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

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

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

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

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

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

S2M2	0.27 6	0.32 40	1.41 54	0.24 33	0.17 60	0.24 5	0.09 1	0.36 9	0.50 100	0.17 3	0.25 57	0.22 61	0.17 30	0.27 5	0.29 110	0.16 382	0.12 177	0.11 199	0.12 205	0.15 126	0.12 17

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

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

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

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

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

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

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

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

CREStereo	0.31 12	0.35 70	1.66 82	0.19 1	0.13 11	0.55 195	0.17 43	0.50 85	0.50 100	0.28 75	0.34 123	0.24 79	0.21 87	0.34 35	0.23 34	0.11 199	0.07 9	0.08 31	0.05 1	0.10 51	0.12 17
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
DEFOM-Stereo_RVC	0.32 16	0.40 111	1.21 27	0.35 240	0.16 38	0.29 11	0.16 34	0.59 146	0.56 150	0.20 8	0.20 18	0.17 36	0.26 150	0.40 67	0.38 195	0.09 46	0.08 45	0.08 31	0.25 394	0.12 75	0.43 249

CASnet	0.32 16	0.40 111	1.80 94	0.28 93	0.11 1	0.47 114	0.19 63	0.45 47	0.47 81	0.39 123	0.31 101	0.23 69	0.17 30	0.31 15	0.21 10	0.11 199	0.06 1	0.15 380	0.12 205	0.16 146	0.08 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
3.75w	0.33 18	0.27 3	1.02 13	0.22 10	0.21 140	0.44 89	0.16 34	0.47 61	0.33 7	0.25 41	0.21 25	0.13 1	0.18 49	0.54 149	0.24 44	0.08 16	1.14 457	0.07 1	0.08 51	0.07 1	0.56 326

RAStereo	0.33 18	0.81 307	2.22 191	0.27 77	0.18 78	0.25 6	0.20 77	0.45 47	0.38 26	0.21 13	0.26 64	0.20 50	0.16 26	0.26 4	0.26 76	0.10 110	0.08 45	0.10 132	0.08 51	0.13 92	0.09 3

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

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

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

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

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

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

CAS++	0.34 23	0.39 104	1.90 116	0.25 45	0.18 78	0.32 19	0.20 77	0.78 236	0.44 67	0.31 89	0.31 101	0.21 58	0.16 26	0.34 35	0.20 7	0.15 363	0.13 193	0.13 315	0.10 119	0.15 126	0.14 34
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
LoS_RVC	0.34 23	0.38 97	1.96 130	0.27 77	0.35 318	0.43 82	0.22 120	0.43 34	0.34 9	0.24 34	0.34 123	0.23 69	0.28 179	0.34 35	0.22 17	0.08 16	0.07 9	0.07 1	0.05 1	0.10 51	0.35 194

LoS	0.34 23	0.35 70	1.88 113	0.25 45	0.13 11	0.53 171	0.20 77	0.50 85	0.53 130	0.26 58	0.28 76	0.37 167	0.24 118	0.40 67	0.25 61	0.10 110	0.08 45	0.08 31	0.06 8	0.15 126	0.10 7
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
DilatedVolume-Stereo	0.35 29	0.38 97	1.21 27	0.26 62	0.20 126	0.41 64	0.18 55	0.43 34	0.38 26	0.37 112	0.35 130	0.29 124	0.24 118	0.64 190	0.55 282	0.09 46	0.19 270	0.08 31	0.11 167	0.12 75	0.50 292

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

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

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

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

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

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

CroCo-Stereo	0.35 29	0.71 264	1.67 84	0.32 170	0.17 60	0.19 2	0.21 102	0.79 245	0.54 135	0.22 20	0.25 57	0.55 288	0.22 95	0.28 6	0.28 99	0.10 110	0.08 45	0.08 31	0.07 30	0.12 75	0.10 7
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
PMTNet	0.35 29	0.38 97	1.75 88	0.21 4	0.14 18	0.57 224	0.24 183	0.48 66	0.44 67	0.28 75	0.32 113	0.26 98	0.24 118	0.41 76	0.24 44	0.42 511	0.07 9	0.08 31	0.05 1	0.18 194	0.15 43

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

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

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

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

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

LG-Stereo	0.36 38	0.61 221	1.37 46	0.26 62	0.37 336	0.43 82	0.20 77	0.55 120	0.44 67	0.25 41	0.30 90	0.50 257	0.17 30	0.30 11	0.37 187	0.10 110	0.18 264	0.11 199	0.10 119	0.24 299	0.43 249

fffft	0.36 38	0.70 260	1.51 66	0.25 45	0.15 27	0.42 77	0.24 183	0.46 54	0.42 52	0.22 20	0.19 13	0.20 50	0.16 26	0.47 100	0.69 339	0.07 5	0.09 99	0.10 132	0.08 51	0.30 387	0.45 270
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.36 38	0.83 310	1.48 63	0.26 62	0.15 27	0.46 102	0.22 120	0.40 21	0.43 58	0.23 25	0.24 49	0.21 58	0.18 49	0.47 100	0.59 299	0.07 5	0.07 9	0.10 132	0.08 51	0.24 299	0.42 241

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

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

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

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

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

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

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

depthmonostereo	0.38 53	0.68 248	1.59 74	0.48 373	0.14 18	0.41 64	0.19 63	0.52 93	0.42 52	0.26 58	0.29 81	0.31 136	0.29 197	0.64 190	0.33 159	0.09 46	0.10 130	0.09 76	0.08 51	0.10 51	0.50 292

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

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

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

CREStereo++_RVC	0.38 53	0.37 87	2.47 285	0.25 45	0.16 38	0.54 182	0.15 26	0.42 30	0.57 157	0.37 112	0.52 241	0.24 79	0.19 62	0.31 15	0.27 86	0.09 46	0.06 1	0.08 31	0.30 427	0.09 33	0.22 102
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
4.5_new	0.39 58	0.29 8	1.25 33	0.22 10	0.16 38	0.40 58	0.17 43	0.43 34	0.37 19	0.27 68	0.22 35	0.15 16	0.14 12	1.04 297	0.23 34	0.09 46	1.49 505	0.07 1	0.14 250	0.09 33	0.62 348

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Any-RAFT	0.42 82	0.33 52	1.89 115	0.28 93	0.21 140	0.69 384	0.21 102	0.83 280	0.60 181	0.45 155	0.43 169	0.62 320	0.30 208	0.48 113	0.24 44	0.11 199	0.40 351	0.08 31	0.06 8	0.10 51	0.16 56

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

RAFT-Stereo	0.42 82	0.31 27	2.51 303	0.30 132	0.18 78	0.56 202	0.25 209	0.82 269	0.41 45	0.57 287	0.67 378	0.33 151	0.24 118	0.34 35	0.33 159	0.10 110	0.08 45	0.09 76	0.07 30	0.09 33	0.18 73
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
4.25_new	0.43 86	0.29 8	1.40 50	0.23 23	0.19 110	0.41 64	0.17 43	0.44 41	0.38 26	0.34 104	0.22 35	0.15 16	0.18 49	1.06 301	0.30 117	0.10 110	1.44 499	0.07 1	0.32 443	0.07 1	0.93 445

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

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

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

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

CASS	0.43 86	0.34 61	2.01 138	0.33 192	0.17 60	0.54 182	0.24 183	0.71 208	0.52 119	0.62 346	0.55 278	0.40 186	0.41 291	0.43 85	0.33 159	0.17 403	0.10 130	0.14 351	0.11 167	0.18 194	0.23 111
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DCANet-4	0.43 86	0.32 40	2.31 211	0.26 62	0.14 18	0.51 143	0.22 120	0.84 289	0.78 378	0.55 257	0.48 203	0.28 116	0.37 247	0.40 67	0.37 187	0.10 110	0.07 9	0.09 76	0.07 30	0.08 18	0.43 249

Patchmatch Stereo++	0.43 86	0.36 75	2.44 254	0.48 373	0.17 60	0.61 290	0.26 226	0.53 99	0.61 186	0.48 172	0.43 169	0.43 198	0.28 179	0.56 154	0.30 117	0.12 248	0.08 45	0.12 254	0.10 119	0.17 169	0.13 22
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.43 86	0.36 75	2.44 254	0.48 373	0.18 78	0.61 290	0.28 257	0.53 99	0.61 186	0.48 172	0.43 169	0.43 198	0.28 179	0.49 126	0.30 117	0.12 248	0.08 45	0.12 254	0.10 119	0.17 169	0.13 22

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

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

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

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

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

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

DIP-Stereo	0.43 86	0.50 173	2.21 189	0.27 77	0.18 78	0.63 326	0.17 43	0.94 373	0.58 164	0.49 188	0.48 203	0.30 128	0.30 208	0.40 67	0.31 136	0.10 110	0.08 45	0.10 132	0.08 51	0.15 126	0.33 179
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
3w_stereo	0.44 102	0.29 8	1.53 67	0.23 23	0.20 126	0.37 42	0.22 120	0.53 99	0.41 45	0.25 41	0.21 25	0.13 1	0.22 95	0.90 274	0.24 44	0.06 1	1.52 510	0.07 1	0.44 494	0.08 18	0.83 423

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

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

GMStereo	0.44 102	1.32 443	2.65 362	0.28 93	0.16 38	0.42 77	0.22 120	0.48 66	0.63 209	0.41 130	0.36 134	0.26 98	0.25 138	0.41 76	0.30 117	0.14 332	0.08 45	0.10 132	0.12 205	0.17 169	0.13 22
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CFNet-RSSM	0.44 102	0.36 75	2.38 223	0.28 93	0.43 375	0.53 171	0.20 77	0.86 313	0.52 119	0.44 151	0.36 134	0.53 272	0.26 150	0.40 67	0.27 86	0.09 46	0.08 45	0.09 76	0.38 480	0.10 51	0.22 102

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ICVP	0.48 134	0.33 52	2.37 220	0.34 217	0.22 153	0.60 270	0.55 452	0.79 245	0.53 130	0.45 155	0.60 323	0.49 253	0.36 241	0.55 151	0.46 238	0.16 382	0.16 243	0.14 351	0.11 167	0.16 146	0.32 175
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
SFCPSM	0.48 134	0.39 104	2.30 208	0.28 93	0.27 233	0.70 387	0.32 323	1.00 425	0.69 286	0.50 207	0.52 241	0.43 198	0.36 241	0.53 143	0.44 227	0.12 248	0.09 99	0.12 254	0.16 296	0.18 194	0.23 111

FENet	0.48 134	0.58 207	2.46 280	0.33 192	0.18 78	0.58 235	0.22 120	0.83 280	0.64 219	0.49 188	0.42 166	0.55 288	0.38 257	0.52 136	0.51 265	0.12 248	0.09 99	0.12 254	0.11 167	0.17 169	0.31 169

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

AdaStereo	0.48 134	0.44 144	2.18 180	0.36 259	0.20 126	0.59 255	0.29 285	0.97 398	0.74 345	0.52 229	0.55 278	0.61 315	0.33 227	0.52 136	0.44 227	0.18 416	0.08 45	0.17 417	0.11 167	0.18 194	0.24 120
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
IER	0.49 149	0.73 272	2.12 166	0.27 77	0.25 204	0.65 354	0.27 244	0.76 222	0.59 175	0.56 269	0.59 314	0.60 313	0.53 386	0.64 190	0.44 227	0.12 248	0.09 99	0.11 199	0.11 167	0.18 194	0.15 43

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

NF-Stereo	0.53 181	0.33 52	2.55 322	0.55 412	0.16 38	0.61 290	0.43 403	0.70 202	0.70 297	0.50 207	0.47 195	0.37 167	0.26 150	1.44 371	0.78 371	0.12 248	0.07 9	0.12 254	0.10 119	0.13 92	0.17 64

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

HITNet	0.55 194	1.28 438	2.73 403	0.35 240	0.14 18	0.56 202	0.23 157	0.89 339	0.62 197	0.52 229	0.51 232	0.49 253	0.38 257	0.52 136	0.60 303	0.09 46	0.07 9	0.10 132	0.08 51	0.25 321	0.61 346
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
StereoDRNet-Refined	0.55 194	0.61 221	2.07 151	0.34 217	0.21 140	0.68 381	0.26 226	0.87 322	0.73 325	0.70 407	0.69 386	0.74 393	0.45 333	1.10 310	0.62 313	0.12 248	0.09 99	0.14 351	0.14 250	0.27 355	0.24 120
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
MyStereo07	0.56 202	0.68 248	2.42 241	0.30 132	0.41 359	0.61 290	0.31 312	0.58 137	0.72 320	1.17 504	0.26 64	0.20 50	0.27 165	1.28 348	0.28 99	0.09 46	0.59 388	0.12 254	0.21 365	0.16 146	0.48 284

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

AFF-stereo	0.57 209	1.51 490	2.59 334	0.33 192	0.23 183	0.51 143	0.21 102	0.69 192	0.68 274	0.49 188	0.63 346	0.49 253	0.34 235	0.50 131	0.37 187	0.08 16	0.54 378	0.10 132	0.10 119	0.40 467	0.60 345

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

FACV-RUCA	0.61 253	0.44 144	2.11 165	0.43 349	1.73 546	0.49 125	0.28 257	0.74 215	0.68 274	0.41 130	0.53 248	0.34 156	0.64 430	0.41 76	0.33 159	0.13 295	0.11 159	0.62 530	0.12 205	0.72 523	1.02 464

GIP-stereo	0.61 253	0.68 248	1.05 17	0.95 492	1.46 535	0.42 77	0.17 43	0.69 192	0.49 90	0.19 5	0.24 49	0.23 69	0.18 49	0.95 287	0.59 299	0.10 110	1.33 485	0.08 31	0.06 8	0.18 194	2.21 544

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

G2L-Stereo	0.62 273	1.27 435	2.67 374	0.31 149	0.27 233	0.59 255	0.29 285	0.81 260	0.60 181	0.56 269	0.53 248	0.71 383	0.37 247	1.74 421	0.57 289	0.13 295	0.11 159	0.13 315	0.11 167	0.29 378	0.34 187

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

NLCA_NET_v2_RVC	0.62 273	1.15 403	3.11 465	0.39 309	0.37 336	0.60 270	0.28 257	0.87 322	0.64 219	0.63 357	0.56 291	0.71 383	0.45 333	1.08 308	0.52 267	0.15 363	0.12 177	0.14 351	0.15 274	0.18 194	0.25 124
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
MM-Stereo_test1	0.63 287	0.64 233	2.51 303	0.54 410	0.37 336	0.44 89	0.28 257	0.68 189	0.59 175	0.43 144	0.33 116	0.26 98	0.25 138	0.89 273	0.52 267	0.10 110	1.84 527	0.10 132	0.09 82	0.41 474	1.40 504

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

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

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

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

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

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

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

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

NVstereo2D	0.63 287	0.57 205	2.29 206	0.37 272	0.35 318	0.69 384	0.49 435	0.96 390	0.88 452	0.49 188	0.54 267	0.72 385	0.46 343	1.98 470	0.50 262	0.19 433	0.20 285	0.18 436	0.16 296	0.28 368	0.34 187

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

STrans-v2	0.69 345	0.62 228	2.66 366	0.28 93	0.23 183	0.57 224	0.32 323	1.01 435	0.77 373	0.92 472	0.84 451	0.88 454	0.92 491	1.81 438	1.19 439	0.10 110	0.07 9	0.10 132	0.09 82	0.12 75	0.30 160

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

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

RASNet	0.69 345	1.05 378	2.59 334	0.37 272	0.47 388	0.66 367	0.33 337	0.82 269	0.76 360	0.51 219	0.65 366	0.93 466	0.62 424	2.20 493	0.80 376	0.14 332	0.09 99	0.09 76	0.11 167	0.18 194	0.37 203

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

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

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

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

HSM-Net_RVC	0.70 352	0.40 111	2.45 272	0.27 77	0.19 110	0.68 381	0.30 301	1.29 520	0.73 325	0.73 420	0.70 399	0.77 405	0.45 333	3.73 560	0.46 238	0.13 295	0.09 99	0.10 132	0.09 82	0.13 92	0.32 175
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ACV-stereo	0.71 356	0.85 320	3.01 453	0.33 192	0.25 204	1.01 487	0.59 464	0.62 163	0.54 135	0.42 136	0.45 184	1.54 532	1.44 523	1.40 361	0.73 355	0.14 332	0.13 193	0.12 254	0.11 167	0.20 247	0.35 194

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

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

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

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

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

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

StereoDRNet	0.71 356	1.24 429	2.56 326	0.42 337	0.45 379	0.73 402	0.46 422	0.98 406	0.81 407	0.77 436	0.56 291	0.74 393	0.48 361	1.69 416	0.91 395	0.15 363	0.14 210	0.15 380	0.15 274	0.26 341	0.51 299

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

IPLG	0.74 372	1.09 384	2.87 434	0.36 259	0.21 140	1.63 529	0.60 468	1.39 529	0.63 209	1.39 528	0.51 232	0.40 186	0.86 481	1.40 361	0.37 187	0.09 46	0.07 9	0.14 351	0.12 205	0.34 417	0.23 111

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

w-ln-seven-2	0.81 406	1.56 496	3.14 468	0.38 292	0.28 247	0.66 367	0.43 403	0.93 367	0.93 471	0.73 420	0.77 436	0.72 385	0.65 433	1.82 441	1.75 482	0.14 332	0.15 228	0.15 380	0.14 250	0.36 436	0.58 336

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

GANetREF_RVC	0.81 406	1.44 480	3.04 459	0.49 386	0.27 233	0.83 451	0.63 476	1.03 451	0.92 465	0.63 357	0.61 331	0.72 385	0.59 411	2.40 508	0.58 295	0.33 503	0.25 315	0.37 510	0.25 394	0.41 474	0.36 202
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
PWC_ROB	0.81 406	1.41 471	2.60 341	0.41 333	0.40 353	0.63 326	0.31 312	1.04 457	0.99 491	0.92 472	1.29 509	0.78 410	0.68 444	1.65 410	1.50 466	0.19 433	0.12 177	0.18 436	0.13 227	0.51 503	0.54 317

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DANet	0.85 427	0.68 248	2.41 237	1.18 513	0.48 389	0.77 427	1.23 543	0.93 367	1.53 537	0.90 469	0.72 417	0.97 477	0.57 400	1.86 451	1.05 417	0.18 416	0.16 243	0.19 443	0.16 296	0.26 341	0.67 368
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
w-ln-seven	0.86 430	1.50 489	3.03 458	0.38 292	0.35 318	1.02 489	0.48 428	1.06 478	1.13 510	0.92 472	0.86 459	0.86 449	0.60 419	1.67 411	1.89 492	0.15 363	0.14 210	0.16 400	0.15 274	0.35 430	0.57 332

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

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

IGEV-Stereo	0.86 430	0.60 215	2.65 362	1.35 519	1.25 522	0.56 202	0.23 157	0.54 110	0.71 311	1.14 500	0.25 57	0.22 61	0.24 118	1.24 338	0.24 44	0.09 46	2.34 558	0.10 132	0.18 325	0.25 321	3.13 564
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
UDG	0.86 430	1.57 497	2.80 418	0.68 459	0.59 420	0.78 433	0.38 376	0.97 398	0.74 345	0.63 357	0.70 399	1.01 485	0.68 444	1.02 293	1.22 444	0.45 516	0.34 337	0.89 543	0.51 512	0.73 524	0.58 336

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

CBMV	0.86 430	1.00 364	2.82 424	0.35 240	0.21 140	0.78 433	0.78 503	1.05 465	0.87 448	0.90 469	0.74 422	0.87 450	1.89 543	1.67 411	1.38 461	0.19 433	0.20 285	0.21 459	0.19 343	0.28 368	0.84 424
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
FADNet_RVC	0.87 437	1.51 490	2.90 438	0.31 149	0.24 195	0.71 392	0.25 209	1.00 425	0.65 226	0.45 155	0.57 302	0.61 315	0.44 325	1.53 383	0.75 361	0.94 541	0.97 434	0.28 488	1.00 557	0.89 534	1.36 502

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

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

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

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

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

Abc-Net	0.88 438	1.22 424	2.97 446	0.60 428	0.45 379	1.88 540	0.48 428	1.04 457	0.75 351	0.70 407	0.85 454	0.93 466	0.84 476	1.81 438	1.51 468	0.28 493	0.19 270	0.23 472	0.31 434	0.27 355	0.35 194
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ADCRef	0.88 438	1.45 481	2.68 381	0.38 292	0.35 318	0.95 481	0.51 438	0.92 362	0.81 407	0.89 467	0.84 451	0.61 315	1.35 516	1.26 346	3.38 544	0.14 332	0.12 177	0.17 417	0.19 343	0.28 368	0.34 187

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

PA-Net	0.93 462	1.36 460	4.14 536	0.64 443	0.41 359	0.70 387	0.53 445	0.91 355	0.88 452	0.53 238	0.60 323	0.70 380	0.54 388	2.40 508	2.57 525	0.17 403	0.28 327	0.19 443	0.28 413	0.25 321	0.48 284
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
dual_stereo	0.94 463	0.31 27	1.80 94	0.90 483	2.52 563	0.54 182	0.15 26	0.69 192	1.02 494	0.25 41	0.18 8	0.18 41	0.14 12	0.63 183	0.35 178	0.09 46	3.76 571	0.07 1	0.47 501	0.07 1	4.59 576

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

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

AIO_rvc	0.95 466	1.02 369	2.57 330	2.80 569	1.91 552	0.37 42	0.24 183	0.52 93	0.60 181	0.98 479	0.29 81	0.25 88	0.18 49	2.16 490	0.29 110	0.11 199	1.39 494	0.08 31	0.11 167	0.26 341	2.87 558

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

otaku	1.15 499	2.10 543	3.51 505	0.98 495	0.74 457	1.02 489	0.59 464	1.03 451	0.89 457	0.70 407	1.60 524	0.98 478	0.65 433	1.63 404	1.80 488	0.99 546	0.46 359	0.73 536	0.40 484	1.30 550	0.88 435

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

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

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

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

SPS-STEREO	1.22 503	1.65 511	3.41 497	0.66 451	0.69 451	1.01 487	0.68 490	1.10 490	0.96 481	1.40 530	1.25 507	1.46 529	1.08 505	2.05 476	2.24 513	0.66 529	0.61 390	0.58 527	0.57 524	0.66 520	1.65 519
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
test_sample8	1.23 505	0.69 257	2.69 388	0.28 93	0.23 183	0.81 444	0.33 337	1.01 435	0.75 351	1.23 517	0.63 346	2.53 547	1.31 514	2.02 473	2.70 529	0.65 526	4.33 576	0.86 539	0.56 520	0.25 321	0.72 386

NaN_ROB	1.25 506	1.46 483	3.84 527	0.54 410	0.56 410	1.12 502	0.99 521	1.05 465	1.03 496	1.10 495	0.87 461	0.77 405	1.07 504	5.85 569	2.98 537	0.16 382	0.23 304	0.16 400	0.24 385	0.28 368	0.66 364

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

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

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

EDNetEfficient	1.29 510	0.78 297	4.27 542	0.65 446	1.03 500	0.94 479	1.38 549	0.87 322	1.75 545	2.33 556	1.32 514	1.04 493	2.21 550	1.59 400	4.07 557	0.16 382	0.19 270	0.15 380	0.27 411	0.38 452	0.40 227

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

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

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

MeshStereo	1.29 510	1.34 451	3.04 459	0.35 240	0.28 247	1.10 501	0.69 492	1.42 531	1.07 503	2.71 563	2.43 545	2.95 549	1.50 529	2.92 544	2.03 497	0.23 469	0.22 297	0.22 464	0.19 343	0.50 501	0.69 379
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
HUF	1.33 515	0.96 358	4.06 533	2.73 567	2.17 558	0.35 34	0.24 183	1.87 547	0.75 351	1.28 522	0.29 81	1.35 522	0.19 62	1.97 469	0.43 221	0.15 363	3.91 573	0.08 31	0.06 8	0.31 396	3.41 567

SANet	1.35 516	1.80 522	4.39 547	0.41 333	0.29 255	1.72 533	0.89 514	1.17 510	2.47 556	1.22 515	1.82 529	1.72 536	1.70 536	2.57 519	3.30 541	0.18 416	0.16 243	0.16 400	0.15 274	0.34 417	0.62 348

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

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

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

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

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

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

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

FCDSN-DC	1.45 524	1.12 393	3.30 482	0.48 373	0.41 359	1.13 503	0.60 468	1.17 510	1.28 523	2.25 553	2.85 555	3.65 556	3.34 562	2.58 521	2.44 519	0.31 500	0.26 318	0.31 498	0.30 427	0.37 444	0.78 406
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
NVStereoNet_ROB	1.45 524	1.62 506	3.59 512	1.09 504	0.70 453	0.86 458	0.67 488	1.19 512	1.51 536	1.20 511	4.05 566	1.61 534	1.94 544	2.97 546	2.07 501	0.67 530	0.69 405	0.55 526	0.70 534	0.57 510	0.67 368
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
ACVNet_1	1.47 526	2.27 556	4.92 554	1.11 507	0.89 479	1.19 509	0.66 483	1.28 518	1.19 518	0.98 479	0.97 479	3.06 552	1.48 528	2.37 503	1.82 489	1.08 549	0.49 366	1.03 549	0.48 504	1.20 544	0.95 451

IMH-64-1	1.50 527	1.98 531	2.69 388	1.39 523	1.12 514	1.39 517	1.19 540	1.80 544	1.47 534	1.19 506	2.20 540	1.53 530	1.51 530	2.12 486	1.98 494	1.34 557	0.68 402	1.28 555	0.70 534	1.37 552	1.12 471

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

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

ELAS_RVC	1.51 530	0.88 331	3.36 485	0.63 439	0.56 410	1.53 522	2.73 564	1.53 535	1.76 546	2.26 554	2.21 542	2.10 541	3.07 558	2.08 481	2.52 521	0.42 511	0.42 353	0.42 517	0.37 476	0.51 503	0.84 424
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.52 531	0.92 351	2.91 439	0.62 436	0.57 415	3.13 559	2.21 561	1.67 541	1.58 540	2.42 557	2.43 545	1.87 538	2.49 553	1.85 449	2.70 529	0.42 511	0.43 356	0.41 515	0.40 484	0.51 503	0.85 428
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	1.54 532	2.20 549	4.42 548	1.10 506	0.93 486	1.37 515	0.87 510	1.53 535	1.71 544	1.22 515	1.72 527	2.12 542	1.06 503	2.58 521	1.93 493	0.94 541	0.54 378	1.00 547	0.56 520	2.11 565	0.96 453

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

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

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

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

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

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

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

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

SGM-Forest	1.84 541	7.91 579	10.36 573	0.42 337	0.33 299	1.04 492	1.29 545	1.01 435	0.88 452	1.19 506	2.30 543	1.03 489	1.79 540	2.60 523	2.81 534	0.22 461	0.21 294	0.21 459	0.19 343	0.25 321	0.79 409
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
JetBlue	1.89 542	2.09 542	4.16 537	0.74 464	1.23 521	4.52 569	3.86 569	1.68 542	1.26 520	1.28 522	1.54 523	2.36 545	1.86 542	3.35 553	3.37 543	0.54 520	0.49 366	0.48 523	0.49 506	1.39 554	1.21 482

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

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

ACVNet-4b	2.00 545	2.19 547	4.85 553	1.09 504	0.86 475	1.15 505	0.53 445	1.11 494	1.15 514	0.65 384	1.09 497	1.97 539	0.69 449	2.31 499	9.78 577	5.73 577	0.42 353	1.03 549	0.55 518	1.89 561	0.92 443

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

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

SGM_RVC	2.11 548	1.07 380	2.87 434	0.98 495	0.92 483	2.72 558	1.88 560	1.91 550	12.27 576	2.09 546	1.99 534	2.47 546	2.24 551	2.87 543	2.03 497	0.54 520	0.47 362	0.42 517	0.47 501	0.74 525	1.22 484
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
IMH	2.14 549	2.46 564	3.60 514	1.70 541	1.13 516	1.65 530	0.93 517	2.13 555	1.93 551	1.37 526	2.64 552	2.19 543	1.82 541	5.77 568	2.18 509	5.70 576	1.05 447	1.31 557	0.72 539	1.39 554	1.13 473

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

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

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

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

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

notaker	2.77 555	2.35 561	4.02 532	2.61 566	1.44 531	1.77 535	1.14 533	2.77 561	1.81 549	2.30 555	11.41 578	3.95 557	4.70 567	3.24 550	3.01 538	1.58 563	0.88 428	1.71 568	1.08 559	2.10 564	1.44 507

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

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

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

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

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

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

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

JetRed	3.37 563	4.96 574	10.08 572	1.48 529	1.73 546	7.63 573	5.47 574	3.47 569	2.20 553	2.42 557	2.40 544	2.98 550	2.35 552	3.52 557	6.60 570	1.33 556	1.90 529	1.38 559	1.23 562	2.30 566	2.02 531

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Low-res two-view benchmark