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

Monster-pub-eth3d	0.20 1	0.22 36	0.65 28	0.21 7	0.17 112	0.33 28	0.15 24	0.46 69	0.32 14	0.16 9	0.17 15	0.14 13	0.11 2	0.27 24	0.23 101	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 53	0.07 3	0.09 56

asda	0.22 30	0.25 71	0.70 36	0.21 7	0.16 84	0.43 89	0.16 34	0.44 59	0.35 32	0.22 47	0.20 26	0.14 13	0.20 78	0.25 11	0.22 89	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.07 3	0.07 7

asd	0.20 1	0.22 36	0.65 28	0.22 28	0.17 112	0.41 73	0.14 16	0.35 10	0.32 14	0.24 71	0.20 26	0.15 27	0.18 51	0.26 19	0.16 5	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.08 19	0.08 34

qwe	0.21 9	0.22 36	0.61 16	0.21 7	0.20 194	0.41 73	0.15 24	0.46 69	0.35 32	0.26 104	0.22 44	0.14 13	0.14 12	0.31 59	0.22 89	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.08 19	0.07 7

2.25w	0.21 9	0.22 36	0.51 2	0.21 7	0.14 33	0.36 45	0.13 8	0.42 43	0.34 26	0.23 64	0.27 77	0.14 13	0.18 51	0.33 78	0.24 124	0.06 1	0.06 21	0.07 1	0.06 10	0.07 3	0.07 7

4.25_new	0.21 9	0.23 53	0.64 23	0.22 28	0.18 148	0.41 73	0.17 42	0.41 37	0.35 32	0.22 47	0.21 33	0.14 13	0.18 51	0.25 11	0.18 17	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.07 3	0.07 7

4.5w_new	0.21 9	0.23 53	0.64 23	0.22 28	0.18 148	0.41 73	0.17 42	0.41 37	0.35 32	0.22 47	0.21 33	0.14 13	0.18 51	0.25 11	0.18 17	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.07 3	0.07 7

4.5_new	0.21 9	0.22 36	0.63 21	0.21 7	0.15 57	0.40 66	0.17 42	0.40 29	0.35 32	0.25 90	0.22 44	0.14 13	0.14 12	0.22 3	0.21 70	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.08 19	0.07 7

4.5w-stereo	0.21 9	0.22 36	0.63 21	0.21 7	0.15 57	0.40 66	0.17 42	0.40 29	0.35 32	0.25 90	0.22 44	0.14 13	0.14 12	0.22 3	0.21 70	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.08 19	0.07 7

4.25w-stereo	0.21 9	0.23 53	0.64 23	0.22 28	0.18 148	0.41 73	0.17 42	0.41 37	0.35 32	0.22 47	0.21 33	0.14 13	0.18 51	0.25 11	0.18 17	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.07 3	0.07 7

4w-stereo	0.20 1	0.21 21	0.57 11	0.21 7	0.15 57	0.39 61	0.13 8	0.39 27	0.33 21	0.22 47	0.21 33	0.13 3	0.20 78	0.29 44	0.21 70	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.07 3	0.07 7

2.5w	0.21 9	0.23 53	0.50 1	0.22 28	0.15 57	0.39 61	0.19 65	0.47 82	0.36 49	0.21 36	0.22 44	0.13 3	0.17 33	0.33 78	0.20 51	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.07 3	0.07 7

3.25w_new	0.20 1	0.20 13	0.52 4	0.21 7	0.14 33	0.37 48	0.14 16	0.43 51	0.35 32	0.23 64	0.21 33	0.16 32	0.18 51	0.27 24	0.20 51	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.07 3	0.08 34

3.25w	0.20 1	0.20 13	0.52 4	0.21 7	0.14 33	0.37 48	0.14 16	0.43 51	0.35 32	0.23 64	0.21 33	0.16 32	0.18 51	0.27 24	0.20 51	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.07 3	0.08 34

3.75w	0.21 9	0.21 21	0.61 16	0.21 7	0.20 194	0.44 95	0.16 34	0.44 59	0.30 9	0.22 47	0.20 26	0.13 3	0.18 51	0.29 44	0.21 70	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.07 3	0.08 34

3.5w_stereo	0.21 9	0.22 36	0.55 10	0.21 7	0.15 57	0.40 66	0.14 16	0.43 51	0.33 21	0.21 36	0.24 59	0.14 13	0.18 51	0.34 88	0.22 89	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.07 3	0.08 34

3w_stereo	0.21 9	0.22 36	0.59 14	0.22 28	0.12 6	0.37 48	0.22 126	0.50 102	0.38 62	0.22 47	0.21 33	0.12 2	0.22 98	0.26 19	0.18 17	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.08 19	0.08 34

2w_stereo	0.21 9	0.19 8	0.51 2	0.22 28	0.13 20	0.41 73	0.20 84	0.50 102	0.34 26	0.25 90	0.23 50	0.13 3	0.23 114	0.24 7	0.22 89	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.07 3	0.07 7

1w_stereo	0.22 30	0.17 1	0.52 4	0.23 39	0.16 84	0.44 95	0.22 126	0.55 148	0.40 84	0.25 90	0.29 90	0.13 3	0.26 155	0.28 32	0.20 51	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.08 19	0.07 7

MonSter	0.20 1	0.22 36	0.65 28	0.21 7	0.17 112	0.33 28	0.15 24	0.46 69	0.32 14	0.16 9	0.17 15	0.14 13	0.11 2	0.27 24	0.23 101	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 53	0.07 3	0.09 56

AdaDepth	0.24 43	0.18 5	1.03 65	0.25 73	0.21 208	0.46 118	0.16 34	0.30 3	0.27 6	0.17 12	0.19 21	0.14 13	0.18 51	0.35 94	0.17 15	0.07 21	0.07 41	0.08 32	0.25 443	0.10 53	0.10 81

2.75w_new	0.21 9	0.21 21	0.57 11	0.20 4	0.14 33	0.40 66	0.18 56	0.47 82	0.36 49	0.24 71	0.20 26	0.13 3	0.19 69	0.31 59	0.21 70	0.07 21	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.06 1	0.07 7

monsterstereo	0.22 30	0.22 36	0.52 4	0.25 73	0.27 315	0.39 61	0.14 16	0.51 110	0.33 21	0.25 90	0.27 77	0.13 3	0.13 10	0.38 123	0.21 70	0.07 21	0.07 41	0.07 1	0.06 10	0.08 19	0.06 1

monsters	0.22 30	0.22 36	0.52 4	0.23 39	0.28 329	0.42 85	0.14 16	0.46 69	0.31 10	0.24 71	0.20 26	0.13 3	0.14 12	0.43 149	0.20 51	0.07 21	0.06 21	0.07 1	0.08 80	0.06 1	0.06 1

LG-Stereo	0.27 53	0.25 71	0.95 61	0.25 73	0.15 57	0.43 89	0.21 105	0.50 102	0.40 84	0.18 19	0.29 90	0.25 93	0.16 26	0.28 32	0.35 248	0.07 21	0.07 41	0.11 200	0.10 147	0.24 336	0.10 81

GREAT-IGEV	0.37 134	0.28 114	1.48 142	0.25 73	0.38 434	0.46 118	0.18 56	0.33 7	0.34 26	0.15 4	0.29 90	0.15 27	0.17 33	0.36 106	0.23 101	0.07 21	0.76 553	0.07 1	0.26 451	0.21 291	1.03 553

fffft	0.29 69	0.21 21	1.10 74	0.24 55	0.15 57	0.42 85	0.24 192	0.42 43	0.38 62	0.21 36	0.18 18	0.20 51	0.16 26	0.44 158	0.70 401	0.07 21	0.06 21	0.10 135	0.08 80	0.28 385	0.20 329
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.29 69	0.26 86	1.03 65	0.25 73	0.14 33	0.46 118	0.22 126	0.36 13	0.38 62	0.23 64	0.23 50	0.21 59	0.18 51	0.45 170	0.60 376	0.07 21	0.06 21	0.10 135	0.08 80	0.20 277	0.20 329

RSM	0.28 60	0.26 86	0.97 62	0.25 73	0.24 268	0.37 48	0.21 105	0.49 96	0.44 117	0.21 36	0.27 77	0.28 127	0.17 33	0.38 123	0.20 51	0.07 21	0.07 41	0.09 85	0.34 492	0.21 291	0.16 259

LoS_RVC	0.29 69	0.33 161	1.19 85	0.25 73	0.34 396	0.43 89	0.22 126	0.42 43	0.32 14	0.22 47	0.33 128	0.23 70	0.24 125	0.31 59	0.21 70	0.07 21	0.07 41	0.07 1	0.05 1	0.10 53	0.31 448

Selective-IGEV	0.29 69	0.23 53	1.28 101	0.27 120	0.30 348	0.35 39	0.20 84	0.56 155	0.38 62	0.21 36	0.30 103	0.22 62	0.18 51	0.37 115	0.18 17	0.07 21	0.06 21	0.08 32	0.15 334	0.16 192	0.29 430

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 190	0.86 423	1.78 222	0.28 145	0.17 112	0.52 176	0.20 84	0.62 190	0.61 285	0.50 251	0.61 346	0.39 185	0.32 226	0.35 94	0.30 200	0.07 21	0.10 232	0.09 85	0.09 111	0.35 445	0.10 81

Monster-pub-mixall	0.21 9	0.31 147	0.69 35	0.21 7	0.13 20	0.27 8	0.12 4	0.37 16	0.26 4	0.21 36	0.19 21	0.15 27	0.12 5	0.47 190	0.29 181	0.08 33	0.07 41	0.07 1	0.05 1	0.08 19	0.12 143

Replicate-Monster	0.23 37	0.40 217	0.94 60	0.21 7	0.14 33	0.37 48	0.13 8	0.40 29	0.36 49	0.22 47	0.15 12	0.15 27	0.15 22	0.40 134	0.15 2	0.08 33	0.07 41	0.07 1	0.06 10	0.08 19	0.15 231

IGEV	0.22 30	0.28 114	0.88 52	0.21 7	0.24 268	0.42 85	0.17 42	0.35 10	0.37 57	0.20 30	0.22 44	0.14 13	0.12 5	0.24 7	0.20 51	0.08 33	0.07 41	0.08 32	0.06 10	0.09 39	0.07 7

xyz-stereo-finetune2	0.35 119	0.45 255	1.04 67	0.21 7	0.12 6	0.58 256	0.23 159	0.50 102	0.45 132	0.31 129	0.46 203	0.30 139	0.41 300	0.81 312	0.51 341	0.08 33	0.07 41	0.11 200	0.09 111	0.12 84	0.09 56

xyz-stereo-finetune	0.31 87	0.46 258	0.79 44	0.21 7	0.12 6	0.53 184	0.25 212	0.52 124	0.54 223	0.28 116	0.32 120	0.29 134	0.23 114	0.59 246	0.55 355	0.08 33	0.07 41	0.10 135	0.08 80	0.13 114	0.08 34

LG-Stereo_L2	0.21 9	0.31 147	0.85 48	0.22 28	0.14 33	0.31 20	0.22 126	0.38 20	0.25 3	0.17 12	0.11 4	0.13 3	0.12 5	0.32 68	0.18 17	0.08 33	0.07 41	0.08 32	0.06 10	0.08 19	0.10 81

LG-Stereo_L1	0.21 9	0.31 147	0.85 48	0.22 28	0.14 33	0.28 10	0.21 105	0.38 20	0.26 4	0.16 9	0.11 4	0.13 3	0.11 2	0.37 115	0.18 17	0.08 33	0.07 41	0.08 32	0.06 10	0.08 19	0.10 81

MLG-Stereo_test3	0.21 9	0.35 181	0.65 28	0.21 7	0.14 33	0.36 45	0.13 8	0.37 16	0.40 84	0.21 36	0.12 8	0.17 37	0.12 5	0.25 11	0.16 5	0.08 33	0.07 41	0.08 32	0.06 10	0.09 39	0.10 81

MLG-Stereo_test1	0.21 9	0.33 161	0.61 16	0.23 39	0.21 208	0.45 100	0.13 8	0.33 7	0.46 141	0.13 1	0.09 1	0.18 43	0.12 5	0.32 68	0.15 2	0.08 33	0.07 41	0.08 32	0.06 10	0.09 39	0.09 56

MLG-Stereo	0.21 9	0.33 161	0.60 15	0.23 39	0.12 6	0.44 95	0.13 8	0.39 27	0.46 141	0.13 1	0.10 2	0.17 37	0.13 10	0.35 94	0.15 2	0.08 33	0.07 41	0.08 32	0.06 10	0.09 39	0.09 56

MM-Stereo_test2	0.38 143	0.28 114	2.46 430	0.43 418	0.15 57	0.50 147	0.25 212	0.47 82	0.38 62	0.33 140	0.26 73	0.23 70	0.22 98	0.34 88	0.29 181	0.08 33	0.09 189	0.09 85	0.10 147	0.36 450	0.22 356

HART	0.38 143	0.53 288	1.66 173	0.26 104	0.15 57	0.30 16	0.19 65	0.67 216	0.46 141	0.29 120	0.52 263	0.38 179	0.16 26	0.41 138	0.20 51	0.08 33	0.68 546	0.09 85	0.07 53	0.34 434	0.21 341

Reg-Stereo(zero)	0.46 234	0.17 1	2.10 357	0.24 55	0.34 396	0.51 157	0.42 404	0.50 102	0.54 223	0.37 153	0.46 203	0.54 290	0.60 420	0.43 149	1.10 461	0.08 33	0.09 189	0.08 32	0.22 430	0.12 84	0.22 356

HI	0.41 171	0.63 333	1.72 189	0.27 120	0.21 208	0.45 100	0.19 65	0.55 148	0.41 94	0.57 336	0.59 324	0.65 351	0.45 339	0.45 170	0.39 275	0.08 33	0.09 189	0.10 135	0.11 210	0.20 277	0.10 81

CoSv	0.41 171	0.63 333	1.72 189	0.27 120	0.21 208	0.45 100	0.19 65	0.55 148	0.41 94	0.57 336	0.59 324	0.65 351	0.45 339	0.45 170	0.39 275	0.08 33	0.09 189	0.10 135	0.11 210	0.20 277	0.10 81

DEFOM-Stereo	0.22 30	0.22 36	0.91 55	0.23 39	0.13 20	0.49 139	0.18 56	0.30 3	0.28 7	0.19 23	0.17 15	0.14 13	0.14 12	0.41 138	0.16 5	0.08 33	0.06 21	0.07 1	0.06 10	0.09 39	0.09 56

tt45	0.29 69	0.24 66	1.06 69	0.25 73	0.17 112	0.55 205	0.22 126	0.41 37	0.35 32	0.24 71	0.25 66	0.25 93	0.18 51	0.64 261	0.34 240	0.08 33	0.07 41	0.10 135	0.08 80	0.21 291	0.11 106

999	0.29 69	0.25 71	1.05 68	0.26 104	0.18 148	0.49 139	0.23 159	0.38 20	0.37 57	0.20 30	0.32 120	0.23 70	0.18 51	0.73 294	0.36 251	0.08 33	0.07 41	0.09 85	0.08 80	0.24 336	0.10 81

mms	0.27 53	0.26 86	0.91 55	0.25 73	0.18 148	0.32 25	0.23 159	0.37 16	0.31 10	0.21 36	0.30 103	0.23 70	0.17 33	0.46 179	0.21 70	0.08 33	0.10 232	0.10 135	0.08 80	0.22 308	0.47 507

ours_stereo	0.27 53	0.25 71	1.21 91	0.25 73	0.17 112	0.35 39	0.23 159	0.38 20	0.35 32	0.20 30	0.31 114	0.23 70	0.17 33	0.41 138	0.20 51	0.08 33	0.07 41	0.10 135	0.08 80	0.22 308	0.18 297

fffy	0.28 60	0.24 66	1.19 85	0.27 120	0.15 57	0.37 48	0.22 126	0.42 43	0.32 14	0.20 30	0.29 90	0.26 107	0.20 78	0.44 158	0.20 51	0.08 33	0.10 232	0.10 135	0.08 80	0.22 308	0.18 297

WCG-NET	0.30 79	0.42 231	1.26 99	0.24 55	0.12 6	0.43 89	0.24 192	0.40 29	0.56 241	0.35 144	0.37 148	0.26 107	0.24 125	0.29 44	0.19 29	0.08 33	0.12 306	0.08 32	0.07 53	0.22 308	0.10 81

IGEV-Stereo++	0.23 37	0.23 53	0.64 23	0.24 55	0.22 235	0.47 124	0.13 8	0.52 124	0.33 21	0.18 19	0.24 59	0.17 37	0.22 98	0.32 68	0.19 29	0.08 33	0.06 21	0.08 32	0.06 10	0.17 214	0.09 56

AIO-Stereo	0.30 79	0.27 92	1.25 97	0.27 120	0.24 268	0.37 48	0.20 84	0.52 124	0.36 49	0.21 36	0.30 103	0.23 70	0.14 12	0.31 59	0.20 51	0.08 33	0.07 41	0.09 85	0.38 506	0.19 262	0.31 448

WCG-NET（raft）	0.32 93	0.53 288	1.21 91	0.23 39	0.12 6	0.44 95	0.24 192	0.40 29	0.50 177	0.35 144	0.35 139	0.47 257	0.25 141	0.35 94	0.20 51	0.08 33	0.29 493	0.08 32	0.07 53	0.22 308	0.11 106

RSM++	0.27 53	0.26 86	0.87 51	0.28 145	0.13 20	0.39 61	0.20 84	0.45 66	0.45 132	0.20 30	0.24 59	0.24 83	0.17 33	0.36 106	0.20 51	0.08 33	0.07 41	0.09 85	0.35 495	0.26 369	0.18 297

MoCha-V2	0.36 128	0.32 154	1.41 125	0.36 337	0.31 367	0.35 39	0.19 65	0.57 160	0.39 74	0.30 124	0.32 120	0.28 127	0.27 173	0.47 190	0.24 124	0.08 33	0.56 535	0.08 32	0.38 506	0.18 241	0.12 143

MIM_Stereo	0.41 171	0.60 312	1.88 281	0.31 220	0.21 208	0.50 147	0.19 65	0.64 199	0.44 117	0.43 188	0.53 274	0.43 216	0.27 173	0.51 215	0.28 166	0.08 33	0.14 348	0.11 200	0.10 147	0.26 369	0.26 411

ProNet	0.30 79	0.54 293	1.29 102	0.25 73	0.15 57	0.47 124	0.25 212	0.48 89	0.39 74	0.21 36	0.23 50	0.22 62	0.20 78	0.44 158	0.19 29	0.08 33	0.08 119	0.10 135	0.08 80	0.23 321	0.12 143

RAFT_CTSACE	0.46 234	0.76 380	2.07 347	0.35 318	0.30 348	0.54 192	0.30 308	0.61 186	0.48 161	0.49 244	0.76 440	0.55 294	0.36 246	0.58 240	0.22 89	0.08 33	0.13 327	0.11 200	0.10 147	0.41 482	0.08 34

test_4	0.40 164	0.37 193	2.01 336	0.29 176	0.21 208	0.50 147	0.28 276	0.47 82	0.39 74	0.42 183	0.76 440	0.38 179	0.22 98	0.52 219	0.33 233	0.08 33	0.07 41	0.11 200	0.15 334	0.28 385	0.07 7

GMOStereo	0.41 171	0.62 322	1.78 222	0.28 145	0.36 417	0.51 157	0.31 321	0.53 133	0.44 117	0.57 336	0.48 221	0.41 199	0.27 173	0.28 32	0.23 101	0.08 33	0.38 513	0.13 315	0.11 210	0.34 434	0.11 106

error version	0.41 171	0.62 322	1.78 222	0.28 145	0.36 417	0.51 157	0.31 321	0.53 133	0.44 117	0.57 336	0.48 221	0.41 199	0.27 173	0.28 32	0.23 101	0.08 33	0.38 513	0.13 315	0.11 210	0.34 434	0.11 106

test-v	0.41 171	0.62 322	1.78 222	0.28 145	0.36 417	0.51 157	0.31 321	0.53 133	0.44 117	0.57 336	0.48 221	0.41 199	0.27 173	0.28 32	0.23 101	0.08 33	0.38 513	0.13 315	0.11 210	0.34 434	0.11 106

test-3	0.43 196	0.20 13	1.70 182	0.34 302	0.32 375	0.45 100	0.23 159	0.71 233	0.46 141	0.51 264	0.29 90	0.45 236	0.21 89	0.59 246	0.98 442	0.08 33	0.07 41	0.10 135	0.35 495	0.29 390	0.28 424

test_1	0.43 196	0.20 13	1.70 182	0.34 302	0.32 375	0.45 100	0.23 159	0.71 233	0.46 141	0.50 251	0.29 90	0.45 236	0.21 89	0.59 246	0.98 442	0.08 33	0.07 41	0.10 135	0.35 495	0.29 390	0.29 430

test_3	0.44 206	0.20 13	1.70 182	0.36 337	0.32 375	0.47 124	0.30 308	0.73 249	0.49 167	0.50 251	0.30 103	0.45 236	0.22 98	0.59 246	0.98 442	0.08 33	0.10 232	0.11 200	0.35 495	0.29 390	0.28 424

test-2	0.41 171	0.62 322	1.78 222	0.28 145	0.36 417	0.51 157	0.31 321	0.53 133	0.44 117	0.57 336	0.48 221	0.41 199	0.27 173	0.28 32	0.23 101	0.08 33	0.38 513	0.13 315	0.11 210	0.34 434	0.11 106

cross-raft	0.40 164	0.27 92	2.22 384	0.30 193	0.17 112	0.49 139	0.35 364	0.71 233	0.39 74	0.43 188	0.45 195	0.64 346	0.25 141	0.32 68	0.25 137	0.08 33	0.08 119	0.09 85	0.23 434	0.11 73	0.14 197

AFF-stereo	0.44 206	0.96 457	1.78 222	0.31 220	0.15 57	0.50 147	0.21 105	0.64 199	0.63 315	0.47 214	0.64 379	0.49 270	0.34 238	0.46 179	0.31 212	0.08 33	0.09 189	0.10 135	0.10 147	0.37 458	0.10 81

GASTEREO	0.35 119	0.72 367	1.15 79	0.56 489	0.20 194	0.52 176	0.22 126	0.56 155	0.40 84	0.30 124	0.31 114	0.16 32	0.31 219	0.35 94	0.26 146	0.09 73	0.14 348	0.08 32	0.28 459	0.14 137	0.20 329

MSCF	0.35 119	0.72 367	1.15 79	0.58 495	0.21 208	0.50 147	0.22 126	0.56 155	0.38 62	0.29 120	0.29 90	0.17 37	0.30 210	0.35 94	0.26 146	0.09 73	0.12 306	0.08 32	0.29 463	0.15 155	0.21 341

water-stereo	0.24 43	0.17 1	0.88 52	0.24 55	0.14 33	0.37 48	0.17 42	0.43 51	0.32 14	0.26 104	0.35 139	0.26 107	0.24 125	0.22 3	0.25 137	0.09 73	0.09 189	0.09 85	0.08 80	0.10 53	0.10 81

depthmonostereo	0.26 50	0.23 53	0.65 28	0.41 403	0.13 20	0.41 73	0.19 65	0.51 110	0.40 84	0.25 90	0.29 90	0.26 107	0.28 188	0.44 158	0.23 101	0.09 73	0.10 232	0.09 85	0.07 53	0.10 53	0.08 34

DilatedVolume-Stereo	0.26 50	0.20 13	0.64 23	0.25 73	0.15 57	0.41 73	0.18 56	0.42 43	0.35 32	0.34 142	0.34 134	0.25 93	0.23 114	0.43 149	0.53 348	0.09 73	0.09 189	0.08 32	0.10 147	0.12 84	0.11 106

xyz-stereo	3.02 563	0.29 124	30.64 595	0.23 39	0.12 6	15.52 581	0.24 192	0.51 110	0.47 158	0.59 368	7.99 573	0.64 346	0.47 361	1.39 373	0.50 336	0.09 73	0.07 41	0.34 506	0.07 53	0.13 114	0.08 34

111111	0.24 43	0.21 21	0.82 47	0.24 55	0.21 208	0.43 89	0.13 8	0.45 66	0.35 32	0.22 47	0.27 77	0.18 43	0.16 26	0.35 94	0.18 17	0.09 73	0.06 21	0.08 32	0.06 10	0.25 349	0.08 34

MLG-Stereo_test2	0.21 9	0.36 190	0.68 34	0.21 7	0.17 112	0.45 100	0.12 4	0.35 10	0.42 103	0.15 4	0.11 4	0.22 62	0.10 1	0.28 32	0.16 5	0.09 73	0.07 41	0.08 32	0.06 10	0.09 39	0.09 56

LG-G_1	0.23 37	0.37 193	0.71 38	0.23 39	0.11 1	0.51 157	0.12 4	0.44 59	0.39 74	0.19 23	0.15 12	0.19 49	0.15 22	0.36 106	0.16 5	0.09 73	0.08 119	0.08 32	0.06 10	0.09 39	0.11 106

LG-G	0.23 37	0.37 193	0.71 38	0.23 39	0.11 1	0.51 157	0.12 4	0.44 59	0.39 74	0.19 23	0.15 12	0.19 49	0.15 22	0.36 106	0.16 5	0.09 73	0.08 119	0.08 32	0.06 10	0.09 39	0.11 106

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 134	0.37 193	1.21 91	0.26 104	0.18 148	0.73 421	0.18 56	0.53 133	0.41 94	0.35 144	0.30 103	0.58 319	0.22 98	0.33 78	0.95 438	0.09 73	0.07 41	0.09 85	0.35 495	0.13 114	0.15 231

MM-Stereo_test1	0.41 171	0.39 212	2.29 398	0.38 376	0.26 301	0.44 95	0.28 276	0.63 196	0.51 185	0.40 169	0.32 120	0.26 107	0.26 155	0.46 179	0.22 89	0.09 73	0.21 452	0.10 135	0.09 111	0.39 474	0.15 231

SCV_C0	0.33 100	0.43 236	1.42 129	0.25 73	0.16 84	0.35 39	0.20 84	0.68 220	0.44 117	0.24 71	0.27 77	0.29 134	0.20 78	0.58 240	0.18 17	0.09 73	0.08 119	0.08 32	0.30 473	0.26 369	0.17 277

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 60	0.28 114	1.09 72	0.33 271	0.15 57	0.30 16	0.16 34	0.58 166	0.42 103	0.19 23	0.19 21	0.17 37	0.26 155	0.38 123	0.37 257	0.09 73	0.08 119	0.08 32	0.25 443	0.10 53	0.06 1

FoundationStereo	0.20 1	0.30 136	0.81 45	0.21 7	0.22 235	0.21 3	0.16 34	0.25 1	0.38 62	0.15 4	0.11 4	0.18 43	0.17 33	0.23 6	0.16 5	0.09 73	0.13 327	0.08 32	0.06 10	0.07 3	0.07 7

AIO-test1	0.45 224	0.87 426	2.27 394	0.33 271	0.33 388	0.50 147	0.22 126	0.74 253	0.66 351	0.29 120	0.41 174	0.29 134	0.22 98	0.73 294	0.29 181	0.09 73	0.08 119	0.12 256	0.14 309	0.30 401	0.22 356

castereo++	0.28 60	0.43 236	0.93 58	0.28 145	0.17 112	0.53 184	0.21 105	0.55 148	0.45 132	0.17 12	0.26 73	0.32 150	0.17 33	0.33 78	0.16 5	0.09 73	0.08 119	0.09 85	0.29 463	0.13 114	0.06 1

castereo	0.30 79	0.44 247	0.81 45	0.24 55	0.29 337	0.41 73	0.27 259	0.72 238	0.45 132	0.22 47	0.30 103	0.24 83	0.31 219	0.25 11	0.21 70	0.09 73	0.07 41	0.08 32	0.31 479	0.12 84	0.09 56

GIP-stereo	0.26 50	0.22 36	0.78 43	0.29 176	0.20 194	0.42 85	0.17 42	0.64 199	0.39 74	0.18 19	0.24 59	0.23 70	0.18 51	0.25 11	0.47 320	0.09 73	0.07 41	0.08 32	0.06 10	0.17 214	0.08 34

tg	0.37 134	0.55 302	1.35 114	0.28 145	0.16 84	0.57 238	0.18 56	0.57 160	0.49 167	0.37 153	0.44 191	0.38 179	0.24 125	0.46 179	0.24 124	0.09 73	0.08 119	0.11 200	0.11 210	0.43 490	0.36 474

dual_stereo	0.23 37	0.25 71	0.66 33	0.21 7	0.15 57	0.27 8	0.15 24	0.62 190	0.40 84	0.15 4	0.13 10	0.18 43	0.14 12	0.37 115	0.19 29	0.09 73	0.31 499	0.07 1	0.10 147	0.07 3	0.07 7

UGAM-zero	0.63 389	0.39 212	2.49 438	0.30 193	0.49 482	0.67 381	0.19 65	0.91 409	0.45 132	0.77 467	0.45 195	1.16 517	0.82 478	2.05 484	0.29 181	0.09 73	0.15 374	0.09 85	0.44 518	0.11 73	0.22 356

GCAP-BAT	0.43 196	0.31 147	1.82 255	0.25 73	0.26 301	0.65 368	0.23 159	0.48 89	0.37 57	0.67 429	0.82 453	0.44 227	0.24 125	0.48 196	0.87 431	0.09 73	0.13 327	0.09 85	0.22 430	0.08 19	0.09 56

RAStereo	0.28 60	0.48 270	1.52 151	0.26 104	0.18 148	0.25 6	0.19 65	0.42 43	0.35 32	0.20 30	0.25 66	0.20 51	0.16 26	0.24 7	0.24 124	0.09 73	0.08 119	0.10 135	0.08 80	0.12 84	0.08 34

Occ-G	0.30 79	0.30 136	1.33 110	0.23 39	0.15 57	0.36 45	0.25 212	0.43 51	0.31 10	0.26 104	0.35 139	0.46 249	0.22 98	0.30 52	0.25 137	0.09 73	0.07 41	0.09 85	0.16 354	0.31 409	0.08 34

U	3.37 567	0.17 1	0.91 55	0.26 104	13.79 582	19.19 586	0.15 24	0.41 37	0.31 10	0.17 12	0.18 18	0.27 118	0.15 22	0.21 2	0.16 5	0.09 73	0.06 21	17.88 588	12.81 584	0.10 53	0.08 34

IGEV-Stereo+	0.29 69	0.29 124	0.86 50	0.25 73	0.34 396	0.30 16	0.14 16	0.32 6	0.53 211	0.18 19	0.12 8	0.18 43	0.19 69	0.49 206	0.17 15	0.09 73	0.08 119	0.08 32	0.20 416	0.46 500	0.59 522

RAFT-Stereo-weight	0.34 108	0.29 124	1.43 130	0.28 145	0.28 329	0.55 205	0.22 126	0.78 303	0.48 161	0.46 212	0.38 157	0.36 170	0.17 33	0.33 78	0.23 101	0.09 73	0.08 119	0.09 85	0.07 53	0.09 39	0.09 56

gcap-zeroshot	0.41 171	0.62 322	1.78 222	0.31 220	0.32 375	0.69 399	0.21 105	0.74 253	0.52 192	0.43 188	0.35 139	0.62 334	0.24 125	0.41 138	0.24 124	0.09 73	0.16 391	0.09 85	0.31 479	0.08 19	0.09 56

testlalala2	0.44 206	0.28 114	2.59 459	0.64 508	0.56 498	0.57 238	0.20 84	0.78 303	0.52 192	0.40 169	0.39 165	0.45 236	0.21 89	0.27 24	0.22 89	0.09 73	0.10 232	0.08 32	0.29 463	0.12 84	0.10 81

MGS-Stereo	0.32 93	0.34 174	1.70 182	0.25 73	0.14 33	0.40 66	0.22 126	0.38 20	0.43 113	0.24 71	0.51 250	0.25 93	0.18 51	0.31 59	0.20 51	0.09 73	0.08 119	0.09 85	0.08 80	0.47 501	0.08 34

IGEV++	0.34 108	0.43 236	1.32 108	0.31 220	0.14 33	0.32 25	0.21 105	0.70 230	0.34 26	0.22 47	0.28 84	0.22 62	0.27 173	0.35 94	0.27 156	0.09 73	0.39 519	0.08 32	0.15 334	0.25 349	0.45 504

MyStereo07	0.34 108	0.40 217	1.46 135	0.29 176	0.23 255	0.60 285	0.31 321	0.53 133	0.42 103	0.25 90	0.25 66	0.20 51	0.26 155	0.57 237	0.19 29	0.09 73	0.18 420	0.12 256	0.11 210	0.16 192	0.19 313

MyStereo06	0.54 325	0.41 224	2.68 471	0.30 193	0.23 255	0.60 285	0.30 308	0.81 327	0.44 117	0.84 485	0.52 263	0.78 425	0.58 413	0.48 196	1.10 461	0.09 73	0.17 409	0.12 256	0.10 147	0.16 192	0.20 329

MyStereo05	0.49 273	0.41 224	2.72 477	0.30 193	0.23 255	0.60 285	0.30 308	0.82 334	0.77 446	0.52 273	0.37 148	0.51 276	0.42 317	0.52 219	0.38 264	0.09 73	0.17 409	0.12 256	0.10 147	0.16 192	0.20 329

MyStereo04	0.48 255	0.40 217	2.65 468	0.29 176	0.23 255	0.60 285	0.31 321	0.83 340	0.75 432	0.47 214	0.36 145	0.53 284	0.42 317	0.53 225	0.39 275	0.09 73	0.18 420	0.12 256	0.11 210	0.16 192	0.19 313

AE-Stereo	0.42 190	0.29 124	1.65 169	0.43 418	0.47 479	0.56 220	0.23 159	0.86 368	0.46 141	0.31 129	0.41 174	0.43 216	0.24 125	0.34 88	0.24 124	0.09 73	0.48 531	0.11 200	0.45 519	0.22 308	0.19 313

ff7	0.32 93	0.52 283	1.38 119	0.25 73	0.16 84	0.56 220	0.23 159	0.46 69	0.41 94	0.24 71	0.23 50	0.20 51	0.23 114	0.48 196	0.19 29	0.09 73	0.08 119	0.10 135	0.18 386	0.23 321	0.22 356

IGEVStereo-DCA	0.33 100	0.34 174	1.38 119	0.27 120	0.16 84	0.45 100	0.23 159	0.46 69	0.41 94	0.24 71	0.21 33	0.26 107	0.25 141	0.64 261	0.52 344	0.09 73	0.07 41	0.10 135	0.18 386	0.16 192	0.22 356

ffff	0.32 93	0.52 283	1.38 119	0.25 73	0.16 84	0.56 220	0.23 159	0.46 69	0.41 94	0.24 71	0.23 50	0.20 51	0.23 114	0.48 196	0.19 29	0.09 73	0.08 119	0.10 135	0.18 386	0.23 321	0.22 356

rrr	0.46 234	0.34 174	3.08 516	0.27 120	0.16 84	0.45 100	0.28 276	1.09 516	0.51 185	0.24 71	0.21 33	0.26 107	0.25 141	0.64 261	0.52 344	0.09 73	0.07 41	0.10 135	0.29 463	0.16 192	0.25 401

11t	0.32 93	0.52 283	1.38 119	0.25 73	0.16 84	0.56 220	0.23 159	0.46 69	0.41 94	0.24 71	0.23 50	0.20 51	0.23 114	0.48 196	0.19 29	0.09 73	0.08 119	0.10 135	0.18 386	0.23 321	0.22 356

IGEV_Zeroshot_test	0.53 320	0.33 161	2.91 503	0.32 249	0.18 148	0.54 192	0.21 105	0.72 238	0.42 103	0.81 478	0.51 250	0.71 395	0.41 300	0.48 196	1.13 465	0.09 73	0.15 374	0.10 135	0.35 495	0.19 262	0.09 56

MSKI-zero shot	0.46 234	0.38 203	2.47 435	0.27 120	0.43 462	0.56 220	0.20 84	0.77 288	0.43 113	0.60 377	0.51 250	0.44 227	0.17 33	0.68 278	0.21 70	0.09 73	0.29 493	0.09 85	0.32 485	0.14 137	0.10 81

AEACV	0.33 100	0.24 66	1.44 132	0.28 145	0.35 409	0.47 124	0.21 105	0.43 51	0.28 7	0.26 104	0.25 66	0.22 62	0.38 267	0.30 52	0.18 17	0.09 73	0.35 507	0.09 85	0.36 503	0.23 321	0.25 401

GCAP-Stereo	0.34 108	0.89 433	1.76 208	0.26 104	0.12 6	0.52 176	0.14 16	0.49 96	0.38 62	0.29 120	0.30 103	0.29 134	0.22 98	0.30 52	0.20 51	0.09 73	0.17 409	0.09 85	0.07 53	0.21 291	0.11 106

RAFT-Test	0.44 206	0.38 203	2.01 336	0.27 120	0.44 463	0.64 354	0.37 379	0.72 238	0.57 245	0.45 204	0.48 221	0.65 351	0.24 125	0.35 94	0.29 181	0.09 73	0.11 280	0.09 85	0.38 506	0.10 53	0.11 106

HH	0.49 273	0.49 273	2.78 489	0.50 462	0.41 453	0.38 59	0.23 159	0.72 238	0.38 62	0.63 406	0.48 221	0.87 460	0.41 300	0.64 261	0.21 70	0.09 73	0.17 409	0.10 135	0.09 111	0.16 192	0.12 143

HanStereo	0.49 273	0.49 273	2.78 489	0.50 462	0.41 453	0.38 59	0.23 159	0.72 238	0.38 62	0.63 406	0.48 221	0.87 460	0.41 300	0.64 261	0.21 70	0.09 73	0.17 409	0.10 135	0.09 111	0.16 192	0.12 143

LL-Strereo2	0.41 171	0.90 437	1.83 261	0.44 425	0.24 268	0.54 192	0.27 259	0.58 166	0.45 132	0.41 178	0.33 128	0.44 227	0.21 89	0.44 158	0.34 240	0.09 73	0.08 119	0.16 400	0.14 309	0.17 214	0.17 277

4D-IteraStereo	0.44 206	0.96 457	2.63 464	0.27 120	0.30 348	0.45 100	0.25 212	0.52 124	0.50 177	0.40 169	0.31 114	0.40 193	0.19 69	0.35 94	0.32 223	0.09 73	0.06 21	0.12 256	0.11 210	0.19 262	0.30 440

anonymousdsp2	0.34 108	0.24 66	1.16 82	0.28 145	0.15 57	0.57 238	0.23 159	0.79 319	0.47 158	0.38 161	0.37 148	0.40 193	0.25 141	0.47 190	0.21 70	0.09 73	0.07 41	0.10 135	0.13 281	0.19 262	0.27 418

anonymousdsp	0.34 108	0.53 288	1.47 139	0.25 73	0.16 84	0.56 220	0.23 159	0.49 96	0.40 84	0.25 90	0.24 59	0.22 62	0.24 125	0.55 233	0.19 29	0.09 73	0.11 280	0.10 135	0.18 386	0.24 336	0.29 430

CES	0.30 79	0.27 92	1.09 72	0.23 39	0.50 483	0.40 66	0.20 84	0.46 69	0.44 117	0.22 47	0.28 84	0.26 107	0.19 69	0.33 78	0.21 70	0.09 73	0.07 41	0.08 32	0.05 1	0.15 155	0.49 511

EGLCR-Stereo	0.29 69	0.27 92	0.97 62	0.30 193	0.19 180	0.56 220	0.17 42	0.68 220	0.36 49	0.30 124	0.18 18	0.27 118	0.17 33	0.38 123	0.19 29	0.09 73	0.07 41	0.10 135	0.08 80	0.10 53	0.35 466

DCRE	0.50 284	0.63 333	2.13 363	0.30 193	0.23 255	0.45 100	0.24 192	0.59 174	0.53 211	0.50 251	2.10 537	0.42 212	0.26 155	0.35 94	0.23 101	0.09 73	0.14 348	0.10 135	0.32 485	0.16 192	0.15 231

MC-Stereo	0.32 93	0.31 147	1.46 135	0.31 220	0.15 57	0.53 184	0.19 65	0.44 59	0.35 32	0.36 149	0.38 157	0.27 118	0.27 173	0.42 146	0.19 29	0.09 73	0.13 327	0.09 85	0.16 354	0.20 277	0.13 179

RCA-Stereo	0.34 108	0.32 154	1.30 105	0.26 104	0.14 33	0.58 256	0.23 159	0.78 303	0.62 303	0.40 169	0.44 191	0.28 127	0.35 240	0.29 44	0.20 51	0.09 73	0.10 232	0.09 85	0.07 53	0.19 262	0.08 34

CroCo-Stereo Lap2	0.33 100	0.61 316	1.47 139	0.32 249	0.38 434	0.23 4	0.22 126	0.58 166	0.46 141	0.22 47	0.27 77	0.29 134	0.23 114	0.32 68	0.26 146	0.09 73	0.09 189	0.10 135	0.08 80	0.21 291	0.14 197

DCANet-4	0.40 164	0.27 92	2.21 380	0.25 73	0.14 33	0.51 157	0.22 126	0.77 288	0.72 400	0.54 296	0.47 209	0.28 127	0.37 260	0.37 115	0.34 240	0.09 73	0.07 41	0.08 32	0.07 53	0.08 19	0.22 356

ccc-4	0.32 93	0.52 283	1.38 119	0.25 73	0.16 84	0.56 220	0.23 159	0.46 69	0.41 94	0.24 71	0.23 50	0.20 51	0.23 114	0.48 196	0.19 29	0.09 73	0.08 119	0.10 135	0.18 386	0.23 321	0.22 356

fff	0.43 196	0.77 389	1.95 318	0.24 55	0.13 20	0.51 157	0.22 126	0.77 288	0.75 432	0.54 296	0.47 209	0.31 142	0.65 441	0.36 106	0.34 240	0.09 73	0.07 41	0.08 32	0.07 53	0.08 19	0.22 356

ADStereo(finetuned)	0.45 224	0.77 389	2.12 361	0.25 73	0.14 33	0.51 157	0.22 126	0.77 288	0.72 400	0.54 296	0.48 221	0.31 142	0.76 470	0.37 115	0.38 264	0.09 73	0.07 41	0.09 85	0.07 53	0.13 114	0.23 380

raft_robust	0.55 337	0.84 416	1.73 192	0.28 145	0.54 493	0.53 184	0.25 212	0.88 386	0.75 432	0.48 232	0.46 203	0.76 419	0.75 469	1.46 384	0.27 156	0.09 73	0.10 232	0.10 135	0.30 473	0.26 369	0.16 259

RAFT+CT+SA	0.50 284	0.86 423	1.82 255	0.37 360	0.75 524	0.54 192	0.34 356	0.77 288	0.63 315	0.38 161	0.55 296	0.34 162	0.29 202	0.68 278	0.27 156	0.09 73	0.07 41	0.11 200	0.51 526	0.29 390	0.41 499

test_5	0.51 301	0.87 426	1.99 333	0.37 360	0.65 516	0.58 256	0.35 364	0.78 303	0.62 303	0.48 232	0.55 296	0.45 236	0.40 289	0.72 293	0.30 200	0.09 73	0.07 41	0.12 256	0.12 248	0.33 426	0.38 484

SA	0.50 284	0.75 379	1.95 318	0.31 220	0.61 512	0.57 238	0.31 321	0.91 409	0.73 415	0.42 183	0.62 351	0.38 179	0.47 361	0.68 278	0.29 181	0.09 73	0.09 189	0.13 315	0.32 485	0.30 401	0.10 81

IGEV-Stereo	0.34 108	0.54 293	1.47 139	0.25 73	0.16 84	0.56 220	0.23 159	0.49 96	0.40 84	0.25 90	0.24 59	0.22 62	0.24 125	0.54 229	0.19 29	0.09 73	0.10 232	0.10 135	0.18 386	0.24 336	0.29 430
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	0.54 325	1.01 479	2.08 352	0.27 120	0.21 208	0.49 139	0.28 276	0.73 249	0.58 256	0.40 169	0.61 346	0.62 334	0.46 353	1.78 437	0.47 320	0.09 73	0.07 41	0.11 200	0.10 147	0.39 474	0.12 143

iRaft-Stereo_20w	0.58 356	0.39 212	1.96 327	0.45 439	0.32 375	0.92 487	0.57 472	1.14 522	0.56 241	0.81 478	0.40 170	0.55 294	0.69 453	0.65 271	1.04 457	0.09 73	0.16 391	0.09 85	0.36 503	0.17 214	0.25 401

GLC_STEREO	0.28 60	0.27 92	1.36 115	0.28 145	0.12 6	0.41 73	0.20 84	0.37 16	0.38 62	0.26 104	0.30 103	0.25 93	0.19 69	0.33 78	0.24 124	0.09 73	0.11 280	0.12 256	0.10 147	0.13 114	0.09 56

IPLG	0.69 423	0.84 416	2.43 425	0.35 318	0.21 208	1.65 536	0.61 482	1.36 536	0.58 256	1.39 537	0.51 250	0.37 172	0.87 487	1.41 377	0.36 251	0.09 73	0.07 41	0.14 351	0.12 248	0.32 417	0.11 106

MIPNet	0.83 479	0.81 406	2.40 418	0.61 505	0.18 148	1.48 526	1.39 552	1.60 546	0.74 419	1.94 547	0.85 461	0.73 402	1.68 542	0.87 321	0.31 212	0.09 73	0.08 119	0.11 200	0.32 485	0.25 349	0.12 143

IPLGR	0.54 325	0.56 304	2.68 471	0.36 337	0.18 148	0.62 326	0.54 460	1.02 498	0.64 323	0.73 455	0.46 203	0.47 257	0.45 339	1.12 347	0.29 181	0.09 73	0.08 119	0.11 200	0.09 111	0.19 262	0.12 143

LCNet	0.54 325	0.37 193	1.78 222	0.92 532	0.22 235	0.96 490	0.30 308	0.59 174	0.58 256	0.51 264	0.55 296	0.41 199	0.76 470	0.84 315	0.26 146	0.09 73	0.06 21	0.12 256	0.18 386	0.98 540	0.39 490

STrans-v2	0.67 411	0.56 304	2.64 466	0.27 120	0.23 255	0.57 238	0.33 352	0.96 453	0.69 371	0.92 496	0.85 461	0.89 466	0.93 495	1.83 450	1.21 476	0.09 73	0.07 41	0.10 135	0.09 111	0.11 73	0.12 143

PSM-AAD	0.63 389	0.22 36	1.77 217	0.37 360	0.23 255	0.86 473	1.17 542	0.59 174	0.60 268	0.64 416	0.71 424	0.68 374	2.93 558	0.65 271	0.31 212	0.09 73	0.07 41	0.17 419	0.15 334	0.13 114	0.33 460

GrayStereo	0.66 406	0.19 8	1.76 208	0.90 530	0.23 255	0.62 326	1.42 556	0.62 190	0.60 268	0.72 451	0.78 444	0.56 306	3.07 561	0.60 252	0.26 146	0.09 73	0.08 119	0.10 135	0.21 422	0.11 73	0.18 297

CroCo-Stereo	0.30 79	0.45 255	1.08 70	0.31 220	0.17 112	0.19 2	0.21 105	0.73 249	0.50 177	0.21 36	0.24 59	0.55 294	0.22 98	0.27 24	0.26 146	0.09 73	0.08 119	0.08 32	0.07 53	0.12 84	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
test-1	0.44 206	0.48 270	1.69 178	0.30 193	0.27 315	0.50 147	0.28 276	0.80 323	0.43 113	0.40 169	0.54 286	0.41 199	0.24 125	0.31 59	1.16 470	0.09 73	0.20 443	0.10 135	0.17 373	0.11 73	0.26 411

Prome-Stereo	0.49 273	0.30 136	1.76 208	0.60 504	0.23 255	0.63 343	0.42 404	0.62 190	0.60 268	0.59 368	1.03 493	0.43 216	0.72 460	0.60 252	0.33 233	0.09 73	0.07 41	0.10 135	0.09 111	0.11 73	0.43 501

iRaftStereo_RVC	0.37 134	0.53 288	1.41 125	0.28 145	0.15 57	0.52 176	0.20 84	0.54 144	0.46 141	0.37 153	0.43 180	0.41 199	0.23 114	0.36 106	0.26 146	0.09 73	0.15 374	0.12 256	0.11 210	0.41 482	0.37 481

CREStereo++_RVC	0.33 100	0.29 124	1.74 196	0.24 55	0.16 84	0.54 192	0.15 24	0.40 29	0.55 230	0.37 153	0.51 250	0.24 83	0.19 69	0.27 24	0.26 146	0.09 73	0.06 21	0.08 32	0.30 473	0.08 19	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
raft+_RVC	0.44 206	0.67 352	1.85 266	0.34 302	0.71 522	0.51 157	0.25 212	0.64 199	0.51 185	0.35 144	0.45 195	0.32 150	0.28 188	0.43 149	0.32 223	0.09 73	0.19 432	0.10 135	0.09 111	0.20 277	0.40 494

DCANet	0.42 190	0.77 389	1.95 318	0.25 73	0.14 33	0.51 157	0.22 126	0.77 288	0.72 400	0.54 296	0.48 221	0.31 142	0.41 300	0.36 106	0.39 275	0.09 73	0.07 41	0.09 85	0.07 53	0.13 114	0.23 380

csc	0.43 196	0.77 389	1.95 318	0.24 55	0.13 20	0.51 157	0.22 126	0.77 288	0.75 432	0.54 296	0.47 209	0.31 142	0.65 441	0.36 106	0.34 240	0.09 73	0.07 41	0.08 32	0.07 53	0.08 19	0.22 356

cscssc	0.43 196	0.77 389	1.95 318	0.24 55	0.13 20	0.51 157	0.22 126	0.77 288	0.75 432	0.54 296	0.47 209	0.31 142	0.65 441	0.36 106	0.34 240	0.09 73	0.07 41	0.08 32	0.07 53	0.08 19	0.22 356

111	0.48 255	1.09 491	1.95 318	0.24 55	0.13 20	0.59 273	0.26 234	0.83 340	0.78 451	0.48 232	0.52 263	0.56 306	0.38 267	0.49 206	0.38 264	0.09 73	0.07 41	0.09 85	0.07 53	0.23 321	0.35 466

test_xeample3	0.46 234	0.34 174	2.99 510	0.37 360	0.16 84	0.49 139	0.33 352	1.06 511	0.44 117	0.25 90	0.23 50	0.24 83	0.25 141	0.49 206	0.56 363	0.09 73	0.07 41	0.10 135	0.40 511	0.17 214	0.26 411

EAI-Stereo	0.78 465	0.25 71	1.67 175	0.54 480	0.59 505	1.95 545	2.05 562	1.11 521	0.64 323	0.95 501	1.49 522	0.50 273	0.67 448	0.59 246	1.44 493	0.09 73	0.19 432	0.09 85	0.49 523	0.13 114	0.22 356

CFNet-RSSM	0.41 171	0.32 154	2.20 379	0.27 120	0.44 463	0.52 176	0.19 65	0.76 277	0.48 161	0.43 188	0.36 145	0.54 290	0.26 155	0.33 78	0.25 137	0.09 73	0.08 119	0.09 85	0.38 506	0.10 53	0.09 56

Gwc-CoAtRS	0.38 143	0.33 161	1.92 302	0.27 120	0.41 453	0.48 132	0.19 65	0.59 174	0.46 141	0.43 188	0.39 165	0.57 312	0.26 155	0.32 68	0.26 146	0.09 73	0.09 189	0.09 85	0.31 479	0.11 73	0.09 56

HITNet	0.46 234	0.92 439	2.09 353	0.33 271	0.14 33	0.55 205	0.22 126	0.83 340	0.56 241	0.51 264	0.49 238	0.48 268	0.37 260	0.48 196	0.54 354	0.09 73	0.06 21	0.10 135	0.08 80	0.23 321	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
MLCV	0.48 255	0.89 433	1.85 266	0.29 176	0.14 33	0.59 273	0.23 159	0.72 238	0.59 263	0.66 425	0.66 390	0.55 294	0.36 246	1.03 335	0.49 331	0.09 73	0.06 21	0.09 85	0.07 53	0.19 262	0.11 106

z-ln-s-r	0.64 393	0.89 433	2.23 388	0.32 249	0.26 301	0.57 238	0.37 379	0.84 351	0.76 441	0.51 264	0.81 448	0.64 346	0.45 339	2.06 485	1.27 481	0.10 167	0.07 41	0.11 200	0.09 111	0.24 336	0.13 179

DFGA-Net	0.51 301	1.06 487	1.75 202	0.30 193	0.24 268	0.54 192	0.22 126	0.63 196	0.60 268	0.48 232	0.51 250	0.35 166	0.27 173	1.82 449	0.53 348	0.10 167	0.08 119	0.12 256	0.12 248	0.37 458	0.15 231

G2L-Stereo_test	0.55 337	0.97 465	1.89 288	0.33 271	0.24 268	0.75 431	0.38 386	0.79 319	0.60 268	0.60 377	0.54 286	0.74 408	0.39 281	1.56 400	0.43 300	0.10 167	0.08 119	0.08 32	0.08 80	0.28 385	0.13 179

LGtest1	0.21 9	0.37 193	0.70 36	0.22 28	0.12 6	0.31 20	0.11 2	0.36 13	0.39 74	0.17 12	0.13 10	0.16 32	0.14 12	0.25 11	0.27 156	0.10 167	0.09 189	0.08 32	0.06 10	0.10 53	0.10 81

SGD-Stereo	0.22 30	0.28 114	0.77 42	0.22 28	0.11 1	0.40 66	0.16 34	0.31 5	0.36 49	0.19 23	0.19 21	0.17 37	0.17 33	0.37 115	0.16 5	0.10 167	0.06 21	0.08 32	0.07 53	0.10 53	0.07 7

MM-Stereo_test3	0.40 164	0.58 308	1.75 202	0.36 337	0.30 348	0.45 100	0.30 308	0.72 238	0.59 263	0.31 129	0.43 180	0.32 150	0.23 114	0.35 94	0.29 181	0.10 167	0.20 443	0.10 135	0.08 80	0.40 479	0.11 106

AIO_rvc	0.41 171	0.64 337	1.29 102	0.58 495	0.39 437	0.37 48	0.24 192	0.50 102	0.43 113	0.28 116	0.23 50	0.25 93	0.16 26	0.99 329	0.19 29	0.10 167	0.16 391	0.08 32	0.11 210	0.25 349	0.85 538

PAM_32	0.70 427	0.35 181	2.73 482	0.54 480	0.61 512	1.07 508	0.43 411	0.84 351	0.49 167	0.90 493	0.91 471	1.23 519	0.77 473	0.65 271	1.10 461	0.10 167	0.19 432	0.10 135	0.49 523	0.15 155	0.38 484

PAM	0.70 427	0.35 181	2.72 477	0.56 489	0.62 514	1.08 510	0.53 456	0.85 358	0.44 117	0.93 498	0.92 473	1.24 520	0.68 451	0.64 261	1.01 452	0.10 167	0.19 432	0.10 135	0.48 521	0.14 137	0.38 484

UGAM	0.58 356	0.47 267	2.21 380	0.30 193	0.19 180	0.53 184	0.34 356	0.59 174	0.63 315	0.44 194	0.73 431	0.78 425	0.37 260	2.58 529	0.39 275	0.10 167	0.08 119	0.17 419	0.14 309	0.42 488	0.17 277

model_zeroshot	0.44 206	0.68 354	1.97 332	0.28 145	0.18 148	0.69 399	0.21 105	0.63 196	0.40 84	1.00 504	0.34 134	0.42 212	0.20 78	0.69 284	0.24 124	0.10 167	0.22 458	0.10 135	0.22 430	0.12 84	0.10 81

Pointernet	0.29 69	0.25 71	1.49 145	0.24 55	0.20 194	0.47 124	0.15 24	0.62 190	0.47 158	0.22 47	0.29 90	0.26 107	0.20 78	0.28 32	0.20 51	0.10 167	0.07 41	0.07 1	0.12 248	0.10 53	0.07 7

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 427	0.65 344	3.45 540	0.50 462	0.60 510	0.75 431	0.23 159	0.96 453	0.60 268	0.76 463	1.30 513	0.81 436	0.60 420	0.57 237	0.82 426	0.10 167	0.16 391	0.11 200	0.43 517	0.31 409	0.22 356

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 378	0.61 316	3.35 539	0.33 271	0.58 503	0.66 375	0.20 84	0.98 466	0.55 230	0.73 455	0.52 263	0.99 489	0.65 441	0.58 240	0.29 181	0.10 167	0.16 391	0.10 135	0.41 514	0.29 390	0.20 329

trnet	0.28 60	0.26 86	1.32 108	0.19 1	0.12 6	0.54 192	0.15 24	0.48 89	0.46 141	0.27 111	0.33 128	0.24 83	0.21 89	0.30 52	0.21 70	0.10 167	0.07 41	0.08 32	0.05 1	0.09 39	0.07 7

H2IRNET	0.40 164	0.61 316	1.90 293	0.29 176	0.17 112	0.54 192	0.18 56	0.52 124	0.50 177	0.27 111	0.56 307	0.47 257	0.35 240	0.46 179	0.33 233	0.10 167	0.07 41	0.12 256	0.14 309	0.32 417	0.12 143

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 284	0.33 161	0.93 58	0.26 104	0.22 235	0.46 118	0.20 84	1.10 517	1.34 532	3.16 569	0.32 120	0.22 62	0.20 78	0.30 52	0.22 89	0.10 167	0.09 189	0.11 200	0.09 111	0.15 155	0.19 313

MyStereo8	0.54 325	0.80 401	2.76 485	0.32 249	0.33 388	0.71 408	0.20 84	0.87 377	0.57 245	0.51 264	0.59 324	0.50 273	0.33 230	0.68 278	0.55 355	0.10 167	0.29 493	0.10 135	0.13 281	0.21 291	0.34 464

ACVNet-DCA	0.42 190	0.64 337	2.07 347	0.35 318	0.14 33	0.76 435	0.25 212	0.76 277	0.52 192	0.31 129	0.38 157	0.24 83	0.38 267	0.69 284	0.19 29	0.10 167	0.24 469	0.11 200	0.09 111	0.12 84	0.14 197

xx1	0.46 234	0.64 337	2.07 347	0.35 318	0.14 33	0.76 435	0.25 212	0.74 253	1.01 503	0.31 129	0.38 157	0.46 249	0.36 246	0.69 284	0.19 29	0.10 167	0.24 469	0.12 256	0.12 248	0.12 84	0.14 197

1test111	0.44 206	0.64 337	2.07 347	0.35 318	0.14 33	0.76 435	0.25 212	0.76 277	0.52 192	0.31 129	0.38 157	0.24 83	0.38 267	0.96 326	0.30 200	0.10 167	0.24 469	0.11 200	0.09 111	0.12 84	0.14 197

cc1	0.47 249	0.64 337	2.07 347	0.35 318	0.14 33	0.76 435	0.25 212	0.74 253	1.01 503	0.31 129	0.38 157	0.24 83	0.38 267	0.69 284	0.19 29	0.10 167	0.24 469	0.11 200	0.09 111	0.25 349	0.40 494

ffm	0.47 249	0.23 53	2.01 336	0.30 193	0.21 208	0.57 238	0.26 234	0.74 253	0.88 482	0.53 283	0.63 363	0.66 358	0.39 281	0.63 259	0.19 29	0.10 167	0.24 469	0.15 381	0.13 281	0.25 349	0.36 474

ff1	0.73 448	0.23 53	2.01 336	0.30 193	0.21 208	0.57 238	0.26 234	0.74 253	0.88 482	0.53 283	0.63 363	0.66 358	0.39 281	2.52 525	3.43 553	0.10 167	0.24 469	0.15 381	0.13 281	0.25 349	0.36 474

tt1	0.44 206	0.64 337	1.83 261	0.35 318	0.14 33	0.76 435	0.25 212	0.74 253	0.88 482	0.31 129	0.37 148	0.25 93	0.35 240	0.63 259	0.19 29	0.10 167	0.24 469	0.11 200	0.09 111	0.25 349	0.36 474

MaDis-Stereo	0.29 69	0.54 293	1.44 132	0.24 55	0.29 337	0.29 14	0.16 34	0.45 66	0.37 57	0.19 23	0.21 33	0.28 127	0.22 98	0.30 52	0.29 181	0.10 167	0.09 189	0.10 135	0.08 80	0.11 73	0.11 106

UniTT-Stereo	0.30 79	0.36 190	1.68 176	0.27 120	0.24 268	0.29 14	0.18 56	0.33 7	0.34 26	0.26 104	0.37 148	0.18 43	0.18 51	0.31 59	0.27 156	0.10 167	0.08 119	0.08 32	0.07 53	0.25 349	0.08 34

CASnet	0.28 60	0.31 147	1.20 89	0.28 145	0.11 1	0.47 124	0.19 65	0.44 59	0.44 117	0.38 161	0.31 114	0.23 70	0.17 33	0.29 44	0.19 29	0.10 167	0.06 21	0.15 381	0.12 248	0.16 192	0.07 7
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
testlalala	0.36 128	0.30 136	1.77 217	0.28 145	0.33 388	0.60 285	0.22 126	0.55 148	0.51 185	0.55 314	0.35 139	0.31 142	0.20 78	0.26 19	0.22 89	0.10 167	0.13 327	0.09 85	0.24 436	0.08 19	0.07 7

Any-RAFT	0.38 143	0.25 71	1.89 288	0.27 120	0.17 112	0.68 393	0.21 105	0.78 303	0.53 211	0.43 188	0.43 180	0.54 290	0.30 210	0.41 138	0.20 51	0.10 167	0.12 306	0.08 32	0.06 10	0.10 53	0.09 56

LL-Strereo	0.72 439	1.29 520	2.49 438	0.36 337	0.45 471	0.55 205	0.32 344	0.93 426	0.71 390	0.67 429	0.58 321	0.85 452	0.79 474	2.67 536	0.46 311	0.10 167	0.18 420	0.14 351	0.12 248	0.40 479	0.42 500

CBFPSM	0.56 345	0.91 438	1.82 255	0.28 145	0.23 255	0.71 408	0.37 379	0.72 238	0.64 323	0.50 251	0.49 238	1.03 496	0.83 479	0.62 256	1.35 486	0.10 167	0.12 306	0.10 135	0.10 147	0.18 241	0.19 313

LoS	0.31 87	0.30 136	1.52 151	0.23 39	0.13 20	0.54 192	0.20 84	0.48 89	0.49 167	0.25 90	0.28 84	0.37 172	0.24 125	0.38 123	0.23 101	0.10 167	0.08 119	0.08 32	0.05 1	0.15 155	0.07 7
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ToySt	0.44 206	0.61 316	1.89 288	0.29 176	0.18 148	0.55 205	0.35 364	0.67 216	0.53 211	0.39 167	0.50 246	0.59 322	0.43 327	0.51 215	0.49 331	0.10 167	0.12 306	0.13 315	0.16 354	0.24 336	0.19 313

anonymousa	0.48 255	0.46 258	2.44 427	0.29 176	0.34 396	0.61 306	0.25 212	0.66 207	0.54 223	0.53 283	0.77 443	0.73 402	0.46 353	0.33 78	0.31 212	0.10 167	0.09 189	0.12 256	0.29 463	0.10 53	0.19 313

Selective-RAFT	0.35 119	0.26 86	1.48 142	0.31 220	0.15 57	0.61 306	0.19 65	0.60 184	0.54 223	0.28 116	0.29 90	0.40 193	0.33 230	0.50 212	0.27 156	0.10 167	0.07 41	0.09 85	0.35 495	0.19 262	0.08 34

TestStereo1	0.49 273	0.81 406	1.85 266	0.39 386	0.57 501	0.56 220	0.34 356	0.75 264	0.69 371	0.44 194	0.63 363	0.35 166	0.42 317	0.64 261	0.29 181	0.10 167	0.08 119	0.12 256	0.10 147	0.33 426	0.26 411

SA-5K	0.49 273	0.81 406	1.85 266	0.39 386	0.57 501	0.56 220	0.34 356	0.75 264	0.69 371	0.44 194	0.63 363	0.35 166	0.42 317	0.64 261	0.29 181	0.10 167	0.08 119	0.12 256	0.10 147	0.33 426	0.26 411

Sa-1000	0.51 301	0.72 367	1.90 293	0.31 220	0.60 510	0.60 285	0.31 321	0.94 435	0.71 390	0.52 273	0.83 454	0.42 212	0.33 230	0.68 278	0.28 166	0.10 167	0.09 189	0.13 315	0.29 463	0.29 390	0.10 81

CrosDoStereo	0.94 494	0.37 193	2.53 445	0.25 73	0.32 375	0.54 192	3.76 573	0.72 238	0.60 268	0.70 444	1.40 519	0.53 284	1.49 535	1.78 437	3.09 543	0.10 167	0.08 119	0.11 200	0.11 210	0.21 291	0.11 106

TransformOpticalFlow	0.64 393	0.56 304	2.66 469	0.44 425	0.26 301	0.62 326	0.28 276	0.83 340	0.71 390	0.76 463	0.74 434	0.91 470	0.85 483	1.83 450	0.81 425	0.10 167	0.07 41	0.11 200	0.09 111	0.11 73	0.12 143

OMP-Stereo	0.59 364	0.65 344	1.74 196	0.56 489	0.37 428	0.60 285	0.26 234	0.70 230	0.65 336	0.66 425	0.60 339	0.69 381	0.32 226	2.09 490	1.20 474	0.10 167	0.07 41	0.12 256	0.09 111	0.17 214	0.10 81

KYRaft	0.48 255	0.29 124	1.75 202	0.33 271	0.21 208	0.75 431	0.44 422	0.58 166	0.57 245	0.64 416	0.93 477	0.53 284	0.72 460	0.60 252	0.24 124	0.10 167	0.07 41	0.12 256	0.14 309	0.12 84	0.54 515

ASMatch	0.60 370	0.43 236	2.58 457	0.91 531	0.36 417	0.56 220	0.25 212	0.52 124	0.61 285	0.47 214	1.21 506	0.47 257	0.66 446	1.34 368	0.94 436	0.10 167	0.08 119	0.11 200	0.11 210	0.10 53	0.16 259

DeepStereo_LL	0.94 494	0.37 193	2.53 445	0.25 73	0.32 375	0.54 192	3.76 573	0.72 238	0.60 268	0.70 444	1.40 519	0.53 284	1.49 535	1.78 437	3.09 543	0.10 167	0.08 119	0.11 200	0.11 210	0.21 291	0.11 106

DEmStereo	0.68 418	0.31 147	2.25 391	0.42 414	0.17 112	0.66 375	0.89 521	0.51 110	0.59 263	0.60 377	1.01 489	0.45 236	1.26 519	1.54 398	2.26 529	0.10 167	0.08 119	0.10 135	0.10 147	0.10 53	0.11 106

THIR-Stereo	0.86 483	0.62 322	2.13 363	0.25 73	0.16 84	0.58 256	2.74 569	0.59 174	0.51 185	0.62 397	1.62 526	0.97 485	1.80 546	1.69 423	2.25 528	0.10 167	0.08 119	0.14 351	0.11 210	0.15 155	0.11 106

DRaft	0.62 383	0.38 203	1.76 208	0.24 55	0.16 84	0.64 354	0.66 491	0.53 133	0.53 211	0.67 429	0.99 486	0.38 179	1.00 503	1.44 379	2.10 523	0.10 167	0.14 348	0.10 135	0.14 309	0.18 241	0.21 341

RAFT-345	0.53 320	0.30 136	2.34 406	0.38 376	0.34 396	0.58 256	0.42 404	0.47 82	0.61 285	0.51 264	1.00 488	0.43 216	0.28 188	1.57 404	0.82 426	0.10 167	0.07 41	0.11 200	0.09 111	0.10 53	0.08 34

GMM-Stereo	0.50 284	0.23 53	2.41 419	0.54 480	0.24 268	0.77 443	0.46 432	0.59 174	0.57 245	0.58 354	0.73 431	0.47 257	0.43 327	0.68 278	0.27 156	0.10 167	0.06 21	0.13 315	0.13 281	0.14 137	0.44 503

rafts_anoy	0.43 196	0.89 433	1.96 327	0.32 249	0.30 348	0.48 132	0.24 192	0.62 190	0.49 167	0.37 153	0.38 157	0.33 156	0.30 210	0.51 215	0.34 240	0.10 167	0.39 519	0.13 315	0.15 334	0.17 214	0.15 231

TANstereo	0.33 100	0.49 273	1.75 202	0.23 39	0.12 6	0.54 192	0.16 34	0.40 29	0.45 132	0.45 204	0.51 250	0.26 107	0.22 98	0.29 44	0.20 51	0.10 167	0.10 232	0.08 32	0.06 10	0.08 19	0.11 106

XX-TBD	0.34 108	0.77 389	1.75 202	0.34 302	0.13 20	0.51 157	0.17 42	0.43 51	0.50 177	0.37 153	0.49 238	0.23 70	0.18 51	0.28 32	0.24 124	0.10 167	0.07 41	0.08 32	0.06 10	0.09 39	0.07 7

raftrobust	0.38 143	0.68 354	1.54 153	0.32 249	0.46 477	0.52 176	0.21 105	0.56 155	0.42 103	0.52 273	0.35 139	0.31 142	0.33 230	0.37 115	0.30 200	0.10 167	0.11 280	0.08 32	0.07 53	0.21 291	0.19 313

RALCasStereoNet	0.45 224	0.88 430	1.85 266	0.30 193	0.26 301	0.49 139	0.26 234	0.58 166	0.51 185	0.36 149	0.48 221	0.36 170	0.28 188	0.55 233	0.34 240	0.10 167	0.53 533	0.09 85	0.08 80	0.25 349	0.34 464

RALAANet	0.43 196	0.98 469	1.90 293	0.32 249	0.23 255	0.48 132	0.19 65	0.67 216	0.53 211	0.48 232	0.45 195	0.39 185	0.30 210	0.48 196	0.37 257	0.10 167	0.08 119	0.11 200	0.14 309	0.27 379	0.10 81

XX-Stereo	0.55 337	0.54 293	3.50 542	0.48 457	0.39 437	0.54 192	0.17 42	0.89 392	0.40 84	0.44 194	0.65 388	0.85 452	0.19 69	0.77 305	0.21 70	0.10 167	0.14 348	0.10 135	0.32 485	0.17 214	0.14 197

ARAFT	0.60 370	1.23 513	3.10 519	0.28 145	0.16 84	0.64 354	0.36 371	0.90 398	0.67 360	0.61 386	0.49 238	0.55 294	0.31 219	1.24 362	0.32 223	0.10 167	0.08 119	0.14 351	0.13 281	0.37 458	0.21 341

MMNet	0.50 284	0.48 270	1.93 305	0.33 271	0.27 315	0.79 452	0.28 276	0.81 327	0.74 419	0.60 377	0.56 307	0.59 322	0.55 397	0.79 310	0.59 374	0.10 167	0.09 189	0.12 256	0.11 210	0.13 114	0.14 197

DIP-Stereo	0.37 134	0.34 174	1.50 148	0.27 120	0.18 148	0.63 343	0.17 42	0.92 418	0.53 211	0.49 244	0.48 221	0.30 139	0.30 210	0.39 129	0.30 200	0.10 167	0.08 119	0.10 135	0.08 80	0.15 155	0.12 143
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.36 128	0.21 21	1.70 182	0.29 176	0.18 148	0.55 205	0.26 234	0.78 303	0.36 49	0.57 336	0.67 393	0.33 156	0.24 125	0.32 68	0.23 101	0.10 167	0.08 119	0.09 85	0.07 53	0.09 39	0.12 143

RAFT-Stereo	0.36 128	0.21 21	1.70 182	0.29 176	0.18 148	0.55 205	0.26 234	0.78 303	0.36 49	0.57 336	0.67 393	0.33 156	0.24 125	0.32 68	0.23 101	0.10 167	0.08 119	0.09 85	0.07 53	0.09 39	0.12 143
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
iResNet	0.51 301	0.76 380	2.59 459	0.41 403	0.17 112	0.64 354	0.27 259	0.82 334	0.70 380	0.57 336	0.64 379	0.43 216	0.36 246	0.70 289	0.52 344	0.10 167	0.07 41	0.09 85	0.08 80	0.21 291	0.13 179

zero-FE	0.80 469	0.27 92	8.23 570	0.49 459	0.98 538	0.33 28	0.20 84	0.48 89	1.28 529	0.17 12	0.20 26	0.77 421	0.22 98	0.60 252	0.97 440	0.11 230	0.07 41	0.09 85	0.10 147	0.33 426	0.14 197

S2M2_XL	0.20 1	0.32 154	1.10 74	0.19 1	0.13 20	0.16 1	0.11 2	0.27 2	0.17 1	0.15 4	0.19 21	0.15 27	0.14 12	0.19 1	0.21 70	0.11 230	0.09 189	0.10 135	0.08 80	0.10 53	0.08 34

G2L-ROB	0.51 301	0.95 454	1.96 327	0.29 176	0.22 235	0.59 273	0.28 276	0.76 277	0.57 245	0.55 314	0.45 195	0.70 391	0.32 226	1.38 372	0.47 320	0.11 230	0.07 41	0.09 85	0.08 80	0.20 277	0.13 179

SCV	0.35 119	0.59 310	1.37 118	0.34 302	0.22 235	0.28 10	0.23 159	0.72 238	0.35 32	0.19 23	0.30 103	0.24 83	0.20 78	0.64 261	0.19 29	0.11 230	0.08 119	0.09 85	0.29 463	0.34 434	0.29 430

StereoAnything_RVC	0.35 119	1.25 516	1.82 255	0.20 4	0.12 6	0.26 7	0.15 24	0.43 51	0.37 57	0.14 3	0.10 2	0.11 1	0.19 69	0.46 179	0.14 1	0.11 230	0.09 189	0.08 32	0.05 1	0.76 531	0.18 297

AIO_test	0.39 158	0.37 193	1.19 85	0.73 516	0.67 517	0.35 39	0.25 212	0.47 82	0.34 26	0.34 142	0.22 44	0.33 156	0.17 33	1.31 365	0.19 29	0.11 230	0.15 374	0.08 32	0.21 422	0.15 155	0.23 380

test_sample1	0.40 164	0.18 5	1.19 85	0.31 220	0.18 148	0.48 132	0.23 159	0.78 303	0.49 167	0.44 194	0.44 191	0.45 236	0.41 300	1.39 373	0.33 233	0.11 230	0.09 189	0.10 135	0.09 111	0.12 84	0.13 179

mmm	0.38 143	0.21 21	1.18 83	0.35 318	0.17 112	0.49 139	0.26 234	0.78 303	0.52 192	0.50 251	0.57 315	0.41 199	0.37 260	0.71 291	0.31 212	0.11 230	0.13 327	0.14 351	0.13 281	0.15 155	0.14 197

11t1	0.33 100	0.19 8	1.41 125	0.33 271	0.16 84	0.48 132	0.21 105	0.67 216	0.48 161	0.40 169	0.34 134	0.32 150	0.33 230	0.42 146	0.27 156	0.11 230	0.12 306	0.10 135	0.08 80	0.13 114	0.14 197

plain	0.37 134	0.47 267	2.15 369	0.27 120	0.19 180	0.33 28	0.20 84	0.58 166	0.46 141	0.23 64	0.37 148	0.23 70	0.25 141	0.45 170	0.28 166	0.11 230	0.08 119	0.13 315	0.09 111	0.42 488	0.12 143

MIF-Stereo (partial)	0.34 108	0.41 224	1.93 305	0.26 104	0.24 268	0.32 25	0.17 42	0.53 133	0.42 103	0.25 90	0.37 148	0.25 93	0.26 155	0.44 158	0.31 212	0.11 230	0.08 119	0.12 256	0.10 147	0.19 262	0.14 197

PCWNet_CMD	0.46 234	0.45 255	2.28 396	0.26 104	0.20 194	0.55 205	0.21 105	0.75 264	0.64 323	0.48 232	0.55 296	0.68 374	0.57 407	0.46 179	0.30 200	0.11 230	0.10 232	0.14 351	0.10 147	0.18 241	0.14 197

gwcnet-sp	0.49 273	0.43 236	2.54 451	0.31 220	0.22 235	0.67 381	0.31 321	0.78 303	0.65 336	0.58 354	0.47 209	0.46 249	0.43 327	0.76 301	0.46 311	0.11 230	0.11 280	0.11 200	0.11 210	0.15 155	0.14 197

scenet	0.49 273	0.43 236	2.54 451	0.31 220	0.22 235	0.67 381	0.31 321	0.78 303	0.65 336	0.58 354	0.47 209	0.46 249	0.43 327	0.76 301	0.46 311	0.11 230	0.11 280	0.11 200	0.11 210	0.15 155	0.14 197

knoymous	0.34 108	0.25 71	1.75 202	0.24 55	0.18 148	0.45 100	0.24 192	0.57 160	0.38 62	0.41 178	0.39 165	0.55 294	0.25 141	0.38 123	0.23 101	0.11 230	0.08 119	0.12 256	0.07 53	0.13 114	0.12 143

riskmin	0.37 134	0.22 36	1.74 196	0.32 249	0.20 194	0.48 132	0.20 84	0.66 207	0.46 141	0.36 149	0.34 134	0.69 381	0.45 339	0.39 129	0.27 156	0.11 230	0.08 119	0.12 256	0.08 80	0.13 114	0.16 259

ssnet	0.49 273	0.43 236	2.54 451	0.31 220	0.22 235	0.67 381	0.31 321	0.78 303	0.65 336	0.58 354	0.47 209	0.46 249	0.43 327	0.76 301	0.46 311	0.11 230	0.11 280	0.11 200	0.11 210	0.15 155	0.14 197

qqq	0.38 143	0.21 21	1.34 113	0.28 145	0.15 57	0.45 100	0.26 234	0.76 277	0.52 192	0.39 167	0.41 174	0.46 249	0.36 246	0.96 326	0.30 200	0.11 230	0.14 348	0.12 256	0.12 248	0.12 84	0.14 197

x	0.35 119	0.20 13	1.36 115	0.33 271	0.17 112	0.47 124	0.24 192	0.75 264	0.54 223	0.40 169	0.40 170	0.42 212	0.34 238	0.45 170	0.32 223	0.11 230	0.14 348	0.11 200	0.09 111	0.12 84	0.14 197

IER	0.43 196	0.38 203	1.69 178	0.26 104	0.25 286	0.66 375	0.26 234	0.71 233	0.55 230	0.54 296	0.59 324	0.60 328	0.53 389	0.52 219	0.39 275	0.11 230	0.08 119	0.11 200	0.11 210	0.14 137	0.11 106

hknet	0.47 249	0.29 124	1.70 182	0.30 193	0.24 268	0.76 435	0.31 321	1.00 486	0.64 323	0.63 406	0.53 274	0.80 433	0.38 267	0.77 305	0.37 257	0.11 230	0.10 232	0.14 351	0.12 248	0.12 84	0.11 106

CIPLG	0.56 345	1.19 509	2.46 430	0.80 523	0.31 367	0.61 306	0.57 472	0.76 277	0.57 245	0.56 325	0.63 363	0.41 199	0.30 210	0.45 170	0.40 283	0.11 230	0.20 443	0.13 315	0.13 281	0.35 445	0.19 313

IPLGR_C	0.58 356	1.25 516	2.72 477	0.80 523	0.31 367	0.60 285	0.61 482	0.76 277	0.58 256	0.56 325	0.62 351	0.41 199	0.31 219	0.43 149	0.40 283	0.11 230	0.22 458	0.13 315	0.15 334	0.35 445	0.19 313

ACRE	0.56 345	1.14 499	2.77 487	0.76 519	0.28 329	0.60 285	0.56 468	0.76 277	0.58 256	0.55 314	0.62 351	0.41 199	0.29 202	0.44 158	0.39 275	0.11 230	0.19 432	0.13 315	0.14 309	0.36 450	0.18 297

AAGNet	0.88 486	0.33 161	1.79 242	0.54 480	0.98 538	0.62 326	0.46 432	0.50 102	0.60 268	0.58 354	0.53 274	0.50 273	0.73 463	1.23 359	7.48 573	0.11 230	0.07 41	0.12 256	0.10 147	0.14 137	0.09 56

IIG-Stereo	0.59 364	0.65 344	1.74 196	0.54 480	0.23 255	0.61 306	0.21 105	0.73 249	0.65 336	0.64 416	0.69 410	0.69 381	0.38 267	2.09 490	1.39 489	0.11 230	0.07 41	0.11 200	0.09 111	0.15 155	0.09 56

NF-Stereo	0.48 255	0.25 71	1.81 249	0.52 471	0.16 84	0.61 306	0.44 422	0.66 207	0.61 285	0.50 251	0.47 209	0.37 172	0.26 155	1.45 383	0.79 423	0.11 230	0.07 41	0.12 256	0.10 147	0.13 114	0.16 259

OCTAStereo	0.48 255	0.25 71	1.81 249	0.52 471	0.16 84	0.61 306	0.43 411	0.66 207	0.61 285	0.50 251	0.47 209	0.37 172	0.26 155	1.44 379	0.80 424	0.11 230	0.07 41	0.12 256	0.10 147	0.13 114	0.17 277

NRIStereo	0.46 234	0.25 71	1.77 217	0.47 449	0.16 84	0.95 489	0.74 507	0.51 110	0.56 241	0.48 232	0.39 165	0.59 322	0.29 202	0.77 305	0.32 223	0.11 230	0.13 327	0.11 200	0.09 111	0.21 291	0.24 392

SST-Stereo	0.52 314	0.20 13	1.76 208	0.62 506	0.53 491	0.62 326	0.66 491	0.55 148	0.61 285	0.58 354	0.53 274	0.52 282	0.60 420	1.59 410	0.29 181	0.11 230	0.07 41	0.12 256	0.10 147	0.16 192	0.10 81

RAFT_R40	0.50 284	0.21 21	1.76 208	0.50 462	0.40 446	0.61 306	0.53 456	0.56 155	0.60 268	0.56 325	0.54 286	0.55 294	0.51 382	1.57 404	0.53 348	0.11 230	0.07 41	0.12 256	0.10 147	0.16 192	0.09 56

RE-Stereo	0.48 255	0.25 71	1.81 249	0.52 471	0.16 84	0.61 306	0.43 411	0.66 207	0.60 268	0.50 251	0.47 209	0.37 172	0.26 155	1.44 379	0.78 419	0.11 230	0.07 41	0.12 256	0.10 147	0.13 114	0.17 277

TVStereo	0.48 255	0.25 71	1.81 249	0.52 471	0.16 84	0.61 306	0.43 411	0.66 207	0.60 268	0.50 251	0.47 209	0.37 172	0.26 155	1.44 379	0.78 419	0.11 230	0.07 41	0.12 256	0.10 147	0.13 114	0.17 277

DeepStereo_RVC	0.44 206	0.28 114	1.92 302	0.49 459	0.17 112	0.60 285	0.59 476	0.50 102	0.52 192	0.49 244	0.45 195	0.39 185	0.86 486	0.45 170	0.33 233	0.11 230	0.08 119	0.11 200	0.09 111	0.15 155	0.19 313

IRAFT_RVC	0.54 325	0.53 288	1.78 222	0.46 444	0.21 208	0.58 256	0.43 411	0.65 205	0.66 351	0.54 296	0.50 246	0.49 270	0.51 382	1.58 408	1.01 452	0.11 230	0.25 482	0.13 315	0.10 147	0.15 155	0.13 179

AnonymousM	0.37 134	0.44 247	1.50 148	0.25 73	0.15 57	0.52 176	0.23 159	0.60 184	0.42 103	0.42 183	0.32 120	0.30 139	0.25 141	0.34 88	0.23 101	0.11 230	0.09 189	0.71 535	0.36 503	0.12 84	0.07 7

CRE-IMP	0.41 171	0.22 36	1.76 208	0.48 457	0.17 112	0.79 452	0.69 499	0.52 124	0.52 192	0.47 214	0.42 178	0.45 236	0.26 155	0.41 138	0.31 212	0.11 230	0.07 41	0.12 256	0.09 111	0.17 214	0.23 380

RAFT	0.45 224	0.92 439	1.59 160	0.34 302	0.19 180	0.46 118	0.35 364	0.65 205	0.49 167	0.49 244	0.49 238	0.70 391	0.40 289	0.47 190	0.32 223	0.11 230	0.16 391	0.14 351	0.13 281	0.51 509	0.13 179

s12784h	0.36 128	0.28 114	1.58 159	0.23 39	0.11 1	0.62 326	0.24 192	0.79 319	0.64 323	0.44 194	0.52 263	0.28 127	0.26 155	0.50 212	0.24 124	0.11 230	0.06 21	0.09 85	0.06 10	0.16 192	0.06 1

TestStereo	0.45 224	0.54 293	2.11 358	0.29 176	0.16 84	0.43 89	0.24 192	0.54 144	0.45 132	0.37 153	0.46 203	0.34 162	0.27 173	1.98 476	0.27 156	0.11 230	0.08 119	0.12 256	0.09 111	0.14 137	0.08 34

CFNet_pseudo	0.45 224	0.46 258	2.23 388	0.25 73	0.19 180	0.56 220	0.21 105	0.77 288	0.60 268	0.49 244	0.56 307	0.69 381	0.47 361	0.52 219	0.31 212	0.11 230	0.10 232	0.15 381	0.10 147	0.17 214	0.14 197

delet	0.52 314	0.54 293	1.62 167	0.31 220	0.35 409	0.74 425	0.46 432	0.85 358	0.74 419	0.55 314	0.60 339	0.67 367	0.50 380	1.12 347	0.57 367	0.11 230	0.11 280	0.13 315	0.14 309	0.16 192	0.12 143

UNet	0.54 325	0.44 247	2.83 493	0.31 220	0.33 388	0.74 425	0.27 259	0.82 334	0.61 285	0.53 283	0.54 286	0.72 398	0.54 392	0.78 309	0.56 363	0.11 230	0.09 189	0.13 315	0.11 210	0.14 137	0.12 143

CREStereo	0.28 60	0.30 136	1.33 110	0.19 1	0.13 20	0.55 205	0.17 42	0.48 89	0.46 141	0.27 111	0.33 128	0.24 83	0.21 89	0.31 59	0.21 70	0.11 230	0.07 41	0.08 32	0.05 1	0.10 53	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
ACVNet	0.45 224	0.44 247	1.79 242	0.28 145	0.21 208	0.59 273	0.36 371	0.66 207	0.68 362	0.45 204	0.59 324	0.69 381	0.40 289	0.44 158	0.55 355	0.11 230	0.09 189	0.10 135	0.09 111	0.34 434	0.10 81

acv_ft	0.48 255	0.44 247	1.76 208	0.32 249	0.41 453	0.63 343	0.28 276	0.81 327	0.68 362	0.61 386	0.59 324	0.69 381	0.45 339	0.44 158	0.63 383	0.11 230	0.09 189	0.10 135	0.09 111	0.41 482	0.10 81

BEATNet_4x	0.47 249	0.73 374	1.91 299	0.33 271	0.15 57	0.56 220	0.25 212	0.85 358	0.58 256	0.54 296	0.51 250	0.57 312	0.42 317	0.57 237	0.61 379	0.11 230	0.08 119	0.12 256	0.09 111	0.20 277	0.16 259

MSMDNet	0.46 234	0.44 247	2.28 396	0.26 104	0.20 194	0.55 205	0.21 105	0.75 264	0.64 323	0.48 232	0.55 296	0.68 374	0.56 401	0.46 179	0.30 200	0.11 230	0.10 232	0.13 315	0.10 147	0.18 241	0.15 231

ccs_rob	0.45 224	0.46 258	2.22 384	0.26 104	0.19 180	0.56 220	0.21 105	0.77 288	0.60 268	0.49 244	0.56 307	0.69 381	0.47 361	0.52 219	0.31 212	0.11 230	0.09 189	0.16 400	0.10 147	0.17 214	0.14 197

iResNetv2_ROB	0.59 364	1.43 531	2.96 505	0.40 396	0.22 235	0.58 256	0.28 276	0.91 409	0.73 415	0.57 336	0.63 363	0.60 328	0.41 300	0.74 297	0.35 248	0.11 230	0.08 119	0.10 135	0.07 53	0.43 490	0.17 277

HSM	0.62 383	0.76 380	1.72 189	0.30 193	0.29 337	0.64 354	0.28 276	0.94 435	0.62 303	0.58 354	0.57 315	1.40 528	0.64 439	2.59 530	0.42 291	0.11 230	0.08 119	0.10 135	0.08 80	0.14 137	0.11 106

StereoDRNet-Refined	0.50 284	0.41 224	1.50 148	0.33 271	0.21 208	0.68 393	0.26 234	0.81 327	0.68 362	0.67 429	0.68 401	0.73 402	0.42 317	1.10 341	0.59 374	0.11 230	0.08 119	0.14 351	0.14 309	0.25 349	0.21 341
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iResNet_ROB	0.50 284	1.15 503	1.73 192	0.31 220	0.21 208	0.58 256	0.22 126	0.95 448	0.82 466	0.58 354	0.62 351	0.57 312	0.39 281	0.84 315	0.40 283	0.11 230	0.08 119	0.09 85	0.06 10	0.21 291	0.13 179

DN-CSS_ROB	0.48 255	1.23 513	1.99 333	0.39 386	0.22 235	0.56 220	0.19 65	0.75 264	0.61 285	0.45 204	0.62 351	0.41 199	0.31 219	0.70 289	0.32 223	0.11 230	0.08 119	0.14 351	0.13 281	0.36 450	0.12 143

HUF	0.59 364	0.65 344	2.46 430	0.45 439	0.77 528	0.34 34	0.24 192	0.46 69	0.39 74	0.31 129	0.28 84	0.25 93	0.19 69	0.67 275	0.18 17	0.12 284	2.03 571	0.08 32	0.06 10	0.31 409	1.59 567

test_sample2	0.41 171	0.19 8	1.23 94	0.31 220	0.17 112	0.51 157	0.27 259	0.81 327	0.55 230	0.44 194	0.45 195	0.46 249	0.38 267	1.51 394	0.30 200	0.12 284	0.09 189	0.11 200	0.10 147	0.14 137	0.14 197

DispNO	0.67 411	0.98 469	2.58 457	0.31 220	0.27 315	0.59 273	0.29 300	0.83 340	0.68 362	0.53 283	0.79 447	0.83 443	0.47 361	2.46 520	0.68 397	0.12 284	0.10 232	0.19 445	0.31 479	0.16 192	0.17 277

CoDeX	0.52 314	0.43 236	2.25 391	0.29 176	0.26 301	0.61 306	0.32 344	0.99 478	0.68 362	0.48 232	0.55 296	0.52 282	0.40 289	1.60 411	0.35 248	0.12 284	0.09 189	0.11 200	0.10 147	0.13 114	0.12 143

1111x	0.74 451	0.21 21	1.93 305	0.31 220	0.17 112	0.63 343	0.32 344	1.03 505	0.74 419	0.52 273	0.62 351	0.57 312	0.47 361	2.38 509	4.25 561	0.12 284	0.14 348	0.11 200	0.12 248	0.12 84	0.14 197

EKT-Stereo	1.47 536	0.49 273	1.93 305	2.57 569	19.31 585	0.55 205	0.22 126	0.69 223	0.42 103	0.38 161	0.36 145	0.43 216	0.27 173	0.69 284	0.26 146	0.12 284	0.14 348	0.11 200	0.16 354	0.20 277	0.15 231

DisPM	0.43 196	0.33 161	1.78 222	0.57 493	0.18 148	0.59 273	0.63 488	0.53 133	0.61 285	0.60 377	0.53 274	0.38 179	0.26 155	0.75 298	0.29 181	0.12 284	0.07 41	0.12 256	0.11 210	0.11 73	0.14 197

DAS	0.56 345	0.35 181	1.55 155	0.33 271	0.34 396	0.50 147	0.42 404	0.83 340	0.74 419	0.83 483	0.68 401	0.56 306	0.48 370	2.40 513	0.46 311	0.12 284	0.08 119	0.12 256	0.09 111	0.18 241	0.15 231

SepStereo	0.52 314	0.35 181	1.55 155	0.33 271	0.34 396	0.50 147	0.42 404	0.83 340	0.74 419	0.83 483	0.68 401	0.56 306	0.48 370	1.56 400	0.46 311	0.12 284	0.08 119	0.12 256	0.09 111	0.18 241	0.15 231

TRStereo	0.53 320	0.76 380	2.38 414	0.42 414	0.29 337	0.69 399	0.23 159	1.81 551	0.55 230	0.36 149	0.32 120	0.47 257	0.40 289	0.46 179	0.25 137	0.12 284	0.11 280	0.11 200	0.41 514	0.13 114	0.32 453

Patchmatch Stereo++	0.39 158	0.27 92	1.78 222	0.44 425	0.16 84	0.61 306	0.27 259	0.51 110	0.52 192	0.47 214	0.43 180	0.43 216	0.28 188	0.54 229	0.28 166	0.12 284	0.08 119	0.12 256	0.10 147	0.17 214	0.12 143
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-softLoss	0.48 255	0.27 92	1.85 266	0.51 467	0.17 112	0.61 306	0.40 394	0.61 186	0.57 245	0.52 273	0.48 221	0.39 185	0.25 141	1.46 384	0.77 417	0.12 284	0.08 119	0.13 315	0.12 248	0.12 84	0.14 197

KMStereo	0.48 255	0.27 92	1.85 266	0.51 467	0.17 112	0.61 306	0.40 394	0.61 186	0.57 245	0.52 273	0.48 221	0.39 185	0.25 141	1.46 384	0.77 417	0.12 284	0.08 119	0.13 315	0.12 248	0.12 84	0.14 197

PSM-adaLoss	0.38 143	0.27 92	1.78 222	0.44 425	0.17 112	0.60 285	0.29 300	0.51 110	0.52 192	0.47 214	0.43 180	0.44 227	0.28 188	0.47 190	0.28 166	0.12 284	0.08 119	0.12 256	0.10 147	0.17 214	0.12 143

ROB_FTStereo_v2	0.38 143	0.27 92	1.78 222	0.44 425	0.17 112	0.61 306	0.28 276	0.51 110	0.52 192	0.47 214	0.43 180	0.44 227	0.28 188	0.47 190	0.28 166	0.12 284	0.08 119	0.12 256	0.10 147	0.17 214	0.12 143

ROB_FTStereo	0.38 143	0.27 92	1.78 222	0.44 425	0.17 112	0.61 306	0.26 234	0.51 110	0.52 192	0.47 214	0.43 180	0.43 216	0.28 188	0.49 206	0.28 166	0.12 284	0.08 119	0.12 256	0.10 147	0.17 214	0.12 143

HUI-Stereo	0.38 143	0.27 92	1.79 242	0.44 425	0.17 112	0.61 306	0.28 276	0.51 110	0.52 192	0.47 214	0.43 180	0.44 227	0.28 188	0.45 170	0.28 166	0.12 284	0.08 119	0.12 256	0.10 147	0.17 214	0.12 143

Pruner-Stereo	0.51 301	0.27 92	1.78 222	1.79 559	0.19 180	0.62 326	0.45 429	0.57 160	0.60 268	0.61 386	0.48 221	0.41 199	0.24 125	0.46 179	1.00 448	0.12 284	0.07 41	0.12 256	0.10 147	0.12 84	0.13 179

iGMRVC	0.39 158	0.27 92	1.78 222	0.44 425	0.17 112	0.61 306	0.27 259	0.51 110	0.52 192	0.47 214	0.43 180	0.44 227	0.28 188	0.55 233	0.28 166	0.12 284	0.08 119	0.12 256	0.10 147	0.17 214	0.12 143

iRAFT	0.39 158	0.27 92	1.78 222	0.44 425	0.16 84	0.61 306	0.27 259	0.51 110	0.52 192	0.47 214	0.43 180	0.43 216	0.28 188	0.54 229	0.28 166	0.12 284	0.08 119	0.12 256	0.10 147	0.17 214	0.12 143

RAFT-IKP	0.38 143	0.27 92	1.79 242	0.44 425	0.16 84	0.60 285	0.28 276	0.51 110	0.52 192	0.47 214	0.43 180	0.43 216	0.28 188	0.50 212	0.28 166	0.12 284	0.08 119	0.12 256	0.10 147	0.17 214	0.12 143

sAnonymous2	0.38 143	0.62 322	2.15 369	0.31 220	0.24 268	0.34 34	0.27 259	0.53 133	0.46 141	0.24 71	0.29 90	0.23 70	0.28 188	0.28 32	0.22 89	0.12 284	0.09 189	0.11 200	0.13 281	0.38 465	0.35 466

CroCo_RVC	0.38 143	0.62 322	2.15 369	0.31 220	0.24 268	0.34 34	0.27 259	0.53 133	0.46 141	0.24 71	0.29 90	0.23 70	0.28 188	0.28 32	0.22 89	0.12 284	0.09 189	0.11 200	0.13 281	0.38 465	0.35 466

test_xeample	0.72 439	0.21 21	1.36 115	0.27 120	0.17 112	0.59 273	0.28 276	1.01 495	0.70 380	0.55 314	0.67 393	0.44 227	0.39 281	1.88 466	5.17 566	0.12 284	0.10 232	0.11 200	0.10 147	0.13 114	0.15 231

RAFT + AFF	0.64 393	1.20 510	1.95 318	0.34 302	0.33 388	0.67 381	0.52 452	0.99 478	0.74 419	0.53 283	0.58 321	0.57 312	0.80 475	1.76 434	0.51 341	0.12 284	0.27 490	0.15 381	0.14 309	0.43 490	0.29 430

SFCPSM	0.46 234	0.24 66	2.35 409	0.27 120	0.27 315	0.70 406	0.32 344	0.96 453	0.63 315	0.49 244	0.52 263	0.43 216	0.36 246	0.52 219	0.43 300	0.12 284	0.09 189	0.12 256	0.16 354	0.16 192	0.12 143

FENet	0.44 206	0.30 136	2.42 421	0.32 249	0.17 112	0.58 256	0.22 126	0.77 288	0.59 263	0.47 214	0.42 178	0.55 294	0.38 267	0.49 206	0.47 320	0.12 284	0.09 189	0.12 256	0.11 210	0.13 114	0.16 259

RASNet	0.61 378	0.68 354	2.03 343	0.35 318	0.46 477	0.65 368	0.28 276	0.78 303	0.70 380	0.48 232	0.64 379	0.93 475	0.61 429	2.21 498	0.73 411	0.12 284	0.09 189	0.09 85	0.10 147	0.14 137	0.11 106

CFNet	0.58 356	0.96 457	1.78 222	0.33 271	0.25 286	0.63 343	0.22 126	0.88 386	0.75 432	0.46 212	0.59 324	0.58 319	0.40 289	2.29 502	0.48 326	0.12 284	0.09 189	0.15 381	0.14 309	0.30 401	0.15 231

DISCO	0.57 351	0.34 174	1.87 279	0.45 439	0.34 396	0.84 467	0.35 364	0.84 351	0.78 451	0.59 368	0.63 363	1.06 503	0.53 389	1.10 341	0.82 426	0.12 284	0.09 189	0.11 200	0.10 147	0.22 308	0.18 297

FlowAnything_test	0.23 37	0.32 154	0.52 4	0.28 145	0.17 112	0.37 48	0.20 84	0.38 20	0.24 2	0.24 71	0.20 26	0.21 59	0.17 33	0.26 19	0.25 137	0.13 314	0.10 232	0.14 351	0.16 354	0.17 214	0.12 143

w-ln-seven-2	0.68 418	1.13 497	2.46 430	0.36 337	0.27 315	0.65 368	0.44 422	0.87 377	0.83 469	0.69 438	0.75 437	0.72 398	0.63 437	1.56 400	1.15 468	0.13 314	0.13 327	0.15 381	0.14 309	0.35 445	0.19 313

coex_refinement	0.58 356	0.94 447	1.87 279	0.38 376	0.25 286	0.64 354	0.34 356	0.83 340	0.65 336	0.60 377	0.63 363	0.81 436	0.48 370	1.85 457	0.56 363	0.13 314	0.09 189	0.10 135	0.10 147	0.16 192	0.16 259

G2L-Stereo	0.55 337	0.85 420	2.18 376	0.31 220	0.27 315	0.59 273	0.27 259	0.77 288	0.55 230	0.54 296	0.52 263	0.71 395	0.36 246	1.75 433	0.50 336	0.13 314	0.11 280	0.13 315	0.11 210	0.29 390	0.15 231

FACV-RUCA	0.58 356	0.40 217	1.78 222	0.43 418	1.67 563	0.48 132	0.28 276	0.69 223	0.62 303	0.40 169	0.53 274	0.33 156	0.63 437	0.40 134	0.31 212	0.13 314	0.11 280	0.62 530	0.12 248	0.70 526	0.98 546

rvit_stereo_0081	0.25 47	0.21 21	0.61 16	0.28 145	0.17 112	0.31 20	0.22 126	0.42 43	0.53 211	0.24 71	0.25 66	0.25 93	0.21 89	0.34 88	0.23 101	0.13 314	0.10 232	0.11 200	0.10 147	0.12 84	0.09 56

DCVSM-stereo	0.49 273	0.29 124	2.49 438	0.29 176	0.22 235	0.53 184	0.52 452	0.58 166	0.49 167	0.69 438	0.46 203	0.79 430	0.48 370	0.53 225	0.42 291	0.13 314	0.14 348	0.15 381	0.12 248	0.20 277	0.20 329

rvit_stereo_0082	0.25 47	0.21 21	0.61 16	0.28 145	0.17 112	0.31 20	0.22 126	0.42 43	0.53 211	0.24 71	0.25 66	0.25 93	0.21 89	0.34 88	0.23 101	0.13 314	0.10 232	0.11 200	0.10 147	0.12 84	0.09 56

rvit_stereo_0080	0.27 53	0.38 203	0.76 40	0.24 55	0.18 148	0.34 34	0.27 259	0.54 144	0.44 117	0.24 71	0.26 73	0.27 118	0.22 98	0.29 44	0.23 101	0.13 314	0.10 232	0.10 135	0.10 147	0.15 155	0.11 106

rvit_stereo_ft	0.31 87	0.61 316	1.18 83	0.32 249	0.21 208	0.28 10	0.27 259	0.55 148	0.48 161	0.23 64	0.27 77	0.28 127	0.26 155	0.32 68	0.25 137	0.13 314	0.09 189	0.11 200	0.11 210	0.13 114	0.14 197

test_sample5	0.51 301	0.43 236	1.83 261	0.32 249	0.18 148	0.55 205	0.26 234	0.92 418	0.65 336	0.53 283	0.59 324	0.45 236	0.36 246	1.87 458	0.36 251	0.13 314	0.10 232	0.13 315	0.12 248	0.17 214	0.16 259

test_sample4	0.50 284	0.42 231	1.88 281	0.32 249	0.19 180	0.56 220	0.26 234	0.93 426	0.65 336	0.54 296	0.54 286	0.45 236	0.36 246	1.79 441	0.36 251	0.13 314	0.10 232	0.13 315	0.12 248	0.17 214	0.16 259

test_sample3	0.50 284	0.41 224	1.88 281	0.32 249	0.19 180	0.57 238	0.25 212	0.92 418	0.64 323	0.52 273	0.49 238	0.47 257	0.35 240	1.79 441	0.37 257	0.13 314	0.10 232	0.12 256	0.11 210	0.16 192	0.16 259

SMFormer	0.50 284	0.46 258	1.60 162	0.30 193	0.15 57	0.45 100	0.24 192	0.90 398	0.72 400	0.56 325	0.64 379	0.51 276	0.41 300	1.87 458	0.49 331	0.13 314	0.10 232	0.11 200	0.10 147	0.15 155	0.16 259

tta	0.50 284	0.46 258	1.60 162	0.30 193	0.15 57	0.45 100	0.24 192	0.90 398	0.72 400	0.56 325	0.64 379	0.51 276	0.41 300	1.87 458	0.49 331	0.13 314	0.10 232	0.11 200	0.10 147	0.14 137	0.11 106

qqq1	0.48 255	0.46 258	1.60 162	0.30 193	0.15 57	0.45 100	0.24 192	0.90 398	0.72 400	0.56 325	0.64 379	0.51 276	0.41 300	1.87 458	0.23 101	0.13 314	0.10 232	0.09 85	0.08 80	0.14 137	0.11 106

fff1	0.48 255	0.46 258	1.60 162	0.30 193	0.15 57	0.45 100	0.24 192	0.90 398	0.72 400	0.56 325	0.64 379	0.51 276	0.41 300	1.87 458	0.23 101	0.13 314	0.10 232	0.09 85	0.08 80	0.14 137	0.11 106

DualNet	0.51 301	0.43 236	1.83 261	0.32 249	0.18 148	0.55 205	0.26 234	0.92 418	0.65 336	0.54 296	0.62 351	0.45 236	0.36 246	1.87 458	0.36 251	0.13 314	0.10 232	0.13 315	0.12 248	0.17 214	0.16 259

mmx	0.72 439	0.23 53	2.01 336	0.30 193	0.21 208	0.57 238	0.26 234	0.99 478	0.76 441	0.53 283	0.63 363	0.66 358	0.39 281	2.52 525	3.43 553	0.13 314	0.10 232	0.15 381	0.13 281	0.15 155	0.15 231

whm_eth	0.27 53	0.38 203	0.76 40	0.24 55	0.18 148	0.34 34	0.27 259	0.54 144	0.44 117	0.24 71	0.26 73	0.27 118	0.22 98	0.29 44	0.23 101	0.13 314	0.10 232	0.10 135	0.10 147	0.15 155	0.11 106

xxx	0.72 439	0.23 53	2.01 336	0.30 193	0.21 208	0.57 238	0.26 234	0.99 478	0.76 441	0.53 283	0.63 363	0.66 358	0.39 281	2.52 525	3.43 553	0.13 314	0.10 232	0.15 381	0.13 281	0.15 155	0.15 231

StereoVision	0.45 224	0.72 367	1.94 315	0.33 271	0.32 375	0.47 124	0.26 234	0.68 220	0.57 245	0.32 138	0.89 470	0.45 236	0.27 173	0.49 206	0.36 251	0.13 314	0.15 374	0.16 400	0.15 334	0.19 262	0.13 179

CFNet_ucs	0.48 255	0.50 279	2.32 401	0.26 104	0.22 235	0.57 238	0.22 126	0.85 358	0.65 336	0.53 283	0.64 379	0.68 374	0.44 335	0.54 229	0.31 212	0.13 314	0.12 306	0.16 400	0.11 210	0.19 262	0.17 277

iinet-f	0.57 351	0.93 445	2.27 394	0.31 220	0.25 286	0.83 465	0.33 352	0.81 327	0.65 336	0.54 296	0.63 363	0.73 402	0.67 448	0.73 294	0.67 394	0.13 314	0.13 327	0.11 200	0.10 147	0.43 490	0.16 259

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 351	0.87 426	2.11 358	0.32 249	0.30 348	0.84 467	0.40 394	0.88 386	0.72 400	0.65 423	0.73 431	0.66 358	0.57 407	0.93 323	0.71 404	0.13 314	0.07 41	0.10 135	0.08 80	0.15 155	0.14 197

BUS	0.41 171	0.27 92	1.13 76	0.30 193	0.21 208	0.91 485	0.23 159	1.00 486	0.61 285	0.63 406	0.53 274	0.66 358	0.30 210	0.43 149	0.32 223	0.13 314	0.10 232	0.14 351	0.12 248	0.12 84	0.11 106

BSDual-CNN	0.41 171	0.27 92	1.13 76	0.30 193	0.21 208	0.76 435	0.31 321	1.00 486	0.61 285	0.63 406	0.53 274	0.63 337	0.37 260	0.43 149	0.38 264	0.13 314	0.10 232	0.14 351	0.12 248	0.12 84	0.11 106

psmg	0.41 171	0.27 92	1.13 76	0.27 120	0.21 208	0.75 431	0.36 371	0.90 398	0.61 285	0.59 368	0.59 324	0.63 337	0.37 260	0.43 149	0.38 264	0.13 314	0.10 232	0.13 315	0.12 248	0.13 114	0.11 106

GwcNet-ADL	0.50 284	0.74 377	2.90 502	0.31 220	0.20 194	0.58 256	0.29 300	0.87 377	0.64 323	0.47 214	0.47 209	0.56 306	0.33 230	0.46 179	0.46 311	0.13 314	0.12 306	0.09 85	0.09 111	0.14 137	0.21 341

ADLNet2	0.68 418	0.84 416	3.19 529	0.33 271	0.36 417	0.64 354	0.37 379	0.89 392	0.79 456	0.54 296	0.65 388	0.93 475	0.48 370	2.07 487	0.56 363	0.13 314	0.11 280	0.11 200	0.11 210	0.33 426	0.18 297

PFNet+	0.45 224	0.37 193	1.86 274	0.46 444	0.18 148	0.58 256	0.77 511	0.52 124	0.64 323	0.56 325	0.48 221	0.39 185	0.26 155	0.93 323	0.32 223	0.13 314	0.09 189	0.14 351	0.13 281	0.12 84	0.15 231

222	0.78 465	0.23 53	1.23 94	0.28 145	0.18 148	0.62 326	0.24 192	1.02 498	0.70 380	0.58 354	0.66 390	0.46 249	0.42 317	1.80 445	6.53 572	0.13 314	0.10 232	0.11 200	0.10 147	0.12 84	0.17 277

xxxx	0.70 427	0.21 21	1.33 110	0.28 145	0.18 148	0.63 343	0.24 192	1.02 498	0.69 371	0.50 251	0.62 351	0.58 319	0.38 267	1.47 391	5.21 567	0.13 314	0.12 306	0.11 200	0.10 147	0.12 84	0.15 231

UPFNet	0.46 234	0.28 114	1.73 192	0.33 271	0.32 375	0.65 368	0.38 386	0.83 340	0.59 263	0.57 336	0.52 263	0.61 330	0.40 289	0.75 298	0.52 344	0.13 314	0.12 306	0.13 315	0.12 248	0.15 155	0.11 106

EDNetEfficientorigin	8.18 577	0.98 469	145.96 598	0.51 467	0.89 533	0.72 414	0.48 444	0.85 358	1.56 543	2.12 549	1.49 522	1.29 522	1.31 523	1.83 450	2.13 524	0.13 314	0.12 306	0.17 419	0.18 386	0.39 474	0.45 504

HGLStereo	0.54 325	0.69 358	2.00 335	0.35 318	0.40 446	0.66 375	0.30 308	0.83 340	0.62 303	0.57 336	0.69 410	0.69 381	0.54 392	1.07 338	0.55 355	0.13 314	0.13 327	0.13 315	0.11 210	0.19 262	0.17 277

cf-r	0.53 320	0.81 406	2.15 369	0.33 271	0.28 329	0.60 285	0.28 276	0.78 303	0.64 323	0.51 264	0.60 339	0.75 414	0.40 289	1.32 366	0.43 300	0.13 314	0.09 189	0.11 200	0.12 248	0.15 155	0.14 197

GwcNet-RSSM	0.57 351	0.94 447	2.13 363	0.32 249	0.25 286	0.60 285	0.30 308	0.80 323	0.66 351	0.52 273	0.64 379	0.71 395	0.40 289	1.79 441	0.50 336	0.13 314	0.09 189	0.12 256	0.12 248	0.21 291	0.15 231

ADCRef	0.80 469	0.96 457	2.29 398	0.37 360	0.35 409	0.96 490	0.51 449	0.87 377	0.75 432	0.88 489	0.83 454	0.61 330	1.36 528	1.02 333	3.27 548	0.13 314	0.11 280	0.17 419	0.19 406	0.25 349	0.21 341

ADCP+	0.94 494	1.12 494	3.14 523	0.34 302	0.39 437	1.06 503	0.79 512	0.89 392	0.80 459	0.66 425	0.67 393	0.85 452	1.55 538	0.93 323	4.55 563	0.13 314	0.11 280	0.16 400	0.15 334	0.26 369	0.25 401

HSM-Net_RVC	0.67 411	0.34 174	2.23 388	0.26 104	0.19 180	0.67 381	0.29 300	1.26 532	0.69 371	0.72 451	0.70 420	0.78 425	0.42 317	3.77 560	0.41 289	0.13 314	0.09 189	0.10 135	0.09 111	0.12 84	0.11 106
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DLCB_ROB	0.54 325	0.55 302	1.49 145	0.36 337	0.25 286	0.65 368	0.36 371	0.80 323	0.70 380	0.72 451	0.69 410	0.83 443	0.46 353	1.53 397	0.60 376	0.13 314	0.12 306	0.14 351	0.14 309	0.14 137	0.13 179

pmcnn	1.32 525	1.05 485	2.77 487	0.74 518	1.43 555	0.72 414	0.56 468	0.96 453	0.91 489	0.99 503	2.92 558	6.01 571	0.70 455	2.38 509	3.32 550	0.13 314	0.10 232	0.08 32	0.06 10	0.34 434	0.22 356

z-mn7	0.80 469	1.52 535	2.62 463	0.36 337	0.28 329	1.01 497	0.48 444	0.90 398	1.29 530	0.69 438	1.35 518	0.85 452	0.59 416	2.03 481	1.09 460	0.14 357	0.12 306	0.14 351	0.12 248	0.32 417	0.20 329

w-ln-seven	0.74 451	1.05 485	2.54 451	0.37 360	0.34 396	1.03 500	0.47 440	1.00 486	1.08 512	0.90 493	0.85 461	0.85 452	0.57 407	1.37 371	1.26 480	0.14 357	0.13 327	0.16 400	0.15 334	0.31 409	0.20 329

rvit_stereo_0083	0.25 47	0.19 8	0.58 13	0.28 145	0.18 148	0.28 10	0.22 126	0.38 20	0.54 223	0.23 64	0.30 103	0.27 118	0.26 155	0.37 115	0.24 124	0.14 357	0.12 306	0.13 315	0.10 147	0.12 84	0.10 81

rvit_stereo_0081_aga	0.27 53	0.29 124	1.08 70	0.26 104	0.20 194	0.33 28	0.21 105	0.41 37	0.42 103	0.26 104	0.28 84	0.27 118	0.21 89	0.31 59	0.21 70	0.14 357	0.10 232	0.11 200	0.10 147	0.14 137	0.10 81

ACV-stereo	0.66 406	0.76 380	2.86 494	0.32 249	0.25 286	1.01 497	0.60 478	0.59 174	0.52 192	0.41 178	0.45 195	1.55 534	0.94 498	1.40 376	0.69 399	0.14 357	0.13 327	0.12 256	0.11 210	0.20 277	0.19 313

test_sample6	0.52 314	0.44 247	1.81 249	0.33 271	0.18 148	0.55 205	0.27 259	0.94 435	0.66 351	0.54 296	0.62 351	0.47 257	0.36 246	1.97 475	0.38 264	0.14 357	0.10 232	0.13 315	0.13 281	0.17 214	0.16 259

AASNet	0.56 345	1.03 483	2.34 406	0.37 360	0.33 388	0.65 368	0.29 300	0.96 453	0.73 415	0.54 296	0.60 339	0.55 294	0.38 267	0.59 246	0.58 372	0.14 357	0.12 306	0.13 315	0.10 147	0.43 490	0.24 392

AACVNet	0.54 325	0.78 397	1.73 192	0.36 337	0.21 208	0.57 238	0.25 212	0.71 233	0.51 185	0.55 314	0.59 324	0.64 346	0.41 300	2.13 493	0.41 289	0.14 357	0.11 280	0.14 351	0.11 210	0.33 426	0.15 231

GANet-ADL	0.44 206	0.41 224	2.31 400	0.33 271	0.20 194	0.57 238	0.25 212	0.75 264	0.54 223	0.42 183	0.59 324	0.56 306	0.30 210	0.40 134	0.38 264	0.14 357	0.11 280	0.09 85	0.08 80	0.22 308	0.17 277

RAFT-RH_RVC	0.61 378	0.50 279	2.33 404	0.36 337	0.29 337	0.60 285	0.18 56	0.44 59	0.58 256	0.76 463	1.91 533	0.47 257	0.29 202	1.60 411	1.23 478	0.14 357	0.07 41	0.13 315	0.13 281	0.10 53	0.09 56

sCroCo_RVC	0.33 100	0.32 154	1.89 288	0.34 302	0.27 315	0.30 16	0.22 126	0.48 89	0.44 117	0.22 47	0.33 128	0.25 93	0.25 141	0.32 68	0.24 124	0.14 357	0.16 391	0.12 256	0.12 248	0.15 155	0.13 179

ADLNet	0.60 370	0.71 363	1.95 318	0.35 318	0.34 396	0.67 381	0.34 356	0.90 398	0.74 419	0.68 436	0.62 351	0.80 433	0.45 339	1.78 437	0.64 388	0.14 357	0.11 280	0.14 351	0.14 309	0.29 390	0.21 341

GMStereo	0.38 143	0.99 473	1.91 299	0.27 120	0.16 84	0.39 61	0.23 159	0.47 82	0.62 303	0.38 161	0.34 134	0.25 93	0.25 141	0.39 129	0.29 181	0.14 357	0.08 119	0.10 135	0.12 248	0.15 155	0.11 106
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
ac_64	0.55 337	0.46 258	1.92 302	0.36 337	0.34 396	0.63 343	0.31 321	0.82 334	0.61 285	0.55 314	0.51 250	0.89 466	0.48 370	1.83 450	0.55 355	0.14 357	0.11 280	0.12 256	0.12 248	0.18 241	0.12 143

GANet-RSSM	0.55 337	0.73 374	1.90 293	0.36 337	0.26 301	0.59 273	0.27 259	0.78 303	0.52 192	0.47 214	0.57 315	0.63 337	0.45 339	1.92 473	0.43 300	0.14 357	0.10 232	0.25 484	0.11 210	0.34 434	0.14 197

CFNet-ft	0.51 301	0.76 380	1.79 242	0.28 145	0.30 348	0.63 343	0.28 276	0.66 207	0.55 230	0.45 204	0.57 315	0.74 408	0.41 300	1.46 384	0.42 291	0.14 357	0.10 232	0.28 491	0.13 281	0.18 241	0.14 197

DMCA	0.41 171	0.52 283	1.26 99	0.31 220	0.24 268	0.59 273	0.26 234	0.77 288	0.63 315	0.58 354	0.48 221	0.57 312	0.35 240	0.40 134	0.50 336	0.14 357	0.10 232	0.14 351	0.10 147	0.15 155	0.15 231

RYNet	0.70 427	0.56 304	2.25 391	0.35 318	0.41 453	0.86 473	0.43 411	0.94 435	0.82 466	0.62 397	0.53 274	0.91 470	0.60 420	2.70 537	1.00 448	0.14 357	0.11 280	0.16 400	0.14 309	0.25 349	0.27 418

CFNet_RVC	0.51 301	0.76 380	1.79 242	0.28 145	0.30 348	0.63 343	0.28 276	0.66 207	0.55 230	0.45 204	0.57 315	0.74 408	0.41 300	1.46 384	0.42 291	0.14 357	0.10 232	0.28 491	0.13 281	0.18 241	0.14 197

S2M2	0.24 43	0.29 124	0.90 54	0.23 39	0.17 112	0.24 5	0.09 1	0.36 13	0.45 132	0.17 12	0.25 66	0.23 70	0.17 33	0.24 7	0.28 166	0.15 376	0.12 306	0.11 200	0.12 248	0.15 155	0.11 106

DDVS	0.62 383	0.40 217	1.40 124	2.21 566	0.35 409	0.87 477	1.00 530	0.69 223	0.50 177	0.53 283	0.56 307	0.90 468	0.37 260	1.22 357	0.47 320	0.15 376	0.14 348	0.14 351	0.12 248	0.19 262	0.22 356

ITSA-stereo	0.48 255	0.33 161	1.20 89	0.33 271	0.18 148	0.60 285	0.29 300	0.94 435	0.80 459	0.50 251	0.49 238	0.53 284	0.59 416	1.25 363	0.64 388	0.15 376	0.12 306	0.17 419	0.16 354	0.18 241	0.23 380

CAS++	0.31 87	0.33 161	1.43 130	0.25 73	0.17 112	0.31 20	0.20 84	0.78 303	0.41 94	0.30 124	0.30 103	0.21 59	0.16 26	0.33 78	0.18 17	0.15 376	0.12 306	0.13 315	0.10 147	0.15 155	0.11 106
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
GMStereo_Zeroshot	0.41 171	0.36 190	1.54 153	0.41 403	0.19 180	0.52 176	0.19 65	0.59 174	0.52 192	0.57 336	0.59 324	0.63 337	0.29 202	0.58 240	0.33 233	0.15 376	0.09 189	0.16 400	0.09 111	0.24 336	0.12 143

fast-acv-ft	0.63 389	0.88 430	3.10 519	0.38 376	0.30 348	0.79 452	0.48 444	0.69 223	0.72 400	0.58 354	0.78 444	0.76 419	0.60 420	0.67 275	0.73 411	0.15 376	0.15 374	0.18 439	0.17 373	0.37 458	0.16 259

Wz-Net-LNSev	0.59 364	0.96 457	2.47 435	0.34 302	0.37 428	0.79 452	0.44 422	0.86 368	0.77 446	0.61 386	0.67 393	0.79 430	0.56 401	0.64 261	0.62 381	0.15 376	0.14 348	0.12 256	0.12 248	0.18 241	0.19 313

CRFU-Net	0.56 345	0.38 203	1.86 274	0.46 444	0.26 301	0.82 462	0.36 371	0.90 398	0.49 167	0.62 397	0.59 324	0.78 425	1.35 527	1.00 331	0.48 326	0.15 376	0.14 348	0.17 419	0.10 147	0.19 262	0.14 197

NINENet	0.50 284	0.33 161	1.69 178	0.55 487	0.25 286	0.91 485	0.23 159	0.98 466	0.71 390	0.53 283	0.55 296	0.66 358	0.30 210	1.22 357	0.32 223	0.15 376	0.13 327	0.16 400	0.11 210	0.16 192	0.13 179

PSMNet-ADL	0.51 301	0.38 203	1.65 169	0.35 318	0.21 208	0.67 381	0.26 234	0.74 253	0.55 230	0.42 183	0.52 263	0.70 391	0.45 339	1.91 469	0.57 367	0.15 376	0.13 327	0.11 200	0.13 281	0.15 155	0.20 329

HHNet	0.60 370	0.65 344	2.60 462	0.36 337	0.25 286	0.64 354	0.61 482	0.64 199	0.62 303	0.55 314	1.13 503	0.32 150	0.60 420	0.42 146	1.79 509	0.15 376	0.07 41	0.12 256	0.10 147	0.18 241	0.15 231

GEStereo_RVC	0.54 325	0.87 426	1.95 318	0.47 449	0.25 286	0.62 326	0.37 379	1.00 486	0.74 419	0.53 283	0.54 286	0.59 322	0.44 335	1.10 341	0.46 311	0.15 376	0.11 280	0.12 256	0.10 147	0.26 369	0.19 313

GES	0.44 206	0.28 114	1.88 281	0.30 193	0.18 148	0.61 306	0.30 308	0.88 386	0.46 141	0.47 214	0.52 263	0.39 185	0.42 317	0.58 240	0.67 394	0.15 376	0.11 280	0.12 256	0.10 147	0.15 155	0.17 277

HCRNet	0.46 234	0.49 273	1.65 169	0.38 376	0.29 337	0.58 256	0.22 126	0.75 264	0.62 303	0.47 214	0.49 238	0.48 268	0.36 246	1.12 347	0.37 257	0.15 376	0.10 232	0.15 381	0.13 281	0.17 214	0.17 277

EDNetEfficient	1.27 523	0.70 361	4.05 553	0.64 508	0.98 538	0.94 488	1.40 553	0.85 358	1.75 548	2.34 558	1.33 516	1.05 501	2.21 552	1.58 408	4.15 559	0.15 376	0.19 432	0.14 351	0.27 456	0.38 465	0.32 453

PSMNet-RSSM	0.53 320	0.82 410	1.78 222	0.31 220	0.25 286	0.58 256	0.28 276	0.84 351	0.60 268	0.50 251	0.61 346	0.67 367	0.43 327	1.68 421	0.42 291	0.15 376	0.10 232	0.14 351	0.16 354	0.15 155	0.13 179

SuperB	1.15 513	1.14 499	5.43 564	0.36 337	0.26 301	0.81 459	0.89 521	0.88 386	1.17 521	0.67 429	0.68 401	0.63 337	1.39 531	1.74 431	3.37 551	0.15 376	0.12 306	0.17 419	0.16 354	2.80 570	0.25 401

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 337	0.92 439	2.36 412	0.38 376	0.37 428	0.60 285	0.28 276	0.82 334	0.62 303	0.62 397	0.55 296	0.72 398	0.45 339	1.00 331	0.43 300	0.15 376	0.11 280	0.14 351	0.14 309	0.15 155	0.16 259
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
UCFNet_RVC	0.48 255	0.82 410	1.85 266	0.30 193	0.27 315	0.64 354	0.26 234	0.74 253	0.55 230	0.48 232	0.53 274	0.63 337	0.41 300	0.88 322	0.38 264	0.15 376	0.10 232	0.17 419	0.17 373	0.18 241	0.15 231

DRN-Test	0.64 393	0.43 236	2.44 427	0.39 386	0.44 463	0.80 458	0.41 400	1.02 498	0.78 451	0.80 472	0.63 363	0.69 381	0.56 401	1.79 441	0.69 399	0.15 376	0.12 306	0.17 419	0.16 354	0.18 241	0.17 277

StereoDRNet	0.64 393	0.88 430	2.35 409	0.41 403	0.45 471	0.73 421	0.47 440	0.94 435	0.74 419	0.75 460	0.54 286	0.74 408	0.47 361	1.70 424	0.72 408	0.15 376	0.14 348	0.15 381	0.14 309	0.20 277	0.19 313

zh-sn7	0.89 488	1.73 550	3.09 518	0.39 386	0.30 348	0.82 462	0.63 488	0.96 453	0.87 478	0.79 471	1.12 501	0.84 448	0.87 487	2.42 515	1.63 501	0.16 397	0.17 409	0.16 400	0.16 354	0.34 434	0.29 430

zh-mn7	0.80 469	1.54 536	3.00 511	0.35 318	0.27 315	0.72 414	0.41 400	0.93 426	1.11 517	1.00 504	1.28 510	0.75 414	0.57 407	1.87 458	1.18 471	0.16 397	0.13 327	0.14 351	0.14 309	0.26 369	0.21 341

ttt	0.66 406	0.22 36	1.68 176	0.34 302	0.24 268	0.60 285	0.26 234	1.00 486	0.77 446	0.55 314	0.67 393	0.54 290	0.36 246	2.14 494	3.03 542	0.16 397	0.13 327	0.13 315	0.12 248	0.15 155	0.17 277

ssnet_v2	0.55 337	0.60 312	1.86 274	0.32 249	0.22 235	0.72 414	0.44 422	0.94 435	0.74 419	0.63 406	0.54 286	0.81 436	0.47 361	0.77 305	0.70 401	0.16 397	0.14 348	0.14 351	0.14 309	0.30 401	0.30 440

Wz-Net-SNSev	0.76 457	1.32 525	3.11 521	0.40 396	0.31 367	0.71 408	0.60 478	0.98 466	0.87 478	0.67 429	0.83 454	0.96 482	0.60 420	1.67 420	0.97 440	0.16 397	0.15 374	0.16 400	0.17 373	0.36 450	0.24 392

Wz-Net-MNSev	0.65 402	0.97 465	2.19 378	0.36 337	0.33 388	0.90 483	0.60 478	0.92 418	0.81 465	0.75 460	0.72 429	0.73 402	0.65 441	1.39 373	0.71 404	0.16 397	0.13 327	0.14 351	0.14 309	0.24 336	0.18 297

CSP-Net	0.50 284	0.39 212	1.25 97	0.29 176	0.23 255	0.77 443	0.35 364	0.86 368	0.57 245	0.59 368	0.59 324	0.65 351	0.40 289	1.77 436	0.44 306	0.16 397	0.11 280	0.10 135	0.10 147	0.20 277	0.14 197

ICVP	0.46 234	0.29 124	2.41 419	0.33 271	0.22 235	0.59 273	0.55 463	0.75 264	0.50 177	0.44 194	0.60 339	0.49 270	0.35 240	0.53 225	0.37 257	0.16 397	0.16 391	0.14 351	0.11 210	0.15 155	0.15 231
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
psm_up	0.57 351	0.61 316	1.83 261	0.35 318	0.30 348	0.64 354	0.37 379	0.90 398	0.68 362	0.59 368	0.55 296	0.68 374	0.54 392	1.91 469	0.46 311	0.16 397	0.15 374	0.16 400	0.15 334	0.23 321	0.13 179

GwcNet	0.69 423	0.71 363	3.12 522	0.36 337	0.45 471	0.81 459	0.44 422	0.86 368	0.84 472	0.60 377	0.74 434	0.82 441	0.49 377	1.65 417	0.66 391	0.16 397	0.15 374	0.15 381	0.15 334	0.31 409	0.24 392

DSFCA	0.54 325	0.35 181	1.41 125	0.28 145	0.28 329	0.79 452	0.88 520	0.76 277	0.70 380	0.72 451	0.66 390	0.67 367	0.57 407	1.17 353	0.63 383	0.16 397	0.14 348	0.13 315	0.14 309	0.16 192	0.13 179

DMCA-RVC	0.62 383	0.96 457	2.63 464	0.36 337	0.90 534	0.56 220	0.31 321	0.69 223	0.57 245	0.68 436	0.52 263	0.59 322	0.56 401	1.23 359	0.53 348	0.16 397	0.38 513	0.20 454	0.15 334	0.20 277	0.15 231

STTStereo	0.51 301	0.69 358	2.14 368	0.36 337	0.30 348	0.61 306	0.32 344	0.77 288	0.60 268	0.60 377	0.54 286	0.67 367	0.43 327	0.86 318	0.42 291	0.16 397	0.15 374	0.17 419	0.20 416	0.16 192	0.15 231

NaN_ROB	1.14 511	0.94 447	2.96 505	0.53 477	0.56 498	1.13 514	0.99 527	0.98 466	1.00 501	1.09 512	0.87 465	0.77 421	1.06 510	5.90 569	2.72 537	0.16 397	0.23 466	0.16 400	0.24 436	0.22 308	0.36 474

MDST_ROB	1.17 516	0.42 231	3.87 547	0.54 480	0.44 463	4.11 568	0.58 474	1.31 534	0.84 472	2.12 549	1.12 501	0.98 486	0.71 457	4.24 564	0.99 447	0.16 397	0.14 348	0.19 445	0.17 373	0.18 241	0.35 466

ETE_ROB	0.60 370	0.71 363	1.55 155	0.37 360	0.25 286	0.69 399	0.51 449	1.47 540	0.70 380	0.80 472	0.69 410	0.85 452	0.49 377	1.36 370	0.58 372	0.16 397	0.13 327	0.19 445	0.16 354	0.21 291	0.23 380

MSAF-DinoV2	3.10 564	1.86 558	10.68 574	3.61 574	0.30 348	3.34 564	0.82 517	2.81 564	1.79 550	0.80 472	0.87 465	1.56 535	1.10 513	26.49 595	1.96 513	0.17 413	0.13 327	0.19 445	1.63 568	0.92 538	0.99 551

test_sample7	0.47 249	0.33 161	1.49 145	0.34 302	0.20 194	0.51 157	0.30 308	0.93 426	0.66 351	0.57 336	0.51 250	0.55 294	0.45 339	1.11 344	0.38 264	0.17 413	0.14 348	0.16 400	0.15 334	0.19 262	0.18 297

CASS	0.39 158	0.30 136	1.61 166	0.32 249	0.17 112	0.53 184	0.24 192	0.70 230	0.49 167	0.59 368	0.54 286	0.40 193	0.40 289	0.41 138	0.30 200	0.17 413	0.10 232	0.14 351	0.11 210	0.18 241	0.17 277
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
dd	0.42 190	0.96 457	1.77 217	0.31 220	0.17 112	0.57 238	0.26 234	0.49 96	0.68 362	0.41 178	0.40 170	0.34 162	0.27 173	0.45 170	0.40 283	0.17 413	0.10 232	0.13 315	0.12 248	0.21 291	0.12 143

pcwnet_v2	0.64 393	0.49 273	4.41 557	0.32 249	0.27 315	0.60 285	0.25 212	0.97 462	0.88 482	0.59 368	0.70 420	0.63 337	0.55 397	0.66 274	0.37 257	0.17 413	0.15 374	0.15 381	0.14 309	0.21 291	0.23 380

APVNet	0.70 427	0.67 352	2.71 475	0.38 376	0.36 417	0.85 471	0.43 411	0.91 409	0.68 362	0.55 314	0.69 410	0.75 414	0.55 397	2.31 503	0.78 419	0.17 413	0.17 409	0.24 479	0.19 406	0.33 426	0.23 380

FADNet-RVC	0.61 378	1.26 518	2.12 361	0.33 271	0.26 301	0.59 273	0.29 300	0.86 368	0.62 303	0.45 204	0.50 246	0.62 334	0.46 353	1.73 429	0.55 355	0.17 413	0.20 443	0.17 419	0.18 386	0.59 517	0.28 424

ADCL	0.99 499	0.79 399	2.43 425	0.39 386	0.32 375	1.50 528	1.90 560	0.92 418	0.97 497	1.26 530	1.27 509	1.00 491	1.42 533	1.14 350	3.31 549	0.17 413	0.14 348	0.22 465	0.21 422	0.30 401	0.22 356

PA-Net	0.84 481	1.00 475	3.49 541	0.63 507	0.40 446	0.70 406	0.52 452	0.86 368	0.84 472	0.52 273	0.59 324	0.70 391	0.54 392	2.35 505	2.23 527	0.17 413	0.27 490	0.19 445	0.28 459	0.22 308	0.36 474
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GANet	0.75 454	0.84 416	2.01 336	0.40 396	0.25 286	0.74 425	0.66 491	0.87 377	0.73 415	0.71 448	1.07 498	0.84 448	0.59 416	2.71 539	1.15 468	0.17 413	0.16 391	0.44 521	0.16 354	0.31 409	0.20 329

AdaStereo	0.44 206	0.38 203	1.79 242	0.34 302	0.20 194	0.57 238	0.28 276	0.92 418	0.69 371	0.52 273	0.55 296	0.61 330	0.33 230	0.48 196	0.39 275	0.17 413	0.08 119	0.17 419	0.11 210	0.18 241	0.12 143
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.
PSMNet_ROB	0.66 406	1.01 479	2.33 404	0.38 376	0.31 367	0.72 414	0.55 463	0.86 368	0.69 371	0.54 296	0.60 339	0.75 414	0.47 361	2.00 480	0.82 426	0.17 413	0.13 327	0.19 445	0.19 406	0.24 336	0.27 418

TCMNet	0.66 406	0.85 420	2.55 456	0.50 462	0.52 490	0.72 414	0.39 391	0.87 377	0.72 400	0.58 354	0.68 401	0.63 337	0.46 353	1.70 424	0.63 383	0.18 425	0.18 420	0.23 472	0.18 386	0.38 465	0.27 418

rvit_0105_6	0.31 87	0.29 124	1.00 64	0.31 220	0.18 148	0.35 39	0.25 212	0.51 110	0.61 285	0.25 90	0.28 84	0.32 150	0.25 141	0.39 129	0.25 137	0.18 425	0.16 391	0.15 381	0.13 281	0.14 137	0.13 179

rvit_0105_5	0.36 128	0.39 212	1.48 142	0.30 193	0.18 148	0.41 73	0.30 308	0.64 199	0.62 303	0.30 124	0.33 128	0.37 172	0.29 202	0.41 138	0.28 166	0.18 425	0.16 391	0.15 381	0.15 334	0.15 155	0.14 197

rvit_0105_4	0.35 119	0.35 181	1.45 134	0.31 220	0.18 148	0.37 48	0.28 276	0.59 174	0.62 303	0.27 111	0.31 114	0.35 166	0.27 173	0.43 149	0.25 137	0.18 425	0.16 391	0.15 381	0.13 281	0.15 155	0.12 143

rvit_0105_3	0.39 158	0.47 267	1.46 135	0.33 271	0.19 180	0.45 100	0.35 364	0.69 223	0.65 336	0.37 153	0.37 148	0.40 193	0.31 219	0.44 158	0.30 200	0.18 425	0.17 409	0.17 419	0.18 386	0.15 155	0.15 231

SACVNet	0.60 370	0.74 377	1.90 293	0.37 360	0.28 329	0.64 354	0.37 379	0.86 368	0.61 285	0.65 423	0.62 351	0.69 381	0.44 335	2.08 488	0.42 291	0.18 425	0.14 348	0.16 400	0.15 334	0.38 465	0.24 392

Anonymous3	0.42 190	0.35 181	2.09 353	0.33 271	0.24 268	0.72 414	0.31 321	0.74 253	0.55 230	0.35 144	0.40 170	0.33 156	0.29 202	0.44 158	0.28 166	0.18 425	0.18 420	0.13 315	0.13 281	0.17 214	0.17 277

aanetorigin	0.77 461	0.80 401	2.59 459	0.43 418	0.44 463	0.58 256	1.01 532	0.57 160	0.68 362	1.53 542	1.23 507	0.81 436	1.08 511	1.07 338	1.07 458	0.18 425	0.15 374	0.17 419	0.21 422	0.54 514	0.30 440

FAT-Stereo	0.70 427	0.54 293	2.88 496	0.36 337	0.29 337	0.62 326	0.54 460	0.97 462	0.87 478	0.76 463	0.92 473	0.94 479	0.80 475	1.84 455	0.57 367	0.18 425	0.19 432	0.17 419	0.16 354	0.22 308	0.25 401

S-Stereo	0.80 469	0.69 358	3.89 548	0.39 386	0.37 428	0.69 399	0.70 502	0.94 435	0.98 500	0.62 397	0.91 471	0.83 443	0.60 420	2.37 506	0.66 391	0.18 425	0.21 452	0.17 419	0.18 386	0.30 401	0.35 466

RTSC	0.72 439	1.00 475	2.22 384	0.40 396	0.29 337	0.82 462	0.31 321	0.96 453	1.10 515	0.92 496	0.81 448	0.78 425	0.58 413	1.23 359	1.55 498	0.18 425	0.17 409	0.14 351	0.17 373	0.43 490	0.30 440

DANet	0.80 469	0.65 344	2.21 380	1.19 547	0.48 481	0.74 425	1.25 545	0.89 392	1.53 541	0.89 491	0.71 424	0.96 482	0.56 401	1.83 450	0.96 439	0.18 425	0.16 391	0.19 445	0.16 354	0.26 369	0.29 430
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
SANet	1.20 517	1.21 511	3.33 538	0.38 376	0.27 315	1.73 540	0.85 518	1.10 517	2.49 560	1.16 517	1.83 531	1.72 537	1.50 537	2.37 506	2.84 540	0.18 425	0.16 391	0.16 400	0.15 334	0.32 417	0.32 453

PWC_ROB	0.70 427	0.94 447	1.88 281	0.39 386	0.39 437	0.62 326	0.30 308	0.98 466	0.94 493	0.91 495	1.29 512	0.77 421	0.62 434	1.62 415	1.03 456	0.18 425	0.11 280	0.18 439	0.13 281	0.51 509	0.22 356

CBMV	0.71 436	0.76 380	2.64 466	0.33 271	0.20 194	0.78 448	0.79 512	0.98 466	0.78 451	0.85 488	0.71 424	0.86 458	1.10 513	1.46 384	0.62 381	0.18 425	0.20 443	0.21 462	0.19 406	0.25 349	0.33 460
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
YMNet	0.62 383	0.72 367	1.93 305	0.41 403	0.41 453	0.87 477	0.43 411	0.87 377	0.71 390	0.74 458	0.81 448	0.83 443	0.46 353	0.86 318	0.93 434	0.19 440	0.22 458	0.20 454	0.17 373	0.41 482	0.21 341

YMNet_1	0.62 383	0.72 367	1.93 305	0.41 403	0.41 453	0.87 477	0.43 411	0.87 377	0.71 390	0.74 458	0.81 448	0.83 443	0.46 353	0.86 318	0.93 434	0.19 440	0.22 458	0.20 454	0.17 373	0.41 482	0.21 341

WZ-Net	0.92 492	1.31 522	3.76 545	0.41 403	0.36 417	0.86 473	0.71 503	1.00 486	1.06 510	0.82 482	0.92 473	1.06 503	1.05 508	2.16 495	1.61 500	0.19 440	0.13 327	0.15 381	0.16 354	0.32 417	0.28 424

FTStereo	0.76 457	0.18 5	2.35 409	0.71 515	0.21 208	0.73 421	1.79 559	0.57 160	0.53 211	1.07 510	1.63 527	1.29 522	2.13 550	0.75 298	0.29 181	0.19 440	0.08 119	0.12 256	0.11 210	0.11 73	0.40 494

LMCR-Stereo	0.52 314	0.71 363	2.39 416	0.40 396	0.21 208	0.74 425	0.31 321	1.02 498	0.64 323	0.61 386	0.63 363	0.39 185	0.51 382	0.62 256	0.42 291	0.19 440	0.09 189	0.12 256	0.09 111	0.23 321	0.12 143

psmorigin	1.36 529	0.60 312	13.80 581	0.37 360	0.29 337	0.62 326	0.33 352	0.77 288	0.61 285	0.96 502	0.88 468	1.17 518	0.73 463	4.00 561	0.86 430	0.19 440	0.22 458	0.17 419	0.18 386	0.24 336	0.29 430

stereogan	0.69 423	0.51 282	2.44 427	0.39 386	0.39 437	1.01 497	0.41 400	0.94 435	0.92 492	0.73 455	0.85 461	1.15 515	0.69 453	1.57 404	0.53 348	0.19 440	0.18 420	0.20 454	0.16 354	0.36 450	0.24 392

CVANet_RVC	0.65 402	0.80 401	2.13 363	0.36 337	0.26 301	0.62 326	0.42 404	0.84 351	0.72 400	0.69 438	0.68 401	0.68 374	0.52 387	2.64 532	0.42 291	0.19 440	0.12 306	0.22 465	0.17 373	0.37 458	0.15 231

NVstereo2D	0.58 356	0.40 217	2.03 343	0.35 318	0.35 409	0.69 399	0.39 391	0.91 409	0.80 459	0.47 214	0.53 274	0.67 367	0.46 353	1.99 479	0.48 326	0.19 440	0.11 280	0.17 419	0.13 281	0.25 349	0.25 401

DeepPruner_ROB	0.50 284	0.70 361	1.94 315	0.29 176	0.26 301	0.63 343	0.31 321	0.80 323	0.48 161	0.61 386	0.55 296	0.66 358	0.38 267	0.98 328	0.40 283	0.19 440	0.14 348	0.14 351	0.14 309	0.23 321	0.17 277

MultiAttention	2.38 552	0.50 279	1.93 305	1.80 560	2.56 568	10.86 577	2.30 564	1.22 527	0.80 459	0.62 397	1.16 504	1.13 512	0.56 401	16.09 585	1.18 471	0.20 450	0.09 189	0.43 520	1.62 567	0.94 539	1.58 566

rvit_105_1	0.44 206	0.54 293	1.46 135	0.36 337	0.24 268	0.51 157	0.45 429	0.75 264	0.74 419	0.45 204	0.44 191	0.44 227	0.36 246	0.62 256	0.38 264	0.20 450	0.18 420	0.18 439	0.22 430	0.18 241	0.18 297

rvit_stereo_0075_2	0.40 164	0.40 217	1.88 281	0.33 271	0.32 375	0.41 73	0.22 126	0.58 166	0.53 211	0.38 161	0.51 250	0.40 193	0.27 173	0.44 158	0.29 181	0.20 450	0.15 374	0.22 465	0.15 334	0.18 241	0.23 380

Wz-Net-TNSev	0.91 490	1.73 550	3.08 516	0.36 337	0.31 367	1.00 496	0.71 503	1.06 511	0.97 497	0.71 448	0.72 429	1.09 507	0.87 487	2.42 515	1.59 499	0.20 450	0.20 443	0.16 400	0.20 416	0.44 498	0.35 466

Syn2CoEx	0.70 427	1.07 490	2.74 483	0.43 418	0.30 348	0.64 354	0.42 404	0.99 478	0.78 451	0.62 397	0.78 444	0.74 408	0.72 460	1.92 473	0.61 379	0.20 450	0.17 409	0.19 445	0.15 334	0.29 390	0.22 356

TDLM	0.67 411	0.92 439	1.76 208	0.37 360	0.24 268	0.66 375	0.56 468	0.82 334	0.74 419	1.16 517	0.62 351	0.61 330	0.48 370	2.70 537	0.50 336	0.20 450	0.11 280	0.35 507	0.14 309	0.32 417	0.16 259

NCCL2	0.65 402	0.94 447	1.96 327	0.43 418	0.30 348	0.71 408	0.68 497	0.84 351	0.65 336	0.70 444	0.60 339	0.86 458	0.54 392	1.56 400	0.57 367	0.20 450	0.16 391	0.67 533	0.25 443	0.22 308	0.24 392

GASNet	0.73 448	1.47 533	3.04 513	0.47 449	0.33 388	0.57 238	0.34 356	0.91 409	0.75 432	0.58 354	0.58 321	0.74 408	0.55 397	2.03 481	0.65 390	0.21 457	0.15 374	0.19 445	0.17 373	0.51 509	0.28 424

edge stereo	0.81 477	0.73 374	3.30 535	0.37 360	1.21 552	0.62 326	0.39 391	0.93 426	0.79 456	0.80 472	0.88 468	1.14 514	0.71 457	2.18 496	0.71 404	0.21 457	0.20 443	0.26 487	0.18 386	0.38 465	0.26 411

SHD	0.72 439	0.77 389	2.36 412	0.45 439	0.40 446	0.71 408	0.32 344	1.02 498	1.25 526	1.07 510	0.84 457	0.90 468	0.73 463	1.09 340	0.98 442	0.21 457	0.18 420	0.20 454	0.21 422	0.32 417	0.31 448

RTS	1.21 518	1.31 522	6.39 567	0.52 471	0.51 488	1.61 532	0.79 512	1.03 505	1.37 534	1.13 514	1.30 513	1.10 509	0.85 483	2.65 533	2.08 520	0.21 457	0.24 469	0.18 439	0.18 386	0.43 490	0.32 453

RTSA	1.21 518	1.31 522	6.39 567	0.52 471	0.51 488	1.61 532	0.79 512	1.03 505	1.37 534	1.13 514	1.30 513	1.10 509	0.85 483	2.65 533	2.08 520	0.21 457	0.24 469	0.18 439	0.18 386	0.43 490	0.32 453

ADCMid	0.96 498	1.32 525	2.74 483	0.38 376	0.35 409	0.99 493	0.58 474	0.94 435	0.86 475	1.23 526	1.01 489	1.01 492	1.00 503	1.05 337	3.97 556	0.21 457	0.19 432	0.42 518	0.32 485	0.40 479	0.29 430

ADCS	1.05 507	1.36 530	2.98 509	0.42 414	0.36 417	0.96 490	0.81 516	1.06 511	1.12 518	1.25 527	0.97 483	1.08 505	0.90 493	1.25 363	4.86 565	0.21 457	0.21 452	0.22 465	0.23 434	0.36 450	0.38 484

AnyNet_C32	1.00 502	1.33 527	2.53 445	0.49 459	0.54 493	1.15 516	1.14 540	0.91 409	0.89 486	1.11 513	0.95 480	0.87 460	0.93 495	1.50 393	4.07 558	0.21 457	0.20 443	0.25 484	0.24 436	0.38 465	0.33 460

ADCPNet	0.99 499	0.99 473	3.93 551	0.37 360	0.68 519	1.36 522	0.62 486	0.87 377	0.76 441	0.78 469	0.81 448	1.08 505	1.18 517	1.14 350	2.49 534	0.21 457	0.69 548	0.21 462	0.95 556	0.29 390	0.37 481

LSM	3.31 566	1.11 493	5.29 563	9.40 580	30.65 592	0.84 467	1.12 539	0.91 409	1.22 524	1.36 533	2.19 540	0.93 475	0.83 479	1.66 418	0.90 432	0.21 457	0.31 499	0.24 479	0.28 459	0.39 474	6.33 579

XPNet_ROB	0.61 378	0.72 367	1.66 173	0.37 360	0.27 315	0.67 381	0.47 440	0.89 392	0.71 390	0.78 469	0.70 420	0.81 436	0.53 389	1.70 424	0.76 415	0.21 457	0.16 391	0.16 400	0.15 334	0.20 277	0.21 341

LALA_ROB	0.60 370	0.76 380	1.69 178	0.36 337	0.29 337	0.79 452	0.55 463	0.94 435	0.77 446	0.81 478	0.67 393	0.94 479	0.49 377	0.99 329	0.73 411	0.21 457	0.15 374	0.20 454	0.18 386	0.23 321	0.21 341

SGM-Forest	1.04 506	0.42 231	3.59 544	0.41 403	0.32 375	1.05 502	1.32 548	0.94 435	0.83 469	1.16 517	2.23 543	1.03 496	1.39 531	2.49 523	2.35 531	0.21 457	0.21 452	0.20 454	0.19 406	0.23 321	0.32 453
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
AF-Net	0.69 423	0.92 439	2.21 380	0.41 403	0.40 446	0.68 393	0.40 394	1.02 498	0.86 475	0.69 438	1.03 493	1.04 499	0.84 482	1.19 354	0.78 419	0.22 470	0.14 348	0.25 484	0.17 373	0.30 401	0.18 297

CBMV_ROB	0.76 457	0.42 231	2.68 471	0.33 271	0.22 235	0.74 425	0.47 440	0.96 453	0.76 441	1.04 509	0.96 481	0.88 464	0.93 495	2.06 485	1.19 473	0.22 470	0.24 469	0.27 488	0.25 443	0.25 349	0.28 424

MeshStereo	1.21 518	1.15 503	3.01 512	0.34 302	0.28 329	1.10 511	0.69 499	1.35 535	1.01 503	2.71 563	2.41 546	2.96 551	1.45 534	2.80 543	1.40 491	0.22 470	0.22 458	0.22 465	0.19 406	0.50 507	0.26 411
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
ISRNet	0.47 249	0.44 247	1.55 155	0.37 360	0.31 367	0.49 139	0.19 65	0.75 264	0.66 351	0.63 406	0.71 424	0.67 367	0.39 281	0.58 240	0.44 306	0.23 473	0.16 391	0.21 462	0.20 416	0.21 291	0.25 401

HBP-ISP	0.76 457	1.30 521	3.19 529	0.35 318	0.26 301	0.85 471	0.54 460	1.03 505	0.72 400	0.80 472	0.69 410	0.68 374	0.83 479	2.04 483	0.44 306	0.23 473	0.24 469	0.29 498	0.25 443	0.28 385	0.24 392

FINET	0.65 402	0.95 454	3.06 515	0.35 318	0.40 446	0.58 256	0.48 444	0.92 418	1.10 515	0.57 336	0.68 401	0.47 257	0.44 335	1.15 352	0.60 376	0.23 473	0.21 452	0.17 419	0.15 334	0.26 369	0.25 401

hitnet-ft	0.67 411	0.80 401	1.90 293	0.28 145	0.22 235	0.69 399	0.36 371	0.85 358	0.65 336	0.56 325	0.84 457	1.03 496	0.95 501	2.32 504	0.55 355	0.23 473	0.14 348	0.41 517	0.13 281	0.24 336	0.17 277

RGC	0.71 436	0.97 465	2.18 376	0.44 425	0.44 463	0.73 421	0.40 394	0.94 435	0.71 390	0.71 448	1.04 496	1.01 492	0.71 457	1.74 431	0.70 401	0.23 473	0.18 420	0.28 491	0.26 451	0.29 390	0.27 418

Nwc_Net	0.68 418	0.83 414	2.53 445	0.41 403	0.39 437	0.77 443	0.38 386	1.01 495	0.70 380	0.60 377	0.99 486	0.98 486	0.68 451	1.41 377	0.63 383	0.23 473	0.15 374	0.23 472	0.25 443	0.23 321	0.18 297

DeepPrunerF	0.86 483	0.86 423	2.91 503	0.45 439	0.50 483	0.64 354	0.48 444	1.14 522	2.64 561	0.63 406	0.61 346	0.65 351	0.62 434	2.21 498	1.31 483	0.23 473	0.19 432	0.30 499	0.28 459	0.36 450	0.25 401

NOSS_ROB	0.64 393	0.65 344	1.62 167	0.46 444	0.25 286	0.67 381	0.30 308	0.93 426	0.77 446	0.59 368	0.57 315	0.77 421	0.38 267	2.78 541	0.44 306	0.23 473	0.24 469	0.28 491	0.26 451	0.27 379	0.39 490

UDGNet	0.44 206	1.02 482	1.74 196	0.35 318	0.19 180	0.58 256	0.23 159	0.49 96	0.66 351	0.41 178	0.38 157	0.34 162	0.29 202	0.53 225	0.30 200	0.24 481	0.10 232	0.37 513	0.19 406	0.27 379	0.15 231

FADNet-RVC-Resample	0.67 411	1.16 508	3.16 525	0.37 360	0.29 337	0.62 326	0.38 386	0.86 368	0.63 315	0.51 264	0.50 246	0.57 312	0.45 339	1.57 404	0.49 331	0.24 481	0.32 505	0.23 472	0.19 406	0.27 379	0.62 524

SAMSARA	0.91 490	0.97 465	2.22 384	0.80 523	0.58 503	1.32 520	1.31 547	1.01 495	0.94 493	1.36 533	0.87 465	1.38 527	0.90 493	1.72 428	1.02 454	0.24 481	0.30 497	0.22 465	0.25 443	0.36 450	0.35 466

XQC	0.73 448	0.98 469	2.39 416	0.46 444	0.35 409	0.81 459	0.46 432	1.00 486	1.00 501	0.80 472	0.69 410	0.88 464	0.74 468	1.32 366	1.20 474	0.24 481	0.16 391	0.23 472	0.20 416	0.41 482	0.33 460

PS-NSSS	0.63 389	1.00 475	1.81 249	0.30 193	0.31 367	0.63 343	0.34 356	0.98 466	0.69 371	0.54 296	0.74 434	0.51 276	0.41 300	2.43 518	0.48 326	0.24 481	0.17 409	0.27 488	0.18 386	0.27 379	0.21 341

IGEV-RUCA	2.28 551	0.30 136	1.15 79	0.40 396	1.86 566	2.06 552	1.90 560	1.36 536	1.80 552	3.70 571	3.76 565	5.02 567	8.19 576	2.12 492	1.63 501	0.25 486	0.76 553	2.72 573	1.91 569	2.39 568	2.36 572

RP	0.67 411	0.82 410	1.94 315	0.43 418	0.44 463	0.65 368	0.45 429	0.89 392	0.82 466	0.66 425	0.92 473	0.99 489	0.76 470	1.55 399	0.66 391	0.25 486	0.18 420	0.23 472	0.20 416	0.31 409	0.22 356

G-Net	0.99 499	0.64 337	2.76 485	0.57 493	0.67 517	2.03 550	0.72 506	0.76 277	0.67 360	1.14 516	2.56 549	1.30 525	1.02 505	1.48 392	1.74 507	0.25 486	0.24 469	0.24 479	0.26 451	0.37 458	0.31 448

AnyNet_C01	1.14 511	1.49 534	4.23 556	0.54 480	0.53 491	1.51 529	1.37 550	1.04 509	1.07 511	1.17 522	1.33 516	1.15 515	1.08 511	1.61 414	2.74 538	0.25 486	0.22 458	0.28 491	0.24 436	0.48 502	0.40 494

PVD	0.90 489	0.85 420	2.15 369	0.53 477	0.50 483	0.99 493	0.56 468	1.15 525	1.64 544	1.41 538	1.41 521	1.11 511	1.13 516	1.35 369	1.31 483	0.26 490	0.28 492	0.28 491	0.26 451	0.37 458	0.49 511

DPSNet	0.86 483	0.60 312	2.34 406	0.58 495	0.36 417	1.07 508	0.75 508	1.30 533	1.05 507	0.70 444	0.68 401	0.94 479	1.29 520	2.08 488	1.82 510	0.26 490	0.23 466	0.16 400	0.17 373	0.48 502	0.40 494

FBW_ROB	0.83 479	0.77 389	1.77 217	0.44 425	0.30 348	0.87 477	0.46 432	1.10 517	0.91 489	0.81 478	0.75 437	1.01 492	0.61 429	3.66 559	1.23 478	0.26 490	0.23 466	0.36 509	0.25 443	0.27 379	0.62 524

CSAN	1.25 522	1.12 494	3.04 513	0.51 467	0.37 428	1.06 503	1.15 541	1.22 527	1.08 512	1.17 522	1.91 533	1.04 499	1.31 523	5.96 570	2.43 533	0.26 490	0.22 458	0.24 479	0.24 436	0.31 409	0.30 440

WCMA_ROB	1.12 509	0.83 414	2.66 469	0.58 495	0.34 396	1.17 518	0.71 503	0.93 426	0.94 493	1.74 545	2.63 552	3.09 553	1.71 544	1.70 424	1.84 511	0.26 490	0.21 452	0.20 454	0.21 422	0.28 385	0.43 501

dad	0.51 301	1.01 479	1.74 196	0.29 176	0.19 180	0.60 285	0.26 234	0.52 124	0.75 432	0.63 406	0.63 363	0.63 337	0.33 230	0.85 317	0.47 320	0.27 495	0.15 374	0.40 516	0.18 386	0.22 308	0.14 197

NCC-stereo	0.79 467	0.94 447	2.42 421	0.59 500	0.45 471	1.90 543	0.46 432	0.99 478	0.72 400	0.64 416	0.84 457	0.91 470	0.73 463	1.80 445	1.00 448	0.27 495	0.19 432	0.23 472	0.31 479	0.24 336	0.22 356

Abc-Net	0.79 467	0.94 447	2.42 421	0.59 500	0.45 471	1.90 543	0.46 432	0.99 478	0.72 400	0.64 416	0.84 457	0.91 470	0.73 463	1.80 445	1.00 448	0.27 495	0.19 432	0.23 472	0.31 479	0.24 336	0.22 356
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SGM-ForestM	2.98 562	1.70 548	3.52 543	0.67 513	0.47 479	5.18 571	3.36 571	3.30 570	2.86 564	4.44 572	3.79 566	9.80 577	5.50 571	6.29 571	6.52 571	0.27 495	0.36 509	0.24 479	0.27 456	0.38 465	0.58 521

PFNet	0.60 370	0.33 161	2.47 435	0.41 403	0.55 496	0.62 326	0.27 259	0.61 186	0.63 315	0.61 386	0.56 307	0.45 236	0.32 226	1.88 466	1.14 466	0.28 499	0.09 189	0.12 256	0.16 354	0.26 369	0.20 329

FC-DCNN v2	1.54 540	0.58 308	2.80 491	0.44 425	0.39 437	2.05 551	0.66 491	1.90 554	1.84 553	2.79 565	2.97 559	4.41 564	3.07 561	2.65 533	2.30 530	0.29 500	0.26 484	0.31 500	0.30 473	0.32 417	0.38 484

FC-DCNN	1.49 538	0.59 310	2.88 496	0.44 425	0.39 437	1.97 548	0.66 491	1.67 548	1.70 546	2.72 564	2.89 556	4.22 560	2.97 560	2.55 528	2.19 525	0.29 500	0.26 484	0.31 500	0.30 473	0.32 417	0.39 490

MSMD_ROB	1.34 527	0.96 457	2.38 414	0.39 386	0.32 375	1.96 546	0.62 486	0.91 409	1.43 536	2.94 567	2.60 550	4.77 566	1.95 548	2.43 518	1.33 485	0.29 500	0.26 484	0.32 503	0.32 485	0.30 401	0.30 440

SDNR	1.22 521	0.80 401	2.71 475	0.33 271	1.48 560	1.98 549	0.23 159	1.93 555	2.44 558	0.89 491	2.52 547	1.36 526	0.51 382	3.65 558	1.93 512	0.30 503	0.31 499	0.22 465	0.16 354	0.33 426	0.36 474

FCDSN-DC	1.29 524	0.54 293	2.50 442	0.47 449	0.41 453	1.12 512	0.60 478	1.10 517	1.27 528	2.23 555	2.87 555	3.67 557	3.12 563	2.39 512	1.69 504	0.30 503	0.26 484	0.31 500	0.30 473	0.35 445	0.38 484
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
PWCDC_ROB	0.72 439	1.06 487	2.09 353	0.47 449	0.36 417	0.78 448	0.26 234	0.98 466	1.34 532	0.61 386	2.07 535	0.64 346	0.61 429	0.83 313	0.71 404	0.31 505	0.14 348	0.15 381	0.12 248	0.60 520	0.21 341

Anonymous_2	0.74 451	0.32 154	1.65 169	0.33 271	0.30 348	0.67 381	0.32 344	0.69 223	0.46 141	0.48 232	0.41 174	0.84 448	0.58 413	0.51 215	0.40 283	0.32 506	0.38 513	1.43 561	3.69 577	0.80 534	0.27 418

ccnet	0.71 436	0.41 224	1.59 160	0.40 396	0.45 471	1.06 503	0.55 463	0.98 466	0.71 390	0.88 489	0.97 483	0.82 441	0.88 491	1.68 421	0.94 436	0.32 506	0.26 484	0.32 503	0.27 456	0.34 434	0.30 440

GANetREF_RVC	0.75 454	1.15 503	2.46 430	0.47 449	0.26 301	0.83 465	0.61 482	0.97 462	0.89 486	0.62 397	0.61 346	0.72 398	0.59 416	2.42 515	0.55 355	0.32 506	0.25 482	0.36 509	0.24 436	0.39 474	0.31 448
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
PASM	0.72 439	0.68 354	1.91 299	0.47 449	0.44 463	0.60 285	0.51 449	0.76 277	0.80 459	0.77 467	0.67 393	0.87 460	0.61 429	2.40 513	0.67 394	0.32 506	0.35 507	0.36 509	0.41 514	0.45 499	0.39 490

PSMNet-RUCA	0.58 356	0.82 410	1.89 288	0.59 500	0.56 498	0.64 354	0.36 371	0.84 351	0.69 371	0.51 264	0.68 401	0.53 284	0.43 327	0.56 236	0.43 300	0.34 510	0.18 420	0.44 521	0.29 463	0.48 502	0.30 440

ELAS_RVC	1.37 531	0.78 397	3.21 531	0.55 487	0.50 483	1.49 527	2.48 567	1.48 541	1.71 547	2.13 552	2.09 536	2.07 542	2.56 556	1.90 468	2.02 517	0.35 511	0.36 509	0.37 513	0.34 492	0.49 505	0.47 507
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.39 532	0.79 399	2.86 494	0.53 477	0.50 483	2.81 561	2.20 563	1.61 547	1.50 540	2.28 557	2.35 544	1.82 538	2.13 550	1.73 429	2.22 526	0.35 511	0.37 511	0.35 507	0.35 495	0.49 505	0.47 507
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
AANet_RVC	0.68 418	1.00 475	2.09 353	0.33 271	0.25 286	0.58 256	0.32 344	0.81 327	0.80 459	0.61 386	0.94 478	0.80 433	0.41 300	2.46 520	1.02 454	0.36 513	0.14 348	0.10 135	0.09 111	0.23 321	0.22 356

PDISCO_ROB	0.75 454	1.06 487	2.11 358	0.64 508	0.59 505	1.13 514	0.43 411	1.14 522	1.05 507	0.64 416	0.71 424	0.96 482	0.61 429	1.21 355	0.76 415	0.37 514	0.18 420	0.27 488	0.24 436	0.56 516	0.32 453

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 504	1.67 544	2.32 401	0.47 449	0.39 437	1.47 525	0.95 524	0.95 448	0.91 489	0.84 485	0.94 478	1.05 501	0.60 420	2.95 546	0.72 408	0.41 515	0.72 552	0.32 503	0.55 529	0.74 528	1.22 558

PMTNet	0.31 87	0.35 181	1.30 105	0.20 4	0.14 33	0.57 238	0.25 212	0.46 69	0.42 103	0.27 111	0.32 120	0.27 118	0.24 125	0.39 129	0.23 101	0.43 516	0.07 41	0.08 32	0.05 1	0.18 241	0.07 7

coex-ft	5.95 574	1.67 544	60.57 596	0.34 302	0.30 348	0.77 443	0.69 499	0.74 253	4.41 566	19.22 587	2.15 539	1.62 536	7.97 575	1.81 448	8.96 575	0.44 517	2.08 572	0.18 439	0.19 406	0.38 465	4.62 577

Consistency-Raft	0.88 486	0.93 445	3.23 533	0.99 538	0.64 515	0.77 443	0.55 463	0.98 466	0.97 497	0.61 386	1.03 493	0.65 351	1.05 508	0.79 310	1.38 488	0.44 517	0.46 525	0.51 525	0.58 537	0.65 522	0.47 507

UDG	0.77 461	1.23 513	2.15 369	0.67 513	0.59 505	0.78 448	0.38 386	0.90 398	0.70 380	0.61 386	0.69 410	1.01 492	0.67 448	1.02 333	0.73 411	0.45 519	0.34 506	0.87 539	0.51 526	0.67 524	0.46 506

MADNet+	1.36 529	1.93 563	5.95 565	0.81 526	0.59 505	1.57 531	1.09 536	1.39 539	1.22 524	0.84 485	1.01 489	1.25 521	1.12 515	3.19 551	2.36 532	0.45 519	0.47 528	0.38 515	0.34 492	0.59 517	0.57 519

FADNet	0.64 393	1.22 512	2.06 345	0.32 249	0.30 348	0.66 375	0.29 300	0.88 386	0.72 400	0.44 194	0.48 221	0.66 358	0.57 407	1.84 455	0.45 310	0.46 521	0.20 443	0.17 419	0.19 406	0.59 517	0.24 392

NVStereoNet_ROB	1.16 515	0.95 454	2.54 451	0.58 495	0.55 496	0.78 448	0.63 488	1.00 486	1.08 512	1.03 507	4.07 567	1.48 531	1.22 518	2.88 545	1.27 481	0.50 522	0.46 525	0.54 526	0.62 540	0.50 507	0.63 526
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
JetBlue	1.78 544	1.63 540	3.92 549	0.73 516	1.21 552	4.38 569	3.35 570	1.59 545	1.20 523	1.26 530	1.52 524	2.37 546	1.88 547	3.23 552	3.00 541	0.53 523	0.47 528	0.48 524	0.49 523	1.29 552	0.97 545

SGM_RVC	1.89 547	0.92 439	2.50 442	0.96 537	0.93 537	1.63 534	1.37 550	1.52 544	12.43 576	1.85 546	1.69 528	2.40 547	1.74 545	2.81 544	1.71 505	0.53 523	0.47 528	0.42 518	0.47 520	0.74 528	0.74 530
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DDUNet	0.77 461	1.12 494	1.88 281	0.76 519	0.69 520	0.84 467	0.43 411	0.85 358	0.65 336	0.67 429	0.75 437	0.91 470	0.52 387	1.03 335	0.57 367	0.54 525	0.37 511	0.95 545	0.52 528	0.71 527	0.57 519

DispFullNet	1.67 543	2.10 566	5.22 561	1.53 555	8.90 573	0.86 473	0.31 321	0.96 453	0.96 496	1.37 536	1.01 489	1.13 512	1.98 549	1.51 394	0.91 433	0.54 525	0.31 499	1.18 551	0.63 542	1.13 544	0.80 536

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 134	1.34 528	1.24 96	0.23 39	0.12 6	0.33 28	0.20 84	0.40 29	0.33 21	0.25 90	0.21 33	0.16 32	0.14 12	0.27 24	0.63 383	0.55 527	0.06 21	0.11 200	0.13 281	0.25 349	0.49 511

MANE	2.90 561	1.14 499	2.96 505	1.03 539	1.01 542	5.01 570	2.45 566	5.36 574	6.88 573	3.58 570	4.76 571	5.99 570	4.99 568	4.23 563	4.61 564	0.56 528	0.67 542	0.44 521	0.78 549	0.51 509	1.03 553

DualNet (step1)	0.59 364	0.62 322	1.93 305	0.27 120	0.22 235	0.68 393	0.31 321	0.93 426	0.66 351	0.57 336	0.51 250	0.55 294	0.45 339	1.11 344	0.38 264	0.61 529	0.14 348	0.87 539	0.56 532	0.25 349	0.23 380

test_sample9	0.94 494	0.62 322	1.93 305	0.27 120	0.22 235	0.68 393	0.31 321	0.93 426	0.66 351	0.57 336	0.51 250	0.55 294	0.45 339	1.91 469	2.55 535	0.61 529	4.16 576	0.87 539	0.56 532	0.25 349	0.23 380

test_sample8	1.12 509	0.62 322	1.93 305	0.27 120	0.22 235	0.68 393	0.31 321	0.95 448	0.61 285	1.18 524	0.56 307	2.53 548	1.31 523	1.91 469	2.55 535	0.61 529	4.16 576	0.87 539	0.56 532	0.25 349	0.23 380

anonymity	0.80 469	0.66 351	1.29 102	0.59 500	0.75 524	0.67 381	0.52 452	0.95 448	0.71 390	0.94 499	0.70 420	0.67 367	0.87 487	0.71 291	1.35 486	0.64 532	0.62 539	0.58 527	1.44 565	0.60 520	0.65 527

SPS-STEREO	1.07 508	1.13 497	2.88 496	0.65 511	0.69 520	0.99 493	0.68 497	1.05 510	0.87 478	1.36 533	1.23 507	1.46 530	0.94 498	1.87 458	1.72 506	0.66 533	0.61 538	0.58 527	0.57 535	0.65 522	0.77 534
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MFMNet_re	0.92 492	1.28 519	2.53 445	0.82 527	0.76 527	0.90 483	0.75 508	0.98 466	1.04 506	1.03 507	1.05 497	0.84 448	0.94 498	0.83 313	0.72 408	0.68 534	0.60 537	0.63 531	0.60 539	0.77 532	0.74 530

WAO-7	1.48 537	1.63 540	2.49 438	0.93 533	0.75 524	1.72 539	1.10 537	1.84 553	1.96 555	1.43 539	2.54 548	1.97 540	1.61 541	3.06 548	2.08 520	0.69 535	0.66 541	0.94 544	0.74 547	0.80 534	0.69 529

SGM+DAISY	1.83 546	1.43 531	3.81 546	0.87 528	1.01 542	2.38 558	2.53 568	1.36 536	1.75 548	2.92 566	3.22 562	2.65 549	2.93 558	2.22 501	3.10 545	0.72 536	0.69 548	0.63 531	0.62 540	0.77 532	0.98 546

AIO-test2	0.49 273	1.15 503	1.96 327	0.42 414	0.37 428	0.50 147	0.23 159	0.79 319	0.70 380	0.33 140	0.53 274	0.27 118	0.22 98	0.67 275	0.29 181	0.73 537	0.08 119	0.13 315	0.17 373	0.17 214	0.18 297

CAS	0.35 119	0.25 71	1.30 105	0.79 522	0.34 396	0.51 157	0.23 159	0.46 69	0.39 74	0.22 47	0.31 114	0.20 51	0.17 33	0.28 32	0.23 101	0.73 537	0.06 21	0.07 1	0.05 1	0.09 39	0.37 481

GCST	0.72 439	1.10 492	2.15 369	1.11 544	0.59 505	0.62 326	0.19 65	0.75 264	0.53 211	0.56 325	0.63 363	0.47 257	0.31 219	1.11 344	0.33 233	0.75 539	0.45 523	0.84 538	0.64 543	0.69 525	0.54 515

test_for_model	0.64 393	1.60 539	1.82 255	1.23 548	1.02 544	0.53 184	0.23 159	0.75 264	0.50 177	0.57 336	0.29 90	0.25 93	0.20 78	0.26 19	0.22 89	0.76 540	0.31 499	0.08 32	0.07 53	1.68 560	0.50 514

SQANet	0.80 469	1.58 538	2.53 445	0.76 519	0.83 529	0.76 435	0.36 371	0.83 340	0.64 323	0.63 406	0.69 410	0.73 402	0.51 382	1.21 355	0.53 348	0.77 541	0.29 493	0.59 529	0.29 463	0.86 536	0.61 523

LE_ROB	4.43 570	1.35 529	9.38 572	2.79 571	3.93 570	2.43 559	3.46 572	2.68 562	11.19 575	11.66 580	4.73 570	5.26 568	10.46 578	4.50 566	9.49 576	0.82 542	0.69 548	1.34 558	0.98 557	0.75 530	0.76 533

ACVNet_2	1.42 535	1.81 553	3.23 533	1.08 541	0.92 536	1.32 520	0.85 518	1.49 542	1.69 545	1.19 525	1.73 529	2.13 543	1.03 506	2.50 524	1.40 491	0.91 543	0.53 533	1.00 547	0.55 529	2.11 565	0.85 538

CC-Net-ROB	0.85 482	1.15 503	2.13 363	0.88 529	0.38 434	0.88 481	0.44 422	1.06 511	0.79 456	0.58 354	0.69 410	0.65 351	0.50 380	2.74 540	0.51 341	0.93 544	0.39 519	0.87 539	0.29 463	0.54 514	0.54 515

FADNet_RVC	0.81 477	1.14 499	2.42 421	0.30 193	0.24 268	0.71 408	0.24 192	0.95 448	0.61 285	0.44 194	0.56 307	0.59 322	0.42 317	1.52 396	0.68 397	0.94 545	0.96 560	0.28 491	1.00 558	0.90 537	1.36 561

WAO-6	1.58 542	1.54 536	2.32 401	1.14 546	1.00 541	2.30 556	1.03 533	1.82 552	2.85 563	1.25 527	2.61 551	2.20 544	1.56 539	2.47 522	1.99 516	0.95 546	0.67 542	1.19 554	0.83 551	1.08 542	0.88 543

otaku	1.03 505	1.68 546	2.72 477	0.95 535	0.73 523	1.03 500	0.59 476	0.99 478	0.86 475	0.69 438	1.61 525	0.98 486	0.64 439	1.46 384	1.14 466	0.95 546	0.46 525	0.72 536	0.40 511	1.24 550	0.78 535

testlalala_base	0.46 234	0.30 136	1.82 255	0.34 302	0.27 315	0.55 205	0.21 105	0.85 358	0.32 14	0.32 138	0.39 165	0.31 142	0.23 114	0.30 52	0.28 166	0.95 546	0.30 497	0.09 85	0.21 422	1.03 541	0.18 297

Ntro	1.00 502	1.68 546	2.80 491	0.95 535	0.85 530	1.06 503	0.53 456	0.98 466	0.90 488	0.62 397	0.76 440	0.93 475	0.66 446	1.66 418	0.98 442	0.99 549	0.45 523	0.75 537	0.40 511	1.19 546	0.75 532

ACVNet_1	1.33 526	1.91 561	4.03 552	1.09 542	0.88 532	1.19 519	0.66 491	1.24 530	1.17 521	0.94 499	0.96 481	3.09 553	1.04 507	2.37 506	1.11 464	1.04 550	0.48 531	1.03 549	0.48 521	1.12 543	0.83 537

PWCK	1.49 538	1.90 560	3.22 532	1.09 542	0.54 493	1.71 538	1.73 558	1.49 542	1.53 541	1.44 540	1.80 530	1.82 538	1.30 522	3.34 554	1.76 508	1.07 551	0.56 535	0.97 546	0.58 537	1.38 556	0.65 527

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 461	1.04 484	2.06 345	0.94 534	0.35 409	0.89 482	0.40 394	0.85 358	0.63 315	0.55 314	0.63 363	0.75 414	0.38 267	2.38 509	0.48 326	1.10 552	0.31 499	0.36 509	0.21 422	0.53 513	0.55 518

Dean	1.79 545	1.83 554	3.92 549	1.29 549	1.07 547	1.55 530	1.00 530	1.95 556	2.33 557	1.47 541	4.19 568	4.26 563	1.33 526	2.21 498	1.48 495	1.14 553	0.68 546	1.18 551	0.74 547	1.24 550	0.98 546

RainbowNet	1.15 513	1.78 552	2.72 477	1.12 545	0.91 535	1.06 503	0.76 510	1.16 526	1.13 520	0.75 460	0.97 483	1.09 507	0.80 475	1.60 411	1.21 476	1.17 554	1.26 564	1.01 548	0.57 535	1.13 544	0.88 543

TorneroNet-64	2.65 554	1.83 554	3.30 535	1.46 553	1.20 551	3.89 565	0.99 527	3.51 572	6.71 572	2.56 560	4.60 569	4.22 560	3.85 566	3.33 553	3.14 546	1.19 555	0.65 540	1.39 560	0.79 550	3.31 572	1.15 556

IMH-64-1	1.39 532	1.64 542	1.86 274	1.36 550	1.11 548	1.39 523	1.19 543	1.76 549	1.45 538	1.16 517	2.21 541	1.53 532	1.38 529	1.98 476	1.52 496	1.29 556	0.67 542	1.27 555	0.69 544	1.29 552	0.98 546

IMH-64	1.39 532	1.64 542	1.86 274	1.36 550	1.11 548	1.39 523	1.19 543	1.76 549	1.45 538	1.16 517	2.21 541	1.53 532	1.38 529	1.98 476	1.52 496	1.29 556	0.67 542	1.27 555	0.69 544	1.29 552	0.98 546

TorneroNet	5.50 572	1.92 562	3.16 525	1.47 554	1.25 554	14.07 579	1.06 535	4.90 573	20.99 592	10.17 576	16.48 584	11.88 581	6.93 573	3.34 554	4.20 560	1.30 558	0.69 548	1.45 562	0.86 552	2.61 569	1.20 557

JetRed	3.29 565	4.93 575	10.17 573	1.45 552	1.72 564	7.44 573	5.05 575	3.06 565	2.12 556	2.41 559	2.39 545	2.99 552	2.37 553	3.51 557	6.44 570	1.32 559	1.90 570	1.37 559	1.23 564	2.21 566	1.76 568

UNDER WATER	2.74 556	1.85 556	4.54 558	1.81 562	1.44 557	2.34 557	1.40 553	3.24 567	6.60 571	2.60 561	2.76 554	5.75 569	5.24 570	3.02 547	4.01 557	1.45 560	0.81 555	1.59 566	1.06 559	1.80 561	1.51 564

UNDER WATER-64	2.47 553	1.89 559	4.86 559	1.82 563	1.44 557	3.18 563	1.57 557	2.62 560	5.64 568	2.05 548	2.13 538	4.13 559	3.76 565	2.62 531	3.42 552	1.47 561	0.85 557	1.57 565	1.07 560	1.82 562	1.49 563

KSHMR	4.10 568	1.97 564	5.27 562	1.71 558	1.47 559	1.96 546	1.28 546	3.19 566	17.33 587	2.12 549	15.91 582	9.18 576	1.57 540	8.42 574	1.98 515	1.52 562	1.26 564	1.67 567	1.19 562	1.67 559	1.40 562

notaker	2.66 555	2.07 565	3.31 537	2.61 570	1.43 555	1.76 541	1.11 538	2.76 563	1.79 550	2.26 556	11.53 580	3.96 558	4.29 567	3.09 549	2.76 539	1.55 563	0.88 558	1.70 568	1.07 560	2.00 564	1.35 560

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 527	1.70 548	2.50 442	0.56 489	0.40 446	2.15 554	0.99 527	1.24 530	1.26 527	1.02 506	1.10 500	1.29 522	0.88 491	3.10 550	1.08 459	1.66 564	0.83 556	0.68 534	0.88 553	1.57 557	1.80 570

BEATNet-Init1	12.10 580	11.19 580	27.29 593	2.99 572	3.51 569	21.84 592	11.10 578	14.34 585	13.83 582	20.34 588	20.33 589	26.35 596	20.03 586	19.06 589	14.80 585	1.74 565	1.81 567	2.05 571	2.49 574	3.69 574	3.12 574

ktn	4.35 569	2.10 566	2.89 499	1.80 560	1.49 561	2.13 553	1.41 555	2.26 558	12.72 577	11.41 579	16.43 583	11.15 579	3.75 564	4.36 565	3.18 547	1.82 566	0.98 562	1.73 569	1.21 563	2.97 571	1.27 559

MFN_U_SF_RVC	1.55 541	2.39 573	3.16 525	0.65 511	0.41 453	1.12 512	0.46 432	1.23 529	1.33 531	1.61 543	1.20 505	1.43 529	0.98 502	1.76 434	1.97 514	1.90 567	1.80 566	1.98 570	2.15 571	1.63 558	1.77 569

WAO-8	2.80 558	2.14 569	2.89 499	1.91 564	1.04 545	3.98 566	0.96 525	3.26 568	6.17 569	2.15 553	3.37 563	3.31 555	2.41 554	11.84 577	2.03 518	2.05 568	1.86 568	1.54 563	0.92 554	1.22 547	0.87 541

Venus	2.80 558	2.14 569	2.89 499	1.91 564	1.04 545	3.98 566	0.96 525	3.26 568	6.17 569	2.15 553	3.37 563	3.31 555	2.41 554	11.84 577	2.03 518	2.05 568	1.86 568	1.54 563	0.92 554	1.22 547	0.87 541

USTest	8.10 576	7.17 579	8.96 571	9.25 579	9.05 574	15.27 580	23.78 584	9.96 581	9.47 574	5.94 575	6.75 572	7.80 574	7.48 574	8.83 576	11.21 580	2.21 570	3.56 575	2.86 575	3.20 576	5.02 577	4.16 575

MADNet++	2.79 557	2.11 568	2.97 508	2.49 568	2.28 567	2.95 562	2.31 565	2.67 561	2.47 559	3.03 568	3.13 561	2.70 550	2.92 557	4.10 562	4.48 562	2.68 571	2.24 574	3.04 576	2.44 573	2.37 567	2.34 571

LVE	1.96 549	2.17 572	3.14 523	1.68 556	1.80 565	1.63 534	1.03 533	2.34 559	2.81 562	1.25 527	2.89 556	4.24 562	1.29 520	2.79 542	1.44 493	2.85 572	0.91 559	1.18 551	1.46 566	1.23 549	1.10 555

TCMNet-wrong-test	5.51 573	6.62 578	6.20 566	13.02 584	11.90 578	7.14 572	5.53 576	6.99 578	1.44 537	2.65 562	3.10 560	8.37 575	5.95 572	4.75 567	6.05 569	3.07 573	0.98 562	2.38 572	1.99 570	6.62 579	5.43 578

DGTPSM_ROB	8.89 578	5.62 576	12.25 576	5.92 576	11.32 576	8.54 574	24.18 585	6.40 576	13.49 578	5.15 573	11.46 578	6.19 572	10.92 579	7.00 572	13.72 581	4.47 574	7.65 579	3.92 577	7.45 581	4.38 575	7.87 581

DGSMNet	2.89 560	0.63 333	3.18 528	3.43 573	4.17 572	2.57 560	6.98 577	0.97 462	0.83 469	0.56 325	1.86 532	0.79 430	0.62 434	1.64 416	1.39 489	4.61 575	5.01 578	5.17 579	4.71 578	4.44 576	4.19 576

IMH	2.02 550	2.15 571	2.69 474	1.68 556	1.12 550	1.66 537	0.92 523	2.10 557	1.92 554	1.32 532	2.66 553	2.21 545	1.69 543	5.78 568	1.68 503	5.54 576	0.96 560	1.31 557	0.71 546	1.32 555	0.99 551

ACVNet-4b	1.93 548	1.85 556	4.10 554	1.07 540	0.86 531	1.15 516	0.53 456	1.06 511	1.12 518	0.64 416	1.09 499	1.99 541	0.70 455	2.20 497	9.86 578	5.62 577	0.41 522	1.03 549	0.55 529	1.86 563	0.85 538

tt	4.93 571	0.27 92	4.20 555	2.29 567	1.58 562	10.20 576	16.97 582	9.42 580	5.02 567	1.67 544	1.28 510	4.68 565	5.03 569	3.37 556	5.92 568	6.16 578	9.47 585	2.82 574	3.18 575	3.60 573	1.53 565

PML	23.15 588	16.83 584	7.78 569	5.49 575	9.93 575	51.13 597	104.50 597	5.76 575	13.62 580	37.30 597	105.93 597	30.86 597	23.50 591	12.07 579	7.87 574	6.30 579	2.12 573	6.32 581	2.43 572	10.44 583	2.90 573

DLNR_Zeroshot_test	13.43 583	19.94 587	23.55 586	121.61 598	35.03 593	0.46 118	0.15 24	8.02 579	0.35 32	0.28 116	0.37 148	0.26 107	0.17 33	0.76 301	0.29 181	6.42 580	0.26 484	0.09 85	0.38 506	50.13 596	0.18 297

DPSM_ROB	12.34 581	11.21 582	12.51 577	12.91 582	12.80 580	19.84 589	28.28 591	14.38 586	14.28 583	10.58 577	11.26 576	12.03 582	11.85 582	13.15 583	15.34 586	7.11 581	8.31 582	6.50 582	7.35 579	8.84 581	8.31 583

DPSM	12.34 581	11.21 582	12.51 577	12.91 582	12.80 580	19.84 589	28.28 591	14.38 586	14.28 583	10.58 577	11.26 576	12.03 582	11.85 582	13.15 583	15.34 586	7.11 581	8.31 582	6.50 582	7.35 579	8.84 581	8.31 583

DPSMNet_ROB	9.48 579	5.64 577	13.01 580	8.82 578	11.82 577	8.54 574	24.20 586	6.41 577	13.65 581	5.32 574	11.47 579	6.33 573	10.92 579	7.69 573	13.89 582	7.25 583	8.19 581	5.06 578	7.78 582	5.31 578	8.26 582

HanzoNet	7.64 575	2.86 574	5.05 560	7.01 577	3.97 571	2.18 555	1.34 549	3.37 571	4.05 565	13.17 581	10.58 574	10.73 578	16.52 584	8.45 575	10.51 579	10.48 584	9.72 586	5.59 580	13.46 585	6.84 580	6.83 580

CasAABBNet	24.81 590	22.53 593	24.83 587	26.08 590	25.74 588	39.86 593	57.06 596	28.87 594	28.83 595	21.16 591	22.54 592	24.22 591	23.89 594	26.38 592	30.87 595	14.25 585	16.71 589	13.09 584	14.81 587	17.78 585	16.71 588

FlowAnything	24.85 591	22.54 594	25.10 589	26.11 591	25.76 589	39.86 593	57.00 594	28.89 595	28.87 596	21.31 593	22.68 594	24.22 591	23.87 592	26.39 593	30.89 597	14.26 586	16.78 591	13.10 585	14.90 589	17.78 585	16.69 587

Selective-RAFT-Error	24.87 592	22.59 595	25.14 590	26.13 592	25.82 590	39.93 595	57.03 595	28.97 596	28.95 597	21.21 592	22.65 593	24.25 593	23.98 595	26.43 594	30.83 594	14.27 587	16.71 589	13.10 585	14.82 588	17.82 587	16.76 589

LSM0	26.58 593	22.63 596	25.88 591	30.13 593	52.21 597	39.94 596	56.74 593	28.97 596	28.72 594	21.14 590	22.26 591	24.43 594	23.88 593	26.54 596	30.87 595	14.32 588	16.55 588	13.12 587	14.71 586	17.92 588	20.60 591

DPSimNet_ROB	17.97 585	20.20 591	24.98 588	17.62 585	15.92 583	21.53 591	21.00 583	13.70 583	15.61 585	23.89 594	14.69 581	22.87 589	24.58 596	12.70 582	14.56 583	18.48 589	12.91 587	20.21 589	12.05 583	17.76 584	14.17 586

LRCNet_RVC	13.74 584	19.30 585	12.75 579	19.46 587	12.69 579	1.86 542	0.41 400	12.33 582	1.05 507	15.77 583	18.83 588	12.62 584	8.70 577	12.21 580	9.62 577	22.22 590	8.37 584	25.85 591	24.01 591	19.32 589	17.44 590

xxxxx1	28.96 595	20.11 588	14.07 582	49.74 594	39.15 594	18.98 583	26.64 587	21.94 590	20.21 589	16.45 584	17.48 585	18.36 585	21.56 587	16.21 586	20.88 589	23.07 591	26.55 593	66.40 595	78.70 595	30.27 592	32.51 595

tt_ll	28.96 595	20.11 588	14.07 582	49.74 594	39.15 594	18.98 583	26.64 587	21.94 590	20.21 589	16.45 584	17.48 585	18.36 585	21.56 587	16.21 586	20.88 589	23.07 591	26.55 593	66.40 595	78.70 595	30.27 592	32.51 595

ff	28.96 595	20.11 588	14.07 582	49.74 594	39.15 594	18.98 583	26.64 587	21.94 590	20.21 589	16.45 584	17.48 585	18.36 585	21.56 587	16.21 586	20.88 589	23.07 591	26.55 593	66.40 595	78.70 595	30.27 592	32.51 595

HaxPig	19.86 586	22.40 592	22.34 585	17.95 586	17.95 584	11.77 578	11.89 579	16.02 588	15.89 586	21.10 589	21.41 590	18.74 588	18.39 585	20.08 590	19.69 588	23.63 594	23.22 592	24.06 590	23.69 590	23.00 590	23.95 592

MEDIAN_ROB	23.96 589	27.05 597	26.39 592	22.16 588	22.13 586	16.12 582	13.97 580	20.24 589	20.05 588	25.50 595	25.31 595	22.96 590	22.63 590	24.39 591	23.24 592	28.20 595	27.23 596	28.62 592	27.75 592	27.50 591	27.76 593

AVERAGE_ROB	26.93 594	30.34 598	29.27 594	25.82 589	25.34 587	19.48 588	15.17 581	23.55 593	23.00 593	28.45 596	27.87 596	26.25 595	25.86 597	26.96 597	25.55 593	31.30 596	30.07 597	31.76 593	30.81 593	30.79 595	30.93 594

Anonymous_1	22.91 587	11.20 581	12.13 575	12.75 581	26.28 591	19.43 587	27.92 590	14.08 584	13.61 579	14.96 582	10.58 574	11.26 580	11.19 581	12.55 581	14.57 584	38.28 597	7.88 580	34.96 594	63.99 594	89.57 597	10.94 585

test_example2	115.39 598	123.23 599	94.57 597	115.52 597	123.55 598	101.63 598	114.33 598	53.41 598	99.48 598	134.90 598	135.05 598	85.83 598	85.11 598	111.32 598	106.15 598	152.55 598	205.26 598	99.78 598	114.96 598	140.96 598	110.20 598

ccccc		297.21 600		374.70 599	380.44 599	203.92 599		216.32 599		203.37 599		215.01 599		312.78 599		412.57 599	356.13 599	256.09 599	227.69 599	428.88 599

ASD4		19.65 586

Low-res two-view benchmark