 563	0.85 550	2.39 555	0.98 548	2.82 555	2.22 555

ACVNet_2	2.43 535	1.41 538	2.04 503	2.62 554	2.24 552	2.63 529	1.88 538	3.31 545	3.01 542	2.19 513	3.45 532	4.62 545	2.04 521	4.50 484	1.47 474	2.55 552	0.64 539	2.22 549	0.84 538	2.69 551	2.29 557

DispFullNet	2.34 530	2.85 567	3.66 534	3.08 562	2.27 553	1.97 500	0.67 390	2.00 465	1.70 493	2.52 527	2.00 486	2.23 502	5.86 562	3.44 467	1.58 480	1.01 533	0.32 469	2.64 561	1.94 566	2.85 557	2.24 556

WAO-6	2.81 545	1.60 545	1.46 466	2.36 552	2.28 554	3.55 545	2.29 555	4.21 555	4.56 559	2.36 522	4.51 541	4.88 549	2.66 541	4.60 485	4.07 536	1.72 544	1.15 564	2.31 551	1.46 559	2.31 544	1.85 551

ACVNet-4b	2.15 523	1.41 538	1.64 480	2.80 555	2.31 555	2.31 516	1.24 503	2.32 519	2.14 522	1.26 355	2.39 508	2.66 521	1.48 480	5.95 521	1.06 407	3.20 561	0.45 517	2.37 552	0.89 541	2.83 556	2.37 558

ACVNet_1	2.18 524	1.45 541	1.72 487	2.85 557	2.33 556	2.28 514	1.46 517	3.08 543	2.22 525	1.82 494	2.05 492	3.56 536	1.98 519	3.09 456	1.40 458	3.17 558	0.60 537	2.40 556	0.92 543	2.91 559	2.37 558

LVE	3.31 550	1.67 546	1.64 480	2.85 557	2.42 557	3.20 542	2.26 554	4.78 560	5.05 561	2.35 520	6.91 556	6.02 556	2.37 534	9.15 558	2.17 505	3.19 560	1.08 563	2.38 554	1.47 560	2.81 554	2.40 560

Dean	2.91 548	1.53 544	2.07 504	2.96 561	2.51 558	3.15 540	2.14 550	4.75 559	4.41 558	2.76 535	6.10 554	5.53 554	2.37 534	2.97 450	1.92 495	3.18 559	0.85 550	2.51 559	1.04 551	2.88 558	2.47 561

IMH-64-1	2.70 542	1.79 549	1.46 466	3.26 565	2.66 559	3.23 543	2.10 547	4.08 552	2.75 540	2.34 518	3.81 536	3.06 530	2.22 531	4.25 478	2.59 511	3.75 567	0.84 547	2.75 562	1.35 554	3.15 561	2.60 564

IMH-64	2.70 542	1.79 549	1.46 466	3.26 565	2.66 559	3.23 543	2.10 547	4.08 552	2.75 540	2.34 518	3.81 536	3.06 530	2.22 531	4.25 478	2.59 511	3.75 567	0.84 547	2.75 562	1.35 554	3.15 561	2.60 564

IMH	3.21 549	1.85 553	1.48 471	3.25 564	2.69 561	4.07 554	2.02 545	4.41 557	3.80 552	2.72 532	7.11 559	4.75 548	2.92 544	5.92 519	2.55 509	3.85 571	0.88 553	2.78 564	1.36 556	3.19 563	2.59 563

TorneroNet-64	5.30 560	2.03 555	1.74 490	3.43 567	2.81 562	10.09 568	2.12 549	9.10 574	17.12 581	4.96 563	9.27 570	10.72 573	3.70 553	9.20 559	4.55 538	3.31 562	0.84 547	2.88 565	1.55 561	3.49 564	3.04 567

test_for_model	1.30 462	3.71 572	0.58 134	3.22 563	2.84 563	0.59 167	0.33 91	1.40 295	0.83 178	1.42 429	0.61 97	0.52 112	0.37 74	0.51 24	0.33 81	2.46 550	0.15 221	0.16 49	0.11 8	4.39 573	1.50 546

JetBlue	3.97 551	2.01 554	10.19 560	1.38 536	2.84 563	10.53 569	9.54 572	3.60 550	2.41 528	2.73 533	3.39 531	4.54 544	4.31 557	7.85 553	6.84 547	0.88 529	0.93 556	0.89 532	0.91 542	1.74 541	1.91 552

TorneroNet	10.70 573	2.03 555	1.82 494	3.43 567	3.01 565	43.83 590	2.22 553	8.87 573	67.47 597	7.17 572	27.36 585	10.68 572	3.85 556	8.67 557	7.65 553	3.59 565	0.88 553	3.04 566	1.57 562	3.71 565	3.17 568

KSHMR	8.75 569	2.06 558	2.11 508	3.53 569	3.11 566	4.13 555	2.69 560	5.60 564	61.37 596	3.00 543	55.83 596	4.98 553	2.45 537	4.49 482	2.61 513	3.46 564	1.55 568	3.14 568	1.94 566	3.72 566	3.18 569

ktn	4.70 556	2.38 563	2.12 509	3.76 570	3.24 567	4.85 559	2.95 565	5.52 562	7.37 567	4.07 554	19.32 581	7.46 560	3.47 549	7.39 543	2.95 517	4.04 572	1.85 569	3.26 570	2.22 569	3.08 560	2.65 566

JetRed	6.91 565	8.80 577	25.96 581	2.85 557	3.25 568	13.98 576	11.87 574	6.25 569	4.28 557	4.45 557	4.56 542	6.69 557	5.46 561	7.46 546	14.05 569	2.59 553	3.31 572	2.59 560	2.29 570	4.20 570	3.36 571

notaker	3.98 552	2.40 564	2.68 526	3.82 572	3.27 569	3.97 553	2.14 550	4.78 560	3.45 549	4.12 555	6.94 557	7.65 562	3.26 548	7.82 552	5.30 541	4.04 572	1.41 566	3.36 571	2.10 568	3.88 567	3.31 570

UNDER WATER	5.08 558	2.33 562	5.55 545	3.94 574	3.51 570	5.20 562	2.72 562	5.61 565	16.52 578	3.84 549	4.60 543	9.21 566	5.89 563	5.90 518	8.66 558	3.75 567	1.34 565	3.18 569	1.88 564	4.33 572	3.61 572

UNDER WATER-64	5.27 559	2.32 561	8.78 558	3.93 573	3.54 571	7.61 564	3.03 566	5.84 566	14.19 572	4.04 552	4.04 538	9.39 567	6.26 565	5.93 520	8.48 557	3.60 566	1.51 567	3.13 567	1.88 564	4.29 571	3.61 572

HanzoNet	11.04 574	3.62 571	8.10 556	4.08 575	3.55 572	4.90 560	2.73 563	7.19 571	10.10 568	31.86 592	28.92 586	21.96 586	36.36 588	18.08 580	10.17 562	7.94 578	3.32 573	3.47 572	3.31 571	7.06 577	4.04 574

MADNet++	5.01 557	3.14 568	4.91 542	4.55 576	3.94 573	5.20 562	4.41 569	4.40 556	4.13 556	4.95 562	6.08 553	4.74 547	5.37 560	9.40 563	10.67 565	4.65 574	4.15 575	3.97 573	3.34 572	4.09 569	4.08 575

DPSimNet_ROB	11.20 575	4.98 574	35.43 585	2.90 560	4.52 574	7.89 565	17.09 577	4.66 558	6.06 565	14.89 581	10.93 574	17.29 578	36.81 590	13.18 576	15.68 573	2.86 555	6.29 577	5.75 577	5.09 575	3.91 568	7.70 577

ASD4	15.85 579	10.99 578	19.63 571	10.21 580	11.70 575	19.24 577	31.10 583	19.35 580	10.68 569	11.14 576	10.18 572	12.59 574	12.64 573	14.74 577	24.83 583	12.93 584	9.94 583	26.83 587	19.40 584	16.23 583	12.70 585

USTest	14.33 578	14.94 581	21.04 573	17.44 581	16.05 576	23.26 578	33.84 586	21.73 581	11.80 571	9.36 575	10.14 571	15.97 576	13.20 574	17.28 579	22.43 580	3.78 570	5.01 576	6.17 579	6.16 576	9.25 579	7.72 578

DGTPSM_ROB	13.01 576	8.23 575	21.87 574	9.51 578	18.10 577	11.56 571	32.01 584	10.63 575	16.20 574	7.03 570	19.48 582	10.15 569	16.66 578	9.83 569	22.42 579	4.75 575	8.68 578	5.37 575	10.25 580	6.16 575	11.36 580

DPSMNet_ROB	13.02 577	8.23 575	21.91 575	9.53 579	18.11 578	11.56 571	32.02 585	10.64 576	16.23 575	7.05 571	19.49 583	10.16 570	16.66 578	9.85 570	22.43 580	4.77 576	8.68 578	5.38 576	10.26 581	6.17 576	11.36 580

TCMNet-wrong-test	10.31 571	11.40 579	14.84 567	20.96 582	18.45 579	13.80 575	10.76 573	15.78 579	3.53 550	5.20 565	5.52 552	16.26 577	12.61 572	7.51 548	10.15 561	7.43 577	2.37 570	4.31 574	3.43 573	11.36 580	10.61 579

PML	51.67 594	36.25 589	13.28 566	7.46 577	20.81 580	108.69 597	232.22 598	8.72 572	27.82 587	87.01 597	269.67 598	69.67 597	61.95 597	24.76 588	14.20 570	9.74 581	3.40 574	9.62 580	4.70 574	18.74 584	4.72 576

DPSM_ROB	19.08 580	19.14 583	25.17 579	22.15 584	20.85 581	28.17 580	37.82 588	26.56 584	16.85 579	14.14 578	14.84 576	21.70 581	18.75 581	21.87 582	26.55 585	10.16 582	9.30 581	10.47 581	10.42 582	14.03 581	12.61 583

DPSM	19.08 580	19.14 583	25.17 579	22.15 584	20.85 581	28.17 580	37.82 588	26.56 584	16.85 579	14.14 578	14.84 576	21.70 581	18.75 581	21.87 582	26.55 585	10.16 582	9.30 581	10.47 581	10.42 582	14.03 581	12.61 583

LRCNet_RVC	22.74 582	32.10 588	21.97 576	29.84 586	26.23 583	4.42 557	0.81 432	22.66 582	2.02 517	26.93 587	29.26 587	23.06 588	15.59 577	23.84 584	18.88 576	31.75 589	19.90 591	34.65 588	32.13 589	30.54 589	28.32 590

HaxPig	38.92 589	41.40 594	41.64 586	29.95 587	32.27 584	28.90 582	27.60 580	29.73 587	37.71 593	43.82 593	43.87 592	33.17 589	35.56 587	41.53 590	40.37 592	43.94 593	47.51 596	45.82 589	47.08 591	42.38 590	44.15 593

MEDIAN_ROB	42.00 591	44.40 596	44.29 589	35.15 588	34.95 585	31.28 588	29.60 582	35.88 592	40.02 595	47.20 595	46.64 594	37.37 590	38.48 595	44.35 596	42.45 593	48.03 595	49.39 597	49.71 591	49.03 592	45.14 592	46.65 594

AVERAGE_ROB	40.43 590	42.37 595	42.73 587	36.96 589	35.58 586	30.50 583	27.61 581	36.71 593	38.39 594	44.91 594	44.36 593	37.45 591	36.70 589	41.88 591	40.35 591	45.43 594	46.81 595	47.11 590	46.35 590	42.51 591	43.87 592

CasAABBNet	38.33 586	38.46 591	50.35 590	44.75 591	41.84 587	56.68 592	76.37 595	53.22 594	33.83 590	28.31 589	29.54 588	43.62 594	37.71 592	43.84 594	53.41 596	20.30 585	18.70 588	21.07 583	21.07 586	28.24 586	25.34 588

FlowAnything	38.37 587	38.41 590	50.38 591	44.76 592	41.94 588	56.64 591	76.34 594	53.28 596	34.23 592	28.25 588	29.72 589	43.60 592	37.79 593	43.83 593	53.38 595	20.39 587	18.71 590	21.07 583	21.14 588	28.23 585	25.29 587

Selective-RAFT-Error	38.39 588	38.47 592	50.44 592	44.73 590	41.97 589	56.68 592	76.38 596	53.24 595	33.92 591	28.34 590	29.85 590	43.60 592	38.20 594	43.75 592	53.34 594	20.38 586	18.70 588	21.09 585	21.05 585	28.30 587	25.43 589

Anonymous_1	43.04 593	18.73 582	24.79 578	21.81 583	46.26 590	27.80 579	37.60 587	28.08 586	16.14 573	14.66 580	14.30 575	20.65 580	17.88 580	21.56 581	25.94 584	117.93 596	8.92 580	100.65 593	126.50 593	158.64 597	12.08 582

U	9.45 570	0.21 26	0.58 134	0.47 114	53.11 591	61.27 596	0.24 29	0.70 53	0.52 82	0.36 32	0.28 12	0.29 28	0.35 60	0.33 2	0.26 18	0.19 180	0.11 26	60.50 592	8.88 578	0.17 89	0.13 35

LSM	6.33 562	1.10 522	13.19 565	1.41 539	68.17 592	1.64 469	1.90 539	1.92 447	2.46 529	2.99 542	3.11 527	1.88 475	1.80 507	2.61 437	2.06 502	0.41 476	0.58 536	0.50 500	0.57 520	0.64 507	17.66 586

DLNR_Zeroshot_test	23.17 583	48.52 597	43.29 588	176.68 597	78.69 593	0.35 18	0.21 12	23.41 583	0.75 151	0.66 141	0.86 162	0.59 144	0.30 31	1.56 323	0.44 191	9.57 580	0.12 51	0.18 111	0.14 90	76.92 596	0.16 124

xxxxx1	54.10 595	25.67 585	27.13 582	113.43 594	96.96 594	30.69 584	47.44 590	32.38 588	25.60 583	17.75 582	17.27 578	21.81 583	21.02 583	24.43 585	33.82 587	33.37 590	40.54 592	157.71 595	175.86 595	66.16 593	72.93 595

tt_ll	54.10 595	25.67 585	27.13 582	113.43 594	96.96 594	30.69 584	47.44 590	32.38 588	25.60 583	17.75 582	17.27 578	21.81 583	21.02 583	24.43 585	33.82 587	33.37 590	40.54 592	157.71 595	175.86 595	66.16 593	72.93 595

ff	54.10 595	25.67 585	27.13 582	113.43 594	96.96 594	30.69 584	47.44 590	32.38 588	25.60 583	17.75 582	17.27 578	21.81 583	21.02 583	24.43 585	33.82 587	33.37 590	40.54 592	157.71 595	175.86 595	66.16 593	72.93 595

LSM0	42.82 592	38.75 593	50.81 593	47.07 593	109.38 597	57.00 594	76.02 593	53.74 597	33.71 589	29.02 591	30.41 591	43.87 595	37.22 591	43.91 595	53.54 597	20.52 588	18.62 587	21.10 586	21.11 587	28.41 588	42.22 591

test_example2	192.40 598	210.76 598	206.48 598	199.83 598	204.73 598	172.94 598	183.52 597	133.93 598	133.41 598	191.38 598	196.19 597	187.13 598	178.77 598	205.33 598	208.00 598	222.09 598	238.72 598	186.54 598	190.54 598	227.34 598	170.31 598

ccccc	497.63 599	492.34 599	595.97 599	530.87 599	530.37 599	478.08 599	442.62 599	491.76 599	343.70 599	448.18 599	520.80 599	476.12 599	550.57 599	541.64 599	605.32 599	663.49 599	459.54 599	353.94 599	309.79 599	586.66 599	530.90 599

Low-res two-view benchmark