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

CAS	0.34 81	0.13 1	0.25 8	1.28 468	0.30 290	0.46 189	0.38 247	0.48 41	0.47 104	0.34 41	0.52 94	0.24 8	0.19 9	0.29 4	0.27 74	0.69 459	0.08 1	0.12 4	0.08 1	0.12 16	0.15 157

StereoAnything	0.17 1	0.14 2	0.25 8	0.30 6	0.16 5	0.23 9	0.20 4	0.22 2	0.15 1	0.18 2	0.16 2	0.20 5	0.19 9	0.26 1	0.21 4	0.13 25	0.09 4	0.12 4	0.09 9	0.10 1	0.09 1

MonSter	0.20 3	0.14 2	0.25 8	0.31 9	0.15 1	0.22 6	0.22 21	0.39 11	0.33 27	0.20 3	0.25 15	0.17 2	0.15 2	0.38 26	0.18 1	0.09 1	0.08 1	0.11 1	0.09 9	0.11 3	0.09 1

dual_stereo	0.19 2	0.14 2	0.24 4	0.31 9	0.16 5	0.16 2	0.20 4	0.29 3	0.20 3	0.23 6	0.20 5	0.22 6	0.14 1	0.52 104	0.24 20	0.13 25	0.10 20	0.11 1	0.09 9	0.10 1	0.09 1

Occ-G	0.26 22	0.14 2	0.28 18	0.34 24	0.20 35	0.27 38	0.34 169	0.41 18	0.31 19	0.29 28	0.43 56	0.49 127	0.25 40	0.47 75	0.28 91	0.13 25	0.11 86	0.14 36	0.11 38	0.12 16	0.12 63

Pointernet	0.27 29	0.14 2	0.33 36	0.35 47	0.23 102	0.35 115	0.21 14	0.72 189	0.38 64	0.39 65	0.36 44	0.34 40	0.25 40	0.36 18	0.25 32	0.15 110	0.10 20	0.12 4	0.08 1	0.11 3	0.10 8

IGEV-Stereo+	0.23 7	0.14 2	0.26 11	0.32 14	0.19 18	0.12 1	0.17 1	0.29 3	0.29 13	0.21 4	0.15 1	0.22 6	0.22 22	0.40 35	0.22 6	0.14 56	0.10 20	0.12 4	0.09 9	0.15 121	0.86 465

trnet	0.27 29	0.14 2	0.23 1	0.28 2	0.15 1	0.37 126	0.23 33	0.52 62	0.72 191	0.42 80	0.51 86	0.34 40	0.26 51	0.39 30	0.25 32	0.15 110	0.11 86	0.12 4	0.08 1	0.11 3	0.10 8

CES	0.28 36	0.14 2	0.23 1	0.30 6	0.70 450	0.37 126	0.27 73	0.48 41	0.46 100	0.34 41	0.48 73	0.27 13	0.22 22	0.39 30	0.23 16	0.13 25	0.11 86	0.12 4	0.08 1	0.13 42	0.17 218

DEFOM-Stereo	0.22 6	0.15 10	0.26 11	0.33 19	0.20 35	0.61 265	0.21 14	0.30 5	0.31 19	0.23 6	0.19 4	0.18 3	0.18 5	0.41 40	0.22 6	0.12 5	0.10 20	0.12 4	0.09 9	0.11 3	0.11 24

WCG-NET	0.29 44	0.15 10	0.36 64	0.36 61	0.23 102	0.43 171	0.23 33	0.48 41	0.46 100	0.40 70	0.47 70	0.46 113	0.28 71	0.55 123	0.25 32	0.15 110	0.11 86	0.13 20	0.12 58	0.13 42	0.12 63

IGEV-Stereo++	0.21 4	0.15 10	0.27 15	0.37 78	0.19 18	0.22 6	0.18 2	0.42 21	0.35 42	0.22 5	0.28 22	0.24 8	0.18 5	0.27 3	0.22 6	0.12 5	0.09 4	0.12 4	0.10 24	0.12 16	0.10 8

WCG-NET（raft）	0.31 61	0.15 10	0.36 64	0.32 14	0.19 18	0.35 115	0.27 73	0.51 54	0.78 230	0.45 88	0.55 103	0.48 122	0.27 58	0.54 118	0.26 57	0.13 25	0.10 20	0.12 4	0.11 38	0.12 16	0.11 24

MoCha-V2	0.25 15	0.15 10	0.29 20	0.40 167	0.18 12	0.27 38	0.26 61	0.49 45	0.27 9	0.36 47	0.27 18	0.33 36	0.35 128	0.49 88	0.22 6	0.12 5	0.10 20	0.12 4	0.10 24	0.13 42	0.11 24

LoS	0.29 44	0.15 10	0.30 23	0.29 4	0.18 12	0.33 98	0.29 94	0.51 54	0.72 191	0.34 41	0.52 94	0.41 83	0.28 71	0.47 75	0.28 91	0.15 110	0.11 86	0.13 20	0.09 9	0.11 3	0.11 24
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CREStereo++_RVC	0.32 67	0.15 10	0.23 1	0.31 9	0.24 130	0.27 38	0.22 21	0.46 36	0.88 287	0.46 93	0.80 193	0.30 17	0.26 51	0.36 18	0.33 139	0.13 25	0.09 4	0.13 20	0.51 456	0.13 42	0.09 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
s12784h	0.36 113	0.15 10	0.24 4	0.34 24	0.15 1	0.77 336	0.29 94	0.80 227	0.83 257	0.56 122	0.57 109	0.43 98	0.40 165	0.57 144	0.33 139	0.12 5	0.10 20	0.14 36	0.09 9	0.14 78	0.09 1

TANstereo	0.30 57	0.15 10	0.31 26	0.30 6	0.17 8	0.55 224	0.23 33	0.44 31	0.55 127	0.59 128	0.68 140	0.37 61	0.26 51	0.35 17	0.27 74	0.15 110	0.16 289	0.12 4	0.10 24	0.13 42	0.14 134

CREStereo	0.28 36	0.15 10	0.24 4	0.27 1	0.17 8	0.37 126	0.25 52	0.51 54	0.72 191	0.42 80	0.51 86	0.32 25	0.26 51	0.38 26	0.25 32	0.16 156	0.11 86	0.12 4	0.08 1	0.12 16	0.11 24
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
AIO_rvc	0.23 7	0.16 20	0.32 31	0.34 24	0.19 18	0.26 26	0.33 158	0.40 15	0.22 4	0.26 15	0.24 13	0.34 40	0.15 2	0.51 98	0.24 20	0.12 5	0.09 4	0.13 20	0.10 24	0.12 16	0.10 8

HUF	0.24 10	0.16 20	0.33 36	0.32 14	0.18 12	0.25 23	0.40 279	0.42 21	0.34 29	0.25 12	0.23 7	0.32 25	0.28 71	0.34 13	0.24 20	0.13 25	0.10 20	0.13 20	0.09 9	0.12 16	0.10 8

AIO_test	0.23 7	0.16 20	0.28 18	0.34 24	0.20 35	0.30 68	0.39 269	0.38 9	0.25 8	0.25 12	0.28 22	0.32 25	0.22 22	0.38 26	0.25 32	0.12 5	0.09 4	0.13 20	0.10 24	0.12 16	0.09 1

castereo++	0.26 22	0.16 20	0.26 11	0.33 19	0.19 18	0.75 330	0.20 4	0.37 6	0.47 104	0.23 6	0.23 7	0.35 49	0.28 71	0.39 30	0.19 3	0.14 56	0.09 4	0.14 36	0.09 9	0.11 3	0.10 8

IGEV-RUCA	0.25 15	0.16 20	0.34 49	0.39 134	0.27 227	0.33 98	0.20 4	0.38 9	0.36 48	0.26 15	0.31 30	0.25 11	0.21 17	0.48 84	0.24 20	0.20 272	0.11 86	0.13 20	0.10 24	0.17 188	0.15 157

castereo	0.30 57	0.16 20	0.38 88	0.35 47	0.21 49	0.61 265	0.25 52	0.55 72	0.68 174	0.29 28	0.36 44	0.36 58	0.39 159	0.39 30	0.26 57	0.13 25	0.09 4	0.13 20	0.09 9	0.12 16	0.11 24

999	0.27 29	0.16 20	0.35 57	0.36 61	0.24 130	0.31 83	0.27 73	0.49 45	0.38 64	0.26 15	0.30 24	0.39 68	0.23 29	0.63 210	0.25 32	0.13 25	0.10 20	0.14 36	0.12 58	0.12 16	0.14 134

U	0.45 217	0.16 20	0.32 31	0.40 167	0.71 451	3.55 484	0.20 4	0.41 18	0.38 64	0.26 15	0.23 7	0.24 8	0.22 22	0.26 1	0.22 6	0.15 110	0.09 4	0.88 461	0.13 88	0.13 42	0.11 24

Any-RAFT	0.35 95	0.16 20	0.30 23	0.34 24	0.21 49	0.52 209	0.22 21	0.88 256	0.73 198	0.53 113	0.73 151	0.64 204	0.28 71	0.46 68	0.24 20	0.15 110	0.10 20	0.13 20	0.10 24	0.13 42	0.12 63

LoS_RVC	0.27 29	0.16 20	0.27 15	0.32 14	0.30 290	0.44 177	0.34 169	0.41 18	0.33 27	0.31 33	0.51 86	0.29 16	0.32 108	0.36 18	0.28 91	0.11 2	0.10 20	0.11 1	0.08 1	0.11 3	0.19 267

EGLCR-Stereo	0.25 15	0.16 20	0.33 36	0.34 24	0.20 35	0.35 115	0.20 4	0.52 62	0.36 48	0.28 23	0.27 18	0.41 83	0.18 5	0.45 59	0.26 57	0.14 56	0.10 20	0.16 96	0.14 115	0.13 42	0.11 24

fff	0.37 129	0.16 20	0.41 124	0.34 24	0.19 18	0.29 60	0.30 109	0.69 163	1.06 377	0.69 196	0.78 181	0.42 90	0.63 291	0.46 68	0.34 154	0.14 56	0.10 20	0.14 36	0.11 38	0.11 3	0.13 92

ADStereo(finetuned)	0.37 129	0.16 20	0.49 239	0.34 24	0.19 18	0.30 68	0.30 109	0.68 155	0.91 307	0.70 202	0.77 170	0.43 98	0.69 327	0.45 59	0.33 139	0.14 56	0.10 20	0.14 36	0.11 38	0.13 42	0.12 63

test-3	0.34 81	0.16 20	0.43 155	0.39 134	0.21 49	0.43 171	0.22 21	0.63 114	0.78 230	0.71 209	0.45 59	0.64 204	0.27 58	0.43 49	0.31 117	0.12 5	0.09 4	0.17 130	0.13 88	0.12 16	0.10 8

test_1	0.34 81	0.16 20	0.43 155	0.39 134	0.21 49	0.43 171	0.23 33	0.63 114	0.78 230	0.68 187	0.45 59	0.64 204	0.27 58	0.43 49	0.31 117	0.12 5	0.09 4	0.17 130	0.13 88	0.12 16	0.10 8

DCANet	0.36 113	0.16 20	0.41 124	0.34 24	0.19 18	0.30 68	0.30 109	0.68 155	0.91 307	0.70 202	0.77 170	0.43 98	0.57 254	0.45 59	0.34 154	0.14 56	0.10 20	0.14 36	0.11 38	0.13 42	0.12 63

csc	0.37 129	0.16 20	0.41 124	0.34 24	0.19 18	0.29 60	0.30 109	0.69 163	1.06 377	0.69 196	0.78 181	0.42 90	0.63 291	0.46 68	0.34 154	0.14 56	0.10 20	0.14 36	0.11 38	0.11 3	0.13 92

cscssc	0.37 129	0.16 20	0.41 124	0.34 24	0.19 18	0.29 60	0.30 109	0.69 163	1.06 377	0.69 196	0.78 181	0.42 90	0.63 291	0.46 68	0.34 154	0.14 56	0.10 20	0.14 36	0.11 38	0.11 3	0.13 92

PMTNet	0.32 67	0.16 20	0.24 4	0.29 4	0.18 12	0.45 184	0.22 21	0.56 75	0.63 152	0.46 93	0.54 98	0.39 68	0.34 125	0.48 84	0.24 20	0.75 461	0.10 20	0.12 4	0.08 1	0.12 16	0.11 24

fffft	0.25 15	0.17 39	0.37 77	0.36 61	0.22 65	0.28 51	0.36 212	0.42 21	0.24 7	0.36 47	0.23 7	0.27 13	0.22 22	0.52 104	0.27 74	0.12 5	0.09 4	0.16 96	0.12 58	0.12 16	0.12 63
1: 1. 1
tt45	0.27 29	0.17 39	0.34 49	0.35 47	0.23 102	0.38 139	0.28 85	0.46 36	0.28 12	0.40 70	0.27 18	0.38 66	0.25 40	0.57 144	0.26 57	0.13 25	0.11 86	0.16 96	0.13 88	0.12 16	0.14 134

RAStereo	0.24 10	0.17 39	0.29 20	0.40 167	0.21 49	0.23 9	0.26 61	0.42 21	0.45 96	0.23 6	0.34 39	0.30 17	0.19 9	0.34 13	0.25 32	0.15 110	0.12 141	0.16 96	0.13 88	0.14 78	0.11 24

IGEV++	0.24 10	0.17 39	0.31 26	0.38 106	0.22 65	0.24 14	0.22 21	0.50 53	0.23 5	0.28 23	0.35 43	0.30 17	0.22 22	0.31 7	0.28 91	0.14 56	0.10 20	0.13 20	0.10 24	0.13 42	0.13 92

MSKI-zero shot	0.32 67	0.17 39	0.34 49	0.39 134	0.21 49	0.32 94	0.22 21	0.61 102	0.43 85	0.52 110	0.64 125	0.61 189	0.20 13	0.74 287	0.25 32	0.14 56	0.10 20	0.14 36	0.10 24	0.12 16	0.12 63

UniTT-Stereo	0.27 29	0.17 39	0.37 77	0.40 167	0.27 227	0.30 68	0.28 85	0.39 11	0.31 19	0.29 28	0.46 64	0.27 13	0.25 40	0.47 75	0.34 154	0.17 191	0.13 200	0.13 20	0.12 58	0.14 78	0.12 63

MIM_Stereo	0.38 144	0.17 39	0.53 277	0.37 78	0.24 130	0.27 38	0.24 45	0.70 177	0.54 123	0.72 221	1.00 295	0.63 197	0.29 86	0.64 222	0.38 210	0.13 25	0.14 230	0.17 130	0.16 170	0.14 78	0.11 24

AEACV	0.27 29	0.17 39	0.31 26	0.34 24	0.45 406	0.26 26	0.28 85	0.37 6	0.32 23	0.30 32	0.46 64	0.31 23	0.37 145	0.36 18	0.24 20	0.14 56	0.10 20	0.15 73	0.12 58	0.13 42	0.11 24

MC-Stereo	0.28 36	0.17 39	0.32 31	0.38 106	0.20 35	0.26 26	0.26 61	0.49 45	0.37 60	0.37 52	0.61 119	0.41 83	0.31 104	0.55 123	0.25 32	0.13 25	0.09 4	0.14 36	0.12 58	0.12 16	0.11 24

RCA-Stereo	0.35 95	0.17 39	0.34 49	0.38 106	0.22 65	0.31 83	0.34 169	0.68 155	1.24 412	0.45 88	0.65 128	0.47 117	0.43 179	0.38 26	0.27 74	0.13 25	0.10 20	0.14 36	0.11 38	0.11 3	0.11 24

HHNet	0.41 183	0.17 39	0.41 124	0.34 24	0.37 359	0.33 98	0.34 169	0.69 163	0.75 208	0.86 304	1.30 387	0.52 136	0.32 108	0.52 104	0.35 171	0.15 110	0.11 86	0.19 209	0.15 139	0.15 121	0.24 335

DEmStereo	0.48 250	0.17 39	0.50 252	0.38 106	0.25 160	0.59 257	0.34 169	0.63 114	0.74 205	0.89 323	1.66 428	0.58 163	1.06 419	0.60 184	0.42 230	0.14 56	0.11 86	0.16 96	0.16 170	0.14 78	0.15 157

DRaft	0.49 267	0.17 39	0.47 208	0.37 78	0.25 160	0.58 244	0.40 279	0.65 126	0.85 269	1.02 381	1.75 435	0.50 129	0.82 377	0.63 210	0.40 223	0.13 25	0.11 86	0.16 96	0.16 170	0.14 78	0.15 157

RAFT-RH_RVC	0.56 328	0.17 39	0.41 124	0.37 78	0.23 102	0.57 242	0.24 45	0.60 96	0.70 180	1.19 415	3.94 482	0.56 150	0.38 148	0.65 229	0.36 187	0.13 25	0.11 86	0.20 238	0.14 115	0.12 16	0.13 92

XX-Stereo	0.37 129	0.17 39	0.45 179	0.55 401	0.36 354	0.38 139	0.20 4	0.60 96	0.30 16	0.46 93	1.30 387	0.73 262	0.26 51	0.56 133	0.26 57	0.16 156	0.11 86	0.17 130	0.16 170	0.14 78	0.10 8

111	0.40 172	0.17 39	0.41 124	0.34 24	0.19 18	0.52 209	0.28 85	0.74 199	1.16 397	0.50 103	0.91 254	0.63 197	0.48 206	0.61 191	0.35 171	0.14 56	0.10 20	0.14 36	0.12 58	0.13 42	0.13 92

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 113	0.17 39	0.41 124	0.35 47	0.19 18	0.33 98	0.29 94	0.65 126	0.73 198	0.68 187	1.01 298	0.56 150	0.40 165	0.42 45	0.30 110	0.11 2	0.09 4	0.15 73	0.14 115	0.13 42	0.10 8

CFNet-RSSM	0.34 81	0.17 39	0.45 179	0.39 134	0.22 65	0.35 115	0.23 33	0.73 197	0.84 262	0.65 167	0.54 98	0.57 155	0.28 71	0.46 68	0.26 57	0.13 25	0.10 20	0.14 36	0.12 58	0.13 42	0.11 24

Gwc-CoAtRS	0.34 81	0.17 39	0.44 167	0.39 134	0.23 102	0.34 107	0.22 21	0.70 177	0.75 208	0.60 132	0.59 114	0.58 163	0.29 86	0.45 59	0.26 57	0.14 56	0.11 86	0.14 36	0.12 58	0.12 16	0.12 63

AIO-test1	0.38 144	0.18 58	0.38 88	0.50 358	0.24 130	0.46 189	0.30 109	0.70 177	1.19 403	0.40 70	0.71 146	0.45 105	0.29 86	0.53 113	0.27 74	0.15 110	0.13 200	0.19 209	0.21 316	0.13 42	0.17 218

GIP-stereo	0.24 10	0.18 58	0.30 23	0.37 78	0.24 130	0.26 26	0.20 4	0.46 36	0.36 48	0.24 10	0.39 49	0.35 49	0.20 13	0.31 7	0.21 4	0.15 110	0.10 20	0.13 20	0.10 24	0.12 16	0.11 24

tg	0.33 77	0.18 58	0.37 77	0.39 134	0.22 65	0.38 139	0.26 61	0.70 177	0.56 133	0.47 96	0.65 128	0.42 90	0.24 35	0.55 123	0.33 139	0.14 56	0.10 20	0.18 169	0.17 218	0.14 78	0.11 24

model_zeroshot	0.33 77	0.18 58	0.48 228	0.39 134	0.28 250	0.45 184	0.25 52	0.63 114	0.45 96	0.61 138	0.50 79	0.51 133	0.25 40	0.45 59	0.26 57	0.16 156	0.13 200	0.15 73	0.14 115	0.13 42	0.13 92

AIO-Stereo	0.25 15	0.18 58	0.34 49	0.37 78	0.18 12	0.28 51	0.30 109	0.48 41	0.27 9	0.29 28	0.30 24	0.32 25	0.17 4	0.52 104	0.23 16	0.12 5	0.10 20	0.14 36	0.11 38	0.13 42	0.10 8

RSM++	0.25 15	0.18 58	0.34 49	0.36 61	0.20 35	0.28 51	0.30 109	0.51 54	0.32 23	0.25 12	0.22 6	0.37 61	0.21 17	0.50 92	0.24 20	0.12 5	0.10 20	0.14 36	0.12 58	0.14 78	0.10 8

RSM	0.25 15	0.18 58	0.33 36	0.36 61	0.20 35	0.27 38	0.34 169	0.51 54	0.27 9	0.26 15	0.23 7	0.39 68	0.21 17	0.56 133	0.22 6	0.12 5	0.10 20	0.14 36	0.11 38	0.14 78	0.10 8

RAFT-Stereo-weight	0.32 67	0.18 58	0.33 36	0.39 134	0.22 65	0.26 26	0.29 94	0.67 145	0.80 240	0.53 113	0.51 86	0.58 163	0.20 13	0.47 75	0.27 74	0.13 25	0.10 20	0.14 36	0.11 38	0.13 42	0.11 24

gcap-zeroshot	0.34 81	0.18 58	0.52 269	0.38 106	0.22 65	0.49 198	0.27 73	0.52 62	0.34 29	0.64 158	0.50 79	0.83 298	0.34 125	0.48 84	0.24 20	0.13 25	0.11 86	0.15 73	0.12 58	0.13 42	0.12 63

testlalala2	0.36 113	0.18 58	0.45 179	0.89 454	0.53 427	0.44 177	0.26 61	0.61 102	0.49 107	0.68 187	0.56 106	0.44 103	0.24 35	0.34 13	0.31 117	0.15 110	0.12 141	0.14 36	0.10 24	0.13 42	0.13 92

MaDis-Stereo	0.26 22	0.18 58	0.36 64	0.36 61	0.26 199	0.27 38	0.27 73	0.43 29	0.35 42	0.27 21	0.26 17	0.41 83	0.28 71	0.40 35	0.28 91	0.16 156	0.14 230	0.16 96	0.13 88	0.14 78	0.12 63

IGEV_Zeroshot_test	0.34 81	0.18 58	0.67 340	0.39 134	0.28 250	0.30 68	0.25 52	0.74 199	0.31 19	0.62 140	0.57 109	0.54 144	0.25 40	0.53 113	0.27 74	0.14 56	0.10 20	0.15 73	0.14 115	0.14 78	0.12 63

MIF-Stereo (partial)	0.31 61	0.18 58	0.37 77	0.41 196	0.31 311	0.28 51	0.23 33	0.47 39	0.42 83	0.31 33	0.63 122	0.36 58	0.35 128	0.57 144	0.31 117	0.17 191	0.13 200	0.19 209	0.17 218	0.18 208	0.14 134

RAFT-Test	0.34 81	0.18 58	0.37 77	0.38 106	0.23 102	0.50 201	0.23 33	0.69 163	0.40 73	0.60 132	0.85 225	0.61 189	0.28 71	0.46 68	0.27 74	0.14 56	0.11 86	0.14 36	0.11 38	0.13 42	0.12 63

4D-IteraStereo	0.33 77	0.18 58	0.40 116	0.40 167	0.24 130	0.32 94	0.27 73	0.58 84	0.72 191	0.65 167	0.54 98	0.42 90	0.23 29	0.45 59	0.28 91	0.14 56	0.09 4	0.19 209	0.16 170	0.16 155	0.11 24

Selective-IGEV	0.24 10	0.18 58	0.35 57	0.35 47	0.19 18	0.27 38	0.25 52	0.55 72	0.23 5	0.27 21	0.25 15	0.34 40	0.19 9	0.58 163	0.22 6	0.12 5	0.10 20	0.14 36	0.11 38	0.12 16	0.10 8

DCRE	0.37 129	0.18 58	0.46 196	0.45 293	0.32 327	0.42 169	0.37 226	0.63 114	0.51 113	0.47 96	0.94 262	0.56 150	0.36 142	0.52 104	0.32 127	0.14 56	0.13 200	0.15 73	0.14 115	0.14 78	0.13 92

test_4	0.36 113	0.18 58	0.31 26	0.44 271	0.25 160	0.20 3	0.34 169	0.56 75	0.41 77	0.59 128	1.45 413	0.43 98	0.25 40	0.63 210	0.28 91	0.12 5	0.10 20	0.17 130	0.19 271	0.15 121	0.11 24

CrosDoStereo	0.50 282	0.18 58	0.45 179	0.38 106	0.24 130	0.40 149	1.18 458	0.67 145	0.86 274	0.94 350	1.37 396	0.63 197	0.77 362	0.65 229	0.45 259	0.15 110	0.12 141	0.17 130	0.18 243	0.14 78	0.14 134

DeepStereo_LL	0.50 282	0.18 58	0.45 179	0.38 106	0.24 130	0.40 149	1.18 458	0.67 145	0.86 274	0.94 350	1.37 396	0.63 197	0.77 362	0.65 229	0.45 259	0.15 110	0.12 141	0.17 130	0.18 243	0.14 78	0.14 134

THIR-Stereo	0.50 282	0.18 58	0.45 179	0.38 106	0.23 102	0.75 330	0.67 399	0.66 135	0.87 283	1.02 381	1.40 402	0.72 251	0.76 358	0.62 199	0.42 230	0.15 110	0.11 86	0.17 130	0.18 243	0.14 78	0.15 157

PFNet	0.42 190	0.18 58	0.58 300	0.43 253	0.24 130	0.43 171	0.32 148	0.74 199	0.78 230	1.00 374	0.74 160	0.68 230	0.39 159	0.72 275	0.37 202	0.16 156	0.10 20	0.20 238	0.15 139	0.16 155	0.13 92

RAFT-345	0.40 172	0.18 58	0.40 116	0.38 106	0.22 65	0.33 98	0.26 61	0.61 102	0.51 113	0.74 233	1.79 436	0.45 105	0.33 118	0.66 237	0.36 187	0.14 56	0.11 86	0.18 169	0.14 115	0.13 42	0.13 92

R-Stereo Train	0.39 160	0.18 58	0.42 145	0.42 234	0.26 199	0.40 149	0.32 148	0.72 189	0.34 29	0.89 323	1.28 383	0.57 155	0.35 128	0.42 45	0.32 127	0.15 110	0.12 141	0.14 36	0.12 58	0.14 78	0.13 92

RAFT-Stereo	0.39 160	0.18 58	0.42 145	0.42 234	0.26 199	0.40 149	0.32 148	0.72 189	0.34 29	0.89 323	1.28 383	0.57 155	0.35 128	0.42 45	0.32 127	0.15 110	0.12 141	0.14 36	0.12 58	0.14 78	0.13 92
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
SMoEStereo_RVC	0.26 22	0.19 83	0.35 57	0.35 47	0.22 65	0.36 123	0.32 148	0.39 11	0.34 29	0.37 52	0.30 24	0.33 36	0.24 35	0.53 113	0.24 20	0.12 5	0.10 20	0.16 96	0.12 58	0.12 16	0.11 24

PAM_32	0.46 224	0.19 83	0.67 340	0.39 134	0.24 130	0.75 330	0.27 73	0.95 282	0.34 29	0.68 187	0.44 57	1.91 449	0.65 308	0.62 199	0.26 57	0.15 110	0.10 20	0.16 96	0.15 139	0.14 78	0.13 92

PAM	0.46 224	0.19 83	0.70 354	0.40 167	0.26 199	0.75 330	0.33 158	0.85 240	0.34 29	0.70 202	0.46 64	1.83 444	0.63 291	0.61 191	0.26 57	0.15 110	0.10 20	0.16 96	0.14 115	0.14 78	0.13 92

UGAM-zero	0.46 224	0.19 83	0.62 311	0.37 78	0.23 102	0.34 107	0.21 14	1.15 360	0.39 72	0.66 179	0.61 119	1.70 441	0.91 395	0.75 291	0.25 32	0.14 56	0.11 86	0.15 73	0.12 58	0.13 42	0.13 92

MGS-Stereo	0.28 36	0.19 83	0.40 116	0.36 61	0.23 102	0.37 126	0.30 109	0.39 11	0.44 89	0.31 33	0.51 86	0.40 77	0.24 35	0.43 49	0.26 57	0.15 110	0.12 141	0.15 73	0.13 88	0.14 78	0.13 92

testlalala	0.28 36	0.19 83	0.43 155	0.34 24	0.23 102	0.45 184	0.30 109	0.43 29	0.29 13	0.68 187	0.49 76	0.35 49	0.25 40	0.32 10	0.25 32	0.14 56	0.11 86	0.14 36	0.09 9	0.11 3	0.11 24

GCAP-Stereo	0.28 36	0.19 83	0.40 116	0.38 106	0.19 18	0.38 139	0.23 33	0.57 78	0.41 77	0.45 88	0.49 76	0.39 68	0.27 58	0.33 12	0.23 16	0.14 56	0.12 141	0.14 36	0.11 38	0.12 16	0.11 24

DisPM	0.39 160	0.19 83	0.44 167	0.41 196	0.27 227	0.24 14	0.31 131	0.65 126	0.57 135	0.87 311	0.87 235	0.60 184	0.32 108	0.76 295	0.32 127	0.18 220	0.12 141	0.19 209	0.17 218	0.15 121	0.20 289

iRaft-Stereo_20w	0.39 160	0.19 83	0.57 296	0.37 78	0.27 227	0.31 83	0.24 45	1.44 439	0.29 13	0.69 196	0.53 96	0.60 184	0.42 173	0.83 325	0.27 74	0.14 56	0.11 86	0.14 36	0.13 88	0.15 121	0.13 92

GLC_STEREO	0.29 44	0.19 83	0.27 15	0.44 271	0.19 18	0.31 83	0.26 61	0.47 39	0.43 85	0.37 52	0.47 70	0.41 83	0.23 29	0.50 92	0.34 154	0.14 56	0.18 324	0.19 209	0.16 170	0.16 155	0.13 92

GMOStereo	0.37 129	0.19 83	0.38 88	0.43 253	0.24 130	0.37 126	0.38 247	0.52 62	0.62 141	0.87 311	0.84 215	0.64 204	0.35 128	0.37 22	0.28 91	0.13 25	0.11 86	0.20 238	0.18 243	0.15 121	0.11 24

error version	0.37 129	0.19 83	0.38 88	0.43 253	0.24 130	0.37 126	0.38 247	0.52 62	0.62 141	0.87 311	0.84 215	0.64 204	0.35 128	0.37 22	0.28 91	0.13 25	0.11 86	0.20 238	0.18 243	0.15 121	0.11 24

test-v	0.37 129	0.19 83	0.38 88	0.43 253	0.24 130	0.37 126	0.38 247	0.52 62	0.62 141	0.87 311	0.84 215	0.64 204	0.35 128	0.37 22	0.28 91	0.13 25	0.11 86	0.20 238	0.18 243	0.15 121	0.11 24

test_3	0.36 113	0.19 83	0.44 167	0.44 271	0.23 102	0.48 194	0.36 212	0.66 135	0.82 252	0.64 158	0.45 59	0.68 230	0.25 40	0.41 40	0.31 117	0.12 5	0.10 20	0.18 169	0.16 170	0.15 121	0.11 24

PFNet+	0.40 172	0.19 83	0.49 239	0.39 134	0.25 160	0.28 51	0.23 33	0.64 125	0.70 180	0.85 298	0.79 190	0.64 204	0.35 128	0.72 275	0.34 154	0.19 249	0.14 230	0.23 312	0.20 295	0.16 155	0.20 289

ASMatch	0.48 250	0.19 83	0.45 179	0.39 134	0.28 250	0.37 126	0.26 61	0.74 199	0.68 174	0.76 242	2.34 451	0.61 189	0.52 227	0.62 199	0.37 202	0.14 56	0.12 141	0.17 130	0.15 139	0.14 78	0.21 307

SST-Stereo	0.40 172	0.19 83	0.45 179	0.42 234	0.25 160	0.25 23	0.21 14	0.66 135	0.47 104	1.08 401	0.79 190	0.72 251	0.43 179	0.77 302	0.35 171	0.16 156	0.11 86	0.20 238	0.16 170	0.19 242	0.15 157

RAFT_R40	0.40 172	0.19 83	0.44 167	0.43 253	0.25 160	0.23 9	0.26 61	0.67 145	0.67 169	0.98 367	0.78 181	0.72 251	0.43 179	0.76 295	0.35 171	0.16 156	0.11 86	0.20 238	0.16 170	0.18 208	0.14 134

GrayStereo	0.49 267	0.19 83	0.42 145	0.46 314	0.28 250	0.53 215	0.67 399	0.69 163	0.63 152	1.02 381	1.47 416	0.78 283	0.76 358	0.56 133	0.33 139	0.14 56	0.12 141	0.17 130	0.17 218	0.15 121	0.29 369

test-2	0.37 129	0.19 83	0.38 88	0.43 253	0.24 130	0.37 126	0.38 247	0.52 62	0.62 141	0.87 311	0.84 215	0.64 204	0.35 128	0.37 22	0.28 91	0.13 25	0.11 86	0.20 238	0.18 243	0.15 121	0.11 24

test-1	0.36 113	0.19 83	0.71 359	0.46 314	0.26 199	0.44 177	0.36 212	0.60 96	0.59 137	0.48 99	0.67 138	0.53 140	0.36 142	0.40 35	0.29 104	0.14 56	0.11 86	0.16 96	0.14 115	0.15 121	0.16 200

GMM-Stereo	0.44 207	0.19 83	0.36 64	0.42 234	0.25 160	0.51 205	0.47 326	0.71 185	0.53 119	0.76 242	1.37 396	0.76 276	0.38 148	0.60 184	0.33 139	0.15 110	0.10 20	0.20 238	0.19 271	0.16 155	0.27 356

Prome-Stereo	0.46 224	0.19 83	0.35 57	0.44 271	0.26 199	0.40 149	0.45 316	0.68 155	0.44 89	0.96 358	1.84 438	0.59 178	0.67 317	0.61 191	0.32 127	0.14 56	0.11 86	0.16 96	0.14 115	0.16 155	0.29 369

iRaftStereo_RVC	0.32 67	0.19 83	0.37 77	0.39 134	0.22 65	0.31 83	0.29 94	0.68 155	0.51 113	0.49 100	0.66 134	0.37 61	0.23 29	0.45 59	0.33 139	0.14 56	0.10 20	0.18 169	0.17 218	0.15 121	0.12 63

raft+_RVC	0.38 144	0.19 83	0.35 57	0.37 78	0.25 160	0.45 184	0.37 226	0.78 221	0.89 300	0.51 105	0.78 181	0.50 129	0.29 86	0.53 113	0.40 223	0.15 110	0.12 141	0.17 130	0.15 139	0.14 78	0.12 63

raftrobust	0.34 81	0.19 83	0.36 64	0.41 196	0.27 227	0.30 68	0.25 52	0.71 185	0.63 152	0.58 126	0.55 103	0.45 105	0.46 197	0.51 98	0.29 104	0.16 156	0.12 141	0.14 36	0.12 58	0.12 16	0.13 92

AFF-stereo	0.38 144	0.19 83	0.39 107	0.37 78	0.21 49	0.27 38	0.31 131	0.65 126	0.66 167	0.64 158	1.13 349	0.76 276	0.39 159	0.55 123	0.33 139	0.11 2	0.09 4	0.16 96	0.16 170	0.13 42	0.11 24

EAI-Stereo	0.34 81	0.19 83	0.44 167	0.39 134	0.21 49	0.31 83	0.30 109	1.15 360	0.30 16	0.49 100	0.75 162	0.36 58	0.28 71	0.62 199	0.27 74	0.14 56	0.11 86	0.14 36	0.13 88	0.13 42	0.12 63

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 190	0.20 111	0.74 372	0.38 106	0.43 395	0.39 145	0.26 61	0.94 275	0.49 107	0.53 113	0.77 170	0.93 334	0.45 193	0.63 210	0.24 20	0.16 156	0.10 20	0.17 130	0.18 243	0.20 258	0.20 289

H2IRNET	0.37 129	0.20 111	0.33 36	0.38 106	0.25 160	0.27 38	0.23 33	0.59 86	0.72 191	0.39 65	0.90 251	0.74 268	0.55 246	0.52 104	0.43 235	0.15 110	0.13 200	0.18 169	0.20 295	0.16 155	0.13 92

MyStereo8	0.40 172	0.20 111	0.54 281	0.41 196	0.29 276	0.53 215	0.29 94	0.65 126	0.49 107	0.71 209	0.98 288	0.58 163	0.43 179	0.50 92	0.51 293	0.15 110	0.12 141	0.16 96	0.14 115	0.19 242	0.19 267

CoDeX	0.47 239	0.20 111	0.49 239	0.42 234	0.25 160	0.75 330	0.36 212	1.27 409	0.80 240	0.82 278	0.96 274	0.62 195	0.57 254	0.60 184	0.36 187	0.17 191	0.12 141	0.17 130	0.15 139	0.16 155	0.14 134

plain	0.31 61	0.20 111	0.50 252	0.39 134	0.29 276	0.27 38	0.30 109	0.44 31	0.35 42	0.31 33	0.66 134	0.30 17	0.31 104	0.65 229	0.31 117	0.17 191	0.13 200	0.20 238	0.15 139	0.17 188	0.12 63

CASnet	0.30 57	0.20 111	0.33 36	0.41 196	0.16 5	0.26 26	0.24 45	0.52 62	0.53 119	0.52 110	0.54 98	0.39 68	0.24 35	0.40 35	0.26 57	0.14 56	0.10 20	0.22 293	0.18 243	0.18 208	0.11 24
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
HH	0.35 95	0.20 111	0.47 208	0.40 167	0.25 160	0.33 98	0.31 131	0.76 212	0.38 64	0.43 83	0.57 109	0.79 285	0.44 188	0.71 270	0.25 32	0.15 110	0.11 86	0.15 73	0.14 115	0.14 78	0.12 63

HanStereo	0.35 95	0.20 111	0.47 208	0.40 167	0.25 160	0.33 98	0.31 131	0.76 212	0.38 64	0.43 83	0.57 109	0.79 285	0.44 188	0.71 270	0.25 32	0.15 110	0.11 86	0.15 73	0.14 115	0.14 78	0.12 63

anonymousdsp2	0.35 95	0.20 111	0.43 155	0.37 78	0.24 130	0.48 194	0.31 131	0.86 244	0.65 164	0.55 119	0.50 79	0.50 129	0.34 125	0.56 133	0.31 117	0.14 56	0.10 20	0.14 36	0.10 24	0.16 155	0.14 134

knoymous	0.36 113	0.20 111	0.31 26	0.31 9	0.22 65	0.36 123	0.29 94	0.61 102	0.64 159	0.67 181	0.70 144	0.60 184	0.40 165	0.58 163	0.34 154	0.17 191	0.11 86	0.20 238	0.11 38	0.17 188	0.18 235

anonymousa	0.49 267	0.20 111	0.42 145	0.38 106	0.23 102	0.91 371	0.35 191	0.75 205	0.62 141	0.85 298	1.54 421	1.06 367	0.66 314	0.51 98	0.43 235	0.16 156	0.13 200	0.19 209	0.21 316	0.16 155	0.14 134

riskmin	0.38 144	0.20 111	0.39 107	0.32 14	0.23 102	0.53 215	0.30 109	0.63 114	0.80 240	0.49 100	0.56 106	0.73 262	0.58 263	0.55 123	0.36 187	0.17 191	0.11 86	0.19 209	0.13 88	0.19 242	0.20 289

DCANet-4	0.36 113	0.20 111	0.48 228	0.34 24	0.19 18	0.29 60	0.30 109	0.66 135	0.92 312	0.69 196	0.78 181	0.40 77	0.47 201	0.45 59	0.34 154	0.14 56	0.10 20	0.14 36	0.11 38	0.11 3	0.13 92

tt	6.20 494	0.20 111	5.89 486	3.55 497	2.07 485	11.26 499	19.21 500	11.74 500	5.46 487	2.69 473	2.04 447	4.87 485	6.25 494	3.70 485	7.09 491	8.32 501	11.17 505	4.93 499	5.41 500	5.74 498	2.37 494

RAFT_CTSACE	0.45 217	0.20 111	0.44 167	0.45 293	0.27 227	0.34 107	0.39 269	0.60 96	0.73 198	0.76 242	1.44 410	0.83 298	0.38 148	1.08 397	0.26 57	0.12 5	0.13 200	0.18 169	0.16 170	0.15 121	0.11 24

IPLG	0.39 160	0.20 111	0.59 301	0.40 167	0.24 130	0.54 219	0.27 73	0.75 205	0.63 152	0.84 297	0.81 200	0.32 25	0.32 108	0.60 184	0.45 259	0.13 25	0.11 86	0.16 96	0.13 88	0.13 42	0.12 63

LCNet	0.41 183	0.20 111	0.32 31	0.44 271	0.24 130	0.47 192	0.29 94	0.67 145	0.53 119	0.72 221	1.03 310	0.66 222	0.60 274	0.58 163	0.34 154	0.14 56	0.10 20	0.19 209	0.19 271	0.21 279	0.36 405

AAGNet	1.43 455	0.20 111	0.48 228	0.44 271	0.25 160	0.29 60	0.31 131	0.65 126	0.68 174	0.97 362	0.86 228	0.67 229	0.62 285	0.64 222	20.63 501	0.16 156	0.11 86	0.19 209	0.15 139	0.19 242	0.12 63

STrans-v2	0.46 224	0.20 111	0.48 228	0.40 167	0.24 130	0.55 224	0.50 343	1.07 327	0.73 198	0.65 167	1.05 320	0.72 251	0.69 327	0.72 275	0.33 139	0.14 56	0.10 20	0.17 130	0.14 115	0.13 42	0.12 63

TransformOpticalFlow	0.44 207	0.20 111	0.47 208	0.41 196	0.23 102	0.37 126	0.47 326	0.94 275	0.76 216	0.65 167	1.14 352	0.73 262	0.56 253	0.76 295	0.32 127	0.15 110	0.10 20	0.17 130	0.15 139	0.14 78	0.13 92

NF-Stereo	0.38 144	0.20 111	0.45 179	0.41 196	0.25 160	0.26 26	0.31 131	0.69 163	0.70 180	0.65 167	0.77 170	0.57 155	0.30 98	0.67 247	0.35 171	0.18 220	0.12 141	0.20 238	0.16 170	0.16 155	0.27 356

OCTAStereo	0.38 144	0.20 111	0.46 196	0.41 196	0.25 160	0.26 26	0.31 131	0.69 163	0.70 180	0.65 167	0.77 170	0.58 163	0.30 98	0.67 247	0.35 171	0.18 220	0.12 141	0.20 238	0.16 170	0.16 155	0.27 356

PSM-softLoss	0.38 144	0.20 111	0.48 228	0.41 196	0.26 199	0.30 68	0.35 191	0.69 163	0.46 100	0.62 140	0.82 204	0.59 178	0.33 118	0.70 265	0.39 216	0.19 249	0.12 141	0.20 238	0.18 243	0.16 155	0.22 323

KMStereo	0.38 144	0.20 111	0.48 228	0.41 196	0.26 199	0.30 68	0.35 191	0.69 163	0.46 100	0.62 140	0.82 204	0.59 178	0.33 118	0.70 265	0.39 216	0.19 249	0.12 141	0.20 238	0.18 243	0.16 155	0.22 323

NRIStereo	0.36 113	0.20 111	0.45 179	0.41 196	0.23 102	0.34 107	0.26 61	0.65 126	0.55 127	0.64 158	0.63 122	0.56 150	0.37 145	0.65 229	0.37 202	0.15 110	0.11 86	0.18 169	0.15 139	0.17 188	0.14 134

PSM-AAD	0.48 250	0.20 111	0.37 77	0.43 253	0.23 102	0.56 237	0.50 343	0.65 126	0.70 180	1.07 398	1.12 343	0.58 163	0.92 399	0.61 191	0.32 127	0.15 110	0.11 86	0.25 340	0.26 382	0.18 208	0.43 430

FTStereo	0.56 328	0.20 111	0.37 77	0.41 196	0.25 160	0.40 149	0.79 428	0.66 135	0.43 85	1.09 403	3.27 471	0.70 238	0.73 351	0.55 123	0.33 139	0.14 56	0.13 200	0.19 209	0.17 218	0.15 121	0.30 376

KYRaft	0.48 250	0.20 111	0.38 88	0.44 271	0.23 102	0.44 177	0.37 226	0.66 135	0.41 77	0.94 350	1.73 432	0.79 285	0.41 171	0.63 210	0.31 117	0.16 156	0.11 86	0.18 169	0.22 334	0.16 155	0.78 460

RE-Stereo	0.38 144	0.20 111	0.46 196	0.41 196	0.25 160	0.26 26	0.31 131	0.69 163	0.70 180	0.65 167	0.77 170	0.58 163	0.30 98	0.67 247	0.35 171	0.18 220	0.12 141	0.20 238	0.16 170	0.16 155	0.27 356

Pruner-Stereo	0.38 144	0.20 111	0.45 179	0.40 167	0.25 160	0.22 6	0.24 45	0.67 145	0.55 127	0.89 323	0.76 166	0.68 230	0.29 86	0.62 199	0.35 171	0.18 220	0.12 141	0.20 238	0.17 218	0.17 188	0.18 235

TVStereo	0.38 144	0.20 111	0.46 196	0.41 196	0.25 160	0.26 26	0.31 131	0.69 163	0.70 180	0.65 167	0.77 170	0.58 163	0.30 98	0.67 247	0.35 171	0.18 220	0.12 141	0.20 238	0.16 170	0.16 155	0.27 356

IRAFT_RVC	0.42 190	0.20 111	0.48 228	0.44 271	0.24 130	0.27 38	0.54 369	0.74 199	0.77 223	0.76 242	0.80 193	0.73 262	0.51 225	0.70 265	0.36 187	0.17 191	0.10 20	0.21 279	0.16 170	0.16 155	0.14 134

cross-raft	0.34 81	0.20 111	0.37 77	0.44 271	0.23 102	0.32 94	0.35 191	0.74 199	0.40 73	0.60 132	0.77 170	0.57 155	0.27 58	0.43 49	0.28 91	0.12 5	0.10 20	0.15 73	0.13 88	0.15 121	0.11 24

AIO-test2	0.39 160	0.21 144	0.41 124	0.47 323	0.25 160	0.45 184	0.35 191	0.77 215	1.27 421	0.36 47	0.87 235	0.37 61	0.30 98	0.47 75	0.27 74	0.15 110	0.13 200	0.21 279	0.23 347	0.15 121	0.13 92

mms	0.26 22	0.21 144	0.33 36	0.37 78	0.25 160	0.30 68	0.33 158	0.40 15	0.32 23	0.28 23	0.34 39	0.34 40	0.20 13	0.45 59	0.26 57	0.12 5	0.11 86	0.16 96	0.12 58	0.14 78	0.11 24

ours_stereo	0.26 22	0.21 144	0.33 36	0.38 106	0.23 102	0.30 68	0.33 158	0.42 21	0.38 64	0.26 15	0.34 39	0.35 49	0.23 29	0.47 75	0.27 74	0.13 25	0.11 86	0.16 96	0.12 58	0.14 78	0.10 8

fffy	0.28 36	0.21 144	0.34 49	0.37 78	0.23 102	0.33 98	0.29 94	0.51 54	0.41 77	0.32 38	0.37 47	0.39 68	0.27 58	0.50 92	0.27 74	0.12 5	0.11 86	0.16 96	0.13 88	0.14 78	0.11 24

GCAP-BAT	0.30 57	0.21 144	0.42 145	0.33 19	0.27 227	0.26 26	0.27 73	0.45 34	0.30 16	0.60 132	0.64 125	0.45 105	0.23 29	0.56 133	0.26 57	0.15 110	0.12 141	0.15 73	0.10 24	0.12 16	0.11 24

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 250	0.21 144	1.26 438	0.39 134	0.51 422	0.28 51	0.30 109	1.25 405	0.44 89	0.68 187	1.11 339	0.86 309	0.33 118	0.67 247	0.27 74	0.15 110	0.11 86	0.17 130	0.20 295	0.22 300	0.24 335

MyStereo06	0.38 144	0.21 144	0.61 308	0.41 196	0.28 250	0.41 162	0.50 343	0.95 282	0.35 42	0.62 140	0.54 98	0.76 276	0.27 58	0.50 92	0.29 104	0.14 56	0.13 200	0.18 169	0.17 218	0.17 188	0.15 157

MyStereo05	0.44 207	0.21 144	0.45 179	0.41 196	0.28 250	0.41 162	0.50 343	0.93 271	1.09 388	0.76 242	0.61 119	0.51 133	0.57 254	0.73 280	0.42 230	0.14 56	0.13 200	0.18 169	0.17 218	0.17 188	0.15 157

AE-Stereo	0.34 81	0.21 144	0.42 145	0.48 329	0.31 311	0.48 194	0.35 191	0.61 102	0.62 141	0.32 38	0.55 103	0.52 136	0.27 58	0.47 75	0.29 104	0.13 25	0.13 200	0.18 169	0.16 170	0.15 121	0.12 63

11t1	0.36 113	0.21 144	0.42 145	0.35 47	0.22 65	0.62 274	0.29 94	0.69 163	0.43 85	0.60 132	0.53 96	0.53 140	0.48 206	0.56 133	0.40 223	0.18 220	0.14 230	0.16 96	0.13 88	0.17 188	0.17 218

ff7	0.29 44	0.21 144	0.38 88	0.36 61	0.26 199	0.31 83	0.35 191	0.62 108	0.34 29	0.38 57	0.33 33	0.32 25	0.29 86	0.58 163	0.25 32	0.14 56	0.10 20	0.17 130	0.12 58	0.14 78	0.15 157

ffff	0.29 44	0.21 144	0.38 88	0.36 61	0.26 199	0.31 83	0.35 191	0.62 108	0.34 29	0.38 57	0.33 33	0.32 25	0.29 86	0.58 163	0.25 32	0.14 56	0.10 20	0.17 130	0.12 58	0.14 78	0.15 157

11t	0.29 44	0.21 144	0.38 88	0.36 61	0.26 199	0.31 83	0.35 191	0.62 108	0.34 29	0.38 57	0.33 33	0.32 25	0.29 86	0.58 163	0.25 32	0.14 56	0.10 20	0.17 130	0.12 58	0.14 78	0.15 157

anonymousdsp	0.29 44	0.21 144	0.38 88	0.37 78	0.25 160	0.30 68	0.35 191	0.63 114	0.35 42	0.39 65	0.33 33	0.33 36	0.28 71	0.59 178	0.25 32	0.14 56	0.10 20	0.17 130	0.12 58	0.14 78	0.15 157

ProNet	0.29 44	0.21 144	0.38 88	0.35 47	0.24 130	0.32 94	0.43 305	0.57 78	0.37 60	0.33 40	0.30 24	0.32 25	0.28 71	0.57 144	0.26 57	0.13 25	0.11 86	0.16 96	0.13 88	0.13 42	0.13 92

ccc-4	0.29 44	0.21 144	0.38 88	0.36 61	0.26 199	0.31 83	0.35 191	0.62 108	0.34 29	0.38 57	0.33 33	0.32 25	0.29 86	0.58 163	0.25 32	0.14 56	0.10 20	0.17 130	0.12 58	0.14 78	0.15 157

IGEV-Stereo	0.29 44	0.21 144	0.38 88	0.37 78	0.25 160	0.30 68	0.35 191	0.63 114	0.35 42	0.39 65	0.33 33	0.33 36	0.28 71	0.59 178	0.25 32	0.14 56	0.10 20	0.17 130	0.12 58	0.14 78	0.15 157
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	0.45 217	0.21 144	0.48 228	0.42 234	0.28 250	0.31 83	0.54 369	0.63 114	0.62 141	0.62 140	0.89 247	1.01 352	0.69 327	0.75 291	0.66 337	0.13 25	0.12 141	0.17 130	0.15 139	0.14 78	0.15 157

CIPLG	0.41 183	0.21 144	0.63 320	0.45 293	0.33 337	0.52 209	0.33 158	0.65 126	0.60 139	0.82 278	0.96 274	0.46 113	0.32 108	0.55 123	0.44 251	0.16 156	0.12 141	0.15 73	0.14 115	0.13 42	0.14 134

IPLGR_C	0.40 172	0.21 144	0.64 325	0.45 293	0.33 337	0.52 209	0.34 169	0.66 135	0.62 141	0.82 278	0.92 258	0.45 105	0.32 108	0.52 104	0.46 269	0.17 191	0.12 141	0.15 73	0.14 115	0.13 42	0.14 134

MIPNet	0.37 129	0.21 144	0.59 301	0.39 134	0.25 160	0.50 201	0.28 85	0.77 215	0.70 180	0.65 167	0.60 116	0.40 77	0.49 209	0.44 58	0.37 202	0.14 56	0.11 86	0.16 96	0.13 88	0.14 78	0.13 92

IPLGR	0.39 160	0.21 144	0.63 320	0.39 134	0.22 65	0.49 198	0.29 94	0.76 212	0.74 205	0.78 252	0.77 170	0.44 103	0.42 173	0.47 75	0.38 210	0.13 25	0.12 141	0.16 96	0.14 115	0.15 121	0.13 92

ACRE	0.40 172	0.21 144	0.65 331	0.45 293	0.33 337	0.51 205	0.33 158	0.66 135	0.63 152	0.80 258	0.92 258	0.45 105	0.32 108	0.52 104	0.45 259	0.16 156	0.12 141	0.15 73	0.14 115	0.13 42	0.14 134

IIG-Stereo	0.43 200	0.21 144	0.44 167	0.50 358	0.25 160	0.44 177	0.21 14	0.71 185	0.76 216	0.83 290	0.95 270	0.83 298	0.43 179	0.90 352	0.35 171	0.15 110	0.12 141	0.19 209	0.14 115	0.15 121	0.11 24

DeepStereo_RVC	0.36 113	0.21 144	0.47 208	0.40 167	0.24 130	0.26 26	0.22 21	0.60 96	0.38 64	0.69 196	0.67 138	0.57 155	0.51 225	0.56 133	0.39 216	0.16 156	0.12 141	0.18 169	0.15 139	0.19 242	0.18 235

rafts_anoy	0.37 129	0.21 144	0.36 64	0.41 196	0.26 199	0.30 68	0.33 158	0.67 145	0.90 302	0.58 126	0.66 134	0.45 105	0.33 118	0.47 75	0.39 216	0.16 156	0.11 86	0.21 279	0.23 347	0.17 188	0.14 134

RALCasStereoNet	0.36 113	0.21 144	0.37 77	0.42 234	0.26 199	0.35 115	0.38 247	0.63 114	0.64 159	0.50 103	0.72 147	0.51 133	0.29 86	0.59 178	0.36 187	0.16 156	0.14 230	0.15 73	0.13 88	0.17 188	0.16 200

test_xeample3	0.29 44	0.21 144	0.41 124	0.35 47	0.26 199	0.35 115	0.32 148	0.56 75	0.36 48	0.43 83	0.32 32	0.34 40	0.28 71	0.54 118	0.23 16	0.14 56	0.11 86	0.16 96	0.12 58	0.14 78	0.13 92

test_xeample	1.01 421	0.21 144	0.42 145	0.35 47	0.21 49	0.71 318	0.39 269	1.23 394	0.86 274	0.81 269	1.04 316	0.69 234	0.61 279	0.69 262	10.93 494	0.19 249	0.15 259	0.18 169	0.17 218	0.18 208	0.17 218

SFCPSM	0.47 239	0.21 144	0.55 286	0.40 167	0.27 227	0.87 369	0.37 226	1.33 419	0.77 223	0.80 258	0.84 215	0.54 144	0.49 209	0.57 144	0.37 202	0.18 220	0.13 200	0.18 169	0.20 295	0.16 155	0.15 157

GANet-RSSM	0.47 239	0.21 144	0.37 77	0.38 106	0.25 160	0.58 244	0.36 212	1.07 327	0.78 230	0.68 187	1.01 298	0.86 309	0.67 317	0.62 199	0.44 251	0.21 287	0.15 259	0.18 169	0.18 243	0.18 208	0.17 218

DIP-Stereo	0.39 160	0.21 144	0.50 252	0.41 196	0.28 250	0.62 274	0.27 73	0.77 215	0.40 73	0.64 158	0.86 228	0.52 136	0.33 118	0.66 237	0.42 230	0.15 110	0.13 200	0.17 130	0.14 115	0.15 121	0.15 157
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
iResNet_ROB	0.52 298	0.21 144	0.53 277	0.37 78	0.21 49	0.61 265	0.29 94	1.51 448	1.32 426	0.90 330	1.02 306	0.80 293	0.62 285	0.76 295	0.43 235	0.16 156	0.12 141	0.13 20	0.09 9	0.15 121	0.18 235

UGAM	0.52 298	0.22 177	0.46 196	0.45 293	0.25 160	0.41 162	0.52 361	0.62 108	1.16 397	0.76 242	1.13 349	1.32 406	0.57 254	1.00 381	0.53 303	0.17 191	0.14 230	0.25 340	0.21 316	0.15 121	0.13 92

test_sample2	0.42 190	0.22 177	0.43 155	0.33 19	0.21 49	0.58 244	0.39 269	0.95 282	0.67 169	0.63 148	0.77 170	0.69 234	0.57 254	0.61 191	0.38 210	0.19 249	0.14 230	0.18 169	0.16 170	0.19 242	0.18 235

test_sample1	0.42 190	0.22 177	0.46 196	0.34 24	0.23 102	0.58 244	0.35 191	0.99 294	0.49 107	0.62 140	0.75 162	0.69 234	0.61 279	0.58 163	0.44 251	0.18 220	0.14 230	0.17 130	0.15 139	0.17 188	0.17 218

MyStereo07	0.32 67	0.22 177	0.34 49	0.42 234	0.28 250	0.40 149	0.50 343	0.72 189	0.37 60	0.37 52	0.34 39	0.32 25	0.31 104	0.59 178	0.27 74	0.14 56	0.13 200	0.18 169	0.17 218	0.17 188	0.16 200

MyStereo04	0.44 207	0.22 177	0.44 167	0.42 234	0.28 250	0.40 149	0.50 343	1.00 298	1.08 386	0.62 140	0.58 113	0.55 147	0.57 254	0.71 270	0.44 251	0.14 56	0.13 200	0.18 169	0.17 218	0.17 188	0.16 200

IGEVStereo-DCA	0.29 44	0.22 177	0.38 88	0.35 47	0.27 227	0.37 126	0.35 191	0.62 108	0.34 29	0.38 57	0.30 24	0.35 49	0.27 58	0.51 98	0.22 6	0.15 110	0.12 141	0.16 96	0.12 58	0.13 42	0.15 157

rrr	0.29 44	0.22 177	0.41 124	0.35 47	0.27 227	0.37 126	0.32 148	0.52 62	0.42 83	0.38 57	0.30 24	0.35 49	0.27 58	0.51 98	0.22 6	0.15 110	0.12 141	0.16 96	0.13 88	0.13 42	0.14 134

1111x	0.55 317	0.22 177	0.46 196	0.38 106	0.20 35	0.66 300	0.43 305	1.23 394	0.99 343	0.71 209	0.99 293	0.95 338	0.69 327	0.90 352	1.08 420	0.18 220	0.17 308	0.18 169	0.19 271	0.20 258	0.18 235

CBFPSM	0.59 348	0.22 177	1.31 442	0.38 106	0.27 227	1.12 410	0.65 396	0.79 224	0.82 252	0.80 258	0.81 200	1.35 415	0.87 389	0.67 247	0.76 359	0.16 156	0.15 259	0.15 73	0.16 170	0.17 188	0.22 323

GwcNet-ADL	0.44 207	0.22 177	0.48 228	0.45 293	0.30 290	0.40 149	0.37 226	0.92 269	0.97 334	0.71 209	0.78 181	0.61 189	0.42 173	0.62 199	0.50 283	0.19 249	0.14 230	0.15 73	0.14 115	0.18 208	0.18 235

OMP-Stereo	0.42 190	0.22 177	0.46 196	0.52 385	0.24 130	0.36 123	0.25 52	0.71 185	0.78 230	0.77 248	0.64 125	0.89 324	0.39 159	0.91 359	0.35 171	0.15 110	0.12 141	0.20 238	0.15 139	0.15 121	0.12 63

CroCo-Stereo	0.26 22	0.22 177	0.36 64	0.48 329	0.22 65	0.20 3	0.29 94	0.51 54	0.44 89	0.28 23	0.23 7	0.42 90	0.26 51	0.29 4	0.26 57	0.15 110	0.13 200	0.13 20	0.11 38	0.16 155	0.12 63
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
RAFT	0.45 217	0.22 177	0.45 179	0.47 323	0.26 199	0.54 219	0.47 326	0.66 135	0.58 136	0.80 258	0.82 204	0.94 336	0.57 254	0.75 291	0.34 154	0.17 191	0.15 259	0.22 293	0.20 295	0.16 155	0.12 63

222	1.18 441	0.22 177	0.44 167	0.37 78	0.22 65	0.79 343	0.37 226	1.31 416	0.89 300	0.92 343	1.08 332	0.72 251	0.71 344	0.66 237	13.89 497	0.20 272	0.15 259	0.17 130	0.16 170	0.18 208	0.19 267

xxxx	1.01 421	0.22 177	0.43 155	0.36 61	0.21 49	0.82 359	0.36 212	1.32 417	0.88 287	0.71 209	0.94 262	0.97 342	0.63 291	0.64 222	10.58 493	0.20 272	0.16 289	0.18 169	0.17 218	0.19 242	0.19 267

FENet	0.42 190	0.22 177	0.38 88	0.39 134	0.24 130	0.55 224	0.32 148	0.79 224	0.70 180	0.71 209	0.72 147	0.63 197	0.57 254	0.62 199	0.44 251	0.19 249	0.13 200	0.19 209	0.17 218	0.18 208	0.19 267

ac_64	0.52 298	0.22 177	0.50 252	0.45 293	0.28 250	0.80 346	0.45 316	1.02 308	0.61 140	0.91 335	0.83 210	1.07 372	0.68 323	0.74 287	0.70 347	0.21 287	0.18 324	0.20 238	0.19 271	0.18 208	0.15 157

PSMNet-RSSM	0.48 250	0.22 177	0.38 88	0.42 234	0.25 160	0.50 201	0.37 226	1.10 336	0.77 223	0.70 202	1.06 326	0.84 302	0.64 302	0.62 199	0.47 276	0.23 325	0.15 259	0.23 312	0.25 371	0.20 258	0.19 267

RASNet	0.53 304	0.22 177	0.52 269	0.38 106	0.22 65	0.68 306	0.38 247	0.97 289	0.88 287	0.73 228	1.04 316	1.03 359	0.92 399	0.90 352	0.86 378	0.16 156	0.14 230	0.14 36	0.17 218	0.15 121	0.13 92

HSM-Net_RVC	0.53 304	0.22 177	0.35 57	0.37 78	0.21 49	0.85 365	0.37 226	1.23 394	0.93 317	0.90 330	1.15 357	1.26 394	0.63 291	0.72 275	0.48 280	0.17 191	0.13 200	0.16 96	0.15 139	0.17 188	0.15 157
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DispNO	0.47 239	0.23 197	0.71 359	0.39 134	0.31 311	0.60 263	0.38 247	0.89 258	0.77 223	0.75 235	0.84 215	0.72 251	0.54 241	0.73 280	0.46 269	0.19 249	0.14 230	0.20 238	0.18 243	0.16 155	0.17 218

SMFormer	0.51 289	0.23 197	0.62 311	0.34 24	0.20 35	0.62 274	0.34 169	1.21 382	1.02 356	0.81 269	1.01 298	0.71 242	0.65 308	0.84 330	0.55 312	0.19 249	0.15 259	0.18 169	0.16 170	0.18 208	0.18 235

tta	0.51 289	0.23 197	0.62 311	0.34 24	0.20 35	0.62 274	0.34 169	1.21 382	1.02 356	0.81 269	1.01 298	0.71 242	0.65 308	0.84 330	0.55 312	0.19 249	0.15 259	0.18 169	0.16 170	0.15 121	0.14 134

qqq1	0.49 267	0.23 197	0.62 311	0.34 24	0.20 35	0.62 274	0.34 169	1.21 382	1.02 356	0.81 269	1.01 298	0.71 242	0.65 308	0.84 330	0.34 154	0.19 249	0.15 259	0.14 36	0.12 58	0.15 121	0.14 134

fff1	0.49 267	0.23 197	0.62 311	0.34 24	0.20 35	0.62 274	0.34 169	1.21 382	1.02 356	0.81 269	1.01 298	0.71 242	0.65 308	0.84 330	0.34 154	0.19 249	0.15 259	0.14 36	0.12 58	0.15 121	0.14 134

ACVNet-DCA	0.35 95	0.23 197	0.33 36	0.41 196	0.22 65	0.55 224	0.38 247	0.85 240	0.54 123	0.41 75	0.50 79	0.34 40	0.49 209	0.57 144	0.25 32	0.16 156	0.10 20	0.19 209	0.13 88	0.18 208	0.17 218

xx1	0.39 160	0.23 197	0.33 36	0.41 196	0.22 65	0.55 224	0.38 247	0.67 145	1.06 377	0.41 75	0.50 79	0.65 217	0.53 230	0.57 144	0.25 32	0.16 156	0.10 20	0.20 238	0.19 271	0.18 208	0.17 218

1test111	0.36 113	0.23 197	0.33 36	0.41 196	0.22 65	0.55 224	0.38 247	0.85 240	0.54 123	0.41 75	0.50 79	0.34 40	0.49 209	0.55 123	0.45 259	0.16 156	0.10 20	0.19 209	0.13 88	0.18 208	0.17 218

cc1	0.37 129	0.23 197	0.33 36	0.41 196	0.22 65	0.55 224	0.38 247	0.67 145	1.06 377	0.41 75	0.50 79	0.34 40	0.49 209	0.57 144	0.25 32	0.16 156	0.10 20	0.19 209	0.13 88	0.16 155	0.15 157

EKT-Stereo	0.35 95	0.23 197	0.39 107	0.43 253	0.29 276	0.38 139	0.31 131	0.69 163	0.64 159	0.45 88	0.63 122	0.49 127	0.27 58	0.56 133	0.33 139	0.18 220	0.14 230	0.18 169	0.15 139	0.16 155	0.16 200

gwcnet-sp	0.48 250	0.23 197	0.70 354	0.40 167	0.26 199	0.81 351	0.41 294	0.89 258	0.84 262	0.91 335	0.76 166	0.66 222	0.61 279	0.66 237	0.50 283	0.18 220	0.17 308	0.18 169	0.18 243	0.18 208	0.18 235

scenet	0.48 250	0.23 197	0.70 354	0.40 167	0.26 199	0.81 351	0.41 294	0.89 258	0.84 262	0.91 335	0.76 166	0.66 222	0.61 279	0.66 237	0.50 283	0.18 220	0.17 308	0.18 169	0.18 243	0.18 208	0.18 235

Selective-RAFT	0.35 95	0.23 197	0.51 264	0.44 271	0.21 49	0.64 290	0.27 73	0.59 86	0.63 152	0.40 70	0.38 48	0.55 147	0.40 165	0.57 144	0.35 171	0.13 25	0.11 86	0.14 36	0.12 58	0.16 155	0.13 92

ssnet	0.48 250	0.23 197	0.70 354	0.40 167	0.26 199	0.81 351	0.41 294	0.89 258	0.84 262	0.91 335	0.76 166	0.66 222	0.61 279	0.66 237	0.50 283	0.18 220	0.17 308	0.18 169	0.18 243	0.18 208	0.18 235

TestStereo1	0.43 200	0.23 197	0.41 124	0.51 374	0.24 130	0.34 107	0.40 279	0.77 215	0.90 302	0.68 187	0.96 274	0.48 122	0.46 197	0.91 359	0.32 127	0.16 156	0.13 200	0.18 169	0.15 139	0.14 78	0.13 92

IER	0.46 224	0.23 197	0.50 252	0.38 106	0.28 250	0.69 308	0.35 191	0.80 227	0.66 167	0.83 290	0.94 262	0.75 270	0.77 362	0.60 184	0.42 230	0.17 191	0.14 230	0.17 130	0.17 218	0.17 188	0.15 157

raft_robust	0.41 183	0.23 197	0.36 64	0.42 234	0.21 49	0.40 149	0.33 158	0.79 224	0.98 338	0.79 256	0.87 235	0.39 68	0.33 118	0.84 330	0.29 104	0.13 25	0.12 141	0.16 96	0.17 218	0.15 121	0.12 63

RAFT+CT+SA	0.39 160	0.23 197	0.36 64	0.51 374	0.27 227	0.29 60	0.46 319	0.75 205	0.80 240	0.51 105	0.89 247	0.41 83	0.40 165	0.78 306	0.32 127	0.14 56	0.11 86	0.18 169	0.18 243	0.15 121	0.14 134

SA-5K	0.43 200	0.23 197	0.41 124	0.51 374	0.24 130	0.34 107	0.40 279	0.77 215	0.90 302	0.68 187	0.96 274	0.48 122	0.46 197	0.91 359	0.32 127	0.16 156	0.13 200	0.18 169	0.15 139	0.14 78	0.13 92

AACVNet	0.50 282	0.23 197	0.49 239	0.46 314	0.29 276	0.52 209	0.38 247	0.90 263	0.55 127	0.81 269	1.03 310	1.00 349	0.70 340	0.83 325	0.54 307	0.21 287	0.18 324	0.24 327	0.18 243	0.23 317	0.20 289

Patchmatch Stereo++	0.35 95	0.23 197	0.47 208	0.41 196	0.22 65	0.24 14	0.22 21	0.59 86	0.36 48	0.63 148	0.73 151	0.58 163	0.38 148	0.58 163	0.36 187	0.18 220	0.12 141	0.20 238	0.16 170	0.20 258	0.15 157
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	0.35 95	0.23 197	0.47 208	0.41 196	0.22 65	0.24 14	0.31 131	0.59 86	0.36 48	0.63 148	0.73 151	0.58 163	0.38 148	0.56 133	0.35 171	0.18 220	0.12 141	0.20 238	0.16 170	0.20 258	0.15 157

ROB_FTStereo_v2	0.35 95	0.23 197	0.47 208	0.41 196	0.22 65	0.24 14	0.31 131	0.59 86	0.36 48	0.63 148	0.73 151	0.57 155	0.38 148	0.57 144	0.36 187	0.18 220	0.12 141	0.20 238	0.16 170	0.20 258	0.15 157

ROB_FTStereo	0.35 95	0.23 197	0.47 208	0.41 196	0.22 65	0.25 23	0.21 14	0.59 86	0.36 48	0.63 148	0.73 151	0.58 163	0.38 148	0.57 144	0.35 171	0.18 220	0.12 141	0.20 238	0.16 170	0.20 258	0.15 157

HUI-Stereo	0.35 95	0.23 197	0.47 208	0.41 196	0.22 65	0.24 14	0.22 21	0.60 96	0.36 48	0.63 148	0.73 151	0.58 163	0.38 148	0.50 92	0.35 171	0.18 220	0.12 141	0.20 238	0.16 170	0.20 258	0.15 157

iGMRVC	0.35 95	0.23 197	0.47 208	0.41 196	0.22 65	0.24 14	0.30 109	0.59 86	0.36 48	0.63 148	0.73 151	0.58 163	0.38 148	0.58 163	0.36 187	0.18 220	0.12 141	0.20 238	0.16 170	0.20 258	0.15 157

iRAFT	0.35 95	0.23 197	0.47 208	0.41 196	0.22 65	0.24 14	0.22 21	0.59 86	0.36 48	0.63 148	0.73 151	0.58 163	0.38 148	0.58 163	0.36 187	0.18 220	0.12 141	0.20 238	0.16 170	0.20 258	0.15 157

CRE-IMP	0.36 113	0.23 197	0.49 239	0.42 234	0.24 130	0.41 162	0.21 14	0.57 78	0.41 77	0.65 167	0.72 147	0.53 140	0.37 145	0.61 191	0.38 210	0.17 191	0.11 86	0.19 209	0.15 139	0.21 279	0.18 235

RAFT-IKP	0.35 95	0.23 197	0.47 208	0.41 196	0.22 65	0.24 14	0.28 85	0.59 86	0.36 48	0.63 148	0.73 151	0.57 155	0.38 148	0.58 163	0.36 187	0.18 220	0.12 141	0.20 238	0.16 170	0.20 258	0.15 157

RALAANet	0.38 144	0.23 197	0.48 228	0.42 234	0.29 276	0.35 115	0.25 52	0.86 244	0.64 159	0.67 181	0.65 128	0.60 184	0.29 86	0.60 184	0.34 154	0.15 110	0.12 141	0.17 130	0.15 139	0.21 279	0.13 92

GES	0.44 207	0.23 197	0.57 296	0.40 167	0.30 290	0.59 257	0.36 212	0.96 286	0.68 174	0.74 233	0.83 210	0.47 117	0.48 206	0.67 247	0.43 235	0.22 311	0.16 289	0.17 130	0.16 170	0.18 208	0.23 329

ACVNet	0.46 224	0.23 197	0.36 64	0.39 134	0.28 250	0.58 244	0.40 279	0.87 251	0.80 240	0.64 158	0.96 274	0.79 285	0.60 274	0.63 210	0.67 340	0.17 191	0.15 259	0.16 96	0.15 139	0.18 208	0.15 157

acv_ft	0.51 289	0.23 197	0.56 292	0.44 271	0.28 250	0.86 368	0.39 269	0.91 267	0.80 240	0.97 362	0.96 274	0.79 285	0.59 270	0.63 210	0.87 382	0.17 191	0.15 259	0.16 96	0.15 139	0.17 188	0.15 157

cf-r	0.47 239	0.23 197	0.41 124	0.39 134	0.23 102	0.59 257	0.37 226	0.88 256	0.85 269	0.72 221	1.05 320	0.94 336	0.62 285	0.56 133	0.54 307	0.21 287	0.14 230	0.17 130	0.19 271	0.15 121	0.15 157

CFNet-ft	0.48 250	0.23 197	0.36 64	0.40 167	0.26 199	0.64 290	0.37 226	0.87 251	0.85 269	0.64 158	1.00 295	1.01 352	0.64 302	0.61 191	0.53 303	0.23 325	0.15 259	0.24 327	0.21 316	0.23 317	0.18 235

CFNet_RVC	0.48 250	0.23 197	0.36 64	0.40 167	0.26 199	0.64 290	0.37 226	0.87 251	0.85 269	0.64 158	1.00 295	1.01 352	0.64 302	0.61 191	0.53 303	0.23 325	0.15 259	0.24 327	0.21 316	0.23 317	0.18 235

rvit_stereo_0083	0.34 81	0.24 233	0.50 252	0.44 271	0.27 227	0.34 107	0.35 191	0.45 34	0.62 141	0.37 52	0.47 70	0.42 90	0.35 128	0.40 35	0.36 187	0.22 311	0.20 347	0.20 238	0.17 218	0.20 258	0.14 134

rvit_stereo_0081	0.32 67	0.24 233	0.47 208	0.43 253	0.26 199	0.30 68	0.37 226	0.42 21	0.55 127	0.36 47	0.40 50	0.39 68	0.35 128	0.43 49	0.33 139	0.22 311	0.16 289	0.19 209	0.16 170	0.19 242	0.13 92

rvit_stereo_0082	0.32 67	0.24 233	0.47 208	0.43 253	0.26 199	0.30 68	0.37 226	0.42 21	0.55 127	0.36 47	0.40 50	0.39 68	0.35 128	0.43 49	0.33 139	0.22 311	0.16 289	0.19 209	0.16 170	0.19 242	0.13 92

CAS++	0.32 67	0.24 233	0.36 64	0.37 78	0.26 199	0.28 51	0.23 33	0.87 251	0.50 111	0.47 96	0.45 59	0.26 12	0.21 17	0.49 88	0.24 20	0.23 325	0.19 338	0.22 293	0.17 218	0.21 279	0.16 200
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
tt1	0.36 113	0.24 233	0.32 31	0.41 196	0.22 65	0.54 219	0.38 247	0.68 155	1.04 366	0.41 75	0.46 64	0.35 49	0.45 193	0.57 144	0.25 32	0.16 156	0.10 20	0.19 209	0.13 88	0.16 155	0.16 200

PCWNet_CMD	0.48 250	0.24 233	0.52 269	0.39 134	0.27 227	0.63 283	0.30 109	0.95 282	0.96 331	0.86 304	1.07 329	0.79 285	0.44 188	0.57 144	0.43 235	0.17 191	0.12 141	0.21 279	0.16 170	0.24 330	0.19 267

CFNet_ucs	0.50 282	0.24 233	0.55 286	0.38 106	0.31 311	0.58 244	0.33 158	0.98 292	0.93 317	0.88 319	1.19 370	0.80 293	0.49 209	0.63 210	0.43 235	0.21 287	0.15 259	0.26 356	0.18 243	0.26 344	0.22 323

LL-Strereo2	0.35 95	0.24 233	0.48 228	0.41 196	0.26 199	0.35 115	0.24 45	0.67 145	0.44 89	0.54 117	0.51 86	0.66 222	0.25 40	0.66 237	0.30 110	0.14 56	0.12 141	0.23 312	0.20 295	0.18 208	0.13 92

CroCo-Stereo Lap2	0.28 36	0.24 233	0.39 107	0.50 358	0.29 276	0.20 3	0.31 131	0.49 45	0.38 64	0.24 10	0.27 18	0.46 113	0.31 104	0.39 30	0.30 110	0.14 56	0.15 259	0.16 96	0.13 88	0.16 155	0.15 157

x	0.39 160	0.24 233	0.41 124	0.34 24	0.23 102	0.52 209	0.32 148	0.86 244	0.52 116	0.57 124	0.70 144	0.59 178	0.50 220	0.49 88	0.46 269	0.17 191	0.15 259	0.17 130	0.15 139	0.17 188	0.16 200

test_5	0.43 200	0.24 233	0.43 155	0.52 385	0.28 250	0.28 51	0.42 303	0.72 189	0.82 252	0.62 140	0.91 254	0.72 251	0.55 246	0.79 310	0.35 171	0.14 56	0.11 86	0.18 169	0.18 243	0.18 208	0.16 200

Sa-1000	0.48 250	0.24 233	0.41 124	0.45 293	0.25 160	0.59 257	0.34 169	0.81 230	0.93 317	0.82 278	1.50 417	0.53 140	0.45 193	0.92 362	0.30 110	0.15 110	0.12 141	0.21 279	0.19 271	0.15 121	0.13 92

CFNet_pseudo	0.46 224	0.24 233	0.52 269	0.37 78	0.27 227	0.58 244	0.30 109	0.86 244	0.88 287	0.82 278	1.03 310	0.75 270	0.47 201	0.58 163	0.44 251	0.17 191	0.12 141	0.24 327	0.16 170	0.24 330	0.19 267

ARAFT	0.47 239	0.24 233	0.79 388	0.42 234	0.25 160	0.55 224	0.55 373	0.75 205	0.81 247	0.89 323	0.75 162	0.73 262	0.47 201	0.88 344	0.37 202	0.15 110	0.12 141	0.23 312	0.22 334	0.14 78	0.13 92

delet	0.55 317	0.24 233	0.55 286	0.44 271	0.33 337	1.07 402	0.50 343	1.00 298	0.86 274	0.85 298	0.96 274	0.90 328	0.63 291	0.83 325	0.74 357	0.18 220	0.18 324	0.20 238	0.21 316	0.16 155	0.15 157

UPFNet	0.53 304	0.24 233	0.51 264	0.45 293	0.38 368	0.84 364	0.49 340	0.99 294	0.75 208	0.87 311	0.88 243	0.86 309	0.64 302	0.80 311	0.71 351	0.20 272	0.20 347	0.20 238	0.20 295	0.19 242	0.15 157

GwcNet-RSSM	0.49 267	0.24 233	0.42 145	0.40 167	0.23 102	0.55 224	0.38 247	0.93 271	0.93 317	0.71 209	1.16 362	0.86 309	0.60 274	0.62 199	0.66 337	0.21 287	0.14 230	0.19 209	0.20 295	0.16 155	0.15 157

MSMDNet	0.48 250	0.24 233	0.52 269	0.39 134	0.27 227	0.63 283	0.30 109	0.96 286	0.96 331	0.86 304	1.07 329	0.79 285	0.44 188	0.57 144	0.43 235	0.17 191	0.12 141	0.20 238	0.16 170	0.23 317	0.19 267

ccs_rob	0.46 224	0.24 233	0.52 269	0.37 78	0.27 227	0.58 244	0.31 131	0.86 244	0.88 287	0.82 278	1.02 306	0.75 270	0.47 201	0.58 163	0.44 251	0.17 191	0.12 141	0.24 327	0.16 170	0.24 330	0.19 267

MLCV	0.47 239	0.24 233	0.61 308	0.37 78	0.17 8	0.61 265	0.33 158	0.80 227	0.87 283	0.94 350	1.13 349	0.72 251	0.43 179	0.89 350	0.51 293	0.13 25	0.10 20	0.13 20	0.11 38	0.14 78	0.12 63

HSM	0.51 289	0.24 233	0.41 124	0.39 134	0.24 130	0.75 330	0.40 279	1.22 390	0.75 208	0.81 269	0.91 254	1.21 390	0.69 327	0.87 341	0.46 269	0.17 191	0.13 200	0.17 130	0.14 115	0.17 188	0.17 218

LE_ROB	4.42 490	0.24 233	2.75 474	0.42 234	0.23 102	1.57 447	0.90 441	1.71 462	17.88 504	16.56 506	4.88 490	5.17 486	18.85 506	1.63 448	14.62 498	0.17 191	0.14 230	0.16 96	0.16 170	0.19 242	0.17 218

rvit_stereo_0080	0.31 61	0.25 255	0.40 116	0.39 134	0.28 250	0.27 38	0.46 319	0.49 45	0.44 89	0.35 45	0.42 54	0.40 77	0.28 71	0.41 40	0.33 139	0.22 311	0.17 308	0.17 130	0.16 170	0.22 300	0.15 157

rvit_stereo_ft	0.33 77	0.25 255	0.47 208	0.52 385	0.32 327	0.33 98	0.47 326	0.49 45	0.50 111	0.34 41	0.41 52	0.41 83	0.32 108	0.48 84	0.34 154	0.22 311	0.14 230	0.19 209	0.18 243	0.19 242	0.14 134

test_sample3	0.46 224	0.25 255	0.50 252	0.35 47	0.23 102	0.69 308	0.37 226	1.15 360	0.81 247	0.75 235	0.79 190	0.66 222	0.49 209	0.63 210	0.46 269	0.21 287	0.15 259	0.20 238	0.19 271	0.21 279	0.19 267

ttt	0.51 289	0.25 255	0.43 155	0.38 106	0.24 130	0.65 297	0.38 247	1.18 374	1.05 370	0.72 221	1.08 332	0.63 197	0.49 209	0.84 330	0.59 319	0.24 336	0.21 357	0.22 293	0.20 295	0.24 330	0.24 335

whm_eth	0.31 61	0.25 255	0.40 116	0.39 134	0.28 250	0.27 38	0.46 319	0.49 45	0.44 89	0.35 45	0.42 54	0.40 77	0.28 71	0.41 40	0.33 139	0.22 311	0.17 308	0.17 130	0.16 170	0.22 300	0.15 157

testlalala_base	0.46 224	0.25 255	0.41 124	0.46 314	0.33 337	0.58 244	0.25 52	0.57 78	0.34 29	0.51 105	0.56 106	0.46 113	0.30 98	0.43 49	0.31 117	1.47 481	0.11 86	0.14 36	0.09 9	1.59 470	0.13 92

BUS	0.45 217	0.25 255	0.43 155	0.45 293	0.28 250	0.70 313	0.34 169	0.94 275	0.76 216	0.75 235	0.80 193	0.65 217	0.49 209	0.64 222	0.51 293	0.20 272	0.14 230	0.22 293	0.19 271	0.18 208	0.18 235

BSDual-CNN	0.46 224	0.25 255	0.43 155	0.45 293	0.28 250	0.77 336	0.40 279	0.94 275	0.76 216	0.75 235	0.80 193	0.76 276	0.54 241	0.64 222	0.43 235	0.20 272	0.14 230	0.22 293	0.19 271	0.18 208	0.18 235

hknet	0.49 267	0.25 255	0.51 264	0.45 293	0.29 276	0.77 336	0.40 279	0.94 275	0.83 257	0.75 235	0.80 193	0.97 342	0.61 279	0.73 280	0.45 259	0.18 220	0.14 230	0.22 293	0.19 271	0.18 208	0.18 235

SA	0.44 207	0.25 255	0.46 196	0.46 314	0.24 130	0.43 171	0.36 212	0.75 205	0.96 331	0.59 128	1.03 310	0.48 122	0.52 227	0.94 375	0.32 127	0.16 156	0.12 141	0.21 279	0.19 271	0.15 121	0.13 92

psmg	0.49 267	0.25 255	0.43 155	0.41 196	0.28 250	0.85 365	0.43 305	0.99 294	0.76 216	0.91 335	0.94 262	0.76 276	0.54 241	0.64 222	0.43 235	0.20 272	0.15 259	0.20 238	0.20 295	0.18 208	0.18 235

DAS	0.51 289	0.25 255	0.60 306	0.48 329	0.31 311	0.58 244	0.41 294	0.83 234	0.97 334	0.89 323	1.12 343	0.70 238	0.75 355	0.82 317	0.43 235	0.17 191	0.13 200	0.18 169	0.15 139	0.20 258	0.18 235

SepStereo	0.51 289	0.25 255	0.60 306	0.48 329	0.31 311	0.58 244	0.41 294	0.83 234	0.97 334	0.89 323	1.12 343	0.70 238	0.75 355	0.93 368	0.43 235	0.17 191	0.13 200	0.18 169	0.15 139	0.20 258	0.18 235

AASNet	0.53 304	0.25 255	0.52 269	0.49 344	0.32 327	0.74 327	0.40 279	1.50 445	0.86 274	0.86 304	0.92 258	0.64 204	0.59 270	0.59 178	0.79 364	0.23 325	0.19 338	0.20 238	0.16 170	0.21 279	0.19 267

GANet-ADL	0.42 190	0.25 255	0.45 179	0.43 253	0.29 276	0.54 219	0.35 191	0.89 258	0.86 274	0.63 148	0.72 147	0.68 230	0.42 173	0.52 104	0.41 226	0.21 287	0.14 230	0.15 73	0.13 88	0.18 208	0.19 267

ADLNet2	0.55 317	0.25 255	0.65 331	0.47 323	0.30 290	0.83 361	0.50 343	1.05 320	0.95 330	0.80 258	0.98 288	0.99 346	0.69 327	0.77 302	0.73 354	0.20 272	0.16 289	0.17 130	0.18 243	0.21 279	0.21 307

ICVP	0.46 224	0.25 255	0.38 88	0.48 329	0.28 250	0.58 244	0.43 305	1.00 298	0.70 180	0.67 181	0.95 270	0.75 270	0.55 246	0.53 113	0.54 307	0.23 325	0.17 308	0.19 209	0.17 218	0.19 242	0.20 289
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
MMNet	0.55 317	0.25 255	0.61 308	0.43 253	0.34 346	1.07 402	0.39 269	0.87 251	0.91 307	0.91 335	0.93 261	0.86 309	0.76 358	0.81 314	0.76 359	0.15 110	0.14 230	0.18 169	0.19 271	0.20 258	0.16 200

DSFCA	0.55 317	0.25 255	0.62 311	0.40 167	0.36 354	0.74 327	0.52 361	1.04 315	0.82 252	1.06 395	0.84 215	0.89 324	0.63 291	0.99 378	0.58 315	0.25 346	0.21 357	0.21 279	0.21 316	0.21 279	0.19 267

test_sample6	0.49 267	0.26 274	0.50 252	0.37 78	0.22 65	0.63 283	0.40 279	1.12 346	0.83 257	0.80 258	1.03 310	0.66 222	0.55 246	0.67 247	0.46 269	0.22 311	0.16 289	0.22 293	0.22 334	0.23 317	0.21 307

test_sample5	0.47 239	0.26 274	0.49 239	0.36 61	0.22 65	0.64 290	0.39 269	1.13 348	0.81 247	0.77 248	0.94 262	0.64 204	0.54 241	0.65 229	0.43 235	0.21 287	0.16 289	0.22 293	0.20 295	0.22 300	0.20 289

test_sample4	0.47 239	0.26 274	0.50 252	0.35 47	0.22 65	0.69 308	0.38 247	1.15 360	0.81 247	0.78 252	0.82 204	0.62 195	0.53 230	0.63 210	0.44 251	0.21 287	0.15 259	0.21 279	0.19 271	0.21 279	0.19 267

DualNet	0.48 250	0.26 274	0.49 239	0.36 61	0.22 65	0.64 290	0.39 269	1.13 348	0.81 247	0.80 258	1.03 310	0.64 204	0.54 241	0.65 229	0.43 235	0.21 287	0.16 289	0.22 293	0.20 295	0.22 300	0.20 289

ffm	0.44 207	0.26 274	0.49 239	0.37 78	0.25 160	0.55 224	0.37 226	0.68 155	1.04 366	0.73 228	0.96 274	0.71 242	0.53 230	0.57 144	0.25 32	0.16 156	0.10 20	0.25 340	0.21 316	0.16 155	0.16 200

ff1	0.49 267	0.26 274	0.49 239	0.37 78	0.25 160	0.55 224	0.37 226	0.68 155	1.04 366	0.73 228	0.96 274	0.71 242	0.53 230	1.01 382	0.88 384	0.16 156	0.10 20	0.25 340	0.21 316	0.16 155	0.16 200

mmx	0.53 304	0.26 274	0.49 239	0.37 78	0.25 160	0.55 224	0.37 226	1.16 366	1.03 361	0.73 228	0.96 274	0.71 242	0.53 230	1.01 382	0.88 384	0.20 272	0.15 259	0.25 340	0.21 316	0.22 300	0.20 289

xxx	0.53 304	0.26 274	0.49 239	0.37 78	0.25 160	0.55 224	0.37 226	1.16 366	1.03 361	0.73 228	0.96 274	0.71 242	0.53 230	1.01 382	0.88 384	0.20 272	0.15 259	0.25 340	0.21 316	0.22 300	0.20 289

iinet-f	0.67 362	0.26 274	2.15 469	0.39 134	0.31 311	1.19 420	0.56 378	0.84 237	0.84 262	0.80 258	1.17 364	1.05 365	0.84 383	0.71 270	1.21 431	0.20 272	0.18 324	0.17 130	0.15 139	0.20 258	0.20 289

qqq	0.40 172	0.26 274	0.44 167	0.36 61	0.22 65	0.46 189	0.36 212	0.85 240	0.54 123	0.56 122	0.69 141	0.65 217	0.53 230	0.55 123	0.45 259	0.17 191	0.16 289	0.20 238	0.19 271	0.18 208	0.17 218

psm_up	0.55 317	0.26 274	0.47 208	0.49 344	0.32 327	0.65 297	0.56 378	1.04 315	0.82 252	0.82 278	0.88 243	1.01 352	0.94 405	0.74 287	0.61 324	0.21 287	0.25 389	0.26 356	0.23 347	0.21 279	0.20 289

UNet	0.54 315	0.26 274	0.66 337	0.44 271	0.40 377	0.99 388	0.41 294	0.98 292	0.75 208	0.83 290	0.89 247	1.04 361	0.72 348	0.73 280	0.62 326	0.19 249	0.14 230	0.20 238	0.17 218	0.20 258	0.17 218

DMCA	0.45 217	0.26 274	0.50 252	0.38 106	0.28 250	0.51 205	0.34 169	0.93 271	0.68 174	0.75 235	0.83 210	0.79 285	0.53 230	0.51 98	0.54 307	0.21 287	0.16 289	0.21 279	0.16 170	0.19 242	0.21 307

UCFNet_RVC	0.49 267	0.26 274	0.35 57	0.39 134	0.26 199	0.64 290	0.36 212	1.15 360	0.84 262	0.67 181	0.88 243	0.88 320	0.59 270	0.58 163	0.45 259	0.24 336	0.17 308	0.27 368	0.27 388	0.25 338	0.23 329

HITNet	0.41 183	0.26 274	0.45 179	0.33 19	0.17 8	0.63 283	0.30 109	0.93 271	0.64 159	0.71 209	0.82 204	0.64 204	0.52 227	0.59 178	0.43 235	0.14 56	0.10 20	0.15 73	0.13 88	0.19 242	0.12 63
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
DISCO	0.70 369	0.26 274	0.68 344	0.44 271	0.31 311	1.14 412	0.51 358	1.23 394	1.23 410	0.81 269	1.05 320	1.50 429	0.85 384	1.82 457	1.03 414	0.19 249	0.15 259	0.18 169	0.16 170	0.24 330	0.23 329

DN-CSS_ROB	0.43 200	0.26 274	0.62 311	0.40 167	0.29 276	0.44 177	0.27 73	0.77 215	0.75 208	0.72 221	1.09 336	0.48 122	0.43 179	0.69 262	0.37 202	0.15 110	0.12 141	0.21 279	0.19 271	0.18 208	0.16 200

DCVSM-stereo	0.49 267	0.27 291	0.53 277	0.39 134	0.29 276	0.51 205	0.26 61	0.75 205	0.75 208	1.11 407	0.75 162	1.05 365	0.72 348	0.60 184	0.47 276	0.20 272	0.19 338	0.24 327	0.20 295	0.25 338	0.30 376

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 81	0.27 291	0.45 179	0.36 61	0.25 160	0.48 194	0.30 109	0.58 84	0.90 302	0.42 80	0.36 44	0.30 17	0.29 86	0.49 88	0.30 110	0.16 156	0.14 230	0.18 169	0.15 139	0.18 208	0.15 157

mmm	0.44 207	0.27 291	0.46 196	0.38 106	0.24 130	0.61 265	0.35 191	0.94 275	0.53 119	0.72 221	1.05 320	0.63 197	0.50 220	0.57 144	0.45 259	0.18 220	0.15 259	0.23 312	0.20 295	0.20 258	0.18 235

LL-Strereo	0.57 334	0.27 291	0.68 344	0.48 329	0.34 346	0.39 145	0.48 334	0.94 275	0.97 334	0.83 290	0.78 181	1.10 377	1.18 431	1.33 427	0.49 282	0.17 191	0.14 230	0.22 293	0.19 271	0.16 155	0.17 218

CASS	0.45 217	0.27 291	0.42 145	0.48 329	0.22 65	0.61 265	0.34 169	0.97 289	0.62 141	0.71 209	0.85 225	0.61 189	0.55 246	0.57 144	0.41 226	0.29 379	0.16 289	0.22 293	0.18 243	0.22 300	0.28 363
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ToySt	0.49 267	0.27 291	0.75 376	0.40 167	0.27 227	0.64 290	0.49 340	0.84 237	0.77 223	0.60 132	0.83 210	0.88 320	0.66 314	0.70 265	0.56 314	0.16 156	0.17 308	0.21 279	0.20 295	0.21 279	0.19 267

CRFU-Net	0.57 334	0.27 291	0.57 296	0.46 314	0.30 290	1.20 421	0.52 361	1.10 336	0.56 133	1.00 374	0.98 288	1.06 367	0.79 369	0.81 314	0.71 351	0.21 287	0.19 338	0.18 169	0.16 170	0.18 208	0.19 267

CSP-Net	0.56 328	0.27 291	0.49 239	0.41 196	0.28 250	1.22 423	0.50 343	1.23 394	0.72 191	0.95 357	0.95 270	0.89 324	0.62 285	0.83 325	0.62 326	0.26 356	0.17 308	0.17 130	0.17 218	0.18 208	0.17 218

PSMNet-ADL	0.48 250	0.27 291	0.40 116	0.48 329	0.30 290	0.68 306	0.37 226	0.90 263	0.80 240	0.61 138	0.80 193	0.92 332	0.62 285	0.72 275	0.63 329	0.23 325	0.18 324	0.18 169	0.20 295	0.22 300	0.20 289

TRStereo	0.37 129	0.27 291	0.59 301	0.47 323	0.41 384	0.29 60	0.30 109	0.84 237	0.59 137	0.52 110	0.41 52	0.52 136	0.26 51	0.73 280	0.27 74	0.17 191	0.12 141	0.19 209	0.19 271	0.13 42	0.11 24

ADLNet	0.55 317	0.27 291	0.51 264	0.44 271	0.35 352	0.78 340	0.46 319	1.08 331	0.86 274	0.99 369	0.98 288	0.92 332	0.63 291	0.69 262	0.81 369	0.22 311	0.16 289	0.22 293	0.22 334	0.21 279	0.21 307

hitnet-ft	0.55 317	0.27 291	0.39 107	0.41 196	0.28 250	0.78 340	0.40 279	0.92 269	0.90 302	0.82 278	1.01 298	1.13 385	0.70 340	0.78 306	0.67 340	0.28 372	0.20 347	0.28 376	0.22 334	0.29 361	0.26 347

iResNetv2_ROB	0.52 298	0.27 291	0.69 350	0.38 106	0.25 160	0.62 274	0.35 191	1.17 371	1.01 353	0.99 369	1.06 326	0.88 320	0.67 317	0.66 237	0.39 216	0.19 249	0.13 200	0.15 73	0.11 38	0.18 208	0.16 200

MDST_ROB	0.91 413	0.27 291	0.85 393	0.63 426	0.41 384	2.53 467	0.71 419	1.60 455	1.13 393	2.83 476	1.73 432	0.97 342	0.69 327	1.61 445	0.73 354	0.25 346	0.22 363	0.32 398	0.28 393	0.25 338	0.24 335

FACV-RUCA	0.43 200	0.28 305	0.47 208	0.45 293	0.33 337	0.58 244	0.34 169	0.82 232	0.73 198	0.57 124	0.84 215	0.47 117	0.50 220	0.54 118	0.39 216	0.22 311	0.15 259	0.35 407	0.16 170	0.28 357	0.21 307

rvit_0105_6	0.38 144	0.28 305	0.64 325	0.50 358	0.30 290	0.39 145	0.38 247	0.51 54	0.67 169	0.40 70	0.45 59	0.50 129	0.41 171	0.54 118	0.36 187	0.27 364	0.26 395	0.24 327	0.21 316	0.22 300	0.16 200

rvit_stereo_0081_aga	0.31 61	0.28 305	0.44 167	0.42 234	0.29 276	0.34 107	0.31 131	0.44 31	0.40 73	0.39 65	0.44 57	0.40 77	0.32 108	0.42 45	0.29 104	0.23 325	0.17 308	0.19 209	0.16 170	0.20 258	0.15 157

ITSA-stereo	0.53 304	0.28 305	0.52 269	0.40 167	0.23 102	0.56 237	0.34 169	1.24 401	1.24 412	0.80 258	0.81 200	0.72 251	0.58 263	0.82 317	0.65 334	0.21 287	0.17 308	0.23 312	0.21 316	0.22 300	0.26 347

StereoVision	0.42 190	0.28 305	0.45 179	0.49 344	0.28 250	0.38 139	0.38 247	0.72 189	0.62 141	0.44 86	1.14 352	0.54 144	0.39 159	0.56 133	0.34 154	0.21 287	0.24 381	0.25 340	0.24 362	0.26 344	0.16 200

ssnet_v2	0.58 341	0.28 305	0.56 292	0.43 253	0.29 276	0.95 379	0.59 384	1.13 348	0.99 343	0.93 347	0.80 193	0.99 346	0.64 302	0.82 317	0.94 400	0.25 346	0.22 363	0.23 312	0.24 362	0.20 258	0.19 267

Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 356	0.28 305	0.99 409	0.40 167	0.30 290	1.03 395	0.56 378	1.10 336	0.99 343	0.97 362	1.22 372	1.06 367	0.69 327	1.07 395	0.95 403	0.19 249	0.11 86	0.16 96	0.13 88	0.22 300	0.21 307

pcwnet_v2	0.58 341	0.28 305	0.84 392	0.45 293	0.35 352	0.61 265	0.35 191	1.27 409	1.21 407	0.99 369	1.27 381	0.72 251	0.58 263	0.67 247	0.48 280	0.27 364	0.21 357	0.24 327	0.23 347	0.29 361	0.29 369

sCroCo_RVC	0.35 95	0.28 305	0.69 350	0.51 374	0.39 372	0.41 162	0.31 131	0.49 45	0.45 96	0.31 33	0.48 73	0.38 66	0.32 108	0.46 68	0.32 127	0.21 287	0.22 363	0.19 209	0.19 271	0.21 279	0.20 289

HGLStereo	0.56 328	0.28 305	0.57 296	0.50 358	0.37 359	0.80 346	0.45 316	1.02 308	0.78 230	0.86 304	1.14 352	0.89 324	0.82 377	0.76 295	0.73 354	0.21 287	0.20 347	0.19 209	0.18 243	0.19 242	0.21 307

DLCB_ROB	0.58 341	0.28 305	0.47 208	0.49 344	0.32 327	0.77 336	0.50 343	0.99 294	0.92 312	1.04 390	1.14 352	1.21 390	0.69 327	0.88 344	0.69 344	0.20 272	0.20 347	0.22 293	0.22 334	0.21 279	0.18 235

SGM_RVC	0.97 418	0.28 305	0.41 124	0.39 134	0.22 65	1.55 445	0.73 421	1.51 448	1.25 417	2.25 466	1.92 441	2.58 463	1.56 452	2.02 465	1.19 430	0.27 364	0.27 401	0.27 368	0.25 371	0.25 338	0.25 342
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
rvit_0105_4	0.41 183	0.29 317	0.71 359	0.50 358	0.29 276	0.41 162	0.41 294	0.55 72	0.73 198	0.45 88	0.48 73	0.55 147	0.44 188	0.57 144	0.36 187	0.28 372	0.26 395	0.25 340	0.22 334	0.23 317	0.18 235

test_sample7	0.52 298	0.29 317	0.50 252	0.36 61	0.27 227	0.62 274	0.41 294	1.06 323	0.88 287	0.92 343	0.86 228	0.85 304	0.69 327	0.68 257	0.50 283	0.26 356	0.20 347	0.27 368	0.26 382	0.27 354	0.24 335

NINENet	0.50 282	0.29 317	0.51 264	0.45 293	0.32 327	0.70 313	0.34 169	1.10 336	0.88 287	0.80 258	0.94 262	0.65 217	0.49 209	0.73 280	0.51 293	0.22 311	0.20 347	0.25 340	0.18 243	0.22 300	0.21 307

GEStereo_RVC	0.55 317	0.29 317	0.63 320	0.49 344	0.31 311	0.70 313	0.54 369	1.22 390	0.92 312	0.82 278	0.85 225	0.85 304	0.63 291	0.90 352	0.65 334	0.24 336	0.16 289	0.19 209	0.16 170	0.21 279	0.22 323

RAFT + AFF	0.53 304	0.29 317	0.75 376	0.51 374	0.32 327	0.63 283	0.60 386	1.00 298	0.91 307	0.78 252	0.87 235	0.83 298	0.58 263	0.80 311	0.47 276	0.17 191	0.20 347	0.23 312	0.22 334	0.18 208	0.18 235

CFNet	0.51 289	0.29 317	0.46 196	0.41 196	0.27 227	0.70 313	0.32 148	1.13 348	1.00 349	0.72 221	1.07 329	0.85 304	0.60 274	0.76 295	0.52 300	0.19 249	0.14 230	0.23 312	0.23 347	0.21 279	0.16 200

iResNet	0.49 267	0.29 317	0.79 388	0.42 234	0.21 49	0.61 265	0.40 279	0.82 232	0.99 343	0.87 311	1.12 343	0.69 234	0.53 230	0.78 306	0.51 293	0.15 110	0.11 86	0.14 36	0.12 58	0.17 188	0.15 157

pmcnn	1.23 444	0.29 317	0.96 406	0.40 167	0.23 102	0.95 379	0.69 409	1.16 366	1.28 422	1.67 448	2.33 450	11.15 498	0.86 386	0.93 368	0.88 384	0.15 110	0.12 141	0.12 4	0.10 24	0.15 121	0.15 157

DDVS	0.52 298	0.30 325	0.56 292	0.41 196	0.31 311	0.71 318	0.34 169	0.91 267	0.67 169	0.85 298	0.89 247	1.12 381	0.46 197	0.86 339	0.60 322	0.22 311	0.16 289	0.22 293	0.18 243	0.25 338	0.26 347

fast-acv-ft	0.64 357	0.30 325	0.73 367	0.45 293	0.34 346	1.17 417	0.49 340	0.86 244	0.98 338	1.02 381	1.36 393	1.29 398	0.85 384	0.76 295	0.81 369	0.21 287	0.23 373	0.23 312	0.23 347	0.21 279	0.20 289

LMCR-Stereo	0.53 304	0.30 325	0.53 277	0.58 410	0.30 290	0.83 361	0.36 212	1.19 376	0.76 216	0.88 319	1.04 316	0.56 150	0.62 285	0.82 317	0.67 340	0.19 249	0.15 259	0.19 209	0.14 115	0.23 317	0.17 218

DMCA-RVC	0.51 289	0.30 325	0.59 301	0.50 358	0.32 327	0.54 219	0.38 247	0.86 244	0.68 174	0.94 350	0.86 228	0.91 330	0.68 323	0.70 265	0.59 319	0.23 325	0.18 324	0.31 393	0.23 347	0.26 344	0.19 267

NVstereo2D	0.60 351	0.30 325	0.75 376	0.48 329	0.43 395	0.89 370	0.48 334	1.05 320	1.15 396	0.66 179	0.86 228	0.88 320	0.70 340	0.99 378	0.65 334	0.32 400	0.15 259	0.28 376	0.20 295	0.40 411	0.36 405

rvit_0105_5	0.42 190	0.31 330	0.73 367	0.50 358	0.29 276	0.44 177	0.42 303	0.61 102	0.74 205	0.51 105	0.51 86	0.60 184	0.47 201	0.57 144	0.38 210	0.27 364	0.25 389	0.25 340	0.23 347	0.22 300	0.18 235

TestStereo	0.38 144	0.31 330	0.40 116	0.45 293	0.20 35	0.40 149	0.37 226	0.66 135	0.65 164	0.53 113	0.78 181	0.47 117	0.40 165	0.55 123	0.37 202	0.18 220	0.13 200	0.20 238	0.15 139	0.22 300	0.13 92

stereogan	0.80 391	0.31 330	0.71 359	0.59 414	0.50 419	1.72 456	0.48 334	1.35 424	1.37 429	1.00 374	1.46 415	1.56 435	0.95 408	1.29 423	0.84 373	0.28 372	0.29 410	0.29 384	0.25 371	0.38 408	0.38 416

BEATNet_4x	0.46 224	0.32 333	0.56 292	0.37 78	0.19 18	0.63 283	0.35 191	1.01 305	0.72 191	0.77 248	0.83 210	0.70 238	0.59 270	0.68 257	0.53 303	0.16 156	0.12 141	0.16 96	0.14 115	0.24 330	0.16 200

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 304	0.32 333	0.64 325	0.44 271	0.30 290	0.66 300	0.44 314	1.04 315	0.88 287	0.91 335	0.91 254	0.99 346	0.60 274	0.68 257	0.60 322	0.21 287	0.17 308	0.22 293	0.22 334	0.21 279	0.21 307
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
AANet_RVC	0.57 334	0.32 333	0.54 281	0.45 293	0.27 227	0.57 242	0.48 334	1.00 298	1.28 422	0.86 304	1.33 391	0.87 315	0.58 263	1.07 395	0.75 358	0.18 220	0.12 141	0.15 73	0.13 88	0.18 208	0.18 235

AdaStereo	0.50 282	0.32 333	0.47 208	0.48 329	0.25 160	0.67 304	0.32 148	1.17 371	0.88 287	0.75 235	0.99 293	0.75 270	0.49 209	0.67 247	0.46 269	0.27 364	0.12 141	0.28 376	0.18 243	0.23 317	0.18 235
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.
SGM-ForestM	4.04 488	0.32 333	0.46 196	0.43 253	0.27 227	7.50 495	1.45 478	3.84 488	4.24 486	8.19 497	6.76 495	19.00 504	9.08 495	10.74 499	6.62 489	0.31 389	0.33 432	0.32 398	0.32 413	0.29 361	0.29 369

StereoDRNet-Refined	0.58 341	0.32 333	0.54 281	0.46 314	0.30 290	0.96 382	0.40 279	1.00 298	0.94 324	1.12 408	1.08 332	0.96 340	0.67 317	0.90 352	0.89 394	0.17 191	0.13 200	0.22 293	0.21 316	0.20 258	0.19 267
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DRN-Test	0.66 361	0.32 333	0.66 337	0.50 358	0.39 372	1.15 414	0.61 391	1.49 444	1.01 353	1.12 408	1.08 332	1.06 367	0.69 327	0.77 302	0.94 400	0.23 325	0.17 308	0.26 356	0.25 371	0.25 338	0.21 307

SGM-Forest	0.62 354	0.32 333	0.39 107	0.43 253	0.30 290	1.02 392	0.55 373	1.09 335	1.05 370	1.06 395	1.18 366	1.10 377	0.67 317	0.88 344	0.62 326	0.31 389	0.33 432	0.33 403	0.30 400	0.30 370	0.28 363
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
FAT-Stereo	0.73 379	0.33 341	0.75 376	0.49 344	0.37 359	0.71 318	0.59 384	1.36 427	1.30 424	1.03 389	1.40 402	1.59 438	1.15 427	0.87 341	0.86 378	0.28 372	0.28 405	0.28 376	0.23 347	0.28 357	0.38 416

FADNet-RVC-Resample	0.56 328	0.33 341	1.16 425	0.49 344	0.34 346	0.71 318	0.43 305	1.01 305	0.93 317	0.82 278	0.87 235	0.74 268	0.67 317	0.73 280	0.45 259	0.18 220	0.18 324	0.26 356	0.27 388	0.26 344	0.27 356

TDLM	0.57 334	0.33 341	0.49 239	0.51 374	0.30 290	0.66 300	0.73 421	1.03 312	1.01 353	0.82 278	1.10 338	0.84 302	0.70 340	0.86 339	0.58 315	0.28 372	0.17 308	0.25 340	0.22 334	0.26 344	0.19 267

CVANet_RVC	0.57 334	0.33 341	0.44 167	0.47 323	0.32 327	0.67 304	0.61 391	1.05 320	0.93 317	0.85 298	1.04 316	1.01 352	0.73 351	0.83 325	0.52 300	0.29 379	0.19 338	0.27 368	0.25 371	0.31 375	0.21 307

StereoDRNet	0.64 357	0.33 341	0.68 344	0.51 374	0.43 395	1.03 395	0.53 365	1.47 441	0.99 343	1.10 405	0.87 235	1.07 372	0.71 344	0.82 317	0.88 384	0.23 325	0.19 338	0.25 340	0.23 347	0.27 354	0.19 267

rvit_0105_3	0.47 239	0.34 346	0.77 386	0.54 397	0.31 311	0.49 198	0.47 326	0.63 114	0.79 238	0.65 167	0.59 114	0.64 204	0.50 220	0.65 229	0.39 216	0.29 379	0.27 401	0.29 384	0.28 393	0.21 279	0.20 289

ACV-stereo	0.62 354	0.34 346	1.00 410	0.43 253	0.31 311	1.20 421	0.40 279	0.75 205	0.83 257	0.64 158	0.77 170	2.10 453	1.03 416	0.81 314	0.64 332	0.21 287	0.17 308	0.18 169	0.18 243	0.21 279	0.21 307

SACVNet	0.58 341	0.34 346	0.55 286	0.55 401	0.36 354	0.63 283	0.48 334	1.13 348	0.77 223	1.02 381	1.06 326	1.02 357	0.74 353	0.90 352	0.51 293	0.27 364	0.21 357	0.25 340	0.24 362	0.29 361	0.36 405

Anonymous3	0.46 224	0.34 346	0.86 398	0.50 358	0.37 359	0.81 351	0.50 343	0.72 189	0.65 164	0.51 105	0.65 128	0.45 105	0.45 193	0.64 222	0.38 210	0.24 336	0.24 381	0.22 293	0.21 316	0.23 317	0.23 329

HCRNet	0.44 207	0.34 346	0.41 124	0.53 391	0.26 199	0.53 215	0.29 94	0.83 234	0.63 152	0.71 209	0.81 200	0.77 282	0.50 220	0.66 237	0.36 187	0.24 336	0.16 289	0.24 327	0.20 295	0.21 279	0.18 235

DeepPruner_ROB	0.53 304	0.34 346	0.59 301	0.41 196	0.30 290	0.50 201	0.43 305	1.19 376	0.70 180	0.85 298	1.05 320	0.86 309	0.55 246	0.84 330	0.51 293	0.29 379	0.23 373	0.22 293	0.22 334	0.26 344	0.25 342

S-Stereo	0.74 380	0.35 352	0.96 406	0.56 404	0.45 406	0.82 359	0.60 386	1.24 401	1.60 451	0.96 358	1.41 404	1.12 381	0.94 405	0.80 311	1.04 417	0.26 356	0.31 423	0.28 376	0.25 371	0.32 380	0.47 441

ADCP+	1.06 430	0.35 352	1.51 457	0.49 344	0.51 422	1.45 440	0.55 373	1.25 405	1.03 361	1.16 412	1.15 357	1.10 377	1.07 421	1.56 442	6.75 490	0.19 249	0.16 289	0.23 312	0.21 316	0.28 357	0.21 307

RYNet	0.72 377	0.35 352	0.64 325	0.53 391	0.67 446	1.31 430	0.67 399	1.20 380	1.18 401	1.05 392	0.87 235	1.27 395	0.93 404	0.93 368	1.27 436	0.22 311	0.16 289	0.26 356	0.23 347	0.40 411	0.39 418

XPNet_ROB	0.70 369	0.35 352	0.68 344	0.52 385	0.40 377	0.79 343	0.85 437	1.16 366	0.94 324	1.33 429	1.15 357	1.38 417	0.83 381	1.03 389	0.90 396	0.32 400	0.25 389	0.26 356	0.24 362	0.31 375	0.28 363

CBMV	0.64 357	0.35 352	0.41 124	0.42 234	0.25 160	1.01 390	0.77 425	1.13 348	1.09 388	1.17 413	1.22 372	1.04 361	0.75 355	0.88 344	0.63 329	0.28 372	0.30 414	0.34 405	0.30 400	0.26 344	0.26 347
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
DualNet (step1)	0.57 334	0.36 357	0.72 364	0.38 106	0.30 290	0.71 318	0.43 305	1.06 323	0.88 287	0.92 343	0.86 228	0.85 304	0.69 327	0.68 257	0.50 283	0.41 433	0.20 347	0.40 424	0.41 436	0.36 399	0.33 391

test_sample9	1.05 429	0.36 357	0.72 364	0.38 106	0.30 290	0.71 318	0.43 305	1.06 323	0.88 287	0.92 343	0.86 228	0.85 304	0.69 327	1.20 411	1.36 439	0.41 433	8.41 498	0.40 424	0.41 436	0.36 399	0.33 391

test_sample8	1.25 446	0.36 357	0.72 364	0.38 106	0.30 290	0.71 318	0.43 305	1.13 348	0.75 208	1.50 435	0.95 270	3.29 473	1.59 454	1.20 411	1.36 439	0.41 433	8.41 498	0.40 424	0.41 436	0.36 399	0.33 391

GwcNet	0.69 367	0.36 357	1.10 419	0.51 374	0.42 390	1.08 406	0.50 343	1.21 382	1.16 397	1.00 374	1.37 396	1.06 367	0.79 369	0.92 362	0.94 400	0.25 346	0.24 381	0.24 327	0.22 334	0.23 317	0.26 347

RP	0.76 382	0.36 357	0.63 320	0.66 435	0.58 440	0.80 346	0.55 373	1.14 357	1.22 409	0.97 362	1.65 426	1.43 422	1.32 441	1.01 382	0.84 373	0.33 408	0.30 414	0.36 412	0.30 400	0.34 391	0.34 398

WCMA_ROB	1.14 436	0.36 357	0.76 381	0.49 344	0.44 402	1.23 425	0.67 399	1.11 341	1.23 410	2.84 477	3.95 483	3.28 472	1.83 464	1.25 419	0.99 410	0.44 437	0.34 434	0.34 405	0.37 422	0.41 417	0.40 421

rvit_stereo_0075_2	0.47 239	0.37 363	0.70 354	0.53 391	0.46 413	0.43 171	0.36 212	0.81 230	0.67 169	0.55 119	0.74 160	0.59 178	0.43 179	0.63 210	0.43 235	0.32 400	0.23 373	0.35 407	0.25 371	0.30 370	0.25 342

SDNR	0.86 404	0.37 363	1.47 455	0.40 167	0.38 368	3.38 483	0.33 158	0.90 263	0.98 338	0.99 369	2.09 448	0.59 178	0.71 344	1.29 423	0.70 347	0.51 448	0.56 463	0.36 412	0.26 382	0.43 421	0.46 436

GMStereo	0.39 160	0.37 363	0.54 281	0.40 167	0.26 199	0.42 169	0.36 212	0.59 86	1.04 366	0.55 119	0.51 86	0.37 61	0.35 128	0.54 118	0.41 226	0.19 249	0.13 200	0.16 96	0.17 218	0.24 330	0.18 235
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
APVNet	0.71 373	0.37 363	0.89 401	0.56 404	0.45 406	1.18 419	0.68 404	1.41 435	0.85 269	0.81 269	1.15 357	1.04 361	0.81 373	1.10 400	1.17 428	0.26 356	0.28 405	0.32 398	0.31 407	0.29 361	0.30 376

FADNet_RVC	0.55 317	0.37 363	1.17 429	0.44 271	0.31 311	0.56 237	0.34 169	1.06 323	0.88 287	0.67 181	0.90 251	0.61 189	0.65 308	0.93 368	0.70 347	0.21 287	0.18 324	0.26 356	0.23 347	0.31 375	0.28 363

STTStereo	0.55 317	0.37 363	0.76 381	0.44 271	0.31 311	0.60 263	0.44 314	0.96 286	0.86 274	0.99 369	0.90 251	0.96 340	0.58 263	0.71 270	0.61 324	0.25 346	0.23 373	0.26 356	0.32 413	0.24 330	0.23 329

SuperB	1.04 426	0.37 363	4.81 485	0.43 253	0.31 311	0.99 388	0.46 319	1.02 308	2.09 462	1.09 403	1.09 336	0.75 270	0.81 373	1.06 392	1.76 450	0.19 249	0.15 259	0.17 130	0.15 139	2.82 491	0.26 347

GANet	0.70 369	0.37 363	0.55 286	0.51 374	0.34 346	0.94 376	0.96 445	1.08 331	0.94 324	1.04 390	1.98 444	1.13 385	0.88 392	1.12 403	0.66 337	0.25 346	0.26 395	0.27 368	0.22 334	0.31 375	0.22 323

CBMV_ROB	0.59 348	0.37 363	0.38 88	0.39 134	0.28 250	0.74 327	0.28 85	1.00 298	0.98 338	0.94 350	1.25 379	0.81 296	0.78 367	0.87 341	0.50 283	0.36 422	0.37 439	0.43 430	0.40 431	0.33 385	0.30 376

PSMNet_ROB	0.64 357	0.37 363	0.65 331	0.56 404	0.42 390	0.97 383	0.83 431	1.21 382	0.92 312	0.79 256	1.02 306	1.08 374	0.63 291	0.82 317	0.91 398	0.29 379	0.20 347	0.31 393	0.31 407	0.26 344	0.23 329

dd	0.43 200	0.38 373	0.55 286	0.44 271	0.25 160	0.47 192	0.38 247	0.70 177	1.05 370	0.59 128	0.65 128	0.42 90	0.39 159	0.66 237	0.50 283	0.24 336	0.15 259	0.21 279	0.15 139	0.22 300	0.18 235

edge stereo	0.76 382	0.38 373	0.74 372	0.52 385	0.43 395	0.80 346	0.53 365	1.28 411	1.06 377	1.28 425	1.38 401	1.81 443	1.11 424	1.08 397	0.85 377	0.33 408	0.32 426	0.41 428	0.28 393	0.32 380	0.36 405

Nwc_Net	0.78 387	0.38 373	0.73 367	0.60 419	0.55 432	1.05 400	0.55 373	1.67 460	1.05 370	0.88 319	1.86 440	1.40 420	1.09 422	1.10 400	0.87 382	0.30 386	0.25 389	0.36 412	0.38 425	0.29 361	0.29 369

ADCL	1.04 426	0.38 373	1.35 446	0.50 358	0.39 372	1.61 449	0.89 439	1.29 412	1.39 432	1.29 426	1.50 417	1.24 393	1.24 436	1.37 435	4.87 483	0.21 287	0.19 338	0.25 340	0.25 371	0.29 361	0.27 356

sAnonymous2	0.40 172	0.39 377	0.85 393	0.48 329	0.37 359	0.40 149	0.46 319	0.57 78	0.52 116	0.38 57	0.46 64	0.35 49	0.42 173	0.43 49	0.30 110	0.19 249	0.14 230	0.18 169	0.17 218	0.57 448	0.44 431

CroCo_RVC	0.40 172	0.39 377	0.85 393	0.48 329	0.37 359	0.40 149	0.46 319	0.57 78	0.52 116	0.38 57	0.46 64	0.35 49	0.42 173	0.43 49	0.30 110	0.19 249	0.14 230	0.18 169	0.17 218	0.57 448	0.44 431

AF-Net	0.81 394	0.39 377	0.68 344	0.64 427	0.54 430	0.91 371	0.51 358	1.61 456	1.31 425	0.96 358	2.02 445	1.46 423	1.26 439	1.11 402	0.99 410	0.32 400	0.24 381	0.39 421	0.27 388	0.30 370	0.25 342

NOSS_ROB	0.57 334	0.39 377	0.39 107	0.44 271	0.30 290	0.73 326	0.54 369	1.03 312	1.08 386	0.67 181	0.87 235	0.76 276	0.57 254	0.77 302	0.47 276	0.38 426	0.38 441	0.44 432	0.42 440	0.37 404	0.34 398

rvit_105_1	0.54 315	0.40 381	0.76 381	0.58 410	0.37 359	0.59 257	0.68 404	0.70 177	0.94 324	0.82 278	0.69 141	0.73 262	0.58 263	0.78 306	0.54 307	0.32 400	0.29 410	0.31 393	0.34 417	0.23 317	0.20 289

Wz-Net-MNSev	0.76 382	0.40 381	1.34 445	0.50 358	0.40 377	1.44 439	0.83 431	1.15 360	1.16 397	1.25 424	1.20 371	1.13 385	0.81 373	1.16 406	1.00 413	0.22 311	0.19 338	0.24 327	0.23 347	0.28 357	0.26 347

NCC-stereo	0.78 387	0.40 381	0.76 381	0.61 421	0.67 446	0.81 351	0.69 409	1.54 452	1.11 390	0.90 330	1.36 393	1.33 409	1.16 428	1.19 409	0.88 384	0.31 389	0.30 414	0.37 416	0.48 449	0.33 385	0.33 391

Abc-Net	0.78 387	0.40 381	0.76 381	0.61 421	0.67 446	0.81 351	0.69 409	1.54 452	1.11 390	0.90 330	1.36 393	1.33 409	1.16 428	1.19 409	0.88 384	0.31 389	0.30 414	0.37 416	0.48 449	0.33 385	0.33 391
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
NCCL2	0.72 377	0.41 385	0.65 331	0.64 427	0.44 402	0.98 387	1.20 460	1.11 341	1.00 349	0.98 367	0.96 274	1.49 428	0.87 389	0.90 352	0.79 364	0.31 389	0.26 395	0.39 421	0.39 429	0.32 380	0.32 387

SANet	1.07 432	0.41 385	1.06 415	0.48 329	0.30 290	1.41 436	0.94 443	1.42 436	3.36 480	1.58 439	2.43 454	2.33 459	1.70 459	1.34 429	1.07 419	0.28 372	0.24 381	0.26 356	0.23 347	0.34 391	0.30 376

FINET	0.67 362	0.42 387	1.00 410	0.46 314	0.43 395	0.83 361	0.89 439	1.08 331	1.50 441	0.87 311	1.14 352	0.71 242	0.68 323	0.92 362	0.70 347	0.36 422	0.30 414	0.26 356	0.24 362	0.35 395	0.33 391

DPSNet	0.99 420	0.42 387	1.88 465	0.53 391	0.41 384	1.59 448	1.26 466	2.21 471	1.43 435	1.10 405	1.11 339	1.46 423	1.95 468	1.34 429	1.26 434	0.34 414	0.25 389	0.25 340	0.21 316	0.46 429	0.37 410

ADCRef	0.80 391	0.43 389	1.32 444	0.50 358	0.45 406	1.07 402	0.51 358	1.07 327	0.98 338	1.17 413	1.42 405	0.87 315	0.91 395	0.85 337	3.19 471	0.18 220	0.16 289	0.23 312	0.23 347	0.22 300	0.21 307

PA-Net	0.67 362	0.43 389	0.83 391	0.50 358	0.53 427	0.94 376	0.68 404	1.10 336	1.14 395	0.80 258	0.88 243	0.87 315	0.77 362	1.02 387	0.88 384	0.24 336	0.41 448	0.29 384	0.44 441	0.26 344	0.34 398
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
LALA_ROB	0.74 380	0.43 389	0.69 350	0.54 397	0.40 377	1.01 390	0.95 444	1.21 382	1.07 383	1.22 420	1.12 343	1.56 435	0.79 369	1.04 391	0.86 378	0.33 408	0.22 363	0.35 407	0.30 400	0.35 395	0.31 383

MeshStereo	1.34 449	0.43 389	0.54 281	0.44 271	0.34 346	1.66 452	0.60 386	1.94 465	1.37 429	4.47 490	3.25 469	4.71 481	1.94 467	1.92 461	1.17 428	0.35 419	0.35 436	0.37 416	0.31 407	0.32 380	0.32 387
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
GMStereo_Zeroshot	0.49 267	0.44 393	0.74 372	0.49 344	0.27 227	0.56 237	0.29 94	0.73 197	0.76 216	0.86 304	0.94 262	0.91 330	0.36 142	0.74 287	0.43 235	0.26 356	0.14 230	0.26 356	0.15 139	0.36 399	0.18 235

Anonymous_2	0.82 395	0.44 393	0.63 320	0.40 167	0.43 395	0.80 346	0.52 361	0.72 189	0.77 223	0.71 209	0.60 116	0.87 315	0.76 358	0.75 291	0.58 315	0.52 449	0.54 462	0.54 449	4.82 499	0.56 446	0.40 421

PS-NSSS	0.58 341	0.44 393	0.62 311	0.42 234	0.33 337	0.66 300	0.58 382	1.02 308	0.86 274	0.77 248	1.28 383	0.72 251	0.64 302	0.82 317	0.59 319	0.31 389	0.26 395	0.40 424	0.27 388	0.33 385	0.26 347

NaN_ROB	0.69 367	0.44 393	0.69 350	0.51 374	0.33 337	0.97 383	1.06 452	1.22 390	1.19 403	1.24 423	0.96 274	1.08 374	0.78 367	1.20 411	0.67 340	0.24 336	0.30 414	0.23 312	0.24 362	0.23 317	0.25 342

HBP-ISP	0.59 348	0.45 397	0.43 155	0.45 293	0.33 337	0.70 313	0.28 85	1.11 341	1.00 349	0.83 290	1.18 366	0.65 217	0.68 323	0.88 344	0.52 300	0.35 419	0.38 441	0.47 437	0.41 436	0.38 408	0.31 383

DANet	0.71 373	0.45 397	0.91 402	0.59 414	0.40 377	0.81 351	0.40 279	0.97 289	0.84 262	1.20 418	1.22 372	1.33 409	0.88 392	1.16 406	1.24 432	0.27 364	0.23 373	0.31 393	0.25 371	0.35 395	0.32 387
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
G-Net	0.95 417	0.46 399	1.04 413	0.64 427	0.48 415	2.12 463	0.64 395	1.01 305	0.87 283	1.75 450	2.82 467	1.30 400	1.64 458	1.06 392	0.96 405	0.36 422	0.29 410	0.35 407	0.25 371	0.45 426	0.42 425

RTSC	0.87 405	0.48 400	1.23 435	0.52 385	0.37 359	1.13 411	0.50 343	1.34 421	1.79 456	1.51 436	1.24 377	1.12 381	0.81 373	1.62 446	2.16 460	0.25 346	0.19 338	0.23 312	0.24 362	0.30 370	0.31 383

ADCPNet	1.03 425	0.48 400	2.70 473	0.54 397	0.42 390	1.40 434	0.75 423	1.13 348	1.07 383	1.22 420	1.42 405	1.68 440	1.09 422	1.36 434	3.45 475	0.30 386	0.28 405	0.29 384	0.32 413	0.37 404	0.35 403

PDISCO_ROB	0.91 413	0.48 400	1.06 415	0.99 457	0.97 460	1.67 454	0.63 393	1.64 458	1.59 448	1.06 395	1.18 366	1.31 401	0.79 369	1.55 440	0.97 406	0.49 445	0.22 363	0.45 433	0.40 431	0.45 426	0.37 410

CSAN	0.83 401	0.49 403	0.77 386	0.60 419	0.41 384	1.14 412	1.06 452	1.19 376	1.46 439	1.32 427	1.43 408	1.37 416	1.19 433	1.27 422	0.86 378	0.39 428	0.31 423	0.36 412	0.37 422	0.35 395	0.34 398

ETE_ROB	0.70 369	0.49 403	0.73 367	0.56 404	0.36 354	0.79 343	0.87 438	1.14 357	0.93 317	1.19 415	1.18 366	1.39 418	0.82 377	0.99 378	0.80 366	0.26 356	0.21 357	0.31 393	0.26 382	0.33 385	0.34 398

MSMD_ROB	1.21 443	0.49 403	0.62 311	0.59 414	0.50 419	1.62 451	0.67 399	1.23 394	1.24 412	2.45 470	3.77 477	3.09 469	2.98 483	1.32 426	0.81 369	0.45 438	0.41 448	0.49 444	0.51 456	0.47 431	0.44 431

PWCDC_ROB	0.89 409	0.49 403	0.80 390	0.74 448	0.40 377	1.03 395	0.39 269	1.33 419	2.35 469	1.02 381	3.77 477	0.81 296	0.92 399	1.20 411	0.90 396	0.34 414	0.22 363	0.24 327	0.20 295	0.34 391	0.29 369

dad	0.58 341	0.50 407	0.64 325	0.43 253	0.30 290	0.59 257	0.36 212	0.78 221	1.25 417	1.01 379	1.17 364	1.15 388	0.53 230	0.68 257	0.50 283	0.35 419	0.23 373	0.37 416	0.21 316	0.29 361	0.20 289

SHD	0.93 416	0.50 407	1.18 430	0.59 414	0.46 413	0.97 383	0.48 334	1.70 461	2.15 463	1.58 439	1.37 396	1.42 421	1.19 433	1.31 425	1.60 445	0.31 389	0.26 395	0.32 398	0.33 416	0.40 411	0.42 425

FBW_ROB	0.88 407	0.50 407	0.85 393	0.55 401	0.40 377	1.17 417	0.78 427	1.50 445	1.37 429	1.33 429	1.27 381	1.48 427	1.00 414	2.57 477	0.98 409	0.25 346	0.32 426	0.45 433	0.30 400	0.34 391	0.28 363

FC-DCNN v2	1.65 464	0.51 410	0.65 331	0.61 421	0.49 417	1.61 449	0.70 414	1.75 463	1.56 447	4.74 493	4.91 491	6.46 492	3.31 485	1.91 460	1.11 422	0.46 439	0.42 450	0.47 437	0.46 442	0.48 432	0.46 436

Wz-Net-LNSev	0.71 373	0.51 410	1.36 450	0.50 358	0.41 384	1.15 414	0.69 409	1.21 382	1.07 383	1.02 381	1.12 343	1.08 374	0.87 389	0.89 350	0.89 394	0.24 336	0.22 363	0.21 279	0.19 271	0.26 344	0.26 347

Syn2CoEx	0.71 373	0.51 410	0.95 404	0.64 427	0.45 406	0.91 371	0.53 365	1.48 442	1.13 393	0.93 347	1.35 392	1.02 357	0.99 412	0.92 362	0.80 366	0.30 386	0.27 401	0.28 376	0.24 362	0.23 317	0.24 335

psmorigin	0.82 395	0.51 410	2.09 467	0.49 344	0.41 384	0.85 365	0.50 343	1.04 315	0.88 287	1.45 433	1.43 408	1.50 429	1.06 419	1.22 416	0.97 406	0.31 389	0.32 426	0.27 368	0.27 388	0.33 385	0.42 425

FADNet	0.61 353	0.51 410	1.10 419	0.45 293	0.44 402	0.65 297	0.41 294	1.19 376	1.05 370	0.70 202	0.84 215	0.98 345	0.66 314	0.82 317	0.50 283	0.29 379	0.30 414	0.27 368	0.30 400	0.46 429	0.35 403

MANE	4.13 489	0.51 410	0.64 325	0.66 435	0.56 435	6.89 494	0.99 448	7.55 496	12.04 493	6.68 496	8.57 497	10.69 497	9.45 496	7.59 496	6.39 488	0.49 445	0.43 454	0.48 441	0.98 477	0.49 434	0.48 444

FC-DCNN	1.59 460	0.51 410	0.66 337	0.61 421	0.49 417	1.56 446	0.70 414	1.66 459	1.53 443	4.64 491	4.62 489	5.85 488	3.34 487	1.84 458	1.11 422	0.46 439	0.42 450	0.47 437	0.46 442	0.48 432	0.46 436

ADCMid	1.14 436	0.52 417	2.23 470	0.53 391	0.43 395	1.07 402	0.75 423	1.23 394	1.05 370	2.15 463	1.44 410	1.50 429	1.43 447	1.56 442	5.01 484	0.26 356	0.24 381	0.29 384	0.31 407	0.37 404	0.33 391

DeepPrunerF	0.89 409	0.52 417	3.43 478	0.68 441	0.81 452	0.72 325	0.72 420	1.22 390	1.99 461	0.93 347	1.01 298	0.87 315	0.86 386	1.08 397	0.95 403	0.34 414	0.28 405	0.43 430	0.39 429	0.30 370	0.32 387

PWC_ROB	0.87 405	0.52 417	1.28 439	0.50 358	0.32 327	0.91 371	0.37 226	1.36 427	1.46 439	1.61 442	2.59 460	1.16 389	1.01 415	1.34 429	1.40 443	0.25 346	0.18 324	0.28 376	0.20 295	0.29 361	0.28 363

XX-TBD	0.32 67	0.53 420	0.26 11	0.51 374	0.20 35	0.37 126	0.24 45	0.40 15	0.73 198	0.54 117	0.69 141	0.31 23	0.25 40	0.32 10	0.27 74	0.16 156	0.10 20	0.12 4	0.09 9	0.13 42	0.11 24

FADNet-RVC	0.60 351	0.53 420	1.14 424	0.46 314	0.39 372	0.61 265	0.39 269	1.12 346	0.87 283	0.70 202	0.84 215	1.04 361	0.55 246	0.94 375	0.69 344	0.26 356	0.25 389	0.28 376	0.28 393	0.31 375	0.31 383

DGSMNet	0.76 382	0.55 422	1.29 441	0.58 410	0.62 443	0.94 376	0.70 414	1.26 407	1.11 390	0.83 290	1.24 377	1.00 349	0.71 344	1.03 389	0.81 369	0.34 414	0.29 410	0.41 428	0.40 431	0.57 448	0.55 453

FCDSN-DC	1.39 454	0.56 423	0.65 331	0.74 448	0.59 441	1.38 433	0.63 393	1.35 424	1.39 432	3.26 484	4.50 488	4.61 479	2.63 478	1.58 444	1.03 414	0.46 439	0.42 450	0.48 441	0.47 447	0.50 436	0.50 448
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
aanetorigin	0.83 401	0.56 423	1.87 464	0.49 344	0.38 368	0.56 237	0.66 397	0.70 177	1.00 349	2.42 469	2.02 445	1.31 401	1.18 431	0.93 368	1.13 427	0.20 272	0.18 324	0.20 238	0.19 271	0.27 354	0.30 376

ccnet	0.82 395	0.57 425	0.75 376	0.54 397	0.59 441	1.09 407	0.66 397	1.38 430	0.94 324	1.12 408	1.44 410	1.29 398	0.92 399	0.95 377	1.24 432	0.49 445	0.42 450	0.50 446	0.47 447	0.51 437	0.46 436

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 424	0.57 425	1.51 457	0.67 438	0.50 419	2.57 468	1.66 481	1.20 380	1.43 435	1.38 431	1.57 423	1.33 409	0.92 399	1.64 449	0.88 384	0.37 425	0.39 445	0.46 436	0.60 461	0.41 417	0.40 421

WZ-Net	1.19 442	0.59 427	4.07 482	0.62 425	0.51 422	1.34 431	1.31 470	1.32 417	1.74 455	1.53 438	1.65 426	1.74 442	1.28 440	2.25 471	2.01 457	0.27 364	0.21 357	0.23 312	0.25 371	0.40 411	0.39 418

MFN_U_SF_RVC	1.09 434	0.59 427	1.97 466	0.67 438	0.44 402	1.93 460	0.60 386	1.85 464	1.36 427	1.61 442	1.54 421	1.95 451	1.37 443	1.64 449	1.73 448	0.40 432	0.37 439	0.45 433	0.48 449	0.44 422	0.44 431

RGC	0.79 390	0.59 427	0.71 359	0.65 432	0.65 445	0.92 375	0.58 382	1.29 412	1.05 370	1.07 398	1.45 413	1.47 426	1.03 416	1.21 415	0.88 384	0.32 400	0.30 414	0.48 441	0.40 431	0.37 404	0.37 410

ADCS	1.51 458	0.61 430	3.42 477	0.59 414	0.51 422	1.27 428	1.08 455	1.59 454	1.81 457	1.91 457	1.66 428	1.51 432	1.42 446	1.94 463	8.60 492	0.33 408	0.32 426	0.33 403	0.36 421	0.44 422	0.42 425

ELAS_RVC	1.60 461	0.61 430	1.01 412	0.70 444	0.56 435	2.00 462	1.89 488	1.96 466	2.65 472	3.33 485	3.26 470	3.03 466	3.41 488	2.49 475	2.09 459	0.52 449	0.45 457	0.50 446	0.48 449	0.54 444	0.52 450
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.63 463	0.61 430	0.95 404	0.68 441	0.55 432	3.01 481	1.55 479	2.39 473	2.33 468	3.64 487	3.89 481	2.75 464	2.90 482	2.15 469	2.27 466	0.52 449	0.45 457	0.50 446	0.48 449	0.54 444	0.52 450
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
AnyNet_C32	1.16 440	0.62 433	2.40 471	0.57 409	0.55 432	1.41 436	1.34 471	1.18 374	1.24 412	1.49 434	1.42 405	1.39 418	1.20 435	1.55 440	4.82 482	0.29 379	0.28 405	0.29 384	0.34 417	0.38 408	0.42 425

PASM	0.90 412	0.64 434	1.69 459	0.69 443	0.69 449	0.78 340	0.84 434	1.03 312	1.26 420	1.19 415	1.15 357	1.31 401	0.98 411	1.24 418	1.03 414	0.52 449	0.56 463	0.59 454	0.66 463	0.56 446	0.54 452

SAMSARA	1.07 432	0.65 435	1.19 431	1.06 462	0.90 454	1.76 457	1.76 485	1.46 440	1.44 437	1.51 436	1.16 362	2.00 452	1.14 426	1.48 438	1.31 438	0.39 428	0.44 456	0.35 407	0.38 425	0.49 434	0.49 447

XQC	0.89 409	0.65 435	1.31 442	0.67 438	0.52 426	1.22 423	0.68 404	1.26 407	1.52 442	1.14 411	1.11 339	1.28 397	1.04 418	1.40 437	1.77 451	0.38 426	0.24 381	0.37 416	0.31 407	0.53 442	0.47 441

PVD	1.28 448	0.67 437	1.28 439	0.74 448	0.62 443	1.50 442	0.84 434	1.99 467	2.96 475	2.18 464	2.36 453	1.85 447	1.95 468	1.92 461	1.94 455	0.39 428	0.36 438	0.49 444	0.37 422	0.51 437	0.64 455

dual_stereo_RVC	0.21 4	0.68 438	0.39 107	0.28 2	0.15 1	0.23 9	0.18 2	0.20 1	0.19 2	0.16 1	0.16 2	0.15 1	0.22 22	0.30 6	0.18 1	0.16 156	0.09 4	0.12 4	0.08 1	0.16 155	0.09 1

GASNet	0.67 362	0.72 439	0.96 406	0.70 444	0.48 415	0.62 274	0.47 326	1.08 331	1.03 361	0.94 350	0.82 204	0.93 334	0.83 381	1.33 427	0.80 366	0.31 389	0.22 363	0.29 384	0.28 393	0.44 422	0.24 335

Wz-Net-SNSev	0.91 413	0.73 440	2.13 468	0.56 404	0.45 406	0.95 379	1.13 457	1.34 421	1.24 412	1.02 381	1.30 387	1.46 423	0.86 386	1.81 456	1.50 444	0.25 346	0.23 373	0.25 340	0.26 382	0.32 380	0.29 369

SQANet	0.82 395	0.74 441	0.67 340	1.13 463	0.98 462	1.11 408	0.47 326	1.07 327	0.83 257	0.91 335	1.05 320	1.03 359	0.74 353	1.01 382	0.64 332	0.61 456	0.24 381	1.03 465	0.35 420	1.18 467	0.58 454

PSMNet-RUCA	0.76 382	0.75 442	1.08 418	1.01 460	0.90 454	0.69 308	0.50 343	1.11 341	1.03 361	0.78 252	1.11 339	0.80 293	0.72 348	0.88 344	0.63 329	0.53 453	0.27 401	0.76 457	0.46 442	0.66 453	0.47 441

GANetREF_RVC	0.80 391	0.75 442	0.86 398	0.66 435	0.42 390	1.15 414	0.98 446	1.14 357	1.19 403	1.01 379	1.02 306	1.10 377	0.90 394	1.15 405	0.76 359	0.48 443	0.39 445	0.57 451	0.38 425	0.63 452	0.46 436
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
UDGNet	0.48 250	0.77 444	0.50 252	0.48 329	0.31 311	0.41 162	0.34 169	0.70 177	0.92 312	0.65 167	0.60 116	0.58 163	0.43 179	0.63 210	0.41 226	0.32 400	0.15 259	0.66 455	0.19 271	0.36 399	0.21 307

LSM	4.74 492	0.77 444	10.16 491	0.70 444	56.56 510	1.02 392	1.00 450	1.24 401	1.62 452	2.04 459	2.34 451	1.33 409	1.17 430	1.38 436	1.09 421	0.33 408	0.49 460	0.39 421	0.46 442	0.51 437	10.09 500

EDNetEfficient	1.46 456	0.80 446	6.12 487	0.47 323	0.39 372	0.69 308	0.83 431	0.90 263	2.77 474	3.50 486	1.96 443	1.66 439	2.03 470	1.26 420	4.18 480	0.21 287	0.18 324	0.21 279	0.20 295	0.41 417	0.39 418

Consistency-Raft	1.01 421	0.81 447	1.24 436	0.84 451	0.97 460	0.81 351	0.84 434	1.30 415	1.59 448	1.05 392	1.68 431	1.12 381	0.91 395	0.92 362	1.11 422	0.65 457	0.74 471	0.79 459	0.90 473	1.06 465	0.79 462

AnonymousM	0.41 183	0.81 447	0.29 20	0.34 24	0.22 65	0.28 51	0.38 247	0.53 71	0.41 77	0.70 202	0.49 76	0.47 117	0.27 58	0.41 40	0.31 117	0.15 110	0.12 141	1.51 470	0.26 382	0.12 16	0.10 8

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 362	0.81 447	0.73 367	0.53 391	0.37 359	1.40 434	0.53 365	1.04 315	0.79 238	0.88 319	0.94 262	0.95 338	0.53 230	0.93 368	0.58 315	0.39 428	0.30 414	0.57 451	0.31 407	0.53 442	0.30 376

UDG	0.88 407	0.82 450	0.67 340	1.00 459	0.96 459	1.02 392	0.57 381	1.13 348	0.99 343	0.90 330	0.97 287	1.31 401	0.99 412	0.85 337	0.84 373	0.54 454	0.32 426	1.77 473	0.40 431	0.94 460	0.66 456

BEATNet-Init1	15.13 500	0.82 450	50.86 513	0.72 447	0.53 427	38.10 511	7.03 498	11.83 501	14.25 498	29.78 511	30.17 511	48.21 514	22.64 508	26.78 509	18.11 500	0.42 436	0.38 441	0.47 437	0.46 442	0.51 437	0.48 444

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 449	0.87 452	1.76 462	0.86 452	0.56 435	4.29 488	1.79 486	1.50 445	1.98 460	1.61 442	1.85 439	1.84 445	1.41 445	1.89 459	1.36 439	0.48 443	0.40 447	0.56 450	0.57 459	0.69 454	0.48 444

anonymity	0.97 418	0.89 453	1.05 414	0.92 455	1.03 465	0.97 383	0.81 430	1.29 412	0.91 307	1.07 398	0.98 288	1.00 349	0.95 408	1.02 387	0.92 399	0.96 467	0.95 486	0.90 462	0.91 476	0.92 459	0.94 468

NVStereoNet_ROB	1.24 445	0.90 454	1.13 423	0.86 452	0.88 453	1.11 408	0.99 448	1.42 436	1.53 443	1.59 441	2.48 455	2.24 456	1.53 449	1.96 464	1.30 437	0.76 462	0.70 468	0.78 458	1.00 478	0.71 455	0.88 466
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
otaku	1.04 426	0.93 455	0.88 400	1.33 469	1.05 467	1.66 452	0.70 414	1.40 434	1.18 401	1.08 401	1.32 390	1.33 409	0.91 395	1.23 417	0.76 359	0.72 460	0.46 459	1.24 468	0.50 454	1.40 468	0.75 458

SPS-STEREO	1.25 446	0.93 455	1.06 415	1.04 461	1.03 465	1.41 436	0.91 442	1.51 448	1.19 403	2.09 461	1.83 437	1.94 450	1.39 444	1.62 446	1.39 442	0.97 469	0.94 485	0.90 462	0.89 472	0.96 462	0.96 471
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	1.35 451	0.94 457	1.25 437	0.96 456	1.00 463	1.52 444	1.02 451	1.34 421	1.21 407	2.64 472	2.65 462	2.44 460	1.56 452	1.64 449	1.26 434	0.97 469	0.95 486	0.90 462	0.90 473	0.94 460	0.96 471

RTS	1.98 470	0.96 458	11.36 493	0.65 432	0.57 438	2.77 473	1.40 474	1.39 431	2.26 464	1.89 454	2.56 457	1.32 406	1.25 437	5.20 490	4.05 478	0.31 389	0.22 363	0.29 384	0.29 398	0.40 411	0.37 410

RTSA	1.98 470	0.96 458	11.36 493	0.65 432	0.57 438	2.77 473	1.40 474	1.39 431	2.26 464	1.89 454	2.56 457	1.32 406	1.25 437	5.20 490	4.05 478	0.31 389	0.22 363	0.29 384	0.29 398	0.40 411	0.37 410

CC-Net-ROB	0.82 395	0.96 458	0.85 393	0.58 410	0.45 406	1.27 428	0.70 414	1.17 371	1.02 356	0.83 290	1.23 376	0.90 328	0.77 362	1.06 392	0.69 344	0.46 439	0.34 434	1.71 472	0.38 425	0.59 451	0.36 405

Ntro	1.09 434	0.97 461	0.91 402	1.44 470	1.19 469	1.69 455	0.80 429	1.35 424	1.25 417	1.00 374	1.29 386	1.31 401	0.97 410	1.26 420	0.84 373	0.84 464	0.43 454	1.36 469	0.50 454	1.56 469	0.78 460

MFMNet_re	1.14 436	0.97 461	1.19 431	0.99 457	0.95 458	1.25 427	1.22 463	1.39 431	1.55 445	1.69 449	1.67 430	1.21 390	1.53 449	1.12 403	0.99 410	0.87 466	0.75 475	0.79 459	0.75 467	0.90 457	0.94 468

AnyNet_C01	1.56 459	1.05 463	7.45 489	0.64 427	0.54 430	1.99 461	1.38 473	1.43 438	1.36 427	1.63 445	1.92 441	1.84 445	1.33 442	2.40 473	4.03 477	0.33 408	0.32 426	0.32 398	0.34 417	0.44 422	0.45 435

Wz-Net-TNSev	1.14 436	1.06 464	4.32 484	0.49 344	0.42 390	1.51 443	1.11 456	1.48 442	1.40 434	1.22 420	1.26 380	1.58 437	1.43 447	1.76 454	1.70 447	0.32 400	0.31 423	0.26 356	0.30 400	0.41 417	0.41 424

EDNetEfficientorigin	9.93 497	1.15 465	175.16 515	0.48 329	0.36 354	1.04 399	0.68 404	1.24 401	2.69 473	3.17 483	2.50 456	2.30 457	2.07 471	1.76 454	2.21 461	0.20 272	0.18 324	0.24 327	0.19 271	0.51 437	0.50 448

WAO-7	1.90 468	1.20 466	1.35 446	1.27 467	1.06 468	2.84 475	1.56 480	3.23 481	3.06 478	2.23 465	3.33 474	3.17 470	2.28 473	3.12 478	2.21 461	1.02 471	0.91 481	1.06 466	1.03 481	1.04 464	0.97 474

GCST	0.83 401	1.22 467	0.74 372	1.58 471	1.01 464	1.06 401	0.23 33	0.78 221	0.78 230	0.97 362	0.65 128	0.78 283	0.35 128	0.92 362	0.34 154	0.96 467	0.65 467	1.20 467	0.81 470	0.91 458	0.70 457

JetBlue	2.78 479	1.26 468	7.04 488	1.16 464	1.48 472	8.00 496	6.02 497	2.60 474	1.92 459	2.12 462	2.64 461	3.34 474	3.05 484	6.49 493	3.39 473	0.78 463	0.76 476	0.75 456	0.76 468	0.97 463	1.18 483

ACVNet_2	1.65 464	1.27 469	1.41 453	1.75 474	1.62 474	2.22 464	1.20 460	2.30 472	2.62 471	1.78 451	2.56 457	3.03 466	1.61 455	1.54 439	1.12 426	1.06 472	0.58 465	1.82 474	0.70 466	1.82 474	0.96 471

ACVNet-4b	1.35 451	1.31 470	1.10 419	1.90 478	1.59 473	1.92 459	0.77 425	1.52 451	1.62 452	1.05 392	1.60 425	2.11 454	0.94 405	1.64 449	0.77 363	1.30 477	0.35 436	2.03 480	0.67 464	1.88 478	0.84 463

ACVNet_1	1.46 456	1.33 471	1.12 422	1.91 479	1.62 474	1.83 458	0.98 446	2.00 468	1.85 458	1.39 432	1.53 420	2.32 458	1.53 449	1.34 429	1.11 422	1.30 477	0.50 461	2.06 482	0.58 460	1.93 480	0.95 470

Dean	1.98 470	1.36 472	1.36 450	2.12 481	1.81 481	2.74 470	1.36 472	3.37 485	3.80 484	2.08 460	3.32 473	3.21 471	1.82 462	1.71 453	1.67 446	1.27 474	0.77 477	1.99 476	0.90 473	1.86 475	1.03 476

LVE	2.12 475	1.44 473	1.36 450	1.99 480	1.78 479	2.75 471	1.79 486	2.82 475	3.95 485	1.90 456	4.33 487	3.52 476	1.81 461	2.24 470	1.74 449	1.74 486	0.87 480	2.06 482	1.13 484	1.91 479	1.35 486

RainbowNet	1.35 451	1.49 474	1.19 431	1.88 477	1.45 471	1.48 441	1.07 454	1.61 456	1.55 445	1.20 418	1.59 424	1.54 433	1.13 425	1.34 429	0.97 406	1.36 480	0.70 468	1.82 474	0.79 469	1.71 472	1.07 477

WAO-6	2.04 473	1.50 475	1.16 425	1.70 473	1.67 478	2.69 469	1.44 477	3.06 478	3.63 483	1.98 458	3.27 471	3.54 477	2.07 471	2.36 472	2.22 463	1.31 479	0.91 481	2.04 481	1.22 488	1.73 473	1.27 485

coex-ft	6.43 495	1.51 476	87.33 514	0.49 344	0.38 368	1.34 431	1.21 462	1.16 366	8.09 491	12.12 498	2.79 464	2.77 465	3.31 485	1.16 406	3.15 470	0.24 336	0.23 373	0.27 368	0.24 362	0.45 426	0.37 410

WAO-8	2.92 480	1.55 477	1.35 446	1.79 475	1.63 476	5.23 490	1.22 463	4.58 491	12.56 495	2.84 477	4.07 485	4.83 482	2.72 480	3.49 482	2.25 464	1.27 474	0.91 481	1.99 476	1.15 486	1.86 475	1.15 479

Venus	2.92 480	1.55 477	1.35 446	1.79 475	1.63 476	5.23 490	1.22 463	4.58 491	12.56 495	2.84 477	4.06 484	4.83 482	2.72 480	3.49 482	2.25 464	1.27 474	0.91 481	1.99 476	1.15 486	1.86 475	1.15 479

IMH-64-1	1.86 466	1.62 479	1.16 425	2.20 482	1.89 482	2.33 465	1.30 467	2.89 476	2.29 466	1.66 446	2.80 465	2.49 461	1.61 455	2.10 467	1.78 452	1.60 482	0.74 471	2.43 486	1.02 479	2.12 481	1.17 481

IMH-64	1.86 466	1.62 479	1.16 425	2.20 482	1.89 482	2.33 465	1.30 467	2.89 476	2.29 466	1.66 446	2.80 465	2.49 461	1.61 455	2.10 467	1.78 452	1.60 482	0.74 471	2.43 486	1.02 479	2.12 481	1.17 481

IMH	2.04 473	1.62 479	1.20 434	2.20 482	1.89 482	2.91 480	1.30 467	3.11 479	3.03 476	1.81 452	3.35 475	3.03 466	1.90 465	2.48 474	1.80 454	1.66 485	0.77 477	2.45 488	1.04 482	2.15 483	1.19 484

PWCK	1.92 469	1.66 482	3.12 476	1.65 472	0.91 456	2.84 475	2.26 491	2.10 469	2.41 470	2.36 468	2.31 449	2.22 455	1.82 462	3.43 481	2.03 458	1.61 484	0.71 470	1.51 470	0.82 471	1.69 471	0.91 467

TorneroNet-64	3.44 483	1.86 483	1.42 454	2.58 490	2.28 488	6.87 493	1.68 482	4.70 493	12.03 492	2.31 467	5.59 494	8.25 494	2.55 477	3.97 487	2.73 468	1.81 487	0.74 471	2.57 490	1.07 483	2.35 485	1.44 487

TorneroNet	4.53 491	1.89 484	1.48 456	2.55 488	2.27 487	13.78 501	1.69 483	4.84 495	23.73 509	2.89 480	7.70 496	7.06 493	2.69 479	4.26 489	3.42 474	1.84 488	0.77 477	2.68 492	1.13 484	2.42 486	1.47 488

KSHMR	2.57 477	1.93 485	1.69 459	2.63 491	2.42 490	2.86 477	2.07 489	3.27 483	6.50 489	2.49 471	3.36 476	3.41 475	1.92 466	2.49 475	1.94 455	2.13 491	1.40 491	2.79 495	1.50 491	2.73 489	1.77 489

UNDER WATER-64	3.53 485	2.01 486	3.94 481	3.22 496	2.49 492	5.41 492	2.60 494	3.43 486	12.41 494	3.03 482	2.68 463	6.07 490	4.04 490	3.79 486	3.33 472	2.02 489	1.24 490	2.63 491	1.46 490	2.78 490	2.08 493

UNDER WATER	3.46 484	2.07 487	3.64 480	3.09 494	2.48 491	3.75 486	2.42 493	3.31 484	13.77 497	2.90 481	2.95 468	5.84 487	3.69 489	3.69 484	3.48 476	2.07 490	1.11 488	2.70 493	1.40 489	2.84 492	1.98 491

ktn	2.98 482	2.25 488	1.73 461	2.84 492	2.53 493	3.76 487	2.15 490	3.70 487	5.47 488	2.75 474	5.17 493	5.94 489	2.48 475	3.23 479	2.46 467	2.34 495	1.44 492	2.78 494	2.03 494	2.45 487	2.01 492

notaker	2.76 478	2.29 489	1.80 463	2.96 493	2.58 494	2.90 479	1.75 484	3.24 482	3.05 477	2.78 475	4.24 486	6.15 491	2.51 476	3.34 480	2.75 469	2.31 493	1.18 489	3.00 496	1.65 492	2.84 492	1.97 490

MADNet+	2.23 476	2.43 490	10.85 492	1.22 466	0.91 456	2.76 472	1.40 474	2.12 470	1.67 454	1.32 427	1.74 434	1.86 448	1.74 460	6.25 492	4.41 481	0.65 457	0.64 466	0.58 453	0.54 458	0.80 456	0.76 459

HanzoNet	6.76 496	2.45 491	4.22 483	3.19 495	2.94 496	3.62 485	2.28 492	4.79 494	7.20 490	14.00 502	13.19 501	17.49 502	22.30 507	13.25 500	6.19 487	4.20 497	1.93 493	3.10 497	2.56 496	3.35 494	2.88 497

DPSimNet_ROB	3.58 486	2.45 491	8.57 490	2.53 487	2.37 489	2.88 478	3.77 496	3.14 480	3.23 479	4.71 492	3.86 480	4.68 480	4.87 493	4.07 488	5.62 485	2.33 494	2.33 494	2.47 489	2.52 495	2.51 488	2.64 495

DDUNet	1.06 430	2.56 493	0.68 344	1.21 465	1.26 470	1.03 395	0.69 409	1.11 341	0.94 324	0.96 358	1.22 372	1.27 395	0.82 377	0.93 368	0.72 353	0.84 464	0.38 441	1.99 476	0.60 461	1.10 466	0.85 464

DispFullNet	1.60 461	2.63 494	2.75 474	2.56 489	1.79 480	1.24 426	0.47 326	1.37 429	1.45 438	1.87 453	1.50 417	1.55 434	2.46 474	2.04 466	1.04 417	0.59 455	0.18 324	2.32 485	0.68 465	2.29 484	1.14 478

MADNet++	4.03 487	2.70 495	3.44 479	3.72 498	3.44 497	4.44 489	3.52 495	3.95 489	3.61 482	4.46 489	4.98 492	4.10 478	4.58 492	7.00 495	5.89 486	3.74 496	3.67 497	3.27 498	2.71 497	3.70 497	3.66 498

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 328	3.08 496	2.43 472	0.31 9	0.18 12	0.29 60	0.20 4	0.37 6	0.32 23	0.28 23	0.24 13	0.18 3	0.18 5	0.31 7	0.22 6	1.09 473	0.08 1	0.17 130	0.16 170	0.14 78	0.97 474

test_for_model	0.82 395	3.60 497	0.39 107	2.35 485	2.07 485	0.39 145	0.28 85	0.42 21	0.45 96	0.71 209	0.31 30	0.30 17	0.27 58	0.34 13	0.25 32	0.34 414	0.11 86	0.13 20	0.09 9	3.49 496	0.18 235

JetRed	5.27 493	5.84 498	12.81 496	2.36 486	2.83 495	12.23 500	10.50 499	4.46 490	3.60 481	3.86 488	3.83 479	4.85 484	4.18 491	6.78 494	11.96 495	2.17 492	2.96 496	2.18 484	1.97 493	3.38 495	2.68 496

DPSMNet_ROB	12.08 499	8.00 499	21.00 498	8.97 501	16.79 500	10.67 497	30.89 505	9.02 499	15.17 500	6.51 495	15.41 505	9.04 495	14.85 498	9.27 498	21.67 502	4.58 499	8.57 500	5.09 501	9.29 502	5.90 499	10.95 501

DGTPSM_ROB	12.07 498	8.00 499	20.99 497	8.93 500	16.78 499	10.67 497	30.87 504	9.01 498	15.16 499	6.50 494	15.41 505	9.04 495	14.85 498	9.25 497	21.67 502	4.57 498	8.57 500	5.08 500	9.28 501	5.90 499	10.95 501

ASD4		8.86 501

Anonymous_1	33.25 506	18.26 502	23.92 500	20.54 502	21.28 503	25.59 503	35.94 506	22.01 510	15.57 501	13.33 499	13.49 502	18.08 503	15.29 500	20.36 501	24.60 504	16.28 508	8.84 502	66.59 512	118.00 512	155.73 515	11.23 503

DPSM_ROB	17.78 501	18.63 503	24.31 504	20.90 503	19.47 501	25.97 504	36.21 507	21.23 508	16.24 502	13.38 500	14.06 503	19.18 505	16.30 501	20.78 502	25.67 505	9.38 503	9.23 503	9.49 503	9.82 503	13.51 502	11.91 504

DPSM	17.78 501	18.63 503	24.31 504	20.90 503	19.47 501	25.97 504	36.21 507	21.23 508	16.24 502	13.38 500	14.06 503	19.18 505	16.30 501	20.78 502	25.67 505	9.38 503	9.23 503	9.49 503	9.82 503	13.51 502	11.91 504

xxxxx1	36.64 509	19.51 505	24.21 501	61.66 512	64.63 512	27.28 507	40.10 509	20.25 503	18.63 505	14.07 503	12.97 498	17.26 499	17.36 503	21.70 505	27.93 507	13.18 505	18.50 508	111.26 513	133.37 513	29.24 507	39.73 510

tt_ll	36.64 509	19.51 505	24.21 501	61.66 512	64.63 512	27.28 507	40.10 509	20.25 503	18.63 505	14.07 503	12.97 498	17.26 499	17.36 503	21.70 505	27.93 507	13.18 505	18.50 508	111.26 513	133.37 513	29.24 507	39.73 510

ff	36.64 509	19.51 505	24.21 501	61.66 512	64.63 512	27.28 507	40.10 509	20.25 503	18.63 505	14.07 503	12.97 498	17.26 499	17.36 503	21.70 505	27.93 507	13.18 505	18.50 508	111.26 513	133.37 513	29.24 507	39.73 510

PML	40.80 515	29.24 508	11.87 495	7.20 499	14.47 498	92.13 515	213.69 516	7.63 497	23.35 508	74.72 515	190.14 516	50.17 515	26.15 509	21.39 504	12.70 496	8.76 502	2.92 495	8.45 502	3.25 498	13.26 501	4.42 499

LRCNet_RVC	21.24 504	31.15 509	21.41 499	28.98 506	23.82 504	3.13 482	0.60 386	20.96 507	1.59 448	25.58 507	28.15 509	21.99 507	14.79 497	21.94 508	16.41 499	28.89 512	14.87 506	33.53 508	31.28 508	29.51 510	26.16 508

DLNR_Zeroshot_test	20.09 503	36.28 510	38.04 507	169.85 515	61.80 511	0.23 9	0.20 4	13.88 502	0.37 60	0.44 86	0.66 134	0.43 98	0.21 17	0.62 199	0.28 91	5.46 500	0.10 20	0.15 73	0.11 38	72.60 514	0.11 24

HaxPig	31.96 505	37.24 511	34.27 506	24.37 505	24.88 505	18.26 502	19.86 501	20.64 506	28.52 510	35.97 512	38.75 512	25.57 508	28.72 510	33.88 510	34.39 510	35.94 513	38.87 513	37.80 509	40.48 509	39.68 511	41.15 513

CasAABBNet	35.74 507	37.43 512	48.72 511	42.22 509	39.20 508	52.24 512	73.12 514	42.61 513	32.62 512	26.78 508	27.95 507	38.58 511	32.60 511	41.67 513	51.65 514	18.74 509	18.57 511	19.15 506	19.77 506	27.20 504	23.98 506

Selective-RAFT-Error	35.84 508	37.49 513	48.83 512	42.26 510	39.24 509	52.30 513	73.09 513	42.66 514	32.61 511	26.80 509	28.30 510	38.84 513	33.51 513	41.68 514	51.59 513	18.82 510	18.58 512	19.17 507	19.80 507	27.28 505	24.05 507

LSM0	38.95 514	37.60 514	48.58 510	43.57 511	91.06 515	52.57 514	72.57 512	43.17 515	32.63 513	26.97 510	27.97 508	38.65 512	32.94 512	41.86 515	51.78 515	18.89 511	18.41 507	19.13 505	19.63 505	27.29 506	33.77 509

AVERAGE_ROB	37.58 513	40.13 515	40.15 508	34.81 508	33.82 507	28.55 510	25.10 503	32.02 512	34.06 515	41.28 513	40.66 513	34.46 510	34.81 515	39.18 511	37.57 512	42.78 514	43.44 514	43.82 510	43.03 510	40.47 512	41.51 514

MEDIAN_ROB	37.38 512	40.85 516	40.60 509	32.31 507	31.85 506	27.20 506	24.55 502	29.10 511	33.19 514	42.09 514	41.76 514	33.35 509	34.39 514	39.78 512	37.07 511	43.64 515	44.10 515	44.12 511	43.40 511	41.51 513	42.76 515

test_example2	176.61 516	205.14 517	198.86 516	188.60 516	190.98 516	152.67 516	170.61 515	94.86 516	123.55 516	178.88 516	179.48 515	158.94 516	141.34 516	192.61 516	198.96 516	203.76 516	236.37 516	164.13 516	173.55 516	218.58 516	160.41 516

ccccc		429.19 518		507.10 517	501.20 517	356.95 517		380.82 517		334.51 517		372.86 517		499.17 517		561.44 517	431.22 517	334.28 517	290.86 517	540.88 517

Low-res two-view benchmark