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

StereoAnything	0.09 1	0.07 1	0.16 4	0.16 5	0.08 4	0.12 6	0.13 11	0.11 1	0.12 1	0.09 2	0.07 1	0.10 6	0.09 8	0.11 1	0.10 1	0.07 30	0.05 8	0.06 2	0.04 1	0.05 1	0.05 3

dual_stereo	0.10 2	0.07 1	0.14 2	0.17 8	0.08 4	0.09 1	0.13 11	0.24 40	0.13 3	0.10 4	0.09 4	0.09 3	0.08 2	0.18 34	0.12 17	0.07 30	0.06 99	0.06 2	0.04 1	0.05 1	0.05 3

Pointernet	0.13 13	0.07 1	0.27 58	0.19 43	0.11 64	0.20 90	0.12 5	0.31 107	0.24 95	0.15 38	0.15 34	0.13 23	0.11 31	0.17 20	0.13 45	0.08 138	0.05 8	0.06 2	0.05 16	0.06 13	0.05 3

CAS	0.15 53	0.07 1	0.21 16	0.41 447	0.16 298	0.20 90	0.18 138	0.22 16	0.19 27	0.15 38	0.19 60	0.11 11	0.09 8	0.14 3	0.13 45	0.29 450	0.04 1	0.06 2	0.04 1	0.06 13	0.14 355

IGEV-RUCA	0.21 172	0.08 5	0.23 28	0.19 43	0.19 357	0.28 239	0.24 322	0.23 28	0.21 55	0.20 89	0.23 97	0.28 210	0.49 418	0.26 147	0.18 164	0.09 212	0.08 283	0.18 410	0.13 374	0.17 386	0.17 385

MonSter	0.10 2	0.08 5	0.13 1	0.17 8	0.08 4	0.14 7	0.12 5	0.24 40	0.19 27	0.09 2	0.11 7	0.08 2	0.07 1	0.14 3	0.11 4	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.04 1

DEFOM-Stereo	0.11 4	0.08 5	0.17 5	0.17 8	0.09 14	0.22 139	0.14 26	0.14 2	0.16 7	0.11 7	0.10 5	0.09 3	0.08 2	0.21 73	0.11 4	0.06 2	0.05 8	0.06 2	0.04 1	0.05 1	0.05 3

999	0.14 30	0.08 5	0.24 35	0.19 43	0.11 64	0.20 90	0.17 97	0.24 40	0.18 20	0.13 17	0.16 39	0.14 42	0.11 31	0.36 246	0.15 92	0.07 30	0.05 8	0.07 31	0.06 42	0.06 13	0.07 98

IGEV-Stereo++	0.11 4	0.08 5	0.15 3	0.19 43	0.11 64	0.14 7	0.10 1	0.22 16	0.18 20	0.10 4	0.13 16	0.10 6	0.11 31	0.14 3	0.11 4	0.06 2	0.05 8	0.06 2	0.05 16	0.06 13	0.05 3

Occ-G	0.13 13	0.08 5	0.21 16	0.17 8	0.10 33	0.15 10	0.19 179	0.22 16	0.19 27	0.13 17	0.19 60	0.21 116	0.11 31	0.17 20	0.14 70	0.07 30	0.06 99	0.07 31	0.06 42	0.07 64	0.06 38

IGEV-Stereo+	0.12 6	0.08 5	0.17 5	0.18 18	0.13 182	0.09 1	0.11 3	0.16 3	0.15 5	0.10 4	0.08 3	0.10 6	0.10 18	0.21 73	0.11 4	0.07 30	0.05 8	0.06 2	0.05 16	0.16 370	0.24 440

trnet	0.13 13	0.08 5	0.21 16	0.15 3	0.07 1	0.21 114	0.12 5	0.24 40	0.24 95	0.16 57	0.21 87	0.15 56	0.13 72	0.18 34	0.13 45	0.08 138	0.05 8	0.06 2	0.04 1	0.06 13	0.05 3

MoCha-V2	0.13 13	0.08 5	0.26 50	0.23 237	0.09 14	0.16 20	0.15 44	0.26 47	0.16 7	0.15 38	0.15 34	0.13 23	0.14 89	0.20 55	0.11 4	0.06 2	0.07 205	0.06 2	0.06 42	0.06 13	0.05 3

Any-RAFT	0.17 80	0.08 5	0.31 98	0.19 43	0.10 33	0.29 260	0.16 68	0.42 241	0.30 170	0.24 122	0.27 132	0.27 195	0.16 116	0.21 73	0.12 17	0.08 138	0.05 8	0.06 2	0.05 16	0.07 64	0.06 38

LoS	0.14 30	0.08 5	0.27 58	0.16 5	0.09 14	0.22 139	0.14 26	0.26 47	0.26 116	0.15 38	0.18 53	0.18 82	0.13 72	0.22 84	0.14 70	0.08 138	0.06 99	0.06 2	0.04 1	0.06 13	0.06 38
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.14 30	0.08 5	0.19 8	0.17 8	0.22 395	0.18 41	0.16 68	0.23 28	0.19 27	0.14 33	0.17 45	0.14 42	0.10 18	0.18 34	0.12 17	0.07 30	0.05 8	0.06 2	0.04 1	0.08 122	0.18 398

EGLCR-Stereo	0.13 13	0.08 5	0.20 12	0.18 18	0.09 14	0.21 114	0.13 11	0.27 57	0.21 55	0.13 17	0.10 5	0.15 56	0.09 8	0.20 55	0.13 45	0.07 30	0.05 8	0.07 31	0.07 85	0.06 13	0.06 38

CREStereo++_RVC	0.15 53	0.08 5	0.26 50	0.17 8	0.11 64	0.18 41	0.13 11	0.22 16	0.30 170	0.21 100	0.30 162	0.13 23	0.11 31	0.16 13	0.15 92	0.07 30	0.04 1	0.06 2	0.15 394	0.06 13	0.05 3
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
CREStereo	0.13 13	0.08 5	0.21 16	0.14 1	0.08 4	0.22 139	0.15 44	0.25 44	0.24 95	0.16 57	0.21 87	0.14 42	0.13 72	0.18 34	0.13 45	0.09 212	0.05 8	0.06 2	0.04 1	0.07 64	0.06 38
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	0.15 53	0.08 5	0.23 28	0.15 3	0.09 14	0.23 160	0.16 68	0.25 44	0.23 81	0.17 67	0.21 87	0.16 68	0.14 89	0.22 84	0.13 45	0.29 450	0.05 8	0.06 2	0.04 1	0.07 64	0.06 38

AIO_test	0.12 6	0.09 21	0.20 12	0.19 43	0.11 64	0.15 10	0.17 97	0.19 6	0.16 7	0.11 7	0.13 16	0.14 42	0.09 8	0.20 55	0.12 17	0.07 30	0.05 8	0.06 2	0.05 16	0.06 13	0.05 3

castereo	0.14 30	0.09 21	0.21 16	0.19 43	0.10 33	0.23 160	0.15 44	0.32 116	0.28 140	0.13 17	0.18 53	0.15 56	0.15 101	0.17 20	0.14 70	0.07 30	0.05 8	0.06 2	0.06 42	0.06 13	0.05 3

GIP-stereo	0.12 6	0.09 21	0.20 12	0.19 43	0.11 64	0.16 20	0.14 26	0.29 82	0.18 20	0.11 7	0.16 39	0.13 23	0.09 8	0.15 7	0.12 17	0.07 30	0.05 8	0.06 2	0.05 16	0.06 13	0.05 3

fffft	0.13 13	0.09 21	0.24 35	0.19 43	0.10 33	0.17 31	0.19 179	0.22 16	0.16 7	0.14 33	0.11 7	0.13 23	0.10 18	0.24 101	0.18 164	0.06 2	0.05 8	0.07 31	0.06 42	0.07 64	0.06 38
1: 1. 1
tt45	0.14 30	0.09 21	0.22 22	0.19 43	0.11 64	0.23 160	0.18 138	0.22 16	0.17 15	0.15 38	0.13 16	0.14 42	0.10 18	0.30 207	0.14 70	0.07 30	0.05 8	0.08 103	0.06 42	0.07 64	0.07 98

WCG-NET	0.14 30	0.09 21	0.23 28	0.19 43	0.11 64	0.21 114	0.13 11	0.28 71	0.21 55	0.18 81	0.19 60	0.18 82	0.12 47	0.22 84	0.12 17	0.08 138	0.05 8	0.07 31	0.06 42	0.08 122	0.06 38

U	1.00 469	0.09 21	0.21 16	0.21 137	3.68 495	6.12 498	0.14 26	0.21 14	0.21 55	0.11 7	0.11 7	0.10 6	0.09 8	0.12 2	0.11 4	0.07 30	0.05 8	5.42 501	2.90 499	0.07 64	0.06 38

WCG-NET（raft）	0.14 30	0.09 21	0.23 28	0.17 8	0.08 4	0.19 64	0.16 68	0.23 28	0.26 116	0.18 81	0.19 60	0.20 105	0.12 47	0.21 73	0.12 17	0.06 2	0.06 99	0.06 2	0.05 16	0.06 13	0.05 3

RSM++	0.12 6	0.09 21	0.19 8	0.20 96	0.09 14	0.17 31	0.15 44	0.21 14	0.19 27	0.12 14	0.12 10	0.14 42	0.09 8	0.20 55	0.12 17	0.06 2	0.05 8	0.07 31	0.07 85	0.07 64	0.05 3

RSM	0.12 6	0.09 21	0.20 12	0.20 96	0.09 14	0.16 20	0.15 44	0.23 28	0.18 20	0.13 17	0.13 16	0.15 56	0.09 8	0.21 73	0.12 17	0.06 2	0.05 8	0.07 31	0.07 85	0.06 13	0.05 3

RAFT-Stereo-weight	0.15 53	0.09 21	0.26 50	0.20 96	0.10 33	0.19 64	0.17 97	0.36 178	0.29 159	0.24 122	0.20 76	0.19 97	0.10 18	0.18 34	0.15 92	0.07 30	0.05 8	0.07 31	0.05 16	0.06 13	0.05 3

MSKI-zero shot	0.17 80	0.09 21	0.43 249	0.20 96	0.11 64	0.21 114	0.15 44	0.32 116	0.21 55	0.23 108	0.24 109	0.23 146	0.10 18	0.31 214	0.13 45	0.07 30	0.06 99	0.07 31	0.06 42	0.06 13	0.06 38

AEACV	0.13 13	0.09 21	0.23 28	0.18 18	0.19 357	0.19 64	0.16 68	0.23 28	0.14 4	0.13 17	0.17 45	0.13 23	0.16 116	0.16 13	0.12 17	0.07 30	0.05 8	0.07 31	0.08 154	0.07 64	0.06 38

Selective-IGEV	0.12 6	0.09 21	0.22 22	0.19 43	0.10 33	0.15 10	0.14 26	0.27 57	0.15 5	0.13 17	0.14 32	0.13 23	0.08 2	0.21 73	0.12 17	0.06 2	0.05 8	0.07 31	0.06 42	0.06 13	0.05 3

knoymous	0.17 80	0.09 21	0.32 104	0.17 8	0.11 64	0.21 114	0.17 97	0.32 116	0.23 81	0.23 108	0.28 137	0.27 195	0.16 116	0.23 94	0.16 115	0.09 212	0.06 99	0.09 171	0.06 42	0.09 185	0.09 215

riskmin	0.18 101	0.09 21	0.34 126	0.18 18	0.12 114	0.24 182	0.16 68	0.34 138	0.28 140	0.21 100	0.23 97	0.33 263	0.24 236	0.23 94	0.17 144	0.09 212	0.06 99	0.09 171	0.06 42	0.10 240	0.10 268

MC-Stereo	0.14 30	0.09 21	0.25 44	0.21 137	0.09 14	0.18 41	0.16 68	0.23 28	0.19 27	0.18 81	0.23 97	0.16 68	0.13 72	0.22 84	0.13 45	0.07 30	0.05 8	0.07 31	0.07 85	0.06 13	0.05 3

RCA-Stereo	0.16 65	0.09 21	0.25 44	0.20 96	0.10 33	0.19 64	0.17 97	0.36 178	0.35 226	0.20 89	0.25 116	0.17 74	0.17 141	0.18 34	0.14 70	0.07 30	0.05 8	0.07 31	0.06 42	0.06 13	0.05 3

test-3	0.16 65	0.09 21	0.31 98	0.21 137	0.11 64	0.18 41	0.16 68	0.30 99	0.27 126	0.26 142	0.16 39	0.22 126	0.12 47	0.26 147	0.18 164	0.06 2	0.04 1	0.08 103	0.08 154	0.06 13	0.06 38

test_1	0.16 65	0.09 21	0.31 98	0.21 137	0.11 64	0.18 41	0.16 68	0.30 99	0.27 126	0.25 130	0.16 39	0.22 126	0.12 47	0.26 147	0.18 164	0.06 2	0.04 1	0.08 103	0.08 154	0.06 13	0.06 38

DEmStereo	0.26 289	0.09 21	0.47 282	0.19 43	0.12 114	0.30 277	0.25 338	0.28 71	0.36 238	0.36 319	0.58 396	0.25 165	0.48 417	0.53 308	0.44 385	0.07 30	0.06 99	0.08 103	0.08 154	0.06 13	0.07 98

GrayStereo	0.25 274	0.09 21	0.32 104	0.26 351	0.13 182	0.23 160	0.47 445	0.34 138	0.30 170	0.39 350	0.47 351	0.30 236	0.79 454	0.29 195	0.16 115	0.07 30	0.06 99	0.08 103	0.09 238	0.07 64	0.13 336

s12784h	0.17 80	0.09 21	0.26 50	0.18 18	0.07 1	0.32 300	0.19 179	0.37 188	0.32 190	0.23 108	0.25 116	0.18 82	0.17 141	0.25 131	0.16 115	0.07 30	0.05 8	0.07 31	0.05 16	0.06 13	0.05 3

TANstereo	0.15 53	0.09 21	0.28 69	0.16 5	0.08 4	0.25 195	0.14 26	0.23 28	0.28 140	0.24 122	0.30 162	0.16 68	0.12 47	0.17 20	0.13 45	0.08 138	0.07 205	0.06 2	0.05 16	0.06 13	0.07 98

R-Stereo Train	0.18 101	0.09 21	0.32 104	0.22 193	0.12 114	0.22 139	0.19 179	0.42 241	0.19 27	0.31 235	0.45 335	0.20 105	0.14 89	0.18 34	0.15 92	0.08 138	0.06 99	0.07 31	0.06 42	0.06 13	0.06 38

RAFT-Stereo	0.18 101	0.09 21	0.32 104	0.22 193	0.12 114	0.22 139	0.19 179	0.42 241	0.19 27	0.31 235	0.45 335	0.20 105	0.14 89	0.18 34	0.15 92	0.08 138	0.06 99	0.07 31	0.06 42	0.06 13	0.06 38
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
castereo++	0.13 13	0.10 47	0.18 7	0.18 18	0.10 33	0.27 223	0.13 11	0.23 28	0.23 81	0.11 7	0.13 16	0.16 68	0.10 18	0.18 34	0.10 1	0.07 30	0.05 8	0.07 31	0.06 42	0.05 1	0.04 1

SMoEStereo_RVC	0.13 13	0.10 47	0.22 22	0.19 43	0.10 33	0.19 64	0.17 97	0.19 6	0.19 27	0.15 38	0.13 16	0.12 13	0.11 31	0.24 101	0.16 115	0.06 2	0.05 8	0.07 31	0.06 42	0.06 13	0.06 38

PAM_32	0.23 219	0.10 47	0.63 365	0.21 137	0.14 223	0.33 311	0.19 179	0.36 178	0.23 81	0.29 188	0.28 137	0.56 399	0.28 296	0.27 166	0.18 164	0.08 138	0.06 99	0.08 103	0.09 238	0.07 64	0.09 215

PAM	0.23 219	0.10 47	0.63 365	0.22 193	0.15 270	0.34 324	0.21 253	0.37 188	0.22 65	0.31 235	0.27 132	0.55 396	0.26 263	0.26 147	0.17 144	0.08 138	0.06 99	0.07 31	0.09 238	0.07 64	0.09 215

UGAM-zero	0.23 219	0.10 47	0.54 327	0.19 43	0.13 182	0.21 114	0.14 26	0.44 258	0.22 65	0.28 161	0.28 137	0.51 384	0.33 345	0.65 368	0.14 70	0.07 30	0.06 99	0.07 31	0.08 154	0.06 13	0.07 98

AIO-Stereo	0.13 13	0.10 47	0.22 22	0.20 96	0.09 14	0.16 20	0.15 44	0.27 57	0.16 7	0.13 17	0.15 34	0.13 23	0.08 2	0.18 34	0.11 4	0.06 2	0.05 8	0.07 31	0.07 85	0.06 13	0.06 38

test_sample2	0.21 172	0.10 47	0.28 69	0.19 43	0.11 64	0.27 223	0.21 253	0.43 253	0.29 159	0.26 142	0.31 176	0.30 236	0.24 236	0.45 274	0.18 164	0.09 212	0.07 205	0.08 103	0.07 85	0.09 185	0.09 215

test_sample1	0.20 154	0.10 47	0.28 69	0.19 43	0.12 114	0.28 239	0.19 179	0.41 227	0.25 107	0.26 142	0.31 176	0.29 220	0.26 263	0.44 271	0.21 228	0.09 212	0.07 205	0.08 103	0.07 85	0.09 185	0.09 215

testlalala2	0.18 101	0.10 47	0.50 305	0.36 434	0.25 420	0.23 160	0.14 26	0.34 138	0.24 95	0.25 130	0.25 116	0.21 116	0.12 47	0.16 13	0.16 115	0.07 30	0.06 99	0.07 31	0.07 85	0.06 13	0.06 38

IGEV++	0.13 13	0.10 47	0.23 28	0.21 137	0.10 33	0.15 10	0.15 44	0.29 82	0.16 7	0.12 14	0.15 34	0.12 13	0.12 47	0.17 20	0.14 70	0.07 30	0.06 99	0.07 31	0.05 16	0.07 64	0.07 98

11t1	0.18 101	0.10 47	0.30 85	0.20 96	0.11 64	0.27 223	0.17 97	0.35 160	0.23 81	0.25 130	0.23 97	0.23 146	0.23 218	0.25 131	0.18 164	0.09 212	0.07 205	0.07 31	0.06 42	0.09 185	0.09 215

IGEV_Zeroshot_test	0.18 101	0.10 47	0.65 373	0.20 96	0.12 114	0.19 64	0.15 44	0.34 138	0.19 27	0.28 161	0.22 94	0.27 195	0.13 72	0.23 94	0.18 164	0.07 30	0.06 99	0.08 103	0.08 154	0.07 64	0.06 38

MIF-Stereo (partial)	0.16 65	0.10 47	0.34 126	0.21 137	0.15 270	0.15 10	0.13 11	0.28 71	0.25 107	0.17 67	0.26 125	0.15 56	0.16 116	0.25 131	0.17 144	0.09 212	0.06 99	0.10 241	0.08 154	0.09 185	0.08 161

UniTT-Stereo	0.14 30	0.10 47	0.30 85	0.21 137	0.13 182	0.17 31	0.13 11	0.19 6	0.18 20	0.15 38	0.20 76	0.10 6	0.11 31	0.18 34	0.16 115	0.08 138	0.06 99	0.07 31	0.06 42	0.08 122	0.06 38

testlalala	0.15 53	0.10 47	0.36 156	0.19 43	0.12 114	0.23 160	0.16 68	0.26 47	0.19 27	0.24 122	0.19 60	0.14 42	0.11 31	0.16 13	0.13 45	0.07 30	0.05 8	0.07 31	0.06 42	0.05 1	0.05 3

RAFT-Test	0.17 80	0.10 47	0.38 185	0.19 43	0.12 114	0.25 195	0.17 97	0.33 131	0.23 81	0.23 108	0.29 149	0.27 195	0.14 89	0.20 55	0.14 70	0.07 30	0.06 99	0.07 31	0.07 85	0.06 13	0.06 38

LoS_RVC	0.13 13	0.10 47	0.19 8	0.18 18	0.16 298	0.20 90	0.18 138	0.20 9	0.17 15	0.13 17	0.19 60	0.12 13	0.15 101	0.17 20	0.13 45	0.06 2	0.05 8	0.06 2	0.04 1	0.05 1	0.12 322

anonymousdsp2	0.17 80	0.10 47	0.28 69	0.20 96	0.11 64	0.25 195	0.17 97	0.41 227	0.31 182	0.23 108	0.23 97	0.22 126	0.15 101	0.25 131	0.15 92	0.07 30	0.05 8	0.07 31	0.05 16	0.08 122	0.07 98

DCANet-4	0.19 139	0.10 47	0.52 320	0.19 43	0.09 14	0.19 64	0.18 138	0.36 178	0.39 271	0.29 188	0.30 162	0.17 74	0.22 207	0.20 55	0.18 164	0.07 30	0.05 8	0.07 31	0.05 16	0.05 1	0.07 98

tt	4.71 496	0.10 47	3.94 490	2.06 496	1.53 493	10.14 503	16.88 503	9.27 503	4.98 496	1.39 477	1.02 454	4.68 495	4.90 496	3.35 496	5.86 499	5.76 501	9.15 506	2.24 497	2.53 497	3.10 497	1.32 495

DisPM	0.19 139	0.10 47	0.35 136	0.23 237	0.13 182	0.18 41	0.20 224	0.29 82	0.29 159	0.33 269	0.34 213	0.23 146	0.16 116	0.33 226	0.16 115	0.09 212	0.06 99	0.09 171	0.08 154	0.07 64	0.11 300

iRaft-Stereo_20w	0.19 139	0.10 47	0.46 274	0.19 43	0.13 182	0.25 195	0.19 179	0.52 342	0.19 27	0.29 188	0.21 87	0.22 126	0.20 187	0.28 179	0.18 164	0.07 30	0.06 99	0.07 31	0.08 154	0.08 122	0.08 161

GLC_STEREO	0.15 53	0.10 47	0.24 35	0.21 137	0.09 14	0.17 31	0.15 44	0.23 28	0.27 126	0.17 67	0.20 76	0.17 74	0.11 31	0.23 94	0.16 115	0.07 30	0.09 317	0.09 171	0.08 154	0.07 64	0.06 38

CrosDoStereo	0.31 342	0.10 47	0.49 295	0.18 18	0.12 114	0.22 139	1.11 490	0.34 138	0.37 248	0.38 335	0.61 409	0.28 210	0.46 408	0.61 347	0.57 411	0.07 30	0.06 99	0.08 103	0.08 154	0.07 64	0.07 98

PFNet+	0.20 154	0.10 47	0.37 166	0.21 137	0.12 114	0.17 31	0.19 179	0.29 82	0.34 211	0.33 269	0.32 183	0.24 158	0.16 116	0.32 220	0.17 144	0.10 258	0.07 205	0.11 295	0.10 277	0.08 122	0.12 322

NF-Stereo	0.20 154	0.10 47	0.35 136	0.24 282	0.12 114	0.21 114	0.18 138	0.38 194	0.32 190	0.28 161	0.30 162	0.22 126	0.16 116	0.51 296	0.20 206	0.08 138	0.06 99	0.09 171	0.08 154	0.08 122	0.13 336

OCTAStereo	0.20 154	0.10 47	0.35 136	0.24 282	0.12 114	0.21 114	0.18 138	0.38 194	0.32 190	0.28 161	0.30 162	0.22 126	0.16 116	0.51 296	0.20 206	0.08 138	0.06 99	0.09 171	0.08 154	0.08 122	0.13 336

PSM-softLoss	0.21 172	0.10 47	0.39 199	0.24 282	0.12 114	0.20 90	0.18 138	0.38 194	0.26 116	0.29 188	0.32 183	0.24 158	0.16 116	0.52 302	0.20 206	0.09 212	0.06 99	0.10 241	0.09 238	0.08 122	0.12 322

KMStereo	0.21 172	0.10 47	0.39 199	0.24 282	0.12 114	0.20 90	0.18 138	0.38 194	0.26 116	0.29 188	0.32 183	0.24 158	0.16 116	0.52 302	0.20 206	0.09 212	0.06 99	0.10 241	0.09 238	0.08 122	0.12 322

PSM-AAD	0.25 274	0.10 47	0.30 85	0.24 282	0.12 114	0.26 213	0.38 420	0.34 138	0.28 140	0.35 304	0.39 268	0.28 210	0.79 454	0.30 207	0.16 115	0.07 30	0.06 99	0.12 331	0.11 314	0.08 122	0.21 423

FTStereo	0.28 315	0.10 47	0.43 249	0.23 237	0.13 182	0.21 114	0.53 455	0.34 138	0.26 116	0.38 335	0.95 451	0.30 236	0.56 430	0.32 220	0.18 164	0.08 138	0.06 99	0.09 171	0.08 154	0.07 64	0.19 406

KYRaft	0.22 202	0.10 47	0.30 85	0.23 237	0.12 114	0.23 160	0.23 300	0.35 160	0.24 95	0.35 304	0.54 383	0.34 270	0.26 263	0.29 195	0.15 92	0.07 30	0.05 8	0.09 171	0.10 277	0.08 122	0.31 451

DeepStereo_LL	0.31 342	0.10 47	0.49 295	0.18 18	0.12 114	0.22 139	1.11 490	0.34 138	0.37 248	0.38 335	0.61 409	0.28 210	0.46 408	0.61 347	0.57 411	0.07 30	0.06 99	0.08 103	0.08 154	0.07 64	0.07 98

SST-Stereo	0.21 172	0.10 47	0.37 166	0.24 282	0.13 182	0.19 64	0.17 97	0.31 107	0.24 95	0.34 288	0.33 204	0.29 220	0.25 254	0.56 326	0.17 144	0.08 138	0.05 8	0.10 241	0.08 154	0.09 185	0.07 98

RAFT_R40	0.21 172	0.10 47	0.37 166	0.24 282	0.13 182	0.18 41	0.18 138	0.31 107	0.29 159	0.33 269	0.33 204	0.30 236	0.24 236	0.55 316	0.18 164	0.08 138	0.05 8	0.10 241	0.08 154	0.08 122	0.07 98

DRaft	0.24 247	0.10 47	0.34 126	0.18 18	0.12 114	0.28 239	0.23 300	0.33 131	0.39 271	0.38 335	0.61 409	0.21 116	0.41 386	0.48 283	0.42 380	0.07 30	0.06 99	0.08 103	0.08 154	0.07 64	0.08 161

PFNet	0.23 219	0.10 47	0.57 340	0.24 282	0.14 223	0.22 139	0.19 179	0.39 206	0.33 202	0.35 304	0.32 183	0.27 195	0.19 178	0.64 362	0.22 246	0.09 212	0.05 8	0.09 171	0.07 85	0.08 122	0.07 98

RE-Stereo	0.20 154	0.10 47	0.35 136	0.24 282	0.12 114	0.21 114	0.18 138	0.38 194	0.32 190	0.28 161	0.30 162	0.22 126	0.16 116	0.51 296	0.20 206	0.08 138	0.06 99	0.09 171	0.08 154	0.08 122	0.13 336

TVStereo	0.20 154	0.10 47	0.35 136	0.24 282	0.12 114	0.21 114	0.18 138	0.38 194	0.32 190	0.28 161	0.30 162	0.22 126	0.16 116	0.51 296	0.20 206	0.08 138	0.06 99	0.09 171	0.08 154	0.08 122	0.13 336

RAFT-345	0.21 172	0.10 47	0.46 274	0.22 193	0.11 64	0.20 90	0.16 68	0.26 47	0.25 107	0.27 151	0.66 418	0.21 116	0.16 116	0.55 316	0.21 228	0.07 30	0.06 99	0.08 103	0.07 85	0.06 13	0.06 38

GMM-Stereo	0.21 172	0.10 47	0.43 249	0.23 237	0.13 182	0.24 182	0.25 338	0.37 188	0.27 126	0.30 218	0.45 335	0.27 195	0.21 194	0.31 214	0.17 144	0.07 30	0.05 8	0.10 241	0.09 238	0.08 122	0.19 406

Prome-Stereo	0.21 172	0.10 47	0.30 85	0.24 282	0.12 114	0.23 160	0.23 300	0.36 178	0.25 107	0.33 269	0.59 398	0.24 158	0.28 296	0.29 195	0.16 115	0.07 30	0.05 8	0.08 103	0.07 85	0.08 122	0.20 416

XX-Stereo	0.21 172	0.10 47	0.83 415	0.26 351	0.17 318	0.23 160	0.13 11	0.40 215	0.18 20	0.20 89	0.41 284	0.31 247	0.10 18	0.32 220	0.12 17	0.08 138	0.06 99	0.08 103	0.08 154	0.07 64	0.05 3

222	0.41 402	0.10 47	0.29 79	0.19 43	0.11 64	0.36 344	0.20 224	0.57 393	0.39 271	0.35 304	0.44 323	0.30 236	0.27 282	0.55 316	3.56 494	0.11 292	0.07 205	0.08 103	0.08 154	0.09 185	0.09 215

xxxx	0.34 364	0.10 47	0.29 79	0.19 43	0.11 64	0.37 349	0.20 224	0.58 401	0.38 262	0.29 188	0.42 300	0.38 301	0.24 236	0.46 277	2.20 487	0.11 292	0.07 205	0.09 171	0.08 154	0.09 185	0.09 215

test_xeample	0.34 364	0.10 47	0.29 79	0.19 43	0.11 64	0.33 311	0.23 300	0.55 370	0.38 262	0.32 258	0.45 335	0.29 220	0.26 263	0.57 329	2.24 489	0.10 258	0.07 205	0.09 171	0.08 154	0.09 185	0.09 215

EAI-Stereo	0.21 172	0.10 47	0.33 119	0.21 137	0.12 114	0.30 277	0.46 441	0.46 278	0.20 43	0.25 130	0.50 360	0.17 74	0.16 116	0.24 101	0.23 264	0.07 30	0.06 99	0.07 31	0.10 277	0.06 13	0.07 98

CFNet-RSSM	0.17 80	0.10 47	0.40 206	0.20 96	0.11 64	0.20 90	0.15 44	0.36 178	0.30 170	0.23 108	0.21 87	0.26 186	0.15 101	0.20 55	0.13 45	0.07 30	0.05 8	0.07 31	0.07 85	0.06 13	0.05 3

SFCPSM	0.22 202	0.10 47	0.51 316	0.21 137	0.14 223	0.34 324	0.22 277	0.55 370	0.39 271	0.29 188	0.32 183	0.23 146	0.21 194	0.27 166	0.19 192	0.09 212	0.07 205	0.09 171	0.09 238	0.09 185	0.08 161

Gwc-CoAtRS	0.17 80	0.10 47	0.37 166	0.20 96	0.12 114	0.19 64	0.15 44	0.32 116	0.28 140	0.23 108	0.23 97	0.27 195	0.15 101	0.20 55	0.13 45	0.07 30	0.05 8	0.07 31	0.07 85	0.06 13	0.06 38

AIO_rvc	0.12 6	0.11 97	0.22 22	0.19 43	0.10 33	0.15 10	0.17 97	0.20 9	0.16 7	0.11 7	0.13 16	0.13 23	0.08 2	0.22 84	0.11 4	0.06 2	0.05 8	0.06 2	0.05 16	0.06 13	0.07 98

HUF	0.15 53	0.11 97	0.38 185	0.17 8	0.11 64	0.16 20	0.17 97	0.22 16	0.20 43	0.11 7	0.13 16	0.14 42	0.11 31	0.18 34	0.12 17	0.07 30	0.20 438	0.06 2	0.05 16	0.07 64	0.14 355

mms	0.13 13	0.11 97	0.19 8	0.19 43	0.12 114	0.16 20	0.17 97	0.20 9	0.17 15	0.13 17	0.17 45	0.14 42	0.09 8	0.24 101	0.14 70	0.06 2	0.05 8	0.08 103	0.06 42	0.07 64	0.07 98

ours_stereo	0.13 13	0.11 97	0.23 28	0.20 96	0.11 64	0.17 31	0.18 138	0.20 9	0.19 27	0.13 17	0.18 53	0.14 42	0.10 18	0.23 94	0.14 70	0.06 2	0.05 8	0.08 103	0.06 42	0.06 13	0.05 3

fffy	0.14 30	0.11 97	0.24 35	0.20 96	0.10 33	0.19 64	0.18 138	0.22 16	0.19 27	0.13 17	0.16 39	0.15 56	0.13 72	0.25 131	0.14 70	0.06 2	0.06 99	0.08 103	0.06 42	0.07 64	0.06 38

tg	0.16 65	0.11 97	0.25 44	0.21 137	0.11 64	0.23 160	0.15 44	0.34 138	0.24 95	0.20 89	0.25 116	0.19 97	0.12 47	0.24 101	0.15 92	0.07 30	0.05 8	0.09 171	0.09 238	0.08 122	0.07 98

rvit_stereo_0081	0.16 65	0.11 97	0.24 35	0.21 137	0.12 114	0.16 20	0.17 97	0.22 16	0.33 202	0.16 57	0.18 53	0.18 82	0.14 89	0.20 55	0.16 115	0.11 292	0.08 283	0.09 171	0.08 154	0.09 185	0.07 98

model_zeroshot	0.17 80	0.11 97	0.39 199	0.20 96	0.12 114	0.24 182	0.15 44	0.34 138	0.22 65	0.30 218	0.20 76	0.22 126	0.12 47	0.24 101	0.14 70	0.08 138	0.07 205	0.07 31	0.07 85	0.07 64	0.07 98

GCAP-BAT	0.16 65	0.11 97	0.36 156	0.18 18	0.13 182	0.21 114	0.16 68	0.23 28	0.18 20	0.26 142	0.28 137	0.20 105	0.11 31	0.24 101	0.17 144	0.07 30	0.06 99	0.07 31	0.06 42	0.05 1	0.06 38

rvit_stereo_0082	0.16 65	0.11 97	0.24 35	0.21 137	0.12 114	0.16 20	0.17 97	0.22 16	0.33 202	0.16 57	0.18 53	0.18 82	0.14 89	0.20 55	0.16 115	0.11 292	0.08 283	0.09 171	0.08 154	0.09 185	0.07 98

gcap-zeroshot	0.17 80	0.11 97	0.36 156	0.20 96	0.12 114	0.26 213	0.16 68	0.30 99	0.22 65	0.26 142	0.20 76	0.30 236	0.14 89	0.20 55	0.13 45	0.07 30	0.06 99	0.07 31	0.07 85	0.06 13	0.06 38

MGS-Stereo	0.14 30	0.11 97	0.32 104	0.19 43	0.11 64	0.18 41	0.17 97	0.20 9	0.22 65	0.14 33	0.24 109	0.15 56	0.10 18	0.18 34	0.12 17	0.07 30	0.06 99	0.07 31	0.06 42	0.10 240	0.06 38

AE-Stereo	0.17 80	0.11 97	0.31 98	0.24 282	0.14 223	0.23 160	0.18 138	0.34 138	0.29 159	0.15 38	0.25 116	0.21 116	0.13 72	0.20 55	0.14 70	0.07 30	0.08 283	0.09 171	0.10 277	0.07 64	0.06 38

IGEVStereo-DCA	0.14 30	0.11 97	0.27 58	0.19 43	0.12 114	0.20 90	0.18 138	0.27 57	0.20 43	0.15 38	0.12 10	0.14 42	0.12 47	0.28 179	0.14 70	0.07 30	0.06 99	0.08 103	0.07 85	0.07 64	0.07 98

rrr	0.17 80	0.11 97	0.57 340	0.19 43	0.12 114	0.20 90	0.18 138	0.35 160	0.22 65	0.15 38	0.12 10	0.14 42	0.12 47	0.28 179	0.14 70	0.07 30	0.06 99	0.08 103	0.07 85	0.07 64	0.07 98

1111x	0.32 351	0.11 97	0.40 206	0.22 193	0.11 64	0.32 300	0.26 350	0.59 406	0.43 309	0.31 235	0.41 284	0.39 313	0.28 296	0.76 406	1.37 471	0.09 212	0.08 283	0.09 171	0.10 277	0.09 185	0.08 161

anonymousa	0.23 219	0.11 97	0.50 305	0.21 137	0.16 298	0.31 292	0.20 224	0.36 178	0.35 226	0.32 258	0.50 360	0.39 313	0.26 263	0.22 84	0.20 206	0.08 138	0.06 99	0.09 171	0.11 314	0.07 64	0.08 161

x	0.19 139	0.11 97	0.29 79	0.20 96	0.11 64	0.26 213	0.18 138	0.41 227	0.29 159	0.25 130	0.29 149	0.28 210	0.24 236	0.26 147	0.23 264	0.09 212	0.07 205	0.08 103	0.07 85	0.09 185	0.08 161

test_3	0.18 101	0.11 97	0.32 104	0.24 282	0.11 64	0.22 139	0.25 338	0.31 107	0.31 182	0.25 130	0.18 53	0.23 146	0.13 72	0.25 131	0.19 192	0.06 2	0.05 8	0.09 171	0.10 277	0.07 64	0.06 38

LCNet	0.21 172	0.11 97	0.29 79	0.25 319	0.12 114	0.23 160	0.19 179	0.34 138	0.26 116	0.28 161	0.35 224	0.26 186	0.30 321	0.35 241	0.17 144	0.07 30	0.05 8	0.09 171	0.10 277	0.13 336	0.22 428

AAGNet	0.33 357	0.11 97	0.37 166	0.25 319	0.16 298	0.20 90	0.19 179	0.30 99	0.27 126	0.35 304	0.35 224	0.27 195	0.30 321	0.44 271	2.66 491	0.08 138	0.05 8	0.10 241	0.07 85	0.08 122	0.06 38

NRIStereo	0.18 101	0.11 97	0.35 136	0.23 237	0.11 64	0.24 182	0.20 224	0.29 82	0.26 116	0.26 142	0.25 116	0.25 165	0.18 164	0.34 232	0.18 164	0.07 30	0.06 99	0.09 171	0.07 85	0.09 185	0.08 161

ASMatch	0.23 219	0.11 97	0.51 316	0.24 282	0.14 223	0.19 64	0.17 97	0.31 107	0.28 140	0.28 161	0.68 422	0.27 195	0.26 263	0.50 291	0.22 246	0.07 30	0.06 99	0.08 103	0.07 85	0.06 13	0.11 300

Pruner-Stereo	0.19 139	0.11 97	0.34 126	0.29 397	0.12 114	0.19 64	0.17 97	0.31 107	0.29 159	0.33 269	0.32 183	0.25 165	0.15 101	0.24 101	0.21 228	0.09 212	0.06 99	0.09 171	0.08 154	0.08 122	0.09 215

DeepStereo_RVC	0.18 101	0.11 97	0.40 206	0.21 137	0.11 64	0.19 64	0.16 68	0.28 71	0.22 65	0.27 151	0.27 132	0.23 146	0.28 296	0.24 101	0.18 164	0.08 138	0.06 99	0.09 171	0.07 85	0.09 185	0.10 268

RAFT-RH_RVC	0.25 274	0.11 97	0.45 267	0.21 137	0.12 114	0.25 195	0.14 26	0.27 57	0.27 126	0.38 335	1.15 460	0.23 146	0.17 141	0.57 329	0.24 275	0.07 30	0.05 8	0.10 241	0.07 85	0.06 13	0.07 98

test-1	0.17 80	0.11 97	0.40 206	0.23 237	0.13 182	0.22 139	0.23 300	0.34 138	0.26 116	0.20 89	0.24 109	0.22 126	0.14 89	0.16 13	0.20 206	0.07 30	0.06 99	0.08 103	0.07 85	0.06 13	0.08 161

test_xeample3	0.16 65	0.11 97	0.56 337	0.19 43	0.12 114	0.20 90	0.18 138	0.35 160	0.20 43	0.16 57	0.12 10	0.13 23	0.12 47	0.24 101	0.15 92	0.07 30	0.06 99	0.07 31	0.08 154	0.07 64	0.07 98

FENet	0.21 172	0.11 97	0.45 267	0.21 137	0.12 114	0.26 213	0.17 97	0.41 227	0.35 226	0.30 218	0.31 176	0.29 220	0.23 218	0.26 147	0.23 264	0.09 212	0.06 99	0.09 171	0.09 238	0.09 185	0.09 215

HSM-Net_RVC	0.27 296	0.11 97	0.42 238	0.19 43	0.11 64	0.34 324	0.20 224	0.62 426	0.43 309	0.40 359	0.43 312	0.50 380	0.26 263	0.76 406	0.22 246	0.08 138	0.07 205	0.07 31	0.07 85	0.08 122	0.08 161
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
rvit_stereo_0083	0.16 65	0.12 127	0.26 50	0.21 137	0.13 182	0.17 31	0.17 97	0.22 16	0.34 211	0.16 57	0.21 87	0.19 97	0.16 116	0.21 73	0.16 115	0.11 292	0.10 339	0.10 241	0.08 154	0.09 185	0.07 98

RAStereo	0.13 13	0.12 127	0.27 58	0.22 193	0.11 64	0.15 10	0.18 138	0.23 28	0.23 81	0.13 17	0.17 45	0.11 11	0.09 8	0.15 7	0.13 45	0.08 138	0.06 99	0.08 103	0.06 42	0.07 64	0.05 3

test_sample3	0.23 219	0.12 127	0.43 249	0.19 43	0.12 114	0.32 300	0.20 224	0.50 312	0.34 211	0.31 235	0.33 204	0.29 220	0.22 207	0.53 308	0.22 246	0.10 258	0.07 205	0.09 171	0.08 154	0.10 240	0.10 268

CAS++	0.16 65	0.12 127	0.27 58	0.18 18	0.12 114	0.17 31	0.15 44	0.42 241	0.24 95	0.19 86	0.18 53	0.13 23	0.10 18	0.21 73	0.12 17	0.12 328	0.10 339	0.11 295	0.08 154	0.10 240	0.09 215
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
SMFormer	0.25 274	0.12 127	0.40 206	0.19 43	0.10 33	0.27 223	0.19 179	0.51 327	0.45 334	0.34 288	0.41 284	0.31 247	0.26 263	0.58 335	0.28 305	0.10 258	0.07 205	0.08 103	0.08 154	0.09 185	0.09 215

tta	0.24 247	0.12 127	0.40 206	0.19 43	0.10 33	0.27 223	0.19 179	0.51 327	0.45 334	0.34 288	0.41 284	0.31 247	0.26 263	0.58 335	0.28 305	0.10 258	0.07 205	0.08 103	0.08 154	0.08 122	0.07 98

qqq1	0.24 247	0.12 127	0.40 206	0.19 43	0.10 33	0.27 223	0.19 179	0.51 327	0.45 334	0.34 288	0.41 284	0.31 247	0.26 263	0.58 335	0.16 115	0.10 258	0.07 205	0.07 31	0.06 42	0.08 122	0.07 98

fff1	0.24 247	0.12 127	0.40 206	0.19 43	0.10 33	0.27 223	0.19 179	0.51 327	0.45 334	0.34 288	0.41 284	0.31 247	0.26 263	0.58 335	0.16 115	0.10 258	0.07 205	0.07 31	0.06 42	0.08 122	0.07 98

MyStereo07	0.16 65	0.12 127	0.26 50	0.22 193	0.14 223	0.25 195	0.23 300	0.29 82	0.21 55	0.15 38	0.13 16	0.12 13	0.13 72	0.25 131	0.13 45	0.07 30	0.07 205	0.09 171	0.08 154	0.08 122	0.08 161

MyStereo06	0.20 154	0.12 127	0.57 340	0.21 137	0.14 223	0.25 195	0.23 300	0.40 215	0.21 55	0.30 218	0.24 109	0.31 247	0.18 164	0.22 84	0.18 164	0.07 30	0.07 205	0.09 171	0.08 154	0.08 122	0.08 161

MyStereo05	0.23 219	0.12 127	0.57 340	0.21 137	0.14 223	0.25 195	0.23 300	0.48 296	0.52 390	0.31 235	0.23 97	0.25 165	0.22 207	0.30 207	0.21 228	0.07 30	0.07 205	0.09 171	0.08 154	0.08 122	0.08 161

MyStereo04	0.23 219	0.12 127	0.55 333	0.22 193	0.14 223	0.25 195	0.23 300	0.49 304	0.52 390	0.28 161	0.23 97	0.27 195	0.23 218	0.30 207	0.22 246	0.07 30	0.07 205	0.09 171	0.08 154	0.08 122	0.08 161

CoDeX	0.23 219	0.12 127	0.46 274	0.21 137	0.14 223	0.29 260	0.21 253	0.53 353	0.41 296	0.29 188	0.35 224	0.29 220	0.22 207	0.48 283	0.19 192	0.09 212	0.06 99	0.08 103	0.07 85	0.08 122	0.07 98

mmm	0.21 172	0.12 127	0.31 98	0.22 193	0.12 114	0.28 239	0.21 253	0.41 227	0.27 126	0.29 188	0.38 255	0.29 220	0.24 236	0.29 195	0.22 246	0.09 212	0.07 205	0.11 295	0.09 238	0.10 240	0.09 215

ff7	0.14 30	0.12 127	0.27 58	0.19 43	0.12 114	0.21 114	0.18 138	0.27 57	0.20 43	0.15 38	0.13 16	0.12 13	0.12 47	0.24 101	0.12 17	0.07 30	0.05 8	0.08 103	0.07 85	0.07 64	0.07 98

ffff	0.14 30	0.12 127	0.27 58	0.19 43	0.12 114	0.21 114	0.18 138	0.27 57	0.20 43	0.15 38	0.13 16	0.12 13	0.12 47	0.24 101	0.12 17	0.07 30	0.05 8	0.08 103	0.07 85	0.07 64	0.07 98

ffm	0.22 202	0.12 127	0.42 238	0.20 96	0.13 182	0.28 239	0.20 224	0.35 160	0.44 323	0.30 218	0.42 300	0.34 270	0.23 218	0.27 166	0.11 4	0.08 138	0.05 8	0.11 295	0.10 277	0.08 122	0.08 161

ff1	0.29 326	0.12 127	0.42 238	0.20 96	0.13 182	0.28 239	0.20 224	0.35 160	0.44 323	0.30 218	0.42 300	0.34 270	0.23 218	0.81 423	1.08 455	0.08 138	0.05 8	0.11 295	0.10 277	0.08 122	0.08 161

mmx	0.31 342	0.12 127	0.42 238	0.20 96	0.13 182	0.28 239	0.20 224	0.55 370	0.45 334	0.30 218	0.42 300	0.34 270	0.23 218	0.81 423	1.08 455	0.10 258	0.07 205	0.11 295	0.10 277	0.11 285	0.10 268

11t	0.14 30	0.12 127	0.27 58	0.19 43	0.12 114	0.21 114	0.18 138	0.27 57	0.20 43	0.15 38	0.13 16	0.12 13	0.12 47	0.24 101	0.12 17	0.07 30	0.05 8	0.08 103	0.07 85	0.07 64	0.07 98

ttt	0.29 326	0.12 127	0.34 126	0.21 137	0.13 182	0.29 260	0.20 224	0.56 385	0.47 354	0.31 235	0.44 323	0.30 236	0.22 207	0.65 368	0.85 443	0.13 345	0.10 339	0.10 241	0.10 277	0.11 285	0.11 300

xxx	0.31 342	0.12 127	0.42 238	0.20 96	0.13 182	0.28 239	0.20 224	0.55 370	0.45 334	0.30 218	0.42 300	0.34 270	0.23 218	0.81 423	1.08 455	0.10 258	0.07 205	0.11 295	0.10 277	0.11 285	0.10 268

EKT-Stereo	0.38 389	0.12 127	0.38 185	0.42 448	3.88 497	0.21 114	0.17 97	0.35 160	0.28 140	0.20 89	0.20 76	0.23 146	0.15 101	0.28 179	0.16 115	0.09 212	0.07 205	0.09 171	0.07 85	0.09 185	0.09 215

MIM_Stereo	0.18 101	0.12 127	0.38 185	0.20 96	0.11 64	0.17 31	0.14 26	0.35 160	0.25 107	0.27 151	0.35 224	0.23 146	0.13 72	0.27 166	0.16 115	0.06 2	0.07 205	0.08 103	0.08 154	0.08 122	0.06 38

CASnet	0.14 30	0.12 127	0.22 22	0.22 193	0.08 4	0.16 20	0.15 44	0.27 57	0.25 107	0.22 105	0.20 76	0.15 56	0.11 31	0.17 20	0.13 45	0.07 30	0.05 8	0.11 295	0.09 238	0.08 122	0.05 3
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
HH	0.18 101	0.12 127	0.55 333	0.22 193	0.12 114	0.18 41	0.18 138	0.34 138	0.19 27	0.20 89	0.24 109	0.34 270	0.18 164	0.29 195	0.12 17	0.07 30	0.05 8	0.07 31	0.07 85	0.07 64	0.06 38

HanStereo	0.18 101	0.12 127	0.55 333	0.22 193	0.12 114	0.18 41	0.18 138	0.34 138	0.19 27	0.20 89	0.24 109	0.34 270	0.18 164	0.29 195	0.12 17	0.07 30	0.05 8	0.07 31	0.07 85	0.07 64	0.06 38

anonymousdsp	0.14 30	0.12 127	0.27 58	0.19 43	0.12 114	0.21 114	0.18 138	0.28 71	0.20 43	0.15 38	0.13 16	0.12 13	0.12 47	0.24 101	0.12 17	0.07 30	0.05 8	0.08 103	0.07 85	0.08 122	0.07 98

Selective-RAFT	0.17 80	0.12 127	0.30 85	0.24 282	0.10 33	0.29 260	0.15 44	0.32 116	0.31 182	0.17 67	0.17 45	0.21 116	0.18 164	0.28 179	0.17 144	0.07 30	0.06 99	0.07 31	0.07 85	0.08 122	0.06 38

ProNet	0.14 30	0.12 127	0.25 44	0.19 43	0.11 64	0.19 64	0.19 179	0.27 57	0.20 43	0.14 33	0.13 16	0.13 23	0.12 47	0.24 101	0.12 17	0.06 2	0.05 8	0.07 31	0.06 42	0.07 64	0.07 98

qqq	0.20 154	0.12 127	0.31 98	0.20 96	0.11 64	0.23 160	0.19 179	0.41 227	0.27 126	0.24 122	0.28 137	0.28 210	0.24 236	0.34 232	0.22 246	0.08 138	0.07 205	0.10 241	0.09 238	0.09 185	0.09 215

ccc-4	0.14 30	0.12 127	0.27 58	0.19 43	0.12 114	0.21 114	0.18 138	0.27 57	0.20 43	0.15 38	0.13 16	0.12 13	0.12 47	0.24 101	0.12 17	0.07 30	0.05 8	0.08 103	0.07 85	0.07 64	0.07 98

BUS	0.23 219	0.12 127	0.28 69	0.25 319	0.14 223	0.43 387	0.17 97	0.56 385	0.34 211	0.34 288	0.35 224	0.32 256	0.20 187	0.26 147	0.21 228	0.10 258	0.07 205	0.11 295	0.10 277	0.09 185	0.09 215

IER	0.23 219	0.12 127	0.39 199	0.20 96	0.14 223	0.31 292	0.19 179	0.42 241	0.36 238	0.33 269	0.40 276	0.32 256	0.33 345	0.29 195	0.22 246	0.09 212	0.07 205	0.08 103	0.08 154	0.09 185	0.08 161

BSDual-CNN	0.23 219	0.12 127	0.28 69	0.25 319	0.14 223	0.35 339	0.21 253	0.56 385	0.34 211	0.34 288	0.35 224	0.38 301	0.24 236	0.26 147	0.21 228	0.10 258	0.07 205	0.11 295	0.10 277	0.09 185	0.09 215

test_4	0.18 101	0.12 127	0.34 126	0.23 237	0.12 114	0.18 41	0.22 277	0.26 47	0.24 95	0.24 122	0.47 351	0.22 126	0.13 72	0.24 101	0.16 115	0.06 2	0.05 8	0.09 171	0.09 238	0.07 64	0.05 3

IGEV-Stereo	0.14 30	0.12 127	0.27 58	0.19 43	0.12 114	0.21 114	0.18 138	0.28 71	0.20 43	0.15 38	0.13 16	0.12 13	0.12 47	0.24 101	0.12 17	0.07 30	0.05 8	0.08 103	0.07 85	0.08 122	0.07 98
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
psmg	0.23 219	0.12 127	0.28 69	0.21 137	0.14 223	0.35 339	0.23 300	0.51 327	0.34 211	0.35 304	0.38 255	0.38 301	0.24 236	0.26 147	0.21 228	0.10 258	0.08 283	0.10 241	0.10 277	0.09 185	0.08 161

DAS	0.27 296	0.12 127	0.42 238	0.24 282	0.18 339	0.29 260	0.24 322	0.45 268	0.45 334	0.41 368	0.44 323	0.34 270	0.29 311	0.75 401	0.21 228	0.09 212	0.07 205	0.09 171	0.07 85	0.09 185	0.09 215

SepStereo	0.26 289	0.12 127	0.42 238	0.24 282	0.18 339	0.29 260	0.24 322	0.45 268	0.45 334	0.41 368	0.44 323	0.34 270	0.29 311	0.64 362	0.21 228	0.09 212	0.07 205	0.09 171	0.07 85	0.09 185	0.09 215

GANet-ADL	0.21 172	0.12 127	0.45 267	0.23 237	0.14 223	0.29 260	0.19 179	0.46 278	0.35 226	0.25 130	0.32 183	0.32 256	0.19 178	0.24 101	0.20 206	0.10 258	0.07 205	0.07 31	0.06 42	0.09 185	0.10 268

HHNet	0.22 202	0.12 127	0.52 320	0.18 18	0.18 339	0.20 90	0.20 224	0.34 138	0.31 182	0.32 258	0.59 398	0.20 105	0.21 194	0.24 101	0.31 328	0.08 138	0.05 8	0.09 171	0.07 85	0.08 122	0.11 300

Patchmatch Stereo++	0.18 101	0.12 127	0.37 166	0.22 193	0.10 33	0.18 41	0.14 26	0.29 82	0.22 65	0.28 161	0.29 149	0.25 165	0.17 141	0.26 147	0.16 115	0.08 138	0.06 99	0.10 241	0.08 154	0.10 240	0.08 161
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.18 101	0.12 127	0.37 166	0.22 193	0.10 33	0.18 41	0.16 68	0.29 82	0.22 65	0.28 161	0.29 149	0.25 165	0.18 164	0.24 101	0.16 115	0.08 138	0.06 99	0.10 241	0.08 154	0.10 240	0.08 161

ROB_FTStereo_v2	0.18 101	0.12 127	0.37 166	0.22 193	0.10 33	0.18 41	0.16 68	0.29 82	0.22 65	0.28 161	0.29 149	0.25 165	0.17 141	0.24 101	0.16 115	0.08 138	0.06 99	0.10 241	0.08 154	0.10 240	0.08 161

ROB_FTStereo	0.18 101	0.12 127	0.37 166	0.22 193	0.10 33	0.18 41	0.14 26	0.29 82	0.22 65	0.28 161	0.28 137	0.25 165	0.17 141	0.24 101	0.16 115	0.08 138	0.06 99	0.10 241	0.08 154	0.10 240	0.08 161

HUI-Stereo	0.18 101	0.12 127	0.37 166	0.22 193	0.10 33	0.18 41	0.14 26	0.29 82	0.22 65	0.28 161	0.28 137	0.25 165	0.17 141	0.22 84	0.16 115	0.08 138	0.06 99	0.10 241	0.08 154	0.10 240	0.08 161

THIR-Stereo	0.29 326	0.12 127	0.41 229	0.19 43	0.11 64	0.28 239	0.72 468	0.32 116	0.35 226	0.37 324	0.65 416	0.34 270	0.50 420	0.57 329	0.45 388	0.07 30	0.06 99	0.08 103	0.09 238	0.07 64	0.07 98

iGMRVC	0.18 101	0.12 127	0.37 166	0.22 193	0.10 33	0.18 41	0.15 44	0.29 82	0.22 65	0.28 161	0.29 149	0.25 165	0.17 141	0.27 166	0.17 144	0.08 138	0.06 99	0.10 241	0.08 154	0.10 240	0.08 161

IRAFT_RVC	0.22 202	0.12 127	0.39 199	0.26 351	0.11 64	0.18 41	0.24 322	0.40 215	0.37 248	0.31 235	0.30 162	0.29 220	0.24 236	0.55 316	0.22 246	0.08 138	0.06 99	0.10 241	0.08 154	0.08 122	0.07 98

iRAFT	0.18 101	0.12 127	0.37 166	0.22 193	0.10 33	0.18 41	0.14 26	0.29 82	0.22 65	0.28 161	0.29 149	0.25 165	0.17 141	0.26 147	0.16 115	0.08 138	0.06 99	0.10 241	0.08 154	0.10 240	0.08 161

CRE-IMP	0.18 101	0.12 127	0.37 166	0.22 193	0.11 64	0.24 182	0.17 97	0.29 82	0.21 55	0.27 151	0.26 125	0.24 158	0.17 141	0.23 94	0.18 164	0.08 138	0.05 8	0.10 241	0.07 85	0.10 240	0.10 268

cross-raft	0.17 80	0.12 127	0.41 229	0.23 237	0.10 33	0.20 90	0.24 322	0.33 131	0.23 81	0.23 108	0.28 137	0.29 220	0.15 101	0.17 20	0.15 92	0.06 2	0.05 8	0.07 31	0.07 85	0.06 13	0.05 3

RAFT-IKP	0.18 101	0.12 127	0.37 166	0.22 193	0.10 33	0.18 41	0.15 44	0.29 82	0.22 65	0.28 161	0.29 149	0.25 165	0.18 164	0.25 131	0.16 115	0.08 138	0.06 99	0.10 241	0.08 154	0.10 240	0.08 161

iRaftStereo_RVC	0.16 65	0.12 127	0.26 50	0.21 137	0.11 64	0.20 90	0.17 97	0.32 116	0.23 81	0.20 89	0.25 116	0.18 82	0.12 47	0.20 55	0.15 92	0.07 30	0.05 8	0.09 171	0.09 238	0.08 122	0.07 98

GES	0.22 202	0.12 127	0.42 238	0.20 96	0.14 223	0.27 223	0.19 179	0.49 304	0.33 202	0.30 218	0.36 234	0.25 165	0.23 218	0.29 195	0.22 246	0.10 258	0.08 283	0.08 103	0.07 85	0.10 240	0.11 300

UPFNet	0.25 274	0.12 127	0.38 185	0.24 282	0.19 357	0.37 349	0.28 368	0.48 296	0.38 262	0.34 288	0.37 243	0.37 293	0.28 296	0.39 255	0.33 340	0.10 258	0.09 317	0.10 241	0.10 277	0.10 240	0.08 161

DIP-Stereo	0.18 101	0.12 127	0.33 119	0.20 96	0.13 182	0.28 239	0.12 5	0.42 241	0.25 107	0.27 151	0.32 183	0.21 116	0.17 141	0.25 131	0.20 206	0.07 30	0.06 99	0.08 103	0.06 42	0.07 64	0.08 161
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
DCVSM-stereo	0.24 247	0.13 185	0.52 320	0.20 96	0.14 223	0.26 213	0.13 11	0.34 138	0.34 211	0.41 368	0.33 204	0.47 363	0.29 311	0.30 207	0.22 246	0.10 258	0.10 339	0.11 295	0.10 277	0.12 321	0.15 366

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 219	0.13 185	0.83 415	0.20 96	0.21 379	0.23 160	0.17 97	0.48 296	0.27 126	0.23 108	0.29 149	0.39 313	0.23 218	0.25 131	0.15 92	0.08 138	0.06 99	0.08 103	0.11 314	0.11 285	0.10 268

rvit_stereo_0080	0.15 53	0.13 185	0.25 44	0.19 43	0.13 182	0.15 10	0.20 224	0.28 71	0.24 95	0.15 38	0.17 45	0.19 97	0.13 72	0.19 48	0.15 92	0.11 292	0.08 283	0.08 103	0.08 154	0.10 240	0.07 98

test_sample6	0.25 274	0.13 185	0.41 229	0.21 137	0.11 64	0.30 277	0.22 277	0.51 327	0.35 226	0.33 269	0.43 312	0.30 236	0.24 236	0.57 329	0.22 246	0.10 258	0.07 205	0.10 241	0.10 277	0.11 285	0.10 268

test_sample5	0.24 247	0.13 185	0.42 238	0.21 137	0.12 114	0.30 277	0.21 253	0.50 312	0.34 211	0.32 258	0.41 284	0.29 220	0.23 218	0.55 316	0.21 228	0.10 258	0.07 205	0.10 241	0.09 238	0.11 285	0.10 268

test_sample4	0.24 247	0.13 185	0.43 249	0.20 96	0.12 114	0.32 300	0.21 253	0.51 327	0.34 211	0.31 235	0.37 243	0.28 210	0.23 218	0.53 308	0.21 228	0.10 258	0.07 205	0.10 241	0.09 238	0.11 285	0.10 268

H2IRNET	0.18 101	0.13 185	0.35 136	0.21 137	0.12 114	0.20 90	0.15 44	0.27 57	0.30 170	0.17 67	0.31 176	0.25 165	0.20 187	0.24 101	0.18 164	0.07 30	0.06 99	0.09 171	0.10 277	0.09 185	0.06 38

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 80	0.13 185	0.24 35	0.19 43	0.13 182	0.24 182	0.17 97	0.30 99	0.37 248	0.43 383	0.17 45	0.13 23	0.12 47	0.19 48	0.15 92	0.08 138	0.07 205	0.09 171	0.07 85	0.09 185	0.08 161

DualNet	0.24 247	0.13 185	0.42 238	0.21 137	0.12 114	0.30 277	0.21 253	0.50 312	0.34 211	0.33 269	0.43 312	0.29 220	0.23 218	0.55 316	0.21 228	0.10 258	0.07 205	0.10 241	0.09 238	0.11 285	0.10 268

whm_eth	0.15 53	0.13 185	0.25 44	0.19 43	0.13 182	0.15 10	0.20 224	0.28 71	0.24 95	0.15 38	0.17 45	0.19 97	0.13 72	0.19 48	0.15 92	0.11 292	0.08 283	0.08 103	0.08 154	0.10 240	0.07 98

plain	0.17 80	0.13 185	0.43 249	0.21 137	0.13 182	0.16 20	0.17 97	0.27 57	0.22 65	0.16 57	0.26 125	0.13 23	0.16 116	0.27 166	0.16 115	0.08 138	0.06 99	0.10 241	0.07 85	0.10 240	0.07 98

MaDis-Stereo	0.14 30	0.13 185	0.26 50	0.19 43	0.14 223	0.16 20	0.13 11	0.25 44	0.21 55	0.13 17	0.14 32	0.14 42	0.11 31	0.17 20	0.17 144	0.08 138	0.07 205	0.08 103	0.06 42	0.07 64	0.06 38

PCWNet_CMD	0.23 219	0.13 185	0.48 290	0.20 96	0.13 182	0.28 239	0.16 68	0.46 278	0.46 349	0.29 188	0.36 234	0.37 293	0.24 236	0.28 179	0.20 206	0.09 212	0.06 99	0.10 241	0.08 154	0.11 285	0.09 215

CFNet_ucs	0.24 247	0.13 185	0.50 305	0.20 96	0.15 270	0.28 239	0.17 97	0.49 304	0.45 334	0.32 258	0.42 300	0.39 313	0.22 207	0.31 214	0.21 228	0.11 292	0.08 283	0.12 331	0.09 238	0.12 321	0.11 300

testlalala_base	0.20 154	0.13 185	0.35 136	0.25 319	0.15 270	0.25 195	0.16 68	0.34 138	0.17 15	0.19 86	0.26 125	0.17 74	0.14 89	0.18 34	0.16 115	0.39 462	0.09 317	0.07 31	0.05 16	0.45 457	0.08 161

gwcnet-sp	0.24 247	0.13 185	0.63 365	0.22 193	0.14 223	0.34 324	0.22 277	0.44 258	0.39 271	0.35 304	0.34 213	0.27 195	0.27 282	0.35 241	0.25 284	0.09 212	0.08 283	0.09 171	0.09 238	0.09 185	0.09 215

scenet	0.24 247	0.13 185	0.63 365	0.22 193	0.14 223	0.34 324	0.22 277	0.44 258	0.39 271	0.35 304	0.34 213	0.27 195	0.27 282	0.35 241	0.25 284	0.09 212	0.08 283	0.09 171	0.09 238	0.09 185	0.09 215

DCRE	0.20 154	0.13 185	0.40 206	0.21 137	0.15 270	0.20 90	0.19 179	0.30 99	0.27 126	0.22 105	0.80 439	0.23 146	0.16 116	0.23 94	0.15 92	0.07 30	0.07 205	0.07 31	0.08 154	0.07 64	0.06 38

ssnet	0.24 247	0.13 185	0.63 365	0.22 193	0.14 223	0.34 324	0.22 277	0.44 258	0.39 271	0.35 304	0.34 213	0.27 195	0.27 282	0.35 241	0.25 284	0.09 212	0.08 283	0.09 171	0.09 238	0.09 185	0.09 215

fff	0.19 139	0.13 185	0.40 206	0.18 18	0.09 14	0.19 64	0.18 138	0.35 160	0.43 309	0.29 188	0.30 162	0.18 82	0.28 296	0.20 55	0.18 164	0.07 30	0.05 8	0.07 31	0.05 16	0.05 1	0.07 98

ADStereo(finetuned)	0.19 139	0.13 185	0.49 295	0.19 43	0.09 14	0.19 64	0.18 138	0.34 138	0.39 271	0.29 188	0.31 176	0.18 82	0.31 335	0.21 73	0.19 192	0.07 30	0.05 8	0.07 31	0.05 16	0.06 13	0.07 98

IPLGR	0.21 172	0.13 185	0.61 354	0.21 137	0.11 64	0.25 195	0.18 138	0.41 227	0.37 248	0.28 161	0.27 132	0.21 116	0.19 178	0.37 249	0.18 164	0.07 30	0.06 99	0.08 103	0.07 85	0.07 64	0.06 38

STrans-v2	0.24 247	0.13 185	0.54 327	0.21 137	0.12 114	0.23 160	0.21 253	0.47 285	0.28 140	0.31 235	0.42 300	0.36 289	0.35 358	0.62 355	0.23 264	0.07 30	0.05 8	0.08 103	0.07 85	0.06 13	0.06 38

TransformOpticalFlow	0.24 247	0.13 185	0.56 337	0.23 237	0.11 64	0.21 114	0.19 179	0.40 215	0.32 190	0.30 218	0.43 312	0.36 289	0.31 335	0.61 347	0.20 206	0.07 30	0.05 8	0.08 103	0.07 85	0.06 13	0.07 98

IIG-Stereo	0.23 219	0.13 185	0.35 136	0.29 397	0.12 114	0.23 160	0.14 26	0.38 194	0.31 182	0.34 288	0.37 243	0.33 263	0.21 194	0.70 383	0.26 297	0.08 138	0.06 99	0.09 171	0.07 85	0.07 64	0.06 38

CroCo-Stereo	0.14 30	0.13 185	0.24 35	0.25 319	0.11 64	0.11 3	0.18 138	0.32 116	0.23 81	0.12 14	0.12 10	0.18 82	0.12 47	0.14 3	0.13 45	0.08 138	0.06 99	0.07 31	0.05 16	0.07 64	0.06 38
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
ICVP	0.23 219	0.13 185	0.44 257	0.26 351	0.14 223	0.29 260	0.25 338	0.45 268	0.33 202	0.29 188	0.43 312	0.35 284	0.25 254	0.26 147	0.23 264	0.12 328	0.09 317	0.09 171	0.08 154	0.09 185	0.10 268
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
raftrobust	0.16 65	0.13 185	0.29 79	0.22 193	0.15 270	0.19 64	0.13 11	0.32 116	0.26 116	0.26 142	0.20 76	0.19 97	0.17 141	0.21 73	0.15 92	0.08 138	0.06 99	0.07 31	0.06 42	0.06 13	0.07 98

CFNet_pseudo	0.23 219	0.13 185	0.47 282	0.19 43	0.13 182	0.26 213	0.16 68	0.44 258	0.44 323	0.29 188	0.37 243	0.38 301	0.23 218	0.29 195	0.21 228	0.09 212	0.06 99	0.11 295	0.08 154	0.11 285	0.09 215

DCANet	0.18 101	0.13 185	0.40 206	0.19 43	0.09 14	0.19 64	0.18 138	0.34 138	0.39 271	0.29 188	0.31 176	0.18 82	0.23 218	0.20 55	0.19 192	0.07 30	0.05 8	0.07 31	0.05 16	0.06 13	0.07 98

csc	0.19 139	0.13 185	0.40 206	0.18 18	0.09 14	0.19 64	0.18 138	0.35 160	0.43 309	0.29 188	0.30 162	0.18 82	0.28 296	0.20 55	0.18 164	0.07 30	0.05 8	0.07 31	0.05 16	0.05 1	0.07 98

cscssc	0.19 139	0.13 185	0.40 206	0.18 18	0.09 14	0.19 64	0.18 138	0.35 160	0.43 309	0.29 188	0.30 162	0.18 82	0.28 296	0.20 55	0.18 164	0.07 30	0.05 8	0.07 31	0.05 16	0.05 1	0.07 98

ac_64	0.27 296	0.13 185	0.41 229	0.24 282	0.17 318	0.36 344	0.22 277	0.46 278	0.33 202	0.35 304	0.36 234	0.52 388	0.30 321	0.62 355	0.32 333	0.11 292	0.09 317	0.10 241	0.10 277	0.09 185	0.08 161

ACVNet	0.23 219	0.13 185	0.35 136	0.18 18	0.15 270	0.27 223	0.23 300	0.39 206	0.44 323	0.28 161	0.41 284	0.38 301	0.26 263	0.27 166	0.32 333	0.08 138	0.07 205	0.08 103	0.07 85	0.10 240	0.07 98

acv_ft	0.25 274	0.13 185	0.40 206	0.23 237	0.19 357	0.34 324	0.21 253	0.45 268	0.44 323	0.38 335	0.41 284	0.38 301	0.27 282	0.27 166	0.35 348	0.08 138	0.07 205	0.08 103	0.07 85	0.11 285	0.07 98

DSFCA	0.27 296	0.13 185	0.36 156	0.20 96	0.17 318	0.38 356	0.31 387	0.47 285	0.43 309	0.43 383	0.37 243	0.39 313	0.29 311	0.52 302	0.32 333	0.12 328	0.10 339	0.10 241	0.11 314	0.11 285	0.10 268

MSMDNet	0.23 219	0.13 185	0.48 290	0.20 96	0.13 182	0.28 239	0.16 68	0.46 278	0.46 349	0.29 188	0.36 234	0.37 293	0.24 236	0.28 179	0.20 206	0.09 212	0.06 99	0.09 171	0.08 154	0.11 285	0.09 215

ccs_rob	0.23 219	0.13 185	0.47 282	0.20 96	0.13 182	0.26 213	0.17 97	0.44 258	0.44 323	0.29 188	0.37 243	0.38 301	0.23 218	0.29 195	0.21 228	0.09 212	0.06 99	0.11 295	0.08 154	0.11 285	0.09 215

DISCO	0.32 351	0.13 185	0.51 316	0.25 319	0.16 298	0.48 407	0.25 338	0.50 312	0.57 408	0.37 324	0.45 335	0.62 418	0.36 362	0.64 362	0.49 399	0.09 212	0.07 205	0.09 171	0.08 154	0.12 321	0.11 300

AIO-test1	0.19 139	0.14 224	0.41 229	0.27 376	0.15 270	0.21 114	0.16 68	0.39 206	0.36 238	0.17 67	0.26 125	0.18 82	0.13 72	0.28 179	0.14 70	0.07 30	0.06 99	0.10 241	0.11 314	0.06 13	0.09 215

rvit_0105_6	0.19 139	0.14 224	0.34 126	0.23 237	0.14 223	0.18 41	0.20 224	0.29 82	0.37 248	0.18 81	0.22 94	0.23 146	0.17 141	0.26 147	0.17 144	0.15 380	0.13 388	0.13 351	0.11 314	0.11 285	0.08 161

UGAM	0.26 289	0.14 224	0.45 267	0.25 319	0.12 114	0.23 160	0.25 338	0.32 116	0.41 296	0.31 235	0.42 300	0.41 329	0.22 207	0.92 441	0.22 246	0.08 138	0.06 99	0.14 373	0.12 351	0.10 240	0.07 98

rvit_stereo_0081_aga	0.16 65	0.14 224	0.28 69	0.21 137	0.13 182	0.19 64	0.17 97	0.23 28	0.24 95	0.17 67	0.21 87	0.19 97	0.13 72	0.19 48	0.14 70	0.11 292	0.08 283	0.09 171	0.08 154	0.09 185	0.07 98

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 274	0.14 224	0.95 438	0.21 137	0.27 427	0.20 90	0.19 179	0.48 296	0.25 107	0.26 142	0.55 387	0.34 270	0.18 164	0.25 131	0.17 144	0.07 30	0.06 99	0.08 103	0.12 351	0.12 321	0.12 322

rvit_stereo_ft	0.17 80	0.14 224	0.30 85	0.25 319	0.14 223	0.17 31	0.21 253	0.28 71	0.26 116	0.16 57	0.19 60	0.20 105	0.16 116	0.22 84	0.17 144	0.11 292	0.07 205	0.09 171	0.09 238	0.09 185	0.07 98

ACVNet-DCA	0.18 101	0.14 224	0.38 185	0.23 237	0.11 64	0.31 292	0.19 179	0.41 227	0.27 126	0.17 67	0.19 60	0.13 23	0.18 164	0.28 179	0.11 4	0.08 138	0.05 8	0.08 103	0.06 42	0.09 185	0.09 215

xx1	0.20 154	0.14 224	0.38 185	0.23 237	0.11 64	0.31 292	0.19 179	0.35 160	0.47 354	0.17 67	0.19 60	0.28 210	0.24 236	0.28 179	0.11 4	0.08 138	0.05 8	0.10 241	0.09 238	0.09 185	0.09 215

1test111	0.19 139	0.14 224	0.38 185	0.23 237	0.11 64	0.31 292	0.19 179	0.41 227	0.27 126	0.17 67	0.19 60	0.13 23	0.18 164	0.34 232	0.22 246	0.08 138	0.05 8	0.08 103	0.06 42	0.09 185	0.09 215

cc1	0.18 101	0.14 224	0.38 185	0.23 237	0.11 64	0.31 292	0.19 179	0.35 160	0.47 354	0.17 67	0.19 60	0.13 23	0.18 164	0.28 179	0.11 4	0.08 138	0.05 8	0.08 103	0.06 42	0.08 122	0.08 161

tt1	0.18 101	0.14 224	0.35 136	0.23 237	0.11 64	0.30 277	0.19 179	0.35 160	0.44 323	0.17 67	0.19 60	0.13 23	0.16 116	0.27 166	0.11 4	0.08 138	0.05 8	0.08 103	0.06 42	0.08 122	0.08 161

GCAP-Stereo	0.14 30	0.14 224	0.33 119	0.20 96	0.09 14	0.21 114	0.10 1	0.26 47	0.20 43	0.18 81	0.19 60	0.15 56	0.13 72	0.17 20	0.13 45	0.07 30	0.06 99	0.07 31	0.05 16	0.06 13	0.06 38

CRFU-Net	0.28 315	0.14 224	0.45 267	0.25 319	0.15 270	0.45 394	0.23 300	0.50 312	0.30 170	0.43 383	0.41 284	0.48 369	0.46 408	0.43 267	0.29 315	0.11 292	0.10 339	0.09 171	0.08 154	0.10 240	0.10 268

hknet	0.25 274	0.14 224	0.40 206	0.25 319	0.15 270	0.35 339	0.21 253	0.56 385	0.37 248	0.34 288	0.35 224	0.43 340	0.27 282	0.37 249	0.21 228	0.09 212	0.07 205	0.11 295	0.10 277	0.09 185	0.09 215

GMOStereo	0.18 101	0.14 224	0.30 85	0.22 193	0.12 114	0.20 90	0.27 355	0.26 47	0.28 140	0.31 235	0.32 183	0.26 186	0.17 141	0.15 7	0.12 17	0.07 30	0.07 205	0.10 241	0.08 154	0.08 122	0.05 3

error version	0.18 101	0.14 224	0.30 85	0.22 193	0.12 114	0.20 90	0.27 355	0.26 47	0.28 140	0.31 235	0.32 183	0.26 186	0.17 141	0.15 7	0.12 17	0.07 30	0.07 205	0.10 241	0.08 154	0.08 122	0.05 3

test-v	0.18 101	0.14 224	0.30 85	0.22 193	0.12 114	0.20 90	0.27 355	0.26 47	0.28 140	0.31 235	0.32 183	0.26 186	0.17 141	0.15 7	0.12 17	0.07 30	0.07 205	0.10 241	0.08 154	0.08 122	0.05 3

GwcNet-ADL	0.22 202	0.14 224	0.58 345	0.24 282	0.13 182	0.22 139	0.23 300	0.49 304	0.40 286	0.27 151	0.29 149	0.30 236	0.20 187	0.26 147	0.23 264	0.09 212	0.07 205	0.07 31	0.07 85	0.09 185	0.09 215

OMP-Stereo	0.23 219	0.14 224	0.35 136	0.29 397	0.13 182	0.21 114	0.16 68	0.37 188	0.33 202	0.34 288	0.30 162	0.34 270	0.19 178	0.70 383	0.24 275	0.07 30	0.06 99	0.09 171	0.07 85	0.07 64	0.06 38

test-2	0.18 101	0.14 224	0.30 85	0.22 193	0.12 114	0.20 90	0.27 355	0.26 47	0.28 140	0.31 235	0.32 183	0.26 186	0.17 141	0.15 7	0.12 17	0.07 30	0.07 205	0.10 241	0.08 154	0.08 122	0.05 3

raft+_RVC	0.18 101	0.14 224	0.32 104	0.21 137	0.15 270	0.21 114	0.16 68	0.38 194	0.34 211	0.21 100	0.28 137	0.20 105	0.15 101	0.24 101	0.19 192	0.08 138	0.06 99	0.08 103	0.07 85	0.07 64	0.08 161

sCroCo_RVC	0.18 101	0.14 224	0.49 295	0.27 376	0.18 339	0.22 139	0.17 97	0.27 57	0.23 81	0.14 33	0.22 94	0.17 74	0.14 89	0.21 73	0.15 92	0.10 258	0.11 360	0.09 171	0.09 238	0.09 185	0.09 215

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 80	0.14 224	0.32 104	0.20 96	0.09 14	0.19 64	0.17 97	0.32 116	0.30 170	0.25 130	0.33 204	0.20 105	0.17 141	0.19 48	0.15 92	0.06 2	0.05 8	0.07 31	0.07 85	0.07 64	0.05 3

MMNet	0.27 296	0.14 224	0.49 295	0.24 282	0.17 318	0.47 402	0.22 277	0.45 268	0.51 383	0.39 350	0.41 284	0.36 289	0.33 345	0.39 255	0.34 344	0.08 138	0.07 205	0.09 171	0.09 238	0.10 240	0.08 161

delet	0.27 296	0.14 224	0.40 206	0.23 237	0.19 357	0.41 372	0.29 373	0.49 304	0.48 363	0.33 269	0.41 284	0.37 293	0.30 321	0.48 283	0.34 344	0.09 212	0.09 317	0.11 295	0.12 351	0.08 122	0.08 161

UNet	0.28 315	0.14 224	0.69 384	0.23 237	0.20 372	0.44 389	0.22 277	0.50 312	0.40 286	0.34 288	0.39 268	0.43 340	0.33 345	0.40 260	0.31 328	0.09 212	0.07 205	0.10 241	0.08 154	0.10 240	0.08 161

HGLStereo	0.27 296	0.14 224	0.46 274	0.24 282	0.21 379	0.33 311	0.23 300	0.50 312	0.42 303	0.35 304	0.48 357	0.41 329	0.33 345	0.45 274	0.33 340	0.11 292	0.10 339	0.09 171	0.09 238	0.10 240	0.12 322

GANet-RSSM	0.24 247	0.14 224	0.36 156	0.21 137	0.14 223	0.27 223	0.21 253	0.45 268	0.33 202	0.29 188	0.39 268	0.39 313	0.28 296	0.58 335	0.23 264	0.11 292	0.07 205	0.09 171	0.09 238	0.10 240	0.09 215

DMCA	0.22 202	0.14 224	0.36 156	0.22 193	0.14 223	0.27 223	0.20 224	0.43 253	0.38 262	0.31 235	0.32 183	0.33 263	0.24 236	0.24 101	0.28 305	0.11 292	0.08 283	0.10 241	0.08 154	0.10 240	0.11 300

RASNet	0.28 315	0.14 224	0.44 257	0.22 193	0.18 339	0.32 300	0.19 179	0.48 296	0.38 262	0.29 188	0.43 312	0.47 363	0.37 370	0.79 416	0.36 354	0.09 212	0.07 205	0.07 31	0.09 238	0.07 64	0.07 98

MDST_ROB	0.48 422	0.14 224	0.95 438	0.30 404	0.21 379	1.33 480	0.32 391	0.77 457	0.56 405	1.06 466	0.71 427	0.49 374	0.35 358	1.26 469	0.38 357	0.13 345	0.11 360	0.16 397	0.13 374	0.12 321	0.12 322

FACV-RUCA	0.21 172	0.15 255	0.32 104	0.23 237	0.23 407	0.26 213	0.19 179	0.39 206	0.34 211	0.25 130	0.32 183	0.21 116	0.24 236	0.24 101	0.19 192	0.10 258	0.07 205	0.15 387	0.08 154	0.16 370	0.13 336

DDVS	0.25 274	0.15 255	0.39 199	0.24 282	0.17 318	0.34 324	0.21 253	0.41 227	0.30 170	0.33 269	0.41 284	0.48 369	0.21 194	0.52 302	0.27 301	0.11 292	0.09 317	0.11 295	0.09 238	0.13 336	0.14 355

rvit_0105_5	0.21 172	0.15 255	0.38 185	0.23 237	0.13 182	0.22 139	0.24 322	0.36 178	0.39 271	0.21 100	0.23 97	0.26 186	0.19 178	0.26 147	0.19 192	0.15 380	0.13 388	0.12 331	0.12 351	0.10 240	0.09 215

rvit_0105_4	0.20 154	0.15 255	0.38 185	0.23 237	0.14 223	0.20 90	0.22 277	0.33 131	0.39 271	0.19 86	0.24 109	0.25 165	0.19 178	0.27 166	0.17 144	0.16 395	0.13 388	0.13 351	0.11 314	0.11 285	0.08 161

ITSA-stereo	0.25 274	0.15 255	0.33 119	0.23 237	0.11 64	0.27 223	0.18 138	0.56 385	0.59 411	0.31 235	0.32 183	0.33 263	0.28 296	0.49 288	0.30 322	0.11 292	0.08 283	0.11 295	0.10 277	0.11 285	0.13 336

test_sample7	0.25 274	0.15 255	0.35 136	0.20 96	0.14 223	0.28 239	0.21 253	0.51 327	0.38 262	0.37 324	0.34 213	0.37 293	0.30 321	0.39 255	0.23 264	0.14 368	0.09 317	0.13 351	0.12 351	0.13 336	0.12 322

MyStereo8	0.22 202	0.15 255	0.63 365	0.21 137	0.17 318	0.31 292	0.16 68	0.36 178	0.32 190	0.28 161	0.36 234	0.25 165	0.18 164	0.25 131	0.28 305	0.08 138	0.07 205	0.08 103	0.07 85	0.10 240	0.12 322

CASS	0.21 172	0.15 255	0.32 104	0.26 351	0.11 64	0.28 239	0.19 179	0.39 206	0.30 170	0.32 258	0.34 213	0.25 165	0.24 236	0.25 131	0.20 206	0.13 345	0.08 283	0.11 295	0.09 238	0.11 285	0.11 300
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
CroCo-Stereo Lap2	0.15 53	0.15 255	0.28 69	0.25 319	0.18 339	0.11 3	0.19 179	0.28 71	0.21 55	0.13 17	0.16 39	0.15 56	0.12 47	0.17 20	0.14 70	0.07 30	0.07 205	0.08 103	0.06 42	0.08 122	0.07 98

NINENet	0.25 274	0.15 255	0.37 166	0.23 237	0.16 298	0.43 387	0.17 97	0.60 414	0.46 349	0.32 258	0.37 243	0.32 256	0.20 187	0.42 265	0.21 228	0.10 258	0.10 339	0.12 331	0.08 154	0.11 285	0.10 268

Sa-1000	0.22 202	0.15 255	0.35 136	0.23 237	0.13 182	0.28 239	0.23 300	0.47 285	0.39 271	0.30 218	0.50 360	0.26 186	0.19 178	0.33 226	0.16 115	0.07 30	0.06 99	0.10 241	0.11 314	0.08 122	0.06 38

CSP-Net	0.27 296	0.15 255	0.30 85	0.21 137	0.14 223	0.44 389	0.24 322	0.50 312	0.40 286	0.41 368	0.43 312	0.42 337	0.26 263	0.66 373	0.28 305	0.12 328	0.08 283	0.08 103	0.08 154	0.10 240	0.09 215

IPLG	0.21 172	0.15 255	0.53 324	0.21 137	0.12 114	0.28 239	0.17 97	0.42 241	0.30 170	0.33 269	0.32 183	0.15 56	0.17 141	0.50 291	0.21 228	0.07 30	0.05 8	0.08 103	0.07 85	0.07 64	0.06 38

MIPNet	0.21 172	0.15 255	0.52 320	0.21 137	0.12 114	0.27 223	0.20 224	0.45 268	0.37 248	0.30 218	0.23 97	0.19 97	0.24 236	0.27 166	0.19 192	0.07 30	0.05 8	0.08 103	0.07 85	0.07 64	0.06 38

PSMNet-ADL	0.25 274	0.15 255	0.32 104	0.26 351	0.14 223	0.31 292	0.22 277	0.44 258	0.36 238	0.27 151	0.33 204	0.41 329	0.28 296	0.61 347	0.29 315	0.11 292	0.09 317	0.09 171	0.11 314	0.10 240	0.10 268

rafts_anoy	0.18 101	0.15 255	0.35 136	0.22 193	0.14 223	0.19 64	0.17 97	0.32 116	0.30 170	0.23 108	0.25 116	0.20 105	0.16 116	0.22 84	0.19 192	0.08 138	0.07 205	0.10 241	0.12 351	0.09 185	0.08 161

pcwnet_v2	0.32 351	0.15 255	1.26 463	0.23 237	0.18 339	0.32 300	0.18 138	0.59 406	0.60 415	0.36 319	0.45 335	0.35 284	0.29 311	0.36 246	0.25 284	0.14 368	0.11 360	0.12 331	0.11 314	0.14 351	0.15 366

RALCasStereoNet	0.18 101	0.15 255	0.33 119	0.21 137	0.14 223	0.21 114	0.18 138	0.31 107	0.25 107	0.21 100	0.29 149	0.22 126	0.15 101	0.27 166	0.17 144	0.08 138	0.10 339	0.07 31	0.06 42	0.09 185	0.09 215

ADLNet	0.28 315	0.15 255	0.42 238	0.23 237	0.19 357	0.34 324	0.23 300	0.53 353	0.43 309	0.42 377	0.41 284	0.44 351	0.27 282	0.55 316	0.35 348	0.11 292	0.08 283	0.11 295	0.11 314	0.11 285	0.12 322

AFF-stereo	0.18 101	0.15 255	0.32 104	0.21 137	0.10 33	0.18 41	0.18 138	0.33 131	0.27 126	0.25 130	0.37 243	0.25 165	0.17 141	0.24 101	0.15 92	0.06 2	0.05 8	0.08 103	0.08 154	0.07 64	0.05 3

cf-r	0.24 247	0.15 255	0.44 257	0.21 137	0.14 223	0.27 223	0.22 277	0.42 241	0.40 286	0.30 218	0.42 300	0.42 337	0.26 263	0.43 267	0.25 284	0.11 292	0.06 99	0.08 103	0.10 277	0.08 122	0.08 161

PSMNet-RSSM	0.24 247	0.15 255	0.36 156	0.21 137	0.14 223	0.25 195	0.20 224	0.48 296	0.37 248	0.30 218	0.44 323	0.38 301	0.26 263	0.52 302	0.22 246	0.12 328	0.07 205	0.11 295	0.13 374	0.10 240	0.09 215

CFNet-ft	0.24 247	0.15 255	0.35 136	0.18 18	0.15 270	0.30 277	0.21 253	0.39 206	0.36 238	0.28 161	0.40 276	0.43 340	0.25 254	0.47 281	0.24 275	0.12 328	0.07 205	0.12 331	0.11 314	0.12 321	0.09 215

CFNet_RVC	0.24 247	0.15 255	0.35 136	0.18 18	0.15 270	0.30 277	0.21 253	0.39 206	0.36 238	0.28 161	0.40 276	0.43 340	0.25 254	0.47 281	0.24 275	0.12 328	0.07 205	0.12 331	0.11 314	0.12 321	0.09 215

4D-IteraStereo	0.17 80	0.16 279	0.50 305	0.21 137	0.14 223	0.19 64	0.17 97	0.28 71	0.28 140	0.23 108	0.20 76	0.20 105	0.11 31	0.19 48	0.14 70	0.06 2	0.04 1	0.10 241	0.08 154	0.08 122	0.06 38

CBFPSM	0.27 296	0.16 279	0.67 378	0.20 96	0.14 223	0.38 356	0.25 338	0.40 215	0.36 238	0.33 269	0.36 234	0.56 399	0.38 374	0.32 220	0.38 357	0.08 138	0.08 283	0.07 31	0.08 154	0.09 185	0.11 300

ToySt	0.24 247	0.16 279	0.48 290	0.21 137	0.13 182	0.29 260	0.29 373	0.39 206	0.39 271	0.27 151	0.35 224	0.39 313	0.31 335	0.31 214	0.29 315	0.08 138	0.09 317	0.10 241	0.11 314	0.11 285	0.10 268

ssnet_v2	0.28 315	0.16 279	0.44 257	0.22 193	0.15 270	0.40 369	0.30 383	0.57 393	0.46 349	0.38 335	0.36 234	0.47 363	0.29 311	0.38 253	0.39 365	0.13 345	0.11 360	0.11 295	0.11 314	0.11 285	0.11 300

TestStereo1	0.21 172	0.16 279	0.32 104	0.26 351	0.13 182	0.26 213	0.27 355	0.40 215	0.36 238	0.29 188	0.39 268	0.22 126	0.21 194	0.33 226	0.17 144	0.07 30	0.06 99	0.09 171	0.08 154	0.08 122	0.07 98

RAFT_CTSACE	0.21 172	0.16 279	0.41 229	0.25 319	0.15 270	0.22 139	0.24 322	0.32 116	0.28 140	0.33 269	0.51 366	0.29 220	0.17 141	0.32 220	0.13 45	0.06 2	0.07 205	0.09 171	0.08 154	0.08 122	0.06 38

SA-5K	0.21 172	0.16 279	0.32 104	0.26 351	0.13 182	0.26 213	0.27 355	0.40 215	0.36 238	0.29 188	0.39 268	0.22 126	0.21 194	0.33 226	0.17 144	0.07 30	0.06 99	0.09 171	0.08 154	0.08 122	0.07 98

SA	0.22 202	0.16 279	0.36 156	0.23 237	0.13 182	0.24 182	0.23 300	0.45 268	0.40 286	0.27 151	0.44 323	0.23 146	0.23 218	0.33 226	0.17 144	0.07 30	0.06 99	0.10 241	0.11 314	0.08 122	0.06 38

AACVNet	0.26 289	0.16 279	0.37 166	0.22 193	0.14 223	0.29 260	0.19 179	0.41 227	0.31 182	0.38 335	0.42 300	0.43 340	0.28 296	0.73 393	0.25 284	0.11 292	0.08 283	0.11 295	0.09 238	0.13 336	0.11 300

psm_up	0.29 326	0.16 279	0.41 229	0.26 351	0.17 318	0.32 300	0.26 350	0.55 370	0.43 309	0.36 319	0.40 276	0.45 355	0.37 370	0.58 335	0.30 322	0.11 292	0.12 377	0.13 351	0.12 351	0.10 240	0.10 268

UCFNet_RVC	0.24 247	0.16 279	0.34 126	0.18 18	0.15 270	0.33 311	0.16 68	0.46 278	0.35 226	0.29 188	0.35 224	0.39 313	0.25 254	0.34 232	0.22 246	0.13 345	0.08 283	0.13 351	0.14 386	0.13 336	0.12 322

AdaStereo	0.24 247	0.16 279	0.37 166	0.24 282	0.12 114	0.32 300	0.17 97	0.54 360	0.42 303	0.33 269	0.38 255	0.35 284	0.21 194	0.30 207	0.22 246	0.14 368	0.06 99	0.13 351	0.08 154	0.11 285	0.08 161
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	0.31 342	0.16 279	0.54 327	0.24 282	0.22 395	0.42 379	0.28 368	0.58 401	0.56 405	0.28 161	0.38 255	0.40 326	0.30 321	0.71 386	0.28 305	0.13 345	0.08 283	0.13 351	0.10 277	0.19 405	0.16 374

MLCV	0.22 202	0.16 279	0.44 257	0.21 137	0.08 4	0.29 260	0.19 179	0.38 194	0.37 248	0.38 335	0.44 323	0.31 247	0.21 194	0.41 262	0.24 275	0.07 30	0.05 8	0.06 2	0.05 16	0.07 64	0.06 38

HSM	0.28 315	0.16 279	0.35 136	0.20 96	0.15 270	0.33 311	0.19 179	0.53 353	0.37 248	0.36 319	0.38 255	0.67 434	0.31 335	0.89 436	0.23 264	0.08 138	0.06 99	0.08 103	0.07 85	0.08 122	0.08 161

DLCB_ROB	0.28 315	0.16 279	0.34 126	0.27 376	0.16 298	0.38 356	0.25 338	0.48 296	0.43 309	0.46 396	0.46 344	0.51 384	0.33 345	0.53 308	0.33 340	0.10 258	0.10 339	0.11 295	0.11 314	0.10 240	0.09 215

rvit_0105_3	0.23 219	0.17 295	0.40 206	0.25 319	0.15 270	0.24 182	0.28 368	0.38 194	0.41 296	0.25 130	0.25 116	0.28 210	0.21 194	0.28 179	0.20 206	0.15 380	0.13 388	0.14 373	0.15 394	0.10 240	0.09 215

rvit_stereo_0075_2	0.24 247	0.17 295	0.50 305	0.26 351	0.22 395	0.22 139	0.15 44	0.40 215	0.35 226	0.27 151	0.37 243	0.29 220	0.20 187	0.28 179	0.19 192	0.17 406	0.12 377	0.19 418	0.12 351	0.13 336	0.13 336

raft_robust	0.22 202	0.17 295	0.30 85	0.22 193	0.12 114	0.23 160	0.22 277	0.49 304	0.48 363	0.32 258	0.32 183	0.26 186	0.23 218	0.53 308	0.15 92	0.07 30	0.06 99	0.08 103	0.10 277	0.08 122	0.06 38

ADLNet2	0.30 335	0.17 295	0.72 394	0.23 237	0.17 318	0.36 344	0.24 322	0.52 342	0.51 383	0.32 258	0.38 255	0.45 355	0.30 321	0.69 380	0.35 348	0.10 258	0.08 283	0.09 171	0.09 238	0.12 321	0.10 268

TRStereo	0.19 139	0.17 295	0.47 282	0.23 237	0.19 357	0.19 64	0.16 68	0.52 342	0.28 140	0.20 89	0.19 60	0.21 116	0.13 72	0.24 101	0.13 45	0.09 212	0.06 99	0.09 171	0.11 314	0.06 13	0.06 38

RAFT	0.21 172	0.17 295	0.32 104	0.24 282	0.12 114	0.25 195	0.27 355	0.35 160	0.28 140	0.33 269	0.33 204	0.38 301	0.22 207	0.29 195	0.17 144	0.08 138	0.08 283	0.11 295	0.10 277	0.10 240	0.06 38

111	0.20 154	0.17 295	0.40 206	0.18 18	0.09 14	0.24 182	0.17 97	0.41 227	0.45 334	0.23 108	0.29 149	0.29 220	0.21 194	0.24 101	0.18 164	0.07 30	0.05 8	0.07 31	0.06 42	0.07 64	0.08 161

hitnet-ft	0.29 326	0.17 295	0.40 206	0.19 43	0.14 223	0.39 364	0.23 300	0.44 258	0.41 296	0.36 319	0.46 344	0.53 392	0.34 354	0.76 406	0.32 333	0.14 368	0.10 339	0.13 351	0.10 277	0.15 363	0.13 336

GwcNet-RSSM	0.26 289	0.17 295	0.46 274	0.21 137	0.13 182	0.28 239	0.23 300	0.44 258	0.42 303	0.31 235	0.45 335	0.40 326	0.26 263	0.55 316	0.28 305	0.11 292	0.07 205	0.09 171	0.10 277	0.09 185	0.08 161

stereogan	0.37 382	0.17 295	0.65 373	0.27 376	0.22 395	0.62 436	0.26 350	0.59 406	0.63 423	0.43 383	0.60 403	0.67 434	0.42 394	0.68 378	0.35 348	0.13 345	0.14 396	0.14 373	0.12 351	0.19 405	0.17 385

HITNet	0.20 154	0.17 295	0.43 249	0.19 43	0.08 4	0.27 223	0.14 26	0.42 241	0.30 170	0.29 188	0.32 183	0.27 195	0.21 194	0.28 179	0.25 284	0.07 30	0.05 8	0.07 31	0.06 42	0.09 185	0.06 38
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
StereoDRNet-Refined	0.27 296	0.17 295	0.35 136	0.25 319	0.14 223	0.37 349	0.21 253	0.47 285	0.41 296	0.44 389	0.51 366	0.41 329	0.28 296	0.45 274	0.37 355	0.09 212	0.06 99	0.11 295	0.11 314	0.10 240	0.10 268
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DRN-Test	0.33 357	0.17 295	0.61 354	0.27 376	0.19 357	0.46 396	0.29 373	0.65 434	0.51 383	0.47 403	0.46 344	0.44 351	0.34 354	0.62 355	0.41 377	0.12 328	0.08 283	0.13 351	0.12 351	0.12 321	0.10 268

SGM-Forest	0.36 373	0.17 295	0.47 282	0.23 237	0.16 298	0.45 394	0.41 430	0.55 370	0.48 363	0.52 418	0.60 403	0.52 388	0.41 386	0.85 429	0.50 404	0.17 406	0.17 423	0.17 403	0.15 394	0.15 363	0.15 366
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ACV-stereo	0.29 326	0.18 309	0.79 406	0.23 237	0.16 298	0.47 402	0.19 179	0.36 178	0.34 211	0.29 188	0.33 204	0.67 434	0.42 394	0.54 314	0.30 322	0.10 258	0.09 317	0.09 171	0.09 238	0.10 240	0.11 300

DispNO	0.27 296	0.18 309	0.62 362	0.23 237	0.17 318	0.25 195	0.22 277	0.45 268	0.41 296	0.32 258	0.39 268	0.38 301	0.27 282	0.77 412	0.27 301	0.09 212	0.07 205	0.10 241	0.10 277	0.08 122	0.08 161

StereoVision	0.22 202	0.18 309	0.37 166	0.27 376	0.17 318	0.23 160	0.22 277	0.38 194	0.31 182	0.20 89	0.51 366	0.22 126	0.16 116	0.28 179	0.18 164	0.11 292	0.12 377	0.13 351	0.13 374	0.10 240	0.07 98

LL-Strereo2	0.18 101	0.18 309	0.39 199	0.22 193	0.12 114	0.24 182	0.13 11	0.31 107	0.23 81	0.24 122	0.20 76	0.24 158	0.12 47	0.26 147	0.15 92	0.06 2	0.06 99	0.12 331	0.09 238	0.08 122	0.07 98

iinet-f	0.30 335	0.18 309	1.03 449	0.20 96	0.15 270	0.44 389	0.22 277	0.45 268	0.37 248	0.35 304	0.44 323	0.41 329	0.34 354	0.34 232	0.40 371	0.10 258	0.09 317	0.08 103	0.08 154	0.13 336	0.11 300

RAFT+CT+SA	0.21 172	0.18 309	0.33 119	0.25 319	0.18 339	0.23 160	0.29 373	0.40 215	0.36 238	0.24 122	0.38 255	0.18 82	0.16 116	0.32 220	0.16 115	0.07 30	0.05 8	0.09 171	0.12 351	0.09 185	0.09 215

iRaft-Stereo_5w	0.23 219	0.18 309	0.44 257	0.22 193	0.13 182	0.19 64	0.19 179	0.37 188	0.32 190	0.28 161	0.37 243	0.34 270	0.23 218	0.65 368	0.27 301	0.06 2	0.06 99	0.08 103	0.07 85	0.09 185	0.08 161

LMCR-Stereo	0.26 289	0.18 309	0.49 295	0.28 394	0.14 223	0.36 344	0.23 300	0.54 360	0.34 211	0.39 350	0.40 276	0.29 220	0.29 311	0.37 249	0.27 301	0.11 292	0.07 205	0.09 171	0.07 85	0.13 336	0.09 215

Anonymous3	0.23 219	0.18 309	0.63 365	0.27 376	0.18 339	0.41 372	0.23 300	0.43 253	0.35 226	0.23 108	0.27 132	0.20 105	0.18 164	0.27 166	0.18 164	0.12 328	0.11 360	0.10 241	0.10 277	0.11 285	0.12 322

XX-TBD	0.15 53	0.18 309	0.28 69	0.22 193	0.10 33	0.22 139	0.15 44	0.22 16	0.27 126	0.22 105	0.26 125	0.14 42	0.12 47	0.16 13	0.13 45	0.08 138	0.05 8	0.06 2	0.04 1	0.07 64	0.06 38

RALAANet	0.19 139	0.18 309	0.37 166	0.23 237	0.14 223	0.23 160	0.13 11	0.37 188	0.29 159	0.28 161	0.26 125	0.25 165	0.15 101	0.26 147	0.18 164	0.08 138	0.06 99	0.09 171	0.08 154	0.09 185	0.06 38

FAT-Stereo	0.36 373	0.18 309	0.73 397	0.26 351	0.18 339	0.33 311	0.29 373	0.60 414	0.59 411	0.46 396	0.60 403	0.60 412	0.50 420	0.61 347	0.34 344	0.13 345	0.14 396	0.13 351	0.12 351	0.14 351	0.18 398

BEATNet_4x	0.22 202	0.18 309	0.47 282	0.22 193	0.10 33	0.28 239	0.14 26	0.46 278	0.32 190	0.31 235	0.34 213	0.31 247	0.25 254	0.31 214	0.29 315	0.08 138	0.06 99	0.08 103	0.06 42	0.10 240	0.08 161

RYNet	0.37 382	0.18 309	0.59 349	0.25 319	0.28 432	0.61 435	0.32 391	0.59 406	0.59 411	0.41 368	0.38 255	0.57 404	0.39 379	0.87 432	0.53 409	0.11 292	0.08 283	0.12 331	0.11 314	0.18 398	0.18 398

iResNet	0.24 247	0.18 309	0.61 354	0.25 319	0.11 64	0.29 260	0.21 253	0.42 241	0.43 309	0.33 269	0.43 312	0.27 195	0.22 207	0.34 232	0.26 297	0.07 30	0.05 8	0.07 31	0.06 42	0.08 122	0.07 98

CBMV_ROB	0.33 357	0.18 309	0.53 324	0.21 137	0.14 223	0.33 311	0.20 224	0.51 327	0.45 334	0.51 412	0.55 387	0.45 355	0.42 394	0.71 386	0.32 333	0.18 417	0.19 433	0.23 431	0.21 428	0.14 351	0.15 366

rvit_105_1	0.27 296	0.19 325	0.46 274	0.27 376	0.19 357	0.30 277	0.35 406	0.44 258	0.51 383	0.31 235	0.31 176	0.31 247	0.26 263	0.35 241	0.25 284	0.15 380	0.14 396	0.15 387	0.17 414	0.11 285	0.10 268

DualNet (step1)	0.28 315	0.19 325	0.50 305	0.18 18	0.16 298	0.34 324	0.20 224	0.51 327	0.38 262	0.37 324	0.34 213	0.37 293	0.30 321	0.39 255	0.23 264	0.23 430	0.09 317	0.28 442	0.24 440	0.18 398	0.16 374

test_sample9	0.42 405	0.19 325	0.50 305	0.18 18	0.16 298	0.34 324	0.20 224	0.51 327	0.38 262	0.37 324	0.34 213	0.37 293	0.30 321	0.66 373	0.91 446	0.23 430	1.82 494	0.28 442	0.24 440	0.18 398	0.16 374

test_sample8	0.49 424	0.19 325	0.50 305	0.18 18	0.16 298	0.34 324	0.20 224	0.55 370	0.34 211	0.62 433	0.38 255	1.15 462	0.67 446	0.66 373	0.91 446	0.23 430	1.82 494	0.28 442	0.24 440	0.18 398	0.16 374

test_5	0.23 219	0.19 325	0.38 185	0.26 351	0.18 339	0.25 195	0.29 373	0.40 215	0.37 248	0.29 188	0.40 276	0.25 165	0.22 207	0.34 232	0.18 164	0.07 30	0.05 8	0.09 171	0.09 238	0.10 240	0.10 268

AASNet	0.27 296	0.19 325	0.49 295	0.26 351	0.17 318	0.34 324	0.20 224	0.62 426	0.48 363	0.35 304	0.40 276	0.32 256	0.25 254	0.28 179	0.34 344	0.11 292	0.09 317	0.10 241	0.08 154	0.13 336	0.11 300

AnonymousM	0.17 80	0.19 325	0.24 35	0.18 18	0.10 33	0.18 41	0.17 97	0.30 99	0.23 81	0.26 142	0.20 76	0.18 82	0.14 89	0.19 48	0.14 70	0.09 212	0.06 99	0.38 455	0.15 394	0.06 13	0.05 3

TestStereo	0.21 172	0.19 325	0.40 206	0.25 319	0.10 33	0.22 139	0.21 253	0.31 107	0.31 182	0.23 108	0.34 213	0.22 126	0.18 164	0.62 355	0.18 164	0.08 138	0.06 99	0.10 241	0.07 85	0.11 285	0.06 38

CVANet_RVC	0.30 335	0.19 325	0.41 229	0.26 351	0.16 298	0.33 311	0.26 350	0.52 342	0.47 354	0.40 359	0.46 344	0.43 340	0.31 335	0.89 436	0.26 297	0.14 368	0.09 317	0.14 373	0.13 374	0.14 351	0.10 268

DeepPruner_ROB	0.26 289	0.19 325	0.44 257	0.21 137	0.16 298	0.30 277	0.21 253	0.52 342	0.32 190	0.35 304	0.38 255	0.39 313	0.26 263	0.42 265	0.24 275	0.15 380	0.11 360	0.11 295	0.11 314	0.14 351	0.13 336

iResNet_ROB	0.25 274	0.19 325	0.40 206	0.20 96	0.12 114	0.30 277	0.16 68	0.55 370	0.53 394	0.38 335	0.43 312	0.37 293	0.26 263	0.38 253	0.22 246	0.08 138	0.06 99	0.06 2	0.04 1	0.09 185	0.09 215

SGM_RVC	0.50 427	0.19 325	0.50 305	0.25 319	0.15 270	0.69 442	0.39 425	0.68 448	0.82 450	0.95 460	0.84 443	1.13 459	0.76 452	1.16 462	0.60 419	0.16 395	0.16 418	0.16 397	0.16 406	0.16 370	0.17 385
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
AIO-test2	0.20 154	0.20 337	0.36 156	0.26 351	0.15 270	0.22 139	0.16 68	0.42 241	0.42 303	0.16 57	0.29 149	0.15 56	0.11 31	0.26 147	0.13 45	0.18 417	0.06 99	0.10 241	0.11 314	0.07 64	0.07 98

fast-acv-ft	0.31 342	0.20 337	0.81 411	0.24 282	0.18 339	0.46 396	0.27 355	0.41 227	0.49 372	0.39 350	0.55 387	0.49 374	0.35 358	0.37 249	0.38 357	0.11 292	0.11 360	0.11 295	0.12 351	0.12 321	0.09 215

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 335	0.20 337	0.70 390	0.21 137	0.17 318	0.46 396	0.27 355	0.50 312	0.49 372	0.42 377	0.55 387	0.43 340	0.30 321	0.46 277	0.38 357	0.09 212	0.06 99	0.07 31	0.06 42	0.11 285	0.10 268

ACRE	0.21 172	0.20 337	0.62 362	0.23 237	0.15 270	0.24 182	0.20 224	0.35 160	0.28 140	0.31 235	0.32 183	0.22 126	0.15 101	0.25 131	0.20 206	0.08 138	0.07 205	0.07 31	0.07 85	0.08 122	0.08 161

SACVNet	0.30 335	0.20 337	0.41 229	0.25 319	0.18 339	0.34 324	0.25 338	0.52 342	0.40 286	0.41 368	0.44 323	0.46 361	0.32 342	0.71 386	0.25 284	0.13 345	0.10 339	0.12 331	0.12 351	0.16 370	0.17 385

GEStereo_RVC	0.27 296	0.20 337	0.44 257	0.27 376	0.16 298	0.33 311	0.25 338	0.56 385	0.54 397	0.34 288	0.38 255	0.34 270	0.25 254	0.51 296	0.28 305	0.12 328	0.08 283	0.09 171	0.08 154	0.11 285	0.11 300

APVNet	0.36 373	0.20 337	0.70 390	0.26 351	0.22 395	0.52 423	0.35 406	0.61 418	0.44 323	0.38 335	0.52 374	0.48 369	0.38 374	0.84 428	0.46 394	0.13 345	0.14 396	0.15 387	0.16 406	0.16 370	0.15 366

S-Stereo	0.38 389	0.20 337	1.05 450	0.27 376	0.22 395	0.38 356	0.32 391	0.55 370	0.66 426	0.39 350	0.59 398	0.49 374	0.41 386	0.75 401	0.40 371	0.12 328	0.15 411	0.13 351	0.13 374	0.16 370	0.21 423

STTStereo	0.28 315	0.20 337	0.61 354	0.25 319	0.17 318	0.29 260	0.24 322	0.47 285	0.39 271	0.39 350	0.41 284	0.44 351	0.28 296	0.40 260	0.28 305	0.13 345	0.12 377	0.13 351	0.16 406	0.12 321	0.11 300

CFNet	0.27 296	0.20 337	0.44 257	0.22 193	0.14 223	0.33 311	0.14 26	0.51 327	0.45 334	0.30 218	0.40 276	0.38 301	0.27 282	0.76 406	0.25 284	0.09 212	0.07 205	0.11 295	0.11 314	0.11 285	0.08 161

LE_ROB	1.76 487	0.20 337	2.68 488	0.48 456	0.52 463	0.78 453	0.96 483	0.84 466	6.61 499	7.40 500	2.08 487	2.08 479	4.83 495	1.27 470	3.79 495	0.10 258	0.08 283	0.12 331	0.11 314	0.11 285	0.10 268

NOSS_ROB	0.31 342	0.20 337	0.35 136	0.24 282	0.16 298	0.32 300	0.19 179	0.52 342	0.48 363	0.33 269	0.36 234	0.42 337	0.28 296	0.93 443	0.24 275	0.19 423	0.20 438	0.24 433	0.22 436	0.17 386	0.17 385

XPNet_ROB	0.33 357	0.20 337	0.43 249	0.27 376	0.18 339	0.37 349	0.31 387	0.55 370	0.50 380	0.51 412	0.53 380	0.58 407	0.37 370	0.63 360	0.45 388	0.17 406	0.12 377	0.13 351	0.12 351	0.15 363	0.14 355

pmcnn	0.50 427	0.20 337	0.78 400	0.24 282	0.26 425	0.39 364	0.30 383	0.51 327	0.50 380	0.54 425	1.23 463	2.52 487	0.37 370	0.77 412	0.95 449	0.08 138	0.06 99	0.06 2	0.05 16	0.10 240	0.08 161

GMStereo_Zeroshot	0.24 247	0.21 351	0.45 267	0.26 351	0.13 182	0.28 239	0.15 44	0.39 206	0.35 226	0.37 324	0.43 312	0.40 326	0.17 141	0.34 232	0.20 206	0.12 328	0.07 205	0.13 351	0.07 85	0.16 370	0.09 215

SDNR	0.42 405	0.21 351	0.82 414	0.21 137	0.18 339	1.27 477	0.17 97	0.50 312	0.49 372	0.42 377	0.81 440	0.38 301	0.27 282	1.19 463	0.38 357	0.23 430	0.24 450	0.17 403	0.13 374	0.17 386	0.20 416

Anonymous_2	0.37 382	0.21 351	0.47 282	0.20 96	0.21 379	0.42 379	0.26 350	0.38 194	0.29 159	0.33 269	0.30 162	0.44 351	0.38 374	0.36 246	0.29 315	0.26 440	0.29 458	0.44 459	1.41 494	0.34 451	0.21 423

CIPLG	0.21 172	0.21 351	0.55 333	0.23 237	0.15 270	0.25 195	0.20 224	0.35 160	0.29 159	0.31 235	0.33 204	0.22 126	0.15 101	0.26 147	0.20 206	0.08 138	0.07 205	0.07 31	0.07 85	0.08 122	0.08 161

sAnonymous2	0.20 154	0.21 351	0.58 345	0.24 282	0.17 318	0.22 139	0.19 179	0.34 138	0.28 140	0.17 67	0.19 60	0.17 74	0.16 116	0.17 20	0.14 70	0.10 258	0.07 205	0.09 171	0.08 154	0.23 425	0.17 385

CroCo_RVC	0.20 154	0.21 351	0.58 345	0.24 282	0.17 318	0.22 139	0.19 179	0.34 138	0.28 140	0.17 67	0.19 60	0.17 74	0.16 116	0.17 20	0.14 70	0.10 258	0.07 205	0.09 171	0.08 154	0.23 425	0.17 385

ARAFT	0.24 247	0.21 351	0.78 400	0.22 193	0.12 114	0.29 260	0.24 322	0.43 253	0.32 190	0.33 269	0.28 137	0.28 210	0.19 178	0.49 288	0.18 164	0.07 30	0.06 99	0.12 331	0.11 314	0.09 185	0.06 38

DMCA-RVC	0.27 296	0.21 351	0.61 354	0.28 394	0.17 318	0.29 260	0.21 253	0.42 241	0.35 226	0.40 359	0.37 243	0.39 313	0.36 362	0.43 267	0.30 322	0.13 345	0.10 339	0.15 387	0.11 314	0.13 336	0.10 268

TDLM	0.30 335	0.21 351	0.38 185	0.28 394	0.15 270	0.33 311	0.32 391	0.52 342	0.47 354	0.38 335	0.43 312	0.39 313	0.29 311	0.91 440	0.28 305	0.14 368	0.08 283	0.13 351	0.11 314	0.12 321	0.10 268

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 296	0.21 351	0.59 349	0.25 319	0.18 339	0.29 260	0.22 277	0.50 312	0.40 286	0.38 335	0.41 284	0.43 340	0.27 282	0.43 267	0.29 315	0.11 292	0.08 283	0.10 241	0.10 277	0.10 240	0.11 300
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
WCMA_ROB	0.51 431	0.21 351	0.65 373	0.25 319	0.21 379	0.58 430	0.32 391	0.54 360	0.55 402	0.95 460	1.40 468	1.28 466	0.81 457	0.73 393	0.62 422	0.18 417	0.15 411	0.15 387	0.15 394	0.19 405	0.19 406

CBMV	0.33 357	0.21 351	0.54 327	0.23 237	0.13 182	0.42 379	0.33 401	0.53 353	0.48 363	0.52 418	0.49 358	0.50 380	0.41 386	0.56 326	0.31 328	0.15 380	0.16 418	0.18 410	0.16 406	0.13 336	0.13 336
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
IPLGR_C	0.21 172	0.22 363	0.60 351	0.23 237	0.15 270	0.24 182	0.20 224	0.35 160	0.29 159	0.31 235	0.32 183	0.22 126	0.15 101	0.25 131	0.20 206	0.08 138	0.07 205	0.07 31	0.07 85	0.08 122	0.08 161

RP	0.35 369	0.22 363	0.51 316	0.31 410	0.24 413	0.37 349	0.28 368	0.50 312	0.58 410	0.40 359	0.63 414	0.61 416	0.47 411	0.61 347	0.39 365	0.16 395	0.15 411	0.17 403	0.15 394	0.17 386	0.17 385

edge stereo	0.39 394	0.22 363	0.81 411	0.27 376	0.22 395	0.37 349	0.24 322	0.56 385	0.54 397	0.53 423	0.60 403	0.71 443	0.50 420	0.78 414	0.40 371	0.16 395	0.14 396	0.19 418	0.14 386	0.16 370	0.17 385

ADCL	0.47 419	0.22 363	1.00 444	0.27 376	0.19 357	0.74 447	0.64 463	0.54 360	0.69 434	0.56 427	0.71 427	0.55 396	0.60 435	0.60 342	1.43 472	0.11 292	0.09 317	0.13 351	0.13 374	0.14 351	0.14 355

GANet	0.36 373	0.22 363	0.49 295	0.29 397	0.17 318	0.41 372	0.38 420	0.57 393	0.45 334	0.46 396	0.75 433	0.55 396	0.40 382	0.94 445	0.41 377	0.13 345	0.13 388	0.13 351	0.11 314	0.14 351	0.11 300

AANet_RVC	0.31 342	0.22 363	0.50 305	0.23 237	0.14 223	0.30 277	0.24 322	0.47 285	0.54 397	0.38 335	0.60 403	0.43 340	0.29 311	0.87 432	0.40 371	0.11 292	0.07 205	0.07 31	0.07 85	0.09 185	0.09 215

StereoDRNet	0.32 351	0.22 363	0.61 354	0.27 376	0.21 379	0.42 379	0.30 383	0.61 418	0.48 363	0.46 396	0.39 268	0.48 369	0.30 321	0.57 329	0.40 371	0.11 292	0.09 317	0.12 331	0.11 314	0.12 321	0.10 268

RAFT + AFF	0.27 296	0.23 370	0.50 305	0.25 319	0.17 318	0.30 277	0.33 401	0.52 342	0.40 286	0.28 161	0.30 162	0.30 236	0.31 335	0.62 355	0.24 275	0.09 212	0.10 339	0.11 295	0.10 277	0.11 285	0.11 300

GwcNet	0.35 369	0.23 370	0.88 427	0.25 319	0.24 413	0.48 407	0.27 355	0.55 370	0.57 408	0.38 335	0.52 374	0.51 384	0.32 342	0.60 342	0.41 377	0.13 345	0.11 360	0.12 331	0.11 314	0.13 336	0.14 355

DANet	0.35 369	0.23 370	0.60 351	0.36 434	0.22 395	0.39 364	0.25 338	0.48 296	0.43 309	0.52 418	0.50 360	0.59 409	0.41 386	0.76 406	0.49 399	0.13 345	0.11 360	0.14 373	0.12 351	0.17 386	0.15 366
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
ADCRef	0.38 389	0.24 373	0.88 427	0.26 351	0.21 379	0.49 410	0.27 355	0.52 342	0.48 363	0.50 407	0.58 396	0.35 284	0.47 411	0.48 283	1.29 470	0.09 212	0.08 283	0.12 331	0.12 351	0.11 285	0.11 300

ADCP+	0.45 416	0.24 373	1.15 457	0.25 319	0.22 395	0.56 426	0.39 425	0.54 360	0.51 383	0.44 389	0.51 366	0.46 361	0.52 425	0.56 326	1.89 483	0.10 258	0.08 283	0.11 295	0.10 277	0.14 351	0.13 336

DPSNet	0.47 419	0.24 373	0.93 435	0.27 376	0.20 372	0.75 449	0.57 457	0.84 466	0.79 448	0.47 403	0.51 366	0.60 412	0.69 448	0.87 432	0.71 430	0.16 395	0.13 388	0.12 331	0.10 277	0.25 430	0.21 423

PSMNet_ROB	0.33 357	0.24 373	0.54 327	0.31 410	0.21 379	0.42 379	0.43 435	0.59 406	0.47 354	0.37 324	0.44 323	0.49 374	0.31 335	0.64 362	0.43 381	0.14 368	0.10 339	0.15 387	0.14 386	0.13 336	0.11 300

LL-Strereo	0.29 326	0.25 377	0.58 345	0.25 319	0.21 379	0.23 160	0.24 322	0.55 370	0.42 303	0.34 288	0.32 183	0.41 329	0.40 382	0.94 445	0.23 264	0.08 138	0.07 205	0.11 295	0.09 238	0.09 185	0.09 215

HCRNet	0.24 247	0.25 377	0.33 119	0.34 424	0.16 298	0.27 223	0.18 138	0.43 253	0.35 226	0.30 218	0.35 224	0.32 256	0.22 207	0.44 271	0.20 206	0.13 345	0.08 283	0.13 351	0.11 314	0.10 240	0.09 215

GMStereo	0.19 139	0.25 377	0.40 206	0.21 137	0.12 114	0.22 139	0.19 179	0.29 82	0.40 286	0.25 130	0.23 97	0.16 68	0.15 101	0.25 131	0.19 192	0.09 212	0.06 99	0.08 103	0.08 154	0.10 240	0.08 161
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
psmorigin	0.50 427	0.25 377	3.03 489	0.24 282	0.19 357	0.38 356	0.22 277	0.50 312	0.44 323	0.64 437	0.68 422	0.71 443	0.51 423	0.85 429	0.45 388	0.14 368	0.17 423	0.13 351	0.14 386	0.16 370	0.21 423

FADNet-RVC-Resample	0.29 326	0.25 377	0.93 435	0.26 351	0.16 298	0.32 300	0.21 253	0.47 285	0.39 271	0.35 304	0.38 255	0.33 263	0.27 282	0.53 308	0.24 275	0.10 258	0.10 339	0.14 373	0.13 374	0.13 336	0.16 374

G-Net	0.46 418	0.25 377	0.86 424	0.34 424	0.28 432	0.90 462	0.35 406	0.47 285	0.45 334	0.68 441	1.22 462	0.64 428	0.60 435	0.61 347	0.57 411	0.16 395	0.14 396	0.17 403	0.13 374	0.22 422	0.19 406

NCC-stereo	0.39 394	0.25 377	0.69 384	0.32 416	0.28 432	0.46 396	0.36 410	0.65 434	0.52 390	0.40 359	0.57 394	0.56 399	0.47 411	0.73 393	0.45 388	0.17 406	0.14 396	0.18 410	0.25 443	0.16 370	0.16 374

Nwc_Net	0.37 382	0.25 377	0.68 383	0.31 410	0.24 413	0.44 389	0.30 383	0.65 434	0.50 380	0.37 324	0.69 426	0.58 407	0.45 402	0.60 342	0.40 371	0.15 380	0.12 377	0.19 418	0.21 428	0.14 351	0.13 336

Abc-Net	0.39 394	0.25 377	0.69 384	0.32 416	0.28 432	0.46 396	0.36 410	0.65 434	0.52 390	0.40 359	0.57 394	0.56 399	0.47 411	0.73 393	0.45 388	0.17 406	0.14 396	0.18 410	0.25 443	0.16 370	0.16 374
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DN-CSS_ROB	0.22 202	0.25 377	0.47 282	0.24 282	0.14 223	0.25 195	0.12 5	0.40 215	0.33 202	0.29 188	0.42 300	0.22 126	0.20 187	0.33 226	0.19 192	0.07 30	0.06 99	0.11 295	0.11 314	0.11 285	0.07 98

LALA_ROB	0.36 373	0.25 377	0.46 274	0.30 404	0.21 379	0.47 402	0.39 425	0.61 418	0.51 383	0.52 418	0.51 366	0.69 440	0.36 362	0.50 291	0.43 381	0.17 406	0.11 360	0.16 397	0.14 386	0.17 386	0.15 366

Wz-Net-MNSev	0.36 373	0.26 388	0.79 406	0.26 351	0.21 379	0.59 431	0.38 420	0.55 370	0.56 405	0.48 406	0.54 383	0.53 392	0.36 362	0.60 342	0.44 385	0.11 292	0.09 317	0.11 295	0.11 314	0.15 363	0.13 336

dd	0.22 202	0.26 388	0.40 206	0.22 193	0.12 114	0.25 195	0.21 253	0.32 116	0.44 323	0.29 188	0.28 137	0.25 165	0.16 116	0.30 207	0.25 284	0.12 328	0.07 205	0.10 241	0.08 154	0.11 285	0.09 215

AF-Net	0.37 382	0.26 388	0.56 337	0.32 416	0.23 407	0.41 372	0.29 373	0.61 418	0.64 424	0.42 377	0.68 422	0.65 429	0.49 418	0.57 329	0.44 385	0.15 380	0.11 360	0.19 418	0.14 386	0.15 363	0.13 336

iResNetv2_ROB	0.27 296	0.26 388	0.72 394	0.23 237	0.13 182	0.29 260	0.18 138	0.52 342	0.49 372	0.37 324	0.45 335	0.39 313	0.25 254	0.34 232	0.20 206	0.08 138	0.06 99	0.07 31	0.05 16	0.12 321	0.09 215

NCCL2	0.35 369	0.26 388	0.49 295	0.36 434	0.22 395	0.41 372	0.41 430	0.53 353	0.42 303	0.47 403	0.46 344	0.61 416	0.39 379	0.55 316	0.37 355	0.16 395	0.13 388	0.21 424	0.21 428	0.16 370	0.16 374

FBW_ROB	0.43 409	0.26 388	0.54 327	0.31 410	0.20 372	0.51 414	0.32 391	0.70 450	0.60 415	0.59 430	0.55 387	0.65 429	0.41 386	1.40 474	0.51 406	0.13 345	0.17 423	0.21 424	0.16 406	0.17 386	0.18 398

ETE_ROB	0.34 364	0.26 388	0.45 267	0.29 397	0.18 339	0.40 369	0.37 414	0.57 393	0.47 354	0.50 407	0.50 360	0.62 418	0.36 362	0.55 316	0.38 357	0.13 345	0.10 339	0.14 373	0.12 351	0.16 370	0.16 374

FINET	0.34 364	0.27 395	0.80 409	0.24 282	0.24 413	0.36 344	0.34 403	0.54 360	0.72 439	0.39 350	0.47 351	0.32 256	0.30 321	0.51 296	0.32 333	0.19 423	0.17 423	0.13 351	0.12 351	0.18 398	0.16 374

SHD	0.42 405	0.27 395	0.81 411	0.31 410	0.25 420	0.42 379	0.22 277	0.66 440	0.94 464	0.63 435	0.60 403	0.59 409	0.47 411	0.59 341	0.58 416	0.15 380	0.13 388	0.16 397	0.16 406	0.20 413	0.22 428

MeshStereo	0.58 442	0.27 395	0.67 378	0.22 193	0.17 318	0.66 440	0.37 414	0.78 458	0.61 418	1.47 487	1.30 465	1.65 473	0.79 454	1.12 460	0.59 417	0.17 406	0.17 423	0.17 403	0.14 386	0.17 386	0.14 355
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
FADNet_RVC	0.30 335	0.28 398	0.83 415	0.23 237	0.15 270	0.30 277	0.17 97	0.49 304	0.37 248	0.30 218	0.38 255	0.30 236	0.27 282	0.52 302	0.31 328	0.14 368	0.14 396	0.14 373	0.16 406	0.21 416	0.23 435

SuperB	0.49 424	0.28 398	2.23 480	0.23 237	0.15 270	0.41 372	0.32 391	0.47 285	0.82 450	0.43 383	0.50 360	0.33 263	0.45 402	0.68 378	1.08 455	0.10 258	0.07 205	0.09 171	0.08 154	0.98 486	0.14 355

RTSC	0.39 394	0.28 398	0.78 400	0.27 376	0.18 339	0.49 410	0.22 277	0.59 406	0.84 455	0.55 426	0.53 380	0.49 374	0.36 362	0.67 377	0.82 439	0.13 345	0.10 339	0.11 295	0.12 351	0.17 386	0.17 385

PA-Net	0.37 382	0.28 398	0.83 415	0.31 410	0.28 432	0.39 364	0.42 433	0.51 327	0.55 402	0.34 288	0.42 300	0.41 329	0.36 362	0.79 416	0.49 399	0.12 328	0.23 448	0.16 397	0.23 438	0.12 321	0.18 398
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
SGM-ForestM	1.36 478	0.28 398	0.79 406	0.26 351	0.16 298	2.26 491	1.00 485	1.42 480	1.46 479	2.38 491	2.05 486	5.95 500	2.66 493	2.95 492	2.46 490	0.17 406	0.18 429	0.18 410	0.18 420	0.15 363	0.18 398

NaN_ROB	0.41 402	0.28 398	0.62 362	0.30 404	0.19 357	0.51 414	0.47 445	0.58 401	0.59 411	0.56 427	0.47 351	0.49 374	0.41 386	1.21 466	0.64 426	0.12 328	0.18 429	0.12 331	0.13 374	0.11 285	0.14 355

SANet	0.53 436	0.28 398	0.96 440	0.26 351	0.15 270	0.69 442	0.44 438	0.67 445	1.34 475	0.67 440	0.98 453	0.94 454	0.71 450	0.89 436	0.76 432	0.14 368	0.12 377	0.12 331	0.11 314	0.17 386	0.16 374

Wz-Net-LNSev	0.34 364	0.29 405	0.91 431	0.26 351	0.21 379	0.47 402	0.31 387	0.54 360	0.54 397	0.44 389	0.52 374	0.50 380	0.35 358	0.39 255	0.39 365	0.11 292	0.11 360	0.10 241	0.09 238	0.14 351	0.13 336

DGSMNet	0.61 447	0.29 405	0.91 431	0.51 459	0.70 472	0.62 436	1.38 494	0.59 406	0.55 402	0.37 324	0.61 409	0.52 388	0.33 345	0.65 368	0.43 381	0.53 465	0.60 482	0.67 470	0.61 478	0.63 467	0.61 478

aanetorigin	0.39 394	0.29 405	1.09 452	0.24 282	0.19 357	0.28 239	0.37 414	0.33 131	0.47 354	0.94 458	0.82 441	0.52 388	0.54 426	0.49 288	0.50 404	0.11 292	0.09 317	0.10 241	0.10 277	0.16 370	0.15 366

DeepPrunerF	0.44 415	0.29 405	1.29 466	0.33 422	0.30 440	0.35 339	0.36 410	0.62 426	1.15 473	0.40 359	0.44 323	0.39 313	0.41 386	0.80 420	0.52 407	0.18 417	0.14 396	0.23 431	0.21 428	0.17 386	0.17 385

ADCPNet	0.48 422	0.29 405	1.60 474	0.27 376	0.23 407	0.70 445	0.38 420	0.53 353	0.51 383	0.51 412	0.59 398	0.67 434	0.56 430	0.60 342	1.14 460	0.15 380	0.18 429	0.14 373	0.23 438	0.19 405	0.19 406

PWC_ROB	0.38 389	0.29 405	0.69 384	0.25 319	0.20 372	0.38 356	0.19 179	0.58 401	0.67 429	0.57 429	0.85 444	0.51 384	0.40 382	0.71 386	0.52 407	0.13 345	0.09 317	0.14 373	0.10 277	0.17 386	0.14 355

FC-DCNN v2	0.71 456	0.30 411	0.67 378	0.32 416	0.27 427	0.84 457	0.39 425	0.84 466	0.85 456	1.44 483	1.64 479	2.09 480	1.28 479	1.06 456	0.80 438	0.24 436	0.22 444	0.27 436	0.26 447	0.26 436	0.25 442

HBP-ISP	0.33 357	0.30 411	0.72 394	0.22 193	0.16 298	0.32 300	0.22 277	0.54 360	0.44 323	0.41 368	0.49 358	0.33 263	0.38 374	0.73 393	0.25 284	0.18 417	0.19 433	0.24 433	0.20 425	0.16 370	0.13 336

FC-DCNN	0.70 455	0.30 411	0.69 384	0.32 416	0.27 427	0.81 456	0.39 425	0.79 461	0.82 450	1.41 479	1.58 478	1.98 478	1.26 477	1.02 454	0.77 435	0.24 436	0.22 444	0.27 436	0.26 447	0.26 436	0.26 444

PS-NSSS	0.32 351	0.30 411	0.46 274	0.23 237	0.17 318	0.33 311	0.24 322	0.57 393	0.41 296	0.37 324	0.52 374	0.35 284	0.30 321	0.80 420	0.30 322	0.17 406	0.14 396	0.21 424	0.15 394	0.15 363	0.13 336

PDISCO_ROB	0.43 409	0.30 411	0.67 378	0.43 449	0.36 448	0.67 441	0.32 391	0.72 453	0.76 444	0.43 383	0.53 380	0.63 426	0.40 382	0.66 373	0.47 396	0.21 427	0.12 377	0.21 424	0.19 424	0.25 430	0.20 416

PWCDC_ROB	0.38 389	0.30 411	0.60 351	0.33 422	0.20 372	0.42 379	0.19 179	0.58 401	0.89 457	0.42 377	1.26 464	0.36 289	0.34 354	0.50 291	0.38 357	0.18 417	0.11 360	0.11 295	0.09 238	0.19 405	0.13 336

UDGNet	0.23 219	0.31 417	0.38 185	0.24 282	0.14 223	0.24 182	0.18 138	0.32 116	0.43 309	0.29 188	0.28 137	0.24 158	0.19 178	0.29 195	0.20 206	0.15 380	0.07 205	0.21 424	0.11 314	0.14 351	0.10 268

dad	0.28 315	0.31 417	0.44 257	0.21 137	0.14 223	0.30 277	0.20 224	0.33 131	0.49 372	0.44 389	0.44 323	0.45 355	0.21 194	0.41 262	0.26 297	0.20 426	0.11 360	0.20 422	0.11 314	0.14 351	0.10 268

ccnet	0.42 405	0.31 417	0.48 290	0.27 376	0.32 443	0.60 434	0.32 391	0.65 434	0.46 349	0.53 423	0.66 418	0.56 399	0.45 402	0.72 391	0.61 420	0.26 440	0.19 433	0.24 433	0.21 428	0.26 436	0.22 428

Syn2CoEx	0.36 373	0.31 417	0.78 400	0.34 424	0.21 379	0.41 372	0.28 368	0.61 418	0.49 372	0.42 377	0.56 393	0.45 355	0.44 399	0.69 380	0.38 357	0.17 406	0.14 396	0.15 387	0.12 351	0.13 336	0.12 322

FCDSN-DC	0.63 448	0.31 417	0.61 354	0.36 434	0.30 440	0.65 438	0.37 414	0.66 440	0.68 432	1.14 470	1.54 476	1.71 475	1.26 477	0.92 441	0.64 426	0.24 436	0.22 444	0.27 436	0.26 447	0.27 440	0.27 447
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
RGC	0.39 394	0.32 422	0.64 372	0.34 424	0.27 427	0.40 369	0.29 373	0.57 393	0.53 394	0.45 393	0.64 415	0.62 418	0.45 402	0.72 391	0.39 365	0.15 380	0.15 411	0.21 424	0.20 425	0.18 398	0.19 406

MSMD_ROB	0.60 446	0.33 423	0.61 354	0.30 404	0.25 420	0.86 459	0.35 406	0.55 370	0.67 429	1.10 468	1.49 473	1.76 476	0.97 468	0.88 435	0.49 399	0.23 430	0.21 440	0.27 436	0.27 450	0.25 430	0.24 440

PVD	0.58 442	0.34 424	0.84 420	0.39 444	0.31 442	0.59 431	0.47 445	0.80 462	1.25 474	0.92 457	1.09 456	0.79 447	0.82 458	0.85 429	0.76 432	0.21 427	0.18 429	0.22 430	0.18 420	0.27 440	0.35 456

ADCMid	0.49 424	0.34 424	1.13 456	0.26 351	0.21 379	0.51 414	0.37 414	0.57 393	0.54 397	0.75 449	0.66 418	0.62 418	0.64 445	0.64 362	1.68 477	0.13 345	0.12 377	0.17 403	0.17 414	0.20 413	0.17 385

FADNet-RVC	0.31 342	0.35 426	0.78 400	0.25 319	0.20 372	0.33 311	0.20 224	0.49 304	0.40 286	0.34 288	0.39 268	0.41 329	0.29 311	0.63 360	0.31 328	0.13 345	0.14 396	0.14 373	0.15 394	0.19 405	0.19 406

PASM	0.45 416	0.35 426	0.90 430	0.35 433	0.33 444	0.39 364	0.38 420	0.50 312	0.61 418	0.52 418	0.51 366	0.62 418	0.45 402	0.93 443	0.48 397	0.26 440	0.29 458	0.29 446	0.33 455	0.29 445	0.26 444

CSAN	0.50 427	0.35 426	0.78 400	0.36 434	0.23 407	0.56 426	0.59 460	0.61 418	0.70 436	0.64 437	0.78 437	0.65 429	0.60 435	1.38 473	0.62 422	0.21 427	0.17 423	0.20 422	0.20 425	0.18 398	0.18 398

FADNet	0.32 351	0.36 429	0.74 398	0.23 237	0.22 395	0.37 349	0.19 179	0.53 353	0.48 363	0.32 258	0.36 234	0.43 340	0.32 342	0.64 362	0.25 284	0.16 395	0.16 418	0.14 373	0.16 406	0.24 428	0.19 406

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 373	0.36 429	0.53 324	0.34 424	0.19 357	0.51 414	0.24 322	0.55 370	0.38 262	0.41 368	0.47 351	0.47 363	0.27 282	0.73 393	0.30 322	0.36 458	0.19 433	0.27 436	0.17 414	0.26 436	0.23 435

MANE	1.41 479	0.36 429	0.74 398	0.43 449	0.41 452	2.16 490	0.80 475	2.39 495	3.38 489	2.22 490	3.06 492	3.54 493	2.73 494	2.15 489	1.94 485	0.28 448	0.27 454	0.30 448	0.46 465	0.28 444	0.34 455

ELAS_RVC	0.74 461	0.36 429	1.00 444	0.37 440	0.33 444	0.88 460	0.93 482	0.83 465	1.08 469	1.35 475	1.33 467	1.24 464	1.33 481	1.06 456	0.95 449	0.27 445	0.25 452	0.29 446	0.27 450	0.30 446	0.30 449
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.74 461	0.36 429	0.85 423	0.36 434	0.33 444	1.36 481	0.77 473	0.93 470	0.92 461	1.41 479	1.53 475	1.16 463	1.17 473	0.95 447	1.03 453	0.26 440	0.25 452	0.28 442	0.28 453	0.31 447	0.30 449
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
StereoAnything_RVC	0.13 13	0.37 434	0.36 156	0.14 1	0.07 1	0.11 3	0.12 5	0.17 4	0.12 1	0.08 1	0.07 1	0.07 1	0.10 18	0.20 55	0.10 1	0.09 212	0.05 8	0.06 2	0.04 1	0.24 428	0.05 3

EDNetEfficient	0.63 448	0.37 434	2.40 484	0.26 351	0.25 420	0.38 356	0.49 451	0.41 227	1.06 468	1.38 476	0.87 448	0.62 418	0.95 465	0.65 368	1.65 476	0.11 292	0.09 317	0.10 241	0.11 314	0.19 405	0.17 385

XQC	0.43 409	0.37 434	0.96 440	0.34 424	0.25 420	0.53 424	0.34 403	0.60 414	0.73 442	0.51 412	0.46 344	0.57 404	0.47 411	0.70 383	0.72 431	0.17 406	0.12 377	0.18 410	0.15 394	0.25 430	0.23 435

WZ-Net	0.52 435	0.38 437	1.90 478	0.30 404	0.24 413	0.57 429	0.48 449	0.62 426	0.78 447	0.50 407	0.71 427	0.68 438	0.54 426	0.98 451	0.84 440	0.13 345	0.10 339	0.11 295	0.12 351	0.19 405	0.20 416

SAMSARA	0.56 438	0.39 438	0.80 409	0.60 464	0.46 456	1.00 466	1.23 493	0.67 445	0.68 432	0.71 444	0.54 383	0.89 453	0.57 432	0.81 423	0.62 422	0.19 423	0.22 444	0.18 410	0.18 420	0.27 440	0.25 442

ADCS	0.58 442	0.40 439	1.35 469	0.29 397	0.24 413	0.55 425	0.45 439	0.67 445	0.83 453	0.76 450	0.71 427	0.68 438	0.60 435	0.76 406	2.23 488	0.16 395	0.16 418	0.16 397	0.17 414	0.22 422	0.22 428

AnyNet_C32	0.51 431	0.40 439	1.10 455	0.29 397	0.28 432	0.59 431	0.58 458	0.54 360	0.60 415	0.62 433	0.66 418	0.54 394	0.54 426	0.78 414	1.74 480	0.15 380	0.14 396	0.15 387	0.17 414	0.20 413	0.20 416

LSM	1.64 486	0.40 439	2.56 486	2.02 495	17.61 506	0.51 414	0.52 453	0.61 418	0.76 444	0.82 452	1.11 458	0.63 426	0.54 426	0.75 401	0.49 399	0.16 395	0.24 450	0.18 410	0.21 428	0.25 430	2.42 498

PSMNet-RUCA	0.37 382	0.41 442	0.66 377	0.46 454	0.41 452	0.34 324	0.25 338	0.57 393	0.45 334	0.39 350	0.52 374	0.43 340	0.33 345	0.41 262	0.29 315	0.25 439	0.14 396	0.33 452	0.21 428	0.31 447	0.22 428

Wz-Net-SNSev	0.43 409	0.41 442	1.27 464	0.30 404	0.21 379	0.44 389	0.41 430	0.61 418	0.65 425	0.46 396	0.65 416	0.62 418	0.39 379	0.74 400	0.59 417	0.12 328	0.11 360	0.12 331	0.13 374	0.16 370	0.14 355

GASNet	0.36 373	0.46 444	0.88 427	0.34 424	0.23 407	0.35 339	0.22 277	0.60 414	0.53 394	0.40 359	0.37 243	0.45 355	0.30 321	0.79 416	0.35 348	0.15 380	0.10 339	0.14 373	0.14 386	0.22 422	0.12 322

UDG	0.40 400	0.46 444	0.49 295	0.40 446	0.35 447	0.47 402	0.27 355	0.54 360	0.47 354	0.39 350	0.45 335	0.59 409	0.44 399	0.46 277	0.39 365	0.26 440	0.19 433	0.48 461	0.22 436	0.34 451	0.26 444

CC-Net-ROB	0.43 409	0.47 446	0.65 373	0.37 440	0.23 407	0.51 414	0.29 373	0.66 440	0.49 372	0.46 396	0.51 366	0.48 369	0.38 374	0.96 448	0.35 348	0.34 456	0.23 448	0.55 465	0.25 443	0.31 447	0.20 416

GANetREF_RVC	0.43 409	0.47 446	0.69 384	0.38 442	0.20 372	0.51 414	0.48 449	0.66 440	0.66 426	0.46 396	0.46 344	0.50 380	0.44 399	0.90 439	0.39 365	0.27 445	0.21 440	0.32 450	0.18 420	0.27 440	0.22 428
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
SQANet	0.40 400	0.48 448	0.67 378	0.48 456	0.39 449	0.48 407	0.22 277	0.51 327	0.43 309	0.40 359	0.47 351	0.47 363	0.33 345	0.54 314	0.32 333	0.36 458	0.15 411	0.40 457	0.21 428	0.45 457	0.31 451

Consistency-Raft	0.55 437	0.48 448	1.02 447	0.45 452	0.49 459	0.49 410	0.47 445	0.72 453	0.72 439	0.45 393	0.82 441	0.47 363	0.60 435	0.50 291	0.63 425	0.39 462	0.39 466	0.44 459	0.51 470	0.52 460	0.37 457

RTS	0.78 463	0.48 448	4.68 491	0.34 424	0.28 432	1.12 470	0.46 441	0.62 426	1.03 465	0.73 445	0.89 449	0.60 412	0.59 433	1.61 477	1.16 463	0.14 368	0.11 360	0.15 387	0.15 394	0.21 416	0.19 406

RTSA	0.78 463	0.48 448	4.68 491	0.34 424	0.28 432	1.12 470	0.46 441	0.62 426	1.03 465	0.73 445	0.89 449	0.60 412	0.59 433	1.61 477	1.16 463	0.14 368	0.11 360	0.15 387	0.15 394	0.21 416	0.19 406

NVStereoNet_ROB	0.67 452	0.49 452	0.83 415	0.48 456	0.40 451	0.51 414	0.46 441	0.70 450	0.77 446	0.84 453	1.72 480	1.02 458	0.83 459	1.23 467	0.79 437	0.32 454	0.38 465	0.40 457	0.46 465	0.36 453	0.41 461
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
DDUNet	0.41 402	0.50 453	0.48 290	0.44 451	0.39 449	0.46 396	0.32 391	0.50 312	0.43 309	0.45 393	0.52 374	0.57 404	0.36 362	0.48 283	0.33 340	0.33 455	0.21 440	0.55 465	0.25 443	0.37 454	0.32 454

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 431	0.50 453	0.86 424	0.39 444	0.24 413	0.84 457	0.55 456	0.56 385	0.62 420	0.60 431	0.68 422	0.62 418	0.42 394	1.13 461	0.43 381	0.23 430	0.27 454	0.27 436	0.35 457	0.25 430	0.29 448

MFN_U_SF_RVC	0.56 438	0.51 455	1.19 458	0.38 442	0.22 395	0.69 442	0.27 355	0.80 462	0.67 429	0.73 445	0.74 432	0.87 450	0.61 444	0.81 423	0.76 432	0.29 450	0.27 454	0.32 450	0.37 461	0.32 450	0.31 451

EDNetEfficientorigin	7.51 498	0.52 456	140.47 516	0.25 319	0.17 318	0.42 379	0.29 373	0.47 285	1.03 465	1.28 473	1.02 454	0.83 449	0.84 460	0.75 401	0.99 451	0.10 258	0.09 317	0.12 331	0.10 277	0.21 416	0.22 428

anonymity	0.56 438	0.54 457	0.70 390	0.47 455	0.61 468	0.56 426	0.43 435	0.69 449	0.49 372	0.63 435	0.55 387	0.54 394	0.60 435	0.61 347	0.57 411	0.55 468	0.53 475	0.50 462	0.54 473	0.51 459	0.56 471

Wz-Net-TNSev	0.51 431	0.58 458	1.61 476	0.25 319	0.21 379	0.65 438	0.45 439	0.63 432	0.69 434	0.51 412	0.54 383	0.71 443	0.60 435	1.00 452	0.77 435	0.15 380	0.15 411	0.13 351	0.15 394	0.21 416	0.20 416

AnyNet_C01	0.65 450	0.58 458	2.60 487	0.32 416	0.26 425	0.88 460	0.61 461	0.63 432	0.62 420	0.68 441	0.96 452	0.76 446	0.60 435	0.96 448	1.43 472	0.16 395	0.16 418	0.17 403	0.17 414	0.23 425	0.23 435

GCST	0.47 419	0.60 460	0.57 340	1.04 483	0.48 458	0.38 356	0.11 3	0.40 215	0.32 190	0.41 368	0.34 213	0.29 220	0.17 141	0.46 277	0.19 192	0.69 475	0.42 468	0.79 477	0.62 479	0.62 466	0.46 466

SPS-STEREO	0.69 454	0.61 461	0.98 442	0.52 461	0.57 466	0.74 447	0.50 452	0.78 458	0.62 420	0.95 460	0.86 445	0.94 454	0.70 449	1.01 453	0.87 444	0.58 471	0.51 472	0.50 462	0.50 469	0.55 462	0.58 473
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
otaku	0.57 441	0.62 462	0.87 426	0.63 466	0.44 455	0.73 446	0.37 414	0.65 434	0.66 426	0.51 412	0.75 433	0.66 433	0.45 402	0.69 380	0.46 394	0.53 465	0.34 463	0.55 465	0.35 457	0.60 465	0.45 463

Ntro	0.58 442	0.64 463	0.92 433	0.66 467	0.50 461	0.77 450	0.36 410	0.66 440	0.70 436	0.50 407	0.59 398	0.65 429	0.51 423	0.75 401	0.45 388	0.56 469	0.32 462	0.56 468	0.34 456	0.63 467	0.46 466

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 453	0.64 463	1.06 451	0.45 452	0.27 427	1.40 483	0.58 458	0.78 458	0.92 461	0.84 453	0.86 445	0.88 452	0.68 447	1.33 472	0.68 429	0.37 460	0.29 458	0.34 453	0.36 460	0.43 455	0.37 457

SGM+DAISY	0.87 465	0.66 465	1.30 467	0.51 459	0.60 467	1.03 467	0.84 479	0.76 456	0.73 442	1.39 477	1.51 474	1.31 467	1.22 475	1.11 458	1.08 455	0.57 470	0.53 475	0.51 464	0.51 470	0.54 461	0.61 478

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 154	0.72 466	0.70 390	0.17 8	0.08 4	0.15 10	0.15 44	0.18 5	0.16 7	0.13 17	0.12 10	0.09 3	0.08 2	0.16 13	0.13 45	0.35 457	0.04 1	0.08 103	0.07 85	0.11 285	0.23 435

coex-ft	3.44 494	0.73 467	48.55 514	0.24 282	0.19 357	0.50 413	0.43 435	0.47 285	2.40 486	7.03 499	1.20 461	0.97 457	2.23 490	0.73 393	1.92 484	0.12 328	0.15 411	0.14 373	0.12 351	0.21 416	0.43 462

JetBlue	1.14 476	0.76 468	2.36 482	0.59 463	0.75 474	3.04 494	1.78 495	1.11 473	0.90 459	0.94 458	1.10 457	1.66 474	1.28 479	2.09 487	1.72 479	0.43 464	0.36 464	0.38 455	0.38 463	0.58 464	0.56 471

MFMNet_re	0.72 457	0.76 468	0.99 443	0.62 465	0.70 472	0.77 450	0.67 464	0.75 455	0.83 453	0.78 451	0.86 445	0.69 440	0.78 453	0.71 386	0.61 420	0.66 474	0.59 481	0.61 469	0.58 477	0.68 473	0.71 482

ACVNet_1	0.72 457	0.81 470	1.37 470	0.72 470	0.53 464	0.77 450	0.42 433	0.85 469	0.90 459	0.74 448	0.75 433	1.32 468	0.72 451	1.02 454	0.55 410	0.54 467	0.31 461	0.71 472	0.35 457	0.64 469	0.45 463

ACVNet-4b	0.72 457	0.81 470	1.33 468	0.72 470	0.50 461	0.80 455	0.31 387	0.71 452	0.80 449	0.50 407	0.72 431	0.95 456	0.43 398	0.96 448	1.20 467	1.13 492	0.21 440	0.76 474	0.45 464	0.65 470	0.46 466

IMH-64-1	0.91 467	0.86 472	0.84 420	0.97 478	0.75 474	0.92 463	0.71 466	1.27 475	1.10 470	0.89 455	1.45 470	1.14 460	0.96 466	1.19 463	0.84 440	0.74 476	0.51 472	0.97 480	0.55 474	0.84 477	0.60 475

IMH-64	0.91 467	0.86 472	0.84 420	0.97 478	0.75 474	0.92 463	0.71 466	1.27 475	1.10 470	0.89 455	1.45 470	1.14 460	0.96 466	1.19 463	0.84 440	0.74 476	0.51 472	0.97 480	0.55 474	0.84 477	0.60 475

ACVNet_2	0.89 466	0.87 474	1.25 462	0.82 473	0.62 469	0.97 465	0.62 462	1.14 474	1.42 477	1.00 463	1.40 468	1.47 471	0.84 460	1.11 458	0.66 428	0.61 472	0.43 469	0.78 475	0.49 467	0.75 474	0.52 469

test_for_model	0.29 326	0.89 475	0.34 126	0.69 468	0.49 459	0.20 90	0.16 68	0.30 99	0.23 81	0.28 161	0.15 34	0.13 23	0.11 31	0.17 20	0.13 45	0.29 450	0.10 339	0.06 2	0.04 1	0.86 479	0.18 398

WAO-7	1.01 471	0.89 475	0.93 435	0.83 475	0.66 471	1.18 472	0.81 477	1.40 479	1.57 480	1.11 469	1.76 482	1.45 470	1.19 474	1.50 476	1.14 460	0.61 472	0.62 485	0.70 471	0.68 481	0.66 472	0.60 475

RainbowNet	0.72 457	0.89 475	1.02 447	0.82 473	0.63 470	0.78 453	0.52 453	0.81 464	0.93 463	0.60 431	0.79 438	0.80 448	0.60 435	0.80 420	0.57 411	0.78 479	0.55 478	0.78 475	0.49 467	0.76 475	0.58 473

DispFullNet	0.66 451	0.89 475	1.59 473	0.77 472	1.21 489	0.51 414	0.23 300	0.59 406	0.72 439	0.69 443	0.61 409	0.69 440	0.91 464	0.79 416	0.48 397	0.27 445	0.12 377	0.73 473	0.30 454	0.65 470	0.40 460

WAO-6	1.07 474	0.93 479	0.92 433	0.96 477	0.78 477	1.28 478	0.75 470	1.34 477	2.00 484	1.02 465	1.54 476	1.59 472	1.22 475	1.31 471	1.14 460	0.78 479	0.55 478	1.02 484	0.75 485	0.83 476	0.69 481

IMH	1.05 473	0.95 480	1.00 444	1.01 480	0.78 477	1.11 469	0.68 465	1.38 478	1.43 478	1.00 463	1.72 480	1.43 469	1.14 470	1.73 482	0.89 445	1.09 489	0.55 478	0.99 482	0.57 476	0.87 480	0.62 480

LVE	1.13 475	1.02 481	1.28 465	1.01 480	0.80 480	1.29 479	0.81 477	1.47 482	1.96 482	1.07 467	1.90 483	1.90 477	1.01 469	1.48 475	0.91 446	0.93 486	0.61 484	0.94 479	0.69 482	0.87 480	0.75 486

TorneroNet-64	1.43 480	1.03 482	1.20 459	1.10 484	0.86 483	2.26 491	0.73 469	1.84 488	3.84 494	1.25 472	2.25 490	2.69 489	1.42 482	1.76 484	1.43 472	0.76 478	0.50 470	1.09 485	0.66 480	1.23 489	0.76 487

Dean	1.17 477	1.04 483	1.49 472	1.03 482	0.78 477	1.20 475	0.77 473	1.48 483	1.96 482	1.28 473	1.99 485	2.15 481	1.14 470	1.25 468	1.00 452	0.81 481	0.60 482	1.01 483	0.69 482	0.92 484	0.74 485

TorneroNet	2.22 490	1.08 484	1.24 461	1.14 488	0.90 484	5.58 496	0.80 475	2.12 493	8.69 500	2.58 492	5.42 497	3.88 494	1.97 488	1.78 486	1.87 482	0.86 482	0.54 477	1.15 489	0.74 484	1.23 489	0.85 488

WAO-8	1.46 482	1.10 485	1.09 452	1.10 484	0.84 481	2.06 487	0.75 470	1.84 488	3.83 492	1.44 483	2.21 488	2.15 481	1.43 483	3.17 493	1.19 465	0.91 484	0.65 487	1.09 485	0.79 486	0.90 482	0.71 482

Venus	1.46 482	1.10 485	1.09 452	1.10 484	0.84 481	2.06 487	0.75 470	1.84 488	3.83 492	1.44 483	2.21 488	2.15 481	1.43 483	3.17 493	1.19 465	0.91 484	0.65 487	1.09 485	0.79 486	0.90 482	0.71 482

MADNet+	1.01 471	1.16 487	4.72 493	0.70 469	0.47 457	1.24 476	0.96 483	0.97 471	0.89 457	0.65 439	0.77 436	0.87 450	0.85 462	2.09 487	1.68 477	0.38 461	0.39 466	0.31 449	0.27 450	0.43 455	0.39 459

PWCK	1.00 469	1.17 488	1.70 477	0.91 476	0.41 452	1.19 474	0.92 481	1.10 472	1.14 472	1.16 471	1.14 459	1.25 465	0.88 463	1.75 483	1.04 454	0.87 483	0.50 470	0.87 478	0.53 472	0.96 485	0.52 469

UNDER WATER-64	1.55 484	1.19 489	2.52 485	1.31 489	0.95 485	2.12 489	1.21 492	1.45 481	3.19 488	1.43 482	1.32 466	2.64 488	2.04 489	1.63 479	1.83 481	1.11 490	0.67 489	1.28 490	0.92 489	1.19 487	1.02 491

UNDER WATER	1.59 485	1.22 490	2.36 482	1.38 490	1.03 486	1.67 486	1.10 489	1.54 486	3.63 490	1.44 483	1.47 472	2.85 490	2.25 491	1.67 480	1.94 485	1.06 488	0.62 485	1.31 491	0.93 490	1.21 488	1.02 491

notaker	1.45 481	1.34 491	1.48 471	1.40 491	1.07 487	1.18 472	0.85 480	1.48 483	1.40 476	1.51 488	3.46 493	2.40 486	1.81 487	1.76 484	1.45 475	1.11 490	0.69 490	1.38 492	0.87 488	1.31 491	0.97 490

ktn	1.77 488	1.36 492	1.22 460	1.43 492	1.14 488	1.52 484	1.08 488	1.51 485	3.96 495	2.77 494	4.69 495	3.35 492	1.46 485	1.69 481	1.25 469	1.43 494	0.77 491	1.45 493	0.99 491	1.32 492	0.96 489

KSHMR	1.89 489	1.36 492	1.60 474	1.47 493	1.22 490	1.38 482	1.06 487	1.79 487	5.97 498	1.42 481	5.65 498	2.98 491	1.14 470	2.23 490	1.20 467	1.27 493	1.12 492	1.46 494	1.10 493	1.32 492	1.15 493

HanzoNet	2.97 493	1.69 494	2.29 481	1.74 494	1.33 491	1.53 485	1.03 486	1.99 491	2.64 487	5.51 497	5.16 496	5.90 499	6.82 499	4.32 498	3.29 493	3.16 497	2.02 498	1.92 495	2.87 498	2.24 496	1.89 496

MADNet++	2.26 491	1.80 495	2.06 479	2.13 497	1.97 494	2.61 493	1.79 496	2.38 494	2.16 485	2.75 493	2.65 491	2.38 485	2.43 492	3.17 493	3.21 492	2.17 495	1.95 496	1.94 496	1.63 495	2.06 495	2.01 497

BEATNet-Init1	4.73 497	2.61 496	13.29 506	0.58 462	0.53 464	10.12 502	3.33 498	4.83 498	5.01 497	8.75 501	8.51 499	14.08 508	7.60 500	7.70 501	5.34 498	0.28 448	0.28 457	0.34 453	0.37 461	0.57 463	0.45 463

JetRed	2.30 492	2.64 497	6.12 494	1.12 487	1.38 492	5.85 497	3.29 497	1.99 491	1.67 481	1.98 489	1.95 484	2.16 484	1.60 486	2.48 491	4.10 496	1.05 487	1.60 493	1.09 485	1.01 492	1.67 494	1.28 494

DPSimNet_ROB	4.34 495	4.23 498	6.89 496	3.67 498	3.68 495	4.75 495	5.21 499	2.67 496	3.68 491	5.82 498	3.95 494	5.57 496	6.72 498	3.46 497	4.48 497	4.05 500	2.88 499	4.68 500	3.12 500	3.69 498	3.62 500

DGTPSM_ROB	8.34 499	5.10 499	10.37 504	5.31 500	10.18 500	8.33 499	23.60 507	6.06 500	13.41 506	4.90 495	10.87 504	5.65 497	10.44 501	6.17 499	12.59 502	3.74 498	7.55 501	3.69 498	7.26 503	4.14 499	7.46 501

DPSMNet_ROB	8.40 500	5.11 500	10.49 505	5.58 501	10.25 501	8.34 500	23.62 508	6.07 501	13.45 507	4.93 496	10.88 505	5.66 498	10.44 501	6.24 500	12.64 503	3.98 499	7.61 502	3.76 499	7.30 504	4.20 500	7.51 502

ASD4		6.65 501

Anonymous_1	16.62 509	9.35 502	9.84 498	10.66 502	14.64 504	18.66 509	27.12 509	12.64 507	13.51 508	10.76 507	10.30 503	10.13 502	10.60 503	11.06 507	12.74 504	15.87 511	7.74 503	16.92 508	43.48 512	58.66 515	7.68 503

xxxxx1	15.27 505	9.54 503	10.31 499	20.13 508	18.88 507	17.08 505	23.03 504	10.36 504	10.99 502	9.21 502	9.62 500	10.74 503	10.61 504	10.72 504	13.89 507	7.97 505	9.20 507	31.85 513	44.72 513	12.84 504	13.69 506

tt_ll	15.27 505	9.54 503	10.31 499	20.13 508	18.88 507	17.08 505	23.03 504	10.36 504	10.99 502	9.21 502	9.62 500	10.74 503	10.61 504	10.72 504	13.89 507	7.97 505	9.20 507	31.85 513	44.72 513	12.84 504	13.69 506

ff	15.27 505	9.54 503	10.31 499	20.13 508	18.88 507	17.08 505	23.03 504	10.36 504	10.99 502	9.21 502	9.62 500	10.74 503	10.61 504	10.72 504	13.89 507	7.97 505	9.20 507	31.85 513	44.72 513	12.84 504	13.69 506

DPSM_ROB	11.49 503	9.87 506	10.35 502	11.13 503	11.31 502	19.11 510	27.51 510	13.37 508	14.21 509	10.31 505	11.06 506	10.96 506	11.27 507	11.96 508	13.59 505	6.78 503	8.19 504	6.03 502	7.09 501	7.93 501	7.73 504

DPSM	11.49 503	9.87 506	10.35 502	11.13 503	11.31 502	19.11 510	27.51 510	13.37 508	14.21 509	10.31 505	11.06 506	10.96 506	11.27 507	11.96 508	13.59 505	6.78 503	8.19 504	6.03 502	7.09 501	7.93 501	7.73 504

DLNR_Zeroshot_test	10.44 501	12.10 508	19.93 508	106.08 516	23.66 513	0.14 7	0.13 11	3.22 497	0.17 15	0.16 57	0.23 97	0.16 68	0.10 18	0.31 214	0.15 92	2.36 496	0.06 99	0.07 31	0.07 85	39.70 514	0.06 38

PML	16.10 508	12.82 509	6.78 495	5.23 499	7.76 498	33.92 512	66.56 515	5.30 499	10.28 501	26.12 514	68.59 515	20.51 510	13.49 509	10.06 503	6.78 501	5.96 502	2.00 497	6.04 504	2.18 496	8.96 503	2.60 499

LRCNet_RVC	10.90 502	14.34 510	9.35 497	15.35 505	8.04 499	1.08 468	0.34 403	8.78 502	0.70 436	12.63 508	16.05 508	9.85 501	6.54 497	8.57 502	6.34 500	20.27 512	5.40 500	23.70 510	21.88 509	14.87 507	13.83 509

CasAABBNet	23.10 512	19.86 511	20.64 509	22.47 511	22.73 511	38.41 513	55.50 514	26.89 513	28.70 514	20.61 511	22.15 512	22.08 512	22.75 512	23.99 512	27.36 514	13.59 508	16.48 511	12.14 505	14.27 506	15.95 508	15.53 510

Selective-RAFT-Error	23.16 513	19.93 512	20.87 510	22.54 512	22.81 512	38.52 515	55.47 513	27.01 515	28.83 515	20.66 512	22.25 513	22.09 513	22.80 514	24.09 513	27.36 514	13.61 509	16.48 511	12.15 506	14.28 507	15.99 509	15.57 511

LSM0	24.24 514	19.98 513	22.32 511	24.22 513	40.14 515	38.48 514	55.20 512	26.95 514	28.57 513	20.49 510	21.83 510	22.26 514	22.75 512	24.22 514	27.30 513	13.66 510	16.32 510	12.19 507	14.15 505	16.10 510	17.66 512

HaxPig	17.72 510	20.22 514	19.73 507	16.53 506	16.51 505	9.27 501	9.33 500	14.34 510	13.27 505	18.65 509	18.70 509	17.35 509	16.77 510	17.04 510	16.45 510	22.05 513	20.89 513	22.27 509	21.53 508	21.29 511	22.13 513

MEDIAN_ROB	21.21 511	24.62 515	23.47 512	19.58 507	19.65 510	13.22 504	10.96 501	17.88 511	17.00 511	22.14 513	22.02 511	20.86 511	20.36 511	21.06 511	19.71 511	25.63 514	24.13 514	26.21 511	25.20 510	25.17 512	25.38 514

AVERAGE_ROB	25.43 515	29.06 516	27.24 513	24.63 514	24.20 514	17.73 508	12.61 502	22.29 512	21.39 512	26.79 515	26.16 514	25.20 515	24.64 515	25.07 515	23.53 512	29.96 515	28.40 515	30.60 512	29.58 511	29.72 513	29.84 515

test_example2	101.33 516	108.28 517	68.15 515	98.43 515	106.93 516	89.75 516	102.43 516	36.80 516	97.65 516	129.04 516	130.15 516	65.26 516	66.62 516	92.11 516	80.24 516	144.10 516	199.48 516	81.81 516	103.01 516	125.01 516	101.27 516

ccccc		256.29 518		354.40 517	364.36 517	149.10 517		152.89 517		153.93 517		164.00 517		268.02 517		390.55 517	349.22 517	244.59 517	219.82 517	412.30 517

Low-res two-view benchmark