Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

monsterstereo	0.22 28	0.22 36	0.52 4	0.25 70	0.27 312	0.39 58	0.14 14	0.51 107	0.33 19	0.25 87	0.27 74	0.13 3	0.13 8	0.38 122	0.21 69	0.07 20	0.07 40	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.06 1

monsters	0.22 28	0.22 36	0.52 4	0.23 36	0.28 326	0.42 82	0.14 14	0.46 67	0.31 9	0.24 68	0.20 23	0.13 3	0.14 10	0.43 147	0.20 50	0.07 20	0.06 20	0.07 1	0.08 77	0.06 1	0.06 1

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 57	0.28 113	1.09 69	0.33 268	0.15 55	0.30 15	0.16 31	0.58 163	0.42 100	0.19 22	0.19 19	0.17 34	0.26 152	0.38 122	0.37 254	0.09 70	0.08 116	0.08 29	0.25 441	0.10 50	0.06 1

castereo++	0.28 57	0.43 233	0.93 56	0.28 142	0.17 110	0.53 181	0.21 102	0.55 145	0.45 129	0.17 11	0.26 70	0.32 147	0.17 30	0.33 77	0.16 4	0.09 70	0.08 116	0.09 82	0.29 461	0.13 111	0.06 1

CREStereo++_RVC	0.33 97	0.29 123	1.74 193	0.24 52	0.16 82	0.54 189	0.15 22	0.40 28	0.55 227	0.37 150	0.51 247	0.24 80	0.19 66	0.27 24	0.26 144	0.09 70	0.06 20	0.08 29	0.30 471	0.08 18	0.06 1
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
s12784h	0.36 125	0.28 113	1.58 156	0.23 36	0.11 1	0.62 323	0.24 189	0.79 316	0.64 320	0.44 191	0.52 260	0.28 124	0.26 152	0.50 209	0.24 122	0.11 227	0.06 20	0.09 82	0.06 9	0.16 189	0.06 1

asda	0.22 28	0.25 70	0.70 34	0.21 7	0.16 82	0.43 86	0.16 31	0.44 57	0.35 30	0.22 45	0.20 23	0.14 13	0.20 75	0.25 11	0.22 88	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

qwe	0.21 8	0.22 36	0.61 16	0.21 7	0.20 191	0.41 70	0.15 22	0.46 67	0.35 30	0.26 101	0.22 41	0.14 13	0.14 10	0.31 58	0.22 88	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.07 7

2.25w	0.21 8	0.22 36	0.51 2	0.21 7	0.14 32	0.36 43	0.13 7	0.42 41	0.34 24	0.23 61	0.27 74	0.14 13	0.18 48	0.33 77	0.24 122	0.06 1	0.06 20	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

4.25_new	0.21 8	0.23 52	0.64 23	0.22 25	0.18 145	0.41 70	0.17 39	0.41 35	0.35 30	0.22 45	0.21 30	0.14 13	0.18 48	0.25 11	0.18 16	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

4.5w_new	0.21 8	0.23 52	0.64 23	0.22 25	0.18 145	0.41 70	0.17 39	0.41 35	0.35 30	0.22 45	0.21 30	0.14 13	0.18 48	0.25 11	0.18 16	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

4.5_new	0.21 8	0.22 36	0.63 21	0.21 7	0.15 55	0.40 63	0.17 39	0.40 28	0.35 30	0.25 87	0.22 41	0.14 13	0.14 10	0.22 3	0.21 69	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.07 7

4.5w-stereo	0.21 8	0.22 36	0.63 21	0.21 7	0.15 55	0.40 63	0.17 39	0.40 28	0.35 30	0.25 87	0.22 41	0.14 13	0.14 10	0.22 3	0.21 69	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.07 7

4.25w-stereo	0.21 8	0.23 52	0.64 23	0.22 25	0.18 145	0.41 70	0.17 39	0.41 35	0.35 30	0.22 45	0.21 30	0.14 13	0.18 48	0.25 11	0.18 16	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

4w-stereo	0.20 1	0.21 21	0.57 11	0.21 7	0.15 55	0.39 58	0.13 7	0.39 26	0.33 19	0.22 45	0.21 30	0.13 3	0.20 75	0.29 43	0.21 69	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

2.5w	0.21 8	0.23 52	0.50 1	0.22 25	0.15 55	0.39 58	0.19 62	0.47 79	0.36 47	0.21 35	0.22 41	0.13 3	0.17 30	0.33 77	0.20 50	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

2.75w_new	0.21 8	0.21 21	0.57 11	0.20 4	0.14 32	0.40 63	0.18 53	0.47 79	0.36 47	0.24 68	0.20 23	0.13 3	0.19 66	0.31 58	0.21 69	0.07 20	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.06 1	0.07 7

2w_stereo	0.21 8	0.19 8	0.51 2	0.22 25	0.13 20	0.41 70	0.20 81	0.50 99	0.34 24	0.25 87	0.23 47	0.13 3	0.23 111	0.24 7	0.22 88	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

1w_stereo	0.22 28	0.17 1	0.52 4	0.23 36	0.16 82	0.44 92	0.22 123	0.55 145	0.40 81	0.25 87	0.29 87	0.13 3	0.26 152	0.28 31	0.20 50	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.07 7

IGEV	0.22 28	0.28 113	0.88 50	0.21 7	0.24 265	0.42 82	0.17 39	0.35 10	0.37 54	0.20 29	0.22 41	0.14 13	0.12 4	0.24 7	0.20 50	0.08 32	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.07 7

SGD-Stereo	0.22 28	0.28 113	0.77 40	0.22 25	0.11 1	0.40 63	0.16 31	0.31 5	0.36 47	0.19 22	0.19 19	0.17 34	0.17 30	0.37 114	0.16 4	0.10 164	0.06 20	0.08 29	0.07 51	0.10 50	0.07 7

FoundationStereo	0.20 1	0.30 135	0.81 43	0.21 7	0.22 232	0.21 3	0.16 31	0.25 1	0.38 59	0.15 4	0.11 4	0.18 40	0.17 30	0.23 6	0.16 4	0.09 70	0.13 324	0.08 29	0.06 9	0.07 3	0.07 7

dual_stereo	0.23 35	0.25 70	0.66 32	0.21 7	0.15 55	0.27 8	0.15 22	0.62 187	0.40 81	0.15 4	0.13 10	0.18 40	0.14 10	0.37 114	0.19 28	0.09 70	0.31 496	0.07 1	0.10 144	0.07 3	0.07 7

Pointernet	0.29 66	0.25 70	1.49 142	0.24 52	0.20 191	0.47 121	0.15 22	0.62 187	0.47 155	0.22 45	0.29 87	0.26 104	0.20 75	0.28 31	0.20 50	0.10 164	0.07 40	0.07 1	0.12 245	0.10 50	0.07 7

trnet	0.28 57	0.26 85	1.32 105	0.19 1	0.12 6	0.54 189	0.15 22	0.48 86	0.46 138	0.27 108	0.33 125	0.24 80	0.21 86	0.30 51	0.21 69	0.10 164	0.07 40	0.08 29	0.05 1	0.09 36	0.07 7

CASnet	0.28 57	0.31 146	1.20 86	0.28 142	0.11 1	0.47 121	0.19 62	0.44 57	0.44 114	0.38 158	0.31 111	0.23 67	0.17 30	0.29 43	0.19 28	0.10 164	0.06 20	0.15 378	0.12 245	0.16 189	0.07 7
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
testlalala	0.36 125	0.30 135	1.77 214	0.28 142	0.33 385	0.60 282	0.22 123	0.55 145	0.51 182	0.55 311	0.35 136	0.31 139	0.20 75	0.26 19	0.22 88	0.10 164	0.13 324	0.09 82	0.24 433	0.08 18	0.07 7

LoS	0.31 84	0.30 135	1.52 148	0.23 36	0.13 20	0.54 189	0.20 81	0.48 86	0.49 164	0.25 87	0.28 81	0.37 169	0.24 122	0.38 122	0.23 100	0.10 164	0.08 116	0.08 29	0.05 1	0.15 152	0.07 7
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
test_4	0.40 161	0.37 191	2.01 333	0.29 173	0.21 205	0.50 144	0.28 273	0.47 79	0.39 71	0.42 180	0.76 437	0.38 176	0.22 95	0.52 216	0.33 230	0.08 32	0.07 40	0.11 197	0.15 331	0.28 382	0.07 7

AnonymousM	0.37 131	0.44 244	1.50 145	0.25 70	0.15 55	0.52 173	0.23 156	0.60 181	0.42 100	0.42 180	0.32 117	0.30 136	0.25 138	0.34 87	0.23 100	0.11 227	0.09 186	0.71 533	0.36 501	0.12 81	0.07 7

XX-TBD	0.34 105	0.77 387	1.75 199	0.34 299	0.13 20	0.51 154	0.17 39	0.43 49	0.50 174	0.37 150	0.49 235	0.23 67	0.18 48	0.28 31	0.24 122	0.10 164	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.07 7

CREStereo	0.28 57	0.30 135	1.33 107	0.19 1	0.13 20	0.55 202	0.17 39	0.48 86	0.46 138	0.27 108	0.33 125	0.24 80	0.21 86	0.31 58	0.21 69	0.11 227	0.07 40	0.08 29	0.05 1	0.10 50	0.07 7
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.31 84	0.35 179	1.30 102	0.20 4	0.14 32	0.57 235	0.25 209	0.46 67	0.42 100	0.27 108	0.32 117	0.27 115	0.24 122	0.39 128	0.23 100	0.43 513	0.07 40	0.08 29	0.05 1	0.18 238	0.07 7

S2M2_XL	0.20 1	0.32 152	1.10 71	0.19 1	0.13 20	0.16 1	0.11 2	0.27 2	0.17 1	0.15 4	0.19 19	0.15 26	0.14 10	0.19 1	0.21 69	0.11 227	0.09 186	0.10 132	0.08 77	0.10 50	0.08 34

asd	0.20 1	0.22 36	0.65 28	0.22 25	0.17 110	0.41 70	0.14 14	0.35 10	0.32 13	0.24 68	0.20 23	0.15 26	0.18 48	0.26 19	0.16 4	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.08 34

depthmonostereo	0.26 47	0.23 52	0.65 28	0.41 400	0.13 20	0.41 70	0.19 62	0.51 107	0.40 81	0.25 87	0.29 87	0.26 104	0.28 185	0.44 156	0.23 100	0.09 70	0.10 229	0.09 82	0.07 51	0.10 50	0.08 34

3.25w_new	0.20 1	0.20 13	0.52 4	0.21 7	0.14 32	0.37 46	0.14 14	0.43 49	0.35 30	0.23 61	0.21 30	0.16 29	0.18 48	0.27 24	0.20 50	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.08 34

3.25w	0.20 1	0.20 13	0.52 4	0.21 7	0.14 32	0.37 46	0.14 14	0.43 49	0.35 30	0.23 61	0.21 30	0.16 29	0.18 48	0.27 24	0.20 50	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.08 34

3.75w	0.21 8	0.21 21	0.61 16	0.21 7	0.20 191	0.44 92	0.16 31	0.44 57	0.30 8	0.22 45	0.20 23	0.13 3	0.18 48	0.29 43	0.21 69	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.08 34

3.5w_stereo	0.21 8	0.22 36	0.55 10	0.21 7	0.15 55	0.40 63	0.14 14	0.43 49	0.33 19	0.21 35	0.24 56	0.14 13	0.18 48	0.34 87	0.22 88	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.08 34

3w_stereo	0.21 8	0.22 36	0.59 14	0.22 25	0.12 6	0.37 46	0.22 123	0.50 99	0.38 59	0.22 45	0.21 30	0.12 2	0.22 95	0.26 19	0.18 16	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.08 34

xyz-stereo-finetune	0.31 84	0.46 255	0.79 42	0.21 7	0.12 6	0.53 181	0.25 209	0.52 121	0.54 220	0.28 113	0.32 117	0.29 131	0.23 111	0.59 243	0.55 352	0.08 32	0.07 40	0.10 132	0.08 77	0.13 111	0.08 34

xyz-stereo	3.02 561	0.29 123	30.64 595	0.23 36	0.12 6	15.52 580	0.24 189	0.51 107	0.47 155	0.59 365	7.99 572	0.64 343	0.47 358	1.39 370	0.50 333	0.09 70	0.07 40	0.34 504	0.07 51	0.13 111	0.08 34

111111	0.24 40	0.21 21	0.82 45	0.24 52	0.21 205	0.43 86	0.13 7	0.45 64	0.35 30	0.22 45	0.27 74	0.18 40	0.16 23	0.35 93	0.18 16	0.09 70	0.06 20	0.08 29	0.06 9	0.25 346	0.08 34

GIP-stereo	0.26 47	0.22 36	0.78 41	0.29 173	0.20 191	0.42 82	0.17 39	0.64 196	0.39 71	0.18 18	0.24 56	0.23 67	0.18 48	0.25 11	0.47 317	0.09 70	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.17 211	0.08 34

RAStereo	0.28 57	0.48 267	1.52 148	0.26 101	0.18 145	0.25 6	0.19 62	0.42 41	0.35 30	0.20 29	0.25 63	0.20 48	0.16 23	0.24 7	0.24 122	0.09 70	0.08 116	0.10 132	0.08 77	0.12 81	0.08 34

Occ-G	0.30 76	0.30 135	1.33 107	0.23 36	0.15 55	0.36 43	0.25 209	0.43 49	0.31 9	0.26 101	0.35 136	0.46 246	0.22 95	0.30 51	0.25 135	0.09 70	0.07 40	0.09 82	0.16 351	0.31 406	0.08 34

U	3.37 565	0.17 1	0.91 53	0.26 101	13.79 581	19.19 585	0.15 22	0.41 35	0.31 9	0.17 11	0.18 16	0.27 115	0.15 20	0.21 2	0.16 4	0.09 70	0.06 20	17.88 586	12.81 582	0.10 50	0.08 34

MGS-Stereo	0.32 90	0.34 172	1.70 179	0.25 70	0.14 32	0.40 63	0.22 123	0.38 19	0.43 110	0.24 68	0.51 247	0.25 90	0.18 48	0.31 58	0.20 50	0.09 70	0.08 116	0.09 82	0.08 77	0.47 499	0.08 34

UniTT-Stereo	0.30 76	0.36 188	1.68 173	0.27 117	0.24 265	0.29 13	0.18 53	0.33 7	0.34 24	0.26 101	0.37 145	0.18 40	0.18 48	0.31 58	0.27 154	0.10 164	0.08 116	0.08 29	0.07 51	0.25 346	0.08 34

Selective-RAFT	0.35 116	0.26 85	1.48 139	0.31 217	0.15 55	0.61 303	0.19 62	0.60 181	0.54 220	0.28 113	0.29 87	0.40 190	0.33 227	0.50 209	0.27 154	0.10 164	0.07 40	0.09 82	0.35 493	0.19 259	0.08 34

RCA-Stereo	0.34 105	0.32 152	1.30 102	0.26 101	0.14 32	0.58 253	0.23 156	0.78 300	0.62 300	0.40 166	0.44 188	0.28 124	0.35 237	0.29 43	0.20 50	0.09 70	0.10 229	0.09 82	0.07 51	0.19 259	0.08 34

RAFT_CTSACE	0.46 231	0.76 378	2.07 344	0.35 315	0.30 345	0.54 189	0.30 305	0.61 183	0.48 158	0.49 241	0.76 437	0.55 291	0.36 243	0.58 237	0.22 88	0.08 32	0.13 324	0.11 197	0.10 144	0.41 480	0.08 34

RAFT-345	0.53 317	0.30 135	2.34 403	0.38 373	0.34 393	0.58 253	0.42 401	0.47 79	0.61 282	0.51 261	1.00 486	0.43 213	0.28 185	1.57 401	0.82 424	0.10 164	0.07 40	0.11 197	0.09 108	0.10 50	0.08 34

TestStereo	0.45 221	0.54 290	2.11 355	0.29 173	0.16 82	0.43 86	0.24 189	0.54 141	0.45 129	0.37 150	0.46 200	0.34 159	0.27 170	1.98 473	0.27 154	0.11 227	0.08 116	0.12 253	0.09 108	0.14 134	0.08 34

xyz-stereo-finetune2	0.35 116	0.45 252	1.04 64	0.21 7	0.12 6	0.58 253	0.23 156	0.50 99	0.45 129	0.31 126	0.46 200	0.30 136	0.41 297	0.81 309	0.51 338	0.08 32	0.07 40	0.11 197	0.09 108	0.12 81	0.09 56

MLG-Stereo_test2	0.21 8	0.36 188	0.68 33	0.21 7	0.17 110	0.45 97	0.12 4	0.35 10	0.42 100	0.15 4	0.11 4	0.22 59	0.10 1	0.28 31	0.16 4	0.09 70	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.09 56

MLG-Stereo_test1	0.21 8	0.33 159	0.61 16	0.23 36	0.21 205	0.45 97	0.13 7	0.33 7	0.46 138	0.13 1	0.09 1	0.18 40	0.12 4	0.32 67	0.15 2	0.08 32	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.09 56

MLG-Stereo	0.21 8	0.33 159	0.60 15	0.23 36	0.12 6	0.44 92	0.13 7	0.39 26	0.46 138	0.13 1	0.10 2	0.17 34	0.13 8	0.35 93	0.15 2	0.08 32	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.09 56

castereo	0.30 76	0.44 244	0.81 43	0.24 52	0.29 334	0.41 70	0.27 256	0.72 235	0.45 129	0.22 45	0.30 100	0.24 80	0.31 216	0.25 11	0.21 69	0.09 70	0.07 40	0.08 29	0.31 477	0.12 81	0.09 56

MonSter	0.20 1	0.22 36	0.65 28	0.21 7	0.17 110	0.33 27	0.15 22	0.46 67	0.32 13	0.16 9	0.17 14	0.14 13	0.11 2	0.27 24	0.23 100	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 51	0.07 3	0.09 56

DEFOM-Stereo	0.22 28	0.22 36	0.91 53	0.23 36	0.13 20	0.49 136	0.18 53	0.30 3	0.28 6	0.19 22	0.17 14	0.14 13	0.14 10	0.41 136	0.16 4	0.08 32	0.06 20	0.07 1	0.06 9	0.09 36	0.09 56

rvit_stereo_0081	0.25 44	0.21 21	0.61 16	0.28 142	0.17 110	0.31 19	0.22 123	0.42 41	0.53 208	0.24 68	0.25 63	0.25 90	0.21 86	0.34 87	0.23 100	0.13 311	0.10 229	0.11 197	0.10 144	0.12 81	0.09 56

GCAP-BAT	0.43 193	0.31 146	1.82 252	0.25 70	0.26 298	0.65 365	0.23 156	0.48 86	0.37 54	0.67 427	0.82 450	0.44 224	0.24 122	0.48 193	0.87 429	0.09 70	0.13 324	0.09 82	0.22 427	0.08 18	0.09 56

rvit_stereo_0082	0.25 44	0.21 21	0.61 16	0.28 142	0.17 110	0.31 19	0.22 123	0.42 41	0.53 208	0.24 68	0.25 63	0.25 90	0.21 86	0.34 87	0.23 100	0.13 311	0.10 229	0.11 197	0.10 144	0.12 81	0.09 56

IGEV-Stereo++	0.23 35	0.23 52	0.64 23	0.24 52	0.22 232	0.47 121	0.13 7	0.52 121	0.33 19	0.18 18	0.24 56	0.17 34	0.22 95	0.32 67	0.19 28	0.08 32	0.06 20	0.08 29	0.06 9	0.17 211	0.09 56

RAFT-Stereo-weight	0.34 105	0.29 123	1.43 127	0.28 142	0.28 326	0.55 202	0.22 123	0.78 300	0.48 158	0.46 209	0.38 154	0.36 167	0.17 30	0.33 77	0.23 100	0.09 70	0.08 116	0.09 82	0.07 51	0.09 36	0.09 56

gcap-zeroshot	0.41 168	0.62 320	1.78 219	0.31 217	0.32 372	0.69 396	0.21 102	0.74 250	0.52 189	0.43 185	0.35 136	0.62 331	0.24 122	0.41 136	0.24 122	0.09 70	0.16 388	0.09 82	0.31 477	0.08 18	0.09 56

IGEV_Zeroshot_test	0.53 317	0.33 159	2.91 501	0.32 246	0.18 145	0.54 189	0.21 102	0.72 235	0.42 100	0.81 476	0.51 247	0.71 392	0.41 297	0.48 193	1.13 463	0.09 70	0.15 371	0.10 132	0.35 493	0.19 259	0.09 56

Any-RAFT	0.38 140	0.25 70	1.89 285	0.27 117	0.17 110	0.68 390	0.21 102	0.78 300	0.53 208	0.43 185	0.43 177	0.54 287	0.30 207	0.41 136	0.20 50	0.10 164	0.12 303	0.08 29	0.06 9	0.10 50	0.09 56

GLC_STEREO	0.28 57	0.27 91	1.36 112	0.28 142	0.12 6	0.41 70	0.20 81	0.37 16	0.38 59	0.26 101	0.30 100	0.25 90	0.19 66	0.33 77	0.24 122	0.09 70	0.11 277	0.12 253	0.10 144	0.13 111	0.09 56

AAGNet	0.88 484	0.33 159	1.79 239	0.54 478	0.98 536	0.62 323	0.46 430	0.50 99	0.60 265	0.58 351	0.53 271	0.50 270	0.73 461	1.23 356	7.48 572	0.11 227	0.07 40	0.12 253	0.10 144	0.14 134	0.09 56

IIG-Stereo	0.59 361	0.65 342	1.74 193	0.54 478	0.23 252	0.61 303	0.21 102	0.73 246	0.65 333	0.64 414	0.69 407	0.69 378	0.38 264	2.09 487	1.39 487	0.11 227	0.07 40	0.11 197	0.09 108	0.15 152	0.09 56

RAFT_R40	0.50 281	0.21 21	1.76 205	0.50 460	0.40 443	0.61 303	0.53 454	0.56 152	0.60 265	0.56 322	0.54 283	0.55 291	0.51 379	1.57 401	0.53 345	0.11 227	0.07 40	0.12 253	0.10 144	0.16 189	0.09 56

RAFT-RH_RVC	0.61 375	0.50 276	2.33 401	0.36 334	0.29 334	0.60 282	0.18 53	0.44 57	0.58 253	0.76 461	1.91 532	0.47 254	0.29 199	1.60 408	1.23 476	0.14 354	0.07 40	0.13 312	0.13 278	0.10 50	0.09 56

CroCo-Stereo	0.30 76	0.45 252	1.08 67	0.31 217	0.17 110	0.19 2	0.21 102	0.73 246	0.50 174	0.21 35	0.24 56	0.55 291	0.22 95	0.27 24	0.26 144	0.09 70	0.08 116	0.08 29	0.07 51	0.12 81	0.09 56
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
CFNet-RSSM	0.41 168	0.32 152	2.20 376	0.27 117	0.44 460	0.52 173	0.19 62	0.76 274	0.48 158	0.43 185	0.36 142	0.54 287	0.26 152	0.33 77	0.25 135	0.09 70	0.08 116	0.09 82	0.38 504	0.10 50	0.09 56

Gwc-CoAtRS	0.38 140	0.33 159	1.92 299	0.27 117	0.41 450	0.48 129	0.19 62	0.59 171	0.46 138	0.43 185	0.39 162	0.57 309	0.26 152	0.32 67	0.26 144	0.09 70	0.09 186	0.09 82	0.31 477	0.11 70	0.09 56

HITNet	0.46 231	0.92 437	2.09 350	0.33 268	0.14 32	0.55 202	0.22 123	0.83 337	0.56 238	0.51 261	0.49 235	0.48 265	0.37 257	0.48 193	0.54 351	0.09 70	0.06 20	0.10 132	0.08 77	0.23 318	0.09 56
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
AdaDepth	0.24 40	0.18 5	1.03 62	0.25 70	0.21 205	0.46 115	0.16 31	0.30 3	0.27 5	0.17 11	0.19 19	0.14 13	0.18 48	0.35 93	0.17 14	0.07 20	0.07 40	0.08 29	0.25 441	0.10 50	0.10 80

water-stereo	0.24 40	0.17 1	0.88 50	0.24 52	0.14 32	0.37 46	0.17 39	0.43 49	0.32 13	0.26 101	0.35 136	0.26 104	0.24 122	0.22 3	0.25 135	0.09 70	0.09 186	0.09 82	0.08 77	0.10 50	0.10 80

LG-Stereo_L2	0.21 8	0.31 146	0.85 46	0.22 25	0.14 32	0.31 19	0.22 123	0.38 19	0.25 3	0.17 11	0.11 4	0.13 3	0.12 4	0.32 67	0.18 16	0.08 32	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.08 18	0.10 80

LG-Stereo_L1	0.21 8	0.31 146	0.85 46	0.22 25	0.14 32	0.28 9	0.21 102	0.38 19	0.26 4	0.16 9	0.11 4	0.13 3	0.11 2	0.37 114	0.18 16	0.08 32	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.08 18	0.10 80

MLG-Stereo_test3	0.21 8	0.35 179	0.65 28	0.21 7	0.14 32	0.36 43	0.13 7	0.37 16	0.40 81	0.21 35	0.12 8	0.17 34	0.12 4	0.25 11	0.16 4	0.08 32	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.10 80

LGtest1	0.21 8	0.37 191	0.70 34	0.22 25	0.12 6	0.31 19	0.11 2	0.36 13	0.39 71	0.17 11	0.13 10	0.16 29	0.14 10	0.25 11	0.27 154	0.10 164	0.09 186	0.08 29	0.06 9	0.10 50	0.10 80

LG-Stereo	0.27 50	0.25 70	0.95 58	0.25 70	0.15 55	0.43 86	0.21 102	0.50 99	0.40 81	0.18 18	0.29 87	0.25 90	0.16 23	0.28 31	0.35 245	0.07 20	0.07 40	0.11 197	0.10 144	0.24 333	0.10 80

HI	0.41 168	0.63 331	1.72 186	0.27 117	0.21 205	0.45 97	0.19 62	0.55 145	0.41 91	0.57 333	0.59 321	0.65 348	0.45 336	0.45 168	0.39 272	0.08 32	0.09 186	0.10 132	0.11 207	0.20 274	0.10 80

CoSv	0.41 168	0.63 331	1.72 186	0.27 117	0.21 205	0.45 97	0.19 62	0.55 145	0.41 91	0.57 333	0.59 321	0.65 348	0.45 336	0.45 168	0.39 272	0.08 32	0.09 186	0.10 132	0.11 207	0.20 274	0.10 80

999	0.29 66	0.25 70	1.05 65	0.26 101	0.18 145	0.49 136	0.23 156	0.38 19	0.37 54	0.20 29	0.32 117	0.23 67	0.18 48	0.73 291	0.36 248	0.08 32	0.07 40	0.09 82	0.08 77	0.24 333	0.10 80

rvit_stereo_0083	0.25 44	0.19 8	0.58 13	0.28 142	0.18 145	0.28 9	0.22 123	0.38 19	0.54 220	0.23 61	0.30 100	0.27 115	0.26 152	0.37 114	0.24 122	0.14 354	0.12 303	0.13 312	0.10 144	0.12 81	0.10 80

rvit_stereo_0081_aga	0.27 50	0.29 123	1.08 67	0.26 101	0.20 191	0.33 27	0.21 102	0.41 35	0.42 100	0.26 101	0.28 81	0.27 115	0.21 86	0.31 58	0.21 69	0.14 354	0.10 229	0.11 197	0.10 144	0.14 134	0.10 80

WCG-NET	0.30 76	0.42 228	1.26 96	0.24 52	0.12 6	0.43 86	0.24 189	0.40 28	0.56 238	0.35 141	0.37 145	0.26 104	0.24 122	0.29 43	0.19 28	0.08 32	0.12 303	0.08 29	0.07 51	0.22 305	0.10 80

model_zeroshot	0.44 203	0.68 352	1.97 329	0.28 142	0.18 145	0.69 396	0.21 102	0.63 193	0.40 81	1.00 502	0.34 131	0.42 209	0.20 75	0.69 281	0.24 122	0.10 164	0.22 455	0.10 132	0.22 427	0.12 81	0.10 80

testlalala2	0.44 203	0.28 113	2.59 456	0.64 506	0.56 496	0.57 235	0.20 81	0.78 300	0.52 189	0.40 166	0.39 162	0.45 233	0.21 86	0.27 24	0.22 88	0.09 70	0.10 229	0.08 29	0.29 461	0.12 81	0.10 80

MSKI-zero shot	0.46 231	0.38 201	2.47 432	0.27 117	0.43 459	0.56 217	0.20 81	0.77 285	0.43 110	0.60 374	0.51 247	0.44 224	0.17 30	0.68 275	0.21 69	0.09 70	0.29 490	0.09 82	0.32 483	0.14 134	0.10 80

Sa-1000	0.51 298	0.72 365	1.90 290	0.31 217	0.60 508	0.60 282	0.31 318	0.94 432	0.71 387	0.52 270	0.83 451	0.42 209	0.33 227	0.68 275	0.28 164	0.10 164	0.09 186	0.13 312	0.29 461	0.29 387	0.10 80

SA	0.50 281	0.75 377	1.95 315	0.31 217	0.61 510	0.57 235	0.31 318	0.91 406	0.73 412	0.42 180	0.62 348	0.38 176	0.47 358	0.68 275	0.29 179	0.09 70	0.09 186	0.13 312	0.32 483	0.30 398	0.10 80

OMP-Stereo	0.59 361	0.65 342	1.74 193	0.56 487	0.37 425	0.60 282	0.26 231	0.70 227	0.65 333	0.66 423	0.60 336	0.69 378	0.32 223	2.09 487	1.20 472	0.10 164	0.07 40	0.12 253	0.09 108	0.17 211	0.10 80

SST-Stereo	0.52 311	0.20 13	1.76 205	0.62 504	0.53 489	0.62 323	0.66 489	0.55 145	0.61 282	0.58 351	0.53 271	0.52 279	0.60 417	1.59 407	0.29 179	0.11 227	0.07 40	0.12 253	0.10 144	0.16 189	0.10 80

RALAANet	0.43 193	0.98 467	1.90 290	0.32 246	0.23 252	0.48 129	0.19 62	0.67 213	0.53 208	0.48 229	0.45 192	0.39 182	0.30 207	0.48 193	0.37 254	0.10 164	0.08 116	0.11 197	0.14 306	0.27 376	0.10 80

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 187	0.86 421	1.78 219	0.28 142	0.17 110	0.52 173	0.20 81	0.62 187	0.61 282	0.50 248	0.61 343	0.39 182	0.32 223	0.35 93	0.30 197	0.07 20	0.10 229	0.09 82	0.09 108	0.35 442	0.10 80

AFF-stereo	0.44 203	0.96 455	1.78 219	0.31 217	0.15 55	0.50 144	0.21 102	0.64 196	0.63 312	0.47 211	0.64 376	0.49 267	0.34 235	0.46 177	0.31 209	0.08 32	0.09 186	0.10 132	0.10 144	0.37 456	0.10 80

ACVNet	0.45 221	0.44 244	1.79 239	0.28 142	0.21 205	0.59 270	0.36 368	0.66 204	0.68 359	0.45 201	0.59 321	0.69 378	0.40 286	0.44 156	0.55 352	0.11 227	0.09 186	0.10 132	0.09 108	0.34 431	0.10 80

acv_ft	0.48 252	0.44 244	1.76 205	0.32 246	0.41 450	0.63 340	0.28 273	0.81 324	0.68 359	0.61 383	0.59 321	0.69 378	0.45 336	0.44 156	0.63 380	0.11 227	0.09 186	0.10 132	0.09 108	0.41 480	0.10 80

DilatedVolume-Stereo	0.26 47	0.20 13	0.64 23	0.25 70	0.15 55	0.41 70	0.18 53	0.42 41	0.35 30	0.34 139	0.34 131	0.25 90	0.23 111	0.43 147	0.53 345	0.09 70	0.09 186	0.08 29	0.10 144	0.12 81	0.11 105

LG-G_1	0.23 35	0.37 191	0.71 36	0.23 36	0.11 1	0.51 154	0.12 4	0.44 57	0.39 71	0.19 22	0.15 12	0.19 46	0.15 20	0.36 105	0.16 4	0.09 70	0.08 116	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.11 105

LG-G	0.23 35	0.37 191	0.71 36	0.23 36	0.11 1	0.51 154	0.12 4	0.44 57	0.39 71	0.19 22	0.15 12	0.19 46	0.15 20	0.36 105	0.16 4	0.09 70	0.08 116	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.11 105

S2M2	0.24 40	0.29 123	0.90 52	0.23 36	0.17 110	0.24 5	0.09 1	0.36 13	0.45 129	0.17 11	0.25 63	0.23 67	0.17 30	0.24 7	0.28 164	0.15 373	0.12 303	0.11 197	0.12 245	0.15 152	0.11 105

MM-Stereo_test3	0.40 161	0.58 306	1.75 199	0.36 334	0.30 345	0.45 97	0.30 305	0.72 235	0.59 260	0.31 126	0.43 177	0.32 147	0.23 111	0.35 93	0.29 179	0.10 164	0.20 440	0.10 132	0.08 77	0.40 477	0.11 105

tt45	0.29 66	0.24 65	1.06 66	0.25 70	0.17 110	0.55 202	0.22 123	0.41 35	0.35 30	0.24 68	0.25 63	0.25 90	0.18 48	0.64 258	0.34 237	0.08 32	0.07 40	0.10 132	0.08 77	0.21 288	0.11 105

rvit_stereo_0080	0.27 50	0.38 201	0.76 38	0.24 52	0.18 145	0.34 32	0.27 256	0.54 141	0.44 114	0.24 68	0.26 70	0.27 115	0.22 95	0.29 43	0.23 100	0.13 311	0.10 229	0.10 132	0.10 144	0.15 152	0.11 105

WCG-NET（raft）	0.32 90	0.53 285	1.21 88	0.23 36	0.12 6	0.44 92	0.24 189	0.40 28	0.50 174	0.35 141	0.35 136	0.47 254	0.25 138	0.35 93	0.20 50	0.08 32	0.29 490	0.08 29	0.07 51	0.22 305	0.11 105

CAS++	0.31 84	0.33 159	1.43 127	0.25 70	0.17 110	0.31 19	0.20 81	0.78 300	0.41 91	0.30 121	0.30 100	0.21 56	0.16 23	0.33 77	0.18 16	0.15 373	0.12 303	0.13 312	0.10 144	0.15 152	0.11 105
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
tta	0.50 281	0.46 255	1.60 159	0.30 190	0.15 55	0.45 97	0.24 189	0.90 395	0.72 397	0.56 322	0.64 376	0.51 273	0.41 297	1.87 455	0.49 328	0.13 311	0.10 229	0.11 197	0.10 144	0.14 134	0.11 105

qqq1	0.48 252	0.46 255	1.60 159	0.30 190	0.15 55	0.45 97	0.24 189	0.90 395	0.72 397	0.56 322	0.64 376	0.51 273	0.41 297	1.87 455	0.23 100	0.13 311	0.10 229	0.09 82	0.08 77	0.14 134	0.11 105

fff1	0.48 252	0.46 255	1.60 159	0.30 190	0.15 55	0.45 97	0.24 189	0.90 395	0.72 397	0.56 322	0.64 376	0.51 273	0.41 297	1.87 455	0.23 100	0.13 311	0.10 229	0.09 82	0.08 77	0.14 134	0.11 105

whm_eth	0.27 50	0.38 201	0.76 38	0.24 52	0.18 145	0.34 32	0.27 256	0.54 141	0.44 114	0.24 68	0.26 70	0.27 115	0.22 95	0.29 43	0.23 100	0.13 311	0.10 229	0.10 132	0.10 144	0.15 152	0.11 105

MaDis-Stereo	0.29 66	0.54 290	1.44 129	0.24 52	0.29 334	0.29 13	0.16 31	0.45 64	0.37 54	0.19 22	0.21 30	0.28 124	0.22 95	0.30 51	0.29 179	0.10 164	0.09 186	0.10 132	0.08 77	0.11 70	0.11 105

GCAP-Stereo	0.34 105	0.89 431	1.76 205	0.26 101	0.12 6	0.52 173	0.14 14	0.49 93	0.38 59	0.29 117	0.30 100	0.29 131	0.22 95	0.30 51	0.20 50	0.09 70	0.17 406	0.09 82	0.07 51	0.21 288	0.11 105

RAFT-Test	0.44 203	0.38 201	2.01 333	0.27 117	0.44 460	0.64 351	0.37 376	0.72 235	0.57 242	0.45 201	0.48 218	0.65 348	0.24 122	0.35 93	0.29 179	0.09 70	0.11 277	0.09 82	0.38 504	0.10 50	0.11 105

BUS	0.41 168	0.27 91	1.13 73	0.30 190	0.21 205	0.91 483	0.23 156	1.00 483	0.61 282	0.63 404	0.53 271	0.66 355	0.30 207	0.43 147	0.32 220	0.13 311	0.10 229	0.14 348	0.12 245	0.12 81	0.11 105

IER	0.43 193	0.38 201	1.69 175	0.26 101	0.25 283	0.66 372	0.26 231	0.71 230	0.55 227	0.54 293	0.59 321	0.60 325	0.53 386	0.52 216	0.39 272	0.11 227	0.08 116	0.11 197	0.11 207	0.14 134	0.11 105

BSDual-CNN	0.41 168	0.27 91	1.13 73	0.30 190	0.21 205	0.76 432	0.31 318	1.00 483	0.61 282	0.63 404	0.53 271	0.63 334	0.37 257	0.43 147	0.38 261	0.13 311	0.10 229	0.14 348	0.12 245	0.12 81	0.11 105

hknet	0.47 246	0.29 123	1.70 179	0.30 190	0.24 265	0.76 432	0.31 318	1.00 483	0.64 320	0.63 404	0.53 271	0.80 431	0.38 264	0.77 302	0.37 254	0.11 227	0.10 229	0.14 348	0.12 245	0.12 81	0.11 105

psmg	0.41 168	0.27 91	1.13 73	0.27 117	0.21 205	0.75 428	0.36 368	0.90 395	0.61 282	0.59 365	0.59 321	0.63 334	0.37 257	0.43 147	0.38 261	0.13 311	0.10 229	0.13 312	0.12 245	0.13 111	0.11 105

IPLG	0.69 420	0.84 414	2.43 422	0.35 315	0.21 205	1.65 535	0.61 480	1.36 534	0.58 253	1.39 536	0.51 247	0.37 169	0.87 485	1.41 374	0.36 248	0.09 70	0.07 40	0.14 348	0.12 245	0.32 414	0.11 105

GMOStereo	0.41 168	0.62 320	1.78 219	0.28 142	0.36 414	0.51 154	0.31 318	0.53 130	0.44 114	0.57 333	0.48 218	0.41 196	0.27 170	0.28 31	0.23 100	0.08 32	0.38 510	0.13 312	0.11 207	0.34 431	0.11 105

error version	0.41 168	0.62 320	1.78 219	0.28 142	0.36 414	0.51 154	0.31 318	0.53 130	0.44 114	0.57 333	0.48 218	0.41 196	0.27 170	0.28 31	0.23 100	0.08 32	0.38 510	0.13 312	0.11 207	0.34 431	0.11 105

test-v	0.41 168	0.62 320	1.78 219	0.28 142	0.36 414	0.51 154	0.31 318	0.53 130	0.44 114	0.57 333	0.48 218	0.41 196	0.27 170	0.28 31	0.23 100	0.08 32	0.38 510	0.13 312	0.11 207	0.34 431	0.11 105

CrosDoStereo	0.94 492	0.37 191	2.53 442	0.25 70	0.32 372	0.54 189	3.76 572	0.72 235	0.60 265	0.70 442	1.40 518	0.53 281	1.49 533	1.78 434	3.09 541	0.10 164	0.08 116	0.11 197	0.11 207	0.21 288	0.11 105

DeepStereo_LL	0.94 492	0.37 191	2.53 442	0.25 70	0.32 372	0.54 189	3.76 572	0.72 235	0.60 265	0.70 442	1.40 518	0.53 281	1.49 533	1.78 434	3.09 541	0.10 164	0.08 116	0.11 197	0.11 207	0.21 288	0.11 105

DEmStereo	0.68 415	0.31 146	2.25 388	0.42 411	0.17 110	0.66 372	0.89 519	0.51 107	0.59 260	0.60 374	1.01 487	0.45 233	1.26 517	1.54 395	2.26 527	0.10 164	0.08 116	0.10 132	0.10 144	0.10 50	0.11 105

THIR-Stereo	0.86 481	0.62 320	2.13 360	0.25 70	0.16 82	0.58 253	2.74 568	0.59 171	0.51 182	0.62 394	1.62 525	0.97 483	1.80 544	1.69 420	2.25 526	0.10 164	0.08 116	0.14 348	0.11 207	0.15 152	0.11 105

test-2	0.41 168	0.62 320	1.78 219	0.28 142	0.36 414	0.51 154	0.31 318	0.53 130	0.44 114	0.57 333	0.48 218	0.41 196	0.27 170	0.28 31	0.23 100	0.08 32	0.38 510	0.13 312	0.11 207	0.34 431	0.11 105

TANstereo	0.33 97	0.49 270	1.75 199	0.23 36	0.12 6	0.54 189	0.16 31	0.40 28	0.45 129	0.45 201	0.51 247	0.26 104	0.22 95	0.29 43	0.20 50	0.10 164	0.10 229	0.08 29	0.06 9	0.08 18	0.11 105

GMStereo	0.38 140	0.99 471	1.91 296	0.27 117	0.16 82	0.39 58	0.23 156	0.47 79	0.62 300	0.38 158	0.34 131	0.25 90	0.25 138	0.39 128	0.29 179	0.14 354	0.08 116	0.10 132	0.12 245	0.15 152	0.11 105
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UPFNet	0.46 231	0.28 113	1.73 189	0.33 268	0.32 372	0.65 365	0.38 383	0.83 337	0.59 260	0.57 333	0.52 260	0.61 327	0.40 286	0.75 295	0.52 341	0.13 311	0.12 303	0.13 312	0.12 245	0.15 152	0.11 105

RASNet	0.61 375	0.68 352	2.03 340	0.35 315	0.46 474	0.65 365	0.28 273	0.78 300	0.70 377	0.48 229	0.64 376	0.93 473	0.61 426	2.21 495	0.73 409	0.12 281	0.09 186	0.09 82	0.10 144	0.14 134	0.11 105

HSM-Net_RVC	0.67 408	0.34 172	2.23 385	0.26 101	0.19 177	0.67 378	0.29 297	1.26 530	0.69 368	0.72 449	0.70 417	0.78 423	0.42 314	3.77 558	0.41 286	0.13 311	0.09 186	0.10 132	0.09 108	0.12 81	0.11 105
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
MLCV	0.48 252	0.89 431	1.85 263	0.29 173	0.14 32	0.59 270	0.23 156	0.72 235	0.59 260	0.66 423	0.66 387	0.55 291	0.36 243	1.03 332	0.49 328	0.09 70	0.06 20	0.09 82	0.07 51	0.19 259	0.11 105

HSM	0.62 380	0.76 378	1.72 186	0.30 190	0.29 334	0.64 351	0.28 273	0.94 432	0.62 300	0.58 351	0.57 312	1.40 526	0.64 437	2.59 527	0.42 288	0.11 227	0.08 116	0.10 132	0.08 77	0.14 134	0.11 105

FlowAnything_test	0.23 35	0.32 152	0.52 4	0.28 142	0.17 110	0.37 46	0.20 81	0.38 19	0.24 2	0.24 68	0.20 23	0.21 56	0.17 30	0.26 19	0.25 135	0.13 311	0.10 229	0.14 348	0.16 351	0.17 211	0.12 142

rvit_0105_4	0.35 116	0.35 179	1.45 131	0.31 217	0.18 145	0.37 46	0.28 273	0.59 171	0.62 300	0.27 108	0.31 111	0.35 163	0.27 170	0.43 147	0.25 135	0.18 422	0.16 388	0.15 378	0.13 278	0.15 152	0.12 142

H2IRNET	0.40 161	0.61 314	1.90 290	0.29 173	0.17 110	0.54 189	0.18 53	0.52 121	0.50 174	0.27 108	0.56 304	0.47 254	0.35 237	0.46 177	0.33 230	0.10 164	0.07 40	0.12 253	0.14 306	0.32 414	0.12 142

MoCha-V2	0.36 125	0.32 152	1.41 122	0.36 334	0.31 364	0.35 37	0.19 62	0.57 157	0.39 71	0.30 121	0.32 117	0.28 124	0.27 170	0.47 188	0.24 122	0.08 32	0.56 532	0.08 29	0.38 504	0.18 238	0.12 142

CoDeX	0.52 311	0.43 233	2.25 388	0.29 173	0.26 298	0.61 303	0.32 341	0.99 475	0.68 359	0.48 229	0.55 293	0.52 279	0.40 286	1.60 408	0.35 245	0.12 281	0.09 186	0.11 197	0.10 144	0.13 111	0.12 142

GMStereo_Zeroshot	0.41 168	0.36 188	1.54 150	0.41 400	0.19 177	0.52 173	0.19 62	0.59 171	0.52 189	0.57 333	0.59 321	0.63 334	0.29 199	0.58 237	0.33 230	0.15 373	0.09 186	0.16 397	0.09 108	0.24 333	0.12 142

plain	0.37 131	0.47 264	2.15 366	0.27 117	0.19 177	0.33 27	0.20 81	0.58 163	0.46 138	0.23 61	0.37 145	0.23 67	0.25 138	0.45 168	0.28 164	0.11 227	0.08 116	0.13 312	0.09 108	0.42 486	0.12 142

HH	0.49 270	0.49 270	2.78 486	0.50 460	0.41 450	0.38 56	0.23 156	0.72 235	0.38 59	0.63 404	0.48 218	0.87 458	0.41 297	0.64 258	0.21 69	0.09 70	0.17 406	0.10 132	0.09 108	0.16 189	0.12 142

HanStereo	0.49 270	0.49 270	2.78 486	0.50 460	0.41 450	0.38 56	0.23 156	0.72 235	0.38 59	0.63 404	0.48 218	0.87 458	0.41 297	0.64 258	0.21 69	0.09 70	0.17 406	0.10 132	0.09 108	0.16 189	0.12 142

knoymous	0.34 105	0.25 70	1.75 199	0.24 52	0.18 145	0.45 97	0.24 189	0.57 157	0.38 59	0.41 175	0.39 162	0.55 291	0.25 138	0.38 122	0.23 100	0.11 227	0.08 116	0.12 253	0.07 51	0.13 111	0.12 142

ProNet	0.30 76	0.54 290	1.29 99	0.25 70	0.15 55	0.47 121	0.25 209	0.48 86	0.39 71	0.21 35	0.23 47	0.22 59	0.20 75	0.44 156	0.19 28	0.08 32	0.08 116	0.10 132	0.08 77	0.23 318	0.12 142

iRaft-Stereo_5w	0.54 322	1.01 477	2.08 349	0.27 117	0.21 205	0.49 136	0.28 273	0.73 246	0.58 253	0.40 166	0.61 343	0.62 331	0.46 350	1.78 434	0.47 317	0.09 70	0.07 40	0.11 197	0.10 144	0.39 472	0.12 142

dd	0.42 187	0.96 455	1.77 214	0.31 217	0.17 110	0.57 235	0.26 231	0.49 93	0.68 359	0.41 175	0.40 167	0.34 159	0.27 170	0.45 168	0.40 280	0.17 410	0.10 229	0.13 312	0.12 245	0.21 288	0.12 142

MIPNet	0.83 477	0.81 404	2.40 415	0.61 503	0.18 145	1.48 525	1.39 551	1.60 544	0.74 416	1.94 546	0.85 458	0.73 400	1.68 540	0.87 318	0.31 209	0.09 70	0.08 116	0.11 197	0.32 483	0.25 346	0.12 142

IPLGR	0.54 322	0.56 302	2.68 468	0.36 334	0.18 145	0.62 323	0.54 458	1.02 495	0.64 320	0.73 453	0.46 200	0.47 254	0.45 336	1.12 344	0.29 179	0.09 70	0.08 116	0.11 197	0.09 108	0.19 259	0.12 142

Patchmatch Stereo++	0.39 155	0.27 91	1.78 219	0.44 423	0.16 82	0.61 303	0.27 256	0.51 107	0.52 189	0.47 211	0.43 177	0.43 213	0.28 185	0.54 226	0.28 164	0.12 281	0.08 116	0.12 253	0.10 144	0.17 211	0.12 142
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
STrans-v2	0.67 408	0.56 302	2.64 463	0.27 117	0.23 252	0.57 235	0.33 349	0.96 450	0.69 368	0.92 494	0.85 458	0.89 464	0.93 493	1.83 447	1.21 474	0.09 70	0.07 40	0.10 132	0.09 108	0.11 70	0.12 142

TransformOpticalFlow	0.64 390	0.56 302	2.66 466	0.44 423	0.26 298	0.62 323	0.28 273	0.83 337	0.71 387	0.76 461	0.74 431	0.91 468	0.85 481	1.83 447	0.81 423	0.10 164	0.07 40	0.11 197	0.09 108	0.11 70	0.12 142

PSM-adaLoss	0.38 140	0.27 91	1.78 219	0.44 423	0.17 110	0.60 282	0.29 297	0.51 107	0.52 189	0.47 211	0.43 177	0.44 224	0.28 185	0.47 188	0.28 164	0.12 281	0.08 116	0.12 253	0.10 144	0.17 211	0.12 142

ROB_FTStereo_v2	0.38 140	0.27 91	1.78 219	0.44 423	0.17 110	0.61 303	0.28 273	0.51 107	0.52 189	0.47 211	0.43 177	0.44 224	0.28 185	0.47 188	0.28 164	0.12 281	0.08 116	0.12 253	0.10 144	0.17 211	0.12 142

ROB_FTStereo	0.38 140	0.27 91	1.78 219	0.44 423	0.17 110	0.61 303	0.26 231	0.51 107	0.52 189	0.47 211	0.43 177	0.43 213	0.28 185	0.49 203	0.28 164	0.12 281	0.08 116	0.12 253	0.10 144	0.17 211	0.12 142

HUI-Stereo	0.38 140	0.27 91	1.79 239	0.44 423	0.17 110	0.61 303	0.28 273	0.51 107	0.52 189	0.47 211	0.43 177	0.44 224	0.28 185	0.45 168	0.28 164	0.12 281	0.08 116	0.12 253	0.10 144	0.17 211	0.12 142

iGMRVC	0.39 155	0.27 91	1.78 219	0.44 423	0.17 110	0.61 303	0.27 256	0.51 107	0.52 189	0.47 211	0.43 177	0.44 224	0.28 185	0.55 230	0.28 164	0.12 281	0.08 116	0.12 253	0.10 144	0.17 211	0.12 142

iRAFT	0.39 155	0.27 91	1.78 219	0.44 423	0.16 82	0.61 303	0.27 256	0.51 107	0.52 189	0.47 211	0.43 177	0.43 213	0.28 185	0.54 226	0.28 164	0.12 281	0.08 116	0.12 253	0.10 144	0.17 211	0.12 142

RAFT-IKP	0.38 140	0.27 91	1.79 239	0.44 423	0.16 82	0.60 282	0.28 273	0.51 107	0.52 189	0.47 211	0.43 177	0.43 213	0.28 185	0.50 209	0.28 164	0.12 281	0.08 116	0.12 253	0.10 144	0.17 211	0.12 142

LMCR-Stereo	0.52 311	0.71 361	2.39 413	0.40 393	0.21 205	0.74 422	0.31 318	1.02 495	0.64 320	0.61 383	0.63 360	0.39 182	0.51 379	0.62 253	0.42 288	0.19 437	0.09 186	0.12 253	0.09 108	0.23 318	0.12 142

SFCPSM	0.46 231	0.24 65	2.35 406	0.27 117	0.27 312	0.70 403	0.32 341	0.96 450	0.63 312	0.49 241	0.52 260	0.43 213	0.36 243	0.52 216	0.43 297	0.12 281	0.09 186	0.12 253	0.16 351	0.16 189	0.12 142

delet	0.52 311	0.54 290	1.62 164	0.31 217	0.35 406	0.74 422	0.46 430	0.85 355	0.74 416	0.55 311	0.60 336	0.67 364	0.50 377	1.12 344	0.57 364	0.11 227	0.11 277	0.13 312	0.14 306	0.16 189	0.12 142

UNet	0.54 322	0.44 244	2.83 490	0.31 217	0.33 385	0.74 422	0.27 256	0.82 331	0.61 282	0.53 280	0.54 283	0.72 395	0.54 389	0.78 306	0.56 360	0.11 227	0.09 186	0.13 312	0.11 207	0.14 134	0.12 142

ac_64	0.55 334	0.46 255	1.92 299	0.36 334	0.34 393	0.63 340	0.31 318	0.82 331	0.61 282	0.55 311	0.51 247	0.89 464	0.48 367	1.83 447	0.55 352	0.14 354	0.11 277	0.12 253	0.12 245	0.18 238	0.12 142

DIP-Stereo	0.37 131	0.34 172	1.50 145	0.27 117	0.18 145	0.63 340	0.17 39	0.92 415	0.53 208	0.49 241	0.48 218	0.30 136	0.30 207	0.39 128	0.30 197	0.10 164	0.08 116	0.10 132	0.08 77	0.15 152	0.12 142
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	0.36 125	0.21 21	1.70 179	0.29 173	0.18 145	0.55 202	0.26 231	0.78 300	0.36 47	0.57 333	0.67 390	0.33 153	0.24 122	0.32 67	0.23 100	0.10 164	0.08 116	0.09 82	0.07 51	0.09 36	0.12 142

RAFT-Stereo	0.36 125	0.21 21	1.70 179	0.29 173	0.18 145	0.55 202	0.26 231	0.78 300	0.36 47	0.57 333	0.67 390	0.33 153	0.24 122	0.32 67	0.23 100	0.10 164	0.08 116	0.09 82	0.07 51	0.09 36	0.12 142
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
AdaStereo	0.44 203	0.38 201	1.79 239	0.34 299	0.20 191	0.57 235	0.28 273	0.92 415	0.69 368	0.52 270	0.55 293	0.61 327	0.33 227	0.48 193	0.39 272	0.17 410	0.08 116	0.17 416	0.11 207	0.18 238	0.12 142
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.
DN-CSS_ROB	0.48 252	1.23 511	1.99 330	0.39 383	0.22 232	0.56 217	0.19 62	0.75 261	0.61 282	0.45 201	0.62 348	0.41 196	0.31 216	0.70 286	0.32 220	0.11 227	0.08 116	0.14 348	0.13 278	0.36 448	0.12 142

z-ln-s-r	0.64 390	0.89 431	2.23 385	0.32 246	0.26 298	0.57 235	0.37 376	0.84 348	0.76 438	0.51 261	0.81 445	0.64 343	0.45 336	2.06 482	1.27 479	0.10 164	0.07 40	0.11 197	0.09 108	0.24 333	0.13 177

G2L-ROB	0.51 298	0.95 452	1.96 324	0.29 173	0.22 232	0.59 270	0.28 273	0.76 274	0.57 242	0.55 311	0.45 192	0.70 388	0.32 223	1.38 369	0.47 317	0.11 227	0.07 40	0.09 82	0.08 77	0.20 274	0.13 177

G2L-Stereo_test	0.55 334	0.97 463	1.89 285	0.33 268	0.24 265	0.75 428	0.38 383	0.79 316	0.60 265	0.60 374	0.54 283	0.74 406	0.39 278	1.56 397	0.43 297	0.10 164	0.08 116	0.08 29	0.08 77	0.28 382	0.13 177

rvit_0105_6	0.31 84	0.29 123	1.00 61	0.31 217	0.18 145	0.35 37	0.25 209	0.51 107	0.61 282	0.25 87	0.28 81	0.32 147	0.25 138	0.39 128	0.25 135	0.18 422	0.16 388	0.15 378	0.13 278	0.14 134	0.13 177

test_sample1	0.40 161	0.18 5	1.19 82	0.31 217	0.18 145	0.48 129	0.23 156	0.78 300	0.49 164	0.44 191	0.44 188	0.45 233	0.41 297	1.39 370	0.33 230	0.11 227	0.09 186	0.10 132	0.09 108	0.12 81	0.13 177

StereoVision	0.45 221	0.72 365	1.94 312	0.33 268	0.32 372	0.47 121	0.26 231	0.68 217	0.57 242	0.32 135	0.89 467	0.45 233	0.27 170	0.49 203	0.36 248	0.13 311	0.15 371	0.16 397	0.15 331	0.19 259	0.13 177

MC-Stereo	0.32 90	0.31 146	1.46 132	0.31 217	0.15 55	0.53 181	0.19 62	0.44 57	0.35 30	0.36 146	0.38 154	0.27 115	0.27 170	0.42 144	0.19 28	0.09 70	0.13 324	0.09 82	0.16 351	0.20 274	0.13 177

NINENet	0.50 281	0.33 159	1.69 175	0.55 485	0.25 283	0.91 483	0.23 156	0.98 463	0.71 387	0.53 280	0.55 293	0.66 355	0.30 207	1.22 354	0.32 220	0.15 373	0.13 324	0.16 397	0.11 207	0.16 189	0.13 177

Pruner-Stereo	0.51 298	0.27 91	1.78 219	1.79 557	0.19 177	0.62 323	0.45 427	0.57 157	0.60 265	0.61 383	0.48 218	0.41 196	0.24 122	0.46 177	1.00 446	0.12 281	0.07 40	0.12 253	0.10 144	0.12 81	0.13 177

IRAFT_RVC	0.54 322	0.53 285	1.78 219	0.46 442	0.21 205	0.58 253	0.43 408	0.65 202	0.66 348	0.54 293	0.50 243	0.49 267	0.51 379	1.58 405	1.01 450	0.11 227	0.25 479	0.13 312	0.10 144	0.15 152	0.13 177

RAFT	0.45 221	0.92 437	1.59 157	0.34 299	0.19 177	0.46 115	0.35 361	0.65 202	0.49 164	0.49 241	0.49 235	0.70 388	0.40 286	0.47 188	0.32 220	0.11 227	0.16 388	0.14 348	0.13 278	0.51 507	0.13 177

sCroCo_RVC	0.33 97	0.32 152	1.89 285	0.34 299	0.27 312	0.30 15	0.22 123	0.48 86	0.44 114	0.22 45	0.33 125	0.25 90	0.25 138	0.32 67	0.24 122	0.14 354	0.16 388	0.12 253	0.12 245	0.15 152	0.13 177

psm_up	0.57 348	0.61 314	1.83 258	0.35 315	0.30 345	0.64 351	0.37 376	0.90 395	0.68 359	0.59 365	0.55 293	0.68 371	0.54 389	1.91 466	0.46 308	0.16 394	0.15 371	0.16 397	0.15 331	0.23 318	0.13 177

PSMNet-RSSM	0.53 317	0.82 408	1.78 219	0.31 217	0.25 283	0.58 253	0.28 273	0.84 348	0.60 265	0.50 248	0.61 343	0.67 364	0.43 324	1.68 418	0.42 288	0.15 373	0.10 229	0.14 348	0.16 351	0.15 152	0.13 177

DSFCA	0.54 322	0.35 179	1.41 122	0.28 142	0.28 326	0.79 449	0.88 518	0.76 274	0.70 377	0.72 449	0.66 387	0.67 364	0.57 404	1.17 350	0.63 380	0.16 394	0.14 345	0.13 312	0.14 306	0.16 189	0.13 177

iResNet	0.51 298	0.76 378	2.59 456	0.41 400	0.17 110	0.64 351	0.27 256	0.82 331	0.70 377	0.57 333	0.64 376	0.43 213	0.36 243	0.70 286	0.52 341	0.10 164	0.07 40	0.09 82	0.08 77	0.21 288	0.13 177

DLCB_ROB	0.54 322	0.55 299	1.49 142	0.36 334	0.25 283	0.65 365	0.36 368	0.80 320	0.70 377	0.72 449	0.69 407	0.83 441	0.46 350	1.53 394	0.60 373	0.13 311	0.12 303	0.14 348	0.14 306	0.14 134	0.13 177

iResNet_ROB	0.50 281	1.15 501	1.73 189	0.31 217	0.21 205	0.58 253	0.22 123	0.95 445	0.82 463	0.58 351	0.62 348	0.57 309	0.39 278	0.84 312	0.40 280	0.11 227	0.08 116	0.09 82	0.06 9	0.21 288	0.13 177

zero-FE	0.80 466	0.27 91	8.23 568	0.49 457	0.98 536	0.33 27	0.20 81	0.48 86	1.28 527	0.17 11	0.20 23	0.77 419	0.22 95	0.60 249	0.97 438	0.11 227	0.07 40	0.09 82	0.10 144	0.33 423	0.14 195

rvit_0105_5	0.36 125	0.39 210	1.48 139	0.30 190	0.18 145	0.41 70	0.30 305	0.64 196	0.62 300	0.30 121	0.33 125	0.37 169	0.29 199	0.41 136	0.28 164	0.18 422	0.16 388	0.15 378	0.15 331	0.15 152	0.14 195

rvit_stereo_ft	0.31 84	0.61 314	1.18 80	0.32 246	0.21 205	0.28 9	0.27 256	0.55 145	0.48 158	0.23 61	0.27 74	0.28 124	0.26 152	0.32 67	0.25 135	0.13 311	0.09 186	0.11 197	0.11 207	0.13 111	0.14 195

test_sample2	0.41 168	0.19 8	1.23 91	0.31 217	0.17 110	0.51 154	0.27 256	0.81 324	0.55 227	0.44 191	0.45 192	0.46 246	0.38 264	1.51 391	0.30 197	0.12 281	0.09 186	0.11 197	0.10 144	0.14 134	0.14 195

ACVNet-DCA	0.42 187	0.64 335	2.07 344	0.35 315	0.14 32	0.76 432	0.25 209	0.76 274	0.52 189	0.31 126	0.38 154	0.24 80	0.38 264	0.69 281	0.19 28	0.10 164	0.24 466	0.11 197	0.09 108	0.12 81	0.14 195

xx1	0.46 231	0.64 335	2.07 344	0.35 315	0.14 32	0.76 432	0.25 209	0.74 250	1.01 501	0.31 126	0.38 154	0.46 246	0.36 243	0.69 281	0.19 28	0.10 164	0.24 466	0.12 253	0.12 245	0.12 81	0.14 195

1test111	0.44 203	0.64 335	2.07 344	0.35 315	0.14 32	0.76 432	0.25 209	0.76 274	0.52 189	0.31 126	0.38 154	0.24 80	0.38 264	0.96 323	0.30 197	0.10 164	0.24 466	0.11 197	0.09 108	0.12 81	0.14 195

mmm	0.38 140	0.21 21	1.18 80	0.35 315	0.17 110	0.49 136	0.26 231	0.78 300	0.52 189	0.50 248	0.57 312	0.41 196	0.37 257	0.71 288	0.31 209	0.11 227	0.13 324	0.14 348	0.13 278	0.15 152	0.14 195

11t1	0.33 97	0.19 8	1.41 122	0.33 268	0.16 82	0.48 129	0.21 102	0.67 213	0.48 158	0.40 166	0.34 131	0.32 147	0.33 227	0.42 144	0.27 154	0.11 227	0.12 303	0.10 132	0.08 77	0.13 111	0.14 195

1111x	0.74 448	0.21 21	1.93 302	0.31 217	0.17 110	0.63 340	0.32 341	1.03 502	0.74 416	0.52 270	0.62 348	0.57 309	0.47 358	2.38 506	4.25 559	0.12 281	0.14 345	0.11 197	0.12 245	0.12 81	0.14 195

MIF-Stereo (partial)	0.34 105	0.41 221	1.93 302	0.26 101	0.24 265	0.32 24	0.17 39	0.53 130	0.42 100	0.25 87	0.37 145	0.25 90	0.26 152	0.44 156	0.31 209	0.11 227	0.08 116	0.12 253	0.10 144	0.19 259	0.14 195

PCWNet_CMD	0.46 231	0.45 252	2.28 393	0.26 101	0.20 191	0.55 202	0.21 102	0.75 261	0.64 320	0.48 229	0.55 293	0.68 371	0.57 404	0.46 177	0.30 197	0.11 227	0.10 229	0.14 348	0.10 144	0.18 238	0.14 195

gwcnet-sp	0.49 270	0.43 233	2.54 448	0.31 217	0.22 232	0.67 378	0.31 318	0.78 300	0.65 333	0.58 351	0.47 206	0.46 246	0.43 324	0.76 298	0.46 308	0.11 227	0.11 277	0.11 197	0.11 207	0.15 152	0.14 195

scenet	0.49 270	0.43 233	2.54 448	0.31 217	0.22 232	0.67 378	0.31 318	0.78 300	0.65 333	0.58 351	0.47 206	0.46 246	0.43 324	0.76 298	0.46 308	0.11 227	0.11 277	0.11 197	0.11 207	0.15 152	0.14 195

ssnet	0.49 270	0.43 233	2.54 448	0.31 217	0.22 232	0.67 378	0.31 318	0.78 300	0.65 333	0.58 351	0.47 206	0.46 246	0.43 324	0.76 298	0.46 308	0.11 227	0.11 277	0.11 197	0.11 207	0.15 152	0.14 195

CroCo-Stereo Lap2	0.33 97	0.61 314	1.47 136	0.32 246	0.38 431	0.23 4	0.22 123	0.58 163	0.46 138	0.22 45	0.27 74	0.29 131	0.23 111	0.32 67	0.26 144	0.09 70	0.09 186	0.10 132	0.08 77	0.21 288	0.14 195

qqq	0.38 140	0.21 21	1.34 110	0.28 142	0.15 55	0.45 97	0.26 231	0.76 274	0.52 189	0.39 164	0.41 171	0.46 246	0.36 243	0.96 323	0.30 197	0.11 227	0.14 345	0.12 253	0.12 245	0.12 81	0.14 195

x	0.35 116	0.20 13	1.36 112	0.33 268	0.17 110	0.47 121	0.24 189	0.75 261	0.54 220	0.40 166	0.40 167	0.42 209	0.34 235	0.45 168	0.32 220	0.11 227	0.14 345	0.11 197	0.09 108	0.12 81	0.14 195

DisPM	0.43 193	0.33 159	1.78 219	0.57 491	0.18 145	0.59 270	0.63 486	0.53 130	0.61 282	0.60 374	0.53 271	0.38 176	0.26 152	0.75 295	0.29 179	0.12 281	0.07 40	0.12 253	0.11 207	0.11 70	0.14 195

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 348	0.87 424	2.11 355	0.32 246	0.30 345	0.84 465	0.40 391	0.88 383	0.72 397	0.65 421	0.73 428	0.66 355	0.57 404	0.93 320	0.71 402	0.13 311	0.07 40	0.10 132	0.08 77	0.15 152	0.14 195

CRFU-Net	0.56 342	0.38 201	1.86 271	0.46 442	0.26 298	0.82 460	0.36 368	0.90 395	0.49 164	0.62 394	0.59 321	0.78 423	1.35 525	1.00 328	0.48 323	0.15 373	0.14 345	0.17 416	0.10 144	0.19 259	0.14 195

CSP-Net	0.50 281	0.39 210	1.25 94	0.29 173	0.23 252	0.77 440	0.35 361	0.86 365	0.57 242	0.59 365	0.59 321	0.65 348	0.40 286	1.77 433	0.44 303	0.16 394	0.11 277	0.10 132	0.10 144	0.20 274	0.14 195

dad	0.51 298	1.01 477	1.74 193	0.29 173	0.19 177	0.60 282	0.26 231	0.52 121	0.75 429	0.63 404	0.63 360	0.63 334	0.33 227	0.85 314	0.47 317	0.27 492	0.15 371	0.40 514	0.18 383	0.22 305	0.14 195

PSM-softLoss	0.48 252	0.27 91	1.85 263	0.51 465	0.17 110	0.61 303	0.40 391	0.61 183	0.57 242	0.52 270	0.48 218	0.39 182	0.25 138	1.46 381	0.77 415	0.12 281	0.08 116	0.13 312	0.12 245	0.12 81	0.14 195

KMStereo	0.48 252	0.27 91	1.85 263	0.51 465	0.17 110	0.61 303	0.40 391	0.61 183	0.57 242	0.52 270	0.48 218	0.39 182	0.25 138	1.46 381	0.77 415	0.12 281	0.08 116	0.13 312	0.12 245	0.12 81	0.14 195

cross-raft	0.40 161	0.27 91	2.22 381	0.30 190	0.17 110	0.49 136	0.35 361	0.71 230	0.39 71	0.43 185	0.45 192	0.64 343	0.25 138	0.32 67	0.25 135	0.08 32	0.08 116	0.09 82	0.23 431	0.11 70	0.14 195

CFNet_pseudo	0.45 221	0.46 255	2.23 385	0.25 70	0.19 177	0.56 217	0.21 102	0.77 285	0.60 265	0.49 241	0.56 304	0.69 378	0.47 358	0.52 216	0.31 209	0.11 227	0.10 229	0.15 378	0.10 144	0.17 211	0.14 195

XX-Stereo	0.55 334	0.54 290	3.50 540	0.48 455	0.39 434	0.54 189	0.17 39	0.89 389	0.40 81	0.44 191	0.65 385	0.85 450	0.19 66	0.77 302	0.21 69	0.10 164	0.14 345	0.10 132	0.32 483	0.17 211	0.14 195

MMNet	0.50 281	0.48 267	1.93 302	0.33 268	0.27 312	0.79 449	0.28 273	0.81 324	0.74 416	0.60 374	0.56 304	0.59 319	0.55 394	0.79 307	0.59 371	0.10 164	0.09 186	0.12 253	0.11 207	0.13 111	0.14 195

cf-r	0.53 317	0.81 404	2.15 366	0.33 268	0.28 326	0.60 282	0.28 273	0.78 300	0.64 320	0.51 261	0.60 336	0.75 412	0.40 286	1.32 363	0.43 297	0.13 311	0.09 186	0.11 197	0.12 245	0.15 152	0.14 195

GANet-RSSM	0.55 334	0.73 372	1.90 290	0.36 334	0.26 298	0.59 270	0.27 256	0.78 300	0.52 189	0.47 211	0.57 312	0.63 334	0.45 336	1.92 470	0.43 297	0.14 354	0.10 229	0.25 481	0.11 207	0.34 431	0.14 195

CFNet-ft	0.51 298	0.76 378	1.79 239	0.28 142	0.30 345	0.63 340	0.28 273	0.66 204	0.55 227	0.45 201	0.57 312	0.74 406	0.41 297	1.46 381	0.42 288	0.14 354	0.10 229	0.28 489	0.13 278	0.18 238	0.14 195

CFNet_RVC	0.51 298	0.76 378	1.79 239	0.28 142	0.30 345	0.63 340	0.28 273	0.66 204	0.55 227	0.45 201	0.57 312	0.74 406	0.41 297	1.46 381	0.42 288	0.14 354	0.10 229	0.28 489	0.13 278	0.18 238	0.14 195

ccs_rob	0.45 221	0.46 255	2.22 381	0.26 101	0.19 177	0.56 217	0.21 102	0.77 285	0.60 265	0.49 241	0.56 304	0.69 378	0.47 358	0.52 216	0.31 209	0.11 227	0.09 186	0.16 397	0.10 144	0.17 211	0.14 195

DFGA-Net	0.51 298	1.06 485	1.75 199	0.30 190	0.24 265	0.54 189	0.22 123	0.63 193	0.60 265	0.48 229	0.51 247	0.35 163	0.27 170	1.82 446	0.53 345	0.10 164	0.08 116	0.12 253	0.12 245	0.37 456	0.15 229

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 131	0.37 191	1.21 88	0.26 101	0.18 145	0.73 418	0.18 53	0.53 130	0.41 91	0.35 141	0.30 100	0.58 316	0.22 95	0.33 77	0.95 436	0.09 70	0.07 40	0.09 82	0.35 493	0.13 111	0.15 229

G2L-Stereo	0.55 334	0.85 418	2.18 373	0.31 217	0.27 312	0.59 270	0.27 256	0.77 285	0.55 227	0.54 293	0.52 260	0.71 392	0.36 243	1.75 430	0.50 333	0.13 311	0.11 277	0.13 312	0.11 207	0.29 387	0.15 229

MM-Stereo_test1	0.41 168	0.39 210	2.29 395	0.38 373	0.26 298	0.44 92	0.28 273	0.63 193	0.51 182	0.40 166	0.32 117	0.26 104	0.26 152	0.46 177	0.22 88	0.09 70	0.21 449	0.10 132	0.09 108	0.39 472	0.15 229

rvit_0105_3	0.39 155	0.47 264	1.46 132	0.33 268	0.19 177	0.45 97	0.35 361	0.69 220	0.65 333	0.37 150	0.37 145	0.40 190	0.31 216	0.44 156	0.30 197	0.18 422	0.17 406	0.17 416	0.18 383	0.15 152	0.15 229

mmx	0.72 436	0.23 52	2.01 333	0.30 190	0.21 205	0.57 235	0.26 231	0.99 475	0.76 438	0.53 280	0.63 360	0.66 355	0.39 278	2.52 522	3.43 551	0.13 311	0.10 229	0.15 378	0.13 278	0.15 152	0.15 229

xxx	0.72 436	0.23 52	2.01 333	0.30 190	0.21 205	0.57 235	0.26 231	0.99 475	0.76 438	0.53 280	0.63 360	0.66 355	0.39 278	2.52 522	3.43 551	0.13 311	0.10 229	0.15 378	0.13 278	0.15 152	0.15 229

EKT-Stereo	1.47 534	0.49 270	1.93 302	2.57 568	19.31 585	0.55 202	0.22 123	0.69 220	0.42 100	0.38 158	0.36 142	0.43 213	0.27 170	0.69 281	0.26 144	0.12 281	0.14 345	0.11 197	0.16 351	0.20 274	0.15 229

DCRE	0.50 281	0.63 331	2.13 360	0.30 190	0.23 252	0.45 97	0.24 189	0.59 171	0.53 208	0.50 248	2.10 536	0.42 209	0.26 152	0.35 93	0.23 100	0.09 70	0.14 345	0.10 132	0.32 483	0.16 189	0.15 229

UDGNet	0.44 203	1.02 480	1.74 193	0.35 315	0.19 177	0.58 253	0.23 156	0.49 93	0.66 348	0.41 175	0.38 154	0.34 159	0.29 199	0.53 222	0.30 197	0.24 478	0.10 229	0.37 511	0.19 403	0.27 376	0.15 229

DAS	0.56 342	0.35 179	1.55 152	0.33 268	0.34 393	0.50 144	0.42 401	0.83 337	0.74 416	0.83 481	0.68 398	0.56 303	0.48 367	2.40 510	0.46 308	0.12 281	0.08 116	0.12 253	0.09 108	0.18 238	0.15 229

SepStereo	0.52 311	0.35 179	1.55 152	0.33 268	0.34 393	0.50 144	0.42 401	0.83 337	0.74 416	0.83 481	0.68 398	0.56 303	0.48 367	1.56 397	0.46 308	0.12 281	0.08 116	0.12 253	0.09 108	0.18 238	0.15 229

AACVNet	0.54 322	0.78 395	1.73 189	0.36 334	0.21 205	0.57 235	0.25 209	0.71 230	0.51 182	0.55 311	0.59 321	0.64 343	0.41 297	2.13 490	0.41 286	0.14 354	0.11 277	0.14 348	0.11 207	0.33 423	0.15 229

PFNet+	0.45 221	0.37 191	1.86 271	0.46 442	0.18 145	0.58 253	0.77 509	0.52 121	0.64 320	0.56 322	0.48 218	0.39 182	0.26 152	0.93 320	0.32 220	0.13 311	0.09 186	0.14 348	0.13 278	0.12 81	0.15 229

HHNet	0.60 367	0.65 342	2.60 459	0.36 334	0.25 283	0.64 351	0.61 480	0.64 196	0.62 300	0.55 311	1.13 501	0.32 147	0.60 417	0.42 144	1.79 507	0.15 373	0.07 40	0.12 253	0.10 144	0.18 238	0.15 229

ICVP	0.46 231	0.29 123	2.41 416	0.33 268	0.22 232	0.59 270	0.55 461	0.75 261	0.50 174	0.44 191	0.60 336	0.49 267	0.35 237	0.53 222	0.37 254	0.16 394	0.16 388	0.14 348	0.11 207	0.15 152	0.15 229
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
rafts_anoy	0.43 193	0.89 431	1.96 324	0.32 246	0.30 345	0.48 129	0.24 189	0.62 187	0.49 164	0.37 150	0.38 154	0.33 153	0.30 207	0.51 212	0.34 237	0.10 164	0.39 516	0.13 312	0.15 331	0.17 211	0.15 229

xxxx	0.70 424	0.21 21	1.33 107	0.28 142	0.18 145	0.63 340	0.24 189	1.02 495	0.69 368	0.50 248	0.62 348	0.58 316	0.38 264	1.47 388	5.21 565	0.13 311	0.12 303	0.11 197	0.10 144	0.12 81	0.15 229

test_xeample	0.72 436	0.21 21	1.36 112	0.27 117	0.17 110	0.59 270	0.28 273	1.01 492	0.70 377	0.55 311	0.67 390	0.44 224	0.39 278	1.88 463	5.17 564	0.12 281	0.10 229	0.11 197	0.10 144	0.13 111	0.15 229

GwcNet-RSSM	0.57 348	0.94 445	2.13 360	0.32 246	0.25 283	0.60 282	0.30 305	0.80 320	0.66 348	0.52 270	0.64 376	0.71 392	0.40 286	1.79 438	0.50 333	0.13 311	0.09 186	0.12 253	0.12 245	0.21 288	0.15 229

DMCA-RVC	0.62 380	0.96 455	2.63 461	0.36 334	0.90 532	0.56 217	0.31 318	0.69 220	0.57 242	0.68 434	0.52 260	0.59 319	0.56 398	1.23 356	0.53 345	0.16 394	0.38 510	0.20 451	0.15 331	0.20 274	0.15 229

DMCA	0.41 168	0.52 280	1.26 96	0.31 217	0.24 265	0.59 270	0.26 231	0.77 285	0.63 312	0.58 351	0.48 218	0.57 309	0.35 237	0.40 133	0.50 333	0.14 354	0.10 229	0.14 348	0.10 144	0.15 152	0.15 229

STTStereo	0.51 298	0.69 356	2.14 365	0.36 334	0.30 345	0.61 303	0.32 341	0.77 285	0.60 265	0.60 374	0.54 283	0.67 364	0.43 324	0.86 315	0.42 288	0.16 394	0.15 371	0.17 416	0.20 413	0.16 189	0.15 229

MSMDNet	0.46 231	0.44 244	2.28 393	0.26 101	0.20 191	0.55 202	0.21 102	0.75 261	0.64 320	0.48 229	0.55 293	0.68 371	0.56 398	0.46 177	0.30 197	0.11 227	0.10 229	0.13 312	0.10 144	0.18 238	0.15 229

CFNet	0.58 353	0.96 455	1.78 219	0.33 268	0.25 283	0.63 340	0.22 123	0.88 383	0.75 429	0.46 209	0.59 321	0.58 316	0.40 286	2.29 499	0.48 323	0.12 281	0.09 186	0.15 378	0.14 306	0.30 398	0.15 229

CVANet_RVC	0.65 399	0.80 399	2.13 360	0.36 334	0.26 298	0.62 323	0.42 401	0.84 348	0.72 397	0.69 436	0.68 398	0.68 371	0.52 384	2.64 529	0.42 288	0.19 437	0.12 303	0.22 462	0.17 370	0.37 456	0.15 229

UCFNet_RVC	0.48 252	0.82 408	1.85 263	0.30 190	0.27 312	0.64 351	0.26 231	0.74 250	0.55 227	0.48 229	0.53 271	0.63 334	0.41 297	0.88 319	0.38 261	0.15 373	0.10 229	0.17 416	0.17 370	0.18 238	0.15 229

coex_refinement	0.58 353	0.94 445	1.87 276	0.38 373	0.25 283	0.64 351	0.34 353	0.83 337	0.65 333	0.60 374	0.63 360	0.81 434	0.48 367	1.85 454	0.56 360	0.13 311	0.09 186	0.10 132	0.10 144	0.16 189	0.16 256

RSM	0.28 57	0.26 85	0.97 59	0.25 70	0.24 265	0.37 46	0.21 102	0.49 93	0.44 114	0.21 35	0.27 74	0.28 124	0.17 30	0.38 122	0.20 50	0.07 20	0.07 40	0.09 82	0.34 490	0.21 288	0.16 256

test_sample6	0.52 311	0.44 244	1.81 246	0.33 268	0.18 145	0.55 202	0.27 256	0.94 432	0.66 348	0.54 293	0.62 348	0.47 254	0.36 243	1.97 472	0.38 261	0.14 354	0.10 229	0.13 312	0.13 278	0.17 211	0.16 256

test_sample5	0.51 298	0.43 233	1.83 258	0.32 246	0.18 145	0.55 202	0.26 231	0.92 415	0.65 333	0.53 280	0.59 321	0.45 233	0.36 243	1.87 455	0.36 248	0.13 311	0.10 229	0.13 312	0.12 245	0.17 211	0.16 256

test_sample4	0.50 281	0.42 228	1.88 278	0.32 246	0.19 177	0.56 217	0.26 231	0.93 423	0.65 333	0.54 293	0.54 283	0.45 233	0.36 243	1.79 438	0.36 248	0.13 311	0.10 229	0.13 312	0.12 245	0.17 211	0.16 256

test_sample3	0.50 281	0.41 221	1.88 278	0.32 246	0.19 177	0.57 235	0.25 209	0.92 415	0.64 320	0.52 270	0.49 235	0.47 254	0.35 237	1.79 438	0.37 254	0.13 311	0.10 229	0.12 253	0.11 207	0.16 189	0.16 256

SMFormer	0.50 281	0.46 255	1.60 159	0.30 190	0.15 55	0.45 97	0.24 189	0.90 395	0.72 397	0.56 322	0.64 376	0.51 273	0.41 297	1.87 455	0.49 328	0.13 311	0.10 229	0.11 197	0.10 144	0.15 152	0.16 256

DualNet	0.51 298	0.43 233	1.83 258	0.32 246	0.18 145	0.55 202	0.26 231	0.92 415	0.65 333	0.54 293	0.62 348	0.45 233	0.36 243	1.87 455	0.36 248	0.13 311	0.10 229	0.13 312	0.12 245	0.17 211	0.16 256

fast-acv-ft	0.63 386	0.88 428	3.10 517	0.38 373	0.30 345	0.79 449	0.48 442	0.69 220	0.72 397	0.58 351	0.78 441	0.76 417	0.60 417	0.67 272	0.73 409	0.15 373	0.15 371	0.18 436	0.17 370	0.37 456	0.16 256

iinet-f	0.57 348	0.93 443	2.27 391	0.31 217	0.25 283	0.83 463	0.33 349	0.81 324	0.65 333	0.54 293	0.63 360	0.73 400	0.67 446	0.73 291	0.67 392	0.13 311	0.13 324	0.11 197	0.10 144	0.43 488	0.16 256

riskmin	0.37 131	0.22 36	1.74 193	0.32 246	0.20 191	0.48 129	0.20 81	0.66 204	0.46 138	0.36 146	0.34 131	0.69 378	0.45 336	0.39 128	0.27 154	0.11 227	0.08 116	0.12 253	0.08 77	0.13 111	0.16 256

raft_robust	0.55 334	0.84 414	1.73 189	0.28 142	0.54 491	0.53 181	0.25 209	0.88 383	0.75 429	0.48 229	0.46 200	0.76 417	0.75 467	1.46 381	0.27 154	0.09 70	0.10 229	0.10 132	0.30 471	0.26 366	0.16 256

NF-Stereo	0.48 252	0.25 70	1.81 246	0.52 469	0.16 82	0.61 303	0.44 419	0.66 204	0.61 282	0.50 248	0.47 206	0.37 169	0.26 152	1.45 380	0.79 421	0.11 227	0.07 40	0.12 253	0.10 144	0.13 111	0.16 256

ASMatch	0.60 367	0.43 233	2.58 454	0.91 529	0.36 414	0.56 217	0.25 209	0.52 121	0.61 282	0.47 211	1.21 505	0.47 254	0.66 444	1.34 365	0.94 434	0.10 164	0.08 116	0.11 197	0.11 207	0.10 50	0.16 256

FENet	0.44 203	0.30 135	2.42 418	0.32 246	0.17 110	0.58 253	0.22 123	0.77 285	0.59 260	0.47 211	0.42 175	0.55 291	0.38 264	0.49 203	0.47 317	0.12 281	0.09 186	0.12 253	0.11 207	0.13 111	0.16 256

BEATNet_4x	0.47 246	0.73 372	1.91 296	0.33 268	0.15 55	0.56 217	0.25 209	0.85 355	0.58 253	0.54 293	0.51 247	0.57 309	0.42 314	0.57 234	0.61 376	0.11 227	0.08 116	0.12 253	0.09 108	0.20 274	0.16 256

TDLM	0.67 408	0.92 437	1.76 205	0.37 357	0.24 265	0.66 372	0.56 466	0.82 331	0.74 416	1.16 515	0.62 348	0.61 327	0.48 367	2.70 535	0.50 333	0.20 447	0.11 277	0.35 505	0.14 306	0.32 414	0.16 256

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 334	0.92 437	2.36 409	0.38 373	0.37 425	0.60 282	0.28 273	0.82 331	0.62 300	0.62 394	0.55 293	0.72 395	0.45 336	1.00 328	0.43 297	0.15 373	0.11 277	0.14 348	0.14 306	0.15 152	0.16 256
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
SCV_C0	0.33 97	0.43 233	1.42 126	0.25 70	0.16 82	0.35 37	0.20 81	0.68 217	0.44 114	0.24 68	0.27 74	0.29 131	0.20 75	0.58 237	0.18 16	0.09 70	0.08 116	0.08 29	0.30 471	0.26 366	0.17 274

UGAM	0.58 353	0.47 264	2.21 377	0.30 190	0.19 177	0.53 181	0.34 353	0.59 171	0.63 312	0.44 191	0.73 428	0.78 423	0.37 257	2.58 526	0.39 272	0.10 164	0.08 116	0.17 416	0.14 306	0.42 486	0.17 274

DispNO	0.67 408	0.98 467	2.58 454	0.31 217	0.27 312	0.59 270	0.29 297	0.83 337	0.68 359	0.53 280	0.79 444	0.83 441	0.47 358	2.46 517	0.68 395	0.12 281	0.10 229	0.19 442	0.31 477	0.16 189	0.17 274

ttt	0.66 403	0.22 36	1.68 173	0.34 299	0.24 265	0.60 282	0.26 231	1.00 483	0.77 443	0.55 311	0.67 390	0.54 287	0.36 243	2.14 491	3.03 540	0.16 394	0.13 324	0.13 312	0.12 245	0.15 152	0.17 274

CFNet_ucs	0.48 252	0.50 276	2.32 398	0.26 101	0.22 232	0.57 235	0.22 123	0.85 355	0.65 333	0.53 280	0.64 376	0.68 371	0.44 332	0.54 226	0.31 209	0.13 311	0.12 303	0.16 397	0.11 207	0.19 259	0.17 274

LL-Strereo2	0.41 168	0.90 435	1.83 258	0.44 423	0.24 265	0.54 189	0.27 256	0.58 163	0.45 129	0.41 175	0.33 125	0.44 224	0.21 86	0.44 156	0.34 237	0.09 70	0.08 116	0.16 397	0.14 306	0.17 211	0.17 274

CASS	0.39 155	0.30 135	1.61 163	0.32 246	0.17 110	0.53 181	0.24 189	0.70 227	0.49 164	0.59 365	0.54 283	0.40 190	0.40 286	0.41 136	0.30 197	0.17 410	0.10 229	0.14 348	0.11 207	0.18 238	0.17 274
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
GANet-ADL	0.44 203	0.41 221	2.31 397	0.33 268	0.20 191	0.57 235	0.25 209	0.75 261	0.54 220	0.42 180	0.59 321	0.56 303	0.30 207	0.40 133	0.38 261	0.14 354	0.11 277	0.09 82	0.08 77	0.22 305	0.17 274

OCTAStereo	0.48 252	0.25 70	1.81 246	0.52 469	0.16 82	0.61 303	0.43 408	0.66 204	0.61 282	0.50 248	0.47 206	0.37 169	0.26 152	1.44 376	0.80 422	0.11 227	0.07 40	0.12 253	0.10 144	0.13 111	0.17 274

RE-Stereo	0.48 252	0.25 70	1.81 246	0.52 469	0.16 82	0.61 303	0.43 408	0.66 204	0.60 265	0.50 248	0.47 206	0.37 169	0.26 152	1.44 376	0.78 417	0.11 227	0.07 40	0.12 253	0.10 144	0.13 111	0.17 274

TVStereo	0.48 252	0.25 70	1.81 246	0.52 469	0.16 82	0.61 303	0.43 408	0.66 204	0.60 265	0.50 248	0.47 206	0.37 169	0.26 152	1.44 376	0.78 417	0.11 227	0.07 40	0.12 253	0.10 144	0.13 111	0.17 274

Anonymous3	0.42 187	0.35 179	2.09 350	0.33 268	0.24 265	0.72 411	0.31 318	0.74 250	0.55 227	0.35 141	0.40 167	0.33 153	0.29 199	0.44 156	0.28 164	0.18 422	0.18 417	0.13 312	0.13 278	0.17 211	0.17 274

GES	0.44 203	0.28 113	1.88 278	0.30 190	0.18 145	0.61 303	0.30 305	0.88 383	0.46 138	0.47 211	0.52 260	0.39 182	0.42 314	0.58 237	0.67 392	0.15 373	0.11 277	0.12 253	0.10 144	0.15 152	0.17 274

HCRNet	0.46 231	0.49 270	1.65 166	0.38 373	0.29 334	0.58 253	0.22 123	0.75 261	0.62 300	0.47 211	0.49 235	0.48 265	0.36 243	1.12 344	0.37 254	0.15 373	0.10 229	0.15 378	0.13 278	0.17 211	0.17 274

222	0.78 462	0.23 52	1.23 91	0.28 142	0.18 145	0.62 323	0.24 189	1.02 495	0.70 377	0.58 351	0.66 387	0.46 246	0.42 314	1.80 442	6.53 571	0.13 311	0.10 229	0.11 197	0.10 144	0.12 81	0.17 274

HGLStereo	0.54 322	0.69 356	2.00 332	0.35 315	0.40 443	0.66 372	0.30 305	0.83 337	0.62 300	0.57 333	0.69 407	0.69 378	0.54 389	1.07 335	0.55 352	0.13 311	0.13 324	0.13 312	0.11 207	0.19 259	0.17 274

hitnet-ft	0.67 408	0.80 399	1.90 290	0.28 142	0.22 232	0.69 396	0.36 368	0.85 355	0.65 333	0.56 322	0.84 454	1.03 494	0.95 499	2.32 501	0.55 352	0.23 470	0.14 345	0.41 515	0.13 278	0.24 333	0.17 274

DeepPruner_ROB	0.50 281	0.70 359	1.94 312	0.29 173	0.26 298	0.63 340	0.31 318	0.80 320	0.48 158	0.61 383	0.55 293	0.66 355	0.38 264	0.98 325	0.40 280	0.19 437	0.14 345	0.14 348	0.14 306	0.23 318	0.17 274

iResNetv2_ROB	0.59 361	1.43 529	2.96 503	0.40 393	0.22 232	0.58 253	0.28 273	0.91 406	0.73 412	0.57 333	0.63 360	0.60 325	0.41 297	0.74 294	0.35 245	0.11 227	0.08 116	0.10 132	0.07 51	0.43 488	0.17 274

DRN-Test	0.64 390	0.43 233	2.44 424	0.39 383	0.44 460	0.80 456	0.41 397	1.02 495	0.78 448	0.80 470	0.63 360	0.69 378	0.56 398	1.79 438	0.69 397	0.15 373	0.12 303	0.17 416	0.16 351	0.18 238	0.17 274

StereoAnything_RVC	0.35 116	1.25 514	1.82 252	0.20 4	0.12 6	0.26 7	0.15 22	0.43 49	0.37 54	0.14 3	0.10 2	0.11 1	0.19 66	0.46 177	0.14 1	0.11 227	0.09 186	0.08 29	0.05 1	0.76 529	0.18 294

AIO-test2	0.49 270	1.15 501	1.96 324	0.42 411	0.37 425	0.50 144	0.23 156	0.79 316	0.70 377	0.33 137	0.53 271	0.27 115	0.22 95	0.67 272	0.29 179	0.73 535	0.08 116	0.13 312	0.17 370	0.17 211	0.18 294

ours_stereo	0.27 50	0.25 70	1.21 88	0.25 70	0.17 110	0.35 37	0.23 156	0.38 19	0.35 30	0.20 29	0.31 111	0.23 67	0.17 30	0.41 136	0.20 50	0.08 32	0.07 40	0.10 132	0.08 77	0.22 305	0.18 294

fffy	0.28 57	0.24 65	1.19 82	0.27 117	0.15 55	0.37 46	0.22 123	0.42 41	0.32 13	0.20 29	0.29 87	0.26 104	0.20 75	0.44 156	0.20 50	0.08 32	0.10 229	0.10 132	0.08 77	0.22 305	0.18 294

rvit_105_1	0.44 203	0.54 290	1.46 132	0.36 334	0.24 265	0.51 154	0.45 427	0.75 261	0.74 416	0.45 201	0.44 188	0.44 224	0.36 243	0.62 253	0.38 261	0.20 447	0.18 417	0.18 436	0.22 427	0.18 238	0.18 294

RSM++	0.27 50	0.26 85	0.87 49	0.28 142	0.13 20	0.39 58	0.20 81	0.45 64	0.45 129	0.20 29	0.24 56	0.24 80	0.17 30	0.36 105	0.20 50	0.08 32	0.07 40	0.09 82	0.35 493	0.26 366	0.18 294

test_sample7	0.47 246	0.33 159	1.49 142	0.34 299	0.20 191	0.51 154	0.30 305	0.93 423	0.66 348	0.57 333	0.51 247	0.55 291	0.45 336	1.11 341	0.38 261	0.17 410	0.14 345	0.16 397	0.15 331	0.19 259	0.18 294

DLNR_Zeroshot_test	13.43 581	19.94 586	23.55 586	121.61 598	35.03 593	0.46 115	0.15 22	8.02 578	0.35 30	0.28 113	0.37 145	0.26 104	0.17 30	0.76 298	0.29 179	6.42 578	0.26 481	0.09 82	0.38 504	50.13 596	0.18 294

testlalala_base	0.46 231	0.30 135	1.82 252	0.34 299	0.27 312	0.55 202	0.21 102	0.85 355	0.32 13	0.32 135	0.39 162	0.31 139	0.23 111	0.30 51	0.28 164	0.95 544	0.30 494	0.09 82	0.21 419	1.03 539	0.18 294

Wz-Net-MNSev	0.65 399	0.97 463	2.19 375	0.36 334	0.33 385	0.90 481	0.60 476	0.92 415	0.81 462	0.75 458	0.72 426	0.73 400	0.65 439	1.39 370	0.71 402	0.16 394	0.13 324	0.14 348	0.14 306	0.24 333	0.18 294

ACRE	0.56 342	1.14 497	2.77 484	0.76 517	0.28 326	0.60 282	0.56 466	0.76 274	0.58 253	0.55 311	0.62 348	0.41 196	0.29 199	0.44 156	0.39 272	0.11 227	0.19 429	0.13 312	0.14 306	0.36 448	0.18 294

ADLNet2	0.68 415	0.84 414	3.19 527	0.33 268	0.36 414	0.64 351	0.37 376	0.89 389	0.79 453	0.54 293	0.65 385	0.93 473	0.48 367	2.07 484	0.56 360	0.13 311	0.11 277	0.11 197	0.11 207	0.33 423	0.18 294

GrayStereo	0.66 403	0.19 8	1.76 205	0.90 528	0.23 252	0.62 323	1.42 555	0.62 187	0.60 265	0.72 449	0.78 441	0.56 303	3.07 559	0.60 249	0.26 144	0.09 70	0.08 116	0.10 132	0.21 419	0.11 70	0.18 294

AF-Net	0.69 420	0.92 437	2.21 377	0.41 400	0.40 443	0.68 390	0.40 391	1.02 495	0.86 473	0.69 436	1.03 491	1.04 497	0.84 480	1.19 351	0.78 417	0.22 467	0.14 345	0.25 481	0.17 370	0.30 398	0.18 294

Nwc_Net	0.68 415	0.83 412	2.53 442	0.41 400	0.39 434	0.77 440	0.38 383	1.01 492	0.70 377	0.60 374	0.99 484	0.98 484	0.68 449	1.41 374	0.63 380	0.23 470	0.15 371	0.23 469	0.25 441	0.23 318	0.18 294

DISCO	0.57 348	0.34 172	1.87 276	0.45 437	0.34 393	0.84 465	0.35 361	0.84 348	0.78 448	0.59 365	0.63 360	1.06 501	0.53 386	1.10 338	0.82 424	0.12 281	0.09 186	0.11 197	0.10 144	0.22 305	0.18 294

w-ln-seven-2	0.68 415	1.13 495	2.46 427	0.36 334	0.27 312	0.65 365	0.44 419	0.87 374	0.83 467	0.69 436	0.75 434	0.72 395	0.63 434	1.56 397	1.15 466	0.13 311	0.13 324	0.15 378	0.14 306	0.35 442	0.19 310

ACV-stereo	0.66 403	0.76 378	2.86 491	0.32 246	0.25 283	1.01 495	0.60 476	0.59 171	0.52 189	0.41 175	0.45 192	1.55 532	0.94 496	1.40 373	0.69 397	0.14 354	0.13 324	0.12 253	0.11 207	0.20 274	0.19 310

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 281	0.33 159	0.93 56	0.26 101	0.22 232	0.46 115	0.20 81	1.10 514	1.34 530	3.16 568	0.32 117	0.22 59	0.20 75	0.30 51	0.22 88	0.10 164	0.09 186	0.11 197	0.09 108	0.15 152	0.19 310

MyStereo07	0.34 105	0.40 215	1.46 132	0.29 173	0.23 252	0.60 282	0.31 318	0.53 130	0.42 100	0.25 87	0.25 63	0.20 48	0.26 152	0.57 234	0.19 28	0.09 70	0.18 417	0.12 253	0.11 207	0.16 189	0.19 310

MyStereo04	0.48 252	0.40 215	2.65 465	0.29 173	0.23 252	0.60 282	0.31 318	0.83 337	0.75 429	0.47 211	0.36 142	0.53 281	0.42 314	0.53 222	0.39 272	0.09 70	0.18 417	0.12 253	0.11 207	0.16 189	0.19 310

AE-Stereo	0.42 187	0.29 123	1.65 166	0.43 416	0.47 476	0.56 217	0.23 156	0.86 365	0.46 138	0.31 126	0.41 171	0.43 213	0.24 122	0.34 87	0.24 122	0.09 70	0.48 528	0.11 197	0.45 517	0.22 305	0.19 310

CBFPSM	0.56 342	0.91 436	1.82 252	0.28 142	0.23 252	0.71 405	0.37 376	0.72 235	0.64 320	0.50 248	0.49 235	1.03 494	0.83 477	0.62 253	1.35 484	0.10 164	0.12 303	0.10 132	0.10 144	0.18 238	0.19 310

ToySt	0.44 203	0.61 314	1.89 285	0.29 173	0.18 145	0.55 202	0.35 361	0.67 213	0.53 208	0.39 164	0.50 243	0.59 319	0.43 324	0.51 212	0.49 328	0.10 164	0.12 303	0.13 312	0.16 351	0.24 333	0.19 310

anonymousa	0.48 252	0.46 255	2.44 424	0.29 173	0.34 393	0.61 303	0.25 209	0.66 204	0.54 220	0.53 280	0.77 440	0.73 400	0.46 350	0.33 77	0.31 209	0.10 164	0.09 186	0.12 253	0.29 461	0.10 50	0.19 310

Wz-Net-LNSev	0.59 361	0.96 455	2.47 432	0.34 299	0.37 425	0.79 449	0.44 419	0.86 365	0.77 443	0.61 383	0.67 390	0.79 428	0.56 398	0.64 258	0.62 378	0.15 373	0.14 345	0.12 253	0.12 245	0.18 238	0.19 310

CIPLG	0.56 342	1.19 507	2.46 427	0.80 521	0.31 364	0.61 303	0.57 470	0.76 274	0.57 242	0.56 322	0.63 360	0.41 196	0.30 207	0.45 168	0.40 280	0.11 227	0.20 440	0.13 312	0.13 278	0.35 442	0.19 310

IPLGR_C	0.58 353	1.25 514	2.72 474	0.80 521	0.31 364	0.60 282	0.61 480	0.76 274	0.58 253	0.56 322	0.62 348	0.41 196	0.31 216	0.43 147	0.40 280	0.11 227	0.22 455	0.13 312	0.15 331	0.35 442	0.19 310

DeepStereo_RVC	0.44 203	0.28 113	1.92 299	0.49 457	0.17 110	0.60 282	0.59 474	0.50 99	0.52 189	0.49 241	0.45 192	0.39 182	0.86 484	0.45 168	0.33 230	0.11 227	0.08 116	0.11 197	0.09 108	0.15 152	0.19 310

GEStereo_RVC	0.54 322	0.87 424	1.95 315	0.47 447	0.25 283	0.62 323	0.37 376	1.00 483	0.74 416	0.53 280	0.54 283	0.59 319	0.44 332	1.10 338	0.46 308	0.15 373	0.11 277	0.12 253	0.10 144	0.26 366	0.19 310

raftrobust	0.38 140	0.68 352	1.54 150	0.32 246	0.46 474	0.52 173	0.21 102	0.56 152	0.42 100	0.52 270	0.35 136	0.31 139	0.33 227	0.37 114	0.30 197	0.10 164	0.11 277	0.08 29	0.07 51	0.21 288	0.19 310

StereoDRNet	0.64 390	0.88 428	2.35 406	0.41 400	0.45 468	0.73 418	0.47 438	0.94 432	0.74 416	0.75 458	0.54 283	0.74 406	0.47 358	1.70 421	0.72 406	0.15 373	0.14 345	0.15 378	0.14 306	0.20 274	0.19 310

GASTEREO	0.35 116	0.72 365	1.15 76	0.56 487	0.20 191	0.52 173	0.22 123	0.56 152	0.40 81	0.30 121	0.31 111	0.16 29	0.31 216	0.35 93	0.26 144	0.09 70	0.14 345	0.08 29	0.28 457	0.14 134	0.20 326

z-mn7	0.80 466	1.52 533	2.62 460	0.36 334	0.28 326	1.01 495	0.48 442	0.90 395	1.29 528	0.69 436	1.35 517	0.85 450	0.59 413	2.03 478	1.09 458	0.14 354	0.12 303	0.14 348	0.12 245	0.32 414	0.20 326

w-ln-seven	0.74 448	1.05 483	2.54 448	0.37 357	0.34 393	1.03 498	0.47 438	1.00 483	1.08 510	0.90 491	0.85 458	0.85 450	0.57 404	1.37 368	1.26 478	0.14 354	0.13 324	0.16 397	0.15 331	0.31 406	0.20 326

fffft	0.29 66	0.21 21	1.10 71	0.24 52	0.15 55	0.42 82	0.24 189	0.42 41	0.38 59	0.21 35	0.18 16	0.20 48	0.16 23	0.44 156	0.70 399	0.07 20	0.06 20	0.10 132	0.08 77	0.28 382	0.20 326
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.29 66	0.26 85	1.03 62	0.25 70	0.14 32	0.46 115	0.22 123	0.36 13	0.38 59	0.23 61	0.23 47	0.21 56	0.18 48	0.45 168	0.60 373	0.07 20	0.06 20	0.10 132	0.08 77	0.20 274	0.20 326

DCVSM-stereo	0.49 270	0.29 123	2.49 435	0.29 173	0.22 232	0.53 181	0.52 450	0.58 163	0.49 164	0.69 436	0.46 200	0.79 428	0.48 367	0.53 222	0.42 288	0.13 311	0.14 345	0.15 378	0.12 245	0.20 274	0.20 326

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 375	0.61 314	3.35 537	0.33 268	0.58 501	0.66 372	0.20 81	0.98 463	0.55 227	0.73 453	0.52 260	0.99 487	0.65 439	0.58 237	0.29 179	0.10 164	0.16 388	0.10 132	0.41 512	0.29 387	0.20 326

MyStereo06	0.54 322	0.41 221	2.68 468	0.30 190	0.23 252	0.60 282	0.30 305	0.81 324	0.44 114	0.84 483	0.52 260	0.78 423	0.58 410	0.48 193	1.10 459	0.09 70	0.17 406	0.12 253	0.10 144	0.16 189	0.20 326

MyStereo05	0.49 270	0.41 221	2.72 474	0.30 190	0.23 252	0.60 282	0.30 305	0.82 331	0.77 443	0.52 270	0.37 145	0.51 273	0.42 314	0.52 216	0.38 261	0.09 70	0.17 406	0.12 253	0.10 144	0.16 189	0.20 326

PSMNet-ADL	0.51 298	0.38 201	1.65 166	0.35 315	0.21 205	0.67 378	0.26 231	0.74 250	0.55 227	0.42 180	0.52 260	0.70 388	0.45 336	1.91 466	0.57 364	0.15 373	0.13 324	0.11 197	0.13 278	0.15 152	0.20 326

PFNet	0.60 367	0.33 159	2.47 432	0.41 400	0.55 494	0.62 323	0.27 256	0.61 183	0.63 312	0.61 383	0.56 304	0.45 233	0.32 223	1.88 463	1.14 464	0.28 496	0.09 186	0.12 253	0.16 351	0.26 366	0.20 326

GANet	0.75 451	0.84 414	2.01 333	0.40 393	0.25 283	0.74 422	0.66 489	0.87 374	0.73 412	0.71 446	1.07 496	0.84 446	0.59 413	2.71 537	1.15 466	0.17 410	0.16 388	0.44 519	0.16 351	0.31 406	0.20 326

MSCF	0.35 116	0.72 365	1.15 76	0.58 493	0.21 205	0.50 144	0.22 123	0.56 152	0.38 59	0.29 117	0.29 87	0.17 34	0.30 207	0.35 93	0.26 144	0.09 70	0.12 303	0.08 29	0.29 461	0.15 152	0.21 338

zh-mn7	0.80 466	1.54 534	3.00 509	0.35 315	0.27 312	0.72 411	0.41 397	0.93 423	1.11 515	1.00 502	1.28 509	0.75 412	0.57 404	1.87 455	1.18 469	0.16 394	0.13 324	0.14 348	0.14 306	0.26 366	0.21 338

YMNet	0.62 380	0.72 365	1.93 302	0.41 400	0.41 450	0.87 475	0.43 408	0.87 374	0.71 387	0.74 456	0.81 445	0.83 441	0.46 350	0.86 315	0.93 432	0.19 437	0.22 455	0.20 451	0.17 370	0.41 480	0.21 338

YMNet_1	0.62 380	0.72 365	1.93 302	0.41 400	0.41 450	0.87 475	0.43 408	0.87 374	0.71 387	0.74 456	0.81 445	0.83 441	0.46 350	0.86 315	0.93 432	0.19 437	0.22 455	0.20 451	0.17 370	0.41 480	0.21 338

HART	0.38 140	0.53 285	1.66 170	0.26 101	0.15 55	0.30 15	0.19 62	0.67 213	0.46 138	0.29 117	0.52 260	0.38 176	0.16 23	0.41 136	0.20 50	0.08 32	0.68 544	0.09 82	0.07 51	0.34 431	0.21 338

GwcNet-ADL	0.50 281	0.74 375	2.90 500	0.31 217	0.20 191	0.58 253	0.29 297	0.87 374	0.64 320	0.47 211	0.47 206	0.56 303	0.33 227	0.46 177	0.46 308	0.13 311	0.12 303	0.09 82	0.09 108	0.14 134	0.21 338

DRaft	0.62 380	0.38 201	1.76 205	0.24 52	0.16 82	0.64 351	0.66 489	0.53 130	0.53 208	0.67 427	0.99 484	0.38 176	1.00 501	1.44 376	2.10 521	0.10 164	0.14 345	0.10 132	0.14 306	0.18 238	0.21 338

ADLNet	0.60 367	0.71 361	1.95 315	0.35 315	0.34 393	0.67 378	0.34 353	0.90 395	0.74 416	0.68 434	0.62 348	0.80 431	0.45 336	1.78 434	0.64 385	0.14 354	0.11 277	0.14 348	0.14 306	0.29 387	0.21 338

ARAFT	0.60 367	1.23 511	3.10 517	0.28 142	0.16 82	0.64 351	0.36 368	0.90 395	0.67 357	0.61 383	0.49 235	0.55 291	0.31 216	1.24 359	0.32 220	0.10 164	0.08 116	0.14 348	0.13 278	0.37 456	0.21 338

ADCRef	0.80 466	0.96 455	2.29 395	0.37 357	0.35 406	0.96 488	0.51 447	0.87 374	0.75 429	0.88 487	0.83 451	0.61 327	1.36 526	1.02 330	3.27 546	0.13 311	0.11 277	0.17 416	0.19 403	0.25 346	0.21 338

PS-NSSS	0.63 386	1.00 473	1.81 246	0.30 190	0.31 364	0.63 340	0.34 353	0.98 463	0.69 368	0.54 293	0.74 431	0.51 273	0.41 297	2.43 515	0.48 323	0.24 478	0.17 406	0.27 485	0.18 383	0.27 376	0.21 338

StereoDRNet-Refined	0.50 281	0.41 221	1.50 145	0.33 268	0.21 205	0.68 390	0.26 231	0.81 324	0.68 359	0.67 427	0.68 398	0.73 400	0.42 314	1.10 338	0.59 371	0.11 227	0.08 116	0.14 348	0.14 306	0.25 346	0.21 338
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
XPNet_ROB	0.61 375	0.72 365	1.66 170	0.37 357	0.27 312	0.67 378	0.47 438	0.89 389	0.71 387	0.78 467	0.70 417	0.81 434	0.53 386	1.70 421	0.76 413	0.21 454	0.16 388	0.16 397	0.15 331	0.20 274	0.21 338

LALA_ROB	0.60 367	0.76 378	1.69 175	0.36 334	0.29 334	0.79 449	0.55 461	0.94 432	0.77 443	0.81 476	0.67 390	0.94 477	0.49 374	0.99 326	0.73 409	0.21 454	0.15 371	0.20 451	0.18 383	0.23 318	0.21 338

PWCDC_ROB	0.72 436	1.06 485	2.09 350	0.47 447	0.36 414	0.78 445	0.26 231	0.98 463	1.34 530	0.61 383	2.07 534	0.64 343	0.61 426	0.83 310	0.71 402	0.31 502	0.14 345	0.15 378	0.12 245	0.60 518	0.21 338

MM-Stereo_test2	0.38 140	0.28 113	2.46 427	0.43 416	0.15 55	0.50 144	0.25 209	0.47 79	0.38 59	0.33 137	0.26 70	0.23 67	0.22 95	0.34 87	0.29 179	0.08 32	0.09 186	0.09 82	0.10 144	0.36 448	0.22 353

Reg-Stereo(zero)	0.46 231	0.17 1	2.10 354	0.24 52	0.34 393	0.51 154	0.42 401	0.50 99	0.54 220	0.37 150	0.46 200	0.54 287	0.60 417	0.43 147	1.10 459	0.08 32	0.09 186	0.08 29	0.22 427	0.12 81	0.22 353

AIO-test1	0.45 221	0.87 424	2.27 391	0.33 268	0.33 385	0.50 144	0.22 123	0.74 250	0.66 348	0.29 117	0.41 171	0.29 131	0.22 95	0.73 291	0.29 179	0.09 70	0.08 116	0.12 253	0.14 306	0.30 398	0.22 353

DDVS	0.62 380	0.40 215	1.40 121	2.21 565	0.35 406	0.87 475	1.00 529	0.69 220	0.50 174	0.53 280	0.56 304	0.90 466	0.37 257	1.22 354	0.47 317	0.15 373	0.14 345	0.14 348	0.12 245	0.19 259	0.22 353

UGAM-zero	0.63 386	0.39 210	2.49 435	0.30 190	0.49 479	0.67 378	0.19 62	0.91 406	0.45 129	0.77 465	0.45 192	1.16 515	0.82 476	2.05 481	0.29 179	0.09 70	0.15 371	0.09 82	0.44 516	0.11 70	0.22 353

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 424	0.65 342	3.45 538	0.50 460	0.60 508	0.75 428	0.23 156	0.96 450	0.60 265	0.76 461	1.30 512	0.81 434	0.60 417	0.57 234	0.82 424	0.10 164	0.16 388	0.11 197	0.43 515	0.31 406	0.22 353

ff7	0.32 90	0.52 280	1.38 116	0.25 70	0.16 82	0.56 217	0.23 156	0.46 67	0.41 91	0.24 68	0.23 47	0.20 48	0.23 111	0.48 193	0.19 28	0.09 70	0.08 116	0.10 132	0.18 383	0.23 318	0.22 353

IGEVStereo-DCA	0.33 97	0.34 172	1.38 116	0.27 117	0.16 82	0.45 97	0.23 156	0.46 67	0.41 91	0.24 68	0.21 30	0.26 104	0.25 138	0.64 258	0.52 341	0.09 70	0.07 40	0.10 132	0.18 383	0.16 189	0.22 353

ffff	0.32 90	0.52 280	1.38 116	0.25 70	0.16 82	0.56 217	0.23 156	0.46 67	0.41 91	0.24 68	0.23 47	0.20 48	0.23 111	0.48 193	0.19 28	0.09 70	0.08 116	0.10 132	0.18 383	0.23 318	0.22 353

11t	0.32 90	0.52 280	1.38 116	0.25 70	0.16 82	0.56 217	0.23 156	0.46 67	0.41 91	0.24 68	0.23 47	0.20 48	0.23 111	0.48 193	0.19 28	0.09 70	0.08 116	0.10 132	0.18 383	0.23 318	0.22 353

DCANet-4	0.40 161	0.27 91	2.21 377	0.25 70	0.14 32	0.51 154	0.22 123	0.77 285	0.72 397	0.54 293	0.47 206	0.28 124	0.37 257	0.37 114	0.34 237	0.09 70	0.07 40	0.08 29	0.07 51	0.08 18	0.22 353

ccc-4	0.32 90	0.52 280	1.38 116	0.25 70	0.16 82	0.56 217	0.23 156	0.46 67	0.41 91	0.24 68	0.23 47	0.20 48	0.23 111	0.48 193	0.19 28	0.09 70	0.08 116	0.10 132	0.18 383	0.23 318	0.22 353

fff	0.43 193	0.77 387	1.95 315	0.24 52	0.13 20	0.51 154	0.22 123	0.77 285	0.75 429	0.54 293	0.47 206	0.31 139	0.65 439	0.36 105	0.34 237	0.09 70	0.07 40	0.08 29	0.07 51	0.08 18	0.22 353

csc	0.43 193	0.77 387	1.95 315	0.24 52	0.13 20	0.51 154	0.22 123	0.77 285	0.75 429	0.54 293	0.47 206	0.31 139	0.65 439	0.36 105	0.34 237	0.09 70	0.07 40	0.08 29	0.07 51	0.08 18	0.22 353

cscssc	0.43 193	0.77 387	1.95 315	0.24 52	0.13 20	0.51 154	0.22 123	0.77 285	0.75 429	0.54 293	0.47 206	0.31 139	0.65 439	0.36 105	0.34 237	0.09 70	0.07 40	0.08 29	0.07 51	0.08 18	0.22 353

EAI-Stereo	0.78 462	0.25 70	1.67 172	0.54 478	0.59 503	1.95 544	2.05 561	1.11 518	0.64 320	0.95 499	1.49 521	0.50 270	0.67 446	0.59 243	1.44 491	0.09 70	0.19 429	0.09 82	0.49 521	0.13 111	0.22 353

Syn2CoEx	0.70 424	1.07 488	2.74 480	0.43 416	0.30 345	0.64 351	0.42 401	0.99 475	0.78 448	0.62 394	0.78 441	0.74 406	0.72 458	1.92 470	0.61 376	0.20 447	0.17 406	0.19 442	0.15 331	0.29 387	0.22 353

RP	0.67 408	0.82 408	1.94 312	0.43 416	0.44 460	0.65 365	0.45 427	0.89 389	0.82 463	0.66 423	0.92 471	0.99 487	0.76 468	1.55 396	0.66 389	0.25 483	0.18 417	0.23 469	0.20 413	0.31 406	0.22 353

NCC-stereo	0.79 464	0.94 445	2.42 418	0.59 498	0.45 468	1.90 542	0.46 430	0.99 475	0.72 397	0.64 414	0.84 454	0.91 468	0.73 461	1.80 442	1.00 446	0.27 492	0.19 429	0.23 469	0.31 477	0.24 333	0.22 353

Abc-Net	0.79 464	0.94 445	2.42 418	0.59 498	0.45 468	1.90 542	0.46 430	0.99 475	0.72 397	0.64 414	0.84 454	0.91 468	0.73 461	1.80 442	1.00 446	0.27 492	0.19 429	0.23 469	0.31 477	0.24 333	0.22 353
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ADCL	0.99 497	0.79 397	2.43 422	0.39 383	0.32 372	1.50 527	1.90 559	0.92 415	0.97 495	1.26 529	1.27 508	1.00 489	1.42 531	1.14 347	3.31 547	0.17 410	0.14 345	0.22 462	0.21 419	0.30 398	0.22 353

AANet_RVC	0.68 415	1.00 473	2.09 350	0.33 268	0.25 283	0.58 253	0.32 341	0.81 324	0.80 456	0.61 383	0.94 476	0.80 431	0.41 297	2.46 517	1.02 452	0.36 510	0.14 345	0.10 132	0.09 108	0.23 318	0.22 353

PWC_ROB	0.70 424	0.94 445	1.88 278	0.39 383	0.39 434	0.62 323	0.30 305	0.98 463	0.94 491	0.91 493	1.29 511	0.77 419	0.62 431	1.62 412	1.03 454	0.18 422	0.11 277	0.18 436	0.13 278	0.51 507	0.22 353

pmcnn	1.32 523	1.05 483	2.77 484	0.74 516	1.43 553	0.72 411	0.56 466	0.96 450	0.91 487	0.99 501	2.92 557	6.01 570	0.70 453	2.38 506	3.32 548	0.13 311	0.10 229	0.08 29	0.06 9	0.34 431	0.22 353

AIO_test	0.39 155	0.37 191	1.19 82	0.73 514	0.67 515	0.35 37	0.25 209	0.47 79	0.34 24	0.34 139	0.22 41	0.33 153	0.17 30	1.31 362	0.19 28	0.11 227	0.15 371	0.08 29	0.21 419	0.15 152	0.23 377

ITSA-stereo	0.48 252	0.33 159	1.20 86	0.33 268	0.18 145	0.60 282	0.29 297	0.94 432	0.80 456	0.50 248	0.49 235	0.53 281	0.59 413	1.25 360	0.64 385	0.15 373	0.12 303	0.17 416	0.16 351	0.18 238	0.23 377

rvit_stereo_0075_2	0.40 161	0.40 215	1.88 278	0.33 268	0.32 372	0.41 70	0.22 123	0.58 163	0.53 208	0.38 158	0.51 247	0.40 190	0.27 170	0.44 156	0.29 179	0.20 447	0.15 371	0.22 462	0.15 331	0.18 238	0.23 377

DualNet (step1)	0.59 361	0.62 320	1.93 302	0.27 117	0.22 232	0.68 390	0.31 318	0.93 423	0.66 348	0.57 333	0.51 247	0.55 291	0.45 336	1.11 341	0.38 261	0.61 527	0.14 345	0.87 537	0.56 530	0.25 346	0.23 377

test_sample9	0.94 492	0.62 320	1.93 302	0.27 117	0.22 232	0.68 390	0.31 318	0.93 423	0.66 348	0.57 333	0.51 247	0.55 291	0.45 336	1.91 466	2.55 533	0.61 527	4.16 574	0.87 537	0.56 530	0.25 346	0.23 377

test_sample8	1.12 507	0.62 320	1.93 302	0.27 117	0.22 232	0.68 390	0.31 318	0.95 445	0.61 282	1.18 522	0.56 304	2.53 546	1.31 521	1.91 466	2.55 533	0.61 527	4.16 574	0.87 537	0.56 530	0.25 346	0.23 377

ADStereo(finetuned)	0.45 221	0.77 387	2.12 358	0.25 70	0.14 32	0.51 154	0.22 123	0.77 285	0.72 397	0.54 293	0.48 218	0.31 139	0.76 468	0.37 114	0.38 261	0.09 70	0.07 40	0.09 82	0.07 51	0.13 111	0.23 377

CRE-IMP	0.41 168	0.22 36	1.76 205	0.48 455	0.17 110	0.79 449	0.69 497	0.52 121	0.52 189	0.47 211	0.42 175	0.45 233	0.26 152	0.41 136	0.31 209	0.11 227	0.07 40	0.12 253	0.09 108	0.17 211	0.23 377

pcwnet_v2	0.64 390	0.49 270	4.41 555	0.32 246	0.27 312	0.60 282	0.25 209	0.97 459	0.88 480	0.59 365	0.70 417	0.63 334	0.55 394	0.66 271	0.37 254	0.17 410	0.15 371	0.15 378	0.14 306	0.21 288	0.23 377

DCANet	0.42 187	0.77 387	1.95 315	0.25 70	0.14 32	0.51 154	0.22 123	0.77 285	0.72 397	0.54 293	0.48 218	0.31 139	0.41 297	0.36 105	0.39 272	0.09 70	0.07 40	0.09 82	0.07 51	0.13 111	0.23 377

APVNet	0.70 424	0.67 350	2.71 472	0.38 373	0.36 414	0.85 469	0.43 408	0.91 406	0.68 359	0.55 311	0.69 407	0.75 412	0.55 394	2.31 500	0.78 417	0.17 410	0.17 406	0.24 476	0.19 403	0.33 423	0.23 377

ETE_ROB	0.60 367	0.71 361	1.55 152	0.37 357	0.25 283	0.69 396	0.51 447	1.47 538	0.70 377	0.80 470	0.69 407	0.85 450	0.49 374	1.36 367	0.58 369	0.16 394	0.13 324	0.19 442	0.16 351	0.21 288	0.23 377

HBP-ISP	0.76 454	1.30 519	3.19 527	0.35 315	0.26 298	0.85 469	0.54 458	1.03 502	0.72 397	0.80 470	0.69 407	0.68 371	0.83 477	2.04 480	0.44 303	0.23 470	0.24 466	0.29 496	0.25 441	0.28 382	0.24 389

Wz-Net-SNSev	0.76 454	1.32 523	3.11 519	0.40 393	0.31 364	0.71 405	0.60 476	0.98 463	0.87 476	0.67 427	0.83 451	0.96 480	0.60 417	1.67 417	0.97 438	0.16 394	0.15 371	0.16 397	0.17 370	0.36 448	0.24 389

AASNet	0.56 342	1.03 481	2.34 403	0.37 357	0.33 385	0.65 365	0.29 297	0.96 450	0.73 412	0.54 293	0.60 336	0.55 291	0.38 264	0.59 243	0.58 369	0.14 354	0.12 303	0.13 312	0.10 144	0.43 488	0.24 389

SACVNet	0.60 367	0.74 375	1.90 290	0.37 357	0.28 326	0.64 351	0.37 376	0.86 365	0.61 282	0.65 421	0.62 348	0.69 378	0.44 332	2.08 485	0.42 288	0.18 422	0.14 345	0.16 397	0.15 331	0.38 463	0.24 389

NRIStereo	0.46 231	0.25 70	1.77 214	0.47 447	0.16 82	0.95 487	0.74 505	0.51 107	0.56 238	0.48 229	0.39 162	0.59 319	0.29 199	0.77 302	0.32 220	0.11 227	0.13 324	0.11 197	0.09 108	0.21 288	0.24 389

GwcNet	0.69 420	0.71 361	3.12 520	0.36 334	0.45 468	0.81 457	0.44 419	0.86 365	0.84 470	0.60 374	0.74 431	0.82 439	0.49 374	1.65 414	0.66 389	0.16 394	0.15 371	0.15 378	0.15 331	0.31 406	0.24 389

FADNet	0.64 390	1.22 510	2.06 342	0.32 246	0.30 345	0.66 372	0.29 297	0.88 383	0.72 397	0.44 191	0.48 218	0.66 355	0.57 404	1.84 452	0.45 307	0.46 518	0.20 440	0.17 416	0.19 403	0.59 515	0.24 389

stereogan	0.69 420	0.51 279	2.44 424	0.39 383	0.39 434	1.01 495	0.41 397	0.94 432	0.92 490	0.73 453	0.85 458	1.15 513	0.69 451	1.57 401	0.53 345	0.19 437	0.18 417	0.20 451	0.16 351	0.36 448	0.24 389

NCCL2	0.65 399	0.94 445	1.96 324	0.43 416	0.30 345	0.71 405	0.68 495	0.84 348	0.65 333	0.70 442	0.60 336	0.86 456	0.54 389	1.56 397	0.57 364	0.20 447	0.16 388	0.67 531	0.25 441	0.22 305	0.24 389

ISRNet	0.47 246	0.44 244	1.55 152	0.37 357	0.31 364	0.49 136	0.19 62	0.75 261	0.66 348	0.63 404	0.71 421	0.67 364	0.39 278	0.58 237	0.44 303	0.23 470	0.16 388	0.21 459	0.20 413	0.21 288	0.25 398

rrr	0.46 231	0.34 172	3.08 514	0.27 117	0.16 82	0.45 97	0.28 273	1.09 513	0.51 182	0.24 68	0.21 30	0.26 104	0.25 138	0.64 258	0.52 341	0.09 70	0.07 40	0.10 132	0.29 461	0.16 189	0.25 398

AEACV	0.33 97	0.24 65	1.44 129	0.28 142	0.35 406	0.47 121	0.21 102	0.43 49	0.28 6	0.26 101	0.25 63	0.22 59	0.38 264	0.30 51	0.18 16	0.09 70	0.35 504	0.09 82	0.36 501	0.23 318	0.25 398

iRaft-Stereo_20w	0.58 353	0.39 210	1.96 324	0.45 437	0.32 372	0.92 485	0.57 470	1.14 519	0.56 238	0.81 476	0.40 167	0.55 291	0.69 451	0.65 268	1.04 455	0.09 70	0.16 388	0.09 82	0.36 501	0.17 211	0.25 398

FINET	0.65 399	0.95 452	3.06 513	0.35 315	0.40 443	0.58 253	0.48 442	0.92 415	1.10 513	0.57 333	0.68 398	0.47 254	0.44 332	1.15 349	0.60 373	0.23 470	0.21 449	0.17 416	0.15 331	0.26 366	0.25 398

FAT-Stereo	0.70 424	0.54 290	2.88 493	0.36 334	0.29 334	0.62 323	0.54 458	0.97 459	0.87 476	0.76 461	0.92 471	0.94 477	0.80 473	1.84 452	0.57 364	0.18 422	0.19 429	0.17 416	0.16 351	0.22 305	0.25 398

SuperB	1.15 511	1.14 497	5.43 562	0.36 334	0.26 298	0.81 457	0.89 519	0.88 383	1.17 519	0.67 427	0.68 398	0.63 334	1.39 529	1.74 428	3.37 549	0.15 373	0.12 303	0.17 416	0.16 351	2.80 569	0.25 398

DeepPrunerF	0.86 481	0.86 421	2.91 501	0.45 437	0.50 481	0.64 351	0.48 442	1.14 519	2.64 560	0.63 404	0.61 343	0.65 348	0.62 431	2.21 495	1.31 481	0.23 470	0.19 429	0.30 497	0.28 457	0.36 448	0.25 398

ADCP+	0.94 492	1.12 492	3.14 521	0.34 299	0.39 434	1.06 501	0.79 510	0.89 389	0.80 456	0.66 423	0.67 390	0.85 450	1.55 536	0.93 320	4.55 561	0.13 311	0.11 277	0.16 397	0.15 331	0.26 366	0.25 398

NVstereo2D	0.58 353	0.40 215	2.03 340	0.35 315	0.35 406	0.69 396	0.39 388	0.91 406	0.80 456	0.47 211	0.53 271	0.67 364	0.46 350	1.99 476	0.48 323	0.19 437	0.11 277	0.17 416	0.13 278	0.25 346	0.25 398

MIM_Stereo	0.41 168	0.60 310	1.88 278	0.31 217	0.21 205	0.50 144	0.19 62	0.64 196	0.44 114	0.43 185	0.53 271	0.43 213	0.27 170	0.51 212	0.28 164	0.08 32	0.14 345	0.11 197	0.10 144	0.26 366	0.26 408

TestStereo1	0.49 270	0.81 404	1.85 263	0.39 383	0.57 499	0.56 217	0.34 353	0.75 261	0.69 368	0.44 191	0.63 360	0.35 163	0.42 314	0.64 258	0.29 179	0.10 164	0.08 116	0.12 253	0.10 144	0.33 423	0.26 408

SA-5K	0.49 270	0.81 404	1.85 263	0.39 383	0.57 499	0.56 217	0.34 353	0.75 261	0.69 368	0.44 191	0.63 360	0.35 163	0.42 314	0.64 258	0.29 179	0.10 164	0.08 116	0.12 253	0.10 144	0.33 423	0.26 408

test-1	0.44 203	0.48 267	1.69 175	0.30 190	0.27 312	0.50 144	0.28 273	0.80 320	0.43 110	0.40 166	0.54 283	0.41 196	0.24 122	0.31 58	1.16 468	0.09 70	0.20 440	0.10 132	0.17 370	0.11 70	0.26 408

test_xeample3	0.46 231	0.34 172	2.99 508	0.37 357	0.16 82	0.49 136	0.33 349	1.06 508	0.44 114	0.25 87	0.23 47	0.24 80	0.25 138	0.49 203	0.56 360	0.09 70	0.07 40	0.10 132	0.40 509	0.17 211	0.26 408

edge stereo	0.81 475	0.73 372	3.30 533	0.37 357	1.21 550	0.62 323	0.39 388	0.93 423	0.79 453	0.80 470	0.88 465	1.14 512	0.71 455	2.18 493	0.71 402	0.21 454	0.20 440	0.26 484	0.18 383	0.38 463	0.26 408

MeshStereo	1.21 516	1.15 501	3.01 510	0.34 299	0.28 326	1.10 509	0.69 497	1.35 533	1.01 501	2.71 562	2.41 545	2.96 549	1.45 532	2.80 541	1.40 489	0.22 467	0.22 455	0.22 462	0.19 403	0.50 505	0.26 408
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
TCMNet	0.66 403	0.85 418	2.55 453	0.50 460	0.52 488	0.72 411	0.39 388	0.87 374	0.72 397	0.58 351	0.68 398	0.63 334	0.46 350	1.70 421	0.63 380	0.18 422	0.18 417	0.23 469	0.18 383	0.38 463	0.27 415

anonymousdsp2	0.34 105	0.24 65	1.16 79	0.28 142	0.15 55	0.57 235	0.23 156	0.79 316	0.47 155	0.38 158	0.37 145	0.40 190	0.25 138	0.47 188	0.21 69	0.09 70	0.07 40	0.10 132	0.13 278	0.19 259	0.27 415

Anonymous_2	0.74 448	0.32 152	1.65 166	0.33 268	0.30 345	0.67 378	0.32 341	0.69 220	0.46 138	0.48 229	0.41 171	0.84 446	0.58 410	0.51 212	0.40 280	0.32 503	0.38 510	1.43 559	3.69 575	0.80 532	0.27 415

RGC	0.71 433	0.97 463	2.18 373	0.44 423	0.44 460	0.73 418	0.40 391	0.94 432	0.71 387	0.71 446	1.04 494	1.01 490	0.71 455	1.74 428	0.70 399	0.23 470	0.18 417	0.28 489	0.26 449	0.29 387	0.27 415

STTRV1_RVC	0.80 466	0.55 299	2.89 496	0.42 411	0.49 479	0.79 449	0.44 419	1.15 522	0.82 463	0.62 394	0.89 467	0.72 395	0.63 434	2.69 534	0.64 385	0.48 519	0.64 537	0.27 485	0.24 433	0.35 442	0.27 415

RYNet	0.70 424	0.56 302	2.25 388	0.35 315	0.41 450	0.86 471	0.43 408	0.94 432	0.82 463	0.62 394	0.53 271	0.91 468	0.60 417	2.70 535	1.00 446	0.14 354	0.11 277	0.16 397	0.14 306	0.25 346	0.27 415

PSMNet_ROB	0.66 403	1.01 477	2.33 401	0.38 373	0.31 364	0.72 411	0.55 461	0.86 365	0.69 368	0.54 293	0.60 336	0.75 412	0.47 358	2.00 477	0.82 424	0.17 410	0.13 324	0.19 442	0.19 403	0.24 333	0.27 415

GASNet	0.73 445	1.47 531	3.04 511	0.47 447	0.33 385	0.57 235	0.34 353	0.91 406	0.75 429	0.58 351	0.58 318	0.74 406	0.55 394	2.03 478	0.65 388	0.21 454	0.15 371	0.19 442	0.17 370	0.51 507	0.28 422

WZ-Net	0.92 490	1.31 520	3.76 543	0.41 400	0.36 414	0.86 471	0.71 501	1.00 483	1.06 508	0.82 480	0.92 471	1.06 501	1.05 506	2.16 492	1.61 498	0.19 437	0.13 324	0.15 378	0.16 351	0.32 414	0.28 422

test-3	0.43 193	0.20 13	1.70 179	0.34 299	0.32 372	0.45 97	0.23 156	0.71 230	0.46 138	0.51 261	0.29 87	0.45 233	0.21 86	0.59 243	0.98 440	0.08 32	0.07 40	0.10 132	0.35 493	0.29 387	0.28 422

test_3	0.44 203	0.20 13	1.70 179	0.36 334	0.32 372	0.47 121	0.30 305	0.73 246	0.49 164	0.50 248	0.30 100	0.45 233	0.22 95	0.59 243	0.98 440	0.08 32	0.10 229	0.11 197	0.35 493	0.29 387	0.28 422

FADNet-RVC	0.61 375	1.26 516	2.12 358	0.33 268	0.26 298	0.59 270	0.29 297	0.86 365	0.62 300	0.45 201	0.50 243	0.62 331	0.46 350	1.73 426	0.55 352	0.17 410	0.20 440	0.17 416	0.18 383	0.59 515	0.28 422

CBMV_ROB	0.76 454	0.42 228	2.68 468	0.33 268	0.22 232	0.74 422	0.47 438	0.96 450	0.76 438	1.04 507	0.96 479	0.88 462	0.93 493	2.06 482	1.19 471	0.22 467	0.24 466	0.27 485	0.25 441	0.25 346	0.28 422

zh-sn7	0.89 486	1.73 548	3.09 516	0.39 383	0.30 345	0.82 460	0.63 486	0.96 450	0.87 476	0.79 469	1.12 499	0.84 446	0.87 485	2.42 512	1.63 499	0.16 394	0.17 406	0.16 397	0.16 351	0.34 431	0.29 428

SCV	0.35 116	0.59 308	1.37 115	0.34 299	0.22 232	0.28 9	0.23 156	0.72 235	0.35 30	0.19 22	0.30 100	0.24 80	0.20 75	0.64 258	0.19 28	0.11 227	0.08 116	0.09 82	0.29 461	0.34 431	0.29 428

anonymousdsp	0.34 105	0.53 285	1.47 136	0.25 70	0.16 82	0.56 217	0.23 156	0.49 93	0.40 81	0.25 87	0.24 56	0.22 59	0.24 122	0.55 230	0.19 28	0.09 70	0.11 277	0.10 132	0.18 383	0.24 333	0.29 428

Selective-IGEV	0.29 66	0.23 52	1.28 98	0.27 117	0.30 345	0.35 37	0.20 81	0.56 152	0.38 59	0.21 35	0.30 100	0.22 59	0.18 48	0.37 114	0.18 16	0.07 20	0.06 20	0.08 29	0.15 331	0.16 189	0.29 428

IGEV-Stereo	0.34 105	0.54 290	1.47 136	0.25 70	0.16 82	0.56 217	0.23 156	0.49 93	0.40 81	0.25 87	0.24 56	0.22 59	0.24 122	0.54 226	0.19 28	0.09 70	0.10 229	0.10 132	0.18 383	0.24 333	0.29 428
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
test_1	0.43 193	0.20 13	1.70 179	0.34 299	0.32 372	0.45 97	0.23 156	0.71 230	0.46 138	0.50 248	0.29 87	0.45 233	0.21 86	0.59 243	0.98 440	0.08 32	0.07 40	0.10 132	0.35 493	0.29 387	0.29 428

RAFT + AFF	0.64 390	1.20 508	1.95 315	0.34 299	0.33 385	0.67 378	0.52 450	0.99 475	0.74 416	0.53 280	0.58 318	0.57 309	0.80 473	1.76 431	0.51 338	0.12 281	0.27 487	0.15 378	0.14 306	0.43 488	0.29 428

psmorigin	1.36 527	0.60 310	13.80 580	0.37 357	0.29 334	0.62 323	0.33 349	0.77 285	0.61 282	0.96 500	0.88 465	1.17 516	0.73 461	4.00 559	0.86 428	0.19 437	0.22 455	0.17 416	0.18 383	0.24 333	0.29 428

ADCMid	0.96 496	1.32 523	2.74 480	0.38 373	0.35 406	0.99 491	0.58 472	0.94 432	0.86 473	1.23 524	1.01 487	1.01 490	1.00 501	1.05 334	3.97 554	0.21 454	0.19 429	0.42 516	0.32 483	0.40 477	0.29 428

DANet	0.80 466	0.65 342	2.21 377	1.19 545	0.48 478	0.74 422	1.25 544	0.89 389	1.53 539	0.89 489	0.71 421	0.96 480	0.56 398	1.83 447	0.96 437	0.18 422	0.16 388	0.19 442	0.16 351	0.26 366	0.29 428
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
PSMNet-RUCA	0.58 353	0.82 408	1.89 285	0.59 498	0.56 496	0.64 351	0.36 368	0.84 348	0.69 368	0.51 261	0.68 398	0.53 281	0.43 324	0.56 233	0.43 297	0.34 507	0.18 417	0.44 519	0.29 461	0.48 500	0.30 438

4D-IteraStereo	0.44 203	0.96 455	2.63 461	0.27 117	0.30 345	0.45 97	0.25 209	0.52 121	0.50 174	0.40 166	0.31 111	0.40 190	0.19 66	0.35 93	0.32 220	0.09 70	0.06 20	0.12 253	0.11 207	0.19 259	0.30 438

ssnet_v2	0.55 334	0.60 310	1.86 271	0.32 246	0.22 232	0.72 411	0.44 419	0.94 432	0.74 416	0.63 404	0.54 283	0.81 434	0.47 358	0.77 302	0.70 399	0.16 394	0.14 345	0.14 348	0.14 306	0.30 398	0.30 438

ccnet	0.71 433	0.41 221	1.59 157	0.40 393	0.45 468	1.06 501	0.55 461	0.98 463	0.71 387	0.88 487	0.97 481	0.82 439	0.88 489	1.68 418	0.94 434	0.32 503	0.26 481	0.32 501	0.27 454	0.34 431	0.30 438

aanetorigin	0.77 458	0.80 399	2.59 456	0.43 416	0.44 460	0.58 253	1.01 531	0.57 157	0.68 359	1.53 541	1.23 506	0.81 434	1.08 509	1.07 335	1.07 456	0.18 422	0.15 371	0.17 416	0.21 419	0.54 512	0.30 438

RTSC	0.72 436	1.00 473	2.22 381	0.40 393	0.29 334	0.82 460	0.31 318	0.96 450	1.10 513	0.92 494	0.81 445	0.78 423	0.58 410	1.23 356	1.55 496	0.18 422	0.17 406	0.14 348	0.17 370	0.43 488	0.30 438

CSAN	1.25 520	1.12 492	3.04 511	0.51 465	0.37 425	1.06 501	1.15 540	1.22 525	1.08 510	1.17 520	1.91 532	1.04 497	1.31 521	5.96 568	2.43 531	0.26 487	0.22 455	0.24 476	0.24 433	0.31 406	0.30 438

MSMD_ROB	1.34 525	0.96 455	2.38 411	0.39 383	0.32 372	1.96 545	0.62 484	0.91 406	1.43 534	2.94 566	2.60 549	4.77 565	1.95 546	2.43 515	1.33 483	0.29 497	0.26 481	0.32 501	0.32 483	0.30 398	0.30 438

AIO-Stereo	0.30 76	0.27 91	1.25 94	0.27 117	0.24 265	0.37 46	0.20 81	0.52 121	0.36 47	0.21 35	0.30 100	0.23 67	0.14 10	0.31 58	0.20 50	0.08 32	0.07 40	0.09 82	0.38 504	0.19 259	0.31 446

LoS_RVC	0.29 66	0.33 159	1.19 82	0.25 70	0.34 393	0.43 86	0.22 123	0.42 41	0.32 13	0.22 45	0.33 125	0.23 67	0.24 122	0.31 58	0.21 69	0.07 20	0.07 40	0.07 1	0.05 1	0.10 50	0.31 446

G-Net	0.99 497	0.64 335	2.76 482	0.57 491	0.67 515	2.03 549	0.72 504	0.76 274	0.67 357	1.14 514	2.56 548	1.30 523	1.02 503	1.48 389	1.74 505	0.25 483	0.24 466	0.24 476	0.26 449	0.37 456	0.31 446

SHD	0.72 436	0.77 387	2.36 409	0.45 437	0.40 443	0.71 405	0.32 341	1.02 495	1.25 524	1.07 508	0.84 454	0.90 466	0.73 461	1.09 337	0.98 440	0.21 454	0.18 417	0.20 451	0.21 419	0.32 414	0.31 446

GANetREF_RVC	0.75 451	1.15 501	2.46 427	0.47 447	0.26 298	0.83 463	0.61 480	0.97 459	0.89 484	0.62 394	0.61 343	0.72 395	0.59 413	2.42 512	0.55 352	0.32 503	0.25 479	0.36 507	0.24 433	0.39 472	0.31 446
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
TRStereo	0.53 317	0.76 378	2.38 411	0.42 411	0.29 334	0.69 396	0.23 156	1.81 549	0.55 227	0.36 146	0.32 117	0.47 254	0.40 286	0.46 177	0.25 135	0.12 281	0.11 277	0.11 197	0.41 512	0.13 111	0.32 451

EDNetEfficient	1.27 521	0.70 359	4.05 551	0.64 506	0.98 536	0.94 486	1.40 552	0.85 355	1.75 546	2.34 557	1.33 515	1.05 499	2.21 550	1.58 405	4.15 557	0.15 373	0.19 429	0.14 348	0.27 454	0.38 463	0.32 451

RTS	1.21 516	1.31 520	6.39 565	0.52 469	0.51 486	1.61 531	0.79 510	1.03 502	1.37 532	1.13 512	1.30 512	1.10 507	0.85 481	2.65 530	2.08 518	0.21 454	0.24 466	0.18 436	0.18 383	0.43 488	0.32 451

RTSA	1.21 516	1.31 520	6.39 565	0.52 469	0.51 486	1.61 531	0.79 510	1.03 502	1.37 532	1.13 512	1.30 512	1.10 507	0.85 481	2.65 530	2.08 518	0.21 454	0.24 466	0.18 436	0.18 383	0.43 488	0.32 451

SANet	1.20 515	1.21 509	3.33 536	0.38 373	0.27 312	1.73 539	0.85 516	1.10 514	2.49 558	1.16 515	1.83 530	1.72 535	1.50 535	2.37 503	2.84 538	0.18 422	0.16 388	0.16 397	0.15 331	0.32 414	0.32 451

PDISCO_ROB	0.75 451	1.06 485	2.11 355	0.64 506	0.59 503	1.13 512	0.43 408	1.14 519	1.05 505	0.64 414	0.71 421	0.96 480	0.61 426	1.21 352	0.76 413	0.37 511	0.18 417	0.27 485	0.24 433	0.56 514	0.32 451

SGM-Forest	1.04 504	0.42 228	3.59 542	0.41 400	0.32 372	1.05 500	1.32 547	0.94 432	0.83 467	1.16 515	2.23 542	1.03 494	1.39 529	2.49 520	2.35 529	0.21 454	0.21 449	0.20 451	0.19 403	0.23 318	0.32 451
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
PSM-AAD	0.63 386	0.22 36	1.77 214	0.37 357	0.23 252	0.86 471	1.17 541	0.59 171	0.60 265	0.64 414	0.71 421	0.68 371	2.93 556	0.65 268	0.31 209	0.09 70	0.07 40	0.17 416	0.15 331	0.13 111	0.33 458

XQC	0.73 445	0.98 467	2.39 413	0.46 442	0.35 406	0.81 457	0.46 430	1.00 483	1.00 499	0.80 470	0.69 407	0.88 462	0.74 466	1.32 363	1.20 472	0.24 478	0.16 388	0.23 469	0.20 413	0.41 480	0.33 458

AnyNet_C32	1.00 500	1.33 525	2.53 442	0.49 457	0.54 491	1.15 514	1.14 539	0.91 406	0.89 484	1.11 511	0.95 478	0.87 458	0.93 493	1.50 390	4.07 556	0.21 454	0.20 440	0.25 481	0.24 433	0.38 463	0.33 458

CBMV	0.71 433	0.76 378	2.64 463	0.33 268	0.20 191	0.78 445	0.79 510	0.98 463	0.78 448	0.85 486	0.71 421	0.86 456	1.10 511	1.46 381	0.62 378	0.18 422	0.20 440	0.21 459	0.19 403	0.25 346	0.33 458
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MyStereo8	0.54 322	0.80 399	2.76 482	0.32 246	0.33 385	0.71 405	0.20 81	0.87 374	0.57 242	0.51 261	0.59 321	0.50 270	0.33 227	0.68 275	0.55 352	0.10 164	0.29 490	0.10 132	0.13 278	0.21 288	0.34 462

RALCasStereoNet	0.45 221	0.88 428	1.85 263	0.30 190	0.26 298	0.49 136	0.26 231	0.58 163	0.51 182	0.36 146	0.48 218	0.36 167	0.28 185	0.55 230	0.34 237	0.10 164	0.53 530	0.09 82	0.08 77	0.25 346	0.34 462

EGLCR-Stereo	0.29 66	0.27 91	0.97 59	0.30 190	0.19 177	0.56 217	0.17 39	0.68 217	0.36 47	0.30 121	0.18 16	0.27 115	0.17 30	0.38 122	0.19 28	0.09 70	0.07 40	0.10 132	0.08 77	0.10 50	0.35 464

Wz-Net-TNSev	0.91 488	1.73 548	3.08 514	0.36 334	0.31 364	1.00 494	0.71 501	1.06 508	0.97 495	0.71 446	0.72 426	1.09 505	0.87 485	2.42 512	1.59 497	0.20 447	0.20 440	0.16 397	0.20 413	0.44 496	0.35 464

sAnonymous2	0.38 140	0.62 320	2.15 366	0.31 217	0.24 265	0.34 32	0.27 256	0.53 130	0.46 138	0.24 68	0.29 87	0.23 67	0.28 185	0.28 31	0.22 88	0.12 281	0.09 186	0.11 197	0.13 278	0.38 463	0.35 464

CroCo_RVC	0.38 140	0.62 320	2.15 366	0.31 217	0.24 265	0.34 32	0.27 256	0.53 130	0.46 138	0.24 68	0.29 87	0.23 67	0.28 185	0.28 31	0.22 88	0.12 281	0.09 186	0.11 197	0.13 278	0.38 463	0.35 464

111	0.48 252	1.09 489	1.95 315	0.24 52	0.13 20	0.59 270	0.26 231	0.83 337	0.78 448	0.48 229	0.52 260	0.56 303	0.38 264	0.49 203	0.38 261	0.09 70	0.07 40	0.09 82	0.07 51	0.23 318	0.35 464

S-Stereo	0.80 466	0.69 356	3.89 546	0.39 383	0.37 425	0.69 396	0.70 500	0.94 432	0.98 498	0.62 394	0.91 469	0.83 441	0.60 417	2.37 503	0.66 389	0.18 422	0.21 449	0.17 416	0.18 383	0.30 398	0.35 464

SAMSARA	0.91 488	0.97 463	2.22 381	0.80 521	0.58 501	1.32 519	1.31 546	1.01 492	0.94 491	1.36 532	0.87 462	1.38 525	0.90 491	1.72 425	1.02 452	0.24 478	0.30 494	0.22 462	0.25 441	0.36 448	0.35 464

MDST_ROB	1.17 514	0.42 228	3.87 545	0.54 478	0.44 460	4.11 567	0.58 472	1.31 532	0.84 470	2.12 548	1.12 499	0.98 484	0.71 455	4.24 562	0.99 445	0.16 394	0.14 345	0.19 442	0.17 370	0.18 238	0.35 464

tg	0.37 131	0.55 299	1.35 111	0.28 142	0.16 82	0.57 235	0.18 53	0.57 157	0.49 164	0.37 150	0.44 188	0.38 176	0.24 122	0.46 177	0.24 122	0.09 70	0.08 116	0.11 197	0.11 207	0.43 488	0.36 472

ffm	0.47 246	0.23 52	2.01 333	0.30 190	0.21 205	0.57 235	0.26 231	0.74 250	0.88 480	0.53 280	0.63 360	0.66 355	0.39 278	0.63 256	0.19 28	0.10 164	0.24 466	0.15 378	0.13 278	0.25 346	0.36 472

ff1	0.73 445	0.23 52	2.01 333	0.30 190	0.21 205	0.57 235	0.26 231	0.74 250	0.88 480	0.53 280	0.63 360	0.66 355	0.39 278	2.52 522	3.43 551	0.10 164	0.24 466	0.15 378	0.13 278	0.25 346	0.36 472

tt1	0.44 203	0.64 335	1.83 258	0.35 315	0.14 32	0.76 432	0.25 209	0.74 250	0.88 480	0.31 126	0.37 145	0.25 90	0.35 237	0.63 256	0.19 28	0.10 164	0.24 466	0.11 197	0.09 108	0.25 346	0.36 472

SDNR	1.22 519	0.80 399	2.71 472	0.33 268	1.48 558	1.98 548	0.23 156	1.93 553	2.44 556	0.89 489	2.52 546	1.36 524	0.51 379	3.65 556	1.93 510	0.30 500	0.31 496	0.22 462	0.16 351	0.33 423	0.36 472

PA-Net	0.84 479	1.00 473	3.49 539	0.63 505	0.40 443	0.70 403	0.52 450	0.86 365	0.84 470	0.52 270	0.59 321	0.70 388	0.54 389	2.35 502	2.23 525	0.17 410	0.27 487	0.19 442	0.28 457	0.22 305	0.36 472
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NaN_ROB	1.14 509	0.94 445	2.96 503	0.53 475	0.56 496	1.13 512	0.99 526	0.98 463	1.00 499	1.09 510	0.87 462	0.77 419	1.06 508	5.90 567	2.72 535	0.16 394	0.23 463	0.16 397	0.24 433	0.22 305	0.36 472

CAS	0.35 116	0.25 70	1.30 102	0.79 520	0.34 393	0.51 154	0.23 156	0.46 67	0.39 71	0.22 45	0.31 111	0.20 48	0.17 30	0.28 31	0.23 100	0.73 535	0.06 20	0.07 1	0.05 1	0.09 36	0.37 479

iRaftStereo_RVC	0.37 131	0.53 285	1.41 122	0.28 142	0.15 55	0.52 173	0.20 81	0.54 141	0.46 138	0.37 150	0.43 177	0.41 196	0.23 111	0.36 105	0.26 144	0.09 70	0.15 371	0.12 253	0.11 207	0.41 480	0.37 479

ADCPNet	0.99 497	0.99 471	3.93 549	0.37 357	0.68 517	1.36 521	0.62 484	0.87 374	0.76 438	0.78 467	0.81 445	1.08 503	1.18 515	1.14 347	2.49 532	0.21 454	0.69 546	0.21 459	0.95 554	0.29 387	0.37 479

PAM_32	0.70 424	0.35 179	2.73 479	0.54 478	0.61 510	1.07 506	0.43 408	0.84 348	0.49 164	0.90 491	0.91 469	1.23 517	0.77 471	0.65 268	1.10 459	0.10 164	0.19 429	0.10 132	0.49 521	0.15 152	0.38 482

PAM	0.70 424	0.35 179	2.72 474	0.56 487	0.62 512	1.08 508	0.53 454	0.85 355	0.44 114	0.93 496	0.92 471	1.24 518	0.68 449	0.64 258	1.01 450	0.10 164	0.19 429	0.10 132	0.48 519	0.14 134	0.38 482

FC-DCNN v2	1.54 538	0.58 306	2.80 488	0.44 423	0.39 434	2.05 550	0.66 489	1.90 552	1.84 551	2.79 564	2.97 558	4.41 563	3.07 559	2.65 530	2.30 528	0.29 497	0.26 481	0.31 498	0.30 471	0.32 414	0.38 482

test_5	0.51 298	0.87 424	1.99 330	0.37 357	0.65 514	0.58 253	0.35 361	0.78 300	0.62 300	0.48 229	0.55 293	0.45 233	0.40 286	0.72 290	0.30 197	0.09 70	0.07 40	0.12 253	0.12 245	0.33 423	0.38 482

FCDSN-DC	1.29 522	0.54 290	2.50 439	0.47 447	0.41 450	1.12 510	0.60 476	1.10 514	1.27 526	2.23 554	2.87 554	3.67 556	3.12 561	2.39 509	1.69 502	0.30 500	0.26 481	0.31 498	0.30 471	0.35 442	0.38 482
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ADCS	1.05 505	1.36 528	2.98 507	0.42 411	0.36 414	0.96 488	0.81 514	1.06 508	1.12 516	1.25 525	0.97 481	1.08 503	0.90 491	1.25 360	4.86 563	0.21 454	0.21 449	0.22 462	0.23 431	0.36 448	0.38 482

LCNet	0.54 322	0.37 191	1.78 219	0.92 530	0.22 232	0.96 488	0.30 305	0.59 171	0.58 253	0.51 261	0.55 293	0.41 196	0.76 468	0.84 312	0.26 144	0.09 70	0.06 20	0.12 253	0.18 383	0.98 538	0.39 488

FC-DCNN	1.49 536	0.59 308	2.88 493	0.44 423	0.39 434	1.97 547	0.66 489	1.67 546	1.70 544	2.72 563	2.89 555	4.22 559	2.97 558	2.55 525	2.19 523	0.29 497	0.26 481	0.31 498	0.30 471	0.32 414	0.39 488

PASM	0.72 436	0.68 352	1.91 296	0.47 447	0.44 460	0.60 282	0.51 447	0.76 274	0.80 456	0.77 465	0.67 390	0.87 458	0.61 426	2.40 510	0.67 392	0.32 503	0.35 504	0.36 507	0.41 512	0.45 497	0.39 488

NOSS_ROB	0.64 390	0.65 342	1.62 164	0.46 442	0.25 283	0.67 378	0.30 305	0.93 423	0.77 443	0.59 365	0.57 312	0.77 419	0.38 264	2.78 539	0.44 303	0.23 470	0.24 466	0.28 489	0.26 449	0.27 376	0.39 488

cc1	0.47 246	0.64 335	2.07 344	0.35 315	0.14 32	0.76 432	0.25 209	0.74 250	1.01 501	0.31 126	0.38 154	0.24 80	0.38 264	0.69 281	0.19 28	0.10 164	0.24 466	0.11 197	0.09 108	0.25 346	0.40 492

FTStereo	0.76 454	0.18 5	2.35 406	0.71 513	0.21 205	0.73 418	1.79 558	0.57 157	0.53 208	1.07 508	1.63 526	1.29 520	2.13 548	0.75 295	0.29 179	0.19 437	0.08 116	0.12 253	0.11 207	0.11 70	0.40 492

raft+_RVC	0.44 203	0.67 350	1.85 263	0.34 299	0.71 520	0.51 154	0.25 209	0.64 196	0.51 182	0.35 141	0.45 192	0.32 147	0.28 185	0.43 147	0.32 220	0.09 70	0.19 429	0.10 132	0.09 108	0.20 274	0.40 492

AnyNet_C01	1.14 509	1.49 532	4.23 554	0.54 478	0.53 489	1.51 528	1.37 549	1.04 506	1.07 509	1.17 520	1.33 515	1.15 513	1.08 509	1.61 411	2.74 536	0.25 483	0.22 455	0.28 489	0.24 433	0.48 500	0.40 492

DPSNet	0.86 481	0.60 310	2.34 403	0.58 493	0.36 414	1.07 506	0.75 506	1.30 531	1.05 505	0.70 442	0.68 398	0.94 477	1.29 518	2.08 485	1.82 508	0.26 487	0.23 463	0.16 397	0.17 370	0.48 500	0.40 492

RAFT+CT+SA	0.50 281	0.86 421	1.82 252	0.37 357	0.75 522	0.54 189	0.34 353	0.77 285	0.63 312	0.38 158	0.55 293	0.34 159	0.29 199	0.68 275	0.27 154	0.09 70	0.07 40	0.11 197	0.51 524	0.29 387	0.41 497

LL-Strereo	0.72 436	1.29 518	2.49 435	0.36 334	0.45 468	0.55 202	0.32 341	0.93 423	0.71 387	0.67 427	0.58 318	0.85 450	0.79 472	2.67 533	0.46 308	0.10 164	0.18 417	0.14 348	0.12 245	0.40 477	0.42 498

Prome-Stereo	0.49 270	0.30 135	1.76 205	0.60 502	0.23 252	0.63 340	0.42 401	0.62 187	0.60 265	0.59 365	1.03 491	0.43 213	0.72 458	0.60 249	0.33 230	0.09 70	0.07 40	0.10 132	0.09 108	0.11 70	0.43 499

WCMA_ROB	1.12 507	0.83 412	2.66 466	0.58 493	0.34 393	1.17 516	0.71 501	0.93 423	0.94 491	1.74 544	2.63 551	3.09 552	1.71 542	1.70 421	1.84 509	0.26 487	0.21 449	0.20 451	0.21 419	0.28 382	0.43 499

GMM-Stereo	0.50 281	0.23 52	2.41 416	0.54 478	0.24 265	0.77 440	0.46 430	0.59 171	0.57 242	0.58 351	0.73 428	0.47 254	0.43 324	0.68 275	0.27 154	0.10 164	0.06 20	0.13 312	0.13 278	0.14 134	0.44 501

IGEV++	0.34 105	0.43 233	1.32 105	0.31 217	0.14 32	0.32 24	0.21 102	0.70 227	0.34 24	0.22 45	0.28 81	0.22 59	0.27 170	0.35 93	0.27 154	0.09 70	0.39 516	0.08 29	0.15 331	0.25 346	0.45 502

EDNetEfficientorigin	8.18 575	0.98 467	145.96 598	0.51 465	0.89 531	0.72 411	0.48 442	0.85 355	1.56 541	2.12 548	1.49 521	1.29 520	1.31 521	1.83 447	2.13 522	0.13 311	0.12 303	0.17 416	0.18 383	0.39 472	0.45 502

UDG	0.77 458	1.23 511	2.15 366	0.67 511	0.59 503	0.78 445	0.38 383	0.90 395	0.70 377	0.61 383	0.69 407	1.01 490	0.67 446	1.02 330	0.73 409	0.45 516	0.34 503	0.87 537	0.51 524	0.67 522	0.46 504

mms	0.27 50	0.26 85	0.91 53	0.25 70	0.18 145	0.32 24	0.23 156	0.37 16	0.31 9	0.21 35	0.30 100	0.23 67	0.17 30	0.46 177	0.21 69	0.08 32	0.10 229	0.10 132	0.08 77	0.22 305	0.47 505

Consistency-Raft	0.88 484	0.93 443	3.23 531	0.99 536	0.64 513	0.77 440	0.55 461	0.98 463	0.97 495	0.61 383	1.03 491	0.65 348	1.05 506	0.79 307	1.38 486	0.44 514	0.46 522	0.51 523	0.58 535	0.65 520	0.47 505

ELAS_RVC	1.37 529	0.78 395	3.21 529	0.55 485	0.50 481	1.49 526	2.48 566	1.48 539	1.71 545	2.13 551	2.09 535	2.07 540	2.56 554	1.90 465	2.02 515	0.35 508	0.36 506	0.37 511	0.34 490	0.49 503	0.47 505
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.39 530	0.79 397	2.86 491	0.53 475	0.50 481	2.81 560	2.20 562	1.61 545	1.50 538	2.28 556	2.35 543	1.82 536	2.13 548	1.73 426	2.22 524	0.35 508	0.37 508	0.35 505	0.35 493	0.49 503	0.47 505
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IGEV-BASED-STEREO-	0.37 131	1.34 526	1.24 93	0.23 36	0.12 6	0.33 27	0.20 81	0.40 28	0.33 19	0.25 87	0.21 30	0.16 29	0.14 10	0.27 24	0.63 380	0.55 525	0.06 20	0.11 197	0.13 278	0.25 346	0.49 509

CES	0.30 76	0.27 91	1.09 69	0.23 36	0.50 481	0.40 63	0.20 81	0.46 67	0.44 114	0.22 45	0.28 81	0.26 104	0.19 66	0.33 77	0.21 69	0.09 70	0.07 40	0.08 29	0.05 1	0.15 152	0.49 509

PVD	0.90 487	0.85 418	2.15 366	0.53 475	0.50 481	0.99 491	0.56 466	1.15 522	1.64 542	1.41 537	1.41 520	1.11 509	1.13 514	1.35 366	1.31 481	0.26 487	0.28 489	0.28 489	0.26 449	0.37 456	0.49 509

test_for_model	0.64 390	1.60 537	1.82 252	1.23 546	1.02 542	0.53 181	0.23 156	0.75 261	0.50 174	0.57 333	0.29 87	0.25 90	0.20 75	0.26 19	0.22 88	0.76 538	0.31 496	0.08 29	0.07 51	1.68 559	0.50 512

GCST	0.72 436	1.10 490	2.15 366	1.11 542	0.59 503	0.62 323	0.19 62	0.75 261	0.53 208	0.56 322	0.63 360	0.47 254	0.31 216	1.11 341	0.33 230	0.75 537	0.45 520	0.84 536	0.64 541	0.69 523	0.54 513

KYRaft	0.48 252	0.29 123	1.75 199	0.33 268	0.21 205	0.75 428	0.44 419	0.58 163	0.57 242	0.64 414	0.93 475	0.53 281	0.72 458	0.60 249	0.24 122	0.10 164	0.07 40	0.12 253	0.14 306	0.12 81	0.54 513

CC-Net-ROB	0.85 480	1.15 501	2.13 360	0.88 527	0.38 431	0.88 479	0.44 419	1.06 508	0.79 453	0.58 351	0.69 407	0.65 348	0.50 377	2.74 538	0.51 338	0.93 542	0.39 516	0.87 537	0.29 461	0.54 512	0.54 513

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 458	1.04 482	2.06 342	0.94 532	0.35 406	0.89 480	0.40 391	0.85 355	0.63 312	0.55 311	0.63 360	0.75 412	0.38 264	2.38 506	0.48 323	1.10 550	0.31 496	0.36 507	0.21 419	0.53 511	0.55 516

DDUNet	0.77 458	1.12 492	1.88 278	0.76 517	0.69 518	0.84 465	0.43 408	0.85 355	0.65 333	0.67 427	0.75 434	0.91 468	0.52 384	1.03 332	0.57 364	0.54 523	0.37 508	0.95 543	0.52 526	0.71 525	0.57 517

MADNet+	1.36 527	1.93 561	5.95 563	0.81 524	0.59 503	1.57 530	1.09 535	1.39 537	1.22 522	0.84 483	1.01 487	1.25 519	1.12 513	3.19 549	2.36 530	0.45 516	0.47 525	0.38 513	0.34 490	0.59 515	0.57 517

SGM-ForestM	2.98 560	1.70 546	3.52 541	0.67 511	0.47 476	5.18 570	3.36 570	3.30 568	2.86 563	4.44 571	3.79 565	9.80 576	5.50 569	6.29 569	6.52 570	0.27 492	0.36 506	0.24 476	0.27 454	0.38 463	0.58 519

IGEV-Stereo+	0.29 66	0.29 123	0.86 48	0.25 70	0.34 393	0.30 15	0.14 14	0.32 6	0.53 208	0.18 18	0.12 8	0.18 40	0.19 66	0.49 203	0.17 14	0.09 70	0.08 116	0.08 29	0.20 413	0.46 498	0.59 520

SQANet	0.80 466	1.58 536	2.53 442	0.76 517	0.83 527	0.76 432	0.36 368	0.83 337	0.64 320	0.63 404	0.69 407	0.73 400	0.51 379	1.21 352	0.53 345	0.77 539	0.29 490	0.59 527	0.29 461	0.86 534	0.61 521

FADNet-RVC-Resample	0.67 408	1.16 506	3.16 523	0.37 357	0.29 334	0.62 323	0.38 383	0.86 365	0.63 312	0.51 261	0.50 243	0.57 309	0.45 336	1.57 401	0.49 328	0.24 478	0.32 502	0.23 469	0.19 403	0.27 376	0.62 522

FBW_ROB	0.83 477	0.77 387	1.77 214	0.44 423	0.30 345	0.87 475	0.46 430	1.10 514	0.91 487	0.81 476	0.75 434	1.01 490	0.61 426	3.66 557	1.23 476	0.26 487	0.23 463	0.36 507	0.25 441	0.27 376	0.62 522

NVStereoNet_ROB	1.16 513	0.95 452	2.54 448	0.58 493	0.55 494	0.78 445	0.63 486	1.00 483	1.08 510	1.03 505	4.07 566	1.48 529	1.22 516	2.88 543	1.27 479	0.50 520	0.46 522	0.54 524	0.62 538	0.50 505	0.63 524
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
anonymity	0.80 466	0.66 349	1.29 99	0.59 498	0.75 522	0.67 378	0.52 450	0.95 445	0.71 387	0.94 497	0.70 417	0.67 364	0.87 485	0.71 288	1.35 484	0.64 530	0.62 536	0.58 525	1.44 563	0.60 518	0.65 525

PWCK	1.49 536	1.90 558	3.22 530	1.09 540	0.54 491	1.71 537	1.73 557	1.49 540	1.53 539	1.44 539	1.80 529	1.82 536	1.30 520	3.34 552	1.76 506	1.07 549	0.56 532	0.97 544	0.58 535	1.38 554	0.65 525

WAO-7	1.48 535	1.63 538	2.49 435	0.93 531	0.75 522	1.72 538	1.10 536	1.84 551	1.96 553	1.43 538	2.54 547	1.97 538	1.61 539	3.06 546	2.08 518	0.69 533	0.66 539	0.94 542	0.74 545	0.80 532	0.69 527

MFMNet_re	0.92 490	1.28 517	2.53 442	0.82 525	0.76 525	0.90 481	0.75 506	0.98 463	1.04 504	1.03 505	1.05 495	0.84 446	0.94 496	0.83 310	0.72 406	0.68 532	0.60 534	0.63 529	0.60 537	0.77 530	0.74 528

SGM_RVC	1.89 545	0.92 437	2.50 439	0.96 535	0.93 535	1.63 533	1.37 549	1.52 542	12.43 575	1.85 545	1.69 527	2.40 545	1.74 543	2.81 542	1.71 503	0.53 521	0.47 525	0.42 516	0.47 518	0.74 526	0.74 528
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
Ntro	1.00 500	1.68 544	2.80 488	0.95 533	0.85 528	1.06 501	0.53 454	0.98 463	0.90 486	0.62 394	0.76 437	0.93 473	0.66 444	1.66 415	0.98 440	0.99 547	0.45 520	0.75 535	0.40 509	1.19 544	0.75 530

LE_ROB	4.43 568	1.35 527	9.38 571	2.79 570	3.93 569	2.43 558	3.46 571	2.68 560	11.19 574	11.66 579	4.73 569	5.26 567	10.46 577	4.50 564	9.49 575	0.82 540	0.69 546	1.34 556	0.98 555	0.75 528	0.76 531

SPS-STEREO	1.07 506	1.13 495	2.88 493	0.65 509	0.69 518	0.99 491	0.68 495	1.05 507	0.87 476	1.36 532	1.23 506	1.46 528	0.94 496	1.87 455	1.72 504	0.66 531	0.61 535	0.58 525	0.57 533	0.65 520	0.77 532
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
otaku	1.03 503	1.68 544	2.72 474	0.95 533	0.73 521	1.03 498	0.59 474	0.99 475	0.86 473	0.69 436	1.61 524	0.98 484	0.64 437	1.46 381	1.14 464	0.95 544	0.46 522	0.72 534	0.40 509	1.24 548	0.78 533

DispFullNet	1.67 541	2.10 564	5.22 559	1.53 553	8.90 572	0.86 471	0.31 318	0.96 450	0.96 494	1.37 535	1.01 487	1.13 510	1.98 547	1.51 391	0.91 431	0.54 523	0.31 496	1.18 549	0.63 540	1.13 542	0.80 534

ACVNet_1	1.33 524	1.91 559	4.03 550	1.09 540	0.88 530	1.19 517	0.66 489	1.24 528	1.17 519	0.94 497	0.96 479	3.09 552	1.04 505	2.37 503	1.11 462	1.04 548	0.48 528	1.03 547	0.48 519	1.12 541	0.83 535

AIO_rvc	0.41 168	0.64 335	1.29 99	0.58 493	0.39 434	0.37 46	0.24 189	0.50 99	0.43 110	0.28 113	0.23 47	0.25 90	0.16 23	0.99 326	0.19 28	0.10 164	0.16 388	0.08 29	0.11 207	0.25 346	0.85 536

ACVNet_2	1.42 533	1.81 551	3.23 531	1.08 539	0.92 534	1.32 519	0.85 516	1.49 540	1.69 543	1.19 523	1.73 528	2.13 541	1.03 504	2.50 521	1.40 489	0.91 541	0.53 530	1.00 545	0.55 527	2.11 564	0.85 536

ACVNet-4b	1.93 546	1.85 554	4.10 552	1.07 538	0.86 529	1.15 514	0.53 454	1.06 508	1.12 516	0.64 414	1.09 497	1.99 539	0.70 453	2.20 494	9.86 577	5.62 575	0.41 519	1.03 547	0.55 527	1.86 562	0.85 536

WAO-8	2.80 556	2.14 567	2.89 496	1.91 562	1.04 543	3.98 565	0.96 524	3.26 566	6.17 568	2.15 552	3.37 562	3.31 554	2.41 552	11.84 576	2.03 516	2.05 566	1.86 566	1.54 561	0.92 552	1.22 545	0.87 539

Venus	2.80 556	2.14 567	2.89 496	1.91 562	1.04 543	3.98 565	0.96 524	3.26 566	6.17 568	2.15 552	3.37 562	3.31 554	2.41 552	11.84 576	2.03 516	2.05 566	1.86 566	1.54 561	0.92 552	1.22 545	0.87 539

WAO-6	1.58 540	1.54 534	2.32 398	1.14 544	1.00 539	2.30 555	1.03 532	1.82 550	2.85 562	1.25 525	2.61 550	2.20 542	1.56 537	2.47 519	1.99 514	0.95 544	0.67 540	1.19 552	0.83 549	1.08 540	0.88 541

RainbowNet	1.15 511	1.78 550	2.72 474	1.12 543	0.91 533	1.06 501	0.76 508	1.16 524	1.13 518	0.75 458	0.97 481	1.09 505	0.80 473	1.60 408	1.21 474	1.17 552	1.26 562	1.01 546	0.57 533	1.13 542	0.88 541

JetBlue	1.78 542	1.63 538	3.92 547	0.73 514	1.21 550	4.38 568	3.35 569	1.59 543	1.20 521	1.26 529	1.52 523	2.37 544	1.88 545	3.23 550	3.00 539	0.53 521	0.47 525	0.48 522	0.49 521	1.29 550	0.97 543

FACV-RUCA	0.58 353	0.40 215	1.78 219	0.43 416	1.67 561	0.48 129	0.28 273	0.69 220	0.62 300	0.40 166	0.53 271	0.33 153	0.63 434	0.40 133	0.31 209	0.13 311	0.11 277	0.62 528	0.12 245	0.70 524	0.98 544

IMH-64-1	1.39 530	1.64 540	1.86 271	1.36 548	1.11 546	1.39 522	1.19 542	1.76 547	1.45 536	1.16 515	2.21 540	1.53 530	1.38 527	1.98 473	1.52 494	1.29 554	0.67 540	1.27 553	0.69 542	1.29 550	0.98 544

IMH-64	1.39 530	1.64 540	1.86 271	1.36 548	1.11 546	1.39 522	1.19 542	1.76 547	1.45 536	1.16 515	2.21 540	1.53 530	1.38 527	1.98 473	1.52 494	1.29 554	0.67 540	1.27 553	0.69 542	1.29 550	0.98 544

Dean	1.79 543	1.83 552	3.92 547	1.29 547	1.07 545	1.55 529	1.00 529	1.95 554	2.33 555	1.47 540	4.19 567	4.26 562	1.33 524	2.21 495	1.48 493	1.14 551	0.68 544	1.18 549	0.74 545	1.24 548	0.98 544

SGM+DAISY	1.83 544	1.43 529	3.81 544	0.87 526	1.01 540	2.38 557	2.53 567	1.36 534	1.75 546	2.92 565	3.22 561	2.65 547	2.93 556	2.22 498	3.10 543	0.72 534	0.69 546	0.63 529	0.62 538	0.77 530	0.98 544

MSAF-DinoV2	3.10 562	1.86 556	10.68 573	3.61 573	0.30 345	3.34 563	0.82 515	2.81 562	1.79 548	0.80 470	0.87 462	1.56 533	1.10 511	26.49 595	1.96 511	0.17 410	0.13 324	0.19 442	1.63 566	0.92 536	0.99 549

IMH	2.02 548	2.15 569	2.69 471	1.68 554	1.12 548	1.66 536	0.92 522	2.10 555	1.92 552	1.32 531	2.66 552	2.21 543	1.69 541	5.78 566	1.68 501	5.54 574	0.96 558	1.31 555	0.71 544	1.32 553	0.99 549

GREAT-IGEV	0.37 131	0.28 113	1.48 139	0.25 70	0.38 431	0.46 115	0.18 53	0.33 7	0.34 24	0.15 4	0.29 87	0.15 26	0.17 30	0.36 105	0.23 100	0.07 20	0.76 551	0.07 1	0.26 449	0.21 288	1.03 551

MANE	2.90 559	1.14 497	2.96 503	1.03 537	1.01 540	5.01 569	2.45 565	5.36 573	6.88 572	3.58 569	4.76 570	5.99 569	4.99 566	4.23 561	4.61 562	0.56 526	0.67 540	0.44 519	0.78 547	0.51 507	1.03 551

LVE	1.96 547	2.17 570	3.14 521	1.68 554	1.80 563	1.63 533	1.03 532	2.34 557	2.81 561	1.25 525	2.89 555	4.24 561	1.29 518	2.79 540	1.44 491	2.85 570	0.91 557	1.18 549	1.46 564	1.23 547	1.10 553

TorneroNet-64	2.65 552	1.83 552	3.30 533	1.46 551	1.20 549	3.89 564	0.99 526	3.51 570	6.71 571	2.56 559	4.60 568	4.22 559	3.85 564	3.33 551	3.14 544	1.19 553	0.65 538	1.39 558	0.79 548	3.31 571	1.15 554

TorneroNet	5.50 570	1.92 560	3.16 523	1.47 552	1.25 552	14.07 578	1.06 534	4.90 571	20.99 592	10.17 575	16.48 584	11.88 580	6.93 571	3.34 552	4.20 558	1.30 556	0.69 546	1.45 560	0.86 550	2.61 568	1.20 555

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 502	1.67 542	2.32 398	0.47 447	0.39 434	1.47 524	0.95 523	0.95 445	0.91 487	0.84 483	0.94 476	1.05 499	0.60 417	2.95 544	0.72 406	0.41 512	0.72 550	0.32 501	0.55 527	0.74 526	1.22 556

ktn	4.35 567	2.10 564	2.89 496	1.80 558	1.49 559	2.13 552	1.41 554	2.26 556	12.72 576	11.41 578	16.43 583	11.15 578	3.75 562	4.36 563	3.18 545	1.82 564	0.98 560	1.73 567	1.21 561	2.97 570	1.27 557

FADE	15.89 583	3.00 573	8.70 569	2.11 564	2.94 567	1.19 517	0.91 521	5.00 572	2.49 558	1.25 525	1.19 503	3.05 551	7.02 572	8.02 572	5.31 566	94.83 597	35.90 597	65.83 594	66.18 594	1.66 557	1.30 558

notaker	2.66 553	2.07 563	3.31 535	2.61 569	1.43 553	1.76 540	1.11 537	2.76 561	1.79 548	2.26 555	11.53 579	3.96 557	4.29 565	3.09 547	2.76 537	1.55 561	0.88 556	1.70 566	1.07 558	2.00 563	1.35 559

FADNet_RVC	0.81 475	1.14 497	2.42 418	0.30 190	0.24 265	0.71 405	0.24 189	0.95 445	0.61 282	0.44 191	0.56 304	0.59 319	0.42 314	1.52 393	0.68 395	0.94 543	0.96 558	0.28 489	1.00 556	0.90 535	1.36 560

KSHMR	4.10 566	1.97 562	5.27 560	1.71 556	1.47 557	1.96 545	1.28 545	3.19 564	17.33 586	2.12 548	15.91 582	9.18 575	1.57 538	8.42 573	1.98 513	1.52 560	1.26 562	1.67 565	1.19 560	1.67 558	1.40 561

UNDER WATER-64	2.47 551	1.89 557	4.86 557	1.82 561	1.44 555	3.18 562	1.57 556	2.62 558	5.64 567	2.05 547	2.13 537	4.13 558	3.76 563	2.62 528	3.42 550	1.47 559	0.85 555	1.57 563	1.07 558	1.82 561	1.49 562

UNDER WATER	2.74 554	1.85 554	4.54 556	1.81 560	1.44 555	2.34 556	1.40 552	3.24 565	6.60 570	2.60 560	2.76 553	5.75 568	5.24 568	3.02 545	4.01 555	1.45 558	0.81 553	1.59 564	1.06 557	1.80 560	1.51 563

tt	4.93 569	0.27 91	4.20 553	2.29 566	1.58 560	10.20 575	16.97 581	9.42 579	5.02 566	1.67 543	1.28 509	4.68 564	5.03 567	3.37 554	5.92 567	6.16 576	9.47 583	2.82 572	3.18 573	3.60 572	1.53 564

MultiAttention	2.38 550	0.50 276	1.93 302	1.80 558	2.56 566	10.86 576	2.30 563	1.22 525	0.80 456	0.62 394	1.16 502	1.13 510	0.56 398	16.09 584	1.18 469	0.20 447	0.09 186	0.43 518	1.62 565	0.94 537	1.58 565

HUF	0.59 361	0.65 342	2.46 427	0.45 437	0.77 526	0.34 32	0.24 189	0.46 67	0.39 71	0.31 126	0.28 81	0.25 90	0.19 66	0.67 272	0.18 16	0.12 281	2.03 569	0.08 29	0.06 9	0.31 406	1.59 566

JetRed	3.29 563	4.93 574	10.17 572	1.45 550	1.72 562	7.44 572	5.05 574	3.06 563	2.12 554	2.41 558	2.39 544	2.99 550	2.37 551	3.51 555	6.44 569	1.32 557	1.90 568	1.37 557	1.23 562	2.21 565	1.76 567

MFN_U_SF_RVC	1.55 539	2.39 571	3.16 523	0.65 509	0.41 450	1.12 510	0.46 430	1.23 527	1.33 529	1.61 542	1.20 504	1.43 527	0.98 500	1.76 431	1.97 512	1.90 565	1.80 564	1.98 568	2.15 569	1.63 556	1.77 568

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 525	1.70 546	2.50 439	0.56 487	0.40 443	2.15 553	0.99 526	1.24 528	1.26 525	1.02 504	1.10 498	1.29 520	0.88 489	3.10 548	1.08 457	1.66 562	0.83 554	0.68 532	0.88 551	1.57 555	1.80 569

MADNet++	2.79 555	2.11 566	2.97 506	2.49 567	2.28 565	2.95 561	2.31 564	2.67 559	2.47 557	3.03 567	3.13 560	2.70 548	2.92 555	4.10 560	4.48 560	2.68 569	2.24 572	3.04 574	2.44 571	2.37 566	2.34 570

IGEV-RUCA	2.28 549	0.30 135	1.15 76	0.40 393	1.86 564	2.06 551	1.90 559	1.36 534	1.80 550	3.70 570	3.76 564	5.02 566	8.19 575	2.12 489	1.63 499	0.25 483	0.76 551	2.72 571	1.91 567	2.39 567	2.36 571

PML	23.15 588	16.83 583	7.78 567	5.49 574	9.93 574	51.13 597	104.50 597	5.76 574	13.62 579	37.30 597	105.93 597	30.86 597	23.50 591	12.07 578	7.87 573	6.30 577	2.12 571	6.32 579	2.43 570	10.44 582	2.90 572

BEATNet-Init1	12.10 578	11.19 579	27.29 593	2.99 571	3.51 568	21.84 591	11.10 577	14.34 584	13.83 581	20.34 587	20.33 589	26.35 596	20.03 586	19.06 588	14.80 584	1.74 563	1.81 565	2.05 569	2.49 572	3.69 573	3.12 573

USTest	8.10 574	7.17 578	8.96 570	9.25 578	9.05 573	15.27 579	23.78 583	9.96 580	9.47 573	5.94 574	6.75 571	7.80 573	7.48 573	8.83 575	11.21 579	2.21 568	3.56 573	2.86 573	3.20 574	5.02 576	4.16 574

DGSMNet	2.89 558	0.63 331	3.18 526	3.43 572	4.17 571	2.57 559	6.98 576	0.97 459	0.83 467	0.56 322	1.86 531	0.79 428	0.62 431	1.64 413	1.39 487	4.61 573	5.01 576	5.17 577	4.71 576	4.44 575	4.19 575

coex-ft	5.95 572	1.67 542	60.57 596	0.34 299	0.30 345	0.77 440	0.69 497	0.74 250	4.41 565	19.22 586	2.15 538	1.62 534	7.97 574	1.81 445	8.96 574	0.44 514	2.08 570	0.18 436	0.19 403	0.38 463	4.62 576

TCMNet-wrong-test	5.51 571	6.62 577	6.20 564	13.02 583	11.90 577	7.14 571	5.53 575	6.99 577	1.44 535	2.65 561	3.10 559	8.37 574	5.95 570	4.75 565	6.05 568	3.07 571	0.98 560	2.38 570	1.99 568	6.62 578	5.43 577

LSM	3.31 564	1.11 491	5.29 561	9.40 579	30.65 592	0.84 465	1.12 538	0.91 406	1.22 522	1.36 532	2.19 539	0.93 473	0.83 477	1.66 415	0.90 430	0.21 454	0.31 496	0.24 476	0.28 457	0.39 472	6.33 578

HanzoNet	7.64 573	2.86 572	5.05 558	7.01 576	3.97 570	2.18 554	1.34 548	3.37 569	4.05 564	13.17 580	10.58 573	10.73 577	16.52 584	8.45 574	10.51 578	10.48 582	9.72 584	5.59 578	13.46 583	6.84 579	6.83 579

DGTPSM_ROB	8.89 576	5.62 575	12.25 575	5.92 575	11.32 575	8.54 573	24.18 584	6.40 575	13.49 577	5.15 572	11.46 577	6.19 571	10.92 578	7.00 570	13.72 580	4.47 572	7.65 577	3.92 575	7.45 579	4.38 574	7.87 580

DPSMNet_ROB	9.48 577	5.64 576	13.01 579	8.82 577	11.82 576	8.54 573	24.20 585	6.41 576	13.65 580	5.32 573	11.47 578	6.33 572	10.92 578	7.69 571	13.89 581	7.25 581	8.19 579	5.06 576	7.78 580	5.31 577	8.26 581

DPSM_ROB	12.34 579	11.21 581	12.51 576	12.91 581	12.80 579	19.84 588	28.28 590	14.38 585	14.28 582	10.58 576	11.26 575	12.03 581	11.85 581	13.15 582	15.34 585	7.11 579	8.31 580	6.50 580	7.35 577	8.84 580	8.31 582

DPSM	12.34 579	11.21 581	12.51 576	12.91 581	12.80 579	19.84 588	28.28 590	14.38 585	14.28 582	10.58 576	11.26 575	12.03 581	11.85 581	13.15 582	15.34 585	7.11 579	8.31 580	6.50 580	7.35 577	8.84 580	8.31 582

Anonymous_1	22.91 587	11.20 580	12.13 574	12.75 580	26.28 591	19.43 586	27.92 589	14.08 583	13.61 578	14.96 581	10.58 573	11.26 579	11.19 580	12.55 580	14.57 583	38.28 596	7.88 578	34.96 593	63.99 593	89.57 597	10.94 584

DPSimNet_ROB	17.97 584	20.20 590	24.98 588	17.62 584	15.92 582	21.53 590	21.00 582	13.70 582	15.61 584	23.89 593	14.69 581	22.87 589	24.58 596	12.70 581	14.56 582	18.48 587	12.91 585	20.21 587	12.05 581	17.76 583	14.17 585

FlowAnything	24.85 591	22.54 593	25.10 589	26.11 591	25.76 589	39.86 593	57.00 594	28.89 594	28.87 596	21.31 592	22.68 594	24.22 591	23.87 592	26.39 593	30.89 597	14.26 584	16.78 589	13.10 583	14.90 587	17.78 584	16.69 586

CasAABBNet	24.81 590	22.53 592	24.83 587	26.08 590	25.74 588	39.86 593	57.06 596	28.87 593	28.83 595	21.16 590	22.54 592	24.22 591	23.89 594	26.38 592	30.87 595	14.25 583	16.71 587	13.09 582	14.81 585	17.78 584	16.71 587

Selective-RAFT-Error	24.87 592	22.59 594	25.14 590	26.13 592	25.82 590	39.93 595	57.03 595	28.97 595	28.95 597	21.21 591	22.65 593	24.25 593	23.98 595	26.43 594	30.83 594	14.27 585	16.71 587	13.10 583	14.82 586	17.82 586	16.76 588

LRCNet_RVC	13.74 582	19.30 584	12.75 578	19.46 586	12.69 578	1.86 541	0.41 397	12.33 581	1.05 505	15.77 582	18.83 588	12.62 583	8.70 576	12.21 579	9.62 576	22.22 589	8.37 582	25.85 589	24.01 590	19.32 588	17.44 589

ASD4	21.52 586	19.65 585	22.13 584	22.45 588	16.42 583	23.29 592	30.71 592	33.06 597	17.47 587	24.18 594	14.11 580	21.71 588	15.88 583	21.06 590	18.11 587	19.78 588	17.78 590	26.52 590	20.33 588	27.03 590	18.73 590

LSM0	26.58 593	22.63 595	25.88 591	30.13 593	52.21 597	39.94 596	56.74 593	28.97 595	28.72 594	21.14 589	22.26 591	24.43 594	23.88 593	26.54 596	30.87 595	14.32 586	16.55 586	13.12 585	14.71 584	17.92 587	20.60 591

HaxPig	19.86 585	22.40 591	22.34 585	17.95 585	17.95 584	11.77 577	11.89 578	16.02 587	15.89 585	21.10 588	21.41 590	18.74 587	18.39 585	20.08 589	19.69 588	23.63 593	23.22 591	24.06 588	23.69 589	23.00 589	23.95 592

MEDIAN_ROB	23.96 589	27.05 596	26.39 592	22.16 587	22.13 586	16.12 581	13.97 579	20.24 588	20.05 588	25.50 595	25.31 595	22.96 590	22.63 590	24.39 591	23.24 592	28.20 594	27.23 595	28.62 591	27.75 591	27.50 591	27.76 593

AVERAGE_ROB	26.93 594	30.34 597	29.27 594	25.82 589	25.34 587	19.48 587	15.17 580	23.55 592	23.00 593	28.45 596	27.87 596	26.25 595	25.86 597	26.96 597	25.55 593	31.30 595	30.07 596	31.76 592	30.81 592	30.79 595	30.93 594

xxxxx1	28.96 595	20.11 587	14.07 581	49.74 594	39.15 594	18.98 582	26.64 586	21.94 589	20.21 589	16.45 583	17.48 585	18.36 584	21.56 587	16.21 585	20.88 589	23.07 590	26.55 592	66.40 595	78.70 595	30.27 592	32.51 595

tt_ll	28.96 595	20.11 587	14.07 581	49.74 594	39.15 594	18.98 582	26.64 586	21.94 589	20.21 589	16.45 583	17.48 585	18.36 584	21.56 587	16.21 585	20.88 589	23.07 590	26.55 592	66.40 595	78.70 595	30.27 592	32.51 595

ff	28.96 595	20.11 587	14.07 581	49.74 594	39.15 594	18.98 582	26.64 586	21.94 589	20.21 589	16.45 583	17.48 585	18.36 584	21.56 587	16.21 585	20.88 589	23.07 590	26.55 592	66.40 595	78.70 595	30.27 592	32.51 595

test_example2	115.39 598	123.23 598	94.57 597	115.52 597	123.55 598	101.63 598	114.33 598	53.41 598	99.48 598	134.90 598	135.05 598	85.83 598	85.11 598	111.32 598	106.15 598	152.55 598	205.26 598	99.78 598	114.96 598	140.96 598	110.20 598

ccccc	291.34 599	297.21 599	347.09 599	374.70 599	380.44 599	203.92 599	213.88 599	216.32 599	172.72 599	203.37 599	218.57 599	215.01 599	258.31 599	312.78 599	341.56 599	412.57 599	356.13 599	256.09 599	227.69 599	428.88 599	389.64 599

Low-res two-view benchmark