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

USM	0.27 20	0.17 1	0.37 20	0.39 76	0.20 4	0.37 62	0.21 39	0.53 22	0.37 83	0.29 25	0.31 49	0.38 99	0.21 3	0.47 43	0.27 49	0.16 95	0.13 150	0.14 10	0.11 9	0.13 26	0.11 2

4.5w_L	0.26 4	0.17 1	0.35 1	0.36 8	0.26 106	0.33 30	0.21 39	0.46 8	0.25 7	0.30 47	0.26 15	0.31 44	0.35 116	0.66 133	0.27 49	0.13 29	0.11 31	0.14 10	0.11 9	0.12 1	0.11 2

StePilot	0.27 20	0.17 1	0.35 1	0.36 8	0.25 90	0.33 30	0.19 8	0.45 5	0.28 16	0.31 55	0.28 30	0.29 34	0.36 126	0.76 164	0.27 49	0.13 29	0.11 31	0.14 10	0.11 9	0.12 1	0.11 2

SteFusion	0.28 46	0.17 1	0.38 43	0.37 29	0.29 181	0.40 77	0.25 85	0.54 28	0.37 83	0.29 25	0.47 110	0.29 34	0.22 10	0.58 97	0.27 49	0.11 1	0.11 31	0.14 10	0.12 91	0.14 64	0.11 2

PyraSte	0.28 46	0.17 1	0.38 43	0.40 86	0.31 231	0.38 69	0.20 19	0.53 22	0.33 62	0.29 25	0.39 77	0.48 146	0.26 36	0.57 93	0.26 24	0.12 9	0.12 69	0.14 10	0.11 9	0.14 64	0.11 2

tim_s	0.27 20	0.17 1	0.37 20	0.40 86	0.34 294	0.35 41	0.23 72	0.51 15	0.32 53	0.28 14	0.30 44	0.45 128	0.22 10	0.48 50	0.26 24	0.12 9	0.13 150	0.14 10	0.11 9	0.14 64	0.11 2

xxxad45	0.28 46	0.17 1	0.35 1	0.40 86	0.33 275	0.36 52	0.27 105	0.50 13	0.35 74	0.27 11	0.26 15	0.49 155	0.27 46	0.45 21	0.26 24	0.12 9	0.14 211	0.14 10	0.11 9	0.15 92	0.11 2

ACW_4w	0.28 46	0.17 1	0.36 12	0.39 76	0.34 294	0.33 30	0.28 112	0.51 15	0.32 53	0.28 14	0.32 59	0.47 140	0.24 18	0.59 100	0.26 24	0.12 9	0.14 211	0.15 74	0.12 91	0.15 92	0.11 2

5w_v4	0.28 46	0.17 1	0.35 1	0.40 86	0.37 327	0.35 41	0.28 112	0.50 13	0.34 69	0.29 25	0.31 49	0.55 186	0.27 46	0.43 13	0.26 24	0.12 9	0.14 211	0.14 10	0.11 9	0.14 64	0.11 2

gc-stereo	0.27 20	0.18 10	0.37 20	0.37 29	0.23 33	0.32 23	0.20 19	0.56 42	0.32 53	0.31 55	0.26 15	0.36 78	0.30 73	0.46 30	0.28 80	0.18 193	0.16 319	0.14 10	0.11 9	0.12 1	0.12 29

ss10	0.27 20	0.18 10	0.37 20	0.37 29	0.22 24	0.29 12	0.20 19	0.57 54	0.35 74	0.31 55	0.33 61	0.33 58	0.23 15	0.50 61	0.29 91	0.16 95	0.14 211	0.14 10	0.11 9	0.13 26	0.11 2

uiiii_40	0.25 3	0.18 10	0.35 1	0.35 3	0.25 90	0.32 23	0.18 2	0.45 5	0.26 10	0.29 25	0.25 9	0.33 58	0.36 126	0.54 77	0.26 24	0.12 9	0.11 31	0.14 10	0.11 9	0.13 26	0.11 2

ITERv28	0.28 46	0.18 10	0.39 55	0.37 29	0.26 106	0.40 77	0.22 58	0.53 22	0.32 53	0.28 14	0.31 49	0.36 78	0.27 46	0.58 97	0.27 49	0.16 95	0.17 351	0.14 10	0.11 9	0.13 26	0.13 83

yuret106	0.27 20	0.18 10	0.39 55	0.37 29	0.24 59	0.32 23	0.19 8	0.58 58	0.27 15	0.26 6	0.27 24	0.39 104	0.30 73	0.48 50	0.27 49	0.17 147	0.17 351	0.14 10	0.11 9	0.12 1	0.12 29

uio108cc	0.27 20	0.18 10	0.36 12	0.37 29	0.22 24	0.43 103	0.25 85	0.59 64	0.31 42	0.28 14	0.29 35	0.37 90	0.29 67	0.44 19	0.25 12	0.17 147	0.17 351	0.14 10	0.11 9	0.13 26	0.12 29

ITERv24	0.27 20	0.18 10	0.35 1	0.36 8	0.24 59	0.42 93	0.21 39	0.58 58	0.28 16	0.30 47	0.35 67	0.35 68	0.31 85	0.45 21	0.27 49	0.16 95	0.18 376	0.14 10	0.11 9	0.13 26	0.13 83

dd23bbn	0.27 20	0.18 10	0.35 1	0.37 29	0.22 24	0.43 103	0.22 58	0.59 64	0.29 21	0.29 25	0.37 71	0.32 48	0.27 46	0.50 61	0.27 49	0.13 29	0.14 211	0.13 1	0.11 9	0.13 26	0.11 2

hj116sk	0.27 20	0.18 10	0.37 20	0.36 8	0.26 106	0.37 62	0.19 8	0.59 64	0.36 77	0.26 6	0.27 24	0.42 113	0.25 24	0.53 73	0.26 24	0.16 95	0.14 211	0.13 1	0.11 9	0.12 1	0.12 29

ITERv19	0.27 20	0.18 10	0.35 1	0.37 29	0.25 90	0.40 77	0.21 39	0.59 64	0.30 28	0.29 25	0.31 49	0.40 108	0.24 18	0.45 21	0.28 80	0.17 147	0.18 376	0.14 10	0.11 9	0.13 26	0.12 29

ITER124	0.27 20	0.18 10	0.35 1	0.37 29	0.24 59	0.45 116	0.21 39	0.52 17	0.30 28	0.34 76	0.25 9	0.37 90	0.26 36	0.48 50	0.27 49	0.15 70	0.15 277	0.14 10	0.11 9	0.13 26	0.12 29

zxcv128	0.27 20	0.18 10	0.37 20	0.36 8	0.26 106	0.34 36	0.20 19	0.58 58	0.26 10	0.29 25	0.30 44	0.36 78	0.30 73	0.46 30	0.27 49	0.17 147	0.16 319	0.14 10	0.11 9	0.13 26	0.11 2

iked130	0.26 4	0.18 10	0.36 12	0.37 29	0.23 33	0.35 41	0.22 58	0.57 54	0.28 16	0.29 25	0.27 24	0.34 62	0.27 46	0.42 11	0.26 24	0.15 70	0.13 150	0.14 10	0.11 9	0.13 26	0.12 29

v134_o9	0.26 4	0.18 10	0.37 20	0.37 29	0.26 106	0.35 41	0.21 39	0.59 64	0.30 28	0.29 25	0.31 49	0.31 44	0.26 36	0.46 30	0.25 12	0.14 48	0.12 69	0.14 10	0.11 9	0.12 1	0.12 29

vnu138km	0.26 4	0.18 10	0.37 20	0.37 29	0.24 59	0.36 52	0.21 39	0.55 35	0.31 42	0.29 25	0.26 15	0.37 90	0.25 24	0.48 50	0.27 49	0.14 48	0.12 69	0.14 10	0.11 9	0.13 26	0.11 2

ITERv10	0.26 4	0.18 10	0.37 20	0.37 29	0.25 90	0.33 30	0.20 19	0.56 42	0.30 28	0.29 25	0.28 30	0.36 78	0.30 73	0.49 56	0.27 49	0.14 48	0.12 69	0.14 10	0.11 9	0.12 1	0.12 29

99wein	0.26 4	0.18 10	0.37 20	0.36 8	0.23 33	0.32 23	0.19 8	0.56 42	0.33 62	0.30 47	0.31 49	0.36 78	0.25 24	0.48 50	0.28 80	0.14 48	0.12 69	0.14 10	0.11 9	0.12 1	0.12 29

ITERv8	0.27 20	0.18 10	0.37 20	0.37 29	0.24 59	0.36 52	0.20 19	0.56 42	0.30 28	0.30 47	0.33 61	0.34 62	0.26 36	0.49 56	0.27 49	0.14 48	0.12 69	0.14 10	0.11 9	0.12 1	0.12 29

zaero_v3	0.30 64	0.18 10	0.41 74	0.37 29	0.23 33	0.57 222	0.20 19	0.62 84	0.36 77	0.41 109	0.42 85	0.32 48	0.24 18	0.68 140	0.26 24	0.13 29	0.11 31	0.14 10	0.11 9	0.13 26	0.11 2

ITERv2	0.30 64	0.18 10	0.43 90	0.36 8	0.23 33	0.50 162	0.19 8	0.62 84	0.36 77	0.39 106	0.39 77	0.36 78	0.25 24	0.74 162	0.27 49	0.13 29	0.11 31	0.14 10	0.11 9	0.13 26	0.11 2

ITER	0.32 82	0.18 10	0.39 55	0.36 8	0.21 11	0.37 62	0.20 19	0.56 42	0.30 28	0.41 109	0.48 115	0.35 68	0.25 24	1.31 328	0.29 91	0.14 48	0.11 31	0.13 1	0.11 9	0.13 26	0.12 29

MonStereo	0.28 46	0.18 10	0.39 55	0.36 8	0.21 11	0.55 210	0.31 136	0.55 35	0.43 102	0.28 14	0.28 30	0.23 4	0.21 3	0.57 93	0.25 12	0.11 1	0.10 9	0.14 10	0.11 9	0.14 64	0.11 2

Monster-pub-eth3d	0.28 46	0.18 10	0.39 55	0.36 8	0.21 11	0.55 210	0.31 136	0.55 35	0.43 102	0.28 14	0.28 30	0.23 4	0.21 3	0.56 88	0.25 12	0.11 1	0.10 9	0.14 10	0.11 9	0.14 64	0.11 2

IGEV	0.28 46	0.18 10	0.39 55	0.37 29	0.31 231	0.45 116	0.21 39	0.59 64	0.40 93	0.31 55	0.43 95	0.26 17	0.21 3	0.43 13	0.25 12	0.13 29	0.12 69	0.16 106	0.13 125	0.12 1	0.12 29

MLG-Stereo_test3	0.28 46	0.18 10	0.42 84	0.40 86	0.23 33	0.47 130	0.19 8	0.61 80	0.29 21	0.35 80	0.21 2	0.35 68	0.21 3	0.60 113	0.25 12	0.15 70	0.11 31	0.16 106	0.11 9	0.13 26	0.13 83

MonSter	0.28 46	0.18 10	0.39 55	0.36 8	0.21 11	0.55 210	0.31 136	0.55 35	0.43 102	0.28 14	0.29 35	0.23 4	0.21 3	0.56 88	0.25 12	0.11 1	0.10 9	0.14 10	0.11 9	0.14 64	0.11 2

CAS	0.63 294	0.18 10	0.37 20	2.27 614	0.84 567	0.57 222	0.54 383	0.79 141	0.62 171	0.48 154	0.70 188	0.36 78	0.26 36	0.45 21	0.35 174	2.24 617	0.10 9	0.14 10	0.09 1	0.15 92	1.06 606

4k_L	0.26 4	0.19 37	0.38 43	0.38 65	0.24 59	0.32 23	0.21 39	0.56 42	0.30 28	0.31 55	0.30 44	0.35 68	0.28 59	0.43 13	0.27 49	0.16 95	0.13 150	0.14 10	0.11 9	0.12 1	0.11 2

aaa3	0.26 4	0.19 37	0.38 43	0.37 29	0.25 90	0.29 12	0.21 39	0.55 35	0.31 42	0.32 66	0.26 15	0.35 68	0.28 59	0.46 30	0.27 49	0.14 48	0.12 69	0.14 10	0.11 9	0.13 26	0.13 83

mfccc	0.27 20	0.19 37	0.39 55	0.37 29	0.24 59	0.39 73	0.19 8	0.56 42	0.30 28	0.30 47	0.24 7	0.40 108	0.29 67	0.49 56	0.28 80	0.15 70	0.13 150	0.13 1	0.11 9	0.12 1	0.12 29

5k_new	0.26 4	0.19 37	0.38 43	0.38 65	0.24 59	0.30 16	0.20 19	0.52 17	0.32 53	0.29 25	0.27 24	0.37 90	0.26 36	0.52 68	0.28 80	0.14 48	0.12 69	0.14 10	0.11 9	0.12 1	0.12 29

SX	0.27 20	0.19 37	0.39 55	0.38 65	0.23 33	0.33 30	0.20 19	0.52 17	0.31 42	0.30 47	0.21 2	0.43 117	0.25 24	0.54 77	0.28 80	0.16 95	0.12 69	0.13 1	0.11 9	0.12 1	0.12 29

weee2	0.26 4	0.19 37	0.37 20	0.37 29	0.24 59	0.34 36	0.20 19	0.49 11	0.31 42	0.29 25	0.26 15	0.40 108	0.26 36	0.45 21	0.27 49	0.13 29	0.12 69	0.13 1	0.11 9	0.13 26	0.12 29

ACM	0.27 20	0.19 37	0.37 20	0.37 29	0.26 106	0.37 62	0.19 8	0.54 28	0.31 42	0.30 47	0.32 59	0.36 78	0.24 18	0.48 50	0.28 80	0.14 48	0.13 150	0.13 1	0.11 9	0.12 1	0.12 29

ITERv30	0.29 58	0.19 37	0.40 67	0.35 3	0.24 59	0.30 16	0.21 39	0.54 28	0.30 28	0.25 3	0.29 35	0.41 112	0.30 73	0.87 208	0.27 49	0.17 147	0.19 397	0.14 10	0.11 9	0.12 1	0.13 83

qyd29nn	0.27 20	0.19 37	0.38 43	0.36 8	0.21 11	0.31 20	0.20 19	0.52 17	0.26 10	0.27 11	0.29 35	0.34 62	0.28 59	0.67 137	0.26 24	0.18 193	0.19 397	0.14 10	0.11 9	0.13 26	0.12 29

oiu110	0.27 20	0.19 37	0.37 20	0.37 29	0.25 90	0.36 52	0.21 39	0.58 58	0.32 53	0.28 14	0.27 24	0.38 99	0.33 97	0.46 30	0.26 24	0.17 147	0.18 376	0.14 10	0.11 9	0.12 1	0.13 83

ITERv21	0.28 46	0.19 37	0.37 20	0.36 8	0.27 138	0.36 52	0.21 39	0.55 35	0.32 53	0.27 11	0.25 9	0.39 104	0.26 36	0.62 119	0.29 91	0.18 193	0.15 277	0.14 10	0.11 9	0.12 1	0.12 29

v20iiwwt	0.27 20	0.19 37	0.36 12	0.37 29	0.24 59	0.44 111	0.23 72	0.57 54	0.30 28	0.32 66	0.30 44	0.38 99	0.27 46	0.45 21	0.29 91	0.14 48	0.13 150	0.14 10	0.11 9	0.13 26	0.12 29

dddd17k	0.27 20	0.19 37	0.36 12	0.38 65	0.24 59	0.35 41	0.21 39	0.55 35	0.31 42	0.31 55	0.30 44	0.35 68	0.28 59	0.47 43	0.26 24	0.16 95	0.14 211	0.14 10	0.11 9	0.13 26	0.12 29

ITERv14	0.26 4	0.19 37	0.37 20	0.37 29	0.23 33	0.35 41	0.21 39	0.61 80	0.30 28	0.29 25	0.29 35	0.34 62	0.22 10	0.45 21	0.26 24	0.14 48	0.13 150	0.14 10	0.11 9	0.12 1	0.12 29

ITERv12	0.26 4	0.19 37	0.36 12	0.37 29	0.26 106	0.32 23	0.20 19	0.54 28	0.28 16	0.28 14	0.31 49	0.38 99	0.27 46	0.45 21	0.26 24	0.13 29	0.11 31	0.14 10	0.11 9	0.13 26	0.12 29

ITERv7	0.26 4	0.19 37	0.37 20	0.36 8	0.23 33	0.36 52	0.20 19	0.56 42	0.29 21	0.29 25	0.31 49	0.35 68	0.27 46	0.46 30	0.27 49	0.14 48	0.12 69	0.14 10	0.11 9	0.12 1	0.12 29

s6wercc	0.26 4	0.19 37	0.37 20	0.36 8	0.23 33	0.36 52	0.20 19	0.54 28	0.29 21	0.29 25	0.29 35	0.35 68	0.27 46	0.44 19	0.26 24	0.14 48	0.12 69	0.14 10	0.11 9	0.12 1	0.12 29

a5sdf	0.26 4	0.19 37	0.37 20	0.36 8	0.24 59	0.36 52	0.20 19	0.54 28	0.29 21	0.29 25	0.29 35	0.35 68	0.26 36	0.46 30	0.27 49	0.14 48	0.12 69	0.14 10	0.11 9	0.12 1	0.12 29

ITERv4	0.31 76	0.19 37	0.39 55	0.35 3	0.23 33	0.34 36	0.20 19	0.62 84	0.38 87	0.46 140	0.58 154	0.28 31	0.47 193	0.52 68	0.34 163	0.13 29	0.12 69	0.14 10	0.12 91	0.14 64	0.14 117

OmniDepth	0.29 58	0.19 37	0.37 20	0.40 86	0.17 1	0.58 226	0.32 145	0.60 78	0.29 21	0.26 6	0.26 15	0.39 104	0.43 163	0.47 43	0.26 24	0.13 29	0.10 9	0.13 1	0.12 91	0.15 92	0.12 29

Monster-pub-mixall	0.30 64	0.19 37	0.39 55	0.36 8	0.21 11	0.28 10	0.18 2	0.58 58	0.34 69	0.36 85	0.34 64	0.26 17	0.20 1	1.40 362	0.24 5	0.15 70	0.11 31	0.13 1	0.10 2	0.12 1	0.13 83

MLG-Stereo_test1	0.27 20	0.19 37	0.38 43	0.40 86	0.24 59	0.38 69	0.20 19	0.59 64	0.19 1	0.24 2	0.17 1	0.33 58	0.27 46	0.90 218	0.25 12	0.14 48	0.11 31	0.16 106	0.11 9	0.13 26	0.12 29

MLG-Stereo	0.29 58	0.19 37	0.38 43	0.41 100	0.20 4	0.42 93	0.20 19	0.66 100	0.21 2	0.25 3	0.22 5	0.33 58	0.28 59	1.09 274	0.25 12	0.14 48	0.11 31	0.16 106	0.11 9	0.13 26	0.12 29

dual_stereo	0.27 20	0.19 37	0.35 1	0.39 76	0.21 11	0.25 3	0.22 58	0.48 9	0.31 42	0.32 66	0.26 15	0.37 90	0.24 18	0.83 191	0.29 91	0.16 95	0.12 69	0.14 10	0.11 9	0.14 64	0.11 2

Wavelet-MonSter	0.27 20	0.20 61	0.41 74	0.39 76	0.26 106	0.26 4	0.25 85	0.49 11	0.29 21	0.36 85	0.47 110	0.28 31	0.32 93	0.49 56	0.26 24	0.11 1	0.10 9	0.14 10	0.11 9	0.13 26	0.12 29

water-stereo	0.39 123	0.20 61	0.48 123	0.44 140	0.27 138	0.50 162	0.26 98	0.92 190	0.51 139	0.53 177	0.78 209	0.55 186	0.49 216	0.42 11	0.42 246	0.16 95	0.15 277	0.17 135	0.15 174	0.16 116	0.15 155

1w_stereo	0.34 95	0.20 61	0.42 84	0.43 115	0.26 106	0.47 130	0.54 383	0.59 64	0.50 130	0.41 109	0.66 173	0.25 15	0.44 172	0.62 119	0.33 146	0.12 9	0.10 9	0.14 10	0.11 9	0.14 64	0.12 29

monsterstereo	0.34 95	0.20 61	0.44 95	0.45 154	0.35 300	0.27 9	0.29 119	0.53 22	0.51 139	0.44 127	0.61 160	0.26 17	0.25 24	1.19 301	0.27 49	0.13 29	0.11 31	0.15 74	0.12 91	0.15 92	0.10 1

monsters	0.34 95	0.20 61	0.41 74	0.39 76	0.36 311	0.34 36	0.27 105	0.66 100	0.43 102	0.47 146	0.40 80	0.22 2	0.23 15	1.33 336	0.25 12	0.13 29	0.10 9	0.14 10	0.11 9	0.13 26	0.13 83

111111	0.34 95	0.20 61	0.41 74	0.45 154	0.42 379	0.37 62	0.22 58	0.95 211	0.38 87	0.31 55	0.31 49	0.40 108	0.27 46	0.96 234	0.26 24	0.17 147	0.12 69	0.15 74	0.11 9	0.15 92	0.13 83

LG-Stereo_L2	0.29 58	0.20 61	0.45 108	0.37 29	0.25 90	0.26 4	0.20 19	0.78 136	0.28 16	0.28 14	0.26 15	0.24 9	0.26 36	0.91 219	0.23 2	0.15 70	0.11 31	0.15 74	0.12 91	0.14 64	0.11 2

LG-Stereo_L1	0.30 64	0.20 61	0.44 95	0.37 29	0.26 106	0.29 12	0.21 39	0.66 100	0.26 10	0.25 3	0.25 9	0.24 9	0.22 10	1.24 313	0.23 2	0.15 70	0.11 31	0.15 74	0.12 91	0.14 64	0.11 2

MLG-Stereo_test2	0.26 4	0.20 61	0.36 12	0.37 29	0.22 24	0.35 41	0.18 2	0.45 5	0.21 2	0.26 6	0.23 6	0.34 62	0.20 1	0.77 168	0.23 2	0.16 95	0.11 31	0.15 74	0.11 9	0.13 26	0.11 2

LG-G_1	0.31 76	0.20 61	0.44 95	0.42 108	0.20 4	0.64 263	0.18 2	0.70 112	0.25 7	0.29 25	0.29 35	0.36 78	0.35 116	0.87 208	0.24 5	0.16 95	0.12 69	0.16 106	0.11 9	0.13 26	0.13 83

LG-G	0.31 76	0.20 61	0.44 95	0.42 108	0.20 4	0.64 263	0.18 2	0.70 112	0.25 7	0.29 25	0.29 35	0.36 78	0.35 116	0.87 208	0.24 5	0.16 95	0.12 69	0.16 106	0.11 9	0.13 26	0.13 83

SGD-Stereo	0.32 82	0.20 61	0.40 67	0.38 65	0.19 2	0.43 103	0.22 58	0.64 91	0.33 62	0.42 117	0.34 64	0.27 22	0.35 116	1.15 289	0.30 106	0.20 279	0.10 9	0.15 74	0.13 125	0.17 147	0.13 83

GREAT-IGEV	0.32 82	0.20 61	0.42 84	0.37 29	0.29 181	0.36 52	0.28 112	0.56 42	0.58 159	0.28 14	0.50 127	0.29 34	0.29 67	0.84 196	0.27 49	0.14 48	0.11 31	0.15 74	0.11 9	0.17 147	0.14 117

DEFOM-Stereo	0.33 91	0.20 61	0.40 67	0.42 108	0.28 164	0.80 365	0.23 72	0.48 9	0.37 83	0.37 90	0.31 49	0.23 4	0.24 18	1.20 303	0.27 49	0.16 95	0.12 69	0.14 10	0.11 9	0.14 64	0.14 117

IGEV-Stereo++	0.30 64	0.20 61	0.40 67	0.46 164	0.30 205	0.33 30	0.22 58	0.75 126	0.45 109	0.32 66	0.41 83	0.32 48	0.48 207	0.38 4	0.27 49	0.15 70	0.11 31	0.15 74	0.12 91	0.15 92	0.13 83

Pointernet	0.37 113	0.20 61	0.57 191	0.43 115	0.28 164	0.51 180	0.27 105	0.93 199	0.61 169	0.47 146	0.63 165	0.49 155	0.38 140	0.49 56	0.33 146	0.17 147	0.13 150	0.14 10	0.11 9	0.13 26	0.12 29

MoCha-V2	0.40 132	0.20 61	0.49 130	0.50 232	0.21 11	0.44 111	0.33 154	0.93 199	0.53 150	0.53 177	0.53 135	0.42 113	0.58 272	1.09 274	0.27 49	0.14 48	0.12 69	0.15 74	0.12 91	0.17 147	0.15 155

CES	0.48 191	0.20 61	0.37 20	0.39 76	1.39 607	0.55 210	0.35 174	0.98 223	0.66 196	0.44 127	0.66 173	0.35 68	0.27 46	0.56 88	0.33 146	0.15 70	0.13 150	0.15 74	0.10 2	0.19 226	1.46 612

s12784h	0.52 205	0.20 61	0.38 43	0.41 100	0.19 2	0.96 426	0.34 166	1.17 299	1.25 453	0.81 239	0.90 238	0.63 224	0.50 222	1.45 369	0.42 246	0.14 48	0.12 69	0.17 135	0.11 9	0.18 182	0.11 2

GEAStereo	0.31 76	0.21 80	0.43 90	0.43 115	0.31 231	0.46 123	0.36 190	0.74 123	0.33 62	0.34 76	0.38 73	0.32 48	0.33 97	0.43 13	0.26 24	0.21 313	0.12 69	0.17 135	0.12 91	0.17 147	0.14 117

GSStereo	0.33 91	0.21 80	0.43 90	0.45 154	0.31 231	0.46 123	0.36 190	0.92 190	0.47 120	0.37 90	0.38 73	0.32 48	0.33 97	0.43 13	0.26 24	0.19 240	0.11 31	0.16 106	0.12 91	0.17 147	0.15 155

asd	0.30 64	0.21 80	0.41 74	0.39 76	0.24 59	0.47 130	0.30 129	0.69 108	0.30 28	0.41 109	0.39 77	0.28 31	0.33 97	0.62 119	0.27 49	0.13 29	0.09 1	0.14 10	0.12 91	0.14 64	0.12 29

qwe	0.32 82	0.21 80	0.40 67	0.37 29	0.26 106	0.49 148	0.29 119	0.64 91	0.39 89	0.49 160	0.48 115	0.26 17	0.27 46	0.80 180	0.34 163	0.12 9	0.10 9	0.14 10	0.11 9	0.15 92	0.12 29

DilatedVolume-Stereo	0.43 150	0.21 80	0.55 177	0.43 115	0.32 254	0.72 319	0.29 119	0.80 149	0.51 139	0.77 227	0.73 197	0.48 146	0.40 146	1.13 286	0.39 216	0.15 70	0.14 211	0.15 74	0.14 155	0.16 116	0.14 117

3.25w_new	0.32 82	0.21 80	0.45 108	0.38 65	0.23 33	0.52 184	0.34 166	0.65 95	0.39 89	0.47 146	0.45 104	0.32 48	0.35 116	0.61 117	0.27 49	0.12 9	0.10 9	0.14 10	0.11 9	0.12 1	0.12 29

3.25w	0.32 82	0.21 80	0.45 108	0.37 29	0.23 33	0.52 184	0.34 166	0.65 95	0.39 89	0.47 146	0.45 104	0.32 48	0.35 116	0.61 117	0.27 49	0.12 9	0.10 9	0.14 10	0.11 9	0.12 1	0.12 29

LGtest1	0.27 20	0.21 80	0.44 95	0.41 100	0.21 11	0.42 93	0.19 8	0.56 42	0.26 10	0.29 25	0.24 7	0.29 34	0.29 67	0.55 85	0.25 12	0.18 193	0.12 69	0.16 106	0.12 91	0.14 64	0.13 83

FoundationStereo	0.24 1	0.21 80	0.36 12	0.38 65	0.22 24	0.32 23	0.22 58	0.39 2	0.23 6	0.30 47	0.25 9	0.30 41	0.33 97	0.34 3	0.26 24	0.16 95	0.12 69	0.15 74	0.11 9	0.13 26	0.12 29

WCG-NET	0.42 144	0.21 80	0.54 167	0.40 86	0.25 90	0.47 130	0.32 145	0.73 119	1.15 397	0.76 222	0.73 197	0.58 203	0.45 176	0.60 113	0.34 163	0.15 70	0.11 31	0.16 106	0.14 155	0.15 92	0.13 83

RAStereo	0.34 95	0.21 80	0.66 242	0.47 175	0.27 138	0.26 4	0.29 119	0.69 108	0.63 174	0.32 66	0.42 85	0.45 128	0.31 85	0.45 21	0.34 163	0.17 147	0.15 277	0.19 198	0.15 174	0.18 182	0.13 83

Occ-G	0.42 144	0.21 80	0.48 123	0.41 100	0.26 106	0.42 93	0.62 442	0.77 132	0.49 125	0.43 123	0.66 173	1.02 372	0.46 183	0.78 173	0.41 235	0.16 95	0.13 150	0.18 173	0.13 125	0.16 116	0.16 188

U	9.45 637	0.21 80	0.58 197	0.47 175	53.11 659	61.27 665	0.24 80	0.70 112	0.52 146	0.36 85	0.28 30	0.29 34	0.35 116	0.33 2	0.26 24	0.19 240	0.11 31	60.50 663	8.88 648	0.17 147	0.13 83

IGEV-Stereo+	0.45 171	0.21 80	0.43 90	0.41 100	0.39 355	0.15 1	0.19 8	0.44 4	0.36 77	0.26 6	0.25 9	0.31 44	0.41 149	1.43 365	0.30 106	0.17 147	0.12 69	0.15 74	0.11 9	1.16 602	1.70 617

WCG-NET（raft）	0.45 171	0.21 80	0.55 177	0.40 86	0.24 59	0.50 162	0.36 190	0.73 119	1.09 357	0.71 214	0.76 205	0.92 332	0.51 226	0.84 196	0.34 163	0.16 95	0.12 69	0.15 74	0.14 155	0.14 64	0.14 117

trnet	0.39 123	0.21 80	0.37 20	0.36 8	0.20 4	0.53 193	0.29 119	0.78 136	1.12 370	0.59 194	0.71 191	0.53 179	0.42 155	0.54 77	0.34 163	0.18 193	0.13 150	0.15 74	0.10 2	0.14 64	0.13 83

LoS	0.40 132	0.21 80	0.44 95	0.37 29	0.22 24	0.50 162	0.40 242	1.00 229	0.94 284	0.48 154	0.66 173	0.48 146	0.40 146	0.60 113	0.37 196	0.18 193	0.14 211	0.16 106	0.11 9	0.14 64	0.14 117
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CREStereo++_RVC	0.47 185	0.21 80	0.38 43	0.45 154	0.38 345	0.45 116	0.25 85	0.75 126	1.29 473	0.80 235	1.21 372	0.47 140	0.37 133	0.53 73	0.44 259	0.16 95	0.11 31	0.15 74	0.80 605	0.18 182	0.11 2
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.44 163	0.21 80	0.44 95	0.41 100	0.21 11	0.65 279	0.26 98	0.79 141	0.83 248	0.93 268	0.98 262	0.51 166	0.46 183	0.54 77	0.35 174	0.18 193	0.24 478	0.16 106	0.13 125	0.16 116	0.26 420

CREStereo	0.39 123	0.21 80	0.38 43	0.34 1	0.22 24	0.53 193	0.29 119	0.77 132	1.11 366	0.58 186	0.71 191	0.51 166	0.41 149	0.54 77	0.34 163	0.18 193	0.13 150	0.15 74	0.10 2	0.14 64	0.14 117
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.46 178	0.21 80	0.38 43	0.37 29	0.23 33	0.71 316	0.27 105	0.74 123	1.04 330	0.64 202	0.70 188	0.55 186	0.47 193	0.86 205	0.35 174	1.00 600	0.13 150	0.15 74	0.10 2	0.15 92	0.13 83

VIP-Stereo	0.35 105	0.22 101	0.49 130	0.40 86	0.43 390	0.82 376	0.22 58	0.59 64	0.45 109	0.31 55	0.53 135	0.37 90	0.31 85	0.83 191	0.27 49	0.17 147	0.11 31	0.15 74	0.11 9	0.15 92	0.12 29

gasm-f	0.34 95	0.22 101	0.42 84	0.43 115	0.31 231	0.39 73	0.44 294	0.74 123	0.33 62	0.34 76	0.64 168	0.32 48	0.46 183	0.55 85	0.28 80	0.21 313	0.12 69	0.17 135	0.12 91	0.18 182	0.14 117

DDF-Stereo	0.37 113	0.22 101	0.47 119	0.48 202	0.42 379	0.31 20	0.24 80	0.53 22	0.33 62	0.33 73	0.40 80	0.37 90	0.48 207	0.91 219	0.32 129	0.23 369	0.11 31	0.18 173	0.12 91	0.86 589	0.16 188

252Zero-FE	0.27 20	0.22 101	0.40 67	0.41 100	0.24 59	0.29 12	0.19 8	0.59 64	0.46 116	0.31 55	0.33 61	0.22 2	0.25 24	0.40 8	0.29 91	0.16 95	0.12 69	0.14 10	0.11 9	0.13 26	0.13 83

zero-FE	0.36 107	0.22 101	0.47 119	0.45 154	0.43 390	0.30 16	0.24 80	0.61 80	0.33 62	0.33 73	0.41 83	0.37 90	0.50 222	0.64 124	0.32 129	0.22 342	0.11 31	0.18 173	0.12 91	0.83 587	0.16 188

AdaDepth	0.30 64	0.22 101	0.49 130	0.44 140	0.27 138	0.44 111	0.24 80	0.52 17	0.30 28	0.31 55	0.37 71	0.26 17	0.32 93	0.79 177	0.25 12	0.12 9	0.12 69	0.16 106	0.13 125	0.16 116	0.15 155

xyz-stereo	7.16 633	0.22 101	69.90 662	0.42 108	0.21 11	32.92 656	0.49 349	0.87 171	0.76 227	1.38 483	27.04 652	1.19 418	1.16 500	4.69 557	0.97 466	0.16 95	0.12 69	0.20 236	0.14 155	0.16 116	0.12 29

HART	0.45 171	0.22 101	0.54 167	0.50 232	0.26 106	0.41 85	0.29 119	1.03 241	0.50 130	0.58 186	1.45 460	0.61 216	0.35 116	1.08 273	0.30 106	0.15 70	0.13 150	0.19 198	0.14 155	0.19 226	0.14 117

Reg-Stereo(zero)	0.44 163	0.22 101	0.45 108	0.43 115	0.23 33	0.38 69	0.25 85	0.76 129	1.08 349	0.90 260	0.78 209	0.90 320	0.47 193	0.70 145	0.36 184	0.15 70	0.12 69	0.15 74	0.12 91	0.15 92	0.15 155

AIO_test	0.35 105	0.22 101	0.44 95	0.43 115	0.27 138	0.57 222	0.44 294	0.79 141	0.41 97	0.32 66	0.47 110	0.46 133	0.30 73	0.69 141	0.30 106	0.16 95	0.11 31	0.16 106	0.13 125	0.15 92	0.12 29

castereo	0.41 140	0.22 101	0.46 116	0.44 140	0.30 205	0.61 247	0.56 409	0.97 219	0.80 239	0.38 98	0.69 184	0.45 128	0.69 313	0.51 65	0.30 106	0.16 95	0.11 31	0.16 106	0.13 125	0.16 116	0.12 29

999	0.48 191	0.22 101	0.49 130	0.48 202	0.34 294	0.75 332	0.31 136	0.85 168	0.55 154	0.37 90	0.48 115	0.50 162	0.36 126	2.45 496	0.39 216	0.16 95	0.13 150	0.18 173	0.15 174	0.16 116	0.19 282

IGEV++	0.40 132	0.22 101	0.51 146	0.52 285	0.29 181	0.45 116	0.25 85	1.65 432	0.46 116	0.37 90	0.57 151	0.46 133	0.45 176	0.50 61	0.38 207	0.19 240	0.12 69	0.16 106	0.13 125	0.16 116	0.15 155

EGLCR-Stereo	0.37 113	0.22 101	0.51 146	0.43 115	0.26 106	0.44 111	0.22 58	0.99 225	0.48 123	0.42 117	0.42 85	0.67 237	0.29 67	0.86 205	0.33 146	0.17 147	0.12 69	0.19 198	0.17 237	0.17 147	0.15 155

test_4	0.53 215	0.22 101	0.56 181	0.54 318	0.32 254	0.64 263	0.39 234	0.80 149	0.62 171	0.92 267	1.87 545	0.68 239	0.42 155	1.16 293	0.37 196	0.15 70	0.13 150	0.20 236	0.22 384	0.20 262	0.15 155

test-3	0.54 231	0.22 101	0.68 251	0.47 175	0.27 138	0.58 226	0.35 174	0.92 190	1.00 315	1.32 458	0.69 184	0.87 307	0.45 176	1.68 417	0.37 196	0.16 95	0.11 31	0.20 236	0.16 216	0.17 147	0.13 83

test_1	0.54 231	0.22 101	0.68 251	0.47 175	0.27 138	0.58 226	0.35 174	0.92 190	1.00 315	1.28 430	0.68 180	0.87 307	0.45 176	1.67 412	0.37 196	0.16 95	0.11 31	0.20 236	0.16 216	0.17 147	0.13 83

Zero-FE251	0.34 95	0.23 118	0.51 146	0.45 154	0.29 181	0.58 226	0.24 80	0.82 159	0.34 69	0.49 160	0.38 73	0.52 173	0.42 155	0.47 43	0.27 49	0.18 193	0.14 211	0.17 135	0.12 91	0.14 64	0.13 83

DA	0.43 150	0.23 118	0.49 130	0.50 232	0.25 90	1.08 453	0.44 294	1.18 304	0.58 159	0.46 140	0.64 168	0.54 181	0.47 193	0.46 30	0.32 129	0.19 240	0.13 150	0.19 198	0.13 125	0.18 182	0.14 117

GGEV	0.43 150	0.23 118	0.49 130	0.50 232	0.25 90	1.08 453	0.44 294	1.18 304	0.58 159	0.46 140	0.64 168	0.54 181	0.47 193	0.46 30	0.32 129	0.19 240	0.13 150	0.19 198	0.13 125	0.18 182	0.14 117

depthmonostereo	0.41 140	0.23 118	0.53 161	0.47 175	0.23 33	0.61 247	0.35 174	1.00 229	0.76 227	0.48 154	0.65 172	0.47 140	0.49 216	0.67 137	0.37 196	0.16 95	0.15 277	0.16 106	0.14 155	0.16 116	0.15 155

2.5w	0.31 76	0.23 118	0.46 116	0.39 76	0.24 59	0.42 93	0.39 234	0.61 80	0.30 28	0.37 90	0.53 135	0.24 9	0.25 24	0.77 168	0.28 80	0.12 9	0.10 9	0.14 10	0.12 91	0.14 64	0.12 29

2.75w_new	0.31 76	0.23 118	0.43 90	0.35 3	0.23 33	0.42 93	0.42 262	0.54 28	0.35 74	0.47 146	0.43 95	0.24 9	0.30 73	0.66 133	0.33 146	0.12 9	0.10 9	0.14 10	0.11 9	0.13 26	0.12 29

3.75w	0.32 82	0.23 118	0.44 95	0.37 29	0.29 181	0.62 256	0.36 190	0.59 64	0.32 53	0.41 109	0.47 110	0.25 15	0.34 108	0.64 124	0.26 24	0.12 9	0.09 1	0.14 10	0.12 91	0.13 26	0.12 29

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 107	0.23 118	0.54 167	0.50 232	0.28 164	0.36 52	0.22 58	1.02 236	0.39 89	0.42 117	0.64 168	0.36 78	0.51 226	0.39 6	0.29 91	0.18 193	0.12 69	0.17 135	0.13 125	0.18 182	0.18 242

AIO_rvc	0.36 107	0.23 118	0.49 130	0.43 115	0.27 138	0.59 233	0.38 219	0.94 206	0.45 109	0.33 73	0.46 108	0.49 155	0.22 10	0.84 196	0.30 106	0.16 95	0.11 31	0.16 106	0.12 91	0.15 92	0.13 83

HUF	0.36 107	0.23 118	0.52 155	0.40 86	0.22 24	0.54 201	0.47 328	0.82 159	0.43 102	0.36 85	0.43 95	0.50 162	0.42 155	0.64 124	0.29 91	0.17 147	0.12 69	0.16 106	0.12 91	0.15 92	0.14 117

castereo++	0.38 119	0.23 118	0.41 74	0.43 115	0.31 231	0.97 430	0.22 58	0.86 170	0.58 159	0.32 66	0.44 99	0.51 166	0.39 142	0.93 228	0.24 5	0.17 147	0.11 31	0.17 135	0.12 91	0.14 64	0.14 117

IGEV-RUCA	0.37 113	0.23 118	0.48 123	0.49 220	0.36 311	0.60 241	0.23 72	0.64 91	0.49 125	0.39 106	0.49 124	0.44 120	0.31 85	0.85 201	0.30 106	0.24 385	0.13 150	0.16 106	0.12 91	0.20 262	0.19 282

GIP-stereo	0.34 95	0.23 118	0.45 108	0.50 232	0.36 311	0.38 69	0.23 72	0.78 136	0.52 146	0.34 76	0.51 130	0.46 133	0.38 140	0.51 65	0.27 49	0.20 279	0.12 69	0.16 106	0.12 91	0.16 116	0.14 117

fffft	0.38 119	0.23 118	0.51 146	0.44 140	0.32 254	0.43 103	0.48 339	0.76 129	0.36 77	0.44 127	0.34 64	0.38 99	0.31 85	1.31 328	0.32 129	0.14 48	0.11 31	0.19 198	0.15 174	0.16 116	0.16 188
1: 1. 1
tt45	0.45 171	0.23 118	0.46 116	0.45 154	0.33 275	0.79 357	0.32 145	0.78 136	0.41 97	0.51 174	0.44 99	0.49 155	0.37 133	2.14 469	0.34 163	0.16 95	0.13 150	0.19 198	0.16 216	0.17 147	0.18 242

UniTT-Stereo	0.36 107	0.23 118	0.59 204	0.48 202	0.36 311	0.40 77	0.32 145	0.53 22	0.49 125	0.54 180	0.55 145	0.36 78	0.31 85	0.58 97	0.51 318	0.20 279	0.15 277	0.17 135	0.15 174	0.19 226	0.15 155

MC-Stereo	0.43 150	0.23 118	0.48 123	0.51 264	0.28 164	0.39 73	0.32 145	0.88 179	0.68 201	0.60 196	0.84 225	0.56 195	0.61 285	1.03 256	0.31 124	0.17 147	0.11 31	0.17 135	0.15 174	0.16 116	0.13 83

RCA-Stereo	0.50 202	0.23 118	0.58 197	0.48 202	0.33 275	0.55 210	0.45 314	0.97 219	1.38 516	0.68 209	1.05 297	0.63 224	0.80 361	0.59 100	0.32 129	0.17 147	0.12 69	0.17 135	0.14 155	0.16 116	0.14 117

test_3	0.55 246	0.23 118	0.71 282	0.53 303	0.28 164	0.61 247	0.40 242	0.92 190	1.05 334	1.19 388	0.68 180	0.93 334	0.44 172	1.67 412	0.39 216	0.15 70	0.12 69	0.22 302	0.19 278	0.21 303	0.14 117

DEmStereo	0.97 465	0.23 118	0.79 348	0.47 175	0.32 254	1.04 446	0.56 409	0.93 199	0.89 265	1.39 489	2.14 566	1.02 372	2.07 593	5.64 583	0.77 416	0.17 147	0.15 277	0.20 236	0.20 310	0.18 182	0.20 315

111	0.60 277	0.23 118	0.70 270	0.43 115	0.24 59	0.72 319	0.42 262	1.18 304	1.41 531	0.80 235	1.38 440	1.10 399	0.79 355	0.96 234	0.58 351	0.18 193	0.13 150	0.17 135	0.15 174	0.17 147	0.19 282

S2M2_XL	0.24 1	0.24 139	0.39 55	0.34 1	0.24 59	0.16 2	0.18 2	0.32 1	0.22 4	0.29 25	0.40 80	0.24 9	0.23 15	0.32 1	0.26 24	0.20 279	0.18 376	0.18 173	0.16 216	0.18 182	0.14 117
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asda	0.30 64	0.24 139	0.42 84	0.38 65	0.23 33	0.43 103	0.34 166	0.58 58	0.37 83	0.38 98	0.42 85	0.27 22	0.34 108	0.52 68	0.30 106	0.11 1	0.09 1	0.14 10	0.11 9	0.14 64	0.12 29

2.25w	0.32 82	0.24 139	0.48 123	0.37 29	0.24 59	0.45 116	0.25 85	0.62 84	0.40 93	0.45 135	0.58 154	0.27 22	0.32 93	0.74 162	0.35 174	0.12 9	0.10 9	0.14 10	0.12 91	0.13 26	0.14 117

4w-stereo	0.30 64	0.24 139	0.44 95	0.37 29	0.23 33	0.46 123	0.27 105	0.63 89	0.31 42	0.41 109	0.44 99	0.27 22	0.36 126	0.59 100	0.30 106	0.11 1	0.09 1	0.15 74	0.12 91	0.13 26	0.12 29

2w_stereo	0.32 82	0.24 139	0.45 108	0.39 76	0.22 24	0.46 123	0.47 328	0.69 108	0.42 100	0.43 123	0.50 127	0.24 9	0.45 176	0.47 43	0.29 91	0.12 9	0.10 9	0.15 74	0.12 91	0.15 92	0.13 83

MM-Stereo_test3	0.50 202	0.24 139	0.54 167	0.54 318	0.74 540	0.49 148	0.53 377	1.09 278	1.05 334	0.62 200	0.95 249	0.61 216	0.42 155	0.77 168	0.38 207	0.20 279	0.17 351	0.20 236	0.16 216	0.18 182	0.18 242

MM-Stereo_test2	0.43 150	0.24 139	0.67 247	0.51 264	0.32 254	0.55 210	0.45 314	0.97 219	0.77 231	0.59 194	0.51 130	0.49 155	0.42 155	0.80 180	0.30 106	0.15 70	0.13 150	0.18 173	0.14 155	0.19 226	0.14 117

MM-Stereo_test1	0.49 197	0.24 139	0.56 181	0.51 264	0.30 205	0.50 162	0.54 383	0.91 187	1.03 325	0.84 248	0.69 184	0.54 181	0.60 276	1.16 293	0.33 146	0.18 193	0.16 319	0.20 236	0.17 237	0.19 226	0.15 155

tg	0.52 205	0.24 139	0.61 212	0.49 220	0.30 205	0.90 400	0.29 119	1.07 270	0.83 248	0.83 245	1.02 282	0.62 221	0.43 163	1.35 341	0.41 235	0.17 147	0.12 69	0.22 302	0.20 310	0.17 147	0.15 155

RSM++	0.38 119	0.24 139	0.51 146	0.47 175	0.26 106	0.50 162	0.41 258	0.79 141	0.45 109	0.37 90	0.45 104	0.60 212	0.35 116	1.02 255	0.30 106	0.15 70	0.13 150	0.17 135	0.14 155	0.18 182	0.13 83

RSM	0.39 123	0.24 139	0.49 130	0.46 164	0.26 106	0.47 130	0.40 242	0.92 190	0.44 107	0.41 109	0.42 85	0.65 230	0.33 97	1.07 269	0.29 91	0.15 70	0.12 69	0.17 135	0.13 125	0.17 147	0.13 83

RAFT-Stereo-weight	0.47 185	0.24 139	0.53 161	0.48 202	0.27 138	0.60 241	0.35 174	1.02 236	1.07 343	0.99 287	0.78 209	0.76 261	0.28 59	0.76 164	0.36 184	0.16 95	0.12 69	0.17 135	0.15 174	0.16 116	0.15 155

MIM_Stereo	0.57 262	0.24 139	0.92 406	0.46 164	0.30 205	0.54 201	0.28 112	1.27 335	0.75 220	1.00 292	1.16 354	0.93 334	0.53 237	1.45 369	0.61 364	0.16 95	0.16 319	0.20 236	0.19 278	0.17 147	0.14 117

AEACV	0.37 113	0.24 139	0.52 155	0.47 175	0.51 448	0.37 62	0.38 219	0.65 95	0.53 150	0.42 117	0.56 148	0.46 133	0.60 276	0.53 73	0.30 106	0.16 95	0.13 150	0.18 173	0.15 174	0.17 147	0.14 117

Any-RAFT	0.53 215	0.24 139	0.47 119	0.47 175	0.27 138	1.00 438	0.25 85	1.58 414	1.05 334	0.85 253	0.99 264	1.06 381	0.47 193	0.70 145	0.32 129	0.18 193	0.13 150	0.16 106	0.13 125	0.16 116	0.16 188

4D-IteraStereo	0.48 191	0.24 139	0.76 330	0.50 232	0.44 399	0.66 288	0.31 136	0.87 171	1.02 321	1.03 305	0.72 195	0.78 268	0.32 93	0.64 124	0.37 196	0.17 147	0.11 31	0.23 340	0.19 278	0.19 226	0.13 83

Selective-IGEV	0.39 123	0.24 139	0.50 139	0.44 140	0.25 90	0.46 123	0.33 154	1.25 333	0.40 93	0.35 80	0.45 104	0.52 173	0.30 73	1.07 269	0.30 106	0.14 48	0.12 69	0.17 135	0.13 125	0.16 116	0.13 83

fff	0.53 215	0.24 139	0.70 270	0.43 115	0.24 59	0.48 136	0.36 190	1.07 270	1.25 453	1.10 328	1.02 282	0.57 198	1.06 480	0.73 156	0.52 325	0.16 95	0.13 150	0.17 135	0.13 125	0.15 92	0.19 282

ADStereo(finetuned)	0.57 262	0.24 139	1.06 458	0.43 115	0.24 59	0.49 148	0.35 174	1.05 255	1.30 479	1.12 336	1.03 292	0.58 203	1.20 511	0.84 196	0.51 318	0.16 95	0.13 150	0.17 135	0.13 125	0.18 182	0.19 282

CrosDoStereo	1.58 555	0.24 139	0.72 288	0.48 202	0.29 181	0.67 292	12.49 644	1.10 281	0.98 303	1.34 470	1.75 530	1.00 363	1.89 582	6.65 601	0.81 430	0.19 240	0.15 277	0.20 236	0.22 384	0.18 182	0.19 282

DeepStereo_LL	1.58 555	0.24 139	0.72 288	0.48 202	0.29 181	0.67 292	12.49 644	1.10 281	0.98 303	1.34 470	1.75 530	1.00 363	1.89 582	6.65 601	0.81 430	0.19 240	0.15 277	0.20 236	0.22 384	0.18 182	0.19 282

DRaft	0.80 404	0.24 139	0.70 270	0.45 154	0.30 205	0.97 430	0.53 377	1.05 255	0.97 298	1.78 555	2.02 559	0.80 274	1.74 570	2.73 512	0.72 398	0.17 147	0.14 211	0.20 236	0.20 310	0.18 182	0.21 332

RAFT-RH_RVC	1.03 488	0.24 139	0.67 247	0.49 220	0.28 164	0.81 374	0.33 154	0.83 164	1.08 349	2.05 578	4.65 614	1.04 379	0.57 263	5.98 592	0.50 313	0.18 193	0.13 150	0.26 418	0.20 310	0.16 116	0.17 216

DCANet	0.54 231	0.24 139	0.70 270	0.43 115	0.24 59	0.49 148	0.36 190	1.05 255	1.30 479	1.12 336	1.03 292	0.58 203	0.92 416	0.81 186	0.52 325	0.16 95	0.13 150	0.17 135	0.13 125	0.18 182	0.19 282

csc	0.53 215	0.24 139	0.70 270	0.43 115	0.24 59	0.48 136	0.36 190	1.07 270	1.25 453	1.10 328	1.02 282	0.57 198	1.06 480	0.73 156	0.52 325	0.16 95	0.13 150	0.17 135	0.13 125	0.15 92	0.19 282

cscssc	0.53 215	0.24 139	0.70 270	0.43 115	0.24 59	0.48 136	0.36 190	1.07 270	1.25 453	1.10 328	1.02 282	0.57 198	1.06 480	0.73 156	0.52 325	0.16 95	0.13 150	0.17 135	0.13 125	0.15 92	0.19 282

CFNet-RSSM	0.54 231	0.24 139	0.70 270	0.48 202	0.28 164	0.60 241	0.27 105	1.49 383	1.14 385	1.06 310	0.93 245	1.08 387	0.54 242	0.70 145	0.35 174	0.16 95	0.12 69	0.17 135	0.15 174	0.16 116	0.14 117

Gwc-CoAtRS	0.52 205	0.24 139	0.68 251	0.48 202	0.29 181	0.64 263	0.25 85	1.16 297	1.08 349	1.01 297	1.00 268	1.12 404	0.56 254	0.69 141	0.37 196	0.16 95	0.13 150	0.17 135	0.15 174	0.15 92	0.15 155

GASTEREO	0.40 132	0.25 167	0.51 146	0.48 202	0.25 90	0.65 279	0.36 190	0.81 154	0.49 125	0.51 174	0.82 222	0.30 41	0.66 308	0.62 119	0.28 80	0.19 240	0.12 69	0.16 106	0.14 155	0.16 116	0.14 117

MSCF	0.38 119	0.25 167	0.52 155	0.47 175	0.25 90	0.62 256	0.37 212	0.81 154	0.47 120	0.50 169	0.71 191	0.32 48	0.65 305	0.54 77	0.28 80	0.19 240	0.12 69	0.17 135	0.14 155	0.17 147	0.14 117

4.5_new	0.29 58	0.25 167	0.41 74	0.36 8	0.23 33	0.52 184	0.36 190	0.56 42	0.34 69	0.45 135	0.42 85	0.27 22	0.25 24	0.40 8	0.24 5	0.13 29	0.10 9	0.15 74	0.13 125	0.16 116	0.12 29

4.5w-stereo	0.29 58	0.25 167	0.41 74	0.36 8	0.23 33	0.52 184	0.36 190	0.56 42	0.34 69	0.45 135	0.42 85	0.27 22	0.25 24	0.40 8	0.24 5	0.13 29	0.10 9	0.15 74	0.13 125	0.16 116	0.12 29

3.5w_stereo	0.33 91	0.25 167	0.45 108	0.37 29	0.24 59	0.54 201	0.35 174	0.66 100	0.36 77	0.43 123	0.44 99	0.29 34	0.34 108	0.77 168	0.39 216	0.11 1	0.09 1	0.15 74	0.11 9	0.14 64	0.13 83

3w_stereo	0.33 91	0.25 167	0.52 155	0.40 86	0.21 11	0.53 193	0.54 383	0.65 95	0.46 116	0.44 127	0.48 115	0.23 4	0.45 176	0.46 30	0.29 91	0.12 9	0.10 9	0.15 74	0.12 91	0.15 92	0.15 155

G2L-ROB	0.73 367	0.25 167	0.76 330	0.54 318	0.39 355	0.95 420	0.66 456	1.66 437	1.09 357	1.24 415	1.02 282	1.64 516	0.71 323	1.63 404	1.02 473	0.20 279	0.14 211	0.17 135	0.15 174	0.20 262	0.22 350

xyz-stereo-finetune	0.48 191	0.25 167	0.54 167	0.42 108	0.23 33	0.80 365	0.42 262	0.80 149	0.80 239	0.61 197	0.62 163	0.54 181	0.43 163	1.70 419	0.58 351	0.15 70	0.15 277	0.19 198	0.15 174	0.16 116	0.15 155

LG-Stereo	0.34 95	0.25 167	0.78 345	0.47 175	0.26 106	0.37 62	0.30 129	0.71 116	0.52 146	0.36 85	0.57 151	0.29 34	0.21 3	0.50 61	0.36 184	0.13 29	0.13 150	0.20 236	0.18 255	0.18 182	0.12 29

AIO-test1	0.56 255	0.25 167	0.55 177	0.64 448	0.78 553	0.80 365	0.36 190	1.18 304	1.34 494	0.57 184	0.88 234	0.61 216	0.50 222	1.12 284	0.35 174	0.17 147	0.17 351	0.22 302	0.24 420	0.18 182	0.23 370

SMoEStereo_RVC	0.39 123	0.25 167	0.50 139	0.45 154	0.30 205	0.61 247	0.36 190	0.72 117	0.45 109	0.46 140	0.43 95	0.42 113	0.35 116	1.39 356	0.29 91	0.15 70	0.12 69	0.20 236	0.15 174	0.16 116	0.15 155

AIO-Stereo	0.37 113	0.25 167	0.51 146	0.47 175	0.23 33	0.45 116	0.39 234	1.07 270	0.52 146	0.41 109	0.48 115	0.52 173	0.25 24	0.72 152	0.30 106	0.16 95	0.12 69	0.17 135	0.13 125	0.16 116	0.13 83

MaDis-Stereo	0.36 107	0.25 167	0.58 197	0.44 140	0.34 294	0.30 16	0.30 129	0.72 117	0.50 130	0.37 90	0.36 68	0.58 203	0.49 216	0.52 68	0.36 184	0.19 240	0.16 319	0.19 198	0.15 174	0.18 182	0.14 117

MIF-Stereo (partial)	0.45 171	0.25 167	0.70 270	0.50 232	0.52 460	0.35 41	0.26 98	0.91 187	0.59 167	0.45 135	0.71 191	0.51 166	0.51 226	1.11 280	0.45 273	0.20 279	0.16 319	0.23 340	0.20 310	0.24 367	0.18 242

CASnet	0.41 140	0.25 167	0.48 123	0.50 232	0.20 4	0.50 162	0.36 190	0.81 154	0.80 239	0.83 245	0.68 180	0.48 146	0.31 85	0.54 77	0.32 129	0.18 193	0.12 69	0.27 435	0.22 384	0.23 352	0.14 117
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
RAFT-Test	0.54 231	0.25 167	0.64 228	0.47 175	0.30 205	0.97 430	0.27 105	1.24 331	0.81 242	0.96 277	1.12 332	1.28 445	0.48 207	0.71 149	0.36 184	0.17 147	0.13 150	0.17 135	0.14 155	0.16 116	0.16 188

GLC_STEREO	0.39 123	0.25 167	0.41 74	0.54 318	0.23 33	0.48 136	0.30 129	0.73 119	0.58 159	0.52 176	0.73 197	0.51 166	0.31 85	0.64 124	0.42 246	0.17 147	0.20 417	0.23 340	0.19 278	0.21 303	0.17 216

RAFT-345	0.84 426	0.25 167	0.66 242	0.50 232	0.27 138	0.54 201	0.42 262	0.83 164	1.11 366	1.32 458	2.34 574	0.86 303	0.54 242	5.72 584	0.47 294	0.18 193	0.13 150	0.22 302	0.17 237	0.17 147	0.16 188

cross-raft	0.54 231	0.25 167	0.61 212	0.52 285	0.29 181	0.68 299	0.37 212	1.46 377	0.76 227	1.01 297	1.06 299	1.28 445	0.46 183	0.71 149	0.35 174	0.15 70	0.12 69	0.18 173	0.16 216	0.19 226	0.14 117

GMM-Stereo	0.74 372	0.25 167	0.59 204	0.54 318	0.34 294	0.72 319	0.99 544	1.01 235	0.87 258	1.36 475	1.78 533	1.12 404	0.81 365	2.09 465	0.46 287	0.18 193	0.12 69	0.25 399	0.25 435	0.20 262	0.85 595

raftrobust	0.52 205	0.25 167	0.56 181	0.65 462	0.52 460	0.49 148	0.34 166	0.98 223	0.91 274	1.30 444	0.87 232	0.63 224	0.81 365	0.78 173	0.41 235	0.19 240	0.15 277	0.16 106	0.14 155	0.15 92	0.16 188

RAFT-Stereo + iAFF	0.54 231	0.25 167	0.68 251	0.43 115	0.24 59	0.40 77	0.34 166	1.04 247	1.09 357	1.32 458	1.60 501	0.80 274	0.68 310	0.67 137	0.39 216	0.13 29	0.10 9	0.18 173	0.17 237	0.17 147	0.13 83

AFF-stereo	0.58 268	0.25 167	0.64 228	0.46 164	0.29 181	0.34 36	0.38 219	1.15 295	1.14 385	1.17 379	1.60 501	1.10 399	0.71 323	0.97 242	0.43 256	0.13 29	0.11 31	0.19 198	0.19 278	0.17 147	0.14 117

Replicate-Monster	0.41 140	0.26 190	2.03 569	0.36 8	0.21 11	0.46 123	0.23 72	0.67 106	0.48 123	0.42 117	0.27 24	0.31 44	0.30 73	0.98 243	0.24 5	0.14 48	0.10 9	0.14 10	0.11 9	0.13 26	0.28 442

FlowAnything_test	0.39 123	0.26 190	0.61 212	0.59 392	0.33 275	0.62 256	0.36 190	0.62 84	0.40 93	0.45 135	0.36 68	0.45 128	0.37 133	0.53 73	0.48 299	0.24 385	0.18 376	0.28 450	0.33 531	0.21 303	0.19 282

4.25_new	0.30 64	0.26 190	0.44 95	0.38 65	0.26 106	0.49 148	0.40 242	0.59 64	0.31 42	0.38 98	0.42 85	0.27 22	0.34 108	0.46 30	0.31 124	0.12 9	0.09 1	0.15 74	0.11 9	0.14 64	0.12 29

4.5w_new	0.30 64	0.26 190	0.44 95	0.38 65	0.26 106	0.49 148	0.40 242	0.59 64	0.31 42	0.38 98	0.42 85	0.27 22	0.34 108	0.46 30	0.31 124	0.12 9	0.09 1	0.15 74	0.11 9	0.14 64	0.12 29

4.25w-stereo	0.30 64	0.26 190	0.44 95	0.38 65	0.26 106	0.49 148	0.40 242	0.59 64	0.32 53	0.38 98	0.42 85	0.27 22	0.34 108	0.46 30	0.31 124	0.12 9	0.09 1	0.15 74	0.11 9	0.14 64	0.12 29

SCV_C0	0.43 150	0.26 190	0.65 235	0.43 115	0.29 181	0.47 130	0.31 136	1.34 347	0.73 217	0.38 98	0.49 124	0.54 181	0.29 67	1.24 313	0.30 106	0.17 147	0.13 150	0.16 106	0.13 125	0.20 262	0.15 155

SCV	0.46 178	0.26 190	0.55 177	0.47 175	0.25 90	0.39 73	0.38 219	1.98 531	0.60 168	0.35 80	0.48 115	0.55 186	0.36 126	1.28 322	0.32 129	0.24 385	0.12 69	0.17 135	0.13 125	0.18 182	0.14 117

H2IRNET	0.56 255	0.26 190	0.66 242	0.47 175	0.35 300	0.41 85	0.26 98	0.92 190	1.17 409	0.61 197	1.28 400	1.08 387	0.86 393	0.99 247	0.63 371	0.19 240	0.16 319	0.22 302	0.25 435	0.21 303	0.18 242

MGS-Stereo	0.42 144	0.26 190	0.58 197	0.44 140	0.28 164	0.50 162	0.34 166	0.57 54	0.83 248	0.46 140	1.31 410	0.52 173	0.33 97	0.65 131	0.36 184	0.19 240	0.16 319	0.18 173	0.15 174	0.17 147	0.16 188

MSKI-zero shot	0.55 246	0.26 190	0.57 191	0.51 264	0.26 106	0.69 304	0.28 112	1.18 304	0.64 179	0.91 265	1.32 417	0.82 283	0.33 97	1.92 447	0.32 129	0.17 147	0.12 69	0.17 135	0.13 125	0.16 116	0.16 188

LoS_RVC	0.42 144	0.26 190	0.40 67	0.44 140	0.82 565	0.51 180	0.44 294	0.64 91	0.41 97	0.44 127	0.78 209	0.44 120	0.47 193	0.56 88	0.36 184	0.13 29	0.12 69	0.14 10	0.10 2	0.13 26	0.84 594

DCRE	0.82 415	0.26 190	0.70 270	0.58 379	0.44 399	0.54 201	0.48 339	0.95 211	0.78 234	0.78 230	7.33 628	0.86 303	0.52 231	0.76 164	0.41 235	0.16 95	0.16 319	0.19 198	0.17 237	0.18 182	0.17 216

DCANet-4	0.54 231	0.26 190	1.07 463	0.42 108	0.24 59	0.48 136	0.36 190	0.99 225	1.30 479	1.10 328	1.02 282	0.56 195	0.75 332	0.73 156	0.52 325	0.16 95	0.13 150	0.17 135	0.13 125	0.15 92	0.19 282

tt	6.58 631	0.26 190	6.10 616	3.77 637	2.16 614	11.55 638	19.63 647	13.33 646	5.74 632	2.96 609	2.65 586	4.97 621	6.33 637	3.81 541	7.24 618	9.15 648	11.32 652	5.89 648	6.24 647	6.03 642	2.55 630

RAFT_CTSACE	0.63 294	0.26 190	0.88 389	0.55 342	0.51 448	0.71 316	0.44 294	0.80 149	0.97 298	0.97 280	1.84 540	1.18 417	0.68 310	1.47 375	0.36 184	0.16 95	0.15 277	0.21 271	0.20 310	0.20 262	0.14 117

GMOStereo	0.53 215	0.26 190	0.65 235	0.50 232	0.29 181	0.52 184	0.43 281	0.89 180	0.96 291	1.41 492	1.14 341	0.85 299	0.56 254	0.59 100	0.38 207	0.16 95	0.14 211	0.24 360	0.21 355	0.20 262	0.15 155

error version	0.53 215	0.26 190	0.65 235	0.50 232	0.29 181	0.52 184	0.43 281	0.89 180	0.96 291	1.41 492	1.14 341	0.85 299	0.56 254	0.59 100	0.38 207	0.16 95	0.14 211	0.24 360	0.21 355	0.20 262	0.15 155

test-v	0.53 215	0.26 190	0.65 235	0.50 232	0.29 181	0.52 184	0.43 281	0.89 180	0.96 291	1.41 492	1.14 341	0.85 299	0.56 254	0.59 100	0.38 207	0.16 95	0.14 211	0.24 360	0.21 355	0.20 262	0.15 155

HHNet	0.62 287	0.26 190	0.63 221	0.43 115	0.45 406	0.50 162	0.58 424	1.07 270	1.01 318	1.25 421	2.23 569	0.70 248	0.61 285	1.07 269	0.47 294	0.20 279	0.13 150	0.23 340	0.19 278	0.19 226	0.30 462

FTStereo	0.91 448	0.26 190	0.56 181	0.54 318	0.33 275	0.66 288	1.87 607	1.00 229	0.75 220	1.75 552	4.15 607	1.04 379	1.65 563	1.57 394	0.46 287	0.19 240	0.16 319	0.23 340	0.21 355	0.18 182	0.63 577

ASMatch	0.88 440	0.26 190	0.69 264	0.51 264	0.35 300	0.48 136	0.37 212	1.12 289	0.92 279	1.10 328	3.28 597	0.96 352	0.98 452	4.90 563	0.49 307	0.19 240	0.16 319	0.22 302	0.19 278	0.19 226	0.27 430

PFNet	0.91 448	0.26 190	1.10 473	0.63 439	0.32 254	0.64 263	0.56 409	1.17 299	0.99 310	1.47 505	1.08 308	0.98 356	0.69 313	6.62 600	0.54 338	0.20 279	0.12 69	0.24 360	0.19 278	0.20 262	0.17 216

GrayStereo	0.82 415	0.26 190	0.58 197	0.63 439	0.37 327	0.76 338	1.86 606	1.11 287	0.87 258	1.99 574	1.89 547	1.08 387	1.82 579	1.39 356	0.48 299	0.19 240	0.14 211	0.19 198	0.21 355	0.18 182	0.39 515

test-2	0.53 215	0.26 190	0.65 235	0.50 232	0.29 181	0.52 184	0.43 281	0.89 180	0.96 291	1.41 492	1.14 341	0.85 299	0.56 254	0.59 100	0.38 207	0.16 95	0.14 211	0.24 360	0.21 355	0.20 262	0.15 155

test-1	0.52 205	0.26 190	1.04 453	0.56 356	0.32 254	0.61 247	0.38 219	1.10 281	0.91 274	0.78 230	1.01 274	0.77 264	0.52 231	0.60 113	0.42 246	0.17 147	0.14 211	0.20 236	0.17 237	0.20 262	0.23 370

iRaftStereo_RVC	0.47 185	0.26 190	0.64 228	0.50 232	0.29 181	0.53 193	0.33 154	1.05 255	0.77 231	0.84 248	1.00 268	0.55 186	0.37 133	0.81 186	0.40 224	0.17 147	0.12 69	0.22 302	0.20 310	0.19 226	0.15 155

raft+_RVC	0.53 215	0.26 190	0.54 167	0.60 404	0.47 424	0.54 201	0.54 383	1.27 335	0.99 310	0.76 222	1.03 292	0.70 248	0.56 254	0.93 228	0.47 294	0.18 193	0.14 211	0.19 198	0.18 255	0.18 182	0.15 155

XX-Stereo	0.63 294	0.26 190	1.90 565	0.81 546	0.67 521	0.43 103	0.23 72	1.03 241	0.58 159	0.65 204	1.56 492	1.41 469	0.39 142	1.28 322	0.35 174	0.20 279	0.14 211	0.20 236	0.19 278	0.18 182	0.14 117

R-Stereo Train	0.57 262	0.26 190	0.63 221	0.54 318	0.36 311	0.69 304	0.54 383	1.22 325	0.72 213	1.61 536	1.50 477	0.75 257	0.53 237	0.64 124	0.44 259	0.18 193	0.15 277	0.17 135	0.15 174	0.17 147	0.17 216

RAFT-Stereo	0.57 262	0.26 190	0.63 221	0.54 318	0.36 311	0.69 304	0.54 383	1.22 325	0.72 213	1.61 536	1.50 477	0.75 257	0.53 237	0.64 124	0.44 259	0.18 193	0.15 277	0.17 135	0.15 174	0.17 147	0.17 216
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
xyz-stereo-finetune2	0.58 268	0.27 220	0.57 191	0.40 86	0.24 59	1.09 458	0.32 145	0.79 141	0.53 150	0.65 204	1.07 303	0.58 203	0.80 361	2.47 501	0.80 428	0.16 95	0.15 277	0.21 271	0.17 237	0.16 116	0.17 216

G2L-Stereo_test	0.73 367	0.27 220	0.74 316	0.49 220	0.40 366	0.90 400	0.81 502	1.53 402	1.14 385	1.28 430	1.27 394	1.52 494	0.72 326	1.62 402	0.94 457	0.19 240	0.14 211	0.16 106	0.15 174	0.18 182	0.19 282

mms	0.40 132	0.27 220	0.52 155	0.46 164	0.32 254	0.43 103	0.46 321	0.70 112	0.46 116	0.35 80	0.58 154	0.44 120	0.30 73	1.36 346	0.33 146	0.16 95	0.13 150	0.18 173	0.15 174	0.19 226	0.15 155

fffy	0.42 144	0.27 220	0.57 191	0.46 164	0.29 181	0.48 136	0.35 174	0.91 187	0.55 154	0.40 108	0.58 154	0.55 186	0.41 149	1.26 317	0.36 184	0.15 70	0.13 150	0.19 198	0.16 216	0.18 182	0.14 117

UGAM	1.14 512	0.27 220	0.95 416	0.53 303	0.42 379	0.70 311	0.72 476	0.95 211	1.32 487	0.98 284	1.48 472	1.78 536	0.87 398	9.65 637	0.87 446	0.21 313	0.18 376	0.30 474	0.24 420	0.19 226	0.16 188

testlalala2	0.58 268	0.27 220	0.68 251	1.72 608	1.27 605	0.68 299	0.42 262	0.93 199	0.70 207	0.90 260	0.93 245	0.76 261	0.34 108	0.52 68	0.40 224	0.18 193	0.15 277	0.17 135	0.13 125	0.17 147	0.17 216

AE-Stereo	0.49 197	0.27 220	0.67 247	0.60 404	0.39 355	0.67 292	0.46 321	1.18 304	1.09 357	0.47 146	0.75 203	0.69 244	0.47 193	0.59 100	0.40 224	0.16 95	0.15 277	0.21 271	0.20 310	0.19 226	0.15 155

ff7	0.43 150	0.27 220	0.56 181	0.44 140	0.33 275	0.50 162	0.42 262	0.87 171	0.50 130	0.49 160	0.53 135	0.44 120	0.48 207	1.38 351	0.33 146	0.17 147	0.12 69	0.21 271	0.15 174	0.18 182	0.18 242

ffff	0.43 150	0.27 220	0.56 181	0.44 140	0.33 275	0.50 162	0.42 262	0.87 171	0.50 130	0.49 160	0.53 135	0.44 120	0.48 207	1.38 351	0.33 146	0.17 147	0.12 69	0.21 271	0.15 174	0.18 182	0.18 242

11t	0.43 150	0.27 220	0.56 181	0.44 140	0.33 275	0.50 162	0.42 262	0.87 171	0.50 130	0.49 160	0.53 135	0.44 120	0.48 207	1.38 351	0.33 146	0.17 147	0.12 69	0.21 271	0.15 174	0.18 182	0.18 242

plain	0.46 178	0.27 220	1.01 438	0.50 232	0.40 366	0.35 41	0.37 212	0.87 171	0.56 156	0.43 123	0.76 205	0.42 113	0.40 146	1.13 286	0.45 273	0.21 313	0.15 277	0.24 360	0.19 278	0.24 367	0.16 188

anonymousdsp2	0.53 215	0.27 220	0.74 316	0.48 202	0.29 181	0.76 338	0.47 328	1.61 423	0.82 247	0.77 227	0.77 207	0.75 257	0.47 193	1.03 256	0.40 224	0.18 193	0.13 150	0.18 173	0.13 125	0.19 226	0.18 242

anonymousdsp	0.43 150	0.27 220	0.53 161	0.44 140	0.32 254	0.50 162	0.42 262	0.89 180	0.51 139	0.49 160	0.53 135	0.47 140	0.47 193	1.33 336	0.33 146	0.17 147	0.12 69	0.21 271	0.15 174	0.18 182	0.18 242

anonymousa	0.72 349	0.27 220	0.75 320	0.47 175	0.63 509	1.43 518	0.45 314	1.24 331	0.89 265	1.28 430	1.75 530	1.62 508	1.13 497	0.69 141	0.59 354	0.19 240	0.16 319	0.23 340	0.25 435	0.20 262	0.18 242

riskmin	0.56 255	0.27 220	0.60 209	0.43 115	0.31 231	0.83 382	0.42 262	1.14 293	1.04 330	0.73 220	0.75 203	1.11 403	1.01 464	0.81 186	0.51 318	0.20 279	0.14 211	0.24 360	0.15 174	0.24 367	0.25 396

ccc-4	0.43 150	0.27 220	0.56 181	0.44 140	0.33 275	0.50 162	0.42 262	0.87 171	0.50 130	0.49 160	0.53 135	0.44 120	0.48 207	1.38 351	0.33 146	0.17 147	0.12 69	0.21 271	0.15 174	0.18 182	0.18 242

IGEV-Stereo	0.43 150	0.27 220	0.54 167	0.45 154	0.32 254	0.50 162	0.42 262	0.90 186	0.51 139	0.49 160	0.53 135	0.47 140	0.47 193	1.32 333	0.33 146	0.17 147	0.12 69	0.21 271	0.15 174	0.18 182	0.18 242
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
IPLG	0.69 336	0.27 220	0.97 424	0.51 264	0.43 390	0.79 357	0.33 154	1.21 317	1.06 338	1.30 444	1.10 319	0.52 173	0.55 249	3.16 528	0.63 371	0.16 95	0.14 211	0.19 198	0.16 216	0.18 182	0.17 216

IPLGR	0.58 268	0.27 220	1.14 483	0.48 202	0.28 164	0.65 279	0.33 154	1.22 325	1.13 382	1.18 384	1.05 297	0.69 244	0.66 308	0.96 234	0.52 325	0.17 147	0.15 277	0.20 236	0.17 237	0.20 262	0.18 242

PSM-AAD	0.79 401	0.27 220	0.53 161	0.55 342	0.28 164	0.77 346	1.24 572	0.99 225	0.91 274	1.66 545	1.57 496	0.81 278	2.19 598	1.65 407	0.44 259	0.19 240	0.14 211	0.38 536	0.32 521	0.21 303	0.70 586

THIR-Stereo	1.02 485	0.27 220	0.69 264	0.49 220	0.28 164	0.95 420	1.34 580	1.03 241	0.97 298	1.34 470	1.90 548	1.17 414	1.58 556	6.44 597	0.78 418	0.19 240	0.14 211	0.21 271	0.22 384	0.19 226	0.20 315

Prome-Stereo	0.75 381	0.27 220	0.53 161	0.55 342	0.32 254	0.59 233	0.97 539	0.89 180	0.88 262	1.45 502	2.46 581	0.91 323	1.41 538	1.58 396	0.44 259	0.18 193	0.13 150	0.19 198	0.17 237	0.20 262	0.92 597

coex_refinement	0.80 404	0.28 242	0.73 300	0.70 502	0.51 448	0.95 420	0.60 437	1.78 472	1.23 444	1.36 475	1.37 435	1.82 540	0.81 365	1.32 333	1.13 492	0.26 435	0.17 351	0.19 198	0.20 310	0.24 367	0.25 396

S2M2_L	0.34 95	0.28 242	0.45 108	0.40 86	0.30 205	0.31 20	0.16 1	0.60 78	0.64 179	0.31 55	0.48 115	0.47 140	0.34 108	0.38 4	0.32 129	0.25 412	0.22 457	0.20 236	0.22 384	0.25 379	0.22 350
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
AIO-test2	0.57 262	0.28 242	0.63 221	0.61 418	0.58 488	0.79 357	0.51 358	1.18 304	1.40 526	0.63 201	1.15 349	0.51 166	0.43 163	1.09 274	0.35 174	0.21 313	0.17 351	0.26 418	0.30 506	0.20 262	0.19 282

ours_stereo	0.39 123	0.28 242	0.51 146	0.46 164	0.30 205	0.40 77	0.44 294	0.73 119	0.56 156	0.35 80	0.56 148	0.46 133	0.33 97	1.11 280	0.32 129	0.16 95	0.13 150	0.19 198	0.15 174	0.19 226	0.14 117

PAM_32	0.77 389	0.28 242	1.03 449	0.52 285	0.30 205	1.32 498	0.35 174	1.97 529	0.65 194	1.02 301	1.06 299	3.05 598	1.49 550	0.96 234	0.36 184	0.19 240	0.13 150	0.20 236	0.18 255	0.19 226	0.19 282

gcap-zeroshot	0.53 215	0.28 242	0.89 395	0.49 220	0.28 164	0.76 338	0.37 212	1.34 347	0.73 217	0.89 258	0.67 177	1.35 460	0.51 226	0.79 177	0.33 146	0.18 193	0.15 277	0.18 173	0.15 174	0.17 147	0.16 188

MyStereo06	0.61 283	0.28 242	0.95 416	0.56 356	0.46 418	0.61 247	0.73 477	1.78 472	0.67 197	1.03 305	1.12 332	1.13 409	0.56 254	0.78 173	0.41 235	0.17 147	0.16 319	0.23 340	0.20 310	0.22 327	0.20 315

MyStereo05	0.66 321	0.28 242	1.07 463	0.56 356	0.46 418	0.61 247	0.73 477	1.34 347	1.41 531	1.15 360	0.91 240	0.77 264	0.80 361	1.41 364	0.63 371	0.17 147	0.16 319	0.23 340	0.20 310	0.22 327	0.20 315

11t1	0.52 205	0.28 242	0.68 251	0.51 264	0.28 164	0.83 382	0.39 234	1.22 325	0.63 174	0.84 248	0.74 201	0.68 239	0.68 310	0.91 219	0.57 348	0.21 313	0.18 376	0.19 198	0.16 216	0.20 262	0.21 332

IGEVStereo-DCA	0.46 178	0.28 242	0.56 181	0.43 115	0.33 275	0.49 148	0.42 262	0.87 171	0.50 130	0.47 146	0.48 115	0.48 146	0.46 183	2.03 459	0.30 106	0.19 240	0.14 211	0.19 198	0.15 174	0.16 116	0.18 242

rrr	0.46 178	0.28 242	0.73 300	0.43 115	0.33 275	0.49 148	0.38 219	0.76 129	0.50 130	0.47 146	0.48 115	0.48 146	0.46 183	2.03 459	0.30 106	0.19 240	0.14 211	0.19 198	0.15 174	0.16 116	0.16 188

testlalala	0.45 171	0.28 242	0.59 204	0.42 108	0.39 355	0.71 316	0.39 234	1.08 276	0.45 109	1.24 415	0.80 220	0.61 216	0.36 126	0.54 77	0.33 146	0.20 279	0.13 150	0.18 173	0.12 91	0.15 92	0.15 155

GCAP-Stereo	0.40 132	0.28 242	0.68 251	0.47 175	0.25 90	0.53 193	0.32 145	0.82 159	0.58 159	0.65 204	0.69 184	0.58 203	0.42 155	0.47 43	0.29 91	0.17 147	0.14 211	0.17 135	0.13 125	0.17 147	0.14 117

Selective-RAFT	0.52 205	0.28 242	0.79 348	0.55 342	0.27 138	0.91 404	0.33 154	0.80 149	0.88 262	0.58 186	0.63 165	0.81 278	0.77 344	1.29 326	0.48 299	0.19 240	0.14 211	0.17 135	0.15 174	0.19 226	0.17 216

ProNet	0.43 150	0.28 242	0.58 197	0.43 115	0.30 205	0.56 217	0.52 369	1.00 229	0.58 159	0.44 127	0.49 124	0.43 117	0.43 163	1.28 322	0.36 184	0.15 70	0.13 150	0.19 198	0.16 216	0.17 147	0.16 188

TestStereo1	0.63 294	0.28 242	0.75 320	0.76 533	0.31 231	0.48 136	0.43 281	1.30 340	1.21 435	0.97 280	1.31 410	0.64 227	0.77 344	1.75 426	0.42 246	0.20 279	0.15 277	0.22 302	0.18 255	0.21 303	0.17 216

DisPM	0.66 321	0.28 242	0.72 288	0.61 418	0.35 300	0.62 256	0.45 314	1.02 236	0.99 310	1.56 528	1.10 319	0.80 274	0.59 273	2.37 491	0.41 235	0.23 369	0.14 211	0.23 340	0.21 355	0.20 262	0.25 396

SA-5K	0.63 294	0.28 242	0.75 320	0.76 533	0.31 231	0.48 136	0.43 281	1.30 340	1.21 435	0.97 280	1.31 410	0.64 227	0.77 344	1.75 426	0.42 246	0.20 279	0.15 277	0.22 302	0.18 255	0.21 303	0.17 216

MIPNet	0.56 255	0.28 242	0.94 412	0.49 220	0.33 275	0.66 288	0.38 219	1.35 350	1.08 349	1.06 310	0.92 242	0.60 212	0.79 355	0.73 156	0.52 325	0.17 147	0.14 211	0.19 198	0.16 216	0.18 182	0.17 216

PFNet+	0.59 274	0.28 242	0.77 337	0.53 303	0.30 205	0.59 233	0.31 136	0.92 190	1.14 385	1.33 466	1.10 319	0.79 272	0.57 263	1.31 328	0.49 307	0.25 412	0.17 351	0.28 450	0.26 453	0.21 303	0.25 396

LCNet	0.72 349	0.28 242	0.52 155	0.55 342	0.31 231	0.69 304	0.54 383	1.00 229	0.88 262	1.19 388	1.34 426	0.97 354	1.34 533	2.56 504	0.45 273	0.18 193	0.13 150	0.21 271	0.25 435	0.27 405	0.73 589

AAGNet	1.83 574	0.28 242	0.72 288	0.61 418	0.32 254	0.67 292	0.51 358	0.96 218	0.98 303	1.47 505	1.20 370	1.00 363	1.18 505	2.83 514	22.77 651	0.22 342	0.13 150	0.22 302	0.19 278	0.23 352	0.15 155

STrans-v2	1.04 491	0.28 242	0.96 422	0.49 220	0.32 254	0.68 299	0.79 493	2.47 600	1.12 370	1.12 336	1.46 466	1.40 467	1.46 545	6.70 605	0.43 256	0.18 193	0.13 150	0.20 236	0.18 255	0.18 182	0.18 242

TransformOpticalFlow	0.96 459	0.28 242	0.89 395	0.52 285	0.31 231	0.66 288	0.54 383	1.75 458	1.12 370	1.09 320	1.44 458	1.37 465	1.01 464	6.70 605	0.42 246	0.19 240	0.12 69	0.20 236	0.19 278	0.18 182	0.19 282

KYRaft	0.75 381	0.28 242	0.62 218	0.56 356	0.29 181	0.67 292	0.86 513	0.94 206	0.84 252	1.62 540	2.21 568	1.16 413	1.02 469	1.57 394	0.40 224	0.20 279	0.13 150	0.22 302	0.28 485	0.20 262	1.02 601

SST-Stereo	0.83 421	0.28 242	0.72 288	0.59 392	0.31 231	0.72 319	0.26 98	1.09 278	0.86 254	1.47 505	1.10 319	1.00 363	0.87 398	5.73 585	0.45 273	0.22 342	0.13 150	0.23 340	0.19 278	0.23 352	0.18 242

RAFT_R40	0.83 421	0.28 242	0.73 300	0.59 392	0.31 231	0.69 304	0.44 294	1.10 281	0.95 286	1.47 505	1.10 319	1.00 363	0.85 385	5.53 579	0.46 287	0.22 342	0.13 150	0.23 340	0.20 310	0.23 352	0.18 242

IRAFT_RVC	0.88 440	0.28 242	0.76 330	0.63 439	0.31 231	0.65 279	1.02 549	1.22 325	0.94 284	1.22 401	1.04 295	1.01 370	0.98 452	5.82 587	0.53 332	0.22 342	0.12 69	0.25 399	0.20 310	0.20 262	0.19 282

test_xeample3	0.42 144	0.28 242	0.69 264	0.43 115	0.33 275	0.56 217	0.38 219	0.79 141	0.45 109	0.53 177	0.46 108	0.44 120	0.44 172	1.38 351	0.31 124	0.18 193	0.14 211	0.19 198	0.15 174	0.17 147	0.16 188

xxxx	1.51 550	0.28 242	0.68 251	0.54 318	0.28 164	1.16 472	0.44 294	2.19 575	1.29 473	1.09 320	1.36 433	1.22 423	0.85 385	1.79 434	15.70 643	0.24 385	0.21 439	0.21 271	0.20 310	0.22 327	0.23 370

test_xeample	1.45 546	0.28 242	0.65 235	0.51 264	0.28 164	0.94 416	0.59 433	2.14 560	1.29 473	1.24 415	1.51 479	0.88 311	0.86 393	1.46 371	15.10 640	0.22 342	0.20 417	0.22 302	0.20 310	0.22 327	0.22 350

EAI-Stereo	0.65 314	0.28 242	0.69 264	0.53 303	0.27 138	0.60 241	0.40 242	2.28 585	0.64 179	0.71 214	3.18 596	0.57 198	0.43 163	1.06 265	0.41 235	0.18 193	0.13 150	0.17 135	0.17 237	0.17 147	0.17 216

SFCPSM	0.70 340	0.28 242	1.02 445	0.51 264	0.38 345	1.37 505	0.66 456	2.00 534	1.03 325	1.17 379	1.21 372	0.82 283	0.78 351	1.03 256	0.53 332	0.21 313	0.17 351	0.22 302	0.24 420	0.21 303	0.19 282

FENet	0.60 277	0.28 242	0.63 221	0.54 318	0.33 275	0.83 382	0.38 219	1.27 335	1.07 343	1.00 292	0.86 228	0.99 362	0.85 385	0.96 234	0.68 386	0.22 342	0.15 277	0.23 340	0.20 310	0.22 327	0.23 370

GANet-RSSM	0.72 349	0.28 242	0.63 221	0.64 448	0.58 488	0.80 365	0.58 424	1.89 506	1.08 349	1.04 308	1.25 384	1.15 412	1.04 473	1.49 377	0.62 367	0.25 412	0.19 397	0.22 302	0.22 384	0.22 327	0.21 332

PAM	0.76 387	0.29 277	1.08 467	0.52 285	0.33 275	1.38 508	0.39 234	2.01 538	0.67 197	1.06 310	0.96 252	2.89 597	1.43 540	0.86 205	0.35 174	0.19 240	0.12 69	0.19 198	0.17 237	0.19 226	0.20 315

model_zeroshot	0.48 191	0.29 277	0.86 370	0.51 264	0.36 311	0.69 304	0.37 212	1.12 289	0.62 171	0.85 253	0.84 225	0.66 234	0.37 133	0.73 156	0.34 163	0.20 279	0.16 319	0.19 198	0.16 216	0.17 147	0.16 188

test_sample2	0.62 287	0.29 277	0.74 316	0.50 232	0.28 164	0.80 365	0.61 439	1.61 423	1.00 315	0.88 257	0.99 264	0.94 337	0.83 378	1.16 293	0.51 318	0.23 369	0.18 376	0.22 302	0.21 355	0.23 352	0.22 350

test_sample1	0.61 283	0.29 277	0.75 320	0.50 232	0.31 231	0.76 338	0.48 339	1.59 416	0.84 252	0.90 260	0.94 248	0.88 311	0.95 435	1.16 293	0.67 382	0.22 342	0.18 376	0.20 236	0.19 278	0.21 303	0.21 332

MyStereo8	0.65 314	0.29 277	1.00 434	0.58 379	0.49 429	0.91 404	0.35 174	1.18 304	1.31 483	1.16 370	1.27 394	0.90 320	0.64 299	0.72 152	0.95 461	0.18 193	0.14 211	0.20 236	0.18 255	0.22 327	0.26 420

MyStereo07	0.48 191	0.29 277	0.50 139	0.55 342	0.45 406	0.59 233	0.79 493	1.05 255	0.51 139	0.48 154	0.53 135	0.43 117	0.55 249	1.30 327	0.34 163	0.17 147	0.16 319	0.24 360	0.20 310	0.23 352	0.20 315

MyStereo04	0.67 330	0.29 277	1.07 463	0.55 342	0.45 406	0.59 233	0.79 493	1.50 387	1.40 526	0.91 265	0.91 240	0.74 254	0.86 393	1.52 382	0.62 367	0.17 147	0.16 319	0.24 360	0.20 310	0.23 352	0.20 315

CoDeX	0.73 367	0.29 277	0.93 408	0.54 318	0.36 311	1.14 464	0.61 439	2.34 590	1.17 409	1.16 370	1.25 384	0.91 323	0.87 398	1.33 336	0.64 375	0.20 279	0.16 319	0.21 271	0.18 255	0.20 262	0.18 242

1111x	1.70 567	0.29 277	0.86 370	0.51 264	0.27 138	1.01 439	0.68 464	2.22 579	1.28 469	1.13 351	1.40 446	1.21 421	1.10 489	5.53 579	15.20 641	0.22 342	0.21 439	0.22 302	0.22 384	0.24 367	0.22 350

knoymous	0.51 204	0.29 277	0.47 119	0.43 115	0.30 205	0.55 210	0.55 401	1.02 236	0.77 231	0.98 284	0.85 227	0.94 337	0.56 254	0.85 201	0.45 273	0.20 279	0.14 211	0.26 418	0.14 155	0.23 352	0.23 370

RAFT+CT+SA	0.58 268	0.29 277	0.60 209	0.66 469	0.37 327	0.42 93	0.55 401	1.27 335	1.03 325	0.70 212	1.22 374	0.60 212	0.70 318	1.64 406	0.41 235	0.18 193	0.13 150	0.22 302	0.22 384	0.21 303	0.18 242

Sa-1000	0.72 349	0.29 277	0.76 330	0.59 392	0.30 205	0.73 323	0.37 212	1.62 427	1.33 491	1.28 430	2.04 560	0.86 303	0.75 332	1.84 438	0.38 207	0.19 240	0.14 211	0.25 399	0.23 407	0.20 262	0.16 188

iRaft-Stereo_5w	0.85 430	0.29 277	0.91 402	0.53 303	0.43 390	0.49 148	0.68 464	0.99 225	0.87 258	0.79 233	1.34 426	1.46 481	0.91 413	5.11 566	1.11 489	0.17 147	0.14 211	0.22 302	0.18 255	0.20 262	0.20 315

NRIStereo	0.60 277	0.29 277	0.69 264	0.53 303	0.28 164	0.63 260	0.33 154	1.08 276	0.87 258	1.14 354	0.87 232	0.91 323	0.59 273	2.24 480	0.49 307	0.20 279	0.14 211	0.21 271	0.19 278	0.21 303	0.17 216

Pruner-Stereo	0.62 287	0.29 277	0.70 270	0.61 418	0.31 231	0.63 260	0.43 281	1.17 299	0.99 310	1.53 518	1.08 308	0.95 346	0.55 249	1.35 341	0.51 318	0.23 369	0.14 211	0.24 360	0.21 355	0.21 303	0.23 370

DeepStereo_RVC	0.55 246	0.29 277	0.72 288	0.51 264	0.30 205	0.59 233	0.33 154	1.03 241	0.70 207	1.16 370	0.93 245	0.83 290	0.94 430	0.96 234	0.54 338	0.21 313	0.14 211	0.21 271	0.19 278	0.24 367	0.24 384

rafts_anoy	0.52 205	0.29 277	0.59 204	0.59 392	0.50 436	0.53 193	0.40 242	1.11 287	1.03 325	0.84 248	0.83 223	0.68 239	0.54 242	0.72 152	0.51 318	0.19 240	0.14 211	0.24 360	0.26 453	0.21 303	0.18 242

222	1.61 559	0.29 277	0.67 247	0.56 356	0.29 181	1.06 450	0.42 262	2.17 571	1.31 483	1.31 454	1.52 480	0.92 332	0.94 430	1.76 431	17.65 644	0.24 385	0.20 417	0.21 271	0.19 278	0.22 327	0.23 370

ac_64	0.82 415	0.29 277	0.81 354	0.71 510	0.60 499	1.05 447	0.54 383	1.99 533	0.92 279	1.18 384	1.06 299	1.99 560	1.08 485	1.94 451	0.97 466	0.27 451	0.22 457	0.24 360	0.23 407	0.22 327	0.19 282

HSM-Net_RVC	0.87 439	0.29 277	0.53 161	0.53 303	0.30 205	1.15 470	0.55 401	3.57 618	1.28 469	1.53 518	1.74 527	1.68 522	0.93 425	1.49 377	0.77 416	0.22 342	0.17 351	0.19 198	0.18 255	0.20 262	0.19 282
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
FE-Mocha	0.49 197	0.30 297	0.87 381	0.48 202	0.36 311	0.45 116	0.22 58	1.58 414	0.49 125	1.00 292	1.09 313	0.74 254	0.41 149	0.55 85	0.30 106	0.18 193	0.12 69	0.21 271	0.20 310	0.17 147	0.15 155

IGEV-FE	0.53 215	0.30 297	0.99 428	0.56 356	0.35 300	0.41 85	0.32 145	1.37 353	0.63 174	1.00 292	1.09 313	0.94 337	0.41 149	0.83 191	0.39 216	0.18 193	0.12 69	0.19 198	0.18 255	0.19 226	0.17 216

UGAM-zero	1.00 476	0.30 297	0.93 408	0.47 175	0.30 205	0.57 222	0.25 85	2.25 582	0.63 174	1.01 297	1.10 319	2.73 593	1.85 580	6.26 593	0.40 224	0.17 147	0.14 211	0.19 198	0.15 174	0.16 116	0.17 216

DispNO	0.93 453	0.30 297	1.34 514	0.55 342	0.55 473	0.89 397	0.49 349	1.48 381	1.21 435	1.17 379	1.27 394	1.19 418	0.90 410	5.23 569	0.74 402	0.22 342	0.17 351	0.24 360	0.21 355	0.19 226	0.20 315

SMFormer	0.75 381	0.30 297	0.86 370	0.46 164	0.26 106	0.82 376	0.43 281	2.05 545	1.39 521	1.23 407	1.47 467	0.98 356	0.95 435	1.71 421	0.82 435	0.24 385	0.20 417	0.22 302	0.21 355	0.23 352	0.24 384

tta	0.75 381	0.30 297	0.86 370	0.46 164	0.26 106	0.82 376	0.43 281	2.05 545	1.39 521	1.23 407	1.47 467	0.98 356	0.95 435	1.71 421	0.82 435	0.24 385	0.20 417	0.22 302	0.21 355	0.18 182	0.18 242

qqq1	0.72 349	0.30 297	0.86 370	0.46 164	0.26 106	0.82 376	0.43 281	2.05 545	1.39 521	1.23 407	1.47 467	0.98 356	0.95 435	1.71 421	0.44 259	0.24 385	0.20 417	0.18 173	0.15 174	0.18 182	0.18 242

fff1	0.72 349	0.30 297	0.86 370	0.46 164	0.26 106	0.82 376	0.43 281	2.05 545	1.39 521	1.23 407	1.47 467	0.98 356	0.95 435	1.71 421	0.44 259	0.24 385	0.20 417	0.18 173	0.15 174	0.18 182	0.18 242

IGEV_Zeroshot_test	0.53 215	0.30 297	0.99 428	0.56 356	0.35 300	0.41 85	0.32 145	1.37 353	0.63 174	1.00 292	1.09 313	0.95 346	0.41 149	0.83 191	0.39 216	0.18 193	0.12 69	0.19 198	0.18 255	0.19 226	0.17 216

EKT-Stereo	0.53 215	0.30 297	0.73 300	0.58 379	0.60 499	0.51 180	0.48 339	0.94 206	0.90 269	0.71 214	0.88 234	0.77 264	0.43 163	1.07 269	0.40 224	0.22 342	0.16 319	0.21 271	0.18 255	0.20 262	0.22 350

HH	0.63 294	0.30 297	0.77 337	0.50 232	0.32 254	0.49 148	0.46 321	1.65 432	0.64 179	0.69 210	1.09 313	1.63 513	0.85 385	1.90 445	0.37 196	0.18 193	0.13 150	0.19 198	0.17 237	0.19 226	0.16 188

HanStereo	0.63 294	0.30 297	0.77 337	0.50 232	0.32 254	0.49 148	0.46 321	1.65 432	0.64 179	0.69 210	1.09 313	1.63 513	0.85 385	1.90 445	0.37 196	0.18 193	0.13 150	0.19 198	0.17 237	0.19 226	0.16 188

raft_robust	0.68 334	0.30 297	0.64 228	0.52 285	0.26 106	0.54 201	0.35 174	1.33 342	1.24 450	1.16 370	1.07 303	0.60 212	0.54 242	3.58 540	0.37 196	0.18 193	0.14 211	0.20 236	0.22 384	0.20 262	0.16 188

test_5	0.65 314	0.30 297	0.75 320	0.67 481	0.50 436	0.92 411	0.52 369	1.39 360	1.12 370	0.76 222	1.11 325	1.00 363	0.90 410	1.53 386	0.45 273	0.18 193	0.13 150	0.23 340	0.22 384	0.21 303	0.19 282

SA	0.66 321	0.30 297	0.82 357	0.61 418	0.30 205	0.58 226	0.38 219	1.44 373	1.30 479	0.96 277	1.36 433	0.66 234	0.95 435	1.85 441	0.42 246	0.19 240	0.15 277	0.25 399	0.23 407	0.21 303	0.17 216

Patchmatch Stereo++	0.55 246	0.30 297	0.73 300	0.50 232	0.27 138	0.65 279	0.29 119	1.05 255	0.64 179	1.12 336	0.96 252	0.83 290	0.60 276	1.37 347	0.45 273	0.22 342	0.14 211	0.24 360	0.20 310	0.26 391	0.18 242
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
NF-Stereo	0.80 404	0.30 297	0.75 320	0.60 404	0.31 231	0.64 263	0.44 294	1.21 317	0.90 269	1.29 436	1.02 282	0.82 283	0.57 263	5.40 577	0.48 299	0.23 369	0.14 211	0.24 360	0.20 310	0.20 262	0.30 462

OCTAStereo	0.80 404	0.30 297	0.75 320	0.60 404	0.31 231	0.64 263	0.44 294	1.21 317	0.90 269	1.29 436	1.01 274	0.82 283	0.57 263	5.35 571	0.48 299	0.24 385	0.14 211	0.24 360	0.20 310	0.20 262	0.30 462

PSM-adaLoss	0.54 231	0.30 297	0.73 300	0.50 232	0.27 138	0.65 279	0.41 258	1.04 247	0.64 179	1.12 336	0.96 252	0.82 283	0.61 285	1.06 265	0.45 273	0.22 342	0.14 211	0.24 360	0.20 310	0.26 391	0.18 242

ROB_FTStereo_v2	0.54 231	0.30 297	0.73 300	0.50 232	0.27 138	0.64 263	0.42 262	1.05 255	0.64 179	1.12 336	0.96 252	0.83 290	0.60 276	1.12 284	0.46 287	0.22 342	0.14 211	0.24 360	0.20 310	0.26 391	0.18 242

ROB_FTStereo	0.54 231	0.30 297	0.73 300	0.50 232	0.27 138	0.64 263	0.25 85	1.05 255	0.64 179	1.12 336	0.95 249	0.82 283	0.61 285	1.15 289	0.45 273	0.22 342	0.14 211	0.24 360	0.20 310	0.26 391	0.18 242

HUI-Stereo	0.52 205	0.30 297	0.73 300	0.50 232	0.27 138	0.65 279	0.30 129	1.04 247	0.64 179	1.12 336	0.96 252	0.83 290	0.60 276	0.79 177	0.45 273	0.22 342	0.14 211	0.24 360	0.20 310	0.26 391	0.18 242

RE-Stereo	0.80 404	0.30 297	0.75 320	0.60 404	0.31 231	0.64 263	0.44 294	1.21 317	0.90 269	1.29 436	1.01 274	0.81 278	0.57 263	5.37 574	0.48 299	0.24 385	0.14 211	0.24 360	0.20 310	0.20 262	0.30 462

TVStereo	0.80 404	0.30 297	0.75 320	0.60 404	0.31 231	0.64 263	0.44 294	1.21 317	0.90 269	1.29 436	1.01 274	0.81 278	0.57 263	5.37 574	0.48 299	0.24 385	0.14 211	0.24 360	0.20 310	0.20 262	0.30 462

iGMRVC	0.56 255	0.30 297	0.73 300	0.50 232	0.27 138	0.65 279	0.38 219	1.05 255	0.64 179	1.12 336	0.96 252	0.83 290	0.60 276	1.52 382	0.46 287	0.22 342	0.14 211	0.24 360	0.20 310	0.26 391	0.18 242

iRAFT	0.55 246	0.30 297	0.73 300	0.50 232	0.27 138	0.65 279	0.29 119	1.05 255	0.64 179	1.12 336	0.96 252	0.83 290	0.60 276	1.37 347	0.45 273	0.22 342	0.14 211	0.24 360	0.20 310	0.26 391	0.18 242

CRE-IMP	0.55 246	0.30 297	0.74 316	0.52 285	0.29 181	0.79 357	0.25 85	1.04 247	0.72 213	1.09 320	0.95 249	0.81 278	0.57 263	1.10 277	0.50 313	0.21 313	0.14 211	0.23 340	0.19 278	0.28 424	0.22 350

RAFT	0.64 306	0.30 297	0.73 300	0.59 392	0.33 275	0.68 299	0.58 424	1.04 247	0.76 227	1.08 314	1.19 366	1.65 519	0.93 425	1.06 265	0.56 345	0.21 313	0.18 376	0.27 435	0.24 420	0.22 327	0.17 216

RAFT-IKP	0.54 231	0.30 297	0.73 300	0.50 232	0.27 138	0.59 233	0.36 190	1.04 247	0.64 179	1.12 336	0.96 252	0.83 290	0.61 285	1.22 306	0.45 273	0.22 342	0.14 211	0.24 360	0.20 310	0.26 391	0.18 242

RALCasStereoNet	0.54 231	0.30 297	0.66 242	0.59 392	0.51 448	0.61 247	0.52 369	0.94 206	0.93 281	0.70 212	1.01 274	0.78 268	0.44 172	1.33 336	0.47 294	0.20 279	0.16 319	0.18 173	0.16 216	0.20 262	0.19 282

cf-r	0.73 367	0.30 297	0.77 337	0.55 342	0.63 509	0.78 351	0.48 339	1.79 478	1.15 397	1.13 351	1.26 391	1.43 471	0.87 398	1.40 362	0.85 443	0.25 412	0.18 376	0.22 302	0.23 407	0.19 226	0.19 282

PSMNet-RSSM	0.72 349	0.30 297	0.61 212	0.63 439	0.42 379	0.73 323	0.56 409	1.92 516	1.10 364	1.09 320	1.37 435	1.22 423	0.98 452	1.28 322	0.72 398	0.27 451	0.19 397	0.27 435	0.29 497	0.24 367	0.24 384

DIP-Stereo	0.62 287	0.30 297	0.83 362	0.48 202	0.36 311	0.95 420	0.33 154	2.37 593	0.67 197	1.25 421	1.00 268	0.68 239	0.51 226	0.91 219	0.61 364	0.18 193	0.15 277	0.21 271	0.17 237	0.19 226	0.19 282
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
RASNet	1.12 507	0.30 297	0.91 402	0.66 469	0.77 551	0.97 430	0.57 420	1.37 353	1.35 504	1.02 301	1.34 426	2.11 569	1.43 540	7.09 610	1.39 526	0.19 240	0.17 351	0.17 135	0.19 278	0.18 182	0.16 188

iResNet_ROB	0.77 389	0.30 297	0.99 428	0.57 373	0.36 311	0.83 382	0.36 190	2.33 588	1.58 554	1.27 428	1.30 404	1.25 434	0.84 382	1.65 407	0.79 424	0.20 279	0.14 211	0.17 135	0.12 91	0.18 182	0.27 430

GCAP-BAT	0.49 197	0.31 332	0.64 228	0.41 100	0.46 418	0.70 311	0.35 174	0.77 132	0.64 179	0.86 255	1.00 268	0.77 264	0.37 133	1.18 299	0.36 184	0.18 193	0.14 211	0.18 173	0.13 125	0.17 147	0.15 155

CAS++	0.47 185	0.31 332	0.56 181	0.47 175	0.32 254	0.42 93	0.28 112	1.76 464	0.72 213	0.71 214	0.72 195	0.37 90	0.28 59	0.69 141	0.33 146	0.27 451	0.22 457	0.26 418	0.21 355	0.29 435	0.19 282
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
ACVNet-DCA	0.56 255	0.31 332	0.50 139	0.54 318	0.26 106	1.18 475	0.51 358	1.42 366	0.78 234	0.58 186	0.79 215	0.48 146	0.88 403	1.46 371	0.32 129	0.20 279	0.12 69	0.25 399	0.15 174	0.22 327	0.21 332

xx1	0.67 330	0.31 332	0.50 139	0.54 318	0.26 106	1.18 475	0.51 358	0.93 199	3.05 612	0.58 186	0.79 215	0.95 346	0.77 344	1.46 371	0.32 129	0.20 279	0.12 69	0.24 360	0.23 407	0.22 327	0.21 332

1test111	0.54 231	0.31 332	0.50 139	0.54 318	0.26 106	1.18 475	0.51 358	1.42 366	0.78 234	0.58 186	0.79 215	0.48 146	0.88 403	0.88 211	0.59 354	0.20 279	0.12 69	0.25 399	0.15 174	0.22 327	0.21 332

cc1	0.64 306	0.31 332	0.50 139	0.54 318	0.26 106	1.18 475	0.51 358	0.93 199	3.05 612	0.58 186	0.79 215	0.48 146	0.88 403	1.46 371	0.32 129	0.20 279	0.12 69	0.25 399	0.15 174	0.19 226	0.19 282

x	0.54 231	0.31 332	0.61 212	0.47 175	0.30 205	0.67 292	0.47 328	1.53 402	0.79 238	0.81 239	0.83 223	0.78 268	0.70 318	0.70 145	0.62 367	0.21 313	0.19 397	0.22 302	0.19 278	0.21 303	0.20 315

IER	0.70 340	0.31 332	1.02 445	0.48 202	0.52 460	1.34 502	0.51 358	1.17 299	0.99 310	1.23 407	1.34 426	1.12 404	1.11 490	0.99 247	0.71 395	0.20 279	0.16 319	0.21 271	0.21 355	0.20 262	0.19 282

iRaft-Stereo_20w	0.65 314	0.31 332	1.00 434	0.47 175	0.34 294	0.73 323	0.30 129	2.96 609	0.70 207	1.15 360	1.14 341	0.76 261	0.65 305	1.11 280	0.38 207	0.17 147	0.13 150	0.18 173	0.16 216	0.19 226	0.18 242

GwcNet-ADL	0.64 306	0.31 332	0.79 348	0.56 356	0.41 374	0.60 241	0.58 424	1.41 364	1.26 458	1.08 314	1.13 337	0.91 323	0.60 276	1.04 262	0.78 418	0.27 451	0.18 376	0.18 173	0.18 255	0.25 379	0.29 448

IIG-Stereo	0.96 459	0.31 332	0.72 288	0.88 573	0.33 275	0.61 247	0.26 98	1.19 314	1.03 325	1.69 548	1.37 435	1.46 481	0.75 332	6.96 609	0.51 318	0.19 240	0.14 211	0.23 340	0.18 255	0.20 262	0.14 117

PSM-softLoss	0.78 397	0.31 332	0.77 337	0.58 379	0.32 254	0.56 217	0.40 242	1.18 304	0.70 207	1.24 415	1.07 303	0.83 290	0.52 231	5.36 572	0.53 332	0.24 385	0.15 277	0.25 399	0.22 384	0.20 262	0.25 396

KMStereo	0.78 397	0.31 332	0.77 337	0.58 379	0.32 254	0.56 217	0.40 242	1.18 304	0.70 207	1.24 415	1.07 303	0.83 290	0.52 231	5.36 572	0.53 332	0.24 385	0.15 277	0.25 399	0.22 384	0.20 262	0.25 396

CroCo-Stereo	0.40 132	0.31 332	0.73 300	0.58 379	0.27 138	0.26 4	0.33 154	0.95 211	0.81 242	0.42 117	0.47 110	0.65 230	0.47 193	0.39 6	0.34 163	0.18 193	0.15 277	0.16 106	0.14 155	0.19 226	0.16 188
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
ACVNet	0.63 294	0.31 332	0.54 167	0.54 318	0.36 311	0.80 365	0.46 321	1.37 353	1.07 343	0.93 268	1.30 404	1.08 387	0.85 385	0.80 180	0.94 457	0.21 313	0.19 397	0.21 271	0.18 255	0.22 327	0.18 242

acv_ft	0.75 381	0.31 332	0.95 416	0.70 502	0.86 572	1.24 486	0.53 377	1.44 373	1.07 343	1.24 415	1.30 404	1.08 387	0.92 416	0.80 180	1.34 517	0.21 313	0.19 397	0.21 271	0.18 255	0.21 303	0.18 242

G2L-Stereo	0.80 404	0.32 348	0.95 416	0.60 404	0.42 379	0.78 351	0.69 468	1.50 387	1.09 357	1.33 466	1.14 341	1.45 478	0.72 326	2.45 496	1.10 486	0.25 412	0.20 417	0.26 418	0.21 355	0.20 262	0.26 420

HI	0.64 306	0.32 348	0.68 251	0.47 175	0.51 448	0.41 85	0.36 190	1.04 247	0.75 220	1.31 454	1.43 453	1.62 508	1.12 493	0.94 231	0.88 447	0.15 70	0.12 69	0.20 236	0.20 310	0.20 262	0.18 242

CoSv	0.64 306	0.32 348	0.68 251	0.47 175	0.51 448	0.41 85	0.36 190	1.04 247	0.75 220	1.31 454	1.43 453	1.62 508	1.12 493	0.94 231	0.88 447	0.15 70	0.12 69	0.20 236	0.20 310	0.20 262	0.18 242

rvit_stereo_0080	0.44 163	0.32 348	0.71 282	0.47 175	0.36 311	0.42 93	0.55 401	0.82 159	0.68 201	0.50 169	0.60 158	0.55 186	0.47 193	0.59 100	0.44 259	0.26 435	0.21 439	0.20 236	0.20 310	0.31 455	0.19 282

test_sample3	0.68 334	0.32 348	0.88 389	0.52 285	0.30 205	0.97 430	0.52 369	1.86 497	1.15 397	1.08 314	1.11 325	0.88 311	0.71 323	1.17 297	0.68 386	0.25 412	0.20 417	0.25 399	0.25 435	0.25 379	0.25 396

tt1	0.62 287	0.32 348	0.51 146	0.54 318	0.26 106	1.16 472	0.48 339	0.95 211	2.47 599	0.57 184	0.77 207	0.49 155	0.81 365	1.55 390	0.32 129	0.20 279	0.12 69	0.24 360	0.15 174	0.19 226	0.20 315

whm_eth	0.44 163	0.32 348	0.71 282	0.47 175	0.36 311	0.42 93	0.55 401	0.82 159	0.68 201	0.50 169	0.60 158	0.55 186	0.47 193	0.59 100	0.44 259	0.26 435	0.21 439	0.20 236	0.20 310	0.31 455	0.19 282

PCWNet_CMD	0.66 321	0.32 348	0.88 389	0.49 220	0.37 327	0.78 351	0.40 242	1.42 366	1.31 483	1.16 370	1.31 410	1.25 434	0.62 290	0.89 216	0.57 348	0.20 279	0.16 319	0.27 435	0.19 278	0.40 508	0.25 396

BUS	0.74 372	0.32 348	0.68 251	0.54 318	0.44 399	2.34 585	0.42 262	2.16 565	0.98 303	1.20 392	1.11 325	1.03 376	0.62 290	0.91 219	0.70 390	0.24 385	0.17 351	0.25 399	0.22 384	0.22 327	0.22 350

BSDual-CNN	0.71 347	0.32 348	0.68 251	0.54 318	0.44 399	1.27 490	0.65 451	2.16 565	0.98 303	1.20 392	1.11 325	1.12 404	0.74 330	0.91 219	0.66 379	0.24 385	0.17 351	0.25 399	0.22 384	0.22 327	0.22 350

hknet	0.77 389	0.32 348	0.95 416	0.54 318	0.38 345	1.27 490	0.65 451	2.16 565	1.07 343	1.20 392	1.11 325	1.59 504	0.81 365	1.37 347	0.66 379	0.22 342	0.17 351	0.25 399	0.22 384	0.22 327	0.22 350

psmg	0.72 349	0.32 348	0.68 251	0.50 232	0.44 399	1.48 522	0.75 482	1.94 522	0.98 303	1.21 396	1.33 419	1.12 404	0.74 330	0.91 219	0.66 379	0.24 385	0.19 397	0.25 399	0.25 435	0.23 352	0.22 350

CFNet_pseudo	0.66 321	0.32 348	0.86 370	0.48 202	0.39 355	0.70 311	0.40 242	1.33 342	1.22 441	1.16 370	1.34 426	1.24 430	0.64 299	0.98 243	0.59 354	0.21 313	0.16 319	0.33 504	0.19 278	0.36 487	0.25 396

MMNet	0.84 426	0.32 348	1.09 470	0.60 404	0.59 496	1.85 559	0.49 349	1.51 394	1.27 464	1.37 478	1.15 349	1.26 438	1.18 505	1.67 412	1.22 502	0.19 240	0.18 376	0.23 340	0.22 384	0.25 379	0.21 332

delet	0.85 430	0.32 348	0.95 416	0.65 462	0.66 517	1.64 537	0.84 506	1.75 458	1.35 504	1.32 458	1.30 404	1.30 449	0.88 403	1.68 417	1.10 486	0.21 313	0.21 439	0.24 360	0.24 420	0.21 303	0.21 332

UPFNet	0.80 404	0.32 348	0.90 399	0.59 392	0.74 540	1.26 489	0.80 499	1.52 396	1.10 364	1.30 444	1.12 332	1.30 449	0.84 382	1.67 412	1.09 483	0.24 385	0.24 478	0.24 360	0.23 407	0.25 379	0.18 242

GwcNet-RSSM	0.77 389	0.32 348	1.01 438	0.62 430	0.54 467	0.78 351	0.51 358	1.73 451	1.20 429	1.09 320	1.37 435	1.46 481	0.85 385	1.53 386	1.09 483	0.25 412	0.18 376	0.23 340	0.24 420	0.20 262	0.19 282

CFNet-ft	0.72 349	0.32 348	0.54 167	0.66 469	0.54 467	0.83 382	0.55 401	1.37 353	1.15 397	0.93 268	1.28 400	1.57 500	0.97 445	1.35 341	0.81 430	0.26 435	0.20 417	0.33 504	0.25 435	0.30 446	0.23 370

MSMDNet	0.66 321	0.32 348	0.87 381	0.49 220	0.37 327	0.79 357	0.40 242	1.43 372	1.31 483	1.15 360	1.31 410	1.24 430	0.63 295	0.88 211	0.57 348	0.21 313	0.16 319	0.26 418	0.19 278	0.39 504	0.24 384

CFNet_RVC	0.72 349	0.32 348	0.54 167	0.66 469	0.54 467	0.83 382	0.55 401	1.37 353	1.15 397	0.93 268	1.28 400	1.57 500	0.97 445	1.35 341	0.81 430	0.26 435	0.20 417	0.33 504	0.25 435	0.30 446	0.23 370

HSM	1.19 521	0.32 348	0.65 235	0.57 373	0.38 345	1.23 485	0.59 433	2.25 582	1.19 424	1.30 444	1.25 384	1.94 554	1.03 471	9.32 632	0.71 395	0.22 342	0.16 319	0.20 236	0.16 216	0.21 303	0.21 332

DN-CSS_ROB	0.64 306	0.32 348	1.05 454	0.55 342	0.40 366	0.54 201	0.45 314	1.21 317	0.93 281	1.03 305	1.47 467	0.69 244	0.63 295	1.76 431	0.49 307	0.18 193	0.14 211	0.25 399	0.22 384	0.22 327	0.20 315

MultiAttention	4.51 622	0.33 370	0.82 357	0.73 522	0.45 406	30.98 654	4.50 639	2.18 574	1.40 526	1.61 536	2.41 578	2.43 583	0.70 318	38.42 657	1.36 521	0.22 342	0.15 277	0.29 461	0.30 506	0.47 539	0.43 532

ISRNet	0.80 404	0.33 370	1.07 463	0.81 546	0.66 517	0.60 241	0.34 166	1.19 314	1.13 382	1.59 535	1.53 481	1.35 460	0.77 344	1.27 320	0.94 457	0.39 537	0.34 544	0.43 554	0.38 551	0.34 477	0.49 551

rvit_stereo_0083	0.47 185	0.33 370	0.81 354	0.56 356	0.36 311	0.50 162	0.44 294	0.68 107	0.95 286	0.49 160	0.57 151	0.55 186	0.49 216	0.88 211	0.46 287	0.25 412	0.25 487	0.24 360	0.20 310	0.24 367	0.17 216

rvit_stereo_0081	0.44 163	0.33 370	0.64 228	0.54 318	0.35 300	0.41 85	0.44 294	0.66 100	0.95 286	0.48 154	0.52 132	0.50 162	0.46 183	0.82 189	0.44 259	0.25 412	0.20 417	0.22 302	0.19 278	0.25 379	0.17 216

rvit_stereo_0082	0.44 163	0.33 370	0.64 228	0.54 318	0.35 300	0.41 85	0.44 294	0.66 100	0.95 286	0.48 154	0.52 132	0.50 162	0.46 183	0.82 189	0.44 259	0.25 412	0.20 417	0.22 302	0.19 278	0.25 379	0.17 216

test_sample4	0.69 336	0.33 370	0.91 402	0.51 264	0.30 205	0.92 411	0.52 369	1.87 500	1.15 397	1.14 354	1.18 359	0.87 307	0.75 332	1.18 299	0.68 386	0.25 412	0.20 417	0.26 418	0.26 453	0.26 391	0.25 396

ffm	0.72 349	0.33 370	0.85 364	0.53 303	0.37 327	0.74 327	0.56 409	0.95 211	2.47 599	1.15 360	1.45 460	1.06 381	0.82 370	1.55 390	0.32 129	0.20 279	0.12 69	0.31 480	0.27 464	0.19 226	0.20 315

ff1	1.37 538	0.33 370	0.85 364	0.53 303	0.37 327	0.74 327	0.56 409	0.95 211	2.47 599	1.15 360	1.45 460	1.06 381	0.82 370	7.22 611	7.61 620	0.20 279	0.12 69	0.31 480	0.27 464	0.19 226	0.20 315

mmx	1.39 541	0.33 370	0.85 364	0.53 303	0.37 327	0.74 327	0.56 409	2.13 556	1.37 512	1.15 360	1.45 460	1.06 381	0.82 370	7.22 611	7.61 620	0.24 385	0.19 397	0.31 480	0.27 464	0.30 446	0.25 396

xxx	1.39 541	0.33 370	0.85 364	0.53 303	0.37 327	0.74 327	0.56 409	2.13 556	1.37 512	1.15 360	1.45 460	1.06 381	0.82 370	7.22 611	7.61 620	0.24 385	0.19 397	0.31 480	0.27 464	0.30 446	0.25 396

CFNet_ucs	0.70 340	0.33 370	0.88 389	0.50 232	0.43 390	0.74 327	0.44 294	1.60 420	1.29 473	1.22 401	1.54 486	1.09 397	0.63 295	0.99 247	0.59 354	0.25 412	0.20 417	0.37 533	0.21 355	0.40 508	0.28 442

LL-Strereo2	0.52 205	0.33 370	0.69 264	0.52 285	0.37 327	0.70 311	0.30 129	1.13 292	0.67 197	0.94 273	0.78 209	0.91 323	0.42 155	1.05 264	0.42 246	0.17 147	0.16 319	0.29 461	0.25 435	0.21 303	0.16 188

CBFPSM	0.92 450	0.33 370	1.86 564	0.49 220	0.38 345	1.75 545	0.84 506	1.39 360	1.12 370	1.09 320	0.99 264	2.37 579	1.66 567	1.32 333	1.42 535	0.19 240	0.18 376	0.20 236	0.20 310	0.21 303	0.33 485

gwcnet-sp	0.74 372	0.33 370	1.44 524	0.57 373	0.45 406	1.40 512	0.54 383	1.50 387	1.14 385	1.30 444	1.02 282	0.94 337	0.82 370	1.39 356	0.76 410	0.21 313	0.21 439	0.22 302	0.21 355	0.22 327	0.22 350

scenet	0.74 372	0.33 370	1.44 524	0.57 373	0.45 406	1.40 512	0.54 383	1.50 387	1.14 385	1.30 444	1.02 282	0.94 337	0.82 370	1.39 356	0.76 410	0.21 313	0.21 439	0.22 302	0.21 355	0.22 327	0.22 350

ToySt	0.66 321	0.33 370	1.23 493	0.51 264	0.33 275	0.86 394	0.68 464	1.10 281	0.97 298	0.84 248	1.08 308	1.25 434	0.94 430	1.01 252	0.74 402	0.19 240	0.19 397	0.24 360	0.24 420	0.27 405	0.23 370

ssnet	0.74 372	0.33 370	1.44 524	0.57 373	0.45 406	1.40 512	0.54 383	1.50 387	1.14 385	1.30 444	1.02 282	0.94 337	0.82 370	1.39 356	0.76 410	0.21 313	0.21 439	0.22 302	0.21 355	0.22 327	0.22 350

CIPLG	0.62 287	0.33 370	0.96 422	0.58 379	0.50 436	0.75 332	0.48 339	1.05 255	0.96 291	1.40 490	1.57 496	0.64 227	0.48 207	0.89 216	0.70 390	0.23 369	0.15 277	0.19 198	0.16 216	0.19 226	0.21 332

IPLGR_C	0.62 287	0.33 370	0.99 428	0.58 379	0.49 429	0.76 338	0.48 339	1.10 281	0.96 291	1.40 490	1.56 492	0.62 221	0.48 207	0.80 180	0.71 395	0.23 369	0.15 277	0.19 198	0.16 216	0.19 226	0.21 332

ACRE	0.61 283	0.33 370	1.01 438	0.58 379	0.49 429	0.75 332	0.47 328	1.06 268	0.95 286	1.37 478	1.55 488	0.62 221	0.46 183	0.83 191	0.70 390	0.23 369	0.15 277	0.19 198	0.16 216	0.18 182	0.21 332

OMP-Stereo	0.94 455	0.33 370	0.72 288	0.90 577	0.31 231	0.49 148	0.36 190	1.16 297	1.06 338	1.58 534	1.12 332	1.46 481	0.69 313	6.94 608	0.49 307	0.19 240	0.14 211	0.24 360	0.18 255	0.20 262	0.14 117

ICVP	0.63 294	0.33 370	0.57 191	0.61 418	0.40 366	0.80 365	0.58 424	1.61 423	0.89 265	0.90 260	1.24 380	0.88 311	0.73 328	0.72 152	0.88 447	0.29 476	0.21 439	0.22 302	0.21 355	0.24 367	0.27 430
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
RALAANet	0.60 277	0.33 370	0.87 381	0.62 430	0.50 436	0.69 304	0.31 136	1.21 317	1.06 338	1.09 320	1.16 354	0.88 311	0.46 183	1.22 306	0.42 246	0.19 240	0.15 277	0.21 271	0.17 237	0.27 405	0.17 216

ccs_rob	0.66 321	0.33 370	0.86 370	0.48 202	0.39 355	0.70 311	0.40 242	1.33 342	1.22 441	1.16 370	1.34 426	1.23 428	0.64 299	0.98 243	0.59 354	0.21 313	0.16 319	0.35 522	0.20 310	0.37 491	0.25 396

FACV-RUCA	0.63 294	0.34 394	0.82 357	0.62 430	0.65 514	0.81 374	0.41 258	1.44 373	1.07 343	0.86 255	1.14 341	0.61 216	0.69 313	0.80 180	0.53 332	0.28 465	0.19 397	0.47 564	0.21 355	0.35 480	0.25 396

rvit_stereo_0081_aga	0.44 163	0.34 394	0.73 300	0.51 264	0.41 374	0.50 162	0.40 242	0.81 154	0.57 158	0.58 186	0.56 148	0.53 179	0.43 163	0.66 133	0.40 224	0.26 435	0.21 439	0.22 302	0.20 310	0.26 391	0.18 242

test_sample6	0.71 347	0.34 394	0.87 381	0.52 285	0.30 205	0.82 376	0.58 424	1.79 478	1.15 397	1.14 354	1.33 419	0.91 323	0.79 355	1.31 328	0.74 402	0.27 451	0.21 439	0.27 435	0.29 497	0.28 424	0.27 430

test_sample5	0.69 336	0.34 394	0.87 381	0.52 285	0.30 205	0.84 390	0.54 383	1.83 490	1.14 385	1.11 334	1.25 384	0.88 311	0.78 351	1.23 308	0.65 376	0.26 435	0.20 417	0.27 435	0.27 464	0.27 405	0.26 420

DualNet	0.70 340	0.34 394	0.87 381	0.52 285	0.30 205	0.84 390	0.54 383	1.83 490	1.14 385	1.14 354	1.33 419	0.88 311	0.78 351	1.23 308	0.65 376	0.26 435	0.20 417	0.27 435	0.27 464	0.27 405	0.26 420

ttt	0.94 455	0.34 394	0.59 204	0.61 418	0.37 327	0.94 416	0.50 357	2.17 571	1.34 494	1.23 407	1.61 505	0.91 323	0.76 340	1.85 441	3.97 605	0.30 481	0.26 493	0.26 418	0.24 420	0.29 435	0.29 448

StereoVision	0.65 314	0.34 394	0.86 370	0.59 392	0.40 366	0.50 162	0.41 258	1.09 278	0.93 281	0.71 214	2.50 583	0.82 283	0.57 263	1.03 256	0.49 307	0.25 412	0.28 509	0.29 461	0.28 485	0.36 487	0.20 315

CASS	0.65 314	0.34 394	0.72 288	0.56 356	0.27 138	0.78 351	0.42 262	1.59 416	0.86 254	1.30 444	1.25 384	0.87 307	0.84 382	0.84 196	0.54 338	0.35 522	0.19 397	0.26 418	0.21 355	0.28 424	0.42 525
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
CroCo-Stereo Lap2	0.44 163	0.34 394	0.77 337	0.61 418	0.79 556	0.28 10	0.35 174	0.75 126	0.71 212	0.38 98	0.50 127	0.72 252	0.55 249	0.57 93	0.47 294	0.17 147	0.18 376	0.19 198	0.16 216	0.21 303	0.20 315

qqq	0.57 262	0.34 394	0.71 282	0.47 175	0.27 138	0.64 263	0.62 442	1.42 366	0.78 234	0.80 235	0.92 242	0.95 346	0.77 344	0.88 211	0.59 354	0.21 313	0.20 417	0.24 360	0.23 407	0.22 327	0.21 332

DAS	0.84 426	0.34 394	1.03 449	0.64 448	0.69 529	0.77 346	0.63 447	1.54 405	1.20 429	1.79 558	1.55 488	0.95 346	1.04 473	2.83 514	0.60 362	0.21 313	0.16 319	0.25 399	0.18 255	0.27 405	0.22 350

SepStereo	0.82 415	0.34 394	1.03 449	0.64 448	0.69 529	0.77 346	0.63 447	1.54 405	1.20 429	1.79 558	1.55 488	0.95 346	1.04 473	2.30 486	0.60 362	0.21 313	0.16 319	0.25 399	0.18 255	0.27 405	0.22 350

ADLNet2	0.88 440	0.34 394	1.17 487	0.77 536	0.64 512	1.12 462	0.76 485	1.74 456	1.24 450	1.21 396	1.65 515	1.71 526	1.05 477	1.67 412	1.17 498	0.24 385	0.21 439	0.21 271	0.22 384	0.26 391	0.29 448

GES	0.66 321	0.34 394	0.90 399	0.59 392	0.38 345	0.94 416	0.57 420	2.11 555	0.86 254	1.02 301	1.11 325	0.66 234	0.79 355	0.99 247	0.61 364	0.27 451	0.19 397	0.20 236	0.20 310	0.21 303	0.30 462

psm_up	0.77 389	0.34 394	0.70 270	0.66 469	0.58 488	1.05 447	0.92 527	1.52 396	1.12 370	1.26 425	1.16 354	1.31 453	1.23 516	1.20 303	0.81 430	0.25 412	0.29 520	0.31 480	0.27 464	0.27 405	0.25 396

UNet	0.83 421	0.34 394	1.31 506	0.58 379	0.74 540	1.58 531	0.49 349	1.41 364	1.04 330	1.21 396	1.08 308	1.54 496	1.12 493	1.65 407	1.09 483	0.23 369	0.17 351	0.25 399	0.20 310	0.25 379	0.22 350

DSFCA	0.93 453	0.34 394	1.06 458	0.52 285	0.65 514	1.55 529	0.93 531	1.49 383	1.19 424	1.56 528	1.15 349	1.50 490	0.96 442	3.07 523	1.02 473	0.30 481	0.26 493	0.25 399	0.25 435	0.28 424	0.24 384

DMCA	0.67 330	0.34 394	0.90 399	0.51 264	0.44 399	0.86 394	0.47 328	1.42 366	1.02 321	1.17 379	1.12 332	1.23 428	0.75 332	0.78 173	0.95 461	0.25 412	0.19 397	0.27 435	0.19 278	0.24 367	0.27 430

MLCV	0.72 349	0.34 394	1.10 473	0.51 264	0.23 33	0.91 404	0.39 234	1.33 342	1.23 444	1.46 504	1.55 488	1.01 370	0.64 299	1.95 452	0.80 428	0.18 193	0.12 69	0.18 173	0.14 155	0.19 226	0.17 216

DISCO	1.03 488	0.34 394	1.11 475	0.69 496	0.45 406	2.07 574	0.84 506	2.13 556	1.50 544	1.15 360	1.33 419	2.40 581	1.07 484	2.60 506	1.51 547	0.23 369	0.18 376	0.22 302	0.20 310	0.31 455	0.27 430

MDST_ROB	1.67 563	0.34 394	1.58 544	0.92 582	0.58 488	4.26 623	1.11 559	2.83 606	1.41 531	4.49 627	2.55 584	1.45 478	0.97 445	7.79 622	1.17 498	0.31 489	0.25 487	0.37 533	0.33 531	0.31 455	0.30 462

DCVSM-stereo	0.72 349	0.35 415	0.76 330	0.55 342	0.42 379	0.73 323	0.38 219	1.21 317	1.02 321	1.79 558	1.04 295	1.62 508	1.03 471	1.04 262	0.79 424	0.24 385	0.27 502	0.29 461	0.24 420	0.30 446	0.36 501

AIO-Stereo-zeroshot	0.72 349	0.35 415	1.70 550	0.49 220	0.56 476	0.63 260	0.38 219	2.41 596	0.65 194	0.77 227	1.07 303	1.82 540	0.95 435	0.93 228	0.43 256	0.20 279	0.13 150	0.21 271	0.25 435	0.28 424	0.26 420

rvit_stereo_ft	0.47 185	0.35 415	0.87 381	0.67 481	0.42 379	0.40 77	0.59 433	0.81 154	0.74 219	0.46 140	0.55 145	0.57 198	0.49 216	0.65 131	0.50 313	0.25 412	0.17 351	0.22 302	0.22 384	0.24 367	0.17 216

mmm	0.63 294	0.35 415	0.72 288	0.51 264	0.30 205	0.86 394	0.54 383	1.59 416	0.86 254	1.07 313	1.38 440	0.79 272	0.75 332	0.91 219	0.58 351	0.22 342	0.18 376	0.29 461	0.25 435	0.25 379	0.23 370

AASNet	0.76 387	0.35 415	0.91 402	0.79 540	0.81 563	1.14 464	0.56 409	2.02 542	1.08 349	1.22 401	1.24 380	0.93 334	0.76 340	0.77 168	1.16 495	0.27 451	0.23 469	0.24 360	0.20 310	0.28 424	0.24 384

AACVNet	0.86 435	0.35 415	0.79 348	0.82 554	0.39 355	0.76 338	0.49 349	1.61 423	0.81 242	1.08 314	1.33 419	1.30 449	0.93 425	4.34 551	0.74 402	0.25 412	0.21 439	0.28 450	0.22 384	0.29 435	0.25 396

PSMNet-ADL	0.72 349	0.35 415	0.62 218	0.69 496	0.46 418	1.14 464	0.44 294	1.37 353	1.01 318	0.83 245	1.17 357	1.33 455	0.96 442	1.43 365	0.95 461	0.33 505	0.22 457	0.21 271	0.23 407	0.27 405	0.29 448

GANet-ADL	0.60 277	0.35 415	0.72 288	0.64 448	0.40 366	0.68 299	0.51 358	1.49 383	1.12 370	0.95 275	1.08 308	0.91 323	0.57 263	0.76 164	0.55 342	0.26 435	0.18 376	0.18 173	0.16 216	0.23 352	0.25 396

hitnet-ft	0.79 401	0.35 415	0.57 191	0.58 379	0.42 379	0.96 426	0.46 321	1.47 379	1.33 491	1.19 388	1.22 374	1.81 537	0.98 452	1.66 411	0.94 457	0.33 505	0.28 509	0.34 514	0.27 464	0.35 480	0.31 472

UCFNet_RVC	0.69 336	0.35 415	0.49 130	0.64 448	0.39 355	0.85 393	0.58 424	1.75 458	1.14 385	0.97 280	1.19 366	1.17 414	0.93 425	0.99 247	0.62 367	0.28 465	0.20 417	0.34 514	0.31 513	0.32 464	0.27 430

ITSA-stereo	0.82 415	0.36 425	0.82 357	0.54 318	0.31 231	0.80 365	0.47 328	2.17 571	1.67 560	1.13 351	1.13 337	0.94 337	0.86 393	2.46 499	1.00 471	0.26 435	0.23 469	0.28 450	0.27 464	0.28 424	0.36 501

Former-RAFT_DAM_RVC	0.46 178	0.36 425	0.71 282	0.47 175	0.36 311	0.67 292	0.35 174	0.78 136	1.12 370	0.61 197	0.62 163	0.39 104	0.39 142	0.71 149	0.39 216	0.20 279	0.17 351	0.22 302	0.18 255	0.23 352	0.19 282

ssnet_v2	0.88 440	0.36 425	1.02 445	0.62 430	0.38 345	1.32 498	0.97 539	2.07 551	1.34 494	1.37 478	1.18 359	1.54 496	0.92 416	1.10 277	1.65 552	0.30 481	0.27 502	0.30 474	0.28 485	0.27 405	0.26 420

ADLNet	0.85 430	0.36 425	0.89 395	0.85 563	0.72 534	1.24 486	0.76 485	1.82 485	1.36 508	1.52 517	1.35 432	1.27 442	0.99 460	1.23 308	1.15 494	0.27 451	0.20 417	0.26 418	0.25 435	0.28 424	0.30 462

ARAFT	0.77 389	0.36 425	1.49 538	0.51 264	0.31 231	0.90 400	0.82 504	1.90 509	1.06 338	1.62 540	1.24 380	1.02 372	0.64 299	1.84 438	0.50 313	0.18 193	0.14 211	0.28 450	0.27 464	0.17 147	0.16 188

CFNet	0.96 459	0.36 425	1.01 438	0.62 430	0.42 379	0.99 436	0.47 328	1.90 509	1.32 487	0.99 287	1.39 444	1.10 399	0.86 393	5.58 582	0.79 424	0.23 369	0.17 351	0.28 450	0.27 464	0.26 391	0.21 332

SGM_RVC	1.68 565	0.36 425	0.61 212	0.59 392	0.29 181	2.25 581	1.18 568	2.38 594	1.68 562	3.60 617	2.67 587	3.69 608	2.42 605	8.13 625	1.90 563	0.31 489	0.31 530	0.30 474	0.28 485	0.30 446	0.29 448
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
rvit_0105_6	0.53 215	0.37 432	0.98 427	0.65 462	0.38 345	0.51 180	0.51 358	0.77 132	1.20 429	0.54 180	0.55 145	0.65 230	0.53 237	0.94 231	0.44 259	0.32 496	0.32 538	0.28 450	0.24 420	0.28 424	0.21 332

test_sample7	0.74 372	0.37 432	0.76 330	0.52 285	0.35 300	0.91 404	0.67 460	1.78 472	1.21 435	1.22 401	1.18 359	1.08 387	0.92 416	1.23 308	0.67 382	0.31 489	0.28 509	0.32 495	0.31 513	0.33 473	0.29 448

NINENet	0.77 389	0.37 432	0.78 345	0.62 430	0.51 448	2.34 585	0.42 262	1.83 490	1.04 330	1.14 354	1.23 378	1.03 376	0.62 290	1.24 313	0.70 390	0.28 465	0.23 469	0.31 480	0.21 355	0.26 391	0.25 396

GEStereo_RVC	0.90 445	0.37 432	0.99 428	0.64 448	0.50 436	0.95 420	0.79 493	2.42 597	1.17 409	1.16 370	1.11 325	1.26 438	0.92 416	3.24 529	0.90 453	0.29 476	0.19 397	0.23 340	0.20 310	0.27 405	0.29 448

pcwnet_v2	0.97 465	0.37 432	4.33 606	0.62 430	0.54 467	0.79 357	0.45 314	2.02 542	1.58 554	1.42 498	1.64 513	1.09 397	0.79 355	1.24 313	0.67 382	0.32 496	0.25 487	0.29 461	0.27 464	0.37 491	0.35 495

iResNetv2_ROB	0.80 404	0.37 432	1.71 552	0.56 356	0.37 327	0.94 416	0.64 449	1.73 451	1.34 494	1.23 407	1.42 449	1.26 438	0.92 416	1.85 441	0.56 345	0.23 369	0.15 277	0.19 198	0.14 155	0.24 367	0.19 282

LE_ROB	8.05 634	0.37 432	23.53 642	0.74 526	0.33 275	2.77 600	2.87 633	3.71 620	27.24 654	25.39 654	8.87 637	8.46 634	26.71 654	6.65 601	21.99 647	0.21 313	0.19 397	0.20 236	0.21 355	0.25 379	0.22 350

rvit_0105_4	0.56 255	0.38 439	1.06 458	0.66 469	0.38 345	0.53 193	0.53 377	0.84 167	1.17 409	0.56 183	0.61 160	0.72 252	0.59 273	0.98 243	0.45 273	0.32 496	0.33 543	0.29 461	0.25 435	0.29 435	0.23 370

CSP-Net	0.97 465	0.38 439	0.83 362	0.53 303	0.41 374	1.63 535	0.77 488	2.00 534	1.05 334	1.25 421	1.20 370	1.33 455	0.83 378	4.93 565	0.85 443	0.32 496	0.22 457	0.20 236	0.20 310	0.23 352	0.25 396

HGLStereo	0.85 430	0.38 439	0.94 412	0.80 543	1.03 585	1.17 474	0.58 424	1.52 396	1.20 429	1.19 388	1.62 508	1.13 409	1.20 511	1.80 435	1.06 477	0.24 385	0.24 478	0.24 360	0.21 355	0.23 352	0.27 430

SGM-ForestM	6.52 630	0.38 439	1.26 499	0.63 439	0.35 300	13.59 642	5.32 640	6.32 638	6.70 635	11.14 645	9.18 638	22.51 655	13.93 644	16.89 646	20.07 646	0.36 526	0.37 562	0.36 530	0.35 542	0.36 487	0.34 490

SGM-Forest	1.24 523	0.38 439	0.60 209	0.52 285	0.37 327	1.56 530	1.30 577	1.65 432	1.36 508	2.11 581	1.79 534	1.63 513	0.93 425	7.48 618	0.95 461	0.36 526	0.37 562	0.39 542	0.34 537	0.37 491	0.32 479
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Select-FE	0.74 372	0.39 444	1.56 541	0.55 342	0.46 418	0.40 77	0.22 58	1.86 497	0.68 201	1.05 309	1.31 410	1.82 540	1.74 570	1.11 280	0.38 207	0.21 313	0.16 319	0.21 271	0.25 435	0.19 226	0.31 472

rvit_0105_5	0.58 268	0.39 444	1.05 454	0.66 469	0.37 327	0.58 226	0.56 409	0.94 206	1.18 416	0.64 202	0.68 180	0.75 257	0.63 295	0.88 211	0.50 313	0.32 496	0.32 538	0.30 474	0.27 464	0.28 424	0.25 396

AIO-Stereo-zeroshot1	0.98 469	0.39 444	3.21 598	0.50 232	0.63 509	0.64 263	0.39 234	2.36 591	0.75 220	0.95 275	4.63 612	1.81 537	0.56 254	0.96 234	0.41 235	0.18 193	0.13 150	0.21 271	0.26 453	0.32 464	0.35 495

LL-Strereo	1.33 534	0.39 444	1.38 516	0.61 418	0.61 502	0.75 332	0.66 456	1.63 429	1.17 409	1.56 528	1.60 501	2.03 565	2.12 595	9.72 638	0.97 466	0.21 313	0.18 376	0.27 435	0.23 407	0.22 327	0.25 396

CRFU-Net	0.86 435	0.39 444	1.00 434	0.65 462	0.57 479	1.78 552	0.86 513	2.15 562	0.81 242	1.38 483	1.18 359	1.64 516	1.19 508	1.35 341	0.90 453	0.26 435	0.22 457	0.21 271	0.19 278	0.23 352	0.24 384

TestStereo	0.64 306	0.39 444	0.71 282	0.51 264	0.27 138	0.56 217	0.42 262	1.03 241	0.91 274	0.80 235	1.00 268	0.68 239	0.52 231	3.25 530	0.45 273	0.22 342	0.15 277	0.24 360	0.18 255	0.27 405	0.16 188

HCRNet	0.70 340	0.39 444	0.73 300	0.60 404	0.59 496	0.76 338	0.35 174	1.22 325	1.13 382	1.02 301	0.99 264	1.02 372	0.76 340	2.19 477	0.70 390	0.28 465	0.19 397	0.28 450	0.23 407	0.25 379	0.23 370

DFGA-Net	0.72 349	0.40 451	1.40 517	0.52 285	0.45 406	0.83 382	0.44 294	1.28 339	1.08 349	0.99 287	1.19 366	0.70 248	0.55 249	2.14 469	1.16 495	0.18 193	0.16 319	0.24 360	0.23 407	0.27 405	0.25 396

testlalala_base	0.77 389	0.40 451	0.70 270	0.65 462	0.50 436	0.79 357	0.28 112	1.50 387	0.51 139	0.73 220	0.90 238	0.69 244	0.54 242	0.66 133	0.40 224	2.82 623	0.14 211	0.17 135	0.12 91	2.68 618	0.19 282

Wz-Net-LNSev-Ref	0.99 471	0.40 451	1.82 561	0.66 469	0.62 508	2.05 573	0.78 490	1.91 513	1.29 473	1.54 524	1.42 449	1.51 492	1.23 516	1.99 455	1.33 515	0.23 369	0.14 211	0.20 236	0.15 174	0.27 405	0.26 420

sCroCo_RVC	0.49 197	0.40 451	1.02 445	0.65 462	0.60 499	0.52 184	0.40 242	0.83 164	0.61 169	0.44 127	0.74 201	0.49 155	0.50 222	0.63 123	0.48 299	0.26 435	0.27 502	0.23 340	0.22 384	0.29 435	0.25 396

DMCA-RVC	0.74 372	0.40 451	1.27 502	0.66 469	0.49 429	0.77 346	0.47 328	1.35 350	1.01 318	1.53 518	1.01 274	1.29 448	0.82 370	1.31 328	0.78 418	0.27 451	0.21 439	0.35 522	0.27 464	0.32 464	0.24 384

HITNet	0.65 314	0.40 451	0.77 337	0.48 202	0.24 59	1.05 447	0.49 349	1.76 464	1.02 321	1.18 384	1.18 359	0.89 319	0.80 361	0.85 201	0.79 424	0.17 147	0.12 69	0.21 271	0.17 237	0.29 435	0.15 155
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
iResNet	0.75 381	0.40 451	1.36 515	0.67 481	0.29 181	0.92 411	0.59 433	1.52 396	1.25 453	1.28 430	1.48 472	0.94 337	0.76 340	1.62 402	0.78 418	0.18 193	0.14 211	0.18 173	0.15 174	0.22 327	0.23 370

DLCB_ROB	0.86 435	0.40 451	0.78 345	0.68 492	0.54 467	1.11 459	0.84 506	1.49 383	1.23 444	1.64 544	1.65 515	1.70 525	0.91 413	1.70 419	1.05 475	0.25 412	0.24 478	0.26 418	0.27 464	0.27 405	0.24 384

DDVS	0.78 397	0.41 459	0.94 412	0.60 404	0.43 390	1.30 495	0.43 281	1.40 362	0.91 274	1.20 392	1.15 349	1.43 471	0.64 299	2.18 475	0.89 450	0.28 465	0.22 457	0.26 418	0.23 407	0.31 455	0.33 485

FAT-Stereo	1.07 494	0.41 459	1.32 509	0.72 514	0.58 488	1.08 453	0.89 520	1.96 525	1.65 558	1.75 552	1.98 553	2.03 565	1.48 548	2.02 458	1.18 501	0.42 548	0.35 555	0.34 514	0.29 497	0.35 480	0.53 559

NVstereo2D	0.92 450	0.41 459	1.48 536	0.72 514	0.72 534	1.20 481	0.87 515	1.75 458	1.38 516	0.99 287	1.13 337	1.26 438	0.98 452	2.21 479	0.89 450	0.43 553	0.20 417	0.38 536	0.24 420	0.57 564	0.63 577

StereoDRNet-Refined	0.80 404	0.41 459	0.88 389	0.62 430	0.42 379	1.33 500	0.48 339	1.52 396	1.17 409	1.45 502	1.44 458	1.44 476	0.90 410	1.26 317	1.24 504	0.20 279	0.16 319	0.27 435	0.24 420	0.25 379	0.28 442
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
RAFT + AFF	1.00 476	0.42 463	1.09 470	0.67 481	0.50 436	1.22 484	1.24 572	2.24 581	1.19 424	1.30 444	1.56 492	1.17 414	1.49 550	3.44 537	0.83 437	0.21 313	0.25 487	0.30 474	0.26 453	0.27 405	0.27 430

stereogan	1.15 516	0.42 463	1.40 517	0.86 565	0.84 567	2.38 587	0.71 473	1.88 503	1.73 567	1.72 550	1.94 552	2.31 576	1.29 525	2.07 463	1.08 481	0.36 526	0.35 555	0.39 542	0.31 513	0.51 553	0.46 540

pmcnn	2.37 597	0.42 463	2.71 594	0.63 439	0.43 390	1.54 528	1.19 569	2.01 538	1.53 549	2.64 600	7.60 629	18.07 647	1.45 544	3.44 537	2.78 584	0.18 193	0.15 277	0.15 74	0.12 91	0.20 262	0.18 242

CVANet_RVC	1.07 494	0.43 466	0.76 330	0.60 404	0.50 436	0.90 400	0.97 539	1.52 396	1.26 458	1.33 466	1.38 440	1.24 430	1.18 505	6.75 607	0.75 407	0.34 515	0.23 469	0.34 514	0.29 497	0.42 516	0.27 430

NLCA_NET_v2_RVC	0.79 401	0.43 466	1.05 454	0.64 448	0.58 488	0.95 420	0.53 377	1.53 402	1.18 416	1.37 478	1.15 349	1.43 471	0.88 403	1.61 401	0.84 440	0.25 412	0.22 457	0.27 435	0.27 464	0.29 435	0.29 448
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
AdaStereo	0.70 340	0.43 466	0.75 320	0.73 522	0.37 327	0.92 411	0.53 377	1.85 494	1.18 416	1.12 336	1.23 378	1.07 386	0.65 305	0.96 234	0.63 371	0.31 489	0.15 277	0.32 495	0.21 355	0.29 435	0.22 350
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.
rvit_0105_3	0.63 294	0.44 469	1.08 467	0.72 514	0.40 366	0.64 263	0.71 473	1.03 241	1.17 409	0.82 243	0.70 188	0.80 274	0.70 318	0.91 219	0.56 345	0.35 522	0.34 544	0.34 514	0.32 521	0.27 405	0.28 442

fast-acv-ft	0.94 455	0.44 469	1.40 517	0.58 379	0.51 448	1.77 550	0.69 468	1.36 352	1.42 534	1.29 436	1.86 543	1.74 530	1.25 520	1.52 382	1.38 523	0.26 435	0.28 509	0.28 450	0.28 485	0.27 405	0.26 420

Anonymous3	0.61 283	0.44 469	1.11 475	0.59 392	0.49 429	0.93 415	0.65 451	0.93 199	0.81 242	0.72 219	0.88 234	0.65 230	0.69 313	1.06 265	0.53 332	0.35 522	0.30 524	0.26 418	0.26 453	0.31 455	0.27 430

TDLM	1.06 492	0.44 469	0.79 348	0.63 439	0.50 436	0.89 397	1.44 585	1.48 381	1.26 458	1.12 336	1.40 446	1.08 387	0.98 452	6.65 601	0.78 418	0.33 505	0.21 439	0.33 504	0.26 453	0.37 491	0.24 384

DRN-Test	1.00 476	0.44 469	1.13 479	0.70 502	0.81 563	1.62 534	0.79 493	2.14 560	1.44 537	1.78 555	1.33 419	1.43 471	1.05 477	2.18 475	1.53 548	0.27 451	0.21 439	0.31 480	0.30 506	0.32 464	0.28 442

CBMV_ROB	0.90 445	0.44 469	0.63 221	0.51 264	0.37 327	1.25 488	0.49 349	1.77 468	1.27 464	1.41 492	2.00 556	1.33 455	1.08 485	2.17 472	0.76 410	0.43 553	0.42 577	0.47 564	0.44 565	0.41 511	0.36 501

CBMV	0.95 458	0.44 469	0.66 242	0.53 303	0.35 300	1.53 527	1.63 597	1.69 442	1.42 534	2.00 577	1.60 501	1.43 471	1.17 501	1.59 398	0.99 470	0.34 515	0.34 544	0.39 542	0.33 531	0.33 473	0.32 479
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
iinet-f	0.99 471	0.45 476	3.71 603	0.55 342	0.43 390	1.81 554	0.68 464	1.14 293	1.14 385	1.18 384	1.42 449	1.58 503	1.44 542	1.34 340	1.59 551	0.24 385	0.23 469	0.20 236	0.19 278	0.26 391	0.25 396

GMStereo	0.55 246	0.45 476	0.94 412	0.50 232	0.32 254	0.64 263	0.43 281	1.00 229	1.40 526	0.82 243	0.73 197	0.51 166	0.45 176	0.85 201	0.55 342	0.24 385	0.15 277	0.20 236	0.21 355	0.31 455	0.24 384
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
rvit_stereo_0075_2	0.64 306	0.46 478	1.05 454	0.66 469	0.66 517	0.53 193	0.48 339	1.20 316	1.12 370	0.76 222	0.92 242	0.78 268	0.53 237	1.03 256	0.59 354	0.37 530	0.28 509	0.40 547	0.31 513	0.37 491	0.32 479

SACVNet	0.85 430	0.46 478	0.85 364	0.81 546	0.56 476	0.80 365	0.79 493	1.68 440	1.12 370	1.34 470	1.33 419	1.25 434	0.94 430	2.39 493	0.76 410	0.34 515	0.26 493	0.31 480	0.29 497	0.35 480	0.44 535

LMCR-Stereo	0.82 415	0.46 478	0.88 389	0.75 530	0.43 390	1.33 500	0.56 409	2.43 598	0.98 303	1.53 518	1.49 474	0.74 254	1.00 462	1.63 404	0.89 450	0.28 465	0.17 351	0.22 302	0.17 237	0.29 435	0.20 315

S-Stereo	1.15 516	0.46 478	2.17 578	0.81 546	0.80 561	1.21 483	1.19 569	1.93 520	2.02 586	1.47 505	2.11 563	1.57 500	1.17 501	2.05 462	1.41 531	0.40 540	0.40 573	0.35 522	0.31 513	0.44 528	0.70 586

NOSS_ROB	1.26 526	0.46 478	0.62 218	0.56 356	0.38 345	1.06 450	0.78 490	1.73 451	1.40 526	1.01 297	1.43 453	1.10 399	0.75 332	10.62 641	0.65 376	0.45 559	0.43 578	0.48 566	0.45 567	0.44 528	0.41 521

FADNet-RVC-Resample	0.84 426	0.47 483	2.10 573	0.61 418	0.45 406	1.07 452	0.61 439	1.59 416	1.20 429	1.08 314	0.98 262	1.03 376	0.98 452	2.17 472	0.72 398	0.23 369	0.22 457	0.30 474	0.32 521	0.35 480	0.34 490

GANet	1.36 537	0.47 483	0.86 370	0.67 481	0.45 406	1.34 502	1.73 599	1.64 431	1.24 450	1.49 513	2.38 575	1.55 498	1.20 511	9.30 631	0.93 455	0.30 481	0.31 530	0.33 504	0.28 485	0.39 504	0.30 462

StereoDRNet	0.98 469	0.47 483	1.70 550	0.76 533	0.94 580	1.51 525	0.91 525	1.92 516	1.32 487	1.61 536	1.13 337	1.47 486	0.97 445	1.75 426	1.46 542	0.28 465	0.23 469	0.29 461	0.27 464	0.35 480	0.27 430

WCMA_ROB	1.84 575	0.47 483	1.31 506	0.69 496	0.57 479	2.11 576	1.14 563	1.87 500	1.73 567	4.04 621	6.43 623	5.62 624	3.61 621	2.59 505	1.94 565	0.52 573	0.44 581	0.39 542	0.42 561	0.48 544	0.47 544

dd	0.59 274	0.48 487	0.97 424	0.55 342	0.32 254	0.64 263	0.47 328	1.02 236	1.34 494	0.78 230	0.86 228	0.58 203	0.54 242	1.01 252	0.86 445	0.28 465	0.18 376	0.26 418	0.19 278	0.32 464	0.24 384

ADCP+	1.99 586	0.48 487	7.73 620	0.66 469	0.91 576	2.30 583	1.05 553	1.82 485	1.34 494	1.54 524	1.32 417	1.74 530	1.61 560	2.17 472	13.37 636	0.24 385	0.21 439	0.32 495	0.28 485	0.37 491	0.29 448

DeepPruner_ROB	0.74 372	0.48 487	0.87 381	0.57 373	0.44 399	0.79 357	0.54 383	1.73 451	0.96 291	1.38 483	1.27 394	1.24 430	0.73 328	1.43 365	0.73 401	0.34 515	0.28 509	0.27 435	0.26 453	0.31 455	0.31 472

DualNet (step1)	0.83 421	0.49 490	1.13 479	0.56 356	0.39 355	1.02 441	0.73 477	1.78 472	1.21 435	1.22 401	1.18 359	1.08 387	0.92 416	1.23 308	0.67 382	0.57 582	0.28 509	0.62 591	0.67 598	0.45 532	0.42 525

test_sample9	1.86 577	0.49 490	1.13 479	0.56 356	0.39 355	1.02 441	0.73 477	1.78 472	1.21 435	1.22 401	1.18 359	1.08 387	0.92 416	2.27 484	7.92 624	0.57 582	12.61 653	0.62 591	0.67 598	0.45 532	0.42 525

test_sample8	2.19 591	0.49 490	1.13 479	0.56 356	0.39 355	1.02 441	0.73 477	1.82 485	1.15 397	2.26 584	1.30 404	4.94 619	2.52 608	2.27 484	7.92 624	0.57 582	12.61 653	0.62 591	0.67 598	0.45 532	0.42 525

BEATNet_4x	0.73 367	0.49 490	1.17 487	0.53 303	0.26 106	1.03 444	0.55 401	1.82 485	1.06 338	1.21 396	1.22 374	0.96 352	0.91 413	1.01 252	1.06 477	0.21 313	0.14 211	0.24 360	0.19 278	0.37 491	0.21 332

Nwc_Net	1.09 500	0.49 490	1.33 511	0.89 576	0.80 561	1.49 524	0.66 456	2.19 575	1.27 464	1.32 458	2.26 570	1.96 557	1.54 553	1.92 447	1.34 517	0.40 540	0.30 524	0.43 554	0.45 567	0.38 500	0.37 506

RYNet	1.17 519	0.49 490	1.24 496	0.70 502	0.97 584	1.71 541	0.92 527	1.91 513	1.46 539	1.38 483	1.14 341	1.88 544	1.30 529	4.24 547	1.87 560	0.26 435	0.21 439	0.35 522	0.27 464	0.55 561	0.54 560

XPNet_ROB	0.96 459	0.49 490	1.09 470	0.72 514	0.57 479	1.11 459	1.14 563	1.66 437	1.23 444	1.85 565	1.39 444	1.64 516	1.11 490	1.80 435	1.42 535	0.38 534	0.30 524	0.33 504	0.29 497	0.37 491	0.34 490

STTStereo	0.78 397	0.50 497	1.22 492	0.64 448	0.54 467	0.89 397	0.54 383	1.44 373	1.11 366	1.38 483	1.09 313	1.27 442	0.85 385	1.43 365	0.83 437	0.29 476	0.27 502	0.33 504	0.39 553	0.32 464	0.30 462

RP	1.09 500	0.50 497	1.12 477	0.90 577	1.04 586	1.11 459	0.84 506	1.80 481	1.62 556	1.55 527	2.00 556	1.90 548	1.78 574	1.84 438	1.25 505	0.52 573	0.36 560	0.48 566	0.36 546	0.45 532	0.43 532

edge stereo	1.11 505	0.50 497	1.30 505	0.71 510	0.65 514	1.14 464	0.75 482	1.93 520	1.37 512	1.71 549	1.83 538	2.54 586	1.44 542	2.43 495	1.23 503	0.42 548	0.41 575	0.54 579	0.35 542	0.42 516	0.46 540

ACV-stereo	0.99 471	0.51 500	1.41 522	0.56 356	0.41 374	2.43 589	0.57 420	1.15 295	1.18 416	0.81 239	1.01 274	3.39 604	2.14 596	1.60 399	1.07 480	0.27 451	0.22 457	0.22 302	0.22 384	0.28 424	0.32 479

SDNR	1.62 560	0.51 500	2.17 578	0.53 303	0.56 476	3.80 617	0.45 314	1.54 405	1.29 473	1.33 466	2.41 578	1.08 387	0.96 442	11.18 642	1.16 495	0.66 593	0.63 608	0.43 554	0.32 521	0.64 575	0.67 583

GwcNet	1.08 497	0.51 500	2.33 583	0.79 540	1.18 599	1.76 547	0.70 471	1.68 440	1.47 540	1.41 492	1.64 513	1.74 530	1.04 473	2.20 478	1.41 531	0.30 481	0.29 520	0.29 461	0.27 464	0.30 446	0.35 495

FADNet_RVC	0.83 421	0.51 500	1.83 563	0.54 318	0.42 379	1.19 479	0.46 321	1.51 394	1.09 357	0.89 258	1.24 380	0.91 323	0.87 398	2.11 467	1.11 489	0.27 451	0.22 457	0.31 480	0.28 485	0.43 522	0.38 512

rvit_105_1	0.72 349	0.52 504	1.01 438	0.78 538	0.49 429	0.75 332	0.87 515	1.12 289	1.18 416	0.99 287	0.79 215	0.90 320	0.77 344	1.26 317	0.75 407	0.41 544	0.36 560	0.36 530	0.41 558	0.30 446	0.33 485

AF-Net	1.13 510	0.52 504	1.33 511	0.86 565	0.91 576	1.38 508	0.71 473	2.16 565	1.62 556	1.56 528	2.40 577	1.99 560	1.65 563	1.81 437	1.48 544	0.48 567	0.28 509	0.49 568	0.33 531	0.39 504	0.32 479

AANet_RVC	1.16 518	0.52 504	1.49 538	0.65 462	0.45 406	0.75 332	0.69 468	1.42 366	1.55 552	1.34 470	1.87 545	1.53 495	0.78 351	7.43 616	1.38 523	0.25 412	0.17 351	0.19 198	0.16 216	0.22 327	0.26 420

PSMNet_ROB	0.90 445	0.52 504	1.17 487	0.72 514	0.61 502	1.27 490	1.12 561	1.76 464	1.12 370	1.09 320	1.28 400	1.45 478	0.89 409	1.65 407	1.42 535	0.33 505	0.25 487	0.37 533	0.39 553	0.35 480	0.29 448

APVNet	1.06 492	0.53 508	1.42 523	0.84 558	0.79 556	1.92 564	0.82 504	1.90 509	1.08 349	1.08 314	1.43 453	1.56 499	1.13 497	3.07 523	1.58 549	0.31 489	0.34 544	0.42 552	0.36 546	0.36 487	0.37 506

YMNet	1.00 476	0.54 509	1.40 517	0.81 546	0.85 570	1.87 561	0.62 442	1.55 409	1.18 416	1.63 542	1.99 554	1.77 534	0.97 445	1.50 379	1.45 539	0.33 505	0.37 562	0.31 480	0.32 521	0.32 464	0.29 448

YMNet_1	1.00 476	0.54 509	1.40 517	0.81 546	0.85 570	1.87 561	0.62 442	1.55 409	1.18 416	1.63 542	1.99 554	1.77 534	0.97 445	1.50 379	1.45 539	0.33 505	0.37 562	0.31 480	0.32 521	0.32 464	0.29 448

FINET	0.97 465	0.54 509	1.60 545	0.63 439	0.79 556	1.08 453	1.07 556	1.56 412	2.20 593	1.15 360	1.49 474	0.94 337	0.88 403	2.32 487	1.05 475	0.42 548	0.35 555	0.32 495	0.28 485	0.43 522	0.38 512

NCC-stereo	1.10 502	0.54 509	1.24 496	0.84 558	0.94 580	1.29 493	0.89 520	2.01 538	1.34 494	1.32 458	1.74 527	1.88 544	1.74 570	2.35 489	1.25 505	0.45 559	0.37 562	0.45 559	0.58 590	0.42 516	0.42 525

Abc-Net	1.10 502	0.54 509	1.24 496	0.84 558	0.94 580	1.29 493	0.89 520	2.01 538	1.34 494	1.32 458	1.74 527	1.88 544	1.74 570	2.35 489	1.25 505	0.45 559	0.37 562	0.45 559	0.58 590	0.42 516	0.42 525
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
z-ln-s-r	1.02 485	0.55 514	2.09 572	0.52 285	0.55 473	0.78 351	0.87 515	1.47 379	1.34 494	1.12 336	1.62 508	1.37 465	1.06 480	2.62 508	3.32 596	0.19 240	0.14 211	0.21 271	0.17 237	0.27 405	0.21 332

Anonymous_2	1.30 529	0.55 514	0.82 357	0.52 285	0.58 488	1.01 439	0.64 449	1.25 333	0.97 298	0.96 277	0.78 209	1.33 455	1.29 525	1.03 256	0.74 402	0.62 589	0.64 609	1.06 608	9.63 649	1.16 602	0.49 551

ADCRef	1.35 536	0.55 514	2.37 585	0.72 514	0.77 551	1.94 566	0.78 490	1.91 513	1.27 464	1.57 532	1.59 500	1.36 462	1.41 538	1.54 388	7.53 619	0.23 369	0.20 417	0.32 495	0.30 506	0.29 435	0.29 448

NaN_ROB	1.13 510	0.55 514	1.15 484	0.64 448	0.48 425	1.61 533	2.03 615	1.72 450	1.48 541	2.09 580	1.27 394	1.40 467	1.08 485	3.94 543	1.30 513	0.28 465	0.34 544	0.28 450	0.28 485	0.30 446	0.33 485

sAnonymous2	0.55 246	0.56 518	1.46 531	0.60 404	0.51 448	0.48 136	0.52 369	0.79 141	0.68 201	0.50 169	0.67 177	0.46 133	0.62 290	0.59 100	0.40 224	0.22 342	0.17 351	0.22 302	0.21 355	0.86 589	0.56 564

CroCo_RVC	0.55 246	0.56 518	1.46 531	0.60 404	0.51 448	0.48 136	0.52 369	0.79 141	0.68 201	0.50 169	0.67 177	0.46 133	0.62 290	0.59 100	0.40 224	0.22 342	0.17 351	0.22 302	0.21 355	0.86 589	0.56 564

NCCL2	1.00 476	0.56 518	1.06 458	0.75 530	0.57 479	1.31 497	1.72 598	1.77 468	1.36 508	1.50 514	1.17 357	1.91 549	1.17 501	1.54 388	1.29 512	0.35 522	0.31 530	0.45 559	0.44 565	0.40 508	0.40 516

MeshStereo	2.26 593	0.56 518	0.92 406	0.61 418	0.49 429	2.60 594	1.02 549	3.18 612	2.05 588	7.40 642	4.98 618	7.58 630	2.98 615	6.37 596	1.96 566	0.43 553	0.43 578	0.45 559	0.39 553	0.43 522	0.42 525
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
ADCL	1.72 571	0.57 522	3.66 601	0.67 481	0.61 502	2.61 596	1.85 605	1.96 525	1.67 560	1.90 570	1.83 538	2.06 568	1.90 584	2.13 468	9.15 628	0.26 435	0.24 478	0.34 514	0.32 521	0.38 500	0.35 495

PA-Net	1.01 482	0.57 522	1.29 504	0.64 448	0.74 540	1.19 479	0.84 506	1.69 442	1.43 536	1.16 370	1.19 366	1.32 454	1.19 508	3.42 535	1.25 505	0.29 476	0.45 585	0.33 504	0.49 577	0.32 464	0.47 544
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
SANet	1.88 578	0.57 522	2.18 580	0.63 439	0.40 366	2.80 602	1.57 593	2.39 595	5.88 633	2.36 591	3.57 601	3.72 609	2.97 614	4.74 558	1.76 556	0.34 515	0.30 524	0.32 495	0.29 497	0.48 544	0.37 506

HBP-ISP	0.96 459	0.58 525	0.72 288	0.61 418	0.46 418	1.64 537	0.76 485	1.86 497	1.28 469	1.30 444	1.53 481	0.86 303	0.94 430	3.27 531	0.69 389	0.45 559	0.44 581	0.54 579	0.48 574	0.47 539	0.40 516

Wz-Net-MNSev	1.11 505	0.58 525	2.23 581	0.66 469	0.71 532	1.95 567	1.46 586	1.98 531	1.45 538	1.79 558	1.43 453	1.49 489	1.33 532	1.97 454	1.42 535	0.27 451	0.23 469	0.28 450	0.28 485	0.34 477	0.31 472

PS-NSSS	0.99 471	0.58 525	0.93 408	0.58 379	0.57 479	0.91 404	0.80 499	1.81 484	1.14 385	1.14 354	1.67 520	1.00 363	0.83 378	4.62 556	0.78 418	0.37 530	0.31 530	0.52 573	0.32 521	0.45 532	0.38 512

FC-DCNN v2	2.81 611	0.59 528	0.85 364	0.73 522	0.57 479	2.97 605	1.05 553	3.39 616	2.61 604	6.98 638	7.67 631	10.38 640	6.31 636	5.75 586	3.37 597	0.53 579	0.48 591	0.51 571	0.50 580	0.53 557	0.51 557

SuperB	2.53 603	0.59 528	18.45 637	0.69 496	0.50 436	1.87 561	0.88 518	1.67 439	2.39 596	1.50 514	1.42 449	1.14 411	1.15 499	4.28 550	5.07 609	0.24 385	0.19 397	0.22 302	0.19 278	7.86 646	0.34 490

MANE	6.19 628	0.59 528	1.03 449	0.93 583	1.22 602	13.38 641	2.69 629	12.81 645	17.94 650	8.21 643	10.82 641	14.72 643	11.68 641	11.39 643	11.90 635	0.59 586	0.50 596	0.52 573	1.76 633	0.55 561	0.54 560

FC-DCNN	2.72 610	0.59 528	0.86 370	0.73 522	0.57 479	2.91 603	1.04 551	3.01 610	2.60 603	6.83 637	7.64 630	9.92 637	6.33 637	5.21 568	3.14 591	0.53 579	0.48 591	0.51 571	0.50 580	0.53 557	0.51 557

DPSNet	1.69 566	0.59 528	4.33 606	0.70 502	0.57 479	2.02 572	1.62 596	3.35 615	1.78 570	1.48 511	1.38 440	2.17 570	2.84 612	4.77 559	3.66 599	0.48 567	0.31 530	0.29 461	0.25 435	0.64 575	0.48 547

CSAN	1.41 544	0.59 528	1.26 499	0.70 502	0.50 436	1.76 547	1.78 600	1.77 468	1.90 579	2.35 589	2.32 572	1.92 552	1.94 586	5.56 581	1.49 545	0.43 553	0.35 555	0.40 547	0.41 558	0.43 522	0.41 521

LALA_ROB	1.01 482	0.59 528	1.16 485	0.67 481	0.51 448	1.63 535	1.26 576	1.69 442	1.38 516	1.81 562	1.37 435	1.94 554	1.02 469	1.58 396	1.38 523	0.37 530	0.27 502	0.43 554	0.37 549	0.43 522	0.37 506

MSMD_ROB	1.99 586	0.59 528	0.89 395	0.70 502	0.61 502	3.95 619	0.94 534	1.80 481	1.79 571	4.41 625	4.43 608	8.17 633	3.66 622	3.40 533	1.33 515	0.52 573	0.48 591	0.54 579	0.58 590	0.53 557	0.50 553

TCMNet	1.01 482	0.60 536	2.10 573	0.86 565	1.33 606	1.14 464	0.67 460	1.69 442	1.23 444	1.11 334	1.57 496	1.30 449	0.97 445	2.01 457	1.50 546	0.31 489	0.31 530	0.38 536	0.34 537	0.42 516	0.36 501

TRStereo	0.60 277	0.60 536	0.97 424	0.74 526	0.67 521	0.46 123	0.38 219	1.85 494	0.89 265	0.79 233	0.80 220	0.88 311	0.39 142	1.10 277	0.41 235	0.23 369	0.15 277	0.23 340	0.24 420	0.17 147	0.15 155

w-ln-seven-2	1.18 520	0.61 538	4.25 605	0.68 492	0.61 502	1.20 481	0.93 531	1.63 429	1.35 504	1.66 545	1.53 481	1.47 486	1.37 536	3.00 522	1.74 555	0.25 412	0.24 478	0.29 461	0.26 453	0.33 473	0.28 442

GMStereo_Zeroshot	0.67 330	0.61 538	1.01 438	0.64 448	0.37 327	0.84 390	0.35 174	1.05 255	1.12 370	1.12 336	1.06 299	1.27 442	0.54 242	1.19 301	0.59 354	0.32 496	0.17 351	0.31 480	0.18 255	0.52 555	0.22 350

FADNet	0.92 450	0.61 538	1.81 559	0.62 430	0.55 473	0.96 426	0.57 420	1.78 472	1.33 491	0.93 268	1.01 274	1.36 462	1.01 464	2.71 511	0.75 407	0.33 505	0.34 544	0.31 480	0.34 537	0.59 568	0.40 516

DANet	1.08 497	0.61 538	1.32 509	0.85 563	0.72 534	1.37 505	0.51 358	1.54 405	1.15 397	1.78 555	1.54 486	2.01 562	1.11 490	2.90 517	2.00 568	0.33 505	0.30 524	0.40 547	0.30 506	0.44 528	0.45 537
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
FBW_ROB	1.71 570	0.62 542	1.45 529	0.67 481	0.61 502	1.81 554	1.08 557	2.52 601	1.70 563	1.77 554	1.73 525	1.98 559	1.25 520	12.57 644	1.84 559	0.34 515	0.37 562	0.56 586	0.38 551	0.45 532	0.43 532

FCDSN-DC	2.32 595	0.63 543	0.81 354	0.84 558	0.75 547	2.23 580	0.94 534	2.09 554	1.80 572	5.45 635	7.72 632	7.77 632	6.93 639	3.39 532	1.80 558	0.52 573	0.48 591	0.52 573	0.51 583	0.57 564	0.58 569
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
G-Net	1.66 562	0.63 543	1.56 541	1.11 596	0.74 540	2.98 606	0.91 525	1.55 409	1.22 441	2.76 604	8.18 635	2.32 577	2.53 609	1.92 447	1.87 560	0.48 567	0.44 581	0.45 559	0.31 513	0.60 572	0.57 568

ETE_ROB	0.96 459	0.64 545	1.16 485	0.69 496	0.48 425	1.14 464	1.13 562	1.77 468	1.19 424	1.91 571	1.45 460	1.73 528	1.05 477	1.60 399	1.14 493	0.32 496	0.26 493	0.38 536	0.34 537	0.39 504	0.41 521

PDISCO_ROB	1.32 533	0.65 546	1.44 524	1.36 601	1.46 609	2.55 592	0.92 527	2.45 599	2.07 589	1.37 478	1.49 474	1.65 519	1.00 462	2.82 513	1.35 520	1.01 601	0.27 502	0.54 579	0.47 572	0.71 584	0.73 589

dad	0.86 435	0.66 547	1.06 458	0.56 356	0.37 327	0.76 338	0.44 294	1.17 299	1.50 544	1.44 500	1.27 394	1.34 459	0.75 332	2.52 503	0.84 440	0.42 548	0.27 502	0.83 599	0.26 453	0.41 511	0.29 448

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 132	0.67 548	0.42 84	0.64 448	0.29 181	0.48 136	0.25 85	0.85 168	0.44 107	0.38 98	0.36 68	0.30 41	0.70 318	1.15 289	0.29 91	0.16 95	0.11 31	0.16 106	0.11 9	0.18 182	0.12 29

Wz-Net-LNSev	1.03 488	0.67 548	2.71 594	0.64 448	0.84 567	1.75 545	1.00 546	1.80 481	1.32 487	1.28 430	1.25 384	1.65 519	1.22 515	1.39 356	1.40 527	0.28 465	0.26 493	0.24 360	0.23 407	0.33 473	0.32 479

ccnet	1.12 507	0.67 548	1.01 438	0.78 538	0.73 539	1.72 543	0.99 544	1.84 493	1.26 458	1.47 505	1.85 542	1.75 533	1.29 525	1.75 426	1.88 562	0.57 582	0.53 599	0.57 588	0.55 587	0.59 568	0.54 560

FADNet-RVC	0.88 440	0.67 548	1.93 567	0.60 404	0.48 425	0.91 404	0.60 437	1.71 449	1.18 416	0.90 260	0.96 252	1.36 462	0.92 416	2.25 482	1.17 498	0.30 481	0.29 520	0.32 495	0.32 521	0.41 511	0.35 495

Syn2CoEx	1.14 512	0.69 552	1.66 548	0.80 543	0.67 521	1.40 512	0.88 518	2.06 550	1.54 550	1.25 421	1.58 499	1.42 470	1.50 552	4.09 545	1.40 527	0.36 526	0.32 538	0.34 514	0.29 497	0.29 435	0.34 490

psmorigin	1.52 551	0.69 552	10.52 630	0.68 492	0.59 496	1.13 463	0.70 471	1.57 413	1.19 424	1.99 574	1.79 534	2.26 573	1.47 547	2.09 465	1.36 521	0.39 537	0.40 573	0.34 514	0.33 531	0.43 522	0.56 564

ADCPNet	1.85 576	0.69 552	8.07 621	0.71 510	0.58 488	2.79 601	1.22 571	1.94 522	1.54 550	1.88 567	1.69 521	2.46 585	2.04 590	2.37 491	6.48 614	0.38 534	0.37 562	0.38 536	0.43 563	0.47 539	0.45 537

w-ln-seven	1.38 540	0.70 555	3.91 604	0.75 530	0.72 534	2.69 598	0.95 536	2.02 542	1.99 584	1.99 574	1.73 525	1.82 540	1.17 501	2.45 496	2.84 585	0.28 465	0.25 487	0.31 480	0.30 506	0.41 511	0.33 485

XX-TBD	0.46 178	0.70 555	0.35 1	0.79 540	0.25 90	0.58 226	0.26 98	0.69 108	1.27 464	0.76 222	1.00 268	0.45 128	0.33 97	0.47 43	0.37 196	0.19 240	0.15 277	0.15 74	0.11 9	0.17 147	0.14 117

SHD	1.31 531	0.71 557	2.34 584	0.86 565	0.75 547	1.77 550	0.65 451	2.22 579	2.50 602	2.40 593	1.71 523	1.91 549	1.60 559	1.93 450	2.37 577	0.38 534	0.31 530	0.38 536	0.40 557	0.48 544	0.50 553

RTSC	1.29 527	0.73 558	2.44 586	0.83 557	0.57 479	1.85 559	0.65 451	1.88 503	2.00 585	2.20 583	1.66 518	1.60 506	1.26 522	2.33 488	3.92 602	0.32 496	0.23 469	0.27 435	0.29 497	0.37 491	0.37 506

ADCMid	1.89 581	0.73 558	5.06 610	0.72 514	0.67 521	2.00 571	1.14 563	1.97 529	1.48 541	2.86 607	1.81 537	2.37 579	2.05 592	2.24 480	10.39 633	0.33 505	0.31 530	0.39 542	0.43 563	0.50 548	0.44 535

DeepPrunerF	1.60 557	0.73 558	5.81 615	0.88 573	1.19 600	0.91 404	0.95 536	2.19 575	5.24 631	1.17 379	1.30 404	1.19 418	1.30 529	4.90 563	1.66 554	0.42 548	0.34 544	0.52 573	0.47 572	0.41 511	0.40 516

ELAS_RVC	2.48 602	0.74 561	1.90 565	1.05 591	0.92 578	2.76 599	4.01 637	2.76 605	4.11 624	4.69 628	4.63 612	4.62 613	5.96 634	3.97 544	3.96 604	0.63 591	0.53 599	0.56 586	0.52 584	0.64 575	0.63 577
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	2.37 597	0.74 561	1.54 540	0.99 587	0.92 578	4.78 625	2.33 625	3.33 614	3.37 616	5.05 633	4.77 616	3.67 607	4.53 629	3.42 535	4.50 607	0.62 589	0.53 599	0.55 583	0.53 585	0.63 573	0.64 581
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PWCDC_ROB	1.29 527	0.75 563	1.33 511	1.05 591	0.88 575	1.73 544	0.52 369	1.89 506	3.28 614	1.29 436	4.88 617	1.22 423	1.46 545	1.77 433	1.45 539	0.60 587	0.26 493	0.29 461	0.25 435	0.52 555	0.37 506

DGSMNet	1.14 512	0.76 564	2.49 588	0.81 546	0.86 572	1.39 510	1.39 582	2.13 556	1.35 504	1.26 425	1.63 512	1.48 488	0.98 452	1.75 426	1.10 486	0.45 559	0.43 578	0.55 583	0.49 577	0.75 586	0.70 586

PWC_ROB	1.24 523	0.76 564	2.46 587	0.72 514	0.78 553	1.15 470	0.49 349	1.75 458	1.92 580	2.31 586	3.07 594	1.59 504	1.40 537	2.46 499	2.10 572	0.33 505	0.22 457	0.35 522	0.24 420	0.38 500	0.41 521

aanetorigin	1.23 522	0.79 566	2.78 596	0.70 502	0.79 556	0.99 436	1.06 555	1.06 268	1.37 512	3.52 616	2.61 585	1.72 527	1.63 561	1.99 455	1.78 557	0.25 412	0.24 478	0.26 418	0.25 435	0.38 500	0.45 537

RGC	1.14 512	0.79 566	1.26 499	0.91 580	0.96 583	1.52 526	0.77 488	1.92 516	1.26 458	1.54 524	1.93 550	2.02 564	1.54 553	2.25 482	1.31 514	0.44 558	0.35 555	0.58 589	0.48 574	0.47 539	0.46 540

MSAF-DinoV2	1.97 584	0.80 568	10.38 629	0.86 565	0.48 425	1.39 510	0.97 539	2.55 603	1.72 566	1.53 518	1.65 515	3.59 606	2.20 599	5.39 576	3.94 603	0.27 451	0.17 351	0.26 418	0.28 485	0.47 539	0.46 540

z-mn7	1.56 554	0.84 569	4.36 608	0.71 510	0.51 448	2.60 594	1.04 551	1.73 451	2.70 608	1.53 518	2.99 593	1.94 554	1.34 533	4.78 560	2.41 578	0.29 476	0.24 478	0.27 435	0.24 420	0.34 477	0.31 472

MFN_U_SF_RVC	1.52 551	0.84 569	3.42 599	0.87 572	0.66 517	2.56 593	0.95 536	2.36 591	1.70 563	1.98 573	1.86 543	2.45 584	1.79 575	2.95 518	2.58 580	0.52 573	0.48 591	0.55 583	0.59 593	0.59 568	0.61 575

PVD	1.70 567	0.84 569	2.26 582	0.94 585	0.83 566	2.48 590	0.97 539	2.59 604	3.35 615	3.01 612	2.77 589	2.34 578	2.47 607	2.67 510	3.14 591	0.47 566	0.45 585	0.59 590	0.48 574	0.59 568	0.75 591

SAMSARA	1.55 553	0.84 569	2.61 591	1.22 599	1.07 587	2.50 591	1.93 610	2.05 545	1.89 577	2.75 603	1.66 518	2.81 594	1.69 568	3.08 525	1.97 567	0.46 565	0.51 597	0.42 552	0.46 570	0.58 566	0.59 571

GANetREF_RVC	1.07 494	0.86 573	1.31 506	0.82 554	0.53 463	1.41 517	1.31 578	1.76 464	1.52 547	1.27 428	1.31 410	1.46 481	1.24 519	2.03 459	0.96 465	0.56 581	0.45 585	0.67 594	0.50 580	0.88 592	0.59 571
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
MFN_U_SF_DS_RVC	1.74 572	0.87 574	3.56 600	0.80 543	0.75 547	3.72 614	2.44 628	1.82 485	1.82 574	1.74 551	1.91 549	1.92 552	1.26 522	7.69 621	1.28 511	0.45 559	0.47 589	0.52 573	0.77 603	0.50 548	0.50 553

XQC	1.37 538	0.87 574	2.56 590	0.84 558	0.69 529	1.83 557	0.89 520	2.07 551	1.88 576	1.88 567	1.53 481	1.91 549	1.55 555	2.85 516	3.05 588	0.48 567	0.29 520	0.44 558	0.39 553	0.69 582	0.60 574

SQANet	1.31 531	0.88 576	1.08 467	1.83 611	1.44 608	1.44 519	0.75 482	1.74 456	1.09 357	1.32 458	1.26 391	1.28 445	1.01 464	1.50 379	0.83 437	2.50 620	0.34 544	1.47 612	0.55 587	2.32 612	1.57 614

PASM	1.34 535	0.92 577	2.62 592	0.86 565	0.87 574	1.03 444	1.08 557	1.50 387	1.51 546	1.82 563	1.41 448	1.68 522	1.26 522	4.87 562	1.34 517	0.61 588	0.65 611	0.68 595	0.78 604	0.69 582	0.68 585

WZ-Net	1.95 582	0.95 578	10.10 626	0.86 565	0.78 553	1.69 540	1.60 595	2.20 578	1.98 583	2.08 579	1.93 550	2.30 575	1.97 587	5.30 570	3.17 593	0.34 515	0.26 493	0.29 461	0.31 513	0.51 553	0.47 544

PSMNet-RUCA	1.02 485	0.97 579	1.44 524	1.23 600	1.10 589	1.40 512	0.62 442	1.69 442	1.38 516	0.94 273	1.53 481	0.97 354	0.83 378	1.17 297	0.93 455	0.69 594	0.34 544	0.99 605	0.60 594	0.97 594	0.64 581

GASNet	0.99 471	0.97 579	1.72 553	0.98 586	0.68 527	0.83 382	0.67 460	1.60 420	1.28 469	1.31 454	1.22 374	1.22 423	1.21 514	2.41 494	1.41 531	0.43 553	0.26 493	0.36 530	0.34 537	0.55 561	0.31 472

anonymity	1.12 507	0.97 579	1.21 490	1.07 594	1.12 593	1.08 453	0.89 520	1.95 524	1.16 406	1.29 436	1.26 391	1.22 423	1.09 488	1.15 289	1.01 472	1.02 603	1.00 628	0.97 603	0.97 615	0.98 595	0.99 600

Consistency-Raft	1.25 525	0.99 582	1.93 567	1.02 590	1.21 601	0.96 426	1.01 548	1.75 458	1.92 580	1.36 475	2.12 564	1.44 476	1.01 464	1.14 288	1.40 527	0.72 595	0.82 615	0.89 601	0.98 617	1.31 607	0.95 598

ADCS	2.25 592	0.99 582	5.55 612	0.81 546	0.74 540	2.19 579	1.80 601	2.27 584	2.14 591	2.80 606	2.13 565	2.40 581	2.03 589	2.64 509	13.69 637	0.41 544	0.39 571	0.40 547	0.45 567	0.58 566	0.56 564

MaskLacGwcNet_RVC	1.10 502	1.02 584	1.00 434	0.82 554	0.67 521	1.93 565	0.93 531	1.62 427	1.11 366	1.15 360	1.25 384	1.50 490	0.79 355	1.96 453	0.76 410	1.89 613	0.34 544	0.79 598	0.36 546	1.25 606	0.83 593

SPS-STEREO	1.67 563	1.04 585	1.23 493	1.21 598	1.13 595	1.82 556	1.11 559	2.16 565	1.52 547	3.07 614	2.32 572	2.82 595	1.80 576	4.11 546	2.04 569	1.03 604	0.99 627	0.97 603	0.94 613	1.03 600	1.02 601
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
NVStereoNet_ROB	1.88 578	1.07 586	1.45 529	1.07 594	1.17 597	1.47 521	1.48 588	1.89 506	1.93 582	1.94 572	4.67 615	3.08 601	1.80 576	6.51 598	1.65 552	1.06 606	0.86 622	1.08 609	1.32 623	0.93 593	1.26 609
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SGM+DAISY	2.41 600	1.07 586	2.14 577	1.18 597	1.10 589	2.14 578	1.36 581	1.96 525	1.66 559	5.46 636	7.07 626	4.95 620	4.32 628	5.50 578	2.26 575	1.04 605	1.02 630	0.99 605	0.97 615	1.02 598	1.04 603

EDNetEfficient	2.37 597	1.10 588	8.08 622	0.74 526	0.71 532	0.98 435	1.56 591	1.46 377	4.06 623	4.90 630	2.82 590	2.25 572	3.48 620	2.95 518	9.97 629	0.26 435	0.24 478	0.26 418	0.30 506	0.68 581	0.61 575

AnyNet_C32	1.96 583	1.10 588	5.17 611	0.90 577	1.11 591	2.12 577	2.37 626	1.85 494	1.48 541	2.45 595	1.70 522	2.05 567	1.64 562	2.50 502	10.28 632	0.37 530	0.34 544	0.35 522	0.41 558	0.49 547	0.54 560

LSM	6.33 629	1.10 588	13.19 632	1.41 605	68.17 660	1.64 537	1.90 609	1.92 516	2.46 598	2.99 610	3.11 595	1.88 544	1.80 576	2.61 507	2.06 571	0.41 544	0.58 605	0.50 569	0.57 589	0.64 575	17.66 653

otaku	1.60 557	1.11 591	1.21 490	2.20 613	1.56 610	1.97 568	1.24 572	2.07 551	1.36 508	1.44 500	1.62 508	1.73 528	1.19 508	1.73 425	0.98 469	2.89 625	0.57 604	1.74 613	0.60 594	2.78 620	1.94 620

AnonymousM	0.59 274	1.11 591	0.41 74	0.44 140	0.32 254	0.43 103	0.47 328	1.05 255	0.64 179	0.98 284	0.63 165	0.67 237	0.43 163	0.59 100	0.41 235	0.20 279	0.15 277	1.84 616	0.84 607	0.14 64	0.13 83

MFMNet_re	1.40 543	1.14 593	1.68 549	1.39 603	1.07 587	1.48 522	1.43 584	1.87 500	1.82 574	2.26 584	2.19 567	1.51 492	1.86 581	1.52 382	1.25 505	0.93 599	0.83 616	0.84 600	0.80 605	0.99 597	1.05 605

Ntro	1.64 561	1.15 594	1.23 493	2.48 619	1.83 612	2.09 575	1.16 566	1.96 525	1.38 516	1.21 396	1.62 508	1.62 508	1.29 525	1.87 444	1.11 489	3.04 626	0.56 603	1.82 615	0.64 596	2.80 621	2.05 621

MSC_U_SF_DS_RVC	2.12 588	1.15 594	3.10 597	1.05 591	0.76 550	5.03 628	2.40 627	2.16 565	2.62 605	1.89 569	2.28 571	2.69 591	1.65 563	9.35 633	2.04 569	0.64 592	0.51 597	0.68 595	0.71 601	1.09 601	0.67 583

UDGNet	0.72 349	1.17 596	0.80 353	0.77 536	0.41 374	0.77 346	0.38 219	0.97 219	1.34 494	0.81 239	0.88 234	0.71 251	0.60 276	1.21 305	0.54 338	0.52 573	0.19 397	1.02 607	0.26 453	0.71 584	0.31 472

zh-mn7	1.70 567	1.21 597	8.30 624	0.69 496	0.53 463	1.45 520	0.84 506	1.70 447	2.09 590	2.41 594	2.67 587	1.68 522	1.23 516	4.49 552	2.87 586	0.30 481	0.26 493	0.27 435	0.27 464	0.31 455	0.35 495

Wz-Net-SNSev	1.49 547	1.23 598	6.27 617	0.68 492	0.67 521	1.37 505	1.41 583	2.00 534	1.39 521	1.48 511	1.61 505	2.29 574	1.32 531	3.93 542	2.14 573	0.31 489	0.28 509	0.31 480	0.33 531	0.42 516	0.36 501

CC-Net-ROB	1.49 547	1.26 599	1.27 502	0.88 573	0.79 556	1.76 547	1.00 546	1.79 478	1.26 458	1.10 328	1.61 505	1.21 421	0.99 460	8.13 625	0.84 440	1.09 607	0.41 575	2.20 618	0.46 570	1.20 605	0.48 547

zh-sn7	1.76 573	1.38 600	6.58 618	0.74 526	0.72 534	1.78 552	1.31 578	1.88 503	1.56 553	1.86 566	2.47 582	1.81 537	2.08 594	5.12 567	3.80 601	0.32 496	0.32 538	0.32 495	0.32 521	0.44 528	0.40 516

RTS	2.67 605	1.38 600	15.28 635	0.99 587	1.26 603	3.78 615	1.96 612	2.15 562	2.62 605	2.61 598	2.85 591	2.60 588	1.59 557	6.27 594	5.71 612	0.40 540	0.28 509	0.35 522	0.35 542	0.50 548	0.48 547

RTSA	2.67 605	1.38 600	15.28 635	0.99 587	1.26 603	3.78 615	1.96 612	2.15 562	2.62 605	2.61 598	2.85 591	2.60 588	1.59 557	6.27 594	5.71 612	0.40 540	0.28 509	0.35 522	0.35 542	0.50 548	0.48 547

WAO-7	2.66 604	1.40 603	1.73 555	1.39 603	1.17 597	3.93 618	1.94 611	4.11 623	3.88 622	2.92 608	5.50 619	4.18 611	3.00 616	7.63 620	3.71 600	1.13 609	1.00 628	1.17 610	1.13 622	1.18 604	1.09 607

ACVNet_2	2.43 601	1.41 604	2.04 570	2.62 620	2.24 618	2.63 597	1.88 608	3.31 613	3.01 611	2.19 582	3.45 600	4.62 613	2.04 590	4.50 554	1.47 543	2.55 621	0.64 609	2.22 619	0.84 607	2.69 619	2.29 624

ACVNet-4b	2.15 589	1.41 604	1.64 546	2.80 621	2.31 621	2.31 584	1.24 572	2.32 587	2.14 591	1.26 425	2.39 576	2.66 590	1.48 548	5.95 591	1.06 477	3.20 630	0.45 585	2.37 622	0.89 610	2.83 624	2.37 626

StereoAnything_RVC	0.45 171	1.43 606	0.48 123	0.35 3	0.20 4	0.26 4	0.21 39	0.43 3	0.22 4	0.22 1	0.21 2	0.19 1	0.36 126	1.27 320	0.22 1	0.21 313	0.11 31	0.14 10	0.10 2	2.37 613	0.11 2

ACVNet_1	2.18 590	1.45 607	1.72 553	2.85 623	2.33 623	2.28 582	1.46 586	3.08 611	2.22 594	1.82 563	2.05 561	3.56 605	1.98 588	3.09 526	1.40 527	3.17 627	0.60 606	2.40 626	0.92 612	2.91 627	2.37 626

GCST	1.08 497	1.47 608	0.93 408	1.73 609	1.14 596	1.30 495	0.31 136	1.33 342	1.16 406	1.29 436	0.97 261	0.98 356	0.49 216	2.08 464	0.46 287	1.19 610	0.70 612	1.30 611	0.85 609	1.02 598	0.89 596

EDNetEfficientorigin	10.57 639	1.47 608	177.42 665	0.67 481	0.53 463	1.58 531	1.16 566	1.90 509	3.37 616	4.71 629	3.38 598	3.10 602	2.69 611	3.13 527	3.58 598	0.25 412	0.23 469	0.33 504	0.27 464	0.83 587	0.81 592

Dean	2.91 614	1.53 610	2.07 571	2.96 627	2.51 625	3.15 607	2.14 619	4.75 628	4.41 627	2.76 604	6.10 622	5.53 623	2.37 603	2.97 520	1.92 564	3.18 628	0.85 620	2.51 629	1.04 620	2.88 626	2.47 629

WAO-6	2.81 611	1.60 611	1.46 531	2.36 617	2.28 620	3.55 612	2.29 624	4.21 624	4.56 628	2.36 591	4.51 609	4.88 618	2.66 610	4.60 555	4.07 606	1.72 612	1.15 634	2.31 621	1.46 629	2.31 611	1.85 618

MonStereo1	3.14 615	1.66 612	1.81 559	2.43 618	2.32 622	5.80 631	1.58 594	3.52 617	4.70 629	3.09 615	8.22 636	4.76 617	3.36 618	6.52 599	2.29 576	2.33 618	0.61 607	1.91 617	1.05 621	2.44 614	2.34 625

LVE	3.31 617	1.67 613	1.64 546	2.85 623	2.42 624	3.20 609	2.26 623	4.78 629	5.05 630	2.35 589	6.91 624	6.02 625	2.37 603	9.15 629	2.17 574	3.19 629	1.08 633	2.38 624	1.47 630	2.81 622	2.40 628

RainbowNet	1.97 584	1.76 614	1.57 543	2.81 622	2.21 617	1.98 570	1.81 602	2.54 602	1.89 577	1.50 514	1.84 540	1.96 557	1.65 563	2.14 469	1.25 505	3.33 632	0.85 620	2.39 625	0.98 617	2.82 623	2.22 622

AnyNet_C01	2.26 593	1.78 615	10.22 628	0.93 583	0.74 540	2.92 604	2.20 621	2.29 586	1.80 572	2.53 597	2.41 578	2.71 592	1.73 569	3.41 534	6.72 616	0.41 544	0.39 571	0.40 547	0.42 561	0.67 580	0.63 577

IMH-64-1	2.70 608	1.79 616	1.46 531	3.26 631	2.66 626	3.23 610	2.10 616	4.08 621	2.75 609	2.34 587	3.81 604	3.06 599	2.22 600	4.25 548	2.59 581	3.75 636	0.84 617	2.75 632	1.35 624	3.15 629	2.60 632

IMH-64	2.70 608	1.79 616	1.46 531	3.26 631	2.66 626	3.23 610	2.10 616	4.08 621	2.75 609	2.34 587	3.81 604	3.06 599	2.22 600	4.25 548	2.59 581	3.75 636	0.84 617	2.75 632	1.35 624	3.15 629	2.60 632

WAO-8	4.40 620	1.82 618	1.79 557	2.34 615	2.20 615	9.19 634	1.53 589	6.09 635	16.46 644	3.94 619	7.84 633	7.32 627	3.72 624	9.41 635	3.31 594	2.00 614	1.07 631	2.44 627	1.37 627	2.50 615	1.68 615

Venus	4.40 620	1.82 618	1.79 557	2.34 615	2.20 615	9.19 634	1.53 589	6.09 635	16.46 644	3.94 619	7.84 633	7.32 627	3.72 624	9.41 635	3.31 594	2.00 614	1.07 631	2.44 627	1.37 627	2.50 615	1.68 615

IMH	3.21 616	1.85 620	1.48 536	3.25 630	2.69 628	4.07 621	2.02 614	4.41 626	3.80 621	2.72 601	7.11 627	4.75 616	2.92 613	5.92 589	2.55 579	3.85 640	0.88 623	2.78 634	1.36 626	3.19 631	2.59 631

JetBlue	3.97 618	2.01 621	10.19 627	1.38 602	2.84 630	10.53 637	9.54 641	3.60 619	2.41 597	2.73 602	3.39 599	4.54 612	4.31 627	7.85 624	6.84 617	0.88 597	0.93 626	0.89 601	0.91 611	1.74 608	1.91 619

TorneroNet-64	5.30 627	2.03 622	1.74 556	3.43 633	2.81 629	10.09 636	2.12 618	9.10 642	17.12 649	4.96 632	9.27 639	10.72 642	3.70 623	9.20 630	4.55 608	3.31 631	0.84 617	2.88 635	1.55 631	3.49 632	3.04 635

TorneroNet	10.70 640	2.03 622	1.82 561	3.43 633	3.01 632	43.83 657	2.22 622	8.87 641	67.47 667	7.17 641	27.36 653	10.68 641	3.85 626	8.67 628	7.65 623	3.59 634	0.88 623	3.04 636	1.57 632	3.71 633	3.17 636

PWCK	2.88 613	2.05 624	5.72 614	2.08 612	1.11 591	3.55 612	3.90 636	2.86 608	3.54 620	3.03 613	3.63 602	3.10 602	2.31 602	8.15 627	3.09 589	2.12 616	0.91 625	1.75 614	0.98 617	2.57 617	1.18 608

KSHMR	8.75 636	2.06 625	2.11 575	3.53 635	3.11 633	4.13 622	2.69 629	5.60 632	61.37 666	3.00 611	55.83 666	4.98 622	2.45 606	4.49 552	2.61 583	3.46 633	1.55 638	3.14 638	1.94 636	3.72 634	3.18 637

Wz-Net-TNSev	1.88 578	2.08 626	7.66 619	0.67 481	0.64 512	2.42 588	1.83 604	2.33 588	1.74 569	1.57 532	1.56 492	2.58 587	1.90 584	4.86 561	3.12 590	0.39 537	0.37 562	0.33 504	0.37 549	0.53 557	0.58 569

coex-ft	8.13 635	2.13 627	98.04 664	0.67 481	0.53 463	1.71 541	1.56 591	1.65 432	11.11 638	18.17 653	3.75 603	3.88 610	7.61 640	2.98 521	6.49 615	0.30 481	0.30 524	0.32 495	0.31 513	0.66 579	0.50 553

UNDER WATER-64	5.27 626	2.32 628	8.78 625	3.93 639	3.54 638	7.61 632	3.03 635	5.84 634	14.19 640	4.04 621	4.04 606	9.39 636	6.26 635	5.93 590	8.48 626	3.60 635	1.51 637	3.13 637	1.88 634	4.29 639	3.61 640

UNDER WATER	5.08 625	2.33 629	5.55 612	3.94 640	3.51 637	5.20 629	2.72 631	5.61 633	16.52 646	3.84 618	4.60 611	9.21 635	5.89 633	5.90 588	8.66 627	3.75 636	1.34 635	3.18 639	1.88 634	4.33 640	3.61 640

ktn	4.70 623	2.38 630	2.12 576	3.76 636	3.24 634	4.85 626	2.95 634	5.52 631	7.37 636	4.07 623	19.32 649	7.46 629	3.47 619	7.39 614	2.95 587	4.04 641	1.85 639	3.26 640	2.22 639	3.08 628	2.65 634

notaker	3.98 619	2.40 631	2.68 593	3.82 638	3.27 636	3.97 620	2.14 619	4.78 629	3.45 618	4.12 624	6.94 625	7.65 631	3.26 617	7.82 623	5.30 611	4.04 641	1.41 636	3.36 641	2.10 638	3.88 635	3.31 638

UDG	1.41 544	2.65 632	0.99 428	1.44 606	1.64 611	1.34 502	0.80 499	1.60 420	1.23 444	1.23 407	1.71 523	2.01 562	1.34 533	1.47 375	1.41 531	0.90 598	0.54 602	2.29 620	0.75 602	1.84 609	1.04 603

DDUNet	1.50 549	2.69 633	1.12 477	1.77 610	1.88 613	1.84 558	0.92 527	1.70 447	1.16 406	1.38 483	1.79 534	1.60 506	1.12 493	1.37 347	1.08 481	1.10 608	0.76 613	2.37 622	0.94 613	2.00 610	1.37 611

DispFullNet	2.34 596	2.85 634	3.66 601	3.08 628	2.27 619	1.97 568	0.67 460	2.00 534	1.70 563	2.52 596	2.00 556	2.23 571	5.86 632	3.44 537	1.58 549	1.01 601	0.32 538	2.64 631	1.94 636	2.85 625	2.24 623

MADNet++	5.01 624	3.14 635	4.91 609	4.55 642	3.94 640	5.20 629	4.41 638	4.40 625	4.13 625	4.95 631	6.08 621	4.74 615	5.37 630	9.40 634	10.67 634	4.65 643	4.15 644	3.97 643	3.34 642	4.09 637	4.08 643

IGEV-BASED-STEREO-	0.70 340	3.18 636	2.55 589	0.39 76	0.23 33	0.44 111	0.23 72	0.63 89	0.42 100	0.44 127	0.44 99	0.34 62	0.28 59	0.56 88	0.29 91	1.35 611	0.10 9	0.22 302	0.19 278	0.46 538	1.31 610

MADNet+	2.69 607	3.22 637	11.53 631	1.44 606	1.12 593	3.19 608	1.81 602	2.85 607	2.37 595	1.68 547	2.07 562	2.85 596	2.18 597	7.41 615	5.23 610	0.79 596	0.76 613	0.69 597	0.65 597	0.98 595	0.95 598

HanzoNet	11.04 641	3.62 638	8.10 623	4.08 641	3.55 639	4.90 627	2.73 632	7.19 639	10.10 637	31.86 662	28.92 654	21.96 654	36.36 656	18.08 648	10.17 631	7.94 647	3.32 642	3.47 642	3.31 641	7.06 645	4.04 642

test_for_model	1.30 529	3.71 639	0.58 197	3.22 629	2.84 630	0.59 233	0.33 154	1.40 362	0.83 248	1.42 498	0.61 160	0.52 173	0.37 133	0.51 65	0.33 146	2.46 619	0.15 277	0.16 106	0.11 9	4.39 641	1.50 613

DPSimNet_ROB	11.20 642	4.98 640	35.43 650	2.90 626	4.52 641	7.89 633	17.09 646	4.66 627	6.06 634	14.89 649	10.93 642	17.29 646	36.81 658	13.18 645	15.68 642	2.86 624	6.29 646	5.75 647	5.09 645	3.91 636	7.70 645

DPSMNet_ROB	13.02 644	8.23 641	21.91 640	9.53 645	18.11 644	11.56 639	32.02 653	10.64 644	16.23 643	7.05 640	19.49 651	10.16 639	16.66 646	9.85 640	22.43 649	4.77 645	8.68 647	5.38 646	10.26 651	6.17 644	11.36 648

DGTPSM_ROB	13.01 643	8.23 641	21.87 639	9.51 644	18.10 643	11.56 639	32.01 652	10.63 643	16.20 642	7.03 639	19.48 650	10.15 638	16.66 646	9.83 639	22.42 648	4.75 644	8.68 647	5.37 645	10.25 650	6.16 643	11.36 648

JetRed	6.91 632	8.80 643	25.96 646	2.85 623	3.25 635	13.98 644	11.87 643	6.25 637	4.28 626	4.45 626	4.56 610	6.69 626	5.46 631	7.46 617	14.05 638	2.59 622	3.31 641	2.59 630	2.29 640	4.20 638	3.36 639

ASD4		10.99 644

TCMNet-wrong-test	10.31 638	11.40 645	14.84 634	20.96 647	18.45 645	13.80 643	10.76 642	15.78 647	3.53 619	5.20 634	5.52 620	16.26 645	12.61 642	7.51 619	10.15 630	7.43 646	2.37 640	4.31 644	3.43 643	11.36 648	10.61 647

BEATNet-Init1	26.87 651	13.43 646	70.68 663	0.91 580	0.68 527	57.02 664	21.06 648	32.82 659	32.67 656	52.12 666	53.61 665	66.05 666	49.56 666	48.79 667	34.71 658	0.49 571	0.44 581	0.53 578	0.53 585	0.63 573	0.59 571

USTest	14.33 645	14.94 647	21.04 638	17.44 646	16.05 642	23.26 645	33.84 654	21.73 648	11.80 639	9.36 644	10.14 640	15.97 644	13.20 643	17.28 647	22.43 649	3.78 639	5.01 645	6.17 649	6.16 646	9.25 647	7.72 646

Anonymous_1	43.04 661	18.73 648	24.79 643	21.81 648	46.26 658	27.80 646	37.60 655	28.08 654	16.14 641	14.66 648	14.30 643	20.65 648	17.88 648	21.56 649	25.94 652	117.93 667	8.92 649	100.65 664	126.50 664	158.64 667	12.08 650

DPSM_ROB	19.08 646	19.14 649	25.17 644	22.15 649	20.85 647	28.17 647	37.82 656	26.56 652	16.85 647	14.14 646	14.84 644	21.70 649	18.75 649	21.87 650	26.55 653	10.16 652	9.30 650	10.47 651	10.42 652	14.03 649	12.61 651

DPSM	19.08 646	19.14 649	25.17 644	22.15 649	20.85 647	28.17 647	37.82 656	26.56 652	16.85 647	14.14 646	14.84 644	21.70 649	18.75 649	21.87 650	26.55 653	10.16 652	9.30 650	10.47 651	10.42 652	14.03 649	12.61 651

xxxxx1	54.10 663	25.67 651	27.13 647	113.43 661	96.96 663	30.69 651	47.44 658	32.38 656	25.60 651	17.75 650	17.27 646	21.81 651	21.02 651	24.43 653	33.82 655	33.37 661	40.54 662	157.71 665	175.86 665	66.16 662	72.93 664

tt_ll	54.10 663	25.67 651	27.13 647	113.43 661	96.96 663	30.69 651	47.44 658	32.38 656	25.60 651	17.75 650	17.27 646	21.81 651	21.02 651	24.43 653	33.82 655	33.37 661	40.54 662	157.71 665	175.86 665	66.16 662	72.93 664

ff	54.10 663	25.67 651	27.13 647	113.43 661	96.96 663	30.69 651	47.44 658	32.38 656	25.60 651	17.75 650	17.27 646	21.81 651	21.02 651	24.43 653	33.82 655	33.37 661	40.54 662	157.71 665	175.86 665	66.16 662	72.93 664

LRCNet_RVC	22.74 648	32.10 654	21.97 641	29.84 651	26.23 649	4.42 624	0.81 502	22.66 649	2.02 586	26.93 655	29.26 655	23.06 656	15.59 645	23.84 652	18.88 645	31.75 660	19.90 661	34.65 659	32.13 660	30.54 658	28.32 659

PML	51.67 662	36.25 655	13.28 633	7.46 643	20.81 646	108.69 666	232.22 668	8.72 640	27.82 655	87.01 667	269.67 668	69.67 667	61.95 667	24.76 656	14.20 639	9.74 650	3.40 643	9.62 650	4.70 644	18.74 651	4.72 644

FlowAnything	38.37 655	38.41 656	50.38 659	44.76 659	41.94 656	56.64 658	76.34 662	53.28 666	34.23 662	28.25 656	29.72 659	43.60 660	37.79 663	43.83 661	53.38 663	20.39 658	18.71 660	21.07 653	21.14 659	28.23 652	25.29 654

RAFT-FEzeroshot	38.32 652	38.45 657	50.28 656	44.74 656	41.87 654	56.68 659	76.38 664	53.24 663	33.76 658	28.29 657	29.37 656	43.69 663	37.66 660	43.83 661	53.41 664	20.32 655	18.70 656	21.07 653	21.07 655	28.25 654	25.35 656

RAFT-FE	38.32 652	38.45 657	50.28 656	44.74 656	41.87 654	56.68 659	76.38 664	53.24 663	33.76 658	28.29 657	29.37 656	43.69 663	37.66 660	43.83 661	53.41 664	20.32 655	18.70 656	21.07 653	21.07 655	28.25 654	25.35 656

CasAABBNet	38.33 654	38.46 659	50.35 658	44.75 658	41.84 653	56.68 659	76.37 663	53.22 662	33.83 660	28.31 659	29.54 658	43.62 662	37.71 662	43.84 664	53.41 664	20.30 654	18.70 656	21.07 653	21.07 655	28.24 653	25.34 655

Selective-RAFT-Error	38.39 656	38.47 660	50.44 660	44.73 655	41.97 657	56.68 659	76.38 664	53.24 663	33.92 661	28.34 660	29.85 660	43.60 660	38.20 664	43.75 660	53.34 662	20.38 657	18.70 656	21.09 657	21.05 654	28.30 656	25.43 658

LSM0	42.82 660	38.75 661	50.81 661	47.07 660	109.38 666	57.00 663	76.02 661	53.74 667	33.71 657	29.02 661	30.41 661	43.87 665	37.22 659	43.91 665	53.54 667	20.52 659	18.62 655	21.10 658	21.11 658	28.41 657	42.22 660

HaxPig	38.92 657	41.40 662	41.64 651	29.95 652	32.27 650	28.90 649	27.60 649	29.73 655	37.71 663	43.82 663	43.87 662	33.17 657	35.56 655	41.53 658	40.37 660	43.94 664	47.51 666	45.82 660	47.08 662	42.38 659	44.15 662

AVERAGE_ROB	40.43 658	42.37 663	42.73 652	36.96 654	35.58 652	30.50 650	27.61 650	36.71 661	38.39 664	44.91 664	44.36 663	37.45 659	36.70 657	41.88 659	40.35 659	45.43 665	46.81 665	47.11 661	46.35 661	42.51 660	43.87 661

MEDIAN_ROB	42.00 659	44.40 664	44.29 655	35.15 653	34.95 651	31.28 655	29.60 651	35.88 660	40.02 665	47.20 665	46.64 664	37.37 658	38.48 665	44.35 666	42.45 661	48.03 666	49.39 667	49.71 662	49.03 663	45.14 661	46.65 663

DLNR_Zeroshot_test	23.17 649	48.52 665	43.29 654	176.68 664	78.69 662	0.35 41	0.21 39	23.41 650	0.75 220	0.66 207	0.86 228	0.59 210	0.30 73	1.56 393	0.44 259	9.57 649	0.12 69	0.18 173	0.14 155	76.92 665	0.16 188

DLNR-FE	23.17 649	48.55 666	42.94 653	176.85 665	78.48 661	0.35 41	0.21 39	23.51 651	0.75 220	0.66 207	0.86 228	0.59 210	0.30 73	1.55 390	0.44 259	9.85 651	0.12 69	0.18 173	0.14 155	76.92 665	0.16 188

test_example2	192.40 666	210.76 667	206.48 666	199.83 666	204.73 667	172.94 667	183.52 667	133.93 668	133.41 668	191.38 668	196.19 667	187.13 668	178.77 668	205.33 668	208.00 668	222.09 668	238.72 668	186.54 668	190.54 668	227.34 668	170.31 667

ccccc		492.34 668		530.87 667	530.37 668	478.08 668		491.76 669		448.18 669		476.12 669		541.64 669		663.49 669	459.54 669	353.94 669	309.79 669	586.66 669

GS-Stereo							0.36 190	0.92 190	0.47 120	0.37 90	0.38 73	0.32 48	0.33 97	0.43 13	0.26 24	0.19 240	0.11 31	0.16 106	0.12 91	0.17 147	0.15 155

FSD					0.50 436	0.54 201	0.58 424	0.65 95	0.53 150	0.54 180	0.52 132	0.56 195	0.52 231	0.57 93	0.55 342	0.51 572	0.47 589	0.50 569	0.49 577	0.50 548

Low-res two-view benchmark