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

Monster-pub-eth3d	0.47 124	0.29 8	1.07 18	0.22 11	0.18 79	0.51 145	0.14 18	0.49 72	0.35 12	0.25 43	0.18 9	0.15 17	0.11 2	0.87 266	0.47 245	0.06 1	2.11 546	0.07 1	0.81 547	0.07 1	1.01 463

3w_stereo	0.44 104	0.29 8	1.53 69	0.23 24	0.20 127	0.37 42	0.22 122	0.53 101	0.41 47	0.25 43	0.21 27	0.13 1	0.22 97	0.90 276	0.24 45	0.06 1	1.52 512	0.07 1	0.44 495	0.08 18	0.83 424

2w_stereo	0.35 29	0.30 21	0.99 11	0.23 24	0.13 11	0.41 64	0.20 79	0.54 112	0.37 21	0.28 77	0.23 47	0.13 1	0.23 114	0.69 212	0.24 45	0.06 1	1.07 449	0.07 1	0.19 343	0.07 1	0.64 360

MonSter	0.47 124	0.29 8	1.07 18	0.22 11	0.18 79	0.51 145	0.14 18	0.49 72	0.35 12	0.26 60	0.18 9	0.15 17	0.11 2	0.88 273	0.47 245	0.06 1	2.11 546	0.07 1	0.81 547	0.07 1	1.01 463

SM2	0.39 59	0.76 292	1.42 56	0.34 218	0.52 398	0.42 77	0.15 27	0.38 14	0.35 12	0.24 35	0.16 7	0.14 8	0.15 20	0.33 30	0.43 222	0.07 5	0.37 341	0.07 1	0.42 494	0.12 75	0.90 440

AdaDepth	0.36 39	0.43 132	1.65 82	0.26 63	0.22 154	0.46 104	0.16 36	0.31 3	0.53 132	0.21 14	0.20 20	0.14 8	0.18 51	0.37 54	0.21 11	0.07 5	0.67 401	0.08 33	0.24 385	0.10 51	0.74 394

2.25w	0.42 84	0.30 21	1.12 22	0.22 11	0.15 28	0.36 38	0.13 9	0.45 49	0.37 21	0.26 60	0.27 72	0.14 8	0.19 64	0.91 278	0.36 182	0.07 5	1.38 492	0.07 1	0.67 535	0.07 1	0.91 441

2.5w	0.40 71	0.31 27	1.07 18	0.23 24	0.16 39	0.39 55	0.19 65	0.50 87	0.39 38	0.23 26	0.23 47	0.13 1	0.17 32	0.73 230	0.24 45	0.07 5	1.53 513	0.07 1	0.46 500	0.07 1	0.92 445

2.75w_new	0.46 117	0.32 40	1.39 50	0.21 5	0.19 111	0.40 58	0.18 57	0.51 93	0.39 38	0.27 70	0.21 27	0.13 1	0.20 79	1.10 312	0.44 229	0.07 5	1.58 516	0.07 1	0.61 531	0.07 1	0.82 423

3.25w_new	0.39 59	0.30 21	1.27 36	0.21 5	0.22 154	0.37 42	0.14 18	0.46 56	0.38 28	0.25 43	0.21 27	0.16 30	0.19 64	0.71 222	0.23 35	0.07 5	1.41 497	0.07 1	0.35 464	0.07 1	0.80 413

3.25w	0.39 59	0.30 21	1.27 36	0.21 5	0.22 154	0.37 42	0.14 18	0.46 56	0.38 28	0.25 43	0.21 27	0.16 30	0.19 64	0.71 222	0.23 35	0.07 5	1.41 497	0.07 1	0.35 464	0.07 1	0.80 413

3.5w_stereo	0.34 23	0.33 52	1.17 26	0.21 5	0.15 28	0.40 58	0.14 18	0.46 56	0.36 19	0.23 26	0.25 59	0.15 17	0.19 64	0.80 254	0.24 45	0.07 5	1.02 445	0.07 1	0.07 30	0.07 1	0.52 306

1w_stereo	0.35 29	0.28 5	0.86 3	0.24 34	0.17 61	0.44 90	0.22 122	0.60 155	0.43 60	0.27 70	0.30 92	0.14 8	0.26 152	0.61 178	0.25 62	0.07 5	0.79 417	0.07 1	0.06 8	0.08 18	0.79 410

monsterstereo	0.40 71	0.43 132	1.07 18	0.26 63	0.27 234	0.39 55	0.14 18	0.55 122	0.37 21	0.28 77	0.27 72	0.14 8	0.13 10	0.67 204	0.44 229	0.07 5	1.12 457	0.07 1	0.81 547	0.08 18	0.53 312

fffft	0.36 39	0.70 261	1.51 68	0.25 46	0.15 28	0.42 77	0.24 185	0.46 56	0.42 54	0.22 21	0.19 14	0.20 52	0.16 28	0.47 102	0.69 341	0.07 5	0.09 99	0.10 134	0.08 51	0.30 389	0.45 270
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.36 39	0.83 312	1.48 65	0.26 63	0.15 28	0.46 104	0.22 122	0.40 23	0.43 60	0.23 26	0.24 51	0.21 60	0.18 51	0.47 102	0.59 301	0.07 5	0.07 9	0.10 134	0.08 51	0.24 301	0.42 241

Monster-pub-mixall	0.50 155	0.35 70	0.98 10	0.22 11	0.13 11	0.34 28	0.12 5	0.38 14	0.28 2	0.39 125	0.19 14	0.16 30	0.12 4	1.05 302	0.41 209	0.08 17	3.28 571	0.07 1	0.73 543	0.08 18	0.55 324

qwe	0.41 76	0.29 8	1.29 40	0.22 11	0.22 154	0.41 64	0.15 27	0.49 72	0.38 28	0.28 77	0.23 47	0.14 8	0.15 20	0.94 283	0.24 45	0.08 17	1.47 506	0.07 1	0.25 394	0.08 18	0.76 397

3.75w	0.33 18	0.27 3	1.02 13	0.22 11	0.21 141	0.44 90	0.16 36	0.47 63	0.33 8	0.25 43	0.21 27	0.13 1	0.18 51	0.54 151	0.24 45	0.08 17	1.14 459	0.07 1	0.08 51	0.07 1	0.56 326

IGEV	0.36 39	0.34 61	1.03 14	0.21 5	0.24 196	0.42 77	0.16 36	0.38 14	0.41 47	0.37 114	0.22 37	0.14 8	0.12 4	0.63 185	0.40 203	0.08 17	0.73 414	0.08 33	0.53 516	0.09 33	0.52 306

LG-Stereo_L2	0.29 8	0.42 122	0.97 8	0.36 261	0.25 205	0.31 16	0.22 122	0.40 23	0.28 2	0.19 5	0.12 2	0.13 1	0.12 4	0.44 91	0.23 35	0.08 17	0.49 367	0.08 33	0.06 8	0.08 18	0.58 337

LG-Stereo_L1	0.30 11	0.42 122	0.97 8	0.35 242	0.28 248	0.28 8	0.21 104	0.39 17	0.30 5	0.19 5	0.12 2	0.13 1	0.12 4	0.45 93	0.22 18	0.08 17	0.71 412	0.08 33	0.06 8	0.08 18	0.51 299

MLG-Stereo_test1	0.36 39	0.45 153	1.50 67	0.24 34	0.35 319	0.45 95	0.13 9	0.36 9	0.51 109	0.20 8	0.10 1	0.18 43	0.12 4	0.33 30	0.18 2	0.08 17	1.36 489	0.08 33	0.06 8	0.09 33	0.47 277

MLG-Stereo	0.38 54	0.43 132	1.46 61	0.24 34	0.42 372	0.44 90	0.13 9	0.42 32	0.51 109	0.27 70	0.14 5	0.17 38	0.13 10	0.35 47	0.18 2	0.08 17	1.45 505	0.08 33	0.06 8	0.09 33	0.47 277

MM-Stereo_test2	0.65 308	0.43 132	2.54 316	0.62 438	0.18 79	0.50 137	0.25 211	0.49 72	0.47 83	0.36 111	0.26 66	0.24 81	0.23 114	0.40 69	0.38 196	0.08 17	2.33 559	0.09 78	0.10 119	0.38 454	2.66 557

HART	0.75 385	0.75 288	2.22 193	0.94 491	1.59 544	0.30 13	0.19 65	0.72 212	0.85 437	0.30 88	0.52 243	0.39 179	0.16 28	0.81 258	0.43 222	0.08 17	2.61 566	0.10 134	0.07 30	0.36 438	1.61 518

Reg-Stereo(zero)	0.66 327	0.26 1	2.13 174	0.25 46	1.15 519	0.99 486	0.97 521	0.57 135	0.81 409	0.52 231	0.46 191	0.54 281	0.59 413	0.47 102	1.14 434	0.08 17	0.88 429	0.08 33	0.36 474	0.12 75	0.80 413

HI	0.47 124	0.82 310	2.49 299	0.29 113	0.22 154	0.45 95	0.20 79	0.59 148	0.43 60	0.59 314	0.59 316	0.65 339	0.45 335	0.48 115	0.40 203	0.08 17	0.09 99	0.10 134	0.11 167	0.24 301	0.20 88

CoSv	0.47 124	0.82 310	2.49 299	0.29 113	0.22 154	0.45 95	0.20 79	0.59 148	0.43 60	0.59 314	0.59 316	0.65 339	0.45 335	0.48 115	0.40 203	0.08 17	0.09 99	0.10 134	0.11 167	0.24 301	0.20 88

DEFOM-Stereo	0.26 4	0.61 222	1.22 30	0.24 34	0.14 19	0.49 127	0.18 57	0.31 3	0.31 6	0.20 8	0.18 9	0.15 17	0.14 12	0.42 85	0.19 6	0.08 17	0.06 1	0.08 33	0.06 8	0.09 33	0.16 56

mms	0.39 59	0.63 231	1.31 43	0.34 218	0.65 446	0.32 19	0.22 122	0.39 17	0.39 38	0.27 70	0.31 103	0.23 71	0.17 32	0.57 160	0.22 18	0.08 17	0.21 294	0.10 134	0.08 51	0.24 301	1.16 476

ours_stereo	0.37 49	0.67 240	1.63 80	0.30 133	0.50 392	0.35 34	0.22 122	0.41 27	0.38 28	0.21 14	0.32 115	0.23 71	0.17 32	0.47 102	0.22 18	0.08 17	0.09 99	0.10 134	0.08 51	0.24 301	0.77 401

fffy	0.39 59	0.67 240	1.57 71	0.45 363	0.52 398	0.37 42	0.22 122	0.45 49	0.35 12	0.21 14	0.30 92	0.26 100	0.20 79	0.45 93	0.24 45	0.08 17	0.29 328	0.10 134	0.08 51	0.25 323	0.77 401

WCG-NET	0.41 76	0.80 305	1.77 91	0.25 46	0.13 11	0.43 83	0.24 185	0.42 32	0.59 177	0.38 120	0.41 165	0.26 100	0.24 120	0.37 54	0.24 45	0.08 17	0.81 423	0.08 33	0.07 30	0.26 343	0.31 169

IGEV-Stereo++	0.58 219	0.29 8	1.66 84	0.37 274	0.53 406	0.47 116	0.13 9	0.54 112	0.37 21	1.02 489	0.25 59	0.17 38	0.22 97	1.04 299	0.27 87	0.08 17	1.98 540	0.08 33	0.06 8	0.17 170	1.92 529

WCG-NET（raft）	0.44 104	0.97 362	1.78 93	0.24 34	0.17 61	0.43 83	0.24 185	0.42 32	0.52 121	0.38 120	0.35 132	0.46 236	0.25 140	0.41 78	0.26 77	0.08 17	1.08 451	0.08 33	0.08 51	0.27 357	0.40 227

MIM_Stereo	0.55 196	0.92 353	2.65 364	0.32 171	1.09 511	0.51 145	0.19 65	0.67 186	0.52 121	0.48 174	0.54 269	0.43 200	0.27 167	0.57 160	0.30 118	0.08 17	0.17 256	0.11 201	0.10 119	0.28 370	0.80 413

LoS_RVC	0.34 23	0.38 97	1.96 132	0.27 78	0.35 319	0.43 83	0.22 122	0.43 36	0.34 10	0.24 35	0.34 125	0.23 71	0.28 181	0.34 37	0.22 18	0.08 17	0.07 9	0.07 1	0.05 1	0.10 51	0.35 194

RAFT_CTSACE	0.58 219	1.16 408	2.76 413	0.36 261	0.29 256	0.54 184	0.29 287	0.69 194	0.51 109	0.51 221	0.75 431	0.67 351	0.37 249	0.63 185	0.47 245	0.08 17	0.49 367	0.11 201	0.10 119	0.41 476	0.32 175

test_4	0.47 124	0.80 305	2.15 176	0.36 261	0.29 256	0.59 257	0.28 259	0.50 87	0.42 54	0.43 146	0.76 434	0.39 179	0.22 97	0.73 230	0.49 260	0.08 17	0.18 264	0.11 201	0.15 274	0.29 380	0.27 139

test-3	0.58 219	0.43 132	2.44 256	0.52 401	0.59 422	0.46 104	0.23 159	0.77 231	0.49 92	0.52 231	0.29 83	0.44 215	0.22 97	0.59 167	0.97 403	0.08 17	1.27 476	0.10 134	0.35 464	0.29 380	0.62 349

test_1	0.58 219	0.43 132	2.44 256	0.52 401	0.59 422	0.46 104	0.23 159	0.77 231	0.49 92	0.51 221	0.29 83	0.44 215	0.22 97	0.59 167	0.97 403	0.08 17	1.27 476	0.10 134	0.35 464	0.29 380	0.63 355

test_3	0.59 237	0.44 145	2.44 256	0.53 405	0.59 422	0.48 122	0.30 303	0.79 247	0.52 121	0.51 221	0.30 92	0.45 227	0.22 97	0.59 167	0.97 403	0.08 17	1.25 471	0.11 201	0.35 464	0.30 389	0.62 349

cross-raft	0.47 124	0.34 61	2.17 179	0.70 463	0.84 476	0.50 137	0.35 357	0.74 217	0.43 60	0.44 153	0.45 186	0.63 326	0.25 140	0.37 54	0.27 87	0.08 17	0.14 210	0.10 134	0.23 381	0.11 64	0.27 139

RAFT-Stereo + iAFF	0.58 219	1.48 488	2.53 311	0.29 113	0.78 469	0.52 164	0.20 79	0.68 191	0.66 236	0.51 221	0.61 333	0.40 188	0.32 224	0.40 69	0.43 222	0.08 17	0.63 397	0.09 78	0.09 82	0.37 446	0.58 337

AFF-stereo	0.57 211	1.51 492	2.59 336	0.33 193	0.23 184	0.51 145	0.21 104	0.69 194	0.68 276	0.49 190	0.63 348	0.49 255	0.34 237	0.50 133	0.37 188	0.08 17	0.54 379	0.10 134	0.10 119	0.40 469	0.60 346

depthmonostereo	0.38 54	0.68 249	1.59 76	0.48 375	0.14 19	0.41 64	0.19 65	0.52 95	0.42 54	0.26 60	0.29 83	0.31 138	0.29 199	0.64 192	0.33 160	0.09 47	0.10 130	0.09 78	0.08 51	0.10 51	0.50 292

DilatedVolume-Stereo	0.35 29	0.38 97	1.21 27	0.26 63	0.20 127	0.41 64	0.18 57	0.43 36	0.38 28	0.37 114	0.35 132	0.29 126	0.24 120	0.64 192	0.55 284	0.09 47	0.19 270	0.08 33	0.11 167	0.12 75	0.50 292

4.5_new	0.39 59	0.29 8	1.25 34	0.22 11	0.16 39	0.40 58	0.17 45	0.43 36	0.37 21	0.27 70	0.22 37	0.15 17	0.14 12	1.04 299	0.23 35	0.09 47	1.49 507	0.07 1	0.14 250	0.09 33	0.62 349

4.5w-stereo	0.39 59	0.29 8	1.25 34	0.22 11	0.16 39	0.40 58	0.17 45	0.43 36	0.37 21	0.27 70	0.22 37	0.15 17	0.14 12	1.04 299	0.23 35	0.09 47	1.49 507	0.07 1	0.14 250	0.09 33	0.62 349

4w-stereo	0.50 155	0.26 1	1.86 112	0.22 11	0.30 270	0.38 51	0.14 18	0.41 27	0.35 12	0.25 43	0.21 27	0.14 8	0.20 79	1.18 330	0.33 160	0.09 47	1.56 515	0.07 1	0.72 541	0.07 1	1.23 490

monsters	0.39 59	0.39 105	1.04 16	0.24 34	0.32 293	0.42 77	0.13 9	0.49 72	0.35 12	0.27 70	0.21 27	0.14 8	0.15 20	0.60 173	0.43 222	0.09 47	1.09 453	0.07 1	0.70 536	0.07 1	0.65 363

xyz-stereo-finetune2	0.40 71	0.89 338	1.40 51	0.22 11	0.12 4	0.58 237	0.23 159	0.55 122	0.50 102	0.33 99	0.47 197	0.30 130	0.41 293	0.81 258	0.60 305	0.09 47	0.07 9	0.11 201	0.09 82	0.12 75	0.12 17

xyz-stereo-finetune	0.37 49	0.90 344	1.23 31	0.22 11	0.12 4	0.53 173	0.26 228	0.57 135	0.58 166	0.30 88	0.33 118	0.29 126	0.24 120	0.60 173	0.62 315	0.09 47	0.08 45	0.10 134	0.08 51	0.13 93	0.14 34

xyz-stereo	3.06 563	0.44 145	30.74 596	0.24 34	0.12 4	15.34 583	0.24 185	0.56 128	0.49 92	0.62 348	7.90 575	0.64 334	0.49 369	1.44 373	1.05 419	0.09 47	0.07 9	0.34 508	0.08 51	0.13 93	0.19 79

111111	0.39 59	0.28 5	0.93 7	0.33 193	0.42 372	0.43 83	0.13 9	0.48 68	0.39 38	0.24 35	0.31 103	0.18 43	0.17 32	0.43 87	0.23 35	0.09 47	1.32 486	0.08 33	0.06 8	0.25 323	1.00 462

MLG-Stereo_test3	0.31 12	0.44 145	1.03 14	0.48 375	0.40 354	0.36 38	0.13 9	0.39 17	0.46 76	0.28 77	0.19 14	0.17 38	0.12 4	0.25 3	0.18 2	0.09 47	0.53 376	0.08 33	0.06 8	0.09 33	0.45 270

LG-G_1	0.41 76	0.43 132	1.62 78	0.50 394	0.35 319	0.50 137	0.12 5	0.47 63	0.44 69	0.33 99	0.20 20	0.19 48	0.15 20	0.94 283	0.21 11	0.09 47	0.61 391	0.08 33	0.06 8	0.09 33	0.87 434

LG-G	0.41 76	0.43 132	1.62 78	0.50 394	0.35 319	0.50 137	0.12 5	0.47 63	0.44 69	0.33 99	0.20 20	0.19 48	0.15 20	0.94 283	0.21 11	0.09 47	0.61 391	0.08 33	0.06 8	0.09 33	0.87 434

GREAT-IGEV	0.92 457	0.56 204	2.08 155	0.98 497	2.29 563	0.47 116	0.18 57	0.35 7	0.78 380	0.74 429	0.33 118	0.15 17	0.18 51	1.00 292	0.55 284	0.09 47	3.79 574	0.07 1	0.26 402	0.22 277	3.26 568

SCV_C0	0.73 370	0.68 249	2.05 150	1.50 534	0.92 485	0.45 95	0.20 79	0.96 392	0.71 313	0.65 386	0.33 118	0.31 138	0.20 79	1.25 344	0.52 269	0.09 47	1.68 524	0.08 33	0.30 427	0.27 357	1.52 513

DEFOM-Stereo_RVC	0.32 16	0.40 112	1.21 27	0.35 242	0.16 39	0.29 11	0.16 36	0.59 148	0.56 152	0.20 8	0.20 20	0.17 38	0.26 152	0.40 69	0.38 196	0.09 47	0.08 45	0.08 33	0.25 394	0.12 75	0.43 249

castereo++	0.39 59	0.83 312	1.38 48	0.29 113	0.18 79	0.53 173	0.20 79	0.57 135	0.58 166	0.20 8	0.27 72	0.32 145	0.17 32	0.34 37	0.22 18	0.09 47	0.54 379	0.09 78	0.29 417	0.15 127	0.52 306

castereo	0.34 23	0.48 162	1.00 12	0.25 46	0.29 256	0.41 64	0.27 246	0.76 224	0.49 92	0.23 26	0.30 92	0.24 81	0.31 216	0.29 10	0.29 111	0.09 47	0.20 285	0.09 78	0.31 434	0.12 75	0.44 265

tt45	0.35 29	0.80 305	1.46 61	0.26 63	0.17 61	0.55 197	0.22 122	0.44 43	0.39 38	0.24 35	0.26 66	0.25 90	0.18 51	0.64 192	0.36 182	0.09 47	0.08 45	0.10 134	0.08 51	0.24 301	0.29 151

999	0.35 29	0.74 283	1.38 48	0.27 78	0.18 79	0.50 137	0.23 159	0.40 23	0.41 47	0.21 14	0.33 118	0.23 71	0.18 51	0.74 234	0.37 188	0.09 47	0.08 45	0.09 78	0.08 51	0.26 343	0.26 132

tg	0.45 109	0.83 312	1.85 108	0.29 113	0.16 39	0.57 226	0.18 57	0.60 155	0.56 152	0.37 114	0.44 183	0.38 175	0.24 120	0.48 115	0.28 100	0.09 47	0.30 329	0.11 201	0.11 167	0.44 488	0.77 401

dual_stereo	0.94 465	0.31 27	1.80 96	0.90 485	2.52 565	0.54 184	0.15 27	0.69 194	1.02 496	0.25 43	0.18 9	0.18 43	0.14 12	0.63 185	0.35 179	0.09 47	3.76 573	0.07 1	0.47 502	0.07 1	4.59 578

Occ-G	0.68 340	0.54 192	2.08 155	0.99 502	0.74 459	0.38 51	0.25 211	0.46 56	0.78 380	0.40 130	0.36 136	0.46 236	0.22 97	0.90 276	0.70 343	0.09 47	1.53 513	0.09 78	0.16 296	0.31 398	2.06 535

RSM++	0.48 136	0.52 185	1.27 36	1.62 538	1.27 527	0.39 55	0.20 79	0.49 72	0.56 152	0.22 21	0.25 59	0.24 81	0.17 32	0.39 62	0.23 35	0.09 47	0.11 159	0.09 78	0.35 464	0.29 380	0.80 413

RSM	0.47 124	0.51 181	1.36 45	1.37 523	1.04 503	0.37 42	0.21 104	0.52 95	0.55 146	0.23 26	0.28 78	0.28 118	0.17 32	0.40 69	0.22 18	0.09 47	0.24 306	0.09 78	0.35 464	0.24 301	0.80 413

RAFT-Stereo-weight	0.46 117	0.37 87	1.60 77	0.29 113	0.51 395	0.57 226	0.22 122	0.84 291	0.67 249	0.48 174	0.38 148	0.36 164	0.17 32	0.39 62	0.27 87	0.09 47	1.28 478	0.09 78	0.07 30	0.09 33	0.41 236

MoCha-V2	0.74 374	0.78 299	2.18 182	1.01 503	1.55 540	0.36 38	0.19 65	0.61 161	0.49 92	0.33 99	0.34 125	0.30 130	0.27 167	1.56 389	0.47 245	0.09 47	1.94 537	0.08 33	0.37 476	0.18 195	1.62 519

MyStereo07	0.56 204	0.68 249	2.42 243	0.30 133	0.41 360	0.61 292	0.31 314	0.58 139	0.72 322	1.17 506	0.26 66	0.20 52	0.27 167	1.28 350	0.28 100	0.09 47	0.59 389	0.12 256	0.21 365	0.16 147	0.48 284

MyStereo06	0.70 354	0.72 270	3.51 507	0.31 150	0.25 205	0.60 272	0.30 303	0.90 350	0.67 249	1.48 538	0.53 250	0.84 438	0.57 402	0.60 173	1.11 430	0.09 47	0.55 382	0.12 256	0.20 354	0.16 147	0.56 326

MyStereo05	0.57 211	0.72 270	2.72 400	0.31 150	0.25 205	0.60 272	0.30 303	0.87 324	0.82 415	0.54 246	0.37 142	0.53 274	0.42 306	0.63 185	0.73 357	0.09 47	0.55 382	0.12 256	0.20 354	0.16 147	0.56 326

MyStereo04	0.57 211	0.68 249	2.66 368	0.30 133	0.41 360	0.61 292	0.31 314	0.88 332	0.80 401	0.48 174	0.37 142	0.54 281	0.42 306	0.61 178	0.71 349	0.09 47	0.59 389	0.12 256	0.21 365	0.16 147	0.48 284

AE-Stereo	0.71 358	0.32 40	2.44 256	0.44 356	0.50 392	0.58 237	0.23 159	1.08 487	0.67 249	0.67 395	0.51 234	0.47 245	0.24 120	0.63 185	0.32 147	0.09 47	2.15 553	0.11 201	0.45 496	0.22 277	2.01 532

ff7	0.65 308	0.58 208	2.09 159	0.39 311	0.60 427	0.56 204	0.23 159	0.49 72	0.62 199	1.00 484	0.24 51	0.20 52	0.24 120	0.71 222	0.24 45	0.09 47	2.09 542	0.10 134	0.18 325	0.24 301	2.22 547

ffff	0.65 308	0.58 208	2.09 159	0.39 311	0.60 427	0.56 204	0.23 159	0.49 72	0.62 199	1.00 484	0.24 51	0.20 52	0.24 120	0.71 222	0.24 45	0.09 47	2.09 542	0.10 134	0.18 325	0.24 301	2.22 547

11t	0.65 308	0.58 208	2.09 159	0.39 311	0.60 427	0.56 204	0.23 159	0.49 72	0.62 199	1.00 484	0.24 51	0.20 52	0.24 120	0.71 222	0.24 45	0.09 47	2.09 542	0.10 134	0.18 325	0.24 301	2.22 547

MSKI-zero shot	0.70 354	0.44 145	2.62 353	1.47 530	0.75 461	0.56 204	0.20 79	0.80 253	0.45 75	0.60 325	0.52 243	0.44 215	0.17 32	0.70 215	0.26 77	0.09 47	2.87 568	0.09 78	0.32 443	0.14 116	0.50 292

AEACV	0.89 448	0.29 8	1.84 104	2.50 564	1.68 546	0.53 173	0.21 104	1.01 437	0.42 54	0.68 401	0.31 103	0.22 63	0.39 274	1.63 406	0.25 62	0.09 47	2.60 564	0.09 78	0.54 518	0.23 293	2.27 552

GCAP-Stereo	0.59 237	1.35 457	2.44 256	0.49 388	1.02 501	0.52 164	0.14 18	0.53 101	0.54 137	0.44 153	0.50 231	0.30 130	0.22 97	0.68 209	0.41 209	0.09 47	1.30 483	0.09 78	0.07 30	0.23 293	0.54 317

HH	0.79 403	0.52 185	2.72 400	1.45 527	0.80 471	0.91 475	0.23 159	0.76 224	0.76 362	0.64 370	0.55 280	0.87 452	0.41 293	0.94 283	0.45 235	0.09 47	1.20 463	0.10 134	0.09 82	0.16 147	2.16 540

HanStereo	0.79 403	0.52 185	2.72 400	1.45 527	0.80 471	0.91 475	0.23 159	0.76 224	0.76 362	0.64 370	0.55 280	0.87 452	0.41 293	0.94 283	0.45 235	0.09 47	1.20 463	0.10 134	0.09 82	0.16 147	2.16 540

4D-IteraStereo	0.62 275	1.29 442	3.04 461	0.27 78	0.30 270	0.46 104	0.26 228	0.54 112	0.51 109	0.41 132	0.31 103	0.39 179	0.19 64	0.53 145	0.65 329	0.09 47	0.47 363	0.12 256	0.11 167	0.21 260	2.14 539

anonymousdsp	0.86 432	0.59 215	2.65 364	1.33 519	1.25 524	0.56 204	0.23 159	0.54 112	0.71 313	1.13 501	0.25 59	0.22 63	0.24 120	1.24 340	0.24 45	0.09 47	2.34 560	0.10 134	0.18 325	0.25 323	3.12 565

CES	0.33 18	0.32 40	1.46 61	0.25 46	0.50 392	0.40 58	0.20 79	0.48 68	0.48 87	0.22 21	0.29 83	0.26 100	0.19 64	0.35 47	0.22 18	0.09 47	0.07 9	0.08 33	0.05 1	0.16 147	0.54 317

Selective-IGEV	0.57 211	0.42 122	1.87 114	1.67 542	1.33 528	0.36 38	0.20 79	0.61 161	0.71 313	0.22 21	0.31 103	0.22 63	0.19 64	0.52 138	0.36 182	0.09 47	0.97 435	0.09 78	0.15 274	0.20 248	0.85 429

DCRE	0.76 390	0.80 305	2.31 213	1.05 504	1.18 520	0.63 328	0.26 228	1.03 453	0.59 177	0.52 231	2.12 538	0.44 215	0.27 167	0.41 78	0.53 276	0.09 47	1.02 445	0.10 134	0.32 443	0.16 147	1.47 511

ProNet	0.46 117	0.60 216	1.85 108	0.35 242	0.67 448	0.49 127	0.25 211	0.53 101	0.57 159	0.21 14	0.24 51	0.22 63	0.20 79	0.52 138	0.22 18	0.09 47	0.47 363	0.10 134	0.09 82	0.23 293	1.33 498

MC-Stereo	0.58 219	0.37 87	2.00 138	0.88 482	0.64 443	0.54 184	0.19 65	0.46 56	0.39 38	0.58 295	0.39 154	0.27 111	0.27 167	0.71 222	0.32 147	0.09 47	1.20 463	0.09 78	0.16 296	0.22 277	1.92 529

RCA-Stereo	0.45 109	0.38 97	1.80 96	0.27 78	0.25 205	0.58 237	0.23 159	0.84 291	0.66 236	0.42 138	0.44 183	0.28 118	0.35 239	0.31 16	0.21 11	0.09 47	1.01 440	0.09 78	0.07 30	0.21 260	0.53 312

ccc-4	0.65 308	0.58 208	2.09 159	0.39 311	0.60 427	0.56 204	0.23 159	0.49 72	0.62 199	1.00 484	0.24 51	0.20 52	0.24 120	0.71 222	0.24 45	0.09 47	2.09 542	0.10 134	0.18 325	0.24 301	2.22 547

raft_robust	0.68 340	1.24 431	2.42 243	0.30 133	0.57 417	0.53 173	0.25 211	0.95 389	0.79 393	0.49 190	0.46 191	1.12 509	0.74 462	1.50 382	0.61 312	0.09 47	0.62 396	0.10 134	0.30 427	0.26 343	0.30 160

RAFT+CT+SA	0.60 247	1.25 434	2.49 299	0.38 294	0.75 461	0.55 197	0.34 347	0.83 282	0.68 276	0.39 125	0.55 280	0.44 215	0.29 199	0.75 236	0.28 100	0.09 47	0.24 306	0.11 201	0.51 513	0.30 389	0.74 394

IGEV-Stereo	0.86 432	0.60 216	2.65 364	1.35 521	1.25 524	0.56 204	0.23 159	0.54 112	0.71 313	1.14 502	0.25 59	0.22 63	0.24 120	1.24 340	0.24 45	0.09 47	2.34 560	0.10 134	0.18 325	0.25 323	3.13 566
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GLC_STEREO	0.31 12	0.30 21	1.80 96	0.29 113	0.12 4	0.41 64	0.20 79	0.39 17	0.42 54	0.26 60	0.31 103	0.25 90	0.19 64	0.36 51	0.26 77	0.09 47	0.11 159	0.12 256	0.10 119	0.13 93	0.15 43

IPLG	0.74 374	1.09 386	2.87 436	0.36 261	0.21 141	1.63 531	0.60 470	1.39 531	0.63 211	1.39 530	0.51 234	0.40 188	0.86 483	1.40 363	0.37 188	0.09 47	0.07 9	0.14 353	0.12 205	0.34 419	0.23 111

GMOStereo	0.58 219	0.89 338	2.46 282	0.29 113	0.99 494	0.51 145	0.32 325	0.58 139	0.46 76	0.58 295	0.48 205	0.54 281	0.27 167	0.31 16	0.25 62	0.09 47	1.64 519	0.13 317	0.11 167	0.34 419	0.42 241

error version	0.58 219	0.89 338	2.46 282	0.29 113	0.99 494	0.51 145	0.32 325	0.58 139	0.46 76	0.58 295	0.48 205	0.54 281	0.27 167	0.31 16	0.25 62	0.09 47	1.64 519	0.13 317	0.11 167	0.34 419	0.42 241

test-v	0.58 219	0.89 338	2.46 282	0.29 113	0.99 494	0.51 145	0.32 325	0.58 139	0.46 76	0.58 295	0.48 205	0.54 281	0.27 167	0.31 16	0.25 62	0.09 47	1.64 519	0.13 317	0.11 167	0.34 419	0.42 241

test-2	0.58 219	0.89 338	2.46 282	0.29 113	0.99 494	0.51 145	0.32 325	0.58 139	0.46 76	0.58 295	0.48 205	0.54 281	0.27 167	0.31 16	0.25 62	0.09 47	1.64 519	0.13 317	0.11 167	0.34 419	0.42 241

iRaftStereo_RVC	0.47 124	0.84 317	1.91 121	0.29 113	0.15 28	0.53 173	0.20 79	0.58 139	0.50 102	0.37 114	0.43 171	0.42 199	0.23 114	0.38 58	0.28 100	0.09 47	0.70 409	0.12 256	0.11 167	0.43 484	0.77 401

CREStereo++_RVC	0.38 54	0.37 87	2.47 287	0.25 46	0.16 39	0.54 184	0.15 27	0.42 32	0.57 159	0.37 114	0.52 243	0.24 81	0.19 64	0.31 16	0.27 87	0.09 47	0.06 1	0.08 33	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
EAI-Stereo	1.16 502	0.29 8	1.94 127	0.55 414	0.97 493	1.96 544	7.94 579	1.34 527	1.03 498	1.01 488	1.48 523	0.51 264	0.66 442	0.65 198	1.42 464	0.09 47	0.23 304	0.09 78	0.53 516	0.13 93	0.49 290

CFNet-RSSM	0.44 104	0.36 75	2.38 225	0.28 94	0.43 376	0.53 173	0.20 79	0.86 315	0.52 121	0.44 153	0.36 136	0.53 274	0.26 152	0.40 69	0.27 87	0.09 47	0.08 45	0.09 78	0.38 480	0.10 51	0.22 102

Gwc-CoAtRS	0.41 76	0.37 87	2.06 152	0.28 94	0.41 360	0.48 122	0.19 65	0.64 177	0.49 92	0.45 157	0.39 154	0.57 301	0.26 152	0.37 54	0.28 100	0.09 47	0.19 270	0.09 78	0.31 434	0.11 64	0.25 124

HITNet	0.55 196	1.28 440	2.73 405	0.35 242	0.14 19	0.56 204	0.23 159	0.89 341	0.62 199	0.52 231	0.51 234	0.49 255	0.38 259	0.52 138	0.60 305	0.09 47	0.07 9	0.10 134	0.08 51	0.25 323	0.61 347
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
MS	0.35 29	0.38 97	1.24 33	0.20 2	0.13 11	0.45 95	0.11 2	0.39 17	0.31 6	0.20 8	0.19 14	0.16 30	0.14 12	0.27 5	0.18 2	0.10 111	1.07 449	0.07 1	0.58 526	0.23 293	0.57 332

asda	0.41 76	0.31 27	1.23 31	0.22 11	0.17 61	0.43 83	0.16 36	0.46 56	0.38 28	0.25 43	0.20 20	0.15 17	0.20 79	0.99 291	0.23 35	0.10 111	1.49 507	0.07 1	0.23 381	0.08 18	0.88 436

asd	0.36 39	0.28 5	1.21 27	0.23 24	0.19 111	0.41 64	0.14 18	0.37 12	0.34 10	0.26 60	0.21 27	0.15 17	0.19 64	0.91 278	0.20 8	0.10 111	1.14 459	0.07 1	0.08 51	0.08 18	0.71 385

4.25_new	0.43 88	0.29 8	1.40 51	0.23 24	0.19 111	0.41 64	0.17 45	0.44 43	0.38 28	0.34 106	0.22 37	0.15 17	0.18 51	1.06 303	0.30 118	0.10 111	1.44 501	0.07 1	0.32 443	0.07 1	0.93 447

4.5w_new	0.43 88	0.29 8	1.40 51	0.23 24	0.19 111	0.41 64	0.17 45	0.44 43	0.38 28	0.34 106	0.22 37	0.15 17	0.18 51	1.06 303	0.30 118	0.10 111	1.44 501	0.07 1	0.32 443	0.07 1	0.93 447

4.25w-stereo	0.43 88	0.29 8	1.40 51	0.23 24	0.19 111	0.41 64	0.17 45	0.44 43	0.38 28	0.34 106	0.22 37	0.15 17	0.18 51	1.06 303	0.30 118	0.10 111	1.44 501	0.07 1	0.32 443	0.07 1	0.93 447

DFGA-Net	0.61 255	1.55 495	2.59 336	0.32 171	0.26 221	0.54 184	0.22 122	0.67 186	0.63 211	0.50 209	0.52 243	0.35 162	0.28 181	1.84 447	0.99 411	0.10 111	0.08 45	0.12 256	0.12 205	0.38 454	0.18 73

LGtest1	0.26 4	0.43 132	0.82 2	0.23 24	0.21 141	0.31 16	0.11 2	0.36 9	0.43 60	0.24 35	0.18 9	0.16 30	0.14 12	0.30 12	0.28 100	0.10 111	0.16 243	0.08 33	0.06 8	0.10 51	0.42 241

LG-Stereo	0.36 39	0.61 222	1.37 47	0.26 63	0.37 337	0.43 83	0.20 79	0.55 122	0.44 69	0.25 43	0.30 92	0.50 259	0.17 32	0.30 12	0.37 188	0.10 111	0.18 264	0.11 201	0.10 119	0.24 301	0.43 249

MM-Stereo_test3	0.59 237	0.85 322	2.28 205	0.53 405	0.31 280	0.45 95	0.30 303	0.78 238	0.76 362	0.33 99	0.43 171	0.32 145	0.23 114	0.61 178	0.54 281	0.10 111	1.65 523	0.10 134	0.08 51	0.42 479	0.68 374

MM-Stereo_test1	0.63 289	0.64 234	2.51 305	0.54 412	0.37 337	0.44 90	0.28 259	0.68 191	0.59 177	0.43 146	0.33 118	0.26 100	0.25 140	0.89 275	0.52 269	0.10 111	1.84 529	0.10 134	0.09 82	0.41 476	1.40 506

FoundationStereo	0.61 255	0.37 87	0.91 6	1.96 558	2.40 564	0.20 3	0.16 36	0.26 1	0.86 444	0.16 1	0.12 2	0.19 48	0.17 32	0.58 166	0.32 147	0.10 111	2.98 570	0.08 33	0.06 8	0.07 1	0.20 88

GIP-stereo	0.61 255	0.68 249	1.05 17	0.95 494	1.46 537	0.42 77	0.17 45	0.69 194	0.49 92	0.19 5	0.24 51	0.23 71	0.18 51	0.95 289	0.59 301	0.10 111	1.33 487	0.08 33	0.06 8	0.18 195	2.21 546

PAM_32	0.95 468	0.43 132	2.68 383	0.64 445	1.10 515	1.78 538	1.16 539	1.12 499	0.96 483	1.07 495	0.90 471	1.38 526	0.76 469	0.78 247	1.11 430	0.10 111	1.29 480	0.10 134	0.50 509	0.16 147	0.98 460

PAM	0.91 455	0.43 132	2.67 376	0.77 471	0.89 481	1.81 539	1.22 544	1.13 503	0.78 380	1.16 505	0.91 473	1.39 527	0.68 446	0.76 238	1.06 422	0.10 111	0.98 437	0.10 134	0.50 509	0.14 116	0.66 365

UGAM-zero	0.97 474	0.44 145	2.48 293	0.33 193	0.86 477	1.26 514	0.76 502	1.05 467	0.52 121	0.93 478	0.45 186	1.32 523	0.81 473	2.08 483	0.49 260	0.10 111	0.52 374	0.09 78	0.47 502	0.11 64	4.43 576

GCAP-BAT	0.78 399	0.38 97	2.37 222	0.98 497	0.60 427	0.77 429	0.22 122	1.13 503	0.51 109	0.80 449	0.90 471	0.81 425	0.25 140	0.77 240	0.88 393	0.10 111	1.94 537	0.09 78	0.50 509	0.17 170	1.35 501

RAStereo	0.33 18	0.81 309	2.22 193	0.27 78	0.18 79	0.25 6	0.20 79	0.45 49	0.38 28	0.21 14	0.26 66	0.20 52	0.16 28	0.26 4	0.26 77	0.10 111	0.08 45	0.10 134	0.08 51	0.13 93	0.09 3

Pointernet	0.37 49	0.31 27	1.91 121	0.25 46	0.37 337	0.47 116	0.15 27	0.67 186	0.52 121	0.23 26	0.30 92	0.28 118	0.20 79	0.32 26	0.23 35	0.10 111	0.24 306	0.07 1	0.13 227	0.10 51	0.51 299

AIO-Stereo-zeroshot	0.82 412	0.78 299	3.67 517	0.35 242	0.81 473	1.25 513	0.88 514	1.13 503	0.58 166	0.84 463	0.52 243	1.24 517	0.64 432	0.77 240	0.70 343	0.10 111	0.53 376	0.11 201	0.45 496	0.29 380	0.81 420

U	3.41 567	0.37 87	1.27 36	0.27 78	13.75 584	19.65 590	0.15 27	0.43 36	0.33 8	0.18 4	0.19 14	0.27 111	0.15 20	0.23 2	0.19 6	0.10 111	0.06 1	17.75 590	12.73 585	0.11 64	0.10 7

IGEV-Stereo+	0.48 136	0.32 40	1.43 57	0.26 63	0.46 387	0.30 13	0.13 9	0.32 5	0.57 159	0.80 449	0.24 51	0.19 48	0.19 64	0.57 160	0.46 240	0.10 111	1.36 489	0.08 33	0.22 376	0.46 495	1.04 468

AIO-Stereo	0.64 299	0.60 216	1.63 80	1.31 517	1.45 534	0.38 51	0.20 79	0.55 122	0.83 422	0.31 91	0.31 103	0.23 71	0.15 20	0.39 62	0.63 322	0.10 111	1.25 471	0.09 78	0.41 489	0.21 260	1.73 524

gcap-zeroshot	0.52 169	0.86 327	2.38 225	0.32 171	0.60 427	0.70 389	0.20 79	0.78 238	0.58 166	0.44 153	0.36 136	0.81 425	0.24 120	0.53 145	0.30 118	0.10 111	0.35 338	0.09 78	0.31 434	0.09 33	0.40 227

testlalala2	0.48 136	0.34 61	2.53 311	0.65 448	0.56 412	0.57 226	0.20 79	0.84 291	0.63 211	0.42 138	0.54 269	0.45 227	0.21 89	0.30 12	0.26 77	0.10 111	0.13 193	0.09 78	0.29 417	0.12 75	0.31 169

MGS-Stereo	0.35 29	0.48 162	1.99 137	0.26 63	0.14 19	0.41 64	0.22 122	0.41 27	0.48 87	0.24 35	0.51 234	0.25 90	0.18 51	0.33 30	0.22 18	0.10 111	0.08 45	0.09 78	0.08 51	0.47 499	0.10 7

IGEV++	0.74 374	0.70 261	2.05 150	1.11 509	1.09 511	0.32 19	0.21 104	0.75 221	0.43 60	0.30 88	0.30 92	0.22 63	0.27 167	0.98 290	0.31 137	0.10 111	2.50 563	0.08 33	0.15 274	0.27 357	2.70 558

MyStereo8	0.73 370	1.16 408	2.89 438	0.53 405	0.34 310	0.71 394	0.20 79	1.87 549	0.59 177	0.53 240	0.66 375	0.50 259	0.33 229	1.27 349	0.62 315	0.10 111	1.19 462	0.10 134	0.21 365	0.21 260	0.61 347

ACVNet-DCA	0.67 333	0.73 273	2.43 248	0.67 456	0.52 398	0.76 419	0.24 185	0.81 262	0.83 422	0.77 438	0.39 154	0.25 90	0.38 259	0.70 215	0.22 18	0.10 111	2.13 549	0.11 201	0.09 82	0.16 147	1.18 477

xx1	0.71 358	0.73 273	2.43 248	0.67 456	0.52 398	0.76 419	0.24 185	0.85 304	1.05 502	0.77 438	0.39 154	0.46 236	0.37 249	0.70 215	0.22 18	0.10 111	2.13 549	0.12 256	0.41 489	0.16 147	1.18 477

1test111	0.72 367	0.73 273	2.43 248	0.67 456	0.52 398	0.76 419	0.24 185	0.81 262	0.83 422	0.77 438	0.39 154	0.25 90	0.38 259	1.03 297	0.75 363	0.10 111	2.13 549	0.11 201	0.09 82	0.16 147	1.18 477

cc1	0.74 374	0.73 273	2.43 248	0.67 456	0.52 398	0.76 419	0.24 185	0.85 304	1.05 502	0.77 438	0.39 154	0.25 90	0.38 259	0.70 215	0.22 18	0.10 111	2.13 549	0.11 201	0.09 82	0.25 323	2.20 545

IGEVStereo-DCA	0.74 374	0.74 283	2.09 159	0.76 468	0.77 466	0.45 95	0.23 159	0.49 72	0.62 199	0.71 418	0.22 37	0.30 130	0.28 181	1.29 351	1.53 472	0.10 111	1.50 510	0.10 134	0.18 325	0.24 301	2.22 547

rrr	0.84 420	0.74 283	3.40 497	0.76 468	0.77 466	0.45 95	0.28 259	1.23 518	0.84 434	0.71 418	0.22 37	0.30 130	0.28 181	1.29 351	1.53 472	0.10 111	1.50 510	0.10 134	0.29 417	0.24 301	1.75 525

ffm	0.78 399	0.67 240	3.39 492	0.32 171	0.22 154	0.58 237	0.28 259	0.85 304	0.96 483	0.54 246	0.74 424	0.67 351	0.40 281	0.64 192	0.22 18	0.10 111	2.16 554	0.15 382	0.33 457	0.25 323	2.19 542

ff1	1.07 491	0.67 240	3.39 492	0.32 171	0.22 154	0.58 237	0.28 259	0.85 304	0.96 483	0.54 246	0.74 424	0.67 351	0.40 281	2.75 538	3.86 555	0.10 111	2.16 554	0.15 382	0.33 457	0.25 323	2.19 542

tt1	0.74 374	0.73 273	2.34 218	0.67 456	0.63 439	0.75 414	0.24 185	0.85 304	0.96 483	0.81 453	0.38 148	0.26 100	0.35 239	0.64 192	0.22 18	0.10 111	2.16 554	0.11 201	0.09 82	0.25 323	2.19 542

MaDis-Stereo	0.35 29	0.89 338	2.15 176	0.25 46	0.29 256	0.29 11	0.17 45	0.47 63	0.41 47	0.21 14	0.22 37	0.28 118	0.21 89	0.32 26	0.31 137	0.10 111	0.09 99	0.10 134	0.08 51	0.11 64	0.12 17

IGEV_Zeroshot_test	0.91 455	0.39 105	3.80 524	0.42 339	1.95 555	0.56 204	0.64 480	0.84 291	0.55 146	1.45 535	0.53 250	0.79 414	0.42 306	0.57 160	1.13 433	0.10 111	0.49 367	0.10 134	0.34 462	0.19 226	2.97 563

testlalala	0.53 183	0.36 75	2.40 234	0.29 113	0.35 319	0.60 272	0.22 122	1.02 445	0.63 211	0.56 271	0.40 163	0.32 145	0.21 89	0.33 30	0.27 87	0.10 111	1.73 526	0.09 78	0.24 385	0.08 18	0.43 249

RAFT-Test	0.56 204	0.41 118	2.01 140	0.90 485	1.07 508	0.65 356	0.37 368	0.83 282	0.65 228	0.49 190	0.49 219	0.93 468	0.24 120	0.52 138	0.30 118	0.10 111	0.38 346	0.09 78	0.38 480	0.11 64	0.19 79

anonymousdsp2	0.88 440	0.31 27	1.96 132	1.06 505	1.56 541	0.57 226	0.22 122	0.84 291	0.98 490	1.20 513	0.37 142	0.65 339	0.26 152	1.19 333	0.46 240	0.10 111	2.40 562	0.10 134	0.13 227	0.19 226	2.96 562

LoS	0.34 23	0.35 70	1.88 115	0.25 46	0.13 11	0.53 173	0.20 79	0.50 87	0.53 132	0.26 60	0.28 78	0.37 169	0.24 120	0.40 69	0.25 62	0.10 111	0.08 45	0.08 33	0.06 8	0.15 127	0.10 7
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
EGLCR-Stereo	0.90 452	0.31 27	1.90 118	1.60 537	0.95 489	1.14 506	0.42 398	0.85 304	0.43 60	1.74 544	0.21 27	0.27 111	0.17 32	1.56 389	0.30 118	0.10 111	2.60 564	0.10 134	0.09 82	0.10 51	3.10 564

anonymousa	0.74 374	0.60 216	2.58 334	0.96 495	1.33 528	0.61 292	0.26 228	0.69 194	0.56 152	0.55 259	0.84 453	0.82 430	0.46 345	0.56 156	0.61 312	0.10 111	1.11 456	0.12 256	0.98 558	0.14 116	0.97 458

CroCo-Stereo Lap2	0.38 54	0.91 348	2.02 143	0.33 193	0.38 346	0.23 4	0.21 104	0.63 173	0.51 109	0.23 26	0.28 78	0.29 126	0.23 114	0.34 37	0.28 100	0.10 111	0.09 99	0.10 134	0.08 51	0.22 277	0.15 43

TestStereo1	0.59 237	1.21 421	2.63 354	0.40 324	0.60 427	0.56 204	0.34 347	0.82 271	0.73 327	0.45 157	0.63 348	0.36 164	0.42 306	0.66 201	0.42 215	0.10 111	0.32 332	0.12 256	0.10 119	0.34 419	0.52 306

DCANet-4	0.43 88	0.32 40	2.31 213	0.26 63	0.14 19	0.51 145	0.22 122	0.84 291	0.78 380	0.55 259	0.48 205	0.28 118	0.37 249	0.40 69	0.37 188	0.10 111	0.07 9	0.09 78	0.07 30	0.08 18	0.43 249

fff	0.50 155	0.90 344	2.63 354	0.25 46	0.15 28	0.51 145	0.22 122	0.85 304	0.82 415	0.55 259	0.48 205	0.31 138	0.65 435	0.39 62	0.37 188	0.10 111	0.07 9	0.09 78	0.07 30	0.08 18	0.43 249

ADStereo(finetuned)	0.50 155	0.91 348	2.43 248	0.26 63	0.14 19	0.51 145	0.22 122	0.84 291	0.78 380	0.56 271	0.49 219	0.32 145	0.75 466	0.40 69	0.40 203	0.10 111	0.07 9	0.09 78	0.07 30	0.13 93	0.45 270

test_5	0.61 255	1.25 434	2.76 413	0.39 311	0.64 443	0.58 237	0.35 357	0.85 304	0.66 236	0.49 190	0.56 293	0.55 290	0.40 281	0.79 250	0.32 147	0.10 111	0.19 270	0.12 256	0.12 205	0.33 412	0.85 429

SA-5K	0.59 237	1.21 421	2.63 354	0.40 324	0.60 427	0.56 204	0.34 347	0.82 271	0.73 327	0.45 157	0.63 348	0.36 164	0.42 306	0.66 201	0.42 215	0.10 111	0.32 332	0.12 256	0.10 119	0.34 419	0.52 306

Sa-1000	0.61 255	1.07 382	2.71 398	0.32 171	0.61 436	0.61 292	0.31 314	1.00 427	0.76 362	0.53 240	0.83 451	0.43 200	0.33 229	0.69 212	0.30 118	0.10 111	0.52 374	0.13 317	0.28 413	0.29 380	0.29 151

SA	0.61 255	1.14 399	2.79 419	0.32 171	0.63 439	0.57 226	0.30 303	0.97 400	0.78 380	0.43 146	0.63 348	0.39 179	0.46 345	0.70 215	0.31 137	0.10 111	0.44 358	0.13 317	0.32 443	0.31 398	0.51 299

iRaft-Stereo_5w	0.65 308	1.35 457	2.21 191	0.30 133	0.63 439	0.49 127	0.28 259	0.78 238	0.64 221	0.41 132	0.61 333	0.62 322	0.46 345	1.79 437	0.48 251	0.10 111	0.25 315	0.11 201	0.12 205	0.40 469	0.94 450

iRaft-Stereo_20w	1.50 529	0.42 122	4.81 554	2.24 561	2.09 558	1.36 515	1.27 546	1.38 530	0.94 475	2.07 547	0.42 168	0.85 444	0.69 451	0.87 266	1.37 461	0.10 111	4.04 576	0.09 78	0.40 484	0.17 170	4.53 577

MIPNet	0.88 440	1.07 382	2.85 433	0.61 436	0.18 79	1.46 521	1.37 549	1.65 542	0.78 380	1.93 546	0.85 456	0.75 400	1.66 535	0.87 266	0.34 171	0.10 111	0.08 45	0.11 201	0.32 443	0.27 357	0.26 132

IPLGR	0.58 219	0.64 234	3.12 468	0.37 274	0.18 79	0.62 314	0.54 450	1.06 480	0.69 288	0.73 422	0.46 191	0.50 259	0.44 327	1.12 320	0.31 137	0.10 111	0.08 45	0.11 201	0.09 82	0.21 260	0.20 88

CrosDoStereo	0.96 471	0.49 166	2.66 368	0.27 78	0.33 300	0.54 184	3.69 569	0.77 231	0.66 236	0.70 409	1.39 520	0.53 274	1.47 528	1.77 430	3.02 541	0.10 111	0.08 45	0.11 201	0.11 167	0.22 277	0.30 160

LCNet	0.58 219	0.43 132	2.42 243	0.91 489	0.22 154	0.95 483	0.29 287	0.62 165	0.64 221	0.52 231	0.55 280	0.41 194	0.75 466	0.84 262	0.27 87	0.10 111	0.07 9	0.12 256	0.18 325	0.97 541	0.40 227

STrans-v2	0.69 347	0.62 229	2.66 368	0.28 94	0.23 184	0.57 226	0.32 325	1.01 437	0.77 375	0.92 474	0.84 453	0.88 456	0.92 493	1.81 440	1.19 441	0.10 111	0.07 9	0.10 134	0.09 82	0.12 75	0.30 160

TransformOpticalFlow	0.65 308	0.61 222	2.67 376	0.45 363	0.26 221	0.62 314	0.28 259	0.88 332	0.76 362	0.76 436	0.74 424	0.90 462	0.84 478	1.82 443	0.80 378	0.10 111	0.07 9	0.11 201	0.09 82	0.12 75	0.19 79

PSM-AAD	0.67 333	0.29 8	2.41 239	0.37 274	0.23 184	0.86 460	1.15 537	0.62 165	0.66 236	0.64 370	0.71 414	0.67 351	2.90 558	0.65 198	0.32 147	0.10 111	0.08 45	0.17 419	0.15 274	0.14 116	0.34 187

KYRaft	0.52 169	0.35 70	2.40 234	0.34 218	0.21 141	0.75 414	0.43 405	0.62 165	0.63 211	0.64 370	0.92 474	0.53 274	0.72 455	0.60 173	0.26 77	0.10 111	0.07 9	0.12 256	0.14 250	0.13 93	0.54 317

ASMatch	0.61 255	0.47 159	2.72 400	0.91 489	0.36 331	0.56 204	0.24 185	0.54 112	0.67 249	0.48 174	1.20 506	0.47 245	0.65 435	1.33 356	0.93 398	0.10 111	0.08 45	0.11 201	0.11 167	0.10 51	0.17 64

DeepStereo_LL	0.96 471	0.49 166	2.66 368	0.27 78	0.33 300	0.54 184	3.69 569	0.77 231	0.66 236	0.70 409	1.39 520	0.53 274	1.47 528	1.77 430	3.02 541	0.10 111	0.08 45	0.11 201	0.11 167	0.22 277	0.30 160

DEmStereo	0.69 347	0.40 112	2.42 243	0.42 339	0.18 79	0.66 369	0.88 514	0.54 112	0.64 221	0.60 325	1.00 488	0.45 227	1.24 515	1.53 385	2.21 513	0.10 111	0.08 45	0.10 134	0.10 119	0.11 64	0.14 34

THIR-Stereo	0.88 440	0.85 322	2.33 217	0.26 63	0.16 39	0.59 257	2.69 565	0.62 165	0.54 137	0.62 348	1.61 527	0.96 477	1.77 541	1.67 413	2.20 512	0.10 111	0.08 45	0.14 353	0.11 167	0.16 147	0.21 95

GrayStereo	0.71 358	0.27 3	2.40 234	0.89 483	0.23 184	0.62 314	1.40 553	0.67 186	0.70 299	0.72 421	0.77 438	0.55 290	3.03 559	0.60 173	0.28 100	0.10 111	0.08 45	0.10 134	0.21 365	0.12 75	0.37 203

RAFT-345	0.56 204	0.37 87	2.68 383	0.40 324	0.34 310	0.58 237	0.41 391	0.49 72	0.70 299	0.51 221	0.99 487	0.43 200	0.28 181	1.56 389	0.81 382	0.10 111	0.07 9	0.11 201	0.09 82	0.11 64	0.09 3

CroCo-Stereo	0.35 29	0.71 265	1.67 86	0.32 171	0.17 61	0.19 2	0.21 104	0.79 247	0.54 137	0.22 21	0.25 59	0.55 290	0.22 97	0.28 7	0.28 100	0.10 111	0.08 45	0.08 33	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
test-1	0.61 255	0.54 192	2.09 159	0.31 150	1.37 530	0.51 145	0.28 259	0.83 282	0.50 102	0.42 138	0.55 280	0.54 281	0.24 120	0.38 58	1.25 450	0.10 111	1.08 451	0.10 134	0.17 314	0.11 64	0.77 401

GMM-Stereo	0.53 183	0.33 52	2.89 438	0.53 405	0.24 196	0.77 429	0.46 424	0.62 165	0.65 228	0.58 295	0.73 421	0.47 245	0.43 318	0.68 209	0.29 111	0.10 111	0.06 1	0.13 317	0.13 227	0.14 116	0.44 265

Prome-Stereo	0.53 183	0.36 75	2.39 232	0.60 430	0.23 184	0.63 328	0.41 391	0.66 183	0.67 249	0.59 314	1.02 491	0.43 200	0.71 454	0.61 178	0.34 171	0.10 111	0.07 9	0.10 134	0.09 82	0.13 93	0.44 265

rafts_anoy	0.60 247	1.33 450	2.59 336	0.53 405	1.09 511	0.49 127	0.25 211	0.67 186	0.53 132	0.41 132	0.38 148	0.33 153	0.30 210	0.68 209	0.41 209	0.10 111	1.13 458	0.13 317	0.15 274	0.20 248	0.29 151

raft+_RVC	0.62 275	1.18 414	2.43 248	0.36 261	2.08 557	0.52 164	0.25 211	0.66 183	0.54 137	0.36 111	0.46 191	0.32 145	0.28 181	0.49 128	0.43 222	0.10 111	0.91 431	0.10 134	0.09 82	0.22 277	0.70 383

TANstereo	0.39 59	0.70 261	2.48 293	0.23 24	0.12 4	0.54 184	0.16 36	0.41 27	0.47 83	0.45 157	0.51 234	0.26 100	0.22 97	0.34 37	0.21 11	0.10 111	0.10 130	0.08 33	0.07 30	0.09 33	0.18 73

XX-TBD	0.40 71	1.04 378	2.49 299	0.35 242	0.13 11	0.51 145	0.17 45	0.44 43	0.52 121	0.38 120	0.51 234	0.23 71	0.19 64	0.31 16	0.25 62	0.10 111	0.07 9	0.08 33	0.06 8	0.09 33	0.18 73

raftrobust	0.52 169	1.14 399	2.15 176	0.33 193	0.99 494	0.53 173	0.21 104	0.59 148	0.50 102	0.53 240	0.36 136	0.31 138	0.33 229	0.47 102	0.42 215	0.10 111	0.55 382	0.09 78	0.08 51	0.22 277	0.46 275

RALCasStereoNet	0.65 308	1.34 453	2.56 328	0.43 351	0.96 490	0.50 137	0.26 228	0.62 165	0.56 152	0.43 146	0.49 219	0.36 164	0.28 181	0.72 229	0.53 276	0.10 111	1.18 461	0.09 78	0.08 51	0.27 357	1.27 493

RALAANet	0.52 169	1.37 467	2.63 354	0.33 193	0.23 184	0.48 122	0.19 65	0.69 194	0.55 146	0.49 190	0.46 191	0.39 179	0.31 216	0.53 145	0.53 276	0.10 111	0.33 336	0.11 201	0.17 314	0.29 380	0.13 22

DCANet	0.49 151	0.91 348	2.63 354	0.26 63	0.14 19	0.51 145	0.22 122	0.84 291	0.78 380	0.56 271	0.49 219	0.32 145	0.41 293	0.39 62	0.41 209	0.10 111	0.07 9	0.09 78	0.07 30	0.14 116	0.45 270

csc	0.50 155	0.90 344	2.63 354	0.25 46	0.15 28	0.51 145	0.22 122	0.85 304	0.82 415	0.55 259	0.48 205	0.31 138	0.65 435	0.39 62	0.37 188	0.10 111	0.07 9	0.09 78	0.07 30	0.08 18	0.43 249

cscssc	0.50 155	0.90 344	2.63 354	0.25 46	0.15 28	0.51 145	0.22 122	0.85 304	0.82 415	0.55 259	0.48 205	0.31 138	0.65 435	0.39 62	0.37 188	0.10 111	0.07 9	0.09 78	0.07 30	0.08 18	0.43 249

111	0.57 211	1.41 473	2.63 354	0.25 46	0.15 28	0.59 257	0.26 228	0.90 350	0.83 422	0.50 209	0.54 269	0.57 301	0.38 259	0.54 151	0.41 209	0.10 111	0.07 9	0.09 78	0.07 30	0.24 301	0.81 420

test_xeample3	0.86 432	0.75 288	3.36 487	0.65 448	0.76 464	0.49 127	0.33 339	1.21 517	0.80 401	0.61 335	0.23 47	0.30 130	0.29 199	1.17 328	1.57 475	0.10 111	1.79 527	0.10 134	0.40 484	0.25 323	2.09 536

DIP-Stereo	0.43 88	0.50 174	2.21 191	0.27 78	0.18 79	0.63 328	0.17 45	0.94 375	0.58 166	0.49 190	0.48 205	0.30 130	0.30 210	0.40 69	0.31 137	0.10 111	0.08 45	0.10 134	0.08 51	0.15 127	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
R-Stereo Train	0.42 84	0.31 27	2.51 305	0.30 133	0.18 79	0.56 204	0.25 211	0.82 271	0.41 47	0.57 289	0.67 380	0.33 153	0.24 120	0.34 37	0.33 160	0.10 111	0.08 45	0.09 78	0.07 30	0.09 33	0.18 73

RAFT-Stereo	0.42 84	0.31 27	2.51 305	0.30 133	0.18 79	0.56 204	0.25 211	0.82 271	0.41 47	0.57 289	0.67 380	0.33 153	0.24 120	0.34 37	0.33 160	0.10 111	0.08 45	0.09 78	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
MLCV	0.59 237	1.41 473	2.41 239	0.31 150	0.15 28	0.60 272	0.23 159	0.77 231	0.63 211	0.67 395	0.66 375	0.55 290	0.37 249	1.16 325	1.09 427	0.10 111	0.07 9	0.09 78	0.07 30	0.21 260	0.29 151

Replicate-Monster	0.58 219	0.53 189	1.55 70	0.22 11	0.34 310	0.37 42	0.13 9	0.43 36	0.39 38	0.35 110	0.16 7	0.16 30	0.15 20	1.46 375	0.21 11	0.11 201	2.71 567	0.07 1	0.35 464	0.08 18	1.81 527

GASTEREO	0.89 448	0.83 312	1.67 86	2.15 559	1.89 552	0.52 164	0.21 104	0.62 165	0.62 199	0.33 99	0.31 103	0.16 30	0.31 216	1.11 317	0.68 338	0.11 201	1.92 532	0.08 33	0.29 417	0.19 226	3.79 572

MSCF	0.88 440	0.84 317	1.67 86	2.15 559	1.87 551	0.51 145	0.21 104	0.63 173	0.61 188	0.32 95	0.29 83	0.17 38	0.30 210	1.06 303	0.67 335	0.11 201	1.92 532	0.08 33	0.31 434	0.19 226	3.72 571

z-ln-s-r	0.76 390	1.41 473	2.84 430	0.33 193	0.27 234	0.58 237	0.37 368	0.92 364	0.89 459	0.54 246	0.81 446	0.64 334	0.48 363	2.23 496	1.74 482	0.11 201	0.08 45	0.11 201	0.09 82	0.28 370	0.40 227

S2M2_XL	0.22 1	0.36 75	1.33 44	0.20 2	0.13 11	0.16 1	0.11 2	0.27 2	0.18 1	0.16 1	0.20 20	0.15 17	0.14 12	0.21 1	0.22 18	0.11 201	0.09 99	0.10 134	0.08 51	0.10 51	0.08 1

G2L-ROB	0.59 237	1.32 445	2.59 336	0.30 133	0.22 154	0.59 257	0.28 259	0.80 253	0.61 188	0.56 271	0.45 186	0.70 382	0.35 239	1.38 360	0.72 353	0.11 201	0.08 45	0.09 78	0.08 51	0.22 277	0.31 169

G2L-Stereo_test	0.64 299	1.34 453	2.55 324	0.34 218	0.24 196	0.75 414	0.39 384	0.83 282	0.65 228	0.62 348	0.54 269	0.74 395	0.40 281	1.57 394	0.75 363	0.11 201	0.08 45	0.08 33	0.08 51	0.28 370	0.43 249

LG-Stereo_Zeroshot	0.53 183	0.39 105	1.30 41	0.45 363	0.21 141	0.74 411	0.17 45	0.71 210	0.44 69	1.17 506	0.38 148	0.89 459	0.23 114	0.86 265	0.94 400	0.11 201	0.49 367	0.09 78	0.40 484	0.13 93	0.50 292

SGD-Stereo	0.23 2	0.31 27	0.87 4	0.23 24	0.11 1	0.40 58	0.16 36	0.33 6	0.40 45	0.20 8	0.19 14	0.18 43	0.17 32	0.38 58	0.17 1	0.11 201	0.06 1	0.08 33	0.07 30	0.10 51	0.09 3

SCV	0.69 347	0.68 249	1.95 128	0.90 485	1.04 503	0.49 127	0.24 185	0.98 408	0.73 327	0.54 246	0.31 103	0.24 81	0.20 79	1.32 354	0.26 77	0.11 201	1.59 517	0.09 78	0.32 443	0.34 419	1.58 515

StereoAnything_RVC	1.22 505	1.71 518	3.17 473	2.52 565	2.63 567	0.26 7	0.15 27	0.47 63	0.54 137	0.49 190	0.71 414	0.52 271	0.19 64	1.60 405	0.57 291	0.11 201	4.13 577	0.08 33	0.05 1	0.76 530	3.79 572

AIO_rvc	0.95 468	1.02 371	2.57 332	2.80 571	1.91 554	0.37 42	0.24 185	0.52 95	0.60 183	0.98 481	0.29 83	0.25 90	0.18 51	2.16 492	0.29 111	0.11 201	1.39 496	0.08 33	0.11 167	0.26 343	2.87 560

UGAM	0.69 347	0.84 317	2.66 368	0.40 324	0.20 127	0.53 173	0.34 347	0.63 173	0.74 347	0.45 157	0.74 424	0.95 476	0.36 243	2.57 521	0.42 215	0.11 201	0.45 359	0.17 419	0.19 343	0.43 484	0.57 332

test_sample1	0.61 255	0.45 153	1.84 104	0.33 193	0.29 256	0.49 127	0.24 185	0.83 282	0.73 327	0.51 221	0.53 250	0.52 271	0.45 335	1.40 363	0.72 353	0.11 201	0.96 434	0.10 134	0.24 385	0.15 127	1.25 491

trnet	0.31 12	0.31 27	1.65 82	0.20 2	0.12 4	0.55 197	0.15 27	0.50 87	0.51 109	0.28 77	0.34 125	0.24 81	0.21 89	0.34 37	0.24 45	0.11 201	0.07 9	0.08 33	0.05 1	0.09 33	0.12 17

H2IRNET	0.48 136	1.04 378	2.57 332	0.31 150	0.19 111	0.54 184	0.19 65	0.55 122	0.53 132	0.28 77	0.56 293	0.47 245	0.35 239	0.47 102	0.40 203	0.11 201	0.08 45	0.12 256	0.14 250	0.37 446	0.26 132

Former-RAFT_DAM_RVC	0.52 169	0.51 181	1.12 22	0.26 63	0.22 154	0.46 104	0.20 79	1.10 492	1.33 529	3.13 570	0.33 118	0.22 63	0.20 79	0.34 37	0.26 77	0.11 201	0.09 99	0.11 201	0.09 82	0.17 170	0.21 95

MIF-Stereo (partial)	0.41 76	0.71 265	2.67 376	0.27 78	0.24 196	0.32 19	0.17 45	0.56 128	0.46 76	0.26 60	0.37 142	0.25 90	0.26 152	0.46 97	0.35 179	0.11 201	0.08 45	0.12 256	0.10 119	0.21 260	0.15 43

UniTT-Stereo	0.36 39	0.66 239	2.43 248	0.28 94	0.24 196	0.30 13	0.18 57	0.35 7	0.36 19	0.26 60	0.37 142	0.18 43	0.18 51	0.33 30	0.30 118	0.11 201	0.08 45	0.09 78	0.08 51	0.25 323	0.09 3

CASnet	0.32 16	0.40 112	1.80 96	0.28 94	0.11 1	0.47 116	0.19 65	0.45 49	0.47 83	0.39 125	0.31 103	0.23 71	0.17 32	0.31 16	0.21 11	0.11 201	0.06 1	0.15 382	0.12 205	0.16 147	0.08 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
PCWNet_CMD	0.48 136	0.50 174	2.23 195	0.27 78	0.20 127	0.56 204	0.22 122	0.78 238	0.67 249	0.49 190	0.55 280	0.68 365	0.56 397	0.48 115	0.32 147	0.11 201	0.10 130	0.14 353	0.10 119	0.19 226	0.43 249

Any-RAFT	0.42 84	0.33 52	1.89 117	0.28 94	0.21 141	0.69 386	0.21 104	0.83 282	0.60 183	0.45 157	0.43 171	0.62 322	0.30 210	0.48 115	0.24 45	0.11 201	0.40 352	0.08 33	0.06 8	0.10 51	0.16 56

LL-Strereo2	0.62 275	1.36 462	2.47 287	1.37 523	0.96 490	0.54 184	0.28 259	0.61 161	0.49 92	0.42 138	0.34 125	0.44 215	0.21 89	0.57 160	0.53 276	0.11 201	0.26 318	0.16 402	0.14 250	0.18 195	0.98 460

CBFPSM	0.62 275	1.34 453	2.12 168	0.30 133	0.23 184	0.71 394	0.38 378	0.77 231	0.68 276	0.51 221	0.49 219	1.03 491	0.82 475	0.63 185	1.35 457	0.11 201	0.12 177	0.10 134	0.10 119	0.19 226	0.37 203

riskmin	0.96 471	0.32 40	2.07 153	1.72 545	1.61 545	1.62 530	0.57 461	1.45 534	0.55 146	0.73 422	0.89 468	0.92 463	0.45 335	1.16 325	0.60 305	0.11 201	1.30 483	0.12 256	1.38 566	0.14 116	1.51 512

Selective-RAFT	0.46 117	0.48 162	1.88 115	0.32 171	0.16 39	0.61 292	0.19 65	0.66 183	0.62 199	0.28 77	0.30 92	0.41 194	0.33 229	0.51 134	0.32 147	0.11 201	1.09 453	0.09 78	0.35 464	0.19 226	0.37 203

qqq	0.65 308	0.63 231	2.10 165	0.30 133	0.64 443	0.46 104	0.27 246	0.81 262	0.83 422	0.48 174	0.56 293	0.46 236	0.37 249	1.03 297	0.75 363	0.11 201	1.41 497	0.12 256	0.41 489	0.16 147	1.18 477

x	0.65 308	0.62 229	2.12 168	0.36 261	0.61 436	0.48 122	0.24 185	0.80 253	0.89 459	0.50 209	0.56 293	0.44 215	0.36 243	0.62 184	0.80 378	0.11 201	1.44 501	0.11 201	0.39 483	0.16 147	1.34 500

OMP-Stereo	0.64 299	0.87 329	2.38 225	0.56 423	0.37 337	0.60 272	0.26 228	0.75 221	0.71 313	0.65 386	0.60 325	0.68 365	0.32 224	2.07 480	1.18 439	0.11 201	0.08 45	0.12 256	0.09 82	0.17 170	0.28 145

IIG-Stereo	0.65 308	0.87 329	2.32 215	0.55 414	0.23 184	0.62 314	0.21 104	0.78 238	0.71 313	0.64 370	0.69 388	0.69 376	0.38 259	2.07 480	1.37 461	0.11 201	0.08 45	0.11 201	0.09 82	0.15 127	0.27 139

NRIStereo	0.50 155	0.34 61	2.44 256	0.52 401	0.16 39	0.94 481	0.73 500	0.52 95	0.65 228	0.48 174	0.40 163	0.59 308	0.29 199	0.78 247	0.33 160	0.11 201	0.13 193	0.11 201	0.09 82	0.22 277	0.25 124

RAFT_R40	0.55 196	0.31 27	2.44 256	0.57 427	0.42 372	0.62 314	0.52 444	0.58 139	0.66 236	0.56 271	0.54 269	0.54 281	0.50 374	1.56 389	0.53 276	0.11 201	0.07 9	0.12 256	0.10 119	0.16 147	0.10 7

DRaft	0.65 308	0.47 159	2.38 225	0.25 46	0.17 61	0.64 340	0.65 483	0.56 128	0.57 159	0.67 395	0.98 484	0.38 175	0.99 500	1.42 368	2.06 502	0.11 201	0.14 210	0.10 134	0.14 250	0.18 195	0.21 95

IRAFT_RVC	0.59 237	0.74 283	2.42 243	0.47 374	0.21 141	0.59 257	0.42 398	0.68 191	0.73 327	0.54 246	0.50 231	0.49 255	0.51 378	1.57 394	1.00 414	0.11 201	0.25 315	0.13 317	0.10 119	0.15 127	0.14 34

RAFT	0.62 275	1.35 457	2.26 202	0.62 438	0.53 406	0.47 116	0.35 357	0.70 204	0.58 166	0.50 209	0.50 231	0.79 414	0.40 281	0.49 128	0.36 182	0.11 201	0.79 417	0.14 353	0.13 227	0.52 508	0.72 387

s12784h	0.41 76	0.34 61	2.17 179	0.24 34	0.11 1	0.64 340	0.24 185	0.85 304	0.70 299	0.45 157	0.54 269	0.28 118	0.27 167	0.51 134	0.27 87	0.11 201	0.06 1	0.09 78	0.06 8	0.16 147	0.14 34

TestStereo	0.49 151	0.88 333	2.38 225	0.30 133	0.16 39	0.43 83	0.25 211	0.55 122	0.46 76	0.38 120	0.46 191	0.34 158	0.28 181	1.96 470	0.28 100	0.11 201	0.08 45	0.12 256	0.09 82	0.15 127	0.13 22

CFNet_pseudo	0.47 124	0.50 174	2.19 184	0.26 63	0.20 127	0.56 204	0.22 122	0.80 253	0.62 199	0.50 209	0.56 293	0.68 365	0.47 356	0.53 145	0.33 160	0.11 201	0.10 130	0.15 382	0.10 119	0.18 195	0.33 179

XX-Stereo	0.98 476	0.57 206	4.45 551	1.64 540	5.33 574	0.55 197	0.16 36	0.96 392	0.43 60	0.45 157	0.65 368	0.85 444	0.19 64	0.79 250	0.26 77	0.11 201	0.80 420	0.10 134	0.32 443	0.17 170	0.78 407

ARAFT	0.65 308	1.69 517	3.34 486	0.29 113	0.16 39	0.65 356	0.36 365	0.96 392	0.73 327	0.63 359	0.49 219	0.56 297	0.31 216	1.23 338	0.35 179	0.11 201	0.08 45	0.14 353	0.13 227	0.38 454	0.50 292

MMNet	0.55 196	0.92 353	2.03 144	0.34 218	0.27 234	0.79 439	0.28 259	0.86 315	0.79 393	0.62 348	0.58 311	0.59 308	0.56 397	0.80 254	0.61 312	0.11 201	0.11 159	0.12 256	0.11 167	0.21 260	0.22 102

CREStereo	0.31 12	0.35 70	1.66 84	0.19 1	0.13 11	0.55 197	0.17 45	0.50 87	0.50 102	0.28 77	0.34 125	0.24 81	0.21 89	0.34 37	0.23 35	0.11 201	0.07 9	0.08 33	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
ACVNet	0.54 192	0.87 329	2.45 274	0.28 94	0.22 154	0.59 257	0.36 365	0.69 194	0.73 327	0.49 190	0.59 316	0.69 376	0.42 306	0.47 102	0.70 343	0.11 201	0.10 130	0.10 134	0.09 82	0.36 438	0.39 220

acv_ft	0.57 211	0.87 329	2.45 274	0.33 193	0.41 360	0.63 328	0.29 287	0.86 315	0.73 327	0.64 370	0.59 316	0.69 376	0.45 335	0.47 102	0.68 338	0.11 201	0.10 130	0.10 134	0.09 82	0.43 484	0.39 220

MSMDNet	0.48 136	0.50 174	2.23 195	0.27 78	0.20 127	0.56 204	0.22 122	0.78 238	0.67 249	0.49 190	0.55 280	0.68 365	0.56 397	0.48 115	0.32 147	0.11 201	0.10 130	0.13 317	0.10 119	0.18 195	0.43 249

ccs_rob	0.47 124	0.50 174	2.19 184	0.26 63	0.20 127	0.56 204	0.22 122	0.80 253	0.62 199	0.50 209	0.56 293	0.68 365	0.47 356	0.53 145	0.33 160	0.11 201	0.10 130	0.16 402	0.10 119	0.18 195	0.33 179

HSM	0.67 333	0.92 353	2.29 208	0.30 133	0.29 256	0.65 356	0.29 287	0.98 408	0.67 249	0.59 314	0.58 311	1.39 527	0.65 435	2.56 520	0.45 235	0.11 201	0.09 99	0.10 134	0.08 51	0.18 195	0.24 120

iResNet	0.59 237	1.09 386	2.54 316	0.44 356	0.18 79	0.65 356	0.29 287	0.89 341	0.75 353	0.59 314	0.64 361	0.43 200	0.39 274	0.73 230	1.24 449	0.11 201	0.08 45	0.09 78	0.08 51	0.21 260	0.40 227

iResNet_ROB	0.60 247	1.59 503	2.04 147	0.32 171	0.21 141	0.60 272	0.22 122	0.99 417	0.85 437	0.61 335	0.63 348	0.58 305	0.42 306	1.08 310	0.98 409	0.11 201	0.08 45	0.09 78	0.06 8	0.23 293	0.33 179

water-stereo	0.36 39	0.61 222	1.58 72	0.25 46	0.14 19	0.38 51	0.18 57	0.44 43	0.35 12	0.31 91	0.35 132	0.28 118	0.25 140	0.45 93	0.38 196	0.12 250	0.09 99	0.09 78	0.08 51	0.11 64	0.74 394

AIO_test	1.11 497	0.77 293	2.51 305	3.32 573	2.81 568	0.35 34	0.25 211	1.29 522	0.68 276	1.28 524	0.27 72	0.32 145	0.17 32	2.86 544	0.27 87	0.12 250	1.72 525	0.08 33	0.21 365	0.15 127	2.81 559

model_zeroshot	0.75 385	0.94 358	2.48 293	1.88 553	0.68 451	0.72 400	0.22 122	1.01 437	0.51 109	1.10 497	0.35 132	0.63 326	0.20 79	0.78 247	0.32 147	0.12 250	1.97 539	0.10 134	0.23 381	0.12 75	0.56 326

test_sample2	0.59 237	0.42 122	1.84 104	0.33 193	0.18 79	0.52 164	0.28 259	0.86 315	0.70 299	0.47 171	0.53 250	0.46 236	0.41 293	1.51 383	0.66 332	0.12 250	0.93 433	0.11 201	0.24 385	0.16 147	1.01 463

DispNO	0.76 390	1.36 462	3.15 471	0.32 171	0.27 234	0.59 257	0.29 287	0.88 332	0.72 322	0.55 259	0.79 445	0.83 435	0.47 356	2.46 514	1.23 447	0.12 250	0.10 130	0.18 438	0.31 434	0.20 248	0.25 124

CoDeX	0.54 192	0.52 185	2.25 201	0.30 133	0.26 221	0.61 292	0.32 325	1.03 453	0.73 327	0.49 190	0.56 293	0.52 271	0.40 281	1.59 402	0.38 196	0.12 250	0.09 99	0.11 201	0.10 119	0.15 127	0.22 102

mmm	0.66 327	0.53 189	1.83 101	0.38 294	0.86 477	0.49 127	0.27 246	0.82 271	0.83 422	0.59 314	0.69 388	0.47 245	0.38 259	0.81 258	0.73 357	0.12 250	1.37 491	0.14 353	0.45 496	0.18 195	1.35 501

11t1	0.60 247	0.49 166	2.19 184	0.35 242	0.58 421	0.48 122	0.21 104	0.72 212	0.73 327	0.49 190	0.47 197	0.35 162	0.34 237	0.61 178	0.71 349	0.12 250	1.26 475	0.10 134	0.29 417	0.16 147	1.22 486

1111x	1.06 489	0.79 303	3.29 483	0.33 193	0.60 427	0.64 340	0.33 339	1.10 492	0.92 467	0.59 314	0.69 388	0.59 308	0.47 356	2.64 528	4.61 564	0.12 250	1.38 492	0.11 201	0.49 507	0.18 195	1.30 497

plain	0.43 88	0.73 273	2.80 420	0.28 94	0.19 111	0.33 25	0.21 104	0.63 173	0.50 102	0.24 35	0.38 148	0.24 81	0.25 140	0.48 115	0.32 147	0.12 250	0.08 45	0.13 317	0.09 82	0.43 484	0.13 22

gwcnet-sp	0.52 169	0.71 265	2.66 368	0.32 171	0.22 154	0.66 369	0.31 314	0.84 291	0.69 288	0.61 335	0.49 219	0.46 236	0.43 318	0.77 240	0.48 251	0.12 250	0.11 159	0.11 201	0.11 167	0.19 226	0.19 79

scenet	0.52 169	0.71 265	2.66 368	0.32 171	0.22 154	0.66 369	0.31 314	0.84 291	0.69 288	0.61 335	0.49 219	0.46 236	0.43 318	0.77 240	0.48 251	0.12 250	0.11 159	0.11 201	0.11 167	0.19 226	0.19 79

knoymous	0.37 49	0.34 61	1.83 101	0.25 46	0.18 79	0.45 95	0.24 185	0.60 155	0.40 45	0.42 138	0.39 154	0.54 281	0.25 140	0.41 78	0.29 111	0.12 250	0.08 45	0.12 256	0.07 30	0.13 93	0.20 88

ssnet	0.52 169	0.71 265	2.66 368	0.32 171	0.22 154	0.66 369	0.31 314	0.84 291	0.69 288	0.61 335	0.49 219	0.46 236	0.43 318	0.77 240	0.48 251	0.12 250	0.11 159	0.11 201	0.11 167	0.19 226	0.19 79

IER	0.49 151	0.73 273	2.12 168	0.27 78	0.25 205	0.65 356	0.27 246	0.76 224	0.59 177	0.56 271	0.59 316	0.60 315	0.53 388	0.64 192	0.44 229	0.12 250	0.09 99	0.11 201	0.11 167	0.18 195	0.15 43

hknet	0.53 183	0.39 105	2.04 147	0.31 150	0.24 196	0.76 419	0.32 325	1.05 467	0.71 313	0.64 370	0.53 250	0.79 414	0.40 281	0.84 262	0.78 373	0.12 250	0.10 130	0.14 353	0.12 205	0.13 93	0.15 43

CIPLG	0.63 289	1.59 503	3.16 472	0.79 475	0.31 280	0.62 314	0.57 461	0.82 271	0.68 276	0.58 295	0.63 348	0.43 200	0.31 216	0.48 115	0.42 215	0.12 250	0.20 285	0.13 317	0.13 227	0.36 438	0.21 95

IPLGR_C	0.64 299	1.66 515	3.36 487	0.80 477	0.31 280	0.60 272	0.60 470	0.82 271	0.69 288	0.58 295	0.62 340	0.44 215	0.31 216	0.47 102	0.43 222	0.12 250	0.22 297	0.13 317	0.15 274	0.35 432	0.21 95

ACRE	0.63 289	1.55 495	3.41 499	0.76 468	0.28 248	0.60 272	0.56 458	0.82 271	0.68 276	0.57 289	0.62 340	0.43 200	0.30 210	0.47 102	0.42 215	0.12 250	0.19 270	0.13 317	0.14 250	0.36 438	0.20 88

Patchmatch Stereo++	0.43 88	0.36 75	2.44 256	0.48 375	0.17 61	0.61 292	0.26 228	0.53 101	0.61 188	0.48 174	0.43 171	0.43 200	0.28 181	0.56 156	0.30 118	0.12 250	0.08 45	0.12 256	0.10 119	0.17 170	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
AAGNet	0.92 457	0.40 112	2.53 311	0.60 430	1.01 499	0.62 314	0.45 418	0.52 95	0.68 276	0.58 295	0.53 250	0.50 259	0.72 455	1.22 335	7.32 575	0.12 250	0.07 9	0.12 256	0.10 119	0.16 147	0.10 7

NF-Stereo	0.53 183	0.33 52	2.55 324	0.55 414	0.16 39	0.61 292	0.43 405	0.70 204	0.70 299	0.50 209	0.47 197	0.37 169	0.26 152	1.44 373	0.78 373	0.12 250	0.07 9	0.12 256	0.10 119	0.13 93	0.17 64

OCTAStereo	0.53 183	0.33 52	2.54 316	0.56 423	0.16 39	0.61 292	0.42 398	0.70 204	0.70 299	0.50 209	0.47 197	0.37 169	0.26 152	1.43 369	0.79 376	0.12 250	0.07 9	0.12 256	0.10 119	0.13 93	0.17 64

PSM-adaLoss	0.43 88	0.36 75	2.44 256	0.48 375	0.18 79	0.61 292	0.28 259	0.53 101	0.61 188	0.48 174	0.43 171	0.43 200	0.28 181	0.49 128	0.30 118	0.12 250	0.08 45	0.12 256	0.10 119	0.17 170	0.13 22

ROB_FTStereo_v2	0.43 88	0.36 75	2.44 256	0.49 388	0.17 61	0.61 292	0.28 259	0.53 101	0.61 188	0.48 174	0.43 171	0.44 215	0.28 181	0.48 115	0.30 118	0.12 250	0.08 45	0.12 256	0.10 119	0.17 170	0.13 22

ROB_FTStereo	0.43 88	0.36 75	2.44 256	0.48 375	0.18 79	0.61 292	0.26 228	0.53 101	0.61 188	0.48 174	0.43 171	0.43 200	0.28 181	0.51 134	0.30 118	0.12 250	0.08 45	0.12 256	0.10 119	0.17 170	0.13 22

HUI-Stereo	0.43 88	0.36 75	2.45 274	0.48 375	0.18 79	0.61 292	0.27 246	0.53 101	0.61 188	0.48 174	0.43 171	0.44 215	0.28 181	0.47 102	0.30 118	0.12 250	0.08 45	0.12 256	0.10 119	0.17 170	0.13 22

SST-Stereo	0.56 204	0.30 21	2.44 256	0.71 465	0.55 410	0.62 314	0.65 483	0.57 135	0.67 249	0.59 314	0.53 250	0.51 264	0.59 413	1.57 394	0.31 137	0.12 250	0.07 9	0.12 256	0.10 119	0.17 170	0.11 14

RE-Stereo	0.53 183	0.33 52	2.54 316	0.56 423	0.16 39	0.61 292	0.43 405	0.70 204	0.70 299	0.50 209	0.47 197	0.37 169	0.26 152	1.43 369	0.77 369	0.12 250	0.07 9	0.12 256	0.10 119	0.13 93	0.17 64

TVStereo	0.53 183	0.33 52	2.54 316	0.56 423	0.16 39	0.61 292	0.43 405	0.70 204	0.70 299	0.50 209	0.47 197	0.37 169	0.26 152	1.43 369	0.77 369	0.12 250	0.07 9	0.12 256	0.10 119	0.13 93	0.17 64

DeepStereo_RVC	0.47 124	0.37 87	2.19 184	0.55 414	0.18 79	0.60 272	0.58 463	0.52 95	0.62 199	0.49 190	0.45 186	0.39 179	0.85 481	0.47 102	0.34 171	0.12 250	0.08 45	0.11 201	0.09 82	0.15 127	0.19 79

iGMRVC	0.43 88	0.36 75	2.44 256	0.48 375	0.18 79	0.61 292	0.27 246	0.53 101	0.61 188	0.48 174	0.43 171	0.43 200	0.28 181	0.57 160	0.31 137	0.12 250	0.08 45	0.12 256	0.10 119	0.17 170	0.13 22

iRAFT	0.43 88	0.36 75	2.44 256	0.48 375	0.17 61	0.61 292	0.26 228	0.53 101	0.61 188	0.48 174	0.43 171	0.43 200	0.28 181	0.56 156	0.30 118	0.12 250	0.08 45	0.12 256	0.10 119	0.17 170	0.13 22

AnonymousM	0.45 109	0.49 166	1.83 101	0.29 113	0.15 28	0.53 173	0.22 122	0.64 177	0.66 236	0.47 171	0.33 118	0.30 130	0.25 140	0.49 128	0.29 111	0.12 250	0.27 325	0.71 537	0.37 476	0.12 75	0.41 236

CRE-IMP	0.46 117	0.31 27	2.40 234	0.53 405	0.17 61	0.79 439	0.68 492	0.54 112	0.66 236	0.47 171	0.43 171	0.44 215	0.26 152	0.43 87	0.33 160	0.12 250	0.07 9	0.12 256	0.09 82	0.17 170	0.23 111

RAFT-IKP	0.43 88	0.36 75	2.44 256	0.48 375	0.16 39	0.60 272	0.28 259	0.53 101	0.61 188	0.48 174	0.43 171	0.43 200	0.28 181	0.51 134	0.31 137	0.12 250	0.08 45	0.12 256	0.10 119	0.17 170	0.13 22

sAnonymous2	0.45 109	0.88 333	2.97 448	0.31 150	0.25 205	0.34 28	0.28 259	0.56 128	0.49 92	0.25 43	0.30 92	0.23 71	0.29 199	0.31 16	0.22 18	0.12 250	0.09 99	0.12 256	0.13 227	0.38 454	0.43 249

CroCo_RVC	0.45 109	0.88 333	2.97 448	0.31 150	0.25 205	0.34 28	0.28 259	0.56 128	0.49 92	0.25 43	0.30 92	0.23 71	0.29 199	0.31 16	0.22 18	0.12 250	0.09 99	0.12 256	0.13 227	0.38 454	0.43 249

test_xeample	0.98 476	0.65 238	2.12 168	0.29 113	0.67 448	0.60 272	0.28 259	1.08 487	0.85 437	0.62 348	0.70 401	0.44 215	0.41 293	1.95 468	5.45 568	0.12 250	1.33 487	0.11 201	0.31 434	0.18 195	1.42 508

SFCPSM	0.48 136	0.39 105	2.30 210	0.28 94	0.27 234	0.70 389	0.32 325	1.00 427	0.69 288	0.50 209	0.52 243	0.43 200	0.36 243	0.53 145	0.44 229	0.12 250	0.09 99	0.12 256	0.16 296	0.18 195	0.23 111

delet	0.60 247	0.84 317	2.45 274	0.33 193	0.35 319	0.73 404	0.46 424	0.89 341	0.80 401	0.58 295	0.62 340	0.67 351	0.51 378	1.14 323	0.64 324	0.12 250	0.12 177	0.13 317	0.14 250	0.22 277	0.29 151

UNet	0.56 204	0.58 208	2.81 424	0.32 171	0.33 300	0.74 411	0.27 246	0.86 315	0.67 249	0.55 259	0.55 280	0.72 387	0.55 395	0.79 250	0.58 297	0.12 250	0.09 99	0.13 317	0.11 167	0.20 248	0.19 79

FENet	0.48 136	0.58 208	2.46 282	0.33 193	0.18 79	0.58 237	0.22 122	0.83 282	0.64 221	0.49 190	0.42 168	0.55 290	0.38 259	0.52 138	0.51 267	0.12 250	0.09 99	0.12 256	0.11 167	0.17 170	0.31 169

BEATNet_4x	0.57 211	1.16 408	2.56 328	0.35 242	0.16 39	0.56 204	0.25 211	0.91 357	0.64 221	0.55 259	0.53 250	0.59 308	0.43 318	0.67 204	0.76 367	0.12 250	0.09 99	0.12 256	0.09 82	0.23 293	0.58 337

iResNetv2_ROB	0.71 358	1.90 530	3.48 505	0.43 351	0.22 154	0.60 272	0.29 287	0.96 392	0.78 380	0.60 325	0.65 368	0.60 315	0.46 345	0.80 254	1.21 443	0.12 250	0.08 45	0.10 134	0.07 30	0.44 488	0.33 179

StereoDRNet-Refined	0.55 196	0.61 222	2.07 153	0.34 218	0.21 141	0.68 383	0.26 228	0.87 324	0.73 327	0.70 409	0.69 388	0.74 395	0.45 335	1.10 312	0.62 315	0.12 250	0.09 99	0.14 353	0.14 250	0.27 357	0.24 120
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DN-CSS_ROB	0.56 204	1.64 512	2.75 410	0.42 339	0.22 154	0.57 226	0.19 65	0.79 247	0.66 236	0.46 168	0.62 340	0.41 194	0.32 224	0.73 230	0.49 260	0.12 250	0.08 45	0.14 353	0.13 227	0.38 454	0.17 64

FlowAnything_test	0.25 3	0.41 118	0.71 1	0.28 94	0.17 61	0.37 42	0.20 79	0.39 17	0.28 2	0.25 43	0.20 20	0.21 60	0.17 32	0.28 7	0.26 77	0.13 297	0.10 130	0.14 353	0.16 296	0.17 170	0.16 56

coex_refinement	0.67 333	1.33 450	2.48 293	0.38 294	0.26 221	0.64 340	0.34 347	0.88 332	0.68 276	0.61 335	0.63 348	0.80 421	0.48 363	1.84 447	1.09 427	0.13 297	0.10 130	0.10 134	0.10 119	0.18 195	0.38 212

G2L-Stereo	0.62 275	1.27 437	2.67 376	0.31 150	0.27 234	0.59 257	0.29 287	0.81 262	0.60 183	0.56 271	0.53 250	0.71 385	0.37 249	1.74 423	0.57 291	0.13 297	0.11 159	0.13 317	0.11 167	0.29 380	0.34 187

AIO-test1	0.58 219	1.37 467	2.77 415	0.66 453	1.08 509	0.50 137	0.23 159	0.86 315	0.69 288	0.31 91	0.42 168	0.29 126	0.22 97	0.77 240	0.34 171	0.13 297	0.15 228	0.12 256	0.16 296	0.31 398	0.30 160

FACV-RUCA	0.61 255	0.44 145	2.11 167	0.43 351	1.73 548	0.49 127	0.28 259	0.74 217	0.68 276	0.41 132	0.53 250	0.34 158	0.64 432	0.41 78	0.33 160	0.13 297	0.11 159	0.62 532	0.12 205	0.72 525	1.02 466

DCVSM-stereo	0.52 169	0.37 87	2.45 274	0.30 133	0.22 154	0.54 184	0.52 444	0.60 155	0.52 121	0.69 405	0.47 197	0.79 414	0.49 369	0.56 156	0.90 396	0.13 297	0.14 210	0.15 382	0.13 227	0.20 248	0.21 95

test_sample4	0.62 275	0.49 166	2.24 197	0.34 218	0.19 111	0.57 226	0.25 211	0.98 408	0.76 362	0.56 271	0.55 280	0.45 227	0.38 259	1.78 433	0.56 288	0.13 297	0.80 420	0.13 317	0.21 365	0.17 170	0.76 397

test_sample3	0.61 255	0.48 162	2.24 197	0.34 218	0.19 111	0.58 237	0.25 211	0.97 400	0.76 362	0.54 246	0.52 243	0.46 236	0.37 249	1.78 433	0.57 291	0.13 297	0.79 417	0.12 256	0.21 365	0.17 170	0.73 391

SMFormer	0.64 299	0.54 192	1.92 123	0.32 171	0.16 39	0.46 104	0.24 185	0.94 375	0.85 437	0.58 295	0.70 401	0.51 264	0.41 293	1.89 460	0.86 391	0.13 297	1.01 440	0.11 201	0.26 402	0.17 170	0.84 425

tta	0.63 289	0.54 192	1.92 123	0.32 171	0.16 39	0.46 104	0.24 185	0.94 375	0.85 437	0.58 295	0.70 401	0.51 264	0.41 293	1.89 460	0.86 391	0.13 297	1.01 440	0.11 201	0.26 402	0.19 226	0.59 342

qqq1	0.62 275	0.54 192	1.92 123	0.32 171	0.16 39	0.46 104	0.24 185	0.94 375	0.85 437	0.58 295	0.70 401	0.51 264	0.41 293	1.89 460	0.64 324	0.13 297	1.01 440	0.09 78	0.24 385	0.19 226	0.59 342

fff1	0.62 275	0.54 192	1.92 123	0.32 171	0.16 39	0.46 104	0.24 185	0.94 375	0.85 437	0.58 295	0.70 401	0.51 264	0.41 293	1.89 460	0.64 324	0.13 297	1.01 440	0.09 78	0.24 385	0.19 226	0.59 342

mmx	0.99 478	0.67 240	3.39 492	0.32 171	0.22 154	0.58 237	0.28 259	1.05 467	0.92 467	0.54 246	0.74 424	0.67 351	0.40 281	2.75 538	3.86 555	0.13 297	1.25 471	0.15 382	0.33 457	0.19 226	1.28 495

xxx	0.99 478	0.67 240	3.39 492	0.32 171	0.22 154	0.58 237	0.28 259	1.05 467	0.92 467	0.54 246	0.74 424	0.67 351	0.40 281	2.75 538	3.86 555	0.13 297	1.25 471	0.15 382	0.33 457	0.19 226	1.28 495

EKT-Stereo	1.56 535	0.55 200	2.60 343	2.54 566	19.66 586	0.55 197	0.22 122	0.76 224	0.51 109	0.40 130	0.36 136	0.43 200	0.27 167	0.74 234	0.42 215	0.13 297	0.17 256	0.11 201	0.16 296	0.20 248	0.50 292

DisPM	0.48 136	0.41 118	2.54 316	0.61 436	0.18 79	0.59 257	0.62 477	0.54 112	0.67 249	0.61 335	0.53 250	0.38 175	0.26 152	0.76 238	0.31 137	0.13 297	0.07 9	0.12 256	0.11 167	0.12 75	0.15 43

BUS	0.45 109	0.32 40	1.58 72	0.31 150	0.22 154	0.91 475	0.23 159	1.05 467	0.67 249	0.64 370	0.53 250	0.65 339	0.32 224	0.48 115	0.34 171	0.13 297	0.10 130	0.14 353	0.12 205	0.13 93	0.15 43

BSDual-CNN	0.48 136	0.32 40	1.58 72	0.31 150	0.22 154	0.76 419	0.32 325	1.05 467	0.67 249	0.64 370	0.53 250	0.63 326	0.38 259	0.48 115	0.97 403	0.13 297	0.10 130	0.14 353	0.12 205	0.13 93	0.15 43

psmg	0.48 136	0.32 40	1.58 72	0.28 94	0.22 154	0.75 414	0.35 357	0.94 375	0.67 249	0.61 335	0.59 316	0.63 326	0.38 259	0.48 115	0.97 403	0.13 297	0.11 159	0.13 317	0.13 227	0.14 116	0.15 43

DAS	0.61 255	0.42 122	1.85 108	0.34 218	0.34 310	0.52 164	0.42 398	0.89 341	0.80 401	0.85 465	0.69 388	0.57 301	0.51 378	2.38 508	0.57 291	0.13 297	0.09 99	0.12 256	0.09 82	0.18 195	0.37 203

SepStereo	0.57 211	0.42 122	1.85 108	0.34 218	0.34 310	0.52 164	0.42 398	0.89 341	0.80 401	0.85 465	0.69 388	0.57 301	0.51 378	1.55 387	0.57 291	0.13 297	0.09 99	0.12 256	0.09 82	0.18 195	0.37 203

GwcNet-ADL	0.54 192	0.78 299	2.85 433	0.31 150	0.20 127	0.58 237	0.29 287	0.93 369	0.67 249	0.48 174	0.47 197	0.56 297	0.33 229	0.48 115	0.80 378	0.13 297	0.12 177	0.09 78	0.09 82	0.14 116	0.40 227

ADLNet2	0.73 370	1.22 426	3.28 481	0.34 218	0.36 331	0.65 356	0.37 368	0.94 375	0.87 450	0.57 289	0.65 368	0.92 463	0.48 363	2.05 478	0.60 305	0.13 297	0.11 159	0.11 201	0.11 167	0.37 446	0.38 212

TRStereo	0.89 448	1.02 371	2.91 441	4.59 576	0.31 280	0.93 479	0.23 159	1.93 553	0.66 236	0.37 114	0.54 269	0.48 253	0.40 281	0.67 204	0.29 111	0.13 297	0.37 341	0.11 201	0.48 505	0.13 93	1.21 484

PSM-softLoss	0.52 169	0.34 61	2.47 287	0.55 414	0.17 61	0.61 292	0.39 384	0.64 177	0.67 249	0.52 231	0.48 205	0.39 179	0.25 140	1.46 375	0.77 369	0.13 297	0.08 45	0.13 317	0.12 205	0.12 75	0.15 43

KMStereo	0.52 169	0.34 61	2.47 287	0.55 414	0.17 61	0.61 292	0.39 384	0.64 177	0.67 249	0.52 231	0.48 205	0.39 179	0.25 140	1.46 375	0.77 369	0.13 297	0.08 45	0.13 317	0.12 205	0.12 75	0.15 43

Pruner-Stereo	0.55 196	0.38 97	2.49 299	1.78 547	0.19 111	0.63 328	0.45 418	0.59 148	0.67 249	0.61 335	0.48 205	0.41 194	0.25 140	0.49 128	0.99 411	0.13 297	0.07 9	0.12 256	0.10 119	0.13 93	0.14 34

222	1.02 482	0.60 216	1.95 128	0.29 113	0.51 395	0.62 314	0.24 185	1.09 489	0.86 444	0.64 370	0.67 380	0.47 245	0.42 306	1.86 453	6.73 573	0.13 297	1.21 466	0.11 201	0.32 443	0.17 170	1.44 509

xxxx	0.97 474	0.64 234	2.14 175	0.30 133	0.67 448	0.64 340	0.24 185	1.09 489	0.91 465	0.57 289	0.65 368	0.58 305	0.39 274	1.57 394	5.49 569	0.13 297	1.38 492	0.11 201	0.32 443	0.17 170	1.41 507

RAFT + AFF	0.79 403	1.73 519	2.99 453	0.34 218	0.35 319	0.67 377	0.51 440	1.05 467	0.79 393	0.54 246	0.58 311	0.59 308	0.81 473	1.80 438	1.21 443	0.13 297	0.27 325	0.15 382	0.14 250	0.45 491	0.69 380

UPFNet	0.51 167	0.67 240	2.04 147	0.34 218	0.33 300	0.65 356	0.37 368	0.88 332	0.65 228	0.60 325	0.53 250	0.61 317	0.41 293	0.77 240	0.55 284	0.13 297	0.13 193	0.13 317	0.13 227	0.20 248	0.16 56

cf-r	0.62 275	1.27 437	2.99 453	0.34 218	0.28 248	0.60 272	0.28 259	0.82 271	0.70 299	0.55 259	0.61 333	0.77 407	0.41 293	1.32 354	0.52 269	0.13 297	0.09 99	0.11 201	0.12 205	0.22 277	0.27 139

ADCP+	1.03 486	1.68 516	3.83 527	0.35 242	0.39 348	1.05 496	0.79 507	0.94 375	0.86 444	0.69 405	0.68 383	0.85 444	1.53 534	1.02 295	4.56 563	0.13 297	0.12 177	0.16 402	0.15 274	0.28 370	0.44 265

HSM-Net_RVC	0.70 354	0.40 112	2.45 274	0.27 78	0.19 111	0.68 383	0.30 303	1.29 522	0.73 327	0.73 422	0.70 401	0.77 407	0.45 335	3.73 562	0.46 240	0.13 297	0.09 99	0.10 134	0.09 82	0.13 93	0.32 175
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet	0.65 308	1.45 483	2.27 203	0.34 218	0.25 205	0.64 340	0.23 159	0.93 369	0.79 393	0.48 174	0.59 316	0.58 305	0.40 281	2.28 499	0.63 322	0.13 297	0.09 99	0.15 382	0.14 250	0.34 419	0.26 132

DISCO	0.61 255	0.63 231	1.98 135	0.46 368	0.34 310	0.84 458	0.35 357	0.88 332	0.81 409	0.61 335	0.64 361	1.06 499	0.53 388	1.11 317	0.83 387	0.13 297	0.10 130	0.11 201	0.10 119	0.26 343	0.37 203

DLCB_ROB	0.61 255	0.96 360	2.00 138	0.37 274	0.25 205	0.65 356	0.37 368	0.86 315	0.76 362	0.73 422	0.70 401	0.84 438	0.47 356	1.57 394	0.72 353	0.13 297	0.13 193	0.14 353	0.14 250	0.18 195	0.33 179

w-ln-seven-2	0.81 408	1.56 498	3.14 470	0.38 294	0.28 248	0.66 369	0.43 405	0.93 369	0.93 473	0.73 422	0.77 438	0.72 387	0.65 435	1.82 443	1.75 484	0.14 334	0.15 228	0.15 382	0.14 250	0.36 438	0.58 337

rvit_stereo_0083	0.28 7	0.37 87	0.88 5	0.28 94	0.18 79	0.28 8	0.22 122	0.40 23	0.58 166	0.25 43	0.30 92	0.27 111	0.27 167	0.38 58	0.25 62	0.14 334	0.12 177	0.13 317	0.10 119	0.13 93	0.14 34

rvit_stereo_0081_aga	0.34 23	0.67 240	1.79 94	0.27 78	0.20 127	0.34 28	0.21 104	0.43 36	0.48 87	0.26 60	0.28 78	0.27 111	0.21 89	0.33 30	0.25 62	0.14 334	0.11 159	0.11 201	0.10 119	0.14 116	0.18 73

rvit_stereo_0081	0.29 8	0.46 156	1.13 24	0.28 94	0.17 61	0.32 19	0.22 122	0.45 49	0.58 166	0.25 43	0.26 66	0.26 100	0.22 97	0.36 51	0.25 62	0.14 334	0.10 130	0.11 201	0.10 119	0.13 93	0.11 14

ACV-stereo	0.71 358	0.85 322	3.01 455	0.33 193	0.25 205	1.01 489	0.59 466	0.62 165	0.54 137	0.42 138	0.45 186	1.54 534	1.44 525	1.40 363	0.73 357	0.14 334	0.13 193	0.12 256	0.11 167	0.20 248	0.35 194

rvit_stereo_0082	0.29 8	0.46 156	1.13 24	0.28 94	0.17 61	0.32 19	0.22 122	0.45 49	0.58 166	0.25 43	0.26 66	0.26 100	0.22 97	0.36 51	0.25 62	0.14 334	0.10 130	0.11 201	0.10 119	0.13 93	0.11 14

AIO-Stereo-zeroshot1	0.94 465	0.84 317	3.40 497	1.46 529	0.78 469	1.37 517	0.70 496	1.11 496	0.68 276	0.80 449	1.29 511	1.09 505	0.59 413	1.16 325	1.01 416	0.14 334	0.53 376	0.11 201	0.46 500	0.31 398	0.86 432

rvit_stereo_0080	0.33 18	0.77 293	1.43 57	0.24 34	0.18 79	0.34 28	0.27 246	0.58 139	0.51 109	0.25 43	0.27 72	0.27 111	0.22 97	0.32 26	0.27 87	0.14 334	0.10 130	0.10 134	0.10 119	0.15 127	0.17 64

rvit_stereo_ft	0.38 54	1.01 369	1.86 112	0.33 193	0.21 141	0.28 8	0.27 246	0.59 148	0.55 146	0.24 35	0.28 78	0.28 118	0.27 167	0.35 47	0.28 100	0.14 334	0.09 99	0.11 201	0.11 167	0.14 116	0.31 169

test_sample6	0.64 299	0.51 181	2.17 179	0.35 242	0.18 79	0.56 204	0.27 246	1.00 427	0.80 401	0.56 271	0.66 375	0.47 245	0.39 274	1.95 468	0.60 305	0.14 334	0.80 420	0.13 317	0.21 365	0.18 195	0.78 407

test_sample5	0.63 289	0.50 174	2.19 184	0.34 218	0.19 111	0.56 204	0.26 228	0.98 408	0.77 375	0.55 259	0.63 348	0.45 227	0.38 259	1.87 457	0.58 297	0.14 334	0.82 425	0.13 317	0.22 376	0.18 195	0.76 397

DualNet	0.63 289	0.50 174	2.19 184	0.34 218	0.19 111	0.56 204	0.26 228	0.98 408	0.77 375	0.56 271	0.66 375	0.45 227	0.38 259	1.87 457	0.58 297	0.14 334	0.82 425	0.13 317	0.22 376	0.18 195	0.76 397

whm_eth	0.33 18	0.77 293	1.43 57	0.24 34	0.18 79	0.34 28	0.27 246	0.58 139	0.51 109	0.25 43	0.27 72	0.27 111	0.22 97	0.32 26	0.27 87	0.14 334	0.10 130	0.10 134	0.10 119	0.15 127	0.17 64

StereoVision	0.52 169	1.12 395	2.70 397	0.34 218	0.32 293	0.47 116	0.26 228	0.73 215	0.61 188	0.33 99	0.89 468	0.45 227	0.26 152	0.52 138	0.39 201	0.14 334	0.15 228	0.16 402	0.15 274	0.22 277	0.14 34

CFNet_ucs	0.50 155	0.55 200	2.28 205	0.27 78	0.22 154	0.58 237	0.23 159	0.90 350	0.69 288	0.54 246	0.64 361	0.68 365	0.44 327	0.55 153	0.34 171	0.14 334	0.12 177	0.16 402	0.11 167	0.19 226	0.38 212

LL-Strereo	0.85 429	1.73 519	3.06 465	0.37 274	0.61 436	0.54 184	0.33 339	1.01 437	0.76 362	0.69 405	0.58 311	0.85 444	0.78 470	2.65 529	0.54 281	0.14 334	0.58 388	0.14 353	0.12 205	0.42 479	1.05 469

iinet-f	0.62 275	1.18 414	2.55 324	0.33 193	0.25 205	0.82 451	0.34 347	0.87 324	0.69 288	0.56 271	0.64 361	0.73 393	0.67 444	0.80 254	0.81 382	0.14 334	0.13 193	0.11 201	0.10 119	0.44 488	0.26 132

ToySt	0.67 333	0.88 333	2.61 348	0.39 311	0.73 458	0.61 292	0.38 378	0.78 238	0.73 327	0.43 146	0.70 401	0.72 387	0.45 335	0.66 201	0.62 315	0.14 334	0.63 397	0.13 317	0.33 457	0.24 301	1.18 477

Wz-Net-LNSev-Ref	0.65 308	1.15 405	2.40 234	0.33 193	0.30 270	0.83 453	0.40 389	0.94 375	0.82 415	0.67 395	0.76 434	0.68 365	0.58 410	1.13 321	1.25 450	0.14 334	0.08 45	0.10 134	0.08 51	0.18 195	0.28 145

AACVNet	0.61 255	1.13 398	2.47 287	0.37 274	0.21 141	0.57 226	0.25 211	0.75 221	0.55 146	0.56 271	0.60 325	0.66 348	0.44 327	2.11 487	0.49 260	0.14 334	0.11 159	0.14 353	0.11 167	0.35 432	0.23 111

GANet-ADL	0.48 136	0.56 204	2.51 305	0.34 218	0.20 127	0.58 237	0.25 211	0.80 253	0.57 159	0.43 146	0.61 333	0.56 297	0.31 216	0.44 91	0.44 229	0.14 334	0.11 159	0.10 134	0.09 82	0.22 277	0.38 212

PFNet+	0.50 155	0.43 132	2.54 316	0.49 388	0.18 79	0.58 237	0.76 502	0.54 112	0.72 322	0.56 271	0.48 205	0.39 179	0.26 152	0.94 283	0.33 160	0.14 334	0.09 99	0.14 353	0.13 227	0.12 75	0.16 56

GMStereo	0.44 104	1.32 445	2.65 364	0.28 94	0.16 39	0.42 77	0.22 122	0.48 68	0.63 211	0.41 132	0.36 136	0.26 100	0.25 140	0.41 78	0.30 118	0.14 334	0.08 45	0.10 134	0.12 205	0.17 170	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
EDNetEfficientorigin	8.19 579	1.27 437	145.54 600	0.51 399	0.96 490	0.75 414	0.49 437	0.86 315	1.57 541	2.12 550	1.49 524	1.28 519	1.35 518	1.84 447	2.15 509	0.14 334	0.13 193	0.17 419	0.18 325	0.39 463	0.64 360

HGLStereo	0.61 255	1.20 419	2.59 336	0.36 261	0.40 354	0.65 356	0.30 303	0.87 324	0.67 249	0.60 325	0.70 401	0.69 376	0.56 397	1.07 309	0.59 301	0.14 334	0.13 193	0.13 317	0.12 205	0.23 293	0.23 111

GANet-RSSM	0.63 289	1.14 399	2.67 376	0.38 294	0.26 221	0.59 257	0.29 287	0.81 262	0.56 152	0.50 209	0.57 304	0.67 351	0.50 374	1.91 466	0.50 264	0.14 334	0.10 130	0.24 480	0.12 205	0.36 438	0.28 145

GwcNet-RSSM	0.64 299	1.38 471	2.69 390	0.33 193	0.26 221	0.60 272	0.32 325	0.84 291	0.73 327	0.56 271	0.65 368	0.72 387	0.42 306	1.78 433	0.60 305	0.14 334	0.10 130	0.12 256	0.13 227	0.26 343	0.26 132

DMCA	0.50 155	0.83 312	1.95 128	0.32 171	0.24 196	0.59 257	0.26 228	0.81 262	0.68 276	0.59 314	0.49 219	0.56 297	0.36 243	0.65 198	0.65 329	0.14 334	0.10 130	0.14 353	0.10 119	0.19 226	0.29 151

ADCRef	0.88 440	1.45 483	2.68 383	0.38 294	0.35 319	0.95 483	0.51 440	0.92 364	0.81 409	0.89 469	0.84 453	0.61 317	1.35 518	1.26 348	3.38 546	0.14 334	0.12 177	0.17 419	0.19 343	0.28 370	0.34 187

RASNet	0.69 347	1.05 380	2.59 336	0.37 274	0.47 389	0.66 369	0.33 339	0.82 271	0.76 362	0.51 221	0.65 368	0.93 468	0.62 426	2.20 495	0.80 378	0.14 334	0.09 99	0.09 78	0.11 167	0.18 195	0.37 203

pmcnn	1.44 524	1.25 434	3.57 512	0.74 466	1.42 532	0.72 400	0.56 458	1.04 459	1.06 504	1.03 490	2.89 559	6.01 572	0.75 466	2.54 519	3.60 551	0.14 334	0.11 159	0.08 33	0.06 8	0.34 419	0.81 420

z-mn7	0.90 452	2.01 537	3.02 457	0.37 274	0.29 256	1.02 491	0.48 430	0.97 400	1.33 529	0.71 418	1.36 519	0.85 444	0.62 426	2.15 490	1.50 468	0.15 365	0.13 193	0.14 353	0.13 227	0.34 419	0.53 312

w-ln-seven	0.86 432	1.50 491	3.03 460	0.38 294	0.35 319	1.02 491	0.48 430	1.06 480	1.13 512	0.92 474	0.86 461	0.86 451	0.60 421	1.67 413	1.89 494	0.15 365	0.14 210	0.16 402	0.15 274	0.35 432	0.57 332

HUF	1.33 517	0.96 360	4.06 535	2.73 569	2.17 560	0.35 34	0.24 185	1.87 549	0.75 353	1.28 524	0.29 83	1.35 524	0.19 64	1.97 471	0.43 222	0.15 365	3.91 575	0.08 33	0.06 8	0.31 398	3.41 569

DDVS	0.67 333	0.46 156	1.74 89	2.40 563	0.35 319	0.86 460	0.98 522	0.72 212	0.52 121	0.53 240	0.57 304	0.89 459	0.37 249	1.22 335	0.57 291	0.15 365	0.14 210	0.14 353	0.12 205	0.19 226	0.42 241

ITSA-stereo	0.52 169	0.42 122	1.46 61	0.34 218	0.18 79	0.60 272	0.29 287	0.99 417	0.82 415	0.51 221	0.48 205	0.53 274	0.59 413	1.25 344	0.73 357	0.15 365	0.12 177	0.17 419	0.16 296	0.19 226	0.32 175

CAS++	0.34 23	0.39 105	1.90 118	0.25 46	0.18 79	0.32 19	0.20 79	0.78 238	0.44 69	0.31 91	0.31 103	0.21 60	0.16 28	0.34 37	0.20 8	0.15 365	0.13 193	0.13 317	0.10 119	0.15 127	0.14 34
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
Wz-Net-LNSev	0.66 327	1.30 443	2.81 424	0.35 242	0.37 337	0.80 442	0.48 430	0.91 357	0.87 450	0.63 359	0.70 401	0.80 421	0.59 413	0.67 204	0.68 338	0.15 365	0.14 210	0.12 256	0.12 205	0.24 301	0.38 212

AASNet	0.66 327	1.49 490	2.97 448	0.37 274	0.33 300	0.65 356	0.30 303	1.00 427	0.78 380	0.56 271	0.60 325	0.55 290	0.39 274	0.88 273	0.96 401	0.15 365	0.12 177	0.13 317	0.11 167	0.45 491	0.35 194

RAFT-RH_RVC	0.65 308	0.73 273	2.78 417	0.39 311	0.29 256	0.60 272	0.18 57	0.45 49	0.63 211	0.75 432	1.89 533	0.47 245	0.29 199	1.59 402	1.21 443	0.15 365	0.07 9	0.13 317	0.13 227	0.11 64	0.10 7

sCroCo_RVC	0.37 49	0.39 105	2.38 225	0.35 242	0.27 234	0.31 16	0.22 122	0.49 72	0.48 87	0.23 26	0.34 125	0.25 90	0.24 120	0.35 47	0.25 62	0.15 365	0.17 256	0.12 256	0.11 167	0.15 127	0.15 43

ADLNet	0.68 340	1.02 371	2.68 383	0.35 242	0.34 310	0.67 377	0.34 347	0.95 389	0.79 393	0.70 409	0.62 340	0.80 421	0.46 345	1.77 430	0.69 341	0.15 365	0.12 177	0.14 353	0.14 250	0.31 398	0.54 317

HCRNet	0.50 155	0.75 288	2.08 155	0.39 311	0.29 256	0.58 237	0.22 122	0.79 247	0.67 249	0.49 190	0.49 219	0.48 253	0.37 249	1.13 321	0.40 203	0.15 365	0.10 130	0.15 382	0.13 227	0.21 260	0.19 79

ac_64	0.63 289	0.77 293	2.71 398	0.37 274	0.34 310	0.64 340	0.30 303	0.86 315	0.67 249	0.58 295	0.53 250	0.88 456	0.48 363	1.84 447	0.71 349	0.15 365	0.12 177	0.12 256	0.12 205	0.21 260	0.25 124

PSMNet-RSSM	0.61 255	1.19 417	2.43 248	0.33 193	0.25 205	0.59 257	0.28 259	0.88 332	0.65 228	0.54 246	0.62 340	0.69 376	0.46 345	1.67 413	0.50 264	0.15 365	0.10 130	0.14 353	0.16 296	0.20 248	0.28 145

CFNet-ft	0.60 247	1.16 408	2.45 274	0.29 113	0.30 270	0.64 340	0.28 259	0.69 194	0.57 159	0.49 190	0.57 304	0.79 414	0.44 327	1.48 379	0.62 315	0.15 365	0.10 130	0.28 490	0.14 250	0.21 260	0.29 151

RYNet	0.77 397	0.91 348	2.36 220	0.37 274	0.41 360	0.88 469	0.44 414	0.99 417	0.88 454	0.65 386	0.54 269	0.92 463	0.61 424	2.70 533	1.23 447	0.15 365	0.14 210	0.17 419	0.14 250	0.27 357	0.55 324

CFNet_RVC	0.60 247	1.16 408	2.45 274	0.29 113	0.30 270	0.64 340	0.28 259	0.69 194	0.57 159	0.49 190	0.57 304	0.79 414	0.44 327	1.48 379	0.62 315	0.15 365	0.10 130	0.28 490	0.14 250	0.21 260	0.29 151

NLCA_NET_v2_RVC	0.62 275	1.15 405	3.11 467	0.39 311	0.37 337	0.60 272	0.28 259	0.87 324	0.64 221	0.63 359	0.56 293	0.71 385	0.45 335	1.08 310	0.52 269	0.15 365	0.12 177	0.14 353	0.15 274	0.18 195	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.
StereoDRNet	0.71 358	1.24 431	2.56 328	0.42 339	0.45 380	0.73 404	0.46 424	0.98 408	0.81 409	0.77 438	0.56 293	0.74 395	0.48 363	1.69 418	0.91 397	0.15 365	0.14 210	0.15 382	0.15 274	0.26 343	0.51 299

MLG-Stereo_test2	0.46 117	0.49 166	1.77 91	0.79 475	0.70 455	0.63 328	0.12 5	0.37 12	0.48 87	0.39 125	0.15 6	0.24 81	0.10 1	0.46 97	0.20 8	0.16 384	1.21 466	0.08 33	0.06 8	0.09 33	0.66 365

S2M2	0.27 6	0.32 40	1.41 55	0.24 34	0.17 61	0.24 5	0.09 1	0.36 9	0.50 102	0.17 3	0.25 59	0.22 63	0.17 32	0.27 5	0.29 111	0.16 384	0.12 177	0.11 201	0.12 205	0.15 127	0.12 17

ttt	0.89 448	0.51 181	2.51 305	0.36 261	0.31 280	0.61 292	0.28 259	1.07 484	0.92 467	0.56 271	0.77 438	0.55 290	0.37 249	2.27 498	3.51 549	0.16 384	1.21 466	0.13 317	0.31 434	0.18 195	1.26 492

GMStereo_Zeroshot	0.44 104	0.44 145	1.84 104	0.44 356	0.20 127	0.52 164	0.19 65	0.60 155	0.54 137	0.58 295	0.59 316	0.63 326	0.29 199	0.59 167	0.34 171	0.16 384	0.09 99	0.16 402	0.09 82	0.26 343	0.26 132

fast-acv-ft	0.67 333	1.24 431	3.26 479	0.39 311	0.30 270	0.80 442	0.48 430	0.74 217	0.76 362	0.60 325	0.78 443	0.76 405	0.60 421	0.70 215	0.78 373	0.16 384	0.15 228	0.18 438	0.17 314	0.38 454	0.24 120

ssnet_v2	0.64 299	0.99 365	2.67 376	0.33 193	0.22 154	0.72 400	0.45 418	1.00 427	0.80 401	0.66 393	0.54 269	0.81 425	0.48 363	0.91 278	1.08 426	0.16 384	0.14 210	0.14 353	0.14 250	0.33 412	0.31 169

Wz-Net-SNSev	0.85 429	1.83 526	3.36 487	0.42 339	0.31 280	0.71 394	0.66 485	1.04 459	0.94 475	0.68 401	0.85 456	0.96 477	0.62 426	1.75 425	1.14 434	0.16 384	0.15 228	0.16 402	0.17 314	0.39 463	0.63 355

NINENet	0.54 192	0.40 112	2.19 184	0.55 414	0.26 221	0.91 475	0.23 159	1.05 467	0.77 375	0.54 246	0.57 304	0.65 339	0.32 224	1.22 335	0.34 171	0.16 384	0.13 193	0.16 402	0.11 167	0.16 147	0.14 34

PSMNet-ADL	0.56 204	0.47 159	2.03 144	0.35 242	0.22 154	0.67 377	0.27 246	0.77 231	0.58 166	0.43 146	0.53 250	0.70 382	0.45 335	1.89 460	0.64 324	0.16 384	0.13 193	0.11 201	0.13 227	0.15 127	0.51 299

HHNet	0.63 289	0.67 240	3.10 466	0.37 274	0.25 205	0.64 340	0.60 470	0.70 204	0.67 249	0.55 259	1.12 501	0.32 145	0.60 421	0.43 87	1.75 484	0.16 384	0.08 45	0.12 256	0.10 119	0.18 195	0.22 102

ICVP	0.48 136	0.33 52	2.37 222	0.34 218	0.22 154	0.60 272	0.55 454	0.79 247	0.53 132	0.45 157	0.60 325	0.49 255	0.36 243	0.55 153	0.46 240	0.16 384	0.16 243	0.14 353	0.11 167	0.16 147	0.32 175
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GEStereo_RVC	0.61 255	1.19 417	2.61 348	0.48 375	0.25 205	0.63 328	0.37 368	1.05 467	0.79 393	0.55 259	0.55 280	0.59 308	0.44 327	1.10 312	0.48 251	0.16 384	0.11 159	0.12 256	0.11 167	0.27 357	0.43 249

GES	0.49 151	0.54 192	2.37 222	0.31 150	0.19 111	0.61 292	0.30 303	0.93 369	0.52 121	0.49 190	0.53 250	0.40 188	0.43 318	0.59 167	0.67 335	0.16 384	0.11 159	0.12 256	0.10 119	0.20 248	0.30 160

EDNetEfficient	1.29 512	0.78 299	4.27 544	0.65 448	1.03 502	0.94 481	1.38 551	0.87 324	1.75 547	2.33 558	1.32 516	1.04 495	2.21 552	1.59 402	4.07 559	0.16 384	0.19 270	0.15 382	0.27 411	0.38 454	0.40 227

DSFCA	0.62 275	0.77 293	1.95 128	0.29 113	0.29 256	0.79 439	0.86 511	0.81 262	0.73 327	0.73 422	0.66 375	0.67 351	0.57 402	1.17 328	1.03 417	0.16 384	0.15 228	0.13 317	0.14 250	0.19 226	0.28 145

DMCA-RVC	0.70 354	1.30 443	3.59 514	0.37 274	0.89 481	0.57 226	0.31 314	0.73 215	0.59 177	0.69 405	0.54 269	0.59 308	0.57 402	1.25 344	0.66 332	0.16 384	0.38 346	0.20 455	0.15 274	0.22 277	0.23 111

STTStereo	0.58 219	0.95 359	2.95 446	0.37 274	0.31 280	0.62 314	0.32 325	0.81 262	0.63 211	0.61 335	0.55 280	0.67 351	0.43 318	0.87 266	0.48 251	0.16 384	0.16 243	0.17 419	0.20 354	0.17 170	0.25 124

SuperB	1.19 503	1.62 508	5.29 560	0.37 274	0.26 221	0.81 446	0.87 512	0.94 375	1.19 520	0.68 401	0.68 383	0.63 326	1.37 521	1.73 421	3.30 543	0.16 384	0.12 177	0.17 419	0.16 296	2.74 572	0.63 355

UCFNet_RVC	0.55 196	1.16 408	2.48 293	0.31 150	0.27 234	0.65 356	0.28 259	0.76 224	0.58 166	0.51 221	0.53 250	0.67 351	0.42 306	0.91 278	0.45 235	0.16 384	0.11 159	0.17 419	0.17 314	0.20 248	0.23 111

DRN-Test	0.71 358	0.79 303	2.83 428	0.40 324	0.44 377	0.80 442	0.41 391	1.07 484	0.83 422	0.82 459	0.64 361	0.68 365	0.57 402	1.78 433	0.79 376	0.16 384	0.13 193	0.17 419	0.16 296	0.24 301	0.51 299

NaN_ROB	1.25 508	1.46 485	3.84 529	0.54 412	0.56 412	1.12 504	0.99 523	1.05 467	1.03 498	1.10 497	0.87 463	0.77 407	1.07 506	5.85 571	2.98 539	0.16 384	0.23 304	0.16 402	0.24 385	0.28 370	0.66 365

zh-sn7	0.99 478	2.20 551	3.83 527	0.40 324	0.31 280	0.82 451	0.63 478	1.02 445	0.94 475	0.81 453	1.13 502	0.84 438	0.93 495	2.49 517	1.87 493	0.17 405	0.17 256	0.16 402	0.16 296	0.37 446	0.64 360

zh-mn7	0.92 457	2.02 539	3.80 524	0.35 242	0.28 248	0.73 404	0.41 391	1.00 427	1.15 516	1.03 490	1.30 513	0.75 400	0.62 426	1.98 472	1.55 474	0.17 405	0.14 210	0.14 353	0.14 250	0.31 398	0.57 332

CASS	0.43 88	0.34 61	2.01 140	0.33 193	0.17 61	0.54 184	0.24 185	0.71 210	0.52 121	0.62 348	0.55 280	0.40 188	0.41 293	0.43 87	0.33 160	0.17 405	0.10 130	0.14 353	0.11 167	0.18 195	0.23 111
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Wz-Net-MNSev	0.74 374	1.42 478	2.75 410	0.38 294	0.33 300	0.90 474	0.61 475	0.98 408	0.94 475	0.77 438	0.75 431	0.75 400	0.66 442	1.39 361	0.76 367	0.17 405	0.13 193	0.14 353	0.14 250	0.28 370	0.48 284

CRFU-Net	0.58 219	0.42 122	1.90 118	0.49 388	0.27 234	0.83 453	0.35 357	0.94 375	0.54 137	0.65 386	0.60 325	0.78 412	1.34 517	1.00 292	0.51 267	0.17 405	0.14 210	0.17 419	0.10 119	0.19 226	0.20 88

CSP-Net	0.55 196	0.61 222	1.81 100	0.30 133	0.23 184	0.77 429	0.35 357	0.90 350	0.62 199	0.62 348	0.60 325	0.65 339	0.42 306	1.76 427	0.47 245	0.17 405	0.12 177	0.10 134	0.10 119	0.21 260	0.16 56

APVNet	0.76 390	1.11 393	3.23 475	0.39 311	0.36 331	0.85 459	0.44 414	0.96 392	0.73 327	0.58 295	0.69 388	0.76 405	0.56 397	2.29 500	0.82 385	0.17 405	0.18 264	0.24 480	0.19 343	0.35 432	0.27 139

psm_up	0.65 308	1.02 371	2.53 311	0.36 261	0.31 280	0.64 340	0.38 378	0.96 392	0.73 327	0.63 359	0.57 304	0.68 365	0.57 402	1.90 465	0.52 269	0.17 405	0.15 228	0.16 402	0.15 274	0.27 357	0.22 102

GwcNet	0.76 390	1.09 386	3.68 518	0.38 294	0.45 380	0.81 446	0.45 418	0.91 357	0.89 459	0.63 359	0.77 438	0.82 430	0.51 378	1.64 409	0.85 389	0.17 405	0.16 243	0.15 382	0.15 274	0.33 412	0.34 187

FADNet-RVC	0.69 347	1.65 513	2.74 408	0.35 242	0.26 221	0.60 272	0.29 287	0.91 357	0.67 249	0.46 168	0.51 234	0.62 322	0.46 345	1.75 425	0.81 382	0.17 405	0.20 285	0.17 419	0.18 325	0.60 515	0.39 220

ADCL	1.07 491	1.22 426	2.80 420	0.40 324	0.33 300	1.50 523	1.87 561	0.97 400	1.04 501	1.26 522	1.28 510	0.99 483	1.41 524	1.36 359	3.51 549	0.17 405	0.14 210	0.22 466	0.21 365	0.32 407	0.43 249

PA-Net	0.93 464	1.36 462	4.14 538	0.64 445	0.41 360	0.70 389	0.53 447	0.91 357	0.88 454	0.53 240	0.60 325	0.70 382	0.54 390	2.40 510	2.57 527	0.17 405	0.28 327	0.19 445	0.28 413	0.25 323	0.48 284
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
ETE_ROB	0.68 340	1.09 386	2.32 215	0.38 294	0.26 221	0.69 386	0.51 440	1.49 536	0.75 353	0.81 453	0.71 414	0.85 444	0.51 378	1.39 361	0.70 343	0.17 405	0.14 210	0.19 445	0.16 296	0.24 301	0.35 194

MSAF-DinoV2	3.17 564	2.52 568	10.79 576	3.57 574	0.30 270	3.28 562	0.81 508	2.81 564	1.80 550	0.81 453	0.87 463	1.59 535	1.15 511	26.18 594	2.61 528	0.18 418	0.13 193	0.19 445	1.61 570	0.94 538	1.22 486

TCMNet	0.72 367	1.15 405	2.78 417	0.51 399	0.52 398	0.73 404	0.39 384	0.94 375	0.78 380	0.60 325	0.68 383	0.63 326	0.46 345	1.71 419	0.72 353	0.18 418	0.19 270	0.23 474	0.18 325	0.40 469	0.56 326

rvit_0105_6	0.36 39	0.55 200	1.48 65	0.31 150	0.18 79	0.35 34	0.26 228	0.56 128	0.66 236	0.26 60	0.29 83	0.33 153	0.26 152	0.41 78	0.27 87	0.18 418	0.16 243	0.15 382	0.13 227	0.15 127	0.25 124

rvit_0105_5	0.43 88	0.73 273	2.10 165	0.31 150	0.18 79	0.41 64	0.31 314	0.69 194	0.67 249	0.32 95	0.34 125	0.38 175	0.30 210	0.42 85	0.30 118	0.18 418	0.16 243	0.15 382	0.15 274	0.15 127	0.30 160

rvit_0105_4	0.40 71	0.64 234	1.98 135	0.31 150	0.18 79	0.37 42	0.29 287	0.64 177	0.67 249	0.28 77	0.32 115	0.36 164	0.28 181	0.45 93	0.27 87	0.18 418	0.16 243	0.15 382	0.14 250	0.15 127	0.25 124

test_sample7	0.65 308	0.41 118	2.08 155	0.36 261	0.20 127	0.52 164	0.32 325	0.99 417	0.86 444	0.64 370	0.63 348	0.67 351	0.49 369	1.18 330	0.52 269	0.18 418	1.21 466	0.16 402	0.15 274	0.19 226	1.22 486

dd	0.48 136	1.32 445	2.41 239	0.31 150	0.17 61	0.58 237	0.26 228	0.50 87	0.71 313	0.42 138	0.41 165	0.34 158	0.28 181	0.47 102	0.41 209	0.18 418	0.10 130	0.13 317	0.12 205	0.22 277	0.16 56

SACVNet	0.68 340	1.08 385	2.58 334	0.38 294	0.28 248	0.65 356	0.37 368	0.91 357	0.65 228	0.67 395	0.62 340	0.69 376	0.47 356	2.07 480	0.65 329	0.18 418	0.14 210	0.16 402	0.15 274	0.39 463	0.41 236

pcwnet_v2	0.65 308	0.54 192	4.29 547	0.33 193	0.27 234	0.60 272	0.25 211	1.02 445	0.92 467	0.61 335	0.69 388	0.62 322	0.54 390	0.67 204	0.38 196	0.18 418	0.15 228	0.15 382	0.14 250	0.21 260	0.49 290

aanetorigin	0.81 408	1.03 375	2.64 363	0.44 356	0.44 377	0.59 257	1.00 527	0.59 148	0.70 299	1.54 540	1.22 508	0.82 430	1.08 507	1.06 303	1.07 423	0.18 418	0.15 228	0.17 419	0.21 365	0.53 509	0.65 363

S-Stereo	0.82 412	0.73 273	3.79 523	0.40 324	0.37 337	0.70 389	0.69 494	1.00 427	1.03 498	0.63 359	0.92 474	0.82 430	0.59 413	2.35 504	0.71 349	0.18 418	0.22 297	0.17 419	0.18 325	0.30 389	0.67 369

RTSC	0.84 420	1.40 472	2.67 376	0.50 394	0.40 354	0.83 453	0.33 339	1.11 496	1.14 514	0.93 478	0.82 449	0.84 438	0.58 410	1.34 357	1.82 491	0.18 418	0.49 367	0.14 353	0.30 427	0.46 495	0.42 241

DANet	0.85 429	0.68 249	2.41 239	1.18 515	0.48 390	0.77 429	1.23 545	0.93 369	1.53 539	0.90 471	0.72 419	0.97 479	0.57 402	1.86 453	1.05 419	0.18 418	0.16 243	0.19 445	0.16 296	0.26 343	0.67 369
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GANet	0.92 457	1.20 419	2.68 383	0.45 363	0.27 234	0.76 419	0.66 485	0.94 375	0.77 375	0.79 447	1.17 503	0.84 438	0.91 490	2.72 534	1.76 486	0.18 418	0.42 354	0.44 523	0.20 354	0.33 412	0.94 450

AdaStereo	0.48 136	0.44 145	2.18 182	0.36 261	0.20 127	0.59 257	0.29 287	0.97 400	0.74 347	0.52 231	0.55 280	0.61 317	0.33 229	0.52 138	0.44 229	0.18 418	0.08 45	0.17 419	0.11 167	0.18 195	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.
SANet	1.35 518	1.80 524	4.39 549	0.41 335	0.29 256	1.72 535	0.89 516	1.17 512	2.47 558	1.22 517	1.82 531	1.72 538	1.70 538	2.57 521	3.30 543	0.18 418	0.16 243	0.16 402	0.15 274	0.34 419	0.62 349

PSMNet_ROB	0.75 385	1.42 478	2.93 443	0.39 311	0.32 293	0.73 404	0.56 458	0.90 350	0.74 347	0.56 271	0.60 325	0.75 400	0.47 356	2.00 474	1.31 453	0.18 418	0.13 193	0.19 445	0.20 354	0.26 343	0.40 227

YMNet	0.66 327	0.98 363	2.12 168	0.42 339	0.41 360	0.86 460	0.43 405	0.92 364	0.76 362	0.75 432	0.81 446	0.83 435	0.46 345	0.87 266	1.07 423	0.19 435	0.22 297	0.20 455	0.17 314	0.42 479	0.39 220

YMNet_1	0.66 327	0.98 363	2.12 168	0.42 339	0.41 360	0.86 460	0.43 405	0.92 364	0.76 362	0.75 432	0.81 446	0.83 435	0.46 345	0.87 266	1.07 423	0.19 435	0.22 297	0.20 455	0.17 314	0.42 479	0.39 220

rvit_0105_3	0.46 117	0.86 327	2.24 197	0.33 193	0.19 111	0.44 90	0.35 357	0.74 217	0.70 299	0.38 120	0.38 148	0.41 194	0.33 229	0.46 97	0.32 147	0.19 435	0.17 256	0.17 419	0.18 325	0.15 127	0.22 102

FTStereo	0.79 403	0.32 40	2.83 428	0.70 463	0.21 141	0.73 404	1.75 558	0.61 161	0.60 183	1.07 495	1.62 528	1.28 519	2.11 550	0.75 236	0.30 118	0.19 435	0.08 45	0.12 256	0.11 167	0.12 75	0.39 220

Anonymous3	0.47 124	0.49 166	2.61 348	0.33 193	0.25 205	0.72 400	0.32 325	0.80 253	0.60 183	0.36 111	0.41 165	0.33 153	0.29 199	0.46 97	0.30 118	0.19 435	0.18 264	0.13 317	0.13 227	0.18 195	0.22 102

psmorigin	1.41 522	0.91 348	13.83 582	0.37 274	0.30 270	0.63 328	0.37 368	0.80 253	0.64 221	0.98 481	0.87 463	1.16 516	0.78 470	3.95 563	1.09 427	0.19 435	0.22 297	0.17 419	0.19 343	0.25 323	0.47 277

FAT-Stereo	0.72 367	0.60 216	2.86 435	0.37 274	0.29 256	0.64 340	0.55 454	1.01 437	0.91 465	0.76 436	0.94 476	0.93 468	0.79 472	1.82 443	0.60 305	0.19 435	0.19 270	0.17 419	0.16 296	0.23 293	0.47 277

NVstereo2D	0.63 289	0.57 206	2.29 208	0.37 274	0.35 319	0.69 386	0.49 437	0.96 392	0.88 454	0.49 190	0.54 269	0.72 387	0.46 345	1.98 472	0.50 264	0.19 435	0.20 285	0.18 438	0.16 296	0.28 370	0.34 187

DeepPruner_ROB	0.58 219	1.06 381	2.68 383	0.30 133	0.26 221	0.63 328	0.31 314	0.83 282	0.51 109	0.62 348	0.56 293	0.65 339	0.39 274	1.06 303	0.56 288	0.19 435	0.14 210	0.14 353	0.14 250	0.24 301	0.33 179

PWC_ROB	0.81 408	1.41 473	2.60 343	0.41 335	0.40 354	0.63 328	0.31 314	1.04 459	0.99 493	0.92 474	1.29 511	0.78 412	0.68 446	1.65 412	1.50 468	0.19 435	0.12 177	0.18 438	0.13 227	0.51 505	0.54 317

CBMV	0.86 432	1.00 366	2.82 426	0.35 242	0.21 141	0.78 435	0.78 505	1.05 467	0.87 450	0.90 471	0.74 424	0.87 452	1.89 545	1.67 413	1.38 463	0.19 435	0.20 285	0.21 461	0.19 343	0.28 370	0.84 425
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MultiAttention	2.45 553	0.55 200	2.24 197	1.79 548	2.54 566	11.19 579	2.28 564	1.28 520	0.84 434	0.63 359	1.17 503	1.13 510	0.57 402	15.98 587	1.78 488	0.20 446	0.09 99	0.43 522	1.60 569	0.95 539	1.69 523

rvit_105_1	0.52 169	0.93 357	2.30 210	0.36 261	0.24 196	0.51 145	0.45 418	0.81 262	0.79 393	0.46 168	0.44 183	0.45 227	0.38 259	0.63 185	0.39 201	0.20 446	0.18 264	0.18 438	0.22 376	0.18 195	0.21 95

WZ-Net	1.04 487	1.83 526	4.20 541	0.42 339	0.36 331	0.88 469	0.71 497	1.05 467	1.11 510	0.84 463	0.94 476	1.06 499	1.17 513	2.37 505	2.24 515	0.20 446	0.14 210	0.15 382	0.16 296	0.36 438	0.53 312

LMCR-Stereo	0.61 255	1.00 366	2.60 343	0.42 339	0.22 154	0.74 411	0.31 314	1.06 480	0.70 299	0.62 348	0.64 361	0.40 188	0.52 385	0.84 262	1.27 452	0.20 446	0.09 99	0.12 256	0.09 82	0.26 343	0.16 56

Syn2CoEx	0.78 399	1.43 481	3.54 511	0.44 356	0.31 280	0.64 340	0.43 405	1.04 459	0.83 422	0.64 370	0.77 438	0.74 395	0.74 462	1.91 466	0.64 324	0.20 446	0.17 256	0.19 445	0.15 274	0.30 389	0.59 342

stereogan	0.74 374	0.68 249	2.82 426	0.40 324	0.40 354	1.05 496	0.42 398	0.99 417	0.96 483	0.78 446	0.86 461	1.15 514	0.73 458	1.57 394	0.56 288	0.20 446	0.19 270	0.20 455	0.16 296	0.37 446	0.34 187

TDLM	0.83 418	1.28 440	2.38 225	0.46 368	0.26 221	0.66 369	0.55 454	0.87 324	0.80 401	2.54 561	0.62 340	0.61 317	0.51 378	2.68 532	0.67 335	0.20 446	0.11 159	0.35 509	0.15 274	0.33 412	0.48 284

CVANet_RVC	0.82 412	1.18 414	3.98 532	0.40 324	0.28 248	0.63 328	0.43 405	0.90 350	0.78 380	1.14 502	0.69 388	0.68 365	0.52 385	2.62 526	0.48 251	0.20 446	0.13 193	0.22 466	0.37 476	0.37 446	0.48 284

NCCL2	0.71 358	1.32 445	2.30 210	0.44 356	0.31 280	0.71 394	0.67 490	0.89 341	0.69 288	0.70 409	0.61 333	0.85 444	0.54 390	1.58 401	0.70 343	0.20 446	0.17 256	0.66 534	0.25 394	0.26 343	0.38 212

MDST_ROB	1.28 511	0.53 189	3.84 529	0.55 414	0.45 380	4.06 567	0.60 470	1.36 528	0.89 459	2.18 552	1.17 503	0.98 480	0.72 455	4.28 565	2.12 506	0.20 446	0.16 243	0.19 445	0.17 314	0.20 248	0.84 425

zero-FE	1.27 509	0.33 52	9.38 572	1.30 516	2.25 561	0.33 25	0.20 79	0.51 93	1.26 522	0.32 95	0.22 37	0.77 407	0.22 97	0.69 212	0.96 401	0.21 456	2.25 557	0.09 78	0.61 531	0.32 407	3.25 567

rvit_stereo_0075_2	0.45 109	0.45 153	2.60 343	0.34 218	0.32 293	0.41 64	0.21 104	0.60 155	0.54 137	0.39 125	0.51 234	0.40 188	0.29 199	0.46 97	0.31 137	0.21 456	0.15 228	0.22 466	0.15 274	0.18 195	0.33 179

Wz-Net-TNSev	1.02 482	2.26 557	3.69 519	0.38 294	0.31 280	1.00 488	0.71 497	1.12 499	1.02 496	0.74 429	0.73 421	1.09 505	0.91 490	2.46 514	2.15 509	0.21 456	0.20 285	0.16 402	0.20 354	0.48 500	0.62 349

RTS	1.29 512	1.59 503	6.48 568	0.63 441	0.57 417	1.59 528	0.90 517	1.15 506	1.44 534	1.20 513	1.31 514	1.10 507	0.87 486	2.67 530	2.27 517	0.21 456	0.38 346	0.19 445	0.20 354	0.46 495	0.68 374

RTSA	1.29 512	1.59 503	6.48 568	0.63 441	0.57 417	1.59 528	0.90 517	1.15 506	1.44 534	1.20 513	1.31 514	1.10 507	0.87 486	2.67 530	2.27 517	0.21 456	0.38 346	0.19 445	0.20 354	0.46 495	0.68 374

ADCPNet	1.07 491	1.37 467	4.54 553	0.38 294	0.68 451	1.36 515	0.64 480	0.93 369	0.83 422	0.79 447	0.82 449	1.08 502	1.18 514	1.30 353	2.68 530	0.21 456	0.69 406	0.21 461	0.95 556	0.30 389	0.54 317

LALA_ROB	0.68 340	1.14 399	2.50 304	0.37 274	0.29 256	0.78 435	0.55 454	0.99 417	0.84 434	0.82 459	0.68 383	0.93 468	0.50 374	1.01 294	0.89 394	0.21 456	0.15 228	0.21 461	0.18 325	0.26 343	0.30 160

GASNet	0.84 420	1.98 533	4.07 536	0.48 375	0.33 300	0.58 237	0.34 347	0.97 400	0.81 409	0.60 325	0.59 316	0.74 395	0.55 395	2.08 483	1.18 439	0.22 463	0.15 228	0.19 445	0.17 314	0.55 511	0.29 151

edge stereo	0.84 420	0.74 283	3.42 502	0.38 294	1.21 522	0.63 328	0.41 391	0.98 408	0.83 422	0.81 453	0.88 466	1.14 512	0.73 458	2.16 492	0.89 394	0.22 463	0.20 285	0.26 487	0.18 325	0.38 454	0.43 249

SHD	0.84 420	1.14 399	2.54 316	0.80 477	0.52 398	0.76 419	0.34 347	1.16 509	1.29 526	1.11 499	0.85 456	0.98 480	0.74 462	1.25 344	1.48 467	0.22 463	0.37 341	0.20 455	0.27 411	0.36 438	0.41 236

ADCMid	1.06 489	1.82 525	3.53 510	0.39 311	0.36 331	0.99 486	0.58 463	1.01 437	0.94 475	1.23 519	1.02 491	1.01 487	1.01 502	1.11 317	4.04 558	0.22 463	0.19 270	0.42 519	0.32 443	0.42 479	0.53 312

AnyNet_C32	1.08 495	1.76 523	3.01 455	0.50 394	0.54 408	1.17 509	1.16 539	0.97 400	0.95 481	1.11 499	0.98 484	0.87 452	0.93 495	1.57 394	4.11 560	0.22 463	0.20 285	0.25 485	0.25 394	0.40 469	0.68 374

LSM	3.40 566	1.42 478	5.81 564	9.98 582	30.74 594	0.86 460	1.14 535	0.99 417	1.26 522	1.40 532	2.18 541	0.93 468	0.85 481	1.76 427	1.03 417	0.22 463	0.35 338	0.24 480	0.29 417	0.40 469	6.21 581

XPNet_ROB	0.68 340	1.11 393	2.28 205	0.38 294	0.27 234	0.67 377	0.47 428	0.94 375	0.75 353	0.80 449	0.71 414	0.81 425	0.54 390	1.72 420	0.84 388	0.22 463	0.16 243	0.16 402	0.15 274	0.25 323	0.45 270

SGM-Forest	1.84 543	7.91 581	10.36 575	0.42 339	0.33 300	1.04 494	1.29 547	1.01 437	0.88 454	1.19 508	2.30 545	1.03 491	1.79 542	2.60 525	2.81 536	0.22 463	0.21 294	0.21 461	0.19 343	0.25 323	0.79 410
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ISRNet	0.51 167	0.58 208	1.96 132	0.38 294	0.31 280	0.49 127	0.21 104	0.80 253	0.71 313	0.64 370	0.71 414	0.66 348	0.40 281	0.59 167	0.45 235	0.23 471	0.16 243	0.21 461	0.20 354	0.21 260	0.37 203

hitnet-ft	0.73 370	1.09 386	2.59 336	0.28 94	0.22 154	0.71 394	0.36 365	0.89 341	0.67 249	0.58 295	0.83 451	1.03 491	0.94 497	2.31 501	0.70 343	0.23 471	0.14 210	0.41 517	0.13 227	0.24 301	0.28 145

AF-Net	0.76 390	1.14 399	2.74 408	0.42 339	0.41 360	0.70 389	0.41 391	1.07 484	0.94 475	0.73 422	1.05 497	1.04 495	0.86 483	1.23 338	1.00 414	0.23 471	0.15 228	0.25 485	0.18 325	0.32 407	0.35 194

ADCS	1.14 500	2.02 539	3.36 487	0.43 351	0.37 337	0.96 485	0.81 508	1.12 499	1.17 519	1.25 521	0.98 484	1.08 502	0.92 493	1.41 367	4.97 566	0.23 471	0.21 294	0.22 466	0.23 381	0.40 469	0.67 369

DeepPrunerF	0.92 457	1.33 450	3.41 499	0.46 368	0.51 395	0.64 340	0.49 437	1.16 509	2.62 560	0.65 386	0.61 333	0.65 339	0.62 426	2.23 496	1.31 453	0.23 471	0.19 270	0.30 499	0.28 413	0.39 463	0.34 187

CBMV_ROB	0.88 440	0.75 288	2.73 405	0.36 261	0.22 154	0.76 419	0.47 428	1.05 467	0.81 409	1.06 494	1.04 495	0.88 456	1.36 520	2.17 494	2.03 499	0.23 471	0.24 306	0.27 488	0.25 394	0.27 357	0.73 391

MeshStereo	1.29 512	1.34 453	3.04 461	0.35 242	0.28 248	1.10 503	0.69 494	1.42 533	1.07 505	2.71 565	2.43 547	2.95 551	1.50 531	2.92 546	2.03 499	0.23 471	0.22 297	0.22 466	0.19 343	0.50 503	0.69 380
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
HBP-ISP	0.82 412	1.57 499	3.28 481	0.50 394	0.27 234	0.86 460	0.54 450	1.09 489	0.78 380	0.81 453	0.70 401	0.68 365	1.00 501	2.02 475	0.47 245	0.24 478	0.24 306	0.29 498	0.25 394	0.28 370	0.52 306

FADNet-RVC-Resample	0.74 374	1.54 494	3.81 526	0.38 294	0.29 256	0.62 314	0.38 378	0.91 357	0.67 249	0.52 231	0.51 234	0.63 326	0.44 327	1.56 389	0.59 301	0.24 478	0.32 332	0.22 466	0.19 343	0.30 389	0.71 385

RGC	0.78 399	1.10 391	2.55 324	0.45 363	0.45 380	0.73 404	0.40 389	1.00 427	0.75 353	0.75 432	1.04 495	1.02 490	0.73 458	1.74 423	1.15 436	0.24 478	0.19 270	0.28 490	0.26 402	0.31 398	0.38 212

Nwc_Net	0.75 385	1.10 391	2.96 447	0.42 339	0.39 348	0.77 429	0.39 384	1.06 480	0.73 327	0.65 386	1.00 488	0.99 483	0.74 462	1.43 369	0.99 411	0.24 478	0.15 228	0.23 474	0.26 402	0.27 357	0.30 160

XQC	0.84 420	1.32 445	2.61 348	0.78 474	0.44 377	0.89 471	0.53 447	1.16 509	1.07 505	0.85 465	0.69 388	0.92 463	0.73 458	1.40 363	1.44 465	0.24 478	0.35 338	0.23 474	0.26 402	0.45 491	0.39 220

PS-NSSS	0.69 347	1.37 467	2.44 256	0.31 150	0.32 293	0.64 340	0.34 347	1.04 459	0.74 347	0.56 271	0.75 431	0.51 264	0.42 306	2.41 512	0.54 281	0.24 478	0.17 256	0.27 488	0.18 325	0.30 389	0.23 111

UDGNet	0.50 155	1.36 462	2.44 256	0.37 274	0.19 111	0.58 237	0.23 159	0.49 72	0.69 288	0.42 138	0.39 154	0.34 158	0.29 199	0.55 153	0.32 147	0.25 484	0.10 130	0.37 512	0.19 343	0.30 389	0.17 64

G-Net	1.02 482	0.70 261	3.23 475	0.60 430	0.66 447	2.00 548	0.71 497	0.78 238	0.70 299	1.14 502	2.53 549	1.29 521	1.01 502	1.47 378	1.74 482	0.25 484	0.24 306	0.24 480	0.26 402	0.37 446	0.40 227

SAMSARA	1.11 497	1.35 457	2.60 343	1.34 520	0.77 466	1.67 533	1.41 555	1.47 535	0.99 493	1.54 540	0.89 468	1.44 530	0.90 489	1.88 459	1.71 478	0.25 484	0.55 382	0.22 466	0.34 462	0.39 463	0.50 292

NOSS_ROB	0.75 385	1.03 375	2.27 203	0.68 461	0.26 221	0.68 383	0.30 303	0.99 417	0.82 415	0.59 314	0.58 311	0.77 407	0.39 274	2.75 538	0.48 251	0.25 484	0.24 306	0.28 490	0.26 402	0.29 380	1.07 471

IGEV-RUCA	2.30 552	0.38 97	1.36 45	0.41 335	1.90 553	2.03 551	1.86 560	1.37 529	1.78 549	3.73 572	3.72 566	5.06 568	8.09 577	2.15 490	1.63 476	0.26 488	0.77 416	2.71 575	1.91 571	2.43 570	2.42 554

RP	0.74 374	1.01 369	2.48 293	0.44 356	0.45 380	0.66 369	0.45 418	0.95 389	0.87 450	0.70 409	0.95 479	0.99 483	0.82 475	1.55 387	0.82 385	0.26 488	0.19 270	0.23 474	0.20 354	0.34 419	0.38 212

AnyNet_C01	1.20 504	1.89 529	4.25 543	0.55 414	0.54 408	1.57 526	1.39 552	1.10 492	1.13 512	1.19 508	1.34 518	1.15 514	1.11 509	1.73 421	2.89 538	0.26 488	0.24 306	0.28 490	0.24 385	0.50 503	0.68 374

CSAN	1.38 520	1.74 522	4.12 537	0.53 405	0.38 346	1.06 499	1.15 537	1.29 522	1.12 511	1.19 508	1.90 534	1.04 495	1.44 525	5.92 572	2.82 537	0.26 488	0.22 297	0.24 480	0.25 394	0.35 432	0.54 317

PVD	1.05 488	1.21 421	2.36 220	0.84 480	0.91 484	1.04 494	0.64 480	1.32 526	1.68 544	1.43 534	1.41 522	1.14 512	1.15 511	1.49 381	1.77 487	0.27 492	0.65 399	0.28 490	0.35 464	0.40 469	0.73 391

DPSNet	1.02 482	0.72 270	2.84 430	0.60 430	0.39 348	1.08 501	0.75 501	1.41 532	1.14 514	0.74 429	0.69 388	1.05 498	1.67 536	2.09 486	2.22 514	0.27 492	0.61 391	0.20 455	0.50 509	0.48 500	1.03 467

FBW_ROB	0.94 465	1.23 430	2.35 219	0.46 368	0.32 293	0.87 467	0.46 424	1.15 506	0.97 489	0.83 462	0.78 443	1.01 487	0.64 432	3.65 561	1.65 477	0.27 492	0.24 306	0.40 515	0.26 402	0.32 407	0.88 436

dad	0.58 219	1.35 457	2.39 232	0.31 150	0.20 127	0.62 314	0.26 228	0.56 128	0.79 393	0.66 393	0.64 361	0.64 334	0.36 243	0.87 266	0.48 251	0.28 495	0.15 228	0.40 515	0.18 325	0.24 301	0.22 102

PFNet	0.62 275	0.42 122	2.69 390	0.43 351	0.55 410	0.62 314	0.27 246	0.64 177	0.72 322	0.61 335	0.56 293	0.45 227	0.33 229	1.86 453	1.12 432	0.28 495	0.09 99	0.12 256	0.16 296	0.26 343	0.27 139

NCC-stereo	0.88 440	1.22 426	2.97 448	0.60 430	0.45 380	1.88 542	0.48 430	1.04 459	0.75 353	0.70 409	0.85 456	0.93 468	0.84 478	1.81 440	1.51 470	0.28 495	0.19 270	0.23 474	0.31 434	0.27 357	0.35 194

Abc-Net	0.88 440	1.22 426	2.97 448	0.60 430	0.45 380	1.88 542	0.48 430	1.04 459	0.75 353	0.70 409	0.85 456	0.93 468	0.84 478	1.81 440	1.51 470	0.28 495	0.19 270	0.23 474	0.31 434	0.27 357	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
FC-DCNN v2	1.65 540	0.85 322	3.39 492	0.46 368	0.39 348	2.02 550	0.66 485	1.94 554	1.84 552	2.81 567	2.99 561	4.39 565	3.25 562	2.81 542	2.75 534	0.29 499	0.26 318	0.31 500	0.30 427	0.33 412	0.91 441

FC-DCNN	1.60 538	0.85 322	3.44 503	0.46 368	0.39 348	1.96 544	0.66 485	1.72 545	1.70 545	2.75 566	2.91 560	4.20 561	3.15 561	2.72 534	2.66 529	0.30 500	0.26 318	0.31 500	0.30 427	0.33 412	0.91 441

MSMD_ROB	1.41 522	1.03 375	2.75 410	0.41 335	0.32 293	2.00 548	0.61 475	0.96 392	1.43 533	2.97 568	2.63 553	4.76 567	2.04 549	2.44 513	1.78 488	0.30 500	0.26 318	0.32 503	0.32 443	0.32 407	0.63 355

FCDSN-DC	1.45 526	1.12 395	3.30 484	0.48 375	0.41 360	1.13 505	0.60 470	1.17 512	1.28 525	2.25 555	2.85 557	3.65 558	3.34 564	2.58 523	2.44 521	0.31 502	0.26 318	0.31 500	0.30 427	0.37 446	0.78 407
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
Anonymous_2	1.36 519	0.49 166	2.03 144	1.71 544	1.58 542	2.49 558	0.58 463	1.59 541	2.31 556	0.77 438	0.88 466	1.03 491	0.58 410	1.20 334	0.66 332	0.32 503	1.38 492	1.42 563	3.87 579	0.78 534	1.56 514

ccnet	0.77 397	0.61 222	2.01 140	0.40 324	0.46 387	1.05 496	0.59 466	1.02 445	0.74 347	0.90 471	0.97 481	0.82 430	0.89 488	1.68 417	1.16 438	0.32 503	0.26 318	0.32 503	0.28 413	0.35 432	0.47 277

SDNR	2.06 548	2.93 574	2.94 445	1.55 536	5.13 573	1.98 547	0.24 185	1.95 555	2.62 560	0.92 474	2.71 555	5.76 571	0.68 446	3.61 560	3.84 554	0.33 505	0.38 346	0.22 466	0.17 314	1.13 543	2.04 534

GANetREF_RVC	0.81 408	1.44 482	3.04 461	0.49 388	0.27 234	0.83 453	0.63 478	1.03 453	0.92 467	0.63 359	0.61 333	0.72 387	0.59 413	2.40 510	0.58 297	0.33 505	0.25 315	0.37 512	0.25 394	0.41 476	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
PWCDC_ROB	0.83 418	1.57 499	2.63 354	0.48 375	0.37 337	0.78 435	0.29 287	1.04 459	1.36 532	0.63 359	2.05 537	0.64 334	0.70 453	1.10 312	1.20 442	0.33 505	0.14 210	0.15 382	0.12 205	0.63 519	0.46 275

PSMNet-RUCA	0.64 299	1.12 395	2.61 348	0.59 429	0.56 412	0.64 340	0.37 368	0.89 341	0.72 322	0.53 240	0.68 383	0.53 274	0.43 318	0.61 178	0.46 240	0.35 508	0.19 270	0.44 523	0.29 417	0.49 502	0.35 194

PASM	0.82 412	1.00 366	2.68 383	0.52 401	0.48 390	0.65 356	0.59 466	0.83 282	0.89 459	0.82 459	0.73 421	0.89 459	0.68 446	2.39 509	0.73 357	0.35 508	0.37 341	0.36 510	0.41 489	0.45 491	0.51 299

AANet_RVC	0.79 403	1.46 485	2.72 400	0.34 218	0.25 205	0.59 257	0.32 325	0.88 332	0.83 422	0.62 348	0.95 479	0.80 421	0.43 318	2.46 514	1.72 480	0.38 510	0.26 318	0.10 134	0.09 82	0.25 323	0.43 249

PDISCO_ROB	0.84 420	1.46 485	2.84 430	0.65 448	0.59 422	1.17 509	0.48 430	1.19 514	1.08 507	0.67 395	0.72 419	1.00 486	0.61 424	1.24 340	1.05 419	0.38 510	0.18 264	0.28 490	0.24 385	0.58 513	0.44 265

WCMA_ROB	1.29 512	1.21 421	3.13 469	0.65 448	0.36 331	1.20 512	0.78 505	1.00 427	0.98 490	1.78 545	2.62 552	3.08 555	2.01 548	1.86 453	2.35 519	0.38 510	0.38 346	0.32 503	0.32 443	0.31 398	1.06 470

PMTNet	0.35 29	0.38 97	1.75 90	0.21 5	0.14 19	0.57 226	0.24 185	0.48 68	0.44 69	0.28 77	0.32 115	0.26 100	0.24 120	0.41 78	0.24 45	0.42 513	0.07 9	0.08 33	0.05 1	0.18 195	0.15 43

ELAS_RVC	1.51 532	0.88 333	3.36 487	0.63 441	0.56 412	1.53 524	2.73 566	1.53 537	1.76 548	2.26 556	2.21 544	2.10 543	3.07 560	2.08 483	2.52 523	0.42 513	0.42 354	0.42 519	0.37 476	0.51 505	0.84 425
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.52 533	0.92 353	2.91 441	0.62 438	0.57 417	3.13 561	2.21 563	1.67 543	1.58 542	2.42 559	2.43 547	1.87 540	2.49 555	1.85 451	2.70 531	0.42 513	0.43 357	0.41 517	0.40 484	0.51 505	0.85 429
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MFN_U_SF_DS_RVC	1.08 495	2.01 537	2.56 328	0.49 388	0.40 354	1.49 522	0.96 520	1.02 445	0.95 481	0.85 465	0.94 476	1.06 499	0.59 413	2.92 546	1.15 436	0.43 516	0.74 415	0.32 503	0.55 519	0.74 527	1.35 501

coex-ft	6.14 576	1.98 533	60.80 598	0.34 218	0.30 270	0.80 442	1.17 541	0.76 224	4.34 568	19.82 589	2.15 540	1.61 536	8.77 579	1.82 443	10.36 580	0.44 517	2.05 541	0.18 438	0.19 343	0.39 463	4.61 579

UDG	0.86 432	1.57 499	2.80 420	0.68 461	0.59 422	0.78 435	0.38 378	0.97 400	0.74 347	0.63 359	0.70 401	1.01 487	0.68 446	1.02 295	1.22 446	0.45 518	0.34 337	0.89 545	0.51 513	0.73 526	0.58 337

Consistency-Raft	0.92 457	1.21 421	3.50 506	0.98 497	0.63 439	0.77 429	0.54 450	1.02 445	1.01 495	0.62 348	1.03 493	0.65 339	1.04 504	0.81 258	1.36 459	0.45 518	0.47 363	0.51 527	0.59 528	0.65 521	0.47 277

FADNet	0.71 358	1.60 507	2.53 311	0.33 193	0.30 270	0.67 377	0.29 287	0.92 364	0.75 353	0.45 157	0.49 219	0.66 348	0.57 402	1.85 451	0.85 389	0.46 520	0.20 285	0.17 419	0.20 354	0.60 515	0.37 203

MADNet+	1.44 524	2.19 549	6.00 565	0.89 483	0.70 455	1.58 527	1.11 532	1.56 540	1.30 528	0.89 469	1.03 493	1.25 518	1.12 510	3.29 553	2.80 535	0.48 521	0.57 386	0.39 514	0.36 474	0.63 519	0.69 380

JetBlue	1.89 544	2.09 544	4.16 539	0.74 466	1.23 523	4.52 571	3.86 571	1.68 544	1.26 522	1.28 524	1.54 525	2.36 547	1.86 544	3.35 555	3.37 545	0.54 522	0.49 367	0.48 525	0.49 507	1.39 556	1.21 484

SGM_RVC	2.11 550	1.07 382	2.87 436	0.98 497	0.92 485	2.72 560	1.88 562	1.91 552	12.27 578	2.09 548	1.99 536	2.47 548	2.24 553	2.87 545	2.03 499	0.54 522	0.47 363	0.42 519	0.47 502	0.74 527	1.22 486
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
IGEV-BASED-STEREO-	0.45 109	1.36 462	1.30 41	0.24 34	0.12 4	0.33 25	0.20 79	0.41 27	0.37 21	0.32 95	0.21 27	0.16 30	0.14 12	0.29 10	0.62 315	0.55 524	1.42 500	0.11 201	0.13 227	0.25 323	0.56 326

DispFullNet	1.69 541	2.25 555	5.23 558	1.53 535	8.78 575	0.89 471	0.37 368	1.03 453	0.98 490	1.37 528	1.00 488	1.13 510	1.97 547	1.51 383	0.98 409	0.55 524	0.32 332	1.19 554	0.64 533	1.16 545	0.88 436

DDUNet	0.90 452	1.63 511	2.77 415	0.77 471	0.69 453	0.83 453	0.44 414	0.90 350	0.70 299	0.68 401	0.76 434	0.92 463	0.54 390	1.14 323	1.35 457	0.61 526	0.37 341	0.96 547	0.52 515	0.77 532	0.67 369

anonymity	0.86 432	0.68 249	1.44 60	0.64 445	0.83 474	0.67 377	0.52 444	0.98 408	0.73 327	0.96 480	0.70 401	0.81 425	0.86 483	1.10 312	1.34 455	0.64 527	0.72 413	0.58 529	1.44 567	0.60 515	0.91 441

DualNet (step1)	0.76 390	0.69 258	2.69 390	0.28 94	0.23 184	0.81 446	0.33 339	0.99 417	0.86 444	0.64 370	0.63 348	0.67 351	0.49 369	1.18 330	0.52 269	0.65 528	1.21 466	0.86 541	0.56 521	0.25 323	0.72 387

test_sample9	1.07 491	0.69 258	2.69 390	0.28 94	0.23 184	0.81 446	0.33 339	0.99 417	0.86 444	0.64 370	0.63 348	0.67 351	0.49 369	2.02 475	2.70 531	0.65 528	4.33 578	0.86 541	0.56 521	0.25 323	0.72 387

test_sample8	1.23 507	0.69 258	2.69 390	0.28 94	0.23 184	0.81 446	0.33 339	1.01 437	0.75 353	1.23 519	0.63 348	2.53 549	1.31 516	2.02 475	2.70 531	0.65 528	4.33 578	0.86 541	0.56 521	0.25 323	0.72 387

SPS-STEREO	1.22 505	1.65 513	3.41 499	0.66 453	0.69 453	1.01 489	0.68 492	1.10 492	0.96 483	1.40 532	1.25 509	1.46 531	1.08 507	2.05 478	2.24 515	0.66 531	0.61 391	0.58 529	0.57 525	0.66 522	1.65 521
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
NVStereoNet_ROB	1.45 526	1.62 508	3.59 514	1.09 506	0.70 455	0.86 460	0.67 490	1.19 514	1.51 538	1.20 513	4.05 568	1.61 536	1.94 546	2.97 548	2.07 503	0.67 532	0.69 406	0.55 528	0.70 536	0.57 512	0.67 369
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MFMNet_re	1.01 481	1.73 519	3.04 461	0.85 481	0.76 464	0.93 479	0.81 508	1.02 445	1.10 508	1.05 492	1.06 498	0.84 438	0.96 498	0.93 282	0.97 403	0.68 533	0.61 391	0.63 533	0.60 530	0.77 532	0.80 413

WAO-7	1.58 537	2.04 542	3.25 478	0.94 491	0.75 461	1.75 536	1.13 534	1.87 549	1.97 554	1.46 537	2.53 549	1.98 542	1.75 539	3.13 550	2.48 522	0.69 534	0.67 401	0.94 546	0.74 544	0.80 535	0.77 401

AIO-test2	0.60 247	1.55 495	2.73 405	0.63 441	0.42 372	0.50 137	0.23 159	0.84 291	0.73 327	0.34 106	0.53 250	0.37 169	0.22 97	0.70 215	0.32 147	0.75 535	0.16 243	0.13 317	0.17 314	0.21 260	0.47 277

GCST	0.84 420	1.48 488	3.02 457	1.12 512	1.09 511	0.62 314	0.19 65	0.79 247	0.56 152	0.60 325	0.65 368	0.50 259	0.31 216	1.24 340	0.74 362	0.76 536	0.46 360	0.84 540	0.64 533	0.71 524	0.57 332

CAS	0.39 59	0.31 27	1.79 94	0.81 479	0.34 310	0.51 145	0.23 159	0.49 72	0.42 54	0.23 26	0.31 103	0.20 52	0.17 32	0.30 12	0.25 62	0.77 537	0.06 1	0.07 1	0.05 1	0.10 51	0.41 236

test_for_model	0.82 412	1.62 508	2.47 287	1.36 522	1.04 503	0.53 173	0.22 122	0.82 271	0.63 211	0.60 325	0.29 83	0.25 90	0.21 89	0.28 7	0.25 62	0.80 538	1.87 530	0.08 33	0.08 51	1.81 562	1.18 477

SQANet	0.92 457	1.96 531	3.23 475	0.77 471	0.83 474	0.76 419	0.38 378	0.87 324	0.68 276	0.64 370	0.69 388	0.73 393	0.52 385	1.35 358	1.36 459	0.80 538	0.30 329	0.60 531	0.29 417	0.93 537	0.70 383

LE_ROB	4.55 572	2.43 565	9.94 573	2.79 570	4.03 571	2.40 557	3.54 568	2.72 561	11.04 577	11.64 582	4.69 572	5.25 569	10.74 580	4.52 568	9.73 578	0.82 540	0.70 409	1.34 560	0.97 557	0.74 527	0.94 450

FINET	1.92 545	1.96 531	4.49 552	1.62 538	1.39 531	3.51 565	4.39 572	2.89 565	2.58 559	1.39 530	1.98 535	1.35 524	2.12 551	1.64 409	2.12 506	0.84 541	1.03 447	0.18 438	0.29 417	0.54 510	2.12 538

SGM-ForestM	3.67 569	2.70 573	5.34 561	1.65 541	1.72 547	6.02 573	5.08 574	4.10 574	3.47 566	4.59 574	4.21 570	9.81 579	5.79 573	6.44 573	6.97 574	0.88 542	1.09 453	0.33 507	0.45 496	0.68 523	2.10 537

ACVNet_2	1.54 534	2.20 551	4.42 550	1.10 508	0.93 488	1.37 517	0.87 512	1.53 537	1.71 546	1.22 517	1.72 529	2.12 544	1.06 505	2.58 523	1.93 495	0.94 543	0.54 379	1.00 549	0.56 521	2.11 567	0.96 455

FADNet_RVC	0.87 439	1.51 492	2.90 440	0.31 150	0.24 196	0.71 394	0.25 211	1.00 427	0.65 228	0.45 157	0.57 304	0.61 317	0.44 327	1.53 385	0.75 363	0.94 543	0.97 435	0.28 490	1.00 559	0.89 536	1.36 504

WAO-6	1.69 541	1.87 528	3.21 474	1.15 514	1.01 499	2.29 554	1.06 531	1.85 548	2.84 564	1.30 527	2.59 551	2.19 545	1.67 536	2.62 526	2.52 523	0.96 545	0.68 403	1.19 554	0.84 550	1.13 543	0.95 453

CC-Net-ROB	0.95 468	1.57 499	2.93 443	0.90 485	0.39 348	0.87 467	0.44 414	1.12 499	0.83 422	0.59 314	0.69 388	0.64 334	0.50 374	2.73 536	0.93 398	0.97 546	0.40 352	0.87 544	0.29 417	0.61 518	0.66 365

testlalala_base	0.61 255	0.35 70	2.44 256	0.35 242	0.33 300	0.55 197	0.21 104	0.88 332	0.41 47	0.41 132	0.39 154	0.31 138	0.24 120	0.33 30	0.36 182	0.98 547	1.61 518	0.09 78	0.22 376	1.11 542	0.68 374

otaku	1.15 501	2.10 545	3.51 507	0.98 497	0.74 459	1.02 491	0.59 466	1.03 453	0.89 459	0.70 409	1.60 526	0.98 480	0.65 435	1.63 406	1.80 490	0.99 548	0.46 360	0.73 538	0.40 484	1.30 552	0.88 436

Ntro	1.11 497	2.10 545	3.52 509	0.97 496	0.87 480	1.06 499	0.54 450	1.02 445	0.93 473	0.63 359	0.76 434	0.93 468	0.67 444	1.76 427	1.71 478	1.03 549	0.46 360	0.76 539	0.41 489	1.29 550	0.86 432

MANE	3.51 568	2.03 541	3.88 531	1.89 554	2.01 556	5.98 572	4.72 573	5.87 577	7.13 575	3.80 573	5.10 573	6.11 573	5.34 571	4.39 566	5.05 567	1.07 550	1.28 478	0.50 526	0.85 551	0.76 530	2.36 553

ACVNet_1	1.47 528	2.27 558	4.92 556	1.11 509	0.89 481	1.19 511	0.66 485	1.28 520	1.19 520	0.98 481	0.97 481	3.06 554	1.48 530	2.37 505	1.82 491	1.08 551	0.49 367	1.03 551	0.48 505	1.20 546	0.95 453

PWCK	1.62 539	2.32 562	4.27 544	1.11 509	0.56 412	1.81 539	1.84 559	1.55 539	1.54 540	1.45 535	1.81 530	1.82 539	1.38 522	3.34 554	2.14 508	1.09 552	0.57 386	0.98 548	0.59 528	1.50 558	0.79 410

SGM+DAISY	2.67 555	2.14 547	4.28 546	1.92 555	2.11 559	4.36 570	5.22 575	3.17 566	3.00 565	3.24 571	3.81 567	3.03 553	3.61 565	2.53 518	3.79 553	1.15 553	1.29 480	0.66 534	0.71 540	0.95 539	2.44 555

MaskLacGwcNet_RVC	0.84 420	1.41 473	2.80 420	0.94 491	0.35 319	0.89 471	0.41 391	0.89 341	0.66 236	0.57 289	0.63 348	0.75 400	0.38 259	2.37 505	0.55 284	1.16 554	0.31 331	0.36 510	0.21 365	0.59 514	0.63 355

Dean	1.92 545	2.31 561	5.03 557	1.31 517	1.08 509	1.55 525	0.99 523	1.98 556	2.33 557	1.51 539	4.15 569	4.23 564	1.39 523	2.31 501	2.10 504	1.18 555	0.69 406	1.18 553	0.75 545	1.30 552	1.07 471

RainbowNet	1.27 509	2.22 553	3.58 513	1.14 513	0.92 485	1.08 501	0.76 502	1.19 514	1.15 516	0.77 438	0.97 481	1.08 502	0.83 477	1.64 409	1.72 480	1.20 556	1.30 483	1.01 550	0.58 526	1.23 547	0.97 458

TorneroNet-64	2.74 556	2.23 554	4.18 540	1.48 531	1.20 521	3.88 566	1.01 529	3.48 573	6.61 574	2.62 563	4.55 571	4.20 561	3.84 567	3.39 557	3.40 547	1.23 557	0.66 400	1.39 562	0.80 546	3.42 574	1.27 493

JetRed	3.37 565	4.96 576	10.08 574	1.48 531	1.73 548	7.63 575	5.47 576	3.47 571	2.20 555	2.42 559	2.40 546	2.98 552	2.35 554	3.52 559	6.60 572	1.33 558	1.90 531	1.38 561	1.23 564	2.30 568	2.02 533

IMH-64-1	1.50 529	1.98 533	2.69 390	1.39 525	1.12 516	1.39 519	1.19 542	1.80 546	1.47 536	1.19 508	2.20 542	1.53 532	1.51 532	2.12 488	1.98 496	1.34 559	0.68 403	1.28 557	0.70 536	1.37 554	1.12 473

IMH-64	1.50 529	1.98 533	2.69 390	1.39 525	1.12 516	1.39 519	1.19 542	1.80 546	1.47 536	1.19 508	2.20 542	1.53 532	1.51 532	2.12 488	1.98 496	1.34 559	0.68 403	1.28 557	0.70 536	1.37 554	1.12 473

TorneroNet	5.60 575	2.30 560	3.98 532	1.49 533	1.26 526	14.47 581	1.11 532	4.85 575	20.66 593	10.12 578	16.30 585	11.78 583	7.35 575	3.41 558	4.38 562	1.36 561	0.70 409	1.46 564	0.87 552	2.73 571	1.33 498

UNDER WATER	2.84 558	2.25 555	5.25 559	1.84 551	1.45 534	2.36 556	1.44 556	3.23 568	6.51 573	2.61 562	2.73 556	5.69 570	5.64 572	3.14 551	4.18 561	1.48 562	0.81 423	1.60 568	1.07 560	1.91 564	1.67 522

UNDER WATER-64	2.59 554	2.28 559	5.63 562	1.85 552	1.45 534	3.28 562	1.60 557	2.62 560	5.57 570	2.09 548	2.12 538	4.10 560	4.21 568	2.74 537	3.64 552	1.49 563	0.86 428	1.58 567	1.09 562	1.91 564	1.62 519

KSHMR	4.19 570	2.37 564	6.24 566	1.73 546	1.48 538	1.97 546	1.29 547	3.18 567	17.06 588	2.15 551	15.74 583	9.09 578	1.75 539	8.33 576	2.37 520	1.55 564	1.29 480	1.70 569	1.23 564	1.75 561	1.60 517

notaker	2.77 557	2.35 563	4.02 534	2.61 568	1.44 533	1.77 537	1.14 535	2.77 563	1.81 551	2.30 557	11.41 580	3.95 559	4.70 569	3.24 552	3.01 540	1.58 565	0.88 429	1.71 570	1.08 561	2.10 566	1.44 509

MSC_U_SF_DS_RVC	1.40 521	2.04 542	3.02 457	0.58 428	0.41 360	2.15 553	1.00 527	1.31 525	1.29 526	1.05 492	1.10 500	1.29 521	0.91 490	3.07 549	1.34 455	1.65 566	0.84 427	0.68 536	0.88 553	1.55 559	1.91 528

BEATNet-Init1	12.32 582	12.82 585	28.66 594	3.22 572	3.71 569	21.59 593	11.42 580	14.54 588	13.73 584	20.24 590	20.16 590	26.14 596	19.85 588	19.08 591	15.33 588	1.81 567	1.93 536	2.05 573	2.48 576	4.25 576	3.41 569

ktn	4.44 571	2.47 567	3.70 520	1.82 550	1.49 539	2.11 552	1.40 553	2.30 558	12.56 579	11.36 581	16.25 584	11.30 582	3.77 566	4.41 567	3.47 548	1.86 568	0.99 439	1.74 571	1.21 563	3.28 573	1.39 505

MFN_U_SF_RVC	1.57 536	2.56 571	3.30 484	0.66 453	0.41 360	1.15 507	0.51 440	1.27 519	1.35 531	1.61 542	1.20 506	1.43 529	0.97 499	1.80 438	2.10 504	1.88 569	1.79 527	1.97 572	2.14 573	1.61 560	1.76 526

WAO-8	2.91 559	2.55 569	3.77 521	1.93 556	1.04 503	4.08 568	0.99 523	3.25 569	6.09 571	2.20 553	3.34 564	3.33 556	2.64 556	11.73 579	2.52 523	2.12 570	1.92 532	1.55 565	0.93 554	1.27 548	0.96 455

Venus	2.91 559	2.55 569	3.77 521	1.93 556	1.04 503	4.08 568	0.99 523	3.25 569	6.09 571	2.20 553	3.34 564	3.33 556	2.64 556	11.73 579	2.52 523	2.12 570	1.92 532	1.55 565	0.93 554	1.27 548	0.96 455

USTest	8.06 578	7.11 580	8.76 571	9.20 581	9.03 576	15.20 582	23.57 585	10.01 583	9.45 576	5.97 577	6.79 574	7.77 576	7.51 576	8.75 578	11.06 582	2.24 572	3.58 572	2.87 577	3.21 578	4.93 579	4.21 574

MADNet++	2.94 562	2.17 548	3.27 480	2.55 567	2.28 562	3.29 564	3.37 567	2.76 562	2.67 562	3.10 569	3.20 563	2.78 550	3.25 562	4.11 564	4.68 565	2.72 573	2.27 558	3.03 578	2.43 575	2.34 569	2.59 556

LVE	2.10 549	2.61 572	4.30 548	1.79 548	1.81 550	1.68 534	1.04 530	2.35 559	2.78 563	1.27 523	2.87 558	4.21 563	1.46 527	2.83 543	2.02 498	2.87 574	0.92 432	1.19 554	1.47 568	1.29 550	1.18 477

TCMNet-wrong-test	5.56 574	6.73 579	6.40 567	13.05 586	11.91 580	7.29 574	5.47 576	7.17 580	1.58 542	2.68 564	3.15 562	8.30 577	5.87 574	4.80 569	6.10 571	3.08 575	0.98 437	2.37 574	1.99 572	6.69 581	5.63 580

DGTPSM_ROB	8.97 580	5.94 577	13.01 580	5.95 578	11.34 578	8.54 576	24.06 586	6.47 578	13.52 580	5.19 575	11.52 581	6.18 574	11.04 581	7.02 574	13.92 583	4.47 576	7.66 581	3.90 579	7.43 583	4.34 577	7.98 583

DGSMNet	2.93 561	0.77 293	3.44 503	3.58 575	4.25 572	2.53 559	6.86 578	1.03 453	0.88 454	0.58 295	1.85 532	0.79 414	0.62 426	1.63 406	1.46 466	4.62 577	4.98 580	5.15 581	4.71 580	4.52 578	4.37 575

IMH	2.14 551	2.46 566	3.60 516	1.70 543	1.13 518	1.65 532	0.93 519	2.13 557	1.93 553	1.37 528	2.64 554	2.19 545	1.82 543	5.77 570	2.18 511	5.70 578	1.05 448	1.31 559	0.72 541	1.39 556	1.13 475

ACVNet-4b	2.00 547	2.19 549	4.85 555	1.09 506	0.86 477	1.15 507	0.53 447	1.11 496	1.15 516	0.65 386	1.09 499	1.97 541	0.69 451	2.31 501	9.78 579	5.73 579	0.42 354	1.03 551	0.55 519	1.89 563	0.92 445

tt	4.94 573	0.32 40	4.22 542	2.29 562	1.58 542	10.19 578	16.94 584	9.44 582	5.03 569	1.69 543	1.33 517	4.68 566	5.02 570	3.38 556	5.91 570	6.15 580	9.47 587	2.80 576	3.16 577	3.54 575	1.58 515

PML	22.99 589	17.34 586	8.24 570	5.48 577	9.84 577	50.35 599	102.65 599	5.84 576	13.52 580	37.08 599	104.84 599	30.61 599	23.20 593	12.09 581	7.96 576	6.27 581	2.12 548	6.31 583	2.42 574	10.67 585	2.95 561

DPSM_ROB	12.32 582	11.13 583	12.31 578	12.90 584	12.80 582	19.81 591	28.13 592	14.50 586	14.31 585	10.62 579	11.34 578	12.03 584	11.89 584	13.08 584	15.22 586	7.09 582	8.31 584	6.47 584	7.32 581	8.69 583	8.43 585

DPSM	12.32 582	11.13 583	12.31 578	12.90 584	12.80 582	19.81 591	28.13 592	14.50 586	14.31 585	10.62 579	11.34 578	12.03 584	11.89 584	13.08 584	15.22 586	7.09 582	8.31 584	6.47 584	7.32 581	8.69 583	8.43 585

DLNR_Zeroshot_test	13.74 585	20.06 588	23.92 588	121.50 600	35.20 595	0.46 104	0.15 27	7.96 581	0.47 83	0.29 87	0.37 142	0.26 100	0.17 32	0.79 250	0.36 182	7.16 584	2.95 569	0.09 78	0.38 480	50.40 598	1.95 531

DPSMNet_ROB	9.58 581	5.96 578	13.98 583	8.88 580	11.87 579	8.54 576	24.08 587	6.48 579	13.67 583	5.35 576	11.53 582	6.31 575	11.04 581	7.69 575	14.09 584	7.61 585	8.23 583	5.03 580	7.75 584	5.24 580	8.36 584

HanzoNet	7.85 577	3.30 575	5.75 563	7.47 579	3.97 570	2.34 555	1.37 549	3.47 571	4.02 567	13.30 583	10.49 576	10.86 580	16.67 586	8.50 577	10.51 581	10.80 586	9.84 588	5.83 582	13.69 586	7.24 582	7.51 582

CasAABBNet	24.76 592	22.38 592	24.44 589	26.05 592	25.75 590	39.79 595	56.76 598	29.10 596	28.88 596	21.22 592	22.69 593	24.21 592	23.99 596	26.23 595	30.62 597	14.22 587	16.71 590	13.03 586	14.75 589	17.49 586	16.97 589

FlowAnything	24.80 593	22.39 593	24.71 590	26.07 593	25.75 590	39.80 596	56.70 596	29.12 597	28.95 598	21.38 595	22.83 595	24.22 593	23.96 594	26.24 596	30.65 598	14.23 588	16.78 591	13.04 587	14.84 591	17.49 586	16.93 588

Selective-RAFT-Error	24.83 594	22.44 595	24.80 591	26.10 594	25.82 592	39.85 597	56.72 597	29.21 599	29.03 599	21.29 594	22.80 594	24.25 594	24.07 597	26.28 597	30.60 596	14.24 589	16.85 592	13.04 587	14.75 589	17.53 588	17.02 590

LSM0	26.57 595	22.53 596	25.76 592	30.62 595	52.30 599	39.86 598	56.49 595	29.18 598	28.76 595	21.26 593	22.46 592	24.42 595	23.97 595	26.42 598	30.66 599	14.29 590	16.56 589	13.06 589	14.65 588	17.62 589	20.52 592

LRCNet_RVC	13.78 586	19.34 587	13.01 580	19.47 588	12.67 581	1.85 541	0.42 398	12.28 584	1.10 508	15.76 585	18.69 589	12.52 586	8.65 578	12.22 582	9.64 577	22.29 591	8.38 586	25.92 593	24.06 593	19.72 591	17.59 591

xxxxx1	29.05 597	20.74 589	14.05 584	50.10 596	40.25 596	19.01 585	26.60 588	21.83 592	20.22 590	16.52 586	17.56 586	18.33 587	21.41 589	16.11 588	20.77 591	23.48 592	26.77 595	66.36 597	78.56 597	30.19 594	32.23 597

tt_ll	29.05 597	20.74 589	14.05 584	50.10 596	40.25 596	19.01 585	26.60 588	21.83 592	20.22 590	16.52 586	17.56 586	18.33 587	21.41 589	16.11 588	20.77 591	23.48 592	26.77 595	66.36 597	78.56 597	30.19 594	32.23 597

ff	29.05 597	20.74 589	14.05 584	50.10 596	40.25 596	19.01 585	26.60 588	21.83 592	20.22 590	16.52 586	17.56 586	18.33 587	21.41 589	16.11 588	20.77 591	23.48 592	26.77 595	66.36 597	78.56 597	30.19 594	32.23 597

HaxPig	19.88 587	22.39 593	22.30 587	17.98 587	17.98 585	12.06 580	12.06 581	16.25 589	15.97 587	21.05 591	21.41 591	18.85 590	18.35 587	20.07 592	19.64 590	23.57 595	23.19 594	24.07 592	23.71 592	22.95 592	23.72 594

DPSimNet_ROB	24.35 591	23.81 597	31.38 597	25.93 591	22.83 588	31.30 594	34.38 594	20.78 591	28.92 597	27.39 597	22.99 596	28.29 598	35.76 599	15.47 586	17.82 589	24.28 596	17.90 593	22.23 591	14.12 587	19.38 590	22.12 593

MEDIAN_ROB	23.95 590	26.96 598	26.29 593	22.14 589	22.09 587	16.18 584	14.23 582	20.47 590	20.09 589	25.43 596	25.22 597	22.96 591	22.54 592	24.33 593	23.18 594	28.15 597	27.16 598	28.60 594	27.73 594	27.59 593	27.58 595

AVERAGE_ROB	26.91 596	30.28 599	29.18 595	25.78 590	25.30 589	19.49 589	15.38 583	23.70 595	23.02 594	28.38 598	27.78 598	26.23 597	25.76 598	26.95 599	25.55 595	31.27 598	30.02 599	31.76 595	30.80 595	30.88 597	30.77 596

Anonymous_1	22.76 588	11.11 582	11.93 577	12.73 583	26.05 593	19.39 588	27.77 591	14.18 585	13.64 582	14.92 584	10.66 577	11.26 581	11.24 583	12.48 583	14.45 585	37.82 599	7.87 582	34.92 596	63.61 596	87.51 599	11.75 587

test_example2	115.17 600	122.38 600	93.45 599	115.38 599	123.53 600	101.24 600	113.11 600	54.67 600	99.94 600	135.50 600	136.43 600	85.67 600	85.40 600	110.44 600	104.91 600	152.17 600	205.21 600	99.17 600	114.27 600	138.55 600	112.04 600

ccccc		297.53 601		372.50 601	377.87 601	200.30 601		217.33 601		202.36 601		213.34 601		312.79 601		409.97 601	354.33 601	255.69 601	227.31 601	431.13 601

Low-res two-view benchmark