Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

asda	0.22 28	0.25 70	0.70 34	0.21 7	0.16 82	0.43 85	0.16 31	0.44 57	0.35 30	0.22 44	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

asd	0.20 1	0.22 36	0.65 28	0.22 25	0.17 110	0.41 69	0.14 14	0.35 10	0.32 13	0.24 67	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

qwe	0.21 8	0.22 36	0.61 16	0.21 7	0.20 191	0.41 69	0.15 22	0.46 67	0.35 30	0.26 100	0.22 40	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

4.25_new	0.21 8	0.23 52	0.64 23	0.22 25	0.18 145	0.41 69	0.17 39	0.41 35	0.35 30	0.22 44	0.21 29	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 69	0.17 39	0.41 35	0.35 30	0.22 44	0.21 29	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 62	0.17 39	0.40 28	0.35 30	0.25 86	0.22 40	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 62	0.17 39	0.40 28	0.35 30	0.25 86	0.22 40	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 69	0.17 39	0.41 35	0.35 30	0.22 44	0.21 29	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 57	0.13 7	0.39 26	0.33 19	0.22 44	0.21 29	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 57	0.19 62	0.47 79	0.36 47	0.21 34	0.22 40	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 62	0.18 53	0.47 79	0.36 47	0.24 67	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

3.25w_new	0.20 1	0.20 13	0.52 4	0.21 7	0.14 32	0.37 45	0.14 14	0.43 49	0.35 30	0.23 60	0.21 29	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 45	0.14 14	0.43 49	0.35 30	0.23 60	0.21 29	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 91	0.16 31	0.44 57	0.30 8	0.22 44	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 62	0.14 14	0.43 49	0.33 19	0.21 34	0.24 55	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 45	0.22 122	0.50 98	0.38 59	0.22 44	0.21 29	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

2w_stereo	0.21 8	0.19 8	0.51 2	0.22 25	0.13 20	0.41 69	0.20 81	0.50 98	0.34 24	0.25 86	0.23 46	0.13 3	0.23 110	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 91	0.22 122	0.55 144	0.40 81	0.25 86	0.29 86	0.13 3	0.26 151	0.28 31	0.20 50	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.07 7

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

2.25w	0.21 8	0.22 36	0.51 2	0.21 7	0.14 32	0.36 42	0.13 7	0.42 41	0.34 24	0.23 60	0.27 73	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

monsters	0.22 28	0.22 36	0.52 4	0.23 36	0.28 326	0.42 81	0.14 14	0.46 67	0.31 9	0.24 67	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

111111	0.24 40	0.21 21	0.82 45	0.24 52	0.21 205	0.43 85	0.13 7	0.45 64	0.35 30	0.22 44	0.27 73	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

SGD-Stereo	0.22 28	0.28 112	0.77 40	0.22 25	0.11 1	0.40 62	0.16 31	0.31 5	0.36 47	0.19 21	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

fffft	0.29 66	0.21 21	1.10 71	0.24 52	0.15 55	0.42 81	0.24 188	0.42 41	0.38 59	0.21 34	0.18 16	0.20 48	0.16 23	0.44 156	0.70 399	0.07 20	0.06 20	0.10 131	0.08 77	0.28 382	0.20 325
1: 1. 1
DEFOM-Stereo	0.22 28	0.22 36	0.91 53	0.23 36	0.13 20	0.49 135	0.18 53	0.30 3	0.28 6	0.19 21	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

SMoEStereo_RVC	0.29 66	0.26 85	1.03 62	0.25 70	0.14 32	0.46 114	0.22 122	0.36 13	0.38 59	0.23 60	0.23 46	0.21 56	0.18 48	0.45 168	0.60 373	0.07 20	0.06 20	0.10 131	0.08 77	0.20 274	0.20 325

IGEV-Stereo++	0.23 35	0.23 52	0.64 23	0.24 52	0.22 232	0.47 120	0.13 7	0.52 120	0.33 19	0.18 17	0.24 55	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

U	3.37 564	0.17 1	0.91 53	0.26 101	13.79 580	19.19 584	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	17.88 585	12.81 581	0.10 50	0.08 34

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 131	1.34 525	1.24 93	0.23 36	0.12 6	0.33 27	0.20 81	0.40 28	0.33 19	0.25 86	0.21 29	0.16 29	0.14 10	0.27 24	0.63 380	0.55 524	0.06 20	0.11 196	0.13 277	0.25 346	0.49 508

CASnet	0.28 57	0.31 145	1.20 86	0.28 142	0.11 1	0.47 120	0.19 62	0.44 57	0.44 114	0.38 157	0.31 110	0.23 67	0.17 30	0.29 43	0.19 28	0.10 164	0.06 20	0.15 377	0.12 244	0.16 189	0.07 7
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
4D-IteraStereo	0.44 203	0.96 454	2.63 461	0.27 117	0.30 345	0.45 96	0.25 208	0.52 120	0.50 174	0.40 165	0.31 110	0.40 190	0.19 66	0.35 93	0.32 220	0.09 70	0.06 20	0.12 252	0.11 206	0.19 259	0.30 437

CAS	0.35 116	0.25 70	1.30 102	0.79 519	0.34 393	0.51 153	0.23 155	0.46 67	0.39 71	0.22 44	0.31 110	0.20 48	0.17 30	0.28 31	0.23 100	0.73 534	0.06 20	0.07 1	0.05 1	0.09 36	0.37 478

Selective-IGEV	0.29 66	0.23 52	1.28 98	0.27 117	0.30 345	0.35 36	0.20 81	0.56 151	0.38 59	0.21 34	0.30 99	0.22 59	0.18 48	0.37 114	0.18 16	0.07 20	0.06 20	0.08 29	0.15 330	0.16 189	0.29 427

LCNet	0.54 322	0.37 190	1.78 219	0.92 529	0.22 232	0.96 487	0.30 304	0.59 170	0.58 253	0.51 260	0.55 292	0.41 196	0.76 467	0.84 311	0.26 144	0.09 70	0.06 20	0.12 252	0.18 382	0.98 537	0.39 487

GMM-Stereo	0.50 281	0.23 52	2.41 416	0.54 477	0.24 265	0.77 439	0.46 429	0.59 170	0.57 242	0.58 350	0.73 427	0.47 254	0.43 323	0.68 274	0.27 154	0.10 164	0.06 20	0.13 311	0.13 277	0.14 134	0.44 500

CREStereo++_RVC	0.33 97	0.29 122	1.74 193	0.24 52	0.16 82	0.54 188	0.15 22	0.40 28	0.55 227	0.37 149	0.51 246	0.24 80	0.19 66	0.27 24	0.26 144	0.09 70	0.06 20	0.08 29	0.30 470	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	0.28 112	1.58 156	0.23 36	0.11 1	0.62 322	0.24 188	0.79 315	0.64 320	0.44 190	0.52 259	0.28 124	0.26 151	0.50 209	0.24 122	0.11 227	0.06 20	0.09 82	0.06 9	0.16 189	0.06 1

HITNet	0.46 231	0.92 436	2.09 350	0.33 268	0.14 32	0.55 201	0.22 122	0.83 336	0.56 238	0.51 260	0.49 234	0.48 265	0.37 256	0.48 193	0.54 351	0.09 70	0.06 20	0.10 131	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
MLCV	0.48 252	0.89 430	1.85 263	0.29 173	0.14 32	0.59 269	0.23 155	0.72 234	0.59 260	0.66 422	0.66 386	0.55 291	0.36 242	1.03 331	0.49 328	0.09 70	0.06 20	0.09 82	0.07 51	0.19 259	0.11 105

AdaDepth	0.24 40	0.18 5	1.03 62	0.25 70	0.21 205	0.46 114	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	0.25 440	0.10 50	0.10 80

z-ln-s-r	0.64 390	0.89 430	2.23 385	0.32 246	0.26 298	0.57 234	0.37 375	0.84 347	0.76 438	0.51 260	0.81 444	0.64 343	0.45 335	2.06 481	1.27 478	0.10 164	0.07 40	0.11 196	0.09 108	0.24 333	0.13 177

monsterstereo	0.22 28	0.22 36	0.52 4	0.25 70	0.27 312	0.39 57	0.14 14	0.51 106	0.33 19	0.25 86	0.27 73	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

G2L-ROB	0.51 298	0.95 451	1.96 324	0.29 173	0.22 232	0.59 269	0.28 272	0.76 273	0.57 242	0.55 310	0.45 191	0.70 388	0.32 222	1.38 368	0.47 317	0.11 227	0.07 40	0.09 82	0.08 77	0.20 274	0.13 177

IGEV	0.22 28	0.28 112	0.88 50	0.21 7	0.24 265	0.42 81	0.17 39	0.35 10	0.37 54	0.20 28	0.22 40	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

xyz-stereo-finetune2	0.35 116	0.45 251	1.04 64	0.21 7	0.12 6	0.58 252	0.23 155	0.50 98	0.45 129	0.31 125	0.46 199	0.30 136	0.41 296	0.81 308	0.51 338	0.08 32	0.07 40	0.11 196	0.09 108	0.12 81	0.09 56

xyz-stereo-finetune	0.31 84	0.46 254	0.79 42	0.21 7	0.12 6	0.53 180	0.25 208	0.52 120	0.54 220	0.28 112	0.32 116	0.29 131	0.23 110	0.59 243	0.55 352	0.08 32	0.07 40	0.10 131	0.08 77	0.13 111	0.08 34

xyz-stereo	3.02 560	0.29 122	30.64 594	0.23 36	0.12 6	15.52 579	0.24 188	0.51 106	0.47 155	0.59 364	7.99 571	0.64 343	0.47 357	1.39 369	0.50 333	0.09 70	0.07 40	0.34 503	0.07 51	0.13 111	0.08 34

LG-Stereo_L2	0.21 8	0.31 145	0.85 46	0.22 25	0.14 32	0.31 19	0.22 122	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	0.31 145	0.85 46	0.22 25	0.14 32	0.28 9	0.21 101	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	0.35 178	0.65 28	0.21 7	0.14 32	0.36 42	0.13 7	0.37 16	0.40 81	0.21 34	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

MLG-Stereo_test2	0.21 8	0.36 187	0.68 33	0.21 7	0.17 110	0.45 96	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	0.33 158	0.61 16	0.23 36	0.21 205	0.45 96	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	0.33 158	0.60 15	0.23 36	0.12 6	0.44 91	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

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 131	0.37 190	1.21 88	0.26 101	0.18 145	0.73 417	0.18 53	0.53 129	0.41 91	0.35 140	0.30 99	0.58 316	0.22 95	0.33 77	0.95 436	0.09 70	0.07 40	0.09 82	0.35 492	0.13 111	0.15 228

LG-Stereo	0.27 50	0.25 70	0.95 58	0.25 70	0.15 55	0.43 85	0.21 101	0.50 98	0.40 81	0.18 17	0.29 86	0.25 90	0.16 23	0.28 31	0.35 245	0.07 20	0.07 40	0.11 196	0.10 144	0.24 333	0.10 80

castereo	0.30 76	0.44 243	0.81 43	0.24 52	0.29 334	0.41 69	0.27 255	0.72 234	0.45 129	0.22 44	0.30 99	0.24 80	0.31 215	0.25 11	0.21 69	0.09 70	0.07 40	0.08 29	0.31 476	0.12 81	0.09 56

GIP-stereo	0.26 47	0.22 36	0.78 41	0.29 173	0.20 191	0.42 81	0.17 39	0.64 195	0.39 71	0.18 17	0.24 55	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

tt45	0.29 66	0.24 65	1.06 66	0.25 70	0.17 110	0.55 201	0.22 122	0.41 35	0.35 30	0.24 67	0.25 62	0.25 90	0.18 48	0.64 257	0.34 237	0.08 32	0.07 40	0.10 131	0.08 77	0.21 288	0.11 105

999	0.29 66	0.25 70	1.05 65	0.26 101	0.18 145	0.49 135	0.23 155	0.38 19	0.37 54	0.20 28	0.32 116	0.23 67	0.18 48	0.73 290	0.36 248	0.08 32	0.07 40	0.09 82	0.08 77	0.24 333	0.10 80

ours_stereo	0.27 50	0.25 70	1.21 88	0.25 70	0.17 110	0.35 36	0.23 155	0.38 19	0.35 30	0.20 28	0.31 110	0.23 67	0.17 30	0.41 136	0.20 50	0.08 32	0.07 40	0.10 131	0.08 77	0.22 305	0.18 293

Occ-G	0.30 76	0.30 134	1.33 107	0.23 36	0.15 55	0.36 42	0.25 208	0.43 49	0.31 9	0.26 100	0.35 135	0.46 246	0.22 95	0.30 51	0.25 135	0.09 70	0.07 40	0.09 82	0.16 350	0.31 406	0.08 34

Pointernet	0.29 66	0.25 70	1.49 142	0.24 52	0.20 191	0.47 120	0.15 22	0.62 186	0.47 155	0.22 44	0.29 86	0.26 104	0.20 75	0.28 31	0.20 50	0.10 164	0.07 40	0.07 1	0.12 244	0.10 50	0.07 7

AIO-Stereo	0.30 76	0.27 91	1.25 94	0.27 117	0.24 265	0.37 45	0.20 81	0.52 120	0.36 47	0.21 34	0.30 99	0.23 67	0.14 10	0.31 58	0.20 50	0.08 32	0.07 40	0.09 82	0.38 503	0.19 259	0.31 445

RSM++	0.27 50	0.26 85	0.87 49	0.28 142	0.13 20	0.39 57	0.20 81	0.45 64	0.45 129	0.20 28	0.24 55	0.24 80	0.17 30	0.36 105	0.20 50	0.08 32	0.07 40	0.09 82	0.35 492	0.26 366	0.18 293

RSM	0.28 57	0.26 85	0.97 59	0.25 70	0.24 265	0.37 45	0.21 101	0.49 92	0.44 114	0.21 34	0.27 73	0.28 124	0.17 30	0.38 122	0.20 50	0.07 20	0.07 40	0.09 82	0.34 489	0.21 288	0.16 255

trnet	0.28 57	0.26 85	1.32 105	0.19 1	0.12 6	0.54 188	0.15 22	0.48 86	0.46 138	0.27 107	0.33 124	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

H2IRNET	0.40 161	0.61 313	1.90 290	0.29 173	0.17 110	0.54 188	0.18 53	0.52 120	0.50 174	0.27 107	0.56 303	0.47 254	0.35 236	0.46 177	0.33 230	0.10 164	0.07 40	0.12 252	0.14 305	0.32 414	0.12 142

IGEVStereo-DCA	0.33 97	0.34 171	1.38 116	0.27 117	0.16 82	0.45 96	0.23 155	0.46 67	0.41 91	0.24 67	0.21 29	0.26 104	0.25 137	0.64 257	0.52 341	0.09 70	0.07 40	0.10 131	0.18 382	0.16 189	0.22 352

rrr	0.46 231	0.34 171	3.08 514	0.27 117	0.16 82	0.45 96	0.28 272	1.09 512	0.51 182	0.24 67	0.21 29	0.26 104	0.25 137	0.64 257	0.52 341	0.09 70	0.07 40	0.10 131	0.29 460	0.16 189	0.25 397

LoS_RVC	0.29 66	0.33 158	1.19 82	0.25 70	0.34 393	0.43 85	0.22 122	0.42 41	0.32 13	0.22 44	0.33 124	0.23 67	0.24 121	0.31 58	0.21 69	0.07 20	0.07 40	0.07 1	0.05 1	0.10 50	0.31 445

anonymousdsp2	0.34 105	0.24 65	1.16 79	0.28 142	0.15 55	0.57 234	0.23 155	0.79 315	0.47 155	0.38 157	0.37 144	0.40 190	0.25 137	0.47 188	0.21 69	0.09 70	0.07 40	0.10 131	0.13 277	0.19 259	0.27 414

CES	0.30 76	0.27 91	1.09 69	0.23 36	0.50 481	0.40 62	0.20 81	0.46 67	0.44 114	0.22 44	0.28 80	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	0.49 508

EGLCR-Stereo	0.29 66	0.27 91	0.97 59	0.30 190	0.19 177	0.56 216	0.17 39	0.68 216	0.36 47	0.30 120	0.18 16	0.27 115	0.17 30	0.38 122	0.19 28	0.09 70	0.07 40	0.10 131	0.08 77	0.10 50	0.35 463

Selective-RAFT	0.35 116	0.26 85	1.48 139	0.31 217	0.15 55	0.61 302	0.19 62	0.60 180	0.54 220	0.28 112	0.29 86	0.40 190	0.33 226	0.50 209	0.27 154	0.10 164	0.07 40	0.09 82	0.35 492	0.19 259	0.08 34

DCANet-4	0.40 161	0.27 91	2.21 377	0.25 70	0.14 32	0.51 153	0.22 122	0.77 284	0.72 397	0.54 292	0.47 205	0.28 124	0.37 256	0.37 114	0.34 237	0.09 70	0.07 40	0.08 29	0.07 51	0.08 18	0.22 352

fff	0.43 193	0.77 386	1.95 315	0.24 52	0.13 20	0.51 153	0.22 122	0.77 284	0.75 429	0.54 292	0.47 205	0.31 139	0.65 438	0.36 105	0.34 237	0.09 70	0.07 40	0.08 29	0.07 51	0.08 18	0.22 352

ADStereo(finetuned)	0.45 221	0.77 386	2.12 358	0.25 70	0.14 32	0.51 153	0.22 122	0.77 284	0.72 397	0.54 292	0.48 217	0.31 139	0.76 467	0.37 114	0.38 261	0.09 70	0.07 40	0.09 82	0.07 51	0.13 111	0.23 376

DisPM	0.43 193	0.33 158	1.78 219	0.57 490	0.18 145	0.59 269	0.63 485	0.53 129	0.61 282	0.60 373	0.53 270	0.38 176	0.26 151	0.75 294	0.29 179	0.12 280	0.07 40	0.12 252	0.11 206	0.11 70	0.14 195

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 348	0.87 423	2.11 355	0.32 246	0.30 345	0.84 464	0.40 390	0.88 382	0.72 397	0.65 420	0.73 427	0.66 355	0.57 403	0.93 319	0.71 402	0.13 310	0.07 40	0.10 131	0.08 77	0.15 152	0.14 195

RAFT+CT+SA	0.50 281	0.86 420	1.82 252	0.37 357	0.75 522	0.54 188	0.34 352	0.77 284	0.63 312	0.38 157	0.55 292	0.34 159	0.29 198	0.68 274	0.27 154	0.09 70	0.07 40	0.11 196	0.51 523	0.29 387	0.41 496

test_5	0.51 298	0.87 423	1.99 330	0.37 357	0.65 514	0.58 252	0.35 360	0.78 299	0.62 300	0.48 228	0.55 292	0.45 233	0.40 285	0.72 289	0.30 197	0.09 70	0.07 40	0.12 252	0.12 244	0.33 423	0.38 481

test_4	0.40 161	0.37 190	2.01 333	0.29 173	0.21 205	0.50 143	0.28 272	0.47 79	0.39 71	0.42 179	0.76 436	0.38 176	0.22 95	0.52 216	0.33 230	0.08 32	0.07 40	0.11 196	0.15 330	0.28 382	0.07 7

iRaft-Stereo_5w	0.54 322	1.01 476	2.08 349	0.27 117	0.21 205	0.49 135	0.28 272	0.73 245	0.58 253	0.40 165	0.61 342	0.62 331	0.46 349	1.78 433	0.47 317	0.09 70	0.07 40	0.11 196	0.10 144	0.39 471	0.12 142

IPLG	0.69 420	0.84 413	2.43 422	0.35 315	0.21 205	1.65 534	0.61 479	1.36 533	0.58 253	1.39 535	0.51 246	0.37 169	0.87 484	1.41 373	0.36 248	0.09 70	0.07 40	0.14 347	0.12 244	0.32 414	0.11 105

test-3	0.43 193	0.20 13	1.70 179	0.34 299	0.32 372	0.45 96	0.23 155	0.71 229	0.46 138	0.51 260	0.29 86	0.45 233	0.21 86	0.59 243	0.98 439	0.08 32	0.07 40	0.10 131	0.35 492	0.29 387	0.28 421

test_1	0.43 193	0.20 13	1.70 179	0.34 299	0.32 372	0.45 96	0.23 155	0.71 229	0.46 138	0.50 247	0.29 86	0.45 233	0.21 86	0.59 243	0.98 439	0.08 32	0.07 40	0.10 131	0.35 492	0.29 387	0.29 427

HHNet	0.60 367	0.65 341	2.60 459	0.36 334	0.25 283	0.64 350	0.61 479	0.64 195	0.62 300	0.55 310	1.13 500	0.32 147	0.60 416	0.42 144	1.79 506	0.15 372	0.07 40	0.12 252	0.10 144	0.18 238	0.15 228

AAGNet	0.88 483	0.33 158	1.79 239	0.54 477	0.98 536	0.62 322	0.46 429	0.50 98	0.60 265	0.58 350	0.53 270	0.50 270	0.73 460	1.23 355	7.48 571	0.11 227	0.07 40	0.12 252	0.10 144	0.14 134	0.09 56

STrans-v2	0.67 408	0.56 301	2.64 463	0.27 117	0.23 252	0.57 234	0.33 348	0.96 449	0.69 368	0.92 493	0.85 457	0.89 463	0.93 492	1.83 446	1.21 473	0.09 70	0.07 40	0.10 131	0.09 108	0.11 70	0.12 142

TransformOpticalFlow	0.64 390	0.56 301	2.66 466	0.44 423	0.26 298	0.62 322	0.28 272	0.83 336	0.71 387	0.76 460	0.74 430	0.91 467	0.85 480	1.83 446	0.81 423	0.10 164	0.07 40	0.11 196	0.09 108	0.11 70	0.12 142

OMP-Stereo	0.59 361	0.65 341	1.74 193	0.56 486	0.37 425	0.60 281	0.26 230	0.70 226	0.65 333	0.66 422	0.60 335	0.69 378	0.32 222	2.09 486	1.20 471	0.10 164	0.07 40	0.12 252	0.09 108	0.17 211	0.10 80

IIG-Stereo	0.59 361	0.65 341	1.74 193	0.54 477	0.23 252	0.61 302	0.21 101	0.73 245	0.65 333	0.64 413	0.69 406	0.69 378	0.38 263	2.09 486	1.39 486	0.11 227	0.07 40	0.11 196	0.09 108	0.15 152	0.09 56

NF-Stereo	0.48 252	0.25 70	1.81 246	0.52 468	0.16 82	0.61 302	0.44 418	0.66 203	0.61 282	0.50 247	0.47 205	0.37 169	0.26 151	1.45 379	0.79 421	0.11 227	0.07 40	0.12 252	0.10 144	0.13 111	0.16 255

OCTAStereo	0.48 252	0.25 70	1.81 246	0.52 468	0.16 82	0.61 302	0.43 407	0.66 203	0.61 282	0.50 247	0.47 205	0.37 169	0.26 151	1.44 375	0.80 422	0.11 227	0.07 40	0.12 252	0.10 144	0.13 111	0.17 273

PSM-AAD	0.63 386	0.22 36	1.77 214	0.37 357	0.23 252	0.86 470	1.17 540	0.59 170	0.60 265	0.64 413	0.71 420	0.68 371	2.93 555	0.65 267	0.31 209	0.09 70	0.07 40	0.17 415	0.15 330	0.13 111	0.33 457

KYRaft	0.48 252	0.29 122	1.75 199	0.33 268	0.21 205	0.75 427	0.44 418	0.58 162	0.57 242	0.64 413	0.93 474	0.53 281	0.72 457	0.60 249	0.24 122	0.10 164	0.07 40	0.12 252	0.14 305	0.12 81	0.54 512

SST-Stereo	0.52 311	0.20 13	1.76 205	0.62 503	0.53 489	0.62 322	0.66 488	0.55 144	0.61 282	0.58 350	0.53 270	0.52 279	0.60 416	1.59 406	0.29 179	0.11 227	0.07 40	0.12 252	0.10 144	0.16 189	0.10 80

RAFT_R40	0.50 281	0.21 21	1.76 205	0.50 459	0.40 443	0.61 302	0.53 453	0.56 151	0.60 265	0.56 321	0.54 282	0.55 291	0.51 378	1.57 400	0.53 345	0.11 227	0.07 40	0.12 252	0.10 144	0.16 189	0.09 56

RE-Stereo	0.48 252	0.25 70	1.81 246	0.52 468	0.16 82	0.61 302	0.43 407	0.66 203	0.60 265	0.50 247	0.47 205	0.37 169	0.26 151	1.44 375	0.78 417	0.11 227	0.07 40	0.12 252	0.10 144	0.13 111	0.17 273

Pruner-Stereo	0.51 298	0.27 91	1.78 219	1.79 556	0.19 177	0.62 322	0.45 426	0.57 156	0.60 265	0.61 382	0.48 217	0.41 196	0.24 121	0.46 177	1.00 445	0.12 280	0.07 40	0.12 252	0.10 144	0.12 81	0.13 177

TVStereo	0.48 252	0.25 70	1.81 246	0.52 468	0.16 82	0.61 302	0.43 407	0.66 203	0.60 265	0.50 247	0.47 205	0.37 169	0.26 151	1.44 375	0.78 417	0.11 227	0.07 40	0.12 252	0.10 144	0.13 111	0.17 273

RAFT-RH_RVC	0.61 375	0.50 275	2.33 401	0.36 334	0.29 334	0.60 281	0.18 53	0.44 57	0.58 253	0.76 460	1.91 531	0.47 254	0.29 198	1.60 407	1.23 475	0.14 353	0.07 40	0.13 311	0.13 277	0.10 50	0.09 56

RAFT-345	0.53 317	0.30 134	2.34 403	0.38 373	0.34 393	0.58 252	0.42 400	0.47 79	0.61 282	0.51 260	1.00 485	0.43 213	0.28 184	1.57 400	0.82 424	0.10 164	0.07 40	0.11 196	0.09 108	0.10 50	0.08 34

CRE-IMP	0.41 168	0.22 36	1.76 205	0.48 455	0.17 110	0.79 448	0.69 496	0.52 120	0.52 189	0.47 210	0.42 174	0.45 233	0.26 151	0.41 136	0.31 209	0.11 227	0.07 40	0.12 252	0.09 108	0.17 211	0.23 376

Prome-Stereo	0.49 270	0.30 134	1.76 205	0.60 501	0.23 252	0.63 339	0.42 400	0.62 186	0.60 265	0.59 364	1.03 490	0.43 213	0.72 457	0.60 249	0.33 230	0.09 70	0.07 40	0.10 131	0.09 108	0.11 70	0.43 498

XX-TBD	0.34 105	0.77 386	1.75 199	0.34 299	0.13 20	0.51 153	0.17 39	0.43 49	0.50 174	0.37 149	0.49 234	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

DCANet	0.42 187	0.77 386	1.95 315	0.25 70	0.14 32	0.51 153	0.22 122	0.77 284	0.72 397	0.54 292	0.48 217	0.31 139	0.41 296	0.36 105	0.39 272	0.09 70	0.07 40	0.09 82	0.07 51	0.13 111	0.23 376

csc	0.43 193	0.77 386	1.95 315	0.24 52	0.13 20	0.51 153	0.22 122	0.77 284	0.75 429	0.54 292	0.47 205	0.31 139	0.65 438	0.36 105	0.34 237	0.09 70	0.07 40	0.08 29	0.07 51	0.08 18	0.22 352

cscssc	0.43 193	0.77 386	1.95 315	0.24 52	0.13 20	0.51 153	0.22 122	0.77 284	0.75 429	0.54 292	0.47 205	0.31 139	0.65 438	0.36 105	0.34 237	0.09 70	0.07 40	0.08 29	0.07 51	0.08 18	0.22 352

111	0.48 252	1.09 488	1.95 315	0.24 52	0.13 20	0.59 269	0.26 230	0.83 336	0.78 448	0.48 228	0.52 259	0.56 303	0.38 263	0.49 203	0.38 261	0.09 70	0.07 40	0.09 82	0.07 51	0.23 318	0.35 463

test_xeample3	0.46 231	0.34 171	2.99 508	0.37 357	0.16 82	0.49 135	0.33 348	1.06 507	0.44 114	0.25 86	0.23 46	0.24 80	0.25 137	0.49 203	0.56 360	0.09 70	0.07 40	0.10 131	0.40 508	0.17 211	0.26 407

CREStereo	0.28 57	0.30 134	1.33 107	0.19 1	0.13 20	0.55 201	0.17 39	0.48 86	0.46 138	0.27 107	0.33 124	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	0.35 178	1.30 102	0.20 4	0.14 32	0.57 234	0.25 208	0.46 67	0.42 100	0.27 107	0.32 116	0.27 115	0.24 121	0.39 128	0.23 100	0.43 512	0.07 40	0.08 29	0.05 1	0.18 238	0.07 7

iResNet	0.51 298	0.76 377	2.59 456	0.41 400	0.17 110	0.64 350	0.27 255	0.82 330	0.70 377	0.57 332	0.64 375	0.43 213	0.36 242	0.70 285	0.52 341	0.10 164	0.07 40	0.09 82	0.08 77	0.21 288	0.13 177

LG-G_1	0.23 35	0.37 190	0.71 36	0.23 36	0.11 1	0.51 153	0.12 4	0.44 57	0.39 71	0.19 21	0.15 12	0.19 46	0.15 20	0.36 105	0.16 4	0.09 70	0.08 115	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.11 105

LG-G	0.23 35	0.37 190	0.71 36	0.23 36	0.11 1	0.51 153	0.12 4	0.44 57	0.39 71	0.19 21	0.15 12	0.19 46	0.15 20	0.36 105	0.16 4	0.09 70	0.08 115	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.11 105

DFGA-Net	0.51 298	1.06 484	1.75 199	0.30 190	0.24 265	0.54 188	0.22 122	0.63 192	0.60 265	0.48 228	0.51 246	0.35 163	0.27 169	1.82 445	0.53 345	0.10 164	0.08 115	0.12 252	0.12 244	0.37 455	0.15 228

G2L-Stereo_test	0.55 334	0.97 462	1.89 285	0.33 268	0.24 265	0.75 427	0.38 382	0.79 315	0.60 265	0.60 373	0.54 282	0.74 406	0.39 277	1.56 396	0.43 297	0.10 164	0.08 115	0.08 29	0.08 77	0.28 382	0.13 177

SCV_C0	0.33 97	0.43 232	1.42 126	0.25 70	0.16 82	0.35 36	0.20 81	0.68 216	0.44 114	0.24 67	0.27 73	0.29 131	0.20 75	0.58 237	0.18 16	0.09 70	0.08 115	0.08 29	0.30 470	0.26 366	0.17 273

SCV	0.35 116	0.59 307	1.37 115	0.34 299	0.22 232	0.28 9	0.23 155	0.72 234	0.35 30	0.19 21	0.30 99	0.24 80	0.20 75	0.64 257	0.19 28	0.11 227	0.08 115	0.09 82	0.29 460	0.34 430	0.29 427

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 57	0.28 112	1.09 69	0.33 268	0.15 55	0.30 15	0.16 31	0.58 162	0.42 100	0.19 21	0.19 19	0.17 34	0.26 151	0.38 122	0.37 254	0.09 70	0.08 115	0.08 29	0.25 440	0.10 50	0.06 1

AIO-test2	0.49 270	1.15 500	1.96 324	0.42 411	0.37 425	0.50 143	0.23 155	0.79 315	0.70 377	0.33 136	0.53 270	0.27 115	0.22 95	0.67 271	0.29 179	0.73 534	0.08 115	0.13 311	0.17 369	0.17 211	0.18 293

AIO-test1	0.45 221	0.87 423	2.27 391	0.33 268	0.33 385	0.50 143	0.22 122	0.74 249	0.66 348	0.29 116	0.41 170	0.29 131	0.22 95	0.73 290	0.29 179	0.09 70	0.08 115	0.12 252	0.14 305	0.30 398	0.22 352

castereo++	0.28 57	0.43 232	0.93 56	0.28 142	0.17 110	0.53 180	0.21 101	0.55 144	0.45 129	0.17 11	0.26 69	0.32 147	0.17 30	0.33 77	0.16 4	0.09 70	0.08 115	0.09 82	0.29 460	0.13 111	0.06 1

tg	0.37 131	0.55 298	1.35 111	0.28 142	0.16 82	0.57 234	0.18 53	0.57 156	0.49 164	0.37 149	0.44 187	0.38 176	0.24 121	0.46 177	0.24 122	0.09 70	0.08 115	0.11 196	0.11 206	0.43 487	0.36 471

UGAM	0.58 353	0.47 263	2.21 377	0.30 190	0.19 177	0.53 180	0.34 352	0.59 170	0.63 312	0.44 190	0.73 427	0.78 422	0.37 256	2.58 525	0.39 272	0.10 164	0.08 115	0.17 415	0.14 305	0.42 485	0.17 273

RAStereo	0.28 57	0.48 266	1.52 148	0.26 101	0.18 145	0.25 6	0.19 62	0.42 41	0.35 30	0.20 28	0.25 62	0.20 48	0.16 23	0.24 7	0.24 122	0.09 70	0.08 115	0.10 131	0.08 77	0.12 81	0.08 34

IGEV-Stereo+	0.29 66	0.29 122	0.86 48	0.25 70	0.34 393	0.30 15	0.14 14	0.32 6	0.53 208	0.18 17	0.12 8	0.18 40	0.19 66	0.49 203	0.17 14	0.09 70	0.08 115	0.08 29	0.20 412	0.46 497	0.59 519

RAFT-Stereo-weight	0.34 105	0.29 122	1.43 127	0.28 142	0.28 326	0.55 201	0.22 122	0.78 299	0.48 158	0.46 208	0.38 153	0.36 167	0.17 30	0.33 77	0.23 100	0.09 70	0.08 115	0.09 82	0.07 51	0.09 36	0.09 56

MGS-Stereo	0.32 90	0.34 171	1.70 179	0.25 70	0.14 32	0.40 62	0.22 122	0.38 19	0.43 110	0.24 67	0.51 246	0.25 90	0.18 48	0.31 58	0.20 50	0.09 70	0.08 115	0.09 82	0.08 77	0.47 498	0.08 34

ff7	0.32 90	0.52 279	1.38 116	0.25 70	0.16 82	0.56 216	0.23 155	0.46 67	0.41 91	0.24 67	0.23 46	0.20 48	0.23 110	0.48 193	0.19 28	0.09 70	0.08 115	0.10 131	0.18 382	0.23 318	0.22 352

ffff	0.32 90	0.52 279	1.38 116	0.25 70	0.16 82	0.56 216	0.23 155	0.46 67	0.41 91	0.24 67	0.23 46	0.20 48	0.23 110	0.48 193	0.19 28	0.09 70	0.08 115	0.10 131	0.18 382	0.23 318	0.22 352

11t	0.32 90	0.52 279	1.38 116	0.25 70	0.16 82	0.56 216	0.23 155	0.46 67	0.41 91	0.24 67	0.23 46	0.20 48	0.23 110	0.48 193	0.19 28	0.09 70	0.08 115	0.10 131	0.18 382	0.23 318	0.22 352

plain	0.37 131	0.47 263	2.15 366	0.27 117	0.19 177	0.33 27	0.20 81	0.58 162	0.46 138	0.23 60	0.37 144	0.23 67	0.25 137	0.45 168	0.28 164	0.11 227	0.08 115	0.13 311	0.09 108	0.42 485	0.12 142

MIF-Stereo (partial)	0.34 105	0.41 220	1.93 302	0.26 101	0.24 265	0.32 24	0.17 39	0.53 129	0.42 100	0.25 86	0.37 144	0.25 90	0.26 151	0.44 156	0.31 209	0.11 227	0.08 115	0.12 252	0.10 144	0.19 259	0.14 195

UniTT-Stereo	0.30 76	0.36 187	1.68 173	0.27 117	0.24 265	0.29 13	0.18 53	0.33 7	0.34 24	0.26 100	0.37 144	0.18 40	0.18 48	0.31 58	0.27 154	0.10 164	0.08 115	0.08 29	0.07 51	0.25 346	0.08 34

LL-Strereo2	0.41 168	0.90 434	1.83 258	0.44 423	0.24 265	0.54 188	0.27 255	0.58 162	0.45 129	0.41 174	0.33 124	0.44 224	0.21 86	0.44 156	0.34 237	0.09 70	0.08 115	0.16 396	0.14 305	0.17 211	0.17 273

LoS	0.31 84	0.30 134	1.52 148	0.23 36	0.13 20	0.54 188	0.20 81	0.48 86	0.49 164	0.25 86	0.28 80	0.37 169	0.24 121	0.38 122	0.23 100	0.10 164	0.08 115	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.
knoymous	0.34 105	0.25 70	1.75 199	0.24 52	0.18 145	0.45 96	0.24 188	0.57 156	0.38 59	0.41 174	0.39 161	0.55 291	0.25 137	0.38 122	0.23 100	0.11 227	0.08 115	0.12 252	0.07 51	0.13 111	0.12 142

riskmin	0.37 131	0.22 36	1.74 193	0.32 246	0.20 191	0.48 128	0.20 81	0.66 203	0.46 138	0.36 145	0.34 130	0.69 378	0.45 335	0.39 128	0.27 154	0.11 227	0.08 115	0.12 252	0.08 77	0.13 111	0.16 255

ProNet	0.30 76	0.54 289	1.29 99	0.25 70	0.15 55	0.47 120	0.25 208	0.48 86	0.39 71	0.21 34	0.23 46	0.22 59	0.20 75	0.44 156	0.19 28	0.08 32	0.08 115	0.10 131	0.08 77	0.23 318	0.12 142

TestStereo1	0.49 270	0.81 403	1.85 263	0.39 383	0.57 499	0.56 216	0.34 352	0.75 260	0.69 368	0.44 190	0.63 359	0.35 163	0.42 313	0.64 257	0.29 179	0.10 164	0.08 115	0.12 252	0.10 144	0.33 423	0.26 407

ccc-4	0.32 90	0.52 279	1.38 116	0.25 70	0.16 82	0.56 216	0.23 155	0.46 67	0.41 91	0.24 67	0.23 46	0.20 48	0.23 110	0.48 193	0.19 28	0.09 70	0.08 115	0.10 131	0.18 382	0.23 318	0.22 352

IER	0.43 193	0.38 200	1.69 175	0.26 101	0.25 283	0.66 371	0.26 230	0.71 229	0.55 227	0.54 292	0.59 320	0.60 325	0.53 385	0.52 216	0.39 272	0.11 227	0.08 115	0.11 196	0.11 206	0.14 134	0.11 105

SA-5K	0.49 270	0.81 403	1.85 263	0.39 383	0.57 499	0.56 216	0.34 352	0.75 260	0.69 368	0.44 190	0.63 359	0.35 163	0.42 313	0.64 257	0.29 179	0.10 164	0.08 115	0.12 252	0.10 144	0.33 423	0.26 407

DAS	0.56 342	0.35 178	1.55 152	0.33 268	0.34 393	0.50 143	0.42 400	0.83 336	0.74 416	0.83 480	0.68 397	0.56 303	0.48 366	2.40 509	0.46 308	0.12 280	0.08 115	0.12 252	0.09 108	0.18 238	0.15 228

SepStereo	0.52 311	0.35 178	1.55 152	0.33 268	0.34 393	0.50 143	0.42 400	0.83 336	0.74 416	0.83 480	0.68 397	0.56 303	0.48 366	1.56 396	0.46 308	0.12 280	0.08 115	0.12 252	0.09 108	0.18 238	0.15 228

MIPNet	0.83 476	0.81 403	2.40 415	0.61 502	0.18 145	1.48 524	1.39 550	1.60 543	0.74 416	1.94 545	0.85 457	0.73 400	1.68 539	0.87 317	0.31 209	0.09 70	0.08 115	0.11 196	0.32 482	0.25 346	0.12 142

IPLGR	0.54 322	0.56 301	2.68 468	0.36 334	0.18 145	0.62 322	0.54 457	1.02 494	0.64 320	0.73 452	0.46 199	0.47 254	0.45 335	1.12 343	0.29 179	0.09 70	0.08 115	0.11 196	0.09 108	0.19 259	0.12 142

CrosDoStereo	0.94 491	0.37 190	2.53 442	0.25 70	0.32 372	0.54 188	3.76 571	0.72 234	0.60 265	0.70 441	1.40 517	0.53 281	1.49 532	1.78 433	3.09 540	0.10 164	0.08 115	0.11 196	0.11 206	0.21 288	0.11 105

Patchmatch Stereo++	0.39 155	0.27 91	1.78 219	0.44 423	0.16 82	0.61 302	0.27 255	0.51 106	0.52 189	0.47 210	0.43 176	0.43 213	0.28 184	0.54 226	0.28 164	0.12 280	0.08 115	0.12 252	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
PSM-softLoss	0.48 252	0.27 91	1.85 263	0.51 464	0.17 110	0.61 302	0.40 390	0.61 182	0.57 242	0.52 269	0.48 217	0.39 182	0.25 137	1.46 380	0.77 415	0.12 280	0.08 115	0.13 311	0.12 244	0.12 81	0.14 195

KMStereo	0.48 252	0.27 91	1.85 263	0.51 464	0.17 110	0.61 302	0.40 390	0.61 182	0.57 242	0.52 269	0.48 217	0.39 182	0.25 137	1.46 380	0.77 415	0.12 280	0.08 115	0.13 311	0.12 244	0.12 81	0.14 195

PSM-adaLoss	0.38 140	0.27 91	1.78 219	0.44 423	0.17 110	0.60 281	0.29 296	0.51 106	0.52 189	0.47 210	0.43 176	0.44 224	0.28 184	0.47 188	0.28 164	0.12 280	0.08 115	0.12 252	0.10 144	0.17 211	0.12 142

FTStereo	0.76 454	0.18 5	2.35 406	0.71 512	0.21 205	0.73 417	1.79 557	0.57 156	0.53 208	1.07 507	1.63 525	1.29 519	2.13 547	0.75 294	0.29 179	0.19 436	0.08 115	0.12 252	0.11 206	0.11 70	0.40 491

ROB_FTStereo_v2	0.38 140	0.27 91	1.78 219	0.44 423	0.17 110	0.61 302	0.28 272	0.51 106	0.52 189	0.47 210	0.43 176	0.44 224	0.28 184	0.47 188	0.28 164	0.12 280	0.08 115	0.12 252	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	0.61 302	0.26 230	0.51 106	0.52 189	0.47 210	0.43 176	0.43 213	0.28 184	0.49 203	0.28 164	0.12 280	0.08 115	0.12 252	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	0.61 302	0.28 272	0.51 106	0.52 189	0.47 210	0.43 176	0.44 224	0.28 184	0.45 168	0.28 164	0.12 280	0.08 115	0.12 252	0.10 144	0.17 211	0.12 142

ASMatch	0.60 367	0.43 232	2.58 454	0.91 528	0.36 414	0.56 216	0.25 208	0.52 120	0.61 282	0.47 210	1.21 504	0.47 254	0.66 443	1.34 364	0.94 434	0.10 164	0.08 115	0.11 196	0.11 206	0.10 50	0.16 255

DeepStereo_LL	0.94 491	0.37 190	2.53 442	0.25 70	0.32 372	0.54 188	3.76 571	0.72 234	0.60 265	0.70 441	1.40 517	0.53 281	1.49 532	1.78 433	3.09 540	0.10 164	0.08 115	0.11 196	0.11 206	0.21 288	0.11 105

DEmStereo	0.68 415	0.31 145	2.25 388	0.42 411	0.17 110	0.66 371	0.89 518	0.51 106	0.59 260	0.60 373	1.01 486	0.45 233	1.26 516	1.54 394	2.26 526	0.10 164	0.08 115	0.10 131	0.10 144	0.10 50	0.11 105

THIR-Stereo	0.86 480	0.62 319	2.13 360	0.25 70	0.16 82	0.58 252	2.74 567	0.59 170	0.51 182	0.62 393	1.62 524	0.97 482	1.80 543	1.69 419	2.25 525	0.10 164	0.08 115	0.14 347	0.11 206	0.15 152	0.11 105

GrayStereo	0.66 403	0.19 8	1.76 205	0.90 527	0.23 252	0.62 322	1.42 554	0.62 186	0.60 265	0.72 448	0.78 440	0.56 303	3.07 558	0.60 249	0.26 144	0.09 70	0.08 115	0.10 131	0.21 418	0.11 70	0.18 293

DeepStereo_RVC	0.44 203	0.28 112	1.92 299	0.49 457	0.17 110	0.60 281	0.59 473	0.50 98	0.52 189	0.49 240	0.45 191	0.39 182	0.86 483	0.45 168	0.33 230	0.11 227	0.08 115	0.11 196	0.09 108	0.15 152	0.19 309

iGMRVC	0.39 155	0.27 91	1.78 219	0.44 423	0.17 110	0.61 302	0.27 255	0.51 106	0.52 189	0.47 210	0.43 176	0.44 224	0.28 184	0.55 230	0.28 164	0.12 280	0.08 115	0.12 252	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	0.61 302	0.27 255	0.51 106	0.52 189	0.47 210	0.43 176	0.43 213	0.28 184	0.54 226	0.28 164	0.12 280	0.08 115	0.12 252	0.10 144	0.17 211	0.12 142

CroCo-Stereo	0.30 76	0.45 251	1.08 67	0.31 217	0.17 110	0.19 2	0.21 101	0.73 245	0.50 174	0.21 34	0.24 55	0.55 291	0.22 95	0.27 24	0.26 144	0.09 70	0.08 115	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
cross-raft	0.40 161	0.27 91	2.22 381	0.30 190	0.17 110	0.49 135	0.35 360	0.71 229	0.39 71	0.43 184	0.45 191	0.64 343	0.25 137	0.32 67	0.25 135	0.08 32	0.08 115	0.09 82	0.23 430	0.11 70	0.14 195

RAFT-IKP	0.38 140	0.27 91	1.79 239	0.44 423	0.16 82	0.60 281	0.28 272	0.51 106	0.52 189	0.47 210	0.43 176	0.43 213	0.28 184	0.50 209	0.28 164	0.12 280	0.08 115	0.12 252	0.10 144	0.17 211	0.12 142

TestStereo	0.45 221	0.54 289	2.11 355	0.29 173	0.16 82	0.43 85	0.24 188	0.54 140	0.45 129	0.37 149	0.46 199	0.34 159	0.27 169	1.98 472	0.27 154	0.11 227	0.08 115	0.12 252	0.09 108	0.14 134	0.08 34

RALAANet	0.43 193	0.98 466	1.90 290	0.32 246	0.23 252	0.48 128	0.19 62	0.67 212	0.53 208	0.48 228	0.45 191	0.39 182	0.30 206	0.48 193	0.37 254	0.10 164	0.08 115	0.11 196	0.14 305	0.27 376	0.10 80

ARAFT	0.60 367	1.23 510	3.10 517	0.28 142	0.16 82	0.64 350	0.36 367	0.90 394	0.67 357	0.61 382	0.49 234	0.55 291	0.31 215	1.24 358	0.32 220	0.10 164	0.08 115	0.14 347	0.13 277	0.37 455	0.21 337

GMStereo	0.38 140	0.99 470	1.91 296	0.27 117	0.16 82	0.39 57	0.23 155	0.47 79	0.62 300	0.38 157	0.34 130	0.25 90	0.25 137	0.39 128	0.29 179	0.14 353	0.08 115	0.10 131	0.12 244	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
CFNet-RSSM	0.41 168	0.32 151	2.20 376	0.27 117	0.44 460	0.52 172	0.19 62	0.76 273	0.48 158	0.43 184	0.36 141	0.54 287	0.26 151	0.33 77	0.25 135	0.09 70	0.08 115	0.09 82	0.38 503	0.10 50	0.09 56

DIP-Stereo	0.37 131	0.34 171	1.50 145	0.27 117	0.18 145	0.63 339	0.17 39	0.92 414	0.53 208	0.49 240	0.48 217	0.30 136	0.30 206	0.39 128	0.30 197	0.10 164	0.08 115	0.10 131	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
BEATNet_4x	0.47 246	0.73 371	1.91 296	0.33 268	0.15 55	0.56 216	0.25 208	0.85 354	0.58 253	0.54 292	0.51 246	0.57 309	0.42 313	0.57 234	0.61 376	0.11 227	0.08 115	0.12 252	0.09 108	0.20 274	0.16 255

R-Stereo Train	0.36 125	0.21 21	1.70 179	0.29 173	0.18 145	0.55 201	0.26 230	0.78 299	0.36 47	0.57 332	0.67 389	0.33 153	0.24 121	0.32 67	0.23 100	0.10 164	0.08 115	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	0.55 201	0.26 230	0.78 299	0.36 47	0.57 332	0.67 389	0.33 153	0.24 121	0.32 67	0.23 100	0.10 164	0.08 115	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	0.38 200	1.79 239	0.34 299	0.20 191	0.57 234	0.28 272	0.92 414	0.69 368	0.52 269	0.55 292	0.61 327	0.33 226	0.48 193	0.39 272	0.17 409	0.08 115	0.17 415	0.11 206	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.
iResNetv2_ROB	0.59 361	1.43 528	2.96 503	0.40 393	0.22 232	0.58 252	0.28 272	0.91 405	0.73 412	0.57 332	0.63 359	0.60 325	0.41 296	0.74 293	0.35 245	0.11 227	0.08 115	0.10 131	0.07 51	0.43 487	0.17 273

HSM	0.62 380	0.76 377	1.72 186	0.30 190	0.29 334	0.64 350	0.28 272	0.94 431	0.62 300	0.58 350	0.57 311	1.40 525	0.64 436	2.59 526	0.42 288	0.11 227	0.08 115	0.10 131	0.08 77	0.14 134	0.11 105

StereoDRNet-Refined	0.50 281	0.41 220	1.50 145	0.33 268	0.21 205	0.68 389	0.26 230	0.81 323	0.68 359	0.67 426	0.68 397	0.73 400	0.42 313	1.10 337	0.59 371	0.11 227	0.08 115	0.14 347	0.14 305	0.25 346	0.21 337
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iResNet_ROB	0.50 281	1.15 500	1.73 189	0.31 217	0.21 205	0.58 252	0.22 122	0.95 444	0.82 463	0.58 350	0.62 347	0.57 309	0.39 277	0.84 311	0.40 280	0.11 227	0.08 115	0.09 82	0.06 9	0.21 288	0.13 177

DN-CSS_ROB	0.48 252	1.23 510	1.99 330	0.39 383	0.22 232	0.56 216	0.19 62	0.75 260	0.61 282	0.45 200	0.62 347	0.41 196	0.31 215	0.70 285	0.32 220	0.11 227	0.08 115	0.14 347	0.13 277	0.36 447	0.12 142

MultiAttention	2.38 549	0.50 275	1.93 302	1.80 557	2.56 565	10.86 575	2.30 562	1.22 524	0.80 456	0.62 393	1.16 501	1.13 509	0.56 397	16.09 583	1.18 468	0.20 446	0.09 185	0.43 517	1.62 564	0.94 536	1.58 564

S2M2_XL	0.20 1	0.32 151	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	0.09 185	0.10 131	0.08 77	0.10 50	0.08 34

water-stereo	0.24 40	0.17 1	0.88 50	0.24 52	0.14 32	0.37 45	0.17 39	0.43 49	0.32 13	0.26 100	0.35 135	0.26 104	0.24 121	0.22 3	0.25 135	0.09 70	0.09 185	0.09 82	0.08 77	0.10 50	0.10 80

DilatedVolume-Stereo	0.26 47	0.20 13	0.64 23	0.25 70	0.15 55	0.41 69	0.18 53	0.42 41	0.35 30	0.34 138	0.34 130	0.25 90	0.23 110	0.43 147	0.53 345	0.09 70	0.09 185	0.08 29	0.10 144	0.12 81	0.11 105

LGtest1	0.21 8	0.37 190	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	0.09 185	0.08 29	0.06 9	0.10 50	0.10 80

coex_refinement	0.58 353	0.94 444	1.87 276	0.38 373	0.25 283	0.64 350	0.34 352	0.83 336	0.65 333	0.60 373	0.63 359	0.81 433	0.48 366	1.85 453	0.56 360	0.13 310	0.09 185	0.10 131	0.10 144	0.16 189	0.16 255

MM-Stereo_test2	0.38 140	0.28 112	2.46 427	0.43 416	0.15 55	0.50 143	0.25 208	0.47 79	0.38 59	0.33 136	0.26 69	0.23 67	0.22 95	0.34 87	0.29 179	0.08 32	0.09 185	0.09 82	0.10 144	0.36 447	0.22 352

Reg-Stereo(zero)	0.46 231	0.17 1	2.10 354	0.24 52	0.34 393	0.51 153	0.42 400	0.50 98	0.54 220	0.37 149	0.46 199	0.54 287	0.60 416	0.43 147	1.10 458	0.08 32	0.09 185	0.08 29	0.22 426	0.12 81	0.22 352

HI	0.41 168	0.63 330	1.72 186	0.27 117	0.21 205	0.45 96	0.19 62	0.55 144	0.41 91	0.57 332	0.59 320	0.65 348	0.45 335	0.45 168	0.39 272	0.08 32	0.09 185	0.10 131	0.11 206	0.20 274	0.10 80

CoSv	0.41 168	0.63 330	1.72 186	0.27 117	0.21 205	0.45 96	0.19 62	0.55 144	0.41 91	0.57 332	0.59 320	0.65 348	0.45 335	0.45 168	0.39 272	0.08 32	0.09 185	0.10 131	0.11 206	0.20 274	0.10 80

StereoAnything_RVC	0.35 116	1.25 513	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	0.09 185	0.08 29	0.05 1	0.76 528	0.18 293

rvit_stereo_ft	0.31 84	0.61 313	1.18 80	0.32 246	0.21 205	0.28 9	0.27 255	0.55 144	0.48 158	0.23 60	0.27 73	0.28 124	0.26 151	0.32 67	0.25 135	0.13 310	0.09 185	0.11 196	0.11 206	0.13 111	0.14 195

test_sample2	0.41 168	0.19 8	1.23 91	0.31 217	0.17 110	0.51 153	0.27 255	0.81 323	0.55 227	0.44 190	0.45 191	0.46 246	0.38 263	1.51 390	0.30 197	0.12 280	0.09 185	0.11 196	0.10 144	0.14 134	0.14 195

test_sample1	0.40 161	0.18 5	1.19 82	0.31 217	0.18 145	0.48 128	0.23 155	0.78 299	0.49 164	0.44 190	0.44 187	0.45 233	0.41 296	1.39 369	0.33 230	0.11 227	0.09 185	0.10 131	0.09 108	0.12 81	0.13 177

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 281	0.33 158	0.93 56	0.26 101	0.22 232	0.46 114	0.20 81	1.10 513	1.34 529	3.16 567	0.32 116	0.22 59	0.20 75	0.30 51	0.22 88	0.10 164	0.09 185	0.11 196	0.09 108	0.15 152	0.19 309

CoDeX	0.52 311	0.43 232	2.25 388	0.29 173	0.26 298	0.61 302	0.32 340	0.99 474	0.68 359	0.48 228	0.55 292	0.52 279	0.40 285	1.60 407	0.35 245	0.12 280	0.09 185	0.11 196	0.10 144	0.13 111	0.12 142

GMStereo_Zeroshot	0.41 168	0.36 187	1.54 150	0.41 400	0.19 177	0.52 172	0.19 62	0.59 170	0.52 189	0.57 332	0.59 320	0.63 334	0.29 198	0.58 237	0.33 230	0.15 372	0.09 185	0.16 396	0.09 108	0.24 333	0.12 142

MaDis-Stereo	0.29 66	0.54 289	1.44 129	0.24 52	0.29 334	0.29 13	0.16 31	0.45 64	0.37 54	0.19 21	0.21 29	0.28 124	0.22 95	0.30 51	0.29 179	0.10 164	0.09 185	0.10 131	0.08 77	0.11 70	0.11 105

anonymousa	0.48 252	0.46 254	2.44 424	0.29 173	0.34 393	0.61 302	0.25 208	0.66 203	0.54 220	0.53 279	0.77 439	0.73 400	0.46 349	0.33 77	0.31 209	0.10 164	0.09 185	0.12 252	0.29 460	0.10 50	0.19 309

CroCo-Stereo Lap2	0.33 97	0.61 313	1.47 136	0.32 246	0.38 431	0.23 4	0.22 122	0.58 162	0.46 138	0.22 44	0.27 73	0.29 131	0.23 110	0.32 67	0.26 144	0.09 70	0.09 185	0.10 131	0.08 77	0.21 288	0.14 195

Sa-1000	0.51 298	0.72 364	1.90 290	0.31 217	0.60 508	0.60 281	0.31 317	0.94 431	0.71 387	0.52 269	0.83 450	0.42 209	0.33 226	0.68 274	0.28 164	0.10 164	0.09 185	0.13 311	0.29 460	0.29 387	0.10 80

SA	0.50 281	0.75 376	1.95 315	0.31 217	0.61 510	0.57 234	0.31 317	0.91 405	0.73 412	0.42 179	0.62 347	0.38 176	0.47 357	0.68 274	0.29 179	0.09 70	0.09 185	0.13 311	0.32 482	0.30 398	0.10 80

PFNet+	0.45 221	0.37 190	1.86 271	0.46 442	0.18 145	0.58 252	0.77 508	0.52 120	0.64 320	0.56 321	0.48 217	0.39 182	0.26 151	0.93 319	0.32 220	0.13 310	0.09 185	0.14 347	0.13 277	0.12 81	0.15 228

PFNet	0.60 367	0.33 158	2.47 432	0.41 400	0.55 494	0.62 322	0.27 255	0.61 182	0.63 312	0.61 382	0.56 303	0.45 233	0.32 222	1.88 462	1.14 463	0.28 495	0.09 185	0.12 252	0.16 350	0.26 366	0.20 325

AnonymousM	0.37 131	0.44 243	1.50 145	0.25 70	0.15 55	0.52 172	0.23 155	0.60 180	0.42 100	0.42 179	0.32 116	0.30 136	0.25 137	0.34 87	0.23 100	0.11 227	0.09 185	0.71 532	0.36 500	0.12 81	0.07 7

LMCR-Stereo	0.52 311	0.71 360	2.39 413	0.40 393	0.21 205	0.74 421	0.31 317	1.02 494	0.64 320	0.61 382	0.63 359	0.39 182	0.51 378	0.62 252	0.42 288	0.19 436	0.09 185	0.12 252	0.09 108	0.23 318	0.12 142

sAnonymous2	0.38 140	0.62 319	2.15 366	0.31 217	0.24 265	0.34 31	0.27 255	0.53 129	0.46 138	0.24 67	0.29 86	0.23 67	0.28 184	0.28 31	0.22 88	0.12 280	0.09 185	0.11 196	0.13 277	0.38 462	0.35 463

CroCo_RVC	0.38 140	0.62 319	2.15 366	0.31 217	0.24 265	0.34 31	0.27 255	0.53 129	0.46 138	0.24 67	0.29 86	0.23 67	0.28 184	0.28 31	0.22 88	0.12 280	0.09 185	0.11 196	0.13 277	0.38 462	0.35 463

AFF-stereo	0.44 203	0.96 454	1.78 219	0.31 217	0.15 55	0.50 143	0.21 101	0.64 195	0.63 312	0.47 210	0.64 375	0.49 267	0.34 234	0.46 177	0.31 209	0.08 32	0.09 185	0.10 131	0.10 144	0.37 455	0.10 80

SFCPSM	0.46 231	0.24 65	2.35 406	0.27 117	0.27 312	0.70 402	0.32 340	0.96 449	0.63 312	0.49 240	0.52 259	0.43 213	0.36 242	0.52 216	0.43 297	0.12 280	0.09 185	0.12 252	0.16 350	0.16 189	0.12 142

MMNet	0.50 281	0.48 266	1.93 302	0.33 268	0.27 312	0.79 448	0.28 272	0.81 323	0.74 416	0.60 373	0.56 303	0.59 319	0.55 393	0.79 306	0.59 371	0.10 164	0.09 185	0.12 252	0.11 206	0.13 111	0.14 195

UNet	0.54 322	0.44 243	2.83 490	0.31 217	0.33 385	0.74 421	0.27 255	0.82 330	0.61 282	0.53 279	0.54 282	0.72 395	0.54 388	0.78 305	0.56 360	0.11 227	0.09 185	0.13 311	0.11 206	0.14 134	0.12 142

Gwc-CoAtRS	0.38 140	0.33 158	1.92 299	0.27 117	0.41 450	0.48 128	0.19 62	0.59 170	0.46 138	0.43 184	0.39 161	0.57 309	0.26 151	0.32 67	0.26 144	0.09 70	0.09 185	0.09 82	0.31 476	0.11 70	0.09 56

FENet	0.44 203	0.30 134	2.42 418	0.32 246	0.17 110	0.58 252	0.22 122	0.77 284	0.59 260	0.47 210	0.42 174	0.55 291	0.38 263	0.49 203	0.47 317	0.12 280	0.09 185	0.12 252	0.11 206	0.13 111	0.16 255

ACVNet	0.45 221	0.44 243	1.79 239	0.28 142	0.21 205	0.59 269	0.36 367	0.66 203	0.68 359	0.45 200	0.59 320	0.69 378	0.40 285	0.44 156	0.55 352	0.11 227	0.09 185	0.10 131	0.09 108	0.34 430	0.10 80

acv_ft	0.48 252	0.44 243	1.76 205	0.32 246	0.41 450	0.63 339	0.28 272	0.81 323	0.68 359	0.61 382	0.59 320	0.69 378	0.45 335	0.44 156	0.63 380	0.11 227	0.09 185	0.10 131	0.09 108	0.41 479	0.10 80

cf-r	0.53 317	0.81 403	2.15 366	0.33 268	0.28 326	0.60 281	0.28 272	0.78 299	0.64 320	0.51 260	0.60 335	0.75 412	0.40 285	1.32 362	0.43 297	0.13 310	0.09 185	0.11 196	0.12 244	0.15 152	0.14 195

GwcNet-RSSM	0.57 348	0.94 444	2.13 360	0.32 246	0.25 283	0.60 281	0.30 304	0.80 319	0.66 348	0.52 269	0.64 375	0.71 392	0.40 285	1.79 437	0.50 333	0.13 310	0.09 185	0.12 252	0.12 244	0.21 288	0.15 228

RASNet	0.61 375	0.68 351	2.03 340	0.35 315	0.46 474	0.65 364	0.28 272	0.78 299	0.70 377	0.48 228	0.64 375	0.93 472	0.61 425	2.21 494	0.73 409	0.12 280	0.09 185	0.09 82	0.10 144	0.14 134	0.11 105

HSM-Net_RVC	0.67 408	0.34 171	2.23 385	0.26 101	0.19 177	0.67 377	0.29 296	1.26 529	0.69 368	0.72 448	0.70 416	0.78 422	0.42 313	3.77 557	0.41 286	0.13 310	0.09 185	0.10 131	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
CFNet	0.58 353	0.96 454	1.78 219	0.33 268	0.25 283	0.63 339	0.22 122	0.88 382	0.75 429	0.46 208	0.59 320	0.58 316	0.40 285	2.29 498	0.48 323	0.12 280	0.09 185	0.15 377	0.14 305	0.30 398	0.15 228

ccs_rob	0.45 221	0.46 254	2.22 381	0.26 101	0.19 177	0.56 216	0.21 101	0.77 284	0.60 265	0.49 240	0.56 303	0.69 378	0.47 357	0.52 216	0.31 209	0.11 227	0.09 185	0.16 396	0.10 144	0.17 211	0.14 195

DISCO	0.57 348	0.34 171	1.87 276	0.45 437	0.34 393	0.84 464	0.35 360	0.84 347	0.78 448	0.59 364	0.63 359	1.06 500	0.53 385	1.10 337	0.82 424	0.12 280	0.09 185	0.11 196	0.10 144	0.22 305	0.18 293

FlowAnything_test	0.23 35	0.32 151	0.52 4	0.28 142	0.17 110	0.37 45	0.20 81	0.38 19	0.24 2	0.24 67	0.20 23	0.21 56	0.17 30	0.26 19	0.25 135	0.13 310	0.10 228	0.14 347	0.16 350	0.17 211	0.12 142

depthmonostereo	0.26 47	0.23 52	0.65 28	0.41 400	0.13 20	0.41 69	0.19 62	0.51 106	0.40 81	0.25 86	0.29 86	0.26 104	0.28 184	0.44 156	0.23 100	0.09 70	0.10 228	0.09 82	0.07 51	0.10 50	0.08 34

mms	0.27 50	0.26 85	0.91 53	0.25 70	0.18 145	0.32 24	0.23 155	0.37 16	0.31 9	0.21 34	0.30 99	0.23 67	0.17 30	0.46 177	0.21 69	0.08 32	0.10 228	0.10 131	0.08 77	0.22 305	0.47 504

fffy	0.28 57	0.24 65	1.19 82	0.27 117	0.15 55	0.37 45	0.22 122	0.42 41	0.32 13	0.20 28	0.29 86	0.26 104	0.20 75	0.44 156	0.20 50	0.08 32	0.10 228	0.10 131	0.08 77	0.22 305	0.18 293

rvit_stereo_0081_aga	0.27 50	0.29 122	1.08 67	0.26 101	0.20 191	0.33 27	0.21 101	0.41 35	0.42 100	0.26 100	0.28 80	0.27 115	0.21 86	0.31 58	0.21 69	0.14 353	0.10 228	0.11 196	0.10 144	0.14 134	0.10 80

rvit_stereo_0081	0.25 44	0.21 21	0.61 16	0.28 142	0.17 110	0.31 19	0.22 122	0.42 41	0.53 208	0.24 67	0.25 62	0.25 90	0.21 86	0.34 87	0.23 100	0.13 310	0.10 228	0.11 196	0.10 144	0.12 81	0.09 56

rvit_stereo_0082	0.25 44	0.21 21	0.61 16	0.28 142	0.17 110	0.31 19	0.22 122	0.42 41	0.53 208	0.24 67	0.25 62	0.25 90	0.21 86	0.34 87	0.23 100	0.13 310	0.10 228	0.11 196	0.10 144	0.12 81	0.09 56

rvit_stereo_0080	0.27 50	0.38 200	0.76 38	0.24 52	0.18 145	0.34 31	0.27 255	0.54 140	0.44 114	0.24 67	0.26 69	0.27 115	0.22 95	0.29 43	0.23 100	0.13 310	0.10 228	0.10 131	0.10 144	0.15 152	0.11 105

test_sample6	0.52 311	0.44 243	1.81 246	0.33 268	0.18 145	0.55 201	0.27 255	0.94 431	0.66 348	0.54 292	0.62 347	0.47 254	0.36 242	1.97 471	0.38 261	0.14 353	0.10 228	0.13 311	0.13 277	0.17 211	0.16 255

test_sample5	0.51 298	0.43 232	1.83 258	0.32 246	0.18 145	0.55 201	0.26 230	0.92 414	0.65 333	0.53 279	0.59 320	0.45 233	0.36 242	1.87 454	0.36 248	0.13 310	0.10 228	0.13 311	0.12 244	0.17 211	0.16 255

test_sample4	0.50 281	0.42 227	1.88 278	0.32 246	0.19 177	0.56 216	0.26 230	0.93 422	0.65 333	0.54 292	0.54 282	0.45 233	0.36 242	1.79 437	0.36 248	0.13 310	0.10 228	0.13 311	0.12 244	0.17 211	0.16 255

test_sample3	0.50 281	0.41 220	1.88 278	0.32 246	0.19 177	0.57 234	0.25 208	0.92 414	0.64 320	0.52 269	0.49 234	0.47 254	0.35 236	1.79 437	0.37 254	0.13 310	0.10 228	0.12 252	0.11 206	0.16 189	0.16 255

testlalala2	0.44 203	0.28 112	2.59 456	0.64 505	0.56 496	0.57 234	0.20 81	0.78 299	0.52 189	0.40 165	0.39 161	0.45 233	0.21 86	0.27 24	0.22 88	0.09 70	0.10 228	0.08 29	0.29 460	0.12 81	0.10 80

DispNO	0.67 408	0.98 466	2.58 454	0.31 217	0.27 312	0.59 269	0.29 296	0.83 336	0.68 359	0.53 279	0.79 443	0.83 440	0.47 357	2.46 516	0.68 395	0.12 280	0.10 228	0.19 441	0.31 476	0.16 189	0.17 273

SMFormer	0.50 281	0.46 254	1.60 159	0.30 190	0.15 55	0.45 96	0.24 188	0.90 394	0.72 397	0.56 321	0.64 375	0.51 273	0.41 296	1.87 454	0.49 328	0.13 310	0.10 228	0.11 196	0.10 144	0.15 152	0.16 255

tta	0.50 281	0.46 254	1.60 159	0.30 190	0.15 55	0.45 96	0.24 188	0.90 394	0.72 397	0.56 321	0.64 375	0.51 273	0.41 296	1.87 454	0.49 328	0.13 310	0.10 228	0.11 196	0.10 144	0.14 134	0.11 105

qqq1	0.48 252	0.46 254	1.60 159	0.30 190	0.15 55	0.45 96	0.24 188	0.90 394	0.72 397	0.56 321	0.64 375	0.51 273	0.41 296	1.87 454	0.23 100	0.13 310	0.10 228	0.09 82	0.08 77	0.14 134	0.11 105

fff1	0.48 252	0.46 254	1.60 159	0.30 190	0.15 55	0.45 96	0.24 188	0.90 394	0.72 397	0.56 321	0.64 375	0.51 273	0.41 296	1.87 454	0.23 100	0.13 310	0.10 228	0.09 82	0.08 77	0.14 134	0.11 105

DualNet	0.51 298	0.43 232	1.83 258	0.32 246	0.18 145	0.55 201	0.26 230	0.92 414	0.65 333	0.54 292	0.62 347	0.45 233	0.36 242	1.87 454	0.36 248	0.13 310	0.10 228	0.13 311	0.12 244	0.17 211	0.16 255

mmx	0.72 436	0.23 52	2.01 333	0.30 190	0.21 205	0.57 234	0.26 230	0.99 474	0.76 438	0.53 279	0.63 359	0.66 355	0.39 277	2.52 521	3.43 550	0.13 310	0.10 228	0.15 377	0.13 277	0.15 152	0.15 228

whm_eth	0.27 50	0.38 200	0.76 38	0.24 52	0.18 145	0.34 31	0.27 255	0.54 140	0.44 114	0.24 67	0.26 69	0.27 115	0.22 95	0.29 43	0.23 100	0.13 310	0.10 228	0.10 131	0.10 144	0.15 152	0.11 105

xxx	0.72 436	0.23 52	2.01 333	0.30 190	0.21 205	0.57 234	0.26 230	0.99 474	0.76 438	0.53 279	0.63 359	0.66 355	0.39 277	2.52 521	3.43 550	0.13 310	0.10 228	0.15 377	0.13 277	0.15 152	0.15 228

PCWNet_CMD	0.46 231	0.45 251	2.28 393	0.26 101	0.20 191	0.55 201	0.21 101	0.75 260	0.64 320	0.48 228	0.55 292	0.68 371	0.57 403	0.46 177	0.30 197	0.11 227	0.10 228	0.14 347	0.10 144	0.18 238	0.14 195

CASS	0.39 155	0.30 134	1.61 163	0.32 246	0.17 110	0.53 180	0.24 188	0.70 226	0.49 164	0.59 364	0.54 282	0.40 190	0.40 285	0.41 136	0.30 197	0.17 409	0.10 228	0.14 347	0.11 206	0.18 238	0.17 273
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
RCA-Stereo	0.34 105	0.32 151	1.30 102	0.26 101	0.14 32	0.58 252	0.23 155	0.78 299	0.62 300	0.40 165	0.44 187	0.28 124	0.35 236	0.29 43	0.20 50	0.09 70	0.10 228	0.09 82	0.07 51	0.19 259	0.08 34

BUS	0.41 168	0.27 91	1.13 73	0.30 190	0.21 205	0.91 482	0.23 155	1.00 482	0.61 282	0.63 403	0.53 270	0.66 355	0.30 206	0.43 147	0.32 220	0.13 310	0.10 228	0.14 347	0.12 244	0.12 81	0.11 105

raft_robust	0.55 334	0.84 413	1.73 189	0.28 142	0.54 491	0.53 180	0.25 208	0.88 382	0.75 429	0.48 228	0.46 199	0.76 417	0.75 466	1.46 380	0.27 154	0.09 70	0.10 228	0.10 131	0.30 470	0.26 366	0.16 255

BSDual-CNN	0.41 168	0.27 91	1.13 73	0.30 190	0.21 205	0.76 431	0.31 317	1.00 482	0.61 282	0.63 403	0.53 270	0.63 334	0.37 256	0.43 147	0.38 261	0.13 310	0.10 228	0.14 347	0.12 244	0.12 81	0.11 105

hknet	0.47 246	0.29 122	1.70 179	0.30 190	0.24 265	0.76 431	0.31 317	1.00 482	0.64 320	0.63 403	0.53 270	0.80 430	0.38 263	0.77 301	0.37 254	0.11 227	0.10 228	0.14 347	0.12 244	0.12 81	0.11 105

IGEV-Stereo	0.34 105	0.54 289	1.47 136	0.25 70	0.16 82	0.56 216	0.23 155	0.49 92	0.40 81	0.25 86	0.24 55	0.22 59	0.24 121	0.54 226	0.19 28	0.09 70	0.10 228	0.10 131	0.18 382	0.24 333	0.29 427
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
psmg	0.41 168	0.27 91	1.13 73	0.27 117	0.21 205	0.75 427	0.36 367	0.90 394	0.61 282	0.59 364	0.59 320	0.63 334	0.37 256	0.43 147	0.38 261	0.13 310	0.10 228	0.13 311	0.12 244	0.13 111	0.11 105

UDGNet	0.44 203	1.02 479	1.74 193	0.35 315	0.19 177	0.58 252	0.23 155	0.49 92	0.66 348	0.41 174	0.38 153	0.34 159	0.29 198	0.53 222	0.30 197	0.24 477	0.10 228	0.37 510	0.19 402	0.27 376	0.15 228

dd	0.42 187	0.96 454	1.77 214	0.31 217	0.17 110	0.57 234	0.26 230	0.49 92	0.68 359	0.41 174	0.40 166	0.34 159	0.27 169	0.45 168	0.40 280	0.17 409	0.10 228	0.13 311	0.12 244	0.21 288	0.12 142

test_3	0.44 203	0.20 13	1.70 179	0.36 334	0.32 372	0.47 120	0.30 304	0.73 245	0.49 164	0.50 247	0.30 99	0.45 233	0.22 95	0.59 243	0.98 439	0.08 32	0.10 228	0.11 196	0.35 492	0.29 387	0.28 421

TANstereo	0.33 97	0.49 269	1.75 199	0.23 36	0.12 6	0.54 188	0.16 31	0.40 28	0.45 129	0.45 200	0.51 246	0.26 104	0.22 95	0.29 43	0.20 50	0.10 164	0.10 228	0.08 29	0.06 9	0.08 18	0.11 105

CFNet_pseudo	0.45 221	0.46 254	2.23 385	0.25 70	0.19 177	0.56 216	0.21 101	0.77 284	0.60 265	0.49 240	0.56 303	0.69 378	0.47 357	0.52 216	0.31 209	0.11 227	0.10 228	0.15 377	0.10 144	0.17 211	0.14 195

HCRNet	0.46 231	0.49 269	1.65 166	0.38 373	0.29 334	0.58 252	0.22 122	0.75 260	0.62 300	0.47 210	0.49 234	0.48 265	0.36 242	1.12 343	0.37 254	0.15 372	0.10 228	0.15 377	0.13 277	0.17 211	0.17 273

222	0.78 462	0.23 52	1.23 91	0.28 142	0.18 145	0.62 322	0.24 188	1.02 494	0.70 377	0.58 350	0.66 386	0.46 246	0.42 313	1.80 441	6.53 570	0.13 310	0.10 228	0.11 196	0.10 144	0.12 81	0.17 273

test_xeample	0.72 436	0.21 21	1.36 112	0.27 117	0.17 110	0.59 269	0.28 272	1.01 491	0.70 377	0.55 310	0.67 389	0.44 224	0.39 277	1.88 462	5.17 563	0.12 280	0.10 228	0.11 196	0.10 144	0.13 111	0.15 228

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 187	0.86 420	1.78 219	0.28 142	0.17 110	0.52 172	0.20 81	0.62 186	0.61 282	0.50 247	0.61 342	0.39 182	0.32 222	0.35 93	0.30 197	0.07 20	0.10 228	0.09 82	0.09 108	0.35 441	0.10 80

GANet-RSSM	0.55 334	0.73 371	1.90 290	0.36 334	0.26 298	0.59 269	0.27 255	0.78 299	0.52 189	0.47 210	0.57 311	0.63 334	0.45 335	1.92 469	0.43 297	0.14 353	0.10 228	0.25 480	0.11 206	0.34 430	0.14 195

PSMNet-RSSM	0.53 317	0.82 407	1.78 219	0.31 217	0.25 283	0.58 252	0.28 272	0.84 347	0.60 265	0.50 247	0.61 342	0.67 364	0.43 323	1.68 417	0.42 288	0.15 372	0.10 228	0.14 347	0.16 350	0.15 152	0.13 177

CFNet-ft	0.51 298	0.76 377	1.79 239	0.28 142	0.30 345	0.63 339	0.28 272	0.66 203	0.55 227	0.45 200	0.57 311	0.74 406	0.41 296	1.46 380	0.42 288	0.14 353	0.10 228	0.28 488	0.13 277	0.18 238	0.14 195

DMCA	0.41 168	0.52 279	1.26 96	0.31 217	0.24 265	0.59 269	0.26 230	0.77 284	0.63 312	0.58 350	0.48 217	0.57 309	0.35 236	0.40 133	0.50 333	0.14 353	0.10 228	0.14 347	0.10 144	0.15 152	0.15 228

MSMDNet	0.46 231	0.44 243	2.28 393	0.26 101	0.20 191	0.55 201	0.21 101	0.75 260	0.64 320	0.48 228	0.55 292	0.68 371	0.56 397	0.46 177	0.30 197	0.11 227	0.10 228	0.13 311	0.10 144	0.18 238	0.15 228

CFNet_RVC	0.51 298	0.76 377	1.79 239	0.28 142	0.30 345	0.63 339	0.28 272	0.66 203	0.55 227	0.45 200	0.57 311	0.74 406	0.41 296	1.46 380	0.42 288	0.14 353	0.10 228	0.28 488	0.13 277	0.18 238	0.14 195

UCFNet_RVC	0.48 252	0.82 407	1.85 263	0.30 190	0.27 312	0.64 350	0.26 230	0.74 249	0.55 227	0.48 228	0.53 270	0.63 334	0.41 296	0.88 318	0.38 261	0.15 372	0.10 228	0.17 415	0.17 369	0.18 238	0.15 228

pmcnn	1.32 522	1.05 482	2.77 484	0.74 515	1.43 552	0.72 410	0.56 465	0.96 449	0.91 487	0.99 500	2.92 556	6.01 569	0.70 452	2.38 505	3.32 547	0.13 310	0.10 228	0.08 29	0.06 9	0.34 430	0.22 352

G2L-Stereo	0.55 334	0.85 417	2.18 373	0.31 217	0.27 312	0.59 269	0.27 255	0.77 284	0.55 227	0.54 292	0.52 259	0.71 392	0.36 242	1.75 429	0.50 333	0.13 310	0.11 276	0.13 311	0.11 206	0.29 387	0.15 228

FACV-RUCA	0.58 353	0.40 214	1.78 219	0.43 416	1.67 560	0.48 128	0.28 272	0.69 219	0.62 300	0.40 165	0.53 270	0.33 153	0.63 433	0.40 133	0.31 209	0.13 310	0.11 276	0.62 527	0.12 244	0.70 523	0.98 543

RAFT-Test	0.44 203	0.38 200	2.01 333	0.27 117	0.44 460	0.64 350	0.37 375	0.72 234	0.57 242	0.45 200	0.48 217	0.65 348	0.24 121	0.35 93	0.29 179	0.09 70	0.11 276	0.09 82	0.38 503	0.10 50	0.11 105

anonymousdsp	0.34 105	0.53 284	1.47 136	0.25 70	0.16 82	0.56 216	0.23 155	0.49 92	0.40 81	0.25 86	0.24 55	0.22 59	0.24 121	0.55 230	0.19 28	0.09 70	0.11 276	0.10 131	0.18 382	0.24 333	0.29 427

gwcnet-sp	0.49 270	0.43 232	2.54 448	0.31 217	0.22 232	0.67 377	0.31 317	0.78 299	0.65 333	0.58 350	0.47 205	0.46 246	0.43 323	0.76 297	0.46 308	0.11 227	0.11 276	0.11 196	0.11 206	0.15 152	0.14 195

scenet	0.49 270	0.43 232	2.54 448	0.31 217	0.22 232	0.67 377	0.31 317	0.78 299	0.65 333	0.58 350	0.47 205	0.46 246	0.43 323	0.76 297	0.46 308	0.11 227	0.11 276	0.11 196	0.11 206	0.15 152	0.14 195

ssnet	0.49 270	0.43 232	2.54 448	0.31 217	0.22 232	0.67 377	0.31 317	0.78 299	0.65 333	0.58 350	0.47 205	0.46 246	0.43 323	0.76 297	0.46 308	0.11 227	0.11 276	0.11 196	0.11 206	0.15 152	0.14 195

CSP-Net	0.50 281	0.39 209	1.25 94	0.29 173	0.23 252	0.77 439	0.35 360	0.86 364	0.57 242	0.59 364	0.59 320	0.65 348	0.40 285	1.77 432	0.44 303	0.16 393	0.11 276	0.10 131	0.10 144	0.20 274	0.14 195

GLC_STEREO	0.28 57	0.27 91	1.36 112	0.28 142	0.12 6	0.41 69	0.20 81	0.37 16	0.38 59	0.26 100	0.30 99	0.25 90	0.19 66	0.33 77	0.24 122	0.09 70	0.11 276	0.12 252	0.10 144	0.13 111	0.09 56

AACVNet	0.54 322	0.78 394	1.73 189	0.36 334	0.21 205	0.57 234	0.25 208	0.71 229	0.51 182	0.55 310	0.59 320	0.64 343	0.41 296	2.13 489	0.41 286	0.14 353	0.11 276	0.14 347	0.11 206	0.33 423	0.15 228

GANet-ADL	0.44 203	0.41 220	2.31 397	0.33 268	0.20 191	0.57 234	0.25 208	0.75 260	0.54 220	0.42 179	0.59 320	0.56 303	0.30 206	0.40 133	0.38 261	0.14 353	0.11 276	0.09 82	0.08 77	0.22 305	0.17 273

ADLNet2	0.68 415	0.84 413	3.19 527	0.33 268	0.36 414	0.64 350	0.37 375	0.89 388	0.79 453	0.54 292	0.65 384	0.93 472	0.48 366	2.07 483	0.56 360	0.13 310	0.11 276	0.11 196	0.11 206	0.33 423	0.18 293

TRStereo	0.53 317	0.76 377	2.38 411	0.42 411	0.29 334	0.69 395	0.23 155	1.81 548	0.55 227	0.36 145	0.32 116	0.47 254	0.40 285	0.46 177	0.25 135	0.12 280	0.11 276	0.11 196	0.41 511	0.13 111	0.32 450

GEStereo_RVC	0.54 322	0.87 423	1.95 315	0.47 447	0.25 283	0.62 322	0.37 375	1.00 482	0.74 416	0.53 279	0.54 282	0.59 319	0.44 331	1.10 337	0.46 308	0.15 372	0.11 276	0.12 252	0.10 144	0.26 366	0.19 309

raftrobust	0.38 140	0.68 351	1.54 150	0.32 246	0.46 474	0.52 172	0.21 101	0.56 151	0.42 100	0.52 269	0.35 135	0.31 139	0.33 226	0.37 114	0.30 197	0.10 164	0.11 276	0.08 29	0.07 51	0.21 288	0.19 309

ADLNet	0.60 367	0.71 360	1.95 315	0.35 315	0.34 393	0.67 377	0.34 352	0.90 394	0.74 416	0.68 433	0.62 347	0.80 430	0.45 335	1.78 433	0.64 385	0.14 353	0.11 276	0.14 347	0.14 305	0.29 387	0.21 337

GES	0.44 203	0.28 112	1.88 278	0.30 190	0.18 145	0.61 302	0.30 304	0.88 382	0.46 138	0.47 210	0.52 259	0.39 182	0.42 313	0.58 237	0.67 392	0.15 372	0.11 276	0.12 252	0.10 144	0.15 152	0.17 273

delet	0.52 311	0.54 289	1.62 164	0.31 217	0.35 406	0.74 421	0.46 429	0.85 354	0.74 416	0.55 310	0.60 335	0.67 364	0.50 376	1.12 343	0.57 364	0.11 227	0.11 276	0.13 311	0.14 305	0.16 189	0.12 142

ac_64	0.55 334	0.46 254	1.92 299	0.36 334	0.34 393	0.63 339	0.31 317	0.82 330	0.61 282	0.55 310	0.51 246	0.89 463	0.48 366	1.83 446	0.55 352	0.14 353	0.11 276	0.12 252	0.12 244	0.18 238	0.12 142

ADCRef	0.80 466	0.96 454	2.29 395	0.37 357	0.35 406	0.96 487	0.51 446	0.87 373	0.75 429	0.88 486	0.83 450	0.61 327	1.36 525	1.02 329	3.27 545	0.13 310	0.11 276	0.17 415	0.19 402	0.25 346	0.21 337

ADCP+	0.94 491	1.12 491	3.14 521	0.34 299	0.39 434	1.06 500	0.79 509	0.89 388	0.80 456	0.66 422	0.67 389	0.85 449	1.55 535	0.93 319	4.55 560	0.13 310	0.11 276	0.16 396	0.15 330	0.26 366	0.25 397

RYNet	0.70 424	0.56 301	2.25 388	0.35 315	0.41 450	0.86 470	0.43 407	0.94 431	0.82 463	0.62 393	0.53 270	0.91 467	0.60 416	2.70 534	1.00 445	0.14 353	0.11 276	0.16 396	0.14 305	0.25 346	0.27 414

TDLM	0.67 408	0.92 436	1.76 205	0.37 357	0.24 265	0.66 371	0.56 465	0.82 330	0.74 416	1.16 514	0.62 347	0.61 327	0.48 366	2.70 534	0.50 333	0.20 446	0.11 276	0.35 504	0.14 305	0.32 414	0.16 255

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 334	0.92 436	2.36 409	0.38 373	0.37 425	0.60 281	0.28 272	0.82 330	0.62 300	0.62 393	0.55 292	0.72 395	0.45 335	1.00 327	0.43 297	0.15 372	0.11 276	0.14 347	0.14 305	0.15 152	0.16 255
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
NVstereo2D	0.58 353	0.40 214	2.03 340	0.35 315	0.35 406	0.69 395	0.39 387	0.91 405	0.80 456	0.47 210	0.53 270	0.67 364	0.46 349	1.99 475	0.48 323	0.19 436	0.11 276	0.17 415	0.13 277	0.25 346	0.25 397

PWC_ROB	0.70 424	0.94 444	1.88 278	0.39 383	0.39 434	0.62 322	0.30 304	0.98 462	0.94 491	0.91 492	1.29 510	0.77 419	0.62 430	1.62 411	1.03 453	0.18 421	0.11 276	0.18 435	0.13 277	0.51 506	0.22 352

MSCF	0.35 116	0.72 364	1.15 76	0.58 492	0.21 205	0.50 143	0.22 122	0.56 151	0.38 59	0.29 116	0.29 86	0.17 34	0.30 206	0.35 93	0.26 144	0.09 70	0.12 302	0.08 29	0.29 460	0.15 152	0.21 337

z-mn7	0.80 466	1.52 532	2.62 460	0.36 334	0.28 326	1.01 494	0.48 441	0.90 394	1.29 527	0.69 435	1.35 516	0.85 449	0.59 412	2.03 477	1.09 457	0.14 353	0.12 302	0.14 347	0.12 244	0.32 414	0.20 325

S2M2	0.24 40	0.29 122	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 62	0.23 67	0.17 30	0.24 7	0.28 164	0.15 372	0.12 302	0.11 196	0.12 244	0.15 152	0.11 105

rvit_stereo_0083	0.25 44	0.19 8	0.58 13	0.28 142	0.18 145	0.28 9	0.22 122	0.38 19	0.54 220	0.23 60	0.30 99	0.27 115	0.26 151	0.37 114	0.24 122	0.14 353	0.12 302	0.13 311	0.10 144	0.12 81	0.10 80

WCG-NET	0.30 76	0.42 227	1.26 96	0.24 52	0.12 6	0.43 85	0.24 188	0.40 28	0.56 238	0.35 140	0.37 144	0.26 104	0.24 121	0.29 43	0.19 28	0.08 32	0.12 302	0.08 29	0.07 51	0.22 305	0.10 80

ITSA-stereo	0.48 252	0.33 158	1.20 86	0.33 268	0.18 145	0.60 281	0.29 296	0.94 431	0.80 456	0.50 247	0.49 234	0.53 281	0.59 412	1.25 359	0.64 385	0.15 372	0.12 302	0.17 415	0.16 350	0.18 238	0.23 376

CAS++	0.31 84	0.33 158	1.43 127	0.25 70	0.17 110	0.31 19	0.20 81	0.78 299	0.41 91	0.30 120	0.30 99	0.21 56	0.16 23	0.33 77	0.18 16	0.15 372	0.12 302	0.13 311	0.10 144	0.15 152	0.11 105
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
11t1	0.33 97	0.19 8	1.41 122	0.33 268	0.16 82	0.48 128	0.21 101	0.67 212	0.48 158	0.40 165	0.34 130	0.32 147	0.33 226	0.42 144	0.27 154	0.11 227	0.12 302	0.10 131	0.08 77	0.13 111	0.14 195

CFNet_ucs	0.48 252	0.50 275	2.32 398	0.26 101	0.22 232	0.57 234	0.22 122	0.85 354	0.65 333	0.53 279	0.64 375	0.68 371	0.44 331	0.54 226	0.31 209	0.13 310	0.12 302	0.16 396	0.11 206	0.19 259	0.17 273

Any-RAFT	0.38 140	0.25 70	1.89 285	0.27 117	0.17 110	0.68 389	0.21 101	0.78 299	0.53 208	0.43 184	0.43 176	0.54 287	0.30 206	0.41 136	0.20 50	0.10 164	0.12 302	0.08 29	0.06 9	0.10 50	0.09 56

CBFPSM	0.56 342	0.91 435	1.82 252	0.28 142	0.23 252	0.71 404	0.37 375	0.72 234	0.64 320	0.50 247	0.49 234	1.03 493	0.83 476	0.62 252	1.35 483	0.10 164	0.12 302	0.10 131	0.10 144	0.18 238	0.19 309

ToySt	0.44 203	0.61 313	1.89 285	0.29 173	0.18 145	0.55 201	0.35 360	0.67 212	0.53 208	0.39 163	0.50 242	0.59 319	0.43 323	0.51 212	0.49 328	0.10 164	0.12 302	0.13 311	0.16 350	0.24 333	0.19 309

AASNet	0.56 342	1.03 480	2.34 403	0.37 357	0.33 385	0.65 364	0.29 296	0.96 449	0.73 412	0.54 292	0.60 335	0.55 291	0.38 263	0.59 243	0.58 369	0.14 353	0.12 302	0.13 311	0.10 144	0.43 487	0.24 388

GwcNet-ADL	0.50 281	0.74 374	2.90 500	0.31 217	0.20 191	0.58 252	0.29 296	0.87 373	0.64 320	0.47 210	0.47 205	0.56 303	0.33 226	0.46 177	0.46 308	0.13 310	0.12 302	0.09 82	0.09 108	0.14 134	0.21 337

xxxx	0.70 424	0.21 21	1.33 107	0.28 142	0.18 145	0.63 339	0.24 188	1.02 494	0.69 368	0.50 247	0.62 347	0.58 316	0.38 263	1.47 387	5.21 564	0.13 310	0.12 302	0.11 196	0.10 144	0.12 81	0.15 228

UPFNet	0.46 231	0.28 112	1.73 189	0.33 268	0.32 372	0.65 364	0.38 382	0.83 336	0.59 260	0.57 332	0.52 259	0.61 327	0.40 285	0.75 294	0.52 341	0.13 310	0.12 302	0.13 311	0.12 244	0.15 152	0.11 105

EDNetEfficientorigin	8.18 574	0.98 466	145.96 597	0.51 464	0.89 531	0.72 410	0.48 441	0.85 354	1.56 540	2.12 547	1.49 520	1.29 519	1.31 520	1.83 446	2.13 521	0.13 310	0.12 302	0.17 415	0.18 382	0.39 471	0.45 501

SuperB	1.15 510	1.14 496	5.43 562	0.36 334	0.26 298	0.81 456	0.89 518	0.88 382	1.17 519	0.67 426	0.68 397	0.63 334	1.39 528	1.74 427	3.37 548	0.15 372	0.12 302	0.17 415	0.16 350	2.80 568	0.25 397

CVANet_RVC	0.65 399	0.80 398	2.13 360	0.36 334	0.26 298	0.62 322	0.42 400	0.84 347	0.72 397	0.69 435	0.68 397	0.68 371	0.52 383	2.64 528	0.42 288	0.19 436	0.12 302	0.22 461	0.17 369	0.37 455	0.15 228

DRN-Test	0.64 390	0.43 232	2.44 424	0.39 383	0.44 460	0.80 455	0.41 396	1.02 494	0.78 448	0.80 469	0.63 359	0.69 378	0.56 397	1.79 437	0.69 397	0.15 372	0.12 302	0.17 415	0.16 350	0.18 238	0.17 273

DLCB_ROB	0.54 322	0.55 298	1.49 142	0.36 334	0.25 283	0.65 364	0.36 367	0.80 319	0.70 377	0.72 448	0.69 406	0.83 440	0.46 349	1.53 393	0.60 373	0.13 310	0.12 302	0.14 347	0.14 305	0.14 134	0.13 177

MSAF-DinoV2	3.10 561	1.86 555	10.68 572	3.61 572	0.30 345	3.34 562	0.82 514	2.81 561	1.79 547	0.80 469	0.87 461	1.56 532	1.10 510	26.49 594	1.96 510	0.17 409	0.13 323	0.19 441	1.63 565	0.92 535	0.99 548

zh-mn7	0.80 466	1.54 533	3.00 509	0.35 315	0.27 312	0.72 410	0.41 396	0.93 422	1.11 515	1.00 501	1.28 508	0.75 412	0.57 403	1.87 454	1.18 468	0.16 393	0.13 323	0.14 347	0.14 305	0.26 366	0.21 337

w-ln-seven-2	0.68 415	1.13 494	2.46 427	0.36 334	0.27 312	0.65 364	0.44 418	0.87 373	0.83 467	0.69 435	0.75 433	0.72 395	0.63 433	1.56 396	1.15 465	0.13 310	0.13 323	0.15 377	0.14 305	0.35 441	0.19 309

w-ln-seven	0.74 448	1.05 482	2.54 448	0.37 357	0.34 393	1.03 497	0.47 437	1.00 482	1.08 510	0.90 490	0.85 457	0.85 449	0.57 403	1.37 367	1.26 477	0.14 353	0.13 323	0.16 396	0.15 330	0.31 406	0.20 325

FoundationStereo	0.20 1	0.30 134	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	0.13 323	0.08 29	0.06 9	0.07 3	0.07 7

GCAP-BAT	0.43 193	0.31 145	1.82 252	0.25 70	0.26 298	0.65 364	0.23 155	0.48 86	0.37 54	0.67 426	0.82 449	0.44 224	0.24 121	0.48 193	0.87 429	0.09 70	0.13 323	0.09 82	0.22 426	0.08 18	0.09 56

ACV-stereo	0.66 403	0.76 377	2.86 491	0.32 246	0.25 283	1.01 494	0.60 475	0.59 170	0.52 189	0.41 174	0.45 191	1.55 531	0.94 495	1.40 372	0.69 397	0.14 353	0.13 323	0.12 252	0.11 206	0.20 274	0.19 309

mmm	0.38 140	0.21 21	1.18 80	0.35 315	0.17 110	0.49 135	0.26 230	0.78 299	0.52 189	0.50 247	0.57 311	0.41 196	0.37 256	0.71 287	0.31 209	0.11 227	0.13 323	0.14 347	0.13 277	0.15 152	0.14 195

ttt	0.66 403	0.22 36	1.68 173	0.34 299	0.24 265	0.60 281	0.26 230	1.00 482	0.77 443	0.55 310	0.67 389	0.54 287	0.36 242	2.14 490	3.03 539	0.16 393	0.13 323	0.13 311	0.12 244	0.15 152	0.17 273

testlalala	0.36 125	0.30 134	1.77 214	0.28 142	0.33 385	0.60 281	0.22 122	0.55 144	0.51 182	0.55 310	0.35 135	0.31 139	0.20 75	0.26 19	0.22 88	0.10 164	0.13 323	0.09 82	0.24 432	0.08 18	0.07 7

iinet-f	0.57 348	0.93 442	2.27 391	0.31 217	0.25 283	0.83 462	0.33 348	0.81 323	0.65 333	0.54 292	0.63 359	0.73 400	0.67 445	0.73 290	0.67 392	0.13 310	0.13 323	0.11 196	0.10 144	0.43 487	0.16 255

MC-Stereo	0.32 90	0.31 145	1.46 132	0.31 217	0.15 55	0.53 180	0.19 62	0.44 57	0.35 30	0.36 145	0.38 153	0.27 115	0.27 169	0.42 144	0.19 28	0.09 70	0.13 323	0.09 82	0.16 350	0.20 274	0.13 177

Wz-Net-MNSev	0.65 399	0.97 462	2.19 375	0.36 334	0.33 385	0.90 480	0.60 475	0.92 414	0.81 462	0.75 457	0.72 425	0.73 400	0.65 438	1.39 369	0.71 402	0.16 393	0.13 323	0.14 347	0.14 305	0.24 333	0.18 293

RAFT_CTSACE	0.46 231	0.76 377	2.07 344	0.35 315	0.30 345	0.54 188	0.30 304	0.61 182	0.48 158	0.49 240	0.76 436	0.55 291	0.36 242	0.58 237	0.22 88	0.08 32	0.13 323	0.11 196	0.10 144	0.41 479	0.08 34

NINENet	0.50 281	0.33 158	1.69 175	0.55 484	0.25 283	0.91 482	0.23 155	0.98 462	0.71 387	0.53 279	0.55 292	0.66 355	0.30 206	1.22 353	0.32 220	0.15 372	0.13 323	0.16 396	0.11 206	0.16 189	0.13 177

WZ-Net	0.92 489	1.31 519	3.76 543	0.41 400	0.36 414	0.86 470	0.71 500	1.00 482	1.06 508	0.82 479	0.92 470	1.06 500	1.05 505	2.16 491	1.61 497	0.19 436	0.13 323	0.15 377	0.16 350	0.32 414	0.28 421

PSMNet-ADL	0.51 298	0.38 200	1.65 166	0.35 315	0.21 205	0.67 377	0.26 230	0.74 249	0.55 227	0.42 179	0.52 259	0.70 388	0.45 335	1.91 465	0.57 364	0.15 372	0.13 323	0.11 196	0.13 277	0.15 152	0.20 325

NRIStereo	0.46 231	0.25 70	1.77 214	0.47 447	0.16 82	0.95 486	0.74 504	0.51 106	0.56 238	0.48 228	0.39 161	0.59 319	0.29 198	0.77 301	0.32 220	0.11 227	0.13 323	0.11 196	0.09 108	0.21 288	0.24 388

HGLStereo	0.54 322	0.69 355	2.00 332	0.35 315	0.40 443	0.66 371	0.30 304	0.83 336	0.62 300	0.57 332	0.69 406	0.69 378	0.54 388	1.07 334	0.55 352	0.13 310	0.13 323	0.13 311	0.11 206	0.19 259	0.17 273

ETE_ROB	0.60 367	0.71 360	1.55 152	0.37 357	0.25 283	0.69 395	0.51 446	1.47 537	0.70 377	0.80 469	0.69 406	0.85 449	0.49 373	1.36 366	0.58 369	0.16 393	0.13 323	0.19 441	0.16 350	0.21 288	0.23 376

PSMNet_ROB	0.66 403	1.01 476	2.33 401	0.38 373	0.31 364	0.72 410	0.55 460	0.86 364	0.69 368	0.54 292	0.60 335	0.75 412	0.47 357	2.00 476	0.82 424	0.17 409	0.13 323	0.19 441	0.19 402	0.24 333	0.27 414

GASTEREO	0.35 116	0.72 364	1.15 76	0.56 486	0.20 191	0.52 172	0.22 122	0.56 151	0.40 81	0.30 120	0.31 110	0.16 29	0.31 215	0.35 93	0.26 144	0.09 70	0.14 344	0.08 29	0.28 456	0.14 134	0.20 325

DDVS	0.62 380	0.40 214	1.40 121	2.21 564	0.35 406	0.87 474	1.00 528	0.69 219	0.50 174	0.53 279	0.56 303	0.90 465	0.37 256	1.22 353	0.47 317	0.15 372	0.14 344	0.14 347	0.12 244	0.19 259	0.22 352

DCVSM-stereo	0.49 270	0.29 122	2.49 435	0.29 173	0.22 232	0.53 180	0.52 449	0.58 162	0.49 164	0.69 435	0.46 199	0.79 427	0.48 366	0.53 222	0.42 288	0.13 310	0.14 344	0.15 377	0.12 244	0.20 274	0.20 325

DualNet (step1)	0.59 361	0.62 319	1.93 302	0.27 117	0.22 232	0.68 389	0.31 317	0.93 422	0.66 348	0.57 332	0.51 246	0.55 291	0.45 335	1.11 340	0.38 261	0.61 526	0.14 344	0.87 536	0.56 529	0.25 346	0.23 376

test_sample7	0.47 246	0.33 158	1.49 142	0.34 299	0.20 191	0.51 153	0.30 304	0.93 422	0.66 348	0.57 332	0.51 246	0.55 291	0.45 335	1.11 340	0.38 261	0.17 409	0.14 344	0.16 396	0.15 330	0.19 259	0.18 293

1111x	0.74 448	0.21 21	1.93 302	0.31 217	0.17 110	0.63 339	0.32 340	1.03 501	0.74 416	0.52 269	0.62 347	0.57 309	0.47 357	2.38 505	4.25 558	0.12 280	0.14 344	0.11 196	0.12 244	0.12 81	0.14 195

EKT-Stereo	1.47 533	0.49 269	1.93 302	2.57 567	19.31 584	0.55 201	0.22 122	0.69 219	0.42 100	0.38 157	0.36 141	0.43 213	0.27 169	0.69 280	0.26 144	0.12 280	0.14 344	0.11 196	0.16 350	0.20 274	0.15 228

MIM_Stereo	0.41 168	0.60 309	1.88 278	0.31 217	0.21 205	0.50 143	0.19 62	0.64 195	0.44 114	0.43 184	0.53 270	0.43 213	0.27 169	0.51 212	0.28 164	0.08 32	0.14 344	0.11 196	0.10 144	0.26 366	0.26 407

DCRE	0.50 281	0.63 330	2.13 360	0.30 190	0.23 252	0.45 96	0.24 188	0.59 170	0.53 208	0.50 247	2.10 535	0.42 209	0.26 151	0.35 93	0.23 100	0.09 70	0.14 344	0.10 131	0.32 482	0.16 189	0.15 228

ssnet_v2	0.55 334	0.60 309	1.86 271	0.32 246	0.22 232	0.72 410	0.44 418	0.94 431	0.74 416	0.63 403	0.54 282	0.81 433	0.47 357	0.77 301	0.70 399	0.16 393	0.14 344	0.14 347	0.14 305	0.30 398	0.30 437

qqq	0.38 140	0.21 21	1.34 110	0.28 142	0.15 55	0.45 96	0.26 230	0.76 273	0.52 189	0.39 163	0.41 170	0.46 246	0.36 242	0.96 322	0.30 197	0.11 227	0.14 344	0.12 252	0.12 244	0.12 81	0.14 195

x	0.35 116	0.20 13	1.36 112	0.33 268	0.17 110	0.47 120	0.24 188	0.75 260	0.54 220	0.40 165	0.40 166	0.42 209	0.34 234	0.45 168	0.32 220	0.11 227	0.14 344	0.11 196	0.09 108	0.12 81	0.14 195

Wz-Net-LNSev	0.59 361	0.96 454	2.47 432	0.34 299	0.37 425	0.79 448	0.44 418	0.86 364	0.77 443	0.61 382	0.67 389	0.79 427	0.56 397	0.64 257	0.62 378	0.15 372	0.14 344	0.12 252	0.12 244	0.18 238	0.19 309

CRFU-Net	0.56 342	0.38 200	1.86 271	0.46 442	0.26 298	0.82 459	0.36 367	0.90 394	0.49 164	0.62 393	0.59 320	0.78 422	1.35 524	1.00 327	0.48 323	0.15 372	0.14 344	0.17 415	0.10 144	0.19 259	0.14 195

SACVNet	0.60 367	0.74 374	1.90 290	0.37 357	0.28 326	0.64 350	0.37 375	0.86 364	0.61 282	0.65 420	0.62 347	0.69 378	0.44 331	2.08 484	0.42 288	0.18 421	0.14 344	0.16 396	0.15 330	0.38 462	0.24 388

DRaft	0.62 380	0.38 200	1.76 205	0.24 52	0.16 82	0.64 350	0.66 488	0.53 129	0.53 208	0.67 426	0.99 483	0.38 176	1.00 500	1.44 375	2.10 520	0.10 164	0.14 344	0.10 131	0.14 305	0.18 238	0.21 337

XX-Stereo	0.55 334	0.54 289	3.50 540	0.48 455	0.39 434	0.54 188	0.17 39	0.89 388	0.40 81	0.44 190	0.65 384	0.85 449	0.19 66	0.77 301	0.21 69	0.10 164	0.14 344	0.10 131	0.32 482	0.17 211	0.14 195

hitnet-ft	0.67 408	0.80 398	1.90 290	0.28 142	0.22 232	0.69 395	0.36 367	0.85 354	0.65 333	0.56 321	0.84 453	1.03 493	0.95 498	2.32 500	0.55 352	0.23 469	0.14 344	0.41 514	0.13 277	0.24 333	0.17 273

DSFCA	0.54 322	0.35 178	1.41 122	0.28 142	0.28 326	0.79 448	0.88 517	0.76 273	0.70 377	0.72 448	0.66 386	0.67 364	0.57 403	1.17 349	0.63 380	0.16 393	0.14 344	0.13 311	0.14 305	0.16 189	0.13 177

AF-Net	0.69 420	0.92 436	2.21 377	0.41 400	0.40 443	0.68 389	0.40 390	1.02 494	0.86 473	0.69 435	1.03 490	1.04 496	0.84 479	1.19 350	0.78 417	0.22 466	0.14 344	0.25 480	0.17 369	0.30 398	0.18 293

ADCL	0.99 496	0.79 396	2.43 422	0.39 383	0.32 372	1.50 526	1.90 558	0.92 414	0.97 495	1.26 528	1.27 507	1.00 488	1.42 530	1.14 346	3.31 546	0.17 409	0.14 344	0.22 461	0.21 418	0.30 398	0.22 352

AANet_RVC	0.68 415	1.00 472	2.09 350	0.33 268	0.25 283	0.58 252	0.32 340	0.81 323	0.80 456	0.61 382	0.94 475	0.80 430	0.41 296	2.46 516	1.02 451	0.36 509	0.14 344	0.10 131	0.09 108	0.23 318	0.22 352

DeepPruner_ROB	0.50 281	0.70 358	1.94 312	0.29 173	0.26 298	0.63 339	0.31 317	0.80 319	0.48 158	0.61 382	0.55 292	0.66 355	0.38 263	0.98 324	0.40 280	0.19 436	0.14 344	0.14 347	0.14 305	0.23 318	0.17 273

StereoDRNet	0.64 390	0.88 427	2.35 406	0.41 400	0.45 468	0.73 417	0.47 437	0.94 431	0.74 416	0.75 457	0.54 282	0.74 406	0.47 357	1.70 420	0.72 406	0.15 372	0.14 344	0.15 377	0.14 305	0.20 274	0.19 309

MDST_ROB	1.17 513	0.42 227	3.87 545	0.54 477	0.44 460	4.11 566	0.58 471	1.31 531	0.84 470	2.12 547	1.12 498	0.98 483	0.71 454	4.24 561	0.99 444	0.16 393	0.14 344	0.19 441	0.17 369	0.18 238	0.35 463

PWCDC_ROB	0.72 436	1.06 484	2.09 350	0.47 447	0.36 414	0.78 444	0.26 230	0.98 462	1.34 529	0.61 382	2.07 533	0.64 343	0.61 425	0.83 309	0.71 402	0.31 501	0.14 344	0.15 377	0.12 244	0.60 517	0.21 337

AIO_test	0.39 155	0.37 190	1.19 82	0.73 513	0.67 515	0.35 36	0.25 208	0.47 79	0.34 24	0.34 138	0.22 40	0.33 153	0.17 30	1.31 361	0.19 28	0.11 227	0.15 370	0.08 29	0.21 418	0.15 152	0.23 376

UGAM-zero	0.63 386	0.39 209	2.49 435	0.30 190	0.49 479	0.67 377	0.19 62	0.91 405	0.45 129	0.77 464	0.45 191	1.16 514	0.82 475	2.05 480	0.29 179	0.09 70	0.15 370	0.09 82	0.44 515	0.11 70	0.22 352

rvit_stereo_0075_2	0.40 161	0.40 214	1.88 278	0.33 268	0.32 372	0.41 69	0.22 122	0.58 162	0.53 208	0.38 157	0.51 246	0.40 190	0.27 169	0.44 156	0.29 179	0.20 446	0.15 370	0.22 461	0.15 330	0.18 238	0.23 376

IGEV_Zeroshot_test	0.53 317	0.33 158	2.91 501	0.32 246	0.18 145	0.54 188	0.21 101	0.72 234	0.42 100	0.81 475	0.51 246	0.71 392	0.41 296	0.48 193	1.13 462	0.09 70	0.15 370	0.10 131	0.35 492	0.19 259	0.09 56

StereoVision	0.45 221	0.72 364	1.94 312	0.33 268	0.32 372	0.47 120	0.26 230	0.68 216	0.57 242	0.32 134	0.89 466	0.45 233	0.27 169	0.49 203	0.36 248	0.13 310	0.15 370	0.16 396	0.15 330	0.19 259	0.13 177

fast-acv-ft	0.63 386	0.88 427	3.10 517	0.38 373	0.30 345	0.79 448	0.48 441	0.69 219	0.72 397	0.58 350	0.78 440	0.76 417	0.60 416	0.67 271	0.73 409	0.15 372	0.15 370	0.18 435	0.17 369	0.37 455	0.16 255

GASNet	0.73 445	1.47 530	3.04 511	0.47 447	0.33 385	0.57 234	0.34 352	0.91 405	0.75 429	0.58 350	0.58 317	0.74 406	0.55 393	2.03 477	0.65 388	0.21 453	0.15 370	0.19 441	0.17 369	0.51 506	0.28 421

Wz-Net-SNSev	0.76 454	1.32 522	3.11 519	0.40 393	0.31 364	0.71 404	0.60 475	0.98 462	0.87 476	0.67 426	0.83 450	0.96 479	0.60 416	1.67 416	0.97 438	0.16 393	0.15 370	0.16 396	0.17 369	0.36 447	0.24 388

dad	0.51 298	1.01 476	1.74 193	0.29 173	0.19 177	0.60 281	0.26 230	0.52 120	0.75 429	0.63 403	0.63 359	0.63 334	0.33 226	0.85 313	0.47 317	0.27 491	0.15 370	0.40 513	0.18 382	0.22 305	0.14 195

iRaftStereo_RVC	0.37 131	0.53 284	1.41 122	0.28 142	0.15 55	0.52 172	0.20 81	0.54 140	0.46 138	0.37 149	0.43 176	0.41 196	0.23 110	0.36 105	0.26 144	0.09 70	0.15 370	0.12 252	0.11 206	0.41 479	0.37 478

pcwnet_v2	0.64 390	0.49 269	4.41 555	0.32 246	0.27 312	0.60 281	0.25 208	0.97 458	0.88 480	0.59 364	0.70 416	0.63 334	0.55 393	0.66 270	0.37 254	0.17 409	0.15 370	0.15 377	0.14 305	0.21 288	0.23 376

psm_up	0.57 348	0.61 313	1.83 258	0.35 315	0.30 345	0.64 350	0.37 375	0.90 394	0.68 359	0.59 364	0.55 292	0.68 371	0.54 388	1.91 465	0.46 308	0.16 393	0.15 370	0.16 396	0.15 330	0.23 318	0.13 177

aanetorigin	0.77 458	0.80 398	2.59 456	0.43 416	0.44 460	0.58 252	1.01 530	0.57 156	0.68 359	1.53 540	1.23 505	0.81 433	1.08 508	1.07 334	1.07 455	0.18 421	0.15 370	0.17 415	0.21 418	0.54 511	0.30 437

GwcNet	0.69 420	0.71 360	3.12 520	0.36 334	0.45 468	0.81 456	0.44 418	0.86 364	0.84 470	0.60 373	0.74 430	0.82 438	0.49 373	1.65 413	0.66 389	0.16 393	0.15 370	0.15 377	0.15 330	0.31 406	0.24 388

STTStereo	0.51 298	0.69 355	2.14 365	0.36 334	0.30 345	0.61 302	0.32 340	0.77 284	0.60 265	0.60 373	0.54 282	0.67 364	0.43 323	0.86 314	0.42 288	0.16 393	0.15 370	0.17 415	0.20 412	0.16 189	0.15 228

Nwc_Net	0.68 415	0.83 411	2.53 442	0.41 400	0.39 434	0.77 439	0.38 382	1.01 491	0.70 377	0.60 373	0.99 483	0.98 483	0.68 448	1.41 373	0.63 380	0.23 469	0.15 370	0.23 468	0.25 440	0.23 318	0.18 293

LALA_ROB	0.60 367	0.76 377	1.69 175	0.36 334	0.29 334	0.79 448	0.55 460	0.94 431	0.77 443	0.81 475	0.67 389	0.94 476	0.49 373	0.99 325	0.73 409	0.21 453	0.15 370	0.20 450	0.18 382	0.23 318	0.21 337

ISRNet	0.47 246	0.44 243	1.55 152	0.37 357	0.31 364	0.49 135	0.19 62	0.75 260	0.66 348	0.63 403	0.71 420	0.67 364	0.39 277	0.58 237	0.44 303	0.23 469	0.16 387	0.21 458	0.20 412	0.21 288	0.25 397

AIO_rvc	0.41 168	0.64 334	1.29 99	0.58 492	0.39 434	0.37 45	0.24 188	0.50 98	0.43 110	0.28 112	0.23 46	0.25 90	0.16 23	0.99 325	0.19 28	0.10 164	0.16 387	0.08 29	0.11 206	0.25 346	0.85 535

rvit_0105_6	0.31 84	0.29 122	1.00 61	0.31 217	0.18 145	0.35 36	0.25 208	0.51 106	0.61 282	0.25 86	0.28 80	0.32 147	0.25 137	0.39 128	0.25 135	0.18 421	0.16 387	0.15 377	0.13 277	0.14 134	0.13 177

rvit_0105_5	0.36 125	0.39 209	1.48 139	0.30 190	0.18 145	0.41 69	0.30 304	0.64 195	0.62 300	0.30 120	0.33 124	0.37 169	0.29 198	0.41 136	0.28 164	0.18 421	0.16 387	0.15 377	0.15 330	0.15 152	0.14 195

rvit_0105_4	0.35 116	0.35 178	1.45 131	0.31 217	0.18 145	0.37 45	0.28 272	0.59 170	0.62 300	0.27 107	0.31 110	0.35 163	0.27 169	0.43 147	0.25 135	0.18 421	0.16 387	0.15 377	0.13 277	0.15 152	0.12 142

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 424	0.65 341	3.45 538	0.50 459	0.60 508	0.75 427	0.23 155	0.96 449	0.60 265	0.76 460	1.30 511	0.81 433	0.60 416	0.57 234	0.82 424	0.10 164	0.16 387	0.11 196	0.43 514	0.31 406	0.22 352

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 375	0.61 313	3.35 537	0.33 268	0.58 501	0.66 371	0.20 81	0.98 462	0.55 227	0.73 452	0.52 259	0.99 486	0.65 438	0.58 237	0.29 179	0.10 164	0.16 387	0.10 131	0.41 511	0.29 387	0.20 325

gcap-zeroshot	0.41 168	0.62 319	1.78 219	0.31 217	0.32 372	0.69 395	0.21 101	0.74 249	0.52 189	0.43 184	0.35 135	0.62 331	0.24 121	0.41 136	0.24 122	0.09 70	0.16 387	0.09 82	0.31 476	0.08 18	0.09 56

iRaft-Stereo_20w	0.58 353	0.39 209	1.96 324	0.45 437	0.32 372	0.92 484	0.57 469	1.14 518	0.56 238	0.81 475	0.40 166	0.55 291	0.69 450	0.65 267	1.04 454	0.09 70	0.16 387	0.09 82	0.36 500	0.17 211	0.25 397

RAFT	0.45 221	0.92 436	1.59 157	0.34 299	0.19 177	0.46 114	0.35 360	0.65 201	0.49 164	0.49 240	0.49 234	0.70 388	0.40 285	0.47 188	0.32 220	0.11 227	0.16 387	0.14 347	0.13 277	0.51 506	0.13 177

ICVP	0.46 231	0.29 122	2.41 416	0.33 268	0.22 232	0.59 269	0.55 460	0.75 260	0.50 174	0.44 190	0.60 335	0.49 267	0.35 236	0.53 222	0.37 254	0.16 393	0.16 387	0.14 347	0.11 206	0.15 152	0.15 228
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
sCroCo_RVC	0.33 97	0.32 151	1.89 285	0.34 299	0.27 312	0.30 15	0.22 122	0.48 86	0.44 114	0.22 44	0.33 124	0.25 90	0.25 137	0.32 67	0.24 122	0.14 353	0.16 387	0.12 252	0.12 244	0.15 152	0.13 177

XQC	0.73 445	0.98 466	2.39 413	0.46 442	0.35 406	0.81 456	0.46 429	1.00 482	1.00 499	0.80 469	0.69 406	0.88 461	0.74 465	1.32 362	1.20 471	0.24 477	0.16 387	0.23 468	0.20 412	0.41 479	0.33 457

DANet	0.80 466	0.65 341	2.21 377	1.19 544	0.48 478	0.74 421	1.25 543	0.89 388	1.53 538	0.89 488	0.71 420	0.96 479	0.56 397	1.83 446	0.96 437	0.18 421	0.16 387	0.19 441	0.16 350	0.26 366	0.29 427
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GANet	0.75 451	0.84 413	2.01 333	0.40 393	0.25 283	0.74 421	0.66 488	0.87 373	0.73 412	0.71 445	1.07 495	0.84 445	0.59 412	2.71 536	1.15 465	0.17 409	0.16 387	0.44 518	0.16 350	0.31 406	0.20 325

NCCL2	0.65 399	0.94 444	1.96 324	0.43 416	0.30 345	0.71 404	0.68 494	0.84 347	0.65 333	0.70 441	0.60 335	0.86 455	0.54 388	1.56 396	0.57 364	0.20 446	0.16 387	0.67 530	0.25 440	0.22 305	0.24 388

SANet	1.20 514	1.21 508	3.33 536	0.38 373	0.27 312	1.73 538	0.85 515	1.10 513	2.49 557	1.16 514	1.83 529	1.72 534	1.50 534	2.37 502	2.84 537	0.18 421	0.16 387	0.16 396	0.15 330	0.32 414	0.32 450

XPNet_ROB	0.61 375	0.72 364	1.66 170	0.37 357	0.27 312	0.67 377	0.47 437	0.89 388	0.71 387	0.78 466	0.70 416	0.81 433	0.53 385	1.70 420	0.76 413	0.21 453	0.16 387	0.16 396	0.15 330	0.20 274	0.21 337

zh-sn7	0.89 485	1.73 547	3.09 516	0.39 383	0.30 345	0.82 459	0.63 485	0.96 449	0.87 476	0.79 468	1.12 498	0.84 445	0.87 484	2.42 511	1.63 498	0.16 393	0.17 405	0.16 396	0.16 350	0.34 430	0.29 427

rvit_0105_3	0.39 155	0.47 263	1.46 132	0.33 268	0.19 177	0.45 96	0.35 360	0.69 219	0.65 333	0.37 149	0.37 144	0.40 190	0.31 215	0.44 156	0.30 197	0.18 421	0.17 405	0.17 415	0.18 382	0.15 152	0.15 228

MyStereo06	0.54 322	0.41 220	2.68 468	0.30 190	0.23 252	0.60 281	0.30 304	0.81 323	0.44 114	0.84 482	0.52 259	0.78 422	0.58 409	0.48 193	1.10 458	0.09 70	0.17 405	0.12 252	0.10 144	0.16 189	0.20 325

MyStereo05	0.49 270	0.41 220	2.72 474	0.30 190	0.23 252	0.60 281	0.30 304	0.82 330	0.77 443	0.52 269	0.37 144	0.51 273	0.42 313	0.52 216	0.38 261	0.09 70	0.17 405	0.12 252	0.10 144	0.16 189	0.20 325

GCAP-Stereo	0.34 105	0.89 430	1.76 205	0.26 101	0.12 6	0.52 172	0.14 14	0.49 92	0.38 59	0.29 116	0.30 99	0.29 131	0.22 95	0.30 51	0.20 50	0.09 70	0.17 405	0.09 82	0.07 51	0.21 288	0.11 105

HH	0.49 270	0.49 269	2.78 486	0.50 459	0.41 450	0.38 55	0.23 155	0.72 234	0.38 59	0.63 403	0.48 217	0.87 457	0.41 296	0.64 257	0.21 69	0.09 70	0.17 405	0.10 131	0.09 108	0.16 189	0.12 142

HanStereo	0.49 270	0.49 269	2.78 486	0.50 459	0.41 450	0.38 55	0.23 155	0.72 234	0.38 59	0.63 403	0.48 217	0.87 457	0.41 296	0.64 257	0.21 69	0.09 70	0.17 405	0.10 131	0.09 108	0.16 189	0.12 142

APVNet	0.70 424	0.67 349	2.71 472	0.38 373	0.36 414	0.85 468	0.43 407	0.91 405	0.68 359	0.55 310	0.69 406	0.75 412	0.55 393	2.31 499	0.78 417	0.17 409	0.17 405	0.24 475	0.19 402	0.33 423	0.23 376

Syn2CoEx	0.70 424	1.07 487	2.74 480	0.43 416	0.30 345	0.64 350	0.42 400	0.99 474	0.78 448	0.62 393	0.78 440	0.74 406	0.72 457	1.92 469	0.61 376	0.20 446	0.17 405	0.19 441	0.15 330	0.29 387	0.22 352

RTSC	0.72 436	1.00 472	2.22 381	0.40 393	0.29 334	0.82 459	0.31 317	0.96 449	1.10 513	0.92 493	0.81 444	0.78 422	0.58 409	1.23 355	1.55 495	0.18 421	0.17 405	0.14 347	0.17 369	0.43 487	0.30 437

PS-NSSS	0.63 386	1.00 472	1.81 246	0.30 190	0.31 364	0.63 339	0.34 352	0.98 462	0.69 368	0.54 292	0.74 430	0.51 273	0.41 296	2.43 514	0.48 323	0.24 477	0.17 405	0.27 484	0.18 382	0.27 376	0.21 337

TCMNet	0.66 403	0.85 417	2.55 453	0.50 459	0.52 488	0.72 410	0.39 387	0.87 373	0.72 397	0.58 350	0.68 397	0.63 334	0.46 349	1.70 420	0.63 380	0.18 421	0.18 416	0.23 468	0.18 382	0.38 462	0.27 414

PSMNet-RUCA	0.58 353	0.82 407	1.89 285	0.59 497	0.56 496	0.64 350	0.36 367	0.84 347	0.69 368	0.51 260	0.68 397	0.53 281	0.43 323	0.56 233	0.43 297	0.34 506	0.18 416	0.44 518	0.29 460	0.48 499	0.30 437

rvit_105_1	0.44 203	0.54 289	1.46 132	0.36 334	0.24 265	0.51 153	0.45 426	0.75 260	0.74 416	0.45 200	0.44 187	0.44 224	0.36 242	0.62 252	0.38 261	0.20 446	0.18 416	0.18 435	0.22 426	0.18 238	0.18 293

MyStereo07	0.34 105	0.40 214	1.46 132	0.29 173	0.23 252	0.60 281	0.31 317	0.53 129	0.42 100	0.25 86	0.25 62	0.20 48	0.26 151	0.57 234	0.19 28	0.09 70	0.18 416	0.12 252	0.11 206	0.16 189	0.19 309

MyStereo04	0.48 252	0.40 214	2.65 465	0.29 173	0.23 252	0.60 281	0.31 317	0.83 336	0.75 429	0.47 210	0.36 141	0.53 281	0.42 313	0.53 222	0.39 272	0.09 70	0.18 416	0.12 252	0.11 206	0.16 189	0.19 309

LL-Strereo	0.72 436	1.29 517	2.49 435	0.36 334	0.45 468	0.55 201	0.32 340	0.93 422	0.71 387	0.67 426	0.58 317	0.85 449	0.79 471	2.67 532	0.46 308	0.10 164	0.18 416	0.14 347	0.12 244	0.40 476	0.42 497

Anonymous3	0.42 187	0.35 178	2.09 350	0.33 268	0.24 265	0.72 410	0.31 317	0.74 249	0.55 227	0.35 140	0.40 166	0.33 153	0.29 198	0.44 156	0.28 164	0.18 421	0.18 416	0.13 311	0.13 277	0.17 211	0.17 273

RP	0.67 408	0.82 407	1.94 312	0.43 416	0.44 460	0.65 364	0.45 426	0.89 388	0.82 463	0.66 422	0.92 470	0.99 486	0.76 467	1.55 395	0.66 389	0.25 482	0.18 416	0.23 468	0.20 412	0.31 406	0.22 352

RGC	0.71 433	0.97 462	2.18 373	0.44 423	0.44 460	0.73 417	0.40 390	0.94 431	0.71 387	0.71 445	1.04 493	1.01 489	0.71 454	1.74 427	0.70 399	0.23 469	0.18 416	0.28 488	0.26 448	0.29 387	0.27 414

stereogan	0.69 420	0.51 278	2.44 424	0.39 383	0.39 434	1.01 494	0.41 396	0.94 431	0.92 490	0.73 452	0.85 457	1.15 512	0.69 450	1.57 400	0.53 345	0.19 436	0.18 416	0.20 450	0.16 350	0.36 447	0.24 388

SHD	0.72 436	0.77 386	2.36 409	0.45 437	0.40 443	0.71 404	0.32 340	1.02 494	1.25 524	1.07 507	0.84 453	0.90 465	0.73 460	1.09 336	0.98 439	0.21 453	0.18 416	0.20 450	0.21 418	0.32 414	0.31 445

PDISCO_ROB	0.75 451	1.06 484	2.11 355	0.64 505	0.59 503	1.13 511	0.43 407	1.14 518	1.05 505	0.64 413	0.71 420	0.96 479	0.61 425	1.21 351	0.76 413	0.37 510	0.18 416	0.27 484	0.24 432	0.56 513	0.32 450

PAM_32	0.70 424	0.35 178	2.73 479	0.54 477	0.61 510	1.07 505	0.43 407	0.84 347	0.49 164	0.90 490	0.91 468	1.23 516	0.77 470	0.65 267	1.10 458	0.10 164	0.19 428	0.10 131	0.49 520	0.15 152	0.38 481

PAM	0.70 424	0.35 178	2.72 474	0.56 486	0.62 512	1.08 507	0.53 453	0.85 354	0.44 114	0.93 495	0.92 470	1.24 517	0.68 448	0.64 257	1.01 449	0.10 164	0.19 428	0.10 131	0.48 518	0.14 134	0.38 481

ACRE	0.56 342	1.14 496	2.77 484	0.76 516	0.28 326	0.60 281	0.56 465	0.76 273	0.58 253	0.55 310	0.62 347	0.41 196	0.29 198	0.44 156	0.39 272	0.11 227	0.19 428	0.13 311	0.14 305	0.36 447	0.18 293

raft+_RVC	0.44 203	0.67 349	1.85 263	0.34 299	0.71 520	0.51 153	0.25 208	0.64 195	0.51 182	0.35 140	0.45 191	0.32 147	0.28 184	0.43 147	0.32 220	0.09 70	0.19 428	0.10 131	0.09 108	0.20 274	0.40 491

EAI-Stereo	0.78 462	0.25 70	1.67 172	0.54 477	0.59 503	1.95 543	2.05 560	1.11 517	0.64 320	0.95 498	1.49 520	0.50 270	0.67 445	0.59 243	1.44 490	0.09 70	0.19 428	0.09 82	0.49 520	0.13 111	0.22 352

EDNetEfficient	1.27 520	0.70 358	4.05 551	0.64 505	0.98 536	0.94 485	1.40 551	0.85 354	1.75 545	2.34 556	1.33 514	1.05 498	2.21 549	1.58 404	4.15 556	0.15 372	0.19 428	0.14 347	0.27 453	0.38 462	0.32 450

FAT-Stereo	0.70 424	0.54 289	2.88 493	0.36 334	0.29 334	0.62 322	0.54 457	0.97 458	0.87 476	0.76 460	0.92 470	0.94 476	0.80 472	1.84 451	0.57 364	0.18 421	0.19 428	0.17 415	0.16 350	0.22 305	0.25 397

NCC-stereo	0.79 464	0.94 444	2.42 418	0.59 497	0.45 468	1.90 541	0.46 429	0.99 474	0.72 397	0.64 413	0.84 453	0.91 467	0.73 460	1.80 441	1.00 445	0.27 491	0.19 428	0.23 468	0.31 476	0.24 333	0.22 352

Abc-Net	0.79 464	0.94 444	2.42 418	0.59 497	0.45 468	1.90 541	0.46 429	0.99 474	0.72 397	0.64 413	0.84 453	0.91 467	0.73 460	1.80 441	1.00 445	0.27 491	0.19 428	0.23 468	0.31 476	0.24 333	0.22 352
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ADCMid	0.96 495	1.32 522	2.74 480	0.38 373	0.35 406	0.99 490	0.58 471	0.94 431	0.86 473	1.23 523	1.01 486	1.01 489	1.00 500	1.05 333	3.97 553	0.21 453	0.19 428	0.42 515	0.32 482	0.40 476	0.29 427

DeepPrunerF	0.86 480	0.86 420	2.91 501	0.45 437	0.50 481	0.64 350	0.48 441	1.14 518	2.64 559	0.63 403	0.61 342	0.65 348	0.62 430	2.21 494	1.31 480	0.23 469	0.19 428	0.30 496	0.28 456	0.36 447	0.25 397

MM-Stereo_test3	0.40 161	0.58 305	1.75 199	0.36 334	0.30 345	0.45 96	0.30 304	0.72 234	0.59 260	0.31 125	0.43 176	0.32 147	0.23 110	0.35 93	0.29 179	0.10 164	0.20 439	0.10 131	0.08 77	0.40 476	0.11 105

Wz-Net-TNSev	0.91 487	1.73 547	3.08 514	0.36 334	0.31 364	1.00 493	0.71 500	1.06 507	0.97 495	0.71 445	0.72 425	1.09 504	0.87 484	2.42 511	1.59 496	0.20 446	0.20 439	0.16 396	0.20 412	0.44 495	0.35 463

CIPLG	0.56 342	1.19 506	2.46 427	0.80 520	0.31 364	0.61 302	0.57 469	0.76 273	0.57 242	0.56 321	0.63 359	0.41 196	0.30 206	0.45 168	0.40 280	0.11 227	0.20 439	0.13 311	0.13 277	0.35 441	0.19 309

test-1	0.44 203	0.48 266	1.69 175	0.30 190	0.27 312	0.50 143	0.28 272	0.80 319	0.43 110	0.40 165	0.54 282	0.41 196	0.24 121	0.31 58	1.16 467	0.09 70	0.20 439	0.10 131	0.17 369	0.11 70	0.26 407

FADNet-RVC	0.61 375	1.26 515	2.12 358	0.33 268	0.26 298	0.59 269	0.29 296	0.86 364	0.62 300	0.45 200	0.50 242	0.62 331	0.46 349	1.73 425	0.55 352	0.17 409	0.20 439	0.17 415	0.18 382	0.59 514	0.28 421

FADNet	0.64 390	1.22 509	2.06 342	0.32 246	0.30 345	0.66 371	0.29 296	0.88 382	0.72 397	0.44 190	0.48 217	0.66 355	0.57 403	1.84 451	0.45 307	0.46 517	0.20 439	0.17 415	0.19 402	0.59 514	0.24 388

edge stereo	0.81 474	0.73 371	3.30 533	0.37 357	1.21 549	0.62 322	0.39 387	0.93 422	0.79 453	0.80 469	0.88 464	1.14 511	0.71 454	2.18 492	0.71 402	0.21 453	0.20 439	0.26 483	0.18 382	0.38 462	0.26 407

AnyNet_C32	1.00 499	1.33 524	2.53 442	0.49 457	0.54 491	1.15 513	1.14 538	0.91 405	0.89 484	1.11 510	0.95 477	0.87 457	0.93 492	1.50 389	4.07 555	0.21 453	0.20 439	0.25 480	0.24 432	0.38 462	0.33 457

CBMV	0.71 433	0.76 377	2.64 463	0.33 268	0.20 191	0.78 444	0.79 509	0.98 462	0.78 448	0.85 485	0.71 420	0.86 455	1.10 510	1.46 380	0.62 378	0.18 421	0.20 439	0.21 458	0.19 402	0.25 346	0.33 457
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MM-Stereo_test1	0.41 168	0.39 209	2.29 395	0.38 373	0.26 298	0.44 91	0.28 272	0.63 192	0.51 182	0.40 165	0.32 116	0.26 104	0.26 151	0.46 177	0.22 88	0.09 70	0.21 448	0.10 131	0.09 108	0.39 471	0.15 228

FINET	0.65 399	0.95 451	3.06 513	0.35 315	0.40 443	0.58 252	0.48 441	0.92 414	1.10 513	0.57 332	0.68 397	0.47 254	0.44 331	1.15 348	0.60 373	0.23 469	0.21 448	0.17 415	0.15 330	0.26 366	0.25 397

S-Stereo	0.80 466	0.69 355	3.89 546	0.39 383	0.37 425	0.69 395	0.70 499	0.94 431	0.98 498	0.62 393	0.91 468	0.83 440	0.60 416	2.37 502	0.66 389	0.18 421	0.21 448	0.17 415	0.18 382	0.30 398	0.35 463

ADCS	1.05 504	1.36 527	2.98 507	0.42 411	0.36 414	0.96 487	0.81 513	1.06 507	1.12 516	1.25 524	0.97 480	1.08 502	0.90 490	1.25 359	4.86 562	0.21 453	0.21 448	0.22 461	0.23 430	0.36 447	0.38 481

WCMA_ROB	1.12 506	0.83 411	2.66 466	0.58 492	0.34 393	1.17 515	0.71 500	0.93 422	0.94 491	1.74 543	2.63 550	3.09 551	1.71 541	1.70 420	1.84 508	0.26 486	0.21 448	0.20 450	0.21 418	0.28 382	0.43 498

SGM-Forest	1.04 503	0.42 227	3.59 542	0.41 400	0.32 372	1.05 499	1.32 546	0.94 431	0.83 467	1.16 514	2.23 541	1.03 493	1.39 528	2.49 519	2.35 528	0.21 453	0.21 448	0.20 450	0.19 402	0.23 318	0.32 450
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
YMNet	0.62 380	0.72 364	1.93 302	0.41 400	0.41 450	0.87 474	0.43 407	0.87 373	0.71 387	0.74 455	0.81 444	0.83 440	0.46 349	0.86 314	0.93 432	0.19 436	0.22 454	0.20 450	0.17 369	0.41 479	0.21 337

YMNet_1	0.62 380	0.72 364	1.93 302	0.41 400	0.41 450	0.87 474	0.43 407	0.87 373	0.71 387	0.74 455	0.81 444	0.83 440	0.46 349	0.86 314	0.93 432	0.19 436	0.22 454	0.20 450	0.17 369	0.41 479	0.21 337

model_zeroshot	0.44 203	0.68 351	1.97 329	0.28 142	0.18 145	0.69 395	0.21 101	0.63 192	0.40 81	1.00 501	0.34 130	0.42 209	0.20 75	0.69 280	0.24 122	0.10 164	0.22 454	0.10 131	0.22 426	0.12 81	0.10 80

IPLGR_C	0.58 353	1.25 513	2.72 474	0.80 520	0.31 364	0.60 281	0.61 479	0.76 273	0.58 253	0.56 321	0.62 347	0.41 196	0.31 215	0.43 147	0.40 280	0.11 227	0.22 454	0.13 311	0.15 330	0.35 441	0.19 309

psmorigin	1.36 526	0.60 309	13.80 579	0.37 357	0.29 334	0.62 322	0.33 348	0.77 284	0.61 282	0.96 499	0.88 464	1.17 515	0.73 460	4.00 558	0.86 428	0.19 436	0.22 454	0.17 415	0.18 382	0.24 333	0.29 427

AnyNet_C01	1.14 508	1.49 531	4.23 554	0.54 477	0.53 489	1.51 527	1.37 548	1.04 505	1.07 509	1.17 519	1.33 514	1.15 512	1.08 508	1.61 410	2.74 535	0.25 482	0.22 454	0.28 488	0.24 432	0.48 499	0.40 491

CSAN	1.25 519	1.12 491	3.04 511	0.51 464	0.37 425	1.06 500	1.15 539	1.22 524	1.08 510	1.17 519	1.91 531	1.04 496	1.31 520	5.96 567	2.43 530	0.26 486	0.22 454	0.24 475	0.24 432	0.31 406	0.30 437

MeshStereo	1.21 515	1.15 500	3.01 510	0.34 299	0.28 326	1.10 508	0.69 496	1.35 532	1.01 501	2.71 561	2.41 544	2.96 548	1.45 531	2.80 540	1.40 488	0.22 466	0.22 454	0.22 461	0.19 402	0.50 504	0.26 407
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
DPSNet	0.86 480	0.60 309	2.34 403	0.58 492	0.36 414	1.07 505	0.75 505	1.30 530	1.05 505	0.70 441	0.68 397	0.94 476	1.29 517	2.08 484	1.82 507	0.26 486	0.23 462	0.16 396	0.17 369	0.48 499	0.40 491

NaN_ROB	1.14 508	0.94 444	2.96 503	0.53 474	0.56 496	1.13 511	0.99 525	0.98 462	1.00 499	1.09 509	0.87 461	0.77 419	1.06 507	5.90 566	2.72 534	0.16 393	0.23 462	0.16 396	0.24 432	0.22 305	0.36 471

FBW_ROB	0.83 476	0.77 386	1.77 214	0.44 423	0.30 345	0.87 474	0.46 429	1.10 513	0.91 487	0.81 475	0.75 433	1.01 489	0.61 425	3.66 556	1.23 475	0.26 486	0.23 462	0.36 506	0.25 440	0.27 376	0.62 521

ACVNet-DCA	0.42 187	0.64 334	2.07 344	0.35 315	0.14 32	0.76 431	0.25 208	0.76 273	0.52 189	0.31 125	0.38 153	0.24 80	0.38 263	0.69 280	0.19 28	0.10 164	0.24 465	0.11 196	0.09 108	0.12 81	0.14 195

xx1	0.46 231	0.64 334	2.07 344	0.35 315	0.14 32	0.76 431	0.25 208	0.74 249	1.01 501	0.31 125	0.38 153	0.46 246	0.36 242	0.69 280	0.19 28	0.10 164	0.24 465	0.12 252	0.12 244	0.12 81	0.14 195

1test111	0.44 203	0.64 334	2.07 344	0.35 315	0.14 32	0.76 431	0.25 208	0.76 273	0.52 189	0.31 125	0.38 153	0.24 80	0.38 263	0.96 322	0.30 197	0.10 164	0.24 465	0.11 196	0.09 108	0.12 81	0.14 195

cc1	0.47 246	0.64 334	2.07 344	0.35 315	0.14 32	0.76 431	0.25 208	0.74 249	1.01 501	0.31 125	0.38 153	0.24 80	0.38 263	0.69 280	0.19 28	0.10 164	0.24 465	0.11 196	0.09 108	0.25 346	0.40 491

ffm	0.47 246	0.23 52	2.01 333	0.30 190	0.21 205	0.57 234	0.26 230	0.74 249	0.88 480	0.53 279	0.63 359	0.66 355	0.39 277	0.63 255	0.19 28	0.10 164	0.24 465	0.15 377	0.13 277	0.25 346	0.36 471

ff1	0.73 445	0.23 52	2.01 333	0.30 190	0.21 205	0.57 234	0.26 230	0.74 249	0.88 480	0.53 279	0.63 359	0.66 355	0.39 277	2.52 521	3.43 550	0.10 164	0.24 465	0.15 377	0.13 277	0.25 346	0.36 471

tt1	0.44 203	0.64 334	1.83 258	0.35 315	0.14 32	0.76 431	0.25 208	0.74 249	0.88 480	0.31 125	0.37 144	0.25 90	0.35 236	0.63 255	0.19 28	0.10 164	0.24 465	0.11 196	0.09 108	0.25 346	0.36 471

HBP-ISP	0.76 454	1.30 518	3.19 527	0.35 315	0.26 298	0.85 468	0.54 457	1.03 501	0.72 397	0.80 469	0.69 406	0.68 371	0.83 476	2.04 479	0.44 303	0.23 469	0.24 465	0.29 495	0.25 440	0.28 382	0.24 388

G-Net	0.99 496	0.64 334	2.76 482	0.57 490	0.67 515	2.03 548	0.72 503	0.76 273	0.67 357	1.14 513	2.56 547	1.30 522	1.02 502	1.48 388	1.74 504	0.25 482	0.24 465	0.24 475	0.26 448	0.37 455	0.31 445

RTS	1.21 515	1.31 519	6.39 565	0.52 468	0.51 486	1.61 530	0.79 509	1.03 501	1.37 531	1.13 511	1.30 511	1.10 506	0.85 480	2.65 529	2.08 517	0.21 453	0.24 465	0.18 435	0.18 382	0.43 487	0.32 450

RTSA	1.21 515	1.31 519	6.39 565	0.52 468	0.51 486	1.61 530	0.79 509	1.03 501	1.37 531	1.13 511	1.30 511	1.10 506	0.85 480	2.65 529	2.08 517	0.21 453	0.24 465	0.18 435	0.18 382	0.43 487	0.32 450

CBMV_ROB	0.76 454	0.42 227	2.68 468	0.33 268	0.22 232	0.74 421	0.47 437	0.96 449	0.76 438	1.04 506	0.96 478	0.88 461	0.93 492	2.06 481	1.19 470	0.22 466	0.24 465	0.27 484	0.25 440	0.25 346	0.28 421

NOSS_ROB	0.64 390	0.65 341	1.62 164	0.46 442	0.25 283	0.67 377	0.30 304	0.93 422	0.77 443	0.59 364	0.57 311	0.77 419	0.38 263	2.78 538	0.44 303	0.23 469	0.24 465	0.28 488	0.26 448	0.27 376	0.39 487

IRAFT_RVC	0.54 322	0.53 284	1.78 219	0.46 442	0.21 205	0.58 252	0.43 407	0.65 201	0.66 348	0.54 292	0.50 242	0.49 267	0.51 378	1.58 404	1.01 449	0.11 227	0.25 478	0.13 311	0.10 144	0.15 152	0.13 177

GANetREF_RVC	0.75 451	1.15 500	2.46 427	0.47 447	0.26 298	0.83 462	0.61 479	0.97 458	0.89 484	0.62 393	0.61 342	0.72 395	0.59 412	2.42 511	0.55 352	0.32 502	0.25 478	0.36 506	0.24 432	0.39 471	0.31 445
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
FC-DCNN v2	1.54 537	0.58 305	2.80 488	0.44 423	0.39 434	2.05 549	0.66 488	1.90 551	1.84 550	2.79 563	2.97 557	4.41 562	3.07 558	2.65 529	2.30 527	0.29 496	0.26 480	0.31 497	0.30 470	0.32 414	0.38 481

DLNR_Zeroshot_test	13.43 580	19.94 585	23.55 585	121.61 597	35.03 592	0.46 114	0.15 22	8.02 577	0.35 30	0.28 112	0.37 144	0.26 104	0.17 30	0.76 297	0.29 179	6.42 577	0.26 480	0.09 82	0.38 503	50.13 595	0.18 293

ccnet	0.71 433	0.41 220	1.59 157	0.40 393	0.45 468	1.06 500	0.55 460	0.98 462	0.71 387	0.88 486	0.97 480	0.82 438	0.88 488	1.68 417	0.94 434	0.32 502	0.26 480	0.32 500	0.27 453	0.34 430	0.30 437

FCDSN-DC	1.29 521	0.54 289	2.50 439	0.47 447	0.41 450	1.12 509	0.60 475	1.10 513	1.27 526	2.23 553	2.87 553	3.67 555	3.12 560	2.39 508	1.69 501	0.30 499	0.26 480	0.31 497	0.30 470	0.35 441	0.38 481
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FC-DCNN	1.49 535	0.59 307	2.88 493	0.44 423	0.39 434	1.97 546	0.66 488	1.67 545	1.70 543	2.72 562	2.89 554	4.22 558	2.97 557	2.55 524	2.19 522	0.29 496	0.26 480	0.31 497	0.30 470	0.32 414	0.39 487

MSMD_ROB	1.34 524	0.96 454	2.38 411	0.39 383	0.32 372	1.96 544	0.62 483	0.91 405	1.43 533	2.94 565	2.60 548	4.77 564	1.95 545	2.43 514	1.33 482	0.29 496	0.26 480	0.32 500	0.32 482	0.30 398	0.30 437

RAFT + AFF	0.64 390	1.20 507	1.95 315	0.34 299	0.33 385	0.67 377	0.52 449	0.99 474	0.74 416	0.53 279	0.58 317	0.57 309	0.80 472	1.76 430	0.51 338	0.12 280	0.27 486	0.15 377	0.14 305	0.43 487	0.29 427

PA-Net	0.84 478	1.00 472	3.49 539	0.63 504	0.40 443	0.70 402	0.52 449	0.86 364	0.84 470	0.52 269	0.59 320	0.70 388	0.54 388	2.35 501	2.23 524	0.17 409	0.27 486	0.19 441	0.28 456	0.22 305	0.36 471
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
PVD	0.90 486	0.85 417	2.15 366	0.53 474	0.50 481	0.99 490	0.56 465	1.15 521	1.64 541	1.41 536	1.41 519	1.11 508	1.13 513	1.35 365	1.31 480	0.26 486	0.28 488	0.28 488	0.26 448	0.37 455	0.49 508

WCG-NET（raft）	0.32 90	0.53 284	1.21 88	0.23 36	0.12 6	0.44 91	0.24 188	0.40 28	0.50 174	0.35 140	0.35 135	0.47 254	0.25 137	0.35 93	0.20 50	0.08 32	0.29 489	0.08 29	0.07 51	0.22 305	0.11 105

MyStereo8	0.54 322	0.80 398	2.76 482	0.32 246	0.33 385	0.71 404	0.20 81	0.87 373	0.57 242	0.51 260	0.59 320	0.50 270	0.33 226	0.68 274	0.55 352	0.10 164	0.29 489	0.10 131	0.13 277	0.21 288	0.34 461

MSKI-zero shot	0.46 231	0.38 200	2.47 432	0.27 117	0.43 459	0.56 216	0.20 81	0.77 284	0.43 110	0.60 373	0.51 246	0.44 224	0.17 30	0.68 274	0.21 69	0.09 70	0.29 489	0.09 82	0.32 482	0.14 134	0.10 80

SQANet	0.80 466	1.58 535	2.53 442	0.76 516	0.83 527	0.76 431	0.36 367	0.83 336	0.64 320	0.63 403	0.69 406	0.73 400	0.51 378	1.21 351	0.53 345	0.77 538	0.29 489	0.59 526	0.29 460	0.86 533	0.61 520

testlalala_base	0.46 231	0.30 134	1.82 252	0.34 299	0.27 312	0.55 201	0.21 101	0.85 354	0.32 13	0.32 134	0.39 161	0.31 139	0.23 110	0.30 51	0.28 164	0.95 543	0.30 493	0.09 82	0.21 418	1.03 538	0.18 293

SAMSARA	0.91 487	0.97 462	2.22 381	0.80 520	0.58 501	1.32 518	1.31 545	1.01 491	0.94 491	1.36 531	0.87 461	1.38 524	0.90 490	1.72 424	1.02 451	0.24 477	0.30 493	0.22 461	0.25 440	0.36 447	0.35 463

dual_stereo	0.23 35	0.25 70	0.66 32	0.21 7	0.15 55	0.27 8	0.15 22	0.62 186	0.40 81	0.15 4	0.13 10	0.18 40	0.14 10	0.37 114	0.19 28	0.09 70	0.31 495	0.07 1	0.10 144	0.07 3	0.07 7

test_for_model	0.64 390	1.60 536	1.82 252	1.23 545	1.02 541	0.53 180	0.23 155	0.75 260	0.50 174	0.57 332	0.29 86	0.25 90	0.20 75	0.26 19	0.22 88	0.76 537	0.31 495	0.08 29	0.07 51	1.68 558	0.50 511

SDNR	1.22 518	0.80 398	2.71 472	0.33 268	1.48 557	1.98 547	0.23 155	1.93 552	2.44 555	0.89 488	2.52 545	1.36 523	0.51 378	3.65 555	1.93 509	0.30 499	0.31 495	0.22 461	0.16 350	0.33 423	0.36 471

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 458	1.04 481	2.06 342	0.94 531	0.35 406	0.89 479	0.40 390	0.85 354	0.63 312	0.55 310	0.63 359	0.75 412	0.38 263	2.38 505	0.48 323	1.10 549	0.31 495	0.36 506	0.21 418	0.53 510	0.55 515

LSM	3.31 563	1.11 490	5.29 561	9.40 578	30.65 591	0.84 464	1.12 537	0.91 405	1.22 522	1.36 531	2.19 538	0.93 472	0.83 476	1.66 414	0.90 430	0.21 453	0.31 495	0.24 475	0.28 456	0.39 471	6.33 577

DispFullNet	1.67 540	2.10 563	5.22 559	1.53 552	8.90 571	0.86 470	0.31 317	0.96 449	0.96 494	1.37 534	1.01 486	1.13 509	1.98 546	1.51 390	0.91 431	0.54 522	0.31 495	1.18 548	0.63 539	1.13 541	0.80 533

FADNet-RVC-Resample	0.67 408	1.16 505	3.16 523	0.37 357	0.29 334	0.62 322	0.38 382	0.86 364	0.63 312	0.51 260	0.50 242	0.57 309	0.45 335	1.57 400	0.49 328	0.24 477	0.32 501	0.23 468	0.19 402	0.27 376	0.62 521

UDG	0.77 458	1.23 510	2.15 366	0.67 510	0.59 503	0.78 444	0.38 382	0.90 394	0.70 377	0.61 382	0.69 406	1.01 489	0.67 445	1.02 329	0.73 409	0.45 515	0.34 502	0.87 536	0.51 523	0.67 521	0.46 503

AEACV	0.33 97	0.24 65	1.44 129	0.28 142	0.35 406	0.47 120	0.21 101	0.43 49	0.28 6	0.26 100	0.25 62	0.22 59	0.38 263	0.30 51	0.18 16	0.09 70	0.35 503	0.09 82	0.36 500	0.23 318	0.25 397

PASM	0.72 436	0.68 351	1.91 296	0.47 447	0.44 460	0.60 281	0.51 446	0.76 273	0.80 456	0.77 464	0.67 389	0.87 457	0.61 425	2.40 509	0.67 392	0.32 502	0.35 503	0.36 506	0.41 511	0.45 496	0.39 487

SGM-ForestM	2.98 559	1.70 545	3.52 541	0.67 510	0.47 476	5.18 569	3.36 569	3.30 567	2.86 562	4.44 570	3.79 564	9.80 575	5.50 568	6.29 568	6.52 569	0.27 491	0.36 505	0.24 475	0.27 453	0.38 462	0.58 518

ELAS_RVC	1.37 528	0.78 394	3.21 529	0.55 484	0.50 481	1.49 525	2.48 565	1.48 538	1.71 544	2.13 550	2.09 534	2.07 539	2.56 553	1.90 464	2.02 514	0.35 507	0.36 505	0.37 510	0.34 489	0.49 502	0.47 504
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DDUNet	0.77 458	1.12 491	1.88 278	0.76 516	0.69 518	0.84 464	0.43 407	0.85 354	0.65 333	0.67 426	0.75 433	0.91 467	0.52 383	1.03 331	0.57 364	0.54 522	0.37 507	0.95 542	0.52 525	0.71 524	0.57 516

ELAS	1.39 529	0.79 396	2.86 491	0.53 474	0.50 481	2.81 559	2.20 561	1.61 544	1.50 537	2.28 555	2.35 542	1.82 535	2.13 547	1.73 425	2.22 523	0.35 507	0.37 507	0.35 504	0.35 492	0.49 502	0.47 504
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
Anonymous_2	0.74 448	0.32 151	1.65 166	0.33 268	0.30 345	0.67 377	0.32 340	0.69 219	0.46 138	0.48 228	0.41 170	0.84 445	0.58 409	0.51 212	0.40 280	0.32 502	0.38 509	1.43 558	3.69 574	0.80 531	0.27 414

GMOStereo	0.41 168	0.62 319	1.78 219	0.28 142	0.36 414	0.51 153	0.31 317	0.53 129	0.44 114	0.57 332	0.48 217	0.41 196	0.27 169	0.28 31	0.23 100	0.08 32	0.38 509	0.13 311	0.11 206	0.34 430	0.11 105

error version	0.41 168	0.62 319	1.78 219	0.28 142	0.36 414	0.51 153	0.31 317	0.53 129	0.44 114	0.57 332	0.48 217	0.41 196	0.27 169	0.28 31	0.23 100	0.08 32	0.38 509	0.13 311	0.11 206	0.34 430	0.11 105

test-v	0.41 168	0.62 319	1.78 219	0.28 142	0.36 414	0.51 153	0.31 317	0.53 129	0.44 114	0.57 332	0.48 217	0.41 196	0.27 169	0.28 31	0.23 100	0.08 32	0.38 509	0.13 311	0.11 206	0.34 430	0.11 105

test-2	0.41 168	0.62 319	1.78 219	0.28 142	0.36 414	0.51 153	0.31 317	0.53 129	0.44 114	0.57 332	0.48 217	0.41 196	0.27 169	0.28 31	0.23 100	0.08 32	0.38 509	0.13 311	0.11 206	0.34 430	0.11 105

DMCA-RVC	0.62 380	0.96 454	2.63 461	0.36 334	0.90 532	0.56 216	0.31 317	0.69 219	0.57 242	0.68 433	0.52 259	0.59 319	0.56 397	1.23 355	0.53 345	0.16 393	0.38 509	0.20 450	0.15 330	0.20 274	0.15 228

IGEV++	0.34 105	0.43 232	1.32 105	0.31 217	0.14 32	0.32 24	0.21 101	0.70 226	0.34 24	0.22 44	0.28 80	0.22 59	0.27 169	0.35 93	0.27 154	0.09 70	0.39 515	0.08 29	0.15 330	0.25 346	0.45 501

rafts_anoy	0.43 193	0.89 430	1.96 324	0.32 246	0.30 345	0.48 128	0.24 188	0.62 186	0.49 164	0.37 149	0.38 153	0.33 153	0.30 206	0.51 212	0.34 237	0.10 164	0.39 515	0.13 311	0.15 330	0.17 211	0.15 228

CC-Net-ROB	0.85 479	1.15 500	2.13 360	0.88 526	0.38 431	0.88 478	0.44 418	1.06 507	0.79 453	0.58 350	0.69 406	0.65 348	0.50 376	2.74 537	0.51 338	0.93 541	0.39 515	0.87 536	0.29 460	0.54 511	0.54 512

ACVNet-4b	1.93 545	1.85 553	4.10 552	1.07 537	0.86 529	1.15 513	0.53 453	1.06 507	1.12 516	0.64 413	1.09 496	1.99 538	0.70 452	2.20 493	9.86 576	5.62 574	0.41 518	1.03 546	0.55 526	1.86 561	0.85 535

GCST	0.72 436	1.10 489	2.15 366	1.11 541	0.59 503	0.62 322	0.19 62	0.75 260	0.53 208	0.56 321	0.63 359	0.47 254	0.31 215	1.11 340	0.33 230	0.75 536	0.45 519	0.84 535	0.64 540	0.69 522	0.54 512

Ntro	1.00 499	1.68 543	2.80 488	0.95 532	0.85 528	1.06 500	0.53 453	0.98 462	0.90 486	0.62 393	0.76 436	0.93 472	0.66 443	1.66 414	0.98 439	0.99 546	0.45 519	0.75 534	0.40 508	1.19 543	0.75 529

otaku	1.03 502	1.68 543	2.72 474	0.95 532	0.73 521	1.03 497	0.59 473	0.99 474	0.86 473	0.69 435	1.61 523	0.98 483	0.64 436	1.46 380	1.14 463	0.95 543	0.46 521	0.72 533	0.40 508	1.24 547	0.78 532

Consistency-Raft	0.88 483	0.93 442	3.23 531	0.99 535	0.64 513	0.77 439	0.55 460	0.98 462	0.97 495	0.61 382	1.03 490	0.65 348	1.05 505	0.79 306	1.38 485	0.44 513	0.46 521	0.51 522	0.58 534	0.65 519	0.47 504

NVStereoNet_ROB	1.16 512	0.95 451	2.54 448	0.58 492	0.55 494	0.78 444	0.63 485	1.00 482	1.08 510	1.03 504	4.07 565	1.48 528	1.22 515	2.88 542	1.27 478	0.50 519	0.46 521	0.54 523	0.62 537	0.50 504	0.63 523
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
JetBlue	1.78 541	1.63 537	3.92 547	0.73 513	1.21 549	4.38 567	3.35 568	1.59 542	1.20 521	1.26 528	1.52 522	2.37 543	1.88 544	3.23 549	3.00 538	0.53 520	0.47 524	0.48 521	0.49 520	1.29 549	0.97 542

MADNet+	1.36 526	1.93 560	5.95 563	0.81 523	0.59 503	1.57 529	1.09 534	1.39 536	1.22 522	0.84 482	1.01 486	1.25 518	1.12 512	3.19 548	2.36 529	0.45 515	0.47 524	0.38 512	0.34 489	0.59 514	0.57 516

SGM_RVC	1.89 544	0.92 436	2.50 439	0.96 534	0.93 535	1.63 532	1.37 548	1.52 541	12.43 574	1.85 544	1.69 526	2.40 544	1.74 542	2.81 541	1.71 502	0.53 520	0.47 524	0.42 515	0.47 517	0.74 525	0.74 527
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
AE-Stereo	0.42 187	0.29 122	1.65 166	0.43 416	0.47 476	0.56 216	0.23 155	0.86 364	0.46 138	0.31 125	0.41 170	0.43 213	0.24 121	0.34 87	0.24 122	0.09 70	0.48 527	0.11 196	0.45 516	0.22 305	0.19 309

ACVNet_1	1.33 523	1.91 558	4.03 550	1.09 539	0.88 530	1.19 516	0.66 488	1.24 527	1.17 519	0.94 496	0.96 478	3.09 551	1.04 504	2.37 502	1.11 461	1.04 547	0.48 527	1.03 546	0.48 518	1.12 540	0.83 534

ACVNet_2	1.42 532	1.81 550	3.23 531	1.08 538	0.92 534	1.32 518	0.85 515	1.49 539	1.69 542	1.19 522	1.73 527	2.13 540	1.03 503	2.50 520	1.40 488	0.91 540	0.53 529	1.00 544	0.55 526	2.11 563	0.85 535

RALCasStereoNet	0.45 221	0.88 427	1.85 263	0.30 190	0.26 298	0.49 135	0.26 230	0.58 162	0.51 182	0.36 145	0.48 217	0.36 167	0.28 184	0.55 230	0.34 237	0.10 164	0.53 529	0.09 82	0.08 77	0.25 346	0.34 461

MoCha-V2	0.36 125	0.32 151	1.41 122	0.36 334	0.31 364	0.35 36	0.19 62	0.57 156	0.39 71	0.30 120	0.32 116	0.28 124	0.27 169	0.47 188	0.24 122	0.08 32	0.56 531	0.08 29	0.38 503	0.18 238	0.12 142

PWCK	1.49 535	1.90 557	3.22 530	1.09 539	0.54 491	1.71 536	1.73 556	1.49 539	1.53 538	1.44 538	1.80 528	1.82 535	1.30 519	3.34 551	1.76 505	1.07 548	0.56 531	0.97 543	0.58 534	1.38 553	0.65 524

MFMNet_re	0.92 489	1.28 516	2.53 442	0.82 524	0.76 525	0.90 480	0.75 505	0.98 462	1.04 504	1.03 504	1.05 494	0.84 445	0.94 495	0.83 309	0.72 406	0.68 531	0.60 533	0.63 528	0.60 536	0.77 529	0.74 527

SPS-STEREO	1.07 505	1.13 494	2.88 493	0.65 508	0.69 518	0.99 490	0.68 494	1.05 506	0.87 476	1.36 531	1.23 505	1.46 527	0.94 495	1.87 454	1.72 503	0.66 530	0.61 534	0.58 524	0.57 532	0.65 519	0.77 531
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
anonymity	0.80 466	0.66 348	1.29 99	0.59 497	0.75 522	0.67 377	0.52 449	0.95 444	0.71 387	0.94 496	0.70 416	0.67 364	0.87 484	0.71 287	1.35 483	0.64 529	0.62 535	0.58 524	1.44 562	0.60 517	0.65 524

STTRV1_RVC	0.80 466	0.55 298	2.89 496	0.42 411	0.49 479	0.79 448	0.44 418	1.15 521	0.82 463	0.62 393	0.89 466	0.72 395	0.63 433	2.69 533	0.64 385	0.48 518	0.64 536	0.27 484	0.24 432	0.35 441	0.27 414

TorneroNet-64	2.65 551	1.83 551	3.30 533	1.46 550	1.20 548	3.89 563	0.99 525	3.51 569	6.71 570	2.56 558	4.60 567	4.22 558	3.85 563	3.33 550	3.14 543	1.19 552	0.65 537	1.39 557	0.79 547	3.31 570	1.15 553

WAO-7	1.48 534	1.63 537	2.49 435	0.93 530	0.75 522	1.72 537	1.10 535	1.84 550	1.96 552	1.43 537	2.54 546	1.97 537	1.61 538	3.06 545	2.08 517	0.69 532	0.66 538	0.94 541	0.74 544	0.80 531	0.69 526

WAO-6	1.58 539	1.54 533	2.32 398	1.14 543	1.00 538	2.30 554	1.03 531	1.82 549	2.85 561	1.25 524	2.61 549	2.20 541	1.56 536	2.47 518	1.99 513	0.95 543	0.67 539	1.19 551	0.83 548	1.08 539	0.88 540

IMH-64-1	1.39 529	1.64 539	1.86 271	1.36 547	1.11 545	1.39 521	1.19 541	1.76 546	1.45 535	1.16 514	2.21 539	1.53 529	1.38 526	1.98 472	1.52 493	1.29 553	0.67 539	1.27 552	0.69 541	1.29 549	0.98 543

IMH-64	1.39 529	1.64 539	1.86 271	1.36 547	1.11 545	1.39 521	1.19 541	1.76 546	1.45 535	1.16 514	2.21 539	1.53 529	1.38 526	1.98 472	1.52 493	1.29 553	0.67 539	1.27 552	0.69 541	1.29 549	0.98 543

MANE	2.90 558	1.14 496	2.96 503	1.03 536	1.01 539	5.01 568	2.45 564	5.36 572	6.88 571	3.58 568	4.76 569	5.99 568	4.99 565	4.23 560	4.61 561	0.56 525	0.67 539	0.44 518	0.78 546	0.51 506	1.03 550

HART	0.38 140	0.53 284	1.66 170	0.26 101	0.15 55	0.30 15	0.19 62	0.67 212	0.46 138	0.29 116	0.52 259	0.38 176	0.16 23	0.41 136	0.20 50	0.08 32	0.68 543	0.09 82	0.07 51	0.34 430	0.21 337

Dean	1.79 542	1.83 551	3.92 547	1.29 546	1.07 544	1.55 528	1.00 528	1.95 553	2.33 554	1.47 539	4.19 566	4.26 561	1.33 523	2.21 494	1.48 492	1.14 550	0.68 543	1.18 548	0.74 544	1.24 547	0.98 543

TorneroNet	5.50 569	1.92 559	3.16 523	1.47 551	1.25 551	14.07 577	1.06 533	4.90 570	20.99 591	10.17 574	16.48 583	11.88 579	6.93 570	3.34 551	4.20 557	1.30 555	0.69 545	1.45 559	0.86 549	2.61 567	1.20 554

ADCPNet	0.99 496	0.99 470	3.93 549	0.37 357	0.68 517	1.36 520	0.62 483	0.87 373	0.76 438	0.78 466	0.81 444	1.08 502	1.18 514	1.14 346	2.49 531	0.21 453	0.69 545	0.21 458	0.95 553	0.29 387	0.37 478

LE_ROB	4.43 567	1.35 526	9.38 570	2.79 569	3.93 568	2.43 557	3.46 570	2.68 559	11.19 573	11.66 578	4.73 568	5.26 566	10.46 576	4.50 563	9.49 574	0.82 539	0.69 545	1.34 555	0.98 554	0.75 527	0.76 530

SGM+DAISY	1.83 543	1.43 528	3.81 544	0.87 525	1.01 539	2.38 556	2.53 566	1.36 533	1.75 545	2.92 564	3.22 560	2.65 546	2.93 555	2.22 497	3.10 542	0.72 533	0.69 545	0.63 528	0.62 537	0.77 529	0.98 543

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 501	1.67 541	2.32 398	0.47 447	0.39 434	1.47 523	0.95 522	0.95 444	0.91 487	0.84 482	0.94 475	1.05 498	0.60 416	2.95 543	0.72 406	0.41 511	0.72 549	0.32 500	0.55 526	0.74 525	1.22 555

GREAT-IGEV	0.37 131	0.28 112	1.48 139	0.25 70	0.38 431	0.46 114	0.18 53	0.33 7	0.34 24	0.15 4	0.29 86	0.15 26	0.17 30	0.36 105	0.23 100	0.07 20	0.76 550	0.07 1	0.26 448	0.21 288	1.03 550

IGEV-RUCA	2.28 548	0.30 134	1.15 76	0.40 393	1.86 563	2.06 550	1.90 558	1.36 533	1.80 549	3.70 569	3.76 563	5.02 565	8.19 574	2.12 488	1.63 498	0.25 482	0.76 550	2.72 570	1.91 566	2.39 566	2.36 570

UNDER WATER	2.74 553	1.85 553	4.54 556	1.81 559	1.44 554	2.34 555	1.40 551	3.24 564	6.60 569	2.60 559	2.76 552	5.75 567	5.24 567	3.02 544	4.01 554	1.45 557	0.81 552	1.59 563	1.06 556	1.80 559	1.51 562

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 524	1.70 545	2.50 439	0.56 486	0.40 443	2.15 552	0.99 525	1.24 527	1.26 525	1.02 503	1.10 497	1.29 519	0.88 488	3.10 547	1.08 456	1.66 561	0.83 553	0.68 531	0.88 550	1.57 554	1.80 568

UNDER WATER-64	2.47 550	1.89 556	4.86 557	1.82 560	1.44 554	3.18 561	1.57 555	2.62 557	5.64 566	2.05 546	2.13 536	4.13 557	3.76 562	2.62 527	3.42 549	1.47 558	0.85 554	1.57 562	1.07 557	1.82 560	1.49 561

notaker	2.66 552	2.07 562	3.31 535	2.61 568	1.43 552	1.76 539	1.11 536	2.76 560	1.79 547	2.26 554	11.53 578	3.96 556	4.29 564	3.09 546	2.76 536	1.55 560	0.88 555	1.70 565	1.07 557	2.00 562	1.35 558

LVE	1.96 546	2.17 569	3.14 521	1.68 553	1.80 562	1.63 532	1.03 531	2.34 556	2.81 560	1.25 524	2.89 554	4.24 560	1.29 517	2.79 539	1.44 490	2.85 569	0.91 556	1.18 548	1.46 563	1.23 546	1.10 552

IMH	2.02 547	2.15 568	2.69 471	1.68 553	1.12 547	1.66 535	0.92 521	2.10 554	1.92 551	1.32 530	2.66 551	2.21 542	1.69 540	5.78 565	1.68 500	5.54 573	0.96 557	1.31 554	0.71 543	1.32 552	0.99 548

FADNet_RVC	0.81 474	1.14 496	2.42 418	0.30 190	0.24 265	0.71 404	0.24 188	0.95 444	0.61 282	0.44 190	0.56 303	0.59 319	0.42 313	1.52 392	0.68 395	0.94 542	0.96 557	0.28 488	1.00 555	0.90 534	1.36 559

TCMNet-wrong-test	5.51 570	6.62 576	6.20 564	13.02 582	11.90 576	7.14 570	5.53 574	6.99 576	1.44 534	2.65 560	3.10 558	8.37 573	5.95 569	4.75 564	6.05 567	3.07 570	0.98 559	2.38 569	1.99 567	6.62 577	5.43 576

ktn	4.35 566	2.10 563	2.89 496	1.80 557	1.49 558	2.13 551	1.41 553	2.26 555	12.72 575	11.41 577	16.43 582	11.15 577	3.75 561	4.36 562	3.18 544	1.82 563	0.98 559	1.73 566	1.21 560	2.97 569	1.27 556

KSHMR	4.10 565	1.97 561	5.27 560	1.71 555	1.47 556	1.96 544	1.28 544	3.19 563	17.33 585	2.12 547	15.91 581	9.18 574	1.57 537	8.42 572	1.98 512	1.52 559	1.26 561	1.67 564	1.19 559	1.67 557	1.40 560

RainbowNet	1.15 510	1.78 549	2.72 474	1.12 542	0.91 533	1.06 500	0.76 507	1.16 523	1.13 518	0.75 457	0.97 480	1.09 504	0.80 472	1.60 407	1.21 473	1.17 551	1.26 561	1.01 545	0.57 532	1.13 541	0.88 540

MFN_U_SF_RVC	1.55 538	2.39 570	3.16 523	0.65 508	0.41 450	1.12 509	0.46 429	1.23 526	1.33 528	1.61 541	1.20 503	1.43 526	0.98 499	1.76 430	1.97 511	1.90 564	1.80 563	1.98 567	2.15 568	1.63 555	1.77 567

BEATNet-Init1	12.10 577	11.19 578	27.29 592	2.99 570	3.51 567	21.84 590	11.10 576	14.34 583	13.83 580	20.34 586	20.33 588	26.35 595	20.03 585	19.06 587	14.80 583	1.74 562	1.81 564	2.05 568	2.49 571	3.69 572	3.12 572

WAO-8	2.80 555	2.14 566	2.89 496	1.91 561	1.04 542	3.98 564	0.96 523	3.26 565	6.17 567	2.15 551	3.37 561	3.31 553	2.41 551	11.84 575	2.03 515	2.05 565	1.86 565	1.54 560	0.92 551	1.22 544	0.87 538

Venus	2.80 555	2.14 566	2.89 496	1.91 561	1.04 542	3.98 564	0.96 523	3.26 565	6.17 567	2.15 551	3.37 561	3.31 553	2.41 551	11.84 575	2.03 515	2.05 565	1.86 565	1.54 560	0.92 551	1.22 544	0.87 538

JetRed	3.29 562	4.93 573	10.17 571	1.45 549	1.72 561	7.44 571	5.05 573	3.06 562	2.12 553	2.41 557	2.39 543	2.99 549	2.37 550	3.51 554	6.44 568	1.32 556	1.90 567	1.37 556	1.23 561	2.21 564	1.76 566

HUF	0.59 361	0.65 341	2.46 427	0.45 437	0.77 526	0.34 31	0.24 188	0.46 67	0.39 71	0.31 125	0.28 80	0.25 90	0.19 66	0.67 271	0.18 16	0.12 280	2.03 568	0.08 29	0.06 9	0.31 406	1.59 565

coex-ft	5.95 571	1.67 541	60.57 595	0.34 299	0.30 345	0.77 439	0.69 496	0.74 249	4.41 564	19.22 585	2.15 537	1.62 533	7.97 573	1.81 444	8.96 573	0.44 513	2.08 569	0.18 435	0.19 402	0.38 462	4.62 575

PML	23.15 587	16.83 582	7.78 567	5.49 573	9.93 573	51.13 596	104.50 596	5.76 573	13.62 578	37.30 596	105.93 596	30.86 596	23.50 590	12.07 577	7.87 572	6.30 576	2.12 570	6.32 578	2.43 569	10.44 581	2.90 571

MADNet++	2.79 554	2.11 565	2.97 506	2.49 566	2.28 564	2.95 560	2.31 563	2.67 558	2.47 556	3.03 566	3.13 559	2.70 547	2.92 554	4.10 559	4.48 559	2.68 568	2.24 571	3.04 573	2.44 570	2.37 565	2.34 569

USTest	8.10 573	7.17 577	8.96 569	9.25 577	9.05 572	15.27 578	23.78 582	9.96 579	9.47 572	5.94 573	6.75 570	7.80 572	7.48 572	8.83 574	11.21 578	2.21 567	3.56 572	2.86 572	3.20 573	5.02 575	4.16 573

test_sample9	0.94 491	0.62 319	1.93 302	0.27 117	0.22 232	0.68 389	0.31 317	0.93 422	0.66 348	0.57 332	0.51 246	0.55 291	0.45 335	1.91 465	2.55 532	0.61 526	4.16 573	0.87 536	0.56 529	0.25 346	0.23 376

test_sample8	1.12 506	0.62 319	1.93 302	0.27 117	0.22 232	0.68 389	0.31 317	0.95 444	0.61 282	1.18 521	0.56 303	2.53 545	1.31 520	1.91 465	2.55 532	0.61 526	4.16 573	0.87 536	0.56 529	0.25 346	0.23 376

DGSMNet	2.89 557	0.63 330	3.18 526	3.43 571	4.17 570	2.57 558	6.98 575	0.97 458	0.83 467	0.56 321	1.86 530	0.79 427	0.62 430	1.64 412	1.39 486	4.61 572	5.01 575	5.17 576	4.71 575	4.44 574	4.19 574

DGTPSM_ROB	8.89 575	5.62 574	12.25 574	5.92 574	11.32 574	8.54 572	24.18 583	6.40 574	13.49 576	5.15 571	11.46 576	6.19 570	10.92 577	7.00 569	13.72 579	4.47 571	7.65 576	3.92 574	7.45 578	4.38 573	7.87 579

Anonymous_1	22.91 586	11.20 579	12.13 573	12.75 579	26.28 590	19.43 585	27.92 588	14.08 582	13.61 577	14.96 580	10.58 572	11.26 578	11.19 579	12.55 579	14.57 582	38.28 595	7.88 577	34.96 592	63.99 592	89.57 596	10.94 583

DPSMNet_ROB	9.48 576	5.64 575	13.01 578	8.82 576	11.82 575	8.54 572	24.20 584	6.41 575	13.65 579	5.32 572	11.47 577	6.33 571	10.92 577	7.69 570	13.89 580	7.25 580	8.19 578	5.06 575	7.78 579	5.31 576	8.26 580

DPSM_ROB	12.34 578	11.21 580	12.51 575	12.91 580	12.80 578	19.84 587	28.28 589	14.38 584	14.28 581	10.58 575	11.26 574	12.03 580	11.85 580	13.15 581	15.34 584	7.11 578	8.31 579	6.50 579	7.35 576	8.84 579	8.31 581

DPSM	12.34 578	11.21 580	12.51 575	12.91 580	12.80 578	19.84 587	28.28 589	14.38 584	14.28 581	10.58 575	11.26 574	12.03 580	11.85 580	13.15 581	15.34 584	7.11 578	8.31 579	6.50 579	7.35 576	8.84 579	8.31 581

LRCNet_RVC	13.74 581	19.30 583	12.75 577	19.46 585	12.69 577	1.86 540	0.41 396	12.33 580	1.05 505	15.77 581	18.83 587	12.62 582	8.70 575	12.21 578	9.62 575	22.22 588	8.37 581	25.85 588	24.01 589	19.32 587	17.44 588

tt	4.93 568	0.27 91	4.20 553	2.29 565	1.58 559	10.20 574	16.97 580	9.42 578	5.02 565	1.67 542	1.28 508	4.68 563	5.03 566	3.37 553	5.92 566	6.16 575	9.47 582	2.82 571	3.18 572	3.60 571	1.53 563

HanzoNet	7.64 572	2.86 571	5.05 558	7.01 575	3.97 569	2.18 553	1.34 547	3.37 568	4.05 563	13.17 579	10.58 572	10.73 576	16.52 583	8.45 573	10.51 577	10.48 581	9.72 583	5.59 577	13.46 582	6.84 578	6.83 578

DPSimNet_ROB	17.97 583	20.20 589	24.98 587	17.62 583	15.92 581	21.53 589	21.00 581	13.70 581	15.61 583	23.89 592	14.69 580	22.87 588	24.58 595	12.70 580	14.56 581	18.48 586	12.91 584	20.21 586	12.05 580	17.76 582	14.17 584

LSM0	26.58 592	22.63 594	25.88 590	30.13 592	52.21 596	39.94 595	56.74 592	28.97 594	28.72 593	21.14 588	22.26 590	24.43 593	23.88 592	26.54 595	30.87 594	14.32 585	16.55 585	13.12 584	14.71 583	17.92 586	20.60 590

Selective-RAFT-Error	24.87 591	22.59 593	25.14 589	26.13 591	25.82 589	39.93 594	57.03 594	28.97 594	28.95 596	21.21 590	22.65 592	24.25 592	23.98 594	26.43 593	30.83 593	14.27 584	16.71 586	13.10 582	14.82 585	17.82 585	16.76 587

CasAABBNet	24.81 589	22.53 591	24.83 586	26.08 589	25.74 587	39.86 592	57.06 595	28.87 592	28.83 594	21.16 589	22.54 591	24.22 590	23.89 593	26.38 591	30.87 594	14.25 582	16.71 586	13.09 581	14.81 584	17.78 583	16.71 586

FlowAnything	24.85 590	22.54 592	25.10 588	26.11 590	25.76 588	39.86 592	57.00 593	28.89 593	28.87 595	21.31 591	22.68 593	24.22 590	23.87 591	26.39 592	30.89 596	14.26 583	16.78 588	13.10 582	14.90 586	17.78 583	16.69 585

ASD4	21.52 585	19.65 584	22.13 583	22.45 587	16.42 582	23.29 591	30.71 591	33.06 596	17.47 586	24.18 593	14.11 579	21.71 587	15.88 582	21.06 589	18.11 586	19.78 587	17.78 589	26.52 589	20.33 587	27.03 589	18.73 589

HaxPig	19.86 584	22.40 590	22.34 584	17.95 584	17.95 583	11.77 576	11.89 577	16.02 586	15.89 584	21.10 587	21.41 589	18.74 586	18.39 584	20.08 588	19.69 587	23.63 592	23.22 590	24.06 587	23.69 588	23.00 588	23.95 591

xxxxx1	28.96 594	20.11 586	14.07 580	49.74 593	39.15 593	18.98 581	26.64 585	21.94 588	20.21 588	16.45 582	17.48 584	18.36 583	21.56 586	16.21 584	20.88 588	23.07 589	26.55 591	66.40 594	78.70 594	30.27 591	32.51 594

tt_ll	28.96 594	20.11 586	14.07 580	49.74 593	39.15 593	18.98 581	26.64 585	21.94 588	20.21 588	16.45 582	17.48 584	18.36 583	21.56 586	16.21 584	20.88 588	23.07 589	26.55 591	66.40 594	78.70 594	30.27 591	32.51 594

ff	28.96 594	20.11 586	14.07 580	49.74 593	39.15 593	18.98 581	26.64 585	21.94 588	20.21 588	16.45 582	17.48 584	18.36 583	21.56 586	16.21 584	20.88 588	23.07 589	26.55 591	66.40 594	78.70 594	30.27 591	32.51 594

MEDIAN_ROB	23.96 588	27.05 595	26.39 591	22.16 586	22.13 585	16.12 580	13.97 578	20.24 587	20.05 587	25.50 594	25.31 594	22.96 589	22.63 589	24.39 590	23.24 591	28.20 593	27.23 594	28.62 590	27.75 590	27.50 590	27.76 592

AVERAGE_ROB	26.93 593	30.34 596	29.27 593	25.82 588	25.34 586	19.48 586	15.17 579	23.55 591	23.00 592	28.45 595	27.87 595	26.25 594	25.86 596	26.96 596	25.55 592	31.30 594	30.07 595	31.76 591	30.81 591	30.79 594	30.93 593

FADE	15.89 582	3.00 572	8.70 568	2.11 563	2.94 566	1.19 516	0.91 520	5.00 571	2.49 557	1.25 524	1.19 502	3.05 550	7.02 571	8.02 571	5.31 565	94.83 596	35.90 596	65.83 593	66.18 593	1.66 556	1.30 557

test_example2	115.39 597	123.23 597	94.57 596	115.52 596	123.55 597	101.63 597	114.33 597	53.41 597	99.48 597	134.90 597	135.05 597	85.83 597	85.11 597	111.32 597	106.15 597	152.55 597	205.26 597	99.78 597	114.96 597	140.96 597	110.20 597

ccccc	291.34 598	297.21 598	347.09 598	374.70 598	380.44 598	203.92 598	213.88 598	216.32 598	172.72 598	203.37 598	218.57 598	215.01 598	258.31 598	312.78 598	341.56 598	412.57 598	356.13 598	256.09 598	227.69 598	428.88 598	389.64 598

Low-res two-view benchmark