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

4.5w_L	0.20 24	0.12 1	0.23 3	0.30 13	0.20 112	0.25 59	0.18 15	0.30 12	0.21 28	0.21 32	0.21 23	0.24 64	0.28 176	0.48 193	0.19 5	0.12 47	0.09 25	0.11 2	0.09 10	0.10 36	0.09 6

SteFusion	0.20 24	0.12 1	0.25 41	0.31 55	0.19 67	0.30 147	0.22 100	0.34 39	0.29 95	0.21 32	0.25 67	0.21 34	0.16 14	0.43 144	0.20 17	0.09 1	0.10 66	0.12 69	0.10 103	0.10 36	0.09 6

tim_s	0.20 24	0.12 1	0.26 59	0.32 82	0.18 42	0.29 131	0.20 64	0.33 34	0.23 43	0.21 32	0.24 59	0.26 83	0.17 23	0.31 32	0.20 17	0.10 14	0.11 170	0.11 2	0.09 10	0.10 36	0.09 6

ACW_4w	0.20 24	0.12 1	0.24 18	0.32 82	0.19 67	0.27 89	0.23 118	0.34 39	0.27 73	0.20 14	0.24 59	0.25 75	0.18 44	0.39 109	0.20 17	0.10 14	0.12 237	0.12 69	0.10 103	0.11 62	0.08 1

5w_v4	0.20 24	0.12 1	0.23 3	0.32 82	0.19 67	0.29 131	0.23 118	0.36 56	0.27 73	0.21 32	0.22 34	0.29 109	0.19 57	0.26 2	0.21 42	0.10 14	0.12 237	0.11 2	0.09 10	0.11 62	0.09 6

IGEV	0.20 24	0.12 1	0.23 3	0.31 55	0.20 112	0.23 26	0.19 34	0.40 97	0.29 95	0.22 59	0.34 135	0.20 24	0.15 5	0.31 32	0.19 5	0.11 32	0.10 66	0.12 69	0.10 103	0.10 36	0.10 73

gc-stereo	0.20 24	0.13 7	0.23 3	0.30 13	0.18 42	0.24 42	0.19 34	0.38 81	0.22 37	0.21 32	0.21 23	0.27 94	0.19 57	0.29 11	0.22 67	0.16 270	0.13 314	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

ss10	0.20 24	0.13 7	0.24 18	0.30 13	0.18 42	0.23 26	0.18 15	0.34 39	0.28 83	0.22 59	0.25 67	0.26 83	0.15 5	0.33 64	0.22 67	0.14 138	0.12 237	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

USM	0.20 24	0.13 7	0.24 18	0.31 55	0.17 25	0.30 147	0.19 34	0.36 56	0.28 83	0.21 32	0.23 40	0.24 64	0.14 1	0.31 32	0.22 67	0.14 138	0.11 170	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

uiiii_40	0.19 7	0.13 7	0.22 1	0.30 13	0.20 112	0.25 59	0.17 3	0.29 9	0.20 18	0.20 14	0.20 15	0.27 94	0.27 161	0.41 125	0.19 5	0.11 32	0.09 25	0.12 69	0.09 10	0.10 36	0.09 6

StePilot	0.20 24	0.13 7	0.23 3	0.31 55	0.20 112	0.25 59	0.17 3	0.30 12	0.24 51	0.21 32	0.23 40	0.23 51	0.28 176	0.49 198	0.19 5	0.11 32	0.09 25	0.11 2	0.09 10	0.10 36	0.09 6

PyraSte	0.20 24	0.13 7	0.25 41	0.34 116	0.19 67	0.30 147	0.19 34	0.33 34	0.21 28	0.23 65	0.27 86	0.26 83	0.18 44	0.37 93	0.20 17	0.10 14	0.10 66	0.11 2	0.09 10	0.10 36	0.08 1

xxxad45	0.20 24	0.13 7	0.23 3	0.32 82	0.19 67	0.30 147	0.23 118	0.36 56	0.28 83	0.21 32	0.20 15	0.27 94	0.20 73	0.29 11	0.20 17	0.10 14	0.12 237	0.11 2	0.09 10	0.11 62	0.09 6

ITERv28	0.21 60	0.13 7	0.26 59	0.30 13	0.20 112	0.31 169	0.20 64	0.34 39	0.24 51	0.20 14	0.24 59	0.25 75	0.17 23	0.42 135	0.21 42	0.14 138	0.15 382	0.12 69	0.09 10	0.09 1	0.10 73

yuret106	0.20 24	0.13 7	0.25 41	0.30 13	0.20 112	0.26 73	0.18 15	0.37 67	0.19 14	0.19 10	0.23 40	0.33 142	0.16 14	0.32 46	0.21 42	0.14 138	0.15 382	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

uio108cc	0.20 24	0.13 7	0.24 18	0.31 55	0.18 42	0.32 188	0.21 89	0.41 106	0.21 28	0.20 14	0.23 40	0.27 94	0.20 73	0.29 11	0.20 17	0.15 211	0.15 382	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

ITERv24	0.20 24	0.13 7	0.23 3	0.30 13	0.19 67	0.28 116	0.19 34	0.45 141	0.18 8	0.21 32	0.27 86	0.26 83	0.17 23	0.30 24	0.22 67	0.14 138	0.15 382	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

dd23bbn	0.20 24	0.13 7	0.22 1	0.30 13	0.18 42	0.32 188	0.20 64	0.39 88	0.20 18	0.23 65	0.29 108	0.23 51	0.19 57	0.31 32	0.22 67	0.12 47	0.12 237	0.11 2	0.09 10	0.10 36	0.09 6

hj116sk	0.21 60	0.13 7	0.24 18	0.29 5	0.21 150	0.27 89	0.17 3	0.44 136	0.27 73	0.19 10	0.22 34	0.30 116	0.19 57	0.37 93	0.20 17	0.14 138	0.12 237	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

v20iiwwt	0.20 24	0.13 7	0.23 3	0.30 13	0.19 67	0.31 169	0.20 64	0.42 115	0.22 37	0.23 65	0.22 34	0.24 64	0.20 73	0.31 32	0.23 107	0.13 87	0.12 237	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

ITER124	0.20 24	0.13 7	0.23 3	0.30 13	0.19 67	0.29 131	0.20 64	0.35 50	0.20 18	0.22 59	0.20 15	0.23 51	0.20 73	0.32 46	0.21 42	0.13 87	0.13 314	0.11 2	0.09 10	0.10 36	0.09 6

zxcv128	0.20 24	0.13 7	0.24 18	0.30 13	0.20 112	0.23 26	0.19 34	0.40 97	0.17 6	0.20 14	0.25 67	0.27 94	0.19 57	0.31 32	0.20 17	0.14 138	0.14 350	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

iked130	0.19 7	0.13 7	0.24 18	0.30 13	0.19 67	0.24 42	0.20 64	0.40 97	0.17 6	0.20 14	0.21 23	0.23 51	0.17 23	0.28 8	0.20 17	0.13 87	0.11 170	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

v134_o9	0.20 24	0.13 7	0.25 41	0.30 13	0.21 150	0.28 116	0.19 34	0.41 106	0.20 18	0.21 32	0.25 67	0.24 64	0.16 14	0.31 32	0.19 5	0.12 47	0.10 66	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

ITERv12	0.19 7	0.13 7	0.24 18	0.30 13	0.21 150	0.25 59	0.18 15	0.34 39	0.23 43	0.20 14	0.26 77	0.26 83	0.17 23	0.31 32	0.20 17	0.12 47	0.10 66	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.10 73

vnu138km	0.20 24	0.13 7	0.24 18	0.30 13	0.20 112	0.27 89	0.19 34	0.36 56	0.24 51	0.20 14	0.23 40	0.23 51	0.15 5	0.33 64	0.21 42	0.13 87	0.11 170	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

ITERv10	0.19 7	0.13 7	0.25 41	0.30 13	0.20 112	0.24 42	0.18 15	0.36 56	0.23 43	0.20 14	0.23 40	0.24 64	0.17 23	0.29 11	0.20 17	0.12 47	0.10 66	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

99wein	0.20 24	0.13 7	0.25 41	0.30 13	0.19 67	0.25 59	0.18 15	0.37 67	0.26 70	0.21 32	0.25 67	0.23 51	0.16 14	0.32 46	0.21 42	0.13 87	0.10 66	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

ITERv8	0.20 24	0.13 7	0.24 18	0.30 13	0.19 67	0.27 89	0.18 15	0.36 56	0.21 28	0.21 32	0.26 77	0.25 75	0.17 23	0.32 46	0.20 17	0.13 87	0.11 170	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

zaero_v3	0.21 60	0.13 7	0.29 90	0.31 55	0.16 10	0.44 292	0.18 15	0.37 67	0.26 70	0.29 111	0.32 124	0.22 37	0.17 23	0.36 84	0.20 17	0.11 32	0.09 25	0.11 2	0.09 10	0.10 36	0.09 6

ITERv2	0.21 60	0.13 7	0.31 115	0.31 55	0.16 10	0.35 217	0.18 15	0.38 81	0.24 51	0.25 80	0.29 108	0.22 37	0.19 57	0.41 125	0.21 42	0.11 32	0.09 25	0.11 2	0.09 10	0.10 36	0.09 6

ITER	0.20 24	0.13 7	0.27 71	0.30 13	0.16 10	0.27 89	0.19 34	0.31 17	0.20 18	0.27 99	0.36 145	0.22 37	0.19 57	0.42 135	0.22 67	0.12 47	0.09 25	0.10 1	0.09 10	0.10 36	0.10 73

Wavelet-MonSter	0.20 24	0.13 7	0.27 71	0.33 99	0.18 42	0.17 4	0.21 89	0.32 22	0.23 43	0.25 80	0.34 135	0.22 37	0.24 124	0.27 6	0.21 42	0.09 1	0.09 25	0.11 2	0.09 10	0.10 36	0.09 6

Monster-pub-mixall	0.19 7	0.13 7	0.25 41	0.31 55	0.16 10	0.19 6	0.17 3	0.42 115	0.24 51	0.23 65	0.21 23	0.17 4	0.16 14	0.45 160	0.19 5	0.13 87	0.09 25	0.11 2	0.08 1	0.10 36	0.11 122

LG-Stereo_L2	0.18 3	0.13 7	0.28 83	0.30 13	0.19 67	0.20 9	0.18 15	0.30 12	0.21 28	0.18 4	0.15 3	0.19 18	0.18 44	0.33 64	0.19 5	0.13 87	0.09 25	0.13 109	0.09 10	0.10 36	0.08 1

LG-Stereo_L1	0.18 3	0.13 7	0.28 83	0.30 13	0.20 112	0.20 9	0.19 34	0.27 6	0.19 14	0.15 1	0.15 3	0.18 13	0.17 23	0.33 64	0.19 5	0.13 87	0.09 25	0.12 69	0.09 10	0.11 62	0.08 1

MLG-Stereo_test3	0.20 24	0.13 7	0.27 71	0.33 99	0.17 25	0.38 247	0.18 15	0.30 12	0.19 14	0.24 75	0.15 3	0.26 83	0.17 23	0.32 46	0.21 42	0.13 87	0.09 25	0.12 69	0.09 10	0.11 62	0.10 73

MLG-Stereo_test2	0.17 1	0.13 7	0.25 41	0.31 55	0.16 10	0.24 42	0.17 3	0.25 4	0.13 2	0.17 3	0.17 10	0.22 37	0.14 1	0.32 46	0.19 5	0.13 87	0.09 25	0.12 69	0.09 10	0.11 62	0.09 6

MLG-Stereo_test1	0.18 3	0.13 7	0.27 71	0.33 99	0.17 25	0.24 42	0.17 3	0.25 4	0.12 1	0.18 4	0.14 1	0.23 51	0.15 5	0.31 32	0.20 17	0.12 47	0.09 25	0.12 69	0.09 10	0.10 36	0.09 6

MLG-Stereo	0.18 3	0.13 7	0.27 71	0.34 116	0.15 2	0.27 89	0.17 3	0.28 7	0.14 3	0.18 4	0.14 1	0.23 51	0.15 5	0.32 46	0.20 17	0.11 32	0.09 25	0.13 109	0.09 10	0.10 36	0.09 6

LG-G_1	0.21 60	0.13 7	0.30 103	0.34 116	0.16 10	0.52 331	0.17 3	0.34 39	0.18 8	0.21 32	0.21 23	0.26 83	0.19 57	0.37 93	0.20 17	0.14 138	0.10 66	0.13 109	0.09 10	0.11 62	0.10 73

LG-G	0.21 60	0.13 7	0.30 103	0.34 116	0.16 10	0.52 331	0.17 3	0.34 39	0.18 8	0.21 32	0.21 23	0.26 83	0.19 57	0.37 93	0.20 17	0.14 138	0.10 66	0.13 109	0.09 10	0.11 62	0.10 73

CAS	0.34 200	0.13 7	0.25 41	1.28 612	0.30 418	0.46 307	0.38 370	0.48 151	0.47 225	0.34 144	0.52 210	0.24 64	0.19 57	0.29 11	0.27 188	0.69 605	0.08 2	0.12 69	0.08 1	0.12 101	0.15 280

4k_L	0.20 24	0.14 44	0.24 18	0.30 13	0.20 112	0.25 59	0.19 34	0.36 56	0.24 51	0.21 32	0.23 40	0.27 94	0.17 23	0.29 11	0.22 67	0.13 87	0.11 170	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

aaa3	0.19 7	0.14 44	0.23 3	0.29 5	0.20 112	0.23 26	0.19 34	0.36 56	0.24 51	0.21 32	0.20 15	0.26 83	0.21 86	0.30 24	0.22 67	0.13 87	0.10 66	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

mfccc	0.20 24	0.14 44	0.25 41	0.30 13	0.19 67	0.29 131	0.17 3	0.37 67	0.22 37	0.20 14	0.20 15	0.29 109	0.19 57	0.31 32	0.21 42	0.13 87	0.11 170	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

5k_new	0.19 7	0.14 44	0.25 41	0.30 13	0.20 112	0.23 26	0.19 34	0.32 22	0.25 66	0.22 59	0.21 23	0.25 75	0.17 23	0.34 71	0.21 42	0.12 47	0.10 66	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.10 73

SX	0.20 24	0.14 44	0.25 41	0.30 13	0.19 67	0.27 89	0.18 15	0.34 39	0.24 51	0.21 32	0.17 10	0.30 116	0.18 44	0.34 71	0.22 67	0.14 138	0.11 170	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.10 73

weee2	0.19 7	0.14 44	0.24 18	0.30 13	0.19 67	0.27 89	0.19 34	0.31 17	0.24 51	0.21 32	0.20 15	0.29 109	0.19 57	0.29 11	0.21 42	0.12 47	0.10 66	0.11 2	0.09 10	0.10 36	0.09 6

ACM	0.19 7	0.14 44	0.24 18	0.30 13	0.20 112	0.25 59	0.18 15	0.36 56	0.21 28	0.21 32	0.23 40	0.25 75	0.16 14	0.30 24	0.22 67	0.13 87	0.12 237	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

ITERv30	0.21 60	0.14 44	0.26 59	0.29 5	0.19 67	0.23 26	0.19 34	0.33 34	0.21 28	0.18 4	0.26 77	0.32 129	0.22 100	0.55 241	0.22 67	0.15 211	0.16 418	0.12 69	0.09 10	0.09 1	0.10 73

qyd29nn	0.20 24	0.14 44	0.25 41	0.30 13	0.17 25	0.22 18	0.19 34	0.32 22	0.18 8	0.20 14	0.21 23	0.28 105	0.20 73	0.49 198	0.21 42	0.15 211	0.17 441	0.12 69	0.09 10	0.10 36	0.10 73

oiu110	0.21 60	0.14 44	0.23 3	0.30 13	0.20 112	0.26 73	0.19 34	0.39 88	0.25 66	0.19 10	0.22 34	0.30 116	0.21 86	0.32 46	0.21 42	0.15 211	0.16 418	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.10 73

ITERv21	0.20 24	0.14 44	0.24 18	0.30 13	0.21 150	0.28 116	0.19 34	0.38 81	0.24 51	0.19 10	0.18 12	0.28 105	0.17 23	0.42 135	0.22 67	0.15 211	0.14 350	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

ITERv19	0.20 24	0.14 44	0.25 41	0.30 13	0.20 112	0.30 147	0.19 34	0.40 97	0.20 18	0.21 32	0.23 40	0.27 94	0.16 14	0.30 24	0.22 67	0.15 211	0.16 418	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

dddd17k	0.19 7	0.14 44	0.23 3	0.31 55	0.19 67	0.25 59	0.19 34	0.37 67	0.18 8	0.21 32	0.25 67	0.21 34	0.18 44	0.30 24	0.20 17	0.14 138	0.12 237	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

ITERv14	0.19 7	0.14 44	0.24 18	0.30 13	0.19 67	0.25 59	0.19 34	0.41 106	0.18 8	0.20 14	0.23 40	0.22 37	0.16 14	0.29 11	0.20 17	0.12 47	0.11 170	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

ITERv7	0.19 7	0.14 44	0.24 18	0.30 13	0.19 67	0.27 89	0.19 34	0.34 39	0.20 18	0.21 32	0.23 40	0.25 75	0.17 23	0.29 11	0.20 17	0.12 47	0.10 66	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

s6wercc	0.19 7	0.14 44	0.24 18	0.30 13	0.19 67	0.27 89	0.19 34	0.34 39	0.20 18	0.21 32	0.23 40	0.25 75	0.17 23	0.30 24	0.20 17	0.12 47	0.11 170	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

a5sdf	0.19 7	0.14 44	0.24 18	0.30 13	0.19 67	0.27 89	0.18 15	0.35 50	0.21 28	0.20 14	0.23 40	0.26 83	0.17 23	0.31 32	0.20 17	0.13 87	0.10 66	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

ITERv4	0.22 79	0.14 44	0.26 59	0.29 5	0.16 10	0.26 73	0.18 15	0.41 106	0.27 73	0.29 111	0.44 167	0.20 24	0.23 113	0.35 81	0.26 169	0.11 32	0.10 66	0.12 69	0.10 103	0.10 36	0.09 6

OmniDepth	0.21 60	0.14 44	0.26 59	0.34 116	0.14 1	0.40 259	0.27 172	0.28 7	0.22 37	0.18 4	0.19 13	0.28 105	0.29 192	0.32 46	0.20 17	0.10 14	0.08 2	0.11 2	0.10 103	0.11 62	0.10 73

MonStereo	0.20 24	0.14 44	0.25 41	0.31 55	0.15 2	0.22 18	0.22 100	0.39 88	0.33 125	0.20 14	0.25 67	0.17 4	0.15 5	0.39 109	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 62	0.09 6

Monster-pub-eth3d	0.20 24	0.14 44	0.25 41	0.31 55	0.15 2	0.22 18	0.22 100	0.39 88	0.33 125	0.20 14	0.25 67	0.17 4	0.15 5	0.39 109	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 62	0.09 6

water-stereo	0.28 143	0.14 44	0.29 90	0.35 152	0.19 67	0.36 227	0.23 118	0.62 225	0.38 175	0.39 179	0.62 243	0.41 200	0.35 246	0.28 8	0.27 188	0.14 138	0.13 314	0.13 109	0.12 171	0.12 101	0.10 73

depthmonostereo	0.29 154	0.14 44	0.31 115	0.35 152	0.17 25	0.46 307	0.27 172	0.69 284	0.57 258	0.35 151	0.42 163	0.31 126	0.35 246	0.35 81	0.27 188	0.14 138	0.12 237	0.13 109	0.12 171	0.11 62	0.10 73

monsterstereo	0.22 79	0.14 44	0.26 59	0.34 116	0.18 42	0.21 15	0.20 64	0.37 67	0.35 144	0.33 141	0.40 157	0.19 18	0.18 44	0.45 160	0.21 42	0.11 32	0.09 25	0.12 69	0.09 10	0.13 137	0.08 1

monsters	0.22 79	0.14 44	0.26 59	0.31 55	0.19 67	0.23 26	0.19 34	0.44 136	0.33 125	0.36 155	0.30 112	0.16 2	0.18 44	0.43 144	0.19 5	0.11 32	0.09 25	0.11 2	0.09 10	0.10 36	0.10 73

111111	0.21 60	0.14 44	0.27 71	0.37 189	0.22 174	0.21 15	0.19 34	0.43 129	0.27 73	0.20 14	0.20 15	0.29 109	0.14 1	0.41 125	0.22 67	0.14 138	0.10 66	0.12 69	0.09 10	0.12 101	0.12 169

LGtest1	0.19 7	0.14 44	0.29 90	0.34 116	0.16 10	0.26 73	0.17 3	0.32 22	0.20 18	0.21 32	0.15 3	0.23 51	0.20 73	0.32 46	0.20 17	0.15 211	0.10 66	0.13 109	0.09 10	0.12 101	0.11 122

FoundationStereo	0.17 1	0.14 44	0.25 41	0.30 13	0.16 10	0.23 26	0.20 64	0.22 2	0.15 4	0.18 4	0.16 8	0.20 24	0.19 57	0.26 2	0.21 42	0.13 87	0.09 25	0.12 69	0.09 10	0.10 36	0.09 6

MonSter	0.20 24	0.14 44	0.25 41	0.31 55	0.15 2	0.22 18	0.22 100	0.39 88	0.33 125	0.20 14	0.25 67	0.17 4	0.15 5	0.38 103	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 62	0.09 6

dual_stereo	0.19 7	0.14 44	0.24 18	0.31 55	0.16 10	0.16 3	0.20 64	0.29 9	0.20 18	0.23 65	0.20 15	0.22 37	0.14 1	0.52 220	0.24 120	0.13 87	0.10 66	0.11 2	0.09 10	0.10 36	0.09 6

Occ-G	0.26 124	0.14 44	0.28 83	0.34 116	0.20 112	0.27 89	0.34 287	0.41 106	0.31 106	0.29 111	0.43 166	0.49 249	0.25 133	0.47 182	0.28 209	0.13 87	0.11 170	0.14 142	0.11 140	0.12 101	0.12 169

Pointernet	0.27 136	0.14 44	0.33 144	0.35 152	0.23 214	0.35 217	0.21 89	0.72 312	0.38 175	0.39 179	0.36 145	0.34 147	0.25 133	0.36 84	0.25 140	0.15 211	0.10 66	0.12 69	0.08 1	0.11 62	0.10 73

IGEV-Stereo+	0.23 94	0.14 44	0.26 59	0.32 82	0.19 67	0.12 1	0.17 3	0.29 9	0.29 95	0.21 32	0.15 3	0.22 37	0.22 100	0.40 117	0.22 67	0.14 138	0.10 66	0.12 69	0.09 10	0.15 232	0.86 611

trnet	0.27 136	0.14 44	0.23 3	0.28 3	0.15 2	0.37 234	0.23 118	0.52 173	0.72 319	0.42 194	0.51 201	0.34 147	0.26 150	0.39 109	0.25 140	0.15 211	0.11 170	0.12 69	0.08 1	0.11 62	0.10 73

CES	0.28 143	0.14 44	0.23 3	0.30 13	0.70 594	0.37 234	0.27 172	0.48 151	0.46 220	0.34 144	0.48 184	0.27 94	0.22 100	0.39 109	0.23 107	0.13 87	0.11 170	0.12 69	0.08 1	0.13 137	0.17 346

DDF-Stereo	0.26 124	0.15 79	0.30 103	0.36 172	0.29 401	0.19 6	0.20 64	0.32 22	0.31 106	0.26 86	0.26 77	0.29 109	0.29 192	0.38 103	0.24 120	0.17 313	0.10 66	0.14 142	0.10 103	0.70 600	0.12 169

252Zero-FE	0.20 24	0.15 79	0.26 59	0.33 99	0.19 67	0.23 26	0.18 15	0.41 106	0.34 130	0.22 59	0.21 23	0.19 18	0.18 44	0.28 8	0.22 67	0.14 138	0.10 66	0.12 69	0.09 10	0.10 36	0.10 73

Replicate-Monster	0.26 124	0.15 79	1.07 552	0.30 13	0.17 25	0.38 247	0.19 34	0.43 129	0.39 185	0.23 65	0.21 23	0.23 51	0.21 86	0.45 160	0.19 5	0.11 32	0.09 25	0.12 69	0.09 10	0.09 1	0.14 256

zero-FE	0.25 113	0.15 79	0.30 103	0.35 152	0.29 401	0.19 6	0.20 64	0.35 50	0.31 106	0.26 86	0.27 86	0.29 109	0.29 192	0.33 64	0.24 120	0.17 313	0.10 66	0.14 142	0.10 103	0.64 597	0.12 169

DilatedVolume-Stereo	0.30 171	0.15 79	0.34 161	0.33 99	0.20 112	0.53 339	0.25 143	0.56 187	0.43 201	0.56 243	0.50 192	0.35 156	0.29 192	0.49 198	0.28 209	0.13 87	0.11 170	0.12 69	0.11 140	0.11 62	0.10 73

1w_stereo	0.24 103	0.15 79	0.29 90	0.34 116	0.18 42	0.31 169	0.41 419	0.40 97	0.43 201	0.31 123	0.38 152	0.17 4	0.24 124	0.45 160	0.23 107	0.10 14	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 62	0.09 6

SGD-Stereo	0.22 79	0.15 79	0.27 71	0.31 55	0.15 2	0.29 131	0.20 64	0.37 67	0.29 95	0.24 75	0.29 108	0.21 34	0.27 161	0.36 84	0.25 140	0.16 270	0.09 25	0.13 109	0.10 103	0.13 137	0.10 73

GREAT-IGEV	0.22 79	0.15 79	0.31 115	0.29 5	0.22 174	0.21 15	0.26 156	0.33 34	0.31 106	0.20 14	0.30 112	0.22 37	0.22 100	0.47 182	0.22 67	0.11 32	0.09 25	0.12 69	0.09 10	0.13 137	0.10 73

DEFOM-Stereo	0.22 79	0.15 79	0.26 59	0.33 99	0.20 112	0.61 395	0.21 89	0.30 12	0.31 106	0.23 65	0.19 13	0.18 13	0.18 44	0.41 125	0.22 67	0.12 47	0.10 66	0.12 69	0.09 10	0.11 62	0.11 122

WCG-NET	0.28 143	0.15 79	0.33 144	0.33 99	0.19 67	0.33 197	0.27 172	0.39 88	0.80 372	0.46 209	0.49 188	0.39 182	0.25 133	0.40 117	0.25 140	0.12 47	0.09 25	0.13 109	0.11 140	0.12 101	0.10 73

IGEV-Stereo++	0.21 60	0.15 79	0.27 71	0.37 189	0.19 67	0.22 18	0.18 15	0.42 115	0.35 144	0.22 59	0.28 98	0.24 64	0.18 44	0.27 6	0.22 67	0.12 47	0.09 25	0.12 69	0.10 103	0.12 101	0.10 73

WCG-NET（raft）	0.31 177	0.15 79	0.36 178	0.32 82	0.19 67	0.35 217	0.27 172	0.51 164	0.78 361	0.45 203	0.55 222	0.48 243	0.27 161	0.54 236	0.26 169	0.13 87	0.10 66	0.12 69	0.11 140	0.12 101	0.11 122

MoCha-V2	0.25 113	0.15 79	0.29 90	0.40 286	0.18 42	0.27 89	0.26 156	0.49 154	0.27 73	0.36 155	0.27 86	0.33 142	0.35 246	0.49 198	0.22 67	0.12 47	0.10 66	0.12 69	0.10 103	0.13 137	0.11 122

LoS	0.29 154	0.15 79	0.30 103	0.29 5	0.18 42	0.33 197	0.29 201	0.51 164	0.72 319	0.34 144	0.52 210	0.41 200	0.28 176	0.47 182	0.28 209	0.15 211	0.11 170	0.13 109	0.09 10	0.11 62	0.11 122
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CREStereo++_RVC	0.32 183	0.15 79	0.23 3	0.31 55	0.24 243	0.27 89	0.22 100	0.46 144	0.88 422	0.46 209	0.80 320	0.30 116	0.26 150	0.36 84	0.33 261	0.13 87	0.09 25	0.13 109	0.51 603	0.13 137	0.09 6
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
s12784h	0.36 234	0.15 79	0.24 18	0.34 116	0.15 2	0.77 469	0.29 201	0.80 355	0.83 390	0.56 243	0.57 229	0.43 218	0.40 289	0.57 265	0.33 261	0.12 47	0.10 66	0.14 142	0.09 10	0.14 182	0.09 6

TANstereo	0.30 171	0.15 79	0.31 115	0.30 13	0.17 25	0.55 350	0.23 118	0.44 136	0.55 250	0.59 250	0.68 264	0.37 169	0.26 150	0.35 81	0.27 188	0.15 211	0.16 418	0.12 69	0.10 103	0.13 137	0.14 256

CREStereo	0.28 143	0.15 79	0.24 18	0.27 1	0.17 25	0.37 234	0.25 143	0.51 164	0.72 319	0.42 194	0.51 201	0.32 129	0.26 150	0.38 103	0.25 140	0.16 270	0.11 170	0.12 69	0.08 1	0.12 101	0.11 122
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
GEAStereo	0.23 94	0.16 97	0.30 103	0.33 99	0.25 275	0.36 227	0.30 217	0.42 115	0.28 83	0.26 86	0.28 98	0.24 64	0.21 86	0.32 46	0.22 67	0.18 347	0.10 66	0.13 109	0.10 103	0.14 182	0.12 169

GSStereo	0.23 94	0.16 97	0.30 103	0.33 99	0.25 275	0.36 227	0.30 217	0.42 115	0.27 73	0.30 120	0.28 98	0.23 51	0.21 86	0.32 46	0.22 67	0.16 270	0.09 25	0.12 69	0.10 103	0.14 182	0.12 169

gasm-f	0.24 103	0.16 97	0.27 71	0.33 99	0.25 275	0.25 59	0.36 333	0.42 115	0.28 83	0.26 86	0.35 141	0.24 64	0.30 210	0.36 84	0.23 107	0.18 347	0.10 66	0.13 109	0.10 103	0.15 232	0.12 169

Zero-FE251	0.23 94	0.16 97	0.30 103	0.33 99	0.20 112	0.44 292	0.19 34	0.37 67	0.25 66	0.27 99	0.29 108	0.38 177	0.24 124	0.32 46	0.22 67	0.14 138	0.10 66	0.13 109	0.10 103	0.11 62	0.10 73

GASTEREO	0.25 113	0.16 97	0.32 129	0.40 286	0.20 112	0.22 18	0.30 217	0.43 129	0.31 106	0.37 162	0.33 126	0.22 37	0.35 246	0.41 125	0.23 107	0.15 211	0.10 66	0.13 109	0.11 140	0.12 101	0.11 122

MSCF	0.25 113	0.16 97	0.33 144	0.39 248	0.20 112	0.20 9	0.31 243	0.43 129	0.31 106	0.36 155	0.33 126	0.23 51	0.35 246	0.36 84	0.23 107	0.15 211	0.10 66	0.13 109	0.11 140	0.13 137	0.11 122

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 94	0.16 97	0.32 129	0.39 248	0.21 150	0.18 5	0.21 89	0.34 39	0.26 70	0.28 104	0.51 201	0.28 105	0.29 192	0.26 2	0.24 120	0.14 138	0.10 66	0.13 109	0.10 103	0.14 182	0.12 169

HART	0.29 154	0.16 97	0.32 129	0.40 286	0.21 150	0.32 188	0.26 156	0.62 225	0.31 106	0.33 141	0.65 250	0.41 200	0.22 100	0.55 241	0.25 140	0.12 47	0.10 66	0.15 184	0.11 140	0.15 232	0.11 122

Reg-Stereo(zero)	0.30 171	0.16 97	0.28 83	0.34 116	0.18 42	0.32 188	0.20 64	0.63 233	0.68 299	0.50 222	0.52 210	0.51 256	0.30 210	0.45 160	0.25 140	0.13 87	0.10 66	0.12 69	0.10 103	0.12 101	0.11 122

AIO_rvc	0.23 94	0.16 97	0.32 129	0.34 116	0.19 67	0.26 73	0.33 274	0.40 97	0.22 37	0.26 86	0.24 59	0.34 147	0.15 5	0.51 213	0.24 120	0.12 47	0.09 25	0.13 109	0.10 103	0.12 101	0.10 73

HUF	0.24 103	0.16 97	0.33 144	0.32 82	0.18 42	0.25 59	0.40 404	0.42 115	0.34 130	0.25 80	0.23 40	0.32 129	0.28 176	0.34 71	0.24 120	0.13 87	0.10 66	0.13 109	0.09 10	0.12 101	0.10 73

AIO_test	0.23 94	0.16 97	0.28 83	0.34 116	0.20 112	0.30 147	0.39 393	0.38 81	0.25 66	0.25 80	0.28 98	0.32 129	0.22 100	0.38 103	0.25 140	0.12 47	0.09 25	0.13 109	0.10 103	0.12 101	0.09 6

castereo++	0.26 124	0.16 97	0.26 59	0.33 99	0.19 67	0.75 462	0.20 64	0.37 67	0.47 225	0.23 65	0.23 40	0.35 156	0.28 176	0.39 109	0.19 5	0.14 138	0.09 25	0.14 142	0.09 10	0.11 62	0.10 73

IGEV-RUCA	0.25 113	0.16 97	0.34 161	0.39 248	0.27 350	0.33 197	0.20 64	0.38 81	0.36 152	0.26 86	0.31 122	0.25 75	0.21 86	0.48 193	0.24 120	0.20 402	0.11 170	0.13 109	0.10 103	0.17 311	0.15 280

castereo	0.28 143	0.16 97	0.32 129	0.35 152	0.21 150	0.40 259	0.42 429	0.50 162	0.66 291	0.26 86	0.41 160	0.37 169	0.36 264	0.33 64	0.24 120	0.13 87	0.09 25	0.13 109	0.10 103	0.11 62	0.10 73

999	0.27 136	0.16 97	0.35 171	0.36 172	0.24 243	0.31 169	0.27 172	0.49 154	0.38 175	0.26 86	0.30 112	0.39 182	0.23 113	0.63 333	0.25 140	0.13 87	0.10 66	0.14 142	0.12 171	0.12 101	0.14 256

U	0.45 339	0.16 97	0.32 129	0.40 286	0.71 595	3.55 629	0.20 64	0.41 106	0.38 175	0.26 86	0.23 40	0.24 64	0.22 100	0.26 2	0.22 67	0.15 211	0.09 25	0.88 608	0.13 205	0.13 137	0.11 122

Any-RAFT	0.35 216	0.16 97	0.30 103	0.34 116	0.21 150	0.52 331	0.22 100	0.88 386	0.73 326	0.53 234	0.73 275	0.64 330	0.28 176	0.46 175	0.24 120	0.15 211	0.10 66	0.13 109	0.10 103	0.13 137	0.12 169

LoS_RVC	0.27 136	0.16 97	0.27 71	0.32 82	0.30 418	0.44 292	0.34 287	0.41 106	0.33 125	0.31 123	0.51 201	0.29 109	0.32 223	0.36 84	0.28 209	0.11 32	0.10 66	0.11 2	0.08 1	0.11 62	0.19 397

EGLCR-Stereo	0.25 113	0.16 97	0.33 144	0.34 116	0.20 112	0.35 217	0.20 64	0.52 173	0.36 152	0.28 104	0.27 86	0.41 200	0.18 44	0.45 160	0.26 169	0.14 138	0.10 66	0.16 212	0.14 236	0.13 137	0.11 122

fff	0.37 251	0.16 97	0.41 247	0.34 116	0.19 67	0.29 131	0.30 217	0.69 284	1.06 517	0.69 323	0.78 307	0.42 210	0.63 423	0.46 175	0.34 276	0.14 138	0.10 66	0.14 142	0.11 140	0.11 62	0.13 212

ADStereo(finetuned)	0.37 251	0.16 97	0.49 364	0.34 116	0.19 67	0.30 147	0.30 217	0.68 276	0.91 445	0.70 329	0.77 296	0.43 218	0.69 460	0.45 160	0.33 261	0.14 138	0.10 66	0.14 142	0.11 140	0.13 137	0.12 169

test-3	0.34 200	0.16 97	0.43 279	0.39 248	0.21 150	0.43 284	0.22 100	0.63 233	0.78 361	0.71 336	0.45 171	0.64 330	0.27 161	0.43 144	0.31 239	0.12 47	0.09 25	0.17 252	0.13 205	0.12 101	0.10 73

test_1	0.34 200	0.16 97	0.43 279	0.39 248	0.21 150	0.43 284	0.23 118	0.63 233	0.78 361	0.68 314	0.45 171	0.64 330	0.27 161	0.43 144	0.31 239	0.12 47	0.09 25	0.17 252	0.13 205	0.12 101	0.10 73

DCANet	0.36 234	0.16 97	0.41 247	0.34 116	0.19 67	0.30 147	0.30 217	0.68 276	0.91 445	0.70 329	0.77 296	0.43 218	0.57 385	0.45 160	0.34 276	0.14 138	0.10 66	0.14 142	0.11 140	0.13 137	0.12 169

csc	0.37 251	0.16 97	0.41 247	0.34 116	0.19 67	0.29 131	0.30 217	0.69 284	1.06 517	0.69 323	0.78 307	0.42 210	0.63 423	0.46 175	0.34 276	0.14 138	0.10 66	0.14 142	0.11 140	0.11 62	0.13 212

cscssc	0.37 251	0.16 97	0.41 247	0.34 116	0.19 67	0.29 131	0.30 217	0.69 284	1.06 517	0.69 323	0.78 307	0.42 210	0.63 423	0.46 175	0.34 276	0.14 138	0.10 66	0.14 142	0.11 140	0.11 62	0.13 212

PMTNet	0.32 183	0.16 97	0.24 18	0.29 5	0.18 42	0.45 302	0.22 100	0.56 187	0.63 276	0.46 209	0.54 216	0.39 182	0.34 243	0.48 193	0.24 120	0.75 607	0.10 66	0.12 69	0.08 1	0.12 101	0.11 122

VIP-Stereo	0.24 103	0.17 125	0.29 90	0.32 82	0.21 150	0.64 419	0.19 34	0.31 17	0.37 168	0.23 65	0.30 112	0.27 94	0.19 57	0.47 182	0.22 67	0.12 47	0.09 25	0.13 109	0.09 10	0.12 101	0.09 6

DA	0.29 154	0.17 125	0.31 115	0.40 286	0.20 112	0.74 457	0.33 274	0.47 147	0.44 207	0.34 144	0.39 154	0.39 182	0.32 223	0.32 46	0.24 120	0.15 211	0.11 170	0.16 212	0.11 140	0.15 232	0.10 73

GGEV	0.29 154	0.17 125	0.31 115	0.40 286	0.20 112	0.74 457	0.33 274	0.47 147	0.44 207	0.34 144	0.39 154	0.39 182	0.32 223	0.32 46	0.24 120	0.15 211	0.11 170	0.16 212	0.11 140	0.15 232	0.10 73

AdaDepth	0.22 79	0.17 125	0.32 129	0.37 189	0.18 42	0.34 208	0.22 100	0.33 34	0.23 43	0.21 32	0.21 23	0.20 24	0.20 73	0.56 252	0.21 42	0.10 14	0.10 66	0.13 109	0.10 103	0.11 62	0.12 169

3.25w_new	0.23 94	0.17 125	0.32 129	0.31 55	0.17 25	0.43 284	0.20 64	0.37 67	0.30 101	0.37 162	0.28 98	0.22 37	0.25 133	0.42 135	0.22 67	0.10 14	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.10 73

3.25w	0.23 94	0.17 125	0.32 129	0.31 55	0.17 25	0.43 284	0.20 64	0.37 67	0.30 101	0.37 162	0.28 98	0.22 37	0.25 133	0.42 135	0.22 67	0.10 14	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.10 73

3.75w	0.22 79	0.17 125	0.30 103	0.31 55	0.19 67	0.43 284	0.24 135	0.35 50	0.24 51	0.31 123	0.27 86	0.17 4	0.22 100	0.37 93	0.20 17	0.10 14	0.07 1	0.11 2	0.09 10	0.11 62	0.09 6

xyz-stereo	4.23 634	0.17 125	61.76 664	0.34 116	0.16 10	12.16 645	0.37 348	0.58 198	0.68 299	1.01 517	3.36 622	0.77 408	0.82 517	1.21 555	0.40 347	0.12 47	0.10 66	0.16 212	0.11 140	0.13 137	0.10 73

fffft	0.25 113	0.17 125	0.37 194	0.36 172	0.22 174	0.28 116	0.36 333	0.42 115	0.24 51	0.36 155	0.23 40	0.27 94	0.22 100	0.52 220	0.27 188	0.12 47	0.09 25	0.16 212	0.12 171	0.12 101	0.12 169
1: 1. 1
tt45	0.27 136	0.17 125	0.34 161	0.35 152	0.23 214	0.38 247	0.28 191	0.46 144	0.28 83	0.40 185	0.27 86	0.38 177	0.25 133	0.57 265	0.26 169	0.13 87	0.11 170	0.16 212	0.13 205	0.12 101	0.14 256

RAStereo	0.24 103	0.17 125	0.29 90	0.40 286	0.21 150	0.23 26	0.26 156	0.42 115	0.45 216	0.23 65	0.34 135	0.30 116	0.19 57	0.34 71	0.25 140	0.15 211	0.12 237	0.16 212	0.13 205	0.14 182	0.11 122

IGEV++	0.24 103	0.17 125	0.31 115	0.38 219	0.22 174	0.24 42	0.22 100	0.50 162	0.23 43	0.28 104	0.35 141	0.30 116	0.22 100	0.31 32	0.28 209	0.14 138	0.10 66	0.13 109	0.10 103	0.13 137	0.13 212

MSKI-zero shot	0.32 183	0.17 125	0.34 161	0.39 248	0.21 150	0.32 188	0.22 100	0.61 219	0.43 201	0.52 231	0.64 247	0.61 315	0.20 73	0.74 418	0.25 140	0.14 138	0.10 66	0.14 142	0.10 103	0.12 101	0.12 169

UniTT-Stereo	0.27 136	0.17 125	0.37 194	0.40 286	0.27 350	0.30 147	0.28 191	0.39 88	0.31 106	0.29 111	0.46 176	0.27 94	0.25 133	0.47 182	0.34 276	0.17 313	0.13 314	0.13 109	0.12 171	0.14 182	0.12 169

MIM_Stereo	0.38 266	0.17 125	0.53 403	0.37 189	0.24 243	0.27 89	0.24 135	0.70 299	0.54 245	0.72 348	1.00 424	0.63 323	0.29 192	0.64 347	0.38 334	0.13 87	0.14 350	0.17 252	0.16 295	0.14 182	0.11 122

AEACV	0.27 136	0.17 125	0.31 115	0.34 116	0.45 545	0.26 73	0.28 191	0.37 67	0.32 119	0.30 120	0.46 176	0.31 126	0.37 268	0.36 84	0.24 120	0.14 138	0.10 66	0.15 184	0.12 171	0.13 137	0.11 122

MC-Stereo	0.28 143	0.17 125	0.32 129	0.38 219	0.20 112	0.26 73	0.26 156	0.49 154	0.37 168	0.37 162	0.61 240	0.41 200	0.31 218	0.55 241	0.25 140	0.13 87	0.09 25	0.14 142	0.12 171	0.12 101	0.11 122

RCA-Stereo	0.35 216	0.17 125	0.34 161	0.38 219	0.22 174	0.31 169	0.34 287	0.68 276	1.24 554	0.45 203	0.65 250	0.47 238	0.43 303	0.38 103	0.27 188	0.13 87	0.10 66	0.14 142	0.11 140	0.11 62	0.11 122

HHNet	0.41 305	0.17 125	0.41 247	0.34 116	0.37 495	0.33 197	0.34 287	0.69 284	0.75 336	0.86 437	1.30 525	0.52 260	0.32 223	0.52 220	0.35 293	0.15 211	0.11 170	0.19 340	0.15 263	0.15 232	0.24 471

DEmStereo	0.48 377	0.17 125	0.50 377	0.38 219	0.25 275	0.59 387	0.34 287	0.63 233	0.74 333	0.89 459	1.66 569	0.58 289	1.06 564	0.60 306	0.42 355	0.14 138	0.11 170	0.16 212	0.16 295	0.14 182	0.15 280

DRaft	0.49 395	0.17 125	0.47 332	0.37 189	0.25 275	0.58 374	0.40 404	0.65 247	0.85 403	1.02 520	1.75 576	0.50 252	0.82 517	0.63 333	0.40 347	0.13 87	0.11 170	0.16 212	0.16 295	0.14 182	0.15 280

RAFT-RH_RVC	0.56 458	0.17 125	0.41 247	0.37 189	0.23 214	0.57 368	0.24 135	0.60 213	0.70 307	1.19 558	3.94 629	0.56 276	0.38 272	0.65 354	0.36 309	0.13 87	0.11 170	0.20 370	0.14 236	0.12 101	0.13 212

XX-Stereo	0.37 251	0.17 125	0.45 303	0.55 541	0.36 488	0.38 247	0.20 64	0.60 213	0.30 101	0.46 209	1.30 525	0.73 388	0.26 150	0.56 252	0.26 169	0.16 270	0.11 170	0.17 252	0.16 295	0.14 182	0.10 73

111	0.40 294	0.17 125	0.41 247	0.34 116	0.19 67	0.52 331	0.28 191	0.74 325	1.16 539	0.50 222	0.91 382	0.63 323	0.48 332	0.61 314	0.35 293	0.14 138	0.10 66	0.14 142	0.12 171	0.13 137	0.13 212

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 234	0.17 125	0.41 247	0.35 152	0.19 67	0.33 197	0.29 201	0.65 247	0.73 326	0.68 314	1.01 427	0.56 276	0.40 289	0.42 135	0.30 232	0.11 32	0.09 25	0.15 184	0.14 236	0.13 137	0.10 73

CFNet-RSSM	0.34 200	0.17 125	0.45 303	0.39 248	0.22 174	0.35 217	0.23 118	0.73 323	0.84 395	0.65 292	0.54 216	0.57 281	0.28 176	0.46 175	0.26 169	0.13 87	0.10 66	0.14 142	0.12 171	0.13 137	0.11 122

Gwc-CoAtRS	0.34 200	0.17 125	0.44 291	0.39 248	0.23 214	0.34 208	0.22 100	0.70 299	0.75 336	0.60 254	0.59 235	0.58 289	0.29 192	0.45 160	0.26 169	0.14 138	0.11 170	0.14 142	0.12 171	0.12 101	0.12 169

IGEV-FE	0.34 200	0.18 152	0.67 468	0.39 248	0.28 374	0.30 147	0.25 143	0.74 325	0.31 106	0.62 264	0.57 229	0.54 268	0.25 133	0.53 229	0.27 188	0.14 138	0.10 66	0.15 184	0.14 236	0.14 182	0.12 169

S2M2_XL	0.19 7	0.18 152	0.27 71	0.27 1	0.20 112	0.15 2	0.16 2	0.22 2	0.15 4	0.21 32	0.26 77	0.17 4	0.17 23	0.24 1	0.21 42	0.17 313	0.16 418	0.15 184	0.13 205	0.15 232	0.12 169
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asd	0.21 60	0.18 152	0.29 90	0.32 82	0.18 42	0.27 89	0.22 100	0.35 50	0.22 37	0.31 123	0.22 34	0.19 18	0.21 86	0.44 156	0.21 42	0.10 14	0.08 2	0.11 2	0.10 103	0.11 62	0.09 6

qwe	0.22 79	0.18 152	0.28 83	0.31 55	0.18 42	0.29 131	0.21 89	0.38 81	0.32 119	0.35 151	0.30 112	0.20 24	0.20 73	0.43 144	0.21 42	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.12 101	0.09 6

2.25w	0.22 79	0.18 152	0.31 115	0.31 55	0.18 42	0.31 169	0.18 15	0.32 22	0.31 106	0.31 123	0.37 150	0.20 24	0.22 100	0.45 160	0.24 120	0.10 14	0.09 25	0.11 2	0.09 10	0.10 36	0.10 73

2.5w	0.21 60	0.18 152	0.31 115	0.32 82	0.18 42	0.31 169	0.25 143	0.31 17	0.23 43	0.28 104	0.35 141	0.18 13	0.17 23	0.39 109	0.21 42	0.10 14	0.08 2	0.11 2	0.10 103	0.11 62	0.09 6

2.75w_new	0.21 60	0.18 152	0.28 83	0.29 5	0.17 25	0.23 26	0.34 287	0.36 56	0.28 83	0.34 144	0.26 77	0.17 4	0.22 100	0.36 84	0.23 107	0.10 14	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.10 36	0.09 6

3.5w_stereo	0.22 79	0.18 152	0.29 90	0.30 13	0.18 42	0.27 89	0.23 118	0.37 67	0.28 83	0.31 123	0.26 77	0.22 37	0.26 150	0.50 206	0.24 120	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 62	0.09 6

2w_stereo	0.22 79	0.18 152	0.30 103	0.32 82	0.16 10	0.28 116	0.38 370	0.38 81	0.35 144	0.32 136	0.33 126	0.17 4	0.18 44	0.29 11	0.22 67	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.10 103	0.12 101	0.10 73

xyz-stereo-finetune	0.33 194	0.18 152	0.36 178	0.33 99	0.18 42	0.57 368	0.31 243	0.58 198	0.69 306	0.45 203	0.54 216	0.38 177	0.33 235	0.56 252	0.36 309	0.12 47	0.12 237	0.16 212	0.13 205	0.13 137	0.12 169

LG-Stereo	0.24 103	0.18 152	0.40 237	0.39 248	0.20 112	0.22 18	0.27 172	0.32 22	0.36 152	0.26 86	0.44 167	0.22 37	0.16 14	0.37 93	0.27 188	0.11 32	0.12 237	0.16 212	0.15 263	0.13 137	0.09 6

MM-Stereo_test2	0.30 171	0.18 152	0.39 225	0.40 286	0.24 243	0.42 281	0.42 429	0.63 233	0.41 191	0.37 162	0.35 141	0.32 129	0.26 150	0.53 229	0.25 140	0.12 47	0.10 66	0.15 184	0.12 171	0.15 232	0.10 73

SCV_C0	0.26 124	0.18 152	0.34 161	0.35 152	0.24 243	0.23 26	0.28 191	0.51 164	0.36 152	0.31 123	0.36 145	0.37 169	0.20 73	0.57 265	0.22 67	0.13 87	0.10 66	0.13 109	0.11 140	0.16 276	0.12 169

AIO-test1	0.38 266	0.18 152	0.38 206	0.50 489	0.24 243	0.46 307	0.30 217	0.70 299	1.19 545	0.40 185	0.71 270	0.45 227	0.29 192	0.53 229	0.27 188	0.15 211	0.13 314	0.19 340	0.21 450	0.13 137	0.17 346

GIP-stereo	0.24 103	0.18 152	0.30 103	0.37 189	0.24 243	0.26 73	0.20 64	0.46 144	0.36 152	0.24 75	0.39 154	0.35 156	0.20 73	0.31 32	0.21 42	0.15 211	0.10 66	0.13 109	0.10 103	0.12 101	0.11 122

tg	0.33 194	0.18 152	0.37 194	0.39 248	0.22 174	0.38 247	0.26 156	0.70 299	0.56 256	0.47 214	0.65 250	0.42 210	0.24 124	0.55 241	0.33 261	0.14 138	0.10 66	0.18 300	0.17 345	0.14 182	0.11 122

model_zeroshot	0.33 194	0.18 152	0.48 352	0.39 248	0.28 374	0.45 302	0.25 143	0.63 233	0.45 216	0.61 262	0.50 192	0.51 256	0.25 133	0.45 160	0.26 169	0.16 270	0.13 314	0.15 184	0.14 236	0.13 137	0.13 212

AIO-Stereo	0.25 113	0.18 152	0.34 161	0.37 189	0.18 42	0.28 116	0.30 217	0.48 151	0.27 73	0.29 111	0.30 112	0.32 129	0.17 23	0.52 220	0.23 107	0.12 47	0.10 66	0.14 142	0.11 140	0.13 137	0.10 73

RSM++	0.25 113	0.18 152	0.34 161	0.36 172	0.20 112	0.28 116	0.30 217	0.51 164	0.32 119	0.25 80	0.22 34	0.37 169	0.21 86	0.50 206	0.24 120	0.12 47	0.10 66	0.14 142	0.12 171	0.14 182	0.10 73

RSM	0.25 113	0.18 152	0.33 144	0.36 172	0.20 112	0.27 89	0.34 287	0.51 164	0.27 73	0.26 86	0.23 40	0.39 182	0.21 86	0.56 252	0.22 67	0.12 47	0.10 66	0.14 142	0.11 140	0.14 182	0.10 73

RAFT-Stereo-weight	0.32 183	0.18 152	0.33 144	0.39 248	0.22 174	0.26 73	0.29 201	0.67 266	0.80 372	0.53 234	0.51 201	0.58 289	0.20 73	0.47 182	0.27 188	0.13 87	0.10 66	0.14 142	0.11 140	0.13 137	0.11 122

gcap-zeroshot	0.34 200	0.18 152	0.52 395	0.38 219	0.22 174	0.49 320	0.27 172	0.52 173	0.34 130	0.64 283	0.50 192	0.83 425	0.34 243	0.48 193	0.24 120	0.13 87	0.11 170	0.15 184	0.12 171	0.13 137	0.12 169

testlalala2	0.36 234	0.18 152	0.45 303	0.89 598	0.53 570	0.44 292	0.26 156	0.61 219	0.49 229	0.68 314	0.56 225	0.44 225	0.24 124	0.34 71	0.31 239	0.15 211	0.12 237	0.14 142	0.10 103	0.13 137	0.13 212

MaDis-Stereo	0.26 124	0.18 152	0.36 178	0.36 172	0.26 319	0.27 89	0.27 172	0.43 129	0.35 144	0.27 99	0.26 77	0.41 200	0.28 176	0.40 117	0.28 209	0.16 270	0.14 350	0.16 212	0.13 205	0.14 182	0.12 169

IGEV_Zeroshot_test	0.34 200	0.18 152	0.67 468	0.39 248	0.28 374	0.30 147	0.25 143	0.74 325	0.31 106	0.62 264	0.57 229	0.54 268	0.25 133	0.53 229	0.27 188	0.14 138	0.10 66	0.15 184	0.14 236	0.14 182	0.12 169

MIF-Stereo (partial)	0.31 177	0.18 152	0.37 194	0.41 320	0.31 440	0.28 116	0.23 118	0.47 147	0.42 199	0.31 123	0.63 244	0.36 167	0.35 246	0.57 265	0.31 239	0.17 313	0.13 314	0.19 340	0.17 345	0.18 335	0.14 256

RAFT-Test	0.34 200	0.18 152	0.37 194	0.38 219	0.23 214	0.50 323	0.23 118	0.69 284	0.40 187	0.60 254	0.85 352	0.61 315	0.28 176	0.46 175	0.27 188	0.14 138	0.11 170	0.14 142	0.11 140	0.13 137	0.12 169

4D-IteraStereo	0.33 194	0.18 152	0.40 237	0.40 286	0.24 243	0.32 188	0.27 172	0.58 198	0.72 319	0.65 292	0.54 216	0.42 210	0.23 113	0.45 160	0.28 209	0.14 138	0.09 25	0.19 340	0.16 295	0.16 276	0.11 122

Selective-IGEV	0.24 103	0.18 152	0.35 171	0.35 152	0.19 67	0.27 89	0.25 143	0.55 185	0.23 43	0.27 99	0.25 67	0.34 147	0.19 57	0.58 285	0.22 67	0.12 47	0.10 66	0.14 142	0.11 140	0.12 101	0.10 73

DCRE	0.37 251	0.18 152	0.46 320	0.45 423	0.32 456	0.42 281	0.37 348	0.63 233	0.51 235	0.47 214	0.94 390	0.56 276	0.36 264	0.52 220	0.32 249	0.14 138	0.13 314	0.15 184	0.14 236	0.14 182	0.13 212

test_4	0.36 234	0.18 152	0.31 115	0.44 400	0.25 275	0.20 9	0.34 287	0.56 187	0.41 191	0.59 250	1.45 553	0.43 218	0.25 133	0.63 333	0.28 209	0.12 47	0.10 66	0.17 252	0.19 402	0.15 232	0.11 122

CrosDoStereo	0.50 411	0.18 152	0.45 303	0.38 219	0.24 243	0.40 259	1.18 605	0.67 266	0.86 408	0.94 487	1.37 534	0.63 323	0.77 501	0.65 354	0.45 385	0.15 211	0.12 237	0.17 252	0.18 372	0.14 182	0.14 256

DeepStereo_LL	0.50 411	0.18 152	0.45 303	0.38 219	0.24 243	0.40 259	1.18 605	0.67 266	0.86 408	0.94 487	1.37 534	0.63 323	0.77 501	0.65 354	0.45 385	0.15 211	0.12 237	0.17 252	0.18 372	0.14 182	0.14 256

THIR-Stereo	0.50 411	0.18 152	0.45 303	0.38 219	0.23 214	0.75 462	0.67 540	0.66 256	0.87 417	1.02 520	1.40 540	0.72 377	0.76 494	0.62 322	0.42 355	0.15 211	0.11 170	0.17 252	0.18 372	0.14 182	0.15 280

PFNet	0.42 312	0.18 152	0.58 426	0.43 381	0.24 243	0.43 284	0.32 264	0.74 325	0.78 361	1.00 512	0.74 284	0.68 356	0.39 283	0.72 405	0.37 325	0.16 270	0.10 66	0.20 370	0.15 263	0.16 276	0.13 212

RAFT-345	0.40 294	0.18 152	0.40 237	0.38 219	0.22 174	0.33 197	0.26 156	0.61 219	0.51 235	0.74 360	1.79 577	0.45 227	0.33 235	0.66 362	0.36 309	0.14 138	0.11 170	0.18 300	0.14 236	0.13 137	0.13 212

R-Stereo Train	0.39 282	0.18 152	0.42 268	0.42 360	0.26 319	0.40 259	0.32 264	0.72 312	0.34 130	0.89 459	1.28 518	0.57 281	0.35 246	0.42 135	0.32 249	0.15 211	0.12 237	0.14 142	0.12 171	0.14 182	0.13 212

RAFT-Stereo	0.39 282	0.18 152	0.42 268	0.42 360	0.26 319	0.40 259	0.32 264	0.72 312	0.34 130	0.89 459	1.28 518	0.57 281	0.35 246	0.42 135	0.32 249	0.15 211	0.12 237	0.14 142	0.12 171	0.14 182	0.13 212
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
FE-Mocha	0.32 183	0.19 190	0.50 377	0.38 219	0.27 350	0.30 147	0.20 64	0.71 307	0.36 152	0.65 292	0.56 225	0.54 268	0.25 133	0.38 103	0.22 67	0.15 211	0.10 66	0.17 252	0.16 295	0.13 137	0.12 169

FlowAnything_test	0.29 154	0.19 190	0.39 225	0.47 453	0.26 319	0.46 307	0.25 143	0.43 129	0.31 106	0.29 111	0.26 77	0.35 156	0.26 150	0.40 117	0.37 325	0.21 419	0.15 382	0.22 427	0.26 523	0.16 276	0.16 326

asda	0.21 60	0.19 190	0.29 90	0.31 55	0.17 25	0.25 59	0.23 118	0.36 56	0.28 83	0.27 99	0.24 59	0.18 13	0.21 86	0.40 117	0.21 42	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 62	0.10 73

4w-stereo	0.21 60	0.19 190	0.31 115	0.31 55	0.17 25	0.29 131	0.19 34	0.31 17	0.21 28	0.31 123	0.24 59	0.20 24	0.24 124	0.41 125	0.22 67	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.10 103	0.11 62	0.09 6

G2L-ROB	0.47 365	0.19 190	0.42 268	0.35 152	0.22 174	0.57 368	0.42 429	1.14 495	0.71 318	0.84 426	0.75 286	1.09 511	0.53 358	0.74 418	0.53 430	0.17 313	0.12 237	0.14 142	0.12 171	0.17 311	0.19 397

xyz-stereo-finetune2	0.36 234	0.19 190	0.38 206	0.32 82	0.19 67	0.82 492	0.29 201	0.52 173	0.32 119	0.51 225	0.78 307	0.43 218	0.45 318	0.69 389	0.44 376	0.13 87	0.12 237	0.17 252	0.13 205	0.12 101	0.13 212

MM-Stereo_test3	0.34 200	0.19 190	0.31 115	0.41 320	0.25 275	0.35 217	0.44 445	0.72 312	0.92 450	0.46 209	0.52 210	0.41 200	0.29 192	0.44 156	0.28 209	0.16 270	0.15 382	0.17 252	0.13 205	0.14 182	0.13 212

MM-Stereo_test1	0.33 194	0.19 190	0.36 178	0.41 320	0.23 214	0.36 227	0.45 448	0.58 198	0.54 245	0.60 254	0.50 192	0.38 177	0.37 268	0.60 306	0.26 169	0.15 211	0.13 314	0.17 252	0.14 236	0.15 232	0.12 169

SCV	0.26 124	0.19 190	0.33 144	0.35 152	0.21 150	0.27 89	0.34 287	0.56 187	0.28 83	0.24 75	0.28 98	0.37 169	0.23 113	0.49 198	0.22 67	0.18 347	0.10 66	0.14 142	0.11 140	0.15 232	0.11 122

SMoEStereo_RVC	0.26 124	0.19 190	0.35 171	0.35 152	0.22 174	0.36 227	0.32 264	0.39 88	0.34 130	0.37 162	0.30 112	0.33 142	0.24 124	0.53 229	0.24 120	0.12 47	0.10 66	0.16 212	0.12 171	0.12 101	0.11 122

PAM_32	0.46 349	0.19 190	0.67 468	0.39 248	0.24 243	0.75 462	0.27 172	0.95 414	0.34 130	0.68 314	0.44 167	1.91 595	0.65 440	0.62 322	0.26 169	0.15 211	0.10 66	0.16 212	0.15 263	0.14 182	0.13 212

PAM	0.46 349	0.19 190	0.70 483	0.40 286	0.26 319	0.75 462	0.33 274	0.85 370	0.34 130	0.70 329	0.46 176	1.83 590	0.63 423	0.61 314	0.26 169	0.15 211	0.10 66	0.16 212	0.14 236	0.14 182	0.13 212

UGAM-zero	0.46 349	0.19 190	0.62 437	0.37 189	0.23 214	0.34 208	0.21 89	1.15 499	0.39 185	0.66 305	0.61 240	1.70 587	0.91 537	0.75 424	0.25 140	0.14 138	0.11 170	0.15 184	0.12 171	0.13 137	0.13 212

MGS-Stereo	0.28 143	0.19 190	0.40 237	0.36 172	0.23 214	0.37 234	0.30 217	0.39 88	0.44 207	0.31 123	0.51 201	0.40 194	0.24 124	0.43 144	0.26 169	0.15 211	0.12 237	0.15 184	0.13 205	0.14 182	0.13 212

testlalala	0.28 143	0.19 190	0.43 279	0.34 116	0.23 214	0.45 302	0.30 217	0.43 129	0.29 95	0.68 314	0.49 188	0.35 156	0.25 133	0.32 46	0.25 140	0.14 138	0.11 170	0.14 142	0.09 10	0.11 62	0.11 122

GCAP-Stereo	0.28 143	0.19 190	0.40 237	0.38 219	0.19 67	0.38 247	0.23 118	0.57 192	0.41 191	0.45 203	0.49 188	0.39 182	0.27 161	0.33 64	0.23 107	0.14 138	0.12 237	0.14 142	0.11 140	0.12 101	0.11 122

DisPM	0.39 282	0.19 190	0.44 291	0.41 320	0.27 350	0.24 42	0.31 243	0.65 247	0.57 258	0.87 445	0.87 363	0.60 310	0.32 223	0.76 428	0.32 249	0.18 347	0.12 237	0.19 340	0.17 345	0.15 232	0.20 420

iRaft-Stereo_20w	0.39 282	0.19 190	0.57 422	0.37 189	0.27 350	0.31 169	0.24 135	1.44 581	0.29 95	0.69 323	0.53 214	0.60 310	0.42 297	0.83 459	0.27 188	0.14 138	0.11 170	0.14 142	0.13 205	0.15 232	0.13 212

GLC_STEREO	0.29 154	0.19 190	0.27 71	0.44 400	0.19 67	0.31 169	0.26 156	0.47 147	0.43 201	0.37 162	0.47 182	0.41 200	0.23 113	0.50 206	0.34 276	0.14 138	0.18 459	0.19 340	0.16 295	0.16 276	0.13 212

GMOStereo	0.37 251	0.19 190	0.38 206	0.43 381	0.24 243	0.37 234	0.38 370	0.52 173	0.62 265	0.87 445	0.84 342	0.64 330	0.35 246	0.37 93	0.28 209	0.13 87	0.11 170	0.20 370	0.18 372	0.15 232	0.11 122

error version	0.37 251	0.19 190	0.38 206	0.43 381	0.24 243	0.37 234	0.38 370	0.52 173	0.62 265	0.87 445	0.84 342	0.64 330	0.35 246	0.37 93	0.28 209	0.13 87	0.11 170	0.20 370	0.18 372	0.15 232	0.11 122

test-v	0.37 251	0.19 190	0.38 206	0.43 381	0.24 243	0.37 234	0.38 370	0.52 173	0.62 265	0.87 445	0.84 342	0.64 330	0.35 246	0.37 93	0.28 209	0.13 87	0.11 170	0.20 370	0.18 372	0.15 232	0.11 122

test_3	0.36 234	0.19 190	0.44 291	0.44 400	0.23 214	0.48 315	0.36 333	0.66 256	0.82 385	0.64 283	0.45 171	0.68 356	0.25 133	0.41 125	0.31 239	0.12 47	0.10 66	0.18 300	0.16 295	0.15 232	0.11 122

PFNet+	0.40 294	0.19 190	0.49 364	0.39 248	0.25 275	0.28 116	0.23 118	0.64 246	0.70 307	0.85 430	0.79 317	0.64 330	0.35 246	0.72 405	0.34 276	0.19 379	0.14 350	0.23 449	0.20 427	0.16 276	0.20 420

ASMatch	0.48 377	0.19 190	0.45 303	0.39 248	0.28 374	0.37 234	0.26 156	0.74 325	0.68 299	0.76 369	2.34 596	0.61 315	0.52 354	0.62 322	0.37 325	0.14 138	0.12 237	0.17 252	0.15 263	0.14 182	0.21 438

SST-Stereo	0.40 294	0.19 190	0.45 303	0.42 360	0.25 275	0.25 59	0.21 89	0.66 256	0.47 225	1.08 542	0.79 317	0.72 377	0.43 303	0.77 435	0.35 293	0.16 270	0.11 170	0.20 370	0.16 295	0.19 369	0.15 280

RAFT_R40	0.40 294	0.19 190	0.44 291	0.43 381	0.25 275	0.23 26	0.26 156	0.67 266	0.67 294	0.98 505	0.78 307	0.72 377	0.43 303	0.76 428	0.35 293	0.16 270	0.11 170	0.20 370	0.16 295	0.18 335	0.14 256

GrayStereo	0.49 395	0.19 190	0.42 268	0.46 444	0.28 374	0.53 339	0.67 540	0.69 284	0.63 276	1.02 520	1.47 556	0.78 410	0.76 494	0.56 252	0.33 261	0.14 138	0.12 237	0.17 252	0.17 345	0.15 232	0.29 510

test-2	0.37 251	0.19 190	0.38 206	0.43 381	0.24 243	0.37 234	0.38 370	0.52 173	0.62 265	0.87 445	0.84 342	0.64 330	0.35 246	0.37 93	0.28 209	0.13 87	0.11 170	0.20 370	0.18 372	0.15 232	0.11 122

test-1	0.36 234	0.19 190	0.71 488	0.46 444	0.26 319	0.44 292	0.36 333	0.60 213	0.59 261	0.48 217	0.67 262	0.53 264	0.36 264	0.40 117	0.29 226	0.14 138	0.11 170	0.16 212	0.14 236	0.15 232	0.16 326

GMM-Stereo	0.44 329	0.19 190	0.36 178	0.42 360	0.25 275	0.51 327	0.47 459	0.71 307	0.53 241	0.76 369	1.37 534	0.76 402	0.38 272	0.60 306	0.33 261	0.15 211	0.10 66	0.20 370	0.19 402	0.16 276	0.27 495

Prome-Stereo	0.46 349	0.19 190	0.35 171	0.44 400	0.26 319	0.40 259	0.45 448	0.68 276	0.44 207	0.96 495	1.84 580	0.59 304	0.67 450	0.61 314	0.32 249	0.14 138	0.11 170	0.16 212	0.14 236	0.16 276	0.29 510

iRaftStereo_RVC	0.32 183	0.19 190	0.37 194	0.39 248	0.22 174	0.31 169	0.29 201	0.68 276	0.51 235	0.49 219	0.66 257	0.37 169	0.23 113	0.45 160	0.33 261	0.14 138	0.10 66	0.18 300	0.17 345	0.15 232	0.12 169

raft+_RVC	0.38 266	0.19 190	0.35 171	0.37 189	0.25 275	0.45 302	0.37 348	0.78 348	0.89 435	0.51 225	0.78 307	0.50 252	0.29 192	0.53 229	0.40 347	0.15 211	0.12 237	0.17 252	0.15 263	0.14 182	0.12 169

raftrobust	0.34 200	0.19 190	0.36 178	0.41 320	0.27 350	0.30 147	0.25 143	0.71 307	0.63 276	0.58 248	0.55 222	0.45 227	0.46 323	0.51 213	0.29 226	0.16 270	0.12 237	0.14 142	0.12 171	0.12 101	0.13 212

AFF-stereo	0.38 266	0.19 190	0.39 225	0.37 189	0.21 150	0.27 89	0.31 243	0.65 247	0.66 291	0.64 283	1.13 480	0.76 402	0.39 283	0.55 241	0.33 261	0.11 32	0.09 25	0.16 212	0.16 295	0.13 137	0.11 122

EAI-Stereo	0.34 200	0.19 190	0.44 291	0.39 248	0.21 150	0.31 169	0.30 217	1.15 499	0.30 101	0.49 219	0.75 286	0.36 167	0.28 176	0.62 322	0.27 188	0.14 138	0.11 170	0.14 142	0.13 205	0.13 137	0.12 169

4.5_new	0.21 60	0.20 227	0.29 90	0.30 13	0.17 25	0.24 42	0.26 156	0.32 22	0.28 83	0.32 136	0.28 98	0.19 18	0.17 23	0.29 11	0.21 42	0.10 14	0.08 2	0.12 69	0.10 103	0.13 137	0.09 6

4.5w-stereo	0.21 60	0.20 227	0.29 90	0.30 13	0.17 25	0.24 42	0.26 156	0.32 22	0.28 83	0.32 136	0.28 98	0.19 18	0.17 23	0.29 11	0.21 42	0.10 14	0.08 2	0.12 69	0.10 103	0.13 137	0.09 6

3w_stereo	0.24 103	0.20 227	0.37 194	0.33 99	0.16 10	0.32 188	0.42 429	0.41 106	0.38 175	0.31 123	0.27 86	0.16 2	0.26 150	0.34 71	0.22 67	0.10 14	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.12 101	0.11 122

G2L-Stereo_test	0.48 377	0.20 227	0.40 237	0.34 116	0.23 214	0.57 368	0.58 519	1.10 472	0.77 351	0.86 437	0.94 390	0.95 469	0.54 370	0.68 383	0.60 453	0.16 270	0.12 237	0.14 142	0.12 171	0.15 232	0.15 280

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 312	0.20 227	0.74 501	0.38 219	0.43 534	0.39 255	0.26 156	0.94 407	0.49 229	0.53 234	0.77 296	0.93 465	0.45 318	0.63 333	0.24 120	0.16 270	0.10 66	0.17 252	0.18 372	0.20 385	0.20 420

H2IRNET	0.37 251	0.20 227	0.33 144	0.38 219	0.25 275	0.27 89	0.23 118	0.59 203	0.72 319	0.39 179	0.90 379	0.74 394	0.55 376	0.52 220	0.43 360	0.15 211	0.13 314	0.18 300	0.20 427	0.16 276	0.13 212

MyStereo8	0.40 294	0.20 227	0.54 407	0.41 320	0.29 401	0.53 339	0.29 201	0.65 247	0.49 229	0.71 336	0.98 417	0.58 289	0.43 303	0.50 206	0.51 420	0.15 211	0.12 237	0.16 212	0.14 236	0.19 369	0.19 397

CoDeX	0.47 365	0.20 227	0.49 364	0.42 360	0.25 275	0.75 462	0.36 333	1.27 551	0.80 372	0.82 407	0.96 403	0.62 321	0.57 385	0.60 306	0.36 309	0.17 313	0.12 237	0.17 252	0.15 263	0.16 276	0.14 256

plain	0.31 177	0.20 227	0.50 377	0.39 248	0.29 401	0.27 89	0.30 217	0.44 136	0.35 144	0.31 123	0.66 257	0.30 116	0.31 218	0.65 354	0.31 239	0.17 313	0.13 314	0.20 370	0.15 263	0.17 311	0.12 169

CASnet	0.30 171	0.20 227	0.33 144	0.41 320	0.16 10	0.26 73	0.24 135	0.52 173	0.53 241	0.52 231	0.54 216	0.39 182	0.24 124	0.40 117	0.26 169	0.14 138	0.10 66	0.22 427	0.18 372	0.18 335	0.11 122
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
HH	0.35 216	0.20 227	0.47 332	0.40 286	0.25 275	0.33 197	0.31 243	0.76 339	0.38 175	0.43 197	0.57 229	0.79 412	0.44 313	0.71 400	0.25 140	0.15 211	0.11 170	0.15 184	0.14 236	0.14 182	0.12 169

HanStereo	0.35 216	0.20 227	0.47 332	0.40 286	0.25 275	0.33 197	0.31 243	0.76 339	0.38 175	0.43 197	0.57 229	0.79 412	0.44 313	0.71 400	0.25 140	0.15 211	0.11 170	0.15 184	0.14 236	0.14 182	0.12 169

anonymousdsp2	0.35 216	0.20 227	0.43 279	0.37 189	0.24 243	0.48 315	0.31 243	0.86 374	0.65 288	0.55 240	0.50 192	0.50 252	0.34 243	0.56 252	0.31 239	0.14 138	0.10 66	0.14 142	0.10 103	0.16 276	0.14 256

knoymous	0.36 234	0.20 227	0.31 115	0.31 55	0.22 174	0.36 227	0.29 201	0.61 219	0.64 283	0.67 308	0.70 268	0.60 310	0.40 289	0.58 285	0.34 276	0.17 313	0.11 170	0.20 370	0.11 140	0.17 311	0.18 364

anonymousa	0.49 395	0.20 227	0.42 268	0.38 219	0.23 214	0.91 507	0.35 311	0.75 332	0.62 265	0.85 430	1.54 562	1.06 501	0.66 447	0.51 213	0.43 360	0.16 270	0.13 314	0.19 340	0.21 450	0.16 276	0.14 256

riskmin	0.38 266	0.20 227	0.39 225	0.32 82	0.23 214	0.53 339	0.30 217	0.63 233	0.80 372	0.49 219	0.56 225	0.73 388	0.58 394	0.55 241	0.36 309	0.17 313	0.11 170	0.19 340	0.13 205	0.19 369	0.20 420

DCANet-4	0.36 234	0.20 227	0.48 352	0.34 116	0.19 67	0.29 131	0.30 217	0.66 256	0.92 450	0.69 323	0.78 307	0.40 194	0.47 327	0.45 160	0.34 276	0.14 138	0.10 66	0.14 142	0.11 140	0.11 62	0.13 212

tt	6.20 639	0.20 227	5.89 630	3.55 642	2.07 631	11.26 644	19.21 649	11.74 647	5.46 636	2.69 621	2.04 591	4.87 633	6.25 642	3.70 632	7.09 639	8.32 651	11.17 655	4.93 648	5.41 650	5.74 645	2.37 641

RAFT_CTSACE	0.45 339	0.20 227	0.44 291	0.45 423	0.27 350	0.34 208	0.39 393	0.60 213	0.73 326	0.76 369	1.44 550	0.83 425	0.38 272	1.08 535	0.26 169	0.12 47	0.13 314	0.18 300	0.16 295	0.15 232	0.11 122

IPLG	0.39 282	0.20 227	0.59 427	0.40 286	0.24 243	0.54 345	0.27 172	0.75 332	0.63 276	0.84 426	0.81 327	0.32 129	0.32 223	0.60 306	0.45 385	0.13 87	0.11 170	0.16 212	0.13 205	0.13 137	0.12 169

LCNet	0.41 305	0.20 227	0.32 129	0.44 400	0.24 243	0.47 312	0.29 201	0.67 266	0.53 241	0.72 348	1.03 440	0.66 348	0.60 405	0.58 285	0.34 276	0.14 138	0.10 66	0.19 340	0.19 402	0.21 409	0.36 550

AAGNet	1.43 597	0.20 227	0.48 352	0.44 400	0.25 275	0.29 131	0.31 243	0.65 247	0.68 299	0.97 500	0.86 355	0.67 355	0.62 417	0.64 347	20.63 650	0.16 270	0.11 170	0.19 340	0.15 263	0.19 369	0.12 169

STrans-v2	0.46 349	0.20 227	0.48 352	0.40 286	0.24 243	0.55 350	0.50 478	1.07 462	0.73 326	0.65 292	1.05 450	0.72 377	0.69 460	0.72 405	0.33 261	0.14 138	0.10 66	0.17 252	0.14 236	0.13 137	0.12 169

TransformOpticalFlow	0.44 329	0.20 227	0.47 332	0.41 320	0.23 214	0.37 234	0.47 459	0.94 407	0.76 344	0.65 292	1.14 485	0.73 388	0.56 383	0.76 428	0.32 249	0.15 211	0.10 66	0.17 252	0.15 263	0.14 182	0.13 212

NF-Stereo	0.38 266	0.20 227	0.45 303	0.41 320	0.25 275	0.26 73	0.31 243	0.69 284	0.70 307	0.65 292	0.77 296	0.57 281	0.30 210	0.67 373	0.35 293	0.18 347	0.12 237	0.20 370	0.16 295	0.16 276	0.27 495

OCTAStereo	0.38 266	0.20 227	0.46 320	0.41 320	0.25 275	0.26 73	0.31 243	0.69 284	0.70 307	0.65 292	0.77 296	0.58 289	0.30 210	0.67 373	0.35 293	0.18 347	0.12 237	0.20 370	0.16 295	0.16 276	0.27 495

PSM-softLoss	0.38 266	0.20 227	0.48 352	0.41 320	0.26 319	0.30 147	0.35 311	0.69 284	0.46 220	0.62 264	0.82 331	0.59 304	0.33 235	0.70 395	0.39 340	0.19 379	0.12 237	0.20 370	0.18 372	0.16 276	0.22 456

KMStereo	0.38 266	0.20 227	0.48 352	0.41 320	0.26 319	0.30 147	0.35 311	0.69 284	0.46 220	0.62 264	0.82 331	0.59 304	0.33 235	0.70 395	0.39 340	0.19 379	0.12 237	0.20 370	0.18 372	0.16 276	0.22 456

NRIStereo	0.36 234	0.20 227	0.45 303	0.41 320	0.23 214	0.34 208	0.26 156	0.65 247	0.55 250	0.64 283	0.63 244	0.56 276	0.37 268	0.65 354	0.37 325	0.15 211	0.11 170	0.18 300	0.15 263	0.17 311	0.14 256

PSM-AAD	0.48 377	0.20 227	0.37 194	0.43 381	0.23 214	0.56 363	0.50 478	0.65 247	0.70 307	1.07 538	1.12 473	0.58 289	0.92 542	0.61 314	0.32 249	0.15 211	0.11 170	0.25 479	0.26 523	0.18 335	0.43 576

FTStereo	0.56 458	0.20 227	0.37 194	0.41 320	0.25 275	0.40 259	0.79 574	0.66 256	0.43 201	1.09 544	3.27 617	0.70 364	0.73 484	0.55 241	0.33 261	0.14 138	0.13 314	0.19 340	0.17 345	0.15 232	0.30 519

KYRaft	0.48 377	0.20 227	0.38 206	0.44 400	0.23 214	0.44 292	0.37 348	0.66 256	0.41 191	0.94 487	1.73 573	0.79 412	0.41 295	0.63 333	0.31 239	0.16 270	0.11 170	0.18 300	0.22 468	0.16 276	0.78 606

RE-Stereo	0.38 266	0.20 227	0.46 320	0.41 320	0.25 275	0.26 73	0.31 243	0.69 284	0.70 307	0.65 292	0.77 296	0.58 289	0.30 210	0.67 373	0.35 293	0.18 347	0.12 237	0.20 370	0.16 295	0.16 276	0.27 495

Pruner-Stereo	0.38 266	0.20 227	0.45 303	0.40 286	0.25 275	0.22 18	0.24 135	0.67 266	0.55 250	0.89 459	0.76 292	0.68 356	0.29 192	0.62 322	0.35 293	0.18 347	0.12 237	0.20 370	0.17 345	0.17 311	0.18 364

TVStereo	0.38 266	0.20 227	0.46 320	0.41 320	0.25 275	0.26 73	0.31 243	0.69 284	0.70 307	0.65 292	0.77 296	0.58 289	0.30 210	0.67 373	0.35 293	0.18 347	0.12 237	0.20 370	0.16 295	0.16 276	0.27 495

IRAFT_RVC	0.42 312	0.20 227	0.48 352	0.44 400	0.24 243	0.27 89	0.54 505	0.74 325	0.77 351	0.76 369	0.80 320	0.73 388	0.51 352	0.70 395	0.36 309	0.17 313	0.10 66	0.21 412	0.16 295	0.16 276	0.14 256

cross-raft	0.34 200	0.20 227	0.37 194	0.44 400	0.23 214	0.32 188	0.35 311	0.74 325	0.40 187	0.60 254	0.77 296	0.57 281	0.27 161	0.43 144	0.28 209	0.12 47	0.10 66	0.15 184	0.13 205	0.15 232	0.11 122

4.25_new	0.22 79	0.21 264	0.32 129	0.32 82	0.18 42	0.31 169	0.27 172	0.32 22	0.24 51	0.29 111	0.27 86	0.20 24	0.23 113	0.34 71	0.23 107	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 62	0.09 6

4.5w_new	0.22 79	0.21 264	0.32 129	0.32 82	0.18 42	0.31 169	0.27 172	0.32 22	0.24 51	0.29 111	0.27 86	0.20 24	0.23 113	0.34 71	0.23 107	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 62	0.09 6

4.25w-stereo	0.22 79	0.21 264	0.32 129	0.32 82	0.18 42	0.31 169	0.27 172	0.32 22	0.24 51	0.29 111	0.27 86	0.20 24	0.23 113	0.34 71	0.23 107	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 62	0.09 6

coex_refinement	0.53 433	0.21 264	0.39 225	0.44 400	0.30 418	0.76 468	0.39 393	1.09 470	0.90 438	0.85 430	1.12 473	1.00 482	0.56 383	0.63 333	0.81 504	0.21 419	0.13 314	0.16 212	0.16 295	0.20 385	0.21 438

HI	0.45 339	0.21 264	0.36 178	0.34 116	0.35 483	0.28 116	0.31 243	0.72 312	0.46 220	0.87 445	1.13 480	1.09 511	0.76 494	0.69 389	0.56 442	0.12 47	0.10 66	0.17 252	0.17 345	0.17 311	0.15 280

CoSv	0.45 339	0.21 264	0.36 178	0.34 116	0.35 483	0.28 116	0.31 243	0.72 312	0.46 220	0.87 445	1.13 480	1.09 511	0.76 494	0.69 389	0.56 442	0.12 47	0.10 66	0.17 252	0.17 345	0.17 311	0.15 280

AIO-test2	0.39 282	0.21 264	0.41 247	0.47 453	0.25 275	0.45 302	0.35 311	0.77 342	1.27 564	0.36 155	0.87 363	0.37 169	0.30 210	0.47 182	0.27 188	0.15 211	0.13 314	0.21 412	0.23 484	0.15 232	0.13 212

mms	0.26 124	0.21 264	0.33 144	0.37 189	0.25 275	0.30 147	0.33 274	0.40 97	0.32 119	0.28 104	0.34 135	0.34 147	0.20 73	0.45 160	0.26 169	0.12 47	0.11 170	0.16 212	0.12 171	0.14 182	0.11 122

ours_stereo	0.26 124	0.21 264	0.33 144	0.38 219	0.23 214	0.30 147	0.33 274	0.42 115	0.38 175	0.26 86	0.34 135	0.35 156	0.23 113	0.47 182	0.27 188	0.13 87	0.11 170	0.16 212	0.12 171	0.14 182	0.10 73

fffy	0.28 143	0.21 264	0.34 161	0.37 189	0.23 214	0.33 197	0.29 201	0.51 164	0.41 191	0.32 136	0.37 150	0.39 182	0.27 161	0.50 206	0.27 188	0.12 47	0.11 170	0.16 212	0.13 205	0.14 182	0.11 122

GCAP-BAT	0.30 171	0.21 264	0.42 268	0.33 99	0.27 350	0.26 73	0.27 172	0.45 141	0.30 101	0.60 254	0.64 247	0.45 227	0.23 113	0.56 252	0.26 169	0.15 211	0.12 237	0.15 184	0.10 103	0.12 101	0.11 122

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 377	0.21 264	1.26 574	0.39 248	0.51 565	0.28 116	0.30 217	1.25 547	0.44 207	0.68 314	1.11 469	0.86 436	0.33 235	0.67 373	0.27 188	0.15 211	0.11 170	0.17 252	0.20 427	0.22 431	0.24 471

MyStereo06	0.38 266	0.21 264	0.61 434	0.41 320	0.28 374	0.41 274	0.50 478	0.95 414	0.35 144	0.62 264	0.54 216	0.76 402	0.27 161	0.50 206	0.29 226	0.14 138	0.13 314	0.18 300	0.17 345	0.17 311	0.15 280

MyStereo05	0.44 329	0.21 264	0.45 303	0.41 320	0.28 374	0.41 274	0.50 478	0.93 402	1.09 528	0.76 369	0.61 240	0.51 256	0.57 385	0.73 411	0.42 355	0.14 138	0.13 314	0.18 300	0.17 345	0.17 311	0.15 280

AE-Stereo	0.34 200	0.21 264	0.42 268	0.48 460	0.31 440	0.48 315	0.35 311	0.61 219	0.62 265	0.32 136	0.55 222	0.52 260	0.27 161	0.47 182	0.29 226	0.13 87	0.13 314	0.18 300	0.16 295	0.15 232	0.12 169

11t1	0.36 234	0.21 264	0.42 268	0.35 152	0.22 174	0.62 403	0.29 201	0.69 284	0.43 201	0.60 254	0.53 214	0.53 264	0.48 332	0.56 252	0.40 347	0.18 347	0.14 350	0.16 212	0.13 205	0.17 311	0.17 346

ff7	0.29 154	0.21 264	0.38 206	0.36 172	0.26 319	0.31 169	0.35 311	0.62 225	0.34 130	0.38 171	0.33 126	0.32 129	0.29 192	0.58 285	0.25 140	0.14 138	0.10 66	0.17 252	0.12 171	0.14 182	0.15 280

ffff	0.29 154	0.21 264	0.38 206	0.36 172	0.26 319	0.31 169	0.35 311	0.62 225	0.34 130	0.38 171	0.33 126	0.32 129	0.29 192	0.58 285	0.25 140	0.14 138	0.10 66	0.17 252	0.12 171	0.14 182	0.15 280

11t	0.29 154	0.21 264	0.38 206	0.36 172	0.26 319	0.31 169	0.35 311	0.62 225	0.34 130	0.38 171	0.33 126	0.32 129	0.29 192	0.58 285	0.25 140	0.14 138	0.10 66	0.17 252	0.12 171	0.14 182	0.15 280

anonymousdsp	0.29 154	0.21 264	0.38 206	0.37 189	0.25 275	0.30 147	0.35 311	0.63 233	0.35 144	0.39 179	0.33 126	0.33 142	0.28 176	0.59 300	0.25 140	0.14 138	0.10 66	0.17 252	0.12 171	0.14 182	0.15 280

ProNet	0.29 154	0.21 264	0.38 206	0.35 152	0.24 243	0.32 188	0.43 436	0.57 192	0.37 168	0.33 141	0.30 112	0.32 129	0.28 176	0.57 265	0.26 169	0.13 87	0.11 170	0.16 212	0.13 205	0.13 137	0.13 212

ccc-4	0.29 154	0.21 264	0.38 206	0.36 172	0.26 319	0.31 169	0.35 311	0.62 225	0.34 130	0.38 171	0.33 126	0.32 129	0.29 192	0.58 285	0.25 140	0.14 138	0.10 66	0.17 252	0.12 171	0.14 182	0.15 280

IGEV-Stereo	0.29 154	0.21 264	0.38 206	0.37 189	0.25 275	0.30 147	0.35 311	0.63 233	0.35 144	0.39 179	0.33 126	0.33 142	0.28 176	0.59 300	0.25 140	0.14 138	0.10 66	0.17 252	0.12 171	0.14 182	0.15 280
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	0.45 339	0.21 264	0.48 352	0.42 360	0.28 374	0.31 169	0.54 505	0.63 233	0.62 265	0.62 264	0.89 375	1.01 486	0.69 460	0.75 424	0.66 471	0.13 87	0.12 237	0.17 252	0.15 263	0.14 182	0.15 280

CIPLG	0.41 305	0.21 264	0.63 447	0.45 423	0.33 467	0.52 331	0.33 274	0.65 247	0.60 263	0.82 407	0.96 403	0.46 235	0.32 223	0.55 241	0.44 376	0.16 270	0.12 237	0.15 184	0.14 236	0.13 137	0.14 256

IPLGR_C	0.40 294	0.21 264	0.64 452	0.45 423	0.33 467	0.52 331	0.34 287	0.66 256	0.62 265	0.82 407	0.92 386	0.45 227	0.32 223	0.52 220	0.46 395	0.17 313	0.12 237	0.15 184	0.14 236	0.13 137	0.14 256

MIPNet	0.37 251	0.21 264	0.59 427	0.39 248	0.25 275	0.50 323	0.28 191	0.77 342	0.70 307	0.65 292	0.60 237	0.40 194	0.49 336	0.44 156	0.37 325	0.14 138	0.11 170	0.16 212	0.13 205	0.14 182	0.13 212

IPLGR	0.39 282	0.21 264	0.63 447	0.39 248	0.22 174	0.49 320	0.29 201	0.76 339	0.74 333	0.78 379	0.77 296	0.44 225	0.42 297	0.47 182	0.38 334	0.13 87	0.12 237	0.16 212	0.14 236	0.15 232	0.13 212

ACRE	0.40 294	0.21 264	0.65 458	0.45 423	0.33 467	0.51 327	0.33 274	0.66 256	0.63 276	0.80 385	0.92 386	0.45 227	0.32 223	0.52 220	0.45 385	0.16 270	0.12 237	0.15 184	0.14 236	0.13 137	0.14 256

IIG-Stereo	0.43 322	0.21 264	0.44 291	0.50 489	0.25 275	0.44 292	0.21 89	0.71 307	0.76 344	0.83 419	0.95 399	0.83 425	0.43 303	0.90 489	0.35 293	0.15 211	0.12 237	0.19 340	0.14 236	0.15 232	0.11 122

DeepStereo_RVC	0.36 234	0.21 264	0.47 332	0.40 286	0.24 243	0.26 73	0.22 100	0.60 213	0.38 175	0.69 323	0.67 262	0.57 281	0.51 352	0.56 252	0.39 340	0.16 270	0.12 237	0.18 300	0.15 263	0.19 369	0.18 364

rafts_anoy	0.37 251	0.21 264	0.36 178	0.41 320	0.26 319	0.30 147	0.33 274	0.67 266	0.90 438	0.58 248	0.66 257	0.45 227	0.33 235	0.47 182	0.39 340	0.16 270	0.11 170	0.21 412	0.23 484	0.17 311	0.14 256

RALCasStereoNet	0.36 234	0.21 264	0.37 194	0.42 360	0.26 319	0.35 217	0.38 370	0.63 233	0.64 283	0.50 222	0.72 271	0.51 256	0.29 192	0.59 300	0.36 309	0.16 270	0.14 350	0.15 184	0.13 205	0.17 311	0.16 326

test_xeample3	0.29 154	0.21 264	0.41 247	0.35 152	0.26 319	0.35 217	0.32 264	0.56 187	0.36 152	0.43 197	0.32 124	0.34 147	0.28 176	0.54 236	0.23 107	0.14 138	0.11 170	0.16 212	0.12 171	0.14 182	0.13 212

test_xeample	1.01 560	0.21 264	0.42 268	0.35 152	0.21 150	0.71 448	0.39 393	1.23 536	0.86 408	0.81 398	1.04 446	0.69 360	0.61 411	0.69 389	10.93 643	0.19 379	0.15 382	0.18 300	0.17 345	0.18 335	0.17 346

SFCPSM	0.47 365	0.21 264	0.55 412	0.40 286	0.27 350	0.87 503	0.37 348	1.33 561	0.77 351	0.80 385	0.84 342	0.54 268	0.49 336	0.57 265	0.37 325	0.18 347	0.13 314	0.18 300	0.20 427	0.16 276	0.15 280

GANet-RSSM	0.47 365	0.21 264	0.37 194	0.38 219	0.25 275	0.58 374	0.36 333	1.07 462	0.78 361	0.68 314	1.01 427	0.86 436	0.67 450	0.62 322	0.44 376	0.21 419	0.15 382	0.18 300	0.18 372	0.18 335	0.17 346

DIP-Stereo	0.39 282	0.21 264	0.50 377	0.41 320	0.28 374	0.62 403	0.27 172	0.77 342	0.40 187	0.64 283	0.86 355	0.52 260	0.33 235	0.66 362	0.42 355	0.15 211	0.13 314	0.17 252	0.14 236	0.15 232	0.15 280
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
iResNet_ROB	0.52 427	0.21 264	0.53 403	0.37 189	0.21 150	0.61 395	0.29 201	1.51 590	1.32 570	0.90 466	1.02 436	0.80 420	0.62 417	0.76 428	0.43 360	0.16 270	0.12 237	0.13 109	0.09 10	0.15 232	0.18 364

S2M2_L	0.26 124	0.22 303	0.33 144	0.31 55	0.25 275	0.24 42	0.13 1	0.35 50	0.41 191	0.25 80	0.36 145	0.30 116	0.25 133	0.30 24	0.26 169	0.22 445	0.19 473	0.17 252	0.19 402	0.21 409	0.18 364
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
UGAM	0.52 427	0.22 303	0.46 320	0.45 423	0.25 275	0.41 274	0.52 496	0.62 225	1.16 539	0.76 369	1.13 480	1.32 550	0.57 385	1.00 518	0.53 430	0.17 313	0.14 350	0.25 479	0.21 450	0.15 232	0.13 212

test_sample2	0.42 312	0.22 303	0.43 279	0.33 99	0.21 150	0.58 374	0.39 393	0.95 414	0.67 294	0.63 273	0.77 296	0.69 360	0.57 385	0.61 314	0.38 334	0.19 379	0.14 350	0.18 300	0.16 295	0.19 369	0.18 364

test_sample1	0.42 312	0.22 303	0.46 320	0.34 116	0.23 214	0.58 374	0.35 311	0.99 426	0.49 229	0.62 264	0.75 286	0.69 360	0.61 411	0.58 285	0.44 376	0.18 347	0.14 350	0.17 252	0.15 263	0.17 311	0.17 346

MyStereo07	0.32 183	0.22 303	0.34 161	0.42 360	0.28 374	0.40 259	0.50 478	0.72 312	0.37 168	0.37 162	0.34 135	0.32 129	0.31 218	0.59 300	0.27 188	0.14 138	0.13 314	0.18 300	0.17 345	0.17 311	0.16 326

MyStereo04	0.44 329	0.22 303	0.44 291	0.42 360	0.28 374	0.40 259	0.50 478	1.00 430	1.08 526	0.62 264	0.58 234	0.55 273	0.57 385	0.71 400	0.44 376	0.14 138	0.13 314	0.18 300	0.17 345	0.17 311	0.16 326

IGEVStereo-DCA	0.29 154	0.22 303	0.38 206	0.35 152	0.27 350	0.37 234	0.35 311	0.62 225	0.34 130	0.38 171	0.30 112	0.35 156	0.27 161	0.51 213	0.22 67	0.15 211	0.12 237	0.16 212	0.12 171	0.13 137	0.15 280

rrr	0.29 154	0.22 303	0.41 247	0.35 152	0.27 350	0.37 234	0.32 264	0.52 173	0.42 199	0.38 171	0.30 112	0.35 156	0.27 161	0.51 213	0.22 67	0.15 211	0.12 237	0.16 212	0.13 205	0.13 137	0.14 256

1111x	0.55 447	0.22 303	0.46 320	0.38 219	0.20 112	0.66 430	0.43 436	1.23 536	0.99 482	0.71 336	0.99 422	0.95 469	0.69 460	0.90 489	1.08 560	0.18 347	0.17 441	0.18 300	0.19 402	0.20 385	0.18 364

CBFPSM	0.59 479	0.22 303	1.31 579	0.38 219	0.27 350	1.12 551	0.65 536	0.79 352	0.82 385	0.80 385	0.81 327	1.35 559	0.87 530	0.67 373	0.76 494	0.16 270	0.15 382	0.15 184	0.16 295	0.17 311	0.22 456

GwcNet-ADL	0.44 329	0.22 303	0.48 352	0.45 423	0.30 418	0.40 259	0.37 348	0.92 400	0.97 473	0.71 336	0.78 307	0.61 315	0.42 297	0.62 322	0.50 410	0.19 379	0.14 350	0.15 184	0.14 236	0.18 335	0.18 364

OMP-Stereo	0.42 312	0.22 303	0.46 320	0.52 517	0.24 243	0.36 227	0.25 143	0.71 307	0.78 361	0.77 375	0.64 247	0.89 451	0.39 283	0.91 496	0.35 293	0.15 211	0.12 237	0.20 370	0.15 263	0.15 232	0.12 169

CroCo-Stereo	0.26 124	0.22 303	0.36 178	0.48 460	0.22 174	0.20 9	0.29 201	0.51 164	0.44 207	0.28 104	0.23 40	0.42 210	0.26 150	0.29 11	0.26 169	0.15 211	0.13 314	0.13 109	0.11 140	0.16 276	0.12 169
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
RAFT	0.45 339	0.22 303	0.45 303	0.47 453	0.26 319	0.54 345	0.47 459	0.66 256	0.58 260	0.80 385	0.82 331	0.94 467	0.57 385	0.75 424	0.34 276	0.17 313	0.15 382	0.22 427	0.20 427	0.16 276	0.12 169

222	1.18 583	0.22 303	0.44 291	0.37 189	0.22 174	0.79 476	0.37 348	1.31 558	0.89 435	0.92 479	1.08 462	0.72 377	0.71 477	0.66 362	13.89 646	0.20 402	0.15 382	0.17 252	0.16 295	0.18 335	0.19 397

xxxx	1.01 560	0.22 303	0.43 279	0.36 172	0.21 150	0.82 492	0.36 333	1.32 559	0.88 422	0.71 336	0.94 390	0.97 474	0.63 423	0.64 347	10.58 642	0.20 402	0.16 418	0.18 300	0.17 345	0.19 369	0.19 397

FENet	0.42 312	0.22 303	0.38 206	0.39 248	0.24 243	0.55 350	0.32 264	0.79 352	0.70 307	0.71 336	0.72 271	0.63 323	0.57 385	0.62 322	0.44 376	0.19 379	0.13 314	0.19 340	0.17 345	0.18 335	0.19 397

ac_64	0.52 427	0.22 303	0.50 377	0.45 423	0.28 374	0.80 479	0.45 448	1.02 442	0.61 264	0.91 471	0.83 337	1.07 506	0.68 456	0.74 418	0.70 481	0.21 419	0.18 459	0.20 370	0.19 402	0.18 335	0.15 280

PSMNet-RSSM	0.48 377	0.22 303	0.38 206	0.42 360	0.25 275	0.50 323	0.37 348	1.10 472	0.77 351	0.70 329	1.06 456	0.84 429	0.64 434	0.62 322	0.47 402	0.23 462	0.15 382	0.23 449	0.25 509	0.20 385	0.19 397

RASNet	0.53 433	0.22 303	0.52 395	0.38 219	0.22 174	0.68 436	0.38 370	0.97 421	0.88 422	0.73 355	1.04 446	1.03 493	0.92 542	0.90 489	0.86 514	0.16 270	0.14 350	0.14 142	0.17 345	0.15 232	0.13 212

HSM-Net_RVC	0.53 433	0.22 303	0.35 171	0.37 189	0.21 150	0.85 499	0.37 348	1.23 536	0.93 456	0.90 466	1.15 491	1.26 537	0.63 423	0.72 405	0.48 406	0.17 313	0.13 314	0.16 212	0.15 263	0.17 311	0.15 280
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
G2L-Stereo	0.49 395	0.23 324	0.48 352	0.43 381	0.26 319	0.47 312	0.42 429	0.93 402	0.78 361	0.84 426	0.86 355	0.91 458	0.52 354	0.78 439	0.70 481	0.20 402	0.17 441	0.22 427	0.18 372	0.17 311	0.21 438

DispNO	0.47 365	0.23 324	0.71 488	0.39 248	0.31 440	0.60 393	0.38 370	0.89 388	0.77 351	0.75 362	0.84 342	0.72 377	0.54 370	0.73 411	0.46 395	0.19 379	0.14 350	0.20 370	0.18 372	0.16 276	0.17 346

SMFormer	0.51 418	0.23 324	0.62 437	0.34 116	0.20 112	0.62 403	0.34 287	1.21 523	1.02 495	0.81 398	1.01 427	0.71 368	0.65 440	0.84 464	0.55 440	0.19 379	0.15 382	0.18 300	0.16 295	0.18 335	0.18 364

tta	0.51 418	0.23 324	0.62 437	0.34 116	0.20 112	0.62 403	0.34 287	1.21 523	1.02 495	0.81 398	1.01 427	0.71 368	0.65 440	0.84 464	0.55 440	0.19 379	0.15 382	0.18 300	0.16 295	0.15 232	0.14 256

qqq1	0.49 395	0.23 324	0.62 437	0.34 116	0.20 112	0.62 403	0.34 287	1.21 523	1.02 495	0.81 398	1.01 427	0.71 368	0.65 440	0.84 464	0.34 276	0.19 379	0.15 382	0.14 142	0.12 171	0.15 232	0.14 256

fff1	0.49 395	0.23 324	0.62 437	0.34 116	0.20 112	0.62 403	0.34 287	1.21 523	1.02 495	0.81 398	1.01 427	0.71 368	0.65 440	0.84 464	0.34 276	0.19 379	0.15 382	0.14 142	0.12 171	0.15 232	0.14 256

ACVNet-DCA	0.35 216	0.23 324	0.33 144	0.41 320	0.22 174	0.55 350	0.38 370	0.85 370	0.54 245	0.41 189	0.50 192	0.34 147	0.49 336	0.57 265	0.25 140	0.16 270	0.10 66	0.19 340	0.13 205	0.18 335	0.17 346

xx1	0.39 282	0.23 324	0.33 144	0.41 320	0.22 174	0.55 350	0.38 370	0.67 266	1.06 517	0.41 189	0.50 192	0.65 343	0.53 358	0.57 265	0.25 140	0.16 270	0.10 66	0.20 370	0.19 402	0.18 335	0.17 346

1test111	0.36 234	0.23 324	0.33 144	0.41 320	0.22 174	0.55 350	0.38 370	0.85 370	0.54 245	0.41 189	0.50 192	0.34 147	0.49 336	0.55 241	0.45 385	0.16 270	0.10 66	0.19 340	0.13 205	0.18 335	0.17 346

cc1	0.37 251	0.23 324	0.33 144	0.41 320	0.22 174	0.55 350	0.38 370	0.67 266	1.06 517	0.41 189	0.50 192	0.34 147	0.49 336	0.57 265	0.25 140	0.16 270	0.10 66	0.19 340	0.13 205	0.16 276	0.15 280

EKT-Stereo	0.35 216	0.23 324	0.39 225	0.43 381	0.29 401	0.38 247	0.31 243	0.69 284	0.64 283	0.45 203	0.63 244	0.49 249	0.27 161	0.56 252	0.33 261	0.18 347	0.14 350	0.18 300	0.15 263	0.16 276	0.16 326

gwcnet-sp	0.48 377	0.23 324	0.70 483	0.40 286	0.26 319	0.81 484	0.41 419	0.89 388	0.84 395	0.91 471	0.76 292	0.66 348	0.61 411	0.66 362	0.50 410	0.18 347	0.17 441	0.18 300	0.18 372	0.18 335	0.18 364

scenet	0.48 377	0.23 324	0.70 483	0.40 286	0.26 319	0.81 484	0.41 419	0.89 388	0.84 395	0.91 471	0.76 292	0.66 348	0.61 411	0.66 362	0.50 410	0.18 347	0.17 441	0.18 300	0.18 372	0.18 335	0.18 364

Selective-RAFT	0.35 216	0.23 324	0.51 390	0.44 400	0.21 150	0.64 419	0.27 172	0.59 203	0.63 276	0.40 185	0.38 152	0.55 273	0.40 289	0.57 265	0.35 293	0.13 87	0.11 170	0.14 142	0.12 171	0.16 276	0.13 212

ssnet	0.48 377	0.23 324	0.70 483	0.40 286	0.26 319	0.81 484	0.41 419	0.89 388	0.84 395	0.91 471	0.76 292	0.66 348	0.61 411	0.66 362	0.50 410	0.18 347	0.17 441	0.18 300	0.18 372	0.18 335	0.18 364

TestStereo1	0.43 322	0.23 324	0.41 247	0.51 505	0.24 243	0.34 208	0.40 404	0.77 342	0.90 438	0.68 314	0.96 403	0.48 243	0.46 323	0.91 496	0.32 249	0.16 270	0.13 314	0.18 300	0.15 263	0.14 182	0.13 212

IER	0.46 349	0.23 324	0.50 377	0.38 219	0.28 374	0.69 438	0.35 311	0.80 355	0.66 291	0.83 419	0.94 390	0.75 396	0.77 501	0.60 306	0.42 355	0.17 313	0.14 350	0.17 252	0.17 345	0.17 311	0.15 280

raft_robust	0.41 305	0.23 324	0.36 178	0.42 360	0.21 150	0.40 259	0.33 274	0.79 352	0.98 477	0.79 383	0.87 363	0.39 182	0.33 235	0.84 464	0.29 226	0.13 87	0.12 237	0.16 212	0.17 345	0.15 232	0.12 169

RAFT+CT+SA	0.39 282	0.23 324	0.36 178	0.51 505	0.27 350	0.29 131	0.46 452	0.75 332	0.80 372	0.51 225	0.89 375	0.41 200	0.40 289	0.78 439	0.32 249	0.14 138	0.11 170	0.18 300	0.18 372	0.15 232	0.14 256

SA-5K	0.43 322	0.23 324	0.41 247	0.51 505	0.24 243	0.34 208	0.40 404	0.77 342	0.90 438	0.68 314	0.96 403	0.48 243	0.46 323	0.91 496	0.32 249	0.16 270	0.13 314	0.18 300	0.15 263	0.14 182	0.13 212

AACVNet	0.50 411	0.23 324	0.49 364	0.46 444	0.29 401	0.52 331	0.38 370	0.90 393	0.55 250	0.81 398	1.03 440	1.00 482	0.70 473	0.83 459	0.54 435	0.21 419	0.18 459	0.24 466	0.18 372	0.23 448	0.20 420

Patchmatch Stereo++	0.35 216	0.23 324	0.47 332	0.41 320	0.22 174	0.24 42	0.22 100	0.59 203	0.36 152	0.63 273	0.73 275	0.58 289	0.38 272	0.58 285	0.36 309	0.18 347	0.12 237	0.20 370	0.16 295	0.20 385	0.15 280
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	0.35 216	0.23 324	0.47 332	0.41 320	0.22 174	0.24 42	0.31 243	0.59 203	0.36 152	0.63 273	0.73 275	0.58 289	0.38 272	0.56 252	0.35 293	0.18 347	0.12 237	0.20 370	0.16 295	0.20 385	0.15 280

ROB_FTStereo_v2	0.35 216	0.23 324	0.47 332	0.41 320	0.22 174	0.24 42	0.31 243	0.59 203	0.36 152	0.63 273	0.73 275	0.57 281	0.38 272	0.57 265	0.36 309	0.18 347	0.12 237	0.20 370	0.16 295	0.20 385	0.15 280

ROB_FTStereo	0.35 216	0.23 324	0.47 332	0.41 320	0.22 174	0.25 59	0.21 89	0.59 203	0.36 152	0.63 273	0.73 275	0.58 289	0.38 272	0.57 265	0.35 293	0.18 347	0.12 237	0.20 370	0.16 295	0.20 385	0.15 280

HUI-Stereo	0.35 216	0.23 324	0.47 332	0.41 320	0.22 174	0.24 42	0.22 100	0.60 213	0.36 152	0.63 273	0.73 275	0.58 289	0.38 272	0.50 206	0.35 293	0.18 347	0.12 237	0.20 370	0.16 295	0.20 385	0.15 280

iGMRVC	0.35 216	0.23 324	0.47 332	0.41 320	0.22 174	0.24 42	0.30 217	0.59 203	0.36 152	0.63 273	0.73 275	0.58 289	0.38 272	0.58 285	0.36 309	0.18 347	0.12 237	0.20 370	0.16 295	0.20 385	0.15 280

iRAFT	0.35 216	0.23 324	0.47 332	0.41 320	0.22 174	0.24 42	0.22 100	0.59 203	0.36 152	0.63 273	0.73 275	0.58 289	0.38 272	0.58 285	0.36 309	0.18 347	0.12 237	0.20 370	0.16 295	0.20 385	0.15 280

CRE-IMP	0.36 234	0.23 324	0.49 364	0.42 360	0.24 243	0.41 274	0.21 89	0.57 192	0.41 191	0.65 292	0.72 271	0.53 264	0.37 268	0.61 314	0.38 334	0.17 313	0.11 170	0.19 340	0.15 263	0.21 409	0.18 364

RAFT-IKP	0.35 216	0.23 324	0.47 332	0.41 320	0.22 174	0.24 42	0.28 191	0.59 203	0.36 152	0.63 273	0.73 275	0.57 281	0.38 272	0.58 285	0.36 309	0.18 347	0.12 237	0.20 370	0.16 295	0.20 385	0.15 280

RALAANet	0.38 266	0.23 324	0.48 352	0.42 360	0.29 401	0.35 217	0.25 143	0.86 374	0.64 283	0.67 308	0.65 250	0.60 310	0.29 192	0.60 306	0.34 276	0.15 211	0.12 237	0.17 252	0.15 263	0.21 409	0.13 212

GES	0.44 329	0.23 324	0.57 422	0.40 286	0.30 418	0.59 387	0.36 333	0.96 418	0.68 299	0.74 360	0.83 337	0.47 238	0.48 332	0.67 373	0.43 360	0.22 445	0.16 418	0.17 252	0.16 295	0.18 335	0.23 463

ACVNet	0.46 349	0.23 324	0.36 178	0.39 248	0.28 374	0.58 374	0.40 404	0.87 381	0.80 372	0.64 283	0.96 403	0.79 412	0.60 405	0.63 333	0.67 474	0.17 313	0.15 382	0.16 212	0.15 263	0.18 335	0.15 280

acv_ft	0.51 418	0.23 324	0.56 418	0.44 400	0.28 374	0.86 502	0.39 393	0.91 398	0.80 372	0.97 500	0.96 403	0.79 412	0.59 401	0.63 333	0.87 520	0.17 313	0.15 382	0.16 212	0.15 263	0.17 311	0.15 280

cf-r	0.47 365	0.23 324	0.41 247	0.39 248	0.23 214	0.59 387	0.37 348	0.88 386	0.85 403	0.72 348	1.05 450	0.94 467	0.62 417	0.56 252	0.54 435	0.21 419	0.14 350	0.17 252	0.19 402	0.15 232	0.15 280

CFNet-ft	0.48 377	0.23 324	0.36 178	0.40 286	0.26 319	0.64 419	0.37 348	0.87 381	0.85 403	0.64 283	1.00 424	1.01 486	0.64 434	0.61 314	0.53 430	0.23 462	0.15 382	0.24 466	0.21 450	0.23 448	0.18 364

CFNet_RVC	0.48 377	0.23 324	0.36 178	0.40 286	0.26 319	0.64 419	0.37 348	0.87 381	0.85 403	0.64 283	1.00 424	1.01 486	0.64 434	0.61 314	0.53 430	0.23 462	0.15 382	0.24 466	0.21 450	0.23 448	0.18 364

Select-FE	0.46 349	0.24 361	0.88 530	0.42 360	0.35 483	0.33 197	0.19 34	0.90 393	0.37 168	0.60 254	1.01 427	0.97 474	0.80 512	0.72 405	0.28 209	0.16 270	0.12 237	0.17 252	0.20 427	0.15 232	0.24 471

MultiAttention	3.58 629	0.24 361	0.62 437	0.54 534	0.34 476	22.90 651	2.72 642	1.60 598	1.13 534	0.80 385	1.81 578	1.14 528	0.43 303	35.29 660	0.61 457	0.17 313	0.12 237	0.23 449	0.23 484	0.34 532	0.29 510

ISRNet	0.56 458	0.24 361	0.66 464	0.56 544	0.36 488	0.44 292	0.25 143	0.82 361	0.84 395	1.07 538	1.25 513	0.91 458	0.60 405	0.66 362	0.58 445	0.35 563	0.26 536	0.36 557	0.33 561	0.30 507	0.42 570

rvit_stereo_0083	0.34 200	0.24 361	0.50 377	0.44 400	0.27 350	0.34 208	0.35 311	0.45 141	0.62 265	0.37 162	0.47 182	0.42 210	0.35 246	0.40 117	0.36 309	0.22 445	0.20 485	0.20 370	0.17 345	0.20 385	0.14 256

rvit_stereo_0081	0.32 183	0.24 361	0.47 332	0.43 381	0.26 319	0.30 147	0.37 348	0.42 115	0.55 250	0.36 155	0.40 157	0.39 182	0.35 246	0.43 144	0.33 261	0.22 445	0.16 418	0.19 340	0.16 295	0.19 369	0.13 212

rvit_stereo_0082	0.32 183	0.24 361	0.47 332	0.43 381	0.26 319	0.30 147	0.37 348	0.42 115	0.55 250	0.36 155	0.40 157	0.39 182	0.35 246	0.43 144	0.33 261	0.22 445	0.16 418	0.19 340	0.16 295	0.19 369	0.13 212

CAS++	0.32 183	0.24 361	0.36 178	0.37 189	0.26 319	0.28 116	0.23 118	0.87 381	0.50 233	0.47 214	0.45 171	0.26 83	0.21 86	0.49 198	0.24 120	0.23 462	0.19 473	0.22 427	0.17 345	0.21 409	0.16 326
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
tt1	0.36 234	0.24 361	0.32 129	0.41 320	0.22 174	0.54 345	0.38 370	0.68 276	1.04 506	0.41 189	0.46 176	0.35 156	0.45 318	0.57 265	0.25 140	0.16 270	0.10 66	0.19 340	0.13 205	0.16 276	0.16 326

PCWNet_CMD	0.48 377	0.24 361	0.52 395	0.39 248	0.27 350	0.63 412	0.30 217	0.95 414	0.96 470	0.86 437	1.07 459	0.79 412	0.44 313	0.57 265	0.43 360	0.17 313	0.12 237	0.21 412	0.16 295	0.24 461	0.19 397

CFNet_ucs	0.50 411	0.24 361	0.55 412	0.38 219	0.31 440	0.58 374	0.33 274	0.98 424	0.93 456	0.88 455	1.19 504	0.80 420	0.49 336	0.63 333	0.43 360	0.21 419	0.15 382	0.26 498	0.18 372	0.26 478	0.22 456

LL-Strereo2	0.35 216	0.24 361	0.48 352	0.41 320	0.26 319	0.35 217	0.24 135	0.67 266	0.44 207	0.54 238	0.51 201	0.66 348	0.25 133	0.66 362	0.30 232	0.14 138	0.12 237	0.23 449	0.20 427	0.18 335	0.13 212

CroCo-Stereo Lap2	0.28 143	0.24 361	0.39 225	0.50 489	0.29 401	0.20 9	0.31 243	0.49 154	0.38 175	0.24 75	0.27 86	0.46 235	0.31 218	0.39 109	0.30 232	0.14 138	0.15 382	0.16 212	0.13 205	0.16 276	0.15 280

x	0.39 282	0.24 361	0.41 247	0.34 116	0.23 214	0.52 331	0.32 264	0.86 374	0.52 238	0.57 246	0.70 268	0.59 304	0.50 347	0.49 198	0.46 395	0.17 313	0.15 382	0.17 252	0.15 263	0.17 311	0.16 326

test_5	0.43 322	0.24 361	0.43 279	0.52 517	0.28 374	0.28 116	0.42 429	0.72 312	0.82 385	0.62 264	0.91 382	0.72 377	0.55 376	0.79 444	0.35 293	0.14 138	0.11 170	0.18 300	0.18 372	0.18 335	0.16 326

Sa-1000	0.48 377	0.24 361	0.41 247	0.45 423	0.25 275	0.59 387	0.34 287	0.81 359	0.93 456	0.82 407	1.50 557	0.53 264	0.45 318	0.92 499	0.30 232	0.15 211	0.12 237	0.21 412	0.19 402	0.15 232	0.13 212

CFNet_pseudo	0.46 349	0.24 361	0.52 395	0.37 189	0.27 350	0.58 374	0.30 217	0.86 374	0.88 422	0.82 407	1.03 440	0.75 396	0.47 327	0.58 285	0.44 376	0.17 313	0.12 237	0.24 466	0.16 295	0.24 461	0.19 397

ARAFT	0.47 365	0.24 361	0.79 517	0.42 360	0.25 275	0.55 350	0.55 509	0.75 332	0.81 380	0.89 459	0.75 286	0.73 388	0.47 327	0.88 481	0.37 325	0.15 211	0.12 237	0.23 449	0.22 468	0.14 182	0.13 212

delet	0.55 447	0.24 361	0.55 412	0.44 400	0.33 467	1.07 540	0.50 478	1.00 430	0.86 408	0.85 430	0.96 403	0.90 456	0.63 423	0.83 459	0.74 492	0.18 347	0.18 459	0.20 370	0.21 450	0.16 276	0.15 280

UPFNet	0.53 433	0.24 361	0.51 390	0.45 423	0.38 504	0.84 498	0.49 473	0.99 426	0.75 336	0.87 445	0.88 371	0.86 436	0.64 434	0.80 445	0.71 486	0.20 402	0.20 485	0.20 370	0.20 427	0.19 369	0.15 280

GwcNet-RSSM	0.49 395	0.24 361	0.42 268	0.40 286	0.23 214	0.55 350	0.38 370	0.93 402	0.93 456	0.71 336	1.16 496	0.86 436	0.60 405	0.62 322	0.66 471	0.21 419	0.14 350	0.19 340	0.20 427	0.16 276	0.15 280

MSMDNet	0.48 377	0.24 361	0.52 395	0.39 248	0.27 350	0.63 412	0.30 217	0.96 418	0.96 470	0.86 437	1.07 459	0.79 412	0.44 313	0.57 265	0.43 360	0.17 313	0.12 237	0.20 370	0.16 295	0.23 448	0.19 397

ccs_rob	0.46 349	0.24 361	0.52 395	0.37 189	0.27 350	0.58 374	0.31 243	0.86 374	0.88 422	0.82 407	1.02 436	0.75 396	0.47 327	0.58 285	0.44 376	0.17 313	0.12 237	0.24 466	0.16 295	0.24 461	0.19 397

MLCV	0.47 365	0.24 361	0.61 434	0.37 189	0.17 25	0.61 395	0.33 274	0.80 355	0.87 417	0.94 487	1.13 480	0.72 377	0.43 303	0.89 487	0.51 420	0.13 87	0.10 66	0.13 109	0.11 140	0.14 182	0.12 169

HSM	0.51 418	0.24 361	0.41 247	0.39 248	0.24 243	0.75 462	0.40 404	1.22 531	0.75 336	0.81 398	0.91 382	1.21 532	0.69 460	0.87 478	0.46 395	0.17 313	0.13 314	0.17 252	0.14 236	0.17 311	0.17 346

LE_ROB	4.42 635	0.24 361	2.75 616	0.42 360	0.23 214	1.57 590	0.90 588	1.71 607	17.88 654	16.56 656	4.88 638	5.17 634	18.85 656	1.63 590	14.62 647	0.17 313	0.14 350	0.16 212	0.16 295	0.19 369	0.17 346

rvit_stereo_0080	0.31 177	0.25 386	0.40 237	0.39 248	0.28 374	0.27 89	0.46 452	0.49 154	0.44 207	0.35 151	0.42 163	0.40 194	0.28 176	0.41 125	0.33 261	0.22 445	0.17 441	0.17 252	0.16 295	0.22 431	0.15 280

rvit_stereo_ft	0.33 194	0.25 386	0.47 332	0.52 517	0.32 456	0.33 197	0.47 459	0.49 154	0.50 233	0.34 144	0.41 160	0.41 200	0.32 223	0.48 193	0.34 276	0.22 445	0.14 350	0.19 340	0.18 372	0.19 369	0.14 256

test_sample3	0.46 349	0.25 386	0.50 377	0.35 152	0.23 214	0.69 438	0.37 348	1.15 499	0.81 380	0.75 362	0.79 317	0.66 348	0.49 336	0.63 333	0.46 395	0.21 419	0.15 382	0.20 370	0.19 402	0.21 409	0.19 397

ttt	0.51 418	0.25 386	0.43 279	0.38 219	0.24 243	0.65 427	0.38 370	1.18 514	1.05 510	0.72 348	1.08 462	0.63 323	0.49 336	0.84 464	0.59 450	0.24 474	0.21 495	0.22 427	0.20 427	0.24 461	0.24 471

whm_eth	0.31 177	0.25 386	0.40 237	0.39 248	0.28 374	0.27 89	0.46 452	0.49 154	0.44 207	0.35 151	0.42 163	0.40 194	0.28 176	0.41 125	0.33 261	0.22 445	0.17 441	0.17 252	0.16 295	0.22 431	0.15 280

testlalala_base	0.46 349	0.25 386	0.41 247	0.46 444	0.33 467	0.58 374	0.25 143	0.57 192	0.34 130	0.51 225	0.56 225	0.46 235	0.30 210	0.43 144	0.31 239	1.47 628	0.11 170	0.14 142	0.09 10	1.59 616	0.13 212

BUS	0.45 339	0.25 386	0.43 279	0.45 423	0.28 374	0.70 443	0.34 287	0.94 407	0.76 344	0.75 362	0.80 320	0.65 343	0.49 336	0.64 347	0.51 420	0.20 402	0.14 350	0.22 427	0.19 402	0.18 335	0.18 364

BSDual-CNN	0.46 349	0.25 386	0.43 279	0.45 423	0.28 374	0.77 469	0.40 404	0.94 407	0.76 344	0.75 362	0.80 320	0.76 402	0.54 370	0.64 347	0.43 360	0.20 402	0.14 350	0.22 427	0.19 402	0.18 335	0.18 364

hknet	0.49 395	0.25 386	0.51 390	0.45 423	0.29 401	0.77 469	0.40 404	0.94 407	0.83 390	0.75 362	0.80 320	0.97 474	0.61 411	0.73 411	0.45 385	0.18 347	0.14 350	0.22 427	0.19 402	0.18 335	0.18 364

SA	0.44 329	0.25 386	0.46 320	0.46 444	0.24 243	0.43 284	0.36 333	0.75 332	0.96 470	0.59 250	1.03 440	0.48 243	0.52 354	0.94 512	0.32 249	0.16 270	0.12 237	0.21 412	0.19 402	0.15 232	0.13 212

psmg	0.49 395	0.25 386	0.43 279	0.41 320	0.28 374	0.85 499	0.43 436	0.99 426	0.76 344	0.91 471	0.94 390	0.76 402	0.54 370	0.64 347	0.43 360	0.20 402	0.15 382	0.20 370	0.20 427	0.18 335	0.18 364

DAS	0.51 418	0.25 386	0.60 432	0.48 460	0.31 440	0.58 374	0.41 419	0.83 364	0.97 473	0.89 459	1.12 473	0.70 364	0.75 491	0.82 451	0.43 360	0.17 313	0.13 314	0.18 300	0.15 263	0.20 385	0.18 364

SepStereo	0.51 418	0.25 386	0.60 432	0.48 460	0.31 440	0.58 374	0.41 419	0.83 364	0.97 473	0.89 459	1.12 473	0.70 364	0.75 491	0.93 505	0.43 360	0.17 313	0.13 314	0.18 300	0.15 263	0.20 385	0.18 364

AASNet	0.53 433	0.25 386	0.52 395	0.49 475	0.32 456	0.74 457	0.40 404	1.50 587	0.86 408	0.86 437	0.92 386	0.64 330	0.59 401	0.59 300	0.79 499	0.23 462	0.19 473	0.20 370	0.16 295	0.21 409	0.19 397

GANet-ADL	0.42 312	0.25 386	0.45 303	0.43 381	0.29 401	0.54 345	0.35 311	0.89 388	0.86 408	0.63 273	0.72 271	0.68 356	0.42 297	0.52 220	0.41 351	0.21 419	0.14 350	0.15 184	0.13 205	0.18 335	0.19 397

ADLNet2	0.55 447	0.25 386	0.65 458	0.47 453	0.30 418	0.83 495	0.50 478	1.05 454	0.95 469	0.80 385	0.98 417	0.99 479	0.69 460	0.77 435	0.73 489	0.20 402	0.16 418	0.17 252	0.18 372	0.21 409	0.21 438

ICVP	0.46 349	0.25 386	0.38 206	0.48 460	0.28 374	0.58 374	0.43 436	1.00 430	0.70 307	0.67 308	0.95 399	0.75 396	0.55 376	0.53 229	0.54 435	0.23 462	0.17 441	0.19 340	0.17 345	0.19 369	0.20 420
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
MMNet	0.55 447	0.25 386	0.61 434	0.43 381	0.34 476	1.07 540	0.39 393	0.87 381	0.91 445	0.91 471	0.93 389	0.86 436	0.76 494	0.81 448	0.76 494	0.15 211	0.14 350	0.18 300	0.19 402	0.20 385	0.16 326

DSFCA	0.55 447	0.25 386	0.62 437	0.40 286	0.36 488	0.74 457	0.52 496	1.04 449	0.82 385	1.06 535	0.84 342	0.89 451	0.63 423	0.99 515	0.58 445	0.25 485	0.21 495	0.21 412	0.21 450	0.21 409	0.19 397

test_sample6	0.49 395	0.26 405	0.50 377	0.37 189	0.22 174	0.63 412	0.40 404	1.12 484	0.83 390	0.80 385	1.03 440	0.66 348	0.55 376	0.67 373	0.46 395	0.22 445	0.16 418	0.22 427	0.22 468	0.23 448	0.21 438

test_sample5	0.47 365	0.26 405	0.49 364	0.36 172	0.22 174	0.64 419	0.39 393	1.13 486	0.81 380	0.77 375	0.94 390	0.64 330	0.54 370	0.65 354	0.43 360	0.21 419	0.16 418	0.22 427	0.20 427	0.22 431	0.20 420

test_sample4	0.47 365	0.26 405	0.50 377	0.35 152	0.22 174	0.69 438	0.38 370	1.15 499	0.81 380	0.78 379	0.82 331	0.62 321	0.53 358	0.63 333	0.44 376	0.21 419	0.15 382	0.21 412	0.19 402	0.21 409	0.19 397

DualNet	0.48 377	0.26 405	0.49 364	0.36 172	0.22 174	0.64 419	0.39 393	1.13 486	0.81 380	0.80 385	1.03 440	0.64 330	0.54 370	0.65 354	0.43 360	0.21 419	0.16 418	0.22 427	0.20 427	0.22 431	0.20 420

ffm	0.44 329	0.26 405	0.49 364	0.37 189	0.25 275	0.55 350	0.37 348	0.68 276	1.04 506	0.73 355	0.96 403	0.71 368	0.53 358	0.57 265	0.25 140	0.16 270	0.10 66	0.25 479	0.21 450	0.16 276	0.16 326

ff1	0.49 395	0.26 405	0.49 364	0.37 189	0.25 275	0.55 350	0.37 348	0.68 276	1.04 506	0.73 355	0.96 403	0.71 368	0.53 358	1.01 519	0.88 523	0.16 270	0.10 66	0.25 479	0.21 450	0.16 276	0.16 326

mmx	0.53 433	0.26 405	0.49 364	0.37 189	0.25 275	0.55 350	0.37 348	1.16 506	1.03 500	0.73 355	0.96 403	0.71 368	0.53 358	1.01 519	0.88 523	0.20 402	0.15 382	0.25 479	0.21 450	0.22 431	0.20 420

xxx	0.53 433	0.26 405	0.49 364	0.37 189	0.25 275	0.55 350	0.37 348	1.16 506	1.03 500	0.73 355	0.96 403	0.71 368	0.53 358	1.01 519	0.88 523	0.20 402	0.15 382	0.25 479	0.21 450	0.22 431	0.20 420

iinet-f	0.67 497	0.26 405	2.15 609	0.39 248	0.31 440	1.19 562	0.56 515	0.84 367	0.84 395	0.80 385	1.17 498	1.05 499	0.84 524	0.71 400	1.21 572	0.20 402	0.18 459	0.17 252	0.15 263	0.20 385	0.20 420

qqq	0.40 294	0.26 405	0.44 291	0.36 172	0.22 174	0.46 307	0.36 333	0.85 370	0.54 245	0.56 243	0.69 265	0.65 343	0.53 358	0.55 241	0.45 385	0.17 313	0.16 418	0.20 370	0.19 402	0.18 335	0.17 346

psm_up	0.55 447	0.26 405	0.47 332	0.49 475	0.32 456	0.65 427	0.56 515	1.04 449	0.82 385	0.82 407	0.88 371	1.01 486	0.94 548	0.74 418	0.61 457	0.21 419	0.25 530	0.26 498	0.23 484	0.21 409	0.20 420

UNet	0.54 445	0.26 405	0.66 464	0.44 400	0.40 515	0.99 526	0.41 419	0.98 424	0.75 336	0.83 419	0.89 375	1.04 495	0.72 481	0.73 411	0.62 460	0.19 379	0.14 350	0.20 370	0.17 345	0.20 385	0.17 346

DMCA	0.45 339	0.26 405	0.50 377	0.38 219	0.28 374	0.51 327	0.34 287	0.93 402	0.68 299	0.75 362	0.83 337	0.79 412	0.53 358	0.51 213	0.54 435	0.21 419	0.16 418	0.21 412	0.16 295	0.19 369	0.21 438

UCFNet_RVC	0.49 395	0.26 405	0.35 171	0.39 248	0.26 319	0.64 419	0.36 333	1.15 499	0.84 395	0.67 308	0.88 371	0.88 447	0.59 401	0.58 285	0.45 385	0.24 474	0.17 441	0.27 512	0.27 530	0.25 471	0.23 463

HITNet	0.41 305	0.26 405	0.45 303	0.33 99	0.17 25	0.63 412	0.30 217	0.93 402	0.64 283	0.71 336	0.82 331	0.64 330	0.52 354	0.59 300	0.43 360	0.14 138	0.10 66	0.15 184	0.13 205	0.19 369	0.12 169
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
DISCO	0.70 504	0.26 405	0.68 473	0.44 400	0.31 440	1.14 553	0.51 493	1.23 536	1.23 552	0.81 398	1.05 450	1.50 575	0.85 525	1.82 599	1.03 554	0.19 379	0.15 382	0.18 300	0.16 295	0.24 461	0.23 463

DN-CSS_ROB	0.43 322	0.26 405	0.62 437	0.40 286	0.29 401	0.44 292	0.27 172	0.77 342	0.75 336	0.72 348	1.09 466	0.48 243	0.43 303	0.69 389	0.37 325	0.15 211	0.12 237	0.21 412	0.19 402	0.18 335	0.16 326

DCVSM-stereo	0.49 395	0.27 422	0.53 403	0.39 248	0.29 401	0.51 327	0.26 156	0.75 332	0.75 336	1.11 548	0.75 286	1.05 499	0.72 481	0.60 306	0.47 402	0.20 402	0.19 473	0.24 466	0.20 427	0.25 471	0.30 519

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 200	0.27 422	0.45 303	0.36 172	0.25 275	0.48 315	0.30 217	0.58 198	0.90 438	0.42 194	0.36 145	0.30 116	0.29 192	0.49 198	0.30 232	0.16 270	0.14 350	0.18 300	0.15 263	0.18 335	0.15 280

mmm	0.44 329	0.27 422	0.46 320	0.38 219	0.24 243	0.61 395	0.35 311	0.94 407	0.53 241	0.72 348	1.05 450	0.63 323	0.50 347	0.57 265	0.45 385	0.18 347	0.15 382	0.23 449	0.20 427	0.20 385	0.18 364

LL-Strereo	0.57 465	0.27 422	0.68 473	0.48 460	0.34 476	0.39 255	0.48 467	0.94 407	0.97 473	0.83 419	0.78 307	1.10 515	1.18 576	1.33 568	0.49 408	0.17 313	0.14 350	0.22 427	0.19 402	0.16 276	0.17 346

CASS	0.45 339	0.27 422	0.42 268	0.48 460	0.22 174	0.61 395	0.34 287	0.97 421	0.62 265	0.71 336	0.85 352	0.61 315	0.55 376	0.57 265	0.41 351	0.29 523	0.16 418	0.22 427	0.18 372	0.22 431	0.28 502
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ToySt	0.49 395	0.27 422	0.75 505	0.40 286	0.27 350	0.64 419	0.49 473	0.84 367	0.77 351	0.60 254	0.83 337	0.88 447	0.66 447	0.70 395	0.56 442	0.16 270	0.17 441	0.21 412	0.20 427	0.21 409	0.19 397

CRFU-Net	0.57 465	0.27 422	0.57 422	0.46 444	0.30 418	1.20 563	0.52 496	1.10 472	0.56 256	1.00 512	0.98 417	1.06 501	0.79 508	0.81 448	0.71 486	0.21 419	0.19 473	0.18 300	0.16 295	0.18 335	0.19 397

CSP-Net	0.56 458	0.27 422	0.49 364	0.41 320	0.28 374	1.22 565	0.50 478	1.23 536	0.72 319	0.95 494	0.95 399	0.89 451	0.62 417	0.83 459	0.62 460	0.26 495	0.17 441	0.17 252	0.17 345	0.18 335	0.17 346

PSMNet-ADL	0.48 377	0.27 422	0.40 237	0.48 460	0.30 418	0.68 436	0.37 348	0.90 393	0.80 372	0.61 262	0.80 320	0.92 463	0.62 417	0.72 405	0.63 463	0.23 462	0.18 459	0.18 300	0.20 427	0.22 431	0.20 420

TRStereo	0.37 251	0.27 422	0.59 427	0.47 453	0.41 522	0.29 131	0.30 217	0.84 367	0.59 261	0.52 231	0.41 160	0.52 260	0.26 150	0.73 411	0.27 188	0.17 313	0.12 237	0.19 340	0.19 402	0.13 137	0.11 122

ADLNet	0.55 447	0.27 422	0.51 390	0.44 400	0.35 483	0.78 473	0.46 452	1.08 466	0.86 408	0.99 507	0.98 417	0.92 463	0.63 423	0.69 389	0.81 504	0.22 445	0.16 418	0.22 427	0.22 468	0.21 409	0.21 438

hitnet-ft	0.55 447	0.27 422	0.39 225	0.41 320	0.28 374	0.78 473	0.40 404	0.92 400	0.90 438	0.82 407	1.01 427	1.13 525	0.70 473	0.78 439	0.67 474	0.28 516	0.20 485	0.28 520	0.22 468	0.29 498	0.26 485

iResNetv2_ROB	0.52 427	0.27 422	0.69 479	0.38 219	0.25 275	0.62 403	0.35 311	1.17 511	1.01 492	0.99 507	1.06 456	0.88 447	0.67 450	0.66 362	0.39 340	0.19 379	0.13 314	0.15 184	0.11 140	0.18 335	0.16 326

MDST_ROB	0.91 550	0.27 422	0.85 523	0.63 570	0.41 522	2.53 611	0.71 561	1.60 598	1.13 534	2.83 624	1.73 573	0.97 474	0.69 460	1.61 587	0.73 489	0.25 485	0.22 503	0.32 543	0.28 536	0.25 471	0.24 471

FACV-RUCA	0.43 322	0.28 436	0.47 332	0.45 423	0.33 467	0.58 374	0.34 287	0.82 361	0.73 326	0.57 246	0.84 342	0.47 238	0.50 347	0.54 236	0.39 340	0.22 445	0.15 382	0.35 552	0.16 295	0.28 494	0.21 438

rvit_0105_6	0.38 266	0.28 436	0.64 452	0.50 489	0.30 418	0.39 255	0.38 370	0.51 164	0.67 294	0.40 185	0.45 171	0.50 252	0.41 295	0.54 236	0.36 309	0.27 505	0.26 536	0.24 466	0.21 450	0.22 431	0.16 326

rvit_stereo_0081_aga	0.31 177	0.28 436	0.44 291	0.42 360	0.29 401	0.34 208	0.31 243	0.44 136	0.40 187	0.39 179	0.44 167	0.40 194	0.32 223	0.42 135	0.29 226	0.23 462	0.17 441	0.19 340	0.16 295	0.20 385	0.15 280

ITSA-stereo	0.53 433	0.28 436	0.52 395	0.40 286	0.23 214	0.56 363	0.34 287	1.24 543	1.24 554	0.80 385	0.81 327	0.72 377	0.58 394	0.82 451	0.65 468	0.21 419	0.17 441	0.23 449	0.21 450	0.22 431	0.26 485

StereoVision	0.42 312	0.28 436	0.45 303	0.49 475	0.28 374	0.38 247	0.38 370	0.72 312	0.62 265	0.44 200	1.14 485	0.54 268	0.39 283	0.56 252	0.34 276	0.21 419	0.24 522	0.25 479	0.24 500	0.26 478	0.16 326

ssnet_v2	0.58 472	0.28 436	0.56 418	0.43 381	0.29 401	0.95 516	0.59 522	1.13 486	0.99 482	0.93 484	0.80 320	0.99 479	0.64 434	0.82 451	0.94 539	0.25 485	0.22 503	0.23 449	0.24 500	0.20 385	0.19 397

Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 487	0.28 436	0.99 543	0.40 286	0.30 418	1.03 533	0.56 515	1.10 472	0.99 482	0.97 500	1.22 506	1.06 501	0.69 460	1.07 532	0.95 542	0.19 379	0.11 170	0.16 212	0.13 205	0.22 431	0.21 438

pcwnet_v2	0.58 472	0.28 436	0.84 522	0.45 423	0.35 483	0.61 395	0.35 311	1.27 551	1.21 549	0.99 507	1.27 516	0.72 377	0.58 394	0.67 373	0.48 406	0.27 505	0.21 495	0.24 466	0.23 484	0.29 498	0.29 510

sCroCo_RVC	0.35 216	0.28 436	0.69 479	0.51 505	0.39 510	0.41 274	0.31 243	0.49 154	0.45 216	0.31 123	0.48 184	0.38 177	0.32 223	0.46 175	0.32 249	0.21 419	0.22 503	0.19 340	0.19 402	0.21 409	0.20 420

HGLStereo	0.56 458	0.28 436	0.57 422	0.50 489	0.37 495	0.80 479	0.45 448	1.02 442	0.78 361	0.86 437	1.14 485	0.89 451	0.82 517	0.76 428	0.73 489	0.21 419	0.20 485	0.19 340	0.18 372	0.19 369	0.21 438

DLCB_ROB	0.58 472	0.28 436	0.47 332	0.49 475	0.32 456	0.77 469	0.50 478	0.99 426	0.92 450	1.04 529	1.14 485	1.21 532	0.69 460	0.88 481	0.69 478	0.20 402	0.20 485	0.22 427	0.22 468	0.21 409	0.18 364

SGM_RVC	0.97 556	0.28 436	0.41 247	0.39 248	0.22 174	1.55 588	0.73 565	1.51 590	1.25 560	2.25 614	1.92 584	2.58 609	1.56 599	2.02 608	1.19 571	0.27 505	0.27 545	0.27 512	0.25 509	0.25 471	0.25 479
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DFGA-Net	0.45 339	0.29 448	0.80 519	0.42 360	0.32 456	0.53 339	0.35 311	0.78 348	0.89 435	0.66 305	0.75 286	0.48 243	0.39 283	0.74 418	0.60 453	0.15 211	0.13 314	0.19 340	0.18 372	0.20 385	0.17 346

rvit_0105_4	0.41 305	0.29 448	0.71 488	0.50 489	0.29 401	0.41 274	0.41 419	0.55 185	0.73 326	0.45 203	0.48 184	0.55 273	0.44 313	0.57 265	0.36 309	0.28 516	0.26 536	0.25 479	0.22 468	0.23 448	0.18 364

test_sample7	0.52 427	0.29 448	0.50 377	0.36 172	0.27 350	0.62 403	0.41 419	1.06 458	0.88 422	0.92 479	0.86 355	0.85 431	0.69 460	0.68 383	0.50 410	0.26 495	0.20 485	0.27 512	0.26 523	0.27 490	0.24 471

NINENet	0.50 411	0.29 448	0.51 390	0.45 423	0.32 456	0.70 443	0.34 287	1.10 472	0.88 422	0.80 385	0.94 390	0.65 343	0.49 336	0.73 411	0.51 420	0.22 445	0.20 485	0.25 479	0.18 372	0.22 431	0.21 438

GEStereo_RVC	0.55 447	0.29 448	0.63 447	0.49 475	0.31 440	0.70 443	0.54 505	1.22 531	0.92 450	0.82 407	0.85 352	0.85 431	0.63 423	0.90 489	0.65 468	0.24 474	0.16 418	0.19 340	0.16 295	0.21 409	0.22 456

RAFT + AFF	0.53 433	0.29 448	0.75 505	0.51 505	0.32 456	0.63 412	0.60 524	1.00 430	0.91 445	0.78 379	0.87 363	0.83 425	0.58 394	0.80 445	0.47 402	0.17 313	0.20 485	0.23 449	0.22 468	0.18 335	0.18 364

CFNet	0.51 418	0.29 448	0.46 320	0.41 320	0.27 350	0.70 443	0.32 264	1.13 486	1.00 488	0.72 348	1.07 459	0.85 431	0.60 405	0.76 428	0.52 427	0.19 379	0.14 350	0.23 449	0.23 484	0.21 409	0.16 326

iResNet	0.49 395	0.29 448	0.79 517	0.42 360	0.21 150	0.61 395	0.40 404	0.82 361	0.99 482	0.87 445	1.12 473	0.69 360	0.53 358	0.78 439	0.51 420	0.15 211	0.11 170	0.14 142	0.12 171	0.17 311	0.15 280

pmcnn	1.23 586	0.29 448	0.96 539	0.40 286	0.23 214	0.95 516	0.69 550	1.16 506	1.28 566	1.67 594	2.33 595	11.15 646	0.86 527	0.93 505	0.88 523	0.15 211	0.12 237	0.12 69	0.10 103	0.15 232	0.15 280

DDVS	0.52 427	0.30 457	0.56 418	0.41 320	0.31 440	0.71 448	0.34 287	0.91 398	0.67 294	0.85 430	0.89 375	1.12 519	0.46 323	0.86 476	0.60 453	0.22 445	0.16 418	0.22 427	0.18 372	0.25 471	0.26 485

fast-acv-ft	0.64 488	0.30 457	0.73 496	0.45 423	0.34 476	1.17 559	0.49 473	0.86 374	0.98 477	1.02 520	1.36 531	1.29 542	0.85 525	0.76 428	0.81 504	0.21 419	0.23 513	0.23 449	0.23 484	0.21 409	0.20 420

LMCR-Stereo	0.53 433	0.30 457	0.53 403	0.58 552	0.30 418	0.83 495	0.36 333	1.19 516	0.76 344	0.88 455	1.04 446	0.56 276	0.62 417	0.82 451	0.67 474	0.19 379	0.15 382	0.19 340	0.14 236	0.23 448	0.17 346

DMCA-RVC	0.51 418	0.30 457	0.59 427	0.50 489	0.32 456	0.54 345	0.38 370	0.86 374	0.68 299	0.94 487	0.86 355	0.91 458	0.68 456	0.70 395	0.59 450	0.23 462	0.18 459	0.31 537	0.23 484	0.26 478	0.19 397

NVstereo2D	0.60 482	0.30 457	0.75 505	0.48 460	0.43 534	0.89 504	0.48 467	1.05 454	1.15 538	0.66 305	0.86 355	0.88 447	0.70 473	0.99 515	0.65 468	0.32 544	0.15 382	0.28 520	0.20 427	0.40 554	0.36 550

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 113	0.31 462	0.24 18	0.51 505	0.19 67	0.29 131	0.22 100	0.40 97	0.37 168	0.26 86	0.24 59	0.24 64	0.31 218	0.44 156	0.22 67	0.14 138	0.09 25	0.12 69	0.09 10	0.14 182	0.10 73

rvit_0105_5	0.42 312	0.31 462	0.73 496	0.50 489	0.29 401	0.44 292	0.42 429	0.61 219	0.74 333	0.51 225	0.51 201	0.60 310	0.47 327	0.57 265	0.38 334	0.27 505	0.25 530	0.25 479	0.23 484	0.22 431	0.18 364

TestStereo	0.38 266	0.31 462	0.40 237	0.45 423	0.20 112	0.40 259	0.37 348	0.66 256	0.65 288	0.53 234	0.78 307	0.47 238	0.40 289	0.55 241	0.37 325	0.18 347	0.13 314	0.20 370	0.15 263	0.22 431	0.13 212

stereogan	0.80 527	0.31 462	0.71 488	0.59 557	0.50 561	1.72 599	0.48 467	1.35 566	1.37 573	1.00 512	1.46 555	1.56 581	0.95 551	1.29 564	0.84 509	0.28 516	0.29 554	0.29 528	0.25 509	0.38 551	0.38 561

BEATNet_4x	0.46 349	0.32 466	0.56 418	0.37 189	0.19 67	0.63 412	0.35 311	1.01 439	0.72 319	0.77 375	0.83 337	0.70 364	0.59 401	0.68 383	0.53 430	0.16 270	0.12 237	0.16 212	0.14 236	0.24 461	0.16 326

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 433	0.32 466	0.64 452	0.44 400	0.30 418	0.66 430	0.44 445	1.04 449	0.88 422	0.91 471	0.91 382	0.99 479	0.60 405	0.68 383	0.60 453	0.21 419	0.17 441	0.22 427	0.22 468	0.21 409	0.21 438
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	0.57 465	0.32 466	0.54 407	0.45 423	0.27 350	0.57 368	0.48 467	1.00 430	1.28 566	0.86 437	1.33 529	0.87 442	0.58 394	1.07 532	0.75 493	0.18 347	0.12 237	0.15 184	0.13 205	0.18 335	0.18 364

AdaStereo	0.50 411	0.32 466	0.47 332	0.48 460	0.25 275	0.67 434	0.32 264	1.17 511	0.88 422	0.75 362	0.99 422	0.75 396	0.49 336	0.67 373	0.46 395	0.27 505	0.12 237	0.28 520	0.18 372	0.23 448	0.18 364
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.
SGM-ForestM	4.04 632	0.32 466	0.46 320	0.43 381	0.27 350	7.50 640	1.45 625	3.84 635	4.24 635	8.19 646	6.76 644	19.00 654	9.08 643	10.74 647	6.62 637	0.31 533	0.33 578	0.32 543	0.32 558	0.29 498	0.29 510

StereoDRNet-Refined	0.58 472	0.32 466	0.54 407	0.46 444	0.30 418	0.96 519	0.40 404	1.00 430	0.94 463	1.12 549	1.08 462	0.96 472	0.67 450	0.90 489	0.89 533	0.17 313	0.13 314	0.22 427	0.21 450	0.20 385	0.19 397
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DRN-Test	0.66 492	0.32 466	0.66 464	0.50 489	0.39 510	1.15 555	0.61 529	1.49 586	1.01 492	1.12 549	1.08 462	1.06 501	0.69 460	0.77 435	0.94 539	0.23 462	0.17 441	0.26 498	0.25 509	0.25 471	0.21 438

SGM-Forest	0.62 485	0.32 466	0.39 225	0.43 381	0.30 418	1.02 530	0.55 509	1.09 470	1.05 510	1.06 535	1.18 500	1.10 515	0.67 450	0.88 481	0.62 460	0.31 533	0.33 578	0.33 548	0.30 544	0.30 507	0.28 502
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
FAT-Stereo	0.73 514	0.33 474	0.75 505	0.49 475	0.37 495	0.71 448	0.59 522	1.36 569	1.30 568	1.03 528	1.40 540	1.59 584	1.15 572	0.87 478	0.86 514	0.28 516	0.28 549	0.28 520	0.23 484	0.28 494	0.38 561

FADNet-RVC-Resample	0.56 458	0.33 474	1.16 560	0.49 475	0.34 476	0.71 448	0.43 436	1.01 439	0.93 456	0.82 407	0.87 363	0.74 394	0.67 450	0.73 411	0.45 385	0.18 347	0.18 459	0.26 498	0.27 530	0.26 478	0.27 495

TDLM	0.57 465	0.33 474	0.49 364	0.51 505	0.30 418	0.66 430	0.73 565	1.03 446	1.01 492	0.82 407	1.10 468	0.84 429	0.70 473	0.86 476	0.58 445	0.28 516	0.17 441	0.25 479	0.22 468	0.26 478	0.19 397

CVANet_RVC	0.57 465	0.33 474	0.44 291	0.47 453	0.32 456	0.67 434	0.61 529	1.05 454	0.93 456	0.85 430	1.04 446	1.01 486	0.73 484	0.83 459	0.52 427	0.29 523	0.19 473	0.27 512	0.25 509	0.31 513	0.21 438

StereoDRNet	0.64 488	0.33 474	0.68 473	0.51 505	0.43 534	1.03 533	0.53 501	1.47 583	0.99 482	1.10 546	0.87 363	1.07 506	0.71 477	0.82 451	0.88 523	0.23 462	0.19 473	0.25 479	0.23 484	0.27 490	0.19 397

rvit_0105_3	0.47 365	0.34 479	0.77 515	0.54 534	0.31 440	0.49 320	0.47 459	0.63 233	0.79 370	0.65 292	0.59 235	0.64 330	0.50 347	0.65 354	0.39 340	0.29 523	0.27 545	0.29 528	0.28 536	0.21 409	0.20 420

ACV-stereo	0.62 485	0.34 479	1.00 544	0.43 381	0.31 440	1.20 563	0.40 404	0.75 332	0.83 390	0.64 283	0.77 296	2.10 599	1.03 561	0.81 448	0.64 466	0.21 419	0.17 441	0.18 300	0.18 372	0.21 409	0.21 438

SACVNet	0.58 472	0.34 479	0.55 412	0.55 541	0.36 488	0.63 412	0.48 467	1.13 486	0.77 351	1.02 520	1.06 456	1.02 491	0.74 486	0.90 489	0.51 420	0.27 505	0.21 495	0.25 479	0.24 500	0.29 498	0.36 550

Anonymous3	0.46 349	0.34 479	0.86 528	0.50 489	0.37 495	0.81 484	0.50 478	0.72 312	0.65 288	0.51 225	0.65 250	0.45 227	0.45 318	0.64 347	0.38 334	0.24 474	0.24 522	0.22 427	0.21 450	0.23 448	0.23 463

HCRNet	0.44 329	0.34 479	0.41 247	0.53 527	0.26 319	0.53 339	0.29 201	0.83 364	0.63 276	0.71 336	0.81 327	0.77 408	0.50 347	0.66 362	0.36 309	0.24 474	0.16 418	0.24 466	0.20 427	0.21 409	0.18 364

DeepPruner_ROB	0.53 433	0.34 479	0.59 427	0.41 320	0.30 418	0.50 323	0.43 436	1.19 516	0.70 307	0.85 430	1.05 450	0.86 436	0.55 376	0.84 464	0.51 420	0.29 523	0.23 513	0.22 427	0.22 468	0.26 478	0.25 479

S-Stereo	0.74 515	0.35 485	0.96 539	0.56 544	0.45 545	0.82 492	0.60 524	1.24 543	1.60 595	0.96 495	1.41 542	1.12 519	0.94 548	0.80 445	1.04 557	0.26 495	0.31 567	0.28 520	0.25 509	0.32 519	0.47 587

ADCP+	1.06 570	0.35 485	1.51 596	0.49 475	0.51 565	1.45 583	0.55 509	1.25 547	1.03 500	1.16 553	1.15 491	1.10 515	1.07 566	1.56 584	6.75 638	0.19 379	0.16 418	0.23 449	0.21 450	0.28 494	0.21 438

RYNet	0.72 512	0.35 485	0.64 452	0.53 527	0.67 590	1.31 572	0.67 540	1.20 521	1.18 543	1.05 531	0.87 363	1.27 539	0.93 547	0.93 505	1.27 577	0.22 445	0.16 418	0.26 498	0.23 484	0.40 554	0.39 563

XPNet_ROB	0.70 504	0.35 485	0.68 473	0.52 517	0.40 515	0.79 476	0.85 583	1.16 506	0.94 463	1.33 573	1.15 491	1.38 561	0.83 522	1.03 526	0.90 535	0.32 544	0.25 530	0.26 498	0.24 500	0.31 513	0.28 502

CBMV	0.64 488	0.35 485	0.41 247	0.42 360	0.25 275	1.01 528	0.77 569	1.13 486	1.09 528	1.17 554	1.22 506	1.04 495	0.75 491	0.88 481	0.63 463	0.28 516	0.30 558	0.34 550	0.30 544	0.26 478	0.26 485
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
z-ln-s-r	0.66 492	0.36 490	1.30 578	0.39 248	0.26 319	0.57 368	0.63 532	0.80 355	1.03 500	0.80 385	1.43 547	0.91 458	0.76 494	1.08 535	1.87 600	0.16 270	0.12 237	0.17 252	0.14 236	0.20 385	0.16 326

DualNet (step1)	0.57 465	0.36 490	0.72 493	0.38 219	0.30 418	0.71 448	0.43 436	1.06 458	0.88 422	0.92 479	0.86 355	0.85 431	0.69 460	0.68 383	0.50 410	0.41 578	0.20 485	0.40 570	0.41 582	0.36 542	0.33 536

test_sample9	1.05 569	0.36 490	0.72 493	0.38 219	0.30 418	0.71 448	0.43 436	1.06 458	0.88 422	0.92 479	0.86 355	0.85 431	0.69 460	1.20 551	1.36 580	0.41 578	8.41 648	0.40 570	0.41 582	0.36 542	0.33 536

test_sample8	1.25 588	0.36 490	0.72 493	0.38 219	0.30 418	0.71 448	0.43 436	1.13 486	0.75 336	1.50 581	0.95 399	3.29 620	1.59 601	1.20 551	1.36 580	0.41 578	8.41 648	0.40 570	0.41 582	0.36 542	0.33 536

GwcNet	0.69 502	0.36 490	1.10 554	0.51 505	0.42 528	1.08 544	0.50 478	1.21 523	1.16 539	1.00 512	1.37 534	1.06 501	0.79 508	0.92 499	0.94 539	0.25 485	0.24 522	0.24 466	0.22 468	0.23 448	0.26 485

RP	0.76 517	0.36 490	0.63 447	0.66 579	0.58 583	0.80 479	0.55 509	1.14 495	1.22 551	0.97 500	1.65 567	1.43 568	1.32 586	1.01 519	0.84 509	0.33 552	0.30 558	0.36 557	0.30 544	0.34 532	0.34 543

WCMA_ROB	1.14 578	0.36 490	0.76 510	0.49 475	0.44 541	1.23 567	0.67 540	1.11 478	1.23 552	2.84 625	3.95 630	3.28 619	1.83 611	1.25 560	0.99 549	0.44 582	0.34 580	0.34 550	0.37 568	0.41 560	0.40 566

rvit_stereo_0075_2	0.47 365	0.37 497	0.70 483	0.53 527	0.46 552	0.43 284	0.36 333	0.81 359	0.67 294	0.55 240	0.74 284	0.59 304	0.43 303	0.63 333	0.43 360	0.32 544	0.23 513	0.35 552	0.25 509	0.30 507	0.25 479

SDNR	0.86 541	0.37 497	1.47 594	0.40 286	0.38 504	3.38 628	0.33 274	0.90 393	0.98 477	0.99 507	2.09 592	0.59 304	0.71 477	1.29 564	0.70 481	0.51 594	0.56 611	0.36 557	0.26 523	0.43 564	0.46 582

GMStereo	0.39 282	0.37 497	0.54 407	0.40 286	0.26 319	0.42 281	0.36 333	0.59 203	1.04 506	0.55 240	0.51 201	0.37 169	0.35 246	0.54 236	0.41 351	0.19 379	0.13 314	0.16 212	0.17 345	0.24 461	0.18 364
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
APVNet	0.71 508	0.37 497	0.89 532	0.56 544	0.45 545	1.18 561	0.68 545	1.41 577	0.85 403	0.81 398	1.15 491	1.04 495	0.81 513	1.10 539	1.17 569	0.26 495	0.28 549	0.32 543	0.31 552	0.29 498	0.30 519

FADNet_RVC	0.55 447	0.37 497	1.17 564	0.44 400	0.31 440	0.56 363	0.34 287	1.06 458	0.88 422	0.67 308	0.90 379	0.61 315	0.65 440	0.93 505	0.70 481	0.21 419	0.18 459	0.26 498	0.23 484	0.31 513	0.28 502

STTStereo	0.55 447	0.37 497	0.76 510	0.44 400	0.31 440	0.60 393	0.44 445	0.96 418	0.86 408	0.99 507	0.90 379	0.96 472	0.58 394	0.71 400	0.61 457	0.25 485	0.23 513	0.26 498	0.32 558	0.24 461	0.23 463

SuperB	1.04 565	0.37 497	4.81 629	0.43 381	0.31 440	0.99 526	0.46 452	1.02 442	2.09 608	1.09 544	1.09 466	0.75 396	0.81 513	1.06 529	1.76 593	0.19 379	0.15 382	0.17 252	0.15 263	2.82 638	0.26 485

GANet	0.70 504	0.37 497	0.55 412	0.51 505	0.34 476	0.94 513	0.96 592	1.08 466	0.94 463	1.04 529	1.98 587	1.13 525	0.88 534	1.12 542	0.66 471	0.25 485	0.26 536	0.27 512	0.22 468	0.31 513	0.22 456

CBMV_ROB	0.59 479	0.37 497	0.38 206	0.39 248	0.28 374	0.74 457	0.28 191	1.00 430	0.98 477	0.94 487	1.25 513	0.81 423	0.78 506	0.87 478	0.50 410	0.36 567	0.37 585	0.43 576	0.40 577	0.33 526	0.30 519

PSMNet_ROB	0.64 488	0.37 497	0.65 458	0.56 544	0.42 528	0.97 521	0.83 577	1.21 523	0.92 450	0.79 383	1.02 436	1.08 508	0.63 423	0.82 451	0.91 537	0.29 523	0.20 485	0.31 537	0.31 552	0.26 478	0.23 463

MSAF-DinoV2	1.04 565	0.38 507	1.32 581	0.54 534	0.29 401	0.89 504	0.72 563	1.52 593	1.24 554	1.05 531	1.41 542	2.98 612	1.49 595	2.74 624	2.83 617	0.22 445	0.14 350	0.20 370	0.22 468	0.32 519	0.32 531

YMNet	0.66 492	0.38 507	0.90 533	0.52 517	0.46 552	1.08 544	0.49 473	1.00 430	0.77 351	1.18 556	1.29 522	1.12 519	0.74 486	0.85 471	0.86 514	0.27 505	0.31 567	0.25 479	0.25 509	0.24 461	0.23 463

YMNet_1	0.66 492	0.38 507	0.90 533	0.52 517	0.46 552	1.08 544	0.49 473	1.00 430	0.77 351	1.18 556	1.29 522	1.12 519	0.74 486	0.85 471	0.86 514	0.27 505	0.31 567	0.25 479	0.25 509	0.24 461	0.23 463

dd	0.43 322	0.38 507	0.55 412	0.44 400	0.25 275	0.47 312	0.38 370	0.70 299	1.05 510	0.59 250	0.65 250	0.42 210	0.39 283	0.66 362	0.50 410	0.24 474	0.15 382	0.21 412	0.15 263	0.22 431	0.18 364

edge stereo	0.76 517	0.38 507	0.74 501	0.52 517	0.43 534	0.80 479	0.53 501	1.28 553	1.06 517	1.28 569	1.38 539	1.81 589	1.11 569	1.08 535	0.85 513	0.33 552	0.32 572	0.41 574	0.28 536	0.32 519	0.36 550

Nwc_Net	0.78 523	0.38 507	0.73 496	0.60 563	0.55 575	1.05 538	0.55 509	1.67 604	1.05 510	0.88 455	1.86 582	1.40 564	1.09 567	1.10 539	0.87 520	0.30 530	0.25 530	0.36 557	0.38 571	0.29 498	0.29 510

ADCL	1.04 565	0.38 507	1.35 584	0.50 489	0.39 510	1.61 592	0.89 585	1.29 554	1.39 576	1.29 570	1.50 557	1.24 535	1.24 581	1.37 576	4.87 631	0.21 419	0.19 473	0.25 479	0.25 509	0.29 498	0.27 495

TCMNet	0.66 492	0.39 514	0.98 542	0.59 557	0.61 586	0.96 519	0.55 509	1.05 454	0.90 438	0.84 426	1.14 485	0.89 451	0.65 440	0.85 471	1.01 553	0.26 495	0.26 536	0.31 537	0.28 536	0.32 519	0.29 510

sAnonymous2	0.40 294	0.39 514	0.85 523	0.48 460	0.37 495	0.40 259	0.46 452	0.57 192	0.52 238	0.38 171	0.46 176	0.35 156	0.42 297	0.43 144	0.30 232	0.19 379	0.14 350	0.18 300	0.17 345	0.57 592	0.44 577

CroCo_RVC	0.40 294	0.39 514	0.85 523	0.48 460	0.37 495	0.40 259	0.46 452	0.57 192	0.52 238	0.38 171	0.46 176	0.35 156	0.42 297	0.43 144	0.30 232	0.19 379	0.14 350	0.18 300	0.17 345	0.57 592	0.44 577

AF-Net	0.81 530	0.39 514	0.68 473	0.64 571	0.54 573	0.91 507	0.51 493	1.61 600	1.31 569	0.96 495	2.02 589	1.46 569	1.26 584	1.11 541	0.99 549	0.32 544	0.24 522	0.39 567	0.27 530	0.30 507	0.25 479

NOSS_ROB	0.57 465	0.39 514	0.39 225	0.44 400	0.30 418	0.73 456	0.54 505	1.03 446	1.08 526	0.67 308	0.87 363	0.76 402	0.57 385	0.77 435	0.47 402	0.38 571	0.38 587	0.44 578	0.42 586	0.37 547	0.34 543

rvit_105_1	0.54 445	0.40 519	0.76 510	0.58 552	0.37 495	0.59 387	0.68 545	0.70 299	0.94 463	0.82 407	0.69 265	0.73 388	0.58 394	0.78 439	0.54 435	0.32 544	0.29 554	0.31 537	0.34 563	0.23 448	0.20 420

Wz-Net-MNSev	0.76 517	0.40 519	1.34 583	0.50 489	0.40 515	1.44 582	0.83 577	1.15 499	1.16 539	1.25 568	1.20 505	1.13 525	0.81 513	1.16 546	1.00 552	0.22 445	0.19 473	0.24 466	0.23 484	0.28 494	0.26 485

NCC-stereo	0.78 523	0.40 519	0.76 510	0.61 565	0.67 590	0.81 484	0.69 550	1.54 595	1.11 530	0.90 466	1.36 531	1.33 553	1.16 573	1.19 549	0.88 523	0.31 533	0.30 558	0.37 562	0.48 596	0.33 526	0.33 536

Abc-Net	0.78 523	0.40 519	0.76 510	0.61 565	0.67 590	0.81 484	0.69 550	1.54 595	1.11 530	0.90 466	1.36 531	1.33 553	1.16 573	1.19 549	0.88 523	0.31 533	0.30 558	0.37 562	0.48 596	0.33 526	0.33 536
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
NCCL2	0.72 512	0.41 523	0.65 458	0.64 571	0.44 541	0.98 525	1.20 607	1.11 478	1.00 488	0.98 505	0.96 403	1.49 574	0.87 530	0.90 489	0.79 499	0.31 533	0.26 536	0.39 567	0.39 575	0.32 519	0.32 531

SANet	1.07 572	0.41 523	1.06 549	0.48 460	0.30 418	1.41 578	0.94 590	1.42 578	3.36 628	1.58 585	2.43 599	2.33 605	1.70 606	1.34 570	1.07 559	0.28 516	0.24 522	0.26 498	0.23 484	0.34 532	0.30 519

FINET	0.67 497	0.42 525	1.00 544	0.46 444	0.43 534	0.83 495	0.89 585	1.08 466	1.50 585	0.87 445	1.14 485	0.71 368	0.68 456	0.92 499	0.70 481	0.36 567	0.30 558	0.26 498	0.24 500	0.35 537	0.33 536

DPSNet	0.99 558	0.42 525	1.88 605	0.53 527	0.41 522	1.59 591	1.26 613	2.21 617	1.43 579	1.10 546	1.11 469	1.46 569	1.95 615	1.34 570	1.26 575	0.34 558	0.25 530	0.25 479	0.21 450	0.46 572	0.37 555

w-ln-seven-2	0.76 517	0.43 527	2.32 611	0.52 517	0.38 504	0.90 506	0.65 536	1.11 478	1.12 533	1.19 558	1.28 518	1.09 511	0.99 556	1.07 532	0.87 520	0.20 402	0.19 473	0.23 449	0.22 468	0.26 478	0.22 456

ADCRef	0.80 527	0.43 527	1.32 581	0.50 489	0.45 545	1.07 540	0.51 493	1.07 462	0.98 477	1.17 554	1.42 544	0.87 442	0.91 537	0.85 471	3.19 619	0.18 347	0.16 418	0.23 449	0.23 484	0.22 431	0.21 438

PA-Net	0.67 497	0.43 527	0.83 521	0.50 489	0.53 570	0.94 513	0.68 545	1.10 472	1.14 537	0.80 385	0.88 371	0.87 442	0.77 501	1.02 524	0.88 523	0.24 474	0.41 594	0.29 528	0.44 587	0.26 478	0.34 543
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
LALA_ROB	0.74 515	0.43 527	0.69 479	0.54 534	0.40 515	1.01 528	0.95 591	1.21 523	1.07 523	1.22 564	1.12 473	1.56 581	0.79 508	1.04 528	0.86 514	0.33 552	0.22 503	0.35 552	0.30 544	0.35 537	0.31 527

MeshStereo	1.34 591	0.43 527	0.54 407	0.44 400	0.34 476	1.66 595	0.60 524	1.94 611	1.37 573	4.47 638	3.25 615	4.71 629	1.94 614	1.92 603	1.17 569	0.35 563	0.35 582	0.37 562	0.31 552	0.32 519	0.32 531
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
GMStereo_Zeroshot	0.49 395	0.44 532	0.74 501	0.49 475	0.27 350	0.56 363	0.29 201	0.73 323	0.76 344	0.86 437	0.94 390	0.91 458	0.36 264	0.74 418	0.43 360	0.26 495	0.14 350	0.26 498	0.15 263	0.36 542	0.18 364

Anonymous_2	0.82 531	0.44 532	0.63 447	0.40 286	0.43 534	0.80 479	0.52 496	0.72 312	0.77 351	0.71 336	0.60 237	0.87 442	0.76 494	0.75 424	0.58 445	0.52 595	0.54 609	0.54 596	4.82 648	0.56 590	0.40 566

PS-NSSS	0.58 472	0.44 532	0.62 437	0.42 360	0.33 467	0.66 430	0.58 519	1.02 442	0.86 408	0.77 375	1.28 518	0.72 377	0.64 434	0.82 451	0.59 450	0.31 533	0.26 536	0.40 570	0.27 530	0.33 526	0.26 485

NaN_ROB	0.69 502	0.44 532	0.69 479	0.51 505	0.33 467	0.97 521	1.06 599	1.22 531	1.19 545	1.24 567	0.96 403	1.08 508	0.78 506	1.20 551	0.67 474	0.24 474	0.30 558	0.23 449	0.24 500	0.23 448	0.25 479

HBP-ISP	0.59 479	0.45 536	0.43 279	0.45 423	0.33 467	0.70 443	0.28 191	1.11 478	1.00 488	0.83 419	1.18 500	0.65 343	0.68 456	0.88 481	0.52 427	0.35 563	0.38 587	0.47 583	0.41 582	0.38 551	0.31 527

DANet	0.71 508	0.45 536	0.91 535	0.59 557	0.40 515	0.81 484	0.40 404	0.97 421	0.84 395	1.20 562	1.22 506	1.33 553	0.88 534	1.16 546	1.24 573	0.27 505	0.23 513	0.31 537	0.25 509	0.35 537	0.32 531
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
G-Net	0.95 554	0.46 538	1.04 547	0.64 571	0.48 557	2.12 607	0.64 535	1.01 439	0.87 417	1.75 597	2.82 613	1.30 544	1.64 605	1.06 529	0.96 544	0.36 567	0.29 554	0.35 552	0.25 509	0.45 569	0.42 570

w-ln-seven	0.96 555	0.48 539	2.41 613	0.54 534	0.50 561	1.41 578	0.70 555	1.67 604	1.81 602	1.49 579	1.50 557	1.26 537	0.87 530	1.15 544	1.80 598	0.23 462	0.21 495	0.25 479	0.25 509	0.31 513	0.26 485

RTSC	0.87 542	0.48 539	1.23 571	0.52 517	0.37 495	1.13 552	0.50 478	1.34 563	1.79 601	1.51 582	1.24 511	1.12 519	0.81 513	1.62 588	2.16 606	0.25 485	0.19 473	0.23 449	0.24 500	0.30 507	0.31 527

ADCPNet	1.03 564	0.48 539	2.70 615	0.54 534	0.42 528	1.40 576	0.75 567	1.13 486	1.07 523	1.22 564	1.42 544	1.68 586	1.09 567	1.36 575	3.45 623	0.30 530	0.28 549	0.29 528	0.32 558	0.37 547	0.35 548

PDISCO_ROB	0.91 550	0.48 539	1.06 549	0.99 601	0.97 605	1.67 597	0.63 532	1.64 602	1.59 592	1.06 535	1.18 500	1.31 545	0.79 508	1.55 582	0.97 545	0.49 591	0.22 503	0.45 579	0.40 577	0.45 569	0.37 555

CSAN	0.83 538	0.49 543	0.77 515	0.60 563	0.41 522	1.14 553	1.06 599	1.19 516	1.46 583	1.32 571	1.43 547	1.37 560	1.19 578	1.27 563	0.86 514	0.39 573	0.31 567	0.36 557	0.37 568	0.35 537	0.34 543

ETE_ROB	0.70 504	0.49 543	0.73 496	0.56 544	0.36 488	0.79 476	0.87 584	1.14 495	0.93 456	1.19 558	1.18 500	1.39 562	0.82 517	0.99 515	0.80 501	0.26 495	0.21 495	0.31 537	0.26 523	0.33 526	0.34 543

MSMD_ROB	1.21 585	0.49 543	0.62 437	0.59 557	0.50 561	1.62 594	0.67 540	1.23 536	1.24 554	2.45 618	3.77 624	3.09 616	2.98 631	1.32 567	0.81 504	0.45 583	0.41 594	0.49 591	0.51 603	0.47 575	0.44 577

PWCDC_ROB	0.89 546	0.49 543	0.80 519	0.74 592	0.40 515	1.03 533	0.39 393	1.33 561	2.35 617	1.02 520	3.77 624	0.81 423	0.92 542	1.20 551	0.90 535	0.34 558	0.22 503	0.24 466	0.20 427	0.34 532	0.29 510

z-mn7	1.00 559	0.50 547	1.70 600	0.53 527	0.36 488	1.75 600	0.71 561	1.22 531	2.28 613	0.96 495	2.54 602	1.42 566	0.95 551	2.19 615	1.54 586	0.22 445	0.19 473	0.21 412	0.20 427	0.27 490	0.25 479

dad	0.58 472	0.50 547	0.64 452	0.43 381	0.30 418	0.59 387	0.36 333	0.78 348	1.25 560	1.01 517	1.17 498	1.15 529	0.53 358	0.68 383	0.50 410	0.35 563	0.23 513	0.37 562	0.21 450	0.29 498	0.20 420

SHD	0.93 553	0.50 547	1.18 565	0.59 557	0.46 552	0.97 521	0.48 467	1.70 606	2.15 609	1.58 585	1.37 534	1.42 566	1.19 578	1.31 566	1.60 588	0.31 533	0.26 536	0.32 543	0.33 561	0.40 554	0.42 570

FBW_ROB	0.88 544	0.50 547	0.85 523	0.55 541	0.40 515	1.17 559	0.78 571	1.50 587	1.37 573	1.33 573	1.27 516	1.48 573	1.00 559	2.57 623	0.98 548	0.25 485	0.32 572	0.45 579	0.30 544	0.34 532	0.28 502

FC-DCNN v2	1.65 606	0.51 551	0.65 458	0.61 565	0.49 559	1.61 592	0.70 555	1.75 608	1.56 591	4.74 642	4.91 639	6.46 640	3.31 633	1.91 602	1.11 563	0.46 585	0.42 596	0.47 583	0.46 588	0.48 576	0.46 582

Wz-Net-LNSev	0.71 508	0.51 551	1.36 588	0.50 489	0.41 522	1.15 555	0.69 550	1.21 523	1.07 523	1.02 520	1.12 473	1.08 508	0.87 530	0.89 487	0.89 533	0.24 474	0.22 503	0.21 412	0.19 402	0.26 478	0.26 485

Syn2CoEx	0.71 508	0.51 551	0.95 537	0.64 571	0.45 545	0.91 507	0.53 501	1.48 584	1.13 534	0.93 484	1.35 530	1.02 491	0.99 556	0.92 499	0.80 501	0.30 530	0.27 545	0.28 520	0.24 500	0.23 448	0.24 471

psmorigin	0.82 531	0.51 551	2.09 607	0.49 475	0.41 522	0.85 499	0.50 478	1.04 449	0.88 422	1.45 578	1.43 547	1.50 575	1.06 564	1.22 557	0.97 545	0.31 533	0.32 572	0.27 512	0.27 530	0.33 526	0.42 570

FADNet	0.61 484	0.51 551	1.10 554	0.45 423	0.44 541	0.65 427	0.41 419	1.19 516	1.05 510	0.70 329	0.84 342	0.98 478	0.66 447	0.82 451	0.50 410	0.29 523	0.30 558	0.27 512	0.30 544	0.46 572	0.35 548

MANE	4.13 633	0.51 551	0.64 452	0.66 579	0.56 578	6.89 639	0.99 595	7.55 643	12.04 643	6.68 645	8.57 646	10.69 645	9.45 644	7.59 644	6.39 636	0.49 591	0.43 601	0.48 588	0.98 625	0.49 578	0.48 590

FC-DCNN	1.59 602	0.51 551	0.66 464	0.61 565	0.49 559	1.56 589	0.70 555	1.66 603	1.53 587	4.64 639	4.62 637	5.85 636	3.34 635	1.84 600	1.11 563	0.46 585	0.42 596	0.47 583	0.46 588	0.48 576	0.46 582

NLCSM	0.82 531	0.52 558	1.19 566	0.58 552	0.73 596	0.92 511	0.78 571	1.75 608	0.87 417	0.92 479	1.86 582	1.40 564	0.74 486	1.52 580	1.09 561	0.27 505	0.23 513	0.26 498	0.30 544	0.26 478	0.28 502

ADCMid	1.14 578	0.52 558	2.23 610	0.53 527	0.43 534	1.07 540	0.75 567	1.23 536	1.05 510	2.15 610	1.44 550	1.50 575	1.43 592	1.56 584	5.01 632	0.26 495	0.24 522	0.29 528	0.31 552	0.37 547	0.33 536

DeepPrunerF	0.89 546	0.52 558	3.43 621	0.68 585	0.81 597	0.72 455	0.72 563	1.22 531	1.99 607	0.93 484	1.01 427	0.87 442	0.86 527	1.08 535	0.95 542	0.34 558	0.28 549	0.43 576	0.39 575	0.30 507	0.32 531

PWC_ROB	0.87 542	0.52 558	1.28 575	0.50 489	0.32 456	0.91 507	0.37 348	1.36 569	1.46 583	1.61 588	2.59 606	1.16 530	1.01 560	1.34 570	1.40 584	0.25 485	0.18 459	0.28 520	0.20 427	0.29 498	0.28 502

XX-TBD	0.32 183	0.53 562	0.26 59	0.51 505	0.20 112	0.37 234	0.24 135	0.40 97	0.73 326	0.54 238	0.69 265	0.31 126	0.25 133	0.32 46	0.27 188	0.16 270	0.10 66	0.12 69	0.09 10	0.13 137	0.11 122

FADNet-RVC	0.60 482	0.53 562	1.14 559	0.46 444	0.39 510	0.61 395	0.39 393	1.12 484	0.87 417	0.70 329	0.84 342	1.04 495	0.55 376	0.94 512	0.69 478	0.26 495	0.25 530	0.28 520	0.28 536	0.31 513	0.31 527

DGSMNet	0.76 517	0.55 564	1.29 577	0.58 552	0.62 587	0.94 513	0.70 555	1.26 549	1.11 530	0.83 419	1.24 511	1.00 482	0.71 477	1.03 526	0.81 504	0.34 558	0.29 554	0.41 574	0.40 577	0.57 592	0.55 599

FCDSN-DC	1.39 596	0.56 565	0.65 458	0.74 592	0.59 584	1.38 575	0.63 532	1.35 566	1.39 576	3.26 632	4.50 636	4.61 627	2.63 626	1.58 586	1.03 554	0.46 585	0.42 596	0.48 588	0.47 594	0.50 580	0.50 594
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
aanetorigin	0.83 538	0.56 565	1.87 604	0.49 475	0.38 504	0.56 363	0.66 538	0.70 299	1.00 488	2.42 617	2.02 589	1.31 545	1.18 576	0.93 505	1.13 568	0.20 402	0.18 459	0.20 370	0.19 402	0.27 490	0.30 519

ccnet	0.82 531	0.57 567	0.75 505	0.54 534	0.59 584	1.09 547	0.66 538	1.38 572	0.94 463	1.12 549	1.44 550	1.29 542	0.92 542	0.95 514	1.24 573	0.49 591	0.42 596	0.50 593	0.47 594	0.51 581	0.46 582

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 563	0.57 567	1.51 596	0.67 582	0.50 561	2.57 612	1.66 628	1.20 521	1.43 579	1.38 575	1.57 564	1.33 553	0.92 542	1.64 591	0.88 523	0.37 570	0.39 591	0.46 582	0.60 608	0.41 560	0.40 566

WZ-Net	1.19 584	0.59 569	4.07 626	0.62 569	0.51 565	1.34 573	1.31 617	1.32 559	1.74 599	1.53 584	1.65 567	1.74 588	1.28 585	2.25 617	2.01 603	0.27 505	0.21 495	0.23 449	0.25 509	0.40 554	0.39 563

MFN_U_SF_RVC	1.09 575	0.59 569	1.97 606	0.67 582	0.44 541	1.93 604	0.60 524	1.85 610	1.36 571	1.61 588	1.54 562	1.95 597	1.37 588	1.64 591	1.73 591	0.40 577	0.37 585	0.45 579	0.48 596	0.44 565	0.44 577

RGC	0.79 526	0.59 569	0.71 488	0.65 576	0.65 589	0.92 511	0.58 519	1.29 554	1.05 510	1.07 538	1.45 553	1.47 572	1.03 561	1.21 555	0.88 523	0.32 544	0.30 558	0.48 588	0.40 577	0.37 547	0.37 555

ADCS	1.51 600	0.61 572	3.42 620	0.59 557	0.51 565	1.27 570	1.08 602	1.59 597	1.81 602	1.91 604	1.66 569	1.51 578	1.42 591	1.94 605	8.60 640	0.33 552	0.32 572	0.33 548	0.36 567	0.44 565	0.42 570

ELAS_RVC	1.60 603	0.61 572	1.01 546	0.70 588	0.56 578	2.00 606	1.89 635	1.96 612	2.65 620	3.33 633	3.26 616	3.03 613	3.41 636	2.49 621	2.09 605	0.52 595	0.45 604	0.50 593	0.48 596	0.54 588	0.52 596
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.63 605	0.61 572	0.95 537	0.68 585	0.55 575	3.01 626	1.55 626	2.39 619	2.33 616	3.64 635	3.89 628	2.75 610	2.90 630	2.15 613	2.27 612	0.52 595	0.45 604	0.50 593	0.48 596	0.54 588	0.52 596
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
AnyNet_C32	1.16 582	0.62 575	2.40 612	0.57 550	0.55 575	1.41 578	1.34 618	1.18 514	1.24 554	1.49 579	1.42 544	1.39 562	1.20 580	1.55 582	4.82 630	0.29 523	0.28 549	0.29 528	0.34 563	0.38 551	0.42 570

PASM	0.90 549	0.64 576	1.69 598	0.69 587	0.69 593	0.78 473	0.84 580	1.03 446	1.26 563	1.19 558	1.15 491	1.31 545	0.98 555	1.24 559	1.03 554	0.52 595	0.56 611	0.59 601	0.66 610	0.56 590	0.54 598

zh-mn7	1.08 574	0.65 577	4.00 625	0.52 517	0.38 504	1.16 558	0.62 531	1.15 499	1.77 600	1.74 596	2.31 593	1.17 531	0.91 537	2.10 610	1.77 594	0.24 474	0.21 495	0.22 427	0.22 468	0.25 471	0.28 502

SAMSARA	1.07 572	0.65 577	1.19 566	1.06 606	0.90 599	1.76 601	1.76 632	1.46 582	1.44 581	1.51 582	1.16 496	2.00 598	1.14 571	1.48 579	1.31 579	0.39 573	0.44 603	0.35 552	0.38 571	0.49 578	0.49 593

XQC	0.89 546	0.65 577	1.31 579	0.67 582	0.52 569	1.22 565	0.68 545	1.26 549	1.52 586	1.14 552	1.11 469	1.28 541	1.04 563	1.40 578	1.77 594	0.38 571	0.24 522	0.37 562	0.31 552	0.53 586	0.47 587

PVD	1.28 590	0.67 580	1.28 575	0.74 592	0.62 587	1.50 585	0.84 580	1.99 613	2.96 623	2.18 611	2.36 598	1.85 593	1.95 615	1.92 603	1.94 601	0.39 573	0.36 584	0.49 591	0.37 568	0.51 581	0.64 601

StereoAnything_RVC	0.21 60	0.68 581	0.39 225	0.28 3	0.15 2	0.23 26	0.18 15	0.20 1	0.19 14	0.16 2	0.16 8	0.15 1	0.22 100	0.30 24	0.18 1	0.16 270	0.09 25	0.12 69	0.08 1	0.16 276	0.09 6

GASNet	0.67 497	0.72 582	0.96 539	0.70 588	0.48 557	0.62 403	0.47 459	1.08 466	1.03 500	0.94 487	0.82 331	0.93 465	0.83 522	1.33 568	0.80 501	0.31 533	0.22 503	0.29 528	0.28 536	0.44 565	0.24 471

Wz-Net-SNSev	0.91 550	0.73 583	2.13 608	0.56 544	0.45 545	0.95 516	1.13 604	1.34 563	1.24 554	1.02 520	1.30 525	1.46 569	0.86 527	1.81 598	1.50 585	0.25 485	0.23 513	0.25 479	0.26 523	0.32 519	0.29 510

SQANet	0.82 531	0.74 584	0.67 468	1.13 607	0.98 607	1.11 548	0.47 459	1.07 462	0.83 390	0.91 471	1.05 450	1.03 493	0.74 486	1.01 519	0.64 466	0.61 602	0.24 522	1.03 612	0.35 566	1.18 613	0.58 600

zh-sn7	1.09 575	0.75 585	3.23 619	0.57 550	0.42 528	1.11 548	0.89 585	1.19 516	1.27 564	1.41 577	1.98 587	1.25 536	1.47 594	1.99 607	2.62 614	0.26 495	0.26 536	0.26 498	0.27 530	0.35 537	0.30 519

PSMNet-RUCA	0.76 517	0.75 585	1.08 553	1.01 604	0.90 599	0.69 438	0.50 478	1.11 478	1.03 500	0.78 379	1.11 469	0.80 420	0.72 481	0.88 481	0.63 463	0.53 599	0.27 545	0.76 604	0.46 588	0.66 598	0.47 587

GANetREF_RVC	0.80 527	0.75 585	0.86 528	0.66 579	0.42 528	1.15 555	0.98 593	1.14 495	1.19 545	1.01 517	1.02 436	1.10 515	0.90 536	1.15 544	0.76 494	0.48 589	0.39 591	0.57 598	0.38 571	0.63 596	0.46 582
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
UDGNet	0.48 377	0.77 588	0.50 377	0.48 460	0.31 440	0.41 274	0.34 287	0.70 299	0.92 450	0.65 292	0.60 237	0.58 289	0.43 303	0.63 333	0.41 351	0.32 544	0.15 382	0.66 602	0.19 402	0.36 542	0.21 438

LSM	4.74 637	0.77 588	10.16 636	0.70 588	56.56 661	1.02 530	1.00 597	1.24 543	1.62 596	2.04 606	2.34 596	1.33 553	1.17 575	1.38 577	1.09 561	0.33 552	0.49 607	0.39 567	0.46 588	0.51 581	10.09 649

EDNetEfficient	1.46 598	0.80 590	6.12 631	0.47 453	0.39 510	0.69 438	0.83 577	0.90 393	2.77 622	3.50 634	1.96 586	1.66 585	2.03 617	1.26 561	4.18 628	0.21 419	0.18 459	0.21 412	0.20 427	0.41 560	0.39 563

Consistency-Raft	1.01 560	0.81 591	1.24 572	0.84 595	0.97 605	0.81 484	0.84 580	1.30 557	1.59 592	1.05 531	1.68 572	1.12 519	0.91 537	0.92 499	1.11 563	0.65 603	0.74 619	0.79 606	0.90 621	1.06 611	0.79 608

AnonymousM	0.41 305	0.81 591	0.29 90	0.34 116	0.22 174	0.28 116	0.38 370	0.53 183	0.41 191	0.70 329	0.49 188	0.47 238	0.27 161	0.41 125	0.31 239	0.15 211	0.12 237	1.51 617	0.26 523	0.12 101	0.10 73

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 497	0.81 591	0.73 496	0.53 527	0.37 495	1.40 576	0.53 501	1.04 449	0.79 370	0.88 455	0.94 390	0.95 469	0.53 358	0.93 505	0.58 445	0.39 573	0.30 558	0.57 598	0.31 552	0.53 586	0.30 519

UDG	0.88 544	0.82 594	0.67 468	1.00 603	0.96 604	1.02 530	0.57 518	1.13 486	0.99 482	0.90 466	0.97 416	1.31 545	0.99 556	0.85 471	0.84 509	0.54 600	0.32 572	1.77 621	0.40 577	0.94 606	0.66 602

BEATNet-Init1	15.13 647	0.82 594	50.86 663	0.72 591	0.53 570	38.10 660	7.03 646	11.83 648	14.25 648	29.78 664	30.17 664	48.21 667	22.64 658	26.78 658	18.11 649	0.42 581	0.38 587	0.47 583	0.46 588	0.51 581	0.48 590

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 591	0.87 596	1.76 602	0.86 596	0.56 578	4.29 633	1.79 633	1.50 587	1.98 606	1.61 588	1.85 581	1.84 591	1.41 590	1.89 601	1.36 580	0.48 589	0.40 593	0.56 597	0.57 606	0.69 599	0.48 590

anonymity	0.97 556	0.89 597	1.05 548	0.92 599	1.03 610	0.97 521	0.81 576	1.29 554	0.91 445	1.07 538	0.98 417	1.00 482	0.95 551	1.02 524	0.92 538	0.96 613	0.95 635	0.90 609	0.91 624	0.92 605	0.94 614

NVStereoNet_ROB	1.24 587	0.90 598	1.13 558	0.86 596	0.88 598	1.11 548	0.99 595	1.42 578	1.53 587	1.59 587	2.48 600	2.24 602	1.53 596	1.96 606	1.30 578	0.76 608	0.70 616	0.78 605	1.00 626	0.71 601	0.88 612
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	1.04 565	0.93 599	0.88 530	1.33 613	1.05 612	1.66 595	0.70 555	1.40 576	1.18 543	1.08 542	1.32 528	1.33 553	0.91 537	1.23 558	0.76 494	0.72 606	0.46 606	1.24 615	0.50 601	1.40 614	0.75 604

SPS-STEREO	1.25 588	0.93 599	1.06 549	1.04 605	1.03 610	1.41 578	0.91 589	1.51 590	1.19 545	2.09 608	1.83 579	1.94 596	1.39 589	1.62 588	1.39 583	0.97 615	0.94 634	0.90 609	0.89 620	0.96 608	0.96 617
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	1.35 593	0.94 601	1.25 573	0.96 600	1.00 608	1.52 587	1.02 598	1.34 563	1.21 549	2.64 620	2.65 608	2.44 606	1.56 599	1.64 591	1.26 575	0.97 615	0.95 635	0.90 609	0.90 621	0.94 606	0.96 617

RTS	1.98 612	0.96 602	11.36 638	0.65 576	0.57 581	2.77 617	1.40 621	1.39 573	2.26 611	1.89 601	2.56 603	1.32 550	1.25 582	5.20 637	4.05 626	0.31 533	0.22 503	0.29 528	0.29 542	0.40 554	0.37 555

RTSA	1.98 612	0.96 602	11.36 638	0.65 576	0.57 581	2.77 617	1.40 621	1.39 573	2.26 611	1.89 601	2.56 603	1.32 550	1.25 582	5.20 637	4.05 626	0.31 533	0.22 503	0.29 528	0.29 542	0.40 554	0.37 555

CC-Net-ROB	0.82 531	0.96 602	0.85 523	0.58 552	0.45 545	1.27 570	0.70 555	1.17 511	1.02 495	0.83 419	1.23 510	0.90 456	0.77 501	1.06 529	0.69 478	0.46 585	0.34 580	1.71 620	0.38 571	0.59 595	0.36 550

Ntro	1.09 575	0.97 605	0.91 535	1.44 614	1.19 614	1.69 598	0.80 575	1.35 566	1.25 560	1.00 512	1.29 522	1.31 545	0.97 554	1.26 561	0.84 509	0.84 610	0.43 601	1.36 616	0.50 601	1.56 615	0.78 606

MFMNet_re	1.14 578	0.97 605	1.19 566	0.99 601	0.95 603	1.25 569	1.22 610	1.39 573	1.55 589	1.69 595	1.67 571	1.21 532	1.53 596	1.12 542	0.99 549	0.87 612	0.75 623	0.79 606	0.75 614	0.90 603	0.94 614

AnyNet_C01	1.56 601	1.05 607	7.45 633	0.64 571	0.54 573	1.99 605	1.38 620	1.43 580	1.36 571	1.63 591	1.92 584	1.84 591	1.33 587	2.40 619	4.03 625	0.33 552	0.32 572	0.32 543	0.34 563	0.44 565	0.45 581

Wz-Net-TNSev	1.14 578	1.06 608	4.32 628	0.49 475	0.42 528	1.51 586	1.11 603	1.48 584	1.40 578	1.22 564	1.26 515	1.58 583	1.43 592	1.76 596	1.70 590	0.32 544	0.31 567	0.26 498	0.30 544	0.41 560	0.41 569

EDNetEfficientorigin	9.93 643	1.15 609	175.16 666	0.48 460	0.36 488	1.04 537	0.68 545	1.24 543	2.69 621	3.17 631	2.50 601	2.30 603	2.07 618	1.76 596	2.21 607	0.20 402	0.18 459	0.24 466	0.19 402	0.51 581	0.50 594

WAO-7	1.90 610	1.20 610	1.35 584	1.27 611	1.06 613	2.84 619	1.56 627	3.23 628	3.06 626	2.23 613	3.33 620	3.17 617	2.28 620	3.12 625	2.21 607	1.02 617	0.91 630	1.06 613	1.03 629	1.04 610	0.97 620

GCST	0.83 538	1.22 611	0.74 501	1.58 615	1.01 609	1.06 539	0.23 118	0.78 348	0.78 361	0.97 500	0.65 250	0.78 410	0.35 246	0.92 499	0.34 276	0.96 613	0.65 615	1.20 614	0.81 617	0.91 604	0.70 603

JetBlue	2.78 622	1.26 612	7.04 632	1.16 608	1.48 617	8.00 641	6.02 645	2.60 621	1.92 605	2.12 609	2.64 607	3.34 621	3.05 632	6.49 640	3.39 621	0.78 609	0.76 624	0.75 603	0.76 615	0.97 609	1.18 629

ACVNet_2	1.65 606	1.27 613	1.41 591	1.75 618	1.62 619	2.22 608	1.20 607	2.30 618	2.62 619	1.78 598	2.56 603	3.03 613	1.61 602	1.54 581	1.12 567	1.06 618	0.58 613	1.82 622	0.70 613	1.82 621	0.96 617

ACVNet-4b	1.35 593	1.31 614	1.10 554	1.90 623	1.59 618	1.92 603	0.77 569	1.52 593	1.62 596	1.05 531	1.60 566	2.11 600	0.94 548	1.64 591	0.77 498	1.30 624	0.35 582	2.03 628	0.67 611	1.88 625	0.84 609

ACVNet_1	1.46 598	1.33 615	1.12 557	1.91 624	1.62 619	1.83 602	0.98 593	2.00 614	1.85 604	1.39 576	1.53 561	2.32 604	1.53 596	1.34 570	1.11 563	1.30 624	0.50 608	2.06 630	0.58 607	1.93 627	0.95 616

Dean	1.98 612	1.36 616	1.36 588	2.12 626	1.81 627	2.74 614	1.36 619	3.37 632	3.80 633	2.08 607	3.32 619	3.21 618	1.82 609	1.71 595	1.67 589	1.27 621	0.77 625	1.99 624	0.90 621	1.86 622	1.03 622

LVE	2.12 618	1.44 617	1.36 588	1.99 625	1.78 625	2.75 615	1.79 633	2.82 622	3.95 634	1.90 603	4.33 634	3.52 624	1.81 608	2.24 616	1.74 592	1.74 633	0.87 628	2.06 630	1.13 632	1.91 626	1.35 633

MonStereo1	1.98 612	1.48 618	1.43 593	1.81 621	1.69 624	2.88 622	0.78 571	2.47 620	3.47 629	2.20 612	4.36 635	3.39 622	2.50 623	2.18 614	1.58 587	1.19 620	0.54 609	1.65 619	0.87 619	1.78 620	1.29 632

RainbowNet	1.35 593	1.49 619	1.19 566	1.88 622	1.45 616	1.48 584	1.07 601	1.61 600	1.55 589	1.20 562	1.59 565	1.54 579	1.13 570	1.34 570	0.97 545	1.36 627	0.70 616	1.82 622	0.79 616	1.71 618	1.07 623

WAO-6	2.04 616	1.50 620	1.16 560	1.70 617	1.67 623	2.69 613	1.44 624	3.06 625	3.63 632	1.98 605	3.27 617	3.54 625	2.07 618	2.36 618	2.22 609	1.31 626	0.91 630	2.04 629	1.22 636	1.73 619	1.27 631

coex-ft	6.43 640	1.51 621	87.33 665	0.49 475	0.38 504	1.34 573	1.21 609	1.16 506	8.09 640	12.12 648	2.79 610	2.77 611	3.31 633	1.16 546	3.15 618	0.24 474	0.23 513	0.27 512	0.24 500	0.45 569	0.37 555

WAO-8	2.92 623	1.55 622	1.35 584	1.79 619	1.63 621	5.23 635	1.22 610	4.58 638	12.56 645	2.84 625	4.07 632	4.83 630	2.72 628	3.49 629	2.25 610	1.27 621	0.91 630	1.99 624	1.15 634	1.86 622	1.15 625

Venus	2.92 623	1.55 622	1.35 584	1.79 619	1.63 621	5.23 635	1.22 610	4.58 638	12.56 645	2.84 625	4.06 631	4.83 630	2.72 628	3.49 629	2.25 610	1.27 621	0.91 630	1.99 624	1.15 634	1.86 622	1.15 625

IMH-64-1	1.86 608	1.62 624	1.16 560	2.20 627	1.89 628	2.33 609	1.30 614	2.89 623	2.29 614	1.66 592	2.80 611	2.49 607	1.61 602	2.10 610	1.78 596	1.60 629	0.74 619	2.43 634	1.02 627	2.12 628	1.17 627

IMH-64	1.86 608	1.62 624	1.16 560	2.20 627	1.89 628	2.33 609	1.30 614	2.89 623	2.29 614	1.66 592	2.80 611	2.49 607	1.61 602	2.10 610	1.78 596	1.60 629	0.74 619	2.43 634	1.02 627	2.12 628	1.17 627

IMH	2.04 616	1.62 624	1.20 570	2.20 627	1.89 628	2.91 625	1.30 614	3.11 626	3.03 624	1.81 599	3.35 621	3.03 613	1.90 612	2.48 620	1.80 598	1.66 632	0.77 625	2.45 636	1.04 630	2.15 630	1.19 630

PWCK	1.92 611	1.66 627	3.12 618	1.65 616	0.91 601	2.84 619	2.26 638	2.10 615	2.41 618	2.36 616	2.31 593	2.22 601	1.82 609	3.43 628	2.03 604	1.61 631	0.71 618	1.51 617	0.82 618	1.69 617	0.91 613

TorneroNet-64	3.44 626	1.86 628	1.42 592	2.58 635	2.28 634	6.87 638	1.68 629	4.70 640	12.03 642	2.31 615	5.59 643	8.25 642	2.55 625	3.97 634	2.73 615	1.81 634	0.74 619	2.57 638	1.07 631	2.35 632	1.44 634

TorneroNet	4.53 636	1.89 629	1.48 595	2.55 633	2.27 633	13.78 648	1.69 630	4.84 642	23.73 659	2.89 628	7.70 645	7.06 641	2.69 627	4.26 636	3.42 622	1.84 635	0.77 625	2.68 640	1.13 632	2.42 633	1.47 635

KSHMR	2.57 620	1.93 630	1.69 598	2.63 636	2.42 636	2.86 621	2.07 636	3.27 630	6.50 638	2.49 619	3.36 622	3.41 623	1.92 613	2.49 621	1.94 601	2.13 638	1.40 640	2.79 643	1.50 639	2.73 636	1.77 636

UNDER WATER-64	3.53 628	2.01 631	3.94 624	3.22 641	2.49 638	5.41 637	2.60 641	3.43 633	12.41 644	3.03 630	2.68 609	6.07 638	4.04 638	3.79 633	3.33 620	2.02 636	1.24 639	2.63 639	1.46 638	2.78 637	2.08 640

UNDER WATER	3.46 627	2.07 632	3.64 623	3.09 639	2.48 637	3.75 631	2.42 640	3.31 631	13.77 647	2.90 629	2.95 614	5.84 635	3.69 637	3.69 631	3.48 624	2.07 637	1.11 637	2.70 641	1.40 637	2.84 639	1.98 638

ktn	2.98 625	2.25 633	1.73 601	2.84 637	2.53 639	3.76 632	2.15 637	3.70 634	5.47 637	2.75 622	5.17 642	5.94 637	2.48 622	3.23 626	2.46 613	2.34 642	1.44 641	2.78 642	2.03 642	2.45 634	2.01 639

notaker	2.76 621	2.29 634	1.80 603	2.96 638	2.58 640	2.90 624	1.75 631	3.24 629	3.05 625	2.78 623	4.24 633	6.15 639	2.51 624	3.34 627	2.75 616	2.31 640	1.18 638	3.00 644	1.65 640	2.84 639	1.97 637

MADNet+	2.23 619	2.43 635	10.85 637	1.22 610	0.91 601	2.76 616	1.40 621	2.12 616	1.67 598	1.32 571	1.74 575	1.86 594	1.74 607	6.25 639	4.41 629	0.65 603	0.64 614	0.58 600	0.54 605	0.80 602	0.76 605

HanzoNet	6.76 641	2.45 636	4.22 627	3.19 640	2.94 642	3.62 630	2.28 639	4.79 641	7.20 639	14.00 652	13.19 651	17.49 652	22.30 657	13.25 648	6.19 635	4.20 645	1.93 642	3.10 645	2.56 644	3.35 641	2.88 644

DPSimNet_ROB	3.58 629	2.45 636	8.57 634	2.53 632	2.37 635	2.88 622	3.77 644	3.14 627	3.23 627	4.71 641	3.86 627	4.68 628	4.87 641	4.07 635	5.62 633	2.33 641	2.33 643	2.47 637	2.52 643	2.51 635	2.64 642

DDUNet	1.06 570	2.56 638	0.68 473	1.21 609	1.26 615	1.03 533	0.69 550	1.11 478	0.94 463	0.96 495	1.22 506	1.27 539	0.82 517	0.93 505	0.72 488	0.84 610	0.38 587	1.99 624	0.60 608	1.10 612	0.85 610

DispFullNet	1.60 603	2.63 639	2.75 616	2.56 634	1.79 626	1.24 568	0.47 459	1.37 571	1.45 582	1.87 600	1.50 557	1.55 580	2.46 621	2.04 609	1.04 557	0.59 601	0.18 459	2.32 633	0.68 612	2.29 631	1.14 624

MADNet++	4.03 631	2.70 640	3.44 622	3.72 643	3.44 643	4.44 634	3.52 643	3.95 636	3.61 631	4.46 637	4.98 640	4.10 626	4.58 640	7.00 642	5.89 634	3.74 644	3.67 646	3.27 646	2.71 645	3.70 644	3.66 645

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 458	3.08 641	2.43 614	0.31 55	0.18 42	0.29 131	0.20 64	0.37 67	0.32 119	0.28 104	0.24 59	0.18 13	0.18 44	0.31 32	0.22 67	1.09 619	0.08 2	0.17 252	0.16 295	0.14 182	0.97 620

test_for_model	0.82 531	3.60 642	0.39 225	2.35 630	2.07 631	0.39 255	0.28 191	0.42 115	0.45 216	0.71 336	0.31 122	0.30 116	0.27 161	0.34 71	0.25 140	0.34 558	0.11 170	0.13 109	0.09 10	3.49 643	0.18 364

JetRed	5.27 638	5.84 643	12.81 641	2.36 631	2.83 641	12.23 646	10.50 648	4.46 637	3.60 630	3.86 636	3.83 626	4.85 632	4.18 639	6.78 641	11.96 644	2.17 639	2.96 645	2.18 632	1.97 641	3.38 642	2.68 643

DPSMNet_ROB	12.08 645	8.00 644	21.00 644	8.97 646	16.79 647	10.67 642	30.89 654	9.02 646	15.17 650	6.51 644	15.41 655	9.04 643	14.85 648	9.27 646	21.67 652	4.58 647	8.57 650	5.09 651	9.29 652	5.90 646	10.95 650

DGTPSM_ROB	12.07 644	8.00 644	20.99 643	8.93 645	16.78 646	10.67 642	30.87 653	9.01 645	15.16 649	6.50 643	15.41 655	9.04 643	14.85 648	9.25 645	21.67 652	4.57 646	8.57 650	5.08 649	9.28 651	5.90 646	10.95 650

ASD4		8.86 646

TCMNet-wrong-test	8.97 642	10.42 647	8.74 635	19.56 648	17.61 648	12.53 647	9.01 647	13.59 649	2.18 610	4.64 639	5.11 641	14.63 648	11.09 646	7.19 643	9.73 641	5.56 650	0.89 629	3.77 647	3.11 646	10.34 649	9.80 648

USTest	12.99 646	14.18 648	20.00 642	16.24 647	14.97 645	20.80 650	31.95 655	16.20 652	10.91 641	8.79 647	9.48 647	13.94 647	10.50 645	16.11 649	21.44 651	3.17 643	4.82 647	5.08 649	5.36 649	8.81 648	7.13 647

Anonymous_1	33.25 654	18.26 649	23.92 646	20.54 649	21.28 651	25.59 652	35.94 656	22.01 660	15.57 651	13.33 649	13.49 652	18.08 653	15.29 650	20.36 650	24.60 654	16.28 658	8.84 652	66.59 665	118.00 665	155.73 668	11.23 652

DPSM_ROB	17.78 648	18.63 650	24.31 650	20.90 650	19.47 649	25.97 653	36.21 657	21.23 658	16.24 652	13.38 650	14.06 653	19.18 655	16.30 651	20.78 651	25.67 655	9.38 653	9.23 653	9.49 653	9.82 653	13.51 651	11.91 653

DPSM	17.78 648	18.63 650	24.31 650	20.90 650	19.47 649	25.97 653	36.21 657	21.23 658	16.24 652	13.38 650	14.06 653	19.18 655	16.30 651	20.78 651	25.67 655	9.38 653	9.23 653	9.49 653	9.82 653	13.51 651	11.91 653

xxxxx1	36.64 660	19.51 652	24.21 647	61.66 662	64.63 664	27.28 656	40.10 659	20.25 653	18.63 655	14.07 653	12.97 648	17.26 649	17.36 653	21.70 654	27.93 657	13.18 655	18.50 658	111.26 666	133.37 666	29.24 659	39.73 662

tt_ll	36.64 660	19.51 652	24.21 647	61.66 662	64.63 664	27.28 656	40.10 659	20.25 653	18.63 655	14.07 653	12.97 648	17.26 649	17.36 653	21.70 654	27.93 657	13.18 655	18.50 658	111.26 666	133.37 666	29.24 659	39.73 662

ff	36.64 660	19.51 652	24.21 647	61.66 662	64.63 664	27.28 656	40.10 659	20.25 653	18.63 655	14.07 653	12.97 648	17.26 649	17.36 653	21.70 654	27.93 657	13.18 655	18.50 658	111.26 666	133.37 666	29.24 659	39.73 662

PML	40.80 666	29.24 655	11.87 640	7.20 644	14.47 644	92.13 667	213.69 669	7.63 644	23.35 658	74.72 668	190.14 669	50.17 668	26.15 659	21.39 653	12.70 645	8.76 652	2.92 644	8.45 652	3.25 647	13.26 650	4.42 646

LRCNet_RVC	21.24 652	31.15 656	21.41 645	28.98 653	23.82 652	3.13 627	0.60 524	20.96 657	1.59 592	25.58 657	28.15 661	21.99 657	14.79 647	21.94 657	16.41 648	28.89 665	14.87 656	33.53 661	31.28 661	29.51 662	26.16 660

DLNR_Zeroshot_test	20.09 651	36.28 657	38.04 653	169.85 665	61.80 663	0.23 26	0.20 64	13.88 650	0.37 168	0.44 200	0.66 257	0.43 218	0.21 86	0.62 322	0.28 209	5.46 649	0.10 66	0.15 184	0.11 140	72.60 666	0.11 122

DLNR-FE	20.05 650	36.38 658	38.08 654	170.06 666	60.08 662	0.23 26	0.20 64	14.13 651	0.36 152	0.44 200	0.66 257	0.43 218	0.21 86	0.63 333	0.28 209	5.38 648	0.10 66	0.15 184	0.11 140	73.09 667	0.11 122

HaxPig	31.96 653	37.24 659	34.27 652	24.37 652	24.88 653	18.26 649	19.86 650	20.64 656	28.52 660	35.97 665	38.75 665	25.57 658	28.72 660	33.88 659	34.39 660	35.94 666	38.87 666	37.80 662	40.48 662	39.68 663	41.15 665

CasAABBNet	35.74 657	37.43 660	48.72 660	42.22 657	39.20 656	52.24 661	73.12 664	42.61 664	32.62 664	26.78 661	27.95 659	38.58 663	32.60 663	41.67 664	51.65 665	18.74 659	18.57 661	19.15 656	19.77 656	27.20 654	23.98 656

RAFT-FEzeroshot	35.73 655	37.45 661	48.67 658	42.23 658	39.22 657	52.25 662	73.13 665	42.62 665	32.59 661	26.71 658	27.70 657	38.57 661	32.57 661	41.68 665	51.67 666	18.75 660	18.58 662	19.15 656	19.78 657	27.21 655	23.98 656

RAFT-FE	35.73 655	37.45 661	48.67 658	42.23 658	39.22 657	52.25 662	73.13 665	42.62 665	32.59 661	26.71 658	27.70 657	38.57 661	32.57 661	41.68 665	51.67 666	18.75 660	18.58 662	19.15 656	19.78 657	27.21 655	23.98 656

Selective-RAFT-Error	35.84 659	37.49 663	48.83 662	42.26 660	39.24 660	52.30 665	73.09 663	42.66 667	32.61 663	26.80 662	28.30 662	38.84 666	33.51 666	41.68 665	51.59 663	18.82 663	18.58 662	19.17 659	19.80 659	27.28 657	24.05 659

FlowAnything	35.81 658	37.53 664	48.80 661	42.20 656	39.22 657	52.25 662	73.16 667	42.56 663	32.89 666	26.76 660	28.30 662	38.69 665	33.09 665	41.63 663	51.62 664	18.76 662	18.59 665	19.21 660	19.92 660	27.16 653	23.91 655

LSM0	38.95 665	37.60 665	48.58 657	43.57 661	91.06 667	52.57 666	72.57 662	43.17 668	32.63 665	26.97 663	27.97 660	38.65 664	32.94 664	41.86 668	51.78 668	18.89 664	18.41 657	19.13 655	19.63 655	27.29 658	33.77 661

AVERAGE_ROB	37.58 664	40.13 666	40.15 655	34.81 655	33.82 655	28.55 659	25.10 652	32.02 662	34.06 668	41.28 666	40.66 666	34.46 660	34.81 668	39.18 661	37.57 662	42.78 667	43.44 667	43.82 663	43.03 663	40.47 664	41.51 666

MEDIAN_ROB	37.38 663	40.85 667	40.60 656	32.31 654	31.85 654	27.20 655	24.55 651	29.10 661	33.19 667	42.09 667	41.76 667	33.35 659	34.39 667	39.78 662	37.07 661	43.64 668	44.10 668	44.12 664	43.40 664	41.51 665	42.76 667

test_example2	176.61 667	205.14 668	198.86 667	188.60 667	190.98 668	152.67 668	170.61 668	94.86 669	123.55 669	178.88 669	179.48 668	158.94 669	141.34 669	192.61 669	198.96 669	203.76 669	236.37 669	164.13 669	173.55 669	218.58 669	160.41 668

ccccc		429.19 669		507.10 668	501.20 669	356.95 669		380.82 670		334.51 670		372.86 670		499.17 670		561.44 670	431.22 670	334.28 670	290.86 670	540.88 670

GS-Stereo							0.30 217	0.42 115	0.27 73	0.30 120	0.28 98	0.23 51	0.21 86	0.32 46	0.22 67	0.16 270	0.09 25	0.12 69	0.10 103	0.14 182	0.12 169

FSD					0.46 552	0.48 315	0.52 496	0.53 183	0.48 228	0.48 217	0.48 184	0.49 249	0.48 332	0.51 213	0.49 408	0.45 583	0.42 596	0.47 583	0.46 588	0.46 572

Low-res two-view benchmark