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

2.5w	0.40 69	0.31 27	1.07 18	0.23 23	0.16 38	0.39 55	0.19 63	0.50 85	0.39 36	0.23 25	0.23 45	0.13 1	0.17 30	0.73 228	0.24 44	0.07 5	1.53 511	0.07 1	0.46 499	0.07 1	0.92 443

2.75w_new	0.46 115	0.32 40	1.39 49	0.21 4	0.19 110	0.40 58	0.18 55	0.51 91	0.39 36	0.27 68	0.21 25	0.13 1	0.20 77	1.10 310	0.44 227	0.07 5	1.58 514	0.07 1	0.61 529	0.07 1	0.82 422

3.75w	0.33 18	0.27 3	1.02 13	0.22 10	0.21 140	0.44 89	0.16 34	0.47 61	0.33 7	0.25 41	0.21 25	0.13 1	0.18 49	0.54 149	0.24 44	0.08 16	1.14 457	0.07 1	0.08 51	0.07 1	0.56 326

3w_stereo	0.44 102	0.29 8	1.53 67	0.23 23	0.20 126	0.37 42	0.22 120	0.53 99	0.41 45	0.25 41	0.21 25	0.13 1	0.22 95	0.90 274	0.24 44	0.06 1	1.52 510	0.07 1	0.44 494	0.08 18	0.83 423

2w_stereo	0.35 29	0.30 21	0.99 11	0.23 23	0.13 11	0.41 64	0.20 77	0.54 110	0.37 19	0.28 75	0.23 45	0.13 1	0.23 112	0.69 210	0.24 44	0.06 1	1.07 448	0.07 1	0.19 343	0.07 1	0.64 359

LG-Stereo_L2	0.29 8	0.42 121	0.97 8	0.36 259	0.25 204	0.31 16	0.22 120	0.40 21	0.28 2	0.19 5	0.12 2	0.13 1	0.12 4	0.44 89	0.23 34	0.08 16	0.49 366	0.08 31	0.06 8	0.08 18	0.58 336

LG-Stereo_L1	0.30 11	0.42 121	0.97 8	0.35 240	0.28 247	0.28 8	0.21 102	0.39 16	0.30 5	0.19 5	0.12 2	0.13 1	0.12 4	0.45 91	0.22 17	0.08 16	0.71 411	0.08 31	0.06 8	0.08 18	0.51 299

AdaDepth	0.36 38	0.43 131	1.65 80	0.26 62	0.22 153	0.46 102	0.16 34	0.31 3	0.53 130	0.21 13	0.20 18	0.14 8	0.18 49	0.37 52	0.21 10	0.07 5	0.67 400	0.08 31	0.24 385	0.10 51	0.74 393

qwe	0.41 74	0.29 8	1.29 39	0.22 10	0.22 153	0.41 64	0.15 26	0.49 70	0.38 26	0.28 75	0.23 45	0.14 8	0.15 19	0.94 281	0.24 44	0.08 16	1.47 504	0.07 1	0.25 394	0.08 18	0.76 396

2.25w	0.42 82	0.30 21	1.12 22	0.22 10	0.15 27	0.36 38	0.13 8	0.45 47	0.37 19	0.26 58	0.27 70	0.14 8	0.19 62	0.91 276	0.36 181	0.07 5	1.38 490	0.07 1	0.67 533	0.07 1	0.91 439

4w-stereo	0.50 153	0.26 1	1.86 110	0.22 10	0.30 269	0.38 51	0.14 17	0.41 25	0.35 11	0.25 41	0.21 25	0.14 8	0.20 77	1.18 328	0.33 159	0.09 46	1.56 513	0.07 1	0.72 539	0.07 1	1.23 488

1w_stereo	0.35 29	0.28 5	0.86 3	0.24 33	0.17 60	0.44 89	0.22 120	0.60 153	0.43 58	0.27 68	0.30 90	0.14 8	0.26 150	0.61 176	0.25 61	0.07 5	0.79 416	0.07 1	0.06 8	0.08 18	0.79 409

monsterstereo	0.40 69	0.43 131	1.07 18	0.26 62	0.27 233	0.39 55	0.14 17	0.55 120	0.37 19	0.28 75	0.27 70	0.14 8	0.13 10	0.67 202	0.44 227	0.07 5	1.12 455	0.07 1	0.81 545	0.08 18	0.53 312

monsters	0.39 58	0.39 104	1.04 16	0.24 33	0.32 292	0.42 77	0.13 8	0.49 70	0.35 11	0.27 68	0.21 25	0.14 8	0.15 19	0.60 171	0.43 221	0.09 46	1.09 451	0.07 1	0.70 534	0.07 1	0.65 362

IGEV	0.36 38	0.34 61	1.03 14	0.21 4	0.24 195	0.42 77	0.16 34	0.38 14	0.41 45	0.37 112	0.22 35	0.14 8	0.12 4	0.63 183	0.40 202	0.08 16	0.73 413	0.08 31	0.53 515	0.09 33	0.52 306

Monster-pub-eth3d	0.47 122	0.29 8	1.07 18	0.22 10	0.18 78	0.51 143	0.14 17	0.49 70	0.35 11	0.25 41	0.18 8	0.15 16	0.11 2	0.87 264	0.47 243	0.06 1	2.11 544	0.07 1	0.81 545	0.07 1	1.01 461

S2M2_XL	0.22 1	0.36 75	1.33 43	0.20 2	0.13 11	0.16 1	0.11 2	0.27 2	0.18 1	0.16 1	0.20 18	0.15 16	0.14 12	0.21 1	0.22 17	0.11 199	0.09 99	0.10 132	0.08 51	0.10 51	0.08 1

asda	0.41 74	0.31 27	1.23 31	0.22 10	0.17 60	0.43 82	0.16 34	0.46 54	0.38 26	0.25 41	0.20 18	0.15 16	0.20 77	0.99 289	0.23 34	0.10 110	1.49 505	0.07 1	0.23 381	0.08 18	0.88 435

asd	0.36 38	0.28 5	1.21 27	0.23 23	0.19 110	0.41 64	0.14 17	0.37 12	0.34 9	0.26 58	0.21 25	0.15 16	0.19 62	0.91 276	0.20 7	0.10 110	1.14 457	0.07 1	0.08 51	0.08 18	0.71 384

4.25_new	0.43 86	0.29 8	1.40 50	0.23 23	0.19 110	0.41 64	0.17 43	0.44 41	0.38 26	0.34 104	0.22 35	0.15 16	0.18 49	1.06 301	0.30 117	0.10 110	1.44 499	0.07 1	0.32 443	0.07 1	0.93 445

4.5w_new	0.43 86	0.29 8	1.40 50	0.23 23	0.19 110	0.41 64	0.17 43	0.44 41	0.38 26	0.34 104	0.22 35	0.15 16	0.18 49	1.06 301	0.30 117	0.10 110	1.44 499	0.07 1	0.32 443	0.07 1	0.93 445

4.5_new	0.39 58	0.29 8	1.25 33	0.22 10	0.16 38	0.40 58	0.17 43	0.43 34	0.37 19	0.27 68	0.22 35	0.15 16	0.14 12	1.04 297	0.23 34	0.09 46	1.49 505	0.07 1	0.14 250	0.09 33	0.62 348

4.5w-stereo	0.39 58	0.29 8	1.25 33	0.22 10	0.16 38	0.40 58	0.17 43	0.43 34	0.37 19	0.27 68	0.22 35	0.15 16	0.14 12	1.04 297	0.23 34	0.09 46	1.49 505	0.07 1	0.14 250	0.09 33	0.62 348

4.25w-stereo	0.43 86	0.29 8	1.40 50	0.23 23	0.19 110	0.41 64	0.17 43	0.44 41	0.38 26	0.34 104	0.22 35	0.15 16	0.18 49	1.06 301	0.30 117	0.10 110	1.44 499	0.07 1	0.32 443	0.07 1	0.93 445

3.5w_stereo	0.34 23	0.33 52	1.17 26	0.21 4	0.15 27	0.40 58	0.14 17	0.46 54	0.36 17	0.23 25	0.25 57	0.15 16	0.19 62	0.80 252	0.24 44	0.07 5	1.02 444	0.07 1	0.07 30	0.07 1	0.52 306

GREAT-IGEV	0.92 455	0.56 203	2.08 153	0.98 495	2.29 561	0.47 114	0.18 55	0.35 7	0.78 378	0.74 427	0.33 116	0.15 16	0.18 49	1.00 290	0.55 282	0.09 46	3.79 572	0.07 1	0.26 402	0.22 276	3.26 566

MonSter	0.47 122	0.29 8	1.07 18	0.22 10	0.18 78	0.51 143	0.14 17	0.49 70	0.35 11	0.26 58	0.18 8	0.15 16	0.11 2	0.88 271	0.47 243	0.06 1	2.11 544	0.07 1	0.81 545	0.07 1	1.01 461

DEFOM-Stereo	0.26 4	0.61 221	1.22 30	0.24 33	0.14 18	0.49 125	0.18 55	0.31 3	0.31 6	0.20 8	0.18 8	0.15 16	0.14 12	0.42 83	0.19 5	0.08 16	0.06 1	0.08 31	0.06 8	0.09 33	0.16 56

Monster-pub-mixall	0.50 153	0.35 70	0.98 10	0.22 10	0.13 11	0.34 28	0.12 4	0.38 14	0.28 2	0.39 123	0.19 13	0.16 29	0.12 4	1.05 300	0.41 208	0.08 16	3.28 569	0.07 1	0.73 541	0.08 18	0.55 324

Replicate-Monster	0.58 217	0.53 188	1.55 68	0.22 10	0.34 309	0.37 42	0.13 8	0.43 34	0.39 36	0.35 108	0.16 7	0.16 29	0.15 19	1.46 373	0.21 10	0.11 199	2.71 565	0.07 1	0.35 464	0.08 18	1.81 525

GASTEREO	0.89 446	0.83 310	1.67 84	2.15 557	1.89 550	0.52 162	0.21 102	0.62 163	0.62 197	0.33 97	0.31 101	0.16 29	0.31 214	1.11 315	0.68 336	0.11 199	1.92 530	0.08 31	0.29 417	0.19 225	3.79 570

3.25w_new	0.39 58	0.30 21	1.27 35	0.21 4	0.22 153	0.37 42	0.14 17	0.46 54	0.38 26	0.25 41	0.21 25	0.16 29	0.19 62	0.71 220	0.23 34	0.07 5	1.41 495	0.07 1	0.35 464	0.07 1	0.80 412

3.25w	0.39 58	0.30 21	1.27 35	0.21 4	0.22 153	0.37 42	0.14 17	0.46 54	0.38 26	0.25 41	0.21 25	0.16 29	0.19 62	0.71 220	0.23 34	0.07 5	1.41 495	0.07 1	0.35 464	0.07 1	0.80 412

LGtest1	0.26 4	0.43 131	0.82 2	0.23 23	0.21 140	0.31 16	0.11 2	0.36 9	0.43 58	0.24 34	0.18 8	0.16 29	0.14 12	0.30 11	0.28 99	0.10 110	0.16 243	0.08 31	0.06 8	0.10 51	0.42 241

IGEV-BASED-STEREO-	0.45 107	1.36 460	1.30 40	0.24 33	0.12 4	0.33 25	0.20 77	0.41 25	0.37 19	0.32 93	0.21 25	0.16 29	0.14 12	0.29 9	0.62 313	0.55 522	1.42 498	0.11 199	0.13 227	0.25 321	0.56 326

MSCF	0.88 438	0.84 315	1.67 84	2.15 557	1.87 549	0.51 143	0.21 102	0.63 171	0.61 186	0.32 93	0.29 81	0.17 36	0.30 208	1.06 301	0.67 333	0.11 199	1.92 530	0.08 31	0.31 434	0.19 225	3.72 569

MLG-Stereo_test3	0.31 12	0.44 144	1.03 14	0.48 373	0.40 353	0.36 38	0.13 8	0.39 16	0.46 74	0.28 75	0.19 13	0.17 36	0.12 4	0.25 3	0.18 2	0.09 46	0.53 375	0.08 31	0.06 8	0.09 33	0.45 270

MLG-Stereo	0.38 53	0.43 131	1.46 59	0.24 33	0.42 371	0.44 89	0.13 8	0.42 30	0.51 107	0.27 68	0.14 5	0.17 36	0.13 10	0.35 45	0.18 2	0.08 16	1.45 503	0.08 31	0.06 8	0.09 33	0.47 277

DEFOM-Stereo_RVC	0.32 16	0.40 111	1.21 27	0.35 240	0.16 38	0.29 11	0.16 34	0.59 146	0.56 150	0.20 8	0.20 18	0.17 36	0.26 150	0.40 67	0.38 195	0.09 46	0.08 45	0.08 31	0.25 394	0.12 75	0.43 249

IGEV-Stereo++	0.58 217	0.29 8	1.66 82	0.37 272	0.53 404	0.47 114	0.13 8	0.54 110	0.37 19	1.02 487	0.25 57	0.17 36	0.22 95	1.04 297	0.27 86	0.08 16	1.98 538	0.08 31	0.06 8	0.17 169	1.92 527

111111	0.39 58	0.28 5	0.93 7	0.33 192	0.42 371	0.43 82	0.13 8	0.48 66	0.39 36	0.24 34	0.31 101	0.18 41	0.17 30	0.43 85	0.23 34	0.09 46	1.32 484	0.08 31	0.06 8	0.25 321	1.00 460

MLG-Stereo_test1	0.36 38	0.45 152	1.50 65	0.24 33	0.35 318	0.45 94	0.13 8	0.36 9	0.51 107	0.20 8	0.10 1	0.18 41	0.12 4	0.33 29	0.18 2	0.08 16	1.36 487	0.08 31	0.06 8	0.09 33	0.47 277

SGD-Stereo	0.23 2	0.31 27	0.87 4	0.23 23	0.11 1	0.40 58	0.16 34	0.33 6	0.40 43	0.20 8	0.19 13	0.18 41	0.17 30	0.38 56	0.17 1	0.11 199	0.06 1	0.08 31	0.07 30	0.10 51	0.09 3

dual_stereo	0.94 463	0.31 27	1.80 94	0.90 483	2.52 563	0.54 182	0.15 26	0.69 192	1.02 494	0.25 41	0.18 8	0.18 41	0.14 12	0.63 183	0.35 178	0.09 46	3.76 571	0.07 1	0.47 501	0.07 1	4.59 576

UniTT-Stereo	0.36 38	0.66 238	2.43 246	0.28 93	0.24 195	0.30 13	0.18 55	0.35 7	0.36 17	0.26 58	0.37 140	0.18 41	0.18 49	0.33 29	0.30 117	0.11 199	0.08 45	0.09 76	0.08 51	0.25 321	0.09 3

LG-G_1	0.41 74	0.43 131	1.62 76	0.50 392	0.35 318	0.50 135	0.12 4	0.47 61	0.44 67	0.33 97	0.20 18	0.19 46	0.15 19	0.94 281	0.21 10	0.09 46	0.61 390	0.08 31	0.06 8	0.09 33	0.87 433

LG-G	0.41 74	0.43 131	1.62 76	0.50 392	0.35 318	0.50 135	0.12 4	0.47 61	0.44 67	0.33 97	0.20 18	0.19 46	0.15 19	0.94 281	0.21 10	0.09 46	0.61 390	0.08 31	0.06 8	0.09 33	0.87 433

FoundationStereo	0.61 253	0.37 87	0.91 6	1.96 556	2.40 562	0.20 3	0.16 34	0.26 1	0.86 442	0.16 1	0.12 2	0.19 46	0.17 30	0.58 164	0.32 146	0.10 110	2.98 568	0.08 31	0.06 8	0.07 1	0.20 88

IGEV-Stereo+	0.48 134	0.32 40	1.43 55	0.26 62	0.46 386	0.30 13	0.13 8	0.32 5	0.57 157	0.80 447	0.24 49	0.19 46	0.19 62	0.57 158	0.46 238	0.10 110	1.36 487	0.08 31	0.22 376	0.46 493	1.04 466

fffft	0.36 38	0.70 260	1.51 66	0.25 45	0.15 27	0.42 77	0.24 183	0.46 54	0.42 52	0.22 20	0.19 13	0.20 50	0.16 26	0.47 100	0.69 339	0.07 5	0.09 99	0.10 132	0.08 51	0.30 387	0.45 270
1: 1. 1
RAStereo	0.33 18	0.81 307	2.22 191	0.27 77	0.18 78	0.25 6	0.20 77	0.45 47	0.38 26	0.21 13	0.26 64	0.20 50	0.16 26	0.26 4	0.26 76	0.10 110	0.08 45	0.10 132	0.08 51	0.13 92	0.09 3

MyStereo07	0.56 202	0.68 248	2.42 241	0.30 132	0.41 359	0.61 290	0.31 312	0.58 137	0.72 320	1.17 504	0.26 64	0.20 50	0.27 165	1.28 348	0.28 99	0.09 46	0.59 388	0.12 254	0.21 365	0.16 146	0.48 284

ff7	0.65 306	0.58 207	2.09 157	0.39 309	0.60 425	0.56 202	0.23 157	0.49 70	0.62 197	1.00 482	0.24 49	0.20 50	0.24 118	0.71 220	0.24 44	0.09 46	2.09 540	0.10 132	0.18 325	0.24 299	2.22 545

ffff	0.65 306	0.58 207	2.09 157	0.39 309	0.60 425	0.56 202	0.23 157	0.49 70	0.62 197	1.00 482	0.24 49	0.20 50	0.24 118	0.71 220	0.24 44	0.09 46	2.09 540	0.10 132	0.18 325	0.24 299	2.22 545

11t	0.65 306	0.58 207	2.09 157	0.39 309	0.60 425	0.56 202	0.23 157	0.49 70	0.62 197	1.00 482	0.24 49	0.20 50	0.24 118	0.71 220	0.24 44	0.09 46	2.09 540	0.10 132	0.18 325	0.24 299	2.22 545

CAS	0.39 58	0.31 27	1.79 92	0.81 477	0.34 309	0.51 143	0.23 157	0.49 70	0.42 52	0.23 25	0.31 101	0.20 50	0.17 30	0.30 11	0.25 61	0.77 535	0.06 1	0.07 1	0.05 1	0.10 51	0.41 236

ccc-4	0.65 306	0.58 207	2.09 157	0.39 309	0.60 425	0.56 202	0.23 157	0.49 70	0.62 197	1.00 482	0.24 49	0.20 50	0.24 118	0.71 220	0.24 44	0.09 46	2.09 540	0.10 132	0.18 325	0.24 299	2.22 545

FlowAnything_test	0.25 3	0.41 117	0.71 1	0.28 93	0.17 60	0.37 42	0.20 77	0.39 16	0.28 2	0.25 41	0.20 18	0.21 58	0.17 30	0.28 6	0.26 76	0.13 295	0.10 130	0.14 351	0.16 296	0.17 169	0.16 56

SMoEStereo_RVC	0.36 38	0.83 310	1.48 63	0.26 62	0.15 27	0.46 102	0.22 120	0.40 21	0.43 58	0.23 25	0.24 49	0.21 58	0.18 49	0.47 100	0.59 299	0.07 5	0.07 9	0.10 132	0.08 51	0.24 299	0.42 241

CAS++	0.34 23	0.39 104	1.90 116	0.25 45	0.18 78	0.32 19	0.20 77	0.78 236	0.44 67	0.31 89	0.31 101	0.21 58	0.16 26	0.34 35	0.20 7	0.15 363	0.13 193	0.13 315	0.10 119	0.15 126	0.14 34
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
S2M2	0.27 6	0.32 40	1.41 54	0.24 33	0.17 60	0.24 5	0.09 1	0.36 9	0.50 100	0.17 3	0.25 57	0.22 61	0.17 30	0.27 5	0.29 110	0.16 382	0.12 177	0.11 199	0.12 205	0.15 126	0.12 17

IGEV++	0.74 372	0.70 260	2.05 148	1.11 507	1.09 509	0.32 19	0.21 102	0.75 219	0.43 58	0.30 86	0.30 90	0.22 61	0.27 165	0.98 288	0.31 136	0.10 110	2.50 561	0.08 31	0.15 274	0.27 355	2.70 556

Former-RAFT_DAM_RVC	0.52 167	0.51 180	1.12 22	0.26 62	0.22 153	0.46 102	0.20 77	1.10 490	1.33 527	3.13 568	0.33 116	0.22 61	0.20 77	0.34 35	0.26 76	0.11 199	0.09 99	0.11 199	0.09 82	0.17 169	0.21 95

AEACV	0.89 446	0.29 8	1.84 102	2.50 562	1.68 544	0.53 171	0.21 102	1.01 435	0.42 52	0.68 399	0.31 101	0.22 61	0.39 272	1.63 404	0.25 61	0.09 46	2.60 562	0.09 76	0.54 517	0.23 292	2.27 550

anonymousdsp	0.86 430	0.59 214	2.65 362	1.33 517	1.25 522	0.56 202	0.23 157	0.54 110	0.71 311	1.13 499	0.25 57	0.22 61	0.24 118	1.24 338	0.24 44	0.09 46	2.34 558	0.10 132	0.18 325	0.25 321	3.12 563

Selective-IGEV	0.57 209	0.42 121	1.87 112	1.67 540	1.33 526	0.36 38	0.20 77	0.61 159	0.71 311	0.22 20	0.31 101	0.22 61	0.19 62	0.52 136	0.36 181	0.09 46	0.97 434	0.09 76	0.15 274	0.20 247	0.85 428

ProNet	0.46 115	0.60 215	1.85 106	0.35 240	0.67 446	0.49 125	0.25 209	0.53 99	0.57 157	0.21 13	0.24 49	0.22 61	0.20 77	0.52 136	0.22 17	0.09 46	0.47 362	0.10 132	0.09 82	0.23 292	1.33 496

IGEV-Stereo	0.86 430	0.60 215	2.65 362	1.35 519	1.25 522	0.56 202	0.23 157	0.54 110	0.71 311	1.14 500	0.25 57	0.22 61	0.24 118	1.24 338	0.24 44	0.09 46	2.34 558	0.10 132	0.18 325	0.25 321	3.13 564
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GIP-stereo	0.61 253	0.68 248	1.05 17	0.95 492	1.46 535	0.42 77	0.17 43	0.69 192	0.49 90	0.19 5	0.24 49	0.23 69	0.18 49	0.95 287	0.59 299	0.10 110	1.33 485	0.08 31	0.06 8	0.18 194	2.21 544

999	0.35 29	0.74 282	1.38 47	0.27 77	0.18 78	0.50 135	0.23 157	0.40 21	0.41 45	0.21 13	0.33 116	0.23 69	0.18 49	0.74 232	0.37 187	0.09 46	0.08 45	0.09 76	0.08 51	0.26 341	0.26 132

mms	0.39 58	0.63 230	1.31 42	0.34 217	0.65 444	0.32 19	0.22 120	0.39 16	0.39 36	0.27 68	0.31 101	0.23 69	0.17 30	0.57 158	0.22 17	0.08 16	0.21 294	0.10 132	0.08 51	0.24 299	1.16 474

ours_stereo	0.37 48	0.67 239	1.63 78	0.30 132	0.50 391	0.35 34	0.22 120	0.41 25	0.38 26	0.21 13	0.32 113	0.23 69	0.17 30	0.47 100	0.22 17	0.08 16	0.09 99	0.10 132	0.08 51	0.24 299	0.77 400

AIO-Stereo	0.64 297	0.60 215	1.63 78	1.31 515	1.45 532	0.38 51	0.20 77	0.55 120	0.83 420	0.31 89	0.31 101	0.23 69	0.15 19	0.39 60	0.63 320	0.10 110	1.25 469	0.09 76	0.41 489	0.21 259	1.73 522

CASnet	0.32 16	0.40 111	1.80 94	0.28 93	0.11 1	0.47 114	0.19 63	0.45 47	0.47 81	0.39 123	0.31 101	0.23 69	0.17 30	0.31 15	0.21 10	0.11 199	0.06 1	0.15 380	0.12 205	0.16 146	0.08 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LoS_RVC	0.34 23	0.38 97	1.96 130	0.27 77	0.35 318	0.43 82	0.22 120	0.43 34	0.34 9	0.24 34	0.34 123	0.23 69	0.28 179	0.34 35	0.22 17	0.08 16	0.07 9	0.07 1	0.05 1	0.10 51	0.35 194

XX-TBD	0.40 69	1.04 376	2.49 297	0.35 240	0.13 11	0.51 143	0.17 43	0.44 41	0.52 119	0.38 118	0.51 232	0.23 69	0.19 62	0.31 15	0.25 61	0.10 110	0.07 9	0.08 31	0.06 8	0.09 33	0.18 73

sAnonymous2	0.45 107	0.88 331	2.97 446	0.31 149	0.25 204	0.34 28	0.28 257	0.56 126	0.49 90	0.25 41	0.30 90	0.23 69	0.29 197	0.31 15	0.22 17	0.12 248	0.09 99	0.12 254	0.13 227	0.38 452	0.43 249

CroCo_RVC	0.45 107	0.88 331	2.97 446	0.31 149	0.25 204	0.34 28	0.28 257	0.56 126	0.49 90	0.25 41	0.30 90	0.23 69	0.29 197	0.31 15	0.22 17	0.12 248	0.09 99	0.12 254	0.13 227	0.38 452	0.43 249

MLG-Stereo_test2	0.46 115	0.49 165	1.77 89	0.79 473	0.70 453	0.63 326	0.12 4	0.37 12	0.48 85	0.39 123	0.15 6	0.24 79	0.10 1	0.46 95	0.20 7	0.16 382	1.21 464	0.08 31	0.06 8	0.09 33	0.66 364

MM-Stereo_test2	0.65 306	0.43 131	2.54 314	0.62 436	0.18 78	0.50 135	0.25 209	0.49 70	0.47 81	0.36 109	0.26 64	0.24 79	0.23 112	0.40 67	0.38 195	0.08 16	2.33 557	0.09 76	0.10 119	0.38 452	2.66 555

SCV	0.69 345	0.68 248	1.95 126	0.90 483	1.04 501	0.49 125	0.24 183	0.98 406	0.73 325	0.54 244	0.31 101	0.24 79	0.20 77	1.32 352	0.26 76	0.11 199	1.59 515	0.09 76	0.32 443	0.34 417	1.58 513

castereo	0.34 23	0.48 161	1.00 12	0.25 45	0.29 255	0.41 64	0.27 244	0.76 222	0.49 90	0.23 25	0.30 90	0.24 79	0.31 214	0.29 9	0.29 110	0.09 46	0.20 285	0.09 76	0.31 434	0.12 75	0.44 265

RSM++	0.48 134	0.52 184	1.27 35	1.62 536	1.27 525	0.39 55	0.20 77	0.49 70	0.56 150	0.22 20	0.25 57	0.24 79	0.17 30	0.39 60	0.23 34	0.09 46	0.11 159	0.09 76	0.35 464	0.29 378	0.80 412

trnet	0.31 12	0.31 27	1.65 80	0.20 2	0.12 4	0.55 195	0.15 26	0.50 85	0.51 107	0.28 75	0.34 123	0.24 79	0.21 87	0.34 35	0.24 44	0.11 199	0.07 9	0.08 31	0.05 1	0.09 33	0.12 17

plain	0.43 86	0.73 272	2.80 418	0.28 93	0.19 110	0.33 25	0.21 102	0.63 171	0.50 100	0.24 34	0.38 146	0.24 79	0.25 138	0.48 113	0.32 146	0.12 248	0.08 45	0.13 315	0.09 82	0.43 482	0.13 22

CREStereo++_RVC	0.38 53	0.37 87	2.47 285	0.25 45	0.16 38	0.54 182	0.15 26	0.42 30	0.57 157	0.37 112	0.52 241	0.24 79	0.19 62	0.31 15	0.27 86	0.09 46	0.06 1	0.08 31	0.30 427	0.09 33	0.22 102
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
CREStereo	0.31 12	0.35 70	1.66 82	0.19 1	0.13 11	0.55 195	0.17 43	0.50 85	0.50 100	0.28 75	0.34 123	0.24 79	0.21 87	0.34 35	0.23 34	0.11 199	0.07 9	0.08 31	0.05 1	0.10 51	0.12 17
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
AIO_rvc	0.95 466	1.02 369	2.57 330	2.80 569	1.91 552	0.37 42	0.24 183	0.52 93	0.60 181	0.98 479	0.29 81	0.25 88	0.18 49	2.16 490	0.29 110	0.11 199	1.39 494	0.08 31	0.11 167	0.26 341	2.87 558

tt45	0.35 29	0.80 303	1.46 59	0.26 62	0.17 60	0.55 195	0.22 120	0.44 41	0.39 36	0.24 34	0.26 64	0.25 88	0.18 49	0.64 190	0.36 181	0.09 46	0.08 45	0.10 132	0.08 51	0.24 299	0.29 151

test_for_model	0.82 410	1.62 506	2.47 285	1.36 520	1.04 501	0.53 171	0.22 120	0.82 269	0.63 209	0.60 323	0.29 81	0.25 88	0.21 87	0.28 6	0.25 61	0.80 536	1.87 528	0.08 31	0.08 51	1.81 560	1.18 475

MGS-Stereo	0.35 29	0.48 161	1.99 135	0.26 62	0.14 18	0.41 64	0.22 120	0.41 25	0.48 85	0.24 34	0.51 232	0.25 88	0.18 49	0.33 29	0.22 17	0.10 110	0.08 45	0.09 76	0.08 51	0.47 497	0.10 7

ACVNet-DCA	0.67 331	0.73 272	2.43 246	0.67 454	0.52 397	0.76 417	0.24 183	0.81 260	0.83 420	0.77 436	0.39 152	0.25 88	0.38 257	0.70 213	0.22 17	0.10 110	2.13 547	0.11 199	0.09 82	0.16 146	1.18 475

1test111	0.72 365	0.73 272	2.43 246	0.67 454	0.52 397	0.76 417	0.24 183	0.81 260	0.83 420	0.77 436	0.39 152	0.25 88	0.38 257	1.03 295	0.75 361	0.10 110	2.13 547	0.11 199	0.09 82	0.16 146	1.18 475

cc1	0.74 372	0.73 272	2.43 246	0.67 454	0.52 397	0.76 417	0.24 183	0.85 302	1.05 500	0.77 436	0.39 152	0.25 88	0.38 257	0.70 213	0.22 17	0.10 110	2.13 547	0.11 199	0.09 82	0.25 321	2.20 543

MIF-Stereo (partial)	0.41 74	0.71 264	2.67 374	0.27 77	0.24 195	0.32 19	0.17 43	0.56 126	0.46 74	0.26 58	0.37 140	0.25 88	0.26 150	0.46 95	0.35 178	0.11 199	0.08 45	0.12 254	0.10 119	0.21 259	0.15 43

GLC_STEREO	0.31 12	0.30 21	1.80 94	0.29 112	0.12 4	0.41 64	0.20 77	0.39 16	0.42 52	0.26 58	0.31 101	0.25 88	0.19 62	0.36 49	0.26 76	0.09 46	0.11 159	0.12 254	0.10 119	0.13 92	0.15 43

sCroCo_RVC	0.37 48	0.39 104	2.38 223	0.35 240	0.27 233	0.31 16	0.22 120	0.49 70	0.48 85	0.23 25	0.34 123	0.25 88	0.24 118	0.35 45	0.25 61	0.15 363	0.17 256	0.12 254	0.11 167	0.15 126	0.15 43

MM-Stereo_test1	0.63 287	0.64 233	2.51 303	0.54 410	0.37 336	0.44 89	0.28 257	0.68 189	0.59 175	0.43 144	0.33 116	0.26 98	0.25 138	0.89 273	0.52 267	0.10 110	1.84 527	0.10 132	0.09 82	0.41 474	1.40 504

fffy	0.39 58	0.67 239	1.57 69	0.45 361	0.52 397	0.37 42	0.22 120	0.45 47	0.35 11	0.21 13	0.30 90	0.26 98	0.20 77	0.45 91	0.24 44	0.08 16	0.29 328	0.10 132	0.08 51	0.25 321	0.77 400

WCG-NET	0.41 74	0.80 303	1.77 89	0.25 45	0.13 11	0.43 82	0.24 183	0.42 30	0.59 175	0.38 118	0.41 163	0.26 98	0.24 118	0.37 52	0.24 44	0.08 16	0.81 422	0.08 31	0.07 30	0.26 341	0.31 169

rvit_stereo_0081	0.29 8	0.46 155	1.13 24	0.28 93	0.17 60	0.32 19	0.22 120	0.45 47	0.58 164	0.25 41	0.26 64	0.26 98	0.22 95	0.36 49	0.25 61	0.14 332	0.10 130	0.11 199	0.10 119	0.13 92	0.11 14

rvit_stereo_0082	0.29 8	0.46 155	1.13 24	0.28 93	0.17 60	0.32 19	0.22 120	0.45 47	0.58 164	0.25 41	0.26 64	0.26 98	0.22 95	0.36 49	0.25 61	0.14 332	0.10 130	0.11 199	0.10 119	0.13 92	0.11 14

tt1	0.74 372	0.73 272	2.34 216	0.67 454	0.63 437	0.75 412	0.24 183	0.85 302	0.96 481	0.81 451	0.38 146	0.26 98	0.35 237	0.64 190	0.22 17	0.10 110	2.16 552	0.11 199	0.09 82	0.25 321	2.19 540

DLNR_Zeroshot_test	13.74 583	20.06 586	23.92 586	121.50 598	35.20 593	0.46 102	0.15 26	7.96 579	0.47 81	0.29 85	0.37 140	0.26 98	0.17 30	0.79 248	0.36 181	7.16 582	2.95 567	0.09 76	0.38 480	50.40 596	1.95 529

CES	0.33 18	0.32 40	1.46 59	0.25 45	0.50 391	0.40 58	0.20 77	0.48 66	0.48 85	0.22 20	0.29 81	0.26 98	0.19 62	0.35 45	0.22 17	0.09 46	0.07 9	0.08 31	0.05 1	0.16 146	0.54 317

TANstereo	0.39 58	0.70 260	2.48 291	0.23 23	0.12 4	0.54 182	0.16 34	0.41 25	0.47 81	0.45 155	0.51 232	0.26 98	0.22 95	0.34 35	0.21 10	0.10 110	0.10 130	0.08 31	0.07 30	0.09 33	0.18 73

GMStereo	0.44 102	1.32 443	2.65 362	0.28 93	0.16 38	0.42 77	0.22 120	0.48 66	0.63 209	0.41 130	0.36 134	0.26 98	0.25 138	0.41 76	0.30 117	0.14 332	0.08 45	0.10 132	0.12 205	0.17 169	0.13 22
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
PMTNet	0.35 29	0.38 97	1.75 88	0.21 4	0.14 18	0.57 224	0.24 183	0.48 66	0.44 67	0.28 75	0.32 113	0.26 98	0.24 118	0.41 76	0.24 44	0.42 511	0.07 9	0.08 31	0.05 1	0.18 194	0.15 43

rvit_stereo_0083	0.28 7	0.37 87	0.88 5	0.28 93	0.18 78	0.28 8	0.22 120	0.40 21	0.58 164	0.25 41	0.30 90	0.27 109	0.27 165	0.38 56	0.25 61	0.14 332	0.12 177	0.13 315	0.10 119	0.13 92	0.14 34

rvit_stereo_0081_aga	0.34 23	0.67 239	1.79 92	0.27 77	0.20 126	0.34 28	0.21 102	0.43 34	0.48 85	0.26 58	0.28 76	0.27 109	0.21 87	0.33 29	0.25 61	0.14 332	0.11 159	0.11 199	0.10 119	0.14 115	0.18 73

U	3.41 565	0.37 87	1.27 35	0.27 77	13.75 582	19.65 588	0.15 26	0.43 34	0.33 7	0.18 4	0.19 13	0.27 109	0.15 19	0.23 2	0.19 5	0.10 110	0.06 1	17.75 588	12.73 583	0.11 64	0.10 7

rvit_stereo_0080	0.33 18	0.77 291	1.43 55	0.24 33	0.18 78	0.34 28	0.27 244	0.58 137	0.51 107	0.25 41	0.27 70	0.27 109	0.22 95	0.32 25	0.27 86	0.14 332	0.10 130	0.10 132	0.10 119	0.15 126	0.17 64

whm_eth	0.33 18	0.77 291	1.43 55	0.24 33	0.18 78	0.34 28	0.27 244	0.58 137	0.51 107	0.25 41	0.27 70	0.27 109	0.22 95	0.32 25	0.27 86	0.14 332	0.10 130	0.10 132	0.10 119	0.15 126	0.17 64

EGLCR-Stereo	0.90 450	0.31 27	1.90 116	1.60 535	0.95 487	1.14 504	0.42 396	0.85 302	0.43 58	1.74 542	0.21 25	0.27 109	0.17 30	1.56 387	0.30 117	0.10 110	2.60 562	0.10 132	0.09 82	0.10 51	3.10 562

MC-Stereo	0.58 217	0.37 87	2.00 136	0.88 480	0.64 441	0.54 182	0.19 63	0.46 54	0.39 36	0.58 293	0.39 152	0.27 109	0.27 165	0.71 220	0.32 146	0.09 46	1.20 461	0.09 76	0.16 296	0.22 276	1.92 527

water-stereo	0.36 38	0.61 221	1.58 70	0.25 45	0.14 18	0.38 51	0.18 55	0.44 41	0.35 11	0.31 89	0.35 130	0.28 116	0.25 138	0.45 91	0.38 195	0.12 248	0.09 99	0.09 76	0.08 51	0.11 64	0.74 393

Pointernet	0.37 48	0.31 27	1.91 119	0.25 45	0.37 336	0.47 114	0.15 26	0.67 184	0.52 119	0.23 25	0.30 90	0.28 116	0.20 77	0.32 25	0.23 34	0.10 110	0.24 306	0.07 1	0.13 227	0.10 51	0.51 299

rvit_stereo_ft	0.38 53	1.01 367	1.86 110	0.33 192	0.21 140	0.28 8	0.27 244	0.59 146	0.55 144	0.24 34	0.28 76	0.28 116	0.27 165	0.35 45	0.28 99	0.14 332	0.09 99	0.11 199	0.11 167	0.14 115	0.31 169

RSM	0.47 122	0.51 180	1.36 44	1.37 521	1.04 501	0.37 42	0.21 102	0.52 93	0.55 144	0.23 25	0.28 76	0.28 116	0.17 30	0.40 67	0.22 17	0.09 46	0.24 306	0.09 76	0.35 464	0.24 299	0.80 412

MaDis-Stereo	0.35 29	0.89 336	2.15 174	0.25 45	0.29 255	0.29 11	0.17 43	0.47 61	0.41 45	0.21 13	0.22 35	0.28 116	0.21 87	0.32 25	0.31 136	0.10 110	0.09 99	0.10 132	0.08 51	0.11 64	0.12 17

RCA-Stereo	0.45 107	0.38 97	1.80 94	0.27 77	0.25 204	0.58 235	0.23 157	0.84 289	0.66 234	0.42 136	0.44 181	0.28 116	0.35 237	0.31 15	0.21 10	0.09 46	1.01 439	0.09 76	0.07 30	0.21 259	0.53 312

DCANet-4	0.43 86	0.32 40	2.31 211	0.26 62	0.14 18	0.51 143	0.22 120	0.84 289	0.78 378	0.55 257	0.48 203	0.28 116	0.37 247	0.40 67	0.37 187	0.10 110	0.07 9	0.09 76	0.07 30	0.08 18	0.43 249

s12784h	0.41 74	0.34 61	2.17 177	0.24 33	0.11 1	0.64 338	0.24 183	0.85 302	0.70 297	0.45 155	0.54 267	0.28 116	0.27 165	0.51 132	0.27 86	0.11 199	0.06 1	0.09 76	0.06 8	0.16 146	0.14 34

DilatedVolume-Stereo	0.35 29	0.38 97	1.21 27	0.26 62	0.20 126	0.41 64	0.18 55	0.43 34	0.38 26	0.37 112	0.35 130	0.29 124	0.24 118	0.64 190	0.55 282	0.09 46	0.19 270	0.08 31	0.11 167	0.12 75	0.50 292

xyz-stereo-finetune	0.37 48	0.90 342	1.23 31	0.22 10	0.12 4	0.53 171	0.26 226	0.57 133	0.58 164	0.30 86	0.33 116	0.29 124	0.24 118	0.60 171	0.62 313	0.09 46	0.08 45	0.10 132	0.08 51	0.13 92	0.14 34

AIO-test1	0.58 217	1.37 465	2.77 413	0.66 451	1.08 507	0.50 135	0.23 157	0.86 313	0.69 286	0.31 89	0.42 166	0.29 124	0.22 95	0.77 238	0.34 170	0.13 295	0.15 228	0.12 254	0.16 296	0.31 396	0.30 160

CroCo-Stereo Lap2	0.38 53	0.91 346	2.02 141	0.33 192	0.38 345	0.23 4	0.21 102	0.63 171	0.51 107	0.23 25	0.28 76	0.29 124	0.23 112	0.34 35	0.28 99	0.10 110	0.09 99	0.10 132	0.08 51	0.22 276	0.15 43

xyz-stereo-finetune2	0.40 69	0.89 336	1.40 50	0.22 10	0.12 4	0.58 235	0.23 157	0.55 120	0.50 100	0.33 97	0.47 195	0.30 128	0.41 291	0.81 256	0.60 303	0.09 46	0.07 9	0.11 199	0.09 82	0.12 75	0.12 17

MoCha-V2	0.74 372	0.78 297	2.18 180	1.01 501	1.55 538	0.36 38	0.19 63	0.61 159	0.49 90	0.33 97	0.34 123	0.30 128	0.27 165	1.56 387	0.47 243	0.09 46	1.94 535	0.08 31	0.37 476	0.18 194	1.62 517

IGEVStereo-DCA	0.74 372	0.74 282	2.09 157	0.76 466	0.77 464	0.45 94	0.23 157	0.49 70	0.62 197	0.71 416	0.22 35	0.30 128	0.28 179	1.29 349	1.53 470	0.10 110	1.50 508	0.10 132	0.18 325	0.24 299	2.22 545

rrr	0.84 418	0.74 282	3.40 495	0.76 466	0.77 464	0.45 94	0.28 257	1.23 516	0.84 432	0.71 416	0.22 35	0.30 128	0.28 179	1.29 349	1.53 470	0.10 110	1.50 508	0.10 132	0.29 417	0.24 299	1.75 523

GCAP-Stereo	0.59 235	1.35 455	2.44 254	0.49 386	1.02 499	0.52 162	0.14 17	0.53 99	0.54 135	0.44 151	0.50 229	0.30 128	0.22 95	0.68 207	0.41 208	0.09 46	1.30 481	0.09 76	0.07 30	0.23 292	0.54 317

AnonymousM	0.45 107	0.49 165	1.83 99	0.29 112	0.15 27	0.53 171	0.22 120	0.64 175	0.66 234	0.47 169	0.33 116	0.30 128	0.25 138	0.49 126	0.29 110	0.12 248	0.27 325	0.71 535	0.37 476	0.12 75	0.41 236

test_xeample3	0.86 430	0.75 287	3.36 485	0.65 446	0.76 462	0.49 125	0.33 337	1.21 515	0.80 399	0.61 333	0.23 45	0.30 128	0.29 197	1.17 326	1.57 473	0.10 110	1.79 525	0.10 132	0.40 484	0.25 321	2.09 534

DIP-Stereo	0.43 86	0.50 173	2.21 189	0.27 77	0.18 78	0.63 326	0.17 43	0.94 373	0.58 164	0.49 188	0.48 203	0.30 128	0.30 208	0.40 67	0.31 136	0.10 110	0.08 45	0.10 132	0.08 51	0.15 126	0.33 179
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
depthmonostereo	0.38 53	0.68 248	1.59 74	0.48 373	0.14 18	0.41 64	0.19 63	0.52 93	0.42 52	0.26 58	0.29 81	0.31 136	0.29 197	0.64 190	0.33 159	0.09 46	0.10 130	0.09 76	0.08 51	0.10 51	0.50 292

SCV_C0	0.73 368	0.68 248	2.05 148	1.50 532	0.92 483	0.45 94	0.20 77	0.96 390	0.71 311	0.65 384	0.33 116	0.31 136	0.20 77	1.25 342	0.52 267	0.09 46	1.68 522	0.08 31	0.30 427	0.27 355	1.52 511

testlalala_base	0.61 253	0.35 70	2.44 254	0.35 240	0.33 299	0.55 195	0.21 102	0.88 330	0.41 45	0.41 130	0.39 152	0.31 136	0.24 118	0.33 29	0.36 181	0.98 545	1.61 516	0.09 76	0.22 376	1.11 540	0.68 373

fff	0.50 153	0.90 342	2.63 352	0.25 45	0.15 27	0.51 143	0.22 120	0.85 302	0.82 413	0.55 257	0.48 203	0.31 136	0.65 433	0.39 60	0.37 187	0.10 110	0.07 9	0.09 76	0.07 30	0.08 18	0.43 249

raftrobust	0.52 167	1.14 397	2.15 174	0.33 192	0.99 492	0.53 171	0.21 102	0.59 146	0.50 100	0.53 238	0.36 134	0.31 136	0.33 227	0.47 100	0.42 214	0.10 110	0.55 381	0.09 76	0.08 51	0.22 276	0.46 275

csc	0.50 153	0.90 342	2.63 352	0.25 45	0.15 27	0.51 143	0.22 120	0.85 302	0.82 413	0.55 257	0.48 203	0.31 136	0.65 433	0.39 60	0.37 187	0.10 110	0.07 9	0.09 76	0.07 30	0.08 18	0.43 249

cscssc	0.50 153	0.90 342	2.63 352	0.25 45	0.15 27	0.51 143	0.22 120	0.85 302	0.82 413	0.55 257	0.48 203	0.31 136	0.65 433	0.39 60	0.37 187	0.10 110	0.07 9	0.09 76	0.07 30	0.08 18	0.43 249

MM-Stereo_test3	0.59 235	0.85 320	2.28 203	0.53 403	0.31 279	0.45 94	0.30 301	0.78 236	0.76 360	0.33 97	0.43 169	0.32 143	0.23 112	0.61 176	0.54 279	0.10 110	1.65 521	0.10 132	0.08 51	0.42 477	0.68 373

AIO_test	1.11 495	0.77 291	2.51 303	3.32 571	2.81 566	0.35 34	0.25 209	1.29 520	0.68 274	1.28 522	0.27 70	0.32 143	0.17 30	2.86 542	0.27 86	0.12 248	1.72 523	0.08 31	0.21 365	0.15 126	2.81 557

castereo++	0.39 58	0.83 310	1.38 47	0.29 112	0.18 78	0.53 171	0.20 77	0.57 133	0.58 164	0.20 8	0.27 70	0.32 143	0.17 30	0.34 35	0.22 17	0.09 46	0.54 378	0.09 76	0.29 417	0.15 126	0.52 306

testlalala	0.53 181	0.36 75	2.40 232	0.29 112	0.35 318	0.60 270	0.22 120	1.02 443	0.63 209	0.56 269	0.40 161	0.32 143	0.21 87	0.33 29	0.27 86	0.10 110	1.73 524	0.09 76	0.24 385	0.08 18	0.43 249

ADStereo(finetuned)	0.50 153	0.91 346	2.43 246	0.26 62	0.14 18	0.51 143	0.22 120	0.84 289	0.78 378	0.56 269	0.49 217	0.32 143	0.75 464	0.40 67	0.40 202	0.10 110	0.07 9	0.09 76	0.07 30	0.13 92	0.45 270

HHNet	0.63 287	0.67 239	3.10 464	0.37 272	0.25 204	0.64 338	0.60 468	0.70 202	0.67 247	0.55 257	1.12 499	0.32 143	0.60 419	0.43 85	1.75 482	0.16 382	0.08 45	0.12 254	0.10 119	0.18 194	0.22 102

raft+_RVC	0.62 273	1.18 412	2.43 246	0.36 259	2.08 555	0.52 162	0.25 209	0.66 181	0.54 135	0.36 109	0.46 189	0.32 143	0.28 179	0.49 126	0.43 221	0.10 110	0.91 430	0.10 132	0.09 82	0.22 276	0.70 382

DCANet	0.49 149	0.91 346	2.63 352	0.26 62	0.14 18	0.51 143	0.22 120	0.84 289	0.78 378	0.56 269	0.49 217	0.32 143	0.41 291	0.39 60	0.41 208	0.10 110	0.07 9	0.09 76	0.07 30	0.14 115	0.45 270

rvit_0105_6	0.36 38	0.55 199	1.48 63	0.31 149	0.18 78	0.35 34	0.26 226	0.56 126	0.66 234	0.26 58	0.29 81	0.33 151	0.26 150	0.41 76	0.27 86	0.18 416	0.16 243	0.15 380	0.13 227	0.15 126	0.25 124

rafts_anoy	0.60 245	1.33 448	2.59 334	0.53 403	1.09 509	0.49 125	0.25 209	0.67 184	0.53 130	0.41 130	0.38 146	0.33 151	0.30 208	0.68 207	0.41 208	0.10 110	1.13 456	0.13 315	0.15 274	0.20 247	0.29 151

Anonymous3	0.47 122	0.49 165	2.61 346	0.33 192	0.25 204	0.72 398	0.32 323	0.80 251	0.60 181	0.36 109	0.41 163	0.33 151	0.29 197	0.46 95	0.30 117	0.19 433	0.18 264	0.13 315	0.13 227	0.18 194	0.22 102

R-Stereo Train	0.42 82	0.31 27	2.51 303	0.30 132	0.18 78	0.56 202	0.25 209	0.82 269	0.41 45	0.57 287	0.67 378	0.33 151	0.24 118	0.34 35	0.33 159	0.10 110	0.08 45	0.09 76	0.07 30	0.09 33	0.18 73

RAFT-Stereo	0.42 82	0.31 27	2.51 303	0.30 132	0.18 78	0.56 202	0.25 209	0.82 269	0.41 45	0.57 287	0.67 378	0.33 151	0.24 118	0.34 35	0.33 159	0.10 110	0.08 45	0.09 76	0.07 30	0.09 33	0.18 73
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
FACV-RUCA	0.61 253	0.44 144	2.11 165	0.43 349	1.73 546	0.49 125	0.28 257	0.74 215	0.68 274	0.41 130	0.53 248	0.34 156	0.64 430	0.41 76	0.33 159	0.13 295	0.11 159	0.62 530	0.12 205	0.72 523	1.02 464

UDGNet	0.50 153	1.36 460	2.44 254	0.37 272	0.19 110	0.58 235	0.23 157	0.49 70	0.69 286	0.42 136	0.39 152	0.34 156	0.29 197	0.55 151	0.32 146	0.25 482	0.10 130	0.37 510	0.19 343	0.30 387	0.17 64

dd	0.48 134	1.32 443	2.41 237	0.31 149	0.17 60	0.58 235	0.26 226	0.50 85	0.71 311	0.42 136	0.41 163	0.34 156	0.28 179	0.47 100	0.41 208	0.18 416	0.10 130	0.13 315	0.12 205	0.22 276	0.16 56

TestStereo	0.49 149	0.88 331	2.38 223	0.30 132	0.16 38	0.43 82	0.25 209	0.55 120	0.46 74	0.38 118	0.46 189	0.34 156	0.28 179	1.96 468	0.28 99	0.11 199	0.08 45	0.12 254	0.09 82	0.15 126	0.13 22

DFGA-Net	0.61 253	1.55 493	2.59 334	0.32 170	0.26 220	0.54 182	0.22 120	0.67 184	0.63 209	0.50 207	0.52 241	0.35 160	0.28 179	1.84 445	0.99 409	0.10 110	0.08 45	0.12 254	0.12 205	0.38 452	0.18 73

11t1	0.60 245	0.49 165	2.19 182	0.35 240	0.58 419	0.48 120	0.21 102	0.72 210	0.73 325	0.49 188	0.47 195	0.35 160	0.34 235	0.61 176	0.71 347	0.12 248	1.26 473	0.10 132	0.29 417	0.16 146	1.22 484

rvit_0105_4	0.40 69	0.64 233	1.98 133	0.31 149	0.18 78	0.37 42	0.29 285	0.64 175	0.67 247	0.28 75	0.32 113	0.36 162	0.28 179	0.45 91	0.27 86	0.18 416	0.16 243	0.15 380	0.14 250	0.15 126	0.25 124

RAFT-Stereo-weight	0.46 115	0.37 87	1.60 75	0.29 112	0.51 394	0.57 224	0.22 120	0.84 289	0.67 247	0.48 172	0.38 146	0.36 162	0.17 30	0.39 60	0.27 86	0.09 46	1.28 476	0.09 76	0.07 30	0.09 33	0.41 236

TestStereo1	0.59 235	1.21 419	2.63 352	0.40 322	0.60 425	0.56 202	0.34 345	0.82 269	0.73 325	0.45 155	0.63 346	0.36 162	0.42 304	0.66 199	0.42 214	0.10 110	0.32 332	0.12 254	0.10 119	0.34 417	0.52 306

SA-5K	0.59 235	1.21 419	2.63 352	0.40 322	0.60 425	0.56 202	0.34 345	0.82 269	0.73 325	0.45 155	0.63 346	0.36 162	0.42 304	0.66 199	0.42 214	0.10 110	0.32 332	0.12 254	0.10 119	0.34 417	0.52 306

RALCasStereoNet	0.65 306	1.34 451	2.56 326	0.43 349	0.96 488	0.50 135	0.26 226	0.62 163	0.56 150	0.43 144	0.49 217	0.36 162	0.28 179	0.72 227	0.53 274	0.10 110	1.18 459	0.09 76	0.08 51	0.27 355	1.27 491

AIO-test2	0.60 245	1.55 493	2.73 403	0.63 439	0.42 371	0.50 135	0.23 157	0.84 289	0.73 325	0.34 104	0.53 248	0.37 167	0.22 95	0.70 213	0.32 146	0.75 533	0.16 243	0.13 315	0.17 314	0.21 259	0.47 277

LoS	0.34 23	0.35 70	1.88 113	0.25 45	0.13 11	0.53 171	0.20 77	0.50 85	0.53 130	0.26 58	0.28 76	0.37 167	0.24 118	0.40 67	0.25 61	0.10 110	0.08 45	0.08 31	0.06 8	0.15 126	0.10 7
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
NF-Stereo	0.53 181	0.33 52	2.55 322	0.55 412	0.16 38	0.61 290	0.43 403	0.70 202	0.70 297	0.50 207	0.47 195	0.37 167	0.26 150	1.44 371	0.78 371	0.12 248	0.07 9	0.12 254	0.10 119	0.13 92	0.17 64

OCTAStereo	0.53 181	0.33 52	2.54 314	0.56 421	0.16 38	0.61 290	0.42 396	0.70 202	0.70 297	0.50 207	0.47 195	0.37 167	0.26 150	1.43 367	0.79 374	0.12 248	0.07 9	0.12 254	0.10 119	0.13 92	0.17 64

RE-Stereo	0.53 181	0.33 52	2.54 314	0.56 421	0.16 38	0.61 290	0.43 403	0.70 202	0.70 297	0.50 207	0.47 195	0.37 167	0.26 150	1.43 367	0.77 367	0.12 248	0.07 9	0.12 254	0.10 119	0.13 92	0.17 64

TVStereo	0.53 181	0.33 52	2.54 314	0.56 421	0.16 38	0.61 290	0.43 403	0.70 202	0.70 297	0.50 207	0.47 195	0.37 167	0.26 150	1.43 367	0.77 367	0.12 248	0.07 9	0.12 254	0.10 119	0.13 92	0.17 64

tg	0.45 107	0.83 310	1.85 106	0.29 112	0.16 38	0.57 224	0.18 55	0.60 153	0.56 150	0.37 112	0.44 181	0.38 173	0.24 118	0.48 113	0.28 99	0.09 46	0.30 329	0.11 199	0.11 167	0.44 486	0.77 400

rvit_0105_5	0.43 86	0.73 272	2.10 163	0.31 149	0.18 78	0.41 64	0.31 312	0.69 192	0.67 247	0.32 93	0.34 123	0.38 173	0.30 208	0.42 83	0.30 117	0.18 416	0.16 243	0.15 380	0.15 274	0.15 126	0.30 160

DisPM	0.48 134	0.41 117	2.54 314	0.61 434	0.18 78	0.59 255	0.62 475	0.54 110	0.67 247	0.61 333	0.53 248	0.38 173	0.26 150	0.76 236	0.31 136	0.13 295	0.07 9	0.12 254	0.11 167	0.12 75	0.15 43

DRaft	0.65 306	0.47 158	2.38 223	0.25 45	0.17 60	0.64 338	0.65 481	0.56 126	0.57 157	0.67 393	0.98 482	0.38 173	0.99 498	1.42 366	2.06 500	0.11 199	0.14 210	0.10 132	0.14 250	0.18 194	0.21 95

HART	0.75 383	0.75 287	2.22 191	0.94 489	1.59 542	0.30 13	0.19 63	0.72 210	0.85 435	0.30 86	0.52 241	0.39 177	0.16 26	0.81 256	0.43 221	0.08 16	2.61 564	0.10 132	0.07 30	0.36 436	1.61 516

4D-IteraStereo	0.62 273	1.29 440	3.04 459	0.27 77	0.30 269	0.46 102	0.26 226	0.54 110	0.51 107	0.41 130	0.31 101	0.39 177	0.19 62	0.53 143	0.65 327	0.09 46	0.47 362	0.12 254	0.11 167	0.21 259	2.14 537

SA	0.61 253	1.14 397	2.79 417	0.32 170	0.63 437	0.57 224	0.30 301	0.97 398	0.78 378	0.43 144	0.63 346	0.39 177	0.46 343	0.70 213	0.31 136	0.10 110	0.44 357	0.13 315	0.32 443	0.31 396	0.51 299

test_4	0.47 122	0.80 303	2.15 174	0.36 259	0.29 255	0.59 255	0.28 257	0.50 85	0.42 52	0.43 144	0.76 432	0.39 177	0.22 95	0.73 228	0.49 258	0.08 16	0.18 264	0.11 199	0.15 274	0.29 378	0.27 139

PFNet+	0.50 153	0.43 131	2.54 314	0.49 386	0.18 78	0.58 235	0.76 500	0.54 110	0.72 320	0.56 269	0.48 203	0.39 177	0.26 150	0.94 281	0.33 159	0.14 332	0.09 99	0.14 351	0.13 227	0.12 75	0.16 56

PSM-softLoss	0.52 167	0.34 61	2.47 285	0.55 412	0.17 60	0.61 290	0.39 382	0.64 175	0.67 247	0.52 229	0.48 203	0.39 177	0.25 138	1.46 373	0.77 367	0.13 295	0.08 45	0.13 315	0.12 205	0.12 75	0.15 43

KMStereo	0.52 167	0.34 61	2.47 285	0.55 412	0.17 60	0.61 290	0.39 382	0.64 175	0.67 247	0.52 229	0.48 203	0.39 177	0.25 138	1.46 373	0.77 367	0.13 295	0.08 45	0.13 315	0.12 205	0.12 75	0.15 43

DeepStereo_RVC	0.47 122	0.37 87	2.19 182	0.55 412	0.18 78	0.60 270	0.58 461	0.52 93	0.62 197	0.49 188	0.45 184	0.39 177	0.85 479	0.47 100	0.34 170	0.12 248	0.08 45	0.11 199	0.09 82	0.15 126	0.19 79

RALAANet	0.52 167	1.37 465	2.63 352	0.33 192	0.23 183	0.48 120	0.19 63	0.69 192	0.55 144	0.49 188	0.46 189	0.39 177	0.31 214	0.53 143	0.53 274	0.10 110	0.33 336	0.11 199	0.17 314	0.29 378	0.13 22

rvit_stereo_0075_2	0.45 107	0.45 152	2.60 341	0.34 217	0.32 292	0.41 64	0.21 102	0.60 153	0.54 135	0.39 123	0.51 232	0.40 186	0.29 197	0.46 95	0.31 136	0.21 454	0.15 228	0.22 464	0.15 274	0.18 194	0.33 179

CASS	0.43 86	0.34 61	2.01 138	0.33 192	0.17 60	0.54 182	0.24 183	0.71 208	0.52 119	0.62 346	0.55 278	0.40 186	0.41 291	0.43 85	0.33 159	0.17 403	0.10 130	0.14 351	0.11 167	0.18 194	0.23 111
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
IPLG	0.74 372	1.09 384	2.87 434	0.36 259	0.21 140	1.63 529	0.60 468	1.39 529	0.63 209	1.39 528	0.51 232	0.40 186	0.86 481	1.40 361	0.37 187	0.09 46	0.07 9	0.14 351	0.12 205	0.34 417	0.23 111

LMCR-Stereo	0.61 253	1.00 364	2.60 341	0.42 337	0.22 153	0.74 409	0.31 312	1.06 478	0.70 297	0.62 346	0.64 359	0.40 186	0.52 383	0.84 260	1.27 450	0.20 444	0.09 99	0.12 254	0.09 82	0.26 341	0.16 56

GES	0.49 149	0.54 191	2.37 220	0.31 149	0.19 110	0.61 290	0.30 301	0.93 367	0.52 119	0.49 188	0.53 248	0.40 186	0.43 316	0.59 165	0.67 333	0.16 382	0.11 159	0.12 254	0.10 119	0.20 247	0.30 160

RAFT-Stereo + iAFF	0.58 217	1.48 486	2.53 309	0.29 112	0.78 467	0.52 162	0.20 77	0.68 189	0.66 234	0.51 219	0.61 331	0.40 186	0.32 222	0.40 67	0.43 221	0.08 16	0.63 396	0.09 76	0.09 82	0.37 444	0.58 336

rvit_0105_3	0.46 115	0.86 325	2.24 195	0.33 192	0.19 110	0.44 89	0.35 355	0.74 215	0.70 297	0.38 118	0.38 146	0.41 192	0.33 227	0.46 95	0.32 146	0.19 433	0.17 256	0.17 417	0.18 325	0.15 126	0.22 102

Selective-RAFT	0.46 115	0.48 161	1.88 113	0.32 170	0.16 38	0.61 290	0.19 63	0.66 181	0.62 197	0.28 75	0.30 90	0.41 192	0.33 227	0.51 132	0.32 146	0.11 199	1.09 451	0.09 76	0.35 464	0.19 225	0.37 203

LCNet	0.58 217	0.43 131	2.42 241	0.91 487	0.22 153	0.95 481	0.29 285	0.62 163	0.64 219	0.52 229	0.55 278	0.41 192	0.75 464	0.84 260	0.27 86	0.10 110	0.07 9	0.12 254	0.18 325	0.97 539	0.40 227

Pruner-Stereo	0.55 194	0.38 97	2.49 297	1.78 545	0.19 110	0.63 326	0.45 416	0.59 146	0.67 247	0.61 333	0.48 203	0.41 192	0.25 138	0.49 126	0.99 409	0.13 295	0.07 9	0.12 254	0.10 119	0.13 92	0.14 34

DN-CSS_ROB	0.56 202	1.64 510	2.75 408	0.42 337	0.22 153	0.57 224	0.19 63	0.79 245	0.66 234	0.46 166	0.62 338	0.41 192	0.32 222	0.73 228	0.49 258	0.12 248	0.08 45	0.14 351	0.13 227	0.38 452	0.17 64

iRaftStereo_RVC	0.47 122	0.84 315	1.91 119	0.29 112	0.15 27	0.53 171	0.20 77	0.58 137	0.50 100	0.37 112	0.43 169	0.42 197	0.23 112	0.38 56	0.28 99	0.09 46	0.70 408	0.12 254	0.11 167	0.43 482	0.77 400

EKT-Stereo	1.56 533	0.55 199	2.60 341	2.54 564	19.66 584	0.55 195	0.22 120	0.76 222	0.51 107	0.40 128	0.36 134	0.43 198	0.27 165	0.74 232	0.42 214	0.13 295	0.17 256	0.11 199	0.16 296	0.20 247	0.50 292

MIM_Stereo	0.55 194	0.92 351	2.65 362	0.32 170	1.09 509	0.51 143	0.19 63	0.67 184	0.52 119	0.48 172	0.54 267	0.43 198	0.27 165	0.57 158	0.30 117	0.08 16	0.17 256	0.11 199	0.10 119	0.28 368	0.80 412

Sa-1000	0.61 253	1.07 380	2.71 396	0.32 170	0.61 434	0.61 290	0.31 312	1.00 425	0.76 360	0.53 238	0.83 449	0.43 198	0.33 227	0.69 210	0.30 117	0.10 110	0.52 373	0.13 315	0.28 413	0.29 378	0.29 151

CIPLG	0.63 287	1.59 501	3.16 470	0.79 473	0.31 279	0.62 312	0.57 459	0.82 269	0.68 274	0.58 293	0.63 346	0.43 198	0.31 214	0.48 113	0.42 214	0.12 248	0.20 285	0.13 315	0.13 227	0.36 436	0.21 95

ACRE	0.63 287	1.55 493	3.41 497	0.76 466	0.28 247	0.60 270	0.56 456	0.82 269	0.68 274	0.57 287	0.62 338	0.43 198	0.30 208	0.47 100	0.42 214	0.12 248	0.19 270	0.13 315	0.14 250	0.36 436	0.20 88

Patchmatch Stereo++	0.43 86	0.36 75	2.44 254	0.48 373	0.17 60	0.61 290	0.26 226	0.53 99	0.61 186	0.48 172	0.43 169	0.43 198	0.28 179	0.56 154	0.30 117	0.12 248	0.08 45	0.12 254	0.10 119	0.17 169	0.13 22
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	0.43 86	0.36 75	2.44 254	0.48 373	0.18 78	0.61 290	0.28 257	0.53 99	0.61 186	0.48 172	0.43 169	0.43 198	0.28 179	0.49 126	0.30 117	0.12 248	0.08 45	0.12 254	0.10 119	0.17 169	0.13 22

ROB_FTStereo	0.43 86	0.36 75	2.44 254	0.48 373	0.18 78	0.61 290	0.26 226	0.53 99	0.61 186	0.48 172	0.43 169	0.43 198	0.28 179	0.51 132	0.30 117	0.12 248	0.08 45	0.12 254	0.10 119	0.17 169	0.13 22

iGMRVC	0.43 86	0.36 75	2.44 254	0.48 373	0.18 78	0.61 290	0.27 244	0.53 99	0.61 186	0.48 172	0.43 169	0.43 198	0.28 179	0.57 158	0.31 136	0.12 248	0.08 45	0.12 254	0.10 119	0.17 169	0.13 22

RAFT-345	0.56 202	0.37 87	2.68 381	0.40 322	0.34 309	0.58 235	0.41 389	0.49 70	0.70 297	0.51 219	0.99 485	0.43 198	0.28 179	1.56 387	0.81 380	0.10 110	0.07 9	0.11 199	0.09 82	0.11 64	0.09 3

iRAFT	0.43 86	0.36 75	2.44 254	0.48 373	0.17 60	0.61 290	0.26 226	0.53 99	0.61 186	0.48 172	0.43 169	0.43 198	0.28 179	0.56 154	0.30 117	0.12 248	0.08 45	0.12 254	0.10 119	0.17 169	0.13 22

RAFT-IKP	0.43 86	0.36 75	2.44 254	0.48 373	0.16 38	0.60 270	0.28 257	0.53 99	0.61 186	0.48 172	0.43 169	0.43 198	0.28 179	0.51 132	0.31 136	0.12 248	0.08 45	0.12 254	0.10 119	0.17 169	0.13 22

Prome-Stereo	0.53 181	0.36 75	2.39 230	0.60 428	0.23 183	0.63 326	0.41 389	0.66 181	0.67 247	0.59 312	1.02 489	0.43 198	0.71 452	0.61 176	0.34 170	0.10 110	0.07 9	0.10 132	0.09 82	0.13 92	0.44 265

SFCPSM	0.48 134	0.39 104	2.30 208	0.28 93	0.27 233	0.70 387	0.32 323	1.00 425	0.69 286	0.50 207	0.52 241	0.43 198	0.36 241	0.53 143	0.44 227	0.12 248	0.09 99	0.12 254	0.16 296	0.18 194	0.23 111

iResNet	0.59 235	1.09 384	2.54 314	0.44 354	0.18 78	0.65 354	0.29 285	0.89 339	0.75 351	0.59 312	0.64 359	0.43 198	0.39 272	0.73 228	1.24 447	0.11 199	0.08 45	0.09 76	0.08 51	0.21 259	0.40 227

MSKI-zero shot	0.70 352	0.44 144	2.62 351	1.47 528	0.75 459	0.56 202	0.20 77	0.80 251	0.45 73	0.60 323	0.52 241	0.44 213	0.17 30	0.70 213	0.26 76	0.09 46	2.87 566	0.09 76	0.32 443	0.14 115	0.50 292

LL-Strereo2	0.62 273	1.36 460	2.47 285	1.37 521	0.96 488	0.54 182	0.28 257	0.61 159	0.49 90	0.42 136	0.34 123	0.44 213	0.21 87	0.57 158	0.53 274	0.11 199	0.26 318	0.16 400	0.14 250	0.18 194	0.98 458

DCRE	0.76 388	0.80 303	2.31 211	1.05 502	1.18 518	0.63 326	0.26 226	1.03 451	0.59 175	0.52 229	2.12 536	0.44 213	0.27 165	0.41 76	0.53 274	0.09 46	1.02 444	0.10 132	0.32 443	0.16 146	1.47 509

x	0.65 306	0.62 228	2.12 166	0.36 259	0.61 434	0.48 120	0.24 183	0.80 251	0.89 457	0.50 207	0.56 291	0.44 213	0.36 241	0.62 182	0.80 376	0.11 199	1.44 499	0.11 199	0.39 483	0.16 146	1.34 498

RAFT+CT+SA	0.60 245	1.25 432	2.49 297	0.38 292	0.75 459	0.55 195	0.34 345	0.83 280	0.68 274	0.39 123	0.55 278	0.44 213	0.29 197	0.75 234	0.28 99	0.09 46	0.24 306	0.11 199	0.51 512	0.30 387	0.74 393

IPLGR_C	0.64 297	1.66 513	3.36 485	0.80 475	0.31 279	0.60 270	0.60 468	0.82 269	0.69 286	0.58 293	0.62 338	0.44 213	0.31 214	0.47 100	0.43 221	0.12 248	0.22 297	0.13 315	0.15 274	0.35 430	0.21 95

test-3	0.58 217	0.43 131	2.44 254	0.52 399	0.59 420	0.46 102	0.23 157	0.77 229	0.49 90	0.52 229	0.29 81	0.44 213	0.22 95	0.59 165	0.97 401	0.08 16	1.27 474	0.10 132	0.35 464	0.29 378	0.62 348

test_1	0.58 217	0.43 131	2.44 254	0.52 399	0.59 420	0.46 102	0.23 157	0.77 229	0.49 90	0.51 219	0.29 81	0.44 213	0.22 95	0.59 165	0.97 401	0.08 16	1.27 474	0.10 132	0.35 464	0.29 378	0.63 354

ROB_FTStereo_v2	0.43 86	0.36 75	2.44 254	0.49 386	0.17 60	0.61 290	0.28 257	0.53 99	0.61 186	0.48 172	0.43 169	0.44 213	0.28 179	0.48 113	0.30 117	0.12 248	0.08 45	0.12 254	0.10 119	0.17 169	0.13 22

HUI-Stereo	0.43 86	0.36 75	2.45 272	0.48 373	0.18 78	0.61 290	0.27 244	0.53 99	0.61 186	0.48 172	0.43 169	0.44 213	0.28 179	0.47 100	0.30 117	0.12 248	0.08 45	0.12 254	0.10 119	0.17 169	0.13 22

CRE-IMP	0.46 115	0.31 27	2.40 232	0.53 403	0.17 60	0.79 437	0.68 490	0.54 110	0.66 234	0.47 169	0.43 169	0.44 213	0.26 150	0.43 85	0.33 159	0.12 248	0.07 9	0.12 254	0.09 82	0.17 169	0.23 111

test_xeample	0.98 474	0.65 237	2.12 166	0.29 112	0.67 446	0.60 270	0.28 257	1.08 485	0.85 435	0.62 346	0.70 399	0.44 213	0.41 291	1.95 466	5.45 566	0.12 248	1.33 485	0.11 199	0.31 434	0.18 194	1.42 506

rvit_105_1	0.52 167	0.93 355	2.30 208	0.36 259	0.24 195	0.51 143	0.45 416	0.81 260	0.79 391	0.46 166	0.44 181	0.45 225	0.38 257	0.63 183	0.39 200	0.20 444	0.18 264	0.18 436	0.22 376	0.18 194	0.21 95

test_sample5	0.63 287	0.50 173	2.19 182	0.34 217	0.19 110	0.56 202	0.26 226	0.98 406	0.77 373	0.55 257	0.63 346	0.45 225	0.38 257	1.87 455	0.58 295	0.14 332	0.82 424	0.13 315	0.22 376	0.18 194	0.76 396

test_sample4	0.62 273	0.49 165	2.24 195	0.34 217	0.19 110	0.57 224	0.25 209	0.98 406	0.76 360	0.56 269	0.55 278	0.45 225	0.38 257	1.78 431	0.56 286	0.13 295	0.80 419	0.13 315	0.21 365	0.17 169	0.76 396

testlalala2	0.48 134	0.34 61	2.53 309	0.65 446	0.56 410	0.57 224	0.20 77	0.84 289	0.63 209	0.42 136	0.54 267	0.45 225	0.21 87	0.30 11	0.26 76	0.10 110	0.13 193	0.09 76	0.29 417	0.12 75	0.31 169

DualNet	0.63 287	0.50 173	2.19 182	0.34 217	0.19 110	0.56 202	0.26 226	0.98 406	0.77 373	0.56 269	0.66 373	0.45 225	0.38 257	1.87 455	0.58 295	0.14 332	0.82 424	0.13 315	0.22 376	0.18 194	0.76 396

StereoVision	0.52 167	1.12 393	2.70 395	0.34 217	0.32 292	0.47 114	0.26 226	0.73 213	0.61 186	0.33 97	0.89 466	0.45 225	0.26 150	0.52 136	0.39 200	0.14 332	0.15 228	0.16 400	0.15 274	0.22 276	0.14 34

test_3	0.59 235	0.44 144	2.44 254	0.53 403	0.59 420	0.48 120	0.30 301	0.79 245	0.52 119	0.51 219	0.30 90	0.45 225	0.22 95	0.59 165	0.97 401	0.08 16	1.25 469	0.11 199	0.35 464	0.30 387	0.62 348

DEmStereo	0.69 345	0.40 111	2.42 241	0.42 337	0.18 78	0.66 367	0.88 512	0.54 110	0.64 219	0.60 323	1.00 486	0.45 225	1.24 513	1.53 383	2.21 511	0.10 110	0.08 45	0.10 132	0.10 119	0.11 64	0.14 34

PFNet	0.62 273	0.42 121	2.69 388	0.43 349	0.55 408	0.62 312	0.27 244	0.64 175	0.72 320	0.61 333	0.56 291	0.45 225	0.33 227	1.86 451	1.12 430	0.28 493	0.09 99	0.12 254	0.16 296	0.26 341	0.27 139

Occ-G	0.68 338	0.54 191	2.08 153	0.99 500	0.74 457	0.38 51	0.25 209	0.46 54	0.78 378	0.40 128	0.36 134	0.46 234	0.22 95	0.90 274	0.70 341	0.09 46	1.53 511	0.09 76	0.16 296	0.31 396	2.06 533

WCG-NET（raft）	0.44 102	0.97 360	1.78 91	0.24 33	0.17 60	0.43 82	0.24 183	0.42 30	0.52 119	0.38 118	0.35 130	0.46 234	0.25 138	0.41 76	0.26 76	0.08 16	1.08 449	0.08 31	0.08 51	0.27 355	0.40 227

test_sample3	0.61 253	0.48 161	2.24 195	0.34 217	0.19 110	0.58 235	0.25 209	0.97 398	0.76 360	0.54 244	0.52 241	0.46 234	0.37 247	1.78 431	0.57 289	0.13 295	0.79 416	0.12 254	0.21 365	0.17 169	0.73 390

test_sample2	0.59 235	0.42 121	1.84 102	0.33 192	0.18 78	0.52 162	0.28 257	0.86 313	0.70 297	0.47 169	0.53 248	0.46 234	0.41 291	1.51 381	0.66 330	0.12 248	0.93 432	0.11 199	0.24 385	0.16 146	1.01 461

xx1	0.71 356	0.73 272	2.43 246	0.67 454	0.52 397	0.76 417	0.24 183	0.85 302	1.05 500	0.77 436	0.39 152	0.46 234	0.37 247	0.70 213	0.22 17	0.10 110	2.13 547	0.12 254	0.41 489	0.16 146	1.18 475

gwcnet-sp	0.52 167	0.71 264	2.66 366	0.32 170	0.22 153	0.66 367	0.31 312	0.84 289	0.69 286	0.61 333	0.49 217	0.46 234	0.43 316	0.77 238	0.48 249	0.12 248	0.11 159	0.11 199	0.11 167	0.19 225	0.19 79

scenet	0.52 167	0.71 264	2.66 366	0.32 170	0.22 153	0.66 367	0.31 312	0.84 289	0.69 286	0.61 333	0.49 217	0.46 234	0.43 316	0.77 238	0.48 249	0.12 248	0.11 159	0.11 199	0.11 167	0.19 225	0.19 79

ssnet	0.52 167	0.71 264	2.66 366	0.32 170	0.22 153	0.66 367	0.31 312	0.84 289	0.69 286	0.61 333	0.49 217	0.46 234	0.43 316	0.77 238	0.48 249	0.12 248	0.11 159	0.11 199	0.11 167	0.19 225	0.19 79

qqq	0.65 306	0.63 230	2.10 163	0.30 132	0.64 441	0.46 102	0.27 244	0.81 260	0.83 420	0.48 172	0.56 291	0.46 234	0.37 247	1.03 295	0.75 361	0.11 199	1.41 495	0.12 254	0.41 489	0.16 146	1.18 475

test_sample6	0.64 297	0.51 180	2.17 177	0.35 240	0.18 78	0.56 202	0.27 244	1.00 425	0.80 399	0.56 269	0.66 373	0.47 243	0.39 272	1.95 466	0.60 303	0.14 332	0.80 419	0.13 315	0.21 365	0.18 194	0.78 406

H2IRNET	0.48 134	1.04 376	2.57 330	0.31 149	0.19 110	0.54 182	0.19 63	0.55 120	0.53 130	0.28 75	0.56 291	0.47 243	0.35 237	0.47 100	0.40 202	0.11 199	0.08 45	0.12 254	0.14 250	0.37 444	0.26 132

AE-Stereo	0.71 356	0.32 40	2.44 254	0.44 354	0.50 391	0.58 235	0.23 157	1.08 485	0.67 247	0.67 393	0.51 232	0.47 243	0.24 118	0.63 183	0.32 146	0.09 46	2.15 551	0.11 199	0.45 495	0.22 276	2.01 530

mmm	0.66 325	0.53 188	1.83 99	0.38 292	0.86 475	0.49 125	0.27 244	0.82 269	0.83 420	0.59 312	0.69 386	0.47 243	0.38 257	0.81 256	0.73 355	0.12 248	1.37 489	0.14 351	0.45 495	0.18 194	1.35 499

ASMatch	0.61 253	0.47 158	2.72 398	0.91 487	0.36 330	0.56 202	0.24 183	0.54 110	0.67 247	0.48 172	1.20 504	0.47 243	0.65 433	1.33 354	0.93 396	0.10 110	0.08 45	0.11 199	0.11 167	0.10 51	0.17 64

RAFT-RH_RVC	0.65 306	0.73 272	2.78 415	0.39 309	0.29 255	0.60 270	0.18 55	0.45 47	0.63 209	0.75 430	1.89 531	0.47 243	0.29 197	1.59 400	1.21 441	0.15 363	0.07 9	0.13 315	0.13 227	0.11 64	0.10 7

GMM-Stereo	0.53 181	0.33 52	2.89 436	0.53 403	0.24 195	0.77 427	0.46 422	0.62 163	0.65 226	0.58 293	0.73 419	0.47 243	0.43 316	0.68 207	0.29 110	0.10 110	0.06 1	0.13 315	0.13 227	0.14 115	0.44 265

222	1.02 480	0.60 215	1.95 126	0.29 112	0.51 394	0.62 312	0.24 183	1.09 487	0.86 442	0.64 368	0.67 378	0.47 243	0.42 304	1.86 451	6.73 571	0.13 295	1.21 464	0.11 199	0.32 443	0.17 169	1.44 507

TRStereo	0.89 446	1.02 369	2.91 439	4.59 574	0.31 279	0.93 477	0.23 157	1.93 551	0.66 234	0.37 112	0.54 267	0.48 251	0.40 279	0.67 202	0.29 110	0.13 295	0.37 341	0.11 199	0.48 504	0.13 92	1.21 482

HCRNet	0.50 153	0.75 287	2.08 153	0.39 309	0.29 255	0.58 235	0.22 120	0.79 245	0.67 247	0.49 188	0.49 217	0.48 251	0.37 247	1.13 319	0.40 202	0.15 363	0.10 130	0.15 380	0.13 227	0.21 259	0.19 79

IRAFT_RVC	0.59 235	0.74 282	2.42 241	0.47 372	0.21 140	0.59 255	0.42 396	0.68 189	0.73 325	0.54 244	0.50 229	0.49 253	0.51 376	1.57 392	1.00 412	0.11 199	0.25 315	0.13 315	0.10 119	0.15 126	0.14 34

ICVP	0.48 134	0.33 52	2.37 220	0.34 217	0.22 153	0.60 270	0.55 452	0.79 245	0.53 130	0.45 155	0.60 323	0.49 253	0.36 241	0.55 151	0.46 238	0.16 382	0.16 243	0.14 351	0.11 167	0.16 146	0.32 175
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
AFF-stereo	0.57 209	1.51 490	2.59 334	0.33 192	0.23 183	0.51 143	0.21 102	0.69 192	0.68 274	0.49 188	0.63 346	0.49 253	0.34 235	0.50 131	0.37 187	0.08 16	0.54 378	0.10 132	0.10 119	0.40 467	0.60 345

HITNet	0.55 194	1.28 438	2.73 403	0.35 240	0.14 18	0.56 202	0.23 157	0.89 339	0.62 197	0.52 229	0.51 232	0.49 253	0.38 257	0.52 136	0.60 303	0.09 46	0.07 9	0.10 132	0.08 51	0.25 321	0.61 346
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
LG-Stereo	0.36 38	0.61 221	1.37 46	0.26 62	0.37 336	0.43 82	0.20 77	0.55 120	0.44 67	0.25 41	0.30 90	0.50 257	0.17 30	0.30 11	0.37 187	0.10 110	0.18 264	0.11 199	0.10 119	0.24 299	0.43 249

GCST	0.84 418	1.48 486	3.02 455	1.12 510	1.09 509	0.62 312	0.19 63	0.79 245	0.56 150	0.60 323	0.65 366	0.50 257	0.31 214	1.24 338	0.74 360	0.76 534	0.46 359	0.84 538	0.64 531	0.71 522	0.57 332

MyStereo8	0.73 368	1.16 406	2.89 436	0.53 403	0.34 309	0.71 392	0.20 77	1.87 547	0.59 175	0.53 238	0.66 373	0.50 257	0.33 227	1.27 347	0.62 313	0.10 110	1.19 460	0.10 132	0.21 365	0.21 259	0.61 346

IPLGR	0.58 217	0.64 233	3.12 466	0.37 272	0.18 78	0.62 312	0.54 448	1.06 478	0.69 286	0.73 420	0.46 189	0.50 257	0.44 325	1.12 318	0.31 136	0.10 110	0.08 45	0.11 199	0.09 82	0.21 259	0.20 88

AAGNet	0.92 455	0.40 111	2.53 309	0.60 428	1.01 497	0.62 312	0.45 416	0.52 93	0.68 274	0.58 293	0.53 248	0.50 257	0.72 453	1.22 333	7.32 573	0.12 248	0.07 9	0.12 254	0.10 119	0.16 146	0.10 7

SMFormer	0.64 297	0.54 191	1.92 121	0.32 170	0.16 38	0.46 102	0.24 183	0.94 373	0.85 435	0.58 293	0.70 399	0.51 262	0.41 291	1.89 458	0.86 389	0.13 295	1.01 439	0.11 199	0.26 402	0.17 169	0.84 424

tta	0.63 287	0.54 191	1.92 121	0.32 170	0.16 38	0.46 102	0.24 183	0.94 373	0.85 435	0.58 293	0.70 399	0.51 262	0.41 291	1.89 458	0.86 389	0.13 295	1.01 439	0.11 199	0.26 402	0.19 225	0.59 341

qqq1	0.62 273	0.54 191	1.92 121	0.32 170	0.16 38	0.46 102	0.24 183	0.94 373	0.85 435	0.58 293	0.70 399	0.51 262	0.41 291	1.89 458	0.64 322	0.13 295	1.01 439	0.09 76	0.24 385	0.19 225	0.59 341

fff1	0.62 273	0.54 191	1.92 121	0.32 170	0.16 38	0.46 102	0.24 183	0.94 373	0.85 435	0.58 293	0.70 399	0.51 262	0.41 291	1.89 458	0.64 322	0.13 295	1.01 439	0.09 76	0.24 385	0.19 225	0.59 341

SST-Stereo	0.56 202	0.30 21	2.44 254	0.71 463	0.55 408	0.62 312	0.65 481	0.57 133	0.67 247	0.59 312	0.53 248	0.51 262	0.59 411	1.57 392	0.31 136	0.12 248	0.07 9	0.12 254	0.10 119	0.17 169	0.11 14

EAI-Stereo	1.16 500	0.29 8	1.94 125	0.55 412	0.97 491	1.96 542	7.94 577	1.34 525	1.03 496	1.01 486	1.48 521	0.51 262	0.66 440	0.65 196	1.42 462	0.09 46	0.23 304	0.09 76	0.53 515	0.13 92	0.49 290

PS-NSSS	0.69 345	1.37 465	2.44 254	0.31 149	0.32 292	0.64 338	0.34 345	1.04 457	0.74 345	0.56 269	0.75 429	0.51 262	0.42 304	2.41 510	0.54 279	0.24 476	0.17 256	0.27 486	0.18 325	0.30 387	0.23 111

StereoAnything_RVC	1.22 503	1.71 516	3.17 471	2.52 563	2.63 565	0.26 7	0.15 26	0.47 61	0.54 135	0.49 188	0.71 412	0.52 269	0.19 62	1.60 403	0.57 289	0.11 199	4.13 575	0.08 31	0.05 1	0.76 528	3.79 570

test_sample1	0.61 253	0.45 152	1.84 102	0.33 192	0.29 255	0.49 125	0.24 183	0.83 280	0.73 325	0.51 219	0.53 248	0.52 269	0.45 333	1.40 361	0.72 351	0.11 199	0.96 433	0.10 132	0.24 385	0.15 126	1.25 489

CoDeX	0.54 190	0.52 184	2.25 199	0.30 132	0.26 220	0.61 290	0.32 323	1.03 451	0.73 325	0.49 188	0.56 291	0.52 269	0.40 279	1.59 400	0.38 195	0.12 248	0.09 99	0.11 199	0.10 119	0.15 126	0.22 102

PSMNet-RUCA	0.64 297	1.12 393	2.61 346	0.59 427	0.56 410	0.64 338	0.37 366	0.89 339	0.72 320	0.53 238	0.68 381	0.53 272	0.43 316	0.61 176	0.46 238	0.35 506	0.19 270	0.44 521	0.29 417	0.49 500	0.35 194

ITSA-stereo	0.52 167	0.42 121	1.46 59	0.34 217	0.18 78	0.60 270	0.29 285	0.99 415	0.82 413	0.51 219	0.48 203	0.53 272	0.59 411	1.25 342	0.73 355	0.15 363	0.12 177	0.17 417	0.16 296	0.19 225	0.32 175

MyStereo05	0.57 209	0.72 269	2.72 398	0.31 149	0.25 204	0.60 270	0.30 301	0.87 322	0.82 413	0.54 244	0.37 140	0.53 272	0.42 304	0.63 183	0.73 355	0.09 46	0.55 381	0.12 254	0.20 354	0.16 146	0.56 326

CrosDoStereo	0.96 469	0.49 165	2.66 366	0.27 77	0.33 299	0.54 182	3.69 567	0.77 229	0.66 234	0.70 407	1.39 518	0.53 272	1.47 526	1.77 428	3.02 539	0.10 110	0.08 45	0.11 199	0.11 167	0.22 276	0.30 160

KYRaft	0.52 167	0.35 70	2.40 232	0.34 217	0.21 140	0.75 412	0.43 403	0.62 163	0.63 209	0.64 368	0.92 472	0.53 272	0.72 453	0.60 171	0.26 76	0.10 110	0.07 9	0.12 254	0.14 250	0.13 92	0.54 317

DeepStereo_LL	0.96 469	0.49 165	2.66 366	0.27 77	0.33 299	0.54 182	3.69 567	0.77 229	0.66 234	0.70 407	1.39 518	0.53 272	1.47 526	1.77 428	3.02 539	0.10 110	0.08 45	0.11 199	0.11 167	0.22 276	0.30 160

CFNet-RSSM	0.44 102	0.36 75	2.38 223	0.28 93	0.43 375	0.53 171	0.20 77	0.86 313	0.52 119	0.44 151	0.36 134	0.53 272	0.26 150	0.40 67	0.27 86	0.09 46	0.08 45	0.09 76	0.38 480	0.10 51	0.22 102

Reg-Stereo(zero)	0.66 325	0.26 1	2.13 172	0.25 45	1.15 517	0.99 484	0.97 519	0.57 133	0.81 407	0.52 229	0.46 189	0.54 279	0.59 411	0.47 100	1.14 432	0.08 16	0.88 428	0.08 31	0.36 474	0.12 75	0.80 412

MyStereo04	0.57 209	0.68 248	2.66 366	0.30 132	0.41 359	0.61 290	0.31 312	0.88 330	0.80 399	0.48 172	0.37 140	0.54 279	0.42 304	0.61 176	0.71 347	0.09 46	0.59 388	0.12 254	0.21 365	0.16 146	0.48 284

knoymous	0.37 48	0.34 61	1.83 99	0.25 45	0.18 78	0.45 94	0.24 183	0.60 153	0.40 43	0.42 136	0.39 152	0.54 279	0.25 138	0.41 76	0.29 110	0.12 248	0.08 45	0.12 254	0.07 30	0.13 92	0.20 88

GMOStereo	0.58 217	0.89 336	2.46 280	0.29 112	0.99 492	0.51 143	0.32 323	0.58 137	0.46 74	0.58 293	0.48 203	0.54 279	0.27 165	0.31 15	0.25 61	0.09 46	1.64 517	0.13 315	0.11 167	0.34 417	0.42 241

error version	0.58 217	0.89 336	2.46 280	0.29 112	0.99 492	0.51 143	0.32 323	0.58 137	0.46 74	0.58 293	0.48 203	0.54 279	0.27 165	0.31 15	0.25 61	0.09 46	1.64 517	0.13 315	0.11 167	0.34 417	0.42 241

test-v	0.58 217	0.89 336	2.46 280	0.29 112	0.99 492	0.51 143	0.32 323	0.58 137	0.46 74	0.58 293	0.48 203	0.54 279	0.27 165	0.31 15	0.25 61	0.09 46	1.64 517	0.13 315	0.11 167	0.34 417	0.42 241

RAFT_R40	0.55 194	0.31 27	2.44 254	0.57 425	0.42 371	0.62 312	0.52 442	0.58 137	0.66 234	0.56 269	0.54 267	0.54 279	0.50 372	1.56 387	0.53 274	0.11 199	0.07 9	0.12 254	0.10 119	0.16 146	0.10 7

test-2	0.58 217	0.89 336	2.46 280	0.29 112	0.99 492	0.51 143	0.32 323	0.58 137	0.46 74	0.58 293	0.48 203	0.54 279	0.27 165	0.31 15	0.25 61	0.09 46	1.64 517	0.13 315	0.11 167	0.34 417	0.42 241

test-1	0.61 253	0.54 191	2.09 157	0.31 149	1.37 528	0.51 143	0.28 257	0.83 280	0.50 100	0.42 136	0.55 278	0.54 279	0.24 118	0.38 56	1.25 448	0.10 110	1.08 449	0.10 132	0.17 314	0.11 64	0.77 400

ttt	0.89 446	0.51 180	2.51 303	0.36 259	0.31 279	0.61 290	0.28 257	1.07 482	0.92 465	0.56 269	0.77 436	0.55 288	0.37 247	2.27 496	3.51 547	0.16 382	1.21 464	0.13 315	0.31 434	0.18 194	1.26 490

test_5	0.61 253	1.25 432	2.76 411	0.39 309	0.64 441	0.58 235	0.35 355	0.85 302	0.66 234	0.49 188	0.56 291	0.55 288	0.40 279	0.79 248	0.32 146	0.10 110	0.19 270	0.12 254	0.12 205	0.33 410	0.85 428

AASNet	0.66 325	1.49 488	2.97 446	0.37 272	0.33 299	0.65 354	0.30 301	1.00 425	0.78 378	0.56 269	0.60 323	0.55 288	0.39 272	0.88 271	0.96 399	0.15 363	0.12 177	0.13 315	0.11 167	0.45 489	0.35 194

GrayStereo	0.71 356	0.27 3	2.40 232	0.89 481	0.23 183	0.62 312	1.40 551	0.67 184	0.70 297	0.72 419	0.77 436	0.55 288	3.03 557	0.60 171	0.28 99	0.10 110	0.08 45	0.10 132	0.21 365	0.12 75	0.37 203

CroCo-Stereo	0.35 29	0.71 264	1.67 84	0.32 170	0.17 60	0.19 2	0.21 102	0.79 245	0.54 135	0.22 20	0.25 57	0.55 288	0.22 95	0.28 6	0.28 99	0.10 110	0.08 45	0.08 31	0.07 30	0.12 75	0.10 7
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
FENet	0.48 134	0.58 207	2.46 280	0.33 192	0.18 78	0.58 235	0.22 120	0.83 280	0.64 219	0.49 188	0.42 166	0.55 288	0.38 257	0.52 136	0.51 265	0.12 248	0.09 99	0.12 254	0.11 167	0.17 169	0.31 169

MLCV	0.59 235	1.41 471	2.41 237	0.31 149	0.15 27	0.60 270	0.23 157	0.77 229	0.63 209	0.67 393	0.66 373	0.55 288	0.37 247	1.16 323	1.09 425	0.10 110	0.07 9	0.09 76	0.07 30	0.21 259	0.29 151

GwcNet-ADL	0.54 190	0.78 297	2.85 431	0.31 149	0.20 126	0.58 235	0.29 285	0.93 367	0.67 247	0.48 172	0.47 195	0.56 295	0.33 227	0.48 113	0.80 376	0.13 295	0.12 177	0.09 76	0.09 82	0.14 115	0.40 227

GANet-ADL	0.48 134	0.56 203	2.51 303	0.34 217	0.20 126	0.58 235	0.25 209	0.80 251	0.57 157	0.43 144	0.61 331	0.56 295	0.31 214	0.44 89	0.44 227	0.14 332	0.11 159	0.10 132	0.09 82	0.22 276	0.38 212

ARAFT	0.65 306	1.69 515	3.34 484	0.29 112	0.16 38	0.65 354	0.36 363	0.96 390	0.73 325	0.63 357	0.49 217	0.56 295	0.31 214	1.23 336	0.35 178	0.11 199	0.08 45	0.14 351	0.13 227	0.38 452	0.50 292

DMCA	0.50 153	0.83 310	1.95 126	0.32 170	0.24 195	0.59 255	0.26 226	0.81 260	0.68 274	0.59 312	0.49 217	0.56 295	0.36 241	0.65 196	0.65 327	0.14 332	0.10 130	0.14 351	0.10 119	0.19 225	0.29 151

DAS	0.61 253	0.42 121	1.85 106	0.34 217	0.34 309	0.52 162	0.42 396	0.89 339	0.80 399	0.85 463	0.69 386	0.57 299	0.51 376	2.38 506	0.57 289	0.13 295	0.09 99	0.12 254	0.09 82	0.18 194	0.37 203

SepStereo	0.57 209	0.42 121	1.85 106	0.34 217	0.34 309	0.52 162	0.42 396	0.89 339	0.80 399	0.85 463	0.69 386	0.57 299	0.51 376	1.55 385	0.57 289	0.13 295	0.09 99	0.12 254	0.09 82	0.18 194	0.37 203

111	0.57 209	1.41 471	2.63 352	0.25 45	0.15 27	0.59 255	0.26 226	0.90 348	0.83 420	0.50 207	0.54 267	0.57 299	0.38 257	0.54 149	0.41 208	0.10 110	0.07 9	0.09 76	0.07 30	0.24 299	0.81 419

Gwc-CoAtRS	0.41 74	0.37 87	2.06 150	0.28 93	0.41 359	0.48 120	0.19 63	0.64 175	0.49 90	0.45 155	0.39 152	0.57 299	0.26 150	0.37 52	0.28 99	0.09 46	0.19 270	0.09 76	0.31 434	0.11 64	0.25 124

xxxx	0.97 472	0.64 233	2.14 173	0.30 132	0.67 446	0.64 338	0.24 183	1.09 487	0.91 463	0.57 287	0.65 366	0.58 303	0.39 272	1.57 392	5.49 567	0.13 295	1.38 490	0.11 199	0.32 443	0.17 169	1.41 505

CFNet	0.65 306	1.45 481	2.27 201	0.34 217	0.25 204	0.64 338	0.23 157	0.93 367	0.79 391	0.48 172	0.59 314	0.58 303	0.40 279	2.28 497	0.63 320	0.13 295	0.09 99	0.15 380	0.14 250	0.34 417	0.26 132

iResNet_ROB	0.60 245	1.59 501	2.04 145	0.32 170	0.21 140	0.60 270	0.22 120	0.99 415	0.85 435	0.61 333	0.63 346	0.58 303	0.42 304	1.08 308	0.98 407	0.11 199	0.08 45	0.09 76	0.06 8	0.23 292	0.33 179

1111x	1.06 487	0.79 301	3.29 481	0.33 192	0.60 425	0.64 338	0.33 337	1.10 490	0.92 465	0.59 312	0.69 386	0.59 306	0.47 354	2.64 526	4.61 562	0.12 248	1.38 490	0.11 199	0.49 506	0.18 194	1.30 495

NRIStereo	0.50 153	0.34 61	2.44 254	0.52 399	0.16 38	0.94 479	0.73 498	0.52 93	0.65 226	0.48 172	0.40 161	0.59 306	0.29 197	0.78 245	0.33 159	0.11 199	0.13 193	0.11 199	0.09 82	0.22 276	0.25 124

GEStereo_RVC	0.61 253	1.19 415	2.61 346	0.48 373	0.25 204	0.63 326	0.37 366	1.05 465	0.79 391	0.55 257	0.55 278	0.59 306	0.44 325	1.10 310	0.48 249	0.16 382	0.11 159	0.12 254	0.11 167	0.27 355	0.43 249

RAFT + AFF	0.79 401	1.73 517	2.99 451	0.34 217	0.35 318	0.67 375	0.51 438	1.05 465	0.79 391	0.54 244	0.58 309	0.59 306	0.81 471	1.80 436	1.21 441	0.13 295	0.27 325	0.15 380	0.14 250	0.45 489	0.69 379

MMNet	0.55 194	0.92 351	2.03 142	0.34 217	0.27 233	0.79 437	0.28 257	0.86 313	0.79 391	0.62 346	0.58 309	0.59 306	0.56 395	0.80 252	0.61 310	0.11 199	0.11 159	0.12 254	0.11 167	0.21 259	0.22 102

DMCA-RVC	0.70 352	1.30 441	3.59 512	0.37 272	0.89 479	0.57 224	0.31 312	0.73 213	0.59 175	0.69 403	0.54 267	0.59 306	0.57 400	1.25 342	0.66 330	0.16 382	0.38 345	0.20 453	0.15 274	0.22 276	0.23 111

BEATNet_4x	0.57 209	1.16 406	2.56 326	0.35 240	0.16 38	0.56 202	0.25 209	0.91 355	0.64 219	0.55 257	0.53 248	0.59 306	0.43 316	0.67 202	0.76 365	0.12 248	0.09 99	0.12 254	0.09 82	0.23 292	0.58 336

IER	0.49 149	0.73 272	2.12 166	0.27 77	0.25 204	0.65 354	0.27 244	0.76 222	0.59 175	0.56 269	0.59 314	0.60 313	0.53 386	0.64 190	0.44 227	0.12 248	0.09 99	0.11 199	0.11 167	0.18 194	0.15 43

iResNetv2_ROB	0.71 356	1.90 528	3.48 503	0.43 349	0.22 153	0.60 270	0.29 285	0.96 390	0.78 378	0.60 323	0.65 366	0.60 313	0.46 343	0.80 252	1.21 441	0.12 248	0.08 45	0.10 132	0.07 30	0.44 486	0.33 179

UPFNet	0.51 165	0.67 239	2.04 145	0.34 217	0.33 299	0.65 354	0.37 366	0.88 330	0.65 226	0.60 323	0.53 248	0.61 315	0.41 291	0.77 238	0.55 282	0.13 295	0.13 193	0.13 315	0.13 227	0.20 247	0.16 56

FADNet_RVC	0.87 437	1.51 490	2.90 438	0.31 149	0.24 195	0.71 392	0.25 209	1.00 425	0.65 226	0.45 155	0.57 302	0.61 315	0.44 325	1.53 383	0.75 361	0.94 541	0.97 434	0.28 488	1.00 557	0.89 534	1.36 502

ADCRef	0.88 438	1.45 481	2.68 381	0.38 292	0.35 318	0.95 481	0.51 438	0.92 362	0.81 407	0.89 467	0.84 451	0.61 315	1.35 516	1.26 346	3.38 544	0.14 332	0.12 177	0.17 417	0.19 343	0.28 368	0.34 187

TDLM	0.83 416	1.28 438	2.38 223	0.46 366	0.26 220	0.66 367	0.55 452	0.87 322	0.80 399	2.54 559	0.62 338	0.61 315	0.51 376	2.68 530	0.67 333	0.20 444	0.11 159	0.35 507	0.15 274	0.33 410	0.48 284

AdaStereo	0.48 134	0.44 144	2.18 180	0.36 259	0.20 126	0.59 255	0.29 285	0.97 398	0.74 345	0.52 229	0.55 278	0.61 315	0.33 227	0.52 136	0.44 227	0.18 416	0.08 45	0.17 417	0.11 167	0.18 194	0.24 120
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.
Any-RAFT	0.42 82	0.33 52	1.89 115	0.28 93	0.21 140	0.69 384	0.21 102	0.83 280	0.60 181	0.45 155	0.43 169	0.62 320	0.30 208	0.48 113	0.24 44	0.11 199	0.40 351	0.08 31	0.06 8	0.10 51	0.16 56

iRaft-Stereo_5w	0.65 306	1.35 455	2.21 189	0.30 132	0.63 437	0.49 125	0.28 257	0.78 236	0.64 219	0.41 130	0.61 331	0.62 320	0.46 343	1.79 435	0.48 249	0.10 110	0.25 315	0.11 199	0.12 205	0.40 467	0.94 448

pcwnet_v2	0.65 306	0.54 191	4.29 545	0.33 192	0.27 233	0.60 270	0.25 209	1.02 443	0.92 465	0.61 333	0.69 386	0.62 320	0.54 388	0.67 202	0.38 195	0.18 416	0.15 228	0.15 380	0.14 250	0.21 259	0.49 290

FADNet-RVC	0.69 345	1.65 511	2.74 406	0.35 240	0.26 220	0.60 270	0.29 285	0.91 355	0.67 247	0.46 166	0.51 232	0.62 320	0.46 343	1.75 423	0.81 380	0.17 403	0.20 285	0.17 417	0.18 325	0.60 513	0.39 220

TCMNet	0.72 365	1.15 403	2.78 415	0.51 397	0.52 397	0.73 402	0.39 382	0.94 373	0.78 378	0.60 323	0.68 381	0.63 324	0.46 343	1.71 417	0.72 351	0.18 416	0.19 270	0.23 472	0.18 325	0.40 467	0.56 326

model_zeroshot	0.75 383	0.94 356	2.48 291	1.88 551	0.68 449	0.72 398	0.22 120	1.01 435	0.51 107	1.10 495	0.35 130	0.63 324	0.20 77	0.78 245	0.32 146	0.12 248	1.97 537	0.10 132	0.23 381	0.12 75	0.56 326

GMStereo_Zeroshot	0.44 102	0.44 144	1.84 102	0.44 354	0.20 126	0.52 162	0.19 63	0.60 153	0.54 135	0.58 293	0.59 314	0.63 324	0.29 197	0.59 165	0.34 170	0.16 382	0.09 99	0.16 400	0.09 82	0.26 341	0.26 132

BSDual-CNN	0.48 134	0.32 40	1.58 70	0.31 149	0.22 153	0.76 417	0.32 323	1.05 465	0.67 247	0.64 368	0.53 248	0.63 324	0.38 257	0.48 113	0.97 401	0.13 295	0.10 130	0.14 351	0.12 205	0.13 92	0.15 43

psmg	0.48 134	0.32 40	1.58 70	0.28 93	0.22 153	0.75 412	0.35 355	0.94 373	0.67 247	0.61 333	0.59 314	0.63 324	0.38 257	0.48 113	0.97 401	0.13 295	0.11 159	0.13 315	0.13 227	0.14 115	0.15 43

cross-raft	0.47 122	0.34 61	2.17 177	0.70 461	0.84 474	0.50 135	0.35 355	0.74 215	0.43 58	0.44 151	0.45 184	0.63 324	0.25 138	0.37 52	0.27 86	0.08 16	0.14 210	0.10 132	0.23 381	0.11 64	0.27 139

FADNet-RVC-Resample	0.74 372	1.54 492	3.81 524	0.38 292	0.29 255	0.62 312	0.38 376	0.91 355	0.67 247	0.52 229	0.51 232	0.63 324	0.44 325	1.56 387	0.59 299	0.24 476	0.32 332	0.22 464	0.19 343	0.30 387	0.71 384

SuperB	1.19 501	1.62 506	5.29 558	0.37 272	0.26 220	0.81 444	0.87 510	0.94 373	1.19 518	0.68 399	0.68 381	0.63 324	1.37 519	1.73 419	3.30 541	0.16 382	0.12 177	0.17 417	0.16 296	2.74 570	0.63 354

z-ln-s-r	0.76 388	1.41 471	2.84 428	0.33 192	0.27 233	0.58 235	0.37 366	0.92 362	0.89 457	0.54 244	0.81 444	0.64 332	0.48 361	2.23 494	1.74 480	0.11 199	0.08 45	0.11 199	0.09 82	0.28 368	0.40 227

xyz-stereo	3.06 561	0.44 144	30.74 594	0.24 33	0.12 4	15.34 581	0.24 183	0.56 126	0.49 90	0.62 346	7.90 573	0.64 332	0.49 367	1.44 371	1.05 417	0.09 46	0.07 9	0.34 506	0.08 51	0.13 92	0.19 79

dad	0.58 217	1.35 455	2.39 230	0.31 149	0.20 126	0.62 312	0.26 226	0.56 126	0.79 391	0.66 391	0.64 359	0.64 332	0.36 241	0.87 264	0.48 249	0.28 493	0.15 228	0.40 513	0.18 325	0.24 299	0.22 102

CC-Net-ROB	0.95 466	1.57 497	2.93 441	0.90 483	0.39 347	0.87 465	0.44 412	1.12 497	0.83 420	0.59 312	0.69 386	0.64 332	0.50 372	2.73 534	0.93 396	0.97 544	0.40 351	0.87 542	0.29 417	0.61 516	0.66 364

PWCDC_ROB	0.83 416	1.57 497	2.63 352	0.48 373	0.37 336	0.78 433	0.29 285	1.04 457	1.36 530	0.63 357	2.05 535	0.64 332	0.70 451	1.10 310	1.20 440	0.33 503	0.14 210	0.15 380	0.12 205	0.63 517	0.46 275

HI	0.47 122	0.82 308	2.49 297	0.29 112	0.22 153	0.45 94	0.20 77	0.59 146	0.43 58	0.59 312	0.59 314	0.65 337	0.45 333	0.48 113	0.40 202	0.08 16	0.09 99	0.10 132	0.11 167	0.24 299	0.20 88

CoSv	0.47 122	0.82 308	2.49 297	0.29 112	0.22 153	0.45 94	0.20 77	0.59 146	0.43 58	0.59 312	0.59 314	0.65 337	0.45 333	0.48 113	0.40 202	0.08 16	0.09 99	0.10 132	0.11 167	0.24 299	0.20 88

anonymousdsp2	0.88 438	0.31 27	1.96 130	1.06 503	1.56 539	0.57 224	0.22 120	0.84 289	0.98 488	1.20 511	0.37 140	0.65 337	0.26 150	1.19 331	0.46 238	0.10 110	2.40 560	0.10 132	0.13 227	0.19 225	2.96 560

BUS	0.45 107	0.32 40	1.58 70	0.31 149	0.22 153	0.91 473	0.23 157	1.05 465	0.67 247	0.64 368	0.53 248	0.65 337	0.32 222	0.48 113	0.34 170	0.13 295	0.10 130	0.14 351	0.12 205	0.13 92	0.15 43

NINENet	0.54 190	0.40 111	2.19 182	0.55 412	0.26 220	0.91 473	0.23 157	1.05 465	0.77 373	0.54 244	0.57 302	0.65 337	0.32 222	1.22 333	0.34 170	0.16 382	0.13 193	0.16 400	0.11 167	0.16 146	0.14 34

CSP-Net	0.55 194	0.61 221	1.81 98	0.30 132	0.23 183	0.77 427	0.35 355	0.90 348	0.62 197	0.62 346	0.60 323	0.65 337	0.42 304	1.76 425	0.47 243	0.17 403	0.12 177	0.10 132	0.10 119	0.21 259	0.16 56

Consistency-Raft	0.92 455	1.21 419	3.50 504	0.98 495	0.63 437	0.77 427	0.54 448	1.02 443	1.01 493	0.62 346	1.03 491	0.65 337	1.04 502	0.81 256	1.36 457	0.45 516	0.47 362	0.51 525	0.59 526	0.65 519	0.47 277

DeepPrunerF	0.92 455	1.33 448	3.41 497	0.46 366	0.51 394	0.64 338	0.49 435	1.16 507	2.62 558	0.65 384	0.61 331	0.65 337	0.62 424	2.23 494	1.31 451	0.23 469	0.19 270	0.30 497	0.28 413	0.39 461	0.34 187

DeepPruner_ROB	0.58 217	1.06 379	2.68 381	0.30 132	0.26 220	0.63 326	0.31 312	0.83 280	0.51 107	0.62 346	0.56 291	0.65 337	0.39 272	1.06 301	0.56 286	0.19 433	0.14 210	0.14 351	0.14 250	0.24 299	0.33 179

ISRNet	0.51 165	0.58 207	1.96 130	0.38 292	0.31 279	0.49 125	0.21 102	0.80 251	0.71 311	0.64 368	0.71 412	0.66 346	0.40 279	0.59 165	0.45 233	0.23 469	0.16 243	0.21 459	0.20 354	0.21 259	0.37 203

AACVNet	0.61 253	1.13 396	2.47 285	0.37 272	0.21 140	0.57 224	0.25 209	0.75 219	0.55 144	0.56 269	0.60 323	0.66 346	0.44 325	2.11 485	0.49 258	0.14 332	0.11 159	0.14 351	0.11 167	0.35 430	0.23 111

FADNet	0.71 356	1.60 505	2.53 309	0.33 192	0.30 269	0.67 375	0.29 285	0.92 362	0.75 351	0.45 155	0.49 217	0.66 346	0.57 400	1.85 449	0.85 387	0.46 518	0.20 285	0.17 417	0.20 354	0.60 513	0.37 203

DualNet (step1)	0.76 388	0.69 257	2.69 388	0.28 93	0.23 183	0.81 444	0.33 337	0.99 415	0.86 442	0.64 368	0.63 346	0.67 349	0.49 367	1.18 328	0.52 267	0.65 526	1.21 464	0.86 539	0.56 520	0.25 321	0.72 386

test_sample9	1.07 489	0.69 257	2.69 388	0.28 93	0.23 183	0.81 444	0.33 337	0.99 415	0.86 442	0.64 368	0.63 346	0.67 349	0.49 367	2.02 473	2.70 529	0.65 526	4.33 576	0.86 539	0.56 520	0.25 321	0.72 386

test_sample7	0.65 306	0.41 117	2.08 153	0.36 259	0.20 126	0.52 162	0.32 323	0.99 415	0.86 442	0.64 368	0.63 346	0.67 349	0.49 367	1.18 328	0.52 267	0.18 416	1.21 464	0.16 400	0.15 274	0.19 225	1.22 484

ffm	0.78 397	0.67 239	3.39 490	0.32 170	0.22 153	0.58 235	0.28 257	0.85 302	0.96 481	0.54 244	0.74 422	0.67 349	0.40 279	0.64 190	0.22 17	0.10 110	2.16 552	0.15 380	0.33 457	0.25 321	2.19 540

ff1	1.07 489	0.67 239	3.39 490	0.32 170	0.22 153	0.58 235	0.28 257	0.85 302	0.96 481	0.54 244	0.74 422	0.67 349	0.40 279	2.75 536	3.86 553	0.10 110	2.16 552	0.15 380	0.33 457	0.25 321	2.19 540

mmx	0.99 476	0.67 239	3.39 490	0.32 170	0.22 153	0.58 235	0.28 257	1.05 465	0.92 465	0.54 244	0.74 422	0.67 349	0.40 279	2.75 536	3.86 553	0.13 295	1.25 469	0.15 380	0.33 457	0.19 225	1.28 493

xxx	0.99 476	0.67 239	3.39 490	0.32 170	0.22 153	0.58 235	0.28 257	1.05 465	0.92 465	0.54 244	0.74 422	0.67 349	0.40 279	2.75 536	3.86 553	0.13 295	1.25 469	0.15 380	0.33 457	0.19 225	1.28 493

RAFT_CTSACE	0.58 217	1.16 406	2.76 411	0.36 259	0.29 255	0.54 182	0.29 285	0.69 192	0.51 107	0.51 219	0.75 429	0.67 349	0.37 247	0.63 183	0.47 243	0.08 16	0.49 366	0.11 199	0.10 119	0.41 474	0.32 175

PSM-AAD	0.67 331	0.29 8	2.41 237	0.37 272	0.23 183	0.86 458	1.15 535	0.62 163	0.66 234	0.64 368	0.71 412	0.67 349	2.90 556	0.65 196	0.32 146	0.10 110	0.08 45	0.17 417	0.15 274	0.14 115	0.34 187

delet	0.60 245	0.84 315	2.45 272	0.33 192	0.35 318	0.73 402	0.46 422	0.89 339	0.80 399	0.58 293	0.62 338	0.67 349	0.51 376	1.14 321	0.64 322	0.12 248	0.12 177	0.13 315	0.14 250	0.22 276	0.29 151

GANet-RSSM	0.63 287	1.14 397	2.67 374	0.38 292	0.26 220	0.59 255	0.29 285	0.81 260	0.56 150	0.50 207	0.57 302	0.67 349	0.50 372	1.91 464	0.50 262	0.14 332	0.10 130	0.24 478	0.12 205	0.36 436	0.28 145

DSFCA	0.62 273	0.77 291	1.95 126	0.29 112	0.29 255	0.79 437	0.86 509	0.81 260	0.73 325	0.73 420	0.66 373	0.67 349	0.57 400	1.17 326	1.03 415	0.16 382	0.15 228	0.13 315	0.14 250	0.19 225	0.28 145

STTStereo	0.58 217	0.95 357	2.95 444	0.37 272	0.31 279	0.62 312	0.32 323	0.81 260	0.63 209	0.61 333	0.55 278	0.67 349	0.43 316	0.87 264	0.48 249	0.16 382	0.16 243	0.17 417	0.20 354	0.17 169	0.25 124

UCFNet_RVC	0.55 194	1.16 406	2.48 291	0.31 149	0.27 233	0.65 354	0.28 257	0.76 222	0.58 164	0.51 219	0.53 248	0.67 349	0.42 304	0.91 276	0.45 233	0.16 382	0.11 159	0.17 417	0.17 314	0.20 247	0.23 111

PCWNet_CMD	0.48 134	0.50 173	2.23 193	0.27 77	0.20 126	0.56 202	0.22 120	0.78 236	0.67 247	0.49 188	0.55 278	0.68 363	0.56 395	0.48 113	0.32 146	0.11 199	0.10 130	0.14 351	0.10 119	0.19 225	0.43 249

CFNet_ucs	0.50 153	0.55 199	2.28 203	0.27 77	0.22 153	0.58 235	0.23 157	0.90 348	0.69 286	0.54 244	0.64 359	0.68 363	0.44 325	0.55 151	0.34 170	0.14 332	0.12 177	0.16 400	0.11 167	0.19 225	0.38 212

HBP-ISP	0.82 410	1.57 497	3.28 479	0.50 392	0.27 233	0.86 458	0.54 448	1.09 487	0.78 378	0.81 451	0.70 399	0.68 363	1.00 499	2.02 473	0.47 243	0.24 476	0.24 306	0.29 496	0.25 394	0.28 368	0.52 306

Wz-Net-LNSev-Ref	0.65 306	1.15 403	2.40 232	0.33 192	0.30 269	0.83 451	0.40 387	0.94 373	0.82 413	0.67 393	0.76 432	0.68 363	0.58 408	1.13 319	1.25 448	0.14 332	0.08 45	0.10 132	0.08 51	0.18 194	0.28 145

OMP-Stereo	0.64 297	0.87 327	2.38 223	0.56 421	0.37 336	0.60 270	0.26 226	0.75 219	0.71 311	0.65 384	0.60 323	0.68 363	0.32 222	2.07 478	1.18 437	0.11 199	0.08 45	0.12 254	0.09 82	0.17 169	0.28 145

CFNet_pseudo	0.47 122	0.50 173	2.19 182	0.26 62	0.20 126	0.56 202	0.22 120	0.80 251	0.62 197	0.50 207	0.56 291	0.68 363	0.47 354	0.53 143	0.33 159	0.11 199	0.10 130	0.15 380	0.10 119	0.18 194	0.33 179

psm_up	0.65 306	1.02 369	2.53 309	0.36 259	0.31 279	0.64 338	0.38 376	0.96 390	0.73 325	0.63 357	0.57 302	0.68 363	0.57 400	1.90 463	0.52 267	0.17 403	0.15 228	0.16 400	0.15 274	0.27 355	0.22 102

MSMDNet	0.48 134	0.50 173	2.23 193	0.27 77	0.20 126	0.56 202	0.22 120	0.78 236	0.67 247	0.49 188	0.55 278	0.68 363	0.56 395	0.48 113	0.32 146	0.11 199	0.10 130	0.13 315	0.10 119	0.18 194	0.43 249

CVANet_RVC	0.82 410	1.18 412	3.98 530	0.40 322	0.28 247	0.63 326	0.43 403	0.90 348	0.78 378	1.14 500	0.69 386	0.68 363	0.52 383	2.62 524	0.48 249	0.20 444	0.13 193	0.22 464	0.37 476	0.37 444	0.48 284

ccs_rob	0.47 122	0.50 173	2.19 182	0.26 62	0.20 126	0.56 202	0.22 120	0.80 251	0.62 197	0.50 207	0.56 291	0.68 363	0.47 354	0.53 143	0.33 159	0.11 199	0.10 130	0.16 400	0.10 119	0.18 194	0.33 179

DRN-Test	0.71 356	0.79 301	2.83 426	0.40 322	0.44 376	0.80 440	0.41 389	1.07 482	0.83 420	0.82 457	0.64 359	0.68 363	0.57 400	1.78 431	0.79 374	0.16 382	0.13 193	0.17 417	0.16 296	0.24 299	0.51 299

SACVNet	0.68 338	1.08 383	2.58 332	0.38 292	0.28 247	0.65 354	0.37 366	0.91 355	0.65 226	0.67 393	0.62 338	0.69 374	0.47 354	2.07 478	0.65 327	0.18 416	0.14 210	0.16 400	0.15 274	0.39 461	0.41 236

IIG-Stereo	0.65 306	0.87 327	2.32 213	0.55 412	0.23 183	0.62 312	0.21 102	0.78 236	0.71 311	0.64 368	0.69 386	0.69 374	0.38 257	2.07 478	1.37 459	0.11 199	0.08 45	0.11 199	0.09 82	0.15 126	0.27 139

ACVNet	0.54 190	0.87 327	2.45 272	0.28 93	0.22 153	0.59 255	0.36 363	0.69 192	0.73 325	0.49 188	0.59 314	0.69 374	0.42 304	0.47 100	0.70 341	0.11 199	0.10 130	0.10 132	0.09 82	0.36 436	0.39 220

acv_ft	0.57 209	0.87 327	2.45 272	0.33 192	0.41 359	0.63 326	0.29 285	0.86 313	0.73 325	0.64 368	0.59 314	0.69 374	0.45 333	0.47 100	0.68 336	0.11 199	0.10 130	0.10 132	0.09 82	0.43 482	0.39 220

HGLStereo	0.61 253	1.20 417	2.59 334	0.36 259	0.40 353	0.65 354	0.30 301	0.87 322	0.67 247	0.60 323	0.70 399	0.69 374	0.56 395	1.07 307	0.59 299	0.14 332	0.13 193	0.13 315	0.12 205	0.23 292	0.23 111

PSMNet-RSSM	0.61 253	1.19 415	2.43 246	0.33 192	0.25 204	0.59 255	0.28 257	0.88 330	0.65 226	0.54 244	0.62 338	0.69 374	0.46 343	1.67 411	0.50 262	0.15 363	0.10 130	0.14 351	0.16 296	0.20 247	0.28 145

G2L-ROB	0.59 235	1.32 443	2.59 334	0.30 132	0.22 153	0.59 255	0.28 257	0.80 251	0.61 186	0.56 269	0.45 184	0.70 380	0.35 237	1.38 358	0.72 351	0.11 199	0.08 45	0.09 76	0.08 51	0.22 276	0.31 169

PSMNet-ADL	0.56 202	0.47 158	2.03 142	0.35 240	0.22 153	0.67 375	0.27 244	0.77 229	0.58 164	0.43 144	0.53 248	0.70 380	0.45 333	1.89 458	0.64 322	0.16 382	0.13 193	0.11 199	0.13 227	0.15 126	0.51 299

PA-Net	0.93 462	1.36 460	4.14 536	0.64 443	0.41 359	0.70 387	0.53 445	0.91 355	0.88 452	0.53 238	0.60 323	0.70 380	0.54 388	2.40 508	2.57 525	0.17 403	0.28 327	0.19 443	0.28 413	0.25 321	0.48 284
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
G2L-Stereo	0.62 273	1.27 435	2.67 374	0.31 149	0.27 233	0.59 255	0.29 285	0.81 260	0.60 181	0.56 269	0.53 248	0.71 383	0.37 247	1.74 421	0.57 289	0.13 295	0.11 159	0.13 315	0.11 167	0.29 378	0.34 187

NLCA_NET_v2_RVC	0.62 273	1.15 403	3.11 465	0.39 309	0.37 336	0.60 270	0.28 257	0.87 322	0.64 219	0.63 357	0.56 291	0.71 383	0.45 333	1.08 308	0.52 267	0.15 363	0.12 177	0.14 351	0.15 274	0.18 194	0.25 124
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
w-ln-seven-2	0.81 406	1.56 496	3.14 468	0.38 292	0.28 247	0.66 367	0.43 403	0.93 367	0.93 471	0.73 420	0.77 436	0.72 385	0.65 433	1.82 441	1.75 482	0.14 332	0.15 228	0.15 380	0.14 250	0.36 436	0.58 336

ToySt	0.67 331	0.88 331	2.61 346	0.39 309	0.73 456	0.61 290	0.38 376	0.78 236	0.73 325	0.43 144	0.70 399	0.72 385	0.45 333	0.66 199	0.62 313	0.14 332	0.63 396	0.13 315	0.33 457	0.24 299	1.18 475

UNet	0.56 202	0.58 207	2.81 422	0.32 170	0.33 299	0.74 409	0.27 244	0.86 313	0.67 247	0.55 257	0.55 278	0.72 385	0.55 393	0.79 248	0.58 295	0.12 248	0.09 99	0.13 315	0.11 167	0.20 247	0.19 79

GwcNet-RSSM	0.64 297	1.38 469	2.69 388	0.33 192	0.26 220	0.60 270	0.32 323	0.84 289	0.73 325	0.56 269	0.65 366	0.72 385	0.42 304	1.78 431	0.60 303	0.14 332	0.10 130	0.12 254	0.13 227	0.26 341	0.26 132

GANetREF_RVC	0.81 406	1.44 480	3.04 459	0.49 386	0.27 233	0.83 451	0.63 476	1.03 451	0.92 465	0.63 357	0.61 331	0.72 385	0.59 411	2.40 508	0.58 295	0.33 503	0.25 315	0.37 510	0.25 394	0.41 474	0.36 202
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
NVstereo2D	0.63 287	0.57 205	2.29 206	0.37 272	0.35 318	0.69 384	0.49 435	0.96 390	0.88 452	0.49 188	0.54 267	0.72 385	0.46 343	1.98 470	0.50 262	0.19 433	0.20 285	0.18 436	0.16 296	0.28 368	0.34 187

SQANet	0.92 455	1.96 529	3.23 473	0.77 469	0.83 472	0.76 417	0.38 376	0.87 322	0.68 274	0.64 368	0.69 386	0.73 391	0.52 383	1.35 356	1.36 457	0.80 536	0.30 329	0.60 529	0.29 417	0.93 535	0.70 382

iinet-f	0.62 273	1.18 412	2.55 322	0.33 192	0.25 204	0.82 449	0.34 345	0.87 322	0.69 286	0.56 269	0.64 359	0.73 391	0.67 442	0.80 252	0.81 380	0.14 332	0.13 193	0.11 199	0.10 119	0.44 486	0.26 132

G2L-Stereo_test	0.64 297	1.34 451	2.55 322	0.34 217	0.24 195	0.75 412	0.39 382	0.83 280	0.65 226	0.62 346	0.54 267	0.74 393	0.40 279	1.57 392	0.75 361	0.11 199	0.08 45	0.08 31	0.08 51	0.28 368	0.43 249

GASNet	0.84 418	1.98 531	4.07 534	0.48 373	0.33 299	0.58 235	0.34 345	0.97 398	0.81 407	0.60 323	0.59 314	0.74 393	0.55 393	2.08 481	1.18 437	0.22 461	0.15 228	0.19 443	0.17 314	0.55 509	0.29 151

Syn2CoEx	0.78 397	1.43 479	3.54 509	0.44 354	0.31 279	0.64 338	0.43 403	1.04 457	0.83 420	0.64 368	0.77 436	0.74 393	0.74 460	1.91 464	0.64 322	0.20 444	0.17 256	0.19 443	0.15 274	0.30 387	0.59 341

StereoDRNet-Refined	0.55 194	0.61 221	2.07 151	0.34 217	0.21 140	0.68 381	0.26 226	0.87 322	0.73 325	0.70 407	0.69 386	0.74 393	0.45 333	1.10 310	0.62 313	0.12 248	0.09 99	0.14 351	0.14 250	0.27 355	0.24 120
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
StereoDRNet	0.71 356	1.24 429	2.56 326	0.42 337	0.45 379	0.73 402	0.46 422	0.98 406	0.81 407	0.77 436	0.56 291	0.74 393	0.48 361	1.69 416	0.91 395	0.15 363	0.14 210	0.15 380	0.15 274	0.26 341	0.51 299

zh-mn7	0.92 455	2.02 537	3.80 522	0.35 240	0.28 247	0.73 402	0.41 389	1.00 425	1.15 514	1.03 488	1.30 511	0.75 398	0.62 424	1.98 470	1.55 472	0.17 403	0.14 210	0.14 351	0.14 250	0.31 396	0.57 332

Wz-Net-MNSev	0.74 372	1.42 476	2.75 408	0.38 292	0.33 299	0.90 472	0.61 473	0.98 406	0.94 473	0.77 436	0.75 429	0.75 398	0.66 440	1.39 359	0.76 365	0.17 403	0.13 193	0.14 351	0.14 250	0.28 368	0.48 284

MIPNet	0.88 438	1.07 380	2.85 431	0.61 434	0.18 78	1.46 519	1.37 547	1.65 540	0.78 378	1.93 544	0.85 454	0.75 398	1.66 533	0.87 264	0.34 170	0.10 110	0.08 45	0.11 199	0.32 443	0.27 355	0.26 132

MaskLacGwcNet_RVC	0.84 418	1.41 471	2.80 418	0.94 489	0.35 318	0.89 469	0.41 389	0.89 339	0.66 234	0.57 287	0.63 346	0.75 398	0.38 257	2.37 503	0.55 282	1.16 552	0.31 331	0.36 508	0.21 365	0.59 512	0.63 354

PSMNet_ROB	0.75 383	1.42 476	2.93 441	0.39 309	0.32 292	0.73 402	0.56 456	0.90 348	0.74 345	0.56 269	0.60 323	0.75 398	0.47 354	2.00 472	1.31 451	0.18 416	0.13 193	0.19 443	0.20 354	0.26 341	0.40 227

fast-acv-ft	0.67 331	1.24 429	3.26 477	0.39 309	0.30 269	0.80 440	0.48 428	0.74 215	0.76 360	0.60 323	0.78 441	0.76 403	0.60 419	0.70 213	0.78 371	0.16 382	0.15 228	0.18 436	0.17 314	0.38 452	0.24 120

APVNet	0.76 388	1.11 391	3.23 473	0.39 309	0.36 330	0.85 457	0.44 412	0.96 390	0.73 325	0.58 293	0.69 386	0.76 403	0.56 395	2.29 498	0.82 383	0.17 403	0.18 264	0.24 478	0.19 343	0.35 430	0.27 139

zero-FE	1.27 507	0.33 52	9.38 570	1.30 514	2.25 559	0.33 25	0.20 77	0.51 91	1.26 520	0.32 93	0.22 35	0.77 405	0.22 95	0.69 210	0.96 399	0.21 454	2.25 555	0.09 76	0.61 529	0.32 405	3.25 565

cf-r	0.62 273	1.27 435	2.99 451	0.34 217	0.28 247	0.60 270	0.28 257	0.82 269	0.70 297	0.55 257	0.61 331	0.77 405	0.41 291	1.32 352	0.52 267	0.13 295	0.09 99	0.11 199	0.12 205	0.22 276	0.27 139

HSM-Net_RVC	0.70 352	0.40 111	2.45 272	0.27 77	0.19 110	0.68 381	0.30 301	1.29 520	0.73 325	0.73 420	0.70 399	0.77 405	0.45 333	3.73 560	0.46 238	0.13 295	0.09 99	0.10 132	0.09 82	0.13 92	0.32 175
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NaN_ROB	1.25 506	1.46 483	3.84 527	0.54 410	0.56 410	1.12 502	0.99 521	1.05 465	1.03 496	1.10 495	0.87 461	0.77 405	1.07 504	5.85 569	2.98 537	0.16 382	0.23 304	0.16 400	0.24 385	0.28 368	0.66 364

NOSS_ROB	0.75 383	1.03 373	2.27 201	0.68 459	0.26 220	0.68 381	0.30 301	0.99 415	0.82 413	0.59 312	0.58 309	0.77 405	0.39 272	2.75 536	0.48 249	0.25 482	0.24 306	0.28 488	0.26 402	0.29 378	1.07 469

CRFU-Net	0.58 217	0.42 121	1.90 116	0.49 386	0.27 233	0.83 451	0.35 355	0.94 373	0.54 135	0.65 384	0.60 323	0.78 410	1.34 515	1.00 290	0.51 265	0.17 403	0.14 210	0.17 417	0.10 119	0.19 225	0.20 88

PWC_ROB	0.81 406	1.41 471	2.60 341	0.41 333	0.40 353	0.63 326	0.31 312	1.04 457	0.99 491	0.92 472	1.29 509	0.78 410	0.68 444	1.65 410	1.50 466	0.19 433	0.12 177	0.18 436	0.13 227	0.51 503	0.54 317

DCVSM-stereo	0.52 167	0.37 87	2.45 272	0.30 132	0.22 153	0.54 182	0.52 442	0.60 153	0.52 119	0.69 403	0.47 195	0.79 412	0.49 367	0.56 154	0.90 394	0.13 295	0.14 210	0.15 380	0.13 227	0.20 247	0.21 95

IGEV_Zeroshot_test	0.91 453	0.39 104	3.80 522	0.42 337	1.95 553	0.56 202	0.64 478	0.84 289	0.55 144	1.45 533	0.53 248	0.79 412	0.42 304	0.57 158	1.13 431	0.10 110	0.49 366	0.10 132	0.34 462	0.19 225	2.97 561

hknet	0.53 181	0.39 104	2.04 145	0.31 149	0.24 195	0.76 417	0.32 323	1.05 465	0.71 311	0.64 368	0.53 248	0.79 412	0.40 279	0.84 260	0.78 371	0.12 248	0.10 130	0.14 351	0.12 205	0.13 92	0.15 43

RAFT	0.62 273	1.35 455	2.26 200	0.62 436	0.53 404	0.47 114	0.35 355	0.70 202	0.58 164	0.50 207	0.50 229	0.79 412	0.40 279	0.49 126	0.36 181	0.11 199	0.79 416	0.14 351	0.13 227	0.52 506	0.72 386

DGSMNet	2.93 559	0.77 291	3.44 501	3.58 573	4.25 570	2.53 557	6.86 576	1.03 451	0.88 452	0.58 293	1.85 530	0.79 412	0.62 424	1.63 404	1.46 464	4.62 575	4.98 578	5.15 579	4.71 578	4.52 576	4.37 573

CFNet-ft	0.60 245	1.16 406	2.45 272	0.29 112	0.30 269	0.64 338	0.28 257	0.69 192	0.57 157	0.49 188	0.57 302	0.79 412	0.44 325	1.48 377	0.62 313	0.15 363	0.10 130	0.28 488	0.14 250	0.21 259	0.29 151

CFNet_RVC	0.60 245	1.16 406	2.45 272	0.29 112	0.30 269	0.64 338	0.28 257	0.69 192	0.57 157	0.49 188	0.57 302	0.79 412	0.44 325	1.48 377	0.62 313	0.15 363	0.10 130	0.28 488	0.14 250	0.21 259	0.29 151

coex_refinement	0.67 331	1.33 448	2.48 291	0.38 292	0.26 220	0.64 338	0.34 345	0.88 330	0.68 274	0.61 333	0.63 346	0.80 419	0.48 361	1.84 445	1.09 425	0.13 295	0.10 130	0.10 132	0.10 119	0.18 194	0.38 212

Wz-Net-LNSev	0.66 325	1.30 441	2.81 422	0.35 240	0.37 336	0.80 440	0.48 428	0.91 355	0.87 448	0.63 357	0.70 399	0.80 419	0.59 411	0.67 202	0.68 336	0.15 363	0.14 210	0.12 254	0.12 205	0.24 299	0.38 212

ADLNet	0.68 338	1.02 369	2.68 381	0.35 240	0.34 309	0.67 375	0.34 345	0.95 387	0.79 391	0.70 407	0.62 338	0.80 419	0.46 343	1.77 428	0.69 339	0.15 363	0.12 177	0.14 351	0.14 250	0.31 396	0.54 317

AANet_RVC	0.79 401	1.46 483	2.72 398	0.34 217	0.25 204	0.59 255	0.32 323	0.88 330	0.83 420	0.62 346	0.95 477	0.80 419	0.43 316	2.46 512	1.72 478	0.38 508	0.26 318	0.10 132	0.09 82	0.25 321	0.43 249

GCAP-BAT	0.78 397	0.38 97	2.37 220	0.98 495	0.60 425	0.77 427	0.22 120	1.13 501	0.51 107	0.80 447	0.90 469	0.81 423	0.25 138	0.77 238	0.88 391	0.10 110	1.94 535	0.09 76	0.50 508	0.17 169	1.35 499

gcap-zeroshot	0.52 167	0.86 325	2.38 223	0.32 170	0.60 425	0.70 387	0.20 77	0.78 236	0.58 164	0.44 151	0.36 134	0.81 423	0.24 118	0.53 143	0.30 117	0.10 110	0.35 338	0.09 76	0.31 434	0.09 33	0.40 227

ssnet_v2	0.64 297	0.99 363	2.67 374	0.33 192	0.22 153	0.72 398	0.45 416	1.00 425	0.80 399	0.66 391	0.54 267	0.81 423	0.48 361	0.91 276	1.08 424	0.16 382	0.14 210	0.14 351	0.14 250	0.33 410	0.31 169

anonymity	0.86 430	0.68 248	1.44 58	0.64 443	0.83 472	0.67 375	0.52 442	0.98 406	0.73 325	0.96 478	0.70 399	0.81 423	0.86 481	1.10 310	1.34 453	0.64 525	0.72 412	0.58 527	1.44 565	0.60 513	0.91 439

XPNet_ROB	0.68 338	1.11 391	2.28 203	0.38 292	0.27 233	0.67 375	0.47 426	0.94 373	0.75 351	0.80 447	0.71 412	0.81 423	0.54 388	1.72 418	0.84 386	0.22 461	0.16 243	0.16 400	0.15 274	0.25 321	0.45 270

anonymousa	0.74 372	0.60 215	2.58 332	0.96 493	1.33 526	0.61 290	0.26 226	0.69 192	0.56 150	0.55 257	0.84 451	0.82 428	0.46 343	0.56 154	0.61 310	0.10 110	1.11 454	0.12 254	0.98 556	0.14 115	0.97 456

ccnet	0.77 395	0.61 221	2.01 138	0.40 322	0.46 386	1.05 494	0.59 464	1.02 443	0.74 345	0.90 469	0.97 479	0.82 428	0.89 486	1.68 415	1.16 436	0.32 501	0.26 318	0.32 501	0.28 413	0.35 430	0.47 277

aanetorigin	0.81 406	1.03 373	2.64 361	0.44 354	0.44 376	0.59 255	1.00 525	0.59 146	0.70 297	1.54 538	1.22 506	0.82 428	1.08 505	1.06 301	1.07 421	0.18 416	0.15 228	0.17 417	0.21 365	0.53 507	0.65 362

GwcNet	0.76 388	1.09 384	3.68 516	0.38 292	0.45 379	0.81 444	0.45 416	0.91 355	0.89 457	0.63 357	0.77 436	0.82 428	0.51 376	1.64 407	0.85 387	0.17 403	0.16 243	0.15 380	0.15 274	0.33 410	0.34 187

S-Stereo	0.82 410	0.73 272	3.79 521	0.40 322	0.37 336	0.70 387	0.69 492	1.00 425	1.03 496	0.63 357	0.92 472	0.82 428	0.59 411	2.35 502	0.71 347	0.18 416	0.22 297	0.17 417	0.18 325	0.30 387	0.67 368

YMNet	0.66 325	0.98 361	2.12 166	0.42 337	0.41 359	0.86 458	0.43 403	0.92 362	0.76 360	0.75 430	0.81 444	0.83 433	0.46 343	0.87 264	1.07 421	0.19 433	0.22 297	0.20 453	0.17 314	0.42 477	0.39 220

YMNet_1	0.66 325	0.98 361	2.12 166	0.42 337	0.41 359	0.86 458	0.43 403	0.92 362	0.76 360	0.75 430	0.81 444	0.83 433	0.46 343	0.87 264	1.07 421	0.19 433	0.22 297	0.20 453	0.17 314	0.42 477	0.39 220

DispNO	0.76 388	1.36 460	3.15 469	0.32 170	0.27 233	0.59 255	0.29 285	0.88 330	0.72 320	0.55 257	0.79 443	0.83 433	0.47 354	2.46 512	1.23 445	0.12 248	0.10 130	0.18 436	0.31 434	0.20 247	0.25 124

zh-sn7	0.99 476	2.20 549	3.83 525	0.40 322	0.31 279	0.82 449	0.63 476	1.02 443	0.94 473	0.81 451	1.13 500	0.84 436	0.93 493	2.49 515	1.87 491	0.17 403	0.17 256	0.16 400	0.16 296	0.37 444	0.64 359

MyStereo06	0.70 352	0.72 269	3.51 505	0.31 149	0.25 204	0.60 270	0.30 301	0.90 348	0.67 247	1.48 536	0.53 248	0.84 436	0.57 400	0.60 171	1.11 428	0.09 46	0.55 381	0.12 254	0.20 354	0.16 146	0.56 326

RTSC	0.84 418	1.40 470	2.67 374	0.50 392	0.40 353	0.83 451	0.33 337	1.11 494	1.14 512	0.93 476	0.82 447	0.84 436	0.58 408	1.34 355	1.82 489	0.18 416	0.49 366	0.14 351	0.30 427	0.46 493	0.42 241

GANet	0.92 455	1.20 417	2.68 381	0.45 361	0.27 233	0.76 417	0.66 483	0.94 373	0.77 373	0.79 445	1.17 501	0.84 436	0.91 488	2.72 532	1.76 484	0.18 416	0.42 353	0.44 521	0.20 354	0.33 410	0.94 448

MFMNet_re	1.01 479	1.73 517	3.04 459	0.85 479	0.76 462	0.93 477	0.81 506	1.02 443	1.10 506	1.05 490	1.06 496	0.84 436	0.96 496	0.93 280	0.97 401	0.68 531	0.61 390	0.63 531	0.60 528	0.77 530	0.80 412

DLCB_ROB	0.61 253	0.96 358	2.00 136	0.37 272	0.25 204	0.65 354	0.37 366	0.86 313	0.76 360	0.73 420	0.70 399	0.84 436	0.47 354	1.57 392	0.72 351	0.13 295	0.13 193	0.14 351	0.14 250	0.18 194	0.33 179

z-mn7	0.90 450	2.01 535	3.02 455	0.37 272	0.29 255	1.02 489	0.48 428	0.97 398	1.33 527	0.71 416	1.36 517	0.85 442	0.62 424	2.15 488	1.50 466	0.15 363	0.13 193	0.14 351	0.13 227	0.34 417	0.53 312

LL-Strereo	0.85 427	1.73 517	3.06 463	0.37 272	0.61 434	0.54 182	0.33 337	1.01 435	0.76 360	0.69 403	0.58 309	0.85 442	0.78 468	2.65 527	0.54 279	0.14 332	0.58 387	0.14 351	0.12 205	0.42 477	1.05 467

iRaft-Stereo_20w	1.50 527	0.42 121	4.81 552	2.24 559	2.09 556	1.36 513	1.27 544	1.38 528	0.94 473	2.07 545	0.42 166	0.85 442	0.69 449	0.87 264	1.37 459	0.10 110	4.04 574	0.09 76	0.40 484	0.17 169	4.53 575

XX-Stereo	0.98 474	0.57 205	4.45 549	1.64 538	5.33 572	0.55 195	0.16 34	0.96 390	0.43 58	0.45 155	0.65 366	0.85 442	0.19 62	0.79 248	0.26 76	0.11 199	0.80 419	0.10 132	0.32 443	0.17 169	0.78 406

ADCP+	1.03 484	1.68 514	3.83 525	0.35 240	0.39 347	1.05 494	0.79 505	0.94 373	0.86 442	0.69 403	0.68 381	0.85 442	1.53 532	1.02 293	4.56 561	0.13 295	0.12 177	0.16 400	0.15 274	0.28 368	0.44 265

NCCL2	0.71 356	1.32 443	2.30 208	0.44 354	0.31 279	0.71 392	0.67 488	0.89 339	0.69 286	0.70 407	0.61 331	0.85 442	0.54 388	1.58 399	0.70 341	0.20 444	0.17 256	0.66 532	0.25 394	0.26 341	0.38 212

ETE_ROB	0.68 338	1.09 384	2.32 213	0.38 292	0.26 220	0.69 384	0.51 438	1.49 534	0.75 351	0.81 451	0.71 412	0.85 442	0.51 376	1.39 359	0.70 341	0.17 403	0.14 210	0.19 443	0.16 296	0.24 299	0.35 194

w-ln-seven	0.86 430	1.50 489	3.03 458	0.38 292	0.35 318	1.02 489	0.48 428	1.06 478	1.13 510	0.92 472	0.86 459	0.86 449	0.60 419	1.67 411	1.89 492	0.15 363	0.14 210	0.16 400	0.15 274	0.35 430	0.57 332

HH	0.79 401	0.52 184	2.72 398	1.45 525	0.80 469	0.91 473	0.23 157	0.76 222	0.76 360	0.64 368	0.55 278	0.87 450	0.41 291	0.94 281	0.45 233	0.09 46	1.20 461	0.10 132	0.09 82	0.16 146	2.16 538

HanStereo	0.79 401	0.52 184	2.72 398	1.45 525	0.80 469	0.91 473	0.23 157	0.76 222	0.76 360	0.64 368	0.55 278	0.87 450	0.41 291	0.94 281	0.45 233	0.09 46	1.20 461	0.10 132	0.09 82	0.16 146	2.16 538

AnyNet_C32	1.08 493	1.76 521	3.01 453	0.50 392	0.54 406	1.17 507	1.16 537	0.97 398	0.95 479	1.11 497	0.98 482	0.87 450	0.93 493	1.57 392	4.11 558	0.22 461	0.20 285	0.25 483	0.25 394	0.40 467	0.68 373

CBMV	0.86 430	1.00 364	2.82 424	0.35 240	0.21 140	0.78 433	0.78 503	1.05 465	0.87 448	0.90 469	0.74 422	0.87 450	1.89 543	1.67 411	1.38 461	0.19 433	0.20 285	0.21 459	0.19 343	0.28 368	0.84 424
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
STrans-v2	0.69 345	0.62 228	2.66 366	0.28 93	0.23 183	0.57 224	0.32 323	1.01 435	0.77 373	0.92 472	0.84 451	0.88 454	0.92 491	1.81 438	1.19 439	0.10 110	0.07 9	0.10 132	0.09 82	0.12 75	0.30 160

ac_64	0.63 287	0.77 291	2.71 396	0.37 272	0.34 309	0.64 338	0.30 301	0.86 313	0.67 247	0.58 293	0.53 248	0.88 454	0.48 361	1.84 445	0.71 347	0.15 363	0.12 177	0.12 254	0.12 205	0.21 259	0.25 124

CBMV_ROB	0.88 438	0.75 287	2.73 403	0.36 259	0.22 153	0.76 417	0.47 426	1.05 465	0.81 407	1.06 492	1.04 493	0.88 454	1.36 518	2.17 492	2.03 497	0.23 469	0.24 306	0.27 486	0.25 394	0.27 355	0.73 390

LG-Stereo_Zeroshot	0.53 181	0.39 104	1.30 40	0.45 361	0.21 140	0.74 409	0.17 43	0.71 208	0.44 67	1.17 504	0.38 146	0.89 457	0.23 112	0.86 263	0.94 398	0.11 199	0.49 366	0.09 76	0.40 484	0.13 92	0.50 292

DDVS	0.67 331	0.46 155	1.74 87	2.40 561	0.35 318	0.86 458	0.98 520	0.72 210	0.52 119	0.53 238	0.57 302	0.89 457	0.37 247	1.22 333	0.57 289	0.15 363	0.14 210	0.14 351	0.12 205	0.19 225	0.42 241

PASM	0.82 410	1.00 364	2.68 381	0.52 399	0.48 389	0.65 354	0.59 464	0.83 280	0.89 457	0.82 457	0.73 419	0.89 457	0.68 444	2.39 507	0.73 355	0.35 506	0.37 341	0.36 508	0.41 489	0.45 489	0.51 299

TransformOpticalFlow	0.65 306	0.61 221	2.67 374	0.45 361	0.26 220	0.62 312	0.28 257	0.88 330	0.76 360	0.76 434	0.74 422	0.90 460	0.84 476	1.82 441	0.80 376	0.10 110	0.07 9	0.11 199	0.09 82	0.12 75	0.19 79

riskmin	0.96 469	0.32 40	2.07 151	1.72 543	1.61 543	1.62 528	0.57 459	1.45 532	0.55 144	0.73 420	0.89 466	0.92 461	0.45 333	1.16 323	0.60 303	0.11 199	1.30 481	0.12 254	1.38 564	0.14 115	1.51 510

DDUNet	0.90 450	1.63 509	2.77 413	0.77 469	0.69 451	0.83 451	0.44 412	0.90 348	0.70 297	0.68 399	0.76 432	0.92 461	0.54 388	1.14 321	1.35 455	0.61 524	0.37 341	0.96 545	0.52 514	0.77 530	0.67 368

ADLNet2	0.73 368	1.22 424	3.28 479	0.34 217	0.36 330	0.65 354	0.37 366	0.94 373	0.87 448	0.57 287	0.65 366	0.92 461	0.48 361	2.05 476	0.60 303	0.13 295	0.11 159	0.11 199	0.11 167	0.37 444	0.38 212

XQC	0.84 418	1.32 443	2.61 346	0.78 472	0.44 376	0.89 469	0.53 445	1.16 507	1.07 503	0.85 463	0.69 386	0.92 461	0.73 456	1.40 361	1.44 463	0.24 476	0.35 338	0.23 472	0.26 402	0.45 489	0.39 220

RYNet	0.77 395	0.91 346	2.36 218	0.37 272	0.41 359	0.88 467	0.44 412	0.99 415	0.88 452	0.65 384	0.54 267	0.92 461	0.61 422	2.70 531	1.23 445	0.15 363	0.14 210	0.17 417	0.14 250	0.27 355	0.55 324

Ntro	1.11 495	2.10 543	3.52 507	0.97 494	0.87 478	1.06 497	0.54 448	1.02 443	0.93 471	0.63 357	0.76 432	0.93 466	0.67 442	1.76 425	1.71 476	1.03 547	0.46 359	0.76 537	0.41 489	1.29 548	0.86 431

RAFT-Test	0.56 202	0.41 117	2.01 138	0.90 483	1.07 506	0.65 354	0.37 366	0.83 280	0.65 226	0.49 188	0.49 217	0.93 466	0.24 118	0.52 136	0.30 117	0.10 110	0.38 345	0.09 76	0.38 480	0.11 64	0.19 79

FAT-Stereo	0.72 365	0.60 215	2.86 433	0.37 272	0.29 255	0.64 338	0.55 452	1.01 435	0.91 463	0.76 434	0.94 474	0.93 466	0.79 470	1.82 441	0.60 303	0.19 433	0.19 270	0.17 417	0.16 296	0.23 292	0.47 277

NCC-stereo	0.88 438	1.22 424	2.97 446	0.60 428	0.45 379	1.88 540	0.48 428	1.04 457	0.75 351	0.70 407	0.85 454	0.93 466	0.84 476	1.81 438	1.51 468	0.28 493	0.19 270	0.23 472	0.31 434	0.27 355	0.35 194

Abc-Net	0.88 438	1.22 424	2.97 446	0.60 428	0.45 379	1.88 540	0.48 428	1.04 457	0.75 351	0.70 407	0.85 454	0.93 466	0.84 476	1.81 438	1.51 468	0.28 493	0.19 270	0.23 472	0.31 434	0.27 355	0.35 194
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RASNet	0.69 345	1.05 378	2.59 334	0.37 272	0.47 388	0.66 367	0.33 337	0.82 269	0.76 360	0.51 219	0.65 366	0.93 466	0.62 424	2.20 493	0.80 376	0.14 332	0.09 99	0.09 76	0.11 167	0.18 194	0.37 203

LSM	3.40 564	1.42 476	5.81 562	9.98 580	30.74 592	0.86 458	1.14 533	0.99 415	1.26 520	1.40 530	2.18 539	0.93 466	0.85 479	1.76 425	1.03 415	0.22 461	0.35 338	0.24 478	0.29 417	0.40 467	6.21 579

LALA_ROB	0.68 338	1.14 397	2.50 302	0.37 272	0.29 255	0.78 433	0.55 452	0.99 415	0.84 432	0.82 457	0.68 381	0.93 466	0.50 372	1.01 292	0.89 392	0.21 454	0.15 228	0.21 459	0.18 325	0.26 341	0.30 160

UGAM	0.69 345	0.84 315	2.66 366	0.40 322	0.20 126	0.53 171	0.34 345	0.63 171	0.74 345	0.45 155	0.74 422	0.95 474	0.36 241	2.57 519	0.42 214	0.11 199	0.45 358	0.17 417	0.19 343	0.43 482	0.57 332

Wz-Net-SNSev	0.85 427	1.83 524	3.36 485	0.42 337	0.31 279	0.71 392	0.66 483	1.04 457	0.94 473	0.68 399	0.85 454	0.96 475	0.62 424	1.75 423	1.14 432	0.16 382	0.15 228	0.16 400	0.17 314	0.39 461	0.63 354

THIR-Stereo	0.88 438	0.85 320	2.33 215	0.26 62	0.16 38	0.59 255	2.69 563	0.62 163	0.54 135	0.62 346	1.61 525	0.96 475	1.77 539	1.67 411	2.20 510	0.10 110	0.08 45	0.14 351	0.11 167	0.16 146	0.21 95

DANet	0.85 427	0.68 248	2.41 237	1.18 513	0.48 389	0.77 427	1.23 543	0.93 367	1.53 537	0.90 469	0.72 417	0.97 477	0.57 400	1.86 451	1.05 417	0.18 416	0.16 243	0.19 443	0.16 296	0.26 341	0.67 368
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
otaku	1.15 499	2.10 543	3.51 505	0.98 495	0.74 457	1.02 489	0.59 464	1.03 451	0.89 457	0.70 407	1.60 524	0.98 478	0.65 433	1.63 404	1.80 488	0.99 546	0.46 359	0.73 536	0.40 484	1.30 550	0.88 435

SHD	0.84 418	1.14 397	2.54 314	0.80 475	0.52 397	0.76 417	0.34 345	1.16 507	1.29 524	1.11 497	0.85 454	0.98 478	0.74 460	1.25 342	1.48 465	0.22 461	0.37 341	0.20 453	0.27 411	0.36 436	0.41 236

MDST_ROB	1.28 509	0.53 188	3.84 527	0.55 412	0.45 379	4.06 565	0.60 468	1.36 526	0.89 457	2.18 550	1.17 501	0.98 478	0.72 453	4.28 563	2.12 504	0.20 444	0.16 243	0.19 443	0.17 314	0.20 247	0.84 424

RP	0.74 372	1.01 367	2.48 291	0.44 354	0.45 379	0.66 367	0.45 416	0.95 387	0.87 448	0.70 407	0.95 477	0.99 481	0.82 473	1.55 385	0.82 383	0.26 486	0.19 270	0.23 472	0.20 354	0.34 417	0.38 212

Nwc_Net	0.75 383	1.10 389	2.96 445	0.42 337	0.39 347	0.77 427	0.39 382	1.06 478	0.73 325	0.65 384	1.00 486	0.99 481	0.74 460	1.43 367	0.99 409	0.24 476	0.15 228	0.23 472	0.26 402	0.27 355	0.30 160

ADCL	1.07 489	1.22 424	2.80 418	0.40 322	0.33 299	1.50 521	1.87 559	0.97 398	1.04 499	1.26 520	1.28 508	0.99 481	1.41 522	1.36 357	3.51 547	0.17 403	0.14 210	0.22 464	0.21 365	0.32 405	0.43 249

PDISCO_ROB	0.84 418	1.46 483	2.84 428	0.65 446	0.59 420	1.17 507	0.48 428	1.19 512	1.08 505	0.67 393	0.72 417	1.00 484	0.61 422	1.24 338	1.05 417	0.38 508	0.18 264	0.28 488	0.24 385	0.58 511	0.44 265

UDG	0.86 430	1.57 497	2.80 418	0.68 459	0.59 420	0.78 433	0.38 376	0.97 398	0.74 345	0.63 357	0.70 399	1.01 485	0.68 444	1.02 293	1.22 444	0.45 516	0.34 337	0.89 543	0.51 512	0.73 524	0.58 336

ADCMid	1.06 487	1.82 523	3.53 508	0.39 309	0.36 330	0.99 484	0.58 461	1.01 435	0.94 473	1.23 517	1.02 489	1.01 485	1.01 500	1.11 315	4.04 556	0.22 461	0.19 270	0.42 517	0.32 443	0.42 477	0.53 312

FBW_ROB	0.94 463	1.23 428	2.35 217	0.46 366	0.32 292	0.87 465	0.46 422	1.15 504	0.97 487	0.83 460	0.78 441	1.01 485	0.64 430	3.65 559	1.65 475	0.27 490	0.24 306	0.40 513	0.26 402	0.32 405	0.88 435

RGC	0.78 397	1.10 389	2.55 322	0.45 361	0.45 379	0.73 402	0.40 387	1.00 425	0.75 351	0.75 430	1.04 493	1.02 488	0.73 456	1.74 421	1.15 434	0.24 476	0.19 270	0.28 488	0.26 402	0.31 396	0.38 212

CBFPSM	0.62 273	1.34 451	2.12 166	0.30 132	0.23 183	0.71 392	0.38 376	0.77 229	0.68 274	0.51 219	0.49 217	1.03 489	0.82 473	0.63 183	1.35 455	0.11 199	0.12 177	0.10 132	0.10 119	0.19 225	0.37 203

Anonymous_2	1.36 517	0.49 165	2.03 142	1.71 542	1.58 540	2.49 556	0.58 461	1.59 539	2.31 554	0.77 436	0.88 464	1.03 489	0.58 408	1.20 332	0.66 330	0.32 501	1.38 490	1.42 561	3.87 577	0.78 532	1.56 512

hitnet-ft	0.73 368	1.09 384	2.59 334	0.28 93	0.22 153	0.71 392	0.36 363	0.89 339	0.67 247	0.58 293	0.83 449	1.03 489	0.94 495	2.31 499	0.70 341	0.23 469	0.14 210	0.41 515	0.13 227	0.24 299	0.28 145

SGM-Forest	1.84 541	7.91 579	10.36 573	0.42 337	0.33 299	1.04 492	1.29 545	1.01 435	0.88 452	1.19 506	2.30 543	1.03 489	1.79 540	2.60 523	2.81 534	0.22 461	0.21 294	0.21 459	0.19 343	0.25 321	0.79 409
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
EDNetEfficient	1.29 510	0.78 297	4.27 542	0.65 446	1.03 500	0.94 479	1.38 549	0.87 322	1.75 545	2.33 556	1.32 514	1.04 493	2.21 550	1.59 400	4.07 557	0.16 382	0.19 270	0.15 380	0.27 411	0.38 452	0.40 227

AF-Net	0.76 388	1.14 397	2.74 406	0.42 337	0.41 359	0.70 387	0.41 389	1.07 482	0.94 473	0.73 420	1.05 495	1.04 493	0.86 481	1.23 336	1.00 412	0.23 469	0.15 228	0.25 483	0.18 325	0.32 405	0.35 194

CSAN	1.38 518	1.74 520	4.12 535	0.53 403	0.38 345	1.06 497	1.15 535	1.29 520	1.12 509	1.19 506	1.90 532	1.04 493	1.44 523	5.92 570	2.82 535	0.26 486	0.22 297	0.24 478	0.25 394	0.35 430	0.54 317

DPSNet	1.02 480	0.72 269	2.84 428	0.60 428	0.39 347	1.08 499	0.75 499	1.41 530	1.14 512	0.74 427	0.69 386	1.05 496	1.67 534	2.09 484	2.22 512	0.27 490	0.61 390	0.20 453	0.50 508	0.48 498	1.03 465

WZ-Net	1.04 485	1.83 524	4.20 539	0.42 337	0.36 330	0.88 467	0.71 495	1.05 465	1.11 508	0.84 461	0.94 474	1.06 497	1.17 511	2.37 503	2.24 513	0.20 444	0.14 210	0.15 380	0.16 296	0.36 436	0.53 312

MFN_U_SF_DS_RVC	1.08 493	2.01 535	2.56 326	0.49 386	0.40 353	1.49 520	0.96 518	1.02 443	0.95 479	0.85 463	0.94 474	1.06 497	0.59 411	2.92 544	1.15 434	0.43 514	0.74 414	0.32 501	0.55 518	0.74 525	1.35 499

DISCO	0.61 253	0.63 230	1.98 133	0.46 366	0.34 309	0.84 456	0.35 355	0.88 330	0.81 407	0.61 333	0.64 359	1.06 497	0.53 386	1.11 315	0.83 385	0.13 295	0.10 130	0.11 199	0.10 119	0.26 341	0.37 203

RainbowNet	1.27 507	2.22 551	3.58 511	1.14 511	0.92 483	1.08 499	0.76 500	1.19 512	1.15 514	0.77 436	0.97 479	1.08 500	0.83 475	1.64 407	1.72 478	1.20 554	1.30 481	1.01 548	0.58 525	1.23 545	0.97 456

ADCS	1.14 498	2.02 537	3.36 485	0.43 349	0.37 336	0.96 483	0.81 506	1.12 497	1.17 517	1.25 519	0.98 482	1.08 500	0.92 491	1.41 365	4.97 564	0.23 469	0.21 294	0.22 464	0.23 381	0.40 467	0.67 368

ADCPNet	1.07 489	1.37 465	4.54 551	0.38 292	0.68 449	1.36 513	0.64 478	0.93 367	0.83 420	0.79 445	0.82 447	1.08 500	1.18 512	1.30 351	2.68 528	0.21 454	0.69 405	0.21 459	0.95 554	0.30 387	0.54 317

AIO-Stereo-zeroshot1	0.94 463	0.84 315	3.40 495	1.46 527	0.78 467	1.37 515	0.70 494	1.11 494	0.68 274	0.80 447	1.29 509	1.09 503	0.59 411	1.16 323	1.01 414	0.14 332	0.53 375	0.11 199	0.46 499	0.31 396	0.86 431

Wz-Net-TNSev	1.02 480	2.26 555	3.69 517	0.38 292	0.31 279	1.00 486	0.71 495	1.12 497	1.02 494	0.74 427	0.73 419	1.09 503	0.91 488	2.46 512	2.15 507	0.21 454	0.20 285	0.16 400	0.20 354	0.48 498	0.62 348

RTS	1.29 510	1.59 501	6.48 566	0.63 439	0.57 415	1.59 526	0.90 515	1.15 504	1.44 532	1.20 511	1.31 512	1.10 505	0.87 484	2.67 528	2.27 515	0.21 454	0.38 345	0.19 443	0.20 354	0.46 493	0.68 373

RTSA	1.29 510	1.59 501	6.48 566	0.63 439	0.57 415	1.59 526	0.90 515	1.15 504	1.44 532	1.20 511	1.31 512	1.10 505	0.87 484	2.67 528	2.27 515	0.21 454	0.38 345	0.19 443	0.20 354	0.46 493	0.68 373

raft_robust	0.68 338	1.24 429	2.42 241	0.30 132	0.57 415	0.53 171	0.25 209	0.95 387	0.79 391	0.49 188	0.46 189	1.12 507	0.74 460	1.50 380	0.61 310	0.09 46	0.62 395	0.10 132	0.30 427	0.26 341	0.30 160

MultiAttention	2.45 551	0.55 199	2.24 195	1.79 546	2.54 564	11.19 577	2.28 562	1.28 518	0.84 432	0.63 357	1.17 501	1.13 508	0.57 400	15.98 585	1.78 486	0.20 444	0.09 99	0.43 520	1.60 567	0.95 537	1.69 521

DispFullNet	1.69 539	2.25 553	5.23 556	1.53 533	8.78 573	0.89 469	0.37 366	1.03 451	0.98 488	1.37 526	1.00 486	1.13 508	1.97 545	1.51 381	0.98 407	0.55 522	0.32 332	1.19 552	0.64 531	1.16 543	0.88 435

edge stereo	0.84 418	0.74 282	3.42 500	0.38 292	1.21 520	0.63 326	0.41 389	0.98 406	0.83 420	0.81 451	0.88 464	1.14 510	0.73 456	2.16 490	0.89 392	0.22 461	0.20 285	0.26 485	0.18 325	0.38 452	0.43 249

PVD	1.05 486	1.21 419	2.36 218	0.84 478	0.91 482	1.04 492	0.64 478	1.32 524	1.68 542	1.43 532	1.41 520	1.14 510	1.15 509	1.49 379	1.77 485	0.27 490	0.65 398	0.28 488	0.35 464	0.40 467	0.73 390

stereogan	0.74 372	0.68 248	2.82 424	0.40 322	0.40 353	1.05 494	0.42 396	0.99 415	0.96 481	0.78 444	0.86 459	1.15 512	0.73 456	1.57 392	0.56 286	0.20 444	0.19 270	0.20 453	0.16 296	0.37 444	0.34 187

AnyNet_C01	1.20 502	1.89 527	4.25 541	0.55 412	0.54 406	1.57 524	1.39 550	1.10 490	1.13 510	1.19 506	1.34 516	1.15 512	1.11 507	1.73 419	2.89 536	0.26 486	0.24 306	0.28 488	0.24 385	0.50 501	0.68 373

psmorigin	1.41 520	0.91 346	13.83 580	0.37 272	0.30 269	0.63 326	0.37 366	0.80 251	0.64 219	0.98 479	0.87 461	1.16 514	0.78 468	3.95 561	1.09 425	0.19 433	0.22 297	0.17 417	0.19 343	0.25 321	0.47 277

AIO-Stereo-zeroshot	0.82 410	0.78 297	3.67 515	0.35 240	0.81 471	1.25 511	0.88 512	1.13 501	0.58 164	0.84 461	0.52 241	1.24 515	0.64 430	0.77 238	0.70 341	0.10 110	0.53 375	0.11 199	0.45 495	0.29 378	0.81 419

MADNet+	1.44 522	2.19 547	6.00 563	0.89 481	0.70 453	1.58 525	1.11 530	1.56 538	1.30 526	0.89 467	1.03 491	1.25 516	1.12 508	3.29 551	2.80 533	0.48 519	0.57 385	0.39 512	0.36 474	0.63 517	0.69 379

FTStereo	0.79 401	0.32 40	2.83 426	0.70 461	0.21 140	0.73 402	1.75 556	0.61 159	0.60 181	1.07 493	1.62 526	1.28 517	2.11 548	0.75 234	0.30 117	0.19 433	0.08 45	0.12 254	0.11 167	0.12 75	0.39 220

EDNetEfficientorigin	8.19 577	1.27 435	145.54 598	0.51 397	0.96 488	0.75 412	0.49 435	0.86 313	1.57 539	2.12 548	1.49 522	1.28 517	1.35 516	1.84 445	2.15 507	0.14 332	0.13 193	0.17 417	0.18 325	0.39 461	0.64 359

MSC_U_SF_DS_RVC	1.40 519	2.04 540	3.02 455	0.58 426	0.41 359	2.15 551	1.00 525	1.31 523	1.29 524	1.05 490	1.10 498	1.29 519	0.91 488	3.07 547	1.34 453	1.65 564	0.84 426	0.68 534	0.88 551	1.55 557	1.91 526

G-Net	1.02 480	0.70 260	3.23 473	0.60 428	0.66 445	2.00 546	0.71 495	0.78 236	0.70 297	1.14 500	2.53 547	1.29 519	1.01 500	1.47 376	1.74 480	0.25 482	0.24 306	0.24 478	0.26 402	0.37 444	0.40 227

UGAM-zero	0.97 472	0.44 144	2.48 291	0.33 192	0.86 475	1.26 512	0.76 500	1.05 465	0.52 119	0.93 476	0.45 184	1.32 521	0.81 471	2.08 481	0.49 258	0.10 110	0.52 373	0.09 76	0.47 501	0.11 64	4.43 574

HUF	1.33 515	0.96 358	4.06 533	2.73 567	2.17 558	0.35 34	0.24 183	1.87 547	0.75 351	1.28 522	0.29 81	1.35 522	0.19 62	1.97 469	0.43 221	0.15 363	3.91 573	0.08 31	0.06 8	0.31 396	3.41 567

FINET	1.92 543	1.96 529	4.49 550	1.62 536	1.39 529	3.51 563	4.39 570	2.89 563	2.58 557	1.39 528	1.98 533	1.35 522	2.12 549	1.64 407	2.12 504	0.84 539	1.03 446	0.18 436	0.29 417	0.54 508	2.12 536

PAM_32	0.95 466	0.43 131	2.68 381	0.64 443	1.10 513	1.78 536	1.16 537	1.12 497	0.96 481	1.07 493	0.90 469	1.38 524	0.76 467	0.78 245	1.11 428	0.10 110	1.29 478	0.10 132	0.50 508	0.16 146	0.98 458

PAM	0.91 453	0.43 131	2.67 374	0.77 469	0.89 479	1.81 537	1.22 542	1.13 501	0.78 378	1.16 503	0.91 471	1.39 525	0.68 444	0.76 236	1.06 420	0.10 110	0.98 436	0.10 132	0.50 508	0.14 115	0.66 364

HSM	0.67 331	0.92 351	2.29 206	0.30 132	0.29 255	0.65 354	0.29 285	0.98 406	0.67 247	0.59 312	0.58 309	1.39 525	0.65 433	2.56 518	0.45 233	0.11 199	0.09 99	0.10 132	0.08 51	0.18 194	0.24 120

MFN_U_SF_RVC	1.57 534	2.56 569	3.30 482	0.66 451	0.41 359	1.15 505	0.51 438	1.27 517	1.35 529	1.61 540	1.20 504	1.43 527	0.97 497	1.80 436	2.10 502	1.88 567	1.79 525	1.97 570	2.14 571	1.61 558	1.76 524

SAMSARA	1.11 495	1.35 455	2.60 341	1.34 518	0.77 464	1.67 531	1.41 553	1.47 533	0.99 491	1.54 538	0.89 466	1.44 528	0.90 487	1.88 457	1.71 476	0.25 482	0.55 381	0.22 464	0.34 462	0.39 461	0.50 292

SPS-STEREO	1.22 503	1.65 511	3.41 497	0.66 451	0.69 451	1.01 487	0.68 490	1.10 490	0.96 481	1.40 530	1.25 507	1.46 529	1.08 505	2.05 476	2.24 513	0.66 529	0.61 390	0.58 527	0.57 524	0.66 520	1.65 519
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
IMH-64-1	1.50 527	1.98 531	2.69 388	1.39 523	1.12 514	1.39 517	1.19 540	1.80 544	1.47 534	1.19 506	2.20 540	1.53 530	1.51 530	2.12 486	1.98 494	1.34 557	0.68 402	1.28 555	0.70 534	1.37 552	1.12 471

IMH-64	1.50 527	1.98 531	2.69 388	1.39 523	1.12 514	1.39 517	1.19 540	1.80 544	1.47 534	1.19 506	2.20 540	1.53 530	1.51 530	2.12 486	1.98 494	1.34 557	0.68 402	1.28 555	0.70 534	1.37 552	1.12 471

ACV-stereo	0.71 356	0.85 320	3.01 453	0.33 192	0.25 204	1.01 487	0.59 464	0.62 163	0.54 135	0.42 136	0.45 184	1.54 532	1.44 523	1.40 361	0.73 355	0.14 332	0.13 193	0.12 254	0.11 167	0.20 247	0.35 194

MSAF-DinoV2	3.17 562	2.52 566	10.79 574	3.57 572	0.30 269	3.28 560	0.81 506	2.81 562	1.80 548	0.81 451	0.87 461	1.59 533	1.15 509	26.18 592	2.61 526	0.18 416	0.13 193	0.19 443	1.61 568	0.94 536	1.22 484

coex-ft	6.14 574	1.98 531	60.80 596	0.34 217	0.30 269	0.80 440	1.17 539	0.76 222	4.34 566	19.82 587	2.15 538	1.61 534	8.77 577	1.82 441	10.36 578	0.44 515	2.05 539	0.18 436	0.19 343	0.39 461	4.61 577

NVStereoNet_ROB	1.45 524	1.62 506	3.59 512	1.09 504	0.70 453	0.86 458	0.67 488	1.19 512	1.51 536	1.20 511	4.05 566	1.61 534	1.94 544	2.97 546	2.07 501	0.67 530	0.69 405	0.55 526	0.70 534	0.57 510	0.67 368
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SANet	1.35 516	1.80 522	4.39 547	0.41 333	0.29 255	1.72 533	0.89 514	1.17 510	2.47 556	1.22 515	1.82 529	1.72 536	1.70 536	2.57 519	3.30 541	0.18 416	0.16 243	0.16 400	0.15 274	0.34 417	0.62 348

PWCK	1.62 537	2.32 560	4.27 542	1.11 507	0.56 410	1.81 537	1.84 557	1.55 537	1.54 538	1.45 533	1.81 528	1.82 537	1.38 520	3.34 552	2.14 506	1.09 550	0.57 385	0.98 546	0.59 526	1.50 556	0.79 409

ELAS	1.52 531	0.92 351	2.91 439	0.62 436	0.57 415	3.13 559	2.21 561	1.67 541	1.58 540	2.42 557	2.43 545	1.87 538	2.49 553	1.85 449	2.70 529	0.42 511	0.43 356	0.41 515	0.40 484	0.51 503	0.85 428
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet-4b	2.00 545	2.19 547	4.85 553	1.09 504	0.86 475	1.15 505	0.53 445	1.11 494	1.15 514	0.65 384	1.09 497	1.97 539	0.69 449	2.31 499	9.78 577	5.73 577	0.42 353	1.03 549	0.55 518	1.89 561	0.92 443

WAO-7	1.58 535	2.04 540	3.25 476	0.94 489	0.75 459	1.75 534	1.13 532	1.87 547	1.97 552	1.46 535	2.53 547	1.98 540	1.75 537	3.13 548	2.48 520	0.69 532	0.67 400	0.94 544	0.74 542	0.80 533	0.77 400

ELAS_RVC	1.51 530	0.88 331	3.36 485	0.63 439	0.56 410	1.53 522	2.73 564	1.53 535	1.76 546	2.26 554	2.21 542	2.10 541	3.07 558	2.08 481	2.52 521	0.42 511	0.42 353	0.42 517	0.37 476	0.51 503	0.84 424
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	1.54 532	2.20 549	4.42 548	1.10 506	0.93 486	1.37 515	0.87 510	1.53 535	1.71 544	1.22 515	1.72 527	2.12 542	1.06 503	2.58 521	1.93 493	0.94 541	0.54 378	1.00 547	0.56 520	2.11 565	0.96 453

WAO-6	1.69 539	1.87 526	3.21 472	1.15 512	1.01 497	2.29 552	1.06 529	1.85 546	2.84 562	1.30 525	2.59 549	2.19 543	1.67 534	2.62 524	2.52 521	0.96 543	0.68 402	1.19 552	0.84 548	1.13 541	0.95 451

IMH	2.14 549	2.46 564	3.60 514	1.70 541	1.13 516	1.65 530	0.93 517	2.13 555	1.93 551	1.37 526	2.64 552	2.19 543	1.82 541	5.77 568	2.18 509	5.70 576	1.05 447	1.31 557	0.72 539	1.39 554	1.13 473

JetBlue	1.89 542	2.09 542	4.16 537	0.74 464	1.23 521	4.52 569	3.86 569	1.68 542	1.26 520	1.28 522	1.54 523	2.36 545	1.86 542	3.35 553	3.37 543	0.54 520	0.49 366	0.48 523	0.49 506	1.39 554	1.21 482

SGM_RVC	2.11 548	1.07 380	2.87 434	0.98 495	0.92 483	2.72 558	1.88 560	1.91 550	12.27 576	2.09 546	1.99 534	2.47 546	2.24 551	2.87 543	2.03 497	0.54 520	0.47 362	0.42 517	0.47 501	0.74 525	1.22 484
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
test_sample8	1.23 505	0.69 257	2.69 388	0.28 93	0.23 183	0.81 444	0.33 337	1.01 435	0.75 351	1.23 517	0.63 346	2.53 547	1.31 514	2.02 473	2.70 529	0.65 526	4.33 576	0.86 539	0.56 520	0.25 321	0.72 386

MADNet++	2.94 560	2.17 546	3.27 478	2.55 565	2.28 560	3.29 562	3.37 565	2.76 560	2.67 560	3.10 567	3.20 561	2.78 548	3.25 560	4.11 562	4.68 563	2.72 571	2.27 556	3.03 576	2.43 573	2.34 567	2.59 554

MeshStereo	1.29 510	1.34 451	3.04 459	0.35 240	0.28 247	1.10 501	0.69 492	1.42 531	1.07 503	2.71 563	2.43 545	2.95 549	1.50 529	2.92 544	2.03 497	0.23 469	0.22 297	0.22 464	0.19 343	0.50 501	0.69 379
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
JetRed	3.37 563	4.96 574	10.08 572	1.48 529	1.73 546	7.63 573	5.47 574	3.47 569	2.20 553	2.42 557	2.40 544	2.98 550	2.35 552	3.52 557	6.60 570	1.33 556	1.90 529	1.38 559	1.23 562	2.30 566	2.02 531

SGM+DAISY	2.67 553	2.14 545	4.28 544	1.92 553	2.11 557	4.36 568	5.22 573	3.17 564	3.00 563	3.24 569	3.81 565	3.03 551	3.61 563	2.53 516	3.79 551	1.15 551	1.29 478	0.66 532	0.71 538	0.95 537	2.44 553

ACVNet_1	1.47 526	2.27 556	4.92 554	1.11 507	0.89 479	1.19 509	0.66 483	1.28 518	1.19 518	0.98 479	0.97 479	3.06 552	1.48 528	2.37 503	1.82 489	1.08 549	0.49 366	1.03 549	0.48 504	1.20 544	0.95 451

WCMA_ROB	1.29 510	1.21 419	3.13 467	0.65 446	0.36 330	1.20 510	0.78 503	1.00 425	0.98 488	1.78 543	2.62 550	3.08 553	2.01 546	1.86 451	2.35 517	0.38 508	0.38 345	0.32 501	0.32 443	0.31 396	1.06 468

WAO-8	2.91 557	2.55 567	3.77 519	1.93 554	1.04 501	4.08 566	0.99 521	3.25 567	6.09 569	2.20 551	3.34 562	3.33 554	2.64 554	11.73 577	2.52 521	2.12 568	1.92 530	1.55 563	0.93 552	1.27 546	0.96 453

Venus	2.91 557	2.55 567	3.77 519	1.93 554	1.04 501	4.08 566	0.99 521	3.25 567	6.09 569	2.20 551	3.34 562	3.33 554	2.64 554	11.73 577	2.52 521	2.12 568	1.92 530	1.55 563	0.93 552	1.27 546	0.96 453

FCDSN-DC	1.45 524	1.12 393	3.30 482	0.48 373	0.41 359	1.13 503	0.60 468	1.17 510	1.28 523	2.25 553	2.85 555	3.65 556	3.34 562	2.58 521	2.44 519	0.31 500	0.26 318	0.31 498	0.30 427	0.37 444	0.78 406
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
notaker	2.77 555	2.35 561	4.02 532	2.61 566	1.44 531	1.77 535	1.14 533	2.77 561	1.81 549	2.30 555	11.41 578	3.95 557	4.70 567	3.24 550	3.01 538	1.58 563	0.88 428	1.71 568	1.08 559	2.10 564	1.44 507

UNDER WATER-64	2.59 552	2.28 557	5.63 560	1.85 550	1.45 532	3.28 560	1.60 555	2.62 558	5.57 568	2.09 546	2.12 536	4.10 558	4.21 566	2.74 535	3.64 550	1.49 561	0.86 427	1.58 565	1.09 560	1.91 562	1.62 517

TorneroNet-64	2.74 554	2.23 552	4.18 538	1.48 529	1.20 519	3.88 564	1.01 527	3.48 571	6.61 572	2.62 561	4.55 569	4.20 559	3.84 565	3.39 555	3.40 545	1.23 555	0.66 399	1.39 560	0.80 544	3.42 572	1.27 491

FC-DCNN	1.60 536	0.85 320	3.44 501	0.46 366	0.39 347	1.96 542	0.66 483	1.72 543	1.70 543	2.75 564	2.91 558	4.20 559	3.15 559	2.72 532	2.66 527	0.30 498	0.26 318	0.31 498	0.30 427	0.33 410	0.91 439

LVE	2.10 547	2.61 570	4.30 546	1.79 546	1.81 548	1.68 532	1.04 528	2.35 557	2.78 561	1.27 521	2.87 556	4.21 561	1.46 525	2.83 541	2.02 496	2.87 572	0.92 431	1.19 552	1.47 566	1.29 548	1.18 475

Dean	1.92 543	2.31 559	5.03 555	1.31 515	1.08 507	1.55 523	0.99 521	1.98 554	2.33 555	1.51 537	4.15 567	4.23 562	1.39 521	2.31 499	2.10 502	1.18 553	0.69 405	1.18 551	0.75 543	1.30 550	1.07 469

FC-DCNN v2	1.65 538	0.85 320	3.39 490	0.46 366	0.39 347	2.02 548	0.66 483	1.94 552	1.84 550	2.81 565	2.99 559	4.39 563	3.25 560	2.81 540	2.75 532	0.29 497	0.26 318	0.31 498	0.30 427	0.33 410	0.91 439

tt	4.94 571	0.32 40	4.22 540	2.29 560	1.58 540	10.19 576	16.94 582	9.44 580	5.03 567	1.69 541	1.33 515	4.68 564	5.02 568	3.38 554	5.91 568	6.15 578	9.47 585	2.80 574	3.16 575	3.54 573	1.58 513

MSMD_ROB	1.41 520	1.03 373	2.75 408	0.41 333	0.32 292	2.00 546	0.61 473	0.96 390	1.43 531	2.97 566	2.63 551	4.76 565	2.04 547	2.44 511	1.78 486	0.30 498	0.26 318	0.32 501	0.32 443	0.32 405	0.63 354

IGEV-RUCA	2.30 550	0.38 97	1.36 44	0.41 333	1.90 551	2.03 549	1.86 558	1.37 527	1.78 547	3.73 570	3.72 564	5.06 566	8.09 575	2.15 488	1.63 474	0.26 486	0.77 415	2.71 573	1.91 569	2.43 568	2.42 552

LE_ROB	4.55 570	2.43 563	9.94 571	2.79 568	4.03 569	2.40 555	3.54 566	2.72 559	11.04 575	11.64 580	4.69 570	5.25 567	10.74 578	4.52 566	9.73 576	0.82 538	0.70 408	1.34 558	0.97 555	0.74 525	0.94 448

UNDER WATER	2.84 556	2.25 553	5.25 557	1.84 549	1.45 532	2.36 554	1.44 554	3.23 566	6.51 571	2.61 560	2.73 554	5.69 568	5.64 570	3.14 549	4.18 559	1.48 560	0.81 422	1.60 566	1.07 558	1.91 562	1.67 520

SDNR	2.06 546	2.93 572	2.94 443	1.55 534	5.13 571	1.98 545	0.24 183	1.95 553	2.62 558	0.92 472	2.71 553	5.76 569	0.68 444	3.61 558	3.84 552	0.33 503	0.38 345	0.22 464	0.17 314	1.13 541	2.04 532

pmcnn	1.44 522	1.25 432	3.57 510	0.74 464	1.42 530	0.72 398	0.56 456	1.04 457	1.06 502	1.03 488	2.89 557	6.01 570	0.75 464	2.54 517	3.60 549	0.14 332	0.11 159	0.08 31	0.06 8	0.34 417	0.81 419

MANE	3.51 566	2.03 539	3.88 529	1.89 552	2.01 554	5.98 570	4.72 571	5.87 575	7.13 573	3.80 571	5.10 571	6.11 571	5.34 569	4.39 564	5.05 565	1.07 548	1.28 476	0.50 524	0.85 549	0.76 528	2.36 551

DGTPSM_ROB	8.97 578	5.94 575	13.01 578	5.95 576	11.34 576	8.54 574	24.06 584	6.47 576	13.52 578	5.19 573	11.52 579	6.18 572	11.04 579	7.02 572	13.92 581	4.47 574	7.66 579	3.90 577	7.43 581	4.34 575	7.98 581

DPSMNet_ROB	9.58 579	5.96 576	13.98 581	8.88 578	11.87 577	8.54 574	24.08 585	6.48 577	13.67 581	5.35 574	11.53 580	6.31 573	11.04 579	7.69 573	14.09 582	7.61 583	8.23 581	5.03 578	7.75 582	5.24 578	8.36 582

USTest	8.06 576	7.11 578	8.76 569	9.20 579	9.03 574	15.20 580	23.57 583	10.01 581	9.45 574	5.97 575	6.79 572	7.77 574	7.51 574	8.75 576	11.06 580	2.24 570	3.58 570	2.87 575	3.21 576	4.93 577	4.21 572

TCMNet-wrong-test	5.56 572	6.73 577	6.40 565	13.05 584	11.91 578	7.29 572	5.47 574	7.17 578	1.58 540	2.68 562	3.15 560	8.30 575	5.87 572	4.80 567	6.10 569	3.08 573	0.98 436	2.37 572	1.99 570	6.69 579	5.63 578

KSHMR	4.19 568	2.37 562	6.24 564	1.73 544	1.48 536	1.97 544	1.29 545	3.18 565	17.06 586	2.15 549	15.74 581	9.09 576	1.75 537	8.33 574	2.37 518	1.55 562	1.29 478	1.70 567	1.23 562	1.75 559	1.60 515

SGM-ForestM	3.67 567	2.70 571	5.34 559	1.65 539	1.72 545	6.02 571	5.08 572	4.10 572	3.47 564	4.59 572	4.21 568	9.81 577	5.79 571	6.44 571	6.97 572	0.88 540	1.09 451	0.33 505	0.45 495	0.68 521	2.10 535

HanzoNet	7.85 575	3.30 573	5.75 561	7.47 577	3.97 568	2.34 553	1.37 547	3.47 569	4.02 565	13.30 581	10.49 574	10.86 578	16.67 584	8.50 575	10.51 579	10.80 584	9.84 586	5.83 580	13.69 584	7.24 580	7.51 580

Anonymous_1	22.76 586	11.11 580	11.93 575	12.73 581	26.05 591	19.39 586	27.77 589	14.18 583	13.64 580	14.92 582	10.66 575	11.26 579	11.24 581	12.48 581	14.45 583	37.82 597	7.87 580	34.92 594	63.61 594	87.51 597	11.75 585

ktn	4.44 569	2.47 565	3.70 518	1.82 548	1.49 537	2.11 550	1.40 551	2.30 556	12.56 577	11.36 579	16.25 582	11.30 580	3.77 564	4.41 565	3.47 546	1.86 566	0.99 438	1.74 569	1.21 561	3.28 571	1.39 503

TorneroNet	5.60 573	2.30 558	3.98 530	1.49 531	1.26 524	14.47 579	1.11 530	4.85 573	20.66 591	10.12 576	16.30 583	11.78 581	7.35 573	3.41 556	4.38 560	1.36 559	0.70 408	1.46 562	0.87 550	2.73 569	1.33 496

DPSM_ROB	12.32 580	11.13 581	12.31 576	12.90 582	12.80 580	19.81 589	28.13 590	14.50 584	14.31 583	10.62 577	11.34 576	12.03 582	11.89 582	13.08 582	15.22 584	7.09 580	8.31 582	6.47 582	7.32 579	8.69 581	8.43 583

DPSM	12.32 580	11.13 581	12.31 576	12.90 582	12.80 580	19.81 589	28.13 590	14.50 584	14.31 583	10.62 577	11.34 576	12.03 582	11.89 582	13.08 582	15.22 584	7.09 580	8.31 582	6.47 582	7.32 579	8.69 581	8.43 583

LRCNet_RVC	13.78 584	19.34 585	13.01 578	19.47 586	12.67 579	1.85 539	0.42 396	12.28 582	1.10 506	15.76 583	18.69 587	12.52 584	8.65 576	12.22 580	9.64 575	22.29 589	8.38 584	25.92 591	24.06 591	19.72 589	17.59 589

xxxxx1	29.05 595	20.74 587	14.05 582	50.10 594	40.25 594	19.01 583	26.60 586	21.83 590	20.22 588	16.52 584	17.56 584	18.33 585	21.41 587	16.11 586	20.77 589	23.48 590	26.77 593	66.36 595	78.56 595	30.19 592	32.23 595

tt_ll	29.05 595	20.74 587	14.05 582	50.10 594	40.25 594	19.01 583	26.60 586	21.83 590	20.22 588	16.52 584	17.56 584	18.33 585	21.41 587	16.11 586	20.77 589	23.48 590	26.77 593	66.36 595	78.56 595	30.19 592	32.23 595

ff	29.05 595	20.74 587	14.05 582	50.10 594	40.25 594	19.01 583	26.60 586	21.83 590	20.22 588	16.52 584	17.56 584	18.33 585	21.41 587	16.11 586	20.77 589	23.48 590	26.77 593	66.36 595	78.56 595	30.19 592	32.23 595

HaxPig	19.88 585	22.39 591	22.30 585	17.98 585	17.98 583	12.06 578	12.06 579	16.25 587	15.97 585	21.05 589	21.41 589	18.85 588	18.35 585	20.07 590	19.64 588	23.57 593	23.19 592	24.07 590	23.71 590	22.95 590	23.72 592

MEDIAN_ROB	23.95 588	26.96 596	26.29 591	22.14 587	22.09 585	16.18 582	14.23 580	20.47 588	20.09 587	25.43 594	25.22 595	22.96 589	22.54 590	24.33 591	23.18 592	28.15 595	27.16 596	28.60 592	27.73 592	27.59 591	27.58 593

CasAABBNet	24.76 590	22.38 590	24.44 587	26.05 590	25.75 588	39.79 593	56.76 596	29.10 594	28.88 594	21.22 590	22.69 591	24.21 590	23.99 594	26.23 593	30.62 595	14.22 585	16.71 588	13.03 584	14.75 587	17.49 584	16.97 587

FlowAnything	24.80 591	22.39 591	24.71 588	26.07 591	25.75 588	39.80 594	56.70 594	29.12 595	28.95 596	21.38 593	22.83 593	24.22 591	23.96 592	26.24 594	30.65 596	14.23 586	16.78 589	13.04 585	14.84 589	17.49 584	16.93 586

Selective-RAFT-Error	24.83 592	22.44 593	24.80 589	26.10 592	25.82 590	39.85 595	56.72 595	29.21 597	29.03 597	21.29 592	22.80 592	24.25 592	24.07 595	26.28 595	30.60 594	14.24 587	16.85 590	13.04 585	14.75 587	17.53 586	17.02 588

LSM0	26.57 593	22.53 594	25.76 590	30.62 593	52.30 597	39.86 596	56.49 593	29.18 596	28.76 593	21.26 591	22.46 590	24.42 593	23.97 593	26.42 596	30.66 597	14.29 588	16.56 587	13.06 587	14.65 586	17.62 587	20.52 590

BEATNet-Init1	12.32 580	12.82 583	28.66 592	3.22 570	3.71 567	21.59 591	11.42 578	14.54 586	13.73 582	20.24 588	20.16 588	26.14 594	19.85 586	19.08 589	15.33 586	1.81 565	1.93 534	2.05 571	2.48 574	4.25 574	3.41 567

AVERAGE_ROB	26.91 594	30.28 597	29.18 593	25.78 588	25.30 587	19.49 587	15.38 581	23.70 593	23.02 592	28.38 596	27.78 596	26.23 595	25.76 596	26.95 597	25.55 593	31.27 596	30.02 597	31.76 593	30.80 593	30.88 595	30.77 594

DPSimNet_ROB	24.35 589	23.81 595	31.38 595	25.93 589	22.83 586	31.30 592	34.38 592	20.78 589	28.92 595	27.39 595	22.99 594	28.29 596	35.76 597	15.47 584	17.82 587	24.28 594	17.90 591	22.23 589	14.12 585	19.38 588	22.12 591

PML	22.99 587	17.34 584	8.24 568	5.48 575	9.84 575	50.35 597	102.65 597	5.84 574	13.52 578	37.08 597	104.84 597	30.61 597	23.20 591	12.09 579	7.96 574	6.27 579	2.12 546	6.31 581	2.42 572	10.67 583	2.95 559

test_example2	115.17 598	122.38 598	93.45 597	115.38 597	123.53 598	101.24 598	113.11 598	54.67 598	99.94 598	135.50 598	136.43 598	85.67 598	85.40 598	110.44 598	104.91 598	152.17 598	205.21 598	99.17 598	114.27 598	138.55 598	112.04 598

ccccc		297.53 599		372.50 599	377.87 599	200.30 599		217.33 599		202.36 599		213.34 599		312.79 599		409.97 599	354.33 599	255.69 599	227.31 599	431.13 599

Low-res two-view benchmark