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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

4.5_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

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

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

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

3.75w	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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
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
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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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
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
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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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.
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

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
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

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

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_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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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
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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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
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

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
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
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

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

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

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

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

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

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
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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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