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

asda	0.21 13	0.19 125	0.29 36	0.31 17	0.17 17	0.25 43	0.23 60	0.36 32	0.28 32	0.27 42	0.24 25	0.18 10	0.21 39	0.40 64	0.21 15	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.10 28

asd	0.21 13	0.18 88	0.29 36	0.32 34	0.18 31	0.27 60	0.22 45	0.35 28	0.22 15	0.31 60	0.22 17	0.19 15	0.21 39	0.44 97	0.21 15	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.10 50	0.11 12	0.09 4

qwe	0.22 25	0.18 88	0.28 29	0.31 17	0.18 31	0.29 89	0.21 36	0.38 42	0.32 60	0.35 86	0.30 55	0.20 20	0.20 31	0.43 86	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 88	0.31 55	0.31 17	0.18 31	0.31 116	0.18 10	0.32 15	0.31 49	0.31 60	0.37 88	0.20 20	0.22 46	0.45 101	0.24 58	0.10 10	0.09 22	0.11 1	0.09 9	0.10 3	0.10 28

4.25_new	0.22 25	0.21 198	0.32 66	0.32 34	0.18 31	0.31 116	0.27 110	0.32 15	0.24 21	0.29 52	0.27 37	0.20 20	0.23 58	0.34 30	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	0.21 198	0.32 66	0.32 34	0.18 31	0.31 116	0.27 110	0.32 15	0.24 21	0.29 52	0.27 37	0.20 20	0.23 58	0.34 30	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	0.21 198	0.32 66	0.32 34	0.18 31	0.31 116	0.27 110	0.32 15	0.24 21	0.29 52	0.27 37	0.20 20	0.23 58	0.34 30	0.23 47	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.09 4

4w-stereo	0.21 13	0.19 125	0.31 55	0.31 17	0.17 17	0.29 89	0.19 15	0.31 13	0.21 13	0.31 60	0.24 25	0.20 20	0.24 68	0.41 72	0.22 27	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.10 50	0.11 12	0.09 4

2.5w	0.21 13	0.18 88	0.31 55	0.32 34	0.18 31	0.31 116	0.25 82	0.31 13	0.23 17	0.28 45	0.35 81	0.18 10	0.17 10	0.39 59	0.21 15	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.10 50	0.11 12	0.09 4

2.75w_new	0.21 13	0.18 88	0.28 29	0.29 5	0.17 17	0.23 20	0.34 219	0.36 32	0.28 32	0.34 81	0.26 32	0.17 4	0.22 46	0.36 40	0.23 47	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.10 3	0.09 4

3.25w_new	0.23 39	0.17 64	0.32 66	0.31 17	0.17 17	0.43 221	0.20 20	0.37 34	0.30 44	0.37 97	0.28 47	0.22 30	0.25 75	0.42 80	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 64	0.32 66	0.31 17	0.17 17	0.43 221	0.20 20	0.37 34	0.30 44	0.37 97	0.28 47	0.22 30	0.25 75	0.42 80	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 64	0.30 47	0.31 17	0.19 50	0.43 221	0.24 74	0.35 28	0.24 21	0.31 60	0.27 37	0.17 4	0.22 46	0.37 47	0.20 9	0.10 10	0.07 1	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.09 4

3.5w_stereo	0.22 25	0.18 88	0.29 36	0.30 9	0.18 31	0.27 60	0.23 60	0.37 34	0.28 32	0.31 60	0.26 32	0.22 30	0.26 90	0.50 141	0.24 58	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.09 4

3w_stereo	0.24 45	0.20 161	0.37 131	0.33 46	0.16 7	0.32 133	0.42 360	0.41 57	0.38 109	0.31 60	0.27 37	0.16 2	0.26 90	0.34 30	0.22 27	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.12 44	0.11 64

2w_stereo	0.22 25	0.18 88	0.30 47	0.32 34	0.16 7	0.28 77	0.38 301	0.38 42	0.35 82	0.32 73	0.33 67	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

1w_stereo	0.24 45	0.15 25	0.29 36	0.34 57	0.18 31	0.31 116	0.41 350	0.40 51	0.43 134	0.31 60	0.38 90	0.17 4	0.24 68	0.45 101	0.23 47	0.10 10	0.08 2	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 20	0.19 15	0.44 75	0.33 66	0.36 90	0.30 55	0.16 2	0.18 17	0.43 86	0.19 3	0.11 22	0.09 22	0.11 1	0.09 9	0.10 3	0.10 28

MonSter	0.20 10	0.14 11	0.25 10	0.31 17	0.15 1	0.22 15	0.22 45	0.39 46	0.33 66	0.20 8	0.25 30	0.17 4	0.15 4	0.38 55	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	0.52 154	0.24 58	0.13 59	0.10 51	0.11 1	0.09 9	0.10 3	0.09 4

LoS_RVC	0.27 74	0.16 40	0.27 20	0.32 34	0.30 352	0.44 229	0.34 219	0.41 57	0.33 66	0.31 60	0.51 135	0.29 56	0.32 157	0.36 40	0.28 142	0.11 22	0.10 51	0.11 1	0.08 1	0.11 12	0.19 329

DilatedVolume-Stereo	0.30 107	0.15 25	0.34 98	0.33 46	0.20 74	0.53 273	0.25 82	0.56 121	0.43 134	0.56 176	0.50 126	0.35 94	0.29 129	0.49 135	0.28 142	0.13 59	0.11 135	0.12 22	0.11 77	0.11 12	0.10 28

4.5_new	0.21 13	0.20 161	0.29 36	0.30 9	0.17 17	0.24 29	0.26 94	0.32 15	0.28 32	0.32 73	0.28 47	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	0.20 161	0.29 36	0.30 9	0.17 17	0.24 29	0.26 94	0.32 15	0.28 32	0.32 73	0.28 47	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

monsterstereo	0.22 25	0.14 11	0.26 14	0.34 57	0.18 31	0.21 12	0.20 20	0.37 34	0.35 82	0.33 78	0.40 93	0.19 15	0.18 17	0.45 101	0.21 15	0.11 22	0.09 22	0.12 22	0.09 9	0.13 79	0.08 1

IGEV	0.20 10	0.12 1	0.23 1	0.31 17	0.20 74	0.23 20	0.19 15	0.40 51	0.29 39	0.22 17	0.34 76	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

111111	0.21 13	0.14 11	0.27 20	0.37 127	0.22 114	0.21 12	0.19 15	0.43 69	0.27 28	0.20 8	0.20 12	0.29 56	0.14 1	0.41 72	0.22 27	0.14 98	0.10 51	0.12 22	0.09 9	0.12 44	0.12 109

LG-Stereo_L1	0.18 3	0.13 2	0.28 29	0.30 9	0.20 74	0.20 6	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

MLG-Stereo_test3	0.20 10	0.13 2	0.27 20	0.33 46	0.17 17	0.38 186	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_test2	0.17 1	0.13 2	0.25 10	0.31 17	0.16 7	0.24 29	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

MLG-Stereo_test1	0.18 3	0.13 2	0.27 20	0.33 46	0.17 17	0.24 29	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

GREAT-IGEV	0.22 25	0.15 25	0.31 55	0.29 5	0.22 114	0.21 12	0.26 94	0.33 23	0.31 49	0.20 8	0.30 55	0.22 30	0.22 46	0.47 121	0.22 27	0.11 22	0.09 22	0.12 22	0.09 9	0.13 79	0.10 28

Reg-Stereo(zero)	0.30 107	0.16 40	0.28 29	0.34 57	0.18 31	0.32 133	0.20 20	0.63 167	0.68 229	0.50 155	0.52 144	0.51 189	0.30 145	0.45 101	0.25 75	0.13 59	0.10 51	0.12 22	0.10 50	0.12 44	0.11 64

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 53	0.31 395	0.24 5	0.51 438	0.19 50	0.29 89	0.22 45	0.40 51	0.37 104	0.26 32	0.24 25	0.24 43	0.31 152	0.44 97	0.22 27	0.14 98	0.09 22	0.12 22	0.09 9	0.14 123	0.10 28

FoundationStereo	0.17 1	0.14 11	0.25 10	0.30 9	0.16 7	0.23 20	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

StereoAnything_RVC	0.21 13	0.68 513	0.39 162	0.28 3	0.15 1	0.23 20	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

DEFOM-Stereo	0.22 25	0.15 25	0.26 14	0.33 46	0.20 74	0.61 329	0.21 36	0.30 10	0.31 49	0.23 19	0.19 11	0.18 10	0.18 17	0.41 72	0.22 27	0.12 31	0.10 51	0.12 22	0.09 9	0.11 12	0.11 64

IGEV-Stereo++	0.21 13	0.15 25	0.27 20	0.37 127	0.19 50	0.22 15	0.18 10	0.42 61	0.35 82	0.22 17	0.28 47	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

Pointernet	0.27 74	0.14 11	0.33 81	0.35 91	0.23 154	0.35 159	0.21 36	0.72 245	0.38 109	0.39 114	0.36 84	0.34 85	0.25 75	0.36 40	0.25 75	0.15 159	0.10 51	0.12 22	0.08 1	0.11 12	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 64	0.22 27	0.14 98	0.10 51	0.12 22	0.09 9	0.15 169	0.86 541

WCG-NET（raft）	0.31 113	0.15 25	0.36 115	0.32 34	0.19 50	0.35 159	0.27 110	0.51 99	0.78 291	0.45 137	0.55 156	0.48 177	0.27 101	0.54 169	0.26 104	0.13 59	0.10 51	0.12 22	0.11 77	0.12 44	0.11 64

trnet	0.27 74	0.14 11	0.23 1	0.28 3	0.15 1	0.37 173	0.23 60	0.52 108	0.72 249	0.42 129	0.51 135	0.34 85	0.26 90	0.39 59	0.25 75	0.15 159	0.11 135	0.12 22	0.08 1	0.11 12	0.10 28

MoCha-V2	0.25 53	0.15 25	0.29 36	0.40 222	0.18 31	0.27 60	0.26 94	0.49 89	0.27 28	0.36 90	0.27 37	0.33 81	0.35 178	0.49 135	0.22 27	0.12 31	0.10 51	0.12 22	0.10 50	0.13 79	0.11 64

CAS	0.34 135	0.13 2	0.25 10	1.28 544	0.30 352	0.46 242	0.38 301	0.48 86	0.47 156	0.34 81	0.52 144	0.24 43	0.19 25	0.29 7	0.27 122	0.69 535	0.08 2	0.12 22	0.08 1	0.12 44	0.15 212

CES	0.28 81	0.14 11	0.23 1	0.30 9	0.70 526	0.37 173	0.27 110	0.48 86	0.46 151	0.34 81	0.48 119	0.27 52	0.22 46	0.39 59	0.23 47	0.13 59	0.11 135	0.12 22	0.08 1	0.13 79	0.17 278

TANstereo	0.30 107	0.15 25	0.31 55	0.30 9	0.17 17	0.55 284	0.23 60	0.44 75	0.55 180	0.59 183	0.68 195	0.37 107	0.26 90	0.35 38	0.27 122	0.15 159	0.16 353	0.12 22	0.10 50	0.13 79	0.14 189

XX-TBD	0.32 119	0.53 494	0.26 14	0.51 438	0.20 74	0.37 173	0.24 74	0.40 51	0.73 256	0.54 171	0.69 196	0.31 66	0.25 75	0.32 19	0.27 122	0.16 209	0.10 51	0.12 22	0.09 9	0.13 79	0.11 64

CREStereo	0.28 81	0.15 25	0.24 5	0.27 1	0.17 17	0.37 173	0.25 82	0.51 99	0.72 249	0.42 129	0.51 135	0.32 69	0.26 90	0.38 55	0.25 75	0.16 209	0.11 135	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
PMTNet	0.32 119	0.16 40	0.24 5	0.29 5	0.18 31	0.45 237	0.22 45	0.56 121	0.63 206	0.46 143	0.54 150	0.39 119	0.34 175	0.48 131	0.24 58	0.75 537	0.10 51	0.12 22	0.08 1	0.12 44	0.11 64

pmcnn	1.23 518	0.29 381	0.96 473	0.40 222	0.23 154	0.95 446	0.69 480	1.16 437	1.28 495	1.67 523	2.33 524	11.15 574	0.86 456	0.93 435	0.88 453	0.15 159	0.12 190	0.12 22	0.10 50	0.15 169	0.15 212

AdaDepth	0.22 25	0.17 64	0.32 66	0.37 127	0.18 31	0.34 150	0.22 45	0.33 23	0.23 17	0.21 11	0.21 14	0.20 20	0.20 31	0.56 184	0.21 15	0.10 10	0.10 51	0.13 51	0.10 50	0.11 12	0.12 109

GASTEREO	0.25 53	0.16 40	0.32 66	0.40 222	0.20 74	0.22 15	0.30 154	0.43 69	0.31 49	0.37 97	0.33 67	0.22 30	0.35 178	0.41 72	0.23 47	0.15 159	0.10 51	0.13 51	0.11 77	0.12 44	0.11 64

MSCF	0.25 53	0.16 40	0.33 81	0.39 185	0.20 74	0.20 6	0.31 177	0.43 69	0.31 49	0.36 90	0.33 67	0.23 39	0.35 178	0.36 40	0.23 47	0.15 159	0.10 51	0.13 51	0.11 77	0.13 79	0.11 64

water-stereo	0.28 81	0.14 11	0.29 36	0.35 91	0.19 50	0.36 168	0.23 60	0.62 159	0.38 109	0.39 114	0.62 175	0.41 135	0.35 178	0.28 6	0.27 122	0.14 98	0.13 257	0.13 51	0.12 105	0.12 44	0.10 28

depthmonostereo	0.29 92	0.14 11	0.31 55	0.35 91	0.17 17	0.46 242	0.27 110	0.69 218	0.57 188	0.35 86	0.42 99	0.31 66	0.35 178	0.35 38	0.27 122	0.14 98	0.12 190	0.13 51	0.12 105	0.11 12	0.10 28

LG-Stereo_L2	0.18 3	0.13 2	0.28 29	0.30 9	0.19 50	0.20 6	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

MLG-Stereo	0.18 3	0.13 2	0.27 20	0.34 57	0.15 1	0.27 60	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	0.52 265	0.17 3	0.34 25	0.18 6	0.21 11	0.21 14	0.26 48	0.19 25	0.37 47	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	0.52 265	0.17 3	0.34 25	0.18 6	0.21 11	0.21 14	0.26 48	0.19 25	0.37 47	0.20 9	0.14 98	0.10 51	0.13 51	0.09 9	0.11 12	0.10 28

LGtest1	0.19 7	0.14 11	0.29 36	0.34 57	0.16 7	0.26 47	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

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 39	0.16 40	0.32 66	0.39 185	0.21 95	0.18 4	0.21 36	0.34 25	0.26 27	0.28 45	0.51 135	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

SGD-Stereo	0.22 25	0.15 25	0.27 20	0.31 17	0.15 1	0.29 89	0.20 20	0.37 34	0.29 39	0.24 23	0.29 54	0.21 29	0.27 101	0.36 40	0.25 75	0.16 209	0.09 22	0.13 51	0.10 50	0.13 79	0.10 28

SCV_C0	0.26 64	0.18 88	0.34 98	0.35 91	0.24 183	0.23 20	0.28 128	0.51 99	0.36 90	0.31 60	0.36 84	0.37 107	0.20 31	0.57 197	0.22 27	0.13 59	0.10 51	0.13 51	0.11 77	0.16 209	0.12 109

AIO_rvc	0.23 39	0.16 40	0.32 66	0.34 57	0.19 50	0.26 47	0.33 208	0.40 51	0.22 15	0.26 32	0.24 25	0.34 85	0.15 4	0.51 148	0.24 58	0.12 31	0.09 22	0.13 51	0.10 50	0.12 44	0.10 28

HUF	0.24 45	0.16 40	0.33 81	0.32 34	0.18 31	0.25 43	0.40 335	0.42 61	0.34 69	0.25 28	0.23 19	0.32 69	0.28 115	0.34 30	0.24 58	0.13 59	0.10 51	0.13 51	0.09 9	0.12 44	0.10 28

AIO_test	0.23 39	0.16 40	0.28 29	0.34 57	0.20 74	0.30 101	0.39 324	0.38 42	0.25 26	0.25 28	0.28 47	0.32 69	0.22 46	0.38 55	0.25 75	0.12 31	0.09 22	0.13 51	0.10 50	0.12 44	0.09 4

IGEV-RUCA	0.25 53	0.16 40	0.34 98	0.39 185	0.27 287	0.33 140	0.20 20	0.38 42	0.36 90	0.26 32	0.31 64	0.25 47	0.21 39	0.48 131	0.24 58	0.20 334	0.11 135	0.13 51	0.10 50	0.17 244	0.15 212

castereo	0.28 81	0.16 40	0.32 66	0.35 91	0.21 95	0.40 197	0.42 360	0.50 97	0.66 221	0.26 32	0.41 96	0.37 107	0.36 196	0.33 25	0.24 58	0.13 59	0.09 22	0.13 51	0.10 50	0.11 12	0.10 28

GIP-stereo	0.24 45	0.18 88	0.30 47	0.37 127	0.24 183	0.26 47	0.20 20	0.46 81	0.36 90	0.24 23	0.39 92	0.35 94	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

WCG-NET	0.28 81	0.15 25	0.33 81	0.33 46	0.19 50	0.33 140	0.27 110	0.39 46	0.80 302	0.46 143	0.49 122	0.39 119	0.25 75	0.40 64	0.25 75	0.12 31	0.09 22	0.13 51	0.11 77	0.12 44	0.10 28

test_for_model	0.82 464	3.60 573	0.39 162	2.35 561	2.07 561	0.39 193	0.28 128	0.42 61	0.45 147	0.71 266	0.31 64	0.30 59	0.27 101	0.34 30	0.25 75	0.34 489	0.11 135	0.13 51	0.09 9	3.49 572	0.18 296

IGEV++	0.24 45	0.17 64	0.31 55	0.38 157	0.22 114	0.24 29	0.22 45	0.50 97	0.23 17	0.28 45	0.35 81	0.30 59	0.22 46	0.31 14	0.28 142	0.14 98	0.10 51	0.13 51	0.10 50	0.13 79	0.13 145

UniTT-Stereo	0.27 74	0.17 64	0.37 131	0.40 222	0.27 287	0.30 101	0.28 128	0.39 46	0.31 49	0.29 52	0.46 111	0.27 52	0.25 75	0.47 121	0.34 207	0.17 248	0.13 257	0.13 51	0.12 105	0.14 123	0.12 109

Any-RAFT	0.35 150	0.16 40	0.30 47	0.34 57	0.21 95	0.52 265	0.22 45	0.88 318	0.73 256	0.53 167	0.73 206	0.64 261	0.28 115	0.46 114	0.24 58	0.15 159	0.10 51	0.13 51	0.10 50	0.13 79	0.12 109

LoS	0.29 92	0.15 25	0.30 47	0.29 5	0.18 31	0.33 140	0.29 138	0.51 99	0.72 249	0.34 81	0.52 144	0.41 135	0.28 115	0.47 121	0.28 142	0.15 159	0.11 135	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.
CroCo-Stereo	0.26 64	0.22 237	0.36 115	0.48 393	0.22 114	0.20 6	0.29 138	0.51 99	0.44 140	0.28 45	0.23 19	0.42 145	0.26 90	0.29 7	0.26 104	0.15 159	0.13 257	0.13 51	0.11 77	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
CREStereo++_RVC	0.32 119	0.15 25	0.23 1	0.31 17	0.24 183	0.27 60	0.22 45	0.46 81	0.88 351	0.46 143	0.80 251	0.30 59	0.26 90	0.36 40	0.33 192	0.13 59	0.09 22	0.13 51	0.51 532	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
MLCV	0.47 298	0.24 295	0.61 370	0.37 127	0.17 17	0.61 329	0.33 208	0.80 287	0.87 347	0.94 416	1.13 410	0.72 308	0.43 235	0.89 417	0.51 350	0.13 59	0.10 51	0.13 51	0.11 77	0.14 123	0.12 109

iResNet_ROB	0.52 360	0.21 198	0.53 339	0.37 127	0.21 95	0.61 329	0.29 138	1.51 521	1.32 499	0.90 396	1.02 366	0.80 351	0.62 348	0.76 358	0.43 291	0.16 209	0.12 190	0.13 51	0.09 9	0.15 169	0.18 296

zero-FE	0.25 53	0.15 25	0.30 47	0.35 91	0.29 336	0.19 5	0.20 20	0.35 28	0.31 49	0.26 32	0.27 37	0.29 56	0.29 129	0.33 25	0.24 58	0.17 248	0.10 51	0.14 80	0.10 50	0.64 528	0.12 109

G2L-ROB	0.47 298	0.19 125	0.42 205	0.35 91	0.22 114	0.57 302	0.42 360	1.14 426	0.71 248	0.84 356	0.75 217	1.09 441	0.53 289	0.74 348	0.53 360	0.17 248	0.12 190	0.14 80	0.12 105	0.17 244	0.19 329

G2L-Stereo_test	0.48 310	0.20 161	0.40 174	0.34 57	0.23 154	0.57 302	0.58 449	1.10 403	0.77 281	0.86 367	0.94 321	0.95 400	0.54 301	0.68 314	0.60 383	0.16 209	0.12 190	0.14 80	0.12 105	0.15 169	0.15 212

SCV	0.26 64	0.19 125	0.33 81	0.35 91	0.21 95	0.27 60	0.34 219	0.56 121	0.28 32	0.24 23	0.28 47	0.37 107	0.23 58	0.49 135	0.22 27	0.18 281	0.10 51	0.14 80	0.11 77	0.15 169	0.11 64

castereo++	0.26 64	0.16 40	0.26 14	0.33 46	0.19 50	0.75 393	0.20 20	0.37 34	0.47 156	0.23 19	0.23 19	0.35 94	0.28 115	0.39 59	0.19 3	0.14 98	0.09 22	0.14 80	0.09 9	0.11 12	0.10 28

999	0.27 74	0.16 40	0.35 108	0.36 111	0.24 183	0.31 116	0.27 110	0.49 89	0.38 109	0.26 32	0.30 55	0.39 119	0.23 58	0.63 265	0.25 75	0.13 59	0.10 51	0.14 80	0.12 105	0.12 44	0.14 189

Occ-G	0.26 64	0.14 11	0.28 29	0.34 57	0.20 74	0.27 60	0.34 219	0.41 57	0.31 49	0.29 52	0.43 102	0.49 183	0.25 75	0.47 121	0.28 142	0.13 59	0.11 135	0.14 80	0.11 77	0.12 44	0.12 109

AIO-Stereo	0.25 53	0.18 88	0.34 98	0.37 127	0.18 31	0.28 77	0.30 154	0.48 86	0.27 28	0.29 52	0.30 55	0.32 69	0.17 10	0.52 154	0.23 47	0.12 31	0.10 51	0.14 80	0.11 77	0.13 79	0.10 28

RSM++	0.25 53	0.18 88	0.34 98	0.36 111	0.20 74	0.28 77	0.30 154	0.51 99	0.32 60	0.25 28	0.22 17	0.37 107	0.21 39	0.50 141	0.24 58	0.12 31	0.10 51	0.14 80	0.12 105	0.14 123	0.10 28

RSM	0.25 53	0.18 88	0.33 81	0.36 111	0.20 74	0.27 60	0.34 219	0.51 99	0.27 28	0.26 32	0.23 19	0.39 119	0.21 39	0.56 184	0.22 27	0.12 31	0.10 51	0.14 80	0.11 77	0.14 123	0.10 28

RAFT-Stereo-weight	0.32 119	0.18 88	0.33 81	0.39 185	0.22 114	0.26 47	0.29 138	0.67 200	0.80 302	0.53 167	0.51 135	0.58 220	0.20 31	0.47 121	0.27 122	0.13 59	0.10 51	0.14 80	0.11 77	0.13 79	0.11 64

testlalala2	0.36 168	0.18 88	0.45 240	0.89 530	0.53 502	0.44 229	0.26 94	0.61 153	0.49 159	0.68 244	0.56 159	0.44 159	0.24 68	0.34 30	0.31 170	0.15 159	0.12 190	0.14 80	0.10 50	0.13 79	0.13 145

qqq1	0.49 328	0.23 258	0.62 373	0.34 57	0.20 74	0.62 337	0.34 219	1.21 454	1.02 424	0.81 328	1.01 358	0.71 299	0.65 371	0.84 394	0.34 207	0.19 311	0.15 321	0.14 80	0.12 105	0.15 169	0.14 189

fff1	0.49 328	0.23 258	0.62 373	0.34 57	0.20 74	0.62 337	0.34 219	1.21 454	1.02 424	0.81 328	1.01 358	0.71 299	0.65 371	0.84 394	0.34 207	0.19 311	0.15 321	0.14 80	0.12 105	0.15 169	0.14 189

MSKI-zero shot	0.32 119	0.17 64	0.34 98	0.39 185	0.21 95	0.32 133	0.22 45	0.61 153	0.43 134	0.52 164	0.64 179	0.61 246	0.20 31	0.74 348	0.25 75	0.14 98	0.10 51	0.14 80	0.10 50	0.12 44	0.12 109

testlalala	0.28 81	0.19 125	0.43 216	0.34 57	0.23 154	0.45 237	0.30 154	0.43 69	0.29 39	0.68 244	0.49 122	0.35 94	0.25 75	0.32 19	0.25 75	0.14 98	0.11 135	0.14 80	0.09 9	0.11 12	0.11 64

testlalala_base	0.46 283	0.25 319	0.41 184	0.46 377	0.33 401	0.58 308	0.25 82	0.57 126	0.34 69	0.51 158	0.56 159	0.46 169	0.30 145	0.43 86	0.31 170	1.47 557	0.11 135	0.14 80	0.09 9	1.59 546	0.13 145

GCAP-Stereo	0.28 81	0.19 125	0.40 174	0.38 157	0.19 50	0.38 186	0.23 60	0.57 126	0.41 124	0.45 137	0.49 122	0.39 119	0.27 101	0.33 25	0.23 47	0.14 98	0.12 190	0.14 80	0.11 77	0.12 44	0.11 64

RAFT-Test	0.34 135	0.18 88	0.37 131	0.38 157	0.23 154	0.50 257	0.23 60	0.69 218	0.40 120	0.60 187	0.85 283	0.61 246	0.28 115	0.46 114	0.27 122	0.14 98	0.11 135	0.14 80	0.11 77	0.13 79	0.12 109

anonymousdsp2	0.35 150	0.20 161	0.43 216	0.37 127	0.24 183	0.48 250	0.31 177	0.86 306	0.65 218	0.55 173	0.50 126	0.50 185	0.34 175	0.56 184	0.31 170	0.14 98	0.10 51	0.14 80	0.10 50	0.16 209	0.14 189

Selective-IGEV	0.24 45	0.18 88	0.35 108	0.35 91	0.19 50	0.27 60	0.25 82	0.55 119	0.23 17	0.27 42	0.25 30	0.34 85	0.19 25	0.58 217	0.22 27	0.12 31	0.10 51	0.14 80	0.11 77	0.12 44	0.10 28

Selective-RAFT	0.35 150	0.23 258	0.51 326	0.44 333	0.21 95	0.64 353	0.27 110	0.59 137	0.63 206	0.40 120	0.38 90	0.55 204	0.40 221	0.57 197	0.35 224	0.13 59	0.11 135	0.14 80	0.12 105	0.16 209	0.13 145

MC-Stereo	0.28 81	0.17 64	0.32 66	0.38 157	0.20 74	0.26 47	0.26 94	0.49 89	0.37 104	0.37 97	0.61 172	0.41 135	0.31 152	0.55 174	0.25 75	0.13 59	0.09 22	0.14 80	0.12 105	0.12 44	0.11 64

RCA-Stereo	0.35 150	0.17 64	0.34 98	0.38 157	0.22 114	0.31 116	0.34 219	0.68 210	1.24 483	0.45 137	0.65 182	0.47 172	0.43 235	0.38 55	0.27 122	0.13 59	0.10 51	0.14 80	0.11 77	0.11 12	0.11 64

DCANet-4	0.36 168	0.20 161	0.48 289	0.34 57	0.19 50	0.29 89	0.30 154	0.66 190	0.92 379	0.69 253	0.78 238	0.40 129	0.47 259	0.45 101	0.34 207	0.14 98	0.10 51	0.14 80	0.11 77	0.11 12	0.13 145

fff	0.37 185	0.16 40	0.41 184	0.34 57	0.19 50	0.29 89	0.30 154	0.69 218	1.06 446	0.69 253	0.78 238	0.42 145	0.63 354	0.46 114	0.34 207	0.14 98	0.10 51	0.14 80	0.11 77	0.11 12	0.13 145

ADStereo(finetuned)	0.37 185	0.16 40	0.49 301	0.34 57	0.19 50	0.30 101	0.30 154	0.68 210	0.91 374	0.70 259	0.77 227	0.43 153	0.69 391	0.45 101	0.33 192	0.14 98	0.10 51	0.14 80	0.11 77	0.13 79	0.12 109

iRaft-Stereo_20w	0.39 216	0.19 125	0.57 358	0.37 127	0.27 287	0.31 116	0.24 74	1.44 512	0.29 39	0.69 253	0.53 148	0.60 241	0.42 229	0.83 389	0.27 122	0.14 98	0.11 135	0.14 80	0.13 139	0.15 169	0.13 145

s12784h	0.36 168	0.15 25	0.24 5	0.34 57	0.15 1	0.77 400	0.29 138	0.80 287	0.83 320	0.56 176	0.57 162	0.43 153	0.40 221	0.57 197	0.33 192	0.12 31	0.10 51	0.14 80	0.09 9	0.14 123	0.09 4

raftrobust	0.34 135	0.19 125	0.36 115	0.41 254	0.27 287	0.30 101	0.25 82	0.71 241	0.63 206	0.58 181	0.55 156	0.45 161	0.46 255	0.51 148	0.29 157	0.16 209	0.12 190	0.14 80	0.12 105	0.12 44	0.13 145

DCANet	0.36 168	0.16 40	0.41 184	0.34 57	0.19 50	0.30 101	0.30 154	0.68 210	0.91 374	0.70 259	0.77 227	0.43 153	0.57 316	0.45 101	0.34 207	0.14 98	0.10 51	0.14 80	0.11 77	0.13 79	0.12 109

csc	0.37 185	0.16 40	0.41 184	0.34 57	0.19 50	0.29 89	0.30 154	0.69 218	1.06 446	0.69 253	0.78 238	0.42 145	0.63 354	0.46 114	0.34 207	0.14 98	0.10 51	0.14 80	0.11 77	0.11 12	0.13 145

cscssc	0.37 185	0.16 40	0.41 184	0.34 57	0.19 50	0.29 89	0.30 154	0.69 218	1.06 446	0.69 253	0.78 238	0.42 145	0.63 354	0.46 114	0.34 207	0.14 98	0.10 51	0.14 80	0.11 77	0.11 12	0.13 145

111	0.40 228	0.17 64	0.41 184	0.34 57	0.19 50	0.52 265	0.28 128	0.74 258	1.16 468	0.50 155	0.91 313	0.63 254	0.48 264	0.61 246	0.35 224	0.14 98	0.10 51	0.14 80	0.12 105	0.13 79	0.13 145

EAI-Stereo	0.34 135	0.19 125	0.44 228	0.39 185	0.21 95	0.31 116	0.30 154	1.15 430	0.30 44	0.49 152	0.75 217	0.36 105	0.28 115	0.62 254	0.27 122	0.14 98	0.11 135	0.14 80	0.13 139	0.13 79	0.12 109

CFNet-RSSM	0.34 135	0.17 64	0.45 240	0.39 185	0.22 114	0.35 159	0.23 60	0.73 256	0.84 325	0.65 223	0.54 150	0.57 212	0.28 115	0.46 114	0.26 104	0.13 59	0.10 51	0.14 80	0.12 105	0.13 79	0.11 64

Gwc-CoAtRS	0.34 135	0.17 64	0.44 228	0.39 185	0.23 154	0.34 150	0.22 45	0.70 233	0.75 266	0.60 187	0.59 167	0.58 220	0.29 129	0.45 101	0.26 104	0.14 98	0.11 135	0.14 80	0.12 105	0.12 44	0.12 109

R-Stereo Train	0.39 216	0.18 88	0.42 205	0.42 294	0.26 256	0.40 197	0.32 198	0.72 245	0.34 69	0.89 389	1.28 448	0.57 212	0.35 178	0.42 80	0.32 180	0.15 159	0.12 190	0.14 80	0.12 105	0.14 123	0.13 145

RAFT-Stereo	0.39 216	0.18 88	0.42 205	0.42 294	0.26 256	0.40 197	0.32 198	0.72 245	0.34 69	0.89 389	1.28 448	0.57 212	0.35 178	0.42 80	0.32 180	0.15 159	0.12 190	0.14 80	0.12 105	0.14 123	0.13 145
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RASNet	0.53 366	0.22 237	0.52 331	0.38 157	0.22 114	0.68 369	0.38 301	0.97 352	0.88 351	0.73 285	1.04 376	1.03 423	0.92 471	0.90 419	0.86 444	0.16 209	0.14 291	0.14 80	0.17 277	0.15 169	0.13 145

iResNet	0.49 328	0.29 381	0.79 452	0.42 294	0.21 95	0.61 329	0.40 335	0.82 293	0.99 411	0.87 375	1.12 403	0.69 291	0.53 289	0.78 369	0.51 350	0.15 159	0.11 135	0.14 80	0.12 105	0.17 244	0.15 212

S2M2_XL	0.19 7	0.18 88	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	0.16 353	0.15 121	0.13 139	0.15 169	0.12 109

MM-Stereo_test2	0.30 107	0.18 88	0.39 162	0.40 222	0.24 183	0.42 218	0.42 360	0.63 167	0.41 124	0.37 97	0.35 81	0.32 69	0.26 90	0.53 163	0.25 75	0.12 31	0.10 51	0.15 121	0.12 105	0.15 169	0.10 28

HART	0.29 92	0.16 40	0.32 66	0.40 222	0.21 95	0.32 133	0.26 94	0.62 159	0.31 49	0.33 78	0.65 182	0.41 135	0.22 46	0.55 174	0.25 75	0.12 31	0.10 51	0.15 121	0.11 77	0.15 169	0.11 64

UGAM-zero	0.46 283	0.19 125	0.62 373	0.37 127	0.23 154	0.34 150	0.21 36	1.15 430	0.39 119	0.66 235	0.61 172	1.70 516	0.91 466	0.75 354	0.25 75	0.14 98	0.11 135	0.15 121	0.12 105	0.13 79	0.13 145

model_zeroshot	0.33 129	0.18 88	0.48 289	0.39 185	0.28 310	0.45 237	0.25 82	0.63 167	0.45 147	0.61 194	0.50 126	0.51 189	0.25 75	0.45 101	0.26 104	0.16 209	0.13 257	0.15 121	0.14 170	0.13 79	0.13 145

GCAP-BAT	0.30 107	0.21 198	0.42 205	0.33 46	0.27 287	0.26 47	0.27 110	0.45 79	0.30 44	0.60 187	0.64 179	0.45 161	0.23 58	0.56 184	0.26 104	0.15 159	0.12 190	0.15 121	0.10 50	0.12 44	0.11 64

gcap-zeroshot	0.34 135	0.18 88	0.52 331	0.38 157	0.22 114	0.49 254	0.27 110	0.52 108	0.34 69	0.64 214	0.50 126	0.83 356	0.34 175	0.48 131	0.24 58	0.13 59	0.11 135	0.15 121	0.12 105	0.13 79	0.12 109

MGS-Stereo	0.28 81	0.19 125	0.40 174	0.36 111	0.23 154	0.37 173	0.30 154	0.39 46	0.44 140	0.31 60	0.51 135	0.40 129	0.24 68	0.43 86	0.26 104	0.15 159	0.12 190	0.15 121	0.13 139	0.14 123	0.13 145

IGEV_Zeroshot_test	0.34 135	0.18 88	0.67 404	0.39 185	0.28 310	0.30 101	0.25 82	0.74 258	0.31 49	0.62 196	0.57 162	0.54 201	0.25 75	0.53 163	0.27 122	0.14 98	0.10 51	0.15 121	0.14 170	0.14 123	0.12 109

DLNR_Zeroshot_test	20.09 581	36.28 588	38.04 584	169.85 594	61.80 590	0.23 20	0.20 20	13.88 579	0.37 104	0.44 135	0.66 189	0.43 153	0.21 39	0.62 254	0.28 142	5.46 577	0.10 51	0.15 121	0.11 77	72.60 593	0.11 64

AEACV	0.27 74	0.17 64	0.31 55	0.34 57	0.45 478	0.26 47	0.28 128	0.37 34	0.32 60	0.30 59	0.46 111	0.31 66	0.37 200	0.36 40	0.24 58	0.14 98	0.10 51	0.15 121	0.12 105	0.13 79	0.11 64

HH	0.35 150	0.20 161	0.47 269	0.40 222	0.25 215	0.33 140	0.31 177	0.76 271	0.38 109	0.43 132	0.57 162	0.79 343	0.44 245	0.71 331	0.25 75	0.15 159	0.11 135	0.15 121	0.14 170	0.14 123	0.12 109

HanStereo	0.35 150	0.20 161	0.47 269	0.40 222	0.25 215	0.33 140	0.31 177	0.76 271	0.38 109	0.43 132	0.57 162	0.79 343	0.44 245	0.71 331	0.25 75	0.15 159	0.11 135	0.15 121	0.14 170	0.14 123	0.12 109

CBFPSM	0.59 412	0.22 237	1.31 511	0.38 157	0.27 287	1.12 481	0.65 466	0.79 284	0.82 315	0.80 315	0.81 258	1.35 489	0.87 459	0.67 304	0.76 424	0.16 209	0.15 321	0.15 121	0.16 228	0.17 244	0.22 388

DCRE	0.37 185	0.18 88	0.46 257	0.45 356	0.32 390	0.42 218	0.37 279	0.63 167	0.51 165	0.47 148	0.94 321	0.56 207	0.36 196	0.52 154	0.32 180	0.14 98	0.13 257	0.15 121	0.14 170	0.14 123	0.13 145

CIPLG	0.41 239	0.21 198	0.63 383	0.45 356	0.33 401	0.52 265	0.33 208	0.65 181	0.60 193	0.82 337	0.96 334	0.46 169	0.32 157	0.55 174	0.44 307	0.16 209	0.12 190	0.15 121	0.14 170	0.13 79	0.14 189

IPLGR_C	0.40 228	0.21 198	0.64 388	0.45 356	0.33 401	0.52 265	0.34 219	0.66 190	0.62 195	0.82 337	0.92 317	0.45 161	0.32 157	0.52 154	0.46 326	0.17 248	0.12 190	0.15 121	0.14 170	0.13 79	0.14 189

ACRE	0.40 228	0.21 198	0.65 394	0.45 356	0.33 401	0.51 261	0.33 208	0.66 190	0.63 206	0.80 315	0.92 317	0.45 161	0.32 157	0.52 154	0.45 316	0.16 209	0.12 190	0.15 121	0.14 170	0.13 79	0.14 189

GwcNet-ADL	0.44 263	0.22 237	0.48 289	0.45 356	0.30 352	0.40 197	0.37 279	0.92 331	0.97 402	0.71 266	0.78 238	0.61 246	0.42 229	0.62 254	0.50 340	0.19 311	0.14 291	0.15 121	0.14 170	0.18 268	0.18 296

GANet-ADL	0.42 246	0.25 319	0.45 240	0.43 314	0.29 336	0.54 279	0.35 243	0.89 320	0.86 338	0.63 204	0.72 202	0.68 287	0.42 229	0.52 154	0.41 282	0.21 351	0.14 291	0.15 121	0.13 139	0.18 268	0.19 329

cross-raft	0.34 135	0.20 161	0.37 131	0.44 333	0.23 154	0.32 133	0.35 243	0.74 258	0.40 120	0.60 187	0.77 227	0.57 212	0.27 101	0.43 86	0.28 142	0.12 31	0.10 51	0.15 121	0.13 139	0.15 169	0.11 64

RALCasStereoNet	0.36 168	0.21 198	0.37 131	0.42 294	0.26 256	0.35 159	0.38 301	0.63 167	0.64 213	0.50 155	0.72 202	0.51 189	0.29 129	0.59 232	0.36 240	0.16 209	0.14 291	0.15 121	0.13 139	0.17 244	0.16 258

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 168	0.17 64	0.41 184	0.35 91	0.19 50	0.33 140	0.29 138	0.65 181	0.73 256	0.68 244	1.01 358	0.56 207	0.40 221	0.42 80	0.30 163	0.11 22	0.09 22	0.15 121	0.14 170	0.13 79	0.10 28

AANet_RVC	0.57 398	0.32 399	0.54 343	0.45 356	0.27 287	0.57 302	0.48 398	1.00 361	1.28 495	0.86 367	1.33 459	0.87 373	0.58 325	1.07 462	0.75 423	0.18 281	0.12 190	0.15 121	0.13 139	0.18 268	0.18 296

HITNet	0.41 239	0.26 338	0.45 240	0.33 46	0.17 17	0.63 346	0.30 154	0.93 333	0.64 213	0.71 266	0.82 262	0.64 261	0.52 285	0.59 232	0.43 291	0.14 98	0.10 51	0.15 121	0.13 139	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
iResNetv2_ROB	0.52 360	0.27 355	0.69 414	0.38 157	0.25 215	0.62 337	0.35 243	1.17 442	1.01 421	0.99 436	1.06 386	0.88 378	0.67 381	0.66 293	0.39 271	0.19 311	0.13 257	0.15 121	0.11 77	0.18 268	0.16 258

xyz-stereo-finetune	0.33 129	0.18 88	0.36 115	0.33 46	0.18 31	0.57 302	0.31 177	0.58 132	0.69 236	0.45 137	0.54 150	0.38 115	0.33 167	0.56 184	0.36 240	0.12 31	0.12 190	0.16 147	0.13 139	0.13 79	0.12 109

xyz-stereo	4.23 565	0.17 64	61.76 592	0.34 57	0.16 7	12.16 574	0.37 279	0.58 132	0.68 229	1.01 446	3.36 551	0.77 339	0.82 446	1.21 485	0.40 278	0.12 31	0.10 51	0.16 147	0.11 77	0.13 79	0.10 28

coex_refinement	0.53 366	0.21 198	0.39 162	0.44 333	0.30 352	0.76 399	0.39 324	1.09 401	0.90 367	0.85 360	1.12 403	1.00 412	0.56 314	0.63 265	0.81 434	0.21 351	0.13 257	0.16 147	0.16 228	0.20 318	0.21 370

LG-Stereo	0.24 45	0.18 88	0.40 174	0.39 185	0.20 74	0.22 15	0.27 110	0.32 15	0.36 90	0.26 32	0.44 103	0.22 30	0.16 9	0.37 47	0.27 122	0.11 22	0.12 190	0.16 147	0.15 196	0.13 79	0.09 4

fffft	0.25 53	0.17 64	0.37 131	0.36 111	0.22 114	0.28 77	0.36 265	0.42 61	0.24 21	0.36 90	0.23 19	0.27 52	0.22 46	0.52 154	0.27 122	0.12 31	0.09 22	0.16 147	0.12 105	0.12 44	0.12 109
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.26 64	0.19 125	0.35 108	0.35 91	0.22 114	0.36 168	0.32 198	0.39 46	0.34 69	0.37 97	0.30 55	0.33 81	0.24 68	0.53 163	0.24 58	0.12 31	0.10 51	0.16 147	0.12 105	0.12 44	0.11 64

tt45	0.27 74	0.17 64	0.34 98	0.35 91	0.23 154	0.38 186	0.28 128	0.46 81	0.28 32	0.40 120	0.27 37	0.38 115	0.25 75	0.57 197	0.26 104	0.13 59	0.11 135	0.16 147	0.13 139	0.12 44	0.14 189

mms	0.26 64	0.21 198	0.33 81	0.37 127	0.25 215	0.30 101	0.33 208	0.40 51	0.32 60	0.28 45	0.34 76	0.34 85	0.20 31	0.45 101	0.26 104	0.12 31	0.11 135	0.16 147	0.12 105	0.14 123	0.11 64

ours_stereo	0.26 64	0.21 198	0.33 81	0.38 157	0.23 154	0.30 101	0.33 208	0.42 61	0.38 109	0.26 32	0.34 76	0.35 94	0.23 58	0.47 121	0.27 122	0.13 59	0.11 135	0.16 147	0.12 105	0.14 123	0.10 28

fffy	0.28 81	0.21 198	0.34 98	0.37 127	0.23 154	0.33 140	0.29 138	0.51 99	0.41 124	0.32 73	0.37 88	0.39 119	0.27 101	0.50 141	0.27 122	0.12 31	0.11 135	0.16 147	0.13 139	0.14 123	0.11 64

PAM_32	0.46 283	0.19 125	0.67 404	0.39 185	0.24 183	0.75 393	0.27 110	0.95 345	0.34 69	0.68 244	0.44 103	1.91 524	0.65 371	0.62 254	0.26 104	0.15 159	0.10 51	0.16 147	0.15 196	0.14 123	0.13 145

PAM	0.46 283	0.19 125	0.70 418	0.40 222	0.26 256	0.75 393	0.33 208	0.85 302	0.34 69	0.70 259	0.46 111	1.83 519	0.63 354	0.61 246	0.26 104	0.15 159	0.10 51	0.16 147	0.14 170	0.14 123	0.13 145

RAStereo	0.24 45	0.17 64	0.29 36	0.40 222	0.21 95	0.23 20	0.26 94	0.42 61	0.45 147	0.23 19	0.34 76	0.30 59	0.19 25	0.34 30	0.25 75	0.15 159	0.12 190	0.16 147	0.13 139	0.14 123	0.11 64

MyStereo8	0.40 228	0.20 161	0.54 343	0.41 254	0.29 336	0.53 273	0.29 138	0.65 181	0.49 159	0.71 266	0.98 348	0.58 220	0.43 235	0.50 141	0.51 350	0.15 159	0.12 190	0.16 147	0.14 170	0.19 302	0.19 329

11t1	0.36 168	0.21 198	0.42 205	0.35 91	0.22 114	0.62 337	0.29 138	0.69 218	0.43 134	0.60 187	0.53 148	0.53 197	0.48 264	0.56 184	0.40 278	0.18 281	0.14 291	0.16 147	0.13 139	0.17 244	0.17 278

IGEVStereo-DCA	0.29 92	0.22 237	0.38 143	0.35 91	0.27 287	0.37 173	0.35 243	0.62 159	0.34 69	0.38 106	0.30 55	0.35 94	0.27 101	0.51 148	0.22 27	0.15 159	0.12 190	0.16 147	0.12 105	0.13 79	0.15 212

rrr	0.29 92	0.22 237	0.41 184	0.35 91	0.27 287	0.37 173	0.32 198	0.52 108	0.42 132	0.38 106	0.30 55	0.35 94	0.27 101	0.51 148	0.22 27	0.15 159	0.12 190	0.16 147	0.13 139	0.13 79	0.14 189

MaDis-Stereo	0.26 64	0.18 88	0.36 115	0.36 111	0.26 256	0.27 60	0.27 110	0.43 69	0.35 82	0.27 42	0.26 32	0.41 135	0.28 115	0.40 64	0.28 142	0.16 209	0.14 291	0.16 147	0.13 139	0.14 123	0.12 109

EGLCR-Stereo	0.25 53	0.16 40	0.33 81	0.34 57	0.20 74	0.35 159	0.20 20	0.52 108	0.36 90	0.28 45	0.27 37	0.41 135	0.18 17	0.45 101	0.26 104	0.14 98	0.10 51	0.16 147	0.14 170	0.13 79	0.11 64

ProNet	0.29 92	0.21 198	0.38 143	0.35 91	0.24 183	0.32 133	0.43 367	0.57 126	0.37 104	0.33 78	0.30 55	0.32 69	0.28 115	0.57 197	0.26 104	0.13 59	0.11 135	0.16 147	0.13 139	0.13 79	0.13 145

CroCo-Stereo Lap2	0.28 81	0.24 295	0.39 162	0.50 422	0.29 336	0.20 6	0.31 177	0.49 89	0.38 109	0.24 23	0.27 37	0.46 169	0.31 152	0.39 59	0.30 163	0.14 98	0.15 321	0.16 147	0.13 139	0.16 209	0.15 212

Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 420	0.28 369	0.99 477	0.40 222	0.30 352	1.03 463	0.56 445	1.10 403	0.99 411	0.97 429	1.22 436	1.06 431	0.69 391	1.07 462	0.95 472	0.19 311	0.11 135	0.16 147	0.13 139	0.22 364	0.21 370

raft_robust	0.41 239	0.23 258	0.36 115	0.42 294	0.21 95	0.40 197	0.33 208	0.79 284	0.98 406	0.79 313	0.87 294	0.39 119	0.33 167	0.84 394	0.29 157	0.13 59	0.12 190	0.16 147	0.17 277	0.15 169	0.12 109

IPLG	0.39 216	0.20 161	0.59 363	0.40 222	0.24 183	0.54 279	0.27 110	0.75 264	0.63 206	0.84 356	0.81 258	0.32 69	0.32 157	0.60 238	0.45 316	0.13 59	0.11 135	0.16 147	0.13 139	0.13 79	0.12 109

MIPNet	0.37 185	0.21 198	0.59 363	0.39 185	0.25 215	0.50 257	0.28 128	0.77 274	0.70 237	0.65 223	0.60 169	0.40 129	0.49 267	0.44 97	0.37 256	0.14 98	0.11 135	0.16 147	0.13 139	0.14 123	0.13 145

IPLGR	0.39 216	0.21 198	0.63 383	0.39 185	0.22 114	0.49 254	0.29 138	0.76 271	0.74 263	0.78 309	0.77 227	0.44 159	0.42 229	0.47 121	0.38 265	0.13 59	0.12 190	0.16 147	0.14 170	0.15 169	0.13 145

DEmStereo	0.48 310	0.17 64	0.50 314	0.38 157	0.25 215	0.59 321	0.34 219	0.63 167	0.74 263	0.89 389	1.66 499	0.58 220	1.06 493	0.60 238	0.42 286	0.14 98	0.11 135	0.16 147	0.16 228	0.14 123	0.15 212

DRaft	0.49 328	0.17 64	0.47 269	0.37 127	0.25 215	0.58 308	0.40 335	0.65 181	0.85 333	1.02 449	1.75 506	0.50 185	0.82 446	0.63 265	0.40 278	0.13 59	0.11 135	0.16 147	0.16 228	0.14 123	0.15 212

test-1	0.36 168	0.19 125	0.71 423	0.46 377	0.26 256	0.44 229	0.36 265	0.60 147	0.59 191	0.48 151	0.67 193	0.53 197	0.36 196	0.40 64	0.29 157	0.14 98	0.11 135	0.16 147	0.14 170	0.15 169	0.16 258

Prome-Stereo	0.46 283	0.19 125	0.35 108	0.44 333	0.26 256	0.40 197	0.45 379	0.68 210	0.44 140	0.96 424	1.84 510	0.59 235	0.67 381	0.61 246	0.32 180	0.14 98	0.11 135	0.16 147	0.14 170	0.16 209	0.29 440

test_xeample3	0.29 92	0.21 198	0.41 184	0.35 91	0.26 256	0.35 159	0.32 198	0.56 121	0.36 90	0.43 132	0.32 66	0.34 85	0.28 115	0.54 169	0.23 47	0.14 98	0.11 135	0.16 147	0.12 105	0.14 123	0.13 145

AFF-stereo	0.38 200	0.19 125	0.39 162	0.37 127	0.21 95	0.27 60	0.31 177	0.65 181	0.66 221	0.64 214	1.13 410	0.76 333	0.39 215	0.55 174	0.33 192	0.11 22	0.09 22	0.16 147	0.16 228	0.13 79	0.11 64

GMStereo	0.39 216	0.37 430	0.54 343	0.40 222	0.26 256	0.42 218	0.36 265	0.59 137	1.04 435	0.55 173	0.51 135	0.37 107	0.35 178	0.54 169	0.41 282	0.19 311	0.13 257	0.16 147	0.17 277	0.24 394	0.18 296
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
ACVNet	0.46 283	0.23 258	0.36 115	0.39 185	0.28 310	0.58 308	0.40 335	0.87 313	0.80 302	0.64 214	0.96 334	0.79 343	0.60 336	0.63 265	0.67 404	0.17 248	0.15 321	0.16 147	0.15 196	0.18 268	0.15 212

acv_ft	0.51 351	0.23 258	0.56 354	0.44 333	0.28 310	0.86 433	0.39 324	0.91 329	0.80 302	0.97 429	0.96 334	0.79 343	0.59 332	0.63 265	0.87 450	0.17 248	0.15 321	0.16 147	0.15 196	0.17 244	0.15 212

BEATNet_4x	0.46 283	0.32 399	0.56 354	0.37 127	0.19 50	0.63 346	0.35 243	1.01 370	0.72 249	0.77 305	0.83 268	0.70 295	0.59 332	0.68 314	0.53 360	0.16 209	0.12 190	0.16 147	0.14 170	0.24 394	0.16 258

HSM-Net_RVC	0.53 366	0.22 237	0.35 108	0.37 127	0.21 95	0.85 430	0.37 279	1.23 467	0.93 385	0.90 396	1.15 421	1.26 467	0.63 354	0.72 336	0.48 337	0.17 248	0.13 257	0.16 147	0.15 196	0.17 244	0.15 212
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
LE_ROB	4.42 566	0.24 295	2.75 547	0.42 294	0.23 154	1.57 520	0.90 516	1.71 538	17.88 582	16.56 584	4.88 566	5.17 562	18.85 584	1.63 519	14.62 575	0.17 248	0.14 291	0.16 147	0.16 228	0.19 302	0.17 278

z-ln-s-r	0.66 425	0.36 423	1.30 510	0.39 185	0.26 256	0.57 302	0.63 462	0.80 287	1.03 429	0.80 315	1.43 477	0.91 389	0.76 424	1.08 465	1.87 528	0.16 209	0.12 190	0.17 185	0.14 170	0.20 318	0.16 258

xyz-stereo-finetune2	0.36 168	0.19 125	0.38 143	0.32 34	0.19 50	0.82 423	0.29 138	0.52 108	0.32 60	0.51 158	0.78 238	0.43 153	0.45 250	0.69 320	0.44 307	0.13 59	0.12 190	0.17 185	0.13 139	0.12 44	0.13 145

S2M2	0.26 64	0.22 237	0.33 81	0.31 17	0.25 215	0.24 29	0.13 1	0.35 28	0.41 124	0.25 28	0.36 84	0.30 59	0.25 75	0.30 12	0.26 104	0.22 377	0.19 404	0.17 185	0.19 334	0.21 342	0.18 296

MM-Stereo_test3	0.34 135	0.19 125	0.31 55	0.41 254	0.25 215	0.35 159	0.44 376	0.72 245	0.92 379	0.46 143	0.52 144	0.41 135	0.29 129	0.44 97	0.28 142	0.16 209	0.15 321	0.17 185	0.13 139	0.14 123	0.13 145

MM-Stereo_test1	0.33 129	0.19 125	0.36 115	0.41 254	0.23 154	0.36 168	0.45 379	0.58 132	0.54 175	0.60 187	0.50 126	0.38 115	0.37 200	0.60 238	0.26 104	0.15 159	0.13 257	0.17 185	0.14 170	0.15 169	0.12 109

HI	0.45 273	0.21 198	0.36 115	0.34 57	0.35 417	0.28 77	0.31 177	0.72 245	0.46 151	0.87 375	1.13 410	1.09 441	0.76 424	0.69 320	0.56 372	0.12 31	0.10 51	0.17 185	0.17 277	0.17 244	0.15 212

CoSv	0.45 273	0.21 198	0.36 115	0.34 57	0.35 417	0.28 77	0.31 177	0.72 245	0.46 151	0.87 375	1.13 410	1.09 441	0.76 424	0.69 320	0.56 372	0.12 31	0.10 51	0.17 185	0.17 277	0.17 244	0.15 212

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 310	0.21 198	1.26 506	0.39 185	0.51 497	0.28 77	0.30 154	1.25 478	0.44 140	0.68 244	1.11 399	0.86 367	0.33 167	0.67 304	0.27 122	0.15 159	0.11 135	0.17 185	0.20 359	0.22 364	0.24 403

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 246	0.20 161	0.74 436	0.38 157	0.43 467	0.39 193	0.26 94	0.94 338	0.49 159	0.53 167	0.77 227	0.93 396	0.45 250	0.63 265	0.24 58	0.16 209	0.10 51	0.17 185	0.18 304	0.20 318	0.20 352

rvit_stereo_0080	0.31 113	0.25 319	0.40 174	0.39 185	0.28 310	0.27 60	0.46 383	0.49 89	0.44 140	0.35 86	0.42 99	0.40 129	0.28 115	0.41 72	0.33 192	0.22 377	0.17 373	0.17 185	0.16 228	0.22 364	0.15 212

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 391	3.08 572	2.43 545	0.31 17	0.18 31	0.29 89	0.20 20	0.37 34	0.32 60	0.28 45	0.24 25	0.18 10	0.18 17	0.31 14	0.22 27	1.09 549	0.08 2	0.17 185	0.16 228	0.14 123	0.97 550

test_sample1	0.42 246	0.22 237	0.46 257	0.34 57	0.23 154	0.58 308	0.35 243	0.99 357	0.49 159	0.62 196	0.75 217	0.69 291	0.61 342	0.58 217	0.44 307	0.18 281	0.14 291	0.17 185	0.15 196	0.17 244	0.17 278

CoDeX	0.47 298	0.20 161	0.49 301	0.42 294	0.25 215	0.75 393	0.36 265	1.27 482	0.80 302	0.82 337	0.96 334	0.62 252	0.57 316	0.60 238	0.36 240	0.17 248	0.12 190	0.17 185	0.15 196	0.16 209	0.14 189

ff7	0.29 92	0.21 198	0.38 143	0.36 111	0.26 256	0.31 116	0.35 243	0.62 159	0.34 69	0.38 106	0.33 67	0.32 69	0.29 129	0.58 217	0.25 75	0.14 98	0.10 51	0.17 185	0.12 105	0.14 123	0.15 212

ffff	0.29 92	0.21 198	0.38 143	0.36 111	0.26 256	0.31 116	0.35 243	0.62 159	0.34 69	0.38 106	0.33 67	0.32 69	0.29 129	0.58 217	0.25 75	0.14 98	0.10 51	0.17 185	0.12 105	0.14 123	0.15 212

11t	0.29 92	0.21 198	0.38 143	0.36 111	0.26 256	0.31 116	0.35 243	0.62 159	0.34 69	0.38 106	0.33 67	0.32 69	0.29 129	0.58 217	0.25 75	0.14 98	0.10 51	0.17 185	0.12 105	0.14 123	0.15 212

whm_eth	0.31 113	0.25 319	0.40 174	0.39 185	0.28 310	0.27 60	0.46 383	0.49 89	0.44 140	0.35 86	0.42 99	0.40 129	0.28 115	0.41 72	0.33 192	0.22 377	0.17 373	0.17 185	0.16 228	0.22 364	0.15 212

MIM_Stereo	0.38 200	0.17 64	0.53 339	0.37 127	0.24 183	0.27 60	0.24 74	0.70 233	0.54 175	0.72 278	1.00 355	0.63 254	0.29 129	0.64 278	0.38 265	0.13 59	0.14 291	0.17 185	0.16 228	0.14 123	0.11 64

anonymousdsp	0.29 92	0.21 198	0.38 143	0.37 127	0.25 215	0.30 101	0.35 243	0.63 167	0.35 82	0.39 114	0.33 67	0.33 81	0.28 115	0.59 232	0.25 75	0.14 98	0.10 51	0.17 185	0.12 105	0.14 123	0.15 212

iinet-f	0.67 430	0.26 338	2.15 540	0.39 185	0.31 374	1.19 492	0.56 445	0.84 299	0.84 325	0.80 315	1.17 428	1.05 429	0.84 453	0.71 331	1.21 501	0.20 334	0.18 390	0.17 185	0.15 196	0.20 318	0.20 352

ccc-4	0.29 92	0.21 198	0.38 143	0.36 111	0.26 256	0.31 116	0.35 243	0.62 159	0.34 69	0.38 106	0.33 67	0.32 69	0.29 129	0.58 217	0.25 75	0.14 98	0.10 51	0.17 185	0.12 105	0.14 123	0.15 212

x	0.39 216	0.24 295	0.41 184	0.34 57	0.23 154	0.52 265	0.32 198	0.86 306	0.52 168	0.57 179	0.70 199	0.59 235	0.50 278	0.49 135	0.46 326	0.17 248	0.15 321	0.17 185	0.15 196	0.17 244	0.16 258

IER	0.46 283	0.23 258	0.50 314	0.38 157	0.28 310	0.69 371	0.35 243	0.80 287	0.66 221	0.83 349	0.94 321	0.75 327	0.77 431	0.60 238	0.42 286	0.17 248	0.14 291	0.17 185	0.17 277	0.17 244	0.15 212

test_4	0.36 168	0.18 88	0.31 55	0.44 333	0.25 215	0.20 6	0.34 219	0.56 121	0.41 124	0.59 183	1.45 483	0.43 153	0.25 75	0.63 265	0.28 142	0.12 31	0.10 51	0.17 185	0.19 334	0.15 169	0.11 64

IGEV-Stereo	0.29 92	0.21 198	0.38 143	0.37 127	0.25 215	0.30 101	0.35 243	0.63 167	0.35 82	0.39 114	0.33 67	0.33 81	0.28 115	0.59 232	0.25 75	0.14 98	0.10 51	0.17 185	0.12 105	0.14 123	0.15 212
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	0.45 273	0.21 198	0.48 289	0.42 294	0.28 310	0.31 116	0.54 435	0.63 167	0.62 195	0.62 196	0.89 306	1.01 416	0.69 391	0.75 354	0.66 401	0.13 59	0.12 190	0.17 185	0.15 196	0.14 123	0.15 212

CSP-Net	0.56 391	0.27 355	0.49 301	0.41 254	0.28 310	1.22 495	0.50 409	1.23 467	0.72 249	0.95 423	0.95 330	0.89 382	0.62 348	0.83 389	0.62 390	0.26 427	0.17 373	0.17 185	0.17 277	0.18 268	0.17 278

test-3	0.34 135	0.16 40	0.43 216	0.39 185	0.21 95	0.43 221	0.22 45	0.63 167	0.78 291	0.71 266	0.45 106	0.64 261	0.27 101	0.43 86	0.31 170	0.12 31	0.09 22	0.17 185	0.13 139	0.12 44	0.10 28

test_1	0.34 135	0.16 40	0.43 216	0.39 185	0.21 95	0.43 221	0.23 60	0.63 167	0.78 291	0.68 244	0.45 106	0.64 261	0.27 101	0.43 86	0.31 170	0.12 31	0.09 22	0.17 185	0.13 139	0.12 44	0.10 28

ADLNet2	0.55 380	0.25 319	0.65 394	0.47 386	0.30 352	0.83 426	0.50 409	1.05 385	0.95 398	0.80 315	0.98 348	0.99 409	0.69 391	0.77 365	0.73 419	0.20 334	0.16 353	0.17 185	0.18 304	0.21 342	0.21 370

CrosDoStereo	0.50 344	0.18 88	0.45 240	0.38 157	0.24 183	0.40 197	1.18 533	0.67 200	0.86 338	0.94 416	1.37 464	0.63 254	0.77 431	0.65 285	0.45 316	0.15 159	0.12 190	0.17 185	0.18 304	0.14 123	0.14 189

STrans-v2	0.46 283	0.20 161	0.48 289	0.40 222	0.24 183	0.55 284	0.50 409	1.07 393	0.73 256	0.65 223	1.05 380	0.72 308	0.69 391	0.72 336	0.33 192	0.14 98	0.10 51	0.17 185	0.14 170	0.13 79	0.12 109

TransformOpticalFlow	0.44 263	0.20 161	0.47 269	0.41 254	0.23 154	0.37 173	0.47 390	0.94 338	0.76 274	0.65 223	1.14 415	0.73 319	0.56 314	0.76 358	0.32 180	0.15 159	0.10 51	0.17 185	0.15 196	0.14 123	0.13 145

ASMatch	0.48 310	0.19 125	0.45 240	0.39 185	0.28 310	0.37 173	0.26 94	0.74 258	0.68 229	0.76 299	2.34 525	0.61 246	0.52 285	0.62 254	0.37 256	0.14 98	0.12 190	0.17 185	0.15 196	0.14 123	0.21 370

DeepStereo_LL	0.50 344	0.18 88	0.45 240	0.38 157	0.24 183	0.40 197	1.18 533	0.67 200	0.86 338	0.94 416	1.37 464	0.63 254	0.77 431	0.65 285	0.45 316	0.15 159	0.12 190	0.17 185	0.18 304	0.14 123	0.14 189

THIR-Stereo	0.50 344	0.18 88	0.45 240	0.38 157	0.23 154	0.75 393	0.67 470	0.66 190	0.87 347	1.02 449	1.40 470	0.72 308	0.76 424	0.62 254	0.42 286	0.15 159	0.11 135	0.17 185	0.18 304	0.14 123	0.15 212

GrayStereo	0.49 328	0.19 125	0.42 205	0.46 377	0.28 310	0.53 273	0.67 470	0.69 218	0.63 206	1.02 449	1.47 486	0.78 341	0.76 424	0.56 184	0.33 192	0.14 98	0.12 190	0.17 185	0.17 277	0.15 169	0.29 440

raft+_RVC	0.38 200	0.19 125	0.35 108	0.37 127	0.25 215	0.45 237	0.37 279	0.78 280	0.89 364	0.51 158	0.78 238	0.50 185	0.29 129	0.53 163	0.40 278	0.15 159	0.12 190	0.17 185	0.15 196	0.14 123	0.12 109

RALAANet	0.38 200	0.23 258	0.48 289	0.42 294	0.29 336	0.35 159	0.25 82	0.86 306	0.64 213	0.67 238	0.65 182	0.60 241	0.29 129	0.60 238	0.34 207	0.15 159	0.12 190	0.17 185	0.15 196	0.21 342	0.13 145

XX-Stereo	0.37 185	0.17 64	0.45 240	0.55 474	0.36 421	0.38 186	0.20 20	0.60 147	0.30 44	0.46 143	1.30 455	0.73 319	0.26 90	0.56 184	0.26 104	0.16 209	0.11 135	0.17 185	0.16 228	0.14 123	0.10 28

GES	0.44 263	0.23 258	0.57 358	0.40 222	0.30 352	0.59 321	0.36 265	0.96 349	0.68 229	0.74 290	0.83 268	0.47 172	0.48 264	0.67 304	0.43 291	0.22 377	0.16 353	0.17 185	0.16 228	0.18 268	0.23 395

222	1.18 515	0.22 237	0.44 228	0.37 127	0.22 114	0.79 407	0.37 279	1.31 489	0.89 364	0.92 409	1.08 392	0.72 308	0.71 408	0.66 293	13.89 574	0.20 334	0.15 321	0.17 185	0.16 228	0.18 268	0.19 329

cf-r	0.47 298	0.23 258	0.41 184	0.39 185	0.23 154	0.59 321	0.37 279	0.88 318	0.85 333	0.72 278	1.05 380	0.94 398	0.62 348	0.56 184	0.54 365	0.21 351	0.14 291	0.17 185	0.19 334	0.15 169	0.15 212

DIP-Stereo	0.39 216	0.21 198	0.50 314	0.41 254	0.28 310	0.62 337	0.27 110	0.77 274	0.40 120	0.64 214	0.86 286	0.52 193	0.33 167	0.66 293	0.42 286	0.15 159	0.13 257	0.17 185	0.14 170	0.15 169	0.15 212
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
SuperB	1.04 497	0.37 430	4.81 560	0.43 314	0.31 374	0.99 456	0.46 383	1.02 373	2.09 537	1.09 473	1.09 396	0.75 327	0.81 442	1.06 459	1.76 521	0.19 311	0.15 321	0.17 185	0.15 196	2.82 567	0.26 416

HSM	0.51 351	0.24 295	0.41 184	0.39 185	0.24 183	0.75 393	0.40 335	1.22 462	0.75 266	0.81 328	0.91 313	1.21 462	0.69 391	0.87 408	0.46 326	0.17 248	0.13 257	0.17 185	0.14 170	0.17 244	0.17 278

tg	0.33 129	0.18 88	0.37 131	0.39 185	0.22 114	0.38 186	0.26 94	0.70 233	0.56 186	0.47 148	0.65 182	0.42 145	0.24 68	0.55 174	0.33 192	0.14 98	0.10 51	0.18 231	0.17 277	0.14 123	0.11 64

ACV-stereo	0.62 418	0.34 412	1.00 478	0.43 314	0.31 374	1.20 493	0.40 335	0.75 264	0.83 320	0.64 214	0.77 227	2.10 528	1.03 490	0.81 378	0.64 396	0.21 351	0.17 373	0.18 231	0.18 304	0.21 342	0.21 370

test_sample2	0.42 246	0.22 237	0.43 216	0.33 46	0.21 95	0.58 308	0.39 324	0.95 345	0.67 224	0.63 204	0.77 227	0.69 291	0.57 316	0.61 246	0.38 265	0.19 311	0.14 291	0.18 231	0.16 228	0.19 302	0.18 296

H2IRNET	0.37 185	0.20 161	0.33 81	0.38 157	0.25 215	0.27 60	0.23 60	0.59 137	0.72 249	0.39 114	0.90 310	0.74 325	0.55 307	0.52 154	0.43 291	0.15 159	0.13 257	0.18 231	0.20 359	0.16 209	0.13 145

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 135	0.27 355	0.45 240	0.36 111	0.25 215	0.48 250	0.30 154	0.58 132	0.90 367	0.42 129	0.36 84	0.30 59	0.29 129	0.49 135	0.30 163	0.16 209	0.14 291	0.18 231	0.15 196	0.18 268	0.15 212

SMFormer	0.51 351	0.23 258	0.62 373	0.34 57	0.20 74	0.62 337	0.34 219	1.21 454	1.02 424	0.81 328	1.01 358	0.71 299	0.65 371	0.84 394	0.55 370	0.19 311	0.15 321	0.18 231	0.16 228	0.18 268	0.18 296

tta	0.51 351	0.23 258	0.62 373	0.34 57	0.20 74	0.62 337	0.34 219	1.21 454	1.02 424	0.81 328	1.01 358	0.71 299	0.65 371	0.84 394	0.55 370	0.19 311	0.15 321	0.18 231	0.16 228	0.15 169	0.14 189

MyStereo07	0.32 119	0.22 237	0.34 98	0.42 294	0.28 310	0.40 197	0.50 409	0.72 245	0.37 104	0.37 97	0.34 76	0.32 69	0.31 152	0.59 232	0.27 122	0.14 98	0.13 257	0.18 231	0.17 277	0.17 244	0.16 258

MyStereo06	0.38 200	0.21 198	0.61 370	0.41 254	0.28 310	0.41 211	0.50 409	0.95 345	0.35 82	0.62 196	0.54 150	0.76 333	0.27 101	0.50 141	0.29 157	0.14 98	0.13 257	0.18 231	0.17 277	0.17 244	0.15 212

MyStereo05	0.44 263	0.21 198	0.45 240	0.41 254	0.28 310	0.41 211	0.50 409	0.93 333	1.09 457	0.76 299	0.61 172	0.51 189	0.57 316	0.73 341	0.42 286	0.14 98	0.13 257	0.18 231	0.17 277	0.17 244	0.15 212

MyStereo04	0.44 263	0.22 237	0.44 228	0.42 294	0.28 310	0.40 197	0.50 409	1.00 361	1.08 455	0.62 196	0.58 166	0.55 204	0.57 316	0.71 331	0.44 307	0.14 98	0.13 257	0.18 231	0.17 277	0.17 244	0.16 258

AE-Stereo	0.34 135	0.21 198	0.42 205	0.48 393	0.31 374	0.48 250	0.35 243	0.61 153	0.62 195	0.32 73	0.55 156	0.52 193	0.27 101	0.47 121	0.29 157	0.13 59	0.13 257	0.18 231	0.16 228	0.15 169	0.12 109

1111x	0.55 380	0.22 237	0.46 257	0.38 157	0.20 74	0.66 363	0.43 367	1.23 467	0.99 411	0.71 266	0.99 353	0.95 400	0.69 391	0.90 419	1.08 490	0.18 281	0.17 373	0.18 231	0.19 334	0.20 318	0.18 296

EKT-Stereo	0.35 150	0.23 258	0.39 162	0.43 314	0.29 336	0.38 186	0.31 177	0.69 218	0.64 213	0.45 137	0.63 176	0.49 183	0.27 101	0.56 184	0.33 192	0.18 281	0.14 291	0.18 231	0.15 196	0.16 209	0.16 258

gwcnet-sp	0.48 310	0.23 258	0.70 418	0.40 222	0.26 256	0.81 415	0.41 350	0.89 320	0.84 325	0.91 401	0.76 223	0.66 279	0.61 342	0.66 293	0.50 340	0.18 281	0.17 373	0.18 231	0.18 304	0.18 268	0.18 296

scenet	0.48 310	0.23 258	0.70 418	0.40 222	0.26 256	0.81 415	0.41 350	0.89 320	0.84 325	0.91 401	0.76 223	0.66 279	0.61 342	0.66 293	0.50 340	0.18 281	0.17 373	0.18 231	0.18 304	0.18 268	0.18 296

ssnet	0.48 310	0.23 258	0.70 418	0.40 222	0.26 256	0.81 415	0.41 350	0.89 320	0.84 325	0.91 401	0.76 223	0.66 279	0.61 342	0.66 293	0.50 340	0.18 281	0.17 373	0.18 231	0.18 304	0.18 268	0.18 296

TestStereo1	0.43 256	0.23 258	0.41 184	0.51 438	0.24 183	0.34 150	0.40 335	0.77 274	0.90 367	0.68 244	0.96 334	0.48 177	0.46 255	0.91 426	0.32 180	0.16 209	0.13 257	0.18 231	0.15 196	0.14 123	0.13 145

RAFT_CTSACE	0.45 273	0.20 161	0.44 228	0.45 356	0.27 287	0.34 150	0.39 324	0.60 147	0.73 256	0.76 299	1.44 480	0.83 356	0.38 204	1.08 465	0.26 104	0.12 31	0.13 257	0.18 231	0.16 228	0.15 169	0.11 64

CRFU-Net	0.57 398	0.27 355	0.57 358	0.46 377	0.30 352	1.20 493	0.52 427	1.10 403	0.56 186	1.00 441	0.98 348	1.06 431	0.79 438	0.81 378	0.71 416	0.21 351	0.19 404	0.18 231	0.16 228	0.18 268	0.19 329

RAFT+CT+SA	0.39 216	0.23 258	0.36 115	0.51 438	0.27 287	0.29 89	0.46 383	0.75 264	0.80 302	0.51 158	0.89 306	0.41 135	0.40 221	0.78 369	0.32 180	0.14 98	0.11 135	0.18 231	0.18 304	0.15 169	0.14 189

test_5	0.43 256	0.24 295	0.43 216	0.52 450	0.28 310	0.28 77	0.42 360	0.72 245	0.82 315	0.62 196	0.91 313	0.72 308	0.55 307	0.79 374	0.35 224	0.14 98	0.11 135	0.18 231	0.18 304	0.18 268	0.16 258

SA-5K	0.43 256	0.23 258	0.41 184	0.51 438	0.24 183	0.34 150	0.40 335	0.77 274	0.90 367	0.68 244	0.96 334	0.48 177	0.46 255	0.91 426	0.32 180	0.16 209	0.13 257	0.18 231	0.15 196	0.14 123	0.13 145

DAS	0.51 351	0.25 319	0.60 368	0.48 393	0.31 374	0.58 308	0.41 350	0.83 296	0.97 402	0.89 389	1.12 403	0.70 295	0.75 421	0.82 381	0.43 291	0.17 248	0.13 257	0.18 231	0.15 196	0.20 318	0.18 296

SepStereo	0.51 351	0.25 319	0.60 368	0.48 393	0.31 374	0.58 308	0.41 350	0.83 296	0.97 402	0.89 389	1.12 403	0.70 295	0.75 421	0.93 435	0.43 291	0.17 248	0.13 257	0.18 231	0.15 196	0.20 318	0.18 296

test_3	0.36 168	0.19 125	0.44 228	0.44 333	0.23 154	0.48 250	0.36 265	0.66 190	0.82 315	0.64 214	0.45 106	0.68 287	0.25 75	0.41 72	0.31 170	0.12 31	0.10 51	0.18 231	0.16 228	0.15 169	0.11 64

PSMNet-ADL	0.48 310	0.27 355	0.40 174	0.48 393	0.30 352	0.68 369	0.37 279	0.90 325	0.80 302	0.61 194	0.80 251	0.92 394	0.62 348	0.72 336	0.63 393	0.23 394	0.18 390	0.18 231	0.20 359	0.22 364	0.20 352

NRIStereo	0.36 168	0.20 161	0.45 240	0.41 254	0.23 154	0.34 150	0.26 94	0.65 181	0.55 180	0.64 214	0.63 176	0.56 207	0.37 200	0.65 285	0.37 256	0.15 159	0.11 135	0.18 231	0.15 196	0.17 244	0.14 189

KYRaft	0.48 310	0.20 161	0.38 143	0.44 333	0.23 154	0.44 229	0.37 279	0.66 190	0.41 124	0.94 416	1.73 503	0.79 343	0.41 227	0.63 265	0.31 170	0.16 209	0.11 135	0.18 231	0.22 399	0.16 209	0.78 536

DeepStereo_RVC	0.36 168	0.21 198	0.47 269	0.40 222	0.24 183	0.26 47	0.22 45	0.60 147	0.38 109	0.69 253	0.67 193	0.57 212	0.51 283	0.56 184	0.39 271	0.16 209	0.12 190	0.18 231	0.15 196	0.19 302	0.18 296

RAFT-345	0.40 228	0.18 88	0.40 174	0.38 157	0.22 114	0.33 140	0.26 94	0.61 153	0.51 165	0.74 290	1.79 507	0.45 161	0.33 167	0.66 293	0.36 240	0.14 98	0.11 135	0.18 231	0.14 170	0.13 79	0.13 145

iRaftStereo_RVC	0.32 119	0.19 125	0.37 131	0.39 185	0.22 114	0.31 116	0.29 138	0.68 210	0.51 165	0.49 152	0.66 189	0.37 107	0.23 58	0.45 101	0.33 192	0.14 98	0.10 51	0.18 231	0.17 277	0.15 169	0.12 109

sAnonymous2	0.40 228	0.39 447	0.85 458	0.48 393	0.37 428	0.40 197	0.46 383	0.57 126	0.52 168	0.38 106	0.46 111	0.35 94	0.42 229	0.43 86	0.30 163	0.19 311	0.14 291	0.18 231	0.17 277	0.57 523	0.44 507

CroCo_RVC	0.40 228	0.39 447	0.85 458	0.48 393	0.37 428	0.40 197	0.46 383	0.57 126	0.52 168	0.38 106	0.46 111	0.35 94	0.42 229	0.43 86	0.30 163	0.19 311	0.14 291	0.18 231	0.17 277	0.57 523	0.44 507

xxxx	1.01 492	0.22 237	0.43 216	0.36 111	0.21 95	0.82 423	0.36 265	1.32 490	0.88 351	0.71 266	0.94 321	0.97 405	0.63 354	0.64 278	10.58 570	0.20 334	0.16 353	0.18 231	0.17 277	0.19 302	0.19 329

test_xeample	1.01 492	0.21 198	0.42 205	0.35 91	0.21 95	0.71 381	0.39 324	1.23 467	0.86 338	0.81 328	1.04 376	0.69 291	0.61 342	0.69 320	10.93 571	0.19 311	0.15 321	0.18 231	0.17 277	0.18 268	0.17 278

SFCPSM	0.47 298	0.21 198	0.55 348	0.40 222	0.27 287	0.87 434	0.37 279	1.33 492	0.77 281	0.80 315	0.84 273	0.54 201	0.49 267	0.57 197	0.37 256	0.18 281	0.13 257	0.18 231	0.20 359	0.16 209	0.15 212

MMNet	0.55 380	0.25 319	0.61 370	0.43 314	0.34 410	1.07 470	0.39 324	0.87 313	0.91 374	0.91 401	0.93 320	0.86 367	0.76 424	0.81 378	0.76 424	0.15 159	0.14 291	0.18 231	0.19 334	0.20 318	0.16 258

GANet-RSSM	0.47 298	0.21 198	0.37 131	0.38 157	0.25 215	0.58 308	0.36 265	1.07 393	0.78 291	0.68 244	1.01 358	0.86 367	0.67 381	0.62 254	0.44 307	0.21 351	0.15 321	0.18 231	0.18 304	0.18 268	0.17 278

DISCO	0.70 437	0.26 338	0.68 408	0.44 333	0.31 374	1.14 483	0.51 424	1.23 467	1.23 481	0.81 328	1.05 380	1.50 504	0.85 454	1.82 528	1.03 484	0.19 311	0.15 321	0.18 231	0.16 228	0.24 394	0.23 395

DFGA-Net	0.45 273	0.29 381	0.80 454	0.42 294	0.32 390	0.53 273	0.35 243	0.78 280	0.89 364	0.66 235	0.75 217	0.48 177	0.39 215	0.74 348	0.60 383	0.15 159	0.13 257	0.19 271	0.18 304	0.20 318	0.17 278

AIO-test1	0.38 200	0.18 88	0.38 143	0.50 422	0.24 183	0.46 242	0.30 154	0.70 233	1.19 474	0.40 120	0.71 201	0.45 161	0.29 129	0.53 163	0.27 122	0.15 159	0.13 257	0.19 271	0.21 381	0.13 79	0.17 278

rvit_stereo_0081_aga	0.31 113	0.28 369	0.44 228	0.42 294	0.29 336	0.34 150	0.31 177	0.44 75	0.40 120	0.39 114	0.44 103	0.40 129	0.32 157	0.42 80	0.29 157	0.23 394	0.17 373	0.19 271	0.16 228	0.20 318	0.15 212

rvit_stereo_0081	0.32 119	0.24 295	0.47 269	0.43 314	0.26 256	0.30 101	0.37 279	0.42 61	0.55 180	0.36 90	0.40 93	0.39 119	0.35 178	0.43 86	0.33 192	0.22 377	0.16 353	0.19 271	0.16 228	0.19 302	0.13 145

rvit_stereo_0082	0.32 119	0.24 295	0.47 269	0.43 314	0.26 256	0.30 101	0.37 279	0.42 61	0.55 180	0.36 90	0.40 93	0.39 119	0.35 178	0.43 86	0.33 192	0.22 377	0.16 353	0.19 271	0.16 228	0.19 302	0.13 145

rvit_stereo_ft	0.33 129	0.25 319	0.47 269	0.52 450	0.32 390	0.33 140	0.47 390	0.49 89	0.50 163	0.34 81	0.41 96	0.41 135	0.32 157	0.48 131	0.34 207	0.22 377	0.14 291	0.19 271	0.18 304	0.19 302	0.14 189

ACVNet-DCA	0.35 150	0.23 258	0.33 81	0.41 254	0.22 114	0.55 284	0.38 301	0.85 302	0.54 175	0.41 124	0.50 126	0.34 85	0.49 267	0.57 197	0.25 75	0.16 209	0.10 51	0.19 271	0.13 139	0.18 268	0.17 278

1test111	0.36 168	0.23 258	0.33 81	0.41 254	0.22 114	0.55 284	0.38 301	0.85 302	0.54 175	0.41 124	0.50 126	0.34 85	0.49 267	0.55 174	0.45 316	0.16 209	0.10 51	0.19 271	0.13 139	0.18 268	0.17 278

cc1	0.37 185	0.23 258	0.33 81	0.41 254	0.22 114	0.55 284	0.38 301	0.67 200	1.06 446	0.41 124	0.50 126	0.34 85	0.49 267	0.57 197	0.25 75	0.16 209	0.10 51	0.19 271	0.13 139	0.16 209	0.15 212

tt1	0.36 168	0.24 295	0.32 66	0.41 254	0.22 114	0.54 279	0.38 301	0.68 210	1.04 435	0.41 124	0.46 111	0.35 94	0.45 250	0.57 197	0.25 75	0.16 209	0.10 51	0.19 271	0.13 139	0.16 209	0.16 258

MIF-Stereo (partial)	0.31 113	0.18 88	0.37 131	0.41 254	0.31 374	0.28 77	0.23 60	0.47 84	0.42 132	0.31 60	0.63 176	0.36 105	0.35 178	0.57 197	0.31 170	0.17 248	0.13 257	0.19 271	0.17 277	0.18 268	0.14 189

4D-IteraStereo	0.33 129	0.18 88	0.40 174	0.40 222	0.24 183	0.32 133	0.27 110	0.58 132	0.72 249	0.65 223	0.54 150	0.42 145	0.23 58	0.45 101	0.28 142	0.14 98	0.09 22	0.19 271	0.16 228	0.16 209	0.11 64

anonymousa	0.49 328	0.20 161	0.42 205	0.38 157	0.23 154	0.91 438	0.35 243	0.75 264	0.62 195	0.85 360	1.54 492	1.06 431	0.66 378	0.51 148	0.43 291	0.16 209	0.13 257	0.19 271	0.21 381	0.16 209	0.14 189

riskmin	0.38 200	0.20 161	0.39 162	0.32 34	0.23 154	0.53 273	0.30 154	0.63 167	0.80 302	0.49 152	0.56 159	0.73 319	0.58 325	0.55 174	0.36 240	0.17 248	0.11 135	0.19 271	0.13 139	0.19 302	0.20 352

DisPM	0.39 216	0.19 125	0.44 228	0.41 254	0.27 287	0.24 29	0.31 177	0.65 181	0.57 188	0.87 375	0.87 294	0.60 241	0.32 157	0.76 358	0.32 180	0.18 281	0.12 190	0.19 271	0.17 277	0.15 169	0.20 352

GLC_STEREO	0.29 92	0.19 125	0.27 20	0.44 333	0.19 50	0.31 116	0.26 94	0.47 84	0.43 134	0.37 97	0.47 117	0.41 135	0.23 58	0.50 141	0.34 207	0.14 98	0.18 390	0.19 271	0.16 228	0.16 209	0.13 145

TRStereo	0.37 185	0.27 355	0.59 363	0.47 386	0.41 455	0.29 89	0.30 154	0.84 299	0.59 191	0.52 164	0.41 96	0.52 193	0.26 90	0.73 341	0.27 122	0.17 248	0.12 190	0.19 271	0.19 334	0.13 79	0.11 64

LCNet	0.41 239	0.20 161	0.32 66	0.44 333	0.24 183	0.47 247	0.29 138	0.67 200	0.53 171	0.72 278	1.03 370	0.66 279	0.60 336	0.58 217	0.34 207	0.14 98	0.10 51	0.19 271	0.19 334	0.21 342	0.36 480

HHNet	0.41 239	0.17 64	0.41 184	0.34 57	0.37 428	0.33 140	0.34 219	0.69 218	0.75 266	0.86 367	1.30 455	0.52 193	0.32 157	0.52 154	0.35 224	0.15 159	0.11 135	0.19 271	0.15 196	0.15 169	0.24 403

AAGNet	1.43 529	0.20 161	0.48 289	0.44 333	0.25 215	0.29 89	0.31 177	0.65 181	0.68 229	0.97 429	0.86 286	0.67 286	0.62 348	0.64 278	20.63 578	0.16 209	0.11 135	0.19 271	0.15 196	0.19 302	0.12 109

IIG-Stereo	0.43 256	0.21 198	0.44 228	0.50 422	0.25 215	0.44 229	0.21 36	0.71 241	0.76 274	0.83 349	0.95 330	0.83 356	0.43 235	0.90 419	0.35 224	0.15 159	0.12 190	0.19 271	0.14 170	0.15 169	0.11 64

FTStereo	0.56 391	0.20 161	0.37 131	0.41 254	0.25 215	0.40 197	0.79 502	0.66 190	0.43 134	1.09 473	3.27 546	0.70 295	0.73 415	0.55 174	0.33 192	0.14 98	0.13 257	0.19 271	0.17 277	0.15 169	0.30 449

CRE-IMP	0.36 168	0.23 258	0.49 301	0.42 294	0.24 183	0.41 211	0.21 36	0.57 126	0.41 124	0.65 223	0.72 202	0.53 197	0.37 200	0.61 246	0.38 265	0.17 248	0.11 135	0.19 271	0.15 196	0.21 342	0.18 296

LMCR-Stereo	0.53 366	0.30 390	0.53 339	0.58 485	0.30 352	0.83 426	0.36 265	1.19 447	0.76 274	0.88 385	1.04 376	0.56 207	0.62 348	0.82 381	0.67 404	0.19 311	0.15 321	0.19 271	0.14 170	0.23 381	0.17 278

ICVP	0.46 283	0.25 319	0.38 143	0.48 393	0.28 310	0.58 308	0.43 367	1.00 361	0.70 237	0.67 238	0.95 330	0.75 327	0.55 307	0.53 163	0.54 365	0.23 394	0.17 373	0.19 271	0.17 277	0.19 302	0.20 352
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GEStereo_RVC	0.55 380	0.29 381	0.63 383	0.49 408	0.31 374	0.70 376	0.54 435	1.22 462	0.92 379	0.82 337	0.85 283	0.85 362	0.63 354	0.90 419	0.65 398	0.24 406	0.16 353	0.19 271	0.16 228	0.21 342	0.22 388

sCroCo_RVC	0.35 150	0.28 369	0.69 414	0.51 438	0.39 443	0.41 211	0.31 177	0.49 89	0.45 147	0.31 60	0.48 119	0.38 115	0.32 157	0.46 114	0.32 180	0.21 351	0.22 434	0.19 271	0.19 334	0.21 342	0.20 352

FENet	0.42 246	0.22 237	0.38 143	0.39 185	0.24 183	0.55 284	0.32 198	0.79 284	0.70 237	0.71 266	0.72 202	0.63 254	0.57 316	0.62 254	0.44 307	0.19 311	0.13 257	0.19 271	0.17 277	0.18 268	0.19 329

HGLStereo	0.56 391	0.28 369	0.57 358	0.50 422	0.37 428	0.80 410	0.45 379	1.02 373	0.78 291	0.86 367	1.14 415	0.89 382	0.82 446	0.76 358	0.73 419	0.21 351	0.20 416	0.19 271	0.18 304	0.19 302	0.21 370

GwcNet-RSSM	0.49 328	0.24 295	0.42 205	0.40 222	0.23 154	0.55 284	0.38 301	0.93 333	0.93 385	0.71 266	1.16 426	0.86 367	0.60 336	0.62 254	0.66 401	0.21 351	0.14 291	0.19 271	0.20 359	0.16 209	0.15 212

MSAF-DinoV2	1.04 497	0.38 440	1.32 513	0.54 467	0.29 336	0.89 435	0.72 493	1.52 524	1.24 483	1.05 460	1.41 472	2.98 541	1.49 524	2.74 552	2.83 545	0.22 377	0.14 291	0.20 301	0.22 399	0.32 451	0.32 461

rvit_stereo_0083	0.34 135	0.24 295	0.50 314	0.44 333	0.27 287	0.34 150	0.35 243	0.45 79	0.62 195	0.37 97	0.47 117	0.42 145	0.35 178	0.40 64	0.36 240	0.22 377	0.20 416	0.20 301	0.17 277	0.20 318	0.14 189

test_sample3	0.46 283	0.25 319	0.50 314	0.35 91	0.23 154	0.69 371	0.37 279	1.15 430	0.81 310	0.75 292	0.79 248	0.66 279	0.49 267	0.63 265	0.46 326	0.21 351	0.15 321	0.20 301	0.19 334	0.21 342	0.19 329

DispNO	0.47 298	0.23 258	0.71 423	0.39 185	0.31 374	0.60 327	0.38 301	0.89 320	0.77 281	0.75 292	0.84 273	0.72 308	0.54 301	0.73 341	0.46 326	0.19 311	0.14 291	0.20 301	0.18 304	0.16 209	0.17 278

xx1	0.39 216	0.23 258	0.33 81	0.41 254	0.22 114	0.55 284	0.38 301	0.67 200	1.06 446	0.41 124	0.50 126	0.65 274	0.53 289	0.57 197	0.25 75	0.16 209	0.10 51	0.20 301	0.19 334	0.18 268	0.17 278

plain	0.31 113	0.20 161	0.50 314	0.39 185	0.29 336	0.27 60	0.30 154	0.44 75	0.35 82	0.31 60	0.66 189	0.30 59	0.31 152	0.65 285	0.31 170	0.17 248	0.13 257	0.20 301	0.15 196	0.17 244	0.12 109

knoymous	0.36 168	0.20 161	0.31 55	0.31 17	0.22 114	0.36 168	0.29 138	0.61 153	0.64 213	0.67 238	0.70 199	0.60 241	0.40 221	0.58 217	0.34 207	0.17 248	0.11 135	0.20 301	0.11 77	0.17 244	0.18 296

qqq	0.40 228	0.26 338	0.44 228	0.36 111	0.22 114	0.46 242	0.36 265	0.85 302	0.54 175	0.56 176	0.69 196	0.65 274	0.53 289	0.55 174	0.45 316	0.17 248	0.16 353	0.20 301	0.19 334	0.18 268	0.17 278

psmg	0.49 328	0.25 319	0.43 216	0.41 254	0.28 310	0.85 430	0.43 367	0.99 357	0.76 274	0.91 401	0.94 321	0.76 333	0.54 301	0.64 278	0.43 291	0.20 334	0.15 321	0.20 301	0.20 359	0.18 268	0.18 296

AASNet	0.53 366	0.25 319	0.52 331	0.49 408	0.32 390	0.74 390	0.40 335	1.50 518	0.86 338	0.86 367	0.92 317	0.64 261	0.59 332	0.59 232	0.79 429	0.23 394	0.19 404	0.20 301	0.16 228	0.21 342	0.19 329

GMOStereo	0.37 185	0.19 125	0.38 143	0.43 314	0.24 183	0.37 173	0.38 301	0.52 108	0.62 195	0.87 375	0.84 273	0.64 261	0.35 178	0.37 47	0.28 142	0.13 59	0.11 135	0.20 301	0.18 304	0.15 169	0.11 64

error version	0.37 185	0.19 125	0.38 143	0.43 314	0.24 183	0.37 173	0.38 301	0.52 108	0.62 195	0.87 375	0.84 273	0.64 261	0.35 178	0.37 47	0.28 142	0.13 59	0.11 135	0.20 301	0.18 304	0.15 169	0.11 64

test-v	0.37 185	0.19 125	0.38 143	0.43 314	0.24 183	0.37 173	0.38 301	0.52 108	0.62 195	0.87 375	0.84 273	0.64 261	0.35 178	0.37 47	0.28 142	0.13 59	0.11 135	0.20 301	0.18 304	0.15 169	0.11 64

Patchmatch Stereo++	0.35 150	0.23 258	0.47 269	0.41 254	0.22 114	0.24 29	0.22 45	0.59 137	0.36 90	0.63 204	0.73 206	0.58 220	0.38 204	0.58 217	0.36 240	0.18 281	0.12 190	0.20 301	0.16 228	0.20 318	0.15 212
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
OMP-Stereo	0.42 246	0.22 237	0.46 257	0.52 450	0.24 183	0.36 168	0.25 82	0.71 241	0.78 291	0.77 305	0.64 179	0.89 382	0.39 215	0.91 426	0.35 224	0.15 159	0.12 190	0.20 301	0.15 196	0.15 169	0.12 109

NF-Stereo	0.38 200	0.20 161	0.45 240	0.41 254	0.25 215	0.26 47	0.31 177	0.69 218	0.70 237	0.65 223	0.77 227	0.57 212	0.30 145	0.67 304	0.35 224	0.18 281	0.12 190	0.20 301	0.16 228	0.16 209	0.27 426

OCTAStereo	0.38 200	0.20 161	0.46 257	0.41 254	0.25 215	0.26 47	0.31 177	0.69 218	0.70 237	0.65 223	0.77 227	0.58 220	0.30 145	0.67 304	0.35 224	0.18 281	0.12 190	0.20 301	0.16 228	0.16 209	0.27 426

PSM-softLoss	0.38 200	0.20 161	0.48 289	0.41 254	0.26 256	0.30 101	0.35 243	0.69 218	0.46 151	0.62 196	0.82 262	0.59 235	0.33 167	0.70 326	0.39 271	0.19 311	0.12 190	0.20 301	0.18 304	0.16 209	0.22 388

KMStereo	0.38 200	0.20 161	0.48 289	0.41 254	0.26 256	0.30 101	0.35 243	0.69 218	0.46 151	0.62 196	0.82 262	0.59 235	0.33 167	0.70 326	0.39 271	0.19 311	0.12 190	0.20 301	0.18 304	0.16 209	0.22 388

PSM-adaLoss	0.35 150	0.23 258	0.47 269	0.41 254	0.22 114	0.24 29	0.31 177	0.59 137	0.36 90	0.63 204	0.73 206	0.58 220	0.38 204	0.56 184	0.35 224	0.18 281	0.12 190	0.20 301	0.16 228	0.20 318	0.15 212

ROB_FTStereo_v2	0.35 150	0.23 258	0.47 269	0.41 254	0.22 114	0.24 29	0.31 177	0.59 137	0.36 90	0.63 204	0.73 206	0.57 212	0.38 204	0.57 197	0.36 240	0.18 281	0.12 190	0.20 301	0.16 228	0.20 318	0.15 212

ROB_FTStereo	0.35 150	0.23 258	0.47 269	0.41 254	0.22 114	0.25 43	0.21 36	0.59 137	0.36 90	0.63 204	0.73 206	0.58 220	0.38 204	0.57 197	0.35 224	0.18 281	0.12 190	0.20 301	0.16 228	0.20 318	0.15 212

HUI-Stereo	0.35 150	0.23 258	0.47 269	0.41 254	0.22 114	0.24 29	0.22 45	0.60 147	0.36 90	0.63 204	0.73 206	0.58 220	0.38 204	0.50 141	0.35 224	0.18 281	0.12 190	0.20 301	0.16 228	0.20 318	0.15 212

SST-Stereo	0.40 228	0.19 125	0.45 240	0.42 294	0.25 215	0.25 43	0.21 36	0.66 190	0.47 156	1.08 471	0.79 248	0.72 308	0.43 235	0.77 365	0.35 224	0.16 209	0.11 135	0.20 301	0.16 228	0.19 302	0.15 212

RAFT_R40	0.40 228	0.19 125	0.44 228	0.43 314	0.25 215	0.23 20	0.26 94	0.67 200	0.67 224	0.98 434	0.78 238	0.72 308	0.43 235	0.76 358	0.35 224	0.16 209	0.11 135	0.20 301	0.16 228	0.18 268	0.14 189

PFNet	0.42 246	0.18 88	0.58 362	0.43 314	0.24 183	0.43 221	0.32 198	0.74 258	0.78 291	1.00 441	0.74 215	0.68 287	0.39 215	0.72 336	0.37 256	0.16 209	0.10 51	0.20 301	0.15 196	0.16 209	0.13 145

RE-Stereo	0.38 200	0.20 161	0.46 257	0.41 254	0.25 215	0.26 47	0.31 177	0.69 218	0.70 237	0.65 223	0.77 227	0.58 220	0.30 145	0.67 304	0.35 224	0.18 281	0.12 190	0.20 301	0.16 228	0.16 209	0.27 426

Pruner-Stereo	0.38 200	0.20 161	0.45 240	0.40 222	0.25 215	0.22 15	0.24 74	0.67 200	0.55 180	0.89 389	0.76 223	0.68 287	0.29 129	0.62 254	0.35 224	0.18 281	0.12 190	0.20 301	0.17 277	0.17 244	0.18 296

TVStereo	0.38 200	0.20 161	0.46 257	0.41 254	0.25 215	0.26 47	0.31 177	0.69 218	0.70 237	0.65 223	0.77 227	0.58 220	0.30 145	0.67 304	0.35 224	0.18 281	0.12 190	0.20 301	0.16 228	0.16 209	0.27 426

iGMRVC	0.35 150	0.23 258	0.47 269	0.41 254	0.22 114	0.24 29	0.30 154	0.59 137	0.36 90	0.63 204	0.73 206	0.58 220	0.38 204	0.58 217	0.36 240	0.18 281	0.12 190	0.20 301	0.16 228	0.20 318	0.15 212

RAFT-RH_RVC	0.56 391	0.17 64	0.41 184	0.37 127	0.23 154	0.57 302	0.24 74	0.60 147	0.70 237	1.19 487	3.94 558	0.56 207	0.38 204	0.65 285	0.36 240	0.13 59	0.11 135	0.20 301	0.14 170	0.12 44	0.13 145

iRAFT	0.35 150	0.23 258	0.47 269	0.41 254	0.22 114	0.24 29	0.22 45	0.59 137	0.36 90	0.63 204	0.73 206	0.58 220	0.38 204	0.58 217	0.36 240	0.18 281	0.12 190	0.20 301	0.16 228	0.20 318	0.15 212

test-2	0.37 185	0.19 125	0.38 143	0.43 314	0.24 183	0.37 173	0.38 301	0.52 108	0.62 195	0.87 375	0.84 273	0.64 261	0.35 178	0.37 47	0.28 142	0.13 59	0.11 135	0.20 301	0.18 304	0.15 169	0.11 64

GMM-Stereo	0.44 263	0.19 125	0.36 115	0.42 294	0.25 215	0.51 261	0.47 390	0.71 241	0.53 171	0.76 299	1.37 464	0.76 333	0.38 204	0.60 238	0.33 192	0.15 159	0.10 51	0.20 301	0.19 334	0.16 209	0.27 426

RAFT-IKP	0.35 150	0.23 258	0.47 269	0.41 254	0.22 114	0.24 29	0.28 128	0.59 137	0.36 90	0.63 204	0.73 206	0.57 212	0.38 204	0.58 217	0.36 240	0.18 281	0.12 190	0.20 301	0.16 228	0.20 318	0.15 212

TestStereo	0.38 200	0.31 395	0.40 174	0.45 356	0.20 74	0.40 197	0.37 279	0.66 190	0.65 218	0.53 167	0.78 238	0.47 172	0.40 221	0.55 174	0.37 256	0.18 281	0.13 257	0.20 301	0.15 196	0.22 364	0.13 145

delet	0.55 380	0.24 295	0.55 348	0.44 333	0.33 401	1.07 470	0.50 409	1.00 361	0.86 338	0.85 360	0.96 334	0.90 387	0.63 354	0.83 389	0.74 422	0.18 281	0.18 390	0.20 301	0.21 381	0.16 209	0.15 212

UNet	0.54 378	0.26 338	0.66 400	0.44 333	0.40 448	0.99 456	0.41 350	0.98 355	0.75 266	0.83 349	0.89 306	1.04 425	0.72 412	0.73 341	0.62 390	0.19 311	0.14 291	0.20 301	0.17 277	0.20 318	0.17 278

UPFNet	0.53 366	0.24 295	0.51 326	0.45 356	0.38 437	0.84 429	0.49 404	0.99 357	0.75 266	0.87 375	0.88 302	0.86 367	0.64 365	0.80 375	0.71 416	0.20 334	0.20 416	0.20 301	0.20 359	0.19 302	0.15 212

aanetorigin	0.83 470	0.56 497	1.87 535	0.49 408	0.38 437	0.56 297	0.66 468	0.70 233	1.00 417	2.42 545	2.02 518	1.31 475	1.18 505	0.93 435	1.13 497	0.20 334	0.18 390	0.20 301	0.19 334	0.27 422	0.30 449

ac_64	0.52 360	0.22 237	0.50 314	0.45 356	0.28 310	0.80 410	0.45 379	1.02 373	0.61 194	0.91 401	0.83 268	1.07 436	0.68 387	0.74 348	0.70 411	0.21 351	0.18 390	0.20 301	0.19 334	0.18 268	0.15 212

MSMDNet	0.48 310	0.24 295	0.52 331	0.39 185	0.27 287	0.63 346	0.30 154	0.96 349	0.96 399	0.86 367	1.07 389	0.79 343	0.44 245	0.57 197	0.43 291	0.17 248	0.12 190	0.20 301	0.16 228	0.23 381	0.19 329

z-mn7	1.00 491	0.50 480	1.70 531	0.53 460	0.36 421	1.75 530	0.71 491	1.22 462	2.28 542	0.96 424	2.54 531	1.42 495	0.95 480	2.19 543	1.54 515	0.22 377	0.19 404	0.21 343	0.20 359	0.27 422	0.25 410

AIO-test2	0.39 216	0.21 198	0.41 184	0.47 386	0.25 215	0.45 237	0.35 243	0.77 274	1.27 493	0.36 90	0.87 294	0.37 107	0.30 145	0.47 121	0.27 122	0.15 159	0.13 257	0.21 343	0.23 415	0.15 169	0.13 145

test_sample4	0.47 298	0.26 338	0.50 314	0.35 91	0.22 114	0.69 371	0.38 301	1.15 430	0.81 310	0.78 309	0.82 262	0.62 252	0.53 289	0.63 265	0.44 307	0.21 351	0.15 321	0.21 343	0.19 334	0.21 342	0.19 329

PCWNet_CMD	0.48 310	0.24 295	0.52 331	0.39 185	0.27 287	0.63 346	0.30 154	0.95 345	0.96 399	0.86 367	1.07 389	0.79 343	0.44 245	0.57 197	0.43 291	0.17 248	0.12 190	0.21 343	0.16 228	0.24 394	0.19 329

ToySt	0.49 328	0.27 355	0.75 440	0.40 222	0.27 287	0.64 353	0.49 404	0.84 299	0.77 281	0.60 187	0.83 268	0.88 378	0.66 378	0.70 326	0.56 372	0.16 209	0.17 373	0.21 343	0.20 359	0.21 342	0.19 329

Wz-Net-LNSev	0.71 441	0.51 484	1.36 520	0.50 422	0.41 455	1.15 485	0.69 480	1.21 454	1.07 452	1.02 449	1.12 403	1.08 438	0.87 459	0.89 417	0.89 463	0.24 406	0.22 434	0.21 343	0.19 334	0.26 411	0.26 416

Sa-1000	0.48 310	0.24 295	0.41 184	0.45 356	0.25 215	0.59 321	0.34 219	0.81 291	0.93 385	0.82 337	1.50 487	0.53 197	0.45 250	0.92 429	0.30 163	0.15 159	0.12 190	0.21 343	0.19 334	0.15 169	0.13 145

SA	0.44 263	0.25 319	0.46 257	0.46 377	0.24 183	0.43 221	0.36 265	0.75 264	0.96 399	0.59 183	1.03 370	0.48 177	0.52 285	0.94 442	0.32 180	0.16 209	0.12 190	0.21 343	0.19 334	0.15 169	0.13 145

dd	0.43 256	0.38 440	0.55 348	0.44 333	0.25 215	0.47 247	0.38 301	0.70 233	1.05 439	0.59 183	0.65 182	0.42 145	0.39 215	0.66 293	0.50 340	0.24 406	0.15 321	0.21 343	0.15 196	0.22 364	0.18 296

IRAFT_RVC	0.42 246	0.20 161	0.48 289	0.44 333	0.24 183	0.27 60	0.54 435	0.74 258	0.77 281	0.76 299	0.80 251	0.73 319	0.51 283	0.70 326	0.36 240	0.17 248	0.10 51	0.21 343	0.16 228	0.16 209	0.14 189

rafts_anoy	0.37 185	0.21 198	0.36 115	0.41 254	0.26 256	0.30 101	0.33 208	0.67 200	0.90 367	0.58 181	0.66 189	0.45 161	0.33 167	0.47 121	0.39 271	0.16 209	0.11 135	0.21 343	0.23 415	0.17 244	0.14 189

EDNetEfficient	1.46 530	0.80 522	6.12 562	0.47 386	0.39 443	0.69 371	0.83 505	0.90 325	2.77 551	3.50 562	1.96 515	1.66 514	2.03 546	1.26 491	4.18 556	0.21 351	0.18 390	0.21 343	0.20 359	0.41 492	0.39 493

DSFCA	0.55 380	0.25 319	0.62 373	0.40 222	0.36 421	0.74 390	0.52 427	1.04 380	0.82 315	1.06 464	0.84 273	0.89 382	0.63 354	0.99 445	0.58 375	0.25 417	0.21 426	0.21 343	0.21 381	0.21 342	0.19 329

DMCA	0.45 273	0.26 338	0.50 314	0.38 157	0.28 310	0.51 261	0.34 219	0.93 333	0.68 229	0.75 292	0.83 268	0.79 343	0.53 289	0.51 148	0.54 365	0.21 351	0.16 353	0.21 343	0.16 228	0.19 302	0.21 370

DN-CSS_ROB	0.43 256	0.26 338	0.62 373	0.40 222	0.29 336	0.44 229	0.27 110	0.77 274	0.75 266	0.72 278	1.09 396	0.48 177	0.43 235	0.69 320	0.37 256	0.15 159	0.12 190	0.21 343	0.19 334	0.18 268	0.16 258

FlowAnything_test	0.29 92	0.19 125	0.39 162	0.47 386	0.26 256	0.46 242	0.25 82	0.43 69	0.31 49	0.29 52	0.26 32	0.35 94	0.26 90	0.40 64	0.37 256	0.21 351	0.15 321	0.22 358	0.26 454	0.16 209	0.16 258

zh-mn7	1.08 506	0.65 509	4.00 556	0.52 450	0.38 437	1.16 488	0.62 461	1.15 430	1.77 529	1.74 525	2.31 522	1.17 461	0.91 466	2.10 539	1.77 522	0.24 406	0.21 426	0.22 358	0.22 399	0.25 404	0.28 433

G2L-Stereo	0.49 328	0.23 258	0.48 289	0.43 314	0.26 256	0.47 247	0.42 360	0.93 333	0.78 291	0.84 356	0.86 286	0.91 389	0.52 285	0.78 369	0.70 411	0.20 334	0.17 373	0.22 358	0.18 304	0.17 244	0.21 370

DDVS	0.52 360	0.30 390	0.56 354	0.41 254	0.31 374	0.71 381	0.34 219	0.91 329	0.67 224	0.85 360	0.89 306	1.12 449	0.46 255	0.86 406	0.60 383	0.22 377	0.16 353	0.22 358	0.18 304	0.25 404	0.26 416

test_sample6	0.49 328	0.26 338	0.50 314	0.37 127	0.22 114	0.63 346	0.40 335	1.12 415	0.83 320	0.80 315	1.03 370	0.66 279	0.55 307	0.67 304	0.46 326	0.22 377	0.16 353	0.22 358	0.22 399	0.23 381	0.21 370

test_sample5	0.47 298	0.26 338	0.49 301	0.36 111	0.22 114	0.64 353	0.39 324	1.13 417	0.81 310	0.77 305	0.94 321	0.64 261	0.54 301	0.65 285	0.43 291	0.21 351	0.16 353	0.22 358	0.20 359	0.22 364	0.20 352

CAS++	0.32 119	0.24 295	0.36 115	0.37 127	0.26 256	0.28 77	0.23 60	0.87 313	0.50 163	0.47 148	0.45 106	0.26 48	0.21 39	0.49 135	0.24 58	0.23 394	0.19 404	0.22 358	0.17 277	0.21 342	0.16 258
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
DualNet	0.48 310	0.26 338	0.49 301	0.36 111	0.22 114	0.64 353	0.39 324	1.13 417	0.81 310	0.80 315	1.03 370	0.64 261	0.54 301	0.65 285	0.43 291	0.21 351	0.16 353	0.22 358	0.20 359	0.22 364	0.20 352

ttt	0.51 351	0.25 319	0.43 216	0.38 157	0.24 183	0.65 360	0.38 301	1.18 445	1.05 439	0.72 278	1.08 392	0.63 254	0.49 267	0.84 394	0.59 380	0.24 406	0.21 426	0.22 358	0.20 359	0.24 394	0.24 403

CASnet	0.30 107	0.20 161	0.33 81	0.41 254	0.16 7	0.26 47	0.24 74	0.52 108	0.53 171	0.52 164	0.54 150	0.39 119	0.24 68	0.40 64	0.26 104	0.14 98	0.10 51	0.22 358	0.18 304	0.18 268	0.11 64
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LL-Strereo	0.57 398	0.27 355	0.68 408	0.48 393	0.34 410	0.39 193	0.48 398	0.94 338	0.97 402	0.83 349	0.78 238	1.10 445	1.18 505	1.33 498	0.49 339	0.17 248	0.14 291	0.22 358	0.19 334	0.16 209	0.17 278

CASS	0.45 273	0.27 355	0.42 205	0.48 393	0.22 114	0.61 329	0.34 219	0.97 352	0.62 195	0.71 266	0.85 283	0.61 246	0.55 307	0.57 197	0.41 282	0.29 454	0.16 353	0.22 358	0.18 304	0.22 364	0.28 433
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
BUS	0.45 273	0.25 319	0.43 216	0.45 356	0.28 310	0.70 376	0.34 219	0.94 338	0.76 274	0.75 292	0.80 251	0.65 274	0.49 267	0.64 278	0.51 350	0.20 334	0.14 291	0.22 358	0.19 334	0.18 268	0.18 296

BSDual-CNN	0.46 283	0.25 319	0.43 216	0.45 356	0.28 310	0.77 400	0.40 335	0.94 338	0.76 274	0.75 292	0.80 251	0.76 333	0.54 301	0.64 278	0.43 291	0.20 334	0.14 291	0.22 358	0.19 334	0.18 268	0.18 296

hknet	0.49 328	0.25 319	0.51 326	0.45 356	0.29 336	0.77 400	0.40 335	0.94 338	0.83 320	0.75 292	0.80 251	0.97 405	0.61 342	0.73 341	0.45 316	0.18 281	0.14 291	0.22 358	0.19 334	0.18 268	0.18 296

RAFT	0.45 273	0.22 237	0.45 240	0.47 386	0.26 256	0.54 279	0.47 390	0.66 190	0.58 190	0.80 315	0.82 262	0.94 398	0.57 316	0.75 354	0.34 207	0.17 248	0.15 321	0.22 358	0.20 359	0.16 209	0.12 109

Anonymous3	0.46 283	0.34 412	0.86 463	0.50 422	0.37 428	0.81 415	0.50 409	0.72 245	0.65 218	0.51 158	0.65 182	0.45 161	0.45 250	0.64 278	0.38 265	0.24 406	0.24 452	0.22 358	0.21 381	0.23 381	0.23 395

ADLNet	0.55 380	0.27 355	0.51 326	0.44 333	0.35 417	0.78 404	0.46 383	1.08 397	0.86 338	0.99 436	0.98 348	0.92 394	0.63 354	0.69 320	0.81 434	0.22 377	0.16 353	0.22 358	0.22 399	0.21 342	0.21 370

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 366	0.32 399	0.64 388	0.44 333	0.30 352	0.66 363	0.44 376	1.04 380	0.88 351	0.91 401	0.91 313	0.99 409	0.60 336	0.68 314	0.60 383	0.21 351	0.17 373	0.22 358	0.22 399	0.21 342	0.21 370
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DeepPruner_ROB	0.53 366	0.34 412	0.59 363	0.41 254	0.30 352	0.50 257	0.43 367	1.19 447	0.70 237	0.85 360	1.05 380	0.86 367	0.55 307	0.84 394	0.51 350	0.29 454	0.23 444	0.22 358	0.22 399	0.26 411	0.25 410

StereoDRNet-Refined	0.58 405	0.32 399	0.54 343	0.46 377	0.30 352	0.96 449	0.40 335	1.00 361	0.94 392	1.12 478	1.08 392	0.96 403	0.67 381	0.90 419	0.89 463	0.17 248	0.13 257	0.22 358	0.21 381	0.20 318	0.19 329
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DLCB_ROB	0.58 405	0.28 369	0.47 269	0.49 408	0.32 390	0.77 400	0.50 409	0.99 357	0.92 379	1.04 458	1.14 415	1.21 462	0.69 391	0.88 411	0.69 408	0.20 334	0.20 416	0.22 358	0.22 399	0.21 342	0.18 296

MultiAttention	3.58 560	0.24 295	0.62 373	0.54 467	0.34 410	22.90 580	2.72 570	1.60 529	1.13 463	0.80 315	1.81 508	1.14 458	0.43 235	35.29 588	0.61 387	0.17 248	0.12 190	0.23 380	0.23 415	0.34 464	0.29 440

w-ln-seven-2	0.76 450	0.43 460	2.32 542	0.52 450	0.38 437	0.90 437	0.65 466	1.11 409	1.12 462	1.19 487	1.28 448	1.09 441	0.99 485	1.07 462	0.87 450	0.20 334	0.19 404	0.23 380	0.22 399	0.26 411	0.22 388

ITSA-stereo	0.53 366	0.28 369	0.52 331	0.40 222	0.23 154	0.56 297	0.34 219	1.24 474	1.24 483	0.80 315	0.81 258	0.72 308	0.58 325	0.82 381	0.65 398	0.21 351	0.17 373	0.23 380	0.21 381	0.22 364	0.26 416

mmm	0.44 263	0.27 355	0.46 257	0.38 157	0.24 183	0.61 329	0.35 243	0.94 338	0.53 171	0.72 278	1.05 380	0.63 254	0.50 278	0.57 197	0.45 316	0.18 281	0.15 321	0.23 380	0.20 359	0.20 318	0.18 296

LL-Strereo2	0.35 150	0.24 295	0.48 289	0.41 254	0.26 256	0.35 159	0.24 74	0.67 200	0.44 140	0.54 171	0.51 135	0.66 279	0.25 75	0.66 293	0.30 163	0.14 98	0.12 190	0.23 380	0.20 359	0.18 268	0.13 145

fast-acv-ft	0.64 421	0.30 390	0.73 431	0.45 356	0.34 410	1.17 489	0.49 404	0.86 306	0.98 406	1.02 449	1.36 461	1.29 472	0.85 454	0.76 358	0.81 434	0.21 351	0.23 444	0.23 380	0.23 415	0.21 342	0.20 352

ssnet_v2	0.58 405	0.28 369	0.56 354	0.43 314	0.29 336	0.95 446	0.59 452	1.13 417	0.99 411	0.93 413	0.80 251	0.99 409	0.64 365	0.82 381	0.94 469	0.25 417	0.22 434	0.23 380	0.24 431	0.20 318	0.19 329

WZ-Net	1.19 516	0.59 501	4.07 557	0.62 501	0.51 497	1.34 503	1.31 545	1.32 490	1.74 528	1.53 513	1.65 497	1.74 517	1.28 514	2.25 545	2.01 531	0.27 437	0.21 426	0.23 380	0.25 440	0.40 486	0.39 493

PFNet+	0.40 228	0.19 125	0.49 301	0.39 185	0.25 215	0.28 77	0.23 60	0.64 180	0.70 237	0.85 360	0.79 248	0.64 261	0.35 178	0.72 336	0.34 207	0.19 311	0.14 291	0.23 380	0.20 359	0.16 209	0.20 352

ARAFT	0.47 298	0.24 295	0.79 452	0.42 294	0.25 215	0.55 284	0.55 439	0.75 264	0.81 310	0.89 389	0.75 217	0.73 319	0.47 259	0.88 411	0.37 256	0.15 159	0.12 190	0.23 380	0.22 399	0.14 123	0.13 145

RAFT + AFF	0.53 366	0.29 381	0.75 440	0.51 438	0.32 390	0.63 346	0.60 454	1.00 361	0.91 374	0.78 309	0.87 294	0.83 356	0.58 325	0.80 375	0.47 333	0.17 248	0.20 416	0.23 380	0.22 399	0.18 268	0.18 296

PSMNet-RSSM	0.48 310	0.22 237	0.38 143	0.42 294	0.25 215	0.50 257	0.37 279	1.10 403	0.77 281	0.70 259	1.06 386	0.84 360	0.64 365	0.62 254	0.47 333	0.23 394	0.15 321	0.23 380	0.25 440	0.20 318	0.19 329

RTSC	0.87 474	0.48 472	1.23 503	0.52 450	0.37 428	1.13 482	0.50 409	1.34 494	1.79 530	1.51 511	1.24 441	1.12 449	0.81 442	1.62 517	2.16 534	0.25 417	0.19 404	0.23 380	0.24 431	0.30 439	0.31 457

ADCRef	0.80 460	0.43 460	1.32 513	0.50 422	0.45 478	1.07 470	0.51 424	1.07 393	0.98 406	1.17 483	1.42 474	0.87 373	0.91 466	0.85 401	3.19 547	0.18 281	0.16 353	0.23 380	0.23 415	0.22 364	0.21 370

ADCP+	1.06 502	0.35 418	1.51 527	0.49 408	0.51 497	1.45 513	0.55 439	1.25 478	1.03 429	1.16 482	1.15 421	1.10 445	1.07 495	1.56 513	6.75 566	0.19 311	0.16 353	0.23 380	0.21 381	0.28 426	0.21 370

CFNet	0.51 351	0.29 381	0.46 257	0.41 254	0.27 287	0.70 376	0.32 198	1.13 417	1.00 417	0.72 278	1.07 389	0.85 362	0.60 336	0.76 358	0.52 357	0.19 311	0.14 291	0.23 380	0.23 415	0.21 342	0.16 258

NaN_ROB	0.69 435	0.44 465	0.69 414	0.51 438	0.33 401	0.97 451	1.06 527	1.22 462	1.19 474	1.24 496	0.96 334	1.08 438	0.78 436	1.20 481	0.67 404	0.24 406	0.30 488	0.23 380	0.24 431	0.23 381	0.25 410

rvit_0105_6	0.38 200	0.28 369	0.64 388	0.50 422	0.30 352	0.39 193	0.38 301	0.51 99	0.67 224	0.40 120	0.45 106	0.50 185	0.41 227	0.54 169	0.36 240	0.27 437	0.26 466	0.24 397	0.21 381	0.22 364	0.16 258

DCVSM-stereo	0.49 328	0.27 355	0.53 339	0.39 185	0.29 336	0.51 261	0.26 94	0.75 264	0.75 266	1.11 477	0.75 217	1.05 429	0.72 412	0.60 238	0.47 333	0.20 334	0.19 404	0.24 397	0.20 359	0.25 404	0.30 449

Wz-Net-MNSev	0.76 450	0.40 452	1.34 515	0.50 422	0.40 448	1.44 512	0.83 505	1.15 430	1.16 468	1.25 497	1.20 435	1.13 455	0.81 442	1.16 476	1.00 482	0.22 377	0.19 404	0.24 397	0.23 415	0.28 426	0.26 416

AACVNet	0.50 344	0.23 258	0.49 301	0.46 377	0.29 336	0.52 265	0.38 301	0.90 325	0.55 180	0.81 328	1.03 370	1.00 412	0.70 404	0.83 389	0.54 365	0.21 351	0.18 390	0.24 397	0.18 304	0.23 381	0.20 352

CFNet_pseudo	0.46 283	0.24 295	0.52 331	0.37 127	0.27 287	0.58 308	0.30 154	0.86 306	0.88 351	0.82 337	1.03 370	0.75 327	0.47 259	0.58 217	0.44 307	0.17 248	0.12 190	0.24 397	0.16 228	0.24 394	0.19 329

pcwnet_v2	0.58 405	0.28 369	0.84 457	0.45 356	0.35 417	0.61 329	0.35 243	1.27 482	1.21 478	0.99 436	1.27 446	0.72 308	0.58 325	0.67 304	0.48 337	0.27 437	0.21 426	0.24 397	0.23 415	0.29 430	0.29 440

HCRNet	0.44 263	0.34 412	0.41 184	0.53 460	0.26 256	0.53 273	0.29 138	0.83 296	0.63 206	0.71 266	0.81 258	0.77 339	0.50 278	0.66 293	0.36 240	0.24 406	0.16 353	0.24 397	0.20 359	0.21 342	0.18 296

EDNetEfficientorigin	9.93 574	1.15 541	175.16 594	0.48 393	0.36 421	1.04 467	0.68 475	1.24 474	2.69 550	3.17 559	2.50 530	2.30 532	2.07 547	1.76 525	2.21 535	0.20 334	0.18 390	0.24 397	0.19 334	0.51 512	0.50 524

GwcNet	0.69 435	0.36 423	1.10 487	0.51 438	0.42 461	1.08 474	0.50 409	1.21 454	1.16 468	1.00 441	1.37 464	1.06 431	0.79 438	0.92 429	0.94 469	0.25 417	0.24 452	0.24 397	0.22 399	0.23 381	0.26 416

CFNet-ft	0.48 310	0.23 258	0.36 115	0.40 222	0.26 256	0.64 353	0.37 279	0.87 313	0.85 333	0.64 214	1.00 355	1.01 416	0.64 365	0.61 246	0.53 360	0.23 394	0.15 321	0.24 397	0.21 381	0.23 381	0.18 296

CFNet_RVC	0.48 310	0.23 258	0.36 115	0.40 222	0.26 256	0.64 353	0.37 279	0.87 313	0.85 333	0.64 214	1.00 355	1.01 416	0.64 365	0.61 246	0.53 360	0.23 394	0.15 321	0.24 397	0.21 381	0.23 381	0.18 296

ccs_rob	0.46 283	0.24 295	0.52 331	0.37 127	0.27 287	0.58 308	0.31 177	0.86 306	0.88 351	0.82 337	1.02 366	0.75 327	0.47 259	0.58 217	0.44 307	0.17 248	0.12 190	0.24 397	0.16 228	0.24 394	0.19 329

PWCDC_ROB	0.89 478	0.49 476	0.80 454	0.74 524	0.40 448	1.03 463	0.39 324	1.33 492	2.35 546	1.02 449	3.77 553	0.81 354	0.92 471	1.20 481	0.90 465	0.34 489	0.22 434	0.24 397	0.20 359	0.34 464	0.29 440

w-ln-seven	0.96 487	0.48 472	2.41 544	0.54 467	0.50 493	1.41 508	0.70 485	1.67 535	1.81 531	1.49 508	1.50 487	1.26 467	0.87 459	1.15 474	1.80 526	0.23 394	0.21 426	0.25 410	0.25 440	0.31 445	0.26 416

YMNet	0.66 425	0.38 440	0.90 467	0.52 450	0.46 485	1.08 474	0.49 404	1.00 361	0.77 281	1.18 485	1.29 452	1.12 449	0.74 417	0.85 401	0.86 444	0.27 437	0.31 497	0.25 410	0.25 440	0.24 394	0.23 395

YMNet_1	0.66 425	0.38 440	0.90 467	0.52 450	0.46 485	1.08 474	0.49 404	1.00 361	0.77 281	1.18 485	1.29 452	1.12 449	0.74 417	0.85 401	0.86 444	0.27 437	0.31 497	0.25 410	0.25 440	0.24 394	0.23 395

rvit_0105_5	0.42 246	0.31 395	0.73 431	0.50 422	0.29 336	0.44 229	0.42 360	0.61 153	0.74 263	0.51 158	0.51 135	0.60 241	0.47 259	0.57 197	0.38 265	0.27 437	0.25 460	0.25 410	0.23 415	0.22 364	0.18 296

rvit_0105_4	0.41 239	0.29 381	0.71 423	0.50 422	0.29 336	0.41 211	0.41 350	0.55 119	0.73 256	0.45 137	0.48 119	0.55 204	0.44 245	0.57 197	0.36 240	0.28 447	0.26 466	0.25 410	0.22 399	0.23 381	0.18 296

UGAM	0.52 360	0.22 237	0.46 257	0.45 356	0.25 215	0.41 211	0.52 427	0.62 159	1.16 468	0.76 299	1.13 410	1.32 480	0.57 316	1.00 448	0.53 360	0.17 248	0.14 291	0.25 410	0.21 381	0.15 169	0.13 145

ffm	0.44 263	0.26 338	0.49 301	0.37 127	0.25 215	0.55 284	0.37 279	0.68 210	1.04 435	0.73 285	0.96 334	0.71 299	0.53 289	0.57 197	0.25 75	0.16 209	0.10 51	0.25 410	0.21 381	0.16 209	0.16 258

ff1	0.49 328	0.26 338	0.49 301	0.37 127	0.25 215	0.55 284	0.37 279	0.68 210	1.04 435	0.73 285	0.96 334	0.71 299	0.53 289	1.01 449	0.88 453	0.16 209	0.10 51	0.25 410	0.21 381	0.16 209	0.16 258

mmx	0.53 366	0.26 338	0.49 301	0.37 127	0.25 215	0.55 284	0.37 279	1.16 437	1.03 429	0.73 285	0.96 334	0.71 299	0.53 289	1.01 449	0.88 453	0.20 334	0.15 321	0.25 410	0.21 381	0.22 364	0.20 352

xxx	0.53 366	0.26 338	0.49 301	0.37 127	0.25 215	0.55 284	0.37 279	1.16 437	1.03 429	0.73 285	0.96 334	0.71 299	0.53 289	1.01 449	0.88 453	0.20 334	0.15 321	0.25 410	0.21 381	0.22 364	0.20 352

StereoVision	0.42 246	0.28 369	0.45 240	0.49 408	0.28 310	0.38 186	0.38 301	0.72 245	0.62 195	0.44 135	1.14 415	0.54 201	0.39 215	0.56 184	0.34 207	0.21 351	0.24 452	0.25 410	0.24 431	0.26 411	0.16 258

Wz-Net-SNSev	0.91 482	0.73 515	2.13 539	0.56 477	0.45 478	0.95 446	1.13 532	1.34 494	1.24 483	1.02 449	1.30 455	1.46 498	0.86 456	1.81 527	1.50 514	0.25 417	0.23 444	0.25 410	0.26 454	0.32 451	0.29 440

NINENet	0.50 344	0.29 381	0.51 326	0.45 356	0.32 390	0.70 376	0.34 219	1.10 403	0.88 351	0.80 315	0.94 321	0.65 274	0.49 267	0.73 341	0.51 350	0.22 377	0.20 416	0.25 410	0.18 304	0.22 364	0.21 370

SACVNet	0.58 405	0.34 412	0.55 348	0.55 474	0.36 421	0.63 346	0.48 398	1.13 417	0.77 281	1.02 449	1.06 386	1.02 421	0.74 417	0.90 419	0.51 350	0.27 437	0.21 426	0.25 410	0.24 431	0.29 430	0.36 480

PSM-AAD	0.48 310	0.20 161	0.37 131	0.43 314	0.23 154	0.56 297	0.50 409	0.65 181	0.70 237	1.07 467	1.12 403	0.58 220	0.92 471	0.61 246	0.32 180	0.15 159	0.11 135	0.25 410	0.26 454	0.18 268	0.43 506

ADCL	1.04 497	0.38 440	1.35 516	0.50 422	0.39 443	1.61 522	0.89 513	1.29 485	1.39 505	1.29 499	1.50 487	1.24 465	1.24 510	1.37 506	4.87 559	0.21 351	0.19 404	0.25 410	0.25 440	0.29 430	0.27 426

TDLM	0.57 398	0.33 407	0.49 301	0.51 438	0.30 352	0.66 363	0.73 495	1.03 377	1.01 421	0.82 337	1.10 398	0.84 360	0.70 404	0.86 406	0.58 375	0.28 447	0.17 373	0.25 410	0.22 399	0.26 411	0.19 329

DPSNet	0.99 490	0.42 458	1.88 536	0.53 460	0.41 455	1.59 521	1.26 541	2.21 547	1.43 508	1.10 475	1.11 399	1.46 498	1.95 544	1.34 500	1.26 504	0.34 489	0.25 460	0.25 410	0.21 381	0.46 504	0.37 485

StereoDRNet	0.64 421	0.33 407	0.68 408	0.51 438	0.43 467	1.03 463	0.53 431	1.47 514	0.99 411	1.10 475	0.87 294	1.07 436	0.71 408	0.82 381	0.88 453	0.23 394	0.19 404	0.25 410	0.23 415	0.27 422	0.19 329

zh-sn7	1.09 507	0.75 517	3.23 550	0.57 483	0.42 461	1.11 478	0.89 513	1.19 447	1.27 493	1.41 506	1.98 516	1.25 466	1.47 523	1.99 536	2.62 542	0.26 427	0.26 466	0.26 429	0.27 461	0.35 469	0.30 449

GMStereo_Zeroshot	0.49 328	0.44 465	0.74 436	0.49 408	0.27 287	0.56 297	0.29 138	0.73 256	0.76 274	0.86 367	0.94 321	0.91 389	0.36 196	0.74 348	0.43 291	0.26 427	0.14 291	0.26 429	0.15 196	0.36 474	0.18 296

CFNet_ucs	0.50 344	0.24 295	0.55 348	0.38 157	0.31 374	0.58 308	0.33 208	0.98 355	0.93 385	0.88 385	1.19 434	0.80 351	0.49 267	0.63 265	0.43 291	0.21 351	0.15 321	0.26 429	0.18 304	0.26 411	0.22 388

Wz-Net-TNSev	1.14 510	1.06 540	4.32 559	0.49 408	0.42 461	1.51 516	1.11 531	1.48 515	1.40 507	1.22 493	1.26 445	1.58 512	1.43 521	1.76 525	1.70 518	0.32 475	0.31 497	0.26 429	0.30 475	0.41 492	0.41 499

FINET	0.67 430	0.42 458	1.00 478	0.46 377	0.43 467	0.83 426	0.89 513	1.08 397	1.50 514	0.87 375	1.14 415	0.71 299	0.68 387	0.92 429	0.70 411	0.36 498	0.30 488	0.26 429	0.24 431	0.35 469	0.33 466

psm_up	0.55 380	0.26 338	0.47 269	0.49 408	0.32 390	0.65 360	0.56 445	1.04 380	0.82 315	0.82 337	0.88 302	1.01 416	0.94 477	0.74 348	0.61 387	0.21 351	0.25 460	0.26 429	0.23 415	0.21 342	0.20 352

FADNet-RVC-Resample	0.56 391	0.33 407	1.16 493	0.49 408	0.34 410	0.71 381	0.43 367	1.01 370	0.93 385	0.82 337	0.87 294	0.74 325	0.67 381	0.73 341	0.45 316	0.18 281	0.18 390	0.26 429	0.27 461	0.26 411	0.27 426

FADNet_RVC	0.55 380	0.37 430	1.17 497	0.44 333	0.31 374	0.56 297	0.34 219	1.06 389	0.88 351	0.67 238	0.90 310	0.61 246	0.65 371	0.93 435	0.70 411	0.21 351	0.18 390	0.26 429	0.23 415	0.31 445	0.28 433

STTStereo	0.55 380	0.37 430	0.76 445	0.44 333	0.31 374	0.60 327	0.44 376	0.96 349	0.86 338	0.99 436	0.90 310	0.96 403	0.58 325	0.71 331	0.61 387	0.25 417	0.23 444	0.26 429	0.32 488	0.24 394	0.23 395

RYNet	0.72 445	0.35 418	0.64 388	0.53 460	0.67 522	1.31 502	0.67 470	1.20 452	1.18 472	1.05 460	0.87 294	1.27 469	0.93 476	0.93 435	1.27 506	0.22 377	0.16 353	0.26 429	0.23 415	0.40 486	0.39 493

DRN-Test	0.66 425	0.32 399	0.66 400	0.50 422	0.39 443	1.15 485	0.61 459	1.49 517	1.01 421	1.12 478	1.08 392	1.06 431	0.69 391	0.77 365	0.94 469	0.23 394	0.17 373	0.26 429	0.25 440	0.25 404	0.21 370

SANet	1.07 504	0.41 456	1.06 483	0.48 393	0.30 352	1.41 508	0.94 518	1.42 509	3.36 557	1.58 514	2.43 528	2.33 534	1.70 535	1.34 500	1.07 489	0.28 447	0.24 452	0.26 429	0.23 415	0.34 464	0.30 449

XPNet_ROB	0.70 437	0.35 418	0.68 408	0.52 450	0.40 448	0.79 407	0.85 511	1.16 437	0.94 392	1.33 502	1.15 421	1.38 491	0.83 451	1.03 456	0.90 465	0.32 475	0.25 460	0.26 429	0.24 431	0.31 445	0.28 433

test_sample7	0.52 360	0.29 381	0.50 314	0.36 111	0.27 287	0.62 337	0.41 350	1.06 389	0.88 351	0.92 409	0.86 286	0.85 362	0.69 391	0.68 314	0.50 340	0.26 427	0.20 416	0.27 442	0.26 454	0.27 422	0.24 403

coex-ft	6.43 571	1.51 552	87.33 593	0.49 408	0.38 437	1.34 503	1.21 537	1.16 437	8.09 568	12.12 576	2.79 539	2.77 540	3.31 561	1.16 476	3.15 546	0.24 406	0.23 444	0.27 442	0.24 431	0.45 501	0.37 485

psmorigin	0.82 464	0.51 484	2.09 538	0.49 408	0.41 455	0.85 430	0.50 409	1.04 380	0.88 351	1.45 507	1.43 477	1.50 504	1.06 493	1.22 487	0.97 475	0.31 464	0.32 502	0.27 442	0.27 461	0.33 458	0.42 500

FADNet	0.61 417	0.51 484	1.10 487	0.45 356	0.44 474	0.65 360	0.41 350	1.19 447	1.05 439	0.70 259	0.84 273	0.98 408	0.66 378	0.82 381	0.50 340	0.29 454	0.30 488	0.27 442	0.30 475	0.46 504	0.35 478

GANet	0.70 437	0.37 430	0.55 348	0.51 438	0.34 410	0.94 443	0.96 520	1.08 397	0.94 392	1.04 458	1.98 516	1.13 455	0.88 463	1.12 472	0.66 401	0.25 417	0.26 466	0.27 442	0.22 399	0.31 445	0.22 388

CVANet_RVC	0.57 398	0.33 407	0.44 228	0.47 386	0.32 390	0.67 367	0.61 459	1.05 385	0.93 385	0.85 360	1.04 376	1.01 416	0.73 415	0.83 389	0.52 357	0.29 454	0.19 404	0.27 442	0.25 440	0.31 445	0.21 370

UCFNet_RVC	0.49 328	0.26 338	0.35 108	0.39 185	0.26 256	0.64 353	0.36 265	1.15 430	0.84 325	0.67 238	0.88 302	0.88 378	0.59 332	0.58 217	0.45 316	0.24 406	0.17 373	0.27 442	0.27 461	0.25 404	0.23 395

SGM_RVC	0.97 488	0.28 369	0.41 184	0.39 185	0.22 114	1.55 518	0.73 495	1.51 521	1.25 489	2.25 542	1.92 513	2.58 538	1.56 528	2.02 537	1.19 500	0.27 437	0.27 475	0.27 442	0.25 440	0.25 404	0.25 410
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
Syn2CoEx	0.71 441	0.51 484	0.95 471	0.64 503	0.45 478	0.91 438	0.53 431	1.48 515	1.13 463	0.93 413	1.35 460	1.02 421	0.99 485	0.92 429	0.80 431	0.30 461	0.27 475	0.28 450	0.24 431	0.23 381	0.24 403

hitnet-ft	0.55 380	0.27 355	0.39 162	0.41 254	0.28 310	0.78 404	0.40 335	0.92 331	0.90 367	0.82 337	1.01 358	1.13 455	0.70 404	0.78 369	0.67 404	0.28 447	0.20 416	0.28 450	0.22 399	0.29 430	0.26 416

FAT-Stereo	0.73 447	0.33 407	0.75 440	0.49 408	0.37 428	0.71 381	0.59 452	1.36 500	1.30 497	1.03 457	1.40 470	1.59 513	1.15 501	0.87 408	0.86 444	0.28 447	0.28 479	0.28 450	0.23 415	0.28 426	0.38 491

FADNet-RVC	0.60 415	0.53 494	1.14 492	0.46 377	0.39 443	0.61 329	0.39 324	1.12 415	0.87 347	0.70 259	0.84 273	1.04 425	0.55 307	0.94 442	0.69 408	0.26 427	0.25 460	0.28 450	0.28 467	0.31 445	0.31 457

S-Stereo	0.74 448	0.35 418	0.96 473	0.56 477	0.45 478	0.82 423	0.60 454	1.24 474	1.60 524	0.96 424	1.41 472	1.12 449	0.94 477	0.80 375	1.04 487	0.26 427	0.31 497	0.28 450	0.25 440	0.32 451	0.47 517

AdaStereo	0.50 344	0.32 399	0.47 269	0.48 393	0.25 215	0.67 367	0.32 198	1.17 442	0.88 351	0.75 292	0.99 353	0.75 327	0.49 267	0.67 304	0.46 326	0.27 437	0.12 190	0.28 450	0.18 304	0.23 381	0.18 296
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	0.60 415	0.30 390	0.75 440	0.48 393	0.43 467	0.89 435	0.48 398	1.05 385	1.15 467	0.66 235	0.86 286	0.88 378	0.70 404	0.99 445	0.65 398	0.32 475	0.15 321	0.28 450	0.20 359	0.40 486	0.36 480

PWC_ROB	0.87 474	0.52 491	1.28 507	0.50 422	0.32 390	0.91 438	0.37 279	1.36 500	1.46 512	1.61 517	2.59 535	1.16 460	1.01 489	1.34 500	1.40 513	0.25 417	0.18 390	0.28 450	0.20 359	0.29 430	0.28 433

rvit_0105_3	0.47 298	0.34 412	0.77 450	0.54 467	0.31 374	0.49 254	0.47 390	0.63 167	0.79 300	0.65 223	0.59 167	0.64 261	0.50 278	0.65 285	0.39 271	0.29 454	0.27 475	0.29 458	0.28 467	0.21 342	0.20 352

GASNet	0.67 430	0.72 514	0.96 473	0.70 520	0.48 489	0.62 337	0.47 390	1.08 397	1.03 429	0.94 416	0.82 262	0.93 396	0.83 451	1.33 498	0.80 431	0.31 464	0.22 434	0.29 458	0.28 467	0.44 497	0.24 403

stereogan	0.80 460	0.31 395	0.71 423	0.59 489	0.50 493	1.72 529	0.48 398	1.35 497	1.37 502	1.00 441	1.46 485	1.56 510	0.95 480	1.29 494	0.84 439	0.28 447	0.29 484	0.29 458	0.25 440	0.38 483	0.38 491

RTS	1.98 544	0.96 534	11.36 569	0.65 508	0.57 513	2.77 547	1.40 549	1.39 504	2.26 540	1.89 530	2.56 532	1.32 480	1.25 511	5.20 565	4.05 554	0.31 464	0.22 434	0.29 458	0.29 473	0.40 486	0.37 485

RTSA	1.98 544	0.96 534	11.36 569	0.65 508	0.57 513	2.77 547	1.40 549	1.39 504	2.26 540	1.89 530	2.56 532	1.32 480	1.25 511	5.20 565	4.05 554	0.31 464	0.22 434	0.29 458	0.29 473	0.40 486	0.37 485

ADCMid	1.14 510	0.52 491	2.23 541	0.53 460	0.43 467	1.07 470	0.75 497	1.23 467	1.05 439	2.15 539	1.44 480	1.50 504	1.43 521	1.56 513	5.01 560	0.26 427	0.24 452	0.29 458	0.31 482	0.37 479	0.33 466

AnyNet_C32	1.16 514	0.62 507	2.40 543	0.57 483	0.55 507	1.41 508	1.34 546	1.18 445	1.24 483	1.49 508	1.42 474	1.39 492	1.20 509	1.55 511	4.82 558	0.29 454	0.28 479	0.29 458	0.34 493	0.38 483	0.42 500

ADCPNet	1.03 496	0.48 472	2.70 546	0.54 467	0.42 461	1.40 506	0.75 497	1.13 417	1.07 452	1.22 493	1.42 474	1.68 515	1.09 496	1.36 505	3.45 551	0.30 461	0.28 479	0.29 458	0.32 488	0.37 479	0.35 478

PA-Net	0.67 430	0.43 460	0.83 456	0.50 422	0.53 502	0.94 443	0.68 475	1.10 403	1.14 466	0.80 315	0.88 302	0.87 373	0.77 431	1.02 454	0.88 453	0.24 406	0.41 524	0.29 458	0.44 517	0.26 411	0.34 473
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
TCMNet	0.66 425	0.39 447	0.98 476	0.59 489	0.61 518	0.96 449	0.55 439	1.05 385	0.90 367	0.84 356	1.14 415	0.89 382	0.65 371	0.85 401	1.01 483	0.26 427	0.26 466	0.31 467	0.28 467	0.32 451	0.29 440

rvit_105_1	0.54 378	0.40 452	0.76 445	0.58 485	0.37 428	0.59 321	0.68 475	0.70 233	0.94 392	0.82 337	0.69 196	0.73 319	0.58 325	0.78 369	0.54 365	0.32 475	0.29 484	0.31 467	0.34 493	0.23 381	0.20 352

DMCA-RVC	0.51 351	0.30 390	0.59 363	0.50 422	0.32 390	0.54 279	0.38 301	0.86 306	0.68 229	0.94 416	0.86 286	0.91 389	0.68 387	0.70 326	0.59 380	0.23 394	0.18 390	0.31 467	0.23 415	0.26 411	0.19 329

DANet	0.71 441	0.45 469	0.91 469	0.59 489	0.40 448	0.81 415	0.40 335	0.97 352	0.84 325	1.20 491	1.22 436	1.33 483	0.88 463	1.16 476	1.24 502	0.27 437	0.23 444	0.31 467	0.25 440	0.35 469	0.32 461
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
ETE_ROB	0.70 437	0.49 476	0.73 431	0.56 477	0.36 421	0.79 407	0.87 512	1.14 426	0.93 385	1.19 487	1.18 430	1.39 492	0.82 446	0.99 445	0.80 431	0.26 427	0.21 426	0.31 467	0.26 454	0.33 458	0.34 473

PSMNet_ROB	0.64 421	0.37 430	0.65 394	0.56 477	0.42 461	0.97 451	0.83 505	1.21 454	0.92 379	0.79 313	1.02 366	1.08 438	0.63 354	0.82 381	0.91 467	0.29 454	0.20 416	0.31 467	0.31 482	0.26 411	0.23 395

APVNet	0.71 441	0.37 430	0.89 466	0.56 477	0.45 478	1.18 491	0.68 475	1.41 508	0.85 333	0.81 328	1.15 421	1.04 425	0.81 442	1.10 469	1.17 498	0.26 427	0.28 479	0.32 473	0.31 482	0.29 430	0.30 449

SHD	0.93 485	0.50 480	1.18 498	0.59 489	0.46 485	0.97 451	0.48 398	1.70 537	2.15 538	1.58 514	1.37 464	1.42 495	1.19 507	1.31 496	1.60 516	0.31 464	0.26 466	0.32 473	0.33 491	0.40 486	0.42 500

AnyNet_C01	1.56 533	1.05 539	7.45 564	0.64 503	0.54 505	1.99 535	1.38 548	1.43 511	1.36 500	1.63 520	1.92 513	1.84 520	1.33 516	2.40 547	4.03 553	0.33 483	0.32 502	0.32 473	0.34 493	0.44 497	0.45 511

SGM-ForestM	4.04 563	0.32 399	0.46 257	0.43 314	0.27 287	7.50 569	1.45 553	3.84 564	4.24 563	8.19 574	6.76 572	19.00 582	9.08 571	10.74 575	6.62 565	0.31 464	0.33 508	0.32 473	0.32 488	0.29 430	0.29 440

MDST_ROB	0.91 482	0.27 355	0.85 458	0.63 502	0.41 455	2.53 541	0.71 491	1.60 529	1.13 463	2.83 552	1.73 503	0.97 405	0.69 391	1.61 516	0.73 419	0.25 417	0.22 434	0.32 473	0.28 467	0.25 404	0.24 403

ADCS	1.51 532	0.61 504	3.42 551	0.59 489	0.51 497	1.27 500	1.08 530	1.59 528	1.81 531	1.91 533	1.66 499	1.51 507	1.42 520	1.94 534	8.60 568	0.33 483	0.32 502	0.33 478	0.36 497	0.44 497	0.42 500

SGM-Forest	0.62 418	0.32 399	0.39 162	0.43 314	0.30 352	1.02 460	0.55 439	1.09 401	1.05 439	1.06 464	1.18 430	1.10 445	0.67 381	0.88 411	0.62 390	0.31 464	0.33 508	0.33 478	0.30 475	0.30 439	0.28 433
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
WCMA_ROB	1.14 510	0.36 423	0.76 445	0.49 408	0.44 474	1.23 497	0.67 470	1.11 409	1.23 481	2.84 553	3.95 559	3.28 548	1.83 540	1.25 490	0.99 479	0.44 513	0.34 510	0.34 480	0.37 498	0.41 492	0.40 496

CBMV	0.64 421	0.35 418	0.41 184	0.42 294	0.25 215	1.01 458	0.77 499	1.13 417	1.09 457	1.17 483	1.22 436	1.04 425	0.75 421	0.88 411	0.63 393	0.28 447	0.30 488	0.34 480	0.30 475	0.26 411	0.26 416
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
FACV-RUCA	0.43 256	0.28 369	0.47 269	0.45 356	0.33 401	0.58 308	0.34 219	0.82 293	0.73 256	0.57 179	0.84 273	0.47 172	0.50 278	0.54 169	0.39 271	0.22 377	0.15 321	0.35 482	0.16 228	0.28 426	0.21 370

rvit_stereo_0075_2	0.47 298	0.37 430	0.70 418	0.53 460	0.46 485	0.43 221	0.36 265	0.81 291	0.67 224	0.55 173	0.74 215	0.59 235	0.43 235	0.63 265	0.43 291	0.32 475	0.23 444	0.35 482	0.25 440	0.30 439	0.25 410

G-Net	0.95 486	0.46 471	1.04 481	0.64 503	0.48 489	2.12 537	0.64 465	1.01 370	0.87 347	1.75 526	2.82 542	1.30 474	1.64 534	1.06 459	0.96 474	0.36 498	0.29 484	0.35 482	0.25 440	0.45 501	0.42 500

SAMSARA	1.07 504	0.65 509	1.19 499	1.06 538	0.90 530	1.76 531	1.76 560	1.46 513	1.44 510	1.51 511	1.16 426	2.00 527	1.14 500	1.48 509	1.31 508	0.39 504	0.44 532	0.35 482	0.38 501	0.49 509	0.49 523

LALA_ROB	0.74 448	0.43 460	0.69 414	0.54 467	0.40 448	1.01 458	0.95 519	1.21 454	1.07 452	1.22 493	1.12 403	1.56 510	0.79 438	1.04 458	0.86 444	0.33 483	0.22 434	0.35 482	0.30 475	0.35 469	0.31 457

ISRNet	0.56 391	0.24 295	0.66 400	0.56 477	0.36 421	0.44 229	0.25 82	0.82 293	0.84 325	1.07 467	1.25 443	0.91 389	0.60 336	0.66 293	0.58 375	0.35 494	0.26 466	0.36 487	0.33 491	0.30 439	0.42 500

SDNR	0.86 473	0.37 430	1.47 525	0.40 222	0.38 437	3.38 557	0.33 208	0.90 325	0.98 406	0.99 436	2.09 521	0.59 235	0.71 408	1.29 494	0.70 411	0.51 524	0.56 539	0.36 487	0.26 454	0.43 496	0.46 512

RP	0.76 450	0.36 423	0.63 383	0.66 511	0.58 515	0.80 410	0.55 439	1.14 426	1.22 480	0.97 429	1.65 497	1.43 497	1.32 515	1.01 449	0.84 439	0.33 483	0.30 488	0.36 487	0.30 475	0.34 464	0.34 473

Nwc_Net	0.78 456	0.38 440	0.73 431	0.60 495	0.55 507	1.05 468	0.55 439	1.67 535	1.05 439	0.88 385	1.86 512	1.40 494	1.09 496	1.10 469	0.87 450	0.30 461	0.25 460	0.36 487	0.38 501	0.29 430	0.29 440

CSAN	0.83 470	0.49 476	0.77 450	0.60 495	0.41 455	1.14 483	1.06 527	1.19 447	1.46 512	1.32 500	1.43 477	1.37 490	1.19 507	1.27 493	0.86 444	0.39 504	0.31 497	0.36 487	0.37 498	0.35 469	0.34 473

dad	0.58 405	0.50 480	0.64 388	0.43 314	0.30 352	0.59 321	0.36 265	0.78 280	1.25 489	1.01 446	1.17 428	1.15 459	0.53 289	0.68 314	0.50 340	0.35 494	0.23 444	0.37 492	0.21 381	0.29 430	0.20 352

NCC-stereo	0.78 456	0.40 452	0.76 445	0.61 497	0.67 522	0.81 415	0.69 480	1.54 526	1.11 459	0.90 396	1.36 461	1.33 483	1.16 502	1.19 479	0.88 453	0.31 464	0.30 488	0.37 492	0.48 525	0.33 458	0.33 466

Abc-Net	0.78 456	0.40 452	0.76 445	0.61 497	0.67 522	0.81 415	0.69 480	1.54 526	1.11 459	0.90 396	1.36 461	1.33 483	1.16 502	1.19 479	0.88 453	0.31 464	0.30 488	0.37 492	0.48 525	0.33 458	0.33 466
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
XQC	0.89 478	0.65 509	1.31 511	0.67 514	0.52 501	1.22 495	0.68 475	1.26 480	1.52 515	1.14 481	1.11 399	1.28 471	1.04 492	1.40 508	1.77 522	0.38 502	0.24 452	0.37 492	0.31 482	0.53 517	0.47 517

MeshStereo	1.34 523	0.43 460	0.54 343	0.44 333	0.34 410	1.66 525	0.60 454	1.94 541	1.37 502	4.47 566	3.25 544	4.71 557	1.94 543	1.92 532	1.17 498	0.35 494	0.35 512	0.37 492	0.31 482	0.32 451	0.32 461
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
AF-Net	0.81 463	0.39 447	0.68 408	0.64 503	0.54 505	0.91 438	0.51 424	1.61 531	1.31 498	0.96 424	2.02 518	1.46 498	1.26 513	1.11 471	0.99 479	0.32 475	0.24 452	0.39 497	0.27 461	0.30 439	0.25 410

LSM	4.74 568	0.77 520	10.16 567	0.70 520	56.56 589	1.02 460	1.00 525	1.24 474	1.62 525	2.04 535	2.34 525	1.33 483	1.17 504	1.38 507	1.09 491	0.33 483	0.49 536	0.39 497	0.46 518	0.51 512	10.09 578

NCCL2	0.72 445	0.41 456	0.65 394	0.64 503	0.44 474	0.98 455	1.20 535	1.11 409	1.00 417	0.98 434	0.96 334	1.49 503	0.87 459	0.90 419	0.79 429	0.31 464	0.26 466	0.39 497	0.39 505	0.32 451	0.32 461

DualNet (step1)	0.57 398	0.36 423	0.72 428	0.38 157	0.30 352	0.71 381	0.43 367	1.06 389	0.88 351	0.92 409	0.86 286	0.85 362	0.69 391	0.68 314	0.50 340	0.41 509	0.20 416	0.40 500	0.41 512	0.36 474	0.33 466

test_sample9	1.05 501	0.36 423	0.72 428	0.38 157	0.30 352	0.71 381	0.43 367	1.06 389	0.88 351	0.92 409	0.86 286	0.85 362	0.69 391	1.20 481	1.36 509	0.41 509	8.41 576	0.40 500	0.41 512	0.36 474	0.33 466

test_sample8	1.25 520	0.36 423	0.72 428	0.38 157	0.30 352	0.71 381	0.43 367	1.13 417	0.75 266	1.50 510	0.95 330	3.29 549	1.59 530	1.20 481	1.36 509	0.41 509	8.41 576	0.40 500	0.41 512	0.36 474	0.33 466

PS-NSSS	0.58 405	0.44 465	0.62 373	0.42 294	0.33 401	0.66 363	0.58 449	1.02 373	0.86 338	0.77 305	1.28 448	0.72 308	0.64 365	0.82 381	0.59 380	0.31 464	0.26 466	0.40 500	0.27 461	0.33 458	0.26 416

DGSMNet	0.76 450	0.55 496	1.29 509	0.58 485	0.62 519	0.94 443	0.70 485	1.26 480	1.11 459	0.83 349	1.24 441	1.00 412	0.71 408	1.03 456	0.81 434	0.34 489	0.29 484	0.41 504	0.40 507	0.57 523	0.55 529

edge stereo	0.76 450	0.38 440	0.74 436	0.52 450	0.43 467	0.80 410	0.53 431	1.28 484	1.06 446	1.28 498	1.38 469	1.81 518	1.11 498	1.08 465	0.85 443	0.33 483	0.32 502	0.41 504	0.28 467	0.32 451	0.36 480

DeepPrunerF	0.89 478	0.52 491	3.43 552	0.68 517	0.81 528	0.72 388	0.72 493	1.22 462	1.99 536	0.93 413	1.01 358	0.87 373	0.86 456	1.08 465	0.95 472	0.34 489	0.28 479	0.43 506	0.39 505	0.30 439	0.32 461

CBMV_ROB	0.59 412	0.37 430	0.38 143	0.39 185	0.28 310	0.74 390	0.28 128	1.00 361	0.98 406	0.94 416	1.25 443	0.81 354	0.78 436	0.87 408	0.50 340	0.36 498	0.37 515	0.43 506	0.40 507	0.33 458	0.30 449

NOSS_ROB	0.57 398	0.39 447	0.39 162	0.44 333	0.30 352	0.73 389	0.54 435	1.03 377	1.08 455	0.67 238	0.87 294	0.76 333	0.57 316	0.77 365	0.47 333	0.38 502	0.38 517	0.44 508	0.42 516	0.37 479	0.34 473

MFN_U_SF_RVC	1.09 507	0.59 501	1.97 537	0.67 514	0.44 474	1.93 534	0.60 454	1.85 540	1.36 500	1.61 517	1.54 492	1.95 526	1.37 517	1.64 520	1.73 519	0.40 508	0.37 515	0.45 509	0.48 525	0.44 497	0.44 507

FBW_ROB	0.88 476	0.50 480	0.85 458	0.55 474	0.40 448	1.17 489	0.78 501	1.50 518	1.37 502	1.33 502	1.27 446	1.48 502	1.00 488	2.57 551	0.98 478	0.25 417	0.32 502	0.45 509	0.30 475	0.34 464	0.28 433

PDISCO_ROB	0.91 482	0.48 472	1.06 483	0.99 533	0.97 536	1.67 527	0.63 462	1.64 533	1.59 521	1.06 464	1.18 430	1.31 475	0.79 438	1.55 511	0.97 475	0.49 521	0.22 434	0.45 509	0.40 507	0.45 501	0.37 485

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 495	0.57 499	1.51 527	0.67 514	0.50 493	2.57 542	1.66 556	1.20 452	1.43 508	1.38 504	1.57 494	1.33 483	0.92 471	1.64 520	0.88 453	0.37 501	0.39 521	0.46 512	0.60 537	0.41 492	0.40 496

FC-DCNN v2	1.65 538	0.51 484	0.65 394	0.61 497	0.49 491	1.61 522	0.70 485	1.75 539	1.56 520	4.74 570	4.91 567	6.46 568	3.31 561	1.91 531	1.11 492	0.46 515	0.42 526	0.47 513	0.46 518	0.48 507	0.46 512

HBP-ISP	0.59 412	0.45 469	0.43 216	0.45 356	0.33 401	0.70 376	0.28 128	1.11 409	1.00 417	0.83 349	1.18 430	0.65 274	0.68 387	0.88 411	0.52 357	0.35 494	0.38 517	0.47 513	0.41 512	0.38 483	0.31 457

BEATNet-Init1	15.13 578	0.82 526	50.86 591	0.72 523	0.53 502	38.10 589	7.03 574	11.83 577	14.25 576	29.78 590	30.17 590	48.21 593	22.64 586	26.78 586	18.11 577	0.42 512	0.38 517	0.47 513	0.46 518	0.51 512	0.48 520

FC-DCNN	1.59 534	0.51 484	0.66 400	0.61 497	0.49 491	1.56 519	0.70 485	1.66 534	1.53 516	4.64 567	4.62 565	5.85 564	3.34 563	1.84 529	1.11 492	0.46 515	0.42 526	0.47 513	0.46 518	0.48 507	0.46 512

FCDSN-DC	1.39 528	0.56 497	0.65 394	0.74 524	0.59 516	1.38 505	0.63 462	1.35 497	1.39 505	3.26 560	4.50 564	4.61 555	2.63 554	1.58 515	1.03 484	0.46 515	0.42 526	0.48 517	0.47 523	0.50 511	0.50 524
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
RGC	0.79 459	0.59 501	0.71 423	0.65 508	0.65 521	0.92 442	0.58 449	1.29 485	1.05 439	1.07 467	1.45 483	1.47 501	1.03 490	1.21 485	0.88 453	0.32 475	0.30 488	0.48 517	0.40 507	0.37 479	0.37 485

MANE	4.13 564	0.51 484	0.64 388	0.66 511	0.56 510	6.89 568	0.99 523	7.55 572	12.04 571	6.68 573	8.57 574	10.69 573	9.45 572	7.59 572	6.39 564	0.49 521	0.43 530	0.48 517	0.98 553	0.49 509	0.48 520

PVD	1.28 522	0.67 512	1.28 507	0.74 524	0.62 519	1.50 515	0.84 508	1.99 543	2.96 552	2.18 540	2.36 527	1.85 522	1.95 544	1.92 532	1.94 529	0.39 504	0.36 514	0.49 520	0.37 498	0.51 512	0.64 531

MSMD_ROB	1.21 517	0.49 476	0.62 373	0.59 489	0.50 493	1.62 524	0.67 470	1.23 467	1.24 483	2.45 546	3.77 553	3.09 545	2.98 559	1.32 497	0.81 434	0.45 514	0.41 524	0.49 520	0.51 532	0.47 506	0.44 507

ccnet	0.82 464	0.57 499	0.75 440	0.54 467	0.59 516	1.09 477	0.66 468	1.38 503	0.94 392	1.12 478	1.44 480	1.29 472	0.92 471	0.95 444	1.24 502	0.49 521	0.42 526	0.50 522	0.47 523	0.51 512	0.46 512

ELAS_RVC	1.60 535	0.61 504	1.01 480	0.70 520	0.56 510	2.00 536	1.89 563	1.96 542	2.65 549	3.33 561	3.26 545	3.03 542	3.41 564	2.49 549	2.09 533	0.52 525	0.45 533	0.50 522	0.48 525	0.54 519	0.52 526
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.63 537	0.61 504	0.95 471	0.68 517	0.55 507	3.01 555	1.55 554	2.39 549	2.33 545	3.64 563	3.89 557	2.75 539	2.90 558	2.15 542	2.27 540	0.52 525	0.45 533	0.50 522	0.48 525	0.54 519	0.52 526
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
Anonymous_2	0.82 464	0.44 465	0.63 383	0.40 222	0.43 467	0.80 410	0.52 427	0.72 245	0.77 281	0.71 266	0.60 169	0.87 373	0.76 424	0.75 354	0.58 375	0.52 525	0.54 538	0.54 525	4.82 576	0.56 521	0.40 496

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 523	0.87 528	1.76 533	0.86 528	0.56 510	4.29 562	1.79 561	1.50 518	1.98 535	1.61 517	1.85 511	1.84 520	1.41 519	1.89 530	1.36 509	0.48 519	0.40 523	0.56 526	0.57 535	0.69 530	0.48 520

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 430	0.81 523	0.73 431	0.53 460	0.37 428	1.40 506	0.53 431	1.04 380	0.79 300	0.88 385	0.94 321	0.95 400	0.53 289	0.93 435	0.58 375	0.39 504	0.30 488	0.57 527	0.31 482	0.53 517	0.30 449

GANetREF_RVC	0.80 460	0.75 517	0.86 463	0.66 511	0.42 461	1.15 485	0.98 521	1.14 426	1.19 474	1.01 446	1.02 366	1.10 445	0.90 465	1.15 474	0.76 424	0.48 519	0.39 521	0.57 527	0.38 501	0.63 527	0.46 512
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
MADNet+	2.23 550	2.43 566	10.85 568	1.22 542	0.91 532	2.76 546	1.40 549	2.12 546	1.67 527	1.32 500	1.74 505	1.86 523	1.74 536	6.25 567	4.41 557	0.65 533	0.64 542	0.58 529	0.54 534	0.80 532	0.76 535

PASM	0.90 481	0.64 508	1.69 529	0.69 519	0.69 525	0.78 404	0.84 508	1.03 377	1.26 492	1.19 487	1.15 421	1.31 475	0.98 484	1.24 489	1.03 484	0.52 525	0.56 539	0.59 530	0.66 539	0.56 521	0.54 528

UDGNet	0.48 310	0.77 520	0.50 314	0.48 393	0.31 374	0.41 211	0.34 219	0.70 233	0.92 379	0.65 223	0.60 169	0.58 220	0.43 235	0.63 265	0.41 282	0.32 475	0.15 321	0.66 531	0.19 334	0.36 474	0.21 370

JetBlue	2.78 553	1.26 544	7.04 563	1.16 540	1.48 548	8.00 570	6.02 573	2.60 550	1.92 534	2.12 538	2.64 536	3.34 550	3.05 560	6.49 568	3.39 549	0.78 539	0.76 552	0.75 532	0.76 544	0.97 539	1.18 559

PSMNet-RUCA	0.76 450	0.75 517	1.08 486	1.01 536	0.90 530	0.69 371	0.50 409	1.11 409	1.03 429	0.78 309	1.11 399	0.80 351	0.72 412	0.88 411	0.63 393	0.53 529	0.27 475	0.76 533	0.46 518	0.66 529	0.47 517

NVStereoNet_ROB	1.24 519	0.90 530	1.13 491	0.86 528	0.88 529	1.11 478	0.99 523	1.42 509	1.53 516	1.59 516	2.48 529	2.24 531	1.53 525	1.96 535	1.30 507	0.76 538	0.70 544	0.78 534	1.00 554	0.71 531	0.88 542
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
Consistency-Raft	1.01 492	0.81 523	1.24 504	0.84 527	0.97 536	0.81 415	0.84 508	1.30 488	1.59 521	1.05 460	1.68 502	1.12 449	0.91 466	0.92 429	1.11 492	0.65 533	0.74 547	0.79 535	0.90 549	1.06 541	0.79 538

MFMNet_re	1.14 510	0.97 537	1.19 499	0.99 533	0.95 534	1.25 499	1.22 538	1.39 504	1.55 518	1.69 524	1.67 501	1.21 462	1.53 525	1.12 472	0.99 479	0.87 542	0.75 551	0.79 535	0.75 543	0.90 533	0.94 544

U	0.45 273	0.16 40	0.32 66	0.40 222	0.71 527	3.55 558	0.20 20	0.41 57	0.38 109	0.26 32	0.23 19	0.24 43	0.22 46	0.26 2	0.22 27	0.15 159	0.09 22	0.88 537	0.13 139	0.13 79	0.11 64

anonymity	0.97 488	0.89 529	1.05 482	0.92 531	1.03 541	0.97 451	0.81 504	1.29 485	0.91 374	1.07 467	0.98 348	1.00 412	0.95 480	1.02 454	0.92 468	0.96 543	0.95 563	0.90 538	0.91 552	0.92 535	0.94 544

SPS-STEREO	1.25 520	0.93 531	1.06 483	1.04 537	1.03 541	1.41 508	0.91 517	1.51 521	1.19 474	2.09 537	1.83 509	1.94 525	1.39 518	1.62 517	1.39 512	0.97 545	0.94 562	0.90 538	0.89 548	0.96 538	0.96 547
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	1.35 525	0.94 533	1.25 505	0.96 532	1.00 539	1.52 517	1.02 526	1.34 494	1.21 478	2.64 548	2.65 537	2.44 535	1.56 528	1.64 520	1.26 504	0.97 545	0.95 563	0.90 538	0.90 549	0.94 536	0.96 547

SQANet	0.82 464	0.74 516	0.67 404	1.13 539	0.98 538	1.11 478	0.47 390	1.07 393	0.83 320	0.91 401	1.05 380	1.03 423	0.74 417	1.01 449	0.64 396	0.61 532	0.24 452	1.03 541	0.35 496	1.18 543	0.58 530

WAO-7	1.90 542	1.20 542	1.35 516	1.27 543	1.06 544	2.84 549	1.56 555	3.23 557	3.06 555	2.23 541	3.33 549	3.17 546	2.28 549	3.12 553	2.21 535	1.02 547	0.91 558	1.06 542	1.03 557	1.04 540	0.97 550

GCST	0.83 470	1.22 543	0.74 436	1.58 547	1.01 540	1.06 469	0.23 60	0.78 280	0.78 291	0.97 429	0.65 182	0.78 341	0.35 178	0.92 429	0.34 207	0.96 543	0.65 543	1.20 543	0.81 546	0.91 534	0.70 533

otaku	1.04 497	0.93 531	0.88 465	1.33 545	1.05 543	1.66 525	0.70 485	1.40 507	1.18 472	1.08 471	1.32 458	1.33 483	0.91 466	1.23 488	0.76 424	0.72 536	0.46 535	1.24 544	0.50 530	1.40 544	0.75 534

Ntro	1.09 507	0.97 537	0.91 469	1.44 546	1.19 545	1.69 528	0.80 503	1.35 497	1.25 489	1.00 441	1.29 452	1.31 475	0.97 483	1.26 491	0.84 439	0.84 540	0.43 530	1.36 545	0.50 530	1.56 545	0.78 536

AnonymousM	0.41 239	0.81 523	0.29 36	0.34 57	0.22 114	0.28 77	0.38 301	0.53 118	0.41 124	0.70 259	0.49 122	0.47 172	0.27 101	0.41 72	0.31 170	0.15 159	0.12 190	1.51 546	0.26 454	0.12 44	0.10 28

PWCK	1.92 543	1.66 558	3.12 549	1.65 548	0.91 532	2.84 549	2.26 566	2.10 545	2.41 547	2.36 544	2.31 522	2.22 530	1.82 538	3.43 556	2.03 532	1.61 560	0.71 546	1.51 546	0.82 547	1.69 547	0.91 543

CC-Net-ROB	0.82 464	0.96 534	0.85 458	0.58 485	0.45 478	1.27 500	0.70 485	1.17 442	1.02 424	0.83 349	1.23 440	0.90 387	0.77 431	1.06 459	0.69 408	0.46 515	0.34 510	1.71 548	0.38 501	0.59 526	0.36 480

UDG	0.88 476	0.82 526	0.67 404	1.00 535	0.96 535	1.02 460	0.57 448	1.13 417	0.99 411	0.90 396	0.97 347	1.31 475	0.99 485	0.85 401	0.84 439	0.54 530	0.32 502	1.77 549	0.40 507	0.94 536	0.66 532

RainbowNet	1.35 525	1.49 550	1.19 499	1.88 553	1.45 547	1.48 514	1.07 529	1.61 531	1.55 518	1.20 491	1.59 495	1.54 508	1.13 499	1.34 500	0.97 475	1.36 556	0.70 544	1.82 550	0.79 545	1.71 548	1.07 553

ACVNet_2	1.65 538	1.27 545	1.41 523	1.75 550	1.62 550	2.22 538	1.20 535	2.30 548	2.62 548	1.78 527	2.56 532	3.03 542	1.61 531	1.54 510	1.12 496	1.06 548	0.58 541	1.82 550	0.70 542	1.82 550	0.96 547

WAO-8	2.92 554	1.55 553	1.35 516	1.79 551	1.63 552	5.23 564	1.22 538	4.58 567	12.56 573	2.84 553	4.07 561	4.83 558	2.72 556	3.49 557	2.25 538	1.27 550	0.91 558	1.99 552	1.15 562	1.86 551	1.15 555

Venus	2.92 554	1.55 553	1.35 516	1.79 551	1.63 552	5.23 564	1.22 538	4.58 567	12.56 573	2.84 553	4.06 560	4.83 558	2.72 556	3.49 557	2.25 538	1.27 550	0.91 558	1.99 552	1.15 562	1.86 551	1.15 555

Dean	1.98 544	1.36 548	1.36 520	2.12 557	1.81 557	2.74 544	1.36 547	3.37 561	3.80 561	2.08 536	3.32 548	3.21 547	1.82 538	1.71 524	1.67 517	1.27 550	0.77 553	1.99 552	0.90 549	1.86 551	1.03 552

DDUNet	1.06 502	2.56 569	0.68 408	1.21 541	1.26 546	1.03 463	0.69 480	1.11 409	0.94 392	0.96 424	1.22 436	1.27 469	0.82 446	0.93 435	0.72 418	0.84 540	0.38 517	1.99 552	0.60 537	1.10 542	0.85 540

ACVNet-4b	1.35 525	1.31 546	1.10 487	1.90 554	1.59 549	1.92 533	0.77 499	1.52 524	1.62 525	1.05 460	1.60 496	2.11 529	0.94 477	1.64 520	0.77 428	1.30 553	0.35 512	2.03 556	0.67 540	1.88 554	0.84 539

WAO-6	2.04 547	1.50 551	1.16 493	1.70 549	1.67 554	2.69 543	1.44 552	3.06 554	3.63 560	1.98 534	3.27 546	3.54 553	2.07 547	2.36 546	2.22 537	1.31 555	0.91 558	2.04 557	1.22 564	1.73 549	1.27 561

LVE	2.12 549	1.44 549	1.36 520	1.99 556	1.78 555	2.75 545	1.79 561	2.82 551	3.95 562	1.90 532	4.33 563	3.52 552	1.81 537	2.24 544	1.74 520	1.74 562	0.87 556	2.06 558	1.13 560	1.91 555	1.35 562

ACVNet_1	1.46 530	1.33 547	1.12 490	1.91 555	1.62 550	1.83 532	0.98 521	2.00 544	1.85 533	1.39 505	1.53 491	2.32 533	1.53 525	1.34 500	1.11 492	1.30 553	0.50 537	2.06 558	0.58 536	1.93 556	0.95 546

JetRed	5.27 569	5.84 574	12.81 572	2.36 562	2.83 571	12.23 575	10.50 576	4.46 566	3.60 558	3.86 564	3.83 555	4.85 560	4.18 567	6.78 569	11.96 572	2.17 568	2.96 573	2.18 560	1.97 569	3.38 571	2.68 572

DispFullNet	1.60 535	2.63 570	2.75 547	2.56 565	1.79 556	1.24 498	0.47 390	1.37 502	1.45 511	1.87 529	1.50 487	1.55 509	2.46 550	2.04 538	1.04 487	0.59 531	0.18 390	2.32 561	0.68 541	2.29 560	1.14 554

IMH-64-1	1.86 540	1.62 555	1.16 493	2.20 558	1.89 558	2.33 539	1.30 542	2.89 552	2.29 543	1.66 521	2.80 540	2.49 536	1.61 531	2.10 539	1.78 524	1.60 558	0.74 547	2.43 562	1.02 555	2.12 557	1.17 557

IMH-64	1.86 540	1.62 555	1.16 493	2.20 558	1.89 558	2.33 539	1.30 542	2.89 552	2.29 543	1.66 521	2.80 540	2.49 536	1.61 531	2.10 539	1.78 524	1.60 558	0.74 547	2.43 562	1.02 555	2.12 557	1.17 557

IMH	2.04 547	1.62 555	1.20 502	2.20 558	1.89 558	2.91 554	1.30 542	3.11 555	3.03 553	1.81 528	3.35 550	3.03 542	1.90 541	2.48 548	1.80 526	1.66 561	0.77 553	2.45 564	1.04 558	2.15 559	1.19 560

DPSimNet_ROB	3.58 560	2.45 567	8.57 565	2.53 563	2.37 565	2.88 552	3.77 572	3.14 556	3.23 556	4.71 569	3.86 556	4.68 556	4.87 569	4.07 563	5.62 561	2.33 570	2.33 571	2.47 565	2.52 571	2.51 564	2.64 571

TorneroNet-64	3.44 557	1.86 559	1.42 524	2.58 566	2.28 564	6.87 567	1.68 557	4.70 569	12.03 570	2.31 543	5.59 571	8.25 570	2.55 553	3.97 562	2.73 543	1.81 563	0.74 547	2.57 566	1.07 559	2.35 561	1.44 563

UNDER WATER-64	3.53 559	2.01 562	3.94 555	3.22 572	2.49 568	5.41 566	2.60 569	3.43 562	12.41 572	3.03 558	2.68 538	6.07 566	4.04 566	3.79 561	3.33 548	2.02 565	1.24 567	2.63 567	1.46 566	2.78 566	2.08 569

TorneroNet	4.53 567	1.89 560	1.48 526	2.55 564	2.27 563	13.78 577	1.69 558	4.84 571	23.73 587	2.89 556	7.70 573	7.06 569	2.69 555	4.26 564	3.42 550	1.84 564	0.77 553	2.68 568	1.13 560	2.42 562	1.47 564

UNDER WATER	3.46 558	2.07 563	3.64 554	3.09 570	2.48 567	3.75 560	2.42 568	3.31 560	13.77 575	2.90 557	2.95 543	5.84 563	3.69 565	3.69 559	3.48 552	2.07 566	1.11 565	2.70 569	1.40 565	2.84 568	1.98 567

ktn	2.98 556	2.25 564	1.73 532	2.84 568	2.53 569	3.76 561	2.15 565	3.70 563	5.47 565	2.75 550	5.17 570	5.94 565	2.48 551	3.23 554	2.46 541	2.34 571	1.44 569	2.78 570	2.03 570	2.45 563	2.01 568

KSHMR	2.57 551	1.93 561	1.69 529	2.63 567	2.42 566	2.86 551	2.07 564	3.27 559	6.50 566	2.49 547	3.36 551	3.41 551	1.92 542	2.49 549	1.94 529	2.13 567	1.40 568	2.79 571	1.50 567	2.73 565	1.77 565

notaker	2.76 552	2.29 565	1.80 534	2.96 569	2.58 570	2.90 553	1.75 559	3.24 558	3.05 554	2.78 551	4.24 562	6.15 567	2.51 552	3.34 555	2.75 544	2.31 569	1.18 566	3.00 572	1.65 568	2.84 568	1.97 566

HanzoNet	6.76 572	2.45 567	4.22 558	3.19 571	2.94 572	3.62 559	2.28 567	4.79 570	7.20 567	14.00 580	13.19 579	17.49 580	22.30 585	13.25 576	6.19 563	4.20 574	1.93 570	3.10 573	2.56 572	3.35 570	2.88 573

MADNet++	4.03 562	2.70 571	3.44 553	3.72 574	3.44 573	4.44 563	3.52 571	3.95 565	3.61 559	4.46 565	4.98 568	4.10 554	4.58 568	7.00 570	5.89 562	3.74 573	3.67 574	3.27 574	2.71 573	3.70 573	3.66 574

TCMNet-wrong-test	8.97 573	10.42 578	8.74 566	19.56 579	17.61 578	12.53 576	9.01 575	13.59 578	2.18 539	4.64 567	5.11 569	14.63 576	11.09 574	7.19 571	9.73 569	5.56 578	0.89 557	3.77 575	3.11 574	10.34 578	9.80 577

tt	6.20 570	0.20 161	5.89 561	3.55 573	2.07 561	11.26 573	19.21 577	11.74 576	5.46 564	2.69 549	2.04 520	4.87 561	6.25 570	3.70 560	7.09 567	8.32 579	11.17 583	4.93 576	5.41 578	5.74 574	2.37 570

USTest	12.99 577	14.18 579	20.00 573	16.24 578	14.97 575	20.80 579	31.95 583	16.20 580	10.91 569	8.79 575	9.48 575	13.94 575	10.50 573	16.11 577	21.44 579	3.17 572	4.82 575	5.08 577	5.36 577	8.81 577	7.13 576

DGTPSM_ROB	12.07 575	8.00 575	20.99 574	8.93 576	16.78 576	10.67 571	30.87 581	9.01 574	15.16 577	6.50 571	15.41 583	9.04 571	14.85 576	9.25 573	21.67 580	4.57 575	8.57 578	5.08 577	9.28 579	5.90 575	10.95 579

DPSMNet_ROB	12.08 576	8.00 575	21.00 575	8.97 577	16.79 577	10.67 571	30.89 582	9.02 575	15.17 578	6.51 572	15.41 583	9.04 571	14.85 576	9.27 574	21.67 580	4.58 576	8.57 578	5.09 579	9.29 580	5.90 575	10.95 579

PML	40.80 594	29.24 586	11.87 571	7.20 575	14.47 574	92.13 594	213.69 595	7.63 573	23.35 586	74.72 594	190.14 595	50.17 594	26.15 587	21.39 581	12.70 573	8.76 580	2.92 572	8.45 580	3.25 575	13.26 579	4.42 575

DPSM_ROB	17.78 579	18.63 581	24.31 581	20.90 581	19.47 579	25.97 582	36.21 585	21.23 586	16.24 580	13.38 578	14.06 581	19.18 583	16.30 579	20.78 579	25.67 583	9.38 581	9.23 581	9.49 581	9.82 581	13.51 580	11.91 582

DPSM	17.78 579	18.63 581	24.31 581	20.90 581	19.47 579	25.97 582	36.21 585	21.23 586	16.24 580	13.38 578	14.06 581	19.18 583	16.30 579	20.78 579	25.67 583	9.38 581	9.23 581	9.49 581	9.82 581	13.51 580	11.91 582

LSM0	38.95 593	37.60 593	48.58 587	43.57 590	91.06 594	52.57 593	72.57 590	43.17 594	32.63 591	26.97 589	27.97 586	38.65 590	32.94 590	41.86 594	51.78 594	18.89 590	18.41 585	19.13 583	19.63 583	27.29 585	33.77 588

CasAABBNet	35.74 585	37.43 590	48.72 588	42.22 588	39.20 586	52.24 590	73.12 592	42.61 592	32.62 590	26.78 587	27.95 585	38.58 589	32.60 589	41.67 592	51.65 593	18.74 587	18.57 589	19.15 584	19.77 584	27.20 583	23.98 585

Selective-RAFT-Error	35.84 587	37.49 591	48.83 590	42.26 589	39.24 588	52.30 592	73.09 591	42.66 593	32.61 589	26.80 588	28.30 588	38.84 592	33.51 592	41.68 593	51.59 591	18.82 589	18.58 590	19.17 585	19.80 585	27.28 584	24.05 586

FlowAnything	35.81 586	37.53 592	48.80 589	42.20 587	39.22 587	52.25 591	73.16 593	42.56 591	32.89 592	26.76 586	28.30 588	38.69 591	33.09 591	41.63 591	51.62 592	18.76 588	18.59 591	19.21 586	19.92 586	27.16 582	23.91 584

LRCNet_RVC	21.24 582	31.15 587	21.41 576	28.98 584	23.82 582	3.13 556	0.60 454	20.96 585	1.59 521	25.58 585	28.15 587	21.99 585	14.79 575	21.94 585	16.41 576	28.89 591	14.87 584	33.53 587	31.28 587	29.51 589	26.16 587

HaxPig	31.96 583	37.24 589	34.27 583	24.37 583	24.88 583	18.26 578	19.86 578	20.64 584	28.52 588	35.97 591	38.75 591	25.57 586	28.72 588	33.88 587	34.39 588	35.94 592	38.87 592	37.80 588	40.48 588	39.68 590	41.15 592

AVERAGE_ROB	37.58 592	40.13 594	40.15 585	34.81 586	33.82 585	28.55 588	25.10 580	32.02 590	34.06 594	41.28 592	40.66 592	34.46 588	34.81 594	39.18 589	37.57 590	42.78 593	43.44 593	43.82 589	43.03 589	40.47 591	41.51 593

MEDIAN_ROB	37.38 591	40.85 595	40.60 586	32.31 585	31.85 584	27.20 584	24.55 579	29.10 589	33.19 593	42.09 593	41.76 593	33.35 587	34.39 593	39.78 590	37.07 589	43.64 594	44.10 594	44.12 590	43.40 590	41.51 592	42.76 594

Anonymous_1	33.25 584	18.26 580	23.92 577	20.54 580	21.28 581	25.59 581	35.94 584	22.01 588	15.57 579	13.33 577	13.49 580	18.08 581	15.29 578	20.36 578	24.60 582	16.28 586	8.84 580	66.59 591	118.00 591	155.73 594	11.23 581

xxxxx1	36.64 588	19.51 583	24.21 578	61.66 591	64.63 591	27.28 585	40.10 587	20.25 581	18.63 583	14.07 581	12.97 576	17.26 577	17.36 581	21.70 582	27.93 585	13.18 583	18.50 586	111.26 592	133.37 592	29.24 586	39.73 589

tt_ll	36.64 588	19.51 583	24.21 578	61.66 591	64.63 591	27.28 585	40.10 587	20.25 581	18.63 583	14.07 581	12.97 576	17.26 577	17.36 581	21.70 582	27.93 585	13.18 583	18.50 586	111.26 592	133.37 592	29.24 586	39.73 589

ff	36.64 588	19.51 583	24.21 578	61.66 591	64.63 591	27.28 585	40.10 587	20.25 581	18.63 583	14.07 581	12.97 576	17.26 577	17.36 581	21.70 582	27.93 585	13.18 583	18.50 586	111.26 592	133.37 592	29.24 586	39.73 589

test_example2	176.61 595	205.14 596	198.86 595	188.60 595	190.98 595	152.67 595	170.61 594	94.86 595	123.55 595	178.88 595	179.48 594	158.94 595	141.34 595	192.61 595	198.96 595	203.76 595	236.37 595	164.13 595	173.55 595	218.58 595	160.41 595

ccccc		429.19 597		507.10 596	501.20 596	356.95 596		380.82 596		334.51 596		372.86 596		499.17 596		561.44 596	431.22 596	334.28 596	290.86 596	540.88 596

ASD4		8.86 577

Low-res two-view benchmark