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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GREAT-IGEV	0.37 131	0.28 113	1.48 139	0.25 70	0.38 431	0.46 115	0.18 53	0.33 7	0.34 24	0.15 4	0.29 87	0.15 26	0.17 30	0.36 105	0.23 100	0.07 20	0.76 550	0.07 1	0.26 448	0.21 288	1.03 550

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 57	0.28 113	1.09 69	0.33 268	0.15 55	0.30 15	0.16 31	0.58 163	0.42 100	0.19 22	0.19 19	0.17 34	0.26 152	0.38 122	0.37 254	0.09 70	0.08 116	0.08 29	0.25 440	0.10 50	0.06 1

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

LoS	0.31 84	0.30 135	1.52 148	0.23 36	0.13 20	0.54 189	0.20 81	0.48 86	0.49 164	0.25 87	0.28 81	0.37 169	0.24 122	0.38 122	0.23 100	0.10 164	0.08 116	0.08 29	0.05 1	0.15 152	0.07 7
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.30 76	0.27 91	1.09 69	0.23 36	0.50 480	0.40 63	0.20 81	0.46 67	0.44 114	0.22 45	0.28 81	0.26 104	0.19 66	0.33 77	0.21 69	0.09 70	0.07 40	0.08 29	0.05 1	0.15 152	0.49 508

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

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

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

CroCo-Stereo	0.30 76	0.45 252	1.08 67	0.31 217	0.17 110	0.19 2	0.21 102	0.73 246	0.50 174	0.21 35	0.24 56	0.55 291	0.22 95	0.27 24	0.26 144	0.09 70	0.08 116	0.08 29	0.07 51	0.12 81	0.09 56
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
CREStereo++_RVC	0.33 97	0.29 123	1.74 193	0.24 52	0.16 82	0.54 189	0.15 22	0.40 28	0.55 227	0.37 150	0.51 247	0.24 80	0.19 66	0.27 24	0.26 144	0.09 70	0.06 20	0.08 29	0.30 470	0.08 18	0.06 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.33 97	0.49 270	1.75 199	0.23 36	0.12 6	0.54 189	0.16 31	0.40 28	0.45 129	0.45 201	0.51 247	0.26 104	0.22 95	0.29 43	0.20 50	0.10 164	0.10 229	0.08 29	0.06 9	0.08 18	0.11 105

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

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

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

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

CREStereo	0.28 57	0.30 135	1.33 107	0.19 1	0.13 20	0.55 202	0.17 39	0.48 86	0.46 138	0.27 108	0.33 125	0.24 80	0.21 86	0.31 58	0.21 69	0.11 227	0.07 40	0.08 29	0.05 1	0.10 50	0.07 7
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.31 84	0.35 179	1.30 102	0.20 4	0.14 32	0.57 235	0.25 209	0.46 67	0.42 100	0.27 108	0.32 117	0.27 115	0.24 122	0.39 128	0.23 100	0.43 513	0.07 40	0.08 29	0.05 1	0.18 238	0.07 7

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

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

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

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

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

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 131	0.37 191	1.21 88	0.26 101	0.18 145	0.73 418	0.18 53	0.53 130	0.41 91	0.35 141	0.30 100	0.58 316	0.22 95	0.33 77	0.95 435	0.09 70	0.07 40	0.09 82	0.35 492	0.13 111	0.15 229

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

MSKI-zero shot	0.46 231	0.38 201	2.47 432	0.27 117	0.43 459	0.56 217	0.20 81	0.77 285	0.43 110	0.60 374	0.51 247	0.44 224	0.17 30	0.68 275	0.21 69	0.09 70	0.29 490	0.09 82	0.32 482	0.14 134	0.10 80

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

cross-raft	0.40 161	0.27 91	2.22 381	0.30 190	0.17 110	0.49 136	0.35 361	0.71 230	0.39 71	0.43 185	0.45 192	0.64 343	0.25 138	0.32 67	0.25 135	0.08 32	0.08 116	0.09 82	0.23 431	0.11 70	0.14 195

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

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

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

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

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

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

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

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

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

RAFT-Stereo	0.36 125	0.21 21	1.70 179	0.29 173	0.18 145	0.55 202	0.26 231	0.78 300	0.36 47	0.57 333	0.67 390	0.33 153	0.24 122	0.32 67	0.23 100	0.10 164	0.08 116	0.09 82	0.07 51	0.09 36	0.12 142
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RASNet	0.61 375	0.68 351	2.03 340	0.35 315	0.46 474	0.65 365	0.28 273	0.78 300	0.70 377	0.48 229	0.64 376	0.93 472	0.61 426	2.21 495	0.73 408	0.12 281	0.09 186	0.09 82	0.10 144	0.14 134	0.11 105

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

fffft	0.29 66	0.21 21	1.10 71	0.24 52	0.15 55	0.42 82	0.24 189	0.42 41	0.38 59	0.21 35	0.18 16	0.20 48	0.16 23	0.44 156	0.70 398	0.07 20	0.06 20	0.10 132	0.08 77	0.28 382	0.20 326
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.29 66	0.26 85	1.03 62	0.25 70	0.14 32	0.46 115	0.22 123	0.36 13	0.38 59	0.23 61	0.23 47	0.21 56	0.18 48	0.45 168	0.60 373	0.07 20	0.06 20	0.10 132	0.08 77	0.20 274	0.20 326

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

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

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

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

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

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

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

RAStereo	0.28 57	0.48 267	1.52 148	0.26 101	0.18 145	0.25 6	0.19 62	0.42 41	0.35 30	0.20 29	0.25 63	0.20 48	0.16 23	0.24 7	0.24 122	0.09 70	0.08 116	0.10 132	0.08 77	0.12 81	0.08 34

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

MaDis-Stereo	0.29 66	0.54 290	1.44 129	0.24 52	0.29 334	0.29 13	0.16 31	0.45 64	0.37 54	0.19 22	0.21 30	0.28 124	0.22 95	0.30 51	0.29 179	0.10 164	0.09 186	0.10 132	0.08 77	0.11 70	0.11 105

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

IGEV-Stereo	0.34 105	0.54 290	1.47 136	0.25 70	0.16 82	0.56 217	0.23 156	0.49 93	0.40 81	0.25 87	0.24 56	0.22 59	0.24 122	0.54 226	0.19 28	0.09 70	0.10 229	0.10 132	0.18 383	0.24 333	0.29 427
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CSP-Net	0.50 281	0.39 210	1.25 94	0.29 173	0.23 252	0.77 440	0.35 361	0.86 365	0.57 242	0.59 365	0.59 321	0.65 348	0.40 286	1.77 433	0.44 303	0.16 394	0.11 277	0.10 132	0.10 144	0.20 274	0.14 195

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

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

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

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

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

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

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

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

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

XX-Stereo	0.55 334	0.54 290	3.50 539	0.48 454	0.39 434	0.54 189	0.17 39	0.89 389	0.40 81	0.44 191	0.65 385	0.85 449	0.19 66	0.77 302	0.21 69	0.10 164	0.14 345	0.10 132	0.32 482	0.17 211	0.14 195

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

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

GMStereo	0.38 140	0.99 470	1.91 296	0.27 117	0.16 82	0.39 58	0.23 156	0.47 79	0.62 300	0.38 158	0.34 131	0.25 90	0.25 138	0.39 128	0.29 179	0.14 354	0.08 116	0.10 132	0.12 245	0.15 152	0.11 105
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
ACVNet	0.45 221	0.44 244	1.79 239	0.28 142	0.21 205	0.59 270	0.36 368	0.66 204	0.68 359	0.45 201	0.59 321	0.69 378	0.40 286	0.44 156	0.55 352	0.11 227	0.09 186	0.10 132	0.09 108	0.34 431	0.10 80

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

DIP-Stereo	0.37 131	0.34 172	1.50 145	0.27 117	0.18 145	0.63 340	0.17 39	0.92 415	0.53 208	0.49 241	0.48 218	0.30 136	0.30 207	0.39 128	0.30 197	0.10 164	0.08 116	0.10 132	0.08 77	0.15 152	0.12 142
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
HSM-Net_RVC	0.67 408	0.34 172	2.23 385	0.26 101	0.19 177	0.67 378	0.29 297	1.26 529	0.69 368	0.72 448	0.70 417	0.78 422	0.42 314	3.77 557	0.41 286	0.13 311	0.09 186	0.10 132	0.09 108	0.12 81	0.11 105
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
AANet_RVC	0.68 415	1.00 472	2.09 350	0.33 268	0.25 283	0.58 253	0.32 341	0.81 324	0.80 456	0.61 383	0.94 475	0.80 430	0.41 297	2.46 517	1.02 451	0.36 510	0.14 345	0.10 132	0.09 108	0.23 318	0.22 353

HITNet	0.46 231	0.92 436	2.09 350	0.33 268	0.14 32	0.55 202	0.22 123	0.83 337	0.56 238	0.51 261	0.49 235	0.48 265	0.37 257	0.48 193	0.54 351	0.09 70	0.06 20	0.10 132	0.08 77	0.23 318	0.09 56
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
iResNetv2_ROB	0.59 361	1.43 528	2.96 502	0.40 393	0.22 232	0.58 253	0.28 273	0.91 406	0.73 412	0.57 333	0.63 360	0.60 325	0.41 297	0.74 294	0.35 245	0.11 227	0.08 116	0.10 132	0.07 51	0.43 487	0.17 274

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CoDeX	0.52 311	0.43 233	2.25 388	0.29 173	0.26 298	0.61 303	0.32 341	0.99 475	0.68 359	0.48 229	0.55 293	0.52 279	0.40 286	1.60 408	0.35 245	0.12 281	0.09 186	0.11 197	0.10 144	0.13 111	0.12 142

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

TRStereo	0.53 317	0.76 377	2.38 411	0.42 411	0.29 334	0.69 396	0.23 156	1.81 548	0.55 227	0.36 146	0.32 117	0.47 254	0.40 286	0.46 177	0.25 135	0.12 281	0.11 277	0.11 197	0.41 511	0.13 111	0.32 450

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DFGA-Net	0.51 298	1.06 484	1.75 199	0.30 190	0.24 265	0.54 189	0.22 123	0.63 193	0.60 265	0.48 229	0.51 247	0.35 163	0.27 170	1.82 446	0.53 345	0.10 164	0.08 116	0.12 253	0.12 245	0.37 455	0.15 229

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

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

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

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

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

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

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

MyStereo04	0.48 252	0.40 215	2.65 465	0.29 173	0.23 252	0.60 282	0.31 318	0.83 337	0.75 429	0.47 211	0.36 142	0.53 281	0.42 314	0.53 222	0.39 272	0.09 70	0.18 417	0.12 253	0.11 207	0.16 189	0.19 310

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

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

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

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

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

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

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

qqq	0.38 140	0.21 21	1.34 110	0.28 142	0.15 55	0.45 97	0.26 231	0.76 274	0.52 189	0.39 164	0.41 171	0.46 246	0.36 243	0.96 323	0.30 197	0.11 227	0.14 345	0.12 253	0.12 245	0.12 81	0.14 195

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Patchmatch Stereo++	0.39 155	0.27 91	1.78 219	0.44 422	0.16 82	0.61 303	0.27 256	0.51 107	0.52 189	0.47 211	0.43 177	0.43 213	0.28 185	0.54 226	0.28 164	0.12 281	0.08 116	0.12 253	0.10 144	0.17 211	0.12 142
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
AAGNet	0.88 483	0.33 159	1.79 239	0.54 477	0.98 535	0.62 323	0.46 429	0.50 99	0.60 265	0.58 351	0.53 271	0.50 270	0.73 460	1.23 356	7.48 570	0.11 227	0.07 40	0.12 253	0.10 144	0.14 134	0.09 56

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

FENet	0.44 203	0.30 135	2.42 418	0.32 246	0.17 110	0.58 253	0.22 123	0.77 285	0.59 260	0.47 211	0.42 175	0.55 291	0.38 264	0.49 203	0.47 317	0.12 281	0.09 186	0.12 253	0.11 207	0.13 111	0.16 256

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

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

BEATNet_4x	0.47 246	0.73 371	1.91 296	0.33 268	0.15 55	0.56 217	0.25 209	0.85 355	0.58 253	0.54 293	0.51 247	0.57 309	0.42 314	0.57 234	0.61 376	0.11 227	0.08 116	0.12 253	0.09 108	0.20 274	0.16 256

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

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

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

test_sample6	0.52 311	0.44 244	1.81 246	0.33 268	0.18 145	0.55 202	0.27 256	0.94 432	0.66 348	0.54 293	0.62 348	0.47 254	0.36 243	1.97 472	0.38 261	0.14 354	0.10 229	0.13 312	0.13 278	0.17 211	0.16 256

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

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

CAS++	0.31 84	0.33 159	1.43 127	0.25 70	0.17 110	0.31 19	0.20 81	0.78 300	0.41 91	0.30 121	0.30 100	0.21 56	0.16 23	0.33 77	0.18 16	0.15 373	0.12 303	0.13 312	0.10 144	0.15 152	0.11 105
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
DualNet	0.51 298	0.43 233	1.83 258	0.32 246	0.18 145	0.55 202	0.26 231	0.92 415	0.65 333	0.54 293	0.62 348	0.45 233	0.36 243	1.87 455	0.36 248	0.13 311	0.10 229	0.13 312	0.12 245	0.17 211	0.16 256

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

delet	0.52 311	0.54 290	1.62 164	0.31 217	0.35 406	0.74 422	0.46 429	0.85 355	0.74 416	0.55 311	0.60 336	0.67 364	0.50 377	1.12 344	0.57 364	0.11 227	0.11 277	0.13 312	0.14 306	0.16 189	0.12 142

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CASS	0.39 155	0.30 135	1.61 163	0.32 246	0.17 110	0.53 181	0.24 189	0.70 227	0.49 164	0.59 365	0.54 283	0.40 190	0.40 286	0.41 136	0.30 197	0.17 410	0.10 229	0.14 348	0.11 207	0.18 238	0.17 274
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet_v2	0.55 334	0.60 309	1.86 271	0.32 246	0.22 232	0.72 411	0.44 419	0.94 432	0.74 416	0.63 403	0.54 283	0.81 433	0.47 358	0.77 302	0.70 398	0.16 394	0.14 345	0.14 348	0.14 306	0.30 398	0.30 437

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

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

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

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

IPLG	0.69 420	0.84 413	2.43 422	0.35 315	0.21 205	1.65 533	0.61 479	1.36 533	0.58 253	1.39 534	0.51 247	0.37 169	0.87 484	1.41 374	0.36 248	0.09 70	0.07 40	0.14 348	0.12 245	0.32 414	0.11 105

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

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

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

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

ICVP	0.46 231	0.29 123	2.41 416	0.33 268	0.22 232	0.59 270	0.55 460	0.75 261	0.50 174	0.44 191	0.60 336	0.49 267	0.35 237	0.53 222	0.37 254	0.16 394	0.16 388	0.14 348	0.11 207	0.15 152	0.15 229
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ADLNet	0.60 367	0.71 360	1.95 315	0.35 315	0.34 393	0.67 378	0.34 353	0.90 395	0.74 416	0.68 433	0.62 348	0.80 430	0.45 336	1.78 434	0.64 385	0.14 354	0.11 277	0.14 348	0.14 306	0.29 387	0.21 338

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

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

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

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

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

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 334	0.92 436	2.36 409	0.38 373	0.37 425	0.60 282	0.28 273	0.82 331	0.62 300	0.62 394	0.55 293	0.72 395	0.45 336	1.00 328	0.43 297	0.15 373	0.11 277	0.14 348	0.14 306	0.15 152	0.16 256
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DeepPruner_ROB	0.50 281	0.70 358	1.94 312	0.29 173	0.26 298	0.63 340	0.31 318	0.80 320	0.48 158	0.61 383	0.55 293	0.66 355	0.38 264	0.98 325	0.40 280	0.19 437	0.14 345	0.14 348	0.14 306	0.23 318	0.17 274

StereoDRNet-Refined	0.50 281	0.41 221	1.50 145	0.33 268	0.21 205	0.68 390	0.26 231	0.81 324	0.68 359	0.67 426	0.68 398	0.73 399	0.42 314	1.10 338	0.59 371	0.11 227	0.08 116	0.14 348	0.14 306	0.25 346	0.21 338
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DLCB_ROB	0.54 322	0.55 299	1.49 142	0.36 334	0.25 283	0.65 365	0.36 368	0.80 320	0.70 377	0.72 448	0.69 407	0.83 440	0.46 350	1.53 394	0.60 373	0.13 311	0.12 303	0.14 348	0.14 306	0.14 134	0.13 177

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CASnet	0.28 57	0.31 146	1.20 86	0.28 142	0.11 1	0.47 121	0.19 62	0.44 57	0.44 114	0.38 158	0.31 111	0.23 67	0.17 30	0.29 43	0.19 28	0.10 164	0.06 20	0.15 378	0.12 245	0.16 189	0.07 7
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
WZ-Net	0.92 489	1.31 519	3.76 542	0.41 400	0.36 414	0.86 470	0.71 500	1.00 483	1.06 507	0.82 479	0.92 470	1.06 500	1.05 505	2.16 492	1.61 497	0.19 437	0.13 324	0.15 378	0.16 351	0.32 414	0.28 421

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

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

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

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

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

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

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

PWCDC_ROB	0.72 436	1.06 484	2.09 350	0.47 446	0.36 414	0.78 445	0.26 231	0.98 463	1.34 529	0.61 383	2.07 532	0.64 343	0.61 426	0.83 310	0.71 401	0.31 502	0.14 345	0.15 378	0.12 245	0.60 517	0.21 338

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

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

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

GMStereo_Zeroshot	0.41 168	0.36 188	1.54 150	0.41 400	0.19 177	0.52 173	0.19 62	0.59 171	0.52 189	0.57 333	0.59 321	0.63 334	0.29 199	0.58 237	0.33 230	0.15 373	0.09 186	0.16 397	0.09 108	0.24 333	0.12 142

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

FAT-Stereo	0.70 424	0.54 290	2.88 493	0.36 334	0.29 334	0.62 323	0.54 457	0.97 459	0.87 475	0.76 460	0.92 470	0.94 476	0.80 472	1.84 452	0.57 364	0.18 422	0.19 429	0.17 416	0.16 351	0.22 305	0.25 398

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

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

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

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

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

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

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

AdaStereo	0.44 203	0.38 201	1.79 239	0.34 299	0.20 191	0.57 235	0.28 273	0.92 415	0.69 368	0.52 270	0.55 293	0.61 327	0.33 227	0.48 193	0.39 272	0.17 410	0.08 116	0.17 416	0.11 207	0.18 238	0.12 142
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
NVstereo2D	0.58 353	0.40 215	2.03 340	0.35 315	0.35 406	0.69 396	0.39 388	0.91 406	0.80 456	0.47 211	0.53 271	0.67 364	0.46 350	1.99 476	0.48 323	0.19 437	0.11 277	0.17 416	0.13 278	0.25 346	0.25 398

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GASNet	0.73 445	1.47 530	3.04 510	0.47 446	0.33 385	0.57 235	0.34 353	0.91 406	0.75 429	0.58 351	0.58 318	0.74 405	0.55 394	2.03 478	0.65 387	0.21 454	0.15 371	0.19 442	0.17 370	0.51 506	0.28 421

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

PA-Net	0.84 478	1.00 472	3.49 538	0.63 504	0.40 443	0.70 403	0.52 449	0.86 365	0.84 469	0.52 270	0.59 321	0.70 388	0.54 389	2.35 502	2.23 524	0.17 410	0.27 487	0.19 442	0.28 456	0.22 305	0.36 471
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DANet	0.80 466	0.65 341	2.21 377	1.19 544	0.48 478	0.74 422	1.25 542	0.89 389	1.53 538	0.89 488	0.71 421	0.96 479	0.56 398	1.83 447	0.96 436	0.18 422	0.16 388	0.19 442	0.16 351	0.26 366	0.29 427
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
MDST_ROB	1.17 513	0.42 228	3.87 544	0.54 477	0.44 460	4.11 565	0.58 471	1.31 531	0.84 469	2.12 546	1.12 498	0.98 483	0.71 454	4.24 561	0.99 444	0.16 394	0.14 345	0.19 442	0.17 370	0.18 238	0.35 463

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

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

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

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

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

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

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

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

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

SGM-Forest	1.04 503	0.42 228	3.59 541	0.41 400	0.32 372	1.05 499	1.32 545	0.94 432	0.83 466	1.16 514	2.23 540	1.03 493	1.39 528	2.49 520	2.35 528	0.21 454	0.21 449	0.20 451	0.19 403	0.23 318	0.32 450
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ISRNet	0.47 246	0.44 244	1.55 152	0.37 357	0.31 364	0.49 136	0.19 62	0.75 261	0.66 348	0.63 403	0.71 421	0.67 364	0.39 278	0.58 237	0.44 303	0.23 470	0.16 388	0.21 459	0.20 413	0.21 288	0.25 398

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

CBMV	0.71 433	0.76 377	2.64 463	0.33 268	0.20 191	0.78 445	0.79 509	0.98 463	0.78 448	0.85 485	0.71 421	0.86 455	1.10 510	1.46 381	0.62 378	0.18 422	0.20 440	0.21 459	0.19 403	0.25 346	0.33 457
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
rvit_stereo_0075_2	0.40 161	0.40 215	1.88 278	0.33 268	0.32 372	0.41 70	0.22 123	0.58 163	0.53 208	0.38 158	0.51 247	0.40 190	0.27 170	0.44 156	0.29 179	0.20 447	0.15 371	0.22 462	0.15 331	0.18 238	0.23 377

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

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

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

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

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

MeshStereo	1.21 515	1.15 500	3.01 509	0.34 299	0.28 326	1.10 508	0.69 496	1.35 532	1.01 500	2.71 560	2.41 543	2.96 548	1.45 531	2.80 540	1.40 488	0.22 467	0.22 455	0.22 462	0.19 403	0.50 504	0.26 408
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
TCMNet	0.66 403	0.85 417	2.55 453	0.50 459	0.52 487	0.72 411	0.39 388	0.87 374	0.72 397	0.58 351	0.68 398	0.63 334	0.46 350	1.70 421	0.63 380	0.18 422	0.18 417	0.23 469	0.18 383	0.38 462	0.27 415

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

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

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

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

Abc-Net	0.79 464	0.94 444	2.42 418	0.59 497	0.45 468	1.90 540	0.46 429	0.99 475	0.72 397	0.64 413	0.84 454	0.91 467	0.73 460	1.80 442	1.00 445	0.27 492	0.19 429	0.23 469	0.31 476	0.24 333	0.22 353
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
XQC	0.73 445	0.98 466	2.39 413	0.46 441	0.35 406	0.81 456	0.46 429	1.00 483	1.00 498	0.80 469	0.69 407	0.88 461	0.74 465	1.32 363	1.20 471	0.24 478	0.16 388	0.23 469	0.20 413	0.41 479	0.33 457

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

FCDSN-DC	1.29 521	0.54 290	2.50 439	0.47 446	0.41 450	1.12 509	0.60 475	1.10 514	1.27 525	2.23 552	2.87 552	3.67 554	3.12 560	2.39 509	1.69 501	0.30 500	0.26 481	0.31 497	0.30 470	0.35 442	0.38 481
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FC-DCNN	1.49 535	0.59 307	2.88 493	0.44 422	0.39 434	1.97 545	0.66 488	1.67 545	1.70 543	2.72 561	2.89 553	4.22 557	2.97 557	2.55 525	2.19 522	0.29 497	0.26 481	0.31 497	0.30 470	0.32 414	0.39 487

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

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

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

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

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

ELAS	1.39 529	0.79 396	2.86 491	0.53 474	0.50 480	2.81 558	2.20 560	1.61 544	1.50 537	2.28 554	2.35 541	1.82 535	2.13 547	1.73 426	2.22 523	0.35 508	0.37 508	0.35 504	0.35 492	0.49 502	0.47 504
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MaskLacGwcNet_RVC	0.77 458	1.04 481	2.06 342	0.94 531	0.35 406	0.89 479	0.40 391	0.85 355	0.63 312	0.55 311	0.63 360	0.75 411	0.38 264	2.38 506	0.48 323	1.10 549	0.31 496	0.36 506	0.21 419	0.53 510	0.55 515

GANetREF_RVC	0.75 451	1.15 500	2.46 427	0.47 446	0.26 298	0.83 462	0.61 479	0.97 459	0.89 483	0.62 394	0.61 343	0.72 395	0.59 413	2.42 512	0.55 352	0.32 503	0.25 479	0.36 506	0.24 433	0.39 471	0.31 445
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
PASM	0.72 436	0.68 351	1.91 296	0.47 446	0.44 460	0.60 282	0.51 446	0.76 274	0.80 456	0.77 464	0.67 390	0.87 457	0.61 426	2.40 510	0.67 391	0.32 503	0.35 504	0.36 506	0.41 511	0.45 496	0.39 487

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

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

ELAS_RVC	1.37 528	0.78 394	3.21 528	0.55 484	0.50 480	1.49 524	2.48 564	1.48 538	1.71 544	2.13 549	2.09 533	2.07 539	2.56 553	1.90 465	2.02 514	0.35 508	0.36 506	0.37 510	0.34 489	0.49 502	0.47 504
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MADNet+	1.36 526	1.93 560	5.95 562	0.81 523	0.59 502	1.57 528	1.09 533	1.39 536	1.22 521	0.84 482	1.01 486	1.25 518	1.12 512	3.19 548	2.36 529	0.45 516	0.47 525	0.38 512	0.34 489	0.59 514	0.57 516

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

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

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

SGM_RVC	1.89 544	0.92 436	2.50 439	0.96 534	0.93 534	1.63 531	1.37 547	1.52 541	12.43 573	1.85 543	1.69 525	2.40 544	1.74 542	2.81 541	1.71 502	0.53 520	0.47 525	0.42 515	0.47 517	0.74 525	0.74 527
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MultiAttention	2.38 549	0.50 276	1.93 302	1.80 557	2.56 565	10.86 574	2.30 561	1.22 524	0.80 456	0.62 394	1.16 501	1.13 509	0.56 398	16.09 582	1.18 468	0.20 447	0.09 186	0.43 517	1.62 564	0.94 536	1.58 563

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

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

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

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

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

NVStereoNet_ROB	1.16 512	0.95 451	2.54 448	0.58 492	0.55 493	0.78 445	0.63 485	1.00 483	1.08 509	1.03 504	4.07 564	1.48 528	1.22 515	2.88 542	1.27 478	0.50 519	0.46 522	0.54 523	0.62 537	0.50 504	0.63 523
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
anonymity	0.80 466	0.66 348	1.29 99	0.59 497	0.75 521	0.67 378	0.52 449	0.95 445	0.71 387	0.94 496	0.70 417	0.67 364	0.87 484	0.71 288	1.35 483	0.64 529	0.62 536	0.58 524	1.44 562	0.60 517	0.65 524

SPS-STEREO	1.07 505	1.13 494	2.88 493	0.65 508	0.69 517	0.99 490	0.68 494	1.05 507	0.87 475	1.36 530	1.23 504	1.46 527	0.94 495	1.87 455	1.72 503	0.66 530	0.61 535	0.58 524	0.57 532	0.65 519	0.77 531
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SQANet	0.80 466	1.58 535	2.53 442	0.76 516	0.83 526	0.76 432	0.36 368	0.83 337	0.64 320	0.63 403	0.69 407	0.73 399	0.51 379	1.21 352	0.53 345	0.77 538	0.29 490	0.59 526	0.29 460	0.86 533	0.61 520

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

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

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

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

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 524	1.70 545	2.50 439	0.56 486	0.40 443	2.15 551	0.99 524	1.24 527	1.26 524	1.02 503	1.10 497	1.29 519	0.88 488	3.10 547	1.08 456	1.66 561	0.83 553	0.68 531	0.88 550	1.57 554	1.80 567

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

PWCK	1.49 535	1.90 557	3.22 529	1.09 539	0.54 490	1.71 535	1.73 555	1.49 539	1.53 538	1.44 537	1.80 527	1.82 535	1.30 519	3.34 551	1.76 505	1.07 548	0.56 532	0.97 543	0.58 534	1.38 553	0.65 524

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

WAO-8	2.80 555	2.14 566	2.89 496	1.91 561	1.04 542	3.98 563	0.96 522	3.26 565	6.17 566	2.15 550	3.37 560	3.31 552	2.41 551	11.84 574	2.03 515	2.05 565	1.86 565	1.54 560	0.92 551	1.22 544	0.87 538

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ASD4		19.65 583

Low-res two-view benchmark