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.

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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

USTest	0.01 9	0.02 12	0.00 1	0.14 96	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 18	0.02 20	0.00 1	0.00 1

CREStereo++_RVC	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
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
s12784h	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

TANstereo	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

XX-TBD	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CREStereo	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MEDIAN_ROB	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AVERAGE_ROB	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

HITNet	0.01 9	0.01 9	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 9	0.01 10	0.01 10
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
NVstereo2D	0.01 9	0.01 9	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 9	0.01 10	0.01 10

PWC_ROB	0.01 9	0.02 12	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 9	0.01 10	0.01 10

PWCK	0.01 9	0.02 12	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 9	0.01 10	0.01 10

G2L-ROB	0.03 29	0.06 54	0.02 14	0.03 28	0.02 21	0.03 40	0.02 20	0.03 42	0.02 21	0.03 40	0.02 20	0.03 42	0.02 21	0.03 39	0.02 20	0.03 34	0.02 15	0.03 38	0.02 20	0.03 43	0.02 20

G2L-Stereo_test	0.03 29	0.04 37	0.02 14	0.03 28	0.02 21	0.03 40	0.02 20	0.03 42	0.02 21	0.03 40	0.02 20	0.03 42	0.02 21	0.03 39	0.02 20	0.03 34	0.02 15	0.03 38	0.02 20	0.03 43	0.02 20

coex_refinement	0.03 29	0.03 31	0.02 14	0.03 28	0.02 21	0.03 40	0.02 20	0.03 42	0.02 21	0.03 40	0.02 20	0.03 42	0.02 21	0.03 39	0.02 20	0.03 34	0.02 15	0.03 38	0.02 20	0.03 43	0.02 20

G2L-Stereo	0.03 29	0.03 31	0.02 14	0.03 28	0.02 21	0.03 40	0.02 20	0.03 42	0.02 21	0.03 40	0.02 20	0.03 42	0.02 21	0.03 39	0.02 20	0.03 34	0.02 15	0.03 38	0.02 20	0.03 43	0.02 20

PSMNet-RUCA	0.02 15	0.02 12	0.02 14	0.02 14	0.02 21	0.02 19	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.02 15	0.02 15	0.02 18	0.02 20	0.02 20	0.02 20

FACV-RUCA	0.02 15	0.02 12	0.02 14	0.02 14	0.02 21	0.02 19	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.02 15	0.02 15	0.02 18	0.02 20	0.02 20	0.02 20

IGEV-RUCA	0.02 15	0.02 12	0.02 14	0.02 14	0.02 21	0.02 19	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.02 15	0.02 15	0.02 18	0.02 20	0.02 20	0.02 20

CoDeX	0.15 121	0.70 222	0.02 14	0.02 14	0.02 21	0.02 19	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.02 20	0.01 9	0.02 20	0.67 353	0.02 15	0.69 338	0.75 357	0.01 9	0.02 20	0.02 20

coex-ft	0.02 15	0.02 12	0.02 14	0.02 14	0.02 21	0.02 19	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.02 15	0.02 15	0.02 18	0.02 20	0.02 20	0.02 20

fast-acv-ft	0.02 15	0.02 12	0.02 14	0.02 14	0.02 21	0.02 19	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.02 15	0.02 15	0.02 18	0.02 20	0.02 20	0.02 20

CBFPSM	0.02 15	0.02 12	0.02 14	0.02 14	0.02 21	0.02 19	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.02 15	0.02 15	0.02 18	0.02 20	0.02 20	0.02 20

iinet-f	0.02 15	0.02 12	0.02 14	0.02 14	0.02 21	0.02 19	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.02 15	0.02 15	0.02 18	0.02 20	0.02 20	0.02 20

SFCPSM	0.17 133	0.78 226	0.02 14	0.02 14	0.01 10	0.02 19	0.02 20	0.02 20	0.01 10	0.02 20	0.02 20	0.02 20	0.01 9	0.02 20	0.79 374	0.02 15	0.75 348	0.76 359	0.02 20	0.02 20	0.02 20

MFN_U_SF_RVC	0.02 15	0.02 12	0.02 14	0.02 14	0.02 21	0.02 19	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.02 15	0.02 15	0.02 18	0.02 20	0.02 20	0.02 20

MSC_U_SF_DS_RVC	0.02 15	0.02 12	0.02 14	0.02 14	0.02 21	0.02 19	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.02 15	0.02 15	0.02 18	0.02 20	0.02 20	0.02 20

MFN_U_SF_DS_RVC	0.02 15	0.02 12	0.02 14	0.02 14	0.02 21	0.02 19	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.02 15	0.02 15	0.02 18	0.02 20	0.02 20	0.02 20

ADCMid	0.08 50	0.02 12	0.02 14	1.01 343	0.03 48	0.02 19	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.04 72	0.09 105	0.02 15	0.02 15	0.02 18	0.02 20	0.02 20	0.02 20

AnyNet_C01	0.11 84	0.02 12	0.02 14	1.62 435	0.02 21	0.02 19	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.03 40	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.06 88	0.04 75	0.02 15	0.02 15	0.02 18	0.02 20	0.02 20	0.03 51

RYNet	0.02 15	0.02 12	0.02 14	0.03 28	0.03 48	0.03 40	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.03 40	0.02 20	0.02 20	0.03 52	0.03 39	0.02 20	0.02 15	0.02 15	0.02 18	0.02 20	0.02 20	0.02 20

LSM	0.02 15	0.02 12	0.02 14	0.02 14	0.02 21	0.02 19	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.02 15	0.02 15	0.02 18	0.02 20	0.02 20	0.02 20

LSM0	0.02 15	0.02 12	0.02 14	0.02 14	0.02 21	0.02 19	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.02 15	0.02 15	0.02 18	0.02 20	0.02 20	0.02 20

PWCDC_ROB	0.01 9	0.01 9	0.02 14	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 9	0.01 10	0.01 10

TCMNet	0.03 29	0.04 37	0.03 36	0.03 28	0.03 48	0.03 40	0.03 50	0.03 42	0.03 55	0.04 74	0.03 52	0.03 42	0.03 52	0.03 39	0.03 48	0.03 34	0.03 36	0.03 38	0.03 54	0.03 43	0.03 51

TCMNet-wrong-test	0.03 29	0.04 37	0.03 36	0.03 28	0.03 48	0.03 40	0.03 50	0.03 42	0.03 55	0.03 40	0.03 52	0.03 42	0.03 52	0.03 39	0.02 20	0.03 34	0.03 36	0.03 38	0.03 54	0.03 43	0.03 51

YMNet	0.03 29	0.04 37	0.03 36	0.03 28	0.03 48	0.03 40	0.02 20	0.03 42	0.03 55	0.03 40	0.03 52	0.03 42	0.03 52	0.02 20	0.03 48	0.03 34	0.03 36	0.03 38	0.03 54	0.03 43	0.03 51

YMNet_1	0.03 29	0.04 37	0.03 36	0.03 28	0.03 48	0.03 40	0.02 20	0.03 42	0.03 55	0.03 40	0.03 52	0.03 42	0.03 52	0.02 20	0.03 48	0.03 34	0.03 36	0.03 38	0.03 54	0.03 43	0.03 51

BEATNet_4x	0.11 84	0.03 31	0.03 36	1.60 432	0.03 48	0.03 40	0.03 50	0.03 42	0.03 55	0.03 40	0.03 52	0.03 42	0.03 52	0.05 82	0.03 48	0.03 34	0.03 36	0.03 38	0.03 54	0.03 43	0.03 51

ADCL	0.11 84	0.03 31	0.03 36	1.60 432	0.03 48	0.03 40	0.03 50	0.03 42	0.03 55	0.03 40	0.03 52	0.03 42	0.03 52	0.05 82	0.03 48	0.03 34	0.03 36	0.03 38	0.03 54	0.03 43	0.03 51

AnyNet_C32	0.14 109	0.04 37	0.03 36	2.22 453	0.04 79	0.03 40	0.03 50	0.03 42	0.03 55	0.03 40	0.03 52	0.04 77	0.02 21	0.07 102	0.04 75	0.02 15	0.02 15	0.03 38	0.03 54	0.02 20	0.03 51

DFGA-Net	0.05 41	0.06 54	0.04 43	0.06 46	0.04 79	0.06 92	0.04 81	0.06 94	0.04 81	0.06 96	0.04 88	0.06 97	0.04 84	0.06 88	0.04 75	0.06 55	0.04 45	0.05 86	0.04 78	0.05 92	0.04 79

Wz-Net-TNSev	0.02 15	0.05 49	0.04 43	0.07 47	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.06 55	0.04 45	0.01 9	0.01 9	0.01 10	0.01 10

APVNet	0.09 51	0.05 49	0.04 43	0.05 43	0.04 79	0.05 89	0.90 383	0.06 94	0.04 81	0.05 91	0.04 88	0.05 91	0.04 84	0.05 82	0.04 75	0.05 51	0.04 45	0.05 86	0.04 78	0.05 92	0.05 97

EDNetEfficientorigin	0.04 38	0.06 54	0.04 43	0.05 43	0.04 79	0.05 89	0.04 81	0.05 89	0.04 81	0.05 91	0.04 88	0.05 91	0.04 84	0.05 82	0.04 75	0.05 51	0.03 36	0.06 94	0.03 54	0.04 77	0.03 51

EDNetEfficient	0.04 38	0.05 49	0.04 43	0.04 37	0.03 48	0.04 77	0.03 50	0.04 77	0.03 55	0.04 74	0.03 52	0.04 77	0.03 52	0.04 72	0.03 48	0.05 51	0.03 36	0.05 86	0.03 54	0.04 77	0.03 51

FADNet-RVC-Resample	0.12 93	0.04 37	0.04 43	0.04 37	0.04 79	0.04 77	0.04 81	0.04 77	0.04 81	0.04 74	0.04 88	0.04 77	0.04 84	0.04 72	1.57 480	0.04 44	0.04 45	0.04 73	0.05 96	0.04 77	0.06 102

FADNet_RVC	0.12 93	0.04 37	0.04 43	0.05 43	0.04 79	0.04 77	0.04 81	0.04 77	0.04 81	0.04 74	0.04 88	0.04 77	0.05 94	0.04 72	1.65 484	0.05 51	0.04 45	0.04 73	0.04 78	0.04 77	0.04 79

FADNet-RVC	0.13 100	0.04 37	0.04 43	0.04 37	0.04 79	0.04 77	0.05 93	0.04 77	0.04 81	0.04 74	0.05 100	0.04 77	0.05 94	0.04 72	1.71 489	0.04 44	0.04 45	0.04 73	0.04 78	0.07 104	0.04 79

FADNet	0.12 93	0.05 49	0.04 43	0.04 37	0.04 79	0.04 77	0.04 81	0.04 77	0.04 81	0.04 74	0.04 88	0.04 77	0.05 94	0.04 72	1.66 486	0.06 55	0.04 45	0.04 73	0.04 78	0.04 77	0.04 79

ADCS	0.09 51	0.02 12	0.04 43	0.90 320	0.06 107	0.02 19	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.14 127	0.36 269	0.02 15	0.02 15	0.02 18	0.02 20	0.02 20	0.02 20

ADCRef	0.12 93	0.03 31	0.04 43	1.71 438	0.04 79	0.03 40	0.03 50	0.04 77	0.04 81	0.04 74	0.03 52	0.04 77	0.03 52	0.06 88	0.04 75	0.04 44	0.04 45	0.04 73	0.04 78	0.03 43	0.04 79

ADCP+	0.15 121	0.04 37	0.04 43	2.20 452	0.04 79	0.04 77	0.04 81	0.04 77	0.04 81	0.04 74	0.05 100	0.04 77	0.04 84	0.08 105	0.04 75	0.04 44	0.04 45	0.04 73	0.04 78	0.04 77	0.04 79

ADCPNet	0.10 62	0.03 31	0.04 43	1.27 415	0.03 48	0.04 77	0.03 50	0.03 42	0.03 55	0.04 74	0.03 52	0.04 77	0.03 52	0.08 105	0.04 75	0.04 44	0.03 36	0.03 38	0.03 54	0.03 43	0.03 51

NVStereoNet_ROB	0.04 38	0.04 37	0.04 43	0.04 37	0.04 79	0.04 77	0.04 81	0.04 77	0.04 81	0.04 74	0.04 88	0.04 77	0.04 84	0.04 72	0.04 75	0.04 44	0.04 45	0.04 73	0.04 78	0.04 77	0.04 79
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
GwcNet	0.12 93	0.07 57	0.05 57	0.08 49	0.05 99	0.08 103	1.20 411	0.07 104	0.05 97	0.05 91	0.05 100	0.08 104	0.05 94	0.08 105	0.03 48	0.07 58	0.05 56	0.06 94	0.05 96	0.07 104	0.05 97

Wz-Net-SNSev	0.03 29	0.09 64	0.07 58	0.09 53	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.09 66	0.07 57	0.01 9	0.01 9	0.01 10	0.01 10

FINET	0.07 49	0.08 58	0.07 58	0.07 47	0.07 108	0.08 103	0.06 105	0.08 107	0.07 109	0.08 104	0.07 109	0.08 104	0.06 106	0.07 102	0.07 100	0.08 60	0.07 57	0.07 99	0.07 104	0.06 96	0.06 102

AASNet	0.06 44	0.08 58	0.08 60	0.08 49	0.05 99	0.06 92	0.05 93	0.05 89	0.06 106	0.06 96	0.06 106	0.05 91	0.06 106	0.06 88	0.05 88	0.08 60	0.08 59	0.08 101	0.05 96	0.06 96	0.05 97

SACVNet	0.06 44	0.08 58	0.08 60	0.08 49	0.05 99	0.06 92	0.05 93	0.05 89	0.06 106	0.06 96	0.06 106	0.05 91	0.06 106	0.06 88	0.05 88	0.08 60	0.08 59	0.08 101	0.05 96	0.06 96	0.05 97

AACVNet	0.06 44	0.08 58	0.08 60	0.08 49	0.05 99	0.06 92	0.05 93	0.05 89	0.06 106	0.06 96	0.06 106	0.05 91	0.06 106	0.06 88	0.05 88	0.08 60	0.08 59	0.08 101	0.05 96	0.06 96	0.05 97

BEATNet-Init1	0.19 139	0.08 58	0.08 60	2.23 454	0.08 110	0.08 103	0.07 108	0.07 104	0.08 111	0.08 104	0.07 109	0.08 104	0.07 110	0.11 121	0.08 102	0.08 60	0.08 59	0.08 101	0.07 104	0.08 106	0.08 105

DeepPrunerF	0.19 139	0.08 58	0.08 60	2.23 454	0.08 110	0.08 103	0.07 108	0.07 104	0.08 111	0.08 104	0.07 109	0.08 104	0.07 110	0.11 121	0.08 102	0.08 60	0.08 59	0.08 101	0.07 104	0.08 106	0.08 105

SMFormer	0.09 51	1.01 273	0.09 65	0.09 53	0.03 48	0.03 40	0.02 20	0.03 42	0.02 21	0.03 40	0.02 20	0.03 42	0.02 21	0.03 39	0.02 20	0.09 66	0.09 68	0.03 38	0.02 20	0.03 43	0.02 20

tta	0.09 51	0.95 259	0.09 65	0.10 56	0.02 21	0.03 40	0.02 20	0.03 42	0.02 21	0.03 40	0.02 20	0.03 42	0.02 21	0.03 39	0.02 20	0.09 66	0.10 73	0.03 38	0.02 20	0.03 43	0.02 20

LRCNet_RVC	0.13 100	0.13 80	0.09 65	0.13 92	0.10 118	0.14 124	0.10 115	0.14 125	0.10 115	0.23 170	0.10 116	0.20 156	0.10 117	0.24 178	0.11 123	0.11 86	0.09 68	0.12 121	0.14 157	0.12 124	0.09 108

DRN-Test	0.14 109	0.13 80	0.09 65	0.14 96	0.09 112	0.15 131	0.09 110	0.14 125	0.10 115	0.14 124	0.09 112	0.14 125	0.09 113	0.13 126	0.09 105	0.12 91	0.09 68	0.12 121	0.09 110	0.12 124	0.73 365

S2M2	0.12 93	0.14 84	0.10 69	0.15 106	0.10 118	0.14 124	0.10 115	0.14 125	0.10 115	0.15 130	0.10 116	0.14 125	0.10 117	0.14 127	0.10 111	0.13 107	0.10 73	0.13 124	0.09 110	0.13 126	0.09 108

test_sample6	0.09 51	0.97 262	0.10 69	0.10 56	0.03 48	0.03 40	0.02 20	0.03 42	0.02 21	0.03 40	0.03 52	0.03 42	0.02 21	0.03 39	0.02 20	0.10 71	0.10 73	0.03 38	0.02 20	0.03 43	0.02 20

test_sample3	0.09 51	0.87 240	0.10 69	0.12 79	0.03 48	0.03 40	0.03 50	0.03 42	0.03 55	0.03 40	0.03 52	0.03 42	0.03 52	0.03 39	0.03 48	0.12 91	0.10 73	0.03 38	0.02 20	0.03 43	0.02 20

xxx	0.09 51	1.01 273	0.10 69	0.10 56	0.03 48	0.03 40	0.03 50	0.03 42	0.02 21	0.03 40	0.03 52	0.03 42	0.02 21	0.03 39	0.02 20	0.10 71	0.10 73	0.03 38	0.02 20	0.03 43	0.03 51

Wz-Net-MNSev	0.06 44	0.54 206	0.10 69	0.12 79	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.12 91	0.11 94	0.01 9	0.01 9	0.01 10	0.01 10

WZ-Net	0.05 41	0.50 191	0.10 69	0.12 79	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.12 91	0.10 73	0.01 9	0.01 9	0.01 10	0.01 10

SepStereo	0.09 51	0.09 64	0.10 69	0.09 53	0.09 112	0.09 107	0.09 110	0.10 109	0.08 111	0.10 108	0.09 112	0.09 108	0.09 113	0.09 108	0.08 102	0.09 66	0.08 59	0.09 106	0.08 108	0.09 109	0.08 105

AnonymousM	0.10 62	0.10 66	0.10 69	0.10 56	0.10 118	0.10 108	0.10 115	0.10 109	0.10 115	0.10 108	0.10 116	0.10 110	0.10 117	0.10 110	0.10 111	0.10 71	0.10 73	0.10 107	0.10 117	0.10 110	0.10 113

UNet	0.29 172	0.90 247	0.10 69	0.14 96	0.10 118	0.14 124	0.10 115	0.91 359	0.69 359	0.14 124	0.11 130	0.14 125	0.11 129	0.14 127	0.10 111	0.12 91	0.09 68	0.12 121	0.09 110	0.88 349	0.76 370

PVD	0.10 62	0.10 66	0.10 69	0.10 56	0.10 118	0.10 108	0.10 115	0.10 109	0.10 115	0.10 108	0.10 116	0.10 110	0.10 117	0.10 110	0.10 111	0.10 71	0.10 73	0.10 107	0.10 117	0.10 110	0.10 113

SHD	0.10 62	0.10 66	0.10 69	0.10 56	0.10 118	0.10 108	0.10 115	0.10 109	0.10 115	0.10 108	0.10 116	0.10 110	0.10 117	0.10 110	0.10 111	0.10 71	0.10 73	0.10 107	0.10 117	0.10 110	0.10 113

SAMSARA	0.10 62	0.10 66	0.10 69	0.10 56	0.10 118	0.10 108	0.10 115	0.10 109	0.10 115	0.10 108	0.10 116	0.10 110	0.10 117	0.10 110	0.10 111	0.10 71	0.10 73	0.10 107	0.10 117	0.10 110	0.10 113

XQC	0.10 62	0.10 66	0.10 69	0.10 56	0.10 118	0.10 108	0.10 115	0.10 109	0.10 115	0.10 108	0.10 116	0.10 110	0.10 117	0.10 110	0.10 111	0.10 71	0.10 73	0.10 107	0.10 117	0.10 110	0.10 113

RTSC	0.10 62	0.10 66	0.10 69	0.10 56	0.10 118	0.10 108	0.10 115	0.10 109	0.10 115	0.10 108	0.10 116	0.10 110	0.10 117	0.10 110	0.10 111	0.10 71	0.10 73	0.10 107	0.10 117	0.10 110	0.10 113

RTS	0.10 62	0.10 66	0.10 69	0.10 56	0.10 118	0.10 108	0.10 115	0.10 109	0.10 115	0.10 108	0.10 116	0.10 110	0.10 117	0.10 110	0.10 111	0.10 71	0.10 73	0.10 107	0.10 117	0.10 110	0.10 113

RTSA	0.10 62	0.10 66	0.10 69	0.10 56	0.10 118	0.10 108	0.10 115	0.10 109	0.10 115	0.10 108	0.10 116	0.10 110	0.10 117	0.10 110	0.10 111	0.10 71	0.10 73	0.10 107	0.10 117	0.10 110	0.10 113

MADNet+	0.10 62	0.10 66	0.10 69	0.10 56	0.10 118	0.10 108	0.10 115	0.10 109	0.10 115	0.10 108	0.10 116	0.10 110	0.10 117	0.10 110	0.10 111	0.10 71	0.10 73	0.10 107	0.10 117	0.10 110	0.10 113

MADNet++	0.10 62	0.10 66	0.10 69	0.10 56	0.10 118	0.10 108	0.10 115	0.10 109	0.10 115	0.10 108	0.10 116	0.10 110	0.10 117	0.10 110	0.10 111	0.10 71	0.10 73	0.10 107	0.10 117	0.10 110	0.10 113

StereoDRNet	0.15 121	0.14 84	0.10 69	0.14 96	0.09 112	0.15 131	0.09 110	0.14 125	0.09 114	0.14 124	0.10 116	0.14 125	0.09 113	0.14 127	0.09 105	0.13 107	0.10 73	0.13 124	0.09 110	0.13 126	0.82 376

ELAS_RVC	0.14 109	0.16 86	0.10 69	0.15 106	0.10 118	0.18 151	0.11 128	0.19 151	0.11 130	0.19 150	0.12 141	0.18 150	0.11 129	0.19 152	0.12 138	0.14 114	0.08 59	0.14 126	0.09 110	0.15 138	0.09 108
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
test_sample7	0.09 51	1.00 267	0.11 89	0.11 73	0.02 21	0.03 40	0.03 50	0.03 42	0.03 55	0.04 74	0.03 52	0.03 42	0.03 52	0.03 39	0.03 48	0.12 91	0.12 109	0.03 38	0.03 54	0.03 43	0.03 51

test_sample5	0.10 62	1.07 286	0.11 89	0.10 56	0.03 48	0.03 40	0.03 50	0.03 42	0.03 55	0.03 40	0.03 52	0.03 42	0.03 52	0.03 39	0.03 48	0.10 71	0.10 73	0.03 38	0.03 54	0.04 77	0.03 51

test_sample2	0.09 51	1.03 279	0.11 89	0.11 73	0.03 48	0.03 40	0.03 50	0.03 42	0.02 21	0.03 40	0.02 20	0.03 42	0.02 21	0.03 39	0.02 20	0.09 66	0.09 68	0.03 38	0.02 20	0.03 43	0.02 20

testlalala2	0.13 100	0.16 86	0.11 89	0.15 106	0.11 133	0.16 139	0.11 128	0.16 138	0.11 130	0.16 135	0.11 130	0.16 136	0.11 129	0.16 137	0.11 123	0.14 114	0.11 94	0.14 126	0.11 129	0.14 128	0.11 125

JetRed	0.11 84	0.12 79	0.11 89	0.11 73	0.11 133	0.11 119	0.14 149	0.11 121	0.11 130	0.12 122	0.11 130	0.11 120	0.11 129	0.11 121	0.11 123	0.11 86	0.16 142	0.11 118	0.11 129	0.11 120	0.11 125

DualNet	0.10 62	1.07 286	0.11 89	0.10 56	0.03 48	0.03 40	0.03 50	0.03 42	0.03 55	0.03 40	0.03 52	0.03 42	0.03 52	0.03 39	0.03 48	0.10 71	0.10 73	0.03 38	0.03 54	0.04 77	0.03 51

testlalala_base	0.13 100	0.16 86	0.11 89	0.15 106	0.11 133	0.15 131	0.11 128	0.16 138	0.11 130	0.16 135	0.11 130	0.16 136	0.11 129	0.16 137	0.11 123	0.14 114	0.11 94	0.14 126	0.11 129	0.14 128	0.11 125

ICVP	0.15 121	0.53 203	0.11 89	0.16 117	0.11 133	0.16 139	0.11 128	0.16 138	0.11 130	0.16 135	0.11 130	0.16 136	0.11 129	0.16 137	0.11 123	0.16 131	0.11 94	0.16 142	0.11 129	0.16 142	0.11 125
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
aanetorigin	0.13 100	0.11 77	0.11 89	0.11 73	0.11 133	0.11 119	0.11 128	0.11 121	0.11 130	0.11 120	0.12 141	0.11 120	0.11 129	0.11 121	0.11 123	0.11 86	0.11 94	0.14 126	0.11 129	0.49 291	0.11 125

SGM_RVC	0.15 121	0.17 92	0.11 89	0.18 127	0.11 133	0.19 154	0.11 128	0.19 151	0.12 149	0.19 150	0.12 141	0.20 156	0.12 146	0.19 152	0.12 138	0.16 131	0.11 94	0.17 150	0.10 117	0.17 148	0.10 113
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ELAS	0.13 100	0.16 86	0.11 89	0.15 106	0.09 112	0.18 151	0.11 128	0.18 149	0.11 130	0.17 144	0.11 130	0.18 150	0.11 129	0.18 149	0.11 123	0.14 114	0.08 59	0.14 126	0.08 108	0.14 128	0.09 108
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
S2M2_XL	0.14 109	0.17 92	0.12 100	0.17 125	0.11 133	0.17 147	0.11 128	0.17 146	0.11 130	0.17 144	0.11 130	0.17 146	0.11 129	0.17 146	0.11 123	0.16 131	0.11 94	0.16 142	0.11 129	0.16 142	0.11 125

DualNet (step1)	0.10 62	1.05 283	0.12 100	0.12 79	0.03 48	0.03 40	0.03 50	0.03 42	0.03 55	0.04 74	0.02 20	0.03 42	0.03 52	0.03 39	0.03 48	0.12 91	0.12 109	0.03 38	0.03 54	0.03 43	0.03 51

test_sample9	0.10 62	1.05 283	0.12 100	0.12 79	0.03 48	0.03 40	0.03 50	0.03 42	0.03 55	0.04 74	0.02 20	0.03 42	0.03 52	0.03 39	0.03 48	0.12 91	0.12 109	0.03 38	0.03 54	0.03 43	0.03 51

test_sample8	0.10 62	1.05 283	0.12 100	0.12 79	0.03 48	0.03 40	0.03 50	0.03 42	0.03 55	0.03 40	0.03 52	0.03 42	0.03 52	0.03 39	0.03 48	0.12 91	0.12 109	0.03 38	0.03 54	0.03 43	0.03 51

test_sample4	0.10 62	1.03 279	0.12 100	0.10 56	0.03 48	0.03 40	0.03 50	0.03 42	0.03 55	0.03 40	0.03 52	0.03 42	0.03 52	0.03 39	0.03 48	0.13 107	0.13 133	0.03 38	0.03 54	0.03 43	0.03 51

test_sample1	0.09 51	0.87 240	0.12 100	0.11 73	0.03 48	0.03 40	0.03 50	0.03 42	0.02 21	0.04 74	0.02 20	0.03 42	0.03 52	0.03 39	0.03 48	0.10 71	0.10 73	0.03 38	0.02 20	0.03 43	0.02 20

JetBlue	0.11 84	0.11 77	0.12 100	0.13 92	0.14 154	0.11 119	0.11 128	0.11 121	0.11 130	0.11 120	0.11 130	0.11 120	0.11 129	0.12 125	0.12 138	0.11 86	0.11 94	0.11 118	0.11 129	0.11 120	0.11 125

mmm	0.14 109	1.83 382	0.12 100	0.11 73	0.03 48	0.03 40	0.03 50	0.03 42	0.04 81	0.03 40	0.03 52	0.03 42	0.03 52	0.06 88	0.04 75	0.12 91	0.11 94	0.05 86	0.04 78	0.05 92	0.04 79

ffm	0.25 158	3.83 479	0.12 100	0.12 79	0.05 99	0.06 92	0.05 93	0.06 94	0.05 97	0.03 40	0.03 52	0.06 97	0.05 94	0.06 88	0.05 88	0.12 91	0.12 109	0.05 86	0.04 78	0.06 96	0.04 79

ff1	0.25 158	3.83 479	0.12 100	0.12 79	0.05 99	0.06 92	0.05 93	0.06 94	0.05 97	0.03 40	0.03 52	0.06 97	0.05 94	0.06 88	0.05 88	0.12 91	0.12 109	0.05 86	0.04 78	0.06 96	0.04 79

mmx	0.25 158	3.83 479	0.12 100	0.12 79	0.05 99	0.06 92	0.05 93	0.06 94	0.05 97	0.03 40	0.03 52	0.06 97	0.05 94	0.06 88	0.05 88	0.12 91	0.12 109	0.05 86	0.04 78	0.06 96	0.04 79

ttt	0.10 62	1.09 288	0.12 100	0.12 79	0.03 48	0.03 40	0.03 50	0.03 42	0.03 55	0.03 40	0.03 52	0.03 42	0.03 52	0.03 39	0.03 48	0.12 91	0.12 109	0.03 38	0.02 20	0.03 43	0.02 20

GASNet	0.05 41	0.04 37	0.12 100	0.04 37	0.04 79	0.04 77	0.05 93	0.04 77	0.04 81	0.12 122	0.04 88	0.06 97	0.04 84	0.04 72	0.04 75	0.04 44	0.04 45	0.04 73	0.04 78	0.04 77	0.04 79

qqq	0.16 129	2.01 399	0.12 100	0.15 106	0.04 79	0.06 92	0.05 93	0.06 94	0.04 81	0.06 96	0.03 52	0.06 97	0.03 52	0.06 88	0.03 48	0.12 91	0.14 137	0.04 73	0.04 78	0.03 43	0.03 51

CIPLG	0.13 100	0.21 105	0.12 100	0.16 117	0.11 133	0.15 131	0.11 128	0.14 125	0.11 130	0.15 130	0.12 141	0.15 135	0.11 129	0.14 127	0.11 123	0.15 123	0.12 109	0.14 126	0.11 129	0.14 128	0.11 125

IPLGR_C	0.14 109	0.20 100	0.12 100	0.15 106	0.11 133	0.14 124	0.15 154	0.14 125	0.11 130	0.15 130	0.12 141	0.14 125	0.11 129	0.16 137	0.11 123	0.15 123	0.12 109	0.14 126	0.12 146	0.15 138	0.12 141

222	0.10 62	0.99 266	0.12 100	0.13 92	0.03 48	0.03 40	0.03 50	0.03 42	0.03 55	0.03 40	0.03 52	0.03 42	0.03 52	0.03 39	0.03 48	0.12 91	0.12 109	0.03 38	0.02 20	0.04 77	0.03 51

cf-r	0.66 303	2.17 409	0.12 100	0.18 127	0.12 149	0.18 151	2.70 520	2.60 496	0.12 149	0.18 148	0.12 141	0.18 150	0.12 146	0.18 149	0.12 138	0.15 123	0.11 94	0.15 139	0.11 129	1.81 457	1.74 500

HSM	0.14 109	0.16 86	0.12 100	0.17 125	0.12 149	0.17 147	0.11 128	0.17 146	0.11 130	0.17 144	0.12 141	0.17 146	0.12 146	0.17 146	0.12 138	0.16 131	0.11 94	0.16 142	0.11 129	0.16 142	0.12 141

LALA_ROB	0.15 121	0.19 96	0.12 100	0.18 127	0.11 133	0.20 159	0.12 144	0.21 162	0.12 149	0.20 155	0.12 141	0.20 156	0.12 146	0.21 166	0.13 144	0.17 139	0.10 73	0.18 159	0.11 129	0.18 152	0.11 125

ITSA-stereo	0.15 121	0.17 92	0.13 120	0.20 132	0.13 152	0.19 154	0.13 147	0.18 149	0.13 152	0.19 150	0.13 153	0.18 150	0.14 155	0.18 149	0.14 148	0.16 131	0.11 94	0.15 139	0.14 157	0.18 152	0.11 125

11t1	0.17 133	2.16 408	0.13 120	0.13 92	0.04 79	0.06 92	0.04 81	0.06 94	0.04 81	0.06 96	0.03 52	0.06 97	0.03 52	0.06 88	0.05 88	0.18 147	0.12 109	0.06 94	0.03 54	0.05 92	0.03 51

1111x	0.10 62	1.14 293	0.13 120	0.14 96	0.03 48	0.04 77	0.03 50	0.03 42	0.03 55	0.03 40	0.03 52	0.03 42	0.03 52	0.03 39	0.03 48	0.13 107	0.11 94	0.03 38	0.02 20	0.03 43	0.02 20

test_xeample	0.10 62	1.09 288	0.13 120	0.12 79	0.03 48	0.03 40	0.03 50	0.04 77	0.03 55	0.03 40	0.03 52	0.03 42	0.03 52	0.03 39	0.03 48	0.14 114	0.14 137	0.03 38	0.03 54	0.03 43	0.03 51

DeepPruner_ROB	0.16 129	0.18 95	0.13 120	0.19 130	0.13 152	0.19 154	0.13 147	0.19 151	0.13 152	0.19 150	0.13 153	0.19 154	0.13 151	0.19 152	0.13 144	0.18 147	0.13 133	0.18 159	0.13 154	0.18 152	0.13 147

zh-sn7	0.10 62	0.98 263	0.14 125	0.15 106	0.03 48	0.03 40	0.03 50	0.03 42	0.03 55	0.03 40	0.03 52	0.03 42	0.03 52	0.03 39	0.03 48	0.15 123	0.13 133	0.03 38	0.03 54	0.03 43	0.03 51

DDVS	0.30 173	3.10 460	0.14 125	0.19 130	0.14 154	0.19 154	0.14 149	0.20 156	0.14 154	0.19 150	0.13 153	0.16 136	0.13 151	0.19 152	0.13 144	0.17 139	0.13 133	0.17 150	0.13 154	0.17 148	0.13 147

qqq1	0.25 158	3.70 473	0.14 125	0.14 96	0.04 79	0.06 92	0.05 93	0.06 94	0.05 97	0.06 96	0.05 100	0.04 77	0.05 94	0.06 88	0.05 88	0.13 107	0.12 109	0.06 94	0.05 96	0.03 43	0.04 79

fff1	0.25 158	3.70 473	0.14 125	0.14 96	0.04 79	0.06 92	0.05 93	0.06 94	0.05 97	0.06 96	0.05 100	0.04 77	0.05 94	0.06 88	0.05 88	0.13 107	0.12 109	0.06 94	0.05 96	0.03 43	0.04 79

ProNet	0.14 109	0.20 100	0.14 125	0.16 117	0.11 133	0.16 139	0.11 128	0.17 146	0.11 130	0.17 144	0.12 141	0.17 146	0.13 151	0.17 146	0.12 138	0.15 123	0.11 94	0.16 142	0.11 129	0.15 138	0.12 141

IPLG	0.13 100	0.20 100	0.14 125	0.15 106	0.11 133	0.14 124	0.11 128	0.14 125	0.11 130	0.14 124	0.11 130	0.14 125	0.11 129	0.14 127	0.11 123	0.15 123	0.12 109	0.14 126	0.11 129	0.14 128	0.11 125

IPLGR	0.14 109	0.24 117	0.14 125	0.16 117	0.12 149	0.15 131	0.12 144	0.14 125	0.11 130	0.15 130	0.12 141	0.14 125	0.11 129	0.14 127	0.11 123	0.15 123	0.12 109	0.14 126	0.11 129	0.14 128	0.11 125

ACRE	0.13 100	0.21 105	0.14 125	0.15 106	0.11 133	0.14 124	0.11 128	0.14 125	0.11 130	0.14 124	0.12 141	0.14 125	0.11 129	0.14 127	0.11 123	0.15 123	0.12 109	0.14 126	0.11 129	0.14 128	0.11 125

GMStereo	0.14 109	0.13 80	0.14 125	0.14 96	0.14 154	0.14 124	0.14 149	0.14 125	0.14 154	0.14 124	0.14 158	0.14 125	0.14 155	0.14 127	0.14 148	0.14 114	0.14 137	0.14 126	0.14 157	0.14 128	0.14 152
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
ACVNet	0.20 141	0.19 96	0.14 125	0.20 132	0.14 154	0.20 159	0.96 390	0.21 162	0.14 154	0.20 155	0.13 153	0.21 163	0.14 155	0.20 156	0.14 148	0.17 139	0.12 109	0.17 150	0.12 146	0.17 148	0.12 141

acv_ft	0.20 141	0.19 96	0.14 125	0.20 132	0.14 154	0.20 159	0.96 390	0.21 162	0.14 154	0.20 155	0.13 153	0.21 163	0.14 155	0.20 156	0.14 148	0.17 139	0.12 109	0.17 150	0.12 146	0.17 148	0.12 141

hitnet-ft	0.79 330	2.78 455	0.14 125	0.20 132	0.14 154	0.21 166	2.89 521	2.80 510	0.14 154	0.20 155	0.14 158	0.20 156	0.14 155	0.20 156	0.14 148	0.17 139	0.12 109	0.17 150	0.12 146	2.54 496	2.33 517

GANet-RSSM	0.75 321	1.91 391	0.14 125	0.47 243	0.14 154	0.21 166	3.21 537	2.30 484	0.14 154	0.46 275	0.14 158	0.23 173	0.18 176	0.21 166	0.14 148	0.18 147	0.27 190	0.37 246	0.13 154	2.13 466	2.12 510

PSMNet-RSSM	0.77 326	2.76 451	0.14 125	0.20 132	0.14 154	0.20 159	2.66 518	2.79 509	0.14 154	0.21 164	0.14 158	0.21 163	0.14 155	0.20 156	0.14 148	0.17 139	0.12 109	0.17 150	0.12 146	2.52 488	2.31 515

GwcNet-RSSM	0.77 326	2.77 453	0.14 125	0.20 132	0.14 154	0.20 159	2.67 519	2.78 508	0.14 154	0.20 155	0.14 158	0.20 156	0.14 155	0.21 166	0.14 148	0.17 139	0.12 109	0.17 150	0.12 146	2.52 488	2.31 515

CFNet-ft	0.55 289	1.57 370	0.14 125	0.20 132	0.14 154	0.20 159	2.53 517	1.61 452	0.14 154	0.20 155	0.14 158	0.20 156	0.14 155	0.20 156	0.14 148	0.17 139	0.12 109	0.17 150	0.12 146	1.56 445	1.24 465

x	0.11 84	1.15 296	0.15 141	0.14 96	0.03 48	0.03 40	0.03 50	0.03 42	0.03 55	0.04 74	0.03 52	0.03 42	0.03 52	0.03 39	0.03 48	0.14 114	0.15 140	0.03 38	0.03 54	0.03 43	0.03 51

xyz-stereo-finetune2	0.18 136	0.48 185	0.16 142	0.16 117	0.15 165	0.15 131	0.16 157	0.16 138	0.16 166	0.16 135	0.16 167	0.16 136	0.16 165	0.16 137	0.16 164	0.16 131	0.16 142	0.16 142	0.16 162	0.16 142	0.16 153

xyz-stereo-finetune	0.28 168	0.49 187	0.16 142	0.16 117	0.16 172	0.16 139	0.16 157	0.22 166	0.30 236	0.32 202	0.31 246	0.32 207	0.31 247	0.32 208	0.32 241	0.32 200	0.33 232	0.31 206	0.32 259	0.31 193	0.32 243

xyz-stereo	0.18 136	0.50 191	0.16 142	0.15 106	0.16 172	0.16 139	0.16 157	0.16 138	0.16 166	0.16 135	0.16 167	0.16 136	0.16 165	0.16 137	0.16 164	0.16 131	0.16 142	0.16 142	0.16 162	0.16 142	0.16 153

GMStereo_Zeroshot	0.16 129	0.16 86	0.16 142	0.16 117	0.16 172	0.16 139	0.16 157	0.16 138	0.16 166	0.16 135	0.16 167	0.16 136	0.16 165	0.16 137	0.16 164	0.16 131	0.16 142	0.16 142	0.16 162	0.16 142	0.16 153

dd	0.23 155	0.98 263	0.16 142	0.23 144	0.15 165	0.23 174	0.15 154	0.23 170	0.15 164	0.23 170	0.15 166	0.24 177	0.17 169	0.23 174	0.15 158	0.22 158	0.15 140	0.21 165	0.15 161	0.22 164	0.16 153

dad	0.23 155	1.03 279	0.16 142	0.23 144	0.15 165	0.24 175	0.15 154	0.24 173	0.16 166	0.23 170	0.16 167	0.24 177	0.16 165	0.23 174	0.15 158	0.22 158	0.16 142	0.22 170	0.16 162	0.22 164	0.16 153

xxxx	0.11 84	1.16 297	0.16 142	0.12 79	0.03 48	0.03 40	0.03 50	0.03 42	0.03 55	0.03 40	0.03 52	0.03 42	0.03 52	0.03 39	0.03 48	0.13 107	0.16 142	0.03 38	0.04 78	0.04 77	0.04 79

zh-mn7	0.12 93	1.14 293	0.17 149	0.20 132	0.03 48	0.03 40	0.03 50	0.03 42	0.03 55	0.03 40	0.03 52	0.03 42	0.03 52	0.03 39	0.03 48	0.18 147	0.16 142	0.03 38	0.03 54	0.03 43	0.03 51

MIPNet	0.14 109	0.21 105	0.17 149	0.16 117	0.11 133	0.15 131	0.12 144	0.14 125	0.11 130	0.16 135	0.11 130	0.14 125	0.11 129	0.14 127	0.11 123	0.14 114	0.12 109	0.14 126	0.11 129	0.14 128	0.11 125

MMNet	0.44 248	1.24 355	0.17 149	0.25 154	0.17 175	0.25 182	0.18 168	1.26 440	0.93 391	0.25 179	0.17 172	0.25 182	0.18 176	0.25 183	0.17 167	0.23 169	0.16 142	0.23 176	0.16 162	1.20 386	0.99 390

delet	0.43 244	1.21 348	0.17 149	0.25 154	0.17 175	0.25 182	0.18 168	1.26 440	0.95 393	0.25 179	0.17 172	0.25 182	0.17 169	0.25 183	0.17 167	0.23 169	0.16 142	0.22 170	0.16 162	1.18 383	0.98 389

psm_up	0.43 244	1.19 301	0.17 149	0.25 154	0.18 182	0.25 182	0.19 172	1.26 440	0.91 386	0.26 186	0.17 172	0.25 182	0.17 169	0.25 183	0.17 167	0.22 158	0.17 158	0.23 176	0.16 162	1.18 383	0.99 390

UPFNet	0.42 243	1.20 302	0.17 149	0.24 149	0.17 175	0.25 182	0.17 162	1.19 388	0.90 385	0.25 179	0.17 172	0.24 177	0.17 169	0.25 183	0.17 167	0.22 158	0.17 158	0.22 170	0.16 162	1.15 375	0.93 385

test_for_model	0.15 121	0.23 110	0.18 155	0.21 141	0.11 133	0.16 139	0.11 128	0.16 138	0.11 130	0.16 135	0.11 130	0.16 136	0.11 129	0.16 137	0.11 123	0.21 155	0.18 164	0.14 126	0.11 129	0.14 128	0.11 125

iResNetv2_ROB	0.20 141	0.23 110	0.18 155	0.24 149	0.20 188	0.24 175	0.18 168	0.24 173	0.18 173	0.24 175	0.18 182	0.23 173	0.19 181	0.24 178	0.18 176	0.21 155	0.16 142	0.21 165	0.16 162	0.22 164	0.16 153

iResNet	0.20 141	0.23 110	0.18 155	0.24 149	0.18 182	0.24 175	0.20 175	0.24 173	0.18 173	0.23 170	0.17 172	0.23 173	0.18 176	0.23 174	0.18 176	0.22 158	0.16 142	0.21 165	0.16 162	0.21 162	0.16 153

Pointernet	0.21 147	0.22 109	0.19 158	0.24 149	0.19 186	0.24 175	0.19 172	0.24 173	0.19 179	0.24 175	0.19 183	0.24 177	0.19 181	0.24 178	0.19 179	0.22 158	0.17 158	0.22 170	0.17 180	0.22 164	0.17 165

ac_64	0.22 151	0.13 80	0.19 158	0.23 144	0.10 118	0.26 189	1.02 398	0.14 125	0.10 115	0.28 189	0.14 158	0.17 146	0.19 181	0.28 198	0.09 105	0.22 158	0.16 142	0.23 176	0.17 180	0.11 120	0.12 141

CFNet	1.37 441	5.27 503	0.19 158	5.49 531	0.19 186	0.28 193	0.19 172	0.28 186	0.19 179	0.28 189	0.19 183	0.28 193	4.35 541	0.28 198	0.19 179	0.23 169	0.17 158	0.23 176	4.21 550	4.81 527	0.17 165

Wz-Net-LNSev	0.06 44	0.24 117	0.20 161	0.23 144	0.01 10	0.02 19	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.23 169	0.21 170	0.02 18	0.01 9	0.01 10	0.01 10

DAS	0.20 141	0.20 100	0.20 161	0.20 132	0.20 188	0.20 159	0.20 175	0.20 156	0.20 181	0.20 155	0.20 187	0.20 156	0.20 185	0.20 156	0.20 182	0.20 151	0.20 167	0.20 163	0.20 185	0.20 159	0.20 172

GEStereo_RVC	0.86 350	4.45 490	0.20 161	0.27 163	0.20 188	0.27 192	0.20 175	0.26 183	0.18 173	5.03 544	0.20 187	0.27 192	0.19 181	0.27 196	0.21 184	0.20 151	0.19 165	0.19 162	4.02 548	0.20 159	0.18 169

tg	0.21 147	0.25 119	0.21 164	0.26 161	0.17 175	0.24 175	0.17 162	0.24 173	0.17 171	0.24 175	0.17 172	0.24 177	0.17 169	0.24 178	0.17 167	0.24 174	0.17 158	0.23 176	0.16 162	0.23 173	0.16 153

CAS++	0.17 133	0.27 121	0.21 164	0.10 56	0.21 194	0.15 131	0.22 185	0.10 109	0.21 183	0.22 166	0.10 116	0.19 154	0.18 176	0.10 110	0.19 179	0.20 151	0.19 165	0.18 159	0.10 117	0.19 158	0.18 169
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
DCVSM-stereo	0.36 204	1.89 388	0.22 166	0.40 211	0.22 196	0.40 240	0.22 185	0.40 234	0.22 186	0.40 234	0.22 192	0.40 243	0.22 190	0.40 241	0.22 186	0.28 186	0.21 170	0.28 193	0.21 186	0.28 182	0.20 172

WAO-6	0.22 151	0.23 110	0.22 166	0.23 144	0.22 196	0.22 168	0.22 185	0.22 166	0.22 186	0.22 166	0.22 192	0.22 169	0.22 190	0.22 170	0.22 186	0.22 158	0.22 174	0.22 170	0.22 189	0.22 164	0.22 177

HGLStereo	0.28 168	0.29 126	0.22 166	0.36 185	0.22 196	0.36 220	0.21 180	0.36 211	0.21 183	0.42 260	0.21 191	0.36 222	0.22 190	0.36 224	0.21 184	0.34 207	0.21 170	0.34 222	0.21 186	0.34 205	0.21 174

IMH-64-1	0.22 151	0.23 110	0.23 169	0.22 142	0.22 196	0.22 168	0.22 185	0.22 166	0.22 186	0.22 166	0.22 192	0.22 169	0.22 190	0.22 170	0.22 186	0.22 158	0.22 174	0.23 176	0.22 189	0.22 164	0.23 179

IMH-64	0.22 151	0.23 110	0.23 169	0.22 142	0.22 196	0.22 168	0.22 185	0.22 166	0.22 186	0.22 166	0.22 192	0.22 169	0.22 190	0.22 170	0.22 186	0.22 158	0.22 174	0.23 176	0.22 189	0.22 164	0.23 179

xxxxx1	0.31 180	0.91 249	0.23 169	0.31 171	0.23 201	0.31 201	0.23 192	0.33 200	0.25 199	0.31 197	0.24 202	0.33 210	0.25 202	0.32 208	0.24 196	0.28 186	0.28 196	0.28 193	0.28 225	0.29 185	0.27 204

tt_ll	0.31 180	0.91 249	0.23 169	0.31 171	0.23 201	0.31 201	0.23 192	0.33 200	0.25 199	0.31 197	0.24 202	0.33 210	0.25 202	0.32 208	0.24 196	0.28 186	0.28 196	0.28 193	0.28 225	0.29 185	0.27 204

ff	0.31 180	0.91 249	0.23 169	0.31 171	0.23 201	0.31 201	0.23 192	0.33 200	0.25 199	0.31 197	0.24 202	0.33 210	0.25 202	0.32 208	0.24 196	0.28 186	0.28 196	0.28 193	0.28 225	0.29 185	0.27 204

GMOStereo	0.37 209	0.45 171	0.23 169	0.30 166	0.37 281	0.41 256	0.36 269	0.41 249	0.35 265	0.43 266	0.36 275	0.41 256	0.40 285	0.41 255	0.36 269	0.34 207	0.22 174	0.47 307	0.37 286	0.39 245	0.33 250

WCG-NET（raft）	0.32 188	1.24 355	0.24 175	0.32 174	0.24 206	0.32 209	0.23 192	0.32 197	0.24 194	0.32 202	0.24 202	0.32 207	0.24 199	0.32 208	0.24 196	0.30 194	0.23 178	0.30 200	0.23 194	0.30 188	0.23 179

tt1	0.31 180	0.93 256	0.24 175	0.33 178	0.23 201	0.31 201	0.24 197	0.32 197	0.24 194	0.32 202	0.23 196	0.32 207	0.25 202	0.32 208	0.24 196	0.27 184	0.26 184	0.27 191	0.26 213	0.27 180	0.27 204

iResNet_ROB	0.28 168	0.32 131	0.24 175	0.32 174	0.25 208	0.32 209	0.24 197	0.32 197	0.24 194	0.33 207	0.24 202	0.35 216	0.24 199	0.33 214	0.24 196	0.31 199	0.24 180	0.32 207	0.24 202	0.32 195	0.24 189

ACV-stereo	0.30 173	2.08 401	0.25 178	0.25 154	0.18 182	0.24 175	0.17 162	0.24 173	0.18 173	0.24 175	0.17 172	0.25 182	0.17 169	0.24 178	0.17 167	0.22 158	0.16 142	0.22 170	0.16 162	0.22 164	0.16 153

UNDER WATER-64	0.25 158	0.26 120	0.25 178	0.26 161	0.25 208	0.25 182	0.25 200	0.25 179	0.25 199	0.25 179	0.25 208	0.25 182	0.25 202	0.26 193	0.25 202	0.25 180	0.25 181	0.25 184	0.25 207	0.25 175	0.25 190

LoS_RVC	0.30 173	1.14 293	0.25 178	0.25 154	0.25 208	0.26 189	0.25 200	0.25 179	0.25 199	0.25 179	0.25 208	0.26 191	0.26 211	0.26 193	0.25 202	0.26 181	0.26 184	0.25 184	0.25 207	0.26 177	0.26 196

CAS	0.30 173	1.17 298	0.25 178	0.25 154	0.25 208	0.26 189	0.25 200	0.25 179	0.26 212	0.25 179	0.25 208	0.25 182	0.25 202	0.25 183	0.25 202	0.26 181	0.26 184	0.26 187	0.25 207	0.26 177	0.25 190

LoS	0.25 158	0.27 121	0.25 178	0.25 154	0.25 208	0.25 182	0.25 200	0.26 183	0.25 199	0.25 179	0.25 208	0.25 182	0.25 202	0.25 183	0.25 202	0.26 181	0.25 181	0.25 184	0.26 213	0.26 177	0.25 190
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CroCo-Stereo	0.73 319	1.22 353	0.25 178	1.22 411	0.25 208	1.22 444	0.25 200	1.22 437	0.25 199	1.22 445	0.25 208	1.22 448	0.25 202	1.22 448	0.25 202	1.22 429	0.26 184	1.21 454	0.25 207	1.22 433	0.25 190
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
StereoDRNet-Refined	0.33 191	0.39 148	0.26 184	0.39 197	0.26 216	0.40 240	0.26 208	0.40 234	0.26 212	0.39 228	0.26 214	0.39 235	0.26 211	0.39 238	0.26 207	0.37 225	0.25 181	0.37 246	0.25 207	0.37 228	0.37 268
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
model_zeroshot	0.27 167	0.20 100	0.27 185	0.33 178	0.21 194	0.37 225	0.22 185	0.37 217	0.24 194	0.26 186	0.27 218	0.33 210	0.21 189	0.25 183	0.27 208	0.32 200	0.20 167	0.34 222	0.23 194	0.25 175	0.26 196

Any-RAFT	0.32 188	0.36 137	0.27 185	0.36 185	0.27 218	0.36 220	0.27 211	0.36 211	0.27 217	0.36 216	0.27 218	0.36 222	0.27 219	0.36 224	0.28 217	0.36 221	0.28 196	0.36 243	0.28 225	0.36 224	0.28 217

DGSMNet	0.34 193	0.41 157	0.27 185	0.41 223	0.28 222	0.41 256	0.28 218	0.41 249	0.27 217	0.41 248	0.27 218	0.42 272	0.27 219	0.41 255	0.28 217	0.40 246	0.29 206	0.40 268	0.28 225	0.40 250	0.27 204

MLCV	0.31 180	0.35 134	0.27 185	0.35 181	0.28 222	0.35 217	0.27 211	0.35 207	0.28 220	0.36 216	0.27 218	0.35 216	0.27 219	0.35 218	0.27 208	0.34 207	0.27 190	0.34 222	0.27 221	0.34 205	0.27 204

w-ln-seven-2	0.14 109	1.22 353	0.28 189	0.32 174	0.04 79	0.03 40	0.03 50	0.03 42	0.03 55	0.03 40	0.03 52	0.03 42	0.03 52	0.03 39	0.03 48	0.32 200	0.27 190	0.04 73	0.03 54	0.03 43	0.03 51

SQANet	0.28 168	0.28 124	0.28 189	0.28 164	0.28 222	0.28 193	0.28 218	0.28 186	0.28 220	0.28 189	0.28 225	0.28 193	0.28 225	0.28 198	0.28 217	0.28 186	0.28 196	0.28 193	0.28 225	0.28 182	0.28 217

DN-CSS_ROB	0.31 180	0.35 134	0.28 189	0.35 181	0.28 222	0.34 213	0.27 211	0.34 204	0.25 199	0.35 213	0.27 218	0.36 222	0.26 211	0.34 216	0.28 217	0.35 216	0.28 196	0.34 222	0.28 225	0.34 205	0.27 204

CroCo-Stereo Lap2	0.77 326	1.29 357	0.29 192	1.27 415	0.29 230	1.27 447	0.26 208	1.26 440	0.26 212	1.26 446	0.26 214	1.27 450	0.26 211	1.26 449	0.27 208	1.27 431	0.27 190	1.27 457	0.27 221	1.27 435	0.27 204

PML	0.46 256	1.36 363	0.29 192	0.58 280	0.30 240	0.57 333	0.29 226	0.57 319	0.29 225	0.57 328	0.29 229	0.57 332	0.29 231	0.56 323	0.29 227	0.52 301	0.30 214	0.53 334	0.31 254	0.53 307	0.30 232

GES	0.66 303	2.34 425	0.29 192	0.41 223	0.29 230	0.41 256	0.29 226	0.42 265	0.29 225	0.40 234	0.41 300	0.41 256	0.30 238	0.51 312	0.29 227	0.32 200	0.29 206	0.32 207	2.46 521	2.49 484	0.30 232

UCFNet_RVC	2.75 512	10.06 541	0.29 192	10.31 558	0.29 230	0.42 274	0.29 226	0.43 269	0.29 225	0.42 260	0.29 229	0.42 272	9.87 558	0.43 270	0.29 227	0.36 221	9.84 558	0.36 243	0.26 213	9.77 557	0.26 196

MultiAttention	0.30 173	0.30 127	0.30 196	0.30 166	0.30 240	0.30 196	0.30 231	0.30 192	0.30 236	0.30 193	0.30 241	0.30 201	0.30 238	0.30 203	0.30 234	0.30 194	0.30 214	0.30 200	0.30 245	0.30 188	0.30 232

MSAF-DinoV2	0.30 173	0.30 127	0.30 196	0.30 166	0.30 240	0.30 196	0.30 231	0.30 192	0.30 236	0.30 193	0.30 241	0.30 201	0.30 238	0.30 203	0.30 234	0.30 194	0.30 214	0.30 200	0.30 245	0.30 188	0.30 232

IGEV++	0.34 193	0.43 165	0.30 196	0.40 211	0.29 230	0.40 240	0.29 226	0.40 234	0.29 225	0.40 234	0.29 229	0.40 243	0.29 231	0.40 241	0.30 234	0.38 232	0.29 206	0.37 246	0.29 235	0.37 228	0.29 222

TorneroNet-64	0.45 251	0.27 121	0.30 196	0.58 280	0.27 218	0.70 346	0.30 231	0.28 186	0.73 372	0.73 348	0.28 225	0.71 348	0.66 352	0.75 349	0.27 208	0.27 184	0.29 206	0.37 246	0.75 376	0.28 182	0.30 232

ACVNet-DCA	0.37 209	1.00 267	0.30 196	0.40 211	0.29 230	0.40 240	0.29 226	0.40 234	0.29 225	0.40 234	0.29 229	0.40 243	0.29 231	0.39 238	0.28 217	0.33 204	0.32 224	0.33 215	0.32 259	0.33 201	0.32 243

1test111	0.37 209	1.02 277	0.30 196	0.39 197	0.29 230	0.40 240	0.28 218	0.39 229	0.29 225	0.39 228	0.29 229	0.39 235	0.28 225	0.40 241	0.29 227	0.33 204	0.32 224	0.33 215	0.31 254	0.32 195	0.31 239

cc1	0.37 209	1.02 277	0.30 196	0.39 197	0.29 230	0.40 240	0.28 218	0.39 229	0.29 225	0.39 228	0.29 229	0.39 235	0.28 225	0.40 241	0.29 227	0.33 204	0.32 224	0.33 215	0.31 254	0.32 195	0.31 239

DANet	0.30 173	0.30 127	0.30 196	0.30 166	0.30 240	0.30 196	0.30 231	0.30 192	0.30 236	0.30 193	0.30 241	0.30 201	0.30 238	0.30 203	0.30 234	0.30 194	0.30 214	0.30 200	0.30 245	0.30 188	0.30 232
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
xx1	0.38 215	1.03 279	0.31 204	0.40 211	0.31 246	0.41 256	0.28 218	0.40 234	0.29 225	0.40 234	0.29 229	0.40 243	0.29 231	0.40 241	0.29 227	0.34 207	0.33 232	0.34 222	0.32 259	0.34 205	0.32 243

testlalala	0.32 188	0.81 232	0.31 204	0.39 197	0.26 216	0.33 211	0.24 197	0.33 200	0.26 212	0.32 202	0.26 214	0.33 210	0.23 196	0.33 214	0.23 192	0.35 216	0.31 220	0.30 200	0.24 202	0.31 193	0.21 174

iRaft-Stereo_5w	0.34 193	0.42 164	0.31 204	0.39 197	0.30 240	0.38 232	0.30 231	0.40 234	0.29 225	0.40 234	0.37 281	0.41 256	0.34 261	0.38 230	0.30 234	0.34 207	0.27 190	0.34 222	0.26 213	0.34 205	0.26 196

iRaft-Stereo_20w	0.34 193	0.41 157	0.31 204	0.39 197	0.29 230	0.40 240	0.32 238	0.41 249	0.32 247	0.38 222	0.30 241	0.39 235	0.30 238	0.38 230	0.32 241	0.35 216	0.27 190	0.34 222	0.27 221	0.34 205	0.29 222

GCAP-BAT	0.33 191	0.78 226	0.32 208	0.38 191	0.25 208	0.34 213	0.25 200	0.34 204	0.26 212	0.34 209	0.25 208	0.35 216	0.26 211	0.35 218	0.27 208	0.36 221	0.30 214	0.32 207	0.24 202	0.32 195	0.26 196

PCWNet_CMD	2.80 514	9.82 539	0.32 208	10.09 557	0.32 248	0.49 302	0.33 247	3.34 516	0.33 253	0.49 295	0.33 255	0.49 299	8.73 554	0.48 292	0.33 249	0.41 254	9.22 553	0.42 292	0.29 235	9.55 556	0.31 239

CFNet_pseudo	2.67 510	9.36 536	0.32 208	10.99 559	0.33 259	0.85 360	0.33 247	0.49 289	0.33 253	0.49 295	0.32 249	0.49 299	7.26 552	0.49 298	0.33 249	0.41 254	9.62 556	0.41 281	0.29 235	10.03 558	0.29 222

Gwc-CoAtRS	0.41 234	1.49 368	0.32 208	0.42 232	0.32 248	0.41 256	0.32 238	0.41 249	0.33 253	0.41 248	0.32 249	0.41 256	0.32 249	0.41 255	0.32 241	0.39 242	0.28 196	0.39 263	0.28 225	0.40 250	0.28 217

ccs_rob	2.79 513	10.17 543	0.32 208	10.00 556	0.33 259	0.49 302	0.33 247	1.90 463	0.32 247	0.51 312	0.33 255	0.49 299	9.24 557	0.49 298	0.33 249	0.41 254	9.82 557	0.41 281	0.28 225	9.34 555	0.29 222

z-mn7	0.16 129	1.21 348	0.33 213	0.41 223	0.04 79	0.04 77	0.03 50	0.04 77	0.04 81	0.04 74	0.04 88	0.04 77	0.04 84	0.04 72	0.04 75	0.35 216	0.31 220	0.04 73	0.04 78	0.04 77	0.04 79

w-ln-seven	0.18 136	1.47 367	0.33 213	0.40 211	0.04 79	0.04 77	0.04 81	0.04 77	0.04 81	0.04 74	0.04 88	0.04 77	0.04 84	0.04 72	0.04 75	0.38 232	0.32 224	0.05 86	0.04 78	0.04 77	0.04 79

fffy	0.38 215	0.43 165	0.33 213	0.46 237	0.33 259	0.45 281	0.32 238	0.45 271	0.32 247	0.45 271	0.32 249	0.45 278	0.33 256	0.45 275	0.32 241	0.38 232	0.38 247	0.38 253	0.37 286	0.37 228	0.36 264

CFNet_ucs	2.73 511	9.64 538	0.33 213	9.92 555	0.32 248	0.49 302	0.33 247	0.49 289	0.33 253	0.49 295	0.33 255	0.49 299	8.98 556	0.48 292	0.33 249	0.41 254	9.96 559	0.40 268	0.29 235	10.12 559	0.54 332

RAFT-Test	0.36 204	0.37 139	0.33 213	0.41 223	0.32 248	0.41 256	0.32 238	0.41 249	0.32 247	0.41 248	0.32 249	0.41 256	0.32 249	0.41 255	0.33 249	0.37 225	0.29 206	0.37 246	0.29 235	0.38 238	0.31 239

Wz-Net-LNSev-Ref	0.11 84	0.44 168	0.33 213	0.39 197	0.02 21	0.03 40	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.39 242	0.36 239	0.02 18	0.02 20	0.02 20	0.02 20

pcwnet_v2	2.66 509	9.89 540	0.33 213	9.89 554	0.32 248	0.50 310	0.32 238	0.49 289	0.33 253	0.49 295	0.34 263	0.49 299	8.76 555	0.48 292	0.33 249	0.41 254	9.58 555	0.40 268	0.29 235	9.01 554	0.63 349

ccnet	0.80 332	2.28 417	0.33 213	0.50 260	0.33 259	0.50 310	0.33 247	0.50 297	0.33 253	0.49 295	0.33 255	0.49 299	1.56 470	2.38 487	0.33 249	0.41 254	0.29 206	0.42 292	1.57 482	2.28 472	0.29 222

psmorigin	0.41 234	0.46 175	0.33 213	0.49 253	0.33 259	0.49 302	0.33 247	0.49 289	0.33 253	0.49 295	0.33 255	0.49 299	0.33 256	0.51 312	0.33 249	0.41 254	0.30 214	0.41 281	0.30 245	0.79 335	0.29 222

MSMDNet	2.65 508	10.14 542	0.33 213	9.74 553	0.32 248	0.87 362	0.33 247	2.95 512	0.68 356	0.49 295	0.34 263	0.49 299	5.70 548	0.49 298	0.33 249	0.42 268	9.57 554	0.41 281	0.31 254	8.36 551	0.65 351

HART	0.38 215	0.45 171	0.34 223	0.42 232	0.33 259	0.41 256	0.34 258	0.42 265	0.33 253	0.43 266	0.34 263	0.42 272	0.34 261	0.41 255	0.38 280	0.40 246	0.32 224	0.42 292	0.32 259	0.40 250	0.32 243

PAM	0.39 223	1.88 387	0.34 223	0.37 188	0.41 304	0.45 281	0.22 185	0.28 186	0.23 192	0.28 189	0.24 202	0.29 198	0.23 196	0.29 201	0.23 192	0.38 232	0.32 224	0.38 253	0.37 286	0.32 195	0.22 177

RAFT-Stereo-weight	0.45 251	1.90 390	0.34 223	0.42 232	0.36 278	0.43 278	0.35 263	0.42 265	0.34 262	0.42 260	0.34 263	0.44 276	0.34 261	0.41 255	0.34 262	0.38 232	0.32 224	0.38 253	0.32 259	0.38 238	0.33 250

H2IRNET	0.34 193	0.34 133	0.34 223	0.34 180	0.34 269	0.34 213	0.34 258	0.34 204	0.34 262	0.34 209	0.34 263	0.34 215	0.34 261	0.34 216	0.34 262	0.34 207	0.34 235	0.34 222	0.34 271	0.34 205	0.34 256

RCA-Stereo	0.51 280	3.22 465	0.34 223	0.44 235	0.34 269	0.44 280	0.34 258	0.43 269	0.34 262	0.43 266	0.34 263	0.44 276	0.33 256	0.43 270	0.33 249	0.38 232	0.29 206	0.38 253	0.29 235	0.38 238	0.29 222

RAFT + AFF	0.31 180	0.45 171	0.34 223	0.39 197	0.28 222	0.38 232	0.33 247	0.29 190	0.31 244	0.30 193	0.30 241	0.29 198	0.27 219	0.29 201	0.30 234	0.28 186	0.29 206	0.29 198	0.29 235	0.27 180	0.32 243

CFNet-RSSM	0.91 355	4.89 496	0.34 223	0.44 235	1.07 409	1.62 464	1.40 476	0.91 359	0.35 265	1.60 455	1.39 476	0.64 341	0.34 261	0.44 272	0.33 249	0.41 254	0.35 236	0.75 357	0.30 245	0.41 260	0.29 222

mms	0.40 227	0.45 171	0.35 230	0.48 247	0.36 278	0.47 292	0.34 258	0.45 271	0.38 280	0.47 281	0.33 255	0.45 278	0.32 249	0.45 275	0.32 241	0.39 242	0.38 247	0.38 253	0.37 286	0.39 245	0.39 281

ETE_ROB	0.35 200	0.35 134	0.35 230	0.35 181	0.35 272	0.35 217	0.35 263	0.35 207	0.35 265	0.35 213	0.35 272	0.35 216	0.35 267	0.35 218	0.35 266	0.35 216	0.35 236	0.35 238	0.35 278	0.35 217	0.35 263

GREAT-IGEV	0.38 215	0.43 165	0.36 232	0.48 247	0.32 248	0.45 281	0.32 238	0.45 271	0.32 247	0.45 271	0.32 249	0.45 278	0.32 249	0.45 275	0.32 241	0.44 270	0.33 232	0.41 281	0.29 235	0.41 260	0.29 222

ISRNet	0.11 84	0.05 49	0.36 232	0.24 149	0.07 108	0.13 123	0.05 93	0.06 94	0.05 97	0.05 91	0.05 100	0.13 124	0.05 94	0.05 82	0.09 105	0.24 174	0.20 167	0.10 107	0.05 96	0.06 96	0.13 147

CES	0.39 223	0.47 179	0.36 232	0.36 185	0.37 281	0.45 281	0.35 263	0.35 207	0.40 290	0.36 216	0.44 314	0.47 288	0.36 270	0.44 272	0.36 269	0.37 225	0.39 254	0.44 295	0.35 278	0.37 228	0.36 264

gcap-zeroshot	0.35 200	0.32 131	0.37 235	0.49 253	0.39 295	0.33 211	0.21 180	0.26 183	0.35 265	0.42 260	0.34 263	0.49 299	0.29 231	0.47 283	0.39 287	0.34 207	0.17 158	0.38 253	0.23 194	0.48 287	0.34 256

DMCA	0.36 204	0.38 142	0.37 235	0.35 181	0.35 272	0.36 220	0.36 269	0.36 211	0.35 265	0.35 213	0.37 281	0.36 222	0.36 270	0.35 218	0.36 269	0.36 221	0.36 239	0.35 238	0.36 284	0.36 224	0.36 264

XPNet_ROB	0.37 209	0.37 139	0.37 235	0.37 188	0.37 281	0.37 225	0.37 274	0.37 217	0.37 276	0.37 221	0.37 281	0.37 228	0.37 274	0.37 228	0.37 277	0.37 225	0.37 241	0.37 246	0.37 286	0.37 228	0.37 268

LG-Stereo_L2	0.34 193	0.37 139	0.38 238	0.47 243	0.28 222	0.39 238	0.28 218	0.39 229	0.28 220	0.39 228	0.28 225	0.39 235	0.28 225	0.38 230	0.28 217	0.42 268	0.35 236	0.36 243	0.26 213	0.35 217	0.26 196

GCST	0.50 275	2.08 401	0.38 238	0.53 269	0.35 272	0.49 302	0.35 263	0.50 297	0.35 265	0.49 295	0.35 272	0.49 299	0.35 267	0.49 298	0.35 266	0.48 284	0.37 241	0.45 299	0.33 267	0.44 270	0.33 250

WAO-8	0.38 215	0.38 142	0.38 238	0.38 191	0.38 288	0.38 232	0.38 280	0.38 225	0.38 280	0.38 222	0.38 286	0.38 230	0.38 278	0.38 230	0.38 280	0.38 232	0.38 247	0.38 253	0.37 286	0.38 238	0.38 275

WAO-7	0.38 215	0.38 142	0.38 238	0.38 191	0.38 288	0.38 232	0.38 280	0.38 225	0.38 280	0.38 222	0.38 286	0.38 230	0.38 278	0.38 230	0.38 280	0.38 232	0.38 247	0.38 253	0.38 299	0.38 238	0.38 275

Venus	0.38 215	0.38 142	0.38 238	0.38 191	0.38 288	0.37 225	0.38 280	0.37 217	0.37 276	0.41 248	0.37 281	0.39 235	0.37 274	0.38 230	0.38 280	0.37 225	0.38 247	0.38 253	0.37 286	0.37 228	0.38 275

IMH	0.38 215	0.38 142	0.38 238	0.38 191	0.38 288	0.38 232	0.38 280	0.38 225	0.38 280	0.42 260	0.38 286	0.40 243	0.38 278	0.38 230	0.38 280	0.38 232	0.38 247	0.39 263	0.38 299	0.38 238	0.38 275

CFNet_RVC	2.38 502	8.71 531	0.38 238	9.33 550	0.42 314	0.56 328	0.42 303	0.60 326	0.38 280	0.62 336	0.42 310	0.56 331	7.29 553	0.62 331	0.42 305	0.53 303	0.37 241	0.49 320	0.34 271	8.30 550	6.87 556

GIP-stereo	0.36 204	0.49 187	0.39 245	0.48 247	0.32 248	0.41 256	0.28 218	0.40 234	0.30 236	0.41 248	0.28 225	0.40 243	0.28 225	0.42 268	0.28 217	0.45 272	0.32 224	0.38 253	0.30 245	0.37 228	0.27 204

UGAM-zero	0.51 280	2.17 409	0.39 245	0.53 269	0.36 278	0.50 310	0.36 269	0.50 297	0.36 275	0.49 295	0.36 275	0.50 313	0.35 267	0.50 305	0.36 269	0.49 287	0.37 241	0.47 307	0.35 278	0.46 275	0.34 256

UGAM	0.51 280	2.23 414	0.39 245	0.54 271	0.35 272	0.50 310	0.35 263	0.49 289	0.35 265	0.49 295	0.35 272	0.49 299	0.36 270	0.50 305	0.36 269	0.49 287	0.37 241	0.45 299	0.34 271	0.45 274	0.34 256

IGEV_Zeroshot_test	0.20 141	0.19 96	0.40 248	0.30 166	0.17 175	0.22 168	0.17 162	0.21 162	0.17 171	0.20 155	0.17 172	0.21 163	0.18 176	0.21 166	0.17 167	0.20 151	0.16 142	0.20 163	0.16 162	0.20 159	0.17 165

HanzoNet	0.39 223	0.38 142	0.40 248	0.39 197	0.41 304	0.38 232	0.38 280	0.38 225	0.38 280	0.39 228	0.39 291	0.38 230	0.38 278	0.39 238	0.40 291	0.38 232	0.38 247	0.40 268	0.38 299	0.38 238	0.40 283

knoymous	0.40 227	0.40 150	0.40 248	0.40 211	0.40 297	0.40 240	0.40 290	0.40 234	0.40 290	0.40 234	0.40 294	0.40 243	0.40 285	0.40 241	0.40 291	0.40 246	0.40 257	0.40 268	0.40 303	0.40 250	0.40 283

anonymousa	0.40 227	0.40 150	0.40 248	0.40 211	0.40 297	0.40 240	0.40 290	0.40 234	0.40 290	0.40 234	0.40 294	0.40 243	0.40 285	0.40 241	0.40 291	0.40 246	0.40 257	0.40 268	0.40 303	0.40 250	0.40 283

riskmin	0.40 227	0.40 150	0.40 248	0.40 211	0.40 297	0.40 240	0.40 290	0.40 234	0.40 290	0.40 234	0.40 294	0.40 243	0.40 285	0.40 241	0.40 291	0.40 246	0.40 257	0.40 268	0.40 303	0.40 250	0.40 283

Anonymous_2	0.40 227	0.40 150	0.40 248	0.40 211	0.40 297	0.40 240	0.40 290	0.40 234	0.40 290	0.40 234	0.40 294	0.40 243	0.40 285	0.40 241	0.40 291	0.40 246	0.40 257	0.40 268	0.40 303	0.40 250	0.40 283

Anonymous_1	0.40 227	0.40 150	0.40 248	0.40 211	0.40 297	0.40 240	0.40 290	0.40 234	0.40 290	0.40 234	0.40 294	0.40 243	0.40 285	0.40 241	0.40 291	0.40 246	0.40 257	0.40 268	0.40 303	0.40 250	0.40 283

AdaStereo	0.40 227	0.40 150	0.40 248	0.40 211	0.40 297	0.40 240	0.40 290	0.40 234	0.40 290	0.40 234	0.40 294	0.40 243	0.40 285	0.40 241	0.40 291	0.40 246	0.40 257	0.40 268	0.40 303	0.40 250	0.40 283
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.
GwcNet-ADL	0.41 234	0.41 157	0.41 256	0.41 223	0.41 304	0.41 256	0.41 298	0.41 249	0.41 299	0.41 248	0.41 300	0.41 256	0.41 296	0.41 255	0.41 298	0.41 254	0.41 266	0.41 281	0.41 310	0.41 260	0.41 290

PSMNet-ADL	0.41 234	0.41 157	0.41 256	0.41 223	0.41 304	0.41 256	0.41 298	0.41 249	0.41 299	0.41 248	0.41 300	0.41 256	0.41 296	0.41 255	0.41 298	0.41 254	0.41 266	0.41 281	0.41 310	0.41 260	0.41 290

GANet-ADL	0.41 234	0.41 157	0.41 256	0.41 223	0.41 304	0.41 256	0.41 298	0.41 249	0.41 299	0.41 248	0.41 300	0.41 256	0.41 296	0.41 255	0.41 298	0.41 254	0.41 266	0.41 281	0.41 310	0.41 260	0.41 290

ADLNet2	0.41 234	0.41 157	0.41 256	0.41 223	0.41 304	0.41 256	0.41 298	0.41 249	0.41 299	0.41 248	0.41 300	0.41 256	0.41 296	0.41 255	0.41 298	0.41 254	0.41 266	0.41 281	0.41 310	0.41 260	0.41 290

ADLNet	0.41 234	0.41 157	0.41 256	0.41 223	0.41 304	0.41 256	0.41 298	0.41 249	0.41 299	0.41 248	0.41 300	0.41 256	0.41 296	0.41 255	0.41 298	0.41 254	0.41 266	0.41 281	0.41 310	0.41 260	0.41 290

GCAP-Stereo	0.75 321	4.15 487	0.42 261	0.75 306	0.35 272	0.78 353	0.40 290	0.79 345	0.38 280	0.78 356	0.36 275	0.78 358	0.36 270	0.79 351	0.39 287	0.75 335	0.39 254	0.76 359	0.39 302	0.75 329	0.39 281

RSM	0.36 204	0.36 137	0.43 262	0.37 188	0.42 314	0.49 302	0.42 303	0.37 217	0.28 220	0.36 216	0.29 229	0.36 222	0.30 238	0.37 228	0.28 217	0.34 207	0.31 220	0.34 222	0.35 278	0.40 250	0.29 222

DispNO	1.00 369	0.63 217	0.43 262	3.45 495	0.44 317	0.65 342	0.43 305	0.64 331	0.43 307	0.64 339	0.43 312	0.64 341	3.03 514	0.64 336	0.43 307	4.55 521	0.43 277	0.63 343	0.43 318	0.63 315	0.43 298

EKT-Stereo	0.37 209	0.40 150	0.44 264	1.07 347	0.29 230	0.34 213	0.31 237	0.36 211	0.29 225	0.38 222	0.31 246	0.37 228	0.30 238	0.36 224	0.29 227	0.34 207	0.28 196	0.39 263	0.30 245	0.37 228	0.30 232

CASnet	0.35 200	0.51 198	0.44 264	0.32 174	0.31 246	0.24 175	0.34 258	0.36 211	0.25 199	0.31 197	0.37 281	0.30 201	0.33 256	0.25 183	0.45 309	0.37 225	0.37 241	0.33 215	0.35 278	0.34 205	0.37 268
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
SCV	0.46 256	0.94 258	0.45 266	0.54 271	0.37 281	0.48 297	0.38 280	0.48 285	0.37 276	0.48 288	0.39 291	0.48 295	0.37 274	0.49 298	0.37 277	0.50 293	0.46 283	0.44 295	0.34 271	0.44 270	0.34 256

fffft	0.48 267	0.51 198	0.45 266	0.52 268	0.45 319	0.52 321	0.45 310	0.52 309	0.48 324	0.53 318	0.45 317	0.52 320	0.45 309	0.52 315	0.46 313	0.51 299	0.41 266	0.50 324	0.41 310	0.50 296	0.41 290
1: 1. 1
Selective-IGEV	0.51 280	0.55 208	0.45 266	0.69 298	0.45 319	0.61 336	0.45 310	0.50 297	0.40 290	0.56 326	0.44 314	0.55 328	0.40 285	0.72 344	0.67 353	0.59 311	0.46 283	0.45 299	0.34 271	0.46 275	0.37 268

IGEV-Stereo	0.35 200	0.44 168	0.45 266	0.49 253	0.30 240	0.37 225	0.30 231	0.36 211	0.30 236	0.36 216	0.29 229	0.36 222	0.29 231	0.36 224	0.30 234	0.46 275	0.39 254	0.32 207	0.24 202	0.32 195	0.25 190
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
water-stereo	0.41 234	0.84 235	0.46 270	0.50 260	0.33 259	0.45 281	0.33 247	0.45 271	0.32 247	0.45 271	0.32 249	0.45 278	0.32 249	0.45 275	0.32 241	0.44 270	0.41 266	0.39 263	0.31 254	0.39 245	0.32 243

depthmonostereo	0.44 248	0.85 237	0.46 270	0.54 271	0.40 297	0.52 321	0.38 280	0.52 309	0.35 265	0.47 281	0.34 263	0.46 282	0.34 261	0.47 283	0.34 262	0.45 272	0.43 277	0.41 281	0.33 267	0.41 260	0.32 243

otaku	0.46 256	0.46 175	0.46 270	0.46 237	0.46 321	0.46 287	0.46 312	0.46 275	0.46 312	0.46 275	0.46 319	0.46 282	0.46 312	0.46 279	0.46 313	0.46 275	0.46 283	0.46 302	0.46 322	0.46 275	0.46 304

Ntro	0.47 262	0.47 179	0.46 270	0.46 237	0.46 321	0.47 292	0.47 317	0.46 275	0.47 317	0.46 275	0.46 319	0.47 288	0.46 312	0.47 283	0.47 319	0.47 280	0.46 283	0.46 302	0.46 322	0.46 275	0.46 304

Dean	0.46 256	0.46 175	0.46 270	0.46 237	0.46 321	0.46 287	0.46 312	0.46 275	0.46 312	0.47 281	0.46 319	0.46 282	0.46 312	0.46 279	0.46 313	0.46 275	0.46 283	0.46 302	0.46 322	0.46 275	0.46 304

ACVNet_1	0.46 256	0.47 179	0.46 270	0.46 237	0.46 321	0.46 287	0.46 312	0.46 275	0.47 317	0.46 275	0.46 319	0.46 282	0.46 312	0.46 279	0.46 313	0.46 275	0.46 283	0.47 307	0.46 322	0.46 275	0.46 304

ACVNet-4b	0.46 256	0.46 175	0.46 270	0.46 237	0.46 321	0.46 287	0.46 312	0.46 275	0.46 312	0.46 275	0.46 319	0.46 282	0.46 312	0.47 283	0.46 313	0.46 275	0.46 283	0.46 302	0.46 322	0.46 275	0.46 304

GASTEREO	0.48 267	1.21 348	0.47 277	0.57 278	0.38 288	0.50 310	0.38 280	0.50 297	0.38 280	0.50 307	0.38 286	0.50 313	0.38 278	0.50 305	0.38 280	0.52 301	0.42 274	0.46 302	0.34 271	0.46 275	0.34 256

LG-Stereo_L1	0.47 262	0.52 200	0.47 277	0.62 287	0.39 295	0.53 323	0.40 290	0.53 311	0.39 289	0.53 318	0.39 291	0.53 321	0.39 284	0.53 317	0.39 287	0.55 306	0.46 283	0.49 320	0.37 286	0.49 291	0.37 268

LG-Stereo_Zeroshot	0.48 267	0.55 208	0.47 277	0.63 289	0.41 304	0.56 328	0.44 306	0.56 316	0.41 299	0.56 326	0.41 300	0.57 332	0.42 302	0.56 323	0.41 298	0.55 306	0.43 277	0.51 329	0.37 286	0.51 302	0.37 268

LG-Stereo	0.60 293	0.58 213	0.47 277	0.64 292	0.74 380	1.00 376	0.69 358	0.57 319	0.41 299	0.57 328	0.41 300	0.57 332	0.41 296	1.00 381	0.75 371	0.91 353	0.51 308	0.52 332	0.37 286	0.52 304	0.37 268

DLNR_Zeroshot_test	0.31 180	0.28 124	0.47 277	0.79 308	0.24 206	0.30 196	0.26 208	0.30 192	0.24 194	0.32 202	0.23 196	0.31 205	0.24 199	0.30 203	0.23 192	0.29 193	0.26 184	0.29 198	0.24 202	0.33 201	0.23 179

HaxPig	0.47 262	0.47 179	0.47 277	0.49 253	0.47 327	0.47 292	0.47 317	0.47 281	0.47 317	0.47 281	0.47 327	0.47 288	0.47 320	0.47 283	0.47 319	0.47 280	0.47 291	0.47 307	0.47 329	0.47 283	0.48 313

UNDER WATER	0.47 262	0.47 179	0.47 277	0.47 243	0.47 327	0.47 292	0.47 317	0.47 281	0.47 317	0.47 281	0.47 327	0.47 288	0.46 312	0.47 283	0.47 319	0.47 280	0.47 291	0.47 307	0.46 322	0.47 283	0.47 311

LVE	0.47 262	0.47 179	0.47 277	0.47 243	0.49 333	0.47 292	0.47 317	0.47 281	0.49 326	0.47 281	0.47 327	0.47 288	0.46 312	0.47 283	0.47 319	0.47 280	0.47 291	0.48 315	0.47 329	0.47 283	0.47 311

DilatedVolume-Stereo	0.43 244	0.86 238	0.48 285	0.50 260	0.33 259	0.46 287	0.33 247	0.46 275	0.33 253	0.46 275	0.33 255	0.47 288	0.33 256	0.47 283	0.34 262	0.45 272	0.42 274	0.40 268	0.33 267	0.47 283	0.38 275

MyStereo07	0.60 293	3.72 476	0.48 285	0.49 253	0.41 304	0.36 220	0.32 238	0.49 289	0.43 307	0.51 312	0.42 310	0.49 299	0.43 305	0.51 312	0.64 348	0.49 287	0.45 281	0.34 222	0.32 259	0.35 217	0.43 298

KSHMR	0.66 303	0.50 191	0.48 285	1.15 357	0.52 343	0.49 302	0.51 334	0.49 289	0.71 367	0.67 343	0.50 336	1.16 399	1.11 394	0.66 338	0.52 335	0.49 287	0.49 298	0.51 329	0.66 361	0.50 296	1.14 406

RainbowNet	0.48 267	0.48 185	0.48 285	0.48 247	0.48 331	0.48 297	0.48 326	0.48 285	0.48 324	0.48 288	0.48 331	0.48 295	0.48 321	0.48 292	0.48 325	0.48 284	0.48 295	0.48 315	0.48 332	0.48 287	0.48 313

notaker	0.48 267	0.49 187	0.48 285	0.48 247	0.48 331	0.48 297	0.48 326	0.48 285	0.49 326	0.48 288	0.48 331	0.48 295	0.48 321	0.48 292	0.48 325	0.48 284	0.48 295	0.48 315	0.48 332	0.48 287	0.49 318

MSCF	0.51 280	1.40 365	0.49 290	0.58 280	0.38 288	0.50 310	0.38 280	0.54 313	0.41 299	0.52 315	0.41 300	0.53 321	0.42 302	0.53 317	0.41 298	0.60 312	0.47 291	0.48 315	0.37 286	0.48 287	0.38 275

SCV_C0	0.45 251	0.88 242	0.49 290	0.54 271	0.37 281	0.48 297	0.37 274	0.48 285	0.37 276	0.48 288	0.36 275	0.48 295	0.37 274	0.49 298	0.37 277	0.50 293	0.41 266	0.44 295	0.34 271	0.44 270	0.34 256

MSKI-zero shot	0.24 157	0.21 105	0.49 290	0.65 293	0.18 182	0.22 168	0.17 162	0.23 170	0.18 173	0.21 164	0.17 172	0.23 173	0.28 225	0.23 174	0.18 176	0.21 155	0.16 142	0.21 165	0.16 162	0.21 162	0.16 153

ACVNet_2	0.49 273	0.49 187	0.49 290	0.49 253	0.49 333	0.49 302	0.49 328	0.49 289	0.49 326	0.49 295	0.49 334	0.49 299	0.49 326	0.49 298	0.49 327	0.49 287	0.49 298	0.49 320	0.49 335	0.49 291	0.49 318

FoundationStereo	0.50 275	0.50 191	0.50 294	0.50 260	0.50 337	0.50 310	0.50 330	0.50 297	0.50 329	0.50 307	0.50 336	0.50 313	0.50 329	0.50 305	0.50 328	0.50 293	0.50 304	0.50 324	0.50 337	0.50 296	0.50 321

StereoAnything_RVC	0.50 275	0.50 191	0.50 294	0.50 260	0.50 337	0.50 310	0.50 330	0.50 297	0.50 329	0.50 307	0.50 336	0.50 313	0.50 329	0.50 305	0.50 328	0.50 293	0.50 304	0.50 324	0.50 337	0.50 296	0.50 321

dual_stereo	0.50 275	0.50 191	0.50 294	0.50 260	0.50 337	0.50 310	0.50 330	0.50 297	0.50 329	0.50 307	0.50 336	0.50 313	0.50 329	0.50 305	0.50 328	0.50 293	0.50 304	0.50 324	0.50 337	0.50 296	0.50 321

TorneroNet	0.66 303	0.53 203	0.50 294	0.50 260	0.64 361	1.06 384	0.70 361	0.50 297	0.51 336	0.49 295	0.69 366	0.49 299	0.50 329	0.48 292	1.15 406	0.71 331	0.49 298	1.14 398	1.08 402	0.49 291	0.49 318

SANet	0.50 275	0.50 191	0.50 294	0.50 260	0.50 337	0.50 310	0.50 330	0.50 297	0.50 329	0.50 307	0.50 336	0.50 313	0.50 329	0.50 305	0.50 328	0.50 293	0.50 304	0.50 324	0.50 337	0.50 296	0.50 321

SMoEStereo_RVC	0.63 298	0.75 225	0.51 299	0.73 304	0.53 346	0.71 348	0.47 317	0.67 335	0.58 342	0.74 353	0.60 349	0.72 351	0.53 336	0.74 348	0.51 333	0.61 316	0.62 328	0.62 341	0.61 355	0.63 315	0.61 345

PAM_32	0.64 300	2.38 429	0.51 299	0.92 325	0.43 316	0.53 323	0.44 306	0.87 353	0.43 307	0.52 315	0.45 317	0.53 321	0.40 285	0.54 319	0.46 313	0.62 319	0.56 316	0.48 315	0.45 320	0.76 330	0.44 301

LL-Strereo2	0.48 267	1.73 380	0.51 299	0.59 283	0.34 269	0.42 274	0.33 247	0.40 234	0.31 244	0.42 260	0.33 255	0.42 272	0.31 247	0.44 272	0.39 287	0.60 312	0.51 308	0.44 295	0.33 267	0.44 270	0.33 250

AIO-test2	0.55 289	0.59 214	0.52 302	0.67 297	0.47 327	0.61 336	0.47 317	0.61 328	0.47 317	0.61 333	0.47 327	0.61 338	0.48 321	0.62 331	0.47 319	0.64 321	0.53 312	0.58 338	0.47 329	0.58 311	0.48 313

AIO-test1	0.54 285	0.60 216	0.52 302	0.66 296	0.47 327	0.61 336	0.47 317	0.58 322	0.46 312	0.61 333	0.46 319	0.61 338	0.45 309	0.62 331	0.45 309	0.61 316	0.52 310	0.57 337	0.48 332	0.57 310	0.48 313

MonSter	0.60 293	0.64 219	0.52 302	0.62 287	0.44 317	2.07 479	0.44 306	0.62 329	0.44 310	0.62 336	0.44 314	0.62 340	0.44 307	0.62 331	0.44 308	0.58 310	0.42 274	0.62 341	0.46 322	0.58 311	0.42 297

MyStereo8	0.71 314	3.92 483	0.52 302	0.59 283	0.52 343	0.57 333	0.53 336	0.59 324	0.50 329	0.59 332	0.51 342	0.57 332	0.50 329	0.56 323	0.52 335	0.54 304	0.49 298	0.54 335	0.49 335	0.55 309	0.50 321

z-ln-s-r	0.21 147	1.40 365	0.53 306	0.56 277	0.04 79	0.05 89	0.04 81	0.05 89	0.05 97	0.05 91	0.04 88	0.05 91	0.04 84	0.05 82	0.05 88	0.57 309	0.44 280	0.04 73	0.04 78	0.04 77	0.04 79

WCG-NET	0.61 296	1.21 348	0.54 307	0.61 286	0.53 346	0.67 344	0.53 336	0.66 334	0.53 337	0.64 339	0.53 345	0.65 344	0.53 336	0.59 329	0.52 335	0.65 322	0.48 295	0.64 344	0.52 341	0.58 311	0.50 321

PSMNet_ROB	0.54 285	0.54 206	0.54 307	0.54 271	0.53 346	0.54 326	0.54 338	0.53 311	0.54 339	0.54 321	0.54 346	0.54 324	0.53 336	0.54 319	0.54 338	0.54 304	0.53 312	0.54 335	0.54 343	0.54 308	0.54 332

CASS	0.57 292	0.89 245	0.56 309	0.57 278	0.56 349	0.56 328	0.56 339	0.56 316	0.53 337	0.57 328	0.57 348	0.59 336	0.48 321	0.56 323	0.57 341	0.55 306	0.56 316	0.47 307	0.56 348	0.62 314	0.56 340
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
anonymity	0.63 298	0.69 221	0.56 309	0.71 302	0.56 349	0.71 348	0.56 339	0.71 340	0.56 340	0.72 347	0.56 347	0.71 348	0.56 340	0.71 343	0.58 342	0.68 326	0.55 314	0.68 349	0.55 344	0.68 319	0.54 332

DDUNet	0.81 337	2.45 432	0.57 311	0.90 320	0.60 352	0.88 363	0.59 343	0.90 357	0.60 345	0.88 364	0.60 349	0.90 371	0.58 341	0.88 363	0.60 345	0.84 349	0.60 323	0.86 375	0.57 350	0.86 347	0.60 344

999	1.00 369	1.12 292	0.59 312	1.10 349	1.21 467	1.09 389	0.52 335	1.08 376	1.43 478	1.18 397	1.35 470	0.98 381	0.52 335	0.91 367	0.85 381	0.72 332	1.46 461	0.83 372	0.98 394	0.68 319	1.41 478

MyStereo04	0.56 291	3.72 476	0.59 312	0.49 253	0.41 304	0.36 220	0.32 238	0.37 217	0.31 244	0.34 209	0.46 319	0.35 216	0.32 249	0.35 218	0.33 249	0.49 287	0.45 281	0.34 222	0.32 259	0.35 217	0.43 298

Monster-pub-eth3d	0.45 251	0.57 211	0.60 314	0.39 197	0.28 222	0.37 225	0.28 218	0.37 217	0.30 236	0.39 228	0.29 229	0.39 235	0.30 238	0.92 371	0.27 208	1.42 442	0.28 196	0.34 222	0.28 225	0.37 228	0.53 329

Monster-pub-mixall	0.44 248	0.56 210	0.60 314	0.38 191	0.27 218	0.37 225	0.27 211	0.37 217	0.29 225	0.38 222	0.27 218	0.38 230	0.29 231	0.85 361	0.27 208	1.46 445	0.26 184	0.34 222	0.26 213	0.36 224	0.53 329

Replicate-Monster	0.45 251	0.57 211	0.60 314	0.40 211	0.29 230	0.37 225	0.27 211	0.37 217	0.30 236	0.40 234	0.31 246	0.40 243	0.30 238	0.99 379	0.27 208	1.36 438	0.31 220	0.34 222	0.30 245	0.36 224	0.54 332

MyStereo06	0.75 321	4.12 484	0.60 314	0.63 289	0.61 357	0.62 339	0.66 350	0.56 316	0.45 311	0.55 324	0.48 331	0.54 324	0.46 312	0.57 327	0.45 309	0.60 312	0.57 318	0.64 344	0.55 344	0.72 325	0.55 337

UDG	0.80 332	2.21 413	0.60 314	0.91 322	0.60 352	0.90 366	0.58 341	0.88 356	0.60 345	0.90 365	0.60 349	0.88 368	0.60 343	0.90 366	0.58 342	0.86 351	0.60 323	0.84 373	0.59 352	0.84 346	0.61 345

test_xeample3	1.10 381	1.81 381	0.61 319	0.84 315	0.49 333	0.77 351	0.66 350	0.92 362	1.40 476	0.68 345	0.46 319	0.78 358	0.54 339	1.72 462	1.48 478	1.34 435	1.52 465	1.35 462	1.67 495	1.33 437	1.55 482

PA-Net	11.80 558	223.51 584	0.62 320	0.59 283	0.71 375	0.59 335	0.73 367	0.67 335	0.73 372	0.55 324	0.61 353	0.60 337	0.74 366	0.63 335	0.73 368	0.66 324	0.60 323	0.69 350	0.66 361	0.72 325	0.65 351
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
MyStereo05	0.80 332	4.12 484	0.63 321	0.63 289	0.61 357	0.62 339	0.66 350	0.65 332	0.62 348	0.67 343	0.61 353	0.65 344	0.58 341	0.67 340	0.55 340	0.60 312	0.57 318	0.64 344	0.55 344	0.72 325	0.55 337

ARAFT	0.68 308	0.81 232	0.63 321	0.74 305	0.60 352	0.78 353	0.62 345	0.77 344	0.66 354	0.74 353	0.63 355	0.75 355	0.62 346	0.83 356	0.60 345	0.70 330	0.55 314	0.70 352	0.60 353	0.78 333	0.55 337

Former-RAFT_DAM_RVC	0.49 273	0.98 263	0.64 323	0.84 315	0.46 321	0.45 281	0.35 263	0.47 281	0.47 317	0.45 271	0.34 263	0.46 282	0.48 321	0.46 279	0.35 266	0.39 242	0.71 343	0.39 263	0.35 278	0.41 260	0.41 290

plain	1.88 455	3.16 463	0.64 323	3.10 479	0.65 363	3.10 515	0.64 347	3.12 513	0.65 352	3.10 514	0.65 359	3.11 514	0.65 349	3.12 513	0.65 349	3.12 509	0.65 332	3.13 514	0.65 359	3.13 500	0.65 351

FCDSN-DC	0.41 234	0.59 214	0.64 323	0.54 271	0.33 259	0.50 310	0.37 274	0.42 265	0.40 290	0.61 333	0.43 312	0.50 313	0.49 326	0.38 230	0.32 241	0.28 186	0.23 178	0.26 187	0.22 189	0.35 217	0.28 217
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
LMCR-Stereo	0.65 301	0.63 217	0.65 326	0.65 293	0.65 363	0.66 343	0.63 346	0.58 322	0.65 352	0.63 338	0.64 357	0.65 344	0.65 349	0.66 338	0.66 352	0.66 324	0.64 330	0.65 347	0.67 365	0.68 319	0.73 365

zero-FE	0.72 317	1.31 359	0.66 327	0.92 325	0.60 352	0.82 358	0.58 341	0.82 351	0.58 342	0.81 360	0.60 349	0.81 364	0.60 343	0.82 355	0.58 342	0.74 334	0.59 322	0.73 354	0.52 341	0.76 330	0.51 328

RSM++	0.76 325	0.82 234	0.66 327	0.85 317	0.64 361	0.85 360	0.71 364	0.94 366	0.64 351	0.87 363	0.67 362	0.87 367	0.65 349	0.84 357	0.65 349	0.81 342	0.70 339	0.79 362	0.71 373	0.83 345	0.70 358

MIF-Stereo (partial)	2.58 507	3.31 467	0.66 327	3.18 483	0.66 366	3.18 516	0.66 350	3.21 514	0.67 355	3.19 515	0.66 361	3.19 515	0.66 352	3.31 517	0.68 356	5.09 538	1.79 486	8.23 557	1.67 495	6.18 541	1.38 477

MIM_Stereo	0.25 158	0.23 110	0.66 327	0.80 310	0.17 175	0.22 168	0.17 162	0.23 170	0.18 173	0.26 186	0.17 172	0.21 163	0.17 169	0.25 183	0.17 167	0.23 169	0.16 142	0.21 165	0.17 180	0.22 164	0.17 165

AFF-stereo	0.73 319	0.88 242	0.67 331	0.75 306	0.68 370	0.75 350	0.64 347	0.80 347	0.72 369	0.83 362	0.70 368	0.82 365	0.64 347	0.84 357	0.67 353	0.77 337	0.63 329	0.81 367	0.63 357	0.78 333	0.62 348

R-Stereo Train	0.81 337	0.96 260	0.67 331	0.95 333	0.67 367	0.95 371	0.68 355	0.95 368	0.68 356	0.95 375	0.68 363	0.96 379	0.68 355	0.96 377	0.68 356	0.94 361	0.68 334	0.94 383	0.68 366	0.94 359	0.68 355

RAFT-Stereo	0.81 337	0.96 260	0.67 331	0.95 333	0.67 367	0.95 371	0.68 355	0.95 368	0.68 356	0.95 375	0.68 363	0.96 379	0.68 355	0.96 377	0.68 356	0.94 361	0.68 334	0.94 383	0.68 366	0.94 359	0.68 355
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
AIO-Stereo	0.84 347	0.66 220	0.70 334	0.83 314	0.67 367	0.98 374	0.82 378	1.14 380	0.72 369	1.03 383	0.74 378	1.03 387	1.09 393	0.99 379	0.45 309	1.04 367	0.73 345	0.95 385	0.74 375	0.94 359	0.46 304

DMCA-RVC	0.70 312	0.80 229	0.70 334	0.70 300	0.70 373	0.70 346	0.70 361	0.71 340	0.70 362	0.70 346	0.71 372	0.71 348	0.70 359	0.70 342	0.69 360	0.69 327	0.70 339	0.69 350	0.70 370	0.69 323	0.70 358

MSMD_ROB	1.19 386	1.10 291	0.70 334	1.10 349	0.60 352	1.10 390	0.70 361	1.10 379	0.70 362	1.10 387	0.70 368	1.10 393	0.70 359	7.00 556	0.70 364	1.10 372	0.70 339	1.10 397	0.70 370	1.10 371	0.70 358

FlowAnything_test	1.02 376	1.72 375	0.71 337	1.59 429	0.70 373	1.61 462	0.69 358	1.61 452	0.70 362	1.60 455	0.70 368	1.61 463	0.69 357	1.61 459	0.70 364	0.81 342	0.58 320	0.81 367	0.55 344	0.81 341	0.56 340

AdaDepth	0.86 350	0.93 256	0.71 337	1.01 343	1.07 409	1.02 381	0.71 364	1.00 370	0.71 367	1.01 381	0.71 372	1.00 382	0.72 364	1.14 397	0.71 366	0.92 356	0.64 330	0.90 377	0.64 358	0.89 350	0.69 357

RAFT-Stereo + iAFF	0.70 312	0.72 223	0.71 337	0.80 310	0.62 360	0.82 358	0.61 344	0.81 350	0.62 348	0.81 360	0.63 355	0.80 361	0.70 359	0.73 346	0.61 347	0.76 336	0.61 327	0.74 356	0.61 355	0.77 332	0.61 345

FlowAnything	1.02 376	1.71 374	0.72 340	1.59 429	0.69 371	1.60 461	0.69 358	1.61 452	0.70 362	1.60 455	0.69 366	1.60 460	0.69 357	1.61 459	0.69 360	0.81 342	0.58 320	0.81 367	0.56 348	0.82 343	0.56 340

UniTT-Stereo	2.03 472	3.43 469	0.72 340	3.42 494	0.73 378	3.27 518	0.68 355	3.38 517	0.69 359	3.29 517	0.72 375	3.28 517	0.70 359	3.35 518	0.68 356	3.39 511	0.68 334	3.31 516	0.69 368	3.37 501	0.73 365

Selective-RAFT	0.89 354	0.89 245	0.72 340	1.16 362	0.78 383	1.06 384	0.82 378	0.87 353	0.97 396	1.00 377	0.91 390	0.90 371	1.00 384	0.89 365	0.93 388	0.83 347	0.83 358	0.82 371	0.82 385	0.81 341	0.82 376

iGMRVC	0.84 347	2.85 457	0.72 340	0.72 303	0.73 378	0.77 351	0.79 372	0.73 342	0.74 374	0.73 348	0.72 375	0.73 353	0.76 369	0.73 346	0.73 368	0.72 332	0.73 345	0.73 354	0.72 374	0.73 328	0.72 362

HH	0.71 314	2.54 434	0.74 344	1.10 349	0.32 248	0.41 256	0.37 274	0.69 337	0.78 375	0.73 348	0.90 387	0.75 355	1.00 384	0.84 357	0.69 360	0.69 327	0.40 257	0.35 238	0.26 213	0.35 217	0.26 196

HanStereo	0.71 314	2.54 434	0.74 344	1.10 349	0.32 248	0.41 256	0.37 274	0.69 337	0.78 375	0.73 348	0.90 387	0.75 355	1.00 384	0.84 357	0.69 360	0.69 327	0.40 257	0.35 238	0.26 213	0.35 217	0.26 196

Syn2CoEx	0.25 158	1.31 359	0.74 344	0.92 325	0.02 21	0.02 19	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.03 42	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.87 352	0.75 348	0.02 18	0.02 20	0.02 20	0.02 20

RAStereo	2.23 492	3.64 472	0.76 347	3.65 503	0.86 388	3.66 522	0.76 370	3.67 521	0.81 382	3.66 518	0.76 380	3.66 519	0.77 370	3.68 520	0.77 373	3.68 514	0.77 350	3.69 521	0.77 377	3.70 503	0.77 371

DCRE	0.84 347	1.89 388	0.77 348	0.94 331	0.72 377	0.88 363	0.73 367	0.87 353	0.78 375	0.90 365	0.71 372	0.88 368	0.67 354	0.88 363	0.73 368	0.81 342	0.68 334	0.81 367	0.70 370	0.82 343	0.70 358

MoCha-V2	2.11 479	26.97 562	0.78 349	0.92 325	0.77 382	0.96 373	0.72 366	0.90 357	0.72 369	0.94 373	0.70 368	0.90 371	0.71 363	0.91 367	0.71 366	0.85 350	0.71 343	0.88 376	0.69 368	0.87 348	0.67 354

DSFCA	0.66 303	0.73 224	0.78 349	0.65 293	0.65 363	0.64 341	0.64 347	0.65 332	0.63 350	0.64 339	0.64 357	0.64 341	0.64 347	0.65 337	0.65 349	0.65 322	0.65 332	0.65 347	0.65 359	0.66 317	0.64 350

HSM-Net_RVC	0.95 365	1.17 298	0.78 349	1.18 364	0.71 375	1.16 397	0.75 369	1.09 378	0.80 379	1.10 387	0.75 379	1.17 400	0.74 366	1.17 400	0.80 376	1.13 378	0.73 345	1.17 404	0.77 377	1.16 377	0.72 362
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
G-Net	0.79 330	0.79 228	0.79 352	0.79 308	0.79 384	0.79 355	0.79 372	0.79 345	0.79 378	0.79 357	0.79 382	0.79 360	0.79 372	0.79 351	0.79 374	0.79 338	0.79 352	0.79 362	0.79 380	0.79 335	0.79 372

NaN_ROB	0.80 332	0.80 229	0.80 353	0.80 310	0.80 386	0.80 356	0.80 375	0.80 347	0.80 379	0.80 358	0.80 383	0.80 361	0.80 373	0.80 353	0.80 376	0.80 339	0.80 355	0.80 365	0.80 382	0.80 338	0.80 373

CSAN	0.80 332	0.80 229	0.80 353	0.80 310	0.80 386	0.80 356	0.80 375	0.80 347	0.80 379	0.80 358	0.80 383	0.80 361	0.80 373	0.80 353	0.80 376	0.80 339	0.80 355	0.80 365	0.80 382	0.80 338	0.80 373

DPSimNet_ROB	0.97 366	1.18 300	0.81 355	1.10 349	0.91 394	1.02 381	0.82 378	1.04 375	0.91 386	1.03 383	0.86 386	1.28 451	0.82 375	1.03 386	0.89 383	1.17 381	0.81 357	1.02 394	0.82 385	1.08 370	0.81 375

MLG-Stereo	0.92 357	0.90 247	0.84 356	1.27 415	0.49 333	1.38 454	0.88 381	1.41 450	0.97 396	0.73 348	1.09 403	1.26 449	0.43 305	0.72 344	1.05 399	1.13 378	0.49 298	1.18 407	0.66 361	1.01 366	0.46 304

AIO-Stereo-zeroshot1	0.75 321	0.92 254	0.85 357	0.96 336	0.59 351	1.27 447	0.44 306	0.59 324	0.69 359	0.91 367	0.68 363	0.55 328	0.61 345	1.06 387	0.83 380	0.62 319	0.70 339	0.90 377	0.41 310	0.89 350	0.56 340

AIO-Stereo-zeroshot	0.91 355	0.86 238	0.89 358	1.25 414	0.69 371	1.05 383	0.81 377	1.16 383	0.50 329	1.12 392	0.97 395	0.72 351	0.82 375	1.06 387	0.95 389	0.61 316	0.87 360	1.03 395	0.85 388	1.04 368	1.01 395

StereoVision	3.15 515	5.00 497	0.89 358	4.83 524	1.00 401	3.93 523	1.27 463	6.37 550	1.34 469	5.67 550	1.26 463	5.84 551	1.27 455	5.03 547	1.24 460	5.10 539	1.09 379	4.61 533	0.57 350	5.62 539	1.12 402

4D-IteraStereo	0.78 329	3.13 462	0.89 358	0.69 298	0.32 248	0.40 240	0.32 238	0.76 343	0.97 396	0.52 315	0.65 359	0.89 370	0.32 249	0.76 350	0.98 392	0.83 347	0.94 365	0.35 238	0.27 221	0.70 324	0.89 381

ours_stereo	1.20 387	1.21 348	0.90 361	1.64 437	1.11 411	1.35 450	0.67 354	1.76 459	0.93 391	1.70 463	1.10 404	1.39 454	0.75 368	1.41 454	0.81 379	1.60 453	1.03 371	1.33 459	1.00 396	1.61 447	0.72 362

ToySt	0.92 357	2.11 404	0.90 361	0.95 333	0.79 384	0.99 375	0.78 371	0.94 366	0.81 382	0.94 373	0.78 381	0.95 378	0.77 370	0.94 373	0.86 382	0.91 353	0.79 352	0.85 374	0.77 377	0.89 350	0.73 365

DPSM_ROB	0.92 357	0.91 249	0.91 363	0.91 322	0.92 395	0.92 368	0.92 385	0.92 362	0.91 386	0.93 371	0.91 390	0.92 374	0.90 377	0.91 367	0.92 384	0.92 356	0.91 361	0.91 380	0.92 389	0.93 357	0.93 385

DPSM	0.92 357	0.91 249	0.91 363	0.91 322	0.92 395	0.92 368	0.92 385	0.92 362	0.91 386	0.93 371	0.91 390	0.92 374	0.90 377	0.91 367	0.92 384	0.92 356	0.91 361	0.91 380	0.92 389	0.93 357	0.93 385

BUS	0.83 344	1.91 391	0.92 365	4.48 509	0.02 21	0.40 240	0.04 81	0.41 249	0.02 21	0.48 288	0.03 52	0.41 256	0.05 94	0.03 39	0.05 88	1.97 467	4.19 532	0.33 215	0.23 194	0.34 205	0.27 204

BSDual-CNN	0.81 337	1.91 391	0.92 365	4.48 509	0.02 21	0.42 274	0.06 105	0.41 249	0.02 21	0.48 288	0.03 52	0.02 20	0.02 21	0.03 39	0.02 20	1.97 467	4.19 532	0.33 215	0.23 194	0.34 205	0.27 204

psmg	0.43 244	1.91 391	0.92 365	1.91 442	0.02 21	0.02 19	0.03 50	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.03 39	0.02 20	1.97 467	1.44 460	0.04 73	0.03 54	0.02 20	0.03 51

DGTPSM_ROB	0.93 362	1.00 267	0.92 365	0.94 331	0.96 399	0.91 367	0.92 385	0.91 359	0.96 395	0.91 367	0.96 394	0.93 377	0.92 379	0.94 373	0.92 384	0.92 356	0.92 363	0.90 377	0.92 389	0.94 359	0.91 383

pmcnn	0.92 357	0.92 254	0.92 365	0.92 325	0.92 395	0.92 368	0.92 385	0.92 362	0.92 390	0.92 369	0.92 393	0.92 374	0.92 379	0.92 371	0.92 384	0.92 356	0.92 363	0.92 382	0.92 389	0.92 356	0.92 384

Selective-RAFT-Error	0.88 352	0.84 235	0.98 370	0.86 318	0.97 400	0.88 363	0.95 389	0.84 352	0.99 399	0.92 369	0.82 385	0.84 366	0.98 383	0.87 362	0.97 391	0.81 342	0.83 358	0.79 362	0.82 385	0.79 335	0.85 378

FC-DCNN	1.07 379	1.09 288	0.98 370	0.89 319	0.52 343	1.41 457	0.91 384	1.21 436	1.24 464	1.96 467	2.05 519	1.91 468	1.30 458	1.27 450	1.08 400	0.80 339	0.60 323	0.58 338	0.41 310	0.68 319	0.54 332

GANet	1.00 369	1.00 267	1.00 372	1.00 340	1.00 401	1.00 376	1.00 393	1.00 370	1.00 400	1.00 377	1.00 397	1.00 382	1.00 384	1.00 381	1.00 394	1.00 363	1.00 366	1.00 390	1.00 396	1.00 363	1.00 392

TDLM	1.00 369	1.00 267	1.00 372	1.00 340	1.00 401	1.00 376	1.00 393	1.00 370	1.00 400	1.00 377	1.00 397	1.00 382	1.00 384	1.00 381	1.00 394	1.00 363	1.00 366	1.00 390	1.00 396	1.00 363	1.00 392

CVANet_RVC	1.00 369	1.00 267	1.00 372	1.00 340	1.00 401	1.00 376	1.00 393	1.00 370	1.00 400	1.00 377	1.00 397	1.00 382	1.00 384	1.00 381	1.00 394	1.00 363	1.00 366	1.00 390	1.00 396	1.00 363	1.00 392

trnet	1.01 374	1.01 273	1.01 375	1.01 343	1.01 405	1.01 380	1.01 396	1.01 374	1.01 403	1.01 381	1.01 400	1.01 386	1.01 390	1.01 385	1.01 397	1.01 366	1.01 369	1.01 393	1.01 400	1.01 366	1.01 395

MM-Stereo_test2	1.20 387	1.85 384	1.05 376	1.46 426	0.94 398	1.36 452	0.99 392	1.36 445	0.95 393	1.41 451	0.98 396	1.40 456	0.96 381	1.37 452	0.95 389	1.37 440	1.06 372	1.33 459	0.93 393	1.29 436	0.89 381

GLC_STEREO	1.07 379	1.01 273	1.06 377	1.07 347	1.05 408	1.06 384	1.08 400	1.08 376	1.05 406	1.07 385	1.06 402	1.08 389	1.05 392	1.06 387	1.10 401	1.07 369	1.09 379	1.05 396	1.05 401	1.06 369	1.12 402

ktn	0.72 317	0.53 203	1.08 378	1.14 355	0.51 342	1.22 444	1.36 469	0.51 307	0.59 344	0.51 312	0.51 342	0.69 347	1.20 405	0.67 340	0.51 333	0.51 299	0.49 298	0.58 338	0.66 361	0.52 304	0.53 329

MaDis-Stereo	3.19 516	6.02 518	1.12 379	5.61 533	1.16 417	5.43 549	1.02 398	5.15 547	0.70 362	5.43 547	1.21 458	5.03 548	0.97 382	4.85 541	0.99 393	4.53 520	1.16 389	5.53 549	1.25 463	5.37 537	1.30 468

RP	2.33 496	25.00 555	1.13 380	1.15 357	1.15 413	1.10 390	1.15 405	1.15 381	1.15 408	1.12 392	1.15 405	1.09 391	1.13 395	1.10 393	1.15 406	1.11 377	1.09 379	1.16 400	1.12 404	1.16 377	1.17 411

edge stereo	2.43 503	27.07 563	1.14 381	1.06 346	1.14 412	1.08 387	1.17 408	1.16 383	1.14 407	1.10 387	1.16 408	1.09 391	1.16 402	1.10 393	1.16 409	1.10 372	1.11 383	1.16 400	1.19 410	1.13 372	1.11 400

Abc-Net	2.32 495	24.75 554	1.14 381	1.17 363	1.17 418	1.11 393	1.15 405	1.17 385	1.21 461	1.08 386	1.16 408	1.12 397	1.14 397	1.09 391	1.17 410	1.09 370	1.16 389	1.17 404	1.17 409	1.16 377	1.11 400
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
castereo++	0.54 285	3.59 470	1.15 383	1.31 418	0.14 154	0.16 139	0.14 149	0.16 138	0.14 154	0.16 135	0.14 158	0.16 136	0.13 151	0.16 137	0.14 148	1.45 444	1.16 389	0.15 139	0.14 157	0.15 138	0.13 147

Nwc_Net	2.37 500	25.95 559	1.15 383	1.14 355	1.15 413	1.08 387	1.14 404	1.17 385	1.16 409	1.14 395	1.15 405	1.08 389	1.15 398	1.11 395	1.14 405	1.10 372	1.11 383	1.16 400	1.09 403	1.16 377	1.15 407

AF-Net	2.37 500	25.71 558	1.17 385	1.13 354	1.15 413	1.15 396	1.18 409	1.19 388	1.16 409	1.10 387	1.15 405	1.10 393	1.18 403	1.12 396	1.15 406	1.10 372	1.10 382	1.17 404	1.15 406	1.16 377	1.12 402

NCC-stereo	2.36 498	25.52 557	1.17 385	1.15 357	1.17 418	1.11 393	1.11 401	1.15 381	1.16 409	1.10 387	1.16 408	1.10 393	1.15 398	1.14 397	1.13 404	1.09 370	1.11 383	1.15 399	1.16 408	1.17 382	1.17 411

MM-Stereo_test3	1.27 437	2.07 400	1.18 387	1.60 432	1.02 406	1.45 458	1.01 396	1.40 449	1.04 405	1.44 452	1.03 401	1.46 458	1.02 391	1.44 455	1.02 398	1.51 449	1.12 386	1.32 458	0.98 394	1.38 440	0.97 388

stereogan	2.33 496	24.38 553	1.18 387	1.18 364	1.18 420	1.14 395	1.18 409	1.19 388	1.19 415	1.14 395	1.18 412	1.14 398	1.18 403	1.14 397	1.18 411	1.14 380	1.14 387	1.19 408	1.19 410	1.15 375	1.19 415

CSP-Net	0.34 193	1.29 357	1.19 389	1.36 422	0.02 21	0.02 19	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	1.26 430	1.21 440	0.03 38	0.09 110	0.02 20	0.09 108

FENet	0.54 285	1.52 369	1.19 389	1.41 425	0.23 201	0.35 217	0.23 192	0.35 207	0.23 192	0.34 209	0.23 196	0.35 216	0.23 196	0.35 218	0.23 192	1.40 441	1.07 373	0.32 207	0.23 194	0.33 201	0.23 179

RGC	2.36 498	25.48 556	1.19 389	1.15 357	1.15 413	1.10 390	1.16 407	1.17 385	1.16 409	1.12 392	1.16 408	1.11 396	1.13 395	1.09 391	1.18 411	1.10 372	1.15 388	1.16 400	1.12 404	1.14 373	1.12 402

DisPM	1.20 387	1.20 302	1.20 392	1.20 366	1.20 421	1.20 398	1.20 411	1.20 391	1.20 416	1.20 399	1.20 413	1.20 402	1.20 405	1.20 402	1.20 413	1.20 383	1.20 394	1.20 409	1.20 413	1.20 386	1.20 416

NINENet	0.69 311	3.87 482	1.20 392	1.98 446	0.05 99	0.40 240	0.04 81	0.40 234	0.05 97	0.41 248	0.04 88	0.41 256	0.05 94	0.40 241	0.05 88	1.79 457	1.56 469	0.34 222	0.22 189	0.34 205	0.23 179

CrosDoStereo	1.20 387	1.20 302	1.20 392	1.20 366	1.20 421	1.20 398	1.20 411	1.20 391	1.20 416	1.20 399	1.20 413	1.20 402	1.20 405	1.20 402	1.20 413	1.20 383	1.20 394	1.20 409	1.20 413	1.20 386	1.20 416

PFNet+	1.20 387	1.20 302	1.20 392	1.20 366	1.20 421	1.20 398	1.20 411	1.20 391	1.20 416	1.20 399	1.20 413	1.20 402	1.20 405	1.20 402	1.20 413	1.20 383	1.20 394	1.20 409	1.20 413	1.20 386	1.20 416

LCNet	1.20 387	1.20 302	1.20 392	1.20 366	1.20 421	1.20 398	1.20 411	1.20 391	1.20 416	1.20 399	1.20 413	1.20 402	1.20 405	1.20 402	1.20 413	1.20 383	1.20 394	1.20 409	1.20 413	1.20 386	1.20 416

HHNet	1.20 387	1.20 302	1.20 392	1.20 366	1.20 421	1.20 398	1.20 411	1.20 391	1.20 416	1.20 399	1.20 413	1.20 402	1.20 405	1.20 402	1.20 413	1.20 383	1.20 394	1.20 409	1.20 413	1.20 386	1.20 416

Patchmatch Stereo++	1.20 387	1.20 302	1.20 392	1.20 366	1.20 421	1.20 398	1.20 411	1.20 391	1.20 416	1.20 399	1.20 413	1.20 402	1.20 405	1.20 402	1.20 413	1.20 383	1.20 394	1.20 409	1.20 413	1.20 386	1.20 416
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
AAGNet	1.20 387	1.20 302	1.20 392	1.20 366	1.20 421	1.20 398	1.20 411	1.20 391	1.20 416	1.20 399	1.20 413	1.20 402	1.20 405	1.20 402	1.20 413	1.20 383	1.20 394	1.20 409	1.20 413	1.20 386	1.20 416

STrans-v2	1.20 387	1.20 302	1.20 392	1.20 366	1.20 421	1.20 398	1.20 411	1.20 391	1.20 416	1.20 399	1.20 413	1.20 402	1.20 405	1.20 402	1.20 413	1.20 383	1.20 394	1.20 409	1.20 413	1.20 386	1.20 416

TransformOpticalFlow	1.20 387	1.20 302	1.20 392	1.20 366	1.20 421	1.20 398	1.20 411	1.20 391	1.20 416	1.20 399	1.20 413	1.20 402	1.20 405	1.20 402	1.20 413	1.20 383	1.20 394	1.20 409	1.20 413	1.20 386	1.20 416

OMP-Stereo	1.20 387	1.20 302	1.20 392	1.20 366	1.20 421	1.20 398	1.20 411	1.20 391	1.20 416	1.20 399	1.20 413	1.20 402	1.20 405	1.20 402	1.20 413	1.20 383	1.20 394	1.20 409	1.20 413	1.20 386	1.20 416

IIG-Stereo	1.20 387	1.20 302	1.20 392	1.20 366	1.20 421	1.20 398	1.20 411	1.20 391	1.20 416	1.20 399	1.20 413	1.20 402	1.20 405	1.20 402	1.20 413	1.20 383	1.20 394	1.20 409	1.20 413	1.20 386	1.20 416

NF-Stereo	1.20 387	1.20 302	1.20 392	1.20 366	1.20 421	1.20 398	1.20 411	1.20 391	1.20 416	1.20 399	1.20 413	1.20 402	1.20 405	1.20 402	1.20 413	1.20 383	1.20 394	1.20 409	1.20 413	1.20 386	1.20 416

OCTAStereo	1.20 387	1.20 302	1.20 392	1.20 366	1.20 421	1.20 398	1.20 411	1.20 391	1.20 416	1.20 399	1.20 413	1.20 402	1.20 405	1.20 402	1.20 413	1.20 383	1.20 394	1.20 409	1.20 413	1.20 386	1.20 416

PSM-softLoss	1.20 387	1.20 302	1.20 392	1.20 366	1.20 421	1.20 398	1.20 411	1.20 391	1.20 416	1.20 399	1.20 413	1.20 402	1.20 405	1.20 402	1.20 413	1.20 383	1.20 394	1.20 409	1.20 413	1.20 386	1.20 416

KMStereo	1.20 387	1.20 302	1.20 392	1.20 366	1.20 421	1.20 398	1.20 411	1.20 391	1.20 416	1.20 399	1.20 413	1.20 402	1.20 405	1.20 402	1.20 413	1.20 383	1.20 394	1.20 409	1.20 413	1.20 386	1.20 416

NRIStereo	1.20 387	1.20 302	1.20 392	1.20 366	1.20 421	1.20 398	1.20 411	1.20 391	1.20 416	1.20 399	1.20 413	1.20 402	1.20 405	1.20 402	1.20 413	1.20 383	1.20 394	1.20 409	1.20 413	1.20 386	1.20 416

PSM-adaLoss	1.20 387	1.20 302	1.20 392	1.20 366	1.20 421	1.20 398	1.20 411	1.20 391	1.20 416	1.20 399	1.20 413	1.20 402	1.20 405	1.20 402	1.20 413	1.20 383	1.20 394	1.20 409	1.20 413	1.20 386	1.20 416

PSM-AAD	1.20 387	1.20 302	1.20 392	1.20 366	1.20 421	1.20 398	1.20 411	1.20 391	1.20 416	1.20 399	1.20 413	1.20 402	1.20 405	1.20 402	1.20 413	1.20 383	1.20 394	1.20 409	1.20 413	1.20 386	1.20 416

FTStereo	1.20 387	1.20 302	1.20 392	1.20 366	1.20 421	1.20 398	1.20 411	1.20 391	1.20 416	1.20 399	1.20 413	1.20 402	1.20 405	1.20 402	1.20 413	1.20 383	1.20 394	1.20 409	1.20 413	1.20 386	1.20 416

ROB_FTStereo_v2	1.20 387	1.20 302	1.20 392	1.20 366	1.20 421	1.20 398	1.20 411	1.20 391	1.20 416	1.20 399	1.20 413	1.20 402	1.20 405	1.20 402	1.20 413	1.20 383	1.20 394	1.20 409	1.20 413	1.20 386	1.20 416

ROB_FTStereo	1.20 387	1.20 302	1.20 392	1.20 366	1.20 421	1.20 398	1.20 411	1.20 391	1.20 416	1.20 399	1.20 413	1.20 402	1.20 405	1.20 402	1.20 413	1.20 383	1.20 394	1.20 409	1.20 413	1.20 386	1.20 416

Consistency-Raft	1.20 387	1.20 302	1.20 392	1.20 366	1.20 421	1.20 398	1.20 411	1.20 391	1.20 416	1.20 399	1.20 413	1.20 402	1.20 405	1.20 402	1.20 413	1.20 383	1.20 394	1.20 409	1.20 413	1.20 386	1.20 416

KYRaft	1.20 387	1.20 302	1.20 392	1.20 366	1.20 421	1.20 398	1.20 411	1.20 391	1.20 416	1.20 399	1.20 413	1.20 402	1.20 405	1.20 402	1.20 413	1.20 383	1.20 394	1.20 409	1.20 413	1.20 386	1.20 416

HUI-Stereo	1.20 387	1.20 302	1.20 392	1.20 366	1.20 421	1.20 398	1.20 411	1.20 391	1.20 416	1.20 399	1.20 413	1.20 402	1.20 405	1.20 402	1.20 413	1.20 383	1.20 394	1.20 409	1.20 413	1.20 386	1.20 416

ASMatch	1.20 387	1.20 302	1.20 392	1.20 366	1.20 421	1.20 398	1.20 411	1.20 391	1.20 416	1.20 399	1.20 413	1.20 402	1.20 405	1.20 402	1.20 413	1.20 383	1.20 394	1.20 409	1.20 413	1.20 386	1.20 416

DeepStereo_LL	1.20 387	1.20 302	1.20 392	1.20 366	1.20 421	1.20 398	1.20 411	1.20 391	1.20 416	1.20 399	1.20 413	1.20 402	1.20 405	1.20 402	1.20 413	1.20 383	1.20 394	1.20 409	1.20 413	1.20 386	1.20 416

DEmStereo	1.20 387	1.20 302	1.20 392	1.20 366	1.20 421	1.20 398	1.20 411	1.20 391	1.20 416	1.20 399	1.20 413	1.20 402	1.20 405	1.20 402	1.20 413	1.20 383	1.20 394	1.20 409	1.20 413	1.20 386	1.20 416

SST-Stereo	1.20 387	1.20 302	1.20 392	1.20 366	1.20 421	1.20 398	1.20 411	1.20 391	1.20 416	1.20 399	1.20 413	1.20 402	1.20 405	1.20 402	1.20 413	1.20 383	1.20 394	1.20 409	1.20 413	1.20 386	1.20 416

THIR-Stereo	1.20 387	1.20 302	1.20 392	1.20 366	1.20 421	1.20 398	1.20 411	1.20 391	1.20 416	1.20 399	1.20 413	1.20 402	1.20 405	1.20 402	1.20 413	1.20 383	1.20 394	1.20 409	1.20 413	1.20 386	1.20 416

RAFT_R40	1.20 387	1.20 302	1.20 392	1.20 366	1.20 421	1.20 398	1.20 411	1.20 391	1.20 416	1.20 399	1.20 413	1.20 402	1.20 405	1.20 402	1.20 413	1.20 383	1.20 394	1.20 409	1.20 413	1.20 386	1.20 416

DRaft	1.20 387	1.20 302	1.20 392	1.20 366	1.20 421	1.20 398	1.20 411	1.20 391	1.20 416	1.20 399	1.20 413	1.20 402	1.20 405	1.20 402	1.20 413	1.20 383	1.20 394	1.20 409	1.20 413	1.20 386	1.20 416

PFNet	1.20 387	1.20 302	1.20 392	1.20 366	1.20 421	1.20 398	1.20 411	1.20 391	1.20 416	1.20 399	1.20 413	1.20 402	1.20 405	1.20 402	1.20 413	1.20 383	1.20 394	1.20 409	1.20 413	1.20 386	1.20 416

GrayStereo	1.20 387	1.20 302	1.20 392	1.20 366	1.20 421	1.20 398	1.20 411	1.20 391	1.20 416	1.20 399	1.20 413	1.20 402	1.20 405	1.20 402	1.20 413	1.20 383	1.20 394	1.20 409	1.20 413	1.20 386	1.20 416

RE-Stereo	1.20 387	1.20 302	1.20 392	1.20 366	1.20 421	1.20 398	1.20 411	1.20 391	1.20 416	1.20 399	1.20 413	1.20 402	1.20 405	1.20 402	1.20 413	1.20 383	1.20 394	1.20 409	1.20 413	1.20 386	1.20 416

Pruner-Stereo	1.20 387	1.20 302	1.20 392	1.20 366	1.20 421	1.20 398	1.20 411	1.20 391	1.20 416	1.20 399	1.20 413	1.20 402	1.20 405	1.20 402	1.20 413	1.20 383	1.20 394	1.20 409	1.20 413	1.20 386	1.20 416

TVStereo	1.20 387	1.20 302	1.20 392	1.20 366	1.20 421	1.20 398	1.20 411	1.20 391	1.20 416	1.20 399	1.20 413	1.20 402	1.20 405	1.20 402	1.20 413	1.20 383	1.20 394	1.20 409	1.20 413	1.20 386	1.20 416

DeepStereo_RVC	1.20 387	1.20 302	1.20 392	1.20 366	1.20 421	1.20 398	1.20 411	1.20 391	1.20 416	1.20 399	1.20 413	1.20 402	1.20 405	1.20 402	1.20 413	1.20 383	1.20 394	1.20 409	1.20 413	1.20 386	1.20 416

RAFT-RH_RVC	1.20 387	1.20 302	1.20 392	1.20 366	1.20 421	1.20 398	1.20 411	1.20 391	1.20 416	1.20 399	1.20 413	1.20 402	1.20 405	1.20 402	1.20 413	1.20 383	1.20 394	1.20 409	1.20 413	1.20 386	1.20 416

IRAFT_RVC	1.20 387	1.20 302	1.20 392	1.20 366	1.20 421	1.20 398	1.20 411	1.20 391	1.20 416	1.20 399	1.20 413	1.20 402	1.20 405	1.20 402	1.20 413	1.20 383	1.20 394	1.20 409	1.20 413	1.20 386	1.20 416

RAFT-345	1.20 387	1.20 302	1.20 392	1.20 366	1.20 421	1.20 398	1.20 411	1.20 391	1.20 416	1.20 399	1.20 413	1.20 402	1.20 405	1.20 402	1.20 413	1.20 383	1.20 394	1.20 409	1.20 413	1.20 386	1.20 416

iRAFT	1.20 387	1.20 302	1.20 392	1.20 366	1.20 421	1.20 398	1.20 411	1.20 391	1.20 416	1.20 399	1.20 413	1.20 402	1.20 405	1.20 402	1.20 413	1.20 383	1.20 394	1.20 409	1.20 413	1.20 386	1.20 416

CRE-IMP	1.20 387	1.20 302	1.20 392	1.20 366	1.20 421	1.20 398	1.20 411	1.20 391	1.20 416	1.20 399	1.20 413	1.20 402	1.20 405	1.20 402	1.20 413	1.20 383	1.20 394	1.20 409	1.20 413	1.20 386	1.20 416

GMM-Stereo	1.20 387	1.20 302	1.20 392	1.20 366	1.20 421	1.20 398	1.20 411	1.20 391	1.20 416	1.20 399	1.20 413	1.20 402	1.20 405	1.20 402	1.20 413	1.20 383	1.20 394	1.20 409	1.20 413	1.20 386	1.20 416

RAFT-IKP	1.20 387	1.20 302	1.20 392	1.20 366	1.20 421	1.20 398	1.20 411	1.20 391	1.20 416	1.20 399	1.20 413	1.20 402	1.20 405	1.20 402	1.20 413	1.20 383	1.20 394	1.20 409	1.20 413	1.20 386	1.20 416

Prome-Stereo	1.20 387	1.20 302	1.20 392	1.20 366	1.20 421	1.20 398	1.20 411	1.20 391	1.20 416	1.20 399	1.20 413	1.20 402	1.20 405	1.20 402	1.20 413	1.20 383	1.20 394	1.20 409	1.20 413	1.20 386	1.20 416

SPS-STEREO	1.59 445	1.91 391	1.21 438	1.94 443	1.20 421	2.00 476	1.23 458	1.99 466	1.24 464	2.00 472	1.25 462	2.03 476	1.26 454	2.00 474	1.29 467	1.90 464	1.18 393	1.89 483	1.21 458	1.89 460	1.20 416
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
CRFU-Net	0.65 301	1.67 373	1.22 439	1.96 445	0.27 218	0.41 256	0.27 211	0.41 249	0.27 217	0.40 234	0.26 214	0.41 256	0.27 219	0.40 241	0.27 208	1.80 458	1.62 476	0.34 222	0.23 194	0.33 201	0.23 179

GANetREF_RVC	1.55 444	1.94 397	1.22 439	1.88 440	1.21 467	1.88 468	1.22 457	1.88 461	1.22 462	1.88 464	1.22 459	1.88 466	1.22 452	1.89 470	1.22 459	1.87 460	1.22 441	1.88 482	1.22 459	1.88 459	1.22 462
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
FAT-Stereo	2.46 504	26.05 560	1.23 441	1.23 413	1.22 469	1.20 398	1.24 459	1.23 439	1.23 463	1.19 398	1.22 459	1.21 447	1.24 453	1.20 402	1.24 460	1.21 428	1.17 392	1.22 455	1.25 463	1.20 386	1.24 465

S-Stereo	2.51 505	26.86 561	1.23 441	1.22 411	1.22 469	1.24 446	1.25 460	1.22 437	1.24 464	1.21 444	1.24 461	1.19 401	1.27 455	1.19 401	1.24 460	1.19 382	1.20 394	1.25 456	1.19 410	1.24 434	1.23 464

ssnet_v2	0.68 308	1.96 398	1.25 443	0.29 165	0.20 188	0.30 196	0.20 175	0.29 190	0.22 186	1.50 454	0.20 187	0.31 205	0.20 185	0.27 196	0.22 186	0.24 174	1.49 463	0.26 187	0.18 184	3.90 505	0.19 171

CC-Net-ROB	1.36 440	1.33 361	1.33 444	1.36 422	1.38 474	1.36 452	1.33 465	1.37 447	1.34 469	1.35 448	1.36 472	1.38 453	1.34 461	1.38 453	1.38 474	1.35 436	1.38 457	1.33 459	1.35 467	1.43 441	1.34 473

11t	1.27 437	2.70 443	1.34 445	1.32 419	0.89 390	1.30 449	1.34 466	1.64 455	0.57 341	1.45 453	0.72 375	1.05 388	1.29 457	1.07 390	1.29 467	1.49 446	1.02 370	0.97 388	1.15 406	1.48 442	1.31 469

PS-NSSS	1.38 442	1.39 364	1.34 445	1.34 420	1.35 471	1.38 454	1.37 474	1.35 444	1.38 475	1.34 447	1.34 469	1.39 454	1.38 466	1.70 461	1.40 475	1.36 438	1.36 455	1.36 464	1.37 470	1.37 439	1.36 475

3.25w_new	2.03 472	2.72 447	1.35 447	3.33 491	1.57 480	2.72 506	1.53 483	2.15 476	1.33 468	2.15 482	1.60 485	2.63 500	1.30 458	2.72 505	1.99 512	2.67 504	1.53 466	1.75 474	1.25 463	2.53 491	1.87 506

3.5w_stereo	2.03 472	2.72 447	1.35 447	3.41 493	1.57 480	2.72 506	1.49 482	2.01 468	1.34 469	2.15 482	1.61 487	2.63 500	1.36 463	2.72 505	1.99 512	2.66 502	1.58 471	1.68 473	1.24 461	2.53 491	1.87 506

1w_stereo	2.05 477	2.32 420	1.35 447	3.74 507	2.01 508	2.73 508	1.42 479	1.88 461	1.93 510	2.03 475	1.28 465	2.71 503	1.99 500	2.72 505	1.72 491	2.20 477	1.32 442	1.87 479	1.86 506	2.45 480	1.54 481

castereo	0.61 296	3.79 478	1.35 447	1.52 427	0.15 165	0.17 147	0.16 157	0.20 156	0.21 183	0.18 148	0.16 167	0.21 163	0.12 146	0.26 193	0.17 167	1.43 443	1.38 457	0.17 150	0.16 162	0.18 152	0.16 153

ff7	1.68 447	2.68 440	1.35 447	0.97 337	0.89 390	1.84 465	2.15 512	2.12 472	1.80 497	2.05 477	1.56 481	2.33 483	2.12 505	2.23 480	2.25 515	1.31 432	1.07 373	1.48 466	1.41 473	0.90 353	1.04 397

ffff	1.68 447	2.68 440	1.35 447	0.97 337	0.89 390	1.84 465	2.15 512	2.12 472	1.80 497	2.05 477	1.56 481	2.33 483	2.12 505	2.23 480	2.25 515	1.31 432	1.07 373	1.48 466	1.41 473	0.90 353	1.04 397

ccc-4	1.68 447	2.68 440	1.35 447	0.97 337	0.89 390	1.84 465	2.15 512	2.12 472	1.80 497	2.05 477	1.56 481	2.33 483	2.12 505	2.23 480	2.25 515	1.31 432	1.07 373	1.48 466	1.41 473	0.90 353	1.04 397

MaskLacGwcNet_RVC	1.35 439	1.35 362	1.35 447	1.35 421	1.35 471	1.35 450	1.35 467	1.36 445	1.35 472	1.36 449	1.35 470	1.36 452	1.36 463	1.36 451	1.35 471	1.35 436	1.35 454	1.35 462	1.35 467	1.35 438	1.35 474

tt45	1.04 378	0.88 242	1.36 455	0.92 325	1.03 407	1.51 460	0.79 372	0.70 339	0.88 384	0.74 353	0.90 387	1.60 460	0.72 364	1.60 457	0.75 371	0.91 353	0.78 351	1.52 469	0.79 380	1.14 373	1.32 470

PASM	0.39 223	3.06 459	1.36 455	1.58 428	0.09 112	0.11 119	0.11 128	0.11 121	0.11 130	0.09 107	0.09 112	0.11 120	0.09 113	0.09 108	0.09 105	0.11 86	0.11 94	0.11 118	0.09 110	0.11 120	0.11 125

2.5w	2.01 469	2.40 430	1.37 457	3.28 486	2.01 508	2.71 505	1.43 481	1.82 460	1.83 500	1.90 466	1.41 477	2.71 503	1.35 462	2.71 503	1.85 501	2.66 502	1.53 466	1.64 471	1.23 460	2.53 491	1.87 506

MC-Stereo	1.76 450	2.96 458	1.37 457	2.14 450	1.37 473	2.14 481	1.36 469	2.14 475	1.37 474	2.14 481	1.37 473	2.14 478	1.37 465	2.14 479	1.37 473	1.97 467	1.32 442	1.97 485	1.32 466	1.98 461	1.33 471

sAnonymous2	3.31 517	2.63 438	1.38 459	3.71 505	1.86 500	4.70 541	1.11 401	4.82 543	2.72 521	5.45 548	1.98 514	4.59 533	2.64 510	2.65 500	6.21 553	4.37 516	1.08 377	5.16 547	2.24 517	4.52 514	2.39 519

CroCo_RVC	3.31 517	2.63 438	1.38 459	3.71 505	1.86 500	4.70 541	1.11 401	4.82 543	2.72 521	5.45 548	1.98 514	4.59 533	2.64 510	2.65 500	6.21 553	4.37 516	1.08 377	5.16 547	2.24 517	4.52 514	2.39 519

DEFOM-Stereo	0.68 308	3.11 461	1.40 461	1.63 436	0.25 208	0.31 201	0.25 200	0.31 196	0.28 220	0.31 197	0.29 229	0.29 198	0.27 219	0.31 207	0.28 217	1.59 451	1.47 462	0.30 200	0.29 235	0.30 188	0.28 217

4w-stereo	2.02 470	2.72 447	1.44 462	3.36 492	1.59 482	2.48 494	1.72 490	2.28 478	1.24 464	2.24 484	1.65 489	2.56 496	1.32 460	2.39 488	1.98 511	2.67 504	1.51 464	1.66 472	1.24 461	2.53 491	1.88 509

RASNet	1.49 443	1.65 372	1.45 463	1.38 424	1.43 477	1.47 459	1.36 469	1.38 448	1.36 473	1.39 450	1.60 485	1.45 457	1.45 469	1.51 456	2.21 514	1.53 450	1.36 455	1.36 464	1.36 469	1.66 450	1.36 475

4.25w-stereo	1.98 457	2.72 447	1.46 464	3.47 496	1.43 477	2.07 479	1.98 504	2.53 495	1.52 480	2.71 501	1.98 514	1.81 465	1.62 473	1.96 472	1.36 472	1.88 463	2.00 492	2.53 509	1.61 489	1.74 454	1.15 407

3.25w	2.04 475	2.20 411	1.48 465	3.03 478	2.17 518	2.63 504	1.39 475	1.96 464	1.95 511	1.96 467	1.37 473	2.71 503	1.96 497	2.71 503	1.73 496	2.26 480	1.32 442	1.87 479	1.87 507	2.51 487	1.63 492

gwcnet-sp	0.82 341	1.72 375	1.48 465	0.39 197	0.15 165	0.31 201	0.21 180	0.20 156	0.25 199	1.61 458	0.23 196	0.28 193	0.26 211	0.20 156	0.15 158	0.24 174	1.33 449	0.32 207	0.16 162	6.75 543	0.23 179

scenet	0.82 341	1.72 375	1.48 465	0.39 197	0.15 165	0.31 201	0.21 180	0.20 156	0.25 199	1.61 458	0.23 196	0.28 193	0.26 211	0.20 156	0.15 158	0.24 174	1.33 449	0.32 207	0.16 162	6.75 543	0.23 179

ssnet	0.82 341	1.72 375	1.48 465	0.39 197	0.15 165	0.31 201	0.21 180	0.20 156	0.25 199	1.61 458	0.23 196	0.28 193	0.26 211	0.20 156	0.15 158	0.24 174	1.33 449	0.32 207	0.16 162	6.75 543	0.23 179

MM-Stereo_test1	1.80 453	3.41 468	1.52 469	2.12 449	1.41 476	2.04 477	1.41 477	2.05 470	1.46 479	2.04 476	1.41 477	2.05 477	1.42 468	2.05 475	1.43 477	2.04 471	1.54 468	1.94 484	1.38 472	1.99 462	1.33 471

asd	2.18 482	2.77 453	1.58 470	3.59 501	2.00 507	2.58 503	1.85 496	2.39 488	1.71 487	2.47 494	1.97 508	2.59 498	1.61 472	2.56 495	1.79 498	2.51 499	1.99 491	2.11 491	1.62 491	2.36 476	1.60 488

qwe	2.18 482	2.60 437	1.58 470	3.83 508	1.90 505	2.53 499	1.90 502	2.48 491	1.73 492	2.37 491	1.92 504	2.53 492	1.68 475	2.56 495	1.83 499	2.52 501	1.87 490	2.07 487	1.68 497	2.32 474	1.71 496

LL-Strereo	1.01 374	5.06 498	1.63 472	0.70 300	1.43 477	0.56 328	0.46 312	0.57 319	0.50 329	0.57 328	0.50 336	1.58 459	0.49 326	0.59 329	0.50 328	1.64 454	0.52 310	0.51 329	1.37 470	0.52 304	0.45 303

HBP-ISP	1.24 435	1.72 375	1.65 473	1.15 357	0.76 381	1.40 456	0.88 381	1.67 458	1.02 404	1.69 462	1.38 475	1.69 464	1.21 451	1.87 469	1.21 458	1.05 368	0.79 352	0.97 388	0.80 382	1.19 385	0.75 369

Anonymous3	2.55 506	3.26 466	1.65 473	3.28 486	1.63 485	3.24 517	1.68 487	3.27 515	1.66 482	3.28 516	1.67 490	3.25 516	1.66 474	3.27 515	1.64 483	3.26 510	1.65 478	3.30 515	1.65 493	4.95 532	1.65 495

3w_stereo	2.04 475	2.24 415	1.70 475	3.15 481	2.18 520	2.49 495	1.26 462	2.03 469	1.98 512	1.98 470	1.33 468	2.72 507	1.99 500	2.59 497	1.72 491	2.22 479	1.33 449	1.85 476	1.88 512	2.50 486	1.58 486

DPSMNet_ROB	1.60 446	1.59 371	1.70 475	1.59 429	1.59 482	1.61 462	1.61 484	1.60 451	1.60 481	1.62 461	1.59 484	1.60 460	1.60 471	1.60 457	1.59 481	1.59 451	1.60 475	1.59 470	1.59 487	1.59 446	1.59 487

MFMNet_re	1.81 454	1.91 391	1.71 477	1.95 444	1.70 492	1.95 473	1.70 489	1.96 464	1.74 494	1.97 469	1.72 492	1.95 469	1.71 478	1.97 473	1.71 489	1.86 459	1.62 476	1.85 476	1.66 494	1.86 458	1.64 493

RAFT_CTSACE	1.92 456	3.71 475	1.72 478	1.88 440	1.72 493	2.04 477	1.42 479	2.18 477	1.89 508	2.02 474	1.97 508	1.95 469	2.06 504	1.93 471	1.62 482	1.76 456	1.66 479	2.02 486	1.73 503	1.73 453	1.43 480

UDGNet	2.23 492	5.40 508	1.72 478	2.48 465	1.69 489	2.51 498	1.69 488	2.51 494	1.72 491	2.50 496	1.69 491	2.52 491	1.69 477	2.50 493	1.68 487	2.41 493	1.70 481	2.42 503	1.69 499	2.42 478	1.64 493

FBW_ROB	2.12 480	2.46 433	1.77 480	2.49 466	1.79 496	2.38 489	1.83 492	2.46 490	1.78 496	2.48 495	1.97 508	2.40 488	1.78 485	2.42 491	1.83 499	2.31 487	1.85 489	2.38 501	1.82 505	2.35 475	1.84 502

asda	2.17 481	2.54 434	1.81 481	3.47 496	1.78 495	2.50 497	1.86 497	2.61 497	1.68 483	2.61 499	1.83 494	2.37 487	1.73 480	2.44 492	1.88 506	2.51 499	1.84 488	2.34 498	1.62 491	2.23 468	1.77 501

4.5w-stereo	1.99 458	2.33 421	1.81 481	3.28 486	1.68 488	1.94 470	1.99 507	2.72 498	1.70 486	2.72 502	1.99 517	1.97 471	1.68 475	1.76 463	1.29 467	1.91 465	2.02 498	2.53 509	1.61 489	1.75 455	1.16 410

2.75w_new	1.99 458	2.34 425	1.81 481	3.14 480	1.62 484	1.94 470	1.99 507	2.72 498	1.71 487	2.72 502	1.99 517	1.90 467	1.73 480	1.82 468	1.29 467	2.37 490	2.01 494	2.31 496	1.42 476	1.77 456	1.22 462

2w_stereo	1.99 458	2.36 428	1.81 481	3.24 484	1.67 487	1.94 470	1.98 504	2.72 498	1.68 483	2.72 502	1.94 505	1.98 472	1.74 482	1.79 466	1.27 464	1.95 466	2.00 492	2.53 509	1.60 488	1.68 451	1.15 407

U	5.15 550	8.49 530	1.81 481	8.49 547	1.77 494	8.49 558	1.77 491	8.51 558	1.77 495	8.49 558	1.77 493	8.50 558	1.78 485	8.58 558	1.77 497	8.54 556	1.78 485	8.55 558	1.78 504	8.55 552	1.84 502

4.25_new	2.00 462	2.33 421	1.82 486	3.32 489	1.69 489	1.95 473	1.99 507	2.72 498	1.71 487	2.72 502	1.97 508	2.01 474	1.74 482	1.77 464	1.28 465	2.18 475	2.01 494	2.48 507	1.58 485	1.65 448	1.17 411

4.5w_new	2.00 462	2.33 421	1.82 486	3.32 489	1.69 489	1.95 473	1.99 507	2.72 498	1.71 487	2.72 502	1.97 508	2.01 474	1.74 482	1.77 464	1.28 465	2.18 475	2.01 494	2.48 507	1.58 485	1.65 448	1.17 411

IGEV	2.02 470	2.20 411	1.82 486	2.90 476	2.16 516	2.41 491	1.25 460	2.00 467	1.98 512	1.99 471	1.31 467	2.72 507	1.93 494	2.67 502	1.69 488	2.26 480	1.32 442	1.83 475	1.87 507	2.53 491	1.61 490

3.75w	1.99 458	2.31 419	1.83 489	3.16 482	1.65 486	1.93 469	1.98 504	2.72 498	1.68 483	2.73 507	1.97 508	2.00 473	1.72 479	1.81 467	1.25 463	2.27 483	2.01 494	2.38 501	1.42 476	1.71 452	1.24 465

IGEVStereo-DCA	1.77 451	4.21 488	1.84 490	2.49 466	2.11 514	2.54 501	1.36 469	1.65 456	1.17 413	2.75 508	1.90 502	2.54 494	1.15 398	0.94 373	1.11 402	1.50 447	1.32 442	0.96 386	1.46 479	1.49 443	0.88 379

rrr	1.77 451	4.21 488	1.84 490	2.49 466	2.11 514	2.54 501	1.36 469	1.65 456	1.17 413	2.75 508	1.90 502	2.54 494	1.15 398	0.94 373	1.11 402	1.50 447	1.32 442	0.96 386	1.46 479	1.49 443	0.88 379

test-3	0.98 368	4.13 486	1.85 492	1.85 439	0.61 357	0.69 345	0.37 274	0.63 330	0.61 347	0.66 342	0.51 342	0.73 353	0.44 307	0.57 327	0.54 338	1.68 455	1.81 487	0.40 268	0.43 318	0.66 317	0.50 321

TRStereo	2.00 462	2.13 405	1.85 492	2.27 456	1.84 497	2.28 485	1.84 493	2.29 480	1.86 502	2.30 486	1.87 497	2.30 480	1.87 488	2.08 476	1.72 491	2.08 472	1.72 482	2.08 488	1.72 500	2.08 463	1.72 497

XX-Stereo	2.00 462	2.13 405	1.85 492	2.27 456	1.84 497	2.28 485	1.84 493	2.29 480	1.86 502	2.30 486	1.87 497	2.30 480	1.87 488	2.08 476	1.72 491	2.08 472	1.72 482	2.08 488	1.72 500	2.08 463	1.72 497

EAI-Stereo	2.00 462	2.13 405	1.85 492	2.27 456	1.84 497	2.28 485	1.84 493	2.29 480	1.86 502	2.30 486	1.87 497	2.30 480	1.87 488	2.08 476	1.72 491	2.08 472	1.72 482	2.08 488	1.72 500	2.08 463	1.72 497

AIO_rvc	2.18 482	2.34 425	1.87 496	2.32 460	1.94 506	2.40 490	1.89 501	2.37 486	2.07 517	2.52 497	1.95 507	2.44 490	1.99 500	2.41 489	1.89 507	2.32 488	2.09 500	2.24 492	2.18 515	2.21 467	2.23 513

LG-G_1	2.22 489	2.71 445	1.89 497	2.77 471	1.87 503	2.75 510	1.87 499	2.76 506	1.87 506	2.75 508	1.87 497	2.76 510	1.87 488	2.75 509	1.86 502	2.47 496	1.58 471	2.45 504	1.57 482	2.45 480	1.57 484

LG-G	2.22 489	2.71 445	1.89 497	2.77 471	1.87 503	2.75 510	1.87 499	2.76 506	1.87 506	2.75 508	1.87 497	2.76 510	1.87 488	2.75 509	1.86 502	2.47 496	1.58 471	2.45 504	1.57 482	2.45 480	1.57 484

LGtest1	2.22 489	2.70 443	1.89 497	2.76 470	1.86 500	2.75 510	1.86 497	2.75 505	1.86 502	2.75 508	1.86 496	2.77 512	1.87 488	2.75 509	1.86 502	2.46 495	1.58 471	2.45 504	1.56 481	2.45 480	1.56 483

sCroCo_RVC	2.10 478	2.76 451	1.92 500	2.78 474	1.39 475	2.73 508	1.41 477	2.73 504	1.40 476	2.77 513	1.41 477	2.74 509	1.40 467	2.74 508	1.40 475	2.72 506	1.42 459	2.72 512	1.44 478	2.79 498	1.42 479

monsterstereo	2.20 488	2.33 421	1.95 501	3.65 503	2.07 513	2.49 495	1.61 484	2.48 491	1.83 500	2.45 493	1.61 487	2.67 502	1.86 487	2.64 499	1.94 508	2.48 498	1.66 479	2.34 498	1.68 497	2.40 477	1.86 504

monsters	2.18 482	2.41 431	1.96 502	3.47 496	2.03 512	2.53 499	1.64 486	2.48 491	1.73 492	2.40 492	1.50 480	2.62 499	1.94 495	2.59 497	1.94 508	2.44 494	1.57 470	2.28 494	1.87 507	2.42 478	1.86 504

2.25w	2.00 462	1.86 386	1.98 503	2.95 477	2.17 518	2.26 482	1.35 467	2.42 489	2.00 515	2.07 480	1.27 464	2.53 492	1.99 500	2.29 484	1.49 479	2.21 478	1.32 442	1.85 476	1.87 507	2.52 488	1.62 491

4.5_new	2.00 462	1.84 383	1.98 503	2.77 471	2.16 516	2.27 483	1.28 464	2.09 471	1.98 512	2.01 473	1.28 465	2.71 503	1.98 498	2.51 494	1.65 484	2.26 480	1.33 449	1.87 479	1.87 507	2.49 484	1.60 488

DEFOM-Stereo_RVC	0.83 344	5.18 500	1.98 503	2.19 451	0.17 175	0.19 154	0.18 168	0.19 151	0.16 166	0.20 155	0.19 183	0.22 169	0.22 190	0.20 156	0.15 158	2.28 484	2.13 502	0.24 183	0.17 180	0.18 152	0.16 153

HUF	2.18 482	2.30 418	1.99 506	2.34 461	2.02 511	2.41 491	2.06 511	2.38 487	1.89 508	2.36 490	1.85 495	2.56 496	1.98 498	2.31 486	1.97 510	2.30 486	2.03 499	2.30 495	2.11 514	2.23 468	2.16 511

AIO_test	2.18 482	2.09 403	2.04 507	2.42 463	2.01 508	2.47 493	1.94 503	2.34 485	2.03 516	2.56 498	1.94 505	2.43 489	1.94 495	2.41 489	1.87 505	2.39 492	2.10 501	2.35 500	1.91 513	2.25 470	2.19 512

IER	0.88 352	7.04 519	2.23 508	2.75 469	0.28 222	0.43 278	0.25 200	0.39 229	0.25 199	0.41 248	0.27 218	0.39 235	0.25 202	0.40 241	0.28 217	0.37 225	0.28 196	0.37 246	0.25 207	0.37 228	0.25 190

NCCL2	2.28 494	2.27 416	2.28 509	2.28 459	2.28 521	2.27 483	2.29 515	2.28 478	2.28 518	2.27 485	2.28 520	2.28 479	2.27 508	2.27 483	2.28 519	2.28 484	2.28 506	2.27 493	2.29 519	2.27 471	2.29 514

iRaftStereo_RVC	0.97 366	3.17 464	2.30 510	2.42 463	0.38 288	0.54 326	0.38 280	0.54 313	0.38 280	0.54 321	0.38 286	0.54 324	0.38 278	0.54 319	0.38 280	2.38 491	2.34 507	0.49 320	0.36 284	0.49 291	0.36 264

error version	0.93 362	4.47 491	2.35 511	1.99 447	0.37 281	0.41 256	0.36 269	0.41 249	0.35 265	0.43 266	0.36 275	0.41 256	0.40 285	0.41 255	0.36 269	1.87 460	2.16 503	0.47 307	0.37 286	0.39 245	0.33 250

test_1	0.93 362	4.47 491	2.35 511	1.99 447	0.37 281	0.41 256	0.36 269	0.41 249	0.35 265	0.43 266	0.36 275	0.41 256	0.40 285	0.41 255	0.36 269	1.87 460	2.16 503	0.47 307	0.37 286	0.39 245	0.33 250

STTStereo	3.73 520	30.40 567	2.37 513	2.39 462	2.31 523	2.35 488	2.33 516	2.29 480	2.42 519	2.32 489	2.34 521	2.33 483	2.36 509	2.30 485	2.27 518	2.35 489	2.22 505	2.31 496	2.22 516	2.29 473	2.34 518

SuperB	0.21 147	0.10 66	2.51 514	0.12 79	0.09 112	0.10 108	0.09 110	0.08 107	0.07 109	0.10 108	0.09 112	0.09 108	0.07 110	0.07 102	0.07 100	0.07 58	0.08 59	0.07 99	0.07 104	0.08 106	0.07 104

NLCA_NET_v2_RVC	5.04 548	50.87 577	2.78 515	2.87 475	2.71 524	2.78 513	0.47 317	2.88 511	2.86 523	1.89 465	2.67 522	2.79 513	2.79 513	2.78 512	2.83 520	2.82 507	2.82 509	2.83 513	2.77 522	2.83 499	2.76 522
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
HCRNet	1.22 434	7.11 520	3.00 516	3.55 500	0.33 259	0.29 195	0.14 149	0.19 151	0.15 164	0.33 207	0.29 229	0.25 182	0.14 155	0.22 170	0.33 249	3.64 513	3.00 510	0.76 359	0.32 259	0.18 152	0.13 147

rvit_105_1	3.83 521	5.22 501	3.01 517	4.53 512	3.01 526	4.51 529	3.01 523	4.56 530	3.04 524	4.53 529	3.03 525	4.55 531	3.03 514	4.56 530	3.04 521	4.57 522	3.05 511	4.57 528	3.05 526	4.57 516	3.05 525

rvit_stereo_0081	3.83 521	5.23 502	3.01 517	4.53 512	3.03 528	4.55 535	3.02 524	4.56 530	3.04 524	4.52 527	3.02 523	4.54 529	3.03 514	4.56 530	3.04 521	4.57 522	3.05 511	4.57 528	3.05 526	4.58 517	3.05 525

rvit_stereo_0082	3.86 523	5.82 516	3.01 517	4.53 512	3.03 528	4.54 531	3.02 524	4.56 530	3.04 524	4.53 529	3.02 523	4.55 531	3.04 517	4.57 533	3.05 523	4.57 522	3.05 511	4.58 530	3.05 526	4.58 517	3.06 528

rvit_0105_4	3.91 528	5.47 512	3.02 520	4.54 515	3.02 527	4.54 531	3.03 528	4.75 540	3.17 535	4.57 533	3.06 528	4.61 537	3.16 525	4.65 537	3.09 529	4.66 529	3.11 518	4.68 537	3.18 536	4.81 527	3.16 535

rvit_stereo_0081_aga	3.86 523	5.33 505	3.02 520	4.55 518	3.04 532	4.54 531	3.02 524	4.64 537	3.06 528	4.54 531	3.04 527	4.62 538	3.08 521	4.62 536	3.07 526	4.58 525	3.06 515	4.60 532	3.08 530	4.63 520	3.07 529

rvit_stereo_0080	3.89 526	5.70 513	3.04 522	4.54 515	3.03 528	4.56 536	3.05 530	4.60 534	3.07 529	4.58 534	3.06 528	4.59 533	3.06 519	4.61 534	3.08 527	4.63 527	3.09 516	4.64 534	3.10 531	4.65 521	3.10 530

whm_eth	3.89 526	5.70 513	3.04 522	4.54 515	3.03 528	4.56 536	3.05 530	4.60 534	3.07 529	4.58 534	3.06 528	4.59 533	3.06 519	4.61 534	3.08 527	4.63 527	3.09 516	4.64 534	3.10 531	4.65 521	3.10 530

rvit_stereo_ft	3.93 531	5.44 510	3.05 524	4.59 519	3.06 533	4.61 539	3.08 533	4.67 539	3.12 534	4.63 538	3.10 533	4.65 540	3.11 523	4.69 540	3.13 531	4.70 530	3.14 520	4.71 539	3.15 535	4.74 524	3.16 535

rvit_0105_3	3.91 528	5.33 505	3.06 525	4.60 520	3.07 534	4.60 538	3.06 532	4.62 536	3.08 532	4.60 536	3.07 531	4.62 538	3.08 521	4.67 538	3.10 530	4.70 530	3.11 518	4.77 541	3.19 537	4.77 526	3.14 534

rvit_stereo_0083	3.92 530	5.30 504	3.06 525	4.61 521	3.09 535	4.67 540	3.08 533	4.66 538	3.09 533	4.62 537	3.10 533	4.66 541	3.11 523	4.67 538	3.16 532	4.72 532	3.16 521	4.77 541	3.11 533	4.66 523	3.11 532

rvit_0105_6	3.87 525	5.73 515	3.10 527	4.69 522	3.12 536	4.54 531	3.02 524	4.56 530	3.04 524	4.54 531	3.03 525	4.54 529	3.04 517	4.56 530	3.05 523	4.58 525	3.05 511	4.58 530	3.05 526	4.58 517	3.05 525

AEACV	1.12 384	0.52 200	3.12 528	3.24 484	0.86 388	0.53 323	0.49 328	0.60 326	0.47 317	0.53 318	0.49 334	0.55 328	0.45 309	0.55 322	0.47 319	3.01 508	3.88 529	0.71 353	0.60 353	0.80 338	0.48 313

DispFullNet	4.61 541	4.84 494	3.12 528	5.00 527	3.57 541	4.75 544	3.03 528	7.75 556	4.17 548	4.91 543	3.09 532	6.20 552	3.95 537	6.71 552	3.51 535	5.30 540	3.67 528	5.86 553	3.63 540	5.61 538	3.46 539

rvit_0105_5	4.10 532	5.40 508	3.13 530	4.71 523	3.15 537	4.72 543	3.10 535	4.90 545	3.27 536	4.69 539	3.16 535	4.84 545	3.25 526	4.96 544	3.34 534	5.05 537	3.39 526	5.10 546	3.40 538	5.11 534	3.42 538

hknet	1.10 381	1.85 384	3.49 531	4.48 509	0.02 21	0.42 274	0.06 105	0.41 249	0.02 21	0.48 288	0.03 52	0.41 256	0.03 52	0.42 268	0.03 48	4.39 518	4.19 532	0.33 215	0.23 194	0.34 205	0.27 204

PDISCO_ROB	0.83 344	2.80 456	3.49 531	0.14 96	0.11 133	0.17 147	0.09 110	0.15 137	0.10 115	0.15 130	0.12 141	0.16 136	0.14 155	3.30 516	0.13 144	0.14 114	2.34 507	0.16 142	0.12 146	2.62 497	0.10 113

MLG-Stereo_test1	4.25 533	5.34 507	3.61 533	5.31 529	3.63 543	5.23 547	3.57 540	5.38 548	3.65 538	5.23 545	3.47 537	4.76 542	3.74 533	4.85 541	3.71 538	4.96 534	3.18 523	4.71 539	2.92 523	4.86 530	2.90 523

DPSNet	3.66 519	3.60 471	3.62 534	3.63 502	3.64 544	3.65 521	3.65 542	3.66 520	3.67 539	3.67 519	3.65 540	3.67 520	3.66 530	3.66 519	3.68 537	3.68 514	3.66 527	3.67 520	3.68 543	3.67 502	3.67 541

MLG-Stereo_test2	4.28 535	5.46 511	3.69 535	4.86 525	3.72 545	5.58 550	3.42 538	4.81 542	3.77 544	4.85 541	3.72 542	5.55 550	3.63 529	5.58 548	3.53 536	4.41 519	3.28 525	4.99 545	2.95 524	4.75 525	3.13 533

Occ-G	1.12 384	0.52 200	3.72 536	3.50 499	0.50 337	0.56 328	0.47 317	0.54 313	0.46 312	0.54 321	0.41 300	0.54 324	0.42 302	0.52 315	0.42 305	3.42 512	4.02 531	0.52 332	0.45 320	0.51 302	0.44 301

MLG-Stereo_test3	4.26 534	4.85 495	3.95 537	5.35 530	3.60 542	4.75 544	3.76 543	5.49 549	3.71 540	5.39 546	3.69 541	4.82 544	3.66 530	4.85 541	3.73 541	4.93 533	3.19 524	4.69 538	2.99 525	4.84 529	2.98 524

SGM-Forest	5.21 551	5.92 517	4.08 538	6.18 536	4.16 550	6.31 552	4.34 550	6.50 551	4.33 549	6.14 552	4.21 548	6.61 555	4.55 543	6.67 551	4.48 548	5.94 544	3.94 530	5.85 552	4.03 549	5.79 540	4.17 549
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
FC-DCNN v2	5.10 549	5.15 499	4.49 539	5.07 528	3.37 539	6.87 553	4.75 551	5.04 546	6.34 555	7.84 556	5.06 552	6.72 556	4.09 540	4.99 545	5.44 552	5.03 536	3.16 521	4.67 536	4.86 552	5.15 535	3.89 546

TestStereo	4.88 545	4.75 493	4.79 540	4.87 526	4.92 553	4.81 546	4.90 552	4.78 541	4.77 551	4.87 542	4.89 551	4.90 546	4.91 544	4.99 545	4.79 549	4.98 535	4.87 536	4.87 544	4.92 553	5.00 533	5.00 551

RAFT+CT+SA	4.28 535	7.62 524	4.91 541	5.55 532	2.28 521	3.09 514	3.64 541	4.49 528	3.07 529	4.80 540	3.35 536	4.77 543	3.70 532	4.29 527	3.05 523	5.58 541	5.98 542	3.58 519	3.78 545	4.26 510	3.72 542

AANet_RVC	1.26 436	0.31 130	4.99 542	5.93 534	0.20 188	0.25 182	0.20 175	0.25 179	0.20 181	0.23 170	0.19 183	0.25 182	0.20 185	0.25 183	0.20 182	5.66 542	4.76 535	0.26 187	0.30 245	0.24 174	0.27 204

rvit_stereo_0075_2	6.64 553	8.80 532	5.25 543	7.89 544	5.27 555	7.90 557	5.27 553	7.92 557	5.28 553	7.91 557	5.29 554	7.93 557	5.27 545	7.92 557	5.28 550	7.93 553	5.28 538	7.93 556	5.29 555	7.93 549	5.28 553

DISCO	1.11 383	0.39 148	5.28 544	0.39 197	0.20 188	0.39 238	0.27 211	0.39 229	0.22 186	0.38 222	0.20 187	0.38 230	0.20 185	6.95 555	0.22 186	0.30 194	0.21 170	0.27 191	0.21 186	5.25 536	0.21 174

SGM+DAISY	7.06 555	9.15 534	5.38 545	8.84 549	5.18 554	8.80 559	5.31 554	8.79 559	5.28 553	8.89 559	5.20 553	8.93 559	5.33 546	8.95 559	5.36 551	8.70 557	5.21 537	8.74 559	5.20 554	8.89 553	5.15 552

raft_robust	4.71 543	7.75 525	5.40 546	6.81 539	3.31 538	4.28 528	4.20 549	4.32 527	4.37 550	4.35 526	4.35 549	4.14 525	3.75 534	4.30 528	4.20 547	6.67 548	6.37 543	3.36 517	4.24 551	4.86 530	3.25 537

test_5	4.62 542	7.55 523	6.23 547	6.32 537	3.40 540	5.29 548	3.50 539	3.53 519	4.11 547	4.28 524	4.47 550	4.26 527	4.38 542	3.68 520	3.24 533	5.89 543	5.60 539	4.84 543	3.50 539	4.33 511	3.93 548

cross-raft	4.83 544	7.52 522	6.43 548	6.63 538	3.96 548	4.51 529	3.99 547	4.49 528	3.96 546	4.52 527	3.96 545	4.50 528	3.97 538	4.50 529	3.97 543	6.65 547	6.44 544	4.33 525	3.92 547	4.35 512	3.91 547

TestStereo1	4.60 539	8.41 528	6.44 549	6.86 540	3.79 546	3.97 524	3.78 544	3.99 524	3.74 541	3.97 521	3.52 538	3.94 523	3.58 527	3.98 523	3.72 539	6.82 549	6.50 545	3.76 522	3.66 541	3.90 505	3.74 544

SA-5K	4.60 539	8.41 528	6.44 549	6.86 540	3.79 546	3.97 524	3.78 544	3.99 524	3.74 541	3.97 521	3.52 538	3.94 523	3.58 527	3.98 523	3.72 539	6.82 549	6.50 545	3.76 522	3.66 541	3.90 505	3.74 544

Sa-1000	4.34 538	8.37 527	6.84 551	6.98 542	4.45 552	3.58 519	3.00 522	3.42 518	3.39 537	2.61 499	4.00 546	3.83 522	4.01 539	3.90 522	3.90 542	5.98 545	5.62 540	3.76 522	2.34 520	4.35 512	2.47 521

SA	4.33 537	7.35 521	6.85 552	5.96 535	4.09 549	3.59 520	3.15 536	3.82 522	2.64 520	3.91 520	3.85 543	3.57 518	2.72 512	3.13 514	4.03 544	7.09 552	6.86 547	3.57 518	3.12 534	3.85 504	3.51 540

test_4	4.88 545	8.13 526	6.98 553	7.46 543	4.44 551	4.25 527	3.85 546	4.04 526	3.92 545	4.13 523	3.91 544	4.18 526	3.84 535	4.14 525	4.06 545	7.01 551	7.13 548	4.53 526	3.72 544	4.09 508	3.72 542

RAFT	6.73 554	9.36 536	7.40 554	8.51 548	6.55 557	6.88 554	6.60 556	6.79 552	6.60 556	6.80 553	6.72 558	5.31 549	5.50 547	6.61 550	6.61 556	8.42 555	5.89 541	5.73 550	5.45 557	6.61 542	6.24 555

test_3	5.01 547	8.86 533	7.77 555	8.09 545	2.76 525	4.13 526	4.05 548	3.88 523	3.76 543	4.33 525	4.13 547	3.71 521	3.91 536	4.21 526	4.06 545	7.93 553	7.69 550	4.53 526	3.91 546	4.17 509	4.29 550

test-v	7.53 556	11.89 544	7.98 556	9.36 551	7.14 558	7.06 555	7.09 557	7.37 554	6.91 557	7.29 554	5.71 555	6.45 553	6.93 550	6.73 553	7.27 557	8.93 558	7.85 551	6.98 554	6.80 558	7.56 547	7.34 557

test-2	7.53 556	11.89 544	7.98 556	9.36 551	7.14 558	7.06 555	7.09 557	7.37 554	6.91 557	7.29 554	5.71 555	6.45 553	6.93 550	6.73 553	7.27 557	8.93 558	7.85 551	6.98 554	6.80 558	7.56 547	7.34 557

test-1	6.46 552	9.16 535	8.03 558	8.09 545	5.62 556	6.11 551	6.35 555	6.85 553	4.94 552	6.08 551	6.29 557	4.98 547	6.43 549	6.22 549	6.36 555	6.16 546	7.47 549	5.82 551	5.44 556	7.11 546	5.68 554

MANE	19.05 559	23.00 552	15.00 559	23.00 566	15.00 560	24.00 566	16.00 559	24.00 566	16.00 559	22.00 566	15.00 559	23.00 566	16.00 559	23.00 566	15.00 559	22.00 566	15.00 560	22.00 566	15.00 560	22.00 566	15.00 559

rafts_anoy	20.00 560	20.00 546	20.00 560	20.00 560	20.00 561	20.00 560	20.00 560	20.00 560	20.00 560	20.00 560	20.00 560	20.00 560	20.00 560	20.00 560	20.00 560	20.00 560	20.00 561	20.00 560	20.00 561	20.00 560	20.00 560

raft+_RVC	20.00 560	20.00 546	20.00 560	20.00 560	20.00 561	20.00 560	20.00 560	20.00 560	20.00 560	20.00 560	20.00 560	20.00 560	20.00 560	20.00 560	20.00 560	20.00 560	20.00 561	20.00 560	20.00 561	20.00 560	20.00 560

raftrobust	20.00 560	20.00 546	20.00 560	20.00 560	20.00 561	20.00 560	20.00 560	20.00 560	20.00 560	20.00 560	20.00 560	20.00 560	20.00 560	20.00 560	20.00 560	20.00 560	20.00 561	20.00 560	20.00 561	20.00 560	20.00 560

CasAABBNet	20.00 560	20.00 546	20.00 560	20.00 560	20.00 561	20.00 560	20.00 560	20.00 560	20.00 560	20.00 560	20.00 560	20.00 560	20.00 560	20.00 560	20.00 560	20.00 560	20.00 561	20.00 560	20.00 561	20.00 560	20.00 560

RALCasStereoNet	20.00 560	20.00 546	20.00 560	20.00 560	20.00 561	20.00 560	20.00 560	20.00 560	20.00 560	20.00 560	20.00 560	20.00 560	20.00 560	20.00 560	20.00 560	20.00 560	20.00 561	20.00 560	20.00 561	20.00 560	20.00 560

RALAANet	20.00 560	20.00 546	20.00 560	20.00 560	20.00 561	20.00 560	20.00 560	20.00 560	20.00 560	20.00 560	20.00 560	20.00 560	20.00 560	20.00 560	20.00 560	20.00 560	20.00 561	20.00 560	20.00 561	20.00 560	20.00 560

WCMA_ROB	31.10 567	35.43 572	27.12 566	39.51 578	23.10 567	38.78 578	25.30 566	37.49 578	25.39 566	37.29 577	27.02 566	38.52 578	26.48 566	37.80 577	26.44 566	36.28 574	22.65 567	33.90 571	22.30 567	37.10 575	24.18 566

fff	1000028.16 586	29.62 564	29.72 567	32.61 567	30.02 568	35.13 569	31.83 568	32.07 568	10000000.00 586	35.27 570	29.82 568	32.45 568	30.15 567	32.35 568	30.09 567	31.04 568	29.55 569	30.64 568	30.14 568	10000000.00 587	30.77 568

tt	500032.53 584	34.60 570	29.72 567	37.47 576	34.41 573	36.85 573	35.22 572	34.71 571	33.55 569	34.50 568	35.43 571	33.81 571	10000000.00 587	33.57 571	33.13 571	33.68 571	35.00 573	34.03 572	35.26 574	30.96 568	34.63 572

DCANet	500032.53 584	34.60 570	29.72 567	37.47 576	34.41 573	36.85 573	35.22 572	34.71 571	33.55 569	34.50 568	35.43 571	33.81 571	10000000.00 587	33.57 571	33.13 571	33.68 571	35.00 573	34.03 572	35.26 574	30.96 568	34.63 572

csc	1000028.16 586	29.62 564	29.72 567	32.61 567	30.02 568	35.13 569	31.83 568	32.07 568	10000000.00 586	35.27 570	29.82 568	32.45 568	30.15 567	32.35 568	30.09 567	31.04 568	29.55 569	30.64 568	30.14 568	10000000.00 587	30.77 568

cscssc	1000028.16 586	29.62 564	29.72 567	32.61 567	30.02 568	35.13 569	31.83 568	32.07 568	10000000.00 586	35.27 570	29.82 568	32.45 568	30.15 567	32.35 568	30.09 567	31.04 568	29.55 569	30.64 568	30.14 568	10000000.00 587	30.77 568

111	30.40 566	30.94 568	29.72 567	32.61 567	30.02 568	33.57 567	30.47 567	31.50 567	29.39 567	30.98 567	29.11 567	29.78 567	30.39 570	29.45 567	30.76 570	30.08 567	29.02 568	29.92 567	30.32 571	29.86 567	30.17 567

DCANet-4	35.22 568	34.54 569	35.08 573	33.58 571	35.47 575	34.55 568	35.53 574	36.08 573	35.85 571	35.92 573	35.77 573	35.18 573	35.48 572	35.39 573	37.15 576	34.55 573	33.92 572	35.02 574	34.90 573	35.79 571	34.74 574

Reg-Stereo(zero)	37.00 570	37.00 574	37.00 574	37.00 573	37.00 576	37.00 575	37.00 575	37.00 575	37.00 572	37.00 574	37.00 575	37.00 575	37.00 573	37.00 574	37.00 573	37.00 575	37.00 576	37.00 576	37.00 576	37.00 572	37.00 575

HI	37.00 570	37.00 574	37.00 574	37.00 573	37.00 576	37.00 575	37.00 575	37.00 575	37.00 572	37.00 574	37.00 575	37.00 575	37.00 573	37.00 574	37.00 573	37.00 575	37.00 576	37.00 576	37.00 576	37.00 572	37.00 575

CoSv	37.00 570	37.00 574	37.00 574	37.00 573	37.00 576	37.00 575	37.00 575	37.00 575	37.00 572	37.00 574	37.00 575	37.00 575	37.00 573	37.00 574	37.00 573	37.00 575	37.00 576	37.00 576	37.00 576	37.00 572	37.00 575

ADStereo(finetuned)	36.13 569	36.63 573	38.07 577	36.97 572	33.25 572	35.91 572	34.45 571	36.36 574	32.99 568	38.14 578	36.71 574	36.69 574	34.13 571	38.57 578	40.79 577	37.60 578	36.58 575	35.90 575	33.36 572	35.42 570	34.04 571

MDST_ROB	69.83 573	87.70 578	41.95 578	113.75 581	65.62 581	75.05 579	55.25 579	75.64 580	45.04 575	71.61 579	41.75 578	72.81 579	44.06 576	68.38 579	44.63 578	101.89 581	59.57 581	107.10 581	61.05 581	104.38 578	59.38 580

CBMV	128.50 575	1422.70 589	53.10 579	79.50 580	51.30 580	77.30 580	49.70 578	74.00 579	48.20 576	77.20 580	48.80 579	73.90 580	48.00 577	73.80 580	48.80 579	70.40 580	45.10 580	68.90 580	46.10 580	68.20 577	45.00 579
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
AE-Stereo	201.80 577	123.00 579	115.00 580	219.00 583	218.00 584	223.00 583	244.00 583	217.00 583	236.00 580	202.00 583	203.00 582	205.00 583	208.00 580	225.00 583	204.00 582	210.00 583	198.00 583	197.00 583	184.00 584	204.00 580	201.00 582

NOSS_ROB	102.95 574	153.00 582	121.00 581	51.00 579	44.00 579	165.00 582	127.00 580	153.00 581	119.00 577	164.00 582	125.00 580	168.00 582	120.00 578	153.00 581	117.00 580	49.00 579	44.00 579	49.00 579	44.00 579	49.00 576	44.00 578

MGS-Stereo	239.45 578	123.00 579	135.00 582	266.00 584	286.00 585	277.00 584	305.00 584	271.00 584	242.00 581	274.00 584	279.00 584	255.00 584	270.00 582	268.00 584	297.00 584	221.00 584	247.00 585	216.00 584	123.00 582	217.00 581	217.00 584

EGLCR-Stereo	246.90 579	129.00 581	139.00 583	266.00 584	286.00 585	277.00 584	305.00 584	271.00 584	242.00 581	274.00 584	279.00 584	255.00 584	270.00 582	268.00 584	297.00 584	230.00 585	247.00 585	216.00 584	223.00 586	237.00 582	227.00 585

MeshStereo	159.24 576	171.00 583	160.68 584	162.58 582	160.59 582	164.01 581	160.35 581	158.51 582	158.56 578	158.34 581	160.12 581	158.56 581	159.92 579	157.26 582	158.94 581	154.38 582	158.36 582	155.75 582	159.13 583	153.67 579	154.07 581
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
DLCB_ROB	284.23 580	354.61 585	207.27 585	363.24 586	206.46 583	364.72 586	210.41 582	364.72 586	210.41 579	364.81 586	208.64 583	364.81 586	208.64 581	364.72 586	210.41 583	354.70 586	205.53 584	354.70 586	205.53 585	354.70 583	205.53 583

LE_ROB	396.57 581	471.28 586	329.84 586	471.48 587	308.15 587	526.83 587	322.10 586	488.15 587	323.76 583	495.46 587	317.97 586	497.17 587	320.10 584	481.62 587	326.76 586	462.71 587	298.97 587	466.16 587	285.98 587	447.62 584	289.21 586

SGM-ForestM	596.69 582	677.77 587	444.52 587	699.85 588	517.25 588	732.94 588	488.29 587	770.79 588	460.11 584	750.81 588	487.98 587	792.79 588	499.41 585	730.90 588	475.81 587	720.03 588	491.16 588	663.96 588	418.60 588	674.76 585	436.05 587

CBMV_ROB	818.48 583	913.88 588	709.52 588	862.84 589	597.78 589	1073.99 589	700.52 588	1015.66 589	702.59 585	1115.65 589	760.02 588	1130.24 589	721.57 586	1037.41 589	692.65 588	814.05 589	564.29 589	843.28 589	595.31 589	915.51 586	602.92 588

111111	10000000.00 589	10000000.00 590	10000000.00 589	10000000.00 590	10000000.00 590	10000000.00 590	10000000.00 589	10000000.00 590	10000000.00 586	10000000.00 590	10000000.00 589	10000000.00 590	10000000.00 587	10000000.00 590	10000000.00 589	10000000.00 590	10000000.00 590	10000000.00 590	10000000.00 590	10000000.00 587	10000000.00 589

SGD-Stereo	10000000.00 589	10000000.00 590	10000000.00 589	10000000.00 590	10000000.00 590	10000000.00 590	10000000.00 589	10000000.00 590	10000000.00 586	10000000.00 590	10000000.00 589	10000000.00 590	10000000.00 587	10000000.00 590	10000000.00 589	10000000.00 590	10000000.00 590	10000000.00 590	10000000.00 590	10000000.00 587	10000000.00 589

IGEV-Stereo++	10000000.00 589	10000000.00 590	10000000.00 589	10000000.00 590	10000000.00 590	10000000.00 590	10000000.00 589	10000000.00 590	10000000.00 586	10000000.00 590	10000000.00 589	10000000.00 590	10000000.00 587	10000000.00 590	10000000.00 589	10000000.00 590	10000000.00 590	10000000.00 590	10000000.00 590	10000000.00 587	10000000.00 589

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Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
ccccc		0.44 168		0.48 247	0.35 272	0.48 297		0.51 307		0.47 281		0.47 288		0.47 283		0.41 254	0.40 257	0.40 268	0.40 303	0.41 260

Low-res two-view benchmark