Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

S2M2_XL	0.19 7	0.18 87	0.27 20	0.27 1	0.20 74	0.15 2	0.16 2	0.22 2	0.15 4	0.21 11	0.26 32	0.17 4	0.17 10	0.24 1	0.21 15	0.17 248	0.16 352	0.15 120	0.13 138	0.15 169	0.12 109

CREStereo	0.28 80	0.15 25	0.24 5	0.27 1	0.17 17	0.37 172	0.25 81	0.51 98	0.72 248	0.42 128	0.51 134	0.32 68	0.26 90	0.38 54	0.25 74	0.16 209	0.11 134	0.12 22	0.08 1	0.12 44	0.11 64
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
StereoAnything_RVC	0.21 13	0.68 512	0.39 161	0.28 3	0.15 1	0.23 19	0.18 10	0.20 1	0.19 8	0.16 2	0.16 8	0.15 1	0.22 46	0.30 12	0.18 1	0.16 209	0.09 22	0.12 22	0.08 1	0.16 209	0.09 4

trnet	0.27 73	0.14 11	0.23 1	0.28 3	0.15 1	0.37 172	0.23 59	0.52 107	0.72 248	0.42 128	0.51 134	0.34 84	0.26 90	0.39 58	0.25 74	0.15 159	0.11 134	0.12 22	0.08 1	0.11 12	0.10 28

2.75w_new	0.21 13	0.18 87	0.28 29	0.29 5	0.17 17	0.23 19	0.34 218	0.36 31	0.28 32	0.34 80	0.26 32	0.17 4	0.22 46	0.36 39	0.23 47	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.10 3	0.09 4

GREAT-IGEV	0.22 25	0.15 25	0.31 54	0.29 5	0.22 114	0.21 11	0.26 93	0.33 23	0.31 49	0.20 8	0.30 54	0.22 30	0.22 46	0.47 120	0.22 27	0.11 22	0.09 22	0.12 22	0.09 9	0.13 79	0.10 28

LoS	0.29 91	0.15 25	0.30 47	0.29 5	0.18 31	0.33 139	0.29 137	0.51 98	0.72 248	0.34 80	0.52 143	0.41 134	0.28 115	0.47 120	0.28 141	0.15 159	0.11 134	0.13 51	0.09 9	0.11 12	0.11 64
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
PMTNet	0.32 118	0.16 39	0.24 5	0.29 5	0.18 31	0.45 236	0.22 44	0.56 120	0.63 205	0.46 142	0.54 149	0.39 118	0.34 174	0.48 130	0.24 58	0.75 536	0.10 51	0.12 22	0.08 1	0.12 44	0.11 64

4.5_new	0.21 13	0.20 160	0.29 36	0.30 9	0.17 17	0.24 28	0.26 93	0.32 15	0.28 32	0.32 72	0.28 46	0.19 15	0.17 10	0.29 7	0.21 15	0.10 10	0.08 2	0.12 22	0.10 50	0.13 79	0.09 4

4.5w-stereo	0.21 13	0.20 160	0.29 36	0.30 9	0.17 17	0.24 28	0.26 93	0.32 15	0.28 32	0.32 72	0.28 46	0.19 15	0.17 10	0.29 7	0.21 15	0.10 10	0.08 2	0.12 22	0.10 50	0.13 79	0.09 4

3.5w_stereo	0.22 25	0.18 87	0.29 36	0.30 9	0.18 31	0.27 59	0.23 59	0.37 33	0.28 32	0.31 59	0.26 32	0.22 30	0.26 90	0.50 140	0.24 58	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.09 4

LG-Stereo_L2	0.18 3	0.13 2	0.28 29	0.30 9	0.19 50	0.20 5	0.18 10	0.30 10	0.21 13	0.18 4	0.15 3	0.19 15	0.18 17	0.33 25	0.19 3	0.13 59	0.09 22	0.13 51	0.09 9	0.10 3	0.08 1

LG-Stereo_L1	0.18 3	0.13 2	0.28 29	0.30 9	0.20 74	0.20 5	0.19 15	0.27 6	0.19 8	0.15 1	0.15 3	0.18 10	0.17 10	0.33 25	0.19 3	0.13 59	0.09 22	0.12 22	0.09 9	0.11 12	0.08 1

FoundationStereo	0.17 1	0.14 11	0.25 10	0.30 9	0.16 7	0.23 19	0.20 20	0.22 2	0.15 4	0.18 4	0.16 8	0.20 20	0.19 25	0.26 2	0.21 15	0.13 59	0.09 22	0.12 22	0.09 9	0.10 3	0.09 4

CES	0.28 80	0.14 11	0.23 1	0.30 9	0.70 525	0.37 172	0.27 109	0.48 85	0.46 150	0.34 80	0.48 118	0.27 52	0.22 46	0.39 58	0.23 47	0.13 59	0.11 134	0.12 22	0.08 1	0.13 79	0.17 277

TANstereo	0.30 106	0.15 25	0.31 54	0.30 9	0.17 17	0.55 283	0.23 59	0.44 74	0.55 179	0.59 182	0.68 194	0.37 106	0.26 90	0.35 37	0.27 121	0.15 159	0.16 352	0.12 22	0.10 50	0.13 79	0.14 188

asda	0.21 13	0.19 124	0.29 36	0.31 17	0.17 17	0.25 42	0.23 59	0.36 31	0.28 32	0.27 41	0.24 25	0.18 10	0.21 39	0.40 63	0.21 15	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.10 28

qwe	0.22 25	0.18 87	0.28 29	0.31 17	0.18 31	0.29 88	0.21 35	0.38 41	0.32 59	0.35 85	0.30 54	0.20 20	0.20 31	0.43 85	0.21 15	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.12 44	0.09 4

2.25w	0.22 25	0.18 87	0.31 54	0.31 17	0.18 31	0.31 115	0.18 10	0.32 15	0.31 49	0.31 59	0.37 87	0.20 20	0.22 46	0.45 100	0.24 58	0.10 10	0.09 22	0.11 1	0.09 9	0.10 3	0.10 28

4w-stereo	0.21 13	0.19 124	0.31 54	0.31 17	0.17 17	0.29 88	0.19 15	0.31 13	0.21 13	0.31 59	0.24 25	0.20 20	0.24 68	0.41 71	0.22 27	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.10 50	0.11 12	0.09 4

3.25w_new	0.23 39	0.17 63	0.32 65	0.31 17	0.17 17	0.43 220	0.20 20	0.37 33	0.30 44	0.37 96	0.28 46	0.22 30	0.25 75	0.42 79	0.22 27	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.09 1	0.10 28

3.25w	0.23 39	0.17 63	0.32 65	0.31 17	0.17 17	0.43 220	0.20 20	0.37 33	0.30 44	0.37 96	0.28 46	0.22 30	0.25 75	0.42 79	0.22 27	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.09 1	0.10 28

3.75w	0.22 25	0.17 63	0.30 47	0.31 17	0.19 50	0.43 220	0.24 73	0.35 28	0.24 21	0.31 59	0.27 37	0.17 4	0.22 46	0.37 46	0.20 9	0.10 10	0.07 1	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.09 4

monsters	0.22 25	0.14 11	0.26 14	0.31 17	0.19 50	0.23 19	0.19 15	0.44 74	0.33 65	0.36 89	0.30 54	0.16 2	0.18 17	0.43 85	0.19 3	0.11 22	0.09 22	0.11 1	0.09 9	0.10 3	0.10 28

IGEV	0.20 10	0.12 1	0.23 1	0.31 17	0.20 74	0.23 19	0.19 15	0.40 50	0.29 39	0.22 17	0.34 75	0.20 20	0.15 4	0.31 14	0.19 3	0.11 22	0.10 51	0.12 22	0.10 50	0.10 3	0.10 28

MLG-Stereo_test2	0.17 1	0.13 2	0.25 10	0.31 17	0.16 7	0.24 28	0.17 3	0.25 4	0.13 2	0.17 3	0.17 10	0.22 30	0.14 1	0.32 19	0.19 3	0.13 59	0.09 22	0.12 22	0.09 9	0.11 12	0.09 4

S2M2	0.26 63	0.22 236	0.33 80	0.31 17	0.25 215	0.24 28	0.13 1	0.35 28	0.41 123	0.25 28	0.36 83	0.30 58	0.25 75	0.30 12	0.26 103	0.22 376	0.19 403	0.17 184	0.19 333	0.21 342	0.18 295

SGD-Stereo	0.22 25	0.15 25	0.27 20	0.31 17	0.15 1	0.29 88	0.20 20	0.37 33	0.29 39	0.24 23	0.29 53	0.21 29	0.27 101	0.36 39	0.25 74	0.16 209	0.09 22	0.13 51	0.10 50	0.13 79	0.10 28

MonSter	0.20 10	0.14 11	0.25 10	0.31 17	0.15 1	0.22 14	0.22 44	0.39 45	0.33 65	0.20 8	0.25 30	0.17 4	0.15 4	0.38 54	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.09 4

dual_stereo	0.19 7	0.14 11	0.24 5	0.31 17	0.16 7	0.16 3	0.20 20	0.29 8	0.20 11	0.23 19	0.20 12	0.22 30	0.14 1	0.52 153	0.24 58	0.13 59	0.10 51	0.11 1	0.09 9	0.10 3	0.09 4

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 390	3.08 571	2.43 544	0.31 17	0.18 31	0.29 88	0.20 20	0.37 33	0.32 59	0.28 44	0.24 25	0.18 10	0.18 17	0.31 14	0.22 27	1.09 548	0.08 2	0.17 184	0.16 227	0.14 123	0.97 549

knoymous	0.36 167	0.20 160	0.31 54	0.31 17	0.22 114	0.36 167	0.29 137	0.61 152	0.64 212	0.67 237	0.70 198	0.60 240	0.40 220	0.58 216	0.34 206	0.17 248	0.11 134	0.20 300	0.11 76	0.17 244	0.18 295

CREStereo++_RVC	0.32 118	0.15 25	0.23 1	0.31 17	0.24 183	0.27 59	0.22 44	0.46 80	0.88 350	0.46 142	0.80 250	0.30 58	0.26 90	0.36 39	0.33 191	0.13 59	0.09 22	0.13 51	0.51 531	0.13 79	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
asd	0.21 13	0.18 87	0.29 36	0.32 34	0.18 31	0.27 59	0.22 44	0.35 28	0.22 15	0.31 59	0.22 17	0.19 15	0.21 39	0.44 96	0.21 15	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.10 50	0.11 12	0.09 4

4.25_new	0.22 25	0.21 197	0.32 65	0.32 34	0.18 31	0.31 115	0.27 109	0.32 15	0.24 21	0.29 51	0.27 37	0.20 20	0.23 58	0.34 29	0.23 47	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.09 4

4.5w_new	0.22 25	0.21 197	0.32 65	0.32 34	0.18 31	0.31 115	0.27 109	0.32 15	0.24 21	0.29 51	0.27 37	0.20 20	0.23 58	0.34 29	0.23 47	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.09 4

4.25w-stereo	0.22 25	0.21 197	0.32 65	0.32 34	0.18 31	0.31 115	0.27 109	0.32 15	0.24 21	0.29 51	0.27 37	0.20 20	0.23 58	0.34 29	0.23 47	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.09 4

2.5w	0.21 13	0.18 87	0.31 54	0.32 34	0.18 31	0.31 115	0.25 81	0.31 13	0.23 17	0.28 44	0.35 80	0.18 10	0.17 10	0.39 58	0.21 15	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.10 50	0.11 12	0.09 4

2w_stereo	0.22 25	0.18 87	0.30 47	0.32 34	0.16 7	0.28 76	0.38 300	0.38 41	0.35 81	0.32 72	0.33 66	0.17 4	0.18 17	0.29 7	0.22 27	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.10 50	0.12 44	0.10 28

xyz-stereo-finetune2	0.36 167	0.19 124	0.38 142	0.32 34	0.19 50	0.82 422	0.29 137	0.52 107	0.32 59	0.51 157	0.78 237	0.43 152	0.45 249	0.69 319	0.44 306	0.13 59	0.12 189	0.17 184	0.13 138	0.12 44	0.13 144

HUF	0.24 45	0.16 39	0.33 80	0.32 34	0.18 31	0.25 42	0.40 334	0.42 60	0.34 68	0.25 28	0.23 19	0.32 68	0.28 115	0.34 29	0.24 58	0.13 59	0.10 51	0.13 51	0.09 9	0.12 44	0.10 28

IGEV-Stereo+	0.23 39	0.14 11	0.26 14	0.32 34	0.19 50	0.12 1	0.17 3	0.29 8	0.29 39	0.21 11	0.15 3	0.22 30	0.22 46	0.40 63	0.22 27	0.14 98	0.10 51	0.12 22	0.09 9	0.15 169	0.86 540

WCG-NET（raft）	0.31 112	0.15 25	0.36 114	0.32 34	0.19 50	0.35 158	0.27 109	0.51 98	0.78 290	0.45 136	0.55 155	0.48 176	0.27 101	0.54 168	0.26 103	0.13 59	0.10 51	0.12 22	0.11 76	0.12 44	0.11 64

LoS_RVC	0.27 73	0.16 39	0.27 20	0.32 34	0.30 351	0.44 228	0.34 218	0.41 56	0.33 65	0.31 59	0.51 134	0.29 56	0.32 156	0.36 39	0.28 141	0.11 22	0.10 51	0.11 1	0.08 1	0.11 12	0.19 328

riskmin	0.38 199	0.20 160	0.39 161	0.32 34	0.23 154	0.53 272	0.30 153	0.63 166	0.80 301	0.49 151	0.56 158	0.73 318	0.58 324	0.55 173	0.36 239	0.17 248	0.11 134	0.19 270	0.13 138	0.19 302	0.20 351

DilatedVolume-Stereo	0.30 106	0.15 25	0.34 97	0.33 46	0.20 74	0.53 272	0.25 81	0.56 120	0.43 133	0.56 175	0.50 125	0.35 93	0.29 129	0.49 134	0.28 141	0.13 59	0.11 134	0.12 22	0.11 76	0.11 12	0.10 28

3w_stereo	0.24 45	0.20 160	0.37 130	0.33 46	0.16 7	0.32 132	0.42 359	0.41 56	0.38 108	0.31 59	0.27 37	0.16 2	0.26 90	0.34 29	0.22 27	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.12 44	0.11 64

xyz-stereo-finetune	0.33 128	0.18 87	0.36 114	0.33 46	0.18 31	0.57 301	0.31 176	0.58 131	0.69 235	0.45 136	0.54 149	0.38 114	0.33 166	0.56 183	0.36 239	0.12 31	0.12 189	0.16 146	0.13 138	0.13 79	0.12 109

MLG-Stereo_test3	0.20 10	0.13 2	0.27 20	0.33 46	0.17 17	0.38 185	0.18 10	0.30 10	0.19 8	0.24 23	0.15 3	0.26 48	0.17 10	0.32 19	0.21 15	0.13 59	0.09 22	0.12 22	0.09 9	0.11 12	0.10 28

MLG-Stereo_test1	0.18 3	0.13 2	0.27 20	0.33 46	0.17 17	0.24 28	0.17 3	0.25 4	0.12 1	0.18 4	0.14 1	0.23 39	0.15 4	0.31 14	0.20 9	0.12 31	0.09 22	0.12 22	0.09 9	0.10 3	0.09 4

castereo++	0.26 63	0.16 39	0.26 14	0.33 46	0.19 50	0.75 392	0.20 20	0.37 33	0.47 155	0.23 19	0.23 19	0.35 93	0.28 115	0.39 58	0.19 3	0.14 98	0.09 22	0.14 80	0.09 9	0.11 12	0.10 28

DEFOM-Stereo	0.22 25	0.15 25	0.26 14	0.33 46	0.20 74	0.61 328	0.21 35	0.30 10	0.31 49	0.23 19	0.19 11	0.18 10	0.18 17	0.41 71	0.22 27	0.12 31	0.10 51	0.12 22	0.09 9	0.11 12	0.11 64

WCG-NET	0.28 80	0.15 25	0.33 80	0.33 46	0.19 50	0.33 139	0.27 109	0.39 45	0.80 301	0.46 142	0.49 121	0.39 118	0.25 75	0.40 63	0.25 74	0.12 31	0.09 22	0.13 51	0.11 76	0.12 44	0.10 28

GCAP-BAT	0.30 106	0.21 197	0.42 204	0.33 46	0.27 287	0.26 46	0.27 109	0.45 78	0.30 44	0.60 186	0.64 178	0.45 160	0.23 58	0.56 183	0.26 103	0.15 159	0.12 189	0.15 120	0.10 50	0.12 44	0.11 64

test_sample2	0.42 245	0.22 236	0.43 215	0.33 46	0.21 95	0.58 307	0.39 323	0.95 344	0.67 223	0.63 203	0.77 226	0.69 290	0.57 315	0.61 245	0.38 264	0.19 310	0.14 290	0.18 230	0.16 227	0.19 302	0.18 295

HITNet	0.41 238	0.26 337	0.45 239	0.33 46	0.17 17	0.63 345	0.30 153	0.93 332	0.64 212	0.71 265	0.82 261	0.64 260	0.52 284	0.59 231	0.43 290	0.14 98	0.10 51	0.15 120	0.13 138	0.19 302	0.12 109
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
1w_stereo	0.24 45	0.15 25	0.29 36	0.34 57	0.18 31	0.31 115	0.41 349	0.40 50	0.43 133	0.31 59	0.38 89	0.17 4	0.24 68	0.45 100	0.23 47	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.09 4

monsterstereo	0.22 25	0.14 11	0.26 14	0.34 57	0.18 31	0.21 11	0.20 20	0.37 33	0.35 81	0.33 77	0.40 92	0.19 15	0.18 17	0.45 100	0.21 15	0.11 22	0.09 22	0.12 22	0.09 9	0.13 79	0.08 1

xyz-stereo	4.23 564	0.17 63	61.76 591	0.34 57	0.16 7	12.16 573	0.37 278	0.58 131	0.68 228	1.01 445	3.36 550	0.77 338	0.82 445	1.21 484	0.40 277	0.12 31	0.10 51	0.16 146	0.11 76	0.13 79	0.10 28

MLG-Stereo	0.18 3	0.13 2	0.27 20	0.34 57	0.15 1	0.27 59	0.17 3	0.28 7	0.14 3	0.18 4	0.14 1	0.23 39	0.15 4	0.32 19	0.20 9	0.11 22	0.09 22	0.13 51	0.09 9	0.10 3	0.09 4

LG-G_1	0.21 13	0.13 2	0.30 47	0.34 57	0.16 7	0.52 264	0.17 3	0.34 25	0.18 6	0.21 11	0.21 14	0.26 48	0.19 25	0.37 46	0.20 9	0.14 98	0.10 51	0.13 51	0.09 9	0.11 12	0.10 28

LG-G	0.21 13	0.13 2	0.30 47	0.34 57	0.16 7	0.52 264	0.17 3	0.34 25	0.18 6	0.21 11	0.21 14	0.26 48	0.19 25	0.37 46	0.20 9	0.14 98	0.10 51	0.13 51	0.09 9	0.11 12	0.10 28

G2L-Stereo_test	0.48 309	0.20 160	0.40 173	0.34 57	0.23 154	0.57 301	0.58 448	1.10 402	0.77 280	0.86 366	0.94 320	0.95 399	0.54 300	0.68 313	0.60 382	0.16 209	0.12 189	0.14 80	0.12 104	0.15 169	0.15 211

LGtest1	0.19 7	0.14 11	0.29 36	0.34 57	0.16 7	0.26 46	0.17 3	0.32 15	0.20 11	0.21 11	0.15 3	0.23 39	0.20 31	0.32 19	0.20 9	0.15 159	0.10 51	0.13 51	0.09 9	0.12 44	0.11 64

Reg-Stereo(zero)	0.30 106	0.16 39	0.28 29	0.34 57	0.18 31	0.32 132	0.20 20	0.63 166	0.68 228	0.50 154	0.52 143	0.51 188	0.30 144	0.45 100	0.25 74	0.13 59	0.10 51	0.12 22	0.10 50	0.12 44	0.11 64

HI	0.45 272	0.21 197	0.36 114	0.34 57	0.35 416	0.28 76	0.31 176	0.72 244	0.46 150	0.87 374	1.13 409	1.09 440	0.76 423	0.69 319	0.56 371	0.12 31	0.10 51	0.17 184	0.17 276	0.17 244	0.15 211

CoSv	0.45 272	0.21 197	0.36 114	0.34 57	0.35 416	0.28 76	0.31 176	0.72 244	0.46 150	0.87 374	1.13 409	1.09 440	0.76 423	0.69 319	0.56 371	0.12 31	0.10 51	0.17 184	0.17 276	0.17 244	0.15 211

AIO_rvc	0.23 39	0.16 39	0.32 65	0.34 57	0.19 50	0.26 46	0.33 207	0.40 50	0.22 15	0.26 32	0.24 25	0.34 84	0.15 4	0.51 147	0.24 58	0.12 31	0.09 22	0.13 51	0.10 50	0.12 44	0.10 28

AIO_test	0.23 39	0.16 39	0.28 29	0.34 57	0.20 74	0.30 100	0.39 323	0.38 41	0.25 26	0.25 28	0.28 46	0.32 68	0.22 46	0.38 54	0.25 74	0.12 31	0.09 22	0.13 51	0.10 50	0.12 44	0.09 4

Occ-G	0.26 63	0.14 11	0.28 29	0.34 57	0.20 74	0.27 59	0.34 218	0.41 56	0.31 49	0.29 51	0.43 101	0.49 182	0.25 75	0.47 120	0.28 141	0.13 59	0.11 134	0.14 80	0.11 76	0.12 44	0.12 109

test_sample1	0.42 245	0.22 236	0.46 256	0.34 57	0.23 154	0.58 307	0.35 242	0.99 356	0.49 158	0.62 195	0.75 216	0.69 290	0.61 341	0.58 216	0.44 306	0.18 280	0.14 290	0.17 184	0.15 195	0.17 244	0.17 277

SMFormer	0.51 350	0.23 257	0.62 372	0.34 57	0.20 74	0.62 336	0.34 218	1.21 453	1.02 423	0.81 327	1.01 357	0.71 298	0.65 370	0.84 393	0.55 369	0.19 310	0.15 320	0.18 230	0.16 227	0.18 268	0.18 295

tta	0.51 350	0.23 257	0.62 372	0.34 57	0.20 74	0.62 336	0.34 218	1.21 453	1.02 423	0.81 327	1.01 357	0.71 298	0.65 370	0.84 393	0.55 369	0.19 310	0.15 320	0.18 230	0.16 227	0.15 169	0.14 188

qqq1	0.49 327	0.23 257	0.62 372	0.34 57	0.20 74	0.62 336	0.34 218	1.21 453	1.02 423	0.81 327	1.01 357	0.71 298	0.65 370	0.84 393	0.34 206	0.19 310	0.15 320	0.14 80	0.12 104	0.15 169	0.14 188

fff1	0.49 327	0.23 257	0.62 372	0.34 57	0.20 74	0.62 336	0.34 218	1.21 453	1.02 423	0.81 327	1.01 357	0.71 298	0.65 370	0.84 393	0.34 206	0.19 310	0.15 320	0.14 80	0.12 104	0.15 169	0.14 188

testlalala	0.28 80	0.19 124	0.43 215	0.34 57	0.23 154	0.45 236	0.30 153	0.43 68	0.29 39	0.68 243	0.49 121	0.35 93	0.25 75	0.32 19	0.25 74	0.14 98	0.11 134	0.14 80	0.09 9	0.11 12	0.11 64

AEACV	0.27 73	0.17 63	0.31 54	0.34 57	0.45 477	0.26 46	0.28 127	0.37 33	0.32 59	0.30 58	0.46 110	0.31 65	0.37 199	0.36 39	0.24 58	0.14 98	0.10 51	0.15 120	0.12 104	0.13 79	0.11 64

Any-RAFT	0.35 149	0.16 39	0.30 47	0.34 57	0.21 95	0.52 264	0.22 44	0.88 317	0.73 255	0.53 166	0.73 205	0.64 260	0.28 115	0.46 113	0.24 58	0.15 159	0.10 51	0.13 51	0.10 50	0.13 79	0.12 109

EGLCR-Stereo	0.25 53	0.16 39	0.33 80	0.34 57	0.20 74	0.35 158	0.20 20	0.52 107	0.36 89	0.28 44	0.27 37	0.41 134	0.18 17	0.45 100	0.26 103	0.14 98	0.10 51	0.16 146	0.14 169	0.13 79	0.11 64

DCANet-4	0.36 167	0.20 160	0.48 288	0.34 57	0.19 50	0.29 88	0.30 153	0.66 189	0.92 378	0.69 252	0.78 237	0.40 128	0.47 258	0.45 100	0.34 206	0.14 98	0.10 51	0.14 80	0.11 76	0.11 12	0.13 144

fff	0.37 184	0.16 39	0.41 183	0.34 57	0.19 50	0.29 88	0.30 153	0.69 217	1.06 445	0.69 252	0.78 237	0.42 144	0.63 353	0.46 113	0.34 206	0.14 98	0.10 51	0.14 80	0.11 76	0.11 12	0.13 144

ADStereo(finetuned)	0.37 184	0.16 39	0.49 300	0.34 57	0.19 50	0.30 100	0.30 153	0.68 209	0.91 373	0.70 258	0.77 226	0.43 152	0.69 390	0.45 100	0.33 191	0.14 98	0.10 51	0.14 80	0.11 76	0.13 79	0.12 109

x	0.39 215	0.24 294	0.41 183	0.34 57	0.23 154	0.52 264	0.32 197	0.86 305	0.52 167	0.57 178	0.70 198	0.59 234	0.50 277	0.49 134	0.46 325	0.17 248	0.15 320	0.17 184	0.15 195	0.17 244	0.16 257

HHNet	0.41 238	0.17 63	0.41 183	0.34 57	0.37 427	0.33 139	0.34 218	0.69 217	0.75 265	0.86 366	1.30 454	0.52 192	0.32 156	0.52 153	0.35 223	0.15 159	0.11 134	0.19 270	0.15 195	0.15 169	0.24 402

AnonymousM	0.41 238	0.81 522	0.29 36	0.34 57	0.22 114	0.28 76	0.38 300	0.53 117	0.41 123	0.70 258	0.49 121	0.47 171	0.27 101	0.41 71	0.31 169	0.15 159	0.12 189	1.51 545	0.26 453	0.12 44	0.10 28

s12784h	0.36 167	0.15 25	0.24 5	0.34 57	0.15 1	0.77 399	0.29 137	0.80 286	0.83 319	0.56 175	0.57 161	0.43 152	0.40 220	0.57 196	0.33 191	0.12 31	0.10 51	0.14 80	0.09 9	0.14 123	0.09 4

DCANet	0.36 167	0.16 39	0.41 183	0.34 57	0.19 50	0.30 100	0.30 153	0.68 209	0.91 373	0.70 258	0.77 226	0.43 152	0.57 315	0.45 100	0.34 206	0.14 98	0.10 51	0.14 80	0.11 76	0.13 79	0.12 109

csc	0.37 184	0.16 39	0.41 183	0.34 57	0.19 50	0.29 88	0.30 153	0.69 217	1.06 445	0.69 252	0.78 237	0.42 144	0.63 353	0.46 113	0.34 206	0.14 98	0.10 51	0.14 80	0.11 76	0.11 12	0.13 144

cscssc	0.37 184	0.16 39	0.41 183	0.34 57	0.19 50	0.29 88	0.30 153	0.69 217	1.06 445	0.69 252	0.78 237	0.42 144	0.63 353	0.46 113	0.34 206	0.14 98	0.10 51	0.14 80	0.11 76	0.11 12	0.13 144

111	0.40 227	0.17 63	0.41 183	0.34 57	0.19 50	0.52 264	0.28 127	0.74 257	1.16 467	0.50 154	0.91 312	0.63 253	0.48 263	0.61 245	0.35 223	0.14 98	0.10 51	0.14 80	0.12 104	0.13 79	0.13 144

water-stereo	0.28 80	0.14 11	0.29 36	0.35 91	0.19 50	0.36 167	0.23 59	0.62 158	0.38 108	0.39 113	0.62 174	0.41 134	0.35 177	0.28 6	0.27 121	0.14 98	0.13 256	0.13 51	0.12 104	0.12 44	0.10 28

depthmonostereo	0.29 91	0.14 11	0.31 54	0.35 91	0.17 17	0.46 241	0.27 109	0.69 217	0.57 187	0.35 85	0.42 98	0.31 65	0.35 177	0.35 37	0.27 121	0.14 98	0.12 189	0.13 51	0.12 104	0.11 12	0.10 28

G2L-ROB	0.47 297	0.19 124	0.42 204	0.35 91	0.22 114	0.57 301	0.42 359	1.14 425	0.71 247	0.84 355	0.75 216	1.09 440	0.53 288	0.74 347	0.53 359	0.17 248	0.12 189	0.14 80	0.12 104	0.17 244	0.19 328

SCV_C0	0.26 63	0.18 87	0.34 97	0.35 91	0.24 183	0.23 19	0.28 127	0.51 98	0.36 89	0.31 59	0.36 83	0.37 106	0.20 31	0.57 196	0.22 27	0.13 59	0.10 51	0.13 51	0.11 76	0.16 209	0.12 109

SCV	0.26 63	0.19 124	0.33 80	0.35 91	0.21 95	0.27 59	0.34 218	0.56 120	0.28 32	0.24 23	0.28 46	0.37 106	0.23 58	0.49 134	0.22 27	0.18 280	0.10 51	0.14 80	0.11 76	0.15 169	0.11 64

castereo	0.28 80	0.16 39	0.32 65	0.35 91	0.21 95	0.40 196	0.42 359	0.50 96	0.66 220	0.26 32	0.41 95	0.37 106	0.36 195	0.33 25	0.24 58	0.13 59	0.09 22	0.13 51	0.10 50	0.11 12	0.10 28

SMoEStereo_RVC	0.26 63	0.19 124	0.35 107	0.35 91	0.22 114	0.36 167	0.32 197	0.39 45	0.34 68	0.37 96	0.30 54	0.33 80	0.24 68	0.53 162	0.24 58	0.12 31	0.10 51	0.16 146	0.12 104	0.12 44	0.11 64

tt45	0.27 73	0.17 63	0.34 97	0.35 91	0.23 154	0.38 185	0.28 127	0.46 80	0.28 32	0.40 119	0.27 37	0.38 114	0.25 75	0.57 196	0.26 103	0.13 59	0.11 134	0.16 146	0.13 138	0.12 44	0.14 188

Pointernet	0.27 73	0.14 11	0.33 80	0.35 91	0.23 154	0.35 158	0.21 35	0.72 244	0.38 108	0.39 113	0.36 83	0.34 84	0.25 75	0.36 39	0.25 74	0.15 159	0.10 51	0.12 22	0.08 1	0.11 12	0.10 28

test_sample4	0.47 297	0.26 337	0.50 313	0.35 91	0.22 114	0.69 370	0.38 300	1.15 429	0.81 309	0.78 308	0.82 261	0.62 251	0.53 288	0.63 264	0.44 306	0.21 350	0.15 320	0.21 342	0.19 333	0.21 342	0.19 328

test_sample3	0.46 282	0.25 318	0.50 313	0.35 91	0.23 154	0.69 370	0.37 278	1.15 429	0.81 309	0.75 291	0.79 247	0.66 278	0.49 266	0.63 264	0.46 325	0.21 350	0.15 320	0.20 300	0.19 333	0.21 342	0.19 328

11t1	0.36 167	0.21 197	0.42 204	0.35 91	0.22 114	0.62 336	0.29 137	0.69 217	0.43 133	0.60 186	0.53 147	0.53 196	0.48 263	0.56 183	0.40 277	0.18 280	0.14 290	0.16 146	0.13 138	0.17 244	0.17 277

IGEVStereo-DCA	0.29 91	0.22 236	0.38 142	0.35 91	0.27 287	0.37 172	0.35 242	0.62 158	0.34 68	0.38 105	0.30 54	0.35 93	0.27 101	0.51 147	0.22 27	0.15 159	0.12 189	0.16 146	0.12 104	0.13 79	0.15 211

rrr	0.29 91	0.22 236	0.41 183	0.35 91	0.27 287	0.37 172	0.32 197	0.52 107	0.42 131	0.38 105	0.30 54	0.35 93	0.27 101	0.51 147	0.22 27	0.15 159	0.12 189	0.16 146	0.13 138	0.13 79	0.14 188

Selective-IGEV	0.24 45	0.18 87	0.35 107	0.35 91	0.19 50	0.27 59	0.25 81	0.55 118	0.23 17	0.27 41	0.25 30	0.34 84	0.19 25	0.58 216	0.22 27	0.12 31	0.10 51	0.14 80	0.11 76	0.12 44	0.10 28

ProNet	0.29 91	0.21 197	0.38 142	0.35 91	0.24 183	0.32 132	0.43 366	0.57 125	0.37 103	0.33 77	0.30 54	0.32 68	0.28 115	0.57 196	0.26 103	0.13 59	0.11 134	0.16 146	0.13 138	0.13 79	0.13 144

test_xeample3	0.29 91	0.21 197	0.41 183	0.35 91	0.26 256	0.35 158	0.32 197	0.56 120	0.36 89	0.43 131	0.32 65	0.34 84	0.28 115	0.54 168	0.23 47	0.14 98	0.11 134	0.16 146	0.12 104	0.14 123	0.13 144

test_xeample	1.01 491	0.21 197	0.42 204	0.35 91	0.21 95	0.71 380	0.39 323	1.23 466	0.86 337	0.81 327	1.04 375	0.69 290	0.61 341	0.69 319	10.93 570	0.19 310	0.15 320	0.18 230	0.17 276	0.18 268	0.17 277

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 167	0.17 63	0.41 183	0.35 91	0.19 50	0.33 139	0.29 137	0.65 180	0.73 255	0.68 243	1.01 357	0.56 206	0.40 220	0.42 79	0.30 162	0.11 22	0.09 22	0.15 120	0.14 169	0.13 79	0.10 28

fffft	0.25 53	0.17 63	0.37 130	0.36 110	0.22 114	0.28 76	0.36 264	0.42 60	0.24 21	0.36 89	0.23 19	0.27 52	0.22 46	0.52 153	0.27 121	0.12 31	0.09 22	0.16 146	0.12 104	0.12 44	0.12 109
1: 1. 1
999	0.27 73	0.16 39	0.35 107	0.36 110	0.24 183	0.31 115	0.27 109	0.49 88	0.38 108	0.26 32	0.30 54	0.39 118	0.23 58	0.63 264	0.25 74	0.13 59	0.10 51	0.14 80	0.12 104	0.12 44	0.14 188

RSM++	0.25 53	0.18 87	0.34 97	0.36 110	0.20 74	0.28 76	0.30 153	0.51 98	0.32 59	0.25 28	0.22 17	0.37 106	0.21 39	0.50 140	0.24 58	0.12 31	0.10 51	0.14 80	0.12 104	0.14 123	0.10 28

RSM	0.25 53	0.18 87	0.33 80	0.36 110	0.20 74	0.27 59	0.34 218	0.51 98	0.27 28	0.26 32	0.23 19	0.39 118	0.21 39	0.56 183	0.22 27	0.12 31	0.10 51	0.14 80	0.11 76	0.14 123	0.10 28

test_sample7	0.52 359	0.29 380	0.50 313	0.36 110	0.27 287	0.62 336	0.41 349	1.06 388	0.88 350	0.92 408	0.86 285	0.85 361	0.69 390	0.68 313	0.50 339	0.26 426	0.20 415	0.27 441	0.26 453	0.27 422	0.24 402

test_sample5	0.47 297	0.26 337	0.49 300	0.36 110	0.22 114	0.64 352	0.39 323	1.13 416	0.81 309	0.77 304	0.94 320	0.64 260	0.54 300	0.65 284	0.43 290	0.21 350	0.16 352	0.22 357	0.20 358	0.22 364	0.20 351

MGS-Stereo	0.28 80	0.19 124	0.40 173	0.36 110	0.23 154	0.37 172	0.30 153	0.39 45	0.44 139	0.31 59	0.51 134	0.40 128	0.24 68	0.43 85	0.26 103	0.15 159	0.12 189	0.15 120	0.13 138	0.14 123	0.13 144

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 134	0.27 354	0.45 239	0.36 110	0.25 215	0.48 249	0.30 153	0.58 131	0.90 366	0.42 128	0.36 83	0.30 58	0.29 129	0.49 134	0.30 162	0.16 209	0.14 290	0.18 230	0.15 195	0.18 268	0.15 211

ff7	0.29 91	0.21 197	0.38 142	0.36 110	0.26 256	0.31 115	0.35 242	0.62 158	0.34 68	0.38 105	0.33 66	0.32 68	0.29 129	0.58 216	0.25 74	0.14 98	0.10 51	0.17 184	0.12 104	0.14 123	0.15 211

ffff	0.29 91	0.21 197	0.38 142	0.36 110	0.26 256	0.31 115	0.35 242	0.62 158	0.34 68	0.38 105	0.33 66	0.32 68	0.29 129	0.58 216	0.25 74	0.14 98	0.10 51	0.17 184	0.12 104	0.14 123	0.15 211

DualNet	0.48 309	0.26 337	0.49 300	0.36 110	0.22 114	0.64 352	0.39 323	1.13 416	0.81 309	0.80 314	1.03 369	0.64 260	0.54 300	0.65 284	0.43 290	0.21 350	0.16 352	0.22 357	0.20 358	0.22 364	0.20 351

11t	0.29 91	0.21 197	0.38 142	0.36 110	0.26 256	0.31 115	0.35 242	0.62 158	0.34 68	0.38 105	0.33 66	0.32 68	0.29 129	0.58 216	0.25 74	0.14 98	0.10 51	0.17 184	0.12 104	0.14 123	0.15 211

MaDis-Stereo	0.26 63	0.18 87	0.36 114	0.36 110	0.26 256	0.27 59	0.27 109	0.43 68	0.35 81	0.27 41	0.26 32	0.41 134	0.28 115	0.40 63	0.28 141	0.16 209	0.14 290	0.16 146	0.13 138	0.14 123	0.12 109

qqq	0.40 227	0.26 337	0.44 227	0.36 110	0.22 114	0.46 241	0.36 264	0.85 301	0.54 174	0.56 175	0.69 195	0.65 273	0.53 288	0.55 173	0.45 315	0.17 248	0.16 352	0.20 300	0.19 333	0.18 268	0.17 277

ccc-4	0.29 91	0.21 197	0.38 142	0.36 110	0.26 256	0.31 115	0.35 242	0.62 158	0.34 68	0.38 105	0.33 66	0.32 68	0.29 129	0.58 216	0.25 74	0.14 98	0.10 51	0.17 184	0.12 104	0.14 123	0.15 211

xxxx	1.01 491	0.22 236	0.43 215	0.36 110	0.21 95	0.82 422	0.36 264	1.32 489	0.88 350	0.71 265	0.94 320	0.97 404	0.63 353	0.64 277	10.58 569	0.20 333	0.16 352	0.18 230	0.17 276	0.19 302	0.19 328

AdaDepth	0.22 25	0.17 63	0.32 65	0.37 126	0.18 31	0.34 149	0.22 44	0.33 23	0.23 17	0.21 11	0.21 14	0.20 20	0.20 31	0.56 183	0.21 15	0.10 10	0.10 51	0.13 51	0.10 50	0.11 12	0.12 109

111111	0.21 13	0.14 11	0.27 20	0.37 126	0.22 114	0.21 11	0.19 15	0.43 68	0.27 28	0.20 8	0.20 12	0.29 56	0.14 1	0.41 71	0.22 27	0.14 98	0.10 51	0.12 22	0.09 9	0.12 44	0.12 109

GIP-stereo	0.24 45	0.18 87	0.30 47	0.37 126	0.24 183	0.26 46	0.20 20	0.46 80	0.36 89	0.24 23	0.39 91	0.35 93	0.20 31	0.31 14	0.21 15	0.15 159	0.10 51	0.13 51	0.10 50	0.12 44	0.11 64

mms	0.26 63	0.21 197	0.33 80	0.37 126	0.25 215	0.30 100	0.33 207	0.40 50	0.32 59	0.28 44	0.34 75	0.34 84	0.20 31	0.45 100	0.26 103	0.12 31	0.11 134	0.16 146	0.12 104	0.14 123	0.11 64

fffy	0.28 80	0.21 197	0.34 97	0.37 126	0.23 154	0.33 139	0.29 137	0.51 98	0.41 123	0.32 72	0.37 87	0.39 118	0.27 101	0.50 140	0.27 121	0.12 31	0.11 134	0.16 146	0.13 138	0.14 123	0.11 64

UGAM-zero	0.46 282	0.19 124	0.62 372	0.37 126	0.23 154	0.34 149	0.21 35	1.15 429	0.39 118	0.66 234	0.61 171	1.70 515	0.91 465	0.75 353	0.25 74	0.14 98	0.11 134	0.15 120	0.12 104	0.13 79	0.13 144

IGEV-Stereo++	0.21 13	0.15 25	0.27 20	0.37 126	0.19 50	0.22 14	0.18 10	0.42 60	0.35 81	0.22 17	0.28 46	0.24 43	0.18 17	0.27 5	0.22 27	0.12 31	0.09 22	0.12 22	0.10 50	0.12 44	0.10 28

AIO-Stereo	0.25 53	0.18 87	0.34 97	0.37 126	0.18 31	0.28 76	0.30 153	0.48 85	0.27 28	0.29 51	0.30 54	0.32 68	0.17 10	0.52 153	0.23 47	0.12 31	0.10 51	0.14 80	0.11 76	0.13 79	0.10 28

test_sample6	0.49 327	0.26 337	0.50 313	0.37 126	0.22 114	0.63 345	0.40 334	1.12 414	0.83 319	0.80 314	1.03 369	0.66 278	0.55 306	0.67 303	0.46 325	0.22 376	0.16 352	0.22 357	0.22 398	0.23 381	0.21 369

CAS++	0.32 118	0.24 294	0.36 114	0.37 126	0.26 256	0.28 76	0.23 59	0.87 312	0.50 162	0.47 147	0.45 105	0.26 48	0.21 39	0.49 134	0.24 58	0.23 393	0.19 403	0.22 357	0.17 276	0.21 342	0.16 257
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
ffm	0.44 262	0.26 337	0.49 300	0.37 126	0.25 215	0.55 283	0.37 278	0.68 209	1.04 434	0.73 284	0.96 333	0.71 298	0.53 288	0.57 196	0.25 74	0.16 209	0.10 51	0.25 409	0.21 380	0.16 209	0.16 257

ff1	0.49 327	0.26 337	0.49 300	0.37 126	0.25 215	0.55 283	0.37 278	0.68 209	1.04 434	0.73 284	0.96 333	0.71 298	0.53 288	1.01 448	0.88 452	0.16 209	0.10 51	0.25 409	0.21 380	0.16 209	0.16 257

mmx	0.53 365	0.26 337	0.49 300	0.37 126	0.25 215	0.55 283	0.37 278	1.16 436	1.03 428	0.73 284	0.96 333	0.71 298	0.53 288	1.01 448	0.88 452	0.20 333	0.15 320	0.25 409	0.21 380	0.22 364	0.20 351

xxx	0.53 365	0.26 337	0.49 300	0.37 126	0.25 215	0.55 283	0.37 278	1.16 436	1.03 428	0.73 284	0.96 333	0.71 298	0.53 288	1.01 448	0.88 452	0.20 333	0.15 320	0.25 409	0.21 380	0.22 364	0.20 351

MIM_Stereo	0.38 199	0.17 63	0.53 338	0.37 126	0.24 183	0.27 59	0.24 73	0.70 232	0.54 174	0.72 277	1.00 354	0.63 253	0.29 129	0.64 277	0.38 264	0.13 59	0.14 290	0.17 184	0.16 227	0.14 123	0.11 64

anonymousdsp2	0.35 149	0.20 160	0.43 215	0.37 126	0.24 183	0.48 249	0.31 176	0.86 305	0.65 217	0.55 172	0.50 125	0.50 184	0.34 174	0.56 183	0.31 169	0.14 98	0.10 51	0.14 80	0.10 50	0.16 209	0.14 188

anonymousdsp	0.29 91	0.21 197	0.38 142	0.37 126	0.25 215	0.30 100	0.35 242	0.63 166	0.35 81	0.39 113	0.33 66	0.33 80	0.28 115	0.59 231	0.25 74	0.14 98	0.10 51	0.17 184	0.12 104	0.14 123	0.15 211

IGEV-Stereo	0.29 91	0.21 197	0.38 142	0.37 126	0.25 215	0.30 100	0.35 242	0.63 166	0.35 81	0.39 113	0.33 66	0.33 80	0.28 115	0.59 231	0.25 74	0.14 98	0.10 51	0.17 184	0.12 104	0.14 123	0.15 211
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_20w	0.39 215	0.19 124	0.57 357	0.37 126	0.27 287	0.31 115	0.24 73	1.44 511	0.29 39	0.69 252	0.53 147	0.60 240	0.42 228	0.83 388	0.27 121	0.14 98	0.11 134	0.14 80	0.13 138	0.15 169	0.13 144

DRaft	0.49 327	0.17 63	0.47 268	0.37 126	0.25 215	0.58 307	0.40 334	0.65 180	0.85 332	1.02 448	1.75 505	0.50 184	0.82 445	0.63 264	0.40 277	0.13 59	0.11 134	0.16 146	0.16 227	0.14 123	0.15 211

RAFT-RH_RVC	0.56 390	0.17 63	0.41 183	0.37 126	0.23 154	0.57 301	0.24 73	0.60 146	0.70 236	1.19 486	3.94 557	0.56 206	0.38 203	0.65 284	0.36 239	0.13 59	0.11 134	0.20 300	0.14 169	0.12 44	0.13 144

raft+_RVC	0.38 199	0.19 124	0.35 107	0.37 126	0.25 215	0.45 236	0.37 278	0.78 279	0.89 363	0.51 157	0.78 237	0.50 184	0.29 129	0.53 162	0.40 277	0.15 159	0.12 189	0.17 184	0.15 195	0.14 123	0.12 109

CFNet_pseudo	0.46 282	0.24 294	0.52 330	0.37 126	0.27 287	0.58 307	0.30 153	0.86 305	0.88 350	0.82 336	1.03 369	0.75 326	0.47 258	0.58 216	0.44 306	0.17 248	0.12 189	0.24 396	0.16 227	0.24 394	0.19 328

222	1.18 514	0.22 236	0.44 227	0.37 126	0.22 114	0.79 406	0.37 278	1.31 488	0.89 363	0.92 408	1.08 391	0.72 307	0.71 407	0.66 292	13.89 573	0.20 333	0.15 320	0.17 184	0.16 227	0.18 268	0.19 328

AFF-stereo	0.38 199	0.19 124	0.39 161	0.37 126	0.21 95	0.27 59	0.31 176	0.65 180	0.66 220	0.64 213	1.13 409	0.76 332	0.39 214	0.55 173	0.33 191	0.11 22	0.09 22	0.16 146	0.16 227	0.13 79	0.11 64

BEATNet_4x	0.46 282	0.32 398	0.56 353	0.37 126	0.19 50	0.63 345	0.35 242	1.01 369	0.72 248	0.77 304	0.83 267	0.70 294	0.59 331	0.68 313	0.53 359	0.16 209	0.12 189	0.16 146	0.14 169	0.24 394	0.16 257

HSM-Net_RVC	0.53 365	0.22 236	0.35 107	0.37 126	0.21 95	0.85 429	0.37 278	1.23 466	0.93 384	0.90 395	1.15 420	1.26 466	0.63 353	0.72 335	0.48 336	0.17 248	0.13 256	0.16 146	0.15 195	0.17 244	0.15 211
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ccs_rob	0.46 282	0.24 294	0.52 330	0.37 126	0.27 287	0.58 307	0.31 176	0.86 305	0.88 350	0.82 336	1.02 365	0.75 326	0.47 258	0.58 216	0.44 306	0.17 248	0.12 189	0.24 396	0.16 227	0.24 394	0.19 328

MLCV	0.47 297	0.24 294	0.61 369	0.37 126	0.17 17	0.61 328	0.33 207	0.80 286	0.87 346	0.94 415	1.13 409	0.72 307	0.43 234	0.89 416	0.51 349	0.13 59	0.10 51	0.13 51	0.11 76	0.14 123	0.12 109

iResNet_ROB	0.52 359	0.21 197	0.53 338	0.37 126	0.21 95	0.61 328	0.29 137	1.51 520	1.32 498	0.90 395	1.02 365	0.80 350	0.62 347	0.76 357	0.43 290	0.16 209	0.12 189	0.13 51	0.09 9	0.15 169	0.18 295

ours_stereo	0.26 63	0.21 197	0.33 80	0.38 156	0.23 154	0.30 100	0.33 207	0.42 60	0.38 108	0.26 32	0.34 75	0.35 93	0.23 58	0.47 120	0.27 121	0.13 59	0.11 134	0.16 146	0.12 104	0.14 123	0.10 28

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 245	0.20 160	0.74 435	0.38 156	0.43 466	0.39 192	0.26 93	0.94 337	0.49 158	0.53 166	0.77 226	0.93 395	0.45 249	0.63 264	0.24 58	0.16 209	0.10 51	0.17 184	0.18 303	0.20 318	0.20 351

DualNet (step1)	0.57 397	0.36 422	0.72 427	0.38 156	0.30 351	0.71 380	0.43 366	1.06 388	0.88 350	0.92 408	0.86 285	0.85 361	0.69 390	0.68 313	0.50 339	0.41 508	0.20 415	0.40 499	0.41 511	0.36 474	0.33 465

test_sample9	1.05 500	0.36 422	0.72 427	0.38 156	0.30 351	0.71 380	0.43 366	1.06 388	0.88 350	0.92 408	0.86 285	0.85 361	0.69 390	1.20 480	1.36 508	0.41 508	8.41 575	0.40 499	0.41 511	0.36 474	0.33 465

test_sample8	1.25 519	0.36 422	0.72 427	0.38 156	0.30 351	0.71 380	0.43 366	1.13 416	0.75 265	1.50 509	0.95 329	3.29 548	1.59 529	1.20 480	1.36 508	0.41 508	8.41 575	0.40 499	0.41 511	0.36 474	0.33 465

gcap-zeroshot	0.34 134	0.18 87	0.52 330	0.38 156	0.22 114	0.49 253	0.27 109	0.52 107	0.34 68	0.64 213	0.50 125	0.83 355	0.34 174	0.48 130	0.24 58	0.13 59	0.11 134	0.15 120	0.12 104	0.13 79	0.12 109

H2IRNET	0.37 184	0.20 160	0.33 80	0.38 156	0.25 215	0.27 59	0.23 59	0.59 136	0.72 248	0.39 113	0.90 309	0.74 324	0.55 306	0.52 153	0.43 290	0.15 159	0.13 256	0.18 230	0.20 358	0.16 209	0.13 144

IGEV++	0.24 45	0.17 63	0.31 54	0.38 156	0.22 114	0.24 28	0.22 44	0.50 96	0.23 17	0.28 44	0.35 80	0.30 58	0.22 46	0.31 14	0.28 141	0.14 98	0.10 51	0.13 51	0.10 50	0.13 79	0.13 144

mmm	0.44 262	0.27 354	0.46 256	0.38 156	0.24 183	0.61 328	0.35 242	0.94 337	0.53 170	0.72 277	1.05 379	0.63 253	0.50 277	0.57 196	0.45 315	0.18 280	0.15 320	0.23 379	0.20 358	0.20 318	0.18 295

ttt	0.51 350	0.25 318	0.43 215	0.38 156	0.24 183	0.65 359	0.38 300	1.18 444	1.05 438	0.72 277	1.08 391	0.63 253	0.49 266	0.84 393	0.59 379	0.24 405	0.21 425	0.22 357	0.20 358	0.24 394	0.24 402

1111x	0.55 379	0.22 236	0.46 256	0.38 156	0.20 74	0.66 362	0.43 366	1.23 466	0.99 410	0.71 265	0.99 352	0.95 399	0.69 390	0.90 418	1.08 489	0.18 280	0.17 372	0.18 230	0.19 333	0.20 318	0.18 295

CFNet_ucs	0.50 343	0.24 294	0.55 347	0.38 156	0.31 373	0.58 307	0.33 207	0.98 354	0.93 384	0.88 384	1.19 433	0.80 350	0.49 266	0.63 264	0.43 290	0.21 350	0.15 320	0.26 428	0.18 303	0.26 411	0.22 387

GCAP-Stereo	0.28 80	0.19 124	0.40 173	0.38 156	0.19 50	0.38 185	0.23 59	0.57 125	0.41 123	0.45 136	0.49 121	0.39 118	0.27 101	0.33 25	0.23 47	0.14 98	0.12 189	0.14 80	0.11 76	0.12 44	0.11 64

RAFT-Test	0.34 134	0.18 87	0.37 130	0.38 156	0.23 154	0.50 256	0.23 59	0.69 217	0.40 119	0.60 186	0.85 282	0.61 245	0.28 115	0.46 113	0.27 121	0.14 98	0.11 134	0.14 80	0.11 76	0.13 79	0.12 109

CBFPSM	0.59 411	0.22 236	1.31 510	0.38 156	0.27 287	1.12 480	0.65 465	0.79 283	0.82 314	0.80 314	0.81 257	1.35 488	0.87 458	0.67 303	0.76 423	0.16 209	0.15 320	0.15 120	0.16 227	0.17 244	0.22 387

anonymousa	0.49 327	0.20 160	0.42 204	0.38 156	0.23 154	0.91 437	0.35 242	0.75 263	0.62 194	0.85 359	1.54 491	1.06 430	0.66 377	0.51 147	0.43 290	0.16 209	0.13 256	0.19 270	0.21 380	0.16 209	0.14 188

MC-Stereo	0.28 80	0.17 63	0.32 65	0.38 156	0.20 74	0.26 46	0.26 93	0.49 88	0.37 103	0.37 96	0.61 171	0.41 134	0.31 151	0.55 173	0.25 74	0.13 59	0.09 22	0.14 80	0.12 104	0.12 44	0.11 64

RCA-Stereo	0.35 149	0.17 63	0.34 97	0.38 156	0.22 114	0.31 115	0.34 218	0.68 209	1.24 482	0.45 136	0.65 181	0.47 171	0.43 234	0.38 54	0.27 121	0.13 59	0.10 51	0.14 80	0.11 76	0.11 12	0.11 64

IER	0.46 282	0.23 257	0.50 313	0.38 156	0.28 310	0.69 370	0.35 242	0.80 286	0.66 220	0.83 348	0.94 320	0.75 326	0.77 430	0.60 237	0.42 285	0.17 248	0.14 290	0.17 184	0.17 276	0.17 244	0.15 211

CrosDoStereo	0.50 343	0.18 87	0.45 239	0.38 156	0.24 183	0.40 196	1.18 532	0.67 199	0.86 337	0.94 415	1.37 463	0.63 253	0.77 430	0.65 284	0.45 315	0.15 159	0.12 189	0.17 184	0.18 303	0.14 123	0.14 188

DeepStereo_LL	0.50 343	0.18 87	0.45 239	0.38 156	0.24 183	0.40 196	1.18 532	0.67 199	0.86 337	0.94 415	1.37 463	0.63 253	0.77 430	0.65 284	0.45 315	0.15 159	0.12 189	0.17 184	0.18 303	0.14 123	0.14 188

DEmStereo	0.48 309	0.17 63	0.50 313	0.38 156	0.25 215	0.59 320	0.34 218	0.63 166	0.74 262	0.89 388	1.66 498	0.58 219	1.06 492	0.60 237	0.42 285	0.14 98	0.11 134	0.16 146	0.16 227	0.14 123	0.15 211

THIR-Stereo	0.50 343	0.18 87	0.45 239	0.38 156	0.23 154	0.75 392	0.67 469	0.66 189	0.87 346	1.02 448	1.40 469	0.72 307	0.76 423	0.62 253	0.42 285	0.15 159	0.11 134	0.17 184	0.18 303	0.14 123	0.15 211

RAFT-345	0.40 227	0.18 87	0.40 173	0.38 156	0.22 114	0.33 139	0.26 93	0.61 152	0.51 164	0.74 289	1.79 506	0.45 160	0.33 166	0.66 292	0.36 239	0.14 98	0.11 134	0.18 230	0.14 169	0.13 79	0.13 144

GANet-RSSM	0.47 297	0.21 197	0.37 130	0.38 156	0.25 215	0.58 307	0.36 264	1.07 392	0.78 290	0.68 243	1.01 357	0.86 366	0.67 380	0.62 253	0.44 306	0.21 350	0.15 320	0.18 230	0.18 303	0.18 268	0.17 277

DMCA	0.45 272	0.26 337	0.50 313	0.38 156	0.28 310	0.51 260	0.34 218	0.93 332	0.68 228	0.75 291	0.83 267	0.79 342	0.53 288	0.51 147	0.54 364	0.21 350	0.16 352	0.21 342	0.16 227	0.19 302	0.21 369

RASNet	0.53 365	0.22 236	0.52 330	0.38 156	0.22 114	0.68 368	0.38 300	0.97 351	0.88 350	0.73 284	1.04 375	1.03 422	0.92 470	0.90 418	0.86 443	0.16 209	0.14 290	0.14 80	0.17 276	0.15 169	0.13 144

iResNetv2_ROB	0.52 359	0.27 354	0.69 413	0.38 156	0.25 215	0.62 336	0.35 242	1.17 441	1.01 420	0.99 435	1.06 385	0.88 377	0.67 380	0.66 292	0.39 270	0.19 310	0.13 256	0.15 120	0.11 76	0.18 268	0.16 257

MSCF	0.25 53	0.16 39	0.33 80	0.39 184	0.20 74	0.20 5	0.31 176	0.43 68	0.31 49	0.36 89	0.33 66	0.23 39	0.35 177	0.36 39	0.23 47	0.15 159	0.10 51	0.13 51	0.11 76	0.13 79	0.11 64

z-ln-s-r	0.66 424	0.36 422	1.30 509	0.39 184	0.26 256	0.57 301	0.63 461	0.80 286	1.03 428	0.80 314	1.43 476	0.91 388	0.76 423	1.08 464	1.87 527	0.16 209	0.12 189	0.17 184	0.14 169	0.20 318	0.16 257

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 39	0.16 39	0.32 65	0.39 184	0.21 95	0.18 4	0.21 35	0.34 25	0.26 27	0.28 44	0.51 134	0.28 55	0.29 129	0.26 2	0.24 58	0.14 98	0.10 51	0.13 51	0.10 50	0.14 123	0.12 109

LG-Stereo	0.24 45	0.18 87	0.40 173	0.39 184	0.20 74	0.22 14	0.27 109	0.32 15	0.36 89	0.26 32	0.44 102	0.22 30	0.16 9	0.37 46	0.27 121	0.11 22	0.12 189	0.16 146	0.15 195	0.13 79	0.09 4

IGEV-RUCA	0.25 53	0.16 39	0.34 97	0.39 184	0.27 287	0.33 139	0.20 20	0.38 41	0.36 89	0.26 32	0.31 63	0.25 47	0.21 39	0.48 130	0.24 58	0.20 333	0.11 134	0.13 51	0.10 50	0.17 244	0.15 211

tg	0.33 128	0.18 87	0.37 130	0.39 184	0.22 114	0.38 185	0.26 93	0.70 232	0.56 185	0.47 147	0.65 181	0.42 144	0.24 68	0.55 173	0.33 191	0.14 98	0.10 51	0.18 230	0.17 276	0.14 123	0.11 64

PAM_32	0.46 282	0.19 124	0.67 403	0.39 184	0.24 183	0.75 392	0.27 109	0.95 344	0.34 68	0.68 243	0.44 102	1.91 523	0.65 370	0.62 253	0.26 103	0.15 159	0.10 51	0.16 146	0.15 195	0.14 123	0.13 144

model_zeroshot	0.33 128	0.18 87	0.48 288	0.39 184	0.28 310	0.45 236	0.25 81	0.63 166	0.45 146	0.61 193	0.50 125	0.51 188	0.25 75	0.45 100	0.26 103	0.16 209	0.13 256	0.15 120	0.14 169	0.13 79	0.13 144

DCVSM-stereo	0.49 327	0.27 354	0.53 338	0.39 184	0.29 336	0.51 260	0.26 93	0.75 263	0.75 265	1.11 476	0.75 216	1.05 428	0.72 411	0.60 237	0.47 332	0.20 333	0.19 403	0.24 396	0.20 358	0.25 404	0.30 448

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 309	0.21 197	1.26 505	0.39 184	0.51 496	0.28 76	0.30 153	1.25 477	0.44 139	0.68 243	1.11 398	0.86 366	0.33 166	0.67 303	0.27 121	0.15 159	0.11 134	0.17 184	0.20 358	0.22 364	0.24 402

rvit_stereo_0080	0.31 112	0.25 318	0.40 173	0.39 184	0.28 310	0.27 59	0.46 382	0.49 88	0.44 139	0.35 85	0.42 98	0.40 128	0.28 115	0.41 71	0.33 191	0.22 376	0.17 372	0.17 184	0.16 227	0.22 364	0.15 211

RAFT-Stereo-weight	0.32 118	0.18 87	0.33 80	0.39 184	0.22 114	0.26 46	0.29 137	0.67 199	0.80 301	0.53 166	0.51 134	0.58 219	0.20 31	0.47 120	0.27 121	0.13 59	0.10 51	0.14 80	0.11 76	0.13 79	0.11 64

DispNO	0.47 297	0.23 257	0.71 422	0.39 184	0.31 373	0.60 326	0.38 300	0.89 319	0.77 280	0.75 291	0.84 272	0.72 307	0.54 300	0.73 340	0.46 325	0.19 310	0.14 290	0.20 300	0.18 303	0.16 209	0.17 277

whm_eth	0.31 112	0.25 318	0.40 173	0.39 184	0.28 310	0.27 59	0.46 382	0.49 88	0.44 139	0.35 85	0.42 98	0.40 128	0.28 115	0.41 71	0.33 191	0.22 376	0.17 372	0.17 184	0.16 227	0.22 364	0.15 211

plain	0.31 112	0.20 160	0.50 313	0.39 184	0.29 336	0.27 59	0.30 153	0.44 74	0.35 81	0.31 59	0.66 188	0.30 58	0.31 151	0.65 284	0.31 169	0.17 248	0.13 256	0.20 300	0.15 195	0.17 244	0.12 109

IGEV_Zeroshot_test	0.34 134	0.18 87	0.67 403	0.39 184	0.28 310	0.30 100	0.25 81	0.74 257	0.31 49	0.62 195	0.57 161	0.54 200	0.25 75	0.53 162	0.27 121	0.14 98	0.10 51	0.15 120	0.14 169	0.14 123	0.12 109

MSKI-zero shot	0.32 118	0.17 63	0.34 97	0.39 184	0.21 95	0.32 132	0.22 44	0.61 152	0.43 133	0.52 163	0.64 178	0.61 245	0.20 31	0.74 347	0.25 74	0.14 98	0.10 51	0.14 80	0.10 50	0.12 44	0.12 109

PCWNet_CMD	0.48 309	0.24 294	0.52 330	0.39 184	0.27 287	0.63 345	0.30 153	0.95 344	0.96 398	0.86 366	1.07 388	0.79 342	0.44 244	0.57 196	0.43 290	0.17 248	0.12 189	0.21 342	0.16 227	0.24 394	0.19 328

iinet-f	0.67 429	0.26 337	2.15 539	0.39 184	0.31 373	1.19 491	0.56 444	0.84 298	0.84 324	0.80 314	1.17 427	1.05 428	0.84 452	0.71 330	1.21 500	0.20 333	0.18 389	0.17 184	0.15 195	0.20 318	0.20 351

MIPNet	0.37 184	0.21 197	0.59 362	0.39 184	0.25 215	0.50 256	0.28 127	0.77 273	0.70 236	0.65 222	0.60 168	0.40 128	0.49 266	0.44 96	0.37 255	0.14 98	0.11 134	0.16 146	0.13 138	0.14 123	0.13 144

IPLGR	0.39 215	0.21 197	0.63 382	0.39 184	0.22 114	0.49 253	0.29 137	0.76 270	0.74 262	0.78 308	0.77 226	0.44 158	0.42 228	0.47 120	0.38 264	0.13 59	0.12 189	0.16 146	0.14 169	0.15 169	0.13 144

test-3	0.34 134	0.16 39	0.43 215	0.39 184	0.21 95	0.43 220	0.22 44	0.63 166	0.78 290	0.71 265	0.45 105	0.64 260	0.27 101	0.43 85	0.31 169	0.12 31	0.09 22	0.17 184	0.13 138	0.12 44	0.10 28

test_1	0.34 134	0.16 39	0.43 215	0.39 184	0.21 95	0.43 220	0.23 59	0.63 166	0.78 290	0.68 243	0.45 105	0.64 260	0.27 101	0.43 85	0.31 169	0.12 31	0.09 22	0.17 184	0.13 138	0.12 44	0.10 28

PFNet+	0.40 227	0.19 124	0.49 300	0.39 184	0.25 215	0.28 76	0.23 59	0.64 179	0.70 236	0.85 359	0.79 247	0.64 260	0.35 177	0.72 335	0.34 206	0.19 310	0.14 290	0.23 379	0.20 358	0.16 209	0.20 351

ASMatch	0.48 309	0.19 124	0.45 239	0.39 184	0.28 310	0.37 172	0.26 93	0.74 257	0.68 228	0.76 298	2.34 524	0.61 245	0.52 284	0.62 253	0.37 255	0.14 98	0.12 189	0.17 184	0.15 195	0.14 123	0.21 369

iRaftStereo_RVC	0.32 118	0.19 124	0.37 130	0.39 184	0.22 114	0.31 115	0.29 137	0.68 209	0.51 164	0.49 151	0.66 188	0.37 106	0.23 58	0.45 100	0.33 191	0.14 98	0.10 51	0.18 230	0.17 276	0.15 169	0.12 109

EAI-Stereo	0.34 134	0.19 124	0.44 227	0.39 184	0.21 95	0.31 115	0.30 153	1.15 429	0.30 44	0.49 151	0.75 216	0.36 104	0.28 115	0.62 253	0.27 121	0.14 98	0.11 134	0.14 80	0.13 138	0.13 79	0.12 109

CFNet-RSSM	0.34 134	0.17 63	0.45 239	0.39 184	0.22 114	0.35 158	0.23 59	0.73 255	0.84 324	0.65 222	0.54 149	0.57 211	0.28 115	0.46 113	0.26 103	0.13 59	0.10 51	0.14 80	0.12 104	0.13 79	0.11 64

Gwc-CoAtRS	0.34 134	0.17 63	0.44 227	0.39 184	0.23 154	0.34 149	0.22 44	0.70 232	0.75 265	0.60 186	0.59 166	0.58 219	0.29 129	0.45 100	0.26 103	0.14 98	0.11 134	0.14 80	0.12 104	0.12 44	0.12 109

FENet	0.42 245	0.22 236	0.38 142	0.39 184	0.24 183	0.55 283	0.32 197	0.79 283	0.70 236	0.71 265	0.72 201	0.63 253	0.57 315	0.62 253	0.44 306	0.19 310	0.13 256	0.19 270	0.17 276	0.18 268	0.19 328

ACVNet	0.46 282	0.23 257	0.36 114	0.39 184	0.28 310	0.58 307	0.40 334	0.87 312	0.80 301	0.64 213	0.96 333	0.79 342	0.60 335	0.63 264	0.67 403	0.17 248	0.15 320	0.16 146	0.15 195	0.18 268	0.15 211

cf-r	0.47 297	0.23 257	0.41 183	0.39 184	0.23 154	0.59 320	0.37 278	0.88 317	0.85 332	0.72 277	1.05 379	0.94 397	0.62 347	0.56 183	0.54 364	0.21 350	0.14 290	0.17 184	0.19 333	0.15 169	0.15 211

MSMDNet	0.48 309	0.24 294	0.52 330	0.39 184	0.27 287	0.63 345	0.30 153	0.96 348	0.96 398	0.86 366	1.07 388	0.79 342	0.44 244	0.57 196	0.43 290	0.17 248	0.12 189	0.20 300	0.16 227	0.23 381	0.19 328

UCFNet_RVC	0.49 327	0.26 337	0.35 107	0.39 184	0.26 256	0.64 352	0.36 264	1.15 429	0.84 324	0.67 237	0.88 301	0.88 377	0.59 331	0.58 216	0.45 315	0.24 405	0.17 372	0.27 441	0.27 460	0.25 404	0.23 394

HSM	0.51 350	0.24 294	0.41 183	0.39 184	0.24 183	0.75 392	0.40 334	1.22 461	0.75 265	0.81 327	0.91 312	1.21 461	0.69 390	0.87 407	0.46 325	0.17 248	0.13 256	0.17 184	0.14 169	0.17 244	0.17 277

CBMV_ROB	0.59 411	0.37 429	0.38 142	0.39 184	0.28 310	0.74 389	0.28 127	1.00 360	0.98 405	0.94 415	1.25 442	0.81 353	0.78 435	0.87 407	0.50 339	0.36 497	0.37 514	0.43 505	0.40 506	0.33 458	0.30 448

SGM_RVC	0.97 487	0.28 368	0.41 183	0.39 184	0.22 114	1.55 517	0.73 494	1.51 520	1.25 488	2.25 541	1.92 512	2.58 537	1.56 527	2.02 536	1.19 499	0.27 436	0.27 474	0.27 441	0.25 439	0.25 404	0.25 409
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
GASTEREO	0.25 53	0.16 39	0.32 65	0.40 221	0.20 74	0.22 14	0.30 153	0.43 68	0.31 49	0.37 96	0.33 66	0.22 30	0.35 177	0.41 71	0.23 47	0.15 159	0.10 51	0.13 51	0.11 76	0.12 44	0.11 64

MM-Stereo_test2	0.30 106	0.18 87	0.39 161	0.40 221	0.24 183	0.42 217	0.42 359	0.63 166	0.41 123	0.37 96	0.35 80	0.32 68	0.26 90	0.53 162	0.25 74	0.12 31	0.10 51	0.15 120	0.12 104	0.15 169	0.10 28

HART	0.29 91	0.16 39	0.32 65	0.40 221	0.21 95	0.32 132	0.26 93	0.62 158	0.31 49	0.33 77	0.65 181	0.41 134	0.22 46	0.55 173	0.25 74	0.12 31	0.10 51	0.15 120	0.11 76	0.15 169	0.11 64

PAM	0.46 282	0.19 124	0.70 417	0.40 221	0.26 256	0.75 392	0.33 207	0.85 301	0.34 68	0.70 258	0.46 110	1.83 518	0.63 353	0.61 245	0.26 103	0.15 159	0.10 51	0.16 146	0.14 169	0.14 123	0.13 144

ITSA-stereo	0.53 365	0.28 368	0.52 330	0.40 221	0.23 154	0.56 296	0.34 218	1.24 473	1.24 482	0.80 314	0.81 257	0.72 307	0.58 324	0.82 380	0.65 397	0.21 350	0.17 372	0.23 379	0.21 380	0.22 364	0.26 415

RAStereo	0.24 45	0.17 63	0.29 36	0.40 221	0.21 95	0.23 19	0.26 93	0.42 60	0.45 146	0.23 19	0.34 75	0.30 58	0.19 25	0.34 29	0.25 74	0.15 159	0.12 189	0.16 146	0.13 138	0.14 123	0.11 64

U	0.45 272	0.16 39	0.32 65	0.40 221	0.71 526	3.55 557	0.20 20	0.41 56	0.38 108	0.26 32	0.23 19	0.24 43	0.22 46	0.26 2	0.22 27	0.15 159	0.09 22	0.88 536	0.13 138	0.13 79	0.11 64

MoCha-V2	0.25 53	0.15 25	0.29 36	0.40 221	0.18 31	0.27 59	0.26 93	0.49 88	0.27 28	0.36 89	0.27 37	0.33 80	0.35 177	0.49 134	0.22 27	0.12 31	0.10 51	0.12 22	0.10 50	0.13 79	0.11 64

UniTT-Stereo	0.27 73	0.17 63	0.37 130	0.40 221	0.27 287	0.30 100	0.28 127	0.39 45	0.31 49	0.29 51	0.46 110	0.27 52	0.25 75	0.47 120	0.34 206	0.17 248	0.13 256	0.13 51	0.12 104	0.14 123	0.12 109

HH	0.35 149	0.20 160	0.47 268	0.40 221	0.25 215	0.33 139	0.31 176	0.76 270	0.38 108	0.43 131	0.57 161	0.79 342	0.44 244	0.71 330	0.25 74	0.15 159	0.11 134	0.15 120	0.14 169	0.14 123	0.12 109

HanStereo	0.35 149	0.20 160	0.47 268	0.40 221	0.25 215	0.33 139	0.31 176	0.76 270	0.38 108	0.43 131	0.57 161	0.79 342	0.44 244	0.71 330	0.25 74	0.15 159	0.11 134	0.15 120	0.14 169	0.14 123	0.12 109

SDNR	0.86 472	0.37 429	1.47 524	0.40 221	0.38 436	3.38 556	0.33 207	0.90 324	0.98 405	0.99 435	2.09 520	0.59 234	0.71 407	1.29 493	0.70 410	0.51 523	0.56 538	0.36 486	0.26 453	0.43 496	0.46 511

4D-IteraStereo	0.33 128	0.18 87	0.40 173	0.40 221	0.24 183	0.32 132	0.27 109	0.58 131	0.72 248	0.65 222	0.54 149	0.42 144	0.23 58	0.45 100	0.28 141	0.14 98	0.09 22	0.19 270	0.16 227	0.16 209	0.11 64

gwcnet-sp	0.48 309	0.23 257	0.70 417	0.40 221	0.26 256	0.81 414	0.41 349	0.89 319	0.84 324	0.91 400	0.76 222	0.66 278	0.61 341	0.66 292	0.50 339	0.18 280	0.17 372	0.18 230	0.18 303	0.18 268	0.18 295

scenet	0.48 309	0.23 257	0.70 417	0.40 221	0.26 256	0.81 414	0.41 349	0.89 319	0.84 324	0.91 400	0.76 222	0.66 278	0.61 341	0.66 292	0.50 339	0.18 280	0.17 372	0.18 230	0.18 303	0.18 268	0.18 295

ToySt	0.49 327	0.27 354	0.75 439	0.40 221	0.27 287	0.64 352	0.49 403	0.84 298	0.77 280	0.60 186	0.83 267	0.88 377	0.66 377	0.70 325	0.56 371	0.16 209	0.17 372	0.21 342	0.20 358	0.21 342	0.19 328

Anonymous_2	0.82 463	0.44 464	0.63 382	0.40 221	0.43 466	0.80 409	0.52 426	0.72 244	0.77 280	0.71 265	0.60 168	0.87 372	0.76 423	0.75 353	0.58 374	0.52 524	0.54 537	0.54 524	4.82 575	0.56 521	0.40 495

ssnet	0.48 309	0.23 257	0.70 417	0.40 221	0.26 256	0.81 414	0.41 349	0.89 319	0.84 324	0.91 400	0.76 222	0.66 278	0.61 341	0.66 292	0.50 339	0.18 280	0.17 372	0.18 230	0.18 303	0.18 268	0.18 295

Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 419	0.28 368	0.99 476	0.40 221	0.30 351	1.03 462	0.56 444	1.10 402	0.99 410	0.97 428	1.22 435	1.06 430	0.69 390	1.07 461	0.95 471	0.19 310	0.11 134	0.16 146	0.13 138	0.22 364	0.21 369

IPLG	0.39 215	0.20 160	0.59 362	0.40 221	0.24 183	0.54 278	0.27 109	0.75 263	0.63 205	0.84 355	0.81 257	0.32 68	0.32 156	0.60 237	0.45 315	0.13 59	0.11 134	0.16 146	0.13 138	0.13 79	0.12 109

STrans-v2	0.46 282	0.20 160	0.48 288	0.40 221	0.24 183	0.55 283	0.50 408	1.07 392	0.73 255	0.65 222	1.05 379	0.72 307	0.69 390	0.72 335	0.33 191	0.14 98	0.10 51	0.17 184	0.14 169	0.13 79	0.12 109

Pruner-Stereo	0.38 199	0.20 160	0.45 239	0.40 221	0.25 215	0.22 14	0.24 73	0.67 199	0.55 179	0.89 388	0.76 222	0.68 286	0.29 129	0.62 253	0.35 223	0.18 280	0.12 189	0.20 300	0.17 276	0.17 244	0.18 295

DeepStereo_RVC	0.36 167	0.21 197	0.47 268	0.40 221	0.24 183	0.26 46	0.22 44	0.60 146	0.38 108	0.69 252	0.67 192	0.57 211	0.51 282	0.56 183	0.39 270	0.16 209	0.12 189	0.18 230	0.15 195	0.19 302	0.18 295

GES	0.44 262	0.23 257	0.57 357	0.40 221	0.30 351	0.59 320	0.36 264	0.96 348	0.68 228	0.74 289	0.83 267	0.47 171	0.48 263	0.67 303	0.43 290	0.22 376	0.16 352	0.17 184	0.16 227	0.18 268	0.23 394

GMStereo	0.39 215	0.37 429	0.54 342	0.40 221	0.26 256	0.42 217	0.36 264	0.59 136	1.04 434	0.55 172	0.51 134	0.37 106	0.35 177	0.54 168	0.41 281	0.19 310	0.13 256	0.16 146	0.17 276	0.24 394	0.18 295
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SFCPSM	0.47 297	0.21 197	0.55 347	0.40 221	0.27 287	0.87 433	0.37 278	1.33 491	0.77 280	0.80 314	0.84 272	0.54 200	0.49 266	0.57 196	0.37 255	0.18 280	0.13 256	0.18 230	0.20 358	0.16 209	0.15 211

GwcNet-RSSM	0.49 327	0.24 294	0.42 204	0.40 221	0.23 154	0.55 283	0.38 300	0.93 332	0.93 384	0.71 265	1.16 425	0.86 366	0.60 335	0.62 253	0.66 400	0.21 350	0.14 290	0.19 270	0.20 358	0.16 209	0.15 211

CFNet-ft	0.48 309	0.23 257	0.36 114	0.40 221	0.26 256	0.64 352	0.37 278	0.87 312	0.85 332	0.64 213	1.00 354	1.01 415	0.64 364	0.61 245	0.53 359	0.23 393	0.15 320	0.24 396	0.21 380	0.23 381	0.18 295

DSFCA	0.55 379	0.25 318	0.62 372	0.40 221	0.36 420	0.74 389	0.52 426	1.04 379	0.82 314	1.06 463	0.84 272	0.89 381	0.63 353	0.99 444	0.58 374	0.25 416	0.21 425	0.21 342	0.21 380	0.21 342	0.19 328

CFNet_RVC	0.48 309	0.23 257	0.36 114	0.40 221	0.26 256	0.64 352	0.37 278	0.87 312	0.85 332	0.64 213	1.00 354	1.01 415	0.64 364	0.61 245	0.53 359	0.23 393	0.15 320	0.24 396	0.21 380	0.23 381	0.18 295

DN-CSS_ROB	0.43 255	0.26 337	0.62 372	0.40 221	0.29 336	0.44 228	0.27 109	0.77 273	0.75 265	0.72 277	1.09 395	0.48 176	0.43 234	0.69 319	0.37 255	0.15 159	0.12 189	0.21 342	0.19 333	0.18 268	0.16 257

pmcnn	1.23 517	0.29 380	0.96 472	0.40 221	0.23 154	0.95 445	0.69 479	1.16 436	1.28 494	1.67 522	2.33 523	11.15 573	0.86 455	0.93 434	0.88 452	0.15 159	0.12 189	0.12 22	0.10 50	0.15 169	0.15 211

MM-Stereo_test3	0.34 134	0.19 124	0.31 54	0.41 253	0.25 215	0.35 158	0.44 375	0.72 244	0.92 378	0.46 142	0.52 143	0.41 134	0.29 129	0.44 96	0.28 141	0.16 209	0.15 320	0.17 184	0.13 138	0.14 123	0.13 144

MM-Stereo_test1	0.33 128	0.19 124	0.36 114	0.41 253	0.23 154	0.36 167	0.45 378	0.58 131	0.54 174	0.60 186	0.50 125	0.38 114	0.37 199	0.60 237	0.26 103	0.15 159	0.13 256	0.17 184	0.14 169	0.15 169	0.12 109

DDVS	0.52 359	0.30 389	0.56 353	0.41 253	0.31 373	0.71 380	0.34 218	0.91 328	0.67 223	0.85 359	0.89 305	1.12 448	0.46 254	0.86 405	0.60 382	0.22 376	0.16 352	0.22 357	0.18 303	0.25 404	0.26 415

MyStereo8	0.40 227	0.20 160	0.54 342	0.41 253	0.29 336	0.53 272	0.29 137	0.65 180	0.49 158	0.71 265	0.98 347	0.58 219	0.43 234	0.50 140	0.51 349	0.15 159	0.12 189	0.16 146	0.14 169	0.19 302	0.19 328

MyStereo06	0.38 199	0.21 197	0.61 369	0.41 253	0.28 310	0.41 210	0.50 408	0.95 344	0.35 81	0.62 195	0.54 149	0.76 332	0.27 101	0.50 140	0.29 156	0.14 98	0.13 256	0.18 230	0.17 276	0.17 244	0.15 211

MyStereo05	0.44 262	0.21 197	0.45 239	0.41 253	0.28 310	0.41 210	0.50 408	0.93 332	1.09 456	0.76 298	0.61 171	0.51 188	0.57 315	0.73 340	0.42 285	0.14 98	0.13 256	0.18 230	0.17 276	0.17 244	0.15 211

ACVNet-DCA	0.35 149	0.23 257	0.33 80	0.41 253	0.22 114	0.55 283	0.38 300	0.85 301	0.54 174	0.41 123	0.50 125	0.34 84	0.49 266	0.57 196	0.25 74	0.16 209	0.10 51	0.19 270	0.13 138	0.18 268	0.17 277

xx1	0.39 215	0.23 257	0.33 80	0.41 253	0.22 114	0.55 283	0.38 300	0.67 199	1.06 445	0.41 123	0.50 125	0.65 273	0.53 288	0.57 196	0.25 74	0.16 209	0.10 51	0.20 300	0.19 333	0.18 268	0.17 277

1test111	0.36 167	0.23 257	0.33 80	0.41 253	0.22 114	0.55 283	0.38 300	0.85 301	0.54 174	0.41 123	0.50 125	0.34 84	0.49 266	0.55 173	0.45 315	0.16 209	0.10 51	0.19 270	0.13 138	0.18 268	0.17 277

cc1	0.37 184	0.23 257	0.33 80	0.41 253	0.22 114	0.55 283	0.38 300	0.67 199	1.06 445	0.41 123	0.50 125	0.34 84	0.49 266	0.57 196	0.25 74	0.16 209	0.10 51	0.19 270	0.13 138	0.16 209	0.15 211

tt1	0.36 167	0.24 294	0.32 65	0.41 253	0.22 114	0.54 278	0.38 300	0.68 209	1.04 434	0.41 123	0.46 110	0.35 93	0.45 249	0.57 196	0.25 74	0.16 209	0.10 51	0.19 270	0.13 138	0.16 209	0.16 257

MIF-Stereo (partial)	0.31 112	0.18 87	0.37 130	0.41 253	0.31 373	0.28 76	0.23 59	0.47 83	0.42 131	0.31 59	0.63 175	0.36 104	0.35 177	0.57 196	0.31 169	0.17 248	0.13 256	0.19 270	0.17 276	0.18 268	0.14 188

CASnet	0.30 106	0.20 160	0.33 80	0.41 253	0.16 7	0.26 46	0.24 73	0.52 107	0.53 170	0.52 163	0.54 149	0.39 118	0.24 68	0.40 63	0.26 103	0.14 98	0.10 51	0.22 357	0.18 303	0.18 268	0.11 64
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LL-Strereo2	0.35 149	0.24 294	0.48 288	0.41 253	0.26 256	0.35 158	0.24 73	0.67 199	0.44 139	0.54 170	0.51 134	0.66 278	0.25 75	0.66 292	0.30 162	0.14 98	0.12 189	0.23 379	0.20 358	0.18 268	0.13 144

DisPM	0.39 215	0.19 124	0.44 227	0.41 253	0.27 287	0.24 28	0.31 176	0.65 180	0.57 187	0.87 374	0.87 293	0.60 240	0.32 156	0.76 357	0.32 179	0.18 280	0.12 189	0.19 270	0.17 276	0.15 169	0.20 351

psmg	0.49 327	0.25 318	0.43 215	0.41 253	0.28 310	0.85 429	0.43 366	0.99 356	0.76 273	0.91 400	0.94 320	0.76 332	0.54 300	0.64 277	0.43 290	0.20 333	0.15 320	0.20 300	0.20 358	0.18 268	0.18 295

CSP-Net	0.56 390	0.27 354	0.49 300	0.41 253	0.28 310	1.22 494	0.50 408	1.23 466	0.72 248	0.95 422	0.95 329	0.89 381	0.62 347	0.83 388	0.62 389	0.26 426	0.17 372	0.17 184	0.17 276	0.18 268	0.17 277

Patchmatch Stereo++	0.35 149	0.23 257	0.47 268	0.41 253	0.22 114	0.24 28	0.22 44	0.59 136	0.36 89	0.63 203	0.73 205	0.58 219	0.38 203	0.58 216	0.36 239	0.18 280	0.12 189	0.20 300	0.16 227	0.20 318	0.15 211
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
TransformOpticalFlow	0.44 262	0.20 160	0.47 268	0.41 253	0.23 154	0.37 172	0.47 389	0.94 337	0.76 273	0.65 222	1.14 414	0.73 318	0.56 313	0.76 357	0.32 179	0.15 159	0.10 51	0.17 184	0.15 195	0.14 123	0.13 144

NF-Stereo	0.38 199	0.20 160	0.45 239	0.41 253	0.25 215	0.26 46	0.31 176	0.69 217	0.70 236	0.65 222	0.77 226	0.57 211	0.30 144	0.67 303	0.35 223	0.18 280	0.12 189	0.20 300	0.16 227	0.16 209	0.27 425

OCTAStereo	0.38 199	0.20 160	0.46 256	0.41 253	0.25 215	0.26 46	0.31 176	0.69 217	0.70 236	0.65 222	0.77 226	0.58 219	0.30 144	0.67 303	0.35 223	0.18 280	0.12 189	0.20 300	0.16 227	0.16 209	0.27 425

PSM-softLoss	0.38 199	0.20 160	0.48 288	0.41 253	0.26 256	0.30 100	0.35 242	0.69 217	0.46 150	0.62 195	0.82 261	0.59 234	0.33 166	0.70 325	0.39 270	0.19 310	0.12 189	0.20 300	0.18 303	0.16 209	0.22 387

KMStereo	0.38 199	0.20 160	0.48 288	0.41 253	0.26 256	0.30 100	0.35 242	0.69 217	0.46 150	0.62 195	0.82 261	0.59 234	0.33 166	0.70 325	0.39 270	0.19 310	0.12 189	0.20 300	0.18 303	0.16 209	0.22 387

NRIStereo	0.36 167	0.20 160	0.45 239	0.41 253	0.23 154	0.34 149	0.26 93	0.65 180	0.55 179	0.64 213	0.63 175	0.56 206	0.37 199	0.65 284	0.37 255	0.15 159	0.11 134	0.18 230	0.15 195	0.17 244	0.14 188

PSM-adaLoss	0.35 149	0.23 257	0.47 268	0.41 253	0.22 114	0.24 28	0.31 176	0.59 136	0.36 89	0.63 203	0.73 205	0.58 219	0.38 203	0.56 183	0.35 223	0.18 280	0.12 189	0.20 300	0.16 227	0.20 318	0.15 211

FTStereo	0.56 390	0.20 160	0.37 130	0.41 253	0.25 215	0.40 196	0.79 501	0.66 189	0.43 133	1.09 472	3.27 545	0.70 294	0.73 414	0.55 173	0.33 191	0.14 98	0.13 256	0.19 270	0.17 276	0.15 169	0.30 448

ROB_FTStereo_v2	0.35 149	0.23 257	0.47 268	0.41 253	0.22 114	0.24 28	0.31 176	0.59 136	0.36 89	0.63 203	0.73 205	0.57 211	0.38 203	0.57 196	0.36 239	0.18 280	0.12 189	0.20 300	0.16 227	0.20 318	0.15 211

ROB_FTStereo	0.35 149	0.23 257	0.47 268	0.41 253	0.22 114	0.25 42	0.21 35	0.59 136	0.36 89	0.63 203	0.73 205	0.58 219	0.38 203	0.57 196	0.35 223	0.18 280	0.12 189	0.20 300	0.16 227	0.20 318	0.15 211

HUI-Stereo	0.35 149	0.23 257	0.47 268	0.41 253	0.22 114	0.24 28	0.22 44	0.60 146	0.36 89	0.63 203	0.73 205	0.58 219	0.38 203	0.50 140	0.35 223	0.18 280	0.12 189	0.20 300	0.16 227	0.20 318	0.15 211

RE-Stereo	0.38 199	0.20 160	0.46 256	0.41 253	0.25 215	0.26 46	0.31 176	0.69 217	0.70 236	0.65 222	0.77 226	0.58 219	0.30 144	0.67 303	0.35 223	0.18 280	0.12 189	0.20 300	0.16 227	0.16 209	0.27 425

TVStereo	0.38 199	0.20 160	0.46 256	0.41 253	0.25 215	0.26 46	0.31 176	0.69 217	0.70 236	0.65 222	0.77 226	0.58 219	0.30 144	0.67 303	0.35 223	0.18 280	0.12 189	0.20 300	0.16 227	0.16 209	0.27 425

iGMRVC	0.35 149	0.23 257	0.47 268	0.41 253	0.22 114	0.24 28	0.30 153	0.59 136	0.36 89	0.63 203	0.73 205	0.58 219	0.38 203	0.58 216	0.36 239	0.18 280	0.12 189	0.20 300	0.16 227	0.20 318	0.15 211

iRAFT	0.35 149	0.23 257	0.47 268	0.41 253	0.22 114	0.24 28	0.22 44	0.59 136	0.36 89	0.63 203	0.73 205	0.58 219	0.38 203	0.58 216	0.36 239	0.18 280	0.12 189	0.20 300	0.16 227	0.20 318	0.15 211

RAFT-IKP	0.35 149	0.23 257	0.47 268	0.41 253	0.22 114	0.24 28	0.28 127	0.59 136	0.36 89	0.63 203	0.73 205	0.57 211	0.38 203	0.58 216	0.36 239	0.18 280	0.12 189	0.20 300	0.16 227	0.20 318	0.15 211

rafts_anoy	0.37 184	0.21 197	0.36 114	0.41 253	0.26 256	0.30 100	0.33 207	0.67 199	0.90 366	0.58 180	0.66 188	0.45 160	0.33 166	0.47 120	0.39 270	0.16 209	0.11 134	0.21 342	0.23 414	0.17 244	0.14 188

raftrobust	0.34 134	0.19 124	0.36 114	0.41 253	0.27 287	0.30 100	0.25 81	0.71 240	0.63 205	0.58 180	0.55 155	0.45 160	0.46 254	0.51 147	0.29 156	0.16 209	0.12 189	0.14 80	0.12 104	0.12 44	0.13 144

hitnet-ft	0.55 379	0.27 354	0.39 161	0.41 253	0.28 310	0.78 403	0.40 334	0.92 330	0.90 366	0.82 336	1.01 357	1.13 454	0.70 403	0.78 368	0.67 403	0.28 446	0.20 415	0.28 449	0.22 398	0.29 430	0.26 415

DIP-Stereo	0.39 215	0.21 197	0.50 313	0.41 253	0.28 310	0.62 336	0.27 109	0.77 273	0.40 119	0.64 213	0.86 285	0.52 192	0.33 166	0.66 292	0.42 285	0.15 159	0.13 256	0.17 184	0.14 169	0.15 169	0.15 211
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
CFNet	0.51 350	0.29 380	0.46 256	0.41 253	0.27 287	0.70 375	0.32 197	1.13 416	1.00 416	0.72 277	1.07 388	0.85 361	0.60 335	0.76 357	0.52 356	0.19 310	0.14 290	0.23 379	0.23 414	0.21 342	0.16 257

DeepPruner_ROB	0.53 365	0.34 411	0.59 362	0.41 253	0.30 351	0.50 256	0.43 366	1.19 446	0.70 236	0.85 359	1.05 379	0.86 366	0.55 306	0.84 393	0.51 349	0.29 453	0.23 443	0.22 357	0.22 398	0.26 411	0.25 409

DFGA-Net	0.45 272	0.29 380	0.80 453	0.42 293	0.32 389	0.53 272	0.35 242	0.78 279	0.89 363	0.66 234	0.75 216	0.48 176	0.39 214	0.74 347	0.60 382	0.15 159	0.13 256	0.19 270	0.18 303	0.20 318	0.17 277

rvit_stereo_0081_aga	0.31 112	0.28 368	0.44 227	0.42 293	0.29 336	0.34 149	0.31 176	0.44 74	0.40 119	0.39 113	0.44 102	0.40 128	0.32 156	0.42 79	0.29 156	0.23 393	0.17 372	0.19 270	0.16 227	0.20 318	0.15 211

MyStereo07	0.32 118	0.22 236	0.34 97	0.42 293	0.28 310	0.40 196	0.50 408	0.72 244	0.37 103	0.37 96	0.34 75	0.32 68	0.31 151	0.59 231	0.27 121	0.14 98	0.13 256	0.18 230	0.17 276	0.17 244	0.16 257

MyStereo04	0.44 262	0.22 236	0.44 227	0.42 293	0.28 310	0.40 196	0.50 408	1.00 360	1.08 454	0.62 195	0.58 165	0.55 203	0.57 315	0.71 330	0.44 306	0.14 98	0.13 256	0.18 230	0.17 276	0.17 244	0.16 257

CoDeX	0.47 297	0.20 160	0.49 300	0.42 293	0.25 215	0.75 392	0.36 264	1.27 481	0.80 301	0.82 336	0.96 333	0.62 251	0.57 315	0.60 237	0.36 239	0.17 248	0.12 189	0.17 184	0.15 195	0.16 209	0.14 188

raft_robust	0.41 238	0.23 257	0.36 114	0.42 293	0.21 95	0.40 196	0.33 207	0.79 283	0.98 405	0.79 312	0.87 293	0.39 118	0.33 166	0.84 393	0.29 156	0.13 59	0.12 189	0.16 146	0.17 276	0.15 169	0.12 109

iRaft-Stereo_5w	0.45 272	0.21 197	0.48 288	0.42 293	0.28 310	0.31 115	0.54 434	0.63 166	0.62 194	0.62 195	0.89 305	1.01 415	0.69 390	0.75 353	0.66 400	0.13 59	0.12 189	0.17 184	0.15 195	0.14 123	0.15 211

SST-Stereo	0.40 227	0.19 124	0.45 239	0.42 293	0.25 215	0.25 42	0.21 35	0.66 189	0.47 155	1.08 470	0.79 247	0.72 307	0.43 234	0.77 364	0.35 223	0.16 209	0.11 134	0.20 300	0.16 227	0.19 302	0.15 211

CRE-IMP	0.36 167	0.23 257	0.49 300	0.42 293	0.24 183	0.41 210	0.21 35	0.57 125	0.41 123	0.65 222	0.72 201	0.53 196	0.37 199	0.61 245	0.38 264	0.17 248	0.11 134	0.19 270	0.15 195	0.21 342	0.18 295

GMM-Stereo	0.44 262	0.19 124	0.36 114	0.42 293	0.25 215	0.51 260	0.47 389	0.71 240	0.53 170	0.76 298	1.37 463	0.76 332	0.38 203	0.60 237	0.33 191	0.15 159	0.10 51	0.20 300	0.19 333	0.16 209	0.27 425

RALCasStereoNet	0.36 167	0.21 197	0.37 130	0.42 293	0.26 256	0.35 158	0.38 300	0.63 166	0.64 212	0.50 154	0.72 201	0.51 188	0.29 129	0.59 231	0.36 239	0.16 209	0.14 290	0.15 120	0.13 138	0.17 244	0.16 257

RALAANet	0.38 199	0.23 257	0.48 288	0.42 293	0.29 336	0.35 158	0.25 81	0.86 305	0.64 212	0.67 237	0.65 181	0.60 240	0.29 129	0.60 237	0.34 206	0.15 159	0.12 189	0.17 184	0.15 195	0.21 342	0.13 144

ARAFT	0.47 297	0.24 294	0.79 451	0.42 293	0.25 215	0.55 283	0.55 438	0.75 263	0.81 309	0.89 388	0.75 216	0.73 318	0.47 258	0.88 410	0.37 255	0.15 159	0.12 189	0.23 379	0.22 398	0.14 123	0.13 144

PSMNet-RSSM	0.48 309	0.22 236	0.38 142	0.42 293	0.25 215	0.50 256	0.37 278	1.10 402	0.77 280	0.70 258	1.06 385	0.84 359	0.64 364	0.62 253	0.47 332	0.23 393	0.15 320	0.23 379	0.25 439	0.20 318	0.19 328

R-Stereo Train	0.39 215	0.18 87	0.42 204	0.42 293	0.26 256	0.40 196	0.32 197	0.72 244	0.34 68	0.89 388	1.28 447	0.57 211	0.35 177	0.42 79	0.32 179	0.15 159	0.12 189	0.14 80	0.12 104	0.14 123	0.13 144

RAFT-Stereo	0.39 215	0.18 87	0.42 204	0.42 293	0.26 256	0.40 196	0.32 197	0.72 244	0.34 68	0.89 388	1.28 447	0.57 211	0.35 177	0.42 79	0.32 179	0.15 159	0.12 189	0.14 80	0.12 104	0.14 123	0.13 144
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
PS-NSSS	0.58 404	0.44 464	0.62 372	0.42 293	0.33 400	0.66 362	0.58 448	1.02 372	0.86 337	0.77 304	1.28 447	0.72 307	0.64 364	0.82 380	0.59 379	0.31 463	0.26 465	0.40 499	0.27 460	0.33 458	0.26 415

iResNet	0.49 327	0.29 380	0.79 451	0.42 293	0.21 95	0.61 328	0.40 334	0.82 292	0.99 410	0.87 374	1.12 402	0.69 290	0.53 288	0.78 368	0.51 349	0.15 159	0.11 134	0.14 80	0.12 104	0.17 244	0.15 211

LE_ROB	4.42 565	0.24 294	2.75 546	0.42 293	0.23 154	1.57 519	0.90 515	1.71 537	17.88 581	16.56 583	4.88 565	5.17 561	18.85 583	1.63 518	14.62 574	0.17 248	0.14 290	0.16 146	0.16 227	0.19 302	0.17 277

CBMV	0.64 420	0.35 417	0.41 183	0.42 293	0.25 215	1.01 457	0.77 498	1.13 416	1.09 456	1.17 482	1.22 435	1.04 424	0.75 420	0.88 410	0.63 392	0.28 446	0.30 487	0.34 479	0.30 474	0.26 411	0.26 415
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
G2L-Stereo	0.49 327	0.23 257	0.48 288	0.43 313	0.26 256	0.47 246	0.42 359	0.93 332	0.78 290	0.84 355	0.86 285	0.91 388	0.52 284	0.78 368	0.70 410	0.20 333	0.17 372	0.22 357	0.18 303	0.17 244	0.21 369

rvit_stereo_0081	0.32 118	0.24 294	0.47 268	0.43 313	0.26 256	0.30 100	0.37 278	0.42 60	0.55 179	0.36 89	0.40 92	0.39 118	0.35 177	0.43 85	0.33 191	0.22 376	0.16 352	0.19 270	0.16 227	0.19 302	0.13 144

ACV-stereo	0.62 417	0.34 411	1.00 477	0.43 313	0.31 373	1.20 492	0.40 334	0.75 263	0.83 319	0.64 213	0.77 226	2.10 527	1.03 489	0.81 377	0.64 395	0.21 350	0.17 372	0.18 230	0.18 303	0.21 342	0.21 369

rvit_stereo_0082	0.32 118	0.24 294	0.47 268	0.43 313	0.26 256	0.30 100	0.37 278	0.42 60	0.55 179	0.36 89	0.40 92	0.39 118	0.35 177	0.43 85	0.33 191	0.22 376	0.16 352	0.19 270	0.16 227	0.19 302	0.13 144

EKT-Stereo	0.35 149	0.23 257	0.39 161	0.43 313	0.29 336	0.38 185	0.31 176	0.69 217	0.64 212	0.45 136	0.63 175	0.49 182	0.27 101	0.56 183	0.33 191	0.18 280	0.14 290	0.18 230	0.15 195	0.16 209	0.16 257

ssnet_v2	0.58 404	0.28 368	0.56 353	0.43 313	0.29 336	0.95 445	0.59 451	1.13 416	0.99 410	0.93 412	0.80 250	0.99 408	0.64 364	0.82 380	0.94 468	0.25 416	0.22 433	0.23 379	0.24 430	0.20 318	0.19 328

dad	0.58 404	0.50 479	0.64 387	0.43 313	0.30 351	0.59 320	0.36 264	0.78 279	1.25 488	1.01 445	1.17 427	1.15 458	0.53 288	0.68 313	0.50 339	0.35 493	0.23 443	0.37 491	0.21 380	0.29 430	0.20 351

GMOStereo	0.37 184	0.19 124	0.38 142	0.43 313	0.24 183	0.37 172	0.38 300	0.52 107	0.62 194	0.87 374	0.84 272	0.64 260	0.35 177	0.37 46	0.28 141	0.13 59	0.11 134	0.20 300	0.18 303	0.15 169	0.11 64

error version	0.37 184	0.19 124	0.38 142	0.43 313	0.24 183	0.37 172	0.38 300	0.52 107	0.62 194	0.87 374	0.84 272	0.64 260	0.35 177	0.37 46	0.28 141	0.13 59	0.11 134	0.20 300	0.18 303	0.15 169	0.11 64

test-v	0.37 184	0.19 124	0.38 142	0.43 313	0.24 183	0.37 172	0.38 300	0.52 107	0.62 194	0.87 374	0.84 272	0.64 260	0.35 177	0.37 46	0.28 141	0.13 59	0.11 134	0.20 300	0.18 303	0.15 169	0.11 64

GANet-ADL	0.42 245	0.25 318	0.45 239	0.43 313	0.29 336	0.54 278	0.35 242	0.89 319	0.86 337	0.63 203	0.72 201	0.68 286	0.42 228	0.52 153	0.41 281	0.21 350	0.14 290	0.15 120	0.13 138	0.18 268	0.19 328

PSM-AAD	0.48 309	0.20 160	0.37 130	0.43 313	0.23 154	0.56 296	0.50 408	0.65 180	0.70 236	1.07 466	1.12 402	0.58 219	0.92 470	0.61 245	0.32 179	0.15 159	0.11 134	0.25 409	0.26 453	0.18 268	0.43 505

RAFT_R40	0.40 227	0.19 124	0.44 227	0.43 313	0.25 215	0.23 19	0.26 93	0.67 199	0.67 223	0.98 433	0.78 237	0.72 307	0.43 234	0.76 357	0.35 223	0.16 209	0.11 134	0.20 300	0.16 227	0.18 268	0.14 188

PFNet	0.42 245	0.18 87	0.58 361	0.43 313	0.24 183	0.43 220	0.32 197	0.74 257	0.78 290	1.00 440	0.74 214	0.68 286	0.39 214	0.72 335	0.37 255	0.16 209	0.10 51	0.20 300	0.15 195	0.16 209	0.13 144

test-2	0.37 184	0.19 124	0.38 142	0.43 313	0.24 183	0.37 172	0.38 300	0.52 107	0.62 194	0.87 374	0.84 272	0.64 260	0.35 177	0.37 46	0.28 141	0.13 59	0.11 134	0.20 300	0.18 303	0.15 169	0.11 64

MMNet	0.55 379	0.25 318	0.61 369	0.43 313	0.34 409	1.07 469	0.39 323	0.87 312	0.91 373	0.91 400	0.93 319	0.86 366	0.76 423	0.81 377	0.76 423	0.15 159	0.14 290	0.18 230	0.19 333	0.20 318	0.16 257

SuperB	1.04 496	0.37 429	4.81 559	0.43 313	0.31 373	0.99 455	0.46 382	1.02 372	2.09 536	1.09 472	1.09 395	0.75 326	0.81 441	1.06 458	1.76 520	0.19 310	0.15 320	0.17 184	0.15 195	2.82 566	0.26 415

SGM-ForestM	4.04 562	0.32 398	0.46 256	0.43 313	0.27 287	7.50 568	1.45 552	3.84 563	4.24 562	8.19 573	6.76 571	19.00 581	9.08 570	10.74 574	6.62 564	0.31 463	0.33 507	0.32 472	0.32 487	0.29 430	0.29 439

SGM-Forest	0.62 417	0.32 398	0.39 161	0.43 313	0.30 351	1.02 459	0.55 438	1.09 400	1.05 438	1.06 463	1.18 429	1.10 444	0.67 380	0.88 410	0.62 389	0.31 463	0.33 507	0.33 477	0.30 474	0.30 439	0.28 432
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
coex_refinement	0.53 365	0.21 197	0.39 161	0.44 332	0.30 351	0.76 398	0.39 323	1.09 400	0.90 366	0.85 359	1.12 402	1.00 411	0.56 313	0.63 264	0.81 433	0.21 350	0.13 256	0.16 146	0.16 227	0.20 318	0.21 369

rvit_stereo_0083	0.34 134	0.24 294	0.50 313	0.44 332	0.27 287	0.34 149	0.35 242	0.45 78	0.62 194	0.37 96	0.47 116	0.42 144	0.35 177	0.40 63	0.36 239	0.22 376	0.20 415	0.20 300	0.17 276	0.20 318	0.14 188

Selective-RAFT	0.35 149	0.23 257	0.51 325	0.44 332	0.21 95	0.64 352	0.27 109	0.59 136	0.63 205	0.40 119	0.38 89	0.55 203	0.40 220	0.57 196	0.35 223	0.13 59	0.11 134	0.14 80	0.12 104	0.16 209	0.13 144

test_4	0.36 167	0.18 87	0.31 54	0.44 332	0.25 215	0.20 5	0.34 218	0.56 120	0.41 123	0.59 182	1.45 482	0.43 152	0.25 75	0.63 264	0.28 141	0.12 31	0.10 51	0.17 184	0.19 333	0.15 169	0.11 64

dd	0.43 255	0.38 439	0.55 347	0.44 332	0.25 215	0.47 246	0.38 300	0.70 232	1.05 438	0.59 182	0.65 181	0.42 144	0.39 214	0.66 292	0.50 339	0.24 405	0.15 320	0.21 342	0.15 195	0.22 364	0.18 295

GLC_STEREO	0.29 91	0.19 124	0.27 20	0.44 332	0.19 50	0.31 115	0.26 93	0.47 83	0.43 133	0.37 96	0.47 116	0.41 134	0.23 58	0.50 140	0.34 206	0.14 98	0.18 389	0.19 270	0.16 227	0.16 209	0.13 144

test_3	0.36 167	0.19 124	0.44 227	0.44 332	0.23 154	0.48 249	0.36 264	0.66 189	0.82 314	0.64 213	0.45 105	0.68 286	0.25 75	0.41 71	0.31 169	0.12 31	0.10 51	0.18 230	0.16 227	0.15 169	0.11 64

LCNet	0.41 238	0.20 160	0.32 65	0.44 332	0.24 183	0.47 246	0.29 137	0.67 199	0.53 170	0.72 277	1.03 369	0.66 278	0.60 335	0.58 216	0.34 206	0.14 98	0.10 51	0.19 270	0.19 333	0.21 342	0.36 479

AAGNet	1.43 528	0.20 160	0.48 288	0.44 332	0.25 215	0.29 88	0.31 176	0.65 180	0.68 228	0.97 428	0.86 285	0.67 285	0.62 347	0.64 277	20.63 577	0.16 209	0.11 134	0.19 270	0.15 195	0.19 302	0.12 109

KYRaft	0.48 309	0.20 160	0.38 142	0.44 332	0.23 154	0.44 228	0.37 278	0.66 189	0.41 123	0.94 415	1.73 502	0.79 342	0.41 226	0.63 264	0.31 169	0.16 209	0.11 134	0.18 230	0.22 398	0.16 209	0.78 535

IRAFT_RVC	0.42 245	0.20 160	0.48 288	0.44 332	0.24 183	0.27 59	0.54 434	0.74 257	0.77 280	0.76 298	0.80 250	0.73 318	0.51 282	0.70 325	0.36 239	0.17 248	0.10 51	0.21 342	0.16 227	0.16 209	0.14 188

cross-raft	0.34 134	0.20 160	0.37 130	0.44 332	0.23 154	0.32 132	0.35 242	0.74 257	0.40 119	0.60 186	0.77 226	0.57 211	0.27 101	0.43 85	0.28 141	0.12 31	0.10 51	0.15 120	0.13 138	0.15 169	0.11 64

Prome-Stereo	0.46 282	0.19 124	0.35 107	0.44 332	0.26 256	0.40 196	0.45 378	0.68 209	0.44 139	0.96 423	1.84 509	0.59 234	0.67 380	0.61 245	0.32 179	0.14 98	0.11 134	0.16 146	0.14 169	0.16 209	0.29 439

ADLNet	0.55 379	0.27 354	0.51 325	0.44 332	0.35 416	0.78 403	0.46 382	1.08 396	0.86 337	0.99 435	0.98 347	0.92 393	0.63 353	0.69 319	0.81 433	0.22 376	0.16 352	0.22 357	0.22 398	0.21 342	0.21 369

delet	0.55 379	0.24 294	0.55 347	0.44 332	0.33 400	1.07 469	0.50 408	1.00 360	0.86 337	0.85 359	0.96 333	0.90 386	0.63 353	0.83 388	0.74 421	0.18 280	0.18 389	0.20 300	0.21 380	0.16 209	0.15 211

UNet	0.54 377	0.26 337	0.66 399	0.44 332	0.40 447	0.99 455	0.41 349	0.98 354	0.75 265	0.83 348	0.89 305	1.04 424	0.72 411	0.73 340	0.62 389	0.19 310	0.14 290	0.20 300	0.17 276	0.20 318	0.17 277

acv_ft	0.51 350	0.23 257	0.56 353	0.44 332	0.28 310	0.86 432	0.39 323	0.91 328	0.80 301	0.97 428	0.96 333	0.79 342	0.59 331	0.63 264	0.87 449	0.17 248	0.15 320	0.16 146	0.15 195	0.17 244	0.15 211

FADNet_RVC	0.55 379	0.37 429	1.17 496	0.44 332	0.31 373	0.56 296	0.34 218	1.06 388	0.88 350	0.67 237	0.90 309	0.61 245	0.65 370	0.93 434	0.70 410	0.21 350	0.18 389	0.26 428	0.23 414	0.31 445	0.28 432

STTStereo	0.55 379	0.37 429	0.76 444	0.44 332	0.31 373	0.60 326	0.44 375	0.96 348	0.86 337	0.99 435	0.90 309	0.96 402	0.58 324	0.71 330	0.61 386	0.25 416	0.23 443	0.26 428	0.32 487	0.24 394	0.23 394

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 365	0.32 398	0.64 387	0.44 332	0.30 351	0.66 362	0.44 375	1.04 379	0.88 350	0.91 400	0.91 312	0.99 408	0.60 335	0.68 313	0.60 382	0.21 350	0.17 372	0.22 357	0.22 398	0.21 342	0.21 369
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DISCO	0.70 436	0.26 337	0.68 407	0.44 332	0.31 373	1.14 482	0.51 423	1.23 466	1.23 480	0.81 327	1.05 379	1.50 503	0.85 453	1.82 527	1.03 483	0.19 310	0.15 320	0.18 230	0.16 227	0.24 394	0.23 394

NOSS_ROB	0.57 397	0.39 446	0.39 161	0.44 332	0.30 351	0.73 388	0.54 434	1.03 376	1.08 454	0.67 237	0.87 293	0.76 332	0.57 315	0.77 364	0.47 332	0.38 501	0.38 516	0.44 507	0.42 515	0.37 479	0.34 472

MeshStereo	1.34 522	0.43 459	0.54 342	0.44 332	0.34 409	1.66 524	0.60 453	1.94 540	1.37 501	4.47 565	3.25 543	4.71 556	1.94 542	1.92 531	1.17 497	0.35 493	0.35 511	0.37 491	0.31 481	0.32 451	0.32 460
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
FACV-RUCA	0.43 255	0.28 368	0.47 268	0.45 355	0.33 400	0.58 307	0.34 218	0.82 292	0.73 255	0.57 178	0.84 272	0.47 171	0.50 277	0.54 168	0.39 270	0.22 376	0.15 320	0.35 481	0.16 227	0.28 426	0.21 369

UGAM	0.52 359	0.22 236	0.46 256	0.45 355	0.25 215	0.41 210	0.52 426	0.62 158	1.16 467	0.76 298	1.13 409	1.32 479	0.57 315	1.00 447	0.53 359	0.17 248	0.14 290	0.25 409	0.21 380	0.15 169	0.13 144

fast-acv-ft	0.64 420	0.30 389	0.73 430	0.45 355	0.34 409	1.17 488	0.49 403	0.86 305	0.98 405	1.02 448	1.36 460	1.29 471	0.85 453	0.76 357	0.81 433	0.21 350	0.23 443	0.23 379	0.23 414	0.21 342	0.20 351

DCRE	0.37 184	0.18 87	0.46 256	0.45 355	0.32 389	0.42 217	0.37 278	0.63 166	0.51 164	0.47 147	0.94 320	0.56 206	0.36 195	0.52 153	0.32 179	0.14 98	0.13 256	0.15 120	0.14 169	0.14 123	0.13 144

HBP-ISP	0.59 411	0.45 468	0.43 215	0.45 355	0.33 400	0.70 375	0.28 127	1.11 408	1.00 416	0.83 348	1.18 429	0.65 273	0.68 386	0.88 410	0.52 356	0.35 493	0.38 516	0.47 512	0.41 511	0.38 483	0.31 456

BUS	0.45 272	0.25 318	0.43 215	0.45 355	0.28 310	0.70 375	0.34 218	0.94 337	0.76 273	0.75 291	0.80 250	0.65 273	0.49 266	0.64 277	0.51 349	0.20 333	0.14 290	0.22 357	0.19 333	0.18 268	0.18 295

RAFT_CTSACE	0.45 272	0.20 160	0.44 227	0.45 355	0.27 287	0.34 149	0.39 323	0.60 146	0.73 255	0.76 298	1.44 479	0.83 355	0.38 203	1.08 464	0.26 103	0.12 31	0.13 256	0.18 230	0.16 227	0.15 169	0.11 64

NINENet	0.50 343	0.29 380	0.51 325	0.45 355	0.32 389	0.70 375	0.34 218	1.10 402	0.88 350	0.80 314	0.94 320	0.65 273	0.49 266	0.73 340	0.51 349	0.22 376	0.20 415	0.25 409	0.18 303	0.22 364	0.21 369

BSDual-CNN	0.46 282	0.25 318	0.43 215	0.45 355	0.28 310	0.77 399	0.40 334	0.94 337	0.76 273	0.75 291	0.80 250	0.76 332	0.54 300	0.64 277	0.43 290	0.20 333	0.14 290	0.22 357	0.19 333	0.18 268	0.18 295

hknet	0.49 327	0.25 318	0.51 325	0.45 355	0.29 336	0.77 399	0.40 334	0.94 337	0.83 319	0.75 291	0.80 250	0.97 404	0.61 341	0.73 340	0.45 315	0.18 280	0.14 290	0.22 357	0.19 333	0.18 268	0.18 295

Sa-1000	0.48 309	0.24 294	0.41 183	0.45 355	0.25 215	0.59 320	0.34 218	0.81 290	0.93 384	0.82 336	1.50 486	0.53 196	0.45 249	0.92 428	0.30 162	0.15 159	0.12 189	0.21 342	0.19 333	0.15 169	0.13 144

CIPLG	0.41 238	0.21 197	0.63 382	0.45 355	0.33 400	0.52 264	0.33 207	0.65 180	0.60 192	0.82 336	0.96 333	0.46 168	0.32 156	0.55 173	0.44 306	0.16 209	0.12 189	0.15 120	0.14 169	0.13 79	0.14 188

IPLGR_C	0.40 227	0.21 197	0.64 387	0.45 355	0.33 400	0.52 264	0.34 218	0.66 189	0.62 194	0.82 336	0.92 316	0.45 160	0.32 156	0.52 153	0.46 325	0.17 248	0.12 189	0.15 120	0.14 169	0.13 79	0.14 188

ACRE	0.40 227	0.21 197	0.65 393	0.45 355	0.33 400	0.51 260	0.33 207	0.66 189	0.63 205	0.80 314	0.92 316	0.45 160	0.32 156	0.52 153	0.45 315	0.16 209	0.12 189	0.15 120	0.14 169	0.13 79	0.14 188

GwcNet-ADL	0.44 262	0.22 236	0.48 288	0.45 355	0.30 351	0.40 196	0.37 278	0.92 330	0.97 401	0.71 265	0.78 237	0.61 245	0.42 228	0.62 253	0.50 339	0.19 310	0.14 290	0.15 120	0.14 169	0.18 268	0.18 295

TestStereo	0.38 199	0.31 394	0.40 173	0.45 355	0.20 74	0.40 196	0.37 278	0.66 189	0.65 217	0.53 166	0.78 237	0.47 171	0.40 220	0.55 173	0.37 255	0.18 280	0.13 256	0.20 300	0.15 195	0.22 364	0.13 144

pcwnet_v2	0.58 404	0.28 368	0.84 456	0.45 355	0.35 416	0.61 328	0.35 242	1.27 481	1.21 477	0.99 435	1.27 445	0.72 307	0.58 324	0.67 303	0.48 336	0.27 436	0.21 425	0.24 396	0.23 414	0.29 430	0.29 439

UPFNet	0.53 365	0.24 294	0.51 325	0.45 355	0.38 436	0.84 428	0.49 403	0.99 356	0.75 265	0.87 374	0.88 301	0.86 366	0.64 364	0.80 374	0.71 415	0.20 333	0.20 415	0.20 300	0.20 358	0.19 302	0.15 211

ac_64	0.52 359	0.22 236	0.50 313	0.45 355	0.28 310	0.80 409	0.45 378	1.02 372	0.61 193	0.91 400	0.83 267	1.07 435	0.68 386	0.74 347	0.70 410	0.21 350	0.18 389	0.20 300	0.19 333	0.18 268	0.15 211

FADNet	0.61 416	0.51 483	1.10 486	0.45 355	0.44 473	0.65 359	0.41 349	1.19 446	1.05 438	0.70 258	0.84 272	0.98 407	0.66 377	0.82 380	0.50 339	0.29 453	0.30 487	0.27 441	0.30 474	0.46 504	0.35 477

AANet_RVC	0.57 397	0.32 398	0.54 342	0.45 355	0.27 287	0.57 301	0.48 397	1.00 360	1.28 494	0.86 366	1.33 458	0.87 372	0.58 324	1.07 461	0.75 422	0.18 280	0.12 189	0.15 120	0.13 138	0.18 268	0.18 295

testlalala_base	0.46 282	0.25 318	0.41 183	0.46 376	0.33 400	0.58 307	0.25 81	0.57 125	0.34 68	0.51 157	0.56 158	0.46 168	0.30 144	0.43 85	0.31 169	1.47 556	0.11 134	0.14 80	0.09 9	1.59 545	0.13 144

CRFU-Net	0.57 397	0.27 354	0.57 357	0.46 376	0.30 351	1.20 492	0.52 426	1.10 402	0.56 185	1.00 440	0.98 347	1.06 430	0.79 437	0.81 377	0.71 415	0.21 350	0.19 403	0.18 230	0.16 227	0.18 268	0.19 328

SA	0.44 262	0.25 318	0.46 256	0.46 376	0.24 183	0.43 220	0.36 264	0.75 263	0.96 398	0.59 182	1.03 369	0.48 176	0.52 284	0.94 441	0.32 179	0.16 209	0.12 189	0.21 342	0.19 333	0.15 169	0.13 144

AACVNet	0.50 343	0.23 257	0.49 300	0.46 376	0.29 336	0.52 264	0.38 300	0.90 324	0.55 179	0.81 327	1.03 369	1.00 411	0.70 403	0.83 388	0.54 364	0.21 350	0.18 389	0.24 396	0.18 303	0.23 381	0.20 351

GrayStereo	0.49 327	0.19 124	0.42 204	0.46 376	0.28 310	0.53 272	0.67 469	0.69 217	0.63 205	1.02 448	1.47 485	0.78 340	0.76 423	0.56 183	0.33 191	0.14 98	0.12 189	0.17 184	0.17 276	0.15 169	0.29 439

test-1	0.36 167	0.19 124	0.71 422	0.46 376	0.26 256	0.44 228	0.36 264	0.60 146	0.59 190	0.48 150	0.67 192	0.53 196	0.36 195	0.40 63	0.29 156	0.14 98	0.11 134	0.16 146	0.14 169	0.15 169	0.16 257

FINET	0.67 429	0.42 457	1.00 477	0.46 376	0.43 466	0.83 425	0.89 512	1.08 396	1.50 513	0.87 374	1.14 414	0.71 298	0.68 386	0.92 428	0.70 410	0.36 497	0.30 487	0.26 428	0.24 430	0.35 469	0.33 465

FADNet-RVC	0.60 414	0.53 493	1.14 491	0.46 376	0.39 442	0.61 328	0.39 323	1.12 414	0.87 346	0.70 258	0.84 272	1.04 424	0.55 306	0.94 441	0.69 407	0.26 426	0.25 459	0.28 449	0.28 466	0.31 445	0.31 456

StereoDRNet-Refined	0.58 404	0.32 398	0.54 342	0.46 376	0.30 351	0.96 448	0.40 334	1.00 360	0.94 391	1.12 477	1.08 391	0.96 402	0.67 380	0.90 418	0.89 462	0.17 248	0.13 256	0.22 357	0.21 380	0.20 318	0.19 328
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
FlowAnything_test	0.29 91	0.19 124	0.39 161	0.47 385	0.26 256	0.46 241	0.25 81	0.43 68	0.31 49	0.29 51	0.26 32	0.35 93	0.26 90	0.40 63	0.37 255	0.21 350	0.15 320	0.22 357	0.26 453	0.16 209	0.16 257

AIO-test2	0.39 215	0.21 197	0.41 183	0.47 385	0.25 215	0.45 236	0.35 242	0.77 273	1.27 492	0.36 89	0.87 293	0.37 106	0.30 144	0.47 120	0.27 121	0.15 159	0.13 256	0.21 342	0.23 414	0.15 169	0.13 144

ADLNet2	0.55 379	0.25 318	0.65 393	0.47 385	0.30 351	0.83 425	0.50 408	1.05 384	0.95 397	0.80 314	0.98 347	0.99 408	0.69 390	0.77 364	0.73 418	0.20 333	0.16 352	0.17 184	0.18 303	0.21 342	0.21 369

TRStereo	0.37 184	0.27 354	0.59 362	0.47 385	0.41 454	0.29 88	0.30 153	0.84 298	0.59 190	0.52 163	0.41 95	0.52 192	0.26 90	0.73 340	0.27 121	0.17 248	0.12 189	0.19 270	0.19 333	0.13 79	0.11 64

RAFT	0.45 272	0.22 236	0.45 239	0.47 385	0.26 256	0.54 278	0.47 389	0.66 189	0.58 189	0.80 314	0.82 261	0.94 397	0.57 315	0.75 353	0.34 206	0.17 248	0.15 320	0.22 357	0.20 358	0.16 209	0.12 109

EDNetEfficient	1.46 529	0.80 521	6.12 561	0.47 385	0.39 442	0.69 370	0.83 504	0.90 324	2.77 550	3.50 561	1.96 514	1.66 513	2.03 545	1.26 490	4.18 555	0.21 350	0.18 389	0.21 342	0.20 358	0.41 492	0.39 492

CVANet_RVC	0.57 397	0.33 406	0.44 227	0.47 385	0.32 389	0.67 366	0.61 458	1.05 384	0.93 384	0.85 359	1.04 375	1.01 415	0.73 414	0.83 388	0.52 356	0.29 453	0.19 403	0.27 441	0.25 439	0.31 445	0.21 369

AE-Stereo	0.34 134	0.21 197	0.42 204	0.48 392	0.31 373	0.48 249	0.35 242	0.61 152	0.62 194	0.32 72	0.55 155	0.52 192	0.27 101	0.47 120	0.29 156	0.13 59	0.13 256	0.18 230	0.16 227	0.15 169	0.12 109

LL-Strereo	0.57 397	0.27 354	0.68 407	0.48 392	0.34 409	0.39 192	0.48 397	0.94 337	0.97 401	0.83 348	0.78 237	1.10 444	1.18 504	1.33 497	0.49 338	0.17 248	0.14 290	0.22 357	0.19 333	0.16 209	0.17 277

CASS	0.45 272	0.27 354	0.42 204	0.48 392	0.22 114	0.61 328	0.34 218	0.97 351	0.62 194	0.71 265	0.85 282	0.61 245	0.55 306	0.57 196	0.41 281	0.29 453	0.16 352	0.22 357	0.18 303	0.22 364	0.28 432
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
UDGNet	0.48 309	0.77 519	0.50 313	0.48 392	0.31 373	0.41 210	0.34 218	0.70 232	0.92 378	0.65 222	0.60 168	0.58 219	0.43 234	0.63 264	0.41 281	0.32 474	0.15 320	0.66 530	0.19 333	0.36 474	0.21 369

DAS	0.51 350	0.25 318	0.60 367	0.48 392	0.31 373	0.58 307	0.41 349	0.83 295	0.97 401	0.89 388	1.12 402	0.70 294	0.75 420	0.82 380	0.43 290	0.17 248	0.13 256	0.18 230	0.15 195	0.20 318	0.18 295

SepStereo	0.51 350	0.25 318	0.60 367	0.48 392	0.31 373	0.58 307	0.41 349	0.83 295	0.97 401	0.89 388	1.12 402	0.70 294	0.75 420	0.93 434	0.43 290	0.17 248	0.13 256	0.18 230	0.15 195	0.20 318	0.18 295

PSMNet-ADL	0.48 309	0.27 354	0.40 173	0.48 392	0.30 351	0.68 368	0.37 278	0.90 324	0.80 301	0.61 193	0.80 250	0.92 393	0.62 347	0.72 335	0.63 392	0.23 393	0.18 389	0.18 230	0.20 358	0.22 364	0.20 351

CroCo-Stereo	0.26 63	0.22 236	0.36 114	0.48 392	0.22 114	0.20 5	0.29 137	0.51 98	0.44 139	0.28 44	0.23 19	0.42 144	0.26 90	0.29 7	0.26 103	0.15 159	0.13 256	0.13 51	0.11 76	0.16 209	0.12 109
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
ICVP	0.46 282	0.25 318	0.38 142	0.48 392	0.28 310	0.58 307	0.43 366	1.00 360	0.70 236	0.67 237	0.95 329	0.75 326	0.55 306	0.53 162	0.54 364	0.23 393	0.17 372	0.19 270	0.17 276	0.19 302	0.20 351
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
sAnonymous2	0.40 227	0.39 446	0.85 457	0.48 392	0.37 427	0.40 196	0.46 382	0.57 125	0.52 167	0.38 105	0.46 110	0.35 93	0.42 228	0.43 85	0.30 162	0.19 310	0.14 290	0.18 230	0.17 276	0.57 523	0.44 506

CroCo_RVC	0.40 227	0.39 446	0.85 457	0.48 392	0.37 427	0.40 196	0.46 382	0.57 125	0.52 167	0.38 105	0.46 110	0.35 93	0.42 228	0.43 85	0.30 162	0.19 310	0.14 290	0.18 230	0.17 276	0.57 523	0.44 506

EDNetEfficientorigin	9.93 573	1.15 540	175.16 593	0.48 392	0.36 420	1.04 466	0.68 474	1.24 473	2.69 549	3.17 558	2.50 529	2.30 531	2.07 546	1.76 524	2.21 534	0.20 333	0.18 389	0.24 396	0.19 333	0.51 512	0.50 523

AdaStereo	0.50 343	0.32 398	0.47 268	0.48 392	0.25 215	0.67 366	0.32 197	1.17 441	0.88 350	0.75 291	0.99 352	0.75 326	0.49 266	0.67 303	0.46 325	0.27 436	0.12 189	0.28 449	0.18 303	0.23 381	0.18 295
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.
NVstereo2D	0.60 414	0.30 389	0.75 439	0.48 392	0.43 466	0.89 434	0.48 397	1.05 384	1.15 466	0.66 234	0.86 285	0.88 377	0.70 403	0.99 444	0.65 397	0.32 474	0.15 320	0.28 449	0.20 358	0.40 486	0.36 479

SANet	1.07 503	0.41 455	1.06 482	0.48 392	0.30 351	1.41 507	0.94 517	1.42 508	3.36 556	1.58 513	2.43 527	2.33 533	1.70 534	1.34 499	1.07 488	0.28 446	0.24 451	0.26 428	0.23 414	0.34 464	0.30 448

GMStereo_Zeroshot	0.49 327	0.44 464	0.74 435	0.49 407	0.27 287	0.56 296	0.29 137	0.73 255	0.76 273	0.86 366	0.94 320	0.91 388	0.36 195	0.74 347	0.43 290	0.26 426	0.14 290	0.26 428	0.15 195	0.36 474	0.18 295

StereoVision	0.42 245	0.28 368	0.45 239	0.49 407	0.28 310	0.38 185	0.38 300	0.72 244	0.62 194	0.44 134	1.14 414	0.54 200	0.39 214	0.56 183	0.34 206	0.21 350	0.24 451	0.25 409	0.24 430	0.26 411	0.16 257

coex-ft	6.43 570	1.51 551	87.33 592	0.49 407	0.38 436	1.34 502	1.21 536	1.16 436	8.09 567	12.12 575	2.79 538	2.77 539	3.31 560	1.16 475	3.15 545	0.24 405	0.23 443	0.27 441	0.24 430	0.45 501	0.37 484

Wz-Net-TNSev	1.14 509	1.06 539	4.32 558	0.49 407	0.42 460	1.51 515	1.11 530	1.48 514	1.40 506	1.22 492	1.26 444	1.58 511	1.43 520	1.76 524	1.70 517	0.32 474	0.31 496	0.26 428	0.30 474	0.41 492	0.41 498

AASNet	0.53 365	0.25 318	0.52 330	0.49 407	0.32 389	0.74 389	0.40 334	1.50 517	0.86 337	0.86 366	0.92 316	0.64 260	0.59 331	0.59 231	0.79 428	0.23 393	0.19 403	0.20 300	0.16 227	0.21 342	0.19 328

GEStereo_RVC	0.55 379	0.29 380	0.63 382	0.49 407	0.31 373	0.70 375	0.54 434	1.22 461	0.92 378	0.82 336	0.85 282	0.85 361	0.63 353	0.90 418	0.65 397	0.24 405	0.16 352	0.19 270	0.16 227	0.21 342	0.22 387

psm_up	0.55 379	0.26 337	0.47 268	0.49 407	0.32 389	0.65 359	0.56 444	1.04 379	0.82 314	0.82 336	0.88 301	1.01 415	0.94 476	0.74 347	0.61 386	0.21 350	0.25 459	0.26 428	0.23 414	0.21 342	0.20 351

psmorigin	0.82 463	0.51 483	2.09 537	0.49 407	0.41 454	0.85 429	0.50 408	1.04 379	0.88 350	1.45 506	1.43 476	1.50 503	1.06 492	1.22 486	0.97 474	0.31 463	0.32 501	0.27 441	0.27 460	0.33 458	0.42 499

aanetorigin	0.83 469	0.56 496	1.87 534	0.49 407	0.38 436	0.56 296	0.66 467	0.70 232	1.00 416	2.42 544	2.02 517	1.31 474	1.18 504	0.93 434	1.13 496	0.20 333	0.18 389	0.20 300	0.19 333	0.27 422	0.30 448

FAT-Stereo	0.73 446	0.33 406	0.75 439	0.49 407	0.37 427	0.71 380	0.59 451	1.36 499	1.30 496	1.03 456	1.40 469	1.59 512	1.15 500	0.87 407	0.86 443	0.28 446	0.28 478	0.28 449	0.23 414	0.28 426	0.38 490

FADNet-RVC-Resample	0.56 390	0.33 406	1.16 492	0.49 407	0.34 409	0.71 380	0.43 366	1.01 369	0.93 384	0.82 336	0.87 293	0.74 324	0.67 380	0.73 340	0.45 315	0.18 280	0.18 389	0.26 428	0.27 460	0.26 411	0.27 425

ADCP+	1.06 501	0.35 417	1.51 526	0.49 407	0.51 496	1.45 512	0.55 438	1.25 477	1.03 428	1.16 481	1.15 420	1.10 444	1.07 494	1.56 512	6.75 565	0.19 310	0.16 352	0.23 379	0.21 380	0.28 426	0.21 369

DLCB_ROB	0.58 404	0.28 368	0.47 268	0.49 407	0.32 389	0.77 399	0.50 408	0.99 356	0.92 378	1.04 457	1.14 414	1.21 461	0.69 390	0.88 410	0.69 407	0.20 333	0.20 415	0.22 357	0.22 398	0.21 342	0.18 295

WCMA_ROB	1.14 509	0.36 422	0.76 444	0.49 407	0.44 473	1.23 496	0.67 469	1.11 408	1.23 480	2.84 552	3.95 558	3.28 547	1.83 539	1.25 489	0.99 478	0.44 512	0.34 509	0.34 479	0.37 497	0.41 492	0.40 495

AIO-test1	0.38 199	0.18 87	0.38 142	0.50 421	0.24 183	0.46 241	0.30 153	0.70 232	1.19 473	0.40 119	0.71 200	0.45 160	0.29 129	0.53 162	0.27 121	0.15 159	0.13 256	0.19 270	0.21 380	0.13 79	0.17 277

rvit_0105_6	0.38 199	0.28 368	0.64 387	0.50 421	0.30 351	0.39 192	0.38 300	0.51 98	0.67 223	0.40 119	0.45 105	0.50 184	0.41 226	0.54 168	0.36 239	0.27 436	0.26 465	0.24 396	0.21 380	0.22 364	0.16 257

rvit_0105_5	0.42 245	0.31 394	0.73 430	0.50 421	0.29 336	0.44 228	0.42 359	0.61 152	0.74 262	0.51 157	0.51 134	0.60 240	0.47 258	0.57 196	0.38 264	0.27 436	0.25 459	0.25 409	0.23 414	0.22 364	0.18 295

rvit_0105_4	0.41 238	0.29 380	0.71 422	0.50 421	0.29 336	0.41 210	0.41 349	0.55 118	0.73 255	0.45 136	0.48 118	0.55 203	0.44 244	0.57 196	0.36 239	0.28 446	0.26 465	0.25 409	0.22 398	0.23 381	0.18 295

CroCo-Stereo Lap2	0.28 80	0.24 294	0.39 161	0.50 421	0.29 336	0.20 5	0.31 176	0.49 88	0.38 108	0.24 23	0.27 37	0.46 168	0.31 151	0.39 58	0.30 162	0.14 98	0.15 320	0.16 146	0.13 138	0.16 209	0.15 211

Wz-Net-LNSev	0.71 440	0.51 483	1.36 519	0.50 421	0.41 454	1.15 484	0.69 479	1.21 453	1.07 451	1.02 448	1.12 402	1.08 437	0.87 458	0.89 416	0.89 462	0.24 405	0.22 433	0.21 342	0.19 333	0.26 411	0.26 415

Wz-Net-MNSev	0.76 449	0.40 451	1.34 514	0.50 421	0.40 447	1.44 511	0.83 504	1.15 429	1.16 467	1.25 496	1.20 434	1.13 454	0.81 441	1.16 475	1.00 481	0.22 376	0.19 403	0.24 396	0.23 414	0.28 426	0.26 415

IIG-Stereo	0.43 255	0.21 197	0.44 227	0.50 421	0.25 215	0.44 228	0.21 35	0.71 240	0.76 273	0.83 348	0.95 329	0.83 355	0.43 234	0.90 418	0.35 223	0.15 159	0.12 189	0.19 270	0.14 169	0.15 169	0.11 64

Anonymous3	0.46 282	0.34 411	0.86 462	0.50 421	0.37 427	0.81 414	0.50 408	0.72 244	0.65 217	0.51 157	0.65 181	0.45 160	0.45 249	0.64 277	0.38 264	0.24 405	0.24 451	0.22 357	0.21 380	0.23 381	0.23 394

HGLStereo	0.56 390	0.28 368	0.57 357	0.50 421	0.37 427	0.80 409	0.45 378	1.02 372	0.78 290	0.86 366	1.14 414	0.89 381	0.82 445	0.76 357	0.73 418	0.21 350	0.20 415	0.19 270	0.18 303	0.19 302	0.21 369

DMCA-RVC	0.51 350	0.30 389	0.59 362	0.50 421	0.32 389	0.54 278	0.38 300	0.86 305	0.68 228	0.94 415	0.86 285	0.91 388	0.68 386	0.70 325	0.59 379	0.23 393	0.18 389	0.31 466	0.23 414	0.26 411	0.19 328

ADCL	1.04 496	0.38 439	1.35 515	0.50 421	0.39 442	1.61 521	0.89 512	1.29 484	1.39 504	1.29 498	1.50 486	1.24 464	1.24 509	1.37 505	4.87 558	0.21 350	0.19 403	0.25 409	0.25 439	0.29 430	0.27 425

ADCRef	0.80 459	0.43 459	1.32 512	0.50 421	0.45 477	1.07 469	0.51 423	1.07 392	0.98 405	1.17 482	1.42 473	0.87 372	0.91 465	0.85 400	3.19 546	0.18 280	0.16 352	0.23 379	0.23 414	0.22 364	0.21 369

PA-Net	0.67 429	0.43 459	0.83 455	0.50 421	0.53 501	0.94 442	0.68 474	1.10 402	1.14 465	0.80 314	0.88 301	0.87 372	0.77 430	1.02 453	0.88 452	0.24 405	0.41 523	0.29 457	0.44 516	0.26 411	0.34 472
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DRN-Test	0.66 424	0.32 398	0.66 399	0.50 421	0.39 442	1.15 484	0.61 458	1.49 516	1.01 420	1.12 477	1.08 391	1.06 430	0.69 390	0.77 364	0.94 468	0.23 393	0.17 372	0.26 428	0.25 439	0.25 404	0.21 369

PWC_ROB	0.87 473	0.52 490	1.28 506	0.50 421	0.32 389	0.91 437	0.37 278	1.36 499	1.46 511	1.61 516	2.59 534	1.16 459	1.01 488	1.34 499	1.40 512	0.25 416	0.18 389	0.28 449	0.20 358	0.29 430	0.28 432

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 53	0.31 394	0.24 5	0.51 437	0.19 50	0.29 88	0.22 44	0.40 50	0.37 103	0.26 32	0.24 25	0.24 43	0.31 151	0.44 96	0.22 27	0.14 98	0.09 22	0.12 22	0.09 9	0.14 123	0.10 28

TestStereo1	0.43 255	0.23 257	0.41 183	0.51 437	0.24 183	0.34 149	0.40 334	0.77 273	0.90 366	0.68 243	0.96 333	0.48 176	0.46 254	0.91 425	0.32 179	0.16 209	0.13 256	0.18 230	0.15 195	0.14 123	0.13 144

RAFT+CT+SA	0.39 215	0.23 257	0.36 114	0.51 437	0.27 287	0.29 88	0.46 382	0.75 263	0.80 301	0.51 157	0.89 305	0.41 134	0.40 220	0.78 368	0.32 179	0.14 98	0.11 134	0.18 230	0.18 303	0.15 169	0.14 188

SA-5K	0.43 255	0.23 257	0.41 183	0.51 437	0.24 183	0.34 149	0.40 334	0.77 273	0.90 366	0.68 243	0.96 333	0.48 176	0.46 254	0.91 425	0.32 179	0.16 209	0.13 256	0.18 230	0.15 195	0.14 123	0.13 144

XX-TBD	0.32 118	0.53 493	0.26 14	0.51 437	0.20 74	0.37 172	0.24 73	0.40 50	0.73 255	0.54 170	0.69 195	0.31 65	0.25 75	0.32 19	0.27 121	0.16 209	0.10 51	0.12 22	0.09 9	0.13 79	0.11 64

sCroCo_RVC	0.35 149	0.28 368	0.69 413	0.51 437	0.39 442	0.41 210	0.31 176	0.49 88	0.45 146	0.31 59	0.48 118	0.38 114	0.32 156	0.46 113	0.32 179	0.21 350	0.22 433	0.19 270	0.19 333	0.21 342	0.20 351

RAFT + AFF	0.53 365	0.29 380	0.75 439	0.51 437	0.32 389	0.63 345	0.60 453	1.00 360	0.91 373	0.78 308	0.87 293	0.83 355	0.58 324	0.80 374	0.47 332	0.17 248	0.20 415	0.23 379	0.22 398	0.18 268	0.18 295

GwcNet	0.69 434	0.36 422	1.10 486	0.51 437	0.42 460	1.08 473	0.50 408	1.21 453	1.16 467	1.00 440	1.37 463	1.06 430	0.79 437	0.92 428	0.94 468	0.25 416	0.24 451	0.24 396	0.22 398	0.23 381	0.26 415

GANet	0.70 436	0.37 429	0.55 347	0.51 437	0.34 409	0.94 442	0.96 519	1.08 396	0.94 391	1.04 457	1.98 515	1.13 454	0.88 462	1.12 471	0.66 400	0.25 416	0.26 465	0.27 441	0.22 398	0.31 445	0.22 387

TDLM	0.57 397	0.33 406	0.49 300	0.51 437	0.30 351	0.66 362	0.73 494	1.03 376	1.01 420	0.82 336	1.10 397	0.84 359	0.70 403	0.86 405	0.58 374	0.28 446	0.17 372	0.25 409	0.22 398	0.26 411	0.19 328

StereoDRNet	0.64 420	0.33 406	0.68 407	0.51 437	0.43 466	1.03 462	0.53 430	1.47 513	0.99 410	1.10 474	0.87 293	1.07 435	0.71 407	0.82 380	0.88 452	0.23 393	0.19 403	0.25 409	0.23 414	0.27 422	0.19 328

NaN_ROB	0.69 434	0.44 464	0.69 413	0.51 437	0.33 400	0.97 450	1.06 526	1.22 461	1.19 473	1.24 495	0.96 333	1.08 437	0.78 435	1.20 480	0.67 403	0.24 405	0.30 487	0.23 379	0.24 430	0.23 381	0.25 409

zh-mn7	1.08 505	0.65 508	4.00 555	0.52 449	0.38 436	1.16 487	0.62 460	1.15 429	1.77 528	1.74 524	2.31 521	1.17 460	0.91 465	2.10 538	1.77 521	0.24 405	0.21 425	0.22 357	0.22 398	0.25 404	0.28 432

w-ln-seven-2	0.76 449	0.43 459	2.32 541	0.52 449	0.38 436	0.90 436	0.65 465	1.11 408	1.12 461	1.19 486	1.28 447	1.09 440	0.99 484	1.07 461	0.87 449	0.20 333	0.19 403	0.23 379	0.22 398	0.26 411	0.22 387

YMNet	0.66 424	0.38 439	0.90 466	0.52 449	0.46 484	1.08 473	0.49 403	1.00 360	0.77 280	1.18 484	1.29 451	1.12 448	0.74 416	0.85 400	0.86 443	0.27 436	0.31 496	0.25 409	0.25 439	0.24 394	0.23 394

YMNet_1	0.66 424	0.38 439	0.90 466	0.52 449	0.46 484	1.08 473	0.49 403	1.00 360	0.77 280	1.18 484	1.29 451	1.12 448	0.74 416	0.85 400	0.86 443	0.27 436	0.31 496	0.25 409	0.25 439	0.24 394	0.23 394

rvit_stereo_ft	0.33 128	0.25 318	0.47 268	0.52 449	0.32 389	0.33 139	0.47 389	0.49 88	0.50 162	0.34 80	0.41 95	0.41 134	0.32 156	0.48 130	0.34 206	0.22 376	0.14 290	0.19 270	0.18 303	0.19 302	0.14 188

test_5	0.43 255	0.24 294	0.43 215	0.52 449	0.28 310	0.28 76	0.42 359	0.72 244	0.82 314	0.62 195	0.91 312	0.72 307	0.55 306	0.79 373	0.35 223	0.14 98	0.11 134	0.18 230	0.18 303	0.18 268	0.16 257

OMP-Stereo	0.42 245	0.22 236	0.46 256	0.52 449	0.24 183	0.36 167	0.25 81	0.71 240	0.78 290	0.77 304	0.64 178	0.89 381	0.39 214	0.91 425	0.35 223	0.15 159	0.12 189	0.20 300	0.15 195	0.15 169	0.12 109

edge stereo	0.76 449	0.38 439	0.74 435	0.52 449	0.43 466	0.80 409	0.53 430	1.28 483	1.06 445	1.28 497	1.38 468	1.81 517	1.11 497	1.08 464	0.85 442	0.33 482	0.32 501	0.41 503	0.28 466	0.32 451	0.36 479

RTSC	0.87 473	0.48 471	1.23 502	0.52 449	0.37 427	1.13 481	0.50 408	1.34 493	1.79 529	1.51 510	1.24 440	1.12 448	0.81 441	1.62 516	2.16 533	0.25 416	0.19 403	0.23 379	0.24 430	0.30 439	0.31 456

XPNet_ROB	0.70 436	0.35 417	0.68 407	0.52 449	0.40 447	0.79 406	0.85 510	1.16 436	0.94 391	1.33 501	1.15 420	1.38 490	0.83 450	1.03 455	0.90 464	0.32 474	0.25 459	0.26 428	0.24 430	0.31 445	0.28 432

z-mn7	1.00 490	0.50 479	1.70 530	0.53 459	0.36 420	1.75 529	0.71 490	1.22 461	2.28 541	0.96 423	2.54 530	1.42 494	0.95 479	2.19 542	1.54 514	0.22 376	0.19 403	0.21 342	0.20 358	0.27 422	0.25 409

rvit_stereo_0075_2	0.47 297	0.37 429	0.70 417	0.53 459	0.46 484	0.43 220	0.36 264	0.81 290	0.67 223	0.55 172	0.74 214	0.59 234	0.43 234	0.63 264	0.43 290	0.32 474	0.23 443	0.35 481	0.25 439	0.30 439	0.25 409

HCRNet	0.44 262	0.34 411	0.41 183	0.53 459	0.26 256	0.53 272	0.29 137	0.83 295	0.63 205	0.71 265	0.81 257	0.77 338	0.50 277	0.66 292	0.36 239	0.24 405	0.16 352	0.24 396	0.20 358	0.21 342	0.18 295

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 429	0.81 522	0.73 430	0.53 459	0.37 427	1.40 505	0.53 430	1.04 379	0.79 299	0.88 384	0.94 320	0.95 399	0.53 288	0.93 434	0.58 374	0.39 503	0.30 487	0.57 526	0.31 481	0.53 517	0.30 448

ADCMid	1.14 509	0.52 490	2.23 540	0.53 459	0.43 466	1.07 469	0.75 496	1.23 466	1.05 438	2.15 538	1.44 479	1.50 503	1.43 520	1.56 512	5.01 559	0.26 426	0.24 451	0.29 457	0.31 481	0.37 479	0.33 465

RYNet	0.72 444	0.35 417	0.64 387	0.53 459	0.67 521	1.31 501	0.67 469	1.20 451	1.18 471	1.05 459	0.87 293	1.27 468	0.93 475	0.93 434	1.27 505	0.22 376	0.16 352	0.26 428	0.23 414	0.40 486	0.39 492

DPSNet	0.99 489	0.42 457	1.88 535	0.53 459	0.41 454	1.59 520	1.26 540	2.21 546	1.43 507	1.10 474	1.11 398	1.46 497	1.95 543	1.34 499	1.26 503	0.34 488	0.25 459	0.25 409	0.21 380	0.46 504	0.37 484

MultiAttention	3.58 559	0.24 294	0.62 372	0.54 466	0.34 409	22.90 579	2.72 569	1.60 528	1.13 462	0.80 314	1.81 507	1.14 457	0.43 234	35.29 587	0.61 386	0.17 248	0.12 189	0.23 379	0.23 414	0.34 464	0.29 439

MSAF-DinoV2	1.04 496	0.38 439	1.32 512	0.54 466	0.29 336	0.89 434	0.72 492	1.52 523	1.24 482	1.05 459	1.41 471	2.98 540	1.49 523	2.74 551	2.83 544	0.22 376	0.14 290	0.20 300	0.22 398	0.32 451	0.32 460

w-ln-seven	0.96 486	0.48 471	2.41 543	0.54 466	0.50 492	1.41 507	0.70 484	1.67 534	1.81 530	1.49 507	1.50 486	1.26 466	0.87 458	1.15 473	1.80 525	0.23 393	0.21 425	0.25 409	0.25 439	0.31 445	0.26 415

rvit_0105_3	0.47 297	0.34 411	0.77 449	0.54 466	0.31 373	0.49 253	0.47 389	0.63 166	0.79 299	0.65 222	0.59 166	0.64 260	0.50 277	0.65 284	0.39 270	0.29 453	0.27 474	0.29 457	0.28 466	0.21 342	0.20 351

ccnet	0.82 463	0.57 498	0.75 439	0.54 466	0.59 515	1.09 476	0.66 467	1.38 502	0.94 391	1.12 477	1.44 479	1.29 471	0.92 470	0.95 443	1.24 501	0.49 520	0.42 525	0.50 521	0.47 522	0.51 512	0.46 511

ADCPNet	1.03 495	0.48 471	2.70 545	0.54 466	0.42 460	1.40 505	0.75 496	1.13 416	1.07 451	1.22 492	1.42 473	1.68 514	1.09 495	1.36 504	3.45 550	0.30 460	0.28 478	0.29 457	0.32 487	0.37 479	0.35 477

LALA_ROB	0.74 447	0.43 459	0.69 413	0.54 466	0.40 447	1.01 457	0.95 518	1.21 453	1.07 451	1.22 492	1.12 402	1.56 509	0.79 437	1.04 457	0.86 443	0.33 482	0.22 433	0.35 481	0.30 474	0.35 469	0.31 456

SACVNet	0.58 404	0.34 411	0.55 347	0.55 473	0.36 420	0.63 345	0.48 397	1.13 416	0.77 280	1.02 448	1.06 385	1.02 420	0.74 416	0.90 418	0.51 349	0.27 436	0.21 425	0.25 409	0.24 430	0.29 430	0.36 479

XX-Stereo	0.37 184	0.17 63	0.45 239	0.55 473	0.36 420	0.38 185	0.20 20	0.60 146	0.30 44	0.46 142	1.30 454	0.73 318	0.26 90	0.56 183	0.26 103	0.16 209	0.11 134	0.17 184	0.16 227	0.14 123	0.10 28

FBW_ROB	0.88 475	0.50 479	0.85 457	0.55 473	0.40 447	1.17 488	0.78 500	1.50 517	1.37 501	1.33 501	1.27 445	1.48 501	1.00 487	2.57 550	0.98 477	0.25 416	0.32 501	0.45 508	0.30 474	0.34 464	0.28 432

ISRNet	0.56 390	0.24 294	0.66 399	0.56 476	0.36 420	0.44 228	0.25 81	0.82 292	0.84 324	1.07 466	1.25 442	0.91 388	0.60 335	0.66 292	0.58 374	0.35 493	0.26 465	0.36 486	0.33 490	0.30 439	0.42 499

Wz-Net-SNSev	0.91 481	0.73 514	2.13 538	0.56 476	0.45 477	0.95 445	1.13 531	1.34 493	1.24 482	1.02 448	1.30 454	1.46 497	0.86 455	1.81 526	1.50 513	0.25 416	0.23 443	0.25 409	0.26 453	0.32 451	0.29 439

APVNet	0.71 440	0.37 429	0.89 465	0.56 476	0.45 477	1.18 490	0.68 474	1.41 507	0.85 332	0.81 327	1.15 420	1.04 424	0.81 441	1.10 468	1.17 497	0.26 426	0.28 478	0.32 472	0.31 481	0.29 430	0.30 448

S-Stereo	0.74 447	0.35 417	0.96 472	0.56 476	0.45 477	0.82 422	0.60 453	1.24 473	1.60 523	0.96 423	1.41 471	1.12 448	0.94 476	0.80 374	1.04 486	0.26 426	0.31 496	0.28 449	0.25 439	0.32 451	0.47 516

ETE_ROB	0.70 436	0.49 475	0.73 430	0.56 476	0.36 420	0.79 406	0.87 511	1.14 425	0.93 384	1.19 486	1.18 429	1.39 491	0.82 445	0.99 444	0.80 430	0.26 426	0.21 425	0.31 466	0.26 453	0.33 458	0.34 472

PSMNet_ROB	0.64 420	0.37 429	0.65 393	0.56 476	0.42 460	0.97 450	0.83 504	1.21 453	0.92 378	0.79 312	1.02 365	1.08 437	0.63 353	0.82 380	0.91 466	0.29 453	0.20 415	0.31 466	0.31 481	0.26 411	0.23 394

zh-sn7	1.09 506	0.75 516	3.23 549	0.57 482	0.42 460	1.11 477	0.89 512	1.19 446	1.27 492	1.41 505	1.98 515	1.25 465	1.47 522	1.99 535	2.62 541	0.26 426	0.26 465	0.26 428	0.27 460	0.35 469	0.30 448

AnyNet_C32	1.16 513	0.62 506	2.40 542	0.57 482	0.55 506	1.41 507	1.34 545	1.18 444	1.24 482	1.49 507	1.42 473	1.39 491	1.20 508	1.55 510	4.82 557	0.29 453	0.28 478	0.29 457	0.34 492	0.38 483	0.42 499

rvit_105_1	0.54 377	0.40 451	0.76 444	0.58 484	0.37 427	0.59 320	0.68 474	0.70 232	0.94 391	0.82 336	0.69 195	0.73 318	0.58 324	0.78 368	0.54 364	0.32 474	0.29 483	0.31 466	0.34 492	0.23 381	0.20 351

LMCR-Stereo	0.53 365	0.30 389	0.53 338	0.58 484	0.30 351	0.83 425	0.36 264	1.19 446	0.76 273	0.88 384	1.04 375	0.56 206	0.62 347	0.82 380	0.67 403	0.19 310	0.15 320	0.19 270	0.14 169	0.23 381	0.17 277

DGSMNet	0.76 449	0.55 495	1.29 508	0.58 484	0.62 518	0.94 442	0.70 484	1.26 479	1.11 458	0.83 348	1.24 440	1.00 411	0.71 407	1.03 455	0.81 433	0.34 488	0.29 483	0.41 503	0.40 506	0.57 523	0.55 528

CC-Net-ROB	0.82 463	0.96 533	0.85 457	0.58 484	0.45 477	1.27 499	0.70 484	1.17 441	1.02 423	0.83 348	1.23 439	0.90 386	0.77 430	1.06 458	0.69 407	0.46 514	0.34 509	1.71 547	0.38 500	0.59 526	0.36 479

TCMNet	0.66 424	0.39 446	0.98 475	0.59 488	0.61 517	0.96 448	0.55 438	1.05 384	0.90 366	0.84 355	1.14 414	0.89 381	0.65 370	0.85 400	1.01 482	0.26 426	0.26 465	0.31 466	0.28 466	0.32 451	0.29 439

stereogan	0.80 459	0.31 394	0.71 422	0.59 488	0.50 492	1.72 528	0.48 397	1.35 496	1.37 501	1.00 440	1.46 484	1.56 509	0.95 479	1.29 493	0.84 438	0.28 446	0.29 483	0.29 457	0.25 439	0.38 483	0.38 490

SHD	0.93 484	0.50 479	1.18 497	0.59 488	0.46 484	0.97 450	0.48 397	1.70 536	2.15 537	1.58 513	1.37 463	1.42 494	1.19 506	1.31 495	1.60 515	0.31 463	0.26 465	0.32 472	0.33 490	0.40 486	0.42 499

ADCS	1.51 531	0.61 503	3.42 550	0.59 488	0.51 496	1.27 499	1.08 529	1.59 527	1.81 530	1.91 532	1.66 498	1.51 506	1.42 519	1.94 533	8.60 567	0.33 482	0.32 501	0.33 477	0.36 496	0.44 497	0.42 499

DANet	0.71 440	0.45 468	0.91 468	0.59 488	0.40 447	0.81 414	0.40 334	0.97 351	0.84 324	1.20 490	1.22 435	1.33 482	0.88 462	1.16 475	1.24 501	0.27 436	0.23 443	0.31 466	0.25 439	0.35 469	0.32 460
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
MSMD_ROB	1.21 516	0.49 475	0.62 372	0.59 488	0.50 492	1.62 523	0.67 469	1.23 466	1.24 482	2.45 545	3.77 552	3.09 544	2.98 558	1.32 496	0.81 433	0.45 513	0.41 523	0.49 519	0.51 531	0.47 506	0.44 506

Nwc_Net	0.78 455	0.38 439	0.73 430	0.60 494	0.55 506	1.05 467	0.55 438	1.67 534	1.05 438	0.88 384	1.86 511	1.40 493	1.09 495	1.10 468	0.87 449	0.30 460	0.25 459	0.36 486	0.38 500	0.29 430	0.29 439

CSAN	0.83 469	0.49 475	0.77 449	0.60 494	0.41 454	1.14 482	1.06 526	1.19 446	1.46 511	1.32 499	1.43 476	1.37 489	1.19 506	1.27 492	0.86 443	0.39 503	0.31 496	0.36 486	0.37 497	0.35 469	0.34 472

FC-DCNN v2	1.65 537	0.51 483	0.65 393	0.61 496	0.49 490	1.61 521	0.70 484	1.75 538	1.56 519	4.74 569	4.91 566	6.46 567	3.31 560	1.91 530	1.11 491	0.46 514	0.42 525	0.47 512	0.46 517	0.48 507	0.46 511

NCC-stereo	0.78 455	0.40 451	0.76 444	0.61 496	0.67 521	0.81 414	0.69 479	1.54 525	1.11 458	0.90 395	1.36 460	1.33 482	1.16 501	1.19 478	0.88 452	0.31 463	0.30 487	0.37 491	0.48 524	0.33 458	0.33 465

Abc-Net	0.78 455	0.40 451	0.76 444	0.61 496	0.67 521	0.81 414	0.69 479	1.54 525	1.11 458	0.90 395	1.36 460	1.33 482	1.16 501	1.19 478	0.88 452	0.31 463	0.30 487	0.37 491	0.48 524	0.33 458	0.33 465
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
FC-DCNN	1.59 533	0.51 483	0.66 399	0.61 496	0.49 490	1.56 518	0.70 484	1.66 533	1.53 515	4.64 566	4.62 564	5.85 563	3.34 562	1.84 528	1.11 491	0.46 514	0.42 525	0.47 512	0.46 517	0.48 507	0.46 511

WZ-Net	1.19 515	0.59 500	4.07 556	0.62 500	0.51 496	1.34 502	1.31 544	1.32 489	1.74 527	1.53 512	1.65 496	1.74 516	1.28 513	2.25 544	2.01 530	0.27 436	0.21 425	0.23 379	0.25 439	0.40 486	0.39 492

MDST_ROB	0.91 481	0.27 354	0.85 457	0.63 501	0.41 454	2.53 540	0.71 490	1.60 528	1.13 462	2.83 551	1.73 502	0.97 404	0.69 390	1.61 515	0.73 418	0.25 416	0.22 433	0.32 472	0.28 466	0.25 404	0.24 402

Syn2CoEx	0.71 440	0.51 483	0.95 470	0.64 502	0.45 477	0.91 437	0.53 430	1.48 514	1.13 462	0.93 412	1.35 459	1.02 420	0.99 484	0.92 428	0.80 430	0.30 460	0.27 474	0.28 449	0.24 430	0.23 381	0.24 402

AF-Net	0.81 462	0.39 446	0.68 407	0.64 502	0.54 504	0.91 437	0.51 423	1.61 530	1.31 497	0.96 423	2.02 517	1.46 497	1.26 512	1.11 470	0.99 478	0.32 474	0.24 451	0.39 496	0.27 460	0.30 439	0.25 409

G-Net	0.95 485	0.46 470	1.04 480	0.64 502	0.48 488	2.12 536	0.64 464	1.01 369	0.87 346	1.75 525	2.82 541	1.30 473	1.64 533	1.06 458	0.96 473	0.36 497	0.29 483	0.35 481	0.25 439	0.45 501	0.42 499

AnyNet_C01	1.56 532	1.05 538	7.45 563	0.64 502	0.54 504	1.99 534	1.38 547	1.43 510	1.36 499	1.63 519	1.92 512	1.84 519	1.33 515	2.40 546	4.03 552	0.33 482	0.32 501	0.32 472	0.34 492	0.44 497	0.45 510

NCCL2	0.72 444	0.41 455	0.65 393	0.64 502	0.44 473	0.98 454	1.20 534	1.11 408	1.00 416	0.98 433	0.96 333	1.49 502	0.87 458	0.90 418	0.79 428	0.31 463	0.26 465	0.39 496	0.39 504	0.32 451	0.32 460

RGC	0.79 458	0.59 500	0.71 422	0.65 507	0.65 520	0.92 441	0.58 448	1.29 484	1.05 438	1.07 466	1.45 482	1.47 500	1.03 489	1.21 484	0.88 452	0.32 474	0.30 487	0.48 516	0.40 506	0.37 479	0.37 484

RTS	1.98 543	0.96 533	11.36 568	0.65 507	0.57 512	2.77 546	1.40 548	1.39 503	2.26 539	1.89 529	2.56 531	1.32 479	1.25 510	5.20 564	4.05 553	0.31 463	0.22 433	0.29 457	0.29 472	0.40 486	0.37 484

RTSA	1.98 543	0.96 533	11.36 568	0.65 507	0.57 512	2.77 546	1.40 548	1.39 503	2.26 539	1.89 529	2.56 531	1.32 479	1.25 510	5.20 564	4.05 553	0.31 463	0.22 433	0.29 457	0.29 472	0.40 486	0.37 484

RP	0.76 449	0.36 422	0.63 382	0.66 510	0.58 514	0.80 409	0.55 438	1.14 425	1.22 479	0.97 428	1.65 496	1.43 496	1.32 514	1.01 448	0.84 438	0.33 482	0.30 487	0.36 486	0.30 474	0.34 464	0.34 472

MANE	4.13 563	0.51 483	0.64 387	0.66 510	0.56 509	6.89 567	0.99 522	7.55 571	12.04 570	6.68 572	8.57 573	10.69 572	9.45 571	7.59 571	6.39 563	0.49 520	0.43 529	0.48 516	0.98 552	0.49 509	0.48 519

GANetREF_RVC	0.80 459	0.75 516	0.86 462	0.66 510	0.42 460	1.15 484	0.98 520	1.14 425	1.19 473	1.01 445	1.02 365	1.10 444	0.90 464	1.15 473	0.76 423	0.48 518	0.39 520	0.57 526	0.38 500	0.63 527	0.46 511
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
MFN_U_SF_RVC	1.09 506	0.59 500	1.97 536	0.67 513	0.44 473	1.93 533	0.60 453	1.85 539	1.36 499	1.61 516	1.54 491	1.95 525	1.37 516	1.64 519	1.73 518	0.40 507	0.37 514	0.45 508	0.48 524	0.44 497	0.44 506

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 494	0.57 498	1.51 526	0.67 513	0.50 492	2.57 541	1.66 555	1.20 451	1.43 507	1.38 503	1.57 493	1.33 482	0.92 470	1.64 519	0.88 452	0.37 500	0.39 520	0.46 511	0.60 536	0.41 492	0.40 495

XQC	0.89 477	0.65 508	1.31 510	0.67 513	0.52 500	1.22 494	0.68 474	1.26 479	1.52 514	1.14 480	1.11 398	1.28 470	1.04 491	1.40 507	1.77 521	0.38 501	0.24 451	0.37 491	0.31 481	0.53 517	0.47 516

DeepPrunerF	0.89 477	0.52 490	3.43 551	0.68 516	0.81 527	0.72 387	0.72 492	1.22 461	1.99 535	0.93 412	1.01 357	0.87 372	0.86 455	1.08 464	0.95 471	0.34 488	0.28 478	0.43 505	0.39 504	0.30 439	0.32 460

ELAS	1.63 536	0.61 503	0.95 470	0.68 516	0.55 506	3.01 554	1.55 553	2.39 548	2.33 544	3.64 562	3.89 556	2.75 538	2.90 557	2.15 541	2.27 539	0.52 524	0.45 532	0.50 521	0.48 524	0.54 519	0.52 525
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PASM	0.90 480	0.64 507	1.69 528	0.69 518	0.69 524	0.78 403	0.84 507	1.03 376	1.26 491	1.19 486	1.15 420	1.31 474	0.98 483	1.24 488	1.03 483	0.52 524	0.56 538	0.59 529	0.66 538	0.56 521	0.54 527

GASNet	0.67 429	0.72 513	0.96 472	0.70 519	0.48 488	0.62 336	0.47 389	1.08 396	1.03 428	0.94 415	0.82 261	0.93 395	0.83 450	1.33 497	0.80 430	0.31 463	0.22 433	0.29 457	0.28 466	0.44 497	0.24 402

LSM	4.74 567	0.77 519	10.16 566	0.70 519	56.56 588	1.02 459	1.00 524	1.24 473	1.62 524	2.04 534	2.34 524	1.33 482	1.17 503	1.38 506	1.09 490	0.33 482	0.49 535	0.39 496	0.46 517	0.51 512	10.09 577

ELAS_RVC	1.60 534	0.61 503	1.01 479	0.70 519	0.56 509	2.00 535	1.89 562	1.96 541	2.65 548	3.33 560	3.26 544	3.03 541	3.41 563	2.49 548	2.09 532	0.52 524	0.45 532	0.50 521	0.48 524	0.54 519	0.52 525
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
BEATNet-Init1	15.13 577	0.82 525	50.86 590	0.72 522	0.53 501	38.10 588	7.03 573	11.83 576	14.25 575	29.78 589	30.17 589	48.21 592	22.64 585	26.78 585	18.11 576	0.42 511	0.38 516	0.47 512	0.46 517	0.51 512	0.48 519

FCDSN-DC	1.39 527	0.56 496	0.65 393	0.74 523	0.59 515	1.38 504	0.63 461	1.35 496	1.39 504	3.26 559	4.50 563	4.61 554	2.63 553	1.58 514	1.03 483	0.46 514	0.42 525	0.48 516	0.47 522	0.50 511	0.50 523
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
PVD	1.28 521	0.67 511	1.28 506	0.74 523	0.62 518	1.50 514	0.84 507	1.99 542	2.96 551	2.18 539	2.36 526	1.85 521	1.95 543	1.92 531	1.94 528	0.39 503	0.36 513	0.49 519	0.37 497	0.51 512	0.64 530

PWCDC_ROB	0.89 477	0.49 475	0.80 453	0.74 523	0.40 447	1.03 462	0.39 323	1.33 491	2.35 545	1.02 448	3.77 552	0.81 353	0.92 470	1.20 480	0.90 464	0.34 488	0.22 433	0.24 396	0.20 358	0.34 464	0.29 439

Consistency-Raft	1.01 491	0.81 522	1.24 503	0.84 526	0.97 535	0.81 414	0.84 507	1.30 487	1.59 520	1.05 459	1.68 501	1.12 448	0.91 465	0.92 428	1.11 491	0.65 532	0.74 546	0.79 534	0.90 548	1.06 540	0.79 537

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 522	0.87 527	1.76 532	0.86 527	0.56 509	4.29 561	1.79 560	1.50 517	1.98 534	1.61 516	1.85 510	1.84 519	1.41 518	1.89 529	1.36 508	0.48 518	0.40 522	0.56 525	0.57 534	0.69 529	0.48 519

NVStereoNet_ROB	1.24 518	0.90 529	1.13 490	0.86 527	0.88 528	1.11 477	0.99 522	1.42 508	1.53 515	1.59 515	2.48 528	2.24 530	1.53 524	1.96 534	1.30 506	0.76 537	0.70 543	0.78 533	1.00 553	0.71 530	0.88 541
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
testlalala2	0.36 167	0.18 87	0.45 239	0.89 529	0.53 501	0.44 228	0.26 93	0.61 152	0.49 158	0.68 243	0.56 158	0.44 158	0.24 68	0.34 29	0.31 169	0.15 159	0.12 189	0.14 80	0.10 50	0.13 79	0.13 144

anonymity	0.97 487	0.89 528	1.05 481	0.92 530	1.03 540	0.97 450	0.81 503	1.29 484	0.91 373	1.07 466	0.98 347	1.00 411	0.95 479	1.02 453	0.92 467	0.96 542	0.95 562	0.90 537	0.91 551	0.92 534	0.94 543

SGM+DAISY	1.35 524	0.94 532	1.25 504	0.96 531	1.00 538	1.52 516	1.02 525	1.34 493	1.21 477	2.64 547	2.65 536	2.44 534	1.56 527	1.64 519	1.26 503	0.97 544	0.95 562	0.90 537	0.90 548	0.94 535	0.96 546

MFMNet_re	1.14 509	0.97 536	1.19 498	0.99 532	0.95 533	1.25 498	1.22 537	1.39 503	1.55 517	1.69 523	1.67 500	1.21 461	1.53 524	1.12 471	0.99 478	0.87 541	0.75 550	0.79 534	0.75 542	0.90 532	0.94 543

PDISCO_ROB	0.91 481	0.48 471	1.06 482	0.99 532	0.97 535	1.67 526	0.63 461	1.64 532	1.59 520	1.06 463	1.18 429	1.31 474	0.79 437	1.55 510	0.97 474	0.49 520	0.22 433	0.45 508	0.40 506	0.45 501	0.37 484

UDG	0.88 475	0.82 525	0.67 403	1.00 534	0.96 534	1.02 459	0.57 447	1.13 416	0.99 410	0.90 395	0.97 346	1.31 474	0.99 484	0.85 400	0.84 438	0.54 529	0.32 501	1.77 548	0.40 506	0.94 535	0.66 531

PSMNet-RUCA	0.76 449	0.75 516	1.08 485	1.01 535	0.90 529	0.69 370	0.50 408	1.11 408	1.03 428	0.78 308	1.11 398	0.80 350	0.72 411	0.88 410	0.63 392	0.53 528	0.27 474	0.76 532	0.46 517	0.66 528	0.47 516

SPS-STEREO	1.25 519	0.93 530	1.06 482	1.04 536	1.03 540	1.41 507	0.91 516	1.51 520	1.19 473	2.09 536	1.83 508	1.94 524	1.39 517	1.62 516	1.39 511	0.97 544	0.94 561	0.90 537	0.89 547	0.96 537	0.96 546
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SAMSARA	1.07 503	0.65 508	1.19 498	1.06 537	0.90 529	1.76 530	1.76 559	1.46 512	1.44 509	1.51 510	1.16 425	2.00 526	1.14 499	1.48 508	1.31 507	0.39 503	0.44 531	0.35 481	0.38 500	0.49 509	0.49 522

SQANet	0.82 463	0.74 515	0.67 403	1.13 538	0.98 537	1.11 477	0.47 389	1.07 392	0.83 319	0.91 400	1.05 379	1.03 422	0.74 416	1.01 448	0.64 395	0.61 531	0.24 451	1.03 540	0.35 495	1.18 542	0.58 529

JetBlue	2.78 552	1.26 543	7.04 562	1.16 539	1.48 547	8.00 569	6.02 572	2.60 549	1.92 533	2.12 537	2.64 535	3.34 549	3.05 559	6.49 567	3.39 548	0.78 538	0.76 551	0.75 531	0.76 543	0.97 538	1.18 558

DDUNet	1.06 501	2.56 568	0.68 407	1.21 540	1.26 545	1.03 462	0.69 479	1.11 408	0.94 391	0.96 423	1.22 435	1.27 468	0.82 445	0.93 434	0.72 417	0.84 539	0.38 516	1.99 551	0.60 536	1.10 541	0.85 539

MADNet+	2.23 549	2.43 565	10.85 567	1.22 541	0.91 531	2.76 545	1.40 548	2.12 545	1.67 526	1.32 499	1.74 504	1.86 522	1.74 535	6.25 566	4.41 556	0.65 532	0.64 541	0.58 528	0.54 533	0.80 531	0.76 534

WAO-7	1.90 541	1.20 541	1.35 515	1.27 542	1.06 543	2.84 548	1.56 554	3.23 556	3.06 554	2.23 540	3.33 548	3.17 545	2.28 548	3.12 552	2.21 534	1.02 546	0.91 557	1.06 541	1.03 556	1.04 539	0.97 549

CAS	0.34 134	0.13 2	0.25 10	1.28 543	0.30 351	0.46 241	0.38 300	0.48 85	0.47 155	0.34 80	0.52 143	0.24 43	0.19 25	0.29 7	0.27 121	0.69 534	0.08 2	0.12 22	0.08 1	0.12 44	0.15 211

otaku	1.04 496	0.93 530	0.88 464	1.33 544	1.05 542	1.66 524	0.70 484	1.40 506	1.18 471	1.08 470	1.32 457	1.33 482	0.91 465	1.23 487	0.76 423	0.72 535	0.46 534	1.24 543	0.50 529	1.40 543	0.75 533

Ntro	1.09 506	0.97 536	0.91 468	1.44 545	1.19 544	1.69 527	0.80 502	1.35 496	1.25 488	1.00 440	1.29 451	1.31 474	0.97 482	1.26 490	0.84 438	0.84 539	0.43 529	1.36 544	0.50 529	1.56 544	0.78 535

GCST	0.83 469	1.22 542	0.74 435	1.58 546	1.01 539	1.06 468	0.23 59	0.78 279	0.78 290	0.97 428	0.65 181	0.78 340	0.35 177	0.92 428	0.34 206	0.96 542	0.65 542	1.20 542	0.81 545	0.91 533	0.70 532

PWCK	1.92 542	1.66 557	3.12 548	1.65 547	0.91 531	2.84 548	2.26 565	2.10 544	2.41 546	2.36 543	2.31 521	2.22 529	1.82 537	3.43 555	2.03 531	1.61 559	0.71 545	1.51 545	0.82 546	1.69 546	0.91 542

WAO-6	2.04 546	1.50 550	1.16 492	1.70 548	1.67 553	2.69 542	1.44 551	3.06 553	3.63 559	1.98 533	3.27 545	3.54 552	2.07 546	2.36 545	2.22 536	1.31 554	0.91 557	2.04 556	1.22 563	1.73 548	1.27 560

ACVNet_2	1.65 537	1.27 544	1.41 522	1.75 549	1.62 549	2.22 537	1.20 534	2.30 547	2.62 547	1.78 526	2.56 531	3.03 541	1.61 530	1.54 509	1.12 495	1.06 547	0.58 540	1.82 549	0.70 541	1.82 549	0.96 546

WAO-8	2.92 553	1.55 552	1.35 515	1.79 550	1.63 551	5.23 563	1.22 537	4.58 566	12.56 572	2.84 552	4.07 560	4.83 557	2.72 555	3.49 556	2.25 537	1.27 549	0.91 557	1.99 551	1.15 561	1.86 550	1.15 554

Venus	2.92 553	1.55 552	1.35 515	1.79 550	1.63 551	5.23 563	1.22 537	4.58 566	12.56 572	2.84 552	4.06 559	4.83 557	2.72 555	3.49 556	2.25 537	1.27 549	0.91 557	1.99 551	1.15 561	1.86 550	1.15 554

RainbowNet	1.35 524	1.49 549	1.19 498	1.88 552	1.45 546	1.48 513	1.07 528	1.61 530	1.55 517	1.20 490	1.59 494	1.54 507	1.13 498	1.34 499	0.97 474	1.36 555	0.70 543	1.82 549	0.79 544	1.71 547	1.07 552

ACVNet-4b	1.35 524	1.31 545	1.10 486	1.90 553	1.59 548	1.92 532	0.77 498	1.52 523	1.62 524	1.05 459	1.60 495	2.11 528	0.94 476	1.64 519	0.77 427	1.30 552	0.35 511	2.03 555	0.67 539	1.88 553	0.84 538

ACVNet_1	1.46 529	1.33 546	1.12 489	1.91 554	1.62 549	1.83 531	0.98 520	2.00 543	1.85 532	1.39 504	1.53 490	2.32 532	1.53 524	1.34 499	1.11 491	1.30 552	0.50 536	2.06 557	0.58 535	1.93 555	0.95 545

LVE	2.12 548	1.44 548	1.36 519	1.99 555	1.78 554	2.75 544	1.79 560	2.82 550	3.95 561	1.90 531	4.33 562	3.52 551	1.81 536	2.24 543	1.74 519	1.74 561	0.87 555	2.06 557	1.13 559	1.91 554	1.35 561

Dean	1.98 543	1.36 547	1.36 519	2.12 556	1.81 556	2.74 543	1.36 546	3.37 560	3.80 560	2.08 535	3.32 547	3.21 546	1.82 537	1.71 523	1.67 516	1.27 549	0.77 552	1.99 551	0.90 548	1.86 550	1.03 551

IMH-64-1	1.86 539	1.62 554	1.16 492	2.20 557	1.89 557	2.33 538	1.30 541	2.89 551	2.29 542	1.66 520	2.80 539	2.49 535	1.61 530	2.10 538	1.78 523	1.60 557	0.74 546	2.43 561	1.02 554	2.12 556	1.17 556

IMH-64	1.86 539	1.62 554	1.16 492	2.20 557	1.89 557	2.33 538	1.30 541	2.89 551	2.29 542	1.66 520	2.80 539	2.49 535	1.61 530	2.10 538	1.78 523	1.60 557	0.74 546	2.43 561	1.02 554	2.12 556	1.17 556

IMH	2.04 546	1.62 554	1.20 501	2.20 557	1.89 557	2.91 553	1.30 541	3.11 554	3.03 552	1.81 527	3.35 549	3.03 541	1.90 540	2.48 547	1.80 525	1.66 560	0.77 552	2.45 563	1.04 557	2.15 558	1.19 559

test_for_model	0.82 463	3.60 572	0.39 161	2.35 560	2.07 560	0.39 192	0.28 127	0.42 60	0.45 146	0.71 265	0.31 63	0.30 58	0.27 101	0.34 29	0.25 74	0.34 488	0.11 134	0.13 51	0.09 9	3.49 571	0.18 295

JetRed	5.27 568	5.84 573	12.81 571	2.36 561	2.83 570	12.23 574	10.50 575	4.46 565	3.60 557	3.86 563	3.83 554	4.85 559	4.18 566	6.78 568	11.96 571	2.17 567	2.96 572	2.18 559	1.97 568	3.38 570	2.68 571

DPSimNet_ROB	3.58 559	2.45 566	8.57 564	2.53 562	2.37 564	2.88 551	3.77 571	3.14 555	3.23 555	4.71 568	3.86 555	4.68 555	4.87 568	4.07 562	5.62 560	2.33 569	2.33 570	2.47 564	2.52 570	2.51 563	2.64 570

TorneroNet	4.53 566	1.89 559	1.48 525	2.55 563	2.27 562	13.78 576	1.69 557	4.84 570	23.73 586	2.89 555	7.70 572	7.06 568	2.69 554	4.26 563	3.42 549	1.84 563	0.77 552	2.68 567	1.13 559	2.42 561	1.47 563

DispFullNet	1.60 534	2.63 569	2.75 546	2.56 564	1.79 555	1.24 497	0.47 389	1.37 501	1.45 510	1.87 528	1.50 486	1.55 508	2.46 549	2.04 537	1.04 486	0.59 530	0.18 389	2.32 560	0.68 540	2.29 559	1.14 553

TorneroNet-64	3.44 556	1.86 558	1.42 523	2.58 565	2.28 563	6.87 566	1.68 556	4.70 568	12.03 569	2.31 542	5.59 570	8.25 569	2.55 552	3.97 561	2.73 542	1.81 562	0.74 546	2.57 565	1.07 558	2.35 560	1.44 562

KSHMR	2.57 550	1.93 560	1.69 528	2.63 566	2.42 565	2.86 550	2.07 563	3.27 558	6.50 565	2.49 546	3.36 550	3.41 550	1.92 541	2.49 548	1.94 528	2.13 566	1.40 567	2.79 570	1.50 566	2.73 564	1.77 564

ktn	2.98 555	2.25 563	1.73 531	2.84 567	2.53 568	3.76 560	2.15 564	3.70 562	5.47 564	2.75 549	5.17 569	5.94 564	2.48 550	3.23 553	2.46 540	2.34 570	1.44 568	2.78 569	2.03 569	2.45 562	2.01 567

notaker	2.76 551	2.29 564	1.80 533	2.96 568	2.58 569	2.90 552	1.75 558	3.24 557	3.05 553	2.78 550	4.24 561	6.15 566	2.51 551	3.34 554	2.75 543	2.31 568	1.18 565	3.00 571	1.65 567	2.84 567	1.97 565

UNDER WATER	3.46 557	2.07 562	3.64 553	3.09 569	2.48 566	3.75 559	2.42 567	3.31 559	13.77 574	2.90 556	2.95 542	5.84 562	3.69 564	3.69 558	3.48 551	2.07 565	1.11 564	2.70 568	1.40 564	2.84 567	1.98 566

HanzoNet	6.76 571	2.45 566	4.22 557	3.19 570	2.94 571	3.62 558	2.28 566	4.79 569	7.20 566	14.00 579	13.19 578	17.49 579	22.30 584	13.25 575	6.19 562	4.20 573	1.93 569	3.10 572	2.56 571	3.35 569	2.88 572

UNDER WATER-64	3.53 558	2.01 561	3.94 554	3.22 571	2.49 567	5.41 565	2.60 568	3.43 561	12.41 571	3.03 557	2.68 537	6.07 565	4.04 565	3.79 560	3.33 547	2.02 564	1.24 566	2.63 566	1.46 565	2.78 565	2.08 568

tt	6.20 569	0.20 160	5.89 560	3.55 572	2.07 560	11.26 572	19.21 576	11.74 575	5.46 563	2.69 548	2.04 519	4.87 560	6.25 569	3.70 559	7.09 566	8.32 578	11.17 582	4.93 575	5.41 577	5.74 573	2.37 569

MADNet++	4.03 561	2.70 570	3.44 552	3.72 573	3.44 572	4.44 562	3.52 570	3.95 564	3.61 558	4.46 564	4.98 567	4.10 553	4.58 567	7.00 569	5.89 561	3.74 572	3.67 573	3.27 573	2.71 572	3.70 572	3.66 573

PML	40.80 593	29.24 585	11.87 570	7.20 574	14.47 573	92.13 593	213.69 594	7.63 572	23.35 585	74.72 593	190.14 594	50.17 593	26.15 586	21.39 580	12.70 572	8.76 579	2.92 571	8.45 579	3.25 574	13.26 578	4.42 574

DGTPSM_ROB	12.07 574	8.00 574	20.99 573	8.93 575	16.78 575	10.67 570	30.87 580	9.01 573	15.16 576	6.50 570	15.41 582	9.04 570	14.85 575	9.25 572	21.67 579	4.57 574	8.57 577	5.08 576	9.28 578	5.90 574	10.95 578

DPSMNet_ROB	12.08 575	8.00 574	21.00 574	8.97 576	16.79 576	10.67 570	30.89 581	9.02 574	15.17 577	6.51 571	15.41 582	9.04 570	14.85 575	9.27 573	21.67 579	4.58 575	8.57 577	5.09 578	9.29 579	5.90 574	10.95 578

USTest	12.99 576	14.18 578	20.00 572	16.24 577	14.97 574	20.80 578	31.95 582	16.20 579	10.91 568	8.79 574	9.48 574	13.94 574	10.50 572	16.11 576	21.44 578	3.17 571	4.82 574	5.08 576	5.36 576	8.81 576	7.13 575

TCMNet-wrong-test	8.97 572	10.42 577	8.74 565	19.56 578	17.61 577	12.53 575	9.01 574	13.59 577	2.18 538	4.64 566	5.11 568	14.63 575	11.09 573	7.19 570	9.73 568	5.56 577	0.89 556	3.77 574	3.11 573	10.34 577	9.80 576

Anonymous_1	33.25 583	18.26 579	23.92 576	20.54 579	21.28 580	25.59 580	35.94 583	22.01 587	15.57 578	13.33 576	13.49 579	18.08 580	15.29 577	20.36 577	24.60 581	16.28 585	8.84 579	66.59 590	118.00 590	155.73 593	11.23 580

DPSM_ROB	17.78 578	18.63 580	24.31 580	20.90 580	19.47 578	25.97 581	36.21 584	21.23 585	16.24 579	13.38 577	14.06 580	19.18 582	16.30 578	20.78 578	25.67 582	9.38 580	9.23 580	9.49 580	9.82 580	13.51 579	11.91 581

DPSM	17.78 578	18.63 580	24.31 580	20.90 580	19.47 578	25.97 581	36.21 584	21.23 585	16.24 579	13.38 577	14.06 580	19.18 582	16.30 578	20.78 578	25.67 582	9.38 580	9.23 580	9.49 580	9.82 580	13.51 579	11.91 581

HaxPig	31.96 582	37.24 588	34.27 582	24.37 582	24.88 582	18.26 577	19.86 577	20.64 583	28.52 587	35.97 590	38.75 590	25.57 585	28.72 587	33.88 586	34.39 587	35.94 591	38.87 591	37.80 587	40.48 587	39.68 589	41.15 591

LRCNet_RVC	21.24 581	31.15 586	21.41 575	28.98 583	23.82 581	3.13 555	0.60 453	20.96 584	1.59 520	25.58 584	28.15 586	21.99 584	14.79 574	21.94 584	16.41 575	28.89 590	14.87 583	33.53 586	31.28 586	29.51 588	26.16 586

MEDIAN_ROB	37.38 590	40.85 594	40.60 585	32.31 584	31.85 583	27.20 583	24.55 578	29.10 588	33.19 592	42.09 592	41.76 592	33.35 586	34.39 592	39.78 589	37.07 588	43.64 593	44.10 593	44.12 589	43.40 589	41.51 591	42.76 593

AVERAGE_ROB	37.58 591	40.13 593	40.15 584	34.81 585	33.82 584	28.55 587	25.10 579	32.02 589	34.06 593	41.28 591	40.66 591	34.46 587	34.81 593	39.18 588	37.57 589	42.78 592	43.44 592	43.82 588	43.03 588	40.47 590	41.51 592

FlowAnything	35.81 585	37.53 591	48.80 588	42.20 586	39.22 586	52.25 590	73.16 592	42.56 590	32.89 591	26.76 585	28.30 587	38.69 590	33.09 590	41.63 590	51.62 591	18.76 587	18.59 590	19.21 585	19.92 585	27.16 581	23.91 583

CasAABBNet	35.74 584	37.43 589	48.72 587	42.22 587	39.20 585	52.24 589	73.12 591	42.61 591	32.62 589	26.78 586	27.95 584	38.58 588	32.60 588	41.67 591	51.65 592	18.74 586	18.57 588	19.15 583	19.77 583	27.20 582	23.98 584

Selective-RAFT-Error	35.84 586	37.49 590	48.83 589	42.26 588	39.24 587	52.30 591	73.09 590	42.66 592	32.61 588	26.80 587	28.30 587	38.84 591	33.51 591	41.68 592	51.59 590	18.82 588	18.58 589	19.17 584	19.80 584	27.28 583	24.05 585

LSM0	38.95 592	37.60 592	48.58 586	43.57 589	91.06 593	52.57 592	72.57 589	43.17 593	32.63 590	26.97 588	27.97 585	38.65 589	32.94 589	41.86 593	51.78 593	18.89 589	18.41 584	19.13 582	19.63 582	27.29 584	33.77 587

xxxxx1	36.64 587	19.51 582	24.21 577	61.66 590	64.63 590	27.28 584	40.10 586	20.25 580	18.63 582	14.07 580	12.97 575	17.26 576	17.36 580	21.70 581	27.93 584	13.18 582	18.50 585	111.26 591	133.37 591	29.24 585	39.73 588

tt_ll	36.64 587	19.51 582	24.21 577	61.66 590	64.63 590	27.28 584	40.10 586	20.25 580	18.63 582	14.07 580	12.97 575	17.26 576	17.36 580	21.70 581	27.93 584	13.18 582	18.50 585	111.26 591	133.37 591	29.24 585	39.73 588

ff	36.64 587	19.51 582	24.21 577	61.66 590	64.63 590	27.28 584	40.10 586	20.25 580	18.63 582	14.07 580	12.97 575	17.26 576	17.36 580	21.70 581	27.93 584	13.18 582	18.50 585	111.26 591	133.37 591	29.24 585	39.73 588

DLNR_Zeroshot_test	20.09 580	36.28 587	38.04 583	169.85 593	61.80 589	0.23 19	0.20 20	13.88 578	0.37 103	0.44 134	0.66 188	0.43 152	0.21 39	0.62 253	0.28 141	5.46 576	0.10 51	0.15 120	0.11 76	72.60 592	0.11 64

test_example2	176.61 594	205.14 595	198.86 594	188.60 594	190.98 594	152.67 594	170.61 593	94.86 594	123.55 594	178.88 594	179.48 593	158.94 594	141.34 594	192.61 594	198.96 594	203.76 594	236.37 594	164.13 594	173.55 594	218.58 594	160.41 594

ccccc		429.19 596		507.10 595	501.20 595	356.95 595		380.82 595		334.51 595		372.86 595		499.17 595		561.44 595	431.22 595	334.28 595	290.86 595	540.88 595

ASD4		8.86 576

Low-res two-view benchmark