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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

StereoAnything_RVC	0.21 60	0.68 580	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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	0.86 610

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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	0.64 596	0.12 169

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

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

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

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
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

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

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

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	0.70 599	0.12 169

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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
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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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	0.88 421	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	0.51 602	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
XX-TBD	0.32 183	0.53 561	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

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	0.75 606	0.10 66	0.12 69	0.08 1	0.12 101	0.11 122

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

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

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

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

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

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

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	0.92 449	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

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

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

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	0.90 437	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

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

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

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

CAS	0.34 200	0.13 7	0.25 41	1.28 611	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	0.69 604	0.08 2	0.12 69	0.08 1	0.12 101	0.15 280

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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	1.24 553	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

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

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

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

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

testlalala2	0.36 234	0.18 152	0.45 303	0.89 597	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

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

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

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	1.04 505	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

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

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	0.92 449	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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	0.91 444	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

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

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

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	1.06 516	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

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

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	1.06 516	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	0.91 444	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

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

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

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

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

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	0.90 437	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

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

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	1.06 516	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	1.06 516	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

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	1.19 544	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

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	0.26 535	0.24 466	0.21 450	0.22 431	0.16 326

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

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

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

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

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

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

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	0.89 434	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

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

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

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	1.27 563	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

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	1.06 516	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

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

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

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

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

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

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

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	1.04 505	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
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
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
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

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

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

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

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

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	1.08 541	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	0.98 504	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

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

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	0.57 591	0.44 576

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	0.57 591	0.44 576

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	1.16 538	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

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	0.28 515	0.26 535	0.25 479	0.22 468	0.23 448	0.18 364

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	0.98 476	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

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

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	0.36 549

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

AnonymousM	0.41 305	0.81 590	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	1.51 616	0.26 523	0.12 101	0.10 73

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
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	0.25 529	0.25 479	0.23 484	0.22 431	0.18 364

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

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

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	0.24 521	0.25 479	0.24 500	0.26 478	0.16 326

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

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

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	1.00 511	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

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

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

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	0.35 551	0.16 295	0.28 493	0.21 438

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	0.90 437	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

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-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	0.90 437	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

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	1.05 509	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

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

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

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	1.09 527	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

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	1.08 525	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

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

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	1.04 505	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

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	0.96 469	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

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	0.97 472	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

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

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

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

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

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	0.89 434	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

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	0.76 493	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	0.76 493	0.69 389	0.56 442	0.12 47	0.10 66	0.17 252	0.17 345	0.17 311	0.15 280

U	0.45 339	0.16 97	0.32 129	0.40 286	0.71 595	3.55 628	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	0.88 607	0.13 205	0.13 137	0.11 122

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	0.29 522	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.
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

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

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

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

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

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	0.80 511	0.72 405	0.28 209	0.16 270	0.12 237	0.17 252	0.20 427	0.15 232	0.24 471

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	1.91 594	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	1.83 589	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	1.70 586	0.91 536	0.75 424	0.25 140	0.14 138	0.11 170	0.15 184	0.12 171	0.13 137	0.13 212

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

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	1.47 627	0.11 170	0.14 142	0.09 10	1.59 615	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	0.77 500	0.60 306	0.42 355	0.17 313	0.14 350	0.17 252	0.17 345	0.17 311	0.15 280

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

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

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	0.96 494	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	0.29 509

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)
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	0.24 521	0.22 427	0.21 450	0.23 448	0.23 463

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	0.88 421	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

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

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

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	0.88 421	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

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

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	0.29 522	0.27 544	0.29 527	0.28 536	0.21 409	0.20 420

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	0.32 543	0.23 513	0.35 551	0.25 509	0.30 506	0.25 479

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

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

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

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

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

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

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

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	0.94 486	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

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-zeroshot1	0.48 377	0.21 264	1.26 573	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

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

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	0.96 469	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

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

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

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	0.93 455	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

UDGNet	0.48 377	0.77 587	0.50 377	0.48 460	0.31 440	0.41 274	0.34 287	0.70 299	0.92 449	0.65 292	0.60 237	0.58 289	0.43 303	0.63 333	0.41 351	0.32 543	0.15 382	0.66 601	0.19 402	0.36 541	0.21 438

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

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	1.07 537	1.12 473	0.58 289	0.92 541	0.61 314	0.32 249	0.15 211	0.11 170	0.25 479	0.26 523	0.18 335	0.43 575

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	0.94 486	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	0.78 605

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	2.34 595	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

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	1.06 563	0.60 306	0.42 355	0.14 138	0.11 170	0.16 212	0.16 295	0.14 182	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

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

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	0.96 469	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

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

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

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	1.11 547	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	0.30 518

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

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	1.02 494	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	1.02 494	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

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	1.04 505	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

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	0.36 541	0.18 364

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

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

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

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

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	1.02 519	1.75 576	0.50 252	0.82 516	0.63 333	0.40 347	0.13 87	0.11 170	0.16 212	0.16 295	0.14 182	0.15 280

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	1.02 519	1.47 556	0.78 410	0.76 493	0.56 252	0.33 261	0.14 138	0.12 237	0.17 252	0.17 345	0.15 232	0.29 509

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	0.93 455	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

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	0.27 511	0.27 530	0.25 471	0.23 463

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	0.99 481	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

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	0.93 455	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

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	0.88 421	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

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

CrosDoStereo	0.50 411	0.18 152	0.45 303	0.38 219	0.24 243	0.40 259	1.18 604	0.67 266	0.86 408	0.94 486	1.37 534	0.63 323	0.77 500	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	1.18 604	0.67 266	0.86 408	0.94 486	1.37 534	0.63 323	0.77 500	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	1.02 519	1.40 540	0.72 377	0.76 493	0.62 322	0.42 355	0.15 211	0.11 170	0.17 252	0.18 372	0.14 182	0.15 280

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	0.88 421	0.75 362	0.99 422	0.75 396	0.49 336	0.67 373	0.46 395	0.27 505	0.12 237	0.28 519	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.
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	1.02 494	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	1.02 494	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

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	1.05 509	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

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	0.97 472	0.89 459	1.12 473	0.70 364	0.75 490	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	0.97 472	0.89 459	1.12 473	0.70 364	0.75 490	0.93 505	0.43 360	0.17 313	0.13 314	0.18 300	0.15 263	0.20 385	0.18 364

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	0.97 499	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

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	0.94 486	0.86 355	0.91 458	0.68 456	0.70 395	0.59 450	0.23 462	0.18 459	0.31 536	0.23 484	0.26 478	0.19 397

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	1.00 487	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

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

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

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	1.16 538	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_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	0.88 421	0.92 479	0.86 355	0.85 431	0.69 460	0.68 383	0.50 410	0.26 495	0.20 485	0.27 511	0.26 523	0.27 489	0.24 471

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

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	1.01 491	0.99 506	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

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	1.32 569	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

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	0.90 437	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

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	1.24 553	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

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	1.03 499	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	1.03 499	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

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

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

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	0.91 444	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

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

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	0.88 421	0.73 355	1.04 446	1.03 493	0.92 541	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	0.93 455	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
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	0.88 421	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.
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	0.29 522	0.23 513	0.22 427	0.22 468	0.26 478	0.25 479

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	0.94 462	0.82 407	0.69 265	0.73 388	0.58 394	0.78 439	0.54 435	0.32 543	0.29 553	0.31 536	0.34 562	0.23 448	0.20 420

UNet	0.54 445	0.26 405	0.66 464	0.44 400	0.40 515	0.99 525	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

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	0.99 481	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

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	0.95 468	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

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	0.92 449	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

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	0.99 506	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

MMNet	0.55 447	0.25 386	0.61 434	0.43 381	0.34 476	1.07 539	0.39 393	0.87 381	0.91 444	0.91 471	0.93 389	0.86 436	0.76 493	0.81 448	0.76 494	0.15 211	0.14 350	0.18 300	0.19 402	0.20 385	0.16 326

delet	0.55 447	0.24 361	0.55 412	0.44 400	0.33 467	1.07 539	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

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	0.94 547	0.74 418	0.61 457	0.21 419	0.25 529	0.26 498	0.23 484	0.21 409	0.20 420

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	0.90 437	0.82 407	1.01 427	1.13 525	0.70 473	0.78 439	0.67 474	0.28 515	0.20 485	0.28 519	0.22 468	0.29 497	0.26 485

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	1.06 534	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

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	0.88 421	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	0.31 512	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	0.99 506	0.90 379	0.96 472	0.58 394	0.71 400	0.61 457	0.25 485	0.23 513	0.26 498	0.32 557	0.24 461	0.23 463

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	1.07 537	1.25 513	0.91 458	0.60 405	0.66 362	0.58 445	0.35 562	0.26 535	0.36 556	0.33 560	0.30 506	0.42 569

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 458	3.08 640	2.43 613	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	1.09 618	0.08 2	0.17 252	0.16 295	0.14 182	0.97 619

CSP-Net	0.56 458	0.27 422	0.49 364	0.41 320	0.28 374	1.22 564	0.50 478	1.23 536	0.72 319	0.95 493	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

FTStereo	0.56 458	0.20 227	0.37 194	0.41 320	0.25 275	0.40 259	0.79 573	0.66 256	0.43 201	1.09 543	3.27 616	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	0.30 518

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	1.19 557	3.94 628	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

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	0.82 516	0.76 428	0.73 489	0.21 419	0.20 485	0.19 340	0.18 372	0.19 369	0.21 438

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	0.93 455	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

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	0.88 421	0.92 479	0.86 355	0.85 431	0.69 460	0.68 383	0.50 410	0.41 577	0.20 485	0.40 569	0.41 581	0.36 541	0.33 535

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	0.97 472	0.83 419	0.78 307	1.10 515	1.18 575	1.33 568	0.49 408	0.17 313	0.14 350	0.22 427	0.19 402	0.16 276	0.17 346

CRFU-Net	0.57 465	0.27 422	0.57 422	0.46 444	0.30 418	1.20 562	0.52 496	1.10 472	0.56 256	1.00 511	0.98 417	1.06 501	0.79 507	0.81 448	0.71 486	0.21 419	0.19 473	0.18 300	0.16 295	0.18 335	0.19 397

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	1.01 491	0.82 407	1.10 468	0.84 429	0.70 473	0.86 476	0.58 445	0.28 515	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	0.93 455	0.85 430	1.04 446	1.01 486	0.73 484	0.83 459	0.52 427	0.29 522	0.19 473	0.27 511	0.25 509	0.31 512	0.21 438

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	1.28 565	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

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	1.08 525	0.67 308	0.87 363	0.76 402	0.57 385	0.77 435	0.47 402	0.38 570	0.38 586	0.44 577	0.42 585	0.37 546	0.34 542

ssnet_v2	0.58 472	0.28 436	0.56 418	0.43 381	0.29 401	0.95 515	0.59 522	1.13 486	0.99 481	0.93 483	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

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	1.25 559	1.01 516	1.17 498	1.15 529	0.53 358	0.68 383	0.50 410	0.35 562	0.23 513	0.37 561	0.21 450	0.29 497	0.20 420

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	1.02 519	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	0.29 497	0.36 549

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	1.21 548	0.99 506	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	0.29 497	0.29 509

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	0.31 532	0.26 535	0.40 569	0.27 530	0.33 525	0.26 485

StereoDRNet-Refined	0.58 472	0.32 466	0.54 407	0.46 444	0.30 418	0.96 518	0.40 404	1.00 430	0.94 462	1.12 548	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
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	0.92 449	1.04 528	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

CBFPSM	0.59 479	0.22 303	1.31 578	0.38 219	0.27 350	1.12 550	0.65 536	0.79 352	0.82 385	0.80 385	0.81 327	1.35 559	0.87 529	0.67 373	0.76 494	0.16 270	0.15 382	0.15 184	0.16 295	0.17 311	0.22 456

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	1.00 487	0.83 419	1.18 500	0.65 343	0.68 456	0.88 481	0.52 427	0.35 562	0.38 586	0.47 582	0.41 581	0.38 550	0.31 526

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	0.98 476	0.94 486	1.25 513	0.81 423	0.78 505	0.87 478	0.50 410	0.36 566	0.37 584	0.43 575	0.40 576	0.33 525	0.30 518

FADNet-RVC	0.60 482	0.53 561	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	0.25 529	0.28 519	0.28 536	0.31 512	0.31 526

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	1.15 537	0.66 305	0.86 355	0.88 447	0.70 473	0.99 515	0.65 468	0.32 543	0.15 382	0.28 519	0.20 427	0.40 553	0.36 549

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	1.05 509	0.70 329	0.84 342	0.98 478	0.66 447	0.82 451	0.50 410	0.29 522	0.30 557	0.27 511	0.30 544	0.46 571	0.35 547

ACV-stereo	0.62 485	0.34 479	1.00 544	0.43 381	0.31 440	1.20 562	0.40 404	0.75 332	0.83 390	0.64 283	0.77 296	2.10 598	1.03 560	0.81 448	0.64 466	0.21 419	0.17 441	0.18 300	0.18 372	0.21 409	0.21 438

SGM-Forest	0.62 485	0.32 466	0.39 225	0.43 381	0.30 418	1.02 529	0.55 509	1.09 470	1.05 509	1.06 534	1.18 500	1.10 515	0.67 450	0.88 481	0.62 460	0.31 532	0.33 577	0.33 547	0.30 544	0.30 506	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
Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 487	0.28 436	0.99 543	0.40 286	0.30 418	1.03 532	0.56 515	1.10 472	0.99 481	0.97 499	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

fast-acv-ft	0.64 488	0.30 457	0.73 496	0.45 423	0.34 476	1.17 558	0.49 473	0.86 374	0.98 476	1.02 519	1.36 531	1.29 542	0.85 524	0.76 428	0.81 504	0.21 419	0.23 513	0.23 449	0.23 484	0.21 409	0.20 420

StereoDRNet	0.64 488	0.33 474	0.68 473	0.51 505	0.43 534	1.03 532	0.53 501	1.47 583	0.99 481	1.10 545	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	0.27 489	0.19 397

PSMNet_ROB	0.64 488	0.37 497	0.65 458	0.56 544	0.42 528	0.97 520	0.83 576	1.21 523	0.92 449	0.79 383	1.02 436	1.08 508	0.63 423	0.82 451	0.91 537	0.29 522	0.20 485	0.31 536	0.31 551	0.26 478	0.23 463

CBMV	0.64 488	0.35 485	0.41 247	0.42 360	0.25 275	1.01 527	0.77 569	1.13 486	1.09 527	1.17 553	1.22 506	1.04 495	0.75 490	0.88 481	0.63 463	0.28 515	0.30 557	0.34 549	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	1.30 577	0.39 248	0.26 319	0.57 368	0.63 532	0.80 355	1.03 499	0.80 385	1.43 547	0.91 458	0.76 493	1.08 535	1.87 599	0.16 270	0.12 237	0.17 252	0.14 236	0.20 385	0.16 326

TCMNet	0.66 492	0.39 514	0.98 542	0.59 556	0.61 586	0.96 518	0.55 509	1.05 454	0.90 437	0.84 426	1.14 485	0.89 451	0.65 440	0.85 471	1.01 553	0.26 495	0.26 535	0.31 536	0.28 536	0.32 518	0.29 509

YMNet	0.66 492	0.38 507	0.90 533	0.52 517	0.46 552	1.08 543	0.49 473	1.00 430	0.77 351	1.18 555	1.29 522	1.12 519	0.74 486	0.85 471	0.86 514	0.27 505	0.31 566	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	1.08 543	0.49 473	1.00 430	0.77 351	1.18 555	1.29 522	1.12 519	0.74 486	0.85 471	0.86 514	0.27 505	0.31 566	0.25 479	0.25 509	0.24 461	0.23 463

DRN-Test	0.66 492	0.32 466	0.66 464	0.50 489	0.39 510	1.15 554	0.61 529	1.49 586	1.01 491	1.12 548	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

iinet-f	0.67 497	0.26 405	2.15 608	0.39 248	0.31 440	1.19 561	0.56 515	0.84 367	0.84 395	0.80 385	1.17 498	1.05 499	0.84 523	0.71 400	1.21 571	0.20 402	0.18 459	0.17 252	0.15 263	0.20 385	0.20 420

GASNet	0.67 497	0.72 581	0.96 539	0.70 587	0.48 557	0.62 403	0.47 459	1.08 466	1.03 499	0.94 486	0.82 331	0.93 465	0.83 521	1.33 568	0.80 501	0.31 532	0.22 503	0.29 527	0.28 536	0.44 564	0.24 471

FINET	0.67 497	0.42 525	1.00 544	0.46 444	0.43 534	0.83 495	0.89 584	1.08 466	1.50 584	0.87 445	1.14 485	0.71 368	0.68 456	0.92 499	0.70 481	0.36 566	0.30 557	0.26 498	0.24 500	0.35 536	0.33 535

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 497	0.81 590	0.73 496	0.53 527	0.37 495	1.40 575	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	0.39 572	0.30 557	0.57 597	0.31 551	0.53 585	0.30 518

PA-Net	0.67 497	0.43 527	0.83 521	0.50 489	0.53 570	0.94 512	0.68 545	1.10 472	1.14 536	0.80 385	0.88 371	0.87 442	0.77 500	1.02 524	0.88 523	0.24 474	0.41 593	0.29 527	0.44 586	0.26 478	0.34 542
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GwcNet	0.69 502	0.36 490	1.10 554	0.51 505	0.42 528	1.08 543	0.50 478	1.21 523	1.16 538	1.00 511	1.37 534	1.06 501	0.79 507	0.92 499	0.94 539	0.25 485	0.24 521	0.24 466	0.22 468	0.23 448	0.26 485

NaN_ROB	0.69 502	0.44 532	0.69 479	0.51 505	0.33 467	0.97 520	1.06 598	1.22 531	1.19 544	1.24 566	0.96 403	1.08 508	0.78 505	1.20 551	0.67 474	0.24 474	0.30 557	0.23 449	0.24 500	0.23 448	0.25 479

GANet	0.70 504	0.37 497	0.55 412	0.51 505	0.34 476	0.94 512	0.96 591	1.08 466	0.94 462	1.04 528	1.98 586	1.13 525	0.88 533	1.12 542	0.66 471	0.25 485	0.26 535	0.27 511	0.22 468	0.31 512	0.22 456

DISCO	0.70 504	0.26 405	0.68 473	0.44 400	0.31 440	1.14 552	0.51 493	1.23 536	1.23 551	0.81 398	1.05 450	1.50 574	0.85 524	1.82 598	1.03 554	0.19 379	0.15 382	0.18 300	0.16 295	0.24 461	0.23 463

XPNet_ROB	0.70 504	0.35 485	0.68 473	0.52 517	0.40 515	0.79 476	0.85 582	1.16 506	0.94 462	1.33 572	1.15 491	1.38 561	0.83 521	1.03 526	0.90 535	0.32 543	0.25 529	0.26 498	0.24 500	0.31 512	0.28 502

ETE_ROB	0.70 504	0.49 543	0.73 496	0.56 544	0.36 488	0.79 476	0.87 583	1.14 495	0.93 455	1.19 557	1.18 500	1.39 562	0.82 516	0.99 515	0.80 501	0.26 495	0.21 495	0.31 536	0.26 523	0.33 525	0.34 542

Wz-Net-LNSev	0.71 508	0.51 551	1.36 587	0.50 489	0.41 522	1.15 554	0.69 550	1.21 523	1.07 522	1.02 519	1.12 473	1.08 508	0.87 529	0.89 487	0.89 533	0.24 474	0.22 503	0.21 412	0.19 402	0.26 478	0.26 485

APVNet	0.71 508	0.37 497	0.89 532	0.56 544	0.45 545	1.18 560	0.68 545	1.41 577	0.85 403	0.81 398	1.15 491	1.04 495	0.81 512	1.10 539	1.17 568	0.26 495	0.28 548	0.32 542	0.31 551	0.29 497	0.30 518

Syn2CoEx	0.71 508	0.51 551	0.95 537	0.64 570	0.45 545	0.91 507	0.53 501	1.48 584	1.13 533	0.93 483	1.35 530	1.02 491	0.99 555	0.92 499	0.80 501	0.30 529	0.27 544	0.28 519	0.24 500	0.23 448	0.24 471

DANet	0.71 508	0.45 536	0.91 535	0.59 556	0.40 515	0.81 484	0.40 404	0.97 421	0.84 395	1.20 561	1.22 506	1.33 553	0.88 533	1.16 546	1.24 572	0.27 505	0.23 513	0.31 536	0.25 509	0.35 536	0.32 530
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
RYNet	0.72 512	0.35 485	0.64 452	0.53 527	0.67 590	1.31 571	0.67 540	1.20 521	1.18 542	1.05 530	0.87 363	1.27 539	0.93 546	0.93 505	1.27 576	0.22 445	0.16 418	0.26 498	0.23 484	0.40 553	0.39 562

NCCL2	0.72 512	0.41 523	0.65 458	0.64 570	0.44 541	0.98 524	1.20 606	1.11 478	1.00 487	0.98 504	0.96 403	1.49 573	0.87 529	0.90 489	0.79 499	0.31 532	0.26 535	0.39 566	0.39 574	0.32 518	0.32 530

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	1.30 567	1.03 527	1.40 540	1.59 583	1.15 571	0.87 478	0.86 514	0.28 515	0.28 548	0.28 519	0.23 484	0.28 493	0.38 560

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	1.60 594	0.96 494	1.41 542	1.12 519	0.94 547	0.80 445	1.04 557	0.26 495	0.31 566	0.28 519	0.25 509	0.32 518	0.47 586

LALA_ROB	0.74 515	0.43 527	0.69 479	0.54 534	0.40 515	1.01 527	0.95 590	1.21 523	1.07 522	1.22 563	1.12 473	1.56 580	0.79 507	1.04 528	0.86 514	0.33 551	0.22 503	0.35 551	0.30 544	0.35 536	0.31 526

w-ln-seven-2	0.76 517	0.43 527	2.32 610	0.52 517	0.38 504	0.90 506	0.65 536	1.11 478	1.12 532	1.19 557	1.28 518	1.09 511	0.99 555	1.07 532	0.87 520	0.20 402	0.19 473	0.23 449	0.22 468	0.26 478	0.22 456

PSMNet-RUCA	0.76 517	0.75 584	1.08 553	1.01 603	0.90 598	0.69 438	0.50 478	1.11 478	1.03 499	0.78 379	1.11 469	0.80 420	0.72 481	0.88 481	0.63 463	0.53 598	0.27 544	0.76 603	0.46 587	0.66 597	0.47 586

Wz-Net-MNSev	0.76 517	0.40 519	1.34 582	0.50 489	0.40 515	1.44 581	0.83 576	1.15 499	1.16 538	1.25 567	1.20 505	1.13 525	0.81 512	1.16 546	1.00 552	0.22 445	0.19 473	0.24 466	0.23 484	0.28 493	0.26 485

DGSMNet	0.76 517	0.55 563	1.29 576	0.58 552	0.62 587	0.94 512	0.70 555	1.26 549	1.11 529	0.83 419	1.24 511	1.00 482	0.71 477	1.03 526	0.81 504	0.34 557	0.29 553	0.41 573	0.40 576	0.57 591	0.55 598

RP	0.76 517	0.36 490	0.63 447	0.66 578	0.58 583	0.80 479	0.55 509	1.14 495	1.22 550	0.97 499	1.65 567	1.43 567	1.32 585	1.01 519	0.84 509	0.33 551	0.30 557	0.36 556	0.30 544	0.34 531	0.34 542

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	1.06 516	1.28 568	1.38 539	1.81 588	1.11 568	1.08 535	0.85 513	0.33 551	0.32 571	0.41 573	0.28 536	0.32 518	0.36 549

NCC-stereo	0.78 523	0.40 519	0.76 510	0.61 564	0.67 590	0.81 484	0.69 550	1.54 595	1.11 529	0.90 466	1.36 531	1.33 553	1.16 572	1.19 549	0.88 523	0.31 532	0.30 557	0.37 561	0.48 595	0.33 525	0.33 535

Nwc_Net	0.78 523	0.38 507	0.73 496	0.60 562	0.55 575	1.05 537	0.55 509	1.67 604	1.05 509	0.88 455	1.86 582	1.40 564	1.09 566	1.10 539	0.87 520	0.30 529	0.25 529	0.36 556	0.38 570	0.29 497	0.29 509

Abc-Net	0.78 523	0.40 519	0.76 510	0.61 564	0.67 590	0.81 484	0.69 550	1.54 595	1.11 529	0.90 466	1.36 531	1.33 553	1.16 572	1.19 549	0.88 523	0.31 532	0.30 557	0.37 561	0.48 595	0.33 525	0.33 535
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RGC	0.79 526	0.59 568	0.71 488	0.65 575	0.65 589	0.92 511	0.58 519	1.29 554	1.05 509	1.07 537	1.45 553	1.47 571	1.03 560	1.21 555	0.88 523	0.32 543	0.30 557	0.48 587	0.40 576	0.37 546	0.37 554

stereogan	0.80 527	0.31 462	0.71 488	0.59 556	0.50 561	1.72 598	0.48 467	1.35 566	1.37 572	1.00 511	1.46 555	1.56 580	0.95 550	1.29 564	0.84 509	0.28 515	0.29 553	0.29 527	0.25 509	0.38 550	0.38 560

ADCRef	0.80 527	0.43 527	1.32 580	0.50 489	0.45 545	1.07 539	0.51 493	1.07 462	0.98 476	1.17 553	1.42 544	0.87 442	0.91 536	0.85 471	3.19 618	0.18 347	0.16 418	0.23 449	0.23 484	0.22 431	0.21 438

GANetREF_RVC	0.80 527	0.75 584	0.86 528	0.66 578	0.42 528	1.15 554	0.98 592	1.14 495	1.19 544	1.01 516	1.02 436	1.10 515	0.90 535	1.15 544	0.76 494	0.48 588	0.39 590	0.57 597	0.38 570	0.63 595	0.46 581
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
AF-Net	0.81 530	0.39 514	0.68 473	0.64 570	0.54 573	0.91 507	0.51 493	1.61 600	1.31 568	0.96 494	2.02 588	1.46 568	1.26 583	1.11 541	0.99 549	0.32 543	0.24 521	0.39 566	0.27 530	0.30 506	0.25 479

test_for_model	0.82 531	3.60 641	0.39 225	2.35 629	2.07 630	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	0.34 557	0.11 170	0.13 109	0.09 10	3.49 642	0.18 364

SQANet	0.82 531	0.74 583	0.67 468	1.13 606	0.98 606	1.11 547	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	0.61 601	0.24 521	1.03 611	0.35 565	1.18 612	0.58 599

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	0.76 493	0.75 424	0.58 445	0.52 594	0.54 608	0.54 595	4.82 647	0.56 589	0.40 565

ccnet	0.82 531	0.57 566	0.75 505	0.54 534	0.59 584	1.09 546	0.66 538	1.38 572	0.94 462	1.12 548	1.44 550	1.29 542	0.92 541	0.95 514	1.24 572	0.49 590	0.42 595	0.50 592	0.47 593	0.51 580	0.46 581

psmorigin	0.82 531	0.51 551	2.09 606	0.49 475	0.41 522	0.85 499	0.50 478	1.04 449	0.88 421	1.45 577	1.43 547	1.50 574	1.06 563	1.22 557	0.97 545	0.31 532	0.32 571	0.27 511	0.27 530	0.33 525	0.42 569

CC-Net-ROB	0.82 531	0.96 601	0.85 523	0.58 552	0.45 545	1.27 569	0.70 555	1.17 511	1.02 494	0.83 419	1.23 510	0.90 456	0.77 500	1.06 529	0.69 478	0.46 584	0.34 579	1.71 619	0.38 570	0.59 594	0.36 549

GCST	0.83 537	1.22 610	0.74 501	1.58 614	1.01 608	1.06 538	0.23 118	0.78 348	0.78 361	0.97 499	0.65 250	0.78 410	0.35 246	0.92 499	0.34 276	0.96 612	0.65 614	1.20 613	0.81 616	0.91 603	0.70 602

aanetorigin	0.83 537	0.56 564	1.87 603	0.49 475	0.38 504	0.56 363	0.66 538	0.70 299	1.00 487	2.42 616	2.02 588	1.31 545	1.18 575	0.93 505	1.13 567	0.20 402	0.18 459	0.20 370	0.19 402	0.27 489	0.30 518

CSAN	0.83 537	0.49 543	0.77 515	0.60 562	0.41 522	1.14 552	1.06 598	1.19 516	1.46 582	1.32 570	1.43 547	1.37 560	1.19 577	1.27 563	0.86 514	0.39 572	0.31 566	0.36 556	0.37 567	0.35 536	0.34 542

SDNR	0.86 540	0.37 497	1.47 593	0.40 286	0.38 504	3.38 627	0.33 274	0.90 393	0.98 476	0.99 506	2.09 591	0.59 304	0.71 477	1.29 564	0.70 481	0.51 593	0.56 610	0.36 556	0.26 523	0.43 563	0.46 581

RTSC	0.87 541	0.48 539	1.23 570	0.52 517	0.37 495	1.13 551	0.50 478	1.34 563	1.79 600	1.51 581	1.24 511	1.12 519	0.81 512	1.62 587	2.16 605	0.25 485	0.19 473	0.23 449	0.24 500	0.30 506	0.31 526

PWC_ROB	0.87 541	0.52 558	1.28 574	0.50 489	0.32 456	0.91 507	0.37 348	1.36 569	1.46 582	1.61 587	2.59 605	1.16 530	1.01 559	1.34 570	1.40 583	0.25 485	0.18 459	0.28 519	0.20 427	0.29 497	0.28 502

UDG	0.88 543	0.82 593	0.67 468	1.00 602	0.96 603	1.02 529	0.57 518	1.13 486	0.99 481	0.90 466	0.97 416	1.31 545	0.99 555	0.85 471	0.84 509	0.54 599	0.32 571	1.77 620	0.40 576	0.94 605	0.66 601

FBW_ROB	0.88 543	0.50 547	0.85 523	0.55 541	0.40 515	1.17 558	0.78 571	1.50 587	1.37 572	1.33 572	1.27 516	1.48 572	1.00 558	2.57 622	0.98 548	0.25 485	0.32 571	0.45 578	0.30 544	0.34 531	0.28 502

XQC	0.89 545	0.65 576	1.31 578	0.67 581	0.52 569	1.22 564	0.68 545	1.26 549	1.52 585	1.14 551	1.11 469	1.28 541	1.04 562	1.40 578	1.77 593	0.38 570	0.24 521	0.37 561	0.31 551	0.53 585	0.47 586

DeepPrunerF	0.89 545	0.52 558	3.43 620	0.68 584	0.81 596	0.72 455	0.72 563	1.22 531	1.99 606	0.93 483	1.01 427	0.87 442	0.86 526	1.08 535	0.95 542	0.34 557	0.28 548	0.43 575	0.39 574	0.30 506	0.32 530

PWCDC_ROB	0.89 545	0.49 543	0.80 519	0.74 591	0.40 515	1.03 532	0.39 393	1.33 561	2.35 616	1.02 519	3.77 623	0.81 423	0.92 541	1.20 551	0.90 535	0.34 557	0.22 503	0.24 466	0.20 427	0.34 531	0.29 509

PASM	0.90 548	0.64 575	1.69 597	0.69 586	0.69 593	0.78 473	0.84 579	1.03 446	1.26 562	1.19 557	1.15 491	1.31 545	0.98 554	1.24 559	1.03 554	0.52 594	0.56 610	0.59 600	0.66 609	0.56 589	0.54 597

Wz-Net-SNSev	0.91 549	0.73 582	2.13 607	0.56 544	0.45 545	0.95 515	1.13 603	1.34 563	1.24 553	1.02 519	1.30 525	1.46 568	0.86 526	1.81 597	1.50 584	0.25 485	0.23 513	0.25 479	0.26 523	0.32 518	0.29 509

MDST_ROB	0.91 549	0.27 422	0.85 523	0.63 569	0.41 522	2.53 610	0.71 561	1.60 598	1.13 533	2.83 623	1.73 573	0.97 474	0.69 460	1.61 586	0.73 489	0.25 485	0.22 503	0.32 542	0.28 536	0.25 471	0.24 471

PDISCO_ROB	0.91 549	0.48 539	1.06 549	0.99 600	0.97 604	1.67 596	0.63 532	1.64 602	1.59 591	1.06 534	1.18 500	1.31 545	0.79 507	1.55 581	0.97 545	0.49 590	0.22 503	0.45 578	0.40 576	0.45 568	0.37 554

SHD	0.93 552	0.50 547	1.18 565	0.59 556	0.46 552	0.97 520	0.48 467	1.70 606	2.15 608	1.58 584	1.37 534	1.42 565	1.19 577	1.31 566	1.60 587	0.31 532	0.26 535	0.32 542	0.33 560	0.40 553	0.42 569

G-Net	0.95 553	0.46 538	1.04 547	0.64 570	0.48 557	2.12 606	0.64 535	1.01 439	0.87 417	1.75 596	2.82 612	1.30 544	1.64 604	1.06 529	0.96 544	0.36 566	0.29 553	0.35 551	0.25 509	0.45 568	0.42 569

w-ln-seven	0.96 554	0.48 539	2.41 612	0.54 534	0.50 561	1.41 577	0.70 555	1.67 604	1.81 601	1.49 578	1.50 557	1.26 537	0.87 529	1.15 544	1.80 597	0.23 462	0.21 495	0.25 479	0.25 509	0.31 512	0.26 485

anonymity	0.97 555	0.89 596	1.05 548	0.92 598	1.03 609	0.97 520	0.81 575	1.29 554	0.91 444	1.07 537	0.98 417	1.00 482	0.95 550	1.02 524	0.92 538	0.96 612	0.95 634	0.90 608	0.91 623	0.92 604	0.94 613

SGM_RVC	0.97 555	0.28 436	0.41 247	0.39 248	0.22 174	1.55 587	0.73 565	1.51 590	1.25 559	2.25 613	1.92 583	2.58 608	1.56 598	2.02 607	1.19 570	0.27 505	0.27 544	0.27 511	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
DPSNet	0.99 557	0.42 525	1.88 604	0.53 527	0.41 522	1.59 590	1.26 612	2.21 616	1.43 578	1.10 545	1.11 469	1.46 568	1.95 614	1.34 570	1.26 574	0.34 557	0.25 529	0.25 479	0.21 450	0.46 571	0.37 554

z-mn7	1.00 558	0.50 547	1.70 599	0.53 527	0.36 488	1.75 599	0.71 561	1.22 531	2.28 612	0.96 494	2.54 601	1.42 565	0.95 550	2.19 614	1.54 585	0.22 445	0.19 473	0.21 412	0.20 427	0.27 489	0.25 479

Consistency-Raft	1.01 559	0.81 590	1.24 571	0.84 594	0.97 604	0.81 484	0.84 579	1.30 557	1.59 591	1.05 530	1.68 572	1.12 519	0.91 536	0.92 499	1.11 562	0.65 602	0.74 618	0.79 605	0.90 620	1.06 610	0.79 607

xxxx	1.01 559	0.22 303	0.43 279	0.36 172	0.21 150	0.82 492	0.36 333	1.32 559	0.88 421	0.71 336	0.94 390	0.97 474	0.63 423	0.64 347	10.58 641	0.20 402	0.16 418	0.18 300	0.17 345	0.19 369	0.19 397

test_xeample	1.01 559	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	10.93 642	0.19 379	0.15 382	0.18 300	0.17 345	0.18 335	0.17 346

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 562	0.57 566	1.51 595	0.67 581	0.50 561	2.57 611	1.66 627	1.20 521	1.43 578	1.38 574	1.57 564	1.33 553	0.92 541	1.64 590	0.88 523	0.37 569	0.39 590	0.46 581	0.60 607	0.41 559	0.40 565

ADCPNet	1.03 563	0.48 539	2.70 614	0.54 534	0.42 528	1.40 575	0.75 567	1.13 486	1.07 522	1.22 563	1.42 544	1.68 585	1.09 566	1.36 575	3.45 622	0.30 529	0.28 548	0.29 527	0.32 557	0.37 546	0.35 547

MSAF-DinoV2	1.04 564	0.38 507	1.32 580	0.54 534	0.29 401	0.89 504	0.72 563	1.52 593	1.24 553	1.05 530	1.41 542	2.98 611	1.49 594	2.74 623	2.83 616	0.22 445	0.14 350	0.20 370	0.22 468	0.32 518	0.32 530

otaku	1.04 564	0.93 598	0.88 530	1.33 612	1.05 611	1.66 594	0.70 555	1.40 576	1.18 542	1.08 541	1.32 528	1.33 553	0.91 536	1.23 558	0.76 494	0.72 605	0.46 605	1.24 614	0.50 600	1.40 613	0.75 603

SuperB	1.04 564	0.37 497	4.81 628	0.43 381	0.31 440	0.99 525	0.46 452	1.02 442	2.09 607	1.09 543	1.09 466	0.75 396	0.81 512	1.06 529	1.76 592	0.19 379	0.15 382	0.17 252	0.15 263	2.82 637	0.26 485

ADCL	1.04 564	0.38 507	1.35 583	0.50 489	0.39 510	1.61 591	0.89 584	1.29 554	1.39 575	1.29 569	1.50 557	1.24 535	1.24 580	1.37 576	4.87 630	0.21 419	0.19 473	0.25 479	0.25 509	0.29 497	0.27 495

test_sample9	1.05 568	0.36 490	0.72 493	0.38 219	0.30 418	0.71 448	0.43 436	1.06 458	0.88 421	0.92 479	0.86 355	0.85 431	0.69 460	1.20 551	1.36 579	0.41 577	8.41 647	0.40 569	0.41 581	0.36 541	0.33 535

DDUNet	1.06 569	2.56 637	0.68 473	1.21 608	1.26 614	1.03 532	0.69 550	1.11 478	0.94 462	0.96 494	1.22 506	1.27 539	0.82 516	0.93 505	0.72 488	0.84 609	0.38 586	1.99 623	0.60 607	1.10 611	0.85 609

ADCP+	1.06 569	0.35 485	1.51 595	0.49 475	0.51 565	1.45 582	0.55 509	1.25 547	1.03 499	1.16 552	1.15 491	1.10 515	1.07 565	1.56 583	6.75 637	0.19 379	0.16 418	0.23 449	0.21 450	0.28 493	0.21 438

SAMSARA	1.07 571	0.65 576	1.19 566	1.06 605	0.90 598	1.76 600	1.76 631	1.46 582	1.44 580	1.51 581	1.16 496	2.00 597	1.14 570	1.48 579	1.31 578	0.39 572	0.44 602	0.35 551	0.38 570	0.49 577	0.49 592

SANet	1.07 571	0.41 523	1.06 549	0.48 460	0.30 418	1.41 577	0.94 589	1.42 578	3.36 627	1.58 584	2.43 598	2.33 604	1.70 605	1.34 570	1.07 559	0.28 515	0.24 521	0.26 498	0.23 484	0.34 531	0.30 518

zh-mn7	1.08 573	0.65 576	4.00 624	0.52 517	0.38 504	1.16 557	0.62 531	1.15 499	1.77 599	1.74 595	2.31 592	1.17 531	0.91 536	2.10 609	1.77 593	0.24 474	0.21 495	0.22 427	0.22 468	0.25 471	0.28 502

zh-sn7	1.09 574	0.75 584	3.23 618	0.57 550	0.42 528	1.11 547	0.89 584	1.19 516	1.27 563	1.41 576	1.98 586	1.25 536	1.47 593	1.99 606	2.62 613	0.26 495	0.26 535	0.26 498	0.27 530	0.35 536	0.30 518

Ntro	1.09 574	0.97 604	0.91 535	1.44 613	1.19 613	1.69 597	0.80 574	1.35 566	1.25 559	1.00 511	1.29 522	1.31 545	0.97 553	1.26 561	0.84 509	0.84 609	0.43 600	1.36 615	0.50 600	1.56 614	0.78 605

MFN_U_SF_RVC	1.09 574	0.59 568	1.97 605	0.67 581	0.44 541	1.93 603	0.60 524	1.85 609	1.36 570	1.61 587	1.54 562	1.95 596	1.37 587	1.64 590	1.73 590	0.40 576	0.37 584	0.45 578	0.48 595	0.44 564	0.44 576

Wz-Net-TNSev	1.14 577	1.06 607	4.32 627	0.49 475	0.42 528	1.51 585	1.11 602	1.48 584	1.40 577	1.22 563	1.26 515	1.58 582	1.43 591	1.76 595	1.70 589	0.32 543	0.31 566	0.26 498	0.30 544	0.41 559	0.41 568

ADCMid	1.14 577	0.52 558	2.23 609	0.53 527	0.43 534	1.07 539	0.75 567	1.23 536	1.05 509	2.15 609	1.44 550	1.50 574	1.43 591	1.56 583	5.01 631	0.26 495	0.24 521	0.29 527	0.31 551	0.37 546	0.33 535

MFMNet_re	1.14 577	0.97 604	1.19 566	0.99 600	0.95 602	1.25 568	1.22 609	1.39 573	1.55 588	1.69 594	1.67 571	1.21 532	1.53 595	1.12 542	0.99 549	0.87 611	0.75 622	0.79 605	0.75 613	0.90 602	0.94 613

WCMA_ROB	1.14 577	0.36 490	0.76 510	0.49 475	0.44 541	1.23 566	0.67 540	1.11 478	1.23 551	2.84 624	3.95 629	3.28 618	1.83 610	1.25 560	0.99 549	0.44 581	0.34 579	0.34 549	0.37 567	0.41 559	0.40 565

AnyNet_C32	1.16 581	0.62 574	2.40 611	0.57 550	0.55 575	1.41 577	1.34 617	1.18 514	1.24 553	1.49 578	1.42 544	1.39 562	1.20 579	1.55 581	4.82 629	0.29 522	0.28 548	0.29 527	0.34 562	0.38 550	0.42 569

222	1.18 582	0.22 303	0.44 291	0.37 189	0.22 174	0.79 476	0.37 348	1.31 558	0.89 434	0.92 479	1.08 462	0.72 377	0.71 477	0.66 362	13.89 645	0.20 402	0.15 382	0.17 252	0.16 295	0.18 335	0.19 397

WZ-Net	1.19 583	0.59 568	4.07 625	0.62 568	0.51 565	1.34 572	1.31 616	1.32 559	1.74 598	1.53 583	1.65 567	1.74 587	1.28 584	2.25 616	2.01 602	0.27 505	0.21 495	0.23 449	0.25 509	0.40 553	0.39 562

MSMD_ROB	1.21 584	0.49 543	0.62 437	0.59 556	0.50 561	1.62 593	0.67 540	1.23 536	1.24 553	2.45 617	3.77 623	3.09 615	2.98 630	1.32 567	0.81 504	0.45 582	0.41 593	0.49 590	0.51 602	0.47 574	0.44 576

pmcnn	1.23 585	0.29 448	0.96 539	0.40 286	0.23 214	0.95 515	0.69 550	1.16 506	1.28 565	1.67 593	2.33 594	11.15 645	0.86 526	0.93 505	0.88 523	0.15 211	0.12 237	0.12 69	0.10 103	0.15 232	0.15 280

NVStereoNet_ROB	1.24 586	0.90 597	1.13 558	0.86 595	0.88 597	1.11 547	0.99 594	1.42 578	1.53 586	1.59 586	2.48 599	2.24 601	1.53 595	1.96 605	1.30 577	0.76 607	0.70 615	0.78 604	1.00 625	0.71 600	0.88 611
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
test_sample8	1.25 587	0.36 490	0.72 493	0.38 219	0.30 418	0.71 448	0.43 436	1.13 486	0.75 336	1.50 580	0.95 399	3.29 619	1.59 600	1.20 551	1.36 579	0.41 577	8.41 647	0.40 569	0.41 581	0.36 541	0.33 535

SPS-STEREO	1.25 587	0.93 598	1.06 549	1.04 604	1.03 609	1.41 577	0.91 588	1.51 590	1.19 544	2.09 607	1.83 579	1.94 595	1.39 588	1.62 587	1.39 582	0.97 614	0.94 633	0.90 608	0.89 619	0.96 607	0.96 616
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PVD	1.28 589	0.67 579	1.28 574	0.74 591	0.62 587	1.50 584	0.84 579	1.99 612	2.96 622	2.18 610	2.36 597	1.85 592	1.95 614	1.92 602	1.94 600	0.39 572	0.36 583	0.49 590	0.37 567	0.51 580	0.64 600

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 590	0.87 595	1.76 601	0.86 595	0.56 578	4.29 632	1.79 632	1.50 587	1.98 605	1.61 587	1.85 581	1.84 590	1.41 589	1.89 600	1.36 579	0.48 588	0.40 592	0.56 596	0.57 605	0.69 598	0.48 589

MeshStereo	1.34 590	0.43 527	0.54 407	0.44 400	0.34 476	1.66 594	0.60 524	1.94 610	1.37 572	4.47 637	3.25 614	4.71 628	1.94 613	1.92 602	1.17 568	0.35 562	0.35 581	0.37 561	0.31 551	0.32 518	0.32 530
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
RainbowNet	1.35 592	1.49 618	1.19 566	1.88 621	1.45 615	1.48 583	1.07 600	1.61 600	1.55 588	1.20 561	1.59 565	1.54 578	1.13 569	1.34 570	0.97 545	1.36 626	0.70 615	1.82 621	0.79 615	1.71 617	1.07 622

ACVNet-4b	1.35 592	1.31 613	1.10 554	1.90 622	1.59 617	1.92 602	0.77 569	1.52 593	1.62 595	1.05 530	1.60 566	2.11 599	0.94 547	1.64 590	0.77 498	1.30 623	0.35 581	2.03 627	0.67 610	1.88 624	0.84 608

SGM+DAISY	1.35 592	0.94 600	1.25 572	0.96 599	1.00 607	1.52 586	1.02 597	1.34 563	1.21 548	2.64 619	2.65 607	2.44 605	1.56 598	1.64 590	1.26 574	0.97 614	0.95 634	0.90 608	0.90 620	0.94 605	0.96 616

FCDSN-DC	1.39 595	0.56 564	0.65 458	0.74 591	0.59 584	1.38 574	0.63 532	1.35 566	1.39 575	3.26 631	4.50 635	4.61 626	2.63 625	1.58 585	1.03 554	0.46 584	0.42 595	0.48 587	0.47 593	0.50 579	0.50 593
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
AAGNet	1.43 596	0.20 227	0.48 352	0.44 400	0.25 275	0.29 131	0.31 243	0.65 247	0.68 299	0.97 499	0.86 355	0.67 355	0.62 417	0.64 347	20.63 649	0.16 270	0.11 170	0.19 340	0.15 263	0.19 369	0.12 169

ACVNet_1	1.46 597	1.33 614	1.12 557	1.91 623	1.62 618	1.83 601	0.98 592	2.00 613	1.85 603	1.39 575	1.53 561	2.32 603	1.53 595	1.34 570	1.11 562	1.30 623	0.50 607	2.06 629	0.58 606	1.93 626	0.95 615

EDNetEfficient	1.46 597	0.80 589	6.12 630	0.47 453	0.39 510	0.69 438	0.83 576	0.90 393	2.77 621	3.50 633	1.96 585	1.66 584	2.03 616	1.26 561	4.18 627	0.21 419	0.18 459	0.21 412	0.20 427	0.41 559	0.39 562

ADCS	1.51 599	0.61 571	3.42 619	0.59 556	0.51 565	1.27 569	1.08 601	1.59 597	1.81 601	1.91 603	1.66 569	1.51 577	1.42 590	1.94 604	8.60 639	0.33 551	0.32 571	0.33 547	0.36 566	0.44 564	0.42 569

AnyNet_C01	1.56 600	1.05 606	7.45 632	0.64 570	0.54 573	1.99 604	1.38 619	1.43 580	1.36 570	1.63 590	1.92 583	1.84 590	1.33 586	2.40 618	4.03 624	0.33 551	0.32 571	0.32 542	0.34 562	0.44 564	0.45 580

FC-DCNN	1.59 601	0.51 551	0.66 464	0.61 564	0.49 559	1.56 588	0.70 555	1.66 603	1.53 586	4.64 638	4.62 636	5.85 635	3.34 634	1.84 599	1.11 562	0.46 584	0.42 595	0.47 582	0.46 587	0.48 575	0.46 581

DispFullNet	1.60 602	2.63 638	2.75 615	2.56 633	1.79 625	1.24 567	0.47 459	1.37 571	1.45 581	1.87 599	1.50 557	1.55 579	2.46 620	2.04 608	1.04 557	0.59 600	0.18 459	2.32 632	0.68 611	2.29 630	1.14 623

ELAS_RVC	1.60 602	0.61 571	1.01 546	0.70 587	0.56 578	2.00 605	1.89 634	1.96 611	2.65 619	3.33 632	3.26 615	3.03 612	3.41 635	2.49 620	2.09 604	0.52 594	0.45 603	0.50 592	0.48 595	0.54 587	0.52 595
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.63 604	0.61 571	0.95 537	0.68 584	0.55 575	3.01 625	1.55 625	2.39 618	2.33 615	3.64 634	3.89 627	2.75 609	2.90 629	2.15 612	2.27 611	0.52 594	0.45 603	0.50 592	0.48 595	0.54 587	0.52 595
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FC-DCNN v2	1.65 605	0.51 551	0.65 458	0.61 564	0.49 559	1.61 591	0.70 555	1.75 608	1.56 590	4.74 641	4.91 638	6.46 639	3.31 632	1.91 601	1.11 562	0.46 584	0.42 595	0.47 582	0.46 587	0.48 575	0.46 581

ACVNet_2	1.65 605	1.27 612	1.41 590	1.75 617	1.62 618	2.22 607	1.20 606	2.30 617	2.62 618	1.78 597	2.56 602	3.03 612	1.61 601	1.54 580	1.12 566	1.06 617	0.58 612	1.82 621	0.70 612	1.82 620	0.96 616

IMH-64-1	1.86 607	1.62 623	1.16 560	2.20 626	1.89 627	2.33 608	1.30 613	2.89 622	2.29 613	1.66 591	2.80 610	2.49 606	1.61 601	2.10 609	1.78 595	1.60 628	0.74 618	2.43 633	1.02 626	2.12 627	1.17 626

IMH-64	1.86 607	1.62 623	1.16 560	2.20 626	1.89 627	2.33 608	1.30 613	2.89 622	2.29 613	1.66 591	2.80 610	2.49 606	1.61 601	2.10 609	1.78 595	1.60 628	0.74 618	2.43 633	1.02 626	2.12 627	1.17 626

WAO-7	1.90 609	1.20 609	1.35 583	1.27 610	1.06 612	2.84 618	1.56 626	3.23 627	3.06 625	2.23 612	3.33 619	3.17 616	2.28 619	3.12 624	2.21 606	1.02 616	0.91 629	1.06 612	1.03 628	1.04 609	0.97 619

PWCK	1.92 610	1.66 626	3.12 617	1.65 615	0.91 600	2.84 618	2.26 637	2.10 614	2.41 617	2.36 615	2.31 592	2.22 600	1.82 608	3.43 627	2.03 603	1.61 630	0.71 617	1.51 616	0.82 617	1.69 616	0.91 612

MonStereo1	1.98 611	1.48 617	1.43 592	1.81 620	1.69 623	2.88 621	0.78 571	2.47 619	3.47 628	2.20 611	4.36 634	3.39 621	2.50 622	2.18 613	1.58 586	1.19 619	0.54 608	1.65 618	0.87 618	1.78 619	1.29 631

Dean	1.98 611	1.36 615	1.36 587	2.12 625	1.81 626	2.74 613	1.36 618	3.37 631	3.80 632	2.08 606	3.32 618	3.21 617	1.82 608	1.71 594	1.67 588	1.27 620	0.77 624	1.99 623	0.90 620	1.86 621	1.03 621

RTS	1.98 611	0.96 601	11.36 637	0.65 575	0.57 581	2.77 616	1.40 620	1.39 573	2.26 610	1.89 600	2.56 602	1.32 550	1.25 581	5.20 636	4.05 625	0.31 532	0.22 503	0.29 527	0.29 542	0.40 553	0.37 554

RTSA	1.98 611	0.96 601	11.36 637	0.65 575	0.57 581	2.77 616	1.40 620	1.39 573	2.26 610	1.89 600	2.56 602	1.32 550	1.25 581	5.20 636	4.05 625	0.31 532	0.22 503	0.29 527	0.29 542	0.40 553	0.37 554

WAO-6	2.04 615	1.50 619	1.16 560	1.70 616	1.67 622	2.69 612	1.44 623	3.06 624	3.63 631	1.98 604	3.27 616	3.54 624	2.07 617	2.36 617	2.22 608	1.31 625	0.91 629	2.04 628	1.22 635	1.73 618	1.27 630

IMH	2.04 615	1.62 623	1.20 569	2.20 626	1.89 627	2.91 624	1.30 613	3.11 625	3.03 623	1.81 598	3.35 620	3.03 612	1.90 611	2.48 619	1.80 597	1.66 631	0.77 624	2.45 635	1.04 629	2.15 629	1.19 629

LVE	2.12 617	1.44 616	1.36 587	1.99 624	1.78 624	2.75 614	1.79 632	2.82 621	3.95 633	1.90 602	4.33 633	3.52 623	1.81 607	2.24 615	1.74 591	1.74 632	0.87 627	2.06 629	1.13 631	1.91 625	1.35 632

MADNet+	2.23 618	2.43 634	10.85 636	1.22 609	0.91 600	2.76 615	1.40 620	2.12 615	1.67 597	1.32 570	1.74 575	1.86 593	1.74 606	6.25 638	4.41 628	0.65 602	0.64 613	0.58 599	0.54 604	0.80 601	0.76 604

KSHMR	2.57 619	1.93 629	1.69 597	2.63 635	2.42 635	2.86 620	2.07 635	3.27 629	6.50 637	2.49 618	3.36 621	3.41 622	1.92 612	2.49 620	1.94 600	2.13 637	1.40 639	2.79 642	1.50 638	2.73 635	1.77 635

notaker	2.76 620	2.29 633	1.80 602	2.96 637	2.58 639	2.90 623	1.75 630	3.24 628	3.05 624	2.78 622	4.24 632	6.15 638	2.51 623	3.34 626	2.75 615	2.31 639	1.18 637	3.00 643	1.65 639	2.84 638	1.97 636

JetBlue	2.78 621	1.26 611	7.04 631	1.16 607	1.48 616	8.00 640	6.02 644	2.60 620	1.92 604	2.12 608	2.64 606	3.34 620	3.05 631	6.49 639	3.39 620	0.78 608	0.76 623	0.75 602	0.76 614	0.97 608	1.18 628

WAO-8	2.92 622	1.55 621	1.35 583	1.79 618	1.63 620	5.23 634	1.22 609	4.58 637	12.56 644	2.84 624	4.07 631	4.83 629	2.72 627	3.49 628	2.25 609	1.27 620	0.91 629	1.99 623	1.15 633	1.86 621	1.15 624

Venus	2.92 622	1.55 621	1.35 583	1.79 618	1.63 620	5.23 634	1.22 609	4.58 637	12.56 644	2.84 624	4.06 630	4.83 629	2.72 627	3.49 628	2.25 609	1.27 620	0.91 629	1.99 623	1.15 633	1.86 621	1.15 624

ktn	2.98 624	2.25 632	1.73 600	2.84 636	2.53 638	3.76 631	2.15 636	3.70 633	5.47 636	2.75 621	5.17 641	5.94 636	2.48 621	3.23 625	2.46 612	2.34 641	1.44 640	2.78 641	2.03 641	2.45 633	2.01 638

TorneroNet-64	3.44 625	1.86 627	1.42 591	2.58 634	2.28 633	6.87 637	1.68 628	4.70 639	12.03 641	2.31 614	5.59 642	8.25 641	2.55 624	3.97 633	2.73 614	1.81 633	0.74 618	2.57 637	1.07 630	2.35 631	1.44 633

UNDER WATER	3.46 626	2.07 631	3.64 622	3.09 638	2.48 636	3.75 630	2.42 639	3.31 630	13.77 646	2.90 628	2.95 613	5.84 634	3.69 636	3.69 630	3.48 623	2.07 636	1.11 636	2.70 640	1.40 636	2.84 638	1.98 637

UNDER WATER-64	3.53 627	2.01 630	3.94 623	3.22 640	2.49 637	5.41 636	2.60 640	3.43 632	12.41 643	3.03 629	2.68 608	6.07 637	4.04 637	3.79 632	3.33 619	2.02 635	1.24 638	2.63 638	1.46 637	2.78 636	2.08 639

MultiAttention	3.58 628	0.24 361	0.62 437	0.54 534	0.34 476	22.90 650	2.72 641	1.60 598	1.13 533	0.80 385	1.81 578	1.14 528	0.43 303	35.29 659	0.61 457	0.17 313	0.12 237	0.23 449	0.23 484	0.34 531	0.29 509

DPSimNet_ROB	3.58 628	2.45 635	8.57 633	2.53 631	2.37 634	2.88 621	3.77 643	3.14 626	3.23 626	4.71 640	3.86 626	4.68 627	4.87 640	4.07 634	5.62 632	2.33 640	2.33 642	2.47 636	2.52 642	2.51 634	2.64 641

MADNet++	4.03 630	2.70 639	3.44 621	3.72 642	3.44 642	4.44 633	3.52 642	3.95 635	3.61 630	4.46 636	4.98 639	4.10 625	4.58 639	7.00 641	5.89 633	3.74 643	3.67 645	3.27 645	2.71 644	3.70 643	3.66 644

SGM-ForestM	4.04 631	0.32 466	0.46 320	0.43 381	0.27 350	7.50 639	1.45 624	3.84 634	4.24 634	8.19 645	6.76 643	19.00 653	9.08 642	10.74 646	6.62 636	0.31 532	0.33 577	0.32 542	0.32 557	0.29 497	0.29 509

MANE	4.13 632	0.51 551	0.64 452	0.66 578	0.56 578	6.89 638	0.99 594	7.55 642	12.04 642	6.68 644	8.57 645	10.69 644	9.45 643	7.59 643	6.39 635	0.49 590	0.43 600	0.48 587	0.98 624	0.49 577	0.48 589

xyz-stereo	4.23 633	0.17 125	61.76 663	0.34 116	0.16 10	12.16 644	0.37 348	0.58 198	0.68 299	1.01 516	3.36 621	0.77 408	0.82 516	1.21 555	0.40 347	0.12 47	0.10 66	0.16 212	0.11 140	0.13 137	0.10 73

LE_ROB	4.42 634	0.24 361	2.75 615	0.42 360	0.23 214	1.57 589	0.90 587	1.71 607	17.88 653	16.56 655	4.88 637	5.17 633	18.85 655	1.63 589	14.62 646	0.17 313	0.14 350	0.16 212	0.16 295	0.19 369	0.17 346

TorneroNet	4.53 635	1.89 628	1.48 594	2.55 632	2.27 632	13.78 647	1.69 629	4.84 641	23.73 658	2.89 627	7.70 644	7.06 640	2.69 626	4.26 635	3.42 621	1.84 634	0.77 624	2.68 639	1.13 631	2.42 632	1.47 634

LSM	4.74 636	0.77 587	10.16 635	0.70 587	56.56 660	1.02 529	1.00 596	1.24 543	1.62 595	2.04 605	2.34 595	1.33 553	1.17 574	1.38 577	1.09 561	0.33 551	0.49 606	0.39 566	0.46 587	0.51 580	10.09 648

JetRed	5.27 637	5.84 642	12.81 640	2.36 630	2.83 640	12.23 645	10.50 647	4.46 636	3.60 629	3.86 635	3.83 625	4.85 631	4.18 638	6.78 640	11.96 643	2.17 638	2.96 644	2.18 631	1.97 640	3.38 641	2.68 642

tt	6.20 638	0.20 227	5.89 629	3.55 641	2.07 630	11.26 643	19.21 648	11.74 646	5.46 635	2.69 620	2.04 590	4.87 632	6.25 641	3.70 631	7.09 638	8.32 650	11.17 654	4.93 647	5.41 649	5.74 644	2.37 640

coex-ft	6.43 639	1.51 620	87.33 664	0.49 475	0.38 504	1.34 572	1.21 608	1.16 506	8.09 639	12.12 647	2.79 609	2.77 610	3.31 632	1.16 546	3.15 617	0.24 474	0.23 513	0.27 511	0.24 500	0.45 568	0.37 554

HanzoNet	6.76 640	2.45 635	4.22 626	3.19 639	2.94 641	3.62 629	2.28 638	4.79 640	7.20 638	14.00 651	13.19 650	17.49 651	22.30 656	13.25 647	6.19 634	4.20 644	1.93 641	3.10 644	2.56 643	3.35 640	2.88 643

TCMNet-wrong-test	8.97 641	10.42 646	8.74 634	19.56 647	17.61 647	12.53 646	9.01 646	13.59 648	2.18 609	4.64 638	5.11 640	14.63 647	11.09 645	7.19 642	9.73 640	5.56 649	0.89 628	3.77 646	3.11 645	10.34 648	9.80 647

EDNetEfficientorigin	9.93 642	1.15 608	175.16 665	0.48 460	0.36 488	1.04 536	0.68 545	1.24 543	2.69 620	3.17 630	2.50 600	2.30 602	2.07 617	1.76 595	2.21 606	0.20 402	0.18 459	0.24 466	0.19 402	0.51 580	0.50 593

DGTPSM_ROB	12.07 643	8.00 643	20.99 642	8.93 644	16.78 645	10.67 641	30.87 652	9.01 644	15.16 648	6.50 642	15.41 654	9.04 642	14.85 647	9.25 644	21.67 651	4.57 645	8.57 649	5.08 648	9.28 650	5.90 645	10.95 649

DPSMNet_ROB	12.08 644	8.00 643	21.00 643	8.97 645	16.79 646	10.67 641	30.89 653	9.02 645	15.17 649	6.51 643	15.41 654	9.04 642	14.85 647	9.27 645	21.67 651	4.58 646	8.57 649	5.09 650	9.29 651	5.90 645	10.95 649

USTest	12.99 645	14.18 647	20.00 641	16.24 646	14.97 644	20.80 649	31.95 654	16.20 651	10.91 640	8.79 646	9.48 646	13.94 646	10.50 644	16.11 648	21.44 650	3.17 642	4.82 646	5.08 648	5.36 648	8.81 647	7.13 646

BEATNet-Init1	15.13 646	0.82 593	50.86 662	0.72 590	0.53 570	38.10 659	7.03 645	11.83 647	14.25 647	29.78 663	30.17 663	48.21 666	22.64 657	26.78 657	18.11 648	0.42 580	0.38 586	0.47 582	0.46 587	0.51 580	0.48 589

DPSM_ROB	17.78 647	18.63 649	24.31 649	20.90 649	19.47 648	25.97 652	36.21 656	21.23 657	16.24 651	13.38 649	14.06 652	19.18 654	16.30 650	20.78 650	25.67 654	9.38 652	9.23 652	9.49 652	9.82 652	13.51 650	11.91 652

DPSM	17.78 647	18.63 649	24.31 649	20.90 649	19.47 648	25.97 652	36.21 656	21.23 657	16.24 651	13.38 649	14.06 652	19.18 654	16.30 650	20.78 650	25.67 654	9.38 652	9.23 652	9.49 652	9.82 652	13.51 650	11.91 652

DLNR-FE	20.05 649	36.38 657	38.08 653	170.06 665	60.08 661	0.23 26	0.20 64	14.13 650	0.36 152	0.44 200	0.66 257	0.43 218	0.21 86	0.63 333	0.28 209	5.38 647	0.10 66	0.15 184	0.11 140	73.09 666	0.11 122

DLNR_Zeroshot_test	20.09 650	36.28 656	38.04 652	169.85 664	61.80 662	0.23 26	0.20 64	13.88 649	0.37 168	0.44 200	0.66 257	0.43 218	0.21 86	0.62 322	0.28 209	5.46 648	0.10 66	0.15 184	0.11 140	72.60 665	0.11 122

LRCNet_RVC	21.24 651	31.15 655	21.41 644	28.98 652	23.82 651	3.13 626	0.60 524	20.96 656	1.59 591	25.58 656	28.15 660	21.99 656	14.79 646	21.94 656	16.41 647	28.89 664	14.87 655	33.53 660	31.28 660	29.51 661	26.16 659

HaxPig	31.96 652	37.24 658	34.27 651	24.37 651	24.88 652	18.26 648	19.86 649	20.64 655	28.52 659	35.97 664	38.75 664	25.57 657	28.72 659	33.88 658	34.39 659	35.94 665	38.87 665	37.80 661	40.48 661	39.68 662	41.15 664

Anonymous_1	33.25 653	18.26 648	23.92 645	20.54 648	21.28 650	25.59 651	35.94 655	22.01 659	15.57 650	13.33 648	13.49 651	18.08 652	15.29 649	20.36 649	24.60 653	16.28 657	8.84 651	66.59 664	118.00 664	155.73 667	11.23 651

RAFT-FEzeroshot	35.73 654	37.45 660	48.67 657	42.23 657	39.22 656	52.25 661	73.13 664	42.62 664	32.59 660	26.71 657	27.70 656	38.57 660	32.57 660	41.68 664	51.67 665	18.75 659	18.58 661	19.15 655	19.78 656	27.21 654	23.98 655

RAFT-FE	35.73 654	37.45 660	48.67 657	42.23 657	39.22 656	52.25 661	73.13 664	42.62 664	32.59 660	26.71 657	27.70 656	38.57 660	32.57 660	41.68 664	51.67 665	18.75 659	18.58 661	19.15 655	19.78 656	27.21 654	23.98 655

CasAABBNet	35.74 656	37.43 659	48.72 659	42.22 656	39.20 655	52.24 660	73.12 663	42.61 663	32.62 663	26.78 660	27.95 658	38.58 662	32.60 662	41.67 663	51.65 664	18.74 658	18.57 660	19.15 655	19.77 655	27.20 653	23.98 655

FlowAnything	35.81 657	37.53 663	48.80 660	42.20 655	39.22 656	52.25 661	73.16 666	42.56 662	32.89 665	26.76 659	28.30 661	38.69 664	33.09 664	41.63 662	51.62 663	18.76 661	18.59 664	19.21 659	19.92 659	27.16 652	23.91 654

Selective-RAFT-Error	35.84 658	37.49 662	48.83 661	42.26 659	39.24 659	52.30 664	73.09 662	42.66 666	32.61 662	26.80 661	28.30 661	38.84 665	33.51 665	41.68 664	51.59 662	18.82 662	18.58 661	19.17 658	19.80 658	27.28 656	24.05 658

xxxxx1	36.64 659	19.51 651	24.21 646	61.66 661	64.63 663	27.28 655	40.10 658	20.25 652	18.63 654	14.07 652	12.97 647	17.26 648	17.36 652	21.70 653	27.93 656	13.18 654	18.50 657	111.26 665	133.37 665	29.24 658	39.73 661

tt_ll	36.64 659	19.51 651	24.21 646	61.66 661	64.63 663	27.28 655	40.10 658	20.25 652	18.63 654	14.07 652	12.97 647	17.26 648	17.36 652	21.70 653	27.93 656	13.18 654	18.50 657	111.26 665	133.37 665	29.24 658	39.73 661

ff	36.64 659	19.51 651	24.21 646	61.66 661	64.63 663	27.28 655	40.10 658	20.25 652	18.63 654	14.07 652	12.97 647	17.26 648	17.36 652	21.70 653	27.93 656	13.18 654	18.50 657	111.26 665	133.37 665	29.24 658	39.73 661

MEDIAN_ROB	37.38 662	40.85 666	40.60 655	32.31 653	31.85 653	27.20 654	24.55 650	29.10 660	33.19 666	42.09 666	41.76 666	33.35 658	34.39 666	39.78 661	37.07 660	43.64 667	44.10 667	44.12 663	43.40 663	41.51 664	42.76 666

AVERAGE_ROB	37.58 663	40.13 665	40.15 654	34.81 654	33.82 654	28.55 658	25.10 651	32.02 661	34.06 667	41.28 665	40.66 665	34.46 659	34.81 667	39.18 660	37.57 661	42.78 666	43.44 666	43.82 662	43.03 662	40.47 663	41.51 665

LSM0	38.95 664	37.60 664	48.58 656	43.57 660	91.06 666	52.57 665	72.57 661	43.17 667	32.63 664	26.97 662	27.97 659	38.65 663	32.94 663	41.86 667	51.78 667	18.89 663	18.41 656	19.13 654	19.63 654	27.29 657	33.77 660

PML	40.80 665	29.24 654	11.87 639	7.20 643	14.47 643	92.13 666	213.69 668	7.63 643	23.35 657	74.72 667	190.14 668	50.17 667	26.15 658	21.39 652	12.70 644	8.76 651	2.92 643	8.45 651	3.25 646	13.26 649	4.42 645

test_example2	176.61 666	205.14 667	198.86 666	188.60 666	190.98 667	152.67 667	170.61 667	94.86 668	123.55 668	178.88 668	179.48 667	158.94 668	141.34 668	192.61 668	198.96 668	203.76 668	236.37 668	164.13 668	173.55 668	218.58 668	160.41 667

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	0.45 582	0.42 595	0.47 582	0.46 587	0.46 571

ccccc		429.19 668		507.10 667	501.20 668	356.95 668		380.82 669		334.51 669		372.86 669		499.17 669		561.44 669	431.22 669	334.28 669	290.86 669	540.88 669

ASD4		8.86 645

Low-res two-view benchmark