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

tim_s	0.10 2	0.06 1	0.14 8	0.17 62	0.09 38	0.15 51	0.12 37	0.22 88	0.15 71	0.09 8	0.10 22	0.10 42	0.09 23	0.13 7	0.11 16	0.05 10	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

xxxad45	0.10 2	0.06 1	0.13 1	0.17 62	0.09 38	0.15 51	0.13 87	0.23 114	0.17 95	0.10 38	0.09 12	0.10 42	0.10 72	0.12 2	0.11 16	0.05 10	0.06 185	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

ACW_4w	0.10 2	0.06 1	0.14 8	0.17 62	0.09 38	0.14 26	0.12 37	0.23 114	0.18 108	0.09 8	0.10 22	0.09 22	0.10 72	0.14 20	0.11 16	0.05 10	0.05 32	0.06 73	0.05 92	0.05 5	0.04 1

5w_v4	0.10 2	0.06 1	0.14 8	0.17 62	0.10 120	0.15 51	0.12 37	0.23 114	0.17 95	0.10 38	0.09 12	0.11 89	0.10 72	0.12 2	0.11 16	0.05 10	0.06 185	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

ITERv12	0.10 2	0.06 1	0.16 50	0.15 4	0.09 38	0.14 26	0.12 37	0.19 29	0.13 40	0.10 38	0.12 68	0.11 89	0.09 23	0.14 20	0.12 67	0.06 34	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

ITER	0.10 2	0.06 1	0.16 50	0.16 28	0.08 10	0.12 8	0.11 17	0.16 5	0.12 17	0.12 86	0.14 121	0.10 42	0.10 72	0.20 163	0.11 16	0.07 101	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

IGEV	0.11 64	0.06 1	0.17 78	0.15 4	0.11 167	0.16 89	0.13 87	0.21 68	0.16 78	0.11 69	0.15 126	0.09 22	0.07 2	0.14 20	0.11 16	0.06 34	0.05 32	0.06 73	0.05 92	0.05 5	0.05 32

4k_L	0.10 2	0.07 8	0.16 50	0.15 4	0.09 38	0.14 26	0.12 37	0.20 42	0.13 40	0.10 38	0.10 22	0.10 42	0.09 23	0.14 20	0.12 67	0.07 101	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

aaa3	0.10 2	0.07 8	0.15 22	0.15 4	0.09 38	0.13 15	0.12 37	0.20 42	0.13 40	0.09 8	0.10 22	0.10 42	0.10 72	0.14 20	0.12 67	0.07 101	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

gc-stereo	0.10 2	0.07 8	0.15 22	0.15 4	0.09 38	0.14 26	0.12 37	0.18 20	0.12 17	0.10 38	0.11 40	0.10 42	0.10 72	0.14 20	0.13 139	0.08 255	0.06 185	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

mfccc	0.10 2	0.07 8	0.16 50	0.15 4	0.09 38	0.16 89	0.11 17	0.20 42	0.13 40	0.09 8	0.10 22	0.11 89	0.10 72	0.14 20	0.13 139	0.07 101	0.06 185	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

ss10	0.10 2	0.07 8	0.15 22	0.16 28	0.09 38	0.13 15	0.12 37	0.21 68	0.14 60	0.10 38	0.11 40	0.10 42	0.09 23	0.14 20	0.12 67	0.07 101	0.06 185	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

5k_new	0.10 2	0.07 8	0.16 50	0.15 4	0.09 38	0.13 15	0.12 37	0.18 20	0.13 40	0.10 38	0.09 12	0.10 42	0.09 23	0.15 56	0.12 67	0.06 34	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

SX	0.10 2	0.07 8	0.17 78	0.16 28	0.09 38	0.14 26	0.11 17	0.17 12	0.13 40	0.10 38	0.08 10	0.12 108	0.09 23	0.15 56	0.13 139	0.07 101	0.06 185	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

USM	0.10 2	0.07 8	0.15 22	0.17 62	0.08 10	0.15 51	0.12 37	0.20 42	0.15 71	0.10 38	0.10 22	0.10 42	0.08 8	0.14 20	0.12 67	0.06 34	0.06 185	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

weee2	0.10 2	0.07 8	0.15 22	0.16 28	0.09 38	0.15 51	0.12 37	0.17 12	0.13 40	0.09 8	0.09 12	0.11 89	0.10 72	0.14 20	0.12 67	0.06 34	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

ACM	0.10 2	0.07 8	0.16 50	0.16 28	0.09 38	0.15 51	0.11 17	0.19 29	0.13 40	0.10 38	0.10 22	0.10 42	0.09 23	0.15 56	0.13 139	0.07 101	0.06 185	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

uiiii_40	0.10 2	0.07 8	0.13 1	0.15 4	0.09 38	0.14 26	0.11 17	0.20 42	0.11 7	0.09 8	0.09 12	0.10 42	0.11 120	0.15 56	0.11 16	0.06 34	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

4.5w_L	0.10 2	0.07 8	0.14 8	0.16 28	0.09 38	0.14 26	0.11 17	0.20 42	0.12 17	0.09 8	0.10 22	0.10 42	0.11 120	0.17 99	0.11 16	0.06 34	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.06 96	0.05 32

StePilot	0.10 2	0.07 8	0.14 8	0.16 28	0.09 38	0.14 26	0.11 17	0.20 42	0.13 40	0.09 8	0.10 22	0.10 42	0.10 72	0.17 99	0.11 16	0.06 34	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

SteFusion	0.10 2	0.07 8	0.14 8	0.16 28	0.09 38	0.15 51	0.13 87	0.22 88	0.18 108	0.10 38	0.11 40	0.08 3	0.09 23	0.15 56	0.11 16	0.04 1	0.05 32	0.06 73	0.05 92	0.05 5	0.04 1

PyraSte	0.10 2	0.07 8	0.14 8	0.18 101	0.09 38	0.15 51	0.12 37	0.23 114	0.14 60	0.10 38	0.12 68	0.10 42	0.09 23	0.14 20	0.11 16	0.05 10	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

ITERv30	0.10 2	0.07 8	0.17 78	0.15 4	0.09 38	0.13 15	0.12 37	0.17 12	0.12 17	0.08 1	0.12 68	0.13 122	0.10 72	0.18 122	0.12 67	0.07 101	0.07 322	0.06 73	0.04 1	0.05 5	0.05 32

qyd29nn	0.10 2	0.07 8	0.15 22	0.15 4	0.08 10	0.13 15	0.12 37	0.18 20	0.10 3	0.09 8	0.10 22	0.11 89	0.10 72	0.16 79	0.12 67	0.07 101	0.08 416	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

ITERv28	0.10 2	0.07 8	0.16 50	0.15 4	0.09 38	0.16 89	0.13 87	0.20 42	0.13 40	0.09 8	0.11 40	0.10 42	0.08 8	0.15 56	0.12 67	0.07 101	0.07 322	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

yuret106	0.10 2	0.07 8	0.16 50	0.16 28	0.09 38	0.15 51	0.11 17	0.20 42	0.11 7	0.08 1	0.09 12	0.12 108	0.09 23	0.14 20	0.12 67	0.07 101	0.07 322	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

uio108cc	0.10 2	0.07 8	0.16 50	0.16 28	0.08 10	0.16 89	0.13 87	0.21 68	0.12 17	0.09 8	0.11 40	0.11 89	0.10 72	0.13 7	0.11 16	0.07 101	0.07 322	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

oiu110	0.11 64	0.07 8	0.16 50	0.15 4	0.09 38	0.16 89	0.12 37	0.22 88	0.13 40	0.09 8	0.11 40	0.11 89	0.10 72	0.13 7	0.12 67	0.07 101	0.07 322	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

ITERv24	0.11 64	0.07 8	0.15 22	0.15 4	0.09 38	0.16 89	0.12 37	0.25 141	0.10 3	0.10 38	0.12 68	0.11 89	0.10 72	0.14 20	0.12 67	0.07 101	0.07 322	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

dd23bbn	0.11 64	0.07 8	0.15 22	0.16 28	0.08 10	0.17 117	0.13 87	0.24 132	0.12 17	0.11 69	0.14 121	0.10 42	0.10 72	0.13 7	0.12 67	0.06 34	0.06 185	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

hj116sk	0.10 2	0.07 8	0.16 50	0.15 4	0.09 38	0.15 51	0.11 17	0.22 88	0.13 40	0.09 8	0.12 68	0.12 108	0.10 72	0.14 20	0.12 67	0.07 101	0.06 185	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

ITERv21	0.10 2	0.07 8	0.16 50	0.15 4	0.09 38	0.16 89	0.12 37	0.20 42	0.12 17	0.09 8	0.10 22	0.11 89	0.09 23	0.16 79	0.13 139	0.07 101	0.07 322	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

v20iiwwt	0.10 2	0.07 8	0.15 22	0.16 28	0.09 38	0.17 117	0.12 37	0.21 68	0.12 17	0.10 38	0.11 40	0.10 42	0.10 72	0.13 7	0.13 139	0.06 34	0.06 185	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

ITERv19	0.10 2	0.07 8	0.16 50	0.16 28	0.09 38	0.17 117	0.13 87	0.22 88	0.12 17	0.09 8	0.11 40	0.11 89	0.09 23	0.13 7	0.12 67	0.07 101	0.07 322	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

ITER124	0.10 2	0.07 8	0.15 22	0.16 28	0.09 38	0.16 89	0.13 87	0.20 42	0.12 17	0.10 38	0.10 22	0.10 42	0.10 72	0.14 20	0.12 67	0.07 101	0.06 185	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

dddd17k	0.10 2	0.07 8	0.15 22	0.16 28	0.09 38	0.15 51	0.12 37	0.21 68	0.11 7	0.10 38	0.12 68	0.09 22	0.10 72	0.14 20	0.12 67	0.07 101	0.06 185	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

zxcv128	0.10 2	0.07 8	0.15 22	0.15 4	0.09 38	0.15 51	0.12 37	0.21 68	0.11 7	0.09 8	0.12 68	0.11 89	0.10 72	0.13 7	0.12 67	0.07 101	0.07 322	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

iked130	0.10 2	0.07 8	0.16 50	0.16 28	0.09 38	0.14 26	0.13 87	0.21 68	0.09 1	0.09 8	0.11 40	0.10 42	0.09 23	0.13 7	0.12 67	0.06 34	0.06 185	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

ITERv14	0.10 2	0.07 8	0.15 22	0.16 28	0.09 38	0.15 51	0.12 37	0.22 88	0.11 7	0.09 8	0.11 40	0.10 42	0.09 23	0.14 20	0.12 67	0.06 34	0.06 185	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

v134_o9	0.10 2	0.07 8	0.16 50	0.16 28	0.09 38	0.15 51	0.12 37	0.22 88	0.12 17	0.09 8	0.11 40	0.10 42	0.09 23	0.14 20	0.12 67	0.06 34	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

vnu138km	0.10 2	0.07 8	0.16 50	0.16 28	0.09 38	0.14 26	0.12 37	0.20 42	0.13 40	0.09 8	0.11 40	0.10 42	0.08 8	0.14 20	0.12 67	0.06 34	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

ITERv10	0.10 2	0.07 8	0.16 50	0.15 4	0.09 38	0.13 15	0.12 37	0.21 68	0.13 40	0.09 8	0.11 40	0.10 42	0.09 23	0.14 20	0.12 67	0.06 34	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

99wein	0.10 2	0.07 8	0.16 50	0.15 4	0.09 38	0.14 26	0.11 17	0.20 42	0.14 60	0.10 38	0.12 68	0.10 42	0.09 23	0.14 20	0.12 67	0.06 34	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

ITERv8	0.10 2	0.07 8	0.15 22	0.15 4	0.09 38	0.14 26	0.12 37	0.21 68	0.12 17	0.10 38	0.12 68	0.10 42	0.09 23	0.14 20	0.12 67	0.06 34	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

ITERv7	0.10 2	0.07 8	0.16 50	0.15 4	0.09 38	0.14 26	0.12 37	0.20 42	0.12 17	0.10 38	0.11 40	0.10 42	0.09 23	0.14 20	0.12 67	0.06 34	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

s6wercc	0.10 2	0.07 8	0.16 50	0.15 4	0.09 38	0.14 26	0.12 37	0.20 42	0.11 7	0.09 8	0.11 40	0.10 42	0.09 23	0.14 20	0.12 67	0.06 34	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

a5sdf	0.10 2	0.07 8	0.16 50	0.15 4	0.09 38	0.14 26	0.12 37	0.20 42	0.12 17	0.09 8	0.11 40	0.10 42	0.09 23	0.14 20	0.12 67	0.06 34	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

zaero_v3	0.10 2	0.07 8	0.17 78	0.16 28	0.08 10	0.17 117	0.11 17	0.18 20	0.13 40	0.13 103	0.13 89	0.08 3	0.10 72	0.15 56	0.10 1	0.06 34	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

ITERv2	0.10 2	0.07 8	0.18 89	0.16 28	0.08 10	0.16 89	0.11 17	0.19 29	0.12 17	0.12 86	0.13 89	0.09 22	0.10 72	0.16 79	0.11 16	0.06 34	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

252Zero-FE	0.14 133	0.07 8	0.17 78	0.17 62	0.09 38	0.15 51	0.11 17	0.21 68	0.19 127	0.77 596	0.11 40	0.08 3	0.08 8	0.13 7	0.13 139	0.07 101	0.05 32	0.06 73	0.04 1	0.06 96	0.06 130

Monster-pub-mixall	0.10 2	0.07 8	0.16 50	0.16 28	0.08 10	0.11 4	0.09 2	0.20 42	0.12 17	0.11 69	0.11 40	0.08 3	0.08 8	0.23 208	0.11 16	0.07 101	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.06 130

111111	0.11 64	0.07 8	0.17 78	0.19 145	0.11 167	0.13 15	0.11 17	0.22 88	0.15 71	0.11 69	0.12 68	0.12 108	0.08 8	0.18 122	0.11 16	0.07 101	0.05 32	0.06 73	0.04 1	0.08 231	0.06 130

Reg-Stereo(zero)	0.16 179	0.07 8	0.36 275	0.19 145	0.10 120	0.19 169	0.14 118	0.28 184	0.24 216	0.22 222	0.20 188	0.24 281	0.18 287	0.21 183	0.18 282	0.07 101	0.05 32	0.06 73	0.06 146	0.06 96	0.06 130

FoundationStereo	0.09 1	0.07 8	0.16 50	0.16 28	0.08 10	0.12 8	0.13 87	0.11 1	0.12 17	0.09 8	0.07 3	0.10 42	0.09 23	0.11 1	0.10 1	0.07 101	0.05 32	0.06 73	0.04 1	0.05 5	0.05 32

dual_stereo	0.10 2	0.07 8	0.14 8	0.17 62	0.08 10	0.09 1	0.13 87	0.24 132	0.13 40	0.10 38	0.09 12	0.09 22	0.08 8	0.18 122	0.12 67	0.07 101	0.06 185	0.06 73	0.04 1	0.05 5	0.05 32

Pointernet	0.13 108	0.07 8	0.27 171	0.19 145	0.11 167	0.20 204	0.12 37	0.31 227	0.24 216	0.15 144	0.15 126	0.13 122	0.11 120	0.17 99	0.13 139	0.08 255	0.05 32	0.06 73	0.05 92	0.06 96	0.05 32

CAS	0.15 165	0.07 8	0.21 117	0.41 589	0.16 427	0.20 204	0.18 259	0.22 88	0.19 127	0.15 144	0.19 171	0.11 89	0.09 23	0.14 20	0.13 139	0.29 595	0.04 2	0.06 73	0.04 1	0.06 96	0.14 494

ITERv4	0.11 64	0.08 58	0.17 78	0.16 28	0.09 38	0.13 15	0.10 8	0.21 68	0.12 17	0.13 103	0.17 150	0.09 22	0.14 201	0.14 20	0.12 67	0.06 34	0.05 32	0.05 1	0.05 92	0.05 5	0.04 1

DDF-Stereo	0.13 108	0.08 58	0.19 97	0.19 145	0.16 427	0.12 8	0.15 142	0.18 20	0.18 108	0.11 69	0.10 22	0.13 122	0.12 147	0.23 208	0.19 312	0.08 255	0.05 32	0.07 137	0.05 92	0.21 557	0.06 130

MonStereo	0.10 2	0.08 58	0.13 1	0.17 62	0.08 10	0.14 26	0.12 37	0.24 132	0.19 127	0.09 8	0.11 40	0.08 3	0.07 2	0.14 20	0.11 16	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

Wavelet-MonSter	0.10 2	0.08 58	0.13 1	0.18 101	0.10 120	0.13 15	0.12 37	0.15 4	0.12 17	0.10 38	0.13 89	0.10 42	0.10 72	0.14 20	0.11 16	0.05 10	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 2	0.08 58	0.13 1	0.17 62	0.08 10	0.13 15	0.12 37	0.24 132	0.19 127	0.09 8	0.11 40	0.08 3	0.07 2	0.14 20	0.11 16	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

zero-FE	0.16 179	0.08 58	0.81 545	0.19 145	0.18 470	0.12 8	0.15 142	0.19 29	0.19 127	0.10 38	0.10 22	0.13 122	0.12 147	0.21 183	0.19 312	0.08 255	0.05 32	0.07 137	0.05 92	0.19 545	0.06 130

water-stereo	0.13 108	0.08 58	0.20 108	0.19 145	0.10 120	0.17 117	0.14 118	0.25 141	0.19 127	0.17 179	0.23 215	0.15 165	0.15 220	0.12 2	0.13 139	0.07 101	0.06 185	0.07 137	0.06 146	0.06 96	0.05 32

DilatedVolume-Stereo	0.14 133	0.08 58	0.18 89	0.18 101	0.09 38	0.21 232	0.14 118	0.24 132	0.21 169	0.21 216	0.21 200	0.15 165	0.14 201	0.23 208	0.15 204	0.07 101	0.06 185	0.06 73	0.06 146	0.05 5	0.05 32

1w_stereo	0.12 93	0.08 58	0.14 8	0.18 101	0.09 38	0.16 89	0.15 142	0.25 141	0.21 169	0.13 103	0.16 139	0.08 3	0.12 147	0.16 79	0.13 139	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

LG-Stereo_L2	0.10 2	0.08 58	0.19 97	0.16 28	0.09 38	0.12 8	0.13 87	0.18 20	0.13 40	0.09 8	0.07 3	0.08 3	0.08 8	0.16 79	0.10 1	0.06 34	0.05 32	0.06 73	0.04 1	0.05 5	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 2	0.08 58	0.19 97	0.16 28	0.09 38	0.12 8	0.13 87	0.17 12	0.11 7	0.08 1	0.07 3	0.08 3	0.07 2	0.17 99	0.10 1	0.06 34	0.05 32	0.06 73	0.04 1	0.05 5	0.04 1

MLG-Stereo_test3	0.10 2	0.08 58	0.16 50	0.17 62	0.08 10	0.16 89	0.12 37	0.17 12	0.12 17	0.10 38	0.07 3	0.10 42	0.08 8	0.14 20	0.11 16	0.07 101	0.05 32	0.06 73	0.04 1	0.06 96	0.06 130

MLG-Stereo_test2	0.10 2	0.08 58	0.15 22	0.17 62	0.09 38	0.15 51	0.11 17	0.16 5	0.10 3	0.09 8	0.07 3	0.10 42	0.06 1	0.15 56	0.11 16	0.07 101	0.05 32	0.06 73	0.04 1	0.06 96	0.05 32

MLG-Stereo_test1	0.10 2	0.08 58	0.15 22	0.18 101	0.09 38	0.15 51	0.11 17	0.16 5	0.10 3	0.08 1	0.06 1	0.10 42	0.07 2	0.17 99	0.11 16	0.06 34	0.05 32	0.06 73	0.04 1	0.05 5	0.05 32

MLG-Stereo	0.10 2	0.08 58	0.15 22	0.18 101	0.07 1	0.15 51	0.11 17	0.17 12	0.11 7	0.08 1	0.06 1	0.10 42	0.08 8	0.18 122	0.11 16	0.06 34	0.05 32	0.06 73	0.04 1	0.05 5	0.05 32

LG-G_1	0.11 64	0.08 58	0.18 89	0.18 101	0.07 1	0.21 232	0.09 2	0.19 29	0.11 7	0.10 38	0.09 12	0.11 89	0.10 72	0.19 146	0.10 1	0.07 101	0.05 32	0.06 73	0.04 1	0.06 96	0.06 130

LG-G	0.11 64	0.08 58	0.18 89	0.18 101	0.07 1	0.21 232	0.09 2	0.19 29	0.11 7	0.10 38	0.09 12	0.11 89	0.10 72	0.19 146	0.10 1	0.07 101	0.05 32	0.06 73	0.04 1	0.06 96	0.06 130

LGtest1	0.10 2	0.08 58	0.17 78	0.17 62	0.08 10	0.13 15	0.09 2	0.16 5	0.12 17	0.09 8	0.07 3	0.09 22	0.09 23	0.15 56	0.11 16	0.08 255	0.05 32	0.06 73	0.05 92	0.06 96	0.06 130

SGD-Stereo	0.11 64	0.08 58	0.17 78	0.17 62	0.07 1	0.17 117	0.13 87	0.18 20	0.16 78	0.11 69	0.13 89	0.11 89	0.12 147	0.18 122	0.11 16	0.08 255	0.04 2	0.06 73	0.05 92	0.06 96	0.04 1

IGEV-RUCA	0.21 296	0.08 58	0.23 133	0.19 145	0.19 492	0.28 369	0.24 455	0.23 114	0.21 169	0.20 205	0.23 215	0.28 335	0.49 562	0.26 268	0.18 282	0.09 339	0.08 416	0.18 555	0.13 513	0.17 524	0.17 527

MonSter	0.10 2	0.08 58	0.13 1	0.17 62	0.08 10	0.14 26	0.12 37	0.24 132	0.19 127	0.09 8	0.11 40	0.08 3	0.07 2	0.14 20	0.11 16	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

DEFOM-Stereo	0.11 64	0.08 58	0.17 78	0.17 62	0.09 38	0.22 260	0.14 118	0.14 3	0.16 78	0.11 69	0.10 22	0.09 22	0.08 8	0.21 183	0.11 16	0.06 34	0.05 32	0.06 73	0.04 1	0.05 5	0.05 32

999	0.14 133	0.08 58	0.24 141	0.19 145	0.11 167	0.20 204	0.17 216	0.24 132	0.18 108	0.13 103	0.16 139	0.14 148	0.11 120	0.36 374	0.15 204	0.07 101	0.05 32	0.07 137	0.06 146	0.06 96	0.07 212

IGEV-Stereo++	0.11 64	0.08 58	0.15 22	0.19 145	0.11 167	0.14 26	0.10 8	0.22 88	0.18 108	0.10 38	0.13 89	0.10 42	0.11 120	0.14 20	0.11 16	0.06 34	0.05 32	0.06 73	0.05 92	0.06 96	0.05 32

Occ-G	0.13 108	0.08 58	0.21 117	0.17 62	0.10 120	0.15 51	0.19 304	0.22 88	0.19 127	0.13 103	0.19 171	0.21 237	0.11 120	0.17 99	0.14 180	0.07 101	0.06 185	0.07 137	0.06 146	0.07 165	0.06 130

IGEV-Stereo+	0.12 93	0.08 58	0.17 78	0.18 101	0.13 302	0.09 1	0.11 17	0.16 5	0.15 71	0.10 38	0.08 10	0.10 42	0.10 72	0.21 183	0.11 16	0.07 101	0.05 32	0.06 73	0.05 92	0.16 507	0.24 583

trnet	0.13 108	0.08 58	0.21 117	0.15 4	0.07 1	0.21 232	0.12 37	0.24 132	0.24 216	0.16 166	0.21 200	0.15 165	0.13 179	0.18 122	0.13 139	0.08 255	0.05 32	0.06 73	0.04 1	0.06 96	0.05 32

MoCha-V2	0.13 108	0.08 58	0.26 162	0.23 362	0.09 38	0.16 89	0.15 142	0.26 151	0.16 78	0.15 144	0.15 126	0.13 122	0.14 201	0.20 163	0.11 16	0.06 34	0.07 322	0.06 73	0.06 146	0.06 96	0.05 32

Any-RAFT	0.17 198	0.08 58	0.31 213	0.19 145	0.10 120	0.29 390	0.16 175	0.42 369	0.30 296	0.24 242	0.27 255	0.27 319	0.16 236	0.21 183	0.12 67	0.08 255	0.05 32	0.06 73	0.05 92	0.07 165	0.06 130

LoS	0.14 133	0.08 58	0.27 171	0.16 28	0.09 38	0.22 260	0.14 118	0.26 151	0.26 238	0.15 144	0.18 163	0.18 202	0.13 179	0.22 199	0.14 180	0.08 255	0.06 185	0.06 73	0.04 1	0.06 96	0.06 130
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.14 133	0.08 58	0.19 97	0.17 62	0.22 533	0.18 142	0.16 175	0.23 114	0.19 127	0.14 130	0.17 150	0.14 148	0.10 72	0.18 122	0.12 67	0.07 101	0.05 32	0.06 73	0.04 1	0.08 231	0.18 540

EGLCR-Stereo	0.13 108	0.08 58	0.20 108	0.18 101	0.09 38	0.21 232	0.13 87	0.27 165	0.21 169	0.13 103	0.10 22	0.15 165	0.09 23	0.20 163	0.13 139	0.07 101	0.05 32	0.07 137	0.07 202	0.06 96	0.06 130

CREStereo++_RVC	0.15 165	0.08 58	0.26 162	0.17 62	0.11 167	0.18 142	0.13 87	0.22 88	0.30 296	0.21 216	0.30 287	0.13 122	0.11 120	0.16 79	0.15 204	0.07 101	0.04 2	0.06 73	0.15 536	0.06 96	0.05 32
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
CREStereo	0.13 108	0.08 58	0.21 117	0.14 1	0.08 10	0.22 260	0.15 142	0.25 141	0.24 216	0.16 166	0.21 200	0.14 148	0.13 179	0.18 122	0.13 139	0.09 339	0.05 32	0.06 73	0.04 1	0.07 165	0.06 130
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	0.15 165	0.08 58	0.23 133	0.15 4	0.09 38	0.23 282	0.16 175	0.25 141	0.23 201	0.17 179	0.21 200	0.16 182	0.14 201	0.22 199	0.13 139	0.29 595	0.05 32	0.06 73	0.04 1	0.07 165	0.06 130

GEAStereo	0.12 93	0.09 93	0.20 108	0.18 101	0.12 224	0.19 169	0.16 175	0.20 42	0.14 60	0.12 86	0.15 126	0.10 42	0.09 23	0.16 79	0.10 1	0.08 255	0.06 185	0.06 73	0.05 92	0.08 231	0.08 280

OmniDepth	0.10 2	0.09 93	0.14 8	0.19 145	0.07 1	0.16 89	0.12 37	0.16 5	0.12 17	0.08 1	0.09 12	0.14 148	0.13 179	0.14 20	0.10 1	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.05 92	0.05 5	0.04 1

GSStereo	0.12 93	0.09 93	0.20 108	0.17 62	0.12 224	0.19 169	0.16 175	0.26 151	0.18 108	0.13 103	0.15 126	0.10 42	0.09 23	0.16 79	0.10 1	0.07 101	0.05 32	0.06 73	0.05 92	0.08 231	0.08 280

gasm-f	0.12 93	0.09 93	0.19 97	0.18 101	0.12 224	0.18 142	0.18 259	0.20 42	0.14 60	0.12 86	0.19 171	0.10 42	0.11 120	0.16 79	0.11 16	0.08 255	0.06 185	0.06 73	0.05 92	0.09 301	0.08 280

Zero-FE251	0.14 133	0.09 93	0.24 141	0.17 62	0.09 38	0.20 204	0.13 87	0.20 42	0.14 60	0.61 576	0.13 89	0.13 122	0.11 120	0.14 20	0.16 229	0.07 101	0.05 32	0.06 73	0.05 92	0.05 5	0.05 32

AdaDepth	0.11 64	0.09 93	0.20 108	0.20 208	0.10 120	0.19 169	0.13 87	0.16 5	0.13 40	0.10 38	0.10 22	0.09 22	0.09 23	0.19 146	0.12 67	0.05 10	0.05 32	0.06 73	0.06 146	0.05 5	0.05 32

S2M2_XL	0.10 2	0.09 93	0.21 117	0.14 1	0.10 120	0.09 1	0.09 2	0.11 1	0.09 1	0.10 38	0.11 40	0.09 22	0.09 23	0.12 2	0.11 16	0.09 339	0.07 322	0.08 220	0.07 202	0.08 231	0.06 130
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
depthmonostereo	0.14 133	0.09 93	0.19 97	0.19 145	0.08 10	0.20 204	0.15 142	0.27 165	0.23 201	0.16 166	0.18 163	0.14 148	0.17 262	0.19 146	0.13 139	0.07 101	0.06 185	0.07 137	0.05 92	0.05 5	0.05 32

2.25w	0.11 64	0.09 93	0.15 22	0.17 62	0.09 38	0.15 51	0.10 8	0.19 29	0.18 108	0.14 130	0.17 150	0.09 22	0.10 72	0.18 122	0.13 139	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

2.75w_new	0.11 64	0.09 93	0.14 8	0.16 28	0.09 38	0.15 51	0.12 37	0.25 141	0.16 78	0.14 130	0.13 89	0.08 3	0.10 72	0.16 79	0.13 139	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 32

3.25w_new	0.11 64	0.09 93	0.15 22	0.17 62	0.09 38	0.19 169	0.10 8	0.22 88	0.17 95	0.14 130	0.12 68	0.10 42	0.11 120	0.17 99	0.12 67	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 32

3.25w	0.11 64	0.09 93	0.15 22	0.17 62	0.09 38	0.19 169	0.10 8	0.22 88	0.17 95	0.14 130	0.12 68	0.10 42	0.11 120	0.17 99	0.12 67	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 32

3.75w	0.11 64	0.09 93	0.15 22	0.17 62	0.11 167	0.18 142	0.12 37	0.23 114	0.14 60	0.13 103	0.11 40	0.08 3	0.10 72	0.16 79	0.11 16	0.05 10	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

monsterstereo	0.11 64	0.09 93	0.14 8	0.19 145	0.12 224	0.14 26	0.12 37	0.25 141	0.17 95	0.13 103	0.16 139	0.08 3	0.09 23	0.19 146	0.11 16	0.05 10	0.05 32	0.06 73	0.05 92	0.05 5	0.04 1

monsters	0.11 64	0.09 93	0.13 1	0.17 62	0.12 224	0.15 51	0.11 17	0.23 114	0.15 71	0.14 130	0.12 68	0.08 3	0.09 23	0.21 183	0.10 1	0.06 34	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 108	0.09 93	0.24 141	0.20 208	0.10 120	0.15 51	0.14 118	0.22 88	0.16 78	0.12 86	0.19 171	0.15 165	0.11 120	0.13 7	0.17 260	0.07 101	0.05 32	0.06 73	0.06 146	0.07 165	0.06 130

GREAT-IGEV	0.12 93	0.09 93	0.25 154	0.16 28	0.11 167	0.14 26	0.16 175	0.17 12	0.17 95	0.10 38	0.15 126	0.09 22	0.09 23	0.18 122	0.10 1	0.06 34	0.07 322	0.06 73	0.05 92	0.07 165	0.10 398

AIO_test	0.12 93	0.09 93	0.20 108	0.19 145	0.11 167	0.15 51	0.17 216	0.19 29	0.16 78	0.11 69	0.13 89	0.14 148	0.09 23	0.20 163	0.12 67	0.07 101	0.05 32	0.06 73	0.05 92	0.06 96	0.05 32

GIP-stereo	0.12 93	0.09 93	0.20 108	0.19 145	0.11 167	0.16 89	0.14 118	0.29 197	0.18 108	0.11 69	0.16 139	0.13 122	0.09 23	0.15 56	0.12 67	0.07 101	0.05 32	0.06 73	0.05 92	0.06 96	0.05 32

fffft	0.13 108	0.09 93	0.24 141	0.19 145	0.10 120	0.17 117	0.19 304	0.22 88	0.16 78	0.14 130	0.11 40	0.13 122	0.10 72	0.24 221	0.18 282	0.06 34	0.05 32	0.07 137	0.06 146	0.07 165	0.06 130
1: 1. 1
tt45	0.14 133	0.09 93	0.22 127	0.19 145	0.11 167	0.23 282	0.18 259	0.22 88	0.17 95	0.15 144	0.13 89	0.14 148	0.10 72	0.30 333	0.14 180	0.07 101	0.05 32	0.08 220	0.06 146	0.07 165	0.07 212

WCG-NET	0.14 133	0.09 93	0.23 133	0.18 101	0.08 10	0.18 142	0.17 216	0.21 68	0.28 264	0.18 196	0.21 200	0.15 165	0.12 147	0.18 122	0.12 67	0.06 34	0.05 32	0.06 73	0.05 92	0.06 96	0.05 32

U	1.00 611	0.09 93	0.21 117	0.21 253	3.68 640	6.12 645	0.14 118	0.21 68	0.21 169	0.11 69	0.11 40	0.10 42	0.09 23	0.12 2	0.11 16	0.07 101	0.05 32	5.42 650	2.90 648	0.07 165	0.06 130

WCG-NET（raft）	0.14 133	0.09 93	0.23 133	0.17 62	0.08 10	0.19 169	0.16 175	0.23 114	0.26 238	0.18 196	0.19 171	0.20 225	0.12 147	0.21 183	0.12 67	0.06 34	0.06 185	0.06 73	0.05 92	0.06 96	0.05 32

RSM++	0.12 93	0.09 93	0.19 97	0.20 208	0.09 38	0.17 117	0.15 142	0.21 68	0.19 127	0.12 86	0.12 68	0.14 148	0.09 23	0.20 163	0.12 67	0.06 34	0.05 32	0.07 137	0.07 202	0.07 165	0.05 32

RSM	0.12 93	0.09 93	0.20 108	0.20 208	0.09 38	0.16 89	0.15 142	0.23 114	0.18 108	0.13 103	0.13 89	0.15 165	0.09 23	0.21 183	0.12 67	0.06 34	0.05 32	0.07 137	0.07 202	0.06 96	0.05 32

RAFT-Stereo-weight	0.15 165	0.09 93	0.26 162	0.20 208	0.10 120	0.19 169	0.17 216	0.36 304	0.29 283	0.24 242	0.20 188	0.19 216	0.10 72	0.18 122	0.15 204	0.07 101	0.05 32	0.07 137	0.05 92	0.06 96	0.05 32

MSKI-zero shot	0.17 198	0.09 93	0.43 373	0.20 208	0.11 167	0.21 232	0.15 142	0.32 238	0.21 169	0.23 228	0.24 229	0.23 269	0.10 72	0.31 340	0.13 139	0.07 101	0.06 185	0.07 137	0.06 146	0.06 96	0.06 130

AEACV	0.13 108	0.09 93	0.23 133	0.18 101	0.19 492	0.19 169	0.16 175	0.23 114	0.14 60	0.13 103	0.17 150	0.13 122	0.16 236	0.16 79	0.12 67	0.07 101	0.05 32	0.07 137	0.08 278	0.07 165	0.06 130

Selective-IGEV	0.12 93	0.09 93	0.22 127	0.19 145	0.10 120	0.15 51	0.14 118	0.27 165	0.15 71	0.13 103	0.14 121	0.13 122	0.08 8	0.21 183	0.12 67	0.06 34	0.05 32	0.07 137	0.06 146	0.06 96	0.05 32

knoymous	0.17 198	0.09 93	0.32 219	0.17 62	0.11 167	0.21 232	0.17 216	0.32 238	0.23 201	0.23 228	0.28 261	0.27 319	0.16 236	0.23 208	0.16 229	0.09 339	0.06 185	0.09 300	0.06 146	0.09 301	0.09 342

riskmin	0.18 222	0.09 93	0.34 245	0.18 101	0.12 224	0.24 304	0.16 175	0.34 260	0.28 264	0.21 216	0.23 215	0.33 389	0.24 364	0.23 208	0.17 260	0.09 339	0.06 185	0.09 300	0.06 146	0.10 367	0.10 398

MC-Stereo	0.14 133	0.09 93	0.25 154	0.21 253	0.09 38	0.18 142	0.16 175	0.23 114	0.19 127	0.18 196	0.23 215	0.16 182	0.13 179	0.22 199	0.13 139	0.07 101	0.05 32	0.07 137	0.07 202	0.06 96	0.05 32

RCA-Stereo	0.16 179	0.09 93	0.25 154	0.20 208	0.10 120	0.19 169	0.17 216	0.36 304	0.35 355	0.20 205	0.25 238	0.17 192	0.17 262	0.18 122	0.14 180	0.07 101	0.05 32	0.07 137	0.06 146	0.06 96	0.05 32

test-3	0.16 179	0.09 93	0.31 213	0.21 253	0.11 167	0.18 142	0.16 175	0.30 216	0.27 249	0.26 263	0.16 139	0.22 249	0.12 147	0.26 268	0.18 282	0.06 34	0.04 2	0.08 220	0.08 278	0.06 96	0.06 130

test_1	0.16 179	0.09 93	0.31 213	0.21 253	0.11 167	0.18 142	0.16 175	0.30 216	0.27 249	0.25 251	0.16 139	0.22 249	0.12 147	0.26 268	0.18 282	0.06 34	0.04 2	0.08 220	0.08 278	0.06 96	0.06 130

DEmStereo	0.26 418	0.09 93	0.47 409	0.19 145	0.12 224	0.30 409	0.25 472	0.28 184	0.36 368	0.36 448	0.58 535	0.25 289	0.48 561	0.53 441	0.44 524	0.07 101	0.06 185	0.08 220	0.08 278	0.06 96	0.07 212

GrayStereo	0.25 402	0.09 93	0.32 219	0.26 484	0.13 302	0.23 282	0.47 591	0.34 260	0.30 296	0.39 485	0.47 485	0.30 362	0.79 600	0.29 318	0.16 229	0.07 101	0.06 185	0.08 220	0.09 366	0.07 165	0.13 473

s12784h	0.17 198	0.09 93	0.26 162	0.18 101	0.07 1	0.32 434	0.19 304	0.37 314	0.32 317	0.23 228	0.25 238	0.18 202	0.17 262	0.25 252	0.16 229	0.07 101	0.05 32	0.07 137	0.05 92	0.06 96	0.05 32

TANstereo	0.15 165	0.09 93	0.28 182	0.16 28	0.08 10	0.25 319	0.14 118	0.23 114	0.28 264	0.24 242	0.30 287	0.16 182	0.12 147	0.17 99	0.13 139	0.08 255	0.07 322	0.06 73	0.05 92	0.06 96	0.07 212

R-Stereo Train	0.18 222	0.09 93	0.32 219	0.22 314	0.12 224	0.22 260	0.19 304	0.42 369	0.19 127	0.31 360	0.45 468	0.20 225	0.14 201	0.18 122	0.15 204	0.08 255	0.06 185	0.07 137	0.06 146	0.06 96	0.06 130

RAFT-Stereo	0.18 222	0.09 93	0.32 219	0.22 314	0.12 224	0.22 260	0.19 304	0.42 369	0.19 127	0.31 360	0.45 468	0.20 225	0.14 201	0.18 122	0.15 204	0.08 255	0.06 185	0.07 137	0.06 146	0.06 96	0.06 130
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
FE-Mocha	0.16 179	0.10 135	0.33 235	0.19 145	0.13 302	0.19 169	0.15 142	0.35 285	0.22 182	0.24 242	0.24 229	0.20 225	0.14 201	0.17 99	0.17 260	0.07 101	0.05 32	0.08 220	0.08 278	0.07 165	0.06 130

IGEV-FE	0.18 222	0.10 135	0.65 504	0.20 208	0.12 224	0.19 169	0.15 142	0.34 260	0.19 127	0.28 283	0.22 210	0.27 319	0.13 179	0.23 208	0.18 282	0.07 101	0.06 185	0.08 220	0.08 278	0.07 165	0.06 130

DA	0.14 133	0.10 135	0.18 89	0.21 253	0.10 120	0.29 390	0.16 175	0.28 184	0.20 152	0.14 130	0.17 150	0.16 182	0.14 201	0.17 99	0.12 67	0.07 101	0.05 32	0.07 137	0.05 92	0.07 165	0.07 212

Replicate-Monster	0.12 93	0.10 135	0.32 219	0.16 28	0.08 10	0.17 117	0.10 8	0.22 88	0.19 127	0.11 69	0.10 22	0.10 42	0.09 23	0.19 146	0.11 16	0.06 34	0.05 32	0.06 73	0.04 1	0.05 5	0.08 280

GGEV	0.14 133	0.10 135	0.18 89	0.21 253	0.10 120	0.29 390	0.16 175	0.28 184	0.20 152	0.14 130	0.17 150	0.16 182	0.14 201	0.17 99	0.12 67	0.07 101	0.05 32	0.07 137	0.05 92	0.07 165	0.07 212

asd	0.10 2	0.10 135	0.15 22	0.17 62	0.10 120	0.16 89	0.10 8	0.19 29	0.13 40	0.12 86	0.11 40	0.09 22	0.10 72	0.16 79	0.11 16	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 92	0.05 5	0.04 1

qwe	0.11 64	0.10 135	0.14 8	0.17 62	0.10 120	0.15 51	0.12 37	0.25 141	0.17 95	0.14 130	0.13 89	0.09 22	0.09 23	0.18 122	0.12 67	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

4w-stereo	0.10 2	0.10 135	0.15 22	0.17 62	0.09 38	0.15 51	0.10 8	0.19 29	0.13 40	0.12 86	0.12 68	0.08 3	0.11 120	0.16 79	0.12 67	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 92	0.05 5	0.04 1

2.5w	0.11 64	0.10 135	0.15 22	0.18 101	0.09 38	0.15 51	0.15 142	0.20 42	0.15 71	0.12 86	0.13 89	0.10 42	0.09 23	0.17 99	0.11 16	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.05 92	0.05 5	0.04 1

3.5w_stereo	0.11 64	0.10 135	0.14 8	0.17 62	0.09 38	0.17 117	0.09 2	0.22 88	0.16 78	0.13 103	0.13 89	0.09 22	0.11 120	0.19 146	0.13 139	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

2w_stereo	0.11 64	0.10 135	0.15 22	0.18 101	0.08 10	0.16 89	0.14 118	0.27 165	0.20 152	0.14 130	0.14 121	0.08 3	0.11 120	0.13 7	0.12 67	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.05 92	0.05 5	0.04 1

xyz-stereo	1.40 622	0.10 135	17.09 652	0.18 101	0.07 1	4.78 640	0.18 259	0.29 197	0.34 339	0.36 448	2.81 639	0.40 456	0.29 445	0.56 460	0.24 402	0.07 101	0.05 32	0.09 300	0.06 146	0.06 96	0.05 32

LG-Stereo	0.13 108	0.10 135	0.24 141	0.20 208	0.09 38	0.16 89	0.18 259	0.21 68	0.18 108	0.11 69	0.17 150	0.09 22	0.09 23	0.15 56	0.14 180	0.05 10	0.06 185	0.08 220	0.08 278	0.07 165	0.05 32

MM-Stereo_test2	0.15 165	0.10 135	0.44 382	0.23 362	0.11 167	0.21 232	0.21 382	0.27 165	0.22 182	0.15 144	0.16 139	0.13 122	0.11 120	0.20 163	0.13 139	0.06 34	0.05 32	0.07 137	0.06 146	0.09 301	0.05 32

MM-Stereo_test1	0.17 198	0.10 135	0.39 321	0.23 362	0.11 167	0.20 204	0.22 408	0.33 252	0.29 283	0.22 222	0.21 200	0.15 165	0.14 201	0.23 208	0.13 139	0.07 101	0.06 185	0.08 220	0.07 202	0.09 301	0.06 130

castereo++	0.13 108	0.10 135	0.18 89	0.18 101	0.10 120	0.27 349	0.13 87	0.23 114	0.23 201	0.11 69	0.13 89	0.16 182	0.10 72	0.18 122	0.10 1	0.07 101	0.05 32	0.07 137	0.06 146	0.05 5	0.04 1

castereo	0.14 133	0.10 135	0.19 97	0.18 101	0.10 120	0.20 204	0.19 304	0.30 216	0.27 249	0.13 103	0.18 163	0.16 182	0.16 236	0.15 56	0.13 139	0.07 101	0.05 32	0.06 73	0.06 146	0.06 96	0.05 32

SMoEStereo_RVC	0.13 108	0.10 135	0.22 127	0.19 145	0.10 120	0.19 169	0.17 216	0.19 29	0.19 127	0.15 144	0.13 89	0.12 108	0.11 120	0.24 221	0.16 229	0.06 34	0.05 32	0.07 137	0.06 146	0.06 96	0.06 130

PAM_32	0.23 343	0.10 135	0.63 496	0.21 253	0.14 345	0.33 445	0.19 304	0.36 304	0.23 201	0.29 312	0.28 261	0.56 544	0.28 430	0.27 287	0.18 282	0.08 255	0.06 185	0.08 220	0.09 366	0.07 165	0.09 342

PAM	0.23 343	0.10 135	0.63 496	0.22 314	0.15 395	0.34 458	0.21 382	0.37 314	0.22 182	0.31 360	0.27 255	0.55 540	0.26 394	0.26 268	0.17 260	0.08 255	0.06 185	0.07 137	0.09 366	0.07 165	0.09 342

UGAM-zero	0.23 343	0.10 135	0.54 456	0.19 145	0.13 302	0.21 232	0.14 118	0.44 388	0.22 182	0.28 283	0.28 261	0.51 523	0.33 485	0.65 508	0.14 180	0.07 101	0.06 185	0.07 137	0.08 278	0.06 96	0.07 212

AIO-Stereo	0.13 108	0.10 135	0.22 127	0.20 208	0.09 38	0.16 89	0.15 142	0.27 165	0.16 78	0.13 103	0.15 126	0.13 122	0.08 8	0.18 122	0.11 16	0.06 34	0.05 32	0.07 137	0.07 202	0.06 96	0.06 130

test_sample2	0.21 296	0.10 135	0.28 182	0.19 145	0.11 167	0.27 349	0.21 382	0.43 381	0.29 283	0.26 263	0.31 301	0.30 362	0.24 364	0.45 405	0.18 282	0.09 339	0.07 322	0.08 220	0.07 202	0.09 301	0.09 342

test_sample1	0.20 276	0.10 135	0.28 182	0.19 145	0.12 224	0.28 369	0.19 304	0.41 355	0.25 229	0.26 263	0.31 301	0.29 346	0.26 394	0.44 402	0.21 352	0.09 339	0.07 322	0.08 220	0.07 202	0.09 301	0.09 342

testlalala2	0.18 222	0.10 135	0.50 434	0.36 576	0.25 562	0.23 282	0.14 118	0.34 260	0.24 216	0.25 251	0.25 238	0.21 237	0.12 147	0.16 79	0.16 229	0.07 101	0.06 185	0.07 137	0.07 202	0.06 96	0.06 130

IGEV++	0.13 108	0.10 135	0.23 133	0.21 253	0.10 120	0.15 51	0.15 142	0.29 197	0.16 78	0.12 86	0.15 126	0.12 108	0.12 147	0.17 99	0.14 180	0.07 101	0.06 185	0.07 137	0.05 92	0.07 165	0.07 212

11t1	0.18 222	0.10 135	0.30 199	0.20 208	0.11 167	0.27 349	0.17 216	0.35 285	0.23 201	0.25 251	0.23 215	0.23 269	0.23 346	0.25 252	0.18 282	0.09 339	0.07 322	0.07 137	0.06 146	0.09 301	0.09 342

IGEV_Zeroshot_test	0.18 222	0.10 135	0.65 504	0.20 208	0.12 224	0.19 169	0.15 142	0.34 260	0.19 127	0.28 283	0.22 210	0.27 319	0.13 179	0.23 208	0.18 282	0.07 101	0.06 185	0.08 220	0.08 278	0.07 165	0.06 130

MIF-Stereo (partial)	0.16 179	0.10 135	0.34 245	0.21 253	0.15 395	0.15 51	0.13 87	0.28 184	0.25 229	0.17 179	0.26 248	0.15 165	0.16 236	0.25 252	0.17 260	0.09 339	0.06 185	0.10 373	0.08 278	0.09 301	0.08 280

UniTT-Stereo	0.14 133	0.10 135	0.30 199	0.21 253	0.13 302	0.17 117	0.13 87	0.19 29	0.18 108	0.15 144	0.20 188	0.10 42	0.11 120	0.18 122	0.16 229	0.08 255	0.06 185	0.07 137	0.06 146	0.08 231	0.06 130

testlalala	0.15 165	0.10 135	0.36 275	0.19 145	0.12 224	0.23 282	0.16 175	0.26 151	0.19 127	0.24 242	0.19 171	0.14 148	0.11 120	0.16 79	0.13 139	0.07 101	0.05 32	0.07 137	0.06 146	0.05 5	0.05 32

RAFT-Test	0.17 198	0.10 135	0.38 306	0.19 145	0.12 224	0.25 319	0.17 216	0.33 252	0.23 201	0.23 228	0.29 274	0.27 319	0.14 201	0.20 163	0.14 180	0.07 101	0.06 185	0.07 137	0.07 202	0.06 96	0.06 130

LoS_RVC	0.13 108	0.10 135	0.19 97	0.18 101	0.16 427	0.20 204	0.18 259	0.20 42	0.17 95	0.13 103	0.19 171	0.12 108	0.15 220	0.17 99	0.13 139	0.06 34	0.05 32	0.06 73	0.04 1	0.05 5	0.12 456

anonymousdsp2	0.17 198	0.10 135	0.28 182	0.20 208	0.11 167	0.25 319	0.17 216	0.41 355	0.31 308	0.23 228	0.23 215	0.22 249	0.15 220	0.25 252	0.15 204	0.07 101	0.05 32	0.07 137	0.05 92	0.08 231	0.07 212

DCANet-4	0.19 261	0.10 135	0.52 449	0.19 145	0.09 38	0.19 169	0.18 259	0.36 304	0.39 403	0.29 312	0.30 287	0.17 192	0.22 331	0.20 163	0.18 282	0.07 101	0.05 32	0.07 137	0.05 92	0.05 5	0.07 212

tt	4.71 641	0.10 135	3.94 633	2.06 640	1.53 638	10.14 650	16.88 651	9.27 652	4.98 644	1.39 624	1.02 599	4.68 642	4.90 644	3.35 641	5.86 647	5.76 650	9.15 655	2.24 646	2.53 645	3.10 643	1.32 641

DisPM	0.19 261	0.10 135	0.35 255	0.23 362	0.13 302	0.18 142	0.20 351	0.29 197	0.29 283	0.33 395	0.34 341	0.23 269	0.16 236	0.33 354	0.16 229	0.09 339	0.06 185	0.09 300	0.08 278	0.07 165	0.11 433

iRaft-Stereo_20w	0.19 261	0.10 135	0.46 401	0.19 145	0.13 302	0.25 319	0.19 304	0.52 481	0.19 127	0.29 312	0.21 200	0.22 249	0.20 311	0.28 301	0.18 282	0.07 101	0.06 185	0.07 137	0.08 278	0.08 231	0.08 280

GLC_STEREO	0.15 165	0.10 135	0.24 141	0.21 253	0.09 38	0.17 117	0.15 142	0.23 114	0.27 249	0.17 179	0.20 188	0.17 192	0.11 120	0.23 208	0.16 229	0.07 101	0.09 451	0.09 300	0.08 278	0.07 165	0.06 130

CrosDoStereo	0.31 473	0.10 135	0.49 423	0.18 101	0.12 224	0.22 260	1.11 636	0.34 260	0.37 379	0.38 470	0.61 549	0.28 335	0.46 552	0.61 486	0.57 551	0.07 101	0.06 185	0.08 220	0.08 278	0.07 165	0.07 212

PFNet+	0.20 276	0.10 135	0.37 287	0.21 253	0.12 224	0.17 117	0.19 304	0.29 197	0.34 339	0.33 395	0.32 310	0.24 281	0.16 236	0.32 347	0.17 260	0.10 388	0.07 322	0.11 430	0.10 408	0.08 231	0.12 456

NF-Stereo	0.20 276	0.10 135	0.35 255	0.24 413	0.12 224	0.21 232	0.18 259	0.38 320	0.32 317	0.28 283	0.30 287	0.22 249	0.16 236	0.51 428	0.20 329	0.08 255	0.06 185	0.09 300	0.08 278	0.08 231	0.13 473

OCTAStereo	0.20 276	0.10 135	0.35 255	0.24 413	0.12 224	0.21 232	0.18 259	0.38 320	0.32 317	0.28 283	0.30 287	0.22 249	0.16 236	0.51 428	0.20 329	0.08 255	0.06 185	0.09 300	0.08 278	0.08 231	0.13 473

PSM-softLoss	0.21 296	0.10 135	0.39 321	0.24 413	0.12 224	0.20 204	0.18 259	0.38 320	0.26 238	0.29 312	0.32 310	0.24 281	0.16 236	0.52 434	0.20 329	0.09 339	0.06 185	0.10 373	0.09 366	0.08 231	0.12 456

KMStereo	0.21 296	0.10 135	0.39 321	0.24 413	0.12 224	0.20 204	0.18 259	0.38 320	0.26 238	0.29 312	0.32 310	0.24 281	0.16 236	0.52 434	0.20 329	0.09 339	0.06 185	0.10 373	0.09 366	0.08 231	0.12 456

PSM-AAD	0.25 402	0.10 135	0.30 199	0.24 413	0.12 224	0.26 339	0.38 565	0.34 260	0.28 264	0.35 432	0.39 398	0.28 335	0.79 600	0.30 333	0.16 229	0.07 101	0.06 185	0.12 468	0.11 447	0.08 231	0.21 566

FTStereo	0.28 446	0.10 135	0.43 373	0.23 362	0.13 302	0.21 232	0.53 601	0.34 260	0.26 238	0.38 470	0.95 594	0.30 362	0.56 574	0.32 347	0.18 282	0.08 255	0.06 185	0.09 300	0.08 278	0.07 165	0.19 548

KYRaft	0.22 326	0.10 135	0.30 199	0.23 362	0.12 224	0.23 282	0.23 433	0.35 285	0.24 216	0.35 432	0.54 519	0.34 396	0.26 394	0.29 318	0.15 204	0.07 101	0.05 32	0.09 300	0.10 408	0.08 231	0.31 596

DeepStereo_LL	0.31 473	0.10 135	0.49 423	0.18 101	0.12 224	0.22 260	1.11 636	0.34 260	0.37 379	0.38 470	0.61 549	0.28 335	0.46 552	0.61 486	0.57 551	0.07 101	0.06 185	0.08 220	0.08 278	0.07 165	0.07 212

SST-Stereo	0.21 296	0.10 135	0.37 287	0.24 413	0.13 302	0.19 169	0.17 216	0.31 227	0.24 216	0.34 415	0.33 331	0.29 346	0.25 385	0.56 460	0.17 260	0.08 255	0.05 32	0.10 373	0.08 278	0.09 301	0.07 212

RAFT_R40	0.21 296	0.10 135	0.37 287	0.24 413	0.13 302	0.18 142	0.18 259	0.31 227	0.29 283	0.33 395	0.33 331	0.30 362	0.24 364	0.55 449	0.18 282	0.08 255	0.05 32	0.10 373	0.08 278	0.08 231	0.07 212

DRaft	0.24 374	0.10 135	0.34 245	0.18 101	0.12 224	0.28 369	0.23 433	0.33 252	0.39 403	0.38 470	0.61 549	0.21 237	0.41 529	0.48 414	0.42 518	0.07 101	0.06 185	0.08 220	0.08 278	0.07 165	0.08 280

PFNet	0.23 343	0.10 135	0.57 469	0.24 413	0.14 345	0.22 260	0.19 304	0.39 332	0.33 329	0.35 432	0.32 310	0.27 319	0.19 302	0.64 502	0.22 372	0.09 339	0.05 32	0.09 300	0.07 202	0.08 231	0.07 212

RE-Stereo	0.20 276	0.10 135	0.35 255	0.24 413	0.12 224	0.21 232	0.18 259	0.38 320	0.32 317	0.28 283	0.30 287	0.22 249	0.16 236	0.51 428	0.20 329	0.08 255	0.06 185	0.09 300	0.08 278	0.08 231	0.13 473

TVStereo	0.20 276	0.10 135	0.35 255	0.24 413	0.12 224	0.21 232	0.18 259	0.38 320	0.32 317	0.28 283	0.30 287	0.22 249	0.16 236	0.51 428	0.20 329	0.08 255	0.06 185	0.09 300	0.08 278	0.08 231	0.13 473

RAFT-345	0.21 296	0.10 135	0.46 401	0.22 314	0.11 167	0.20 204	0.16 175	0.26 151	0.25 229	0.27 273	0.66 560	0.21 237	0.16 236	0.55 449	0.21 352	0.07 101	0.06 185	0.08 220	0.07 202	0.06 96	0.06 130

GMM-Stereo	0.21 296	0.10 135	0.43 373	0.23 362	0.13 302	0.24 304	0.25 472	0.37 314	0.27 249	0.30 343	0.45 468	0.27 319	0.21 318	0.31 340	0.17 260	0.07 101	0.05 32	0.10 373	0.09 366	0.08 231	0.19 548

Prome-Stereo	0.21 296	0.10 135	0.30 199	0.24 413	0.12 224	0.23 282	0.23 433	0.36 304	0.25 229	0.33 395	0.59 537	0.24 281	0.28 430	0.29 318	0.16 229	0.07 101	0.05 32	0.08 220	0.07 202	0.08 231	0.20 558

XX-Stereo	0.21 296	0.10 135	0.83 552	0.26 484	0.17 449	0.23 282	0.13 87	0.40 343	0.18 108	0.20 205	0.41 416	0.31 373	0.10 72	0.32 347	0.12 67	0.08 255	0.06 185	0.08 220	0.08 278	0.07 165	0.05 32

222	0.41 538	0.10 135	0.29 192	0.19 145	0.11 167	0.36 478	0.20 351	0.57 534	0.39 403	0.35 432	0.44 456	0.30 362	0.27 413	0.55 449	3.56 641	0.11 427	0.07 322	0.08 220	0.08 278	0.09 301	0.09 342

xxxx	0.34 499	0.10 135	0.29 192	0.19 145	0.11 167	0.37 483	0.20 351	0.58 543	0.38 393	0.29 312	0.42 432	0.38 429	0.24 364	0.46 408	2.20 634	0.11 427	0.07 322	0.09 300	0.08 278	0.09 301	0.09 342

test_xeample	0.34 499	0.10 135	0.29 192	0.19 145	0.11 167	0.33 445	0.23 433	0.55 509	0.38 393	0.32 383	0.45 468	0.29 346	0.26 394	0.57 464	2.24 636	0.10 388	0.07 322	0.09 300	0.08 278	0.09 301	0.09 342

EAI-Stereo	0.21 296	0.10 135	0.33 235	0.21 253	0.12 224	0.30 409	0.46 587	0.46 409	0.20 152	0.25 251	0.50 495	0.17 192	0.16 236	0.24 221	0.23 391	0.07 101	0.06 185	0.07 137	0.10 408	0.06 96	0.07 212

CFNet-RSSM	0.17 198	0.10 135	0.40 329	0.20 208	0.11 167	0.20 204	0.15 142	0.36 304	0.30 296	0.23 228	0.21 200	0.26 310	0.15 220	0.20 163	0.13 139	0.07 101	0.05 32	0.07 137	0.07 202	0.06 96	0.05 32

SFCPSM	0.22 326	0.10 135	0.51 445	0.21 253	0.14 345	0.34 458	0.22 408	0.55 509	0.39 403	0.29 312	0.32 310	0.23 269	0.21 318	0.27 287	0.19 312	0.09 339	0.07 322	0.09 300	0.09 366	0.09 301	0.08 280

Gwc-CoAtRS	0.17 198	0.10 135	0.37 287	0.20 208	0.12 224	0.19 169	0.15 142	0.32 238	0.28 264	0.23 228	0.23 215	0.27 319	0.15 220	0.20 163	0.13 139	0.07 101	0.05 32	0.07 137	0.07 202	0.06 96	0.06 130

FlowAnything_test	0.14 133	0.11 201	0.21 117	0.21 253	0.12 224	0.17 117	0.16 175	0.25 141	0.16 78	0.15 144	0.13 89	0.15 165	0.14 201	0.18 122	0.16 229	0.10 388	0.07 322	0.11 430	0.12 486	0.08 231	0.09 342

asda	0.11 64	0.11 201	0.16 50	0.17 62	0.09 38	0.14 26	0.12 37	0.24 132	0.16 78	0.11 69	0.11 40	0.08 3	0.10 72	0.15 56	0.12 67	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

4.25_new	0.11 64	0.11 201	0.16 50	0.17 62	0.10 120	0.17 117	0.12 37	0.21 68	0.14 60	0.12 86	0.13 89	0.09 22	0.10 72	0.15 56	0.12 67	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

4.5w_new	0.11 64	0.11 201	0.16 50	0.17 62	0.10 120	0.17 117	0.12 37	0.21 68	0.14 60	0.12 86	0.13 89	0.09 22	0.10 72	0.15 56	0.12 67	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

4.5_new	0.11 64	0.11 201	0.15 22	0.17 62	0.09 38	0.14 26	0.12 37	0.21 68	0.16 78	0.13 103	0.13 89	0.08 3	0.09 23	0.13 7	0.11 16	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.05 92	0.06 96	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 64	0.11 201	0.15 22	0.17 62	0.09 38	0.14 26	0.12 37	0.21 68	0.16 78	0.13 103	0.13 89	0.08 3	0.09 23	0.13 7	0.11 16	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.05 92	0.06 96	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 64	0.11 201	0.16 50	0.17 62	0.10 120	0.17 117	0.12 37	0.21 68	0.14 60	0.12 86	0.13 89	0.09 22	0.10 72	0.15 56	0.12 67	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

3w_stereo	0.12 93	0.11 201	0.18 89	0.18 101	0.08 10	0.16 89	0.15 142	0.27 165	0.19 127	0.12 86	0.12 68	0.07 1	0.12 147	0.15 56	0.11 16	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

xyz-stereo-finetune2	0.17 198	0.11 201	0.26 162	0.16 28	0.09 38	0.27 349	0.19 304	0.27 165	0.20 152	0.22 222	0.28 261	0.21 237	0.22 331	0.37 377	0.22 372	0.06 34	0.05 32	0.08 220	0.06 146	0.06 96	0.07 212

S2M2_L	0.13 108	0.11 201	0.20 108	0.16 28	0.12 224	0.12 8	0.07 1	0.18 20	0.20 152	0.12 86	0.15 126	0.14 148	0.12 147	0.15 56	0.14 180	0.13 484	0.09 451	0.09 300	0.10 408	0.11 415	0.09 342
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
HART	0.15 165	0.11 201	0.30 199	0.21 253	0.09 38	0.17 117	0.16 175	0.30 216	0.19 127	0.15 144	0.25 238	0.17 192	0.09 23	0.21 183	0.12 67	0.06 34	0.07 322	0.07 137	0.05 92	0.08 231	0.06 130

SCV_C0	0.14 133	0.11 201	0.25 154	0.19 145	0.12 224	0.15 51	0.16 175	0.30 216	0.22 182	0.13 103	0.15 126	0.13 122	0.09 23	0.24 221	0.10 1	0.06 34	0.05 32	0.06 73	0.06 146	0.09 301	0.06 130

AIO_rvc	0.12 93	0.11 201	0.22 127	0.19 145	0.10 120	0.15 51	0.17 216	0.20 42	0.16 78	0.11 69	0.13 89	0.13 122	0.08 8	0.22 199	0.11 16	0.06 34	0.05 32	0.06 73	0.05 92	0.06 96	0.07 212

HUF	0.15 165	0.11 201	0.38 306	0.17 62	0.11 167	0.16 89	0.17 216	0.22 88	0.20 152	0.11 69	0.13 89	0.14 148	0.11 120	0.18 122	0.12 67	0.07 101	0.20 583	0.06 73	0.05 92	0.07 165	0.14 494

mms	0.13 108	0.11 201	0.19 97	0.19 145	0.12 224	0.16 89	0.17 216	0.20 42	0.17 95	0.13 103	0.17 150	0.14 148	0.09 23	0.24 221	0.14 180	0.06 34	0.05 32	0.08 220	0.06 146	0.07 165	0.07 212

ours_stereo	0.13 108	0.11 201	0.23 133	0.20 208	0.11 167	0.17 117	0.18 259	0.20 42	0.19 127	0.13 103	0.18 163	0.14 148	0.10 72	0.23 208	0.14 180	0.06 34	0.05 32	0.08 220	0.06 146	0.06 96	0.05 32

fffy	0.14 133	0.11 201	0.24 141	0.20 208	0.10 120	0.19 169	0.18 259	0.22 88	0.19 127	0.13 103	0.16 139	0.15 165	0.13 179	0.25 252	0.14 180	0.06 34	0.06 185	0.08 220	0.06 146	0.07 165	0.06 130

tg	0.16 179	0.11 201	0.25 154	0.21 253	0.11 167	0.23 282	0.15 142	0.34 260	0.24 216	0.20 205	0.25 238	0.19 216	0.12 147	0.24 221	0.15 204	0.07 101	0.05 32	0.09 300	0.09 366	0.08 231	0.07 212

rvit_stereo_0081	0.16 179	0.11 201	0.24 141	0.21 253	0.12 224	0.16 89	0.17 216	0.22 88	0.33 329	0.16 166	0.18 163	0.18 202	0.14 201	0.20 163	0.16 229	0.11 427	0.08 416	0.09 300	0.08 278	0.09 301	0.07 212

model_zeroshot	0.17 198	0.11 201	0.39 321	0.20 208	0.12 224	0.24 304	0.15 142	0.34 260	0.22 182	0.30 343	0.20 188	0.22 249	0.12 147	0.24 221	0.14 180	0.08 255	0.07 322	0.07 137	0.07 202	0.07 165	0.07 212

GCAP-BAT	0.16 179	0.11 201	0.36 275	0.18 101	0.13 302	0.21 232	0.16 175	0.23 114	0.18 108	0.26 263	0.28 261	0.20 225	0.11 120	0.24 221	0.17 260	0.07 101	0.06 185	0.07 137	0.06 146	0.05 5	0.06 130

rvit_stereo_0082	0.16 179	0.11 201	0.24 141	0.21 253	0.12 224	0.16 89	0.17 216	0.22 88	0.33 329	0.16 166	0.18 163	0.18 202	0.14 201	0.20 163	0.16 229	0.11 427	0.08 416	0.09 300	0.08 278	0.09 301	0.07 212

gcap-zeroshot	0.17 198	0.11 201	0.36 275	0.20 208	0.12 224	0.26 339	0.16 175	0.30 216	0.22 182	0.26 263	0.20 188	0.30 362	0.14 201	0.20 163	0.13 139	0.07 101	0.06 185	0.07 137	0.07 202	0.06 96	0.06 130

MGS-Stereo	0.14 133	0.11 201	0.32 219	0.19 145	0.11 167	0.18 142	0.17 216	0.20 42	0.22 182	0.14 130	0.24 229	0.15 165	0.10 72	0.18 122	0.12 67	0.07 101	0.06 185	0.07 137	0.06 146	0.10 367	0.06 130

AE-Stereo	0.17 198	0.11 201	0.31 213	0.24 413	0.14 345	0.23 282	0.18 259	0.34 260	0.29 283	0.15 144	0.25 238	0.21 237	0.13 179	0.20 163	0.14 180	0.07 101	0.08 416	0.09 300	0.10 408	0.07 165	0.06 130

IGEVStereo-DCA	0.14 133	0.11 201	0.27 171	0.19 145	0.12 224	0.20 204	0.18 259	0.27 165	0.20 152	0.15 144	0.12 68	0.14 148	0.12 147	0.28 301	0.14 180	0.07 101	0.06 185	0.08 220	0.07 202	0.07 165	0.07 212

rrr	0.17 198	0.11 201	0.57 469	0.19 145	0.12 224	0.20 204	0.18 259	0.35 285	0.22 182	0.15 144	0.12 68	0.14 148	0.12 147	0.28 301	0.14 180	0.07 101	0.06 185	0.08 220	0.07 202	0.07 165	0.07 212

1111x	0.32 482	0.11 201	0.40 329	0.22 314	0.11 167	0.32 434	0.26 484	0.59 548	0.43 443	0.31 360	0.41 416	0.39 441	0.28 430	0.76 547	1.37 618	0.09 339	0.08 416	0.09 300	0.10 408	0.09 301	0.08 280

anonymousa	0.23 343	0.11 201	0.50 434	0.21 253	0.16 427	0.31 425	0.20 351	0.36 304	0.35 355	0.32 383	0.50 495	0.39 441	0.26 394	0.22 199	0.20 329	0.08 255	0.06 185	0.09 300	0.11 447	0.07 165	0.08 280

x	0.19 261	0.11 201	0.29 192	0.20 208	0.11 167	0.26 339	0.18 259	0.41 355	0.29 283	0.25 251	0.29 274	0.28 335	0.24 364	0.26 268	0.23 391	0.09 339	0.07 322	0.08 220	0.07 202	0.09 301	0.08 280

test_3	0.18 222	0.11 201	0.32 219	0.24 413	0.11 167	0.22 260	0.25 472	0.31 227	0.31 308	0.25 251	0.18 163	0.23 269	0.13 179	0.25 252	0.19 312	0.06 34	0.05 32	0.09 300	0.10 408	0.07 165	0.06 130

LCNet	0.21 296	0.11 201	0.29 192	0.25 450	0.12 224	0.23 282	0.19 304	0.34 260	0.26 238	0.28 283	0.35 352	0.26 310	0.30 459	0.35 369	0.17 260	0.07 101	0.05 32	0.09 300	0.10 408	0.13 467	0.22 571

AAGNet	0.33 491	0.11 201	0.37 287	0.25 450	0.16 427	0.20 204	0.19 304	0.30 216	0.27 249	0.35 432	0.35 352	0.27 319	0.30 459	0.44 402	2.66 638	0.08 255	0.05 32	0.10 373	0.07 202	0.08 231	0.06 130

NRIStereo	0.18 222	0.11 201	0.35 255	0.23 362	0.11 167	0.24 304	0.20 351	0.29 197	0.26 238	0.26 263	0.25 238	0.25 289	0.18 287	0.34 360	0.18 282	0.07 101	0.06 185	0.09 300	0.07 202	0.09 301	0.08 280

ASMatch	0.23 343	0.11 201	0.51 445	0.24 413	0.14 345	0.19 169	0.17 216	0.31 227	0.28 264	0.28 283	0.68 564	0.27 319	0.26 394	0.50 423	0.22 372	0.07 101	0.06 185	0.08 220	0.07 202	0.06 96	0.11 433

Pruner-Stereo	0.19 261	0.11 201	0.34 245	0.29 536	0.12 224	0.19 169	0.17 216	0.31 227	0.29 283	0.33 395	0.32 310	0.25 289	0.15 220	0.24 221	0.21 352	0.09 339	0.06 185	0.09 300	0.08 278	0.08 231	0.09 342

DeepStereo_RVC	0.18 222	0.11 201	0.40 329	0.21 253	0.11 167	0.19 169	0.16 175	0.28 184	0.22 182	0.27 273	0.27 255	0.23 269	0.28 430	0.24 221	0.18 282	0.08 255	0.06 185	0.09 300	0.07 202	0.09 301	0.10 398

RAFT-RH_RVC	0.25 402	0.11 201	0.45 393	0.21 253	0.12 224	0.25 319	0.14 118	0.27 165	0.27 249	0.38 470	1.15 605	0.23 269	0.17 262	0.57 464	0.24 402	0.07 101	0.05 32	0.10 373	0.07 202	0.06 96	0.07 212

test-1	0.17 198	0.11 201	0.40 329	0.23 362	0.13 302	0.22 260	0.23 433	0.34 260	0.26 238	0.20 205	0.24 229	0.22 249	0.14 201	0.16 79	0.20 329	0.07 101	0.06 185	0.08 220	0.07 202	0.06 96	0.08 280

test_xeample3	0.16 179	0.11 201	0.56 466	0.19 145	0.12 224	0.20 204	0.18 259	0.35 285	0.20 152	0.16 166	0.12 68	0.13 122	0.12 147	0.24 221	0.15 204	0.07 101	0.06 185	0.07 137	0.08 278	0.07 165	0.07 212

FENet	0.21 296	0.11 201	0.45 393	0.21 253	0.12 224	0.26 339	0.17 216	0.41 355	0.35 355	0.30 343	0.31 301	0.29 346	0.23 346	0.26 268	0.23 391	0.09 339	0.06 185	0.09 300	0.09 366	0.09 301	0.09 342

HSM-Net_RVC	0.27 426	0.11 201	0.42 362	0.19 145	0.11 167	0.34 458	0.20 351	0.62 568	0.43 443	0.40 495	0.43 445	0.50 519	0.26 394	0.76 547	0.22 372	0.08 255	0.07 322	0.07 137	0.07 202	0.08 231	0.08 280
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
VIP-Stereo	0.12 93	0.12 243	0.21 117	0.18 101	0.11 167	0.24 304	0.12 37	0.19 29	0.18 108	0.10 38	0.13 89	0.11 89	0.09 23	0.19 146	0.11 16	0.06 34	0.05 32	0.06 73	0.04 1	0.05 5	0.05 32

GASTEREO	0.13 108	0.12 243	0.21 117	0.23 362	0.10 120	0.18 142	0.15 142	0.26 151	0.18 108	0.17 179	0.16 139	0.11 89	0.13 179	0.19 146	0.11 16	0.07 101	0.05 32	0.06 73	0.07 202	0.06 96	0.06 130

MSCF	0.13 108	0.12 243	0.21 117	0.22 314	0.10 120	0.16 89	0.15 142	0.26 151	0.18 108	0.17 179	0.16 139	0.11 89	0.13 179	0.18 122	0.11 16	0.07 101	0.05 32	0.06 73	0.07 202	0.06 96	0.06 130

xyz-stereo-finetune	0.16 179	0.12 243	0.23 133	0.16 28	0.08 10	0.23 282	0.20 351	0.29 197	0.31 308	0.19 201	0.22 210	0.19 216	0.15 220	0.29 318	0.20 329	0.06 34	0.06 185	0.08 220	0.06 146	0.06 96	0.06 130

MM-Stereo_test3	0.17 198	0.12 243	0.29 192	0.23 362	0.14 345	0.19 169	0.22 408	0.39 332	0.36 368	0.16 166	0.24 229	0.17 192	0.12 147	0.19 146	0.14 180	0.07 101	0.07 322	0.08 220	0.06 146	0.09 301	0.06 130

rvit_stereo_0083	0.16 179	0.12 243	0.26 162	0.21 253	0.13 302	0.17 117	0.17 216	0.22 88	0.34 339	0.16 166	0.21 200	0.19 216	0.16 236	0.21 183	0.16 229	0.11 427	0.10 476	0.10 373	0.08 278	0.09 301	0.07 212

RAStereo	0.13 108	0.12 243	0.27 171	0.22 314	0.11 167	0.15 51	0.18 259	0.23 114	0.23 201	0.13 103	0.17 150	0.11 89	0.09 23	0.15 56	0.13 139	0.08 255	0.06 185	0.08 220	0.06 146	0.07 165	0.05 32

test_sample3	0.23 343	0.12 243	0.43 373	0.19 145	0.12 224	0.32 434	0.20 351	0.50 447	0.34 339	0.31 360	0.33 331	0.29 346	0.22 331	0.53 441	0.22 372	0.10 388	0.07 322	0.09 300	0.08 278	0.10 367	0.10 398

CAS++	0.16 179	0.12 243	0.27 171	0.18 101	0.12 224	0.17 117	0.15 142	0.42 369	0.24 216	0.19 201	0.18 163	0.13 122	0.10 72	0.21 183	0.12 67	0.12 465	0.10 476	0.11 430	0.08 278	0.10 367	0.09 342
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
SMFormer	0.25 402	0.12 243	0.40 329	0.19 145	0.10 120	0.27 349	0.19 304	0.51 464	0.45 469	0.34 415	0.41 416	0.31 373	0.26 394	0.58 471	0.28 435	0.10 388	0.07 322	0.08 220	0.08 278	0.09 301	0.09 342

tta	0.24 374	0.12 243	0.40 329	0.19 145	0.10 120	0.27 349	0.19 304	0.51 464	0.45 469	0.34 415	0.41 416	0.31 373	0.26 394	0.58 471	0.28 435	0.10 388	0.07 322	0.08 220	0.08 278	0.08 231	0.07 212

qqq1	0.24 374	0.12 243	0.40 329	0.19 145	0.10 120	0.27 349	0.19 304	0.51 464	0.45 469	0.34 415	0.41 416	0.31 373	0.26 394	0.58 471	0.16 229	0.10 388	0.07 322	0.07 137	0.06 146	0.08 231	0.07 212

fff1	0.24 374	0.12 243	0.40 329	0.19 145	0.10 120	0.27 349	0.19 304	0.51 464	0.45 469	0.34 415	0.41 416	0.31 373	0.26 394	0.58 471	0.16 229	0.10 388	0.07 322	0.07 137	0.06 146	0.08 231	0.07 212

MyStereo07	0.16 179	0.12 243	0.26 162	0.22 314	0.14 345	0.25 319	0.23 433	0.29 197	0.21 169	0.15 144	0.13 89	0.12 108	0.13 179	0.25 252	0.13 139	0.07 101	0.07 322	0.09 300	0.08 278	0.08 231	0.08 280

MyStereo06	0.20 276	0.12 243	0.57 469	0.21 253	0.14 345	0.25 319	0.23 433	0.40 343	0.21 169	0.30 343	0.24 229	0.31 373	0.18 287	0.22 199	0.18 282	0.07 101	0.07 322	0.09 300	0.08 278	0.08 231	0.08 280

MyStereo05	0.23 343	0.12 243	0.57 469	0.21 253	0.14 345	0.25 319	0.23 433	0.48 429	0.52 529	0.31 360	0.23 215	0.25 289	0.22 331	0.30 333	0.21 352	0.07 101	0.07 322	0.09 300	0.08 278	0.08 231	0.08 280

MyStereo04	0.23 343	0.12 243	0.55 462	0.22 314	0.14 345	0.25 319	0.23 433	0.49 437	0.52 529	0.28 283	0.23 215	0.27 319	0.23 346	0.30 333	0.22 372	0.07 101	0.07 322	0.09 300	0.08 278	0.08 231	0.08 280

CoDeX	0.23 343	0.12 243	0.46 401	0.21 253	0.14 345	0.29 390	0.21 382	0.53 492	0.41 429	0.29 312	0.35 352	0.29 346	0.22 331	0.48 414	0.19 312	0.09 339	0.06 185	0.08 220	0.07 202	0.08 231	0.07 212

mmm	0.21 296	0.12 243	0.31 213	0.22 314	0.12 224	0.28 369	0.21 382	0.41 355	0.27 249	0.29 312	0.38 385	0.29 346	0.24 364	0.29 318	0.22 372	0.09 339	0.07 322	0.11 430	0.09 366	0.10 367	0.09 342

ff7	0.14 133	0.12 243	0.27 171	0.19 145	0.12 224	0.21 232	0.18 259	0.27 165	0.20 152	0.15 144	0.13 89	0.12 108	0.12 147	0.24 221	0.12 67	0.07 101	0.05 32	0.08 220	0.07 202	0.07 165	0.07 212

ffff	0.14 133	0.12 243	0.27 171	0.19 145	0.12 224	0.21 232	0.18 259	0.27 165	0.20 152	0.15 144	0.13 89	0.12 108	0.12 147	0.24 221	0.12 67	0.07 101	0.05 32	0.08 220	0.07 202	0.07 165	0.07 212

ffm	0.22 326	0.12 243	0.42 362	0.20 208	0.13 302	0.28 369	0.20 351	0.35 285	0.44 458	0.30 343	0.42 432	0.34 396	0.23 346	0.27 287	0.11 16	0.08 255	0.05 32	0.11 430	0.10 408	0.08 231	0.08 280

ff1	0.29 457	0.12 243	0.42 362	0.20 208	0.13 302	0.28 369	0.20 351	0.35 285	0.44 458	0.30 343	0.42 432	0.34 396	0.23 346	0.81 564	1.08 602	0.08 255	0.05 32	0.11 430	0.10 408	0.08 231	0.08 280

mmx	0.31 473	0.12 243	0.42 362	0.20 208	0.13 302	0.28 369	0.20 351	0.55 509	0.45 469	0.30 343	0.42 432	0.34 396	0.23 346	0.81 564	1.08 602	0.10 388	0.07 322	0.11 430	0.10 408	0.11 415	0.10 398

11t	0.14 133	0.12 243	0.27 171	0.19 145	0.12 224	0.21 232	0.18 259	0.27 165	0.20 152	0.15 144	0.13 89	0.12 108	0.12 147	0.24 221	0.12 67	0.07 101	0.05 32	0.08 220	0.07 202	0.07 165	0.07 212

ttt	0.29 457	0.12 243	0.34 245	0.21 253	0.13 302	0.29 390	0.20 351	0.56 524	0.47 491	0.31 360	0.44 456	0.30 362	0.22 331	0.65 508	0.85 588	0.13 484	0.10 476	0.10 373	0.10 408	0.11 415	0.11 433

xxx	0.31 473	0.12 243	0.42 362	0.20 208	0.13 302	0.28 369	0.20 351	0.55 509	0.45 469	0.30 343	0.42 432	0.34 396	0.23 346	0.81 564	1.08 602	0.10 388	0.07 322	0.11 430	0.10 408	0.11 415	0.10 398

EKT-Stereo	0.38 525	0.12 243	0.38 306	0.42 590	3.88 642	0.21 232	0.17 216	0.35 285	0.28 264	0.20 205	0.20 188	0.23 269	0.15 220	0.28 301	0.16 229	0.09 339	0.07 322	0.09 300	0.07 202	0.09 301	0.09 342

MIM_Stereo	0.18 222	0.12 243	0.38 306	0.20 208	0.11 167	0.17 117	0.14 118	0.35 285	0.25 229	0.27 273	0.35 352	0.23 269	0.13 179	0.27 287	0.16 229	0.06 34	0.07 322	0.08 220	0.08 278	0.08 231	0.06 130

CASnet	0.14 133	0.12 243	0.22 127	0.22 314	0.08 10	0.16 89	0.15 142	0.27 165	0.25 229	0.22 222	0.20 188	0.15 165	0.11 120	0.17 99	0.13 139	0.07 101	0.05 32	0.11 430	0.09 366	0.08 231	0.05 32
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
HH	0.18 222	0.12 243	0.55 462	0.22 314	0.12 224	0.18 142	0.18 259	0.34 260	0.19 127	0.20 205	0.24 229	0.34 396	0.18 287	0.29 318	0.12 67	0.07 101	0.05 32	0.07 137	0.07 202	0.07 165	0.06 130

HanStereo	0.18 222	0.12 243	0.55 462	0.22 314	0.12 224	0.18 142	0.18 259	0.34 260	0.19 127	0.20 205	0.24 229	0.34 396	0.18 287	0.29 318	0.12 67	0.07 101	0.05 32	0.07 137	0.07 202	0.07 165	0.06 130

anonymousdsp	0.14 133	0.12 243	0.27 171	0.19 145	0.12 224	0.21 232	0.18 259	0.28 184	0.20 152	0.15 144	0.13 89	0.12 108	0.12 147	0.24 221	0.12 67	0.07 101	0.05 32	0.08 220	0.07 202	0.08 231	0.07 212

Selective-RAFT	0.17 198	0.12 243	0.30 199	0.24 413	0.10 120	0.29 390	0.15 142	0.32 238	0.31 308	0.17 179	0.17 150	0.21 237	0.18 287	0.28 301	0.17 260	0.07 101	0.06 185	0.07 137	0.07 202	0.08 231	0.06 130

ProNet	0.14 133	0.12 243	0.25 154	0.19 145	0.11 167	0.19 169	0.19 304	0.27 165	0.20 152	0.14 130	0.13 89	0.13 122	0.12 147	0.24 221	0.12 67	0.06 34	0.05 32	0.07 137	0.06 146	0.07 165	0.07 212

qqq	0.20 276	0.12 243	0.31 213	0.20 208	0.11 167	0.23 282	0.19 304	0.41 355	0.27 249	0.24 242	0.28 261	0.28 335	0.24 364	0.34 360	0.22 372	0.08 255	0.07 322	0.10 373	0.09 366	0.09 301	0.09 342

ccc-4	0.14 133	0.12 243	0.27 171	0.19 145	0.12 224	0.21 232	0.18 259	0.27 165	0.20 152	0.15 144	0.13 89	0.12 108	0.12 147	0.24 221	0.12 67	0.07 101	0.05 32	0.08 220	0.07 202	0.07 165	0.07 212

BUS	0.23 343	0.12 243	0.28 182	0.25 450	0.14 345	0.43 523	0.17 216	0.56 524	0.34 339	0.34 415	0.35 352	0.32 382	0.20 311	0.26 268	0.21 352	0.10 388	0.07 322	0.11 430	0.10 408	0.09 301	0.09 342

IER	0.23 343	0.12 243	0.39 321	0.20 208	0.14 345	0.31 425	0.19 304	0.42 369	0.36 368	0.33 395	0.40 408	0.32 382	0.33 485	0.29 318	0.22 372	0.09 339	0.07 322	0.08 220	0.08 278	0.09 301	0.08 280

BSDual-CNN	0.23 343	0.12 243	0.28 182	0.25 450	0.14 345	0.35 473	0.21 382	0.56 524	0.34 339	0.34 415	0.35 352	0.38 429	0.24 364	0.26 268	0.21 352	0.10 388	0.07 322	0.11 430	0.10 408	0.09 301	0.09 342

test_4	0.18 222	0.12 243	0.34 245	0.23 362	0.12 224	0.18 142	0.22 408	0.26 151	0.24 216	0.24 242	0.47 485	0.22 249	0.13 179	0.24 221	0.16 229	0.06 34	0.05 32	0.09 300	0.09 366	0.07 165	0.05 32

IGEV-Stereo	0.14 133	0.12 243	0.27 171	0.19 145	0.12 224	0.21 232	0.18 259	0.28 184	0.20 152	0.15 144	0.13 89	0.12 108	0.12 147	0.24 221	0.12 67	0.07 101	0.05 32	0.08 220	0.07 202	0.08 231	0.07 212
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
psmg	0.23 343	0.12 243	0.28 182	0.21 253	0.14 345	0.35 473	0.23 433	0.51 464	0.34 339	0.35 432	0.38 385	0.38 429	0.24 364	0.26 268	0.21 352	0.10 388	0.08 416	0.10 373	0.10 408	0.09 301	0.08 280

DAS	0.27 426	0.12 243	0.42 362	0.24 413	0.18 470	0.29 390	0.24 455	0.45 398	0.45 469	0.41 504	0.44 456	0.34 396	0.29 445	0.75 542	0.21 352	0.09 339	0.07 322	0.09 300	0.07 202	0.09 301	0.09 342

SepStereo	0.26 418	0.12 243	0.42 362	0.24 413	0.18 470	0.29 390	0.24 455	0.45 398	0.45 469	0.41 504	0.44 456	0.34 396	0.29 445	0.64 502	0.21 352	0.09 339	0.07 322	0.09 300	0.07 202	0.09 301	0.09 342

GANet-ADL	0.21 296	0.12 243	0.45 393	0.23 362	0.14 345	0.29 390	0.19 304	0.46 409	0.35 355	0.25 251	0.32 310	0.32 382	0.19 302	0.24 221	0.20 329	0.10 388	0.07 322	0.07 137	0.06 146	0.09 301	0.10 398

HHNet	0.22 326	0.12 243	0.52 449	0.18 101	0.18 470	0.20 204	0.20 351	0.34 260	0.31 308	0.32 383	0.59 537	0.20 225	0.21 318	0.24 221	0.31 462	0.08 255	0.05 32	0.09 300	0.07 202	0.08 231	0.11 433

Patchmatch Stereo++	0.18 222	0.12 243	0.37 287	0.22 314	0.10 120	0.18 142	0.14 118	0.29 197	0.22 182	0.28 283	0.29 274	0.25 289	0.17 262	0.26 268	0.16 229	0.08 255	0.06 185	0.10 373	0.08 278	0.10 367	0.08 280
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.18 222	0.12 243	0.37 287	0.22 314	0.10 120	0.18 142	0.16 175	0.29 197	0.22 182	0.28 283	0.29 274	0.25 289	0.18 287	0.24 221	0.16 229	0.08 255	0.06 185	0.10 373	0.08 278	0.10 367	0.08 280

ROB_FTStereo_v2	0.18 222	0.12 243	0.37 287	0.22 314	0.10 120	0.18 142	0.16 175	0.29 197	0.22 182	0.28 283	0.29 274	0.25 289	0.17 262	0.24 221	0.16 229	0.08 255	0.06 185	0.10 373	0.08 278	0.10 367	0.08 280

ROB_FTStereo	0.18 222	0.12 243	0.37 287	0.22 314	0.10 120	0.18 142	0.14 118	0.29 197	0.22 182	0.28 283	0.28 261	0.25 289	0.17 262	0.24 221	0.16 229	0.08 255	0.06 185	0.10 373	0.08 278	0.10 367	0.08 280

HUI-Stereo	0.18 222	0.12 243	0.37 287	0.22 314	0.10 120	0.18 142	0.14 118	0.29 197	0.22 182	0.28 283	0.28 261	0.25 289	0.17 262	0.22 199	0.16 229	0.08 255	0.06 185	0.10 373	0.08 278	0.10 367	0.08 280

THIR-Stereo	0.29 457	0.12 243	0.41 352	0.19 145	0.11 167	0.28 369	0.72 614	0.32 238	0.35 355	0.37 455	0.65 558	0.34 396	0.50 564	0.57 464	0.45 527	0.07 101	0.06 185	0.08 220	0.09 366	0.07 165	0.07 212

iGMRVC	0.18 222	0.12 243	0.37 287	0.22 314	0.10 120	0.18 142	0.15 142	0.29 197	0.22 182	0.28 283	0.29 274	0.25 289	0.17 262	0.27 287	0.17 260	0.08 255	0.06 185	0.10 373	0.08 278	0.10 367	0.08 280

IRAFT_RVC	0.22 326	0.12 243	0.39 321	0.26 484	0.11 167	0.18 142	0.24 455	0.40 343	0.37 379	0.31 360	0.30 287	0.29 346	0.24 364	0.55 449	0.22 372	0.08 255	0.06 185	0.10 373	0.08 278	0.08 231	0.07 212

iRAFT	0.18 222	0.12 243	0.37 287	0.22 314	0.10 120	0.18 142	0.14 118	0.29 197	0.22 182	0.28 283	0.29 274	0.25 289	0.17 262	0.26 268	0.16 229	0.08 255	0.06 185	0.10 373	0.08 278	0.10 367	0.08 280

CRE-IMP	0.18 222	0.12 243	0.37 287	0.22 314	0.11 167	0.24 304	0.17 216	0.29 197	0.21 169	0.27 273	0.26 248	0.24 281	0.17 262	0.23 208	0.18 282	0.08 255	0.05 32	0.10 373	0.07 202	0.10 367	0.10 398

cross-raft	0.17 198	0.12 243	0.41 352	0.23 362	0.10 120	0.20 204	0.24 455	0.33 252	0.23 201	0.23 228	0.28 261	0.29 346	0.15 220	0.17 99	0.15 204	0.06 34	0.05 32	0.07 137	0.07 202	0.06 96	0.05 32

RAFT-IKP	0.18 222	0.12 243	0.37 287	0.22 314	0.10 120	0.18 142	0.15 142	0.29 197	0.22 182	0.28 283	0.29 274	0.25 289	0.18 287	0.25 252	0.16 229	0.08 255	0.06 185	0.10 373	0.08 278	0.10 367	0.08 280

iRaftStereo_RVC	0.16 179	0.12 243	0.26 162	0.21 253	0.11 167	0.20 204	0.17 216	0.32 238	0.23 201	0.20 205	0.25 238	0.18 202	0.12 147	0.20 163	0.15 204	0.07 101	0.05 32	0.09 300	0.09 366	0.08 231	0.07 212

GES	0.22 326	0.12 243	0.42 362	0.20 208	0.14 345	0.27 349	0.19 304	0.49 437	0.33 329	0.30 343	0.36 362	0.25 289	0.23 346	0.29 318	0.22 372	0.10 388	0.08 416	0.08 220	0.07 202	0.10 367	0.11 433

UPFNet	0.25 402	0.12 243	0.38 306	0.24 413	0.19 492	0.37 483	0.28 506	0.48 429	0.38 393	0.34 415	0.37 371	0.37 421	0.28 430	0.39 384	0.33 474	0.10 388	0.09 451	0.10 373	0.10 408	0.10 367	0.08 280

DIP-Stereo	0.18 222	0.12 243	0.33 235	0.20 208	0.13 302	0.28 369	0.12 37	0.42 369	0.25 229	0.27 273	0.32 310	0.21 237	0.17 262	0.25 252	0.20 329	0.07 101	0.06 185	0.08 220	0.06 146	0.07 165	0.08 280
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MultiAttention	1.02 615	0.13 306	0.43 373	0.35 574	0.43 598	5.36 641	1.71 641	0.69 592	0.53 533	0.36 448	0.63 555	0.55 540	0.22 331	7.60 649	0.43 519	0.09 339	0.06 185	0.14 515	0.24 583	0.26 579	0.30 593

HI	0.20 276	0.13 306	0.33 235	0.18 101	0.15 395	0.17 117	0.16 175	0.34 260	0.21 169	0.37 455	0.39 398	0.36 415	0.24 364	0.29 318	0.21 352	0.06 34	0.05 32	0.08 220	0.09 366	0.09 301	0.07 212

CoSv	0.20 276	0.13 306	0.33 235	0.18 101	0.15 395	0.17 117	0.16 175	0.34 260	0.21 169	0.37 455	0.39 398	0.36 415	0.24 364	0.29 318	0.21 352	0.06 34	0.05 32	0.08 220	0.09 366	0.09 301	0.07 212

ISRNet	0.27 426	0.13 306	0.45 393	0.26 484	0.19 492	0.24 304	0.14 118	0.45 398	0.43 443	0.39 485	0.48 491	0.42 472	0.27 413	0.32 347	0.29 447	0.20 569	0.12 517	0.17 547	0.16 548	0.16 507	0.20 558

DCVSM-stereo	0.24 374	0.13 306	0.52 449	0.20 208	0.14 345	0.26 339	0.13 87	0.34 260	0.34 339	0.41 504	0.33 331	0.47 501	0.29 445	0.30 333	0.22 372	0.10 388	0.10 476	0.11 430	0.10 408	0.12 452	0.15 506

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 343	0.13 306	0.83 552	0.20 208	0.21 517	0.23 282	0.17 216	0.48 429	0.27 249	0.23 228	0.29 274	0.39 441	0.23 346	0.25 252	0.15 204	0.08 255	0.06 185	0.08 220	0.11 447	0.11 415	0.10 398

rvit_stereo_0080	0.15 165	0.13 306	0.25 154	0.19 145	0.13 302	0.15 51	0.20 351	0.28 184	0.24 216	0.15 144	0.17 150	0.19 216	0.13 179	0.19 146	0.15 204	0.11 427	0.08 416	0.08 220	0.08 278	0.10 367	0.07 212

test_sample6	0.25 402	0.13 306	0.41 352	0.21 253	0.11 167	0.30 409	0.22 408	0.51 464	0.35 355	0.33 395	0.43 445	0.30 362	0.24 364	0.57 464	0.22 372	0.10 388	0.07 322	0.10 373	0.10 408	0.11 415	0.10 398

test_sample5	0.24 374	0.13 306	0.42 362	0.21 253	0.12 224	0.30 409	0.21 382	0.50 447	0.34 339	0.32 383	0.41 416	0.29 346	0.23 346	0.55 449	0.21 352	0.10 388	0.07 322	0.10 373	0.09 366	0.11 415	0.10 398

test_sample4	0.24 374	0.13 306	0.43 373	0.20 208	0.12 224	0.32 434	0.21 382	0.51 464	0.34 339	0.31 360	0.37 371	0.28 335	0.23 346	0.53 441	0.21 352	0.10 388	0.07 322	0.10 373	0.09 366	0.11 415	0.10 398

H2IRNET	0.18 222	0.13 306	0.35 255	0.21 253	0.12 224	0.20 204	0.15 142	0.27 165	0.30 296	0.17 179	0.31 301	0.25 289	0.20 311	0.24 221	0.18 282	0.07 101	0.06 185	0.09 300	0.10 408	0.09 301	0.06 130

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 198	0.13 306	0.24 141	0.19 145	0.13 302	0.24 304	0.17 216	0.30 216	0.37 379	0.43 520	0.17 150	0.13 122	0.12 147	0.19 146	0.15 204	0.08 255	0.07 322	0.09 300	0.07 202	0.09 301	0.08 280

DualNet	0.24 374	0.13 306	0.42 362	0.21 253	0.12 224	0.30 409	0.21 382	0.50 447	0.34 339	0.33 395	0.43 445	0.29 346	0.23 346	0.55 449	0.21 352	0.10 388	0.07 322	0.10 373	0.09 366	0.11 415	0.10 398

whm_eth	0.15 165	0.13 306	0.25 154	0.19 145	0.13 302	0.15 51	0.20 351	0.28 184	0.24 216	0.15 144	0.17 150	0.19 216	0.13 179	0.19 146	0.15 204	0.11 427	0.08 416	0.08 220	0.08 278	0.10 367	0.07 212

plain	0.17 198	0.13 306	0.43 373	0.21 253	0.13 302	0.16 89	0.17 216	0.27 165	0.22 182	0.16 166	0.26 248	0.13 122	0.16 236	0.27 287	0.16 229	0.08 255	0.06 185	0.10 373	0.07 202	0.10 367	0.07 212

MaDis-Stereo	0.14 133	0.13 306	0.26 162	0.19 145	0.14 345	0.16 89	0.13 87	0.25 141	0.21 169	0.13 103	0.14 121	0.14 148	0.11 120	0.17 99	0.17 260	0.08 255	0.07 322	0.08 220	0.06 146	0.07 165	0.06 130

PCWNet_CMD	0.23 343	0.13 306	0.48 418	0.20 208	0.13 302	0.28 369	0.16 175	0.46 409	0.46 486	0.29 312	0.36 362	0.37 421	0.24 364	0.28 301	0.20 329	0.09 339	0.06 185	0.10 373	0.08 278	0.11 415	0.09 342

CFNet_ucs	0.24 374	0.13 306	0.50 434	0.20 208	0.15 395	0.28 369	0.17 216	0.49 437	0.45 469	0.32 383	0.42 432	0.39 441	0.22 331	0.31 340	0.21 352	0.11 427	0.08 416	0.12 468	0.09 366	0.12 452	0.11 433

testlalala_base	0.20 276	0.13 306	0.35 255	0.25 450	0.15 395	0.25 319	0.16 175	0.34 260	0.17 95	0.19 201	0.26 248	0.17 192	0.14 201	0.18 122	0.16 229	0.39 607	0.09 451	0.07 137	0.05 92	0.45 602	0.08 280

gwcnet-sp	0.24 374	0.13 306	0.63 496	0.22 314	0.14 345	0.34 458	0.22 408	0.44 388	0.39 403	0.35 432	0.34 341	0.27 319	0.27 413	0.35 369	0.25 412	0.09 339	0.08 416	0.09 300	0.09 366	0.09 301	0.09 342

scenet	0.24 374	0.13 306	0.63 496	0.22 314	0.14 345	0.34 458	0.22 408	0.44 388	0.39 403	0.35 432	0.34 341	0.27 319	0.27 413	0.35 369	0.25 412	0.09 339	0.08 416	0.09 300	0.09 366	0.09 301	0.09 342

DCRE	0.20 276	0.13 306	0.40 329	0.21 253	0.15 395	0.20 204	0.19 304	0.30 216	0.27 249	0.22 222	0.80 581	0.23 269	0.16 236	0.23 208	0.15 204	0.07 101	0.07 322	0.07 137	0.08 278	0.07 165	0.06 130

ssnet	0.24 374	0.13 306	0.63 496	0.22 314	0.14 345	0.34 458	0.22 408	0.44 388	0.39 403	0.35 432	0.34 341	0.27 319	0.27 413	0.35 369	0.25 412	0.09 339	0.08 416	0.09 300	0.09 366	0.09 301	0.09 342

fff	0.19 261	0.13 306	0.40 329	0.18 101	0.09 38	0.19 169	0.18 259	0.35 285	0.43 443	0.29 312	0.30 287	0.18 202	0.28 430	0.20 163	0.18 282	0.07 101	0.05 32	0.07 137	0.05 92	0.05 5	0.07 212

ADStereo(finetuned)	0.19 261	0.13 306	0.49 423	0.19 145	0.09 38	0.19 169	0.18 259	0.34 260	0.39 403	0.29 312	0.31 301	0.18 202	0.31 475	0.21 183	0.19 312	0.07 101	0.05 32	0.07 137	0.05 92	0.06 96	0.07 212

IPLGR	0.21 296	0.13 306	0.61 485	0.21 253	0.11 167	0.25 319	0.18 259	0.41 355	0.37 379	0.28 283	0.27 255	0.21 237	0.19 302	0.37 377	0.18 282	0.07 101	0.06 185	0.08 220	0.07 202	0.07 165	0.06 130

STrans-v2	0.24 374	0.13 306	0.54 456	0.21 253	0.12 224	0.23 282	0.21 382	0.47 417	0.28 264	0.31 360	0.42 432	0.36 415	0.35 498	0.62 494	0.23 391	0.07 101	0.05 32	0.08 220	0.07 202	0.06 96	0.06 130

TransformOpticalFlow	0.24 374	0.13 306	0.56 466	0.23 362	0.11 167	0.21 232	0.19 304	0.40 343	0.32 317	0.30 343	0.43 445	0.36 415	0.31 475	0.61 486	0.20 329	0.07 101	0.05 32	0.08 220	0.07 202	0.06 96	0.07 212

IIG-Stereo	0.23 343	0.13 306	0.35 255	0.29 536	0.12 224	0.23 282	0.14 118	0.38 320	0.31 308	0.34 415	0.37 371	0.33 389	0.21 318	0.70 523	0.26 425	0.08 255	0.06 185	0.09 300	0.07 202	0.07 165	0.06 130

CroCo-Stereo	0.14 133	0.13 306	0.24 141	0.25 450	0.11 167	0.11 4	0.18 259	0.32 238	0.23 201	0.12 86	0.12 68	0.18 202	0.12 147	0.14 20	0.13 139	0.08 255	0.06 185	0.07 137	0.05 92	0.07 165	0.06 130
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
ICVP	0.23 343	0.13 306	0.44 382	0.26 484	0.14 345	0.29 390	0.25 472	0.45 398	0.33 329	0.29 312	0.43 445	0.35 410	0.25 385	0.26 268	0.23 391	0.12 465	0.09 451	0.09 300	0.08 278	0.09 301	0.10 398
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
raftrobust	0.16 179	0.13 306	0.29 192	0.22 314	0.15 395	0.19 169	0.13 87	0.32 238	0.26 238	0.26 263	0.20 188	0.19 216	0.17 262	0.21 183	0.15 204	0.08 255	0.06 185	0.07 137	0.06 146	0.06 96	0.07 212

CFNet_pseudo	0.23 343	0.13 306	0.47 409	0.19 145	0.13 302	0.26 339	0.16 175	0.44 388	0.44 458	0.29 312	0.37 371	0.38 429	0.23 346	0.29 318	0.21 352	0.09 339	0.06 185	0.11 430	0.08 278	0.11 415	0.09 342

DCANet	0.18 222	0.13 306	0.40 329	0.19 145	0.09 38	0.19 169	0.18 259	0.34 260	0.39 403	0.29 312	0.31 301	0.18 202	0.23 346	0.20 163	0.19 312	0.07 101	0.05 32	0.07 137	0.05 92	0.06 96	0.07 212

csc	0.19 261	0.13 306	0.40 329	0.18 101	0.09 38	0.19 169	0.18 259	0.35 285	0.43 443	0.29 312	0.30 287	0.18 202	0.28 430	0.20 163	0.18 282	0.07 101	0.05 32	0.07 137	0.05 92	0.05 5	0.07 212

cscssc	0.19 261	0.13 306	0.40 329	0.18 101	0.09 38	0.19 169	0.18 259	0.35 285	0.43 443	0.29 312	0.30 287	0.18 202	0.28 430	0.20 163	0.18 282	0.07 101	0.05 32	0.07 137	0.05 92	0.05 5	0.07 212

ac_64	0.27 426	0.13 306	0.41 352	0.24 413	0.17 449	0.36 478	0.22 408	0.46 409	0.33 329	0.35 432	0.36 362	0.52 529	0.30 459	0.62 494	0.32 467	0.11 427	0.09 451	0.10 373	0.10 408	0.09 301	0.08 280

ACVNet	0.23 343	0.13 306	0.35 255	0.18 101	0.15 395	0.27 349	0.23 433	0.39 332	0.44 458	0.28 283	0.41 416	0.38 429	0.26 394	0.27 287	0.32 467	0.08 255	0.07 322	0.08 220	0.07 202	0.10 367	0.07 212

acv_ft	0.25 402	0.13 306	0.40 329	0.23 362	0.19 492	0.34 458	0.21 382	0.45 398	0.44 458	0.38 470	0.41 416	0.38 429	0.27 413	0.27 287	0.35 483	0.08 255	0.07 322	0.08 220	0.07 202	0.11 415	0.07 212

DSFCA	0.27 426	0.13 306	0.36 275	0.20 208	0.17 449	0.38 491	0.31 528	0.47 417	0.43 443	0.43 520	0.37 371	0.39 441	0.29 445	0.52 434	0.32 467	0.12 465	0.10 476	0.10 373	0.11 447	0.11 415	0.10 398

MSMDNet	0.23 343	0.13 306	0.48 418	0.20 208	0.13 302	0.28 369	0.16 175	0.46 409	0.46 486	0.29 312	0.36 362	0.37 421	0.24 364	0.28 301	0.20 329	0.09 339	0.06 185	0.09 300	0.08 278	0.11 415	0.09 342

ccs_rob	0.23 343	0.13 306	0.47 409	0.20 208	0.13 302	0.26 339	0.17 216	0.44 388	0.44 458	0.29 312	0.37 371	0.38 429	0.23 346	0.29 318	0.21 352	0.09 339	0.06 185	0.11 430	0.08 278	0.11 415	0.09 342

DISCO	0.32 482	0.13 306	0.51 445	0.25 450	0.16 427	0.48 545	0.25 472	0.50 447	0.57 549	0.37 455	0.45 468	0.62 563	0.36 502	0.64 502	0.49 538	0.09 339	0.07 322	0.09 300	0.08 278	0.12 452	0.11 433

Select-FE	0.23 343	0.14 349	0.78 533	0.22 314	0.18 470	0.22 260	0.13 87	0.43 381	0.26 238	0.28 283	0.33 331	0.39 441	0.29 445	0.27 287	0.19 312	0.08 255	0.07 322	0.08 220	0.13 513	0.08 231	0.12 456

SCV	0.14 133	0.14 349	0.24 141	0.21 253	0.11 167	0.15 51	0.16 175	0.31 227	0.18 108	0.11 69	0.15 126	0.13 122	0.10 72	0.23 208	0.11 16	0.07 101	0.05 32	0.07 137	0.06 146	0.09 301	0.06 130

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 108	0.14 349	0.19 97	0.26 484	0.09 38	0.15 51	0.13 87	0.22 88	0.18 108	0.12 86	0.11 40	0.10 42	0.13 179	0.21 183	0.12 67	0.07 101	0.05 32	0.06 73	0.05 92	0.07 165	0.05 32

AIO-test1	0.19 261	0.14 349	0.41 352	0.27 512	0.15 395	0.21 232	0.16 175	0.39 332	0.36 368	0.17 179	0.26 248	0.18 202	0.13 179	0.28 301	0.14 180	0.07 101	0.06 185	0.10 373	0.11 447	0.06 96	0.09 342

rvit_0105_6	0.19 261	0.14 349	0.34 245	0.23 362	0.14 345	0.18 142	0.20 351	0.29 197	0.37 379	0.18 196	0.22 210	0.23 269	0.17 262	0.26 268	0.17 260	0.15 523	0.13 529	0.13 489	0.11 447	0.11 415	0.08 280

UGAM	0.26 418	0.14 349	0.45 393	0.25 450	0.12 224	0.23 282	0.25 472	0.32 238	0.41 429	0.31 360	0.42 432	0.41 463	0.22 331	0.92 583	0.22 372	0.08 255	0.06 185	0.14 515	0.12 486	0.10 367	0.07 212

rvit_stereo_0081_aga	0.16 179	0.14 349	0.28 182	0.21 253	0.13 302	0.19 169	0.17 216	0.23 114	0.24 216	0.17 179	0.21 200	0.19 216	0.13 179	0.19 146	0.14 180	0.11 427	0.08 416	0.09 300	0.08 278	0.09 301	0.07 212

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 402	0.14 349	0.95 575	0.21 253	0.27 569	0.20 204	0.19 304	0.48 429	0.25 229	0.26 263	0.55 523	0.34 396	0.18 287	0.25 252	0.17 260	0.07 101	0.06 185	0.08 220	0.12 486	0.12 452	0.12 456

rvit_stereo_ft	0.17 198	0.14 349	0.30 199	0.25 450	0.14 345	0.17 117	0.21 382	0.28 184	0.26 238	0.16 166	0.19 171	0.20 225	0.16 236	0.22 199	0.17 260	0.11 427	0.07 322	0.09 300	0.09 366	0.09 301	0.07 212

ACVNet-DCA	0.18 222	0.14 349	0.38 306	0.23 362	0.11 167	0.31 425	0.19 304	0.41 355	0.27 249	0.17 179	0.19 171	0.13 122	0.18 287	0.28 301	0.11 16	0.08 255	0.05 32	0.08 220	0.06 146	0.09 301	0.09 342

xx1	0.20 276	0.14 349	0.38 306	0.23 362	0.11 167	0.31 425	0.19 304	0.35 285	0.47 491	0.17 179	0.19 171	0.28 335	0.24 364	0.28 301	0.11 16	0.08 255	0.05 32	0.10 373	0.09 366	0.09 301	0.09 342

1test111	0.19 261	0.14 349	0.38 306	0.23 362	0.11 167	0.31 425	0.19 304	0.41 355	0.27 249	0.17 179	0.19 171	0.13 122	0.18 287	0.34 360	0.22 372	0.08 255	0.05 32	0.08 220	0.06 146	0.09 301	0.09 342

cc1	0.18 222	0.14 349	0.38 306	0.23 362	0.11 167	0.31 425	0.19 304	0.35 285	0.47 491	0.17 179	0.19 171	0.13 122	0.18 287	0.28 301	0.11 16	0.08 255	0.05 32	0.08 220	0.06 146	0.08 231	0.08 280

tt1	0.18 222	0.14 349	0.35 255	0.23 362	0.11 167	0.30 409	0.19 304	0.35 285	0.44 458	0.17 179	0.19 171	0.13 122	0.16 236	0.27 287	0.11 16	0.08 255	0.05 32	0.08 220	0.06 146	0.08 231	0.08 280

GCAP-Stereo	0.14 133	0.14 349	0.33 235	0.20 208	0.09 38	0.21 232	0.10 8	0.26 151	0.20 152	0.18 196	0.19 171	0.15 165	0.13 179	0.17 99	0.13 139	0.07 101	0.06 185	0.07 137	0.05 92	0.06 96	0.06 130

CRFU-Net	0.28 446	0.14 349	0.45 393	0.25 450	0.15 395	0.45 531	0.23 433	0.50 447	0.30 296	0.43 520	0.41 416	0.48 507	0.46 552	0.43 398	0.29 447	0.11 427	0.10 476	0.09 300	0.08 278	0.10 367	0.10 398

hknet	0.25 402	0.14 349	0.40 329	0.25 450	0.15 395	0.35 473	0.21 382	0.56 524	0.37 379	0.34 415	0.35 352	0.43 476	0.27 413	0.37 377	0.21 352	0.09 339	0.07 322	0.11 430	0.10 408	0.09 301	0.09 342

GMOStereo	0.18 222	0.14 349	0.30 199	0.22 314	0.12 224	0.20 204	0.27 490	0.26 151	0.28 264	0.31 360	0.32 310	0.26 310	0.17 262	0.15 56	0.12 67	0.07 101	0.07 322	0.10 373	0.08 278	0.08 231	0.05 32

error version	0.18 222	0.14 349	0.30 199	0.22 314	0.12 224	0.20 204	0.27 490	0.26 151	0.28 264	0.31 360	0.32 310	0.26 310	0.17 262	0.15 56	0.12 67	0.07 101	0.07 322	0.10 373	0.08 278	0.08 231	0.05 32

test-v	0.18 222	0.14 349	0.30 199	0.22 314	0.12 224	0.20 204	0.27 490	0.26 151	0.28 264	0.31 360	0.32 310	0.26 310	0.17 262	0.15 56	0.12 67	0.07 101	0.07 322	0.10 373	0.08 278	0.08 231	0.05 32

GwcNet-ADL	0.22 326	0.14 349	0.58 474	0.24 413	0.13 302	0.22 260	0.23 433	0.49 437	0.40 419	0.27 273	0.29 274	0.30 362	0.20 311	0.26 268	0.23 391	0.09 339	0.07 322	0.07 137	0.07 202	0.09 301	0.09 342

OMP-Stereo	0.23 343	0.14 349	0.35 255	0.29 536	0.13 302	0.21 232	0.16 175	0.37 314	0.33 329	0.34 415	0.30 287	0.34 396	0.19 302	0.70 523	0.24 402	0.07 101	0.06 185	0.09 300	0.07 202	0.07 165	0.06 130

test-2	0.18 222	0.14 349	0.30 199	0.22 314	0.12 224	0.20 204	0.27 490	0.26 151	0.28 264	0.31 360	0.32 310	0.26 310	0.17 262	0.15 56	0.12 67	0.07 101	0.07 322	0.10 373	0.08 278	0.08 231	0.05 32

raft+_RVC	0.18 222	0.14 349	0.32 219	0.21 253	0.15 395	0.21 232	0.16 175	0.38 320	0.34 339	0.21 216	0.28 261	0.20 225	0.15 220	0.24 221	0.19 312	0.08 255	0.06 185	0.08 220	0.07 202	0.07 165	0.08 280

sCroCo_RVC	0.18 222	0.14 349	0.49 423	0.27 512	0.18 470	0.22 260	0.17 216	0.27 165	0.23 201	0.14 130	0.22 210	0.17 192	0.14 201	0.21 183	0.15 204	0.10 388	0.11 500	0.09 300	0.09 366	0.09 301	0.09 342

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 198	0.14 349	0.32 219	0.20 208	0.09 38	0.19 169	0.17 216	0.32 238	0.30 296	0.25 251	0.33 331	0.20 225	0.17 262	0.19 146	0.15 204	0.06 34	0.05 32	0.07 137	0.07 202	0.07 165	0.05 32

MMNet	0.27 426	0.14 349	0.49 423	0.24 413	0.17 449	0.47 539	0.22 408	0.45 398	0.51 522	0.39 485	0.41 416	0.36 415	0.33 485	0.39 384	0.34 479	0.08 255	0.07 322	0.09 300	0.09 366	0.10 367	0.08 280

delet	0.27 426	0.14 349	0.40 329	0.23 362	0.19 492	0.41 508	0.29 512	0.49 437	0.48 501	0.33 395	0.41 416	0.37 421	0.30 459	0.48 414	0.34 479	0.09 339	0.09 451	0.11 430	0.12 486	0.08 231	0.08 280

UNet	0.28 446	0.14 349	0.69 516	0.23 362	0.20 509	0.44 525	0.22 408	0.50 447	0.40 419	0.34 415	0.39 398	0.43 476	0.33 485	0.40 391	0.31 462	0.09 339	0.07 322	0.10 373	0.08 278	0.10 367	0.08 280

HGLStereo	0.27 426	0.14 349	0.46 401	0.24 413	0.21 517	0.33 445	0.23 433	0.50 447	0.42 436	0.35 432	0.48 491	0.41 463	0.33 485	0.45 405	0.33 474	0.11 427	0.10 476	0.09 300	0.09 366	0.10 367	0.12 456

GANet-RSSM	0.24 374	0.14 349	0.36 275	0.21 253	0.14 345	0.27 349	0.21 382	0.45 398	0.33 329	0.29 312	0.39 398	0.39 441	0.28 430	0.58 471	0.23 391	0.11 427	0.07 322	0.09 300	0.09 366	0.10 367	0.09 342

DMCA	0.22 326	0.14 349	0.36 275	0.22 314	0.14 345	0.27 349	0.20 351	0.43 381	0.38 393	0.31 360	0.32 310	0.33 389	0.24 364	0.24 221	0.28 435	0.11 427	0.08 416	0.10 373	0.08 278	0.10 367	0.11 433

RASNet	0.28 446	0.14 349	0.44 382	0.22 314	0.18 470	0.32 434	0.19 304	0.48 429	0.38 393	0.29 312	0.43 445	0.47 501	0.37 511	0.79 557	0.36 489	0.09 339	0.07 322	0.07 137	0.09 366	0.07 165	0.07 212

MDST_ROB	0.48 561	0.14 349	0.95 575	0.30 545	0.21 517	1.33 623	0.32 534	0.77 601	0.56 546	1.06 613	0.71 569	0.49 512	0.35 498	1.26 613	0.38 492	0.13 484	0.11 500	0.16 541	0.13 513	0.12 452	0.12 456

G2L-ROB	0.23 343	0.15 383	0.41 352	0.19 145	0.12 224	0.27 349	0.21 382	0.47 417	0.33 329	0.34 415	0.31 301	0.41 463	0.22 331	0.49 419	0.26 425	0.09 339	0.06 185	0.07 137	0.06 146	0.09 301	0.10 398

FACV-RUCA	0.21 296	0.15 383	0.32 219	0.23 362	0.23 546	0.26 339	0.19 304	0.39 332	0.34 339	0.25 251	0.32 310	0.21 237	0.24 364	0.24 221	0.19 312	0.10 388	0.07 322	0.15 530	0.08 278	0.16 507	0.13 473

DDVS	0.25 402	0.15 383	0.39 321	0.24 413	0.17 449	0.34 458	0.21 382	0.41 355	0.30 296	0.33 395	0.41 416	0.48 507	0.21 318	0.52 434	0.27 431	0.11 427	0.09 451	0.11 430	0.09 366	0.13 467	0.14 494

rvit_0105_5	0.21 296	0.15 383	0.38 306	0.23 362	0.13 302	0.22 260	0.24 455	0.36 304	0.39 403	0.21 216	0.23 215	0.26 310	0.19 302	0.26 268	0.19 312	0.15 523	0.13 529	0.12 468	0.12 486	0.10 367	0.09 342

rvit_0105_4	0.20 276	0.15 383	0.38 306	0.23 362	0.14 345	0.20 204	0.22 408	0.33 252	0.39 403	0.19 201	0.24 229	0.25 289	0.19 302	0.27 287	0.17 260	0.16 538	0.13 529	0.13 489	0.11 447	0.11 415	0.08 280

ITSA-stereo	0.25 402	0.15 383	0.33 235	0.23 362	0.11 167	0.27 349	0.18 259	0.56 524	0.59 552	0.31 360	0.32 310	0.33 389	0.28 430	0.49 419	0.30 455	0.11 427	0.08 416	0.11 430	0.10 408	0.11 415	0.13 473

test_sample7	0.25 402	0.15 383	0.35 255	0.20 208	0.14 345	0.28 369	0.21 382	0.51 464	0.38 393	0.37 455	0.34 341	0.37 421	0.30 459	0.39 384	0.23 391	0.14 510	0.09 451	0.13 489	0.12 486	0.13 467	0.12 456

MyStereo8	0.22 326	0.15 383	0.63 496	0.21 253	0.17 449	0.31 425	0.16 175	0.36 304	0.32 317	0.28 283	0.36 362	0.25 289	0.18 287	0.25 252	0.28 435	0.08 255	0.07 322	0.08 220	0.07 202	0.10 367	0.12 456

CASS	0.21 296	0.15 383	0.32 219	0.26 484	0.11 167	0.28 369	0.19 304	0.39 332	0.30 296	0.32 383	0.34 341	0.25 289	0.24 364	0.25 252	0.20 329	0.13 484	0.08 416	0.11 430	0.09 366	0.11 415	0.11 433
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
CroCo-Stereo Lap2	0.15 165	0.15 383	0.28 182	0.25 450	0.18 470	0.11 4	0.19 304	0.28 184	0.21 169	0.13 103	0.16 139	0.15 165	0.12 147	0.17 99	0.14 180	0.07 101	0.07 322	0.08 220	0.06 146	0.08 231	0.07 212

NINENet	0.25 402	0.15 383	0.37 287	0.23 362	0.16 427	0.43 523	0.17 216	0.60 556	0.46 486	0.32 383	0.37 371	0.32 382	0.20 311	0.42 396	0.21 352	0.10 388	0.10 476	0.12 468	0.08 278	0.11 415	0.10 398

Sa-1000	0.22 326	0.15 383	0.35 255	0.23 362	0.13 302	0.28 369	0.23 433	0.47 417	0.39 403	0.30 343	0.50 495	0.26 310	0.19 302	0.33 354	0.16 229	0.07 101	0.06 185	0.10 373	0.11 447	0.08 231	0.06 130

CSP-Net	0.27 426	0.15 383	0.30 199	0.21 253	0.14 345	0.44 525	0.24 455	0.50 447	0.40 419	0.41 504	0.43 445	0.42 472	0.26 394	0.66 513	0.28 435	0.12 465	0.08 416	0.08 220	0.08 278	0.10 367	0.09 342

IPLG	0.21 296	0.15 383	0.53 453	0.21 253	0.12 224	0.28 369	0.17 216	0.42 369	0.30 296	0.33 395	0.32 310	0.15 165	0.17 262	0.50 423	0.21 352	0.07 101	0.05 32	0.08 220	0.07 202	0.07 165	0.06 130

MIPNet	0.21 296	0.15 383	0.52 449	0.21 253	0.12 224	0.27 349	0.20 351	0.45 398	0.37 379	0.30 343	0.23 215	0.19 216	0.24 364	0.27 287	0.19 312	0.07 101	0.05 32	0.08 220	0.07 202	0.07 165	0.06 130

PSMNet-ADL	0.25 402	0.15 383	0.32 219	0.26 484	0.14 345	0.31 425	0.22 408	0.44 388	0.36 368	0.27 273	0.33 331	0.41 463	0.28 430	0.61 486	0.29 447	0.11 427	0.09 451	0.09 300	0.11 447	0.10 367	0.10 398

rafts_anoy	0.18 222	0.15 383	0.35 255	0.22 314	0.14 345	0.19 169	0.17 216	0.32 238	0.30 296	0.23 228	0.25 238	0.20 225	0.16 236	0.22 199	0.19 312	0.08 255	0.07 322	0.10 373	0.12 486	0.09 301	0.08 280

pcwnet_v2	0.32 482	0.15 383	1.26 603	0.23 362	0.18 470	0.32 434	0.18 259	0.59 548	0.60 556	0.36 448	0.45 468	0.35 410	0.29 445	0.36 374	0.25 412	0.14 510	0.11 500	0.12 468	0.11 447	0.14 485	0.15 506

RALCasStereoNet	0.18 222	0.15 383	0.33 235	0.21 253	0.14 345	0.21 232	0.18 259	0.31 227	0.25 229	0.21 216	0.29 274	0.22 249	0.15 220	0.27 287	0.17 260	0.08 255	0.10 476	0.07 137	0.06 146	0.09 301	0.09 342

ADLNet	0.28 446	0.15 383	0.42 362	0.23 362	0.19 492	0.34 458	0.23 433	0.53 492	0.43 443	0.42 514	0.41 416	0.44 487	0.27 413	0.55 449	0.35 483	0.11 427	0.08 416	0.11 430	0.11 447	0.11 415	0.12 456

AFF-stereo	0.18 222	0.15 383	0.32 219	0.21 253	0.10 120	0.18 142	0.18 259	0.33 252	0.27 249	0.25 251	0.37 371	0.25 289	0.17 262	0.24 221	0.15 204	0.06 34	0.05 32	0.08 220	0.08 278	0.07 165	0.05 32

cf-r	0.24 374	0.15 383	0.44 382	0.21 253	0.14 345	0.27 349	0.22 408	0.42 369	0.40 419	0.30 343	0.42 432	0.42 472	0.26 394	0.43 398	0.25 412	0.11 427	0.06 185	0.08 220	0.10 408	0.08 231	0.08 280

PSMNet-RSSM	0.24 374	0.15 383	0.36 275	0.21 253	0.14 345	0.25 319	0.20 351	0.48 429	0.37 379	0.30 343	0.44 456	0.38 429	0.26 394	0.52 434	0.22 372	0.12 465	0.07 322	0.11 430	0.13 513	0.10 367	0.09 342

CFNet-ft	0.24 374	0.15 383	0.35 255	0.18 101	0.15 395	0.30 409	0.21 382	0.39 332	0.36 368	0.28 283	0.40 408	0.43 476	0.25 385	0.47 412	0.24 402	0.12 465	0.07 322	0.12 468	0.11 447	0.12 452	0.09 342

CFNet_RVC	0.24 374	0.15 383	0.35 255	0.18 101	0.15 395	0.30 409	0.21 382	0.39 332	0.36 368	0.28 283	0.40 408	0.43 476	0.25 385	0.47 412	0.24 402	0.12 465	0.07 322	0.12 468	0.11 447	0.12 452	0.09 342

G2L-Stereo_test	0.24 374	0.16 408	0.38 306	0.19 145	0.13 302	0.27 349	0.24 455	0.49 437	0.38 393	0.37 455	0.37 371	0.40 456	0.24 364	0.52 434	0.28 435	0.08 255	0.06 185	0.06 73	0.06 146	0.09 301	0.08 280

coex_refinement	0.26 418	0.16 408	0.36 275	0.23 362	0.15 395	0.31 425	0.20 351	0.49 437	0.42 436	0.35 432	0.42 432	0.45 491	0.27 413	0.55 449	0.33 474	0.10 388	0.06 185	0.07 137	0.07 202	0.10 367	0.10 398

G2L-Stereo	0.25 402	0.16 408	0.47 409	0.22 314	0.14 345	0.25 319	0.18 259	0.46 409	0.35 355	0.33 395	0.37 371	0.40 456	0.22 331	0.60 479	0.30 455	0.10 388	0.09 451	0.10 373	0.08 278	0.09 301	0.09 342

4D-IteraStereo	0.17 198	0.16 408	0.50 434	0.21 253	0.14 345	0.19 169	0.17 216	0.28 184	0.28 264	0.23 228	0.20 188	0.20 225	0.11 120	0.19 146	0.14 180	0.06 34	0.04 2	0.10 373	0.08 278	0.08 231	0.06 130

CBFPSM	0.27 426	0.16 408	0.67 510	0.20 208	0.14 345	0.38 491	0.25 472	0.40 343	0.36 368	0.33 395	0.36 362	0.56 544	0.38 515	0.32 347	0.38 492	0.08 255	0.08 416	0.07 137	0.08 278	0.09 301	0.11 433

ToySt	0.24 374	0.16 408	0.48 418	0.21 253	0.13 302	0.29 390	0.29 512	0.39 332	0.39 403	0.27 273	0.35 352	0.39 441	0.31 475	0.31 340	0.29 447	0.08 255	0.09 451	0.10 373	0.11 447	0.11 415	0.10 398

ssnet_v2	0.28 446	0.16 408	0.44 382	0.22 314	0.15 395	0.40 504	0.30 523	0.57 534	0.46 486	0.38 470	0.36 362	0.47 501	0.29 445	0.38 382	0.39 500	0.13 484	0.11 500	0.11 430	0.11 447	0.11 415	0.11 433

TestStereo1	0.21 296	0.16 408	0.32 219	0.26 484	0.13 302	0.26 339	0.27 490	0.40 343	0.36 368	0.29 312	0.39 398	0.22 249	0.21 318	0.33 354	0.17 260	0.07 101	0.06 185	0.09 300	0.08 278	0.08 231	0.07 212

RAFT_CTSACE	0.21 296	0.16 408	0.41 352	0.25 450	0.15 395	0.22 260	0.24 455	0.32 238	0.28 264	0.33 395	0.51 501	0.29 346	0.17 262	0.32 347	0.13 139	0.06 34	0.07 322	0.09 300	0.08 278	0.08 231	0.06 130

SA-5K	0.21 296	0.16 408	0.32 219	0.26 484	0.13 302	0.26 339	0.27 490	0.40 343	0.36 368	0.29 312	0.39 398	0.22 249	0.21 318	0.33 354	0.17 260	0.07 101	0.06 185	0.09 300	0.08 278	0.08 231	0.07 212

SA	0.22 326	0.16 408	0.36 275	0.23 362	0.13 302	0.24 304	0.23 433	0.45 398	0.40 419	0.27 273	0.44 456	0.23 269	0.23 346	0.33 354	0.17 260	0.07 101	0.06 185	0.10 373	0.11 447	0.08 231	0.06 130

AACVNet	0.26 418	0.16 408	0.37 287	0.22 314	0.14 345	0.29 390	0.19 304	0.41 355	0.31 308	0.38 470	0.42 432	0.43 476	0.28 430	0.73 533	0.25 412	0.11 427	0.08 416	0.11 430	0.09 366	0.13 467	0.11 433

psm_up	0.29 457	0.16 408	0.41 352	0.26 484	0.17 449	0.32 434	0.26 484	0.55 509	0.43 443	0.36 448	0.40 408	0.45 491	0.37 511	0.58 471	0.30 455	0.11 427	0.12 517	0.13 489	0.12 486	0.10 367	0.10 398

UCFNet_RVC	0.24 374	0.16 408	0.34 245	0.18 101	0.15 395	0.33 445	0.16 175	0.46 409	0.35 355	0.29 312	0.35 352	0.39 441	0.25 385	0.34 360	0.22 372	0.13 484	0.08 416	0.13 489	0.14 527	0.13 467	0.12 456

AdaStereo	0.24 374	0.16 408	0.37 287	0.24 413	0.12 224	0.32 434	0.17 216	0.54 499	0.42 436	0.33 395	0.38 385	0.35 410	0.21 318	0.30 333	0.22 372	0.14 510	0.06 185	0.13 489	0.08 278	0.11 415	0.08 280
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
NVstereo2D	0.31 473	0.16 408	0.54 456	0.24 413	0.22 533	0.42 515	0.28 506	0.58 543	0.56 546	0.28 283	0.38 385	0.40 456	0.30 459	0.71 526	0.28 435	0.13 484	0.08 416	0.13 489	0.10 408	0.19 545	0.16 515

MLCV	0.22 326	0.16 408	0.44 382	0.21 253	0.08 10	0.29 390	0.19 304	0.38 320	0.37 379	0.38 470	0.44 456	0.31 373	0.21 318	0.41 393	0.24 402	0.07 101	0.05 32	0.06 73	0.05 92	0.07 165	0.06 130

HSM	0.28 446	0.16 408	0.35 255	0.20 208	0.15 395	0.33 445	0.19 304	0.53 492	0.37 379	0.36 448	0.38 385	0.67 579	0.31 475	0.89 578	0.23 391	0.08 255	0.06 185	0.08 220	0.07 202	0.08 231	0.08 280

DLCB_ROB	0.28 446	0.16 408	0.34 245	0.27 512	0.16 427	0.38 491	0.25 472	0.48 429	0.43 443	0.46 535	0.46 478	0.51 523	0.33 485	0.53 441	0.33 474	0.10 388	0.10 476	0.11 430	0.11 447	0.10 367	0.09 342

rvit_0105_3	0.23 343	0.17 427	0.40 329	0.25 450	0.15 395	0.24 304	0.28 506	0.38 320	0.41 429	0.25 251	0.25 238	0.28 335	0.21 318	0.28 301	0.20 329	0.15 523	0.13 529	0.14 515	0.15 536	0.10 367	0.09 342

rvit_stereo_0075_2	0.24 374	0.17 427	0.50 434	0.26 484	0.22 533	0.22 260	0.15 142	0.40 343	0.35 355	0.27 273	0.37 371	0.29 346	0.20 311	0.28 301	0.19 312	0.17 549	0.12 517	0.19 563	0.12 486	0.13 467	0.13 473

raft_robust	0.22 326	0.17 427	0.30 199	0.22 314	0.12 224	0.23 282	0.22 408	0.49 437	0.48 501	0.32 383	0.32 310	0.26 310	0.23 346	0.53 441	0.15 204	0.07 101	0.06 185	0.08 220	0.10 408	0.08 231	0.06 130

ADLNet2	0.30 466	0.17 427	0.72 526	0.23 362	0.17 449	0.36 478	0.24 455	0.52 481	0.51 522	0.32 383	0.38 385	0.45 491	0.30 459	0.69 520	0.35 483	0.10 388	0.08 416	0.09 300	0.09 366	0.12 452	0.10 398

TRStereo	0.19 261	0.17 427	0.47 409	0.23 362	0.19 492	0.19 169	0.16 175	0.52 481	0.28 264	0.20 205	0.19 171	0.21 237	0.13 179	0.24 221	0.13 139	0.09 339	0.06 185	0.09 300	0.11 447	0.06 96	0.06 130

RAFT	0.21 296	0.17 427	0.32 219	0.24 413	0.12 224	0.25 319	0.27 490	0.35 285	0.28 264	0.33 395	0.33 331	0.38 429	0.22 331	0.29 318	0.17 260	0.08 255	0.08 416	0.11 430	0.10 408	0.10 367	0.06 130

111	0.20 276	0.17 427	0.40 329	0.18 101	0.09 38	0.24 304	0.17 216	0.41 355	0.45 469	0.23 228	0.29 274	0.29 346	0.21 318	0.24 221	0.18 282	0.07 101	0.05 32	0.07 137	0.06 146	0.07 165	0.08 280

hitnet-ft	0.29 457	0.17 427	0.40 329	0.19 145	0.14 345	0.39 499	0.23 433	0.44 388	0.41 429	0.36 448	0.46 478	0.53 534	0.34 494	0.76 547	0.32 467	0.14 510	0.10 476	0.13 489	0.10 408	0.15 499	0.13 473

GwcNet-RSSM	0.26 418	0.17 427	0.46 401	0.21 253	0.13 302	0.28 369	0.23 433	0.44 388	0.42 436	0.31 360	0.45 468	0.40 456	0.26 394	0.55 449	0.28 435	0.11 427	0.07 322	0.09 300	0.10 408	0.09 301	0.08 280

stereogan	0.37 518	0.17 427	0.65 504	0.27 512	0.22 533	0.62 579	0.26 484	0.59 548	0.63 565	0.43 520	0.60 542	0.67 579	0.42 538	0.68 518	0.35 483	0.13 484	0.14 539	0.14 515	0.12 486	0.19 545	0.17 527

HITNet	0.20 276	0.17 427	0.43 373	0.19 145	0.08 10	0.27 349	0.14 118	0.42 369	0.30 296	0.29 312	0.32 310	0.27 319	0.21 318	0.28 301	0.25 412	0.07 101	0.05 32	0.07 137	0.06 146	0.09 301	0.06 130
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
StereoDRNet-Refined	0.27 426	0.17 427	0.35 255	0.25 450	0.14 345	0.37 483	0.21 382	0.47 417	0.41 429	0.44 527	0.51 501	0.41 463	0.28 430	0.45 405	0.37 490	0.09 339	0.06 185	0.11 430	0.11 447	0.10 367	0.10 398
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DRN-Test	0.33 491	0.17 427	0.61 485	0.27 512	0.19 492	0.46 533	0.29 512	0.65 577	0.51 522	0.47 542	0.46 478	0.44 487	0.34 494	0.62 494	0.41 515	0.12 465	0.08 416	0.13 489	0.12 486	0.12 452	0.10 398

SGM-Forest	0.36 508	0.17 427	0.47 409	0.23 362	0.16 427	0.45 531	0.41 576	0.55 509	0.48 501	0.52 559	0.60 542	0.52 529	0.41 529	0.85 570	0.50 544	0.17 549	0.17 568	0.17 547	0.15 536	0.15 499	0.15 506
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ACV-stereo	0.29 457	0.18 441	0.79 540	0.23 362	0.16 427	0.47 539	0.19 304	0.36 304	0.34 339	0.29 312	0.33 331	0.67 579	0.42 538	0.54 447	0.30 455	0.10 388	0.09 451	0.09 300	0.09 366	0.10 367	0.11 433

DispNO	0.27 426	0.18 441	0.62 493	0.23 362	0.17 449	0.25 319	0.22 408	0.45 398	0.41 429	0.32 383	0.39 398	0.38 429	0.27 413	0.77 553	0.27 431	0.09 339	0.07 322	0.10 373	0.10 408	0.08 231	0.08 280

StereoVision	0.22 326	0.18 441	0.37 287	0.27 512	0.17 449	0.23 282	0.22 408	0.38 320	0.31 308	0.20 205	0.51 501	0.22 249	0.16 236	0.28 301	0.18 282	0.11 427	0.12 517	0.13 489	0.13 513	0.10 367	0.07 212

LL-Strereo2	0.18 222	0.18 441	0.39 321	0.22 314	0.12 224	0.24 304	0.13 87	0.31 227	0.23 201	0.24 242	0.20 188	0.24 281	0.12 147	0.26 268	0.15 204	0.06 34	0.06 185	0.12 468	0.09 366	0.08 231	0.07 212

iinet-f	0.30 466	0.18 441	1.03 586	0.20 208	0.15 395	0.44 525	0.22 408	0.45 398	0.37 379	0.35 432	0.44 456	0.41 463	0.34 494	0.34 360	0.40 507	0.10 388	0.09 451	0.08 220	0.08 278	0.13 467	0.11 433

RAFT+CT+SA	0.21 296	0.18 441	0.33 235	0.25 450	0.18 470	0.23 282	0.29 512	0.40 343	0.36 368	0.24 242	0.38 385	0.18 202	0.16 236	0.32 347	0.16 229	0.07 101	0.05 32	0.09 300	0.12 486	0.09 301	0.09 342

iRaft-Stereo_5w	0.23 343	0.18 441	0.44 382	0.22 314	0.13 302	0.19 169	0.19 304	0.37 314	0.32 317	0.28 283	0.37 371	0.34 396	0.23 346	0.65 508	0.27 431	0.06 34	0.06 185	0.08 220	0.07 202	0.09 301	0.08 280

LMCR-Stereo	0.26 418	0.18 441	0.49 423	0.28 533	0.14 345	0.36 478	0.23 433	0.54 499	0.34 339	0.39 485	0.40 408	0.29 346	0.29 445	0.37 377	0.27 431	0.11 427	0.07 322	0.09 300	0.07 202	0.13 467	0.09 342

Anonymous3	0.23 343	0.18 441	0.63 496	0.27 512	0.18 470	0.41 508	0.23 433	0.43 381	0.35 355	0.23 228	0.27 255	0.20 225	0.18 287	0.27 287	0.18 282	0.12 465	0.11 500	0.10 373	0.10 408	0.11 415	0.12 456

XX-TBD	0.15 165	0.18 441	0.28 182	0.22 314	0.10 120	0.22 260	0.15 142	0.22 88	0.27 249	0.22 222	0.26 248	0.14 148	0.12 147	0.16 79	0.13 139	0.08 255	0.05 32	0.06 73	0.04 1	0.07 165	0.06 130

RALAANet	0.19 261	0.18 441	0.37 287	0.23 362	0.14 345	0.23 282	0.13 87	0.37 314	0.29 283	0.28 283	0.26 248	0.25 289	0.15 220	0.26 268	0.18 282	0.08 255	0.06 185	0.09 300	0.08 278	0.09 301	0.06 130

FAT-Stereo	0.36 508	0.18 441	0.73 530	0.26 484	0.18 470	0.33 445	0.29 512	0.60 556	0.59 552	0.46 535	0.60 542	0.60 557	0.50 564	0.61 486	0.34 479	0.13 484	0.14 539	0.13 489	0.12 486	0.14 485	0.18 540

BEATNet_4x	0.22 326	0.18 441	0.47 409	0.22 314	0.10 120	0.28 369	0.14 118	0.46 409	0.32 317	0.31 360	0.34 341	0.31 373	0.25 385	0.31 340	0.29 447	0.08 255	0.06 185	0.08 220	0.06 146	0.10 367	0.08 280

RYNet	0.37 518	0.18 441	0.59 480	0.25 450	0.28 574	0.61 577	0.32 534	0.59 548	0.59 552	0.41 504	0.38 385	0.57 549	0.39 521	0.87 573	0.53 549	0.11 427	0.08 416	0.12 468	0.11 447	0.18 538	0.18 540

iResNet	0.24 374	0.18 441	0.61 485	0.25 450	0.11 167	0.29 390	0.21 382	0.42 369	0.43 443	0.33 395	0.43 445	0.27 319	0.22 331	0.34 360	0.26 425	0.07 101	0.05 32	0.07 137	0.06 146	0.08 231	0.07 212

CBMV_ROB	0.33 491	0.18 441	0.53 453	0.21 253	0.14 345	0.33 445	0.20 351	0.51 464	0.45 469	0.51 553	0.55 523	0.45 491	0.42 538	0.71 526	0.32 467	0.18 560	0.19 578	0.23 576	0.21 571	0.14 485	0.15 506

rvit_105_1	0.27 426	0.19 457	0.46 401	0.27 512	0.19 492	0.30 409	0.35 550	0.44 388	0.51 522	0.31 360	0.31 301	0.31 373	0.26 394	0.35 369	0.25 412	0.15 523	0.14 539	0.15 530	0.17 557	0.11 415	0.10 398

DualNet (step1)	0.28 446	0.19 457	0.50 434	0.18 101	0.16 427	0.34 458	0.20 351	0.51 464	0.38 393	0.37 455	0.34 341	0.37 421	0.30 459	0.39 384	0.23 391	0.23 574	0.09 451	0.28 588	0.24 583	0.18 538	0.16 515

test_sample9	0.42 541	0.19 457	0.50 434	0.18 101	0.16 427	0.34 458	0.20 351	0.51 464	0.38 393	0.37 455	0.34 341	0.37 421	0.30 459	0.66 513	0.91 592	0.23 574	1.82 642	0.28 588	0.24 583	0.18 538	0.16 515

test_sample8	0.49 564	0.19 457	0.50 434	0.18 101	0.16 427	0.34 458	0.20 351	0.55 509	0.34 339	0.62 577	0.38 385	1.15 608	0.67 592	0.66 513	0.91 592	0.23 574	1.82 642	0.28 588	0.24 583	0.18 538	0.16 515

test_5	0.23 343	0.19 457	0.38 306	0.26 484	0.18 470	0.25 319	0.29 512	0.40 343	0.37 379	0.29 312	0.40 408	0.25 289	0.22 331	0.34 360	0.18 282	0.07 101	0.05 32	0.09 300	0.09 366	0.10 367	0.10 398

AASNet	0.27 426	0.19 457	0.49 423	0.26 484	0.17 449	0.34 458	0.20 351	0.62 568	0.48 501	0.35 432	0.40 408	0.32 382	0.25 385	0.28 301	0.34 479	0.11 427	0.09 451	0.10 373	0.08 278	0.13 467	0.11 433

AnonymousM	0.17 198	0.19 457	0.24 141	0.18 101	0.10 120	0.18 142	0.17 216	0.30 216	0.23 201	0.26 263	0.20 188	0.18 202	0.14 201	0.19 146	0.14 180	0.09 339	0.06 185	0.38 601	0.15 536	0.06 96	0.05 32

TestStereo	0.21 296	0.19 457	0.40 329	0.25 450	0.10 120	0.22 260	0.21 382	0.31 227	0.31 308	0.23 228	0.34 341	0.22 249	0.18 287	0.62 494	0.18 282	0.08 255	0.06 185	0.10 373	0.07 202	0.11 415	0.06 130

CVANet_RVC	0.30 466	0.19 457	0.41 352	0.26 484	0.16 427	0.33 445	0.26 484	0.52 481	0.47 491	0.40 495	0.46 478	0.43 476	0.31 475	0.89 578	0.26 425	0.14 510	0.09 451	0.14 515	0.13 513	0.14 485	0.10 398

DeepPruner_ROB	0.26 418	0.19 457	0.44 382	0.21 253	0.16 427	0.30 409	0.21 382	0.52 481	0.32 317	0.35 432	0.38 385	0.39 441	0.26 394	0.42 396	0.24 402	0.15 523	0.11 500	0.11 430	0.11 447	0.14 485	0.13 473

iResNet_ROB	0.25 402	0.19 457	0.40 329	0.20 208	0.12 224	0.30 409	0.16 175	0.55 509	0.53 533	0.38 470	0.43 445	0.37 421	0.26 394	0.38 382	0.22 372	0.08 255	0.06 185	0.06 73	0.04 1	0.09 301	0.09 342

SGM_RVC	0.50 567	0.19 457	0.50 434	0.25 450	0.15 395	0.69 585	0.39 570	0.68 591	0.82 593	0.95 607	0.84 586	1.13 605	0.76 598	1.16 606	0.60 560	0.16 538	0.16 561	0.16 541	0.16 548	0.16 507	0.17 527
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
AIO-test2	0.20 276	0.20 469	0.36 275	0.26 484	0.15 395	0.22 260	0.16 175	0.42 369	0.42 436	0.16 166	0.29 274	0.15 165	0.11 120	0.26 268	0.13 139	0.18 560	0.06 185	0.10 373	0.11 447	0.07 165	0.07 212

fast-acv-ft	0.31 473	0.20 469	0.81 545	0.24 413	0.18 470	0.46 533	0.27 490	0.41 355	0.49 510	0.39 485	0.55 523	0.49 512	0.35 498	0.37 377	0.38 492	0.11 427	0.11 500	0.11 430	0.12 486	0.12 452	0.09 342

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 466	0.20 469	0.70 522	0.21 253	0.17 449	0.46 533	0.27 490	0.50 447	0.49 510	0.42 514	0.55 523	0.43 476	0.30 459	0.46 408	0.38 492	0.09 339	0.06 185	0.07 137	0.06 146	0.11 415	0.10 398

ACRE	0.21 296	0.20 469	0.62 493	0.23 362	0.15 395	0.24 304	0.20 351	0.35 285	0.28 264	0.31 360	0.32 310	0.22 249	0.15 220	0.25 252	0.20 329	0.08 255	0.07 322	0.07 137	0.07 202	0.08 231	0.08 280

SACVNet	0.30 466	0.20 469	0.41 352	0.25 450	0.18 470	0.34 458	0.25 472	0.52 481	0.40 419	0.41 504	0.44 456	0.46 499	0.32 482	0.71 526	0.25 412	0.13 484	0.10 476	0.12 468	0.12 486	0.16 507	0.17 527

GEStereo_RVC	0.27 426	0.20 469	0.44 382	0.27 512	0.16 427	0.33 445	0.25 472	0.56 524	0.54 537	0.34 415	0.38 385	0.34 396	0.25 385	0.51 428	0.28 435	0.12 465	0.08 416	0.09 300	0.08 278	0.11 415	0.11 433

APVNet	0.36 508	0.20 469	0.70 522	0.26 484	0.22 533	0.52 563	0.35 550	0.61 560	0.44 458	0.38 470	0.52 509	0.48 507	0.38 515	0.84 569	0.46 533	0.13 484	0.14 539	0.15 530	0.16 548	0.16 507	0.15 506

S-Stereo	0.38 525	0.20 469	1.05 587	0.27 512	0.22 533	0.38 491	0.32 534	0.55 509	0.66 568	0.39 485	0.59 537	0.49 512	0.41 529	0.75 542	0.40 507	0.12 465	0.15 554	0.13 489	0.13 513	0.16 507	0.21 566

STTStereo	0.28 446	0.20 469	0.61 485	0.25 450	0.17 449	0.29 390	0.24 455	0.47 417	0.39 403	0.39 485	0.41 416	0.44 487	0.28 430	0.40 391	0.28 435	0.13 484	0.12 517	0.13 489	0.16 548	0.12 452	0.11 433

CFNet	0.27 426	0.20 469	0.44 382	0.22 314	0.14 345	0.33 445	0.14 118	0.51 464	0.45 469	0.30 343	0.40 408	0.38 429	0.27 413	0.76 547	0.25 412	0.09 339	0.07 322	0.11 430	0.11 447	0.11 415	0.08 280

LE_ROB	1.76 631	0.20 469	2.68 631	0.48 598	0.52 607	0.78 596	0.96 629	0.84 611	6.61 647	7.40 649	2.08 633	2.08 626	4.83 643	1.27 614	3.79 642	0.10 388	0.08 416	0.12 468	0.11 447	0.11 415	0.10 398

NOSS_ROB	0.31 473	0.20 469	0.35 255	0.24 413	0.16 427	0.32 434	0.19 304	0.52 481	0.48 501	0.33 395	0.36 362	0.42 472	0.28 430	0.93 585	0.24 402	0.19 566	0.20 583	0.24 578	0.22 579	0.17 524	0.17 527

XPNet_ROB	0.33 491	0.20 469	0.43 373	0.27 512	0.18 470	0.37 483	0.31 528	0.55 509	0.50 518	0.51 553	0.53 516	0.58 552	0.37 511	0.63 500	0.45 527	0.17 549	0.12 517	0.13 489	0.12 486	0.15 499	0.14 494

pmcnn	0.50 567	0.20 469	0.78 533	0.24 413	0.26 567	0.39 499	0.30 523	0.51 464	0.50 518	0.54 567	1.23 608	2.52 634	0.37 511	0.77 553	0.95 595	0.08 255	0.06 185	0.06 73	0.05 92	0.10 367	0.08 280

z-ln-s-r	0.32 482	0.21 483	0.82 549	0.23 362	0.14 345	0.30 409	0.26 484	0.43 381	0.50 518	0.32 383	0.60 542	0.39 441	0.29 445	0.73 533	0.66 571	0.08 255	0.06 185	0.08 220	0.07 202	0.10 367	0.08 280

GMStereo_Zeroshot	0.24 374	0.21 483	0.45 393	0.26 484	0.13 302	0.28 369	0.15 142	0.39 332	0.35 355	0.37 455	0.43 445	0.40 456	0.17 262	0.34 360	0.20 329	0.12 465	0.07 322	0.13 489	0.07 202	0.16 507	0.09 342

SDNR	0.42 541	0.21 483	0.82 549	0.21 253	0.18 470	1.27 620	0.17 216	0.50 447	0.49 510	0.42 514	0.81 582	0.38 429	0.27 413	1.19 607	0.38 492	0.23 574	0.24 596	0.17 547	0.13 513	0.17 524	0.20 558

Anonymous_2	0.37 518	0.21 483	0.47 409	0.20 208	0.21 517	0.42 515	0.26 484	0.38 320	0.29 283	0.33 395	0.30 287	0.44 487	0.38 515	0.36 374	0.29 447	0.26 585	0.29 604	0.44 605	1.41 641	0.34 596	0.21 566

CIPLG	0.21 296	0.21 483	0.55 462	0.23 362	0.15 395	0.25 319	0.20 351	0.35 285	0.29 283	0.31 360	0.33 331	0.22 249	0.15 220	0.26 268	0.20 329	0.08 255	0.07 322	0.07 137	0.07 202	0.08 231	0.08 280

sAnonymous2	0.20 276	0.21 483	0.58 474	0.24 413	0.17 449	0.22 260	0.19 304	0.34 260	0.28 264	0.17 179	0.19 171	0.17 192	0.16 236	0.17 99	0.14 180	0.10 388	0.07 322	0.09 300	0.08 278	0.23 567	0.17 527

CroCo_RVC	0.20 276	0.21 483	0.58 474	0.24 413	0.17 449	0.22 260	0.19 304	0.34 260	0.28 264	0.17 179	0.19 171	0.17 192	0.16 236	0.17 99	0.14 180	0.10 388	0.07 322	0.09 300	0.08 278	0.23 567	0.17 527

ARAFT	0.24 374	0.21 483	0.78 533	0.22 314	0.12 224	0.29 390	0.24 455	0.43 381	0.32 317	0.33 395	0.28 261	0.28 335	0.19 302	0.49 419	0.18 282	0.07 101	0.06 185	0.12 468	0.11 447	0.09 301	0.06 130

DMCA-RVC	0.27 426	0.21 483	0.61 485	0.28 533	0.17 449	0.29 390	0.21 382	0.42 369	0.35 355	0.40 495	0.37 371	0.39 441	0.36 502	0.43 398	0.30 455	0.13 484	0.10 476	0.15 530	0.11 447	0.13 467	0.10 398

TDLM	0.30 466	0.21 483	0.38 306	0.28 533	0.15 395	0.33 445	0.32 534	0.52 481	0.47 491	0.38 470	0.43 445	0.39 441	0.29 445	0.91 582	0.28 435	0.14 510	0.08 416	0.13 489	0.11 447	0.12 452	0.10 398

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 426	0.21 483	0.59 480	0.25 450	0.18 470	0.29 390	0.22 408	0.50 447	0.40 419	0.38 470	0.41 416	0.43 476	0.27 413	0.43 398	0.29 447	0.11 427	0.08 416	0.10 373	0.10 408	0.10 367	0.11 433
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
WCMA_ROB	0.51 571	0.21 483	0.65 504	0.25 450	0.21 517	0.58 570	0.32 534	0.54 499	0.55 543	0.95 607	1.40 613	1.28 612	0.81 603	0.73 533	0.62 563	0.18 560	0.15 554	0.15 530	0.15 536	0.19 545	0.19 548

CBMV	0.33 491	0.21 483	0.54 456	0.23 362	0.13 302	0.42 515	0.33 544	0.53 492	0.48 501	0.52 559	0.49 493	0.50 519	0.41 529	0.56 460	0.31 462	0.15 523	0.16 561	0.18 555	0.16 548	0.13 467	0.13 473
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
YMNet	0.32 482	0.22 496	0.58 474	0.27 512	0.23 546	0.48 545	0.27 490	0.51 464	0.45 469	0.48 545	0.56 530	0.51 523	0.30 459	0.39 384	0.40 507	0.13 484	0.16 561	0.13 489	0.12 486	0.13 467	0.12 456

YMNet_1	0.32 482	0.22 496	0.58 474	0.27 512	0.23 546	0.48 545	0.27 490	0.51 464	0.45 469	0.48 545	0.56 530	0.51 523	0.30 459	0.39 384	0.40 507	0.13 484	0.16 561	0.13 489	0.12 486	0.13 467	0.12 456

IPLGR_C	0.21 296	0.22 496	0.60 482	0.23 362	0.15 395	0.24 304	0.20 351	0.35 285	0.29 283	0.31 360	0.32 310	0.22 249	0.15 220	0.25 252	0.20 329	0.08 255	0.07 322	0.07 137	0.07 202	0.08 231	0.08 280

RP	0.35 504	0.22 496	0.51 445	0.31 551	0.24 554	0.37 483	0.28 506	0.50 447	0.58 551	0.40 495	0.63 555	0.61 561	0.47 555	0.61 486	0.39 500	0.16 538	0.15 554	0.17 547	0.15 536	0.17 524	0.17 527

edge stereo	0.39 530	0.22 496	0.81 545	0.27 512	0.22 533	0.37 483	0.24 455	0.56 524	0.54 537	0.53 565	0.60 542	0.71 588	0.50 564	0.78 555	0.40 507	0.16 538	0.14 539	0.19 563	0.14 527	0.16 507	0.17 527

ADCL	0.47 558	0.22 496	1.00 581	0.27 512	0.19 492	0.74 590	0.64 609	0.54 499	0.69 576	0.56 569	0.71 569	0.55 540	0.60 581	0.60 479	1.43 619	0.11 427	0.09 451	0.13 489	0.13 513	0.14 485	0.14 494

GANet	0.36 508	0.22 496	0.49 423	0.29 536	0.17 449	0.41 508	0.38 565	0.57 534	0.45 469	0.46 535	0.75 575	0.55 540	0.40 525	0.94 587	0.41 515	0.13 484	0.13 529	0.13 489	0.11 447	0.14 485	0.11 433

AANet_RVC	0.31 473	0.22 496	0.50 434	0.23 362	0.14 345	0.30 409	0.24 455	0.47 417	0.54 537	0.38 470	0.60 542	0.43 476	0.29 445	0.87 573	0.40 507	0.11 427	0.07 322	0.07 137	0.07 202	0.09 301	0.09 342

StereoDRNet	0.32 482	0.22 496	0.61 485	0.27 512	0.21 517	0.42 515	0.30 523	0.61 560	0.48 501	0.46 535	0.39 398	0.48 507	0.30 459	0.57 464	0.40 507	0.11 427	0.09 451	0.12 468	0.11 447	0.12 452	0.10 398

TCMNet	0.33 491	0.23 505	0.72 526	0.29 536	0.30 582	0.40 504	0.28 506	0.50 447	0.47 491	0.37 455	0.45 468	0.40 456	0.29 445	0.60 479	0.39 500	0.14 510	0.13 529	0.15 530	0.14 527	0.17 524	0.15 506

RAFT + AFF	0.27 426	0.23 505	0.50 434	0.25 450	0.17 449	0.30 409	0.33 544	0.52 481	0.40 419	0.28 283	0.30 287	0.30 362	0.31 475	0.62 494	0.24 402	0.09 339	0.10 476	0.11 430	0.10 408	0.11 415	0.11 433

GwcNet	0.35 504	0.23 505	0.88 564	0.25 450	0.24 554	0.48 545	0.27 490	0.55 509	0.57 549	0.38 470	0.52 509	0.51 523	0.32 482	0.60 479	0.41 515	0.13 484	0.11 500	0.12 468	0.11 447	0.13 467	0.14 494

DANet	0.35 504	0.23 505	0.60 482	0.36 576	0.22 533	0.39 499	0.25 472	0.48 429	0.43 443	0.52 559	0.50 495	0.59 554	0.41 529	0.76 547	0.49 538	0.13 484	0.11 500	0.14 515	0.12 486	0.17 524	0.15 506
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DFGA-Net	0.23 343	0.24 509	0.49 423	0.22 314	0.15 395	0.25 319	0.17 216	0.39 332	0.39 403	0.29 312	0.31 301	0.21 237	0.17 262	0.59 477	0.28 435	0.08 255	0.06 185	0.09 300	0.09 366	0.10 367	0.08 280

ADCRef	0.38 525	0.24 509	0.88 564	0.26 484	0.21 517	0.49 550	0.27 490	0.52 481	0.48 501	0.50 548	0.58 535	0.35 410	0.47 555	0.48 414	1.29 617	0.09 339	0.08 416	0.12 468	0.12 486	0.11 415	0.11 433

ADCP+	0.45 554	0.24 509	1.15 596	0.25 450	0.22 533	0.56 566	0.39 570	0.54 499	0.51 522	0.44 527	0.51 501	0.46 499	0.52 569	0.56 460	1.89 630	0.10 388	0.08 416	0.11 430	0.10 408	0.14 485	0.13 473

DPSNet	0.47 558	0.24 509	0.93 572	0.27 512	0.20 509	0.75 592	0.57 603	0.84 611	0.79 590	0.47 542	0.51 501	0.60 557	0.69 594	0.87 573	0.71 574	0.16 538	0.13 529	0.12 468	0.10 408	0.25 572	0.21 566

PSMNet_ROB	0.33 491	0.24 509	0.54 456	0.31 551	0.21 517	0.42 515	0.43 581	0.59 548	0.47 491	0.37 455	0.44 456	0.49 512	0.31 475	0.64 502	0.43 519	0.14 510	0.10 476	0.15 530	0.14 527	0.13 467	0.11 433

LL-Strereo	0.29 457	0.25 514	0.58 474	0.25 450	0.21 517	0.23 282	0.24 455	0.55 509	0.42 436	0.34 415	0.32 310	0.41 463	0.40 525	0.94 587	0.23 391	0.08 255	0.07 322	0.11 430	0.09 366	0.09 301	0.09 342

HCRNet	0.24 374	0.25 514	0.33 235	0.34 565	0.16 427	0.27 349	0.18 259	0.43 381	0.35 355	0.30 343	0.35 352	0.32 382	0.22 331	0.44 402	0.20 329	0.13 484	0.08 416	0.13 489	0.11 447	0.10 367	0.09 342

GMStereo	0.19 261	0.25 514	0.40 329	0.21 253	0.12 224	0.22 260	0.19 304	0.29 197	0.40 419	0.25 251	0.23 215	0.16 182	0.15 220	0.25 252	0.19 312	0.09 339	0.06 185	0.08 220	0.08 278	0.10 367	0.08 280
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
psmorigin	0.50 567	0.25 514	3.03 632	0.24 413	0.19 492	0.38 491	0.22 408	0.50 447	0.44 458	0.64 581	0.68 564	0.71 588	0.51 567	0.85 570	0.45 527	0.14 510	0.17 568	0.13 489	0.14 527	0.16 507	0.21 566

FADNet-RVC-Resample	0.29 457	0.25 514	0.93 572	0.26 484	0.16 427	0.32 434	0.21 382	0.47 417	0.39 403	0.35 432	0.38 385	0.33 389	0.27 413	0.53 441	0.24 402	0.10 388	0.10 476	0.14 515	0.13 513	0.13 467	0.16 515

G-Net	0.46 556	0.25 514	0.86 561	0.34 565	0.28 574	0.90 605	0.35 550	0.47 417	0.45 469	0.68 586	1.22 607	0.64 573	0.60 581	0.61 486	0.57 551	0.16 538	0.14 539	0.17 547	0.13 513	0.22 564	0.19 548

NCC-stereo	0.39 530	0.25 514	0.69 516	0.32 557	0.28 574	0.46 533	0.36 555	0.65 577	0.52 529	0.40 495	0.57 533	0.56 544	0.47 555	0.73 533	0.45 527	0.17 549	0.14 539	0.18 555	0.25 588	0.16 507	0.16 515

Nwc_Net	0.37 518	0.25 514	0.68 515	0.31 551	0.24 554	0.44 525	0.30 523	0.65 577	0.50 518	0.37 455	0.69 568	0.58 552	0.45 546	0.60 479	0.40 507	0.15 523	0.12 517	0.19 563	0.21 571	0.14 485	0.13 473

Abc-Net	0.39 530	0.25 514	0.69 516	0.32 557	0.28 574	0.46 533	0.36 555	0.65 577	0.52 529	0.40 495	0.57 533	0.56 544	0.47 555	0.73 533	0.45 527	0.17 549	0.14 539	0.18 555	0.25 588	0.16 507	0.16 515
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DN-CSS_ROB	0.22 326	0.25 514	0.47 409	0.24 413	0.14 345	0.25 319	0.12 37	0.40 343	0.33 329	0.29 312	0.42 432	0.22 249	0.20 311	0.33 354	0.19 312	0.07 101	0.06 185	0.11 430	0.11 447	0.11 415	0.07 212

LALA_ROB	0.36 508	0.25 514	0.46 401	0.30 545	0.21 517	0.47 539	0.39 570	0.61 560	0.51 522	0.52 559	0.51 501	0.69 585	0.36 502	0.50 423	0.43 519	0.17 549	0.11 500	0.16 541	0.14 527	0.17 524	0.15 506

Wz-Net-MNSev	0.36 508	0.26 525	0.79 540	0.26 484	0.21 517	0.59 573	0.38 565	0.55 509	0.56 546	0.48 545	0.54 519	0.53 534	0.36 502	0.60 479	0.44 524	0.11 427	0.09 451	0.11 430	0.11 447	0.15 499	0.13 473

dd	0.22 326	0.26 525	0.40 329	0.22 314	0.12 224	0.25 319	0.21 382	0.32 238	0.44 458	0.29 312	0.28 261	0.25 289	0.16 236	0.30 333	0.25 412	0.12 465	0.07 322	0.10 373	0.08 278	0.11 415	0.09 342

AF-Net	0.37 518	0.26 525	0.56 466	0.32 557	0.23 546	0.41 508	0.29 512	0.61 560	0.64 566	0.42 514	0.68 564	0.65 574	0.49 562	0.57 464	0.44 524	0.15 523	0.11 500	0.19 563	0.14 527	0.15 499	0.13 473

iResNetv2_ROB	0.27 426	0.26 525	0.72 526	0.23 362	0.13 302	0.29 390	0.18 259	0.52 481	0.49 510	0.37 455	0.45 468	0.39 441	0.25 385	0.34 360	0.20 329	0.08 255	0.06 185	0.07 137	0.05 92	0.12 452	0.09 342

NCCL2	0.35 504	0.26 525	0.49 423	0.36 576	0.22 533	0.41 508	0.41 576	0.53 492	0.42 436	0.47 542	0.46 478	0.61 561	0.39 521	0.55 449	0.37 490	0.16 538	0.13 529	0.21 569	0.21 571	0.16 507	0.16 515

FBW_ROB	0.43 546	0.26 525	0.54 456	0.31 551	0.20 509	0.51 554	0.32 534	0.70 594	0.60 556	0.59 573	0.55 523	0.65 574	0.41 529	1.40 619	0.51 546	0.13 484	0.17 568	0.21 569	0.16 548	0.17 524	0.18 540

ETE_ROB	0.34 499	0.26 525	0.45 393	0.29 536	0.18 470	0.40 504	0.37 559	0.57 534	0.47 491	0.50 548	0.50 495	0.62 563	0.36 502	0.55 449	0.38 492	0.13 484	0.10 476	0.14 515	0.12 486	0.16 507	0.16 515

FINET	0.34 499	0.27 532	0.80 543	0.24 413	0.24 554	0.36 478	0.34 546	0.54 499	0.72 581	0.39 485	0.47 485	0.32 382	0.30 459	0.51 428	0.32 467	0.19 566	0.17 568	0.13 489	0.12 486	0.18 538	0.16 515

SHD	0.42 541	0.27 532	0.81 545	0.31 551	0.25 562	0.42 515	0.22 408	0.66 583	0.94 610	0.63 579	0.60 542	0.59 554	0.47 555	0.59 477	0.58 556	0.15 523	0.13 529	0.16 541	0.16 548	0.20 554	0.22 571

MeshStereo	0.58 582	0.27 532	0.67 510	0.22 314	0.17 449	0.66 583	0.37 559	0.78 602	0.61 559	1.47 634	1.30 610	1.65 620	0.79 600	1.12 604	0.59 557	0.17 549	0.17 568	0.17 547	0.14 527	0.17 524	0.14 494
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
FADNet_RVC	0.30 466	0.28 535	0.83 552	0.23 362	0.15 395	0.30 409	0.17 216	0.49 437	0.37 379	0.30 343	0.38 385	0.30 362	0.27 413	0.52 434	0.31 462	0.14 510	0.14 539	0.14 515	0.16 548	0.21 557	0.23 578

SuperB	0.49 564	0.28 535	2.23 623	0.23 362	0.15 395	0.41 508	0.32 534	0.47 417	0.82 593	0.43 520	0.50 495	0.33 389	0.45 546	0.68 518	1.08 602	0.10 388	0.07 322	0.09 300	0.08 278	0.98 632	0.14 494

RTSC	0.39 530	0.28 535	0.78 533	0.27 512	0.18 470	0.49 550	0.22 408	0.59 548	0.84 600	0.55 568	0.53 516	0.49 512	0.36 502	0.67 517	0.82 584	0.13 484	0.10 476	0.11 430	0.12 486	0.17 524	0.17 527

PA-Net	0.37 518	0.28 535	0.83 552	0.31 551	0.28 574	0.39 499	0.42 579	0.51 464	0.55 543	0.34 415	0.42 432	0.41 463	0.36 502	0.79 557	0.49 538	0.12 465	0.23 594	0.16 541	0.23 581	0.12 452	0.18 540
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
SGM-ForestM	1.36 621	0.28 535	0.79 540	0.26 484	0.16 427	2.26 635	1.00 631	1.42 626	1.46 627	2.38 639	2.05 632	5.95 647	2.66 640	2.95 637	2.46 637	0.17 549	0.18 574	0.18 555	0.18 563	0.15 499	0.18 540

NaN_ROB	0.41 538	0.28 535	0.62 493	0.30 545	0.19 492	0.51 554	0.47 591	0.58 543	0.59 552	0.56 569	0.47 485	0.49 512	0.41 529	1.21 610	0.64 568	0.12 465	0.18 574	0.12 468	0.13 513	0.11 415	0.14 494

SANet	0.53 576	0.28 535	0.96 577	0.26 484	0.15 395	0.69 585	0.44 584	0.67 588	1.34 623	0.67 585	0.98 598	0.94 599	0.71 596	0.89 578	0.76 576	0.14 510	0.12 517	0.12 468	0.11 447	0.17 524	0.16 515

w-ln-seven-2	0.36 508	0.29 542	1.06 588	0.27 512	0.18 470	0.37 483	0.30 523	0.50 447	0.54 537	0.45 531	0.55 523	0.45 491	0.41 529	0.62 494	0.49 538	0.10 388	0.10 476	0.12 468	0.11 447	0.14 485	0.11 433

Wz-Net-LNSev	0.34 499	0.29 542	0.91 568	0.26 484	0.21 517	0.47 539	0.31 528	0.54 499	0.54 537	0.44 527	0.52 509	0.50 519	0.35 498	0.39 384	0.39 500	0.11 427	0.11 500	0.10 373	0.09 366	0.14 485	0.13 473

DGSMNet	0.61 587	0.29 542	0.91 568	0.51 602	0.70 617	0.62 579	1.38 640	0.59 548	0.55 543	0.37 455	0.61 549	0.52 529	0.33 485	0.65 508	0.43 519	0.53 610	0.60 630	0.67 616	0.61 625	0.63 612	0.61 624

aanetorigin	0.39 530	0.29 542	1.09 590	0.24 413	0.19 492	0.28 369	0.37 559	0.33 252	0.47 491	0.94 605	0.82 584	0.52 529	0.54 570	0.49 419	0.50 544	0.11 427	0.09 451	0.10 373	0.10 408	0.16 507	0.15 506

DeepPrunerF	0.44 552	0.29 542	1.29 606	0.33 563	0.30 582	0.35 473	0.36 555	0.62 568	1.15 620	0.40 495	0.44 456	0.39 441	0.41 529	0.80 561	0.52 547	0.18 560	0.14 539	0.23 576	0.21 571	0.17 524	0.17 527

ADCPNet	0.48 561	0.29 542	1.60 616	0.27 512	0.23 546	0.70 588	0.38 565	0.53 492	0.51 522	0.51 553	0.59 537	0.67 579	0.56 574	0.60 479	1.14 607	0.15 523	0.18 574	0.14 515	0.23 581	0.19 545	0.19 548

PWC_ROB	0.38 525	0.29 542	0.69 516	0.25 450	0.20 509	0.38 491	0.19 304	0.58 543	0.67 571	0.57 571	0.85 587	0.51 523	0.40 525	0.71 526	0.52 547	0.13 484	0.09 451	0.14 515	0.10 408	0.17 524	0.14 494

w-ln-seven	0.42 541	0.30 549	1.18 597	0.26 484	0.22 533	0.58 570	0.31 528	0.62 568	0.81 592	0.58 572	0.61 549	0.53 534	0.36 502	0.57 464	0.65 570	0.11 427	0.10 476	0.13 489	0.12 486	0.15 499	0.13 473

FC-DCNN v2	0.71 596	0.30 549	0.67 510	0.32 557	0.27 569	0.84 600	0.39 570	0.84 611	0.85 601	1.44 630	1.64 624	2.09 627	1.28 625	1.06 600	0.80 583	0.24 581	0.22 589	0.27 581	0.26 592	0.26 579	0.25 585

HBP-ISP	0.33 491	0.30 549	0.72 526	0.22 314	0.16 427	0.32 434	0.22 408	0.54 499	0.44 458	0.41 504	0.49 493	0.33 389	0.38 515	0.73 533	0.25 412	0.18 560	0.19 578	0.24 578	0.20 568	0.16 507	0.13 473

FC-DCNN	0.70 595	0.30 549	0.69 516	0.32 557	0.27 569	0.81 599	0.39 570	0.79 605	0.82 593	1.41 626	1.58 623	1.98 625	1.26 623	1.02 597	0.77 579	0.24 581	0.22 589	0.27 581	0.26 592	0.26 579	0.26 587

PS-NSSS	0.32 482	0.30 549	0.46 401	0.23 362	0.17 449	0.33 445	0.24 455	0.57 534	0.41 429	0.37 455	0.52 509	0.35 410	0.30 459	0.80 561	0.30 455	0.17 549	0.14 539	0.21 569	0.15 536	0.15 499	0.13 473

PDISCO_ROB	0.43 546	0.30 549	0.67 510	0.43 591	0.36 591	0.67 584	0.32 534	0.72 597	0.76 586	0.43 520	0.53 516	0.63 571	0.40 525	0.66 513	0.47 535	0.21 571	0.12 517	0.21 569	0.19 567	0.25 572	0.20 558

PWCDC_ROB	0.38 525	0.30 549	0.60 482	0.33 563	0.20 509	0.42 515	0.19 304	0.58 543	0.89 602	0.42 514	1.26 609	0.36 415	0.34 494	0.50 423	0.38 492	0.18 560	0.11 500	0.11 430	0.09 366	0.19 545	0.13 473

UDGNet	0.23 343	0.31 556	0.38 306	0.24 413	0.14 345	0.24 304	0.18 259	0.32 238	0.43 443	0.29 312	0.28 261	0.24 281	0.19 302	0.29 318	0.20 329	0.15 523	0.07 322	0.21 569	0.11 447	0.14 485	0.10 398

dad	0.28 446	0.31 556	0.44 382	0.21 253	0.14 345	0.30 409	0.20 351	0.33 252	0.49 510	0.44 527	0.44 456	0.45 491	0.21 318	0.41 393	0.26 425	0.20 569	0.11 500	0.20 567	0.11 447	0.14 485	0.10 398

ccnet	0.42 541	0.31 556	0.48 418	0.27 512	0.32 586	0.60 576	0.32 534	0.65 577	0.46 486	0.53 565	0.66 560	0.56 544	0.45 546	0.72 531	0.61 561	0.26 585	0.19 578	0.24 578	0.21 571	0.26 579	0.22 571

Syn2CoEx	0.36 508	0.31 556	0.78 533	0.34 565	0.21 517	0.41 508	0.28 506	0.61 560	0.49 510	0.42 514	0.56 530	0.45 491	0.44 543	0.69 520	0.38 492	0.17 549	0.14 539	0.15 530	0.12 486	0.13 467	0.12 456

FCDSN-DC	0.63 588	0.31 556	0.61 485	0.36 576	0.30 582	0.65 581	0.37 559	0.66 583	0.68 574	1.14 617	1.54 621	1.71 622	1.26 623	0.92 583	0.64 568	0.24 581	0.22 589	0.27 581	0.26 592	0.27 584	0.27 591
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
RGC	0.39 530	0.32 561	0.64 503	0.34 565	0.27 569	0.40 504	0.29 512	0.57 534	0.53 533	0.45 531	0.64 557	0.62 563	0.45 546	0.72 531	0.39 500	0.15 523	0.15 554	0.21 569	0.20 568	0.18 538	0.19 548

MSMD_ROB	0.60 586	0.33 562	0.61 485	0.30 545	0.25 562	0.86 602	0.35 550	0.55 509	0.67 571	1.10 615	1.49 618	1.76 623	0.97 614	0.88 576	0.49 538	0.23 574	0.21 585	0.27 581	0.27 596	0.25 572	0.24 583

PVD	0.58 582	0.34 563	0.84 557	0.39 586	0.31 585	0.59 573	0.47 591	0.80 606	1.25 621	0.92 603	1.09 601	0.79 592	0.82 604	0.85 570	0.76 576	0.21 571	0.18 574	0.22 575	0.18 563	0.27 584	0.35 601

ADCMid	0.49 564	0.34 563	1.13 595	0.26 484	0.21 517	0.51 554	0.37 559	0.57 534	0.54 537	0.75 594	0.66 560	0.62 563	0.64 591	0.64 502	1.68 624	0.13 484	0.12 517	0.17 547	0.17 557	0.20 554	0.17 527

FADNet-RVC	0.31 473	0.35 565	0.78 533	0.25 450	0.20 509	0.33 445	0.20 351	0.49 437	0.40 419	0.34 415	0.39 398	0.41 463	0.29 445	0.63 500	0.31 462	0.13 484	0.14 539	0.14 515	0.15 536	0.19 545	0.19 548

PASM	0.45 554	0.35 565	0.90 567	0.35 574	0.33 587	0.39 499	0.38 565	0.50 447	0.61 559	0.52 559	0.51 501	0.62 563	0.45 546	0.93 585	0.48 536	0.26 585	0.29 604	0.29 592	0.33 601	0.29 590	0.26 587

CSAN	0.50 567	0.35 565	0.78 533	0.36 576	0.23 546	0.56 566	0.59 606	0.61 560	0.70 578	0.64 581	0.78 579	0.65 574	0.60 581	1.38 618	0.62 563	0.21 571	0.17 568	0.20 567	0.20 568	0.18 538	0.18 540

FADNet	0.32 482	0.36 568	0.74 531	0.23 362	0.22 533	0.37 483	0.19 304	0.53 492	0.48 501	0.32 383	0.36 362	0.43 476	0.32 482	0.64 502	0.25 412	0.16 538	0.16 561	0.14 515	0.16 548	0.24 570	0.19 548

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 508	0.36 568	0.53 453	0.34 565	0.19 492	0.51 554	0.24 455	0.55 509	0.38 393	0.41 504	0.47 485	0.47 501	0.27 413	0.73 533	0.30 455	0.36 603	0.19 578	0.27 581	0.17 557	0.26 579	0.23 578

MANE	1.41 623	0.36 568	0.74 531	0.43 591	0.41 595	2.16 634	0.80 621	2.39 641	3.38 637	2.22 638	3.06 640	3.54 640	2.73 641	2.15 634	1.94 632	0.28 593	0.27 600	0.30 594	0.46 611	0.28 589	0.34 600

ELAS_RVC	0.74 601	0.36 568	1.00 581	0.37 582	0.33 587	0.88 603	0.93 628	0.83 610	1.08 616	1.35 622	1.33 612	1.24 610	1.33 627	1.06 600	0.95 595	0.27 590	0.25 598	0.29 592	0.27 596	0.30 591	0.30 593
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.74 601	0.36 568	0.85 560	0.36 576	0.33 587	1.36 624	0.77 619	0.93 615	0.92 606	1.41 626	1.53 620	1.16 609	1.17 619	0.95 590	1.03 599	0.26 585	0.25 598	0.28 588	0.28 599	0.31 592	0.30 593
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
StereoAnything_RVC	0.13 108	0.37 573	0.36 275	0.14 1	0.07 1	0.11 4	0.12 37	0.17 12	0.12 17	0.08 1	0.07 3	0.07 1	0.10 72	0.20 163	0.10 1	0.09 339	0.05 32	0.06 73	0.04 1	0.24 570	0.05 32

EDNetEfficient	0.63 588	0.37 573	2.40 627	0.26 484	0.25 562	0.38 491	0.49 597	0.41 355	1.06 615	1.38 623	0.87 591	0.62 563	0.95 611	0.65 508	1.65 623	0.11 427	0.09 451	0.10 373	0.11 447	0.19 545	0.17 527

XQC	0.43 546	0.37 573	0.96 577	0.34 565	0.25 562	0.53 564	0.34 546	0.60 556	0.73 584	0.51 553	0.46 478	0.57 549	0.47 555	0.70 523	0.72 575	0.17 549	0.12 517	0.18 555	0.15 536	0.25 572	0.23 578

WZ-Net	0.52 575	0.38 576	1.90 620	0.30 545	0.24 554	0.57 569	0.48 595	0.62 568	0.78 589	0.50 548	0.71 569	0.68 583	0.54 570	0.98 594	0.84 585	0.13 484	0.10 476	0.11 430	0.12 486	0.19 545	0.20 558

SAMSARA	0.56 578	0.39 577	0.80 543	0.60 607	0.46 600	1.00 609	1.23 639	0.67 588	0.68 574	0.71 589	0.54 519	0.89 598	0.57 577	0.81 564	0.62 563	0.19 566	0.22 589	0.18 555	0.18 563	0.27 584	0.25 585

z-mn7	0.44 552	0.40 578	1.09 590	0.25 450	0.18 470	0.61 577	0.34 546	0.56 524	0.93 608	0.43 520	0.96 595	0.53 534	0.39 521	0.94 587	0.59 557	0.10 388	0.09 451	0.10 373	0.10 408	0.14 485	0.13 473

ADCS	0.58 582	0.40 578	1.35 609	0.29 536	0.24 554	0.55 565	0.45 585	0.67 588	0.83 597	0.76 595	0.71 569	0.68 583	0.60 581	0.76 547	2.23 635	0.16 538	0.16 561	0.16 541	0.17 557	0.22 564	0.22 571

AnyNet_C32	0.51 571	0.40 578	1.10 594	0.29 536	0.28 574	0.59 573	0.58 604	0.54 499	0.60 556	0.62 577	0.66 560	0.54 538	0.54 570	0.78 555	1.74 627	0.15 523	0.14 539	0.15 530	0.17 557	0.20 554	0.20 558

LSM	1.64 630	0.40 578	2.56 629	2.02 639	17.61 653	0.51 554	0.52 599	0.61 560	0.76 586	0.82 598	1.11 603	0.63 571	0.54 570	0.75 542	0.49 538	0.16 538	0.24 596	0.18 555	0.21 571	0.25 572	2.42 644

PSMNet-RUCA	0.37 518	0.41 582	0.66 509	0.46 596	0.41 595	0.34 458	0.25 472	0.57 534	0.45 469	0.39 485	0.52 509	0.43 476	0.33 485	0.41 393	0.29 447	0.25 584	0.14 539	0.33 598	0.21 571	0.31 592	0.22 571

Wz-Net-SNSev	0.43 546	0.41 582	1.27 604	0.30 545	0.21 517	0.44 525	0.41 576	0.61 560	0.65 567	0.46 535	0.65 558	0.62 563	0.39 521	0.74 541	0.59 557	0.12 465	0.11 500	0.12 468	0.13 513	0.16 507	0.14 494

MSAF-DinoV2	0.76 603	0.44 584	1.98 621	0.49 601	0.16 427	0.58 570	0.31 528	0.81 608	0.83 597	0.41 504	0.52 509	0.98 603	0.58 578	4.97 645	1.03 599	0.11 427	0.07 322	0.10 373	0.24 583	0.27 584	0.26 587

zh-mn7	0.46 556	0.45 585	1.48 612	0.25 450	0.19 492	0.44 525	0.29 512	0.56 524	0.82 593	0.65 583	0.96 595	0.49 512	0.38 515	0.88 576	0.63 566	0.12 465	0.10 476	0.11 430	0.11 447	0.13 467	0.14 494

GASNet	0.36 508	0.46 586	0.88 564	0.34 565	0.23 546	0.35 473	0.22 408	0.60 556	0.53 533	0.40 495	0.37 371	0.45 491	0.30 459	0.79 557	0.35 483	0.15 523	0.10 476	0.14 515	0.14 527	0.22 564	0.12 456

UDG	0.40 536	0.46 586	0.49 423	0.40 588	0.35 590	0.47 539	0.27 490	0.54 499	0.47 491	0.39 485	0.45 468	0.59 554	0.44 543	0.46 408	0.39 500	0.26 585	0.19 578	0.48 607	0.22 579	0.34 596	0.26 587

CC-Net-ROB	0.43 546	0.47 588	0.65 504	0.37 582	0.23 546	0.51 554	0.29 512	0.66 583	0.49 510	0.46 535	0.51 501	0.48 507	0.38 515	0.96 591	0.35 483	0.34 601	0.23 594	0.55 611	0.25 588	0.31 592	0.20 558

GANetREF_RVC	0.43 546	0.47 588	0.69 516	0.38 584	0.20 509	0.51 554	0.48 595	0.66 583	0.66 568	0.46 535	0.46 478	0.50 519	0.44 543	0.90 581	0.39 500	0.27 590	0.21 585	0.32 596	0.18 563	0.27 584	0.22 571
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
SQANet	0.40 536	0.48 590	0.67 510	0.48 598	0.39 592	0.48 545	0.22 408	0.51 464	0.43 443	0.40 495	0.47 485	0.47 501	0.33 485	0.54 447	0.32 467	0.36 603	0.15 554	0.40 603	0.21 571	0.45 602	0.31 596

Consistency-Raft	0.55 577	0.48 590	1.02 584	0.45 594	0.49 603	0.49 550	0.47 591	0.72 597	0.72 581	0.45 531	0.82 584	0.47 501	0.60 581	0.50 423	0.63 566	0.39 607	0.39 613	0.44 605	0.51 617	0.52 605	0.37 602

RTS	0.78 604	0.48 590	4.68 635	0.34 565	0.28 574	1.12 613	0.46 587	0.62 568	1.03 612	0.73 590	0.89 592	0.60 557	0.59 579	1.61 622	1.16 610	0.14 510	0.11 500	0.15 530	0.15 536	0.21 557	0.19 548

RTSA	0.78 604	0.48 590	4.68 635	0.34 565	0.28 574	1.12 613	0.46 587	0.62 568	1.03 612	0.73 590	0.89 592	0.60 557	0.59 579	1.61 622	1.16 610	0.14 510	0.11 500	0.15 530	0.15 536	0.21 557	0.19 548

NVStereoNet_ROB	0.67 592	0.49 594	0.83 552	0.48 598	0.40 594	0.51 554	0.46 587	0.70 594	0.77 588	0.84 599	1.72 625	1.02 604	0.83 605	1.23 611	0.79 582	0.32 599	0.38 612	0.40 603	0.46 611	0.36 598	0.41 606
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
DDUNet	0.41 538	0.50 595	0.48 418	0.44 593	0.39 592	0.46 533	0.32 534	0.50 447	0.43 443	0.45 531	0.52 509	0.57 549	0.36 502	0.48 414	0.33 474	0.33 600	0.21 585	0.55 611	0.25 588	0.37 599	0.32 599

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 571	0.50 595	0.86 561	0.39 586	0.24 554	0.84 600	0.55 602	0.56 524	0.62 561	0.60 574	0.68 564	0.62 563	0.42 538	1.13 605	0.43 519	0.23 574	0.27 600	0.27 581	0.35 603	0.25 572	0.29 592

zh-sn7	0.48 561	0.51 597	1.43 611	0.29 536	0.20 509	0.47 539	0.39 570	0.57 534	0.62 561	0.52 559	0.81 582	0.52 529	0.56 574	1.05 599	0.87 589	0.12 465	0.13 529	0.13 489	0.13 513	0.17 524	0.16 515

MFN_U_SF_RVC	0.56 578	0.51 597	1.19 598	0.38 584	0.22 533	0.69 585	0.27 490	0.80 606	0.67 571	0.73 590	0.74 574	0.87 595	0.61 590	0.81 564	0.76 576	0.29 595	0.27 600	0.32 596	0.37 607	0.32 595	0.31 596

EDNetEfficientorigin	7.51 644	0.52 599	140.47 666	0.25 450	0.17 449	0.42 515	0.29 512	0.47 417	1.03 612	1.28 620	1.02 599	0.83 594	0.84 606	0.75 542	0.99 597	0.10 388	0.09 451	0.12 468	0.10 408	0.21 557	0.22 571

anonymity	0.56 578	0.54 600	0.70 522	0.47 597	0.61 613	0.56 566	0.43 581	0.69 592	0.49 510	0.63 579	0.55 523	0.54 538	0.60 581	0.61 486	0.57 551	0.55 613	0.53 623	0.50 608	0.54 620	0.51 604	0.56 616

MonStereo1	0.93 610	0.56 601	0.82 549	0.69 611	0.58 611	1.37 625	0.35 550	0.94 616	1.25 621	0.93 604	1.90 628	1.52 618	2.10 636	1.27 614	0.77 579	0.69 620	0.33 609	0.75 620	0.47 613	0.70 619	0.57 618

Wz-Net-TNSev	0.51 571	0.58 602	1.61 618	0.25 450	0.21 517	0.65 581	0.45 585	0.63 575	0.69 576	0.51 553	0.54 519	0.71 588	0.60 581	1.00 595	0.77 579	0.15 523	0.15 554	0.13 489	0.15 536	0.21 557	0.20 558

AnyNet_C01	0.65 590	0.58 602	2.60 630	0.32 557	0.26 567	0.88 603	0.61 607	0.63 575	0.62 561	0.68 586	0.96 595	0.76 591	0.60 581	0.96 591	1.43 619	0.16 538	0.16 561	0.17 547	0.17 557	0.23 567	0.23 578

GCST	0.47 558	0.60 604	0.57 469	1.04 627	0.48 602	0.38 491	0.11 17	0.40 343	0.32 317	0.41 504	0.34 341	0.29 346	0.17 262	0.46 408	0.19 312	0.69 620	0.42 615	0.79 624	0.62 626	0.62 611	0.46 611

SPS-STEREO	0.69 594	0.61 605	0.98 579	0.52 604	0.57 610	0.74 590	0.50 598	0.78 602	0.62 561	0.95 607	0.86 588	0.94 599	0.70 595	1.01 596	0.87 589	0.58 616	0.51 620	0.50 608	0.50 616	0.55 607	0.58 619
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
otaku	0.57 581	0.62 606	0.87 563	0.63 609	0.44 599	0.73 589	0.37 559	0.65 577	0.66 568	0.51 553	0.75 575	0.66 578	0.45 546	0.69 520	0.46 533	0.53 610	0.34 610	0.55 611	0.35 603	0.60 610	0.45 608

Ntro	0.58 582	0.64 607	0.92 570	0.66 610	0.50 605	0.77 593	0.36 555	0.66 583	0.70 578	0.50 548	0.59 537	0.65 574	0.51 567	0.75 542	0.45 527	0.56 614	0.32 608	0.56 614	0.34 602	0.63 612	0.46 611

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 593	0.64 607	1.06 588	0.45 594	0.27 569	1.40 627	0.58 604	0.78 602	0.92 606	0.84 599	0.86 588	0.88 597	0.68 593	1.33 617	0.68 573	0.37 605	0.29 604	0.34 599	0.36 606	0.43 600	0.37 602

SGM+DAISY	0.87 606	0.66 609	1.30 607	0.51 602	0.60 612	1.03 610	0.84 625	0.76 600	0.73 584	1.39 624	1.51 619	1.31 613	1.22 621	1.11 602	1.08 602	0.57 615	0.53 623	0.51 610	0.51 617	0.54 606	0.61 624

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 276	0.72 610	0.70 522	0.17 62	0.08 10	0.15 51	0.15 142	0.18 20	0.16 78	0.13 103	0.12 68	0.09 22	0.08 8	0.16 79	0.13 139	0.35 602	0.04 2	0.08 220	0.07 202	0.11 415	0.23 578

coex-ft	3.44 638	0.73 611	48.55 664	0.24 413	0.19 492	0.50 553	0.43 581	0.47 417	2.40 634	7.03 648	1.20 606	0.97 602	2.23 637	0.73 533	1.92 631	0.12 465	0.15 554	0.14 515	0.12 486	0.21 557	0.43 607

JetBlue	1.14 619	0.76 612	2.36 625	0.59 606	0.75 619	3.04 638	1.78 642	1.11 619	0.90 604	0.94 605	1.10 602	1.66 621	1.28 625	2.09 632	1.72 626	0.43 609	0.36 611	0.38 601	0.38 609	0.58 609	0.56 616

MFMNet_re	0.72 597	0.76 612	0.99 580	0.62 608	0.70 617	0.77 593	0.67 610	0.75 599	0.83 597	0.78 597	0.86 588	0.69 585	0.78 599	0.71 526	0.61 561	0.66 619	0.59 629	0.61 615	0.58 624	0.68 618	0.71 628

ACVNet_1	0.72 597	0.81 614	1.37 610	0.72 614	0.53 608	0.77 593	0.42 579	0.85 614	0.90 604	0.74 593	0.75 575	1.32 614	0.72 597	1.02 597	0.55 550	0.54 612	0.31 607	0.71 618	0.35 603	0.64 614	0.45 608

ACVNet-4b	0.72 597	0.81 614	1.33 608	0.72 614	0.50 605	0.80 598	0.31 528	0.71 596	0.80 591	0.50 548	0.72 573	0.95 601	0.43 542	0.96 591	1.20 614	1.13 638	0.21 585	0.76 621	0.45 610	0.65 615	0.46 611

IMH-64-1	0.91 608	0.86 616	0.84 557	0.97 622	0.75 619	0.92 606	0.71 612	1.27 621	1.10 617	0.89 601	1.45 615	1.14 606	0.96 612	1.19 607	0.84 585	0.74 622	0.51 620	0.97 627	0.55 621	0.84 623	0.60 621

IMH-64	0.91 608	0.86 616	0.84 557	0.97 622	0.75 619	0.92 606	0.71 612	1.27 621	1.10 617	0.89 601	1.45 615	1.14 606	0.96 612	1.19 607	0.84 585	0.74 622	0.51 620	0.97 627	0.55 621	0.84 623	0.60 621

ACVNet_2	0.89 607	0.87 618	1.25 602	0.82 617	0.62 614	0.97 608	0.62 608	1.14 620	1.42 625	1.00 610	1.40 613	1.47 617	0.84 606	1.11 602	0.66 571	0.61 617	0.43 616	0.78 622	0.49 614	0.75 620	0.52 614

test_for_model	0.29 457	0.89 619	0.34 245	0.69 611	0.49 603	0.20 204	0.16 175	0.30 216	0.23 201	0.28 283	0.15 126	0.13 122	0.11 120	0.17 99	0.13 139	0.29 595	0.10 476	0.06 73	0.04 1	0.86 625	0.18 540

WAO-7	1.01 613	0.89 619	0.93 572	0.83 619	0.66 616	1.18 615	0.81 623	1.40 625	1.57 628	1.11 616	1.76 627	1.45 616	1.19 620	1.50 621	1.14 607	0.61 617	0.62 633	0.70 617	0.68 628	0.66 617	0.60 621

RainbowNet	0.72 597	0.89 619	1.02 584	0.82 617	0.63 615	0.78 596	0.52 599	0.81 608	0.93 608	0.60 574	0.79 580	0.80 593	0.60 581	0.80 561	0.57 551	0.78 625	0.55 626	0.78 622	0.49 614	0.76 621	0.58 619

DispFullNet	0.66 591	0.89 619	1.59 615	0.77 616	1.21 634	0.51 554	0.23 433	0.59 548	0.72 581	0.69 588	0.61 549	0.69 585	0.91 610	0.79 557	0.48 536	0.27 590	0.12 517	0.73 619	0.30 600	0.65 615	0.40 605

WAO-6	1.07 617	0.93 623	0.92 570	0.96 621	0.78 622	1.28 621	0.75 616	1.34 623	2.00 632	1.02 612	1.54 621	1.59 619	1.22 621	1.31 616	1.14 607	0.78 625	0.55 626	1.02 631	0.75 632	0.83 622	0.69 627

IMH	1.05 616	0.95 624	1.00 581	1.01 624	0.78 622	1.11 612	0.68 611	1.38 624	1.43 626	1.00 610	1.72 625	1.43 615	1.14 616	1.73 627	0.89 591	1.09 635	0.55 626	0.99 629	0.57 623	0.87 626	0.62 626

LVE	1.13 618	1.02 625	1.28 605	1.01 624	0.80 625	1.29 622	0.81 623	1.47 628	1.96 630	1.07 614	1.90 628	1.90 624	1.01 615	1.48 620	0.91 592	0.93 632	0.61 632	0.94 626	0.69 629	0.87 626	0.75 632

TorneroNet-64	1.43 624	1.03 626	1.20 599	1.10 628	0.86 628	2.26 635	0.73 615	1.84 634	3.84 642	1.25 619	2.25 636	2.69 636	1.42 628	1.76 629	1.43 619	0.76 624	0.50 618	1.09 632	0.66 627	1.23 635	0.76 633

Dean	1.17 620	1.04 627	1.49 614	1.03 626	0.78 622	1.20 618	0.77 619	1.48 629	1.96 630	1.28 620	1.99 631	2.15 628	1.14 616	1.25 612	1.00 598	0.81 627	0.60 630	1.01 630	0.69 629	0.92 630	0.74 631

TorneroNet	2.22 634	1.08 628	1.24 601	1.14 632	0.90 629	5.58 642	0.80 621	2.12 639	8.69 648	2.58 640	5.42 645	3.88 641	1.97 634	1.78 631	1.87 629	0.86 628	0.54 625	1.15 636	0.74 631	1.23 635	0.85 634

WAO-8	1.46 626	1.10 629	1.09 590	1.10 628	0.84 626	2.06 631	0.75 616	1.84 634	3.83 640	1.44 630	2.21 634	2.15 628	1.43 629	3.17 638	1.19 612	0.91 630	0.65 635	1.09 632	0.79 633	0.90 628	0.71 628

Venus	1.46 626	1.10 629	1.09 590	1.10 628	0.84 626	2.06 631	0.75 616	1.84 634	3.83 640	1.44 630	2.21 634	2.15 628	1.43 629	3.17 638	1.19 612	0.91 630	0.65 635	1.09 632	0.79 633	0.90 628	0.71 628

MADNet+	1.01 613	1.16 631	4.72 637	0.70 613	0.47 601	1.24 619	0.96 629	0.97 617	0.89 602	0.65 583	0.77 578	0.87 595	0.85 608	2.09 632	1.68 624	0.38 606	0.39 613	0.31 595	0.27 596	0.43 600	0.39 604

PWCK	1.00 611	1.17 632	1.70 619	0.91 620	0.41 595	1.19 617	0.92 627	1.10 618	1.14 619	1.16 618	1.14 604	1.25 611	0.88 609	1.75 628	1.04 601	0.87 629	0.50 618	0.87 625	0.53 619	0.96 631	0.52 614

UNDER WATER-64	1.55 628	1.19 633	2.52 628	1.31 633	0.95 630	2.12 633	1.21 638	1.45 627	3.19 636	1.43 629	1.32 611	2.64 635	2.04 635	1.63 624	1.83 628	1.11 636	0.67 637	1.28 637	0.92 636	1.19 633	1.02 637

UNDER WATER	1.59 629	1.22 634	2.36 625	1.38 634	1.03 631	1.67 630	1.10 635	1.54 632	3.63 638	1.44 630	1.47 617	2.85 637	2.25 638	1.67 625	1.94 632	1.06 634	0.62 633	1.31 638	0.93 637	1.21 634	1.02 637

notaker	1.45 625	1.34 635	1.48 612	1.40 635	1.07 632	1.18 615	0.85 626	1.48 629	1.40 624	1.51 635	3.46 641	2.40 633	1.81 633	1.76 629	1.45 622	1.11 636	0.69 638	1.38 639	0.87 635	1.31 637	0.97 636

ktn	1.77 632	1.36 636	1.22 600	1.43 636	1.14 633	1.52 628	1.08 634	1.51 631	3.96 643	2.77 642	4.69 643	3.35 639	1.46 631	1.69 626	1.25 616	1.43 640	0.77 639	1.45 640	0.99 638	1.32 638	0.96 635

KSHMR	1.89 633	1.36 636	1.60 616	1.47 637	1.22 635	1.38 626	1.06 633	1.79 633	5.97 646	1.42 628	5.65 646	2.98 638	1.14 616	2.23 635	1.20 614	1.27 639	1.12 640	1.46 641	1.10 640	1.32 638	1.15 639

HanzoNet	2.97 637	1.69 638	2.29 624	1.74 638	1.33 636	1.53 629	1.03 632	1.99 637	2.64 635	5.51 646	5.16 644	5.90 646	6.82 648	4.32 644	3.29 640	3.16 646	2.02 646	1.92 642	2.87 647	2.24 642	1.89 642

MADNet++	2.26 635	1.80 639	2.06 622	2.13 641	1.97 639	2.61 637	1.79 643	2.38 640	2.16 633	2.75 641	2.65 638	2.38 632	2.43 639	3.17 638	3.21 639	2.17 643	1.95 644	1.94 643	1.63 642	2.06 641	2.01 643

BEATNet-Init1	4.73 642	2.61 640	13.29 651	0.58 605	0.53 608	10.12 649	3.33 645	4.83 646	5.01 645	8.75 650	8.51 648	14.08 657	7.60 649	7.70 650	5.34 646	0.28 593	0.28 603	0.34 599	0.37 607	0.57 608	0.45 608

JetRed	2.30 636	2.64 641	6.12 639	1.12 631	1.38 637	5.85 644	3.29 644	1.99 637	1.67 629	1.98 637	1.95 630	2.16 631	1.60 632	2.48 636	4.10 643	1.05 633	1.60 641	1.09 632	1.01 639	1.67 640	1.28 640

DPSimNet_ROB	4.34 640	4.23 642	6.89 641	3.67 642	3.68 640	4.75 639	5.21 647	2.67 642	3.68 639	5.82 647	3.95 642	5.57 643	6.72 647	3.46 642	4.48 644	4.05 649	2.88 647	4.68 649	3.12 649	3.69 644	3.62 647

DGTPSM_ROB	8.34 645	5.10 643	10.37 649	5.31 644	10.18 646	8.33 646	23.60 656	6.06 648	13.41 655	4.90 643	10.87 653	5.65 644	10.44 650	6.17 646	12.59 651	3.74 647	7.55 650	3.69 647	7.26 652	4.14 646	7.46 649

DPSMNet_ROB	8.40 646	5.11 644	10.49 650	5.58 645	10.25 647	8.34 647	23.62 657	6.07 649	13.45 656	4.93 644	10.88 654	5.66 645	10.44 650	6.24 647	12.64 652	3.98 648	7.61 651	3.76 648	7.30 653	4.20 647	7.51 650

USTest	6.88 643	5.23 645	5.63 638	7.22 646	7.29 643	14.34 652	22.76 652	8.48 650	9.32 649	5.42 645	6.39 647	6.29 649	6.64 646	6.92 648	8.62 650	1.94 641	3.29 648	2.16 645	2.55 646	3.85 645	3.29 646

TCMNet-wrong-test	4.29 639	5.57 646	4.65 634	11.33 650	10.39 648	5.73 643	4.48 646	4.13 645	1.02 611	1.91 636	2.39 637	6.16 648	3.62 642	3.84 643	4.50 645	1.99 642	0.47 617	1.97 644	1.69 643	5.69 648	4.31 648

ASD4		6.65 647

Anonymous_1	16.62 656	9.35 648	9.84 643	10.66 647	14.64 651	18.66 657	27.12 658	12.64 656	13.51 657	10.76 656	10.30 652	10.13 651	10.60 652	11.06 656	12.74 653	15.87 663	7.74 652	16.92 660	43.48 664	58.66 667	7.68 651

xxxxx1	15.27 652	9.54 649	10.31 644	20.13 654	18.88 654	17.08 653	23.03 653	10.36 653	10.99 651	9.21 651	9.62 649	10.74 652	10.61 653	10.72 653	13.89 656	7.97 654	9.20 656	31.85 665	44.72 665	12.84 652	13.69 654

tt_ll	15.27 652	9.54 649	10.31 644	20.13 654	18.88 654	17.08 653	23.03 653	10.36 653	10.99 651	9.21 651	9.62 649	10.74 652	10.61 653	10.72 653	13.89 656	7.97 654	9.20 656	31.85 665	44.72 665	12.84 652	13.69 654

ff	15.27 652	9.54 649	10.31 644	20.13 654	18.88 654	17.08 653	23.03 653	10.36 653	10.99 651	9.21 651	9.62 649	10.74 652	10.61 653	10.72 653	13.89 656	7.97 654	9.20 656	31.85 665	44.72 665	12.84 652	13.69 654

DPSM_ROB	11.49 650	9.87 652	10.35 647	11.13 648	11.31 649	19.11 658	27.51 659	13.37 657	14.21 658	10.31 654	11.06 655	10.96 655	11.27 656	11.96 657	13.59 654	6.78 652	8.19 653	6.03 651	7.09 650	7.93 649	7.73 652

DPSM	11.49 650	9.87 652	10.35 647	11.13 648	11.31 649	19.11 658	27.51 659	13.37 657	14.21 658	10.31 654	11.06 655	10.96 655	11.27 656	11.96 657	13.59 654	6.78 652	8.19 653	6.03 651	7.09 650	7.93 649	7.73 652

DLNR_Zeroshot_test	10.44 647	12.10 654	19.93 654	106.08 665	23.66 664	0.14 26	0.13 87	3.22 643	0.17 95	0.16 166	0.23 215	0.16 182	0.10 72	0.31 340	0.15 204	2.36 644	0.06 185	0.07 137	0.07 202	39.70 665	0.06 130

DLNR-FE	10.45 648	12.13 655	19.94 655	106.10 666	23.12 663	0.14 26	0.13 87	3.28 644	0.17 95	0.16 166	0.23 215	0.16 182	0.10 72	0.31 340	0.15 204	2.41 645	0.06 185	0.07 137	0.07 202	40.22 666	0.06 130

PML	16.10 655	12.82 656	6.78 640	5.23 643	7.76 644	33.92 660	66.56 667	5.30 647	10.28 650	26.12 666	68.59 667	20.51 659	13.49 658	10.06 652	6.78 649	5.96 651	2.00 645	6.04 653	2.18 644	8.96 651	2.60 645

LRCNet_RVC	10.90 649	14.34 657	9.35 642	15.35 651	8.04 645	1.08 611	0.34 546	8.78 651	0.70 578	12.63 657	16.05 657	9.85 650	6.54 645	8.57 651	6.34 648	20.27 664	5.40 649	23.70 662	21.88 661	14.87 655	13.83 657

CasAABBNet	23.10 659	19.86 658	20.64 658	22.47 657	22.73 658	38.41 664	55.50 664	26.89 664	28.70 665	20.61 662	22.15 663	22.08 664	22.75 664	23.99 661	27.36 663	13.59 657	16.48 660	12.14 654	14.27 655	15.95 656	15.53 659

FlowAnything	23.14 662	19.87 659	20.79 659	22.50 660	22.74 659	38.39 663	55.46 662	26.89 664	28.72 666	20.77 664	22.29 665	22.07 663	22.72 661	23.99 661	27.41 667	13.60 660	16.55 664	12.15 657	14.36 659	15.97 659	15.52 658

RAFT-FEzeroshot	23.10 659	19.88 660	20.56 656	22.49 658	22.75 660	38.38 661	55.50 664	26.84 662	28.66 663	20.60 660	22.10 661	22.05 661	22.74 662	24.00 663	27.37 665	13.59 657	16.48 660	12.14 654	14.28 656	15.96 657	15.54 660

RAFT-FE	23.10 659	19.88 660	20.56 656	22.49 658	22.75 660	38.38 661	55.50 664	26.84 662	28.66 663	20.60 660	22.10 661	22.05 661	22.74 662	24.00 663	27.37 665	13.59 657	16.48 660	12.14 654	14.28 656	15.96 657	15.54 660

Selective-RAFT-Error	23.16 663	19.93 662	20.87 660	22.54 661	22.81 662	38.52 666	55.47 663	27.01 667	28.83 667	20.66 663	22.25 664	22.09 665	22.80 666	24.09 665	27.36 663	13.61 661	16.48 660	12.15 657	14.28 656	15.99 660	15.57 662

LSM0	24.24 664	19.98 663	22.32 661	24.22 662	40.14 666	38.48 665	55.20 661	26.95 666	28.57 662	20.49 659	21.83 659	22.26 666	22.75 664	24.22 666	27.30 662	13.66 662	16.32 659	12.19 659	14.15 654	16.10 661	17.66 663

HaxPig	17.72 657	20.22 664	19.73 653	16.53 652	16.51 652	9.27 648	9.33 648	14.34 659	13.27 654	18.65 658	18.70 658	17.35 658	16.77 659	17.04 659	16.45 659	22.05 665	20.89 665	22.27 661	21.53 660	21.29 662	22.13 664

MEDIAN_ROB	21.21 658	24.62 665	23.47 662	19.58 653	19.65 657	13.22 651	10.96 649	17.88 660	17.00 660	22.14 665	22.02 660	20.86 660	20.36 660	21.06 660	19.71 660	25.63 666	24.13 666	26.21 663	25.20 662	25.17 663	25.38 665

AVERAGE_ROB	25.43 665	29.06 666	27.24 663	24.63 663	24.20 665	17.73 656	12.61 650	22.29 661	21.39 661	26.79 667	26.16 666	25.20 667	24.64 667	25.07 667	23.53 661	29.96 667	28.40 667	30.60 664	29.58 663	29.72 664	29.84 666

test_example2	101.33 666	108.28 667	68.15 665	98.43 664	106.93 667	89.75 667	102.43 668	36.80 668	97.65 668	129.04 668	130.15 668	65.26 668	66.62 668	92.11 668	80.24 668	144.10 668	199.48 668	81.81 668	103.01 668	125.01 668	101.27 667

ccccc		256.29 668		354.40 667	364.36 668	149.10 668		152.89 669		153.93 669		164.00 669		268.02 669		390.55 669	349.22 669	244.59 669	219.82 669	412.30 669

GS-Stereo							0.16 175	0.26 151	0.18 108	0.13 103	0.15 126	0.10 42	0.09 23	0.16 79	0.10 1	0.07 101	0.05 32	0.06 73	0.05 92	0.08 231	0.08 280

FSD					0.24 554	0.27 349	0.27 490	0.31 227	0.29 283	0.26 263	0.27 255	0.28 335	0.27 413	0.28 301	0.26 425	0.23 574	0.22 589	0.27 581	0.26 592	0.25 572

Low-res two-view benchmark