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_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

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

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

4.5_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

testlalala	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

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

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

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

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

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
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
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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

rvit_stereo_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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

CAS++	0.31 84	0.33 159	1.43 127	0.25 70	0.17 110	0.31 19	0.20 81	0.78 300	0.41 91	0.30 121	0.30 100	0.21 56	0.16 23	0.33 77	0.18 16	0.15 373	0.12 303	0.13 312	0.10 144	0.15 152	0.11 105
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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	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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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
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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

BUS	0.41 168	0.27 91	1.13 73	0.30 190	0.21 205	0.91 482	0.23 156	1.00 483	0.61 282	0.63 403	0.53 271	0.66 355	0.30 207	0.43 147	0.32 220	0.13 311	0.10 229	0.14 348	0.12 245	0.12 81	0.11 105

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

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

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

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

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

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
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_0105_3	0.39 155	0.47 264	1.46 132	0.33 268	0.19 177	0.45 97	0.35 361	0.69 220	0.65 333	0.37 150	0.37 145	0.40 190	0.31 216	0.44 156	0.30 197	0.18 422	0.17 406	0.17 416	0.18 383	0.15 152	0.15 229

rvit_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

PSM-adaLoss	0.38 140	0.27 91	1.78 219	0.44 422	0.17 110	0.60 282	0.29 297	0.51 107	0.52 189	0.47 211	0.43 177	0.44 224	0.28 185	0.47 188	0.28 164	0.12 281	0.08 116	0.12 253	0.10 144	0.17 211	0.12 142

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

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

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

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

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

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

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

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

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

HITNet	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
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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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