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

2.5w	0.21 8	0.23 52	0.50 1	0.22 25	0.15 55	0.39 58	0.19 62	0.47 79	0.36 47	0.21 35	0.22 41	0.13 3	0.17 30	0.33 77	0.20 50	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

2.25w	0.21 8	0.22 36	0.51 2	0.21 7	0.14 32	0.36 43	0.13 7	0.42 41	0.34 24	0.23 61	0.27 74	0.14 13	0.18 48	0.33 77	0.24 122	0.06 1	0.06 20	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

2w_stereo	0.21 8	0.19 8	0.51 2	0.22 25	0.13 20	0.41 70	0.20 81	0.50 99	0.34 24	0.25 87	0.23 47	0.13 3	0.23 111	0.24 7	0.22 88	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

FlowAnything_test	0.23 35	0.32 152	0.52 4	0.28 142	0.17 110	0.37 46	0.20 81	0.38 19	0.24 2	0.24 68	0.20 23	0.21 56	0.17 30	0.26 19	0.25 135	0.13 311	0.10 229	0.14 348	0.16 351	0.17 211	0.12 142

3.25w_new	0.20 1	0.20 13	0.52 4	0.21 7	0.14 32	0.37 46	0.14 14	0.43 49	0.35 30	0.23 61	0.21 30	0.16 29	0.18 48	0.27 24	0.20 50	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.08 34

3.25w	0.20 1	0.20 13	0.52 4	0.21 7	0.14 32	0.37 46	0.14 14	0.43 49	0.35 30	0.23 61	0.21 30	0.16 29	0.18 48	0.27 24	0.20 50	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.08 34

1w_stereo	0.22 28	0.17 1	0.52 4	0.23 36	0.16 82	0.44 92	0.22 123	0.55 145	0.40 81	0.25 87	0.29 87	0.13 3	0.26 152	0.28 31	0.20 50	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.07 7

monsterstereo	0.22 28	0.22 36	0.52 4	0.25 70	0.27 312	0.39 58	0.14 14	0.51 107	0.33 19	0.25 87	0.27 74	0.13 3	0.13 8	0.38 122	0.21 69	0.07 20	0.07 40	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.06 1

monsters	0.22 28	0.22 36	0.52 4	0.23 36	0.28 326	0.42 82	0.14 14	0.46 67	0.31 9	0.24 68	0.20 23	0.13 3	0.14 10	0.43 147	0.20 50	0.07 20	0.06 20	0.07 1	0.08 77	0.06 1	0.06 1

3.5w_stereo	0.21 8	0.22 36	0.55 10	0.21 7	0.15 55	0.40 63	0.14 14	0.43 49	0.33 19	0.21 35	0.24 56	0.14 13	0.18 48	0.34 87	0.22 88	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.08 34

4w-stereo	0.20 1	0.21 21	0.57 11	0.21 7	0.15 55	0.39 58	0.13 7	0.39 26	0.33 19	0.22 45	0.21 30	0.13 3	0.20 75	0.29 43	0.21 69	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

2.75w_new	0.21 8	0.21 21	0.57 11	0.20 4	0.14 32	0.40 63	0.18 53	0.47 79	0.36 47	0.24 68	0.20 23	0.13 3	0.19 66	0.31 58	0.21 69	0.07 20	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.06 1	0.07 7

rvit_stereo_0083	0.25 44	0.19 8	0.58 13	0.28 142	0.18 145	0.28 9	0.22 123	0.38 19	0.54 220	0.23 61	0.30 100	0.27 115	0.26 152	0.37 114	0.24 122	0.14 354	0.12 303	0.13 312	0.10 144	0.12 81	0.10 80

3w_stereo	0.21 8	0.22 36	0.59 14	0.22 25	0.12 6	0.37 46	0.22 123	0.50 99	0.38 59	0.22 45	0.21 30	0.12 2	0.22 95	0.26 19	0.18 16	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.08 34

MLG-Stereo	0.21 8	0.33 159	0.60 15	0.23 36	0.12 6	0.44 92	0.13 7	0.39 26	0.46 138	0.13 1	0.10 2	0.17 34	0.13 8	0.35 93	0.15 2	0.08 32	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.09 56

qwe	0.21 8	0.22 36	0.61 16	0.21 7	0.20 191	0.41 70	0.15 22	0.46 67	0.35 30	0.26 101	0.22 41	0.14 13	0.14 10	0.31 58	0.22 88	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.07 7

3.75w	0.21 8	0.21 21	0.61 16	0.21 7	0.20 191	0.44 92	0.16 31	0.44 57	0.30 8	0.22 45	0.20 23	0.13 3	0.18 48	0.29 43	0.21 69	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.08 34

MLG-Stereo_test1	0.21 8	0.33 159	0.61 16	0.23 36	0.21 205	0.45 97	0.13 7	0.33 7	0.46 138	0.13 1	0.09 1	0.18 40	0.12 4	0.32 67	0.15 2	0.08 32	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.09 56

rvit_stereo_0081	0.25 44	0.21 21	0.61 16	0.28 142	0.17 110	0.31 19	0.22 123	0.42 41	0.53 208	0.24 68	0.25 63	0.25 90	0.21 86	0.34 87	0.23 100	0.13 311	0.10 229	0.11 197	0.10 144	0.12 81	0.09 56

rvit_stereo_0082	0.25 44	0.21 21	0.61 16	0.28 142	0.17 110	0.31 19	0.22 123	0.42 41	0.53 208	0.24 68	0.25 63	0.25 90	0.21 86	0.34 87	0.23 100	0.13 311	0.10 229	0.11 197	0.10 144	0.12 81	0.09 56

4.5_new	0.21 8	0.22 36	0.63 21	0.21 7	0.15 55	0.40 63	0.17 39	0.40 28	0.35 30	0.25 87	0.22 41	0.14 13	0.14 10	0.22 3	0.21 69	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.07 7

4.5w-stereo	0.21 8	0.22 36	0.63 21	0.21 7	0.15 55	0.40 63	0.17 39	0.40 28	0.35 30	0.25 87	0.22 41	0.14 13	0.14 10	0.22 3	0.21 69	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.07 7

DilatedVolume-Stereo	0.26 47	0.20 13	0.64 23	0.25 70	0.15 55	0.41 70	0.18 53	0.42 41	0.35 30	0.34 139	0.34 131	0.25 90	0.23 111	0.43 147	0.53 345	0.09 70	0.09 186	0.08 29	0.10 144	0.12 81	0.11 105

4.25_new	0.21 8	0.23 52	0.64 23	0.22 25	0.18 145	0.41 70	0.17 39	0.41 35	0.35 30	0.22 45	0.21 30	0.14 13	0.18 48	0.25 11	0.18 16	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

4.5w_new	0.21 8	0.23 52	0.64 23	0.22 25	0.18 145	0.41 70	0.17 39	0.41 35	0.35 30	0.22 45	0.21 30	0.14 13	0.18 48	0.25 11	0.18 16	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

4.25w-stereo	0.21 8	0.23 52	0.64 23	0.22 25	0.18 145	0.41 70	0.17 39	0.41 35	0.35 30	0.22 45	0.21 30	0.14 13	0.18 48	0.25 11	0.18 16	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

IGEV-Stereo++	0.23 35	0.23 52	0.64 23	0.24 52	0.22 232	0.47 121	0.13 7	0.52 121	0.33 19	0.18 18	0.24 56	0.17 34	0.22 95	0.32 67	0.19 28	0.08 32	0.06 20	0.08 29	0.06 9	0.17 211	0.09 56

asd	0.20 1	0.22 36	0.65 28	0.22 25	0.17 110	0.41 70	0.14 14	0.35 10	0.32 13	0.24 68	0.20 23	0.15 26	0.18 48	0.26 19	0.16 4	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.08 34

depthmonostereo	0.26 47	0.23 52	0.65 28	0.41 400	0.13 20	0.41 70	0.19 62	0.51 107	0.40 81	0.25 87	0.29 87	0.26 104	0.28 185	0.44 156	0.23 100	0.09 70	0.10 229	0.09 82	0.07 51	0.10 50	0.08 34

MLG-Stereo_test3	0.21 8	0.35 179	0.65 28	0.21 7	0.14 32	0.36 43	0.13 7	0.37 16	0.40 81	0.21 35	0.12 8	0.17 34	0.12 4	0.25 11	0.16 4	0.08 32	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.10 80

MonSter	0.20 1	0.22 36	0.65 28	0.21 7	0.17 110	0.33 27	0.15 22	0.46 67	0.32 13	0.16 9	0.17 14	0.14 13	0.11 2	0.27 24	0.23 100	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 51	0.07 3	0.09 56

dual_stereo	0.23 35	0.25 70	0.66 32	0.21 7	0.15 55	0.27 8	0.15 22	0.62 187	0.40 81	0.15 4	0.13 10	0.18 40	0.14 10	0.37 114	0.19 28	0.09 70	0.31 496	0.07 1	0.10 144	0.07 3	0.07 7

MLG-Stereo_test2	0.21 8	0.36 188	0.68 33	0.21 7	0.17 110	0.45 97	0.12 4	0.35 10	0.42 100	0.15 4	0.11 4	0.22 59	0.10 1	0.28 31	0.16 4	0.09 70	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.09 56

asda	0.22 28	0.25 70	0.70 34	0.21 7	0.16 82	0.43 86	0.16 31	0.44 57	0.35 30	0.22 45	0.20 23	0.14 13	0.20 75	0.25 11	0.22 88	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

LGtest1	0.21 8	0.37 191	0.70 34	0.22 25	0.12 6	0.31 19	0.11 2	0.36 13	0.39 71	0.17 11	0.13 10	0.16 29	0.14 10	0.25 11	0.27 154	0.10 164	0.09 186	0.08 29	0.06 9	0.10 50	0.10 80

LG-G_1	0.23 35	0.37 191	0.71 36	0.23 36	0.11 1	0.51 154	0.12 4	0.44 57	0.39 71	0.19 22	0.15 12	0.19 46	0.15 20	0.36 105	0.16 4	0.09 70	0.08 116	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.11 105

LG-G	0.23 35	0.37 191	0.71 36	0.23 36	0.11 1	0.51 154	0.12 4	0.44 57	0.39 71	0.19 22	0.15 12	0.19 46	0.15 20	0.36 105	0.16 4	0.09 70	0.08 116	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.11 105

rvit_stereo_0080	0.27 50	0.38 201	0.76 38	0.24 52	0.18 145	0.34 32	0.27 256	0.54 141	0.44 114	0.24 68	0.26 70	0.27 115	0.22 95	0.29 43	0.23 100	0.13 311	0.10 229	0.10 132	0.10 144	0.15 152	0.11 105

whm_eth	0.27 50	0.38 201	0.76 38	0.24 52	0.18 145	0.34 32	0.27 256	0.54 141	0.44 114	0.24 68	0.26 70	0.27 115	0.22 95	0.29 43	0.23 100	0.13 311	0.10 229	0.10 132	0.10 144	0.15 152	0.11 105

SGD-Stereo	0.22 28	0.28 113	0.77 40	0.22 25	0.11 1	0.40 63	0.16 31	0.31 5	0.36 47	0.19 22	0.19 19	0.17 34	0.17 30	0.37 114	0.16 4	0.10 164	0.06 20	0.08 29	0.07 51	0.10 50	0.07 7

GIP-stereo	0.26 47	0.22 36	0.78 41	0.29 173	0.20 191	0.42 82	0.17 39	0.64 196	0.39 71	0.18 18	0.24 56	0.23 67	0.18 48	0.25 11	0.47 317	0.09 70	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.17 211	0.08 34

xyz-stereo-finetune	0.31 84	0.46 255	0.79 42	0.21 7	0.12 6	0.53 181	0.25 209	0.52 121	0.54 220	0.28 113	0.32 117	0.29 131	0.23 111	0.59 243	0.55 352	0.08 32	0.07 40	0.10 132	0.08 77	0.13 111	0.08 34

FoundationStereo	0.20 1	0.30 135	0.81 43	0.21 7	0.22 232	0.21 3	0.16 31	0.25 1	0.38 59	0.15 4	0.11 4	0.18 40	0.17 30	0.23 6	0.16 4	0.09 70	0.13 324	0.08 29	0.06 9	0.07 3	0.07 7

castereo	0.30 76	0.44 244	0.81 43	0.24 52	0.29 334	0.41 70	0.27 256	0.72 235	0.45 129	0.22 45	0.30 100	0.24 80	0.31 216	0.25 11	0.21 69	0.09 70	0.07 40	0.08 29	0.31 476	0.12 81	0.09 56

111111	0.24 40	0.21 21	0.82 45	0.24 52	0.21 205	0.43 86	0.13 7	0.45 64	0.35 30	0.22 45	0.27 74	0.18 40	0.16 23	0.35 93	0.18 16	0.09 70	0.06 20	0.08 29	0.06 9	0.25 346	0.08 34

LG-Stereo_L2	0.21 8	0.31 146	0.85 46	0.22 25	0.14 32	0.31 19	0.22 123	0.38 19	0.25 3	0.17 11	0.11 4	0.13 3	0.12 4	0.32 67	0.18 16	0.08 32	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.08 18	0.10 80

LG-Stereo_L1	0.21 8	0.31 146	0.85 46	0.22 25	0.14 32	0.28 9	0.21 102	0.38 19	0.26 4	0.16 9	0.11 4	0.13 3	0.11 2	0.37 114	0.18 16	0.08 32	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.08 18	0.10 80

IGEV-Stereo+	0.29 66	0.29 123	0.86 48	0.25 70	0.34 393	0.30 15	0.14 14	0.32 6	0.53 208	0.18 18	0.12 8	0.18 40	0.19 66	0.49 203	0.17 14	0.09 70	0.08 116	0.08 29	0.20 413	0.46 497	0.59 519

RSM++	0.27 50	0.26 85	0.87 49	0.28 142	0.13 20	0.39 58	0.20 81	0.45 64	0.45 129	0.20 29	0.24 56	0.24 80	0.17 30	0.36 105	0.20 50	0.08 32	0.07 40	0.09 82	0.35 492	0.26 366	0.18 294

water-stereo	0.24 40	0.17 1	0.88 50	0.24 52	0.14 32	0.37 46	0.17 39	0.43 49	0.32 13	0.26 101	0.35 136	0.26 104	0.24 122	0.22 3	0.25 135	0.09 70	0.09 186	0.09 82	0.08 77	0.10 50	0.10 80

IGEV	0.22 28	0.28 113	0.88 50	0.21 7	0.24 265	0.42 82	0.17 39	0.35 10	0.37 54	0.20 29	0.22 41	0.14 13	0.12 4	0.24 7	0.20 50	0.08 32	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.07 7

S2M2	0.24 40	0.29 123	0.90 52	0.23 36	0.17 110	0.24 5	0.09 1	0.36 13	0.45 129	0.17 11	0.25 63	0.23 67	0.17 30	0.24 7	0.28 164	0.15 373	0.12 303	0.11 197	0.12 245	0.15 152	0.11 105

DEFOM-Stereo	0.22 28	0.22 36	0.91 53	0.23 36	0.13 20	0.49 136	0.18 53	0.30 3	0.28 6	0.19 22	0.17 14	0.14 13	0.14 10	0.41 136	0.16 4	0.08 32	0.06 20	0.07 1	0.06 9	0.09 36	0.09 56

mms	0.27 50	0.26 85	0.91 53	0.25 70	0.18 145	0.32 24	0.23 156	0.37 16	0.31 9	0.21 35	0.30 100	0.23 67	0.17 30	0.46 177	0.21 69	0.08 32	0.10 229	0.10 132	0.08 77	0.22 305	0.47 504

U	3.37 564	0.17 1	0.91 53	0.26 101	13.79 579	19.19 583	0.15 22	0.41 35	0.31 9	0.17 11	0.18 16	0.27 115	0.15 20	0.21 2	0.16 4	0.09 70	0.06 20	17.88 585	12.81 581	0.10 50	0.08 34

castereo++	0.28 57	0.43 233	0.93 56	0.28 142	0.17 110	0.53 181	0.21 102	0.55 145	0.45 129	0.17 11	0.26 70	0.32 147	0.17 30	0.33 77	0.16 4	0.09 70	0.08 116	0.09 82	0.29 460	0.13 111	0.06 1

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 281	0.33 159	0.93 56	0.26 101	0.22 232	0.46 115	0.20 81	1.10 514	1.34 529	3.16 566	0.32 117	0.22 59	0.20 75	0.30 51	0.22 88	0.10 164	0.09 186	0.11 197	0.09 108	0.15 152	0.19 310

LG-Stereo	0.27 50	0.25 70	0.95 58	0.25 70	0.15 55	0.43 86	0.21 102	0.50 99	0.40 81	0.18 18	0.29 87	0.25 90	0.16 23	0.28 31	0.35 245	0.07 20	0.07 40	0.11 197	0.10 144	0.24 333	0.10 80

RSM	0.28 57	0.26 85	0.97 59	0.25 70	0.24 265	0.37 46	0.21 102	0.49 93	0.44 114	0.21 35	0.27 74	0.28 124	0.17 30	0.38 122	0.20 50	0.07 20	0.07 40	0.09 82	0.34 489	0.21 288	0.16 256

EGLCR-Stereo	0.29 66	0.27 91	0.97 59	0.30 190	0.19 177	0.56 217	0.17 39	0.68 217	0.36 47	0.30 121	0.18 16	0.27 115	0.17 30	0.38 122	0.19 28	0.09 70	0.07 40	0.10 132	0.08 77	0.10 50	0.35 463

rvit_0105_6	0.31 84	0.29 123	1.00 61	0.31 217	0.18 145	0.35 37	0.25 209	0.51 107	0.61 282	0.25 87	0.28 81	0.32 147	0.25 138	0.39 128	0.25 135	0.18 422	0.16 388	0.15 378	0.13 278	0.14 134	0.13 177

AdaDepth	0.24 40	0.18 5	1.03 62	0.25 70	0.21 205	0.46 115	0.16 31	0.30 3	0.27 5	0.17 11	0.19 19	0.14 13	0.18 48	0.35 93	0.17 14	0.07 20	0.07 40	0.08 29	0.25 440	0.10 50	0.10 80

SMoEStereo_RVC	0.29 66	0.26 85	1.03 62	0.25 70	0.14 32	0.46 115	0.22 123	0.36 13	0.38 59	0.23 61	0.23 47	0.21 56	0.18 48	0.45 168	0.60 373	0.07 20	0.06 20	0.10 132	0.08 77	0.20 274	0.20 326

xyz-stereo-finetune2	0.35 116	0.45 252	1.04 64	0.21 7	0.12 6	0.58 253	0.23 156	0.50 99	0.45 129	0.31 126	0.46 200	0.30 136	0.41 297	0.81 309	0.51 338	0.08 32	0.07 40	0.11 197	0.09 108	0.12 81	0.09 56

999	0.29 66	0.25 70	1.05 65	0.26 101	0.18 145	0.49 136	0.23 156	0.38 19	0.37 54	0.20 29	0.32 117	0.23 67	0.18 48	0.73 291	0.36 248	0.08 32	0.07 40	0.09 82	0.08 77	0.24 333	0.10 80

tt45	0.29 66	0.24 65	1.06 66	0.25 70	0.17 110	0.55 202	0.22 123	0.41 35	0.35 30	0.24 68	0.25 63	0.25 90	0.18 48	0.64 258	0.34 237	0.08 32	0.07 40	0.10 132	0.08 77	0.21 288	0.11 105

rvit_stereo_0081_aga	0.27 50	0.29 123	1.08 67	0.26 101	0.20 191	0.33 27	0.21 102	0.41 35	0.42 100	0.26 101	0.28 81	0.27 115	0.21 86	0.31 58	0.21 69	0.14 354	0.10 229	0.11 197	0.10 144	0.14 134	0.10 80

CroCo-Stereo	0.30 76	0.45 252	1.08 67	0.31 217	0.17 110	0.19 2	0.21 102	0.73 246	0.50 174	0.21 35	0.24 56	0.55 291	0.22 95	0.27 24	0.26 144	0.09 70	0.08 116	0.08 29	0.07 51	0.12 81	0.09 56
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
DEFOM-Stereo_RVC	0.28 57	0.28 113	1.09 69	0.33 268	0.15 55	0.30 15	0.16 31	0.58 163	0.42 100	0.19 22	0.19 19	0.17 34	0.26 152	0.38 122	0.37 254	0.09 70	0.08 116	0.08 29	0.25 440	0.10 50	0.06 1

CES	0.30 76	0.27 91	1.09 69	0.23 36	0.50 480	0.40 63	0.20 81	0.46 67	0.44 114	0.22 45	0.28 81	0.26 104	0.19 66	0.33 77	0.21 69	0.09 70	0.07 40	0.08 29	0.05 1	0.15 152	0.49 508

S2M2_XL	0.20 1	0.32 152	1.10 71	0.19 1	0.13 20	0.16 1	0.11 2	0.27 2	0.17 1	0.15 4	0.19 19	0.15 26	0.14 10	0.19 1	0.21 69	0.11 227	0.09 186	0.10 132	0.08 77	0.10 50	0.08 34

fffft	0.29 66	0.21 21	1.10 71	0.24 52	0.15 55	0.42 82	0.24 189	0.42 41	0.38 59	0.21 35	0.18 16	0.20 48	0.16 23	0.44 156	0.70 398	0.07 20	0.06 20	0.10 132	0.08 77	0.28 382	0.20 326
1: 1. 1
BUS	0.41 168	0.27 91	1.13 73	0.30 190	0.21 205	0.91 482	0.23 156	1.00 483	0.61 282	0.63 403	0.53 271	0.66 355	0.30 207	0.43 147	0.32 220	0.13 311	0.10 229	0.14 348	0.12 245	0.12 81	0.11 105

BSDual-CNN	0.41 168	0.27 91	1.13 73	0.30 190	0.21 205	0.76 432	0.31 318	1.00 483	0.61 282	0.63 403	0.53 271	0.63 334	0.37 257	0.43 147	0.38 261	0.13 311	0.10 229	0.14 348	0.12 245	0.12 81	0.11 105

psmg	0.41 168	0.27 91	1.13 73	0.27 117	0.21 205	0.75 428	0.36 368	0.90 395	0.61 282	0.59 365	0.59 321	0.63 334	0.37 257	0.43 147	0.38 261	0.13 311	0.10 229	0.13 312	0.12 245	0.13 111	0.11 105

GASTEREO	0.35 116	0.72 364	1.15 76	0.56 486	0.20 191	0.52 173	0.22 123	0.56 152	0.40 81	0.30 121	0.31 111	0.16 29	0.31 216	0.35 93	0.26 144	0.09 70	0.14 345	0.08 29	0.28 456	0.14 134	0.20 326

MSCF	0.35 116	0.72 364	1.15 76	0.58 492	0.21 205	0.50 144	0.22 123	0.56 152	0.38 59	0.29 117	0.29 87	0.17 34	0.30 207	0.35 93	0.26 144	0.09 70	0.12 303	0.08 29	0.29 460	0.15 152	0.21 338

IGEV-RUCA	2.28 548	0.30 135	1.15 76	0.40 393	1.86 563	2.06 549	1.90 557	1.36 533	1.80 549	3.70 568	3.76 562	5.02 564	8.19 573	2.12 489	1.63 498	0.25 483	0.76 550	2.72 570	1.91 566	2.39 565	2.36 569

anonymousdsp2	0.34 105	0.24 65	1.16 79	0.28 142	0.15 55	0.57 235	0.23 156	0.79 316	0.47 155	0.38 158	0.37 145	0.40 190	0.25 138	0.47 188	0.21 69	0.09 70	0.07 40	0.10 132	0.13 278	0.19 259	0.27 415

rvit_stereo_ft	0.31 84	0.61 313	1.18 80	0.32 246	0.21 205	0.28 9	0.27 256	0.55 145	0.48 158	0.23 61	0.27 74	0.28 124	0.26 152	0.32 67	0.25 135	0.13 311	0.09 186	0.11 197	0.11 207	0.13 111	0.14 195

mmm	0.38 140	0.21 21	1.18 80	0.35 315	0.17 110	0.49 136	0.26 231	0.78 300	0.52 189	0.50 248	0.57 312	0.41 196	0.37 257	0.71 288	0.31 209	0.11 227	0.13 324	0.14 348	0.13 278	0.15 152	0.14 195

AIO_test	0.39 155	0.37 191	1.19 82	0.73 513	0.67 514	0.35 37	0.25 209	0.47 79	0.34 24	0.34 139	0.22 41	0.33 153	0.17 30	1.31 362	0.19 28	0.11 227	0.15 371	0.08 29	0.21 419	0.15 152	0.23 377

fffy	0.28 57	0.24 65	1.19 82	0.27 117	0.15 55	0.37 46	0.22 123	0.42 41	0.32 13	0.20 29	0.29 87	0.26 104	0.20 75	0.44 156	0.20 50	0.08 32	0.10 229	0.10 132	0.08 77	0.22 305	0.18 294

test_sample1	0.40 161	0.18 5	1.19 82	0.31 217	0.18 145	0.48 129	0.23 156	0.78 300	0.49 164	0.44 191	0.44 188	0.45 233	0.41 297	1.39 370	0.33 230	0.11 227	0.09 186	0.10 132	0.09 108	0.12 81	0.13 177

LoS_RVC	0.29 66	0.33 159	1.19 82	0.25 70	0.34 393	0.43 86	0.22 123	0.42 41	0.32 13	0.22 45	0.33 125	0.23 67	0.24 122	0.31 58	0.21 69	0.07 20	0.07 40	0.07 1	0.05 1	0.10 50	0.31 445

ITSA-stereo	0.48 252	0.33 159	1.20 86	0.33 268	0.18 145	0.60 282	0.29 297	0.94 432	0.80 456	0.50 248	0.49 235	0.53 281	0.59 413	1.25 360	0.64 385	0.15 373	0.12 303	0.17 416	0.16 351	0.18 238	0.23 377

CASnet	0.28 57	0.31 146	1.20 86	0.28 142	0.11 1	0.47 121	0.19 62	0.44 57	0.44 114	0.38 158	0.31 111	0.23 67	0.17 30	0.29 43	0.19 28	0.10 164	0.06 20	0.15 378	0.12 245	0.16 189	0.07 7
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LG-Stereo_Zeroshot	0.37 131	0.37 191	1.21 88	0.26 101	0.18 145	0.73 418	0.18 53	0.53 130	0.41 91	0.35 141	0.30 100	0.58 316	0.22 95	0.33 77	0.95 435	0.09 70	0.07 40	0.09 82	0.35 492	0.13 111	0.15 229

ours_stereo	0.27 50	0.25 70	1.21 88	0.25 70	0.17 110	0.35 37	0.23 156	0.38 19	0.35 30	0.20 29	0.31 111	0.23 67	0.17 30	0.41 136	0.20 50	0.08 32	0.07 40	0.10 132	0.08 77	0.22 305	0.18 294

WCG-NET（raft）	0.32 90	0.53 285	1.21 88	0.23 36	0.12 6	0.44 92	0.24 189	0.40 28	0.50 174	0.35 141	0.35 136	0.47 254	0.25 138	0.35 93	0.20 50	0.08 32	0.29 490	0.08 29	0.07 51	0.22 305	0.11 105

test_sample2	0.41 168	0.19 8	1.23 91	0.31 217	0.17 110	0.51 154	0.27 256	0.81 324	0.55 227	0.44 191	0.45 192	0.46 246	0.38 264	1.51 391	0.30 197	0.12 281	0.09 186	0.11 197	0.10 144	0.14 134	0.14 195

222	0.78 462	0.23 52	1.23 91	0.28 142	0.18 145	0.62 323	0.24 189	1.02 495	0.70 377	0.58 351	0.66 387	0.46 246	0.42 314	1.80 442	6.53 569	0.13 311	0.10 229	0.11 197	0.10 144	0.12 81	0.17 274

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 131	1.34 525	1.24 93	0.23 36	0.12 6	0.33 27	0.20 81	0.40 28	0.33 19	0.25 87	0.21 30	0.16 29	0.14 10	0.27 24	0.63 380	0.55 524	0.06 20	0.11 197	0.13 278	0.25 346	0.49 508

AIO-Stereo	0.30 76	0.27 91	1.25 94	0.27 117	0.24 265	0.37 46	0.20 81	0.52 121	0.36 47	0.21 35	0.30 100	0.23 67	0.14 10	0.31 58	0.20 50	0.08 32	0.07 40	0.09 82	0.38 503	0.19 259	0.31 445

CSP-Net	0.50 281	0.39 210	1.25 94	0.29 173	0.23 252	0.77 440	0.35 361	0.86 365	0.57 242	0.59 365	0.59 321	0.65 348	0.40 286	1.77 433	0.44 303	0.16 394	0.11 277	0.10 132	0.10 144	0.20 274	0.14 195

WCG-NET	0.30 76	0.42 228	1.26 96	0.24 52	0.12 6	0.43 86	0.24 189	0.40 28	0.56 238	0.35 141	0.37 145	0.26 104	0.24 122	0.29 43	0.19 28	0.08 32	0.12 303	0.08 29	0.07 51	0.22 305	0.10 80

DMCA	0.41 168	0.52 280	1.26 96	0.31 217	0.24 265	0.59 270	0.26 231	0.77 285	0.63 312	0.58 351	0.48 218	0.57 309	0.35 237	0.40 133	0.50 333	0.14 354	0.10 229	0.14 348	0.10 144	0.15 152	0.15 229

Selective-IGEV	0.29 66	0.23 52	1.28 98	0.27 117	0.30 345	0.35 37	0.20 81	0.56 152	0.38 59	0.21 35	0.30 100	0.22 59	0.18 48	0.37 114	0.18 16	0.07 20	0.06 20	0.08 29	0.15 331	0.16 189	0.29 427

AIO_rvc	0.41 168	0.64 334	1.29 99	0.58 492	0.39 434	0.37 46	0.24 189	0.50 99	0.43 110	0.28 113	0.23 47	0.25 90	0.16 23	0.99 326	0.19 28	0.10 164	0.16 388	0.08 29	0.11 207	0.25 346	0.85 535

ProNet	0.30 76	0.54 290	1.29 99	0.25 70	0.15 55	0.47 121	0.25 209	0.48 86	0.39 71	0.21 35	0.23 47	0.22 59	0.20 75	0.44 156	0.19 28	0.08 32	0.08 116	0.10 132	0.08 77	0.23 318	0.12 142

anonymity	0.80 466	0.66 348	1.29 99	0.59 497	0.75 521	0.67 378	0.52 449	0.95 445	0.71 387	0.94 496	0.70 417	0.67 364	0.87 484	0.71 288	1.35 483	0.64 529	0.62 536	0.58 524	1.44 562	0.60 517	0.65 524

CAS	0.35 116	0.25 70	1.30 102	0.79 519	0.34 393	0.51 154	0.23 156	0.46 67	0.39 71	0.22 45	0.31 111	0.20 48	0.17 30	0.28 31	0.23 100	0.73 534	0.06 20	0.07 1	0.05 1	0.09 36	0.37 478

RCA-Stereo	0.34 105	0.32 152	1.30 102	0.26 101	0.14 32	0.58 253	0.23 156	0.78 300	0.62 300	0.40 166	0.44 188	0.28 124	0.35 237	0.29 43	0.20 50	0.09 70	0.10 229	0.09 82	0.07 51	0.19 259	0.08 34

PMTNet	0.31 84	0.35 179	1.30 102	0.20 4	0.14 32	0.57 235	0.25 209	0.46 67	0.42 100	0.27 108	0.32 117	0.27 115	0.24 122	0.39 128	0.23 100	0.43 513	0.07 40	0.08 29	0.05 1	0.18 238	0.07 7

trnet	0.28 57	0.26 85	1.32 105	0.19 1	0.12 6	0.54 189	0.15 22	0.48 86	0.46 138	0.27 108	0.33 125	0.24 80	0.21 86	0.30 51	0.21 69	0.10 164	0.07 40	0.08 29	0.05 1	0.09 36	0.07 7

IGEV++	0.34 105	0.43 233	1.32 105	0.31 217	0.14 32	0.32 24	0.21 102	0.70 227	0.34 24	0.22 45	0.28 81	0.22 59	0.27 170	0.35 93	0.27 154	0.09 70	0.39 516	0.08 29	0.15 331	0.25 346	0.45 501

Occ-G	0.30 76	0.30 135	1.33 107	0.23 36	0.15 55	0.36 43	0.25 209	0.43 49	0.31 9	0.26 101	0.35 136	0.46 246	0.22 95	0.30 51	0.25 135	0.09 70	0.07 40	0.09 82	0.16 351	0.31 406	0.08 34

xxxx	0.70 424	0.21 21	1.33 107	0.28 142	0.18 145	0.63 340	0.24 189	1.02 495	0.69 368	0.50 248	0.62 348	0.58 316	0.38 264	1.47 388	5.21 564	0.13 311	0.12 303	0.11 197	0.10 144	0.12 81	0.15 229

CREStereo	0.28 57	0.30 135	1.33 107	0.19 1	0.13 20	0.55 202	0.17 39	0.48 86	0.46 138	0.27 108	0.33 125	0.24 80	0.21 86	0.31 58	0.21 69	0.11 227	0.07 40	0.08 29	0.05 1	0.10 50	0.07 7
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
qqq	0.38 140	0.21 21	1.34 110	0.28 142	0.15 55	0.45 97	0.26 231	0.76 274	0.52 189	0.39 164	0.41 171	0.46 246	0.36 243	0.96 323	0.30 197	0.11 227	0.14 345	0.12 253	0.12 245	0.12 81	0.14 195

tg	0.37 131	0.55 299	1.35 111	0.28 142	0.16 82	0.57 235	0.18 53	0.57 157	0.49 164	0.37 150	0.44 188	0.38 176	0.24 122	0.46 177	0.24 122	0.09 70	0.08 116	0.11 197	0.11 207	0.43 487	0.36 471

x	0.35 116	0.20 13	1.36 112	0.33 268	0.17 110	0.47 121	0.24 189	0.75 261	0.54 220	0.40 166	0.40 167	0.42 209	0.34 235	0.45 168	0.32 220	0.11 227	0.14 345	0.11 197	0.09 108	0.12 81	0.14 195

GLC_STEREO	0.28 57	0.27 91	1.36 112	0.28 142	0.12 6	0.41 70	0.20 81	0.37 16	0.38 59	0.26 101	0.30 100	0.25 90	0.19 66	0.33 77	0.24 122	0.09 70	0.11 277	0.12 253	0.10 144	0.13 111	0.09 56

test_xeample	0.72 436	0.21 21	1.36 112	0.27 117	0.17 110	0.59 270	0.28 273	1.01 492	0.70 377	0.55 311	0.67 390	0.44 224	0.39 278	1.88 463	5.17 563	0.12 281	0.10 229	0.11 197	0.10 144	0.13 111	0.15 229

SCV	0.35 116	0.59 307	1.37 115	0.34 299	0.22 232	0.28 9	0.23 156	0.72 235	0.35 30	0.19 22	0.30 100	0.24 80	0.20 75	0.64 258	0.19 28	0.11 227	0.08 116	0.09 82	0.29 460	0.34 431	0.29 427

ff7	0.32 90	0.52 280	1.38 116	0.25 70	0.16 82	0.56 217	0.23 156	0.46 67	0.41 91	0.24 68	0.23 47	0.20 48	0.23 111	0.48 193	0.19 28	0.09 70	0.08 116	0.10 132	0.18 383	0.23 318	0.22 353

IGEVStereo-DCA	0.33 97	0.34 172	1.38 116	0.27 117	0.16 82	0.45 97	0.23 156	0.46 67	0.41 91	0.24 68	0.21 30	0.26 104	0.25 138	0.64 258	0.52 341	0.09 70	0.07 40	0.10 132	0.18 383	0.16 189	0.22 353

ffff	0.32 90	0.52 280	1.38 116	0.25 70	0.16 82	0.56 217	0.23 156	0.46 67	0.41 91	0.24 68	0.23 47	0.20 48	0.23 111	0.48 193	0.19 28	0.09 70	0.08 116	0.10 132	0.18 383	0.23 318	0.22 353

11t	0.32 90	0.52 280	1.38 116	0.25 70	0.16 82	0.56 217	0.23 156	0.46 67	0.41 91	0.24 68	0.23 47	0.20 48	0.23 111	0.48 193	0.19 28	0.09 70	0.08 116	0.10 132	0.18 383	0.23 318	0.22 353

ccc-4	0.32 90	0.52 280	1.38 116	0.25 70	0.16 82	0.56 217	0.23 156	0.46 67	0.41 91	0.24 68	0.23 47	0.20 48	0.23 111	0.48 193	0.19 28	0.09 70	0.08 116	0.10 132	0.18 383	0.23 318	0.22 353

DDVS	0.62 380	0.40 215	1.40 121	2.21 563	0.35 406	0.87 474	1.00 527	0.69 220	0.50 174	0.53 280	0.56 304	0.90 465	0.37 257	1.22 354	0.47 317	0.15 373	0.14 345	0.14 348	0.12 245	0.19 259	0.22 353

MoCha-V2	0.36 125	0.32 152	1.41 122	0.36 334	0.31 364	0.35 37	0.19 62	0.57 157	0.39 71	0.30 121	0.32 117	0.28 124	0.27 170	0.47 188	0.24 122	0.08 32	0.56 532	0.08 29	0.38 503	0.18 238	0.12 142

11t1	0.33 97	0.19 8	1.41 122	0.33 268	0.16 82	0.48 129	0.21 102	0.67 213	0.48 158	0.40 166	0.34 131	0.32 147	0.33 227	0.42 144	0.27 154	0.11 227	0.12 303	0.10 132	0.08 77	0.13 111	0.14 195

iRaftStereo_RVC	0.37 131	0.53 285	1.41 122	0.28 142	0.15 55	0.52 173	0.20 81	0.54 141	0.46 138	0.37 150	0.43 177	0.41 196	0.23 111	0.36 105	0.26 144	0.09 70	0.15 371	0.12 253	0.11 207	0.41 479	0.37 478

DSFCA	0.54 322	0.35 179	1.41 122	0.28 142	0.28 326	0.79 449	0.88 517	0.76 274	0.70 377	0.72 448	0.66 387	0.67 364	0.57 404	1.17 350	0.63 380	0.16 394	0.14 345	0.13 312	0.14 306	0.16 189	0.13 177

SCV_C0	0.33 97	0.43 233	1.42 126	0.25 70	0.16 82	0.35 37	0.20 81	0.68 217	0.44 114	0.24 68	0.27 74	0.29 131	0.20 75	0.58 237	0.18 16	0.09 70	0.08 116	0.08 29	0.30 470	0.26 366	0.17 274

RAFT-Stereo-weight	0.34 105	0.29 123	1.43 127	0.28 142	0.28 326	0.55 202	0.22 123	0.78 300	0.48 158	0.46 209	0.38 154	0.36 167	0.17 30	0.33 77	0.23 100	0.09 70	0.08 116	0.09 82	0.07 51	0.09 36	0.09 56

CAS++	0.31 84	0.33 159	1.43 127	0.25 70	0.17 110	0.31 19	0.20 81	0.78 300	0.41 91	0.30 121	0.30 100	0.21 56	0.16 23	0.33 77	0.18 16	0.15 373	0.12 303	0.13 312	0.10 144	0.15 152	0.11 105
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MaDis-Stereo	0.29 66	0.54 290	1.44 129	0.24 52	0.29 334	0.29 13	0.16 31	0.45 64	0.37 54	0.19 22	0.21 30	0.28 124	0.22 95	0.30 51	0.29 179	0.10 164	0.09 186	0.10 132	0.08 77	0.11 70	0.11 105

AEACV	0.33 97	0.24 65	1.44 129	0.28 142	0.35 406	0.47 121	0.21 102	0.43 49	0.28 6	0.26 101	0.25 63	0.22 59	0.38 264	0.30 51	0.18 16	0.09 70	0.35 504	0.09 82	0.36 500	0.23 318	0.25 398

rvit_0105_4	0.35 116	0.35 179	1.45 131	0.31 217	0.18 145	0.37 46	0.28 273	0.59 171	0.62 300	0.27 108	0.31 111	0.35 163	0.27 170	0.43 147	0.25 135	0.18 422	0.16 388	0.15 378	0.13 278	0.15 152	0.12 142

rvit_0105_3	0.39 155	0.47 264	1.46 132	0.33 268	0.19 177	0.45 97	0.35 361	0.69 220	0.65 333	0.37 150	0.37 145	0.40 190	0.31 216	0.44 156	0.30 197	0.18 422	0.17 406	0.17 416	0.18 383	0.15 152	0.15 229

rvit_105_1	0.44 203	0.54 290	1.46 132	0.36 334	0.24 265	0.51 154	0.45 426	0.75 261	0.74 416	0.45 201	0.44 188	0.44 224	0.36 243	0.62 253	0.38 261	0.20 447	0.18 417	0.18 436	0.22 427	0.18 238	0.18 294

MyStereo07	0.34 105	0.40 215	1.46 132	0.29 173	0.23 252	0.60 282	0.31 318	0.53 130	0.42 100	0.25 87	0.25 63	0.20 48	0.26 152	0.57 234	0.19 28	0.09 70	0.18 417	0.12 253	0.11 207	0.16 189	0.19 310

MC-Stereo	0.32 90	0.31 146	1.46 132	0.31 217	0.15 55	0.53 181	0.19 62	0.44 57	0.35 30	0.36 146	0.38 154	0.27 115	0.27 170	0.42 144	0.19 28	0.09 70	0.13 324	0.09 82	0.16 351	0.20 274	0.13 177

anonymousdsp	0.34 105	0.53 285	1.47 136	0.25 70	0.16 82	0.56 217	0.23 156	0.49 93	0.40 81	0.25 87	0.24 56	0.22 59	0.24 122	0.55 230	0.19 28	0.09 70	0.11 277	0.10 132	0.18 383	0.24 333	0.29 427

CroCo-Stereo Lap2	0.33 97	0.61 313	1.47 136	0.32 246	0.38 431	0.23 4	0.22 123	0.58 163	0.46 138	0.22 45	0.27 74	0.29 131	0.23 111	0.32 67	0.26 144	0.09 70	0.09 186	0.10 132	0.08 77	0.21 288	0.14 195

IGEV-Stereo	0.34 105	0.54 290	1.47 136	0.25 70	0.16 82	0.56 217	0.23 156	0.49 93	0.40 81	0.25 87	0.24 56	0.22 59	0.24 122	0.54 226	0.19 28	0.09 70	0.10 229	0.10 132	0.18 383	0.24 333	0.29 427
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GREAT-IGEV	0.37 131	0.28 113	1.48 139	0.25 70	0.38 431	0.46 115	0.18 53	0.33 7	0.34 24	0.15 4	0.29 87	0.15 26	0.17 30	0.36 105	0.23 100	0.07 20	0.76 550	0.07 1	0.26 448	0.21 288	1.03 550

rvit_0105_5	0.36 125	0.39 210	1.48 139	0.30 190	0.18 145	0.41 70	0.30 305	0.64 196	0.62 300	0.30 121	0.33 125	0.37 169	0.29 199	0.41 136	0.28 164	0.18 422	0.16 388	0.15 378	0.15 331	0.15 152	0.14 195

Selective-RAFT	0.35 116	0.26 85	1.48 139	0.31 217	0.15 55	0.61 303	0.19 62	0.60 181	0.54 220	0.28 113	0.29 87	0.40 190	0.33 227	0.50 209	0.27 154	0.10 164	0.07 40	0.09 82	0.35 492	0.19 259	0.08 34

Pointernet	0.29 66	0.25 70	1.49 142	0.24 52	0.20 191	0.47 121	0.15 22	0.62 187	0.47 155	0.22 45	0.29 87	0.26 104	0.20 75	0.28 31	0.20 50	0.10 164	0.07 40	0.07 1	0.12 245	0.10 50	0.07 7

test_sample7	0.47 246	0.33 159	1.49 142	0.34 299	0.20 191	0.51 154	0.30 305	0.93 423	0.66 348	0.57 333	0.51 247	0.55 291	0.45 336	1.11 341	0.38 261	0.17 410	0.14 345	0.16 397	0.15 331	0.19 259	0.18 294

DLCB_ROB	0.54 322	0.55 299	1.49 142	0.36 334	0.25 283	0.65 365	0.36 368	0.80 320	0.70 377	0.72 448	0.69 407	0.83 440	0.46 350	1.53 394	0.60 373	0.13 311	0.12 303	0.14 348	0.14 306	0.14 134	0.13 177

AnonymousM	0.37 131	0.44 244	1.50 145	0.25 70	0.15 55	0.52 173	0.23 156	0.60 181	0.42 100	0.42 180	0.32 117	0.30 136	0.25 138	0.34 87	0.23 100	0.11 227	0.09 186	0.71 532	0.36 500	0.12 81	0.07 7

DIP-Stereo	0.37 131	0.34 172	1.50 145	0.27 117	0.18 145	0.63 340	0.17 39	0.92 415	0.53 208	0.49 241	0.48 218	0.30 136	0.30 207	0.39 128	0.30 197	0.10 164	0.08 116	0.10 132	0.08 77	0.15 152	0.12 142
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
StereoDRNet-Refined	0.50 281	0.41 221	1.50 145	0.33 268	0.21 205	0.68 390	0.26 231	0.81 324	0.68 359	0.67 426	0.68 398	0.73 399	0.42 314	1.10 338	0.59 371	0.11 227	0.08 116	0.14 348	0.14 306	0.25 346	0.21 338
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
RAStereo	0.28 57	0.48 267	1.52 148	0.26 101	0.18 145	0.25 6	0.19 62	0.42 41	0.35 30	0.20 29	0.25 63	0.20 48	0.16 23	0.24 7	0.24 122	0.09 70	0.08 116	0.10 132	0.08 77	0.12 81	0.08 34

LoS	0.31 84	0.30 135	1.52 148	0.23 36	0.13 20	0.54 189	0.20 81	0.48 86	0.49 164	0.25 87	0.28 81	0.37 169	0.24 122	0.38 122	0.23 100	0.10 164	0.08 116	0.08 29	0.05 1	0.15 152	0.07 7
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
GMStereo_Zeroshot	0.41 168	0.36 188	1.54 150	0.41 400	0.19 177	0.52 173	0.19 62	0.59 171	0.52 189	0.57 333	0.59 321	0.63 334	0.29 199	0.58 237	0.33 230	0.15 373	0.09 186	0.16 397	0.09 108	0.24 333	0.12 142

raftrobust	0.38 140	0.68 351	1.54 150	0.32 246	0.46 474	0.52 173	0.21 102	0.56 152	0.42 100	0.52 270	0.35 136	0.31 139	0.33 227	0.37 114	0.30 197	0.10 164	0.11 277	0.08 29	0.07 51	0.21 288	0.19 310

ISRNet	0.47 246	0.44 244	1.55 152	0.37 357	0.31 364	0.49 136	0.19 62	0.75 261	0.66 348	0.63 403	0.71 421	0.67 364	0.39 278	0.58 237	0.44 303	0.23 470	0.16 388	0.21 459	0.20 413	0.21 288	0.25 398

DAS	0.56 342	0.35 179	1.55 152	0.33 268	0.34 393	0.50 144	0.42 401	0.83 337	0.74 416	0.83 480	0.68 398	0.56 303	0.48 367	2.40 510	0.46 308	0.12 281	0.08 116	0.12 253	0.09 108	0.18 238	0.15 229

SepStereo	0.52 311	0.35 179	1.55 152	0.33 268	0.34 393	0.50 144	0.42 401	0.83 337	0.74 416	0.83 480	0.68 398	0.56 303	0.48 367	1.56 397	0.46 308	0.12 281	0.08 116	0.12 253	0.09 108	0.18 238	0.15 229

ETE_ROB	0.60 367	0.71 360	1.55 152	0.37 357	0.25 283	0.69 396	0.51 446	1.47 537	0.70 377	0.80 469	0.69 407	0.85 449	0.49 374	1.36 367	0.58 369	0.16 394	0.13 324	0.19 442	0.16 351	0.21 288	0.23 377

s12784h	0.36 125	0.28 113	1.58 156	0.23 36	0.11 1	0.62 323	0.24 189	0.79 316	0.64 320	0.44 191	0.52 260	0.28 124	0.26 152	0.50 209	0.24 122	0.11 227	0.06 20	0.09 82	0.06 9	0.16 189	0.06 1

RAFT	0.45 221	0.92 436	1.59 157	0.34 299	0.19 177	0.46 115	0.35 361	0.65 202	0.49 164	0.49 241	0.49 235	0.70 388	0.40 286	0.47 188	0.32 220	0.11 227	0.16 388	0.14 348	0.13 278	0.51 506	0.13 177

ccnet	0.71 433	0.41 221	1.59 157	0.40 393	0.45 468	1.06 500	0.55 460	0.98 463	0.71 387	0.88 486	0.97 480	0.82 438	0.88 488	1.68 418	0.94 433	0.32 503	0.26 481	0.32 500	0.27 453	0.34 431	0.30 437

SMFormer	0.50 281	0.46 255	1.60 159	0.30 190	0.15 55	0.45 97	0.24 189	0.90 395	0.72 397	0.56 322	0.64 376	0.51 273	0.41 297	1.87 455	0.49 328	0.13 311	0.10 229	0.11 197	0.10 144	0.15 152	0.16 256

tta	0.50 281	0.46 255	1.60 159	0.30 190	0.15 55	0.45 97	0.24 189	0.90 395	0.72 397	0.56 322	0.64 376	0.51 273	0.41 297	1.87 455	0.49 328	0.13 311	0.10 229	0.11 197	0.10 144	0.14 134	0.11 105

qqq1	0.48 252	0.46 255	1.60 159	0.30 190	0.15 55	0.45 97	0.24 189	0.90 395	0.72 397	0.56 322	0.64 376	0.51 273	0.41 297	1.87 455	0.23 100	0.13 311	0.10 229	0.09 82	0.08 77	0.14 134	0.11 105

fff1	0.48 252	0.46 255	1.60 159	0.30 190	0.15 55	0.45 97	0.24 189	0.90 395	0.72 397	0.56 322	0.64 376	0.51 273	0.41 297	1.87 455	0.23 100	0.13 311	0.10 229	0.09 82	0.08 77	0.14 134	0.11 105

CASS	0.39 155	0.30 135	1.61 163	0.32 246	0.17 110	0.53 181	0.24 189	0.70 227	0.49 164	0.59 365	0.54 283	0.40 190	0.40 286	0.41 136	0.30 197	0.17 410	0.10 229	0.14 348	0.11 207	0.18 238	0.17 274
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
delet	0.52 311	0.54 290	1.62 164	0.31 217	0.35 406	0.74 422	0.46 429	0.85 355	0.74 416	0.55 311	0.60 336	0.67 364	0.50 377	1.12 344	0.57 364	0.11 227	0.11 277	0.13 312	0.14 306	0.16 189	0.12 142

NOSS_ROB	0.64 390	0.65 341	1.62 164	0.46 441	0.25 283	0.67 378	0.30 305	0.93 423	0.77 443	0.59 365	0.57 312	0.77 418	0.38 264	2.78 538	0.44 303	0.23 470	0.24 466	0.28 488	0.26 448	0.27 376	0.39 487

AE-Stereo	0.42 187	0.29 123	1.65 166	0.43 415	0.47 476	0.56 217	0.23 156	0.86 365	0.46 138	0.31 126	0.41 171	0.43 213	0.24 122	0.34 87	0.24 122	0.09 70	0.48 528	0.11 197	0.45 516	0.22 305	0.19 310

Anonymous_2	0.74 448	0.32 152	1.65 166	0.33 268	0.30 345	0.67 378	0.32 341	0.69 220	0.46 138	0.48 229	0.41 171	0.84 445	0.58 410	0.51 212	0.40 280	0.32 503	0.38 510	1.43 558	3.69 574	0.80 531	0.27 415

PSMNet-ADL	0.51 298	0.38 201	1.65 166	0.35 315	0.21 205	0.67 378	0.26 231	0.74 250	0.55 227	0.42 180	0.52 260	0.70 388	0.45 336	1.91 466	0.57 364	0.15 373	0.13 324	0.11 197	0.13 278	0.15 152	0.20 326

HCRNet	0.46 231	0.49 270	1.65 166	0.38 373	0.29 334	0.58 253	0.22 123	0.75 261	0.62 300	0.47 211	0.49 235	0.48 265	0.36 243	1.12 344	0.37 254	0.15 373	0.10 229	0.15 378	0.13 278	0.17 211	0.17 274

HART	0.38 140	0.53 285	1.66 170	0.26 101	0.15 55	0.30 15	0.19 62	0.67 213	0.46 138	0.29 117	0.52 260	0.38 176	0.16 23	0.41 136	0.20 50	0.08 32	0.68 543	0.09 82	0.07 51	0.34 431	0.21 338

XPNet_ROB	0.61 375	0.72 364	1.66 170	0.37 357	0.27 312	0.67 378	0.47 437	0.89 389	0.71 387	0.78 466	0.70 417	0.81 433	0.53 386	1.70 421	0.76 412	0.21 454	0.16 388	0.16 397	0.15 331	0.20 274	0.21 338

EAI-Stereo	0.78 462	0.25 70	1.67 172	0.54 477	0.59 502	1.95 542	2.05 559	1.11 518	0.64 320	0.95 498	1.49 519	0.50 270	0.67 445	0.59 243	1.44 490	0.09 70	0.19 429	0.09 82	0.49 520	0.13 111	0.22 353

ttt	0.66 403	0.22 36	1.68 173	0.34 299	0.24 265	0.60 282	0.26 231	1.00 483	0.77 443	0.55 311	0.67 390	0.54 287	0.36 243	2.14 491	3.03 539	0.16 394	0.13 324	0.13 312	0.12 245	0.15 152	0.17 274

UniTT-Stereo	0.30 76	0.36 188	1.68 173	0.27 117	0.24 265	0.29 13	0.18 53	0.33 7	0.34 24	0.26 101	0.37 145	0.18 40	0.18 48	0.31 58	0.27 154	0.10 164	0.08 116	0.08 29	0.07 51	0.25 346	0.08 34

IER	0.43 193	0.38 201	1.69 175	0.26 101	0.25 283	0.66 372	0.26 231	0.71 230	0.55 227	0.54 293	0.59 321	0.60 325	0.53 386	0.52 216	0.39 272	0.11 227	0.08 116	0.11 197	0.11 207	0.14 134	0.11 105

NINENet	0.50 281	0.33 159	1.69 175	0.55 484	0.25 283	0.91 482	0.23 156	0.98 463	0.71 387	0.53 280	0.55 293	0.66 355	0.30 207	1.22 354	0.32 220	0.15 373	0.13 324	0.16 397	0.11 207	0.16 189	0.13 177

test-1	0.44 203	0.48 267	1.69 175	0.30 190	0.27 312	0.50 144	0.28 273	0.80 320	0.43 110	0.40 166	0.54 283	0.41 196	0.24 122	0.31 58	1.16 467	0.09 70	0.20 440	0.10 132	0.17 370	0.11 70	0.26 408

LALA_ROB	0.60 367	0.76 377	1.69 175	0.36 334	0.29 334	0.79 449	0.55 460	0.94 432	0.77 443	0.81 475	0.67 390	0.94 476	0.49 374	0.99 326	0.73 408	0.21 454	0.15 371	0.20 451	0.18 383	0.23 318	0.21 338

MGS-Stereo	0.32 90	0.34 172	1.70 179	0.25 70	0.14 32	0.40 63	0.22 123	0.38 19	0.43 110	0.24 68	0.51 247	0.25 90	0.18 48	0.31 58	0.20 50	0.09 70	0.08 116	0.09 82	0.08 77	0.47 498	0.08 34

hknet	0.47 246	0.29 123	1.70 179	0.30 190	0.24 265	0.76 432	0.31 318	1.00 483	0.64 320	0.63 403	0.53 271	0.80 430	0.38 264	0.77 302	0.37 254	0.11 227	0.10 229	0.14 348	0.12 245	0.12 81	0.11 105

test-3	0.43 193	0.20 13	1.70 179	0.34 299	0.32 372	0.45 97	0.23 156	0.71 230	0.46 138	0.51 261	0.29 87	0.45 233	0.21 86	0.59 243	0.98 439	0.08 32	0.07 40	0.10 132	0.35 492	0.29 387	0.28 421

test_1	0.43 193	0.20 13	1.70 179	0.34 299	0.32 372	0.45 97	0.23 156	0.71 230	0.46 138	0.50 248	0.29 87	0.45 233	0.21 86	0.59 243	0.98 439	0.08 32	0.07 40	0.10 132	0.35 492	0.29 387	0.29 427

test_3	0.44 203	0.20 13	1.70 179	0.36 334	0.32 372	0.47 121	0.30 305	0.73 246	0.49 164	0.50 248	0.30 100	0.45 233	0.22 95	0.59 243	0.98 439	0.08 32	0.10 229	0.11 197	0.35 492	0.29 387	0.28 421

R-Stereo Train	0.36 125	0.21 21	1.70 179	0.29 173	0.18 145	0.55 202	0.26 231	0.78 300	0.36 47	0.57 333	0.67 390	0.33 153	0.24 122	0.32 67	0.23 100	0.10 164	0.08 116	0.09 82	0.07 51	0.09 36	0.12 142

RAFT-Stereo	0.36 125	0.21 21	1.70 179	0.29 173	0.18 145	0.55 202	0.26 231	0.78 300	0.36 47	0.57 333	0.67 390	0.33 153	0.24 122	0.32 67	0.23 100	0.10 164	0.08 116	0.09 82	0.07 51	0.09 36	0.12 142
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
HI	0.41 168	0.63 330	1.72 186	0.27 117	0.21 205	0.45 97	0.19 62	0.55 145	0.41 91	0.57 333	0.59 321	0.65 348	0.45 336	0.45 168	0.39 272	0.08 32	0.09 186	0.10 132	0.11 207	0.20 274	0.10 80

CoSv	0.41 168	0.63 330	1.72 186	0.27 117	0.21 205	0.45 97	0.19 62	0.55 145	0.41 91	0.57 333	0.59 321	0.65 348	0.45 336	0.45 168	0.39 272	0.08 32	0.09 186	0.10 132	0.11 207	0.20 274	0.10 80

HSM	0.62 380	0.76 377	1.72 186	0.30 190	0.29 334	0.64 351	0.28 273	0.94 432	0.62 300	0.58 351	0.57 312	1.40 525	0.64 436	2.59 527	0.42 288	0.11 227	0.08 116	0.10 132	0.08 77	0.14 134	0.11 105

raft_robust	0.55 334	0.84 413	1.73 189	0.28 142	0.54 490	0.53 181	0.25 209	0.88 383	0.75 429	0.48 229	0.46 200	0.76 416	0.75 466	1.46 381	0.27 154	0.09 70	0.10 229	0.10 132	0.30 470	0.26 366	0.16 256

AACVNet	0.54 322	0.78 394	1.73 189	0.36 334	0.21 205	0.57 235	0.25 209	0.71 230	0.51 182	0.55 311	0.59 321	0.64 343	0.41 297	2.13 490	0.41 286	0.14 354	0.11 277	0.14 348	0.11 207	0.33 423	0.15 229

UPFNet	0.46 231	0.28 113	1.73 189	0.33 268	0.32 372	0.65 365	0.38 383	0.83 337	0.59 260	0.57 333	0.52 260	0.61 327	0.40 286	0.75 295	0.52 341	0.13 311	0.12 303	0.13 312	0.12 245	0.15 152	0.11 105

iResNet_ROB	0.50 281	1.15 500	1.73 189	0.31 217	0.21 205	0.58 253	0.22 123	0.95 445	0.82 463	0.58 351	0.62 348	0.57 309	0.39 278	0.84 312	0.40 280	0.11 227	0.08 116	0.09 82	0.06 9	0.21 288	0.13 177

riskmin	0.37 131	0.22 36	1.74 193	0.32 246	0.20 191	0.48 129	0.20 81	0.66 204	0.46 138	0.36 146	0.34 131	0.69 378	0.45 336	0.39 128	0.27 154	0.11 227	0.08 116	0.12 253	0.08 77	0.13 111	0.16 256

UDGNet	0.44 203	1.02 479	1.74 193	0.35 315	0.19 177	0.58 253	0.23 156	0.49 93	0.66 348	0.41 175	0.38 154	0.34 159	0.29 199	0.53 222	0.30 197	0.24 478	0.10 229	0.37 510	0.19 403	0.27 376	0.15 229

dad	0.51 298	1.01 476	1.74 193	0.29 173	0.19 177	0.60 282	0.26 231	0.52 121	0.75 429	0.63 403	0.63 360	0.63 334	0.33 227	0.85 314	0.47 317	0.27 492	0.15 371	0.40 513	0.18 383	0.22 305	0.14 195

OMP-Stereo	0.59 361	0.65 341	1.74 193	0.56 486	0.37 425	0.60 282	0.26 231	0.70 227	0.65 333	0.66 422	0.60 336	0.69 378	0.32 223	2.09 487	1.20 471	0.10 164	0.07 40	0.12 253	0.09 108	0.17 211	0.10 80

IIG-Stereo	0.59 361	0.65 341	1.74 193	0.54 477	0.23 252	0.61 303	0.21 102	0.73 246	0.65 333	0.64 413	0.69 407	0.69 378	0.38 264	2.09 487	1.39 486	0.11 227	0.07 40	0.11 197	0.09 108	0.15 152	0.09 56

CREStereo++_RVC	0.33 97	0.29 123	1.74 193	0.24 52	0.16 82	0.54 189	0.15 22	0.40 28	0.55 227	0.37 150	0.51 247	0.24 80	0.19 66	0.27 24	0.26 144	0.09 70	0.06 20	0.08 29	0.30 470	0.08 18	0.06 1
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
DFGA-Net	0.51 298	1.06 484	1.75 199	0.30 190	0.24 265	0.54 189	0.22 123	0.63 193	0.60 265	0.48 229	0.51 247	0.35 163	0.27 170	1.82 446	0.53 345	0.10 164	0.08 116	0.12 253	0.12 245	0.37 455	0.15 229

MM-Stereo_test3	0.40 161	0.58 305	1.75 199	0.36 334	0.30 345	0.45 97	0.30 305	0.72 235	0.59 260	0.31 126	0.43 177	0.32 147	0.23 111	0.35 93	0.29 179	0.10 164	0.20 440	0.10 132	0.08 77	0.40 476	0.11 105

knoymous	0.34 105	0.25 70	1.75 199	0.24 52	0.18 145	0.45 97	0.24 189	0.57 157	0.38 59	0.41 175	0.39 162	0.55 291	0.25 138	0.38 122	0.23 100	0.11 227	0.08 116	0.12 253	0.07 51	0.13 111	0.12 142

KYRaft	0.48 252	0.29 123	1.75 199	0.33 268	0.21 205	0.75 428	0.44 419	0.58 163	0.57 242	0.64 413	0.93 474	0.53 281	0.72 457	0.60 249	0.24 122	0.10 164	0.07 40	0.12 253	0.14 306	0.12 81	0.54 512

TANstereo	0.33 97	0.49 270	1.75 199	0.23 36	0.12 6	0.54 189	0.16 31	0.40 28	0.45 129	0.45 201	0.51 247	0.26 104	0.22 95	0.29 43	0.20 50	0.10 164	0.10 229	0.08 29	0.06 9	0.08 18	0.11 105

XX-TBD	0.34 105	0.77 386	1.75 199	0.34 299	0.13 20	0.51 154	0.17 39	0.43 49	0.50 174	0.37 150	0.49 235	0.23 67	0.18 48	0.28 31	0.24 122	0.10 164	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.07 7

GCAP-Stereo	0.34 105	0.89 430	1.76 205	0.26 101	0.12 6	0.52 173	0.14 14	0.49 93	0.38 59	0.29 117	0.30 100	0.29 131	0.22 95	0.30 51	0.20 50	0.09 70	0.17 406	0.09 82	0.07 51	0.21 288	0.11 105

SST-Stereo	0.52 311	0.20 13	1.76 205	0.62 503	0.53 488	0.62 323	0.66 488	0.55 145	0.61 282	0.58 351	0.53 271	0.52 279	0.60 417	1.59 407	0.29 179	0.11 227	0.07 40	0.12 253	0.10 144	0.16 189	0.10 80

RAFT_R40	0.50 281	0.21 21	1.76 205	0.50 459	0.40 443	0.61 303	0.53 453	0.56 152	0.60 265	0.56 322	0.54 283	0.55 291	0.51 379	1.57 401	0.53 345	0.11 227	0.07 40	0.12 253	0.10 144	0.16 189	0.09 56

DRaft	0.62 380	0.38 201	1.76 205	0.24 52	0.16 82	0.64 351	0.66 488	0.53 130	0.53 208	0.67 426	0.99 483	0.38 176	1.00 500	1.44 376	2.10 520	0.10 164	0.14 345	0.10 132	0.14 306	0.18 238	0.21 338

GrayStereo	0.66 403	0.19 8	1.76 205	0.90 527	0.23 252	0.62 323	1.42 553	0.62 187	0.60 265	0.72 448	0.78 441	0.56 303	3.07 558	0.60 249	0.26 144	0.09 70	0.08 116	0.10 132	0.21 419	0.11 70	0.18 294

CRE-IMP	0.41 168	0.22 36	1.76 205	0.48 454	0.17 110	0.79 449	0.69 496	0.52 121	0.52 189	0.47 211	0.42 175	0.45 233	0.26 152	0.41 136	0.31 209	0.11 227	0.07 40	0.12 253	0.09 108	0.17 211	0.23 377

Prome-Stereo	0.49 270	0.30 135	1.76 205	0.60 501	0.23 252	0.63 340	0.42 401	0.62 187	0.60 265	0.59 365	1.03 490	0.43 213	0.72 457	0.60 249	0.33 230	0.09 70	0.07 40	0.10 132	0.09 108	0.11 70	0.43 498

acv_ft	0.48 252	0.44 244	1.76 205	0.32 246	0.41 450	0.63 340	0.28 273	0.81 324	0.68 359	0.61 383	0.59 321	0.69 378	0.45 336	0.44 156	0.63 380	0.11 227	0.09 186	0.10 132	0.09 108	0.41 479	0.10 80

TDLM	0.67 408	0.92 436	1.76 205	0.37 357	0.24 265	0.66 372	0.56 465	0.82 331	0.74 416	1.16 514	0.62 348	0.61 327	0.48 367	2.70 534	0.50 333	0.20 447	0.11 277	0.35 504	0.14 306	0.32 414	0.16 256

testlalala	0.36 125	0.30 135	1.77 214	0.28 142	0.33 385	0.60 282	0.22 123	0.55 145	0.51 182	0.55 311	0.35 136	0.31 139	0.20 75	0.26 19	0.22 88	0.10 164	0.13 324	0.09 82	0.24 433	0.08 18	0.07 7

dd	0.42 187	0.96 454	1.77 214	0.31 217	0.17 110	0.57 235	0.26 231	0.49 93	0.68 359	0.41 175	0.40 167	0.34 159	0.27 170	0.45 168	0.40 280	0.17 410	0.10 229	0.13 312	0.12 245	0.21 288	0.12 142

NRIStereo	0.46 231	0.25 70	1.77 214	0.47 446	0.16 82	0.95 486	0.74 504	0.51 107	0.56 238	0.48 229	0.39 162	0.59 319	0.29 199	0.77 302	0.32 220	0.11 227	0.13 324	0.11 197	0.09 108	0.21 288	0.24 389

PSM-AAD	0.63 386	0.22 36	1.77 214	0.37 357	0.23 252	0.86 470	1.17 539	0.59 171	0.60 265	0.64 413	0.71 421	0.68 371	2.93 555	0.65 268	0.31 209	0.09 70	0.07 40	0.17 416	0.15 331	0.13 111	0.33 457

FBW_ROB	0.83 476	0.77 386	1.77 214	0.44 422	0.30 345	0.87 474	0.46 429	1.10 514	0.91 486	0.81 475	0.75 434	1.01 489	0.61 426	3.66 556	1.23 475	0.26 487	0.23 463	0.36 506	0.25 440	0.27 376	0.62 521

FACV-RUCA	0.58 353	0.40 215	1.78 219	0.43 415	1.67 560	0.48 129	0.28 273	0.69 220	0.62 300	0.40 166	0.53 271	0.33 153	0.63 434	0.40 133	0.31 209	0.13 311	0.11 277	0.62 527	0.12 245	0.70 523	0.98 543

gcap-zeroshot	0.41 168	0.62 319	1.78 219	0.31 217	0.32 372	0.69 396	0.21 102	0.74 250	0.52 189	0.43 185	0.35 136	0.62 331	0.24 122	0.41 136	0.24 122	0.09 70	0.16 388	0.09 82	0.31 476	0.08 18	0.09 56

DisPM	0.43 193	0.33 159	1.78 219	0.57 490	0.18 145	0.59 270	0.63 485	0.53 130	0.61 282	0.60 374	0.53 271	0.38 176	0.26 152	0.75 295	0.29 179	0.12 281	0.07 40	0.12 253	0.11 207	0.11 70	0.14 195

GMOStereo	0.41 168	0.62 319	1.78 219	0.28 142	0.36 414	0.51 154	0.31 318	0.53 130	0.44 114	0.57 333	0.48 218	0.41 196	0.27 170	0.28 31	0.23 100	0.08 32	0.38 510	0.13 312	0.11 207	0.34 431	0.11 105

error version	0.41 168	0.62 319	1.78 219	0.28 142	0.36 414	0.51 154	0.31 318	0.53 130	0.44 114	0.57 333	0.48 218	0.41 196	0.27 170	0.28 31	0.23 100	0.08 32	0.38 510	0.13 312	0.11 207	0.34 431	0.11 105

test-v	0.41 168	0.62 319	1.78 219	0.28 142	0.36 414	0.51 154	0.31 318	0.53 130	0.44 114	0.57 333	0.48 218	0.41 196	0.27 170	0.28 31	0.23 100	0.08 32	0.38 510	0.13 312	0.11 207	0.34 431	0.11 105

LCNet	0.54 322	0.37 191	1.78 219	0.92 529	0.22 232	0.96 487	0.30 305	0.59 171	0.58 253	0.51 261	0.55 293	0.41 196	0.76 467	0.84 312	0.26 144	0.09 70	0.06 20	0.12 253	0.18 383	0.98 537	0.39 487

Patchmatch Stereo++	0.39 155	0.27 91	1.78 219	0.44 422	0.16 82	0.61 303	0.27 256	0.51 107	0.52 189	0.47 211	0.43 177	0.43 213	0.28 185	0.54 226	0.28 164	0.12 281	0.08 116	0.12 253	0.10 144	0.17 211	0.12 142
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.38 140	0.27 91	1.78 219	0.44 422	0.17 110	0.60 282	0.29 297	0.51 107	0.52 189	0.47 211	0.43 177	0.44 224	0.28 185	0.47 188	0.28 164	0.12 281	0.08 116	0.12 253	0.10 144	0.17 211	0.12 142

ROB_FTStereo_v2	0.38 140	0.27 91	1.78 219	0.44 422	0.17 110	0.61 303	0.28 273	0.51 107	0.52 189	0.47 211	0.43 177	0.44 224	0.28 185	0.47 188	0.28 164	0.12 281	0.08 116	0.12 253	0.10 144	0.17 211	0.12 142

ROB_FTStereo	0.38 140	0.27 91	1.78 219	0.44 422	0.17 110	0.61 303	0.26 231	0.51 107	0.52 189	0.47 211	0.43 177	0.43 213	0.28 185	0.49 203	0.28 164	0.12 281	0.08 116	0.12 253	0.10 144	0.17 211	0.12 142

Pruner-Stereo	0.51 298	0.27 91	1.78 219	1.79 556	0.19 177	0.62 323	0.45 426	0.57 157	0.60 265	0.61 383	0.48 218	0.41 196	0.24 122	0.46 177	1.00 445	0.12 281	0.07 40	0.12 253	0.10 144	0.12 81	0.13 177

iGMRVC	0.39 155	0.27 91	1.78 219	0.44 422	0.17 110	0.61 303	0.27 256	0.51 107	0.52 189	0.47 211	0.43 177	0.44 224	0.28 185	0.55 230	0.28 164	0.12 281	0.08 116	0.12 253	0.10 144	0.17 211	0.12 142

IRAFT_RVC	0.54 322	0.53 285	1.78 219	0.46 441	0.21 205	0.58 253	0.43 408	0.65 202	0.66 348	0.54 293	0.50 243	0.49 267	0.51 379	1.58 405	1.01 449	0.11 227	0.25 479	0.13 312	0.10 144	0.15 152	0.13 177

iRAFT	0.39 155	0.27 91	1.78 219	0.44 422	0.16 82	0.61 303	0.27 256	0.51 107	0.52 189	0.47 211	0.43 177	0.43 213	0.28 185	0.54 226	0.28 164	0.12 281	0.08 116	0.12 253	0.10 144	0.17 211	0.12 142

test-2	0.41 168	0.62 319	1.78 219	0.28 142	0.36 414	0.51 154	0.31 318	0.53 130	0.44 114	0.57 333	0.48 218	0.41 196	0.27 170	0.28 31	0.23 100	0.08 32	0.38 510	0.13 312	0.11 207	0.34 431	0.11 105

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 187	0.86 420	1.78 219	0.28 142	0.17 110	0.52 173	0.20 81	0.62 187	0.61 282	0.50 248	0.61 343	0.39 182	0.32 223	0.35 93	0.30 197	0.07 20	0.10 229	0.09 82	0.09 108	0.35 442	0.10 80

AFF-stereo	0.44 203	0.96 454	1.78 219	0.31 217	0.15 55	0.50 144	0.21 102	0.64 196	0.63 312	0.47 211	0.64 376	0.49 267	0.34 235	0.46 177	0.31 209	0.08 32	0.09 186	0.10 132	0.10 144	0.37 455	0.10 80

PSMNet-RSSM	0.53 317	0.82 407	1.78 219	0.31 217	0.25 283	0.58 253	0.28 273	0.84 348	0.60 265	0.50 248	0.61 343	0.67 364	0.43 324	1.68 418	0.42 288	0.15 373	0.10 229	0.14 348	0.16 351	0.15 152	0.13 177

CFNet	0.58 353	0.96 454	1.78 219	0.33 268	0.25 283	0.63 340	0.22 123	0.88 383	0.75 429	0.46 209	0.59 321	0.58 316	0.40 286	2.29 499	0.48 323	0.12 281	0.09 186	0.15 378	0.14 306	0.30 398	0.15 229

AAGNet	0.88 483	0.33 159	1.79 239	0.54 477	0.98 535	0.62 323	0.46 429	0.50 99	0.60 265	0.58 351	0.53 271	0.50 270	0.73 460	1.23 356	7.48 570	0.11 227	0.07 40	0.12 253	0.10 144	0.14 134	0.09 56

HUI-Stereo	0.38 140	0.27 91	1.79 239	0.44 422	0.17 110	0.61 303	0.28 273	0.51 107	0.52 189	0.47 211	0.43 177	0.44 224	0.28 185	0.45 168	0.28 164	0.12 281	0.08 116	0.12 253	0.10 144	0.17 211	0.12 142

RAFT-IKP	0.38 140	0.27 91	1.79 239	0.44 422	0.16 82	0.60 282	0.28 273	0.51 107	0.52 189	0.47 211	0.43 177	0.43 213	0.28 185	0.50 209	0.28 164	0.12 281	0.08 116	0.12 253	0.10 144	0.17 211	0.12 142

ACVNet	0.45 221	0.44 244	1.79 239	0.28 142	0.21 205	0.59 270	0.36 368	0.66 204	0.68 359	0.45 201	0.59 321	0.69 378	0.40 286	0.44 156	0.55 352	0.11 227	0.09 186	0.10 132	0.09 108	0.34 431	0.10 80

CFNet-ft	0.51 298	0.76 377	1.79 239	0.28 142	0.30 345	0.63 340	0.28 273	0.66 204	0.55 227	0.45 201	0.57 312	0.74 405	0.41 297	1.46 381	0.42 288	0.14 354	0.10 229	0.28 488	0.13 278	0.18 238	0.14 195

CFNet_RVC	0.51 298	0.76 377	1.79 239	0.28 142	0.30 345	0.63 340	0.28 273	0.66 204	0.55 227	0.45 201	0.57 312	0.74 405	0.41 297	1.46 381	0.42 288	0.14 354	0.10 229	0.28 488	0.13 278	0.18 238	0.14 195

AdaStereo	0.44 203	0.38 201	1.79 239	0.34 299	0.20 191	0.57 235	0.28 273	0.92 415	0.69 368	0.52 270	0.55 293	0.61 327	0.33 227	0.48 193	0.39 272	0.17 410	0.08 116	0.17 416	0.11 207	0.18 238	0.12 142
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.
test_sample6	0.52 311	0.44 244	1.81 246	0.33 268	0.18 145	0.55 202	0.27 256	0.94 432	0.66 348	0.54 293	0.62 348	0.47 254	0.36 243	1.97 472	0.38 261	0.14 354	0.10 229	0.13 312	0.13 278	0.17 211	0.16 256

NF-Stereo	0.48 252	0.25 70	1.81 246	0.52 468	0.16 82	0.61 303	0.44 419	0.66 204	0.61 282	0.50 248	0.47 206	0.37 169	0.26 152	1.45 380	0.79 420	0.11 227	0.07 40	0.12 253	0.10 144	0.13 111	0.16 256

OCTAStereo	0.48 252	0.25 70	1.81 246	0.52 468	0.16 82	0.61 303	0.43 408	0.66 204	0.61 282	0.50 248	0.47 206	0.37 169	0.26 152	1.44 376	0.80 421	0.11 227	0.07 40	0.12 253	0.10 144	0.13 111	0.17 274

RE-Stereo	0.48 252	0.25 70	1.81 246	0.52 468	0.16 82	0.61 303	0.43 408	0.66 204	0.60 265	0.50 248	0.47 206	0.37 169	0.26 152	1.44 376	0.78 416	0.11 227	0.07 40	0.12 253	0.10 144	0.13 111	0.17 274

TVStereo	0.48 252	0.25 70	1.81 246	0.52 468	0.16 82	0.61 303	0.43 408	0.66 204	0.60 265	0.50 248	0.47 206	0.37 169	0.26 152	1.44 376	0.78 416	0.11 227	0.07 40	0.12 253	0.10 144	0.13 111	0.17 274

PS-NSSS	0.63 386	1.00 472	1.81 246	0.30 190	0.31 364	0.63 340	0.34 353	0.98 463	0.69 368	0.54 293	0.74 431	0.51 273	0.41 297	2.43 515	0.48 323	0.24 478	0.17 406	0.27 485	0.18 383	0.27 376	0.21 338

StereoAnything_RVC	0.35 116	1.25 513	1.82 252	0.20 4	0.12 6	0.26 7	0.15 22	0.43 49	0.37 54	0.14 3	0.10 2	0.11 1	0.19 66	0.46 177	0.14 1	0.11 227	0.09 186	0.08 29	0.05 1	0.76 528	0.18 294

GCAP-BAT	0.43 193	0.31 146	1.82 252	0.25 70	0.26 298	0.65 365	0.23 156	0.48 86	0.37 54	0.67 426	0.82 450	0.44 224	0.24 122	0.48 193	0.87 428	0.09 70	0.13 324	0.09 82	0.22 427	0.08 18	0.09 56

test_for_model	0.64 390	1.60 536	1.82 252	1.23 545	1.02 541	0.53 181	0.23 156	0.75 261	0.50 174	0.57 333	0.29 87	0.25 90	0.20 75	0.26 19	0.22 88	0.76 537	0.31 496	0.08 29	0.07 51	1.68 557	0.50 511

testlalala_base	0.46 231	0.30 135	1.82 252	0.34 299	0.27 312	0.55 202	0.21 102	0.85 355	0.32 13	0.32 135	0.39 162	0.31 139	0.23 111	0.30 51	0.28 164	0.95 543	0.30 494	0.09 82	0.21 419	1.03 538	0.18 294

CBFPSM	0.56 342	0.91 435	1.82 252	0.28 142	0.23 252	0.71 405	0.37 376	0.72 235	0.64 320	0.50 248	0.49 235	1.03 493	0.83 476	0.62 253	1.35 483	0.10 164	0.12 303	0.10 132	0.10 144	0.18 238	0.19 310

RAFT+CT+SA	0.50 281	0.86 420	1.82 252	0.37 357	0.75 521	0.54 189	0.34 353	0.77 285	0.63 312	0.38 158	0.55 293	0.34 159	0.29 199	0.68 275	0.27 154	0.09 70	0.07 40	0.11 197	0.51 523	0.29 387	0.41 496

test_sample5	0.51 298	0.43 233	1.83 258	0.32 246	0.18 145	0.55 202	0.26 231	0.92 415	0.65 333	0.53 280	0.59 321	0.45 233	0.36 243	1.87 455	0.36 248	0.13 311	0.10 229	0.13 312	0.12 245	0.17 211	0.16 256

DualNet	0.51 298	0.43 233	1.83 258	0.32 246	0.18 145	0.55 202	0.26 231	0.92 415	0.65 333	0.54 293	0.62 348	0.45 233	0.36 243	1.87 455	0.36 248	0.13 311	0.10 229	0.13 312	0.12 245	0.17 211	0.16 256

tt1	0.44 203	0.64 334	1.83 258	0.35 315	0.14 32	0.76 432	0.25 209	0.74 250	0.88 479	0.31 126	0.37 145	0.25 90	0.35 237	0.63 256	0.19 28	0.10 164	0.24 466	0.11 197	0.09 108	0.25 346	0.36 471

LL-Strereo2	0.41 168	0.90 434	1.83 258	0.44 422	0.24 265	0.54 189	0.27 256	0.58 163	0.45 129	0.41 175	0.33 125	0.44 224	0.21 86	0.44 156	0.34 237	0.09 70	0.08 116	0.16 397	0.14 306	0.17 211	0.17 274

psm_up	0.57 348	0.61 313	1.83 258	0.35 315	0.30 345	0.64 351	0.37 376	0.90 395	0.68 359	0.59 365	0.55 293	0.68 371	0.54 389	1.91 466	0.46 308	0.16 394	0.15 371	0.16 397	0.15 331	0.23 318	0.13 177

TestStereo1	0.49 270	0.81 403	1.85 263	0.39 383	0.57 498	0.56 217	0.34 353	0.75 261	0.69 368	0.44 191	0.63 360	0.35 163	0.42 314	0.64 258	0.29 179	0.10 164	0.08 116	0.12 253	0.10 144	0.33 423	0.26 408

SA-5K	0.49 270	0.81 403	1.85 263	0.39 383	0.57 498	0.56 217	0.34 353	0.75 261	0.69 368	0.44 191	0.63 360	0.35 163	0.42 314	0.64 258	0.29 179	0.10 164	0.08 116	0.12 253	0.10 144	0.33 423	0.26 408

PSM-softLoss	0.48 252	0.27 91	1.85 263	0.51 464	0.17 110	0.61 303	0.40 391	0.61 183	0.57 242	0.52 270	0.48 218	0.39 182	0.25 138	1.46 381	0.77 414	0.12 281	0.08 116	0.13 312	0.12 245	0.12 81	0.14 195

KMStereo	0.48 252	0.27 91	1.85 263	0.51 464	0.17 110	0.61 303	0.40 391	0.61 183	0.57 242	0.52 270	0.48 218	0.39 182	0.25 138	1.46 381	0.77 414	0.12 281	0.08 116	0.13 312	0.12 245	0.12 81	0.14 195

raft+_RVC	0.44 203	0.67 349	1.85 263	0.34 299	0.71 519	0.51 154	0.25 209	0.64 196	0.51 182	0.35 141	0.45 192	0.32 147	0.28 185	0.43 147	0.32 220	0.09 70	0.19 429	0.10 132	0.09 108	0.20 274	0.40 491

RALCasStereoNet	0.45 221	0.88 427	1.85 263	0.30 190	0.26 298	0.49 136	0.26 231	0.58 163	0.51 182	0.36 146	0.48 218	0.36 167	0.28 185	0.55 230	0.34 237	0.10 164	0.53 530	0.09 82	0.08 77	0.25 346	0.34 461

UCFNet_RVC	0.48 252	0.82 407	1.85 263	0.30 190	0.27 312	0.64 351	0.26 231	0.74 250	0.55 227	0.48 229	0.53 271	0.63 334	0.41 297	0.88 319	0.38 261	0.15 373	0.10 229	0.17 416	0.17 370	0.18 238	0.15 229

MLCV	0.48 252	0.89 430	1.85 263	0.29 173	0.14 32	0.59 270	0.23 156	0.72 235	0.59 260	0.66 422	0.66 387	0.55 291	0.36 243	1.03 332	0.49 328	0.09 70	0.06 20	0.09 82	0.07 51	0.19 259	0.11 105

IMH-64-1	1.39 529	1.64 539	1.86 271	1.36 547	1.11 545	1.39 520	1.19 540	1.76 546	1.45 535	1.16 514	2.21 538	1.53 529	1.38 526	1.98 473	1.52 493	1.29 553	0.67 539	1.27 552	0.69 541	1.29 549	0.98 543

IMH-64	1.39 529	1.64 539	1.86 271	1.36 547	1.11 545	1.39 520	1.19 540	1.76 546	1.45 535	1.16 514	2.21 538	1.53 529	1.38 526	1.98 473	1.52 493	1.29 553	0.67 539	1.27 552	0.69 541	1.29 549	0.98 543

ssnet_v2	0.55 334	0.60 309	1.86 271	0.32 246	0.22 232	0.72 411	0.44 419	0.94 432	0.74 416	0.63 403	0.54 283	0.81 433	0.47 358	0.77 302	0.70 398	0.16 394	0.14 345	0.14 348	0.14 306	0.30 398	0.30 437

CRFU-Net	0.56 342	0.38 201	1.86 271	0.46 441	0.26 298	0.82 459	0.36 368	0.90 395	0.49 164	0.62 394	0.59 321	0.78 422	1.35 524	1.00 328	0.48 323	0.15 373	0.14 345	0.17 416	0.10 144	0.19 259	0.14 195

PFNet+	0.45 221	0.37 191	1.86 271	0.46 441	0.18 145	0.58 253	0.77 508	0.52 121	0.64 320	0.56 322	0.48 218	0.39 182	0.26 152	0.93 320	0.32 220	0.13 311	0.09 186	0.14 348	0.13 278	0.12 81	0.15 229

coex_refinement	0.58 353	0.94 444	1.87 276	0.38 373	0.25 283	0.64 351	0.34 353	0.83 337	0.65 333	0.60 374	0.63 360	0.81 433	0.48 367	1.85 454	0.56 360	0.13 311	0.09 186	0.10 132	0.10 144	0.16 189	0.16 256

DISCO	0.57 348	0.34 172	1.87 276	0.45 436	0.34 393	0.84 464	0.35 361	0.84 348	0.78 448	0.59 365	0.63 360	1.06 500	0.53 386	1.10 338	0.82 423	0.12 281	0.09 186	0.11 197	0.10 144	0.22 305	0.18 294

rvit_stereo_0075_2	0.40 161	0.40 215	1.88 278	0.33 268	0.32 372	0.41 70	0.22 123	0.58 163	0.53 208	0.38 158	0.51 247	0.40 190	0.27 170	0.44 156	0.29 179	0.20 447	0.15 371	0.22 462	0.15 331	0.18 238	0.23 377

test_sample4	0.50 281	0.42 228	1.88 278	0.32 246	0.19 177	0.56 217	0.26 231	0.93 423	0.65 333	0.54 293	0.54 283	0.45 233	0.36 243	1.79 438	0.36 248	0.13 311	0.10 229	0.13 312	0.12 245	0.17 211	0.16 256

test_sample3	0.50 281	0.41 221	1.88 278	0.32 246	0.19 177	0.57 235	0.25 209	0.92 415	0.64 320	0.52 270	0.49 235	0.47 254	0.35 237	1.79 438	0.37 254	0.13 311	0.10 229	0.12 253	0.11 207	0.16 189	0.16 256

MIM_Stereo	0.41 168	0.60 309	1.88 278	0.31 217	0.21 205	0.50 144	0.19 62	0.64 196	0.44 114	0.43 185	0.53 271	0.43 213	0.27 170	0.51 212	0.28 164	0.08 32	0.14 345	0.11 197	0.10 144	0.26 366	0.26 408

DDUNet	0.77 458	1.12 491	1.88 278	0.76 516	0.69 517	0.84 464	0.43 408	0.85 355	0.65 333	0.67 426	0.75 434	0.91 467	0.52 384	1.03 332	0.57 364	0.54 522	0.37 508	0.95 542	0.52 525	0.71 524	0.57 516

GES	0.44 203	0.28 113	1.88 278	0.30 190	0.18 145	0.61 303	0.30 305	0.88 383	0.46 138	0.47 211	0.52 260	0.39 182	0.42 314	0.58 237	0.67 391	0.15 373	0.11 277	0.12 253	0.10 144	0.15 152	0.17 274

PWC_ROB	0.70 424	0.94 444	1.88 278	0.39 383	0.39 434	0.62 323	0.30 305	0.98 463	0.94 490	0.91 492	1.29 509	0.77 418	0.62 431	1.62 412	1.03 453	0.18 422	0.11 277	0.18 436	0.13 278	0.51 506	0.22 353

G2L-Stereo_test	0.55 334	0.97 462	1.89 285	0.33 268	0.24 265	0.75 428	0.38 383	0.79 316	0.60 265	0.60 374	0.54 283	0.74 405	0.39 278	1.56 397	0.43 297	0.10 164	0.08 116	0.08 29	0.08 77	0.28 382	0.13 177

PSMNet-RUCA	0.58 353	0.82 407	1.89 285	0.59 497	0.56 495	0.64 351	0.36 368	0.84 348	0.69 368	0.51 261	0.68 398	0.53 281	0.43 324	0.56 233	0.43 297	0.34 507	0.18 417	0.44 518	0.29 460	0.48 499	0.30 437

Any-RAFT	0.38 140	0.25 70	1.89 285	0.27 117	0.17 110	0.68 390	0.21 102	0.78 300	0.53 208	0.43 185	0.43 177	0.54 287	0.30 207	0.41 136	0.20 50	0.10 164	0.12 303	0.08 29	0.06 9	0.10 50	0.09 56

ToySt	0.44 203	0.61 313	1.89 285	0.29 173	0.18 145	0.55 202	0.35 361	0.67 213	0.53 208	0.39 164	0.50 243	0.59 319	0.43 324	0.51 212	0.49 328	0.10 164	0.12 303	0.13 312	0.16 351	0.24 333	0.19 310

sCroCo_RVC	0.33 97	0.32 152	1.89 285	0.34 299	0.27 312	0.30 15	0.22 123	0.48 86	0.44 114	0.22 45	0.33 125	0.25 90	0.25 138	0.32 67	0.24 122	0.14 354	0.16 388	0.12 253	0.12 245	0.15 152	0.13 177

H2IRNET	0.40 161	0.61 313	1.90 290	0.29 173	0.17 110	0.54 189	0.18 53	0.52 121	0.50 174	0.27 108	0.56 304	0.47 254	0.35 237	0.46 177	0.33 230	0.10 164	0.07 40	0.12 253	0.14 306	0.32 414	0.12 142

Sa-1000	0.51 298	0.72 364	1.90 290	0.31 217	0.60 507	0.60 282	0.31 318	0.94 432	0.71 387	0.52 270	0.83 451	0.42 209	0.33 227	0.68 275	0.28 164	0.10 164	0.09 186	0.13 312	0.29 460	0.29 387	0.10 80

SACVNet	0.60 367	0.74 374	1.90 290	0.37 357	0.28 326	0.64 351	0.37 376	0.86 365	0.61 282	0.65 420	0.62 348	0.69 378	0.44 332	2.08 485	0.42 288	0.18 422	0.14 345	0.16 397	0.15 331	0.38 462	0.24 389

RALAANet	0.43 193	0.98 466	1.90 290	0.32 246	0.23 252	0.48 129	0.19 62	0.67 213	0.53 208	0.48 229	0.45 192	0.39 182	0.30 207	0.48 193	0.37 254	0.10 164	0.08 116	0.11 197	0.14 306	0.27 376	0.10 80

hitnet-ft	0.67 408	0.80 398	1.90 290	0.28 142	0.22 232	0.69 396	0.36 368	0.85 355	0.65 333	0.56 322	0.84 454	1.03 493	0.95 498	2.32 501	0.55 352	0.23 470	0.14 345	0.41 514	0.13 278	0.24 333	0.17 274

GANet-RSSM	0.55 334	0.73 371	1.90 290	0.36 334	0.26 298	0.59 270	0.27 256	0.78 300	0.52 189	0.47 211	0.57 312	0.63 334	0.45 336	1.92 470	0.43 297	0.14 354	0.10 229	0.25 481	0.11 207	0.34 431	0.14 195

GMStereo	0.38 140	0.99 470	1.91 296	0.27 117	0.16 82	0.39 58	0.23 156	0.47 79	0.62 300	0.38 158	0.34 131	0.25 90	0.25 138	0.39 128	0.29 179	0.14 354	0.08 116	0.10 132	0.12 245	0.15 152	0.11 105
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
BEATNet_4x	0.47 246	0.73 371	1.91 296	0.33 268	0.15 55	0.56 217	0.25 209	0.85 355	0.58 253	0.54 293	0.51 247	0.57 309	0.42 314	0.57 234	0.61 376	0.11 227	0.08 116	0.12 253	0.09 108	0.20 274	0.16 256

PASM	0.72 436	0.68 351	1.91 296	0.47 446	0.44 460	0.60 282	0.51 446	0.76 274	0.80 456	0.77 464	0.67 390	0.87 457	0.61 426	2.40 510	0.67 391	0.32 503	0.35 504	0.36 506	0.41 511	0.45 496	0.39 487

DeepStereo_RVC	0.44 203	0.28 113	1.92 299	0.49 456	0.17 110	0.60 282	0.59 473	0.50 99	0.52 189	0.49 241	0.45 192	0.39 182	0.86 483	0.45 168	0.33 230	0.11 227	0.08 116	0.11 197	0.09 108	0.15 152	0.19 310

Gwc-CoAtRS	0.38 140	0.33 159	1.92 299	0.27 117	0.41 450	0.48 129	0.19 62	0.59 171	0.46 138	0.43 185	0.39 162	0.57 309	0.26 152	0.32 67	0.26 144	0.09 70	0.09 186	0.09 82	0.31 476	0.11 70	0.09 56

ac_64	0.55 334	0.46 255	1.92 299	0.36 334	0.34 393	0.63 340	0.31 318	0.82 331	0.61 282	0.55 311	0.51 247	0.89 463	0.48 367	1.83 447	0.55 352	0.14 354	0.11 277	0.12 253	0.12 245	0.18 238	0.12 142

MultiAttention	2.38 549	0.50 276	1.93 302	1.80 557	2.56 565	10.86 574	2.30 561	1.22 524	0.80 456	0.62 394	1.16 501	1.13 509	0.56 398	16.09 582	1.18 468	0.20 447	0.09 186	0.43 517	1.62 564	0.94 536	1.58 563

YMNet	0.62 380	0.72 364	1.93 302	0.41 400	0.41 450	0.87 474	0.43 408	0.87 374	0.71 387	0.74 455	0.81 445	0.83 440	0.46 350	0.86 315	0.93 431	0.19 437	0.22 455	0.20 451	0.17 370	0.41 479	0.21 338

YMNet_1	0.62 380	0.72 364	1.93 302	0.41 400	0.41 450	0.87 474	0.43 408	0.87 374	0.71 387	0.74 455	0.81 445	0.83 440	0.46 350	0.86 315	0.93 431	0.19 437	0.22 455	0.20 451	0.17 370	0.41 479	0.21 338

DualNet (step1)	0.59 361	0.62 319	1.93 302	0.27 117	0.22 232	0.68 390	0.31 318	0.93 423	0.66 348	0.57 333	0.51 247	0.55 291	0.45 336	1.11 341	0.38 261	0.61 526	0.14 345	0.87 536	0.56 529	0.25 346	0.23 377

test_sample9	0.94 491	0.62 319	1.93 302	0.27 117	0.22 232	0.68 390	0.31 318	0.93 423	0.66 348	0.57 333	0.51 247	0.55 291	0.45 336	1.91 466	2.55 532	0.61 526	4.16 573	0.87 536	0.56 529	0.25 346	0.23 377

test_sample8	1.12 506	0.62 319	1.93 302	0.27 117	0.22 232	0.68 390	0.31 318	0.95 445	0.61 282	1.18 521	0.56 304	2.53 545	1.31 520	1.91 466	2.55 532	0.61 526	4.16 573	0.87 536	0.56 529	0.25 346	0.23 377

1111x	0.74 448	0.21 21	1.93 302	0.31 217	0.17 110	0.63 340	0.32 341	1.03 502	0.74 416	0.52 270	0.62 348	0.57 309	0.47 358	2.38 506	4.25 558	0.12 281	0.14 345	0.11 197	0.12 245	0.12 81	0.14 195

MIF-Stereo (partial)	0.34 105	0.41 221	1.93 302	0.26 101	0.24 265	0.32 24	0.17 39	0.53 130	0.42 100	0.25 87	0.37 145	0.25 90	0.26 152	0.44 156	0.31 209	0.11 227	0.08 116	0.12 253	0.10 144	0.19 259	0.14 195

EKT-Stereo	1.47 533	0.49 270	1.93 302	2.57 566	19.31 582	0.55 202	0.22 123	0.69 220	0.42 100	0.38 158	0.36 142	0.43 213	0.27 170	0.69 281	0.26 144	0.12 281	0.14 345	0.11 197	0.16 351	0.20 274	0.15 229

MMNet	0.50 281	0.48 267	1.93 302	0.33 268	0.27 312	0.79 449	0.28 273	0.81 324	0.74 416	0.60 374	0.56 304	0.59 319	0.55 394	0.79 307	0.59 371	0.10 164	0.09 186	0.12 253	0.11 207	0.13 111	0.14 195

StereoVision	0.45 221	0.72 364	1.94 312	0.33 268	0.32 372	0.47 121	0.26 231	0.68 217	0.57 242	0.32 135	0.89 467	0.45 233	0.27 170	0.49 203	0.36 248	0.13 311	0.15 371	0.16 397	0.15 331	0.19 259	0.13 177

RP	0.67 408	0.82 407	1.94 312	0.43 415	0.44 460	0.65 365	0.45 426	0.89 389	0.82 463	0.66 422	0.92 470	0.99 486	0.76 467	1.55 396	0.66 388	0.25 483	0.18 417	0.23 469	0.20 413	0.31 406	0.22 353

DeepPruner_ROB	0.50 281	0.70 358	1.94 312	0.29 173	0.26 298	0.63 340	0.31 318	0.80 320	0.48 158	0.61 383	0.55 293	0.66 355	0.38 264	0.98 325	0.40 280	0.19 437	0.14 345	0.14 348	0.14 306	0.23 318	0.17 274

fff	0.43 193	0.77 386	1.95 315	0.24 52	0.13 20	0.51 154	0.22 123	0.77 285	0.75 429	0.54 293	0.47 206	0.31 139	0.65 438	0.36 105	0.34 237	0.09 70	0.07 40	0.08 29	0.07 51	0.08 18	0.22 353

SA	0.50 281	0.75 376	1.95 315	0.31 217	0.61 509	0.57 235	0.31 318	0.91 406	0.73 412	0.42 180	0.62 348	0.38 176	0.47 358	0.68 275	0.29 179	0.09 70	0.09 186	0.13 312	0.32 482	0.30 398	0.10 80

GEStereo_RVC	0.54 322	0.87 423	1.95 315	0.47 446	0.25 283	0.62 323	0.37 376	1.00 483	0.74 416	0.53 280	0.54 283	0.59 319	0.44 332	1.10 338	0.46 308	0.15 373	0.11 277	0.12 253	0.10 144	0.26 366	0.19 310

ADLNet	0.60 367	0.71 360	1.95 315	0.35 315	0.34 393	0.67 378	0.34 353	0.90 395	0.74 416	0.68 433	0.62 348	0.80 430	0.45 336	1.78 434	0.64 385	0.14 354	0.11 277	0.14 348	0.14 306	0.29 387	0.21 338

DCANet	0.42 187	0.77 386	1.95 315	0.25 70	0.14 32	0.51 154	0.22 123	0.77 285	0.72 397	0.54 293	0.48 218	0.31 139	0.41 297	0.36 105	0.39 272	0.09 70	0.07 40	0.09 82	0.07 51	0.13 111	0.23 377

csc	0.43 193	0.77 386	1.95 315	0.24 52	0.13 20	0.51 154	0.22 123	0.77 285	0.75 429	0.54 293	0.47 206	0.31 139	0.65 438	0.36 105	0.34 237	0.09 70	0.07 40	0.08 29	0.07 51	0.08 18	0.22 353

cscssc	0.43 193	0.77 386	1.95 315	0.24 52	0.13 20	0.51 154	0.22 123	0.77 285	0.75 429	0.54 293	0.47 206	0.31 139	0.65 438	0.36 105	0.34 237	0.09 70	0.07 40	0.08 29	0.07 51	0.08 18	0.22 353

111	0.48 252	1.09 488	1.95 315	0.24 52	0.13 20	0.59 270	0.26 231	0.83 337	0.78 448	0.48 229	0.52 260	0.56 303	0.38 264	0.49 203	0.38 261	0.09 70	0.07 40	0.09 82	0.07 51	0.23 318	0.35 463

RAFT + AFF	0.64 390	1.20 507	1.95 315	0.34 299	0.33 385	0.67 378	0.52 449	0.99 475	0.74 416	0.53 280	0.58 318	0.57 309	0.80 472	1.76 431	0.51 338	0.12 281	0.27 487	0.15 378	0.14 306	0.43 487	0.29 427

G2L-ROB	0.51 298	0.95 451	1.96 324	0.29 173	0.22 232	0.59 270	0.28 273	0.76 274	0.57 242	0.55 311	0.45 192	0.70 388	0.32 223	1.38 369	0.47 317	0.11 227	0.07 40	0.09 82	0.08 77	0.20 274	0.13 177

AIO-test2	0.49 270	1.15 500	1.96 324	0.42 411	0.37 425	0.50 144	0.23 156	0.79 316	0.70 377	0.33 137	0.53 271	0.27 115	0.22 95	0.67 272	0.29 179	0.73 534	0.08 116	0.13 312	0.17 370	0.17 211	0.18 294

iRaft-Stereo_20w	0.58 353	0.39 210	1.96 324	0.45 436	0.32 372	0.92 484	0.57 469	1.14 519	0.56 238	0.81 475	0.40 167	0.55 291	0.69 450	0.65 268	1.04 454	0.09 70	0.16 388	0.09 82	0.36 500	0.17 211	0.25 398

rafts_anoy	0.43 193	0.89 430	1.96 324	0.32 246	0.30 345	0.48 129	0.24 189	0.62 187	0.49 164	0.37 150	0.38 154	0.33 153	0.30 207	0.51 212	0.34 237	0.10 164	0.39 516	0.13 312	0.15 331	0.17 211	0.15 229

NCCL2	0.65 399	0.94 444	1.96 324	0.43 415	0.30 345	0.71 405	0.68 494	0.84 348	0.65 333	0.70 441	0.60 336	0.86 455	0.54 389	1.56 397	0.57 364	0.20 447	0.16 388	0.67 530	0.25 440	0.22 305	0.24 389

model_zeroshot	0.44 203	0.68 351	1.97 329	0.28 142	0.18 145	0.69 396	0.21 102	0.63 193	0.40 81	1.00 501	0.34 131	0.42 209	0.20 75	0.69 281	0.24 122	0.10 164	0.22 455	0.10 132	0.22 427	0.12 81	0.10 80

test_5	0.51 298	0.87 423	1.99 330	0.37 357	0.65 513	0.58 253	0.35 361	0.78 300	0.62 300	0.48 229	0.55 293	0.45 233	0.40 286	0.72 290	0.30 197	0.09 70	0.07 40	0.12 253	0.12 245	0.33 423	0.38 481

DN-CSS_ROB	0.48 252	1.23 510	1.99 330	0.39 383	0.22 232	0.56 217	0.19 62	0.75 261	0.61 282	0.45 201	0.62 348	0.41 196	0.31 216	0.70 286	0.32 220	0.11 227	0.08 116	0.14 348	0.13 278	0.36 447	0.12 142

HGLStereo	0.54 322	0.69 355	2.00 332	0.35 315	0.40 443	0.66 372	0.30 305	0.83 337	0.62 300	0.57 333	0.69 407	0.69 378	0.54 389	1.07 335	0.55 352	0.13 311	0.13 324	0.13 312	0.11 207	0.19 259	0.17 274

ffm	0.47 246	0.23 52	2.01 333	0.30 190	0.21 205	0.57 235	0.26 231	0.74 250	0.88 479	0.53 280	0.63 360	0.66 355	0.39 278	0.63 256	0.19 28	0.10 164	0.24 466	0.15 378	0.13 278	0.25 346	0.36 471

ff1	0.73 445	0.23 52	2.01 333	0.30 190	0.21 205	0.57 235	0.26 231	0.74 250	0.88 479	0.53 280	0.63 360	0.66 355	0.39 278	2.52 522	3.43 550	0.10 164	0.24 466	0.15 378	0.13 278	0.25 346	0.36 471

mmx	0.72 436	0.23 52	2.01 333	0.30 190	0.21 205	0.57 235	0.26 231	0.99 475	0.76 438	0.53 280	0.63 360	0.66 355	0.39 278	2.52 522	3.43 550	0.13 311	0.10 229	0.15 378	0.13 278	0.15 152	0.15 229

xxx	0.72 436	0.23 52	2.01 333	0.30 190	0.21 205	0.57 235	0.26 231	0.99 475	0.76 438	0.53 280	0.63 360	0.66 355	0.39 278	2.52 522	3.43 550	0.13 311	0.10 229	0.15 378	0.13 278	0.15 152	0.15 229

RAFT-Test	0.44 203	0.38 201	2.01 333	0.27 117	0.44 460	0.64 351	0.37 376	0.72 235	0.57 242	0.45 201	0.48 218	0.65 348	0.24 122	0.35 93	0.29 179	0.09 70	0.11 277	0.09 82	0.38 503	0.10 50	0.11 105

test_4	0.40 161	0.37 191	2.01 333	0.29 173	0.21 205	0.50 144	0.28 273	0.47 79	0.39 71	0.42 180	0.76 437	0.38 176	0.22 95	0.52 216	0.33 230	0.08 32	0.07 40	0.11 197	0.15 331	0.28 382	0.07 7

GANet	0.75 451	0.84 413	2.01 333	0.40 393	0.25 283	0.74 422	0.66 488	0.87 374	0.73 412	0.71 445	1.07 495	0.84 445	0.59 413	2.71 536	1.15 465	0.17 410	0.16 388	0.44 518	0.16 351	0.31 406	0.20 326

RASNet	0.61 375	0.68 351	2.03 340	0.35 315	0.46 474	0.65 365	0.28 273	0.78 300	0.70 377	0.48 229	0.64 376	0.93 472	0.61 426	2.21 495	0.73 408	0.12 281	0.09 186	0.09 82	0.10 144	0.14 134	0.11 105

NVstereo2D	0.58 353	0.40 215	2.03 340	0.35 315	0.35 406	0.69 396	0.39 388	0.91 406	0.80 456	0.47 211	0.53 271	0.67 364	0.46 350	1.99 476	0.48 323	0.19 437	0.11 277	0.17 416	0.13 278	0.25 346	0.25 398

FADNet	0.64 390	1.22 509	2.06 342	0.32 246	0.30 345	0.66 372	0.29 297	0.88 383	0.72 397	0.44 191	0.48 218	0.66 355	0.57 404	1.84 452	0.45 307	0.46 518	0.20 440	0.17 416	0.19 403	0.59 514	0.24 389

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 458	1.04 481	2.06 342	0.94 531	0.35 406	0.89 479	0.40 391	0.85 355	0.63 312	0.55 311	0.63 360	0.75 411	0.38 264	2.38 506	0.48 323	1.10 549	0.31 496	0.36 506	0.21 419	0.53 510	0.55 515

ACVNet-DCA	0.42 187	0.64 334	2.07 344	0.35 315	0.14 32	0.76 432	0.25 209	0.76 274	0.52 189	0.31 126	0.38 154	0.24 80	0.38 264	0.69 281	0.19 28	0.10 164	0.24 466	0.11 197	0.09 108	0.12 81	0.14 195

xx1	0.46 231	0.64 334	2.07 344	0.35 315	0.14 32	0.76 432	0.25 209	0.74 250	1.01 500	0.31 126	0.38 154	0.46 246	0.36 243	0.69 281	0.19 28	0.10 164	0.24 466	0.12 253	0.12 245	0.12 81	0.14 195

1test111	0.44 203	0.64 334	2.07 344	0.35 315	0.14 32	0.76 432	0.25 209	0.76 274	0.52 189	0.31 126	0.38 154	0.24 80	0.38 264	0.96 323	0.30 197	0.10 164	0.24 466	0.11 197	0.09 108	0.12 81	0.14 195

cc1	0.47 246	0.64 334	2.07 344	0.35 315	0.14 32	0.76 432	0.25 209	0.74 250	1.01 500	0.31 126	0.38 154	0.24 80	0.38 264	0.69 281	0.19 28	0.10 164	0.24 466	0.11 197	0.09 108	0.25 346	0.40 491

RAFT_CTSACE	0.46 231	0.76 377	2.07 344	0.35 315	0.30 345	0.54 189	0.30 305	0.61 183	0.48 158	0.49 241	0.76 437	0.55 291	0.36 243	0.58 237	0.22 88	0.08 32	0.13 324	0.11 197	0.10 144	0.41 479	0.08 34

iRaft-Stereo_5w	0.54 322	1.01 476	2.08 349	0.27 117	0.21 205	0.49 136	0.28 273	0.73 246	0.58 253	0.40 166	0.61 343	0.62 331	0.46 350	1.78 434	0.47 317	0.09 70	0.07 40	0.11 197	0.10 144	0.39 471	0.12 142

Anonymous3	0.42 187	0.35 179	2.09 350	0.33 268	0.24 265	0.72 411	0.31 318	0.74 250	0.55 227	0.35 141	0.40 167	0.33 153	0.29 199	0.44 156	0.28 164	0.18 422	0.18 417	0.13 312	0.13 278	0.17 211	0.17 274

AANet_RVC	0.68 415	1.00 472	2.09 350	0.33 268	0.25 283	0.58 253	0.32 341	0.81 324	0.80 456	0.61 383	0.94 475	0.80 430	0.41 297	2.46 517	1.02 451	0.36 510	0.14 345	0.10 132	0.09 108	0.23 318	0.22 353

HITNet	0.46 231	0.92 436	2.09 350	0.33 268	0.14 32	0.55 202	0.22 123	0.83 337	0.56 238	0.51 261	0.49 235	0.48 265	0.37 257	0.48 193	0.54 351	0.09 70	0.06 20	0.10 132	0.08 77	0.23 318	0.09 56
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
PWCDC_ROB	0.72 436	1.06 484	2.09 350	0.47 446	0.36 414	0.78 445	0.26 231	0.98 463	1.34 529	0.61 383	2.07 532	0.64 343	0.61 426	0.83 310	0.71 401	0.31 502	0.14 345	0.15 378	0.12 245	0.60 517	0.21 338

Reg-Stereo(zero)	0.46 231	0.17 1	2.10 354	0.24 52	0.34 393	0.51 154	0.42 401	0.50 99	0.54 220	0.37 150	0.46 200	0.54 287	0.60 417	0.43 147	1.10 458	0.08 32	0.09 186	0.08 29	0.22 427	0.12 81	0.22 353

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 348	0.87 423	2.11 355	0.32 246	0.30 345	0.84 464	0.40 391	0.88 383	0.72 397	0.65 420	0.73 428	0.66 355	0.57 404	0.93 320	0.71 401	0.13 311	0.07 40	0.10 132	0.08 77	0.15 152	0.14 195

TestStereo	0.45 221	0.54 290	2.11 355	0.29 173	0.16 82	0.43 86	0.24 189	0.54 141	0.45 129	0.37 150	0.46 200	0.34 159	0.27 170	1.98 473	0.27 154	0.11 227	0.08 116	0.12 253	0.09 108	0.14 134	0.08 34

PDISCO_ROB	0.75 451	1.06 484	2.11 355	0.64 505	0.59 502	1.13 511	0.43 408	1.14 519	1.05 504	0.64 413	0.71 421	0.96 479	0.61 426	1.21 352	0.76 412	0.37 511	0.18 417	0.27 485	0.24 433	0.56 513	0.32 450

ADStereo(finetuned)	0.45 221	0.77 386	2.12 358	0.25 70	0.14 32	0.51 154	0.22 123	0.77 285	0.72 397	0.54 293	0.48 218	0.31 139	0.76 467	0.37 114	0.38 261	0.09 70	0.07 40	0.09 82	0.07 51	0.13 111	0.23 377

FADNet-RVC	0.61 375	1.26 515	2.12 358	0.33 268	0.26 298	0.59 270	0.29 297	0.86 365	0.62 300	0.45 201	0.50 243	0.62 331	0.46 350	1.73 426	0.55 352	0.17 410	0.20 440	0.17 416	0.18 383	0.59 514	0.28 421

DCRE	0.50 281	0.63 330	2.13 360	0.30 190	0.23 252	0.45 97	0.24 189	0.59 171	0.53 208	0.50 248	2.10 534	0.42 209	0.26 152	0.35 93	0.23 100	0.09 70	0.14 345	0.10 132	0.32 482	0.16 189	0.15 229

THIR-Stereo	0.86 480	0.62 319	2.13 360	0.25 70	0.16 82	0.58 253	2.74 566	0.59 171	0.51 182	0.62 394	1.62 523	0.97 482	1.80 543	1.69 420	2.25 525	0.10 164	0.08 116	0.14 348	0.11 207	0.15 152	0.11 105

GwcNet-RSSM	0.57 348	0.94 444	2.13 360	0.32 246	0.25 283	0.60 282	0.30 305	0.80 320	0.66 348	0.52 270	0.64 376	0.71 392	0.40 286	1.79 438	0.50 333	0.13 311	0.09 186	0.12 253	0.12 245	0.21 288	0.15 229

CC-Net-ROB	0.85 479	1.15 500	2.13 360	0.88 526	0.38 431	0.88 478	0.44 419	1.06 508	0.79 453	0.58 351	0.69 407	0.65 348	0.50 377	2.74 537	0.51 338	0.93 541	0.39 516	0.87 536	0.29 460	0.54 511	0.54 512

CVANet_RVC	0.65 399	0.80 398	2.13 360	0.36 334	0.26 298	0.62 323	0.42 401	0.84 348	0.72 397	0.69 435	0.68 398	0.68 371	0.52 384	2.64 529	0.42 288	0.19 437	0.12 303	0.22 462	0.17 370	0.37 455	0.15 229

STTStereo	0.51 298	0.69 355	2.14 365	0.36 334	0.30 345	0.61 303	0.32 341	0.77 285	0.60 265	0.60 374	0.54 283	0.67 364	0.43 324	0.86 315	0.42 288	0.16 394	0.15 371	0.17 416	0.20 413	0.16 189	0.15 229

GCST	0.72 436	1.10 489	2.15 366	1.11 541	0.59 502	0.62 323	0.19 62	0.75 261	0.53 208	0.56 322	0.63 360	0.47 254	0.31 216	1.11 341	0.33 230	0.75 536	0.45 520	0.84 535	0.64 540	0.69 522	0.54 512

plain	0.37 131	0.47 264	2.15 366	0.27 117	0.19 177	0.33 27	0.20 81	0.58 163	0.46 138	0.23 61	0.37 145	0.23 67	0.25 138	0.45 168	0.28 164	0.11 227	0.08 116	0.13 312	0.09 108	0.42 485	0.12 142

UDG	0.77 458	1.23 510	2.15 366	0.67 510	0.59 502	0.78 445	0.38 383	0.90 395	0.70 377	0.61 383	0.69 407	1.01 489	0.67 445	1.02 330	0.73 408	0.45 516	0.34 503	0.87 536	0.51 523	0.67 521	0.46 503

sAnonymous2	0.38 140	0.62 319	2.15 366	0.31 217	0.24 265	0.34 32	0.27 256	0.53 130	0.46 138	0.24 68	0.29 87	0.23 67	0.28 185	0.28 31	0.22 88	0.12 281	0.09 186	0.11 197	0.13 278	0.38 462	0.35 463

CroCo_RVC	0.38 140	0.62 319	2.15 366	0.31 217	0.24 265	0.34 32	0.27 256	0.53 130	0.46 138	0.24 68	0.29 87	0.23 67	0.28 185	0.28 31	0.22 88	0.12 281	0.09 186	0.11 197	0.13 278	0.38 462	0.35 463

cf-r	0.53 317	0.81 403	2.15 366	0.33 268	0.28 326	0.60 282	0.28 273	0.78 300	0.64 320	0.51 261	0.60 336	0.75 411	0.40 286	1.32 363	0.43 297	0.13 311	0.09 186	0.11 197	0.12 245	0.15 152	0.14 195

PVD	0.90 486	0.85 417	2.15 366	0.53 474	0.50 480	0.99 490	0.56 465	1.15 522	1.64 541	1.41 535	1.41 518	1.11 508	1.13 513	1.35 366	1.31 480	0.26 487	0.28 489	0.28 488	0.26 448	0.37 455	0.49 508

G2L-Stereo	0.55 334	0.85 417	2.18 373	0.31 217	0.27 312	0.59 270	0.27 256	0.77 285	0.55 227	0.54 293	0.52 260	0.71 392	0.36 243	1.75 430	0.50 333	0.13 311	0.11 277	0.13 312	0.11 207	0.29 387	0.15 229

RGC	0.71 433	0.97 462	2.18 373	0.44 422	0.44 460	0.73 418	0.40 391	0.94 432	0.71 387	0.71 445	1.04 493	1.01 489	0.71 454	1.74 428	0.70 398	0.23 470	0.18 417	0.28 488	0.26 448	0.29 387	0.27 415

Wz-Net-MNSev	0.65 399	0.97 462	2.19 375	0.36 334	0.33 385	0.90 480	0.60 475	0.92 415	0.81 462	0.75 457	0.72 426	0.73 399	0.65 438	1.39 370	0.71 401	0.16 394	0.13 324	0.14 348	0.14 306	0.24 333	0.18 294

CFNet-RSSM	0.41 168	0.32 152	2.20 376	0.27 117	0.44 460	0.52 173	0.19 62	0.76 274	0.48 158	0.43 185	0.36 142	0.54 287	0.26 152	0.33 77	0.25 135	0.09 70	0.08 116	0.09 82	0.38 503	0.10 50	0.09 56

UGAM	0.58 353	0.47 264	2.21 377	0.30 190	0.19 177	0.53 181	0.34 353	0.59 171	0.63 312	0.44 191	0.73 428	0.78 422	0.37 257	2.58 526	0.39 272	0.10 164	0.08 116	0.17 416	0.14 306	0.42 485	0.17 274

DCANet-4	0.40 161	0.27 91	2.21 377	0.25 70	0.14 32	0.51 154	0.22 123	0.77 285	0.72 397	0.54 293	0.47 206	0.28 124	0.37 257	0.37 114	0.34 237	0.09 70	0.07 40	0.08 29	0.07 51	0.08 18	0.22 353

AF-Net	0.69 420	0.92 436	2.21 377	0.41 400	0.40 443	0.68 390	0.40 391	1.02 495	0.86 472	0.69 435	1.03 490	1.04 496	0.84 479	1.19 351	0.78 416	0.22 467	0.14 345	0.25 481	0.17 370	0.30 398	0.18 294

DANet	0.80 466	0.65 341	2.21 377	1.19 544	0.48 478	0.74 422	1.25 542	0.89 389	1.53 538	0.89 488	0.71 421	0.96 479	0.56 398	1.83 447	0.96 436	0.18 422	0.16 388	0.19 442	0.16 351	0.26 366	0.29 427
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
cross-raft	0.40 161	0.27 91	2.22 381	0.30 190	0.17 110	0.49 136	0.35 361	0.71 230	0.39 71	0.43 185	0.45 192	0.64 343	0.25 138	0.32 67	0.25 135	0.08 32	0.08 116	0.09 82	0.23 431	0.11 70	0.14 195

SAMSARA	0.91 487	0.97 462	2.22 381	0.80 520	0.58 500	1.32 517	1.31 544	1.01 492	0.94 490	1.36 530	0.87 462	1.38 524	0.90 490	1.72 425	1.02 451	0.24 478	0.30 494	0.22 462	0.25 440	0.36 447	0.35 463

RTSC	0.72 436	1.00 472	2.22 381	0.40 393	0.29 334	0.82 459	0.31 318	0.96 450	1.10 512	0.92 493	0.81 445	0.78 422	0.58 410	1.23 356	1.55 495	0.18 422	0.17 406	0.14 348	0.17 370	0.43 487	0.30 437

ccs_rob	0.45 221	0.46 255	2.22 381	0.26 101	0.19 177	0.56 217	0.21 102	0.77 285	0.60 265	0.49 241	0.56 304	0.69 378	0.47 358	0.52 216	0.31 209	0.11 227	0.09 186	0.16 397	0.10 144	0.17 211	0.14 195

z-ln-s-r	0.64 390	0.89 430	2.23 385	0.32 246	0.26 298	0.57 235	0.37 376	0.84 348	0.76 438	0.51 261	0.81 445	0.64 343	0.45 336	2.06 482	1.27 478	0.10 164	0.07 40	0.11 197	0.09 108	0.24 333	0.13 177

CFNet_pseudo	0.45 221	0.46 255	2.23 385	0.25 70	0.19 177	0.56 217	0.21 102	0.77 285	0.60 265	0.49 241	0.56 304	0.69 378	0.47 358	0.52 216	0.31 209	0.11 227	0.10 229	0.15 378	0.10 144	0.17 211	0.14 195

HSM-Net_RVC	0.67 408	0.34 172	2.23 385	0.26 101	0.19 177	0.67 378	0.29 297	1.26 529	0.69 368	0.72 448	0.70 417	0.78 422	0.42 314	3.77 557	0.41 286	0.13 311	0.09 186	0.10 132	0.09 108	0.12 81	0.11 105
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CoDeX	0.52 311	0.43 233	2.25 388	0.29 173	0.26 298	0.61 303	0.32 341	0.99 475	0.68 359	0.48 229	0.55 293	0.52 279	0.40 286	1.60 408	0.35 245	0.12 281	0.09 186	0.11 197	0.10 144	0.13 111	0.12 142

DEmStereo	0.68 415	0.31 146	2.25 388	0.42 411	0.17 110	0.66 372	0.89 518	0.51 107	0.59 260	0.60 374	1.01 486	0.45 233	1.26 516	1.54 395	2.26 526	0.10 164	0.08 116	0.10 132	0.10 144	0.10 50	0.11 105

RYNet	0.70 424	0.56 301	2.25 388	0.35 315	0.41 450	0.86 470	0.43 408	0.94 432	0.82 463	0.62 394	0.53 271	0.91 467	0.60 417	2.70 534	1.00 445	0.14 354	0.11 277	0.16 397	0.14 306	0.25 346	0.27 415

AIO-test1	0.45 221	0.87 423	2.27 391	0.33 268	0.33 385	0.50 144	0.22 123	0.74 250	0.66 348	0.29 117	0.41 171	0.29 131	0.22 95	0.73 291	0.29 179	0.09 70	0.08 116	0.12 253	0.14 306	0.30 398	0.22 353

iinet-f	0.57 348	0.93 442	2.27 391	0.31 217	0.25 283	0.83 462	0.33 349	0.81 324	0.65 333	0.54 293	0.63 360	0.73 399	0.67 445	0.73 291	0.67 391	0.13 311	0.13 324	0.11 197	0.10 144	0.43 487	0.16 256

PCWNet_CMD	0.46 231	0.45 252	2.28 393	0.26 101	0.20 191	0.55 202	0.21 102	0.75 261	0.64 320	0.48 229	0.55 293	0.68 371	0.57 404	0.46 177	0.30 197	0.11 227	0.10 229	0.14 348	0.10 144	0.18 238	0.14 195

MSMDNet	0.46 231	0.44 244	2.28 393	0.26 101	0.20 191	0.55 202	0.21 102	0.75 261	0.64 320	0.48 229	0.55 293	0.68 371	0.56 398	0.46 177	0.30 197	0.11 227	0.10 229	0.13 312	0.10 144	0.18 238	0.15 229

MM-Stereo_test1	0.41 168	0.39 210	2.29 395	0.38 373	0.26 298	0.44 92	0.28 273	0.63 193	0.51 182	0.40 166	0.32 117	0.26 104	0.26 152	0.46 177	0.22 88	0.09 70	0.21 449	0.10 132	0.09 108	0.39 471	0.15 229

ADCRef	0.80 466	0.96 454	2.29 395	0.37 357	0.35 406	0.96 487	0.51 446	0.87 374	0.75 429	0.88 486	0.83 451	0.61 327	1.36 525	1.02 330	3.27 545	0.13 311	0.11 277	0.17 416	0.19 403	0.25 346	0.21 338

GANet-ADL	0.44 203	0.41 221	2.31 397	0.33 268	0.20 191	0.57 235	0.25 209	0.75 261	0.54 220	0.42 180	0.59 321	0.56 303	0.30 207	0.40 133	0.38 261	0.14 354	0.11 277	0.09 82	0.08 77	0.22 305	0.17 274

WAO-6	1.58 539	1.54 533	2.32 398	1.14 543	1.00 538	2.30 553	1.03 530	1.82 549	2.85 560	1.25 524	2.61 548	2.20 541	1.56 536	2.47 519	1.99 513	0.95 543	0.67 539	1.19 551	0.83 548	1.08 539	0.88 540

CFNet_ucs	0.48 252	0.50 276	2.32 398	0.26 101	0.22 232	0.57 235	0.22 123	0.85 355	0.65 333	0.53 280	0.64 376	0.68 371	0.44 332	0.54 226	0.31 209	0.13 311	0.12 303	0.16 397	0.11 207	0.19 259	0.17 274

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 501	1.67 541	2.32 398	0.47 446	0.39 434	1.47 522	0.95 521	0.95 445	0.91 486	0.84 482	0.94 475	1.05 498	0.60 417	2.95 543	0.72 405	0.41 512	0.72 549	0.32 500	0.55 526	0.74 525	1.22 555

RAFT-RH_RVC	0.61 375	0.50 276	2.33 401	0.36 334	0.29 334	0.60 282	0.18 53	0.44 57	0.58 253	0.76 460	1.91 530	0.47 254	0.29 199	1.60 408	1.23 475	0.14 354	0.07 40	0.13 312	0.13 278	0.10 50	0.09 56

PSMNet_ROB	0.66 403	1.01 476	2.33 401	0.38 373	0.31 364	0.72 411	0.55 460	0.86 365	0.69 368	0.54 293	0.60 336	0.75 411	0.47 358	2.00 477	0.82 423	0.17 410	0.13 324	0.19 442	0.19 403	0.24 333	0.27 415

AASNet	0.56 342	1.03 480	2.34 403	0.37 357	0.33 385	0.65 365	0.29 297	0.96 450	0.73 412	0.54 293	0.60 336	0.55 291	0.38 264	0.59 243	0.58 369	0.14 354	0.12 303	0.13 312	0.10 144	0.43 487	0.24 389

RAFT-345	0.53 317	0.30 135	2.34 403	0.38 373	0.34 393	0.58 253	0.42 401	0.47 79	0.61 282	0.51 261	1.00 485	0.43 213	0.28 185	1.57 401	0.82 423	0.10 164	0.07 40	0.11 197	0.09 108	0.10 50	0.08 34

DPSNet	0.86 480	0.60 309	2.34 403	0.58 492	0.36 414	1.07 505	0.75 505	1.30 530	1.05 504	0.70 441	0.68 398	0.94 476	1.29 517	2.08 485	1.82 507	0.26 487	0.23 463	0.16 397	0.17 370	0.48 499	0.40 491

FTStereo	0.76 454	0.18 5	2.35 406	0.71 512	0.21 205	0.73 418	1.79 556	0.57 157	0.53 208	1.07 507	1.63 524	1.29 519	2.13 547	0.75 295	0.29 179	0.19 437	0.08 116	0.12 253	0.11 207	0.11 70	0.40 491

SFCPSM	0.46 231	0.24 65	2.35 406	0.27 117	0.27 312	0.70 403	0.32 341	0.96 450	0.63 312	0.49 241	0.52 260	0.43 213	0.36 243	0.52 216	0.43 297	0.12 281	0.09 186	0.12 253	0.16 351	0.16 189	0.12 142

StereoDRNet	0.64 390	0.88 427	2.35 406	0.41 400	0.45 468	0.73 418	0.47 437	0.94 432	0.74 416	0.75 457	0.54 283	0.74 405	0.47 358	1.70 421	0.72 405	0.15 373	0.14 345	0.15 378	0.14 306	0.20 274	0.19 310

SHD	0.72 436	0.77 386	2.36 409	0.45 436	0.40 443	0.71 405	0.32 341	1.02 495	1.25 523	1.07 507	0.84 454	0.90 465	0.73 460	1.09 337	0.98 439	0.21 454	0.18 417	0.20 451	0.21 419	0.32 414	0.31 445

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 334	0.92 436	2.36 409	0.38 373	0.37 425	0.60 282	0.28 273	0.82 331	0.62 300	0.62 394	0.55 293	0.72 395	0.45 336	1.00 328	0.43 297	0.15 373	0.11 277	0.14 348	0.14 306	0.15 152	0.16 256
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
TRStereo	0.53 317	0.76 377	2.38 411	0.42 411	0.29 334	0.69 396	0.23 156	1.81 548	0.55 227	0.36 146	0.32 117	0.47 254	0.40 286	0.46 177	0.25 135	0.12 281	0.11 277	0.11 197	0.41 511	0.13 111	0.32 450

MSMD_ROB	1.34 524	0.96 454	2.38 411	0.39 383	0.32 372	1.96 543	0.62 483	0.91 406	1.43 533	2.94 564	2.60 547	4.77 563	1.95 545	2.43 515	1.33 482	0.29 497	0.26 481	0.32 500	0.32 482	0.30 398	0.30 437

LMCR-Stereo	0.52 311	0.71 360	2.39 413	0.40 393	0.21 205	0.74 422	0.31 318	1.02 495	0.64 320	0.61 383	0.63 360	0.39 182	0.51 379	0.62 253	0.42 288	0.19 437	0.09 186	0.12 253	0.09 108	0.23 318	0.12 142

XQC	0.73 445	0.98 466	2.39 413	0.46 441	0.35 406	0.81 456	0.46 429	1.00 483	1.00 498	0.80 469	0.69 407	0.88 461	0.74 465	1.32 363	1.20 471	0.24 478	0.16 388	0.23 469	0.20 413	0.41 479	0.33 457

MIPNet	0.83 476	0.81 403	2.40 415	0.61 502	0.18 145	1.48 523	1.39 549	1.60 543	0.74 416	1.94 544	0.85 458	0.73 399	1.68 539	0.87 318	0.31 209	0.09 70	0.08 116	0.11 197	0.32 482	0.25 346	0.12 142

GMM-Stereo	0.50 281	0.23 52	2.41 416	0.54 477	0.24 265	0.77 440	0.46 429	0.59 171	0.57 242	0.58 351	0.73 428	0.47 254	0.43 324	0.68 275	0.27 154	0.10 164	0.06 20	0.13 312	0.13 278	0.14 134	0.44 500

ICVP	0.46 231	0.29 123	2.41 416	0.33 268	0.22 232	0.59 270	0.55 460	0.75 261	0.50 174	0.44 191	0.60 336	0.49 267	0.35 237	0.53 222	0.37 254	0.16 394	0.16 388	0.14 348	0.11 207	0.15 152	0.15 229
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
FENet	0.44 203	0.30 135	2.42 418	0.32 246	0.17 110	0.58 253	0.22 123	0.77 285	0.59 260	0.47 211	0.42 175	0.55 291	0.38 264	0.49 203	0.47 317	0.12 281	0.09 186	0.12 253	0.11 207	0.13 111	0.16 256

FADNet_RVC	0.81 474	1.14 496	2.42 418	0.30 190	0.24 265	0.71 405	0.24 189	0.95 445	0.61 282	0.44 191	0.56 304	0.59 319	0.42 314	1.52 393	0.68 394	0.94 542	0.96 557	0.28 488	1.00 555	0.90 534	1.36 558

NCC-stereo	0.79 464	0.94 444	2.42 418	0.59 497	0.45 468	1.90 540	0.46 429	0.99 475	0.72 397	0.64 413	0.84 454	0.91 467	0.73 460	1.80 442	1.00 445	0.27 492	0.19 429	0.23 469	0.31 476	0.24 333	0.22 353

Abc-Net	0.79 464	0.94 444	2.42 418	0.59 497	0.45 468	1.90 540	0.46 429	0.99 475	0.72 397	0.64 413	0.84 454	0.91 467	0.73 460	1.80 442	1.00 445	0.27 492	0.19 429	0.23 469	0.31 476	0.24 333	0.22 353
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
IPLG	0.69 420	0.84 413	2.43 422	0.35 315	0.21 205	1.65 533	0.61 479	1.36 533	0.58 253	1.39 534	0.51 247	0.37 169	0.87 484	1.41 374	0.36 248	0.09 70	0.07 40	0.14 348	0.12 245	0.32 414	0.11 105

ADCL	0.99 496	0.79 396	2.43 422	0.39 383	0.32 372	1.50 525	1.90 557	0.92 415	0.97 494	1.26 527	1.27 506	1.00 488	1.42 530	1.14 347	3.31 546	0.17 410	0.14 345	0.22 462	0.21 419	0.30 398	0.22 353

anonymousa	0.48 252	0.46 255	2.44 424	0.29 173	0.34 393	0.61 303	0.25 209	0.66 204	0.54 220	0.53 280	0.77 440	0.73 399	0.46 350	0.33 77	0.31 209	0.10 164	0.09 186	0.12 253	0.29 460	0.10 50	0.19 310

stereogan	0.69 420	0.51 279	2.44 424	0.39 383	0.39 434	1.01 494	0.41 397	0.94 432	0.92 489	0.73 452	0.85 458	1.15 512	0.69 450	1.57 401	0.53 345	0.19 437	0.18 417	0.20 451	0.16 351	0.36 447	0.24 389

DRN-Test	0.64 390	0.43 233	2.44 424	0.39 383	0.44 460	0.80 455	0.41 397	1.02 495	0.78 448	0.80 469	0.63 360	0.69 378	0.56 398	1.79 438	0.69 396	0.15 373	0.12 303	0.17 416	0.16 351	0.18 238	0.17 274

w-ln-seven-2	0.68 415	1.13 494	2.46 427	0.36 334	0.27 312	0.65 365	0.44 419	0.87 374	0.83 466	0.69 435	0.75 434	0.72 395	0.63 434	1.56 397	1.15 465	0.13 311	0.13 324	0.15 378	0.14 306	0.35 442	0.19 310

MM-Stereo_test2	0.38 140	0.28 113	2.46 427	0.43 415	0.15 55	0.50 144	0.25 209	0.47 79	0.38 59	0.33 137	0.26 70	0.23 67	0.22 95	0.34 87	0.29 179	0.08 32	0.09 186	0.09 82	0.10 144	0.36 447	0.22 353

HUF	0.59 361	0.65 341	2.46 427	0.45 436	0.77 525	0.34 32	0.24 189	0.46 67	0.39 71	0.31 126	0.28 81	0.25 90	0.19 66	0.67 272	0.18 16	0.12 281	2.03 568	0.08 29	0.06 9	0.31 406	1.59 564

CIPLG	0.56 342	1.19 506	2.46 427	0.80 520	0.31 364	0.61 303	0.57 469	0.76 274	0.57 242	0.56 322	0.63 360	0.41 196	0.30 207	0.45 168	0.40 280	0.11 227	0.20 440	0.13 312	0.13 278	0.35 442	0.19 310

GANetREF_RVC	0.75 451	1.15 500	2.46 427	0.47 446	0.26 298	0.83 462	0.61 479	0.97 459	0.89 483	0.62 394	0.61 343	0.72 395	0.59 413	2.42 512	0.55 352	0.32 503	0.25 479	0.36 506	0.24 433	0.39 471	0.31 445
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
MSKI-zero shot	0.46 231	0.38 201	2.47 432	0.27 117	0.43 459	0.56 217	0.20 81	0.77 285	0.43 110	0.60 374	0.51 247	0.44 224	0.17 30	0.68 275	0.21 69	0.09 70	0.29 490	0.09 82	0.32 482	0.14 134	0.10 80

Wz-Net-LNSev	0.59 361	0.96 454	2.47 432	0.34 299	0.37 425	0.79 449	0.44 419	0.86 365	0.77 443	0.61 383	0.67 390	0.79 427	0.56 398	0.64 258	0.62 378	0.15 373	0.14 345	0.12 253	0.12 245	0.18 238	0.19 310

PFNet	0.60 367	0.33 159	2.47 432	0.41 400	0.55 493	0.62 323	0.27 256	0.61 183	0.63 312	0.61 383	0.56 304	0.45 233	0.32 223	1.88 463	1.14 463	0.28 496	0.09 186	0.12 253	0.16 351	0.26 366	0.20 326

UGAM-zero	0.63 386	0.39 210	2.49 435	0.30 190	0.49 479	0.67 378	0.19 62	0.91 406	0.45 129	0.77 464	0.45 192	1.16 514	0.82 475	2.05 481	0.29 179	0.09 70	0.15 371	0.09 82	0.44 515	0.11 70	0.22 353

DCVSM-stereo	0.49 270	0.29 123	2.49 435	0.29 173	0.22 232	0.53 181	0.52 449	0.58 163	0.49 164	0.69 435	0.46 200	0.79 427	0.48 367	0.53 222	0.42 288	0.13 311	0.14 345	0.15 378	0.12 245	0.20 274	0.20 326

WAO-7	1.48 534	1.63 537	2.49 435	0.93 530	0.75 521	1.72 536	1.10 534	1.84 550	1.96 552	1.43 536	2.54 545	1.97 537	1.61 538	3.06 545	2.08 517	0.69 532	0.66 538	0.94 541	0.74 544	0.80 531	0.69 526

LL-Strereo	0.72 436	1.29 517	2.49 435	0.36 334	0.45 468	0.55 202	0.32 341	0.93 423	0.71 387	0.67 426	0.58 318	0.85 449	0.79 471	2.67 533	0.46 308	0.10 164	0.18 417	0.14 348	0.12 245	0.40 476	0.42 497

FCDSN-DC	1.29 521	0.54 290	2.50 439	0.47 446	0.41 450	1.12 509	0.60 475	1.10 514	1.27 525	2.23 552	2.87 552	3.67 554	3.12 560	2.39 509	1.69 501	0.30 500	0.26 481	0.31 497	0.30 470	0.35 442	0.38 481
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 524	1.70 545	2.50 439	0.56 486	0.40 443	2.15 551	0.99 524	1.24 527	1.26 524	1.02 503	1.10 497	1.29 519	0.88 488	3.10 547	1.08 456	1.66 561	0.83 553	0.68 531	0.88 550	1.57 554	1.80 567

SGM_RVC	1.89 544	0.92 436	2.50 439	0.96 534	0.93 534	1.63 531	1.37 547	1.52 541	12.43 573	1.85 543	1.69 525	2.40 544	1.74 542	2.81 541	1.71 502	0.53 520	0.47 525	0.42 515	0.47 517	0.74 525	0.74 527
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SQANet	0.80 466	1.58 535	2.53 442	0.76 516	0.83 526	0.76 432	0.36 368	0.83 337	0.64 320	0.63 403	0.69 407	0.73 399	0.51 379	1.21 352	0.53 345	0.77 538	0.29 490	0.59 526	0.29 460	0.86 533	0.61 520

CrosDoStereo	0.94 491	0.37 191	2.53 442	0.25 70	0.32 372	0.54 189	3.76 570	0.72 235	0.60 265	0.70 441	1.40 516	0.53 281	1.49 532	1.78 434	3.09 540	0.10 164	0.08 116	0.11 197	0.11 207	0.21 288	0.11 105

DeepStereo_LL	0.94 491	0.37 191	2.53 442	0.25 70	0.32 372	0.54 189	3.76 570	0.72 235	0.60 265	0.70 441	1.40 516	0.53 281	1.49 532	1.78 434	3.09 540	0.10 164	0.08 116	0.11 197	0.11 207	0.21 288	0.11 105

Nwc_Net	0.68 415	0.83 411	2.53 442	0.41 400	0.39 434	0.77 440	0.38 383	1.01 492	0.70 377	0.60 374	0.99 483	0.98 483	0.68 448	1.41 374	0.63 380	0.23 470	0.15 371	0.23 469	0.25 440	0.23 318	0.18 294

AnyNet_C32	1.00 499	1.33 524	2.53 442	0.49 456	0.54 490	1.15 513	1.14 537	0.91 406	0.89 483	1.11 510	0.95 477	0.87 457	0.93 492	1.50 390	4.07 555	0.21 454	0.20 440	0.25 481	0.24 433	0.38 462	0.33 457

MFMNet_re	0.92 489	1.28 516	2.53 442	0.82 524	0.76 524	0.90 480	0.75 505	0.98 463	1.04 503	1.03 504	1.05 494	0.84 445	0.94 495	0.83 310	0.72 405	0.68 531	0.60 534	0.63 528	0.60 536	0.77 529	0.74 527

w-ln-seven	0.74 448	1.05 482	2.54 448	0.37 357	0.34 393	1.03 497	0.47 437	1.00 483	1.08 509	0.90 490	0.85 458	0.85 449	0.57 404	1.37 368	1.26 477	0.14 354	0.13 324	0.16 397	0.15 331	0.31 406	0.20 326

gwcnet-sp	0.49 270	0.43 233	2.54 448	0.31 217	0.22 232	0.67 378	0.31 318	0.78 300	0.65 333	0.58 351	0.47 206	0.46 246	0.43 324	0.76 298	0.46 308	0.11 227	0.11 277	0.11 197	0.11 207	0.15 152	0.14 195

scenet	0.49 270	0.43 233	2.54 448	0.31 217	0.22 232	0.67 378	0.31 318	0.78 300	0.65 333	0.58 351	0.47 206	0.46 246	0.43 324	0.76 298	0.46 308	0.11 227	0.11 277	0.11 197	0.11 207	0.15 152	0.14 195

ssnet	0.49 270	0.43 233	2.54 448	0.31 217	0.22 232	0.67 378	0.31 318	0.78 300	0.65 333	0.58 351	0.47 206	0.46 246	0.43 324	0.76 298	0.46 308	0.11 227	0.11 277	0.11 197	0.11 207	0.15 152	0.14 195

NVStereoNet_ROB	1.16 512	0.95 451	2.54 448	0.58 492	0.55 493	0.78 445	0.63 485	1.00 483	1.08 509	1.03 504	4.07 564	1.48 528	1.22 515	2.88 542	1.27 478	0.50 519	0.46 522	0.54 523	0.62 537	0.50 504	0.63 523
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
TCMNet	0.66 403	0.85 417	2.55 453	0.50 459	0.52 487	0.72 411	0.39 388	0.87 374	0.72 397	0.58 351	0.68 398	0.63 334	0.46 350	1.70 421	0.63 380	0.18 422	0.18 417	0.23 469	0.18 383	0.38 462	0.27 415

DispNO	0.67 408	0.98 466	2.58 454	0.31 217	0.27 312	0.59 270	0.29 297	0.83 337	0.68 359	0.53 280	0.79 444	0.83 440	0.47 358	2.46 517	0.68 394	0.12 281	0.10 229	0.19 442	0.31 476	0.16 189	0.17 274

ASMatch	0.60 367	0.43 233	2.58 454	0.91 528	0.36 414	0.56 217	0.25 209	0.52 121	0.61 282	0.47 211	1.21 503	0.47 254	0.66 443	1.34 365	0.94 433	0.10 164	0.08 116	0.11 197	0.11 207	0.10 50	0.16 256

testlalala2	0.44 203	0.28 113	2.59 456	0.64 505	0.56 495	0.57 235	0.20 81	0.78 300	0.52 189	0.40 166	0.39 162	0.45 233	0.21 86	0.27 24	0.22 88	0.09 70	0.10 229	0.08 29	0.29 460	0.12 81	0.10 80

aanetorigin	0.77 458	0.80 398	2.59 456	0.43 415	0.44 460	0.58 253	1.01 529	0.57 157	0.68 359	1.53 539	1.23 504	0.81 433	1.08 508	1.07 335	1.07 455	0.18 422	0.15 371	0.17 416	0.21 419	0.54 511	0.30 437

iResNet	0.51 298	0.76 377	2.59 456	0.41 400	0.17 110	0.64 351	0.27 256	0.82 331	0.70 377	0.57 333	0.64 376	0.43 213	0.36 243	0.70 286	0.52 341	0.10 164	0.07 40	0.09 82	0.08 77	0.21 288	0.13 177

HHNet	0.60 367	0.65 341	2.60 459	0.36 334	0.25 283	0.64 351	0.61 479	0.64 196	0.62 300	0.55 311	1.13 500	0.32 147	0.60 417	0.42 144	1.79 506	0.15 373	0.07 40	0.12 253	0.10 144	0.18 238	0.15 229

z-mn7	0.80 466	1.52 532	2.62 460	0.36 334	0.28 326	1.01 494	0.48 441	0.90 395	1.29 527	0.69 435	1.35 515	0.85 449	0.59 413	2.03 478	1.09 457	0.14 354	0.12 303	0.14 348	0.12 245	0.32 414	0.20 326

4D-IteraStereo	0.44 203	0.96 454	2.63 461	0.27 117	0.30 345	0.45 97	0.25 209	0.52 121	0.50 174	0.40 166	0.31 111	0.40 190	0.19 66	0.35 93	0.32 220	0.09 70	0.06 20	0.12 253	0.11 207	0.19 259	0.30 437

DMCA-RVC	0.62 380	0.96 454	2.63 461	0.36 334	0.90 531	0.56 217	0.31 318	0.69 220	0.57 242	0.68 433	0.52 260	0.59 319	0.56 398	1.23 356	0.53 345	0.16 394	0.38 510	0.20 451	0.15 331	0.20 274	0.15 229

STrans-v2	0.67 408	0.56 301	2.64 463	0.27 117	0.23 252	0.57 235	0.33 349	0.96 450	0.69 368	0.92 493	0.85 458	0.89 463	0.93 492	1.83 447	1.21 473	0.09 70	0.07 40	0.10 132	0.09 108	0.11 70	0.12 142

CBMV	0.71 433	0.76 377	2.64 463	0.33 268	0.20 191	0.78 445	0.79 509	0.98 463	0.78 448	0.85 485	0.71 421	0.86 455	1.10 510	1.46 381	0.62 378	0.18 422	0.20 440	0.21 459	0.19 403	0.25 346	0.33 457
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MyStereo04	0.48 252	0.40 215	2.65 465	0.29 173	0.23 252	0.60 282	0.31 318	0.83 337	0.75 429	0.47 211	0.36 142	0.53 281	0.42 314	0.53 222	0.39 272	0.09 70	0.18 417	0.12 253	0.11 207	0.16 189	0.19 310

TransformOpticalFlow	0.64 390	0.56 301	2.66 466	0.44 422	0.26 298	0.62 323	0.28 273	0.83 337	0.71 387	0.76 460	0.74 431	0.91 467	0.85 480	1.83 447	0.81 422	0.10 164	0.07 40	0.11 197	0.09 108	0.11 70	0.12 142

WCMA_ROB	1.12 506	0.83 411	2.66 466	0.58 492	0.34 393	1.17 515	0.71 500	0.93 423	0.94 490	1.74 542	2.63 549	3.09 550	1.71 541	1.70 421	1.84 508	0.26 487	0.21 449	0.20 451	0.21 419	0.28 382	0.43 498

MyStereo06	0.54 322	0.41 221	2.68 468	0.30 190	0.23 252	0.60 282	0.30 305	0.81 324	0.44 114	0.84 482	0.52 260	0.78 422	0.58 410	0.48 193	1.10 458	0.09 70	0.17 406	0.12 253	0.10 144	0.16 189	0.20 326

IPLGR	0.54 322	0.56 301	2.68 468	0.36 334	0.18 145	0.62 323	0.54 457	1.02 495	0.64 320	0.73 452	0.46 200	0.47 254	0.45 336	1.12 344	0.29 179	0.09 70	0.08 116	0.11 197	0.09 108	0.19 259	0.12 142

CBMV_ROB	0.76 454	0.42 228	2.68 468	0.33 268	0.22 232	0.74 422	0.47 437	0.96 450	0.76 438	1.04 506	0.96 478	0.88 461	0.93 492	2.06 482	1.19 470	0.22 467	0.24 466	0.27 485	0.25 440	0.25 346	0.28 421

IMH	2.02 547	2.15 568	2.69 471	1.68 553	1.12 547	1.66 534	0.92 520	2.10 554	1.92 551	1.32 529	2.66 550	2.21 542	1.69 540	5.78 565	1.68 500	5.54 573	0.96 557	1.31 554	0.71 543	1.32 552	0.99 548

SDNR	1.22 518	0.80 398	2.71 472	0.33 268	1.48 557	1.98 546	0.23 156	1.93 552	2.44 555	0.89 488	2.52 544	1.36 523	0.51 379	3.65 555	1.93 509	0.30 500	0.31 496	0.22 462	0.16 351	0.33 423	0.36 471

APVNet	0.70 424	0.67 349	2.71 472	0.38 373	0.36 414	0.85 468	0.43 408	0.91 406	0.68 359	0.55 311	0.69 407	0.75 411	0.55 394	2.31 500	0.78 416	0.17 410	0.17 406	0.24 476	0.19 403	0.33 423	0.23 377

PAM	0.70 424	0.35 179	2.72 474	0.56 486	0.62 511	1.08 507	0.53 453	0.85 355	0.44 114	0.93 495	0.92 470	1.24 517	0.68 448	0.64 258	1.01 449	0.10 164	0.19 429	0.10 132	0.48 518	0.14 134	0.38 481

MyStereo05	0.49 270	0.41 221	2.72 474	0.30 190	0.23 252	0.60 282	0.30 305	0.82 331	0.77 443	0.52 270	0.37 145	0.51 273	0.42 314	0.52 216	0.38 261	0.09 70	0.17 406	0.12 253	0.10 144	0.16 189	0.20 326

otaku	1.03 502	1.68 543	2.72 474	0.95 532	0.73 520	1.03 497	0.59 473	0.99 475	0.86 472	0.69 435	1.61 522	0.98 483	0.64 436	1.46 381	1.14 463	0.95 543	0.46 522	0.72 533	0.40 508	1.24 547	0.78 532

RainbowNet	1.15 510	1.78 549	2.72 474	1.12 542	0.91 532	1.06 500	0.76 507	1.16 523	1.13 517	0.75 457	0.97 480	1.09 504	0.80 472	1.60 408	1.21 473	1.17 551	1.26 561	1.01 545	0.57 532	1.13 541	0.88 540

IPLGR_C	0.58 353	1.25 513	2.72 474	0.80 520	0.31 364	0.60 282	0.61 479	0.76 274	0.58 253	0.56 322	0.62 348	0.41 196	0.31 216	0.43 147	0.40 280	0.11 227	0.22 455	0.13 312	0.15 331	0.35 442	0.19 310

PAM_32	0.70 424	0.35 179	2.73 479	0.54 477	0.61 509	1.07 505	0.43 408	0.84 348	0.49 164	0.90 490	0.91 468	1.23 516	0.77 470	0.65 268	1.10 458	0.10 164	0.19 429	0.10 132	0.49 520	0.15 152	0.38 481

Syn2CoEx	0.70 424	1.07 487	2.74 480	0.43 415	0.30 345	0.64 351	0.42 401	0.99 475	0.78 448	0.62 394	0.78 441	0.74 405	0.72 457	1.92 470	0.61 376	0.20 447	0.17 406	0.19 442	0.15 331	0.29 387	0.22 353

ADCMid	0.96 495	1.32 522	2.74 480	0.38 373	0.35 406	0.99 490	0.58 471	0.94 432	0.86 472	1.23 523	1.01 486	1.01 489	1.00 500	1.05 334	3.97 553	0.21 454	0.19 429	0.42 515	0.32 482	0.40 476	0.29 427

MyStereo8	0.54 322	0.80 398	2.76 482	0.32 246	0.33 385	0.71 405	0.20 81	0.87 374	0.57 242	0.51 261	0.59 321	0.50 270	0.33 227	0.68 275	0.55 352	0.10 164	0.29 490	0.10 132	0.13 278	0.21 288	0.34 461

G-Net	0.99 496	0.64 334	2.76 482	0.57 490	0.67 514	2.03 547	0.72 503	0.76 274	0.67 357	1.14 513	2.56 546	1.30 522	1.02 502	1.48 389	1.74 504	0.25 483	0.24 466	0.24 476	0.26 448	0.37 455	0.31 445

ACRE	0.56 342	1.14 496	2.77 484	0.76 516	0.28 326	0.60 282	0.56 465	0.76 274	0.58 253	0.55 311	0.62 348	0.41 196	0.29 199	0.44 156	0.39 272	0.11 227	0.19 429	0.13 312	0.14 306	0.36 447	0.18 294

pmcnn	1.32 522	1.05 482	2.77 484	0.74 515	1.43 552	0.72 411	0.56 465	0.96 450	0.91 486	0.99 500	2.92 555	6.01 568	0.70 452	2.38 506	3.32 547	0.13 311	0.10 229	0.08 29	0.06 9	0.34 431	0.22 353

HH	0.49 270	0.49 270	2.78 486	0.50 459	0.41 450	0.38 56	0.23 156	0.72 235	0.38 59	0.63 403	0.48 218	0.87 457	0.41 297	0.64 258	0.21 69	0.09 70	0.17 406	0.10 132	0.09 108	0.16 189	0.12 142

HanStereo	0.49 270	0.49 270	2.78 486	0.50 459	0.41 450	0.38 56	0.23 156	0.72 235	0.38 59	0.63 403	0.48 218	0.87 457	0.41 297	0.64 258	0.21 69	0.09 70	0.17 406	0.10 132	0.09 108	0.16 189	0.12 142

FC-DCNN v2	1.54 537	0.58 305	2.80 488	0.44 422	0.39 434	2.05 548	0.66 488	1.90 551	1.84 550	2.79 562	2.97 556	4.41 561	3.07 558	2.65 530	2.30 527	0.29 497	0.26 481	0.31 497	0.30 470	0.32 414	0.38 481

Ntro	1.00 499	1.68 543	2.80 488	0.95 532	0.85 527	1.06 500	0.53 453	0.98 463	0.90 485	0.62 394	0.76 437	0.93 472	0.66 443	1.66 415	0.98 439	0.99 546	0.45 520	0.75 534	0.40 508	1.19 543	0.75 529

UNet	0.54 322	0.44 244	2.83 490	0.31 217	0.33 385	0.74 422	0.27 256	0.82 331	0.61 282	0.53 280	0.54 283	0.72 395	0.54 389	0.78 306	0.56 360	0.11 227	0.09 186	0.13 312	0.11 207	0.14 134	0.12 142

ACV-stereo	0.66 403	0.76 377	2.86 491	0.32 246	0.25 283	1.01 494	0.60 475	0.59 171	0.52 189	0.41 175	0.45 192	1.55 531	0.94 495	1.40 373	0.69 396	0.14 354	0.13 324	0.12 253	0.11 207	0.20 274	0.19 310

ELAS	1.39 529	0.79 396	2.86 491	0.53 474	0.50 480	2.81 558	2.20 560	1.61 544	1.50 537	2.28 554	2.35 541	1.82 535	2.13 547	1.73 426	2.22 523	0.35 508	0.37 508	0.35 504	0.35 492	0.49 502	0.47 504
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FAT-Stereo	0.70 424	0.54 290	2.88 493	0.36 334	0.29 334	0.62 323	0.54 457	0.97 459	0.87 475	0.76 460	0.92 470	0.94 476	0.80 472	1.84 452	0.57 364	0.18 422	0.19 429	0.17 416	0.16 351	0.22 305	0.25 398

FC-DCNN	1.49 535	0.59 307	2.88 493	0.44 422	0.39 434	1.97 545	0.66 488	1.67 545	1.70 543	2.72 561	2.89 553	4.22 557	2.97 557	2.55 525	2.19 522	0.29 497	0.26 481	0.31 497	0.30 470	0.32 414	0.39 487

SPS-STEREO	1.07 505	1.13 494	2.88 493	0.65 508	0.69 517	0.99 490	0.68 494	1.05 507	0.87 475	1.36 530	1.23 504	1.46 527	0.94 495	1.87 455	1.72 503	0.66 530	0.61 535	0.58 524	0.57 532	0.65 519	0.77 531
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
WAO-8	2.80 555	2.14 566	2.89 496	1.91 561	1.04 542	3.98 563	0.96 522	3.26 565	6.17 566	2.15 550	3.37 560	3.31 552	2.41 551	11.84 574	2.03 515	2.05 565	1.86 565	1.54 560	0.92 551	1.22 544	0.87 538

ktn	4.35 566	2.10 563	2.89 496	1.80 557	1.49 558	2.13 550	1.41 552	2.26 555	12.72 574	11.41 576	16.43 580	11.15 576	3.75 561	4.36 562	3.18 544	1.82 563	0.98 559	1.73 566	1.21 560	2.97 568	1.27 556

Venus	2.80 555	2.14 566	2.89 496	1.91 561	1.04 542	3.98 563	0.96 522	3.26 565	6.17 566	2.15 550	3.37 560	3.31 552	2.41 551	11.84 574	2.03 515	2.05 565	1.86 565	1.54 560	0.92 551	1.22 544	0.87 538

GwcNet-ADL	0.50 281	0.74 374	2.90 499	0.31 217	0.20 191	0.58 253	0.29 297	0.87 374	0.64 320	0.47 211	0.47 206	0.56 303	0.33 227	0.46 177	0.46 308	0.13 311	0.12 303	0.09 82	0.09 108	0.14 134	0.21 338

IGEV_Zeroshot_test	0.53 317	0.33 159	2.91 500	0.32 246	0.18 145	0.54 189	0.21 102	0.72 235	0.42 100	0.81 475	0.51 247	0.71 392	0.41 297	0.48 193	1.13 462	0.09 70	0.15 371	0.10 132	0.35 492	0.19 259	0.09 56

DeepPrunerF	0.86 480	0.86 420	2.91 500	0.45 436	0.50 480	0.64 351	0.48 441	1.14 519	2.64 558	0.63 403	0.61 343	0.65 348	0.62 431	2.21 495	1.31 480	0.23 470	0.19 429	0.30 496	0.28 456	0.36 447	0.25 398

MANE	2.90 558	1.14 496	2.96 502	1.03 536	1.01 539	5.01 567	2.45 563	5.36 571	6.88 570	3.58 567	4.76 568	5.99 567	4.99 565	4.23 560	4.61 561	0.56 525	0.67 539	0.44 518	0.78 546	0.51 506	1.03 550

iResNetv2_ROB	0.59 361	1.43 528	2.96 502	0.40 393	0.22 232	0.58 253	0.28 273	0.91 406	0.73 412	0.57 333	0.63 360	0.60 325	0.41 297	0.74 294	0.35 245	0.11 227	0.08 116	0.10 132	0.07 51	0.43 487	0.17 274

NaN_ROB	1.14 508	0.94 444	2.96 502	0.53 474	0.56 495	1.13 511	0.99 524	0.98 463	1.00 498	1.09 509	0.87 462	0.77 418	1.06 507	5.90 566	2.72 534	0.16 394	0.23 463	0.16 397	0.24 433	0.22 305	0.36 471

MADNet++	2.79 554	2.11 565	2.97 505	2.49 565	2.28 564	2.95 559	2.31 562	2.67 558	2.47 556	3.03 565	3.13 558	2.70 547	2.92 554	4.10 559	4.48 559	2.68 568	2.24 571	3.04 573	2.44 570	2.37 564	2.34 568

ADCS	1.05 504	1.36 527	2.98 506	0.42 411	0.36 414	0.96 487	0.81 513	1.06 508	1.12 515	1.25 524	0.97 480	1.08 502	0.90 490	1.25 360	4.86 562	0.21 454	0.21 449	0.22 462	0.23 431	0.36 447	0.38 481

test_xeample3	0.46 231	0.34 172	2.99 507	0.37 357	0.16 82	0.49 136	0.33 349	1.06 508	0.44 114	0.25 87	0.23 47	0.24 80	0.25 138	0.49 203	0.56 360	0.09 70	0.07 40	0.10 132	0.40 508	0.17 211	0.26 408

zh-mn7	0.80 466	1.54 533	3.00 508	0.35 315	0.27 312	0.72 411	0.41 397	0.93 423	1.11 514	1.00 501	1.28 507	0.75 411	0.57 404	1.87 455	1.18 468	0.16 394	0.13 324	0.14 348	0.14 306	0.26 366	0.21 338

MeshStereo	1.21 515	1.15 500	3.01 509	0.34 299	0.28 326	1.10 508	0.69 496	1.35 532	1.01 500	2.71 560	2.41 543	2.96 548	1.45 531	2.80 540	1.40 488	0.22 467	0.22 455	0.22 462	0.19 403	0.50 504	0.26 408
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
GASNet	0.73 445	1.47 530	3.04 510	0.47 446	0.33 385	0.57 235	0.34 353	0.91 406	0.75 429	0.58 351	0.58 318	0.74 405	0.55 394	2.03 478	0.65 387	0.21 454	0.15 371	0.19 442	0.17 370	0.51 506	0.28 421

CSAN	1.25 519	1.12 491	3.04 510	0.51 464	0.37 425	1.06 500	1.15 538	1.22 524	1.08 509	1.17 519	1.91 530	1.04 496	1.31 520	5.96 567	2.43 530	0.26 487	0.22 455	0.24 476	0.24 433	0.31 406	0.30 437

FINET	0.65 399	0.95 451	3.06 512	0.35 315	0.40 443	0.58 253	0.48 441	0.92 415	1.10 512	0.57 333	0.68 398	0.47 254	0.44 332	1.15 349	0.60 373	0.23 470	0.21 449	0.17 416	0.15 331	0.26 366	0.25 398

rrr	0.46 231	0.34 172	3.08 513	0.27 117	0.16 82	0.45 97	0.28 273	1.09 513	0.51 182	0.24 68	0.21 30	0.26 104	0.25 138	0.64 258	0.52 341	0.09 70	0.07 40	0.10 132	0.29 460	0.16 189	0.25 398

Wz-Net-TNSev	0.91 487	1.73 547	3.08 513	0.36 334	0.31 364	1.00 493	0.71 500	1.06 508	0.97 494	0.71 445	0.72 426	1.09 504	0.87 484	2.42 512	1.59 496	0.20 447	0.20 440	0.16 397	0.20 413	0.44 495	0.35 463

zh-sn7	0.89 485	1.73 547	3.09 515	0.39 383	0.30 345	0.82 459	0.63 485	0.96 450	0.87 475	0.79 468	1.12 498	0.84 445	0.87 484	2.42 512	1.63 498	0.16 394	0.17 406	0.16 397	0.16 351	0.34 431	0.29 427

fast-acv-ft	0.63 386	0.88 427	3.10 516	0.38 373	0.30 345	0.79 449	0.48 441	0.69 220	0.72 397	0.58 351	0.78 441	0.76 416	0.60 417	0.67 272	0.73 408	0.15 373	0.15 371	0.18 436	0.17 370	0.37 455	0.16 256

ARAFT	0.60 367	1.23 510	3.10 516	0.28 142	0.16 82	0.64 351	0.36 368	0.90 395	0.67 357	0.61 383	0.49 235	0.55 291	0.31 216	1.24 359	0.32 220	0.10 164	0.08 116	0.14 348	0.13 278	0.37 455	0.21 338

Wz-Net-SNSev	0.76 454	1.32 522	3.11 518	0.40 393	0.31 364	0.71 405	0.60 475	0.98 463	0.87 475	0.67 426	0.83 451	0.96 479	0.60 417	1.67 417	0.97 437	0.16 394	0.15 371	0.16 397	0.17 370	0.36 447	0.24 389

GwcNet	0.69 420	0.71 360	3.12 519	0.36 334	0.45 468	0.81 456	0.44 419	0.86 365	0.84 469	0.60 374	0.74 431	0.82 438	0.49 374	1.65 414	0.66 388	0.16 394	0.15 371	0.15 378	0.15 331	0.31 406	0.24 389

LVE	1.96 546	2.17 569	3.14 520	1.68 553	1.80 562	1.63 531	1.03 530	2.34 556	2.81 559	1.25 524	2.89 553	4.24 559	1.29 517	2.79 539	1.44 490	2.85 569	0.91 556	1.18 548	1.46 563	1.23 546	1.10 552

ADCP+	0.94 491	1.12 491	3.14 520	0.34 299	0.39 434	1.06 500	0.79 509	0.89 389	0.80 456	0.66 422	0.67 390	0.85 449	1.55 535	0.93 320	4.55 560	0.13 311	0.11 277	0.16 397	0.15 331	0.26 366	0.25 398

TorneroNet	5.50 569	1.92 559	3.16 522	1.47 551	1.25 551	14.07 576	1.06 532	4.90 570	20.99 589	10.17 573	16.48 581	11.88 578	6.93 570	3.34 551	4.20 557	1.30 555	0.69 545	1.45 559	0.86 549	2.61 566	1.20 554

MFN_U_SF_RVC	1.55 538	2.39 570	3.16 522	0.65 508	0.41 450	1.12 509	0.46 429	1.23 526	1.33 528	1.61 540	1.20 502	1.43 526	0.98 499	1.76 431	1.97 511	1.90 564	1.80 563	1.98 567	2.15 568	1.63 555	1.77 566

FADNet-RVC-Resample	0.67 408	1.16 505	3.16 522	0.37 357	0.29 334	0.62 323	0.38 383	0.86 365	0.63 312	0.51 261	0.50 243	0.57 309	0.45 336	1.57 401	0.49 328	0.24 478	0.32 502	0.23 469	0.19 403	0.27 376	0.62 521

DGSMNet	2.89 557	0.63 330	3.18 525	3.43 570	4.17 569	2.57 557	6.98 574	0.97 459	0.83 466	0.56 322	1.86 529	0.79 427	0.62 431	1.64 413	1.39 486	4.61 572	5.01 575	5.17 576	4.71 575	4.44 573	4.19 573

HBP-ISP	0.76 454	1.30 518	3.19 526	0.35 315	0.26 298	0.85 468	0.54 457	1.03 502	0.72 397	0.80 469	0.69 407	0.68 371	0.83 476	2.04 480	0.44 303	0.23 470	0.24 466	0.29 495	0.25 440	0.28 382	0.24 389

ADLNet2	0.68 415	0.84 413	3.19 526	0.33 268	0.36 414	0.64 351	0.37 376	0.89 389	0.79 453	0.54 293	0.65 385	0.93 472	0.48 367	2.07 484	0.56 360	0.13 311	0.11 277	0.11 197	0.11 207	0.33 423	0.18 294

ELAS_RVC	1.37 528	0.78 394	3.21 528	0.55 484	0.50 480	1.49 524	2.48 564	1.48 538	1.71 544	2.13 549	2.09 533	2.07 539	2.56 553	1.90 465	2.02 514	0.35 508	0.36 506	0.37 510	0.34 489	0.49 502	0.47 504
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PWCK	1.49 535	1.90 557	3.22 529	1.09 539	0.54 490	1.71 535	1.73 555	1.49 539	1.53 538	1.44 537	1.80 527	1.82 535	1.30 519	3.34 551	1.76 505	1.07 548	0.56 532	0.97 543	0.58 534	1.38 553	0.65 524

ACVNet_2	1.42 532	1.81 550	3.23 530	1.08 538	0.92 533	1.32 517	0.85 515	1.49 539	1.69 542	1.19 522	1.73 526	2.13 540	1.03 503	2.50 521	1.40 488	0.91 540	0.53 530	1.00 544	0.55 526	2.11 562	0.85 535

Consistency-Raft	0.88 483	0.93 442	3.23 530	0.99 535	0.64 512	0.77 440	0.55 460	0.98 463	0.97 494	0.61 383	1.03 490	0.65 348	1.05 505	0.79 307	1.38 485	0.44 514	0.46 522	0.51 522	0.58 534	0.65 519	0.47 504

TorneroNet-64	2.65 551	1.83 551	3.30 532	1.46 550	1.20 548	3.89 562	0.99 524	3.51 569	6.71 569	2.56 557	4.60 566	4.22 557	3.85 563	3.33 550	3.14 543	1.19 552	0.65 537	1.39 557	0.79 547	3.31 569	1.15 553

edge stereo	0.81 474	0.73 371	3.30 532	0.37 357	1.21 549	0.62 323	0.39 388	0.93 423	0.79 453	0.80 469	0.88 465	1.14 511	0.71 454	2.18 493	0.71 401	0.21 454	0.20 440	0.26 484	0.18 383	0.38 462	0.26 408

notaker	2.66 552	2.07 562	3.31 534	2.61 567	1.43 552	1.76 538	1.11 535	2.76 560	1.79 547	2.26 553	11.53 577	3.96 555	4.29 564	3.09 546	2.76 536	1.55 560	0.88 555	1.70 565	1.07 557	2.00 561	1.35 557

SANet	1.20 514	1.21 508	3.33 535	0.38 373	0.27 312	1.73 537	0.85 515	1.10 514	2.49 557	1.16 514	1.83 528	1.72 534	1.50 534	2.37 503	2.84 537	0.18 422	0.16 388	0.16 397	0.15 331	0.32 414	0.32 450

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 375	0.61 313	3.35 536	0.33 268	0.58 500	0.66 372	0.20 81	0.98 463	0.55 227	0.73 452	0.52 260	0.99 486	0.65 438	0.58 237	0.29 179	0.10 164	0.16 388	0.10 132	0.41 511	0.29 387	0.20 326

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 424	0.65 341	3.45 537	0.50 459	0.60 507	0.75 428	0.23 156	0.96 450	0.60 265	0.76 460	1.30 510	0.81 433	0.60 417	0.57 234	0.82 423	0.10 164	0.16 388	0.11 197	0.43 514	0.31 406	0.22 353

PA-Net	0.84 478	1.00 472	3.49 538	0.63 504	0.40 443	0.70 403	0.52 449	0.86 365	0.84 469	0.52 270	0.59 321	0.70 388	0.54 389	2.35 502	2.23 524	0.17 410	0.27 487	0.19 442	0.28 456	0.22 305	0.36 471
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
XX-Stereo	0.55 334	0.54 290	3.50 539	0.48 454	0.39 434	0.54 189	0.17 39	0.89 389	0.40 81	0.44 191	0.65 385	0.85 449	0.19 66	0.77 302	0.21 69	0.10 164	0.14 345	0.10 132	0.32 482	0.17 211	0.14 195

SGM-ForestM	2.98 559	1.70 545	3.52 540	0.67 510	0.47 476	5.18 568	3.36 568	3.30 567	2.86 561	4.44 569	3.79 563	9.80 574	5.50 568	6.29 568	6.52 568	0.27 492	0.36 506	0.24 476	0.27 453	0.38 462	0.58 518

SGM-Forest	1.04 503	0.42 228	3.59 541	0.41 400	0.32 372	1.05 499	1.32 545	0.94 432	0.83 466	1.16 514	2.23 540	1.03 493	1.39 528	2.49 520	2.35 528	0.21 454	0.21 449	0.20 451	0.19 403	0.23 318	0.32 450
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
WZ-Net	0.92 489	1.31 519	3.76 542	0.41 400	0.36 414	0.86 470	0.71 500	1.00 483	1.06 507	0.82 479	0.92 470	1.06 500	1.05 505	2.16 492	1.61 497	0.19 437	0.13 324	0.15 378	0.16 351	0.32 414	0.28 421

SGM+DAISY	1.83 543	1.43 528	3.81 543	0.87 525	1.01 539	2.38 555	2.53 565	1.36 533	1.75 545	2.92 563	3.22 559	2.65 546	2.93 555	2.22 498	3.10 542	0.72 533	0.69 545	0.63 528	0.62 537	0.77 529	0.98 543

MDST_ROB	1.17 513	0.42 228	3.87 544	0.54 477	0.44 460	4.11 565	0.58 471	1.31 531	0.84 469	2.12 546	1.12 498	0.98 483	0.71 454	4.24 561	0.99 444	0.16 394	0.14 345	0.19 442	0.17 370	0.18 238	0.35 463

S-Stereo	0.80 466	0.69 355	3.89 545	0.39 383	0.37 425	0.69 396	0.70 499	0.94 432	0.98 497	0.62 394	0.91 468	0.83 440	0.60 417	2.37 503	0.66 388	0.18 422	0.21 449	0.17 416	0.18 383	0.30 398	0.35 463

JetBlue	1.78 541	1.63 537	3.92 546	0.73 513	1.21 549	4.38 566	3.35 567	1.59 542	1.20 520	1.26 527	1.52 521	2.37 543	1.88 544	3.23 549	3.00 538	0.53 520	0.47 525	0.48 521	0.49 520	1.29 549	0.97 542

Dean	1.79 542	1.83 551	3.92 546	1.29 546	1.07 544	1.55 527	1.00 527	1.95 553	2.33 554	1.47 538	4.19 565	4.26 560	1.33 523	2.21 495	1.48 492	1.14 550	0.68 543	1.18 548	0.74 544	1.24 547	0.98 543

ADCPNet	0.99 496	0.99 470	3.93 548	0.37 357	0.68 516	1.36 519	0.62 483	0.87 374	0.76 438	0.78 466	0.81 445	1.08 502	1.18 514	1.14 347	2.49 531	0.21 454	0.69 545	0.21 459	0.95 553	0.29 387	0.37 478

ACVNet_1	1.33 523	1.91 558	4.03 549	1.09 539	0.88 529	1.19 516	0.66 488	1.24 527	1.17 518	0.94 496	0.96 478	3.09 550	1.04 504	2.37 503	1.11 461	1.04 547	0.48 528	1.03 546	0.48 518	1.12 540	0.83 534

EDNetEfficient	1.27 520	0.70 358	4.05 550	0.64 505	0.98 535	0.94 485	1.40 550	0.85 355	1.75 545	2.34 555	1.33 513	1.05 498	2.21 549	1.58 405	4.15 556	0.15 373	0.19 429	0.14 348	0.27 453	0.38 462	0.32 450

ACVNet-4b	1.93 545	1.85 553	4.10 551	1.07 537	0.86 528	1.15 513	0.53 453	1.06 508	1.12 515	0.64 413	1.09 496	1.99 538	0.70 452	2.20 494	9.86 575	5.62 574	0.41 519	1.03 546	0.55 526	1.86 560	0.85 535

tt	4.93 568	0.27 91	4.20 552	2.29 564	1.58 559	10.20 573	16.97 579	9.42 577	5.02 564	1.67 541	1.28 507	4.68 562	5.03 566	3.37 553	5.92 565	6.16 575	9.47 582	2.82 571	3.18 572	3.60 570	1.53 562

AnyNet_C01	1.14 508	1.49 531	4.23 553	0.54 477	0.53 488	1.51 526	1.37 547	1.04 506	1.07 508	1.17 519	1.33 513	1.15 512	1.08 508	1.61 411	2.74 535	0.25 483	0.22 455	0.28 488	0.24 433	0.48 499	0.40 491

pcwnet_v2	0.64 390	0.49 270	4.41 554	0.32 246	0.27 312	0.60 282	0.25 209	0.97 459	0.88 479	0.59 365	0.70 417	0.63 334	0.55 394	0.66 271	0.37 254	0.17 410	0.15 371	0.15 378	0.14 306	0.21 288	0.23 377

UNDER WATER	2.74 553	1.85 553	4.54 555	1.81 559	1.44 554	2.34 554	1.40 550	3.24 564	6.60 568	2.60 558	2.76 551	5.75 566	5.24 567	3.02 544	4.01 554	1.45 557	0.81 552	1.59 563	1.06 556	1.80 558	1.51 561

UNDER WATER-64	2.47 550	1.89 556	4.86 556	1.82 560	1.44 554	3.18 560	1.57 554	2.62 557	5.64 565	2.05 545	2.13 535	4.13 556	3.76 562	2.62 528	3.42 549	1.47 558	0.85 554	1.57 562	1.07 557	1.82 559	1.49 560

HanzoNet	7.64 572	2.86 571	5.05 557	7.01 574	3.97 568	2.18 552	1.34 546	3.37 568	4.05 562	13.17 578	10.58 571	10.73 575	16.52 581	8.45 572	10.51 576	10.48 581	9.72 583	5.59 577	13.46 582	6.84 577	6.83 577

DispFullNet	1.67 540	2.10 563	5.22 558	1.53 552	8.90 570	0.86 470	0.31 318	0.96 450	0.96 493	1.37 533	1.01 486	1.13 509	1.98 546	1.51 391	0.91 430	0.54 522	0.31 496	1.18 548	0.63 539	1.13 541	0.80 533

KSHMR	4.10 565	1.97 561	5.27 559	1.71 555	1.47 556	1.96 543	1.28 543	3.19 563	17.33 584	2.12 546	15.91 579	9.18 573	1.57 537	8.42 571	1.98 512	1.52 559	1.26 561	1.67 564	1.19 559	1.67 556	1.40 559

LSM	3.31 563	1.11 490	5.29 560	9.40 577	30.65 589	0.84 464	1.12 536	0.91 406	1.22 521	1.36 530	2.19 537	0.93 472	0.83 476	1.66 415	0.90 429	0.21 454	0.31 496	0.24 476	0.28 456	0.39 471	6.33 576

SuperB	1.15 510	1.14 496	5.43 561	0.36 334	0.26 298	0.81 456	0.89 518	0.88 383	1.17 518	0.67 426	0.68 398	0.63 334	1.39 528	1.74 428	3.37 548	0.15 373	0.12 303	0.17 416	0.16 351	2.80 567	0.25 398

MADNet+	1.36 526	1.93 560	5.95 562	0.81 523	0.59 502	1.57 528	1.09 533	1.39 536	1.22 521	0.84 482	1.01 486	1.25 518	1.12 512	3.19 548	2.36 529	0.45 516	0.47 525	0.38 512	0.34 489	0.59 514	0.57 516

TCMNet-wrong-test	5.51 570	6.62 575	6.20 563	13.02 581	11.90 575	7.14 569	5.53 573	6.99 575	1.44 534	2.65 559	3.10 557	8.37 572	5.95 569	4.75 564	6.05 566	3.07 570	0.98 559	2.38 569	1.99 567	6.62 576	5.43 575

RTS	1.21 515	1.31 519	6.39 564	0.52 468	0.51 485	1.61 529	0.79 509	1.03 502	1.37 531	1.13 511	1.30 510	1.10 506	0.85 480	2.65 530	2.08 517	0.21 454	0.24 466	0.18 436	0.18 383	0.43 487	0.32 450

RTSA	1.21 515	1.31 519	6.39 564	0.52 468	0.51 485	1.61 529	0.79 509	1.03 502	1.37 531	1.13 511	1.30 510	1.10 506	0.85 480	2.65 530	2.08 517	0.21 454	0.24 466	0.18 436	0.18 383	0.43 487	0.32 450

PML	23.15 585	16.83 581	7.78 566	5.49 572	9.93 572	51.13 594	104.50 594	5.76 572	13.62 577	37.30 594	105.93 594	30.86 594	23.50 588	12.07 576	7.87 571	6.30 576	2.12 570	6.32 578	2.43 569	10.44 580	2.90 570

zero-FE	0.80 466	0.27 91	8.23 567	0.49 456	0.98 535	0.33 27	0.20 81	0.48 86	1.28 526	0.17 11	0.20 23	0.77 418	0.22 95	0.60 249	0.97 437	0.11 227	0.07 40	0.09 82	0.10 144	0.33 423	0.14 195

USTest	8.10 573	7.17 576	8.96 568	9.25 576	9.05 571	15.27 577	23.78 581	9.96 578	9.47 571	5.94 572	6.75 569	7.80 571	7.48 571	8.83 573	11.21 577	2.21 567	3.56 572	2.86 572	3.20 573	5.02 574	4.16 572

LE_ROB	4.43 567	1.35 526	9.38 569	2.79 568	3.93 567	2.43 556	3.46 569	2.68 559	11.19 572	11.66 577	4.73 567	5.26 565	10.46 575	4.50 563	9.49 573	0.82 539	0.69 545	1.34 555	0.98 554	0.75 527	0.76 530

JetRed	3.29 562	4.93 572	10.17 570	1.45 549	1.72 561	7.44 570	5.05 572	3.06 562	2.12 553	2.41 556	2.39 542	2.99 549	2.37 550	3.51 554	6.44 567	1.32 556	1.90 567	1.37 556	1.23 561	2.21 563	1.76 565

MSAF-DinoV2	3.10 561	1.86 555	10.68 571	3.61 571	0.30 345	3.34 561	0.82 514	2.81 561	1.79 547	0.80 469	0.87 462	1.56 532	1.10 510	26.49 592	1.96 510	0.17 410	0.13 324	0.19 442	1.63 565	0.92 535	0.99 548

Anonymous_1	22.91 584	11.20 578	12.13 572	12.75 578	26.28 588	19.43 584	27.92 587	14.08 581	13.61 576	14.96 579	10.58 571	11.26 577	11.19 578	12.55 578	14.57 581	38.28 594	7.88 577	34.96 591	63.99 591	89.57 594	10.94 582

DGTPSM_ROB	8.89 575	5.62 573	12.25 573	5.92 573	11.32 573	8.54 571	24.18 582	6.40 573	13.49 575	5.15 570	11.46 575	6.19 569	10.92 576	7.00 569	13.72 578	4.47 571	7.65 576	3.92 574	7.45 578	4.38 572	7.87 578

DPSM_ROB	12.34 578	11.21 579	12.51 574	12.91 579	12.80 577	19.84 586	28.28 588	14.38 583	14.28 580	10.58 574	11.26 573	12.03 579	11.85 579	13.15 580	15.34 583	7.11 578	8.31 579	6.50 579	7.35 576	8.84 578	8.31 580

DPSM	12.34 578	11.21 579	12.51 574	12.91 579	12.80 577	19.84 586	28.28 588	14.38 583	14.28 580	10.58 574	11.26 573	12.03 579	11.85 579	13.15 580	15.34 583	7.11 578	8.31 579	6.50 579	7.35 576	8.84 578	8.31 580

LRCNet_RVC	13.74 581	19.30 582	12.75 576	19.46 584	12.69 576	1.86 539	0.41 397	12.33 579	1.05 504	15.77 580	18.83 585	12.62 581	8.70 574	12.21 577	9.62 574	22.22 587	8.37 581	25.85 588	24.01 588	19.32 586	17.44 587

DPSMNet_ROB	9.48 576	5.64 574	13.01 577	8.82 575	11.82 574	8.54 571	24.20 583	6.41 574	13.65 578	5.32 571	11.47 576	6.33 570	10.92 576	7.69 570	13.89 579	7.25 580	8.19 578	5.06 575	7.78 579	5.31 575	8.26 579

psmorigin	1.36 526	0.60 309	13.80 578	0.37 357	0.29 334	0.62 323	0.33 349	0.77 285	0.61 282	0.96 499	0.88 465	1.17 515	0.73 460	4.00 558	0.86 427	0.19 437	0.22 455	0.17 416	0.18 383	0.24 333	0.29 427

xxxxx1	28.96 592	20.11 585	14.07 579	49.74 591	39.15 591	18.98 580	26.64 584	21.94 587	20.21 586	16.45 581	17.48 582	18.36 582	21.56 584	16.21 583	20.88 586	23.07 588	26.55 590	66.40 592	78.70 592	30.27 589	32.51 592

tt_ll	28.96 592	20.11 585	14.07 579	49.74 591	39.15 591	18.98 580	26.64 584	21.94 587	20.21 586	16.45 581	17.48 582	18.36 582	21.56 584	16.21 583	20.88 586	23.07 588	26.55 590	66.40 592	78.70 592	30.27 589	32.51 592

ff	28.96 592	20.11 585	14.07 579	49.74 591	39.15 591	18.98 580	26.64 584	21.94 587	20.21 586	16.45 581	17.48 582	18.36 582	21.56 584	16.21 583	20.88 586	23.07 588	26.55 590	66.40 592	78.70 592	30.27 589	32.51 592

HaxPig	19.86 583	22.40 589	22.34 582	17.95 583	17.95 581	11.77 575	11.89 576	16.02 585	15.89 583	21.10 586	21.41 587	18.74 585	18.39 582	20.08 587	19.69 585	23.63 591	23.22 589	24.06 587	23.69 587	23.00 587	23.95 589

DLNR_Zeroshot_test	13.43 580	19.94 584	23.55 583	121.61 595	35.03 590	0.46 115	0.15 22	8.02 576	0.35 30	0.28 113	0.37 145	0.26 104	0.17 30	0.76 298	0.29 179	6.42 577	0.26 481	0.09 82	0.38 503	50.13 593	0.18 294

CasAABBNet	24.81 587	22.53 590	24.83 584	26.08 587	25.74 585	39.86 590	57.06 593	28.87 591	28.83 592	21.16 588	22.54 589	24.22 588	23.89 591	26.38 589	30.87 592	14.25 582	16.71 586	13.09 581	14.81 584	17.78 582	16.71 585

DPSimNet_ROB	17.97 582	20.20 588	24.98 585	17.62 582	15.92 580	21.53 588	21.00 580	13.70 580	15.61 582	23.89 591	14.69 578	22.87 586	24.58 593	12.70 579	14.56 580	18.48 586	12.91 584	20.21 586	12.05 580	17.76 581	14.17 583

FlowAnything	24.85 588	22.54 591	25.10 586	26.11 588	25.76 586	39.86 590	57.00 591	28.89 592	28.87 593	21.31 590	22.68 591	24.22 588	23.87 589	26.39 590	30.89 594	14.26 583	16.78 588	13.10 582	14.90 586	17.78 582	16.69 584

Selective-RAFT-Error	24.87 589	22.59 592	25.14 587	26.13 589	25.82 587	39.93 592	57.03 592	28.97 593	28.95 594	21.21 589	22.65 590	24.25 590	23.98 592	26.43 591	30.83 591	14.27 584	16.71 586	13.10 582	14.82 585	17.82 584	16.76 586

LSM0	26.58 590	22.63 593	25.88 588	30.13 590	52.21 594	39.94 593	56.74 590	28.97 593	28.72 591	21.14 587	22.26 588	24.43 591	23.88 590	26.54 593	30.87 592	14.32 585	16.55 585	13.12 584	14.71 583	17.92 585	20.60 588

MEDIAN_ROB	23.96 586	27.05 594	26.39 589	22.16 585	22.13 583	16.12 579	13.97 577	20.24 586	20.05 585	25.50 592	25.31 592	22.96 587	22.63 587	24.39 588	23.24 589	28.20 592	27.23 593	28.62 589	27.75 589	27.50 588	27.76 590

BEATNet-Init1	12.10 577	11.19 577	27.29 590	2.99 569	3.51 566	21.84 589	11.10 575	14.34 582	13.83 579	20.34 585	20.33 586	26.35 593	20.03 583	19.06 586	14.80 582	1.74 562	1.81 564	2.05 568	2.49 571	3.69 571	3.12 571

AVERAGE_ROB	26.93 591	30.34 595	29.27 591	25.82 586	25.34 584	19.48 585	15.17 578	23.55 590	23.00 590	28.45 593	27.87 593	26.25 592	25.86 594	26.96 594	25.55 590	31.30 593	30.07 594	31.76 590	30.81 590	30.79 592	30.93 591

xyz-stereo	3.02 560	0.29 123	30.64 592	0.23 36	0.12 6	15.52 578	0.24 189	0.51 107	0.47 155	0.59 365	7.99 570	0.64 343	0.47 358	1.39 370	0.50 333	0.09 70	0.07 40	0.34 503	0.07 51	0.13 111	0.08 34

coex-ft	5.95 571	1.67 541	60.57 593	0.34 299	0.30 345	0.77 440	0.69 496	0.74 250	4.41 563	19.22 584	2.15 536	1.62 533	7.97 572	1.81 445	8.96 572	0.44 514	2.08 569	0.18 436	0.19 403	0.38 462	4.62 574

test_example2	115.39 595	123.23 596	94.57 594	115.52 594	123.55 595	101.63 595	114.33 595	53.41 595	99.48 595	134.90 595	135.05 595	85.83 595	85.11 595	111.32 595	106.15 595	152.55 595	205.26 595	99.78 595	114.96 595	140.96 595	110.20 595

EDNetEfficientorigin	8.18 574	0.98 466	145.96 595	0.51 464	0.89 530	0.72 411	0.48 441	0.85 355	1.56 540	2.12 546	1.49 519	1.29 519	1.31 520	1.83 447	2.13 521	0.13 311	0.12 303	0.17 416	0.18 383	0.39 471	0.45 501

ccccc		297.21 597		374.70 596	380.44 596	203.92 596		216.32 596		203.37 596		215.01 596		312.78 596		412.57 596	356.13 596	256.09 596	227.69 596	428.88 596

ASD4		19.65 583

Low-res two-view benchmark