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 24	0.31 9	0.21 83	0.19 6	0.19 15	0.30 7	0.20 7	0.16 1	0.15 2	0.19 14	0.17 10	0.35 30	0.20 5	0.13 50	0.10 42	0.12 21	0.09 5	0.11 10	0.10 3

StereoAnything_RVC	0.22 15	0.85 523	0.41 139	0.28 2	0.16 2	0.23 22	0.18 10	0.23 1	0.19 6	0.16 1	0.16 6	0.15 1	0.21 37	0.32 13	0.19 1	0.16 190	0.09 17	0.12 21	0.09 5	0.16 204	0.10 3

MLG-Stereo_test2	0.18 1	0.14 3	0.26 7	0.31 9	0.17 10	0.24 27	0.17 3	0.27 4	0.15 2	0.18 3	0.19 10	0.22 30	0.14 1	0.32 13	0.19 1	0.13 50	0.09 17	0.12 21	0.09 5	0.11 10	0.10 3

MLG-Stereo_test1	0.18 1	0.14 3	0.28 15	0.34 47	0.17 10	0.24 27	0.17 3	0.27 4	0.13 1	0.18 3	0.14 1	0.23 35	0.15 4	0.32 13	0.20 5	0.12 28	0.09 17	0.13 48	0.09 5	0.10 1	0.10 3

LG-Stereo_L2	0.19 6	0.14 3	0.30 30	0.31 9	0.20 65	0.20 8	0.18 10	0.33 12	0.22 12	0.19 5	0.15 2	0.20 19	0.18 15	0.34 25	0.20 5	0.13 50	0.09 17	0.13 48	0.09 5	0.11 10	0.09 1

MLG-Stereo	0.18 1	0.14 3	0.28 15	0.34 47	0.16 2	0.26 48	0.17 3	0.31 9	0.15 2	0.19 5	0.15 2	0.23 35	0.15 4	0.32 13	0.20 5	0.11 21	0.09 17	0.13 48	0.09 5	0.10 1	0.10 3

FoundationStereo	0.18 1	0.15 13	0.26 7	0.31 9	0.17 10	0.23 22	0.20 19	0.24 3	0.16 4	0.19 5	0.16 6	0.21 24	0.19 20	0.27 3	0.22 22	0.14 78	0.10 42	0.12 21	0.09 5	0.10 1	0.10 3

111111	0.22 15	0.15 13	0.29 24	0.37 109	0.23 129	0.21 13	0.19 15	0.46 67	0.29 30	0.20 8	0.20 12	0.29 56	0.14 1	0.44 83	0.22 22	0.14 78	0.10 42	0.12 21	0.09 5	0.12 34	0.12 60

MonSter	0.20 8	0.14 3	0.27 12	0.31 9	0.16 2	0.22 14	0.21 37	0.39 35	0.34 60	0.20 8	0.25 25	0.18 8	0.15 4	0.39 51	0.19 1	0.09 1	0.09 17	0.11 1	0.09 5	0.11 10	0.10 3

S2M2_XL	0.19 6	0.18 65	0.28 15	0.27 1	0.20 65	0.15 2	0.16 2	0.23 1	0.16 4	0.21 10	0.26 30	0.17 4	0.17 10	0.24 1	0.21 14	0.17 228	0.16 334	0.15 118	0.14 166	0.15 155	0.12 60

LG-G_1	0.22 15	0.14 3	0.31 36	0.34 47	0.16 2	0.52 265	0.17 3	0.36 25	0.20 7	0.21 10	0.22 15	0.26 49	0.19 20	0.37 40	0.20 5	0.14 78	0.10 42	0.13 48	0.09 5	0.11 10	0.11 29

LG-G	0.22 15	0.14 3	0.31 36	0.34 47	0.16 2	0.52 265	0.17 3	0.36 25	0.20 7	0.21 10	0.22 15	0.26 49	0.19 20	0.37 40	0.20 5	0.14 78	0.10 42	0.13 48	0.09 5	0.11 10	0.11 29

LGtest1	0.20 8	0.15 13	0.30 30	0.35 63	0.17 10	0.26 48	0.17 3	0.33 12	0.21 10	0.21 10	0.16 6	0.23 35	0.21 37	0.33 20	0.20 5	0.15 145	0.10 42	0.13 48	0.10 43	0.12 34	0.11 29

GREAT-IGEV	0.23 30	0.15 13	0.33 50	0.30 7	0.23 129	0.20 8	0.26 94	0.35 23	0.34 60	0.21 10	0.31 58	0.22 30	0.21 37	0.50 130	0.22 22	0.12 28	0.10 42	0.12 21	0.09 5	0.13 68	0.12 60

AdaDepth	0.23 30	0.18 65	0.36 88	0.38 128	0.19 42	0.33 140	0.22 47	0.35 23	0.24 16	0.22 15	0.21 14	0.20 19	0.19 20	0.59 186	0.21 14	0.10 5	0.11 106	0.13 48	0.10 43	0.11 10	0.13 104

IGEV	0.21 12	0.13 1	0.25 1	0.31 9	0.20 65	0.22 14	0.19 15	0.42 50	0.30 37	0.22 15	0.34 76	0.20 19	0.15 4	0.32 13	0.19 1	0.12 28	0.10 42	0.12 21	0.10 43	0.10 1	0.10 3

IGEV-Stereo+	0.25 44	0.15 13	0.28 15	0.32 25	0.19 42	0.13 1	0.17 3	0.29 6	0.30 37	0.22 15	0.15 2	0.22 30	0.22 46	0.42 71	0.22 22	0.14 78	0.10 42	0.12 21	0.09 5	0.15 155	1.09 548

DEFOM-Stereo	0.23 30	0.16 29	0.29 24	0.34 47	0.20 65	0.59 314	0.20 19	0.32 10	0.31 41	0.23 18	0.19 10	0.18 8	0.18 15	0.42 71	0.22 22	0.12 28	0.10 42	0.12 21	0.09 5	0.11 10	0.12 60

IGEV-Stereo++	0.22 15	0.16 29	0.29 24	0.38 128	0.20 65	0.22 14	0.18 10	0.44 57	0.36 72	0.23 18	0.29 48	0.24 42	0.17 10	0.28 5	0.23 34	0.12 28	0.10 42	0.12 21	0.10 43	0.12 34	0.11 29

RAStereo	0.25 44	0.17 41	0.33 50	0.40 190	0.21 83	0.24 27	0.26 94	0.45 60	0.46 140	0.23 18	0.34 76	0.30 61	0.19 20	0.34 25	0.26 75	0.15 145	0.12 173	0.16 144	0.13 136	0.14 112	0.11 29

castereo++	0.26 55	0.17 41	0.29 24	0.34 47	0.20 65	0.74 386	0.20 19	0.41 46	0.49 151	0.24 21	0.24 22	0.35 94	0.27 93	0.41 63	0.20 5	0.14 78	0.09 17	0.14 75	0.09 5	0.11 10	0.11 29

dual_stereo	0.20 8	0.15 13	0.27 12	0.32 25	0.17 10	0.16 3	0.20 19	0.30 7	0.21 10	0.24 21	0.20 12	0.25 46	0.14 1	0.55 154	0.25 57	0.14 78	0.10 42	0.12 21	0.09 5	0.10 1	0.10 3

MLG-Stereo_test3	0.20 8	0.14 3	0.28 15	0.33 41	0.17 10	0.38 179	0.18 10	0.32 10	0.22 12	0.25 23	0.16 6	0.25 46	0.17 10	0.32 13	0.21 14	0.13 50	0.10 42	0.12 21	0.09 5	0.11 10	0.11 29

S2M2	0.26 55	0.23 228	0.34 59	0.32 25	0.25 199	0.24 27	0.13 1	0.36 25	0.42 117	0.25 23	0.37 85	0.29 56	0.25 67	0.31 12	0.26 75	0.22 362	0.19 400	0.17 183	0.19 331	0.21 325	0.19 285

SGD-Stereo	0.22 15	0.16 29	0.28 15	0.32 25	0.16 2	0.28 75	0.20 19	0.39 35	0.29 30	0.25 23	0.29 48	0.21 24	0.27 93	0.38 47	0.27 97	0.16 190	0.09 17	0.13 48	0.11 73	0.13 68	0.11 29

SCV	0.27 65	0.20 131	0.37 100	0.36 90	0.22 101	0.27 61	0.33 209	0.65 157	0.31 41	0.25 23	0.29 48	0.37 106	0.23 53	0.52 139	0.23 34	0.19 303	0.11 106	0.14 75	0.11 73	0.15 155	0.12 60

GIP-stereo	0.25 44	0.19 96	0.32 46	0.38 128	0.25 199	0.26 48	0.20 19	0.50 81	0.41 110	0.25 23	0.39 91	0.35 94	0.20 31	0.33 20	0.22 22	0.16 190	0.11 106	0.13 48	0.10 43	0.12 34	0.12 60

CroCo-Stereo Lap2	0.29 82	0.25 281	0.44 177	0.50 406	0.30 343	0.19 6	0.31 179	0.52 88	0.41 110	0.25 23	0.28 40	0.46 166	0.31 148	0.39 51	0.30 149	0.15 145	0.15 307	0.16 144	0.13 136	0.17 230	0.16 205

AIO_rvc	0.24 39	0.17 41	0.37 100	0.35 63	0.20 65	0.26 48	0.33 209	0.45 60	0.23 14	0.26 29	0.25 25	0.33 81	0.15 4	0.55 154	0.24 47	0.12 28	0.09 17	0.13 48	0.10 43	0.12 34	0.11 29

HUF	0.25 44	0.17 41	0.38 110	0.33 41	0.19 42	0.25 45	0.39 306	0.53 94	0.36 72	0.26 29	0.23 17	0.33 81	0.27 93	0.36 37	0.25 57	0.14 78	0.11 106	0.13 48	0.10 43	0.12 34	0.12 60

AIO_test	0.24 39	0.17 41	0.33 50	0.35 63	0.21 83	0.31 111	0.38 288	0.45 60	0.26 24	0.26 29	0.28 40	0.32 73	0.21 37	0.40 59	0.26 75	0.13 50	0.10 42	0.13 48	0.11 73	0.13 68	0.11 29

999	0.28 75	0.17 41	0.38 110	0.37 109	0.25 199	0.30 96	0.27 107	0.55 103	0.42 117	0.26 29	0.31 58	0.39 121	0.24 60	0.65 253	0.26 75	0.14 78	0.11 106	0.15 118	0.12 100	0.12 34	0.15 174

U	3.17 556	0.17 41	0.35 74	0.41 218	0.71 525	57.93 593	0.20 19	0.43 54	0.39 90	0.26 29	0.23 17	0.23 35	0.22 46	0.26 2	0.22 22	0.16 190	0.10 42	0.74 532	0.13 136	0.13 68	0.11 29

RSM++	0.26 55	0.19 96	0.36 88	0.37 109	0.21 83	0.28 75	0.29 137	0.54 100	0.34 60	0.26 29	0.23 17	0.36 105	0.21 37	0.52 139	0.24 47	0.12 28	0.11 106	0.14 75	0.12 100	0.14 112	0.11 29

RSM	0.26 55	0.19 96	0.35 74	0.37 109	0.21 83	0.27 61	0.33 209	0.55 103	0.28 28	0.26 29	0.25 25	0.38 113	0.20 31	0.59 186	0.23 34	0.12 28	0.10 42	0.14 75	0.11 73	0.14 112	0.11 29

zero-FE	0.26 55	0.16 29	0.33 50	0.36 90	0.30 343	0.18 4	0.20 19	0.37 30	0.31 41	0.27 36	0.27 33	0.29 56	0.28 107	0.34 25	0.25 57	0.17 228	0.10 42	0.14 75	0.10 43	0.62 525	0.13 104

LG-Stereo	0.25 44	0.18 65	0.43 171	0.40 190	0.20 65	0.22 14	0.26 94	0.33 12	0.39 90	0.27 36	0.45 105	0.22 30	0.16 9	0.38 47	0.28 116	0.11 21	0.12 173	0.17 183	0.15 191	0.13 68	0.10 3

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 44	0.32 389	0.25 1	0.52 435	0.20 65	0.29 86	0.22 47	0.44 57	0.38 85	0.27 36	0.25 25	0.24 42	0.29 126	0.46 97	0.23 34	0.14 78	0.09 17	0.12 21	0.09 5	0.14 112	0.11 29

IGEV-RUCA	0.26 55	0.16 29	0.36 88	0.40 190	0.27 272	0.32 128	0.20 19	0.39 35	0.36 72	0.27 36	0.31 58	0.25 46	0.21 37	0.50 130	0.24 47	0.20 324	0.11 106	0.13 48	0.10 43	0.17 230	0.16 205

castereo	0.29 82	0.17 41	0.34 59	0.36 90	0.21 83	0.40 195	0.41 339	0.52 88	0.67 210	0.27 36	0.41 96	0.37 106	0.36 184	0.34 25	0.25 57	0.13 50	0.09 17	0.13 48	0.10 43	0.12 34	0.10 3

ours_stereo	0.27 65	0.22 195	0.35 74	0.38 128	0.24 169	0.30 96	0.32 193	0.46 67	0.39 90	0.27 36	0.34 76	0.35 94	0.23 53	0.49 125	0.27 97	0.13 50	0.11 106	0.16 144	0.12 100	0.14 112	0.12 60

MaDis-Stereo	0.27 65	0.19 96	0.39 118	0.37 109	0.26 236	0.28 75	0.28 122	0.45 60	0.37 80	0.27 36	0.27 33	0.40 128	0.27 93	0.40 59	0.30 149	0.16 190	0.14 283	0.16 144	0.13 136	0.15 155	0.12 60

Selective-IGEV	0.25 44	0.18 65	0.37 100	0.37 109	0.20 65	0.27 61	0.25 81	0.59 122	0.25 19	0.27 36	0.26 30	0.34 86	0.18 15	0.62 227	0.23 34	0.12 28	0.10 42	0.14 75	0.11 73	0.13 68	0.11 29

asda	0.22 15	0.19 96	0.31 36	0.32 25	0.18 21	0.24 27	0.23 63	0.38 33	0.29 30	0.28 44	0.24 22	0.18 8	0.23 53	0.41 63	0.22 22	0.09 1	0.08 1	0.11 1	0.09 5	0.11 10	0.10 3

2.5w	0.22 15	0.18 65	0.34 59	0.32 25	0.18 21	0.31 111	0.27 107	0.33 12	0.24 16	0.29 45	0.35 81	0.18 8	0.19 20	0.41 63	0.21 14	0.10 5	0.08 1	0.11 1	0.10 43	0.12 34	0.10 3

mms	0.27 65	0.21 165	0.36 88	0.38 128	0.25 199	0.31 111	0.32 193	0.43 54	0.33 54	0.29 45	0.34 76	0.34 86	0.20 31	0.48 116	0.26 75	0.13 50	0.11 106	0.16 144	0.13 136	0.15 155	0.13 104

Occ-G	0.27 65	0.15 13	0.32 46	0.35 63	0.21 83	0.28 75	0.32 193	0.44 57	0.34 60	0.29 45	0.43 100	0.49 182	0.25 67	0.50 130	0.30 149	0.14 78	0.11 106	0.14 75	0.11 73	0.13 68	0.13 104

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 373	3.08 572	2.41 537	0.32 25	0.18 21	0.29 86	0.20 19	0.39 35	0.33 54	0.29 45	0.25 25	0.18 8	0.18 15	0.32 13	0.22 22	1.08 547	0.09 17	0.17 183	0.16 220	0.15 155	0.96 541

IGEV++	0.25 44	0.17 41	0.35 74	0.40 190	0.23 129	0.24 27	0.23 63	0.56 111	0.24 16	0.29 45	0.36 82	0.30 61	0.22 46	0.33 20	0.29 134	0.14 78	0.10 42	0.14 75	0.10 43	0.13 68	0.14 135

EGLCR-Stereo	0.27 65	0.17 41	0.36 88	0.35 63	0.21 83	0.37 173	0.20 19	0.58 118	0.37 80	0.29 45	0.28 40	0.42 140	0.18 15	0.47 108	0.27 97	0.14 78	0.10 42	0.16 144	0.14 166	0.13 68	0.12 60

CroCo-Stereo	0.27 65	0.23 228	0.40 130	0.49 395	0.22 101	0.20 8	0.29 137	0.55 103	0.45 134	0.29 45	0.27 33	0.42 140	0.26 83	0.30 7	0.26 75	0.15 145	0.13 245	0.13 48	0.12 100	0.16 204	0.13 104
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
FlowAnything_test	0.30 92	0.20 131	0.41 139	0.48 384	0.26 236	0.46 241	0.25 81	0.45 60	0.33 54	0.30 52	0.26 30	0.35 94	0.26 83	0.41 63	0.39 244	0.21 340	0.15 307	0.22 358	0.26 451	0.17 230	0.17 248

4.25_new	0.22 15	0.22 195	0.34 59	0.32 25	0.19 42	0.31 111	0.28 122	0.33 12	0.25 19	0.30 52	0.28 40	0.21 24	0.26 83	0.35 30	0.25 57	0.10 5	0.08 1	0.11 1	0.09 5	0.11 10	0.10 3

4.5w_new	0.22 15	0.22 195	0.34 59	0.32 25	0.19 42	0.31 111	0.28 122	0.33 12	0.25 19	0.30 52	0.28 40	0.21 24	0.26 83	0.35 30	0.25 57	0.10 5	0.08 1	0.11 1	0.09 5	0.11 10	0.10 3

4.25w-stereo	0.22 15	0.22 195	0.34 59	0.32 25	0.19 42	0.31 111	0.28 122	0.33 12	0.25 19	0.30 52	0.28 40	0.21 24	0.26 83	0.35 30	0.25 57	0.10 5	0.08 1	0.11 1	0.09 5	0.11 10	0.10 3

LG-Stereo_Zeroshot	0.24 39	0.17 41	0.34 59	0.40 190	0.21 83	0.18 4	0.21 37	0.36 25	0.27 27	0.30 52	0.52 139	0.28 55	0.28 107	0.27 3	0.24 47	0.14 78	0.10 42	0.13 48	0.10 43	0.14 112	0.14 135

AIO-Stereo	0.26 55	0.19 96	0.36 88	0.39 153	0.18 21	0.28 75	0.30 155	0.52 88	0.29 30	0.30 52	0.31 58	0.32 73	0.17 10	0.55 154	0.23 34	0.13 50	0.10 42	0.14 75	0.11 73	0.13 68	0.11 29

UniTT-Stereo	0.27 65	0.18 65	0.40 130	0.40 190	0.28 296	0.30 96	0.28 122	0.40 43	0.33 54	0.30 52	0.46 109	0.27 52	0.25 67	0.48 116	0.35 199	0.17 228	0.13 245	0.14 75	0.12 100	0.14 112	0.13 104

SCV_C0	0.28 75	0.20 131	0.40 130	0.36 90	0.25 199	0.23 22	0.28 122	0.60 124	0.41 110	0.31 59	0.36 82	0.37 106	0.20 31	0.61 205	0.23 34	0.13 50	0.11 106	0.13 48	0.11 73	0.16 204	0.13 104

MIF-Stereo (partial)	0.32 113	0.19 96	0.41 139	0.41 218	0.32 382	0.29 86	0.24 69	0.49 79	0.44 129	0.31 59	0.63 176	0.37 106	0.36 184	0.60 199	0.32 168	0.17 228	0.13 245	0.19 262	0.17 272	0.18 261	0.15 174

AEACV	0.28 75	0.18 65	0.34 59	0.36 90	0.45 472	0.27 61	0.27 107	0.41 46	0.39 90	0.31 59	0.46 109	0.31 65	0.36 184	0.38 47	0.25 57	0.14 78	0.11 106	0.15 118	0.13 136	0.13 68	0.13 104

sCroCo_RVC	0.36 146	0.29 362	0.73 396	0.52 435	0.39 438	0.42 216	0.31 179	0.52 88	0.46 140	0.31 59	0.48 117	0.38 113	0.32 155	0.46 97	0.33 178	0.22 362	0.23 439	0.19 262	0.19 331	0.21 325	0.22 353

asd	0.22 15	0.18 65	0.31 36	0.32 25	0.18 21	0.26 48	0.22 47	0.37 30	0.25 19	0.32 63	0.23 17	0.19 14	0.23 53	0.46 97	0.21 14	0.10 5	0.08 1	0.11 1	0.10 43	0.12 34	0.10 3

1w_stereo	0.25 44	0.15 13	0.31 36	0.35 63	0.18 21	0.32 128	0.41 339	0.41 46	0.44 129	0.32 63	0.39 91	0.17 4	0.27 93	0.46 97	0.24 47	0.10 5	0.08 1	0.11 1	0.09 5	0.11 10	0.10 3

MGS-Stereo	0.29 82	0.20 131	0.42 152	0.37 109	0.24 169	0.37 173	0.30 155	0.40 43	0.50 155	0.32 63	0.51 132	0.40 128	0.24 60	0.45 89	0.28 116	0.16 190	0.12 173	0.15 118	0.13 136	0.15 155	0.14 135

plain	0.32 113	0.21 165	0.59 330	0.40 190	0.29 319	0.27 61	0.30 155	0.46 67	0.36 72	0.32 63	0.66 185	0.31 65	0.33 162	0.68 284	0.32 168	0.18 265	0.13 245	0.20 299	0.15 191	0.18 261	0.13 104

2.25w	0.23 30	0.19 96	0.35 74	0.31 9	0.18 21	0.30 96	0.18 10	0.34 20	0.32 46	0.33 67	0.37 85	0.20 19	0.25 67	0.47 108	0.25 57	0.10 5	0.09 17	0.11 1	0.10 43	0.10 1	0.12 60

4.5_new	0.21 12	0.20 131	0.31 36	0.31 9	0.18 21	0.24 27	0.26 94	0.34 20	0.29 30	0.33 67	0.29 48	0.19 14	0.19 20	0.30 7	0.21 14	0.10 5	0.08 1	0.12 21	0.11 73	0.14 112	0.10 3

4.5w-stereo	0.21 12	0.20 131	0.31 36	0.31 9	0.18 21	0.24 27	0.26 94	0.34 20	0.29 30	0.33 67	0.29 48	0.19 14	0.19 20	0.30 7	0.21 14	0.10 5	0.08 1	0.12 21	0.11 73	0.14 112	0.10 3

4w-stereo	0.22 15	0.19 96	0.33 50	0.31 9	0.18 21	0.29 86	0.20 19	0.33 12	0.23 14	0.33 67	0.24 22	0.21 24	0.28 107	0.42 71	0.23 34	0.09 1	0.08 1	0.11 1	0.10 43	0.11 10	0.10 3

3.75w	0.23 30	0.17 41	0.33 50	0.32 25	0.19 42	0.42 216	0.24 69	0.36 25	0.26 24	0.33 67	0.28 40	0.17 4	0.25 67	0.38 47	0.21 14	0.10 5	0.08 1	0.11 1	0.10 43	0.11 10	0.10 3

3.5w_stereo	0.23 30	0.18 65	0.31 36	0.31 9	0.18 21	0.27 61	0.22 47	0.39 35	0.30 37	0.33 67	0.27 33	0.24 42	0.29 126	0.52 139	0.25 57	0.09 1	0.08 1	0.11 1	0.09 5	0.11 10	0.11 29

3w_stereo	0.25 44	0.20 131	0.40 130	0.33 41	0.17 10	0.32 128	0.41 339	0.42 50	0.39 90	0.33 67	0.28 40	0.16 2	0.29 126	0.35 30	0.22 22	0.10 5	0.08 1	0.11 1	0.10 43	0.12 34	0.12 60

2w_stereo	0.23 30	0.19 96	0.33 50	0.33 41	0.17 10	0.28 75	0.37 270	0.40 43	0.36 72	0.33 67	0.33 67	0.17 4	0.21 37	0.30 7	0.23 34	0.10 5	0.08 1	0.11 1	0.10 43	0.12 34	0.11 29

HART	0.30 92	0.17 41	0.33 50	0.41 218	0.21 83	0.32 128	0.26 94	0.67 175	0.32 46	0.33 67	0.66 185	0.41 133	0.22 46	0.58 178	0.25 57	0.12 28	0.11 106	0.15 118	0.11 73	0.15 155	0.12 60

fffy	0.29 82	0.22 195	0.38 110	0.38 128	0.23 129	0.33 140	0.29 137	0.55 103	0.42 117	0.33 67	0.37 85	0.39 121	0.27 93	0.52 139	0.28 116	0.13 50	0.12 173	0.16 144	0.13 136	0.14 112	0.12 60

LoS_RVC	0.28 75	0.17 41	0.29 24	0.33 41	0.32 382	0.43 221	0.34 221	0.42 50	0.34 60	0.33 67	0.51 132	0.29 56	0.38 198	0.37 40	0.28 116	0.11 21	0.10 42	0.11 1	0.08 1	0.11 10	0.26 401

ProNet	0.30 92	0.22 195	0.41 139	0.36 90	0.25 199	0.33 140	0.42 350	0.62 136	0.41 110	0.33 67	0.31 58	0.32 73	0.28 107	0.60 199	0.28 116	0.13 50	0.11 106	0.16 144	0.13 136	0.13 68	0.14 135

monsterstereo	0.23 30	0.15 13	0.28 15	0.35 63	0.19 42	0.22 14	0.20 19	0.38 33	0.37 80	0.34 79	0.40 93	0.19 14	0.19 20	0.46 97	0.22 22	0.11 21	0.10 42	0.12 21	0.09 5	0.13 68	0.09 1

AE-Stereo	0.36 146	0.21 165	0.47 210	0.49 395	0.31 357	0.50 252	0.34 221	0.72 221	0.73 242	0.34 79	0.55 155	0.52 192	0.28 107	0.48 116	0.31 161	0.13 50	0.13 245	0.18 229	0.16 220	0.15 155	0.14 135

CES	0.29 82	0.15 13	0.25 1	0.31 9	0.71 525	0.36 161	0.27 107	0.51 85	0.47 146	0.34 79	0.48 117	0.27 52	0.23 53	0.40 59	0.24 47	0.13 50	0.11 106	0.12 21	0.08 1	0.13 68	0.32 447

rvit_stereo_ft	0.35 136	0.26 316	0.54 295	0.53 445	0.32 382	0.33 140	0.46 376	0.52 88	0.52 162	0.35 82	0.41 96	0.41 133	0.34 169	0.49 125	0.36 210	0.22 362	0.14 283	0.19 262	0.18 303	0.19 296	0.15 174

CAS	0.37 164	0.13 1	0.27 12	1.34 544	0.31 357	0.46 241	0.38 288	0.50 81	0.48 148	0.35 82	0.52 139	0.24 42	0.19 20	0.30 7	0.28 116	1.03 546	0.08 1	0.12 21	0.08 1	0.12 34	0.28 422

LoS	0.30 92	0.16 29	0.32 46	0.30 7	0.19 42	0.32 128	0.29 137	0.54 100	0.73 242	0.35 82	0.52 139	0.42 140	0.29 126	0.48 116	0.29 134	0.15 145	0.11 106	0.13 48	0.09 5	0.12 34	0.12 60
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
depthmonostereo	0.30 92	0.15 13	0.36 88	0.35 63	0.18 21	0.45 238	0.27 107	0.71 210	0.57 175	0.36 85	0.43 100	0.34 86	0.40 218	0.36 37	0.27 97	0.14 78	0.12 173	0.13 48	0.12 100	0.11 10	0.12 60

2.75w_new	0.22 15	0.18 65	0.30 30	0.29 4	0.18 21	0.23 22	0.33 209	0.37 30	0.29 30	0.36 85	0.27 33	0.18 8	0.25 67	0.37 40	0.24 47	0.11 21	0.09 17	0.11 1	0.09 5	0.10 1	0.10 3

rvit_stereo_0080	0.32 113	0.26 316	0.45 185	0.39 153	0.28 296	0.27 61	0.46 376	0.51 85	0.46 140	0.36 85	0.42 98	0.41 133	0.29 126	0.41 63	0.34 190	0.22 362	0.17 367	0.17 183	0.16 220	0.23 371	0.16 205

whm_eth	0.32 113	0.26 316	0.45 185	0.39 153	0.28 296	0.27 61	0.46 376	0.51 85	0.46 140	0.36 85	0.42 98	0.41 133	0.29 126	0.41 63	0.34 190	0.22 362	0.17 367	0.17 183	0.16 220	0.23 371	0.16 205

MSCF	0.25 44	0.17 41	0.36 88	0.41 218	0.21 83	0.20 8	0.31 179	0.47 75	0.32 46	0.37 89	0.33 67	0.23 35	0.34 169	0.37 40	0.23 34	0.15 145	0.10 42	0.13 48	0.11 73	0.13 68	0.13 104

qwe	0.23 30	0.18 65	0.30 30	0.31 9	0.18 21	0.29 86	0.22 47	0.39 35	0.33 54	0.37 89	0.30 55	0.20 19	0.22 46	0.45 89	0.22 22	0.10 5	0.08 1	0.11 1	0.10 43	0.12 34	0.10 3

monsters	0.22 15	0.14 3	0.28 15	0.32 25	0.19 42	0.24 27	0.19 15	0.46 67	0.34 60	0.37 89	0.30 55	0.16 2	0.20 31	0.45 89	0.20 5	0.12 28	0.09 17	0.11 1	0.09 5	0.11 10	0.11 29

AIO-test2	0.40 210	0.21 165	0.44 177	0.48 384	0.26 236	0.44 231	0.38 288	0.79 268	1.28 485	0.37 89	0.87 287	0.38 113	0.30 144	0.50 130	0.28 116	0.16 190	0.13 245	0.21 343	0.24 427	0.15 155	0.15 174

fffft	0.26 55	0.18 65	0.39 118	0.37 109	0.23 129	0.29 86	0.35 244	0.46 67	0.26 24	0.37 89	0.23 17	0.27 52	0.22 46	0.55 154	0.28 116	0.12 28	0.09 17	0.16 144	0.13 136	0.13 68	0.13 104
1: 1. 1
rvit_stereo_0081	0.33 121	0.25 281	0.49 232	0.43 292	0.26 236	0.31 111	0.37 270	0.45 60	0.56 168	0.37 89	0.40 93	0.39 121	0.38 198	0.44 83	0.35 199	0.22 362	0.16 334	0.19 262	0.16 220	0.20 313	0.14 135

rvit_stereo_0082	0.33 121	0.25 281	0.49 232	0.43 292	0.26 236	0.31 111	0.37 270	0.45 60	0.56 168	0.37 89	0.40 93	0.39 121	0.38 198	0.44 83	0.35 199	0.22 362	0.16 334	0.19 262	0.16 220	0.20 313	0.14 135

MoCha-V2	0.26 55	0.16 29	0.30 30	0.41 218	0.18 21	0.27 61	0.26 94	0.57 115	0.28 28	0.37 89	0.27 33	0.33 81	0.34 169	0.56 164	0.23 34	0.12 28	0.10 42	0.12 21	0.10 43	0.13 68	0.13 104

GLC_STEREO	0.30 92	0.20 131	0.28 15	0.44 317	0.19 42	0.31 111	0.25 81	0.49 79	0.43 124	0.37 89	0.47 115	0.40 128	0.23 53	0.51 138	0.37 219	0.15 145	0.18 382	0.19 262	0.16 220	0.16 204	0.14 135

GASTEREO	0.26 55	0.17 41	0.35 74	0.41 218	0.21 83	0.22 14	0.30 155	0.47 75	0.32 46	0.38 98	0.33 67	0.22 30	0.33 162	0.43 77	0.24 47	0.15 145	0.10 42	0.13 48	0.11 73	0.13 68	0.12 60

MM-Stereo_test2	0.30 92	0.18 65	0.41 139	0.41 218	0.25 199	0.41 206	0.41 339	0.65 157	0.43 124	0.38 98	0.36 82	0.31 65	0.26 83	0.55 154	0.25 57	0.12 28	0.11 106	0.15 118	0.12 100	0.15 155	0.12 60

SMoEStereo_RVC	0.27 65	0.20 131	0.37 100	0.36 90	0.23 129	0.36 161	0.31 179	0.43 54	0.36 72	0.38 98	0.30 55	0.32 73	0.24 60	0.56 164	0.24 47	0.12 28	0.10 42	0.16 144	0.12 100	0.12 34	0.12 60

rvit_stereo_0083	0.34 130	0.25 281	0.53 282	0.45 331	0.28 296	0.35 153	0.35 244	0.47 75	0.64 195	0.38 98	0.47 115	0.42 140	0.37 190	0.41 63	0.39 244	0.22 362	0.20 409	0.20 299	0.17 272	0.21 325	0.15 174

MyStereo07	0.33 121	0.23 228	0.37 100	0.43 292	0.29 319	0.40 195	0.48 391	0.78 261	0.38 85	0.38 98	0.34 76	0.32 73	0.30 144	0.63 238	0.28 116	0.14 78	0.13 245	0.19 262	0.17 272	0.18 261	0.17 248

MC-Stereo	0.29 82	0.18 65	0.35 74	0.40 190	0.21 83	0.26 48	0.26 94	0.53 94	0.40 104	0.38 98	0.61 171	0.41 133	0.31 148	0.57 173	0.27 97	0.14 78	0.10 42	0.14 75	0.12 100	0.12 34	0.12 60

3.25w_new	0.24 39	0.17 41	0.34 59	0.31 9	0.18 21	0.43 221	0.20 19	0.39 35	0.32 46	0.39 104	0.29 48	0.23 35	0.27 93	0.43 77	0.23 34	0.10 5	0.09 17	0.11 1	0.09 5	0.10 1	0.11 29

3.25w	0.24 39	0.17 41	0.34 59	0.31 9	0.18 21	0.43 221	0.20 19	0.39 35	0.32 46	0.39 104	0.29 48	0.23 35	0.27 93	0.43 77	0.23 34	0.10 5	0.09 17	0.11 1	0.09 5	0.10 1	0.11 29

Pointernet	0.27 65	0.15 13	0.35 74	0.36 90	0.23 129	0.35 153	0.21 37	0.74 240	0.41 110	0.39 104	0.37 85	0.34 86	0.25 67	0.37 40	0.27 97	0.15 145	0.11 106	0.12 21	0.09 5	0.11 10	0.11 29

H2IRNET	0.38 182	0.21 165	0.36 88	0.39 153	0.25 199	0.26 48	0.24 69	0.61 132	0.74 248	0.39 104	0.89 294	0.74 320	0.53 278	0.53 145	0.44 285	0.16 190	0.13 245	0.19 262	0.20 354	0.17 230	0.15 174

ff7	0.30 92	0.22 195	0.42 152	0.37 109	0.26 236	0.31 111	0.34 221	0.66 164	0.35 66	0.39 104	0.33 67	0.31 65	0.28 107	0.61 205	0.26 75	0.14 78	0.11 106	0.17 183	0.12 100	0.15 155	0.16 205

IGEVStereo-DCA	0.30 92	0.24 250	0.42 152	0.36 90	0.27 272	0.38 179	0.34 221	0.66 164	0.35 66	0.39 104	0.31 58	0.35 94	0.27 93	0.62 227	0.25 57	0.16 190	0.12 173	0.16 144	0.12 100	0.14 112	0.16 205

ffff	0.30 92	0.22 195	0.42 152	0.37 109	0.26 236	0.31 111	0.34 221	0.66 164	0.35 66	0.39 104	0.33 67	0.31 65	0.28 107	0.61 205	0.26 75	0.14 78	0.11 106	0.17 183	0.12 100	0.15 155	0.16 205

rrr	0.31 107	0.24 250	0.56 311	0.36 90	0.27 272	0.38 179	0.31 179	0.56 111	0.44 129	0.39 104	0.31 58	0.35 94	0.27 93	0.62 227	0.25 57	0.16 190	0.12 173	0.16 144	0.13 136	0.14 112	0.14 135

11t	0.30 92	0.22 195	0.42 152	0.37 109	0.26 236	0.31 111	0.34 221	0.66 164	0.35 66	0.39 104	0.33 67	0.31 65	0.28 107	0.61 205	0.26 75	0.14 78	0.11 106	0.17 183	0.12 100	0.15 155	0.16 205

ccc-4	0.30 92	0.22 195	0.42 152	0.37 109	0.26 236	0.31 111	0.34 221	0.66 164	0.35 66	0.39 104	0.33 67	0.31 65	0.28 107	0.61 205	0.26 75	0.14 78	0.11 106	0.17 183	0.12 100	0.15 155	0.16 205

sAnonymous2	0.42 232	0.41 445	0.96 458	0.48 384	0.37 423	0.41 206	0.48 391	0.60 124	0.52 162	0.39 104	0.48 117	0.35 94	0.44 238	0.44 83	0.30 149	0.19 303	0.14 283	0.19 262	0.17 272	0.55 518	0.43 497

CroCo_RVC	0.42 232	0.41 445	0.96 458	0.48 384	0.37 423	0.41 206	0.48 391	0.60 124	0.52 162	0.39 104	0.48 117	0.35 94	0.44 238	0.44 83	0.30 149	0.19 303	0.14 283	0.19 262	0.17 272	0.55 518	0.43 497

rvit_stereo_0081_aga	0.32 113	0.29 362	0.50 244	0.43 292	0.29 319	0.36 161	0.32 193	0.46 67	0.42 117	0.40 116	0.44 103	0.41 133	0.34 169	0.43 77	0.31 161	0.23 389	0.17 367	0.19 262	0.16 220	0.20 313	0.15 174

anonymousdsp	0.30 92	0.22 195	0.41 139	0.38 128	0.26 236	0.31 111	0.35 244	0.68 181	0.36 72	0.40 116	0.33 67	0.32 73	0.28 107	0.62 227	0.26 75	0.14 78	0.10 42	0.17 183	0.12 100	0.15 155	0.16 205

IGEV-Stereo	0.30 92	0.22 195	0.41 139	0.38 128	0.26 236	0.30 96	0.35 244	0.68 181	0.36 72	0.40 116	0.33 67	0.32 73	0.28 107	0.62 227	0.26 75	0.14 78	0.10 42	0.17 183	0.12 100	0.15 155	0.16 205
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
water-stereo	0.29 82	0.15 13	0.32 46	0.36 90	0.20 65	0.36 161	0.24 69	0.65 157	0.39 90	0.41 119	0.61 171	0.44 153	0.39 213	0.29 6	0.28 116	0.14 78	0.13 245	0.14 75	0.12 100	0.12 34	0.12 60

AIO-test1	0.39 195	0.18 65	0.42 152	0.51 418	0.25 199	0.44 231	0.30 155	0.74 240	1.20 472	0.41 119	0.71 199	0.45 162	0.29 126	0.56 164	0.27 97	0.15 145	0.13 245	0.19 262	0.21 374	0.13 68	0.18 274

tt45	0.28 75	0.18 65	0.36 88	0.36 90	0.24 169	0.37 173	0.28 122	0.50 81	0.31 41	0.41 119	0.27 33	0.38 113	0.25 67	0.61 205	0.26 75	0.13 50	0.11 106	0.16 144	0.13 136	0.12 34	0.15 174

rvit_0105_6	0.40 210	0.28 348	0.68 371	0.51 418	0.30 343	0.39 187	0.41 339	0.53 94	0.68 212	0.41 119	0.45 105	0.50 184	0.45 245	0.55 154	0.37 219	0.28 441	0.26 465	0.24 396	0.22 396	0.22 351	0.17 248

Selective-RAFT	0.36 146	0.23 228	0.54 295	0.45 331	0.22 101	0.64 340	0.27 107	0.62 136	0.65 201	0.41 119	0.38 90	0.55 201	0.39 213	0.59 186	0.36 210	0.14 78	0.12 173	0.14 75	0.12 100	0.16 204	0.14 135

ACVNet-DCA	0.36 146	0.25 281	0.35 74	0.42 252	0.23 129	0.53 270	0.37 270	0.91 305	0.59 180	0.42 124	0.50 124	0.34 86	0.47 257	0.61 205	0.26 75	0.17 228	0.11 106	0.19 262	0.13 136	0.18 261	0.19 285

xx1	0.40 210	0.25 281	0.35 74	0.42 252	0.23 129	0.53 270	0.37 270	0.71 210	1.17 463	0.42 124	0.50 124	0.65 267	0.56 296	0.61 205	0.26 75	0.17 228	0.11 106	0.20 299	0.19 331	0.18 261	0.19 285

1test111	0.37 164	0.25 281	0.35 74	0.42 252	0.23 129	0.53 270	0.37 270	0.91 305	0.59 180	0.42 124	0.50 124	0.34 86	0.47 257	0.59 186	0.48 310	0.17 228	0.11 106	0.19 262	0.13 136	0.18 261	0.19 285

cc1	0.38 182	0.25 281	0.35 74	0.42 252	0.23 129	0.53 270	0.37 270	0.71 210	1.17 463	0.42 124	0.50 124	0.34 86	0.47 257	0.61 205	0.26 75	0.17 228	0.11 106	0.19 262	0.13 136	0.16 204	0.17 248

tt1	0.37 164	0.25 281	0.35 74	0.43 292	0.23 129	0.52 265	0.37 270	0.72 221	1.13 451	0.42 124	0.46 109	0.35 94	0.44 238	0.61 205	0.26 75	0.17 228	0.11 106	0.19 262	0.13 136	0.16 204	0.17 248

trnet	0.28 75	0.15 13	0.25 1	0.29 4	0.16 2	0.38 179	0.23 63	0.53 94	0.77 260	0.43 129	0.52 139	0.34 86	0.28 107	0.39 51	0.27 97	0.15 145	0.11 106	0.12 21	0.08 1	0.11 10	0.11 29

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 130	0.28 348	0.48 223	0.37 109	0.25 199	0.47 245	0.30 155	0.60 124	0.92 361	0.43 129	0.37 85	0.30 61	0.29 126	0.50 130	0.30 149	0.17 228	0.14 283	0.18 229	0.15 191	0.18 261	0.16 205

CREStereo	0.28 75	0.16 29	0.25 1	0.28 2	0.17 10	0.38 179	0.25 81	0.52 88	0.76 257	0.43 129	0.51 132	0.32 73	0.28 107	0.39 51	0.27 97	0.16 190	0.11 106	0.12 21	0.09 5	0.12 34	0.12 60
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
test_xeample3	0.31 107	0.23 228	0.56 311	0.36 90	0.26 236	0.35 153	0.32 193	0.60 124	0.38 85	0.44 132	0.32 65	0.33 81	0.28 107	0.66 265	0.27 97	0.14 78	0.12 173	0.16 144	0.12 100	0.14 112	0.14 135

rvit_0105_4	0.42 232	0.30 377	0.77 408	0.52 435	0.29 319	0.41 206	0.44 366	0.57 115	0.75 252	0.45 133	0.48 117	0.56 207	0.49 266	0.58 178	0.37 219	0.28 441	0.26 465	0.25 409	0.22 396	0.24 384	0.19 285

WCG-NET（raft）	0.31 107	0.16 29	0.39 118	0.33 41	0.19 42	0.35 153	0.27 107	0.54 100	0.79 271	0.45 133	0.55 155	0.47 171	0.27 93	0.56 164	0.28 116	0.13 50	0.10 42	0.12 21	0.11 73	0.12 34	0.12 60

DLNR_Zeroshot_test	20.12 581	36.36 587	38.38 584	170.13 594	62.28 590	0.22 14	0.20 19	13.43 578	0.40 104	0.45 133	0.66 185	0.42 140	0.21 37	0.64 245	0.32 168	5.57 577	0.10 42	0.15 118	0.11 73	72.31 593	0.13 104

HH	0.37 164	0.22 195	0.49 232	0.41 218	0.26 236	0.36 161	0.30 155	0.87 290	0.41 110	0.45 133	0.59 165	0.78 340	0.43 231	0.77 343	0.26 75	0.15 145	0.11 106	0.15 118	0.14 166	0.14 112	0.14 135

HanStereo	0.37 164	0.22 195	0.49 232	0.41 218	0.26 236	0.36 161	0.30 155	0.87 290	0.41 110	0.45 133	0.59 165	0.78 340	0.43 231	0.77 343	0.26 75	0.15 145	0.11 106	0.15 118	0.14 166	0.14 112	0.14 135

RCA-Stereo	0.36 146	0.18 65	0.37 100	0.38 128	0.23 129	0.31 111	0.33 209	0.70 203	1.25 478	0.45 133	0.65 181	0.46 166	0.43 231	0.40 59	0.29 134	0.14 78	0.10 42	0.14 75	0.12 100	0.12 34	0.12 60

WCG-NET	0.29 82	0.15 13	0.35 74	0.34 47	0.19 42	0.32 128	0.27 107	0.42 50	0.82 302	0.46 139	0.49 122	0.39 121	0.25 67	0.42 71	0.27 97	0.12 28	0.09 17	0.13 48	0.11 73	0.12 34	0.11 29

StereoVision	0.43 245	0.29 362	0.54 295	0.50 406	0.28 296	0.37 173	0.38 288	0.75 249	0.63 191	0.46 139	1.11 397	0.53 197	0.38 198	0.57 173	0.34 190	0.21 340	0.24 448	0.25 409	0.24 427	0.26 406	0.17 248

PMTNet	0.33 121	0.17 41	0.26 7	0.29 4	0.18 21	0.44 231	0.22 47	0.57 115	0.66 204	0.46 139	0.54 149	0.38 113	0.34 169	0.50 130	0.25 57	0.75 534	0.10 42	0.12 21	0.09 5	0.13 68	0.12 60

xyz-stereo-finetune	0.34 130	0.19 96	0.38 110	0.34 47	0.18 21	0.57 298	0.32 193	0.60 124	0.70 223	0.47 142	0.54 149	0.38 113	0.35 177	0.57 173	0.38 234	0.13 50	0.12 173	0.16 144	0.13 136	0.13 68	0.13 104

MM-Stereo_test3	0.35 136	0.19 96	0.33 50	0.42 252	0.26 236	0.34 150	0.44 366	0.74 240	0.93 367	0.47 142	0.52 139	0.42 140	0.29 126	0.46 97	0.29 134	0.17 228	0.15 307	0.17 183	0.13 136	0.14 112	0.15 174

EKT-Stereo	0.36 146	0.24 250	0.44 177	0.44 317	0.30 343	0.37 173	0.30 155	0.72 221	0.68 212	0.47 142	0.63 176	0.49 182	0.28 107	0.59 186	0.34 190	0.19 303	0.14 283	0.18 229	0.15 191	0.16 204	0.18 274

GCAP-Stereo	0.29 82	0.21 165	0.45 185	0.39 153	0.20 65	0.39 187	0.22 47	0.60 124	0.46 140	0.47 142	0.50 124	0.39 121	0.27 93	0.34 25	0.24 47	0.14 78	0.12 173	0.14 75	0.11 73	0.13 68	0.12 60

CREStereo++_RVC	0.32 113	0.16 29	0.25 1	0.32 25	0.24 169	0.27 61	0.22 47	0.48 78	0.89 344	0.47 142	0.80 249	0.29 56	0.25 67	0.37 40	0.34 190	0.14 78	0.09 17	0.13 48	0.52 533	0.14 112	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-Stereo	0.38 182	0.18 65	0.52 274	0.58 481	0.38 430	0.39 187	0.20 19	0.62 136	0.31 41	0.47 142	1.29 449	0.72 311	0.25 67	0.59 186	0.28 116	0.16 190	0.11 106	0.17 183	0.16 220	0.14 112	0.11 29

tg	0.34 130	0.19 96	0.40 130	0.40 190	0.23 129	0.38 179	0.26 94	0.74 240	0.60 187	0.48 148	0.65 181	0.42 140	0.24 60	0.57 173	0.33 178	0.14 78	0.10 42	0.18 229	0.17 272	0.14 112	0.12 60

CAS++	0.33 121	0.25 281	0.39 118	0.38 128	0.26 236	0.32 128	0.24 69	0.87 290	0.53 165	0.48 148	0.46 109	0.26 49	0.21 37	0.50 130	0.26 75	0.23 389	0.20 409	0.22 358	0.17 272	0.21 325	0.17 248
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
DCRE	0.38 182	0.19 96	0.47 210	0.45 331	0.33 394	0.45 238	0.40 319	0.66 164	0.53 165	0.49 150	0.95 323	0.57 211	0.39 213	0.53 145	0.32 168	0.14 78	0.13 245	0.15 118	0.14 166	0.14 112	0.15 174

test-1	0.37 164	0.20 131	0.76 405	0.47 376	0.27 272	0.44 231	0.36 257	0.63 144	0.65 201	0.49 150	0.67 192	0.54 199	0.35 177	0.42 71	0.30 149	0.14 78	0.12 173	0.16 144	0.14 166	0.15 155	0.18 274

iRaftStereo_RVC	0.33 121	0.20 131	0.40 130	0.40 190	0.23 129	0.31 111	0.29 137	0.70 203	0.55 167	0.49 150	0.66 185	0.37 106	0.23 53	0.47 108	0.33 178	0.14 78	0.11 106	0.19 262	0.17 272	0.16 204	0.13 104

rvit_0105_5	0.44 251	0.32 389	0.79 412	0.51 418	0.29 319	0.44 231	0.43 358	0.62 136	0.76 257	0.51 153	0.52 139	0.61 242	0.53 278	0.58 178	0.38 234	0.28 441	0.25 456	0.25 409	0.24 427	0.22 351	0.20 316

RAFT+CT+SA	0.40 210	0.24 250	0.40 130	0.53 445	0.27 272	0.28 75	0.45 373	0.79 268	0.81 289	0.51 153	0.90 300	0.42 140	0.39 213	0.81 362	0.33 178	0.15 145	0.11 106	0.18 229	0.18 303	0.15 155	0.15 174

RALCasStereoNet	0.37 164	0.23 228	0.41 139	0.44 317	0.28 296	0.36 161	0.38 288	0.66 164	0.67 210	0.51 153	0.74 215	0.51 188	0.29 126	0.64 245	0.38 234	0.17 228	0.14 283	0.15 118	0.13 136	0.17 230	0.17 248

Reg-Stereo(zero)	0.31 107	0.17 41	0.30 30	0.35 63	0.19 42	0.33 140	0.21 37	0.64 154	0.72 232	0.52 156	0.52 139	0.51 188	0.29 126	0.48 116	0.27 97	0.13 50	0.10 42	0.12 21	0.10 43	0.12 34	0.13 104

MSKI-zero shot	0.33 121	0.19 96	0.36 88	0.41 218	0.22 101	0.32 128	0.22 47	0.65 157	0.45 134	0.52 156	0.64 179	0.60 240	0.19 20	0.78 351	0.27 97	0.14 78	0.11 106	0.14 75	0.10 43	0.13 68	0.13 104

testlalala_base	0.49 301	0.26 316	0.44 177	0.47 376	0.34 406	0.57 298	0.26 94	0.60 124	0.37 80	0.52 156	0.56 158	0.46 166	0.31 148	0.45 89	0.33 178	1.56 553	0.11 106	0.14 75	0.10 43	1.85 545	0.15 174

riskmin	0.41 225	0.21 165	0.44 177	0.34 47	0.24 169	0.58 304	0.32 193	0.70 203	0.86 321	0.52 156	0.57 160	0.78 340	0.60 324	0.58 178	0.39 244	0.17 228	0.12 173	0.19 262	0.13 136	0.19 296	0.22 353

Anonymous3	0.47 278	0.35 406	0.91 450	0.50 406	0.38 430	0.81 412	0.55 433	0.76 253	0.66 204	0.52 156	0.65 181	0.44 153	0.45 245	0.66 265	0.39 244	0.25 413	0.25 456	0.22 358	0.21 374	0.23 371	0.24 388

raft+_RVC	0.38 182	0.20 131	0.38 110	0.39 153	0.27 272	0.44 231	0.35 244	0.81 273	0.90 349	0.52 156	0.78 233	0.50 184	0.29 126	0.56 164	0.41 271	0.15 145	0.12 173	0.17 183	0.15 191	0.14 112	0.13 104

111	0.42 232	0.18 65	0.46 198	0.35 63	0.19 42	0.52 265	0.28 122	0.76 253	1.16 460	0.52 156	0.92 314	0.65 267	0.51 274	0.65 253	0.37 219	0.15 145	0.10 42	0.14 75	0.12 100	0.13 68	0.16 205

EAI-Stereo	0.36 146	0.21 165	0.46 198	0.40 190	0.22 101	0.33 140	0.36 257	1.22 436	0.32 46	0.52 156	0.75 217	0.35 94	0.28 107	0.65 253	0.30 149	0.14 78	0.11 106	0.14 75	0.14 166	0.14 112	0.13 104

xyz-stereo-finetune2	0.37 164	0.20 131	0.40 130	0.32 25	0.19 42	0.80 406	0.29 137	0.56 111	0.33 54	0.53 164	0.79 238	0.43 149	0.48 261	0.70 299	0.46 295	0.13 50	0.12 173	0.17 183	0.13 136	0.12 34	0.14 135

TRStereo	0.39 195	0.32 389	0.64 351	0.49 395	0.41 448	0.30 96	0.30 155	0.97 331	0.63 191	0.53 164	0.43 100	0.52 192	0.26 83	0.77 343	0.29 134	0.18 265	0.12 173	0.19 262	0.19 331	0.13 68	0.13 104

AIO-Stereo-zeroshot	0.44 251	0.22 195	0.83 424	0.39 153	0.45 472	0.41 206	0.26 94	1.04 353	0.50 155	0.54 166	0.76 220	1.03 418	0.43 231	0.67 275	0.28 116	0.16 190	0.11 106	0.17 183	0.19 331	0.21 325	0.21 334

CASnet	0.30 92	0.20 131	0.34 59	0.42 252	0.17 10	0.25 45	0.24 69	0.53 94	0.56 168	0.54 166	0.54 149	0.39 121	0.24 60	0.41 63	0.26 75	0.15 145	0.10 42	0.22 358	0.18 303	0.18 261	0.12 60
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
RAFT-Stereo-weight	0.33 121	0.19 96	0.36 88	0.39 153	0.23 129	0.28 75	0.29 137	0.69 191	0.83 308	0.55 168	0.51 132	0.58 226	0.20 31	0.48 116	0.30 149	0.13 50	0.10 42	0.14 75	0.12 100	0.13 68	0.12 60

LL-Strereo2	0.36 146	0.25 281	0.52 274	0.43 292	0.27 272	0.36 161	0.27 107	0.70 203	0.46 140	0.55 168	0.53 146	0.65 267	0.24 60	0.69 291	0.32 168	0.14 78	0.13 245	0.23 380	0.20 354	0.19 296	0.14 135

XX-TBD	0.32 113	0.53 477	0.26 7	0.53 445	0.21 83	0.38 179	0.24 69	0.41 46	0.77 260	0.55 168	0.70 198	0.31 65	0.26 83	0.33 20	0.28 116	0.16 190	0.10 42	0.12 21	0.09 5	0.13 68	0.11 29

rvit_stereo_0075_2	0.48 288	0.38 425	0.74 400	0.54 457	0.46 481	0.43 221	0.35 244	0.85 285	0.68 212	0.56 171	0.73 203	0.59 236	0.47 257	0.64 245	0.47 306	0.33 474	0.23 439	0.35 481	0.26 451	0.32 446	0.26 401

Any-RAFT	0.36 146	0.17 41	0.31 36	0.35 63	0.21 83	0.51 257	0.21 37	0.93 316	0.75 252	0.56 171	0.73 203	0.66 279	0.29 126	0.48 116	0.25 57	0.15 145	0.10 42	0.13 48	0.10 43	0.13 68	0.13 104

TestStereo	0.39 195	0.32 389	0.42 152	0.45 331	0.20 65	0.41 206	0.38 288	0.69 191	0.66 204	0.56 171	0.78 233	0.48 176	0.43 231	0.59 186	0.37 219	0.18 265	0.13 245	0.20 299	0.15 191	0.23 371	0.14 135

anonymousdsp2	0.37 164	0.21 165	0.49 232	0.38 128	0.24 169	0.48 250	0.31 179	0.91 305	0.68 212	0.57 174	0.51 132	0.51 188	0.34 169	0.59 186	0.33 178	0.14 78	0.11 106	0.14 75	0.10 43	0.16 204	0.16 205

qqq	0.42 232	0.28 348	0.50 244	0.37 109	0.22 101	0.47 245	0.39 306	0.91 305	0.59 180	0.57 174	0.71 199	0.65 267	0.56 296	0.59 186	0.48 310	0.17 228	0.17 367	0.20 299	0.19 331	0.18 261	0.19 285

GMStereo	0.40 210	0.38 425	0.61 336	0.41 218	0.27 272	0.47 245	0.35 244	0.62 136	1.04 419	0.57 174	0.54 149	0.38 113	0.36 184	0.56 164	0.41 271	0.20 324	0.13 245	0.16 144	0.17 272	0.24 384	0.20 316
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
s12784h	0.37 164	0.15 13	0.26 7	0.34 47	0.15 1	0.80 406	0.29 137	0.83 281	0.87 328	0.58 177	0.58 163	0.43 149	0.41 223	0.59 186	0.35 199	0.12 28	0.10 42	0.14 75	0.09 5	0.14 112	0.10 3

DilatedVolume-Stereo	0.31 107	0.16 29	0.38 110	0.34 47	0.21 83	0.54 277	0.25 81	0.58 118	0.43 124	0.59 178	0.50 124	0.37 106	0.32 155	0.50 130	0.29 134	0.13 50	0.12 173	0.13 48	0.11 73	0.11 10	0.12 60

rafts_anoy	0.38 182	0.22 195	0.38 110	0.43 292	0.28 296	0.32 128	0.32 193	0.70 203	0.91 355	0.59 178	0.66 185	0.45 162	0.33 162	0.49 125	0.41 271	0.16 190	0.12 173	0.21 343	0.23 412	0.18 261	0.16 205

raftrobust	0.35 136	0.20 131	0.39 118	0.43 292	0.29 319	0.31 111	0.25 81	0.73 233	0.66 204	0.59 178	0.56 158	0.44 153	0.45 245	0.55 154	0.31 161	0.16 190	0.12 173	0.14 75	0.12 100	0.12 34	0.14 135

FACV-RUCA	0.45 260	0.28 348	0.51 253	0.46 356	0.33 394	0.62 325	0.34 221	0.87 290	0.75 252	0.60 181	0.84 267	0.48 176	0.54 285	0.56 164	0.39 244	0.22 362	0.15 307	0.35 481	0.16 220	0.29 427	0.22 353

x	0.41 225	0.25 281	0.46 198	0.36 90	0.24 169	0.54 277	0.31 179	0.94 321	0.58 179	0.60 181	0.72 201	0.61 242	0.53 278	0.52 139	0.50 322	0.18 265	0.16 334	0.17 183	0.16 220	0.17 230	0.18 274

test_4	0.37 164	0.19 96	0.34 59	0.45 331	0.26 236	0.20 8	0.34 221	0.58 118	0.42 117	0.60 181	1.45 481	0.43 149	0.26 83	0.67 275	0.29 134	0.12 28	0.10 42	0.17 183	0.19 331	0.15 155	0.12 60

dd	0.44 251	0.40 439	0.62 342	0.44 317	0.26 236	0.51 257	0.38 288	0.72 221	1.07 433	0.60 181	0.66 185	0.43 149	0.40 218	0.68 284	0.53 342	0.24 400	0.15 307	0.21 343	0.16 220	0.24 384	0.19 285

TANstereo	0.31 107	0.16 29	0.34 59	0.31 9	0.17 10	0.55 283	0.23 63	0.46 67	0.56 168	0.60 181	0.69 195	0.37 106	0.26 83	0.36 37	0.28 116	0.16 190	0.16 334	0.13 48	0.10 43	0.14 112	0.15 174

MM-Stereo_test1	0.34 130	0.19 96	0.37 100	0.42 252	0.23 129	0.35 153	0.44 366	0.62 136	0.56 168	0.61 186	0.51 132	0.38 113	0.36 184	0.65 253	0.27 97	0.15 145	0.13 245	0.17 183	0.14 166	0.15 155	0.13 104

GCAP-BAT	0.32 113	0.21 165	0.45 185	0.34 47	0.29 319	0.28 75	0.27 107	0.53 94	0.32 46	0.61 186	0.66 185	0.47 171	0.25 67	0.59 186	0.28 116	0.15 145	0.12 173	0.15 118	0.10 43	0.12 34	0.12 60

ToySt	0.52 343	0.27 332	0.93 451	0.42 252	0.28 296	0.67 363	0.56 437	0.88 298	0.79 271	0.61 186	0.85 276	0.92 393	0.70 382	0.72 314	0.61 373	0.16 190	0.17 367	0.21 343	0.21 374	0.22 351	0.21 334

SA	0.45 260	0.26 316	0.50 244	0.47 376	0.24 169	0.46 241	0.36 257	0.79 268	1.00 404	0.61 186	1.04 371	0.50 184	0.50 269	0.98 427	0.33 178	0.16 190	0.13 245	0.21 343	0.19 331	0.15 155	0.14 135

MyStereo04	0.45 260	0.23 228	0.52 274	0.43 292	0.29 319	0.40 195	0.48 391	1.02 347	1.12 446	0.62 190	0.58 163	0.55 201	0.56 296	0.77 343	0.45 291	0.14 78	0.13 245	0.19 262	0.17 272	0.18 261	0.17 248

11t1	0.38 182	0.23 228	0.49 232	0.36 90	0.23 129	0.61 321	0.31 179	0.74 240	0.47 146	0.62 190	0.55 155	0.55 201	0.49 266	0.58 178	0.45 291	0.18 265	0.15 307	0.16 144	0.13 136	0.17 230	0.19 285

RAFT-Test	0.35 136	0.19 96	0.42 152	0.39 153	0.24 169	0.50 252	0.23 63	0.74 240	0.44 129	0.62 190	0.85 276	0.64 261	0.28 107	0.48 116	0.30 149	0.14 78	0.11 106	0.14 75	0.11 73	0.13 68	0.13 104

iRaft-Stereo_5w	0.46 267	0.22 195	0.53 282	0.43 292	0.30 343	0.30 96	0.53 423	0.66 164	0.71 230	0.62 190	0.89 294	1.01 414	0.67 367	0.76 336	0.67 387	0.13 50	0.12 173	0.17 183	0.15 191	0.15 155	0.17 248

PSMNet-ADL	0.50 315	0.28 348	0.43 171	0.49 395	0.31 357	0.70 369	0.38 288	0.94 321	0.81 289	0.62 190	0.80 249	0.91 387	0.62 335	0.76 336	0.68 392	0.24 400	0.18 382	0.19 262	0.20 354	0.22 351	0.22 353

cross-raft	0.34 130	0.20 131	0.38 110	0.45 331	0.24 169	0.32 128	0.35 244	0.77 258	0.42 117	0.62 190	0.77 224	0.58 226	0.27 93	0.46 97	0.31 161	0.12 28	0.10 42	0.15 118	0.13 136	0.15 155	0.12 60

Gwc-CoAtRS	0.35 136	0.18 65	0.46 198	0.39 153	0.23 129	0.34 150	0.22 47	0.74 240	0.77 260	0.62 190	0.60 168	0.58 226	0.29 126	0.47 108	0.29 134	0.14 78	0.11 106	0.14 75	0.12 100	0.13 68	0.13 104

test_5	0.44 251	0.25 281	0.48 223	0.53 445	0.28 296	0.28 75	0.42 350	0.77 258	0.87 328	0.63 197	0.91 308	0.73 316	0.53 278	0.82 368	0.36 210	0.14 78	0.11 106	0.18 229	0.18 303	0.18 261	0.16 205

Patchmatch Stereo++	0.36 146	0.24 250	0.51 253	0.42 252	0.22 101	0.24 27	0.21 37	0.63 144	0.39 90	0.63 197	0.73 203	0.57 211	0.38 198	0.61 205	0.39 244	0.18 265	0.12 173	0.20 299	0.16 220	0.21 325	0.16 205
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-softLoss	0.40 210	0.21 165	0.53 282	0.42 252	0.26 236	0.29 86	0.34 221	0.70 203	0.49 151	0.63 197	0.82 259	0.59 236	0.33 162	0.75 326	0.43 278	0.20 324	0.12 173	0.20 299	0.18 303	0.17 230	0.22 353

KMStereo	0.40 210	0.21 165	0.53 282	0.42 252	0.26 236	0.29 86	0.34 221	0.70 203	0.49 151	0.63 197	0.82 259	0.59 236	0.33 162	0.75 326	0.43 278	0.20 324	0.12 173	0.20 299	0.18 303	0.17 230	0.22 353

PSM-adaLoss	0.36 146	0.24 250	0.51 253	0.42 252	0.22 101	0.24 27	0.31 179	0.63 144	0.39 90	0.63 197	0.73 203	0.57 211	0.38 198	0.59 186	0.38 234	0.18 265	0.12 173	0.20 299	0.16 220	0.21 325	0.16 205

ROB_FTStereo_v2	0.36 146	0.24 250	0.51 253	0.42 252	0.22 101	0.24 27	0.31 179	0.63 144	0.39 90	0.63 197	0.73 203	0.57 211	0.38 198	0.60 199	0.39 244	0.18 265	0.12 173	0.20 299	0.16 220	0.21 325	0.16 205

ROB_FTStereo	0.36 146	0.24 250	0.51 253	0.42 252	0.22 101	0.24 27	0.20 19	0.63 144	0.39 90	0.63 197	0.73 203	0.57 211	0.38 198	0.60 199	0.38 234	0.18 265	0.12 173	0.20 299	0.16 220	0.21 325	0.16 205

iGMRVC	0.36 146	0.24 250	0.51 253	0.42 252	0.22 101	0.24 27	0.29 137	0.63 144	0.39 90	0.63 197	0.73 203	0.57 211	0.38 198	0.61 205	0.39 244	0.18 265	0.12 173	0.20 299	0.16 220	0.21 325	0.16 205

iRAFT	0.36 146	0.24 250	0.51 253	0.42 252	0.22 101	0.24 27	0.21 37	0.63 144	0.39 90	0.63 197	0.73 203	0.57 211	0.38 198	0.61 205	0.39 244	0.18 265	0.12 173	0.20 299	0.16 220	0.21 325	0.16 205

RAFT-IKP	0.36 146	0.24 250	0.51 253	0.42 252	0.22 101	0.24 27	0.27 107	0.63 144	0.39 90	0.63 197	0.73 203	0.57 211	0.38 198	0.61 205	0.39 244	0.18 265	0.12 173	0.20 299	0.16 220	0.21 325	0.16 205

gcap-zeroshot	0.35 136	0.20 131	0.61 336	0.39 153	0.23 129	0.53 270	0.27 107	0.58 118	0.35 66	0.64 207	0.49 122	0.87 369	0.34 169	0.49 125	0.25 57	0.14 78	0.12 173	0.15 118	0.12 100	0.13 68	0.14 135

MyStereo06	0.40 210	0.22 195	0.65 356	0.42 252	0.29 319	0.43 221	0.48 391	1.05 360	0.43 124	0.64 207	0.54 149	0.78 340	0.27 93	0.53 145	0.31 161	0.14 78	0.13 245	0.18 229	0.17 272	0.17 230	0.17 248

IGEV_Zeroshot_test	0.36 146	0.19 96	0.71 385	0.41 218	0.29 319	0.30 96	0.25 81	0.86 289	0.40 104	0.64 207	0.57 160	0.56 207	0.25 67	0.56 164	0.29 134	0.15 145	0.11 106	0.16 144	0.14 166	0.14 112	0.14 135

GANet-ADL	0.44 251	0.27 332	0.48 223	0.44 317	0.30 343	0.54 277	0.36 257	0.94 321	0.88 339	0.64 207	0.72 201	0.68 289	0.44 238	0.55 154	0.44 285	0.22 362	0.15 307	0.15 118	0.13 136	0.18 261	0.21 334

HUI-Stereo	0.36 146	0.24 250	0.51 253	0.42 252	0.22 101	0.24 27	0.22 47	0.63 144	0.40 104	0.64 207	0.73 203	0.58 226	0.38 198	0.53 145	0.38 234	0.18 265	0.12 173	0.20 299	0.16 220	0.21 325	0.16 205

model_zeroshot	0.35 136	0.20 131	0.56 311	0.41 218	0.30 343	0.51 257	0.26 94	0.69 191	0.48 148	0.65 212	0.51 132	0.52 192	0.25 67	0.46 97	0.27 97	0.17 228	0.13 245	0.15 118	0.14 166	0.13 68	0.14 135

ACV-stereo	0.63 415	0.37 417	1.03 469	0.44 317	0.31 357	1.27 496	0.41 339	0.78 261	0.84 309	0.65 212	0.76 220	2.07 528	1.00 478	0.84 374	0.68 392	0.22 362	0.17 367	0.19 262	0.18 303	0.22 351	0.23 377

UDGNet	0.50 315	0.82 518	0.56 311	0.51 418	0.32 382	0.41 206	0.34 221	0.71 210	0.93 367	0.65 212	0.60 168	0.58 226	0.44 238	0.65 253	0.43 278	0.33 474	0.15 307	0.67 531	0.20 354	0.49 506	0.23 377

NRIStereo	0.37 164	0.21 165	0.49 232	0.42 252	0.23 129	0.33 140	0.25 81	0.68 181	0.59 180	0.65 212	0.63 176	0.55 201	0.37 190	0.67 275	0.40 266	0.16 190	0.12 173	0.18 229	0.15 191	0.17 230	0.15 174

CRE-IMP	0.37 164	0.23 228	0.53 282	0.42 252	0.24 169	0.40 195	0.21 37	0.61 132	0.45 134	0.65 212	0.73 203	0.53 197	0.37 190	0.63 238	0.40 266	0.18 265	0.11 106	0.19 262	0.16 220	0.21 325	0.19 285

DIP-Stereo	0.40 210	0.22 195	0.58 322	0.42 252	0.29 319	0.62 325	0.27 107	0.87 290	0.42 117	0.65 212	0.86 280	0.52 192	0.35 177	0.67 275	0.43 278	0.15 145	0.13 245	0.17 183	0.14 166	0.15 155	0.17 248
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
rvit_0105_3	0.48 288	0.35 406	0.85 437	0.56 469	0.31 357	0.48 250	0.48 391	0.65 157	0.81 289	0.66 218	0.59 165	0.66 279	0.56 296	0.66 265	0.41 271	0.30 458	0.27 472	0.29 456	0.28 465	0.21 325	0.21 334

test_sample1	0.44 251	0.24 250	0.52 274	0.35 63	0.23 129	0.59 314	0.36 257	1.05 360	0.57 175	0.66 218	0.78 233	0.70 293	0.71 387	0.62 227	0.51 326	0.18 265	0.15 307	0.17 183	0.16 220	0.18 261	0.18 274

4D-IteraStereo	0.33 121	0.19 96	0.43 171	0.40 190	0.24 169	0.32 128	0.27 107	0.59 122	0.72 232	0.66 218	0.53 146	0.42 140	0.22 46	0.46 97	0.30 149	0.14 78	0.09 17	0.20 299	0.16 220	0.16 204	0.12 60

test_3	0.37 164	0.19 96	0.50 244	0.45 331	0.24 169	0.47 245	0.36 257	0.69 191	0.84 309	0.66 218	0.46 109	0.68 289	0.25 67	0.45 89	0.32 168	0.12 28	0.10 42	0.18 229	0.16 220	0.15 155	0.12 60

NF-Stereo	0.39 195	0.21 165	0.51 253	0.42 252	0.25 199	0.26 48	0.30 155	0.71 210	0.72 232	0.66 218	0.77 224	0.57 211	0.31 148	0.69 291	0.39 244	0.18 265	0.12 173	0.20 299	0.16 220	0.16 204	0.27 411

OCTAStereo	0.39 195	0.21 165	0.51 253	0.42 252	0.25 199	0.26 48	0.30 155	0.71 210	0.72 232	0.66 218	0.77 224	0.58 226	0.31 148	0.69 291	0.39 244	0.18 265	0.12 173	0.20 299	0.16 220	0.16 204	0.27 411

RE-Stereo	0.39 195	0.21 165	0.51 253	0.42 252	0.25 199	0.26 48	0.30 155	0.71 210	0.72 232	0.66 218	0.77 224	0.57 211	0.31 148	0.70 299	0.39 244	0.18 265	0.12 173	0.20 299	0.16 220	0.16 204	0.27 411

TVStereo	0.39 195	0.21 165	0.51 253	0.42 252	0.25 199	0.26 48	0.30 155	0.71 210	0.72 232	0.66 218	0.77 224	0.57 211	0.31 148	0.70 299	0.39 244	0.18 265	0.12 173	0.20 299	0.16 220	0.16 204	0.27 411

AFF-stereo	0.39 195	0.20 131	0.42 152	0.37 109	0.22 101	0.27 61	0.31 179	0.67 175	0.72 232	0.66 218	1.12 399	0.75 325	0.38 198	0.57 173	0.35 199	0.11 21	0.09 17	0.16 144	0.16 220	0.14 112	0.12 60

UGAM-zero	0.48 288	0.21 165	0.66 359	0.38 128	0.23 129	0.36 161	0.22 47	1.30 467	0.43 124	0.67 227	0.61 171	1.74 516	0.89 460	0.79 354	0.27 97	0.15 145	0.12 173	0.15 118	0.12 100	0.13 68	0.14 135

test_sample2	0.45 260	0.24 250	0.49 232	0.34 47	0.21 83	0.60 320	0.43 358	1.01 344	0.73 242	0.67 227	0.80 249	0.70 293	0.64 348	0.65 253	0.41 271	0.19 303	0.15 307	0.18 229	0.16 220	0.19 296	0.19 285

STrans-v2	0.47 278	0.21 165	0.49 232	0.41 218	0.25 199	0.54 277	0.49 404	1.16 403	0.82 302	0.67 227	1.05 374	0.71 296	0.67 367	0.74 319	0.34 190	0.15 145	0.11 106	0.17 183	0.15 191	0.14 112	0.14 135

TransformOpticalFlow	0.46 267	0.21 165	0.49 232	0.42 252	0.24 169	0.36 161	0.46 376	1.04 353	0.84 309	0.67 227	1.14 410	0.73 316	0.56 296	0.78 351	0.33 178	0.15 145	0.10 42	0.17 183	0.15 191	0.14 112	0.15 174

CFNet-RSSM	0.35 136	0.18 65	0.47 210	0.39 153	0.22 101	0.35 153	0.23 63	0.78 261	0.86 321	0.67 227	0.54 149	0.56 207	0.28 107	0.49 125	0.28 116	0.14 78	0.10 42	0.14 75	0.12 100	0.13 68	0.12 60

ACVNet	0.47 278	0.24 250	0.39 118	0.40 190	0.28 296	0.58 304	0.40 319	0.91 305	0.81 289	0.67 227	0.96 327	0.79 347	0.66 358	0.65 253	0.71 398	0.18 265	0.15 307	0.16 144	0.15 191	0.18 261	0.15 174

CFNet-ft	0.50 315	0.25 281	0.39 118	0.41 218	0.26 236	0.66 354	0.37 270	0.91 305	0.87 328	0.67 227	1.00 352	1.05 427	0.70 382	0.68 284	0.57 357	0.23 389	0.16 334	0.24 396	0.21 374	0.24 384	0.19 285

CFNet_RVC	0.50 315	0.25 281	0.39 118	0.41 218	0.26 236	0.66 354	0.37 270	0.91 305	0.87 328	0.67 227	1.00 352	1.05 427	0.70 382	0.68 284	0.57 357	0.23 389	0.16 334	0.24 396	0.21 374	0.24 384	0.19 285

NVstereo2D	0.62 412	0.32 389	0.82 420	0.50 406	0.44 466	0.88 429	0.48 391	1.12 388	1.17 463	0.67 227	0.90 300	0.90 381	0.69 377	1.02 441	0.69 394	0.33 474	0.16 334	0.29 456	0.20 354	0.43 492	0.46 507

MIPNet	0.39 195	0.22 195	0.66 359	0.40 190	0.25 199	0.53 270	0.29 137	0.78 261	0.74 248	0.68 236	0.60 168	0.40 128	0.48 261	0.45 89	0.39 244	0.14 78	0.11 106	0.16 144	0.13 136	0.14 112	0.14 135

ICVP	0.48 288	0.26 316	0.42 152	0.49 395	0.28 296	0.63 331	0.43 358	1.05 360	0.72 232	0.68 236	0.95 323	0.75 325	0.56 296	0.55 154	0.61 373	0.24 400	0.18 382	0.19 262	0.17 272	0.19 296	0.21 334
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
FADNet_RVC	0.58 391	0.39 430	1.26 487	0.45 331	0.32 382	0.55 283	0.34 221	1.12 388	0.90 349	0.68 236	0.90 300	0.61 242	0.71 387	1.03 443	0.80 419	0.21 340	0.18 382	0.27 437	0.23 412	0.33 451	0.30 434

AIO-Stereo-zeroshot1	0.52 343	0.23 228	1.38 501	0.40 190	0.53 499	0.29 86	0.30 155	1.49 505	0.45 134	0.69 239	1.15 413	0.98 403	0.32 155	0.70 299	0.29 134	0.15 145	0.11 106	0.17 183	0.20 354	0.22 351	0.27 411

testlalala2	0.37 164	0.19 96	0.45 185	0.94 531	0.56 504	0.45 238	0.25 81	0.64 154	0.51 161	0.69 239	0.57 160	0.44 153	0.24 60	0.35 30	0.33 178	0.15 145	0.13 245	0.14 75	0.10 43	0.13 68	0.14 135

knoymous	0.37 164	0.22 195	0.34 59	0.32 25	0.22 101	0.38 179	0.29 137	0.63 144	0.65 201	0.69 239	0.69 195	0.60 240	0.40 218	0.61 205	0.36 210	0.17 228	0.11 106	0.20 299	0.12 100	0.18 261	0.19 285

DeepStereo_RVC	0.37 164	0.22 195	0.51 253	0.41 218	0.24 169	0.26 48	0.22 47	0.64 154	0.40 104	0.69 239	0.67 192	0.57 211	0.50 269	0.58 178	0.42 276	0.17 228	0.12 173	0.18 229	0.16 220	0.19 296	0.19 285

RALAANet	0.40 210	0.24 250	0.56 311	0.43 292	0.30 343	0.36 161	0.25 81	0.89 299	0.69 219	0.69 239	0.65 181	0.61 242	0.30 144	0.63 238	0.35 199	0.16 190	0.13 245	0.18 229	0.15 191	0.21 325	0.14 135

NOSS_ROB	0.59 395	0.40 439	0.42 152	0.45 331	0.31 357	0.79 400	0.53 423	1.09 377	1.12 446	0.69 239	0.92 314	0.77 337	0.63 340	0.81 362	0.52 331	0.39 501	0.38 515	0.44 508	0.42 516	0.38 478	0.36 470

DFGA-Net	0.47 278	0.31 386	0.93 451	0.43 292	0.33 394	0.56 289	0.35 244	0.81 273	0.89 344	0.70 245	0.76 220	0.48 176	0.43 231	0.78 351	0.64 382	0.16 190	0.14 283	0.19 262	0.19 331	0.20 313	0.19 285

testlalala	0.29 82	0.20 131	0.45 185	0.34 47	0.24 169	0.44 231	0.29 137	0.50 81	0.30 37	0.70 245	0.50 124	0.35 94	0.25 67	0.33 20	0.25 57	0.15 145	0.11 106	0.14 75	0.09 5	0.12 34	0.13 104

TestStereo1	0.44 251	0.24 250	0.45 185	0.52 435	0.25 199	0.35 153	0.40 319	0.81 273	0.94 376	0.70 245	0.96 327	0.48 176	0.45 245	0.94 409	0.33 178	0.16 190	0.13 245	0.18 229	0.16 220	0.15 155	0.14 135

DCANet-4	0.38 182	0.22 195	0.58 322	0.35 63	0.19 42	0.30 96	0.30 155	0.69 191	0.97 392	0.70 245	0.79 238	0.40 128	0.46 252	0.46 97	0.37 219	0.14 78	0.10 42	0.14 75	0.11 73	0.12 34	0.15 174

fff	0.39 195	0.18 65	0.46 198	0.35 63	0.19 42	0.30 96	0.30 155	0.73 233	1.08 437	0.70 245	0.79 238	0.44 153	0.62 335	0.47 108	0.37 219	0.14 78	0.10 42	0.14 75	0.11 73	0.12 34	0.15 174

SA-5K	0.44 251	0.24 250	0.45 185	0.52 435	0.25 199	0.35 153	0.40 319	0.81 273	0.94 376	0.70 245	0.96 327	0.48 176	0.45 245	0.94 409	0.33 178	0.16 190	0.13 245	0.18 229	0.16 220	0.15 155	0.14 135

test_1	0.35 136	0.17 41	0.48 223	0.40 190	0.22 101	0.42 216	0.22 47	0.66 164	0.80 280	0.70 245	0.45 105	0.63 254	0.29 126	0.45 89	0.32 168	0.13 50	0.09 17	0.17 183	0.13 136	0.13 68	0.11 29

csc	0.39 195	0.18 65	0.46 198	0.35 63	0.19 42	0.30 96	0.30 155	0.73 233	1.08 437	0.70 245	0.79 238	0.44 153	0.62 335	0.47 108	0.37 219	0.14 78	0.10 42	0.14 75	0.11 73	0.12 34	0.15 174

cscssc	0.39 195	0.18 65	0.46 198	0.35 63	0.19 42	0.30 96	0.30 155	0.73 233	1.08 437	0.70 245	0.79 238	0.44 153	0.62 335	0.47 108	0.37 219	0.14 78	0.10 42	0.14 75	0.11 73	0.12 34	0.15 174

FADNet	0.63 415	0.53 477	1.20 482	0.46 356	0.44 466	0.66 354	0.41 339	1.24 441	1.07 433	0.70 245	0.84 267	0.98 403	0.65 356	0.87 381	0.54 347	0.29 451	0.30 486	0.27 437	0.30 472	0.48 502	0.36 470

UCFNet_RVC	0.50 315	0.27 332	0.37 100	0.40 190	0.27 272	0.66 354	0.42 350	1.18 414	0.86 321	0.70 245	0.89 294	0.91 387	0.60 324	0.62 227	0.48 310	0.24 400	0.18 382	0.28 448	0.27 458	0.25 395	0.24 388

FADNet-RVC	0.62 412	0.56 492	1.29 492	0.47 376	0.39 438	0.63 331	0.40 319	1.16 403	0.91 355	0.71 256	0.86 280	1.04 423	0.55 289	0.99 432	0.78 411	0.27 430	0.26 465	0.28 448	0.29 471	0.32 446	0.31 443

MIM_Stereo	0.39 195	0.18 65	0.59 330	0.38 128	0.25 199	0.27 61	0.24 69	0.72 221	0.56 168	0.72 257	1.00 352	0.62 249	0.29 126	0.67 275	0.39 244	0.13 50	0.14 283	0.17 183	0.16 220	0.14 112	0.12 60

ADStereo(finetuned)	0.39 195	0.18 65	0.58 322	0.35 63	0.19 42	0.30 96	0.30 155	0.72 221	0.96 387	0.72 257	0.77 224	0.45 162	0.68 375	0.46 97	0.36 210	0.14 78	0.10 42	0.14 75	0.11 73	0.13 68	0.15 174

test-3	0.35 136	0.17 41	0.48 223	0.40 190	0.22 101	0.42 216	0.22 47	0.66 164	0.80 280	0.72 257	0.45 105	0.63 254	0.29 126	0.45 89	0.32 168	0.13 50	0.09 17	0.17 183	0.13 136	0.13 68	0.11 29

LCNet	0.42 232	0.21 165	0.34 59	0.44 317	0.24 169	0.47 245	0.28 122	0.69 191	0.57 175	0.72 257	1.03 368	0.66 279	0.58 312	0.60 199	0.35 199	0.15 145	0.10 42	0.19 262	0.19 331	0.22 351	0.37 476

AnonymousM	0.42 232	0.86 524	0.31 36	0.35 63	0.23 129	0.30 96	0.37 270	0.56 111	0.44 129	0.72 257	0.50 124	0.47 171	0.29 126	0.42 71	0.35 199	0.16 190	0.12 173	1.51 546	0.32 484	0.12 34	0.11 29

DCANet	0.38 182	0.18 65	0.46 198	0.35 63	0.19 42	0.30 96	0.30 155	0.72 221	0.96 387	0.72 257	0.77 224	0.45 162	0.56 296	0.47 108	0.36 210	0.14 78	0.10 42	0.14 75	0.11 73	0.13 68	0.15 174

RAFT-Stereo + iAFF	0.37 164	0.18 65	0.45 185	0.36 90	0.19 42	0.33 140	0.28 122	0.67 175	0.77 260	0.72 257	0.99 348	0.56 207	0.39 213	0.44 83	0.31 161	0.11 21	0.09 17	0.15 118	0.14 166	0.13 68	0.11 29

MyStereo8	0.42 232	0.21 165	0.64 351	0.43 292	0.29 319	0.55 283	0.28 122	0.72 221	0.50 155	0.73 264	1.01 356	0.57 211	0.44 238	0.52 139	0.52 331	0.15 145	0.12 173	0.16 144	0.14 166	0.19 296	0.21 334

Anonymous_2	0.84 461	0.45 457	0.66 359	0.41 218	0.45 472	0.82 415	0.53 423	0.81 273	0.81 289	0.73 264	0.61 171	0.91 387	0.76 421	0.77 343	0.61 373	0.51 521	0.55 538	0.54 525	4.92 576	0.54 516	0.42 492

iRaft-Stereo_20w	0.42 232	0.20 131	0.63 346	0.39 153	0.27 272	0.33 140	0.25 81	1.76 535	0.37 80	0.73 264	0.53 146	0.63 254	0.42 228	0.86 379	0.29 134	0.14 78	0.11 106	0.14 75	0.13 136	0.15 155	0.15 174

GwcNet-ADL	0.45 260	0.24 250	0.51 253	0.46 356	0.30 343	0.41 206	0.40 319	0.95 324	0.98 397	0.73 264	0.78 233	0.61 242	0.41 223	0.67 275	0.55 349	0.20 324	0.14 283	0.15 118	0.14 166	0.19 296	0.22 353

GANet-RSSM	0.49 301	0.22 195	0.42 152	0.39 153	0.26 236	0.58 304	0.41 339	1.12 388	0.82 302	0.73 264	1.02 358	0.88 373	0.75 412	0.67 275	0.48 310	0.22 362	0.16 334	0.18 229	0.19 331	0.18 261	0.18 274

HITNet	0.43 245	0.27 332	0.50 244	0.34 47	0.18 21	0.65 347	0.32 193	0.99 337	0.70 223	0.73 264	0.86 280	0.66 279	0.56 296	0.61 205	0.47 306	0.14 78	0.10 42	0.15 118	0.13 136	0.18 261	0.13 104
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
DN-CSS_ROB	0.45 260	0.27 332	0.74 400	0.41 218	0.29 319	0.43 221	0.29 137	0.80 271	0.78 264	0.73 264	1.08 390	0.48 176	0.45 245	0.81 362	0.40 266	0.15 145	0.12 173	0.21 343	0.19 331	0.18 261	0.17 248

PAM_32	0.50 315	0.20 131	0.69 380	0.40 190	0.24 169	1.09 471	0.29 137	1.12 388	0.40 104	0.74 271	0.44 103	1.98 526	0.64 348	0.64 245	0.27 97	0.16 190	0.11 106	0.17 183	0.15 191	0.14 112	0.15 174

RAFT-345	0.41 225	0.19 96	0.42 152	0.39 153	0.23 129	0.32 128	0.25 81	0.62 136	0.56 168	0.74 271	1.77 505	0.44 153	0.35 177	0.67 275	0.37 219	0.14 78	0.11 106	0.18 229	0.14 166	0.14 112	0.13 104

FENet	0.43 245	0.23 228	0.40 130	0.40 190	0.24 169	0.54 277	0.33 209	0.83 281	0.72 232	0.74 271	0.73 203	0.63 254	0.56 296	0.65 253	0.45 291	0.19 303	0.13 245	0.19 262	0.17 272	0.18 261	0.20 316

CFNet	0.53 350	0.30 377	0.53 282	0.42 252	0.28 296	0.73 382	0.35 244	1.21 428	1.01 406	0.74 271	1.07 384	0.85 359	0.60 324	0.83 370	0.58 364	0.19 303	0.15 307	0.23 380	0.23 412	0.21 325	0.17 248

PAM	0.50 315	0.21 165	0.75 403	0.41 218	0.26 236	1.11 477	0.37 270	1.10 381	0.39 90	0.75 275	0.46 109	1.92 523	0.61 330	0.62 227	0.28 116	0.16 190	0.10 42	0.16 144	0.14 166	0.14 112	0.15 174

GES	0.46 267	0.25 281	0.62 342	0.41 218	0.30 343	0.62 325	0.37 270	1.06 365	0.70 223	0.75 275	0.83 264	0.47 171	0.52 277	0.69 291	0.46 295	0.23 389	0.17 367	0.17 183	0.16 220	0.18 261	0.24 388

HCRNet	0.46 267	0.35 406	0.45 185	0.54 457	0.26 236	0.52 265	0.29 137	0.87 290	0.64 195	0.75 275	0.82 259	0.76 332	0.53 278	0.70 299	0.38 234	0.24 400	0.16 334	0.24 396	0.20 354	0.21 325	0.20 316

xxxx	1.07 493	0.23 228	0.53 282	0.38 128	0.22 101	0.83 418	0.36 257	1.41 493	0.95 380	0.75 275	0.99 348	0.97 401	0.64 348	0.70 299	11.37 570	0.20 324	0.17 367	0.18 229	0.17 272	0.19 296	0.20 316

PSMNet-RSSM	0.50 315	0.24 250	0.41 139	0.43 292	0.26 236	0.51 257	0.40 319	1.16 403	0.79 271	0.75 275	1.07 384	0.87 369	0.69 377	0.66 265	0.52 331	0.24 400	0.16 334	0.23 380	0.26 451	0.20 313	0.20 316

GwcNet-RSSM	0.51 329	0.25 281	0.51 253	0.41 218	0.24 169	0.56 289	0.41 339	0.97 331	0.96 387	0.75 275	1.17 423	0.89 378	0.66 358	0.66 265	0.74 405	0.22 362	0.15 307	0.19 262	0.21 374	0.17 230	0.16 205

test_for_model	0.90 472	3.60 573	0.42 152	2.47 562	2.11 562	0.39 187	0.28 122	0.46 67	0.48 148	0.76 281	0.32 65	0.30 61	0.28 107	0.35 30	0.27 97	0.69 533	0.12 173	0.13 48	0.09 5	3.76 572	0.74 532

ffm	0.47 278	0.28 348	0.68 371	0.39 153	0.26 236	0.56 289	0.40 319	0.72 221	1.13 451	0.76 281	0.98 340	0.71 296	0.55 289	0.61 205	0.26 75	0.17 228	0.11 106	0.25 409	0.21 374	0.16 204	0.17 248

ff1	0.56 373	0.28 348	0.68 371	0.39 153	0.26 236	0.56 289	0.40 319	0.72 221	1.13 451	0.76 281	0.98 340	0.71 296	0.55 289	1.25 473	1.46 502	0.17 228	0.11 106	0.25 409	0.21 374	0.16 204	0.17 248

mmx	0.59 395	0.28 348	0.68 371	0.39 153	0.26 236	0.56 289	0.40 319	1.24 441	1.06 425	0.76 281	0.98 340	0.71 296	0.55 289	1.25 473	1.46 502	0.21 340	0.16 334	0.25 409	0.21 374	0.24 384	0.22 353

ttt	0.56 373	0.27 332	0.49 232	0.39 153	0.25 199	0.65 347	0.42 350	1.24 441	1.08 437	0.76 281	1.10 392	0.63 254	0.51 274	0.95 415	1.03 466	0.25 413	0.22 428	0.22 358	0.21 374	0.25 395	0.25 397

1111x	0.64 417	0.23 228	0.61 336	0.39 153	0.21 83	0.68 367	0.46 376	1.32 475	1.03 415	0.76 281	1.02 358	0.95 396	0.72 398	1.13 455	2.15 530	0.18 265	0.18 382	0.18 229	0.19 331	0.20 313	0.19 285

xxx	0.59 395	0.28 348	0.68 371	0.39 153	0.26 236	0.56 289	0.40 319	1.24 441	1.06 425	0.76 281	0.98 340	0.71 296	0.55 289	1.25 473	1.46 502	0.21 340	0.16 334	0.25 409	0.21 374	0.24 384	0.22 353

CASS	0.46 267	0.28 348	0.45 185	0.48 384	0.22 101	0.63 331	0.34 221	0.99 337	0.66 204	0.76 281	0.86 280	0.61 242	0.58 312	0.58 178	0.44 285	0.29 451	0.16 334	0.22 358	0.18 303	0.23 371	0.28 422
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
MyStereo05	0.46 267	0.22 195	0.51 253	0.42 252	0.29 319	0.43 221	0.48 391	0.96 329	1.12 446	0.77 289	0.62 175	0.51 188	0.57 308	0.79 354	0.43 278	0.14 78	0.13 245	0.18 229	0.17 272	0.17 230	0.17 248

mmm	0.47 278	0.28 348	0.51 253	0.39 153	0.25 199	0.61 321	0.38 288	1.00 343	0.60 187	0.77 289	1.07 384	0.65 267	0.53 278	0.61 205	0.49 319	0.18 265	0.15 307	0.23 380	0.20 354	0.21 325	0.20 316

BUS	0.47 278	0.26 316	0.47 210	0.46 356	0.29 319	0.78 394	0.34 221	0.99 337	0.80 280	0.77 289	0.80 249	0.64 261	0.54 285	0.66 265	0.56 351	0.21 340	0.15 307	0.22 358	0.19 331	0.18 261	0.19 285

BSDual-CNN	0.48 288	0.26 316	0.47 210	0.46 356	0.29 319	0.75 390	0.46 376	0.99 337	0.80 280	0.77 289	0.80 249	0.76 332	0.59 318	0.66 265	0.48 310	0.21 340	0.15 307	0.22 358	0.19 331	0.18 261	0.19 285

hknet	0.51 329	0.26 316	0.58 322	0.46 356	0.29 319	0.75 390	0.46 376	0.99 337	0.89 344	0.77 289	0.80 249	0.96 399	0.67 367	0.75 326	0.50 322	0.19 303	0.15 307	0.22 358	0.19 331	0.18 261	0.19 285

ASMatch	0.48 288	0.20 131	0.47 210	0.39 153	0.28 296	0.37 173	0.26 94	0.76 253	0.72 232	0.77 289	2.29 522	0.61 242	0.51 274	0.64 245	0.39 244	0.15 145	0.12 173	0.17 183	0.15 191	0.14 112	0.22 353

IRAFT_RVC	0.43 245	0.20 131	0.52 274	0.45 331	0.24 169	0.26 48	0.51 413	0.76 253	0.78 264	0.77 289	0.80 249	0.73 316	0.50 269	0.74 319	0.39 244	0.18 265	0.10 42	0.21 343	0.17 272	0.17 230	0.15 174

GMM-Stereo	0.44 251	0.20 131	0.39 118	0.42 252	0.25 199	0.50 252	0.44 366	0.72 221	0.57 175	0.77 289	1.37 464	0.76 332	0.38 198	0.62 227	0.34 190	0.15 145	0.10 42	0.20 299	0.19 331	0.17 230	0.28 422

cf-r	0.49 301	0.24 250	0.49 232	0.40 190	0.23 129	0.58 304	0.38 288	0.92 314	0.87 328	0.77 289	1.06 380	0.98 403	0.67 367	0.59 186	0.61 373	0.21 340	0.14 283	0.17 183	0.19 331	0.15 155	0.16 205

RASNet	0.57 379	0.24 250	0.61 336	0.39 153	0.23 129	0.71 374	0.40 319	1.02 347	0.93 367	0.77 289	1.05 374	1.05 427	0.98 477	0.99 432	1.03 466	0.16 190	0.14 283	0.14 75	0.17 272	0.15 155	0.14 135

AdaStereo	0.52 343	0.34 402	0.53 282	0.49 395	0.25 199	0.71 374	0.36 257	1.24 441	0.91 355	0.77 289	0.98 340	0.75 325	0.50 269	0.71 309	0.51 326	0.27 430	0.13 245	0.28 448	0.18 303	0.23 371	0.18 274
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.
UGAM	0.54 355	0.23 228	0.51 253	0.46 356	0.26 236	0.40 195	0.52 419	0.65 157	1.19 469	0.78 300	1.15 413	1.38 491	0.56 296	1.03 443	0.56 351	0.18 265	0.15 307	0.25 409	0.21 374	0.15 155	0.13 104

RAFT_CTSACE	0.46 267	0.20 131	0.48 223	0.46 356	0.27 272	0.34 150	0.39 306	0.62 136	0.74 248	0.78 300	1.44 477	0.86 363	0.38 198	1.09 451	0.27 97	0.13 50	0.13 245	0.18 229	0.16 220	0.16 204	0.12 60

OMP-Stereo	0.43 245	0.23 228	0.50 244	0.53 445	0.25 199	0.36 161	0.24 69	0.73 233	0.81 289	0.78 300	0.64 179	0.88 373	0.41 223	0.95 415	0.36 210	0.15 145	0.12 173	0.20 299	0.15 191	0.16 204	0.13 104

DMCA	0.47 278	0.27 332	0.59 330	0.39 153	0.29 319	0.53 270	0.34 221	0.98 333	0.70 223	0.78 300	0.83 264	0.79 347	0.55 289	0.54 153	0.57 357	0.21 340	0.16 334	0.21 343	0.16 220	0.19 296	0.22 353

BEATNet_4x	0.49 301	0.35 406	0.72 391	0.38 128	0.20 65	0.65 347	0.36 257	1.08 374	0.78 264	0.78 300	0.88 291	0.73 316	0.64 348	0.71 309	0.60 367	0.16 190	0.12 173	0.16 144	0.15 191	0.24 384	0.18 274

PSMNet-RUCA	0.78 449	0.78 516	1.23 485	1.01 533	0.91 529	0.68 367	0.53 423	1.16 403	1.06 425	0.79 305	1.10 392	0.82 355	0.72 398	0.94 409	0.70 395	0.55 527	0.27 472	0.76 534	0.46 518	0.70 527	0.49 513

test_sample3	0.49 301	0.27 332	0.55 299	0.36 90	0.23 129	0.70 369	0.37 270	1.21 428	0.87 328	0.79 305	0.84 267	0.66 279	0.53 278	0.70 299	0.50 322	0.21 340	0.16 334	0.20 299	0.19 331	0.21 325	0.21 334

DispNO	0.48 288	0.24 250	0.84 431	0.40 190	0.31 357	0.58 304	0.39 306	0.91 305	0.79 271	0.79 305	0.83 264	0.71 296	0.59 318	0.75 326	0.50 322	0.19 303	0.14 283	0.20 299	0.18 303	0.16 204	0.17 248

raft_robust	0.41 225	0.24 250	0.39 118	0.43 292	0.22 101	0.40 195	0.33 209	0.80 271	0.98 397	0.80 308	0.88 291	0.41 133	0.32 155	0.89 389	0.30 149	0.14 78	0.12 173	0.16 144	0.18 303	0.15 155	0.13 104

IPLGR	0.40 210	0.22 195	0.70 383	0.40 190	0.22 101	0.51 257	0.29 137	0.78 261	0.78 264	0.80 308	0.77 224	0.44 153	0.41 223	0.48 116	0.40 266	0.14 78	0.12 173	0.16 144	0.14 166	0.16 204	0.14 135

RAFT + AFF	0.54 355	0.30 377	0.84 431	0.51 418	0.32 382	0.63 331	0.57 439	1.05 360	0.95 380	0.80 308	0.87 287	0.85 359	0.57 308	0.87 381	0.51 326	0.18 265	0.21 419	0.23 380	0.22 396	0.19 296	0.19 285

PS-NSSS	0.60 402	0.46 462	0.68 371	0.43 292	0.34 406	0.66 354	0.57 439	1.05 360	0.91 355	0.80 308	1.28 445	0.72 311	0.67 367	0.89 389	0.61 373	0.32 467	0.26 465	0.40 500	0.27 458	0.35 464	0.29 429

test_sample5	0.50 315	0.28 348	0.55 299	0.37 109	0.23 129	0.65 347	0.38 288	1.19 418	0.86 321	0.81 312	0.97 336	0.64 261	0.60 324	0.72 314	0.48 310	0.22 362	0.16 334	0.22 358	0.21 374	0.23 371	0.22 353

SFCPSM	0.48 288	0.22 195	0.59 330	0.41 218	0.27 272	0.85 424	0.36 257	1.39 487	0.79 271	0.81 312	0.85 276	0.54 199	0.50 269	0.60 199	0.39 244	0.18 265	0.14 283	0.18 229	0.20 354	0.17 230	0.16 205

MultiAttention	3.62 558	0.25 281	0.65 356	0.56 469	0.34 406	23.66 579	2.61 567	1.65 527	1.14 457	0.82 314	1.83 508	1.13 454	0.42 228	35.16 588	0.72 401	0.18 265	0.12 173	0.23 380	0.23 412	0.35 464	0.33 456

rvit_105_1	0.56 373	0.42 450	0.84 431	0.59 484	0.37 423	0.59 314	0.68 469	0.73 233	0.97 392	0.82 314	0.69 195	0.75 325	0.63 340	0.80 357	0.56 351	0.34 482	0.29 481	0.31 467	0.34 492	0.23 371	0.23 377

ITSA-stereo	0.54 355	0.29 362	0.55 299	0.41 218	0.23 129	0.59 314	0.35 244	1.31 469	1.25 478	0.82 314	0.80 249	0.72 311	0.58 312	0.89 389	0.72 401	0.22 362	0.18 382	0.23 380	0.22 396	0.22 351	0.29 429

test_sample4	0.49 301	0.27 332	0.55 299	0.36 90	0.23 129	0.70 369	0.37 270	1.22 436	0.86 321	0.82 314	0.86 280	0.62 249	0.58 312	0.71 309	0.49 319	0.21 340	0.16 334	0.21 343	0.20 354	0.22 351	0.21 334

CBFPSM	0.61 406	0.25 281	1.41 504	0.39 153	0.27 272	1.10 472	0.67 466	0.83 281	0.84 309	0.82 314	0.81 257	1.33 480	0.85 445	0.72 314	0.86 428	0.16 190	0.15 307	0.15 118	0.17 272	0.17 230	0.23 377

ACRE	0.42 232	0.23 228	0.73 396	0.45 331	0.33 394	0.50 252	0.33 209	0.68 181	0.70 223	0.82 314	0.92 314	0.46 166	0.32 155	0.53 145	0.52 331	0.17 228	0.12 173	0.15 118	0.14 166	0.13 68	0.16 205

HSM	0.53 350	0.25 281	0.46 198	0.40 190	0.25 199	0.74 386	0.44 366	1.29 465	0.78 264	0.82 314	0.92 314	1.21 462	0.75 412	0.90 397	0.48 310	0.18 265	0.14 283	0.17 183	0.14 166	0.17 230	0.18 274

PSMNet_ROB	0.67 420	0.39 430	0.76 405	0.57 475	0.43 460	1.00 453	0.85 508	1.25 448	0.93 367	0.82 314	1.04 371	1.08 436	0.64 348	0.89 389	1.02 465	0.29 451	0.21 419	0.31 467	0.31 481	0.27 416	0.25 397

AACVNet	0.52 343	0.25 281	0.56 311	0.48 384	0.29 319	0.55 283	0.38 288	0.96 329	0.59 180	0.83 322	1.03 368	1.03 418	0.77 426	0.91 400	0.58 364	0.22 362	0.18 382	0.24 396	0.18 303	0.24 384	0.22 353

RAFT	0.46 267	0.23 228	0.52 274	0.48 384	0.27 272	0.55 283	0.47 384	0.68 181	0.60 187	0.83 322	0.82 259	1.00 410	0.56 296	0.76 336	0.37 219	0.18 265	0.16 334	0.22 358	0.20 354	0.16 204	0.14 135

CFNet_pseudo	0.47 278	0.25 281	0.55 299	0.38 128	0.28 296	0.58 304	0.32 193	0.89 299	0.90 349	0.83 322	1.03 368	0.75 325	0.48 261	0.61 205	0.46 295	0.17 228	0.13 245	0.24 396	0.16 220	0.26 406	0.21 334

FADNet-RVC-Resample	0.58 391	0.35 406	1.34 498	0.50 406	0.34 406	0.73 382	0.43 358	1.09 377	0.96 387	0.83 322	0.87 287	0.76 332	0.66 358	0.77 343	0.52 331	0.19 303	0.18 382	0.26 428	0.27 458	0.28 425	0.29 429

PA-Net	0.70 429	0.46 462	0.96 458	0.51 418	0.53 499	0.94 440	0.73 486	1.14 397	1.15 458	0.83 322	0.90 300	0.88 373	0.76 421	1.19 465	0.96 452	0.25 413	0.41 524	0.29 456	0.44 517	0.27 416	0.39 479
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
ccs_rob	0.47 278	0.25 281	0.55 299	0.38 128	0.28 296	0.58 304	0.32 193	0.89 299	0.90 349	0.83 322	1.02 358	0.75 325	0.48 261	0.61 205	0.46 295	0.17 228	0.12 173	0.24 396	0.16 220	0.26 406	0.21 334

z-ln-s-r	0.70 429	0.39 430	1.51 509	0.40 190	0.27 272	0.58 304	0.62 456	0.87 290	1.09 443	0.84 328	1.44 477	0.91 387	0.87 452	1.20 468	2.07 526	0.16 190	0.12 173	0.17 183	0.15 191	0.21 325	0.17 248

test_sample6	0.51 329	0.27 332	0.55 299	0.38 128	0.23 129	0.64 340	0.39 306	1.18 414	0.88 339	0.84 328	1.06 380	0.66 279	0.61 330	0.75 326	0.52 331	0.23 389	0.17 367	0.22 358	0.22 396	0.24 384	0.23 377

CoDeX	0.48 288	0.21 165	0.53 282	0.43 292	0.25 199	0.74 386	0.38 288	1.36 485	0.82 302	0.84 328	0.96 327	0.63 254	0.57 308	0.63 238	0.40 266	0.17 228	0.13 245	0.17 183	0.15 191	0.16 204	0.15 174

DualNet	0.51 329	0.28 348	0.55 299	0.37 109	0.23 129	0.65 347	0.38 288	1.19 418	0.86 321	0.84 328	1.06 380	0.64 261	0.60 324	0.72 314	0.48 310	0.22 362	0.16 334	0.22 358	0.21 374	0.23 371	0.22 353

NINENet	0.52 343	0.30 377	0.55 299	0.46 356	0.33 394	0.78 394	0.34 221	1.18 414	0.91 355	0.84 328	0.97 336	0.64 261	0.54 285	0.74 319	0.56 351	0.23 389	0.20 409	0.25 409	0.18 303	0.22 351	0.22 353

CIPLG	0.42 232	0.23 228	0.71 385	0.45 331	0.33 394	0.51 257	0.33 209	0.68 181	0.68 212	0.84 328	0.96 327	0.47 171	0.33 162	0.56 164	0.52 331	0.17 228	0.12 173	0.16 144	0.14 166	0.13 68	0.16 205

IPLGR_C	0.42 232	0.23 228	0.71 385	0.46 356	0.33 394	0.51 257	0.34 221	0.69 191	0.69 219	0.84 328	0.92 314	0.46 166	0.33 162	0.53 145	0.53 342	0.17 228	0.12 173	0.16 144	0.14 166	0.13 68	0.16 205

IIG-Stereo	0.45 260	0.22 195	0.48 223	0.51 418	0.26 236	0.43 221	0.21 37	0.73 233	0.80 280	0.84 328	0.95 323	0.82 355	0.46 252	0.95 415	0.37 219	0.16 190	0.12 173	0.19 262	0.15 191	0.15 155	0.12 60

APVNet	0.73 434	0.39 430	1.01 465	0.58 481	0.45 472	1.16 485	0.68 469	1.47 504	0.87 328	0.84 328	1.15 413	1.04 423	0.84 441	1.14 457	1.18 486	0.27 430	0.28 479	0.32 473	0.31 481	0.29 427	0.32 447

hitnet-ft	0.57 379	0.29 362	0.43 171	0.42 252	0.29 319	0.81 412	0.40 319	0.98 333	0.91 355	0.84 328	1.01 356	1.13 454	0.72 398	0.83 370	0.71 398	0.28 441	0.21 419	0.28 448	0.22 396	0.29 427	0.27 411

CC-Net-ROB	0.84 461	1.01 534	0.93 451	0.60 486	0.45 472	1.25 494	0.71 475	1.20 425	1.05 421	0.84 328	1.24 435	0.90 381	0.78 427	1.14 457	0.70 395	0.48 517	0.34 509	1.71 548	0.38 501	0.78 530	0.40 484

TDLM	0.59 395	0.35 406	0.57 320	0.53 445	0.32 382	0.67 363	0.72 481	1.09 377	1.03 415	0.84 328	1.11 397	0.84 357	0.71 387	0.96 418	0.61 373	0.28 441	0.18 382	0.26 428	0.22 396	0.27 416	0.21 334

DISCO	0.72 433	0.27 332	0.72 391	0.45 331	0.31 357	1.12 479	0.53 423	1.32 475	1.25 478	0.84 328	1.07 384	1.52 507	0.87 452	1.82 522	1.08 480	0.20 324	0.15 307	0.18 229	0.16 220	0.24 384	0.24 388

SMFormer	0.53 350	0.24 250	0.67 364	0.35 63	0.20 65	0.63 331	0.34 221	1.26 450	1.06 425	0.85 341	1.02 358	0.71 296	0.66 358	0.96 418	0.60 367	0.19 303	0.16 334	0.18 229	0.17 272	0.19 296	0.20 316

tta	0.53 350	0.24 250	0.67 364	0.35 63	0.20 65	0.63 331	0.34 221	1.26 450	1.06 425	0.85 341	1.02 358	0.71 296	0.66 358	0.96 418	0.60 367	0.19 303	0.16 334	0.18 229	0.17 272	0.15 155	0.16 205

qqq1	0.51 329	0.24 250	0.67 364	0.35 63	0.20 65	0.63 331	0.34 221	1.26 450	1.06 425	0.85 341	1.02 358	0.71 296	0.66 358	0.96 418	0.36 210	0.19 303	0.16 334	0.14 75	0.12 100	0.15 155	0.16 205

fff1	0.51 329	0.24 250	0.67 364	0.35 63	0.20 65	0.63 331	0.34 221	1.26 450	1.06 425	0.85 341	1.02 358	0.71 296	0.66 358	0.96 418	0.36 210	0.19 303	0.16 334	0.14 75	0.12 100	0.15 155	0.16 205

HBP-ISP	0.61 406	0.47 469	0.45 185	0.46 356	0.33 394	0.79 400	0.29 137	1.15 401	1.05 421	0.85 341	1.18 427	0.67 286	0.71 387	0.92 402	0.57 357	0.37 495	0.38 515	0.47 513	0.41 511	0.39 482	0.32 447

Sa-1000	0.49 301	0.25 281	0.45 185	0.46 356	0.25 199	0.64 340	0.34 221	0.85 285	0.95 380	0.85 341	1.51 488	0.55 201	0.44 238	0.94 409	0.31 161	0.16 190	0.12 173	0.21 343	0.20 354	0.15 155	0.14 135

IPLG	0.40 210	0.21 165	0.64 351	0.41 218	0.25 199	0.54 277	0.27 107	0.77 258	0.68 212	0.85 341	0.82 259	0.33 81	0.32 155	0.64 245	0.49 319	0.13 50	0.11 106	0.16 144	0.14 166	0.14 112	0.14 135

ADLNet2	0.57 379	0.26 316	0.71 385	0.48 384	0.31 357	0.83 418	0.51 413	1.10 381	0.99 400	0.85 341	0.99 348	0.99 408	0.70 382	0.79 354	0.78 411	0.21 340	0.17 367	0.18 229	0.18 303	0.22 351	0.22 353

PFNet+	0.41 225	0.20 131	0.53 282	0.40 190	0.25 199	0.28 75	0.22 47	0.66 164	0.76 257	0.85 341	0.79 238	0.63 254	0.34 169	0.75 326	0.37 219	0.20 324	0.14 283	0.23 380	0.20 354	0.17 230	0.21 334

GEStereo_RVC	0.56 373	0.30 377	0.70 383	0.51 418	0.31 357	0.70 369	0.54 430	1.31 469	0.93 367	0.85 341	0.86 280	0.84 357	0.63 340	0.92 402	0.67 387	0.24 400	0.16 334	0.19 262	0.17 272	0.21 325	0.23 377

G2L-ROB	0.49 301	0.20 131	0.48 223	0.36 90	0.22 101	0.58 304	0.42 350	1.19 418	0.74 248	0.86 351	0.76 220	1.08 436	0.59 318	0.81 362	0.60 367	0.17 228	0.12 173	0.15 118	0.12 100	0.17 230	0.20 316

G2L-Stereo	0.51 329	0.25 281	0.55 299	0.44 317	0.27 272	0.46 241	0.47 384	0.98 333	0.81 289	0.86 351	0.90 300	0.91 387	0.56 296	0.88 387	0.80 419	0.21 340	0.17 367	0.22 358	0.18 303	0.17 230	0.22 353

DDVS	0.53 350	0.32 389	0.63 346	0.42 252	0.31 357	0.71 374	0.35 244	0.95 324	0.69 219	0.86 351	0.90 300	1.11 446	0.46 252	0.90 397	0.67 387	0.23 389	0.17 367	0.22 358	0.18 303	0.25 395	0.28 422

iinet-f	0.69 428	0.29 362	2.34 535	0.41 218	0.31 357	1.16 485	0.58 446	0.87 290	0.85 315	0.86 351	1.17 423	1.04 423	0.83 438	0.76 336	1.26 491	0.21 340	0.18 382	0.17 183	0.16 220	0.21 325	0.21 334

DeepPruner_ROB	0.55 364	0.37 417	0.67 364	0.42 252	0.31 357	0.50 252	0.43 358	1.22 436	0.73 242	0.86 351	1.05 374	0.85 359	0.58 312	0.90 397	0.56 351	0.29 451	0.23 439	0.22 358	0.22 396	0.26 406	0.26 401

coex_refinement	0.54 355	0.22 195	0.44 177	0.45 331	0.31 357	0.75 390	0.40 319	1.16 403	0.92 361	0.87 356	1.12 399	0.99 408	0.57 308	0.69 291	0.90 438	0.21 340	0.14 283	0.16 144	0.16 220	0.21 325	0.22 353

TCMNet	0.68 423	0.41 445	1.08 473	0.60 486	0.61 516	0.97 445	0.55 433	1.11 383	0.93 367	0.87 356	1.14 410	0.89 378	0.65 356	0.92 402	1.06 474	0.26 419	0.26 465	0.31 467	0.28 465	0.33 451	0.30 434

PCWNet_CMD	0.49 301	0.25 281	0.56 311	0.40 190	0.27 272	0.64 340	0.32 193	0.98 333	0.99 400	0.87 356	1.07 384	0.78 340	0.46 252	0.61 205	0.44 285	0.17 228	0.13 245	0.21 343	0.16 220	0.26 406	0.20 316

LL-Strereo	0.58 391	0.29 362	0.83 424	0.48 384	0.35 413	0.39 187	0.48 391	1.04 353	0.99 400	0.87 356	0.79 238	1.08 436	1.15 500	1.35 492	0.51 326	0.18 265	0.15 307	0.22 358	0.19 331	0.17 230	0.21 334

HHNet	0.42 232	0.19 96	0.43 171	0.35 63	0.38 430	0.33 140	0.33 209	0.71 210	0.78 264	0.87 356	1.30 451	0.52 192	0.36 184	0.53 145	0.37 219	0.16 190	0.11 106	0.19 262	0.15 191	0.15 155	0.25 397

test_xeample	1.06 491	0.23 228	0.51 253	0.37 109	0.22 101	0.71 374	0.39 306	1.31 469	0.92 361	0.87 356	1.08 390	0.70 293	0.64 348	0.75 326	11.43 571	0.19 303	0.16 334	0.18 229	0.17 272	0.18 261	0.19 285

psm_up	0.57 379	0.27 332	0.52 274	0.50 406	0.33 394	0.65 347	0.60 452	1.07 369	0.84 309	0.87 356	0.91 308	1.00 410	1.06 488	0.80 357	0.66 384	0.22 362	0.25 456	0.26 428	0.23 412	0.22 351	0.21 334

UNet	0.55 364	0.27 332	0.72 391	0.45 331	0.41 448	0.97 445	0.40 319	1.01 344	0.80 280	0.87 356	0.90 300	1.03 418	0.75 412	0.76 336	0.67 387	0.19 303	0.15 307	0.20 299	0.17 272	0.21 325	0.18 274

MSMDNet	0.49 301	0.25 281	0.56 311	0.40 190	0.27 272	0.64 340	0.32 193	0.99 337	0.99 400	0.87 356	1.07 384	0.79 347	0.46 252	0.61 205	0.44 285	0.17 228	0.13 245	0.20 299	0.16 220	0.25 395	0.20 316

AANet_RVC	0.59 395	0.35 406	0.68 371	0.47 376	0.28 296	0.57 298	0.47 384	1.04 353	1.28 485	0.87 356	1.33 456	0.86 363	0.63 340	1.16 461	0.89 432	0.19 303	0.13 245	0.15 118	0.14 166	0.18 261	0.20 316

GMStereo_Zeroshot	0.51 329	0.46 462	0.80 413	0.50 406	0.28 296	0.57 298	0.30 155	0.75 249	0.79 271	0.88 366	0.94 319	0.90 381	0.37 190	0.77 343	0.46 295	0.27 430	0.14 283	0.26 428	0.15 191	0.39 482	0.19 285

anonymousa	0.51 329	0.21 165	0.47 210	0.39 153	0.25 199	0.89 432	0.36 257	0.78 261	0.63 191	0.88 366	1.54 490	1.09 442	0.67 367	0.53 145	0.46 295	0.17 228	0.14 283	0.19 262	0.21 374	0.16 204	0.16 205

DisPM	0.40 210	0.20 131	0.50 244	0.42 252	0.27 272	0.24 27	0.30 155	0.68 181	0.61 190	0.88 366	0.87 287	0.59 236	0.32 155	0.80 357	0.34 190	0.19 303	0.12 173	0.19 262	0.17 272	0.16 204	0.21 334

IER	0.48 288	0.25 281	0.60 335	0.38 128	0.28 296	0.67 363	0.38 288	0.82 279	0.68 212	0.88 366	0.95 323	0.74 320	0.79 428	0.62 227	0.46 295	0.17 228	0.14 283	0.17 183	0.17 272	0.17 230	0.16 205

AASNet	0.55 364	0.27 332	0.62 342	0.51 418	0.32 382	0.73 382	0.44 366	1.55 512	0.88 339	0.88 366	0.94 319	0.64 261	0.63 340	0.62 227	0.84 425	0.23 389	0.20 409	0.20 299	0.16 220	0.22 351	0.20 316

DGSMNet	0.80 451	0.58 497	1.42 505	0.61 491	0.65 519	0.94 440	0.75 491	1.35 481	1.16 460	0.88 366	1.26 440	1.00 410	0.75 412	1.07 447	0.89 432	0.36 491	0.31 494	0.41 504	0.40 506	0.60 524	0.59 528

CVANet_RVC	0.59 395	0.35 406	0.54 295	0.49 395	0.33 394	0.70 369	0.67 466	1.12 388	0.97 392	0.88 366	1.05 374	1.01 414	0.72 398	0.94 409	0.55 349	0.30 458	0.20 409	0.28 448	0.26 451	0.32 446	0.23 377

G2L-Stereo_test	0.50 315	0.22 195	0.46 198	0.34 47	0.24 169	0.58 304	0.59 449	1.14 397	0.79 271	0.89 373	0.96 327	0.96 399	0.59 318	0.72 314	0.67 387	0.17 228	0.12 173	0.14 75	0.12 100	0.15 155	0.16 205

CFNet_ucs	0.51 329	0.25 281	0.58 322	0.39 153	0.31 357	0.59 314	0.35 244	1.04 353	0.95 380	0.89 373	1.19 428	0.80 351	0.49 266	0.66 265	0.45 291	0.21 340	0.16 334	0.26 428	0.18 303	0.27 416	0.23 377

GMOStereo	0.38 182	0.19 96	0.42 152	0.43 292	0.24 169	0.40 195	0.39 306	0.55 103	0.64 195	0.89 373	0.84 267	0.65 267	0.37 190	0.39 51	0.29 134	0.14 78	0.12 173	0.20 299	0.18 303	0.15 155	0.12 60

error version	0.38 182	0.19 96	0.42 152	0.43 292	0.24 169	0.40 195	0.39 306	0.55 103	0.64 195	0.89 373	0.84 267	0.65 267	0.37 190	0.39 51	0.29 134	0.14 78	0.12 173	0.20 299	0.18 303	0.15 155	0.12 60

test-v	0.38 182	0.19 96	0.42 152	0.43 292	0.24 169	0.40 195	0.39 306	0.55 103	0.64 195	0.89 373	0.84 267	0.65 267	0.37 190	0.39 51	0.29 134	0.14 78	0.12 173	0.20 299	0.18 303	0.15 155	0.12 60

test-2	0.38 182	0.19 96	0.42 152	0.43 292	0.24 169	0.40 195	0.39 306	0.55 103	0.64 195	0.89 373	0.84 267	0.65 267	0.37 190	0.39 51	0.29 134	0.14 78	0.12 173	0.20 299	0.18 303	0.15 155	0.12 60

HGLStereo	0.58 391	0.30 377	0.65 356	0.51 418	0.38 430	0.78 394	0.45 373	1.07 369	0.82 302	0.89 373	1.16 418	0.88 373	0.91 464	0.80 357	0.74 405	0.21 340	0.21 419	0.20 299	0.18 303	0.19 296	0.22 353

iResNet	0.52 343	0.31 386	0.86 438	0.44 317	0.22 101	0.66 354	0.47 384	0.92 314	1.02 411	0.89 373	1.12 399	0.69 291	0.55 289	0.86 379	0.60 367	0.15 145	0.11 106	0.15 118	0.12 100	0.17 230	0.17 248

HI	0.46 267	0.22 195	0.41 139	0.35 63	0.35 413	0.27 61	0.32 193	0.75 249	0.50 155	0.90 381	1.13 406	1.12 452	0.73 403	0.70 299	0.57 357	0.12 28	0.10 42	0.17 183	0.17 272	0.17 230	0.16 205

CoSv	0.46 267	0.22 195	0.41 139	0.35 63	0.35 413	0.27 61	0.32 193	0.75 249	0.50 155	0.90 381	1.13 406	1.12 452	0.73 403	0.70 299	0.57 357	0.12 28	0.10 42	0.17 183	0.17 272	0.17 230	0.16 205

DEmStereo	0.49 301	0.18 65	0.53 282	0.39 153	0.26 236	0.57 298	0.33 209	0.65 157	0.75 252	0.90 381	1.65 497	0.57 211	1.02 482	0.63 238	0.44 285	0.14 78	0.12 173	0.16 144	0.16 220	0.14 112	0.17 248

Pruner-Stereo	0.39 195	0.21 165	0.51 253	0.41 218	0.25 199	0.22 14	0.24 69	0.71 210	0.59 180	0.90 381	0.75 217	0.67 286	0.30 144	0.64 245	0.39 244	0.19 303	0.12 173	0.20 299	0.17 272	0.17 230	0.19 285

LMCR-Stereo	0.55 364	0.33 397	0.57 320	0.60 486	0.30 343	0.80 406	0.36 257	1.30 467	0.79 271	0.90 381	1.04 371	0.57 211	0.64 348	0.87 381	0.73 404	0.20 324	0.15 307	0.19 262	0.14 166	0.25 395	0.18 274

delet	0.57 379	0.25 281	0.63 346	0.46 356	0.34 406	1.05 468	0.51 413	1.04 353	0.94 376	0.90 381	0.99 348	0.90 381	0.68 375	0.87 381	0.78 411	0.18 265	0.18 382	0.20 299	0.21 374	0.17 230	0.17 248

MaskLacGwcNet_RVC	0.71 432	0.84 522	0.80 413	0.55 465	0.38 430	1.38 503	0.57 439	1.07 369	0.81 289	0.90 381	0.94 319	0.95 396	0.54 285	1.01 438	0.61 373	0.41 506	0.30 486	0.57 527	0.31 481	0.86 532	0.39 479

R-Stereo Train	0.40 210	0.19 96	0.47 210	0.43 292	0.27 272	0.41 206	0.31 179	0.74 240	0.38 85	0.90 381	1.28 445	0.58 226	0.35 177	0.43 77	0.35 199	0.15 145	0.13 245	0.14 75	0.12 100	0.14 112	0.14 135

RAFT-Stereo	0.40 210	0.19 96	0.47 210	0.43 292	0.27 272	0.41 206	0.31 179	0.74 240	0.38 85	0.90 381	1.28 445	0.58 226	0.35 177	0.43 77	0.35 199	0.15 145	0.13 245	0.14 75	0.12 100	0.14 112	0.14 135
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
FINET	0.75 443	0.45 457	1.38 501	0.48 384	0.46 481	0.98 450	1.00 520	1.22 436	1.69 525	0.91 390	1.25 436	0.74 320	0.74 409	1.09 451	0.82 423	0.37 495	0.31 494	0.27 437	0.24 427	0.35 464	0.34 460

ARAFT	0.48 288	0.25 281	0.82 420	0.42 252	0.25 199	0.56 289	0.54 430	0.82 279	0.82 302	0.92 391	0.75 217	0.75 325	0.48 261	0.89 389	0.37 219	0.15 145	0.12 173	0.23 380	0.22 396	0.14 112	0.14 135

UPFNet	0.55 364	0.26 316	0.59 330	0.46 356	0.38 430	0.83 418	0.48 391	1.03 352	0.80 280	0.92 391	0.91 308	0.85 359	0.67 367	0.87 381	0.78 411	0.20 324	0.21 419	0.20 299	0.20 354	0.20 313	0.15 174

HSM-Net_RVC	0.55 364	0.23 228	0.37 100	0.38 128	0.22 101	0.86 426	0.40 319	1.31 469	0.93 367	0.92 391	1.15 413	1.26 466	0.71 387	0.75 326	0.53 342	0.17 228	0.14 283	0.16 144	0.15 191	0.17 230	0.17 248
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DualNet (step1)	0.60 402	0.37 417	0.83 424	0.39 153	0.31 357	0.72 378	0.49 404	1.11 383	0.92 361	0.93 394	0.89 294	0.86 363	0.71 387	0.74 319	0.53 342	0.42 508	0.22 428	0.40 500	0.41 511	0.36 470	0.35 464

test_sample9	1.17 504	0.37 417	0.83 424	0.39 153	0.31 357	0.72 378	0.49 404	1.11 383	0.92 361	0.93 394	0.89 294	0.86 363	0.71 387	1.29 480	2.03 524	0.42 508	9.50 581	0.40 500	0.41 511	0.36 470	0.35 464

test_sample7	0.54 355	0.30 377	0.55 299	0.37 109	0.28 296	0.63 331	0.47 384	1.11 383	0.92 361	0.93 394	0.89 294	0.86 363	0.71 387	0.74 319	0.53 342	0.27 430	0.22 428	0.27 437	0.26 451	0.27 416	0.26 401

SQANet	0.87 469	0.76 513	0.76 405	1.16 539	0.99 537	1.10 472	0.51 413	1.12 388	0.85 315	0.93 394	1.05 374	1.03 418	0.76 421	1.07 447	0.70 395	0.79 535	0.25 456	1.04 541	0.36 496	1.56 543	0.70 530

UDG	0.93 474	1.03 535	0.75 403	1.00 532	0.97 535	1.02 459	0.57 439	1.18 414	1.01 406	0.93 394	1.02 358	1.32 475	1.03 483	0.88 387	0.92 443	0.55 527	0.33 506	1.82 550	0.41 511	1.20 541	0.74 532

Nwc_Net	0.82 454	0.40 439	0.86 438	0.62 495	0.56 504	1.04 463	0.57 439	1.72 532	1.08 437	0.93 394	1.88 511	1.44 495	1.24 505	1.19 465	0.94 447	0.31 462	0.25 456	0.36 486	0.39 503	0.31 439	0.31 443

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 364	0.33 397	0.71 385	0.46 356	0.31 357	0.66 354	0.43 358	1.07 369	0.89 344	0.93 394	0.91 308	0.98 403	0.61 330	0.76 336	0.64 382	0.22 362	0.18 382	0.22 358	0.22 396	0.22 351	0.24 388
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
CrosDoStereo	0.51 329	0.19 96	0.46 198	0.39 153	0.24 169	0.39 187	1.14 528	0.69 191	0.87 328	0.94 401	1.36 461	0.62 249	0.75 412	0.68 284	0.46 295	0.15 145	0.12 173	0.17 183	0.18 303	0.14 112	0.16 205

KYRaft	0.48 288	0.21 165	0.41 139	0.45 331	0.23 129	0.43 221	0.36 257	0.68 181	0.45 134	0.94 401	1.72 503	0.78 340	0.40 218	0.65 253	0.32 168	0.16 190	0.11 106	0.18 229	0.22 396	0.17 230	0.76 534

DeepStereo_LL	0.51 329	0.19 96	0.46 198	0.39 153	0.24 169	0.39 187	1.14 528	0.69 191	0.87 328	0.94 401	1.36 461	0.62 249	0.75 412	0.68 284	0.46 295	0.15 145	0.12 173	0.17 183	0.18 303	0.14 112	0.16 205

ac_64	0.54 355	0.24 250	0.58 322	0.46 356	0.28 296	0.79 400	0.44 366	1.11 383	0.63 191	0.94 401	0.85 276	1.06 431	0.70 382	0.76 336	0.72 401	0.22 362	0.18 382	0.20 299	0.19 331	0.18 261	0.16 205

iResNet_ROB	0.55 364	0.24 250	0.61 336	0.38 128	0.22 101	0.66 354	0.30 155	1.59 521	1.33 495	0.94 401	1.05 374	0.81 353	0.69 377	0.84 374	0.46 295	0.17 228	0.12 173	0.14 75	0.09 5	0.15 155	0.20 316

gwcnet-sp	0.50 315	0.25 281	0.84 431	0.41 218	0.27 272	0.79 400	0.40 319	0.93 316	0.85 315	0.95 406	0.79 238	0.65 267	0.63 340	0.69 291	0.52 331	0.18 265	0.17 367	0.18 229	0.18 303	0.18 261	0.19 285

scenet	0.50 315	0.25 281	0.84 431	0.41 218	0.27 272	0.79 400	0.40 319	0.93 316	0.85 315	0.95 406	0.79 238	0.65 267	0.63 340	0.69 291	0.52 331	0.18 265	0.17 367	0.18 229	0.18 303	0.18 261	0.19 285

ssnet	0.50 315	0.25 281	0.84 431	0.41 218	0.27 272	0.79 400	0.40 319	0.93 316	0.85 315	0.95 406	0.79 238	0.65 267	0.63 340	0.69 291	0.52 331	0.18 265	0.17 367	0.18 229	0.18 303	0.18 261	0.19 285

psmg	0.50 315	0.26 316	0.47 210	0.42 252	0.29 319	0.82 415	0.42 350	1.07 369	0.80 280	0.95 406	0.94 319	0.76 332	0.59 318	0.66 265	0.48 310	0.21 340	0.16 334	0.20 299	0.20 354	0.19 296	0.19 285

DAS	0.54 355	0.26 316	0.66 359	0.49 395	0.31 357	0.61 321	0.43 358	0.89 299	1.01 406	0.95 406	1.16 418	0.71 296	0.85 445	0.89 389	0.47 306	0.18 265	0.14 283	0.18 229	0.15 191	0.22 351	0.19 285

SepStereo	0.54 355	0.26 316	0.66 359	0.49 395	0.31 357	0.61 321	0.43 358	0.89 299	1.01 406	0.95 406	1.16 418	0.71 296	0.85 445	0.97 425	0.47 306	0.18 265	0.14 283	0.18 229	0.15 191	0.22 351	0.19 285

Syn2CoEx	0.74 439	0.55 490	1.17 481	0.66 505	0.45 472	0.89 432	0.56 437	1.54 511	1.15 458	0.95 406	1.35 460	1.03 418	1.03 483	0.96 418	0.89 432	0.31 462	0.27 472	0.29 456	0.24 427	0.23 371	0.27 411

DMCA-RVC	0.54 355	0.32 389	0.83 424	0.51 418	0.32 382	0.59 314	0.38 288	0.89 299	0.70 223	0.95 406	0.88 291	0.90 381	0.69 377	0.75 326	0.63 380	0.23 389	0.18 382	0.31 467	0.24 427	0.27 416	0.21 334

NCC-stereo	0.82 454	0.43 453	0.87 443	0.63 498	0.68 523	0.88 429	0.72 481	1.60 523	1.12 446	0.95 406	1.41 469	1.37 487	1.37 513	1.26 476	0.94 447	0.32 467	0.30 486	0.37 491	0.49 528	0.34 459	0.35 464

Abc-Net	0.82 454	0.43 453	0.87 443	0.63 498	0.68 523	0.88 429	0.72 481	1.60 523	1.12 446	0.95 406	1.41 469	1.37 487	1.37 513	1.26 476	0.94 447	0.32 467	0.30 486	0.37 491	0.49 528	0.34 459	0.35 464
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DeepPrunerF	0.93 474	0.55 490	3.88 548	0.70 516	0.81 528	0.72 378	0.74 488	1.28 460	1.97 534	0.95 406	1.02 358	0.87 369	0.85 445	1.16 461	1.07 477	0.35 488	0.29 481	0.43 506	0.40 506	0.31 439	0.33 456

CBMV_ROB	0.62 412	0.39 430	0.41 139	0.41 218	0.28 296	0.86 426	0.28 122	1.06 365	1.02 411	0.95 406	1.33 456	0.81 353	0.84 441	0.94 409	0.56 351	0.37 495	0.37 514	0.43 506	0.40 506	0.33 451	0.32 447

Prome-Stereo	0.46 267	0.20 131	0.37 100	0.45 331	0.26 236	0.40 195	0.42 350	0.69 191	0.49 151	0.96 418	1.84 509	0.58 226	0.64 348	0.63 238	0.32 168	0.15 145	0.11 106	0.16 144	0.14 166	0.17 230	0.30 434

MMNet	0.57 379	0.26 316	0.67 364	0.45 331	0.35 413	1.04 463	0.39 306	0.93 316	0.98 397	0.96 418	0.97 336	0.86 363	0.80 432	0.83 370	0.80 419	0.16 190	0.15 307	0.19 262	0.19 331	0.20 313	0.17 248

MLCV	0.49 301	0.26 316	0.73 396	0.38 128	0.18 21	0.64 340	0.33 209	0.84 284	0.89 344	0.96 418	1.12 399	0.72 311	0.45 245	1.00 437	0.59 366	0.14 78	0.10 42	0.14 75	0.11 73	0.14 112	0.14 135

ssnet_v2	0.61 406	0.29 362	0.69 380	0.45 331	0.30 343	0.93 437	0.62 456	1.20 425	1.03 415	0.97 421	0.81 257	0.98 403	0.67 367	0.84 374	0.97 457	0.26 419	0.23 439	0.23 380	0.24 427	0.20 313	0.21 334

AAGNet	1.40 524	0.20 131	0.52 274	0.45 331	0.26 236	0.29 86	0.29 137	0.67 175	0.71 230	0.97 421	0.86 280	0.66 279	0.60 324	0.66 265	19.98 578	0.17 228	0.11 106	0.19 262	0.15 191	0.20 313	0.13 104

222	1.25 513	0.23 228	0.53 282	0.38 128	0.23 129	0.78 394	0.37 270	1.41 493	0.93 367	0.97 421	1.13 406	0.74 320	0.71 387	0.74 319	14.86 574	0.20 324	0.16 334	0.17 183	0.16 220	0.18 261	0.20 316

GASNet	0.70 429	0.77 514	1.16 480	0.71 518	0.49 488	0.62 325	0.48 391	1.12 388	1.05 421	0.98 424	0.84 267	0.94 395	0.82 436	1.41 496	0.85 427	0.33 474	0.22 428	0.29 456	0.28 465	0.44 495	0.26 401

CSP-Net	0.57 379	0.29 362	0.55 299	0.42 252	0.29 319	1.20 492	0.49 404	1.29 465	0.75 252	0.98 424	0.97 336	0.88 373	0.69 377	0.85 377	0.66 384	0.27 430	0.18 382	0.17 183	0.17 272	0.18 261	0.19 285

DDUNet	1.10 496	2.58 568	0.83 424	1.21 541	1.27 546	1.02 459	0.69 472	1.17 412	0.95 380	0.98 424	1.26 440	1.28 469	0.84 441	0.97 425	0.79 418	0.85 538	0.40 522	2.00 553	0.60 537	1.34 542	0.94 538

RAFT_R40	0.41 225	0.20 131	0.47 210	0.44 317	0.25 199	0.23 22	0.25 81	0.69 191	0.70 223	0.98 424	0.78 233	0.72 311	0.43 231	0.80 357	0.39 244	0.17 228	0.11 106	0.20 299	0.16 220	0.18 261	0.15 174

S-Stereo	0.76 446	0.36 415	1.10 474	0.57 475	0.46 481	0.83 418	0.59 449	1.31 469	1.62 521	0.98 424	1.41 469	1.11 446	0.93 468	0.85 377	1.07 477	0.27 430	0.31 494	0.28 448	0.25 440	0.33 451	0.50 516

GCST	0.85 466	1.25 542	0.80 413	1.58 547	1.03 540	1.04 463	0.24 69	0.81 273	0.81 289	0.99 429	0.67 192	0.78 340	0.35 177	0.98 427	0.38 234	0.97 542	0.65 542	1.20 543	0.81 546	0.93 535	0.72 531

z-mn7	1.07 493	0.56 492	2.36 536	0.54 457	0.37 423	1.74 527	0.71 475	1.28 460	2.32 541	1.00 430	2.56 532	1.43 494	1.01 480	2.34 542	1.74 513	0.23 389	0.20 409	0.21 343	0.20 354	0.27 416	0.27 411

acv_ft	0.52 343	0.24 250	0.64 351	0.45 331	0.28 296	0.85 424	0.40 319	0.95 324	0.81 289	1.00 430	0.96 327	0.79 347	0.62 335	0.65 253	0.88 430	0.18 265	0.15 307	0.16 144	0.15 191	0.18 261	0.15 174

NCCL2	0.74 439	0.45 457	0.77 408	0.65 503	0.45 472	0.97 445	1.16 530	1.16 403	1.02 411	1.00 430	0.98 340	1.48 501	0.88 457	0.99 432	0.89 432	0.31 462	0.27 472	0.39 497	0.39 503	0.33 451	0.34 460

Ntro	1.15 501	1.00 533	1.00 464	1.49 546	1.20 545	1.69 524	0.81 500	1.39 487	1.25 478	1.01 433	1.28 445	1.31 473	1.00 478	1.31 488	0.89 432	1.10 548	0.43 529	1.36 545	0.51 531	1.95 548	0.99 544

Wz-Net-LNSev-Ref	0.67 420	0.30 377	1.20 482	0.42 252	0.31 357	1.00 453	0.58 446	1.16 403	1.07 433	1.01 433	1.25 436	1.08 436	0.75 412	1.18 464	1.03 466	0.20 324	0.12 173	0.16 144	0.13 136	0.22 351	0.22 353

PFNet	0.43 245	0.19 96	0.61 336	0.44 317	0.24 169	0.42 216	0.31 179	0.76 253	0.81 289	1.01 433	0.74 215	0.67 286	0.41 223	0.75 326	0.39 244	0.16 190	0.10 42	0.20 299	0.15 191	0.16 204	0.14 135

STTStereo	0.57 379	0.39 430	0.87 443	0.45 331	0.32 382	0.62 325	0.45 373	1.01 344	0.87 328	1.01 433	0.91 308	0.95 396	0.58 312	0.77 343	0.66 384	0.25 413	0.24 448	0.27 437	0.33 490	0.25 395	0.26 401

DRaft	0.49 301	0.18 65	0.50 244	0.38 128	0.25 199	0.57 298	0.39 306	0.67 175	0.86 321	1.02 437	1.75 504	0.50 184	0.79 428	0.65 253	0.42 276	0.14 78	0.11 106	0.16 144	0.16 220	0.14 112	0.17 248

pcwnet_v2	0.60 402	0.29 362	0.89 447	0.46 356	0.36 420	0.62 325	0.38 288	1.33 478	1.24 476	1.02 437	1.27 444	0.71 296	0.59 318	0.71 309	0.51 326	0.28 441	0.21 419	0.24 396	0.23 412	0.29 427	0.30 434

iResNetv2_ROB	0.55 364	0.29 362	0.86 438	0.39 153	0.25 199	0.67 363	0.37 270	1.21 428	1.02 411	1.02 437	1.10 392	0.89 378	0.79 428	0.74 319	0.43 278	0.19 303	0.13 245	0.15 118	0.11 73	0.19 296	0.16 205

THIR-Stereo	0.51 329	0.19 96	0.47 210	0.39 153	0.23 129	0.74 386	0.64 464	0.68 181	0.88 339	1.03 440	1.40 467	0.71 296	0.75 412	0.64 245	0.43 278	0.16 190	0.11 106	0.17 183	0.18 303	0.15 155	0.17 248

ADLNet	0.57 379	0.29 362	0.58 322	0.46 356	0.35 413	0.80 406	0.46 376	1.14 397	0.88 339	1.03 440	0.98 340	0.92 393	0.66 358	0.71 309	0.83 424	0.22 362	0.16 334	0.22 358	0.22 396	0.22 351	0.23 377

AF-Net	0.85 466	0.41 445	0.87 443	0.66 505	0.54 502	0.96 444	0.52 419	1.66 528	1.37 498	1.03 440	2.04 519	1.46 497	1.36 511	1.19 465	1.05 473	0.34 482	0.24 448	0.39 497	0.28 465	0.31 439	0.26 401

RP	0.80 451	0.38 425	0.73 396	0.67 507	0.59 511	0.82 415	0.57 439	1.21 428	1.28 485	1.03 440	1.68 499	1.45 496	1.49 521	1.08 450	0.90 438	0.36 491	0.31 494	0.37 491	0.30 472	0.36 470	0.36 470

GANetREF_RVC	0.82 454	0.77 514	0.95 457	0.68 510	0.43 460	1.15 483	1.06 523	1.19 418	1.20 472	1.03 440	1.02 358	1.10 444	0.89 460	1.20 468	0.78 411	0.49 518	0.39 519	0.58 528	0.39 503	0.69 526	0.49 513
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
Wz-Net-SNSev	0.99 486	0.80 517	3.00 541	0.57 475	0.46 481	0.94 440	1.22 535	1.40 491	1.28 485	1.04 445	1.33 456	1.46 497	0.90 463	2.06 530	1.65 511	0.26 419	0.24 448	0.25 409	0.26 451	0.33 451	0.30 434

Wz-Net-LNSev	0.75 443	0.54 484	1.59 515	0.51 418	0.41 448	1.16 485	0.79 498	1.27 455	1.13 451	1.04 445	1.14 410	1.11 446	0.94 471	0.93 406	1.00 460	0.24 400	0.22 428	0.21 343	0.19 331	0.26 406	0.27 411

SACVNet	0.61 406	0.36 415	0.67 364	0.57 475	0.37 423	0.65 347	0.47 384	1.16 403	0.80 280	1.04 445	1.06 380	1.02 416	0.81 435	0.99 432	0.57 357	0.28 441	0.21 419	0.25 409	0.24 427	0.30 435	0.39 479

GrayStereo	0.49 301	0.20 131	0.44 177	0.47 376	0.29 319	0.51 257	0.62 456	0.71 210	0.66 204	1.04 445	1.46 482	0.77 337	0.73 403	0.58 178	0.35 199	0.15 145	0.12 173	0.17 183	0.17 272	0.15 155	0.30 434

PWCDC_ROB	0.93 474	0.54 484	0.97 462	0.78 525	0.41 448	1.03 461	0.42 350	1.39 487	2.34 544	1.04 445	3.73 553	0.80 351	1.12 495	1.29 480	1.04 471	0.37 495	0.22 428	0.24 396	0.20 354	0.36 470	0.31 443

xyz-stereo	4.31 562	0.17 41	61.72 592	0.35 63	0.16 2	13.86 575	0.38 288	0.61 132	0.69 219	1.05 450	3.09 544	0.77 337	0.88 457	1.24 472	0.46 295	0.13 50	0.10 42	0.16 144	0.12 100	0.13 68	0.11 29

ACVNet-4b	1.43 526	1.34 544	1.28 491	1.95 554	1.60 549	1.93 532	0.77 494	1.59 521	1.64 523	1.05 450	1.60 496	2.10 529	0.92 466	1.79 521	0.84 425	1.76 557	0.35 511	2.03 556	0.67 539	2.16 553	1.18 549

SDNR	0.89 471	0.39 430	1.66 524	0.42 252	0.39 438	3.35 555	0.32 193	0.95 324	1.05 421	1.05 450	2.12 520	0.62 249	0.71 387	1.40 493	0.78 411	0.53 523	0.56 539	0.36 486	0.27 458	0.46 499	0.50 516

fast-acv-ft	0.66 419	0.32 389	0.80 413	0.46 356	0.34 406	1.26 495	0.50 410	0.91 305	1.00 404	1.05 450	1.36 461	1.28 469	0.84 441	0.81 362	0.90 438	0.22 362	0.24 448	0.23 380	0.23 412	0.21 325	0.22 353

CRFU-Net	0.59 395	0.29 362	0.62 342	0.47 376	0.31 357	1.20 492	0.51 413	1.19 418	0.59 180	1.05 450	1.00 352	1.06 431	0.87 452	0.83 370	0.77 410	0.22 362	0.19 400	0.18 229	0.16 220	0.19 296	0.20 316

dad	0.61 406	0.53 477	0.72 391	0.44 317	0.31 357	0.64 340	0.37 270	0.85 285	1.28 485	1.05 450	1.17 423	1.18 460	0.61 330	0.70 299	0.54 347	0.36 491	0.23 439	0.37 491	0.21 374	0.31 439	0.23 377

GwcNet	0.73 434	0.39 430	1.37 500	0.53 445	0.43 460	1.10 472	0.52 419	1.27 455	1.19 469	1.05 450	1.41 469	1.06 431	0.86 449	0.98 427	1.01 461	0.26 419	0.24 448	0.24 396	0.23 412	0.23 371	0.28 422

FAT-Stereo	0.75 443	0.34 402	0.81 419	0.51 418	0.38 430	0.78 394	0.63 460	1.39 487	1.32 493	1.05 450	1.40 467	1.58 512	1.14 498	0.92 402	0.91 441	0.29 451	0.28 479	0.28 448	0.23 412	0.28 425	0.41 489

stereogan	0.83 459	0.33 397	0.89 447	0.61 491	0.51 494	1.80 528	0.50 410	1.41 493	1.39 501	1.05 450	1.47 484	1.56 511	1.04 485	1.32 490	0.87 429	0.29 451	0.29 481	0.29 456	0.25 440	0.39 482	0.40 484

MSAF-DinoV2	1.18 506	0.44 455	3.00 541	0.56 469	0.30 343	0.91 434	0.74 488	1.58 519	1.25 478	1.06 459	1.41 469	2.98 541	1.57 523	3.25 552	3.12 545	0.22 362	0.14 283	0.20 299	0.22 396	0.33 451	0.34 460

Consistency-Raft	1.01 488	0.82 518	1.27 490	0.85 527	0.97 535	0.81 412	0.83 504	1.35 481	1.61 520	1.06 459	1.66 498	1.11 446	0.93 468	0.93 406	1.11 481	0.65 531	0.75 549	0.79 535	0.91 549	1.09 540	0.79 535

DLCB_ROB	0.60 402	0.29 362	0.53 282	0.50 406	0.33 394	0.76 393	0.51 413	1.02 347	0.94 376	1.07 461	1.16 418	1.21 462	0.73 403	0.98 427	0.75 407	0.21 340	0.20 409	0.22 358	0.23 412	0.22 351	0.20 316

anonymity	0.98 484	0.89 526	1.06 472	0.93 530	1.04 542	0.97 445	0.82 502	1.33 478	0.93 367	1.08 462	0.98 340	1.02 416	0.95 473	1.02 441	0.93 445	0.96 541	0.96 563	0.90 538	0.91 549	0.92 534	0.95 540

PSM-AAD	0.48 288	0.21 165	0.39 118	0.44 317	0.23 129	0.56 289	0.47 384	0.67 175	0.73 242	1.08 462	1.12 399	0.58 226	0.87 452	0.63 238	0.33 178	0.15 145	0.11 106	0.25 409	0.26 451	0.18 261	0.42 492

SST-Stereo	0.41 225	0.20 131	0.48 223	0.43 292	0.25 199	0.25 45	0.21 37	0.68 181	0.50 155	1.08 462	0.79 238	0.71 296	0.42 228	0.81 362	0.38 234	0.17 228	0.11 106	0.20 299	0.16 220	0.19 296	0.15 174

DSFCA	0.57 379	0.27 332	0.71 385	0.41 218	0.36 420	0.78 394	0.53 423	1.08 374	0.85 315	1.08 462	0.84 267	0.90 381	0.66 358	1.05 446	0.63 380	0.26 419	0.22 428	0.21 343	0.21 374	0.22 351	0.20 316

ISRNet	0.57 379	0.25 281	0.72 391	0.57 475	0.36 420	0.43 221	0.28 122	0.85 285	0.84 309	1.09 466	1.25 436	0.91 387	0.61 330	0.68 284	0.60 367	0.35 488	0.26 465	0.36 486	0.33 490	0.30 435	0.42 492

FTStereo	0.56 373	0.21 165	0.39 118	0.42 252	0.25 199	0.39 187	0.73 486	0.69 191	0.45 134	1.09 466	3.23 545	0.69 291	0.71 387	0.55 154	0.34 190	0.15 145	0.13 245	0.19 262	0.17 272	0.15 155	0.32 447

GANet	0.74 439	0.38 425	0.63 346	0.54 457	0.35 413	1.01 457	0.95 516	1.15 401	0.95 380	1.09 466	2.00 516	1.14 456	0.92 466	1.29 480	0.75 407	0.25 413	0.27 472	0.27 437	0.23 412	0.32 446	0.24 388

PDISCO_ROB	0.96 480	0.51 472	1.13 477	1.03 536	1.00 538	1.81 529	0.77 494	1.72 532	1.60 519	1.09 466	1.19 428	1.34 483	0.80 432	1.62 510	1.01 461	0.58 529	0.22 428	0.45 509	0.40 506	0.50 508	0.41 489

otaku	1.10 496	0.96 529	0.96 458	1.37 545	1.06 543	1.65 520	0.72 481	1.46 503	1.19 469	1.10 470	1.32 454	1.32 475	0.95 473	1.29 480	0.81 422	0.89 540	0.46 533	1.24 544	0.50 530	1.86 546	0.89 537

SuperB	1.00 487	0.41 445	4.03 551	0.45 331	0.32 382	0.99 452	0.49 404	1.09 377	2.09 537	1.10 470	1.10 392	0.74 320	0.83 438	1.13 455	1.75 514	0.20 324	0.15 307	0.17 183	0.15 191	2.50 561	0.27 411

RYNet	0.76 446	0.37 417	0.74 400	0.54 457	0.67 522	1.35 500	0.68 469	1.28 460	1.21 475	1.10 470	0.90 300	1.31 473	0.94 471	1.01 438	1.30 493	0.22 362	0.16 334	0.27 437	0.23 412	0.43 492	0.45 503

DCVSM-stereo	0.51 329	0.28 348	0.56 311	0.39 153	0.29 319	0.55 283	0.28 122	0.78 261	0.78 264	1.11 473	0.77 224	1.04 423	0.76 421	0.65 253	0.52 331	0.20 324	0.20 409	0.24 396	0.21 374	0.25 395	0.31 443

SGM-Forest	0.65 418	0.33 397	0.43 171	0.44 317	0.30 343	1.01 457	0.54 430	1.13 395	1.09 443	1.11 473	1.21 430	1.10 444	0.76 421	0.99 432	0.71 398	0.32 467	0.33 506	0.33 478	0.30 472	0.30 435	0.28 422
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
RGC	0.82 454	0.62 501	0.80 413	0.67 507	0.66 521	0.91 434	0.59 449	1.35 481	1.09 443	1.12 475	1.46 482	1.50 503	1.09 491	1.28 479	0.97 457	0.34 482	0.30 486	0.48 517	0.40 506	0.38 478	0.38 478

DPSNet	1.08 495	0.44 455	2.64 538	0.54 457	0.42 457	1.59 516	1.25 536	2.39 548	1.50 512	1.13 476	1.12 399	1.51 505	2.19 547	1.44 500	1.51 507	0.35 488	0.25 456	0.25 409	0.21 374	0.49 506	0.39 479

StereoDRNet	0.67 420	0.35 406	0.82 420	0.53 445	0.44 466	1.03 461	0.53 423	1.51 509	1.06 425	1.13 476	0.91 308	1.07 435	0.74 409	0.87 381	0.95 450	0.24 400	0.19 400	0.25 409	0.23 412	0.27 416	0.22 353

ccnet	0.84 461	0.59 499	0.86 438	0.56 469	0.60 514	1.11 477	0.72 481	1.44 500	0.97 392	1.15 478	1.44 477	1.28 469	0.95 473	1.01 438	1.33 496	0.49 518	0.43 529	0.50 522	0.47 521	0.52 514	0.48 512

StereoDRNet-Refined	0.61 406	0.33 397	0.63 346	0.47 376	0.31 357	0.94 440	0.41 339	1.04 353	0.97 392	1.15 478	1.13 406	1.00 410	0.74 409	0.93 406	0.93 445	0.18 265	0.13 245	0.22 358	0.21 374	0.20 313	0.21 334
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
RAFT-RH_RVC	0.57 379	0.18 65	0.44 177	0.38 128	0.23 129	0.56 289	0.24 69	0.61 132	0.73 242	1.18 480	3.90 556	0.55 201	0.40 218	0.67 275	0.38 234	0.14 78	0.11 106	0.20 299	0.15 191	0.12 34	0.14 135

DRN-Test	0.68 423	0.34 402	0.77 408	0.52 435	0.40 443	1.14 481	0.61 454	1.56 516	1.04 419	1.18 480	1.10 392	1.05 427	0.72 398	0.82 368	1.01 461	0.24 400	0.18 382	0.26 428	0.25 440	0.26 406	0.23 377

ETE_ROB	0.73 434	0.52 474	0.93 451	0.57 475	0.37 423	0.80 406	0.86 509	1.19 418	0.95 380	1.20 482	1.22 432	1.39 493	0.86 449	1.07 447	0.88 430	0.27 430	0.21 419	0.31 467	0.27 458	0.34 459	0.35 464

YMNet	0.68 423	0.40 439	1.01 465	0.53 445	0.46 481	1.04 463	0.48 391	1.06 365	0.81 289	1.21 483	1.31 452	1.11 446	0.73 403	0.89 389	0.96 452	0.27 430	0.31 494	0.25 409	0.25 440	0.25 395	0.24 388

YMNet_1	0.68 423	0.40 439	1.01 465	0.53 445	0.46 481	1.04 463	0.48 391	1.06 365	0.81 289	1.21 483	1.31 452	1.11 446	0.73 403	0.89 389	0.96 452	0.27 430	0.31 494	0.25 409	0.25 440	0.25 395	0.24 388

XQC	0.97 482	0.70 507	1.54 513	0.70 516	0.55 503	1.48 509	0.81 500	1.41 493	1.57 516	1.21 483	1.12 399	1.33 480	1.04 485	1.55 507	2.00 522	0.39 501	0.25 456	0.37 491	0.32 484	0.55 518	0.49 513

ADCP+	1.18 506	0.37 417	3.09 543	0.50 406	0.52 497	1.48 509	0.61 454	1.32 475	1.07 433	1.21 483	1.16 418	1.08 436	1.11 493	1.63 511	7.17 564	0.20 324	0.16 334	0.24 396	0.22 396	0.29 427	0.22 353

ADCRef	0.84 461	0.46 462	1.60 518	0.52 435	0.45 472	1.08 470	0.52 419	1.13 395	1.03 415	1.22 487	1.43 476	0.87 369	0.93 468	0.91 400	3.35 547	0.19 303	0.16 334	0.23 380	0.23 412	0.23 371	0.22 353

DANet	0.74 439	0.47 469	0.98 463	0.60 486	0.41 448	0.92 436	0.41 339	1.02 347	0.87 328	1.22 487	1.22 432	1.33 480	0.88 457	1.26 476	1.37 497	0.27 430	0.24 448	0.31 467	0.25 440	0.37 476	0.36 470
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
RainbowNet	1.42 525	1.53 550	1.31 495	1.93 553	1.46 547	1.52 514	1.03 521	1.67 529	1.55 514	1.23 489	1.59 495	1.54 508	1.21 502	1.40 493	1.03 466	1.70 555	0.70 544	1.82 550	0.80 545	2.11 552	1.22 550

LALA_ROB	0.76 446	0.46 462	0.86 438	0.55 465	0.41 448	1.00 453	0.93 515	1.25 448	1.13 451	1.23 489	1.15 413	1.55 509	0.80 432	1.11 454	0.96 452	0.33 474	0.23 439	0.35 481	0.30 472	0.35 464	0.32 447

CBMV	0.68 423	0.37 417	0.50 244	0.43 292	0.26 236	1.00 453	0.71 475	1.17 412	1.16 460	1.24 491	1.29 449	1.06 431	0.86 449	0.98 427	0.75 407	0.29 451	0.30 486	0.34 480	0.30 472	0.26 406	0.27 411
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
w-ln-seven-2	0.83 459	0.46 462	2.93 540	0.54 457	0.39 438	0.93 437	0.63 460	1.16 403	1.18 467	1.25 492	1.32 454	1.09 442	1.05 487	1.23 471	1.07 477	0.21 340	0.20 409	0.23 380	0.22 396	0.26 406	0.24 388

Wz-Net-TNSev	1.23 512	1.24 540	5.25 557	0.51 418	0.43 460	1.49 512	1.09 524	1.58 519	1.42 504	1.25 492	1.26 440	1.58 512	1.52 522	1.97 527	1.95 518	0.33 474	0.32 501	0.26 428	0.30 472	0.41 486	0.43 497

PASM	0.96 480	0.71 510	2.05 531	0.72 519	0.72 527	0.84 423	0.92 512	1.14 397	1.34 496	1.25 492	1.22 432	1.34 483	1.07 489	1.31 488	1.11 481	0.53 523	0.57 540	0.59 529	0.67 539	0.56 523	0.57 527

ADCPNet	1.11 499	0.53 477	3.26 546	0.55 465	0.44 466	1.47 508	0.83 504	1.21 428	1.17 463	1.26 495	1.42 474	1.67 515	1.12 495	1.48 504	3.86 553	0.30 458	0.29 481	0.30 466	0.32 484	0.37 476	0.37 476

NaN_ROB	0.73 434	0.46 462	0.89 447	0.52 435	0.34 406	0.98 450	1.11 525	1.28 460	1.20 472	1.27 496	0.96 327	1.08 436	0.79 428	1.34 491	0.78 411	0.24 400	0.30 486	0.23 380	0.24 427	0.23 371	0.26 401

edge stereo	0.79 450	0.40 439	0.82 420	0.52 435	0.44 466	0.83 418	0.58 446	1.34 480	1.08 437	1.30 497	1.38 465	1.79 518	1.13 497	1.15 460	0.92 443	0.34 482	0.32 501	0.42 505	0.28 465	0.33 451	0.39 479

Wz-Net-MNSev	0.81 453	0.42 450	1.64 521	0.51 418	0.41 448	1.46 507	0.95 516	1.24 441	1.26 483	1.31 498	1.25 436	1.17 459	0.83 438	1.21 470	1.06 474	0.22 362	0.19 400	0.24 396	0.23 412	0.29 427	0.26 401

ADCL	1.10 496	0.42 450	1.57 514	0.51 418	0.41 448	1.71 525	0.92 512	1.36 485	1.45 507	1.33 499	1.56 492	1.22 465	1.26 507	1.45 501	5.27 559	0.22 362	0.19 400	0.25 409	0.25 440	0.29 427	0.29 429

MADNet+	2.28 549	2.56 566	10.82 566	1.25 542	0.96 534	2.77 547	1.44 546	2.34 546	1.76 527	1.36 500	1.78 506	1.84 521	1.74 533	6.33 567	4.57 557	0.67 532	0.66 543	0.59 529	0.54 534	0.84 531	0.81 536

CSAN	0.88 470	0.52 474	0.93 451	0.61 491	0.42 457	1.19 491	1.11 525	1.27 455	1.48 511	1.37 501	1.44 477	1.37 487	1.30 508	1.46 503	1.01 461	0.39 501	0.31 494	0.36 486	0.37 498	0.35 464	0.36 470

XPNet_ROB	0.73 434	0.38 425	0.80 413	0.53 445	0.40 443	0.80 406	0.83 504	1.21 428	0.96 387	1.37 501	1.17 423	1.37 487	0.87 452	1.14 457	0.99 459	0.33 474	0.25 456	0.27 437	0.24 427	0.31 439	0.29 429

FBW_ROB	0.94 478	0.54 484	1.03 469	0.56 469	0.42 457	1.16 485	0.76 493	1.56 516	1.41 502	1.38 503	1.33 456	1.47 499	1.07 489	2.94 551	1.14 484	0.26 419	0.32 501	0.45 509	0.30 472	0.34 459	0.30 434

MFN_U_SF_DS_RVC	1.06 491	0.61 500	1.82 526	0.69 513	0.51 494	2.62 541	1.69 554	1.28 460	1.44 506	1.39 504	1.56 492	1.34 483	0.91 464	1.68 515	0.95 450	0.38 500	0.39 519	0.46 512	0.61 538	0.41 486	0.43 497

ACVNet_1	1.55 530	1.36 545	1.35 499	1.96 555	1.63 550	1.83 530	0.96 518	2.09 542	1.85 532	1.43 505	1.54 490	2.31 532	1.68 531	1.42 497	1.18 486	1.76 557	0.51 537	2.05 558	0.59 536	2.24 556	1.30 554

zh-sn7	1.20 508	0.86 524	4.54 554	0.58 481	0.43 460	1.10 472	0.92 512	1.24 441	1.34 496	1.45 506	2.00 516	1.26 466	1.62 526	2.13 534	2.79 542	0.26 419	0.26 465	0.26 428	0.27 458	0.35 464	0.33 456

psmorigin	0.84 461	0.53 477	2.21 533	0.50 406	0.41 448	0.86 426	0.57 439	1.08 374	0.90 349	1.50 507	1.42 474	1.50 503	1.09 491	1.29 480	1.03 466	0.32 467	0.33 506	0.27 437	0.27 458	0.34 459	0.45 503

test_sample8	1.36 521	0.37 417	0.83 424	0.39 153	0.31 357	0.72 378	0.49 404	1.19 418	0.79 271	1.51 508	0.96 327	3.29 548	1.64 528	1.29 480	2.03 524	0.42 508	9.50 581	0.40 500	0.41 511	0.36 470	0.35 464

AnyNet_C32	1.27 515	0.72 511	3.33 547	0.59 484	0.56 504	1.51 513	1.53 547	1.27 455	1.28 485	1.52 509	1.48 485	1.38 491	1.23 504	1.64 512	5.26 558	0.30 458	0.29 481	0.29 456	0.34 492	0.38 478	0.44 501

RTSC	0.93 474	0.54 484	1.59 515	0.56 469	0.40 443	1.17 489	0.55 433	1.44 500	1.82 530	1.53 510	1.26 440	1.15 457	0.82 436	1.70 516	2.44 534	0.26 419	0.20 409	0.23 380	0.24 427	0.31 439	0.32 447

w-ln-seven	1.02 489	0.52 474	2.86 539	0.55 465	0.51 494	1.37 501	0.75 491	1.72 532	1.84 531	1.54 511	1.52 489	1.27 468	0.95 473	1.30 486	2.07 526	0.24 400	0.22 428	0.25 409	0.25 440	0.31 439	0.28 422

WZ-Net	1.29 517	0.64 503	5.42 558	0.64 501	0.52 497	1.37 501	1.29 538	1.41 493	1.77 528	1.56 512	1.69 501	1.74 516	1.41 515	2.50 546	2.16 531	0.28 441	0.21 419	0.23 380	0.25 440	0.39 482	0.41 489

SANet	1.15 501	0.45 457	1.40 503	0.50 406	0.32 382	1.54 515	1.21 533	1.49 505	3.35 556	1.61 513	2.41 528	2.32 534	1.80 535	1.57 508	1.27 492	0.28 441	0.25 456	0.26 428	0.24 427	0.36 470	0.32 447

MFN_U_SF_RVC	1.14 500	0.63 502	2.33 534	0.69 513	0.46 481	2.04 533	0.70 473	1.90 539	1.37 498	1.62 514	1.56 492	1.94 524	1.36 511	1.73 518	1.90 517	0.41 506	0.38 515	0.45 509	0.48 525	0.45 496	0.47 509

NVStereoNet_ROB	1.31 519	0.96 529	1.33 497	0.90 529	0.92 530	1.15 483	1.05 522	1.49 505	1.62 521	1.63 515	2.51 530	2.31 532	1.62 526	2.16 536	1.42 499	0.81 537	0.73 545	0.79 535	1.02 553	0.73 528	0.97 542
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MSC_U_SF_DS_RVC	1.38 522	0.91 527	2.11 532	0.89 528	0.57 509	4.27 561	1.79 558	1.55 512	2.00 536	1.64 516	1.85 510	1.83 519	1.44 517	1.89 526	1.49 505	0.49 518	0.40 522	0.56 526	0.58 535	0.75 529	0.52 522

SAMSARA	1.15 501	0.69 506	1.44 507	1.09 538	0.93 531	2.10 535	1.87 561	1.64 526	1.47 510	1.64 516	1.21 430	2.06 527	1.14 498	1.61 509	1.50 506	0.39 501	0.45 531	0.36 486	0.38 501	0.50 508	0.51 520

SHD	0.98 484	0.54 484	1.30 494	0.63 498	0.50 492	1.14 481	0.50 410	1.80 537	2.20 538	1.66 518	1.39 466	1.47 499	1.21 502	1.40 493	1.80 515	0.32 467	0.27 472	0.32 473	0.34 492	0.41 486	0.44 501

PWC_ROB	0.92 473	0.57 494	1.64 521	0.53 445	0.33 394	0.93 437	0.39 306	1.42 498	1.51 513	1.66 518	2.57 533	1.18 460	1.11 493	1.50 505	1.54 508	0.26 419	0.18 382	0.28 448	0.20 354	0.30 435	0.32 447

IMH-64-1	1.96 539	1.64 555	1.26 487	2.26 559	1.91 558	2.30 539	1.35 542	2.99 552	2.29 539	1.70 520	2.79 540	2.47 535	1.66 529	2.33 540	1.95 518	2.07 560	0.74 547	2.44 562	1.04 555	2.40 558	1.59 560

IMH-64	1.96 539	1.64 555	1.26 487	2.26 559	1.91 558	2.30 539	1.35 542	2.99 552	2.29 539	1.70 520	2.79 540	2.47 535	1.66 529	2.33 540	1.95 518	2.07 560	0.74 547	2.44 562	1.04 555	2.40 558	1.59 560

AnyNet_C01	1.63 532	1.16 538	7.38 562	0.65 503	0.56 504	2.25 537	1.53 547	1.53 510	1.46 509	1.71 522	1.95 513	1.83 519	1.41 515	2.48 544	4.42 556	0.33 474	0.32 501	0.32 473	0.34 492	0.45 496	0.50 516

MFMNet_re	1.17 504	0.99 531	1.31 495	1.02 535	0.95 533	1.32 498	1.32 539	1.44 500	1.58 518	1.72 523	1.70 502	1.21 462	1.57 523	1.16 461	1.04 471	0.88 539	0.76 551	0.79 535	0.75 543	0.90 533	0.94 538

G-Net	0.95 479	0.48 471	1.13 477	0.67 507	0.49 488	2.07 534	0.63 460	1.02 347	0.90 349	1.77 524	2.62 536	1.28 469	1.60 525	1.09 451	1.06 474	0.37 495	0.30 486	0.35 481	0.25 440	0.46 499	0.45 503

zh-mn7	1.21 509	0.75 512	5.81 559	0.52 435	0.39 438	1.18 490	0.63 460	1.21 428	1.79 529	1.81 525	2.33 523	1.16 458	1.01 480	2.20 537	2.00 522	0.25 413	0.22 428	0.22 358	0.22 396	0.25 395	0.30 434

ACVNet_2	1.74 535	1.30 543	1.62 520	1.81 550	1.63 550	2.28 538	1.34 541	2.35 547	2.64 548	1.82 526	2.55 531	2.99 542	1.71 532	1.67 514	1.20 489	1.48 552	0.59 541	1.81 549	0.71 541	2.09 551	1.29 553

pmcnn	1.27 515	0.31 386	1.14 479	0.41 218	0.23 129	0.97 445	0.71 475	1.23 440	1.32 493	1.83 527	2.34 525	11.25 573	0.89 460	1.04 445	0.96 452	0.15 145	0.12 173	0.12 21	0.10 43	0.15 155	0.16 205

IMH	2.15 547	1.66 557	1.29 492	2.25 558	1.92 560	2.87 549	1.33 540	3.25 555	3.04 553	1.87 528	3.33 551	3.00 543	2.03 542	2.80 550	1.95 518	2.09 562	0.78 552	2.45 564	1.05 558	2.44 560	1.62 562

DispFullNet	1.64 533	2.64 569	3.14 544	2.57 563	1.78 555	1.32 498	0.55 433	1.42 498	1.45 507	1.89 529	1.48 485	1.55 509	2.35 549	2.08 532	1.12 483	0.60 530	0.19 400	2.33 561	0.73 542	2.35 557	1.30 554

RTS	2.03 542	1.03 535	11.50 568	0.68 510	0.63 517	2.71 543	1.56 549	1.55 512	2.32 541	1.93 530	2.57 533	1.32 475	1.32 509	5.20 564	4.30 554	0.31 462	0.23 439	0.29 456	0.30 472	0.41 486	0.40 484

RTSA	2.03 542	1.03 535	11.50 568	0.68 510	0.63 517	2.71 543	1.56 549	1.55 512	2.32 541	1.93 530	2.57 533	1.32 475	1.32 509	5.20 564	4.30 554	0.31 462	0.23 439	0.29 456	0.30 472	0.41 486	0.40 484

LVE	2.20 548	1.47 548	1.44 507	2.06 556	1.80 556	2.79 548	1.77 557	2.96 551	3.94 562	1.95 532	4.29 562	3.47 552	1.97 538	2.48 544	1.85 516	2.06 559	0.88 556	2.06 559	1.13 560	2.17 554	1.53 559

ADCS	1.60 531	0.70 507	4.02 550	0.61 491	0.53 499	1.31 497	1.11 525	1.71 531	1.86 533	1.97 533	1.68 499	1.51 505	1.46 518	2.07 531	9.20 567	0.34 482	0.32 501	0.33 478	0.36 496	0.45 496	0.46 507

WAO-6	2.11 546	1.52 549	1.25 486	1.73 549	1.69 554	2.72 545	1.62 551	3.15 554	3.64 557	2.01 534	3.28 547	3.52 553	2.20 548	2.59 547	2.48 537	1.31 551	0.92 558	2.04 557	1.22 564	1.89 547	1.35 558

Dean	2.07 545	1.39 546	1.69 525	2.17 557	1.83 557	2.75 546	1.28 537	3.49 560	3.80 560	2.13 535	3.30 548	3.18 546	1.98 540	1.78 520	1.72 512	1.73 556	0.79 555	1.99 552	0.91 549	2.17 554	1.34 557

LSM	4.83 566	0.83 521	11.23 567	0.76 524	56.73 589	1.10 472	1.18 531	1.35 481	1.70 526	2.13 535	2.34 525	1.34 483	1.19 501	1.52 506	1.23 490	0.34 482	0.50 536	0.39 497	0.47 521	0.51 511	9.82 577

SPS-STEREO	1.29 517	0.94 528	1.10 474	1.05 537	1.03 540	1.48 509	0.91 510	1.57 518	1.24 476	2.13 535	1.90 512	1.94 524	1.46 518	1.77 519	1.64 510	0.97 542	0.94 562	0.90 538	0.89 548	0.96 537	0.97 542
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ADCMid	1.22 510	0.57 494	3.17 545	0.54 457	0.44 466	1.07 469	0.77 494	1.31 469	1.13 451	2.14 538	1.48 485	1.49 502	1.47 520	1.65 513	5.30 560	0.26 419	0.24 448	0.29 456	0.32 484	0.38 478	0.36 470

JetBlue	3.02 554	1.39 546	7.91 563	1.17 540	1.49 548	8.53 567	7.94 572	2.82 550	1.98 535	2.15 539	2.69 538	3.32 550	3.01 557	6.66 568	3.81 551	0.79 535	0.78 552	0.75 533	0.76 544	1.04 538	1.33 556

PVD	1.34 520	0.70 507	1.42 505	0.78 525	0.65 519	1.68 523	0.91 510	2.12 544	3.01 552	2.25 540	2.35 527	1.90 522	1.99 541	1.98 528	2.14 529	0.40 505	0.38 515	0.49 520	0.37 498	0.51 511	0.67 529

WAO-7	1.96 539	1.24 540	1.52 510	1.28 543	1.06 543	2.92 551	1.64 552	3.32 556	3.05 554	2.28 541	3.32 549	3.19 547	2.38 550	3.39 554	2.49 538	1.02 545	0.92 558	1.06 542	1.04 555	1.05 539	0.99 544

PWCK	2.06 544	1.75 558	4.11 552	1.69 548	0.93 531	3.13 554	2.86 569	2.18 545	2.41 545	2.38 542	2.33 523	2.22 530	1.85 536	3.52 556	2.20 532	1.65 554	0.73 545	1.52 547	0.83 547	1.81 544	1.02 547

SGM_RVC	1.04 490	0.30 377	0.47 210	0.41 218	0.23 129	1.73 526	0.77 494	1.63 525	1.30 491	2.39 543	1.99 515	2.64 537	1.78 534	2.22 538	1.40 498	0.28 441	0.27 472	0.27 437	0.25 440	0.25 395	0.25 397
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
TorneroNet-64	3.54 557	1.89 559	1.59 515	2.62 566	2.29 563	6.88 566	1.72 555	4.72 569	11.88 570	2.43 544	5.46 571	8.16 570	2.80 555	4.13 562	3.03 544	2.25 565	0.75 549	2.57 566	1.09 559	2.65 564	1.84 564

aanetorigin	0.85 466	0.58 497	1.98 529	0.50 406	0.40 443	0.66 354	0.70 473	0.72 221	1.01 406	2.44 545	2.00 516	1.32 475	1.25 506	0.96 418	1.16 485	0.20 324	0.19 400	0.20 299	0.20 354	0.27 416	0.33 456

KSHMR	2.64 550	1.96 561	1.86 528	2.69 567	2.44 565	2.88 550	2.04 562	3.46 559	6.31 566	2.51 546	3.27 546	3.39 551	1.97 538	2.59 547	2.08 528	2.48 567	1.41 568	2.80 571	1.51 567	2.98 566	2.09 565

MSMD_ROB	1.25 513	0.51 472	0.64 351	0.60 486	0.50 492	1.66 521	0.67 466	1.26 450	1.26 483	2.64 547	3.82 554	3.06 544	3.20 559	1.45 501	0.91 441	0.46 512	0.41 524	0.49 520	0.51 531	0.47 501	0.45 503

tt	6.21 570	0.22 195	5.88 560	3.55 573	2.07 561	11.25 572	19.19 577	11.84 576	5.47 565	2.71 548	2.18 521	4.87 558	6.25 569	3.71 557	7.09 563	8.31 579	11.17 583	4.91 576	5.39 578	5.72 574	2.42 568

ktn	3.02 554	2.27 564	1.85 527	2.89 568	2.54 569	3.72 557	2.14 563	3.79 563	5.33 564	2.82 549	5.09 568	5.95 565	2.54 551	3.34 553	2.58 540	2.65 569	1.44 569	2.78 570	2.03 570	2.61 563	2.10 566

WAO-8	3.00 552	1.60 552	1.52 510	1.82 551	1.65 552	5.57 563	1.35 542	4.65 567	12.37 572	2.89 550	4.04 559	4.89 559	2.78 553	3.73 558	2.44 534	1.29 549	0.93 560	2.00 553	1.16 562	2.02 549	1.23 551

Venus	3.00 552	1.60 552	1.52 510	1.82 551	1.65 552	5.57 563	1.35 542	4.65 567	12.37 572	2.89 550	4.04 559	4.89 559	2.78 553	3.73 558	2.44 534	1.29 549	0.93 560	2.00 553	1.16 562	2.02 549	1.23 551

notaker	2.87 551	2.31 565	2.01 530	3.03 569	2.60 570	2.94 552	1.82 559	3.43 558	3.06 555	2.89 550	4.21 561	6.15 567	2.71 552	3.42 555	2.90 543	2.67 570	1.18 566	3.00 572	1.67 568	3.13 567	2.26 567

MDST_ROB	0.97 482	0.29 362	1.02 468	0.64 501	0.43 460	2.64 542	0.82 502	1.68 530	1.18 467	2.89 550	1.82 507	0.97 401	0.75 412	1.83 523	0.89 432	0.26 419	0.22 428	0.32 473	0.28 465	0.26 406	0.26 401

SGM+DAISY	1.52 529	0.99 531	1.61 519	1.01 533	1.02 539	1.86 531	1.19 532	1.49 505	1.38 500	2.96 554	3.00 543	2.79 539	1.94 537	1.88 524	1.62 509	0.98 544	0.97 564	0.91 540	0.91 549	0.94 536	0.99 544

UNDER WATER	3.63 559	2.12 563	4.11 552	3.17 570	2.51 567	3.77 559	2.45 565	3.53 561	13.66 575	2.98 555	2.92 542	5.75 563	4.13 565	3.85 560	3.75 550	2.84 571	1.11 565	2.71 569	1.41 565	3.26 569	2.50 569

WCMA_ROB	1.22 510	0.39 430	0.93 451	0.51 418	0.45 472	1.44 506	0.79 498	1.20 425	1.30 491	2.99 556	3.94 557	3.30 549	2.17 546	1.42 497	1.31 494	0.46 512	0.35 511	0.35 481	0.37 498	0.41 486	0.42 492

UNDER WATER-64	3.72 560	2.07 562	4.57 555	3.30 572	2.52 568	5.61 565	2.63 568	3.67 562	12.27 571	3.09 557	2.66 537	5.99 566	4.74 567	3.93 561	3.57 548	2.54 568	1.24 567	2.65 567	1.48 566	3.21 568	2.62 570

TorneroNet	4.49 563	1.92 560	1.65 523	2.60 565	2.29 563	14.95 576	1.86 560	4.86 570	19.56 586	3.10 558	7.52 573	7.00 569	2.90 556	4.48 563	3.66 549	2.24 564	0.78 552	2.68 568	1.14 561	2.79 565	1.80 563

EDNetEfficientorigin	9.96 574	1.17 539	175.17 594	0.49 395	0.37 423	1.13 480	0.74 488	1.27 455	2.70 549	3.16 559	2.49 529	2.28 531	2.15 545	1.88 524	2.27 533	0.21 340	0.19 400	0.25 409	0.20 354	0.54 516	0.53 524

FCDSN-DC	1.43 526	0.57 494	0.69 380	0.74 521	0.59 511	1.42 505	0.65 465	1.40 491	1.41 502	3.31 560	4.42 563	4.57 555	3.01 557	1.70 516	1.19 488	0.46 512	0.42 526	0.48 517	0.47 521	0.51 511	0.51 520
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ELAS_RVC	1.76 537	0.64 503	1.20 482	0.74 521	0.59 511	2.18 536	2.53 566	2.10 543	2.85 551	3.46 561	3.41 552	3.12 545	4.11 564	2.69 549	2.53 539	0.54 526	0.47 534	0.51 524	0.48 525	0.55 518	0.55 525
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
EDNetEfficient	1.47 528	0.82 518	6.28 561	0.48 384	0.40 443	0.73 382	0.83 504	0.95 324	2.77 550	3.48 562	1.95 513	1.64 514	2.12 544	1.42 497	3.84 552	0.21 340	0.19 400	0.21 343	0.21 374	0.43 492	0.42 492

ELAS	1.77 538	0.64 503	1.10 474	0.72 519	0.58 510	3.37 556	1.76 556	2.54 549	2.57 546	3.77 563	3.96 558	2.83 540	3.44 560	2.34 542	2.73 541	0.53 523	0.47 534	0.50 522	0.48 525	0.55 518	0.55 525
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
JetRed	5.38 569	6.17 574	12.68 571	2.38 561	2.85 571	12.60 573	11.17 575	4.60 566	3.74 558	3.87 564	3.85 555	4.83 557	4.13 565	6.81 569	12.18 572	2.18 563	2.95 573	2.19 560	1.98 569	3.49 570	3.01 572

MeshStereo	1.38 522	0.45 457	0.58 322	0.45 331	0.35 413	1.63 519	0.60 452	2.07 541	1.43 505	4.49 565	3.32 549	4.67 556	2.08 543	2.08 532	1.32 495	0.36 491	0.36 513	0.37 491	0.32 484	0.32 446	0.34 460
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
MADNet++	4.18 561	2.72 571	4.00 549	3.80 574	3.44 573	4.72 562	4.05 571	4.01 564	3.74 558	4.52 566	5.14 569	4.20 554	4.89 568	7.04 570	6.39 561	3.79 573	3.70 574	3.27 574	2.70 573	3.68 571	3.74 574

TCMNet-wrong-test	9.08 573	10.58 577	9.58 565	19.64 579	17.64 578	12.69 574	8.93 573	13.77 579	2.58 547	4.67 567	5.19 570	14.57 576	11.02 574	7.21 571	9.81 568	5.58 578	0.89 557	3.76 575	3.10 574	10.41 578	10.02 578

FC-DCNN	1.67 534	0.53 477	0.68 371	0.62 495	0.49 488	1.62 518	0.71 475	1.77 536	1.55 514	4.73 568	4.66 565	5.82 564	3.94 563	2.13 534	1.42 499	0.47 515	0.42 526	0.47 513	0.46 518	0.48 502	0.47 509

FC-DCNN v2	1.74 535	0.53 477	0.68 371	0.62 495	0.49 488	1.67 522	0.71 475	1.85 538	1.57 516	4.84 569	5.01 567	6.42 568	3.92 562	2.24 539	1.43 501	0.47 515	0.42 526	0.47 513	0.46 518	0.48 502	0.47 509

DPSimNet_ROB	5.19 568	2.71 570	18.56 572	2.59 564	2.49 566	4.25 560	10.93 574	3.33 557	3.93 561	5.02 570	4.52 564	5.74 562	10.18 570	5.44 566	8.79 566	2.40 566	2.47 571	2.48 565	2.54 571	2.56 562	2.87 571

DGTPSM_ROB	12.12 575	8.03 575	21.12 574	8.97 576	16.81 576	10.68 570	30.77 581	9.14 574	15.23 577	6.55 571	15.49 583	9.02 571	15.13 576	9.26 573	21.71 580	4.58 575	8.60 576	5.07 577	9.26 579	5.88 575	11.06 579

DPSMNet_ROB	12.13 576	8.03 575	21.13 575	9.02 577	16.82 577	10.68 570	30.78 582	9.15 575	15.24 578	6.56 572	15.50 584	9.02 571	15.13 576	9.28 574	21.71 580	4.59 576	8.60 576	5.08 578	9.26 579	5.89 576	11.06 579

MANE	4.73 564	0.54 484	0.77 408	0.69 513	0.60 514	10.35 569	1.67 553	8.68 573	12.66 574	6.90 573	9.43 574	11.59 574	10.59 572	8.26 572	8.41 565	0.51 521	0.45 531	0.48 517	1.02 553	0.50 508	0.50 516

SGM-ForestM	4.73 564	0.34 402	1.05 471	0.46 356	0.28 296	10.26 568	3.48 570	4.52 565	5.16 563	8.68 574	7.48 572	18.87 582	10.80 573	11.26 575	10.01 569	0.32 467	0.34 509	0.32 473	0.32 484	0.29 427	0.30 434

USTest	12.98 577	14.10 578	19.89 573	16.19 578	14.95 575	20.69 578	31.85 583	16.52 580	10.99 569	8.83 575	9.55 575	13.88 575	10.36 571	16.06 577	21.35 579	3.19 572	4.82 575	5.08 578	5.36 577	8.77 577	7.20 576

coex-ft	6.50 571	1.57 551	87.99 593	0.49 395	0.38 430	1.41 504	1.21 533	1.21 428	7.96 568	12.14 576	2.78 539	2.74 538	3.83 561	1.30 486	3.19 546	0.24 400	0.23 439	0.27 437	0.24 427	0.48 502	0.40 484

Anonymous_1	33.12 584	18.23 579	23.86 577	20.53 580	21.18 581	25.45 580	35.84 584	22.44 588	15.68 579	13.41 577	13.70 580	18.00 581	15.15 578	20.31 578	24.47 582	14.56 586	8.84 578	66.24 591	117.79 591	155.41 594	11.40 581

DPSM_ROB	17.80 579	18.60 580	24.24 581	20.89 581	19.49 579	25.83 581	36.10 585	21.62 586	16.41 580	13.46 578	14.26 581	19.11 583	16.15 579	20.74 579	25.59 583	9.37 581	9.23 579	9.47 581	9.81 581	13.47 579	12.09 582

DPSM	17.80 579	18.60 580	24.24 581	20.89 581	19.49 579	25.83 581	36.10 585	21.62 586	16.41 580	13.46 578	14.26 581	19.11 583	16.15 579	20.74 579	25.59 583	9.37 581	9.23 579	9.47 581	9.81 581	13.47 579	12.09 582

xxxxx1	36.77 588	19.69 582	24.00 578	62.46 591	66.77 591	27.30 584	39.89 587	20.40 581	18.80 583	14.18 580	13.11 577	17.29 577	17.30 581	21.62 582	27.81 585	13.61 583	18.98 589	111.36 592	133.25 592	28.84 586	38.64 589

tt_ll	36.77 588	19.69 582	24.00 578	62.46 591	66.77 591	27.30 584	39.89 587	20.40 581	18.80 583	14.18 580	13.11 577	17.29 577	17.30 581	21.62 582	27.81 585	13.61 583	18.98 589	111.36 592	133.25 592	28.84 586	38.64 589

ff	36.77 588	19.69 582	24.00 578	62.46 591	66.77 591	27.30 584	39.89 587	20.40 581	18.80 583	14.18 580	13.11 577	17.29 577	17.30 581	21.62 582	27.81 585	13.61 583	18.98 589	111.36 592	133.25 592	28.84 586	38.64 589

HanzoNet	6.97 572	2.57 567	4.66 556	3.29 571	2.96 572	3.75 558	2.35 564	5.08 571	7.11 567	14.46 583	13.06 576	17.69 580	22.95 586	13.72 576	6.61 562	4.36 574	1.96 570	3.14 573	2.59 572	3.88 573	3.19 573

LE_ROB	4.86 567	0.27 332	9.43 564	0.45 331	0.24 169	1.61 517	0.96 518	2.05 540	17.75 582	16.36 584	4.84 566	5.17 561	19.48 584	2.05 529	15.49 575	0.17 228	0.15 307	0.16 144	0.16 220	0.20 313	0.19 285

LRCNet_RVC	21.27 582	31.14 586	21.46 576	28.97 584	23.77 582	3.11 553	0.62 456	20.94 584	1.64 523	25.57 585	28.13 585	21.96 585	14.74 575	21.99 585	16.44 576	29.16 591	14.92 584	33.57 587	31.28 587	29.67 589	26.33 587

FlowAnything	35.84 586	37.49 591	48.69 589	42.17 587	39.26 587	51.95 589	72.95 593	43.35 591	33.23 592	26.92 586	28.67 587	38.55 591	32.78 591	41.53 591	51.47 592	18.71 587	18.59 587	19.17 586	19.88 586	27.07 582	24.26 584

CasAABBNet	35.77 585	37.38 589	48.59 588	42.20 588	39.23 586	51.95 589	72.92 592	43.36 592	33.03 591	26.93 587	28.31 586	38.43 589	32.32 589	41.58 592	51.50 593	18.71 587	18.58 586	19.11 584	19.75 584	27.11 583	24.33 585

Selective-RAFT-Error	35.87 587	37.42 590	48.73 590	42.24 589	39.28 588	52.00 591	72.87 591	43.41 593	32.95 590	26.97 588	28.72 588	38.71 592	33.15 592	41.59 593	51.42 591	18.77 589	18.60 588	19.14 585	19.78 585	27.19 584	24.42 586

LSM0	38.96 593	37.52 592	48.37 587	43.79 590	91.31 594	52.31 592	72.38 590	43.71 594	32.75 589	27.16 589	28.73 589	38.51 590	32.63 590	41.75 594	51.59 594	18.85 590	18.43 585	19.09 583	19.60 583	27.21 585	33.44 588

BEATNet-Init1	15.65 578	1.62 554	54.26 591	0.75 523	0.56 504	37.03 588	13.39 576	13.20 577	14.59 576	29.41 590	29.29 590	47.69 593	21.87 585	26.91 586	19.58 577	0.43 511	0.39 519	0.47 513	0.47 521	0.52 514	0.52 522

HaxPig	31.93 583	37.19 588	34.22 583	24.41 583	24.94 583	18.53 577	20.18 578	21.15 585	28.84 588	35.74 591	38.86 591	26.18 586	28.75 588	33.85 587	34.15 588	35.89 592	38.80 592	37.79 588	40.52 588	39.33 590	39.33 592

AVERAGE_ROB	37.53 592	40.05 593	40.01 585	34.74 586	33.76 585	28.46 587	25.14 580	32.31 590	34.08 594	41.20 592	40.52 592	34.51 588	34.78 594	39.11 589	37.48 590	42.68 593	43.32 593	43.80 589	42.99 589	40.42 591	41.31 593

MEDIAN_ROB	37.35 591	40.72 594	40.37 586	32.26 585	31.80 584	27.29 583	25.02 579	29.47 589	33.43 593	41.99 593	41.60 593	33.48 587	34.37 593	39.66 590	36.94 589	43.49 594	43.96 594	44.07 590	43.35 590	41.32 592	42.43 594

PML	40.49 594	30.31 585	12.46 570	7.19 575	14.30 574	91.44 594	212.44 595	7.73 572	23.24 587	74.44 594	185.05 595	49.81 594	25.78 587	21.34 581	12.84 573	8.71 580	2.93 572	8.43 580	3.24 575	13.77 581	4.45 575

test_example2	176.82 595	204.75 595	198.54 595	188.58 595	191.23 595	151.28 595	169.77 594	97.63 595	125.81 595	179.94 595	183.74 594	158.20 595	139.14 595	192.16 595	198.12 595	203.48 595	236.37 595	163.71 595	173.22 595	217.79 595	162.95 595

ccccc		430.66 596		506.24 596	500.20 596	349.93 596		384.19 596		330.97 596		370.48 596		498.75 596		557.84 596	430.47 596	334.14 596	290.91 596	547.74 596

Low-res two-view benchmark