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

Monster-pub-eth3d	0.20 11	0.14 12	0.25 10	0.31 18	0.15 1	0.22 16	0.22 47	0.39 46	0.33 67	0.20 8	0.25 32	0.17 4	0.15 4	0.39 59	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 14	0.09 4

asda	0.21 15	0.19 128	0.29 38	0.31 18	0.17 19	0.25 45	0.23 63	0.36 32	0.28 33	0.27 45	0.24 27	0.18 12	0.21 41	0.40 65	0.21 18	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 14	0.10 29

qwe	0.22 27	0.18 91	0.28 31	0.31 18	0.18 34	0.29 91	0.21 38	0.38 42	0.32 61	0.35 89	0.30 58	0.20 22	0.20 33	0.43 87	0.21 18	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.12 47	0.09 4

4.25_new	0.22 27	0.21 201	0.32 68	0.32 37	0.18 34	0.31 118	0.27 113	0.32 15	0.24 21	0.29 55	0.27 40	0.20 22	0.23 61	0.34 30	0.23 50	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 14	0.09 4

4.5w_new	0.22 27	0.21 201	0.32 68	0.32 37	0.18 34	0.31 118	0.27 113	0.32 15	0.24 21	0.29 55	0.27 40	0.20 22	0.23 61	0.34 30	0.23 50	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 14	0.09 4

4.25w-stereo	0.22 27	0.21 201	0.32 68	0.32 37	0.18 34	0.31 118	0.27 113	0.32 15	0.24 21	0.29 55	0.27 40	0.20 22	0.23 61	0.34 30	0.23 50	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 14	0.09 4

4w-stereo	0.21 15	0.19 128	0.31 57	0.31 18	0.17 19	0.29 91	0.19 16	0.31 13	0.21 13	0.31 63	0.24 27	0.20 22	0.24 71	0.41 73	0.22 30	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.10 53	0.11 14	0.09 4

3.5w_stereo	0.22 27	0.18 91	0.29 38	0.30 9	0.18 34	0.27 62	0.23 63	0.37 34	0.28 33	0.31 63	0.26 35	0.22 32	0.26 93	0.50 144	0.24 61	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 14	0.09 4

2w_stereo	0.22 27	0.18 91	0.30 49	0.32 37	0.16 8	0.28 79	0.38 304	0.38 42	0.35 84	0.32 76	0.33 70	0.17 4	0.18 19	0.29 7	0.22 30	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.10 53	0.12 47	0.10 29

MonSter	0.20 11	0.14 12	0.25 10	0.31 18	0.15 1	0.22 16	0.22 47	0.39 46	0.33 67	0.20 8	0.25 32	0.17 4	0.15 4	0.38 55	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 14	0.09 4

AdaDepth	0.22 27	0.17 67	0.32 68	0.37 130	0.18 34	0.34 152	0.22 47	0.33 23	0.23 17	0.21 12	0.21 14	0.20 22	0.20 33	0.56 187	0.21 18	0.10 11	0.10 54	0.13 54	0.10 53	0.11 14	0.12 111

asd	0.21 15	0.18 91	0.29 38	0.32 37	0.18 34	0.27 62	0.22 47	0.35 28	0.22 15	0.31 63	0.22 19	0.19 17	0.21 41	0.44 98	0.21 18	0.10 11	0.08 2	0.11 1	0.10 53	0.11 14	0.09 4

2.25w	0.22 27	0.18 91	0.31 57	0.31 18	0.18 34	0.31 118	0.18 11	0.32 15	0.31 50	0.31 63	0.37 91	0.20 22	0.22 49	0.45 102	0.24 61	0.10 11	0.09 23	0.11 1	0.09 10	0.10 4	0.10 29

4.5_new	0.21 15	0.20 164	0.29 38	0.30 9	0.17 19	0.24 31	0.26 97	0.32 15	0.28 33	0.32 76	0.28 50	0.19 17	0.17 12	0.29 7	0.21 18	0.10 11	0.08 2	0.12 24	0.10 53	0.13 82	0.09 4

4.5w-stereo	0.21 15	0.20 164	0.29 38	0.30 9	0.17 19	0.24 31	0.26 97	0.32 15	0.28 33	0.32 76	0.28 50	0.19 17	0.17 12	0.29 7	0.21 18	0.10 11	0.08 2	0.12 24	0.10 53	0.13 82	0.09 4

2.5w	0.21 15	0.18 91	0.31 57	0.32 37	0.18 34	0.31 118	0.25 85	0.31 13	0.23 17	0.28 48	0.35 84	0.18 12	0.17 12	0.39 59	0.21 18	0.10 11	0.08 2	0.11 1	0.10 53	0.11 14	0.09 4

2.75w_new	0.21 15	0.18 91	0.28 31	0.29 5	0.17 19	0.23 22	0.34 222	0.36 32	0.28 33	0.34 84	0.26 35	0.17 4	0.22 49	0.36 40	0.23 50	0.10 11	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.10 4	0.09 4

3.25w_new	0.23 41	0.17 67	0.32 68	0.31 18	0.17 19	0.43 224	0.20 22	0.37 34	0.30 45	0.37 100	0.28 50	0.22 32	0.25 78	0.42 81	0.22 30	0.10 11	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.09 1	0.10 29

3.25w	0.23 41	0.17 67	0.32 68	0.31 18	0.17 19	0.43 224	0.20 22	0.37 34	0.30 45	0.37 100	0.28 50	0.22 32	0.25 78	0.42 81	0.22 30	0.10 11	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.09 1	0.10 29

3.75w	0.22 27	0.17 67	0.30 49	0.31 18	0.19 53	0.43 224	0.24 77	0.35 28	0.24 21	0.31 63	0.27 40	0.17 4	0.22 49	0.37 47	0.20 12	0.10 11	0.07 1	0.11 1	0.09 10	0.11 14	0.09 4

3w_stereo	0.24 47	0.20 164	0.37 133	0.33 49	0.16 8	0.32 135	0.42 363	0.41 58	0.38 111	0.31 63	0.27 40	0.16 2	0.26 93	0.34 30	0.22 30	0.10 11	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.12 47	0.11 65

1w_stereo	0.24 47	0.15 27	0.29 38	0.34 60	0.18 34	0.31 118	0.41 353	0.40 52	0.43 137	0.31 63	0.38 93	0.17 4	0.24 71	0.45 102	0.23 50	0.10 11	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 14	0.09 4

Replicate-Monster	0.26 66	0.15 27	1.07 488	0.30 9	0.17 19	0.38 188	0.19 16	0.43 71	0.39 121	0.23 20	0.21 14	0.23 41	0.21 41	0.45 102	0.19 4	0.11 23	0.09 23	0.12 24	0.09 10	0.09 1	0.14 191

monsterstereo	0.22 27	0.14 12	0.26 16	0.34 60	0.18 34	0.21 13	0.20 22	0.37 34	0.35 84	0.33 81	0.40 96	0.19 17	0.18 19	0.45 102	0.21 18	0.11 23	0.09 23	0.12 24	0.09 10	0.13 82	0.08 1

monsters	0.22 27	0.14 12	0.26 16	0.31 18	0.19 53	0.23 22	0.19 16	0.44 78	0.33 67	0.36 93	0.30 58	0.16 2	0.18 19	0.43 87	0.19 4	0.11 23	0.09 23	0.11 1	0.09 10	0.10 4	0.10 29

IGEV	0.20 11	0.12 1	0.23 1	0.31 18	0.20 77	0.23 22	0.19 16	0.40 52	0.29 40	0.22 18	0.34 79	0.20 22	0.15 4	0.31 14	0.19 4	0.11 23	0.10 54	0.12 24	0.10 53	0.10 4	0.10 29

MLG-Stereo	0.18 3	0.13 2	0.27 22	0.34 60	0.15 1	0.27 62	0.17 3	0.28 7	0.14 3	0.18 4	0.14 1	0.23 41	0.15 4	0.32 19	0.20 12	0.11 23	0.09 23	0.13 54	0.09 10	0.10 4	0.09 4

LG-Stereo	0.24 47	0.18 91	0.40 176	0.39 188	0.20 77	0.22 16	0.27 113	0.32 15	0.36 92	0.26 35	0.44 106	0.22 32	0.16 10	0.37 47	0.27 125	0.11 23	0.12 193	0.16 150	0.15 199	0.13 82	0.09 4

GREAT-IGEV	0.22 27	0.15 27	0.31 57	0.29 5	0.22 117	0.21 13	0.26 97	0.33 23	0.31 50	0.20 8	0.30 58	0.22 32	0.22 49	0.47 124	0.22 30	0.11 23	0.09 23	0.12 24	0.09 10	0.13 82	0.10 29

LoS_RVC	0.27 77	0.16 43	0.27 22	0.32 37	0.30 355	0.44 232	0.34 222	0.41 58	0.33 67	0.31 63	0.51 138	0.29 59	0.32 160	0.36 40	0.28 145	0.11 23	0.10 54	0.11 1	0.08 1	0.11 14	0.19 332

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 171	0.17 67	0.41 186	0.35 94	0.19 53	0.33 142	0.29 141	0.65 184	0.73 259	0.68 247	1.01 361	0.56 210	0.40 224	0.42 81	0.30 166	0.11 23	0.09 23	0.15 124	0.14 173	0.13 82	0.10 29

AFF-stereo	0.38 203	0.19 128	0.39 164	0.37 130	0.21 98	0.27 62	0.31 180	0.65 184	0.66 224	0.64 217	1.13 413	0.76 336	0.39 218	0.55 177	0.33 195	0.11 23	0.09 23	0.16 150	0.16 231	0.13 82	0.11 65

xyz-stereo-finetune	0.33 132	0.18 91	0.36 117	0.33 49	0.18 34	0.57 305	0.31 180	0.58 135	0.69 239	0.45 140	0.54 153	0.38 118	0.33 170	0.56 187	0.36 243	0.12 33	0.12 193	0.16 150	0.13 142	0.13 82	0.12 111

xyz-stereo	4.23 568	0.17 67	61.76 595	0.34 60	0.16 8	12.16 577	0.37 282	0.58 135	0.68 232	1.01 449	3.36 554	0.77 342	0.82 449	1.21 488	0.40 281	0.12 33	0.10 54	0.16 150	0.11 80	0.13 82	0.10 29

MLG-Stereo_test1	0.18 3	0.13 2	0.27 22	0.33 49	0.17 19	0.24 31	0.17 3	0.25 4	0.12 1	0.18 4	0.14 1	0.23 41	0.15 4	0.31 14	0.20 12	0.12 33	0.09 23	0.12 24	0.09 10	0.10 4	0.09 4

MM-Stereo_test2	0.30 110	0.18 91	0.39 164	0.40 225	0.24 186	0.42 221	0.42 363	0.63 170	0.41 127	0.37 100	0.35 84	0.32 72	0.26 93	0.53 166	0.25 78	0.12 33	0.10 54	0.15 124	0.12 108	0.15 172	0.10 29

HART	0.29 95	0.16 43	0.32 68	0.40 225	0.21 98	0.32 135	0.26 97	0.62 162	0.31 50	0.33 81	0.65 185	0.41 138	0.22 49	0.55 177	0.25 78	0.12 33	0.10 54	0.15 124	0.11 80	0.15 172	0.11 65

HI	0.45 276	0.21 201	0.36 117	0.34 60	0.35 420	0.28 79	0.31 180	0.72 248	0.46 154	0.87 378	1.13 413	1.09 444	0.76 427	0.69 323	0.56 375	0.12 33	0.10 54	0.17 188	0.17 280	0.17 247	0.15 215

CoSv	0.45 276	0.21 201	0.36 117	0.34 60	0.35 420	0.28 79	0.31 180	0.72 248	0.46 154	0.87 378	1.13 413	1.09 444	0.76 427	0.69 323	0.56 375	0.12 33	0.10 54	0.17 188	0.17 280	0.17 247	0.15 215

AIO_rvc	0.23 41	0.16 43	0.32 68	0.34 60	0.19 53	0.26 49	0.33 211	0.40 52	0.22 15	0.26 35	0.24 27	0.34 88	0.15 4	0.51 151	0.24 61	0.12 33	0.09 23	0.13 54	0.10 53	0.12 47	0.10 29

AIO_test	0.23 41	0.16 43	0.28 31	0.34 60	0.20 77	0.30 103	0.39 327	0.38 42	0.25 27	0.25 31	0.28 50	0.32 72	0.22 49	0.38 55	0.25 78	0.12 33	0.09 23	0.13 54	0.10 53	0.12 47	0.09 4

fffft	0.25 55	0.17 67	0.37 133	0.36 114	0.22 117	0.28 79	0.36 268	0.42 62	0.24 21	0.36 93	0.23 21	0.27 55	0.22 49	0.52 157	0.27 125	0.12 33	0.09 23	0.16 150	0.12 108	0.12 47	0.12 111
1: 1. 1
DEFOM-Stereo	0.22 27	0.15 27	0.26 16	0.33 49	0.20 77	0.61 332	0.21 38	0.30 10	0.31 50	0.23 20	0.19 11	0.18 12	0.18 19	0.41 73	0.22 30	0.12 33	0.10 54	0.12 24	0.09 10	0.11 14	0.11 65

SMoEStereo_RVC	0.26 66	0.19 128	0.35 110	0.35 94	0.22 117	0.36 170	0.32 201	0.39 46	0.34 71	0.37 100	0.30 58	0.33 84	0.24 71	0.53 166	0.24 61	0.12 33	0.10 54	0.16 150	0.12 108	0.12 47	0.11 65

mms	0.26 66	0.21 201	0.33 83	0.37 130	0.25 218	0.30 103	0.33 211	0.40 52	0.32 61	0.28 48	0.34 79	0.34 88	0.20 33	0.45 102	0.26 107	0.12 33	0.11 138	0.16 150	0.12 108	0.14 126	0.11 65

fffy	0.28 84	0.21 201	0.34 100	0.37 130	0.23 157	0.33 142	0.29 141	0.51 102	0.41 127	0.32 76	0.37 91	0.39 122	0.27 104	0.50 144	0.27 125	0.12 33	0.11 138	0.16 150	0.13 142	0.14 126	0.11 65

WCG-NET	0.28 84	0.15 27	0.33 83	0.33 49	0.19 53	0.33 142	0.27 113	0.39 46	0.80 305	0.46 146	0.49 125	0.39 122	0.25 78	0.40 65	0.25 78	0.12 33	0.09 23	0.13 54	0.11 80	0.12 47	0.10 29

IGEV-Stereo++	0.21 15	0.15 27	0.27 22	0.37 130	0.19 53	0.22 16	0.18 11	0.42 62	0.35 84	0.22 18	0.28 50	0.24 46	0.18 19	0.27 5	0.22 30	0.12 33	0.09 23	0.12 24	0.10 53	0.12 47	0.10 29

AIO-Stereo	0.25 55	0.18 91	0.34 100	0.37 130	0.18 34	0.28 79	0.30 157	0.48 89	0.27 29	0.29 55	0.30 58	0.32 72	0.17 12	0.52 157	0.23 50	0.12 33	0.10 54	0.14 83	0.11 80	0.13 82	0.10 29

RSM++	0.25 55	0.18 91	0.34 100	0.36 114	0.20 77	0.28 79	0.30 157	0.51 102	0.32 61	0.25 31	0.22 19	0.37 110	0.21 41	0.50 144	0.24 61	0.12 33	0.10 54	0.14 83	0.12 108	0.14 126	0.10 29

RSM	0.25 55	0.18 91	0.33 83	0.36 114	0.20 77	0.27 62	0.34 222	0.51 102	0.27 29	0.26 35	0.23 21	0.39 122	0.21 41	0.56 187	0.22 30	0.12 33	0.10 54	0.14 83	0.11 80	0.14 126	0.10 29

MoCha-V2	0.25 55	0.15 27	0.29 38	0.40 225	0.18 34	0.27 62	0.26 97	0.49 92	0.27 29	0.36 93	0.27 40	0.33 84	0.35 181	0.49 138	0.22 30	0.12 33	0.10 54	0.12 24	0.10 53	0.13 82	0.11 65

Selective-IGEV	0.24 47	0.18 91	0.35 110	0.35 94	0.19 53	0.27 62	0.25 85	0.55 122	0.23 17	0.27 45	0.25 32	0.34 88	0.19 27	0.58 220	0.22 30	0.12 33	0.10 54	0.14 83	0.11 80	0.12 47	0.10 29

RAFT_CTSACE	0.45 276	0.20 164	0.44 230	0.45 359	0.27 290	0.34 152	0.39 327	0.60 150	0.73 259	0.76 302	1.44 483	0.83 359	0.38 207	1.08 468	0.26 107	0.12 33	0.13 260	0.18 234	0.16 231	0.15 172	0.11 65

test_4	0.36 171	0.18 91	0.31 57	0.44 336	0.25 218	0.20 7	0.34 222	0.56 124	0.41 127	0.59 186	1.45 486	0.43 156	0.25 78	0.63 268	0.28 145	0.12 33	0.10 54	0.17 188	0.19 337	0.15 172	0.11 65

test-3	0.34 138	0.16 43	0.43 218	0.39 188	0.21 98	0.43 224	0.22 47	0.63 170	0.78 294	0.71 269	0.45 109	0.64 264	0.27 104	0.43 87	0.31 173	0.12 33	0.09 23	0.17 188	0.13 142	0.12 47	0.10 29

test_1	0.34 138	0.16 43	0.43 218	0.39 188	0.21 98	0.43 224	0.23 63	0.63 170	0.78 294	0.68 247	0.45 109	0.64 264	0.27 104	0.43 87	0.31 173	0.12 33	0.09 23	0.17 188	0.13 142	0.12 47	0.10 29

test_3	0.36 171	0.19 128	0.44 230	0.44 336	0.23 157	0.48 253	0.36 268	0.66 193	0.82 318	0.64 217	0.45 109	0.68 290	0.25 78	0.41 73	0.31 173	0.12 33	0.10 54	0.18 234	0.16 231	0.15 172	0.11 65

cross-raft	0.34 138	0.20 164	0.37 133	0.44 336	0.23 157	0.32 135	0.35 246	0.74 261	0.40 123	0.60 190	0.77 230	0.57 215	0.27 104	0.43 87	0.28 145	0.12 33	0.10 54	0.15 124	0.13 142	0.15 172	0.11 65

s12784h	0.36 171	0.15 27	0.24 5	0.34 60	0.15 1	0.77 403	0.29 141	0.80 290	0.83 323	0.56 179	0.57 165	0.43 156	0.40 224	0.57 200	0.33 195	0.12 33	0.10 54	0.14 83	0.09 10	0.14 126	0.09 4

Monster-pub-mixall	0.19 7	0.13 2	0.25 10	0.31 18	0.16 8	0.19 5	0.17 3	0.42 62	0.24 21	0.23 20	0.21 14	0.17 4	0.16 10	0.45 102	0.19 4	0.13 61	0.09 23	0.11 1	0.08 1	0.10 4	0.11 65

DilatedVolume-Stereo	0.30 110	0.15 27	0.34 100	0.33 49	0.20 77	0.53 276	0.25 85	0.56 124	0.43 137	0.56 179	0.50 129	0.35 97	0.29 132	0.49 138	0.28 145	0.13 61	0.11 138	0.12 24	0.11 80	0.11 14	0.10 29

xyz-stereo-finetune2	0.36 171	0.19 128	0.38 145	0.32 37	0.19 53	0.82 426	0.29 141	0.52 111	0.32 61	0.51 161	0.78 241	0.43 156	0.45 253	0.69 323	0.44 310	0.13 61	0.12 193	0.17 188	0.13 142	0.12 47	0.13 147

LG-Stereo_L2	0.18 3	0.13 2	0.28 31	0.30 9	0.19 53	0.20 7	0.18 11	0.30 10	0.21 13	0.18 4	0.15 3	0.19 17	0.18 19	0.33 25	0.19 4	0.13 61	0.09 23	0.13 54	0.09 10	0.10 4	0.08 1

LG-Stereo_L1	0.18 3	0.13 2	0.28 31	0.30 9	0.20 77	0.20 7	0.19 16	0.27 6	0.19 8	0.15 1	0.15 3	0.18 12	0.17 12	0.33 25	0.19 4	0.13 61	0.09 23	0.12 24	0.09 10	0.11 14	0.08 1

MLG-Stereo_test3	0.20 11	0.13 2	0.27 22	0.33 49	0.17 19	0.38 188	0.18 11	0.30 10	0.19 8	0.24 26	0.15 3	0.26 51	0.17 12	0.32 19	0.21 18	0.13 61	0.09 23	0.12 24	0.09 10	0.11 14	0.10 29

MLG-Stereo_test2	0.17 1	0.13 2	0.25 10	0.31 18	0.16 8	0.24 31	0.17 3	0.25 4	0.13 2	0.17 3	0.17 10	0.22 32	0.14 1	0.32 19	0.19 4	0.13 61	0.09 23	0.12 24	0.09 10	0.11 14	0.09 4

Reg-Stereo(zero)	0.30 110	0.16 43	0.28 31	0.34 60	0.18 34	0.32 135	0.20 22	0.63 170	0.68 232	0.50 158	0.52 147	0.51 192	0.30 148	0.45 102	0.25 78	0.13 61	0.10 54	0.12 24	0.10 53	0.12 47	0.11 65

SCV_C0	0.26 66	0.18 91	0.34 100	0.35 94	0.24 186	0.23 22	0.28 131	0.51 102	0.36 92	0.31 63	0.36 87	0.37 110	0.20 33	0.57 200	0.22 30	0.13 61	0.10 54	0.13 54	0.11 80	0.16 212	0.12 111

FoundationStereo	0.17 1	0.14 12	0.25 10	0.30 9	0.16 8	0.23 22	0.20 22	0.22 2	0.15 4	0.18 4	0.16 8	0.20 22	0.19 27	0.26 2	0.21 18	0.13 61	0.09 23	0.12 24	0.09 10	0.10 4	0.09 4

HUF	0.24 47	0.16 43	0.33 83	0.32 37	0.18 34	0.25 45	0.40 338	0.42 62	0.34 71	0.25 31	0.23 21	0.32 72	0.28 118	0.34 30	0.24 61	0.13 61	0.10 54	0.13 54	0.09 10	0.12 47	0.10 29

castereo	0.28 84	0.16 43	0.32 68	0.35 94	0.21 98	0.40 200	0.42 363	0.50 100	0.66 224	0.26 35	0.41 99	0.37 110	0.36 199	0.33 25	0.24 61	0.13 61	0.09 23	0.13 54	0.10 53	0.11 14	0.10 29

tt45	0.27 77	0.17 67	0.34 100	0.35 94	0.23 157	0.38 188	0.28 131	0.46 84	0.28 33	0.40 123	0.27 40	0.38 118	0.25 78	0.57 200	0.26 107	0.13 61	0.11 138	0.16 150	0.13 142	0.12 47	0.14 191

999	0.27 77	0.16 43	0.35 110	0.36 114	0.24 186	0.31 118	0.27 113	0.49 92	0.38 111	0.26 35	0.30 58	0.39 122	0.23 61	0.63 268	0.25 78	0.13 61	0.10 54	0.14 83	0.12 108	0.12 47	0.14 191

ours_stereo	0.26 66	0.21 201	0.33 83	0.38 160	0.23 157	0.30 103	0.33 211	0.42 62	0.38 111	0.26 35	0.34 79	0.35 97	0.23 61	0.47 124	0.27 125	0.13 61	0.11 138	0.16 150	0.12 108	0.14 126	0.10 29

dual_stereo	0.19 7	0.14 12	0.24 5	0.31 18	0.16 8	0.16 3	0.20 22	0.29 8	0.20 11	0.23 20	0.20 12	0.22 32	0.14 1	0.52 157	0.24 61	0.13 61	0.10 54	0.11 1	0.09 10	0.10 4	0.09 4

Occ-G	0.26 66	0.14 12	0.28 31	0.34 60	0.20 77	0.27 62	0.34 222	0.41 58	0.31 50	0.29 55	0.43 105	0.49 186	0.25 78	0.47 124	0.28 145	0.13 61	0.11 138	0.14 83	0.11 80	0.12 47	0.12 111

WCG-NET（raft）	0.31 116	0.15 27	0.36 117	0.32 37	0.19 53	0.35 161	0.27 113	0.51 102	0.78 294	0.45 140	0.55 159	0.48 180	0.27 104	0.54 172	0.26 107	0.13 61	0.10 54	0.12 24	0.11 80	0.12 47	0.11 65

RAFT-Stereo-weight	0.32 122	0.18 91	0.33 83	0.39 188	0.22 117	0.26 49	0.29 141	0.67 203	0.80 305	0.53 170	0.51 138	0.58 223	0.20 33	0.47 124	0.27 125	0.13 61	0.10 54	0.14 83	0.11 80	0.13 82	0.11 65

gcap-zeroshot	0.34 138	0.18 91	0.52 333	0.38 160	0.22 117	0.49 257	0.27 113	0.52 111	0.34 71	0.64 217	0.50 129	0.83 359	0.34 178	0.48 134	0.24 61	0.13 61	0.11 138	0.15 124	0.12 108	0.13 82	0.12 111

AE-Stereo	0.34 138	0.21 201	0.42 207	0.48 396	0.31 377	0.48 253	0.35 246	0.61 156	0.62 198	0.32 76	0.55 159	0.52 196	0.27 104	0.47 124	0.29 160	0.13 61	0.13 260	0.18 234	0.16 231	0.15 172	0.12 111

MIM_Stereo	0.38 203	0.17 67	0.53 341	0.37 130	0.24 186	0.27 62	0.24 77	0.70 236	0.54 178	0.72 281	1.00 358	0.63 257	0.29 132	0.64 281	0.38 268	0.13 61	0.14 294	0.17 188	0.16 231	0.14 126	0.11 65

CES	0.28 84	0.14 12	0.23 1	0.30 9	0.70 529	0.37 175	0.27 113	0.48 89	0.46 154	0.34 84	0.48 122	0.27 55	0.22 49	0.39 59	0.23 50	0.13 61	0.11 138	0.12 24	0.08 1	0.13 82	0.17 281

Selective-RAFT	0.35 153	0.23 261	0.51 328	0.44 336	0.21 98	0.64 356	0.27 113	0.59 140	0.63 209	0.40 123	0.38 93	0.55 207	0.40 224	0.57 200	0.35 227	0.13 61	0.11 138	0.14 83	0.12 108	0.16 212	0.13 147

ProNet	0.29 95	0.21 201	0.38 145	0.35 94	0.24 186	0.32 135	0.43 370	0.57 129	0.37 106	0.33 81	0.30 58	0.32 72	0.28 118	0.57 200	0.26 107	0.13 61	0.11 138	0.16 150	0.13 142	0.13 82	0.13 147

MC-Stereo	0.28 84	0.17 67	0.32 68	0.38 160	0.20 77	0.26 49	0.26 97	0.49 92	0.37 106	0.37 100	0.61 175	0.41 138	0.31 155	0.55 177	0.25 78	0.13 61	0.09 23	0.14 83	0.12 108	0.12 47	0.11 65

RCA-Stereo	0.35 153	0.17 67	0.34 100	0.38 160	0.22 117	0.31 118	0.34 222	0.68 213	1.24 486	0.45 140	0.65 185	0.47 175	0.43 238	0.38 55	0.27 125	0.13 61	0.10 54	0.14 83	0.11 80	0.11 14	0.11 65

raft_robust	0.41 242	0.23 261	0.36 117	0.42 297	0.21 98	0.40 200	0.33 211	0.79 287	0.98 409	0.79 316	0.87 297	0.39 122	0.33 170	0.84 397	0.29 160	0.13 61	0.12 193	0.16 150	0.17 280	0.15 172	0.12 111

iRaft-Stereo_5w	0.45 276	0.21 201	0.48 291	0.42 297	0.28 313	0.31 118	0.54 438	0.63 170	0.62 198	0.62 199	0.89 309	1.01 419	0.69 394	0.75 357	0.66 404	0.13 61	0.12 193	0.17 188	0.15 199	0.14 126	0.15 215

IPLG	0.39 219	0.20 164	0.59 365	0.40 225	0.24 186	0.54 282	0.27 113	0.75 267	0.63 209	0.84 359	0.81 261	0.32 72	0.32 160	0.60 241	0.45 319	0.13 61	0.11 138	0.16 150	0.13 142	0.13 82	0.12 111

IPLGR	0.39 219	0.21 201	0.63 385	0.39 188	0.22 117	0.49 257	0.29 141	0.76 274	0.74 266	0.78 312	0.77 230	0.44 162	0.42 232	0.47 124	0.38 268	0.13 61	0.12 193	0.16 150	0.14 173	0.15 172	0.13 147

GMOStereo	0.37 188	0.19 128	0.38 145	0.43 317	0.24 186	0.37 175	0.38 304	0.52 111	0.62 198	0.87 378	0.84 276	0.64 264	0.35 181	0.37 47	0.28 145	0.13 61	0.11 138	0.20 304	0.18 307	0.15 172	0.11 65

error version	0.37 188	0.19 128	0.38 145	0.43 317	0.24 186	0.37 175	0.38 304	0.52 111	0.62 198	0.87 378	0.84 276	0.64 264	0.35 181	0.37 47	0.28 145	0.13 61	0.11 138	0.20 304	0.18 307	0.15 172	0.11 65

test-v	0.37 188	0.19 128	0.38 145	0.43 317	0.24 186	0.37 175	0.38 304	0.52 111	0.62 198	0.87 378	0.84 276	0.64 264	0.35 181	0.37 47	0.28 145	0.13 61	0.11 138	0.20 304	0.18 307	0.15 172	0.11 65

DRaft	0.49 331	0.17 67	0.47 271	0.37 130	0.25 218	0.58 311	0.40 338	0.65 184	0.85 336	1.02 452	1.75 509	0.50 188	0.82 449	0.63 268	0.40 281	0.13 61	0.11 138	0.16 150	0.16 231	0.14 126	0.15 215

RAFT-RH_RVC	0.56 394	0.17 67	0.41 186	0.37 130	0.23 157	0.57 305	0.24 77	0.60 150	0.70 240	1.19 490	3.94 561	0.56 210	0.38 207	0.65 288	0.36 243	0.13 61	0.11 138	0.20 304	0.14 173	0.12 47	0.13 147

test-2	0.37 188	0.19 128	0.38 145	0.43 317	0.24 186	0.37 175	0.38 304	0.52 111	0.62 198	0.87 378	0.84 276	0.64 264	0.35 181	0.37 47	0.28 145	0.13 61	0.11 138	0.20 304	0.18 307	0.15 172	0.11 65

CREStereo++_RVC	0.32 122	0.15 27	0.23 1	0.31 18	0.24 186	0.27 62	0.22 47	0.46 84	0.88 354	0.46 146	0.80 254	0.30 62	0.26 93	0.36 40	0.33 195	0.13 61	0.09 23	0.13 54	0.51 535	0.13 82	0.09 4
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
CFNet-RSSM	0.34 138	0.17 67	0.45 242	0.39 188	0.22 117	0.35 161	0.23 63	0.73 259	0.84 328	0.65 226	0.54 153	0.57 215	0.28 118	0.46 117	0.26 107	0.13 61	0.10 54	0.14 83	0.12 108	0.13 82	0.11 65

MLCV	0.47 301	0.24 298	0.61 372	0.37 130	0.17 19	0.61 332	0.33 211	0.80 290	0.87 350	0.94 419	1.13 413	0.72 311	0.43 238	0.89 420	0.51 353	0.13 61	0.10 54	0.13 54	0.11 80	0.14 126	0.12 111

water-stereo	0.28 84	0.14 12	0.29 38	0.35 94	0.19 53	0.36 170	0.23 63	0.62 162	0.38 111	0.39 117	0.62 178	0.41 138	0.35 181	0.28 6	0.27 125	0.14 101	0.13 260	0.13 54	0.12 108	0.12 47	0.10 29

depthmonostereo	0.29 95	0.14 12	0.31 57	0.35 94	0.17 19	0.46 245	0.27 113	0.69 221	0.57 191	0.35 89	0.42 102	0.31 69	0.35 181	0.35 38	0.27 125	0.14 101	0.12 193	0.13 54	0.12 108	0.11 14	0.10 29

111111	0.21 15	0.14 12	0.27 22	0.37 130	0.22 117	0.21 13	0.19 16	0.43 71	0.27 29	0.20 8	0.20 12	0.29 59	0.14 1	0.41 73	0.22 30	0.14 101	0.10 54	0.12 24	0.09 10	0.12 47	0.12 111

LG-G_1	0.21 15	0.13 2	0.30 49	0.34 60	0.16 8	0.52 268	0.17 3	0.34 25	0.18 6	0.21 12	0.21 14	0.26 51	0.19 27	0.37 47	0.20 12	0.14 101	0.10 54	0.13 54	0.09 10	0.11 14	0.10 29

LG-G	0.21 15	0.13 2	0.30 49	0.34 60	0.16 8	0.52 268	0.17 3	0.34 25	0.18 6	0.21 12	0.21 14	0.26 51	0.19 27	0.37 47	0.20 12	0.14 101	0.10 54	0.13 54	0.09 10	0.11 14	0.10 29

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 41	0.16 43	0.32 68	0.39 188	0.21 98	0.18 4	0.21 38	0.34 25	0.26 28	0.28 48	0.51 138	0.28 58	0.29 132	0.26 2	0.24 61	0.14 101	0.10 54	0.13 54	0.10 53	0.14 126	0.12 111

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 55	0.31 398	0.24 5	0.51 441	0.19 53	0.29 91	0.22 47	0.40 52	0.37 106	0.26 35	0.24 27	0.24 46	0.31 155	0.44 98	0.22 30	0.14 101	0.09 23	0.12 24	0.09 10	0.14 126	0.10 29

castereo++	0.26 66	0.16 43	0.26 16	0.33 49	0.19 53	0.75 396	0.20 22	0.37 34	0.47 159	0.23 20	0.23 21	0.35 97	0.28 118	0.39 59	0.19 4	0.14 101	0.09 23	0.14 83	0.09 10	0.11 14	0.10 29

tg	0.33 132	0.18 91	0.37 133	0.39 188	0.22 117	0.38 188	0.26 97	0.70 236	0.56 189	0.47 151	0.65 185	0.42 148	0.24 71	0.55 177	0.33 195	0.14 101	0.10 54	0.18 234	0.17 280	0.14 126	0.11 65

UGAM-zero	0.46 286	0.19 128	0.62 375	0.37 130	0.23 157	0.34 152	0.21 38	1.15 433	0.39 121	0.66 238	0.61 175	1.70 519	0.91 469	0.75 357	0.25 78	0.14 101	0.11 138	0.15 124	0.12 108	0.13 82	0.13 147

IGEV-Stereo+	0.23 41	0.14 12	0.26 16	0.32 37	0.19 53	0.12 1	0.17 3	0.29 8	0.29 40	0.21 12	0.15 3	0.22 32	0.22 49	0.40 65	0.22 30	0.14 101	0.10 54	0.12 24	0.09 10	0.15 172	0.86 544

IGEV++	0.24 47	0.17 67	0.31 57	0.38 160	0.22 117	0.24 31	0.22 47	0.50 100	0.23 17	0.28 48	0.35 84	0.30 62	0.22 49	0.31 14	0.28 145	0.14 101	0.10 54	0.13 54	0.10 53	0.13 82	0.13 147

MyStereo07	0.32 122	0.22 240	0.34 100	0.42 297	0.28 313	0.40 200	0.50 412	0.72 248	0.37 106	0.37 100	0.34 79	0.32 72	0.31 155	0.59 235	0.27 125	0.14 101	0.13 260	0.18 234	0.17 280	0.17 247	0.16 261

MyStereo06	0.38 203	0.21 201	0.61 372	0.41 257	0.28 313	0.41 214	0.50 412	0.95 348	0.35 84	0.62 199	0.54 153	0.76 336	0.27 104	0.50 144	0.29 160	0.14 101	0.13 260	0.18 234	0.17 280	0.17 247	0.15 215

MyStereo05	0.44 266	0.21 201	0.45 242	0.41 257	0.28 313	0.41 214	0.50 412	0.93 336	1.09 460	0.76 302	0.61 175	0.51 192	0.57 319	0.73 344	0.42 289	0.14 101	0.13 260	0.18 234	0.17 280	0.17 247	0.15 215

MyStereo04	0.44 266	0.22 240	0.44 230	0.42 297	0.28 313	0.40 200	0.50 412	1.00 364	1.08 458	0.62 199	0.58 169	0.55 207	0.57 319	0.71 334	0.44 310	0.14 101	0.13 260	0.18 234	0.17 280	0.17 247	0.16 261

ff7	0.29 95	0.21 201	0.38 145	0.36 114	0.26 259	0.31 118	0.35 246	0.62 162	0.34 71	0.38 109	0.33 70	0.32 72	0.29 132	0.58 220	0.25 78	0.14 101	0.10 54	0.17 188	0.12 108	0.14 126	0.15 215

ffff	0.29 95	0.21 201	0.38 145	0.36 114	0.26 259	0.31 118	0.35 246	0.62 162	0.34 71	0.38 109	0.33 70	0.32 72	0.29 132	0.58 220	0.25 78	0.14 101	0.10 54	0.17 188	0.12 108	0.14 126	0.15 215

11t	0.29 95	0.21 201	0.38 145	0.36 114	0.26 259	0.31 118	0.35 246	0.62 162	0.34 71	0.38 109	0.33 70	0.32 72	0.29 132	0.58 220	0.25 78	0.14 101	0.10 54	0.17 188	0.12 108	0.14 126	0.15 215

IGEV_Zeroshot_test	0.34 138	0.18 91	0.67 406	0.39 188	0.28 313	0.30 103	0.25 85	0.74 261	0.31 50	0.62 199	0.57 165	0.54 204	0.25 78	0.53 166	0.27 125	0.14 101	0.10 54	0.15 124	0.14 173	0.14 126	0.12 111

MSKI-zero shot	0.32 122	0.17 67	0.34 100	0.39 188	0.21 98	0.32 135	0.22 47	0.61 156	0.43 137	0.52 167	0.64 182	0.61 249	0.20 33	0.74 351	0.25 78	0.14 101	0.10 54	0.14 83	0.10 53	0.12 47	0.12 111

CASnet	0.30 110	0.20 164	0.33 83	0.41 257	0.16 8	0.26 49	0.24 77	0.52 111	0.53 174	0.52 167	0.54 153	0.39 122	0.24 71	0.40 65	0.26 107	0.14 101	0.10 54	0.22 361	0.18 307	0.18 271	0.11 65
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
testlalala	0.28 84	0.19 128	0.43 218	0.34 60	0.23 157	0.45 240	0.30 157	0.43 71	0.29 40	0.68 247	0.49 125	0.35 97	0.25 78	0.32 19	0.25 78	0.14 101	0.11 138	0.14 83	0.09 10	0.11 14	0.11 65

AEACV	0.27 77	0.17 67	0.31 57	0.34 60	0.45 481	0.26 49	0.28 131	0.37 34	0.32 61	0.30 62	0.46 114	0.31 69	0.37 203	0.36 40	0.24 61	0.14 101	0.10 54	0.15 124	0.12 108	0.13 82	0.11 65

GCAP-Stereo	0.28 84	0.19 128	0.40 176	0.38 160	0.19 53	0.38 188	0.23 63	0.57 129	0.41 127	0.45 140	0.49 125	0.39 122	0.27 104	0.33 25	0.23 50	0.14 101	0.12 193	0.14 83	0.11 80	0.12 47	0.11 65

RAFT-Test	0.34 138	0.18 91	0.37 133	0.38 160	0.23 157	0.50 260	0.23 63	0.69 221	0.40 123	0.60 190	0.85 286	0.61 249	0.28 118	0.46 117	0.27 125	0.14 101	0.11 138	0.14 83	0.11 80	0.13 82	0.12 111

LL-Strereo2	0.35 153	0.24 298	0.48 291	0.41 257	0.26 259	0.35 161	0.24 77	0.67 203	0.44 143	0.54 174	0.51 138	0.66 282	0.25 78	0.66 296	0.30 166	0.14 101	0.12 193	0.23 383	0.20 362	0.18 271	0.13 147

4D-IteraStereo	0.33 132	0.18 91	0.40 176	0.40 225	0.24 186	0.32 135	0.27 113	0.58 135	0.72 252	0.65 226	0.54 153	0.42 148	0.23 61	0.45 102	0.28 145	0.14 101	0.09 23	0.19 274	0.16 231	0.16 212	0.11 65

anonymousdsp2	0.35 153	0.20 164	0.43 218	0.37 130	0.24 186	0.48 253	0.31 180	0.86 309	0.65 221	0.55 176	0.50 129	0.50 188	0.34 178	0.56 187	0.31 173	0.14 101	0.10 54	0.14 83	0.10 53	0.16 212	0.14 191

anonymousdsp	0.29 95	0.21 201	0.38 145	0.37 130	0.25 218	0.30 103	0.35 246	0.63 170	0.35 84	0.39 117	0.33 70	0.33 84	0.28 118	0.59 235	0.25 78	0.14 101	0.10 54	0.17 188	0.12 108	0.14 126	0.15 215

EGLCR-Stereo	0.25 55	0.16 43	0.33 83	0.34 60	0.20 77	0.35 161	0.20 22	0.52 111	0.36 92	0.28 48	0.27 40	0.41 138	0.18 19	0.45 102	0.26 107	0.14 101	0.10 54	0.16 150	0.14 173	0.13 82	0.11 65

DCRE	0.37 188	0.18 91	0.46 259	0.45 359	0.32 393	0.42 221	0.37 282	0.63 170	0.51 168	0.47 151	0.94 324	0.56 210	0.36 199	0.52 157	0.32 183	0.14 101	0.13 260	0.15 124	0.14 173	0.14 126	0.13 147

CroCo-Stereo Lap2	0.28 84	0.24 298	0.39 164	0.50 425	0.29 339	0.20 7	0.31 180	0.49 92	0.38 111	0.24 26	0.27 40	0.46 172	0.31 155	0.39 59	0.30 166	0.14 101	0.15 324	0.16 150	0.13 142	0.16 212	0.15 215

DCANet-4	0.36 171	0.20 164	0.48 291	0.34 60	0.19 53	0.29 91	0.30 157	0.66 193	0.92 382	0.69 256	0.78 241	0.40 132	0.47 262	0.45 102	0.34 210	0.14 101	0.10 54	0.14 83	0.11 80	0.11 14	0.13 147

ccc-4	0.29 95	0.21 201	0.38 145	0.36 114	0.26 259	0.31 118	0.35 246	0.62 162	0.34 71	0.38 109	0.33 70	0.32 72	0.29 132	0.58 220	0.25 78	0.14 101	0.10 54	0.17 188	0.12 108	0.14 126	0.15 215

fff	0.37 188	0.16 43	0.41 186	0.34 60	0.19 53	0.29 91	0.30 157	0.69 221	1.06 449	0.69 256	0.78 241	0.42 148	0.63 357	0.46 117	0.34 210	0.14 101	0.10 54	0.14 83	0.11 80	0.11 14	0.13 147

ADStereo(finetuned)	0.37 188	0.16 43	0.49 303	0.34 60	0.19 53	0.30 103	0.30 157	0.68 213	0.91 377	0.70 262	0.77 230	0.43 156	0.69 394	0.45 102	0.33 195	0.14 101	0.10 54	0.14 83	0.11 80	0.13 82	0.12 111

RAFT+CT+SA	0.39 219	0.23 261	0.36 117	0.51 441	0.27 290	0.29 91	0.46 386	0.75 267	0.80 305	0.51 161	0.89 309	0.41 138	0.40 224	0.78 372	0.32 183	0.14 101	0.11 138	0.18 234	0.18 307	0.15 172	0.14 191

test_5	0.43 259	0.24 298	0.43 218	0.52 453	0.28 313	0.28 79	0.42 363	0.72 248	0.82 318	0.62 199	0.91 316	0.72 311	0.55 310	0.79 377	0.35 227	0.14 101	0.11 138	0.18 234	0.18 307	0.18 271	0.16 261

IGEV-Stereo	0.29 95	0.21 201	0.38 145	0.37 130	0.25 218	0.30 103	0.35 246	0.63 170	0.35 84	0.39 117	0.33 70	0.33 84	0.28 118	0.59 235	0.25 78	0.14 101	0.10 54	0.17 188	0.12 108	0.14 126	0.15 215
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_20w	0.39 219	0.19 128	0.57 360	0.37 130	0.27 290	0.31 118	0.24 77	1.44 515	0.29 40	0.69 256	0.53 151	0.60 244	0.42 232	0.83 392	0.27 125	0.14 101	0.11 138	0.14 83	0.13 142	0.15 172	0.13 147

GLC_STEREO	0.29 95	0.19 128	0.27 22	0.44 336	0.19 53	0.31 118	0.26 97	0.47 87	0.43 137	0.37 100	0.47 120	0.41 138	0.23 61	0.50 144	0.34 210	0.14 101	0.18 393	0.19 274	0.16 231	0.16 212	0.13 147

MIPNet	0.37 188	0.21 201	0.59 365	0.39 188	0.25 218	0.50 260	0.28 131	0.77 277	0.70 240	0.65 226	0.60 172	0.40 132	0.49 270	0.44 98	0.37 259	0.14 101	0.11 138	0.16 150	0.13 142	0.14 126	0.13 147

LCNet	0.41 242	0.20 164	0.32 68	0.44 336	0.24 186	0.47 250	0.29 141	0.67 203	0.53 174	0.72 281	1.03 373	0.66 282	0.60 339	0.58 220	0.34 210	0.14 101	0.10 54	0.19 274	0.19 337	0.21 345	0.36 483

STrans-v2	0.46 286	0.20 164	0.48 291	0.40 225	0.24 186	0.55 287	0.50 412	1.07 396	0.73 259	0.65 226	1.05 383	0.72 311	0.69 394	0.72 339	0.33 195	0.14 101	0.10 54	0.17 188	0.14 173	0.13 82	0.12 111

FTStereo	0.56 394	0.20 164	0.37 133	0.41 257	0.25 218	0.40 200	0.79 505	0.66 193	0.43 137	1.09 476	3.27 549	0.70 298	0.73 418	0.55 177	0.33 195	0.14 101	0.13 260	0.19 274	0.17 280	0.15 172	0.30 452

ASMatch	0.48 313	0.19 128	0.45 242	0.39 188	0.28 313	0.37 175	0.26 97	0.74 261	0.68 232	0.76 302	2.34 528	0.61 249	0.52 288	0.62 257	0.37 259	0.14 101	0.12 193	0.17 188	0.15 199	0.14 126	0.21 373

DEmStereo	0.48 313	0.17 67	0.50 316	0.38 160	0.25 218	0.59 324	0.34 222	0.63 170	0.74 266	0.89 392	1.66 502	0.58 223	1.06 496	0.60 241	0.42 289	0.14 101	0.11 138	0.16 150	0.16 231	0.14 126	0.15 215

GrayStereo	0.49 331	0.19 128	0.42 207	0.46 380	0.28 313	0.53 276	0.67 473	0.69 221	0.63 209	1.02 452	1.47 489	0.78 344	0.76 427	0.56 187	0.33 195	0.14 101	0.12 193	0.17 188	0.17 280	0.15 172	0.29 443

RAFT-345	0.40 231	0.18 91	0.40 176	0.38 160	0.22 117	0.33 142	0.26 97	0.61 156	0.51 168	0.74 293	1.79 510	0.45 164	0.33 170	0.66 296	0.36 243	0.14 101	0.11 138	0.18 234	0.14 173	0.13 82	0.13 147

test-1	0.36 171	0.19 128	0.71 425	0.46 380	0.26 259	0.44 232	0.36 268	0.60 150	0.59 194	0.48 154	0.67 196	0.53 200	0.36 199	0.40 65	0.29 160	0.14 101	0.11 138	0.16 150	0.14 173	0.15 172	0.16 261

Prome-Stereo	0.46 286	0.19 128	0.35 110	0.44 336	0.26 259	0.40 200	0.45 382	0.68 213	0.44 143	0.96 427	1.84 513	0.59 238	0.67 384	0.61 249	0.32 183	0.14 101	0.11 138	0.16 150	0.14 173	0.16 212	0.29 443

iRaftStereo_RVC	0.32 122	0.19 128	0.37 133	0.39 188	0.22 117	0.31 118	0.29 141	0.68 213	0.51 168	0.49 155	0.66 192	0.37 110	0.23 61	0.45 102	0.33 195	0.14 101	0.10 54	0.18 234	0.17 280	0.15 172	0.12 111

DCANet	0.36 171	0.16 43	0.41 186	0.34 60	0.19 53	0.30 103	0.30 157	0.68 213	0.91 377	0.70 262	0.77 230	0.43 156	0.57 319	0.45 102	0.34 210	0.14 101	0.10 54	0.14 83	0.11 80	0.13 82	0.12 111

csc	0.37 188	0.16 43	0.41 186	0.34 60	0.19 53	0.29 91	0.30 157	0.69 221	1.06 449	0.69 256	0.78 241	0.42 148	0.63 357	0.46 117	0.34 210	0.14 101	0.10 54	0.14 83	0.11 80	0.11 14	0.13 147

cscssc	0.37 188	0.16 43	0.41 186	0.34 60	0.19 53	0.29 91	0.30 157	0.69 221	1.06 449	0.69 256	0.78 241	0.42 148	0.63 357	0.46 117	0.34 210	0.14 101	0.10 54	0.14 83	0.11 80	0.11 14	0.13 147

111	0.40 231	0.17 67	0.41 186	0.34 60	0.19 53	0.52 268	0.28 131	0.74 261	1.16 471	0.50 158	0.91 316	0.63 257	0.48 267	0.61 249	0.35 227	0.14 101	0.10 54	0.14 83	0.12 108	0.13 82	0.13 147

test_xeample3	0.29 95	0.21 201	0.41 186	0.35 94	0.26 259	0.35 161	0.32 201	0.56 124	0.36 92	0.43 135	0.32 69	0.34 88	0.28 118	0.54 172	0.23 50	0.14 101	0.11 138	0.16 150	0.12 108	0.14 126	0.13 147

EAI-Stereo	0.34 138	0.19 128	0.44 230	0.39 188	0.21 98	0.31 118	0.30 157	1.15 433	0.30 45	0.49 155	0.75 220	0.36 108	0.28 118	0.62 257	0.27 125	0.14 101	0.11 138	0.14 83	0.13 142	0.13 82	0.12 111

Gwc-CoAtRS	0.34 138	0.17 67	0.44 230	0.39 188	0.23 157	0.34 152	0.22 47	0.70 236	0.75 269	0.60 190	0.59 170	0.58 223	0.29 132	0.45 102	0.26 107	0.14 101	0.11 138	0.14 83	0.12 108	0.12 47	0.12 111

HITNet	0.41 242	0.26 341	0.45 242	0.33 49	0.17 19	0.63 349	0.30 157	0.93 336	0.64 216	0.71 269	0.82 265	0.64 264	0.52 288	0.59 235	0.43 294	0.14 101	0.10 54	0.15 124	0.13 142	0.19 305	0.12 111
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
GASTEREO	0.25 55	0.16 43	0.32 68	0.40 225	0.20 77	0.22 16	0.30 157	0.43 71	0.31 50	0.37 100	0.33 70	0.22 32	0.35 181	0.41 73	0.23 50	0.15 162	0.10 54	0.13 54	0.11 80	0.12 47	0.11 65

MSCF	0.25 55	0.16 43	0.33 83	0.39 188	0.20 77	0.20 7	0.31 180	0.43 71	0.31 50	0.36 93	0.33 70	0.23 41	0.35 181	0.36 40	0.23 50	0.15 162	0.10 54	0.13 54	0.11 80	0.13 82	0.11 65

DFGA-Net	0.45 276	0.29 384	0.80 456	0.42 297	0.32 393	0.53 276	0.35 246	0.78 283	0.89 367	0.66 238	0.75 220	0.48 180	0.39 218	0.74 351	0.60 386	0.15 162	0.13 260	0.19 274	0.18 307	0.20 321	0.17 281

LGtest1	0.19 7	0.14 12	0.29 38	0.34 60	0.16 8	0.26 49	0.17 3	0.32 15	0.20 11	0.21 12	0.15 3	0.23 41	0.20 33	0.32 19	0.20 12	0.15 162	0.10 54	0.13 54	0.09 10	0.12 47	0.11 65

MM-Stereo_test1	0.33 132	0.19 128	0.36 117	0.41 257	0.23 157	0.36 170	0.45 382	0.58 135	0.54 178	0.60 190	0.50 129	0.38 118	0.37 203	0.60 241	0.26 107	0.15 162	0.13 260	0.17 188	0.14 173	0.15 172	0.12 111

AIO-test2	0.39 219	0.21 201	0.41 186	0.47 389	0.25 218	0.45 240	0.35 246	0.77 277	1.27 496	0.36 93	0.87 297	0.37 110	0.30 148	0.47 124	0.27 125	0.15 162	0.13 260	0.21 346	0.23 418	0.15 172	0.13 147

AIO-test1	0.38 203	0.18 91	0.38 145	0.50 425	0.24 186	0.46 245	0.30 157	0.70 236	1.19 477	0.40 123	0.71 204	0.45 164	0.29 132	0.53 166	0.27 125	0.15 162	0.13 260	0.19 274	0.21 384	0.13 82	0.17 281

GIP-stereo	0.24 47	0.18 91	0.30 49	0.37 130	0.24 186	0.26 49	0.20 22	0.46 84	0.36 92	0.24 26	0.39 95	0.35 97	0.20 33	0.31 14	0.21 18	0.15 162	0.10 54	0.13 54	0.10 53	0.12 47	0.11 65

PAM_32	0.46 286	0.19 128	0.67 406	0.39 188	0.24 186	0.75 396	0.27 113	0.95 348	0.34 71	0.68 247	0.44 106	1.91 527	0.65 374	0.62 257	0.26 107	0.15 162	0.10 54	0.16 150	0.15 199	0.14 126	0.13 147

PAM	0.46 286	0.19 128	0.70 420	0.40 225	0.26 259	0.75 396	0.33 211	0.85 305	0.34 71	0.70 262	0.46 114	1.83 522	0.63 357	0.61 249	0.26 107	0.15 162	0.10 54	0.16 150	0.14 173	0.14 126	0.13 147

GCAP-BAT	0.30 110	0.21 201	0.42 207	0.33 49	0.27 290	0.26 49	0.27 113	0.45 82	0.30 45	0.60 190	0.64 182	0.45 164	0.23 61	0.56 187	0.26 107	0.15 162	0.12 193	0.15 124	0.10 53	0.12 47	0.11 65

RAStereo	0.24 47	0.17 67	0.29 38	0.40 225	0.21 98	0.23 22	0.26 97	0.42 62	0.45 150	0.23 20	0.34 79	0.30 62	0.19 27	0.34 30	0.25 78	0.15 162	0.12 193	0.16 150	0.13 142	0.14 126	0.11 65

Pointernet	0.27 77	0.14 12	0.33 83	0.35 94	0.23 157	0.35 161	0.21 38	0.72 248	0.38 111	0.39 117	0.36 87	0.34 88	0.25 78	0.36 40	0.25 78	0.15 162	0.10 54	0.12 24	0.08 1	0.11 14	0.10 29

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 313	0.21 201	1.26 509	0.39 188	0.51 500	0.28 79	0.30 157	1.25 481	0.44 143	0.68 247	1.11 402	0.86 370	0.33 170	0.67 307	0.27 125	0.15 162	0.11 138	0.17 188	0.20 362	0.22 367	0.24 406

U	0.45 276	0.16 43	0.32 68	0.40 225	0.71 530	3.55 561	0.20 22	0.41 58	0.38 111	0.26 35	0.23 21	0.24 46	0.22 49	0.26 2	0.22 30	0.15 162	0.09 23	0.88 540	0.13 142	0.13 82	0.11 65

trnet	0.27 77	0.14 12	0.23 1	0.28 3	0.15 1	0.37 175	0.23 63	0.52 111	0.72 252	0.42 132	0.51 138	0.34 88	0.26 93	0.39 59	0.25 78	0.15 162	0.11 138	0.12 24	0.08 1	0.11 14	0.10 29

testlalala2	0.36 171	0.18 91	0.45 242	0.89 533	0.53 505	0.44 232	0.26 97	0.61 156	0.49 162	0.68 247	0.56 162	0.44 162	0.24 71	0.34 30	0.31 173	0.15 162	0.12 193	0.14 83	0.10 53	0.13 82	0.13 147

H2IRNET	0.37 188	0.20 164	0.33 83	0.38 160	0.25 218	0.27 62	0.23 63	0.59 140	0.72 252	0.39 117	0.90 313	0.74 328	0.55 310	0.52 157	0.43 294	0.15 162	0.13 260	0.18 234	0.20 362	0.16 212	0.13 147

MGS-Stereo	0.28 84	0.19 128	0.40 176	0.36 114	0.23 157	0.37 175	0.30 157	0.39 46	0.44 143	0.31 63	0.51 138	0.40 132	0.24 71	0.43 87	0.26 107	0.15 162	0.12 193	0.15 124	0.13 142	0.14 126	0.13 147

MyStereo8	0.40 231	0.20 164	0.54 345	0.41 257	0.29 339	0.53 276	0.29 141	0.65 184	0.49 162	0.71 269	0.98 351	0.58 223	0.43 238	0.50 144	0.51 353	0.15 162	0.12 193	0.16 150	0.14 173	0.19 305	0.19 332

IGEVStereo-DCA	0.29 95	0.22 240	0.38 145	0.35 94	0.27 290	0.37 175	0.35 246	0.62 162	0.34 71	0.38 109	0.30 58	0.35 97	0.27 104	0.51 151	0.22 30	0.15 162	0.12 193	0.16 150	0.12 108	0.13 82	0.15 215

rrr	0.29 95	0.22 240	0.41 186	0.35 94	0.27 290	0.37 175	0.32 201	0.52 111	0.42 135	0.38 109	0.30 58	0.35 97	0.27 104	0.51 151	0.22 30	0.15 162	0.12 193	0.16 150	0.13 142	0.13 82	0.14 191

Any-RAFT	0.35 153	0.16 43	0.30 49	0.34 60	0.21 98	0.52 268	0.22 47	0.88 321	0.73 259	0.53 170	0.73 209	0.64 264	0.28 118	0.46 117	0.24 61	0.15 162	0.10 54	0.13 54	0.10 53	0.13 82	0.12 111

HH	0.35 153	0.20 164	0.47 271	0.40 225	0.25 218	0.33 142	0.31 180	0.76 274	0.38 111	0.43 135	0.57 165	0.79 346	0.44 248	0.71 334	0.25 78	0.15 162	0.11 138	0.15 124	0.14 173	0.14 126	0.12 111

HanStereo	0.35 153	0.20 164	0.47 271	0.40 225	0.25 218	0.33 142	0.31 180	0.76 274	0.38 111	0.43 135	0.57 165	0.79 346	0.44 248	0.71 334	0.25 78	0.15 162	0.11 138	0.15 124	0.14 173	0.14 126	0.12 111

LoS	0.29 95	0.15 27	0.30 49	0.29 5	0.18 34	0.33 142	0.29 141	0.51 102	0.72 252	0.34 84	0.52 147	0.41 138	0.28 118	0.47 124	0.28 145	0.15 162	0.11 138	0.13 54	0.09 10	0.11 14	0.11 65
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
Sa-1000	0.48 313	0.24 298	0.41 186	0.45 359	0.25 218	0.59 324	0.34 222	0.81 294	0.93 388	0.82 340	1.50 490	0.53 200	0.45 253	0.92 432	0.30 166	0.15 162	0.12 193	0.21 346	0.19 337	0.15 172	0.13 147

CrosDoStereo	0.50 347	0.18 91	0.45 242	0.38 160	0.24 186	0.40 200	1.18 536	0.67 203	0.86 341	0.94 419	1.37 467	0.63 257	0.77 434	0.65 288	0.45 319	0.15 162	0.12 193	0.17 188	0.18 307	0.14 126	0.14 191

HHNet	0.41 242	0.17 67	0.41 186	0.34 60	0.37 431	0.33 142	0.34 222	0.69 221	0.75 269	0.86 370	1.30 458	0.52 196	0.32 160	0.52 157	0.35 227	0.15 162	0.11 138	0.19 274	0.15 199	0.15 172	0.24 406

TransformOpticalFlow	0.44 266	0.20 164	0.47 271	0.41 257	0.23 157	0.37 175	0.47 393	0.94 341	0.76 277	0.65 226	1.14 418	0.73 322	0.56 317	0.76 361	0.32 183	0.15 162	0.10 54	0.17 188	0.15 199	0.14 126	0.13 147

OMP-Stereo	0.42 249	0.22 240	0.46 259	0.52 453	0.24 186	0.36 170	0.25 85	0.71 244	0.78 294	0.77 308	0.64 182	0.89 385	0.39 218	0.91 429	0.35 227	0.15 162	0.12 193	0.20 304	0.15 199	0.15 172	0.12 111

IIG-Stereo	0.43 259	0.21 201	0.44 230	0.50 425	0.25 218	0.44 232	0.21 38	0.71 244	0.76 277	0.83 352	0.95 333	0.83 359	0.43 238	0.90 422	0.35 227	0.15 162	0.12 193	0.19 274	0.14 173	0.15 172	0.11 65

NRIStereo	0.36 171	0.20 164	0.45 242	0.41 257	0.23 157	0.34 152	0.26 97	0.65 184	0.55 183	0.64 217	0.63 179	0.56 210	0.37 203	0.65 288	0.37 259	0.15 162	0.11 138	0.18 234	0.15 199	0.17 247	0.14 191

PSM-AAD	0.48 313	0.20 164	0.37 133	0.43 317	0.23 157	0.56 300	0.50 412	0.65 184	0.70 240	1.07 470	1.12 406	0.58 223	0.92 474	0.61 249	0.32 183	0.15 162	0.11 138	0.25 413	0.26 457	0.18 271	0.43 509

DeepStereo_LL	0.50 347	0.18 91	0.45 242	0.38 160	0.24 186	0.40 200	1.18 536	0.67 203	0.86 341	0.94 419	1.37 467	0.63 257	0.77 434	0.65 288	0.45 319	0.15 162	0.12 193	0.17 188	0.18 307	0.14 126	0.14 191

THIR-Stereo	0.50 347	0.18 91	0.45 242	0.38 160	0.23 157	0.75 396	0.67 473	0.66 193	0.87 350	1.02 452	1.40 473	0.72 311	0.76 427	0.62 257	0.42 289	0.15 162	0.11 138	0.17 188	0.18 307	0.14 126	0.15 215

AnonymousM	0.41 242	0.81 526	0.29 38	0.34 60	0.22 117	0.28 79	0.38 304	0.53 121	0.41 127	0.70 262	0.49 125	0.47 175	0.27 104	0.41 73	0.31 173	0.15 162	0.12 193	1.51 549	0.26 457	0.12 47	0.10 29

CroCo-Stereo	0.26 66	0.22 240	0.36 117	0.48 396	0.22 117	0.20 7	0.29 141	0.51 102	0.44 143	0.28 48	0.23 21	0.42 148	0.26 93	0.29 7	0.26 107	0.15 162	0.13 260	0.13 54	0.11 80	0.16 212	0.12 111
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
GMM-Stereo	0.44 266	0.19 128	0.36 117	0.42 297	0.25 218	0.51 264	0.47 393	0.71 244	0.53 174	0.76 302	1.37 467	0.76 336	0.38 207	0.60 241	0.33 195	0.15 162	0.10 54	0.20 304	0.19 337	0.16 212	0.27 429

raft+_RVC	0.38 203	0.19 128	0.35 110	0.37 130	0.25 218	0.45 240	0.37 282	0.78 283	0.89 367	0.51 161	0.78 241	0.50 188	0.29 132	0.53 166	0.40 281	0.15 162	0.12 193	0.17 188	0.15 199	0.14 126	0.12 111

TANstereo	0.30 110	0.15 27	0.31 57	0.30 9	0.17 19	0.55 287	0.23 63	0.44 78	0.55 183	0.59 186	0.68 198	0.37 110	0.26 93	0.35 38	0.27 125	0.15 162	0.16 356	0.12 24	0.10 53	0.13 82	0.14 191

RALAANet	0.38 203	0.23 261	0.48 291	0.42 297	0.29 339	0.35 161	0.25 85	0.86 309	0.64 216	0.67 241	0.65 185	0.60 244	0.29 132	0.60 241	0.34 210	0.15 162	0.12 193	0.17 188	0.15 199	0.21 345	0.13 147

ARAFT	0.47 301	0.24 298	0.79 454	0.42 297	0.25 218	0.55 287	0.55 442	0.75 267	0.81 313	0.89 392	0.75 220	0.73 322	0.47 262	0.88 414	0.37 259	0.15 162	0.12 193	0.23 383	0.22 402	0.14 126	0.13 147

MMNet	0.55 383	0.25 322	0.61 372	0.43 317	0.34 413	1.07 473	0.39 327	0.87 316	0.91 377	0.91 404	0.93 323	0.86 370	0.76 427	0.81 381	0.76 427	0.15 162	0.14 294	0.18 234	0.19 337	0.20 321	0.16 261

DIP-Stereo	0.39 219	0.21 201	0.50 316	0.41 257	0.28 313	0.62 340	0.27 113	0.77 277	0.40 123	0.64 217	0.86 289	0.52 196	0.33 170	0.66 296	0.42 289	0.15 162	0.13 260	0.17 188	0.14 173	0.15 172	0.15 215
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.39 219	0.18 91	0.42 207	0.42 297	0.26 259	0.40 200	0.32 201	0.72 248	0.34 71	0.89 392	1.28 451	0.57 215	0.35 181	0.42 81	0.32 183	0.15 162	0.12 193	0.14 83	0.12 108	0.14 126	0.13 147

RAFT-Stereo	0.39 219	0.18 91	0.42 207	0.42 297	0.26 259	0.40 200	0.32 201	0.72 248	0.34 71	0.89 392	1.28 451	0.57 215	0.35 181	0.42 81	0.32 183	0.15 162	0.12 193	0.14 83	0.12 108	0.14 126	0.13 147
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
iResNet	0.49 331	0.29 384	0.79 454	0.42 297	0.21 98	0.61 332	0.40 338	0.82 296	0.99 414	0.87 378	1.12 406	0.69 294	0.53 292	0.78 372	0.51 353	0.15 162	0.11 138	0.14 83	0.12 108	0.17 247	0.15 215

DN-CSS_ROB	0.43 259	0.26 341	0.62 375	0.40 225	0.29 339	0.44 232	0.27 113	0.77 277	0.75 269	0.72 281	1.09 399	0.48 180	0.43 238	0.69 323	0.37 259	0.15 162	0.12 193	0.21 346	0.19 337	0.18 271	0.16 261

pmcnn	1.23 521	0.29 384	0.96 475	0.40 225	0.23 157	0.95 449	0.69 483	1.16 440	1.28 498	1.67 526	2.33 527	11.15 577	0.86 459	0.93 438	0.88 456	0.15 162	0.12 193	0.12 24	0.10 53	0.15 172	0.15 215

z-ln-s-r	0.66 428	0.36 426	1.30 513	0.39 188	0.26 259	0.57 305	0.63 465	0.80 290	1.03 432	0.80 318	1.43 480	0.91 392	0.76 427	1.08 468	1.87 531	0.16 212	0.12 193	0.17 188	0.14 173	0.20 321	0.16 261

G2L-Stereo_test	0.48 313	0.20 164	0.40 176	0.34 60	0.23 157	0.57 305	0.58 452	1.10 406	0.77 284	0.86 370	0.94 324	0.95 403	0.54 304	0.68 317	0.60 386	0.16 212	0.12 193	0.14 83	0.12 108	0.15 172	0.15 215

SGD-Stereo	0.22 27	0.15 27	0.27 22	0.31 18	0.15 1	0.29 91	0.20 22	0.37 34	0.29 40	0.24 26	0.29 57	0.21 31	0.27 104	0.36 40	0.25 78	0.16 212	0.09 23	0.13 54	0.10 53	0.13 82	0.10 29

MM-Stereo_test3	0.34 138	0.19 128	0.31 57	0.41 257	0.25 218	0.35 161	0.44 379	0.72 248	0.92 382	0.46 146	0.52 147	0.41 138	0.29 132	0.44 98	0.28 145	0.16 212	0.15 324	0.17 188	0.13 142	0.14 126	0.13 147

StereoAnything_RVC	0.21 15	0.68 516	0.39 164	0.28 3	0.15 1	0.23 22	0.18 11	0.20 1	0.19 8	0.16 2	0.16 8	0.15 1	0.22 49	0.30 12	0.18 1	0.16 212	0.09 23	0.12 24	0.08 1	0.16 212	0.09 4

model_zeroshot	0.33 132	0.18 91	0.48 291	0.39 188	0.28 313	0.45 240	0.25 85	0.63 170	0.45 150	0.61 197	0.50 129	0.51 192	0.25 78	0.45 102	0.26 107	0.16 212	0.13 260	0.15 124	0.14 173	0.13 82	0.13 147

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 249	0.20 164	0.74 438	0.38 160	0.43 470	0.39 196	0.26 97	0.94 341	0.49 162	0.53 170	0.77 230	0.93 399	0.45 253	0.63 268	0.24 61	0.16 212	0.10 54	0.17 188	0.18 307	0.20 321	0.20 355

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 138	0.27 358	0.45 242	0.36 114	0.25 218	0.48 253	0.30 157	0.58 135	0.90 370	0.42 132	0.36 87	0.30 62	0.29 132	0.49 138	0.30 166	0.16 212	0.14 294	0.18 234	0.15 199	0.18 271	0.15 215

ACVNet-DCA	0.35 153	0.23 261	0.33 83	0.41 257	0.22 117	0.55 287	0.38 304	0.85 305	0.54 178	0.41 127	0.50 129	0.34 88	0.49 270	0.57 200	0.25 78	0.16 212	0.10 54	0.19 274	0.13 142	0.18 271	0.17 281

xx1	0.39 219	0.23 261	0.33 83	0.41 257	0.22 117	0.55 287	0.38 304	0.67 203	1.06 449	0.41 127	0.50 129	0.65 277	0.53 292	0.57 200	0.25 78	0.16 212	0.10 54	0.20 304	0.19 337	0.18 271	0.17 281

1test111	0.36 171	0.23 261	0.33 83	0.41 257	0.22 117	0.55 287	0.38 304	0.85 305	0.54 178	0.41 127	0.50 129	0.34 88	0.49 270	0.55 177	0.45 319	0.16 212	0.10 54	0.19 274	0.13 142	0.18 271	0.17 281

cc1	0.37 188	0.23 261	0.33 83	0.41 257	0.22 117	0.55 287	0.38 304	0.67 203	1.06 449	0.41 127	0.50 129	0.34 88	0.49 270	0.57 200	0.25 78	0.16 212	0.10 54	0.19 274	0.13 142	0.16 212	0.15 215

ffm	0.44 266	0.26 341	0.49 303	0.37 130	0.25 218	0.55 287	0.37 282	0.68 213	1.04 438	0.73 288	0.96 337	0.71 302	0.53 292	0.57 200	0.25 78	0.16 212	0.10 54	0.25 413	0.21 384	0.16 212	0.16 261

ff1	0.49 331	0.26 341	0.49 303	0.37 130	0.25 218	0.55 287	0.37 282	0.68 213	1.04 438	0.73 288	0.96 337	0.71 302	0.53 292	1.01 452	0.88 456	0.16 212	0.10 54	0.25 413	0.21 384	0.16 212	0.16 261

tt1	0.36 171	0.24 298	0.32 68	0.41 257	0.22 117	0.54 282	0.38 304	0.68 213	1.04 438	0.41 127	0.46 114	0.35 97	0.45 253	0.57 200	0.25 78	0.16 212	0.10 54	0.19 274	0.13 142	0.16 212	0.16 261

MaDis-Stereo	0.26 66	0.18 91	0.36 117	0.36 114	0.26 259	0.27 62	0.27 113	0.43 71	0.35 84	0.27 45	0.26 35	0.41 138	0.28 118	0.40 65	0.28 145	0.16 212	0.14 294	0.16 150	0.13 142	0.14 126	0.12 111

CBFPSM	0.59 415	0.22 240	1.31 514	0.38 160	0.27 290	1.12 484	0.65 469	0.79 287	0.82 318	0.80 318	0.81 261	1.35 492	0.87 462	0.67 307	0.76 427	0.16 212	0.15 324	0.15 124	0.16 231	0.17 247	0.22 391

ToySt	0.49 331	0.27 358	0.75 442	0.40 225	0.27 290	0.64 356	0.49 407	0.84 302	0.77 284	0.60 190	0.83 271	0.88 381	0.66 381	0.70 329	0.56 375	0.16 212	0.17 376	0.21 346	0.20 362	0.21 345	0.19 332

anonymousa	0.49 331	0.20 164	0.42 207	0.38 160	0.23 157	0.91 441	0.35 246	0.75 267	0.62 198	0.85 363	1.54 495	1.06 434	0.66 381	0.51 151	0.43 294	0.16 212	0.13 260	0.19 274	0.21 384	0.16 212	0.14 191

TestStereo1	0.43 259	0.23 261	0.41 186	0.51 441	0.24 186	0.34 152	0.40 338	0.77 277	0.90 370	0.68 247	0.96 337	0.48 180	0.46 258	0.91 429	0.32 183	0.16 212	0.13 260	0.18 234	0.15 199	0.14 126	0.13 147

SA-5K	0.43 259	0.23 261	0.41 186	0.51 441	0.24 186	0.34 152	0.40 338	0.77 277	0.90 370	0.68 247	0.96 337	0.48 180	0.46 258	0.91 429	0.32 183	0.16 212	0.13 260	0.18 234	0.15 199	0.14 126	0.13 147

SA	0.44 266	0.25 322	0.46 259	0.46 380	0.24 186	0.43 224	0.36 268	0.75 267	0.96 402	0.59 186	1.03 373	0.48 180	0.52 288	0.94 445	0.32 183	0.16 212	0.12 193	0.21 346	0.19 337	0.15 172	0.13 147

CIPLG	0.41 242	0.21 201	0.63 385	0.45 359	0.33 404	0.52 268	0.33 211	0.65 184	0.60 196	0.82 340	0.96 337	0.46 172	0.32 160	0.55 177	0.44 310	0.16 212	0.12 193	0.15 124	0.14 173	0.13 82	0.14 191

ACRE	0.40 231	0.21 201	0.65 396	0.45 359	0.33 404	0.51 264	0.33 211	0.66 193	0.63 209	0.80 318	0.92 320	0.45 164	0.32 160	0.52 157	0.45 319	0.16 212	0.12 193	0.15 124	0.14 173	0.13 82	0.14 191

AAGNet	1.43 532	0.20 164	0.48 291	0.44 336	0.25 218	0.29 91	0.31 180	0.65 184	0.68 232	0.97 432	0.86 289	0.67 289	0.62 351	0.64 281	20.63 581	0.16 212	0.11 138	0.19 274	0.15 199	0.19 305	0.12 111

KYRaft	0.48 313	0.20 164	0.38 145	0.44 336	0.23 157	0.44 232	0.37 282	0.66 193	0.41 127	0.94 419	1.73 506	0.79 346	0.41 230	0.63 268	0.31 173	0.16 212	0.11 138	0.18 234	0.22 402	0.16 212	0.78 539

SST-Stereo	0.40 231	0.19 128	0.45 242	0.42 297	0.25 218	0.25 45	0.21 38	0.66 193	0.47 159	1.08 474	0.79 251	0.72 311	0.43 238	0.77 368	0.35 227	0.16 212	0.11 138	0.20 304	0.16 231	0.19 305	0.15 215

RAFT_R40	0.40 231	0.19 128	0.44 230	0.43 317	0.25 218	0.23 22	0.26 97	0.67 203	0.67 227	0.98 437	0.78 241	0.72 311	0.43 238	0.76 361	0.35 227	0.16 212	0.11 138	0.20 304	0.16 231	0.18 271	0.14 191

PFNet	0.42 249	0.18 91	0.58 364	0.43 317	0.24 186	0.43 224	0.32 201	0.74 261	0.78 294	1.00 444	0.74 218	0.68 290	0.39 218	0.72 339	0.37 259	0.16 212	0.10 54	0.20 304	0.15 199	0.16 212	0.13 147

DeepStereo_RVC	0.36 171	0.21 201	0.47 271	0.40 225	0.24 186	0.26 49	0.22 47	0.60 150	0.38 111	0.69 256	0.67 196	0.57 215	0.51 286	0.56 187	0.39 274	0.16 212	0.12 193	0.18 234	0.15 199	0.19 305	0.18 299

rafts_anoy	0.37 188	0.21 201	0.36 117	0.41 257	0.26 259	0.30 103	0.33 211	0.67 203	0.90 370	0.58 184	0.66 192	0.45 164	0.33 170	0.47 124	0.39 274	0.16 212	0.11 138	0.21 346	0.23 418	0.17 247	0.14 191

XX-TBD	0.32 122	0.53 497	0.26 16	0.51 441	0.20 77	0.37 175	0.24 77	0.40 52	0.73 259	0.54 174	0.69 199	0.31 69	0.25 78	0.32 19	0.27 125	0.16 212	0.10 54	0.12 24	0.09 10	0.13 82	0.11 65

raftrobust	0.34 138	0.19 128	0.36 117	0.41 257	0.27 290	0.30 103	0.25 85	0.71 244	0.63 209	0.58 184	0.55 159	0.45 164	0.46 258	0.51 151	0.29 160	0.16 212	0.12 193	0.14 83	0.12 108	0.12 47	0.13 147

RALCasStereoNet	0.36 171	0.21 201	0.37 133	0.42 297	0.26 259	0.35 161	0.38 304	0.63 170	0.64 216	0.50 158	0.72 205	0.51 192	0.29 132	0.59 235	0.36 243	0.16 212	0.14 294	0.15 124	0.13 142	0.17 247	0.16 261

XX-Stereo	0.37 188	0.17 67	0.45 242	0.55 477	0.36 424	0.38 188	0.20 22	0.60 150	0.30 45	0.46 146	1.30 458	0.73 322	0.26 93	0.56 187	0.26 107	0.16 212	0.11 138	0.17 188	0.16 231	0.14 126	0.10 29

CREStereo	0.28 84	0.15 27	0.24 5	0.27 1	0.17 19	0.37 175	0.25 85	0.51 102	0.72 252	0.42 132	0.51 138	0.32 72	0.26 93	0.38 55	0.25 78	0.16 212	0.11 138	0.12 24	0.08 1	0.12 47	0.11 65
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
BEATNet_4x	0.46 286	0.32 402	0.56 356	0.37 130	0.19 53	0.63 349	0.35 246	1.01 373	0.72 252	0.77 308	0.83 271	0.70 298	0.59 335	0.68 317	0.53 363	0.16 212	0.12 193	0.16 150	0.14 173	0.24 397	0.16 261

RASNet	0.53 369	0.22 240	0.52 333	0.38 160	0.22 117	0.68 372	0.38 304	0.97 355	0.88 354	0.73 288	1.04 379	1.03 426	0.92 474	0.90 422	0.86 447	0.16 212	0.14 294	0.14 83	0.17 280	0.15 172	0.13 147

iResNet_ROB	0.52 363	0.21 201	0.53 341	0.37 130	0.21 98	0.61 332	0.29 141	1.51 524	1.32 502	0.90 399	1.02 369	0.80 354	0.62 351	0.76 361	0.43 294	0.16 212	0.12 193	0.13 54	0.09 10	0.15 172	0.18 299

zero-FE	0.25 55	0.15 27	0.30 49	0.35 94	0.29 339	0.19 5	0.20 22	0.35 28	0.31 50	0.26 35	0.27 40	0.29 59	0.29 132	0.33 25	0.24 61	0.17 251	0.10 54	0.14 83	0.10 53	0.64 531	0.12 111

MultiAttention	3.58 563	0.24 298	0.62 375	0.54 470	0.34 413	22.90 583	2.72 573	1.60 532	1.13 466	0.80 318	1.81 511	1.14 461	0.43 238	35.29 591	0.61 390	0.17 251	0.12 193	0.23 383	0.23 418	0.34 467	0.29 443

S2M2_XL	0.19 7	0.18 91	0.27 22	0.27 1	0.20 77	0.15 2	0.16 2	0.22 2	0.15 4	0.21 12	0.26 35	0.17 4	0.17 12	0.24 1	0.21 18	0.17 251	0.16 356	0.15 124	0.13 142	0.15 172	0.12 111

G2L-ROB	0.47 301	0.19 128	0.42 207	0.35 94	0.22 117	0.57 305	0.42 363	1.14 429	0.71 251	0.84 359	0.75 220	1.09 444	0.53 292	0.74 351	0.53 363	0.17 251	0.12 193	0.14 83	0.12 108	0.17 247	0.19 332

UGAM	0.52 363	0.22 240	0.46 259	0.45 359	0.25 218	0.41 214	0.52 430	0.62 162	1.16 471	0.76 302	1.13 413	1.32 483	0.57 319	1.00 451	0.53 363	0.17 251	0.14 294	0.25 413	0.21 384	0.15 172	0.13 147

CoDeX	0.47 301	0.20 164	0.49 303	0.42 297	0.25 218	0.75 396	0.36 268	1.27 485	0.80 305	0.82 340	0.96 337	0.62 255	0.57 319	0.60 241	0.36 243	0.17 251	0.12 193	0.17 188	0.15 199	0.16 212	0.14 191

plain	0.31 116	0.20 164	0.50 316	0.39 188	0.29 339	0.27 62	0.30 157	0.44 78	0.35 84	0.31 63	0.66 192	0.30 62	0.31 155	0.65 288	0.31 173	0.17 251	0.13 260	0.20 304	0.15 199	0.17 247	0.12 111

MIF-Stereo (partial)	0.31 116	0.18 91	0.37 133	0.41 257	0.31 377	0.28 79	0.23 63	0.47 87	0.42 135	0.31 63	0.63 179	0.36 108	0.35 181	0.57 200	0.31 173	0.17 251	0.13 260	0.19 274	0.17 280	0.18 271	0.14 191

UniTT-Stereo	0.27 77	0.17 67	0.37 133	0.40 225	0.27 290	0.30 103	0.28 131	0.39 46	0.31 50	0.29 55	0.46 114	0.27 55	0.25 78	0.47 124	0.34 210	0.17 251	0.13 260	0.13 54	0.12 108	0.14 126	0.12 111

PCWNet_CMD	0.48 313	0.24 298	0.52 333	0.39 188	0.27 290	0.63 349	0.30 157	0.95 348	0.96 402	0.86 370	1.07 392	0.79 346	0.44 248	0.57 200	0.43 294	0.17 251	0.12 193	0.21 346	0.16 231	0.24 397	0.19 332

LL-Strereo	0.57 401	0.27 358	0.68 410	0.48 396	0.34 413	0.39 196	0.48 401	0.94 341	0.97 405	0.83 352	0.78 241	1.10 448	1.18 508	1.33 501	0.49 342	0.17 251	0.14 294	0.22 361	0.19 337	0.16 212	0.17 281

knoymous	0.36 171	0.20 164	0.31 57	0.31 18	0.22 117	0.36 170	0.29 141	0.61 156	0.64 216	0.67 241	0.70 202	0.60 244	0.40 224	0.58 220	0.34 210	0.17 251	0.11 138	0.20 304	0.11 80	0.17 247	0.18 299

riskmin	0.38 203	0.20 164	0.39 164	0.32 37	0.23 157	0.53 276	0.30 157	0.63 170	0.80 305	0.49 155	0.56 162	0.73 322	0.58 328	0.55 177	0.36 243	0.17 251	0.11 138	0.19 274	0.13 142	0.19 305	0.20 355

qqq	0.40 231	0.26 341	0.44 230	0.36 114	0.22 117	0.46 245	0.36 268	0.85 305	0.54 178	0.56 179	0.69 199	0.65 277	0.53 292	0.55 177	0.45 319	0.17 251	0.16 356	0.20 304	0.19 337	0.18 271	0.17 281

x	0.39 219	0.24 298	0.41 186	0.34 60	0.23 157	0.52 268	0.32 201	0.86 309	0.52 171	0.57 182	0.70 202	0.59 238	0.50 281	0.49 138	0.46 329	0.17 251	0.15 324	0.17 188	0.15 199	0.17 247	0.16 261

IER	0.46 286	0.23 261	0.50 316	0.38 160	0.28 313	0.69 374	0.35 246	0.80 290	0.66 224	0.83 352	0.94 324	0.75 330	0.77 434	0.60 241	0.42 289	0.17 251	0.14 294	0.17 188	0.17 280	0.17 247	0.15 215

DAS	0.51 354	0.25 322	0.60 370	0.48 396	0.31 377	0.58 311	0.41 353	0.83 299	0.97 405	0.89 392	1.12 406	0.70 298	0.75 424	0.82 384	0.43 294	0.17 251	0.13 260	0.18 234	0.15 199	0.20 321	0.18 299

SepStereo	0.51 354	0.25 322	0.60 370	0.48 396	0.31 377	0.58 311	0.41 353	0.83 299	0.97 405	0.89 392	1.12 406	0.70 298	0.75 424	0.93 438	0.43 294	0.17 251	0.13 260	0.18 234	0.15 199	0.20 321	0.18 299

IPLGR_C	0.40 231	0.21 201	0.64 390	0.45 359	0.33 404	0.52 268	0.34 222	0.66 193	0.62 198	0.82 340	0.92 320	0.45 164	0.32 160	0.52 157	0.46 329	0.17 251	0.12 193	0.15 124	0.14 173	0.13 82	0.14 191

TRStereo	0.37 188	0.27 358	0.59 365	0.47 389	0.41 458	0.29 91	0.30 157	0.84 302	0.59 194	0.52 167	0.41 99	0.52 196	0.26 93	0.73 344	0.27 125	0.17 251	0.12 193	0.19 274	0.19 337	0.13 82	0.11 65

IRAFT_RVC	0.42 249	0.20 164	0.48 291	0.44 336	0.24 186	0.27 62	0.54 438	0.74 261	0.77 284	0.76 302	0.80 254	0.73 322	0.51 286	0.70 329	0.36 243	0.17 251	0.10 54	0.21 346	0.16 231	0.16 212	0.14 191

CRE-IMP	0.36 171	0.23 261	0.49 303	0.42 297	0.24 186	0.41 214	0.21 38	0.57 129	0.41 127	0.65 226	0.72 205	0.53 200	0.37 203	0.61 249	0.38 268	0.17 251	0.11 138	0.19 274	0.15 199	0.21 345	0.18 299

RAFT	0.45 276	0.22 240	0.45 242	0.47 389	0.26 259	0.54 282	0.47 393	0.66 193	0.58 193	0.80 318	0.82 265	0.94 401	0.57 319	0.75 357	0.34 210	0.17 251	0.15 324	0.22 361	0.20 362	0.16 212	0.12 111

CFNet_pseudo	0.46 286	0.24 298	0.52 333	0.37 130	0.27 290	0.58 311	0.30 157	0.86 309	0.88 354	0.82 340	1.03 373	0.75 330	0.47 262	0.58 220	0.44 310	0.17 251	0.12 193	0.24 400	0.16 231	0.24 397	0.19 332

RAFT + AFF	0.53 369	0.29 384	0.75 442	0.51 441	0.32 393	0.63 349	0.60 457	1.00 364	0.91 377	0.78 312	0.87 297	0.83 359	0.58 328	0.80 378	0.47 336	0.17 251	0.20 419	0.23 383	0.22 402	0.18 271	0.18 299

ACVNet	0.46 286	0.23 261	0.36 117	0.39 188	0.28 313	0.58 311	0.40 338	0.87 316	0.80 305	0.64 217	0.96 337	0.79 346	0.60 339	0.63 268	0.67 407	0.17 251	0.15 324	0.16 150	0.15 199	0.18 271	0.15 215

acv_ft	0.51 354	0.23 261	0.56 356	0.44 336	0.28 313	0.86 436	0.39 327	0.91 332	0.80 305	0.97 432	0.96 337	0.79 346	0.59 335	0.63 268	0.87 453	0.17 251	0.15 324	0.16 150	0.15 199	0.17 247	0.15 215

MSMDNet	0.48 313	0.24 298	0.52 333	0.39 188	0.27 290	0.63 349	0.30 157	0.96 352	0.96 402	0.86 370	1.07 392	0.79 346	0.44 248	0.57 200	0.43 294	0.17 251	0.12 193	0.20 304	0.16 231	0.23 384	0.19 332

HSM-Net_RVC	0.53 369	0.22 240	0.35 110	0.37 130	0.21 98	0.85 433	0.37 282	1.23 470	0.93 388	0.90 399	1.15 424	1.26 470	0.63 357	0.72 339	0.48 340	0.17 251	0.13 260	0.16 150	0.15 199	0.17 247	0.15 215
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ccs_rob	0.46 286	0.24 298	0.52 333	0.37 130	0.27 290	0.58 311	0.31 180	0.86 309	0.88 354	0.82 340	1.02 369	0.75 330	0.47 262	0.58 220	0.44 310	0.17 251	0.12 193	0.24 400	0.16 231	0.24 397	0.19 332

HSM	0.51 354	0.24 298	0.41 186	0.39 188	0.24 186	0.75 396	0.40 338	1.22 465	0.75 269	0.81 331	0.91 316	1.21 465	0.69 394	0.87 411	0.46 329	0.17 251	0.13 260	0.17 188	0.14 173	0.17 247	0.17 281

StereoDRNet-Refined	0.58 408	0.32 402	0.54 345	0.46 380	0.30 355	0.96 452	0.40 338	1.00 364	0.94 395	1.12 481	1.08 395	0.96 406	0.67 384	0.90 422	0.89 466	0.17 251	0.13 260	0.22 361	0.21 384	0.20 321	0.19 332
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
LE_ROB	4.42 569	0.24 298	2.75 550	0.42 297	0.23 157	1.57 523	0.90 519	1.71 541	17.88 585	16.56 587	4.88 569	5.17 565	18.85 587	1.63 522	14.62 578	0.17 251	0.14 294	0.16 150	0.16 231	0.19 305	0.17 281

SCV	0.26 66	0.19 128	0.33 83	0.35 94	0.21 98	0.27 62	0.34 222	0.56 124	0.28 33	0.24 26	0.28 50	0.37 110	0.23 61	0.49 138	0.22 30	0.18 284	0.10 54	0.14 83	0.11 80	0.15 172	0.11 65

test_sample1	0.42 249	0.22 240	0.46 259	0.34 60	0.23 157	0.58 311	0.35 246	0.99 360	0.49 162	0.62 199	0.75 220	0.69 294	0.61 345	0.58 220	0.44 310	0.18 284	0.14 294	0.17 188	0.15 199	0.17 247	0.17 281

mmm	0.44 266	0.27 358	0.46 259	0.38 160	0.24 186	0.61 332	0.35 246	0.94 341	0.53 174	0.72 281	1.05 383	0.63 257	0.50 281	0.57 200	0.45 319	0.18 284	0.15 324	0.23 383	0.20 362	0.20 321	0.18 299

11t1	0.36 171	0.21 201	0.42 207	0.35 94	0.22 117	0.62 340	0.29 141	0.69 221	0.43 137	0.60 190	0.53 151	0.53 200	0.48 267	0.56 187	0.40 281	0.18 284	0.14 294	0.16 150	0.13 142	0.17 247	0.17 281

1111x	0.55 383	0.22 240	0.46 259	0.38 160	0.20 77	0.66 366	0.43 370	1.23 470	0.99 414	0.71 269	0.99 356	0.95 403	0.69 394	0.90 422	1.08 493	0.18 284	0.17 376	0.18 234	0.19 337	0.20 321	0.18 299

EKT-Stereo	0.35 153	0.23 261	0.39 164	0.43 317	0.29 339	0.38 188	0.31 180	0.69 221	0.64 216	0.45 140	0.63 179	0.49 186	0.27 104	0.56 187	0.33 195	0.18 284	0.14 294	0.18 234	0.15 199	0.16 212	0.16 261

gwcnet-sp	0.48 313	0.23 261	0.70 420	0.40 225	0.26 259	0.81 418	0.41 353	0.89 323	0.84 328	0.91 404	0.76 226	0.66 282	0.61 345	0.66 296	0.50 343	0.18 284	0.17 376	0.18 234	0.18 307	0.18 271	0.18 299

scenet	0.48 313	0.23 261	0.70 420	0.40 225	0.26 259	0.81 418	0.41 353	0.89 323	0.84 328	0.91 404	0.76 226	0.66 282	0.61 345	0.66 296	0.50 343	0.18 284	0.17 376	0.18 234	0.18 307	0.18 271	0.18 299

ssnet	0.48 313	0.23 261	0.70 420	0.40 225	0.26 259	0.81 418	0.41 353	0.89 323	0.84 328	0.91 404	0.76 226	0.66 282	0.61 345	0.66 296	0.50 343	0.18 284	0.17 376	0.18 234	0.18 307	0.18 271	0.18 299

DisPM	0.39 219	0.19 128	0.44 230	0.41 257	0.27 290	0.24 31	0.31 180	0.65 184	0.57 191	0.87 378	0.87 297	0.60 244	0.32 160	0.76 361	0.32 183	0.18 284	0.12 193	0.19 274	0.17 280	0.15 172	0.20 355

hknet	0.49 331	0.25 322	0.51 328	0.45 359	0.29 339	0.77 403	0.40 338	0.94 341	0.83 323	0.75 295	0.80 254	0.97 408	0.61 345	0.73 344	0.45 319	0.18 284	0.14 294	0.22 361	0.19 337	0.18 271	0.18 299

Patchmatch Stereo++	0.35 153	0.23 261	0.47 271	0.41 257	0.22 117	0.24 31	0.22 47	0.59 140	0.36 92	0.63 207	0.73 209	0.58 223	0.38 207	0.58 220	0.36 243	0.18 284	0.12 193	0.20 304	0.16 231	0.20 321	0.15 215
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
NF-Stereo	0.38 203	0.20 164	0.45 242	0.41 257	0.25 218	0.26 49	0.31 180	0.69 221	0.70 240	0.65 226	0.77 230	0.57 215	0.30 148	0.67 307	0.35 227	0.18 284	0.12 193	0.20 304	0.16 231	0.16 212	0.27 429

OCTAStereo	0.38 203	0.20 164	0.46 259	0.41 257	0.25 218	0.26 49	0.31 180	0.69 221	0.70 240	0.65 226	0.77 230	0.58 223	0.30 148	0.67 307	0.35 227	0.18 284	0.12 193	0.20 304	0.16 231	0.16 212	0.27 429

PSM-adaLoss	0.35 153	0.23 261	0.47 271	0.41 257	0.22 117	0.24 31	0.31 180	0.59 140	0.36 92	0.63 207	0.73 209	0.58 223	0.38 207	0.56 187	0.35 227	0.18 284	0.12 193	0.20 304	0.16 231	0.20 321	0.15 215

ROB_FTStereo_v2	0.35 153	0.23 261	0.47 271	0.41 257	0.22 117	0.24 31	0.31 180	0.59 140	0.36 92	0.63 207	0.73 209	0.57 215	0.38 207	0.57 200	0.36 243	0.18 284	0.12 193	0.20 304	0.16 231	0.20 321	0.15 215

ROB_FTStereo	0.35 153	0.23 261	0.47 271	0.41 257	0.22 117	0.25 45	0.21 38	0.59 140	0.36 92	0.63 207	0.73 209	0.58 223	0.38 207	0.57 200	0.35 227	0.18 284	0.12 193	0.20 304	0.16 231	0.20 321	0.15 215

HUI-Stereo	0.35 153	0.23 261	0.47 271	0.41 257	0.22 117	0.24 31	0.22 47	0.60 150	0.36 92	0.63 207	0.73 209	0.58 223	0.38 207	0.50 144	0.35 227	0.18 284	0.12 193	0.20 304	0.16 231	0.20 321	0.15 215

RE-Stereo	0.38 203	0.20 164	0.46 259	0.41 257	0.25 218	0.26 49	0.31 180	0.69 221	0.70 240	0.65 226	0.77 230	0.58 223	0.30 148	0.67 307	0.35 227	0.18 284	0.12 193	0.20 304	0.16 231	0.16 212	0.27 429

Pruner-Stereo	0.38 203	0.20 164	0.45 242	0.40 225	0.25 218	0.22 16	0.24 77	0.67 203	0.55 183	0.89 392	0.76 226	0.68 290	0.29 132	0.62 257	0.35 227	0.18 284	0.12 193	0.20 304	0.17 280	0.17 247	0.18 299

TVStereo	0.38 203	0.20 164	0.46 259	0.41 257	0.25 218	0.26 49	0.31 180	0.69 221	0.70 240	0.65 226	0.77 230	0.58 223	0.30 148	0.67 307	0.35 227	0.18 284	0.12 193	0.20 304	0.16 231	0.16 212	0.27 429

iGMRVC	0.35 153	0.23 261	0.47 271	0.41 257	0.22 117	0.24 31	0.30 157	0.59 140	0.36 92	0.63 207	0.73 209	0.58 223	0.38 207	0.58 220	0.36 243	0.18 284	0.12 193	0.20 304	0.16 231	0.20 321	0.15 215

iRAFT	0.35 153	0.23 261	0.47 271	0.41 257	0.22 117	0.24 31	0.22 47	0.59 140	0.36 92	0.63 207	0.73 209	0.58 223	0.38 207	0.58 220	0.36 243	0.18 284	0.12 193	0.20 304	0.16 231	0.20 321	0.15 215

RAFT-IKP	0.35 153	0.23 261	0.47 271	0.41 257	0.22 117	0.24 31	0.28 131	0.59 140	0.36 92	0.63 207	0.73 209	0.57 215	0.38 207	0.58 220	0.36 243	0.18 284	0.12 193	0.20 304	0.16 231	0.20 321	0.15 215

TestStereo	0.38 203	0.31 398	0.40 176	0.45 359	0.20 77	0.40 200	0.37 282	0.66 193	0.65 221	0.53 170	0.78 241	0.47 175	0.40 224	0.55 177	0.37 259	0.18 284	0.13 260	0.20 304	0.15 199	0.22 367	0.13 147

SFCPSM	0.47 301	0.21 201	0.55 350	0.40 225	0.27 290	0.87 437	0.37 282	1.33 495	0.77 284	0.80 318	0.84 276	0.54 204	0.49 270	0.57 200	0.37 259	0.18 284	0.13 260	0.18 234	0.20 362	0.16 212	0.15 215

delet	0.55 383	0.24 298	0.55 350	0.44 336	0.33 404	1.07 473	0.50 412	1.00 364	0.86 341	0.85 363	0.96 337	0.90 390	0.63 357	0.83 392	0.74 425	0.18 284	0.18 393	0.20 304	0.21 384	0.16 212	0.15 215

FADNet-RVC-Resample	0.56 394	0.33 410	1.16 496	0.49 411	0.34 413	0.71 384	0.43 370	1.01 373	0.93 388	0.82 340	0.87 297	0.74 328	0.67 384	0.73 344	0.45 319	0.18 284	0.18 393	0.26 432	0.27 464	0.26 414	0.27 429

ADCRef	0.80 463	0.43 463	1.32 516	0.50 425	0.45 481	1.07 473	0.51 427	1.07 396	0.98 409	1.17 486	1.42 477	0.87 376	0.91 469	0.85 404	3.19 550	0.18 284	0.16 356	0.23 383	0.23 418	0.22 367	0.21 373

AANet_RVC	0.57 401	0.32 402	0.54 345	0.45 359	0.27 290	0.57 305	0.48 401	1.00 364	1.28 498	0.86 370	1.33 462	0.87 376	0.58 328	1.07 465	0.75 426	0.18 284	0.12 193	0.15 124	0.13 142	0.18 271	0.18 299

test_sample2	0.42 249	0.22 240	0.43 218	0.33 49	0.21 98	0.58 311	0.39 327	0.95 348	0.67 227	0.63 207	0.77 230	0.69 294	0.57 319	0.61 249	0.38 268	0.19 314	0.14 294	0.18 234	0.16 231	0.19 305	0.18 299

DispNO	0.47 301	0.23 261	0.71 425	0.39 188	0.31 377	0.60 330	0.38 304	0.89 323	0.77 284	0.75 295	0.84 276	0.72 311	0.54 304	0.73 344	0.46 329	0.19 314	0.14 294	0.20 304	0.18 307	0.16 212	0.17 281

SMFormer	0.51 354	0.23 261	0.62 375	0.34 60	0.20 77	0.62 340	0.34 222	1.21 457	1.02 427	0.81 331	1.01 361	0.71 302	0.65 374	0.84 397	0.55 373	0.19 314	0.15 324	0.18 234	0.16 231	0.18 271	0.18 299

tta	0.51 354	0.23 261	0.62 375	0.34 60	0.20 77	0.62 340	0.34 222	1.21 457	1.02 427	0.81 331	1.01 361	0.71 302	0.65 374	0.84 397	0.55 373	0.19 314	0.15 324	0.18 234	0.16 231	0.15 172	0.14 191

qqq1	0.49 331	0.23 261	0.62 375	0.34 60	0.20 77	0.62 340	0.34 222	1.21 457	1.02 427	0.81 331	1.01 361	0.71 302	0.65 374	0.84 397	0.34 210	0.19 314	0.15 324	0.14 83	0.12 108	0.15 172	0.14 191

fff1	0.49 331	0.23 261	0.62 375	0.34 60	0.20 77	0.62 340	0.34 222	1.21 457	1.02 427	0.81 331	1.01 361	0.71 302	0.65 374	0.84 397	0.34 210	0.19 314	0.15 324	0.14 83	0.12 108	0.15 172	0.14 191

Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 423	0.28 372	0.99 479	0.40 225	0.30 355	1.03 466	0.56 448	1.10 406	0.99 414	0.97 432	1.22 439	1.06 434	0.69 394	1.07 465	0.95 475	0.19 314	0.11 138	0.16 150	0.13 142	0.22 367	0.21 373

GwcNet-ADL	0.44 266	0.22 240	0.48 291	0.45 359	0.30 355	0.40 200	0.37 282	0.92 334	0.97 405	0.71 269	0.78 241	0.61 249	0.42 232	0.62 257	0.50 343	0.19 314	0.14 294	0.15 124	0.14 173	0.18 271	0.18 299

PFNet+	0.40 231	0.19 128	0.49 303	0.39 188	0.25 218	0.28 79	0.23 63	0.64 183	0.70 240	0.85 363	0.79 251	0.64 264	0.35 181	0.72 339	0.34 210	0.19 314	0.14 294	0.23 383	0.20 362	0.16 212	0.20 355

PSM-softLoss	0.38 203	0.20 164	0.48 291	0.41 257	0.26 259	0.30 103	0.35 246	0.69 221	0.46 154	0.62 199	0.82 265	0.59 238	0.33 170	0.70 329	0.39 274	0.19 314	0.12 193	0.20 304	0.18 307	0.16 212	0.22 391

KMStereo	0.38 203	0.20 164	0.48 291	0.41 257	0.26 259	0.30 103	0.35 246	0.69 221	0.46 154	0.62 199	0.82 265	0.59 238	0.33 170	0.70 329	0.39 274	0.19 314	0.12 193	0.20 304	0.18 307	0.16 212	0.22 391

LMCR-Stereo	0.53 369	0.30 393	0.53 341	0.58 488	0.30 355	0.83 429	0.36 268	1.19 450	0.76 277	0.88 388	1.04 379	0.56 210	0.62 351	0.82 384	0.67 407	0.19 314	0.15 324	0.19 274	0.14 173	0.23 384	0.17 281

sAnonymous2	0.40 231	0.39 450	0.85 460	0.48 396	0.37 431	0.40 200	0.46 386	0.57 129	0.52 171	0.38 109	0.46 114	0.35 97	0.42 232	0.43 87	0.30 166	0.19 314	0.14 294	0.18 234	0.17 280	0.57 526	0.44 510

CroCo_RVC	0.40 231	0.39 450	0.85 460	0.48 396	0.37 431	0.40 200	0.46 386	0.57 129	0.52 171	0.38 109	0.46 114	0.35 97	0.42 232	0.43 87	0.30 166	0.19 314	0.14 294	0.18 234	0.17 280	0.57 526	0.44 510

test_xeample	1.01 495	0.21 201	0.42 207	0.35 94	0.21 98	0.71 384	0.39 327	1.23 470	0.86 341	0.81 331	1.04 379	0.69 294	0.61 345	0.69 323	10.93 574	0.19 314	0.15 324	0.18 234	0.17 280	0.18 271	0.17 281

GMStereo	0.39 219	0.37 433	0.54 345	0.40 225	0.26 259	0.42 221	0.36 268	0.59 140	1.04 438	0.55 176	0.51 138	0.37 110	0.35 181	0.54 172	0.41 285	0.19 314	0.13 260	0.16 150	0.17 280	0.24 397	0.18 299
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UNet	0.54 381	0.26 341	0.66 402	0.44 336	0.40 451	0.99 459	0.41 353	0.98 358	0.75 269	0.83 352	0.89 309	1.04 428	0.72 415	0.73 344	0.62 393	0.19 314	0.14 294	0.20 304	0.17 280	0.20 321	0.17 281

FENet	0.42 249	0.22 240	0.38 145	0.39 188	0.24 186	0.55 287	0.32 201	0.79 287	0.70 240	0.71 269	0.72 205	0.63 257	0.57 319	0.62 257	0.44 310	0.19 314	0.13 260	0.19 274	0.17 280	0.18 271	0.19 332

SuperB	1.04 500	0.37 433	4.81 563	0.43 317	0.31 377	0.99 459	0.46 386	1.02 376	2.09 540	1.09 476	1.09 399	0.75 330	0.81 445	1.06 462	1.76 524	0.19 314	0.15 324	0.17 188	0.15 199	2.82 570	0.26 419

ADCP+	1.06 505	0.35 421	1.51 530	0.49 411	0.51 500	1.45 516	0.55 442	1.25 481	1.03 432	1.16 485	1.15 424	1.10 448	1.07 498	1.56 516	6.75 569	0.19 314	0.16 356	0.23 383	0.21 384	0.28 429	0.21 373

CFNet	0.51 354	0.29 384	0.46 259	0.41 257	0.27 290	0.70 379	0.32 201	1.13 420	1.00 420	0.72 281	1.07 392	0.85 365	0.60 339	0.76 361	0.52 360	0.19 314	0.14 294	0.23 383	0.23 418	0.21 345	0.16 261

iResNetv2_ROB	0.52 363	0.27 358	0.69 416	0.38 160	0.25 218	0.62 340	0.35 246	1.17 445	1.01 424	0.99 439	1.06 389	0.88 381	0.67 384	0.66 296	0.39 274	0.19 314	0.13 260	0.15 124	0.11 80	0.18 271	0.16 261

DISCO	0.70 440	0.26 341	0.68 410	0.44 336	0.31 377	1.14 486	0.51 427	1.23 470	1.23 484	0.81 331	1.05 383	1.50 507	0.85 457	1.82 531	1.03 487	0.19 314	0.15 324	0.18 234	0.16 231	0.24 397	0.23 398

w-ln-seven-2	0.76 453	0.43 463	2.32 545	0.52 453	0.38 440	0.90 440	0.65 469	1.11 412	1.12 465	1.19 490	1.28 451	1.09 444	0.99 488	1.07 465	0.87 453	0.20 337	0.19 407	0.23 383	0.22 402	0.26 414	0.22 391

G2L-Stereo	0.49 331	0.23 261	0.48 291	0.43 317	0.26 259	0.47 250	0.42 363	0.93 336	0.78 294	0.84 359	0.86 289	0.91 392	0.52 288	0.78 372	0.70 414	0.20 337	0.17 376	0.22 361	0.18 307	0.17 247	0.21 373

IGEV-RUCA	0.25 55	0.16 43	0.34 100	0.39 188	0.27 290	0.33 142	0.20 22	0.38 42	0.36 92	0.26 35	0.31 67	0.25 50	0.21 41	0.48 134	0.24 61	0.20 337	0.11 138	0.13 54	0.10 53	0.17 247	0.15 215

DCVSM-stereo	0.49 331	0.27 358	0.53 341	0.39 188	0.29 339	0.51 264	0.26 97	0.75 267	0.75 269	1.11 480	0.75 220	1.05 432	0.72 415	0.60 241	0.47 336	0.20 337	0.19 407	0.24 400	0.20 362	0.25 407	0.30 452

mmx	0.53 369	0.26 341	0.49 303	0.37 130	0.25 218	0.55 287	0.37 282	1.16 440	1.03 432	0.73 288	0.96 337	0.71 302	0.53 292	1.01 452	0.88 456	0.20 337	0.15 324	0.25 413	0.21 384	0.22 367	0.20 355

xxx	0.53 369	0.26 341	0.49 303	0.37 130	0.25 218	0.55 287	0.37 282	1.16 440	1.03 432	0.73 288	0.96 337	0.71 302	0.53 292	1.01 452	0.88 456	0.20 337	0.15 324	0.25 413	0.21 384	0.22 367	0.20 355

iinet-f	0.67 433	0.26 341	2.15 543	0.39 188	0.31 377	1.19 495	0.56 448	0.84 302	0.84 328	0.80 318	1.17 431	1.05 432	0.84 456	0.71 334	1.21 504	0.20 337	0.18 393	0.17 188	0.15 199	0.20 321	0.20 355

BUS	0.45 276	0.25 322	0.43 218	0.45 359	0.28 313	0.70 379	0.34 222	0.94 341	0.76 277	0.75 295	0.80 254	0.65 277	0.49 270	0.64 281	0.51 353	0.20 337	0.14 294	0.22 361	0.19 337	0.18 271	0.18 299

BSDual-CNN	0.46 286	0.25 322	0.43 218	0.45 359	0.28 313	0.77 403	0.40 338	0.94 341	0.76 277	0.75 295	0.80 254	0.76 336	0.54 304	0.64 281	0.43 294	0.20 337	0.14 294	0.22 361	0.19 337	0.18 271	0.18 299

psmg	0.49 331	0.25 322	0.43 218	0.41 257	0.28 313	0.85 433	0.43 370	0.99 360	0.76 277	0.91 404	0.94 324	0.76 336	0.54 304	0.64 281	0.43 294	0.20 337	0.15 324	0.20 304	0.20 362	0.18 271	0.18 299

ADLNet2	0.55 383	0.25 322	0.65 396	0.47 389	0.30 355	0.83 429	0.50 412	1.05 388	0.95 401	0.80 318	0.98 351	0.99 412	0.69 394	0.77 368	0.73 422	0.20 337	0.16 356	0.17 188	0.18 307	0.21 345	0.21 373

222	1.18 518	0.22 240	0.44 230	0.37 130	0.22 117	0.79 410	0.37 282	1.31 492	0.89 367	0.92 412	1.08 395	0.72 311	0.71 411	0.66 296	13.89 577	0.20 337	0.15 324	0.17 188	0.16 231	0.18 271	0.19 332

xxxx	1.01 495	0.22 240	0.43 218	0.36 114	0.21 98	0.82 426	0.36 268	1.32 493	0.88 354	0.71 269	0.94 324	0.97 408	0.63 357	0.64 281	10.58 573	0.20 337	0.16 356	0.18 234	0.17 280	0.19 305	0.19 332

UPFNet	0.53 369	0.24 298	0.51 328	0.45 359	0.38 440	0.84 432	0.49 407	0.99 360	0.75 269	0.87 378	0.88 305	0.86 370	0.64 368	0.80 378	0.71 419	0.20 337	0.20 419	0.20 304	0.20 362	0.19 305	0.15 215

aanetorigin	0.83 473	0.56 500	1.87 538	0.49 411	0.38 440	0.56 300	0.66 471	0.70 236	1.00 420	2.42 548	2.02 521	1.31 478	1.18 508	0.93 438	1.13 500	0.20 337	0.18 393	0.20 304	0.19 337	0.27 425	0.30 452

EDNetEfficientorigin	9.93 577	1.15 544	175.16 597	0.48 396	0.36 424	1.04 470	0.68 478	1.24 477	2.69 553	3.17 562	2.50 533	2.30 535	2.07 550	1.76 528	2.21 538	0.20 337	0.18 393	0.24 400	0.19 337	0.51 515	0.50 527

DLCB_ROB	0.58 408	0.28 372	0.47 271	0.49 411	0.32 393	0.77 403	0.50 412	0.99 360	0.92 382	1.04 461	1.14 418	1.21 465	0.69 394	0.88 414	0.69 411	0.20 337	0.20 419	0.22 361	0.22 402	0.21 345	0.18 299

FlowAnything_test	0.29 95	0.19 128	0.39 164	0.47 389	0.26 259	0.46 245	0.25 85	0.43 71	0.31 50	0.29 55	0.26 35	0.35 97	0.26 93	0.40 65	0.37 259	0.21 354	0.15 324	0.22 361	0.26 457	0.16 212	0.16 261

coex_refinement	0.53 369	0.21 201	0.39 164	0.44 336	0.30 355	0.76 402	0.39 327	1.09 404	0.90 370	0.85 363	1.12 406	1.00 415	0.56 317	0.63 268	0.81 437	0.21 354	0.13 260	0.16 150	0.16 231	0.20 321	0.21 373

ACV-stereo	0.62 421	0.34 415	1.00 480	0.43 317	0.31 377	1.20 496	0.40 338	0.75 267	0.83 323	0.64 217	0.77 230	2.10 531	1.03 493	0.81 381	0.64 399	0.21 354	0.17 376	0.18 234	0.18 307	0.21 345	0.21 373

ITSA-stereo	0.53 369	0.28 372	0.52 333	0.40 225	0.23 157	0.56 300	0.34 222	1.24 477	1.24 486	0.80 318	0.81 261	0.72 311	0.58 328	0.82 384	0.65 401	0.21 354	0.17 376	0.23 383	0.21 384	0.22 367	0.26 419

test_sample5	0.47 301	0.26 341	0.49 303	0.36 114	0.22 117	0.64 356	0.39 327	1.13 420	0.81 313	0.77 308	0.94 324	0.64 264	0.54 304	0.65 288	0.43 294	0.21 354	0.16 356	0.22 361	0.20 362	0.22 367	0.20 355

test_sample4	0.47 301	0.26 341	0.50 316	0.35 94	0.22 117	0.69 374	0.38 304	1.15 433	0.81 313	0.78 312	0.82 265	0.62 255	0.53 292	0.63 268	0.44 310	0.21 354	0.15 324	0.21 346	0.19 337	0.21 345	0.19 332

test_sample3	0.46 286	0.25 322	0.50 316	0.35 94	0.23 157	0.69 374	0.37 282	1.15 433	0.81 313	0.75 295	0.79 251	0.66 282	0.49 270	0.63 268	0.46 329	0.21 354	0.15 324	0.20 304	0.19 337	0.21 345	0.19 332

DualNet	0.48 313	0.26 341	0.49 303	0.36 114	0.22 117	0.64 356	0.39 327	1.13 420	0.81 313	0.80 318	1.03 373	0.64 264	0.54 304	0.65 288	0.43 294	0.21 354	0.16 356	0.22 361	0.20 362	0.22 367	0.20 355

StereoVision	0.42 249	0.28 372	0.45 242	0.49 411	0.28 313	0.38 188	0.38 304	0.72 248	0.62 198	0.44 138	1.14 418	0.54 204	0.39 218	0.56 187	0.34 210	0.21 354	0.24 455	0.25 413	0.24 434	0.26 414	0.16 261

CFNet_ucs	0.50 347	0.24 298	0.55 350	0.38 160	0.31 377	0.58 311	0.33 211	0.98 358	0.93 388	0.88 388	1.19 437	0.80 354	0.49 270	0.63 268	0.43 294	0.21 354	0.15 324	0.26 432	0.18 307	0.26 414	0.22 391

fast-acv-ft	0.64 424	0.30 393	0.73 433	0.45 359	0.34 413	1.17 492	0.49 407	0.86 309	0.98 409	1.02 452	1.36 464	1.29 475	0.85 457	0.76 361	0.81 437	0.21 354	0.23 447	0.23 383	0.23 418	0.21 345	0.20 355

CRFU-Net	0.57 401	0.27 358	0.57 360	0.46 380	0.30 355	1.20 496	0.52 430	1.10 406	0.56 189	1.00 444	0.98 351	1.06 434	0.79 441	0.81 381	0.71 419	0.21 354	0.19 407	0.18 234	0.16 231	0.18 271	0.19 332

AACVNet	0.50 347	0.23 261	0.49 303	0.46 380	0.29 339	0.52 268	0.38 304	0.90 328	0.55 183	0.81 331	1.03 373	1.00 415	0.70 407	0.83 392	0.54 368	0.21 354	0.18 393	0.24 400	0.18 307	0.23 384	0.20 355

GANet-ADL	0.42 249	0.25 322	0.45 242	0.43 317	0.29 339	0.54 282	0.35 246	0.89 323	0.86 341	0.63 207	0.72 205	0.68 290	0.42 232	0.52 157	0.41 285	0.21 354	0.14 294	0.15 124	0.13 142	0.18 271	0.19 332

sCroCo_RVC	0.35 153	0.28 372	0.69 416	0.51 441	0.39 446	0.41 214	0.31 180	0.49 92	0.45 150	0.31 63	0.48 122	0.38 118	0.32 160	0.46 117	0.32 183	0.21 354	0.22 437	0.19 274	0.19 337	0.21 345	0.20 355

psm_up	0.55 383	0.26 341	0.47 271	0.49 411	0.32 393	0.65 363	0.56 448	1.04 383	0.82 318	0.82 340	0.88 305	1.01 419	0.94 480	0.74 351	0.61 390	0.21 354	0.25 463	0.26 432	0.23 418	0.21 345	0.20 355

EDNetEfficient	1.46 533	0.80 525	6.12 565	0.47 389	0.39 446	0.69 374	0.83 508	0.90 328	2.77 554	3.50 565	1.96 518	1.66 517	2.03 549	1.26 494	4.18 559	0.21 354	0.18 393	0.21 346	0.20 362	0.41 495	0.39 496

ac_64	0.52 363	0.22 240	0.50 316	0.45 359	0.28 313	0.80 413	0.45 382	1.02 376	0.61 197	0.91 404	0.83 271	1.07 439	0.68 390	0.74 351	0.70 414	0.21 354	0.18 393	0.20 304	0.19 337	0.18 271	0.15 215

HGLStereo	0.56 394	0.28 372	0.57 360	0.50 425	0.37 431	0.80 413	0.45 382	1.02 376	0.78 294	0.86 370	1.14 418	0.89 385	0.82 449	0.76 361	0.73 422	0.21 354	0.20 419	0.19 274	0.18 307	0.19 305	0.21 373

cf-r	0.47 301	0.23 261	0.41 186	0.39 188	0.23 157	0.59 324	0.37 282	0.88 321	0.85 336	0.72 281	1.05 383	0.94 401	0.62 351	0.56 187	0.54 368	0.21 354	0.14 294	0.17 188	0.19 337	0.15 172	0.15 215

GANet-RSSM	0.47 301	0.21 201	0.37 133	0.38 160	0.25 218	0.58 311	0.36 268	1.07 396	0.78 294	0.68 247	1.01 361	0.86 370	0.67 384	0.62 257	0.44 310	0.21 354	0.15 324	0.18 234	0.18 307	0.18 271	0.17 281

GwcNet-RSSM	0.49 331	0.24 298	0.42 207	0.40 225	0.23 157	0.55 287	0.38 304	0.93 336	0.93 388	0.71 269	1.16 429	0.86 370	0.60 339	0.62 257	0.66 404	0.21 354	0.14 294	0.19 274	0.20 362	0.16 212	0.15 215

DMCA	0.45 276	0.26 341	0.50 316	0.38 160	0.28 313	0.51 264	0.34 222	0.93 336	0.68 232	0.75 295	0.83 271	0.79 346	0.53 292	0.51 151	0.54 368	0.21 354	0.16 356	0.21 346	0.16 231	0.19 305	0.21 373

FADNet_RVC	0.55 383	0.37 433	1.17 500	0.44 336	0.31 377	0.56 300	0.34 222	1.06 392	0.88 354	0.67 241	0.90 313	0.61 249	0.65 374	0.93 438	0.70 414	0.21 354	0.18 393	0.26 432	0.23 418	0.31 448	0.28 436

ADCL	1.04 500	0.38 443	1.35 519	0.50 425	0.39 446	1.61 525	0.89 516	1.29 488	1.39 508	1.29 502	1.50 490	1.24 468	1.24 513	1.37 509	4.87 562	0.21 354	0.19 407	0.25 413	0.25 443	0.29 433	0.27 429

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 369	0.32 402	0.64 390	0.44 336	0.30 355	0.66 366	0.44 379	1.04 383	0.88 354	0.91 404	0.91 316	0.99 412	0.60 339	0.68 317	0.60 386	0.21 354	0.17 376	0.22 361	0.22 402	0.21 345	0.21 373
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
MSAF-DinoV2	1.04 500	0.38 443	1.32 516	0.54 470	0.29 339	0.89 438	0.72 496	1.52 527	1.24 486	1.05 463	1.41 475	2.98 544	1.49 527	2.74 555	2.83 548	0.22 380	0.14 294	0.20 304	0.22 402	0.32 454	0.32 464

z-mn7	1.00 494	0.50 483	1.70 534	0.53 463	0.36 424	1.75 533	0.71 494	1.22 465	2.28 545	0.96 427	2.54 534	1.42 498	0.95 483	2.19 546	1.54 518	0.22 380	0.19 407	0.21 346	0.20 362	0.27 425	0.25 413

S2M2	0.26 66	0.22 240	0.33 83	0.31 18	0.25 218	0.24 31	0.13 1	0.35 28	0.41 127	0.25 31	0.36 87	0.30 62	0.25 78	0.30 12	0.26 107	0.22 380	0.19 407	0.17 188	0.19 337	0.21 345	0.18 299

FACV-RUCA	0.43 259	0.28 372	0.47 271	0.45 359	0.33 404	0.58 311	0.34 222	0.82 296	0.73 259	0.57 182	0.84 276	0.47 175	0.50 281	0.54 172	0.39 274	0.22 380	0.15 324	0.35 485	0.16 231	0.28 429	0.21 373

DDVS	0.52 363	0.30 393	0.56 356	0.41 257	0.31 377	0.71 384	0.34 222	0.91 332	0.67 227	0.85 363	0.89 309	1.12 452	0.46 258	0.86 409	0.60 386	0.22 380	0.16 356	0.22 361	0.18 307	0.25 407	0.26 419

rvit_stereo_0083	0.34 138	0.24 298	0.50 316	0.44 336	0.27 290	0.34 152	0.35 246	0.45 82	0.62 198	0.37 100	0.47 120	0.42 148	0.35 181	0.40 65	0.36 243	0.22 380	0.20 419	0.20 304	0.17 280	0.20 321	0.14 191

rvit_stereo_0081	0.32 122	0.24 298	0.47 271	0.43 317	0.26 259	0.30 103	0.37 282	0.42 62	0.55 183	0.36 93	0.40 96	0.39 122	0.35 181	0.43 87	0.33 195	0.22 380	0.16 356	0.19 274	0.16 231	0.19 305	0.13 147

rvit_stereo_0082	0.32 122	0.24 298	0.47 271	0.43 317	0.26 259	0.30 103	0.37 282	0.42 62	0.55 183	0.36 93	0.40 96	0.39 122	0.35 181	0.43 87	0.33 195	0.22 380	0.16 356	0.19 274	0.16 231	0.19 305	0.13 147

rvit_stereo_0080	0.31 116	0.25 322	0.40 176	0.39 188	0.28 313	0.27 62	0.46 386	0.49 92	0.44 143	0.35 89	0.42 102	0.40 132	0.28 118	0.41 73	0.33 195	0.22 380	0.17 376	0.17 188	0.16 231	0.22 367	0.15 215

rvit_stereo_ft	0.33 132	0.25 322	0.47 271	0.52 453	0.32 393	0.33 142	0.47 393	0.49 92	0.50 166	0.34 84	0.41 99	0.41 138	0.32 160	0.48 134	0.34 210	0.22 380	0.14 294	0.19 274	0.18 307	0.19 305	0.14 191

test_sample6	0.49 331	0.26 341	0.50 316	0.37 130	0.22 117	0.63 349	0.40 338	1.12 418	0.83 323	0.80 318	1.03 373	0.66 282	0.55 310	0.67 307	0.46 329	0.22 380	0.16 356	0.22 361	0.22 402	0.23 384	0.21 373

whm_eth	0.31 116	0.25 322	0.40 176	0.39 188	0.28 313	0.27 62	0.46 386	0.49 92	0.44 143	0.35 89	0.42 102	0.40 132	0.28 118	0.41 73	0.33 195	0.22 380	0.17 376	0.17 188	0.16 231	0.22 367	0.15 215

Wz-Net-MNSev	0.76 453	0.40 455	1.34 518	0.50 425	0.40 451	1.44 515	0.83 508	1.15 433	1.16 471	1.25 500	1.20 438	1.13 458	0.81 445	1.16 479	1.00 485	0.22 380	0.19 407	0.24 400	0.23 418	0.28 429	0.26 419

NINENet	0.50 347	0.29 384	0.51 328	0.45 359	0.32 393	0.70 379	0.34 222	1.10 406	0.88 354	0.80 318	0.94 324	0.65 277	0.49 270	0.73 344	0.51 353	0.22 380	0.20 419	0.25 413	0.18 307	0.22 367	0.21 373

ADLNet	0.55 383	0.27 358	0.51 328	0.44 336	0.35 420	0.78 407	0.46 386	1.08 400	0.86 341	0.99 439	0.98 351	0.92 397	0.63 357	0.69 323	0.81 437	0.22 380	0.16 356	0.22 361	0.22 402	0.21 345	0.21 373

GES	0.44 266	0.23 261	0.57 360	0.40 225	0.30 355	0.59 324	0.36 268	0.96 352	0.68 232	0.74 293	0.83 271	0.47 175	0.48 267	0.67 307	0.43 294	0.22 380	0.16 356	0.17 188	0.16 231	0.18 271	0.23 398

RYNet	0.72 448	0.35 421	0.64 390	0.53 463	0.67 525	1.31 505	0.67 473	1.20 455	1.18 475	1.05 463	0.87 297	1.27 472	0.93 479	0.93 438	1.27 509	0.22 380	0.16 356	0.26 432	0.23 418	0.40 489	0.39 496

w-ln-seven	0.96 490	0.48 475	2.41 547	0.54 470	0.50 496	1.41 511	0.70 488	1.67 538	1.81 534	1.49 511	1.50 490	1.26 470	0.87 462	1.15 477	1.80 529	0.23 397	0.21 429	0.25 413	0.25 443	0.31 448	0.26 419

rvit_stereo_0081_aga	0.31 116	0.28 372	0.44 230	0.42 297	0.29 339	0.34 152	0.31 180	0.44 78	0.40 123	0.39 117	0.44 106	0.40 132	0.32 160	0.42 81	0.29 160	0.23 397	0.17 376	0.19 274	0.16 231	0.20 321	0.15 215

CAS++	0.32 122	0.24 298	0.36 117	0.37 130	0.26 259	0.28 79	0.23 63	0.87 316	0.50 166	0.47 151	0.45 109	0.26 51	0.21 41	0.49 138	0.24 61	0.23 397	0.19 407	0.22 361	0.17 280	0.21 345	0.16 261
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
AASNet	0.53 369	0.25 322	0.52 333	0.49 411	0.32 393	0.74 393	0.40 338	1.50 521	0.86 341	0.86 370	0.92 320	0.64 264	0.59 335	0.59 235	0.79 432	0.23 397	0.19 407	0.20 304	0.16 231	0.21 345	0.19 332

PSMNet-ADL	0.48 313	0.27 358	0.40 176	0.48 396	0.30 355	0.68 372	0.37 282	0.90 328	0.80 305	0.61 197	0.80 254	0.92 397	0.62 351	0.72 339	0.63 396	0.23 397	0.18 393	0.18 234	0.20 362	0.22 367	0.20 355

ICVP	0.46 286	0.25 322	0.38 145	0.48 396	0.28 313	0.58 311	0.43 370	1.00 364	0.70 240	0.67 241	0.95 333	0.75 330	0.55 310	0.53 166	0.54 368	0.23 397	0.17 376	0.19 274	0.17 280	0.19 305	0.20 355
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
PSMNet-RSSM	0.48 313	0.22 240	0.38 145	0.42 297	0.25 218	0.50 260	0.37 282	1.10 406	0.77 284	0.70 262	1.06 389	0.84 363	0.64 368	0.62 257	0.47 336	0.23 397	0.15 324	0.23 383	0.25 443	0.20 321	0.19 332

CFNet-ft	0.48 313	0.23 261	0.36 117	0.40 225	0.26 259	0.64 356	0.37 282	0.87 316	0.85 336	0.64 217	1.00 358	1.01 419	0.64 368	0.61 249	0.53 363	0.23 397	0.15 324	0.24 400	0.21 384	0.23 384	0.18 299

DMCA-RVC	0.51 354	0.30 393	0.59 365	0.50 425	0.32 393	0.54 282	0.38 304	0.86 309	0.68 232	0.94 419	0.86 289	0.91 392	0.68 390	0.70 329	0.59 383	0.23 397	0.18 393	0.31 470	0.23 418	0.26 414	0.19 332

CFNet_RVC	0.48 313	0.23 261	0.36 117	0.40 225	0.26 259	0.64 356	0.37 282	0.87 316	0.85 336	0.64 217	1.00 358	1.01 419	0.64 368	0.61 249	0.53 363	0.23 397	0.15 324	0.24 400	0.21 384	0.23 384	0.18 299

DRN-Test	0.66 428	0.32 402	0.66 402	0.50 425	0.39 446	1.15 488	0.61 462	1.49 520	1.01 424	1.12 481	1.08 395	1.06 434	0.69 394	0.77 368	0.94 472	0.23 397	0.17 376	0.26 432	0.25 443	0.25 407	0.21 373

StereoDRNet	0.64 424	0.33 410	0.68 410	0.51 441	0.43 470	1.03 466	0.53 434	1.47 517	0.99 414	1.10 478	0.87 297	1.07 439	0.71 411	0.82 384	0.88 456	0.23 397	0.19 407	0.25 413	0.23 418	0.27 425	0.19 332

zh-mn7	1.08 509	0.65 512	4.00 559	0.52 453	0.38 440	1.16 491	0.62 464	1.15 433	1.77 532	1.74 528	2.31 525	1.17 464	0.91 469	2.10 542	1.77 525	0.24 409	0.21 429	0.22 361	0.22 402	0.25 407	0.28 436

ttt	0.51 354	0.25 322	0.43 218	0.38 160	0.24 186	0.65 363	0.38 304	1.18 448	1.05 442	0.72 281	1.08 395	0.63 257	0.49 270	0.84 397	0.59 383	0.24 409	0.21 429	0.22 361	0.20 362	0.24 397	0.24 406

coex-ft	6.43 574	1.51 555	87.33 596	0.49 411	0.38 440	1.34 506	1.21 540	1.16 440	8.09 571	12.12 579	2.79 542	2.77 543	3.31 564	1.16 479	3.15 549	0.24 409	0.23 447	0.27 445	0.24 434	0.45 504	0.37 488

Wz-Net-LNSev	0.71 444	0.51 487	1.36 523	0.50 425	0.41 458	1.15 488	0.69 483	1.21 457	1.07 455	1.02 452	1.12 406	1.08 441	0.87 462	0.89 420	0.89 466	0.24 409	0.22 437	0.21 346	0.19 337	0.26 414	0.26 419

dd	0.43 259	0.38 443	0.55 350	0.44 336	0.25 218	0.47 250	0.38 304	0.70 236	1.05 442	0.59 186	0.65 185	0.42 148	0.39 218	0.66 296	0.50 343	0.24 409	0.15 324	0.21 346	0.15 199	0.22 367	0.18 299

GEStereo_RVC	0.55 383	0.29 384	0.63 385	0.49 411	0.31 377	0.70 379	0.54 438	1.22 465	0.92 382	0.82 340	0.85 286	0.85 365	0.63 357	0.90 422	0.65 401	0.24 409	0.16 356	0.19 274	0.16 231	0.21 345	0.22 391

Anonymous3	0.46 286	0.34 415	0.86 465	0.50 425	0.37 431	0.81 418	0.50 412	0.72 248	0.65 221	0.51 161	0.65 185	0.45 164	0.45 253	0.64 281	0.38 268	0.24 409	0.24 455	0.22 361	0.21 384	0.23 384	0.23 398

HCRNet	0.44 266	0.34 415	0.41 186	0.53 463	0.26 259	0.53 276	0.29 141	0.83 299	0.63 209	0.71 269	0.81 261	0.77 342	0.50 281	0.66 296	0.36 243	0.24 409	0.16 356	0.24 400	0.20 362	0.21 345	0.18 299

PA-Net	0.67 433	0.43 463	0.83 458	0.50 425	0.53 505	0.94 446	0.68 478	1.10 406	1.14 469	0.80 318	0.88 305	0.87 376	0.77 434	1.02 457	0.88 456	0.24 409	0.41 527	0.29 461	0.44 520	0.26 414	0.34 476
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
UCFNet_RVC	0.49 331	0.26 341	0.35 110	0.39 188	0.26 259	0.64 356	0.36 268	1.15 433	0.84 328	0.67 241	0.88 305	0.88 381	0.59 335	0.58 220	0.45 319	0.24 409	0.17 376	0.27 445	0.27 464	0.25 407	0.23 398

NaN_ROB	0.69 438	0.44 468	0.69 416	0.51 441	0.33 404	0.97 454	1.06 530	1.22 465	1.19 477	1.24 499	0.96 337	1.08 441	0.78 439	1.20 484	0.67 407	0.24 409	0.30 491	0.23 383	0.24 434	0.23 384	0.25 413

ssnet_v2	0.58 408	0.28 372	0.56 356	0.43 317	0.29 339	0.95 449	0.59 455	1.13 420	0.99 414	0.93 416	0.80 254	0.99 412	0.64 368	0.82 384	0.94 472	0.25 420	0.22 437	0.23 383	0.24 434	0.20 321	0.19 332

Wz-Net-SNSev	0.91 485	0.73 518	2.13 542	0.56 480	0.45 481	0.95 449	1.13 535	1.34 497	1.24 486	1.02 452	1.30 458	1.46 501	0.86 459	1.81 530	1.50 517	0.25 420	0.23 447	0.25 413	0.26 457	0.32 454	0.29 443

GwcNet	0.69 438	0.36 426	1.10 490	0.51 441	0.42 464	1.08 477	0.50 412	1.21 457	1.16 471	1.00 444	1.37 467	1.06 434	0.79 441	0.92 432	0.94 472	0.25 420	0.24 455	0.24 400	0.22 402	0.23 384	0.26 419

DSFCA	0.55 383	0.25 322	0.62 375	0.40 225	0.36 424	0.74 393	0.52 430	1.04 383	0.82 318	1.06 467	0.84 276	0.89 385	0.63 357	0.99 448	0.58 378	0.25 420	0.21 429	0.21 346	0.21 384	0.21 345	0.19 332

STTStereo	0.55 383	0.37 433	0.76 447	0.44 336	0.31 377	0.60 330	0.44 379	0.96 352	0.86 341	0.99 439	0.90 313	0.96 406	0.58 328	0.71 334	0.61 390	0.25 420	0.23 447	0.26 432	0.32 491	0.24 397	0.23 398

RTSC	0.87 477	0.48 475	1.23 506	0.52 453	0.37 431	1.13 485	0.50 412	1.34 497	1.79 533	1.51 514	1.24 444	1.12 452	0.81 445	1.62 520	2.16 537	0.25 420	0.19 407	0.23 383	0.24 434	0.30 442	0.31 460

GANet	0.70 440	0.37 433	0.55 350	0.51 441	0.34 413	0.94 446	0.96 523	1.08 400	0.94 395	1.04 461	1.98 519	1.13 458	0.88 466	1.12 475	0.66 404	0.25 420	0.26 469	0.27 445	0.22 402	0.31 448	0.22 391

MDST_ROB	0.91 485	0.27 358	0.85 460	0.63 505	0.41 458	2.53 544	0.71 494	1.60 532	1.13 466	2.83 555	1.73 506	0.97 408	0.69 394	1.61 519	0.73 422	0.25 420	0.22 437	0.32 476	0.28 470	0.25 407	0.24 406

FBW_ROB	0.88 479	0.50 483	0.85 460	0.55 477	0.40 451	1.17 492	0.78 504	1.50 521	1.37 505	1.33 505	1.27 449	1.48 505	1.00 491	2.57 554	0.98 481	0.25 420	0.32 505	0.45 512	0.30 478	0.34 467	0.28 436

PWC_ROB	0.87 477	0.52 494	1.28 510	0.50 425	0.32 393	0.91 441	0.37 282	1.36 503	1.46 515	1.61 520	2.59 538	1.16 463	1.01 492	1.34 503	1.40 516	0.25 420	0.18 393	0.28 453	0.20 362	0.29 433	0.28 436

zh-sn7	1.09 510	0.75 520	3.23 553	0.57 486	0.42 464	1.11 481	0.89 516	1.19 450	1.27 496	1.41 509	1.98 519	1.25 469	1.47 526	1.99 539	2.62 545	0.26 430	0.26 469	0.26 432	0.27 464	0.35 472	0.30 452

TCMNet	0.66 428	0.39 450	0.98 478	0.59 492	0.61 521	0.96 452	0.55 442	1.05 388	0.90 370	0.84 359	1.14 418	0.89 385	0.65 374	0.85 404	1.01 486	0.26 430	0.26 469	0.31 470	0.28 470	0.32 454	0.29 443

test_sample7	0.52 363	0.29 384	0.50 316	0.36 114	0.27 290	0.62 340	0.41 353	1.06 392	0.88 354	0.92 412	0.86 289	0.85 365	0.69 394	0.68 317	0.50 343	0.26 430	0.20 419	0.27 445	0.26 457	0.27 425	0.24 406

GMStereo_Zeroshot	0.49 331	0.44 468	0.74 438	0.49 411	0.27 290	0.56 300	0.29 141	0.73 259	0.76 277	0.86 370	0.94 324	0.91 392	0.36 199	0.74 351	0.43 294	0.26 430	0.14 294	0.26 432	0.15 199	0.36 477	0.18 299

CSP-Net	0.56 394	0.27 358	0.49 303	0.41 257	0.28 313	1.22 498	0.50 412	1.23 470	0.72 252	0.95 426	0.95 333	0.89 385	0.62 351	0.83 392	0.62 393	0.26 430	0.17 376	0.17 188	0.17 280	0.18 271	0.17 281

APVNet	0.71 444	0.37 433	0.89 468	0.56 480	0.45 481	1.18 494	0.68 478	1.41 511	0.85 336	0.81 331	1.15 424	1.04 428	0.81 445	1.10 472	1.17 501	0.26 430	0.28 482	0.32 476	0.31 485	0.29 433	0.30 452

FADNet-RVC	0.60 418	0.53 497	1.14 495	0.46 380	0.39 446	0.61 332	0.39 327	1.12 418	0.87 350	0.70 262	0.84 276	1.04 428	0.55 310	0.94 445	0.69 411	0.26 430	0.25 463	0.28 453	0.28 470	0.31 448	0.31 460

S-Stereo	0.74 451	0.35 421	0.96 475	0.56 480	0.45 481	0.82 426	0.60 457	1.24 477	1.60 527	0.96 427	1.41 475	1.12 452	0.94 480	0.80 378	1.04 490	0.26 430	0.31 500	0.28 453	0.25 443	0.32 454	0.47 520

ADCMid	1.14 513	0.52 494	2.23 544	0.53 463	0.43 470	1.07 473	0.75 500	1.23 470	1.05 442	2.15 542	1.44 483	1.50 507	1.43 524	1.56 516	5.01 563	0.26 430	0.24 455	0.29 461	0.31 485	0.37 482	0.33 469

ETE_ROB	0.70 440	0.49 479	0.73 433	0.56 480	0.36 424	0.79 410	0.87 515	1.14 429	0.93 388	1.19 490	1.18 433	1.39 495	0.82 449	0.99 448	0.80 434	0.26 430	0.21 429	0.31 470	0.26 457	0.33 461	0.34 476

YMNet	0.66 428	0.38 443	0.90 469	0.52 453	0.46 488	1.08 477	0.49 407	1.00 364	0.77 284	1.18 488	1.29 455	1.12 452	0.74 420	0.85 404	0.86 447	0.27 440	0.31 500	0.25 413	0.25 443	0.24 397	0.23 398

YMNet_1	0.66 428	0.38 443	0.90 469	0.52 453	0.46 488	1.08 477	0.49 407	1.00 364	0.77 284	1.18 488	1.29 455	1.12 452	0.74 420	0.85 404	0.86 447	0.27 440	0.31 500	0.25 413	0.25 443	0.24 397	0.23 398

rvit_0105_6	0.38 203	0.28 372	0.64 390	0.50 425	0.30 355	0.39 196	0.38 304	0.51 102	0.67 227	0.40 123	0.45 109	0.50 188	0.41 230	0.54 172	0.36 243	0.27 440	0.26 469	0.24 400	0.21 384	0.22 367	0.16 261

rvit_0105_5	0.42 249	0.31 398	0.73 433	0.50 425	0.29 339	0.44 232	0.42 363	0.61 156	0.74 266	0.51 161	0.51 138	0.60 244	0.47 262	0.57 200	0.38 268	0.27 440	0.25 463	0.25 413	0.23 418	0.22 367	0.18 299

WZ-Net	1.19 519	0.59 504	4.07 560	0.62 504	0.51 500	1.34 506	1.31 548	1.32 493	1.74 531	1.53 516	1.65 500	1.74 520	1.28 517	2.25 548	2.01 534	0.27 440	0.21 429	0.23 383	0.25 443	0.40 489	0.39 496

SACVNet	0.58 408	0.34 415	0.55 350	0.55 477	0.36 424	0.63 349	0.48 401	1.13 420	0.77 284	1.02 452	1.06 389	1.02 424	0.74 420	0.90 422	0.51 353	0.27 440	0.21 429	0.25 413	0.24 434	0.29 433	0.36 483

pcwnet_v2	0.58 408	0.28 372	0.84 459	0.45 359	0.35 420	0.61 332	0.35 246	1.27 485	1.21 481	0.99 439	1.27 449	0.72 311	0.58 328	0.67 307	0.48 340	0.27 440	0.21 429	0.24 400	0.23 418	0.29 433	0.29 443

DANet	0.71 444	0.45 472	0.91 471	0.59 492	0.40 451	0.81 418	0.40 338	0.97 355	0.84 328	1.20 494	1.22 439	1.33 486	0.88 466	1.16 479	1.24 505	0.27 440	0.23 447	0.31 470	0.25 443	0.35 472	0.32 464
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
AdaStereo	0.50 347	0.32 402	0.47 271	0.48 396	0.25 218	0.67 370	0.32 201	1.17 445	0.88 354	0.75 295	0.99 356	0.75 330	0.49 270	0.67 307	0.46 329	0.27 440	0.12 193	0.28 453	0.18 307	0.23 384	0.18 299
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_RVC	0.97 491	0.28 372	0.41 186	0.39 188	0.22 117	1.55 521	0.73 498	1.51 524	1.25 492	2.25 545	1.92 516	2.58 541	1.56 531	2.02 540	1.19 503	0.27 440	0.27 478	0.27 445	0.25 443	0.25 407	0.25 413
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
rvit_0105_4	0.41 242	0.29 384	0.71 425	0.50 425	0.29 339	0.41 214	0.41 353	0.55 122	0.73 259	0.45 140	0.48 122	0.55 207	0.44 248	0.57 200	0.36 243	0.28 450	0.26 469	0.25 413	0.22 402	0.23 384	0.18 299

hitnet-ft	0.55 383	0.27 358	0.39 164	0.41 257	0.28 313	0.78 407	0.40 338	0.92 334	0.90 370	0.82 340	1.01 361	1.13 458	0.70 407	0.78 372	0.67 407	0.28 450	0.20 419	0.28 453	0.22 402	0.29 433	0.26 419

FAT-Stereo	0.73 450	0.33 410	0.75 442	0.49 411	0.37 431	0.71 384	0.59 455	1.36 503	1.30 500	1.03 460	1.40 473	1.59 516	1.15 504	0.87 411	0.86 447	0.28 450	0.28 482	0.28 453	0.23 418	0.28 429	0.38 494

stereogan	0.80 463	0.31 398	0.71 425	0.59 492	0.50 496	1.72 532	0.48 401	1.35 500	1.37 505	1.00 444	1.46 488	1.56 513	0.95 483	1.29 497	0.84 442	0.28 450	0.29 487	0.29 461	0.25 443	0.38 486	0.38 494

TDLM	0.57 401	0.33 410	0.49 303	0.51 441	0.30 355	0.66 366	0.73 498	1.03 380	1.01 424	0.82 340	1.10 401	0.84 363	0.70 407	0.86 409	0.58 378	0.28 450	0.17 376	0.25 413	0.22 402	0.26 414	0.19 332

SANet	1.07 507	0.41 459	1.06 485	0.48 396	0.30 355	1.41 511	0.94 521	1.42 512	3.36 560	1.58 517	2.43 531	2.33 537	1.70 538	1.34 503	1.07 492	0.28 450	0.24 455	0.26 432	0.23 418	0.34 467	0.30 452

CBMV	0.64 424	0.35 421	0.41 186	0.42 297	0.25 218	1.01 461	0.77 502	1.13 420	1.09 460	1.17 486	1.22 439	1.04 428	0.75 424	0.88 414	0.63 396	0.28 450	0.30 491	0.34 483	0.30 478	0.26 414	0.26 419
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
rvit_0105_3	0.47 301	0.34 415	0.77 452	0.54 470	0.31 377	0.49 257	0.47 393	0.63 170	0.79 303	0.65 226	0.59 170	0.64 264	0.50 281	0.65 288	0.39 274	0.29 457	0.27 478	0.29 461	0.28 470	0.21 345	0.20 355

CASS	0.45 276	0.27 358	0.42 207	0.48 396	0.22 117	0.61 332	0.34 222	0.97 355	0.62 198	0.71 269	0.85 286	0.61 249	0.55 310	0.57 200	0.41 285	0.29 457	0.16 356	0.22 361	0.18 307	0.22 367	0.28 436
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
FADNet	0.61 420	0.51 487	1.10 490	0.45 359	0.44 477	0.65 363	0.41 353	1.19 450	1.05 442	0.70 262	0.84 276	0.98 411	0.66 381	0.82 384	0.50 343	0.29 457	0.30 491	0.27 445	0.30 478	0.46 507	0.35 481

AnyNet_C32	1.16 517	0.62 510	2.40 546	0.57 486	0.55 510	1.41 511	1.34 549	1.18 448	1.24 486	1.49 511	1.42 477	1.39 495	1.20 512	1.55 514	4.82 561	0.29 457	0.28 482	0.29 461	0.34 496	0.38 486	0.42 503

CVANet_RVC	0.57 401	0.33 410	0.44 230	0.47 389	0.32 393	0.67 370	0.61 462	1.05 388	0.93 388	0.85 363	1.04 379	1.01 419	0.73 418	0.83 392	0.52 360	0.29 457	0.19 407	0.27 445	0.25 443	0.31 448	0.21 373

DeepPruner_ROB	0.53 369	0.34 415	0.59 365	0.41 257	0.30 355	0.50 260	0.43 370	1.19 450	0.70 240	0.85 363	1.05 383	0.86 370	0.55 310	0.84 397	0.51 353	0.29 457	0.23 447	0.22 361	0.22 402	0.26 414	0.25 413

PSMNet_ROB	0.64 424	0.37 433	0.65 396	0.56 480	0.42 464	0.97 454	0.83 508	1.21 457	0.92 382	0.79 316	1.02 369	1.08 441	0.63 357	0.82 384	0.91 470	0.29 457	0.20 419	0.31 470	0.31 485	0.26 414	0.23 398

Syn2CoEx	0.71 444	0.51 487	0.95 473	0.64 506	0.45 481	0.91 441	0.53 434	1.48 518	1.13 466	0.93 416	1.35 463	1.02 424	0.99 488	0.92 432	0.80 434	0.30 464	0.27 478	0.28 453	0.24 434	0.23 384	0.24 406

Nwc_Net	0.78 459	0.38 443	0.73 433	0.60 498	0.55 510	1.05 471	0.55 442	1.67 538	1.05 442	0.88 388	1.86 515	1.40 497	1.09 499	1.10 472	0.87 453	0.30 464	0.25 463	0.36 490	0.38 504	0.29 433	0.29 443

ADCPNet	1.03 499	0.48 475	2.70 549	0.54 470	0.42 464	1.40 509	0.75 500	1.13 420	1.07 455	1.22 496	1.42 477	1.68 518	1.09 499	1.36 508	3.45 554	0.30 464	0.28 482	0.29 461	0.32 491	0.37 482	0.35 481

GASNet	0.67 433	0.72 517	0.96 475	0.70 523	0.48 492	0.62 340	0.47 393	1.08 400	1.03 432	0.94 419	0.82 265	0.93 399	0.83 454	1.33 501	0.80 434	0.31 467	0.22 437	0.29 461	0.28 470	0.44 500	0.24 406

psmorigin	0.82 467	0.51 487	2.09 541	0.49 411	0.41 458	0.85 433	0.50 412	1.04 383	0.88 354	1.45 510	1.43 480	1.50 507	1.06 496	1.22 490	0.97 478	0.31 467	0.32 505	0.27 445	0.27 464	0.33 461	0.42 503

NCC-stereo	0.78 459	0.40 455	0.76 447	0.61 500	0.67 525	0.81 418	0.69 483	1.54 529	1.11 462	0.90 399	1.36 464	1.33 486	1.16 505	1.19 482	0.88 456	0.31 467	0.30 491	0.37 495	0.48 528	0.33 461	0.33 469

Abc-Net	0.78 459	0.40 455	0.76 447	0.61 500	0.67 525	0.81 418	0.69 483	1.54 529	1.11 462	0.90 399	1.36 464	1.33 486	1.16 505	1.19 482	0.88 456	0.31 467	0.30 491	0.37 495	0.48 528	0.33 461	0.33 469
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SHD	0.93 488	0.50 483	1.18 501	0.59 492	0.46 488	0.97 454	0.48 401	1.70 540	2.15 541	1.58 517	1.37 467	1.42 498	1.19 510	1.31 499	1.60 519	0.31 467	0.26 469	0.32 476	0.33 494	0.40 489	0.42 503

RTS	1.98 547	0.96 537	11.36 572	0.65 511	0.57 516	2.77 550	1.40 552	1.39 507	2.26 543	1.89 533	2.56 535	1.32 483	1.25 514	5.20 568	4.05 557	0.31 467	0.22 437	0.29 461	0.29 476	0.40 489	0.37 488

RTSA	1.98 547	0.96 537	11.36 572	0.65 511	0.57 516	2.77 550	1.40 552	1.39 507	2.26 543	1.89 533	2.56 535	1.32 483	1.25 514	5.20 568	4.05 557	0.31 467	0.22 437	0.29 461	0.29 476	0.40 489	0.37 488

SGM-ForestM	4.04 566	0.32 402	0.46 259	0.43 317	0.27 290	7.50 572	1.45 556	3.84 567	4.24 566	8.19 577	6.76 575	19.00 585	9.08 574	10.74 578	6.62 568	0.31 467	0.33 511	0.32 476	0.32 491	0.29 433	0.29 443

PS-NSSS	0.58 408	0.44 468	0.62 375	0.42 297	0.33 404	0.66 366	0.58 452	1.02 376	0.86 341	0.77 308	1.28 451	0.72 311	0.64 368	0.82 384	0.59 383	0.31 467	0.26 469	0.40 503	0.27 464	0.33 461	0.26 419

NCCL2	0.72 448	0.41 459	0.65 396	0.64 506	0.44 477	0.98 458	1.20 538	1.11 412	1.00 420	0.98 437	0.96 337	1.49 506	0.87 462	0.90 422	0.79 432	0.31 467	0.26 469	0.39 500	0.39 508	0.32 454	0.32 464

SGM-Forest	0.62 421	0.32 402	0.39 164	0.43 317	0.30 355	1.02 463	0.55 442	1.09 404	1.05 442	1.06 467	1.18 433	1.10 448	0.67 384	0.88 414	0.62 393	0.31 467	0.33 511	0.33 481	0.30 478	0.30 442	0.28 436
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
rvit_105_1	0.54 381	0.40 455	0.76 447	0.58 488	0.37 431	0.59 324	0.68 478	0.70 236	0.94 395	0.82 340	0.69 199	0.73 322	0.58 328	0.78 372	0.54 368	0.32 478	0.29 487	0.31 470	0.34 496	0.23 384	0.20 355

rvit_stereo_0075_2	0.47 301	0.37 433	0.70 420	0.53 463	0.46 488	0.43 224	0.36 268	0.81 294	0.67 227	0.55 176	0.74 218	0.59 238	0.43 238	0.63 268	0.43 294	0.32 478	0.23 447	0.35 485	0.25 443	0.30 442	0.25 413

Wz-Net-TNSev	1.14 513	1.06 543	4.32 562	0.49 411	0.42 464	1.51 519	1.11 534	1.48 518	1.40 510	1.22 496	1.26 448	1.58 515	1.43 524	1.76 528	1.70 521	0.32 478	0.31 500	0.26 432	0.30 478	0.41 495	0.41 502

UDGNet	0.48 313	0.77 523	0.50 316	0.48 396	0.31 377	0.41 214	0.34 222	0.70 236	0.92 382	0.65 226	0.60 172	0.58 223	0.43 238	0.63 268	0.41 285	0.32 478	0.15 324	0.66 534	0.19 337	0.36 477	0.21 373

AF-Net	0.81 466	0.39 450	0.68 410	0.64 506	0.54 508	0.91 441	0.51 427	1.61 534	1.31 501	0.96 427	2.02 521	1.46 501	1.26 516	1.11 474	0.99 482	0.32 478	0.24 455	0.39 500	0.27 464	0.30 442	0.25 413

RGC	0.79 462	0.59 504	0.71 425	0.65 511	0.65 524	0.92 445	0.58 452	1.29 488	1.05 442	1.07 470	1.45 486	1.47 504	1.03 493	1.21 488	0.88 456	0.32 478	0.30 491	0.48 520	0.40 510	0.37 482	0.37 488

NVstereo2D	0.60 418	0.30 393	0.75 442	0.48 396	0.43 470	0.89 438	0.48 401	1.05 388	1.15 470	0.66 238	0.86 289	0.88 381	0.70 407	0.99 448	0.65 401	0.32 478	0.15 324	0.28 453	0.20 362	0.40 489	0.36 483

XPNet_ROB	0.70 440	0.35 421	0.68 410	0.52 453	0.40 451	0.79 410	0.85 514	1.16 440	0.94 395	1.33 505	1.15 424	1.38 494	0.83 454	1.03 459	0.90 468	0.32 478	0.25 463	0.26 432	0.24 434	0.31 448	0.28 436

RP	0.76 453	0.36 426	0.63 385	0.66 514	0.58 518	0.80 413	0.55 442	1.14 429	1.22 483	0.97 432	1.65 500	1.43 500	1.32 518	1.01 452	0.84 442	0.33 486	0.30 491	0.36 490	0.30 478	0.34 467	0.34 476

edge stereo	0.76 453	0.38 443	0.74 438	0.52 453	0.43 470	0.80 413	0.53 434	1.28 487	1.06 449	1.28 501	1.38 472	1.81 521	1.11 501	1.08 468	0.85 446	0.33 486	0.32 505	0.41 507	0.28 470	0.32 454	0.36 483

ADCS	1.51 535	0.61 507	3.42 554	0.59 492	0.51 500	1.27 503	1.08 533	1.59 531	1.81 534	1.91 536	1.66 502	1.51 510	1.42 523	1.94 537	8.60 571	0.33 486	0.32 505	0.33 481	0.36 500	0.44 500	0.42 503

AnyNet_C01	1.56 536	1.05 542	7.45 567	0.64 506	0.54 508	1.99 538	1.38 551	1.43 514	1.36 503	1.63 523	1.92 516	1.84 523	1.33 519	2.40 550	4.03 556	0.33 486	0.32 505	0.32 476	0.34 496	0.44 500	0.45 514

LSM	4.74 571	0.77 523	10.16 570	0.70 523	56.56 592	1.02 463	1.00 528	1.24 477	1.62 528	2.04 538	2.34 528	1.33 486	1.17 507	1.38 510	1.09 494	0.33 486	0.49 539	0.39 500	0.46 521	0.51 515	10.09 581

LALA_ROB	0.74 451	0.43 463	0.69 416	0.54 470	0.40 451	1.01 461	0.95 522	1.21 457	1.07 455	1.22 496	1.12 406	1.56 513	0.79 441	1.04 461	0.86 447	0.33 486	0.22 437	0.35 485	0.30 478	0.35 472	0.31 460

test_for_model	0.82 467	3.60 576	0.39 164	2.35 564	2.07 564	0.39 196	0.28 131	0.42 62	0.45 150	0.71 269	0.31 67	0.30 62	0.27 104	0.34 30	0.25 78	0.34 492	0.11 138	0.13 54	0.09 10	3.49 575	0.18 299

DGSMNet	0.76 453	0.55 499	1.29 512	0.58 488	0.62 522	0.94 446	0.70 488	1.26 483	1.11 462	0.83 352	1.24 444	1.00 415	0.71 411	1.03 459	0.81 437	0.34 492	0.29 487	0.41 507	0.40 510	0.57 526	0.55 532

DeepPrunerF	0.89 481	0.52 494	3.43 555	0.68 520	0.81 531	0.72 391	0.72 496	1.22 465	1.99 539	0.93 416	1.01 361	0.87 376	0.86 459	1.08 468	0.95 475	0.34 492	0.28 482	0.43 509	0.39 508	0.30 442	0.32 464

DPSNet	0.99 493	0.42 461	1.88 539	0.53 463	0.41 458	1.59 524	1.26 544	2.21 550	1.43 511	1.10 478	1.11 402	1.46 501	1.95 547	1.34 503	1.26 507	0.34 492	0.25 463	0.25 413	0.21 384	0.46 507	0.37 488

PWCDC_ROB	0.89 481	0.49 479	0.80 456	0.74 527	0.40 451	1.03 466	0.39 327	1.33 495	2.35 549	1.02 452	3.77 556	0.81 357	0.92 474	1.20 484	0.90 468	0.34 492	0.22 437	0.24 400	0.20 362	0.34 467	0.29 443

ISRNet	0.56 394	0.24 298	0.66 402	0.56 480	0.36 424	0.44 232	0.25 85	0.82 296	0.84 328	1.07 470	1.25 446	0.91 392	0.60 339	0.66 296	0.58 378	0.35 497	0.26 469	0.36 490	0.33 494	0.30 442	0.42 503

HBP-ISP	0.59 415	0.45 472	0.43 218	0.45 359	0.33 404	0.70 379	0.28 131	1.11 412	1.00 420	0.83 352	1.18 433	0.65 277	0.68 390	0.88 414	0.52 360	0.35 497	0.38 520	0.47 516	0.41 515	0.38 486	0.31 460

dad	0.58 408	0.50 483	0.64 390	0.43 317	0.30 355	0.59 324	0.36 268	0.78 283	1.25 492	1.01 449	1.17 431	1.15 462	0.53 292	0.68 317	0.50 343	0.35 497	0.23 447	0.37 495	0.21 384	0.29 433	0.20 355

MeshStereo	1.34 526	0.43 463	0.54 345	0.44 336	0.34 413	1.66 528	0.60 457	1.94 544	1.37 505	4.47 569	3.25 547	4.71 560	1.94 546	1.92 535	1.17 501	0.35 497	0.35 515	0.37 495	0.31 485	0.32 454	0.32 464
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
FINET	0.67 433	0.42 461	1.00 480	0.46 380	0.43 470	0.83 429	0.89 516	1.08 400	1.50 517	0.87 378	1.14 418	0.71 302	0.68 390	0.92 432	0.70 414	0.36 501	0.30 491	0.26 432	0.24 434	0.35 472	0.33 469

G-Net	0.95 489	0.46 474	1.04 483	0.64 506	0.48 492	2.12 540	0.64 468	1.01 373	0.87 350	1.75 529	2.82 545	1.30 477	1.64 537	1.06 462	0.96 477	0.36 501	0.29 487	0.35 485	0.25 443	0.45 504	0.42 503

CBMV_ROB	0.59 415	0.37 433	0.38 145	0.39 188	0.28 313	0.74 393	0.28 131	1.00 364	0.98 409	0.94 419	1.25 446	0.81 357	0.78 439	0.87 411	0.50 343	0.36 501	0.37 518	0.43 509	0.40 510	0.33 461	0.30 452

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 498	0.57 502	1.51 530	0.67 517	0.50 496	2.57 545	1.66 559	1.20 455	1.43 511	1.38 507	1.57 497	1.33 486	0.92 474	1.64 523	0.88 456	0.37 504	0.39 524	0.46 515	0.60 540	0.41 495	0.40 499

XQC	0.89 481	0.65 512	1.31 514	0.67 517	0.52 504	1.22 498	0.68 478	1.26 483	1.52 518	1.14 484	1.11 402	1.28 474	1.04 495	1.40 511	1.77 525	0.38 505	0.24 455	0.37 495	0.31 485	0.53 520	0.47 520

NOSS_ROB	0.57 401	0.39 450	0.39 164	0.44 336	0.30 355	0.73 392	0.54 438	1.03 380	1.08 458	0.67 241	0.87 297	0.76 336	0.57 319	0.77 368	0.47 336	0.38 505	0.38 520	0.44 511	0.42 519	0.37 482	0.34 476

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 433	0.81 526	0.73 433	0.53 463	0.37 431	1.40 509	0.53 434	1.04 383	0.79 303	0.88 388	0.94 324	0.95 403	0.53 292	0.93 438	0.58 378	0.39 507	0.30 491	0.57 530	0.31 485	0.53 520	0.30 452

PVD	1.28 525	0.67 515	1.28 510	0.74 527	0.62 522	1.50 518	0.84 511	1.99 546	2.96 555	2.18 543	2.36 530	1.85 525	1.95 547	1.92 535	1.94 532	0.39 507	0.36 517	0.49 523	0.37 501	0.51 515	0.64 534

SAMSARA	1.07 507	0.65 512	1.19 502	1.06 541	0.90 533	1.76 534	1.76 563	1.46 516	1.44 513	1.51 514	1.16 429	2.00 530	1.14 503	1.48 512	1.31 511	0.39 507	0.44 535	0.35 485	0.38 504	0.49 512	0.49 526

CSAN	0.83 473	0.49 479	0.77 452	0.60 498	0.41 458	1.14 486	1.06 530	1.19 450	1.46 515	1.32 503	1.43 480	1.37 493	1.19 510	1.27 496	0.86 447	0.39 507	0.31 500	0.36 490	0.37 501	0.35 472	0.34 476

MFN_U_SF_RVC	1.09 510	0.59 504	1.97 540	0.67 517	0.44 477	1.93 537	0.60 457	1.85 543	1.36 503	1.61 520	1.54 495	1.95 529	1.37 520	1.64 523	1.73 522	0.40 511	0.37 518	0.45 512	0.48 528	0.44 500	0.44 510

DualNet (step1)	0.57 401	0.36 426	0.72 430	0.38 160	0.30 355	0.71 384	0.43 370	1.06 392	0.88 354	0.92 412	0.86 289	0.85 365	0.69 394	0.68 317	0.50 343	0.41 512	0.20 419	0.40 503	0.41 515	0.36 477	0.33 469

test_sample9	1.05 504	0.36 426	0.72 430	0.38 160	0.30 355	0.71 384	0.43 370	1.06 392	0.88 354	0.92 412	0.86 289	0.85 365	0.69 394	1.20 484	1.36 512	0.41 512	8.41 579	0.40 503	0.41 515	0.36 477	0.33 469

test_sample8	1.25 523	0.36 426	0.72 430	0.38 160	0.30 355	0.71 384	0.43 370	1.13 420	0.75 269	1.50 513	0.95 333	3.29 552	1.59 533	1.20 484	1.36 512	0.41 512	8.41 579	0.40 503	0.41 515	0.36 477	0.33 469

BEATNet-Init1	15.13 581	0.82 529	50.86 594	0.72 526	0.53 505	38.10 592	7.03 577	11.83 580	14.25 579	29.78 593	30.17 593	48.21 596	22.64 589	26.78 589	18.11 580	0.42 515	0.38 520	0.47 516	0.46 521	0.51 515	0.48 523

WCMA_ROB	1.14 513	0.36 426	0.76 447	0.49 411	0.44 477	1.23 500	0.67 473	1.11 412	1.23 484	2.84 556	3.95 562	3.28 551	1.83 543	1.25 493	0.99 482	0.44 516	0.34 513	0.34 483	0.37 501	0.41 495	0.40 499

MSMD_ROB	1.21 520	0.49 479	0.62 375	0.59 492	0.50 496	1.62 527	0.67 473	1.23 470	1.24 486	2.45 549	3.77 556	3.09 548	2.98 562	1.32 500	0.81 437	0.45 517	0.41 527	0.49 523	0.51 535	0.47 509	0.44 510

FC-DCNN v2	1.65 541	0.51 487	0.65 396	0.61 500	0.49 494	1.61 525	0.70 488	1.75 542	1.56 523	4.74 573	4.91 570	6.46 571	3.31 564	1.91 534	1.11 495	0.46 518	0.42 529	0.47 516	0.46 521	0.48 510	0.46 515

FCDSN-DC	1.39 531	0.56 500	0.65 396	0.74 527	0.59 519	1.38 508	0.63 465	1.35 500	1.39 508	3.26 563	4.50 567	4.61 558	2.63 557	1.58 518	1.03 487	0.46 518	0.42 529	0.48 520	0.47 526	0.50 514	0.50 527
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
CC-Net-ROB	0.82 467	0.96 537	0.85 460	0.58 488	0.45 481	1.27 503	0.70 488	1.17 445	1.02 427	0.83 352	1.23 443	0.90 390	0.77 434	1.06 462	0.69 411	0.46 518	0.34 513	1.71 551	0.38 504	0.59 529	0.36 483

FC-DCNN	1.59 537	0.51 487	0.66 402	0.61 500	0.49 494	1.56 522	0.70 488	1.66 537	1.53 519	4.64 570	4.62 568	5.85 567	3.34 566	1.84 532	1.11 495	0.46 518	0.42 529	0.47 516	0.46 521	0.48 510	0.46 515

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 526	0.87 531	1.76 536	0.86 531	0.56 513	4.29 565	1.79 564	1.50 521	1.98 538	1.61 520	1.85 514	1.84 523	1.41 522	1.89 533	1.36 512	0.48 522	0.40 526	0.56 529	0.57 538	0.69 533	0.48 523

GANetREF_RVC	0.80 463	0.75 520	0.86 465	0.66 514	0.42 464	1.15 488	0.98 524	1.14 429	1.19 477	1.01 449	1.02 369	1.10 448	0.90 468	1.15 477	0.76 427	0.48 522	0.39 524	0.57 530	0.38 504	0.63 530	0.46 515
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
ccnet	0.82 467	0.57 502	0.75 442	0.54 470	0.59 519	1.09 480	0.66 471	1.38 506	0.94 395	1.12 481	1.44 483	1.29 475	0.92 474	0.95 447	1.24 505	0.49 524	0.42 529	0.50 525	0.47 526	0.51 515	0.46 515

MANE	4.13 567	0.51 487	0.64 390	0.66 514	0.56 513	6.89 571	0.99 526	7.55 575	12.04 574	6.68 576	8.57 577	10.69 576	9.45 575	7.59 575	6.39 567	0.49 524	0.43 533	0.48 520	0.98 556	0.49 512	0.48 523

PDISCO_ROB	0.91 485	0.48 475	1.06 485	0.99 536	0.97 539	1.67 530	0.63 465	1.64 536	1.59 524	1.06 467	1.18 433	1.31 478	0.79 441	1.55 514	0.97 478	0.49 524	0.22 437	0.45 512	0.40 510	0.45 504	0.37 488

SDNR	0.86 476	0.37 433	1.47 528	0.40 225	0.38 440	3.38 560	0.33 211	0.90 328	0.98 409	0.99 439	2.09 524	0.59 238	0.71 411	1.29 497	0.70 414	0.51 527	0.56 542	0.36 490	0.26 457	0.43 499	0.46 515

Anonymous_2	0.82 467	0.44 468	0.63 385	0.40 225	0.43 470	0.80 413	0.52 430	0.72 248	0.77 284	0.71 269	0.60 172	0.87 376	0.76 427	0.75 357	0.58 378	0.52 528	0.54 541	0.54 528	4.82 579	0.56 524	0.40 499

PASM	0.90 484	0.64 511	1.69 532	0.69 522	0.69 528	0.78 407	0.84 511	1.03 380	1.26 495	1.19 490	1.15 424	1.31 478	0.98 487	1.24 492	1.03 487	0.52 528	0.56 542	0.59 533	0.66 542	0.56 524	0.54 531

ELAS_RVC	1.60 538	0.61 507	1.01 482	0.70 523	0.56 513	2.00 539	1.89 566	1.96 545	2.65 552	3.33 564	3.26 548	3.03 545	3.41 567	2.49 552	2.09 536	0.52 528	0.45 536	0.50 525	0.48 528	0.54 522	0.52 529
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.63 540	0.61 507	0.95 473	0.68 520	0.55 510	3.01 558	1.55 557	2.39 552	2.33 548	3.64 566	3.89 560	2.75 542	2.90 561	2.15 545	2.27 543	0.52 528	0.45 536	0.50 525	0.48 528	0.54 522	0.52 529
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PSMNet-RUCA	0.76 453	0.75 520	1.08 489	1.01 539	0.90 533	0.69 374	0.50 412	1.11 412	1.03 432	0.78 312	1.11 402	0.80 354	0.72 415	0.88 414	0.63 396	0.53 532	0.27 478	0.76 536	0.46 521	0.66 532	0.47 520

UDG	0.88 479	0.82 529	0.67 406	1.00 538	0.96 538	1.02 463	0.57 451	1.13 420	0.99 414	0.90 399	0.97 350	1.31 478	0.99 488	0.85 404	0.84 442	0.54 533	0.32 505	1.77 552	0.40 510	0.94 539	0.66 535

DispFullNet	1.60 538	2.63 573	2.75 550	2.56 568	1.79 559	1.24 501	0.47 393	1.37 505	1.45 514	1.87 532	1.50 490	1.55 512	2.46 553	2.04 541	1.04 490	0.59 534	0.18 393	2.32 564	0.68 544	2.29 563	1.14 557

SQANet	0.82 467	0.74 519	0.67 406	1.13 542	0.98 541	1.11 481	0.47 393	1.07 396	0.83 323	0.91 404	1.05 383	1.03 426	0.74 420	1.01 452	0.64 399	0.61 535	0.24 455	1.03 544	0.35 499	1.18 546	0.58 533

Consistency-Raft	1.01 495	0.81 526	1.24 507	0.84 530	0.97 539	0.81 418	0.84 511	1.30 491	1.59 524	1.05 463	1.68 505	1.12 452	0.91 469	0.92 432	1.11 495	0.65 536	0.74 550	0.79 538	0.90 552	1.06 544	0.79 541

MADNet+	2.23 553	2.43 569	10.85 571	1.22 545	0.91 535	2.76 549	1.40 552	2.12 549	1.67 530	1.32 503	1.74 508	1.86 526	1.74 539	6.25 570	4.41 560	0.65 536	0.64 545	0.58 532	0.54 537	0.80 535	0.76 538

CAS	0.34 138	0.13 2	0.25 10	1.28 547	0.30 355	0.46 245	0.38 304	0.48 89	0.47 159	0.34 84	0.52 147	0.24 46	0.19 27	0.29 7	0.27 125	0.69 538	0.08 2	0.12 24	0.08 1	0.12 47	0.15 215

otaku	1.04 500	0.93 534	0.88 467	1.33 548	1.05 546	1.66 528	0.70 488	1.40 510	1.18 475	1.08 474	1.32 461	1.33 486	0.91 469	1.23 491	0.76 427	0.72 539	0.46 538	1.24 547	0.50 533	1.40 547	0.75 537

PMTNet	0.32 122	0.16 43	0.24 5	0.29 5	0.18 34	0.45 240	0.22 47	0.56 124	0.63 209	0.46 146	0.54 153	0.39 122	0.34 178	0.48 134	0.24 61	0.75 540	0.10 54	0.12 24	0.08 1	0.12 47	0.11 65

NVStereoNet_ROB	1.24 522	0.90 533	1.13 494	0.86 531	0.88 532	1.11 481	0.99 526	1.42 512	1.53 519	1.59 519	2.48 532	2.24 534	1.53 528	1.96 538	1.30 510	0.76 541	0.70 547	0.78 537	1.00 557	0.71 534	0.88 545
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
JetBlue	2.78 556	1.26 547	7.04 566	1.16 543	1.48 551	8.00 573	6.02 576	2.60 553	1.92 537	2.12 541	2.64 539	3.34 553	3.05 563	6.49 571	3.39 552	0.78 542	0.76 555	0.75 535	0.76 547	0.97 542	1.18 562

Ntro	1.09 510	0.97 540	0.91 471	1.44 549	1.19 548	1.69 531	0.80 506	1.35 500	1.25 492	1.00 444	1.29 455	1.31 478	0.97 486	1.26 494	0.84 442	0.84 543	0.43 533	1.36 548	0.50 533	1.56 548	0.78 539

DDUNet	1.06 505	2.56 572	0.68 410	1.21 544	1.26 549	1.03 466	0.69 483	1.11 412	0.94 395	0.96 427	1.22 439	1.27 472	0.82 449	0.93 438	0.72 421	0.84 543	0.38 520	1.99 555	0.60 540	1.10 545	0.85 543

MFMNet_re	1.14 513	0.97 540	1.19 502	0.99 536	0.95 537	1.25 502	1.22 541	1.39 507	1.55 521	1.69 527	1.67 504	1.21 465	1.53 528	1.12 475	0.99 482	0.87 545	0.75 554	0.79 538	0.75 546	0.90 536	0.94 547

GCST	0.83 473	1.22 546	0.74 438	1.58 550	1.01 543	1.06 472	0.23 63	0.78 283	0.78 294	0.97 432	0.65 185	0.78 344	0.35 181	0.92 432	0.34 210	0.96 546	0.65 546	1.20 546	0.81 549	0.91 537	0.70 536

anonymity	0.97 491	0.89 532	1.05 484	0.92 534	1.03 544	0.97 454	0.81 507	1.29 488	0.91 377	1.07 470	0.98 351	1.00 415	0.95 483	1.02 457	0.92 471	0.96 546	0.95 566	0.90 541	0.91 555	0.92 538	0.94 547

SPS-STEREO	1.25 523	0.93 534	1.06 485	1.04 540	1.03 544	1.41 511	0.91 520	1.51 524	1.19 477	2.09 540	1.83 512	1.94 528	1.39 521	1.62 520	1.39 515	0.97 548	0.94 565	0.90 541	0.89 551	0.96 541	0.96 550
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	1.35 528	0.94 536	1.25 508	0.96 535	1.00 542	1.52 520	1.02 529	1.34 497	1.21 481	2.64 551	2.65 540	2.44 538	1.56 531	1.64 523	1.26 507	0.97 548	0.95 566	0.90 541	0.90 552	0.94 539	0.96 550

WAO-7	1.90 545	1.20 545	1.35 519	1.27 546	1.06 547	2.84 552	1.56 558	3.23 560	3.06 558	2.23 544	3.33 552	3.17 549	2.28 552	3.12 556	2.21 538	1.02 550	0.91 561	1.06 545	1.03 560	1.04 543	0.97 553

ACVNet_2	1.65 541	1.27 548	1.41 526	1.75 553	1.62 553	2.22 541	1.20 538	2.30 551	2.62 551	1.78 530	2.56 535	3.03 545	1.61 534	1.54 513	1.12 499	1.06 551	0.58 544	1.82 553	0.70 545	1.82 553	0.96 550

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 394	3.08 575	2.43 548	0.31 18	0.18 34	0.29 91	0.20 22	0.37 34	0.32 61	0.28 48	0.24 27	0.18 12	0.18 19	0.31 14	0.22 30	1.09 552	0.08 2	0.17 188	0.16 231	0.14 126	0.97 553

WAO-8	2.92 557	1.55 556	1.35 519	1.79 554	1.63 555	5.23 567	1.22 541	4.58 570	12.56 576	2.84 556	4.07 564	4.83 561	2.72 559	3.49 560	2.25 541	1.27 553	0.91 561	1.99 555	1.15 565	1.86 554	1.15 558

Venus	2.92 557	1.55 556	1.35 519	1.79 554	1.63 555	5.23 567	1.22 541	4.58 570	12.56 576	2.84 556	4.06 563	4.83 561	2.72 559	3.49 560	2.25 541	1.27 553	0.91 561	1.99 555	1.15 565	1.86 554	1.15 558

Dean	1.98 547	1.36 551	1.36 523	2.12 560	1.81 560	2.74 547	1.36 550	3.37 564	3.80 564	2.08 539	3.32 551	3.21 550	1.82 541	1.71 527	1.67 520	1.27 553	0.77 556	1.99 555	0.90 552	1.86 554	1.03 555

ACVNet_1	1.46 533	1.33 550	1.12 493	1.91 558	1.62 553	1.83 535	0.98 524	2.00 547	1.85 536	1.39 508	1.53 494	2.32 536	1.53 528	1.34 503	1.11 495	1.30 556	0.50 540	2.06 561	0.58 539	1.93 559	0.95 549

ACVNet-4b	1.35 528	1.31 549	1.10 490	1.90 557	1.59 552	1.92 536	0.77 502	1.52 527	1.62 528	1.05 463	1.60 499	2.11 532	0.94 480	1.64 523	0.77 431	1.30 556	0.35 515	2.03 559	0.67 543	1.88 557	0.84 542

WAO-6	2.04 550	1.50 554	1.16 496	1.70 552	1.67 557	2.69 546	1.44 555	3.06 557	3.63 563	1.98 537	3.27 549	3.54 556	2.07 550	2.36 549	2.22 540	1.31 558	0.91 561	2.04 560	1.22 567	1.73 552	1.27 564

RainbowNet	1.35 528	1.49 553	1.19 502	1.88 556	1.45 550	1.48 517	1.07 532	1.61 534	1.55 521	1.20 494	1.59 498	1.54 511	1.13 502	1.34 503	0.97 478	1.36 559	0.70 547	1.82 553	0.79 548	1.71 551	1.07 556

testlalala_base	0.46 286	0.25 322	0.41 186	0.46 380	0.33 404	0.58 311	0.25 85	0.57 129	0.34 71	0.51 161	0.56 162	0.46 172	0.30 148	0.43 87	0.31 173	1.47 560	0.11 138	0.14 83	0.09 10	1.59 549	0.13 147

IMH-64-1	1.86 543	1.62 558	1.16 496	2.20 561	1.89 561	2.33 542	1.30 545	2.89 555	2.29 546	1.66 524	2.80 543	2.49 539	1.61 534	2.10 542	1.78 527	1.60 561	0.74 550	2.43 565	1.02 558	2.12 560	1.17 560

IMH-64	1.86 543	1.62 558	1.16 496	2.20 561	1.89 561	2.33 542	1.30 545	2.89 555	2.29 546	1.66 524	2.80 543	2.49 539	1.61 534	2.10 542	1.78 527	1.60 561	0.74 550	2.43 565	1.02 558	2.12 560	1.17 560

PWCK	1.92 546	1.66 561	3.12 552	1.65 551	0.91 535	2.84 552	2.26 569	2.10 548	2.41 550	2.36 547	2.31 525	2.22 533	1.82 541	3.43 559	2.03 535	1.61 563	0.71 549	1.51 549	0.82 550	1.69 550	0.91 546

IMH	2.04 550	1.62 558	1.20 505	2.20 561	1.89 561	2.91 557	1.30 545	3.11 558	3.03 556	1.81 531	3.35 553	3.03 545	1.90 544	2.48 551	1.80 529	1.66 564	0.77 556	2.45 567	1.04 561	2.15 562	1.19 563

LVE	2.12 552	1.44 552	1.36 523	1.99 559	1.78 558	2.75 548	1.79 564	2.82 554	3.95 565	1.90 535	4.33 566	3.52 555	1.81 540	2.24 547	1.74 523	1.74 565	0.87 559	2.06 561	1.13 563	1.91 558	1.35 565

TorneroNet-64	3.44 560	1.86 562	1.42 527	2.58 569	2.28 567	6.87 570	1.68 560	4.70 572	12.03 573	2.31 546	5.59 574	8.25 573	2.55 556	3.97 565	2.73 546	1.81 566	0.74 550	2.57 569	1.07 562	2.35 564	1.44 566

TorneroNet	4.53 570	1.89 563	1.48 529	2.55 567	2.27 566	13.78 580	1.69 561	4.84 574	23.73 590	2.89 559	7.70 576	7.06 572	2.69 558	4.26 567	3.42 553	1.84 567	0.77 556	2.68 571	1.13 563	2.42 565	1.47 567

UNDER WATER-64	3.53 562	2.01 565	3.94 558	3.22 575	2.49 571	5.41 569	2.60 572	3.43 565	12.41 575	3.03 561	2.68 541	6.07 569	4.04 569	3.79 564	3.33 551	2.02 568	1.24 570	2.63 570	1.46 569	2.78 569	2.08 572

UNDER WATER	3.46 561	2.07 566	3.64 557	3.09 573	2.48 570	3.75 563	2.42 571	3.31 563	13.77 578	2.90 560	2.95 546	5.84 566	3.69 568	3.69 562	3.48 555	2.07 569	1.11 568	2.70 572	1.40 568	2.84 571	1.98 570

KSHMR	2.57 554	1.93 564	1.69 532	2.63 570	2.42 569	2.86 554	2.07 567	3.27 562	6.50 569	2.49 550	3.36 554	3.41 554	1.92 545	2.49 552	1.94 532	2.13 570	1.40 571	2.79 574	1.50 570	2.73 568	1.77 568

JetRed	5.27 572	5.84 577	12.81 575	2.36 565	2.83 574	12.23 578	10.50 579	4.46 569	3.60 561	3.86 567	3.83 558	4.85 563	4.18 570	6.78 572	11.96 575	2.17 571	2.96 576	2.18 563	1.97 572	3.38 574	2.68 575

notaker	2.76 555	2.29 568	1.80 537	2.96 572	2.58 573	2.90 556	1.75 562	3.24 561	3.05 557	2.78 554	4.24 565	6.15 570	2.51 555	3.34 558	2.75 547	2.31 572	1.18 569	3.00 575	1.65 571	2.84 571	1.97 569

DPSimNet_ROB	3.58 563	2.45 570	8.57 568	2.53 566	2.37 568	2.88 555	3.77 575	3.14 559	3.23 559	4.71 572	3.86 559	4.68 559	4.87 572	4.07 566	5.62 564	2.33 573	2.33 574	2.47 568	2.52 574	2.51 567	2.64 574

ktn	2.98 559	2.25 567	1.73 535	2.84 571	2.53 572	3.76 564	2.15 568	3.70 566	5.47 568	2.75 553	5.17 573	5.94 568	2.48 554	3.23 557	2.46 544	2.34 574	1.44 572	2.78 573	2.03 573	2.45 566	2.01 571

USTest	12.99 580	14.18 582	20.00 576	16.24 581	14.97 578	20.80 582	31.95 586	16.20 583	10.91 572	8.79 578	9.48 578	13.94 578	10.50 576	16.11 580	21.44 582	3.17 575	4.82 578	5.08 580	5.36 580	8.81 580	7.13 579

MADNet++	4.03 565	2.70 574	3.44 556	3.72 577	3.44 576	4.44 566	3.52 574	3.95 568	3.61 562	4.46 568	4.98 571	4.10 557	4.58 571	7.00 573	5.89 565	3.74 576	3.67 577	3.27 577	2.71 576	3.70 576	3.66 577

HanzoNet	6.76 575	2.45 570	4.22 561	3.19 574	2.94 575	3.62 562	2.28 570	4.79 573	7.20 570	14.00 583	13.19 582	17.49 583	22.30 588	13.25 579	6.19 566	4.20 577	1.93 573	3.10 576	2.56 575	3.35 573	2.88 576

DGTPSM_ROB	12.07 578	8.00 578	20.99 577	8.93 579	16.78 579	10.67 574	30.87 584	9.01 577	15.16 580	6.50 574	15.41 586	9.04 574	14.85 579	9.25 576	21.67 583	4.57 578	8.57 581	5.08 580	9.28 582	5.90 578	10.95 582

DPSMNet_ROB	12.08 579	8.00 578	21.00 578	8.97 580	16.79 580	10.67 574	30.89 585	9.02 578	15.17 581	6.51 575	15.41 586	9.04 574	14.85 579	9.27 577	21.67 583	4.58 579	8.57 581	5.09 582	9.29 583	5.90 578	10.95 582

DLNR_Zeroshot_test	20.09 584	36.28 591	38.04 587	169.85 597	61.80 593	0.23 22	0.20 22	13.88 582	0.37 106	0.44 138	0.66 192	0.43 156	0.21 41	0.62 257	0.28 145	5.46 580	0.10 54	0.15 124	0.11 80	72.60 596	0.11 65

TCMNet-wrong-test	8.97 576	10.42 581	8.74 569	19.56 582	17.61 581	12.53 579	9.01 578	13.59 581	2.18 542	4.64 570	5.11 572	14.63 579	11.09 577	7.19 574	9.73 572	5.56 581	0.89 560	3.77 578	3.11 577	10.34 581	9.80 580

tt	6.20 573	0.20 164	5.89 564	3.55 576	2.07 564	11.26 576	19.21 580	11.74 579	5.46 567	2.69 552	2.04 523	4.87 564	6.25 573	3.70 563	7.09 570	8.32 582	11.17 586	4.93 579	5.41 581	5.74 577	2.37 573

PML	40.80 597	29.24 589	11.87 574	7.20 578	14.47 577	92.13 597	213.69 598	7.63 576	23.35 589	74.72 597	190.14 598	50.17 597	26.15 590	21.39 584	12.70 576	8.76 583	2.92 575	8.45 583	3.25 578	13.26 582	4.42 578

DPSM_ROB	17.78 582	18.63 584	24.31 584	20.90 584	19.47 582	25.97 585	36.21 588	21.23 589	16.24 583	13.38 581	14.06 584	19.18 586	16.30 582	20.78 582	25.67 586	9.38 584	9.23 584	9.49 584	9.82 584	13.51 583	11.91 585

DPSM	17.78 582	18.63 584	24.31 584	20.90 584	19.47 582	25.97 585	36.21 588	21.23 589	16.24 583	13.38 581	14.06 584	19.18 586	16.30 582	20.78 582	25.67 586	9.38 584	9.23 584	9.49 584	9.82 584	13.51 583	11.91 585

xxxxx1	36.64 591	19.51 586	24.21 581	61.66 594	64.63 594	27.28 588	40.10 590	20.25 584	18.63 586	14.07 584	12.97 579	17.26 580	17.36 584	21.70 585	27.93 588	13.18 586	18.50 589	111.26 595	133.37 595	29.24 589	39.73 592

tt_ll	36.64 591	19.51 586	24.21 581	61.66 594	64.63 594	27.28 588	40.10 590	20.25 584	18.63 586	14.07 584	12.97 579	17.26 580	17.36 584	21.70 585	27.93 588	13.18 586	18.50 589	111.26 595	133.37 595	29.24 589	39.73 592

ff	36.64 591	19.51 586	24.21 581	61.66 594	64.63 594	27.28 588	40.10 590	20.25 584	18.63 586	14.07 584	12.97 579	17.26 580	17.36 584	21.70 585	27.93 588	13.18 586	18.50 589	111.26 595	133.37 595	29.24 589	39.73 592

Anonymous_1	33.25 587	18.26 583	23.92 580	20.54 583	21.28 584	25.59 584	35.94 587	22.01 591	15.57 582	13.33 580	13.49 583	18.08 584	15.29 581	20.36 581	24.60 585	16.28 589	8.84 583	66.59 594	118.00 594	155.73 597	11.23 584

CasAABBNet	35.74 588	37.43 593	48.72 591	42.22 591	39.20 589	52.24 593	73.12 595	42.61 595	32.62 593	26.78 590	27.95 588	38.58 592	32.60 592	41.67 595	51.65 596	18.74 590	18.57 592	19.15 587	19.77 587	27.20 586	23.98 588

FlowAnything	35.81 589	37.53 595	48.80 592	42.20 590	39.22 590	52.25 594	73.16 596	42.56 594	32.89 595	26.76 589	28.30 591	38.69 594	33.09 594	41.63 594	51.62 595	18.76 591	18.59 594	19.21 589	19.92 589	27.16 585	23.91 587

Selective-RAFT-Error	35.84 590	37.49 594	48.83 593	42.26 592	39.24 591	52.30 595	73.09 594	42.66 596	32.61 592	26.80 591	28.30 591	38.84 595	33.51 595	41.68 596	51.59 594	18.82 592	18.58 593	19.17 588	19.80 588	27.28 587	24.05 589

LSM0	38.95 596	37.60 596	48.58 590	43.57 593	91.06 597	52.57 596	72.57 593	43.17 597	32.63 594	26.97 592	27.97 589	38.65 593	32.94 593	41.86 597	51.78 597	18.89 593	18.41 588	19.13 586	19.63 586	27.29 588	33.77 591

LRCNet_RVC	21.24 585	31.15 590	21.41 579	28.98 587	23.82 585	3.13 559	0.60 457	20.96 588	1.59 524	25.58 588	28.15 590	21.99 588	14.79 578	21.94 588	16.41 579	28.89 594	14.87 587	33.53 590	31.28 590	29.51 592	26.16 590

HaxPig	31.96 586	37.24 592	34.27 586	24.37 586	24.88 586	18.26 581	19.86 581	20.64 587	28.52 591	35.97 594	38.75 594	25.57 589	28.72 591	33.88 590	34.39 591	35.94 595	38.87 595	37.80 591	40.48 591	39.68 593	41.15 595

AVERAGE_ROB	37.58 595	40.13 597	40.15 588	34.81 589	33.82 588	28.55 591	25.10 583	32.02 593	34.06 597	41.28 595	40.66 595	34.46 591	34.81 597	39.18 592	37.57 593	42.78 596	43.44 596	43.82 592	43.03 592	40.47 594	41.51 596

MEDIAN_ROB	37.38 594	40.85 598	40.60 589	32.31 588	31.85 587	27.20 587	24.55 582	29.10 592	33.19 596	42.09 596	41.76 596	33.35 590	34.39 596	39.78 593	37.07 592	43.64 597	44.10 597	44.12 593	43.40 593	41.51 595	42.76 597

test_example2	176.61 598	205.14 599	198.86 598	188.60 598	190.98 598	152.67 598	170.61 597	94.86 598	123.55 598	178.88 598	179.48 597	158.94 598	141.34 598	192.61 598	198.96 598	203.76 598	236.37 598	164.13 598	173.55 598	218.58 598	160.41 598

ccccc		429.19 600		507.10 599	501.20 599	356.95 599		380.82 599		334.51 599		372.86 599		499.17 599		561.44 599	431.22 599	334.28 599	290.86 599	540.88 599

ASD4		8.86 580

Low-res two-view benchmark