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

4k_L	0.08 78	0.04 1	0.10 146	0.13 14	0.07 112	0.09 116	0.12 89	0.15 145	0.07 16	0.06 25	0.08 99	0.06 32	0.07 128	0.10 96	0.10 149	0.06 136	0.05 213	0.04 1	0.03 1	0.04 22	0.04 54

aaa3	0.08 78	0.04 1	0.09 91	0.13 14	0.07 112	0.08 65	0.12 89	0.15 145	0.07 16	0.05 3	0.09 130	0.06 32	0.08 195	0.10 96	0.11 247	0.06 136	0.05 213	0.04 1	0.03 1	0.04 22	0.04 54

gc-stereo	0.08 78	0.04 1	0.09 91	0.13 14	0.06 18	0.09 116	0.12 89	0.13 76	0.07 16	0.06 25	0.09 130	0.06 32	0.07 128	0.09 48	0.11 247	0.06 136	0.05 213	0.04 1	0.03 1	0.04 22	0.04 54

mfccc	0.08 78	0.04 1	0.10 146	0.13 14	0.07 112	0.10 188	0.11 57	0.14 103	0.09 64	0.06 25	0.09 130	0.06 32	0.08 195	0.10 96	0.11 247	0.06 136	0.05 213	0.04 1	0.03 1	0.04 22	0.04 54

ss10	0.07 4	0.04 1	0.09 91	0.13 14	0.06 18	0.09 116	0.12 89	0.15 145	0.08 42	0.06 25	0.08 99	0.05 7	0.07 128	0.09 48	0.10 149	0.06 136	0.05 213	0.04 1	0.03 1	0.04 22	0.04 54

5k_new	0.07 4	0.04 1	0.10 146	0.13 14	0.07 112	0.08 65	0.12 89	0.13 76	0.07 16	0.06 25	0.07 53	0.06 32	0.07 128	0.11 171	0.10 149	0.06 136	0.05 213	0.04 1	0.03 1	0.05 147	0.05 172

SX	0.08 78	0.04 1	0.11 208	0.13 14	0.07 112	0.09 116	0.11 57	0.12 59	0.07 16	0.07 80	0.06 15	0.07 115	0.07 128	0.10 96	0.11 247	0.06 136	0.05 213	0.04 1	0.03 1	0.05 147	0.05 172

weee2	0.08 78	0.04 1	0.10 146	0.13 14	0.06 18	0.09 116	0.12 89	0.13 76	0.08 42	0.06 25	0.07 53	0.06 32	0.08 195	0.10 96	0.11 247	0.06 136	0.05 213	0.04 1	0.03 1	0.04 22	0.04 54

ACM	0.07 4	0.04 1	0.10 146	0.13 14	0.07 112	0.09 116	0.11 57	0.14 103	0.08 42	0.06 25	0.08 99	0.06 32	0.07 128	0.09 48	0.11 247	0.06 136	0.05 213	0.04 1	0.03 1	0.04 22	0.04 54

tim_s	0.07 4	0.04 1	0.08 40	0.16 202	0.06 18	0.08 65	0.11 57	0.14 103	0.09 64	0.06 25	0.06 15	0.04 1	0.08 195	0.08 19	0.10 149	0.04 11	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.04 22	0.03 2

xxxad45	0.07 4	0.04 1	0.08 40	0.16 202	0.06 18	0.07 36	0.12 89	0.15 145	0.12 143	0.06 25	0.05 7	0.04 1	0.08 195	0.07 4	0.09 62	0.04 11	0.05 213	0.04 1	0.04 80	0.04 22	0.03 2

5w_v4	0.07 4	0.04 1	0.08 40	0.15 121	0.06 18	0.08 65	0.11 57	0.15 145	0.11 114	0.07 80	0.06 15	0.04 1	0.08 195	0.08 19	0.09 62	0.04 11	0.05 213	0.04 1	0.04 80	0.04 22	0.03 2

ITERv30	0.07 4	0.04 1	0.10 146	0.12 4	0.07 112	0.07 36	0.12 89	0.11 36	0.08 42	0.05 3	0.10 176	0.07 115	0.07 128	0.10 96	0.10 149	0.06 136	0.06 369	0.04 1	0.04 80	0.04 22	0.04 54

qyd29nn	0.07 4	0.04 1	0.09 91	0.13 14	0.06 18	0.07 36	0.11 57	0.13 76	0.05 5	0.05 3	0.07 53	0.06 32	0.08 195	0.09 48	0.10 149	0.07 306	0.06 369	0.04 1	0.03 1	0.04 22	0.04 54

ITERv28	0.08 78	0.04 1	0.10 146	0.13 14	0.06 18	0.09 116	0.12 89	0.14 103	0.08 42	0.05 3	0.08 99	0.06 32	0.06 42	0.09 48	0.10 149	0.06 136	0.06 369	0.04 1	0.03 1	0.05 147	0.04 54

yuret106	0.07 4	0.04 1	0.09 91	0.13 14	0.06 18	0.08 65	0.11 57	0.13 76	0.06 8	0.04 1	0.06 15	0.07 115	0.07 128	0.10 96	0.10 149	0.06 136	0.06 369	0.04 1	0.03 1	0.04 22	0.04 54

oiu110	0.08 78	0.04 1	0.09 91	0.13 14	0.07 112	0.09 116	0.12 89	0.14 103	0.07 16	0.06 25	0.09 130	0.06 32	0.07 128	0.09 48	0.10 149	0.06 136	0.06 369	0.04 1	0.03 1	0.04 22	0.05 172

ITERv24	0.08 78	0.04 1	0.09 91	0.13 14	0.06 18	0.09 116	0.12 89	0.16 194	0.05 5	0.06 25	0.08 99	0.07 115	0.07 128	0.09 48	0.11 247	0.06 136	0.05 213	0.04 1	0.03 1	0.04 22	0.04 54

dd23bbn	0.08 78	0.04 1	0.08 40	0.14 69	0.06 18	0.09 116	0.13 158	0.16 194	0.07 16	0.07 80	0.11 215	0.07 115	0.08 195	0.08 19	0.10 149	0.05 37	0.05 213	0.04 1	0.03 1	0.04 22	0.04 54

hj116sk	0.08 78	0.04 1	0.10 146	0.13 14	0.07 112	0.09 116	0.10 29	0.15 145	0.08 42	0.05 3	0.09 130	0.07 115	0.07 128	0.10 96	0.10 149	0.06 136	0.05 213	0.04 1	0.03 1	0.04 22	0.04 54

ITERv21	0.08 78	0.04 1	0.11 208	0.13 14	0.07 112	0.09 116	0.12 89	0.13 76	0.07 16	0.05 3	0.08 99	0.06 32	0.07 128	0.10 96	0.11 247	0.06 136	0.06 369	0.04 1	0.03 1	0.04 22	0.04 54

v20iiwwt	0.08 78	0.04 1	0.09 91	0.13 14	0.06 18	0.09 116	0.12 89	0.15 145	0.08 42	0.07 80	0.09 130	0.06 32	0.08 195	0.10 96	0.11 247	0.06 136	0.05 213	0.04 1	0.03 1	0.04 22	0.04 54

ITERv19	0.08 78	0.04 1	0.11 208	0.13 14	0.06 18	0.10 188	0.13 158	0.16 194	0.07 16	0.06 25	0.08 99	0.06 32	0.07 128	0.09 48	0.10 149	0.06 136	0.06 369	0.04 1	0.03 1	0.04 22	0.04 54

ITER124	0.08 78	0.04 1	0.09 91	0.13 14	0.06 18	0.09 116	0.13 158	0.15 145	0.07 16	0.06 25	0.08 99	0.06 32	0.08 195	0.10 96	0.10 149	0.06 136	0.05 213	0.04 1	0.03 1	0.04 22	0.04 54

dddd17k	0.07 4	0.04 1	0.10 146	0.14 69	0.06 18	0.09 116	0.12 89	0.14 103	0.05 5	0.06 25	0.09 130	0.05 7	0.07 128	0.10 96	0.10 149	0.06 136	0.05 213	0.04 1	0.04 80	0.04 22	0.04 54

zxcv128	0.07 4	0.04 1	0.10 146	0.13 14	0.06 18	0.08 65	0.13 158	0.14 103	0.06 8	0.06 25	0.10 176	0.06 32	0.08 195	0.10 96	0.10 149	0.06 136	0.05 213	0.04 1	0.03 1	0.04 22	0.04 54

iked130	0.07 4	0.04 1	0.10 146	0.14 69	0.06 18	0.08 65	0.13 158	0.15 145	0.04 2	0.05 3	0.08 99	0.06 32	0.07 128	0.09 48	0.11 247	0.06 136	0.05 213	0.04 1	0.03 1	0.04 22	0.04 54

ITERv14	0.07 4	0.04 1	0.10 146	0.13 14	0.06 18	0.08 65	0.12 89	0.15 145	0.06 8	0.06 25	0.09 130	0.06 32	0.07 128	0.10 96	0.10 149	0.05 37	0.05 213	0.04 1	0.03 1	0.04 22	0.04 54

v134_o9	0.08 78	0.04 1	0.11 208	0.13 14	0.06 18	0.09 116	0.12 89	0.16 194	0.07 16	0.06 25	0.08 99	0.06 32	0.07 128	0.09 48	0.10 149	0.06 136	0.05 213	0.04 1	0.03 1	0.04 22	0.04 54

ITERv12	0.08 78	0.04 1	0.11 208	0.13 14	0.07 112	0.09 116	0.12 89	0.13 76	0.09 64	0.07 80	0.09 130	0.06 32	0.07 128	0.10 96	0.10 149	0.06 136	0.05 213	0.04 1	0.03 1	0.05 147	0.05 172

vnu138km	0.08 78	0.04 1	0.11 208	0.13 14	0.07 112	0.09 116	0.12 89	0.15 145	0.07 16	0.06 25	0.09 130	0.06 32	0.06 42	0.10 96	0.10 149	0.06 136	0.05 213	0.04 1	0.03 1	0.04 22	0.04 54

ITERv10	0.08 78	0.04 1	0.10 146	0.13 14	0.06 18	0.08 65	0.12 89	0.15 145	0.08 42	0.06 25	0.09 130	0.06 32	0.07 128	0.10 96	0.10 149	0.05 37	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.04 22	0.04 54

99wein	0.08 78	0.04 1	0.10 146	0.13 14	0.06 18	0.08 65	0.11 57	0.15 145	0.09 64	0.06 25	0.09 130	0.06 32	0.06 42	0.10 96	0.10 149	0.06 136	0.05 213	0.04 1	0.03 1	0.04 22	0.04 54

ITERv8	0.08 78	0.04 1	0.10 146	0.13 14	0.07 112	0.08 65	0.12 89	0.15 145	0.07 16	0.06 25	0.09 130	0.06 32	0.07 128	0.10 96	0.10 149	0.06 136	0.05 213	0.04 1	0.03 1	0.04 22	0.04 54

ITERv7	0.08 78	0.04 1	0.10 146	0.13 14	0.06 18	0.09 116	0.12 89	0.15 145	0.07 16	0.06 25	0.09 130	0.06 32	0.07 128	0.10 96	0.10 149	0.05 37	0.05 213	0.04 1	0.03 1	0.04 22	0.04 54

s6wercc	0.07 4	0.04 1	0.10 146	0.13 14	0.06 18	0.09 116	0.12 89	0.15 145	0.07 16	0.06 25	0.09 130	0.06 32	0.07 128	0.10 96	0.10 149	0.06 136	0.05 213	0.04 1	0.03 1	0.04 22	0.04 54

a5sdf	0.07 4	0.04 1	0.10 146	0.13 14	0.06 18	0.09 116	0.12 89	0.15 145	0.07 16	0.05 3	0.09 130	0.06 32	0.07 128	0.10 96	0.10 149	0.06 136	0.05 213	0.04 1	0.03 1	0.04 22	0.04 54

zaero_v3	0.07 4	0.04 1	0.10 146	0.14 69	0.05 1	0.06 10	0.11 57	0.10 20	0.08 42	0.07 80	0.06 15	0.04 1	0.07 128	0.07 4	0.08 17	0.06 136	0.04 24	0.04 1	0.04 80	0.04 22	0.04 54

ITERv2	0.07 4	0.04 1	0.10 146	0.14 69	0.05 1	0.08 65	0.11 57	0.11 36	0.07 16	0.05 3	0.07 53	0.05 7	0.07 128	0.08 19	0.09 62	0.06 136	0.04 24	0.04 1	0.04 80	0.05 147	0.04 54

ITER	0.07 4	0.04 1	0.10 146	0.14 69	0.05 1	0.06 10	0.10 29	0.10 20	0.07 16	0.06 25	0.08 99	0.06 32	0.08 195	0.08 19	0.09 62	0.06 136	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.05 147	0.05 172

DDF-Stereo	0.08 78	0.04 1	0.09 91	0.15 121	0.10 406	0.06 10	0.13 158	0.09 11	0.14 206	0.06 25	0.06 15	0.07 115	0.06 42	0.09 48	0.10 149	0.06 136	0.04 24	0.06 164	0.04 80	0.08 388	0.05 172

252Zero-FE	0.08 78	0.04 1	0.09 91	0.13 14	0.07 112	0.12 272	0.11 57	0.13 76	0.14 206	0.06 25	0.05 7	0.06 32	0.05 11	0.09 48	0.10 149	0.06 136	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.05 147	0.06 267

Monster-pub-mixall	0.07 4	0.04 1	0.09 91	0.13 14	0.06 18	0.05 4	0.09 18	0.11 36	0.07 16	0.06 25	0.06 15	0.05 7	0.06 42	0.09 48	0.09 62	0.06 136	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.05 147	0.05 172

zero-FE	0.08 78	0.04 1	0.09 91	0.15 121	0.10 406	0.05 4	0.14 216	0.09 11	0.14 206	0.07 80	0.06 15	0.07 115	0.06 42	0.09 48	0.10 149	0.06 136	0.04 24	0.06 164	0.04 80	0.08 388	0.05 172

IGEV	0.07 4	0.04 1	0.08 40	0.13 14	0.06 18	0.09 116	0.12 89	0.14 103	0.10 85	0.06 25	0.09 130	0.07 115	0.05 11	0.09 48	0.09 62	0.06 136	0.04 24	0.05 77	0.04 80	0.05 147	0.04 54

111111	0.07 4	0.04 1	0.09 91	0.17 280	0.06 18	0.05 4	0.10 29	0.11 36	0.09 64	0.06 25	0.06 15	0.07 115	0.05 11	0.09 48	0.09 62	0.06 136	0.04 24	0.05 77	0.04 80	0.07 325	0.06 267

MLG-Stereo_test2	0.06 1	0.04 1	0.10 146	0.15 121	0.05 1	0.07 36	0.11 57	0.09 11	0.04 2	0.06 25	0.05 7	0.06 32	0.04 1	0.08 19	0.09 62	0.06 136	0.04 24	0.05 77	0.03 1	0.05 147	0.05 172

LG-G_1	0.07 4	0.04 1	0.11 208	0.15 121	0.06 18	0.09 116	0.08 7	0.08 4	0.06 8	0.06 25	0.05 7	0.07 115	0.07 128	0.11 171	0.08 17	0.07 306	0.04 24	0.05 77	0.04 80	0.05 147	0.05 172

LG-G	0.07 4	0.04 1	0.11 208	0.15 121	0.06 18	0.09 116	0.08 7	0.08 4	0.06 8	0.06 25	0.05 7	0.07 115	0.07 128	0.11 171	0.08 17	0.07 306	0.04 24	0.05 77	0.04 80	0.05 147	0.05 172

LGtest1	0.07 4	0.04 1	0.10 146	0.15 121	0.06 18	0.07 36	0.09 18	0.08 4	0.06 8	0.05 3	0.04 1	0.06 32	0.06 42	0.10 96	0.09 62	0.07 306	0.04 24	0.05 77	0.04 80	0.06 257	0.06 267

FoundationStereo	0.06 1	0.04 1	0.08 40	0.12 4	0.05 1	0.09 116	0.13 158	0.06 1	0.09 64	0.05 3	0.05 7	0.06 32	0.04 1	0.06 1	0.07 1	0.06 136	0.04 24	0.05 77	0.03 1	0.05 147	0.04 54

dual_stereo	0.07 4	0.04 1	0.08 40	0.15 121	0.05 1	0.05 4	0.13 158	0.12 59	0.08 42	0.07 80	0.06 15	0.05 7	0.05 11	0.07 4	0.09 62	0.06 136	0.04 24	0.05 77	0.03 1	0.04 22	0.04 54

model_zeroshot	0.10 209	0.04 1	0.11 208	0.15 121	0.09 303	0.12 272	0.14 216	0.20 297	0.13 179	0.11 224	0.10 176	0.12 262	0.07 128	0.12 258	0.10 149	0.07 306	0.06 369	0.06 164	0.05 174	0.06 257	0.06 267

Pointernet	0.09 146	0.04 1	0.09 91	0.16 202	0.08 185	0.13 315	0.10 29	0.15 145	0.17 274	0.09 159	0.07 53	0.06 32	0.06 42	0.11 171	0.09 62	0.08 369	0.04 24	0.05 77	0.03 1	0.06 257	0.05 172

IGEV-Stereo+	0.07 4	0.04 1	0.08 40	0.15 121	0.06 18	0.04 1	0.09 18	0.10 20	0.09 64	0.06 25	0.06 15	0.06 32	0.06 42	0.06 1	0.08 17	0.06 136	0.04 24	0.05 77	0.04 80	0.06 257	0.06 267

CAS	0.08 78	0.04 1	0.07 9	0.17 280	0.08 185	0.10 188	0.13 158	0.12 59	0.09 64	0.09 159	0.10 176	0.08 162	0.06 42	0.09 48	0.08 17	0.08 369	0.04 24	0.05 77	0.03 1	0.05 147	0.04 54

CES	0.08 78	0.04 1	0.08 40	0.14 69	0.07 112	0.09 116	0.14 216	0.11 36	0.09 64	0.08 123	0.09 130	0.11 245	0.06 42	0.12 258	0.08 17	0.06 136	0.04 24	0.05 77	0.03 1	0.05 147	0.05 172

CREStereo++_RVC	0.08 78	0.04 1	0.06 4	0.13 14	0.07 112	0.09 116	0.12 89	0.14 103	0.14 206	0.10 193	0.14 258	0.08 162	0.07 128	0.09 48	0.11 247	0.06 136	0.04 24	0.05 77	0.05 174	0.04 22	0.04 54
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	0.09 146	0.04 1	0.08 40	0.13 14	0.06 18	0.11 236	0.14 216	0.15 145	0.19 316	0.11 224	0.15 275	0.10 220	0.06 42	0.12 258	0.09 62	0.07 306	0.05 213	0.05 77	0.04 80	0.06 257	0.05 172

CREStereo	0.09 146	0.04 1	0.08 40	0.11 1	0.06 18	0.13 315	0.14 216	0.14 103	0.10 85	0.08 123	0.13 244	0.09 187	0.08 195	0.11 171	0.10 149	0.08 369	0.04 24	0.05 77	0.03 1	0.06 257	0.06 267
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
USM	0.08 78	0.05 61	0.09 91	0.14 69	0.06 18	0.09 116	0.12 89	0.15 145	0.09 64	0.06 25	0.07 53	0.05 7	0.07 128	0.10 96	0.10 149	0.05 37	0.05 213	0.04 1	0.03 1	0.04 22	0.04 54

SteFusion	0.07 4	0.05 61	0.08 40	0.15 121	0.06 18	0.06 10	0.13 158	0.15 145	0.13 179	0.06 25	0.06 15	0.05 7	0.07 128	0.08 19	0.09 62	0.04 11	0.04 24	0.04 1	0.04 80	0.04 22	0.03 2

PyraSte	0.07 4	0.05 61	0.08 40	0.17 280	0.06 18	0.08 65	0.11 57	0.15 145	0.08 42	0.07 80	0.07 53	0.04 1	0.07 128	0.08 19	0.10 149	0.04 11	0.04 24	0.04 1	0.04 80	0.04 22	0.03 2

ACW_4w	0.07 4	0.05 61	0.09 91	0.15 121	0.06 18	0.08 65	0.11 57	0.14 103	0.13 179	0.06 25	0.07 53	0.04 1	0.08 195	0.08 19	0.09 62	0.04 11	0.04 24	0.04 1	0.04 80	0.03 1	0.03 2

uio108cc	0.07 4	0.05 61	0.09 91	0.14 69	0.06 18	0.09 116	0.12 89	0.15 145	0.07 16	0.05 3	0.07 53	0.07 115	0.07 128	0.09 48	0.10 149	0.06 136	0.06 369	0.04 1	0.03 1	0.04 22	0.04 54

GEAStereo	0.08 78	0.05 61	0.08 40	0.13 14	0.08 185	0.08 65	0.14 216	0.10 20	0.09 64	0.08 123	0.10 176	0.06 32	0.05 11	0.11 171	0.08 17	0.06 136	0.04 24	0.05 77	0.04 80	0.05 147	0.05 172

GSStereo	0.08 78	0.05 61	0.08 40	0.13 14	0.08 185	0.08 65	0.14 216	0.11 36	0.12 143	0.08 123	0.10 176	0.05 7	0.05 11	0.11 171	0.08 17	0.06 136	0.04 24	0.05 77	0.04 80	0.05 147	0.05 172

gasm-f	0.08 78	0.05 61	0.07 9	0.13 14	0.08 185	0.08 65	0.14 216	0.10 20	0.09 64	0.08 123	0.10 176	0.06 32	0.05 11	0.10 96	0.08 17	0.06 136	0.04 24	0.05 77	0.04 80	0.06 257	0.05 172

IGEV-FE	0.09 146	0.05 61	0.12 249	0.13 14	0.08 185	0.12 272	0.13 158	0.17 234	0.11 114	0.10 193	0.06 15	0.09 187	0.06 42	0.11 171	0.09 62	0.06 136	0.04 24	0.06 164	0.06 252	0.05 147	0.05 172

Zero-FE251	0.07 4	0.05 61	0.09 91	0.13 14	0.06 18	0.12 272	0.12 89	0.11 36	0.10 85	0.07 80	0.08 99	0.06 32	0.06 42	0.09 48	0.08 17	0.06 136	0.04 24	0.05 77	0.04 80	0.04 22	0.04 54

Wavelet-MonSter	0.07 4	0.05 61	0.07 9	0.16 202	0.06 18	0.07 36	0.11 57	0.10 20	0.08 42	0.06 25	0.06 15	0.07 115	0.07 128	0.09 48	0.09 62	0.04 11	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Replicate-Monster	0.07 4	0.05 61	0.09 91	0.14 69	0.06 18	0.08 65	0.09 18	0.13 76	0.13 179	0.05 3	0.07 53	0.06 32	0.06 42	0.08 19	0.10 149	0.05 37	0.04 24	0.05 77	0.03 1	0.04 22	0.04 54

GASTEREO	0.08 78	0.05 61	0.09 91	0.19 421	0.07 112	0.07 36	0.12 89	0.14 103	0.11 114	0.10 193	0.09 130	0.07 115	0.04 1	0.12 258	0.08 17	0.06 136	0.05 213	0.05 77	0.04 80	0.04 22	0.05 172

MSCF	0.08 78	0.05 61	0.08 40	0.19 421	0.08 185	0.06 10	0.12 89	0.14 103	0.11 114	0.10 193	0.09 130	0.07 115	0.04 1	0.11 171	0.08 17	0.06 136	0.05 213	0.05 77	0.04 80	0.05 147	0.05 172

DilatedVolume-Stereo	0.09 146	0.05 61	0.08 40	0.15 121	0.06 18	0.11 236	0.12 89	0.14 103	0.16 254	0.11 224	0.11 215	0.09 187	0.09 236	0.11 171	0.10 149	0.06 136	0.05 213	0.05 77	0.04 80	0.03 1	0.03 2

LG-Stereo_L2	0.07 4	0.05 61	0.10 146	0.14 69	0.06 18	0.07 36	0.12 89	0.09 11	0.09 64	0.06 25	0.04 1	0.05 7	0.05 11	0.08 19	0.08 17	0.05 37	0.04 24	0.05 77	0.03 1	0.04 22	0.03 2

LG-Stereo_L1	0.07 4	0.05 61	0.11 208	0.14 69	0.06 18	0.07 36	0.13 158	0.09 11	0.07 16	0.05 3	0.04 1	0.05 7	0.04 1	0.08 19	0.07 1	0.05 37	0.04 24	0.05 77	0.03 1	0.04 22	0.04 54

MLG-Stereo_test3	0.07 4	0.05 61	0.10 146	0.14 69	0.06 18	0.07 36	0.11 57	0.08 4	0.06 8	0.06 25	0.04 1	0.06 32	0.06 42	0.07 4	0.10 149	0.06 136	0.04 24	0.05 77	0.04 80	0.05 147	0.06 267

MLG-Stereo_test1	0.06 1	0.05 61	0.08 40	0.17 280	0.05 1	0.06 10	0.11 57	0.08 4	0.03 1	0.05 3	0.04 1	0.06 32	0.05 11	0.09 48	0.09 62	0.05 37	0.04 24	0.05 77	0.03 1	0.04 22	0.04 54

MLG-Stereo	0.07 4	0.05 61	0.08 40	0.17 280	0.05 1	0.07 36	0.11 57	0.08 4	0.04 2	0.05 3	0.04 1	0.06 32	0.05 11	0.10 96	0.09 62	0.05 37	0.04 24	0.05 77	0.03 1	0.04 22	0.04 54

SGD-Stereo	0.08 78	0.05 61	0.10 146	0.14 69	0.05 1	0.12 272	0.12 89	0.11 36	0.12 143	0.07 80	0.09 130	0.09 187	0.09 236	0.08 19	0.08 17	0.06 136	0.04 24	0.05 77	0.04 80	0.05 147	0.03 2

Reg-Stereo(zero)	0.08 78	0.05 61	0.08 40	0.16 202	0.06 18	0.12 272	0.11 57	0.15 145	0.10 85	0.12 262	0.09 130	0.10 220	0.08 195	0.11 171	0.08 17	0.06 136	0.04 24	0.05 77	0.04 80	0.04 22	0.05 172

HUF	0.08 78	0.05 61	0.08 40	0.14 69	0.06 18	0.09 116	0.13 158	0.13 76	0.13 179	0.07 80	0.07 53	0.08 162	0.06 42	0.10 96	0.09 62	0.06 136	0.04 24	0.05 77	0.04 80	0.05 147	0.04 54

AIO_test	0.07 4	0.05 61	0.07 9	0.15 121	0.07 112	0.06 10	0.14 216	0.10 20	0.10 85	0.07 80	0.07 53	0.06 32	0.05 11	0.08 19	0.10 149	0.05 37	0.04 24	0.05 77	0.04 80	0.04 22	0.03 2

castereo++	0.08 78	0.05 61	0.08 40	0.15 121	0.05 1	0.14 347	0.12 89	0.11 36	0.15 225	0.07 80	0.07 53	0.07 115	0.06 42	0.08 19	0.08 17	0.06 136	0.04 24	0.05 77	0.04 80	0.04 22	0.03 2

DEFOM-Stereo	0.07 4	0.05 61	0.07 9	0.14 69	0.06 18	0.10 188	0.13 158	0.07 2	0.13 179	0.06 25	0.07 53	0.06 32	0.05 11	0.10 96	0.09 62	0.04 11	0.04 24	0.05 77	0.03 1	0.04 22	0.04 54

999	0.09 146	0.05 61	0.13 295	0.15 121	0.08 185	0.10 188	0.14 216	0.15 145	0.11 114	0.10 193	0.08 99	0.08 162	0.08 195	0.16 386	0.10 149	0.06 136	0.04 24	0.06 164	0.05 174	0.04 22	0.05 172

PAM_32	0.09 146	0.05 61	0.17 444	0.15 121	0.08 185	0.10 188	0.15 288	0.14 103	0.15 225	0.09 159	0.08 99	0.09 187	0.07 128	0.14 330	0.08 17	0.06 136	0.05 213	0.06 164	0.06 252	0.05 147	0.06 267

PAM	0.10 209	0.05 61	0.16 416	0.15 121	0.08 185	0.09 116	0.16 354	0.15 145	0.16 254	0.12 262	0.09 130	0.09 187	0.07 128	0.13 304	0.08 17	0.06 136	0.05 213	0.06 164	0.06 252	0.05 147	0.06 267

UGAM-zero	0.09 146	0.05 61	0.15 382	0.15 121	0.08 185	0.09 116	0.13 158	0.19 286	0.15 225	0.11 224	0.15 275	0.07 115	0.07 128	0.09 48	0.09 62	0.06 136	0.05 213	0.06 164	0.05 174	0.05 147	0.06 267

WCG-NET	0.08 78	0.05 61	0.09 91	0.15 121	0.06 18	0.11 236	0.14 216	0.13 76	0.13 179	0.06 25	0.09 130	0.07 115	0.06 42	0.13 304	0.08 17	0.05 37	0.04 24	0.05 77	0.04 80	0.04 22	0.03 2

Occ-G	0.08 78	0.05 61	0.06 4	0.14 69	0.07 112	0.08 65	0.14 216	0.13 76	0.15 225	0.07 80	0.11 215	0.07 115	0.05 11	0.09 48	0.10 149	0.06 136	0.05 213	0.05 77	0.04 80	0.05 147	0.05 172

AIO-Stereo-zeroshot1	0.11 252	0.05 61	0.14 330	0.15 121	0.20 586	0.09 116	0.17 388	0.21 320	0.15 225	0.11 224	0.14 258	0.10 220	0.07 128	0.10 96	0.08 17	0.06 136	0.05 213	0.07 263	0.07 341	0.07 325	0.09 457

AIO-Stereo-zeroshot	0.11 252	0.05 61	0.11 208	0.15 121	0.13 511	0.13 315	0.16 354	0.23 363	0.17 274	0.10 193	0.12 230	0.10 220	0.07 128	0.11 171	0.09 62	0.06 136	0.05 213	0.06 164	0.06 252	0.07 325	0.08 412

WCG-NET（raft）	0.08 78	0.05 61	0.10 146	0.15 121	0.06 18	0.11 236	0.13 158	0.15 145	0.12 143	0.08 123	0.07 53	0.06 32	0.06 42	0.13 304	0.08 17	0.05 37	0.04 24	0.05 77	0.04 80	0.04 22	0.04 54

gcap-zeroshot	0.09 146	0.05 61	0.10 146	0.16 202	0.07 112	0.13 315	0.13 158	0.11 36	0.12 143	0.13 289	0.12 230	0.09 187	0.08 195	0.09 48	0.09 62	0.06 136	0.05 213	0.06 164	0.05 174	0.04 22	0.04 54

trnet	0.08 78	0.05 61	0.07 9	0.12 4	0.05 1	0.12 272	0.11 57	0.13 76	0.10 85	0.08 123	0.13 244	0.09 187	0.08 195	0.11 171	0.10 149	0.08 369	0.05 213	0.05 77	0.03 1	0.06 257	0.05 172

MoCha-V2	0.08 78	0.05 61	0.10 146	0.20 478	0.07 112	0.09 116	0.14 216	0.11 36	0.08 42	0.07 80	0.08 99	0.07 115	0.06 42	0.09 48	0.08 17	0.05 37	0.04 24	0.05 77	0.04 80	0.04 22	0.04 54

IGEV_Zeroshot_test	0.09 146	0.05 61	0.12 249	0.13 14	0.08 185	0.12 272	0.13 158	0.17 234	0.11 114	0.10 193	0.06 15	0.09 187	0.06 42	0.11 171	0.09 62	0.06 136	0.04 24	0.06 164	0.06 252	0.05 147	0.05 172

MSKI-zero shot	0.09 146	0.05 61	0.09 91	0.15 121	0.07 112	0.10 188	0.13 158	0.14 103	0.13 179	0.09 159	0.09 130	0.09 187	0.06 42	0.12 258	0.10 149	0.06 136	0.04 24	0.05 77	0.04 80	0.04 22	0.04 54

AEACV	0.08 78	0.05 61	0.08 40	0.14 69	0.13 511	0.14 347	0.13 158	0.14 103	0.09 64	0.07 80	0.09 130	0.07 115	0.08 195	0.10 96	0.09 62	0.06 136	0.04 24	0.06 164	0.05 174	0.05 147	0.04 54

Any-RAFT	0.10 209	0.05 61	0.09 91	0.14 69	0.07 112	0.13 315	0.14 216	0.21 320	0.15 225	0.11 224	0.12 230	0.12 262	0.09 236	0.12 258	0.09 62	0.07 306	0.04 24	0.05 77	0.04 80	0.06 257	0.05 172

LoS_RVC	0.08 78	0.05 61	0.07 9	0.15 121	0.07 112	0.08 65	0.15 288	0.11 36	0.10 85	0.08 123	0.09 130	0.06 32	0.09 236	0.10 96	0.09 62	0.05 37	0.04 24	0.05 77	0.03 1	0.04 22	0.03 2

LoS	0.09 146	0.05 61	0.11 208	0.13 14	0.07 112	0.14 347	0.11 57	0.15 145	0.15 225	0.09 159	0.09 130	0.12 262	0.09 236	0.15 352	0.10 149	0.07 306	0.05 213	0.05 77	0.03 1	0.05 147	0.05 172
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
EGLCR-Stereo	0.08 78	0.05 61	0.08 40	0.14 69	0.06 18	0.10 188	0.12 89	0.11 36	0.16 254	0.06 25	0.05 7	0.07 115	0.05 11	0.10 96	0.11 247	0.06 136	0.04 24	0.06 164	0.05 174	0.04 22	0.04 54

knoymous	0.11 252	0.05 61	0.12 249	0.13 14	0.07 112	0.15 373	0.14 216	0.19 286	0.13 179	0.11 224	0.17 308	0.13 287	0.09 236	0.13 304	0.11 247	0.08 369	0.05 213	0.06 164	0.05 174	0.08 388	0.07 348

iRaft-Stereo_20w	0.09 146	0.05 61	0.13 295	0.14 69	0.08 185	0.12 272	0.15 288	0.18 264	0.10 85	0.11 224	0.08 99	0.08 162	0.05 11	0.10 96	0.09 62	0.06 136	0.04 24	0.06 164	0.05 174	0.06 257	0.05 172

TRStereo	0.09 146	0.05 61	0.12 249	0.15 121	0.12 488	0.10 188	0.13 158	0.18 264	0.18 300	0.09 159	0.09 130	0.09 187	0.06 42	0.10 96	0.08 17	0.07 306	0.05 213	0.07 263	0.07 341	0.04 22	0.04 54

AnonymousM	0.09 146	0.05 61	0.10 146	0.14 69	0.06 18	0.09 116	0.13 158	0.19 286	0.14 206	0.13 289	0.11 215	0.09 187	0.08 195	0.13 304	0.10 149	0.08 369	0.05 213	0.08 348	0.05 174	0.05 147	0.05 172

XX-Stereo	0.09 146	0.05 61	0.08 40	0.17 280	0.09 303	0.15 373	0.12 89	0.20 297	0.10 85	0.10 193	0.14 258	0.07 115	0.06 42	0.12 258	0.08 17	0.06 136	0.05 213	0.06 164	0.06 252	0.04 22	0.04 54

PMTNet	0.09 146	0.05 61	0.09 91	0.12 4	0.06 18	0.12 272	0.14 216	0.15 145	0.11 114	0.09 159	0.13 244	0.10 220	0.07 128	0.13 304	0.10 149	0.15 564	0.04 24	0.05 77	0.03 1	0.07 325	0.06 267

uiiii_40	0.07 4	0.06 112	0.06 4	0.13 14	0.07 112	0.07 36	0.10 29	0.14 103	0.07 16	0.05 3	0.06 15	0.06 32	0.06 42	0.10 96	0.09 62	0.05 37	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.05 147	0.05 172

4.5w_L	0.07 4	0.06 112	0.07 9	0.14 69	0.07 112	0.08 65	0.10 29	0.14 103	0.09 64	0.06 25	0.07 53	0.06 32	0.06 42	0.10 96	0.09 62	0.06 136	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.05 147	0.05 172

StePilot	0.07 4	0.06 112	0.07 9	0.14 69	0.07 112	0.08 65	0.10 29	0.14 103	0.10 85	0.06 25	0.07 53	0.06 32	0.06 42	0.10 96	0.09 62	0.05 37	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.05 147	0.05 172

ITERv4	0.07 4	0.06 112	0.09 91	0.14 69	0.06 18	0.06 10	0.10 29	0.11 36	0.07 16	0.07 80	0.08 99	0.06 32	0.07 128	0.08 19	0.09 62	0.05 37	0.05 213	0.05 77	0.04 80	0.03 1	0.03 2

FE-Mocha	0.09 146	0.06 112	0.14 330	0.16 202	0.09 303	0.10 188	0.15 288	0.18 264	0.16 254	0.10 193	0.09 130	0.07 115	0.07 128	0.09 48	0.09 62	0.06 136	0.04 24	0.06 164	0.06 252	0.05 147	0.05 172

Select-FE	0.11 252	0.06 112	0.20 490	0.15 121	0.11 456	0.11 236	0.13 158	0.21 320	0.18 300	0.09 159	0.11 215	0.10 220	0.06 42	0.12 258	0.09 62	0.07 306	0.05 213	0.07 263	0.08 406	0.06 257	0.08 412

MonStereo	0.07 4	0.06 112	0.05 1	0.15 121	0.05 1	0.08 65	0.10 29	0.15 145	0.15 225	0.05 3	0.06 15	0.05 7	0.06 42	0.07 4	0.09 62	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Monster-pub-eth3d	0.07 4	0.06 112	0.05 1	0.15 121	0.05 1	0.08 65	0.10 29	0.15 145	0.15 225	0.05 3	0.06 15	0.05 7	0.06 42	0.07 4	0.09 62	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

AdaDepth	0.07 4	0.06 112	0.07 9	0.18 363	0.06 18	0.11 236	0.12 89	0.09 11	0.07 16	0.06 25	0.05 7	0.07 115	0.06 42	0.09 48	0.10 149	0.04 11	0.05 213	0.05 77	0.04 80	0.04 22	0.04 54

S2M2_XL	0.08 78	0.06 112	0.12 249	0.12 4	0.08 185	0.09 116	0.09 18	0.07 2	0.07 16	0.08 123	0.07 53	0.07 115	0.06 42	0.09 48	0.09 62	0.08 369	0.06 369	0.07 263	0.05 174	0.08 388	0.06 267
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
water-stereo	0.09 146	0.06 112	0.08 40	0.16 202	0.07 112	0.09 116	0.13 158	0.15 145	0.13 179	0.11 224	0.12 230	0.08 162	0.09 236	0.07 4	0.08 17	0.06 136	0.05 213	0.05 77	0.05 174	0.04 22	0.04 54

depthmonostereo	0.09 146	0.06 112	0.09 91	0.15 121	0.06 18	0.10 188	0.13 158	0.14 103	0.14 206	0.10 193	0.10 176	0.09 187	0.11 294	0.08 19	0.09 62	0.06 136	0.05 213	0.06 164	0.04 80	0.04 22	0.03 2

2.25w	0.07 4	0.06 112	0.07 9	0.14 69	0.06 18	0.08 65	0.08 7	0.10 20	0.15 225	0.08 123	0.10 176	0.07 115	0.06 42	0.08 19	0.10 149	0.05 37	0.03 1	0.04 1	0.04 80	0.03 1	0.04 54

3.25w_new	0.07 4	0.06 112	0.07 9	0.15 121	0.06 18	0.10 188	0.07 3	0.12 59	0.11 114	0.08 123	0.06 15	0.07 115	0.06 42	0.11 171	0.09 62	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.25w	0.07 4	0.06 112	0.07 9	0.15 121	0.06 18	0.10 188	0.07 3	0.12 59	0.11 114	0.08 123	0.06 15	0.07 115	0.06 42	0.11 171	0.09 62	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

1w_stereo	0.07 4	0.06 112	0.07 9	0.16 202	0.06 18	0.07 36	0.10 29	0.14 103	0.14 206	0.07 80	0.08 99	0.05 7	0.06 42	0.09 48	0.09 62	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 54

monsterstereo	0.07 4	0.06 112	0.06 4	0.16 202	0.06 18	0.08 65	0.10 29	0.16 194	0.11 114	0.07 80	0.08 99	0.06 32	0.07 128	0.08 19	0.09 62	0.04 11	0.04 24	0.05 77	0.04 80	0.03 1	0.03 2

monsters	0.07 4	0.06 112	0.06 4	0.15 121	0.06 18	0.08 65	0.09 18	0.12 59	0.08 42	0.09 159	0.07 53	0.06 32	0.06 42	0.08 19	0.08 17	0.05 37	0.04 24	0.04 1	0.04 80	0.03 1	0.03 2

G2L-ROB	0.13 344	0.06 112	0.13 295	0.13 14	0.08 185	0.14 347	0.16 354	0.25 402	0.18 300	0.19 427	0.18 333	0.20 410	0.14 388	0.17 418	0.16 428	0.08 369	0.05 213	0.06 164	0.05 174	0.08 388	0.09 457

LG-Stereo_Zeroshot	0.07 4	0.06 112	0.10 146	0.16 202	0.07 112	0.04 1	0.13 158	0.10 20	0.10 85	0.05 3	0.11 215	0.07 115	0.05 11	0.07 4	0.09 62	0.06 136	0.04 24	0.05 77	0.04 80	0.05 147	0.04 54

MM-Stereo_test2	0.09 146	0.06 112	0.09 91	0.19 421	0.08 185	0.12 272	0.18 433	0.15 145	0.14 206	0.07 80	0.10 176	0.07 115	0.06 42	0.12 258	0.09 62	0.05 37	0.04 24	0.06 164	0.05 174	0.05 147	0.03 2

GREAT-IGEV	0.07 4	0.06 112	0.08 40	0.13 14	0.07 112	0.07 36	0.14 216	0.09 11	0.09 64	0.06 25	0.07 53	0.06 32	0.05 11	0.10 96	0.07 1	0.05 37	0.04 24	0.05 77	0.04 80	0.05 147	0.04 54

HI	0.11 252	0.06 112	0.11 208	0.13 14	0.09 303	0.09 116	0.14 216	0.21 320	0.10 85	0.19 427	0.17 308	0.14 307	0.09 236	0.16 386	0.08 17	0.05 37	0.04 24	0.07 263	0.08 406	0.07 325	0.06 267

CoSv	0.11 252	0.06 112	0.11 208	0.13 14	0.09 303	0.09 116	0.14 216	0.21 320	0.10 85	0.19 427	0.17 308	0.14 307	0.09 236	0.16 386	0.08 17	0.05 37	0.04 24	0.07 263	0.08 406	0.07 325	0.06 267

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 78	0.06 112	0.09 91	0.22 522	0.06 18	0.08 65	0.12 89	0.10 20	0.10 85	0.07 80	0.07 53	0.06 32	0.05 11	0.11 171	0.09 62	0.06 136	0.04 24	0.05 77	0.03 1	0.06 257	0.04 54

AIO_rvc	0.07 4	0.06 112	0.08 40	0.15 121	0.06 18	0.08 65	0.14 216	0.09 11	0.08 42	0.07 80	0.08 99	0.07 115	0.04 1	0.10 96	0.08 17	0.05 37	0.04 24	0.05 77	0.04 80	0.04 22	0.03 2

IGEV-RUCA	0.08 78	0.06 112	0.11 208	0.14 69	0.09 303	0.10 188	0.12 89	0.10 20	0.12 143	0.06 25	0.07 53	0.07 115	0.06 42	0.09 48	0.08 17	0.06 136	0.05 213	0.05 77	0.04 80	0.05 147	0.06 267

castereo	0.09 146	0.06 112	0.11 208	0.15 121	0.06 18	0.11 236	0.15 288	0.14 103	0.18 300	0.08 123	0.10 176	0.11 245	0.08 195	0.09 48	0.10 149	0.05 37	0.04 24	0.05 77	0.04 80	0.04 22	0.03 2

MonSter	0.07 4	0.06 112	0.05 1	0.15 121	0.05 1	0.07 36	0.10 29	0.15 145	0.15 225	0.05 3	0.06 15	0.05 7	0.06 42	0.07 4	0.09 62	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

GIP-stereo	0.08 78	0.06 112	0.11 208	0.14 69	0.06 18	0.09 116	0.13 158	0.14 103	0.11 114	0.07 80	0.08 99	0.05 7	0.04 1	0.10 96	0.07 1	0.05 37	0.04 24	0.05 77	0.04 80	0.05 147	0.04 54

fffft	0.09 146	0.06 112	0.12 249	0.16 202	0.07 112	0.09 116	0.17 388	0.12 59	0.11 114	0.08 123	0.07 53	0.09 187	0.06 42	0.11 171	0.12 306	0.05 37	0.04 24	0.06 164	0.05 174	0.04 22	0.05 172
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.08 78	0.06 112	0.12 249	0.16 202	0.07 112	0.09 116	0.14 216	0.11 36	0.13 179	0.09 159	0.07 53	0.07 115	0.07 128	0.12 258	0.10 149	0.05 37	0.04 24	0.06 164	0.05 174	0.04 22	0.04 54

tt45	0.09 146	0.06 112	0.11 208	0.15 121	0.07 112	0.11 236	0.16 354	0.13 76	0.11 114	0.09 159	0.06 15	0.08 162	0.06 42	0.13 304	0.10 149	0.06 136	0.04 24	0.06 164	0.05 174	0.05 147	0.06 267

tg	0.10 209	0.06 112	0.10 146	0.18 363	0.08 185	0.11 236	0.16 354	0.20 297	0.12 143	0.08 123	0.11 215	0.11 245	0.07 128	0.11 171	0.10 149	0.05 37	0.04 24	0.08 348	0.08 406	0.04 22	0.04 54

IGEV-Stereo++	0.07 4	0.06 112	0.08 40	0.18 363	0.06 18	0.04 1	0.10 29	0.11 36	0.11 114	0.06 25	0.07 53	0.07 115	0.06 42	0.09 48	0.09 62	0.05 37	0.04 24	0.05 77	0.04 80	0.05 147	0.04 54

AIO-Stereo	0.08 78	0.06 112	0.09 91	0.18 363	0.06 18	0.08 65	0.12 89	0.15 145	0.09 64	0.08 123	0.08 99	0.07 115	0.05 11	0.11 171	0.08 17	0.05 37	0.05 213	0.05 77	0.04 80	0.04 22	0.04 54

RSM++	0.08 78	0.06 112	0.09 91	0.17 280	0.07 112	0.09 116	0.12 89	0.11 36	0.11 114	0.08 123	0.06 15	0.07 115	0.05 11	0.10 96	0.09 62	0.04 11	0.04 24	0.06 164	0.05 174	0.05 147	0.03 2

RSM	0.08 78	0.06 112	0.09 91	0.17 280	0.06 18	0.08 65	0.12 89	0.12 59	0.10 85	0.08 123	0.07 53	0.06 32	0.05 11	0.11 171	0.09 62	0.04 11	0.04 24	0.05 77	0.04 80	0.04 22	0.03 2

RAFT-Stereo-weight	0.09 146	0.06 112	0.10 146	0.16 202	0.07 112	0.09 116	0.14 216	0.19 286	0.16 254	0.11 224	0.10 176	0.08 162	0.06 42	0.10 96	0.11 247	0.06 136	0.04 24	0.06 164	0.04 80	0.04 22	0.04 54

testlalala2	0.10 209	0.06 112	0.11 208	0.20 478	0.10 406	0.10 188	0.12 89	0.17 234	0.12 143	0.12 262	0.13 244	0.09 187	0.07 128	0.11 171	0.13 347	0.06 136	0.05 213	0.05 77	0.04 80	0.05 147	0.05 172

IGEV++	0.08 78	0.06 112	0.08 40	0.18 363	0.07 112	0.09 116	0.13 158	0.10 20	0.09 64	0.08 123	0.08 99	0.06 32	0.06 42	0.13 304	0.09 62	0.05 37	0.04 24	0.05 77	0.04 80	0.05 147	0.04 54

11t1	0.12 319	0.06 112	0.13 295	0.14 69	0.08 185	0.17 424	0.15 288	0.18 264	0.15 225	0.15 337	0.15 275	0.16 350	0.16 432	0.15 352	0.13 347	0.08 369	0.05 213	0.06 164	0.05 174	0.08 388	0.07 348

IGEVStereo-DCA	0.09 146	0.06 112	0.11 208	0.15 121	0.10 406	0.11 236	0.15 288	0.16 194	0.12 143	0.10 193	0.06 15	0.08 162	0.06 42	0.10 96	0.08 17	0.06 136	0.05 213	0.06 164	0.05 174	0.05 147	0.06 267

rrr	0.09 146	0.06 112	0.12 249	0.15 121	0.10 406	0.11 236	0.16 354	0.16 194	0.15 225	0.10 193	0.06 15	0.08 162	0.06 42	0.10 96	0.08 17	0.06 136	0.05 213	0.06 164	0.05 174	0.05 147	0.06 267

MIF-Stereo (partial)	0.11 252	0.06 112	0.10 146	0.19 421	0.10 406	0.10 188	0.11 57	0.17 234	0.18 300	0.14 310	0.16 287	0.09 187	0.11 294	0.12 258	0.12 306	0.08 369	0.05 213	0.08 348	0.07 341	0.06 257	0.07 348

RAFT-Test	0.09 146	0.06 112	0.10 146	0.15 121	0.07 112	0.11 236	0.15 288	0.16 194	0.13 179	0.09 159	0.10 176	0.10 220	0.09 236	0.12 258	0.09 62	0.06 136	0.04 24	0.05 77	0.04 80	0.04 22	0.05 172

HH	0.09 146	0.06 112	0.13 295	0.17 280	0.08 185	0.10 188	0.16 354	0.14 103	0.10 85	0.08 123	0.09 130	0.08 162	0.07 128	0.10 96	0.09 62	0.06 136	0.04 24	0.06 164	0.05 174	0.05 147	0.04 54

HanStereo	0.09 146	0.06 112	0.13 295	0.17 280	0.08 185	0.10 188	0.16 354	0.14 103	0.10 85	0.08 123	0.09 130	0.08 162	0.07 128	0.10 96	0.09 62	0.06 136	0.04 24	0.06 164	0.05 174	0.05 147	0.04 54

CBFPSM	0.14 378	0.06 112	0.26 526	0.17 280	0.09 303	0.13 315	0.15 288	0.22 343	0.23 378	0.20 450	0.27 461	0.24 461	0.16 432	0.16 386	0.18 461	0.06 136	0.06 369	0.06 164	0.07 341	0.07 325	0.07 348

iinet-f	0.16 445	0.06 112	0.45 581	0.14 69	0.10 406	0.21 498	0.14 216	0.27 441	0.23 378	0.21 464	0.24 406	0.21 419	0.15 406	0.18 439	0.21 500	0.09 428	0.07 449	0.07 263	0.06 252	0.09 451	0.10 484

Selective-IGEV	0.07 4	0.06 112	0.08 40	0.17 280	0.06 18	0.08 65	0.12 89	0.13 76	0.07 16	0.08 123	0.07 53	0.06 32	0.04 1	0.10 96	0.09 62	0.05 37	0.04 24	0.05 77	0.04 80	0.04 22	0.03 2

riskmin	0.11 252	0.06 112	0.13 295	0.14 69	0.08 185	0.14 347	0.14 216	0.18 264	0.14 206	0.11 224	0.14 258	0.16 350	0.11 294	0.14 330	0.12 306	0.09 428	0.05 213	0.07 263	0.05 174	0.08 388	0.08 412

MC-Stereo	0.08 78	0.06 112	0.09 91	0.17 280	0.06 18	0.10 188	0.14 216	0.12 59	0.10 85	0.09 159	0.12 230	0.09 187	0.06 42	0.11 171	0.10 149	0.06 136	0.04 24	0.06 164	0.05 174	0.04 22	0.04 54

RCA-Stereo	0.09 146	0.06 112	0.09 91	0.16 202	0.06 18	0.09 116	0.13 158	0.18 264	0.14 206	0.09 159	0.10 176	0.08 162	0.07 128	0.12 258	0.11 247	0.06 136	0.04 24	0.06 164	0.05 174	0.05 147	0.04 54

DCANet-4	0.10 209	0.06 112	0.12 249	0.16 202	0.06 18	0.09 116	0.17 388	0.18 264	0.19 316	0.13 289	0.16 287	0.09 187	0.14 388	0.11 171	0.12 306	0.06 136	0.04 24	0.05 77	0.04 80	0.04 22	0.05 172

fff	0.10 209	0.06 112	0.12 249	0.15 121	0.07 112	0.09 116	0.17 388	0.16 194	0.20 339	0.13 289	0.16 287	0.10 220	0.11 294	0.11 171	0.12 306	0.06 136	0.04 24	0.05 77	0.04 80	0.04 22	0.05 172

tt	4.67 642	0.06 112	3.55 640	2.02 642	1.55 642	10.25 650	16.71 651	8.91 655	5.03 648	1.31 641	0.94 626	4.71 646	4.76 647	3.33 646	5.87 649	6.06 654	10.30 658	1.88 648	2.11 648	2.75 645	1.21 644

ADStereo(finetuned)	0.10 209	0.06 112	0.12 249	0.16 202	0.06 18	0.09 116	0.17 388	0.15 145	0.19 316	0.13 289	0.17 308	0.10 220	0.12 325	0.11 171	0.12 306	0.06 136	0.04 24	0.05 77	0.04 80	0.05 147	0.04 54

test-3	0.08 78	0.06 112	0.09 91	0.17 280	0.07 112	0.07 36	0.14 216	0.12 59	0.15 225	0.09 159	0.08 99	0.07 115	0.08 195	0.11 171	0.10 149	0.05 37	0.04 24	0.07 263	0.05 174	0.04 22	0.04 54

test_1	0.08 78	0.06 112	0.09 91	0.17 280	0.07 112	0.07 36	0.14 216	0.12 59	0.15 225	0.09 159	0.08 99	0.07 115	0.08 195	0.11 171	0.10 149	0.05 37	0.04 24	0.07 263	0.05 174	0.04 22	0.04 54

CrosDoStereo	0.12 319	0.06 112	0.12 249	0.14 69	0.08 185	0.12 272	0.15 288	0.17 234	0.22 368	0.19 427	0.24 406	0.15 336	0.11 294	0.11 171	0.12 306	0.06 136	0.04 24	0.07 263	0.07 341	0.05 147	0.05 172

PFNet+	0.11 252	0.06 112	0.13 295	0.16 202	0.09 303	0.05 4	0.12 89	0.17 234	0.21 354	0.16 365	0.19 342	0.14 307	0.10 269	0.11 171	0.11 247	0.08 369	0.05 213	0.09 429	0.08 406	0.06 257	0.11 510

HHNet	0.11 252	0.06 112	0.16 416	0.15 121	0.14 531	0.07 36	0.13 158	0.20 297	0.17 274	0.14 310	0.25 435	0.11 245	0.08 195	0.13 304	0.10 149	0.05 37	0.04 24	0.08 348	0.06 252	0.05 147	0.09 457

OMP-Stereo	0.11 252	0.06 112	0.14 330	0.18 363	0.08 185	0.09 116	0.12 89	0.21 320	0.21 354	0.13 289	0.14 258	0.11 245	0.12 325	0.11 171	0.13 347	0.06 136	0.04 24	0.07 263	0.06 252	0.05 147	0.04 54

IIG-Stereo	0.11 252	0.06 112	0.13 295	0.17 280	0.08 185	0.11 236	0.12 89	0.22 343	0.17 274	0.14 310	0.17 308	0.11 245	0.12 325	0.12 258	0.12 306	0.06 136	0.05 213	0.07 263	0.06 252	0.05 147	0.04 54

FTStereo	0.12 319	0.06 112	0.14 330	0.18 363	0.09 303	0.07 36	0.15 288	0.21 320	0.18 300	0.12 262	0.24 406	0.12 262	0.12 325	0.13 304	0.13 347	0.05 37	0.05 213	0.07 263	0.06 252	0.06 257	0.10 484

ASMatch	0.11 252	0.06 112	0.13 295	0.16 202	0.10 406	0.07 36	0.14 216	0.17 234	0.17 274	0.12 262	0.16 287	0.16 350	0.10 269	0.13 304	0.10 149	0.05 37	0.04 24	0.06 164	0.05 174	0.04 22	0.08 412

DeepStereo_LL	0.12 319	0.06 112	0.12 249	0.14 69	0.08 185	0.12 272	0.15 288	0.17 234	0.22 368	0.19 427	0.24 406	0.15 336	0.11 294	0.11 171	0.12 306	0.06 136	0.04 24	0.07 263	0.07 341	0.05 147	0.05 172

DEmStereo	0.12 319	0.06 112	0.14 330	0.14 69	0.10 406	0.16 403	0.15 288	0.16 194	0.24 394	0.17 381	0.24 406	0.13 287	0.14 388	0.12 258	0.13 347	0.05 37	0.04 24	0.07 263	0.06 252	0.05 147	0.05 172

DRaft	0.12 319	0.06 112	0.11 208	0.14 69	0.09 303	0.14 347	0.17 388	0.21 320	0.30 470	0.17 381	0.28 475	0.10 220	0.15 406	0.10 96	0.12 306	0.05 37	0.04 24	0.07 263	0.06 252	0.05 147	0.05 172

PFNet	0.12 319	0.06 112	0.17 444	0.17 280	0.08 185	0.09 116	0.15 288	0.26 420	0.20 339	0.16 365	0.16 287	0.14 307	0.11 294	0.12 258	0.11 247	0.06 136	0.04 24	0.07 263	0.06 252	0.05 147	0.05 172

GrayStereo	0.11 252	0.06 112	0.11 208	0.19 421	0.09 303	0.09 116	0.16 354	0.18 264	0.17 274	0.14 310	0.17 308	0.17 370	0.11 294	0.12 258	0.11 247	0.05 37	0.05 213	0.07 263	0.06 252	0.05 147	0.10 484

RAFT-RH_RVC	0.11 252	0.06 112	0.14 330	0.16 202	0.09 303	0.12 272	0.12 89	0.17 234	0.12 143	0.13 289	0.41 565	0.11 245	0.10 269	0.13 304	0.12 306	0.05 37	0.04 24	0.08 348	0.05 174	0.04 22	0.06 267

Prome-Stereo	0.11 252	0.06 112	0.10 146	0.18 363	0.08 185	0.12 272	0.15 288	0.22 343	0.13 179	0.12 262	0.17 308	0.13 287	0.08 195	0.12 258	0.10 149	0.05 37	0.04 24	0.07 263	0.06 252	0.06 257	0.09 457

rafts_anoy	0.11 252	0.06 112	0.10 146	0.17 280	0.08 185	0.10 188	0.14 216	0.17 234	0.14 206	0.13 289	0.13 244	0.12 262	0.10 269	0.11 171	0.12 306	0.07 306	0.04 24	0.09 429	0.11 524	0.07 325	0.06 267

s12784h	0.09 146	0.06 112	0.07 9	0.15 121	0.05 1	0.16 403	0.18 433	0.15 145	0.15 225	0.10 193	0.11 215	0.11 245	0.11 294	0.10 96	0.12 306	0.05 37	0.04 24	0.05 77	0.04 80	0.04 22	0.04 54

XX-TBD	0.09 146	0.06 112	0.07 9	0.14 69	0.07 112	0.12 272	0.16 354	0.14 103	0.13 179	0.11 224	0.12 230	0.09 187	0.08 195	0.10 96	0.10 149	0.06 136	0.04 24	0.05 77	0.03 1	0.06 257	0.05 172

raftrobust	0.09 146	0.06 112	0.10 146	0.17 280	0.08 185	0.09 116	0.10 29	0.18 264	0.16 254	0.10 193	0.09 130	0.12 262	0.07 128	0.12 258	0.10 149	0.08 369	0.05 213	0.06 164	0.05 174	0.05 147	0.05 172

RALCasStereoNet	0.10 209	0.06 112	0.09 91	0.16 202	0.08 185	0.12 272	0.14 216	0.17 234	0.11 114	0.12 262	0.17 308	0.14 307	0.10 269	0.12 258	0.11 247	0.07 306	0.06 369	0.06 164	0.05 174	0.08 388	0.07 348

DCANet	0.10 209	0.06 112	0.12 249	0.16 202	0.06 18	0.09 116	0.17 388	0.15 145	0.19 316	0.13 289	0.17 308	0.10 220	0.11 294	0.11 171	0.12 306	0.06 136	0.04 24	0.05 77	0.04 80	0.05 147	0.04 54

csc	0.10 209	0.06 112	0.12 249	0.15 121	0.07 112	0.09 116	0.17 388	0.16 194	0.20 339	0.13 289	0.16 287	0.10 220	0.11 294	0.11 171	0.12 306	0.06 136	0.04 24	0.05 77	0.04 80	0.04 22	0.05 172

cscssc	0.10 209	0.06 112	0.12 249	0.15 121	0.07 112	0.09 116	0.17 388	0.16 194	0.20 339	0.13 289	0.16 287	0.10 220	0.11 294	0.11 171	0.12 306	0.06 136	0.04 24	0.05 77	0.04 80	0.04 22	0.05 172

111	0.10 209	0.06 112	0.12 249	0.15 121	0.07 112	0.10 188	0.14 216	0.21 320	0.23 378	0.11 224	0.12 230	0.14 307	0.11 294	0.13 304	0.10 149	0.06 136	0.04 24	0.06 164	0.04 80	0.05 147	0.05 172

test_xeample3	0.09 146	0.06 112	0.12 249	0.16 202	0.09 303	0.11 236	0.15 288	0.16 194	0.13 179	0.10 193	0.06 15	0.08 162	0.06 42	0.10 96	0.09 62	0.05 37	0.04 24	0.06 164	0.05 174	0.05 147	0.06 267

test_xeample	0.15 422	0.06 112	0.13 295	0.14 69	0.08 185	0.21 498	0.20 494	0.28 461	0.20 339	0.16 365	0.29 487	0.19 398	0.16 432	0.15 352	0.26 555	0.09 428	0.05 213	0.07 263	0.07 341	0.07 325	0.07 348

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 146	0.06 112	0.10 146	0.17 280	0.06 18	0.10 188	0.16 354	0.17 234	0.14 206	0.09 159	0.10 176	0.08 162	0.09 236	0.11 171	0.09 62	0.05 37	0.04 24	0.06 164	0.06 252	0.04 22	0.03 2

AFF-stereo	0.09 146	0.06 112	0.10 146	0.17 280	0.07 112	0.10 188	0.16 354	0.17 234	0.09 64	0.10 193	0.12 230	0.09 187	0.09 236	0.12 258	0.09 62	0.05 37	0.04 24	0.07 263	0.07 341	0.04 22	0.03 2

Gwc-CoAtRS	0.09 146	0.06 112	0.10 146	0.16 202	0.07 112	0.10 188	0.14 216	0.17 234	0.17 274	0.08 123	0.10 176	0.12 262	0.09 236	0.12 258	0.09 62	0.06 136	0.04 24	0.06 164	0.04 80	0.04 22	0.04 54

R-Stereo Train	0.10 209	0.06 112	0.10 146	0.17 280	0.08 185	0.11 236	0.14 216	0.23 363	0.11 114	0.12 262	0.19 342	0.11 245	0.08 195	0.09 48	0.11 247	0.07 306	0.05 213	0.06 164	0.05 174	0.05 147	0.05 172

RAFT-Stereo	0.10 209	0.06 112	0.10 146	0.17 280	0.08 185	0.11 236	0.14 216	0.23 363	0.11 114	0.12 262	0.19 342	0.11 245	0.08 195	0.09 48	0.11 247	0.07 306	0.05 213	0.06 164	0.05 174	0.05 147	0.05 172
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
HITNet	0.10 209	0.06 112	0.12 249	0.14 69	0.06 18	0.11 236	0.10 29	0.18 264	0.18 300	0.13 289	0.16 287	0.14 307	0.11 294	0.15 352	0.13 347	0.06 136	0.04 24	0.04 1	0.04 80	0.06 257	0.05 172
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
VIP-Stereo	0.07 4	0.07 203	0.07 9	0.15 121	0.06 18	0.12 272	0.10 29	0.11 36	0.11 114	0.06 25	0.07 53	0.06 32	0.05 11	0.10 96	0.08 17	0.05 37	0.04 24	0.05 77	0.03 1	0.03 1	0.02 1

OmniDepth	0.07 4	0.07 203	0.08 40	0.18 363	0.06 18	0.07 36	0.11 57	0.09 11	0.06 8	0.04 1	0.07 53	0.10 220	0.09 236	0.08 19	0.08 17	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 80	0.03 1	0.03 2

DA	0.08 78	0.07 203	0.07 9	0.19 421	0.08 185	0.09 116	0.12 89	0.13 76	0.12 143	0.08 123	0.10 176	0.10 220	0.08 195	0.09 48	0.10 149	0.05 37	0.04 24	0.06 164	0.04 80	0.05 147	0.03 2

GGEV	0.08 78	0.07 203	0.07 9	0.19 421	0.08 185	0.09 116	0.12 89	0.13 76	0.12 143	0.08 123	0.10 176	0.10 220	0.08 195	0.09 48	0.10 149	0.05 37	0.04 24	0.06 164	0.04 80	0.05 147	0.03 2

2.5w	0.07 4	0.07 203	0.07 9	0.16 202	0.06 18	0.08 65	0.12 89	0.10 20	0.10 85	0.07 80	0.06 15	0.09 187	0.06 42	0.08 19	0.09 62	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 80	0.03 1	0.03 2

2.75w_new	0.07 4	0.07 203	0.07 9	0.13 14	0.06 18	0.08 65	0.08 7	0.18 264	0.12 143	0.07 80	0.08 99	0.06 32	0.06 42	0.09 48	0.11 247	0.04 11	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 54

3.75w	0.07 4	0.07 203	0.08 40	0.16 202	0.07 112	0.07 36	0.09 18	0.16 194	0.09 64	0.07 80	0.06 15	0.05 7	0.06 42	0.09 48	0.10 149	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.5w_stereo	0.07 4	0.07 203	0.07 9	0.15 121	0.07 112	0.09 116	0.06 1	0.13 76	0.11 114	0.07 80	0.07 53	0.06 32	0.07 128	0.10 96	0.09 62	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

xyz-stereo-finetune2	0.11 252	0.07 203	0.13 295	0.13 14	0.07 112	0.11 236	0.19 473	0.17 234	0.12 143	0.15 337	0.15 275	0.17 370	0.12 325	0.13 304	0.11 247	0.05 37	0.04 24	0.07 263	0.05 174	0.04 22	0.06 267

xyz-stereo	0.13 344	0.07 203	0.20 490	0.15 121	0.05 1	0.20 481	0.15 288	0.17 234	0.31 477	0.15 337	0.29 487	0.26 485	0.16 432	0.13 304	0.12 306	0.05 37	0.05 213	0.06 164	0.05 174	0.04 22	0.04 54

G2L-Stereo_test	0.14 378	0.07 203	0.11 208	0.13 14	0.08 185	0.12 272	0.16 354	0.30 486	0.28 453	0.20 450	0.23 394	0.20 410	0.16 432	0.17 418	0.18 461	0.07 306	0.05 213	0.05 77	0.05 174	0.07 325	0.06 267

coex_refinement	0.14 378	0.07 203	0.12 249	0.17 280	0.10 406	0.15 373	0.15 288	0.26 420	0.29 460	0.18 411	0.20 354	0.22 437	0.17 455	0.16 386	0.18 461	0.08 369	0.05 213	0.06 164	0.06 252	0.09 451	0.08 412

LG-Stereo	0.08 78	0.07 203	0.10 146	0.18 363	0.07 112	0.10 188	0.17 388	0.11 36	0.08 42	0.05 3	0.07 53	0.05 7	0.07 128	0.09 48	0.09 62	0.04 11	0.05 213	0.07 263	0.07 341	0.04 22	0.04 54

G2L-Stereo	0.14 378	0.07 203	0.13 295	0.17 280	0.09 303	0.13 315	0.12 89	0.27 441	0.22 368	0.16 365	0.27 461	0.21 419	0.13 363	0.17 418	0.18 461	0.09 428	0.08 475	0.08 348	0.07 341	0.07 325	0.07 348

MM-Stereo_test3	0.10 209	0.07 203	0.07 9	0.18 363	0.07 112	0.12 272	0.19 473	0.24 386	0.19 316	0.06 25	0.10 176	0.08 162	0.06 42	0.11 171	0.08 17	0.06 136	0.06 369	0.07 263	0.05 174	0.05 147	0.04 54

MM-Stereo_test1	0.10 209	0.07 203	0.08 40	0.18 363	0.07 112	0.12 272	0.18 433	0.21 320	0.20 339	0.09 159	0.11 215	0.08 162	0.06 42	0.10 96	0.10 149	0.06 136	0.05 213	0.07 263	0.06 252	0.05 147	0.04 54

HART	0.08 78	0.07 203	0.09 91	0.17 280	0.07 112	0.10 188	0.16 354	0.13 76	0.11 114	0.08 123	0.10 176	0.07 115	0.05 11	0.10 96	0.08 17	0.05 37	0.04 24	0.06 164	0.04 80	0.05 147	0.04 54

SCV_C0	0.08 78	0.07 203	0.07 9	0.16 202	0.09 303	0.08 65	0.15 288	0.11 36	0.12 143	0.08 123	0.07 53	0.06 32	0.05 11	0.11 171	0.07 1	0.05 37	0.05 213	0.05 77	0.04 80	0.06 257	0.05 172

AIO-test1	0.10 209	0.07 203	0.10 146	0.23 543	0.07 112	0.09 116	0.13 158	0.21 320	0.14 206	0.11 224	0.12 230	0.09 187	0.07 128	0.11 171	0.09 62	0.06 136	0.05 213	0.09 429	0.10 492	0.03 1	0.06 267

mms	0.09 146	0.07 203	0.08 40	0.16 202	0.08 185	0.10 188	0.16 354	0.12 59	0.11 114	0.08 123	0.09 130	0.08 162	0.06 42	0.11 171	0.12 306	0.05 37	0.04 24	0.07 263	0.05 174	0.04 22	0.03 2

ours_stereo	0.09 146	0.07 203	0.09 91	0.17 280	0.08 185	0.11 236	0.16 354	0.11 36	0.12 143	0.08 123	0.10 176	0.08 162	0.06 42	0.12 258	0.12 306	0.05 37	0.04 24	0.06 164	0.05 174	0.04 22	0.03 2

GCAP-BAT	0.09 146	0.07 203	0.14 330	0.15 121	0.08 185	0.10 188	0.13 158	0.14 103	0.10 85	0.11 224	0.10 176	0.08 162	0.07 128	0.12 258	0.10 149	0.06 136	0.05 213	0.06 164	0.04 80	0.04 22	0.04 54

U	0.08 78	0.07 203	0.09 91	0.19 421	0.10 406	0.10 188	0.13 158	0.12 59	0.17 274	0.07 80	0.07 53	0.06 32	0.05 11	0.07 4	0.08 17	0.06 136	0.04 24	0.06 164	0.04 80	0.06 257	0.05 172

rvit_stereo_ft	0.12 319	0.07 203	0.13 295	0.19 421	0.10 406	0.12 272	0.17 388	0.16 194	0.16 254	0.12 262	0.13 244	0.15 336	0.10 269	0.14 330	0.13 347	0.09 428	0.06 369	0.08 348	0.07 341	0.07 325	0.05 172

test_sample2	0.12 319	0.07 203	0.12 249	0.14 69	0.08 185	0.16 403	0.18 433	0.21 320	0.16 254	0.14 310	0.20 354	0.19 398	0.15 406	0.15 352	0.12 306	0.08 369	0.05 213	0.07 263	0.06 252	0.08 388	0.07 348

test_sample1	0.13 344	0.07 203	0.14 330	0.13 14	0.08 185	0.19 466	0.16 354	0.20 297	0.15 225	0.14 310	0.22 385	0.18 384	0.16 432	0.17 418	0.14 384	0.07 306	0.06 369	0.06 164	0.06 252	0.08 388	0.07 348

CAS++	0.11 252	0.07 203	0.11 208	0.14 69	0.09 303	0.12 272	0.14 216	0.24 386	0.14 206	0.11 224	0.09 130	0.11 245	0.07 128	0.14 330	0.09 62	0.11 498	0.09 504	0.09 429	0.07 341	0.07 325	0.08 412
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MGS-Stereo	0.09 146	0.07 203	0.12 249	0.15 121	0.08 185	0.09 116	0.15 288	0.12 59	0.12 143	0.07 80	0.10 176	0.08 162	0.06 42	0.10 96	0.09 62	0.05 37	0.04 24	0.06 164	0.05 174	0.06 257	0.05 172

MyStereo8	0.12 319	0.07 203	0.15 382	0.15 121	0.09 303	0.18 443	0.14 216	0.19 286	0.22 368	0.12 262	0.18 333	0.11 245	0.10 269	0.16 386	0.18 461	0.07 306	0.05 213	0.07 263	0.05 174	0.08 388	0.09 457

SMFormer	0.14 378	0.07 203	0.17 444	0.14 69	0.08 185	0.16 403	0.17 388	0.26 420	0.27 439	0.19 427	0.20 354	0.18 384	0.15 406	0.15 352	0.17 443	0.08 369	0.05 213	0.07 263	0.06 252	0.07 325	0.06 267

tta	0.14 378	0.07 203	0.17 444	0.14 69	0.08 185	0.16 403	0.17 388	0.26 420	0.27 439	0.19 427	0.20 354	0.18 384	0.15 406	0.15 352	0.17 443	0.08 369	0.05 213	0.07 263	0.06 252	0.06 257	0.06 267

qqq1	0.13 344	0.07 203	0.17 444	0.14 69	0.08 185	0.16 403	0.17 388	0.26 420	0.27 439	0.19 427	0.20 354	0.18 384	0.15 406	0.15 352	0.11 247	0.08 369	0.05 213	0.05 77	0.05 174	0.06 257	0.06 267

fff1	0.13 344	0.07 203	0.17 444	0.14 69	0.08 185	0.16 403	0.17 388	0.26 420	0.27 439	0.19 427	0.20 354	0.18 384	0.15 406	0.15 352	0.11 247	0.08 369	0.05 213	0.05 77	0.05 174	0.06 257	0.06 267

MyStereo07	0.10 209	0.07 203	0.10 146	0.17 280	0.09 303	0.14 347	0.18 433	0.15 145	0.15 225	0.09 159	0.06 15	0.06 32	0.07 128	0.12 258	0.09 62	0.06 136	0.05 213	0.08 348	0.07 341	0.06 257	0.06 267

MyStereo06	0.10 209	0.07 203	0.12 249	0.17 280	0.09 303	0.13 315	0.18 433	0.19 286	0.12 143	0.12 262	0.08 99	0.07 115	0.07 128	0.11 171	0.09 62	0.06 136	0.05 213	0.07 263	0.07 341	0.06 257	0.06 267

MyStereo05	0.13 344	0.07 203	0.10 146	0.17 280	0.09 303	0.13 315	0.18 433	0.27 441	0.35 512	0.17 381	0.14 258	0.15 336	0.11 294	0.15 352	0.13 347	0.06 136	0.05 213	0.07 263	0.07 341	0.06 257	0.06 267

MyStereo04	0.13 344	0.07 203	0.10 146	0.17 280	0.09 303	0.14 347	0.18 433	0.29 472	0.38 530	0.17 381	0.14 258	0.16 350	0.10 269	0.15 352	0.13 347	0.06 136	0.05 213	0.08 348	0.07 341	0.06 257	0.06 267

CoDeX	0.12 319	0.07 203	0.12 249	0.17 280	0.08 185	0.12 272	0.15 288	0.23 363	0.27 439	0.13 289	0.17 308	0.16 350	0.11 294	0.14 330	0.11 247	0.07 306	0.05 213	0.07 263	0.06 252	0.06 257	0.05 172

ff7	0.09 146	0.07 203	0.11 208	0.16 202	0.09 303	0.11 236	0.15 288	0.16 194	0.12 143	0.10 193	0.06 15	0.06 32	0.06 42	0.11 171	0.09 62	0.05 37	0.04 24	0.06 164	0.05 174	0.05 147	0.06 267

ffff	0.09 146	0.07 203	0.11 208	0.16 202	0.09 303	0.11 236	0.15 288	0.16 194	0.12 143	0.10 193	0.06 15	0.06 32	0.06 42	0.11 171	0.09 62	0.05 37	0.04 24	0.06 164	0.05 174	0.05 147	0.06 267

11t	0.09 146	0.07 203	0.11 208	0.16 202	0.09 303	0.11 236	0.15 288	0.16 194	0.12 143	0.10 193	0.06 15	0.06 32	0.06 42	0.11 171	0.09 62	0.05 37	0.04 24	0.06 164	0.05 174	0.05 147	0.06 267

UniTT-Stereo	0.09 146	0.07 203	0.08 40	0.18 363	0.08 185	0.13 315	0.11 57	0.12 59	0.11 114	0.10 193	0.12 230	0.05 7	0.07 128	0.09 48	0.09 62	0.07 306	0.05 213	0.05 77	0.05 174	0.05 147	0.05 172

EKT-Stereo	0.11 252	0.07 203	0.14 330	0.15 121	0.10 406	0.13 315	0.14 216	0.18 264	0.21 354	0.11 224	0.08 99	0.12 262	0.09 236	0.11 171	0.12 306	0.08 369	0.06 369	0.07 263	0.06 252	0.08 388	0.07 348

MIM_Stereo	0.09 146	0.07 203	0.11 208	0.15 121	0.07 112	0.06 10	0.12 89	0.20 297	0.14 206	0.13 289	0.13 244	0.09 187	0.05 11	0.12 258	0.08 17	0.05 37	0.06 369	0.07 263	0.06 252	0.06 257	0.05 172

testlalala	0.08 78	0.07 203	0.17 444	0.16 202	0.08 185	0.09 116	0.12 89	0.15 145	0.10 85	0.07 80	0.09 130	0.06 32	0.06 42	0.11 171	0.09 62	0.05 37	0.04 24	0.06 164	0.04 80	0.04 22	0.04 54

GCAP-Stereo	0.09 146	0.07 203	0.13 295	0.18 363	0.06 18	0.11 236	0.07 3	0.13 76	0.12 143	0.09 159	0.10 176	0.07 115	0.09 236	0.13 304	0.10 149	0.06 136	0.05 213	0.05 77	0.04 80	0.04 22	0.05 172

4D-IteraStereo	0.09 146	0.07 203	0.10 146	0.18 363	0.07 112	0.09 116	0.15 288	0.17 234	0.15 225	0.10 193	0.11 215	0.10 220	0.07 128	0.11 171	0.09 62	0.05 37	0.03 1	0.08 348	0.07 341	0.06 257	0.05 172

anonymousdsp2	0.11 252	0.07 203	0.10 146	0.16 202	0.09 303	0.13 315	0.14 216	0.18 264	0.22 368	0.13 289	0.14 258	0.12 262	0.09 236	0.14 330	0.11 247	0.05 37	0.04 24	0.05 77	0.04 80	0.06 257	0.05 172

anonymousdsp	0.09 146	0.07 203	0.11 208	0.16 202	0.09 303	0.11 236	0.15 288	0.16 194	0.12 143	0.09 159	0.06 15	0.06 32	0.06 42	0.11 171	0.09 62	0.05 37	0.04 24	0.06 164	0.05 174	0.05 147	0.06 267

gwcnet-sp	0.14 378	0.07 203	0.12 249	0.18 363	0.09 303	0.16 403	0.17 388	0.24 386	0.24 394	0.18 411	0.24 406	0.15 336	0.16 432	0.15 352	0.15 412	0.08 369	0.06 369	0.07 263	0.08 406	0.08 388	0.07 348

scenet	0.14 378	0.07 203	0.12 249	0.18 363	0.09 303	0.16 403	0.17 388	0.24 386	0.24 394	0.18 411	0.24 406	0.15 336	0.16 432	0.15 352	0.15 412	0.08 369	0.06 369	0.07 263	0.08 406	0.08 388	0.07 348

DCRE	0.11 252	0.07 203	0.13 295	0.16 202	0.11 456	0.11 236	0.17 388	0.18 264	0.17 274	0.11 224	0.18 333	0.10 220	0.10 269	0.15 352	0.11 247	0.06 136	0.05 213	0.06 164	0.06 252	0.05 147	0.04 54

anonymousa	0.13 344	0.07 203	0.13 295	0.18 363	0.09 303	0.13 315	0.17 388	0.19 286	0.29 460	0.15 337	0.24 406	0.15 336	0.14 388	0.14 330	0.14 384	0.07 306	0.05 213	0.07 263	0.09 453	0.05 147	0.06 267

ProNet	0.09 146	0.07 203	0.10 146	0.17 280	0.08 185	0.10 188	0.15 288	0.15 145	0.12 143	0.09 159	0.06 15	0.07 115	0.06 42	0.11 171	0.09 62	0.05 37	0.04 24	0.06 164	0.05 174	0.04 22	0.06 267

ssnet	0.14 378	0.07 203	0.12 249	0.18 363	0.09 303	0.16 403	0.17 388	0.24 386	0.24 394	0.18 411	0.24 406	0.15 336	0.16 432	0.15 352	0.15 412	0.08 369	0.06 369	0.07 263	0.08 406	0.08 388	0.07 348

ccc-4	0.09 146	0.07 203	0.11 208	0.16 202	0.09 303	0.11 236	0.15 288	0.16 194	0.12 143	0.10 193	0.06 15	0.06 32	0.06 42	0.11 171	0.09 62	0.05 37	0.04 24	0.06 164	0.05 174	0.05 147	0.06 267

x	0.13 344	0.07 203	0.14 330	0.14 69	0.08 185	0.18 443	0.14 216	0.22 343	0.20 339	0.15 337	0.19 342	0.19 398	0.17 455	0.18 439	0.18 461	0.07 306	0.05 213	0.06 164	0.06 252	0.07 325	0.07 348

DisPM	0.11 252	0.07 203	0.12 249	0.16 202	0.09 303	0.06 10	0.13 158	0.17 234	0.17 274	0.14 310	0.20 354	0.12 262	0.10 269	0.11 171	0.10 149	0.06 136	0.04 24	0.07 263	0.06 252	0.06 257	0.11 510

IER	0.14 378	0.07 203	0.13 295	0.17 280	0.09 303	0.14 347	0.16 354	0.25 402	0.26 429	0.18 411	0.25 435	0.17 370	0.20 497	0.16 386	0.14 384	0.08 369	0.05 213	0.07 263	0.06 252	0.08 388	0.07 348

IGEV-Stereo	0.09 146	0.07 203	0.11 208	0.16 202	0.09 303	0.11 236	0.15 288	0.16 194	0.12 143	0.09 159	0.06 15	0.06 32	0.06 42	0.11 171	0.09 62	0.05 37	0.04 24	0.06 164	0.05 174	0.05 147	0.06 267
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GLC_STEREO	0.11 252	0.07 203	0.11 208	0.17 280	0.07 112	0.09 116	0.13 158	0.15 145	0.24 394	0.12 262	0.13 244	0.12 262	0.08 195	0.18 439	0.11 247	0.06 136	0.08 475	0.08 348	0.06 252	0.05 147	0.05 172

IPLG	0.10 209	0.07 203	0.15 382	0.17 280	0.08 185	0.11 236	0.14 216	0.20 297	0.15 225	0.12 262	0.17 308	0.07 115	0.07 128	0.14 330	0.13 347	0.06 136	0.04 24	0.06 164	0.05 174	0.04 22	0.04 54

GANet-ADL	0.13 344	0.07 203	0.15 382	0.17 280	0.10 406	0.18 443	0.15 288	0.30 486	0.20 339	0.13 289	0.18 333	0.19 398	0.12 325	0.16 386	0.13 347	0.08 369	0.06 369	0.06 164	0.05 174	0.07 325	0.08 412

LCNet	0.11 252	0.07 203	0.09 91	0.19 421	0.09 303	0.08 65	0.15 288	0.21 320	0.15 225	0.11 224	0.15 275	0.16 350	0.11 294	0.12 258	0.11 247	0.05 37	0.04 24	0.08 348	0.07 341	0.06 257	0.15 566

AAGNet	0.11 252	0.07 203	0.16 416	0.19 421	0.09 303	0.08 65	0.13 158	0.18 264	0.13 179	0.16 365	0.21 375	0.13 287	0.14 388	0.11 171	0.14 384	0.06 136	0.04 24	0.09 429	0.06 252	0.06 257	0.05 172

STrans-v2	0.10 209	0.07 203	0.12 249	0.18 363	0.07 112	0.10 188	0.14 216	0.21 320	0.11 114	0.11 224	0.15 275	0.12 262	0.10 269	0.11 171	0.12 306	0.05 37	0.04 24	0.06 164	0.06 252	0.04 22	0.04 54

NF-Stereo	0.11 252	0.07 203	0.13 295	0.17 280	0.09 303	0.10 188	0.14 216	0.23 363	0.19 316	0.12 262	0.17 308	0.12 262	0.11 294	0.11 171	0.11 247	0.06 136	0.04 24	0.07 263	0.06 252	0.06 257	0.12 523

OCTAStereo	0.11 252	0.07 203	0.13 295	0.17 280	0.09 303	0.10 188	0.14 216	0.23 363	0.19 316	0.12 262	0.17 308	0.12 262	0.11 294	0.11 171	0.11 247	0.06 136	0.04 24	0.07 263	0.06 252	0.06 257	0.12 523

PSM-softLoss	0.12 319	0.07 203	0.15 382	0.17 280	0.09 303	0.08 65	0.13 158	0.24 386	0.17 274	0.14 310	0.19 342	0.13 287	0.11 294	0.11 171	0.11 247	0.07 306	0.05 213	0.08 348	0.07 341	0.06 257	0.12 523

KMStereo	0.12 319	0.07 203	0.15 382	0.17 280	0.09 303	0.08 65	0.13 158	0.24 386	0.17 274	0.14 310	0.19 342	0.13 287	0.11 294	0.11 171	0.11 247	0.07 306	0.05 213	0.08 348	0.07 341	0.06 257	0.12 523

PSM-AAD	0.11 252	0.07 203	0.10 146	0.19 421	0.09 303	0.10 188	0.15 288	0.20 297	0.13 179	0.12 262	0.14 258	0.18 384	0.11 294	0.11 171	0.10 149	0.05 37	0.05 213	0.09 429	0.08 406	0.06 257	0.14 559

KYRaft	0.11 252	0.07 203	0.10 146	0.19 421	0.09 303	0.08 65	0.15 288	0.22 343	0.12 143	0.13 289	0.16 287	0.20 410	0.10 269	0.12 258	0.10 149	0.05 37	0.04 24	0.08 348	0.08 406	0.06 257	0.16 577

SST-Stereo	0.10 209	0.07 203	0.15 382	0.18 363	0.09 303	0.06 10	0.12 89	0.17 234	0.11 114	0.15 337	0.17 308	0.13 287	0.12 325	0.10 96	0.11 247	0.06 136	0.04 24	0.09 429	0.06 252	0.06 257	0.05 172

THIR-Stereo	0.12 319	0.07 203	0.11 208	0.15 121	0.08 185	0.14 347	0.16 354	0.17 234	0.25 415	0.16 365	0.24 406	0.14 307	0.12 325	0.12 258	0.14 384	0.06 136	0.04 24	0.07 263	0.07 341	0.05 147	0.05 172

RAFT_R40	0.11 252	0.07 203	0.14 330	0.18 363	0.09 303	0.06 10	0.13 158	0.17 234	0.16 254	0.14 310	0.18 333	0.15 336	0.12 325	0.10 96	0.11 247	0.06 136	0.04 24	0.09 429	0.06 252	0.06 257	0.05 172

RE-Stereo	0.11 252	0.07 203	0.13 295	0.17 280	0.09 303	0.10 188	0.14 216	0.23 363	0.19 316	0.12 262	0.17 308	0.12 262	0.11 294	0.11 171	0.11 247	0.06 136	0.04 24	0.07 263	0.06 252	0.06 257	0.12 523

Pruner-Stereo	0.11 252	0.07 203	0.12 249	0.17 280	0.09 303	0.06 10	0.12 89	0.17 234	0.17 274	0.13 289	0.19 342	0.13 287	0.09 236	0.11 171	0.11 247	0.06 136	0.04 24	0.07 263	0.06 252	0.06 257	0.08 412

TVStereo	0.11 252	0.07 203	0.13 295	0.17 280	0.09 303	0.10 188	0.14 216	0.23 363	0.19 316	0.12 262	0.17 308	0.12 262	0.11 294	0.11 171	0.11 247	0.06 136	0.04 24	0.07 263	0.06 252	0.06 257	0.12 523

RAFT-345	0.11 252	0.07 203	0.15 382	0.16 202	0.08 185	0.08 65	0.12 89	0.15 145	0.10 85	0.11 224	0.36 528	0.09 187	0.09 236	0.11 171	0.12 306	0.05 37	0.05 213	0.07 263	0.06 252	0.04 22	0.05 172

test-1	0.10 209	0.07 203	0.16 416	0.19 421	0.08 185	0.11 236	0.24 544	0.14 103	0.18 300	0.09 159	0.07 53	0.09 187	0.08 195	0.07 4	0.09 62	0.06 136	0.04 24	0.06 164	0.05 174	0.04 22	0.04 54

GMM-Stereo	0.11 252	0.07 203	0.10 146	0.18 363	0.09 303	0.08 65	0.15 288	0.23 363	0.16 254	0.11 224	0.15 275	0.13 287	0.11 294	0.11 171	0.11 247	0.05 37	0.04 24	0.08 348	0.07 341	0.06 257	0.09 457

iRaftStereo_RVC	0.10 209	0.07 203	0.09 91	0.17 280	0.09 303	0.11 236	0.17 388	0.18 264	0.12 143	0.09 159	0.12 230	0.10 220	0.07 128	0.11 171	0.10 149	0.05 37	0.04 24	0.08 348	0.08 406	0.04 22	0.04 54

raft+_RVC	0.11 252	0.07 203	0.09 91	0.16 202	0.07 112	0.10 188	0.11 57	0.24 386	0.20 339	0.12 262	0.15 275	0.12 262	0.08 195	0.12 258	0.13 347	0.07 306	0.04 24	0.07 263	0.06 252	0.05 147	0.05 172

222	0.16 445	0.07 203	0.14 330	0.14 69	0.08 185	0.24 524	0.18 433	0.30 486	0.20 339	0.17 381	0.28 475	0.17 370	0.16 432	0.15 352	0.40 605	0.10 469	0.05 213	0.07 263	0.06 252	0.07 325	0.08 412

xxxx	0.15 422	0.07 203	0.14 330	0.14 69	0.08 185	0.23 519	0.18 433	0.31 496	0.19 316	0.14 310	0.28 475	0.22 437	0.14 388	0.15 352	0.26 555	0.09 428	0.05 213	0.07 263	0.07 341	0.08 388	0.07 348

RAFT + AFF	0.13 344	0.07 203	0.20 490	0.20 478	0.10 406	0.14 347	0.24 544	0.26 420	0.20 339	0.11 224	0.10 176	0.12 262	0.10 269	0.15 352	0.12 306	0.07 306	0.06 369	0.09 429	0.08 406	0.06 257	0.08 412

EAI-Stereo	0.09 146	0.07 203	0.11 208	0.15 121	0.06 18	0.10 188	0.15 288	0.16 194	0.09 64	0.08 123	0.09 130	0.08 162	0.07 128	0.09 48	0.11 247	0.05 37	0.04 24	0.05 77	0.05 174	0.05 147	0.04 54

CFNet-RSSM	0.09 146	0.07 203	0.09 91	0.16 202	0.07 112	0.09 116	0.15 288	0.16 194	0.17 274	0.08 123	0.12 230	0.10 220	0.09 236	0.11 171	0.09 62	0.06 136	0.04 24	0.06 164	0.04 80	0.04 22	0.04 54

SFCPSM	0.13 344	0.07 203	0.14 330	0.17 280	0.09 303	0.15 373	0.16 354	0.28 461	0.27 439	0.14 310	0.17 308	0.12 262	0.13 363	0.14 330	0.11 247	0.08 369	0.05 213	0.07 263	0.07 341	0.07 325	0.06 267

cf-r	0.13 344	0.07 203	0.12 249	0.16 202	0.08 185	0.14 347	0.19 473	0.20 297	0.25 415	0.17 381	0.25 435	0.21 419	0.16 432	0.14 330	0.14 384	0.10 469	0.05 213	0.06 164	0.08 406	0.06 257	0.06 267

GANet-RSSM	0.14 378	0.07 203	0.13 295	0.13 14	0.08 185	0.14 347	0.17 388	0.22 343	0.21 354	0.17 381	0.24 406	0.23 455	0.15 406	0.16 386	0.15 412	0.10 469	0.06 369	0.07 263	0.08 406	0.08 388	0.07 348

PSMNet-RSSM	0.14 378	0.07 203	0.13 295	0.15 121	0.08 185	0.13 315	0.16 354	0.24 386	0.24 394	0.16 365	0.28 475	0.22 437	0.14 388	0.15 352	0.13 347	0.11 498	0.06 369	0.09 429	0.12 543	0.08 388	0.07 348

GwcNet-RSSM	0.14 378	0.07 203	0.12 249	0.15 121	0.08 185	0.15 373	0.20 494	0.21 320	0.27 439	0.18 411	0.27 461	0.22 437	0.16 432	0.14 330	0.15 412	0.10 469	0.05 213	0.07 263	0.09 453	0.07 325	0.07 348

CFNet-ft	0.14 378	0.07 203	0.15 382	0.12 4	0.09 303	0.16 403	0.18 433	0.22 343	0.24 394	0.17 381	0.26 452	0.24 461	0.14 388	0.16 386	0.14 384	0.11 498	0.06 369	0.08 348	0.09 453	0.09 451	0.08 412

DIP-Stereo	0.11 252	0.07 203	0.14 330	0.17 280	0.09 303	0.13 315	0.09 18	0.16 194	0.16 254	0.11 224	0.16 287	0.14 307	0.12 325	0.15 352	0.13 347	0.06 136	0.05 213	0.06 164	0.05 174	0.05 147	0.06 267
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
RASNet	0.14 378	0.07 203	0.14 330	0.16 202	0.08 185	0.18 443	0.14 216	0.29 472	0.20 339	0.17 381	0.25 435	0.21 419	0.18 469	0.20 479	0.19 474	0.07 306	0.06 369	0.06 164	0.08 406	0.06 257	0.06 267

CFNet_RVC	0.14 378	0.07 203	0.15 382	0.12 4	0.09 303	0.16 403	0.18 433	0.22 343	0.24 394	0.17 381	0.26 452	0.24 461	0.14 388	0.16 386	0.14 384	0.11 498	0.06 369	0.08 348	0.09 453	0.09 451	0.08 412

MLCV	0.12 319	0.07 203	0.16 416	0.18 363	0.06 18	0.15 373	0.17 388	0.19 286	0.21 354	0.18 411	0.25 435	0.17 370	0.13 363	0.14 330	0.13 347	0.05 37	0.04 24	0.05 77	0.04 80	0.05 147	0.04 54

iResNet_ROB	0.14 378	0.07 203	0.13 295	0.14 69	0.07 112	0.18 443	0.14 216	0.26 420	0.31 477	0.22 480	0.25 435	0.23 455	0.15 406	0.15 352	0.13 347	0.07 306	0.05 213	0.05 77	0.04 80	0.08 388	0.08 412

LE_ROB	0.50 609	0.07 203	0.14 330	0.15 121	0.08 185	0.24 524	0.16 354	0.22 343	1.81 644	4.63 647	0.67 607	0.47 595	0.44 604	0.20 479	0.29 573	0.07 306	0.06 369	0.06 164	0.06 252	0.08 388	0.06 267

pmcnn	0.15 422	0.07 203	0.19 478	0.15 121	0.07 112	0.20 481	0.15 288	0.24 386	0.26 429	0.21 464	0.34 521	0.28 503	0.18 469	0.18 439	0.17 443	0.07 306	0.05 213	0.05 77	0.04 80	0.07 325	0.06 267

MultiAttention	0.29 576	0.08 304	0.14 330	0.19 421	0.12 488	1.45 642	1.33 644	0.36 557	0.37 523	0.19 427	0.21 375	0.24 461	0.11 294	0.38 593	0.18 461	0.06 136	0.05 213	0.08 348	0.08 406	0.10 483	0.09 457

FlowAnything_test	0.11 252	0.08 304	0.14 330	0.15 121	0.09 303	0.07 36	0.14 216	0.20 297	0.11 114	0.09 159	0.09 130	0.12 262	0.12 325	0.13 304	0.11 247	0.09 428	0.06 369	0.09 429	0.09 453	0.06 257	0.09 457

asda	0.07 4	0.08 304	0.08 40	0.16 202	0.06 18	0.06 10	0.10 29	0.16 194	0.10 85	0.06 25	0.06 15	0.05 7	0.05 11	0.10 96	0.10 149	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 22	0.03 2

asd	0.07 4	0.08 304	0.07 9	0.16 202	0.07 112	0.08 65	0.08 7	0.11 36	0.08 42	0.07 80	0.07 53	0.06 32	0.06 42	0.10 96	0.09 62	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 80	0.04 22	0.03 2

qwe	0.07 4	0.08 304	0.07 9	0.15 121	0.06 18	0.07 36	0.10 29	0.18 264	0.11 114	0.07 80	0.07 53	0.06 32	0.06 42	0.10 96	0.09 62	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 80	0.04 22	0.03 2

4.25_new	0.07 4	0.08 304	0.09 91	0.15 121	0.06 18	0.09 116	0.08 7	0.14 103	0.08 42	0.07 80	0.07 53	0.06 32	0.06 42	0.12 258	0.10 149	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 22	0.03 2

4.5w_new	0.07 4	0.08 304	0.09 91	0.15 121	0.06 18	0.09 116	0.08 7	0.14 103	0.08 42	0.07 80	0.07 53	0.06 32	0.06 42	0.12 258	0.10 149	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 22	0.03 2

4.25w-stereo	0.07 4	0.08 304	0.09 91	0.15 121	0.06 18	0.09 116	0.08 7	0.14 103	0.08 42	0.07 80	0.07 53	0.06 32	0.06 42	0.12 258	0.10 149	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 22	0.03 2

4w-stereo	0.07 4	0.08 304	0.08 40	0.16 202	0.06 18	0.07 36	0.08 7	0.12 59	0.08 42	0.07 80	0.07 53	0.05 7	0.06 42	0.09 48	0.10 149	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 80	0.04 22	0.03 2

2w_stereo	0.08 78	0.08 304	0.09 91	0.16 202	0.06 18	0.08 65	0.10 29	0.20 297	0.15 225	0.08 123	0.07 53	0.06 32	0.06 42	0.06 1	0.09 62	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 80	0.03 1	0.03 2

xyz-stereo-finetune	0.11 252	0.08 304	0.13 295	0.14 69	0.06 18	0.10 188	0.19 473	0.17 234	0.19 316	0.12 262	0.14 258	0.15 336	0.10 269	0.13 304	0.11 247	0.05 37	0.04 24	0.07 263	0.05 174	0.04 22	0.05 172

S2M2_L	0.09 146	0.08 304	0.11 208	0.13 14	0.10 406	0.08 65	0.06 1	0.10 20	0.10 85	0.10 193	0.09 130	0.10 220	0.09 236	0.11 171	0.11 247	0.13 546	0.07 449	0.08 348	0.09 453	0.10 483	0.08 412
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
ISRNet	0.18 479	0.08 304	0.19 478	0.19 421	0.13 511	0.15 373	0.12 89	0.30 486	0.32 484	0.21 464	0.25 435	0.27 493	0.17 455	0.17 418	0.20 480	0.20 593	0.08 475	0.14 554	0.14 556	0.14 552	0.17 585

AIO-test2	0.10 209	0.08 304	0.10 146	0.23 543	0.08 185	0.11 236	0.10 29	0.23 363	0.23 378	0.08 123	0.09 130	0.08 162	0.05 11	0.10 96	0.08 17	0.06 136	0.05 213	0.08 348	0.09 453	0.05 147	0.05 172

fffy	0.09 146	0.08 304	0.09 91	0.16 202	0.07 112	0.13 315	0.17 388	0.13 76	0.12 143	0.08 123	0.09 130	0.08 162	0.09 236	0.13 304	0.11 247	0.05 37	0.05 213	0.07 263	0.05 174	0.04 22	0.05 172

rvit_stereo_0083	0.12 319	0.08 304	0.17 444	0.16 202	0.09 303	0.11 236	0.15 288	0.14 103	0.26 429	0.11 224	0.14 258	0.13 287	0.10 269	0.12 258	0.12 306	0.10 469	0.08 475	0.09 429	0.07 341	0.07 325	0.05 172

rvit_stereo_0081	0.11 252	0.08 304	0.15 382	0.16 202	0.09 303	0.10 188	0.14 216	0.14 103	0.24 394	0.11 224	0.13 244	0.13 287	0.09 236	0.11 171	0.12 306	0.10 469	0.07 449	0.08 348	0.07 341	0.07 325	0.05 172

rvit_stereo_0082	0.11 252	0.08 304	0.15 382	0.16 202	0.09 303	0.10 188	0.14 216	0.14 103	0.24 394	0.11 224	0.13 244	0.13 287	0.09 236	0.11 171	0.12 306	0.10 469	0.07 449	0.08 348	0.07 341	0.07 325	0.05 172

rvit_stereo_0080	0.10 209	0.08 304	0.14 330	0.15 121	0.09 303	0.07 36	0.15 288	0.16 194	0.16 254	0.11 224	0.10 176	0.14 307	0.08 195	0.12 258	0.10 149	0.09 428	0.07 449	0.07 263	0.06 252	0.07 325	0.05 172

test_sample6	0.14 378	0.08 304	0.13 295	0.16 202	0.08 185	0.17 424	0.19 473	0.25 402	0.17 274	0.17 381	0.27 461	0.19 398	0.14 388	0.15 352	0.13 347	0.08 369	0.05 213	0.08 348	0.07 341	0.08 388	0.08 412

test_sample5	0.14 378	0.08 304	0.14 330	0.16 202	0.08 185	0.18 443	0.18 433	0.25 402	0.17 274	0.17 381	0.27 461	0.18 384	0.14 388	0.16 386	0.13 347	0.08 369	0.05 213	0.08 348	0.07 341	0.08 388	0.08 412

test_sample4	0.14 378	0.08 304	0.14 330	0.15 121	0.08 185	0.19 466	0.18 433	0.26 420	0.17 274	0.16 365	0.25 435	0.18 384	0.14 388	0.16 386	0.13 347	0.08 369	0.06 369	0.08 348	0.06 252	0.08 388	0.08 412

test_sample3	0.14 378	0.08 304	0.15 382	0.14 69	0.09 303	0.19 466	0.17 388	0.26 420	0.18 300	0.16 365	0.22 385	0.19 398	0.15 406	0.17 418	0.13 347	0.08 369	0.06 369	0.07 263	0.06 252	0.09 451	0.08 412

DispNO	0.14 378	0.08 304	0.17 444	0.19 421	0.12 488	0.11 236	0.21 511	0.23 363	0.29 460	0.17 381	0.23 394	0.18 384	0.17 455	0.15 352	0.15 412	0.07 306	0.05 213	0.08 348	0.08 406	0.07 325	0.06 267

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 209	0.08 304	0.12 249	0.16 202	0.08 185	0.15 373	0.16 354	0.18 264	0.18 300	0.10 193	0.09 130	0.09 187	0.08 195	0.11 171	0.12 306	0.07 306	0.05 213	0.08 348	0.06 252	0.07 325	0.06 267

AE-Stereo	0.10 209	0.08 304	0.10 146	0.18 363	0.09 303	0.10 188	0.15 288	0.14 103	0.19 316	0.09 159	0.14 258	0.12 262	0.08 195	0.11 171	0.10 149	0.05 37	0.06 369	0.07 263	0.06 252	0.05 147	0.04 54

ACVNet-DCA	0.10 209	0.08 304	0.12 249	0.17 280	0.09 303	0.13 315	0.15 288	0.23 363	0.16 254	0.09 159	0.09 130	0.06 32	0.06 42	0.10 96	0.07 1	0.06 136	0.04 24	0.06 164	0.05 174	0.07 325	0.07 348

xx1	0.11 252	0.08 304	0.12 249	0.17 280	0.09 303	0.13 315	0.15 288	0.16 194	0.18 300	0.09 159	0.09 130	0.16 350	0.16 432	0.10 96	0.07 1	0.06 136	0.04 24	0.08 348	0.08 406	0.07 325	0.07 348

1test111	0.11 252	0.08 304	0.12 249	0.17 280	0.09 303	0.13 315	0.15 288	0.23 363	0.16 254	0.09 159	0.09 130	0.06 32	0.06 42	0.15 352	0.16 428	0.06 136	0.04 24	0.06 164	0.05 174	0.07 325	0.07 348

cc1	0.10 209	0.08 304	0.12 249	0.17 280	0.09 303	0.13 315	0.15 288	0.16 194	0.18 300	0.09 159	0.09 130	0.06 32	0.06 42	0.10 96	0.07 1	0.06 136	0.04 24	0.06 164	0.05 174	0.06 257	0.06 267

mmm	0.14 378	0.08 304	0.17 444	0.17 280	0.09 303	0.17 424	0.18 433	0.21 320	0.15 225	0.15 337	0.23 394	0.21 419	0.16 432	0.16 386	0.17 443	0.08 369	0.05 213	0.08 348	0.07 341	0.07 325	0.07 348

DualNet	0.14 378	0.08 304	0.14 330	0.16 202	0.08 185	0.18 443	0.18 433	0.25 402	0.17 274	0.17 381	0.27 461	0.18 384	0.14 388	0.16 386	0.13 347	0.08 369	0.05 213	0.08 348	0.07 341	0.08 388	0.08 412

tt1	0.10 209	0.08 304	0.12 249	0.17 280	0.09 303	0.12 272	0.16 354	0.15 145	0.19 316	0.09 159	0.08 99	0.06 32	0.06 42	0.10 96	0.07 1	0.06 136	0.04 24	0.06 164	0.05 174	0.06 257	0.06 267

ttt	0.14 378	0.08 304	0.14 330	0.15 121	0.08 185	0.15 373	0.18 433	0.27 441	0.29 460	0.16 365	0.24 406	0.17 370	0.13 363	0.13 304	0.14 384	0.11 498	0.08 475	0.09 429	0.08 406	0.09 451	0.08 412

1111x	0.15 422	0.08 304	0.12 249	0.18 363	0.07 112	0.18 443	0.25 559	0.31 496	0.24 394	0.17 381	0.24 406	0.26 485	0.15 406	0.13 304	0.23 521	0.07 306	0.07 449	0.08 348	0.09 453	0.07 325	0.06 267

whm_eth	0.10 209	0.08 304	0.14 330	0.15 121	0.09 303	0.07 36	0.15 288	0.16 194	0.16 254	0.11 224	0.10 176	0.14 307	0.08 195	0.12 258	0.10 149	0.09 428	0.07 449	0.07 263	0.06 252	0.07 325	0.05 172

plain	0.10 209	0.08 304	0.10 146	0.19 421	0.09 303	0.10 188	0.15 288	0.14 103	0.13 179	0.13 289	0.15 275	0.09 187	0.12 325	0.13 304	0.12 306	0.07 306	0.05 213	0.09 429	0.06 252	0.06 257	0.06 267

PCWNet_CMD	0.14 378	0.08 304	0.15 382	0.17 280	0.09 303	0.14 347	0.14 216	0.29 472	0.36 516	0.14 310	0.20 354	0.21 419	0.12 325	0.17 418	0.13 347	0.07 306	0.05 213	0.07 263	0.07 341	0.07 325	0.07 348

CFNet_ucs	0.15 422	0.08 304	0.16 416	0.16 202	0.11 456	0.14 347	0.14 216	0.30 486	0.34 503	0.16 365	0.24 406	0.23 455	0.14 388	0.18 439	0.15 412	0.09 428	0.06 369	0.08 348	0.07 341	0.09 451	0.09 457

SDNR	0.19 491	0.08 304	0.19 478	0.16 202	0.12 488	0.77 627	0.14 216	0.25 402	0.32 484	0.19 427	0.24 406	0.19 398	0.13 363	0.19 454	0.15 412	0.16 580	0.18 588	0.14 554	0.11 524	0.08 388	0.11 510

TestStereo1	0.13 344	0.08 304	0.08 40	0.19 421	0.08 185	0.18 443	0.29 590	0.23 363	0.16 254	0.17 381	0.20 354	0.16 350	0.10 269	0.12 258	0.13 347	0.06 136	0.06 369	0.08 348	0.06 252	0.05 147	0.05 172

CRFU-Net	0.16 445	0.08 304	0.14 330	0.17 280	0.09 303	0.19 466	0.14 216	0.26 420	0.20 339	0.28 541	0.27 461	0.29 511	0.17 455	0.19 454	0.17 443	0.09 428	0.09 504	0.07 263	0.07 341	0.08 388	0.08 412

SA-5K	0.13 344	0.08 304	0.08 40	0.19 421	0.08 185	0.18 443	0.29 590	0.23 363	0.16 254	0.17 381	0.20 354	0.16 350	0.10 269	0.12 258	0.13 347	0.06 136	0.06 369	0.08 348	0.06 252	0.05 147	0.05 172

Sa-1000	0.12 319	0.08 304	0.08 40	0.18 363	0.08 185	0.14 347	0.22 521	0.22 343	0.18 300	0.15 337	0.20 354	0.17 370	0.11 294	0.10 96	0.10 149	0.06 136	0.05 213	0.09 429	0.09 453	0.05 147	0.05 172

CIPLG	0.11 252	0.08 304	0.14 330	0.17 280	0.08 185	0.12 272	0.15 288	0.17 234	0.15 225	0.14 310	0.11 215	0.16 350	0.09 236	0.16 386	0.11 247	0.07 306	0.05 213	0.06 164	0.05 174	0.05 147	0.06 267

DAS	0.15 422	0.08 304	0.18 467	0.19 421	0.10 406	0.19 466	0.17 388	0.27 441	0.29 460	0.18 411	0.25 435	0.21 419	0.15 406	0.16 386	0.12 306	0.08 369	0.06 369	0.06 164	0.06 252	0.07 325	0.07 348

SepStereo	0.15 422	0.08 304	0.18 467	0.19 421	0.10 406	0.19 466	0.17 388	0.27 441	0.29 460	0.18 411	0.25 435	0.21 419	0.15 406	0.25 534	0.12 306	0.08 369	0.06 369	0.06 164	0.06 252	0.07 325	0.07 348

IPLGR_C	0.11 252	0.08 304	0.14 330	0.17 280	0.08 185	0.12 272	0.15 288	0.17 234	0.15 225	0.14 310	0.10 176	0.16 350	0.09 236	0.16 386	0.11 247	0.07 306	0.05 213	0.06 164	0.05 174	0.05 147	0.06 267

MIPNet	0.11 252	0.08 304	0.14 330	0.17 280	0.09 303	0.12 272	0.14 216	0.20 297	0.24 394	0.11 224	0.10 176	0.09 187	0.07 128	0.13 304	0.12 306	0.06 136	0.04 24	0.06 164	0.05 174	0.04 22	0.04 54

AASNet	0.16 445	0.08 304	0.12 249	0.19 421	0.09 303	0.18 443	0.15 288	0.37 563	0.37 523	0.19 427	0.23 394	0.20 410	0.16 432	0.17 418	0.20 480	0.10 469	0.08 475	0.08 348	0.07 341	0.09 451	0.09 457

ACRE	0.11 252	0.08 304	0.14 330	0.17 280	0.08 185	0.12 272	0.15 288	0.17 234	0.14 206	0.14 310	0.10 176	0.16 350	0.09 236	0.16 386	0.11 247	0.07 306	0.05 213	0.06 164	0.05 174	0.05 147	0.06 267

AACVNet	0.16 445	0.08 304	0.14 330	0.15 121	0.10 406	0.18 443	0.15 288	0.23 363	0.24 394	0.27 526	0.27 461	0.28 503	0.17 455	0.19 454	0.16 428	0.09 428	0.07 449	0.09 429	0.07 341	0.10 483	0.09 457

GwcNet-ADL	0.13 344	0.08 304	0.14 330	0.20 478	0.09 303	0.11 236	0.20 494	0.30 486	0.24 394	0.13 289	0.14 258	0.18 384	0.14 388	0.13 304	0.14 384	0.07 306	0.05 213	0.06 164	0.05 174	0.07 325	0.06 267

TransformOpticalFlow	0.10 209	0.08 304	0.13 295	0.18 363	0.07 112	0.09 116	0.15 288	0.19 286	0.15 225	0.12 262	0.17 308	0.11 245	0.11 294	0.11 171	0.10 149	0.05 37	0.04 24	0.06 164	0.06 252	0.05 147	0.05 172

NRIStereo	0.11 252	0.08 304	0.14 330	0.18 363	0.08 185	0.10 188	0.14 216	0.16 194	0.15 225	0.12 262	0.14 258	0.13 287	0.12 325	0.13 304	0.10 149	0.06 136	0.04 24	0.07 263	0.06 252	0.06 257	0.07 348

DeepStereo_RVC	0.11 252	0.08 304	0.16 416	0.18 363	0.08 185	0.08 65	0.12 89	0.17 234	0.12 143	0.13 289	0.14 258	0.12 262	0.12 325	0.12 258	0.11 247	0.06 136	0.04 24	0.07 263	0.06 252	0.07 325	0.08 412

IRAFT_RVC	0.12 319	0.08 304	0.16 416	0.19 421	0.08 185	0.07 36	0.15 288	0.24 386	0.23 378	0.14 310	0.14 258	0.15 336	0.12 325	0.12 258	0.10 149	0.06 136	0.04 24	0.09 429	0.06 252	0.06 257	0.06 267

CroCo-Stereo	0.09 146	0.08 304	0.08 40	0.22 522	0.09 303	0.09 116	0.19 473	0.15 145	0.12 143	0.07 80	0.07 53	0.08 162	0.06 42	0.08 19	0.07 1	0.07 306	0.05 213	0.06 164	0.04 80	0.05 147	0.04 54
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
LMCR-Stereo	0.15 422	0.08 304	0.13 295	0.21 507	0.09 303	0.17 424	0.20 494	0.27 441	0.19 316	0.24 501	0.24 406	0.23 455	0.17 455	0.20 479	0.17 443	0.07 306	0.06 369	0.08 348	0.06 252	0.10 483	0.08 412

CFNet_pseudo	0.14 378	0.08 304	0.15 382	0.16 202	0.09 303	0.13 315	0.14 216	0.27 441	0.34 503	0.14 310	0.21 375	0.22 437	0.13 363	0.18 439	0.14 384	0.07 306	0.05 213	0.08 348	0.06 252	0.07 325	0.07 348

RALAANet	0.11 252	0.08 304	0.10 146	0.17 280	0.09 303	0.14 347	0.10 29	0.20 297	0.15 225	0.14 310	0.13 244	0.16 350	0.09 236	0.12 258	0.11 247	0.06 136	0.05 213	0.07 263	0.06 252	0.05 147	0.04 54

ADLNet	0.16 445	0.08 304	0.15 382	0.16 202	0.10 406	0.16 403	0.17 388	0.32 507	0.27 439	0.22 480	0.27 461	0.24 461	0.16 432	0.18 439	0.21 500	0.10 469	0.06 369	0.10 477	0.10 492	0.08 388	0.09 457

GES	0.14 378	0.08 304	0.16 416	0.15 121	0.10 406	0.13 315	0.13 158	0.28 461	0.25 415	0.16 365	0.23 394	0.18 384	0.13 363	0.16 386	0.13 347	0.08 369	0.07 449	0.07 263	0.06 252	0.08 388	0.09 457

ARAFT	0.12 319	0.08 304	0.17 444	0.19 421	0.09 303	0.14 347	0.18 433	0.20 297	0.12 143	0.12 262	0.13 244	0.14 307	0.11 294	0.15 352	0.12 306	0.06 136	0.05 213	0.10 477	0.09 453	0.05 147	0.04 54

delet	0.17 465	0.08 304	0.17 444	0.19 421	0.11 456	0.20 481	0.21 511	0.30 486	0.37 523	0.17 381	0.26 452	0.19 398	0.19 485	0.19 454	0.21 500	0.08 369	0.08 475	0.09 429	0.11 524	0.06 257	0.06 267

UPFNet	0.16 445	0.08 304	0.12 249	0.20 478	0.12 488	0.20 481	0.23 532	0.28 461	0.26 429	0.17 381	0.24 406	0.22 437	0.19 485	0.19 454	0.21 500	0.09 428	0.07 449	0.08 348	0.09 453	0.08 388	0.06 267

FENet	0.13 344	0.08 304	0.12 249	0.16 202	0.08 185	0.14 347	0.15 288	0.22 343	0.23 378	0.17 381	0.23 394	0.16 350	0.12 325	0.14 330	0.15 412	0.08 369	0.05 213	0.08 348	0.08 406	0.07 325	0.07 348

ac_64	0.16 445	0.08 304	0.15 382	0.18 363	0.10 406	0.22 506	0.18 433	0.24 386	0.21 354	0.18 411	0.24 406	0.29 511	0.18 469	0.19 454	0.22 509	0.09 428	0.07 449	0.08 348	0.09 453	0.07 325	0.06 267

HGLStereo	0.17 465	0.08 304	0.19 478	0.17 280	0.12 488	0.18 443	0.18 433	0.31 496	0.32 484	0.21 464	0.32 505	0.25 475	0.18 469	0.19 454	0.20 480	0.09 428	0.09 504	0.07 263	0.07 341	0.09 451	0.10 484

BEATNet_4x	0.12 319	0.08 304	0.14 330	0.18 363	0.07 112	0.15 373	0.07 3	0.22 343	0.18 300	0.16 365	0.19 342	0.18 384	0.14 388	0.16 386	0.15 412	0.07 306	0.05 213	0.05 77	0.05 174	0.06 257	0.06 267

MSMDNet	0.14 378	0.08 304	0.15 382	0.17 280	0.09 303	0.14 347	0.14 216	0.29 472	0.36 516	0.14 310	0.21 375	0.21 419	0.12 325	0.17 418	0.14 384	0.07 306	0.05 213	0.07 263	0.07 341	0.07 325	0.07 348

HSM-Net_RVC	0.14 378	0.08 304	0.11 208	0.15 121	0.08 185	0.15 373	0.15 288	0.27 441	0.29 460	0.19 427	0.21 375	0.29 511	0.14 388	0.17 418	0.13 347	0.06 136	0.06 369	0.06 164	0.06 252	0.07 325	0.06 267
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ccs_rob	0.14 378	0.08 304	0.15 382	0.16 202	0.09 303	0.12 272	0.14 216	0.27 441	0.34 503	0.14 310	0.21 375	0.22 437	0.13 363	0.18 439	0.14 384	0.07 306	0.05 213	0.08 348	0.07 341	0.07 325	0.07 348

UCFNet_RVC	0.14 378	0.08 304	0.13 295	0.11 1	0.10 406	0.20 481	0.10 29	0.24 386	0.22 368	0.17 381	0.20 354	0.23 455	0.15 406	0.17 418	0.15 412	0.12 523	0.07 449	0.10 477	0.13 553	0.11 506	0.10 484

iResNetv2_ROB	0.14 378	0.08 304	0.15 382	0.16 202	0.08 185	0.16 403	0.12 89	0.25 402	0.35 512	0.21 464	0.29 487	0.24 461	0.13 363	0.14 330	0.14 384	0.06 136	0.05 213	0.06 164	0.04 80	0.09 451	0.08 412

HSM	0.15 422	0.08 304	0.14 330	0.16 202	0.09 303	0.16 403	0.14 216	0.28 461	0.25 415	0.19 427	0.23 394	0.37 562	0.16 432	0.20 479	0.15 412	0.07 306	0.05 213	0.07 263	0.06 252	0.07 325	0.06 267

4.5_new	0.07 4	0.09 380	0.08 40	0.15 121	0.07 112	0.06 10	0.10 29	0.14 103	0.11 114	0.06 25	0.08 99	0.06 32	0.06 42	0.08 19	0.10 149	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 80	0.04 22	0.03 2

4.5w-stereo	0.07 4	0.09 380	0.08 40	0.15 121	0.07 112	0.06 10	0.10 29	0.14 103	0.11 114	0.06 25	0.08 99	0.06 32	0.06 42	0.08 19	0.10 149	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 80	0.04 22	0.03 2

3w_stereo	0.08 78	0.09 380	0.10 146	0.17 280	0.07 112	0.08 65	0.10 29	0.20 297	0.13 179	0.06 25	0.07 53	0.05 7	0.06 42	0.08 19	0.09 62	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 22	0.03 2

SCV	0.08 78	0.09 380	0.08 40	0.15 121	0.08 185	0.10 188	0.13 158	0.10 20	0.12 143	0.07 80	0.07 53	0.06 32	0.04 1	0.09 48	0.08 17	0.05 37	0.04 24	0.06 164	0.04 80	0.06 257	0.04 54

rvit_0105_6	0.14 378	0.09 380	0.18 467	0.17 280	0.10 406	0.10 188	0.16 354	0.19 286	0.26 429	0.12 262	0.18 333	0.17 370	0.12 325	0.18 439	0.12 306	0.15 564	0.11 536	0.12 527	0.10 492	0.09 451	0.06 267

rvit_0105_5	0.14 378	0.09 380	0.13 295	0.17 280	0.09 303	0.14 347	0.23 532	0.24 386	0.27 439	0.14 310	0.15 275	0.18 384	0.12 325	0.17 418	0.14 384	0.14 560	0.11 536	0.10 477	0.10 492	0.08 388	0.06 267

rvit_0105_4	0.14 378	0.09 380	0.17 444	0.17 280	0.10 406	0.12 272	0.19 473	0.23 363	0.27 439	0.14 310	0.20 354	0.17 370	0.13 363	0.17 418	0.13 347	0.15 564	0.11 536	0.11 508	0.10 492	0.09 451	0.06 267

rvit_0105_3	0.15 422	0.09 380	0.14 330	0.19 421	0.12 488	0.15 373	0.25 559	0.25 402	0.29 460	0.15 337	0.17 308	0.20 410	0.13 363	0.17 418	0.14 384	0.13 546	0.11 536	0.12 527	0.14 556	0.07 325	0.06 267

rvit_stereo_0081_aga	0.11 252	0.09 380	0.14 330	0.18 363	0.09 303	0.13 315	0.14 216	0.14 103	0.19 316	0.10 193	0.18 333	0.16 350	0.09 236	0.12 258	0.09 62	0.10 469	0.06 369	0.08 348	0.07 341	0.07 325	0.06 267

DCVSM-stereo	0.14 378	0.09 380	0.16 416	0.16 202	0.10 406	0.15 373	0.09 18	0.19 286	0.23 378	0.20 450	0.23 394	0.26 485	0.15 406	0.18 439	0.14 384	0.09 428	0.07 449	0.09 429	0.08 406	0.10 483	0.12 523

RAStereo	0.10 209	0.09 380	0.08 40	0.20 478	0.08 185	0.13 315	0.18 433	0.15 145	0.17 274	0.10 193	0.12 230	0.05 7	0.06 42	0.09 48	0.08 17	0.07 306	0.05 213	0.07 263	0.05 174	0.05 147	0.04 54

H2IRNET	0.10 209	0.09 380	0.09 91	0.18 363	0.09 303	0.12 272	0.15 288	0.14 103	0.21 354	0.10 193	0.10 176	0.10 220	0.10 269	0.10 96	0.10 149	0.05 37	0.04 24	0.08 348	0.08 406	0.06 257	0.05 172

ffm	0.12 319	0.09 380	0.14 330	0.16 202	0.08 185	0.17 424	0.17 388	0.15 145	0.19 316	0.15 337	0.25 435	0.19 398	0.13 363	0.10 96	0.07 1	0.06 136	0.04 24	0.09 429	0.08 406	0.06 257	0.06 267

ff1	0.13 344	0.09 380	0.14 330	0.16 202	0.08 185	0.17 424	0.17 388	0.15 145	0.19 316	0.15 337	0.25 435	0.19 398	0.13 363	0.14 330	0.20 480	0.06 136	0.04 24	0.09 429	0.08 406	0.06 257	0.06 267

mmx	0.14 378	0.09 380	0.14 330	0.16 202	0.08 185	0.17 424	0.17 388	0.27 441	0.25 415	0.15 337	0.25 435	0.19 398	0.13 363	0.14 330	0.20 480	0.08 369	0.06 369	0.09 429	0.08 406	0.08 388	0.08 412

xxx	0.14 378	0.09 380	0.14 330	0.16 202	0.08 185	0.17 424	0.17 388	0.27 441	0.25 415	0.15 337	0.25 435	0.19 398	0.13 363	0.14 330	0.20 480	0.08 369	0.06 369	0.09 429	0.08 406	0.08 388	0.08 412

MaDis-Stereo	0.09 146	0.09 380	0.08 40	0.17 280	0.09 303	0.13 315	0.10 29	0.16 194	0.16 254	0.09 159	0.11 215	0.06 32	0.06 42	0.09 48	0.13 347	0.07 306	0.06 369	0.07 263	0.05 174	0.05 147	0.04 54

CASnet	0.09 146	0.09 380	0.09 91	0.19 421	0.06 18	0.07 36	0.11 57	0.18 264	0.14 206	0.11 224	0.10 176	0.09 187	0.07 128	0.10 96	0.10 149	0.06 136	0.04 24	0.10 477	0.08 406	0.05 147	0.03 2
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
testlalala_base	0.10 209	0.09 380	0.14 330	0.21 507	0.08 185	0.10 188	0.14 216	0.13 76	0.10 85	0.07 80	0.15 275	0.07 115	0.08 195	0.10 96	0.12 306	0.08 369	0.05 213	0.05 77	0.03 1	0.06 257	0.05 172

LL-Strereo	0.13 344	0.09 380	0.11 208	0.20 478	0.10 406	0.11 236	0.18 433	0.32 507	0.24 394	0.15 337	0.15 275	0.14 307	0.13 363	0.19 454	0.11 247	0.06 136	0.04 24	0.09 429	0.08 406	0.04 22	0.05 172

CroCo-Stereo Lap2	0.09 146	0.09 380	0.08 40	0.22 522	0.09 303	0.09 116	0.19 473	0.16 194	0.12 143	0.09 159	0.10 176	0.05 7	0.05 11	0.08 19	0.08 17	0.06 136	0.06 369	0.07 263	0.05 174	0.05 147	0.05 172

qqq	0.13 344	0.09 380	0.15 382	0.16 202	0.08 185	0.13 315	0.15 288	0.23 363	0.16 254	0.15 337	0.19 342	0.16 350	0.16 432	0.15 352	0.16 428	0.07 306	0.06 369	0.08 348	0.08 406	0.07 325	0.07 348

Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 479	0.09 380	0.29 546	0.15 121	0.10 406	0.22 506	0.20 494	0.26 420	0.39 533	0.25 514	0.42 571	0.24 461	0.15 406	0.20 479	0.19 474	0.07 306	0.05 213	0.06 164	0.05 174	0.10 483	0.09 457

BUS	0.14 378	0.09 380	0.14 330	0.22 522	0.10 406	0.19 466	0.14 216	0.34 535	0.19 316	0.17 381	0.22 385	0.16 350	0.13 363	0.15 352	0.13 347	0.08 369	0.06 369	0.10 477	0.09 453	0.07 325	0.07 348

RAFT_CTSACE	0.12 319	0.09 380	0.10 146	0.22 522	0.08 185	0.12 272	0.24 544	0.18 264	0.16 254	0.20 450	0.27 461	0.13 287	0.07 128	0.13 304	0.09 62	0.05 37	0.06 369	0.08 348	0.07 341	0.04 22	0.04 54

BSDual-CNN	0.15 422	0.09 380	0.14 330	0.22 522	0.10 406	0.14 347	0.15 288	0.34 535	0.19 316	0.17 381	0.22 385	0.25 475	0.16 432	0.15 352	0.14 384	0.08 369	0.06 369	0.10 477	0.09 453	0.07 325	0.07 348

SA	0.12 319	0.09 380	0.08 40	0.18 363	0.08 185	0.12 272	0.24 544	0.23 363	0.18 300	0.17 381	0.27 461	0.14 307	0.11 294	0.11 171	0.11 247	0.05 37	0.05 213	0.09 429	0.08 406	0.05 147	0.04 54

iRaft-Stereo_5w	0.12 319	0.09 380	0.12 249	0.19 421	0.08 185	0.09 116	0.12 89	0.21 320	0.21 354	0.19 427	0.14 258	0.11 245	0.09 236	0.20 479	0.16 428	0.05 37	0.05 213	0.07 263	0.06 252	0.05 147	0.06 267

psmg	0.14 378	0.09 380	0.14 330	0.17 280	0.10 406	0.15 373	0.17 388	0.29 472	0.19 316	0.17 381	0.21 375	0.25 475	0.16 432	0.15 352	0.14 384	0.08 369	0.06 369	0.08 348	0.08 406	0.07 325	0.06 267

CSP-Net	0.16 445	0.09 380	0.14 330	0.16 202	0.09 303	0.19 466	0.17 388	0.25 402	0.32 484	0.25 514	0.30 493	0.24 461	0.15 406	0.21 496	0.18 461	0.09 428	0.06 369	0.07 263	0.07 341	0.08 388	0.07 348

IPLGR	0.11 252	0.09 380	0.16 416	0.18 363	0.08 185	0.12 272	0.17 388	0.21 320	0.24 394	0.11 224	0.12 230	0.11 245	0.08 195	0.12 258	0.12 306	0.06 136	0.05 213	0.06 164	0.06 252	0.04 22	0.04 54

GMOStereo	0.11 252	0.09 380	0.07 9	0.19 421	0.08 185	0.12 272	0.28 581	0.13 76	0.17 274	0.11 224	0.17 308	0.14 307	0.12 325	0.07 4	0.07 1	0.05 37	0.05 213	0.09 429	0.07 341	0.04 22	0.04 54

error version	0.11 252	0.09 380	0.07 9	0.19 421	0.08 185	0.12 272	0.28 581	0.13 76	0.17 274	0.11 224	0.17 308	0.14 307	0.12 325	0.07 4	0.07 1	0.05 37	0.05 213	0.09 429	0.07 341	0.04 22	0.04 54

test-v	0.11 252	0.09 380	0.07 9	0.19 421	0.08 185	0.12 272	0.28 581	0.13 76	0.17 274	0.11 224	0.17 308	0.14 307	0.12 325	0.07 4	0.07 1	0.05 37	0.05 213	0.09 429	0.07 341	0.04 22	0.04 54

test_3	0.10 209	0.09 380	0.10 146	0.20 478	0.08 185	0.13 315	0.26 568	0.14 103	0.21 354	0.10 193	0.10 176	0.09 187	0.09 236	0.08 19	0.11 247	0.05 37	0.04 24	0.08 348	0.07 341	0.04 22	0.04 54

ADLNet2	0.16 445	0.09 380	0.13 295	0.16 202	0.09 303	0.20 481	0.16 354	0.31 496	0.39 533	0.16 365	0.20 354	0.20 410	0.18 469	0.21 496	0.22 509	0.08 369	0.06 369	0.07 263	0.07 341	0.09 451	0.07 348

Patchmatch Stereo++	0.11 252	0.09 380	0.16 416	0.18 363	0.08 185	0.06 10	0.11 57	0.16 194	0.13 179	0.15 337	0.16 287	0.14 307	0.12 325	0.11 171	0.10 149	0.06 136	0.04 24	0.08 348	0.06 252	0.08 388	0.07 348
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.11 252	0.09 380	0.16 416	0.18 363	0.08 185	0.06 10	0.12 89	0.16 194	0.13 179	0.15 337	0.16 287	0.14 307	0.12 325	0.11 171	0.10 149	0.06 136	0.04 24	0.08 348	0.06 252	0.08 388	0.07 348

ROB_FTStereo_v2	0.11 252	0.09 380	0.16 416	0.19 421	0.08 185	0.06 10	0.12 89	0.16 194	0.13 179	0.15 337	0.16 287	0.14 307	0.12 325	0.11 171	0.10 149	0.06 136	0.04 24	0.08 348	0.06 252	0.08 388	0.07 348

ROB_FTStereo	0.11 252	0.09 380	0.16 416	0.19 421	0.08 185	0.06 10	0.11 57	0.16 194	0.13 179	0.15 337	0.16 287	0.14 307	0.12 325	0.11 171	0.10 149	0.06 136	0.04 24	0.08 348	0.06 252	0.08 388	0.07 348

HUI-Stereo	0.11 252	0.09 380	0.16 416	0.18 363	0.08 185	0.06 10	0.12 89	0.16 194	0.13 179	0.15 337	0.16 287	0.14 307	0.12 325	0.11 171	0.10 149	0.06 136	0.04 24	0.08 348	0.06 252	0.08 388	0.07 348

iGMRVC	0.11 252	0.09 380	0.16 416	0.19 421	0.08 185	0.06 10	0.12 89	0.16 194	0.13 179	0.15 337	0.16 287	0.14 307	0.12 325	0.11 171	0.10 149	0.06 136	0.04 24	0.08 348	0.06 252	0.08 388	0.07 348

iRAFT	0.11 252	0.09 380	0.16 416	0.18 363	0.08 185	0.06 10	0.11 57	0.16 194	0.13 179	0.15 337	0.16 287	0.14 307	0.12 325	0.11 171	0.10 149	0.06 136	0.04 24	0.08 348	0.06 252	0.08 388	0.07 348

CRE-IMP	0.11 252	0.09 380	0.16 416	0.19 421	0.08 185	0.10 188	0.12 89	0.18 264	0.10 85	0.14 310	0.13 244	0.13 287	0.12 325	0.12 258	0.11 247	0.07 306	0.04 24	0.08 348	0.06 252	0.08 388	0.08 412

test-2	0.11 252	0.09 380	0.07 9	0.19 421	0.08 185	0.12 272	0.28 581	0.13 76	0.17 274	0.11 224	0.17 308	0.14 307	0.12 325	0.07 4	0.07 1	0.05 37	0.05 213	0.09 429	0.07 341	0.04 22	0.04 54

cross-raft	0.10 209	0.09 380	0.09 91	0.19 421	0.07 112	0.11 236	0.25 559	0.13 76	0.15 225	0.08 123	0.11 215	0.12 262	0.10 269	0.09 48	0.11 247	0.05 37	0.04 24	0.06 164	0.05 174	0.04 22	0.04 54

RAFT	0.13 344	0.09 380	0.11 208	0.18 363	0.08 185	0.15 373	0.24 544	0.20 297	0.19 316	0.21 464	0.21 375	0.17 370	0.12 325	0.16 386	0.09 62	0.06 136	0.07 449	0.10 477	0.09 453	0.05 147	0.05 172

RAFT-IKP	0.11 252	0.09 380	0.16 416	0.19 421	0.08 185	0.06 10	0.12 89	0.16 194	0.13 179	0.15 337	0.16 287	0.14 307	0.12 325	0.11 171	0.10 149	0.06 136	0.04 24	0.08 348	0.06 252	0.08 388	0.07 348

ICVP	0.15 422	0.09 380	0.12 249	0.22 522	0.09 303	0.17 424	0.21 511	0.25 402	0.23 378	0.18 411	0.30 493	0.26 485	0.18 469	0.17 418	0.14 384	0.09 428	0.07 449	0.08 348	0.07 341	0.07 325	0.07 348
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
sCroCo_RVC	0.12 319	0.09 380	0.23 514	0.24 552	0.11 456	0.19 466	0.14 216	0.17 234	0.14 206	0.10 193	0.13 244	0.12 262	0.07 128	0.14 330	0.11 247	0.08 369	0.08 475	0.08 348	0.08 406	0.05 147	0.07 348

MMNet	0.17 465	0.09 380	0.16 416	0.20 478	0.11 456	0.27 555	0.20 494	0.25 402	0.41 542	0.22 480	0.30 493	0.21 419	0.20 497	0.17 418	0.20 480	0.06 136	0.06 369	0.07 263	0.07 341	0.08 388	0.07 348

UNet	0.17 465	0.09 380	0.18 467	0.19 421	0.12 488	0.27 555	0.19 473	0.33 526	0.29 460	0.21 464	0.24 406	0.23 455	0.19 485	0.19 454	0.18 461	0.07 306	0.06 369	0.08 348	0.07 341	0.08 388	0.06 267

ACVNet	0.15 422	0.09 380	0.15 382	0.13 14	0.12 488	0.14 347	0.20 494	0.22 343	0.33 491	0.17 381	0.26 452	0.21 419	0.16 432	0.17 418	0.21 500	0.07 306	0.06 369	0.06 164	0.06 252	0.08 388	0.06 267

acv_ft	0.15 422	0.09 380	0.15 382	0.19 421	0.10 406	0.16 403	0.17 388	0.25 402	0.33 491	0.19 427	0.26 452	0.21 419	0.17 455	0.17 418	0.18 461	0.07 306	0.06 369	0.06 164	0.06 252	0.08 388	0.06 267

hitnet-ft	0.18 479	0.09 380	0.17 444	0.14 69	0.09 303	0.26 545	0.20 494	0.25 402	0.26 429	0.24 501	0.32 505	0.31 533	0.22 510	0.24 529	0.21 500	0.12 523	0.07 449	0.10 477	0.08 406	0.12 521	0.11 510

DSFCA	0.16 445	0.09 380	0.14 330	0.16 202	0.10 406	0.20 481	0.19 473	0.28 461	0.31 477	0.23 492	0.24 406	0.22 437	0.15 406	0.19 454	0.20 480	0.10 469	0.07 449	0.09 429	0.09 453	0.08 388	0.08 412

DMCA	0.14 378	0.09 380	0.16 416	0.19 421	0.09 303	0.15 373	0.17 388	0.23 363	0.27 439	0.14 310	0.19 342	0.17 370	0.18 469	0.15 352	0.17 443	0.10 469	0.06 369	0.08 348	0.06 252	0.09 451	0.10 484

DISCO	0.19 491	0.09 380	0.22 505	0.17 280	0.10 406	0.25 535	0.18 433	0.27 441	0.44 559	0.22 480	0.31 501	0.33 545	0.26 539	0.28 551	0.28 570	0.08 369	0.06 369	0.07 263	0.07 341	0.09 451	0.09 457

z-ln-s-r	0.17 465	0.10 438	0.40 574	0.19 421	0.08 185	0.17 424	0.18 433	0.22 343	0.33 491	0.18 411	0.40 554	0.22 437	0.17 455	0.20 479	0.23 521	0.07 306	0.05 213	0.07 263	0.07 341	0.07 325	0.05 172

DDVS	0.15 422	0.10 438	0.21 499	0.16 202	0.12 488	0.15 373	0.14 216	0.25 402	0.19 316	0.18 411	0.29 487	0.27 493	0.12 325	0.19 454	0.15 412	0.09 428	0.06 369	0.09 429	0.07 341	0.11 506	0.11 510

UGAM	0.13 344	0.10 438	0.09 91	0.22 522	0.08 185	0.12 272	0.20 494	0.17 234	0.23 378	0.21 464	0.16 287	0.13 287	0.13 363	0.19 454	0.12 306	0.07 306	0.05 213	0.13 542	0.11 524	0.07 325	0.05 172

ACV-stereo	0.15 422	0.10 438	0.28 538	0.18 363	0.12 488	0.14 347	0.12 89	0.23 363	0.21 354	0.19 427	0.23 394	0.22 437	0.15 406	0.23 520	0.17 443	0.07 306	0.06 369	0.07 263	0.07 341	0.07 325	0.07 348

ITSA-stereo	0.15 422	0.10 438	0.14 330	0.19 421	0.08 185	0.12 272	0.14 216	0.30 486	0.49 574	0.17 381	0.19 342	0.22 437	0.15 406	0.17 418	0.16 428	0.10 469	0.06 369	0.08 348	0.08 406	0.08 388	0.08 412

IGEV-BASED-STEREO-	0.09 146	0.10 438	0.31 551	0.15 121	0.06 18	0.08 65	0.14 216	0.10 20	0.10 85	0.07 80	0.07 53	0.06 32	0.04 1	0.11 171	0.07 1	0.12 523	0.04 24	0.07 263	0.05 174	0.05 147	0.05 172

test_sample7	0.15 422	0.10 438	0.16 416	0.14 69	0.11 456	0.16 403	0.16 354	0.27 441	0.23 378	0.20 450	0.20 354	0.24 461	0.19 485	0.16 386	0.16 428	0.12 523	0.06 369	0.10 477	0.09 453	0.10 483	0.10 484

LL-Strereo2	0.10 209	0.10 438	0.15 382	0.18 363	0.08 185	0.15 373	0.09 18	0.17 234	0.14 206	0.14 310	0.10 176	0.09 187	0.07 128	0.16 386	0.10 149	0.05 37	0.05 213	0.10 477	0.07 341	0.06 257	0.05 172

Selective-RAFT	0.11 252	0.10 438	0.11 208	0.21 507	0.08 185	0.16 403	0.13 158	0.20 297	0.22 368	0.10 193	0.10 176	0.11 245	0.10 269	0.15 352	0.11 247	0.05 37	0.05 213	0.06 164	0.05 174	0.06 257	0.05 172

ssnet_v2	0.17 465	0.10 438	0.17 444	0.17 280	0.11 456	0.21 498	0.21 511	0.33 526	0.25 415	0.22 480	0.22 385	0.27 493	0.18 469	0.22 509	0.20 480	0.11 498	0.09 504	0.09 429	0.09 453	0.08 388	0.08 412

raft_robust	0.13 344	0.10 438	0.07 9	0.18 363	0.08 185	0.13 315	0.24 544	0.28 461	0.33 491	0.20 450	0.19 342	0.14 307	0.10 269	0.11 171	0.12 306	0.05 37	0.05 213	0.07 263	0.07 341	0.05 147	0.04 54

NINENet	0.16 445	0.10 438	0.15 382	0.17 280	0.11 456	0.19 466	0.14 216	0.40 579	0.36 516	0.18 411	0.21 375	0.16 350	0.13 363	0.15 352	0.13 347	0.08 369	0.08 475	0.10 477	0.07 341	0.10 483	0.09 457

test_4	0.10 209	0.10 438	0.08 40	0.19 421	0.09 303	0.08 65	0.22 521	0.15 145	0.17 274	0.12 262	0.18 333	0.12 262	0.09 236	0.08 19	0.11 247	0.04 11	0.04 24	0.08 348	0.08 406	0.04 22	0.03 2

pcwnet_v2	0.19 491	0.10 438	0.26 526	0.17 280	0.14 531	0.18 443	0.15 288	0.37 563	0.46 566	0.19 427	0.24 406	0.21 419	0.19 485	0.20 479	0.19 474	0.13 546	0.10 524	0.10 477	0.10 492	0.11 506	0.13 542

psm_up	0.18 479	0.10 438	0.18 467	0.20 478	0.11 456	0.17 424	0.19 473	0.37 563	0.34 503	0.21 464	0.28 475	0.29 511	0.24 524	0.20 479	0.22 509	0.09 428	0.10 524	0.11 508	0.11 524	0.08 388	0.08 412

DMCA-RVC	0.17 465	0.10 438	0.15 382	0.24 552	0.11 456	0.18 443	0.18 433	0.25 402	0.24 394	0.21 464	0.26 452	0.25 475	0.27 547	0.18 439	0.20 480	0.12 523	0.08 475	0.13 542	0.10 492	0.10 483	0.08 412

SuperB	0.20 503	0.10 438	0.56 597	0.16 202	0.09 303	0.18 443	0.18 433	0.24 386	0.50 577	0.26 520	0.39 548	0.17 370	0.21 501	0.22 509	0.21 500	0.08 369	0.06 369	0.06 164	0.06 252	0.12 521	0.10 484

ADCP+	0.20 503	0.10 438	0.33 557	0.20 478	0.12 488	0.22 506	0.26 568	0.31 496	0.34 503	0.26 520	0.37 534	0.22 437	0.22 510	0.27 539	0.27 563	0.09 428	0.06 369	0.08 348	0.08 406	0.09 451	0.10 484

CFNet	0.15 422	0.10 438	0.17 444	0.17 280	0.08 185	0.18 443	0.09 18	0.28 461	0.25 415	0.19 427	0.24 406	0.24 461	0.17 455	0.17 418	0.14 384	0.08 369	0.06 369	0.09 429	0.10 492	0.07 325	0.06 267

CVANet_RVC	0.18 479	0.10 438	0.14 330	0.21 507	0.10 406	0.18 443	0.17 388	0.34 535	0.33 491	0.22 480	0.31 501	0.28 503	0.18 469	0.23 520	0.17 443	0.12 523	0.08 475	0.12 527	0.11 524	0.09 451	0.07 348

NLCA_NET_v2_RVC	0.17 465	0.10 438	0.22 505	0.20 478	0.10 406	0.15 373	0.18 433	0.31 496	0.25 415	0.21 464	0.30 493	0.25 475	0.17 455	0.21 496	0.20 480	0.09 428	0.06 369	0.08 348	0.08 406	0.07 325	0.08 412
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
AANet_RVC	0.16 445	0.10 438	0.10 146	0.18 363	0.09 303	0.18 443	0.19 473	0.26 420	0.31 477	0.22 480	0.35 525	0.21 419	0.21 501	0.22 509	0.16 428	0.06 136	0.05 213	0.06 164	0.06 252	0.07 325	0.06 267

NVstereo2D	0.19 491	0.10 438	0.15 382	0.17 280	0.15 549	0.28 562	0.23 532	0.44 596	0.42 549	0.15 337	0.27 461	0.25 475	0.19 485	0.22 509	0.17 443	0.09 428	0.06 369	0.10 477	0.08 406	0.15 567	0.09 457

iResNet	0.13 344	0.10 438	0.18 467	0.19 421	0.08 185	0.13 315	0.18 433	0.20 297	0.26 429	0.15 337	0.23 394	0.15 336	0.13 363	0.14 330	0.14 384	0.06 136	0.04 24	0.06 164	0.05 174	0.06 257	0.05 172

MDST_ROB	0.22 524	0.10 438	0.17 444	0.18 363	0.11 456	0.37 590	0.19 473	0.43 594	0.41 542	0.39 582	0.39 548	0.29 511	0.21 501	0.26 536	0.18 461	0.11 498	0.10 524	0.14 554	0.11 524	0.10 483	0.08 412

DLCB_ROB	0.18 479	0.10 438	0.15 382	0.23 543	0.11 456	0.24 524	0.18 433	0.29 472	0.28 453	0.27 526	0.28 475	0.28 503	0.24 524	0.19 454	0.20 480	0.08 369	0.08 475	0.09 429	0.09 453	0.07 325	0.07 348

MSAF-DinoV2	0.22 524	0.11 464	0.23 514	0.17 280	0.10 406	0.27 555	0.16 354	0.37 563	0.55 587	0.21 464	0.27 461	0.47 595	0.27 547	0.35 580	0.39 602	0.09 428	0.06 369	0.07 263	0.09 453	0.12 521	0.10 484

DFGA-Net	0.13 344	0.11 464	0.18 467	0.17 280	0.10 406	0.12 272	0.13 158	0.22 343	0.25 415	0.16 365	0.16 287	0.13 287	0.12 325	0.16 386	0.14 384	0.07 306	0.05 213	0.08 348	0.07 341	0.05 147	0.05 172

FACV-RUCA	0.13 344	0.11 464	0.12 249	0.19 421	0.12 488	0.15 373	0.15 288	0.22 343	0.20 339	0.15 337	0.16 287	0.14 307	0.16 432	0.14 330	0.13 347	0.07 306	0.05 213	0.08 348	0.06 252	0.10 483	0.08 412

rvit_105_1	0.19 491	0.11 464	0.25 523	0.21 507	0.16 559	0.21 498	0.27 575	0.31 496	0.41 542	0.19 427	0.20 354	0.22 437	0.17 455	0.19 454	0.17 443	0.12 523	0.12 550	0.13 542	0.15 571	0.08 388	0.07 348

fast-acv-ft	0.18 479	0.11 464	0.19 478	0.19 421	0.12 488	0.24 524	0.21 511	0.25 402	0.34 503	0.22 480	0.34 521	0.27 493	0.20 497	0.21 496	0.23 521	0.09 428	0.09 504	0.08 348	0.10 492	0.08 388	0.07 348

ToySt	0.17 465	0.11 464	0.18 467	0.17 280	0.11 456	0.16 403	0.25 559	0.24 386	0.33 491	0.19 427	0.24 406	0.26 485	0.24 524	0.19 454	0.20 480	0.07 306	0.08 475	0.09 429	0.10 492	0.09 451	0.08 412

RAFT+CT+SA	0.13 344	0.11 464	0.09 91	0.19 421	0.09 303	0.15 373	0.28 581	0.22 343	0.22 368	0.15 337	0.26 452	0.10 220	0.10 269	0.11 171	0.12 306	0.05 37	0.04 24	0.07 263	0.08 406	0.07 325	0.06 267

hknet	0.15 422	0.11 464	0.13 295	0.22 522	0.11 456	0.14 347	0.15 288	0.34 535	0.25 415	0.17 381	0.22 385	0.22 437	0.18 469	0.17 418	0.12 306	0.07 306	0.06 369	0.10 477	0.09 453	0.07 325	0.07 348

FADNet-RVC-Resample	0.16 445	0.11 464	0.31 551	0.22 522	0.11 456	0.19 466	0.14 216	0.25 402	0.24 394	0.24 501	0.27 461	0.20 410	0.15 406	0.16 386	0.15 412	0.07 306	0.08 475	0.12 527	0.10 492	0.09 451	0.10 484

stereogan	0.22 524	0.11 464	0.21 499	0.20 478	0.12 488	0.31 570	0.19 473	0.35 550	0.44 559	0.22 480	0.39 548	0.35 555	0.27 547	0.33 571	0.22 509	0.10 469	0.12 550	0.10 477	0.10 492	0.14 552	0.13 542

ADCL	0.24 547	0.11 464	0.47 586	0.22 522	0.12 488	0.34 580	0.29 590	0.29 472	0.56 590	0.24 501	0.46 578	0.30 520	0.30 569	0.29 557	0.29 573	0.08 369	0.07 449	0.09 429	0.09 453	0.10 483	0.10 484

AdaStereo	0.15 422	0.11 464	0.15 382	0.18 363	0.09 303	0.20 481	0.11 57	0.32 507	0.28 453	0.20 450	0.23 394	0.20 410	0.13 363	0.19 454	0.14 384	0.12 523	0.05 213	0.10 477	0.07 341	0.09 451	0.07 348
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.
DeepPruner_ROB	0.16 445	0.11 464	0.15 382	0.17 280	0.10 406	0.17 424	0.15 288	0.32 507	0.21 354	0.19 427	0.21 375	0.22 437	0.18 469	0.20 479	0.15 412	0.13 546	0.09 504	0.09 429	0.09 453	0.11 506	0.10 484

DRN-Test	0.19 491	0.11 464	0.20 490	0.22 522	0.10 406	0.22 506	0.22 521	0.39 575	0.37 523	0.24 501	0.32 505	0.26 485	0.21 501	0.22 509	0.24 534	0.11 498	0.07 449	0.11 508	0.10 492	0.09 451	0.07 348

StereoDRNet	0.18 479	0.11 464	0.17 444	0.22 522	0.11 456	0.21 498	0.22 521	0.37 563	0.33 491	0.24 501	0.28 475	0.30 520	0.19 485	0.20 479	0.20 480	0.09 428	0.08 475	0.11 508	0.09 453	0.09 451	0.07 348

XPNet_ROB	0.22 524	0.11 464	0.19 478	0.22 522	0.13 511	0.22 506	0.19 473	0.34 535	0.40 539	0.30 553	0.39 548	0.39 574	0.26 539	0.26 536	0.28 570	0.15 564	0.10 524	0.10 477	0.10 492	0.13 539	0.12 523

WCMA_ROB	0.24 547	0.11 464	0.22 505	0.17 280	0.14 531	0.32 571	0.15 288	0.32 507	0.32 484	0.38 580	0.53 588	0.40 578	0.34 582	0.34 574	0.25 544	0.11 498	0.12 550	0.12 527	0.10 492	0.14 552	0.14 559

PSMNet_ROB	0.21 515	0.11 464	0.15 382	0.27 580	0.15 549	0.24 524	0.35 607	0.43 594	0.37 523	0.27 526	0.32 505	0.32 542	0.22 510	0.21 496	0.26 555	0.12 523	0.08 475	0.13 542	0.11 524	0.09 451	0.09 457

TCMNet	0.19 491	0.12 482	0.19 478	0.20 478	0.18 580	0.20 481	0.24 544	0.27 441	0.36 516	0.23 492	0.26 452	0.25 475	0.19 485	0.19 454	0.23 521	0.13 546	0.11 536	0.11 508	0.12 543	0.13 539	0.12 523

YMNet	0.20 503	0.12 482	0.19 478	0.20 478	0.14 531	0.26 545	0.23 532	0.32 507	0.34 503	0.27 526	0.34 521	0.30 520	0.18 469	0.18 439	0.22 509	0.10 469	0.13 563	0.10 477	0.10 492	0.08 388	0.09 457

YMNet_1	0.20 503	0.12 482	0.19 478	0.20 478	0.14 531	0.26 545	0.23 532	0.32 507	0.34 503	0.27 526	0.34 521	0.30 520	0.18 469	0.18 439	0.22 509	0.10 469	0.13 563	0.10 477	0.10 492	0.08 388	0.09 457

rvit_stereo_0075_2	0.17 465	0.12 482	0.25 523	0.23 543	0.16 559	0.13 315	0.10 29	0.30 486	0.27 439	0.20 450	0.28 475	0.22 437	0.15 406	0.18 439	0.13 347	0.16 580	0.10 524	0.17 574	0.10 492	0.10 483	0.09 457

DualNet (step1)	0.16 445	0.12 482	0.20 490	0.12 4	0.14 531	0.17 424	0.13 158	0.27 441	0.23 378	0.20 450	0.20 354	0.24 461	0.19 485	0.16 386	0.16 428	0.15 564	0.06 369	0.14 554	0.14 556	0.14 552	0.12 523

test_sample9	0.18 479	0.12 482	0.20 490	0.12 4	0.14 531	0.17 424	0.13 158	0.27 441	0.23 378	0.20 450	0.20 354	0.24 461	0.19 485	0.19 454	0.17 443	0.15 564	0.30 612	0.14 554	0.14 556	0.14 552	0.12 523

test_sample8	0.19 491	0.12 482	0.20 490	0.12 4	0.14 531	0.17 424	0.13 158	0.31 496	0.21 354	0.27 526	0.22 385	0.36 557	0.25 533	0.19 454	0.17 443	0.15 564	0.30 612	0.14 554	0.14 556	0.14 552	0.12 523

test_for_model	0.09 146	0.12 482	0.14 330	0.23 543	0.11 456	0.08 65	0.13 158	0.12 59	0.12 143	0.10 193	0.07 53	0.07 115	0.06 42	0.11 171	0.10 149	0.06 136	0.05 213	0.05 77	0.03 1	0.07 325	0.04 54

StereoVision	0.13 344	0.12 482	0.09 91	0.24 552	0.10 406	0.15 373	0.21 511	0.21 320	0.20 339	0.12 262	0.24 406	0.10 220	0.10 269	0.16 386	0.10 149	0.09 428	0.11 536	0.12 527	0.12 543	0.06 257	0.05 172

CASS	0.13 344	0.12 482	0.11 208	0.23 543	0.09 303	0.15 373	0.17 388	0.18 264	0.19 316	0.17 381	0.18 333	0.15 336	0.15 406	0.14 330	0.14 384	0.09 428	0.06 369	0.10 477	0.08 406	0.09 451	0.07 348
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
test_5	0.14 378	0.12 482	0.08 40	0.20 478	0.10 406	0.14 347	0.29 590	0.21 320	0.24 394	0.18 411	0.28 475	0.11 245	0.15 406	0.12 258	0.13 347	0.06 136	0.05 213	0.07 263	0.08 406	0.08 388	0.07 348

SACVNet	0.18 479	0.12 482	0.14 330	0.17 280	0.13 511	0.22 506	0.18 433	0.31 496	0.30 470	0.23 492	0.31 501	0.30 520	0.22 510	0.22 509	0.17 443	0.11 498	0.08 475	0.10 477	0.10 492	0.12 521	0.14 559

PSMNet-ADL	0.15 422	0.12 482	0.13 295	0.22 522	0.09 303	0.13 315	0.20 494	0.26 420	0.23 378	0.18 411	0.20 354	0.24 461	0.16 432	0.18 439	0.17 443	0.08 369	0.08 475	0.08 348	0.11 524	0.08 388	0.07 348

GEStereo_RVC	0.17 465	0.12 482	0.15 382	0.22 522	0.11 456	0.19 466	0.17 388	0.32 507	0.48 568	0.20 450	0.25 435	0.17 370	0.13 363	0.21 496	0.16 428	0.10 469	0.06 369	0.08 348	0.07 341	0.09 451	0.08 412

sAnonymous2	0.13 344	0.12 482	0.24 518	0.20 478	0.12 488	0.17 424	0.13 158	0.26 420	0.21 354	0.11 224	0.11 215	0.13 287	0.08 195	0.10 96	0.10 149	0.09 428	0.05 213	0.08 348	0.06 252	0.15 567	0.10 484

CroCo_RVC	0.13 344	0.12 482	0.24 518	0.20 478	0.12 488	0.17 424	0.13 158	0.26 420	0.21 354	0.11 224	0.11 215	0.13 287	0.08 195	0.10 96	0.10 149	0.09 428	0.05 213	0.08 348	0.06 252	0.15 567	0.10 484

APVNet	0.22 524	0.12 482	0.19 478	0.18 363	0.14 531	0.32 571	0.31 603	0.39 575	0.32 484	0.27 526	0.40 554	0.30 520	0.29 565	0.26 536	0.25 544	0.11 498	0.12 550	0.11 508	0.14 556	0.12 521	0.12 523

FAT-Stereo	0.20 503	0.12 482	0.22 505	0.21 507	0.12 488	0.17 424	0.18 433	0.34 535	0.39 533	0.27 526	0.37 534	0.34 551	0.32 577	0.21 496	0.20 480	0.09 428	0.11 536	0.10 477	0.09 453	0.11 506	0.14 559

S-Stereo	0.20 503	0.12 482	0.25 523	0.21 507	0.13 511	0.20 481	0.18 433	0.32 507	0.43 554	0.23 492	0.36 528	0.28 503	0.30 569	0.19 454	0.22 509	0.09 428	0.12 550	0.10 477	0.10 492	0.13 539	0.13 542

STTStereo	0.18 479	0.12 482	0.27 533	0.20 478	0.11 456	0.16 403	0.21 511	0.29 472	0.23 378	0.21 464	0.30 493	0.29 511	0.18 469	0.20 479	0.19 474	0.12 523	0.11 536	0.11 508	0.14 556	0.09 451	0.08 412

RTSC	0.23 540	0.12 482	0.28 538	0.21 507	0.13 511	0.28 562	0.16 354	0.35 550	0.66 610	0.27 526	0.33 517	0.30 520	0.21 501	0.31 561	0.29 573	0.10 469	0.08 475	0.09 429	0.10 492	0.13 539	0.13 542

ADCRef	0.19 491	0.12 482	0.41 577	0.20 478	0.12 488	0.22 506	0.18 433	0.32 507	0.36 516	0.26 520	0.32 505	0.17 370	0.23 518	0.24 529	0.24 534	0.07 306	0.06 369	0.09 429	0.09 453	0.08 388	0.08 412

RYNet	0.22 524	0.12 482	0.22 505	0.19 421	0.17 574	0.46 598	0.26 568	0.38 571	0.48 568	0.24 501	0.28 475	0.34 551	0.23 518	0.20 479	0.30 578	0.10 469	0.06 369	0.09 429	0.09 453	0.13 539	0.15 566

GANet	0.21 515	0.12 482	0.21 499	0.24 552	0.13 511	0.22 506	0.22 521	0.41 585	0.26 429	0.31 559	0.42 571	0.37 562	0.28 557	0.23 520	0.22 509	0.10 469	0.12 550	0.10 477	0.09 453	0.10 483	0.08 412

TDLM	0.17 465	0.12 482	0.13 295	0.24 552	0.10 406	0.18 443	0.18 433	0.36 557	0.30 470	0.21 464	0.28 475	0.28 503	0.18 469	0.23 520	0.18 461	0.11 498	0.07 449	0.10 477	0.10 492	0.08 388	0.08 412

SGM-ForestM	0.32 585	0.12 482	0.16 416	0.16 202	0.11 456	0.39 594	0.19 473	0.41 585	0.50 577	0.52 603	0.54 590	1.32 634	0.42 602	0.40 601	0.27 563	0.14 560	0.16 581	0.16 572	0.16 575	0.12 521	0.12 523

StereoDRNet-Refined	0.17 465	0.12 482	0.15 382	0.20 478	0.09 303	0.18 443	0.18 433	0.26 420	0.23 378	0.26 520	0.40 554	0.22 437	0.17 455	0.21 496	0.20 480	0.08 369	0.05 213	0.09 429	0.10 492	0.07 325	0.07 348
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
NOSS_ROB	0.19 491	0.12 482	0.18 467	0.16 202	0.12 488	0.15 373	0.12 89	0.30 486	0.32 484	0.20 450	0.22 385	0.27 493	0.23 518	0.21 496	0.16 428	0.16 580	0.18 588	0.23 593	0.21 590	0.12 521	0.13 542

SGM_RVC	0.23 540	0.12 482	0.15 382	0.15 121	0.09 303	0.33 577	0.18 433	0.34 535	0.31 477	0.44 596	0.37 534	0.53 603	0.35 584	0.35 580	0.24 534	0.13 546	0.13 563	0.13 542	0.13 553	0.10 483	0.11 510
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
GMStereo_Zeroshot	0.16 445	0.13 511	0.24 518	0.20 478	0.10 406	0.17 424	0.13 158	0.29 472	0.25 415	0.23 492	0.32 505	0.25 475	0.11 294	0.19 454	0.14 384	0.09 428	0.06 369	0.11 508	0.06 252	0.12 521	0.08 412

HBP-ISP	0.18 479	0.13 511	0.16 416	0.15 121	0.11 456	0.08 65	0.13 158	0.28 461	0.29 460	0.22 480	0.33 517	0.21 419	0.25 533	0.23 520	0.17 443	0.14 560	0.16 581	0.21 588	0.17 582	0.10 483	0.08 412

Wz-Net-MNSev	0.22 524	0.13 511	0.31 551	0.20 478	0.14 531	0.36 589	0.24 544	0.33 526	0.44 559	0.28 541	0.40 554	0.38 566	0.19 485	0.24 529	0.25 544	0.09 428	0.07 449	0.09 429	0.09 453	0.12 521	0.10 484

UDGNet	0.14 378	0.13 511	0.16 416	0.17 280	0.10 406	0.12 272	0.16 354	0.21 320	0.27 439	0.20 450	0.20 354	0.16 350	0.13 363	0.16 386	0.13 347	0.10 469	0.06 369	0.09 429	0.07 341	0.06 257	0.07 348

Anonymous3	0.16 445	0.13 511	0.33 557	0.26 568	0.14 531	0.27 555	0.17 388	0.28 461	0.28 453	0.15 337	0.17 308	0.14 307	0.10 269	0.15 352	0.12 306	0.08 369	0.08 475	0.08 348	0.08 406	0.08 388	0.11 510

GwcNet	0.20 503	0.13 511	0.19 478	0.18 363	0.12 488	0.24 524	0.19 473	0.35 550	0.43 554	0.20 450	0.32 505	0.33 545	0.20 497	0.22 509	0.24 534	0.11 498	0.09 504	0.09 429	0.09 453	0.09 451	0.10 484

RP	0.21 515	0.13 511	0.21 499	0.23 543	0.11 456	0.21 498	0.20 494	0.25 402	0.44 559	0.21 464	0.38 540	0.36 557	0.24 524	0.27 539	0.25 544	0.11 498	0.12 550	0.13 542	0.12 543	0.12 521	0.14 559

edge stereo	0.22 524	0.13 511	0.20 490	0.21 507	0.13 511	0.23 519	0.16 354	0.32 507	0.42 549	0.32 565	0.40 554	0.38 566	0.35 584	0.25 534	0.24 534	0.13 546	0.11 536	0.14 554	0.11 524	0.12 521	0.13 542

CBMV_ROB	0.19 491	0.13 511	0.17 444	0.16 202	0.11 456	0.15 373	0.13 158	0.26 420	0.28 453	0.27 526	0.30 493	0.27 493	0.24 524	0.23 520	0.16 428	0.15 564	0.17 586	0.22 592	0.20 588	0.10 483	0.11 510

DN-CSS_ROB	0.13 344	0.13 511	0.16 416	0.18 363	0.10 406	0.16 403	0.08 7	0.22 343	0.18 300	0.17 381	0.22 385	0.13 287	0.13 363	0.12 258	0.13 347	0.05 37	0.05 213	0.10 477	0.10 492	0.08 388	0.06 267

PWCDC_ROB	0.20 503	0.13 511	0.22 505	0.24 552	0.11 456	0.19 466	0.15 288	0.33 526	0.54 586	0.29 549	0.50 586	0.21 419	0.15 406	0.27 539	0.20 480	0.11 498	0.09 504	0.10 477	0.08 406	0.11 506	0.09 457

MeshStereo	0.27 568	0.13 511	0.18 467	0.15 121	0.11 456	0.32 571	0.24 544	0.40 579	0.36 516	0.52 603	0.57 600	0.67 614	0.40 594	0.35 580	0.26 555	0.14 560	0.13 563	0.13 542	0.11 524	0.11 506	0.10 484
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
zh-mn7	0.25 558	0.14 523	0.56 597	0.19 421	0.14 531	0.24 524	0.22 521	0.34 535	0.62 602	0.35 572	0.65 605	0.31 533	0.25 533	0.31 561	0.25 544	0.09 428	0.08 475	0.09 429	0.09 453	0.09 451	0.11 510

z-mn7	0.24 547	0.14 523	0.45 581	0.19 421	0.13 511	0.28 562	0.25 559	0.34 535	0.62 602	0.27 526	0.56 597	0.29 511	0.24 524	0.32 568	0.25 544	0.08 369	0.08 475	0.08 348	0.08 406	0.10 483	0.10 484

w-ln-seven-2	0.20 503	0.14 523	0.37 570	0.22 522	0.12 488	0.20 481	0.21 511	0.28 461	0.37 523	0.25 514	0.37 534	0.27 493	0.22 510	0.21 496	0.23 521	0.08 369	0.08 475	0.09 429	0.09 453	0.10 483	0.09 457

w-ln-seven	0.24 547	0.14 523	0.55 594	0.19 421	0.14 531	0.26 545	0.22 521	0.35 550	0.60 599	0.29 549	0.39 548	0.30 520	0.22 510	0.21 496	0.26 555	0.09 428	0.09 504	0.11 508	0.10 492	0.11 506	0.10 484

TestStereo	0.13 344	0.14 523	0.11 208	0.23 543	0.08 185	0.15 373	0.21 511	0.20 297	0.23 378	0.14 310	0.24 406	0.16 350	0.12 325	0.16 386	0.14 384	0.05 37	0.06 369	0.08 348	0.06 252	0.09 451	0.05 172

GMStereo	0.13 344	0.14 523	0.14 330	0.18 363	0.09 303	0.15 373	0.16 354	0.20 297	0.24 394	0.16 365	0.17 308	0.10 220	0.10 269	0.16 386	0.13 347	0.07 306	0.06 369	0.06 164	0.06 252	0.07 325	0.06 267
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
FADNet_RVC	0.16 445	0.14 523	0.40 574	0.20 478	0.11 456	0.13 315	0.13 158	0.26 420	0.22 368	0.21 464	0.23 394	0.20 410	0.17 455	0.14 330	0.16 428	0.08 369	0.08 475	0.12 527	0.09 453	0.11 506	0.10 484

SANet	0.24 547	0.14 523	0.28 538	0.21 507	0.11 456	0.27 555	0.24 544	0.38 571	0.64 606	0.36 575	0.40 554	0.43 584	0.26 539	0.27 539	0.24 534	0.12 523	0.09 504	0.10 477	0.09 453	0.13 539	0.11 510

SGM-Forest	0.20 503	0.14 523	0.18 467	0.19 421	0.13 511	0.20 481	0.22 521	0.33 526	0.30 470	0.24 501	0.29 487	0.28 503	0.19 485	0.23 520	0.17 443	0.15 564	0.16 581	0.15 566	0.14 556	0.12 521	0.12 523
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CBMV	0.19 491	0.14 523	0.17 444	0.18 363	0.10 406	0.20 481	0.11 57	0.29 472	0.30 470	0.29 549	0.30 493	0.30 520	0.23 518	0.27 539	0.19 474	0.13 546	0.15 578	0.17 574	0.16 575	0.10 483	0.10 484
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
StereoAnything_RVC	0.07 4	0.15 533	0.17 444	0.11 1	0.05 1	0.05 4	0.11 57	0.08 4	0.08 42	0.06 25	0.06 15	0.05 7	0.05 11	0.09 48	0.08 17	0.08 369	0.04 24	0.05 77	0.03 1	0.05 147	0.04 54

psmorigin	0.25 558	0.15 533	0.34 565	0.17 280	0.13 511	0.23 519	0.14 216	0.34 535	0.33 491	0.41 589	0.55 592	0.41 580	0.37 588	0.34 574	0.27 563	0.11 498	0.15 578	0.11 508	0.11 524	0.12 521	0.16 577

NCC-stereo	0.24 547	0.15 533	0.31 551	0.26 568	0.16 559	0.20 481	0.30 597	0.40 579	0.40 539	0.24 501	0.38 540	0.33 545	0.28 557	0.36 586	0.27 563	0.12 523	0.11 536	0.15 566	0.22 593	0.13 539	0.13 542

Abc-Net	0.24 547	0.15 533	0.31 551	0.26 568	0.16 559	0.20 481	0.30 597	0.40 579	0.40 539	0.24 501	0.38 540	0.33 545	0.28 557	0.36 586	0.27 563	0.12 523	0.11 536	0.15 566	0.22 593	0.13 539	0.13 542
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SHD	0.26 566	0.15 533	0.30 549	0.24 552	0.18 580	0.22 506	0.15 288	0.38 571	0.71 614	0.32 565	0.41 565	0.36 557	0.28 557	0.32 568	0.29 573	0.12 523	0.11 536	0.14 554	0.13 553	0.16 574	0.20 594

ADCMid	0.25 558	0.15 533	0.40 574	0.20 478	0.14 531	0.25 535	0.26 568	0.34 535	0.38 530	0.36 575	0.44 576	0.34 551	0.40 594	0.35 580	0.33 590	0.10 469	0.09 504	0.11 508	0.11 524	0.13 539	0.12 523

DANet	0.21 515	0.15 533	0.28 538	0.25 563	0.13 511	0.22 506	0.19 473	0.27 441	0.27 439	0.28 541	0.32 505	0.35 555	0.31 573	0.31 561	0.23 521	0.11 498	0.09 504	0.11 508	0.10 492	0.13 539	0.11 510
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NCCL2	0.23 540	0.15 533	0.17 444	0.34 598	0.18 580	0.24 524	0.23 532	0.34 535	0.28 453	0.31 559	0.38 540	0.38 566	0.28 557	0.23 520	0.24 534	0.15 564	0.12 550	0.18 583	0.21 590	0.13 539	0.13 542

Wz-Net-LNSev	0.22 524	0.16 541	0.38 571	0.21 507	0.13 511	0.25 535	0.23 532	0.32 507	0.43 554	0.30 553	0.41 565	0.31 533	0.18 469	0.22 509	0.25 544	0.10 469	0.09 504	0.08 348	0.08 406	0.12 521	0.11 510

dd	0.15 422	0.16 541	0.16 416	0.19 421	0.09 303	0.15 373	0.18 433	0.21 320	0.25 415	0.23 492	0.20 354	0.21 419	0.09 236	0.21 496	0.16 428	0.10 469	0.06 369	0.08 348	0.06 252	0.08 388	0.06 267

Syn2CoEx	0.21 515	0.16 541	0.27 533	0.29 591	0.14 531	0.26 545	0.20 494	0.33 526	0.31 477	0.28 541	0.36 528	0.27 493	0.25 533	0.19 454	0.24 534	0.16 580	0.12 550	0.14 554	0.11 524	0.09 451	0.08 412

G-Net	0.24 547	0.16 541	0.36 566	0.22 522	0.16 559	0.51 604	0.23 532	0.29 472	0.34 503	0.36 575	0.38 540	0.31 533	0.29 565	0.27 539	0.26 555	0.11 498	0.09 504	0.12 527	0.09 453	0.16 574	0.13 542

Nwc_Net	0.23 540	0.16 541	0.21 499	0.25 563	0.14 531	0.24 524	0.26 568	0.37 563	0.38 530	0.22 480	0.41 565	0.30 520	0.28 557	0.28 551	0.25 544	0.11 498	0.10 524	0.17 574	0.20 588	0.10 483	0.10 484

AnyNet_C32	0.26 566	0.16 541	0.36 566	0.20 478	0.16 559	0.25 535	0.30 597	0.32 507	0.44 559	0.31 559	0.49 582	0.30 520	0.33 578	0.40 601	0.33 590	0.12 523	0.12 550	0.12 527	0.14 556	0.14 552	0.15 566

ADCPNet	0.25 558	0.16 541	0.61 603	0.21 507	0.15 549	0.35 588	0.25 559	0.32 507	0.35 512	0.30 553	0.40 554	0.36 557	0.28 557	0.28 551	0.32 586	0.12 523	0.10 524	0.11 508	0.12 543	0.14 552	0.13 542

DPSNet	0.28 572	0.16 541	0.31 551	0.18 363	0.13 511	0.54 606	0.42 616	0.51 609	0.67 611	0.29 549	0.38 540	0.38 566	0.29 565	0.31 561	0.23 521	0.11 498	0.10 524	0.11 508	0.08 406	0.20 588	0.16 577

PDISCO_ROB	0.27 568	0.16 541	0.26 526	0.28 583	0.20 586	0.32 571	0.26 568	0.44 596	0.57 592	0.28 541	0.40 554	0.45 588	0.29 565	0.33 571	0.34 592	0.12 523	0.09 504	0.17 574	0.16 575	0.17 581	0.13 542

LALA_ROB	0.25 558	0.16 541	0.22 505	0.26 568	0.17 574	0.27 555	0.27 575	0.42 590	0.37 523	0.33 569	0.38 540	0.51 599	0.26 539	0.28 551	0.27 563	0.16 580	0.09 504	0.12 527	0.11 524	0.13 539	0.12 523

PWC_ROB	0.21 515	0.16 541	0.26 526	0.18 363	0.11 456	0.22 506	0.13 158	0.32 507	0.49 574	0.30 553	0.40 554	0.32 542	0.24 524	0.31 561	0.22 509	0.10 469	0.07 449	0.11 508	0.08 406	0.11 506	0.10 484

zh-sn7	0.25 558	0.17 552	0.50 588	0.24 552	0.13 511	0.25 535	0.24 544	0.34 535	0.48 568	0.28 541	0.54 590	0.28 503	0.31 573	0.36 586	0.32 586	0.10 469	0.10 524	0.11 508	0.10 492	0.12 521	0.12 523

Anonymous_2	0.22 524	0.17 552	0.28 538	0.15 121	0.16 559	0.32 571	0.22 521	0.22 343	0.17 274	0.23 492	0.24 406	0.26 485	0.27 547	0.27 539	0.23 521	0.22 602	0.25 608	0.17 574	0.17 582	0.17 581	0.17 585

Wz-Net-SNSev	0.25 558	0.17 552	0.44 580	0.25 563	0.14 531	0.26 545	0.23 532	0.38 571	0.56 590	0.30 553	0.55 592	0.39 574	0.26 539	0.23 520	0.30 578	0.10 469	0.09 504	0.09 429	0.10 492	0.11 506	0.11 510

WZ-Net	0.28 572	0.17 552	0.78 620	0.22 522	0.16 559	0.34 580	0.29 590	0.39 575	0.57 592	0.24 501	0.55 592	0.37 562	0.24 524	0.33 571	0.35 593	0.09 428	0.08 475	0.09 429	0.10 492	0.14 552	0.16 577

DDUNet	0.22 524	0.17 552	0.21 499	0.22 522	0.15 549	0.25 535	0.24 544	0.29 472	0.30 470	0.31 559	0.36 528	0.33 545	0.25 533	0.24 529	0.20 480	0.18 586	0.13 563	0.17 574	0.11 524	0.16 574	0.16 577

UDG	0.21 515	0.17 552	0.19 478	0.23 543	0.15 549	0.30 569	0.20 494	0.33 526	0.35 512	0.23 492	0.28 475	0.31 533	0.27 547	0.20 479	0.22 509	0.15 564	0.12 550	0.13 542	0.09 453	0.14 552	0.14 559

aanetorigin	0.22 524	0.17 552	0.56 597	0.17 280	0.10 406	0.15 373	0.19 473	0.20 297	0.33 491	0.49 601	0.48 581	0.29 511	0.27 547	0.20 479	0.23 521	0.08 369	0.07 449	0.08 348	0.07 341	0.10 483	0.09 457

AF-Net	0.22 524	0.17 552	0.17 444	0.26 568	0.13 511	0.25 535	0.24 544	0.32 507	0.50 577	0.25 514	0.33 517	0.38 566	0.26 539	0.28 551	0.25 544	0.11 498	0.10 524	0.16 572	0.11 524	0.11 506	0.10 484

DeepPrunerF	0.24 547	0.17 552	0.42 579	0.26 568	0.16 559	0.22 506	0.28 581	0.37 563	0.50 577	0.26 520	0.29 487	0.24 461	0.28 557	0.21 496	0.22 509	0.15 564	0.11 536	0.20 587	0.18 586	0.12 521	0.13 542

FBW_ROB	0.24 547	0.17 552	0.22 505	0.26 568	0.14 531	0.25 535	0.22 521	0.41 585	0.41 542	0.41 589	0.41 565	0.42 581	0.27 547	0.31 561	0.23 521	0.09 428	0.14 572	0.14 554	0.12 543	0.11 506	0.09 457

ETE_ROB	0.23 540	0.17 552	0.22 505	0.25 563	0.13 511	0.26 545	0.29 590	0.31 496	0.36 516	0.28 541	0.36 528	0.45 588	0.26 539	0.27 539	0.26 555	0.11 498	0.08 475	0.12 527	0.09 453	0.14 552	0.13 542

FINET	0.21 515	0.18 563	0.26 526	0.18 363	0.16 559	0.23 519	0.23 532	0.32 507	0.48 568	0.25 514	0.32 505	0.22 437	0.22 510	0.22 509	0.17 443	0.18 586	0.16 581	0.11 508	0.10 492	0.15 567	0.13 542

ADCS	0.29 576	0.18 563	0.45 581	0.21 507	0.17 574	0.28 562	0.23 532	0.41 585	0.63 605	0.40 585	0.49 582	0.40 578	0.36 586	0.39 597	0.40 605	0.13 546	0.12 550	0.13 542	0.14 556	0.16 574	0.16 577

PA-Net	0.23 540	0.18 563	0.33 557	0.28 583	0.22 592	0.21 498	0.38 612	0.29 472	0.39 533	0.22 480	0.32 505	0.25 475	0.26 539	0.20 479	0.25 544	0.09 428	0.23 606	0.15 566	0.22 593	0.09 451	0.13 542
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DGSMNet	0.24 547	0.19 566	0.33 557	0.21 507	0.24 597	0.24 524	0.20 494	0.35 550	0.41 542	0.24 501	0.32 505	0.38 566	0.21 501	0.29 557	0.23 521	0.12 523	0.11 536	0.14 554	0.16 575	0.23 593	0.23 599

RTS	0.45 604	0.19 566	3.26 638	0.24 552	0.15 549	0.74 621	0.20 494	0.36 557	0.76 621	0.42 592	0.43 574	0.31 533	0.41 599	0.53 614	0.35 593	0.10 469	0.08 475	0.13 542	0.12 543	0.15 567	0.15 566

RTSA	0.45 604	0.19 566	3.26 638	0.24 552	0.15 549	0.74 621	0.20 494	0.36 557	0.76 621	0.42 592	0.43 574	0.31 533	0.41 599	0.53 614	0.35 593	0.10 469	0.08 475	0.13 542	0.12 543	0.15 567	0.15 566

NaN_ROB	0.22 524	0.19 566	0.24 518	0.25 563	0.13 511	0.29 566	0.26 568	0.33 526	0.41 542	0.31 559	0.31 501	0.32 542	0.23 518	0.30 560	0.21 500	0.11 498	0.17 586	0.10 477	0.10 492	0.08 388	0.09 457

Wz-Net-TNSev	0.29 576	0.20 570	0.65 606	0.19 421	0.15 549	0.38 593	0.27 575	0.35 550	0.55 587	0.34 571	0.42 571	0.45 588	0.38 589	0.32 568	0.30 578	0.12 523	0.13 563	0.10 477	0.12 543	0.15 567	0.14 559

dad	0.17 465	0.20 570	0.20 490	0.16 202	0.11 456	0.20 481	0.18 433	0.21 320	0.28 453	0.30 553	0.24 406	0.29 511	0.13 363	0.19 454	0.16 428	0.18 586	0.09 504	0.11 508	0.09 453	0.11 506	0.07 348

FADNet-RVC	0.20 503	0.20 570	0.38 571	0.21 507	0.16 559	0.20 481	0.15 288	0.26 420	0.26 429	0.26 520	0.32 505	0.26 485	0.21 501	0.22 509	0.19 474	0.12 523	0.13 563	0.12 527	0.14 556	0.13 539	0.18 588

RGC	0.25 558	0.20 570	0.29 546	0.28 583	0.16 559	0.22 506	0.23 532	0.32 507	0.44 559	0.27 526	0.40 554	0.38 566	0.27 547	0.36 586	0.22 509	0.11 498	0.13 563	0.17 574	0.17 582	0.14 552	0.16 577

PVD	0.39 594	0.20 570	0.39 573	0.31 597	0.22 592	0.29 566	0.43 618	0.52 610	0.96 628	0.55 607	0.79 619	0.53 603	0.59 618	0.52 612	0.38 600	0.19 591	0.14 572	0.17 574	0.14 556	0.24 599	0.31 612

LSM	0.33 588	0.20 570	0.58 600	0.26 568	0.60 627	0.34 580	0.25 559	0.42 590	0.48 568	0.45 597	0.58 602	0.42 581	0.36 586	0.35 580	0.25 544	0.12 523	0.20 594	0.14 554	0.16 575	0.19 587	0.33 614

MFN_U_SF_RVC	0.32 585	0.21 576	0.55 594	0.30 593	0.15 549	0.34 580	0.17 388	0.52 610	0.46 566	0.46 600	0.55 592	0.59 606	0.39 591	0.35 580	0.37 598	0.15 564	0.14 572	0.18 583	0.21 590	0.16 574	0.15 566

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 524	0.21 576	0.24 518	0.26 568	0.11 456	0.23 519	0.14 216	0.39 575	0.24 394	0.32 565	0.36 528	0.30 520	0.21 501	0.19 454	0.21 500	0.17 585	0.14 572	0.21 588	0.16 575	0.12 521	0.12 523

PS-NSSS	0.20 503	0.21 576	0.23 514	0.20 478	0.10 406	0.19 466	0.17 388	0.36 557	0.25 415	0.27 526	0.33 517	0.27 493	0.24 524	0.20 479	0.20 480	0.15 564	0.12 550	0.17 574	0.14 556	0.10 483	0.08 412

DispFullNet	0.27 568	0.21 576	0.65 606	0.28 583	0.16 559	0.26 545	0.17 388	0.33 526	0.58 595	0.27 526	0.38 540	0.43 584	0.23 518	0.38 593	0.23 521	0.12 523	0.06 369	0.19 585	0.11 524	0.21 589	0.15 566

FADNet	0.21 515	0.22 580	0.36 566	0.18 363	0.17 574	0.24 524	0.13 158	0.31 496	0.31 477	0.23 492	0.25 435	0.27 493	0.21 501	0.19 454	0.15 412	0.13 546	0.15 578	0.12 527	0.15 571	0.16 574	0.18 588

SQANet	0.23 540	0.23 581	0.30 549	0.30 593	0.19 583	0.27 555	0.13 158	0.29 472	0.33 491	0.24 501	0.37 534	0.31 533	0.22 510	0.27 539	0.23 521	0.15 564	0.10 524	0.21 588	0.16 575	0.21 589	0.15 566

GASNet	0.22 524	0.23 581	0.33 557	0.26 568	0.17 574	0.26 545	0.16 354	0.44 596	0.42 549	0.27 526	0.24 406	0.30 520	0.15 406	0.27 539	0.18 461	0.12 523	0.08 475	0.12 527	0.11 524	0.16 574	0.07 348

XQC	0.28 572	0.23 581	0.51 589	0.28 583	0.19 583	0.34 580	0.27 575	0.36 557	0.57 592	0.31 559	0.30 493	0.37 562	0.30 569	0.38 593	0.38 600	0.13 546	0.09 504	0.15 566	0.12 543	0.17 581	0.18 588

HCRNet	0.16 445	0.24 584	0.12 249	0.35 600	0.11 456	0.15 373	0.17 388	0.26 420	0.22 368	0.19 427	0.24 406	0.21 419	0.14 388	0.15 352	0.13 347	0.11 498	0.07 449	0.11 508	0.10 492	0.09 451	0.07 348

EDNetEfficient	0.29 576	0.24 584	1.13 629	0.18 363	0.10 406	0.19 466	0.20 494	0.20 297	0.60 599	0.74 621	0.56 597	0.31 533	0.39 591	0.22 509	0.30 578	0.09 428	0.07 449	0.08 348	0.07 341	0.11 506	0.09 457

MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 582	0.24 584	0.29 546	0.36 602	0.16 559	0.34 580	0.30 597	0.32 507	0.42 549	0.40 585	0.46 578	0.38 566	0.31 573	0.34 574	0.28 570	0.19 591	0.20 594	0.26 596	0.29 607	0.18 584	0.19 593

PASM	0.32 585	0.24 584	0.48 587	0.28 583	0.27 603	0.29 566	0.30 597	0.34 535	0.49 574	0.35 572	0.39 548	0.46 592	0.34 582	0.34 574	0.35 593	0.23 606	0.25 608	0.26 596	0.28 606	0.23 593	0.21 596

CSAN	0.29 576	0.24 584	0.27 533	0.34 598	0.19 583	0.33 577	0.42 616	0.37 563	0.50 577	0.38 580	0.40 554	0.44 586	0.33 578	0.28 551	0.30 578	0.20 593	0.16 581	0.19 585	0.19 587	0.14 552	0.15 566

AnyNet_C01	0.36 592	0.25 589	1.37 632	0.22 522	0.17 574	0.48 602	0.27 575	0.35 550	0.39 533	0.39 582	0.74 615	0.46 592	0.38 589	0.45 605	0.47 614	0.13 546	0.13 563	0.13 542	0.14 556	0.14 552	0.15 566

MonStereo1	0.47 608	0.26 590	0.58 600	0.28 583	0.20 586	0.39 594	0.18 433	0.49 605	0.64 606	0.52 603	0.87 622	1.01 623	0.57 616	0.50 608	0.56 621	0.53 624	0.31 615	0.54 622	0.40 615	0.33 613	0.34 615

MSMD_ROB	0.31 583	0.26 590	0.26 526	0.24 552	0.21 590	0.34 580	0.25 559	0.34 535	0.39 533	0.40 585	0.69 609	0.45 588	0.40 594	0.34 574	0.27 563	0.20 593	0.19 591	0.26 596	0.25 599	0.23 593	0.22 598

FC-DCNN v2	0.33 588	0.27 592	0.28 538	0.26 568	0.23 595	0.37 590	0.28 581	0.40 579	0.43 554	0.45 597	0.56 597	0.51 599	0.40 594	0.37 591	0.29 573	0.21 597	0.20 594	0.27 599	0.26 600	0.25 600	0.24 600

BEATNet-Init1	0.52 610	0.27 592	0.62 604	0.30 593	0.21 590	0.76 625	0.29 590	0.54 613	0.65 609	0.86 626	0.95 627	2.07 643	0.62 621	0.56 618	0.42 609	0.18 586	0.18 588	0.23 593	0.22 593	0.22 592	0.21 596

MANE	0.45 604	0.27 592	0.27 533	0.27 580	0.24 597	0.47 600	0.31 603	0.55 614	0.59 596	0.72 617	1.13 636	1.15 628	0.61 619	0.52 612	0.37 598	0.21 597	0.20 594	0.27 599	0.31 611	0.25 600	0.24 600

FC-DCNN	0.33 588	0.27 592	0.28 538	0.26 568	0.23 595	0.37 590	0.28 581	0.40 579	0.43 554	0.45 597	0.55 592	0.51 599	0.40 594	0.37 591	0.30 578	0.21 597	0.20 594	0.27 599	0.26 600	0.25 600	0.24 600

ccnet	0.29 576	0.28 596	0.23 514	0.20 478	0.28 604	0.41 597	0.21 511	0.45 599	0.33 491	0.36 575	0.46 578	0.36 557	0.30 569	0.39 597	0.42 609	0.23 606	0.14 572	0.21 588	0.17 582	0.23 593	0.18 588

FCDSN-DC	0.33 588	0.28 596	0.28 538	0.30 593	0.24 597	0.39 594	0.28 581	0.42 590	0.42 549	0.43 595	0.53 588	0.51 599	0.41 599	0.36 586	0.30 578	0.21 597	0.20 594	0.27 599	0.26 600	0.25 600	0.24 600
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SAMSARA	0.40 597	0.28 596	0.33 557	0.55 616	0.39 611	0.82 628	1.23 643	0.47 602	0.51 584	0.36 575	0.35 525	0.55 605	0.39 591	0.38 593	0.39 602	0.15 564	0.20 594	0.15 566	0.14 556	0.23 593	0.20 594

ELAS_RVC	0.41 599	0.29 599	0.33 557	0.28 583	0.24 597	0.54 606	0.36 608	0.49 605	0.59 596	0.72 617	0.74 615	0.65 612	0.54 611	0.54 616	0.40 605	0.22 602	0.20 594	0.27 599	0.26 600	0.26 605	0.25 605
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.41 599	0.29 599	0.33 557	0.27 580	0.24 597	0.60 611	0.36 608	0.50 608	0.50 577	0.71 615	0.79 619	0.67 614	0.54 611	0.51 610	0.42 609	0.22 602	0.20 594	0.27 599	0.26 600	0.26 605	0.25 605
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
EDNetEfficientorigin	7.91 647	0.31 601	153.02 666	0.19 421	0.09 303	0.21 498	0.16 354	0.22 343	0.59 596	0.72 617	0.67 607	0.42 581	0.50 609	0.24 529	0.39 602	0.08 369	0.07 449	0.08 348	0.07 341	0.12 521	0.10 484

CC-Net-ROB	0.28 572	0.31 601	0.36 566	0.29 591	0.15 549	0.25 535	0.19 473	0.45 599	0.33 491	0.39 582	0.37 534	0.39 574	0.31 573	0.27 539	0.26 555	0.24 608	0.19 591	0.30 609	0.23 597	0.18 584	0.15 566

PSMNet-RUCA	0.27 568	0.33 603	0.41 577	0.36 602	0.32 610	0.18 443	0.19 473	0.42 590	0.30 470	0.33 569	0.41 565	0.39 574	0.25 533	0.31 561	0.20 480	0.18 586	0.10 524	0.25 595	0.15 571	0.21 589	0.16 577

coex-ft	3.30 640	0.34 604	59.09 665	0.18 363	0.13 511	0.26 545	0.22 521	0.27 441	0.72 615	1.90 645	0.70 611	0.44 586	0.45 605	0.29 557	0.41 608	0.09 428	0.09 504	0.12 527	0.09 453	0.14 552	0.13 542

GANetREF_RVC	0.31 583	0.34 604	0.27 533	0.35 600	0.16 559	0.32 571	0.41 613	0.48 603	0.51 584	0.35 572	0.35 525	0.34 551	0.33 578	0.39 597	0.32 586	0.27 610	0.20 594	0.29 607	0.15 571	0.18 584	0.17 585
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
NVStereoNet_ROB	0.46 607	0.36 606	0.46 585	0.41 607	0.28 604	0.34 580	0.34 606	0.48 603	0.60 599	0.72 617	0.93 625	0.70 617	0.66 622	0.47 606	0.60 624	0.22 602	0.33 616	0.34 611	0.34 614	0.30 608	0.30 611
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
otaku	0.39 594	0.37 607	0.52 590	0.44 609	0.28 604	0.58 608	0.24 544	0.41 585	0.62 602	0.40 585	0.49 582	0.46 592	0.33 578	0.40 601	0.32 586	0.30 611	0.30 612	0.39 613	0.33 612	0.29 607	0.28 608

MSC_U_SF_DS_RVC	0.43 601	0.39 608	0.54 592	0.40 605	0.20 586	0.64 613	0.32 605	0.53 612	0.72 615	0.71 615	0.72 612	0.61 608	0.54 611	0.51 610	0.46 613	0.20 593	0.19 591	0.29 607	0.30 609	0.23 593	0.18 588

Ntro	0.40 597	0.40 609	0.53 591	0.46 613	0.30 608	0.65 614	0.24 544	0.46 601	0.68 612	0.41 589	0.49 582	0.48 597	0.42 602	0.39 597	0.31 585	0.32 612	0.28 610	0.37 612	0.30 609	0.32 612	0.29 609

Consistency-Raft	0.44 602	0.40 609	0.45 581	0.37 604	0.43 615	0.46 598	0.41 613	0.57 617	0.55 587	0.32 565	0.73 613	0.33 545	0.48 607	0.42 604	0.49 616	0.39 615	0.35 617	0.45 615	0.51 624	0.42 615	0.29 609

GCST	0.37 593	0.42 611	0.26 526	1.02 635	0.39 611	0.18 443	0.08 7	0.20 297	0.17 274	0.28 541	0.25 435	0.15 336	0.12 325	0.16 386	0.14 384	0.64 631	0.43 620	0.75 628	0.65 631	0.63 624	0.46 623

JetBlue	0.71 619	0.45 612	1.14 630	0.51 614	0.47 617	2.02 643	0.64 630	0.75 623	0.70 613	0.69 614	0.77 618	1.22 630	0.83 629	1.03 640	1.01 640	0.40 616	0.28 610	0.33 610	0.33 612	0.30 608	0.34 615

ACVNet_1	0.44 602	0.49 613	0.60 602	0.45 610	0.28 604	0.49 603	0.27 575	0.57 617	0.72 615	0.62 610	0.58 602	0.74 618	0.49 608	0.50 608	0.35 593	0.26 609	0.24 607	0.39 613	0.29 607	0.31 611	0.24 600

ACVNet-4b	0.39 594	0.53 614	0.55 594	0.45 610	0.24 597	0.47 600	0.18 433	0.49 605	0.64 606	0.42 592	0.45 577	0.60 607	0.27 547	0.34 574	0.24 534	0.33 613	0.14 572	0.48 616	0.42 617	0.30 608	0.26 607

SGM+DAISY	0.56 613	0.57 615	0.65 606	0.40 605	0.54 620	0.66 616	0.49 620	0.56 615	0.45 565	0.66 611	0.69 609	0.67 614	0.56 615	0.63 621	0.56 621	0.59 628	0.48 626	0.50 617	0.50 623	0.52 618	0.58 626

anonymity	0.53 611	0.58 616	0.65 606	0.41 607	0.61 628	0.53 605	0.41 613	0.56 615	0.41 542	0.55 607	0.50 586	0.49 598	0.55 614	0.58 619	0.50 619	0.58 627	0.50 630	0.51 618	0.51 624	0.51 617	0.57 625

SPS-STEREO	0.57 614	0.58 616	0.65 606	0.45 610	0.55 622	0.62 612	0.44 619	0.62 620	0.50 577	0.68 613	0.64 604	0.66 613	0.57 616	0.61 620	0.60 624	0.62 630	0.47 625	0.51 618	0.49 621	0.55 622	0.58 626
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
IMH-64-1	0.65 616	0.61 618	0.68 614	0.71 620	0.51 618	0.59 609	0.49 620	0.91 628	0.85 623	0.74 621	1.02 629	0.81 619	0.78 627	0.79 625	0.49 616	0.42 617	0.46 621	0.71 625	0.47 619	0.52 618	0.39 618

IMH-64	0.65 616	0.61 618	0.68 614	0.71 620	0.51 618	0.59 609	0.49 620	0.91 628	0.85 623	0.74 621	1.02 629	0.81 619	0.78 627	0.79 625	0.49 616	0.42 617	0.46 621	0.71 625	0.47 619	0.52 618	0.39 618

RainbowNet	0.54 612	0.61 618	0.70 618	0.57 617	0.43 615	0.65 614	0.37 611	0.60 619	0.87 625	0.50 602	0.66 606	0.64 610	0.47 606	0.49 607	0.43 612	0.47 621	0.48 626	0.52 620	0.41 616	0.52 618	0.40 620

IMH	0.71 619	0.64 621	0.68 614	0.76 622	0.54 620	0.69 617	0.54 624	0.98 634	1.10 630	0.82 625	1.09 632	0.89 621	0.88 632	0.87 633	0.52 620	0.44 620	0.50 630	0.75 628	0.51 624	0.56 623	0.41 621

ACVNet_2	0.66 618	0.66 622	0.68 614	0.63 618	0.41 613	0.71 619	0.49 620	0.96 632	1.39 637	0.89 627	1.09 632	1.04 624	0.73 625	0.54 616	0.47 614	0.43 619	0.40 619	0.53 621	0.44 618	0.47 616	0.35 617

MFMNet_re	0.64 615	0.66 622	0.65 606	0.51 614	0.69 632	0.69 617	0.57 626	0.64 621	0.73 619	0.60 609	0.73 613	0.62 609	0.67 623	0.65 622	0.60 624	0.66 632	0.58 639	0.63 623	0.59 627	0.68 629	0.69 635

MADNet+	0.75 622	0.71 624	3.70 641	0.66 619	0.41 613	0.98 633	0.97 641	0.69 622	0.73 619	0.52 603	0.57 600	0.64 610	0.68 624	0.86 632	1.01 640	0.34 614	0.36 618	0.28 606	0.23 597	0.36 614	0.31 612

TorneroNet-64	0.76 623	0.72 625	0.74 619	0.78 624	0.58 626	0.91 632	0.56 625	0.84 626	1.29 634	0.66 611	0.90 623	1.40 636	0.75 626	0.85 631	0.67 630	0.49 622	0.46 621	0.72 627	0.59 627	0.67 628	0.53 624

TorneroNet	0.82 626	0.74 626	0.81 624	0.84 627	0.63 629	0.99 634	0.63 628	0.96 632	1.16 631	0.80 624	1.11 634	1.36 635	0.86 631	0.93 636	0.80 635	0.56 625	0.49 628	0.78 633	0.66 632	0.73 634	0.63 634

WAO-7	0.79 624	0.78 627	0.54 592	0.85 628	0.67 631	0.74 621	0.68 634	1.05 637	1.32 635	0.90 628	1.20 639	1.04 624	0.92 633	0.69 623	0.66 627	0.60 629	0.62 640	0.67 624	0.68 633	0.64 625	0.58 626

WAO-6	0.81 625	0.80 628	0.62 604	0.86 629	0.63 629	0.76 625	0.58 627	0.98 634	1.54 642	0.90 628	0.96 628	1.07 626	1.03 637	0.70 624	0.66 627	0.72 633	0.49 628	0.90 636	0.71 634	0.68 629	0.58 626

WAO-8	0.91 629	0.81 629	0.65 606	0.94 632	0.69 632	0.90 629	0.67 632	1.07 640	1.83 645	1.06 635	1.45 642	1.30 631	1.07 638	0.84 629	0.78 633	0.74 635	0.53 633	0.86 634	0.75 635	0.69 631	0.62 632

Venus	0.91 629	0.81 629	0.65 606	0.94 632	0.69 632	0.90 629	0.67 632	1.07 640	1.83 645	1.06 635	1.45 642	1.30 631	1.07 638	0.84 629	0.78 633	0.74 635	0.53 633	0.86 634	0.75 635	0.69 631	0.62 632

LVE	0.83 627	0.85 631	0.85 625	0.80 625	0.56 623	1.04 638	0.65 631	1.05 637	1.47 640	0.96 630	1.22 640	1.10 627	0.85 630	0.83 628	0.71 632	0.49 622	0.55 636	0.76 631	0.60 629	0.65 626	0.59 631

Dean	0.87 628	0.86 632	0.79 622	0.81 626	0.56 623	0.90 629	0.63 628	1.15 643	1.73 643	1.15 638	1.15 637	1.31 633	0.99 636	0.81 627	0.81 636	0.57 626	0.56 637	0.77 632	0.64 630	0.66 627	0.58 626

UNDER WATER-64	0.95 631	0.94 633	1.43 634	0.87 630	0.56 623	1.18 641	0.87 638	0.77 624	0.94 627	1.04 633	0.85 621	1.58 641	1.21 643	0.94 637	0.96 638	0.87 639	0.57 638	1.03 639	0.88 640	0.78 635	0.73 636

PWCK	0.71 619	0.94 633	0.95 627	0.76 622	0.31 609	0.74 621	0.36 608	0.90 627	0.90 626	0.96 630	0.75 617	0.95 622	0.61 619	0.87 633	0.66 627	0.72 633	0.46 621	0.75 628	0.49 621	0.69 631	0.44 622

UNDER WATER	0.97 632	0.97 635	1.42 633	0.99 634	0.70 635	1.12 640	0.84 637	0.80 625	1.08 629	1.01 632	0.90 623	1.55 640	1.22 644	1.03 640	1.00 639	0.78 637	0.53 633	1.02 638	0.87 639	0.80 636	0.74 637

notaker	0.97 632	1.11 636	0.98 628	1.13 637	0.81 636	0.73 620	0.68 634	0.93 630	1.16 631	1.18 640	1.18 638	1.41 637	1.16 642	1.08 642	0.69 631	0.81 638	0.64 641	1.17 640	0.79 637	0.98 638	0.80 639

KSHMR	1.09 635	1.17 637	0.88 626	1.25 640	1.00 640	0.99 634	0.96 640	1.13 642	1.37 636	1.16 639	1.29 641	1.41 637	0.96 635	1.01 639	0.92 637	1.03 642	1.08 644	1.20 641	1.03 643	1.01 639	0.97 641

ktn	1.01 634	1.21 638	0.80 623	1.23 639	0.86 638	1.01 636	0.87 638	0.94 631	1.39 637	1.04 633	1.12 635	1.15 628	1.07 638	0.94 637	0.59 623	1.28 644	0.71 642	1.38 644	0.83 638	1.02 640	0.75 638

DPSimNet_ROB	1.11 636	1.23 639	0.78 620	1.13 637	0.88 639	1.10 639	1.13 642	1.16 644	1.23 633	1.43 642	1.02 629	1.41 637	1.10 641	0.90 635	1.60 642	1.46 645	0.51 632	1.21 642	1.03 643	0.90 637	1.01 643

HanzoNet	1.29 637	1.26 640	1.19 631	1.12 636	0.85 637	1.02 637	0.83 636	1.03 636	1.48 641	1.64 643	1.61 644	2.50 645	1.72 645	1.61 644	1.61 643	1.26 643	0.80 643	1.31 643	1.01 642	1.02 640	0.86 640

JetRed	1.62 638	1.46 641	2.98 636	0.92 631	1.21 641	4.99 646	1.53 646	1.27 645	1.39 637	1.83 644	1.74 645	1.60 642	0.95 634	1.41 643	2.45 647	0.90 641	1.60 645	0.93 637	0.90 641	1.35 642	0.99 642

MADNet++	1.95 639	1.75 642	1.59 635	1.82 641	1.69 643	2.33 644	1.40 645	2.35 646	2.09 647	2.57 646	2.36 647	2.24 644	2.17 646	2.28 645	2.34 645	1.87 646	1.66 646	1.54 645	1.34 645	1.92 643	1.77 645

DLNR_Zeroshot_test	10.40 651	1.82 643	19.49 660	120.77 666	13.11 657	0.06 10	0.13 158	0.23 363	0.10 85	0.07 80	0.10 176	0.09 187	0.06 42	0.10 96	0.09 62	0.13 546	0.04 24	0.06 164	0.04 80	51.54 666	0.04 54

DLNR-FE	10.43 652	1.83 644	19.53 661	120.75 665	13.06 656	0.06 10	0.13 158	0.23 363	0.10 85	0.07 80	0.10 176	0.09 187	0.06 42	0.10 96	0.09 62	0.13 546	0.04 24	0.06 164	0.04 80	52.01 667	0.04 54

USTest	6.22 643	2.73 645	3.00 637	6.57 649	7.29 649	14.37 652	21.57 652	7.00 654	9.56 653	5.34 650	6.10 648	5.72 649	7.64 650	6.41 651	6.96 650	1.97 647	3.42 652	1.64 646	2.15 649	2.66 644	2.36 646

ASD4		3.38 646

DPSMNet_ROB	8.06 648	4.48 647	8.63 651	5.37 648	10.74 652	8.32 648	22.98 657	5.46 648	13.36 656	5.12 648	9.92 652	5.08 647	10.40 654	5.53 650	12.58 654	3.80 652	8.00 653	3.50 649	7.02 652	3.83 649	7.14 653

DGTPSM_ROB	8.06 648	4.48 647	8.63 651	5.35 646	10.72 651	8.32 648	22.97 656	5.46 648	13.35 655	5.12 648	9.92 652	5.08 647	10.40 654	5.52 649	12.58 654	3.79 651	8.00 653	3.50 649	7.02 652	3.83 649	7.14 653

xxxxx1	7.79 644	5.02 649	7.31 645	3.12 643	3.85 645	16.35 654	22.88 653	5.86 651	8.69 650	7.97 651	8.54 649	9.12 653	8.27 651	10.18 653	10.92 651	2.42 648	2.45 648	3.56 651	12.37 655	3.77 646	3.06 648

tt_ll	7.79 644	5.02 649	7.31 645	3.12 643	3.85 645	16.35 654	22.88 653	5.86 651	8.69 650	7.97 651	8.54 649	9.12 653	8.27 651	10.18 653	10.92 651	2.42 648	2.45 648	3.56 651	12.37 655	3.77 646	3.06 648

ff	7.79 644	5.02 649	7.31 645	3.12 643	3.85 645	16.35 654	22.88 653	5.86 651	8.69 650	7.97 651	8.54 649	9.12 653	8.27 651	10.18 653	10.92 651	2.42 648	2.45 648	3.56 651	12.37 655	3.77 646	3.06 648

TCMNet-wrong-test	3.67 641	5.48 652	3.89 642	12.18 653	11.75 655	4.65 645	3.88 647	1.06 639	0.72 615	1.09 637	2.15 646	6.30 650	0.53 610	3.43 647	2.36 646	0.89 640	0.20 594	1.87 647	1.69 646	5.57 651	3.62 651

Anonymous_1	10.96 654	7.92 653	7.46 648	10.33 650	10.06 650	18.65 658	26.34 659	11.06 656	13.44 657	9.40 654	10.05 654	9.67 656	11.23 656	10.73 656	12.72 656	6.42 655	8.38 655	5.77 654	10.61 654	12.12 655	6.77 652

DPSM_ROB	11.15 655	8.58 654	8.00 649	10.88 651	11.58 653	19.10 659	26.71 660	12.05 657	14.07 658	10.36 655	10.84 655	10.33 657	11.86 657	11.70 657	13.54 657	6.99 656	8.79 656	5.89 655	6.95 650	7.29 652	7.42 655

DPSM	11.15 655	8.58 654	8.00 649	10.88 651	11.58 653	19.10 659	26.71 660	12.05 657	14.07 658	10.36 655	10.84 655	10.33 657	11.86 657	11.70 657	13.54 657	6.99 656	8.79 656	5.89 655	6.95 650	7.29 652	7.42 655

PML	8.91 650	9.34 656	6.13 643	5.35 646	6.41 648	14.99 653	23.38 658	5.27 647	6.83 649	18.04 659	28.19 667	7.67 651	6.83 649	7.85 652	5.75 648	5.35 653	1.83 647	5.95 657	1.93 647	8.64 654	2.52 647

LRCNet_RVC	10.62 653	13.42 657	7.30 644	18.92 655	2.07 644	0.33 577	0.30 597	5.59 650	0.48 568	13.03 657	17.94 658	8.87 652	5.65 648	4.79 648	1.89 644	23.51 665	2.73 651	27.55 666	25.71 666	16.07 662	16.33 663

LSM0	22.87 664	17.28 658	18.96 658	22.19 662	29.04 666	38.42 666	53.71 662	24.28 666	28.31 662	20.78 665	21.00 660	21.43 666	24.16 666	23.50 665	27.39 664	14.09 663	17.38 660	11.84 663	14.04 662	14.73 661	14.89 657

RAFT-FEzeroshot	22.43 660	17.33 659	15.98 653	22.02 658	23.31 662	38.34 662	53.82 665	24.05 662	28.39 663	20.61 662	21.76 661	20.88 663	23.92 664	23.41 661	27.42 665	14.07 659	17.69 661	11.83 660	14.02 660	14.69 658	14.97 660

RAFT-FE	22.43 660	17.33 659	15.98 653	22.02 658	23.31 662	38.34 662	53.82 665	24.05 662	28.39 663	20.61 662	21.76 661	20.88 663	23.92 664	23.41 661	27.42 665	14.07 659	17.69 661	11.83 660	14.02 660	14.69 658	14.97 660

CasAABBNet	22.42 659	17.33 659	16.01 655	22.01 657	23.28 661	38.32 661	53.80 664	24.14 664	28.41 665	20.60 661	21.77 663	20.89 665	23.91 663	23.43 663	27.36 663	14.07 659	17.69 661	11.83 660	14.01 659	14.67 657	14.95 659

FlowAnything	22.44 662	17.35 662	16.14 657	22.07 661	23.23 660	38.39 664	53.77 663	24.25 665	28.44 666	20.96 666	21.82 664	20.70 661	23.84 661	23.49 664	27.14 662	14.04 658	17.79 665	11.75 658	14.15 663	14.65 656	14.89 657

Selective-RAFT-Error	22.47 663	17.37 663	16.09 656	22.06 660	23.34 664	38.39 664	53.83 667	24.29 667	28.47 667	20.74 664	21.83 665	20.81 662	23.90 662	23.54 666	27.53 667	14.08 662	17.69 661	11.82 659	14.00 658	14.69 658	15.00 662

HaxPig	15.71 657	18.52 664	19.18 659	16.89 654	15.89 658	7.73 647	7.60 648	13.31 659	10.82 654	15.42 658	14.91 657	15.98 659	14.92 659	15.58 659	15.98 659	18.95 664	16.73 659	19.46 664	18.08 664	19.26 663	19.05 664

MEDIAN_ROB	20.38 658	24.04 665	23.31 662	21.23 656	21.71 659	10.40 651	7.92 649	17.64 660	15.50 660	20.12 660	19.70 659	20.34 660	20.32 660	21.19 660	21.13 660	23.81 666	21.81 666	24.98 665	23.76 665	24.71 664	23.93 665

AVERAGE_ROB	24.90 665	29.20 666	28.14 663	24.89 663	24.64 665	17.75 657	11.12 650	21.45 661	19.93 661	25.12 667	24.46 666	25.12 667	25.46 667	24.69 667	22.83 661	29.76 667	27.13 667	28.97 667	27.95 667	29.91 665	29.47 666

test_example2	98.32 666	94.13 667	45.89 664	96.35 664	109.85 667	88.61 667	95.45 668	25.75 668	94.37 668	130.00 669	126.06 668	58.17 668	74.63 668	88.51 668	79.96 668	150.23 668	221.02 668	77.62 668	99.10 668	113.75 668	96.94 667

ccccc		285.66 668		368.85 667	370.60 668	123.16 668		115.05 669		126.68 668		122.83 669		252.94 669		384.56 669	353.86 669	254.69 669	223.00 669	425.87 669

GS-Stereo							0.14 216	0.11 36	0.12 143	0.08 123	0.10 176	0.05 7	0.05 11	0.11 171	0.08 17	0.06 136	0.04 24	0.05 77	0.04 80	0.05 147	0.05 172

FSD					0.22 592	0.25 535	0.25 559	0.27 441	0.26 429	0.25 514	0.26 452	0.25 475	0.27 547	0.27 539	0.24 534	0.21 597	0.20 594	0.27 599	0.26 600	0.25 600

Low-res two-view benchmark