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

MS	0.13 53	0.09 41	0.33 175	0.15 4	0.09 29	0.17 67	0.08 2	0.19 19	0.16 28	0.10 11	0.12 30	0.11 49	0.09 18	0.15 16	0.11 11	0.07 70	0.11 435	0.05 1	0.27 530	0.10 304	0.16 450

Monster-pub-eth3d	0.10 2	0.08 10	0.13 1	0.17 20	0.08 9	0.13 13	0.12 24	0.24 79	0.19 69	0.09 5	0.11 20	0.08 3	0.07 2	0.14 9	0.11 11	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

Monster-pub-mixall	0.10 2	0.07 2	0.16 25	0.16 8	0.08 9	0.11 4	0.09 3	0.20 29	0.12 8	0.11 22	0.11 20	0.08 3	0.08 7	0.23 148	0.11 11	0.07 70	0.05 30	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.06 77

asda	0.11 17	0.11 141	0.16 25	0.17 20	0.09 29	0.14 16	0.12 24	0.24 79	0.16 28	0.11 22	0.11 20	0.08 3	0.10 43	0.15 16	0.12 48	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

asd	0.10 2	0.10 79	0.15 10	0.17 20	0.10 70	0.16 48	0.10 9	0.19 19	0.13 13	0.12 38	0.11 20	0.09 18	0.10 43	0.16 33	0.11 11	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 43	0.05 4	0.04 1

qwe	0.11 17	0.10 79	0.14 4	0.17 20	0.10 70	0.15 24	0.12 24	0.25 86	0.17 46	0.14 74	0.13 43	0.09 18	0.09 18	0.18 65	0.12 48	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

2.25w	0.11 17	0.09 41	0.15 10	0.17 20	0.09 29	0.15 24	0.10 9	0.19 19	0.18 56	0.14 74	0.17 94	0.09 18	0.10 43	0.18 65	0.13 88	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.05 22

4.25_new	0.11 17	0.11 141	0.16 25	0.17 20	0.10 70	0.17 67	0.12 24	0.21 36	0.14 18	0.12 38	0.13 43	0.09 18	0.10 43	0.15 16	0.12 48	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

4.5w_new	0.11 17	0.11 141	0.16 25	0.17 20	0.10 70	0.17 67	0.12 24	0.21 36	0.14 18	0.12 38	0.13 43	0.09 18	0.10 43	0.15 16	0.12 48	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

4.5_new	0.11 17	0.11 141	0.15 10	0.17 20	0.09 29	0.14 16	0.12 24	0.21 36	0.16 28	0.13 51	0.13 43	0.08 3	0.09 18	0.13 5	0.11 11	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 43	0.06 44	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 17	0.11 141	0.15 10	0.17 20	0.09 29	0.14 16	0.12 24	0.21 36	0.16 28	0.13 51	0.13 43	0.08 3	0.09 18	0.13 5	0.11 11	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 43	0.06 44	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 17	0.11 141	0.16 25	0.17 20	0.10 70	0.17 67	0.12 24	0.21 36	0.14 18	0.12 38	0.13 43	0.09 18	0.10 43	0.15 16	0.12 48	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

4w-stereo	0.10 2	0.10 79	0.15 10	0.17 20	0.09 29	0.15 24	0.10 9	0.19 19	0.13 13	0.12 38	0.12 30	0.08 3	0.11 68	0.16 33	0.12 48	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 43	0.05 4	0.04 1

2.5w	0.11 17	0.10 79	0.15 10	0.18 51	0.09 29	0.15 24	0.15 87	0.20 29	0.15 23	0.12 38	0.13 43	0.10 35	0.09 18	0.17 47	0.11 11	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 43	0.05 4	0.04 1

2.75w_new	0.11 17	0.09 41	0.14 4	0.16 8	0.09 29	0.15 24	0.12 24	0.25 86	0.16 28	0.14 74	0.13 43	0.08 3	0.10 43	0.16 33	0.13 88	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 22

3.25w_new	0.11 17	0.09 41	0.15 10	0.17 20	0.09 29	0.19 115	0.10 9	0.22 46	0.17 46	0.14 74	0.12 30	0.10 35	0.11 68	0.17 47	0.12 48	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 22

3.25w	0.11 17	0.09 41	0.15 10	0.17 20	0.09 29	0.19 115	0.10 9	0.22 46	0.17 46	0.14 74	0.12 30	0.10 35	0.11 68	0.17 47	0.12 48	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 22

3.75w	0.11 17	0.09 41	0.15 10	0.17 20	0.11 113	0.18 89	0.12 24	0.23 65	0.14 18	0.13 51	0.11 20	0.08 3	0.10 43	0.16 33	0.11 11	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

3.5w_stereo	0.11 17	0.10 79	0.14 4	0.17 20	0.09 29	0.17 67	0.09 3	0.22 46	0.16 28	0.13 51	0.13 43	0.09 18	0.11 68	0.19 88	0.13 88	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

3w_stereo	0.12 42	0.11 141	0.18 38	0.18 51	0.08 9	0.16 48	0.15 87	0.27 107	0.19 69	0.12 38	0.12 30	0.07 1	0.12 91	0.15 16	0.11 11	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.05 22

2w_stereo	0.11 17	0.10 79	0.15 10	0.18 51	0.08 9	0.16 48	0.14 63	0.27 107	0.20 91	0.14 74	0.14 70	0.08 3	0.11 68	0.13 5	0.12 48	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 43	0.05 4	0.04 1

1w_stereo	0.12 42	0.08 10	0.14 4	0.18 51	0.09 29	0.16 48	0.15 87	0.25 86	0.21 107	0.13 51	0.16 83	0.08 3	0.12 91	0.16 33	0.13 88	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.05 22

monsters	0.11 17	0.09 41	0.13 1	0.17 20	0.12 169	0.15 24	0.11 17	0.23 65	0.15 23	0.14 74	0.12 30	0.08 3	0.09 18	0.21 123	0.10 1	0.06 25	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

MonSter	0.10 2	0.08 10	0.13 1	0.17 20	0.08 9	0.14 16	0.12 24	0.24 79	0.19 69	0.09 5	0.11 20	0.08 3	0.07 2	0.14 9	0.11 11	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

SM2	0.10 2	0.07 2	0.15 10	0.17 20	0.09 29	0.15 24	0.12 24	0.17 9	0.20 91	0.11 22	0.10 14	0.09 18	0.10 43	0.16 33	0.11 11	0.06 25	0.05 30	0.06 25	0.04 1	0.05 4	0.05 22

Replicate-Monster	0.12 42	0.10 79	0.32 159	0.16 8	0.08 9	0.17 67	0.10 9	0.22 46	0.19 69	0.11 22	0.10 14	0.10 35	0.09 18	0.19 88	0.11 11	0.06 25	0.05 30	0.06 25	0.04 1	0.05 4	0.08 220

AdaDepth	0.11 17	0.09 41	0.20 52	0.20 150	0.10 70	0.19 115	0.13 43	0.16 4	0.13 13	0.10 11	0.10 14	0.09 18	0.09 18	0.19 88	0.12 48	0.05 9	0.05 30	0.06 25	0.06 85	0.05 4	0.05 22

GASTEREO	0.13 53	0.12 183	0.21 59	0.23 300	0.10 70	0.18 89	0.15 87	0.26 95	0.18 56	0.17 120	0.16 83	0.11 49	0.13 122	0.19 88	0.11 11	0.07 70	0.05 30	0.06 25	0.07 141	0.06 44	0.06 77

MSCF	0.13 53	0.12 183	0.21 59	0.22 253	0.10 70	0.16 48	0.15 87	0.26 95	0.18 56	0.17 120	0.16 83	0.11 49	0.13 122	0.18 65	0.11 11	0.07 70	0.05 30	0.06 25	0.07 141	0.06 44	0.06 77

DilatedVolume-Stereo	0.14 78	0.08 10	0.18 38	0.18 51	0.09 29	0.21 173	0.14 63	0.24 79	0.21 107	0.21 157	0.21 140	0.15 107	0.14 142	0.23 148	0.15 146	0.07 70	0.06 150	0.06 25	0.06 85	0.05 4	0.05 22

monsterstereo	0.11 17	0.09 41	0.14 4	0.19 90	0.12 169	0.14 16	0.12 24	0.25 86	0.17 46	0.13 51	0.16 83	0.08 3	0.09 18	0.19 88	0.11 11	0.05 9	0.05 30	0.06 25	0.05 43	0.05 4	0.04 1

IGEV	0.11 17	0.06 1	0.17 32	0.15 4	0.11 113	0.16 48	0.13 43	0.21 36	0.16 28	0.11 22	0.15 73	0.09 18	0.07 2	0.14 9	0.11 11	0.06 25	0.05 30	0.06 25	0.05 43	0.05 4	0.05 22

111111	0.11 17	0.07 2	0.17 32	0.19 90	0.11 113	0.13 13	0.11 17	0.22 46	0.15 23	0.11 22	0.12 30	0.12 57	0.08 7	0.18 65	0.11 11	0.07 70	0.05 30	0.06 25	0.04 1	0.08 173	0.06 77

LG-Stereo_L2	0.10 2	0.08 10	0.19 43	0.16 8	0.09 29	0.12 8	0.13 43	0.18 15	0.13 13	0.09 5	0.07 3	0.08 3	0.08 7	0.16 33	0.10 1	0.06 25	0.05 30	0.06 25	0.04 1	0.05 4	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 2	0.08 10	0.19 43	0.16 8	0.09 29	0.12 8	0.13 43	0.17 9	0.11 4	0.08 1	0.07 3	0.08 3	0.07 2	0.17 47	0.10 1	0.06 25	0.05 30	0.06 25	0.04 1	0.05 4	0.04 1

MLG-Stereo_test3	0.10 2	0.08 10	0.16 25	0.17 20	0.08 9	0.16 48	0.12 24	0.17 9	0.12 8	0.10 11	0.07 3	0.10 35	0.08 7	0.14 9	0.11 11	0.07 70	0.05 30	0.06 25	0.04 1	0.06 44	0.06 77

MLG-Stereo_test2	0.10 2	0.08 10	0.15 10	0.17 20	0.09 29	0.15 24	0.11 17	0.16 4	0.10 2	0.09 5	0.07 3	0.10 35	0.06 1	0.15 16	0.11 11	0.07 70	0.05 30	0.06 25	0.04 1	0.06 44	0.05 22

MLG-Stereo_test1	0.10 2	0.08 10	0.15 10	0.18 51	0.09 29	0.15 24	0.11 17	0.16 4	0.10 2	0.08 1	0.06 1	0.10 35	0.07 2	0.17 47	0.11 11	0.06 25	0.05 30	0.06 25	0.04 1	0.05 4	0.05 22

MLG-Stereo	0.10 2	0.08 10	0.15 10	0.18 51	0.07 1	0.15 24	0.11 17	0.17 9	0.11 4	0.08 1	0.06 1	0.10 35	0.08 7	0.18 65	0.11 11	0.06 25	0.05 30	0.06 25	0.04 1	0.05 4	0.05 22

LG-G_1	0.11 17	0.08 10	0.18 38	0.18 51	0.07 1	0.21 173	0.09 3	0.19 19	0.11 4	0.10 11	0.09 11	0.11 49	0.10 43	0.19 88	0.10 1	0.07 70	0.05 30	0.06 25	0.04 1	0.06 44	0.06 77

LG-G	0.11 17	0.08 10	0.18 38	0.18 51	0.07 1	0.21 173	0.09 3	0.19 19	0.11 4	0.10 11	0.09 11	0.11 49	0.10 43	0.19 88	0.10 1	0.07 70	0.05 30	0.06 25	0.04 1	0.06 44	0.06 77

G2L-Stereo_test	0.24 312	0.16 346	0.38 246	0.19 90	0.13 243	0.27 288	0.24 391	0.49 373	0.38 328	0.37 392	0.37 306	0.40 391	0.24 301	0.52 369	0.28 370	0.08 197	0.06 150	0.06 25	0.06 85	0.09 239	0.08 220

LGtest1	0.10 2	0.08 10	0.17 32	0.17 20	0.08 9	0.13 13	0.09 3	0.16 4	0.12 8	0.09 5	0.07 3	0.09 18	0.09 18	0.15 16	0.11 11	0.08 197	0.05 30	0.06 25	0.05 43	0.06 44	0.06 77

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 53	0.09 41	0.24 82	0.20 150	0.10 70	0.15 24	0.14 63	0.22 46	0.16 28	0.12 38	0.19 112	0.15 107	0.11 68	0.13 5	0.17 200	0.07 70	0.05 30	0.06 25	0.06 85	0.07 111	0.06 77

SGD-Stereo	0.11 17	0.08 10	0.17 32	0.17 20	0.07 1	0.17 67	0.13 43	0.18 15	0.16 28	0.11 22	0.13 43	0.11 49	0.12 91	0.18 65	0.11 11	0.08 197	0.04 2	0.06 25	0.05 43	0.06 44	0.04 1

GREAT-IGEV	0.12 42	0.09 41	0.25 94	0.16 8	0.11 113	0.14 16	0.16 117	0.17 9	0.17 46	0.10 11	0.15 73	0.09 18	0.09 18	0.18 65	0.10 1	0.06 25	0.07 268	0.06 25	0.05 43	0.07 111	0.10 334

Reg-Stereo(zero)	0.16 120	0.07 2	0.36 215	0.19 90	0.10 70	0.19 115	0.14 63	0.28 126	0.24 153	0.22 163	0.20 128	0.24 219	0.18 224	0.21 123	0.18 221	0.07 70	0.05 30	0.06 25	0.06 85	0.06 44	0.06 77

SCV_C0	0.14 78	0.11 141	0.25 94	0.19 90	0.12 169	0.15 24	0.16 117	0.30 156	0.22 120	0.13 51	0.15 73	0.13 68	0.09 18	0.24 159	0.10 1	0.06 25	0.05 30	0.06 25	0.06 85	0.09 239	0.06 77

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 53	0.14 288	0.19 43	0.26 422	0.09 29	0.15 24	0.13 43	0.22 46	0.18 56	0.12 38	0.11 20	0.10 35	0.13 122	0.21 123	0.12 48	0.07 70	0.05 30	0.06 25	0.05 43	0.07 111	0.05 22

FoundationStereo	0.09 1	0.07 2	0.16 25	0.16 8	0.08 9	0.12 8	0.13 43	0.11 1	0.12 8	0.09 5	0.07 3	0.10 35	0.09 18	0.11 1	0.10 1	0.07 70	0.05 30	0.06 25	0.04 1	0.05 4	0.05 22

StereoAnything_RVC	0.13 53	0.37 511	0.36 215	0.14 1	0.07 1	0.11 4	0.12 24	0.17 9	0.12 8	0.08 1	0.07 3	0.07 1	0.10 43	0.20 104	0.10 1	0.09 276	0.05 30	0.06 25	0.04 1	0.24 507	0.05 22

AIO_rvc	0.12 42	0.11 141	0.22 68	0.19 90	0.10 70	0.15 24	0.17 153	0.20 29	0.16 28	0.11 22	0.13 43	0.13 68	0.08 7	0.22 139	0.11 11	0.06 25	0.05 30	0.06 25	0.05 43	0.06 44	0.07 154

HUF	0.15 106	0.11 141	0.38 246	0.17 20	0.11 113	0.16 48	0.17 153	0.22 46	0.20 91	0.11 22	0.13 43	0.14 91	0.11 68	0.18 65	0.12 48	0.07 70	0.20 519	0.06 25	0.05 43	0.07 111	0.14 429

AIO_test	0.12 42	0.09 41	0.20 52	0.19 90	0.11 113	0.15 24	0.17 153	0.19 19	0.16 28	0.11 22	0.13 43	0.14 91	0.09 18	0.20 104	0.12 48	0.07 70	0.05 30	0.06 25	0.05 43	0.06 44	0.05 22

castereo	0.14 78	0.10 79	0.19 43	0.18 51	0.10 70	0.20 146	0.19 240	0.30 156	0.27 185	0.13 51	0.18 104	0.16 124	0.16 173	0.15 16	0.13 88	0.07 70	0.05 30	0.06 25	0.06 85	0.06 44	0.05 22

GIP-stereo	0.12 42	0.09 41	0.20 52	0.19 90	0.11 113	0.16 48	0.14 63	0.29 137	0.18 56	0.11 22	0.16 83	0.13 68	0.09 18	0.15 16	0.12 48	0.07 70	0.05 30	0.06 25	0.05 43	0.06 44	0.05 22

DEFOM-Stereo	0.11 17	0.08 10	0.17 32	0.17 20	0.09 29	0.22 201	0.14 63	0.14 3	0.16 28	0.11 22	0.10 14	0.09 18	0.08 7	0.21 123	0.11 11	0.06 25	0.05 30	0.06 25	0.04 1	0.05 4	0.05 22

dual_stereo	0.10 2	0.07 2	0.14 4	0.17 20	0.08 9	0.09 1	0.13 43	0.24 79	0.13 13	0.10 11	0.09 11	0.09 18	0.08 7	0.18 65	0.12 48	0.07 70	0.06 150	0.06 25	0.04 1	0.05 4	0.05 22

WCG-NET	0.14 78	0.09 41	0.23 74	0.18 51	0.08 9	0.18 89	0.17 153	0.21 36	0.28 200	0.18 137	0.21 140	0.15 107	0.12 91	0.18 65	0.12 48	0.06 25	0.05 30	0.06 25	0.05 43	0.06 44	0.05 22

IGEV-Stereo++	0.11 17	0.08 10	0.15 10	0.19 90	0.11 113	0.14 16	0.10 9	0.22 46	0.18 56	0.10 11	0.13 43	0.10 35	0.11 68	0.14 9	0.11 11	0.06 25	0.05 30	0.06 25	0.05 43	0.06 44	0.05 22

Pointernet	0.13 53	0.07 2	0.27 111	0.19 90	0.11 113	0.20 146	0.12 24	0.31 167	0.24 153	0.15 86	0.15 73	0.13 68	0.11 68	0.17 47	0.13 88	0.08 197	0.05 30	0.06 25	0.05 43	0.06 44	0.05 22

IGEV-Stereo+	0.12 42	0.08 10	0.17 32	0.18 51	0.13 243	0.09 1	0.11 17	0.16 4	0.15 23	0.10 11	0.08 10	0.10 35	0.10 43	0.21 123	0.11 11	0.07 70	0.05 30	0.06 25	0.05 43	0.16 445	0.24 519

WCG-NET（raft）	0.14 78	0.09 41	0.23 74	0.17 20	0.08 9	0.19 115	0.16 117	0.23 65	0.26 175	0.18 137	0.19 112	0.20 164	0.12 91	0.21 123	0.12 48	0.06 25	0.06 150	0.06 25	0.05 43	0.06 44	0.05 22

test_for_model	0.29 395	0.89 556	0.34 185	0.69 549	0.49 540	0.20 146	0.16 117	0.30 156	0.23 138	0.28 222	0.15 73	0.13 68	0.11 68	0.17 47	0.13 88	0.29 531	0.10 411	0.06 25	0.04 1	0.86 560	0.18 476

trnet	0.13 53	0.08 10	0.21 59	0.15 4	0.07 1	0.21 173	0.12 24	0.24 79	0.24 153	0.16 108	0.21 140	0.15 107	0.13 122	0.18 65	0.13 88	0.08 197	0.05 30	0.06 25	0.04 1	0.06 44	0.05 22

MoCha-V2	0.13 53	0.08 10	0.26 102	0.23 300	0.09 29	0.16 48	0.15 87	0.26 95	0.16 28	0.15 86	0.15 73	0.13 68	0.14 142	0.20 104	0.11 11	0.06 25	0.07 268	0.06 25	0.06 85	0.06 44	0.05 22

Any-RAFT	0.17 138	0.08 10	0.31 153	0.19 90	0.10 70	0.29 328	0.16 117	0.42 306	0.30 231	0.24 183	0.27 192	0.27 257	0.16 173	0.21 123	0.12 48	0.08 197	0.05 30	0.06 25	0.05 43	0.07 111	0.06 77

LoS_RVC	0.13 53	0.10 79	0.19 43	0.18 51	0.16 367	0.20 146	0.18 196	0.20 29	0.17 46	0.13 51	0.19 112	0.12 57	0.15 157	0.17 47	0.13 88	0.06 25	0.05 30	0.06 25	0.04 1	0.05 4	0.12 392

CAS	0.15 106	0.07 2	0.21 59	0.41 527	0.16 367	0.20 146	0.18 196	0.22 46	0.19 69	0.15 86	0.19 112	0.11 49	0.09 18	0.14 9	0.13 88	0.29 531	0.04 2	0.06 25	0.04 1	0.06 44	0.14 429

LoS	0.14 78	0.08 10	0.27 111	0.16 8	0.09 29	0.22 201	0.14 63	0.26 95	0.26 175	0.15 86	0.18 104	0.18 141	0.13 122	0.22 139	0.14 122	0.08 197	0.06 150	0.06 25	0.04 1	0.06 44	0.06 77
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.14 78	0.08 10	0.19 43	0.17 20	0.22 471	0.18 89	0.16 117	0.23 65	0.19 69	0.14 74	0.17 94	0.14 91	0.10 43	0.18 65	0.12 48	0.07 70	0.05 30	0.06 25	0.04 1	0.08 173	0.18 476

CREStereo++_RVC	0.15 106	0.08 10	0.26 102	0.17 20	0.11 113	0.18 89	0.13 43	0.22 46	0.30 231	0.21 157	0.30 223	0.13 68	0.11 68	0.16 33	0.15 146	0.07 70	0.04 2	0.06 25	0.15 471	0.06 44	0.05 22
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
TANstereo	0.15 106	0.09 41	0.28 122	0.16 8	0.08 9	0.25 258	0.14 63	0.23 65	0.28 200	0.24 183	0.30 223	0.16 124	0.12 91	0.17 47	0.13 88	0.08 197	0.07 268	0.06 25	0.05 43	0.06 44	0.07 154

XX-TBD	0.15 106	0.18 379	0.28 122	0.22 253	0.10 70	0.22 201	0.15 87	0.22 46	0.27 185	0.22 163	0.26 185	0.14 91	0.12 91	0.16 33	0.13 88	0.08 197	0.05 30	0.06 25	0.04 1	0.07 111	0.06 77

CREStereo	0.13 53	0.08 10	0.21 59	0.14 1	0.08 9	0.22 201	0.15 87	0.25 86	0.24 153	0.16 108	0.21 140	0.14 91	0.13 122	0.18 65	0.13 88	0.09 276	0.05 30	0.06 25	0.04 1	0.07 111	0.06 77
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	0.15 106	0.08 10	0.23 74	0.15 4	0.09 29	0.23 222	0.16 117	0.25 86	0.23 138	0.17 120	0.21 140	0.16 124	0.14 142	0.22 139	0.13 88	0.29 531	0.05 30	0.06 25	0.04 1	0.07 111	0.06 77

MLCV	0.22 265	0.16 346	0.44 322	0.21 194	0.08 9	0.29 328	0.19 240	0.38 257	0.37 314	0.38 407	0.44 391	0.31 309	0.21 255	0.41 328	0.24 338	0.07 70	0.05 30	0.06 25	0.05 43	0.07 111	0.06 77

iResNet_ROB	0.25 340	0.19 395	0.40 269	0.20 150	0.12 169	0.30 345	0.16 117	0.55 445	0.53 468	0.38 407	0.43 380	0.37 357	0.26 331	0.38 317	0.22 308	0.08 197	0.06 150	0.06 25	0.04 1	0.09 239	0.09 278

pmcnn	0.50 505	0.20 407	0.78 472	0.24 351	0.26 504	0.39 435	0.30 458	0.51 400	0.50 453	0.54 504	1.23 543	2.52 568	0.37 446	0.77 488	0.95 529	0.08 197	0.06 150	0.06 25	0.05 43	0.10 304	0.08 220

zero-FE	0.16 120	0.08 10	0.81 483	0.19 90	0.18 409	0.12 8	0.15 87	0.19 19	0.19 69	0.10 11	0.10 14	0.13 68	0.12 91	0.21 123	0.19 250	0.08 197	0.05 30	0.07 80	0.05 43	0.19 483	0.06 77

water-stereo	0.13 53	0.08 10	0.20 52	0.19 90	0.10 70	0.17 67	0.14 63	0.25 86	0.19 69	0.17 120	0.23 154	0.15 107	0.15 157	0.12 2	0.13 88	0.07 70	0.06 150	0.07 80	0.06 85	0.06 44	0.05 22

depthmonostereo	0.14 78	0.09 41	0.19 43	0.19 90	0.08 9	0.20 146	0.15 87	0.27 107	0.23 138	0.16 108	0.18 104	0.14 91	0.17 199	0.19 88	0.13 88	0.07 70	0.06 150	0.07 80	0.05 43	0.05 4	0.05 22

G2L-ROB	0.23 282	0.15 321	0.41 292	0.19 90	0.12 169	0.27 288	0.21 318	0.47 353	0.33 264	0.34 352	0.31 237	0.41 398	0.22 268	0.49 354	0.26 361	0.09 276	0.06 150	0.07 80	0.06 85	0.09 239	0.10 334

coex_refinement	0.26 356	0.16 346	0.36 215	0.23 300	0.15 335	0.31 361	0.20 287	0.49 373	0.42 371	0.35 369	0.42 367	0.45 426	0.27 350	0.55 384	0.33 409	0.10 325	0.06 150	0.07 80	0.07 141	0.10 304	0.10 334

MM-Stereo_test2	0.15 106	0.10 79	0.44 322	0.23 300	0.11 113	0.21 173	0.21 318	0.27 107	0.22 120	0.15 86	0.16 83	0.13 68	0.11 68	0.20 104	0.13 88	0.06 25	0.05 30	0.07 80	0.06 85	0.09 239	0.05 22

HART	0.15 106	0.11 141	0.30 139	0.21 194	0.09 29	0.17 67	0.16 117	0.30 156	0.19 69	0.15 86	0.25 175	0.17 131	0.09 18	0.21 123	0.12 48	0.06 25	0.07 268	0.07 80	0.05 43	0.08 173	0.06 77

SCV	0.14 78	0.14 288	0.24 82	0.21 194	0.11 113	0.15 24	0.16 117	0.31 167	0.18 56	0.11 22	0.15 73	0.13 68	0.10 43	0.23 148	0.11 11	0.07 70	0.05 30	0.07 80	0.06 85	0.09 239	0.06 77

castereo++	0.13 53	0.10 79	0.18 38	0.18 51	0.10 70	0.27 288	0.13 43	0.23 65	0.23 138	0.11 22	0.13 43	0.16 124	0.10 43	0.18 65	0.10 1	0.07 70	0.05 30	0.07 80	0.06 85	0.05 4	0.04 1

fffft	0.13 53	0.09 41	0.24 82	0.19 90	0.10 70	0.17 67	0.19 240	0.22 46	0.16 28	0.14 74	0.11 20	0.13 68	0.10 43	0.24 159	0.18 221	0.06 25	0.05 30	0.07 80	0.06 85	0.07 111	0.06 77
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.13 53	0.10 79	0.22 68	0.19 90	0.10 70	0.19 115	0.17 153	0.19 19	0.19 69	0.15 86	0.13 43	0.12 57	0.11 68	0.24 159	0.16 170	0.06 25	0.05 30	0.07 80	0.06 85	0.06 44	0.06 77

999	0.14 78	0.08 10	0.24 82	0.19 90	0.11 113	0.20 146	0.17 153	0.24 79	0.18 56	0.13 51	0.16 83	0.14 91	0.11 68	0.36 309	0.15 146	0.07 70	0.05 30	0.07 80	0.06 85	0.06 44	0.07 154

PAM	0.23 282	0.10 79	0.63 436	0.22 253	0.15 335	0.34 394	0.21 318	0.37 251	0.22 120	0.31 297	0.27 192	0.55 475	0.26 331	0.26 206	0.17 200	0.08 197	0.06 150	0.07 80	0.09 302	0.07 111	0.09 278

UGAM-zero	0.23 282	0.10 79	0.54 396	0.19 90	0.13 243	0.21 173	0.14 63	0.44 324	0.22 120	0.28 222	0.28 197	0.51 458	0.33 420	0.65 443	0.14 122	0.07 70	0.06 150	0.07 80	0.08 216	0.06 44	0.07 154

model_zeroshot	0.17 138	0.11 141	0.39 261	0.20 150	0.12 169	0.24 244	0.15 87	0.34 199	0.22 120	0.30 280	0.20 128	0.22 187	0.12 91	0.24 159	0.14 122	0.08 197	0.07 268	0.07 80	0.07 141	0.07 111	0.07 154

GCAP-BAT	0.16 120	0.11 141	0.36 215	0.18 51	0.13 243	0.21 173	0.16 117	0.23 65	0.18 56	0.26 203	0.28 197	0.20 164	0.11 68	0.24 159	0.17 200	0.07 70	0.06 150	0.07 80	0.06 85	0.05 4	0.06 77

Occ-G	0.13 53	0.08 10	0.21 59	0.17 20	0.10 70	0.15 24	0.19 240	0.22 46	0.19 69	0.13 51	0.19 112	0.21 175	0.11 68	0.17 47	0.14 122	0.07 70	0.06 150	0.07 80	0.06 85	0.07 111	0.06 77

AIO-Stereo	0.13 53	0.10 79	0.22 68	0.20 150	0.09 29	0.16 48	0.15 87	0.27 107	0.16 28	0.13 51	0.15 73	0.13 68	0.08 7	0.18 65	0.11 11	0.06 25	0.05 30	0.07 80	0.07 141	0.06 44	0.06 77

RSM++	0.12 42	0.09 41	0.19 43	0.20 150	0.09 29	0.17 67	0.15 87	0.21 36	0.19 69	0.12 38	0.12 30	0.14 91	0.09 18	0.20 104	0.12 48	0.06 25	0.05 30	0.07 80	0.07 141	0.07 111	0.05 22

RSM	0.12 42	0.09 41	0.20 52	0.20 150	0.09 29	0.16 48	0.15 87	0.23 65	0.18 56	0.13 51	0.13 43	0.15 107	0.09 18	0.21 123	0.12 48	0.06 25	0.05 30	0.07 80	0.07 141	0.06 44	0.05 22

RAFT-Stereo-weight	0.15 106	0.09 41	0.26 102	0.20 150	0.10 70	0.19 115	0.17 153	0.36 241	0.29 219	0.24 183	0.20 128	0.19 155	0.10 43	0.18 65	0.15 146	0.07 70	0.05 30	0.07 80	0.05 43	0.06 44	0.05 22

gcap-zeroshot	0.17 138	0.11 141	0.36 215	0.20 150	0.12 169	0.26 278	0.16 117	0.30 156	0.22 120	0.26 203	0.20 128	0.30 298	0.14 142	0.20 104	0.13 88	0.07 70	0.06 150	0.07 80	0.07 141	0.06 44	0.06 77

testlalala2	0.18 162	0.10 79	0.50 374	0.36 514	0.25 499	0.23 222	0.14 63	0.34 199	0.24 153	0.25 191	0.25 175	0.21 175	0.12 91	0.16 33	0.16 170	0.07 70	0.06 150	0.07 80	0.07 141	0.06 44	0.06 77

MGS-Stereo	0.14 78	0.11 141	0.32 159	0.19 90	0.11 113	0.18 89	0.17 153	0.20 29	0.22 120	0.14 74	0.24 167	0.15 107	0.10 43	0.18 65	0.12 48	0.07 70	0.06 150	0.07 80	0.06 85	0.10 304	0.06 77

IGEV++	0.13 53	0.10 79	0.23 74	0.21 194	0.10 70	0.15 24	0.15 87	0.29 137	0.16 28	0.12 38	0.15 73	0.12 57	0.12 91	0.17 47	0.14 122	0.07 70	0.06 150	0.07 80	0.05 43	0.07 111	0.07 154

qqq1	0.24 312	0.12 183	0.40 269	0.19 90	0.10 70	0.27 288	0.19 240	0.51 400	0.45 404	0.34 352	0.41 351	0.31 309	0.26 331	0.58 406	0.16 170	0.10 325	0.07 268	0.07 80	0.06 85	0.08 173	0.07 154

fff1	0.24 312	0.12 183	0.40 269	0.19 90	0.10 70	0.27 288	0.19 240	0.51 400	0.45 404	0.34 352	0.41 351	0.31 309	0.26 331	0.58 406	0.16 170	0.10 325	0.07 268	0.07 80	0.06 85	0.08 173	0.07 154

11t1	0.18 162	0.10 79	0.30 139	0.20 150	0.11 113	0.27 288	0.17 153	0.35 223	0.23 138	0.25 191	0.23 154	0.23 207	0.23 283	0.25 190	0.18 221	0.09 276	0.07 268	0.07 80	0.06 85	0.09 239	0.09 278

MSKI-zero shot	0.17 138	0.09 41	0.43 313	0.20 150	0.11 113	0.21 173	0.15 87	0.32 177	0.21 107	0.23 169	0.24 167	0.23 207	0.10 43	0.31 276	0.13 88	0.07 70	0.06 150	0.07 80	0.06 85	0.06 44	0.06 77

UniTT-Stereo	0.14 78	0.10 79	0.30 139	0.21 194	0.13 243	0.17 67	0.13 43	0.19 19	0.18 56	0.15 86	0.20 128	0.10 35	0.11 68	0.18 65	0.16 170	0.08 197	0.06 150	0.07 80	0.06 85	0.08 173	0.06 77

DLNR_Zeroshot_test	10.44 584	12.10 591	19.93 591	106.08 600	23.66 597	0.14 16	0.13 43	3.22 578	0.17 46	0.16 108	0.23 154	0.16 124	0.10 43	0.31 276	0.15 146	2.36 579	0.06 150	0.07 80	0.07 141	39.70 598	0.06 77

testlalala	0.15 106	0.10 79	0.36 215	0.19 90	0.12 169	0.23 222	0.16 117	0.26 95	0.19 69	0.24 183	0.19 112	0.14 91	0.11 68	0.16 33	0.13 88	0.07 70	0.05 30	0.07 80	0.06 85	0.05 4	0.05 22

testlalala_base	0.20 215	0.13 245	0.35 195	0.25 388	0.15 335	0.25 258	0.16 117	0.34 199	0.17 46	0.19 142	0.26 185	0.17 131	0.14 142	0.18 65	0.16 170	0.39 543	0.09 386	0.07 80	0.05 43	0.45 538	0.08 220

AEACV	0.13 53	0.09 41	0.23 74	0.18 51	0.19 430	0.19 115	0.16 117	0.23 65	0.14 18	0.13 51	0.17 94	0.13 68	0.16 173	0.16 33	0.12 48	0.07 70	0.05 30	0.07 80	0.08 216	0.07 111	0.06 77

GCAP-Stereo	0.14 78	0.14 288	0.33 175	0.20 150	0.09 29	0.21 173	0.10 9	0.26 95	0.20 91	0.18 137	0.19 112	0.15 107	0.13 122	0.17 47	0.13 88	0.07 70	0.06 150	0.07 80	0.05 43	0.06 44	0.06 77

RAFT-Test	0.17 138	0.10 79	0.38 246	0.19 90	0.12 169	0.25 258	0.17 153	0.33 191	0.23 138	0.23 169	0.29 210	0.27 257	0.14 142	0.20 104	0.14 122	0.07 70	0.06 150	0.07 80	0.07 141	0.06 44	0.06 77

HH	0.18 162	0.12 183	0.55 402	0.22 253	0.12 169	0.18 89	0.18 196	0.34 199	0.19 69	0.20 146	0.24 167	0.34 332	0.18 224	0.29 254	0.12 48	0.07 70	0.05 30	0.07 80	0.07 141	0.07 111	0.06 77

HanStereo	0.18 162	0.12 183	0.55 402	0.22 253	0.12 169	0.18 89	0.18 196	0.34 199	0.19 69	0.20 146	0.24 167	0.34 332	0.18 224	0.29 254	0.12 48	0.07 70	0.05 30	0.07 80	0.07 141	0.07 111	0.06 77

anonymousdsp2	0.17 138	0.10 79	0.28 122	0.20 150	0.11 113	0.25 258	0.17 153	0.41 292	0.31 243	0.23 169	0.23 154	0.22 187	0.15 157	0.25 190	0.15 146	0.07 70	0.05 30	0.07 80	0.05 43	0.08 173	0.07 154

CBFPSM	0.27 364	0.16 346	0.67 449	0.20 150	0.14 285	0.38 427	0.25 408	0.40 280	0.36 303	0.33 332	0.36 297	0.56 479	0.38 450	0.32 282	0.38 427	0.08 197	0.08 352	0.07 80	0.08 216	0.09 239	0.11 369

Selective-IGEV	0.12 42	0.09 41	0.22 68	0.19 90	0.10 70	0.15 24	0.14 63	0.27 107	0.15 23	0.13 51	0.14 70	0.13 68	0.08 7	0.21 123	0.12 48	0.06 25	0.05 30	0.07 80	0.06 85	0.06 44	0.05 22

EGLCR-Stereo	0.13 53	0.08 10	0.20 52	0.18 51	0.09 29	0.21 173	0.13 43	0.27 107	0.21 107	0.13 51	0.10 14	0.15 107	0.09 18	0.20 104	0.13 88	0.07 70	0.05 30	0.07 80	0.07 141	0.06 44	0.06 77

DCRE	0.20 215	0.13 245	0.40 269	0.21 194	0.15 335	0.20 146	0.19 240	0.30 156	0.27 185	0.22 163	0.80 516	0.23 207	0.16 173	0.23 148	0.15 146	0.07 70	0.07 268	0.07 80	0.08 216	0.07 111	0.06 77

Selective-RAFT	0.17 138	0.12 183	0.30 139	0.24 351	0.10 70	0.29 328	0.15 87	0.32 177	0.31 243	0.17 120	0.17 94	0.21 175	0.18 224	0.28 238	0.17 200	0.07 70	0.06 150	0.07 80	0.07 141	0.08 173	0.06 77

ProNet	0.14 78	0.12 183	0.25 94	0.19 90	0.11 113	0.19 115	0.19 240	0.27 107	0.20 91	0.14 74	0.13 43	0.13 68	0.12 91	0.24 159	0.12 48	0.06 25	0.05 30	0.07 80	0.06 85	0.07 111	0.07 154

MC-Stereo	0.14 78	0.09 41	0.25 94	0.21 194	0.09 29	0.18 89	0.16 117	0.23 65	0.19 69	0.18 137	0.23 154	0.16 124	0.13 122	0.22 139	0.13 88	0.07 70	0.05 30	0.07 80	0.07 141	0.06 44	0.05 22

RCA-Stereo	0.16 120	0.09 41	0.25 94	0.20 150	0.10 70	0.19 115	0.17 153	0.36 241	0.35 290	0.20 146	0.25 175	0.17 131	0.17 199	0.18 65	0.14 122	0.07 70	0.05 30	0.07 80	0.06 85	0.06 44	0.05 22

DCANet-4	0.19 200	0.10 79	0.52 389	0.19 90	0.09 29	0.19 115	0.18 196	0.36 241	0.39 338	0.29 249	0.30 223	0.17 131	0.22 268	0.20 104	0.18 221	0.07 70	0.05 30	0.07 80	0.05 43	0.05 4	0.07 154

fff	0.19 200	0.13 245	0.40 269	0.18 51	0.09 29	0.19 115	0.18 196	0.35 223	0.43 378	0.29 249	0.30 223	0.18 141	0.28 366	0.20 104	0.18 221	0.07 70	0.05 30	0.07 80	0.05 43	0.05 4	0.07 154

ADStereo(finetuned)	0.19 200	0.13 245	0.49 363	0.19 90	0.09 29	0.19 115	0.18 196	0.34 199	0.39 338	0.29 249	0.31 237	0.18 141	0.31 410	0.21 123	0.19 250	0.07 70	0.05 30	0.07 80	0.05 43	0.06 44	0.07 154

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 404	0.20 407	0.70 461	0.21 194	0.17 388	0.46 469	0.27 426	0.50 383	0.49 445	0.42 451	0.55 458	0.43 411	0.30 394	0.46 343	0.38 427	0.09 276	0.06 150	0.07 80	0.06 85	0.11 353	0.10 334

CIPLG	0.21 235	0.21 421	0.55 402	0.23 300	0.15 335	0.25 258	0.20 287	0.35 223	0.29 219	0.31 297	0.33 267	0.22 187	0.15 157	0.26 206	0.20 265	0.08 197	0.07 268	0.07 80	0.07 141	0.08 173	0.08 220

iRaft-Stereo_20w	0.19 200	0.10 79	0.46 341	0.19 90	0.13 243	0.25 258	0.19 240	0.52 417	0.19 69	0.29 249	0.21 140	0.22 187	0.20 248	0.28 238	0.18 221	0.07 70	0.06 150	0.07 80	0.08 216	0.08 173	0.08 220

IPLGR_C	0.21 235	0.22 434	0.60 422	0.23 300	0.15 335	0.24 244	0.20 287	0.35 223	0.29 219	0.31 297	0.32 246	0.22 187	0.15 157	0.25 190	0.20 265	0.08 197	0.07 268	0.07 80	0.07 141	0.08 173	0.08 220

ACRE	0.21 235	0.20 407	0.62 433	0.23 300	0.15 335	0.24 244	0.20 287	0.35 223	0.28 200	0.31 297	0.32 246	0.22 187	0.15 157	0.25 190	0.20 265	0.08 197	0.07 268	0.07 80	0.07 141	0.08 173	0.08 220

GwcNet-ADL	0.22 265	0.14 288	0.58 414	0.24 351	0.13 243	0.22 201	0.23 369	0.49 373	0.40 354	0.27 212	0.29 210	0.30 298	0.20 248	0.26 206	0.23 327	0.09 276	0.07 268	0.07 80	0.07 141	0.09 239	0.09 278

GANet-ADL	0.21 235	0.12 183	0.45 333	0.23 300	0.14 285	0.29 328	0.19 240	0.46 345	0.35 290	0.25 191	0.32 246	0.32 318	0.19 239	0.24 159	0.20 265	0.10 325	0.07 268	0.07 80	0.06 85	0.09 239	0.10 334

CroCo-Stereo	0.14 78	0.13 245	0.24 82	0.25 388	0.11 113	0.11 4	0.18 196	0.32 177	0.23 138	0.12 38	0.12 30	0.18 141	0.12 91	0.14 9	0.13 88	0.08 197	0.06 150	0.07 80	0.05 43	0.07 111	0.06 77
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
cross-raft	0.17 138	0.12 183	0.41 292	0.23 300	0.10 70	0.20 146	0.24 391	0.33 191	0.23 138	0.23 169	0.28 197	0.29 282	0.15 157	0.17 47	0.15 146	0.06 25	0.05 30	0.07 80	0.07 141	0.06 44	0.05 22

s12784h	0.17 138	0.09 41	0.26 102	0.18 51	0.07 1	0.32 370	0.19 240	0.37 251	0.32 252	0.23 169	0.25 175	0.18 141	0.17 199	0.25 190	0.16 170	0.07 70	0.05 30	0.07 80	0.05 43	0.06 44	0.05 22

raftrobust	0.16 120	0.13 245	0.29 132	0.22 253	0.15 335	0.19 115	0.13 43	0.32 177	0.26 175	0.26 203	0.20 128	0.19 155	0.17 199	0.21 123	0.15 146	0.08 197	0.06 150	0.07 80	0.06 85	0.06 44	0.07 154

RALCasStereoNet	0.18 162	0.15 321	0.33 175	0.21 194	0.14 285	0.21 173	0.18 196	0.31 167	0.25 166	0.21 157	0.29 210	0.22 187	0.15 157	0.27 225	0.17 200	0.08 197	0.10 411	0.07 80	0.06 85	0.09 239	0.09 278

DCANet	0.18 162	0.13 245	0.40 269	0.19 90	0.09 29	0.19 115	0.18 196	0.34 199	0.39 338	0.29 249	0.31 237	0.18 141	0.23 283	0.20 104	0.19 250	0.07 70	0.05 30	0.07 80	0.05 43	0.06 44	0.07 154

csc	0.19 200	0.13 245	0.40 269	0.18 51	0.09 29	0.19 115	0.18 196	0.35 223	0.43 378	0.29 249	0.30 223	0.18 141	0.28 366	0.20 104	0.18 221	0.07 70	0.05 30	0.07 80	0.05 43	0.05 4	0.07 154

cscssc	0.19 200	0.13 245	0.40 269	0.18 51	0.09 29	0.19 115	0.18 196	0.35 223	0.43 378	0.29 249	0.30 223	0.18 141	0.28 366	0.20 104	0.18 221	0.07 70	0.05 30	0.07 80	0.05 43	0.05 4	0.07 154

111	0.20 215	0.17 365	0.40 269	0.18 51	0.09 29	0.24 244	0.17 153	0.41 292	0.45 404	0.23 169	0.29 210	0.29 282	0.21 255	0.24 159	0.18 221	0.07 70	0.05 30	0.07 80	0.06 85	0.07 111	0.08 220

test_xeample3	0.16 120	0.11 141	0.56 406	0.19 90	0.12 169	0.20 146	0.18 196	0.35 223	0.20 91	0.16 108	0.12 30	0.13 68	0.12 91	0.24 159	0.15 146	0.07 70	0.06 150	0.07 80	0.08 216	0.07 111	0.07 154

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 138	0.14 288	0.32 159	0.20 150	0.09 29	0.19 115	0.17 153	0.32 177	0.30 231	0.25 191	0.33 267	0.20 164	0.17 199	0.19 88	0.15 146	0.06 25	0.05 30	0.07 80	0.07 141	0.07 111	0.05 22

EAI-Stereo	0.21 235	0.10 79	0.33 175	0.21 194	0.12 169	0.30 345	0.46 521	0.46 345	0.20 91	0.25 191	0.50 430	0.17 131	0.16 173	0.24 159	0.23 327	0.07 70	0.06 150	0.07 80	0.10 344	0.06 44	0.07 154

CFNet-RSSM	0.17 138	0.10 79	0.40 269	0.20 150	0.11 113	0.20 146	0.15 87	0.36 241	0.30 231	0.23 169	0.21 140	0.26 248	0.15 157	0.20 104	0.13 88	0.07 70	0.05 30	0.07 80	0.07 141	0.06 44	0.05 22

Gwc-CoAtRS	0.17 138	0.10 79	0.37 227	0.20 150	0.12 169	0.19 115	0.15 87	0.32 177	0.28 200	0.23 169	0.23 154	0.27 257	0.15 157	0.20 104	0.13 88	0.07 70	0.05 30	0.07 80	0.07 141	0.06 44	0.06 77

R-Stereo Train	0.18 162	0.09 41	0.32 159	0.22 253	0.12 169	0.22 201	0.19 240	0.42 306	0.19 69	0.31 297	0.45 403	0.20 164	0.14 142	0.18 65	0.15 146	0.08 197	0.06 150	0.07 80	0.06 85	0.06 44	0.06 77

RAFT-Stereo	0.18 162	0.09 41	0.32 159	0.22 253	0.12 169	0.22 201	0.19 240	0.42 306	0.19 69	0.31 297	0.45 403	0.20 164	0.14 142	0.18 65	0.15 146	0.08 197	0.06 150	0.07 80	0.06 85	0.06 44	0.06 77
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RASNet	0.28 384	0.14 288	0.44 322	0.22 253	0.18 409	0.32 370	0.19 240	0.48 365	0.38 328	0.29 249	0.43 380	0.47 436	0.37 446	0.79 492	0.36 424	0.09 276	0.07 268	0.07 80	0.09 302	0.07 111	0.07 154

HSM-Net_RVC	0.27 364	0.11 141	0.42 302	0.19 90	0.11 113	0.34 394	0.20 287	0.62 504	0.43 378	0.40 432	0.43 380	0.50 454	0.26 331	0.76 482	0.22 308	0.08 197	0.07 268	0.07 80	0.07 141	0.08 173	0.08 220
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
AANet_RVC	0.31 411	0.22 434	0.50 374	0.23 300	0.14 285	0.30 345	0.24 391	0.47 353	0.54 472	0.38 407	0.60 477	0.43 411	0.29 381	0.87 508	0.40 442	0.11 364	0.07 268	0.07 80	0.07 141	0.09 239	0.09 278

HITNet	0.20 215	0.17 365	0.43 313	0.19 90	0.08 9	0.27 288	0.14 63	0.42 306	0.30 231	0.29 249	0.32 246	0.27 257	0.21 255	0.28 238	0.25 348	0.07 70	0.05 30	0.07 80	0.06 85	0.09 239	0.06 77
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
iResNetv2_ROB	0.27 364	0.26 463	0.72 465	0.23 300	0.13 243	0.29 328	0.18 196	0.52 417	0.49 445	0.37 392	0.45 403	0.39 377	0.25 322	0.34 295	0.20 265	0.08 197	0.06 150	0.07 80	0.05 43	0.12 390	0.09 278

iResNet	0.24 312	0.18 379	0.61 425	0.25 388	0.11 113	0.29 328	0.21 318	0.42 306	0.43 378	0.33 332	0.43 380	0.27 257	0.22 268	0.34 295	0.26 361	0.07 70	0.05 30	0.07 80	0.06 85	0.08 173	0.07 154

z-ln-s-r	0.32 420	0.21 421	0.82 487	0.23 300	0.14 285	0.30 345	0.26 420	0.43 318	0.50 453	0.32 320	0.60 477	0.39 377	0.29 381	0.73 468	0.66 506	0.08 197	0.06 150	0.08 159	0.07 141	0.10 304	0.08 220

S2M2_XL	0.10 2	0.09 41	0.21 59	0.14 1	0.10 70	0.09 1	0.09 3	0.11 1	0.09 1	0.10 11	0.11 20	0.09 18	0.09 18	0.12 2	0.11 11	0.09 276	0.07 268	0.08 159	0.07 141	0.08 173	0.06 77

xyz-stereo-finetune2	0.17 138	0.11 141	0.26 102	0.16 8	0.09 29	0.27 288	0.19 240	0.27 107	0.20 91	0.22 163	0.28 197	0.21 175	0.22 268	0.37 312	0.22 308	0.06 25	0.05 30	0.08 159	0.06 85	0.06 44	0.07 154

xyz-stereo-finetune	0.16 120	0.12 183	0.23 74	0.16 8	0.08 9	0.23 222	0.20 287	0.29 137	0.31 243	0.19 142	0.22 150	0.19 155	0.15 157	0.29 254	0.20 265	0.06 25	0.06 150	0.08 159	0.06 85	0.06 44	0.06 77

LG-Stereo	0.13 53	0.10 79	0.24 82	0.20 150	0.09 29	0.16 48	0.18 196	0.21 36	0.18 56	0.11 22	0.17 94	0.09 18	0.09 18	0.15 16	0.14 122	0.05 9	0.06 150	0.08 159	0.08 216	0.07 111	0.05 22

MM-Stereo_test3	0.17 138	0.12 183	0.29 132	0.23 300	0.14 285	0.19 115	0.22 344	0.39 269	0.36 303	0.16 108	0.24 167	0.17 131	0.12 91	0.19 88	0.14 122	0.07 70	0.07 268	0.08 159	0.06 85	0.09 239	0.06 77

MM-Stereo_test1	0.17 138	0.10 79	0.39 261	0.23 300	0.11 113	0.20 146	0.22 344	0.33 191	0.29 219	0.22 163	0.21 140	0.15 107	0.14 142	0.23 148	0.13 88	0.07 70	0.06 150	0.08 159	0.07 141	0.09 239	0.06 77

HI	0.20 215	0.13 245	0.33 175	0.18 51	0.15 335	0.17 67	0.16 117	0.34 199	0.21 107	0.37 392	0.39 333	0.36 351	0.24 301	0.29 254	0.21 288	0.06 25	0.05 30	0.08 159	0.09 302	0.09 239	0.07 154

CoSv	0.20 215	0.13 245	0.33 175	0.18 51	0.15 335	0.17 67	0.16 117	0.34 199	0.21 107	0.37 392	0.39 333	0.36 351	0.24 301	0.29 254	0.21 288	0.06 25	0.05 30	0.08 159	0.09 302	0.09 239	0.07 154

tt45	0.14 78	0.09 41	0.22 68	0.19 90	0.11 113	0.23 222	0.18 196	0.22 46	0.17 46	0.15 86	0.13 43	0.14 91	0.10 43	0.30 269	0.14 122	0.07 70	0.05 30	0.08 159	0.06 85	0.07 111	0.07 154

mms	0.13 53	0.11 141	0.19 43	0.19 90	0.12 169	0.16 48	0.17 153	0.20 29	0.17 46	0.13 51	0.17 94	0.14 91	0.09 18	0.24 159	0.14 122	0.06 25	0.05 30	0.08 159	0.06 85	0.07 111	0.07 154

ours_stereo	0.13 53	0.11 141	0.23 74	0.20 150	0.11 113	0.17 67	0.18 196	0.20 29	0.19 69	0.13 51	0.18 104	0.14 91	0.10 43	0.23 148	0.14 122	0.06 25	0.05 30	0.08 159	0.06 85	0.06 44	0.05 22

fffy	0.14 78	0.11 141	0.24 82	0.20 150	0.10 70	0.19 115	0.18 196	0.22 46	0.19 69	0.13 51	0.16 83	0.15 107	0.13 122	0.25 190	0.14 122	0.06 25	0.06 150	0.08 159	0.06 85	0.07 111	0.06 77

PAM_32	0.23 282	0.10 79	0.63 436	0.21 194	0.14 285	0.33 381	0.19 240	0.36 241	0.23 138	0.29 249	0.28 197	0.56 479	0.28 366	0.27 225	0.18 221	0.08 197	0.06 150	0.08 159	0.09 302	0.07 111	0.09 278

RAStereo	0.13 53	0.12 183	0.27 111	0.22 253	0.11 113	0.15 24	0.18 196	0.23 65	0.23 138	0.13 51	0.17 94	0.11 49	0.09 18	0.15 16	0.13 88	0.08 197	0.06 150	0.08 159	0.06 85	0.07 111	0.05 22

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 340	0.14 288	0.95 512	0.21 194	0.27 506	0.20 146	0.19 240	0.48 365	0.25 166	0.26 203	0.55 458	0.34 332	0.18 224	0.25 190	0.17 200	0.07 70	0.06 150	0.08 159	0.12 422	0.12 390	0.12 392

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 282	0.13 245	0.83 489	0.20 150	0.21 455	0.23 222	0.17 153	0.48 365	0.27 185	0.23 169	0.29 210	0.39 377	0.23 283	0.25 190	0.15 146	0.08 197	0.06 150	0.08 159	0.11 383	0.11 353	0.10 334

rvit_stereo_0080	0.15 106	0.13 245	0.25 94	0.19 90	0.13 243	0.15 24	0.20 287	0.28 126	0.24 153	0.15 86	0.17 94	0.19 155	0.13 122	0.19 88	0.15 146	0.11 364	0.08 352	0.08 159	0.08 216	0.10 304	0.07 154

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 215	0.72 547	0.70 461	0.17 20	0.08 9	0.15 24	0.15 87	0.18 15	0.16 28	0.13 51	0.12 30	0.09 18	0.08 7	0.16 33	0.13 88	0.35 538	0.04 2	0.08 159	0.07 141	0.11 353	0.23 514

test_sample2	0.21 235	0.10 79	0.28 122	0.19 90	0.11 113	0.27 288	0.21 318	0.43 318	0.29 219	0.26 203	0.31 237	0.30 298	0.24 301	0.45 340	0.18 221	0.09 276	0.07 268	0.08 159	0.07 141	0.09 239	0.09 278

test_sample1	0.20 215	0.10 79	0.28 122	0.19 90	0.12 169	0.28 307	0.19 240	0.41 292	0.25 166	0.26 203	0.31 237	0.29 282	0.26 331	0.44 337	0.21 288	0.09 276	0.07 268	0.08 159	0.07 141	0.09 239	0.09 278

MyStereo8	0.22 265	0.15 321	0.63 436	0.21 194	0.17 388	0.31 361	0.16 117	0.36 241	0.32 252	0.28 222	0.36 297	0.25 227	0.18 224	0.25 190	0.28 370	0.08 197	0.07 268	0.08 159	0.07 141	0.10 304	0.12 392

SMFormer	0.25 340	0.12 183	0.40 269	0.19 90	0.10 70	0.27 288	0.19 240	0.51 400	0.45 404	0.34 352	0.41 351	0.31 309	0.26 331	0.58 406	0.28 370	0.10 325	0.07 268	0.08 159	0.08 216	0.09 239	0.09 278

tta	0.24 312	0.12 183	0.40 269	0.19 90	0.10 70	0.27 288	0.19 240	0.51 400	0.45 404	0.34 352	0.41 351	0.31 309	0.26 331	0.58 406	0.28 370	0.10 325	0.07 268	0.08 159	0.08 216	0.08 173	0.07 154

CoDeX	0.23 282	0.12 183	0.46 341	0.21 194	0.14 285	0.29 328	0.21 318	0.53 428	0.41 364	0.29 249	0.35 287	0.29 282	0.22 268	0.48 349	0.19 250	0.09 276	0.06 150	0.08 159	0.07 141	0.08 173	0.07 154

ACVNet-DCA	0.18 162	0.14 288	0.38 246	0.23 300	0.11 113	0.31 361	0.19 240	0.41 292	0.27 185	0.17 120	0.19 112	0.13 68	0.18 224	0.28 238	0.11 11	0.08 197	0.05 30	0.08 159	0.06 85	0.09 239	0.09 278

1test111	0.19 200	0.14 288	0.38 246	0.23 300	0.11 113	0.31 361	0.19 240	0.41 292	0.27 185	0.17 120	0.19 112	0.13 68	0.18 224	0.34 295	0.22 308	0.08 197	0.05 30	0.08 159	0.06 85	0.09 239	0.09 278

cc1	0.18 162	0.14 288	0.38 246	0.23 300	0.11 113	0.31 361	0.19 240	0.35 223	0.47 426	0.17 120	0.19 112	0.13 68	0.18 224	0.28 238	0.11 11	0.08 197	0.05 30	0.08 159	0.06 85	0.08 173	0.08 220

ff7	0.14 78	0.12 183	0.27 111	0.19 90	0.12 169	0.21 173	0.18 196	0.27 107	0.20 91	0.15 86	0.13 43	0.12 57	0.12 91	0.24 159	0.12 48	0.07 70	0.05 30	0.08 159	0.07 141	0.07 111	0.07 154

IGEVStereo-DCA	0.14 78	0.11 141	0.27 111	0.19 90	0.12 169	0.20 146	0.18 196	0.27 107	0.20 91	0.15 86	0.12 30	0.14 91	0.12 91	0.28 238	0.14 122	0.07 70	0.06 150	0.08 159	0.07 141	0.07 111	0.07 154

ffff	0.14 78	0.12 183	0.27 111	0.19 90	0.12 169	0.21 173	0.18 196	0.27 107	0.20 91	0.15 86	0.13 43	0.12 57	0.12 91	0.24 159	0.12 48	0.07 70	0.05 30	0.08 159	0.07 141	0.07 111	0.07 154

rrr	0.17 138	0.11 141	0.57 409	0.19 90	0.12 169	0.20 146	0.18 196	0.35 223	0.22 120	0.15 86	0.12 30	0.14 91	0.12 91	0.28 238	0.14 122	0.07 70	0.06 150	0.08 159	0.07 141	0.07 111	0.07 154

11t	0.14 78	0.12 183	0.27 111	0.19 90	0.12 169	0.21 173	0.18 196	0.27 107	0.20 91	0.15 86	0.13 43	0.12 57	0.12 91	0.24 159	0.12 48	0.07 70	0.05 30	0.08 159	0.07 141	0.07 111	0.07 154

tt1	0.18 162	0.14 288	0.35 195	0.23 300	0.11 113	0.30 345	0.19 240	0.35 223	0.44 393	0.17 120	0.19 112	0.13 68	0.16 173	0.27 225	0.11 11	0.08 197	0.05 30	0.08 159	0.06 85	0.08 173	0.08 220

whm_eth	0.15 106	0.13 245	0.25 94	0.19 90	0.13 243	0.15 24	0.20 287	0.28 126	0.24 153	0.15 86	0.17 94	0.19 155	0.13 122	0.19 88	0.15 146	0.11 364	0.08 352	0.08 159	0.08 216	0.10 304	0.07 154

MaDis-Stereo	0.14 78	0.13 245	0.26 102	0.19 90	0.14 285	0.16 48	0.13 43	0.25 86	0.21 107	0.13 51	0.14 70	0.14 91	0.11 68	0.17 47	0.17 200	0.08 197	0.07 268	0.08 159	0.06 85	0.07 111	0.06 77

IGEV_Zeroshot_test	0.18 162	0.10 79	0.65 444	0.20 150	0.12 169	0.19 115	0.15 87	0.34 199	0.19 69	0.28 222	0.22 150	0.27 257	0.13 122	0.23 148	0.18 221	0.07 70	0.06 150	0.08 159	0.08 216	0.07 111	0.06 77

MIM_Stereo	0.18 162	0.12 183	0.38 246	0.20 150	0.11 113	0.17 67	0.14 63	0.35 223	0.25 166	0.27 212	0.35 287	0.23 207	0.13 122	0.27 225	0.16 170	0.06 25	0.07 268	0.08 159	0.08 216	0.08 173	0.06 77

anonymousdsp	0.14 78	0.12 183	0.27 111	0.19 90	0.12 169	0.21 173	0.18 196	0.28 126	0.20 91	0.15 86	0.13 43	0.12 57	0.12 91	0.24 159	0.12 48	0.07 70	0.05 30	0.08 159	0.07 141	0.08 173	0.07 154

iinet-f	0.30 404	0.18 379	1.03 523	0.20 150	0.15 335	0.44 461	0.22 344	0.45 334	0.37 314	0.35 369	0.44 391	0.41 398	0.34 429	0.34 295	0.40 442	0.10 325	0.09 386	0.08 159	0.08 216	0.13 405	0.11 369

CroCo-Stereo Lap2	0.15 106	0.15 321	0.28 122	0.25 388	0.18 409	0.11 4	0.19 240	0.28 126	0.21 107	0.13 51	0.16 83	0.15 107	0.12 91	0.17 47	0.14 122	0.07 70	0.07 268	0.08 159	0.06 85	0.08 173	0.07 154

ccc-4	0.14 78	0.12 183	0.27 111	0.19 90	0.12 169	0.21 173	0.18 196	0.27 107	0.20 91	0.15 86	0.13 43	0.12 57	0.12 91	0.24 159	0.12 48	0.07 70	0.05 30	0.08 159	0.07 141	0.07 111	0.07 154

x	0.19 200	0.11 141	0.29 132	0.20 150	0.11 113	0.26 278	0.18 196	0.41 292	0.29 219	0.25 191	0.29 210	0.28 272	0.24 301	0.26 206	0.23 327	0.09 276	0.07 268	0.08 159	0.07 141	0.09 239	0.08 220

IER	0.23 282	0.12 183	0.39 261	0.20 150	0.14 285	0.31 361	0.19 240	0.42 306	0.36 303	0.33 332	0.40 343	0.32 318	0.33 420	0.29 254	0.22 308	0.09 276	0.07 268	0.08 159	0.08 216	0.09 239	0.08 220

raft_robust	0.22 265	0.17 365	0.30 139	0.22 253	0.12 169	0.23 222	0.22 344	0.49 373	0.48 436	0.32 320	0.32 246	0.26 248	0.23 283	0.53 376	0.15 146	0.07 70	0.06 150	0.08 159	0.10 344	0.08 173	0.06 77

IGEV-Stereo	0.14 78	0.12 183	0.27 111	0.19 90	0.12 169	0.21 173	0.18 196	0.28 126	0.20 91	0.15 86	0.13 43	0.12 57	0.12 91	0.24 159	0.12 48	0.07 70	0.05 30	0.08 159	0.07 141	0.08 173	0.07 154
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	0.23 282	0.18 379	0.44 322	0.22 253	0.13 243	0.19 115	0.19 240	0.37 251	0.32 252	0.28 222	0.37 306	0.34 332	0.23 283	0.65 443	0.27 366	0.06 25	0.06 150	0.08 159	0.07 141	0.09 239	0.08 220

CSP-Net	0.27 364	0.15 321	0.30 139	0.21 194	0.14 285	0.44 461	0.24 391	0.50 383	0.40 354	0.41 441	0.43 380	0.42 407	0.26 331	0.66 448	0.28 370	0.12 402	0.08 352	0.08 159	0.08 216	0.10 304	0.09 278

IPLG	0.21 235	0.15 321	0.53 393	0.21 194	0.12 169	0.28 307	0.17 153	0.42 306	0.30 231	0.33 332	0.32 246	0.15 107	0.17 199	0.50 358	0.21 288	0.07 70	0.05 30	0.08 159	0.07 141	0.07 111	0.06 77

MIPNet	0.21 235	0.15 321	0.52 389	0.21 194	0.12 169	0.27 288	0.20 287	0.45 334	0.37 314	0.30 280	0.23 154	0.19 155	0.24 301	0.27 225	0.19 250	0.07 70	0.05 30	0.08 159	0.07 141	0.07 111	0.06 77

IPLGR	0.21 235	0.13 245	0.61 425	0.21 194	0.11 113	0.25 258	0.18 196	0.41 292	0.37 314	0.28 222	0.27 192	0.21 175	0.19 239	0.37 312	0.18 221	0.07 70	0.06 150	0.08 159	0.07 141	0.07 111	0.06 77

test-3	0.16 120	0.09 41	0.31 153	0.21 194	0.11 113	0.18 89	0.16 117	0.30 156	0.27 185	0.26 203	0.16 83	0.22 187	0.12 91	0.26 206	0.18 221	0.06 25	0.04 2	0.08 159	0.08 216	0.06 44	0.06 77

test_1	0.16 120	0.09 41	0.31 153	0.21 194	0.11 113	0.18 89	0.16 117	0.30 156	0.27 185	0.25 191	0.16 83	0.22 187	0.12 91	0.26 206	0.18 221	0.06 25	0.04 2	0.08 159	0.08 216	0.06 44	0.06 77

CrosDoStereo	0.31 411	0.10 79	0.49 363	0.18 51	0.12 169	0.22 201	1.11 570	0.34 199	0.37 314	0.38 407	0.61 484	0.28 272	0.46 487	0.61 421	0.57 486	0.07 70	0.06 150	0.08 159	0.08 216	0.07 111	0.07 154

STrans-v2	0.24 312	0.13 245	0.54 396	0.21 194	0.12 169	0.23 222	0.21 318	0.47 353	0.28 200	0.31 297	0.42 367	0.36 351	0.35 433	0.62 429	0.23 327	0.07 70	0.05 30	0.08 159	0.07 141	0.06 44	0.06 77

TransformOpticalFlow	0.24 312	0.13 245	0.56 406	0.23 300	0.11 113	0.21 173	0.19 240	0.40 280	0.32 252	0.30 280	0.43 380	0.36 351	0.31 410	0.61 421	0.20 265	0.07 70	0.05 30	0.08 159	0.07 141	0.06 44	0.07 154

ASMatch	0.23 282	0.11 141	0.51 385	0.24 351	0.14 285	0.19 115	0.17 153	0.31 167	0.28 200	0.28 222	0.68 499	0.27 257	0.26 331	0.50 358	0.22 308	0.07 70	0.06 150	0.08 159	0.07 141	0.06 44	0.11 369

DeepStereo_LL	0.31 411	0.10 79	0.49 363	0.18 51	0.12 169	0.22 201	1.11 570	0.34 199	0.37 314	0.38 407	0.61 484	0.28 272	0.46 487	0.61 421	0.57 486	0.07 70	0.06 150	0.08 159	0.08 216	0.07 111	0.07 154

DEmStereo	0.26 356	0.09 41	0.47 349	0.19 90	0.12 169	0.30 345	0.25 408	0.28 126	0.36 303	0.36 385	0.58 470	0.25 227	0.48 496	0.53 376	0.44 459	0.07 70	0.06 150	0.08 159	0.08 216	0.06 44	0.07 154

THIR-Stereo	0.29 395	0.12 183	0.41 292	0.19 90	0.11 113	0.28 307	0.72 548	0.32 177	0.35 290	0.37 392	0.65 493	0.34 332	0.50 499	0.57 399	0.45 462	0.07 70	0.06 150	0.08 159	0.09 302	0.07 111	0.07 154

DRaft	0.24 312	0.10 79	0.34 185	0.18 51	0.12 169	0.28 307	0.23 369	0.33 191	0.39 338	0.38 407	0.61 484	0.21 175	0.41 464	0.48 349	0.42 453	0.07 70	0.06 150	0.08 159	0.08 216	0.07 111	0.08 220

GrayStereo	0.25 340	0.09 41	0.32 159	0.26 422	0.13 243	0.23 222	0.47 525	0.34 199	0.30 231	0.39 422	0.47 420	0.30 298	0.79 535	0.29 254	0.16 170	0.07 70	0.06 150	0.08 159	0.09 302	0.07 111	0.13 408

RAFT-345	0.21 235	0.10 79	0.46 341	0.22 253	0.11 113	0.20 146	0.16 117	0.26 95	0.25 166	0.27 212	0.66 495	0.21 175	0.16 173	0.55 384	0.21 288	0.07 70	0.06 150	0.08 159	0.07 141	0.06 44	0.06 77

test-1	0.17 138	0.11 141	0.40 269	0.23 300	0.13 243	0.22 201	0.23 369	0.34 199	0.26 175	0.20 146	0.24 167	0.22 187	0.14 142	0.16 33	0.20 265	0.07 70	0.06 150	0.08 159	0.07 141	0.06 44	0.08 220

Prome-Stereo	0.21 235	0.10 79	0.30 139	0.24 351	0.12 169	0.23 222	0.23 369	0.36 241	0.25 166	0.33 332	0.59 472	0.24 219	0.28 366	0.29 254	0.16 170	0.07 70	0.05 30	0.08 159	0.07 141	0.08 173	0.20 494

raft+_RVC	0.18 162	0.14 288	0.32 159	0.21 194	0.15 335	0.21 173	0.16 117	0.38 257	0.34 274	0.21 157	0.28 197	0.20 164	0.15 157	0.24 159	0.19 250	0.08 197	0.06 150	0.08 159	0.07 141	0.07 111	0.08 220

XX-Stereo	0.21 235	0.10 79	0.83 489	0.26 422	0.17 388	0.23 222	0.13 43	0.40 280	0.18 56	0.20 146	0.41 351	0.31 309	0.10 43	0.32 282	0.12 48	0.08 197	0.06 150	0.08 159	0.08 216	0.07 111	0.05 22

GES	0.22 265	0.12 183	0.42 302	0.20 150	0.14 285	0.27 288	0.19 240	0.49 373	0.33 264	0.30 280	0.36 297	0.25 227	0.23 283	0.29 254	0.22 308	0.10 325	0.08 352	0.08 159	0.07 141	0.10 304	0.11 369

222	0.41 476	0.10 79	0.29 132	0.19 90	0.11 113	0.36 414	0.20 287	0.57 470	0.39 338	0.35 369	0.44 391	0.30 298	0.27 350	0.55 384	3.56 575	0.11 364	0.07 268	0.08 159	0.08 216	0.09 239	0.09 278

AFF-stereo	0.18 162	0.15 321	0.32 159	0.21 194	0.10 70	0.18 89	0.18 196	0.33 191	0.27 185	0.25 191	0.37 306	0.25 227	0.17 199	0.24 159	0.15 146	0.06 25	0.05 30	0.08 159	0.08 216	0.07 111	0.05 22

GMStereo	0.19 200	0.25 452	0.40 269	0.21 194	0.12 169	0.22 201	0.19 240	0.29 137	0.40 354	0.25 191	0.23 154	0.16 124	0.15 157	0.25 190	0.19 250	0.09 276	0.06 150	0.08 159	0.08 216	0.10 304	0.08 220
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
ACVNet	0.23 282	0.13 245	0.35 195	0.18 51	0.15 335	0.27 288	0.23 369	0.39 269	0.44 393	0.28 222	0.41 351	0.38 365	0.26 331	0.27 225	0.32 402	0.08 197	0.07 268	0.08 159	0.07 141	0.10 304	0.07 154

acv_ft	0.25 340	0.13 245	0.40 269	0.23 300	0.19 430	0.34 394	0.21 318	0.45 334	0.44 393	0.38 407	0.41 351	0.38 365	0.27 350	0.27 225	0.35 418	0.08 197	0.07 268	0.08 159	0.07 141	0.11 353	0.07 154

cf-r	0.24 312	0.15 321	0.44 322	0.21 194	0.14 285	0.27 288	0.22 344	0.42 306	0.40 354	0.30 280	0.42 367	0.42 407	0.26 331	0.43 333	0.25 348	0.11 364	0.06 150	0.08 159	0.10 344	0.08 173	0.08 220

DIP-Stereo	0.18 162	0.12 183	0.33 175	0.20 150	0.13 243	0.28 307	0.12 24	0.42 306	0.25 166	0.27 212	0.32 246	0.21 175	0.17 199	0.25 190	0.20 265	0.07 70	0.06 150	0.08 159	0.06 85	0.07 111	0.08 220
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
BEATNet_4x	0.22 265	0.18 379	0.47 349	0.22 253	0.10 70	0.28 307	0.14 63	0.46 345	0.32 252	0.31 297	0.34 276	0.31 309	0.25 322	0.31 276	0.29 382	0.08 197	0.06 150	0.08 159	0.06 85	0.10 304	0.08 220

HSM	0.28 384	0.16 346	0.35 195	0.20 150	0.15 335	0.33 381	0.19 240	0.53 428	0.37 314	0.36 385	0.38 320	0.67 514	0.31 410	0.89 513	0.23 327	0.08 197	0.06 150	0.08 159	0.07 141	0.08 173	0.08 220

xyz-stereo	1.40 559	0.10 79	17.09 589	0.18 51	0.07 1	4.78 575	0.18 196	0.29 137	0.34 274	0.36 385	2.81 573	0.40 391	0.29 381	0.56 395	0.24 338	0.07 70	0.05 30	0.09 236	0.06 85	0.06 44	0.05 22

DFGA-Net	0.23 282	0.24 447	0.49 363	0.22 253	0.15 335	0.25 258	0.17 153	0.39 269	0.39 338	0.29 249	0.31 237	0.21 175	0.17 199	0.59 412	0.28 370	0.08 197	0.06 150	0.09 236	0.09 302	0.10 304	0.08 220

S2M2	0.13 53	0.11 141	0.20 52	0.16 8	0.12 169	0.12 8	0.07 1	0.18 15	0.20 91	0.12 38	0.15 73	0.14 91	0.12 91	0.15 16	0.14 122	0.13 421	0.09 386	0.09 236	0.10 344	0.11 353	0.09 278

tg	0.16 120	0.11 141	0.25 94	0.21 194	0.11 113	0.23 222	0.15 87	0.34 199	0.24 153	0.20 146	0.25 175	0.19 155	0.12 91	0.24 159	0.15 146	0.07 70	0.05 30	0.09 236	0.09 302	0.08 173	0.07 154

rvit_stereo_0081_aga	0.16 120	0.14 288	0.28 122	0.21 194	0.13 243	0.19 115	0.17 153	0.23 65	0.24 153	0.17 120	0.21 140	0.19 155	0.13 122	0.19 88	0.14 122	0.11 364	0.08 352	0.09 236	0.08 216	0.09 239	0.07 154

rvit_stereo_0081	0.16 120	0.11 141	0.24 82	0.21 194	0.12 169	0.16 48	0.17 153	0.22 46	0.33 264	0.16 108	0.18 104	0.18 141	0.14 142	0.20 104	0.16 170	0.11 364	0.08 352	0.09 236	0.08 216	0.09 239	0.07 154

ACV-stereo	0.29 395	0.18 379	0.79 478	0.23 300	0.16 367	0.47 475	0.19 240	0.36 241	0.34 274	0.29 249	0.33 267	0.67 514	0.42 473	0.54 382	0.30 390	0.10 325	0.09 386	0.09 236	0.09 302	0.10 304	0.11 369

rvit_stereo_0082	0.16 120	0.11 141	0.24 82	0.21 194	0.12 169	0.16 48	0.17 153	0.22 46	0.33 264	0.16 108	0.18 104	0.18 141	0.14 142	0.20 104	0.16 170	0.11 364	0.08 352	0.09 236	0.08 216	0.09 239	0.07 154

rvit_stereo_ft	0.17 138	0.14 288	0.30 139	0.25 388	0.14 285	0.17 67	0.21 318	0.28 126	0.26 175	0.16 108	0.19 112	0.20 164	0.16 173	0.22 139	0.17 200	0.11 364	0.07 268	0.09 236	0.09 302	0.09 239	0.07 154

test_sample3	0.23 282	0.12 183	0.43 313	0.19 90	0.12 169	0.32 370	0.20 287	0.50 383	0.34 274	0.31 297	0.33 267	0.29 282	0.22 268	0.53 376	0.22 308	0.10 325	0.07 268	0.09 236	0.08 216	0.10 304	0.10 334

H2IRNET	0.18 162	0.13 245	0.35 195	0.21 194	0.12 169	0.20 146	0.15 87	0.27 107	0.30 231	0.17 120	0.31 237	0.25 227	0.20 248	0.24 159	0.18 221	0.07 70	0.06 150	0.09 236	0.10 344	0.09 239	0.06 77

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 138	0.13 245	0.24 82	0.19 90	0.13 243	0.24 244	0.17 153	0.30 156	0.37 314	0.43 457	0.17 94	0.13 68	0.12 91	0.19 88	0.15 146	0.08 197	0.07 268	0.09 236	0.07 141	0.09 239	0.08 220

MyStereo07	0.16 120	0.12 183	0.26 102	0.22 253	0.14 285	0.25 258	0.23 369	0.29 137	0.21 107	0.15 86	0.13 43	0.12 57	0.13 122	0.25 190	0.13 88	0.07 70	0.07 268	0.09 236	0.08 216	0.08 173	0.08 220

MyStereo06	0.20 215	0.12 183	0.57 409	0.21 194	0.14 285	0.25 258	0.23 369	0.40 280	0.21 107	0.30 280	0.24 167	0.31 309	0.18 224	0.22 139	0.18 221	0.07 70	0.07 268	0.09 236	0.08 216	0.08 173	0.08 220

MyStereo05	0.23 282	0.12 183	0.57 409	0.21 194	0.14 285	0.25 258	0.23 369	0.48 365	0.52 464	0.31 297	0.23 154	0.25 227	0.22 268	0.30 269	0.21 288	0.07 70	0.07 268	0.09 236	0.08 216	0.08 173	0.08 220

MyStereo04	0.23 282	0.12 183	0.55 402	0.22 253	0.14 285	0.25 258	0.23 369	0.49 373	0.52 464	0.28 222	0.23 154	0.27 257	0.23 283	0.30 269	0.22 308	0.07 70	0.07 268	0.09 236	0.08 216	0.08 173	0.08 220

AE-Stereo	0.17 138	0.11 141	0.31 153	0.24 351	0.14 285	0.23 222	0.18 196	0.34 199	0.29 219	0.15 86	0.25 175	0.21 175	0.13 122	0.20 104	0.14 122	0.07 70	0.08 352	0.09 236	0.10 344	0.07 111	0.06 77

1111x	0.32 420	0.11 141	0.40 269	0.22 253	0.11 113	0.32 370	0.26 420	0.59 484	0.43 378	0.31 297	0.41 351	0.39 377	0.28 366	0.76 482	1.37 552	0.09 276	0.08 352	0.09 236	0.10 344	0.09 239	0.08 220

EKT-Stereo	0.38 463	0.12 183	0.38 246	0.42 528	3.88 578	0.21 173	0.17 153	0.35 223	0.28 200	0.20 146	0.20 128	0.23 207	0.15 157	0.28 238	0.16 170	0.09 276	0.07 268	0.09 236	0.07 141	0.09 239	0.09 278

gwcnet-sp	0.24 312	0.13 245	0.63 436	0.22 253	0.14 285	0.34 394	0.22 344	0.44 324	0.39 338	0.35 369	0.34 276	0.27 257	0.27 350	0.35 304	0.25 348	0.09 276	0.08 352	0.09 236	0.09 302	0.09 239	0.09 278

scenet	0.24 312	0.13 245	0.63 436	0.22 253	0.14 285	0.34 394	0.22 344	0.44 324	0.39 338	0.35 369	0.34 276	0.27 257	0.27 350	0.35 304	0.25 348	0.09 276	0.08 352	0.09 236	0.09 302	0.09 239	0.09 278

knoymous	0.17 138	0.09 41	0.32 159	0.17 20	0.11 113	0.21 173	0.17 153	0.32 177	0.23 138	0.23 169	0.28 197	0.27 257	0.16 173	0.23 148	0.16 170	0.09 276	0.06 150	0.09 236	0.06 85	0.09 239	0.09 278

anonymousa	0.23 282	0.11 141	0.50 374	0.21 194	0.16 367	0.31 361	0.20 287	0.36 241	0.35 290	0.32 320	0.50 430	0.39 377	0.26 331	0.22 139	0.20 265	0.08 197	0.06 150	0.09 236	0.11 383	0.07 111	0.08 220

riskmin	0.18 162	0.09 41	0.34 185	0.18 51	0.12 169	0.24 244	0.16 117	0.34 199	0.28 200	0.21 157	0.23 154	0.33 325	0.24 301	0.23 148	0.17 200	0.09 276	0.06 150	0.09 236	0.06 85	0.10 304	0.10 334

ssnet	0.24 312	0.13 245	0.63 436	0.22 253	0.14 285	0.34 394	0.22 344	0.44 324	0.39 338	0.35 369	0.34 276	0.27 257	0.27 350	0.35 304	0.25 348	0.09 276	0.08 352	0.09 236	0.09 302	0.09 239	0.09 278

TestStereo1	0.21 235	0.16 346	0.32 159	0.26 422	0.13 243	0.26 278	0.27 426	0.40 280	0.36 303	0.29 249	0.39 333	0.22 187	0.21 255	0.33 289	0.17 200	0.07 70	0.06 150	0.09 236	0.08 216	0.08 173	0.07 154

DisPM	0.19 200	0.10 79	0.35 195	0.23 300	0.13 243	0.18 89	0.20 287	0.29 137	0.29 219	0.33 332	0.34 276	0.23 207	0.16 173	0.33 289	0.16 170	0.09 276	0.06 150	0.09 236	0.08 216	0.07 111	0.11 369

RAFT_CTSACE	0.21 235	0.16 346	0.41 292	0.25 388	0.15 335	0.22 201	0.24 391	0.32 177	0.28 200	0.33 332	0.51 436	0.29 282	0.17 199	0.32 282	0.13 88	0.06 25	0.07 268	0.09 236	0.08 216	0.08 173	0.06 77

CRFU-Net	0.28 384	0.14 288	0.45 333	0.25 388	0.15 335	0.45 467	0.23 369	0.50 383	0.30 231	0.43 457	0.41 351	0.48 442	0.46 487	0.43 333	0.29 382	0.11 364	0.10 411	0.09 236	0.08 216	0.10 304	0.10 334

RAFT+CT+SA	0.21 235	0.18 379	0.33 175	0.25 388	0.18 409	0.23 222	0.29 447	0.40 280	0.36 303	0.24 183	0.38 320	0.18 141	0.16 173	0.32 282	0.16 170	0.07 70	0.05 30	0.09 236	0.12 422	0.09 239	0.09 278

test_5	0.23 282	0.19 395	0.38 246	0.26 422	0.18 409	0.25 258	0.29 447	0.40 280	0.37 314	0.29 249	0.40 343	0.25 227	0.22 268	0.34 295	0.18 221	0.07 70	0.05 30	0.09 236	0.09 302	0.10 304	0.10 334

SA-5K	0.21 235	0.16 346	0.32 159	0.26 422	0.13 243	0.26 278	0.27 426	0.40 280	0.36 303	0.29 249	0.39 333	0.22 187	0.21 255	0.33 289	0.17 200	0.07 70	0.06 150	0.09 236	0.08 216	0.08 173	0.07 154

test_4	0.18 162	0.12 183	0.34 185	0.23 300	0.12 169	0.18 89	0.22 344	0.26 95	0.24 153	0.24 183	0.47 420	0.22 187	0.13 122	0.24 159	0.16 170	0.06 25	0.05 30	0.09 236	0.09 302	0.07 111	0.05 22

GLC_STEREO	0.15 106	0.10 79	0.24 82	0.21 194	0.09 29	0.17 67	0.15 87	0.23 65	0.27 185	0.17 120	0.20 128	0.17 131	0.11 68	0.23 148	0.16 170	0.07 70	0.09 386	0.09 236	0.08 216	0.07 111	0.06 77

DAS	0.27 364	0.12 183	0.42 302	0.24 351	0.18 409	0.29 328	0.24 391	0.45 334	0.45 404	0.41 441	0.44 391	0.34 332	0.29 381	0.75 477	0.21 288	0.09 276	0.07 268	0.09 236	0.07 141	0.09 239	0.09 278

SepStereo	0.26 356	0.12 183	0.42 302	0.24 351	0.18 409	0.29 328	0.24 391	0.45 334	0.45 404	0.41 441	0.44 391	0.34 332	0.29 381	0.64 437	0.21 288	0.09 276	0.07 268	0.09 236	0.07 141	0.09 239	0.09 278

test_3	0.18 162	0.11 141	0.32 159	0.24 351	0.11 113	0.22 201	0.25 408	0.31 167	0.31 243	0.25 191	0.18 104	0.23 207	0.13 122	0.25 190	0.19 250	0.06 25	0.05 30	0.09 236	0.10 344	0.07 111	0.06 77

PSMNet-ADL	0.25 340	0.15 321	0.32 159	0.26 422	0.14 285	0.31 361	0.22 344	0.44 324	0.36 303	0.27 212	0.33 267	0.41 398	0.28 366	0.61 421	0.29 382	0.11 364	0.09 386	0.09 236	0.11 383	0.10 304	0.10 334

ADLNet2	0.30 404	0.17 365	0.72 465	0.23 300	0.17 388	0.36 414	0.24 391	0.52 417	0.51 457	0.32 320	0.38 320	0.45 426	0.30 394	0.69 455	0.35 418	0.10 325	0.08 352	0.09 236	0.09 302	0.12 390	0.10 334

TRStereo	0.19 200	0.17 365	0.47 349	0.23 300	0.19 430	0.19 115	0.16 117	0.52 417	0.28 200	0.20 146	0.19 112	0.21 175	0.13 122	0.24 159	0.13 88	0.09 276	0.06 150	0.09 236	0.11 383	0.06 44	0.06 77

LCNet	0.21 235	0.11 141	0.29 132	0.25 388	0.12 169	0.23 222	0.19 240	0.34 199	0.26 175	0.28 222	0.35 287	0.26 248	0.30 394	0.35 304	0.17 200	0.07 70	0.05 30	0.09 236	0.10 344	0.13 405	0.22 507

HHNet	0.22 265	0.12 183	0.52 389	0.18 51	0.18 409	0.20 146	0.20 287	0.34 199	0.31 243	0.32 320	0.59 472	0.20 164	0.21 255	0.24 159	0.31 397	0.08 197	0.05 30	0.09 236	0.07 141	0.08 173	0.11 369

OMP-Stereo	0.23 282	0.14 288	0.35 195	0.29 474	0.13 243	0.21 173	0.16 117	0.37 251	0.33 264	0.34 352	0.30 223	0.34 332	0.19 239	0.70 458	0.24 338	0.07 70	0.06 150	0.09 236	0.07 141	0.07 111	0.06 77

IIG-Stereo	0.23 282	0.13 245	0.35 195	0.29 474	0.12 169	0.23 222	0.14 63	0.38 257	0.31 243	0.34 352	0.37 306	0.33 325	0.21 255	0.70 458	0.26 361	0.08 197	0.06 150	0.09 236	0.07 141	0.07 111	0.06 77

NF-Stereo	0.20 215	0.10 79	0.35 195	0.24 351	0.12 169	0.21 173	0.18 196	0.38 257	0.32 252	0.28 222	0.30 223	0.22 187	0.16 173	0.51 363	0.20 265	0.08 197	0.06 150	0.09 236	0.08 216	0.08 173	0.13 408

OCTAStereo	0.20 215	0.10 79	0.35 195	0.24 351	0.12 169	0.21 173	0.18 196	0.38 257	0.32 252	0.28 222	0.30 223	0.22 187	0.16 173	0.51 363	0.20 265	0.08 197	0.06 150	0.09 236	0.08 216	0.08 173	0.13 408

NRIStereo	0.18 162	0.11 141	0.35 195	0.23 300	0.11 113	0.24 244	0.20 287	0.29 137	0.26 175	0.26 203	0.25 175	0.25 227	0.18 224	0.34 295	0.18 221	0.07 70	0.06 150	0.09 236	0.07 141	0.09 239	0.08 220

FTStereo	0.28 384	0.10 79	0.43 313	0.23 300	0.13 243	0.21 173	0.53 535	0.34 199	0.26 175	0.38 407	0.95 529	0.30 298	0.56 509	0.32 282	0.18 221	0.08 197	0.06 150	0.09 236	0.08 216	0.07 111	0.19 484

KYRaft	0.22 265	0.10 79	0.30 139	0.23 300	0.12 169	0.23 222	0.23 369	0.35 223	0.24 153	0.35 369	0.54 454	0.34 332	0.26 331	0.29 254	0.15 146	0.07 70	0.05 30	0.09 236	0.10 344	0.08 173	0.31 532

PFNet	0.23 282	0.10 79	0.57 409	0.24 351	0.14 285	0.22 201	0.19 240	0.39 269	0.33 264	0.35 369	0.32 246	0.27 257	0.19 239	0.64 437	0.22 308	0.09 276	0.05 30	0.09 236	0.07 141	0.08 173	0.07 154

RE-Stereo	0.20 215	0.10 79	0.35 195	0.24 351	0.12 169	0.21 173	0.18 196	0.38 257	0.32 252	0.28 222	0.30 223	0.22 187	0.16 173	0.51 363	0.20 265	0.08 197	0.06 150	0.09 236	0.08 216	0.08 173	0.13 408

Pruner-Stereo	0.19 200	0.11 141	0.34 185	0.29 474	0.12 169	0.19 115	0.17 153	0.31 167	0.29 219	0.33 332	0.32 246	0.25 227	0.15 157	0.24 159	0.21 288	0.09 276	0.06 150	0.09 236	0.08 216	0.08 173	0.09 278

TVStereo	0.20 215	0.10 79	0.35 195	0.24 351	0.12 169	0.21 173	0.18 196	0.38 257	0.32 252	0.28 222	0.30 223	0.22 187	0.16 173	0.51 363	0.20 265	0.08 197	0.06 150	0.09 236	0.08 216	0.08 173	0.13 408

DeepStereo_RVC	0.18 162	0.11 141	0.40 269	0.21 194	0.11 113	0.19 115	0.16 117	0.28 126	0.22 120	0.27 212	0.27 192	0.23 207	0.28 366	0.24 159	0.18 221	0.08 197	0.06 150	0.09 236	0.07 141	0.09 239	0.10 334

LMCR-Stereo	0.26 356	0.18 379	0.49 363	0.28 471	0.14 285	0.36 414	0.23 369	0.54 435	0.34 274	0.39 422	0.40 343	0.29 282	0.29 381	0.37 312	0.27 366	0.11 364	0.07 268	0.09 236	0.07 141	0.13 405	0.09 278

ICVP	0.23 282	0.13 245	0.44 322	0.26 422	0.14 285	0.29 328	0.25 408	0.45 334	0.33 264	0.29 249	0.43 380	0.35 346	0.25 322	0.26 206	0.23 327	0.12 402	0.09 386	0.09 236	0.08 216	0.09 239	0.10 334
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
iRaftStereo_RVC	0.16 120	0.12 183	0.26 102	0.21 194	0.11 113	0.20 146	0.17 153	0.32 177	0.23 138	0.20 146	0.25 175	0.18 141	0.12 91	0.20 104	0.15 146	0.07 70	0.05 30	0.09 236	0.09 302	0.08 173	0.07 154

GEStereo_RVC	0.27 364	0.20 407	0.44 322	0.27 450	0.16 367	0.33 381	0.25 408	0.56 460	0.54 472	0.34 352	0.38 320	0.34 332	0.25 322	0.51 363	0.28 370	0.12 402	0.08 352	0.09 236	0.08 216	0.11 353	0.11 369

sAnonymous2	0.20 215	0.21 421	0.58 414	0.24 351	0.17 388	0.22 201	0.19 240	0.34 199	0.28 200	0.17 120	0.19 112	0.17 131	0.16 173	0.17 47	0.14 122	0.10 325	0.07 268	0.09 236	0.08 216	0.23 504	0.17 463

CroCo_RVC	0.20 215	0.21 421	0.58 414	0.24 351	0.17 388	0.22 201	0.19 240	0.34 199	0.28 200	0.17 120	0.19 112	0.17 131	0.16 173	0.17 47	0.14 122	0.10 325	0.07 268	0.09 236	0.08 216	0.23 504	0.17 463

RALAANet	0.19 200	0.18 379	0.37 227	0.23 300	0.14 285	0.23 222	0.13 43	0.37 251	0.29 219	0.28 222	0.26 185	0.25 227	0.15 157	0.26 206	0.18 221	0.08 197	0.06 150	0.09 236	0.08 216	0.09 239	0.06 77

sCroCo_RVC	0.18 162	0.14 288	0.49 363	0.27 450	0.18 409	0.22 201	0.17 153	0.27 107	0.23 138	0.14 74	0.22 150	0.17 131	0.14 142	0.21 123	0.15 146	0.10 325	0.11 435	0.09 236	0.09 302	0.09 239	0.09 278

xxxx	0.34 437	0.10 79	0.29 132	0.19 90	0.11 113	0.37 419	0.20 287	0.58 479	0.38 328	0.29 249	0.42 367	0.38 365	0.24 301	0.46 343	2.20 568	0.11 364	0.07 268	0.09 236	0.08 216	0.09 239	0.09 278

test_xeample	0.34 437	0.10 79	0.29 132	0.19 90	0.11 113	0.33 381	0.23 369	0.55 445	0.38 328	0.32 320	0.45 403	0.29 282	0.26 331	0.57 399	2.24 570	0.10 325	0.07 268	0.09 236	0.08 216	0.09 239	0.09 278

SFCPSM	0.22 265	0.10 79	0.51 385	0.21 194	0.14 285	0.34 394	0.22 344	0.55 445	0.39 338	0.29 249	0.32 246	0.23 207	0.21 255	0.27 225	0.19 250	0.09 276	0.07 268	0.09 236	0.09 302	0.09 239	0.08 220

MMNet	0.27 364	0.14 288	0.49 363	0.24 351	0.17 388	0.47 475	0.22 344	0.45 334	0.51 457	0.39 422	0.41 351	0.36 351	0.33 420	0.39 319	0.34 414	0.08 197	0.07 268	0.09 236	0.09 302	0.10 304	0.08 220

FENet	0.21 235	0.11 141	0.45 333	0.21 194	0.12 169	0.26 278	0.17 153	0.41 292	0.35 290	0.30 280	0.31 237	0.29 282	0.23 283	0.26 206	0.23 327	0.09 276	0.06 150	0.09 236	0.09 302	0.09 239	0.09 278

HGLStereo	0.27 364	0.14 288	0.46 341	0.24 351	0.21 455	0.33 381	0.23 369	0.50 383	0.42 371	0.35 369	0.48 426	0.41 398	0.33 420	0.45 340	0.33 409	0.11 364	0.10 411	0.09 236	0.09 302	0.10 304	0.12 392

GANet-RSSM	0.24 312	0.14 288	0.36 215	0.21 194	0.14 285	0.27 288	0.21 318	0.45 334	0.33 264	0.29 249	0.39 333	0.39 377	0.28 366	0.58 406	0.23 327	0.11 364	0.07 268	0.09 236	0.09 302	0.10 304	0.09 278

GwcNet-RSSM	0.26 356	0.17 365	0.46 341	0.21 194	0.13 243	0.28 307	0.23 369	0.44 324	0.42 371	0.31 297	0.45 403	0.40 391	0.26 331	0.55 384	0.28 370	0.11 364	0.07 268	0.09 236	0.10 344	0.09 239	0.08 220

SuperB	0.49 502	0.28 473	2.23 560	0.23 300	0.15 335	0.41 444	0.32 469	0.47 353	0.82 528	0.43 457	0.50 430	0.33 325	0.45 481	0.68 453	1.08 536	0.10 325	0.07 268	0.09 236	0.08 216	0.98 567	0.14 429

MSMDNet	0.23 282	0.13 245	0.48 358	0.20 150	0.13 243	0.28 307	0.16 117	0.46 345	0.46 421	0.29 249	0.36 297	0.37 357	0.24 301	0.28 238	0.20 265	0.09 276	0.06 150	0.09 236	0.08 216	0.11 353	0.09 278

DISCO	0.32 420	0.13 245	0.51 385	0.25 388	0.16 367	0.48 481	0.25 408	0.50 383	0.57 484	0.37 392	0.45 403	0.62 498	0.36 437	0.64 437	0.49 473	0.09 276	0.07 268	0.09 236	0.08 216	0.12 390	0.11 369

MSAF-DinoV2	0.76 541	0.44 522	1.98 558	0.49 539	0.16 367	0.58 506	0.31 463	0.81 544	0.83 532	0.41 441	0.52 444	0.98 538	0.58 513	4.97 579	1.03 533	0.11 364	0.07 268	0.10 309	0.24 518	0.27 520	0.26 523

z-mn7	0.44 490	0.40 516	1.09 527	0.25 388	0.18 409	0.61 513	0.34 481	0.56 460	0.93 543	0.43 457	0.96 530	0.53 469	0.39 456	0.94 522	0.59 492	0.10 325	0.09 386	0.10 309	0.10 344	0.14 423	0.13 408

G2L-Stereo	0.25 340	0.16 346	0.47 349	0.22 253	0.14 285	0.25 258	0.18 196	0.46 345	0.35 290	0.33 332	0.37 306	0.40 391	0.22 268	0.60 414	0.30 390	0.10 325	0.09 386	0.10 309	0.08 216	0.09 239	0.09 278

AIO-test2	0.20 215	0.20 407	0.36 215	0.26 422	0.15 335	0.22 201	0.16 117	0.42 306	0.42 371	0.16 108	0.29 210	0.15 107	0.11 68	0.26 206	0.13 88	0.18 497	0.06 150	0.10 309	0.11 383	0.07 111	0.07 154

AIO-test1	0.19 200	0.14 288	0.41 292	0.27 450	0.15 335	0.21 173	0.16 117	0.39 269	0.36 303	0.17 120	0.26 185	0.18 141	0.13 122	0.28 238	0.14 122	0.07 70	0.06 150	0.10 309	0.11 383	0.06 44	0.09 278

rvit_stereo_0083	0.16 120	0.12 183	0.26 102	0.21 194	0.13 243	0.17 67	0.17 153	0.22 46	0.34 274	0.16 108	0.21 140	0.19 155	0.16 173	0.21 123	0.16 170	0.11 364	0.10 411	0.10 309	0.08 216	0.09 239	0.07 154

test_sample6	0.25 340	0.13 245	0.41 292	0.21 194	0.11 113	0.30 345	0.22 344	0.51 400	0.35 290	0.33 332	0.43 380	0.30 298	0.24 301	0.57 399	0.22 308	0.10 325	0.07 268	0.10 309	0.10 344	0.11 353	0.10 334

test_sample5	0.24 312	0.13 245	0.42 302	0.21 194	0.12 169	0.30 345	0.21 318	0.50 383	0.34 274	0.32 320	0.41 351	0.29 282	0.23 283	0.55 384	0.21 288	0.10 325	0.07 268	0.10 309	0.09 302	0.11 353	0.10 334

test_sample4	0.24 312	0.13 245	0.43 313	0.20 150	0.12 169	0.32 370	0.21 318	0.51 400	0.34 274	0.31 297	0.37 306	0.28 272	0.23 283	0.53 376	0.21 288	0.10 325	0.07 268	0.10 309	0.09 302	0.11 353	0.10 334

DispNO	0.27 364	0.18 379	0.62 433	0.23 300	0.17 388	0.25 258	0.22 344	0.45 334	0.41 364	0.32 320	0.39 333	0.38 365	0.27 350	0.77 488	0.27 366	0.09 276	0.07 268	0.10 309	0.10 344	0.08 173	0.08 220

xx1	0.20 215	0.14 288	0.38 246	0.23 300	0.11 113	0.31 361	0.19 240	0.35 223	0.47 426	0.17 120	0.19 112	0.28 272	0.24 301	0.28 238	0.11 11	0.08 197	0.05 30	0.10 309	0.09 302	0.09 239	0.09 278

DualNet	0.24 312	0.13 245	0.42 302	0.21 194	0.12 169	0.30 345	0.21 318	0.50 383	0.34 274	0.33 332	0.43 380	0.29 282	0.23 283	0.55 384	0.21 288	0.10 325	0.07 268	0.10 309	0.09 302	0.11 353	0.10 334

ttt	0.29 395	0.12 183	0.34 185	0.21 194	0.13 243	0.29 328	0.20 287	0.56 460	0.47 426	0.31 297	0.44 391	0.30 298	0.22 268	0.65 443	0.85 522	0.13 421	0.10 411	0.10 309	0.10 344	0.11 353	0.11 369

plain	0.17 138	0.13 245	0.43 313	0.21 194	0.13 243	0.16 48	0.17 153	0.27 107	0.22 120	0.16 108	0.26 185	0.13 68	0.16 173	0.27 225	0.16 170	0.08 197	0.06 150	0.10 309	0.07 141	0.10 304	0.07 154

MIF-Stereo (partial)	0.16 120	0.10 79	0.34 185	0.21 194	0.15 335	0.15 24	0.13 43	0.28 126	0.25 166	0.17 120	0.26 185	0.15 107	0.16 173	0.25 190	0.17 200	0.09 276	0.06 150	0.10 309	0.08 216	0.09 239	0.08 220

PCWNet_CMD	0.23 282	0.13 245	0.48 358	0.20 150	0.13 243	0.28 307	0.16 117	0.46 345	0.46 421	0.29 249	0.36 297	0.37 357	0.24 301	0.28 238	0.20 265	0.09 276	0.06 150	0.10 309	0.08 216	0.11 353	0.09 278

4D-IteraStereo	0.17 138	0.16 346	0.50 374	0.21 194	0.14 285	0.19 115	0.17 153	0.28 126	0.28 200	0.23 169	0.20 128	0.20 164	0.11 68	0.19 88	0.14 122	0.06 25	0.04 2	0.10 309	0.08 216	0.08 173	0.06 77

ToySt	0.24 312	0.16 346	0.48 358	0.21 194	0.13 243	0.29 328	0.29 447	0.39 269	0.39 338	0.27 212	0.35 287	0.39 377	0.31 410	0.31 276	0.29 382	0.08 197	0.09 386	0.10 309	0.11 383	0.11 353	0.10 334

qqq	0.20 215	0.12 183	0.31 153	0.20 150	0.11 113	0.23 222	0.19 240	0.41 292	0.27 185	0.24 183	0.28 197	0.28 272	0.24 301	0.34 295	0.22 308	0.08 197	0.07 268	0.10 309	0.09 302	0.09 239	0.09 278

Wz-Net-LNSev	0.34 437	0.29 480	0.91 505	0.26 422	0.21 455	0.47 475	0.31 463	0.54 435	0.54 472	0.44 464	0.52 444	0.50 454	0.35 433	0.39 319	0.39 435	0.11 364	0.11 435	0.10 309	0.09 302	0.14 423	0.13 408

Sa-1000	0.22 265	0.15 321	0.35 195	0.23 300	0.13 243	0.28 307	0.23 369	0.47 353	0.39 338	0.30 280	0.50 430	0.26 248	0.19 239	0.33 289	0.16 170	0.07 70	0.06 150	0.10 309	0.11 383	0.08 173	0.06 77

SA	0.22 265	0.16 346	0.36 215	0.23 300	0.13 243	0.24 244	0.23 369	0.45 334	0.40 354	0.27 212	0.44 391	0.23 207	0.23 283	0.33 289	0.17 200	0.07 70	0.06 150	0.10 309	0.11 383	0.08 173	0.06 77

psmg	0.23 282	0.12 183	0.28 122	0.21 194	0.14 285	0.35 409	0.23 369	0.51 400	0.34 274	0.35 369	0.38 320	0.38 365	0.24 301	0.26 206	0.21 288	0.10 325	0.08 352	0.10 309	0.10 344	0.09 239	0.08 220

dd	0.22 265	0.26 463	0.40 269	0.22 253	0.12 169	0.25 258	0.21 318	0.32 177	0.44 393	0.29 249	0.28 197	0.25 227	0.16 173	0.30 269	0.25 348	0.12 402	0.07 268	0.10 309	0.08 216	0.11 353	0.09 278

AASNet	0.27 364	0.19 395	0.49 363	0.26 422	0.17 388	0.34 394	0.20 287	0.62 504	0.48 436	0.35 369	0.40 343	0.32 318	0.25 322	0.28 238	0.34 414	0.11 364	0.09 386	0.10 309	0.08 216	0.13 405	0.11 369

GMOStereo	0.18 162	0.14 288	0.30 139	0.22 253	0.12 169	0.20 146	0.27 426	0.26 95	0.28 200	0.31 297	0.32 246	0.26 248	0.17 199	0.15 16	0.12 48	0.07 70	0.07 268	0.10 309	0.08 216	0.08 173	0.05 22

error version	0.18 162	0.14 288	0.30 139	0.22 253	0.12 169	0.20 146	0.27 426	0.26 95	0.28 200	0.31 297	0.32 246	0.26 248	0.17 199	0.15 16	0.12 48	0.07 70	0.07 268	0.10 309	0.08 216	0.08 173	0.05 22

test-v	0.18 162	0.14 288	0.30 139	0.22 253	0.12 169	0.20 146	0.27 426	0.26 95	0.28 200	0.31 297	0.32 246	0.26 248	0.17 199	0.15 16	0.12 48	0.07 70	0.07 268	0.10 309	0.08 216	0.08 173	0.05 22

Patchmatch Stereo++	0.18 162	0.12 183	0.37 227	0.22 253	0.10 70	0.18 89	0.14 63	0.29 137	0.22 120	0.28 222	0.29 210	0.25 227	0.17 199	0.26 206	0.16 170	0.08 197	0.06 150	0.10 309	0.08 216	0.10 304	0.08 220
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
AAGNet	0.33 429	0.11 141	0.37 227	0.25 388	0.16 367	0.20 146	0.19 240	0.30 156	0.27 185	0.35 369	0.35 287	0.27 257	0.30 394	0.44 337	2.66 572	0.08 197	0.05 30	0.10 309	0.07 141	0.08 173	0.06 77

PSM-softLoss	0.21 235	0.10 79	0.39 261	0.24 351	0.12 169	0.20 146	0.18 196	0.38 257	0.26 175	0.29 249	0.32 246	0.24 219	0.16 173	0.52 369	0.20 265	0.09 276	0.06 150	0.10 309	0.09 302	0.08 173	0.12 392

KMStereo	0.21 235	0.10 79	0.39 261	0.24 351	0.12 169	0.20 146	0.18 196	0.38 257	0.26 175	0.29 249	0.32 246	0.24 219	0.16 173	0.52 369	0.20 265	0.09 276	0.06 150	0.10 309	0.09 302	0.08 173	0.12 392

PSM-adaLoss	0.18 162	0.12 183	0.37 227	0.22 253	0.10 70	0.18 89	0.16 117	0.29 137	0.22 120	0.28 222	0.29 210	0.25 227	0.18 224	0.24 159	0.16 170	0.08 197	0.06 150	0.10 309	0.08 216	0.10 304	0.08 220

ROB_FTStereo_v2	0.18 162	0.12 183	0.37 227	0.22 253	0.10 70	0.18 89	0.16 117	0.29 137	0.22 120	0.28 222	0.29 210	0.25 227	0.17 199	0.24 159	0.16 170	0.08 197	0.06 150	0.10 309	0.08 216	0.10 304	0.08 220

ROB_FTStereo	0.18 162	0.12 183	0.37 227	0.22 253	0.10 70	0.18 89	0.14 63	0.29 137	0.22 120	0.28 222	0.28 197	0.25 227	0.17 199	0.24 159	0.16 170	0.08 197	0.06 150	0.10 309	0.08 216	0.10 304	0.08 220

HUI-Stereo	0.18 162	0.12 183	0.37 227	0.22 253	0.10 70	0.18 89	0.14 63	0.29 137	0.22 120	0.28 222	0.28 197	0.25 227	0.17 199	0.22 139	0.16 170	0.08 197	0.06 150	0.10 309	0.08 216	0.10 304	0.08 220

SST-Stereo	0.21 235	0.10 79	0.37 227	0.24 351	0.13 243	0.19 115	0.17 153	0.31 167	0.24 153	0.34 352	0.33 267	0.29 282	0.25 322	0.56 395	0.17 200	0.08 197	0.05 30	0.10 309	0.08 216	0.09 239	0.07 154

RAFT_R40	0.21 235	0.10 79	0.37 227	0.24 351	0.13 243	0.18 89	0.18 196	0.31 167	0.29 219	0.33 332	0.33 267	0.30 298	0.24 301	0.55 384	0.18 221	0.08 197	0.05 30	0.10 309	0.08 216	0.08 173	0.07 154

iGMRVC	0.18 162	0.12 183	0.37 227	0.22 253	0.10 70	0.18 89	0.15 87	0.29 137	0.22 120	0.28 222	0.29 210	0.25 227	0.17 199	0.27 225	0.17 200	0.08 197	0.06 150	0.10 309	0.08 216	0.10 304	0.08 220

RAFT-RH_RVC	0.25 340	0.11 141	0.45 333	0.21 194	0.12 169	0.25 258	0.14 63	0.27 107	0.27 185	0.38 407	1.15 540	0.23 207	0.17 199	0.57 399	0.24 338	0.07 70	0.05 30	0.10 309	0.07 141	0.06 44	0.07 154

IRAFT_RVC	0.22 265	0.12 183	0.39 261	0.26 422	0.11 113	0.18 89	0.24 391	0.40 280	0.37 314	0.31 297	0.30 223	0.29 282	0.24 301	0.55 384	0.22 308	0.08 197	0.06 150	0.10 309	0.08 216	0.08 173	0.07 154

iRAFT	0.18 162	0.12 183	0.37 227	0.22 253	0.10 70	0.18 89	0.14 63	0.29 137	0.22 120	0.28 222	0.29 210	0.25 227	0.17 199	0.26 206	0.16 170	0.08 197	0.06 150	0.10 309	0.08 216	0.10 304	0.08 220

CRE-IMP	0.18 162	0.12 183	0.37 227	0.22 253	0.11 113	0.24 244	0.17 153	0.29 137	0.21 107	0.27 212	0.26 185	0.24 219	0.17 199	0.23 148	0.18 221	0.08 197	0.05 30	0.10 309	0.07 141	0.10 304	0.10 334

test-2	0.18 162	0.14 288	0.30 139	0.22 253	0.12 169	0.20 146	0.27 426	0.26 95	0.28 200	0.31 297	0.32 246	0.26 248	0.17 199	0.15 16	0.12 48	0.07 70	0.07 268	0.10 309	0.08 216	0.08 173	0.05 22

GMM-Stereo	0.21 235	0.10 79	0.43 313	0.23 300	0.13 243	0.24 244	0.25 408	0.37 251	0.27 185	0.30 280	0.45 403	0.27 257	0.21 255	0.31 276	0.17 200	0.07 70	0.05 30	0.10 309	0.09 302	0.08 173	0.19 484

RAFT-IKP	0.18 162	0.12 183	0.37 227	0.22 253	0.10 70	0.18 89	0.15 87	0.29 137	0.22 120	0.28 222	0.29 210	0.25 227	0.18 224	0.25 190	0.16 170	0.08 197	0.06 150	0.10 309	0.08 216	0.10 304	0.08 220

rafts_anoy	0.18 162	0.15 321	0.35 195	0.22 253	0.14 285	0.19 115	0.17 153	0.32 177	0.30 231	0.23 169	0.25 175	0.20 164	0.16 173	0.22 139	0.19 250	0.08 197	0.07 268	0.10 309	0.12 422	0.09 239	0.08 220

Anonymous3	0.23 282	0.18 379	0.63 436	0.27 450	0.18 409	0.41 444	0.23 369	0.43 318	0.35 290	0.23 169	0.27 192	0.20 164	0.18 224	0.27 225	0.18 221	0.12 402	0.11 435	0.10 309	0.10 344	0.11 353	0.12 392

TestStereo	0.21 235	0.19 395	0.40 269	0.25 388	0.10 70	0.22 201	0.21 318	0.31 167	0.31 243	0.23 169	0.34 276	0.22 187	0.18 224	0.62 429	0.18 221	0.08 197	0.06 150	0.10 309	0.07 141	0.11 353	0.06 77

UNet	0.28 384	0.14 288	0.69 455	0.23 300	0.20 447	0.44 461	0.22 344	0.50 383	0.40 354	0.34 352	0.39 333	0.43 411	0.33 420	0.40 326	0.31 397	0.09 276	0.07 268	0.10 309	0.08 216	0.10 304	0.08 220

UPFNet	0.25 340	0.12 183	0.38 246	0.24 351	0.19 430	0.37 419	0.28 441	0.48 365	0.38 328	0.34 352	0.37 306	0.37 357	0.28 366	0.39 319	0.33 409	0.10 325	0.09 386	0.10 309	0.10 344	0.10 304	0.08 220

aanetorigin	0.39 468	0.29 480	1.09 527	0.24 351	0.19 430	0.28 307	0.37 493	0.33 191	0.47 426	0.94 539	0.82 519	0.52 464	0.54 505	0.49 354	0.50 479	0.11 364	0.09 386	0.10 309	0.10 344	0.16 445	0.15 441

EDNetEfficient	0.63 526	0.37 511	2.40 564	0.26 422	0.25 499	0.38 427	0.49 531	0.41 292	1.06 550	1.38 557	0.87 526	0.62 498	0.95 546	0.65 443	1.65 557	0.11 364	0.09 386	0.10 309	0.11 383	0.19 483	0.17 463

ac_64	0.27 364	0.13 245	0.41 292	0.24 351	0.17 388	0.36 414	0.22 344	0.46 345	0.33 264	0.35 369	0.36 297	0.52 464	0.30 394	0.62 429	0.32 402	0.11 364	0.09 386	0.10 309	0.10 344	0.09 239	0.08 220

DSFCA	0.27 364	0.13 245	0.36 215	0.20 150	0.17 388	0.38 427	0.31 463	0.47 353	0.43 378	0.43 457	0.37 306	0.39 377	0.29 381	0.52 369	0.32 402	0.12 402	0.10 411	0.10 309	0.11 383	0.11 353	0.10 334

DMCA	0.22 265	0.14 288	0.36 215	0.22 253	0.14 285	0.27 288	0.20 287	0.43 318	0.38 328	0.31 297	0.32 246	0.33 325	0.24 301	0.24 159	0.28 370	0.11 364	0.08 352	0.10 309	0.08 216	0.10 304	0.11 369

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 364	0.21 421	0.59 420	0.25 388	0.18 409	0.29 328	0.22 344	0.50 383	0.40 354	0.38 407	0.41 351	0.43 411	0.27 350	0.43 333	0.29 382	0.11 364	0.08 352	0.10 309	0.10 344	0.10 304	0.11 369
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
FlowAnything_test	0.14 78	0.11 141	0.21 59	0.21 194	0.12 169	0.17 67	0.16 117	0.25 86	0.16 28	0.15 86	0.13 43	0.15 107	0.14 142	0.18 65	0.16 170	0.10 325	0.07 268	0.11 366	0.12 422	0.08 173	0.09 278

zh-mn7	0.46 494	0.45 523	1.48 549	0.25 388	0.19 430	0.44 461	0.29 447	0.56 460	0.82 528	0.65 519	0.96 530	0.49 447	0.38 450	0.88 511	0.63 501	0.12 402	0.10 411	0.11 366	0.11 383	0.13 405	0.14 429

DDVS	0.25 340	0.15 321	0.39 261	0.24 351	0.17 388	0.34 394	0.21 318	0.41 292	0.30 231	0.33 332	0.41 351	0.48 442	0.21 255	0.52 369	0.27 366	0.11 364	0.09 386	0.11 366	0.09 302	0.13 405	0.14 429

DCVSM-stereo	0.24 312	0.13 245	0.52 389	0.20 150	0.14 285	0.26 278	0.13 43	0.34 199	0.34 274	0.41 441	0.33 267	0.47 436	0.29 381	0.30 269	0.22 308	0.10 325	0.10 411	0.11 366	0.10 344	0.12 390	0.15 441

ITSA-stereo	0.25 340	0.15 321	0.33 175	0.23 300	0.11 113	0.27 288	0.18 196	0.56 460	0.59 487	0.31 297	0.32 246	0.33 325	0.28 366	0.49 354	0.30 390	0.11 364	0.08 352	0.11 366	0.10 344	0.11 353	0.13 408

CAS++	0.16 120	0.12 183	0.27 111	0.18 51	0.12 169	0.17 67	0.15 87	0.42 306	0.24 153	0.19 142	0.18 104	0.13 68	0.10 43	0.21 123	0.12 48	0.12 402	0.10 411	0.11 366	0.08 216	0.10 304	0.09 278
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
mmm	0.21 235	0.12 183	0.31 153	0.22 253	0.12 169	0.28 307	0.21 318	0.41 292	0.27 185	0.29 249	0.38 320	0.29 282	0.24 301	0.29 254	0.22 308	0.09 276	0.07 268	0.11 366	0.09 302	0.10 304	0.09 278

ffm	0.22 265	0.12 183	0.42 302	0.20 150	0.13 243	0.28 307	0.20 287	0.35 223	0.44 393	0.30 280	0.42 367	0.34 332	0.23 283	0.27 225	0.11 11	0.08 197	0.05 30	0.11 366	0.10 344	0.08 173	0.08 220

ff1	0.29 395	0.12 183	0.42 302	0.20 150	0.13 243	0.28 307	0.20 287	0.35 223	0.44 393	0.30 280	0.42 367	0.34 332	0.23 283	0.81 499	1.08 536	0.08 197	0.05 30	0.11 366	0.10 344	0.08 173	0.08 220

mmx	0.31 411	0.12 183	0.42 302	0.20 150	0.13 243	0.28 307	0.20 287	0.55 445	0.45 404	0.30 280	0.42 367	0.34 332	0.23 283	0.81 499	1.08 536	0.10 325	0.07 268	0.11 366	0.10 344	0.11 353	0.10 334

xxx	0.31 411	0.12 183	0.42 302	0.20 150	0.13 243	0.28 307	0.20 287	0.55 445	0.45 404	0.30 280	0.42 367	0.34 332	0.23 283	0.81 499	1.08 536	0.10 325	0.07 268	0.11 366	0.10 344	0.11 353	0.10 334

CASnet	0.14 78	0.12 183	0.22 68	0.22 253	0.08 9	0.16 48	0.15 87	0.27 107	0.25 166	0.22 163	0.20 128	0.15 107	0.11 68	0.17 47	0.13 88	0.07 70	0.05 30	0.11 366	0.09 302	0.08 173	0.05 22
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LL-Strereo	0.29 395	0.25 452	0.58 414	0.25 388	0.21 455	0.23 222	0.24 391	0.55 445	0.42 371	0.34 352	0.32 246	0.41 398	0.40 460	0.94 522	0.23 327	0.08 197	0.07 268	0.11 366	0.09 302	0.09 239	0.09 278

fast-acv-ft	0.31 411	0.20 407	0.81 483	0.24 351	0.18 409	0.46 469	0.27 426	0.41 292	0.49 445	0.39 422	0.55 458	0.49 447	0.35 433	0.37 312	0.38 427	0.11 364	0.11 435	0.11 366	0.12 422	0.12 390	0.09 278

CASS	0.21 235	0.15 321	0.32 159	0.26 422	0.11 113	0.28 307	0.19 240	0.39 269	0.30 231	0.32 320	0.34 276	0.25 227	0.24 301	0.25 190	0.20 265	0.13 421	0.08 352	0.11 366	0.09 302	0.11 353	0.11 369
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet_v2	0.28 384	0.16 346	0.44 322	0.22 253	0.15 335	0.40 440	0.30 458	0.57 470	0.46 421	0.38 407	0.36 297	0.47 436	0.29 381	0.38 317	0.39 435	0.13 421	0.11 435	0.11 366	0.11 383	0.11 353	0.11 369

BUS	0.23 282	0.12 183	0.28 122	0.25 388	0.14 285	0.43 459	0.17 153	0.56 460	0.34 274	0.34 352	0.35 287	0.32 318	0.20 248	0.26 206	0.21 288	0.10 325	0.07 268	0.11 366	0.10 344	0.09 239	0.09 278

Wz-Net-MNSev	0.36 446	0.26 463	0.79 478	0.26 422	0.21 455	0.59 509	0.38 499	0.55 445	0.56 481	0.48 482	0.54 454	0.53 469	0.36 437	0.60 414	0.44 459	0.11 364	0.09 386	0.11 366	0.11 383	0.15 437	0.13 408

BSDual-CNN	0.23 282	0.12 183	0.28 122	0.25 388	0.14 285	0.35 409	0.21 318	0.56 460	0.34 274	0.34 352	0.35 287	0.38 365	0.24 301	0.26 206	0.21 288	0.10 325	0.07 268	0.11 366	0.10 344	0.09 239	0.09 278

hknet	0.25 340	0.14 288	0.40 269	0.25 388	0.15 335	0.35 409	0.21 318	0.56 460	0.37 314	0.34 352	0.35 287	0.43 411	0.27 350	0.37 312	0.21 288	0.09 276	0.07 268	0.11 366	0.10 344	0.09 239	0.09 278

WZ-Net	0.52 513	0.38 514	1.90 557	0.30 483	0.24 492	0.57 505	0.48 529	0.62 504	0.78 524	0.50 485	0.71 504	0.68 518	0.54 505	0.98 529	0.84 519	0.13 421	0.10 411	0.11 366	0.12 422	0.19 483	0.20 494

AACVNet	0.26 356	0.16 346	0.37 227	0.22 253	0.14 285	0.29 328	0.19 240	0.41 292	0.31 243	0.38 407	0.42 367	0.43 411	0.28 366	0.73 468	0.25 348	0.11 364	0.08 352	0.11 366	0.09 302	0.13 405	0.11 369

PFNet+	0.20 215	0.10 79	0.37 227	0.21 194	0.12 169	0.17 67	0.19 240	0.29 137	0.34 274	0.33 332	0.32 246	0.24 219	0.16 173	0.32 282	0.17 200	0.10 325	0.07 268	0.11 366	0.10 344	0.08 173	0.12 392

RAFT	0.21 235	0.17 365	0.32 159	0.24 351	0.12 169	0.25 258	0.27 426	0.35 223	0.28 200	0.33 332	0.33 267	0.38 365	0.22 268	0.29 254	0.17 200	0.08 197	0.08 352	0.11 366	0.10 344	0.10 304	0.06 77

CFNet_pseudo	0.23 282	0.13 245	0.47 349	0.19 90	0.13 243	0.26 278	0.16 117	0.44 324	0.44 393	0.29 249	0.37 306	0.38 365	0.23 283	0.29 254	0.21 288	0.09 276	0.06 150	0.11 366	0.08 216	0.11 353	0.09 278

ADLNet	0.28 384	0.15 321	0.42 302	0.23 300	0.19 430	0.34 394	0.23 369	0.53 428	0.43 378	0.42 451	0.41 351	0.44 422	0.27 350	0.55 384	0.35 418	0.11 364	0.08 352	0.11 366	0.11 383	0.11 353	0.12 392

RAFT + AFF	0.27 364	0.23 443	0.50 374	0.25 388	0.17 388	0.30 345	0.33 479	0.52 417	0.40 354	0.28 222	0.30 223	0.30 298	0.31 410	0.62 429	0.24 338	0.09 276	0.10 411	0.11 366	0.10 344	0.11 353	0.11 369

delet	0.27 364	0.14 288	0.40 269	0.23 300	0.19 430	0.41 444	0.29 447	0.49 373	0.48 436	0.33 332	0.41 351	0.37 357	0.30 394	0.48 349	0.34 414	0.09 276	0.09 386	0.11 366	0.12 422	0.08 173	0.08 220

PSMNet-RSSM	0.24 312	0.15 321	0.36 215	0.21 194	0.14 285	0.25 258	0.20 287	0.48 365	0.37 314	0.30 280	0.44 391	0.38 365	0.26 331	0.52 369	0.22 308	0.12 402	0.07 268	0.11 366	0.13 449	0.10 304	0.09 278

RTSC	0.39 468	0.28 473	0.78 472	0.27 450	0.18 409	0.49 486	0.22 344	0.59 484	0.84 535	0.55 505	0.53 451	0.49 447	0.36 437	0.67 452	0.82 518	0.13 421	0.10 411	0.11 366	0.12 422	0.17 462	0.17 463

ADCP+	0.45 492	0.24 447	1.15 533	0.25 388	0.22 471	0.56 502	0.39 504	0.54 435	0.51 457	0.44 464	0.51 436	0.46 434	0.52 504	0.56 395	1.89 564	0.10 325	0.08 352	0.11 366	0.10 344	0.14 423	0.13 408

CFNet	0.27 364	0.20 407	0.44 322	0.22 253	0.14 285	0.33 381	0.14 63	0.51 400	0.45 404	0.30 280	0.40 343	0.38 365	0.27 350	0.76 482	0.25 348	0.09 276	0.07 268	0.11 366	0.11 383	0.11 353	0.08 220

ccs_rob	0.23 282	0.13 245	0.47 349	0.20 150	0.13 243	0.26 278	0.17 153	0.44 324	0.44 393	0.29 249	0.37 306	0.38 365	0.23 283	0.29 254	0.21 288	0.09 276	0.06 150	0.11 366	0.08 216	0.11 353	0.09 278

DeepPruner_ROB	0.26 356	0.19 395	0.44 322	0.21 194	0.16 367	0.30 345	0.21 318	0.52 417	0.32 252	0.35 369	0.38 320	0.39 377	0.26 331	0.42 331	0.24 338	0.15 460	0.11 435	0.11 366	0.11 383	0.14 423	0.13 408

StereoDRNet-Refined	0.27 364	0.17 365	0.35 195	0.25 388	0.14 285	0.37 419	0.21 318	0.47 353	0.41 364	0.44 464	0.51 436	0.41 398	0.28 366	0.45 340	0.37 425	0.09 276	0.06 150	0.11 366	0.11 383	0.10 304	0.10 334
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DLCB_ROB	0.28 384	0.16 346	0.34 185	0.27 450	0.16 367	0.38 427	0.25 408	0.48 365	0.43 378	0.46 472	0.46 413	0.51 458	0.33 420	0.53 376	0.33 409	0.10 325	0.10 411	0.11 366	0.11 383	0.10 304	0.09 278

DN-CSS_ROB	0.22 265	0.25 452	0.47 349	0.24 351	0.14 285	0.25 258	0.12 24	0.40 280	0.33 264	0.29 249	0.42 367	0.22 187	0.20 248	0.33 289	0.19 250	0.07 70	0.06 150	0.11 366	0.11 383	0.11 353	0.07 154

PWCDC_ROB	0.38 463	0.30 487	0.60 422	0.33 501	0.20 447	0.42 451	0.19 240	0.58 479	0.89 537	0.42 451	1.26 544	0.36 351	0.34 429	0.50 358	0.38 427	0.18 497	0.11 435	0.11 366	0.09 302	0.19 483	0.13 408

w-ln-seven-2	0.36 446	0.29 480	1.06 525	0.27 450	0.18 409	0.37 419	0.30 458	0.50 383	0.54 472	0.45 468	0.55 458	0.45 426	0.41 464	0.62 429	0.49 473	0.10 325	0.10 411	0.12 404	0.11 383	0.14 423	0.11 369

rvit_0105_5	0.21 235	0.15 321	0.38 246	0.23 300	0.13 243	0.22 201	0.24 391	0.36 241	0.39 338	0.21 157	0.23 154	0.26 248	0.19 239	0.26 206	0.19 250	0.15 460	0.13 465	0.12 404	0.12 422	0.10 304	0.09 278

CFNet_ucs	0.24 312	0.13 245	0.50 374	0.20 150	0.15 335	0.28 307	0.17 153	0.49 373	0.45 404	0.32 320	0.42 367	0.39 377	0.22 268	0.31 276	0.21 288	0.11 364	0.08 352	0.12 404	0.09 302	0.12 390	0.11 369

LL-Strereo2	0.18 162	0.18 379	0.39 261	0.22 253	0.12 169	0.24 244	0.13 43	0.31 167	0.23 138	0.24 183	0.20 128	0.24 219	0.12 91	0.26 206	0.15 146	0.06 25	0.06 150	0.12 404	0.09 302	0.08 173	0.07 154

Wz-Net-SNSev	0.43 484	0.41 520	1.27 541	0.30 483	0.21 455	0.44 461	0.41 510	0.61 496	0.65 502	0.46 472	0.65 493	0.62 498	0.39 456	0.74 476	0.59 492	0.12 402	0.11 435	0.12 404	0.13 449	0.16 445	0.14 429

NINENet	0.25 340	0.15 321	0.37 227	0.23 300	0.16 367	0.43 459	0.17 153	0.60 492	0.46 421	0.32 320	0.37 306	0.32 318	0.20 248	0.42 331	0.21 288	0.10 325	0.10 411	0.12 404	0.08 216	0.11 353	0.10 334

SACVNet	0.30 404	0.20 407	0.41 292	0.25 388	0.18 409	0.34 394	0.25 408	0.52 417	0.40 354	0.41 441	0.44 391	0.46 434	0.32 417	0.71 461	0.25 348	0.13 421	0.10 411	0.12 404	0.12 422	0.16 445	0.17 463

PSM-AAD	0.25 340	0.10 79	0.30 139	0.24 351	0.12 169	0.26 278	0.38 499	0.34 199	0.28 200	0.35 369	0.39 333	0.28 272	0.79 535	0.30 269	0.16 170	0.07 70	0.06 150	0.12 404	0.11 383	0.08 173	0.21 502

pcwnet_v2	0.32 420	0.15 321	1.26 540	0.23 300	0.18 409	0.32 370	0.18 196	0.59 484	0.60 491	0.36 385	0.45 403	0.35 346	0.29 381	0.36 309	0.25 348	0.14 447	0.11 435	0.12 404	0.11 383	0.14 423	0.15 441

ARAFT	0.24 312	0.21 421	0.78 472	0.22 253	0.12 169	0.29 328	0.24 391	0.43 318	0.32 252	0.33 332	0.28 197	0.28 272	0.19 239	0.49 354	0.18 221	0.07 70	0.06 150	0.12 404	0.11 383	0.09 239	0.06 77

EDNetEfficientorigin	7.51 581	0.52 537	140.47 600	0.25 388	0.17 388	0.42 451	0.29 447	0.47 353	1.03 547	1.28 554	1.02 534	0.83 529	0.84 541	0.75 477	0.99 531	0.10 325	0.09 386	0.12 404	0.10 344	0.21 495	0.22 507

GwcNet	0.35 442	0.23 443	0.88 501	0.25 388	0.24 492	0.48 481	0.27 426	0.55 445	0.57 484	0.38 407	0.52 444	0.51 458	0.32 417	0.60 414	0.41 450	0.13 421	0.11 435	0.12 404	0.11 383	0.13 405	0.14 429

CFNet-ft	0.24 312	0.15 321	0.35 195	0.18 51	0.15 335	0.30 345	0.21 318	0.39 269	0.36 303	0.28 222	0.40 343	0.43 411	0.25 322	0.47 347	0.24 338	0.12 402	0.07 268	0.12 404	0.11 383	0.12 390	0.09 278

ADCRef	0.38 463	0.24 447	0.88 501	0.26 422	0.21 455	0.49 486	0.27 426	0.52 417	0.48 436	0.50 485	0.58 470	0.35 346	0.47 490	0.48 349	1.29 551	0.09 276	0.08 352	0.12 404	0.12 422	0.11 353	0.11 369

RYNet	0.37 456	0.18 379	0.59 420	0.25 388	0.28 511	0.61 513	0.32 469	0.59 484	0.59 487	0.41 441	0.38 320	0.57 484	0.39 456	0.87 508	0.53 484	0.11 364	0.08 352	0.12 404	0.11 383	0.18 476	0.18 476

CFNet_RVC	0.24 312	0.15 321	0.35 195	0.18 51	0.15 335	0.30 345	0.21 318	0.39 269	0.36 303	0.28 222	0.40 343	0.43 411	0.25 322	0.47 347	0.24 338	0.12 402	0.07 268	0.12 404	0.11 383	0.12 390	0.09 278

DPSNet	0.47 496	0.24 447	0.93 509	0.27 450	0.20 447	0.75 528	0.57 537	0.84 547	0.79 525	0.47 479	0.51 436	0.60 492	0.69 529	0.87 508	0.71 509	0.16 475	0.13 465	0.12 404	0.10 344	0.25 509	0.21 502

StereoDRNet	0.32 420	0.22 434	0.61 425	0.27 450	0.21 455	0.42 451	0.30 458	0.61 496	0.48 436	0.46 472	0.39 333	0.48 442	0.30 394	0.57 399	0.40 442	0.11 364	0.09 386	0.12 404	0.11 383	0.12 390	0.10 334

NaN_ROB	0.41 476	0.28 473	0.62 433	0.30 483	0.19 430	0.51 490	0.47 525	0.58 479	0.59 487	0.56 506	0.47 420	0.49 447	0.41 464	1.21 545	0.64 503	0.12 402	0.18 510	0.12 404	0.13 449	0.11 353	0.14 429

SANet	0.53 514	0.28 473	0.96 514	0.26 422	0.15 335	0.69 521	0.44 518	0.67 524	1.34 557	0.67 521	0.98 533	0.94 534	0.71 531	0.89 513	0.76 511	0.14 447	0.12 453	0.12 404	0.11 383	0.17 462	0.16 450

LE_ROB	1.76 568	0.20 407	2.68 568	0.48 536	0.52 544	0.78 532	0.96 563	0.84 547	6.61 581	7.40 583	2.08 567	2.08 560	4.83 577	1.27 549	3.79 576	0.10 325	0.08 352	0.12 404	0.11 383	0.11 353	0.10 334

zh-sn7	0.48 499	0.51 535	1.43 548	0.29 474	0.20 447	0.47 475	0.39 504	0.57 470	0.62 496	0.52 496	0.81 517	0.52 464	0.56 509	1.05 534	0.87 523	0.12 402	0.13 465	0.13 425	0.13 449	0.17 462	0.16 450

w-ln-seven	0.42 479	0.30 487	1.18 534	0.26 422	0.22 471	0.58 506	0.31 463	0.62 504	0.81 527	0.58 509	0.61 484	0.53 469	0.36 437	0.57 399	0.65 505	0.11 364	0.10 411	0.13 425	0.12 422	0.15 437	0.13 408

YMNet	0.32 420	0.22 434	0.58 414	0.27 450	0.23 484	0.48 481	0.27 426	0.51 400	0.45 404	0.48 482	0.56 465	0.51 458	0.30 394	0.39 319	0.40 442	0.13 421	0.16 497	0.13 425	0.12 422	0.13 405	0.12 392

YMNet_1	0.32 420	0.22 434	0.58 414	0.27 450	0.23 484	0.48 481	0.27 426	0.51 400	0.45 404	0.48 482	0.56 465	0.51 458	0.30 394	0.39 319	0.40 442	0.13 421	0.16 497	0.13 425	0.12 422	0.13 405	0.12 392

rvit_0105_6	0.19 200	0.14 288	0.34 185	0.23 300	0.14 285	0.18 89	0.20 287	0.29 137	0.37 314	0.18 137	0.22 150	0.23 207	0.17 199	0.26 206	0.17 200	0.15 460	0.13 465	0.13 425	0.11 383	0.11 353	0.08 220

rvit_0105_4	0.20 215	0.15 321	0.38 246	0.23 300	0.14 285	0.20 146	0.22 344	0.33 191	0.39 338	0.19 142	0.24 167	0.25 227	0.19 239	0.27 225	0.17 200	0.16 475	0.13 465	0.13 425	0.11 383	0.11 353	0.08 220

test_sample7	0.25 340	0.15 321	0.35 195	0.20 150	0.14 285	0.28 307	0.21 318	0.51 400	0.38 328	0.37 392	0.34 276	0.37 357	0.30 394	0.39 319	0.23 327	0.14 447	0.09 386	0.13 425	0.12 422	0.13 405	0.12 392

GMStereo_Zeroshot	0.24 312	0.21 421	0.45 333	0.26 422	0.13 243	0.28 307	0.15 87	0.39 269	0.35 290	0.37 392	0.43 380	0.40 391	0.17 199	0.34 295	0.20 265	0.12 402	0.07 268	0.13 425	0.07 141	0.16 445	0.09 278

StereoVision	0.22 265	0.18 379	0.37 227	0.27 450	0.17 388	0.23 222	0.22 344	0.38 257	0.31 243	0.20 146	0.51 436	0.22 187	0.16 173	0.28 238	0.18 221	0.11 364	0.12 453	0.13 425	0.13 449	0.10 304	0.07 154

Wz-Net-TNSev	0.51 509	0.58 539	1.61 555	0.25 388	0.21 455	0.65 517	0.45 519	0.63 511	0.69 511	0.51 490	0.54 454	0.71 523	0.60 516	1.00 530	0.77 514	0.15 460	0.15 490	0.13 425	0.15 471	0.21 495	0.20 494

HCRNet	0.24 312	0.25 452	0.33 175	0.34 503	0.16 367	0.27 288	0.18 196	0.43 318	0.35 290	0.30 280	0.35 287	0.32 318	0.22 268	0.44 337	0.20 265	0.13 421	0.08 352	0.13 425	0.11 383	0.10 304	0.09 278

FINET	0.34 437	0.27 470	0.80 481	0.24 351	0.24 492	0.36 414	0.34 481	0.54 435	0.72 516	0.39 422	0.47 420	0.32 318	0.30 394	0.51 363	0.32 402	0.19 503	0.17 504	0.13 425	0.12 422	0.18 476	0.16 450

psm_up	0.29 395	0.16 346	0.41 292	0.26 422	0.17 388	0.32 370	0.26 420	0.55 445	0.43 378	0.36 385	0.40 343	0.45 426	0.37 446	0.58 406	0.30 390	0.11 364	0.12 453	0.13 425	0.12 422	0.10 304	0.10 334

psmorigin	0.50 505	0.25 452	3.03 569	0.24 351	0.19 430	0.38 427	0.22 344	0.50 383	0.44 393	0.64 517	0.68 499	0.71 523	0.51 502	0.85 505	0.45 462	0.14 447	0.17 504	0.13 425	0.14 462	0.16 445	0.21 502

hitnet-ft	0.29 395	0.17 365	0.40 269	0.19 90	0.14 285	0.39 435	0.23 369	0.44 324	0.41 364	0.36 385	0.46 413	0.53 469	0.34 429	0.76 482	0.32 402	0.14 447	0.10 411	0.13 425	0.10 344	0.15 437	0.13 408

FAT-Stereo	0.36 446	0.18 379	0.73 469	0.26 422	0.18 409	0.33 381	0.29 447	0.60 492	0.59 487	0.46 472	0.60 477	0.60 492	0.50 499	0.61 421	0.34 414	0.13 421	0.14 475	0.13 425	0.12 422	0.14 423	0.18 476

S-Stereo	0.38 463	0.20 407	1.05 524	0.27 450	0.22 471	0.38 427	0.32 469	0.55 445	0.66 503	0.39 422	0.59 472	0.49 447	0.41 464	0.75 477	0.40 442	0.12 402	0.15 490	0.13 425	0.13 449	0.16 445	0.21 502

STTStereo	0.28 384	0.20 407	0.61 425	0.25 388	0.17 388	0.29 328	0.24 391	0.47 353	0.39 338	0.39 422	0.41 351	0.44 422	0.28 366	0.40 326	0.28 370	0.13 421	0.12 453	0.13 425	0.16 483	0.12 390	0.11 369

ADCL	0.47 496	0.22 434	1.00 518	0.27 450	0.19 430	0.74 526	0.64 543	0.54 435	0.69 511	0.56 506	0.71 504	0.55 475	0.60 516	0.60 414	1.43 553	0.11 364	0.09 386	0.13 425	0.13 449	0.14 423	0.14 429

GANet	0.36 446	0.22 434	0.49 363	0.29 474	0.17 388	0.41 444	0.38 499	0.57 470	0.45 404	0.46 472	0.75 510	0.55 475	0.40 460	0.94 522	0.41 450	0.13 421	0.13 465	0.13 425	0.11 383	0.14 423	0.11 369

TDLM	0.30 404	0.21 421	0.38 246	0.28 471	0.15 335	0.33 381	0.32 469	0.52 417	0.47 426	0.38 407	0.43 380	0.39 377	0.29 381	0.91 517	0.28 370	0.14 447	0.08 352	0.13 425	0.11 383	0.12 390	0.10 334

UCFNet_RVC	0.24 312	0.16 346	0.34 185	0.18 51	0.15 335	0.33 381	0.16 117	0.46 345	0.35 290	0.29 249	0.35 287	0.39 377	0.25 322	0.34 295	0.22 308	0.13 421	0.08 352	0.13 425	0.14 462	0.13 405	0.12 392

AdaStereo	0.24 312	0.16 346	0.37 227	0.24 351	0.12 169	0.32 370	0.17 153	0.54 435	0.42 371	0.33 332	0.38 320	0.35 346	0.21 255	0.30 269	0.22 308	0.14 447	0.06 150	0.13 425	0.08 216	0.11 353	0.08 220
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	0.31 411	0.16 346	0.54 396	0.24 351	0.22 471	0.42 451	0.28 441	0.58 479	0.56 481	0.28 222	0.38 320	0.40 391	0.30 394	0.71 461	0.28 370	0.13 421	0.08 352	0.13 425	0.10 344	0.19 483	0.16 450

DRN-Test	0.33 429	0.17 365	0.61 425	0.27 450	0.19 430	0.46 469	0.29 447	0.65 513	0.51 457	0.47 479	0.46 413	0.44 422	0.34 429	0.62 429	0.41 450	0.12 402	0.08 352	0.13 425	0.12 422	0.12 390	0.10 334

XPNet_ROB	0.33 429	0.20 407	0.43 313	0.27 450	0.18 409	0.37 419	0.31 463	0.55 445	0.50 453	0.51 490	0.53 451	0.58 487	0.37 446	0.63 435	0.45 462	0.17 486	0.12 453	0.13 425	0.12 422	0.15 437	0.14 429

MultiAttention	1.02 552	0.13 245	0.43 313	0.35 512	0.43 535	5.36 576	1.71 575	0.69 528	0.53 468	0.36 385	0.63 490	0.55 475	0.22 268	7.60 583	0.43 454	0.09 276	0.06 150	0.14 451	0.24 518	0.26 515	0.30 529

rvit_0105_3	0.23 282	0.17 365	0.40 269	0.25 388	0.15 335	0.24 244	0.28 441	0.38 257	0.41 364	0.25 191	0.25 175	0.28 272	0.21 255	0.28 238	0.20 265	0.15 460	0.13 465	0.14 451	0.15 471	0.10 304	0.09 278

UGAM	0.26 356	0.14 288	0.45 333	0.25 388	0.12 169	0.23 222	0.25 408	0.32 177	0.41 364	0.31 297	0.42 367	0.41 398	0.22 268	0.92 518	0.22 308	0.08 197	0.06 150	0.14 451	0.12 422	0.10 304	0.07 154

coex-ft	3.44 575	0.73 548	48.55 598	0.24 351	0.19 430	0.50 489	0.43 515	0.47 353	2.40 568	7.03 582	1.20 541	0.97 537	2.23 571	0.73 468	1.92 565	0.12 402	0.15 490	0.14 451	0.12 422	0.21 495	0.43 543

GASNet	0.36 446	0.46 524	0.88 501	0.34 503	0.23 484	0.35 409	0.22 344	0.60 492	0.53 468	0.40 432	0.37 306	0.45 426	0.30 394	0.79 492	0.35 418	0.15 460	0.10 411	0.14 451	0.14 462	0.22 501	0.12 392

FADNet-RVC-Resample	0.29 395	0.25 452	0.93 509	0.26 422	0.16 367	0.32 370	0.21 318	0.47 353	0.39 338	0.35 369	0.38 320	0.33 325	0.27 350	0.53 376	0.24 338	0.10 325	0.10 411	0.14 451	0.13 449	0.13 405	0.16 450

FADNet_RVC	0.30 404	0.28 473	0.83 489	0.23 300	0.15 335	0.30 345	0.17 153	0.49 373	0.37 314	0.30 280	0.38 320	0.30 298	0.27 350	0.52 369	0.31 397	0.14 447	0.14 475	0.14 451	0.16 483	0.21 495	0.23 514

FADNet-RVC	0.31 411	0.35 503	0.78 472	0.25 388	0.20 447	0.33 381	0.20 287	0.49 373	0.40 354	0.34 352	0.39 333	0.41 398	0.29 381	0.63 435	0.31 397	0.13 421	0.14 475	0.14 451	0.15 471	0.19 483	0.19 484

FADNet	0.32 420	0.36 506	0.74 470	0.23 300	0.22 471	0.37 419	0.19 240	0.53 428	0.48 436	0.32 320	0.36 297	0.43 411	0.32 417	0.64 437	0.25 348	0.16 475	0.16 497	0.14 451	0.16 483	0.24 507	0.19 484

stereogan	0.37 456	0.17 365	0.65 444	0.27 450	0.22 471	0.62 515	0.26 420	0.59 484	0.63 500	0.43 457	0.60 477	0.67 514	0.42 473	0.68 453	0.35 418	0.13 421	0.14 475	0.14 451	0.12 422	0.19 483	0.17 463

ADCPNet	0.48 499	0.29 480	1.60 553	0.27 450	0.23 484	0.70 524	0.38 499	0.53 428	0.51 457	0.51 490	0.59 472	0.67 514	0.56 509	0.60 414	1.14 541	0.15 460	0.18 510	0.14 451	0.23 516	0.19 483	0.19 484

DANet	0.35 442	0.23 443	0.60 422	0.36 514	0.22 471	0.39 435	0.25 408	0.48 365	0.43 378	0.52 496	0.50 430	0.59 489	0.41 464	0.76 482	0.49 473	0.13 421	0.11 435	0.14 451	0.12 422	0.17 462	0.15 441
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
CVANet_RVC	0.30 404	0.19 395	0.41 292	0.26 422	0.16 367	0.33 381	0.26 420	0.52 417	0.47 426	0.40 432	0.46 413	0.43 411	0.31 410	0.89 513	0.26 361	0.14 447	0.09 386	0.14 451	0.13 449	0.14 423	0.10 334

ETE_ROB	0.34 437	0.26 463	0.45 333	0.29 474	0.18 409	0.40 440	0.37 493	0.57 470	0.47 426	0.50 485	0.50 430	0.62 498	0.36 437	0.55 384	0.38 427	0.13 421	0.10 411	0.14 451	0.12 422	0.16 445	0.16 450

PWC_ROB	0.38 463	0.29 480	0.69 455	0.25 388	0.20 447	0.38 427	0.19 240	0.58 479	0.67 506	0.57 508	0.85 522	0.51 458	0.40 460	0.71 461	0.52 482	0.13 421	0.09 386	0.14 451	0.10 344	0.17 462	0.14 429

TCMNet	0.33 429	0.23 443	0.72 465	0.29 474	0.30 519	0.40 440	0.28 441	0.50 383	0.47 426	0.37 392	0.45 403	0.40 391	0.29 381	0.60 414	0.39 435	0.14 447	0.13 465	0.15 466	0.14 462	0.17 462	0.15 441

FACV-RUCA	0.21 235	0.15 321	0.32 159	0.23 300	0.23 484	0.26 278	0.19 240	0.39 269	0.34 274	0.25 191	0.32 246	0.21 175	0.24 301	0.24 159	0.19 250	0.10 325	0.07 268	0.15 466	0.08 216	0.16 445	0.13 408

rvit_105_1	0.27 364	0.19 395	0.46 341	0.27 450	0.19 430	0.30 345	0.35 485	0.44 324	0.51 457	0.31 297	0.31 237	0.31 309	0.26 331	0.35 304	0.25 348	0.15 460	0.14 475	0.15 466	0.17 492	0.11 353	0.10 334

APVNet	0.36 446	0.20 407	0.70 461	0.26 422	0.22 471	0.52 499	0.35 485	0.61 496	0.44 393	0.38 407	0.52 444	0.48 442	0.38 450	0.84 504	0.46 468	0.13 421	0.14 475	0.15 466	0.16 483	0.16 445	0.15 441

Syn2CoEx	0.36 446	0.31 494	0.78 472	0.34 503	0.21 455	0.41 444	0.28 441	0.61 496	0.49 445	0.42 451	0.56 465	0.45 426	0.44 478	0.69 455	0.38 427	0.17 486	0.14 475	0.15 466	0.12 422	0.13 405	0.12 392

DMCA-RVC	0.27 364	0.21 421	0.61 425	0.28 471	0.17 388	0.29 328	0.21 318	0.42 306	0.35 290	0.40 432	0.37 306	0.39 377	0.36 437	0.43 333	0.30 390	0.13 421	0.10 411	0.15 466	0.11 383	0.13 405	0.10 334

RTS	0.78 542	0.48 528	4.68 572	0.34 503	0.28 511	1.12 549	0.46 521	0.62 504	1.03 547	0.73 526	0.89 527	0.60 492	0.59 514	1.61 556	1.16 544	0.14 447	0.11 435	0.15 466	0.15 471	0.21 495	0.19 484

RTSA	0.78 542	0.48 528	4.68 572	0.34 503	0.28 511	1.12 549	0.46 521	0.62 504	1.03 547	0.73 526	0.89 527	0.60 492	0.59 514	1.61 556	1.16 544	0.14 447	0.11 435	0.15 466	0.15 471	0.21 495	0.19 484

AnyNet_C32	0.51 509	0.40 516	1.10 531	0.29 474	0.28 511	0.59 509	0.58 538	0.54 435	0.60 491	0.62 513	0.66 495	0.54 473	0.54 505	0.78 490	1.74 561	0.15 460	0.14 475	0.15 466	0.17 492	0.20 492	0.20 494

WCMA_ROB	0.51 509	0.21 421	0.65 444	0.25 388	0.21 455	0.58 506	0.32 469	0.54 435	0.55 478	0.95 541	1.40 548	1.28 547	0.81 538	0.73 468	0.62 498	0.18 497	0.15 490	0.15 466	0.15 471	0.19 483	0.19 484

PSMNet_ROB	0.33 429	0.24 447	0.54 396	0.31 489	0.21 455	0.42 451	0.43 515	0.59 484	0.47 426	0.37 392	0.44 391	0.49 447	0.31 410	0.64 437	0.43 454	0.14 447	0.10 411	0.15 466	0.14 462	0.13 405	0.11 369

SHD	0.42 479	0.27 470	0.81 483	0.31 489	0.25 499	0.42 451	0.22 344	0.66 519	0.94 545	0.63 515	0.60 477	0.59 489	0.47 490	0.59 412	0.58 491	0.15 460	0.13 465	0.16 477	0.16 483	0.20 492	0.22 507

ADCS	0.58 520	0.40 516	1.35 546	0.29 474	0.24 492	0.55 501	0.45 519	0.67 524	0.83 532	0.76 531	0.71 504	0.68 518	0.60 516	0.76 482	2.23 569	0.16 475	0.16 497	0.16 477	0.17 492	0.22 501	0.22 507

PA-Net	0.37 456	0.28 473	0.83 489	0.31 489	0.28 511	0.39 435	0.42 513	0.51 400	0.55 478	0.34 352	0.42 367	0.41 398	0.36 437	0.79 492	0.49 473	0.12 402	0.23 529	0.16 477	0.23 516	0.12 390	0.18 476
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
MDST_ROB	0.48 499	0.14 288	0.95 512	0.30 483	0.21 455	1.33 559	0.32 469	0.77 537	0.56 481	1.06 547	0.71 504	0.49 447	0.35 433	1.26 548	0.38 427	0.13 421	0.11 435	0.16 477	0.13 449	0.12 390	0.12 392

LALA_ROB	0.36 446	0.25 452	0.46 341	0.30 483	0.21 455	0.47 475	0.39 504	0.61 496	0.51 457	0.52 496	0.51 436	0.69 520	0.36 437	0.50 358	0.43 454	0.17 486	0.11 435	0.16 477	0.14 462	0.17 462	0.15 441

SGM_RVC	0.50 505	0.19 395	0.50 374	0.25 388	0.15 335	0.69 521	0.39 504	0.68 527	0.82 528	0.95 541	0.84 521	1.13 540	0.76 533	1.16 541	0.60 495	0.16 475	0.16 497	0.16 477	0.16 483	0.16 445	0.17 463
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ISRNet	0.27 364	0.13 245	0.45 333	0.26 422	0.19 430	0.24 244	0.14 63	0.45 334	0.43 378	0.39 422	0.48 426	0.42 407	0.27 350	0.32 282	0.29 382	0.20 506	0.12 453	0.17 483	0.16 483	0.16 445	0.20 494

SDNR	0.42 479	0.21 421	0.82 487	0.21 194	0.18 409	1.27 556	0.17 153	0.50 383	0.49 445	0.42 451	0.81 517	0.38 365	0.27 350	1.19 542	0.38 427	0.23 511	0.24 531	0.17 483	0.13 449	0.17 462	0.20 494

RP	0.35 442	0.22 434	0.51 385	0.31 489	0.24 492	0.37 419	0.28 441	0.50 383	0.58 486	0.40 432	0.63 490	0.61 496	0.47 490	0.61 421	0.39 435	0.16 475	0.15 490	0.17 483	0.15 471	0.17 462	0.17 463

G-Net	0.46 494	0.25 452	0.86 498	0.34 503	0.28 511	0.90 541	0.35 485	0.47 353	0.45 404	0.68 522	1.22 542	0.64 508	0.60 516	0.61 421	0.57 486	0.16 475	0.14 475	0.17 483	0.13 449	0.22 501	0.19 484

ADCMid	0.49 502	0.34 501	1.13 532	0.26 422	0.21 455	0.51 490	0.37 493	0.57 470	0.54 472	0.75 530	0.66 495	0.62 498	0.64 526	0.64 437	1.68 558	0.13 421	0.12 453	0.17 483	0.17 492	0.20 492	0.17 463

AnyNet_C01	0.65 528	0.58 539	2.60 567	0.32 495	0.26 504	0.88 539	0.61 541	0.63 511	0.62 496	0.68 522	0.96 530	0.76 526	0.60 516	0.96 526	1.43 553	0.16 475	0.16 497	0.17 483	0.17 492	0.23 504	0.23 514

SGM-Forest	0.36 446	0.17 365	0.47 349	0.23 300	0.16 367	0.45 467	0.41 510	0.55 445	0.48 436	0.52 496	0.60 477	0.52 464	0.41 464	0.85 505	0.50 479	0.17 486	0.17 504	0.17 483	0.15 471	0.15 437	0.15 441
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
MeshStereo	0.58 520	0.27 470	0.67 449	0.22 253	0.17 388	0.66 519	0.37 493	0.78 538	0.61 494	1.47 568	1.30 545	1.65 554	0.79 535	1.12 539	0.59 492	0.17 486	0.17 504	0.17 483	0.14 462	0.17 462	0.14 429
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
IGEV-RUCA	0.21 235	0.08 10	0.23 74	0.19 90	0.19 430	0.28 307	0.24 391	0.23 65	0.21 107	0.20 146	0.23 154	0.28 272	0.49 497	0.26 206	0.18 221	0.09 276	0.08 352	0.18 491	0.13 449	0.17 462	0.17 463

NCC-stereo	0.39 468	0.25 452	0.69 455	0.32 495	0.28 511	0.46 469	0.36 489	0.65 513	0.52 464	0.40 432	0.57 468	0.56 479	0.47 490	0.73 468	0.45 462	0.17 486	0.14 475	0.18 491	0.25 523	0.16 445	0.16 450

Abc-Net	0.39 468	0.25 452	0.69 455	0.32 495	0.28 511	0.46 469	0.36 489	0.65 513	0.52 464	0.40 432	0.57 468	0.56 479	0.47 490	0.73 468	0.45 462	0.17 486	0.14 475	0.18 491	0.25 523	0.16 445	0.16 450
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SAMSARA	0.56 516	0.39 515	0.80 481	0.60 545	0.46 537	1.00 545	1.23 573	0.67 524	0.68 509	0.71 525	0.54 454	0.89 533	0.57 512	0.81 499	0.62 498	0.19 503	0.22 525	0.18 491	0.18 498	0.27 520	0.25 521

XQC	0.43 484	0.37 511	0.96 514	0.34 503	0.25 499	0.53 500	0.34 481	0.60 492	0.73 519	0.51 490	0.46 413	0.57 484	0.47 490	0.70 458	0.72 510	0.17 486	0.12 453	0.18 491	0.15 471	0.25 509	0.23 514

SGM-ForestM	1.36 558	0.28 473	0.79 478	0.26 422	0.16 367	2.26 570	1.00 565	1.42 561	1.46 561	2.38 573	2.05 566	5.95 581	2.66 574	2.95 571	2.46 571	0.17 486	0.18 510	0.18 491	0.18 498	0.15 437	0.18 476

LSM	1.64 567	0.40 516	2.56 566	2.02 576	17.61 589	0.51 490	0.52 533	0.61 496	0.76 521	0.82 533	1.11 538	0.63 506	0.54 505	0.75 477	0.49 473	0.16 475	0.24 531	0.18 491	0.21 506	0.25 509	2.42 579

CBMV	0.33 429	0.21 421	0.54 396	0.23 300	0.13 243	0.42 451	0.33 479	0.53 428	0.48 436	0.52 496	0.49 428	0.50 454	0.41 464	0.56 395	0.31 397	0.15 460	0.16 497	0.18 491	0.16 483	0.13 405	0.13 408
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
rvit_stereo_0075_2	0.24 312	0.17 365	0.50 374	0.26 422	0.22 471	0.22 201	0.15 87	0.40 280	0.35 290	0.27 212	0.37 306	0.29 282	0.20 248	0.28 238	0.19 250	0.17 486	0.12 453	0.19 499	0.12 422	0.13 405	0.13 408

AF-Net	0.37 456	0.26 463	0.56 406	0.32 495	0.23 484	0.41 444	0.29 447	0.61 496	0.64 501	0.42 451	0.68 499	0.65 509	0.49 497	0.57 399	0.44 459	0.15 460	0.11 435	0.19 499	0.14 462	0.15 437	0.13 408

edge stereo	0.39 468	0.22 434	0.81 483	0.27 450	0.22 471	0.37 419	0.24 391	0.56 460	0.54 472	0.53 502	0.60 477	0.71 523	0.50 499	0.78 490	0.40 442	0.16 475	0.14 475	0.19 499	0.14 462	0.16 445	0.17 463

Nwc_Net	0.37 456	0.25 452	0.68 454	0.31 489	0.24 492	0.44 461	0.30 458	0.65 513	0.50 453	0.37 392	0.69 503	0.58 487	0.45 481	0.60 414	0.40 442	0.15 460	0.12 453	0.19 499	0.21 506	0.14 423	0.13 408

dad	0.28 384	0.31 494	0.44 322	0.21 194	0.14 285	0.30 345	0.20 287	0.33 191	0.49 445	0.44 464	0.44 391	0.45 426	0.21 255	0.41 328	0.26 361	0.20 506	0.11 435	0.20 503	0.11 383	0.14 423	0.10 334

CSAN	0.50 505	0.35 503	0.78 472	0.36 514	0.23 484	0.56 502	0.59 540	0.61 496	0.70 513	0.64 517	0.78 514	0.65 509	0.60 516	1.38 552	0.62 498	0.21 508	0.17 504	0.20 503	0.20 503	0.18 476	0.18 476

UDGNet	0.23 282	0.31 494	0.38 246	0.24 351	0.14 285	0.24 244	0.18 196	0.32 177	0.43 378	0.29 249	0.28 197	0.24 219	0.19 239	0.29 254	0.20 265	0.15 460	0.07 268	0.21 505	0.11 383	0.14 423	0.10 334

RGC	0.39 468	0.32 499	0.64 443	0.34 503	0.27 506	0.40 440	0.29 447	0.57 470	0.53 468	0.45 468	0.64 492	0.62 498	0.45 481	0.72 466	0.39 435	0.15 460	0.15 490	0.21 505	0.20 503	0.18 476	0.19 484

PS-NSSS	0.32 420	0.30 487	0.46 341	0.23 300	0.17 388	0.33 381	0.24 391	0.57 470	0.41 364	0.37 392	0.52 444	0.35 346	0.30 394	0.80 496	0.30 390	0.17 486	0.14 475	0.21 505	0.15 471	0.15 437	0.13 408

NCCL2	0.35 442	0.26 463	0.49 363	0.36 514	0.22 471	0.41 444	0.41 510	0.53 428	0.42 371	0.47 479	0.46 413	0.61 496	0.39 456	0.55 384	0.37 425	0.16 475	0.13 465	0.21 505	0.21 506	0.16 445	0.16 450

FBW_ROB	0.43 484	0.26 463	0.54 396	0.31 489	0.20 447	0.51 490	0.32 469	0.70 530	0.60 491	0.59 510	0.55 458	0.65 509	0.41 464	1.40 553	0.51 481	0.13 421	0.17 504	0.21 505	0.16 483	0.17 462	0.18 476

PDISCO_ROB	0.43 484	0.30 487	0.67 449	0.43 529	0.36 528	0.67 520	0.32 469	0.72 533	0.76 521	0.43 457	0.53 451	0.63 506	0.40 460	0.66 448	0.47 470	0.21 508	0.12 453	0.21 505	0.19 502	0.25 509	0.20 494

PVD	0.58 520	0.34 501	0.84 494	0.39 524	0.31 522	0.59 509	0.47 525	0.80 542	1.25 556	0.92 538	1.09 536	0.79 527	0.82 539	0.85 505	0.76 511	0.21 508	0.18 510	0.22 511	0.18 498	0.27 520	0.35 537

DeepPrunerF	0.44 490	0.29 480	1.29 543	0.33 501	0.30 519	0.35 409	0.36 489	0.62 504	1.15 555	0.40 432	0.44 391	0.39 377	0.41 464	0.80 496	0.52 482	0.18 497	0.14 475	0.23 512	0.21 506	0.17 462	0.17 463

CBMV_ROB	0.33 429	0.18 379	0.53 393	0.21 194	0.14 285	0.33 381	0.20 287	0.51 400	0.45 404	0.51 490	0.55 458	0.45 426	0.42 473	0.71 461	0.32 402	0.18 497	0.19 514	0.23 512	0.21 506	0.14 423	0.15 441

HBP-ISP	0.33 429	0.30 487	0.72 465	0.22 253	0.16 367	0.32 370	0.22 344	0.54 435	0.44 393	0.41 441	0.49 428	0.33 325	0.38 450	0.73 468	0.25 348	0.18 497	0.19 514	0.24 514	0.20 503	0.16 445	0.13 408

ccnet	0.42 479	0.31 494	0.48 358	0.27 450	0.32 523	0.60 512	0.32 469	0.65 513	0.46 421	0.53 502	0.66 495	0.56 479	0.45 481	0.72 466	0.61 496	0.26 521	0.19 514	0.24 514	0.21 506	0.26 515	0.22 507

NOSS_ROB	0.31 411	0.20 407	0.35 195	0.24 351	0.16 367	0.32 370	0.19 240	0.52 417	0.48 436	0.33 332	0.36 297	0.42 407	0.28 366	0.93 520	0.24 338	0.19 503	0.20 519	0.24 514	0.22 514	0.17 462	0.17 463

FC-DCNN v2	0.71 534	0.30 487	0.67 449	0.32 495	0.27 506	0.84 536	0.39 504	0.84 547	0.85 536	1.44 564	1.64 559	2.09 561	1.28 560	1.06 535	0.80 517	0.24 517	0.22 525	0.27 517	0.26 527	0.26 515	0.25 521

FCDSN-DC	0.63 526	0.31 494	0.61 425	0.36 514	0.30 519	0.65 517	0.37 493	0.66 519	0.68 509	1.14 551	1.54 556	1.71 556	1.26 558	0.92 518	0.64 503	0.24 517	0.22 525	0.27 517	0.26 527	0.27 520	0.27 527
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 509	0.50 533	0.86 498	0.39 524	0.24 492	0.84 536	0.55 536	0.56 460	0.62 496	0.60 511	0.68 499	0.62 498	0.42 473	1.13 540	0.43 454	0.23 511	0.27 535	0.27 517	0.35 538	0.25 509	0.29 528

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 446	0.36 506	0.53 393	0.34 503	0.19 430	0.51 490	0.24 391	0.55 445	0.38 328	0.41 441	0.47 420	0.47 436	0.27 350	0.73 468	0.30 390	0.36 539	0.19 514	0.27 517	0.17 492	0.26 515	0.23 514

FC-DCNN	0.70 533	0.30 487	0.69 455	0.32 495	0.27 506	0.81 535	0.39 504	0.79 541	0.82 528	1.41 560	1.58 558	1.98 559	1.26 558	1.02 532	0.77 514	0.24 517	0.22 525	0.27 517	0.26 527	0.26 515	0.26 523

MSMD_ROB	0.60 524	0.33 500	0.61 425	0.30 483	0.25 499	0.86 538	0.35 485	0.55 445	0.67 506	1.10 549	1.49 553	1.76 557	0.97 549	0.88 511	0.49 473	0.23 511	0.21 521	0.27 517	0.27 530	0.25 509	0.24 519

DualNet (step1)	0.28 384	0.19 395	0.50 374	0.18 51	0.16 367	0.34 394	0.20 287	0.51 400	0.38 328	0.37 392	0.34 276	0.37 357	0.30 394	0.39 319	0.23 327	0.23 511	0.09 386	0.28 523	0.24 518	0.18 476	0.16 450

test_sample9	0.42 479	0.19 395	0.50 374	0.18 51	0.16 367	0.34 394	0.20 287	0.51 400	0.38 328	0.37 392	0.34 276	0.37 357	0.30 394	0.66 448	0.91 526	0.23 511	1.82 576	0.28 523	0.24 518	0.18 476	0.16 450

test_sample8	0.49 502	0.19 395	0.50 374	0.18 51	0.16 367	0.34 394	0.20 287	0.55 445	0.34 274	0.62 513	0.38 320	1.15 543	0.67 527	0.66 448	0.91 526	0.23 511	1.82 576	0.28 523	0.24 518	0.18 476	0.16 450

ELAS	0.74 539	0.36 506	0.85 497	0.36 514	0.33 524	1.36 560	0.77 553	0.93 551	0.92 541	1.41 560	1.53 555	1.16 544	1.17 554	0.95 525	1.03 533	0.26 521	0.25 533	0.28 523	0.28 534	0.31 528	0.30 529
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PASM	0.45 492	0.35 503	0.90 504	0.35 512	0.33 524	0.39 435	0.38 499	0.50 383	0.61 494	0.52 496	0.51 436	0.62 498	0.45 481	0.93 520	0.48 471	0.26 521	0.29 539	0.29 527	0.33 536	0.29 526	0.26 523

ELAS_RVC	0.74 539	0.36 506	1.00 518	0.37 520	0.33 524	0.88 539	0.93 562	0.83 546	1.08 551	1.35 556	1.33 547	1.24 545	1.33 562	1.06 535	0.95 529	0.27 526	0.25 533	0.29 527	0.27 530	0.30 527	0.30 529
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MANE	1.41 560	0.36 506	0.74 470	0.43 529	0.41 532	2.16 569	0.80 555	2.39 576	3.38 571	2.22 572	3.06 574	3.54 574	2.73 575	2.15 568	1.94 566	0.28 529	0.27 535	0.30 529	0.46 546	0.28 525	0.34 536

MADNet+	1.01 550	1.16 568	4.72 574	0.70 550	0.47 538	1.24 555	0.96 563	0.97 552	0.89 537	0.65 519	0.77 513	0.87 530	0.85 543	2.09 566	1.68 558	0.38 542	0.39 547	0.31 530	0.27 530	0.43 536	0.39 540

MFN_U_SF_RVC	0.56 516	0.51 535	1.19 535	0.38 522	0.22 471	0.69 521	0.27 426	0.80 542	0.67 506	0.73 526	0.74 509	0.87 530	0.61 525	0.81 499	0.76 511	0.29 531	0.27 535	0.32 531	0.37 542	0.32 531	0.31 532

GANetREF_RVC	0.43 484	0.47 526	0.69 455	0.38 522	0.20 447	0.51 490	0.48 529	0.66 519	0.66 503	0.46 472	0.46 413	0.50 454	0.44 478	0.90 516	0.39 435	0.27 526	0.21 521	0.32 531	0.18 498	0.27 520	0.22 507
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
PSMNet-RUCA	0.37 456	0.41 520	0.66 448	0.46 534	0.41 532	0.34 394	0.25 408	0.57 470	0.45 404	0.39 422	0.52 444	0.43 411	0.33 420	0.41 328	0.29 382	0.25 520	0.14 475	0.33 533	0.21 506	0.31 528	0.22 507

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 531	0.64 544	1.06 525	0.45 532	0.27 506	1.40 562	0.58 538	0.78 538	0.92 541	0.84 534	0.86 523	0.88 532	0.68 528	1.33 551	0.68 508	0.37 541	0.29 539	0.34 534	0.36 541	0.43 536	0.37 538

BEATNet-Init1	4.73 579	2.61 577	13.29 588	0.58 543	0.53 545	10.12 584	3.33 579	4.83 580	5.01 579	8.75 584	8.51 582	14.08 591	7.60 583	7.70 584	5.34 580	0.28 529	0.28 538	0.34 534	0.37 542	0.57 544	0.45 544

JetBlue	1.14 556	0.76 549	2.36 562	0.59 544	0.75 555	3.04 573	1.78 576	1.11 554	0.90 539	0.94 539	1.10 537	1.66 555	1.28 560	2.09 566	1.72 560	0.43 545	0.36 545	0.38 536	0.38 544	0.58 545	0.56 552

AnonymousM	0.17 138	0.19 395	0.24 82	0.18 51	0.10 70	0.18 89	0.17 153	0.30 156	0.23 138	0.26 203	0.20 128	0.18 141	0.14 142	0.19 88	0.14 122	0.09 276	0.06 150	0.38 536	0.15 471	0.06 44	0.05 22

SQANet	0.40 474	0.48 528	0.67 449	0.48 536	0.39 529	0.48 481	0.22 344	0.51 400	0.43 378	0.40 432	0.47 420	0.47 436	0.33 420	0.54 382	0.32 402	0.36 539	0.15 490	0.40 538	0.21 506	0.45 538	0.31 532

NVStereoNet_ROB	0.67 530	0.49 532	0.83 489	0.48 536	0.40 531	0.51 490	0.46 521	0.70 530	0.77 523	0.84 534	1.72 560	1.02 539	0.83 540	1.23 546	0.79 516	0.32 535	0.38 546	0.40 538	0.46 546	0.36 534	0.41 542
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
Anonymous_2	0.37 456	0.21 421	0.47 349	0.20 150	0.21 455	0.42 451	0.26 420	0.38 257	0.29 219	0.33 332	0.30 223	0.44 422	0.38 450	0.36 309	0.29 382	0.26 521	0.29 539	0.44 540	1.41 575	0.34 532	0.21 502

Consistency-Raft	0.55 515	0.48 528	1.02 521	0.45 532	0.49 540	0.49 486	0.47 525	0.72 533	0.72 516	0.45 468	0.82 519	0.47 436	0.60 516	0.50 358	0.63 501	0.39 543	0.39 547	0.44 540	0.51 551	0.52 541	0.37 538

UDG	0.40 474	0.46 524	0.49 363	0.40 526	0.35 527	0.47 475	0.27 426	0.54 435	0.47 426	0.39 422	0.45 403	0.59 489	0.44 478	0.46 343	0.39 435	0.26 521	0.19 514	0.48 542	0.22 514	0.34 532	0.26 523

anonymity	0.56 516	0.54 538	0.70 461	0.47 535	0.61 549	0.56 502	0.43 515	0.69 528	0.49 445	0.63 515	0.55 458	0.54 473	0.60 516	0.61 421	0.57 486	0.55 549	0.53 557	0.50 543	0.54 554	0.51 540	0.56 552

SPS-STEREO	0.69 532	0.61 542	0.98 516	0.52 542	0.57 547	0.74 526	0.50 532	0.78 538	0.62 496	0.95 541	0.86 523	0.94 534	0.70 530	1.01 531	0.87 523	0.58 552	0.51 554	0.50 543	0.50 550	0.55 543	0.58 554
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	0.87 544	0.66 546	1.30 544	0.51 540	0.60 548	1.03 546	0.84 559	0.76 536	0.73 519	1.39 558	1.51 554	1.31 548	1.22 556	1.11 537	1.08 536	0.57 551	0.53 557	0.51 545	0.51 551	0.54 542	0.61 559

otaku	0.57 519	0.62 543	0.87 500	0.63 547	0.44 536	0.73 525	0.37 493	0.65 513	0.66 503	0.51 490	0.75 510	0.66 513	0.45 481	0.69 455	0.46 468	0.53 546	0.34 544	0.55 546	0.35 538	0.60 546	0.45 544

DDUNet	0.41 476	0.50 533	0.48 358	0.44 531	0.39 529	0.46 469	0.32 469	0.50 383	0.43 378	0.45 468	0.52 444	0.57 484	0.36 437	0.48 349	0.33 409	0.33 536	0.21 521	0.55 546	0.25 523	0.37 535	0.32 535

CC-Net-ROB	0.43 484	0.47 526	0.65 444	0.37 520	0.23 484	0.51 490	0.29 447	0.66 519	0.49 445	0.46 472	0.51 436	0.48 442	0.38 450	0.96 526	0.35 418	0.34 537	0.23 529	0.55 546	0.25 523	0.31 528	0.20 494

Ntro	0.58 520	0.64 544	0.92 507	0.66 548	0.50 542	0.77 529	0.36 489	0.66 519	0.70 513	0.50 485	0.59 472	0.65 509	0.51 502	0.75 477	0.45 462	0.56 550	0.32 543	0.56 549	0.34 537	0.63 548	0.46 547

MFMNet_re	0.72 535	0.76 549	0.99 517	0.62 546	0.70 553	0.77 529	0.67 544	0.75 535	0.83 532	0.78 532	0.86 523	0.69 520	0.78 534	0.71 461	0.61 496	0.66 555	0.59 563	0.61 550	0.58 558	0.68 554	0.71 563

DGSMNet	0.61 525	0.29 480	0.91 505	0.51 540	0.70 553	0.62 515	1.38 574	0.59 484	0.55 478	0.37 392	0.61 484	0.52 464	0.33 420	0.65 443	0.43 454	0.53 546	0.60 564	0.67 551	0.61 559	0.63 548	0.61 559

WAO-7	1.01 550	0.89 556	0.93 509	0.83 556	0.66 552	1.18 551	0.81 557	1.40 560	1.57 562	1.11 550	1.76 562	1.45 551	1.19 555	1.50 555	1.14 541	0.61 553	0.62 567	0.70 552	0.68 562	0.66 553	0.60 556

ACVNet_1	0.72 535	0.81 551	1.37 547	0.72 551	0.53 545	0.77 529	0.42 513	0.85 550	0.90 539	0.74 529	0.75 510	1.32 549	0.72 532	1.02 532	0.55 485	0.54 548	0.31 542	0.71 553	0.35 538	0.64 550	0.45 544

DispFullNet	0.66 529	0.89 556	1.59 552	0.77 553	1.21 570	0.51 490	0.23 369	0.59 484	0.72 516	0.69 524	0.61 484	0.69 520	0.91 545	0.79 492	0.48 471	0.27 526	0.12 453	0.73 554	0.30 535	0.65 551	0.40 541

ACVNet-4b	0.72 535	0.81 551	1.33 545	0.72 551	0.50 542	0.80 534	0.31 463	0.71 532	0.80 526	0.50 485	0.72 508	0.95 536	0.43 477	0.96 526	1.20 548	1.13 573	0.21 521	0.76 555	0.45 545	0.65 551	0.46 547

RainbowNet	0.72 535	0.89 556	1.02 521	0.82 554	0.63 551	0.78 532	0.52 533	0.81 544	0.93 543	0.60 511	0.79 515	0.80 528	0.60 516	0.80 496	0.57 486	0.78 560	0.55 560	0.78 556	0.49 548	0.76 556	0.58 554

ACVNet_2	0.89 545	0.87 555	1.25 539	0.82 554	0.62 550	0.97 544	0.62 542	1.14 555	1.42 559	1.00 544	1.40 548	1.47 552	0.84 541	1.11 537	0.66 506	0.61 553	0.43 550	0.78 556	0.49 548	0.75 555	0.52 550

GCST	0.47 496	0.60 541	0.57 409	1.04 564	0.48 539	0.38 427	0.11 17	0.40 280	0.32 252	0.41 441	0.34 276	0.29 282	0.17 199	0.46 343	0.19 250	0.69 556	0.42 549	0.79 558	0.62 560	0.62 547	0.46 547

PWCK	1.00 548	1.17 569	1.70 556	0.91 557	0.41 532	1.19 553	0.92 561	1.10 553	1.14 554	1.16 552	1.14 539	1.25 546	0.88 544	1.75 562	1.04 535	0.87 564	0.50 552	0.87 559	0.53 553	0.96 566	0.52 550

LVE	1.13 555	1.02 562	1.28 542	1.01 561	0.80 561	1.29 558	0.81 557	1.47 563	1.96 564	1.07 548	1.90 563	1.90 558	1.01 550	1.48 554	0.91 526	0.93 567	0.61 566	0.94 560	0.69 563	0.87 561	0.75 567

IMH-64-1	0.91 546	0.86 553	0.84 494	0.97 559	0.75 555	0.92 542	0.71 546	1.27 556	1.10 552	0.89 536	1.45 550	1.14 541	0.96 547	1.19 542	0.84 519	0.74 557	0.51 554	0.97 561	0.55 555	0.84 558	0.60 556

IMH-64	0.91 546	0.86 553	0.84 494	0.97 559	0.75 555	0.92 542	0.71 546	1.27 556	1.10 552	0.89 536	1.45 550	1.14 541	0.96 547	1.19 542	0.84 519	0.74 557	0.51 554	0.97 561	0.55 555	0.84 558	0.60 556

IMH	1.05 553	0.95 561	1.00 518	1.01 561	0.78 558	1.11 548	0.68 545	1.38 559	1.43 560	1.00 544	1.72 560	1.43 550	1.14 551	1.73 561	0.89 525	1.09 570	0.55 560	0.99 563	0.57 557	0.87 561	0.62 561

Dean	1.17 557	1.04 564	1.49 551	1.03 563	0.78 558	1.20 554	0.77 553	1.48 564	1.96 564	1.28 554	1.99 565	2.15 562	1.14 551	1.25 547	1.00 532	0.81 562	0.60 564	1.01 564	0.69 563	0.92 565	0.74 566

WAO-6	1.07 554	0.93 560	0.92 507	0.96 558	0.78 558	1.28 557	0.75 550	1.34 558	2.00 566	1.02 546	1.54 556	1.59 553	1.22 556	1.31 550	1.14 541	0.78 560	0.55 560	1.02 565	0.75 566	0.83 557	0.69 562

JetRed	2.30 573	2.64 578	6.12 576	1.12 568	1.38 573	5.85 579	3.29 578	1.99 572	1.67 563	1.98 571	1.95 564	2.16 565	1.60 567	2.48 570	4.10 577	1.05 568	1.60 575	1.09 566	1.01 573	1.67 575	1.28 575

WAO-8	1.46 563	1.10 566	1.09 527	1.10 565	0.84 562	2.06 566	0.75 550	1.84 569	3.83 574	1.44 564	2.21 568	2.15 562	1.43 564	3.17 572	1.19 546	0.91 565	0.65 569	1.09 566	0.79 567	0.90 563	0.71 563

TorneroNet-64	1.43 561	1.03 563	1.20 536	1.10 565	0.86 564	2.26 570	0.73 549	1.84 569	3.84 576	1.25 553	2.25 570	2.69 570	1.42 563	1.76 563	1.43 553	0.76 559	0.50 552	1.09 566	0.66 561	1.23 570	0.76 568

Venus	1.46 563	1.10 566	1.09 527	1.10 565	0.84 562	2.06 566	0.75 550	1.84 569	3.83 574	1.44 564	2.21 568	2.15 562	1.43 564	3.17 572	1.19 546	0.91 565	0.65 569	1.09 566	0.79 567	0.90 563	0.71 563

TorneroNet	2.22 571	1.08 565	1.24 538	1.14 569	0.90 565	5.58 577	0.80 555	2.12 574	8.69 582	2.58 574	5.42 579	3.88 575	1.97 569	1.78 565	1.87 563	0.86 563	0.54 559	1.15 570	0.74 565	1.23 570	0.85 569

UNDER WATER-64	1.55 565	1.19 570	2.52 565	1.31 570	0.95 566	2.12 568	1.21 572	1.45 562	3.19 570	1.43 563	1.32 546	2.64 569	2.04 570	1.63 558	1.83 562	1.11 571	0.67 571	1.28 571	0.92 570	1.19 568	1.02 572

UNDER WATER	1.59 566	1.22 571	2.36 562	1.38 571	1.03 567	1.67 565	1.10 569	1.54 567	3.63 572	1.44 564	1.47 552	2.85 571	2.25 572	1.67 559	1.94 566	1.06 569	0.62 567	1.31 572	0.93 571	1.21 569	1.02 572

notaker	1.45 562	1.34 572	1.48 549	1.40 572	1.07 568	1.18 551	0.85 560	1.48 564	1.40 558	1.51 569	3.46 575	2.40 567	1.81 568	1.76 563	1.45 556	1.11 571	0.69 572	1.38 573	0.87 569	1.31 572	0.97 571

ktn	1.77 569	1.36 573	1.22 537	1.43 573	1.14 569	1.52 563	1.08 568	1.51 566	3.96 577	2.77 576	4.69 577	3.35 573	1.46 566	1.69 560	1.25 550	1.43 575	0.77 573	1.45 574	0.99 572	1.32 573	0.96 570

KSHMR	1.89 570	1.36 573	1.60 553	1.47 574	1.22 571	1.38 561	1.06 567	1.79 568	5.97 580	1.42 562	5.65 580	2.98 572	1.14 551	2.23 569	1.20 548	1.27 574	1.12 574	1.46 575	1.10 574	1.32 573	1.15 574

HanzoNet	2.97 574	1.69 575	2.29 561	1.74 575	1.33 572	1.53 564	1.03 566	1.99 572	2.64 569	5.51 580	5.16 578	5.90 580	6.82 582	4.32 578	3.29 574	3.16 580	2.02 580	1.92 576	2.87 581	2.24 577	1.89 577

MADNet++	2.26 572	1.80 576	2.06 559	2.13 578	1.97 575	2.61 572	1.79 577	2.38 575	2.16 567	2.75 575	2.65 572	2.38 566	2.43 573	3.17 572	3.21 573	2.17 578	1.95 578	1.94 577	1.63 576	2.06 576	2.01 578

TCMNet-wrong-test	4.29 576	5.57 583	4.65 571	11.33 587	10.39 584	5.73 578	4.48 580	4.13 579	1.02 546	1.91 570	2.39 571	6.16 582	3.62 576	3.84 577	4.50 579	1.99 577	0.47 551	1.97 578	1.69 577	5.69 583	4.31 583

USTest	6.88 580	5.23 582	5.63 575	7.22 583	7.29 579	14.34 587	22.76 586	8.48 584	9.32 583	5.42 579	6.39 581	6.29 583	6.64 580	6.92 582	8.62 584	1.94 576	3.29 582	2.16 579	2.55 580	3.85 580	3.29 581

tt	4.71 578	0.10 79	3.94 570	2.06 577	1.53 574	10.14 585	16.88 585	9.27 586	4.98 578	1.39 558	1.02 534	4.68 576	4.90 578	3.35 575	5.86 581	5.76 584	9.15 589	2.24 580	2.53 579	3.10 578	1.32 576

DGTPSM_ROB	8.34 582	5.10 580	10.37 586	5.31 581	10.18 582	8.33 581	23.60 590	6.06 582	13.41 589	4.90 577	10.87 587	5.65 578	10.44 584	6.17 580	12.59 585	3.74 581	7.55 584	3.69 581	7.26 586	4.14 581	7.46 584

DPSMNet_ROB	8.40 583	5.11 581	10.49 587	5.58 582	10.25 583	8.34 582	23.62 591	6.07 583	13.45 590	4.93 578	10.88 588	5.66 579	10.44 584	6.24 581	12.64 586	3.98 582	7.61 585	3.76 582	7.30 587	4.20 582	7.51 585

DPSimNet_ROB	4.34 577	4.23 579	6.89 578	3.67 579	3.68 576	4.75 574	5.21 581	2.67 577	3.68 573	5.82 581	3.95 576	5.57 577	6.72 581	3.46 576	4.48 578	4.05 583	2.88 581	4.68 583	3.12 583	3.69 579	3.62 582

U	1.00 548	0.09 41	0.21 59	0.21 194	3.68 576	6.12 580	0.14 63	0.21 36	0.21 107	0.11 22	0.11 20	0.10 35	0.09 18	0.12 2	0.11 11	0.07 70	0.05 30	5.42 584	2.90 582	0.07 111	0.06 77

DPSM_ROB	11.49 586	9.87 589	10.35 584	11.13 585	11.31 585	19.11 593	27.51 593	13.37 591	14.21 592	10.31 588	11.06 589	10.96 589	11.27 590	11.96 591	13.59 588	6.78 586	8.19 587	6.03 585	7.09 584	7.93 584	7.73 587

DPSM	11.49 586	9.87 589	10.35 584	11.13 585	11.31 585	19.11 593	27.51 593	13.37 591	14.21 592	10.31 588	11.06 589	10.96 589	11.27 590	11.96 591	13.59 588	6.78 586	8.19 587	6.03 585	7.09 584	7.93 584	7.73 587

PML	16.10 591	12.82 592	6.78 577	5.23 580	7.76 580	33.92 595	66.56 599	5.30 581	10.28 584	26.12 598	68.59 599	20.51 593	13.49 592	10.06 586	6.78 583	5.96 585	2.00 579	6.04 587	2.18 578	8.96 586	2.60 580

CasAABBNet	23.10 595	19.86 594	20.64 592	22.47 594	22.73 594	38.41 597	55.50 598	26.89 596	28.70 597	20.61 594	22.15 595	22.08 596	22.75 596	23.99 595	27.36 597	13.59 591	16.48 594	12.14 588	14.27 589	15.95 591	15.53 594

FlowAnything	23.14 596	19.87 595	20.79 593	22.50 595	22.74 595	38.39 596	55.46 596	26.89 596	28.72 598	20.77 596	22.29 597	22.07 595	22.72 595	23.99 595	27.41 599	13.60 592	16.55 596	12.15 589	14.36 591	15.97 592	15.52 593

Selective-RAFT-Error	23.16 597	19.93 596	20.87 594	22.54 596	22.81 596	38.52 599	55.47 597	27.01 599	28.83 599	20.66 595	22.25 596	22.09 597	22.80 598	24.09 597	27.36 597	13.61 593	16.48 594	12.15 589	14.28 590	15.99 593	15.57 595

LSM0	24.24 598	19.98 597	22.32 595	24.22 597	40.14 599	38.48 598	55.20 595	26.95 598	28.57 596	20.49 593	21.83 593	22.26 598	22.75 596	24.22 598	27.30 596	13.66 594	16.32 593	12.19 591	14.15 588	16.10 594	17.66 596

Anonymous_1	16.62 592	9.35 585	9.84 580	10.66 584	14.64 587	18.66 592	27.12 592	12.64 590	13.51 591	10.76 590	10.30 586	10.13 585	10.60 586	11.06 590	12.74 587	15.87 595	7.74 586	16.92 592	43.48 596	58.66 599	7.68 586

HaxPig	17.72 593	20.22 598	19.73 590	16.53 589	16.51 588	9.27 583	9.33 582	14.34 593	13.27 588	18.65 592	18.70 592	17.35 592	16.77 593	17.04 593	16.45 593	22.05 597	20.89 597	22.27 593	21.53 592	21.29 595	22.13 597

LRCNet_RVC	10.90 585	14.34 593	9.35 579	15.35 588	8.04 581	1.08 547	0.34 481	8.78 585	0.70 513	12.63 591	16.05 591	9.85 584	6.54 579	8.57 585	6.34 582	20.27 596	5.40 583	23.70 594	21.88 593	14.87 590	13.83 592

MEDIAN_ROB	21.21 594	24.62 599	23.47 596	19.58 590	19.65 593	13.22 586	10.96 583	17.88 594	17.00 594	22.14 597	22.02 594	20.86 594	20.36 594	21.06 594	19.71 594	25.63 598	24.13 598	26.21 595	25.20 594	25.17 596	25.38 598

AVERAGE_ROB	25.43 599	29.06 600	27.24 597	24.63 598	24.20 598	17.73 591	12.61 584	22.29 595	21.39 595	26.79 599	26.16 598	25.20 599	24.64 599	25.07 599	23.53 595	29.96 599	28.40 599	30.60 596	29.58 595	29.72 597	29.84 599

xxxxx1	15.27 588	9.54 586	10.31 581	20.13 591	18.88 590	17.08 588	23.03 587	10.36 587	10.99 585	9.21 585	9.62 583	10.74 586	10.61 587	10.72 587	13.89 590	7.97 588	9.20 590	31.85 597	44.72 597	12.84 587	13.69 589

tt_ll	15.27 588	9.54 586	10.31 581	20.13 591	18.88 590	17.08 588	23.03 587	10.36 587	10.99 585	9.21 585	9.62 583	10.74 586	10.61 587	10.72 587	13.89 590	7.97 588	9.20 590	31.85 597	44.72 597	12.84 587	13.69 589

ff	15.27 588	9.54 586	10.31 581	20.13 591	18.88 590	17.08 588	23.03 587	10.36 587	10.99 585	9.21 585	9.62 583	10.74 586	10.61 587	10.72 587	13.89 590	7.97 588	9.20 590	31.85 597	44.72 597	12.84 587	13.69 589

test_example2	101.33 600	108.28 601	68.15 599	98.43 599	106.93 600	89.75 600	102.43 600	36.80 600	97.65 600	129.04 600	130.15 600	65.26 600	66.62 600	92.11 600	80.24 600	144.10 600	199.48 600	81.81 600	103.01 600	125.01 600	101.27 600

ccccc		256.29 602		354.40 601	364.36 601	149.10 601		152.89 601		153.93 601		164.00 601		268.02 601		390.55 601	349.22 601	244.59 601	219.82 601	412.30 601

ASD4		6.65 584

Low-res two-view benchmark