Low-res two-view results

This table lists the benchmark results for the low-res two-view scenario. This benchmark evaluates the Middlebury stereo metrics (for all metrics, smaller is better):

bad 0.5, 1.0, 2.0, 4.0 [%]: Fraction of pixels with errors larger than the given number of disparities.
Average error [px]: The per-pixel average disparity error.
Root mean square error [px]: The per-pixel root mean square disparity error.
50%, 90%, 95%, 99% error quantile [px]: The highest disparity error within the given percentage of best pixels (for 50%, this is the median error).
Time [s]: The runtime of the method.

The mask determines whether the metric is evaluated for all pixels with ground truth, or only for pixels which are visible in both images (non-occluded).
The coverage selector allows to limit the table to results for all pixels (dense), or a given minimum fraction of pixels.

Methods with suffix _ROB may participate in the Robust Vision Challenge.

Click one or more dataset result cells or column headers to show visualizations. Most visualizations are only available for training datasets. The visualizations may not work with mobile browsers.

Method	all	lakes. 1l	lakes. 1s	sand box 1l	sand box 1s	stora. room 1l	stora. room 1s	stora. room 2l	stora. room 2s	stora. room 2 1l	stora. room 2 1s	stora. room 2 2l	stora. room 2 2s	stora. room 3l	stora. room 3s	tunnel 1l	tunnel 1s	tunnel 2l	tunnel 2s	tunnel 3l	tunnel 3s

2.5w	0.21 9	0.23 53	0.50 1	0.22 30	0.15 58	0.39 61	0.19 67	0.47 84	0.36 51	0.21 38	0.22 46	0.13 3	0.17 35	0.33 80	0.20 52	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.07 3	0.07 7

2.25w	0.21 9	0.22 36	0.51 2	0.21 8	0.14 34	0.36 45	0.13 9	0.42 45	0.34 28	0.23 66	0.27 79	0.14 13	0.18 53	0.33 80	0.24 126	0.06 1	0.06 21	0.07 1	0.06 10	0.07 3	0.07 7

2w_stereo	0.21 9	0.19 8	0.51 2	0.22 30	0.13 20	0.41 73	0.20 86	0.50 104	0.34 28	0.25 92	0.23 52	0.13 3	0.23 116	0.24 7	0.22 91	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.07 3	0.07 7

FlowAnything_test	0.23 38	0.32 154	0.52 4	0.28 147	0.17 113	0.37 48	0.20 86	0.38 22	0.24 2	0.24 73	0.20 28	0.21 61	0.17 35	0.26 19	0.25 139	0.13 316	0.10 233	0.14 353	0.16 355	0.17 215	0.12 144

3.25w_new	0.20 1	0.20 13	0.52 4	0.21 8	0.14 34	0.37 48	0.14 17	0.43 53	0.35 34	0.23 66	0.21 35	0.16 33	0.18 53	0.27 25	0.20 52	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.07 3	0.08 34

3.25w	0.20 1	0.20 13	0.52 4	0.21 8	0.14 34	0.37 48	0.14 17	0.43 53	0.35 34	0.23 66	0.21 35	0.16 33	0.18 53	0.27 25	0.20 52	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.07 3	0.08 34

1w_stereo	0.22 30	0.17 1	0.52 4	0.23 41	0.16 85	0.44 96	0.22 128	0.55 150	0.40 86	0.25 92	0.29 92	0.13 3	0.26 157	0.28 33	0.20 52	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.08 19	0.07 7

monsterstereo	0.22 30	0.22 36	0.52 4	0.25 75	0.27 317	0.39 61	0.14 17	0.51 112	0.33 23	0.25 92	0.27 79	0.13 3	0.13 10	0.38 125	0.21 72	0.07 21	0.07 41	0.07 1	0.06 10	0.08 19	0.06 1

monsters	0.22 30	0.22 36	0.52 4	0.23 41	0.28 331	0.42 85	0.14 17	0.46 71	0.31 11	0.24 73	0.20 28	0.13 3	0.14 12	0.43 151	0.20 52	0.07 21	0.06 21	0.07 1	0.08 81	0.06 1	0.06 1

3.5w_stereo	0.21 9	0.22 36	0.55 10	0.21 8	0.15 58	0.40 66	0.14 17	0.43 53	0.33 23	0.21 38	0.24 61	0.14 13	0.18 53	0.34 90	0.22 91	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.07 3	0.08 34

4w-stereo	0.20 1	0.21 21	0.57 11	0.21 8	0.15 58	0.39 61	0.13 9	0.39 29	0.33 23	0.22 49	0.21 35	0.13 3	0.20 80	0.29 46	0.21 72	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.07 3	0.07 7

2.75w_new	0.21 9	0.21 21	0.57 11	0.20 5	0.14 34	0.40 66	0.18 58	0.47 84	0.36 51	0.24 73	0.20 28	0.13 3	0.19 71	0.31 61	0.21 72	0.07 21	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.06 1	0.07 7

rvit_stereo_0083	0.25 48	0.19 8	0.58 13	0.28 147	0.18 150	0.28 10	0.22 128	0.38 22	0.54 225	0.23 66	0.30 105	0.27 120	0.26 157	0.37 117	0.24 126	0.14 359	0.12 307	0.13 317	0.10 148	0.12 85	0.10 82

3w_stereo	0.21 9	0.22 36	0.59 14	0.22 30	0.12 6	0.37 48	0.22 128	0.50 104	0.38 64	0.22 49	0.21 35	0.12 2	0.22 100	0.26 19	0.18 18	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.08 19	0.08 34

MLG-Stereo	0.21 9	0.33 162	0.60 15	0.23 41	0.12 6	0.44 96	0.13 9	0.39 29	0.46 143	0.13 1	0.10 2	0.17 39	0.13 10	0.35 96	0.15 2	0.08 34	0.07 41	0.08 34	0.06 10	0.09 39	0.09 56

qwe	0.21 9	0.22 36	0.61 16	0.21 8	0.20 196	0.41 73	0.15 25	0.46 71	0.35 34	0.26 106	0.22 46	0.14 13	0.14 12	0.31 61	0.22 91	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.08 19	0.07 7

3.75w	0.21 9	0.21 21	0.61 16	0.21 8	0.20 196	0.44 96	0.16 36	0.44 61	0.30 10	0.22 49	0.20 28	0.13 3	0.18 53	0.29 46	0.21 72	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.07 3	0.08 34

MLG-Stereo_test1	0.21 9	0.33 162	0.61 16	0.23 41	0.21 210	0.45 101	0.13 9	0.33 7	0.46 143	0.13 1	0.09 1	0.18 45	0.12 5	0.32 70	0.15 2	0.08 34	0.07 41	0.08 34	0.06 10	0.09 39	0.09 56

rvit_stereo_0081	0.25 48	0.21 21	0.61 16	0.28 147	0.17 113	0.31 20	0.22 128	0.42 45	0.53 213	0.24 73	0.25 68	0.25 95	0.21 91	0.34 90	0.23 103	0.13 316	0.10 233	0.11 202	0.10 148	0.12 85	0.09 56

rvit_stereo_0082	0.25 48	0.21 21	0.61 16	0.28 147	0.17 113	0.31 20	0.22 128	0.42 45	0.53 213	0.24 73	0.25 68	0.25 95	0.21 91	0.34 90	0.23 103	0.13 316	0.10 233	0.11 202	0.10 148	0.12 85	0.09 56

4.5_new	0.21 9	0.22 36	0.63 21	0.21 8	0.15 58	0.40 66	0.17 44	0.40 31	0.35 34	0.25 92	0.22 46	0.14 13	0.14 12	0.22 3	0.21 72	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.08 19	0.07 7

4.5w-stereo	0.21 9	0.22 36	0.63 21	0.21 8	0.15 58	0.40 66	0.17 44	0.40 31	0.35 34	0.25 92	0.22 46	0.14 13	0.14 12	0.22 3	0.21 72	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.08 19	0.07 7

DilatedVolume-Stereo	0.26 51	0.20 13	0.64 23	0.25 75	0.15 58	0.41 73	0.18 58	0.42 45	0.35 34	0.34 144	0.34 136	0.25 95	0.23 116	0.43 151	0.53 350	0.09 74	0.09 190	0.08 34	0.10 148	0.12 85	0.11 107

4.25_new	0.21 9	0.23 53	0.64 23	0.22 30	0.18 150	0.41 73	0.17 44	0.41 39	0.35 34	0.22 49	0.21 35	0.14 13	0.18 53	0.25 11	0.18 18	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.07 3	0.07 7

4.5w_new	0.21 9	0.23 53	0.64 23	0.22 30	0.18 150	0.41 73	0.17 44	0.41 39	0.35 34	0.22 49	0.21 35	0.14 13	0.18 53	0.25 11	0.18 18	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.07 3	0.07 7

4.25w-stereo	0.21 9	0.23 53	0.64 23	0.22 30	0.18 150	0.41 73	0.17 44	0.41 39	0.35 34	0.22 49	0.21 35	0.14 13	0.18 53	0.25 11	0.18 18	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.07 3	0.07 7

IGEV-Stereo++	0.23 38	0.23 53	0.64 23	0.24 57	0.22 237	0.47 126	0.13 9	0.52 126	0.33 23	0.18 19	0.24 61	0.17 39	0.22 100	0.32 70	0.19 30	0.08 34	0.06 21	0.08 34	0.06 10	0.17 215	0.09 56

Monster-pub-eth3d	0.20 1	0.22 36	0.65 28	0.21 8	0.17 113	0.33 28	0.15 25	0.46 71	0.32 15	0.16 9	0.17 16	0.14 13	0.11 2	0.27 25	0.23 103	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 53	0.07 3	0.09 56

asd	0.20 1	0.22 36	0.65 28	0.22 30	0.17 113	0.41 73	0.14 17	0.35 10	0.32 15	0.24 73	0.20 28	0.15 28	0.18 53	0.26 19	0.16 5	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.08 19	0.08 34

depthmonostereo	0.26 51	0.23 53	0.65 28	0.41 405	0.13 20	0.41 73	0.19 67	0.51 112	0.40 86	0.25 92	0.29 92	0.26 109	0.28 190	0.44 160	0.23 103	0.09 74	0.10 233	0.09 87	0.07 53	0.10 54	0.08 34

MLG-Stereo_test3	0.21 9	0.35 183	0.65 28	0.21 8	0.14 34	0.36 45	0.13 9	0.37 17	0.40 86	0.21 38	0.12 8	0.17 39	0.12 5	0.25 11	0.16 5	0.08 34	0.07 41	0.08 34	0.06 10	0.09 39	0.10 82

MonSter	0.20 1	0.22 36	0.65 28	0.21 8	0.17 113	0.33 28	0.15 25	0.46 71	0.32 15	0.16 9	0.17 16	0.14 13	0.11 2	0.27 25	0.23 103	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 53	0.07 3	0.09 56

dual_stereo	0.23 38	0.25 71	0.66 33	0.21 8	0.15 58	0.27 8	0.15 25	0.62 192	0.40 86	0.15 4	0.13 10	0.18 45	0.14 12	0.37 117	0.19 30	0.09 74	0.31 500	0.07 1	0.10 148	0.07 3	0.07 7

MLG-Stereo_test2	0.21 9	0.36 192	0.68 34	0.21 8	0.17 113	0.45 101	0.12 5	0.35 10	0.42 105	0.15 4	0.11 4	0.22 64	0.10 1	0.28 33	0.16 5	0.09 74	0.07 41	0.08 34	0.06 10	0.09 39	0.09 56

Monster-pub-mixall	0.21 9	0.31 147	0.69 35	0.21 8	0.13 20	0.27 8	0.12 5	0.37 17	0.26 4	0.21 38	0.19 23	0.15 28	0.12 5	0.47 192	0.29 183	0.08 34	0.07 41	0.07 1	0.05 1	0.08 19	0.12 144

asda	0.22 30	0.25 71	0.70 36	0.21 8	0.16 85	0.43 90	0.16 36	0.44 61	0.35 34	0.22 49	0.20 28	0.14 13	0.20 80	0.25 11	0.22 91	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.07 3	0.07 7

LGtest1	0.21 9	0.37 195	0.70 36	0.22 30	0.12 6	0.31 20	0.11 2	0.36 14	0.39 76	0.17 12	0.13 10	0.16 33	0.14 12	0.25 11	0.27 158	0.10 168	0.09 190	0.08 34	0.06 10	0.10 54	0.10 82

LG-G_1	0.23 38	0.37 195	0.71 38	0.23 41	0.11 1	0.51 159	0.12 5	0.44 61	0.39 76	0.19 24	0.15 12	0.19 51	0.15 22	0.36 108	0.16 5	0.09 74	0.08 120	0.08 34	0.06 10	0.09 39	0.11 107

LG-G	0.23 38	0.37 195	0.71 38	0.23 41	0.11 1	0.51 159	0.12 5	0.44 61	0.39 76	0.19 24	0.15 12	0.19 51	0.15 22	0.36 108	0.16 5	0.09 74	0.08 120	0.08 34	0.06 10	0.09 39	0.11 107

rvit_stereo_0080	0.27 54	0.38 205	0.76 40	0.24 57	0.18 150	0.34 34	0.27 261	0.54 146	0.44 119	0.24 73	0.26 75	0.27 120	0.22 100	0.29 46	0.23 103	0.13 316	0.10 233	0.10 137	0.10 148	0.15 156	0.11 107

whm_eth	0.27 54	0.38 205	0.76 40	0.24 57	0.18 150	0.34 34	0.27 261	0.54 146	0.44 119	0.24 73	0.26 75	0.27 120	0.22 100	0.29 46	0.23 103	0.13 316	0.10 233	0.10 137	0.10 148	0.15 156	0.11 107

SGD-Stereo	0.22 30	0.28 114	0.77 42	0.22 30	0.11 1	0.40 66	0.16 36	0.31 5	0.36 51	0.19 24	0.19 23	0.17 39	0.17 35	0.37 117	0.16 5	0.10 168	0.06 21	0.08 34	0.07 53	0.10 54	0.07 7

GIP-stereo	0.26 51	0.22 36	0.78 43	0.29 178	0.20 196	0.42 85	0.17 44	0.64 201	0.39 76	0.18 19	0.24 61	0.23 72	0.18 53	0.25 11	0.47 322	0.09 74	0.07 41	0.08 34	0.06 10	0.17 215	0.08 34

xyz-stereo-finetune	0.31 89	0.46 260	0.79 44	0.21 8	0.12 6	0.53 186	0.25 214	0.52 126	0.54 225	0.28 118	0.32 122	0.29 136	0.23 116	0.59 248	0.55 357	0.08 34	0.07 41	0.10 137	0.08 81	0.13 115	0.08 34

SM2	0.22 30	0.34 175	0.80 45	0.21 8	0.17 113	0.42 85	0.15 25	0.35 10	0.32 15	0.19 24	0.15 12	0.14 13	0.15 22	0.28 33	0.20 52	0.07 21	0.07 41	0.07 1	0.07 53	0.09 39	0.09 56

FoundationStereo	0.20 1	0.30 136	0.81 46	0.21 8	0.22 237	0.21 3	0.16 36	0.25 1	0.38 64	0.15 4	0.11 4	0.18 45	0.17 35	0.23 6	0.16 5	0.09 74	0.13 328	0.08 34	0.06 10	0.07 3	0.07 7

castereo	0.30 81	0.44 249	0.81 46	0.24 57	0.29 339	0.41 73	0.27 261	0.72 240	0.45 134	0.22 49	0.30 105	0.24 85	0.31 221	0.25 11	0.21 72	0.09 74	0.07 41	0.08 34	0.31 480	0.12 85	0.09 56

111111	0.24 44	0.21 21	0.82 48	0.24 57	0.21 210	0.43 90	0.13 9	0.45 68	0.35 34	0.22 49	0.27 79	0.18 45	0.16 28	0.35 96	0.18 18	0.09 74	0.06 21	0.08 34	0.06 10	0.25 351	0.08 34

LG-Stereo_L2	0.21 9	0.31 147	0.85 49	0.22 30	0.14 34	0.31 20	0.22 128	0.38 22	0.25 3	0.17 12	0.11 4	0.13 3	0.12 5	0.32 70	0.18 18	0.08 34	0.07 41	0.08 34	0.06 10	0.08 19	0.10 82

LG-Stereo_L1	0.21 9	0.31 147	0.85 49	0.22 30	0.14 34	0.28 10	0.21 107	0.38 22	0.26 4	0.16 9	0.11 4	0.13 3	0.11 2	0.37 117	0.18 18	0.08 34	0.07 41	0.08 34	0.06 10	0.08 19	0.10 82

IGEV-Stereo+	0.29 71	0.29 124	0.86 51	0.25 75	0.34 398	0.30 16	0.14 17	0.32 6	0.53 213	0.18 19	0.12 8	0.18 45	0.19 71	0.49 208	0.17 16	0.09 74	0.08 120	0.08 34	0.20 417	0.46 502	0.59 524

RSM++	0.27 54	0.26 86	0.87 52	0.28 147	0.13 20	0.39 61	0.20 86	0.45 68	0.45 134	0.20 32	0.24 61	0.24 85	0.17 35	0.36 108	0.20 52	0.08 34	0.07 41	0.09 87	0.35 496	0.26 371	0.18 298

water-stereo	0.24 44	0.17 1	0.88 53	0.24 57	0.14 34	0.37 48	0.17 44	0.43 53	0.32 15	0.26 106	0.35 141	0.26 109	0.24 127	0.22 3	0.25 139	0.09 74	0.09 190	0.09 87	0.08 81	0.10 54	0.10 82

IGEV	0.22 30	0.28 114	0.88 53	0.21 8	0.24 270	0.42 85	0.17 44	0.35 10	0.37 59	0.20 32	0.22 46	0.14 13	0.12 5	0.24 7	0.20 52	0.08 34	0.07 41	0.08 34	0.06 10	0.09 39	0.07 7

MS	0.28 61	0.32 154	0.89 55	0.19 1	0.13 20	0.45 101	0.11 2	0.37 17	0.28 7	0.18 19	0.18 19	0.16 33	0.15 22	0.26 19	0.16 5	0.10 168	0.39 520	0.07 1	0.56 533	0.23 322	0.34 465

S2M2	0.24 44	0.29 124	0.90 56	0.23 41	0.17 113	0.24 5	0.09 1	0.36 14	0.45 134	0.17 12	0.25 68	0.23 72	0.17 35	0.24 7	0.28 168	0.15 378	0.12 307	0.11 202	0.12 249	0.15 156	0.11 107

DEFOM-Stereo	0.22 30	0.22 36	0.91 57	0.23 41	0.13 20	0.49 141	0.18 58	0.30 3	0.28 7	0.19 24	0.17 16	0.14 13	0.14 12	0.41 140	0.16 5	0.08 34	0.06 21	0.07 1	0.06 10	0.09 39	0.09 56

mms	0.27 54	0.26 86	0.91 57	0.25 75	0.18 150	0.32 25	0.23 161	0.37 17	0.31 11	0.21 38	0.30 105	0.23 72	0.17 35	0.46 181	0.21 72	0.08 34	0.10 233	0.10 137	0.08 81	0.22 309	0.47 509

U	3.37 569	0.17 1	0.91 57	0.26 106	13.79 584	19.19 588	0.15 25	0.41 39	0.31 11	0.17 12	0.18 19	0.27 120	0.15 22	0.21 2	0.16 5	0.09 74	0.06 21	17.88 590	12.81 586	0.10 54	0.08 34

castereo++	0.28 61	0.43 238	0.93 60	0.28 147	0.17 113	0.53 186	0.21 107	0.55 150	0.45 134	0.17 12	0.26 75	0.32 152	0.17 35	0.33 80	0.16 5	0.09 74	0.08 120	0.09 87	0.29 464	0.13 115	0.06 1

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 286	0.33 162	0.93 60	0.26 106	0.22 237	0.46 120	0.20 86	1.10 519	1.34 534	3.16 571	0.32 122	0.22 64	0.20 80	0.30 54	0.22 91	0.10 168	0.09 190	0.11 202	0.09 112	0.15 156	0.19 314

Replicate-Monster	0.23 38	0.40 219	0.94 62	0.21 8	0.14 34	0.37 48	0.13 9	0.40 31	0.36 51	0.22 49	0.15 12	0.15 28	0.15 22	0.40 136	0.15 2	0.08 34	0.07 41	0.07 1	0.06 10	0.08 19	0.15 232

LG-Stereo	0.27 54	0.25 71	0.95 63	0.25 75	0.15 58	0.43 90	0.21 107	0.50 104	0.40 86	0.18 19	0.29 92	0.25 95	0.16 28	0.28 33	0.35 250	0.07 21	0.07 41	0.11 202	0.10 148	0.24 338	0.10 82

RSM	0.28 61	0.26 86	0.97 64	0.25 75	0.24 270	0.37 48	0.21 107	0.49 98	0.44 119	0.21 38	0.27 79	0.28 129	0.17 35	0.38 125	0.20 52	0.07 21	0.07 41	0.09 87	0.34 493	0.21 292	0.16 260

EGLCR-Stereo	0.29 71	0.27 92	0.97 64	0.30 195	0.19 182	0.56 222	0.17 44	0.68 222	0.36 51	0.30 126	0.18 19	0.27 120	0.17 35	0.38 125	0.19 30	0.09 74	0.07 41	0.10 137	0.08 81	0.10 54	0.35 468

rvit_0105_6	0.31 89	0.29 124	1.00 66	0.31 222	0.18 150	0.35 39	0.25 214	0.51 112	0.61 287	0.25 92	0.28 86	0.32 152	0.25 143	0.39 131	0.25 139	0.18 427	0.16 392	0.15 383	0.13 282	0.14 138	0.13 180

AdaDepth	0.24 44	0.18 5	1.03 67	0.25 75	0.21 210	0.46 120	0.16 36	0.30 3	0.27 6	0.17 12	0.19 23	0.14 13	0.18 53	0.35 96	0.17 16	0.07 21	0.07 41	0.08 34	0.25 444	0.10 54	0.10 82

SMoEStereo_RVC	0.29 71	0.26 86	1.03 67	0.25 75	0.14 34	0.46 120	0.22 128	0.36 14	0.38 64	0.23 66	0.23 52	0.21 61	0.18 53	0.45 172	0.60 378	0.07 21	0.06 21	0.10 137	0.08 81	0.20 278	0.20 330

xyz-stereo-finetune2	0.35 121	0.45 257	1.04 69	0.21 8	0.12 6	0.58 258	0.23 161	0.50 104	0.45 134	0.31 131	0.46 205	0.30 141	0.41 302	0.81 314	0.51 343	0.08 34	0.07 41	0.11 202	0.09 112	0.12 85	0.09 56

999	0.29 71	0.25 71	1.05 70	0.26 106	0.18 150	0.49 141	0.23 161	0.38 22	0.37 59	0.20 32	0.32 122	0.23 72	0.18 53	0.73 296	0.36 253	0.08 34	0.07 41	0.09 87	0.08 81	0.24 338	0.10 82

tt45	0.29 71	0.24 66	1.06 71	0.25 75	0.17 113	0.55 207	0.22 128	0.41 39	0.35 34	0.24 73	0.25 68	0.25 95	0.18 53	0.64 263	0.34 242	0.08 34	0.07 41	0.10 137	0.08 81	0.21 292	0.11 107

rvit_stereo_0081_aga	0.27 54	0.29 124	1.08 72	0.26 106	0.20 196	0.33 28	0.21 107	0.41 39	0.42 105	0.26 106	0.28 86	0.27 120	0.21 91	0.31 61	0.21 72	0.14 359	0.10 233	0.11 202	0.10 148	0.14 138	0.10 82

CroCo-Stereo	0.30 81	0.45 257	1.08 72	0.31 222	0.17 113	0.19 2	0.21 107	0.73 251	0.50 179	0.21 38	0.24 61	0.55 296	0.22 100	0.27 25	0.26 148	0.09 74	0.08 120	0.08 34	0.07 53	0.12 85	0.09 56
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
DEFOM-Stereo_RVC	0.28 61	0.28 114	1.09 74	0.33 273	0.15 58	0.30 16	0.16 36	0.58 168	0.42 105	0.19 24	0.19 23	0.17 39	0.26 157	0.38 125	0.37 259	0.09 74	0.08 120	0.08 34	0.25 444	0.10 54	0.06 1

CES	0.30 81	0.27 92	1.09 74	0.23 41	0.50 485	0.40 66	0.20 86	0.46 71	0.44 119	0.22 49	0.28 86	0.26 109	0.19 71	0.33 80	0.21 72	0.09 74	0.07 41	0.08 34	0.05 1	0.15 156	0.49 513

S2M2_XL	0.20 1	0.32 154	1.10 76	0.19 1	0.13 20	0.16 1	0.11 2	0.27 2	0.17 1	0.15 4	0.19 23	0.15 28	0.14 12	0.19 1	0.21 72	0.11 232	0.09 190	0.10 137	0.08 81	0.10 54	0.08 34

fffft	0.29 71	0.21 21	1.10 76	0.24 57	0.15 58	0.42 85	0.24 194	0.42 45	0.38 64	0.21 38	0.18 19	0.20 53	0.16 28	0.44 160	0.70 403	0.07 21	0.06 21	0.10 137	0.08 81	0.28 387	0.20 330
1: 1. 1
BUS	0.41 173	0.27 92	1.13 78	0.30 195	0.21 210	0.91 487	0.23 161	1.00 488	0.61 287	0.63 408	0.53 276	0.66 360	0.30 212	0.43 151	0.32 225	0.13 316	0.10 233	0.14 353	0.12 249	0.12 85	0.11 107

BSDual-CNN	0.41 173	0.27 92	1.13 78	0.30 195	0.21 210	0.76 437	0.31 323	1.00 488	0.61 287	0.63 408	0.53 276	0.63 339	0.37 262	0.43 151	0.38 266	0.13 316	0.10 233	0.14 353	0.12 249	0.12 85	0.11 107

psmg	0.41 173	0.27 92	1.13 78	0.27 122	0.21 210	0.75 433	0.36 373	0.90 400	0.61 287	0.59 370	0.59 326	0.63 339	0.37 262	0.43 151	0.38 266	0.13 316	0.10 233	0.13 317	0.12 249	0.13 115	0.11 107

GASTEREO	0.35 121	0.72 369	1.15 81	0.56 491	0.20 196	0.52 178	0.22 128	0.56 157	0.40 86	0.30 126	0.31 116	0.16 33	0.31 221	0.35 96	0.26 148	0.09 74	0.14 349	0.08 34	0.28 460	0.14 138	0.20 330

MSCF	0.35 121	0.72 369	1.15 81	0.58 497	0.21 210	0.50 149	0.22 128	0.56 157	0.38 64	0.29 122	0.29 92	0.17 39	0.30 212	0.35 96	0.26 148	0.09 74	0.12 307	0.08 34	0.29 464	0.15 156	0.21 342

IGEV-RUCA	2.28 553	0.30 136	1.15 81	0.40 398	1.86 568	2.06 554	1.90 562	1.36 538	1.80 554	3.70 573	3.76 567	5.02 569	8.19 578	2.12 494	1.63 503	0.25 488	0.76 555	2.72 575	1.91 571	2.39 570	2.36 574

anonymousdsp2	0.34 110	0.24 66	1.16 84	0.28 147	0.15 58	0.57 240	0.23 161	0.79 321	0.47 160	0.38 163	0.37 150	0.40 195	0.25 143	0.47 192	0.21 72	0.09 74	0.07 41	0.10 137	0.13 282	0.19 263	0.27 419

rvit_stereo_ft	0.31 89	0.61 318	1.18 85	0.32 251	0.21 210	0.28 10	0.27 261	0.55 150	0.48 163	0.23 66	0.27 79	0.28 129	0.26 157	0.32 70	0.25 139	0.13 316	0.09 190	0.11 202	0.11 211	0.13 115	0.14 198

mmm	0.38 145	0.21 21	1.18 85	0.35 320	0.17 113	0.49 141	0.26 236	0.78 305	0.52 194	0.50 253	0.57 317	0.41 201	0.37 262	0.71 293	0.31 214	0.11 232	0.13 328	0.14 353	0.13 282	0.15 156	0.14 198

AIO_test	0.39 160	0.37 195	1.19 87	0.73 518	0.67 519	0.35 39	0.25 214	0.47 84	0.34 28	0.34 144	0.22 46	0.33 158	0.17 35	1.31 367	0.19 30	0.11 232	0.15 375	0.08 34	0.21 423	0.15 156	0.23 381

fffy	0.28 61	0.24 66	1.19 87	0.27 122	0.15 58	0.37 48	0.22 128	0.42 45	0.32 15	0.20 32	0.29 92	0.26 109	0.20 80	0.44 160	0.20 52	0.08 34	0.10 233	0.10 137	0.08 81	0.22 309	0.18 298

test_sample1	0.40 166	0.18 5	1.19 87	0.31 222	0.18 150	0.48 134	0.23 161	0.78 305	0.49 169	0.44 196	0.44 193	0.45 238	0.41 302	1.39 375	0.33 235	0.11 232	0.09 190	0.10 137	0.09 112	0.12 85	0.13 180

LoS_RVC	0.29 71	0.33 162	1.19 87	0.25 75	0.34 398	0.43 90	0.22 128	0.42 45	0.32 15	0.22 49	0.33 130	0.23 72	0.24 127	0.31 61	0.21 72	0.07 21	0.07 41	0.07 1	0.05 1	0.10 54	0.31 449

ITSA-stereo	0.48 257	0.33 162	1.20 91	0.33 273	0.18 150	0.60 287	0.29 302	0.94 437	0.80 461	0.50 253	0.49 240	0.53 286	0.59 418	1.25 365	0.64 390	0.15 378	0.12 307	0.17 421	0.16 355	0.18 242	0.23 381

CASnet	0.28 61	0.31 147	1.20 91	0.28 147	0.11 1	0.47 126	0.19 67	0.44 61	0.44 119	0.38 163	0.31 116	0.23 72	0.17 35	0.29 46	0.19 30	0.10 168	0.06 21	0.15 383	0.12 249	0.16 193	0.07 7
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LG-Stereo_Zeroshot	0.37 136	0.37 195	1.21 93	0.26 106	0.18 150	0.73 423	0.18 58	0.53 135	0.41 96	0.35 146	0.30 105	0.58 321	0.22 100	0.33 80	0.95 440	0.09 74	0.07 41	0.09 87	0.35 496	0.13 115	0.15 232

ours_stereo	0.27 54	0.25 71	1.21 93	0.25 75	0.17 113	0.35 39	0.23 161	0.38 22	0.35 34	0.20 32	0.31 116	0.23 72	0.17 35	0.41 140	0.20 52	0.08 34	0.07 41	0.10 137	0.08 81	0.22 309	0.18 298

WCG-NET（raft）	0.32 95	0.53 290	1.21 93	0.23 41	0.12 6	0.44 96	0.24 194	0.40 31	0.50 179	0.35 146	0.35 141	0.47 259	0.25 143	0.35 96	0.20 52	0.08 34	0.29 494	0.08 34	0.07 53	0.22 309	0.11 107

test_sample2	0.41 173	0.19 8	1.23 96	0.31 222	0.17 113	0.51 159	0.27 261	0.81 329	0.55 232	0.44 196	0.45 197	0.46 251	0.38 269	1.51 396	0.30 202	0.12 286	0.09 190	0.11 202	0.10 148	0.14 138	0.14 198

222	0.78 467	0.23 53	1.23 96	0.28 147	0.18 150	0.62 328	0.24 194	1.02 500	0.70 382	0.58 356	0.66 392	0.46 251	0.42 319	1.80 447	6.53 574	0.13 316	0.10 233	0.11 202	0.10 148	0.12 85	0.17 278

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 136	1.34 530	1.24 98	0.23 41	0.12 6	0.33 28	0.20 86	0.40 31	0.33 23	0.25 92	0.21 35	0.16 33	0.14 12	0.27 25	0.63 385	0.55 529	0.06 21	0.11 202	0.13 282	0.25 351	0.49 513

AIO-Stereo	0.30 81	0.27 92	1.25 99	0.27 122	0.24 270	0.37 48	0.20 86	0.52 126	0.36 51	0.21 38	0.30 105	0.23 72	0.14 12	0.31 61	0.20 52	0.08 34	0.07 41	0.09 87	0.38 507	0.19 263	0.31 449

CSP-Net	0.50 286	0.39 214	1.25 99	0.29 178	0.23 257	0.77 445	0.35 366	0.86 370	0.57 247	0.59 370	0.59 326	0.65 353	0.40 291	1.77 438	0.44 308	0.16 399	0.11 281	0.10 137	0.10 148	0.20 278	0.14 198

WCG-NET	0.30 81	0.42 233	1.26 101	0.24 57	0.12 6	0.43 90	0.24 194	0.40 31	0.56 243	0.35 146	0.37 150	0.26 109	0.24 127	0.29 46	0.19 30	0.08 34	0.12 307	0.08 34	0.07 53	0.22 309	0.10 82

DMCA	0.41 173	0.52 285	1.26 101	0.31 222	0.24 270	0.59 275	0.26 236	0.77 290	0.63 317	0.58 356	0.48 223	0.57 314	0.35 242	0.40 136	0.50 338	0.14 359	0.10 233	0.14 353	0.10 148	0.15 156	0.15 232

Selective-IGEV	0.29 71	0.23 53	1.28 103	0.27 122	0.30 350	0.35 39	0.20 86	0.56 157	0.38 64	0.21 38	0.30 105	0.22 64	0.18 53	0.37 117	0.18 18	0.07 21	0.06 21	0.08 34	0.15 335	0.16 193	0.29 431

AIO_rvc	0.41 173	0.64 339	1.29 104	0.58 497	0.39 439	0.37 48	0.24 194	0.50 104	0.43 115	0.28 118	0.23 52	0.25 95	0.16 28	0.99 331	0.19 30	0.10 168	0.16 392	0.08 34	0.11 211	0.25 351	0.85 540

ProNet	0.30 81	0.54 295	1.29 104	0.25 75	0.15 58	0.47 126	0.25 214	0.48 91	0.39 76	0.21 38	0.23 52	0.22 64	0.20 80	0.44 160	0.19 30	0.08 34	0.08 120	0.10 137	0.08 81	0.23 322	0.12 144

anonymity	0.80 471	0.66 353	1.29 104	0.59 502	0.75 526	0.67 383	0.52 454	0.95 450	0.71 392	0.94 501	0.70 422	0.67 369	0.87 489	0.71 293	1.35 488	0.64 534	0.62 541	0.58 529	1.44 567	0.60 522	0.65 529

CAS	0.35 121	0.25 71	1.30 107	0.79 524	0.34 398	0.51 159	0.23 161	0.46 71	0.39 76	0.22 49	0.31 116	0.20 53	0.17 35	0.28 33	0.23 103	0.73 539	0.06 21	0.07 1	0.05 1	0.09 39	0.37 483

RCA-Stereo	0.34 110	0.32 154	1.30 107	0.26 106	0.14 34	0.58 258	0.23 161	0.78 305	0.62 305	0.40 171	0.44 193	0.28 129	0.35 242	0.29 46	0.20 52	0.09 74	0.10 233	0.09 87	0.07 53	0.19 263	0.08 34

PMTNet	0.31 89	0.35 183	1.30 107	0.20 5	0.14 34	0.57 240	0.25 214	0.46 71	0.42 105	0.27 113	0.32 122	0.27 120	0.24 127	0.39 131	0.23 103	0.43 518	0.07 41	0.08 34	0.05 1	0.18 242	0.07 7

trnet	0.28 61	0.26 86	1.32 110	0.19 1	0.12 6	0.54 194	0.15 25	0.48 91	0.46 143	0.27 113	0.33 130	0.24 85	0.21 91	0.30 54	0.21 72	0.10 168	0.07 41	0.08 34	0.05 1	0.09 39	0.07 7

IGEV++	0.34 110	0.43 238	1.32 110	0.31 222	0.14 34	0.32 25	0.21 107	0.70 232	0.34 28	0.22 49	0.28 86	0.22 64	0.27 175	0.35 96	0.27 158	0.09 74	0.39 520	0.08 34	0.15 335	0.25 351	0.45 506

Occ-G	0.30 81	0.30 136	1.33 112	0.23 41	0.15 58	0.36 45	0.25 214	0.43 53	0.31 11	0.26 106	0.35 141	0.46 251	0.22 100	0.30 54	0.25 139	0.09 74	0.07 41	0.09 87	0.16 355	0.31 411	0.08 34

xxxx	0.70 429	0.21 21	1.33 112	0.28 147	0.18 150	0.63 345	0.24 194	1.02 500	0.69 373	0.50 253	0.62 353	0.58 321	0.38 269	1.47 393	5.21 569	0.13 316	0.12 307	0.11 202	0.10 148	0.12 85	0.15 232

CREStereo	0.28 61	0.30 136	1.33 112	0.19 1	0.13 20	0.55 207	0.17 44	0.48 91	0.46 143	0.27 113	0.33 130	0.24 85	0.21 91	0.31 61	0.21 72	0.11 232	0.07 41	0.08 34	0.05 1	0.10 54	0.07 7
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
qqq	0.38 145	0.21 21	1.34 115	0.28 147	0.15 58	0.45 101	0.26 236	0.76 279	0.52 194	0.39 169	0.41 176	0.46 251	0.36 248	0.96 328	0.30 202	0.11 232	0.14 349	0.12 258	0.12 249	0.12 85	0.14 198

tg	0.37 136	0.55 304	1.35 116	0.28 147	0.16 85	0.57 240	0.18 58	0.57 162	0.49 169	0.37 155	0.44 193	0.38 181	0.24 127	0.46 181	0.24 126	0.09 74	0.08 120	0.11 202	0.11 211	0.43 492	0.36 476

x	0.35 121	0.20 13	1.36 117	0.33 273	0.17 113	0.47 126	0.24 194	0.75 266	0.54 225	0.40 171	0.40 172	0.42 214	0.34 240	0.45 172	0.32 225	0.11 232	0.14 349	0.11 202	0.09 112	0.12 85	0.14 198

GLC_STEREO	0.28 61	0.27 92	1.36 117	0.28 147	0.12 6	0.41 73	0.20 86	0.37 17	0.38 64	0.26 106	0.30 105	0.25 95	0.19 71	0.33 80	0.24 126	0.09 74	0.11 281	0.12 258	0.10 148	0.13 115	0.09 56

test_xeample	0.72 441	0.21 21	1.36 117	0.27 122	0.17 113	0.59 275	0.28 278	1.01 497	0.70 382	0.55 316	0.67 395	0.44 229	0.39 283	1.88 468	5.17 568	0.12 286	0.10 233	0.11 202	0.10 148	0.13 115	0.15 232

SCV	0.35 121	0.59 312	1.37 120	0.34 304	0.22 237	0.28 10	0.23 161	0.72 240	0.35 34	0.19 24	0.30 105	0.24 85	0.20 80	0.64 263	0.19 30	0.11 232	0.08 120	0.09 87	0.29 464	0.34 436	0.29 431

ff7	0.32 95	0.52 285	1.38 121	0.25 75	0.16 85	0.56 222	0.23 161	0.46 71	0.41 96	0.24 73	0.23 52	0.20 53	0.23 116	0.48 198	0.19 30	0.09 74	0.08 120	0.10 137	0.18 387	0.23 322	0.22 357

IGEVStereo-DCA	0.33 102	0.34 175	1.38 121	0.27 122	0.16 85	0.45 101	0.23 161	0.46 71	0.41 96	0.24 73	0.21 35	0.26 109	0.25 143	0.64 263	0.52 346	0.09 74	0.07 41	0.10 137	0.18 387	0.16 193	0.22 357

ffff	0.32 95	0.52 285	1.38 121	0.25 75	0.16 85	0.56 222	0.23 161	0.46 71	0.41 96	0.24 73	0.23 52	0.20 53	0.23 116	0.48 198	0.19 30	0.09 74	0.08 120	0.10 137	0.18 387	0.23 322	0.22 357

11t	0.32 95	0.52 285	1.38 121	0.25 75	0.16 85	0.56 222	0.23 161	0.46 71	0.41 96	0.24 73	0.23 52	0.20 53	0.23 116	0.48 198	0.19 30	0.09 74	0.08 120	0.10 137	0.18 387	0.23 322	0.22 357

ccc-4	0.32 95	0.52 285	1.38 121	0.25 75	0.16 85	0.56 222	0.23 161	0.46 71	0.41 96	0.24 73	0.23 52	0.20 53	0.23 116	0.48 198	0.19 30	0.09 74	0.08 120	0.10 137	0.18 387	0.23 322	0.22 357

DDVS	0.62 385	0.40 219	1.40 126	2.21 568	0.35 411	0.87 479	1.00 532	0.69 225	0.50 179	0.53 285	0.56 309	0.90 470	0.37 262	1.22 359	0.47 322	0.15 378	0.14 349	0.14 353	0.12 249	0.19 263	0.22 357

MoCha-V2	0.36 130	0.32 154	1.41 127	0.36 339	0.31 369	0.35 39	0.19 67	0.57 162	0.39 76	0.30 126	0.32 122	0.28 129	0.27 175	0.47 192	0.24 126	0.08 34	0.56 537	0.08 34	0.38 507	0.18 242	0.12 144

11t1	0.33 102	0.19 8	1.41 127	0.33 273	0.16 85	0.48 134	0.21 107	0.67 218	0.48 163	0.40 171	0.34 136	0.32 152	0.33 232	0.42 148	0.27 158	0.11 232	0.12 307	0.10 137	0.08 81	0.13 115	0.14 198

iRaftStereo_RVC	0.37 136	0.53 290	1.41 127	0.28 147	0.15 58	0.52 178	0.20 86	0.54 146	0.46 143	0.37 155	0.43 182	0.41 201	0.23 116	0.36 108	0.26 148	0.09 74	0.15 375	0.12 258	0.11 211	0.41 484	0.37 483

DSFCA	0.54 327	0.35 183	1.41 127	0.28 147	0.28 331	0.79 454	0.88 522	0.76 279	0.70 382	0.72 453	0.66 392	0.67 369	0.57 409	1.17 355	0.63 385	0.16 399	0.14 349	0.13 317	0.14 310	0.16 193	0.13 180

SCV_C0	0.33 102	0.43 238	1.42 131	0.25 75	0.16 85	0.35 39	0.20 86	0.68 222	0.44 119	0.24 73	0.27 79	0.29 136	0.20 80	0.58 242	0.18 18	0.09 74	0.08 120	0.08 34	0.30 474	0.26 371	0.17 278

RAFT-Stereo-weight	0.34 110	0.29 124	1.43 132	0.28 147	0.28 331	0.55 207	0.22 128	0.78 305	0.48 163	0.46 214	0.38 159	0.36 172	0.17 35	0.33 80	0.23 103	0.09 74	0.08 120	0.09 87	0.07 53	0.09 39	0.09 56

CAS++	0.31 89	0.33 162	1.43 132	0.25 75	0.17 113	0.31 20	0.20 86	0.78 305	0.41 96	0.30 126	0.30 105	0.21 61	0.16 28	0.33 80	0.18 18	0.15 378	0.12 307	0.13 317	0.10 148	0.15 156	0.11 107
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MaDis-Stereo	0.29 71	0.54 295	1.44 134	0.24 57	0.29 339	0.29 14	0.16 36	0.45 68	0.37 59	0.19 24	0.21 35	0.28 129	0.22 100	0.30 54	0.29 183	0.10 168	0.09 190	0.10 137	0.08 81	0.11 74	0.11 107

AEACV	0.33 102	0.24 66	1.44 134	0.28 147	0.35 411	0.47 126	0.21 107	0.43 53	0.28 7	0.26 106	0.25 68	0.22 64	0.38 269	0.30 54	0.18 18	0.09 74	0.35 508	0.09 87	0.36 504	0.23 322	0.25 402

rvit_0105_4	0.35 121	0.35 183	1.45 136	0.31 222	0.18 150	0.37 48	0.28 278	0.59 176	0.62 305	0.27 113	0.31 116	0.35 168	0.27 175	0.43 151	0.25 139	0.18 427	0.16 392	0.15 383	0.13 282	0.15 156	0.12 144

rvit_0105_3	0.39 160	0.47 269	1.46 137	0.33 273	0.19 182	0.45 101	0.35 366	0.69 225	0.65 338	0.37 155	0.37 150	0.40 195	0.31 221	0.44 160	0.30 202	0.18 427	0.17 410	0.17 421	0.18 387	0.15 156	0.15 232

rvit_105_1	0.44 208	0.54 295	1.46 137	0.36 339	0.24 270	0.51 159	0.45 431	0.75 266	0.74 421	0.45 206	0.44 193	0.44 229	0.36 248	0.62 258	0.38 266	0.20 452	0.18 421	0.18 441	0.22 431	0.18 242	0.18 298

MyStereo07	0.34 110	0.40 219	1.46 137	0.29 178	0.23 257	0.60 287	0.31 323	0.53 135	0.42 105	0.25 92	0.25 68	0.20 53	0.26 157	0.57 239	0.19 30	0.09 74	0.18 421	0.12 258	0.11 211	0.16 193	0.19 314

MC-Stereo	0.32 95	0.31 147	1.46 137	0.31 222	0.15 58	0.53 186	0.19 67	0.44 61	0.35 34	0.36 151	0.38 159	0.27 120	0.27 175	0.42 148	0.19 30	0.09 74	0.13 328	0.09 87	0.16 355	0.20 278	0.13 180

anonymousdsp	0.34 110	0.53 290	1.47 141	0.25 75	0.16 85	0.56 222	0.23 161	0.49 98	0.40 86	0.25 92	0.24 61	0.22 64	0.24 127	0.55 235	0.19 30	0.09 74	0.11 281	0.10 137	0.18 387	0.24 338	0.29 431

CroCo-Stereo Lap2	0.33 102	0.61 318	1.47 141	0.32 251	0.38 436	0.23 4	0.22 128	0.58 168	0.46 143	0.22 49	0.27 79	0.29 136	0.23 116	0.32 70	0.26 148	0.09 74	0.09 190	0.10 137	0.08 81	0.21 292	0.14 198

IGEV-Stereo	0.34 110	0.54 295	1.47 141	0.25 75	0.16 85	0.56 222	0.23 161	0.49 98	0.40 86	0.25 92	0.24 61	0.22 64	0.24 127	0.54 231	0.19 30	0.09 74	0.10 233	0.10 137	0.18 387	0.24 338	0.29 431
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GREAT-IGEV	0.37 136	0.28 114	1.48 144	0.25 75	0.38 436	0.46 120	0.18 58	0.33 7	0.34 28	0.15 4	0.29 92	0.15 28	0.17 35	0.36 108	0.23 103	0.07 21	0.76 555	0.07 1	0.26 452	0.21 292	1.03 555

rvit_0105_5	0.36 130	0.39 214	1.48 144	0.30 195	0.18 150	0.41 73	0.30 310	0.64 201	0.62 305	0.30 126	0.33 130	0.37 174	0.29 204	0.41 140	0.28 168	0.18 427	0.16 392	0.15 383	0.15 335	0.15 156	0.14 198

Selective-RAFT	0.35 121	0.26 86	1.48 144	0.31 222	0.15 58	0.61 308	0.19 67	0.60 186	0.54 225	0.28 118	0.29 92	0.40 195	0.33 232	0.50 214	0.27 158	0.10 168	0.07 41	0.09 87	0.35 496	0.19 263	0.08 34

Pointernet	0.29 71	0.25 71	1.49 147	0.24 57	0.20 196	0.47 126	0.15 25	0.62 192	0.47 160	0.22 49	0.29 92	0.26 109	0.20 80	0.28 33	0.20 52	0.10 168	0.07 41	0.07 1	0.12 249	0.10 54	0.07 7

test_sample7	0.47 251	0.33 162	1.49 147	0.34 304	0.20 196	0.51 159	0.30 310	0.93 428	0.66 353	0.57 338	0.51 252	0.55 296	0.45 341	1.11 346	0.38 266	0.17 415	0.14 349	0.16 402	0.15 335	0.19 263	0.18 298

DLCB_ROB	0.54 327	0.55 304	1.49 147	0.36 339	0.25 288	0.65 370	0.36 373	0.80 325	0.70 382	0.72 453	0.69 412	0.83 445	0.46 355	1.53 399	0.60 378	0.13 316	0.12 307	0.14 353	0.14 310	0.14 138	0.13 180

AnonymousM	0.37 136	0.44 249	1.50 150	0.25 75	0.15 58	0.52 178	0.23 161	0.60 186	0.42 105	0.42 185	0.32 122	0.30 141	0.25 143	0.34 90	0.23 103	0.11 232	0.09 190	0.71 537	0.36 504	0.12 85	0.07 7

DIP-Stereo	0.37 136	0.34 175	1.50 150	0.27 122	0.18 150	0.63 345	0.17 44	0.92 420	0.53 213	0.49 246	0.48 223	0.30 141	0.30 212	0.39 131	0.30 202	0.10 168	0.08 120	0.10 137	0.08 81	0.15 156	0.12 144
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
StereoDRNet-Refined	0.50 286	0.41 226	1.50 150	0.33 273	0.21 210	0.68 395	0.26 236	0.81 329	0.68 364	0.67 431	0.68 403	0.73 404	0.42 319	1.10 343	0.59 376	0.11 232	0.08 120	0.14 353	0.14 310	0.25 351	0.21 342
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
RAStereo	0.28 61	0.48 272	1.52 153	0.26 106	0.18 150	0.25 6	0.19 67	0.42 45	0.35 34	0.20 32	0.25 68	0.20 53	0.16 28	0.24 7	0.24 126	0.09 74	0.08 120	0.10 137	0.08 81	0.12 85	0.08 34

LoS	0.31 89	0.30 136	1.52 153	0.23 41	0.13 20	0.54 194	0.20 86	0.48 91	0.49 169	0.25 92	0.28 86	0.37 174	0.24 127	0.38 125	0.23 103	0.10 168	0.08 120	0.08 34	0.05 1	0.15 156	0.07 7
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
GMStereo_Zeroshot	0.41 173	0.36 192	1.54 155	0.41 405	0.19 182	0.52 178	0.19 67	0.59 176	0.52 194	0.57 338	0.59 326	0.63 339	0.29 204	0.58 242	0.33 235	0.15 378	0.09 190	0.16 402	0.09 112	0.24 338	0.12 144

raftrobust	0.38 145	0.68 356	1.54 155	0.32 251	0.46 479	0.52 178	0.21 107	0.56 157	0.42 105	0.52 275	0.35 141	0.31 144	0.33 232	0.37 117	0.30 202	0.10 168	0.11 281	0.08 34	0.07 53	0.21 292	0.19 314

ISRNet	0.47 251	0.44 249	1.55 157	0.37 362	0.31 369	0.49 141	0.19 67	0.75 266	0.66 353	0.63 408	0.71 426	0.67 369	0.39 283	0.58 242	0.44 308	0.23 475	0.16 392	0.21 464	0.20 417	0.21 292	0.25 402

DAS	0.56 347	0.35 183	1.55 157	0.33 273	0.34 398	0.50 149	0.42 406	0.83 342	0.74 421	0.83 485	0.68 403	0.56 308	0.48 372	2.40 515	0.46 313	0.12 286	0.08 120	0.12 258	0.09 112	0.18 242	0.15 232

SepStereo	0.52 316	0.35 183	1.55 157	0.33 273	0.34 398	0.50 149	0.42 406	0.83 342	0.74 421	0.83 485	0.68 403	0.56 308	0.48 372	1.56 402	0.46 313	0.12 286	0.08 120	0.12 258	0.09 112	0.18 242	0.15 232

ETE_ROB	0.60 372	0.71 365	1.55 157	0.37 362	0.25 288	0.69 401	0.51 451	1.47 542	0.70 382	0.80 474	0.69 412	0.85 454	0.49 379	1.36 372	0.58 374	0.16 399	0.13 328	0.19 447	0.16 355	0.21 292	0.23 381

s12784h	0.36 130	0.28 114	1.58 161	0.23 41	0.11 1	0.62 328	0.24 194	0.79 321	0.64 325	0.44 196	0.52 265	0.28 129	0.26 157	0.50 214	0.24 126	0.11 232	0.06 21	0.09 87	0.06 10	0.16 193	0.06 1

RAFT	0.45 226	0.92 441	1.59 162	0.34 304	0.19 182	0.46 120	0.35 366	0.65 207	0.49 169	0.49 246	0.49 240	0.70 393	0.40 291	0.47 192	0.32 225	0.11 232	0.16 392	0.14 353	0.13 282	0.51 511	0.13 180

ccnet	0.71 438	0.41 226	1.59 162	0.40 398	0.45 473	1.06 505	0.55 465	0.98 468	0.71 392	0.88 491	0.97 485	0.82 443	0.88 493	1.68 423	0.94 438	0.32 508	0.26 485	0.32 505	0.27 457	0.34 436	0.30 441

SMFormer	0.50 286	0.46 260	1.60 164	0.30 195	0.15 58	0.45 101	0.24 194	0.90 400	0.72 402	0.56 327	0.64 381	0.51 278	0.41 302	1.87 460	0.49 333	0.13 316	0.10 233	0.11 202	0.10 148	0.15 156	0.16 260

tta	0.50 286	0.46 260	1.60 164	0.30 195	0.15 58	0.45 101	0.24 194	0.90 400	0.72 402	0.56 327	0.64 381	0.51 278	0.41 302	1.87 460	0.49 333	0.13 316	0.10 233	0.11 202	0.10 148	0.14 138	0.11 107

qqq1	0.48 257	0.46 260	1.60 164	0.30 195	0.15 58	0.45 101	0.24 194	0.90 400	0.72 402	0.56 327	0.64 381	0.51 278	0.41 302	1.87 460	0.23 103	0.13 316	0.10 233	0.09 87	0.08 81	0.14 138	0.11 107

fff1	0.48 257	0.46 260	1.60 164	0.30 195	0.15 58	0.45 101	0.24 194	0.90 400	0.72 402	0.56 327	0.64 381	0.51 278	0.41 302	1.87 460	0.23 103	0.13 316	0.10 233	0.09 87	0.08 81	0.14 138	0.11 107

CASS	0.39 160	0.30 136	1.61 168	0.32 251	0.17 113	0.53 186	0.24 194	0.70 232	0.49 169	0.59 370	0.54 288	0.40 195	0.40 291	0.41 140	0.30 202	0.17 415	0.10 233	0.14 353	0.11 211	0.18 242	0.17 278
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
delet	0.52 316	0.54 295	1.62 169	0.31 222	0.35 411	0.74 427	0.46 434	0.85 360	0.74 421	0.55 316	0.60 341	0.67 369	0.50 382	1.12 349	0.57 369	0.11 232	0.11 281	0.13 317	0.14 310	0.16 193	0.12 144

NOSS_ROB	0.64 395	0.65 346	1.62 169	0.46 446	0.25 288	0.67 383	0.30 310	0.93 428	0.77 448	0.59 370	0.57 317	0.77 423	0.38 269	2.78 543	0.44 308	0.23 475	0.24 470	0.28 493	0.26 452	0.27 381	0.39 492

AE-Stereo	0.42 192	0.29 124	1.65 171	0.43 420	0.47 481	0.56 222	0.23 161	0.86 370	0.46 143	0.31 131	0.41 176	0.43 218	0.24 127	0.34 90	0.24 126	0.09 74	0.48 533	0.11 202	0.45 520	0.22 309	0.19 314

Anonymous_2	0.74 453	0.32 154	1.65 171	0.33 273	0.30 350	0.67 383	0.32 346	0.69 225	0.46 143	0.48 234	0.41 176	0.84 450	0.58 415	0.51 217	0.40 285	0.32 508	0.38 514	1.43 563	3.69 579	0.80 536	0.27 419

PSMNet-ADL	0.51 303	0.38 205	1.65 171	0.35 320	0.21 210	0.67 383	0.26 236	0.74 255	0.55 232	0.42 185	0.52 265	0.70 393	0.45 341	1.91 471	0.57 369	0.15 378	0.13 328	0.11 202	0.13 282	0.15 156	0.20 330

HCRNet	0.46 236	0.49 275	1.65 171	0.38 378	0.29 339	0.58 258	0.22 128	0.75 266	0.62 305	0.47 216	0.49 240	0.48 270	0.36 248	1.12 349	0.37 259	0.15 378	0.10 233	0.15 383	0.13 282	0.17 215	0.17 278

HART	0.38 145	0.53 290	1.66 175	0.26 106	0.15 58	0.30 16	0.19 67	0.67 218	0.46 143	0.29 122	0.52 265	0.38 181	0.16 28	0.41 140	0.20 52	0.08 34	0.68 548	0.09 87	0.07 53	0.34 436	0.21 342

XPNet_ROB	0.61 380	0.72 369	1.66 175	0.37 362	0.27 317	0.67 383	0.47 442	0.89 394	0.71 392	0.78 471	0.70 422	0.81 438	0.53 391	1.70 426	0.76 417	0.21 459	0.16 392	0.16 402	0.15 335	0.20 278	0.21 342

EAI-Stereo	0.78 467	0.25 71	1.67 177	0.54 482	0.59 507	1.95 547	2.05 564	1.11 523	0.64 325	0.95 503	1.49 524	0.50 275	0.67 450	0.59 248	1.44 495	0.09 74	0.19 433	0.09 87	0.49 524	0.13 115	0.22 357

ttt	0.66 408	0.22 36	1.68 178	0.34 304	0.24 270	0.60 287	0.26 236	1.00 488	0.77 448	0.55 316	0.67 395	0.54 292	0.36 248	2.14 496	3.03 544	0.16 399	0.13 328	0.13 317	0.12 249	0.15 156	0.17 278

UniTT-Stereo	0.30 81	0.36 192	1.68 178	0.27 122	0.24 270	0.29 14	0.18 58	0.33 7	0.34 28	0.26 106	0.37 150	0.18 45	0.18 53	0.31 61	0.27 158	0.10 168	0.08 120	0.08 34	0.07 53	0.25 351	0.08 34

IER	0.43 198	0.38 205	1.69 180	0.26 106	0.25 288	0.66 377	0.26 236	0.71 235	0.55 232	0.54 298	0.59 326	0.60 330	0.53 391	0.52 221	0.39 277	0.11 232	0.08 120	0.11 202	0.11 211	0.14 138	0.11 107

NINENet	0.50 286	0.33 162	1.69 180	0.55 489	0.25 288	0.91 487	0.23 161	0.98 468	0.71 392	0.53 285	0.55 298	0.66 360	0.30 212	1.22 359	0.32 225	0.15 378	0.13 328	0.16 402	0.11 211	0.16 193	0.13 180

test-1	0.44 208	0.48 272	1.69 180	0.30 195	0.27 317	0.50 149	0.28 278	0.80 325	0.43 115	0.40 171	0.54 288	0.41 201	0.24 127	0.31 61	1.16 472	0.09 74	0.20 444	0.10 137	0.17 374	0.11 74	0.26 412

LALA_ROB	0.60 372	0.76 382	1.69 180	0.36 339	0.29 339	0.79 454	0.55 465	0.94 437	0.77 448	0.81 480	0.67 395	0.94 481	0.49 379	0.99 331	0.73 413	0.21 459	0.15 375	0.20 456	0.18 387	0.23 322	0.21 342

MGS-Stereo	0.32 95	0.34 175	1.70 184	0.25 75	0.14 34	0.40 66	0.22 128	0.38 22	0.43 115	0.24 73	0.51 252	0.25 95	0.18 53	0.31 61	0.20 52	0.09 74	0.08 120	0.09 87	0.08 81	0.47 503	0.08 34

hknet	0.47 251	0.29 124	1.70 184	0.30 195	0.24 270	0.76 437	0.31 323	1.00 488	0.64 325	0.63 408	0.53 276	0.80 435	0.38 269	0.77 307	0.37 259	0.11 232	0.10 233	0.14 353	0.12 249	0.12 85	0.11 107

test-3	0.43 198	0.20 13	1.70 184	0.34 304	0.32 377	0.45 101	0.23 161	0.71 235	0.46 143	0.51 266	0.29 92	0.45 238	0.21 91	0.59 248	0.98 444	0.08 34	0.07 41	0.10 137	0.35 496	0.29 392	0.28 425

test_1	0.43 198	0.20 13	1.70 184	0.34 304	0.32 377	0.45 101	0.23 161	0.71 235	0.46 143	0.50 253	0.29 92	0.45 238	0.21 91	0.59 248	0.98 444	0.08 34	0.07 41	0.10 137	0.35 496	0.29 392	0.29 431

test_3	0.44 208	0.20 13	1.70 184	0.36 339	0.32 377	0.47 126	0.30 310	0.73 251	0.49 169	0.50 253	0.30 105	0.45 238	0.22 100	0.59 248	0.98 444	0.08 34	0.10 233	0.11 202	0.35 496	0.29 392	0.28 425

R-Stereo Train	0.36 130	0.21 21	1.70 184	0.29 178	0.18 150	0.55 207	0.26 236	0.78 305	0.36 51	0.57 338	0.67 395	0.33 158	0.24 127	0.32 70	0.23 103	0.10 168	0.08 120	0.09 87	0.07 53	0.09 39	0.12 144

RAFT-Stereo	0.36 130	0.21 21	1.70 184	0.29 178	0.18 150	0.55 207	0.26 236	0.78 305	0.36 51	0.57 338	0.67 395	0.33 158	0.24 127	0.32 70	0.23 103	0.10 168	0.08 120	0.09 87	0.07 53	0.09 39	0.12 144
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
HI	0.41 173	0.63 335	1.72 191	0.27 122	0.21 210	0.45 101	0.19 67	0.55 150	0.41 96	0.57 338	0.59 326	0.65 353	0.45 341	0.45 172	0.39 277	0.08 34	0.09 190	0.10 137	0.11 211	0.20 278	0.10 82

CoSv	0.41 173	0.63 335	1.72 191	0.27 122	0.21 210	0.45 101	0.19 67	0.55 150	0.41 96	0.57 338	0.59 326	0.65 353	0.45 341	0.45 172	0.39 277	0.08 34	0.09 190	0.10 137	0.11 211	0.20 278	0.10 82

HSM	0.62 385	0.76 382	1.72 191	0.30 195	0.29 339	0.64 356	0.28 278	0.94 437	0.62 305	0.58 356	0.57 317	1.40 530	0.64 441	2.59 532	0.42 293	0.11 232	0.08 120	0.10 137	0.08 81	0.14 138	0.11 107

raft_robust	0.55 339	0.84 418	1.73 194	0.28 147	0.54 495	0.53 186	0.25 214	0.88 388	0.75 434	0.48 234	0.46 205	0.76 421	0.75 471	1.46 386	0.27 158	0.09 74	0.10 233	0.10 137	0.30 474	0.26 371	0.16 260

AACVNet	0.54 327	0.78 399	1.73 194	0.36 339	0.21 210	0.57 240	0.25 214	0.71 235	0.51 187	0.55 316	0.59 326	0.64 348	0.41 302	2.13 495	0.41 291	0.14 359	0.11 281	0.14 353	0.11 211	0.33 428	0.15 232

UPFNet	0.46 236	0.28 114	1.73 194	0.33 273	0.32 377	0.65 370	0.38 388	0.83 342	0.59 265	0.57 338	0.52 265	0.61 332	0.40 291	0.75 300	0.52 346	0.13 316	0.12 307	0.13 317	0.12 249	0.15 156	0.11 107

iResNet_ROB	0.50 286	1.15 505	1.73 194	0.31 222	0.21 210	0.58 258	0.22 128	0.95 450	0.82 468	0.58 356	0.62 353	0.57 314	0.39 283	0.84 317	0.40 285	0.11 232	0.08 120	0.09 87	0.06 10	0.21 292	0.13 180

riskmin	0.37 136	0.22 36	1.74 198	0.32 251	0.20 196	0.48 134	0.20 86	0.66 209	0.46 143	0.36 151	0.34 136	0.69 383	0.45 341	0.39 131	0.27 158	0.11 232	0.08 120	0.12 258	0.08 81	0.13 115	0.16 260

UDGNet	0.44 208	1.02 484	1.74 198	0.35 320	0.19 182	0.58 258	0.23 161	0.49 98	0.66 353	0.41 180	0.38 159	0.34 164	0.29 204	0.53 227	0.30 202	0.24 483	0.10 233	0.37 515	0.19 407	0.27 381	0.15 232

dad	0.51 303	1.01 481	1.74 198	0.29 178	0.19 182	0.60 287	0.26 236	0.52 126	0.75 434	0.63 408	0.63 365	0.63 339	0.33 232	0.85 319	0.47 322	0.27 497	0.15 375	0.40 518	0.18 387	0.22 309	0.14 198

OMP-Stereo	0.59 366	0.65 346	1.74 198	0.56 491	0.37 430	0.60 287	0.26 236	0.70 232	0.65 338	0.66 427	0.60 341	0.69 383	0.32 228	2.09 492	1.20 476	0.10 168	0.07 41	0.12 258	0.09 112	0.17 215	0.10 82

IIG-Stereo	0.59 366	0.65 346	1.74 198	0.54 482	0.23 257	0.61 308	0.21 107	0.73 251	0.65 338	0.64 418	0.69 412	0.69 383	0.38 269	2.09 492	1.39 491	0.11 232	0.07 41	0.11 202	0.09 112	0.15 156	0.09 56

CREStereo++_RVC	0.33 102	0.29 124	1.74 198	0.24 57	0.16 85	0.54 194	0.15 25	0.40 31	0.55 232	0.37 155	0.51 252	0.24 85	0.19 71	0.27 25	0.26 148	0.09 74	0.06 21	0.08 34	0.30 474	0.08 19	0.06 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
DFGA-Net	0.51 303	1.06 489	1.75 204	0.30 195	0.24 270	0.54 194	0.22 128	0.63 198	0.60 270	0.48 234	0.51 252	0.35 168	0.27 175	1.82 451	0.53 350	0.10 168	0.08 120	0.12 258	0.12 249	0.37 460	0.15 232

MM-Stereo_test3	0.40 166	0.58 310	1.75 204	0.36 339	0.30 350	0.45 101	0.30 310	0.72 240	0.59 265	0.31 131	0.43 182	0.32 152	0.23 116	0.35 96	0.29 183	0.10 168	0.20 444	0.10 137	0.08 81	0.40 481	0.11 107

knoymous	0.34 110	0.25 71	1.75 204	0.24 57	0.18 150	0.45 101	0.24 194	0.57 162	0.38 64	0.41 180	0.39 167	0.55 296	0.25 143	0.38 125	0.23 103	0.11 232	0.08 120	0.12 258	0.07 53	0.13 115	0.12 144

KYRaft	0.48 257	0.29 124	1.75 204	0.33 273	0.21 210	0.75 433	0.44 424	0.58 168	0.57 247	0.64 418	0.93 479	0.53 286	0.72 462	0.60 254	0.24 126	0.10 168	0.07 41	0.12 258	0.14 310	0.12 85	0.54 517

TANstereo	0.33 102	0.49 275	1.75 204	0.23 41	0.12 6	0.54 194	0.16 36	0.40 31	0.45 134	0.45 206	0.51 252	0.26 109	0.22 100	0.29 46	0.20 52	0.10 168	0.10 233	0.08 34	0.06 10	0.08 19	0.11 107

XX-TBD	0.34 110	0.77 391	1.75 204	0.34 304	0.13 20	0.51 159	0.17 44	0.43 53	0.50 179	0.37 155	0.49 240	0.23 72	0.18 53	0.28 33	0.24 126	0.10 168	0.07 41	0.08 34	0.06 10	0.09 39	0.07 7

GCAP-Stereo	0.34 110	0.89 435	1.76 210	0.26 106	0.12 6	0.52 178	0.14 17	0.49 98	0.38 64	0.29 122	0.30 105	0.29 136	0.22 100	0.30 54	0.20 52	0.09 74	0.17 410	0.09 87	0.07 53	0.21 292	0.11 107

SST-Stereo	0.52 316	0.20 13	1.76 210	0.62 508	0.53 493	0.62 328	0.66 493	0.55 150	0.61 287	0.58 356	0.53 276	0.52 284	0.60 422	1.59 412	0.29 183	0.11 232	0.07 41	0.12 258	0.10 148	0.16 193	0.10 82

RAFT_R40	0.50 286	0.21 21	1.76 210	0.50 464	0.40 448	0.61 308	0.53 458	0.56 157	0.60 270	0.56 327	0.54 288	0.55 296	0.51 384	1.57 406	0.53 350	0.11 232	0.07 41	0.12 258	0.10 148	0.16 193	0.09 56

DRaft	0.62 385	0.38 205	1.76 210	0.24 57	0.16 85	0.64 356	0.66 493	0.53 135	0.53 213	0.67 431	0.99 488	0.38 181	1.00 505	1.44 381	2.10 525	0.10 168	0.14 349	0.10 137	0.14 310	0.18 242	0.21 342

GrayStereo	0.66 408	0.19 8	1.76 210	0.90 532	0.23 257	0.62 328	1.42 558	0.62 192	0.60 270	0.72 453	0.78 446	0.56 308	3.07 563	0.60 254	0.26 148	0.09 74	0.08 120	0.10 137	0.21 423	0.11 74	0.18 298

CRE-IMP	0.41 173	0.22 36	1.76 210	0.48 459	0.17 113	0.79 454	0.69 501	0.52 126	0.52 194	0.47 216	0.42 180	0.45 238	0.26 157	0.41 140	0.31 214	0.11 232	0.07 41	0.12 258	0.09 112	0.17 215	0.23 381

Prome-Stereo	0.49 275	0.30 136	1.76 210	0.60 506	0.23 257	0.63 345	0.42 406	0.62 192	0.60 270	0.59 370	1.03 495	0.43 218	0.72 462	0.60 254	0.33 235	0.09 74	0.07 41	0.10 137	0.09 112	0.11 74	0.43 503

acv_ft	0.48 257	0.44 249	1.76 210	0.32 251	0.41 455	0.63 345	0.28 278	0.81 329	0.68 364	0.61 388	0.59 326	0.69 383	0.45 341	0.44 160	0.63 385	0.11 232	0.09 190	0.10 137	0.09 112	0.41 484	0.10 82

TDLM	0.67 413	0.92 441	1.76 210	0.37 362	0.24 270	0.66 377	0.56 470	0.82 336	0.74 421	1.16 519	0.62 353	0.61 332	0.48 372	2.70 539	0.50 338	0.20 452	0.11 281	0.35 509	0.14 310	0.32 419	0.16 260

testlalala	0.36 130	0.30 136	1.77 219	0.28 147	0.33 390	0.60 287	0.22 128	0.55 150	0.51 187	0.55 316	0.35 141	0.31 144	0.20 80	0.26 19	0.22 91	0.10 168	0.13 328	0.09 87	0.24 437	0.08 19	0.07 7

dd	0.42 192	0.96 459	1.77 219	0.31 222	0.17 113	0.57 240	0.26 236	0.49 98	0.68 364	0.41 180	0.40 172	0.34 164	0.27 175	0.45 172	0.40 285	0.17 415	0.10 233	0.13 317	0.12 249	0.21 292	0.12 144

NRIStereo	0.46 236	0.25 71	1.77 219	0.47 451	0.16 85	0.95 491	0.74 509	0.51 112	0.56 243	0.48 234	0.39 167	0.59 324	0.29 204	0.77 307	0.32 225	0.11 232	0.13 328	0.11 202	0.09 112	0.21 292	0.24 393

PSM-AAD	0.63 391	0.22 36	1.77 219	0.37 362	0.23 257	0.86 475	1.17 544	0.59 176	0.60 270	0.64 418	0.71 426	0.68 376	2.93 560	0.65 273	0.31 214	0.09 74	0.07 41	0.17 421	0.15 335	0.13 115	0.33 461

FBW_ROB	0.83 481	0.77 391	1.77 219	0.44 427	0.30 350	0.87 479	0.46 434	1.10 519	0.91 491	0.81 480	0.75 439	1.01 494	0.61 431	3.66 561	1.23 480	0.26 492	0.23 467	0.36 511	0.25 444	0.27 381	0.62 526

FACV-RUCA	0.58 358	0.40 219	1.78 224	0.43 420	1.67 565	0.48 134	0.28 278	0.69 225	0.62 305	0.40 171	0.53 276	0.33 158	0.63 439	0.40 136	0.31 214	0.13 316	0.11 281	0.62 532	0.12 249	0.70 528	0.98 548

gcap-zeroshot	0.41 173	0.62 324	1.78 224	0.31 222	0.32 377	0.69 401	0.21 107	0.74 255	0.52 194	0.43 190	0.35 141	0.62 336	0.24 127	0.41 140	0.24 126	0.09 74	0.16 392	0.09 87	0.31 480	0.08 19	0.09 56

DisPM	0.43 198	0.33 162	1.78 224	0.57 495	0.18 150	0.59 275	0.63 490	0.53 135	0.61 287	0.60 379	0.53 276	0.38 181	0.26 157	0.75 300	0.29 183	0.12 286	0.07 41	0.12 258	0.11 211	0.11 74	0.14 198

GMOStereo	0.41 173	0.62 324	1.78 224	0.28 147	0.36 419	0.51 159	0.31 323	0.53 135	0.44 119	0.57 338	0.48 223	0.41 201	0.27 175	0.28 33	0.23 103	0.08 34	0.38 514	0.13 317	0.11 211	0.34 436	0.11 107

error version	0.41 173	0.62 324	1.78 224	0.28 147	0.36 419	0.51 159	0.31 323	0.53 135	0.44 119	0.57 338	0.48 223	0.41 201	0.27 175	0.28 33	0.23 103	0.08 34	0.38 514	0.13 317	0.11 211	0.34 436	0.11 107

test-v	0.41 173	0.62 324	1.78 224	0.28 147	0.36 419	0.51 159	0.31 323	0.53 135	0.44 119	0.57 338	0.48 223	0.41 201	0.27 175	0.28 33	0.23 103	0.08 34	0.38 514	0.13 317	0.11 211	0.34 436	0.11 107

LCNet	0.54 327	0.37 195	1.78 224	0.92 534	0.22 237	0.96 492	0.30 310	0.59 176	0.58 258	0.51 266	0.55 298	0.41 201	0.76 472	0.84 317	0.26 148	0.09 74	0.06 21	0.12 258	0.18 387	0.98 542	0.39 492

Patchmatch Stereo++	0.39 160	0.27 92	1.78 224	0.44 427	0.16 85	0.61 308	0.27 261	0.51 112	0.52 194	0.47 216	0.43 182	0.43 218	0.28 190	0.54 231	0.28 168	0.12 286	0.08 120	0.12 258	0.10 148	0.17 215	0.12 144
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.38 145	0.27 92	1.78 224	0.44 427	0.17 113	0.60 287	0.29 302	0.51 112	0.52 194	0.47 216	0.43 182	0.44 229	0.28 190	0.47 192	0.28 168	0.12 286	0.08 120	0.12 258	0.10 148	0.17 215	0.12 144

ROB_FTStereo_v2	0.38 145	0.27 92	1.78 224	0.44 427	0.17 113	0.61 308	0.28 278	0.51 112	0.52 194	0.47 216	0.43 182	0.44 229	0.28 190	0.47 192	0.28 168	0.12 286	0.08 120	0.12 258	0.10 148	0.17 215	0.12 144

ROB_FTStereo	0.38 145	0.27 92	1.78 224	0.44 427	0.17 113	0.61 308	0.26 236	0.51 112	0.52 194	0.47 216	0.43 182	0.43 218	0.28 190	0.49 208	0.28 168	0.12 286	0.08 120	0.12 258	0.10 148	0.17 215	0.12 144

Pruner-Stereo	0.51 303	0.27 92	1.78 224	1.79 561	0.19 182	0.62 328	0.45 431	0.57 162	0.60 270	0.61 388	0.48 223	0.41 201	0.24 127	0.46 181	1.00 450	0.12 286	0.07 41	0.12 258	0.10 148	0.12 85	0.13 180

iGMRVC	0.39 160	0.27 92	1.78 224	0.44 427	0.17 113	0.61 308	0.27 261	0.51 112	0.52 194	0.47 216	0.43 182	0.44 229	0.28 190	0.55 235	0.28 168	0.12 286	0.08 120	0.12 258	0.10 148	0.17 215	0.12 144

IRAFT_RVC	0.54 327	0.53 290	1.78 224	0.46 446	0.21 210	0.58 258	0.43 413	0.65 207	0.66 353	0.54 298	0.50 248	0.49 272	0.51 384	1.58 410	1.01 454	0.11 232	0.25 483	0.13 317	0.10 148	0.15 156	0.13 180

iRAFT	0.39 160	0.27 92	1.78 224	0.44 427	0.16 85	0.61 308	0.27 261	0.51 112	0.52 194	0.47 216	0.43 182	0.43 218	0.28 190	0.54 231	0.28 168	0.12 286	0.08 120	0.12 258	0.10 148	0.17 215	0.12 144

test-2	0.41 173	0.62 324	1.78 224	0.28 147	0.36 419	0.51 159	0.31 323	0.53 135	0.44 119	0.57 338	0.48 223	0.41 201	0.27 175	0.28 33	0.23 103	0.08 34	0.38 514	0.13 317	0.11 211	0.34 436	0.11 107

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 192	0.86 425	1.78 224	0.28 147	0.17 113	0.52 178	0.20 86	0.62 192	0.61 287	0.50 253	0.61 348	0.39 187	0.32 228	0.35 96	0.30 202	0.07 21	0.10 233	0.09 87	0.09 112	0.35 447	0.10 82

AFF-stereo	0.44 208	0.96 459	1.78 224	0.31 222	0.15 58	0.50 149	0.21 107	0.64 201	0.63 317	0.47 216	0.64 381	0.49 272	0.34 240	0.46 181	0.31 214	0.08 34	0.09 190	0.10 137	0.10 148	0.37 460	0.10 82

PSMNet-RSSM	0.53 322	0.82 412	1.78 224	0.31 222	0.25 288	0.58 258	0.28 278	0.84 353	0.60 270	0.50 253	0.61 348	0.67 369	0.43 329	1.68 423	0.42 293	0.15 378	0.10 233	0.14 353	0.16 355	0.15 156	0.13 180

CFNet	0.58 358	0.96 459	1.78 224	0.33 273	0.25 288	0.63 345	0.22 128	0.88 388	0.75 434	0.46 214	0.59 326	0.58 321	0.40 291	2.29 504	0.48 328	0.12 286	0.09 190	0.15 383	0.14 310	0.30 403	0.15 232

AAGNet	0.88 488	0.33 162	1.79 244	0.54 482	0.98 540	0.62 328	0.46 434	0.50 104	0.60 270	0.58 356	0.53 276	0.50 275	0.73 465	1.23 361	7.48 575	0.11 232	0.07 41	0.12 258	0.10 148	0.14 138	0.09 56

HUI-Stereo	0.38 145	0.27 92	1.79 244	0.44 427	0.17 113	0.61 308	0.28 278	0.51 112	0.52 194	0.47 216	0.43 182	0.44 229	0.28 190	0.45 172	0.28 168	0.12 286	0.08 120	0.12 258	0.10 148	0.17 215	0.12 144

RAFT-IKP	0.38 145	0.27 92	1.79 244	0.44 427	0.16 85	0.60 287	0.28 278	0.51 112	0.52 194	0.47 216	0.43 182	0.43 218	0.28 190	0.50 214	0.28 168	0.12 286	0.08 120	0.12 258	0.10 148	0.17 215	0.12 144

ACVNet	0.45 226	0.44 249	1.79 244	0.28 147	0.21 210	0.59 275	0.36 373	0.66 209	0.68 364	0.45 206	0.59 326	0.69 383	0.40 291	0.44 160	0.55 357	0.11 232	0.09 190	0.10 137	0.09 112	0.34 436	0.10 82

CFNet-ft	0.51 303	0.76 382	1.79 244	0.28 147	0.30 350	0.63 345	0.28 278	0.66 209	0.55 232	0.45 206	0.57 317	0.74 410	0.41 302	1.46 386	0.42 293	0.14 359	0.10 233	0.28 493	0.13 282	0.18 242	0.14 198

CFNet_RVC	0.51 303	0.76 382	1.79 244	0.28 147	0.30 350	0.63 345	0.28 278	0.66 209	0.55 232	0.45 206	0.57 317	0.74 410	0.41 302	1.46 386	0.42 293	0.14 359	0.10 233	0.28 493	0.13 282	0.18 242	0.14 198

AdaStereo	0.44 208	0.38 205	1.79 244	0.34 304	0.20 196	0.57 240	0.28 278	0.92 420	0.69 373	0.52 275	0.55 298	0.61 332	0.33 232	0.48 198	0.39 277	0.17 415	0.08 120	0.17 421	0.11 211	0.18 242	0.12 144
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.
test_sample6	0.52 316	0.44 249	1.81 251	0.33 273	0.18 150	0.55 207	0.27 261	0.94 437	0.66 353	0.54 298	0.62 353	0.47 259	0.36 248	1.97 477	0.38 266	0.14 359	0.10 233	0.13 317	0.13 282	0.17 215	0.16 260

NF-Stereo	0.48 257	0.25 71	1.81 251	0.52 473	0.16 85	0.61 308	0.44 424	0.66 209	0.61 287	0.50 253	0.47 211	0.37 174	0.26 157	1.45 385	0.79 425	0.11 232	0.07 41	0.12 258	0.10 148	0.13 115	0.16 260

OCTAStereo	0.48 257	0.25 71	1.81 251	0.52 473	0.16 85	0.61 308	0.43 413	0.66 209	0.61 287	0.50 253	0.47 211	0.37 174	0.26 157	1.44 381	0.80 426	0.11 232	0.07 41	0.12 258	0.10 148	0.13 115	0.17 278

RE-Stereo	0.48 257	0.25 71	1.81 251	0.52 473	0.16 85	0.61 308	0.43 413	0.66 209	0.60 270	0.50 253	0.47 211	0.37 174	0.26 157	1.44 381	0.78 421	0.11 232	0.07 41	0.12 258	0.10 148	0.13 115	0.17 278

TVStereo	0.48 257	0.25 71	1.81 251	0.52 473	0.16 85	0.61 308	0.43 413	0.66 209	0.60 270	0.50 253	0.47 211	0.37 174	0.26 157	1.44 381	0.78 421	0.11 232	0.07 41	0.12 258	0.10 148	0.13 115	0.17 278

PS-NSSS	0.63 391	1.00 477	1.81 251	0.30 195	0.31 369	0.63 345	0.34 358	0.98 468	0.69 373	0.54 298	0.74 436	0.51 278	0.41 302	2.43 520	0.48 328	0.24 483	0.17 410	0.27 490	0.18 387	0.27 381	0.21 342

StereoAnything_RVC	0.35 121	1.25 518	1.82 257	0.20 5	0.12 6	0.26 7	0.15 25	0.43 53	0.37 59	0.14 3	0.10 2	0.11 1	0.19 71	0.46 181	0.14 1	0.11 232	0.09 190	0.08 34	0.05 1	0.76 533	0.18 298

GCAP-BAT	0.43 198	0.31 147	1.82 257	0.25 75	0.26 303	0.65 370	0.23 161	0.48 91	0.37 59	0.67 431	0.82 455	0.44 229	0.24 127	0.48 198	0.87 433	0.09 74	0.13 328	0.09 87	0.22 431	0.08 19	0.09 56

test_for_model	0.64 395	1.60 541	1.82 257	1.23 550	1.02 546	0.53 186	0.23 161	0.75 266	0.50 179	0.57 338	0.29 92	0.25 95	0.20 80	0.26 19	0.22 91	0.76 542	0.31 500	0.08 34	0.07 53	1.68 562	0.50 516

testlalala_base	0.46 236	0.30 136	1.82 257	0.34 304	0.27 317	0.55 207	0.21 107	0.85 360	0.32 15	0.32 140	0.39 167	0.31 144	0.23 116	0.30 54	0.28 168	0.95 548	0.30 498	0.09 87	0.21 423	1.03 543	0.18 298

CBFPSM	0.56 347	0.91 440	1.82 257	0.28 147	0.23 257	0.71 410	0.37 381	0.72 240	0.64 325	0.50 253	0.49 240	1.03 498	0.83 481	0.62 258	1.35 488	0.10 168	0.12 307	0.10 137	0.10 148	0.18 242	0.19 314

RAFT+CT+SA	0.50 286	0.86 425	1.82 257	0.37 362	0.75 526	0.54 194	0.34 358	0.77 290	0.63 317	0.38 163	0.55 298	0.34 164	0.29 204	0.68 280	0.27 158	0.09 74	0.07 41	0.11 202	0.51 527	0.29 392	0.41 501

test_sample5	0.51 303	0.43 238	1.83 263	0.32 251	0.18 150	0.55 207	0.26 236	0.92 420	0.65 338	0.53 285	0.59 326	0.45 238	0.36 248	1.87 460	0.36 253	0.13 316	0.10 233	0.13 317	0.12 249	0.17 215	0.16 260

DualNet	0.51 303	0.43 238	1.83 263	0.32 251	0.18 150	0.55 207	0.26 236	0.92 420	0.65 338	0.54 298	0.62 353	0.45 238	0.36 248	1.87 460	0.36 253	0.13 316	0.10 233	0.13 317	0.12 249	0.17 215	0.16 260

tt1	0.44 208	0.64 339	1.83 263	0.35 320	0.14 34	0.76 437	0.25 214	0.74 255	0.88 484	0.31 131	0.37 150	0.25 95	0.35 242	0.63 261	0.19 30	0.10 168	0.24 470	0.11 202	0.09 112	0.25 351	0.36 476

LL-Strereo2	0.41 173	0.90 439	1.83 263	0.44 427	0.24 270	0.54 194	0.27 261	0.58 168	0.45 134	0.41 180	0.33 130	0.44 229	0.21 91	0.44 160	0.34 242	0.09 74	0.08 120	0.16 402	0.14 310	0.17 215	0.17 278

psm_up	0.57 353	0.61 318	1.83 263	0.35 320	0.30 350	0.64 356	0.37 381	0.90 400	0.68 364	0.59 370	0.55 298	0.68 376	0.54 394	1.91 471	0.46 313	0.16 399	0.15 375	0.16 402	0.15 335	0.23 322	0.13 180

TestStereo1	0.49 275	0.81 408	1.85 268	0.39 388	0.57 503	0.56 222	0.34 358	0.75 266	0.69 373	0.44 196	0.63 365	0.35 168	0.42 319	0.64 263	0.29 183	0.10 168	0.08 120	0.12 258	0.10 148	0.33 428	0.26 412

SA-5K	0.49 275	0.81 408	1.85 268	0.39 388	0.57 503	0.56 222	0.34 358	0.75 266	0.69 373	0.44 196	0.63 365	0.35 168	0.42 319	0.64 263	0.29 183	0.10 168	0.08 120	0.12 258	0.10 148	0.33 428	0.26 412

PSM-softLoss	0.48 257	0.27 92	1.85 268	0.51 469	0.17 113	0.61 308	0.40 396	0.61 188	0.57 247	0.52 275	0.48 223	0.39 187	0.25 143	1.46 386	0.77 419	0.12 286	0.08 120	0.13 317	0.12 249	0.12 85	0.14 198

KMStereo	0.48 257	0.27 92	1.85 268	0.51 469	0.17 113	0.61 308	0.40 396	0.61 188	0.57 247	0.52 275	0.48 223	0.39 187	0.25 143	1.46 386	0.77 419	0.12 286	0.08 120	0.13 317	0.12 249	0.12 85	0.14 198

raft+_RVC	0.44 208	0.67 354	1.85 268	0.34 304	0.71 524	0.51 159	0.25 214	0.64 201	0.51 187	0.35 146	0.45 197	0.32 152	0.28 190	0.43 151	0.32 225	0.09 74	0.19 433	0.10 137	0.09 112	0.20 278	0.40 496

RALCasStereoNet	0.45 226	0.88 432	1.85 268	0.30 195	0.26 303	0.49 141	0.26 236	0.58 168	0.51 187	0.36 151	0.48 223	0.36 172	0.28 190	0.55 235	0.34 242	0.10 168	0.53 535	0.09 87	0.08 81	0.25 351	0.34 465

UCFNet_RVC	0.48 257	0.82 412	1.85 268	0.30 195	0.27 317	0.64 356	0.26 236	0.74 255	0.55 232	0.48 234	0.53 276	0.63 339	0.41 302	0.88 324	0.38 266	0.15 378	0.10 233	0.17 421	0.17 374	0.18 242	0.15 232

MLCV	0.48 257	0.89 435	1.85 268	0.29 178	0.14 34	0.59 275	0.23 161	0.72 240	0.59 265	0.66 427	0.66 392	0.55 296	0.36 248	1.03 337	0.49 333	0.09 74	0.06 21	0.09 87	0.07 53	0.19 263	0.11 107

IMH-64-1	1.39 534	1.64 544	1.86 276	1.36 552	1.11 550	1.39 525	1.19 545	1.76 551	1.45 540	1.16 519	2.21 543	1.53 534	1.38 531	1.98 478	1.52 498	1.29 558	0.67 544	1.27 557	0.69 546	1.29 554	0.98 548

IMH-64	1.39 534	1.64 544	1.86 276	1.36 552	1.11 550	1.39 525	1.19 545	1.76 551	1.45 540	1.16 519	2.21 543	1.53 534	1.38 531	1.98 478	1.52 498	1.29 558	0.67 544	1.27 557	0.69 546	1.29 554	0.98 548

ssnet_v2	0.55 339	0.60 314	1.86 276	0.32 251	0.22 237	0.72 416	0.44 424	0.94 437	0.74 421	0.63 408	0.54 288	0.81 438	0.47 363	0.77 307	0.70 403	0.16 399	0.14 349	0.14 353	0.14 310	0.30 403	0.30 441

CRFU-Net	0.56 347	0.38 205	1.86 276	0.46 446	0.26 303	0.82 464	0.36 373	0.90 400	0.49 169	0.62 399	0.59 326	0.78 427	1.35 529	1.00 333	0.48 328	0.15 378	0.14 349	0.17 421	0.10 148	0.19 263	0.14 198

PFNet+	0.45 226	0.37 195	1.86 276	0.46 446	0.18 150	0.58 258	0.77 513	0.52 126	0.64 325	0.56 327	0.48 223	0.39 187	0.26 157	0.93 325	0.32 225	0.13 316	0.09 190	0.14 353	0.13 282	0.12 85	0.15 232

coex_refinement	0.58 358	0.94 449	1.87 281	0.38 378	0.25 288	0.64 356	0.34 358	0.83 342	0.65 338	0.60 379	0.63 365	0.81 438	0.48 372	1.85 459	0.56 365	0.13 316	0.09 190	0.10 137	0.10 148	0.16 193	0.16 260

DISCO	0.57 353	0.34 175	1.87 281	0.45 441	0.34 398	0.84 469	0.35 366	0.84 353	0.78 453	0.59 370	0.63 365	1.06 505	0.53 391	1.10 343	0.82 428	0.12 286	0.09 190	0.11 202	0.10 148	0.22 309	0.18 298

rvit_stereo_0075_2	0.40 166	0.40 219	1.88 283	0.33 273	0.32 377	0.41 73	0.22 128	0.58 168	0.53 213	0.38 163	0.51 252	0.40 195	0.27 175	0.44 160	0.29 183	0.20 452	0.15 375	0.22 467	0.15 335	0.18 242	0.23 381

test_sample4	0.50 286	0.42 233	1.88 283	0.32 251	0.19 182	0.56 222	0.26 236	0.93 428	0.65 338	0.54 298	0.54 288	0.45 238	0.36 248	1.79 443	0.36 253	0.13 316	0.10 233	0.13 317	0.12 249	0.17 215	0.16 260

test_sample3	0.50 286	0.41 226	1.88 283	0.32 251	0.19 182	0.57 240	0.25 214	0.92 420	0.64 325	0.52 275	0.49 240	0.47 259	0.35 242	1.79 443	0.37 259	0.13 316	0.10 233	0.12 258	0.11 211	0.16 193	0.16 260

MIM_Stereo	0.41 173	0.60 314	1.88 283	0.31 222	0.21 210	0.50 149	0.19 67	0.64 201	0.44 119	0.43 190	0.53 276	0.43 218	0.27 175	0.51 217	0.28 168	0.08 34	0.14 349	0.11 202	0.10 148	0.26 371	0.26 412

DDUNet	0.77 463	1.12 496	1.88 283	0.76 521	0.69 522	0.84 469	0.43 413	0.85 360	0.65 338	0.67 431	0.75 439	0.91 472	0.52 389	1.03 337	0.57 369	0.54 527	0.37 512	0.95 547	0.52 529	0.71 529	0.57 521

GES	0.44 208	0.28 114	1.88 283	0.30 195	0.18 150	0.61 308	0.30 310	0.88 388	0.46 143	0.47 216	0.52 265	0.39 187	0.42 319	0.58 242	0.67 396	0.15 378	0.11 281	0.12 258	0.10 148	0.15 156	0.17 278

PWC_ROB	0.70 429	0.94 449	1.88 283	0.39 388	0.39 439	0.62 328	0.30 310	0.98 468	0.94 495	0.91 497	1.29 514	0.77 423	0.62 436	1.62 417	1.03 458	0.18 427	0.11 281	0.18 441	0.13 282	0.51 511	0.22 357

G2L-Stereo_test	0.55 339	0.97 467	1.89 290	0.33 273	0.24 270	0.75 433	0.38 388	0.79 321	0.60 270	0.60 379	0.54 288	0.74 410	0.39 283	1.56 402	0.43 302	0.10 168	0.08 120	0.08 34	0.08 81	0.28 387	0.13 180

PSMNet-RUCA	0.58 358	0.82 412	1.89 290	0.59 502	0.56 500	0.64 356	0.36 373	0.84 353	0.69 373	0.51 266	0.68 403	0.53 286	0.43 329	0.56 238	0.43 302	0.34 512	0.18 421	0.44 523	0.29 464	0.48 504	0.30 441

Any-RAFT	0.38 145	0.25 71	1.89 290	0.27 122	0.17 113	0.68 395	0.21 107	0.78 305	0.53 213	0.43 190	0.43 182	0.54 292	0.30 212	0.41 140	0.20 52	0.10 168	0.12 307	0.08 34	0.06 10	0.10 54	0.09 56

ToySt	0.44 208	0.61 318	1.89 290	0.29 178	0.18 150	0.55 207	0.35 366	0.67 218	0.53 213	0.39 169	0.50 248	0.59 324	0.43 329	0.51 217	0.49 333	0.10 168	0.12 307	0.13 317	0.16 355	0.24 338	0.19 314

sCroCo_RVC	0.33 102	0.32 154	1.89 290	0.34 304	0.27 317	0.30 16	0.22 128	0.48 91	0.44 119	0.22 49	0.33 130	0.25 95	0.25 143	0.32 70	0.24 126	0.14 359	0.16 392	0.12 258	0.12 249	0.15 156	0.13 180

H2IRNET	0.40 166	0.61 318	1.90 295	0.29 178	0.17 113	0.54 194	0.18 58	0.52 126	0.50 179	0.27 113	0.56 309	0.47 259	0.35 242	0.46 181	0.33 235	0.10 168	0.07 41	0.12 258	0.14 310	0.32 419	0.12 144

Sa-1000	0.51 303	0.72 369	1.90 295	0.31 222	0.60 512	0.60 287	0.31 323	0.94 437	0.71 392	0.52 275	0.83 456	0.42 214	0.33 232	0.68 280	0.28 168	0.10 168	0.09 190	0.13 317	0.29 464	0.29 392	0.10 82

SACVNet	0.60 372	0.74 379	1.90 295	0.37 362	0.28 331	0.64 356	0.37 381	0.86 370	0.61 287	0.65 425	0.62 353	0.69 383	0.44 337	2.08 490	0.42 293	0.18 427	0.14 349	0.16 402	0.15 335	0.38 467	0.24 393

RALAANet	0.43 198	0.98 471	1.90 295	0.32 251	0.23 257	0.48 134	0.19 67	0.67 218	0.53 213	0.48 234	0.45 197	0.39 187	0.30 212	0.48 198	0.37 259	0.10 168	0.08 120	0.11 202	0.14 310	0.27 381	0.10 82

hitnet-ft	0.67 413	0.80 403	1.90 295	0.28 147	0.22 237	0.69 401	0.36 373	0.85 360	0.65 338	0.56 327	0.84 459	1.03 498	0.95 503	2.32 506	0.55 357	0.23 475	0.14 349	0.41 519	0.13 282	0.24 338	0.17 278

GANet-RSSM	0.55 339	0.73 376	1.90 295	0.36 339	0.26 303	0.59 275	0.27 261	0.78 305	0.52 194	0.47 216	0.57 317	0.63 339	0.45 341	1.92 475	0.43 302	0.14 359	0.10 233	0.25 486	0.11 211	0.34 436	0.14 198

GMStereo	0.38 145	0.99 475	1.91 301	0.27 122	0.16 85	0.39 61	0.23 161	0.47 84	0.62 305	0.38 163	0.34 136	0.25 95	0.25 143	0.39 131	0.29 183	0.14 359	0.08 120	0.10 137	0.12 249	0.15 156	0.11 107
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
BEATNet_4x	0.47 251	0.73 376	1.91 301	0.33 273	0.15 58	0.56 222	0.25 214	0.85 360	0.58 258	0.54 298	0.51 252	0.57 314	0.42 319	0.57 239	0.61 381	0.11 232	0.08 120	0.12 258	0.09 112	0.20 278	0.16 260

PASM	0.72 441	0.68 356	1.91 301	0.47 451	0.44 465	0.60 287	0.51 451	0.76 279	0.80 461	0.77 469	0.67 395	0.87 462	0.61 431	2.40 515	0.67 396	0.32 508	0.35 508	0.36 511	0.41 515	0.45 501	0.39 492

DeepStereo_RVC	0.44 208	0.28 114	1.92 304	0.49 461	0.17 113	0.60 287	0.59 478	0.50 104	0.52 194	0.49 246	0.45 197	0.39 187	0.86 488	0.45 172	0.33 235	0.11 232	0.08 120	0.11 202	0.09 112	0.15 156	0.19 314

Gwc-CoAtRS	0.38 145	0.33 162	1.92 304	0.27 122	0.41 455	0.48 134	0.19 67	0.59 176	0.46 143	0.43 190	0.39 167	0.57 314	0.26 157	0.32 70	0.26 148	0.09 74	0.09 190	0.09 87	0.31 480	0.11 74	0.09 56

ac_64	0.55 339	0.46 260	1.92 304	0.36 339	0.34 398	0.63 345	0.31 323	0.82 336	0.61 287	0.55 316	0.51 252	0.89 468	0.48 372	1.83 452	0.55 357	0.14 359	0.11 281	0.12 258	0.12 249	0.18 242	0.12 144

MultiAttention	2.38 554	0.50 281	1.93 307	1.80 562	2.56 570	10.86 579	2.30 566	1.22 529	0.80 461	0.62 399	1.16 506	1.13 514	0.56 403	16.09 587	1.18 473	0.20 452	0.09 190	0.43 522	1.62 569	0.94 541	1.58 568

YMNet	0.62 385	0.72 369	1.93 307	0.41 405	0.41 455	0.87 479	0.43 413	0.87 379	0.71 392	0.74 460	0.81 450	0.83 445	0.46 355	0.86 320	0.93 436	0.19 442	0.22 459	0.20 456	0.17 374	0.41 484	0.21 342

YMNet_1	0.62 385	0.72 369	1.93 307	0.41 405	0.41 455	0.87 479	0.43 413	0.87 379	0.71 392	0.74 460	0.81 450	0.83 445	0.46 355	0.86 320	0.93 436	0.19 442	0.22 459	0.20 456	0.17 374	0.41 484	0.21 342

DualNet (step1)	0.59 366	0.62 324	1.93 307	0.27 122	0.22 237	0.68 395	0.31 323	0.93 428	0.66 353	0.57 338	0.51 252	0.55 296	0.45 341	1.11 346	0.38 266	0.61 531	0.14 349	0.87 541	0.56 533	0.25 351	0.23 381

test_sample9	0.94 496	0.62 324	1.93 307	0.27 122	0.22 237	0.68 395	0.31 323	0.93 428	0.66 353	0.57 338	0.51 252	0.55 296	0.45 341	1.91 471	2.55 537	0.61 531	4.16 578	0.87 541	0.56 533	0.25 351	0.23 381

test_sample8	1.12 511	0.62 324	1.93 307	0.27 122	0.22 237	0.68 395	0.31 323	0.95 450	0.61 287	1.18 526	0.56 309	2.53 550	1.31 525	1.91 471	2.55 537	0.61 531	4.16 578	0.87 541	0.56 533	0.25 351	0.23 381

1111x	0.74 453	0.21 21	1.93 307	0.31 222	0.17 113	0.63 345	0.32 346	1.03 507	0.74 421	0.52 275	0.62 353	0.57 314	0.47 363	2.38 511	4.25 563	0.12 286	0.14 349	0.11 202	0.12 249	0.12 85	0.14 198

MIF-Stereo (partial)	0.34 110	0.41 226	1.93 307	0.26 106	0.24 270	0.32 25	0.17 44	0.53 135	0.42 105	0.25 92	0.37 150	0.25 95	0.26 157	0.44 160	0.31 214	0.11 232	0.08 120	0.12 258	0.10 148	0.19 263	0.14 198

EKT-Stereo	1.47 538	0.49 275	1.93 307	2.57 571	19.31 587	0.55 207	0.22 128	0.69 225	0.42 105	0.38 163	0.36 147	0.43 218	0.27 175	0.69 286	0.26 148	0.12 286	0.14 349	0.11 202	0.16 355	0.20 278	0.15 232

MMNet	0.50 286	0.48 272	1.93 307	0.33 273	0.27 317	0.79 454	0.28 278	0.81 329	0.74 421	0.60 379	0.56 309	0.59 324	0.55 399	0.79 312	0.59 376	0.10 168	0.09 190	0.12 258	0.11 211	0.13 115	0.14 198

StereoVision	0.45 226	0.72 369	1.94 317	0.33 273	0.32 377	0.47 126	0.26 236	0.68 222	0.57 247	0.32 140	0.89 472	0.45 238	0.27 175	0.49 208	0.36 253	0.13 316	0.15 375	0.16 402	0.15 335	0.19 263	0.13 180

RP	0.67 413	0.82 412	1.94 317	0.43 420	0.44 465	0.65 370	0.45 431	0.89 394	0.82 468	0.66 427	0.92 475	0.99 491	0.76 472	1.55 401	0.66 393	0.25 488	0.18 421	0.23 474	0.20 417	0.31 411	0.22 357

DeepPruner_ROB	0.50 286	0.70 363	1.94 317	0.29 178	0.26 303	0.63 345	0.31 323	0.80 325	0.48 163	0.61 388	0.55 298	0.66 360	0.38 269	0.98 330	0.40 285	0.19 442	0.14 349	0.14 353	0.14 310	0.23 322	0.17 278

fff	0.43 198	0.77 391	1.95 320	0.24 57	0.13 20	0.51 159	0.22 128	0.77 290	0.75 434	0.54 298	0.47 211	0.31 144	0.65 443	0.36 108	0.34 242	0.09 74	0.07 41	0.08 34	0.07 53	0.08 19	0.22 357

SA	0.50 286	0.75 381	1.95 320	0.31 222	0.61 514	0.57 240	0.31 323	0.91 411	0.73 417	0.42 185	0.62 353	0.38 181	0.47 363	0.68 280	0.29 183	0.09 74	0.09 190	0.13 317	0.32 486	0.30 403	0.10 82

GEStereo_RVC	0.54 327	0.87 428	1.95 320	0.47 451	0.25 288	0.62 328	0.37 381	1.00 488	0.74 421	0.53 285	0.54 288	0.59 324	0.44 337	1.10 343	0.46 313	0.15 378	0.11 281	0.12 258	0.10 148	0.26 371	0.19 314

ADLNet	0.60 372	0.71 365	1.95 320	0.35 320	0.34 398	0.67 383	0.34 358	0.90 400	0.74 421	0.68 438	0.62 353	0.80 435	0.45 341	1.78 439	0.64 390	0.14 359	0.11 281	0.14 353	0.14 310	0.29 392	0.21 342

DCANet	0.42 192	0.77 391	1.95 320	0.25 75	0.14 34	0.51 159	0.22 128	0.77 290	0.72 402	0.54 298	0.48 223	0.31 144	0.41 302	0.36 108	0.39 277	0.09 74	0.07 41	0.09 87	0.07 53	0.13 115	0.23 381

csc	0.43 198	0.77 391	1.95 320	0.24 57	0.13 20	0.51 159	0.22 128	0.77 290	0.75 434	0.54 298	0.47 211	0.31 144	0.65 443	0.36 108	0.34 242	0.09 74	0.07 41	0.08 34	0.07 53	0.08 19	0.22 357

cscssc	0.43 198	0.77 391	1.95 320	0.24 57	0.13 20	0.51 159	0.22 128	0.77 290	0.75 434	0.54 298	0.47 211	0.31 144	0.65 443	0.36 108	0.34 242	0.09 74	0.07 41	0.08 34	0.07 53	0.08 19	0.22 357

111	0.48 257	1.09 493	1.95 320	0.24 57	0.13 20	0.59 275	0.26 236	0.83 342	0.78 453	0.48 234	0.52 265	0.56 308	0.38 269	0.49 208	0.38 266	0.09 74	0.07 41	0.09 87	0.07 53	0.23 322	0.35 468

RAFT + AFF	0.64 395	1.20 512	1.95 320	0.34 304	0.33 390	0.67 383	0.52 454	0.99 480	0.74 421	0.53 285	0.58 323	0.57 314	0.80 477	1.76 436	0.51 343	0.12 286	0.27 491	0.15 383	0.14 310	0.43 492	0.29 431

G2L-ROB	0.51 303	0.95 456	1.96 329	0.29 178	0.22 237	0.59 275	0.28 278	0.76 279	0.57 247	0.55 316	0.45 197	0.70 393	0.32 228	1.38 374	0.47 322	0.11 232	0.07 41	0.09 87	0.08 81	0.20 278	0.13 180

AIO-test2	0.49 275	1.15 505	1.96 329	0.42 416	0.37 430	0.50 149	0.23 161	0.79 321	0.70 382	0.33 142	0.53 276	0.27 120	0.22 100	0.67 277	0.29 183	0.73 539	0.08 120	0.13 317	0.17 374	0.17 215	0.18 298

iRaft-Stereo_20w	0.58 358	0.39 214	1.96 329	0.45 441	0.32 377	0.92 489	0.57 474	1.14 524	0.56 243	0.81 480	0.40 172	0.55 296	0.69 455	0.65 273	1.04 459	0.09 74	0.16 392	0.09 87	0.36 504	0.17 215	0.25 402

rafts_anoy	0.43 198	0.89 435	1.96 329	0.32 251	0.30 350	0.48 134	0.24 194	0.62 192	0.49 169	0.37 155	0.38 159	0.33 158	0.30 212	0.51 217	0.34 242	0.10 168	0.39 520	0.13 317	0.15 335	0.17 215	0.15 232

NCCL2	0.65 404	0.94 449	1.96 329	0.43 420	0.30 350	0.71 410	0.68 499	0.84 353	0.65 338	0.70 446	0.60 341	0.86 460	0.54 394	1.56 402	0.57 369	0.20 452	0.16 392	0.67 535	0.25 444	0.22 309	0.24 393

model_zeroshot	0.44 208	0.68 356	1.97 334	0.28 147	0.18 150	0.69 401	0.21 107	0.63 198	0.40 86	1.00 506	0.34 136	0.42 214	0.20 80	0.69 286	0.24 126	0.10 168	0.22 459	0.10 137	0.22 431	0.12 85	0.10 82

test_5	0.51 303	0.87 428	1.99 335	0.37 362	0.65 518	0.58 258	0.35 366	0.78 305	0.62 305	0.48 234	0.55 298	0.45 238	0.40 291	0.72 295	0.30 202	0.09 74	0.07 41	0.12 258	0.12 249	0.33 428	0.38 486

DN-CSS_ROB	0.48 257	1.23 515	1.99 335	0.39 388	0.22 237	0.56 222	0.19 67	0.75 266	0.61 287	0.45 206	0.62 353	0.41 201	0.31 221	0.70 291	0.32 225	0.11 232	0.08 120	0.14 353	0.13 282	0.36 452	0.12 144

HGLStereo	0.54 327	0.69 360	2.00 337	0.35 320	0.40 448	0.66 377	0.30 310	0.83 342	0.62 305	0.57 338	0.69 412	0.69 383	0.54 394	1.07 340	0.55 357	0.13 316	0.13 328	0.13 317	0.11 211	0.19 263	0.17 278

ffm	0.47 251	0.23 53	2.01 338	0.30 195	0.21 210	0.57 240	0.26 236	0.74 255	0.88 484	0.53 285	0.63 365	0.66 360	0.39 283	0.63 261	0.19 30	0.10 168	0.24 470	0.15 383	0.13 282	0.25 351	0.36 476

ff1	0.73 450	0.23 53	2.01 338	0.30 195	0.21 210	0.57 240	0.26 236	0.74 255	0.88 484	0.53 285	0.63 365	0.66 360	0.39 283	2.52 527	3.43 555	0.10 168	0.24 470	0.15 383	0.13 282	0.25 351	0.36 476

mmx	0.72 441	0.23 53	2.01 338	0.30 195	0.21 210	0.57 240	0.26 236	0.99 480	0.76 443	0.53 285	0.63 365	0.66 360	0.39 283	2.52 527	3.43 555	0.13 316	0.10 233	0.15 383	0.13 282	0.15 156	0.15 232

xxx	0.72 441	0.23 53	2.01 338	0.30 195	0.21 210	0.57 240	0.26 236	0.99 480	0.76 443	0.53 285	0.63 365	0.66 360	0.39 283	2.52 527	3.43 555	0.13 316	0.10 233	0.15 383	0.13 282	0.15 156	0.15 232

RAFT-Test	0.44 208	0.38 205	2.01 338	0.27 122	0.44 465	0.64 356	0.37 381	0.72 240	0.57 247	0.45 206	0.48 223	0.65 353	0.24 127	0.35 96	0.29 183	0.09 74	0.11 281	0.09 87	0.38 507	0.10 54	0.11 107

test_4	0.40 166	0.37 195	2.01 338	0.29 178	0.21 210	0.50 149	0.28 278	0.47 84	0.39 76	0.42 185	0.76 442	0.38 181	0.22 100	0.52 221	0.33 235	0.08 34	0.07 41	0.11 202	0.15 335	0.28 387	0.07 7

GANet	0.75 456	0.84 418	2.01 338	0.40 398	0.25 288	0.74 427	0.66 493	0.87 379	0.73 417	0.71 450	1.07 500	0.84 450	0.59 418	2.71 541	1.15 470	0.17 415	0.16 392	0.44 523	0.16 355	0.31 411	0.20 330

RASNet	0.61 380	0.68 356	2.03 345	0.35 320	0.46 479	0.65 370	0.28 278	0.78 305	0.70 382	0.48 234	0.64 381	0.93 477	0.61 431	2.21 500	0.73 413	0.12 286	0.09 190	0.09 87	0.10 148	0.14 138	0.11 107

NVstereo2D	0.58 358	0.40 219	2.03 345	0.35 320	0.35 411	0.69 401	0.39 393	0.91 411	0.80 461	0.47 216	0.53 276	0.67 369	0.46 355	1.99 481	0.48 328	0.19 442	0.11 281	0.17 421	0.13 282	0.25 351	0.25 402

FADNet	0.64 395	1.22 514	2.06 347	0.32 251	0.30 350	0.66 377	0.29 302	0.88 388	0.72 402	0.44 196	0.48 223	0.66 360	0.57 409	1.84 457	0.45 312	0.46 523	0.20 444	0.17 421	0.19 407	0.59 519	0.24 393

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 463	1.04 486	2.06 347	0.94 536	0.35 411	0.89 484	0.40 396	0.85 360	0.63 317	0.55 316	0.63 365	0.75 416	0.38 269	2.38 511	0.48 328	1.10 554	0.31 500	0.36 511	0.21 423	0.53 515	0.55 520

ACVNet-DCA	0.42 192	0.64 339	2.07 349	0.35 320	0.14 34	0.76 437	0.25 214	0.76 279	0.52 194	0.31 131	0.38 159	0.24 85	0.38 269	0.69 286	0.19 30	0.10 168	0.24 470	0.11 202	0.09 112	0.12 85	0.14 198

xx1	0.46 236	0.64 339	2.07 349	0.35 320	0.14 34	0.76 437	0.25 214	0.74 255	1.01 505	0.31 131	0.38 159	0.46 251	0.36 248	0.69 286	0.19 30	0.10 168	0.24 470	0.12 258	0.12 249	0.12 85	0.14 198

1test111	0.44 208	0.64 339	2.07 349	0.35 320	0.14 34	0.76 437	0.25 214	0.76 279	0.52 194	0.31 131	0.38 159	0.24 85	0.38 269	0.96 328	0.30 202	0.10 168	0.24 470	0.11 202	0.09 112	0.12 85	0.14 198

cc1	0.47 251	0.64 339	2.07 349	0.35 320	0.14 34	0.76 437	0.25 214	0.74 255	1.01 505	0.31 131	0.38 159	0.24 85	0.38 269	0.69 286	0.19 30	0.10 168	0.24 470	0.11 202	0.09 112	0.25 351	0.40 496

RAFT_CTSACE	0.46 236	0.76 382	2.07 349	0.35 320	0.30 350	0.54 194	0.30 310	0.61 188	0.48 163	0.49 246	0.76 442	0.55 296	0.36 248	0.58 242	0.22 91	0.08 34	0.13 328	0.11 202	0.10 148	0.41 484	0.08 34

iRaft-Stereo_5w	0.54 327	1.01 481	2.08 354	0.27 122	0.21 210	0.49 141	0.28 278	0.73 251	0.58 258	0.40 171	0.61 348	0.62 336	0.46 355	1.78 439	0.47 322	0.09 74	0.07 41	0.11 202	0.10 148	0.39 476	0.12 144

Anonymous3	0.42 192	0.35 183	2.09 355	0.33 273	0.24 270	0.72 416	0.31 323	0.74 255	0.55 232	0.35 146	0.40 172	0.33 158	0.29 204	0.44 160	0.28 168	0.18 427	0.18 421	0.13 317	0.13 282	0.17 215	0.17 278

AANet_RVC	0.68 420	1.00 477	2.09 355	0.33 273	0.25 288	0.58 258	0.32 346	0.81 329	0.80 461	0.61 388	0.94 480	0.80 435	0.41 302	2.46 522	1.02 456	0.36 515	0.14 349	0.10 137	0.09 112	0.23 322	0.22 357

HITNet	0.46 236	0.92 441	2.09 355	0.33 273	0.14 34	0.55 207	0.22 128	0.83 342	0.56 243	0.51 266	0.49 240	0.48 270	0.37 262	0.48 198	0.54 356	0.09 74	0.06 21	0.10 137	0.08 81	0.23 322	0.09 56
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
PWCDC_ROB	0.72 441	1.06 489	2.09 355	0.47 451	0.36 419	0.78 450	0.26 236	0.98 468	1.34 534	0.61 388	2.07 537	0.64 348	0.61 431	0.83 315	0.71 406	0.31 507	0.14 349	0.15 383	0.12 249	0.60 522	0.21 342

Reg-Stereo(zero)	0.46 236	0.17 1	2.10 359	0.24 57	0.34 398	0.51 159	0.42 406	0.50 104	0.54 225	0.37 155	0.46 205	0.54 292	0.60 422	0.43 151	1.10 463	0.08 34	0.09 190	0.08 34	0.22 431	0.12 85	0.22 357

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 353	0.87 428	2.11 360	0.32 251	0.30 350	0.84 469	0.40 396	0.88 388	0.72 402	0.65 425	0.73 433	0.66 360	0.57 409	0.93 325	0.71 406	0.13 316	0.07 41	0.10 137	0.08 81	0.15 156	0.14 198

TestStereo	0.45 226	0.54 295	2.11 360	0.29 178	0.16 85	0.43 90	0.24 194	0.54 146	0.45 134	0.37 155	0.46 205	0.34 164	0.27 175	1.98 478	0.27 158	0.11 232	0.08 120	0.12 258	0.09 112	0.14 138	0.08 34

PDISCO_ROB	0.75 456	1.06 489	2.11 360	0.64 510	0.59 507	1.13 516	0.43 413	1.14 524	1.05 509	0.64 418	0.71 426	0.96 484	0.61 431	1.21 357	0.76 417	0.37 516	0.18 421	0.27 490	0.24 437	0.56 518	0.32 454

ADStereo(finetuned)	0.45 226	0.77 391	2.12 363	0.25 75	0.14 34	0.51 159	0.22 128	0.77 290	0.72 402	0.54 298	0.48 223	0.31 144	0.76 472	0.37 117	0.38 266	0.09 74	0.07 41	0.09 87	0.07 53	0.13 115	0.23 381

FADNet-RVC	0.61 380	1.26 520	2.12 363	0.33 273	0.26 303	0.59 275	0.29 302	0.86 370	0.62 305	0.45 206	0.50 248	0.62 336	0.46 355	1.73 431	0.55 357	0.17 415	0.20 444	0.17 421	0.18 387	0.59 519	0.28 425

DCRE	0.50 286	0.63 335	2.13 365	0.30 195	0.23 257	0.45 101	0.24 194	0.59 176	0.53 213	0.50 253	2.10 539	0.42 214	0.26 157	0.35 96	0.23 103	0.09 74	0.14 349	0.10 137	0.32 486	0.16 193	0.15 232

THIR-Stereo	0.86 485	0.62 324	2.13 365	0.25 75	0.16 85	0.58 258	2.74 571	0.59 176	0.51 187	0.62 399	1.62 528	0.97 487	1.80 548	1.69 425	2.25 530	0.10 168	0.08 120	0.14 353	0.11 211	0.15 156	0.11 107

GwcNet-RSSM	0.57 353	0.94 449	2.13 365	0.32 251	0.25 288	0.60 287	0.30 310	0.80 325	0.66 353	0.52 275	0.64 381	0.71 397	0.40 291	1.79 443	0.50 338	0.13 316	0.09 190	0.12 258	0.12 249	0.21 292	0.15 232

CC-Net-ROB	0.85 484	1.15 505	2.13 365	0.88 531	0.38 436	0.88 483	0.44 424	1.06 513	0.79 458	0.58 356	0.69 412	0.65 353	0.50 382	2.74 542	0.51 343	0.93 546	0.39 520	0.87 541	0.29 464	0.54 516	0.54 517

CVANet_RVC	0.65 404	0.80 403	2.13 365	0.36 339	0.26 303	0.62 328	0.42 406	0.84 353	0.72 402	0.69 440	0.68 403	0.68 376	0.52 389	2.64 534	0.42 293	0.19 442	0.12 307	0.22 467	0.17 374	0.37 460	0.15 232

STTStereo	0.51 303	0.69 360	2.14 370	0.36 339	0.30 350	0.61 308	0.32 346	0.77 290	0.60 270	0.60 379	0.54 288	0.67 369	0.43 329	0.86 320	0.42 293	0.16 399	0.15 375	0.17 421	0.20 417	0.16 193	0.15 232

GCST	0.72 441	1.10 494	2.15 371	1.11 546	0.59 507	0.62 328	0.19 67	0.75 266	0.53 213	0.56 327	0.63 365	0.47 259	0.31 221	1.11 346	0.33 235	0.75 541	0.45 525	0.84 540	0.64 545	0.69 527	0.54 517

plain	0.37 136	0.47 269	2.15 371	0.27 122	0.19 182	0.33 28	0.20 86	0.58 168	0.46 143	0.23 66	0.37 150	0.23 72	0.25 143	0.45 172	0.28 168	0.11 232	0.08 120	0.13 317	0.09 112	0.42 490	0.12 144

UDG	0.77 463	1.23 515	2.15 371	0.67 515	0.59 507	0.78 450	0.38 388	0.90 400	0.70 382	0.61 388	0.69 412	1.01 494	0.67 450	1.02 335	0.73 413	0.45 521	0.34 507	0.87 541	0.51 527	0.67 526	0.46 508

sAnonymous2	0.38 145	0.62 324	2.15 371	0.31 222	0.24 270	0.34 34	0.27 261	0.53 135	0.46 143	0.24 73	0.29 92	0.23 72	0.28 190	0.28 33	0.22 91	0.12 286	0.09 190	0.11 202	0.13 282	0.38 467	0.35 468

CroCo_RVC	0.38 145	0.62 324	2.15 371	0.31 222	0.24 270	0.34 34	0.27 261	0.53 135	0.46 143	0.24 73	0.29 92	0.23 72	0.28 190	0.28 33	0.22 91	0.12 286	0.09 190	0.11 202	0.13 282	0.38 467	0.35 468

cf-r	0.53 322	0.81 408	2.15 371	0.33 273	0.28 331	0.60 287	0.28 278	0.78 305	0.64 325	0.51 266	0.60 341	0.75 416	0.40 291	1.32 368	0.43 302	0.13 316	0.09 190	0.11 202	0.12 249	0.15 156	0.14 198

PVD	0.90 491	0.85 422	2.15 371	0.53 479	0.50 485	0.99 495	0.56 470	1.15 527	1.64 546	1.41 540	1.41 523	1.11 513	1.13 518	1.35 371	1.31 485	0.26 492	0.28 493	0.28 493	0.26 452	0.37 460	0.49 513

G2L-Stereo	0.55 339	0.85 422	2.18 378	0.31 222	0.27 317	0.59 275	0.27 261	0.77 290	0.55 232	0.54 298	0.52 265	0.71 397	0.36 248	1.75 435	0.50 338	0.13 316	0.11 281	0.13 317	0.11 211	0.29 392	0.15 232

RGC	0.71 438	0.97 467	2.18 378	0.44 427	0.44 465	0.73 423	0.40 396	0.94 437	0.71 392	0.71 450	1.04 498	1.01 494	0.71 459	1.74 433	0.70 403	0.23 475	0.18 421	0.28 493	0.26 452	0.29 392	0.27 419

Wz-Net-MNSev	0.65 404	0.97 467	2.19 380	0.36 339	0.33 390	0.90 485	0.60 480	0.92 420	0.81 467	0.75 462	0.72 431	0.73 404	0.65 443	1.39 375	0.71 406	0.16 399	0.13 328	0.14 353	0.14 310	0.24 338	0.18 298

CFNet-RSSM	0.41 173	0.32 154	2.20 381	0.27 122	0.44 465	0.52 178	0.19 67	0.76 279	0.48 163	0.43 190	0.36 147	0.54 292	0.26 157	0.33 80	0.25 139	0.09 74	0.08 120	0.09 87	0.38 507	0.10 54	0.09 56

UGAM	0.58 358	0.47 269	2.21 382	0.30 195	0.19 182	0.53 186	0.34 358	0.59 176	0.63 317	0.44 196	0.73 433	0.78 427	0.37 262	2.58 531	0.39 277	0.10 168	0.08 120	0.17 421	0.14 310	0.42 490	0.17 278

DCANet-4	0.40 166	0.27 92	2.21 382	0.25 75	0.14 34	0.51 159	0.22 128	0.77 290	0.72 402	0.54 298	0.47 211	0.28 129	0.37 262	0.37 117	0.34 242	0.09 74	0.07 41	0.08 34	0.07 53	0.08 19	0.22 357

AF-Net	0.69 425	0.92 441	2.21 382	0.41 405	0.40 448	0.68 395	0.40 396	1.02 500	0.86 477	0.69 440	1.03 495	1.04 501	0.84 484	1.19 356	0.78 421	0.22 472	0.14 349	0.25 486	0.17 374	0.30 403	0.18 298

DANet	0.80 471	0.65 346	2.21 382	1.19 549	0.48 483	0.74 427	1.25 547	0.89 394	1.53 543	0.89 493	0.71 426	0.96 484	0.56 403	1.83 452	0.96 441	0.18 427	0.16 392	0.19 447	0.16 355	0.26 371	0.29 431
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
cross-raft	0.40 166	0.27 92	2.22 386	0.30 195	0.17 113	0.49 141	0.35 366	0.71 235	0.39 76	0.43 190	0.45 197	0.64 348	0.25 143	0.32 70	0.25 139	0.08 34	0.08 120	0.09 87	0.23 435	0.11 74	0.14 198

SAMSARA	0.91 492	0.97 467	2.22 386	0.80 525	0.58 505	1.32 522	1.31 549	1.01 497	0.94 495	1.36 535	0.87 467	1.38 529	0.90 495	1.72 430	1.02 456	0.24 483	0.30 498	0.22 467	0.25 444	0.36 452	0.35 468

RTSC	0.72 441	1.00 477	2.22 386	0.40 398	0.29 339	0.82 464	0.31 323	0.96 455	1.10 517	0.92 498	0.81 450	0.78 427	0.58 415	1.23 361	1.55 500	0.18 427	0.17 410	0.14 353	0.17 374	0.43 492	0.30 441

ccs_rob	0.45 226	0.46 260	2.22 386	0.26 106	0.19 182	0.56 222	0.21 107	0.77 290	0.60 270	0.49 246	0.56 309	0.69 383	0.47 363	0.52 221	0.31 214	0.11 232	0.09 190	0.16 402	0.10 148	0.17 215	0.14 198

z-ln-s-r	0.64 395	0.89 435	2.23 390	0.32 251	0.26 303	0.57 240	0.37 381	0.84 353	0.76 443	0.51 266	0.81 450	0.64 348	0.45 341	2.06 487	1.27 483	0.10 168	0.07 41	0.11 202	0.09 112	0.24 338	0.13 180

CFNet_pseudo	0.45 226	0.46 260	2.23 390	0.25 75	0.19 182	0.56 222	0.21 107	0.77 290	0.60 270	0.49 246	0.56 309	0.69 383	0.47 363	0.52 221	0.31 214	0.11 232	0.10 233	0.15 383	0.10 148	0.17 215	0.14 198

HSM-Net_RVC	0.67 413	0.34 175	2.23 390	0.26 106	0.19 182	0.67 383	0.29 302	1.26 534	0.69 373	0.72 453	0.70 422	0.78 427	0.42 319	3.77 562	0.41 291	0.13 316	0.09 190	0.10 137	0.09 112	0.12 85	0.11 107
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CoDeX	0.52 316	0.43 238	2.25 393	0.29 178	0.26 303	0.61 308	0.32 346	0.99 480	0.68 364	0.48 234	0.55 298	0.52 284	0.40 291	1.60 413	0.35 250	0.12 286	0.09 190	0.11 202	0.10 148	0.13 115	0.12 144

DEmStereo	0.68 420	0.31 147	2.25 393	0.42 416	0.17 113	0.66 377	0.89 523	0.51 112	0.59 265	0.60 379	1.01 491	0.45 238	1.26 521	1.54 400	2.26 531	0.10 168	0.08 120	0.10 137	0.10 148	0.10 54	0.11 107

RYNet	0.70 429	0.56 306	2.25 393	0.35 320	0.41 455	0.86 475	0.43 413	0.94 437	0.82 468	0.62 399	0.53 276	0.91 472	0.60 422	2.70 539	1.00 450	0.14 359	0.11 281	0.16 402	0.14 310	0.25 351	0.27 419

AIO-test1	0.45 226	0.87 428	2.27 396	0.33 273	0.33 390	0.50 149	0.22 128	0.74 255	0.66 353	0.29 122	0.41 176	0.29 136	0.22 100	0.73 296	0.29 183	0.09 74	0.08 120	0.12 258	0.14 310	0.30 403	0.22 357

iinet-f	0.57 353	0.93 447	2.27 396	0.31 222	0.25 288	0.83 467	0.33 354	0.81 329	0.65 338	0.54 298	0.63 365	0.73 404	0.67 450	0.73 296	0.67 396	0.13 316	0.13 328	0.11 202	0.10 148	0.43 492	0.16 260

PCWNet_CMD	0.46 236	0.45 257	2.28 398	0.26 106	0.20 196	0.55 207	0.21 107	0.75 266	0.64 325	0.48 234	0.55 298	0.68 376	0.57 409	0.46 181	0.30 202	0.11 232	0.10 233	0.14 353	0.10 148	0.18 242	0.14 198

MSMDNet	0.46 236	0.44 249	2.28 398	0.26 106	0.20 196	0.55 207	0.21 107	0.75 266	0.64 325	0.48 234	0.55 298	0.68 376	0.56 403	0.46 181	0.30 202	0.11 232	0.10 233	0.13 317	0.10 148	0.18 242	0.15 232

MM-Stereo_test1	0.41 173	0.39 214	2.29 400	0.38 378	0.26 303	0.44 96	0.28 278	0.63 198	0.51 187	0.40 171	0.32 122	0.26 109	0.26 157	0.46 181	0.22 91	0.09 74	0.21 453	0.10 137	0.09 112	0.39 476	0.15 232

ADCRef	0.80 471	0.96 459	2.29 400	0.37 362	0.35 411	0.96 492	0.51 451	0.87 379	0.75 434	0.88 491	0.83 456	0.61 332	1.36 530	1.02 335	3.27 550	0.13 316	0.11 281	0.17 421	0.19 407	0.25 351	0.21 342

GANet-ADL	0.44 208	0.41 226	2.31 402	0.33 273	0.20 196	0.57 240	0.25 214	0.75 266	0.54 225	0.42 185	0.59 326	0.56 308	0.30 212	0.40 136	0.38 266	0.14 359	0.11 281	0.09 87	0.08 81	0.22 309	0.17 278

WAO-6	1.58 544	1.54 538	2.32 403	1.14 548	1.00 543	2.30 558	1.03 535	1.82 554	2.85 565	1.25 529	2.61 553	2.20 546	1.56 541	2.47 524	1.99 518	0.95 548	0.67 544	1.19 556	0.83 553	1.08 544	0.88 545

CFNet_ucs	0.48 257	0.50 281	2.32 403	0.26 106	0.22 237	0.57 240	0.22 128	0.85 360	0.65 338	0.53 285	0.64 381	0.68 376	0.44 337	0.54 231	0.31 214	0.13 316	0.12 307	0.16 402	0.11 211	0.19 263	0.17 278

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 506	1.67 546	2.32 403	0.47 451	0.39 439	1.47 527	0.95 526	0.95 450	0.91 491	0.84 487	0.94 480	1.05 503	0.60 422	2.95 548	0.72 410	0.41 517	0.72 554	0.32 505	0.55 530	0.74 530	1.22 560

RAFT-RH_RVC	0.61 380	0.50 281	2.33 406	0.36 339	0.29 339	0.60 287	0.18 58	0.44 61	0.58 258	0.76 465	1.91 535	0.47 259	0.29 204	1.60 413	1.23 480	0.14 359	0.07 41	0.13 317	0.13 282	0.10 54	0.09 56

PSMNet_ROB	0.66 408	1.01 481	2.33 406	0.38 378	0.31 369	0.72 416	0.55 465	0.86 370	0.69 373	0.54 298	0.60 341	0.75 416	0.47 363	2.00 482	0.82 428	0.17 415	0.13 328	0.19 447	0.19 407	0.24 338	0.27 419

AASNet	0.56 347	1.03 485	2.34 408	0.37 362	0.33 390	0.65 370	0.29 302	0.96 455	0.73 417	0.54 298	0.60 341	0.55 296	0.38 269	0.59 248	0.58 374	0.14 359	0.12 307	0.13 317	0.10 148	0.43 492	0.24 393

RAFT-345	0.53 322	0.30 136	2.34 408	0.38 378	0.34 398	0.58 258	0.42 406	0.47 84	0.61 287	0.51 266	1.00 490	0.43 218	0.28 190	1.57 406	0.82 428	0.10 168	0.07 41	0.11 202	0.09 112	0.10 54	0.08 34

DPSNet	0.86 485	0.60 314	2.34 408	0.58 497	0.36 419	1.07 510	0.75 510	1.30 535	1.05 509	0.70 446	0.68 403	0.94 481	1.29 522	2.08 490	1.82 512	0.26 492	0.23 467	0.16 402	0.17 374	0.48 504	0.40 496

FTStereo	0.76 459	0.18 5	2.35 411	0.71 517	0.21 210	0.73 423	1.79 561	0.57 162	0.53 213	1.07 512	1.63 529	1.29 524	2.13 552	0.75 300	0.29 183	0.19 442	0.08 120	0.12 258	0.11 211	0.11 74	0.40 496

SFCPSM	0.46 236	0.24 66	2.35 411	0.27 122	0.27 317	0.70 408	0.32 346	0.96 455	0.63 317	0.49 246	0.52 265	0.43 218	0.36 248	0.52 221	0.43 302	0.12 286	0.09 190	0.12 258	0.16 355	0.16 193	0.12 144

StereoDRNet	0.64 395	0.88 432	2.35 411	0.41 405	0.45 473	0.73 423	0.47 442	0.94 437	0.74 421	0.75 462	0.54 288	0.74 410	0.47 363	1.70 426	0.72 410	0.15 378	0.14 349	0.15 383	0.14 310	0.20 278	0.19 314

SHD	0.72 441	0.77 391	2.36 414	0.45 441	0.40 448	0.71 410	0.32 346	1.02 500	1.25 528	1.07 512	0.84 459	0.90 470	0.73 465	1.09 342	0.98 444	0.21 459	0.18 421	0.20 456	0.21 423	0.32 419	0.31 449

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 339	0.92 441	2.36 414	0.38 378	0.37 430	0.60 287	0.28 278	0.82 336	0.62 305	0.62 399	0.55 298	0.72 400	0.45 341	1.00 333	0.43 302	0.15 378	0.11 281	0.14 353	0.14 310	0.15 156	0.16 260
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
TRStereo	0.53 322	0.76 382	2.38 416	0.42 416	0.29 339	0.69 401	0.23 161	1.81 553	0.55 232	0.36 151	0.32 122	0.47 259	0.40 291	0.46 181	0.25 139	0.12 286	0.11 281	0.11 202	0.41 515	0.13 115	0.32 454

MSMD_ROB	1.34 529	0.96 459	2.38 416	0.39 388	0.32 377	1.96 548	0.62 488	0.91 411	1.43 538	2.94 569	2.60 552	4.77 568	1.95 550	2.43 520	1.33 487	0.29 502	0.26 485	0.32 505	0.32 486	0.30 403	0.30 441

LMCR-Stereo	0.52 316	0.71 365	2.39 418	0.40 398	0.21 210	0.74 427	0.31 323	1.02 500	0.64 325	0.61 388	0.63 365	0.39 187	0.51 384	0.62 258	0.42 293	0.19 442	0.09 190	0.12 258	0.09 112	0.23 322	0.12 144

XQC	0.73 450	0.98 471	2.39 418	0.46 446	0.35 411	0.81 461	0.46 434	1.00 488	1.00 503	0.80 474	0.69 412	0.88 466	0.74 470	1.32 368	1.20 476	0.24 483	0.16 392	0.23 474	0.20 417	0.41 484	0.33 461

MIPNet	0.83 481	0.81 408	2.40 420	0.61 507	0.18 150	1.48 528	1.39 554	1.60 548	0.74 421	1.94 549	0.85 463	0.73 404	1.68 544	0.87 323	0.31 214	0.09 74	0.08 120	0.11 202	0.32 486	0.25 351	0.12 144

GMM-Stereo	0.50 286	0.23 53	2.41 421	0.54 482	0.24 270	0.77 445	0.46 434	0.59 176	0.57 247	0.58 356	0.73 433	0.47 259	0.43 329	0.68 280	0.27 158	0.10 168	0.06 21	0.13 317	0.13 282	0.14 138	0.44 505

ICVP	0.46 236	0.29 124	2.41 421	0.33 273	0.22 237	0.59 275	0.55 465	0.75 266	0.50 179	0.44 196	0.60 341	0.49 272	0.35 242	0.53 227	0.37 259	0.16 399	0.16 392	0.14 353	0.11 211	0.15 156	0.15 232
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
FENet	0.44 208	0.30 136	2.42 423	0.32 251	0.17 113	0.58 258	0.22 128	0.77 290	0.59 265	0.47 216	0.42 180	0.55 296	0.38 269	0.49 208	0.47 322	0.12 286	0.09 190	0.12 258	0.11 211	0.13 115	0.16 260

FADNet_RVC	0.81 479	1.14 501	2.42 423	0.30 195	0.24 270	0.71 410	0.24 194	0.95 450	0.61 287	0.44 196	0.56 309	0.59 324	0.42 319	1.52 398	0.68 399	0.94 547	0.96 562	0.28 493	1.00 560	0.90 539	1.36 563

NCC-stereo	0.79 469	0.94 449	2.42 423	0.59 502	0.45 473	1.90 545	0.46 434	0.99 480	0.72 402	0.64 418	0.84 459	0.91 472	0.73 465	1.80 447	1.00 450	0.27 497	0.19 433	0.23 474	0.31 480	0.24 338	0.22 357

Abc-Net	0.79 469	0.94 449	2.42 423	0.59 502	0.45 473	1.90 545	0.46 434	0.99 480	0.72 402	0.64 418	0.84 459	0.91 472	0.73 465	1.80 447	1.00 450	0.27 497	0.19 433	0.23 474	0.31 480	0.24 338	0.22 357
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
IPLG	0.69 425	0.84 418	2.43 427	0.35 320	0.21 210	1.65 538	0.61 484	1.36 538	0.58 258	1.39 539	0.51 252	0.37 174	0.87 489	1.41 379	0.36 253	0.09 74	0.07 41	0.14 353	0.12 249	0.32 419	0.11 107

ADCL	0.99 501	0.79 401	2.43 427	0.39 388	0.32 377	1.50 530	1.90 562	0.92 420	0.97 499	1.26 532	1.27 511	1.00 493	1.42 535	1.14 352	3.31 551	0.17 415	0.14 349	0.22 467	0.21 423	0.30 403	0.22 357

anonymousa	0.48 257	0.46 260	2.44 429	0.29 178	0.34 398	0.61 308	0.25 214	0.66 209	0.54 225	0.53 285	0.77 445	0.73 404	0.46 355	0.33 80	0.31 214	0.10 168	0.09 190	0.12 258	0.29 464	0.10 54	0.19 314

stereogan	0.69 425	0.51 284	2.44 429	0.39 388	0.39 439	1.01 499	0.41 402	0.94 437	0.92 494	0.73 457	0.85 463	1.15 517	0.69 455	1.57 406	0.53 350	0.19 442	0.18 421	0.20 456	0.16 355	0.36 452	0.24 393

DRN-Test	0.64 395	0.43 238	2.44 429	0.39 388	0.44 465	0.80 460	0.41 402	1.02 500	0.78 453	0.80 474	0.63 365	0.69 383	0.56 403	1.79 443	0.69 401	0.15 378	0.12 307	0.17 421	0.16 355	0.18 242	0.17 278

w-ln-seven-2	0.68 420	1.13 499	2.46 432	0.36 339	0.27 317	0.65 370	0.44 424	0.87 379	0.83 471	0.69 440	0.75 439	0.72 400	0.63 439	1.56 402	1.15 470	0.13 316	0.13 328	0.15 383	0.14 310	0.35 447	0.19 314

MM-Stereo_test2	0.38 145	0.28 114	2.46 432	0.43 420	0.15 58	0.50 149	0.25 214	0.47 84	0.38 64	0.33 142	0.26 75	0.23 72	0.22 100	0.34 90	0.29 183	0.08 34	0.09 190	0.09 87	0.10 148	0.36 452	0.22 357

HUF	0.59 366	0.65 346	2.46 432	0.45 441	0.77 530	0.34 34	0.24 194	0.46 71	0.39 76	0.31 131	0.28 86	0.25 95	0.19 71	0.67 277	0.18 18	0.12 286	2.03 573	0.08 34	0.06 10	0.31 411	1.59 569

CIPLG	0.56 347	1.19 511	2.46 432	0.80 525	0.31 369	0.61 308	0.57 474	0.76 279	0.57 247	0.56 327	0.63 365	0.41 201	0.30 212	0.45 172	0.40 285	0.11 232	0.20 444	0.13 317	0.13 282	0.35 447	0.19 314

GANetREF_RVC	0.75 456	1.15 505	2.46 432	0.47 451	0.26 303	0.83 467	0.61 484	0.97 464	0.89 488	0.62 399	0.61 348	0.72 400	0.59 418	2.42 517	0.55 357	0.32 508	0.25 483	0.36 511	0.24 437	0.39 476	0.31 449
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
MSKI-zero shot	0.46 236	0.38 205	2.47 437	0.27 122	0.43 464	0.56 222	0.20 86	0.77 290	0.43 115	0.60 379	0.51 252	0.44 229	0.17 35	0.68 280	0.21 72	0.09 74	0.29 494	0.09 87	0.32 486	0.14 138	0.10 82

Wz-Net-LNSev	0.59 366	0.96 459	2.47 437	0.34 304	0.37 430	0.79 454	0.44 424	0.86 370	0.77 448	0.61 388	0.67 395	0.79 432	0.56 403	0.64 263	0.62 383	0.15 378	0.14 349	0.12 258	0.12 249	0.18 242	0.19 314

PFNet	0.60 372	0.33 162	2.47 437	0.41 405	0.55 498	0.62 328	0.27 261	0.61 188	0.63 317	0.61 388	0.56 309	0.45 238	0.32 228	1.88 468	1.14 468	0.28 501	0.09 190	0.12 258	0.16 355	0.26 371	0.20 330

UGAM-zero	0.63 391	0.39 214	2.49 440	0.30 195	0.49 484	0.67 383	0.19 67	0.91 411	0.45 134	0.77 469	0.45 197	1.16 519	0.82 480	2.05 486	0.29 183	0.09 74	0.15 375	0.09 87	0.44 519	0.11 74	0.22 357

DCVSM-stereo	0.49 275	0.29 124	2.49 440	0.29 178	0.22 237	0.53 186	0.52 454	0.58 168	0.49 169	0.69 440	0.46 205	0.79 432	0.48 372	0.53 227	0.42 293	0.13 316	0.14 349	0.15 383	0.12 249	0.20 278	0.20 330

WAO-7	1.48 539	1.63 542	2.49 440	0.93 535	0.75 526	1.72 541	1.10 539	1.84 555	1.96 557	1.43 541	2.54 550	1.97 542	1.61 543	3.06 550	2.08 522	0.69 537	0.66 543	0.94 546	0.74 549	0.80 536	0.69 531

LL-Strereo	0.72 441	1.29 522	2.49 440	0.36 339	0.45 473	0.55 207	0.32 346	0.93 428	0.71 392	0.67 431	0.58 323	0.85 454	0.79 476	2.67 538	0.46 313	0.10 168	0.18 421	0.14 353	0.12 249	0.40 481	0.42 502

FCDSN-DC	1.29 526	0.54 295	2.50 444	0.47 451	0.41 455	1.12 514	0.60 480	1.10 519	1.27 530	2.23 557	2.87 557	3.67 559	3.12 565	2.39 514	1.69 506	0.30 505	0.26 485	0.31 502	0.30 474	0.35 447	0.38 486
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 529	1.70 550	2.50 444	0.56 491	0.40 448	2.15 556	0.99 529	1.24 532	1.26 529	1.02 508	1.10 502	1.29 524	0.88 493	3.10 552	1.08 461	1.66 566	0.83 558	0.68 536	0.88 555	1.57 559	1.80 572

SGM_RVC	1.89 549	0.92 441	2.50 444	0.96 539	0.93 539	1.63 536	1.37 552	1.52 546	12.43 578	1.85 548	1.69 530	2.40 549	1.74 547	2.81 546	1.71 507	0.53 525	0.47 530	0.42 520	0.47 521	0.74 530	0.74 532
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SQANet	0.80 471	1.58 540	2.53 447	0.76 521	0.83 531	0.76 437	0.36 373	0.83 342	0.64 325	0.63 408	0.69 412	0.73 404	0.51 384	1.21 357	0.53 350	0.77 543	0.29 494	0.59 531	0.29 464	0.86 538	0.61 525

CrosDoStereo	0.94 496	0.37 195	2.53 447	0.25 75	0.32 377	0.54 194	3.76 575	0.72 240	0.60 270	0.70 446	1.40 521	0.53 286	1.49 537	1.78 439	3.09 545	0.10 168	0.08 120	0.11 202	0.11 211	0.21 292	0.11 107

DeepStereo_LL	0.94 496	0.37 195	2.53 447	0.25 75	0.32 377	0.54 194	3.76 575	0.72 240	0.60 270	0.70 446	1.40 521	0.53 286	1.49 537	1.78 439	3.09 545	0.10 168	0.08 120	0.11 202	0.11 211	0.21 292	0.11 107

Nwc_Net	0.68 420	0.83 416	2.53 447	0.41 405	0.39 439	0.77 445	0.38 388	1.01 497	0.70 382	0.60 379	0.99 488	0.98 488	0.68 453	1.41 379	0.63 385	0.23 475	0.15 375	0.23 474	0.25 444	0.23 322	0.18 298

AnyNet_C32	1.00 504	1.33 529	2.53 447	0.49 461	0.54 495	1.15 518	1.14 542	0.91 411	0.89 488	1.11 515	0.95 482	0.87 462	0.93 497	1.50 395	4.07 560	0.21 459	0.20 444	0.25 486	0.24 437	0.38 467	0.33 461

MFMNet_re	0.92 494	1.28 521	2.53 447	0.82 529	0.76 529	0.90 485	0.75 510	0.98 468	1.04 508	1.03 509	1.05 499	0.84 450	0.94 500	0.83 315	0.72 410	0.68 536	0.60 539	0.63 533	0.60 541	0.77 534	0.74 532

w-ln-seven	0.74 453	1.05 487	2.54 453	0.37 362	0.34 398	1.03 502	0.47 442	1.00 488	1.08 514	0.90 495	0.85 463	0.85 454	0.57 409	1.37 373	1.26 482	0.14 359	0.13 328	0.16 402	0.15 335	0.31 411	0.20 330

gwcnet-sp	0.49 275	0.43 238	2.54 453	0.31 222	0.22 237	0.67 383	0.31 323	0.78 305	0.65 338	0.58 356	0.47 211	0.46 251	0.43 329	0.76 303	0.46 313	0.11 232	0.11 281	0.11 202	0.11 211	0.15 156	0.14 198

scenet	0.49 275	0.43 238	2.54 453	0.31 222	0.22 237	0.67 383	0.31 323	0.78 305	0.65 338	0.58 356	0.47 211	0.46 251	0.43 329	0.76 303	0.46 313	0.11 232	0.11 281	0.11 202	0.11 211	0.15 156	0.14 198

ssnet	0.49 275	0.43 238	2.54 453	0.31 222	0.22 237	0.67 383	0.31 323	0.78 305	0.65 338	0.58 356	0.47 211	0.46 251	0.43 329	0.76 303	0.46 313	0.11 232	0.11 281	0.11 202	0.11 211	0.15 156	0.14 198

NVStereoNet_ROB	1.16 517	0.95 456	2.54 453	0.58 497	0.55 498	0.78 450	0.63 490	1.00 488	1.08 514	1.03 509	4.07 569	1.48 533	1.22 520	2.88 547	1.27 483	0.50 524	0.46 527	0.54 528	0.62 542	0.50 509	0.63 528
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
TCMNet	0.66 408	0.85 422	2.55 458	0.50 464	0.52 492	0.72 416	0.39 393	0.87 379	0.72 402	0.58 356	0.68 403	0.63 339	0.46 355	1.70 426	0.63 385	0.18 427	0.18 421	0.23 474	0.18 387	0.38 467	0.27 419

DispNO	0.67 413	0.98 471	2.58 459	0.31 222	0.27 317	0.59 275	0.29 302	0.83 342	0.68 364	0.53 285	0.79 449	0.83 445	0.47 363	2.46 522	0.68 399	0.12 286	0.10 233	0.19 447	0.31 480	0.16 193	0.17 278

ASMatch	0.60 372	0.43 238	2.58 459	0.91 533	0.36 419	0.56 222	0.25 214	0.52 126	0.61 287	0.47 216	1.21 508	0.47 259	0.66 448	1.34 370	0.94 438	0.10 168	0.08 120	0.11 202	0.11 211	0.10 54	0.16 260

testlalala2	0.44 208	0.28 114	2.59 461	0.64 510	0.56 500	0.57 240	0.20 86	0.78 305	0.52 194	0.40 171	0.39 167	0.45 238	0.21 91	0.27 25	0.22 91	0.09 74	0.10 233	0.08 34	0.29 464	0.12 85	0.10 82

aanetorigin	0.77 463	0.80 403	2.59 461	0.43 420	0.44 465	0.58 258	1.01 534	0.57 162	0.68 364	1.53 544	1.23 509	0.81 438	1.08 513	1.07 340	1.07 460	0.18 427	0.15 375	0.17 421	0.21 423	0.54 516	0.30 441

iResNet	0.51 303	0.76 382	2.59 461	0.41 405	0.17 113	0.64 356	0.27 261	0.82 336	0.70 382	0.57 338	0.64 381	0.43 218	0.36 248	0.70 291	0.52 346	0.10 168	0.07 41	0.09 87	0.08 81	0.21 292	0.13 180

HHNet	0.60 372	0.65 346	2.60 464	0.36 339	0.25 288	0.64 356	0.61 484	0.64 201	0.62 305	0.55 316	1.13 505	0.32 152	0.60 422	0.42 148	1.79 511	0.15 378	0.07 41	0.12 258	0.10 148	0.18 242	0.15 232

z-mn7	0.80 471	1.52 537	2.62 465	0.36 339	0.28 331	1.01 499	0.48 446	0.90 400	1.29 532	0.69 440	1.35 520	0.85 454	0.59 418	2.03 483	1.09 462	0.14 359	0.12 307	0.14 353	0.12 249	0.32 419	0.20 330

4D-IteraStereo	0.44 208	0.96 459	2.63 466	0.27 122	0.30 350	0.45 101	0.25 214	0.52 126	0.50 179	0.40 171	0.31 116	0.40 195	0.19 71	0.35 96	0.32 225	0.09 74	0.06 21	0.12 258	0.11 211	0.19 263	0.30 441

DMCA-RVC	0.62 385	0.96 459	2.63 466	0.36 339	0.90 536	0.56 222	0.31 323	0.69 225	0.57 247	0.68 438	0.52 265	0.59 324	0.56 403	1.23 361	0.53 350	0.16 399	0.38 514	0.20 456	0.15 335	0.20 278	0.15 232

STrans-v2	0.67 413	0.56 306	2.64 468	0.27 122	0.23 257	0.57 240	0.33 354	0.96 455	0.69 373	0.92 498	0.85 463	0.89 468	0.93 497	1.83 452	1.21 478	0.09 74	0.07 41	0.10 137	0.09 112	0.11 74	0.12 144

CBMV	0.71 438	0.76 382	2.64 468	0.33 273	0.20 196	0.78 450	0.79 514	0.98 468	0.78 453	0.85 490	0.71 426	0.86 460	1.10 515	1.46 386	0.62 383	0.18 427	0.20 444	0.21 464	0.19 407	0.25 351	0.33 461
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MyStereo04	0.48 257	0.40 219	2.65 470	0.29 178	0.23 257	0.60 287	0.31 323	0.83 342	0.75 434	0.47 216	0.36 147	0.53 286	0.42 319	0.53 227	0.39 277	0.09 74	0.18 421	0.12 258	0.11 211	0.16 193	0.19 314

TransformOpticalFlow	0.64 395	0.56 306	2.66 471	0.44 427	0.26 303	0.62 328	0.28 278	0.83 342	0.71 392	0.76 465	0.74 436	0.91 472	0.85 485	1.83 452	0.81 427	0.10 168	0.07 41	0.11 202	0.09 112	0.11 74	0.12 144

WCMA_ROB	1.12 511	0.83 416	2.66 471	0.58 497	0.34 398	1.17 520	0.71 505	0.93 428	0.94 495	1.74 547	2.63 554	3.09 555	1.71 546	1.70 426	1.84 513	0.26 492	0.21 453	0.20 456	0.21 423	0.28 387	0.43 503

MyStereo06	0.54 327	0.41 226	2.68 473	0.30 195	0.23 257	0.60 287	0.30 310	0.81 329	0.44 119	0.84 487	0.52 265	0.78 427	0.58 415	0.48 198	1.10 463	0.09 74	0.17 410	0.12 258	0.10 148	0.16 193	0.20 330

IPLGR	0.54 327	0.56 306	2.68 473	0.36 339	0.18 150	0.62 328	0.54 462	1.02 500	0.64 325	0.73 457	0.46 205	0.47 259	0.45 341	1.12 349	0.29 183	0.09 74	0.08 120	0.11 202	0.09 112	0.19 263	0.12 144

CBMV_ROB	0.76 459	0.42 233	2.68 473	0.33 273	0.22 237	0.74 427	0.47 442	0.96 455	0.76 443	1.04 511	0.96 483	0.88 466	0.93 497	2.06 487	1.19 475	0.22 472	0.24 470	0.27 490	0.25 444	0.25 351	0.28 425

IMH	2.02 552	2.15 573	2.69 476	1.68 558	1.12 552	1.66 539	0.92 525	2.10 559	1.92 556	1.32 534	2.66 555	2.21 547	1.69 545	5.78 570	1.68 505	5.54 578	0.96 562	1.31 559	0.71 548	1.32 557	0.99 553

SDNR	1.22 523	0.80 403	2.71 477	0.33 273	1.48 562	1.98 551	0.23 161	1.93 557	2.44 560	0.89 493	2.52 549	1.36 528	0.51 384	3.65 560	1.93 514	0.30 505	0.31 500	0.22 467	0.16 355	0.33 428	0.36 476

APVNet	0.70 429	0.67 354	2.71 477	0.38 378	0.36 419	0.85 473	0.43 413	0.91 411	0.68 364	0.55 316	0.69 412	0.75 416	0.55 399	2.31 505	0.78 421	0.17 415	0.17 410	0.24 481	0.19 407	0.33 428	0.23 381

PAM	0.70 429	0.35 183	2.72 479	0.56 491	0.62 516	1.08 512	0.53 458	0.85 360	0.44 119	0.93 500	0.92 475	1.24 522	0.68 453	0.64 263	1.01 454	0.10 168	0.19 433	0.10 137	0.48 522	0.14 138	0.38 486

MyStereo05	0.49 275	0.41 226	2.72 479	0.30 195	0.23 257	0.60 287	0.30 310	0.82 336	0.77 448	0.52 275	0.37 150	0.51 278	0.42 319	0.52 221	0.38 266	0.09 74	0.17 410	0.12 258	0.10 148	0.16 193	0.20 330

otaku	1.03 507	1.68 548	2.72 479	0.95 537	0.73 525	1.03 502	0.59 478	0.99 480	0.86 477	0.69 440	1.61 527	0.98 488	0.64 441	1.46 386	1.14 468	0.95 548	0.46 527	0.72 538	0.40 512	1.24 552	0.78 537

RainbowNet	1.15 515	1.78 554	2.72 479	1.12 547	0.91 537	1.06 505	0.76 512	1.16 528	1.13 522	0.75 462	0.97 485	1.09 509	0.80 477	1.60 413	1.21 478	1.17 556	1.26 566	1.01 550	0.57 537	1.13 546	0.88 545

IPLGR_C	0.58 358	1.25 518	2.72 479	0.80 525	0.31 369	0.60 287	0.61 484	0.76 279	0.58 258	0.56 327	0.62 353	0.41 201	0.31 221	0.43 151	0.40 285	0.11 232	0.22 459	0.13 317	0.15 335	0.35 447	0.19 314

PAM_32	0.70 429	0.35 183	2.73 484	0.54 482	0.61 514	1.07 510	0.43 413	0.84 353	0.49 169	0.90 495	0.91 473	1.23 521	0.77 475	0.65 273	1.10 463	0.10 168	0.19 433	0.10 137	0.49 524	0.15 156	0.38 486

Syn2CoEx	0.70 429	1.07 492	2.74 485	0.43 420	0.30 350	0.64 356	0.42 406	0.99 480	0.78 453	0.62 399	0.78 446	0.74 410	0.72 462	1.92 475	0.61 381	0.20 452	0.17 410	0.19 447	0.15 335	0.29 392	0.22 357

ADCMid	0.96 500	1.32 527	2.74 485	0.38 378	0.35 411	0.99 495	0.58 476	0.94 437	0.86 477	1.23 528	1.01 491	1.01 494	1.00 505	1.05 339	3.97 558	0.21 459	0.19 433	0.42 520	0.32 486	0.40 481	0.29 431

MyStereo8	0.54 327	0.80 403	2.76 487	0.32 251	0.33 390	0.71 410	0.20 86	0.87 379	0.57 247	0.51 266	0.59 326	0.50 275	0.33 232	0.68 280	0.55 357	0.10 168	0.29 494	0.10 137	0.13 282	0.21 292	0.34 465

G-Net	0.99 501	0.64 339	2.76 487	0.57 495	0.67 519	2.03 552	0.72 508	0.76 279	0.67 362	1.14 518	2.56 551	1.30 527	1.02 507	1.48 394	1.74 509	0.25 488	0.24 470	0.24 481	0.26 452	0.37 460	0.31 449

ACRE	0.56 347	1.14 501	2.77 489	0.76 521	0.28 331	0.60 287	0.56 470	0.76 279	0.58 258	0.55 316	0.62 353	0.41 201	0.29 204	0.44 160	0.39 277	0.11 232	0.19 433	0.13 317	0.14 310	0.36 452	0.18 298

pmcnn	1.32 527	1.05 487	2.77 489	0.74 520	1.43 557	0.72 416	0.56 470	0.96 455	0.91 491	0.99 505	2.92 560	6.01 573	0.70 457	2.38 511	3.32 552	0.13 316	0.10 233	0.08 34	0.06 10	0.34 436	0.22 357

HH	0.49 275	0.49 275	2.78 491	0.50 464	0.41 455	0.38 59	0.23 161	0.72 240	0.38 64	0.63 408	0.48 223	0.87 462	0.41 302	0.64 263	0.21 72	0.09 74	0.17 410	0.10 137	0.09 112	0.16 193	0.12 144

HanStereo	0.49 275	0.49 275	2.78 491	0.50 464	0.41 455	0.38 59	0.23 161	0.72 240	0.38 64	0.63 408	0.48 223	0.87 462	0.41 302	0.64 263	0.21 72	0.09 74	0.17 410	0.10 137	0.09 112	0.16 193	0.12 144

FC-DCNN v2	1.54 542	0.58 310	2.80 493	0.44 427	0.39 439	2.05 553	0.66 493	1.90 556	1.84 555	2.79 567	2.97 561	4.41 566	3.07 563	2.65 535	2.30 532	0.29 502	0.26 485	0.31 502	0.30 474	0.32 419	0.38 486

Ntro	1.00 504	1.68 548	2.80 493	0.95 537	0.85 532	1.06 505	0.53 458	0.98 468	0.90 490	0.62 399	0.76 442	0.93 477	0.66 448	1.66 420	0.98 444	0.99 551	0.45 525	0.75 539	0.40 512	1.19 548	0.75 534

UNet	0.54 327	0.44 249	2.83 495	0.31 222	0.33 390	0.74 427	0.27 261	0.82 336	0.61 287	0.53 285	0.54 288	0.72 400	0.54 394	0.78 311	0.56 365	0.11 232	0.09 190	0.13 317	0.11 211	0.14 138	0.12 144

ACV-stereo	0.66 408	0.76 382	2.86 496	0.32 251	0.25 288	1.01 499	0.60 480	0.59 176	0.52 194	0.41 180	0.45 197	1.55 536	0.94 500	1.40 378	0.69 401	0.14 359	0.13 328	0.12 258	0.11 211	0.20 278	0.19 314

ELAS	1.39 534	0.79 401	2.86 496	0.53 479	0.50 485	2.81 563	2.20 565	1.61 549	1.50 542	2.28 559	2.35 546	1.82 540	2.13 552	1.73 431	2.22 528	0.35 513	0.37 512	0.35 509	0.35 496	0.49 507	0.47 509
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FAT-Stereo	0.70 429	0.54 295	2.88 498	0.36 339	0.29 339	0.62 328	0.54 462	0.97 464	0.87 480	0.76 465	0.92 475	0.94 481	0.80 477	1.84 457	0.57 369	0.18 427	0.19 433	0.17 421	0.16 355	0.22 309	0.25 402

FC-DCNN	1.49 540	0.59 312	2.88 498	0.44 427	0.39 439	1.97 550	0.66 493	1.67 550	1.70 548	2.72 566	2.89 558	4.22 562	2.97 562	2.55 530	2.19 527	0.29 502	0.26 485	0.31 502	0.30 474	0.32 419	0.39 492

SPS-STEREO	1.07 510	1.13 499	2.88 498	0.65 513	0.69 522	0.99 495	0.68 499	1.05 512	0.87 480	1.36 535	1.23 509	1.46 532	0.94 500	1.87 460	1.72 508	0.66 535	0.61 540	0.58 529	0.57 537	0.65 524	0.77 536
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
WAO-8	2.80 560	2.14 571	2.89 501	1.91 566	1.04 547	3.98 568	0.96 527	3.26 570	6.17 571	2.15 555	3.37 565	3.31 557	2.41 556	11.84 579	2.03 520	2.05 570	1.86 570	1.54 565	0.92 556	1.22 549	0.87 543

ktn	4.35 571	2.10 568	2.89 501	1.80 562	1.49 563	2.13 555	1.41 557	2.26 560	12.72 579	11.41 581	16.43 585	11.15 581	3.75 566	4.36 567	3.18 549	1.82 568	0.98 564	1.73 571	1.21 565	2.97 573	1.27 561

Venus	2.80 560	2.14 571	2.89 501	1.91 566	1.04 547	3.98 568	0.96 527	3.26 570	6.17 571	2.15 555	3.37 565	3.31 557	2.41 556	11.84 579	2.03 520	2.05 570	1.86 570	1.54 565	0.92 556	1.22 549	0.87 543

GwcNet-ADL	0.50 286	0.74 379	2.90 504	0.31 222	0.20 196	0.58 258	0.29 302	0.87 379	0.64 325	0.47 216	0.47 211	0.56 308	0.33 232	0.46 181	0.46 313	0.13 316	0.12 307	0.09 87	0.09 112	0.14 138	0.21 342

IGEV_Zeroshot_test	0.53 322	0.33 162	2.91 505	0.32 251	0.18 150	0.54 194	0.21 107	0.72 240	0.42 105	0.81 480	0.51 252	0.71 397	0.41 302	0.48 198	1.13 467	0.09 74	0.15 375	0.10 137	0.35 496	0.19 263	0.09 56

DeepPrunerF	0.86 485	0.86 425	2.91 505	0.45 441	0.50 485	0.64 356	0.48 446	1.14 524	2.64 563	0.63 408	0.61 348	0.65 353	0.62 436	2.21 500	1.31 485	0.23 475	0.19 433	0.30 501	0.28 460	0.36 452	0.25 402

MANE	2.90 563	1.14 501	2.96 507	1.03 541	1.01 544	5.01 572	2.45 568	5.36 576	6.88 575	3.58 572	4.76 573	5.99 572	4.99 570	4.23 565	4.61 566	0.56 530	0.67 544	0.44 523	0.78 551	0.51 511	1.03 555

iResNetv2_ROB	0.59 366	1.43 533	2.96 507	0.40 398	0.22 237	0.58 258	0.28 278	0.91 411	0.73 417	0.57 338	0.63 365	0.60 330	0.41 302	0.74 299	0.35 250	0.11 232	0.08 120	0.10 137	0.07 53	0.43 492	0.17 278

NaN_ROB	1.14 513	0.94 449	2.96 507	0.53 479	0.56 500	1.13 516	0.99 529	0.98 468	1.00 503	1.09 514	0.87 467	0.77 423	1.06 512	5.90 571	2.72 539	0.16 399	0.23 467	0.16 402	0.24 437	0.22 309	0.36 476

MADNet++	2.79 559	2.11 570	2.97 510	2.49 570	2.28 569	2.95 564	2.31 567	2.67 563	2.47 561	3.03 570	3.13 563	2.70 552	2.92 559	4.10 564	4.48 564	2.68 573	2.24 576	3.04 578	2.44 575	2.37 569	2.34 573

ADCS	1.05 509	1.36 532	2.98 511	0.42 416	0.36 419	0.96 492	0.81 518	1.06 513	1.12 520	1.25 529	0.97 485	1.08 507	0.90 495	1.25 365	4.86 567	0.21 459	0.21 453	0.22 467	0.23 435	0.36 452	0.38 486

test_xeample3	0.46 236	0.34 175	2.99 512	0.37 362	0.16 85	0.49 141	0.33 354	1.06 513	0.44 119	0.25 92	0.23 52	0.24 85	0.25 143	0.49 208	0.56 365	0.09 74	0.07 41	0.10 137	0.40 512	0.17 215	0.26 412

zh-mn7	0.80 471	1.54 538	3.00 513	0.35 320	0.27 317	0.72 416	0.41 402	0.93 428	1.11 519	1.00 506	1.28 512	0.75 416	0.57 409	1.87 460	1.18 473	0.16 399	0.13 328	0.14 353	0.14 310	0.26 371	0.21 342

MeshStereo	1.21 520	1.15 505	3.01 514	0.34 304	0.28 331	1.10 513	0.69 501	1.35 537	1.01 505	2.71 565	2.41 548	2.96 553	1.45 536	2.80 545	1.40 493	0.22 472	0.22 459	0.22 467	0.19 407	0.50 509	0.26 412
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
GASNet	0.73 450	1.47 535	3.04 515	0.47 451	0.33 390	0.57 240	0.34 358	0.91 411	0.75 434	0.58 356	0.58 323	0.74 410	0.55 399	2.03 483	0.65 392	0.21 459	0.15 375	0.19 447	0.17 374	0.51 511	0.28 425

CSAN	1.25 524	1.12 496	3.04 515	0.51 469	0.37 430	1.06 505	1.15 543	1.22 529	1.08 514	1.17 524	1.91 535	1.04 501	1.31 525	5.96 572	2.43 535	0.26 492	0.22 459	0.24 481	0.24 437	0.31 411	0.30 441

FINET	0.65 404	0.95 456	3.06 517	0.35 320	0.40 448	0.58 258	0.48 446	0.92 420	1.10 517	0.57 338	0.68 403	0.47 259	0.44 337	1.15 354	0.60 378	0.23 475	0.21 453	0.17 421	0.15 335	0.26 371	0.25 402

rrr	0.46 236	0.34 175	3.08 518	0.27 122	0.16 85	0.45 101	0.28 278	1.09 518	0.51 187	0.24 73	0.21 35	0.26 109	0.25 143	0.64 263	0.52 346	0.09 74	0.07 41	0.10 137	0.29 464	0.16 193	0.25 402

Wz-Net-TNSev	0.91 492	1.73 552	3.08 518	0.36 339	0.31 369	1.00 498	0.71 505	1.06 513	0.97 499	0.71 450	0.72 431	1.09 509	0.87 489	2.42 517	1.59 501	0.20 452	0.20 444	0.16 402	0.20 417	0.44 500	0.35 468

zh-sn7	0.89 490	1.73 552	3.09 520	0.39 388	0.30 350	0.82 464	0.63 490	0.96 455	0.87 480	0.79 473	1.12 503	0.84 450	0.87 489	2.42 517	1.63 503	0.16 399	0.17 410	0.16 402	0.16 355	0.34 436	0.29 431

fast-acv-ft	0.63 391	0.88 432	3.10 521	0.38 378	0.30 350	0.79 454	0.48 446	0.69 225	0.72 402	0.58 356	0.78 446	0.76 421	0.60 422	0.67 277	0.73 413	0.15 378	0.15 375	0.18 441	0.17 374	0.37 460	0.16 260

ARAFT	0.60 372	1.23 515	3.10 521	0.28 147	0.16 85	0.64 356	0.36 373	0.90 400	0.67 362	0.61 388	0.49 240	0.55 296	0.31 221	1.24 364	0.32 225	0.10 168	0.08 120	0.14 353	0.13 282	0.37 460	0.21 342

Wz-Net-SNSev	0.76 459	1.32 527	3.11 523	0.40 398	0.31 369	0.71 410	0.60 480	0.98 468	0.87 480	0.67 431	0.83 456	0.96 484	0.60 422	1.67 422	0.97 442	0.16 399	0.15 375	0.16 402	0.17 374	0.36 452	0.24 393

GwcNet	0.69 425	0.71 365	3.12 524	0.36 339	0.45 473	0.81 461	0.44 424	0.86 370	0.84 474	0.60 379	0.74 436	0.82 443	0.49 379	1.65 419	0.66 393	0.16 399	0.15 375	0.15 383	0.15 335	0.31 411	0.24 393

LVE	1.96 551	2.17 574	3.14 525	1.68 558	1.80 567	1.63 536	1.03 535	2.34 561	2.81 564	1.25 529	2.89 558	4.24 564	1.29 522	2.79 544	1.44 495	2.85 574	0.91 561	1.18 553	1.46 568	1.23 551	1.10 557

ADCP+	0.94 496	1.12 496	3.14 525	0.34 304	0.39 439	1.06 505	0.79 514	0.89 394	0.80 461	0.66 427	0.67 395	0.85 454	1.55 540	0.93 325	4.55 565	0.13 316	0.11 281	0.16 402	0.15 335	0.26 371	0.25 402

TorneroNet	5.50 574	1.92 564	3.16 527	1.47 556	1.25 556	14.07 581	1.06 537	4.90 575	20.99 594	10.17 578	16.48 586	11.88 583	6.93 575	3.34 556	4.20 562	1.30 560	0.69 550	1.45 564	0.86 554	2.61 571	1.20 559

MFN_U_SF_RVC	1.55 543	2.39 575	3.16 527	0.65 513	0.41 455	1.12 514	0.46 434	1.23 531	1.33 533	1.61 545	1.20 507	1.43 531	0.98 504	1.76 436	1.97 516	1.90 569	1.80 568	1.98 572	2.15 573	1.63 560	1.77 571

FADNet-RVC-Resample	0.67 413	1.16 510	3.16 527	0.37 362	0.29 339	0.62 328	0.38 388	0.86 370	0.63 317	0.51 266	0.50 248	0.57 314	0.45 341	1.57 406	0.49 333	0.24 483	0.32 506	0.23 474	0.19 407	0.27 381	0.62 526

DGSMNet	2.89 562	0.63 335	3.18 530	3.43 575	4.17 574	2.57 562	6.98 579	0.97 464	0.83 471	0.56 327	1.86 534	0.79 432	0.62 436	1.64 418	1.39 491	4.61 577	5.01 580	5.17 581	4.71 580	4.44 578	4.19 578

HBP-ISP	0.76 459	1.30 523	3.19 531	0.35 320	0.26 303	0.85 473	0.54 462	1.03 507	0.72 402	0.80 474	0.69 412	0.68 376	0.83 481	2.04 485	0.44 308	0.23 475	0.24 470	0.29 500	0.25 444	0.28 387	0.24 393

ADLNet2	0.68 420	0.84 418	3.19 531	0.33 273	0.36 419	0.64 356	0.37 381	0.89 394	0.79 458	0.54 298	0.65 390	0.93 477	0.48 372	2.07 489	0.56 365	0.13 316	0.11 281	0.11 202	0.11 211	0.33 428	0.18 298

ELAS_RVC	1.37 533	0.78 399	3.21 533	0.55 489	0.50 485	1.49 529	2.48 569	1.48 543	1.71 549	2.13 554	2.09 538	2.07 544	2.56 558	1.90 470	2.02 519	0.35 513	0.36 510	0.37 515	0.34 493	0.49 507	0.47 509
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PWCK	1.49 540	1.90 562	3.22 534	1.09 544	0.54 495	1.71 540	1.73 560	1.49 544	1.53 543	1.44 542	1.80 532	1.82 540	1.30 524	3.34 556	1.76 510	1.07 553	0.56 537	0.97 548	0.58 539	1.38 558	0.65 529

ACVNet_2	1.42 537	1.81 555	3.23 535	1.08 543	0.92 538	1.32 522	0.85 520	1.49 544	1.69 547	1.19 527	1.73 531	2.13 545	1.03 508	2.50 526	1.40 493	0.91 545	0.53 535	1.00 549	0.55 530	2.11 567	0.85 540

Consistency-Raft	0.88 488	0.93 447	3.23 535	0.99 540	0.64 517	0.77 445	0.55 465	0.98 468	0.97 499	0.61 388	1.03 495	0.65 353	1.05 510	0.79 312	1.38 490	0.44 519	0.46 527	0.51 527	0.58 539	0.65 524	0.47 509

TorneroNet-64	2.65 556	1.83 556	3.30 537	1.46 555	1.20 553	3.89 567	0.99 529	3.51 574	6.71 574	2.56 562	4.60 571	4.22 562	3.85 568	3.33 555	3.14 548	1.19 557	0.65 542	1.39 562	0.79 552	3.31 574	1.15 558

edge stereo	0.81 479	0.73 376	3.30 537	0.37 362	1.21 554	0.62 328	0.39 393	0.93 428	0.79 458	0.80 474	0.88 470	1.14 516	0.71 459	2.18 498	0.71 406	0.21 459	0.20 444	0.26 489	0.18 387	0.38 467	0.26 412

notaker	2.66 557	2.07 567	3.31 539	2.61 572	1.43 557	1.76 543	1.11 540	2.76 565	1.79 552	2.26 558	11.53 582	3.96 560	4.29 569	3.09 551	2.76 541	1.55 565	0.88 560	1.70 570	1.07 562	2.00 566	1.35 562

SANet	1.20 519	1.21 513	3.33 540	0.38 378	0.27 317	1.73 542	0.85 520	1.10 519	2.49 562	1.16 519	1.83 533	1.72 539	1.50 539	2.37 508	2.84 542	0.18 427	0.16 392	0.16 402	0.15 335	0.32 419	0.32 454

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 380	0.61 318	3.35 541	0.33 273	0.58 505	0.66 377	0.20 86	0.98 468	0.55 232	0.73 457	0.52 265	0.99 491	0.65 443	0.58 242	0.29 183	0.10 168	0.16 392	0.10 137	0.41 515	0.29 392	0.20 330

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 429	0.65 346	3.45 542	0.50 464	0.60 512	0.75 433	0.23 161	0.96 455	0.60 270	0.76 465	1.30 515	0.81 438	0.60 422	0.57 239	0.82 428	0.10 168	0.16 392	0.11 202	0.43 518	0.31 411	0.22 357

PA-Net	0.84 483	1.00 477	3.49 543	0.63 509	0.40 448	0.70 408	0.52 454	0.86 370	0.84 474	0.52 275	0.59 326	0.70 393	0.54 394	2.35 507	2.23 529	0.17 415	0.27 491	0.19 447	0.28 460	0.22 309	0.36 476
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
XX-Stereo	0.55 339	0.54 295	3.50 544	0.48 459	0.39 439	0.54 194	0.17 44	0.89 394	0.40 86	0.44 196	0.65 390	0.85 454	0.19 71	0.77 307	0.21 72	0.10 168	0.14 349	0.10 137	0.32 486	0.17 215	0.14 198

SGM-ForestM	2.98 564	1.70 550	3.52 545	0.67 515	0.47 481	5.18 573	3.36 573	3.30 572	2.86 566	4.44 574	3.79 568	9.80 579	5.50 573	6.29 573	6.52 573	0.27 497	0.36 510	0.24 481	0.27 457	0.38 467	0.58 523

SGM-Forest	1.04 508	0.42 233	3.59 546	0.41 405	0.32 377	1.05 504	1.32 550	0.94 437	0.83 471	1.16 519	2.23 545	1.03 498	1.39 533	2.49 525	2.35 533	0.21 459	0.21 453	0.20 456	0.19 407	0.23 322	0.32 454
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
WZ-Net	0.92 494	1.31 524	3.76 547	0.41 405	0.36 419	0.86 475	0.71 505	1.00 488	1.06 512	0.82 484	0.92 475	1.06 505	1.05 510	2.16 497	1.61 502	0.19 442	0.13 328	0.15 383	0.16 355	0.32 419	0.28 425

SGM+DAISY	1.83 548	1.43 533	3.81 548	0.87 530	1.01 544	2.38 560	2.53 570	1.36 538	1.75 550	2.92 568	3.22 564	2.65 551	2.93 560	2.22 503	3.10 547	0.72 538	0.69 550	0.63 533	0.62 542	0.77 534	0.98 548

MDST_ROB	1.17 518	0.42 233	3.87 549	0.54 482	0.44 465	4.11 570	0.58 476	1.31 536	0.84 474	2.12 551	1.12 503	0.98 488	0.71 459	4.24 566	0.99 449	0.16 399	0.14 349	0.19 447	0.17 374	0.18 242	0.35 468

S-Stereo	0.80 471	0.69 360	3.89 550	0.39 388	0.37 430	0.69 401	0.70 504	0.94 437	0.98 502	0.62 399	0.91 473	0.83 445	0.60 422	2.37 508	0.66 393	0.18 427	0.21 453	0.17 421	0.18 387	0.30 403	0.35 468

JetBlue	1.78 546	1.63 542	3.92 551	0.73 518	1.21 554	4.38 571	3.35 572	1.59 547	1.20 525	1.26 532	1.52 526	2.37 548	1.88 549	3.23 554	3.00 543	0.53 525	0.47 530	0.48 526	0.49 524	1.29 554	0.97 547

Dean	1.79 547	1.83 556	3.92 551	1.29 551	1.07 549	1.55 532	1.00 532	1.95 558	2.33 559	1.47 543	4.19 570	4.26 565	1.33 528	2.21 500	1.48 497	1.14 555	0.68 548	1.18 553	0.74 549	1.24 552	0.98 548

ADCPNet	0.99 501	0.99 475	3.93 553	0.37 362	0.68 521	1.36 524	0.62 488	0.87 379	0.76 443	0.78 471	0.81 450	1.08 507	1.18 519	1.14 352	2.49 536	0.21 459	0.69 550	0.21 464	0.95 558	0.29 392	0.37 483

ACVNet_1	1.33 528	1.91 563	4.03 554	1.09 544	0.88 534	1.19 521	0.66 493	1.24 532	1.17 523	0.94 501	0.96 483	3.09 555	1.04 509	2.37 508	1.11 466	1.04 552	0.48 533	1.03 551	0.48 522	1.12 545	0.83 539

EDNetEfficient	1.27 525	0.70 363	4.05 555	0.64 510	0.98 540	0.94 490	1.40 555	0.85 360	1.75 550	2.34 560	1.33 518	1.05 503	2.21 554	1.58 410	4.15 561	0.15 378	0.19 433	0.14 353	0.27 457	0.38 467	0.32 454

ACVNet-4b	1.93 550	1.85 558	4.10 556	1.07 542	0.86 533	1.15 518	0.53 458	1.06 513	1.12 520	0.64 418	1.09 501	1.99 543	0.70 457	2.20 499	9.86 580	5.62 579	0.41 524	1.03 551	0.55 530	1.86 565	0.85 540

tt	4.93 573	0.27 92	4.20 557	2.29 569	1.58 564	10.20 578	16.97 584	9.42 582	5.02 569	1.67 546	1.28 512	4.68 567	5.03 571	3.37 558	5.92 570	6.16 580	9.47 587	2.82 576	3.18 577	3.60 575	1.53 567

AnyNet_C01	1.14 513	1.49 536	4.23 558	0.54 482	0.53 493	1.51 531	1.37 552	1.04 511	1.07 513	1.17 524	1.33 518	1.15 517	1.08 513	1.61 416	2.74 540	0.25 488	0.22 459	0.28 493	0.24 437	0.48 504	0.40 496

pcwnet_v2	0.64 395	0.49 275	4.41 559	0.32 251	0.27 317	0.60 287	0.25 214	0.97 464	0.88 484	0.59 370	0.70 422	0.63 339	0.55 399	0.66 276	0.37 259	0.17 415	0.15 375	0.15 383	0.14 310	0.21 292	0.23 381

UNDER WATER	2.74 558	1.85 558	4.54 560	1.81 564	1.44 559	2.34 559	1.40 555	3.24 569	6.60 573	2.60 563	2.76 556	5.75 571	5.24 572	3.02 549	4.01 559	1.45 562	0.81 557	1.59 568	1.06 561	1.80 563	1.51 566

UNDER WATER-64	2.47 555	1.89 561	4.86 561	1.82 565	1.44 559	3.18 565	1.57 559	2.62 562	5.64 570	2.05 550	2.13 540	4.13 561	3.76 567	2.62 533	3.42 554	1.47 563	0.85 559	1.57 567	1.07 562	1.82 564	1.49 565

HanzoNet	7.64 577	2.86 576	5.05 562	7.01 579	3.97 573	2.18 557	1.34 551	3.37 573	4.05 567	13.17 583	10.58 576	10.73 580	16.52 586	8.45 577	10.51 581	10.48 586	9.72 588	5.59 582	13.46 587	6.84 582	6.83 582

DispFullNet	1.67 545	2.10 568	5.22 563	1.53 557	8.90 575	0.86 475	0.31 323	0.96 455	0.96 498	1.37 538	1.01 491	1.13 514	1.98 551	1.51 396	0.91 435	0.54 527	0.31 500	1.18 553	0.63 544	1.13 546	0.80 538

KSHMR	4.10 570	1.97 566	5.27 564	1.71 560	1.47 561	1.96 548	1.28 548	3.19 568	17.33 589	2.12 551	15.91 584	9.18 578	1.57 542	8.42 576	1.98 517	1.52 564	1.26 566	1.67 569	1.19 564	1.67 561	1.40 564

LSM	3.31 568	1.11 495	5.29 565	9.40 582	30.65 594	0.84 469	1.12 541	0.91 411	1.22 526	1.36 535	2.19 542	0.93 477	0.83 481	1.66 420	0.90 434	0.21 459	0.31 500	0.24 481	0.28 460	0.39 476	6.33 581

SuperB	1.15 515	1.14 501	5.43 566	0.36 339	0.26 303	0.81 461	0.89 523	0.88 388	1.17 523	0.67 431	0.68 403	0.63 339	1.39 533	1.74 433	3.37 553	0.15 378	0.12 307	0.17 421	0.16 355	2.80 572	0.25 402

MADNet+	1.36 531	1.93 565	5.95 567	0.81 528	0.59 507	1.57 533	1.09 538	1.39 541	1.22 526	0.84 487	1.01 491	1.25 523	1.12 517	3.19 553	2.36 534	0.45 521	0.47 530	0.38 517	0.34 493	0.59 519	0.57 521

TCMNet-wrong-test	5.51 575	6.62 580	6.20 568	13.02 586	11.90 580	7.14 574	5.53 578	6.99 580	1.44 539	2.65 564	3.10 562	8.37 577	5.95 574	4.75 569	6.05 571	3.07 575	0.98 564	2.38 574	1.99 572	6.62 581	5.43 580

RTS	1.21 520	1.31 524	6.39 569	0.52 473	0.51 490	1.61 534	0.79 514	1.03 507	1.37 536	1.13 516	1.30 515	1.10 511	0.85 485	2.65 535	2.08 522	0.21 459	0.24 470	0.18 441	0.18 387	0.43 492	0.32 454

RTSA	1.21 520	1.31 524	6.39 569	0.52 473	0.51 490	1.61 534	0.79 514	1.03 507	1.37 536	1.13 516	1.30 515	1.10 511	0.85 485	2.65 535	2.08 522	0.21 459	0.24 470	0.18 441	0.18 387	0.43 492	0.32 454

PML	23.15 590	16.83 586	7.78 571	5.49 577	9.93 577	51.13 599	104.50 599	5.76 577	13.62 582	37.30 599	105.93 599	30.86 599	23.50 593	12.07 581	7.87 576	6.30 581	2.12 575	6.32 583	2.43 574	10.44 585	2.90 575

zero-FE	0.80 471	0.27 92	8.23 572	0.49 461	0.98 540	0.33 28	0.20 86	0.48 91	1.28 531	0.17 12	0.20 28	0.77 423	0.22 100	0.60 254	0.97 442	0.11 232	0.07 41	0.09 87	0.10 148	0.33 428	0.14 198

USTest	8.10 578	7.17 581	8.96 573	9.25 581	9.05 576	15.27 582	23.78 586	9.96 583	9.47 576	5.94 577	6.75 574	7.80 576	7.48 576	8.83 578	11.21 582	2.21 572	3.56 577	2.86 577	3.20 578	5.02 579	4.16 577

LE_ROB	4.43 572	1.35 531	9.38 574	2.79 573	3.93 572	2.43 561	3.46 574	2.68 564	11.19 577	11.66 582	4.73 572	5.26 570	10.46 580	4.50 568	9.49 578	0.82 544	0.69 550	1.34 560	0.98 559	0.75 532	0.76 535

JetRed	3.29 567	4.93 577	10.17 575	1.45 554	1.72 566	7.44 575	5.05 577	3.06 567	2.12 558	2.41 561	2.39 547	2.99 554	2.37 555	3.51 559	6.44 572	1.32 561	1.90 572	1.37 561	1.23 566	2.21 568	1.76 570

MSAF-DinoV2	3.10 566	1.86 560	10.68 576	3.61 576	0.30 350	3.34 566	0.82 519	2.81 566	1.79 552	0.80 474	0.87 467	1.56 537	1.10 515	26.49 597	1.96 515	0.17 415	0.13 328	0.19 447	1.63 570	0.92 540	0.99 553

Anonymous_1	22.91 589	11.20 583	12.13 577	12.75 583	26.28 593	19.43 589	27.92 592	14.08 586	13.61 581	14.96 584	10.58 576	11.26 582	11.19 583	12.55 583	14.57 586	38.28 599	7.88 582	34.96 596	63.99 596	89.57 599	10.94 587

DGTPSM_ROB	8.89 580	5.62 578	12.25 578	5.92 578	11.32 578	8.54 576	24.18 587	6.40 578	13.49 580	5.15 575	11.46 580	6.19 574	10.92 581	7.00 574	13.72 583	4.47 576	7.65 581	3.92 579	7.45 583	4.38 577	7.87 583

DPSM_ROB	12.34 583	11.21 584	12.51 579	12.91 584	12.80 582	19.84 591	28.28 593	14.38 588	14.28 585	10.58 579	11.26 578	12.03 584	11.85 584	13.15 585	15.34 588	7.11 583	8.31 584	6.50 584	7.35 581	8.84 583	8.31 585

DPSM	12.34 583	11.21 584	12.51 579	12.91 584	12.80 582	19.84 591	28.28 593	14.38 588	14.28 585	10.58 579	11.26 578	12.03 584	11.85 584	13.15 585	15.34 588	7.11 583	8.31 584	6.50 584	7.35 581	8.84 583	8.31 585

LRCNet_RVC	13.74 586	19.30 587	12.75 581	19.46 589	12.69 581	1.86 544	0.41 402	12.33 584	1.05 509	15.77 585	18.83 590	12.62 586	8.70 579	12.21 582	9.62 579	22.22 592	8.37 586	25.85 593	24.01 593	19.32 591	17.44 592

DPSMNet_ROB	9.48 581	5.64 579	13.01 582	8.82 580	11.82 579	8.54 576	24.20 588	6.41 579	13.65 583	5.32 576	11.47 581	6.33 575	10.92 581	7.69 575	13.89 584	7.25 585	8.19 583	5.06 580	7.78 584	5.31 580	8.26 584

psmorigin	1.36 531	0.60 314	13.80 583	0.37 362	0.29 339	0.62 328	0.33 354	0.77 290	0.61 287	0.96 504	0.88 470	1.17 520	0.73 465	4.00 563	0.86 432	0.19 442	0.22 459	0.17 421	0.18 387	0.24 338	0.29 431

xxxxx1	28.96 597	20.11 590	14.07 584	49.74 596	39.15 596	18.98 585	26.64 589	21.94 592	20.21 591	16.45 586	17.48 587	18.36 587	21.56 589	16.21 588	20.88 591	23.07 593	26.55 595	66.40 597	78.70 597	30.27 594	32.51 597

tt_ll	28.96 597	20.11 590	14.07 584	49.74 596	39.15 596	18.98 585	26.64 589	21.94 592	20.21 591	16.45 586	17.48 587	18.36 587	21.56 589	16.21 588	20.88 591	23.07 593	26.55 595	66.40 597	78.70 597	30.27 594	32.51 597

ff	28.96 597	20.11 590	14.07 584	49.74 596	39.15 596	18.98 585	26.64 589	21.94 592	20.21 591	16.45 586	17.48 587	18.36 587	21.56 589	16.21 588	20.88 591	23.07 593	26.55 595	66.40 597	78.70 597	30.27 594	32.51 597

HaxPig	19.86 588	22.40 594	22.34 587	17.95 588	17.95 586	11.77 580	11.89 581	16.02 590	15.89 588	21.10 591	21.41 592	18.74 590	18.39 587	20.08 592	19.69 590	23.63 596	23.22 594	24.06 592	23.69 592	23.00 592	23.95 594

DLNR_Zeroshot_test	13.43 585	19.94 589	23.55 588	121.61 600	35.03 595	0.46 120	0.15 25	8.02 581	0.35 34	0.28 118	0.37 150	0.26 109	0.17 35	0.76 303	0.29 183	6.42 582	0.26 485	0.09 87	0.38 507	50.13 598	0.18 298

CasAABBNet	24.81 592	22.53 595	24.83 589	26.08 592	25.74 590	39.86 595	57.06 598	28.87 596	28.83 597	21.16 593	22.54 594	24.22 593	23.89 596	26.38 594	30.87 597	14.25 587	16.71 591	13.09 586	14.81 589	17.78 587	16.71 590

DPSimNet_ROB	17.97 587	20.20 593	24.98 590	17.62 587	15.92 585	21.53 593	21.00 585	13.70 585	15.61 587	23.89 596	14.69 583	22.87 591	24.58 598	12.70 584	14.56 585	18.48 591	12.91 589	20.21 591	12.05 585	17.76 586	14.17 588

FlowAnything	24.85 593	22.54 596	25.10 591	26.11 593	25.76 591	39.86 595	57.00 596	28.89 597	28.87 598	21.31 595	22.68 596	24.22 593	23.87 594	26.39 595	30.89 599	14.26 588	16.78 593	13.10 587	14.90 591	17.78 587	16.69 589

Selective-RAFT-Error	24.87 594	22.59 597	25.14 592	26.13 594	25.82 592	39.93 597	57.03 597	28.97 598	28.95 599	21.21 594	22.65 595	24.25 595	23.98 597	26.43 596	30.83 596	14.27 589	16.71 591	13.10 587	14.82 590	17.82 589	16.76 591

LSM0	26.58 595	22.63 598	25.88 593	30.13 595	52.21 599	39.94 598	56.74 595	28.97 598	28.72 596	21.14 592	22.26 593	24.43 596	23.88 595	26.54 598	30.87 597	14.32 590	16.55 590	13.12 589	14.71 588	17.92 590	20.60 593

MEDIAN_ROB	23.96 591	27.05 599	26.39 594	22.16 590	22.13 588	16.12 584	13.97 582	20.24 591	20.05 590	25.50 597	25.31 597	22.96 592	22.63 592	24.39 593	23.24 594	28.20 597	27.23 598	28.62 594	27.75 594	27.50 593	27.76 595

BEATNet-Init1	12.10 582	11.19 582	27.29 595	2.99 574	3.51 571	21.84 594	11.10 580	14.34 587	13.83 584	20.34 590	20.33 591	26.35 598	20.03 588	19.06 591	14.80 587	1.74 567	1.81 569	2.05 573	2.49 576	3.69 576	3.12 576

AVERAGE_ROB	26.93 596	30.34 600	29.27 596	25.82 591	25.34 589	19.48 590	15.17 583	23.55 595	23.00 595	28.45 598	27.87 598	26.25 597	25.86 599	26.96 599	25.55 595	31.30 598	30.07 599	31.76 595	30.81 595	30.79 597	30.93 596

xyz-stereo	3.02 565	0.29 124	30.64 597	0.23 41	0.12 6	15.52 583	0.24 194	0.51 112	0.47 160	0.59 370	7.99 575	0.64 348	0.47 363	1.39 375	0.50 338	0.09 74	0.07 41	0.34 508	0.07 53	0.13 115	0.08 34

coex-ft	5.95 576	1.67 546	60.57 598	0.34 304	0.30 350	0.77 445	0.69 501	0.74 255	4.41 568	19.22 589	2.15 541	1.62 538	7.97 577	1.81 450	8.96 577	0.44 519	2.08 574	0.18 441	0.19 407	0.38 467	4.62 579

test_example2	115.39 600	123.23 601	94.57 599	115.52 599	123.55 600	101.63 600	114.33 600	53.41 600	99.48 600	134.90 600	135.05 600	85.83 600	85.11 600	111.32 600	106.15 600	152.55 600	205.26 600	99.78 600	114.96 600	140.96 600	110.20 600

EDNetEfficientorigin	8.18 579	0.98 471	145.96 600	0.51 469	0.89 535	0.72 416	0.48 446	0.85 360	1.56 545	2.12 551	1.49 524	1.29 524	1.31 525	1.83 452	2.13 526	0.13 316	0.12 307	0.17 421	0.18 387	0.39 476	0.45 506

ccccc		297.21 602		374.70 601	380.44 601	203.92 601		216.32 601		203.37 601		215.01 601		312.78 601		412.57 601	356.13 601	256.09 601	227.69 601	428.88 601

ASD4		19.65 588

Low-res two-view benchmark