Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

S2M2	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

4.5_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

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	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

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

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

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

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

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

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
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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
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

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

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

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

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
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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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.
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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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
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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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
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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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