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

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

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	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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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
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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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_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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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