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

LG-Stereo_L1	0.18 1	0.14 3	0.29 26	0.31 10	0.21 86	0.19 6	0.19 16	0.30 7	0.20 7	0.16 1	0.15 2	0.19 16	0.17 12	0.35 30	0.20 7	0.13 52	0.10 44	0.12 23	0.09 6	0.11 12	0.10 3

MLG-Stereo_test2	0.18 1	0.14 3	0.26 7	0.31 10	0.17 11	0.24 29	0.17 3	0.27 4	0.15 2	0.18 3	0.19 10	0.22 32	0.14 1	0.32 13	0.19 1	0.13 52	0.09 17	0.12 23	0.09 6	0.11 12	0.10 3

MLG-Stereo_test1	0.18 1	0.14 3	0.28 17	0.34 50	0.17 11	0.24 29	0.17 3	0.27 4	0.13 1	0.18 3	0.14 1	0.23 37	0.15 4	0.32 13	0.20 7	0.12 30	0.09 17	0.13 51	0.09 6	0.10 2	0.10 3

MLG-Stereo	0.18 1	0.14 3	0.28 17	0.34 50	0.16 2	0.26 50	0.17 3	0.31 9	0.15 2	0.19 5	0.15 2	0.23 37	0.15 4	0.32 13	0.20 7	0.11 22	0.09 17	0.13 51	0.09 6	0.10 2	0.10 3

FoundationStereo	0.18 1	0.15 15	0.26 7	0.31 10	0.17 11	0.23 24	0.20 21	0.24 3	0.16 4	0.19 5	0.16 6	0.21 26	0.19 22	0.27 3	0.22 25	0.14 81	0.10 44	0.12 23	0.09 6	0.10 2	0.10 3

S2M2_XL	0.19 6	0.18 68	0.28 17	0.27 1	0.20 68	0.15 2	0.16 2	0.23 1	0.16 4	0.21 11	0.26 33	0.17 4	0.17 12	0.24 1	0.21 17	0.17 231	0.16 337	0.15 121	0.14 169	0.15 158	0.12 61

LG-Stereo_L2	0.19 6	0.14 3	0.30 32	0.31 10	0.20 68	0.20 8	0.18 11	0.33 12	0.22 12	0.19 5	0.15 2	0.20 21	0.18 17	0.34 25	0.20 7	0.13 52	0.09 17	0.13 51	0.09 6	0.11 12	0.09 1

Monster-pub-eth3d	0.20 8	0.14 3	0.27 12	0.31 10	0.16 2	0.22 15	0.21 39	0.39 35	0.34 61	0.20 8	0.25 27	0.17 4	0.15 4	0.40 59	0.19 1	0.09 1	0.09 17	0.11 1	0.09 6	0.11 12	0.10 3

Monster-pub-mixall	0.20 8	0.14 3	0.27 12	0.31 10	0.17 11	0.20 8	0.17 3	0.43 55	0.24 16	0.23 19	0.21 14	0.17 4	0.16 10	0.46 98	0.19 1	0.13 52	0.10 44	0.11 1	0.08 1	0.10 2	0.12 61

MLG-Stereo_test3	0.20 8	0.14 3	0.28 17	0.33 44	0.17 11	0.38 181	0.18 11	0.32 10	0.22 12	0.25 26	0.16 6	0.25 49	0.17 12	0.32 13	0.21 17	0.13 52	0.10 44	0.12 23	0.09 6	0.11 12	0.11 30

LGtest1	0.20 8	0.15 15	0.30 32	0.35 66	0.17 11	0.26 50	0.17 3	0.33 12	0.21 10	0.21 11	0.16 6	0.23 37	0.21 39	0.33 20	0.20 7	0.15 148	0.10 44	0.13 51	0.10 46	0.12 37	0.11 30

MonSter	0.20 8	0.14 3	0.27 12	0.31 10	0.16 2	0.22 15	0.21 39	0.39 35	0.34 61	0.20 8	0.25 27	0.18 10	0.15 4	0.39 51	0.19 1	0.09 1	0.09 17	0.11 1	0.09 6	0.11 12	0.10 3

dual_stereo	0.20 8	0.15 15	0.27 12	0.32 28	0.17 11	0.16 3	0.20 21	0.30 7	0.21 10	0.24 23	0.20 12	0.25 49	0.14 1	0.55 157	0.25 60	0.14 81	0.10 44	0.12 23	0.09 6	0.10 2	0.10 3

4.5_new	0.21 14	0.20 134	0.31 38	0.31 10	0.18 24	0.24 29	0.26 97	0.34 20	0.29 31	0.33 70	0.29 51	0.19 16	0.19 22	0.30 7	0.21 17	0.10 6	0.08 1	0.12 23	0.11 76	0.14 115	0.10 3

4.5w-stereo	0.21 14	0.20 134	0.31 38	0.31 10	0.18 24	0.24 29	0.26 97	0.34 20	0.29 31	0.33 70	0.29 51	0.19 16	0.19 22	0.30 7	0.21 17	0.10 6	0.08 1	0.12 23	0.11 76	0.14 115	0.10 3

IGEV	0.21 14	0.13 1	0.25 1	0.31 10	0.20 68	0.22 15	0.19 16	0.42 51	0.30 38	0.22 16	0.34 79	0.20 21	0.15 4	0.32 13	0.19 1	0.12 30	0.10 44	0.12 23	0.10 46	0.10 2	0.10 3

asda	0.22 17	0.19 99	0.31 38	0.32 28	0.18 24	0.24 29	0.23 66	0.38 33	0.29 31	0.28 47	0.24 24	0.18 10	0.23 56	0.41 64	0.22 25	0.09 1	0.08 1	0.11 1	0.09 6	0.11 12	0.10 3

asd	0.22 17	0.18 68	0.31 38	0.32 28	0.18 24	0.26 50	0.22 50	0.37 30	0.25 20	0.32 66	0.23 19	0.19 16	0.23 56	0.46 98	0.21 17	0.10 6	0.08 1	0.11 1	0.10 46	0.12 37	0.10 3

4.25_new	0.22 17	0.22 198	0.34 61	0.32 28	0.19 45	0.31 113	0.28 125	0.33 12	0.25 20	0.30 55	0.28 43	0.21 26	0.26 86	0.35 30	0.25 60	0.10 6	0.08 1	0.11 1	0.09 6	0.11 12	0.10 3

4.5w_new	0.22 17	0.22 198	0.34 61	0.32 28	0.19 45	0.31 113	0.28 125	0.33 12	0.25 20	0.30 55	0.28 43	0.21 26	0.26 86	0.35 30	0.25 60	0.10 6	0.08 1	0.11 1	0.09 6	0.11 12	0.10 3

4.25w-stereo	0.22 17	0.22 198	0.34 61	0.32 28	0.19 45	0.31 113	0.28 125	0.33 12	0.25 20	0.30 55	0.28 43	0.21 26	0.26 86	0.35 30	0.25 60	0.10 6	0.08 1	0.11 1	0.09 6	0.11 12	0.10 3

4w-stereo	0.22 17	0.19 99	0.33 52	0.31 10	0.18 24	0.29 88	0.20 21	0.33 12	0.23 14	0.33 70	0.24 24	0.21 26	0.28 110	0.42 72	0.23 37	0.09 1	0.08 1	0.11 1	0.10 46	0.11 12	0.10 3

2.5w	0.22 17	0.18 68	0.34 61	0.32 28	0.18 24	0.31 113	0.27 110	0.33 12	0.24 16	0.29 48	0.35 84	0.18 10	0.19 22	0.41 64	0.21 17	0.10 6	0.08 1	0.11 1	0.10 46	0.12 37	0.10 3

2.75w_new	0.22 17	0.18 68	0.30 32	0.29 4	0.18 24	0.23 24	0.33 212	0.37 30	0.29 31	0.36 88	0.27 36	0.18 10	0.25 70	0.37 40	0.24 50	0.11 22	0.09 17	0.11 1	0.09 6	0.10 2	0.10 3

monsters	0.22 17	0.14 3	0.28 17	0.32 28	0.19 45	0.24 29	0.19 16	0.46 70	0.34 61	0.37 92	0.30 58	0.16 2	0.20 33	0.45 90	0.20 7	0.12 30	0.09 17	0.11 1	0.09 6	0.11 12	0.11 30

111111	0.22 17	0.15 15	0.29 26	0.37 112	0.23 132	0.21 14	0.19 16	0.46 70	0.29 31	0.20 8	0.20 12	0.29 59	0.14 1	0.44 84	0.22 25	0.14 81	0.10 44	0.12 23	0.09 6	0.12 37	0.12 61

LG-G_1	0.22 17	0.14 3	0.31 38	0.34 50	0.16 2	0.52 268	0.17 3	0.36 25	0.20 7	0.21 11	0.22 17	0.26 52	0.19 22	0.37 40	0.20 7	0.14 81	0.10 44	0.13 51	0.09 6	0.11 12	0.11 30

LG-G	0.22 17	0.14 3	0.31 38	0.34 50	0.16 2	0.52 268	0.17 3	0.36 25	0.20 7	0.21 11	0.22 17	0.26 52	0.19 22	0.37 40	0.20 7	0.14 81	0.10 44	0.13 51	0.09 6	0.11 12	0.11 30

SGD-Stereo	0.22 17	0.16 31	0.28 17	0.32 28	0.16 2	0.28 77	0.20 21	0.39 35	0.29 31	0.25 26	0.29 51	0.21 26	0.27 96	0.38 47	0.27 100	0.16 193	0.09 17	0.13 51	0.11 76	0.13 71	0.11 30

StereoAnything_RVC	0.22 17	0.85 526	0.41 141	0.28 2	0.16 2	0.23 24	0.18 11	0.23 1	0.19 6	0.16 1	0.16 6	0.15 1	0.21 39	0.32 13	0.19 1	0.16 193	0.09 17	0.12 23	0.09 6	0.16 207	0.10 3

IGEV-Stereo++	0.22 17	0.16 31	0.29 26	0.38 131	0.20 68	0.22 15	0.18 11	0.44 59	0.36 74	0.23 19	0.29 51	0.24 45	0.17 12	0.28 5	0.23 37	0.12 30	0.10 44	0.12 23	0.10 46	0.12 37	0.11 30

AdaDepth	0.23 32	0.18 68	0.36 90	0.38 131	0.19 45	0.33 142	0.22 50	0.35 23	0.24 16	0.22 16	0.21 14	0.20 21	0.19 22	0.59 189	0.21 17	0.10 6	0.11 109	0.13 51	0.10 46	0.11 12	0.13 106

qwe	0.23 32	0.18 68	0.30 32	0.31 10	0.18 24	0.29 88	0.22 50	0.39 35	0.33 55	0.37 92	0.30 58	0.20 21	0.22 48	0.45 90	0.22 25	0.10 6	0.08 1	0.11 1	0.10 46	0.12 37	0.10 3

2.25w	0.23 32	0.19 99	0.35 76	0.31 10	0.18 24	0.30 98	0.18 11	0.34 20	0.32 47	0.33 70	0.37 88	0.20 21	0.25 70	0.47 110	0.25 60	0.10 6	0.09 17	0.11 1	0.10 46	0.10 2	0.12 61

3.75w	0.23 32	0.17 44	0.33 52	0.32 28	0.19 45	0.42 219	0.24 72	0.36 25	0.26 25	0.33 70	0.28 43	0.17 4	0.25 70	0.38 47	0.21 17	0.10 6	0.08 1	0.11 1	0.10 46	0.11 12	0.10 3

3.5w_stereo	0.23 32	0.18 68	0.31 38	0.31 10	0.18 24	0.27 63	0.22 50	0.39 35	0.30 38	0.33 70	0.27 36	0.24 45	0.29 129	0.52 142	0.25 60	0.09 1	0.08 1	0.11 1	0.09 6	0.11 12	0.11 30

2w_stereo	0.23 32	0.19 99	0.33 52	0.33 44	0.17 11	0.28 77	0.37 273	0.40 44	0.36 74	0.33 70	0.33 70	0.17 4	0.21 39	0.30 7	0.23 37	0.10 6	0.08 1	0.11 1	0.10 46	0.12 37	0.11 30

monsterstereo	0.23 32	0.15 15	0.28 17	0.35 66	0.19 45	0.22 15	0.20 21	0.38 33	0.37 82	0.34 82	0.40 96	0.19 16	0.19 22	0.46 98	0.22 25	0.11 22	0.10 44	0.12 23	0.09 6	0.13 71	0.09 1

GREAT-IGEV	0.23 32	0.15 15	0.33 52	0.30 7	0.23 132	0.20 8	0.26 97	0.35 23	0.34 61	0.21 11	0.31 61	0.22 32	0.21 39	0.50 133	0.22 25	0.12 30	0.10 44	0.12 23	0.09 6	0.13 71	0.12 61

DEFOM-Stereo	0.23 32	0.16 31	0.29 26	0.34 50	0.20 68	0.59 317	0.20 21	0.32 10	0.31 42	0.23 19	0.19 10	0.18 10	0.18 17	0.42 72	0.22 25	0.12 30	0.10 44	0.12 23	0.09 6	0.11 12	0.12 61

3.25w_new	0.24 41	0.17 44	0.34 61	0.31 10	0.18 24	0.43 224	0.20 21	0.39 35	0.32 47	0.39 107	0.29 51	0.23 37	0.27 96	0.43 78	0.23 37	0.10 6	0.09 17	0.11 1	0.09 6	0.10 2	0.11 30

3.25w	0.24 41	0.17 44	0.34 61	0.31 10	0.18 24	0.43 224	0.20 21	0.39 35	0.32 47	0.39 107	0.29 51	0.23 37	0.27 96	0.43 78	0.23 37	0.10 6	0.09 17	0.11 1	0.09 6	0.10 2	0.11 30

LG-Stereo_Zeroshot	0.24 41	0.17 44	0.34 61	0.40 193	0.21 86	0.18 4	0.21 39	0.36 25	0.27 28	0.30 55	0.52 142	0.28 58	0.28 110	0.27 3	0.24 50	0.14 81	0.10 44	0.13 51	0.10 46	0.14 115	0.14 137

AIO_rvc	0.24 41	0.17 44	0.37 102	0.35 66	0.20 68	0.26 50	0.33 212	0.45 63	0.23 14	0.26 32	0.25 27	0.33 84	0.15 4	0.55 157	0.24 50	0.12 30	0.09 17	0.13 51	0.10 46	0.12 37	0.11 30

AIO_test	0.24 41	0.17 44	0.33 52	0.35 66	0.21 86	0.31 113	0.38 291	0.45 63	0.26 25	0.26 32	0.28 43	0.32 76	0.21 39	0.40 59	0.26 78	0.13 52	0.10 44	0.13 51	0.11 76	0.13 71	0.11 30

MSCF	0.25 46	0.17 44	0.36 90	0.41 221	0.21 86	0.20 8	0.31 182	0.47 78	0.32 47	0.37 92	0.33 70	0.23 37	0.34 172	0.37 40	0.23 37	0.15 148	0.10 44	0.13 51	0.11 76	0.13 71	0.13 106

3w_stereo	0.25 46	0.20 134	0.40 132	0.33 44	0.17 11	0.32 130	0.41 342	0.42 51	0.39 92	0.33 70	0.28 43	0.16 2	0.29 129	0.35 30	0.22 25	0.10 6	0.08 1	0.11 1	0.10 46	0.12 37	0.12 61

1w_stereo	0.25 46	0.15 15	0.31 38	0.35 66	0.18 24	0.32 130	0.41 342	0.41 47	0.44 132	0.32 66	0.39 94	0.17 4	0.27 96	0.46 98	0.24 50	0.10 6	0.08 1	0.11 1	0.09 6	0.11 12	0.10 3

LG-Stereo	0.25 46	0.18 68	0.43 173	0.40 193	0.20 68	0.22 15	0.26 97	0.33 12	0.39 92	0.27 39	0.45 108	0.22 32	0.16 10	0.38 47	0.28 119	0.11 22	0.12 176	0.17 186	0.15 194	0.13 71	0.10 3

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 46	0.32 392	0.25 1	0.52 438	0.20 68	0.29 88	0.22 50	0.44 59	0.38 87	0.27 39	0.25 27	0.24 45	0.29 129	0.46 98	0.23 37	0.14 81	0.09 17	0.12 23	0.09 6	0.14 115	0.11 30

HUF	0.25 46	0.17 44	0.38 112	0.33 44	0.19 45	0.25 47	0.39 309	0.53 97	0.36 74	0.26 32	0.23 19	0.33 84	0.27 96	0.36 37	0.25 60	0.14 81	0.11 109	0.13 51	0.10 46	0.12 37	0.12 61

GIP-stereo	0.25 46	0.19 99	0.32 48	0.38 131	0.25 202	0.26 50	0.20 21	0.50 84	0.41 113	0.25 26	0.39 94	0.35 97	0.20 33	0.33 20	0.22 25	0.16 193	0.11 109	0.13 51	0.10 46	0.12 37	0.12 61

RAStereo	0.25 46	0.17 44	0.33 52	0.40 193	0.21 86	0.24 29	0.26 97	0.45 63	0.46 143	0.23 19	0.34 79	0.30 64	0.19 22	0.34 25	0.26 78	0.15 148	0.12 176	0.16 147	0.13 139	0.14 115	0.11 30

IGEV-Stereo+	0.25 46	0.15 15	0.28 17	0.32 28	0.19 45	0.13 1	0.17 3	0.29 6	0.30 38	0.22 16	0.15 2	0.22 32	0.22 48	0.42 72	0.22 25	0.14 81	0.10 44	0.12 23	0.09 6	0.15 158	1.09 551

IGEV++	0.25 46	0.17 44	0.35 76	0.40 193	0.23 132	0.24 29	0.23 66	0.56 114	0.24 16	0.29 48	0.36 85	0.30 64	0.22 48	0.33 20	0.29 137	0.14 81	0.10 44	0.14 78	0.10 46	0.13 71	0.14 137

Selective-IGEV	0.25 46	0.18 68	0.37 102	0.37 112	0.20 68	0.27 63	0.25 84	0.59 125	0.25 20	0.27 39	0.26 33	0.34 89	0.18 17	0.62 230	0.23 37	0.12 30	0.10 44	0.14 78	0.11 76	0.13 71	0.11 30

zero-FE	0.26 57	0.16 31	0.33 52	0.36 93	0.30 346	0.18 4	0.20 21	0.37 30	0.31 42	0.27 39	0.27 36	0.29 59	0.28 110	0.34 25	0.25 60	0.17 231	0.10 44	0.14 78	0.10 46	0.62 528	0.13 106

GASTEREO	0.26 57	0.17 44	0.35 76	0.41 221	0.21 86	0.22 15	0.30 158	0.47 78	0.32 47	0.38 101	0.33 70	0.22 32	0.33 165	0.43 78	0.24 50	0.15 148	0.10 44	0.13 51	0.11 76	0.13 71	0.12 61

S2M2	0.26 57	0.23 231	0.34 61	0.32 28	0.25 202	0.24 29	0.13 1	0.36 25	0.42 120	0.25 26	0.37 88	0.29 59	0.25 70	0.31 12	0.26 78	0.22 365	0.19 403	0.17 186	0.19 334	0.21 328	0.19 288

castereo++	0.26 57	0.17 44	0.29 26	0.34 50	0.20 68	0.74 389	0.20 21	0.41 47	0.49 154	0.24 23	0.24 24	0.35 97	0.27 96	0.41 64	0.20 7	0.14 81	0.09 17	0.14 78	0.09 6	0.11 12	0.11 30

IGEV-RUCA	0.26 57	0.16 31	0.36 90	0.40 193	0.27 275	0.32 130	0.20 21	0.39 35	0.36 74	0.27 39	0.31 61	0.25 49	0.21 39	0.50 133	0.24 50	0.20 327	0.11 109	0.13 51	0.10 46	0.17 233	0.16 207

fffft	0.26 57	0.18 68	0.39 120	0.37 112	0.23 132	0.29 88	0.35 247	0.46 70	0.26 25	0.37 92	0.23 19	0.27 55	0.22 48	0.55 157	0.28 119	0.12 30	0.09 17	0.16 147	0.13 139	0.13 71	0.13 106
1: 1. 1
AIO-Stereo	0.26 57	0.19 99	0.36 90	0.39 156	0.18 24	0.28 77	0.30 158	0.52 91	0.29 31	0.30 55	0.31 61	0.32 76	0.17 12	0.55 157	0.23 37	0.13 52	0.10 44	0.14 78	0.11 76	0.13 71	0.11 30

RSM++	0.26 57	0.19 99	0.36 90	0.37 112	0.21 86	0.28 77	0.29 140	0.54 103	0.34 61	0.26 32	0.23 19	0.36 108	0.21 39	0.52 142	0.24 50	0.12 30	0.11 109	0.14 78	0.12 103	0.14 115	0.11 30

RSM	0.26 57	0.19 99	0.35 76	0.37 112	0.21 86	0.27 63	0.33 212	0.55 106	0.28 29	0.26 32	0.25 27	0.38 116	0.20 33	0.59 189	0.23 37	0.12 30	0.10 44	0.14 78	0.11 76	0.14 115	0.11 30

MoCha-V2	0.26 57	0.16 31	0.30 32	0.41 221	0.18 24	0.27 63	0.26 97	0.57 118	0.28 29	0.37 92	0.27 36	0.33 84	0.34 172	0.56 167	0.23 37	0.12 30	0.10 44	0.12 23	0.10 46	0.13 71	0.13 106

Replicate-Monster	0.27 67	0.16 31	1.15 482	0.30 7	0.17 11	0.38 181	0.19 16	0.44 59	0.40 106	0.24 23	0.21 14	0.23 37	0.22 48	0.47 110	0.20 7	0.11 22	0.09 17	0.12 23	0.09 6	0.09 1	0.18 276

SCV	0.27 67	0.20 134	0.37 102	0.36 93	0.22 104	0.27 63	0.33 212	0.65 160	0.31 42	0.25 26	0.29 51	0.37 109	0.23 56	0.52 142	0.23 37	0.19 306	0.11 109	0.14 78	0.11 76	0.15 158	0.12 61

SMoEStereo_RVC	0.27 67	0.20 134	0.37 102	0.36 93	0.23 132	0.36 163	0.31 182	0.43 55	0.36 74	0.38 101	0.30 58	0.32 76	0.24 63	0.56 167	0.24 50	0.12 30	0.10 44	0.16 147	0.12 103	0.12 37	0.12 61

mms	0.27 67	0.21 168	0.36 90	0.38 131	0.25 202	0.31 113	0.32 196	0.43 55	0.33 55	0.29 48	0.34 79	0.34 89	0.20 33	0.48 119	0.26 78	0.13 52	0.11 109	0.16 147	0.13 139	0.15 158	0.13 106

ours_stereo	0.27 67	0.22 198	0.35 76	0.38 131	0.24 172	0.30 98	0.32 196	0.46 70	0.39 92	0.27 39	0.34 79	0.35 97	0.23 56	0.49 128	0.27 100	0.13 52	0.11 109	0.16 147	0.12 103	0.14 115	0.12 61

Occ-G	0.27 67	0.15 15	0.32 48	0.35 66	0.21 86	0.28 77	0.32 196	0.44 59	0.34 61	0.29 48	0.43 103	0.49 185	0.25 70	0.50 133	0.30 152	0.14 81	0.11 109	0.14 78	0.11 76	0.13 71	0.13 106

Pointernet	0.27 67	0.15 15	0.35 76	0.36 93	0.23 132	0.35 155	0.21 39	0.74 243	0.41 113	0.39 107	0.37 88	0.34 89	0.25 70	0.37 40	0.27 100	0.15 148	0.11 109	0.12 23	0.09 6	0.11 12	0.11 30

MaDis-Stereo	0.27 67	0.19 99	0.39 120	0.37 112	0.26 239	0.28 77	0.28 125	0.45 63	0.37 82	0.27 39	0.27 36	0.40 131	0.27 96	0.40 59	0.30 152	0.16 193	0.14 286	0.16 147	0.13 139	0.15 158	0.12 61

UniTT-Stereo	0.27 67	0.18 68	0.40 132	0.40 193	0.28 299	0.30 98	0.28 125	0.40 44	0.33 55	0.30 55	0.46 112	0.27 55	0.25 70	0.48 119	0.35 202	0.17 231	0.13 248	0.14 78	0.12 103	0.14 115	0.13 106

EGLCR-Stereo	0.27 67	0.17 44	0.36 90	0.35 66	0.21 86	0.37 175	0.20 21	0.58 121	0.37 82	0.29 48	0.28 43	0.42 143	0.18 17	0.47 110	0.27 100	0.14 81	0.10 44	0.16 147	0.14 169	0.13 71	0.12 61

CroCo-Stereo	0.27 67	0.23 231	0.40 132	0.49 398	0.22 104	0.20 8	0.29 140	0.55 106	0.45 137	0.29 48	0.27 36	0.42 143	0.26 86	0.30 7	0.26 78	0.15 148	0.13 248	0.13 51	0.12 103	0.16 207	0.13 106
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
SCV_C0	0.28 78	0.20 134	0.40 132	0.36 93	0.25 202	0.23 24	0.28 125	0.60 127	0.41 113	0.31 62	0.36 85	0.37 109	0.20 33	0.61 208	0.23 37	0.13 52	0.11 109	0.13 51	0.11 76	0.16 207	0.13 106

tt45	0.28 78	0.18 68	0.36 90	0.36 93	0.24 172	0.37 175	0.28 125	0.50 84	0.31 42	0.41 122	0.27 36	0.38 116	0.25 70	0.61 208	0.26 78	0.13 52	0.11 109	0.16 147	0.13 139	0.12 37	0.15 176

999	0.28 78	0.17 44	0.38 112	0.37 112	0.25 202	0.30 98	0.27 110	0.55 106	0.42 120	0.26 32	0.31 61	0.39 124	0.24 63	0.65 256	0.26 78	0.14 81	0.11 109	0.15 121	0.12 103	0.12 37	0.15 176

trnet	0.28 78	0.15 15	0.25 1	0.29 4	0.16 2	0.38 181	0.23 66	0.53 97	0.77 263	0.43 132	0.52 142	0.34 89	0.28 110	0.39 51	0.27 100	0.15 148	0.11 109	0.12 23	0.08 1	0.11 12	0.11 30

AEACV	0.28 78	0.18 68	0.34 61	0.36 93	0.45 475	0.27 63	0.27 110	0.41 47	0.39 92	0.31 62	0.46 112	0.31 68	0.36 187	0.38 47	0.25 60	0.14 81	0.11 109	0.15 121	0.13 139	0.13 71	0.13 106

LoS_RVC	0.28 78	0.17 44	0.29 26	0.33 44	0.32 385	0.43 224	0.34 224	0.42 51	0.34 61	0.33 70	0.51 135	0.29 59	0.38 201	0.37 40	0.28 119	0.11 22	0.10 44	0.11 1	0.08 1	0.11 12	0.26 404

CREStereo	0.28 78	0.16 31	0.25 1	0.28 2	0.17 11	0.38 181	0.25 84	0.52 91	0.76 260	0.43 132	0.51 135	0.32 76	0.28 110	0.39 51	0.27 100	0.16 193	0.11 109	0.12 23	0.09 6	0.12 37	0.12 61
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
water-stereo	0.29 85	0.15 15	0.32 48	0.36 93	0.20 68	0.36 163	0.24 72	0.65 160	0.39 92	0.41 122	0.61 174	0.44 156	0.39 216	0.29 6	0.28 119	0.14 81	0.13 248	0.14 78	0.12 103	0.12 37	0.12 61

castereo	0.29 85	0.17 44	0.34 61	0.36 93	0.21 86	0.40 198	0.41 342	0.52 91	0.67 213	0.27 39	0.41 99	0.37 109	0.36 187	0.34 25	0.25 60	0.13 52	0.09 17	0.13 51	0.10 46	0.12 37	0.10 3

fffy	0.29 85	0.22 198	0.38 112	0.38 131	0.23 132	0.33 142	0.29 140	0.55 106	0.42 120	0.33 70	0.37 88	0.39 124	0.27 96	0.52 142	0.28 119	0.13 52	0.12 176	0.16 147	0.13 139	0.14 115	0.12 61

WCG-NET	0.29 85	0.15 15	0.35 76	0.34 50	0.19 45	0.32 130	0.27 110	0.42 51	0.82 305	0.46 142	0.49 125	0.39 124	0.25 70	0.42 72	0.27 100	0.12 30	0.09 17	0.13 51	0.11 76	0.12 37	0.11 30

MGS-Stereo	0.29 85	0.20 134	0.42 154	0.37 112	0.24 172	0.37 175	0.30 158	0.40 44	0.50 158	0.32 66	0.51 135	0.40 131	0.24 63	0.45 90	0.28 119	0.16 193	0.12 176	0.15 121	0.13 139	0.15 158	0.14 137

testlalala	0.29 85	0.20 134	0.45 187	0.34 50	0.24 172	0.44 234	0.29 140	0.50 84	0.30 38	0.70 248	0.50 127	0.35 97	0.25 70	0.33 20	0.25 60	0.15 148	0.11 109	0.14 78	0.09 6	0.12 37	0.13 106

GCAP-Stereo	0.29 85	0.21 168	0.45 187	0.39 156	0.20 68	0.39 190	0.22 50	0.60 127	0.46 143	0.47 145	0.50 127	0.39 124	0.27 96	0.34 25	0.24 50	0.14 81	0.12 176	0.14 78	0.11 76	0.13 71	0.12 61

CES	0.29 85	0.15 15	0.25 1	0.31 10	0.71 528	0.36 163	0.27 110	0.51 88	0.47 149	0.34 82	0.48 120	0.27 55	0.23 56	0.40 59	0.24 50	0.13 52	0.11 109	0.12 23	0.08 1	0.13 71	0.32 450

MC-Stereo	0.29 85	0.18 68	0.35 76	0.40 193	0.21 86	0.26 50	0.26 97	0.53 97	0.40 106	0.38 101	0.61 174	0.41 136	0.31 151	0.57 176	0.27 100	0.14 81	0.10 44	0.14 78	0.12 103	0.12 37	0.12 61

CroCo-Stereo Lap2	0.29 85	0.25 284	0.44 179	0.50 409	0.30 346	0.19 6	0.31 182	0.52 91	0.41 113	0.25 26	0.28 43	0.46 169	0.31 151	0.39 51	0.30 152	0.15 148	0.15 310	0.16 147	0.13 139	0.17 233	0.16 207

FlowAnything_test	0.30 95	0.20 134	0.41 141	0.48 387	0.26 239	0.46 244	0.25 84	0.45 63	0.33 55	0.30 55	0.26 33	0.35 97	0.26 86	0.41 64	0.39 247	0.21 343	0.15 310	0.22 361	0.26 454	0.17 233	0.17 250

depthmonostereo	0.30 95	0.15 15	0.36 90	0.35 66	0.18 24	0.45 241	0.27 110	0.71 213	0.57 178	0.36 88	0.43 103	0.34 89	0.40 221	0.36 37	0.27 100	0.14 81	0.12 176	0.13 51	0.12 103	0.11 12	0.12 61

MM-Stereo_test2	0.30 95	0.18 68	0.41 141	0.41 221	0.25 202	0.41 209	0.41 342	0.65 160	0.43 127	0.38 101	0.36 85	0.31 68	0.26 86	0.55 157	0.25 60	0.12 30	0.11 109	0.15 121	0.12 103	0.15 158	0.12 61

HART	0.30 95	0.17 44	0.33 52	0.41 221	0.21 86	0.32 130	0.26 97	0.67 178	0.32 47	0.33 70	0.66 188	0.41 136	0.22 48	0.58 181	0.25 60	0.12 30	0.11 109	0.15 121	0.11 76	0.15 158	0.12 61

ff7	0.30 95	0.22 198	0.42 154	0.37 112	0.26 239	0.31 113	0.34 224	0.66 167	0.35 68	0.39 107	0.33 70	0.31 68	0.28 110	0.61 208	0.26 78	0.14 81	0.11 109	0.17 186	0.12 103	0.15 158	0.16 207

IGEVStereo-DCA	0.30 95	0.24 253	0.42 154	0.36 93	0.27 275	0.38 181	0.34 224	0.66 167	0.35 68	0.39 107	0.31 61	0.35 97	0.27 96	0.62 230	0.25 60	0.16 193	0.12 176	0.16 147	0.12 103	0.14 115	0.16 207

ffff	0.30 95	0.22 198	0.42 154	0.37 112	0.26 239	0.31 113	0.34 224	0.66 167	0.35 68	0.39 107	0.33 70	0.31 68	0.28 110	0.61 208	0.26 78	0.14 81	0.11 109	0.17 186	0.12 103	0.15 158	0.16 207

11t	0.30 95	0.22 198	0.42 154	0.37 112	0.26 239	0.31 113	0.34 224	0.66 167	0.35 68	0.39 107	0.33 70	0.31 68	0.28 110	0.61 208	0.26 78	0.14 81	0.11 109	0.17 186	0.12 103	0.15 158	0.16 207

CASnet	0.30 95	0.20 134	0.34 61	0.42 255	0.17 11	0.25 47	0.24 72	0.53 97	0.56 171	0.54 169	0.54 152	0.39 124	0.24 63	0.41 64	0.26 78	0.15 148	0.10 44	0.22 361	0.18 306	0.18 264	0.12 61
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
anonymousdsp	0.30 95	0.22 198	0.41 141	0.38 131	0.26 239	0.31 113	0.35 247	0.68 184	0.36 74	0.40 119	0.33 70	0.32 76	0.28 110	0.62 230	0.26 78	0.14 81	0.10 44	0.17 186	0.12 103	0.15 158	0.16 207

LoS	0.30 95	0.16 31	0.32 48	0.30 7	0.19 45	0.32 130	0.29 140	0.54 103	0.73 245	0.35 85	0.52 142	0.42 143	0.29 129	0.48 119	0.29 137	0.15 148	0.11 109	0.13 51	0.09 6	0.12 37	0.12 61
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ProNet	0.30 95	0.22 198	0.41 141	0.36 93	0.25 202	0.33 142	0.42 353	0.62 139	0.41 113	0.33 70	0.31 61	0.32 76	0.28 110	0.60 202	0.28 119	0.13 52	0.11 109	0.16 147	0.13 139	0.13 71	0.14 137

ccc-4	0.30 95	0.22 198	0.42 154	0.37 112	0.26 239	0.31 113	0.34 224	0.66 167	0.35 68	0.39 107	0.33 70	0.31 68	0.28 110	0.61 208	0.26 78	0.14 81	0.11 109	0.17 186	0.12 103	0.15 158	0.16 207

IGEV-Stereo	0.30 95	0.22 198	0.41 141	0.38 131	0.26 239	0.30 98	0.35 247	0.68 184	0.36 74	0.40 119	0.33 70	0.32 76	0.28 110	0.62 230	0.26 78	0.14 81	0.10 44	0.17 186	0.12 103	0.15 158	0.16 207
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GLC_STEREO	0.30 95	0.20 134	0.28 17	0.44 320	0.19 45	0.31 113	0.25 84	0.49 82	0.43 127	0.37 92	0.47 118	0.40 131	0.23 56	0.51 141	0.37 222	0.15 148	0.18 385	0.19 265	0.16 223	0.16 207	0.14 137

DilatedVolume-Stereo	0.31 110	0.16 31	0.38 112	0.34 50	0.21 86	0.54 280	0.25 84	0.58 121	0.43 127	0.59 181	0.50 127	0.37 109	0.32 158	0.50 133	0.29 137	0.13 52	0.12 176	0.13 51	0.11 76	0.11 12	0.12 61

Reg-Stereo(zero)	0.31 110	0.17 44	0.30 32	0.35 66	0.19 45	0.33 142	0.21 39	0.64 157	0.72 235	0.52 159	0.52 142	0.51 191	0.29 129	0.48 119	0.27 100	0.13 52	0.10 44	0.12 23	0.10 46	0.12 37	0.13 106

WCG-NET（raft）	0.31 110	0.16 31	0.39 120	0.33 44	0.19 45	0.35 155	0.27 110	0.54 103	0.79 274	0.45 136	0.55 158	0.47 174	0.27 96	0.56 167	0.28 119	0.13 52	0.10 44	0.12 23	0.11 76	0.12 37	0.12 61

rrr	0.31 110	0.24 253	0.56 313	0.36 93	0.27 275	0.38 181	0.31 182	0.56 114	0.44 132	0.39 107	0.31 61	0.35 97	0.27 96	0.62 230	0.25 60	0.16 193	0.12 176	0.16 147	0.13 139	0.14 115	0.14 137

TANstereo	0.31 110	0.16 31	0.34 61	0.31 10	0.17 11	0.55 286	0.23 66	0.46 70	0.56 171	0.60 184	0.69 198	0.37 109	0.26 86	0.36 37	0.28 119	0.16 193	0.16 337	0.13 51	0.10 46	0.14 115	0.15 176

test_xeample3	0.31 110	0.23 231	0.56 313	0.36 93	0.26 239	0.35 155	0.32 196	0.60 127	0.38 87	0.44 135	0.32 68	0.33 84	0.28 110	0.66 268	0.27 100	0.14 81	0.12 176	0.16 147	0.12 103	0.14 115	0.14 137

rvit_stereo_0081_aga	0.32 116	0.29 365	0.50 246	0.43 295	0.29 322	0.36 163	0.32 196	0.46 70	0.42 120	0.40 119	0.44 106	0.41 136	0.34 172	0.43 78	0.31 164	0.23 392	0.17 370	0.19 265	0.16 223	0.20 316	0.15 176

GCAP-BAT	0.32 116	0.21 168	0.45 187	0.34 50	0.29 322	0.28 77	0.27 110	0.53 97	0.32 47	0.61 189	0.66 188	0.47 174	0.25 70	0.59 189	0.28 119	0.15 148	0.12 176	0.15 121	0.10 46	0.12 37	0.12 61

rvit_stereo_0080	0.32 116	0.26 319	0.45 187	0.39 156	0.28 299	0.27 63	0.46 379	0.51 88	0.46 143	0.36 88	0.42 101	0.41 136	0.29 129	0.41 64	0.34 193	0.22 365	0.17 370	0.17 186	0.16 223	0.23 374	0.16 207

whm_eth	0.32 116	0.26 319	0.45 187	0.39 156	0.28 299	0.27 63	0.46 379	0.51 88	0.46 143	0.36 88	0.42 101	0.41 136	0.29 129	0.41 64	0.34 193	0.22 365	0.17 370	0.17 186	0.16 223	0.23 374	0.16 207

plain	0.32 116	0.21 168	0.59 332	0.40 193	0.29 322	0.27 63	0.30 158	0.46 70	0.36 74	0.32 66	0.66 188	0.31 68	0.33 165	0.68 287	0.32 171	0.18 268	0.13 248	0.20 302	0.15 194	0.18 264	0.13 106

MIF-Stereo (partial)	0.32 116	0.19 99	0.41 141	0.41 221	0.32 385	0.29 88	0.24 72	0.49 82	0.44 132	0.31 62	0.63 179	0.37 109	0.36 187	0.60 202	0.32 171	0.17 231	0.13 248	0.19 265	0.17 275	0.18 264	0.15 176

CREStereo++_RVC	0.32 116	0.16 31	0.25 1	0.32 28	0.24 172	0.27 63	0.22 50	0.48 81	0.89 347	0.47 145	0.80 252	0.29 59	0.25 70	0.37 40	0.34 193	0.14 81	0.09 17	0.13 51	0.52 536	0.14 115	0.10 3
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
XX-TBD	0.32 116	0.53 480	0.26 7	0.53 448	0.21 86	0.38 181	0.24 72	0.41 47	0.77 263	0.55 171	0.70 201	0.31 68	0.26 86	0.33 20	0.28 119	0.16 193	0.10 44	0.12 23	0.09 6	0.13 71	0.11 30

rvit_stereo_0081	0.33 124	0.25 284	0.49 234	0.43 295	0.26 239	0.31 113	0.37 273	0.45 63	0.56 171	0.37 92	0.40 96	0.39 124	0.38 201	0.44 84	0.35 202	0.22 365	0.16 337	0.19 265	0.16 223	0.20 316	0.14 137

rvit_stereo_0082	0.33 124	0.25 284	0.49 234	0.43 295	0.26 239	0.31 113	0.37 273	0.45 63	0.56 171	0.37 92	0.40 96	0.39 124	0.38 201	0.44 84	0.35 202	0.22 365	0.16 337	0.19 265	0.16 223	0.20 316	0.14 137

RAFT-Stereo-weight	0.33 124	0.19 99	0.36 90	0.39 156	0.23 132	0.28 77	0.29 140	0.69 194	0.83 311	0.55 171	0.51 135	0.58 229	0.20 33	0.48 119	0.30 152	0.13 52	0.10 44	0.14 78	0.12 103	0.13 71	0.12 61

CAS++	0.33 124	0.25 284	0.39 120	0.38 131	0.26 239	0.32 130	0.24 72	0.87 293	0.53 168	0.48 151	0.46 112	0.26 52	0.21 39	0.50 133	0.26 78	0.23 392	0.20 412	0.22 361	0.17 275	0.21 328	0.17 250
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo07	0.33 124	0.23 231	0.37 102	0.43 295	0.29 322	0.40 198	0.48 394	0.78 264	0.38 87	0.38 101	0.34 79	0.32 76	0.30 147	0.63 241	0.28 119	0.14 81	0.13 248	0.19 265	0.17 275	0.18 264	0.17 250

MSKI-zero shot	0.33 124	0.19 99	0.36 90	0.41 221	0.22 104	0.32 130	0.22 50	0.65 160	0.45 137	0.52 159	0.64 182	0.60 243	0.19 22	0.78 354	0.27 100	0.14 81	0.11 109	0.14 78	0.10 46	0.13 71	0.13 106

4D-IteraStereo	0.33 124	0.19 99	0.43 173	0.40 193	0.24 172	0.32 130	0.27 110	0.59 125	0.72 235	0.66 221	0.53 149	0.42 143	0.22 48	0.46 98	0.30 152	0.14 81	0.09 17	0.20 302	0.16 223	0.16 207	0.12 61

iRaftStereo_RVC	0.33 124	0.20 134	0.40 132	0.40 193	0.23 132	0.31 113	0.29 140	0.70 206	0.55 170	0.49 153	0.66 188	0.37 109	0.23 56	0.47 110	0.33 181	0.14 81	0.11 109	0.19 265	0.17 275	0.16 207	0.13 106

PMTNet	0.33 124	0.17 44	0.26 7	0.29 4	0.18 24	0.44 234	0.22 50	0.57 118	0.66 207	0.46 142	0.54 152	0.38 116	0.34 172	0.50 133	0.25 60	0.75 537	0.10 44	0.12 23	0.09 6	0.13 71	0.12 61

xyz-stereo-finetune	0.34 133	0.19 99	0.38 112	0.34 50	0.18 24	0.57 301	0.32 196	0.60 127	0.70 226	0.47 145	0.54 152	0.38 116	0.35 180	0.57 176	0.38 237	0.13 52	0.12 176	0.16 147	0.13 139	0.13 71	0.13 106

MM-Stereo_test1	0.34 133	0.19 99	0.37 102	0.42 255	0.23 132	0.35 155	0.44 369	0.62 139	0.56 171	0.61 189	0.51 135	0.38 116	0.36 187	0.65 256	0.27 100	0.15 148	0.13 248	0.17 186	0.14 169	0.15 158	0.13 106

tg	0.34 133	0.19 99	0.40 132	0.40 193	0.23 132	0.38 181	0.26 97	0.74 243	0.60 190	0.48 151	0.65 184	0.42 143	0.24 63	0.57 176	0.33 181	0.14 81	0.10 44	0.18 232	0.17 275	0.14 115	0.12 61

rvit_stereo_0083	0.34 133	0.25 284	0.53 284	0.45 334	0.28 299	0.35 155	0.35 247	0.47 78	0.64 198	0.38 101	0.47 118	0.42 143	0.37 193	0.41 64	0.39 247	0.22 365	0.20 412	0.20 302	0.17 275	0.21 328	0.15 176

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 133	0.28 351	0.48 225	0.37 112	0.25 202	0.47 248	0.30 158	0.60 127	0.92 364	0.43 132	0.37 88	0.30 64	0.29 129	0.50 133	0.30 152	0.17 231	0.14 286	0.18 232	0.15 194	0.18 264	0.16 207

cross-raft	0.34 133	0.20 134	0.38 112	0.45 334	0.24 172	0.32 130	0.35 247	0.77 261	0.42 120	0.62 193	0.77 227	0.58 229	0.27 96	0.46 98	0.31 164	0.12 30	0.10 44	0.15 121	0.13 139	0.15 158	0.12 61

MM-Stereo_test3	0.35 139	0.19 99	0.33 52	0.42 255	0.26 239	0.34 152	0.44 369	0.74 243	0.93 370	0.47 145	0.52 142	0.42 143	0.29 129	0.46 98	0.29 137	0.17 231	0.15 310	0.17 186	0.13 139	0.14 115	0.15 176

model_zeroshot	0.35 139	0.20 134	0.56 313	0.41 221	0.30 346	0.51 260	0.26 97	0.69 194	0.48 151	0.65 215	0.51 135	0.52 195	0.25 70	0.46 98	0.27 100	0.17 231	0.13 248	0.15 121	0.14 169	0.13 71	0.14 137

rvit_stereo_ft	0.35 139	0.26 319	0.54 297	0.53 448	0.32 385	0.33 142	0.46 379	0.52 91	0.52 165	0.35 85	0.41 99	0.41 136	0.34 172	0.49 128	0.36 213	0.22 365	0.14 286	0.19 265	0.18 306	0.19 299	0.15 176

gcap-zeroshot	0.35 139	0.20 134	0.61 338	0.39 156	0.23 132	0.53 273	0.27 110	0.58 121	0.35 68	0.64 210	0.49 125	0.87 372	0.34 172	0.49 128	0.25 60	0.14 81	0.12 176	0.15 121	0.12 103	0.13 71	0.14 137

RAFT-Test	0.35 139	0.19 99	0.42 154	0.39 156	0.24 172	0.50 255	0.23 66	0.74 243	0.44 132	0.62 193	0.85 279	0.64 264	0.28 110	0.48 119	0.30 152	0.14 81	0.11 109	0.14 78	0.11 76	0.13 71	0.13 106

test-3	0.35 139	0.17 44	0.48 225	0.40 193	0.22 104	0.42 219	0.22 50	0.66 167	0.80 283	0.72 260	0.45 108	0.63 257	0.29 129	0.45 90	0.32 171	0.13 52	0.09 17	0.17 186	0.13 139	0.13 71	0.11 30

test_1	0.35 139	0.17 44	0.48 225	0.40 193	0.22 104	0.42 219	0.22 50	0.66 167	0.80 283	0.70 248	0.45 108	0.63 257	0.29 129	0.45 90	0.32 171	0.13 52	0.09 17	0.17 186	0.13 139	0.13 71	0.11 30

raftrobust	0.35 139	0.20 134	0.39 120	0.43 295	0.29 322	0.31 113	0.25 84	0.73 236	0.66 207	0.59 181	0.56 161	0.44 156	0.45 248	0.55 157	0.31 164	0.16 193	0.12 176	0.14 78	0.12 103	0.12 37	0.14 137

CFNet-RSSM	0.35 139	0.18 68	0.47 212	0.39 156	0.22 104	0.35 155	0.23 66	0.78 264	0.86 324	0.67 230	0.54 152	0.56 210	0.28 110	0.49 128	0.28 119	0.14 81	0.10 44	0.14 78	0.12 103	0.13 71	0.12 61

Gwc-CoAtRS	0.35 139	0.18 68	0.46 200	0.39 156	0.23 132	0.34 152	0.22 50	0.74 243	0.77 263	0.62 193	0.60 171	0.58 229	0.29 129	0.47 110	0.29 137	0.14 81	0.11 109	0.14 78	0.12 103	0.13 71	0.13 106

AE-Stereo	0.36 149	0.21 168	0.47 212	0.49 398	0.31 360	0.50 255	0.34 224	0.72 224	0.73 245	0.34 82	0.55 158	0.52 195	0.28 110	0.48 119	0.31 164	0.13 52	0.13 248	0.18 232	0.16 223	0.15 158	0.14 137

ACVNet-DCA	0.36 149	0.25 284	0.35 76	0.42 255	0.23 132	0.53 273	0.37 273	0.91 308	0.59 183	0.42 127	0.50 127	0.34 89	0.47 260	0.61 208	0.26 78	0.17 231	0.11 109	0.19 265	0.13 139	0.18 264	0.19 288

IGEV_Zeroshot_test	0.36 149	0.19 99	0.71 387	0.41 221	0.29 322	0.30 98	0.25 84	0.86 292	0.40 106	0.64 210	0.57 163	0.56 210	0.25 70	0.56 167	0.29 137	0.15 148	0.11 109	0.16 147	0.14 169	0.14 115	0.14 137

EKT-Stereo	0.36 149	0.24 253	0.44 179	0.44 320	0.30 346	0.37 175	0.30 158	0.72 224	0.68 215	0.47 145	0.63 179	0.49 185	0.28 110	0.59 189	0.34 193	0.19 306	0.14 286	0.18 232	0.15 194	0.16 207	0.18 276

Any-RAFT	0.36 149	0.17 44	0.31 38	0.35 66	0.21 86	0.51 260	0.21 39	0.93 319	0.75 255	0.56 174	0.73 206	0.66 282	0.29 129	0.48 119	0.25 60	0.15 148	0.10 44	0.13 51	0.10 46	0.13 71	0.13 106

LL-Strereo2	0.36 149	0.25 284	0.52 276	0.43 295	0.27 275	0.36 163	0.27 110	0.70 206	0.46 143	0.55 171	0.53 149	0.65 270	0.24 63	0.69 294	0.32 171	0.14 81	0.13 248	0.23 383	0.20 357	0.19 299	0.14 137

Selective-RAFT	0.36 149	0.23 231	0.54 297	0.45 334	0.22 104	0.64 343	0.27 110	0.62 139	0.65 204	0.41 122	0.38 93	0.55 204	0.39 216	0.59 189	0.36 213	0.14 81	0.12 176	0.14 78	0.12 103	0.16 207	0.14 137

RCA-Stereo	0.36 149	0.18 68	0.37 102	0.38 131	0.23 132	0.31 113	0.33 212	0.70 206	1.25 481	0.45 136	0.65 184	0.46 169	0.43 234	0.40 59	0.29 137	0.14 81	0.10 44	0.14 78	0.12 103	0.12 37	0.12 61

Patchmatch Stereo++	0.36 149	0.24 253	0.51 255	0.42 255	0.22 104	0.24 29	0.21 39	0.63 147	0.39 92	0.63 200	0.73 206	0.57 214	0.38 201	0.61 208	0.39 247	0.18 268	0.12 176	0.20 302	0.16 223	0.21 328	0.16 207
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.36 149	0.24 253	0.51 255	0.42 255	0.22 104	0.24 29	0.31 182	0.63 147	0.39 92	0.63 200	0.73 206	0.57 214	0.38 201	0.59 189	0.38 237	0.18 268	0.12 176	0.20 302	0.16 223	0.21 328	0.16 207

ROB_FTStereo_v2	0.36 149	0.24 253	0.51 255	0.42 255	0.22 104	0.24 29	0.31 182	0.63 147	0.39 92	0.63 200	0.73 206	0.57 214	0.38 201	0.60 202	0.39 247	0.18 268	0.12 176	0.20 302	0.16 223	0.21 328	0.16 207

ROB_FTStereo	0.36 149	0.24 253	0.51 255	0.42 255	0.22 104	0.24 29	0.20 21	0.63 147	0.39 92	0.63 200	0.73 206	0.57 214	0.38 201	0.60 202	0.38 237	0.18 268	0.12 176	0.20 302	0.16 223	0.21 328	0.16 207

HUI-Stereo	0.36 149	0.24 253	0.51 255	0.42 255	0.22 104	0.24 29	0.22 50	0.63 147	0.40 106	0.64 210	0.73 206	0.58 229	0.38 201	0.53 148	0.38 237	0.18 268	0.12 176	0.20 302	0.16 223	0.21 328	0.16 207

iGMRVC	0.36 149	0.24 253	0.51 255	0.42 255	0.22 104	0.24 29	0.29 140	0.63 147	0.39 92	0.63 200	0.73 206	0.57 214	0.38 201	0.61 208	0.39 247	0.18 268	0.12 176	0.20 302	0.16 223	0.21 328	0.16 207

iRAFT	0.36 149	0.24 253	0.51 255	0.42 255	0.22 104	0.24 29	0.21 39	0.63 147	0.39 92	0.63 200	0.73 206	0.57 214	0.38 201	0.61 208	0.39 247	0.18 268	0.12 176	0.20 302	0.16 223	0.21 328	0.16 207

RAFT-IKP	0.36 149	0.24 253	0.51 255	0.42 255	0.22 104	0.24 29	0.27 110	0.63 147	0.39 92	0.63 200	0.73 206	0.57 214	0.38 201	0.61 208	0.39 247	0.18 268	0.12 176	0.20 302	0.16 223	0.21 328	0.16 207

sCroCo_RVC	0.36 149	0.29 365	0.73 398	0.52 438	0.39 441	0.42 219	0.31 182	0.52 91	0.46 143	0.31 62	0.48 120	0.38 116	0.32 158	0.46 98	0.33 181	0.22 365	0.23 442	0.19 265	0.19 334	0.21 328	0.22 356

EAI-Stereo	0.36 149	0.21 168	0.46 200	0.40 193	0.22 104	0.33 142	0.36 260	1.22 439	0.32 47	0.52 159	0.75 220	0.35 97	0.28 110	0.65 256	0.30 152	0.14 81	0.11 109	0.14 78	0.14 169	0.14 115	0.13 106

xyz-stereo-finetune2	0.37 167	0.20 134	0.40 132	0.32 28	0.19 45	0.80 409	0.29 140	0.56 114	0.33 55	0.53 167	0.79 241	0.43 152	0.48 264	0.70 302	0.46 298	0.13 52	0.12 176	0.17 186	0.13 139	0.12 37	0.14 137

testlalala2	0.37 167	0.19 99	0.45 187	0.94 534	0.56 507	0.45 241	0.25 84	0.64 157	0.51 164	0.69 242	0.57 163	0.44 156	0.24 63	0.35 30	0.33 181	0.15 148	0.13 248	0.14 78	0.10 46	0.13 71	0.14 137

1test111	0.37 167	0.25 284	0.35 76	0.42 255	0.23 132	0.53 273	0.37 273	0.91 308	0.59 183	0.42 127	0.50 127	0.34 89	0.47 260	0.59 189	0.48 313	0.17 231	0.11 109	0.19 265	0.13 139	0.18 264	0.19 288

tt1	0.37 167	0.25 284	0.35 76	0.43 295	0.23 132	0.52 268	0.37 273	0.72 224	1.13 454	0.42 127	0.46 112	0.35 97	0.44 241	0.61 208	0.26 78	0.17 231	0.11 109	0.19 265	0.13 139	0.16 207	0.17 250

HH	0.37 167	0.22 198	0.49 234	0.41 221	0.26 239	0.36 163	0.30 158	0.87 293	0.41 113	0.45 136	0.59 168	0.78 343	0.43 234	0.77 346	0.26 78	0.15 148	0.11 109	0.15 121	0.14 169	0.14 115	0.14 137

HanStereo	0.37 167	0.22 198	0.49 234	0.41 221	0.26 239	0.36 163	0.30 158	0.87 293	0.41 113	0.45 136	0.59 168	0.78 343	0.43 234	0.77 346	0.26 78	0.15 148	0.11 109	0.15 121	0.14 169	0.14 115	0.14 137

CAS	0.37 167	0.13 1	0.27 12	1.34 547	0.31 360	0.46 244	0.38 291	0.50 84	0.48 151	0.35 85	0.52 142	0.24 45	0.19 22	0.30 7	0.28 119	1.03 549	0.08 1	0.12 23	0.08 1	0.12 37	0.28 425

anonymousdsp2	0.37 167	0.21 168	0.49 234	0.38 131	0.24 172	0.48 253	0.31 182	0.91 308	0.68 215	0.57 177	0.51 135	0.51 191	0.34 172	0.59 189	0.33 181	0.14 81	0.11 109	0.14 78	0.10 46	0.16 207	0.16 207

knoymous	0.37 167	0.22 198	0.34 61	0.32 28	0.22 104	0.38 181	0.29 140	0.63 147	0.65 204	0.69 242	0.69 198	0.60 243	0.40 221	0.61 208	0.36 213	0.17 231	0.11 109	0.20 302	0.12 103	0.18 264	0.19 288

test_4	0.37 167	0.19 99	0.34 61	0.45 334	0.26 239	0.20 8	0.34 224	0.58 121	0.42 120	0.60 184	1.45 484	0.43 152	0.26 86	0.67 278	0.29 137	0.12 30	0.10 44	0.17 186	0.19 334	0.15 158	0.12 61

test_3	0.37 167	0.19 99	0.50 246	0.45 334	0.24 172	0.47 248	0.36 260	0.69 194	0.84 312	0.66 221	0.46 112	0.68 292	0.25 70	0.45 90	0.32 171	0.12 30	0.10 44	0.18 232	0.16 223	0.15 158	0.12 61

NRIStereo	0.37 167	0.21 168	0.49 234	0.42 255	0.23 132	0.33 142	0.25 84	0.68 184	0.59 183	0.65 215	0.63 179	0.55 204	0.37 193	0.67 278	0.40 269	0.16 193	0.12 176	0.18 232	0.15 194	0.17 233	0.15 176

DeepStereo_RVC	0.37 167	0.22 198	0.51 255	0.41 221	0.24 172	0.26 50	0.22 50	0.64 157	0.40 106	0.69 242	0.67 195	0.57 214	0.50 272	0.58 181	0.42 279	0.17 231	0.12 176	0.18 232	0.16 223	0.19 299	0.19 288

CRE-IMP	0.37 167	0.23 231	0.53 284	0.42 255	0.24 172	0.40 198	0.21 39	0.61 135	0.45 137	0.65 215	0.73 206	0.53 200	0.37 193	0.63 241	0.40 269	0.18 268	0.11 109	0.19 265	0.16 223	0.21 328	0.19 288

test-1	0.37 167	0.20 134	0.76 407	0.47 379	0.27 275	0.44 234	0.36 260	0.63 147	0.65 204	0.49 153	0.67 195	0.54 202	0.35 180	0.42 72	0.30 152	0.14 81	0.12 176	0.16 147	0.14 169	0.15 158	0.18 276

s12784h	0.37 167	0.15 15	0.26 7	0.34 50	0.15 1	0.80 409	0.29 140	0.83 284	0.87 331	0.58 180	0.58 166	0.43 152	0.41 226	0.59 189	0.35 202	0.12 30	0.10 44	0.14 78	0.09 6	0.14 115	0.10 3

RALCasStereoNet	0.37 167	0.23 231	0.41 141	0.44 320	0.28 299	0.36 163	0.38 291	0.66 167	0.67 213	0.51 156	0.74 218	0.51 191	0.29 129	0.64 248	0.38 237	0.17 231	0.14 286	0.15 121	0.13 139	0.17 233	0.17 250

RAFT-Stereo + iAFF	0.37 167	0.18 68	0.45 187	0.36 93	0.19 45	0.33 142	0.28 125	0.67 178	0.77 263	0.72 260	0.99 351	0.56 210	0.39 216	0.44 84	0.31 164	0.11 22	0.09 17	0.15 121	0.14 169	0.13 71	0.11 30

H2IRNET	0.38 185	0.21 168	0.36 90	0.39 156	0.25 202	0.26 50	0.24 72	0.61 135	0.74 251	0.39 107	0.89 297	0.74 323	0.53 281	0.53 148	0.44 288	0.16 193	0.13 248	0.19 265	0.20 357	0.17 233	0.15 176

cc1	0.38 185	0.25 284	0.35 76	0.42 255	0.23 132	0.53 273	0.37 273	0.71 213	1.17 466	0.42 127	0.50 127	0.34 89	0.47 260	0.61 208	0.26 78	0.17 231	0.11 109	0.19 265	0.13 139	0.16 207	0.17 250

11t1	0.38 185	0.23 231	0.49 234	0.36 93	0.23 132	0.61 324	0.31 182	0.74 243	0.47 149	0.62 193	0.55 158	0.55 204	0.49 269	0.58 181	0.45 294	0.18 268	0.15 310	0.16 147	0.13 139	0.17 233	0.19 288

DCRE	0.38 185	0.19 99	0.47 212	0.45 334	0.33 397	0.45 241	0.40 322	0.66 167	0.53 168	0.49 153	0.95 326	0.57 214	0.39 216	0.53 148	0.32 171	0.14 81	0.13 248	0.15 121	0.14 169	0.14 115	0.15 176

DCANet-4	0.38 185	0.22 198	0.58 324	0.35 66	0.19 45	0.30 98	0.30 158	0.69 194	0.97 395	0.70 248	0.79 241	0.40 131	0.46 255	0.46 98	0.37 222	0.14 81	0.10 44	0.14 78	0.11 76	0.12 37	0.15 176

GMOStereo	0.38 185	0.19 99	0.42 154	0.43 295	0.24 172	0.40 198	0.39 309	0.55 106	0.64 198	0.89 376	0.84 270	0.65 270	0.37 193	0.39 51	0.29 137	0.14 81	0.12 176	0.20 302	0.18 306	0.15 158	0.12 61

error version	0.38 185	0.19 99	0.42 154	0.43 295	0.24 172	0.40 198	0.39 309	0.55 106	0.64 198	0.89 376	0.84 270	0.65 270	0.37 193	0.39 51	0.29 137	0.14 81	0.12 176	0.20 302	0.18 306	0.15 158	0.12 61

test-v	0.38 185	0.19 99	0.42 154	0.43 295	0.24 172	0.40 198	0.39 309	0.55 106	0.64 198	0.89 376	0.84 270	0.65 270	0.37 193	0.39 51	0.29 137	0.14 81	0.12 176	0.20 302	0.18 306	0.15 158	0.12 61

test-2	0.38 185	0.19 99	0.42 154	0.43 295	0.24 172	0.40 198	0.39 309	0.55 106	0.64 198	0.89 376	0.84 270	0.65 270	0.37 193	0.39 51	0.29 137	0.14 81	0.12 176	0.20 302	0.18 306	0.15 158	0.12 61

rafts_anoy	0.38 185	0.22 198	0.38 112	0.43 295	0.28 299	0.32 130	0.32 196	0.70 206	0.91 358	0.59 181	0.66 188	0.45 165	0.33 165	0.49 128	0.41 274	0.16 193	0.12 176	0.21 346	0.23 415	0.18 264	0.16 207

raft+_RVC	0.38 185	0.20 134	0.38 112	0.39 156	0.27 275	0.44 234	0.35 247	0.81 276	0.90 352	0.52 159	0.78 236	0.50 187	0.29 129	0.56 167	0.41 274	0.15 148	0.12 176	0.17 186	0.15 194	0.14 115	0.13 106

XX-Stereo	0.38 185	0.18 68	0.52 276	0.58 484	0.38 433	0.39 190	0.20 21	0.62 139	0.31 42	0.47 145	1.29 452	0.72 314	0.25 70	0.59 189	0.28 119	0.16 193	0.11 109	0.17 186	0.16 223	0.14 115	0.11 30

DCANet	0.38 185	0.18 68	0.46 200	0.35 66	0.19 45	0.30 98	0.30 158	0.72 224	0.96 390	0.72 260	0.77 227	0.45 165	0.56 299	0.47 110	0.36 213	0.14 81	0.10 44	0.14 78	0.11 76	0.13 71	0.15 176

AIO-test1	0.39 198	0.18 68	0.42 154	0.51 421	0.25 202	0.44 234	0.30 158	0.74 243	1.20 475	0.41 122	0.71 202	0.45 165	0.29 129	0.56 167	0.27 100	0.15 148	0.13 248	0.19 265	0.21 377	0.13 71	0.18 276

MIM_Stereo	0.39 198	0.18 68	0.59 332	0.38 131	0.25 202	0.27 63	0.24 72	0.72 224	0.56 171	0.72 260	1.00 355	0.62 252	0.29 129	0.67 278	0.39 247	0.13 52	0.14 286	0.17 186	0.16 223	0.14 115	0.12 61

fff	0.39 198	0.18 68	0.46 200	0.35 66	0.19 45	0.30 98	0.30 158	0.73 236	1.08 440	0.70 248	0.79 241	0.44 156	0.62 338	0.47 110	0.37 222	0.14 81	0.10 44	0.14 78	0.11 76	0.12 37	0.15 176

ADStereo(finetuned)	0.39 198	0.18 68	0.58 324	0.35 66	0.19 45	0.30 98	0.30 158	0.72 224	0.96 390	0.72 260	0.77 227	0.45 165	0.68 378	0.46 98	0.36 213	0.14 81	0.10 44	0.14 78	0.11 76	0.13 71	0.15 176

MIPNet	0.39 198	0.22 198	0.66 361	0.40 193	0.25 202	0.53 273	0.29 140	0.78 264	0.74 251	0.68 239	0.60 171	0.40 131	0.48 264	0.45 90	0.39 247	0.14 81	0.11 109	0.16 147	0.13 139	0.14 115	0.14 137

TRStereo	0.39 198	0.32 392	0.64 353	0.49 398	0.41 451	0.30 98	0.30 158	0.97 334	0.63 194	0.53 167	0.43 103	0.52 195	0.26 86	0.77 346	0.29 137	0.18 268	0.12 176	0.19 265	0.19 334	0.13 71	0.13 106

NF-Stereo	0.39 198	0.21 168	0.51 255	0.42 255	0.25 202	0.26 50	0.30 158	0.71 213	0.72 235	0.66 221	0.77 227	0.57 214	0.31 151	0.69 294	0.39 247	0.18 268	0.12 176	0.20 302	0.16 223	0.16 207	0.27 414

OCTAStereo	0.39 198	0.21 168	0.51 255	0.42 255	0.25 202	0.26 50	0.30 158	0.71 213	0.72 235	0.66 221	0.77 227	0.58 229	0.31 151	0.69 294	0.39 247	0.18 268	0.12 176	0.20 302	0.16 223	0.16 207	0.27 414

RE-Stereo	0.39 198	0.21 168	0.51 255	0.42 255	0.25 202	0.26 50	0.30 158	0.71 213	0.72 235	0.66 221	0.77 227	0.57 214	0.31 151	0.70 302	0.39 247	0.18 268	0.12 176	0.20 302	0.16 223	0.16 207	0.27 414

Pruner-Stereo	0.39 198	0.21 168	0.51 255	0.41 221	0.25 202	0.22 15	0.24 72	0.71 213	0.59 183	0.90 384	0.75 220	0.67 289	0.30 147	0.64 248	0.39 247	0.19 306	0.12 176	0.20 302	0.17 275	0.17 233	0.19 288

TVStereo	0.39 198	0.21 168	0.51 255	0.42 255	0.25 202	0.26 50	0.30 158	0.71 213	0.72 235	0.66 221	0.77 227	0.57 214	0.31 151	0.70 302	0.39 247	0.18 268	0.12 176	0.20 302	0.16 223	0.16 207	0.27 414

TestStereo	0.39 198	0.32 392	0.42 154	0.45 334	0.20 68	0.41 209	0.38 291	0.69 194	0.66 207	0.56 174	0.78 236	0.48 179	0.43 234	0.59 189	0.37 222	0.18 268	0.13 248	0.20 302	0.15 194	0.23 374	0.14 137

csc	0.39 198	0.18 68	0.46 200	0.35 66	0.19 45	0.30 98	0.30 158	0.73 236	1.08 440	0.70 248	0.79 241	0.44 156	0.62 338	0.47 110	0.37 222	0.14 81	0.10 44	0.14 78	0.11 76	0.12 37	0.15 176

cscssc	0.39 198	0.18 68	0.46 200	0.35 66	0.19 45	0.30 98	0.30 158	0.73 236	1.08 440	0.70 248	0.79 241	0.44 156	0.62 338	0.47 110	0.37 222	0.14 81	0.10 44	0.14 78	0.11 76	0.12 37	0.15 176

AFF-stereo	0.39 198	0.20 134	0.42 154	0.37 112	0.22 104	0.27 63	0.31 182	0.67 178	0.72 235	0.66 221	1.12 402	0.75 328	0.38 201	0.57 176	0.35 202	0.11 22	0.09 17	0.16 147	0.16 223	0.14 115	0.12 61

AIO-test2	0.40 213	0.21 168	0.44 179	0.48 387	0.26 239	0.44 234	0.38 291	0.79 271	1.28 488	0.37 92	0.87 290	0.38 116	0.30 147	0.50 133	0.28 119	0.16 193	0.13 248	0.21 346	0.24 430	0.15 158	0.15 176

rvit_0105_6	0.40 213	0.28 351	0.68 373	0.51 421	0.30 346	0.39 190	0.41 342	0.53 97	0.68 215	0.41 122	0.45 108	0.50 187	0.45 248	0.55 157	0.37 222	0.28 444	0.26 468	0.24 399	0.22 399	0.22 354	0.17 250

MyStereo06	0.40 213	0.22 198	0.65 358	0.42 255	0.29 322	0.43 224	0.48 394	1.05 363	0.43 127	0.64 210	0.54 152	0.78 343	0.27 96	0.53 148	0.31 164	0.14 81	0.13 248	0.18 232	0.17 275	0.17 233	0.17 250

xx1	0.40 213	0.25 284	0.35 76	0.42 255	0.23 132	0.53 273	0.37 273	0.71 213	1.17 466	0.42 127	0.50 127	0.65 270	0.56 299	0.61 208	0.26 78	0.17 231	0.11 109	0.20 302	0.19 334	0.18 264	0.19 288

DisPM	0.40 213	0.20 134	0.50 246	0.42 255	0.27 275	0.24 29	0.30 158	0.68 184	0.61 193	0.88 369	0.87 290	0.59 239	0.32 158	0.80 360	0.34 193	0.19 306	0.12 176	0.19 265	0.17 275	0.16 207	0.21 337

RAFT+CT+SA	0.40 213	0.24 253	0.40 132	0.53 448	0.27 275	0.28 77	0.45 376	0.79 271	0.81 292	0.51 156	0.90 303	0.42 143	0.39 216	0.81 365	0.33 181	0.15 148	0.11 109	0.18 232	0.18 306	0.15 158	0.15 176

IPLG	0.40 213	0.21 168	0.64 353	0.41 221	0.25 202	0.54 280	0.27 110	0.77 261	0.68 215	0.85 344	0.82 262	0.33 84	0.32 158	0.64 248	0.49 322	0.13 52	0.11 109	0.16 147	0.14 169	0.14 115	0.14 137

IPLGR	0.40 213	0.22 198	0.70 385	0.40 193	0.22 104	0.51 260	0.29 140	0.78 264	0.78 267	0.80 311	0.77 227	0.44 156	0.41 226	0.48 119	0.40 269	0.14 81	0.12 176	0.16 147	0.14 169	0.16 207	0.14 137

PSM-softLoss	0.40 213	0.21 168	0.53 284	0.42 255	0.26 239	0.29 88	0.34 224	0.70 206	0.49 154	0.63 200	0.82 262	0.59 239	0.33 165	0.75 329	0.43 281	0.20 327	0.12 176	0.20 302	0.18 306	0.17 233	0.22 356

KMStereo	0.40 213	0.21 168	0.53 284	0.42 255	0.26 239	0.29 88	0.34 224	0.70 206	0.49 154	0.63 200	0.82 262	0.59 239	0.33 165	0.75 329	0.43 281	0.20 327	0.12 176	0.20 302	0.18 306	0.17 233	0.22 356

RALAANet	0.40 213	0.24 253	0.56 313	0.43 295	0.30 346	0.36 163	0.25 84	0.89 302	0.69 222	0.69 242	0.65 184	0.61 245	0.30 147	0.63 241	0.35 202	0.16 193	0.13 248	0.18 232	0.15 194	0.21 328	0.14 137

GMStereo	0.40 213	0.38 428	0.61 338	0.41 221	0.27 275	0.47 248	0.35 247	0.62 139	1.04 422	0.57 177	0.54 152	0.38 116	0.36 187	0.56 167	0.41 274	0.20 327	0.13 248	0.16 147	0.17 275	0.24 387	0.20 319
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DIP-Stereo	0.40 213	0.22 198	0.58 324	0.42 255	0.29 322	0.62 328	0.27 110	0.87 293	0.42 120	0.65 215	0.86 283	0.52 195	0.35 180	0.67 278	0.43 281	0.15 148	0.13 248	0.17 186	0.14 169	0.15 158	0.17 250
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.40 213	0.19 99	0.47 212	0.43 295	0.27 275	0.41 209	0.31 182	0.74 243	0.38 87	0.90 384	1.28 448	0.58 229	0.35 180	0.43 78	0.35 202	0.15 148	0.13 248	0.14 78	0.12 103	0.14 115	0.14 137

RAFT-Stereo	0.40 213	0.19 99	0.47 212	0.43 295	0.27 275	0.41 209	0.31 182	0.74 243	0.38 87	0.90 384	1.28 448	0.58 229	0.35 180	0.43 78	0.35 202	0.15 148	0.13 248	0.14 78	0.12 103	0.14 115	0.14 137
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
riskmin	0.41 228	0.21 168	0.44 179	0.34 50	0.24 172	0.58 307	0.32 196	0.70 206	0.86 324	0.52 159	0.57 163	0.78 343	0.60 327	0.58 181	0.39 247	0.17 231	0.12 176	0.19 265	0.13 139	0.19 299	0.22 356

x	0.41 228	0.25 284	0.46 200	0.36 93	0.24 172	0.54 280	0.31 182	0.94 324	0.58 182	0.60 184	0.72 204	0.61 245	0.53 281	0.52 142	0.50 325	0.18 268	0.16 337	0.17 186	0.16 223	0.17 233	0.18 276

raft_robust	0.41 228	0.24 253	0.39 120	0.43 295	0.22 104	0.40 198	0.33 212	0.80 274	0.98 400	0.80 311	0.88 294	0.41 136	0.32 158	0.89 392	0.30 152	0.14 81	0.12 176	0.16 147	0.18 306	0.15 158	0.13 106

PFNet+	0.41 228	0.20 134	0.53 284	0.40 193	0.25 202	0.28 77	0.22 50	0.66 167	0.76 260	0.85 344	0.79 241	0.63 257	0.34 172	0.75 329	0.37 222	0.20 327	0.14 286	0.23 383	0.20 357	0.17 233	0.21 337

SST-Stereo	0.41 228	0.20 134	0.48 225	0.43 295	0.25 202	0.25 47	0.21 39	0.68 184	0.50 158	1.08 465	0.79 241	0.71 299	0.42 231	0.81 365	0.38 237	0.17 231	0.11 109	0.20 302	0.16 223	0.19 299	0.15 176

RAFT_R40	0.41 228	0.20 134	0.47 212	0.44 320	0.25 202	0.23 24	0.25 84	0.69 194	0.70 226	0.98 427	0.78 236	0.72 314	0.43 234	0.80 360	0.39 247	0.17 231	0.11 109	0.20 302	0.16 223	0.18 264	0.15 176

RAFT-345	0.41 228	0.19 99	0.42 154	0.39 156	0.23 132	0.32 130	0.25 84	0.62 139	0.56 171	0.74 274	1.77 508	0.44 156	0.35 180	0.67 278	0.37 222	0.14 81	0.11 109	0.18 232	0.14 169	0.14 115	0.13 106

rvit_0105_4	0.42 235	0.30 380	0.77 410	0.52 438	0.29 322	0.41 209	0.44 369	0.57 118	0.75 255	0.45 136	0.48 120	0.56 210	0.49 269	0.58 181	0.37 222	0.28 444	0.26 468	0.25 412	0.22 399	0.24 387	0.19 288

MyStereo8	0.42 235	0.21 168	0.64 353	0.43 295	0.29 322	0.55 286	0.28 125	0.72 224	0.50 158	0.73 267	1.01 359	0.57 214	0.44 241	0.52 142	0.52 334	0.15 148	0.12 176	0.16 147	0.14 169	0.19 299	0.21 337

qqq	0.42 235	0.28 351	0.50 246	0.37 112	0.22 104	0.47 248	0.39 309	0.91 308	0.59 183	0.57 177	0.71 202	0.65 270	0.56 299	0.59 189	0.48 313	0.17 231	0.17 370	0.20 302	0.19 334	0.18 264	0.19 288

CIPLG	0.42 235	0.23 231	0.71 387	0.45 334	0.33 397	0.51 260	0.33 212	0.68 184	0.68 215	0.84 331	0.96 330	0.47 174	0.33 165	0.56 167	0.52 334	0.17 231	0.12 176	0.16 147	0.14 169	0.13 71	0.16 207

iRaft-Stereo_20w	0.42 235	0.20 134	0.63 348	0.39 156	0.27 275	0.33 142	0.25 84	1.76 538	0.37 82	0.73 267	0.53 149	0.63 257	0.42 231	0.86 382	0.29 137	0.14 81	0.11 109	0.14 78	0.13 139	0.15 158	0.15 176

IPLGR_C	0.42 235	0.23 231	0.71 387	0.46 359	0.33 397	0.51 260	0.34 224	0.69 194	0.69 222	0.84 331	0.92 317	0.46 169	0.33 165	0.53 148	0.53 345	0.17 231	0.12 176	0.16 147	0.14 169	0.13 71	0.16 207

ACRE	0.42 235	0.23 231	0.73 398	0.45 334	0.33 397	0.50 255	0.33 212	0.68 184	0.70 226	0.82 317	0.92 317	0.46 169	0.32 158	0.53 148	0.52 334	0.17 231	0.12 176	0.15 121	0.14 169	0.13 71	0.16 207

LCNet	0.42 235	0.21 168	0.34 61	0.44 320	0.24 172	0.47 248	0.28 125	0.69 194	0.57 178	0.72 260	1.03 371	0.66 282	0.58 315	0.60 202	0.35 202	0.15 148	0.10 44	0.19 265	0.19 334	0.22 354	0.37 479

HHNet	0.42 235	0.19 99	0.43 173	0.35 66	0.38 433	0.33 142	0.33 212	0.71 213	0.78 267	0.87 359	1.30 454	0.52 195	0.36 187	0.53 148	0.37 222	0.16 193	0.11 109	0.19 265	0.15 194	0.15 158	0.25 400

AnonymousM	0.42 235	0.86 527	0.31 38	0.35 66	0.23 132	0.30 98	0.37 273	0.56 114	0.44 132	0.72 260	0.50 127	0.47 174	0.29 129	0.42 72	0.35 202	0.16 193	0.12 176	1.51 549	0.32 487	0.12 37	0.11 30

sAnonymous2	0.42 235	0.41 448	0.96 460	0.48 387	0.37 426	0.41 209	0.48 394	0.60 127	0.52 165	0.39 107	0.48 120	0.35 97	0.44 241	0.44 84	0.30 152	0.19 306	0.14 286	0.19 265	0.17 275	0.55 521	0.43 500

CroCo_RVC	0.42 235	0.41 448	0.96 460	0.48 387	0.37 426	0.41 209	0.48 394	0.60 127	0.52 165	0.39 107	0.48 120	0.35 97	0.44 241	0.44 84	0.30 152	0.19 306	0.14 286	0.19 265	0.17 275	0.55 521	0.43 500

111	0.42 235	0.18 68	0.46 200	0.35 66	0.19 45	0.52 268	0.28 125	0.76 256	1.16 463	0.52 159	0.92 317	0.65 270	0.51 277	0.65 256	0.37 222	0.15 148	0.10 44	0.14 78	0.12 103	0.13 71	0.16 207

StereoVision	0.43 248	0.29 365	0.54 297	0.50 409	0.28 299	0.37 175	0.38 291	0.75 252	0.63 194	0.46 142	1.11 400	0.53 200	0.38 201	0.57 176	0.34 193	0.21 343	0.24 451	0.25 412	0.24 430	0.26 409	0.17 250

OMP-Stereo	0.43 248	0.23 231	0.50 246	0.53 448	0.25 202	0.36 163	0.24 72	0.73 236	0.81 292	0.78 303	0.64 182	0.88 376	0.41 226	0.95 418	0.36 213	0.15 148	0.12 176	0.20 302	0.15 194	0.16 207	0.13 106

PFNet	0.43 248	0.19 99	0.61 338	0.44 320	0.24 172	0.42 219	0.31 182	0.76 256	0.81 292	1.01 436	0.74 218	0.67 289	0.41 226	0.75 329	0.39 247	0.16 193	0.10 44	0.20 302	0.15 194	0.16 207	0.14 137

IRAFT_RVC	0.43 248	0.20 134	0.52 276	0.45 334	0.24 172	0.26 50	0.51 416	0.76 256	0.78 267	0.77 292	0.80 252	0.73 319	0.50 272	0.74 322	0.39 247	0.18 268	0.10 44	0.21 346	0.17 275	0.17 233	0.15 176

FENet	0.43 248	0.23 231	0.40 132	0.40 193	0.24 172	0.54 280	0.33 212	0.83 284	0.72 235	0.74 274	0.73 206	0.63 257	0.56 299	0.65 256	0.45 294	0.19 306	0.13 248	0.19 265	0.17 275	0.18 264	0.20 319

HITNet	0.43 248	0.27 335	0.50 246	0.34 50	0.18 24	0.65 350	0.32 196	0.99 340	0.70 226	0.73 267	0.86 283	0.66 282	0.56 299	0.61 208	0.47 309	0.14 81	0.10 44	0.15 121	0.13 139	0.18 264	0.13 106
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
rvit_0105_5	0.44 254	0.32 392	0.79 414	0.51 421	0.29 322	0.44 234	0.43 361	0.62 139	0.76 260	0.51 156	0.52 142	0.61 245	0.53 281	0.58 181	0.38 237	0.28 444	0.25 459	0.25 412	0.24 430	0.22 354	0.20 319

AIO-Stereo-zeroshot	0.44 254	0.22 198	0.83 426	0.39 156	0.45 475	0.41 209	0.26 97	1.04 356	0.50 158	0.54 169	0.76 223	1.03 421	0.43 234	0.67 278	0.28 119	0.16 193	0.11 109	0.17 186	0.19 334	0.21 328	0.21 337

test_sample1	0.44 254	0.24 253	0.52 276	0.35 66	0.23 132	0.59 317	0.36 260	1.05 363	0.57 178	0.66 221	0.78 236	0.70 296	0.71 390	0.62 230	0.51 329	0.18 268	0.15 310	0.17 186	0.16 223	0.18 264	0.18 276

TestStereo1	0.44 254	0.24 253	0.45 187	0.52 438	0.25 202	0.35 155	0.40 322	0.81 276	0.94 379	0.70 248	0.96 330	0.48 179	0.45 248	0.94 412	0.33 181	0.16 193	0.13 248	0.18 232	0.16 223	0.15 158	0.14 137

test_5	0.44 254	0.25 284	0.48 225	0.53 448	0.28 299	0.28 77	0.42 353	0.77 261	0.87 331	0.63 200	0.91 311	0.73 319	0.53 281	0.82 371	0.36 213	0.14 81	0.11 109	0.18 232	0.18 306	0.18 264	0.16 207

SA-5K	0.44 254	0.24 253	0.45 187	0.52 438	0.25 202	0.35 155	0.40 322	0.81 276	0.94 379	0.70 248	0.96 330	0.48 179	0.45 248	0.94 412	0.33 181	0.16 193	0.13 248	0.18 232	0.16 223	0.15 158	0.14 137

dd	0.44 254	0.40 442	0.62 344	0.44 320	0.26 239	0.51 260	0.38 291	0.72 224	1.07 436	0.60 184	0.66 188	0.43 152	0.40 221	0.68 287	0.53 345	0.24 403	0.15 310	0.21 346	0.16 223	0.24 387	0.19 288

GANet-ADL	0.44 254	0.27 335	0.48 225	0.44 320	0.30 346	0.54 280	0.36 260	0.94 324	0.88 342	0.64 210	0.72 204	0.68 292	0.44 241	0.55 157	0.44 288	0.22 365	0.15 310	0.15 121	0.13 139	0.18 264	0.21 337

GMM-Stereo	0.44 254	0.20 134	0.39 120	0.42 255	0.25 202	0.50 255	0.44 369	0.72 224	0.57 178	0.77 292	1.37 467	0.76 335	0.38 201	0.62 230	0.34 193	0.15 148	0.10 44	0.20 302	0.19 334	0.17 233	0.28 425

FACV-RUCA	0.45 263	0.28 351	0.51 255	0.46 359	0.33 397	0.62 328	0.34 224	0.87 293	0.75 255	0.60 184	0.84 270	0.48 179	0.54 288	0.56 167	0.39 247	0.22 365	0.15 310	0.35 484	0.16 223	0.29 430	0.22 356

test_sample2	0.45 263	0.24 253	0.49 234	0.34 50	0.21 86	0.60 323	0.43 361	1.01 347	0.73 245	0.67 230	0.80 252	0.70 296	0.64 351	0.65 256	0.41 274	0.19 306	0.15 310	0.18 232	0.16 223	0.19 299	0.19 288

MyStereo04	0.45 263	0.23 231	0.52 276	0.43 295	0.29 322	0.40 198	0.48 394	1.02 350	1.12 449	0.62 193	0.58 166	0.55 204	0.56 299	0.77 346	0.45 294	0.14 81	0.13 248	0.19 265	0.17 275	0.18 264	0.17 250

SA	0.45 263	0.26 319	0.50 246	0.47 379	0.24 172	0.46 244	0.36 260	0.79 271	1.00 407	0.61 189	1.04 374	0.50 187	0.50 272	0.98 430	0.33 181	0.16 193	0.13 248	0.21 346	0.19 334	0.15 158	0.14 137

GwcNet-ADL	0.45 263	0.24 253	0.51 255	0.46 359	0.30 346	0.41 209	0.40 322	0.95 327	0.98 400	0.73 267	0.78 236	0.61 245	0.41 226	0.67 278	0.55 352	0.20 327	0.14 286	0.15 121	0.14 169	0.19 299	0.22 356

IIG-Stereo	0.45 263	0.22 198	0.48 225	0.51 421	0.26 239	0.43 224	0.21 39	0.73 236	0.80 283	0.84 331	0.95 326	0.82 358	0.46 255	0.95 418	0.37 222	0.16 193	0.12 176	0.19 265	0.15 194	0.15 158	0.12 61

DN-CSS_ROB	0.45 263	0.27 335	0.74 402	0.41 221	0.29 322	0.43 224	0.29 140	0.80 274	0.78 267	0.73 267	1.08 393	0.48 179	0.45 248	0.81 365	0.40 269	0.15 148	0.12 176	0.21 346	0.19 334	0.18 264	0.17 250

HI	0.46 270	0.22 198	0.41 141	0.35 66	0.35 416	0.27 63	0.32 196	0.75 252	0.50 158	0.90 384	1.13 409	1.12 455	0.73 406	0.70 302	0.57 360	0.12 30	0.10 44	0.17 186	0.17 275	0.17 233	0.16 207

CoSv	0.46 270	0.22 198	0.41 141	0.35 66	0.35 416	0.27 63	0.32 196	0.75 252	0.50 158	0.90 384	1.13 409	1.12 455	0.73 406	0.70 302	0.57 360	0.12 30	0.10 44	0.17 186	0.17 275	0.17 233	0.16 207

MyStereo05	0.46 270	0.22 198	0.51 255	0.42 255	0.29 322	0.43 224	0.48 394	0.96 332	1.12 449	0.77 292	0.62 178	0.51 191	0.57 311	0.79 357	0.43 281	0.14 81	0.13 248	0.18 232	0.17 275	0.17 233	0.17 250

CASS	0.46 270	0.28 351	0.45 187	0.48 387	0.22 104	0.63 334	0.34 224	0.99 340	0.66 207	0.76 284	0.86 283	0.61 245	0.58 315	0.58 181	0.44 288	0.29 454	0.16 337	0.22 361	0.18 306	0.23 374	0.28 425
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
RAFT_CTSACE	0.46 270	0.20 134	0.48 225	0.46 359	0.27 275	0.34 152	0.39 309	0.62 139	0.74 251	0.78 303	1.44 480	0.86 366	0.38 201	1.09 454	0.27 100	0.13 52	0.13 248	0.18 232	0.16 223	0.16 207	0.12 61

iRaft-Stereo_5w	0.46 270	0.22 198	0.53 284	0.43 295	0.30 346	0.30 98	0.53 426	0.66 167	0.71 233	0.62 193	0.89 297	1.01 417	0.67 370	0.76 339	0.67 390	0.13 52	0.12 176	0.17 186	0.15 194	0.15 158	0.17 250

TransformOpticalFlow	0.46 270	0.21 168	0.49 234	0.42 255	0.24 172	0.36 163	0.46 379	1.04 356	0.84 312	0.67 230	1.14 413	0.73 319	0.56 299	0.78 354	0.33 181	0.15 148	0.10 44	0.17 186	0.15 194	0.14 115	0.15 176

RAFT	0.46 270	0.23 231	0.52 276	0.48 387	0.27 275	0.55 286	0.47 387	0.68 184	0.60 190	0.83 325	0.82 262	1.00 413	0.56 299	0.76 339	0.37 222	0.18 268	0.16 337	0.22 361	0.20 357	0.16 207	0.14 137

Prome-Stereo	0.46 270	0.20 134	0.37 102	0.45 334	0.26 239	0.40 198	0.42 353	0.69 194	0.49 154	0.96 421	1.84 512	0.58 229	0.64 351	0.63 241	0.32 171	0.15 148	0.11 109	0.16 147	0.14 169	0.17 233	0.30 437

GES	0.46 270	0.25 284	0.62 344	0.41 221	0.30 346	0.62 328	0.37 273	1.06 368	0.70 226	0.75 278	0.83 267	0.47 174	0.52 280	0.69 294	0.46 298	0.23 392	0.17 370	0.17 186	0.16 223	0.18 264	0.24 391

HCRNet	0.46 270	0.35 409	0.45 187	0.54 460	0.26 239	0.52 268	0.29 140	0.87 293	0.64 198	0.75 278	0.82 262	0.76 335	0.53 281	0.70 302	0.38 237	0.24 403	0.16 337	0.24 399	0.20 357	0.21 328	0.20 319

DFGA-Net	0.47 281	0.31 389	0.93 453	0.43 295	0.33 397	0.56 292	0.35 247	0.81 276	0.89 347	0.70 248	0.76 223	0.48 179	0.43 234	0.78 354	0.64 385	0.16 193	0.14 286	0.19 265	0.19 334	0.20 316	0.19 288

mmm	0.47 281	0.28 351	0.51 255	0.39 156	0.25 202	0.61 324	0.38 291	1.00 346	0.60 190	0.77 292	1.07 387	0.65 270	0.53 281	0.61 208	0.49 322	0.18 268	0.15 310	0.23 383	0.20 357	0.21 328	0.20 319

ffm	0.47 281	0.28 351	0.68 373	0.39 156	0.26 239	0.56 292	0.40 322	0.72 224	1.13 454	0.76 284	0.98 343	0.71 299	0.55 292	0.61 208	0.26 78	0.17 231	0.11 109	0.25 412	0.21 377	0.16 207	0.17 250

BUS	0.47 281	0.26 319	0.47 212	0.46 359	0.29 322	0.78 397	0.34 224	0.99 340	0.80 283	0.77 292	0.80 252	0.64 264	0.54 288	0.66 268	0.56 354	0.21 343	0.15 310	0.22 361	0.19 334	0.18 264	0.19 288

STrans-v2	0.47 281	0.21 168	0.49 234	0.41 221	0.25 202	0.54 280	0.49 407	1.16 406	0.82 305	0.67 230	1.05 377	0.71 299	0.67 370	0.74 322	0.34 193	0.15 148	0.11 109	0.17 186	0.15 194	0.14 115	0.14 137

Anonymous3	0.47 281	0.35 409	0.91 452	0.50 409	0.38 433	0.81 415	0.55 436	0.76 256	0.66 207	0.52 159	0.65 184	0.44 156	0.45 248	0.66 268	0.39 247	0.25 416	0.25 459	0.22 361	0.21 377	0.23 374	0.24 391

CFNet_pseudo	0.47 281	0.25 284	0.55 301	0.38 131	0.28 299	0.58 307	0.32 196	0.89 302	0.90 352	0.83 325	1.03 371	0.75 328	0.48 264	0.61 208	0.46 298	0.17 231	0.13 248	0.24 399	0.16 223	0.26 409	0.21 337

ACVNet	0.47 281	0.24 253	0.39 120	0.40 193	0.28 299	0.58 307	0.40 322	0.91 308	0.81 292	0.67 230	0.96 330	0.79 350	0.66 361	0.65 256	0.71 401	0.18 268	0.15 310	0.16 147	0.15 194	0.18 264	0.15 176

DMCA	0.47 281	0.27 335	0.59 332	0.39 156	0.29 322	0.53 273	0.34 224	0.98 336	0.70 226	0.78 303	0.83 267	0.79 350	0.55 292	0.54 156	0.57 360	0.21 343	0.16 337	0.21 346	0.16 223	0.19 299	0.22 356

ccs_rob	0.47 281	0.25 284	0.55 301	0.38 131	0.28 299	0.58 307	0.32 196	0.89 302	0.90 352	0.83 325	1.02 361	0.75 328	0.48 264	0.61 208	0.46 298	0.17 231	0.12 176	0.24 399	0.16 223	0.26 409	0.21 337

rvit_0105_3	0.48 291	0.35 409	0.85 439	0.56 472	0.31 360	0.48 253	0.48 394	0.65 160	0.81 292	0.66 221	0.59 168	0.66 282	0.56 299	0.66 268	0.41 274	0.30 461	0.27 475	0.29 459	0.28 468	0.21 328	0.21 337

UGAM-zero	0.48 291	0.21 168	0.66 361	0.38 131	0.23 132	0.36 163	0.22 50	1.30 470	0.43 127	0.67 230	0.61 174	1.74 519	0.89 463	0.79 357	0.27 100	0.15 148	0.12 176	0.15 121	0.12 103	0.13 71	0.14 137

rvit_stereo_0075_2	0.48 291	0.38 428	0.74 402	0.54 460	0.46 484	0.43 224	0.35 247	0.85 288	0.68 215	0.56 174	0.73 206	0.59 239	0.47 260	0.64 248	0.47 309	0.33 477	0.23 442	0.35 484	0.26 454	0.32 449	0.26 404

DispNO	0.48 291	0.24 253	0.84 433	0.40 193	0.31 360	0.58 307	0.39 309	0.91 308	0.79 274	0.79 308	0.83 267	0.71 299	0.59 321	0.75 329	0.50 325	0.19 306	0.14 286	0.20 302	0.18 306	0.16 207	0.17 250

CoDeX	0.48 291	0.21 168	0.53 284	0.43 295	0.25 202	0.74 389	0.38 291	1.36 488	0.82 305	0.84 331	0.96 330	0.63 257	0.57 311	0.63 241	0.40 269	0.17 231	0.13 248	0.17 186	0.15 194	0.16 207	0.15 176

IER	0.48 291	0.25 284	0.60 337	0.38 131	0.28 299	0.67 366	0.38 291	0.82 282	0.68 215	0.88 369	0.95 326	0.74 323	0.79 431	0.62 230	0.46 298	0.17 231	0.14 286	0.17 186	0.17 275	0.17 233	0.16 207

BSDual-CNN	0.48 291	0.26 319	0.47 212	0.46 359	0.29 322	0.75 393	0.46 379	0.99 340	0.80 283	0.77 292	0.80 252	0.76 335	0.59 321	0.66 268	0.48 313	0.21 343	0.15 310	0.22 361	0.19 334	0.18 264	0.19 288

PSM-AAD	0.48 291	0.21 168	0.39 120	0.44 320	0.23 132	0.56 292	0.47 387	0.67 178	0.73 245	1.08 465	1.12 402	0.58 229	0.87 455	0.63 241	0.33 181	0.15 148	0.11 109	0.25 412	0.26 454	0.18 264	0.42 495

KYRaft	0.48 291	0.21 168	0.41 141	0.45 334	0.23 132	0.43 224	0.36 260	0.68 184	0.45 137	0.94 404	1.72 506	0.78 343	0.40 221	0.65 256	0.32 171	0.16 193	0.11 109	0.18 232	0.22 399	0.17 233	0.76 537

ASMatch	0.48 291	0.20 134	0.47 212	0.39 156	0.28 299	0.37 175	0.26 97	0.76 256	0.72 235	0.77 292	2.29 525	0.61 245	0.51 277	0.64 248	0.39 247	0.15 148	0.12 176	0.17 186	0.15 194	0.14 115	0.22 356

ICVP	0.48 291	0.26 319	0.42 154	0.49 398	0.28 299	0.63 334	0.43 361	1.05 363	0.72 235	0.68 239	0.95 326	0.75 328	0.56 299	0.55 157	0.61 376	0.24 403	0.18 385	0.19 265	0.17 275	0.19 299	0.21 337
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ARAFT	0.48 291	0.25 284	0.82 422	0.42 255	0.25 202	0.56 292	0.54 433	0.82 282	0.82 305	0.92 394	0.75 220	0.75 328	0.48 264	0.89 392	0.37 222	0.15 148	0.12 176	0.23 383	0.22 399	0.14 115	0.14 137

SFCPSM	0.48 291	0.22 198	0.59 332	0.41 221	0.27 275	0.85 427	0.36 260	1.39 490	0.79 274	0.81 315	0.85 279	0.54 202	0.50 272	0.60 202	0.39 247	0.18 268	0.14 286	0.18 232	0.20 357	0.17 233	0.16 207

G2L-ROB	0.49 304	0.20 134	0.48 225	0.36 93	0.22 104	0.58 307	0.42 353	1.19 421	0.74 251	0.86 354	0.76 223	1.08 439	0.59 321	0.81 365	0.60 370	0.17 231	0.12 176	0.15 121	0.12 103	0.17 233	0.20 319

test_sample4	0.49 304	0.27 335	0.55 301	0.36 93	0.23 132	0.70 372	0.37 273	1.22 439	0.86 324	0.82 317	0.86 283	0.62 252	0.58 315	0.71 312	0.49 322	0.21 343	0.16 337	0.21 346	0.20 357	0.22 354	0.21 337

test_sample3	0.49 304	0.27 335	0.55 301	0.36 93	0.23 132	0.70 372	0.37 273	1.21 431	0.87 331	0.79 308	0.84 270	0.66 282	0.53 281	0.70 302	0.50 325	0.21 343	0.16 337	0.20 302	0.19 334	0.21 328	0.21 337

PCWNet_CMD	0.49 304	0.25 284	0.56 313	0.40 193	0.27 275	0.64 343	0.32 196	0.98 336	0.99 403	0.87 359	1.07 387	0.78 343	0.46 255	0.61 208	0.44 288	0.17 231	0.13 248	0.21 346	0.16 223	0.26 409	0.20 319

testlalala_base	0.49 304	0.26 319	0.44 179	0.47 379	0.34 409	0.57 301	0.26 97	0.60 127	0.37 82	0.52 159	0.56 161	0.46 169	0.31 151	0.45 90	0.33 181	1.56 556	0.11 109	0.14 78	0.10 46	1.85 548	0.15 176

Sa-1000	0.49 304	0.25 284	0.45 187	0.46 359	0.25 202	0.64 343	0.34 224	0.85 288	0.95 383	0.85 344	1.51 491	0.55 204	0.44 241	0.94 412	0.31 164	0.16 193	0.12 176	0.21 346	0.20 357	0.15 158	0.14 137

DEmStereo	0.49 304	0.18 68	0.53 284	0.39 156	0.26 239	0.57 301	0.33 212	0.65 160	0.75 255	0.90 384	1.65 500	0.57 214	1.02 485	0.63 241	0.44 288	0.14 81	0.12 176	0.16 147	0.16 223	0.14 115	0.17 250

DRaft	0.49 304	0.18 68	0.50 246	0.38 131	0.25 202	0.57 301	0.39 309	0.67 178	0.86 324	1.02 440	1.75 507	0.50 187	0.79 431	0.65 256	0.42 279	0.14 81	0.11 109	0.16 147	0.16 223	0.14 115	0.17 250

GrayStereo	0.49 304	0.20 134	0.44 179	0.47 379	0.29 322	0.51 260	0.62 459	0.71 213	0.66 207	1.04 448	1.46 485	0.77 340	0.73 406	0.58 181	0.35 202	0.15 148	0.12 176	0.17 186	0.17 275	0.15 158	0.30 437

cf-r	0.49 304	0.24 253	0.49 234	0.40 193	0.23 132	0.58 307	0.38 291	0.92 317	0.87 331	0.77 292	1.06 383	0.98 406	0.67 370	0.59 189	0.61 376	0.21 343	0.14 286	0.17 186	0.19 334	0.15 158	0.16 207

GANet-RSSM	0.49 304	0.22 198	0.42 154	0.39 156	0.26 239	0.58 307	0.41 342	1.12 391	0.82 305	0.73 267	1.02 361	0.88 376	0.75 415	0.67 278	0.48 313	0.22 365	0.16 337	0.18 232	0.19 334	0.18 264	0.18 276

BEATNet_4x	0.49 304	0.35 409	0.72 393	0.38 131	0.20 68	0.65 350	0.36 260	1.08 377	0.78 267	0.78 303	0.88 294	0.73 319	0.64 351	0.71 312	0.60 370	0.16 193	0.12 176	0.16 147	0.15 194	0.24 387	0.18 276

MSMDNet	0.49 304	0.25 284	0.56 313	0.40 193	0.27 275	0.64 343	0.32 196	0.99 340	0.99 403	0.87 359	1.07 387	0.79 350	0.46 255	0.61 208	0.44 288	0.17 231	0.13 248	0.20 302	0.16 223	0.25 398	0.20 319

MLCV	0.49 304	0.26 319	0.73 398	0.38 131	0.18 24	0.64 343	0.33 212	0.84 287	0.89 347	0.96 421	1.12 402	0.72 314	0.45 248	1.00 440	0.59 369	0.14 81	0.10 44	0.14 78	0.11 76	0.14 115	0.14 137

G2L-Stereo_test	0.50 318	0.22 198	0.46 200	0.34 50	0.24 172	0.58 307	0.59 452	1.14 400	0.79 274	0.89 376	0.96 330	0.96 402	0.59 321	0.72 317	0.67 390	0.17 231	0.12 176	0.14 78	0.12 103	0.15 158	0.16 207

PAM_32	0.50 318	0.20 134	0.69 382	0.40 193	0.24 172	1.09 474	0.29 140	1.12 391	0.40 106	0.74 274	0.44 106	1.98 529	0.64 351	0.64 248	0.27 100	0.16 193	0.11 109	0.17 186	0.15 194	0.14 115	0.15 176

PAM	0.50 318	0.21 168	0.75 405	0.41 221	0.26 239	1.11 480	0.37 273	1.10 384	0.39 92	0.75 278	0.46 112	1.92 526	0.61 333	0.62 230	0.28 119	0.16 193	0.10 44	0.16 147	0.14 169	0.14 115	0.15 176

test_sample5	0.50 318	0.28 351	0.55 301	0.37 112	0.23 132	0.65 350	0.38 291	1.19 421	0.86 324	0.81 315	0.97 339	0.64 264	0.60 327	0.72 317	0.48 313	0.22 365	0.16 337	0.22 361	0.21 377	0.23 374	0.22 356

gwcnet-sp	0.50 318	0.25 284	0.84 433	0.41 221	0.27 275	0.79 403	0.40 322	0.93 319	0.85 318	0.95 409	0.79 241	0.65 270	0.63 343	0.69 294	0.52 334	0.18 268	0.17 370	0.18 232	0.18 306	0.18 264	0.19 288

scenet	0.50 318	0.25 284	0.84 433	0.41 221	0.27 275	0.79 403	0.40 322	0.93 319	0.85 318	0.95 409	0.79 241	0.65 270	0.63 343	0.69 294	0.52 334	0.18 268	0.17 370	0.18 232	0.18 306	0.18 264	0.19 288

ssnet	0.50 318	0.25 284	0.84 433	0.41 221	0.27 275	0.79 403	0.40 322	0.93 319	0.85 318	0.95 409	0.79 241	0.65 270	0.63 343	0.69 294	0.52 334	0.18 268	0.17 370	0.18 232	0.18 306	0.18 264	0.19 288

psmg	0.50 318	0.26 319	0.47 212	0.42 255	0.29 322	0.82 418	0.42 353	1.07 372	0.80 283	0.95 409	0.94 322	0.76 335	0.59 321	0.66 268	0.48 313	0.21 343	0.16 337	0.20 302	0.20 357	0.19 299	0.19 288

UDGNet	0.50 318	0.82 521	0.56 313	0.51 421	0.32 385	0.41 209	0.34 224	0.71 213	0.93 370	0.65 215	0.60 171	0.58 229	0.44 241	0.65 256	0.43 281	0.33 477	0.15 310	0.67 534	0.20 357	0.49 509	0.23 380

PSMNet-ADL	0.50 318	0.28 351	0.43 173	0.49 398	0.31 360	0.70 372	0.38 291	0.94 324	0.81 292	0.62 193	0.80 252	0.91 390	0.62 338	0.76 339	0.68 395	0.24 403	0.18 385	0.19 265	0.20 357	0.22 354	0.22 356

PSMNet-RSSM	0.50 318	0.24 253	0.41 141	0.43 295	0.26 239	0.51 260	0.40 322	1.16 406	0.79 274	0.75 278	1.07 387	0.87 372	0.69 380	0.66 268	0.52 334	0.24 403	0.16 337	0.23 383	0.26 454	0.20 316	0.20 319

CFNet-ft	0.50 318	0.25 284	0.39 120	0.41 221	0.26 239	0.66 357	0.37 273	0.91 308	0.87 331	0.67 230	1.00 355	1.05 430	0.70 385	0.68 287	0.57 360	0.23 392	0.16 337	0.24 399	0.21 377	0.24 387	0.19 288

CFNet_RVC	0.50 318	0.25 284	0.39 120	0.41 221	0.26 239	0.66 357	0.37 273	0.91 308	0.87 331	0.67 230	1.00 355	1.05 430	0.70 385	0.68 287	0.57 360	0.23 392	0.16 337	0.24 399	0.21 377	0.24 387	0.19 288

UCFNet_RVC	0.50 318	0.27 335	0.37 102	0.40 193	0.27 275	0.66 357	0.42 353	1.18 417	0.86 324	0.70 248	0.89 297	0.91 390	0.60 327	0.62 230	0.48 313	0.24 403	0.18 385	0.28 451	0.27 461	0.25 398	0.24 391

G2L-Stereo	0.51 332	0.25 284	0.55 301	0.44 320	0.27 275	0.46 244	0.47 387	0.98 336	0.81 292	0.86 354	0.90 303	0.91 390	0.56 299	0.88 390	0.80 422	0.21 343	0.17 370	0.22 361	0.18 306	0.17 233	0.22 356

DCVSM-stereo	0.51 332	0.28 351	0.56 313	0.39 156	0.29 322	0.55 286	0.28 125	0.78 264	0.78 267	1.11 476	0.77 227	1.04 426	0.76 424	0.65 256	0.52 334	0.20 327	0.20 412	0.24 399	0.21 377	0.25 398	0.31 446

test_sample6	0.51 332	0.27 335	0.55 301	0.38 131	0.23 132	0.64 343	0.39 309	1.18 417	0.88 342	0.84 331	1.06 383	0.66 282	0.61 333	0.75 329	0.52 334	0.23 392	0.17 370	0.22 361	0.22 399	0.24 387	0.23 380

qqq1	0.51 332	0.24 253	0.67 366	0.35 66	0.20 68	0.63 334	0.34 224	1.26 453	1.06 428	0.85 344	1.02 361	0.71 299	0.66 361	0.96 421	0.36 213	0.19 306	0.16 337	0.14 78	0.12 103	0.15 158	0.16 207

fff1	0.51 332	0.24 253	0.67 366	0.35 66	0.20 68	0.63 334	0.34 224	1.26 453	1.06 428	0.85 344	1.02 361	0.71 299	0.66 361	0.96 421	0.36 213	0.19 306	0.16 337	0.14 78	0.12 103	0.15 158	0.16 207

DualNet	0.51 332	0.28 351	0.55 301	0.37 112	0.23 132	0.65 350	0.38 291	1.19 421	0.86 324	0.84 331	1.06 383	0.64 264	0.60 327	0.72 317	0.48 313	0.22 365	0.16 337	0.22 361	0.21 377	0.23 374	0.22 356

GMStereo_Zeroshot	0.51 332	0.46 465	0.80 415	0.50 409	0.28 299	0.57 301	0.30 158	0.75 252	0.79 274	0.88 369	0.94 322	0.90 384	0.37 193	0.77 346	0.46 298	0.27 433	0.14 286	0.26 431	0.15 194	0.39 485	0.19 288

CFNet_ucs	0.51 332	0.25 284	0.58 324	0.39 156	0.31 360	0.59 317	0.35 247	1.04 356	0.95 383	0.89 376	1.19 431	0.80 354	0.49 269	0.66 268	0.45 294	0.21 343	0.16 337	0.26 431	0.18 306	0.27 419	0.23 380

anonymousa	0.51 332	0.21 168	0.47 212	0.39 156	0.25 202	0.89 435	0.36 260	0.78 264	0.63 194	0.88 369	1.54 493	1.09 445	0.67 370	0.53 148	0.46 298	0.17 231	0.14 286	0.19 265	0.21 377	0.16 207	0.16 207

hknet	0.51 332	0.26 319	0.58 324	0.46 359	0.29 322	0.75 393	0.46 379	0.99 340	0.89 347	0.77 292	0.80 252	0.96 402	0.67 370	0.75 329	0.50 325	0.19 306	0.15 310	0.22 361	0.19 334	0.18 264	0.19 288

CrosDoStereo	0.51 332	0.19 99	0.46 200	0.39 156	0.24 172	0.39 190	1.14 531	0.69 194	0.87 331	0.94 404	1.36 464	0.62 252	0.75 415	0.68 287	0.46 298	0.15 148	0.12 176	0.17 186	0.18 306	0.14 115	0.16 207

DeepStereo_LL	0.51 332	0.19 99	0.46 200	0.39 156	0.24 172	0.39 190	1.14 531	0.69 194	0.87 331	0.94 404	1.36 464	0.62 252	0.75 415	0.68 287	0.46 298	0.15 148	0.12 176	0.17 186	0.18 306	0.14 115	0.16 207

THIR-Stereo	0.51 332	0.19 99	0.47 212	0.39 156	0.23 132	0.74 389	0.64 467	0.68 184	0.88 342	1.03 443	1.40 470	0.71 299	0.75 415	0.64 248	0.43 281	0.16 193	0.11 109	0.17 186	0.18 306	0.15 158	0.17 250

GwcNet-RSSM	0.51 332	0.25 284	0.51 255	0.41 221	0.24 172	0.56 292	0.41 342	0.97 334	0.96 390	0.75 278	1.17 426	0.89 381	0.66 361	0.66 268	0.74 408	0.22 365	0.15 310	0.19 265	0.21 377	0.17 233	0.16 207

AIO-Stereo-zeroshot1	0.52 346	0.23 231	1.38 504	0.40 193	0.53 502	0.29 88	0.30 158	1.49 508	0.45 137	0.69 242	1.15 416	0.98 406	0.32 158	0.70 302	0.29 137	0.15 148	0.11 109	0.17 186	0.20 357	0.22 354	0.27 414

ToySt	0.52 346	0.27 335	0.93 453	0.42 255	0.28 299	0.67 366	0.56 440	0.88 301	0.79 274	0.61 189	0.85 279	0.92 396	0.70 385	0.72 317	0.61 376	0.16 193	0.17 370	0.21 346	0.21 377	0.22 354	0.21 337

NINENet	0.52 346	0.30 380	0.55 301	0.46 359	0.33 397	0.78 397	0.34 224	1.18 417	0.91 358	0.84 331	0.97 339	0.64 264	0.54 288	0.74 322	0.56 354	0.23 392	0.20 412	0.25 412	0.18 306	0.22 354	0.22 356

AACVNet	0.52 346	0.25 284	0.56 313	0.48 387	0.29 322	0.55 286	0.38 291	0.96 332	0.59 183	0.83 325	1.03 371	1.03 421	0.77 429	0.91 403	0.58 367	0.22 365	0.18 385	0.24 399	0.18 306	0.24 387	0.22 356

acv_ft	0.52 346	0.24 253	0.64 353	0.45 334	0.28 299	0.85 427	0.40 322	0.95 327	0.81 292	1.00 433	0.96 330	0.79 350	0.62 338	0.65 256	0.88 433	0.18 268	0.15 310	0.16 147	0.15 194	0.18 264	0.15 176

AdaStereo	0.52 346	0.34 405	0.53 284	0.49 398	0.25 202	0.71 377	0.36 260	1.24 444	0.91 358	0.77 292	0.98 343	0.75 328	0.50 272	0.71 312	0.51 329	0.27 433	0.13 248	0.28 451	0.18 306	0.23 374	0.18 276
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.
iResNet	0.52 346	0.31 389	0.86 440	0.44 320	0.22 104	0.66 357	0.47 387	0.92 317	1.02 414	0.89 376	1.12 402	0.69 294	0.55 292	0.86 382	0.60 370	0.15 148	0.11 109	0.15 121	0.12 103	0.17 233	0.17 250

DDVS	0.53 353	0.32 392	0.63 348	0.42 255	0.31 360	0.71 377	0.35 247	0.95 327	0.69 222	0.86 354	0.90 303	1.11 449	0.46 255	0.90 400	0.67 390	0.23 392	0.17 370	0.22 361	0.18 306	0.25 398	0.28 425

SMFormer	0.53 353	0.24 253	0.67 366	0.35 66	0.20 68	0.63 334	0.34 224	1.26 453	1.06 428	0.85 344	1.02 361	0.71 299	0.66 361	0.96 421	0.60 370	0.19 306	0.16 337	0.18 232	0.17 275	0.19 299	0.20 319

tta	0.53 353	0.24 253	0.67 366	0.35 66	0.20 68	0.63 334	0.34 224	1.26 453	1.06 428	0.85 344	1.02 361	0.71 299	0.66 361	0.96 421	0.60 370	0.19 306	0.16 337	0.18 232	0.17 275	0.15 158	0.16 207

CFNet	0.53 353	0.30 380	0.53 284	0.42 255	0.28 299	0.73 385	0.35 247	1.21 431	1.01 409	0.74 274	1.07 387	0.85 362	0.60 327	0.83 373	0.58 367	0.19 306	0.15 310	0.23 383	0.23 415	0.21 328	0.17 250

HSM	0.53 353	0.25 284	0.46 200	0.40 193	0.25 202	0.74 389	0.44 369	1.29 468	0.78 267	0.82 317	0.92 317	1.21 465	0.75 415	0.90 400	0.48 313	0.18 268	0.14 286	0.17 186	0.14 169	0.17 233	0.18 276

coex_refinement	0.54 358	0.22 198	0.44 179	0.45 334	0.31 360	0.75 393	0.40 322	1.16 406	0.92 364	0.87 359	1.12 402	0.99 411	0.57 311	0.69 294	0.90 441	0.21 343	0.14 286	0.16 147	0.16 223	0.21 328	0.22 356

UGAM	0.54 358	0.23 231	0.51 255	0.46 359	0.26 239	0.40 198	0.52 422	0.65 160	1.19 472	0.78 303	1.15 416	1.38 494	0.56 299	1.03 446	0.56 354	0.18 268	0.15 310	0.25 412	0.21 377	0.15 158	0.13 106

ITSA-stereo	0.54 358	0.29 365	0.55 301	0.41 221	0.23 132	0.59 317	0.35 247	1.31 472	1.25 481	0.82 317	0.80 252	0.72 314	0.58 315	0.89 392	0.72 404	0.22 365	0.18 385	0.23 383	0.22 399	0.22 354	0.29 432

test_sample7	0.54 358	0.30 380	0.55 301	0.37 112	0.28 299	0.63 334	0.47 387	1.11 386	0.92 364	0.93 397	0.89 297	0.86 366	0.71 390	0.74 322	0.53 345	0.27 433	0.22 431	0.27 440	0.26 454	0.27 419	0.26 404

DAS	0.54 358	0.26 319	0.66 361	0.49 398	0.31 360	0.61 324	0.43 361	0.89 302	1.01 409	0.95 409	1.16 421	0.71 299	0.85 448	0.89 392	0.47 309	0.18 268	0.14 286	0.18 232	0.15 194	0.22 354	0.19 288

SepStereo	0.54 358	0.26 319	0.66 361	0.49 398	0.31 360	0.61 324	0.43 361	0.89 302	1.01 409	0.95 409	1.16 421	0.71 299	0.85 448	0.97 428	0.47 309	0.18 268	0.14 286	0.18 232	0.15 194	0.22 354	0.19 288

RAFT + AFF	0.54 358	0.30 380	0.84 433	0.51 421	0.32 385	0.63 334	0.57 442	1.05 363	0.95 383	0.80 311	0.87 290	0.85 362	0.57 311	0.87 384	0.51 329	0.18 268	0.21 422	0.23 383	0.22 399	0.19 299	0.19 288

ac_64	0.54 358	0.24 253	0.58 324	0.46 359	0.28 299	0.79 403	0.44 369	1.11 386	0.63 194	0.94 404	0.85 279	1.06 434	0.70 385	0.76 339	0.72 404	0.22 365	0.18 385	0.20 302	0.19 334	0.18 264	0.16 207

DMCA-RVC	0.54 358	0.32 392	0.83 426	0.51 421	0.32 385	0.59 317	0.38 291	0.89 302	0.70 226	0.95 409	0.88 294	0.90 384	0.69 380	0.75 329	0.63 383	0.23 392	0.18 385	0.31 470	0.24 430	0.27 419	0.21 337

AASNet	0.55 367	0.27 335	0.62 344	0.51 421	0.32 385	0.73 385	0.44 369	1.55 515	0.88 342	0.88 369	0.94 322	0.64 264	0.63 343	0.62 230	0.84 428	0.23 392	0.20 412	0.20 302	0.16 223	0.22 354	0.20 319

LMCR-Stereo	0.55 367	0.33 400	0.57 322	0.60 489	0.30 346	0.80 409	0.36 260	1.30 470	0.79 274	0.90 384	1.04 374	0.57 214	0.64 351	0.87 384	0.73 407	0.20 327	0.15 310	0.19 265	0.14 169	0.25 398	0.18 276

UNet	0.55 367	0.27 335	0.72 393	0.45 334	0.41 451	0.97 448	0.40 322	1.01 347	0.80 283	0.87 359	0.90 303	1.03 421	0.75 415	0.76 339	0.67 390	0.19 306	0.15 310	0.20 302	0.17 275	0.21 328	0.18 276

UPFNet	0.55 367	0.26 319	0.59 332	0.46 359	0.38 433	0.83 421	0.48 394	1.03 355	0.80 283	0.92 394	0.91 311	0.85 362	0.67 370	0.87 384	0.78 414	0.20 327	0.21 422	0.20 302	0.20 357	0.20 316	0.15 176

HSM-Net_RVC	0.55 367	0.23 231	0.37 102	0.38 131	0.22 104	0.86 429	0.40 322	1.31 472	0.93 370	0.92 394	1.15 416	1.26 469	0.71 390	0.75 329	0.53 345	0.17 231	0.14 286	0.16 147	0.15 194	0.17 233	0.17 250
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NLCA_NET_v2_RVC	0.55 367	0.33 400	0.71 387	0.46 359	0.31 360	0.66 357	0.43 361	1.07 372	0.89 347	0.93 397	0.91 311	0.98 406	0.61 333	0.76 339	0.64 385	0.22 365	0.18 385	0.22 361	0.22 399	0.22 354	0.24 391
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DeepPruner_ROB	0.55 367	0.37 420	0.67 366	0.42 255	0.31 360	0.50 255	0.43 361	1.22 439	0.73 245	0.86 354	1.05 377	0.85 362	0.58 315	0.90 400	0.56 354	0.29 454	0.23 442	0.22 361	0.22 399	0.26 409	0.26 404

iResNetv2_ROB	0.55 367	0.29 365	0.86 440	0.39 156	0.25 202	0.67 366	0.37 273	1.21 431	1.02 414	1.02 440	1.10 395	0.89 381	0.79 431	0.74 322	0.43 281	0.19 306	0.13 248	0.15 121	0.11 76	0.19 299	0.16 207

iResNet_ROB	0.55 367	0.24 253	0.61 338	0.38 131	0.22 104	0.66 357	0.30 158	1.59 524	1.33 498	0.94 404	1.05 377	0.81 356	0.69 380	0.84 377	0.46 298	0.17 231	0.12 176	0.14 78	0.09 6	0.15 158	0.20 319

rvit_105_1	0.56 376	0.42 453	0.84 433	0.59 487	0.37 426	0.59 317	0.68 472	0.73 236	0.97 395	0.82 317	0.69 198	0.75 328	0.63 343	0.80 360	0.56 354	0.34 485	0.29 484	0.31 470	0.34 495	0.23 374	0.23 380

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 376	3.08 575	2.41 540	0.32 28	0.18 24	0.29 88	0.20 21	0.39 35	0.33 55	0.29 48	0.25 27	0.18 10	0.18 17	0.32 13	0.22 25	1.08 550	0.09 17	0.17 186	0.16 223	0.15 158	0.96 544

ff1	0.56 376	0.28 351	0.68 373	0.39 156	0.26 239	0.56 292	0.40 322	0.72 224	1.13 454	0.76 284	0.98 343	0.71 299	0.55 292	1.25 476	1.46 505	0.17 231	0.11 109	0.25 412	0.21 377	0.16 207	0.17 250

ttt	0.56 376	0.27 335	0.49 234	0.39 156	0.25 202	0.65 350	0.42 353	1.24 444	1.08 440	0.76 284	1.10 395	0.63 257	0.51 277	0.95 418	1.03 469	0.25 416	0.22 431	0.22 361	0.21 377	0.25 398	0.25 400

FTStereo	0.56 376	0.21 168	0.39 120	0.42 255	0.25 202	0.39 190	0.73 489	0.69 194	0.45 137	1.09 469	3.23 548	0.69 294	0.71 390	0.55 157	0.34 193	0.15 148	0.13 248	0.19 265	0.17 275	0.15 158	0.32 450

GEStereo_RVC	0.56 376	0.30 380	0.70 385	0.51 421	0.31 360	0.70 372	0.54 433	1.31 472	0.93 370	0.85 344	0.86 283	0.84 360	0.63 343	0.92 405	0.67 390	0.24 403	0.16 337	0.19 265	0.17 275	0.21 328	0.23 380

ISRNet	0.57 382	0.25 284	0.72 393	0.57 478	0.36 423	0.43 224	0.28 125	0.85 288	0.84 312	1.09 469	1.25 439	0.91 390	0.61 333	0.68 287	0.60 370	0.35 491	0.26 468	0.36 489	0.33 493	0.30 438	0.42 495

CSP-Net	0.57 382	0.29 365	0.55 301	0.42 255	0.29 322	1.20 495	0.49 407	1.29 468	0.75 255	0.98 427	0.97 339	0.88 376	0.69 380	0.85 380	0.66 387	0.27 433	0.18 385	0.17 186	0.17 275	0.18 264	0.19 288

ADLNet2	0.57 382	0.26 319	0.71 387	0.48 387	0.31 360	0.83 421	0.51 416	1.10 384	0.99 403	0.85 344	0.99 351	0.99 411	0.70 385	0.79 357	0.78 414	0.21 343	0.17 370	0.18 232	0.18 306	0.22 354	0.22 356

RAFT-RH_RVC	0.57 382	0.18 68	0.44 179	0.38 131	0.23 132	0.56 292	0.24 72	0.61 135	0.73 245	1.18 483	3.90 559	0.55 204	0.40 221	0.67 278	0.38 237	0.14 81	0.11 109	0.20 302	0.15 194	0.12 37	0.14 137

ADLNet	0.57 382	0.29 365	0.58 324	0.46 359	0.35 416	0.80 409	0.46 379	1.14 400	0.88 342	1.03 443	0.98 343	0.92 396	0.66 361	0.71 312	0.83 427	0.22 365	0.16 337	0.22 361	0.22 399	0.22 354	0.23 380

MMNet	0.57 382	0.26 319	0.67 366	0.45 334	0.35 416	1.04 466	0.39 309	0.93 319	0.98 400	0.96 421	0.97 339	0.86 366	0.80 435	0.83 373	0.80 422	0.16 193	0.15 310	0.19 265	0.19 334	0.20 316	0.17 250

delet	0.57 382	0.25 284	0.63 348	0.46 359	0.34 409	1.05 471	0.51 416	1.04 356	0.94 379	0.90 384	0.99 351	0.90 384	0.68 378	0.87 384	0.78 414	0.18 268	0.18 385	0.20 302	0.21 377	0.17 233	0.17 250

psm_up	0.57 382	0.27 335	0.52 276	0.50 409	0.33 397	0.65 350	0.60 455	1.07 372	0.84 312	0.87 359	0.91 311	1.00 413	1.06 491	0.80 360	0.66 387	0.22 365	0.25 459	0.26 431	0.23 415	0.22 354	0.21 337

hitnet-ft	0.57 382	0.29 365	0.43 173	0.42 255	0.29 322	0.81 415	0.40 322	0.98 336	0.91 358	0.84 331	1.01 359	1.13 457	0.72 401	0.83 373	0.71 401	0.28 444	0.21 422	0.28 451	0.22 399	0.29 430	0.27 414

DSFCA	0.57 382	0.27 335	0.71 387	0.41 221	0.36 423	0.78 397	0.53 426	1.08 377	0.85 318	1.08 465	0.84 270	0.90 384	0.66 361	1.05 449	0.63 383	0.26 422	0.22 431	0.21 346	0.21 377	0.22 354	0.20 319

STTStereo	0.57 382	0.39 433	0.87 445	0.45 334	0.32 385	0.62 328	0.45 376	1.01 347	0.87 331	1.01 436	0.91 311	0.95 399	0.58 315	0.77 346	0.66 387	0.25 416	0.24 451	0.27 440	0.33 493	0.25 398	0.26 404

RASNet	0.57 382	0.24 253	0.61 338	0.39 156	0.23 132	0.71 377	0.40 322	1.02 350	0.93 370	0.77 292	1.05 377	1.05 430	0.98 480	0.99 435	1.03 469	0.16 193	0.14 286	0.14 78	0.17 275	0.15 158	0.14 137

LL-Strereo	0.58 394	0.29 365	0.83 426	0.48 387	0.35 416	0.39 190	0.48 394	1.04 356	0.99 403	0.87 359	0.79 241	1.08 439	1.15 503	1.35 495	0.51 329	0.18 268	0.15 310	0.22 361	0.19 334	0.17 233	0.21 337

HGLStereo	0.58 394	0.30 380	0.65 358	0.51 421	0.38 433	0.78 397	0.45 376	1.07 372	0.82 305	0.89 376	1.16 421	0.88 376	0.91 467	0.80 360	0.74 408	0.21 343	0.21 422	0.20 302	0.18 306	0.19 299	0.22 356

FADNet-RVC-Resample	0.58 394	0.35 409	1.34 501	0.50 409	0.34 409	0.73 385	0.43 361	1.09 380	0.96 390	0.83 325	0.87 290	0.76 335	0.66 361	0.77 346	0.52 334	0.19 306	0.18 385	0.26 431	0.27 461	0.28 428	0.29 432

FADNet_RVC	0.58 394	0.39 433	1.26 490	0.45 334	0.32 385	0.55 286	0.34 224	1.12 391	0.90 352	0.68 239	0.90 303	0.61 245	0.71 390	1.03 446	0.80 422	0.21 343	0.18 385	0.27 440	0.23 415	0.33 454	0.30 437

mmx	0.59 398	0.28 351	0.68 373	0.39 156	0.26 239	0.56 292	0.40 322	1.24 444	1.06 428	0.76 284	0.98 343	0.71 299	0.55 292	1.25 476	1.46 505	0.21 343	0.16 337	0.25 412	0.21 377	0.24 387	0.22 356

xxx	0.59 398	0.28 351	0.68 373	0.39 156	0.26 239	0.56 292	0.40 322	1.24 444	1.06 428	0.76 284	0.98 343	0.71 299	0.55 292	1.25 476	1.46 505	0.21 343	0.16 337	0.25 412	0.21 377	0.24 387	0.22 356

CRFU-Net	0.59 398	0.29 365	0.62 344	0.47 379	0.31 360	1.20 495	0.51 416	1.19 421	0.59 183	1.05 453	1.00 355	1.06 434	0.87 455	0.83 373	0.77 413	0.22 365	0.19 403	0.18 232	0.16 223	0.19 299	0.20 319

TDLM	0.59 398	0.35 409	0.57 322	0.53 448	0.32 385	0.67 366	0.72 484	1.09 380	1.03 418	0.84 331	1.11 400	0.84 360	0.71 390	0.96 421	0.61 376	0.28 444	0.18 385	0.26 431	0.22 399	0.27 419	0.21 337

CVANet_RVC	0.59 398	0.35 409	0.54 297	0.49 398	0.33 397	0.70 372	0.67 469	1.12 391	0.97 395	0.88 369	1.05 377	1.01 417	0.72 401	0.94 412	0.55 352	0.30 461	0.20 412	0.28 451	0.26 454	0.32 449	0.23 380

AANet_RVC	0.59 398	0.35 409	0.68 373	0.47 379	0.28 299	0.57 301	0.47 387	1.04 356	1.28 488	0.87 359	1.33 459	0.86 366	0.63 343	1.16 464	0.89 435	0.19 306	0.13 248	0.15 121	0.14 169	0.18 264	0.20 319

NOSS_ROB	0.59 398	0.40 442	0.42 154	0.45 334	0.31 360	0.79 403	0.53 426	1.09 380	1.12 449	0.69 242	0.92 317	0.77 340	0.63 343	0.81 365	0.52 334	0.39 504	0.38 518	0.44 511	0.42 519	0.38 481	0.36 473

DualNet (step1)	0.60 405	0.37 420	0.83 426	0.39 156	0.31 360	0.72 381	0.49 407	1.11 386	0.92 364	0.93 397	0.89 297	0.86 366	0.71 390	0.74 322	0.53 345	0.42 511	0.22 431	0.40 503	0.41 514	0.36 473	0.35 467

pcwnet_v2	0.60 405	0.29 365	0.89 449	0.46 359	0.36 423	0.62 328	0.38 291	1.33 481	1.24 479	1.02 440	1.27 447	0.71 299	0.59 321	0.71 312	0.51 329	0.28 444	0.21 422	0.24 399	0.23 415	0.29 430	0.30 437

PS-NSSS	0.60 405	0.46 465	0.68 373	0.43 295	0.34 409	0.66 357	0.57 442	1.05 363	0.91 358	0.80 311	1.28 448	0.72 314	0.67 370	0.89 392	0.61 376	0.32 470	0.26 468	0.40 503	0.27 461	0.35 467	0.29 432

DLCB_ROB	0.60 405	0.29 365	0.53 284	0.50 409	0.33 397	0.76 396	0.51 416	1.02 350	0.94 379	1.07 464	1.16 421	1.21 465	0.73 406	0.98 430	0.75 410	0.21 343	0.20 412	0.22 361	0.23 415	0.22 354	0.20 319

CBFPSM	0.61 409	0.25 284	1.41 507	0.39 156	0.27 275	1.10 475	0.67 469	0.83 284	0.84 312	0.82 317	0.81 260	1.33 483	0.85 448	0.72 317	0.86 431	0.16 193	0.15 310	0.15 121	0.17 275	0.17 233	0.23 380

ssnet_v2	0.61 409	0.29 365	0.69 382	0.45 334	0.30 346	0.93 440	0.62 459	1.20 428	1.03 418	0.97 424	0.81 260	0.98 406	0.67 370	0.84 377	0.97 460	0.26 422	0.23 442	0.23 383	0.24 430	0.20 316	0.21 337

HBP-ISP	0.61 409	0.47 472	0.45 187	0.46 359	0.33 397	0.79 403	0.29 140	1.15 404	1.05 424	0.85 344	1.18 430	0.67 289	0.71 390	0.92 405	0.57 360	0.37 498	0.38 518	0.47 516	0.41 514	0.39 485	0.32 450

dad	0.61 409	0.53 480	0.72 393	0.44 320	0.31 360	0.64 343	0.37 273	0.85 288	1.28 488	1.05 453	1.17 426	1.18 463	0.61 333	0.70 302	0.54 350	0.36 494	0.23 442	0.37 494	0.21 377	0.31 442	0.23 380

SACVNet	0.61 409	0.36 418	0.67 366	0.57 478	0.37 426	0.65 350	0.47 387	1.16 406	0.80 283	1.04 448	1.06 383	1.02 419	0.81 438	0.99 435	0.57 360	0.28 444	0.21 422	0.25 412	0.24 430	0.30 438	0.39 482

StereoDRNet-Refined	0.61 409	0.33 400	0.63 348	0.47 379	0.31 360	0.94 443	0.41 342	1.04 356	0.97 395	1.15 481	1.13 409	1.00 413	0.74 412	0.93 409	0.93 448	0.18 268	0.13 248	0.22 361	0.21 377	0.20 316	0.21 337
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
FADNet-RVC	0.62 415	0.56 495	1.29 495	0.47 379	0.39 441	0.63 334	0.40 322	1.16 406	0.91 358	0.71 259	0.86 283	1.04 426	0.55 292	0.99 435	0.78 414	0.27 433	0.26 468	0.28 451	0.29 474	0.32 449	0.31 446

NVstereo2D	0.62 415	0.32 392	0.82 422	0.50 409	0.44 469	0.88 432	0.48 394	1.12 391	1.17 466	0.67 230	0.90 303	0.90 384	0.69 380	1.02 444	0.69 397	0.33 477	0.16 337	0.29 459	0.20 357	0.43 495	0.46 510

CBMV_ROB	0.62 415	0.39 433	0.41 141	0.41 221	0.28 299	0.86 429	0.28 125	1.06 368	1.02 414	0.95 409	1.33 459	0.81 356	0.84 444	0.94 412	0.56 354	0.37 498	0.37 517	0.43 509	0.40 509	0.33 454	0.32 450

ACV-stereo	0.63 418	0.37 420	1.03 471	0.44 320	0.31 360	1.27 499	0.41 342	0.78 264	0.84 312	0.65 215	0.76 223	2.07 531	1.00 481	0.84 377	0.68 395	0.22 365	0.17 370	0.19 265	0.18 306	0.22 354	0.23 380

FADNet	0.63 418	0.53 480	1.20 485	0.46 359	0.44 469	0.66 357	0.41 342	1.24 444	1.07 436	0.70 248	0.84 270	0.98 406	0.65 359	0.87 384	0.54 350	0.29 454	0.30 489	0.27 440	0.30 475	0.48 505	0.36 473

1111x	0.64 420	0.23 231	0.61 338	0.39 156	0.21 86	0.68 370	0.46 379	1.32 478	1.03 418	0.76 284	1.02 361	0.95 399	0.72 401	1.13 458	2.15 533	0.18 268	0.18 385	0.18 232	0.19 334	0.20 316	0.19 288

SGM-Forest	0.65 421	0.33 400	0.43 173	0.44 320	0.30 346	1.01 460	0.54 433	1.13 398	1.09 446	1.11 476	1.21 433	1.10 447	0.76 424	0.99 435	0.71 401	0.32 470	0.33 509	0.33 481	0.30 475	0.30 438	0.28 425
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
fast-acv-ft	0.66 422	0.32 392	0.80 415	0.46 359	0.34 409	1.26 498	0.50 413	0.91 308	1.00 407	1.05 453	1.36 464	1.28 472	0.84 444	0.81 365	0.90 441	0.22 365	0.24 451	0.23 383	0.23 415	0.21 328	0.22 356

Wz-Net-LNSev-Ref	0.67 423	0.30 380	1.20 485	0.42 255	0.31 360	1.00 456	0.58 449	1.16 406	1.07 436	1.01 436	1.25 439	1.08 439	0.75 415	1.18 467	1.03 469	0.20 327	0.12 176	0.16 147	0.13 139	0.22 354	0.22 356

StereoDRNet	0.67 423	0.35 409	0.82 422	0.53 448	0.44 469	1.03 464	0.53 426	1.51 512	1.06 428	1.13 479	0.91 311	1.07 438	0.74 412	0.87 384	0.95 453	0.24 403	0.19 403	0.25 412	0.23 415	0.27 419	0.22 356

PSMNet_ROB	0.67 423	0.39 433	0.76 407	0.57 478	0.43 463	1.00 456	0.85 511	1.25 451	0.93 370	0.82 317	1.04 374	1.08 439	0.64 351	0.89 392	1.02 468	0.29 454	0.21 422	0.31 470	0.31 484	0.27 419	0.25 400

TCMNet	0.68 426	0.41 448	1.08 475	0.60 489	0.61 519	0.97 448	0.55 436	1.11 386	0.93 370	0.87 359	1.14 413	0.89 381	0.65 359	0.92 405	1.06 477	0.26 422	0.26 468	0.31 470	0.28 468	0.33 454	0.30 437

YMNet	0.68 426	0.40 442	1.01 467	0.53 448	0.46 484	1.04 466	0.48 394	1.06 368	0.81 292	1.21 486	1.31 455	1.11 449	0.73 406	0.89 392	0.96 455	0.27 433	0.31 497	0.25 412	0.25 443	0.25 398	0.24 391

YMNet_1	0.68 426	0.40 442	1.01 467	0.53 448	0.46 484	1.04 466	0.48 394	1.06 368	0.81 292	1.21 486	1.31 455	1.11 449	0.73 406	0.89 392	0.96 455	0.27 433	0.31 497	0.25 412	0.25 443	0.25 398	0.24 391

DRN-Test	0.68 426	0.34 405	0.77 410	0.52 438	0.40 446	1.14 484	0.61 457	1.56 519	1.04 422	1.18 483	1.10 395	1.05 430	0.72 401	0.82 371	1.01 464	0.24 403	0.18 385	0.26 431	0.25 443	0.26 409	0.23 380

CBMV	0.68 426	0.37 420	0.50 246	0.43 295	0.26 239	1.00 456	0.71 478	1.17 415	1.16 463	1.24 494	1.29 452	1.06 434	0.86 452	0.98 430	0.75 410	0.29 454	0.30 489	0.34 483	0.30 475	0.26 409	0.27 414
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
iinet-f	0.69 431	0.29 365	2.34 538	0.41 221	0.31 360	1.16 488	0.58 449	0.87 293	0.85 318	0.86 354	1.17 426	1.04 426	0.83 441	0.76 339	1.26 494	0.21 343	0.18 385	0.17 186	0.16 223	0.21 328	0.21 337

z-ln-s-r	0.70 432	0.39 433	1.51 512	0.40 193	0.27 275	0.58 307	0.62 459	0.87 293	1.09 446	0.84 331	1.44 480	0.91 390	0.87 455	1.20 471	2.07 529	0.16 193	0.12 176	0.17 186	0.15 194	0.21 328	0.17 250

GASNet	0.70 432	0.77 517	1.16 483	0.71 521	0.49 491	0.62 328	0.48 394	1.12 391	1.05 424	0.98 427	0.84 270	0.94 398	0.82 439	1.41 499	0.85 430	0.33 477	0.22 431	0.29 459	0.28 468	0.44 498	0.26 404

PA-Net	0.70 432	0.46 465	0.96 460	0.51 421	0.53 502	0.94 443	0.73 489	1.14 400	1.15 461	0.83 325	0.90 303	0.88 376	0.76 424	1.19 468	0.96 455	0.25 416	0.41 527	0.29 459	0.44 520	0.27 419	0.39 482
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
MaskLacGwcNet_RVC	0.71 435	0.84 525	0.80 415	0.55 468	0.38 433	1.38 506	0.57 442	1.07 372	0.81 292	0.90 384	0.94 322	0.95 399	0.54 288	1.01 441	0.61 376	0.41 509	0.30 489	0.57 530	0.31 484	0.86 535	0.39 482

DISCO	0.72 436	0.27 335	0.72 393	0.45 334	0.31 360	1.12 482	0.53 426	1.32 478	1.25 481	0.84 331	1.07 387	1.52 510	0.87 455	1.82 525	1.08 483	0.20 327	0.15 310	0.18 232	0.16 223	0.24 387	0.24 391

APVNet	0.73 437	0.39 433	1.01 467	0.58 484	0.45 475	1.16 488	0.68 472	1.47 507	0.87 331	0.84 331	1.15 416	1.04 426	0.84 444	1.14 460	1.18 489	0.27 433	0.28 482	0.32 476	0.31 484	0.29 430	0.32 450

GwcNet	0.73 437	0.39 433	1.37 503	0.53 448	0.43 463	1.10 475	0.52 422	1.27 458	1.19 472	1.05 453	1.41 472	1.06 434	0.86 452	0.98 430	1.01 464	0.26 422	0.24 451	0.24 399	0.23 415	0.23 374	0.28 425

NaN_ROB	0.73 437	0.46 465	0.89 449	0.52 438	0.34 409	0.98 453	1.11 528	1.28 463	1.20 475	1.27 499	0.96 330	1.08 439	0.79 431	1.34 494	0.78 414	0.24 403	0.30 489	0.23 383	0.24 430	0.23 374	0.26 404

XPNet_ROB	0.73 437	0.38 428	0.80 415	0.53 448	0.40 446	0.80 409	0.83 507	1.21 431	0.96 390	1.37 504	1.17 426	1.37 490	0.87 455	1.14 460	0.99 462	0.33 477	0.25 459	0.27 440	0.24 430	0.31 442	0.29 432

ETE_ROB	0.73 437	0.52 477	0.93 453	0.57 478	0.37 426	0.80 409	0.86 512	1.19 421	0.95 383	1.20 485	1.22 435	1.39 496	0.86 452	1.07 450	0.88 433	0.27 433	0.21 422	0.31 470	0.27 461	0.34 462	0.35 467

Syn2CoEx	0.74 442	0.55 493	1.17 484	0.66 508	0.45 475	0.89 435	0.56 440	1.54 514	1.15 461	0.95 409	1.35 463	1.03 421	1.03 486	0.96 421	0.89 435	0.31 465	0.27 475	0.29 459	0.24 430	0.23 374	0.27 414

DANet	0.74 442	0.47 472	0.98 465	0.60 489	0.41 451	0.92 439	0.41 342	1.02 350	0.87 331	1.22 490	1.22 435	1.33 483	0.88 460	1.26 479	1.37 500	0.27 433	0.24 451	0.31 470	0.25 443	0.37 479	0.36 473
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GANet	0.74 442	0.38 428	0.63 348	0.54 460	0.35 416	1.01 460	0.95 519	1.15 404	0.95 383	1.09 469	2.00 519	1.14 459	0.92 469	1.29 483	0.75 410	0.25 416	0.27 475	0.27 440	0.23 415	0.32 449	0.24 391

NCCL2	0.74 442	0.45 460	0.77 410	0.65 506	0.45 475	0.97 448	1.16 533	1.16 406	1.02 414	1.00 433	0.98 343	1.48 504	0.88 460	0.99 435	0.89 435	0.31 465	0.27 475	0.39 500	0.39 506	0.33 454	0.34 463

Wz-Net-LNSev	0.75 446	0.54 487	1.59 518	0.51 421	0.41 451	1.16 488	0.79 501	1.27 458	1.13 454	1.04 448	1.14 413	1.11 449	0.94 474	0.93 409	1.00 463	0.24 403	0.22 431	0.21 346	0.19 334	0.26 409	0.27 414

FINET	0.75 446	0.45 460	1.38 504	0.48 387	0.46 484	0.98 453	1.00 523	1.22 439	1.69 528	0.91 393	1.25 439	0.74 323	0.74 412	1.09 454	0.82 426	0.37 498	0.31 497	0.27 440	0.24 430	0.35 467	0.34 463

FAT-Stereo	0.75 446	0.34 405	0.81 421	0.51 421	0.38 433	0.78 397	0.63 463	1.39 490	1.32 496	1.05 453	1.40 470	1.58 515	1.14 501	0.92 405	0.91 444	0.29 454	0.28 482	0.28 451	0.23 415	0.28 428	0.41 492

S-Stereo	0.76 449	0.36 418	1.10 476	0.57 478	0.46 484	0.83 421	0.59 452	1.31 472	1.62 524	0.98 427	1.41 472	1.11 449	0.93 471	0.85 380	1.07 480	0.27 433	0.31 497	0.28 451	0.25 443	0.33 454	0.50 519

RYNet	0.76 449	0.37 420	0.74 402	0.54 460	0.67 525	1.35 503	0.68 472	1.28 463	1.21 478	1.10 473	0.90 303	1.31 476	0.94 474	1.01 441	1.30 496	0.22 365	0.16 337	0.27 440	0.23 415	0.43 495	0.45 506

LALA_ROB	0.76 449	0.46 465	0.86 440	0.55 468	0.41 451	1.00 456	0.93 518	1.25 451	1.13 454	1.23 492	1.15 416	1.55 512	0.80 435	1.11 457	0.96 455	0.33 477	0.23 442	0.35 484	0.30 475	0.35 467	0.32 450

PSMNet-RUCA	0.78 452	0.78 519	1.23 488	1.01 536	0.91 532	0.68 370	0.53 426	1.16 406	1.06 428	0.79 308	1.10 395	0.82 358	0.72 401	0.94 412	0.70 398	0.55 530	0.27 475	0.76 537	0.46 521	0.70 530	0.49 516

edge stereo	0.79 453	0.40 442	0.82 422	0.52 438	0.44 469	0.83 421	0.58 449	1.34 483	1.08 440	1.30 500	1.38 468	1.79 521	1.13 500	1.15 463	0.92 446	0.34 485	0.32 504	0.42 508	0.28 468	0.33 454	0.39 482

DGSMNet	0.80 454	0.58 500	1.42 508	0.61 494	0.65 522	0.94 443	0.75 494	1.35 484	1.16 463	0.88 369	1.26 443	1.00 413	0.75 415	1.07 450	0.89 435	0.36 494	0.31 497	0.41 507	0.40 509	0.60 527	0.59 531

RP	0.80 454	0.38 428	0.73 398	0.67 510	0.59 514	0.82 418	0.57 442	1.21 431	1.28 488	1.03 443	1.68 502	1.45 499	1.49 524	1.08 453	0.90 441	0.36 494	0.31 497	0.37 494	0.30 475	0.36 473	0.36 473

Wz-Net-MNSev	0.81 456	0.42 453	1.64 524	0.51 421	0.41 451	1.46 510	0.95 519	1.24 444	1.26 486	1.31 501	1.25 439	1.17 462	0.83 441	1.21 473	1.06 477	0.22 365	0.19 403	0.24 399	0.23 415	0.29 430	0.26 404

RGC	0.82 457	0.62 504	0.80 415	0.67 510	0.66 524	0.91 437	0.59 452	1.35 484	1.09 446	1.12 478	1.46 485	1.50 506	1.09 494	1.28 482	0.97 460	0.34 485	0.30 489	0.48 520	0.40 509	0.38 481	0.38 481

NCC-stereo	0.82 457	0.43 456	0.87 445	0.63 501	0.68 526	0.88 432	0.72 484	1.60 526	1.12 449	0.95 409	1.41 472	1.37 490	1.37 516	1.26 479	0.94 450	0.32 470	0.30 489	0.37 494	0.49 531	0.34 462	0.35 467

Nwc_Net	0.82 457	0.40 442	0.86 440	0.62 498	0.56 507	1.04 466	0.57 442	1.72 535	1.08 440	0.93 397	1.88 514	1.44 498	1.24 508	1.19 468	0.94 450	0.31 465	0.25 459	0.36 489	0.39 506	0.31 442	0.31 446

Abc-Net	0.82 457	0.43 456	0.87 445	0.63 501	0.68 526	0.88 432	0.72 484	1.60 526	1.12 449	0.95 409	1.41 472	1.37 490	1.37 516	1.26 479	0.94 450	0.32 470	0.30 489	0.37 494	0.49 531	0.34 462	0.35 467
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
GANetREF_RVC	0.82 457	0.77 517	0.95 459	0.68 513	0.43 463	1.15 486	1.06 526	1.19 421	1.20 475	1.03 443	1.02 361	1.10 447	0.89 463	1.20 471	0.78 414	0.49 521	0.39 522	0.58 531	0.39 506	0.69 529	0.49 516
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
w-ln-seven-2	0.83 462	0.46 465	2.93 543	0.54 460	0.39 441	0.93 440	0.63 463	1.16 406	1.18 470	1.25 495	1.32 457	1.09 445	1.05 490	1.23 474	1.07 480	0.21 343	0.20 412	0.23 383	0.22 399	0.26 409	0.24 391

stereogan	0.83 462	0.33 400	0.89 449	0.61 494	0.51 497	1.80 531	0.50 413	1.41 496	1.39 504	1.05 453	1.47 487	1.56 514	1.04 488	1.32 493	0.87 432	0.29 454	0.29 484	0.29 459	0.25 443	0.39 485	0.40 487

Anonymous_2	0.84 464	0.45 460	0.66 361	0.41 221	0.45 475	0.82 418	0.53 426	0.81 276	0.81 292	0.73 267	0.61 174	0.91 390	0.76 424	0.77 346	0.61 376	0.51 524	0.55 541	0.54 528	4.92 579	0.54 519	0.42 495

ccnet	0.84 464	0.59 502	0.86 440	0.56 472	0.60 517	1.11 480	0.72 484	1.44 503	0.97 395	1.15 481	1.44 480	1.28 472	0.95 476	1.01 441	1.33 499	0.49 521	0.43 532	0.50 525	0.47 524	0.52 517	0.48 515

psmorigin	0.84 464	0.53 480	2.21 536	0.50 409	0.41 451	0.86 429	0.57 442	1.08 377	0.90 352	1.50 510	1.42 477	1.50 506	1.09 494	1.29 483	1.03 469	0.32 470	0.33 509	0.27 440	0.27 461	0.34 462	0.45 506

ADCRef	0.84 464	0.46 465	1.60 521	0.52 438	0.45 475	1.08 473	0.52 422	1.13 398	1.03 418	1.22 490	1.43 479	0.87 372	0.93 471	0.91 403	3.35 550	0.19 306	0.16 337	0.23 383	0.23 415	0.23 374	0.22 356

CC-Net-ROB	0.84 464	1.01 537	0.93 453	0.60 489	0.45 475	1.25 497	0.71 478	1.20 428	1.05 424	0.84 331	1.24 438	0.90 384	0.78 430	1.14 460	0.70 398	0.48 520	0.34 512	1.71 551	0.38 504	0.78 533	0.40 487

GCST	0.85 469	1.25 545	0.80 415	1.58 550	1.03 543	1.04 466	0.24 72	0.81 276	0.81 292	0.99 432	0.67 195	0.78 343	0.35 180	0.98 430	0.38 237	0.97 545	0.65 545	1.20 546	0.81 549	0.93 538	0.72 534

aanetorigin	0.85 469	0.58 500	1.98 532	0.50 409	0.40 446	0.66 357	0.70 476	0.72 224	1.01 409	2.44 548	2.00 519	1.32 478	1.25 509	0.96 421	1.16 488	0.20 327	0.19 403	0.20 302	0.20 357	0.27 419	0.33 459

AF-Net	0.85 469	0.41 448	0.87 445	0.66 508	0.54 505	0.96 447	0.52 422	1.66 531	1.37 501	1.03 443	2.04 522	1.46 500	1.36 514	1.19 468	1.05 476	0.34 485	0.24 451	0.39 500	0.28 468	0.31 442	0.26 404

SQANet	0.87 472	0.76 516	0.76 407	1.16 542	0.99 540	1.10 475	0.51 416	1.12 391	0.85 318	0.93 397	1.05 377	1.03 421	0.76 424	1.07 450	0.70 398	0.79 538	0.25 459	1.04 544	0.36 499	1.56 546	0.70 533

CSAN	0.88 473	0.52 477	0.93 453	0.61 494	0.42 460	1.19 494	1.11 528	1.27 458	1.48 514	1.37 504	1.44 480	1.37 490	1.30 511	1.46 506	1.01 464	0.39 504	0.31 497	0.36 489	0.37 501	0.35 467	0.36 473

SDNR	0.89 474	0.39 433	1.66 527	0.42 255	0.39 441	3.35 558	0.32 196	0.95 327	1.05 424	1.05 453	2.12 523	0.62 252	0.71 390	1.40 496	0.78 414	0.53 526	0.56 542	0.36 489	0.27 461	0.46 502	0.50 519

test_for_model	0.90 475	3.60 576	0.42 154	2.47 565	2.11 565	0.39 190	0.28 125	0.46 70	0.48 151	0.76 284	0.32 68	0.30 64	0.28 110	0.35 30	0.27 100	0.69 536	0.12 176	0.13 51	0.09 6	3.76 575	0.74 535

PWC_ROB	0.92 476	0.57 497	1.64 524	0.53 448	0.33 397	0.93 440	0.39 309	1.42 501	1.51 516	1.66 521	2.57 536	1.18 463	1.11 496	1.50 508	1.54 511	0.26 422	0.18 385	0.28 451	0.20 357	0.30 438	0.32 450

UDG	0.93 477	1.03 538	0.75 405	1.00 535	0.97 538	1.02 462	0.57 442	1.18 417	1.01 409	0.93 397	1.02 361	1.32 478	1.03 486	0.88 390	0.92 446	0.55 530	0.33 509	1.82 553	0.41 514	1.20 544	0.74 535

RTSC	0.93 477	0.54 487	1.59 518	0.56 472	0.40 446	1.17 492	0.55 436	1.44 503	1.82 533	1.53 513	1.26 443	1.15 460	0.82 439	1.70 519	2.44 537	0.26 422	0.20 412	0.23 383	0.24 430	0.31 442	0.32 450

DeepPrunerF	0.93 477	0.55 493	3.88 551	0.70 519	0.81 531	0.72 381	0.74 491	1.28 463	1.97 537	0.95 409	1.02 361	0.87 372	0.85 448	1.16 464	1.07 480	0.35 491	0.29 484	0.43 509	0.40 509	0.31 442	0.33 459

PWCDC_ROB	0.93 477	0.54 487	0.97 464	0.78 528	0.41 451	1.03 464	0.42 353	1.39 490	2.34 547	1.04 448	3.73 556	0.80 354	1.12 498	1.29 483	1.04 474	0.37 498	0.22 431	0.24 399	0.20 357	0.36 473	0.31 446

FBW_ROB	0.94 481	0.54 487	1.03 471	0.56 472	0.42 460	1.16 488	0.76 496	1.56 519	1.41 505	1.38 506	1.33 459	1.47 502	1.07 492	2.94 554	1.14 487	0.26 422	0.32 504	0.45 512	0.30 475	0.34 462	0.30 437

G-Net	0.95 482	0.48 474	1.13 479	0.67 510	0.49 491	2.07 537	0.63 463	1.02 350	0.90 352	1.77 527	2.62 539	1.28 472	1.60 528	1.09 454	1.06 477	0.37 498	0.30 489	0.35 484	0.25 443	0.46 502	0.45 506

PASM	0.96 483	0.71 513	2.05 534	0.72 522	0.72 530	0.84 426	0.92 515	1.14 400	1.34 499	1.25 495	1.22 435	1.34 486	1.07 492	1.31 491	1.11 484	0.53 526	0.57 543	0.59 532	0.67 542	0.56 526	0.57 530

PDISCO_ROB	0.96 483	0.51 475	1.13 479	1.03 539	1.00 541	1.81 532	0.77 497	1.72 535	1.60 522	1.09 469	1.19 431	1.34 486	0.80 435	1.62 513	1.01 464	0.58 532	0.22 431	0.45 512	0.40 509	0.50 511	0.41 492

XQC	0.97 485	0.70 510	1.54 516	0.70 519	0.55 506	1.48 512	0.81 503	1.41 496	1.57 519	1.21 486	1.12 402	1.33 483	1.04 488	1.55 510	2.00 525	0.39 504	0.25 459	0.37 494	0.32 487	0.55 521	0.49 516

MDST_ROB	0.97 485	0.29 365	1.02 470	0.64 504	0.43 463	2.64 545	0.82 505	1.68 533	1.18 470	2.89 553	1.82 510	0.97 404	0.75 415	1.83 526	0.89 435	0.26 422	0.22 431	0.32 476	0.28 468	0.26 409	0.26 404

anonymity	0.98 487	0.89 529	1.06 474	0.93 533	1.04 545	0.97 448	0.82 505	1.33 481	0.93 370	1.08 465	0.98 343	1.02 419	0.95 476	1.02 444	0.93 448	0.96 544	0.96 566	0.90 541	0.91 552	0.92 537	0.95 543

SHD	0.98 487	0.54 487	1.30 497	0.63 501	0.50 495	1.14 484	0.50 413	1.80 540	2.20 541	1.66 521	1.39 469	1.47 502	1.21 505	1.40 496	1.80 518	0.32 470	0.27 475	0.32 476	0.34 495	0.41 489	0.44 504

Wz-Net-SNSev	0.99 489	0.80 520	3.00 544	0.57 478	0.46 484	0.94 443	1.22 538	1.40 494	1.28 488	1.04 448	1.33 459	1.46 500	0.90 466	2.06 533	1.65 514	0.26 422	0.24 451	0.25 412	0.26 454	0.33 454	0.30 437

SuperB	1.00 490	0.41 448	4.03 554	0.45 334	0.32 385	0.99 455	0.49 407	1.09 380	2.09 540	1.10 473	1.10 395	0.74 323	0.83 441	1.13 458	1.75 517	0.20 327	0.15 310	0.17 186	0.15 194	2.50 564	0.27 414

Consistency-Raft	1.01 491	0.82 521	1.27 493	0.85 530	0.97 538	0.81 415	0.83 507	1.35 484	1.61 523	1.06 462	1.66 501	1.11 449	0.93 471	0.93 409	1.11 484	0.65 534	0.75 552	0.79 538	0.91 552	1.09 543	0.79 538

w-ln-seven	1.02 492	0.52 477	2.86 542	0.55 468	0.51 497	1.37 504	0.75 494	1.72 535	1.84 534	1.54 514	1.52 492	1.27 471	0.95 476	1.30 489	2.07 529	0.24 403	0.22 431	0.25 412	0.25 443	0.31 442	0.28 425

SGM_RVC	1.04 493	0.30 380	0.47 212	0.41 221	0.23 132	1.73 529	0.77 497	1.63 528	1.30 494	2.39 546	1.99 518	2.64 540	1.78 537	2.22 541	1.40 501	0.28 444	0.27 475	0.27 440	0.25 443	0.25 398	0.25 400
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
test_xeample	1.06 494	0.23 231	0.51 255	0.37 112	0.22 104	0.71 377	0.39 309	1.31 472	0.92 364	0.87 359	1.08 393	0.70 296	0.64 351	0.75 329	11.43 574	0.19 306	0.16 337	0.18 232	0.17 275	0.18 264	0.19 288

MFN_U_SF_DS_RVC	1.06 494	0.61 503	1.82 529	0.69 516	0.51 497	2.62 544	1.69 557	1.28 463	1.44 509	1.39 507	1.56 495	1.34 486	0.91 467	1.68 518	0.95 453	0.38 503	0.39 522	0.46 515	0.61 541	0.41 489	0.43 500

z-mn7	1.07 496	0.56 495	2.36 539	0.54 460	0.37 426	1.74 530	0.71 478	1.28 463	2.32 544	1.00 433	2.56 535	1.43 497	1.01 483	2.34 545	1.74 516	0.23 392	0.20 412	0.21 346	0.20 357	0.27 419	0.27 414

xxxx	1.07 496	0.23 231	0.53 284	0.38 131	0.22 104	0.83 421	0.36 260	1.41 496	0.95 383	0.75 278	0.99 351	0.97 404	0.64 351	0.70 302	11.37 573	0.20 327	0.17 370	0.18 232	0.17 275	0.19 299	0.20 319

DPSNet	1.08 498	0.44 458	2.64 541	0.54 460	0.42 460	1.59 519	1.25 539	2.39 551	1.50 515	1.13 479	1.12 402	1.51 508	2.19 550	1.44 503	1.51 510	0.35 491	0.25 459	0.25 412	0.21 377	0.49 509	0.39 482

otaku	1.10 499	0.96 532	0.96 460	1.37 548	1.06 546	1.65 523	0.72 484	1.46 506	1.19 472	1.10 473	1.32 457	1.32 478	0.95 476	1.29 483	0.81 425	0.89 543	0.46 536	1.24 547	0.50 533	1.86 549	0.89 540

DDUNet	1.10 499	2.58 571	0.83 426	1.21 544	1.27 549	1.02 462	0.69 475	1.17 415	0.95 383	0.98 427	1.26 443	1.28 472	0.84 444	0.97 428	0.79 421	0.85 541	0.40 525	2.00 556	0.60 540	1.34 545	0.94 541

ADCL	1.10 499	0.42 453	1.57 517	0.51 421	0.41 451	1.71 528	0.92 515	1.36 488	1.45 510	1.33 502	1.56 495	1.22 468	1.26 510	1.45 504	5.27 562	0.22 365	0.19 403	0.25 412	0.25 443	0.29 430	0.29 432

ADCPNet	1.11 502	0.53 480	3.26 549	0.55 468	0.44 469	1.47 511	0.83 507	1.21 431	1.17 466	1.26 498	1.42 477	1.67 518	1.12 498	1.48 507	3.86 556	0.30 461	0.29 484	0.30 469	0.32 487	0.37 479	0.37 479

MFN_U_SF_RVC	1.14 503	0.63 505	2.33 537	0.69 516	0.46 484	2.04 536	0.70 476	1.90 542	1.37 501	1.62 517	1.56 495	1.94 527	1.36 514	1.73 521	1.90 520	0.41 509	0.38 518	0.45 512	0.48 528	0.45 499	0.47 512

Ntro	1.15 504	1.00 536	1.00 466	1.49 549	1.20 548	1.69 527	0.81 503	1.39 490	1.25 481	1.01 436	1.28 448	1.31 476	1.00 481	1.31 491	0.89 435	1.10 551	0.43 532	1.36 548	0.51 534	1.95 551	0.99 547

SAMSARA	1.15 504	0.69 509	1.44 510	1.09 541	0.93 534	2.10 538	1.87 564	1.64 529	1.47 513	1.64 519	1.21 433	2.06 530	1.14 501	1.61 512	1.50 509	0.39 504	0.45 534	0.36 489	0.38 504	0.50 511	0.51 523

SANet	1.15 504	0.45 460	1.40 506	0.50 409	0.32 385	1.54 518	1.21 536	1.49 508	3.35 559	1.61 516	2.41 531	2.32 537	1.80 538	1.57 511	1.27 495	0.28 444	0.25 459	0.26 431	0.24 430	0.36 473	0.32 450

test_sample9	1.17 507	0.37 420	0.83 426	0.39 156	0.31 360	0.72 381	0.49 407	1.11 386	0.92 364	0.93 397	0.89 297	0.86 366	0.71 390	1.29 483	2.03 527	0.42 511	9.50 584	0.40 503	0.41 514	0.36 473	0.35 467

MFMNet_re	1.17 507	0.99 534	1.31 498	1.02 538	0.95 536	1.32 501	1.32 542	1.44 503	1.58 521	1.72 526	1.70 505	1.21 465	1.57 526	1.16 464	1.04 474	0.88 542	0.76 554	0.79 538	0.75 546	0.90 536	0.94 541

MSAF-DinoV2	1.18 509	0.44 458	3.00 544	0.56 472	0.30 346	0.91 437	0.74 491	1.58 522	1.25 481	1.06 462	1.41 472	2.98 544	1.57 526	3.25 555	3.12 548	0.22 365	0.14 286	0.20 302	0.22 399	0.33 454	0.34 463

ADCP+	1.18 509	0.37 420	3.09 546	0.50 409	0.52 500	1.48 512	0.61 457	1.32 478	1.07 436	1.21 486	1.16 421	1.08 439	1.11 496	1.63 514	7.17 567	0.20 327	0.16 337	0.24 399	0.22 399	0.29 430	0.22 356

zh-sn7	1.20 511	0.86 527	4.54 557	0.58 484	0.43 463	1.10 475	0.92 515	1.24 444	1.34 499	1.45 509	2.00 519	1.26 469	1.62 529	2.13 537	2.79 545	0.26 422	0.26 468	0.26 431	0.27 461	0.35 467	0.33 459

zh-mn7	1.21 512	0.75 515	5.81 562	0.52 438	0.39 441	1.18 493	0.63 463	1.21 431	1.79 532	1.81 528	2.33 526	1.16 461	1.01 483	2.20 540	2.00 525	0.25 416	0.22 431	0.22 361	0.22 399	0.25 398	0.30 437

ADCMid	1.22 513	0.57 497	3.17 548	0.54 460	0.44 469	1.07 472	0.77 497	1.31 472	1.13 454	2.14 541	1.48 488	1.49 505	1.47 523	1.65 516	5.30 563	0.26 422	0.24 451	0.29 459	0.32 487	0.38 481	0.36 473

WCMA_ROB	1.22 513	0.39 433	0.93 453	0.51 421	0.45 475	1.44 509	0.79 501	1.20 428	1.30 494	2.99 559	3.94 560	3.30 552	2.17 549	1.42 500	1.31 497	0.46 515	0.35 514	0.35 484	0.37 501	0.41 489	0.42 495

Wz-Net-TNSev	1.23 515	1.24 543	5.25 560	0.51 421	0.43 463	1.49 515	1.09 527	1.58 522	1.42 507	1.25 495	1.26 443	1.58 515	1.52 525	1.97 530	1.95 521	0.33 477	0.32 504	0.26 431	0.30 475	0.41 489	0.43 500

222	1.25 516	0.23 231	0.53 284	0.38 131	0.23 132	0.78 397	0.37 273	1.41 496	0.93 370	0.97 424	1.13 409	0.74 323	0.71 390	0.74 322	14.86 577	0.20 327	0.16 337	0.17 186	0.16 223	0.18 264	0.20 319

MSMD_ROB	1.25 516	0.51 475	0.64 353	0.60 489	0.50 495	1.66 524	0.67 469	1.26 453	1.26 486	2.64 550	3.82 557	3.06 547	3.20 562	1.45 504	0.91 444	0.46 515	0.41 527	0.49 523	0.51 534	0.47 504	0.45 506

AnyNet_C32	1.27 518	0.72 514	3.33 550	0.59 487	0.56 507	1.51 516	1.53 550	1.27 458	1.28 488	1.52 512	1.48 488	1.38 494	1.23 507	1.64 515	5.26 561	0.30 461	0.29 484	0.29 459	0.34 495	0.38 481	0.44 504

pmcnn	1.27 518	0.31 389	1.14 481	0.41 221	0.23 132	0.97 448	0.71 478	1.23 443	1.32 496	1.83 530	2.34 528	11.25 576	0.89 463	1.04 448	0.96 455	0.15 148	0.12 176	0.12 23	0.10 46	0.15 158	0.16 207

WZ-Net	1.29 520	0.64 506	5.42 561	0.64 504	0.52 500	1.37 504	1.29 541	1.41 496	1.77 531	1.56 515	1.69 504	1.74 519	1.41 518	2.50 549	2.16 534	0.28 444	0.21 422	0.23 383	0.25 443	0.39 485	0.41 492

SPS-STEREO	1.29 520	0.94 531	1.10 476	1.05 540	1.03 543	1.48 512	0.91 513	1.57 521	1.24 479	2.13 538	1.90 515	1.94 527	1.46 521	1.77 522	1.64 513	0.97 545	0.94 565	0.90 541	0.89 551	0.96 540	0.97 545
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
NVStereoNet_ROB	1.31 522	0.96 532	1.33 500	0.90 532	0.92 533	1.15 486	1.05 525	1.49 508	1.62 524	1.63 518	2.51 533	2.31 535	1.62 529	2.16 539	1.42 502	0.81 540	0.73 548	0.79 538	1.02 556	0.73 531	0.97 545
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
PVD	1.34 523	0.70 510	1.42 508	0.78 528	0.65 522	1.68 526	0.91 513	2.12 547	3.01 555	2.25 543	2.35 530	1.90 525	1.99 544	1.98 531	2.14 532	0.40 508	0.38 518	0.49 523	0.37 501	0.51 514	0.67 532

test_sample8	1.36 524	0.37 420	0.83 426	0.39 156	0.31 360	0.72 381	0.49 407	1.19 421	0.79 274	1.51 511	0.96 330	3.29 551	1.64 531	1.29 483	2.03 527	0.42 511	9.50 584	0.40 503	0.41 514	0.36 473	0.35 467

MSC_U_SF_DS_RVC	1.38 525	0.91 530	2.11 535	0.89 531	0.57 512	4.27 564	1.79 561	1.55 515	2.00 539	1.64 519	1.85 513	1.83 522	1.44 520	1.89 529	1.49 508	0.49 521	0.40 525	0.56 529	0.58 538	0.75 532	0.52 525

MeshStereo	1.38 525	0.45 460	0.58 324	0.45 334	0.35 416	1.63 522	0.60 455	2.07 544	1.43 508	4.49 568	3.32 552	4.67 559	2.08 546	2.08 535	1.32 498	0.36 494	0.36 516	0.37 494	0.32 487	0.32 449	0.34 463
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
AAGNet	1.40 527	0.20 134	0.52 276	0.45 334	0.26 239	0.29 88	0.29 140	0.67 178	0.71 233	0.97 424	0.86 283	0.66 282	0.60 327	0.66 268	19.98 581	0.17 231	0.11 109	0.19 265	0.15 194	0.20 316	0.13 106

RainbowNet	1.42 528	1.53 553	1.31 498	1.93 556	1.46 550	1.52 517	1.03 524	1.67 532	1.55 517	1.23 492	1.59 498	1.54 511	1.21 505	1.40 496	1.03 469	1.70 558	0.70 547	1.82 553	0.80 548	2.11 555	1.22 553

ACVNet-4b	1.43 529	1.34 547	1.28 494	1.95 557	1.60 552	1.93 535	0.77 497	1.59 524	1.64 526	1.05 453	1.60 499	2.10 532	0.92 469	1.79 524	0.84 428	1.76 560	0.35 514	2.03 559	0.67 542	2.16 556	1.18 552

FCDSN-DC	1.43 529	0.57 497	0.69 382	0.74 524	0.59 514	1.42 508	0.65 468	1.40 494	1.41 505	3.31 563	4.42 566	4.57 558	3.01 560	1.70 519	1.19 491	0.46 515	0.42 529	0.48 520	0.47 524	0.51 514	0.51 523
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
EDNetEfficient	1.47 531	0.82 521	6.28 564	0.48 387	0.40 446	0.73 385	0.83 507	0.95 327	2.77 553	3.48 565	1.95 516	1.64 517	2.12 547	1.42 500	3.84 555	0.21 343	0.19 403	0.21 346	0.21 377	0.43 495	0.42 495

SGM+DAISY	1.52 532	0.99 534	1.61 522	1.01 536	1.02 542	1.86 534	1.19 535	1.49 508	1.38 503	2.96 557	3.00 546	2.79 542	1.94 540	1.88 527	1.62 512	0.98 547	0.97 567	0.91 543	0.91 552	0.94 539	0.99 547

ACVNet_1	1.55 533	1.36 548	1.35 502	1.96 558	1.63 553	1.83 533	0.96 521	2.09 545	1.85 535	1.43 508	1.54 493	2.31 535	1.68 534	1.42 500	1.18 489	1.76 560	0.51 540	2.05 561	0.59 539	2.24 559	1.30 557

ADCS	1.60 534	0.70 510	4.02 553	0.61 494	0.53 502	1.31 500	1.11 528	1.71 534	1.86 536	1.97 536	1.68 502	1.51 508	1.46 521	2.07 534	9.20 570	0.34 485	0.32 504	0.33 481	0.36 499	0.45 499	0.46 510

AnyNet_C01	1.63 535	1.16 541	7.38 565	0.65 506	0.56 507	2.25 540	1.53 550	1.53 513	1.46 512	1.71 525	1.95 516	1.83 522	1.41 518	2.48 547	4.42 559	0.33 477	0.32 504	0.32 476	0.34 495	0.45 499	0.50 519

DispFullNet	1.64 536	2.64 572	3.14 547	2.57 566	1.78 558	1.32 501	0.55 436	1.42 501	1.45 510	1.89 532	1.48 488	1.55 512	2.35 552	2.08 535	1.12 486	0.60 533	0.19 403	2.33 564	0.73 545	2.35 560	1.30 557

FC-DCNN	1.67 537	0.53 480	0.68 373	0.62 498	0.49 491	1.62 521	0.71 478	1.77 539	1.55 517	4.73 571	4.66 568	5.82 567	3.94 566	2.13 537	1.42 502	0.47 518	0.42 529	0.47 516	0.46 521	0.48 505	0.47 512

FC-DCNN v2	1.74 538	0.53 480	0.68 373	0.62 498	0.49 491	1.67 525	0.71 478	1.85 541	1.57 519	4.84 572	5.01 570	6.42 571	3.92 565	2.24 542	1.43 504	0.47 518	0.42 529	0.47 516	0.46 521	0.48 505	0.47 512

ACVNet_2	1.74 538	1.30 546	1.62 523	1.81 553	1.63 553	2.28 541	1.34 544	2.35 550	2.64 551	1.82 529	2.55 534	2.99 545	1.71 535	1.67 517	1.20 492	1.48 555	0.59 544	1.81 552	0.71 544	2.09 554	1.29 556

ELAS_RVC	1.76 540	0.64 506	1.20 485	0.74 524	0.59 514	2.18 539	2.53 569	2.10 546	2.85 554	3.46 564	3.41 555	3.12 548	4.11 567	2.69 552	2.53 542	0.54 529	0.47 537	0.51 527	0.48 528	0.55 521	0.55 528
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.77 541	0.64 506	1.10 476	0.72 522	0.58 513	3.37 559	1.76 559	2.54 552	2.57 549	3.77 566	3.96 561	2.83 543	3.44 563	2.34 545	2.73 544	0.53 526	0.47 537	0.50 525	0.48 528	0.55 521	0.55 528
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-7	1.96 542	1.24 543	1.52 513	1.28 546	1.06 546	2.92 554	1.64 555	3.32 559	3.05 557	2.28 544	3.32 552	3.19 550	2.38 553	3.39 557	2.49 541	1.02 548	0.92 561	1.06 545	1.04 558	1.05 542	0.99 547

IMH-64-1	1.96 542	1.64 558	1.26 490	2.26 562	1.91 561	2.30 542	1.35 545	2.99 555	2.29 542	1.70 523	2.79 543	2.47 538	1.66 532	2.33 543	1.95 521	2.07 563	0.74 550	2.44 565	1.04 558	2.40 561	1.59 563

IMH-64	1.96 542	1.64 558	1.26 490	2.26 562	1.91 561	2.30 542	1.35 545	2.99 555	2.29 542	1.70 523	2.79 543	2.47 538	1.66 532	2.33 543	1.95 521	2.07 563	0.74 550	2.44 565	1.04 558	2.40 561	1.59 563

RTS	2.03 545	1.03 538	11.50 571	0.68 513	0.63 520	2.71 546	1.56 552	1.55 515	2.32 544	1.93 533	2.57 536	1.32 478	1.32 512	5.20 567	4.30 557	0.31 465	0.23 442	0.29 459	0.30 475	0.41 489	0.40 487

RTSA	2.03 545	1.03 538	11.50 571	0.68 513	0.63 520	2.71 546	1.56 552	1.55 515	2.32 544	1.93 533	2.57 536	1.32 478	1.32 512	5.20 567	4.30 557	0.31 465	0.23 442	0.29 459	0.30 475	0.41 489	0.40 487

PWCK	2.06 547	1.75 561	4.11 555	1.69 551	0.93 534	3.13 557	2.86 572	2.18 548	2.41 548	2.38 545	2.33 526	2.22 533	1.85 539	3.52 559	2.20 535	1.65 557	0.73 548	1.52 550	0.83 550	1.81 547	1.02 550

Dean	2.07 548	1.39 549	1.69 528	2.17 560	1.83 560	2.75 549	1.28 540	3.49 563	3.80 563	2.13 538	3.30 551	3.18 549	1.98 543	1.78 523	1.72 515	1.73 559	0.79 558	1.99 555	0.91 552	2.17 557	1.34 560

WAO-6	2.11 549	1.52 552	1.25 489	1.73 552	1.69 557	2.72 548	1.62 554	3.15 557	3.64 560	2.01 537	3.28 550	3.52 556	2.20 551	2.59 550	2.48 540	1.31 554	0.92 561	2.04 560	1.22 567	1.89 550	1.35 561

IMH	2.15 550	1.66 560	1.29 495	2.25 561	1.92 563	2.87 552	1.33 543	3.25 558	3.04 556	1.87 531	3.33 554	3.00 546	2.03 545	2.80 553	1.95 521	2.09 565	0.78 555	2.45 567	1.05 561	2.44 563	1.62 565

LVE	2.20 551	1.47 551	1.44 510	2.06 559	1.80 559	2.79 551	1.77 560	2.96 554	3.94 565	1.95 535	4.29 565	3.47 555	1.97 541	2.48 547	1.85 519	2.06 562	0.88 559	2.06 562	1.13 563	2.17 557	1.53 562

MADNet+	2.28 552	2.56 569	10.82 569	1.25 545	0.96 537	2.77 550	1.44 549	2.34 549	1.76 530	1.36 503	1.78 509	1.84 524	1.74 536	6.33 570	4.57 560	0.67 535	0.66 546	0.59 532	0.54 537	0.84 534	0.81 539

KSHMR	2.64 553	1.96 564	1.86 531	2.69 570	2.44 568	2.88 553	2.04 565	3.46 562	6.31 569	2.51 549	3.27 549	3.39 554	1.97 541	2.59 550	2.08 531	2.48 570	1.41 571	2.80 574	1.51 570	2.98 569	2.09 568

notaker	2.87 554	2.31 568	2.01 533	3.03 572	2.60 573	2.94 555	1.82 562	3.43 561	3.06 558	2.89 553	4.21 564	6.15 570	2.71 555	3.42 558	2.90 546	2.67 573	1.18 569	3.00 575	1.67 571	3.13 570	2.26 570

WAO-8	3.00 555	1.60 555	1.52 513	1.82 554	1.65 555	5.57 566	1.35 545	4.65 570	12.37 575	2.89 553	4.04 562	4.89 562	2.78 556	3.73 561	2.44 537	1.29 552	0.93 563	2.00 556	1.16 565	2.02 552	1.23 554

Venus	3.00 555	1.60 555	1.52 513	1.82 554	1.65 555	5.57 566	1.35 545	4.65 570	12.37 575	2.89 553	4.04 562	4.89 562	2.78 556	3.73 561	2.44 537	1.29 552	0.93 563	2.00 556	1.16 565	2.02 552	1.23 554

JetBlue	3.02 557	1.39 549	7.91 566	1.17 543	1.49 551	8.53 570	7.94 575	2.82 553	1.98 538	2.15 542	2.69 541	3.32 553	3.01 560	6.66 571	3.81 554	0.79 538	0.78 555	0.75 536	0.76 547	1.04 541	1.33 559

ktn	3.02 557	2.27 567	1.85 530	2.89 571	2.54 572	3.72 560	2.14 566	3.79 566	5.33 567	2.82 552	5.09 571	5.95 568	2.54 554	3.34 556	2.58 543	2.65 572	1.44 572	2.78 573	2.03 573	2.61 566	2.10 569

U	3.17 559	0.17 44	0.35 76	0.41 221	0.71 528	57.93 596	0.20 21	0.43 55	0.39 92	0.26 32	0.23 19	0.23 37	0.22 48	0.26 2	0.22 25	0.16 193	0.10 44	0.74 535	0.13 139	0.13 71	0.11 30

TorneroNet-64	3.54 560	1.89 562	1.59 518	2.62 569	2.29 566	6.88 569	1.72 558	4.72 572	11.88 573	2.43 547	5.46 574	8.16 573	2.80 558	4.13 565	3.03 547	2.25 568	0.75 552	2.57 569	1.09 562	2.65 567	1.84 567

MultiAttention	3.62 561	0.25 284	0.65 358	0.56 472	0.34 409	23.66 582	2.61 570	1.65 530	1.14 460	0.82 317	1.83 511	1.13 457	0.42 231	35.16 591	0.72 404	0.18 268	0.12 176	0.23 383	0.23 415	0.35 467	0.33 459

UNDER WATER	3.63 562	2.12 566	4.11 555	3.17 573	2.51 570	3.77 562	2.45 568	3.53 564	13.66 578	2.98 558	2.92 545	5.75 566	4.13 568	3.85 563	3.75 553	2.84 574	1.11 568	2.71 572	1.41 568	3.26 572	2.50 572

UNDER WATER-64	3.72 563	2.07 565	4.57 558	3.30 575	2.52 571	5.61 568	2.63 571	3.67 565	12.27 574	3.09 560	2.66 540	5.99 569	4.74 570	3.93 564	3.57 551	2.54 571	1.24 570	2.65 570	1.48 569	3.21 571	2.62 573

MADNet++	4.18 564	2.72 574	4.00 552	3.80 577	3.44 576	4.72 565	4.05 574	4.01 567	3.74 561	4.52 569	5.14 572	4.20 557	4.89 571	7.04 573	6.39 564	3.79 576	3.70 577	3.27 577	2.70 576	3.68 574	3.74 577

xyz-stereo	4.31 565	0.17 44	61.72 595	0.35 66	0.16 2	13.86 578	0.38 291	0.61 135	0.69 222	1.05 453	3.09 547	0.77 340	0.88 460	1.24 475	0.46 298	0.13 52	0.10 44	0.16 147	0.12 103	0.13 71	0.11 30

TorneroNet	4.49 566	1.92 563	1.65 526	2.60 568	2.29 566	14.95 579	1.86 563	4.86 573	19.56 589	3.10 561	7.52 576	7.00 572	2.90 559	4.48 566	3.66 552	2.24 567	0.78 555	2.68 571	1.14 564	2.79 568	1.80 566

MANE	4.73 567	0.54 487	0.77 410	0.69 516	0.60 517	10.35 572	1.67 556	8.68 576	12.66 577	6.90 576	9.43 577	11.59 577	10.59 575	8.26 575	8.41 568	0.51 524	0.45 534	0.48 520	1.02 556	0.50 511	0.50 519

SGM-ForestM	4.73 567	0.34 405	1.05 473	0.46 359	0.28 299	10.26 571	3.48 573	4.52 568	5.16 566	8.68 577	7.48 575	18.87 585	10.80 576	11.26 578	10.01 572	0.32 470	0.34 512	0.32 476	0.32 487	0.29 430	0.30 437

LSM	4.83 569	0.83 524	11.23 570	0.76 527	56.73 592	1.10 475	1.18 534	1.35 484	1.70 529	2.13 538	2.34 528	1.34 486	1.19 504	1.52 509	1.23 493	0.34 485	0.50 539	0.39 500	0.47 524	0.51 514	9.82 580

LE_ROB	4.86 570	0.27 335	9.43 567	0.45 334	0.24 172	1.61 520	0.96 521	2.05 543	17.75 585	16.36 587	4.84 569	5.17 564	19.48 587	2.05 532	15.49 578	0.17 231	0.15 310	0.16 147	0.16 223	0.20 316	0.19 288

DPSimNet_ROB	5.19 571	2.71 573	18.56 575	2.59 567	2.49 569	4.25 563	10.93 577	3.33 560	3.93 564	5.02 573	4.52 567	5.74 565	10.18 573	5.44 569	8.79 569	2.40 569	2.47 574	2.48 568	2.54 574	2.56 565	2.87 574

JetRed	5.38 572	6.17 577	12.68 574	2.38 564	2.85 574	12.60 576	11.17 578	4.60 569	3.74 561	3.87 567	3.85 558	4.83 560	4.13 568	6.81 572	12.18 575	2.18 566	2.95 576	2.19 563	1.98 572	3.49 573	3.01 575

tt	6.21 573	0.22 198	5.88 563	3.55 576	2.07 564	11.25 575	19.19 580	11.84 579	5.47 568	2.71 551	2.18 524	4.87 561	6.25 572	3.71 560	7.09 566	8.31 582	11.17 586	4.91 579	5.39 581	5.72 577	2.42 571

coex-ft	6.50 574	1.57 554	87.99 596	0.49 398	0.38 433	1.41 507	1.21 536	1.21 431	7.96 571	12.14 579	2.78 542	2.74 541	3.83 564	1.30 489	3.19 549	0.24 403	0.23 442	0.27 440	0.24 430	0.48 505	0.40 487

HanzoNet	6.97 575	2.57 570	4.66 559	3.29 574	2.96 575	3.75 561	2.35 567	5.08 574	7.11 570	14.46 586	13.06 579	17.69 583	22.95 589	13.72 579	6.61 565	4.36 577	1.96 573	3.14 576	2.59 575	3.88 576	3.19 576

TCMNet-wrong-test	9.08 576	10.58 580	9.58 568	19.64 582	17.64 581	12.69 577	8.93 576	13.77 582	2.58 550	4.67 570	5.19 573	14.57 579	11.02 577	7.21 574	9.81 571	5.58 581	0.89 560	3.76 578	3.10 577	10.41 581	10.02 581

EDNetEfficientorigin	9.96 577	1.17 542	175.17 597	0.49 398	0.37 426	1.13 483	0.74 491	1.27 458	2.70 552	3.16 562	2.49 532	2.28 534	2.15 548	1.88 527	2.27 536	0.21 343	0.19 403	0.25 412	0.20 357	0.54 519	0.53 527

DGTPSM_ROB	12.12 578	8.03 578	21.12 577	8.97 579	16.81 579	10.68 573	30.77 584	9.14 577	15.23 580	6.55 574	15.49 586	9.02 574	15.13 579	9.26 576	21.71 583	4.58 578	8.60 579	5.07 580	9.26 582	5.88 578	11.06 582

DPSMNet_ROB	12.13 579	8.03 578	21.13 578	9.02 580	16.82 580	10.68 573	30.78 585	9.15 578	15.24 581	6.56 575	15.50 587	9.02 574	15.13 579	9.28 577	21.71 583	4.59 579	8.60 579	5.08 581	9.26 582	5.89 579	11.06 582

USTest	12.98 580	14.10 581	19.89 576	16.19 581	14.95 578	20.69 581	31.85 586	16.52 583	10.99 572	8.83 578	9.55 578	13.88 578	10.36 574	16.06 580	21.35 582	3.19 575	4.82 578	5.08 581	5.36 580	8.77 580	7.20 579

BEATNet-Init1	15.65 581	1.62 557	54.26 594	0.75 526	0.56 507	37.03 591	13.39 579	13.20 580	14.59 579	29.41 593	29.29 593	47.69 596	21.87 588	26.91 589	19.58 580	0.43 514	0.39 522	0.47 516	0.47 524	0.52 517	0.52 525

DPSM_ROB	17.80 582	18.60 583	24.24 584	20.89 584	19.49 582	25.83 584	36.10 588	21.62 589	16.41 583	13.46 581	14.26 584	19.11 586	16.15 582	20.74 582	25.59 586	9.37 584	9.23 582	9.47 584	9.81 584	13.47 582	12.09 585

DPSM	17.80 582	18.60 583	24.24 584	20.89 584	19.49 582	25.83 584	36.10 588	21.62 589	16.41 583	13.46 581	14.26 584	19.11 586	16.15 582	20.74 582	25.59 586	9.37 584	9.23 582	9.47 584	9.81 584	13.47 582	12.09 585

DLNR_Zeroshot_test	20.12 584	36.36 590	38.38 587	170.13 597	62.28 593	0.22 15	0.20 21	13.43 581	0.40 106	0.45 136	0.66 188	0.42 143	0.21 39	0.64 248	0.32 171	5.57 580	0.10 44	0.15 121	0.11 76	72.31 596	0.13 106

LRCNet_RVC	21.27 585	31.14 589	21.46 579	28.97 587	23.77 585	3.11 556	0.62 459	20.94 587	1.64 526	25.57 588	28.13 588	21.96 588	14.74 578	21.99 588	16.44 579	29.16 594	14.92 587	33.57 590	31.28 590	29.67 592	26.33 590

HaxPig	31.93 586	37.19 591	34.22 586	24.41 586	24.94 586	18.53 580	20.18 581	21.15 588	28.84 591	35.74 594	38.86 594	26.18 589	28.75 591	33.85 590	34.15 591	35.89 595	38.80 595	37.79 591	40.52 591	39.33 593	39.33 595

Anonymous_1	33.12 587	18.23 582	23.86 580	20.53 583	21.18 584	25.45 583	35.84 587	22.44 591	15.68 582	13.41 580	13.70 583	18.00 584	15.15 581	20.31 581	24.47 585	14.56 589	8.84 581	66.24 594	117.79 594	155.41 597	11.40 584

CasAABBNet	35.77 588	37.38 592	48.59 591	42.20 591	39.23 589	51.95 592	72.92 595	43.36 595	33.03 594	26.93 590	28.31 589	38.43 592	32.32 592	41.58 595	51.50 596	18.71 590	18.58 589	19.11 587	19.75 587	27.11 586	24.33 588

FlowAnything	35.84 589	37.49 594	48.69 592	42.17 590	39.26 590	51.95 592	72.95 596	43.35 594	33.23 595	26.92 589	28.67 590	38.55 594	32.78 594	41.53 594	51.47 595	18.71 590	18.59 590	19.17 589	19.88 589	27.07 585	24.26 587

Selective-RAFT-Error	35.87 590	37.42 593	48.73 593	42.24 592	39.28 591	52.00 594	72.87 594	43.41 596	32.95 593	26.97 591	28.72 591	38.71 595	33.15 595	41.59 596	51.42 594	18.77 592	18.60 591	19.14 588	19.78 588	27.19 587	24.42 589

xxxxx1	36.77 591	19.69 585	24.00 581	62.46 594	66.77 594	27.30 587	39.89 590	20.40 584	18.80 586	14.18 583	13.11 580	17.29 580	17.30 584	21.62 585	27.81 588	13.61 586	18.98 592	111.36 595	133.25 595	28.84 589	38.64 592

tt_ll	36.77 591	19.69 585	24.00 581	62.46 594	66.77 594	27.30 587	39.89 590	20.40 584	18.80 586	14.18 583	13.11 580	17.29 580	17.30 584	21.62 585	27.81 588	13.61 586	18.98 592	111.36 595	133.25 595	28.84 589	38.64 592

ff	36.77 591	19.69 585	24.00 581	62.46 594	66.77 594	27.30 587	39.89 590	20.40 584	18.80 586	14.18 583	13.11 580	17.29 580	17.30 584	21.62 585	27.81 588	13.61 586	18.98 592	111.36 595	133.25 595	28.84 589	38.64 592

MEDIAN_ROB	37.35 594	40.72 597	40.37 589	32.26 588	31.80 587	27.29 586	25.02 582	29.47 592	33.43 596	41.99 596	41.60 596	33.48 590	34.37 596	39.66 593	36.94 592	43.49 597	43.96 597	44.07 593	43.35 593	41.32 595	42.43 597

AVERAGE_ROB	37.53 595	40.05 596	40.01 588	34.74 589	33.76 588	28.46 590	25.14 583	32.31 593	34.08 597	41.20 595	40.52 595	34.51 591	34.78 597	39.11 592	37.48 593	42.68 596	43.32 596	43.80 592	42.99 592	40.42 594	41.31 596

LSM0	38.96 596	37.52 595	48.37 590	43.79 593	91.31 597	52.31 595	72.38 593	43.71 597	32.75 592	27.16 592	28.73 592	38.51 593	32.63 593	41.75 597	51.59 597	18.85 593	18.43 588	19.09 586	19.60 586	27.21 588	33.44 591

PML	40.49 597	30.31 588	12.46 573	7.19 578	14.30 577	91.44 597	212.44 598	7.73 575	23.24 590	74.44 597	185.05 598	49.81 597	25.78 590	21.34 584	12.84 576	8.71 583	2.93 575	8.43 583	3.24 578	13.77 584	4.45 578

test_example2	176.82 598	204.75 598	198.54 598	188.58 598	191.23 598	151.28 598	169.77 597	97.63 598	125.81 598	179.94 598	183.74 597	158.20 598	139.14 598	192.16 598	198.12 598	203.48 598	236.37 598	163.71 598	173.22 598	217.79 598	162.95 598

ccccc		430.66 599		506.24 599	500.20 599	349.93 599		384.19 599		330.97 599		370.48 599		498.75 599		557.84 599	430.47 599	334.14 599	290.91 599	547.74 599

Low-res two-view benchmark