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.

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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	1.59 49	0.51 1	3.25 43	1.27 3	2.53 313	2.33 37	0.33 75	5.10 15	3.33 97	1.02 10	1.81 60	4.22 139	0.86 46	4.52 53	0.73 17	0.00 1	0.03 133	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.01 2

SteFusion	1.79 60	0.52 2	3.21 38	0.87 1	1.99 276	2.41 40	0.21 68	6.10 47	3.58 102	1.19 16	4.49 108	1.63 66	0.53 20	8.19 144	0.86 49	0.01 120	0.03 133	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.01 2

PyraSte	1.81 61	0.52 2	3.32 54	1.47 11	2.17 288	2.52 45	0.25 71	5.52 21	3.27 94	0.84 1	3.03 76	4.63 155	1.52 86	6.41 93	0.74 18	0.01 120	0.04 156	0.00 1	0.00 1	0.02 10	0.01 2

ACW_4w	1.70 55	0.53 4	3.22 40	1.53 14	2.00 278	2.31 34	0.20 65	5.27 17	3.20 89	1.09 13	1.49 56	4.56 153	0.87 47	6.82 107	0.77 25	0.01 120	0.03 133	0.00 1	0.00 1	0.02 10	0.02 25

xxxad45	1.57 44	0.56 5	3.08 30	1.39 8	2.24 292	2.47 43	0.43 82	5.09 14	3.34 99	0.93 6	1.12 48	4.85 160	1.15 65	4.04 31	0.68 11	0.01 120	0.03 133	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.02 25

5w_v4	1.66 54	0.56 5	3.02 22	1.33 6	3.22 351	2.57 47	0.22 69	5.04 13	3.29 95	1.06 12	1.43 54	5.85 181	0.97 56	3.97 29	0.65 9	0.01 120	0.03 133	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.02 25

StePilot	1.54 41	0.58 7	3.02 22	1.35 7	0.42 59	2.50 44	0.09 46	4.40 4	1.82 15	1.84 62	1.60 58	1.55 60	0.88 48	9.92 207	0.82 35	0.00 1	0.02 81	0.00 1	0.01 174	0.02 10	0.01 2

IGEV	1.86 65	0.58 7	3.90 90	2.40 70	3.49 367	4.20 109	0.97 123	7.16 102	3.22 90	2.00 79	4.16 98	0.26 11	0.62 25	3.40 13	0.65 9	0.03 230	0.09 286	0.00 1	0.00 1	0.03 73	0.02 25

4k_L	1.21 2	0.59 9	3.05 26	1.76 24	0.42 59	2.11 25	0.02 13	6.55 70	2.60 46	1.67 44	0.60 21	0.48 26	0.39 11	3.01 7	0.80 29	0.00 1	0.02 81	0.00 1	0.00 1	0.02 10	0.04 86

4.5w_L	1.52 38	0.59 9	3.00 17	1.46 10	0.43 67	2.43 41	0.09 46	4.45 5	1.86 16	1.64 42	1.55 57	1.58 63	0.94 54	9.44 192	0.79 28	0.00 1	0.03 133	0.00 1	0.01 174	0.02 10	0.01 2

uiiii_40	1.34 10	0.60 11	3.00 17	1.12 2	0.32 22	2.36 39	0.10 48	4.48 6	1.90 18	1.58 37	1.18 51	1.64 67	1.08 63	6.53 96	0.78 27	0.00 1	0.03 133	0.00 1	0.01 174	0.02 10	0.01 2

ITERv7	1.36 11	0.60 11	3.28 48	2.04 41	0.36 37	2.04 17	0.03 24	6.56 72	2.70 67	1.70 46	0.71 33	1.77 82	0.50 17	4.02 30	0.86 49	0.00 1	0.02 81	0.00 1	0.00 1	0.02 10	0.02 25

gc-stereo	1.36 11	0.61 13	3.25 43	1.69 20	0.30 16	2.04 17	0.01 1	6.66 79	2.82 76	2.19 87	0.56 16	1.19 46	0.91 51	4.14 37	0.87 52	0.00 1	0.02 81	0.00 1	0.00 1	0.02 10	0.02 25

ss10	1.40 21	0.61 13	3.07 29	1.96 33	0.32 22	1.71 6	0.02 13	6.75 83	2.64 59	1.94 71	1.01 42	1.19 46	0.72 32	5.05 64	0.92 66	0.01 120	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.02 10	0.01 2

ITERv28	1.45 28	0.61 13	3.23 41	1.42 9	0.51 81	2.09 23	0.02 13	5.69 28	2.62 57	1.31 20	1.02 43	1.58 63	0.39 11	7.56 126	0.88 56	0.00 1	0.03 133	0.00 1	0.00 1	0.02 10	0.04 86

v134_o9	1.41 23	0.61 13	2.95 15	2.12 45	0.62 102	2.11 25	0.01 1	7.11 98	2.67 64	1.56 36	0.66 25	1.52 58	1.15 65	4.17 40	0.87 52	0.01 120	0.02 81	0.00 1	0.01 174	0.02 10	0.02 25

ITERv10	1.45 28	0.61 13	3.33 55	2.06 43	0.36 37	2.16 29	0.03 24	6.99 95	2.50 33	1.59 38	0.82 38	1.75 79	1.04 61	4.76 58	0.93 68	0.01 120	0.02 81	0.00 1	0.00 1	0.02 10	0.02 25

s6wercc	1.33 8	0.61 13	3.29 50	2.00 38	0.39 49	2.06 20	0.03 24	6.43 65	2.62 57	1.77 54	0.67 27	1.66 69	0.70 30	3.52 19	0.87 52	0.00 1	0.02 81	0.00 1	0.00 1	0.02 10	0.02 25

a5sdf	1.36 11	0.61 13	3.18 34	2.05 42	0.44 70	2.05 19	0.02 13	6.19 55	2.61 54	1.77 54	0.63 22	1.68 70	0.92 52	4.08 32	0.89 58	0.01 120	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.02 10	0.01 2

5k_new	1.38 16	0.62 20	3.11 32	2.26 56	0.30 16	2.10 24	0.02 13	5.59 24	2.60 46	1.87 64	0.37 9	1.68 70	0.49 15	5.62 74	0.81 31	0.01 120	0.02 81	0.00 1	0.00 1	0.02 10	0.02 25

uio108cc	1.38 16	0.62 20	2.83 8	1.75 23	0.36 37	3.59 89	0.02 13	6.98 93	2.76 70	1.55 35	0.68 28	1.72 75	0.33 4	3.47 15	0.90 61	0.01 120	0.04 156	0.00 1	0.01 174	0.02 10	0.04 86

99wein	1.36 11	0.62 20	3.23 41	1.90 32	0.30 16	2.00 13	0.02 13	6.55 70	2.56 39	1.74 49	0.76 35	1.68 70	0.39 11	4.51 50	0.92 66	0.01 120	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.02 10	0.01 2

ITERv8	1.38 16	0.62 20	2.97 16	1.96 33	0.43 67	2.03 16	0.02 13	6.58 75	2.59 44	1.82 59	0.71 33	1.55 60	0.75 36	4.57 55	0.88 56	0.01 120	0.01 25	0.00 1	0.01 174	0.02 10	0.01 2

aaa3	1.24 3	0.63 24	3.25 43	1.86 28	0.33 30	2.02 15	0.01 1	6.12 49	2.60 46	1.35 24	0.52 15	1.07 43	0.35 6	3.74 24	0.81 31	0.01 120	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.02 10	0.02 25

SX	1.47 32	0.63 24	3.20 36	2.74 90	0.37 40	2.01 14	0.03 24	5.33 20	2.60 46	1.46 34	0.27 7	3.11 116	0.85 45	5.84 83	0.85 45	0.01 120	0.02 81	0.00 1	0.00 1	0.02 10	0.02 25

weee2	1.28 5	0.63 24	2.88 10	2.00 38	0.32 22	2.14 27	0.01 1	4.86 12	2.56 39	1.63 41	0.45 13	2.17 103	1.25 73	3.81 26	0.84 42	0.01 120	0.02 81	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.02 25

yuret106	1.40 21	0.63 24	3.27 47	1.55 15	0.28 13	2.21 31	0.01 1	6.77 86	2.66 63	1.44 32	0.86 39	1.42 55	1.32 76	4.51 50	0.90 61	0.00 1	0.02 81	0.00 1	0.00 1	0.02 10	0.05 105

ITERv21	1.58 47	0.63 24	3.17 33	1.30 4	0.68 110	2.35 38	0.11 51	6.60 76	2.67 64	1.34 22	0.78 36	2.10 102	1.07 62	7.94 133	0.84 42	0.01 120	0.02 81	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.02 25

ITERv19	1.44 26	0.63 24	2.69 5	1.96 33	0.42 59	3.20 69	0.04 34	7.51 109	2.54 36	1.91 70	0.69 30	1.79 86	0.73 33	3.83 28	0.75 22	0.01 120	0.03 133	0.00 1	0.00 1	0.02 10	0.02 25

zxcv128	1.45 28	0.63 24	3.26 46	1.80 25	0.37 40	3.30 75	0.01 1	7.13 100	2.47 31	2.04 80	0.68 28	1.69 74	0.97 56	3.76 25	0.83 38	0.00 1	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.02 10	0.02 25

ITERv14	1.38 16	0.63 24	3.29 50	1.83 26	0.37 40	2.21 31	0.03 24	7.12 99	2.50 33	1.72 47	0.65 24	1.35 52	0.95 55	4.08 32	0.87 52	0.00 1	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.02 10	0.01 2

vnu138km	1.33 8	0.63 24	2.94 14	1.72 21	0.33 30	1.94 11	0.03 24	6.44 66	2.61 54	1.44 32	0.59 19	1.80 87	0.77 40	4.43 47	0.91 65	0.00 1	0.02 81	0.00 1	0.00 1	0.02 10	0.02 25

USM	1.32 7	0.64 33	3.06 27	2.44 71	0.30 16	2.06 20	0.01 1	5.82 37	2.57 43	1.82 59	0.56 16	1.56 62	0.29 3	4.41 45	0.76 23	0.01 120	0.02 81	0.00 1	0.00 1	0.02 10	0.02 25

dd23bbn	1.54 41	0.64 33	3.02 22	1.61 17	0.27 10	3.72 93	0.03 24	7.34 106	2.59 44	1.64 42	1.41 53	1.75 79	0.97 56	4.92 62	0.76 23	0.01 120	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.02 10	0.10 156

ITER124	1.39 20	0.64 33	2.63 3	1.85 27	0.41 53	4.16 103	0.03 24	5.69 28	2.37 27	2.12 84	0.38 10	1.73 77	0.42 14	4.42 46	0.93 68	0.01 120	0.02 81	0.00 1	0.00 1	0.02 10	0.01 2

MLG-Stereo_test2	1.52 38	0.64 33	2.81 6	2.52 78	1.79 255	2.76 53	0.16 60	4.70 9	1.80 13	1.75 50	0.08 2	3.21 119	0.17 1	7.28 115	0.64 8	0.02 204	0.11 320	0.00 1	0.00 1	0.04 82	0.03 67

LG-G_1	2.14 80	0.64 33	4.04 100	3.18 109	0.37 40	11.00 348	0.60 94	6.27 59	1.55 7	1.28 18	1.15 49	1.34 50	2.14 111	8.08 139	0.99 82	0.04 246	0.12 331	0.00 1	0.00 1	0.06 97	0.03 67

LG-G	2.14 80	0.64 33	4.04 100	3.18 109	0.37 40	11.00 348	0.60 94	6.27 59	1.55 7	1.28 18	1.15 49	1.34 50	2.14 111	8.08 139	0.99 82	0.04 246	0.12 331	0.00 1	0.00 1	0.06 97	0.03 67

dual_stereo	1.57 44	0.64 33	2.56 1	2.33 64	0.47 74	2.62 49	0.08 43	4.85 11	1.95 19	1.01 9	0.69 30	1.90 92	0.61 24	10.34 218	0.96 77	0.01 120	0.20 396	0.00 1	0.18 378	0.01 1	0.03 67

U	3.65 157	0.64 33	5.91 182	3.91 164	11.89 579	11.50 354	0.20 65	7.66 114	5.38 147	1.79 56	2.55 67	0.76 39	1.61 89	2.34 2	0.70 14	0.00 1	0.04 156	10.60 595	5.47 583	0.04 82	0.02 25

ACM	1.42 25	0.65 41	2.81 6	1.87 30	0.38 46	3.05 62	0.02 13	6.52 68	2.75 69	1.82 59	0.49 14	1.89 91	0.65 28	4.55 54	0.80 29	0.01 120	0.02 81	0.00 1	0.00 1	0.02 10	0.01 2

oiu110	1.48 33	0.65 41	3.18 34	1.89 31	0.38 46	3.06 63	0.04 34	6.70 80	2.61 54	1.80 57	1.11 47	2.03 98	1.48 85	3.82 27	0.77 25	0.01 120	0.02 81	0.00 1	0.00 1	0.02 10	0.03 67

dddd17k	1.41 23	0.65 41	2.60 2	2.13 46	0.43 67	2.71 51	0.02 13	6.51 67	2.54 36	1.97 73	0.64 23	1.48 56	1.08 63	4.33 43	0.97 79	0.01 120	0.02 81	0.00 1	0.00 1	0.02 10	0.01 2

MLG-Stereo_test1	1.51 37	0.65 41	3.00 17	2.47 76	2.46 308	2.84 55	0.16 60	5.64 27	1.77 11	0.98 7	0.09 3	1.53 59	0.52 18	7.44 121	0.56 4	0.02 204	0.09 286	0.00 1	0.03 237	0.03 73	0.02 25

MLG-Stereo	1.48 33	0.65 41	3.04 25	2.52 78	0.79 141	3.11 66	0.16 60	6.26 57	1.80 13	0.84 1	0.10 5	1.51 57	0.65 28	7.44 121	0.53 3	0.02 204	0.09 286	0.00 1	0.03 237	0.03 73	0.02 25

qyd29nn	1.50 36	0.66 46	3.21 38	1.60 16	0.35 34	1.91 10	0.01 1	5.18 16	2.37 27	1.12 14	1.02 43	1.40 53	0.33 4	9.83 203	0.95 75	0.01 120	0.01 25	0.00 1	0.01 174	0.02 10	0.02 25

ITERv24	1.58 47	0.66 46	2.90 11	1.72 21	0.28 13	3.94 98	0.01 1	7.51 109	2.46 30	1.88 68	0.97 41	2.74 112	1.93 104	3.58 21	0.89 58	0.00 1	0.02 81	0.00 1	0.00 1	0.02 10	0.02 25

iked130	1.37 15	0.66 46	3.34 56	2.20 51	0.35 34	2.99 60	0.15 58	6.74 82	2.64 59	1.68 45	0.56 16	1.40 53	0.71 31	3.11 8	0.81 31	0.01 120	0.02 81	0.00 1	0.01 174	0.02 10	0.02 25

ITERv12	1.29 6	0.66 46	2.92 13	2.02 40	0.54 86	2.08 22	0.03 24	6.15 52	2.54 36	1.40 30	0.66 25	1.64 67	0.76 38	3.45 14	0.90 61	0.00 1	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.02 10	0.02 25

mfccc	1.46 31	0.67 50	3.10 31	1.66 19	0.34 33	2.98 59	0.01 1	6.71 81	2.56 39	1.87 64	0.31 8	2.09 101	1.16 68	4.68 57	0.93 68	0.00 1	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.01 2

hj116sk	1.56 43	0.67 50	3.01 20	1.63 18	0.40 50	2.27 33	0.11 51	7.50 108	2.65 61	1.34 22	0.81 37	2.70 111	1.59 87	5.79 80	0.74 18	0.01 120	0.02 81	0.00 1	0.00 1	0.02 10	0.02 25

Reg-Stereo(zero)	4.54 186	0.68 52	4.39 117	3.20 111	1.30 198	3.29 74	0.89 117	16.64 286	12.89 266	10.01 223	10.70 212	10.29 256	4.51 201	8.83 170	2.63 203	0.01 120	0.14 361	0.00 1	0.13 354	0.03 73	0.17 230

v20iiwwt	1.44 26	0.69 53	3.20 36	2.13 46	0.31 21	3.15 68	0.06 37	6.92 91	2.87 78	1.87 64	0.70 32	1.78 83	0.64 26	3.66 23	0.84 42	0.00 1	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.02 10	0.02 25

MLG-Stereo_test3	1.57 44	0.69 53	3.82 85	2.19 50	1.34 209	3.92 97	0.25 71	5.89 40	1.27 3	0.91 4	1.07 45	1.99 96	0.64 26	6.09 88	1.10 93	0.03 230	0.09 286	0.00 1	0.00 1	0.05 92	0.04 86

ITERv30	1.74 56	0.71 55	3.37 59	2.09 44	0.44 70	2.15 28	0.01 1	5.85 39	2.49 32	1.25 17	0.90 40	3.32 120	0.56 22	10.67 232	0.89 58	0.01 120	0.02 81	0.00 1	0.01 174	0.02 10	0.03 67

ITERv4	2.15 82	0.71 55	3.46 66	1.31 5	1.89 265	1.59 5	0.02 13	6.79 87	3.19 88	4.32 151	7.51 168	0.70 37	4.72 214	5.43 69	1.17 100	0.00 1	0.04 156	0.00 1	0.00 1	0.03 73	0.04 86

1w_stereo	2.90 116	0.72 57	3.59 68	3.30 117	2.15 286	4.37 117	6.74 424	6.40 63	5.23 144	2.83 105	7.30 161	0.25 9	4.36 186	8.30 146	2.44 191	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 10	0.02 25

FoundationStereo	1.26 4	0.73 58	2.84 9	2.65 85	0.58 94	2.31 34	0.61 96	3.40 2	1.57 9	1.89 69	0.09 3	2.61 108	2.90 142	2.37 4	0.60 7	0.04 246	0.04 156	0.00 1	0.00 1	0.02 10	0.03 67

OmniDepth	1.59 49	0.74 59	2.65 4	1.86 28	0.15 2	6.66 267	0.05 36	5.75 31	2.52 35	1.38 29	0.38 10	1.98 94	2.79 139	4.44 49	0.44 1	0.00 1	0.02 81	0.00 1	0.00 1	0.02 10	0.00 1

MonSter	1.74 56	0.74 59	3.64 72	2.27 57	1.62 236	6.01 240	0.13 55	6.02 43	2.88 80	1.35 24	2.11 61	0.30 14	0.36 7	6.50 95	0.83 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 217	0.02 10	0.02 25

zaero_v3	2.06 74	0.75 61	3.34 56	1.50 12	1.91 270	7.50 288	0.06 37	6.81 88	2.33 24	3.14 113	3.43 84	1.06 42	1.30 75	7.15 114	0.94 72	0.00 1	0.03 133	0.00 1	0.01 174	0.02 10	0.02 25

MonStereo	1.76 59	0.75 61	3.64 72	2.27 57	1.61 235	6.04 244	0.14 56	6.02 43	2.88 80	1.35 24	2.11 61	0.30 14	0.36 7	6.84 108	0.83 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 174	0.02 10	0.02 25

Monster-pub-eth3d	1.75 58	0.75 61	3.64 72	2.27 57	1.62 236	6.02 243	0.14 56	6.02 43	2.87 78	1.35 24	2.11 61	0.30 14	0.36 7	6.59 99	0.83 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 217	0.02 10	0.02 25

LGtest1	1.48 33	0.75 61	4.03 98	2.33 64	0.65 108	3.02 61	0.11 51	6.12 49	1.51 5	1.41 31	1.48 55	0.65 35	0.93 53	5.60 73	0.81 31	0.03 230	0.12 331	0.00 1	0.00 1	0.10 144	0.04 86

SGD-Stereo	1.88 66	0.76 65	3.80 83	2.37 68	0.33 30	3.48 81	0.93 120	6.52 68	2.22 22	3.84 136	1.08 46	1.78 83	1.34 77	8.32 147	0.70 14	0.09 299	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.06 97	0.03 67

S2M2_XL	0.93 1	0.78 66	3.42 60	1.97 36	0.27 10	0.44 1	0.01 1	1.71 1	0.99 1	1.17 15	2.70 73	1.74 78	1.21 71	1.17 1	1.00 89	0.00 1	0.01 25	0.01 215	0.00 1	0.02 10	0.02 25
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asd	2.06 74	0.78 66	3.85 86	2.45 73	2.18 289	3.99 100	0.35 76	6.94 92	2.60 46	2.99 108	2.79 74	0.52 29	2.27 120	8.33 148	0.93 68	0.02 204	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.07 115	0.11 170

2.5w	2.10 78	0.78 66	4.30 112	2.96 100	1.85 259	3.22 70	2.25 248	6.05 46	2.69 66	1.80 57	5.44 138	0.23 4	2.01 106	7.36 118	1.01 91	0.01 120	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.02 10	0.06 117

CAS	5.20 203	0.78 66	3.30 52	17.06 573	7.59 533	8.07 301	6.31 402	9.46 151	9.09 224	4.57 158	10.67 210	1.91 93	1.22 72	4.18 41	2.16 172	10.33 593	0.02 81	0.00 1	0.02 217	0.44 337	6.83 570

ITER	1.96 72	0.79 70	3.28 48	2.24 55	1.02 164	2.56 46	0.06 37	5.93 42	2.19 21	3.17 115	4.67 117	2.68 110	0.74 34	8.90 173	0.85 45	0.00 1	0.06 224	0.00 1	0.00 1	0.02 10	0.13 191

4.5_new	1.82 62	0.79 70	3.44 62	2.35 66	1.84 256	5.69 219	1.28 142	5.59 24	2.60 46	3.74 131	3.37 81	0.43 24	0.97 56	3.16 10	0.98 80	0.01 120	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.07 115	0.16 222

4.5w-stereo	1.83 63	0.79 70	3.45 64	2.35 66	1.84 256	5.69 219	1.29 144	5.59 24	2.60 46	3.75 132	3.37 81	0.43 24	0.97 56	3.16 10	0.98 80	0.01 120	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.07 115	0.16 222

IGEV-Stereo++	2.20 85	0.79 70	3.67 75	3.72 153	3.17 347	3.39 78	0.10 48	8.37 132	3.77 105	2.11 83	4.25 100	2.01 97	4.78 219	2.96 6	0.59 5	0.01 120	0.02 81	0.08 318	0.00 1	0.06 97	0.05 105

ITERv2	2.09 77	0.80 74	3.72 77	1.50 12	1.58 230	5.05 177	0.06 37	7.02 96	2.70 67	3.36 120	3.37 81	2.37 105	1.19 70	8.13 143	0.85 45	0.00 1	0.05 190	0.00 1	0.00 1	0.02 10	0.04 86

asda	1.95 71	0.81 75	4.14 111	2.66 87	1.93 272	3.30 75	0.86 115	5.92 41	3.10 87	2.41 93	3.10 77	0.63 34	2.99 144	5.57 72	1.48 109	0.02 204	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.07 115	0.07 127

4.25_new	1.94 67	0.81 75	3.74 78	2.82 92	2.69 323	4.37 117	2.37 257	5.76 32	2.78 72	1.99 76	3.60 88	0.23 4	2.40 125	4.13 34	0.99 82	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 10	0.07 127

4.5w_new	1.94 67	0.81 75	3.74 78	2.82 92	2.69 323	4.37 117	2.37 257	5.76 32	2.78 72	1.99 76	3.60 88	0.23 4	2.40 125	4.13 34	0.99 82	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 10	0.07 127

4.25w-stereo	1.94 67	0.81 75	3.74 78	2.82 92	2.69 323	4.37 117	2.37 257	5.76 32	2.78 72	1.99 76	3.60 88	0.23 4	2.40 125	4.13 34	0.99 82	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 10	0.07 127

AdaDepth	2.20 85	0.82 79	4.90 138	3.27 116	2.91 338	3.54 88	0.70 102	5.30 19	3.05 86	1.73 48	3.31 80	0.49 27	1.60 88	10.91 247	0.96 77	0.03 230	0.11 320	0.00 1	0.23 410	0.04 82	0.03 67

qwe	2.30 91	0.82 79	3.76 81	2.60 84	2.75 329	4.59 130	0.28 73	6.62 77	2.90 82	4.62 159	4.62 114	0.55 30	0.89 49	8.78 166	2.09 163	0.00 1	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.07 115	0.14 198

2.75w_new	2.10 78	0.82 79	3.93 92	2.18 49	1.44 217	3.52 85	2.30 252	5.52 21	2.91 83	4.14 147	3.93 96	0.27 12	2.38 122	6.17 90	2.32 181	0.01 120	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.02 10	0.06 117

DA	3.70 160	0.83 82	4.78 129	5.07 247	0.70 117	16.50 458	1.94 225	9.42 149	7.22 193	4.02 141	6.78 153	5.96 184	4.49 198	4.16 38	1.54 113	0.05 265	0.12 331	0.00 1	0.00 1	0.06 97	0.26 296

GGEV	3.70 160	0.83 82	4.78 129	5.07 247	0.70 117	16.50 458	1.94 225	9.42 149	7.22 193	4.02 141	6.78 153	5.96 184	4.49 198	4.16 38	1.54 113	0.05 265	0.12 331	0.00 1	0.00 1	0.06 97	0.26 296

2w_stereo	2.37 95	0.83 82	4.12 109	2.73 88	1.22 192	4.67 134	3.90 326	6.98 93	3.62 103	3.48 124	5.01 128	0.24 8	4.36 186	4.43 47	1.70 129	0.00 1	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.02 10	0.03 67

xyz-stereo	13.23 482	0.83 82	38.70 568	2.53 81	0.83 148	41.19 593	4.82 356	13.68 229	26.28 432	22.98 478	37.78 525	29.35 499	18.53 506	18.11 464	7.85 377	0.22 359	0.03 133	0.64 485	0.01 174	0.13 156	0.06 117

Selective-RAFT	5.78 244	0.83 82	10.24 391	6.70 385	0.72 131	15.49 433	1.13 134	13.82 237	15.41 298	6.97 195	6.97 159	11.63 275	8.27 312	12.32 324	4.73 303	0.10 305	0.01 25	0.00 1	0.26 430	0.07 115	0.03 67

252Zero-FE	1.52 38	0.84 87	3.49 67	2.85 96	0.54 86	1.97 12	0.08 43	6.14 51	4.11 110	1.76 52	3.45 86	0.16 1	0.27 2	3.61 22	0.82 35	0.01 120	0.10 302	0.08 318	0.04 259	0.04 82	0.03 67

Wavelet-MonSter	1.61 53	0.84 87	4.03 98	2.47 76	2.55 315	2.93 56	0.03 24	4.71 10	1.40 4	1.96 72	4.34 102	0.34 20	0.83 44	4.87 61	0.90 61	0.00 1	0.03 133	0.02 233	0.00 1	0.02 10	0.03 67

water-stereo	3.66 158	0.84 87	4.79 132	3.60 143	0.79 141	5.03 172	0.89 117	12.93 210	5.45 151	5.82 179	14.74 250	6.51 197	4.76 218	3.37 12	3.26 245	0.03 230	0.13 345	0.09 330	0.04 259	0.06 97	0.07 127

3w_stereo	2.49 102	0.84 87	5.43 161	2.46 75	0.46 73	5.44 192	6.54 415	7.07 97	3.41 101	3.30 118	4.77 121	0.28 13	4.24 184	4.24 42	1.30 102	0.00 1	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.02 10	0.07 127

Pointernet	3.22 136	0.84 87	5.79 179	3.22 114	0.35 34	5.27 185	0.37 77	16.46 283	5.96 159	4.11 145	6.81 156	4.84 159	2.73 136	4.78 59	2.52 196	0.00 1	0.15 367	0.00 1	0.22 401	0.04 82	0.02 25

Monster-pub-mixall	1.84 64	0.85 92	3.45 64	2.27 57	0.94 160	2.43 41	0.54 93	6.32 61	2.65 61	3.04 111	3.56 87	0.38 22	0.49 15	8.93 175	0.74 18	0.01 120	0.06 224	0.00 1	0.00 1	0.04 82	0.04 86

fffft	2.58 103	0.86 93	5.15 151	3.15 108	1.32 204	4.44 124	4.17 333	8.04 124	3.29 95	3.03 110	2.20 64	1.88 90	1.45 82	10.41 221	1.80 134	0.00 1	0.04 156	0.00 1	0.00 1	0.31 277	0.10 156
1: 1. 1
2.25w	2.37 95	0.87 94	4.69 127	2.52 78	1.76 250	3.53 86	0.41 79	6.10 47	2.56 39	3.93 140	6.70 152	0.35 21	2.47 131	8.53 153	2.97 224	0.00 1	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.02 10	0.02 25

LG-Stereo_L2	1.59 49	0.87 94	4.31 113	2.54 82	0.69 115	2.76 53	0.44 83	6.85 90	1.57 9	1.59 38	0.39 12	0.39 23	0.52 18	7.85 131	0.82 35	0.04 246	0.12 331	0.00 1	0.00 1	0.03 73	0.02 25

3.25w_new	2.24 89	0.88 96	3.97 94	2.28 61	1.34 209	6.00 237	1.19 137	6.56 72	3.26 92	3.90 138	3.77 92	0.62 32	2.46 129	7.46 124	0.99 82	0.00 1	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.06 97	0.06 117

3.25w	2.24 89	0.88 96	3.97 94	2.28 61	1.34 209	6.01 240	1.19 137	6.56 72	3.26 92	3.90 138	3.77 92	0.62 32	2.46 129	7.44 121	0.99 82	0.00 1	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.06 97	0.06 117

DEFOM-Stereo	2.21 87	0.88 96	3.63 71	3.42 125	0.89 154	13.14 384	0.83 112	4.68 8	1.96 20	2.72 103	1.66 59	0.59 31	0.54 21	8.53 153	0.68 11	0.00 1	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.02 10	0.02 25

s12784h	5.87 246	0.88 96	4.11 108	3.01 102	0.51 81	18.49 481	0.98 125	18.89 326	17.60 328	12.52 253	12.46 232	7.87 222	5.01 225	11.05 253	3.13 238	0.73 483	0.01 25	0.04 271	0.00 1	0.07 115	0.01 2

3.75w	2.32 93	0.89 100	3.85 86	2.45 73	3.23 353	8.15 303	1.42 151	5.77 35	2.79 75	2.60 97	4.64 115	0.31 17	2.77 138	6.56 98	0.94 72	0.00 1	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.06 97	0.05 105

LG-Stereo_L1	1.59 49	0.89 100	4.07 104	2.55 83	0.95 161	2.93 56	0.50 88	6.75 83	1.54 6	1.32 21	0.24 6	0.50 28	0.59 23	7.91 132	0.85 45	0.04 246	0.12 331	0.01 215	0.00 1	0.03 73	0.02 25

AIO_test	2.59 104	0.89 100	4.07 104	3.70 152	2.35 302	5.35 187	2.39 261	8.10 125	4.33 114	1.35 24	4.60 112	4.27 142	1.35 78	7.29 116	0.71 16	0.76 486	0.07 252	0.00 1	0.09 327	0.06 97	0.03 67

LG-Stereo_Zeroshot	2.77 110	0.90 103	5.49 165	4.91 237	1.75 249	3.75 94	0.85 114	7.14 101	3.33 97	3.51 127	10.67 210	2.03 98	5.26 232	3.11 8	1.80 134	0.00 1	0.06 224	0.00 1	0.19 391	0.43 334	0.19 251

UniTT-Stereo	2.89 115	0.90 103	6.74 216	4.08 169	2.42 305	2.63 50	0.42 80	5.57 23	4.88 127	5.36 175	7.63 169	1.09 45	1.47 84	8.80 169	5.11 318	0.03 230	0.07 252	0.00 1	0.01 174	0.48 352	0.11 170

999	3.44 145	0.92 105	4.78 129	4.69 219	2.34 301	7.58 294	2.20 240	9.81 159	6.11 163	2.96 107	4.79 122	5.07 163	2.27 120	12.10 314	2.76 210	0.03 230	0.09 286	0.00 1	0.00 1	0.29 258	0.10 156

IGEV-Stereo+	2.77 110	0.92 105	4.09 106	3.14 106	4.62 425	2.57 47	0.70 102	4.34 3	2.29 23	1.76 52	0.59 19	0.77 40	3.49 159	8.65 161	0.68 11	0.03 230	0.10 302	0.00 1	0.24 420	5.77 557	10.68 595

MoCha-V2	3.20 133	0.92 105	4.82 133	5.09 250	0.40 50	4.63 132	1.37 149	9.81 159	5.41 148	5.58 177	5.26 131	2.63 109	6.48 271	9.90 206	1.15 96	0.02 204	0.24 431	0.00 1	0.25 426	0.07 115	0.04 86

RAFT-Stereo-weight	5.07 198	0.93 108	5.57 171	4.24 185	0.72 131	6.05 245	1.63 174	17.77 302	17.16 318	10.99 236	10.22 203	12.06 289	1.67 95	9.25 187	2.69 205	0.06 283	0.11 320	0.00 1	0.00 1	0.15 169	0.12 177

GEAStereo	1.94 67	0.95 109	3.61 69	3.84 160	0.64 104	4.39 121	1.50 158	8.01 121	2.33 24	2.24 88	2.61 69	1.19 46	2.25 116	3.50 16	1.15 96	0.01 120	0.06 224	0.05 279	0.00 1	0.22 204	0.14 198

GSStereo	2.16 83	0.95 109	3.61 69	4.08 169	0.64 104	4.39 121	1.50 158	8.60 137	4.56 118	2.71 101	2.61 69	1.86 88	2.25 116	3.50 16	1.15 96	0.00 1	0.07 252	0.00 1	0.39 479	0.22 204	0.15 215

tt45	3.20 133	0.95 109	4.36 116	3.73 154	1.86 260	8.19 304	2.05 236	9.12 148	3.36 100	5.60 178	4.42 106	4.61 154	2.39 124	11.00 250	1.96 145	0.00 1	0.04 156	0.00 1	0.01 174	0.32 287	0.10 156

trnet	3.62 156	0.95 109	3.30 52	2.21 52	0.56 91	5.67 217	0.42 80	10.62 180	13.30 275	6.89 188	10.45 208	5.78 180	3.69 167	5.80 81	2.61 199	0.00 1	0.02 81	0.03 251	0.01 174	0.04 82	0.02 25

MC-Stereo	3.99 175	0.95 109	4.70 128	5.09 250	0.44 70	3.77 95	1.79 205	9.86 161	7.05 192	6.34 182	13.35 241	6.83 202	6.34 268	10.80 242	1.75 132	0.00 1	0.11 320	0.06 296	0.24 420	0.12 150	0.14 198

gasm-f	2.39 97	0.96 114	3.77 82	3.84 160	0.50 79	4.50 126	2.54 272	8.01 121	2.33 24	2.24 88	5.92 146	1.19 46	4.05 176	6.12 89	1.31 103	0.01 120	0.06 224	0.05 279	0.00 1	0.25 229	0.14 198

WCG-NET	3.86 167	0.96 114	5.80 180	2.92 98	0.28 13	4.48 125	1.80 207	7.23 103	15.03 291	8.77 212	9.58 189	6.94 207	4.20 182	6.92 110	2.05 157	0.00 1	0.08 274	0.00 1	0.00 1	0.14 161	0.08 142

PMTNet	5.36 214	0.97 116	3.42 60	1.97 36	1.30 198	8.96 311	0.69 101	12.33 195	12.16 255	8.50 207	11.35 219	6.09 186	4.50 200	9.34 189	2.70 206	22.71 609	0.01 25	0.04 271	0.02 217	0.06 97	0.01 2

4w-stereo	2.03 73	0.98 117	4.12 109	2.31 63	1.96 273	3.70 92	0.61 96	6.37 62	2.37 27	2.10 82	4.19 99	0.33 18	3.33 152	7.03 111	1.12 94	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 73	0.08 142

monsterstereo	2.41 98	0.98 117	4.33 114	4.12 173	4.48 420	1.80 7	0.08 43	5.78 36	5.21 143	3.36 120	7.40 166	0.25 9	0.37 10	8.92 174	1.00 89	0.01 120	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.02 10	0.01 2

RSM	3.10 126	0.98 117	4.86 135	4.17 176	1.08 174	4.76 146	1.83 210	10.14 165	4.21 111	3.38 123	4.34 102	7.82 220	1.75 98	10.69 233	1.64 125	0.00 1	0.03 133	0.00 1	0.18 378	0.13 156	0.07 127

test_4	5.47 217	0.98 117	5.56 170	6.55 374	0.62 102	5.53 196	1.88 216	11.68 187	6.00 160	12.60 263	30.86 453	7.48 219	3.87 169	12.25 322	2.97 224	0.00 1	0.07 252	0.03 251	0.14 360	0.34 300	0.04 86

CREStereo++_RVC	4.61 190	0.99 121	3.70 76	4.08 169	2.01 280	3.94 98	0.10 48	9.10 147	16.94 317	8.65 211	16.77 272	4.46 145	2.18 113	5.72 78	3.12 236	0.00 1	0.00 1	0.00 1	10.32 602	0.02 10	0.01 2
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
GIP-stereo	2.66 106	1.00 122	4.00 96	4.99 241	3.41 359	3.38 77	0.77 109	8.73 142	5.69 155	2.08 81	5.38 132	4.13 137	3.21 146	5.21 66	1.05 92	0.01 120	0.06 224	0.00 1	0.00 1	0.07 115	0.04 86

111111	2.45 100	1.01 123	3.89 89	3.60 143	4.13 397	3.49 84	0.23 70	8.63 139	3.25 91	2.15 85	4.26 101	2.29 104	2.03 107	8.86 172	0.94 72	0.01 120	0.02 81	0.08 318	0.00 1	0.14 161	0.04 86

FENet	7.94 335	1.01 123	6.72 213	5.87 320	2.07 283	11.11 350	2.03 233	21.39 358	20.81 361	17.14 370	22.65 356	14.43 327	11.54 383	12.97 357	7.89 378	0.15 328	0.24 431	0.03 251	0.02 217	0.14 161	0.62 399

DCANet-4	6.41 269	1.02 125	9.66 367	3.41 124	0.68 110	4.73 138	1.70 180	17.70 300	24.33 411	15.10 316	20.25 314	6.45 195	8.65 316	8.47 151	5.31 326	0.01 120	0.04 156	0.00 1	0.00 1	0.09 133	0.63 400

tt	89.96 645	1.02 125	100.00 656	99.40 652	100.00 655	100.00 655	100.00 656	100.00 658	100.00 656	78.36 636	67.94 623	99.99 659	100.00 656	100.00 659	100.00 659	95.81 650	99.93 655	87.43 645	86.39 645	95.11 652	87.89 643

test_3	5.55 230	1.02 125	8.07 285	6.18 349	0.54 86	9.00 312	3.28 299	13.55 226	18.66 342	11.97 243	8.89 179	13.98 323	4.05 176	8.96 177	2.10 166	0.00 1	0.05 190	0.00 1	0.31 454	0.26 240	0.18 238

CASnet	3.91 168	1.03 128	4.68 125	4.98 239	0.27 10	4.99 165	2.95 290	11.02 185	11.02 242	10.61 231	11.76 224	4.15 138	1.65 93	5.85 84	1.91 140	0.50 447	0.00 1	0.59 480	0.12 349	0.13 156	0.02 25
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
RSM++	3.08 125	1.04 129	5.27 155	4.25 190	0.50 79	5.04 173	2.63 276	10.11 164	4.34 115	3.16 114	4.66 116	6.73 199	1.87 103	9.96 209	1.69 127	0.00 1	0.00 1	0.01 215	0.18 378	0.14 161	0.10 156

CREStereo	3.58 153	1.05 130	3.35 58	2.17 48	0.59 96	5.61 204	0.40 78	10.50 174	13.34 277	6.93 190	10.44 207	5.29 173	3.47 157	5.82 82	2.62 201	0.01 120	0.01 25	0.02 233	0.01 174	0.04 82	0.01 2
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
zero-FE	3.01 122	1.06 131	4.57 123	4.18 180	4.04 392	3.24 71	1.51 162	6.17 54	1.87 17	1.00 8	2.52 66	1.72 75	4.92 222	6.19 91	2.77 211	0.27 385	0.10 302	0.00 1	0.05 283	13.94 595	0.09 147

EGLCR-Stereo	2.92 119	1.06 131	5.28 156	3.38 123	0.55 89	4.59 130	0.66 98	10.43 173	4.81 125	3.30 118	3.23 79	7.93 223	1.71 96	9.22 185	1.62 122	0.05 265	0.12 331	0.00 1	0.00 1	0.23 219	0.16 222

GLC_STEREO	3.40 144	1.06 131	3.44 62	6.52 370	0.20 4	4.76 146	1.66 176	8.97 143	6.59 173	5.39 176	9.04 181	5.23 169	2.03 107	9.76 201	2.77 211	0.01 120	0.03 133	0.21 419	0.00 1	0.23 219	0.06 117

test-3	5.21 205	1.06 131	7.71 264	4.19 181	0.59 96	6.72 271	3.01 292	12.96 211	17.49 326	12.53 259	8.65 174	13.20 309	4.14 180	9.00 180	2.11 167	0.00 1	0.05 190	0.00 1	0.32 458	0.25 229	0.18 238

test_1	5.20 203	1.06 131	7.72 265	4.21 183	0.59 96	6.69 268	3.03 294	12.98 213	17.51 327	12.35 249	8.66 176	13.20 309	4.12 178	9.00 180	2.11 167	0.00 1	0.05 190	0.00 1	0.32 458	0.25 229	0.18 238

SMoEStereo_RVC	2.81 112	1.07 136	5.08 146	3.86 163	0.60 99	6.39 257	1.91 221	7.82 119	3.79 106	3.87 137	3.69 91	2.78 113	2.25 116	10.60 228	1.99 150	0.00 1	0.02 81	0.03 251	0.00 1	0.25 229	0.17 230

Occ-G	3.68 159	1.07 136	4.68 125	3.11 105	1.26 196	3.63 90	6.75 425	7.88 120	4.90 128	4.37 154	8.36 173	9.68 251	4.39 189	9.65 198	3.23 244	0.00 1	0.11 320	0.00 1	0.19 391	0.19 193	0.07 127

LoS	3.59 154	1.07 136	3.81 84	2.80 91	0.52 85	4.98 163	1.18 136	10.35 172	12.97 267	4.54 157	10.75 213	3.89 132	3.27 149	8.78 166	2.63 203	0.03 230	0.03 133	0.09 330	0.00 1	0.12 150	0.04 86
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
DDF-Stereo	3.17 129	1.08 139	4.40 118	4.63 216	4.02 391	3.40 79	1.51 162	5.27 17	1.78 12	0.85 3	2.57 68	1.68 70	4.63 207	8.01 136	2.80 214	0.27 385	0.13 345	0.00 1	0.14 360	16.19 599	0.09 147

RAStereo	2.32 93	1.08 139	6.36 203	3.73 154	1.39 216	1.81 9	0.12 54	7.70 115	7.44 199	2.27 91	3.94 97	3.43 121	0.81 42	3.55 20	2.47 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 258	0.07 127

RCA-Stereo	5.32 211	1.08 139	5.91 182	4.29 196	0.51 81	5.65 207	4.12 331	16.97 290	18.67 343	8.27 203	14.16 244	8.86 237	8.90 323	6.45 94	2.18 173	0.00 1	0.07 252	0.10 349	0.00 1	0.10 144	0.07 127

TANstereo	4.70 193	1.08 139	4.01 97	3.53 136	0.47 74	14.26 403	0.15 58	8.67 141	12.54 259	12.50 251	18.43 289	5.20 168	4.54 204	5.68 76	2.07 160	0.00 1	0.13 345	0.00 1	0.01 174	0.02 10	0.63 400

CFNet-RSSM	5.55 230	1.08 139	8.60 312	4.30 197	1.21 191	6.42 258	1.25 141	16.12 279	17.84 331	13.12 276	11.14 217	11.84 280	5.52 235	9.14 184	2.35 184	0.01 120	0.20 396	0.00 1	0.36 470	0.34 300	0.07 127

GMM-Stereo	8.34 347	1.09 144	6.42 205	6.14 348	2.52 310	10.30 329	9.64 476	23.44 385	10.64 240	17.84 384	29.89 436	17.37 383	7.75 300	11.55 282	4.36 293	0.05 265	0.01 25	0.23 427	0.90 522	0.46 343	6.26 562

AIO_rvc	2.81 112	1.10 145	4.88 136	3.63 146	2.59 317	5.36 188	1.85 213	8.21 129	4.37 116	1.60 40	4.74 119	4.74 156	1.16 68	10.10 213	1.13 95	0.47 441	0.04 156	0.00 1	0.04 259	0.15 169	0.12 177

11t1	5.86 245	1.10 145	7.74 267	5.18 268	1.44 217	13.82 394	2.36 254	14.92 250	7.26 196	12.98 273	11.10 216	11.24 271	9.30 331	11.59 287	6.54 348	0.10 305	0.16 376	0.00 1	0.01 174	0.18 189	0.23 279

AEACV	3.17 129	1.11 147	5.39 160	4.55 209	5.35 467	4.29 114	1.60 171	6.21 56	5.43 149	3.08 112	7.85 172	4.23 140	6.55 274	5.51 70	1.56 115	0.00 1	0.09 286	0.03 251	0.32 458	0.20 197	0.12 177

Selective-IGEV	3.06 124	1.11 147	4.98 139	3.56 137	1.66 239	4.73 138	2.14 238	10.73 182	4.56 118	2.93 106	4.60 112	5.54 178	1.77 99	10.82 244	1.69 127	0.00 1	0.01 25	0.00 1	0.14 360	0.06 97	0.13 191

KYRaft	9.04 366	1.11 147	7.02 233	6.50 368	0.97 163	8.27 306	8.19 451	22.86 380	8.20 212	21.30 460	31.38 463	22.64 441	8.20 311	11.99 303	2.96 223	0.02 204	0.02 81	0.05 279	0.68 512	0.40 326	18.09 608

IGEV-RUCA	3.00 121	1.12 150	4.51 121	4.78 226	2.30 297	6.18 247	1.80 207	7.24 104	4.79 124	2.63 99	4.91 125	4.06 134	2.44 128	9.70 200	1.50 110	0.14 320	0.26 442	0.21 419	0.29 443	0.74 431	0.35 336

FTStereo	8.67 357	1.13 151	6.04 190	6.04 339	2.39 304	7.86 297	12.05 518	17.72 301	8.33 215	20.16 437	41.41 549	16.10 359	12.64 407	10.80 242	4.37 294	0.18 336	0.01 25	0.09 330	0.16 371	0.15 169	5.71 557

H2IRNET	5.89 247	1.14 152	6.65 211	4.13 174	2.24 292	4.15 102	0.73 105	12.10 192	13.21 271	7.09 196	20.45 320	15.74 349	10.74 358	10.36 219	7.84 376	0.06 283	0.00 1	0.07 308	0.53 501	0.37 312	0.16 222

CES	3.85 166	1.14 152	2.91 12	3.05 104	11.37 574	5.37 189	1.02 127	9.52 152	8.82 221	3.50 126	9.21 186	1.78 83	0.90 50	6.53 96	2.37 185	0.02 204	0.04 156	0.01 215	0.00 1	1.62 480	7.74 582

GREAT-IGEV	2.18 84	1.15 154	4.04 100	2.89 97	0.69 115	2.95 58	0.20 65	5.82 37	5.88 157	0.92 5	5.07 129	1.08 44	1.46 83	9.60 197	0.86 49	0.00 1	0.13 345	0.00 1	0.24 420	0.14 161	0.46 369

WCG-NET（raft）	4.57 188	1.16 155	6.01 188	2.95 99	0.19 3	5.09 178	2.01 231	10.28 169	15.34 297	8.64 210	11.43 221	9.63 250	5.06 226	10.96 249	2.19 174	0.00 1	0.13 345	0.00 1	0.01 174	0.14 161	0.12 177

Any-RAFT	6.04 259	1.16 155	4.52 122	4.47 205	1.20 190	10.46 330	1.97 229	21.84 365	15.52 301	11.21 238	19.37 301	13.34 312	4.72 214	8.65 161	2.03 156	0.01 120	0.19 391	0.00 1	0.00 1	0.04 82	0.08 142

xxxx	11.74 452	1.16 155	7.88 272	5.61 299	1.99 276	20.46 494	3.12 297	33.99 518	23.76 405	15.53 330	30.67 446	26.88 486	14.50 449	12.98 358	35.48 582	0.19 340	0.18 384	0.01 215	0.02 217	0.22 204	0.27 302

MM-Stereo_test1	5.04 196	1.17 158	6.08 191	5.38 288	0.80 144	4.99 165	7.07 433	13.43 224	12.00 253	12.94 271	10.20 201	5.92 183	6.69 276	11.26 270	2.19 174	0.01 120	0.11 320	0.00 1	0.00 1	0.42 332	0.07 127

GrayStereo	8.86 364	1.17 158	6.94 229	8.09 444	2.82 332	10.58 335	11.40 510	17.93 309	15.74 305	22.43 471	30.95 454	17.80 388	12.44 401	11.19 266	4.57 299	0.02 204	0.02 81	0.18 403	0.79 519	0.31 277	1.90 500

AIO-Stereo	2.91 117	1.19 160	5.14 149	4.15 175	0.79 141	4.67 134	1.76 201	9.59 153	5.19 141	2.66 100	4.76 120	5.40 175	0.78 41	10.30 217	1.23 101	0.00 1	0.06 224	0.00 1	0.36 470	0.09 133	0.15 215

MM-Stereo_test2	4.03 178	1.20 161	7.42 252	5.18 268	0.76 137	7.24 282	2.26 249	14.57 243	8.19 211	6.89 188	5.13 130	4.85 160	3.80 168	10.49 224	1.96 145	0.00 1	0.12 331	0.00 1	0.09 327	0.33 294	0.08 142

fffy	3.28 141	1.20 161	5.94 184	3.67 147	0.85 149	4.84 153	1.75 197	10.18 166	6.44 169	2.60 97	6.15 148	6.33 192	3.16 145	10.08 212	1.62 122	0.00 1	0.12 331	0.00 1	0.00 1	0.30 265	0.33 327

3.5w_stereo	2.46 101	1.21 163	4.40 118	2.23 53	1.53 228	6.00 237	1.12 132	6.82 89	2.60 46	3.48 124	4.35 104	0.33 18	2.08 110	9.99 211	3.03 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.06 117

MM-Stereo_test3	5.71 239	1.22 164	5.59 174	5.84 319	5.43 471	4.74 143	6.54 415	19.30 332	23.72 402	8.53 208	11.36 220	7.15 211	2.84 140	8.62 157	2.51 195	0.05 265	0.07 252	0.00 1	0.00 1	0.45 339	0.17 230

PSM-AAD	8.62 356	1.22 164	5.69 177	6.31 358	1.12 178	12.74 377	10.01 484	19.29 331	15.25 295	21.54 462	25.11 378	14.24 324	13.47 420	12.15 317	3.93 277	0.01 120	0.06 224	2.48 552	0.16 371	0.38 318	7.28 578

Gwc-CoAtRS	5.54 227	1.22 164	8.40 298	4.28 193	1.36 214	6.93 277	1.31 145	15.48 262	15.03 291	12.62 264	13.32 240	12.74 296	5.71 245	8.61 156	2.98 226	0.01 120	0.22 413	0.00 1	0.29 443	0.28 251	0.07 127

MIF-Stereo (partial)	4.33 182	1.23 167	7.27 243	5.04 243	5.31 465	3.47 80	0.95 122	9.06 146	7.41 198	4.15 148	15.76 260	5.38 174	5.22 229	11.56 283	4.21 288	0.04 246	0.02 81	0.05 279	0.03 237	0.34 300	0.12 177

LCNet	7.52 319	1.23 167	5.35 159	6.42 363	1.29 197	9.27 319	5.64 377	17.85 306	10.63 239	16.54 356	24.54 373	14.85 336	11.29 373	11.74 296	3.88 273	0.02 204	0.02 81	0.22 423	2.04 556	0.90 446	6.76 568

DRaft	9.27 376	1.23 167	9.08 341	3.62 145	0.78 140	13.27 387	5.89 382	16.97 290	29.57 452	21.15 458	38.46 532	10.09 254	13.98 434	11.58 285	7.91 379	0.43 431	0.30 453	0.06 296	0.26 430	0.26 240	0.45 367

cross-raft	5.37 215	1.23 167	6.66 212	5.91 326	1.25 195	6.00 237	1.48 153	15.82 273	7.70 202	12.95 272	20.80 328	11.63 275	4.42 190	8.59 155	2.23 178	0.01 120	0.21 403	0.00 1	0.22 401	0.21 201	0.10 156

HSM-Net_RVC	10.88 437	1.23 167	5.46 163	5.57 297	2.63 321	20.12 492	6.06 396	27.67 434	28.35 448	20.63 445	25.51 383	34.01 538	14.38 444	16.18 436	9.29 407	0.11 309	0.07 252	0.01 215	0.00 1	0.13 156	0.14 198
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
test_xeample	11.49 445	1.24 172	7.50 254	5.22 276	2.18 289	17.40 468	6.49 413	31.14 480	22.77 390	17.90 387	33.09 491	18.48 401	14.61 450	13.51 375	37.38 591	0.16 330	0.13 345	0.01 215	0.03 237	0.23 219	0.24 286

monsters	2.21 87	1.25 173	4.09 106	3.59 142	4.35 416	2.20 30	0.18 64	8.31 131	2.84 77	4.11 145	2.86 75	0.20 2	0.76 38	8.41 149	0.95 75	0.01 120	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.02 10	0.01 2

RAFT-RH_RVC	7.73 328	1.25 173	6.99 232	4.83 228	0.90 156	11.76 356	1.53 165	13.00 214	14.43 287	17.51 379	46.41 577	11.02 266	6.30 266	12.68 341	4.93 314	0.51 450	0.04 156	0.12 367	0.13 354	0.09 133	0.09 147

test_sample1	7.66 325	1.26 175	8.87 320	5.04 243	2.61 318	14.61 414	4.58 346	20.08 341	9.81 232	13.83 290	21.62 342	18.21 399	12.26 396	11.71 294	8.01 381	0.11 309	0.11 320	0.02 233	0.02 217	0.20 197	0.17 230

test_sample2	7.86 332	1.27 176	7.98 278	5.00 242	2.29 296	13.33 388	6.88 428	20.42 350	15.24 294	13.95 292	21.58 340	18.96 403	12.12 395	12.07 312	5.36 330	0.12 314	0.10 302	0.07 308	0.03 237	0.28 251	0.19 251

IGEV++	2.98 120	1.27 176	5.17 152	5.41 292	0.47 74	4.63 132	1.71 192	9.97 163	4.75 123	2.58 96	6.27 150	4.35 144	4.44 193	4.98 63	3.05 233	0.00 1	0.07 252	0.00 1	0.08 314	0.24 225	0.18 238

S2M2_L	2.06 74	1.28 178	4.05 103	3.20 111	1.14 186	2.31 34	0.06 37	6.26 57	6.67 175	1.75 50	4.48 107	4.47 146	0.81 42	2.36 3	1.52 112	0.25 379	0.10 302	0.03 251	0.00 1	0.49 361	0.03 67
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
castereo++	3.52 151	1.28 178	3.96 93	3.76 158	2.61 318	16.87 463	1.95 228	7.57 111	8.51 218	2.26 90	4.54 109	5.10 164	2.04 109	8.75 165	0.74 18	0.00 1	0.15 367	0.00 1	0.35 466	0.05 92	0.02 25

UGAM	10.01 409	1.28 178	9.19 348	6.53 371	4.31 410	6.72 271	10.45 496	15.31 257	25.98 428	20.56 443	27.42 406	22.70 442	11.49 379	26.30 539	10.64 428	0.00 1	0.00 1	0.46 467	0.03 237	0.39 321	0.43 359

Prome-Stereo	8.10 340	1.28 178	5.48 164	6.50 368	1.51 226	6.70 269	9.42 471	21.08 355	9.13 225	20.88 448	32.84 487	11.95 284	11.86 389	11.75 297	3.97 280	0.01 120	0.02 81	0.18 403	0.12 349	0.41 329	7.01 573

MGS-Stereo	3.26 138	1.29 182	6.73 214	3.30 117	0.47 74	4.89 156	1.55 167	6.15 52	8.88 223	4.31 149	10.15 200	5.48 177	1.27 74	8.09 141	1.97 147	0.04 246	0.01 25	0.02 233	0.00 1	0.57 390	0.04 86

riskmin	6.42 270	1.29 182	6.76 220	3.95 166	2.25 294	10.49 331	2.53 269	15.11 252	17.60 328	9.77 221	12.91 238	15.25 344	12.04 394	11.58 285	5.11 318	0.14 320	0.24 431	0.13 378	0.03 237	0.61 399	0.69 413

CrosDoStereo	9.24 372	1.29 182	8.16 290	4.56 211	1.04 167	7.52 291	15.00 544	15.85 274	24.31 409	24.27 488	33.44 496	13.37 313	13.82 428	12.23 320	8.86 400	0.01 120	0.11 320	0.09 330	0.04 259	0.36 305	0.53 383

DeepStereo_LL	9.24 372	1.29 182	8.16 290	4.56 211	1.04 167	7.52 291	15.00 544	15.85 274	24.31 409	24.27 488	33.44 496	13.37 313	13.82 428	12.23 320	8.86 400	0.01 120	0.11 320	0.09 330	0.04 259	0.36 305	0.53 383

RAFT-345	6.79 290	1.29 182	6.80 223	5.06 246	0.91 157	5.61 204	3.32 306	13.36 223	10.17 235	13.73 288	43.66 565	9.12 243	5.38 233	12.29 323	4.44 296	0.32 396	0.05 190	0.09 330	0.06 300	0.06 97	0.03 67

222	12.33 463	1.29 182	8.09 286	6.06 340	2.14 285	19.51 487	2.53 269	33.63 515	23.55 396	21.72 464	30.51 445	20.11 417	16.77 481	13.22 366	46.51 613	0.15 328	0.14 361	0.01 215	0.03 237	0.26 240	0.26 296

SCV_C0	3.23 137	1.31 188	6.44 206	3.20 111	0.82 146	4.84 153	1.61 172	10.34 171	6.85 180	2.74 104	4.91 125	6.26 189	1.81 100	11.06 254	1.50 110	0.11 309	0.06 224	0.00 1	0.23 410	0.33 294	0.11 170

DisPM	6.43 271	1.31 188	8.36 294	6.61 380	1.06 171	5.83 226	3.82 324	13.04 216	11.63 247	16.38 351	23.88 369	12.80 297	6.50 273	13.03 363	3.04 231	0.51 450	0.01 25	0.08 318	0.15 368	0.10 144	0.42 356

IPLGR	7.14 307	1.31 188	13.14 440	4.24 185	1.15 187	9.78 321	0.98 125	23.98 389	21.70 377	16.22 347	18.43 289	8.45 232	7.66 296	9.26 188	5.45 332	0.21 353	0.05 190	0.04 271	0.06 300	0.32 287	0.38 343

HUF	2.75 109	1.32 191	5.28 156	2.83 95	0.55 89	5.23 182	2.19 239	8.97 143	4.23 112	1.97 73	4.39 105	5.03 162	2.64 134	6.86 109	1.44 108	0.73 483	0.63 518	0.09 330	0.00 1	0.17 186	0.44 363

RAFT-Test	5.75 243	1.32 191	6.77 221	4.07 168	1.71 244	9.95 323	1.56 169	15.78 272	8.34 217	12.73 267	23.83 367	11.80 278	4.69 208	8.99 178	2.57 198	0.01 120	0.29 451	0.00 1	0.38 476	0.16 176	0.07 127

GANet-RSSM	9.48 385	1.32 191	6.45 207	6.72 387	5.51 474	12.78 379	6.03 394	26.55 420	18.96 346	14.92 309	27.95 410	25.41 475	14.69 451	13.52 376	7.60 370	0.10 305	0.10 302	0.16 396	0.01 174	0.51 371	0.39 346

ours_stereo	2.91 117	1.34 194	5.14 149	3.67 147	1.49 224	3.87 96	2.80 285	8.10 125	6.28 166	2.15 85	5.66 145	3.98 133	1.84 101	9.38 190	1.77 133	0.00 1	0.02 81	0.00 1	0.00 1	0.32 287	0.34 331

1111x	11.32 440	1.34 194	8.95 326	5.20 272	1.96 273	14.46 412	7.75 449	35.65 538	28.23 447	15.66 334	26.66 399	26.65 481	14.76 453	15.88 426	22.27 525	0.24 373	0.13 345	0.04 271	0.06 300	0.30 265	0.24 286

R-Stereo Train	7.04 303	1.34 194	7.89 273	6.23 352	2.30 297	7.51 289	5.54 374	23.96 387	6.94 181	16.26 348	33.57 499	12.04 287	5.61 238	7.67 127	3.74 263	0.01 120	0.05 190	0.01 215	0.00 1	0.10 144	0.12 177

RAFT-Stereo	7.04 303	1.34 194	7.89 273	6.23 352	2.30 297	7.51 289	5.54 374	23.96 387	6.94 181	16.26 348	33.57 499	12.04 287	5.61 238	7.67 127	3.74 263	0.01 120	0.05 190	0.01 215	0.00 1	0.10 144	0.12 177
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
x	6.80 291	1.36 198	6.94 229	4.58 213	1.88 264	10.78 340	4.55 344	19.79 338	10.62 238	12.69 265	19.54 308	14.87 337	10.11 350	9.52 194	8.03 383	0.07 294	0.15 367	0.04 271	0.04 259	0.24 225	0.22 271

DEmStereo	8.85 362	1.36 198	9.99 385	4.24 185	1.05 170	11.49 353	5.91 383	13.76 234	26.68 435	22.03 466	32.92 489	11.86 281	15.27 463	11.48 277	8.08 384	0.16 330	0.15 367	0.02 233	0.09 327	0.09 133	0.44 363

SMFormer	10.46 423	1.37 200	13.37 444	4.41 200	1.30 198	14.40 409	3.29 301	30.25 467	29.81 456	19.55 421	29.37 424	18.06 394	14.40 445	15.42 412	12.70 446	0.38 411	0.21 403	0.28 442	0.03 237	0.33 294	0.31 323

tta	10.45 421	1.37 200	13.37 444	4.41 200	1.30 198	14.39 406	3.29 301	30.25 467	29.81 456	19.55 421	29.37 424	18.06 394	14.40 445	15.42 412	12.69 445	0.38 411	0.21 403	0.28 442	0.03 237	0.29 258	0.18 238

qqq1	9.96 406	1.37 200	13.37 444	4.41 200	1.30 198	14.40 409	3.29 301	30.25 467	29.81 456	19.55 421	29.37 424	18.06 394	14.40 445	15.42 412	3.18 240	0.38 411	0.21 403	0.00 1	0.01 174	0.29 258	0.18 238

fff1	9.96 406	1.37 200	13.37 444	4.41 200	1.30 198	14.40 409	3.29 301	30.25 467	29.81 456	19.55 421	29.37 424	18.06 394	14.40 445	15.42 412	3.18 240	0.38 411	0.21 403	0.00 1	0.01 174	0.29 258	0.18 238

DilatedVolume-Stereo	4.23 181	1.38 204	5.58 173	3.85 162	1.58 230	10.80 341	1.02 127	11.59 186	5.65 153	11.75 240	9.98 193	4.54 152	3.29 151	9.83 203	3.01 227	0.05 265	0.18 384	0.08 318	0.23 410	0.08 127	0.06 117

mms	2.86 114	1.38 204	5.26 154	3.68 149	1.84 256	4.23 111	4.01 327	8.01 121	4.29 113	2.43 94	5.53 143	3.05 115	1.35 78	9.22 185	2.06 159	0.00 1	0.06 224	0.00 1	0.00 1	0.36 305	0.44 363

VIP-Stereo	3.13 127	1.39 206	4.85 134	3.02 103	4.34 414	15.03 420	1.76 201	5.70 30	3.66 104	1.87 64	5.38 132	2.42 106	1.84 101	9.45 193	1.65 126	0.00 1	0.08 274	0.00 1	0.00 1	0.06 97	0.13 191

SCV	3.20 133	1.40 207	5.96 185	4.71 220	0.71 122	4.21 110	1.70 180	10.94 183	6.06 161	1.85 63	4.80 123	6.16 187	2.74 137	9.82 202	1.74 131	0.05 265	0.09 286	0.00 1	0.24 420	0.50 367	0.30 315

qqq	6.96 300	1.40 207	8.15 289	4.50 206	1.03 166	8.55 308	6.93 431	20.20 342	11.88 250	12.00 244	18.19 288	16.02 355	11.15 369	11.09 255	7.45 363	0.06 283	0.13 345	0.02 233	0.05 283	0.25 229	0.20 256

PFNet+	6.68 280	1.40 207	9.60 362	5.64 300	0.85 149	5.79 225	1.74 194	13.63 228	15.30 296	17.88 386	21.38 339	14.52 330	6.07 255	12.74 347	4.89 313	0.63 471	0.20 396	0.11 363	0.30 450	0.05 92	0.91 445

SFCPSM	8.85 362	1.40 207	11.34 413	5.23 278	3.47 365	16.55 460	7.18 439	30.71 476	25.24 419	16.45 352	19.45 303	11.10 269	9.61 340	11.88 301	5.52 333	0.22 359	0.17 378	0.36 458	0.22 401	0.29 258	0.58 393

AIO-test1	6.38 267	1.41 211	5.70 178	9.77 488	5.61 477	9.09 314	1.79 205	21.63 363	20.69 360	6.75 185	17.68 276	8.19 228	4.99 224	10.38 220	3.16 239	0.01 120	0.01 25	0.00 1	0.13 354	0.28 251	0.26 296

FlowAnything_test	3.13 127	1.42 212	6.59 209	8.69 457	1.35 212	8.70 309	2.51 268	7.60 113	3.03 85	4.10 144	2.67 72	3.52 126	0.75 36	5.86 85	4.48 298	0.06 283	0.03 133	0.15 389	0.66 510	0.16 176	0.18 238

EKT-Stereo	5.73 240	1.42 212	7.85 270	7.16 410	5.35 467	5.22 181	4.41 341	18.13 313	14.05 281	8.77 212	12.85 237	9.55 249	4.26 185	11.19 266	2.45 192	0.45 435	0.23 420	0.07 308	0.10 336	0.16 176	0.87 440

ASMatch	7.40 316	1.42 212	8.49 306	5.09 250	2.00 278	4.74 143	2.62 275	16.54 285	13.17 270	17.08 367	34.75 507	13.13 308	10.33 355	12.04 307	4.82 310	0.05 265	0.24 431	0.21 419	0.17 376	0.16 176	0.97 449

raftrobust	5.56 232	1.42 212	6.00 187	7.04 402	5.11 450	4.90 158	1.88 216	17.13 293	13.72 279	11.87 241	11.58 223	7.82 220	9.21 329	10.28 216	2.92 221	0.02 204	0.05 190	0.00 1	0.00 1	0.22 204	0.11 170

ffm	8.12 341	1.43 216	9.67 368	5.70 306	3.44 360	11.96 362	6.35 403	18.45 316	16.31 311	15.83 337	31.44 466	17.22 377	10.87 362	10.82 244	1.61 120	0.00 1	0.05 190	0.80 499	0.08 314	0.26 240	0.14 198

ff1	9.41 383	1.43 216	9.67 368	5.70 306	3.44 360	11.96 362	6.35 403	18.45 316	16.31 311	15.83 337	31.44 466	17.22 377	10.87 362	16.19 437	21.98 520	0.00 1	0.05 190	0.80 499	0.08 314	0.26 240	0.14 198

mmx	10.71 429	1.43 216	9.67 368	5.70 306	3.44 360	11.96 362	6.35 403	32.18 494	28.03 444	15.83 337	31.44 466	17.22 377	10.87 362	16.19 437	21.98 520	0.22 359	0.06 224	0.80 499	0.08 314	0.48 352	0.21 264

xxx	10.71 429	1.43 216	9.67 368	5.70 306	3.44 360	11.96 362	6.35 403	32.18 494	28.03 444	15.83 337	31.44 466	17.22 377	10.87 362	16.19 437	21.98 520	0.22 359	0.06 224	0.80 499	0.08 314	0.48 352	0.21 264

IPLG	7.20 311	1.43 216	12.55 432	5.17 263	4.32 413	11.11 350	1.48 153	21.79 364	15.10 293	19.16 417	20.23 313	5.26 171	5.61 238	11.68 293	8.14 385	0.05 265	0.06 224	0.03 251	0.07 310	0.33 294	0.50 379

HCRNet	8.80 361	1.43 216	7.74 267	14.41 560	5.25 457	10.85 343	2.56 273	26.07 415	18.04 336	15.48 328	25.03 376	18.63 402	9.93 347	13.01 360	6.76 351	0.04 246	0.04 156	0.10 349	0.01 174	0.18 189	0.38 343

LG-Stereo	2.43 99	1.44 222	7.64 261	3.73 154	0.82 146	3.64 91	1.24 140	6.41 64	5.30 146	1.97 73	7.31 162	0.84 41	0.74 34	4.85 60	2.21 176	0.05 265	0.04 156	0.01 215	0.03 237	0.33 294	0.10 156

PFNet	7.91 333	1.44 222	11.60 418	7.03 400	2.42 305	7.60 295	6.03 394	23.36 384	17.24 321	20.29 439	17.67 275	15.44 347	7.71 298	13.02 362	5.71 335	0.24 373	0.20 396	0.12 367	0.19 391	0.31 277	0.61 398

castereo	3.96 172	1.45 224	4.33 114	3.73 154	1.04 167	6.35 255	7.23 440	9.95 162	15.86 309	3.01 109	7.69 170	3.59 127	7.43 294	5.17 65	1.88 138	0.03 230	0.13 345	0.00 1	0.26 430	0.07 115	0.03 67

RAFT+CT+SA	7.44 318	1.46 225	6.46 208	10.73 515	3.34 358	4.70 136	7.45 444	16.45 282	25.89 426	10.18 225	27.15 404	7.27 213	8.00 308	15.11 405	3.19 242	0.02 204	0.00 1	0.18 403	0.46 491	0.30 265	0.47 370

SST-Stereo	6.60 277	1.46 225	8.37 295	6.68 383	0.77 138	6.01 240	1.93 224	14.68 246	9.24 226	19.09 416	20.43 319	16.86 366	8.59 315	13.49 373	3.80 268	0.22 359	0.05 190	0.13 378	0.00 1	0.08 127	0.05 105

xyz-stereo-finetune	5.39 216	1.47 227	5.53 169	2.65 85	0.30 16	11.94 361	3.28 299	12.96 211	21.28 370	8.14 200	12.32 231	6.19 188	3.62 166	11.80 299	5.98 339	0.01 120	0.02 81	0.00 1	0.02 217	0.16 176	0.04 86

UGAM-zero	6.91 296	1.47 227	13.65 453	4.24 185	1.67 240	5.51 194	0.72 104	17.44 296	6.74 176	14.56 301	15.84 261	24.16 458	14.20 439	12.79 348	3.96 278	0.00 1	0.22 413	0.02 233	0.58 505	0.14 161	0.27 302

4D-IteraStereo	5.15 201	1.47 227	7.98 278	4.89 236	4.69 428	6.25 249	1.85 213	13.23 217	16.30 310	14.18 295	11.26 218	8.33 230	1.61 89	8.07 138	2.42 186	0.00 1	0.05 190	0.08 318	0.01 174	0.19 193	0.15 215

IRAFT_RVC	8.76 359	1.47 227	9.55 361	7.31 413	1.77 252	6.49 261	10.43 494	25.94 413	27.33 438	17.50 378	19.85 310	17.93 391	10.21 352	12.88 350	5.44 331	0.17 333	0.30 453	0.19 411	0.05 283	0.22 204	0.12 177

XX-Stereo	6.14 262	1.47 227	9.11 342	11.87 539	6.76 512	3.27 72	0.93 120	15.13 253	5.43 149	8.79 214	28.46 417	13.71 321	2.22 114	11.51 280	2.07 160	0.20 348	0.24 431	0.08 318	0.29 443	1.04 452	0.13 191

MultiAttention	21.34 559	1.48 232	14.65 471	12.08 540	4.10 396	63.05 622	95.71 647	42.52 585	41.89 545	15.33 326	30.20 442	28.14 490	7.73 299	44.07 603	13.67 456	0.84 498	0.27 447	1.06 516	1.58 549	4.47 543	3.88 540

tg	5.09 199	1.48 232	6.73 214	4.83 228	1.23 194	7.57 293	0.49 87	18.35 314	11.87 249	9.28 217	14.61 247	7.15 211	4.12 178	10.58 225	2.74 208	0.00 1	0.04 156	0.00 1	0.00 1	0.45 339	0.36 339

BUS	9.20 370	1.48 232	7.93 275	6.74 388	3.96 384	17.62 475	2.79 283	33.06 509	21.58 374	17.99 389	21.34 336	14.49 328	9.40 336	14.18 388	10.57 425	0.19 340	0.13 345	0.14 382	0.04 259	0.30 265	0.09 147

BSDual-CNN	9.70 393	1.48 232	7.93 275	6.74 388	3.96 384	16.10 445	7.13 436	33.06 509	21.58 374	17.99 389	21.34 336	22.28 437	11.53 381	14.18 388	7.81 374	0.19 340	0.13 345	0.14 382	0.04 259	0.30 265	0.09 147

psmg	9.80 399	1.48 232	7.93 275	5.18 268	3.96 384	15.85 439	7.93 450	29.11 451	21.58 374	20.93 449	25.06 377	22.28 437	11.53 381	14.18 388	7.81 374	0.19 340	0.13 345	0.17 398	0.04 259	0.36 305	0.21 264

AAGNet	7.94 335	1.48 232	9.34 353	7.13 409	0.70 117	5.85 230	5.16 359	15.40 261	14.01 280	20.13 436	24.03 370	15.28 345	11.52 380	12.05 308	15.47 474	0.63 471	0.06 224	0.32 452	0.01 174	0.12 150	0.09 147

G2L-ROB	9.43 384	1.49 238	8.01 282	5.66 303	4.08 393	11.74 355	7.70 448	29.33 456	18.14 337	19.72 427	21.64 343	22.32 439	11.02 367	16.47 444	10.74 429	0.02 204	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.19 193	0.33 327

ttt	9.98 408	1.49 238	7.30 249	6.43 364	3.95 383	14.02 398	5.06 357	33.03 508	29.84 460	14.90 308	30.95 454	14.81 335	9.66 341	15.36 410	11.38 438	0.38 411	0.19 391	0.10 349	0.03 237	0.37 312	0.28 306

knoymous	6.19 264	1.49 238	4.49 120	3.81 159	1.87 263	5.84 228	5.76 380	14.51 241	14.18 283	13.31 283	21.59 341	12.64 293	6.49 272	12.41 329	4.03 285	0.12 314	0.13 345	0.12 367	0.00 1	0.71 421	0.35 336

ac_64	11.10 439	1.49 238	9.88 378	8.24 450	5.45 473	19.12 484	6.46 411	24.10 392	14.34 285	22.80 476	23.87 368	33.28 531	15.54 467	18.87 471	17.26 489	0.28 389	0.12 331	0.02 233	0.02 217	0.26 240	0.63 400

gcap-zeroshot	5.34 212	1.50 242	10.42 395	4.65 217	1.22 192	9.78 321	1.70 180	10.29 170	6.36 168	15.08 315	9.84 191	17.96 392	5.21 228	9.43 191	1.99 150	0.10 305	0.36 468	0.06 296	0.29 443	0.05 92	0.43 359

mmm	7.72 327	1.50 242	8.56 309	5.29 280	1.89 265	14.14 402	5.70 379	18.42 315	11.02 242	16.04 342	23.78 365	17.00 367	10.03 349	12.03 305	7.54 366	0.12 314	0.07 252	0.50 471	0.20 396	0.31 277	0.18 238

test_5	8.51 352	1.50 242	8.19 292	11.06 524	5.00 443	6.91 276	5.67 378	17.50 297	22.09 381	16.07 343	29.63 433	15.28 345	10.78 359	15.94 431	3.65 259	0.00 1	0.00 1	0.26 434	0.08 314	0.31 277	0.35 336

Sa-1000	8.38 349	1.50 242	8.13 287	7.56 428	0.89 154	14.39 406	2.47 265	24.31 394	23.74 403	15.18 324	28.35 416	11.42 273	8.85 322	16.20 440	3.28 246	0.17 333	0.23 420	0.15 389	0.23 410	0.46 343	0.19 251

Pruner-Stereo	6.59 274	1.51 246	8.71 316	6.34 359	0.85 149	5.66 212	4.15 332	13.74 233	11.02 242	18.11 393	22.09 350	15.86 351	5.80 249	11.75 297	5.15 320	0.60 463	0.02 81	0.18 403	0.10 336	0.07 115	0.16 222

iRaftStereo_RVC	4.68 191	1.51 246	6.89 227	4.91 237	0.72 131	5.26 184	0.46 85	17.60 298	10.47 237	9.53 219	15.13 254	5.75 179	3.24 148	8.93 175	2.22 177	0.00 1	0.09 286	0.00 1	0.00 1	0.46 343	0.41 353

HART	3.80 165	1.52 248	5.45 162	4.85 232	0.51 81	4.41 123	0.76 107	12.59 205	5.08 138	5.95 180	12.76 235	6.87 203	1.72 97	10.71 235	1.84 137	0.00 1	0.13 345	0.10 349	0.00 1	0.45 339	0.26 296

testlalala	3.91 168	1.52 248	6.96 231	3.43 126	3.47 365	8.07 301	1.75 197	8.59 135	4.60 122	12.85 268	9.85 192	7.14 210	1.93 104	5.51 70	1.93 142	0.01 120	0.10 302	0.00 1	0.31 454	0.04 82	0.04 86

UPFNet	11.72 450	1.52 248	10.33 393	7.38 417	7.14 523	20.05 491	9.62 475	28.90 449	25.94 427	20.02 432	29.73 434	20.91 422	16.34 475	18.61 469	16.17 481	0.26 383	0.17 378	0.25 431	0.03 237	0.55 383	0.56 390

coex_refinement	11.56 446	1.53 251	7.45 253	8.18 447	5.09 447	17.10 465	7.07 433	31.05 479	32.20 486	18.57 407	30.81 452	25.84 478	12.31 398	13.41 371	19.47 502	0.23 368	0.04 156	0.02 233	0.10 336	0.44 337	0.37 340

model_zeroshot	5.12 200	1.53 251	9.70 373	5.33 284	1.54 229	8.71 310	2.23 246	15.60 267	8.29 214	13.74 289	10.02 198	10.57 259	2.97 143	8.47 151	2.61 199	0.02 204	0.18 384	0.14 382	0.25 426	0.06 97	0.34 331

RAFT_R40	6.91 296	1.53 251	8.45 303	6.79 391	0.77 138	5.86 232	3.82 324	14.85 249	14.53 288	18.05 392	20.03 312	17.06 368	8.69 317	13.40 370	3.84 272	0.14 320	0.02 81	0.14 382	0.00 1	0.09 133	0.05 105

test-1	5.62 237	1.53 251	14.78 475	7.44 421	1.11 176	7.99 299	1.19 137	13.03 215	12.04 254	9.39 218	15.23 256	11.15 270	5.56 237	7.06 112	3.57 252	0.07 294	0.50 501	0.00 1	0.10 336	0.16 176	0.47 370

anonymousdsp2	5.93 249	1.54 255	8.34 293	4.43 204	0.38 46	9.24 318	4.11 329	21.92 370	17.36 323	12.28 248	10.08 199	10.05 253	4.42 190	11.04 252	2.54 197	0.01 120	0.02 81	0.30 450	0.18 378	0.21 201	0.18 238

SA	7.93 334	1.54 255	9.13 345	7.98 442	0.64 104	5.85 230	2.29 251	22.27 372	24.54 416	13.17 278	31.07 458	8.87 238	10.32 354	16.49 445	3.12 236	0.04 246	0.12 331	0.17 398	0.30 450	0.45 339	0.17 230

test_xeample3	3.34 143	1.54 255	7.67 262	3.33 120	0.68 110	5.74 221	1.63 174	12.05 191	3.88 109	6.71 183	3.81 95	3.17 118	3.34 153	10.59 227	2.07 160	0.00 1	0.02 81	0.00 1	0.27 436	0.13 156	0.16 222

MIM_Stereo	7.02 302	1.55 258	10.78 404	4.17 176	0.58 94	5.25 183	1.32 147	19.03 327	12.59 261	16.74 362	28.83 420	13.20 309	5.53 236	12.89 351	7.11 356	0.00 1	0.23 420	0.00 1	0.01 174	0.38 318	0.28 306

fff	6.83 293	1.55 258	7.28 244	3.56 137	0.32 22	4.73 138	1.70 180	15.75 269	31.87 477	15.11 317	20.25 314	6.90 204	12.80 409	8.63 158	5.33 327	0.01 120	0.04 156	0.00 1	0.00 1	0.09 133	0.63 400

IER	9.78 397	1.55 258	9.97 383	4.51 207	5.23 455	13.78 392	5.11 358	26.66 422	22.79 391	19.69 426	29.45 430	16.42 360	18.52 505	13.64 380	7.57 368	0.06 283	0.03 133	0.18 403	0.09 327	0.18 189	0.23 279

GMOStereo	5.97 252	1.55 258	7.18 237	5.17 263	0.71 122	5.54 197	2.21 241	10.54 175	12.86 262	18.29 398	22.01 345	17.06 368	6.27 262	6.62 101	2.43 187	0.00 1	0.23 420	0.12 367	0.00 1	0.46 343	0.10 156

error version	5.97 252	1.55 258	7.18 237	5.17 263	0.71 122	5.54 197	2.21 241	10.54 175	12.86 262	18.29 398	22.01 345	17.06 368	6.27 262	6.62 101	2.43 187	0.00 1	0.23 420	0.12 367	0.00 1	0.46 343	0.10 156

test-v	5.97 252	1.55 258	7.18 237	5.17 263	0.71 122	5.54 197	2.21 241	10.54 175	12.86 262	18.29 398	22.01 345	17.06 368	6.27 262	6.62 101	2.43 187	0.00 1	0.23 420	0.12 367	0.00 1	0.46 343	0.10 156

test-2	5.97 252	1.55 258	7.18 237	5.17 263	0.71 122	5.54 197	2.21 241	10.54 175	12.86 262	18.29 398	22.01 345	17.06 368	6.27 262	6.62 101	2.43 187	0.00 1	0.23 420	0.12 367	0.00 1	0.46 343	0.10 156

csc	6.83 293	1.55 258	7.28 244	3.56 137	0.32 22	4.73 138	1.70 180	15.75 269	31.87 477	15.11 317	20.25 314	6.90 204	12.80 409	8.63 158	5.33 327	0.01 120	0.04 156	0.00 1	0.00 1	0.09 133	0.63 400

cscssc	6.83 293	1.55 258	7.28 244	3.56 137	0.32 22	4.73 138	1.70 180	15.75 269	31.87 477	15.11 317	20.25 314	6.90 204	12.80 409	8.63 158	5.33 327	0.01 120	0.04 156	0.00 1	0.00 1	0.09 133	0.63 400

AE-Stereo	5.15 201	1.56 267	7.99 280	8.70 458	2.18 289	9.12 316	3.02 293	11.78 188	13.30 275	4.34 152	12.84 236	10.83 262	4.53 202	8.71 163	2.82 215	0.04 246	0.44 485	0.05 279	0.33 462	0.20 197	0.17 230

MaDis-Stereo	2.73 107	1.56 267	6.21 201	2.96 100	2.45 307	1.80 7	0.28 73	7.43 107	5.07 135	2.57 95	3.43 84	7.13 209	4.71 213	5.74 79	2.91 220	0.00 1	0.05 190	0.00 1	0.00 1	0.15 169	0.12 177

MSKI-zero shot	4.76 195	1.56 267	5.98 186	5.14 261	1.13 180	6.55 265	1.55 167	12.76 208	8.06 207	10.44 229	11.50 222	13.47 318	2.38 122	12.07 312	1.90 139	0.01 120	0.20 396	0.02 233	0.29 443	0.14 161	0.14 198

hknet	10.13 414	1.56 267	10.27 392	6.74 388	3.72 372	16.10 445	7.13 436	33.06 509	21.12 367	17.99 389	21.34 336	23.11 445	14.95 454	16.43 443	8.34 390	0.14 320	0.13 345	0.14 382	0.04 259	0.30 265	0.09 147

Zero-FE251	2.73 107	1.57 271	5.05 144	4.17 176	1.92 271	7.26 283	0.75 106	7.75 118	3.01 84	4.88 170	2.40 65	5.44 176	4.17 181	4.39 44	1.31 103	0.27 385	0.06 224	0.04 271	0.03 237	0.03 73	0.12 177

IGEVStereo-DCA	3.31 142	1.57 271	6.20 196	3.36 121	0.60 99	4.93 159	1.70 180	13.26 218	5.04 130	3.79 133	4.58 110	4.53 150	4.00 174	10.13 214	2.09 163	0.00 1	0.06 224	0.00 1	0.18 378	0.12 150	0.14 198

rrr	3.26 138	1.57 271	7.72 265	3.36 121	0.60 99	4.93 159	1.59 170	10.72 181	5.11 139	3.79 133	4.58 110	4.53 150	4.00 174	10.13 214	2.09 163	0.00 1	0.06 224	0.00 1	0.22 401	0.12 150	0.18 238

RE-Stereo	6.73 285	1.58 274	8.94 324	6.59 375	0.71 122	6.27 251	3.51 310	20.20 342	17.99 332	13.21 279	19.46 305	11.94 282	6.20 258	12.34 325	4.79 308	0.34 402	0.05 190	0.20 414	0.23 410	0.09 133	0.05 105

TVStereo	6.73 285	1.58 274	8.94 324	6.59 375	0.71 122	6.27 251	3.51 310	20.20 342	17.99 332	13.21 279	19.46 305	11.94 282	6.20 258	12.34 325	4.79 308	0.34 402	0.05 190	0.20 414	0.23 410	0.09 133	0.05 105

ADStereo(finetuned)	6.68 280	1.59 276	9.70 373	3.49 131	0.68 110	4.79 152	1.75 197	15.33 258	23.64 398	15.56 333	20.68 322	7.30 214	13.85 430	8.71 163	5.17 321	0.00 1	0.05 190	0.00 1	0.00 1	0.25 229	1.05 458

NF-Stereo	6.72 284	1.59 276	8.93 322	6.60 378	0.73 136	6.27 251	3.38 307	20.21 348	18.01 334	13.22 282	19.46 305	11.82 279	6.16 256	12.39 328	4.74 304	0.33 398	0.06 224	0.20 414	0.23 410	0.08 127	0.05 105

OCTAStereo	6.74 287	1.59 276	8.96 329	6.60 378	0.72 131	6.25 249	3.50 308	20.20 342	18.03 335	13.21 279	19.45 303	12.07 290	6.16 256	12.36 327	4.78 305	0.35 405	0.06 224	0.20 414	0.23 410	0.09 133	0.05 105

DCANet	6.46 272	1.59 276	7.28 244	3.51 135	0.68 110	4.77 151	1.75 197	15.33 258	23.62 397	15.55 331	20.73 327	7.31 215	11.56 384	8.83 170	5.26 324	0.00 1	0.05 190	0.00 1	0.00 1	0.26 240	1.11 461

GCAP-Stereo	3.72 162	1.60 280	7.39 251	4.24 185	0.37 40	5.78 223	1.12 132	12.28 194	6.53 172	8.35 204	9.69 190	6.62 198	3.57 161	4.58 56	1.91 140	0.00 1	0.07 252	0.05 279	0.00 1	0.25 229	0.04 86

PSM-softLoss	6.61 278	1.60 280	9.42 356	6.48 366	0.88 152	5.65 207	2.04 234	22.64 375	8.77 219	13.95 292	22.11 352	13.01 301	5.22 229	12.73 345	6.05 340	0.49 444	0.06 224	0.27 435	0.56 503	0.16 176	0.06 117

KMStereo	6.61 278	1.60 280	9.42 356	6.48 366	0.88 152	5.65 207	2.04 234	22.64 375	8.77 219	13.95 292	22.11 352	13.01 301	5.22 229	12.73 345	6.05 340	0.49 444	0.06 224	0.27 435	0.56 503	0.16 176	0.06 117

cf-r	10.06 411	1.60 280	7.99 280	5.82 315	5.70 485	12.92 381	4.78 351	24.18 393	27.47 441	16.91 365	31.02 457	25.12 471	14.05 435	11.63 291	11.01 435	0.03 230	0.03 133	0.05 279	0.03 237	0.43 334	0.39 346

MDST_ROB	17.92 530	1.60 280	13.68 454	13.88 555	6.44 505	43.05 595	14.86 541	42.74 587	41.66 542	43.25 591	42.85 560	28.43 492	17.28 489	29.35 554	16.06 478	0.88 503	0.11 320	0.63 483	0.47 492	0.50 367	0.64 406

G2L-Stereo_test	10.39 420	1.61 285	7.86 271	4.75 224	4.34 414	11.83 357	11.94 517	32.49 500	22.58 388	23.08 480	24.40 371	21.48 428	11.95 392	15.64 417	13.00 448	0.04 246	0.06 224	0.01 215	0.02 217	0.32 287	0.37 340

test_sample6	9.79 398	1.61 285	9.84 377	5.35 287	2.35 302	15.59 434	6.60 420	28.40 441	20.96 363	19.40 419	33.22 492	17.17 376	11.58 385	13.43 372	8.82 398	0.26 383	0.10 302	0.10 349	0.06 300	0.50 367	0.41 353

test_sample5	9.36 380	1.61 285	9.63 364	5.30 281	2.52 310	15.42 430	6.00 390	27.25 428	19.96 353	18.36 403	31.81 472	15.99 353	11.29 373	13.21 364	7.66 371	0.23 368	0.08 274	0.07 308	0.04 259	0.48 352	0.34 331

DualNet	9.49 387	1.61 285	9.63 364	5.30 281	2.52 310	15.42 430	6.00 390	27.25 428	19.96 353	19.40 419	33.22 492	15.99 353	11.29 373	13.21 364	7.66 371	0.23 368	0.08 274	0.07 308	0.04 259	0.48 352	0.34 331

raft+_RVC	6.69 282	1.61 285	5.57 171	6.37 360	4.62 425	6.51 262	6.18 399	20.39 349	23.38 394	10.62 233	17.82 278	9.89 252	5.65 243	10.70 234	3.67 261	0.00 1	0.14 361	0.00 1	0.00 1	0.34 300	0.27 302

AFF-stereo	6.17 263	1.61 285	7.02 233	4.08 169	0.64 104	3.53 86	0.76 107	16.00 277	13.14 269	12.86 269	25.42 382	15.67 348	7.86 303	11.12 258	3.21 243	0.02 204	0.06 224	0.00 1	0.00 1	0.40 326	0.08 142

test_sample3	8.76 359	1.62 291	9.99 385	5.21 274	2.61 318	17.43 469	5.37 364	26.91 426	19.77 351	17.13 369	20.82 329	16.55 363	9.70 343	12.52 339	8.59 394	0.21 353	0.07 252	0.05 279	0.04 259	0.39 321	0.30 315

testlalala2	5.91 248	1.62 291	8.59 311	15.36 567	10.36 567	7.93 298	3.62 321	12.89 209	9.73 230	15.55 331	12.18 230	8.57 235	2.50 132	5.35 68	2.62 201	0.01 120	0.26 442	0.00 1	0.50 496	0.49 361	0.07 127

anonymousa	9.03 365	1.62 291	8.03 284	4.19 181	5.53 475	15.37 427	3.81 323	18.55 319	21.20 369	18.28 397	30.99 456	20.79 421	13.42 418	10.58 225	7.57 368	0.00 1	0.05 190	0.29 446	0.18 378	0.10 144	0.11 170

TestStereo1	7.62 322	1.62 291	7.60 257	10.47 508	1.86 260	4.76 146	2.48 266	19.73 336	22.33 384	16.79 363	26.02 388	9.33 245	9.30 331	15.92 429	3.37 248	0.01 120	0.02 81	0.02 233	0.05 283	0.55 383	0.28 306

SA-5K	7.62 322	1.62 291	7.60 257	10.47 508	1.86 260	4.76 146	2.48 266	19.73 336	22.33 384	16.79 363	26.02 388	9.33 245	9.30 331	15.92 429	3.37 248	0.01 120	0.02 81	0.02 233	0.05 283	0.55 383	0.28 306

CRE-IMP	5.53 224	1.63 296	9.62 363	5.65 301	0.48 78	7.02 279	1.70 180	11.84 189	8.33 215	12.99 274	16.02 263	11.08 267	6.23 260	12.06 310	5.06 317	0.28 389	0.07 252	0.09 330	0.00 1	0.24 225	0.21 264

depthmonostereo	4.02 177	1.64 297	5.29 158	4.40 199	1.19 189	8.04 300	1.16 135	15.24 256	12.52 258	4.62 159	7.49 167	4.11 136	4.80 220	6.61 100	2.71 207	0.04 246	0.21 403	0.11 363	0.07 310	0.07 115	0.02 25

xyz-stereo-finetune2	5.60 236	1.64 297	5.87 181	2.44 71	0.32 22	15.39 428	1.90 220	10.59 179	5.28 145	10.58 230	17.82 278	7.37 218	8.93 324	14.86 403	8.46 392	0.01 120	0.02 81	0.08 318	0.14 360	0.23 219	0.04 86

PAM	6.94 299	1.65 299	14.88 476	5.38 288	1.98 275	14.76 417	1.28 142	14.54 242	6.77 177	15.52 329	9.10 182	24.15 457	11.60 386	12.46 333	2.33 182	0.04 246	0.28 450	0.07 308	0.42 485	0.57 390	0.99 453

test_sample4	9.10 368	1.65 299	9.91 380	5.19 271	2.57 316	16.59 461	5.38 366	27.37 430	19.80 352	17.80 383	27.52 407	15.01 338	11.21 371	12.69 344	8.15 387	0.21 353	0.07 252	0.06 296	0.03 237	0.43 334	0.30 315

DeepStereo_RVC	5.65 238	1.65 299	9.06 340	5.21 274	0.56 91	5.55 201	1.84 212	12.16 193	7.22 193	13.94 291	14.96 252	12.58 292	10.27 353	11.25 269	5.81 337	0.39 421	0.10 302	0.11 363	0.00 1	0.18 189	0.22 271

111	7.26 313	1.65 299	7.28 244	3.56 137	0.32 22	10.76 338	3.53 313	20.55 351	27.51 442	10.07 224	16.62 269	14.30 325	9.53 339	12.02 304	5.87 338	0.14 320	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.31 277	1.14 465

RAFT-Stereo + iAFF	5.48 220	1.66 303	7.56 256	3.49 131	0.40 50	2.75 52	0.67 99	16.07 278	14.76 289	12.27 246	18.67 294	11.95 284	8.08 309	7.84 130	2.89 217	0.01 120	0.06 224	0.00 1	0.00 1	0.37 312	0.04 86

CAS++	4.07 179	1.67 304	6.02 189	4.17 176	1.02 164	4.26 113	1.68 177	19.10 330	10.01 234	9.18 215	9.17 184	1.98 94	1.41 81	9.54 195	1.73 130	0.02 204	0.05 190	0.00 1	0.00 1	0.32 287	0.11 170
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
plain	4.15 180	1.67 304	9.97 383	4.86 233	2.97 344	3.27 72	1.41 150	8.20 128	5.51 152	3.37 122	16.69 270	3.03 114	2.71 135	14.44 395	3.91 274	0.14 320	0.00 1	0.03 251	0.01 174	0.69 416	0.14 198

CASS	8.15 342	1.67 304	7.68 263	8.25 451	1.52 227	14.39 406	2.72 279	22.65 377	17.23 320	15.42 327	22.68 357	13.47 318	11.87 390	12.44 330	6.07 343	0.96 508	0.05 190	0.12 367	0.01 174	0.71 421	3.14 533
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
MIPNet	6.75 289	1.67 304	12.34 428	4.67 218	1.47 219	10.01 324	2.24 247	26.43 419	17.22 319	14.72 304	12.75 234	7.02 208	9.68 342	8.44 150	5.26 324	0.01 120	0.04 156	0.05 279	0.09 327	0.35 304	0.55 386

NRIStereo	5.73 240	1.67 304	8.42 300	5.72 311	0.41 53	6.71 270	2.60 274	14.73 247	10.71 241	12.39 250	15.07 253	11.58 274	6.23 260	12.06 310	4.78 305	0.61 467	0.17 378	0.11 363	0.00 1	0.28 251	0.27 302

rafts_anoy	6.02 257	1.67 304	6.27 202	6.53 371	4.98 440	5.30 186	2.53 269	13.77 235	21.01 364	12.70 266	16.23 266	8.56 234	5.65 243	9.09 183	5.22 322	0.04 246	0.31 456	0.09 330	0.03 237	0.25 229	0.17 230

ACVNet	10.36 419	1.68 310	5.49 165	6.01 335	2.75 329	12.78 379	3.56 315	21.89 367	34.81 506	14.96 310	30.78 450	24.72 467	13.88 432	15.81 423	17.20 487	0.13 318	0.01 25	0.06 296	0.06 300	0.51 371	0.15 215

acv_ft	12.16 459	1.68 310	11.97 424	7.70 432	6.20 496	19.61 488	5.52 373	25.78 409	34.81 506	25.62 509	30.78 450	24.72 467	13.20 417	15.81 423	18.80 498	0.13 318	0.01 25	0.06 296	0.06 300	0.63 405	0.15 215

GwcNet-ADL	8.48 350	1.70 312	9.38 354	7.10 406	2.78 331	6.74 273	6.57 418	30.15 465	26.01 430	15.15 322	17.77 277	13.93 322	6.96 286	12.96 356	9.91 413	0.48 443	0.72 524	0.01 215	0.01 174	0.51 371	0.84 434

RASNet	11.59 447	1.71 313	10.36 394	6.30 356	5.66 481	15.48 432	6.12 397	34.50 527	20.86 362	16.61 357	32.51 483	22.04 434	23.00 528	19.44 480	16.15 480	0.71 477	0.03 133	0.05 279	0.01 174	0.15 169	0.13 191

PAM_32	6.82 292	1.73 314	14.16 461	5.34 286	1.47 219	13.84 395	0.88 116	14.75 248	6.34 167	14.22 298	9.14 183	24.94 470	11.87 390	12.50 336	2.79 213	0.14 320	0.27 447	0.09 330	0.42 485	0.54 379	0.89 441

ICVP	10.07 412	1.73 314	6.11 193	9.08 466	3.31 356	12.25 370	6.56 417	26.30 418	22.52 387	16.49 354	31.80 471	26.94 487	12.42 400	11.35 273	10.92 430	1.17 522	0.57 513	0.17 398	0.10 336	0.58 394	1.07 460
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
PSMNet-RSSM	9.71 395	1.73 314	6.09 192	7.47 424	4.27 404	10.06 325	6.00 390	29.14 452	21.74 378	15.76 336	32.88 488	22.63 440	13.18 415	12.94 355	9.12 406	0.09 299	0.02 81	0.07 308	0.10 336	0.70 419	0.24 286

Patchmatch Stereo++	5.56 232	1.74 317	9.01 334	5.09 250	0.41 53	5.66 212	2.40 262	12.52 200	7.00 184	12.52 253	18.08 281	13.02 303	6.74 279	11.59 287	4.01 283	0.78 488	0.09 286	0.09 330	0.00 1	0.22 204	0.22 271
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	5.50 223	1.74 317	9.03 338	5.09 250	0.42 59	5.66 212	1.98 230	12.50 198	7.01 189	12.52 253	18.13 286	12.96 299	6.77 283	11.11 257	3.83 270	0.72 479	0.09 286	0.09 330	0.00 1	0.22 204	0.22 271

ROB_FTStereo_v2	5.53 224	1.74 317	8.97 331	5.09 250	0.42 59	5.64 206	2.02 232	12.50 198	7.00 184	12.51 252	18.10 283	12.99 300	6.72 278	11.50 279	4.04 286	0.70 475	0.09 286	0.09 330	0.00 1	0.22 204	0.23 279

ROB_FTStereo	5.49 222	1.74 317	8.96 329	5.09 250	0.42 59	5.65 207	1.68 177	12.53 203	7.00 184	12.53 259	18.00 280	13.02 303	6.74 279	11.51 280	3.81 269	0.60 463	0.09 286	0.09 330	0.00 1	0.22 204	0.22 271

HUI-Stereo	5.48 220	1.74 317	9.01 334	5.08 249	0.42 59	5.65 207	2.77 282	12.55 204	7.03 191	12.54 261	18.10 283	13.07 307	6.71 277	9.92 207	3.74 263	0.61 467	0.08 274	0.09 330	0.00 1	0.22 204	0.23 279

iGMRVC	5.54 227	1.74 317	9.01 334	5.09 250	0.42 59	5.66 212	1.81 209	12.61 207	7.02 190	12.52 253	18.11 285	13.02 303	6.64 275	11.57 284	4.16 287	0.82 495	0.09 286	0.09 330	0.00 1	0.22 204	0.21 264

iRAFT	5.56 232	1.74 317	9.01 334	5.09 250	0.41 53	5.66 212	2.40 262	12.52 200	7.00 184	12.52 253	18.08 281	13.02 303	6.74 279	11.59 287	4.01 283	0.78 488	0.09 286	0.09 330	0.00 1	0.22 204	0.22 271

RAFT-IKP	5.53 224	1.74 317	8.95 326	5.09 250	0.41 53	5.45 193	2.08 237	12.52 200	7.00 184	12.52 253	18.13 286	12.93 298	6.79 284	11.59 287	3.99 281	0.80 493	0.09 286	0.09 330	0.00 1	0.22 204	0.22 271

EAI-Stereo	5.21 205	1.74 317	8.46 304	5.69 305	1.37 215	5.67 217	3.52 312	18.77 323	5.65 153	9.75 220	16.08 264	6.36 193	3.57 161	11.73 295	3.64 257	0.01 120	0.33 463	0.03 251	1.06 534	0.21 201	0.65 408

anonymousdsp	3.51 150	1.75 326	5.66 175	3.49 131	1.13 180	5.04 173	1.74 194	13.69 230	5.07 135	4.83 166	5.42 136	4.25 141	4.44 193	11.14 259	1.98 148	0.00 1	0.04 156	0.00 1	0.18 378	0.31 277	0.13 191

DCRE	6.07 261	1.75 326	8.41 299	7.20 411	3.82 378	6.48 259	4.18 336	15.52 264	10.42 236	9.24 216	22.47 355	11.71 277	5.46 234	10.62 229	3.02 229	0.02 204	0.26 442	0.05 279	0.30 450	0.15 169	0.24 286

IGEV-Stereo	3.52 151	1.75 326	5.67 176	3.49 131	1.12 178	5.04 173	1.73 193	13.70 231	5.07 135	4.83 166	5.42 136	4.27 142	4.43 192	11.15 264	1.98 148	0.00 1	0.04 156	0.00 1	0.18 378	0.31 277	0.12 177
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
HHNet	7.39 315	1.75 326	7.24 242	3.26 115	3.18 348	5.04 173	6.40 408	19.04 328	15.70 304	20.71 447	32.13 478	10.69 261	5.91 251	10.45 223	4.60 300	0.40 424	0.07 252	0.21 419	0.13 354	0.54 379	0.41 353

MyStereo06	6.40 268	1.76 330	13.15 441	6.19 350	4.40 417	7.09 280	9.95 480	16.68 287	6.98 183	12.91 270	10.76 214	17.84 389	5.71 245	9.97 210	3.39 250	0.06 283	0.10 302	0.02 233	0.04 259	0.73 426	0.29 312

MyStereo05	9.29 377	1.76 330	8.95 326	6.19 350	4.40 417	7.09 280	9.95 480	31.21 481	40.82 539	17.31 373	12.93 239	10.33 257	12.52 405	13.93 383	7.05 355	0.06 283	0.10 302	0.02 233	0.04 259	0.73 426	0.29 312

ff7	3.48 146	1.76 330	6.20 196	3.45 127	1.13 180	5.02 167	1.70 180	13.26 218	5.04 130	4.66 161	5.47 139	3.49 122	4.70 209	11.14 259	2.01 152	0.00 1	0.04 156	0.00 1	0.18 378	0.30 265	0.14 198

ffff	3.48 146	1.76 330	6.20 196	3.45 127	1.13 180	5.02 167	1.70 180	13.26 218	5.04 130	4.66 161	5.47 139	3.49 122	4.70 209	11.14 259	2.01 152	0.00 1	0.04 156	0.00 1	0.18 378	0.30 265	0.14 198

11t	3.48 146	1.76 330	6.20 196	3.45 127	1.13 180	5.02 167	1.70 180	13.26 218	5.04 130	4.66 161	5.47 139	3.49 122	4.70 209	11.14 259	2.01 152	0.00 1	0.04 156	0.00 1	0.18 378	0.30 265	0.14 198

ccc-4	3.48 146	1.76 330	6.20 196	3.45 127	1.13 180	5.02 167	1.70 180	13.26 218	5.04 130	4.66 161	5.47 139	3.49 122	4.70 209	11.14 259	2.01 152	0.00 1	0.04 156	0.00 1	0.18 378	0.30 265	0.14 198

CoDeX	9.24 372	1.77 336	9.54 360	6.08 341	3.79 376	16.45 457	6.76 426	26.15 416	25.03 417	17.18 371	25.12 379	14.69 333	11.68 387	12.22 319	6.71 350	0.30 392	0.20 396	0.15 389	0.02 217	0.23 219	0.68 411

PCWNet_CMD	9.64 391	1.77 336	10.59 398	4.80 227	2.90 336	16.25 455	2.42 264	29.37 458	34.10 500	17.41 374	22.04 349	19.10 407	7.70 297	12.05 308	6.86 352	0.22 359	0.45 490	0.80 499	0.22 401	3.11 522	0.69 413

MSMDNet	9.64 391	1.77 336	10.63 399	4.83 228	2.90 336	16.35 456	2.37 257	29.33 456	34.29 503	17.43 376	22.10 351	19.05 406	7.79 302	12.11 316	6.87 353	0.23 368	0.46 492	0.67 488	0.21 398	2.77 513	0.60 396

rvit_stereo_0081	3.93 170	1.78 339	8.60 312	6.26 354	1.73 246	3.48 81	2.36 254	7.71 116	15.81 306	4.41 155	5.39 134	5.14 166	3.94 171	7.95 134	3.57 252	0.01 120	0.01 25	0.00 1	0.01 174	0.39 321	0.10 156

rvit_stereo_0082	3.93 170	1.78 339	8.60 312	6.26 354	1.73 246	3.48 81	2.36 254	7.71 116	15.81 306	4.41 155	5.39 134	5.14 166	3.94 171	7.95 134	3.57 252	0.01 120	0.01 25	0.00 1	0.01 174	0.39 321	0.10 156

DispNO	9.33 379	1.78 339	15.84 482	5.73 312	5.74 486	12.24 369	4.81 355	25.06 399	21.10 366	16.70 361	20.86 330	17.78 387	11.76 388	16.74 449	8.85 399	0.22 359	0.15 367	0.03 251	0.12 349	0.41 329	0.64 406

THIR-Stereo	9.38 382	1.78 339	8.50 307	4.74 221	0.71 122	15.92 440	11.93 516	16.39 281	21.56 373	24.27 488	32.07 476	14.40 326	14.14 438	11.49 278	8.39 391	0.05 265	0.25 439	0.10 349	0.05 283	0.33 294	0.58 393

HSM	11.33 441	1.80 343	7.04 235	6.13 347	3.99 389	16.16 449	6.92 430	29.69 462	19.39 347	22.95 477	26.05 391	41.08 573	15.79 470	20.25 497	8.89 403	0.02 204	0.03 133	0.01 215	0.00 1	0.15 169	0.34 331

iRaft-Stereo_5w	8.70 358	1.81 344	9.33 352	5.83 317	3.78 374	4.87 155	11.12 504	15.86 276	14.80 290	15.23 325	26.36 394	21.49 429	12.91 413	15.94 431	12.73 447	0.58 458	0.05 190	0.08 318	0.09 327	0.85 440	0.33 327

DCVSM-stereo	9.70 393	1.83 345	11.36 414	5.81 314	3.59 369	10.57 334	3.00 291	18.71 321	22.11 382	23.79 486	19.02 299	29.73 500	17.68 494	13.33 368	9.11 405	0.21 353	1.14 545	0.27 435	0.06 300	0.75 432	1.89 498

iRaft-Stereo_20w	6.06 260	1.84 346	12.04 426	4.23 184	1.67 240	6.77 274	2.22 245	18.73 322	6.08 162	14.72 304	10.33 205	13.42 317	8.14 310	15.88 426	3.08 235	0.01 120	0.24 431	0.13 378	0.39 479	0.61 399	0.71 418

STrans-v2	7.98 339	1.84 346	9.42 356	4.84 231	1.48 222	12.23 368	10.05 485	19.06 329	12.32 257	13.63 287	26.06 392	18.13 398	12.35 399	12.99 359	3.99 281	0.01 120	0.01 25	0.18 403	0.01 174	0.22 204	0.83 432

delet	12.65 472	1.85 348	11.36 414	7.71 434	6.22 498	22.52 508	10.22 493	28.14 439	37.67 525	19.66 425	29.24 423	21.00 424	15.99 472	21.97 513	17.77 492	0.03 230	0.07 252	0.19 411	0.04 259	0.60 397	0.75 424

MSCF	3.01 122	1.87 349	5.23 153	3.98 167	0.70 117	5.42 191	1.48 153	8.59 135	4.59 121	5.05 171	6.40 151	1.76 81	7.07 287	5.69 77	1.36 105	0.00 1	0.02 81	0.00 1	0.63 508	0.16 176	0.24 286

SGM-Forest	12.92 476	1.87 349	6.61 210	5.68 304	2.05 282	23.19 514	11.30 507	34.24 523	30.77 468	26.54 517	31.99 474	29.98 503	15.74 469	21.17 510	13.36 453	1.05 515	0.33 463	0.84 506	0.01 174	0.71 421	0.97 449
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
DISCO	16.36 509	1.88 351	16.15 484	7.78 436	4.19 399	26.92 543	10.21 492	30.31 471	44.26 559	21.35 461	33.91 504	35.80 549	22.40 526	35.65 578	33.87 577	0.18 336	0.08 274	0.04 271	0.04 259	1.71 486	0.54 385

TransformOpticalFlow	7.76 329	1.90 352	9.31 351	5.50 295	1.18 188	6.97 278	8.27 452	17.86 308	13.21 271	14.58 302	29.13 422	19.01 404	10.85 360	12.51 337	3.69 262	0.01 120	0.04 156	0.20 414	0.04 259	0.17 186	0.84 434

CroCo-Stereo	3.27 140	1.90 352	7.18 237	8.50 456	1.11 176	0.96 2	0.97 123	10.18 166	8.20 212	3.59 128	4.69 118	8.02 227	4.53 202	2.75 5	2.34 183	0.01 120	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 277	0.11 170
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
DMCA	8.51 352	1.90 352	9.96 382	5.16 262	4.14 398	10.29 328	4.46 343	25.52 404	19.55 348	16.33 350	20.69 323	17.59 384	11.26 372	10.42 222	11.36 437	0.50 447	0.08 274	0.35 455	0.05 283	0.36 305	0.31 323

CFNet_ucs	10.25 416	1.91 355	11.88 422	4.98 239	4.08 393	15.11 422	3.57 317	28.02 437	31.98 483	18.21 396	25.20 380	23.27 448	9.38 335	13.38 369	7.22 357	0.23 368	0.81 531	1.65 537	0.22 401	3.01 518	0.93 446

ProNet	3.61 155	1.91 355	6.17 195	3.31 119	0.67 109	5.51 194	6.46 411	12.60 206	6.23 164	3.18 116	4.80 123	3.64 128	3.57 161	11.15 264	2.11 167	0.02 204	0.21 403	0.01 215	0.01 174	0.41 329	0.14 198

CFNet_pseudo	9.58 388	1.91 355	10.73 402	4.53 208	2.91 338	14.26 403	2.75 281	26.73 424	32.14 484	17.10 368	23.02 359	22.14 436	8.74 320	12.17 318	7.43 361	0.20 348	0.45 490	1.24 531	0.24 420	2.49 507	0.49 378

psm_up	13.18 481	1.91 355	8.81 319	9.59 484	5.84 491	15.17 425	11.37 509	38.74 565	30.81 469	20.66 446	30.32 443	30.00 504	23.12 529	19.19 477	16.02 477	0.58 458	0.10 302	0.17 398	0.01 174	0.65 411	0.55 386

MyStereo07	4.38 183	1.92 359	5.06 145	6.09 342	4.31 410	6.54 263	9.96 482	15.35 260	5.15 140	4.34 152	5.65 144	3.15 117	5.77 248	11.33 272	1.81 136	0.06 283	0.10 302	0.03 251	0.04 259	0.63 405	0.30 315

MyStereo04	9.24 372	1.92 359	8.78 318	6.09 342	4.31 410	6.54 263	9.96 482	32.24 499	41.99 547	14.26 299	11.98 227	12.00 286	12.01 393	13.93 383	7.53 365	0.06 283	0.10 302	0.03 251	0.04 259	0.63 405	0.30 315

ccs_rob	9.61 390	1.92 359	10.72 401	4.55 209	2.89 335	14.33 405	2.86 288	26.85 425	32.36 487	17.05 366	22.91 358	22.12 435	8.70 318	12.10 314	7.44 362	0.19 340	0.44 485	1.38 533	0.25 426	2.68 510	0.57 391

DIP-Stereo	6.74 287	1.93 362	10.02 389	4.28 193	1.64 238	13.54 390	1.52 164	15.16 254	6.63 174	14.30 300	26.81 400	10.90 263	5.19 227	14.78 402	7.56 367	0.00 1	0.06 224	0.05 279	0.00 1	0.17 186	0.17 230
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
FACV-RUCA	7.66 325	1.94 363	9.40 355	7.72 435	6.03 492	12.99 382	3.10 296	19.47 333	18.51 340	12.27 246	18.43 289	8.28 229	10.16 351	11.38 274	5.62 334	0.36 407	0.62 517	4.36 567	0.30 450	1.72 487	0.55 386

rvit_stereo_0083	4.53 185	1.94 363	9.94 381	7.12 408	1.67 240	4.98 163	2.80 285	8.25 130	18.22 338	4.76 165	7.78 171	6.41 194	4.87 221	7.54 125	3.74 263	0.11 309	0.04 156	0.00 1	0.01 174	0.24 225	0.16 222

GwcNet-RSSM	10.65 426	1.94 363	8.57 310	6.89 397	5.26 460	12.26 371	5.21 360	25.80 411	31.50 474	16.67 359	33.52 498	23.70 455	13.88 432	12.84 349	13.67 456	0.05 265	0.10 302	0.14 382	0.02 217	0.65 411	0.39 346

iResNet_ROB	11.71 449	1.96 366	10.77 403	6.01 335	3.68 370	15.13 424	2.34 253	31.72 488	37.58 524	26.16 514	32.77 485	25.88 479	15.34 465	16.35 442	7.94 380	0.19 340	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.31 277	0.12 177

G2L-Stereo	10.09 413	1.97 367	9.53 359	7.09 404	4.21 400	9.10 315	8.53 459	29.05 450	22.51 386	19.28 418	25.57 384	22.70 442	10.67 357	15.44 416	14.88 470	0.25 379	0.04 156	0.08 318	0.01 174	0.36 305	0.42 356

RAFT_CTSACE	8.24 344	1.97 367	8.39 296	6.89 397	5.11 450	5.86 232	2.63 276	14.62 245	16.88 316	23.52 485	34.77 508	16.02 355	7.37 293	17.91 460	2.23 178	0.00 1	0.12 331	0.00 1	0.03 237	0.39 321	0.05 105

GES	8.51 352	1.98 369	11.82 421	6.39 362	1.77 252	12.36 372	6.22 400	21.55 360	21.34 371	19.02 415	26.02 388	8.79 236	9.34 334	13.94 385	7.24 358	0.38 411	0.10 302	0.30 450	0.14 360	0.69 416	0.73 421

GASTEREO	3.18 131	1.99 370	5.13 148	4.28 193	0.70 117	5.59 203	1.49 157	8.66 140	4.94 129	5.17 174	6.84 157	1.58 63	7.14 288	7.72 129	1.38 106	0.00 1	0.02 81	0.00 1	0.64 509	0.08 127	0.23 279

tt1	5.27 207	1.99 370	5.11 147	6.02 338	0.26 5	10.59 336	4.22 337	18.45 316	16.31 311	6.75 185	8.95 180	4.75 157	9.15 328	10.82 244	1.61 120	0.00 1	0.05 190	0.00 1	0.04 259	0.26 240	0.14 198

HI	8.30 345	2.00 372	6.75 217	4.58 213	5.15 453	4.16 103	0.50 88	17.99 310	9.24 226	25.03 499	28.22 413	20.23 418	12.47 402	17.93 461	11.49 439	0.00 1	0.10 302	0.00 1	0.05 283	0.08 127	0.05 105

CoSv	8.30 345	2.00 372	6.75 217	4.58 213	5.15 453	4.16 103	0.50 88	17.99 310	9.24 226	25.03 499	28.22 413	20.23 418	12.47 402	17.93 461	11.49 439	0.00 1	0.10 302	0.00 1	0.05 283	0.08 127	0.05 105

ACVNet-DCA	5.28 208	2.00 372	4.99 140	5.89 321	0.26 5	10.85 343	5.38 366	20.20 342	11.88 250	6.95 191	10.01 194	4.49 147	9.78 344	10.79 239	1.59 117	0.00 1	0.05 190	0.00 1	0.04 259	0.25 229	0.20 256

xx1	5.99 256	2.00 372	4.99 140	5.89 321	0.26 5	10.85 343	5.38 366	17.84 304	15.48 299	6.95 191	10.01 194	16.02 355	11.15 369	10.79 239	1.59 117	0.00 1	0.05 190	0.02 233	0.05 283	0.25 229	0.20 256

1test111	5.59 235	2.00 372	4.99 140	5.89 321	0.26 5	10.85 343	5.38 366	20.20 342	11.88 250	6.95 191	10.01 194	4.49 147	9.78 344	11.09 255	7.45 363	0.00 1	0.05 190	0.00 1	0.04 259	0.25 229	0.20 256

cc1	5.34 212	2.00 372	4.99 140	5.89 321	0.26 5	10.85 343	5.38 366	17.85 306	15.48 299	6.95 191	10.01 194	4.49 147	9.78 344	10.79 239	1.59 117	0.00 1	0.05 190	0.00 1	0.04 259	0.30 265	0.13 191

ToySt	10.51 424	2.00 372	15.67 480	5.33 284	0.95 161	14.97 418	9.51 473	24.02 390	27.37 439	14.61 303	24.67 375	24.56 461	14.70 452	16.86 450	13.35 452	0.06 283	0.23 420	0.03 251	0.09 327	0.62 402	0.67 410

pcwnet_v2	12.32 462	2.00 372	17.53 499	7.79 437	5.69 484	17.06 464	3.69 322	36.52 546	46.17 566	20.55 441	29.39 429	16.50 361	13.00 414	15.70 419	9.32 408	0.50 447	1.00 542	0.34 454	0.24 420	2.00 497	1.38 477

PSMNet-ADL	9.88 405	2.01 380	6.80 223	9.18 470	4.26 403	15.11 422	3.50 308	27.12 427	24.42 415	14.72 304	18.96 297	25.32 474	13.43 419	15.76 421	14.04 460	0.79 492	0.78 530	0.00 1	0.02 217	0.26 240	1.18 469

DSFCA	11.85 454	2.01 380	12.93 437	5.40 291	6.87 516	15.36 426	10.45 496	30.68 475	31.84 476	25.99 511	23.52 363	22.03 433	14.05 435	20.28 500	12.46 443	0.57 457	0.41 475	0.28 442	0.38 476	1.02 450	0.47 370

ISRNet	12.26 461	2.02 382	17.38 495	12.71 544	6.24 501	7.39 285	1.62 173	29.23 455	31.94 482	22.65 473	35.28 509	24.62 462	15.27 463	15.28 407	13.76 458	0.78 488	1.00 542	2.30 549	0.52 499	0.92 447	4.29 545

RALCasStereoNet	5.95 251	2.02 382	7.09 236	7.06 403	5.10 449	6.36 256	5.44 372	13.97 238	13.25 273	9.93 222	17.45 274	10.37 258	3.89 170	11.64 292	4.24 291	0.02 204	0.46 492	0.10 349	0.00 1	0.20 197	0.31 323

UNet	12.64 471	2.02 382	13.36 443	6.85 396	7.76 537	25.31 532	4.74 350	34.10 519	28.19 446	20.03 433	31.07 458	27.02 489	17.36 490	20.18 494	13.87 459	0.06 283	0.05 190	0.27 435	0.01 174	0.23 219	0.39 346

IGEV-FE	5.28 208	2.03 385	14.26 464	6.10 345	1.33 206	4.32 115	1.03 130	14.46 239	6.50 170	13.33 284	11.86 225	11.00 264	3.47 157	10.71 235	3.65 259	0.03 230	0.22 413	0.15 389	0.26 430	0.80 435	0.20 256

ITSA-stereo	11.44 444	2.03 385	10.92 409	5.90 325	1.78 254	12.05 366	4.17 333	36.77 548	49.15 575	18.17 394	18.53 293	21.79 431	12.59 406	15.74 420	14.05 461	0.45 435	0.39 471	0.28 442	0.29 443	0.98 448	2.81 521

IGEV_Zeroshot_test	5.28 208	2.03 385	14.26 464	6.09 342	1.33 206	4.32 115	1.03 130	14.46 239	6.50 170	13.33 284	11.89 226	11.01 265	3.45 154	10.71 235	3.64 257	0.03 230	0.22 413	0.15 389	0.26 430	0.80 435	0.20 256

CroCo-Stereo Lap2	4.01 176	2.03 385	8.14 288	9.82 490	6.03 492	1.11 3	0.79 110	9.71 157	7.98 205	3.26 117	4.99 127	9.08 242	5.80 249	6.08 87	4.39 295	0.00 1	0.05 190	0.00 1	0.00 1	0.71 421	0.30 315

DAS	10.80 435	2.03 385	13.96 456	9.01 464	6.23 499	14.67 415	7.38 441	21.59 361	32.58 490	18.67 409	28.13 411	19.20 409	17.08 487	16.54 446	7.31 359	0.58 458	0.01 25	0.29 446	0.01 174	0.47 350	0.20 256

SepStereo	11.34 442	2.03 385	13.96 456	9.01 464	6.23 499	14.67 415	7.38 441	21.59 361	32.58 490	18.67 409	28.13 411	19.20 409	17.08 487	27.36 544	7.31 359	0.58 458	0.01 25	0.29 446	0.01 174	0.47 350	0.20 256

FE-Mocha	4.54 186	2.08 391	9.99 385	4.36 198	2.16 287	4.76 146	0.81 111	13.59 227	4.81 125	13.39 286	11.04 215	11.38 272	3.45 154	5.97 86	2.12 170	0.03 230	0.14 361	0.14 382	0.38 476	0.12 150	0.18 238

HH	5.47 217	2.08 391	9.00 332	4.88 234	1.07 172	4.93 159	3.60 319	16.68 287	6.83 178	8.39 205	12.14 228	15.05 339	9.06 326	12.68 341	1.93 142	0.02 204	0.17 378	0.18 403	0.00 1	0.28 251	0.48 374

HanStereo	5.47 217	2.08 391	9.00 332	4.88 234	1.07 172	4.93 159	3.60 319	16.68 287	6.83 178	8.39 205	12.14 228	15.05 339	9.06 326	12.68 341	1.93 142	0.02 204	0.17 378	0.18 403	0.00 1	0.28 251	0.48 374

MMNet	12.97 477	2.08 391	12.74 434	6.98 399	6.27 503	26.39 540	4.73 349	23.10 382	41.79 544	25.48 507	32.29 481	21.09 426	17.79 495	19.52 482	17.90 494	0.19 340	0.07 252	0.10 349	0.00 1	0.37 312	0.59 395

rvit_stereo_0080	3.98 173	2.11 395	7.62 259	3.68 149	1.90 268	4.16 103	7.60 446	9.69 155	8.13 209	5.08 172	7.39 164	6.27 190	4.44 193	6.73 105	3.92 275	0.20 348	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.55 383	0.12 177

whm_eth	3.98 173	2.11 395	7.62 259	3.68 149	1.90 268	4.16 103	7.60 446	9.69 155	8.13 209	5.08 172	7.39 164	6.27 190	4.44 193	6.73 105	3.92 275	0.20 348	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.55 383	0.12 177

hitnet-ft	12.04 457	2.11 395	6.14 194	7.27 412	3.90 380	25.98 535	3.56 315	22.56 374	23.74 403	20.55 441	33.81 502	31.59 517	18.67 508	19.47 481	17.20 487	0.42 430	1.36 550	0.35 455	0.07 310	1.11 457	0.86 438

UCFNet_RVC	9.48 385	2.12 398	4.89 137	7.03 400	3.78 374	16.05 441	6.37 407	28.25 440	20.00 355	15.93 341	23.07 360	25.21 472	12.79 408	12.57 340	8.01 381	0.07 294	0.04 156	1.17 522	0.23 410	1.31 471	0.69 413

SGM_RVC	19.52 542	2.12 398	6.79 222	6.59 375	1.33 206	38.20 585	15.74 552	38.13 560	34.07 499	45.71 596	41.91 554	51.41 603	38.10 589	38.77 594	27.80 561	0.61 467	0.36 468	0.51 472	0.33 462	1.03 451	0.90 442
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
IIG-Stereo	7.41 317	2.13 400	8.55 308	10.02 498	1.76 250	6.82 275	1.53 165	17.17 294	15.84 308	18.74 411	20.30 318	18.01 393	8.39 313	12.89 351	5.22 322	0.27 385	0.03 133	0.03 251	0.00 1	0.16 176	0.30 315

RAFT	8.51 352	2.16 401	8.93 322	8.14 446	0.81 145	12.63 376	8.49 458	16.34 280	15.56 302	22.31 468	18.99 298	19.29 411	11.39 378	17.57 456	6.05 340	0.01 120	0.19 391	0.27 435	0.02 217	0.64 409	0.45 367

StereoVision	7.21 312	2.17 402	9.29 349	9.43 475	3.91 382	5.09 178	1.91 221	20.04 340	17.37 324	8.57 209	29.59 432	11.08 267	6.76 282	12.44 330	4.71 302	0.54 454	0.05 190	0.16 396	0.03 237	0.82 437	0.30 315

LL-Strereo2	5.54 227	2.17 402	9.12 343	5.65 301	2.54 314	6.48 259	2.27 250	15.08 251	7.79 204	10.99 236	10.26 204	15.94 352	3.50 160	13.25 367	3.63 256	0.00 1	0.13 345	1.34 532	0.10 336	0.30 265	0.19 251

ADLNet2	12.44 466	2.17 402	12.84 436	9.17 469	5.82 489	20.00 490	10.13 489	32.53 502	36.22 518	18.62 408	19.39 302	21.96 432	17.07 486	21.43 511	19.42 501	0.24 373	0.15 367	0.06 296	0.08 314	0.86 441	0.57 391

CFNet-ft	9.87 403	2.18 405	5.49 165	7.45 422	5.25 457	15.76 436	5.98 388	21.89 367	21.87 379	14.96 310	30.02 438	25.68 476	13.68 424	12.46 333	10.94 432	0.08 297	0.06 224	1.83 538	0.22 401	1.09 454	0.43 359

CFNet_RVC	9.87 403	2.18 405	5.49 165	7.45 422	5.25 457	15.76 436	5.98 388	21.89 367	21.87 379	14.96 310	30.02 438	25.68 476	13.68 424	12.46 333	10.94 432	0.08 297	0.06 224	1.83 538	0.22 401	1.09 454	0.43 359

ADLNet	12.34 464	2.22 407	10.14 390	8.38 453	6.78 514	17.56 471	9.05 463	33.21 512	26.28 432	27.06 521	26.01 387	26.80 483	13.76 427	16.99 452	18.74 497	0.24 373	0.39 471	0.23 427	0.10 336	0.64 409	2.16 511

MLCV	9.32 378	2.22 407	12.55 432	5.22 276	1.32 204	13.79 393	1.35 148	21.14 357	23.65 399	21.91 465	31.37 462	17.14 375	7.57 295	16.00 434	10.18 419	0.22 359	0.01 25	0.03 251	0.02 217	0.40 326	0.29 312

AIO-test2	7.01 301	2.23 409	6.87 225	8.42 454	5.28 463	9.03 313	5.32 363	25.92 412	23.54 395	6.78 187	20.55 321	5.25 170	3.58 164	9.56 196	2.50 194	3.96 563	0.04 156	0.03 251	0.47 492	0.56 389	0.33 327

GCAP-BAT	4.57 188	2.24 410	7.50 254	3.14 106	4.24 401	5.93 235	1.88 216	9.03 145	5.80 156	13.03 275	12.47 233	8.46 233	2.89 141	11.02 251	2.94 222	0.00 1	0.12 331	0.01 215	0.28 439	0.05 92	0.28 306

test_sample7	10.45 421	2.24 410	9.90 379	5.32 283	2.01 280	14.98 419	7.44 443	28.75 444	23.91 406	24.38 493	21.03 332	24.64 463	17.82 497	13.58 377	9.82 410	0.59 462	0.87 536	0.39 462	0.12 349	0.66 415	0.47 370

raft_robust	7.97 338	2.26 412	6.75 217	5.83 317	0.72 131	5.57 202	0.84 113	33.59 514	34.21 502	18.17 394	19.88 311	6.50 196	5.62 241	15.33 408	2.83 216	0.03 230	0.23 420	0.00 1	0.37 474	0.32 287	0.39 346

NINENet	10.74 431	2.29 413	10.44 396	8.03 443	5.09 447	17.62 475	2.79 283	38.69 564	33.24 495	18.35 402	26.31 393	14.49 328	9.40 336	15.88 426	10.57 425	0.41 426	0.21 403	0.29 446	0.00 1	0.42 332	0.23 279

GANet-ADL	8.36 348	2.31 414	8.44 302	7.39 419	2.65 322	12.58 375	5.24 361	29.55 460	25.24 419	14.19 297	16.70 271	17.07 373	6.91 285	10.65 231	6.26 346	0.38 411	0.39 471	0.10 349	0.12 349	0.75 432	0.28 306

CFNet	10.67 427	2.33 415	8.90 321	6.66 382	4.09 395	16.05 441	4.26 338	30.44 473	31.01 470	18.53 406	26.48 396	23.69 454	13.68 424	15.27 406	10.59 427	0.05 265	0.02 81	0.44 464	0.05 283	0.73 426	0.23 279

ACRE	7.07 305	2.38 416	13.26 442	7.36 416	4.86 431	10.28 327	4.40 339	15.51 263	13.69 278	17.22 372	19.23 300	8.00 225	4.20 182	10.64 230	8.50 393	0.33 398	0.32 459	0.03 251	0.14 360	0.37 312	0.77 428

rvit_stereo_0081_aga	3.72 162	2.39 417	8.60 312	5.27 279	2.99 345	5.02 167	1.94 225	8.12 127	6.24 165	6.74 184	6.85 158	5.85 181	3.28 150	7.31 117	3.04 231	0.02 204	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.59 396	0.22 271

ssnet_v2	13.23 482	2.43 418	11.25 411	7.34 414	2.92 340	23.05 513	12.95 524	35.93 541	32.92 494	21.23 459	25.38 381	28.81 493	15.22 462	22.57 518	19.81 505	0.18 336	0.08 274	0.19 411	0.05 283	1.24 465	1.06 459

CIPLG	7.15 308	2.44 419	12.82 435	7.38 417	4.93 435	10.51 332	4.56 345	15.17 255	13.25 273	17.45 377	19.75 309	8.42 231	4.60 206	11.41 276	8.31 388	0.33 398	0.32 459	0.03 251	0.14 360	0.37 312	0.72 420

SGM-ForestM	23.72 574	2.44 419	9.13 345	7.43 420	2.25 294	44.80 597	19.11 574	44.90 597	49.97 581	50.74 603	51.18 588	62.06 616	45.83 604	44.96 604	33.88 578	1.00 511	0.84 533	0.78 495	0.62 507	1.29 468	1.11 461

AASNet	12.49 468	2.46 421	10.49 397	9.82 490	6.86 515	17.33 467	6.73 423	41.09 578	37.86 527	22.53 472	29.11 421	16.68 364	13.48 422	14.54 400	17.87 493	0.20 348	0.02 81	0.78 495	0.05 283	1.18 460	0.76 425

MyStereo8	7.13 306	2.48 422	10.86 407	6.81 393	4.98 440	10.73 337	1.42 151	14.58 244	9.73 230	15.75 335	23.16 361	12.17 291	7.96 307	9.85 205	10.21 421	0.04 246	0.19 391	0.08 318	0.21 398	0.58 394	0.82 431

IPLGR_C	7.16 309	2.48 422	12.98 438	7.52 426	4.91 434	10.56 333	4.59 347	15.63 268	14.12 282	17.42 375	18.87 296	8.00 225	4.59 205	10.76 238	8.81 397	0.32 396	0.32 459	0.03 251	0.13 354	0.36 305	0.76 425

GEStereo_RVC	12.81 474	2.49 424	13.64 452	9.68 486	4.97 438	18.16 477	11.30 507	31.26 482	47.47 568	19.84 428	26.97 401	19.03 405	13.19 416	20.14 493	14.86 469	0.83 497	0.51 505	0.10 349	0.13 354	0.54 379	0.99 453

RALAANet	6.49 273	2.49 424	9.69 372	7.09 404	4.98 440	6.23 248	1.68 177	19.90 339	14.26 284	15.04 314	14.56 246	12.69 295	4.38 188	12.91 353	3.07 234	0.02 204	0.07 252	0.00 1	0.10 336	0.51 371	0.15 215

TestStereo	6.02 257	2.55 426	7.33 250	5.57 297	1.68 243	6.05 245	1.78 203	13.73 232	16.40 314	10.87 235	23.79 366	9.00 240	5.63 242	11.26 270	3.96 278	0.09 299	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.69 416	0.01 2

Former-RAFT_DAM_RVC	4.69 192	2.56 427	8.72 317	4.26 191	3.52 368	9.22 317	1.48 153	13.54 225	18.88 345	7.47 198	7.08 160	2.04 100	2.24 115	9.66 199	2.27 180	0.05 265	0.02 81	0.07 308	0.00 1	0.53 377	0.21 264

LoS_RVC	3.72 162	2.57 428	3.90 90	4.27 192	7.61 534	5.39 190	2.90 289	7.29 105	3.84 107	3.67 130	10.20 201	3.66 129	4.48 197	6.19 91	2.14 171	0.01 120	0.03 133	0.00 1	0.00 1	0.06 97	6.15 561

OMP-Stereo	6.93 298	2.57 428	9.03 338	10.63 512	1.72 245	4.89 156	1.91 221	17.84 304	15.56 302	16.69 360	14.16 244	17.70 386	7.33 292	12.93 354	4.83 311	0.24 373	0.03 133	0.06 296	0.02 217	0.19 193	0.39 346

CBFPSM	12.42 465	2.59 430	28.96 548	4.74 221	3.20 350	22.33 506	16.31 556	21.13 356	21.03 365	21.04 454	27.81 408	30.24 507	15.99 472	14.59 401	14.80 466	0.04 246	0.49 499	0.10 349	0.16 371	0.51 371	2.34 515

DN-CSS_ROB	8.17 343	2.59 430	14.14 460	6.11 346	3.22 351	6.31 254	3.53 313	22.92 381	20.59 359	16.66 358	30.05 440	9.31 244	7.95 306	13.49 373	4.78 305	0.72 479	0.00 1	0.45 466	0.00 1	0.54 379	0.09 147

HGLStereo	12.72 473	2.66 432	12.34 428	9.93 494	7.55 531	16.16 449	7.45 444	31.48 486	27.01 437	20.01 431	35.31 510	26.98 488	18.90 509	17.87 459	18.90 499	0.33 398	0.16 376	0.07 308	0.05 283	0.48 352	0.70 417

rvit_stereo_ft	4.73 194	2.68 433	9.30 350	11.34 532	2.74 328	4.18 108	8.45 456	9.77 158	9.90 233	4.04 143	6.26 149	6.73 199	4.72 214	8.99 178	5.03 316	0.01 120	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 251	0.09 147

rvit_0105_6	5.74 242	2.76 434	14.29 466	9.83 492	1.73 246	5.18 180	5.24 361	10.21 168	20.31 356	6.26 181	6.78 153	10.10 255	6.43 270	11.20 268	3.33 247	0.18 336	0.29 451	0.00 1	0.00 1	0.51 371	0.14 198

StereoDRNet-Refined	13.36 487	2.80 435	10.82 405	7.94 440	3.10 346	18.95 483	4.45 342	28.47 442	29.65 454	29.11 535	41.47 550	24.44 460	17.64 493	23.34 523	21.66 516	0.16 330	0.07 252	0.53 474	0.32 458	0.77 434	1.64 489
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
rvit_0105_4	6.69 282	2.81 436	15.46 479	10.22 504	1.58 230	5.99 236	5.81 381	13.77 235	23.65 399	7.16 197	9.46 188	12.64 293	7.78 301	12.03 305	3.83 270	0.19 340	0.47 494	0.00 1	0.01 174	0.60 397	0.37 340

gwcnet-sp	9.81 400	2.82 437	13.47 449	5.99 332	4.27 404	16.20 451	5.91 383	25.55 405	24.34 412	21.01 451	20.69 323	15.22 341	14.96 455	14.50 397	9.97 414	0.05 265	0.15 367	0.02 233	0.08 314	0.49 361	0.51 380

scenet	9.81 400	2.82 437	13.47 449	5.99 332	4.27 404	16.20 451	5.91 383	25.55 405	24.34 412	21.01 451	20.69 323	15.22 341	14.96 455	14.50 397	9.97 414	0.05 265	0.15 367	0.02 233	0.08 314	0.49 361	0.51 380

ssnet	9.81 400	2.82 437	13.47 449	5.99 332	4.27 404	16.20 451	5.91 383	25.55 405	24.34 412	21.01 451	20.69 323	15.22 341	14.96 455	14.50 397	9.97 414	0.05 265	0.15 367	0.02 233	0.08 314	0.49 361	0.51 380

AACVNet	10.58 425	2.86 440	9.78 376	8.95 463	3.30 355	10.80 341	4.78 351	22.37 373	12.55 260	27.50 525	29.84 435	30.06 506	15.99 472	19.10 476	11.60 441	0.40 424	0.18 384	0.22 423	0.03 237	0.62 402	0.73 421

CRFU-Net	12.56 470	2.89 441	11.77 420	8.18 447	5.80 488	24.84 523	10.46 500	24.56 395	13.12 268	30.06 543	29.37 424	29.09 494	19.64 513	19.96 488	18.53 496	0.82 495	0.48 496	0.27 435	0.15 368	0.53 377	0.68 411

CBMV_ROB	11.77 453	2.89 441	6.92 228	5.20 272	2.88 334	14.12 400	4.79 353	26.69 423	29.84 460	26.17 515	31.92 473	23.61 453	20.74 520	20.20 496	10.18 419	1.78 534	1.80 559	2.17 546	1.26 542	1.61 479	0.55 386

iResNetv2_ROB	12.00 456	2.91 443	13.46 448	5.82 315	3.73 373	13.15 385	6.45 410	34.15 520	36.02 515	25.25 503	33.81 502	29.79 502	14.24 441	13.61 379	6.10 344	0.21 353	0.02 81	0.12 367	0.00 1	0.82 437	0.25 293

HITNet	7.83 331	2.93 444	8.39 296	4.76 225	1.48 222	12.75 378	4.64 348	20.97 353	14.37 286	15.14 321	22.15 354	14.57 331	10.62 356	14.38 394	8.14 385	0.04 246	0.01 25	0.48 469	0.02 217	0.57 390	0.10 156
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
CSP-Net	12.85 475	2.95 445	9.64 366	5.94 328	3.96 384	25.85 533	9.93 479	28.81 448	26.00 429	29.31 539	32.44 482	30.00 504	15.16 461	20.25 497	14.30 464	0.55 456	0.19 391	0.03 251	0.00 1	0.65 411	0.98 452

FAT-Stereo	16.81 512	2.97 446	17.56 500	9.80 489	6.21 497	16.12 448	13.23 527	38.18 562	39.67 533	27.00 520	39.73 540	37.55 555	31.30 574	20.39 501	21.52 513	3.44 558	2.05 562	0.81 504	1.10 536	1.89 493	5.72 558

NVstereo2D	15.15 499	2.97 446	16.28 488	9.23 472	7.56 532	30.03 554	9.53 474	42.80 588	42.72 549	15.11 317	27.03 403	23.16 446	16.93 483	24.28 528	15.45 473	3.07 556	0.43 483	1.44 534	0.61 506	6.74 561	7.60 580

DDVS	10.70 428	3.00 448	11.95 423	6.84 395	3.80 377	15.73 435	2.83 287	23.57 386	17.37 324	20.98 450	29.89 436	31.40 516	8.70 318	19.22 479	13.19 450	0.74 485	1.53 555	0.07 308	0.21 398	0.84 439	2.11 505

DLCB_ROB	13.35 486	3.00 448	9.12 343	9.43 475	5.68 482	21.80 503	10.12 488	29.19 454	29.92 462	27.71 526	31.45 470	32.37 522	19.50 512	19.02 473	16.73 484	0.22 359	0.04 156	0.38 461	0.06 300	0.49 361	0.85 437

stereogan	18.62 536	3.07 450	16.31 489	13.04 546	9.99 563	35.74 578	9.09 465	38.17 561	45.27 565	24.39 496	41.24 547	39.93 566	25.46 545	31.29 561	24.33 541	1.80 535	0.91 540	2.71 556	0.75 517	5.15 552	3.70 535

LE_ROB	22.93 571	3.07 450	14.02 458	7.70 432	2.86 333	31.99 566	17.35 565	28.10 438	67.19 624	70.51 626	55.61 603	49.07 597	47.62 606	24.76 533	36.49 584	0.35 405	0.20 396	0.27 435	0.55 502	0.48 352	0.44 363

iResNet	10.26 417	3.10 452	15.72 481	7.35 415	2.13 284	13.86 396	7.07 433	22.80 379	28.01 443	20.10 435	30.40 444	16.79 365	11.06 368	14.46 396	10.29 424	0.39 421	0.05 190	0.00 1	0.07 310	0.73 426	0.73 421

AIO-Stereo-zeroshot	7.16 309	3.12 453	14.04 459	4.74 221	6.89 518	6.58 266	0.68 100	21.97 371	9.36 229	10.84 234	17.38 273	17.36 382	9.24 330	12.45 332	4.44 296	0.04 246	0.24 431	0.10 349	1.00 532	1.36 473	1.43 480

rvit_0105_5	7.60 320	3.13 454	16.37 490	9.97 497	1.59 233	7.41 286	6.27 401	17.78 303	25.62 423	10.30 227	10.39 206	14.79 334	8.95 325	12.51 337	4.87 312	0.17 333	0.42 479	0.00 1	0.11 346	0.62 402	0.71 418

ARAFT	8.50 351	3.19 455	16.58 492	5.52 296	0.91 157	12.13 367	11.20 505	17.19 295	18.28 339	18.40 405	16.33 267	17.10 374	8.58 314	18.56 467	5.00 315	0.11 309	0.04 156	0.00 1	0.00 1	0.55 383	0.25 293

sCroCo_RVC	5.06 197	3.29 456	16.45 491	10.72 514	6.64 508	5.83 226	2.74 280	9.67 154	8.06 207	3.66 129	9.20 185	4.81 158	4.95 223	8.12 142	4.64 301	0.64 473	0.50 501	0.06 296	0.03 237	0.70 419	0.42 356

DMCA-RVC	11.41 443	3.32 457	11.68 419	10.12 500	4.81 430	11.92 360	4.11 329	24.67 397	23.66 401	20.06 434	28.51 418	26.71 482	24.96 544	15.95 433	14.82 467	0.41 426	0.34 466	0.56 478	0.16 371	0.72 425	0.69 413

Replicate-Monster	2.63 105	3.33 458	11.97 424	2.38 69	1.08 174	3.13 67	0.44 83	6.76 85	4.42 117	3.79 133	1.30 52	0.66 36	1.15 65	8.78 166	0.48 2	0.01 120	0.08 274	0.00 1	0.00 1	0.26 240	2.68 520

testlalala_base	7.28 314	3.39 459	7.80 269	8.27 452	5.04 444	12.56 373	1.83 210	11.93 190	5.19 141	10.18 225	13.62 242	8.87 238	5.72 247	8.22 145	2.75 209	15.38 603	2.41 571	0.00 1	0.35 466	20.24 604	1.89 498

CVANet_RVC	13.24 484	3.39 459	8.43 301	8.42 454	5.04 444	18.52 482	11.72 514	32.03 492	33.85 497	23.17 481	32.77 485	29.78 501	16.51 478	23.20 522	11.28 436	0.94 505	0.04 156	1.19 525	0.47 492	3.13 523	1.01 456

NLCA_NET_v2_RVC	12.05 458	3.43 461	16.25 487	7.62 430	5.58 476	14.57 413	6.00 390	32.98 507	27.41 440	21.69 463	31.40 464	25.21 472	13.47 420	14.96 404	15.60 475	0.84 498	0.33 463	0.35 455	0.35 466	1.29 468	1.78 494
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
Anonymous3	9.60 389	3.45 462	29.83 551	9.58 483	4.75 429	24.51 520	10.20 491	24.04 391	18.77 344	10.42 228	14.64 248	7.97 224	8.75 321	14.05 387	5.80 336	2.44 548	1.39 551	0.08 318	0.06 300	0.73 426	0.48 374

Select-FE	7.63 324	3.47 463	20.76 527	6.30 356	3.70 371	4.03 101	0.92 119	18.82 324	5.95 158	12.56 262	23.32 362	19.63 416	12.90 412	13.98 386	3.39 250	0.09 299	0.51 505	0.05 279	0.70 513	0.29 258	1.21 472

LL-Strereo	10.79 434	3.52 464	12.54 431	8.77 459	5.44 472	7.49 287	9.26 469	35.15 533	28.70 449	16.47 353	15.85 262	21.06 425	17.42 492	21.62 512	9.72 409	0.21 353	0.22 413	0.74 493	0.08 314	0.98 448	0.60 396

DFGA-Net	9.06 367	3.56 465	17.96 508	5.71 310	3.89 379	10.76 338	3.08 295	25.17 401	29.50 450	16.21 346	18.47 292	9.49 248	6.31 267	15.80 422	12.54 444	0.05 265	0.00 1	0.06 296	0.09 327	1.76 488	0.83 432

AdaStereo	10.22 415	3.63 466	9.14 347	9.15 468	3.24 354	15.79 438	5.39 371	31.94 490	25.42 421	18.39 404	26.47 395	19.44 412	9.50 338	16.60 447	8.59 394	0.44 433	0.05 190	0.40 463	0.00 1	0.57 390	0.16 222
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.
CBMV	13.69 491	3.63 466	8.02 283	5.93 327	2.69 323	22.57 509	12.44 521	29.81 463	31.57 475	31.20 548	33.79 501	31.04 511	17.41 491	25.28 535	14.11 462	0.71 477	0.60 515	0.60 481	0.11 346	1.11 457	1.13 464
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
rvit_0105_3	9.23 371	3.67 468	17.68 504	11.75 535	1.89 265	9.37 320	8.48 457	18.68 320	30.64 467	15.02 313	14.72 249	17.87 390	9.94 348	15.66 418	6.54 348	0.36 407	0.43 483	0.01 215	0.41 483	0.50 367	1.01 456

Wz-Net-LNSev-Ref	15.26 501	3.68 469	27.36 544	7.11 407	5.83 490	24.88 525	12.12 519	30.19 466	36.12 517	27.08 522	45.98 572	29.10 495	13.65 423	20.45 504	20.26 510	0.67 474	0.00 1	0.10 349	0.00 1	0.32 287	0.26 296

pmcnn	14.59 495	3.68 469	19.78 520	6.83 394	4.51 422	21.27 500	14.67 539	27.37 430	30.54 465	27.09 523	40.19 542	38.71 559	18.53 506	17.70 457	19.27 500	0.84 498	0.09 286	0.00 1	0.00 1	0.48 352	0.31 323

RAFT + AFF	10.27 418	3.77 471	17.13 494	10.24 505	4.97 438	13.08 383	11.52 511	25.69 408	25.80 424	14.72 304	16.12 265	19.16 408	11.35 377	16.24 441	9.04 404	0.30 392	1.46 553	0.66 487	0.20 396	2.03 500	1.94 501

AIO-Stereo-zeroshot1	7.76 329	3.78 472	19.59 516	5.04 243	10.79 570	5.87 234	1.85 213	19.52 334	7.33 197	14.18 295	21.16 335	16.50 361	5.97 254	13.73 381	3.79 267	0.04 246	0.17 378	0.04 271	1.30 543	2.45 505	2.15 510

TDLM	12.98 479	3.78 472	9.77 375	10.75 517	4.94 436	16.10 445	14.08 534	35.05 531	31.87 477	22.36 469	26.51 398	26.09 480	14.97 458	24.73 532	13.11 449	1.05 515	0.05 190	1.21 526	0.27 436	1.83 490	1.00 455

NOSS_ROB	10.99 438	3.81 474	6.88 226	6.69 384	2.30 297	16.06 443	10.94 501	30.06 464	32.41 488	16.10 344	18.72 295	22.78 444	14.21 440	17.52 455	8.62 396	2.35 543	1.84 560	3.32 564	1.57 548	2.06 501	1.52 485

DRN-Test	15.88 504	3.83 475	14.70 473	9.96 496	8.02 544	28.93 552	14.65 538	42.34 583	38.25 530	28.18 530	34.31 506	29.22 497	18.35 503	20.01 489	22.68 529	0.37 410	0.41 475	0.46 467	0.28 439	1.28 467	1.34 474

GMStereo	5.94 250	3.84 476	10.86 407	5.13 260	0.71 122	7.27 284	2.66 278	12.38 196	25.14 418	12.01 245	10.66 209	5.12 165	3.46 156	11.39 275	6.16 345	0.45 435	0.02 81	0.05 279	0.31 454	0.86 441	0.25 293
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
rvit_stereo_0075_2	9.10 368	3.87 477	19.26 515	11.81 537	8.82 555	5.75 222	4.40 339	22.77 378	17.68 330	11.90 242	28.34 415	16.05 358	6.35 269	14.30 391	7.67 373	0.52 452	0.34 466	0.51 472	0.08 314	0.38 318	1.14 465

S-Stereo	16.85 513	3.95 478	20.67 526	12.08 540	8.91 556	21.68 501	12.61 523	32.20 496	44.61 561	22.37 470	38.42 531	29.15 496	28.02 558	18.58 468	22.36 527	2.88 552	3.11 584	0.87 511	1.82 553	3.58 534	9.08 590

fast-acv-ft	14.25 494	4.00 479	16.20 485	7.51 425	5.14 452	26.38 539	9.77 477	24.62 396	34.84 508	25.30 505	37.27 521	32.09 520	20.38 518	18.32 465	19.50 503	0.36 407	0.32 459	0.63 483	0.47 492	1.18 460	0.76 425

dd	7.96 337	4.08 480	11.49 417	6.53 371	0.93 159	8.28 307	4.03 328	16.53 284	33.82 496	15.17 323	16.50 268	6.79 201	5.96 253	14.30 391	9.90 412	1.13 519	0.42 479	0.17 398	0.44 488	2.01 498	0.79 429

SACVNet	13.38 488	4.08 480	11.41 416	11.67 534	5.79 487	17.28 466	9.39 470	32.77 504	22.29 383	28.11 529	33.35 494	32.48 523	21.86 524	19.75 484	10.28 423	1.00 511	0.48 496	0.85 507	0.29 443	1.31 471	3.08 527

LMCR-Stereo	10.75 432	4.13 482	10.67 400	13.11 547	3.99 389	16.68 462	5.91 383	25.30 402	22.69 389	22.04 467	21.80 344	14.67 332	14.24 441	20.55 506	15.86 476	1.90 537	0.04 156	0.00 1	0.02 217	1.29 468	0.18 238

iinet-f	13.51 489	4.29 483	45.90 583	6.01 335	3.96 384	21.00 497	13.40 529	27.40 432	21.12 367	21.11 456	30.72 448	21.49 429	16.96 484	15.33 408	19.50 503	0.12 314	0.42 479	0.09 330	0.05 283	0.89 444	0.39 346

WCMA_ROB	20.02 549	4.30 484	19.72 519	9.47 480	7.00 520	32.71 570	13.99 533	31.97 491	32.48 489	41.51 586	52.00 591	44.09 582	36.14 585	32.43 563	24.29 540	6.19 578	2.79 580	1.09 519	1.10 536	3.95 537	3.13 532

GANet	16.92 517	4.32 485	12.46 430	10.84 519	4.24 401	23.04 512	15.36 551	39.91 572	34.47 504	32.42 557	45.10 571	40.04 568	27.54 553	23.61 526	20.20 509	1.02 514	0.08 274	0.67 488	0.22 401	1.87 492	0.97 449

FADNet-RVC-Resample	11.72 450	4.35 486	30.33 554	9.46 479	3.90 380	14.11 399	7.17 438	25.78 409	23.31 393	23.27 482	29.52 431	19.50 414	15.00 459	15.38 411	8.33 389	0.53 453	0.50 501	0.49 470	0.50 496	1.38 475	1.67 491

StereoDRNet	15.30 502	4.47 487	14.35 468	10.71 513	8.69 550	25.02 528	11.03 502	39.66 569	35.62 513	29.17 536	28.81 419	34.05 539	17.80 496	18.80 470	23.77 534	0.41 426	0.30 453	0.15 389	0.14 360	1.64 482	1.42 479

DeepPruner_ROB	10.77 433	4.56 488	13.13 439	6.37 360	4.28 409	10.14 326	6.86 427	36.42 545	19.59 349	17.87 385	27.37 405	23.19 447	12.26 396	19.09 475	10.23 422	1.05 515	0.48 496	0.23 427	0.15 368	0.89 444	1.17 467

ADCP+	18.16 532	4.61 489	32.94 558	9.31 473	10.23 565	28.87 550	11.69 513	33.43 513	36.49 519	29.28 538	40.49 543	24.18 459	24.61 539	33.89 567	35.33 581	0.25 379	0.40 474	2.00 541	1.17 538	2.16 502	1.87 497

Nwc_Net	17.98 531	4.67 490	17.79 506	14.26 558	11.65 578	25.14 529	14.88 542	40.85 576	39.83 534	21.07 455	43.24 562	34.50 542	27.64 554	26.44 542	25.03 543	3.22 557	0.18 384	2.52 553	3.18 566	1.98 495	1.51 484

RYNet	18.92 538	4.69 491	16.88 493	10.99 522	15.84 589	46.72 598	16.57 559	37.84 558	48.03 569	26.92 519	26.48 396	37.84 558	24.92 543	19.80 485	31.04 575	0.25 379	0.25 439	0.62 482	0.03 237	6.34 559	6.39 565

XPNet_ROB	17.33 523	4.84 492	15.44 478	11.15 525	6.64 508	20.88 496	16.10 554	36.26 544	39.54 532	31.80 554	41.32 548	41.30 575	23.91 533	24.67 530	27.40 556	1.07 518	0.74 526	0.79 497	0.25 426	1.10 456	1.31 473

BEATNet_4x	9.37 381	4.85 493	12.05 427	5.48 294	1.35 212	13.15 385	6.15 398	25.06 399	16.74 315	16.18 345	24.65 374	17.29 381	12.51 404	16.91 451	10.92 430	0.38 411	0.18 384	0.81 504	0.05 283	1.95 494	0.65 408

DualNet (step1)	12.44 466	4.86 494	17.49 496	5.97 329	2.94 341	17.57 472	8.30 453	28.75 444	23.91 406	24.38 493	21.03 332	24.64 463	17.82 497	13.58 377	9.82 410	6.44 580	0.87 536	6.62 577	7.44 589	3.20 527	3.11 529

test_sample9	15.04 498	4.86 494	17.49 496	5.97 329	2.94 341	17.57 472	8.30 453	28.75 444	23.91 406	24.38 493	21.03 332	24.64 463	17.82 497	20.07 491	20.17 507	6.44 580	36.07 619	6.62 577	7.44 589	3.20 527	3.11 529

test_sample8	17.19 519	4.86 494	17.49 496	5.97 329	2.94 341	17.57 472	8.30 453	31.87 489	18.55 341	33.54 563	26.00 386	40.64 571	32.90 578	20.07 491	20.17 507	6.44 580	36.07 619	6.62 577	7.44 589	3.20 527	3.11 529

STTStereo	12.97 477	4.88 497	26.57 542	7.54 427	5.41 469	13.43 389	6.49 413	30.53 474	26.35 434	25.14 502	31.43 465	32.00 519	14.12 437	16.01 435	14.83 468	0.29 391	0.31 456	0.67 488	1.08 535	1.21 462	1.11 461

RP	17.58 524	4.92 498	15.27 477	15.44 568	11.95 580	21.05 498	11.75 515	27.64 433	45.09 564	22.99 479	42.05 555	39.39 564	27.74 556	25.54 536	22.33 526	5.45 573	0.59 514	4.33 566	1.62 550	3.53 533	2.86 524

edge stereo	18.75 537	5.12 499	17.66 502	10.77 518	7.84 540	22.41 507	11.03 502	35.23 534	42.07 548	34.62 568	42.74 558	41.28 574	35.50 583	25.14 534	24.17 538	2.42 547	2.42 573	6.35 576	1.45 546	2.89 517	3.80 536

ACV-stereo	11.65 448	5.15 500	28.84 545	6.80 392	3.33 357	20.38 493	6.59 419	21.03 354	20.57 358	17.67 382	20.95 331	26.81 484	16.69 479	20.19 495	13.26 451	0.72 479	1.11 544	0.15 389	0.09 327	0.65 411	2.13 506

FADNet_RVC	11.94 455	5.17 501	39.74 570	6.44 365	3.46 364	11.42 352	4.17 333	29.16 453	26.89 436	17.97 388	25.96 385	13.41 316	15.67 468	15.84 425	13.54 455	0.90 504	0.75 528	0.55 476	1.20 539	3.65 536	2.85 522

SDNR	16.15 507	5.23 502	28.92 547	5.73 312	6.05 495	56.85 613	3.26 298	23.18 383	29.73 455	20.62 444	36.48 516	13.59 320	16.97 485	18.43 466	13.44 454	10.56 594	13.84 609	3.10 561	0.44 488	7.80 567	8.81 588

GwcNet	16.48 510	5.23 502	20.03 523	10.24 505	8.48 547	28.79 549	10.09 486	38.60 563	44.51 560	23.29 483	36.95 519	31.29 514	19.79 516	20.42 502	25.70 550	0.54 454	0.72 524	0.57 479	0.39 479	1.37 474	2.64 518

AANet_RVC	13.16 480	5.34 504	10.83 406	8.20 449	4.44 419	14.13 401	9.46 472	28.78 447	37.67 525	23.44 484	37.47 523	23.48 451	15.83 471	22.39 517	16.63 483	1.67 531	0.86 534	0.24 430	0.02 217	0.63 405	1.60 487

PSMNet_ROB	16.90 516	5.45 505	14.16 461	13.77 551	7.25 525	27.65 546	32.74 609	43.21 591	37.88 528	24.00 487	32.97 490	34.55 543	16.69 479	17.41 454	23.96 536	0.38 411	0.22 413	0.93 512	2.05 557	1.83 490	0.96 448

APVNet	17.75 528	5.46 506	20.35 525	12.31 542	8.40 546	30.16 556	24.10 593	41.14 579	30.12 463	25.08 501	41.09 546	31.24 512	23.12 529	27.07 543	27.86 562	0.34 402	0.56 512	3.02 559	0.52 499	1.68 485	1.45 481

rvit_105_1	13.56 490	5.57 507	19.88 521	13.22 548	4.58 424	15.04 421	28.61 604	26.56 421	42.75 550	18.83 412	24.53 372	20.93 423	13.85 430	18.02 463	11.90 442	1.74 532	0.60 515	0.25 431	2.10 559	0.61 399	1.64 489

AF-Net	18.38 535	5.60 508	14.21 463	15.95 569	10.78 569	22.26 505	10.45 496	35.39 535	50.22 583	24.71 497	37.77 524	41.55 576	29.24 564	29.11 553	26.67 552	4.35 568	0.06 224	4.56 568	0.90 522	2.42 504	1.38 477

YMNet	15.91 505	5.68 509	21.74 529	10.94 520	8.77 552	25.22 530	9.21 466	32.22 497	31.35 471	33.81 566	38.84 533	34.00 536	17.83 500	19.95 486	21.57 514	0.87 501	1.30 546	1.22 528	0.91 525	1.64 482	1.18 469

YMNet_1	15.91 505	5.68 509	21.74 529	10.94 520	8.77 552	25.22 530	9.21 466	32.22 497	31.35 471	33.81 566	38.84 533	34.00 536	17.83 500	19.95 486	21.57 514	0.87 501	1.30 546	1.22 528	0.91 525	1.64 482	1.18 469

z-ln-s-r	14.97 497	6.05 511	40.55 572	5.39 290	5.41 469	13.95 397	13.34 528	21.84 365	36.75 521	18.86 414	43.90 568	23.71 456	16.41 477	22.64 520	28.99 569	0.02 204	0.02 81	0.00 1	0.00 1	1.04 452	0.48 374

FINET	15.49 503	6.08 512	24.99 537	8.12 445	7.69 535	21.80 503	22.35 584	33.76 517	48.27 570	25.99 511	32.27 480	19.48 413	16.83 482	19.07 474	16.38 482	1.37 526	0.70 523	0.95 513	0.27 436	2.61 509	0.90 442

NCC-stereo	19.75 544	6.08 512	23.96 533	15.05 563	16.17 590	18.42 478	21.45 580	43.31 593	41.00 540	24.30 491	38.12 529	34.98 545	26.92 550	35.46 575	25.65 547	4.29 566	2.07 564	3.24 562	8.90 598	2.86 515	2.86 524

Abc-Net	19.75 544	6.08 512	23.96 533	15.05 563	16.17 590	18.42 478	21.45 580	43.31 593	41.00 540	24.30 491	38.12 529	34.98 545	26.92 550	35.46 575	25.65 547	4.29 566	2.07 564	3.24 562	8.90 598	2.86 515	2.86 524
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
TRStereo	6.22 265	6.09 515	11.30 412	9.19 471	7.41 529	4.75 145	1.74 194	19.70 335	11.74 248	10.61 231	8.65 174	10.67 260	3.22 147	13.81 382	3.60 255	0.31 395	0.23 420	0.12 367	0.36 470	0.48 352	0.38 343

ADCL	21.64 562	6.20 516	47.32 586	9.93 494	6.91 519	38.69 589	19.97 576	31.26 482	54.04 588	27.89 528	47.97 580	31.35 515	30.66 571	33.18 565	36.62 585	0.99 510	0.92 541	2.63 554	1.82 553	2.45 505	2.13 506

sAnonymous2	6.59 274	6.21 517	19.05 513	8.91 461	5.27 461	4.58 128	6.69 421	15.56 265	11.12 245	4.86 168	8.71 177	3.81 130	7.93 304	7.38 119	2.89 217	0.09 299	0.07 252	0.05 279	0.28 439	11.25 586	7.10 575

CroCo_RVC	6.59 274	6.21 517	19.05 513	8.91 461	5.27 461	4.58 128	6.69 421	15.56 265	11.12 245	4.86 168	8.71 177	3.81 130	7.93 304	7.38 119	2.89 217	0.09 299	0.07 252	0.05 279	0.28 439	11.25 586	7.10 575

SuperB	17.60 526	6.22 519	56.40 602	7.91 439	5.07 446	19.70 489	9.03 462	24.87 398	50.15 582	26.25 516	39.13 535	17.61 385	20.84 521	22.28 516	25.31 546	0.70 475	0.31 456	1.10 520	0.71 514	16.58 600	1.86 495

NCCL2	17.23 520	6.37 520	14.30 467	23.45 591	7.18 524	24.16 518	17.05 563	34.39 525	25.88 425	31.55 550	38.01 527	42.09 578	26.81 549	20.94 509	22.69 530	0.45 435	0.23 420	2.63 554	1.80 552	2.02 499	2.57 516

NaN_ROB	16.51 511	6.51 521	16.22 486	10.53 511	4.64 427	31.76 564	17.78 567	37.00 552	43.37 554	29.68 541	31.29 461	32.67 528	20.32 517	28.00 550	16.06 478	0.38 411	0.41 475	0.32 452	0.41 483	0.87 443	1.94 501

Wz-Net-MNSev	18.98 539	6.53 522	33.16 560	10.15 501	7.26 527	38.37 586	16.45 557	34.19 522	43.20 553	30.65 545	40.76 544	40.51 570	19.24 511	27.56 545	28.06 567	0.81 494	0.26 442	0.05 279	0.10 336	1.45 476	0.84 434

SANet	20.96 552	6.60 523	29.81 550	8.83 460	3.19 349	31.27 563	20.56 578	41.86 582	56.09 601	39.30 581	43.62 564	44.95 584	31.93 576	27.83 546	23.67 533	0.94 505	0.52 507	0.99 515	0.42 485	4.72 546	2.03 504

TCMNet	15.19 500	6.68 524	19.70 518	13.83 553	12.53 582	26.35 538	13.66 530	29.47 459	35.21 509	24.71 497	31.20 460	23.44 450	15.13 460	18.97 472	22.59 528	1.13 519	0.65 519	2.04 542	0.97 530	3.18 524	2.31 514

ADCRef	17.30 521	6.73 525	42.01 578	10.11 499	8.78 554	26.61 541	10.45 496	31.29 484	32.75 493	31.19 547	41.62 553	18.47 400	19.78 515	24.29 529	34.06 579	0.76 486	0.42 479	2.16 545	1.79 551	1.23 464	1.56 486

Anonymous_2	14.95 496	6.75 526	17.63 501	5.45 293	7.10 522	26.19 536	11.58 512	18.06 312	17.30 322	17.61 381	15.47 257	23.33 449	20.95 522	20.55 506	14.63 465	11.05 598	12.86 608	11.27 596	25.12 612	11.32 588	4.82 553

MeshStereo	22.27 566	6.87 527	11.15 410	7.69 431	4.87 432	37.70 583	13.06 525	41.64 581	36.95 522	50.92 604	53.41 596	58.12 608	41.93 599	37.73 590	27.62 560	2.52 549	2.37 570	2.99 558	2.07 558	3.09 521	2.60 517
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
PA-Net	16.29 508	6.88 528	27.34 543	9.88 493	11.12 572	21.77 502	28.15 603	32.06 493	39.49 531	19.99 430	27.91 409	23.50 452	20.59 519	20.25 497	24.04 537	0.24 373	2.26 569	0.22 423	4.59 578	1.13 459	4.48 549
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DEFOM-Stereo_RVC	3.18 131	6.90 529	3.85 86	10.48 510	1.59 233	4.71 137	0.47 86	8.39 133	2.76 70	2.34 92	3.12 78	0.74 38	7.20 291	9.02 182	1.62 122	0.00 1	0.14 361	0.00 1	0.19 391	0.02 10	0.03 67

DPSNet	24.40 580	6.97 530	33.14 559	11.16 526	6.54 506	53.33 607	43.32 618	51.28 609	59.37 610	30.89 546	39.36 536	40.35 569	34.30 582	32.57 564	25.09 544	4.65 571	1.62 556	0.37 459	0.66 510	8.51 575	4.44 548

LALA_ROB	19.19 540	7.15 531	15.93 483	12.96 545	5.30 464	28.30 548	23.21 591	42.51 584	36.69 520	33.45 562	40.81 545	50.96 602	24.53 537	27.92 547	25.66 549	0.60 463	0.44 485	2.04 542	1.22 540	2.54 508	1.47 482

MSAF-DinoV2	20.61 550	7.35 532	24.41 535	11.43 533	4.88 433	30.12 555	16.70 560	39.67 570	54.27 590	22.75 475	32.01 475	48.05 596	30.44 570	37.52 588	40.45 598	0.72 479	0.50 501	0.44 464	1.23 541	4.64 544	4.54 550

PS-NSSS	13.70 492	7.41 533	14.68 472	6.70 385	5.63 479	18.43 480	12.59 522	38.89 567	25.56 422	20.27 438	35.71 512	21.11 427	16.35 476	17.16 453	17.56 490	2.28 541	0.53 508	5.37 570	0.36 470	4.28 542	3.09 528

w-ln-seven-2	17.58 524	7.62 534	41.78 576	11.29 530	6.55 507	23.49 515	14.08 534	29.64 461	39.85 535	28.44 532	42.38 556	30.45 508	27.66 555	22.16 515	22.15 523	0.44 433	0.49 499	0.65 486	0.17 376	1.58 478	0.81 430

GMStereo_Zeroshot	10.83 436	7.81 535	19.95 522	9.55 481	2.47 309	11.83 357	1.31 145	20.84 352	20.52 357	22.73 474	35.93 513	24.76 469	5.94 252	19.68 483	7.04 354	0.45 435	0.02 81	0.25 431	0.01 174	5.38 555	0.19 251

HBP-ISP	12.52 469	7.82 536	8.47 305	7.57 429	4.27 404	12.56 373	6.42 409	28.68 443	29.56 451	21.11 456	35.69 511	15.85 350	18.42 504	20.44 503	11.00 434	3.03 554	2.63 575	7.09 586	3.97 574	3.58 534	2.27 513

DANet	16.85 513	8.00 537	26.04 541	14.56 562	7.25 525	20.59 495	5.37 364	26.22 417	26.02 431	32.17 556	36.00 514	37.20 553	29.77 566	30.75 558	24.62 542	1.14 521	1.34 548	2.21 547	0.51 498	3.18 524	4.07 543
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
G-Net	21.25 557	8.24 538	37.97 567	15.14 566	9.26 559	50.87 604	16.80 562	27.96 435	30.54 465	38.92 578	42.93 561	33.27 530	32.17 577	27.99 549	25.25 545	4.40 569	3.83 592	3.60 565	0.97 530	7.91 570	6.95 572

PDISCO_ROB	24.45 582	9.24 539	29.28 549	28.68 600	19.96 598	37.14 581	15.33 550	45.04 598	54.69 592	29.24 537	42.67 557	46.07 590	28.17 559	35.35 572	30.30 573	9.92 592	2.13 566	6.90 581	3.20 567	8.74 576	6.87 571

w-ln-seven	21.04 554	9.30 540	55.15 600	11.32 531	9.98 562	30.27 557	18.05 569	37.06 553	55.12 597	36.70 573	43.26 563	33.73 535	22.90 527	22.63 519	29.52 570	0.39 421	0.18 384	0.85 507	0.16 371	2.75 512	1.47 482

RTSC	19.64 543	9.36 541	31.06 556	10.99 522	6.24 501	28.10 547	10.14 490	37.50 557	58.34 608	31.74 552	36.70 518	32.50 525	21.03 523	36.00 583	37.24 590	1.23 524	0.44 485	0.12 367	0.31 454	1.98 495	1.69 492

ADCPNet	21.93 563	9.38 542	57.92 603	11.76 536	6.88 517	36.03 579	18.44 571	32.80 505	35.93 514	32.91 561	43.80 567	39.21 563	26.99 552	31.14 560	36.94 587	2.05 539	2.67 577	2.30 549	3.45 569	4.22 541	3.82 537

CSAN	21.34 559	9.45 543	23.34 532	20.99 585	4.95 437	32.57 568	34.26 610	38.83 566	49.95 580	36.97 575	39.72 539	44.97 585	31.73 575	26.05 537	23.94 535	1.52 529	0.47 494	0.85 507	1.43 545	2.73 511	2.14 509

ETE_ROB	17.67 527	9.48 544	17.66 502	13.60 549	4.57 423	23.03 511	21.09 579	32.49 500	35.24 510	30.49 544	38.06 528	46.18 591	24.49 536	26.40 540	24.21 539	0.46 440	0.24 431	1.14 521	0.84 520	1.52 477	2.13 506

PWCDC_ROB	17.80 529	9.62 545	18.38 509	17.95 575	7.74 536	24.61 522	5.56 376	34.41 526	52.79 586	29.66 540	50.20 587	20.63 420	19.69 514	29.85 557	20.87 511	6.18 577	0.26 442	0.10 349	0.05 283	5.36 554	2.00 503

MSMD_ROB	22.90 570	9.64 546	14.76 474	17.46 574	9.88 561	34.94 575	18.83 572	33.67 516	37.47 523	40.97 585	59.80 608	45.93 589	38.34 591	31.74 562	23.24 532	6.22 579	3.58 589	8.78 590	11.03 603	6.76 562	5.06 556

z-mn7	21.05 555	9.91 547	45.96 584	11.27 529	5.23 455	33.41 572	15.27 548	35.65 538	57.07 604	26.62 518	53.08 593	32.21 521	24.80 542	35.65 578	30.93 574	0.49 444	0.25 439	0.55 476	0.11 346	1.62 480	0.90 442

SHD	21.32 558	10.03 548	30.16 553	14.30 559	8.68 549	24.15 517	8.93 460	40.82 575	61.17 612	35.79 571	44.15 569	38.73 560	30.20 567	33.88 566	31.09 576	2.00 538	0.81 531	1.17 522	1.55 547	4.08 539	4.78 552

dad	12.24 460	10.20 549	13.68 454	6.64 381	1.47 219	13.55 391	3.58 318	17.62 299	35.33 511	27.15 524	32.65 484	30.85 510	10.86 361	14.33 393	10.04 417	2.95 553	0.55 511	7.92 588	0.91 525	3.35 531	1.17 467

FBW_ROB	21.00 553	10.23 550	22.72 531	13.71 550	6.77 513	30.49 561	16.46 558	44.58 596	43.57 556	44.25 594	39.59 538	43.27 581	26.12 547	33.96 568	21.80 518	2.58 550	1.84 560	7.14 587	2.78 564	4.00 538	4.06 542

psmorigin	20.95 551	10.24 551	35.84 562	9.75 487	7.05 521	24.59 521	10.11 487	32.85 506	32.17 485	43.09 589	54.57 600	42.79 579	36.62 586	35.99 582	27.41 557	1.58 530	2.72 578	0.79 497	1.05 533	3.26 530	6.50 566

Syn2CoEx	17.03 518	10.40 552	25.65 540	20.35 580	8.02 544	26.28 537	11.27 506	37.16 554	32.69 492	28.89 533	40.17 541	29.27 498	26.63 548	19.19 477	17.63 491	0.98 509	0.54 509	1.23 530	0.23 410	1.82 489	2.24 512

PWC_ROB	18.37 534	10.55 553	25.19 538	10.21 503	6.29 504	23.75 516	4.79 353	35.93 541	48.75 574	32.56 558	44.46 570	34.68 544	24.78 541	30.99 559	25.72 551	1.38 528	0.08 274	1.57 535	0.26 430	2.18 503	3.17 534

Wz-Net-LNSev	18.19 533	10.57 554	41.33 574	10.19 502	7.94 542	24.29 519	15.28 549	34.15 520	43.38 555	32.90 560	43.72 566	31.94 518	22.21 525	20.81 508	22.26 524	0.47 441	0.22 413	0.00 1	0.02 217	1.22 463	0.94 447

XX-TBD	4.45 184	10.67 555	3.01 20	10.28 507	0.57 93	5.84 228	0.07 42	7.57 111	12.24 256	11.43 239	14.74 250	4.07 135	1.66 94	4.51 50	2.05 157	0.01 120	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.26 240	0.01 2

ADCMid	22.76 569	10.75 556	41.73 575	11.23 527	7.97 543	27.26 544	19.18 575	35.44 537	38.02 529	40.23 583	46.38 575	36.56 551	42.70 600	38.20 592	40.75 599	1.77 533	1.43 552	3.05 560	3.81 572	4.96 548	3.82 537

MANE	31.97 600	10.75 556	17.71 505	20.94 584	13.77 585	47.80 600	26.85 599	53.00 614	55.20 598	59.29 609	64.30 616	64.93 619	56.31 619	51.83 615	38.69 594	9.61 591	4.72 596	6.91 582	19.93 610	9.20 577	7.64 581

FADNet	14.18 493	10.92 558	37.56 565	7.79 437	6.64 508	17.48 470	6.91 429	34.73 529	34.03 498	18.85 413	27.02 402	28.26 491	14.24 441	17.77 458	10.09 418	0.41 426	0.67 522	0.37 459	0.37 474	8.13 571	1.34 474

FC-DCNN v2	24.44 581	10.97 559	18.53 510	18.49 578	9.18 558	37.41 582	23.03 588	40.91 577	43.02 551	46.46 599	54.06 599	50.67 600	38.26 590	35.41 573	27.52 558	6.85 583	3.38 586	6.03 574	4.89 581	7.82 568	5.94 559

FC-DCNN	24.37 579	10.99 560	19.02 512	18.44 577	9.16 557	36.98 580	23.07 589	40.44 573	43.05 552	46.25 598	53.58 598	50.44 599	37.86 588	35.45 574	27.57 559	6.87 584	3.37 585	6.01 573	4.88 580	7.86 569	6.05 560

DeepPrunerF	19.92 548	11.02 561	44.29 579	20.74 583	17.75 594	19.19 485	22.57 585	36.86 551	49.93 578	25.48 507	36.62 517	24.69 466	23.97 534	23.44 524	21.79 517	2.68 551	1.63 557	5.70 572	3.95 573	3.38 532	2.67 519

StereoAnything_RVC	2.31 92	11.20 562	4.65 124	2.23 53	0.14 1	1.49 4	0.17 63	4.50 7	1.24 2	1.03 11	0.06 1	0.20 2	3.60 165	8.05 137	0.59 5	0.02 204	0.11 320	0.00 1	0.00 1	6.97 563	0.03 67

AnonymousM	6.33 266	11.42 563	3.06 27	3.93 165	1.49 224	4.54 127	3.29 301	11.00 184	7.70 202	16.52 355	9.38 187	9.07 241	3.97 173	7.10 113	3.01 227	0.43 431	0.07 252	22.69 604	7.67 593	0.06 97	0.21 264

FADNet-RVC	13.27 485	11.57 564	39.71 569	7.94 440	4.50 421	15.41 429	6.95 432	27.96 435	22.98 392	20.37 440	30.73 449	26.86 485	11.31 376	20.50 505	14.28 463	0.14 320	0.14 361	0.13 378	0.18 378	2.83 514	0.86 438

DGSMNet	19.79 546	12.06 565	33.43 561	13.79 552	16.23 592	22.97 510	15.88 553	35.41 536	41.96 546	19.90 429	32.16 479	35.60 548	18.14 502	29.48 556	23.10 531	3.85 562	3.89 594	6.16 575	4.75 579	13.56 592	13.44 601

aanetorigin	19.21 541	12.59 566	53.50 592	9.67 485	7.83 539	11.85 359	13.87 532	17.05 292	34.15 501	49.18 601	48.89 583	34.05 539	30.22 568	22.86 521	28.00 566	1.01 513	0.75 528	0.67 488	0.89 521	3.07 520	4.14 544

WZ-Net	25.17 585	12.95 567	63.02 608	15.13 565	10.42 568	38.51 587	27.42 602	40.46 574	54.17 589	28.32 531	52.95 592	40.81 572	28.36 561	37.07 585	41.35 604	1.21 523	0.21 403	0.73 492	0.94 528	5.42 556	3.87 539

zh-mn7	21.99 564	13.21 568	53.55 593	10.73 515	5.68 482	27.38 545	14.94 543	34.53 528	56.55 602	40.02 582	57.13 604	31.28 513	23.73 532	35.83 580	30.28 572	0.95 507	0.44 485	0.22 423	0.19 391	1.26 466	1.86 495

RGC	19.90 547	13.26 569	20.24 524	18.19 576	14.06 587	21.21 499	14.33 536	34.97 530	43.60 557	27.73 527	41.49 551	39.76 565	27.98 557	34.52 570	21.37 512	3.66 561	0.54 509	8.67 589	4.16 576	4.19 540	4.02 541

AnyNet_C32	23.37 573	13.28 570	40.29 571	12.36 543	11.44 575	30.39 558	29.15 605	31.36 485	44.90 563	35.36 569	48.86 581	33.61 534	34.20 581	43.15 602	41.62 605	1.27 525	1.35 549	1.18 524	2.58 562	4.77 547	6.27 563

MFN_U_SF_DS_RVC	23.92 575	13.60 571	30.09 552	25.46 594	10.02 564	38.51 587	20.40 577	35.77 540	43.76 558	42.15 587	47.10 579	39.99 567	28.20 560	35.96 581	27.06 554	3.64 560	3.85 593	6.66 580	16.30 609	4.97 549	4.98 555

ADCS	26.20 588	13.71 572	46.90 585	14.51 561	10.34 566	30.46 560	22.72 587	42.81 589	57.61 607	42.58 588	49.37 585	41.91 577	40.43 596	41.90 601	44.58 610	2.37 544	2.19 568	2.37 551	3.29 568	7.32 564	6.52 567

UDGNet	10.05 410	13.89 573	10.00 388	9.36 474	2.69 323	7.82 296	1.88 216	18.86 325	34.64 505	17.52 380	13.70 243	13.40 315	7.18 290	13.01 360	6.30 347	5.30 572	0.08 274	12.57 598	2.80 565	8.19 573	1.71 493

MFN_U_SF_RVC	28.16 591	14.14 574	53.23 591	21.11 586	7.91 541	39.97 591	13.13 526	51.65 611	46.34 567	47.41 600	53.38 595	55.32 606	40.53 597	38.47 593	39.74 596	5.67 575	4.46 595	6.98 583	8.73 597	7.47 565	7.44 579

UDG	21.45 561	14.84 575	14.44 469	21.30 588	20.08 599	32.05 567	13.76 531	35.98 543	35.52 512	25.93 510	30.69 447	37.26 554	30.66 571	21.97 513	19.89 506	10.88 596	5.55 599	22.78 605	7.65 592	14.83 597	13.05 600

FCDSN-DC	25.59 587	14.91 576	18.83 511	28.55 599	15.68 588	39.29 590	18.16 570	42.83 590	41.69 543	44.43 595	51.94 590	50.82 601	39.22 594	34.59 571	27.29 555	6.05 576	3.63 590	7.01 584	6.41 585	10.35 580	10.17 594
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
zh-sn7	23.03 572	15.48 577	50.25 588	14.08 557	7.77 538	26.71 542	23.32 592	36.59 547	48.43 572	33.80 565	51.71 589	33.34 532	33.77 580	39.91 597	37.07 588	0.60 463	0.86 534	0.54 475	0.35 466	3.18 524	2.85 522

ccnet	24.02 576	16.16 578	21.70 528	11.83 538	17.75 594	37.87 584	16.18 555	45.46 599	31.93 481	36.99 576	46.46 578	38.76 561	29.52 565	37.55 589	40.93 602	9.20 589	6.29 600	9.63 592	7.71 594	11.19 585	7.21 577

MaskLacGwcNet_RVC	16.87 515	16.27 579	17.93 507	11.24 528	6.69 511	28.95 553	10.44 495	41.23 580	21.49 372	29.68 541	34.27 505	32.48 523	11.00 366	20.05 490	15.09 471	8.22 585	2.59 574	12.23 597	0.75 517	10.40 581	6.34 564

XQC	24.10 578	16.76 580	50.68 589	21.37 589	11.01 571	35.24 577	18.84 573	37.28 556	55.11 596	31.64 551	30.06 441	37.71 557	30.31 569	37.17 586	39.66 595	4.20 565	0.41 475	2.76 557	1.89 555	11.46 589	8.42 586

Wz-Net-SNSev	22.67 568	16.94 581	45.69 582	13.85 554	8.52 548	28.89 551	27.06 600	39.39 568	55.04 595	31.77 553	53.23 594	39.18 562	23.41 531	26.40 540	36.25 583	0.78 488	0.21 403	1.21 526	0.90 522	3.03 519	1.62 488

PASM	28.19 592	17.35 582	48.18 587	22.49 590	22.20 602	25.92 534	25.84 598	34.35 524	49.45 576	35.37 570	39.48 537	46.72 593	33.36 579	34.28 569	36.77 586	11.73 601	14.94 611	17.43 602	22.18 611	13.45 591	12.32 599

SAMSARA	34.43 605	18.53 583	31.91 557	55.34 616	35.34 611	75.99 636	94.71 646	47.97 603	50.84 585	37.47 577	36.99 520	53.12 605	38.55 592	39.56 595	38.65 593	3.59 559	5.40 598	2.22 548	3.72 571	9.43 578	9.29 592

PVD	33.19 602	18.59 584	37.64 566	26.09 595	16.99 593	33.25 571	42.25 617	51.42 610	66.03 622	52.65 607	64.31 617	51.93 604	55.13 615	51.61 614	40.40 597	4.00 564	3.51 588	9.53 591	4.26 577	10.62 582	23.56 610

ELAS	33.68 603	18.95 585	36.71 564	20.64 581	13.61 584	56.43 609	35.14 612	50.03 608	49.90 577	60.58 612	63.83 614	58.64 611	53.36 611	50.73 610	44.44 609	11.03 597	6.58 602	10.02 593	7.43 588	13.58 594	11.94 598
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS_RVC	33.79 604	19.15 586	35.97 563	21.28 587	13.79 586	52.58 605	36.11 614	48.96 605	55.66 599	61.47 616	62.91 610	58.35 610	53.55 612	53.37 617	42.23 606	11.25 599	6.64 603	10.32 594	7.05 587	13.56 592	11.58 597
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
GASNet	17.30 521	19.38 587	30.46 555	20.66 582	9.36 560	16.06 443	9.06 464	43.89 595	40.04 536	25.35 506	23.73 364	32.90 529	15.37 466	28.91 552	17.05 485	3.04 555	0.27 447	1.88 540	0.45 490	6.73 560	1.37 476

LSM	29.98 595	19.52 588	55.11 599	19.06 579	53.75 622	32.57 568	23.17 590	42.61 586	48.57 573	45.97 597	55.04 602	42.93 580	36.02 584	35.63 577	27.03 553	2.33 542	9.19 606	4.87 569	7.71 594	10.65 583	27.91 615

DDUNet	22.66 567	19.69 589	14.64 470	24.11 592	22.38 603	24.84 523	17.71 566	30.36 472	30.32 464	29.02 534	37.31 522	37.63 556	24.66 540	24.67 530	17.08 486	18.42 606	7.92 605	26.43 608	11.81 604	17.23 601	16.95 605

Wz-Net-TNSev	25.12 583	20.16 590	57.98 604	9.56 482	7.42 530	42.73 594	22.27 583	35.14 532	53.46 587	35.97 572	42.74 558	45.83 587	39.87 595	36.56 584	34.73 580	1.82 536	1.51 554	0.76 494	1.34 544	5.84 558	6.80 569

BEATNet-Init1	35.08 607	20.64 591	54.70 598	27.43 597	12.00 581	58.29 615	31.01 607	52.58 613	57.49 606	60.36 611	62.98 611	69.98 622	55.54 617	53.00 616	44.40 608	4.61 570	2.84 581	7.05 585	6.89 586	10.97 584	8.94 589

EDNetEfficient	25.16 584	22.23 592	77.22 627	9.09 467	7.38 528	19.38 486	16.78 561	21.41 359	55.74 600	61.52 617	53.51 597	36.22 550	40.65 598	24.22 527	38.27 592	0.62 470	0.74 526	0.86 510	2.60 563	7.70 566	7.09 574

CC-Net-ROB	22.04 565	22.91 593	28.86 546	14.05 556	8.73 551	33.79 573	15.26 547	46.84 600	36.06 516	33.72 564	32.10 477	35.47 547	24.02 535	23.57 525	27.88 563	8.95 588	2.95 583	24.94 607	3.68 570	12.41 590	4.62 551

RTS	30.15 596	23.12 594	96.33 643	16.71 570	11.63 576	58.66 616	24.28 594	36.80 549	62.63 616	43.79 592	46.10 573	32.56 526	43.90 601	51.29 612	40.92 600	2.38 545	0.66 520	1.06 516	0.74 515	5.11 550	4.34 546

RTSA	30.15 596	23.12 594	96.33 643	16.71 570	11.63 576	58.66 616	24.28 594	36.80 549	62.63 616	43.79 592	46.10 573	32.56 526	43.90 601	51.29 612	40.92 600	2.38 545	0.66 520	1.06 516	0.74 515	5.11 550	4.34 546

SQANet	21.24 556	24.08 596	19.60 517	26.40 596	18.74 596	30.87 562	9.24 468	32.70 503	29.58 453	25.25 503	33.37 495	33.47 533	19.19 510	28.11 551	18.32 495	10.87 595	2.92 582	26.49 609	5.65 584	18.43 603	11.48 596

AnyNet_C01	29.76 594	25.78 597	75.37 625	17.03 572	11.34 573	49.00 602	27.12 601	37.99 559	40.05 537	40.73 584	65.13 619	46.98 594	38.86 593	46.63 605	48.19 615	2.14 540	2.13 566	2.13 544	2.56 561	8.14 572	7.98 583

PSMNet-RUCA	24.03 577	26.83 598	40.96 573	35.46 604	34.27 610	16.24 454	9.79 478	39.82 571	31.45 473	31.49 549	41.54 552	36.82 552	26.02 546	27.92 547	15.09 471	11.51 600	2.06 563	20.58 603	8.10 596	15.83 598	8.74 587

IGEV-BASED-STEREO-	7.61 321	27.25 599	41.87 577	2.73 88	0.41 53	4.25 112	1.50 158	6.63 78	3.87 108	4.31 149	3.78 94	2.48 107	1.39 80	5.67 75	1.56 115	25.09 611	0.05 190	0.01 215	0.08 314	4.67 545	14.58 602

GANetREF_RVC	25.41 586	29.28 600	24.63 536	25.18 593	6.04 494	30.44 559	35.39 613	47.84 602	50.60 584	36.88 574	36.04 515	34.11 541	31.23 573	37.46 587	27.96 565	8.58 586	2.66 576	16.29 600	4.95 582	14.37 596	8.32 585
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
test_for_model	9.76 396	30.79 601	6.40 204	27.43 597	18.83 597	5.78 223	1.78 203	8.51 134	8.82 221	13.12 276	5.92 146	5.28 172	2.60 133	5.21 66	1.43 107	9.57 590	2.41 571	0.00 1	0.06 300	33.29 613	8.04 584

DispFullNet	30.27 598	31.74 602	58.63 605	30.13 601	28.18 607	31.79 565	8.94 461	37.16 554	54.68 591	32.60 559	37.99 526	44.62 583	28.80 563	41.55 600	27.93 564	11.94 602	3.46 587	35.53 613	12.34 605	30.08 611	17.26 606

NVStereoNet_ROB	41.93 613	32.40 603	44.55 580	36.60 605	27.78 606	34.52 574	32.38 608	48.84 604	57.18 605	69.34 625	75.62 631	66.07 621	64.86 623	47.34 606	60.78 627	15.72 604	23.99 614	23.40 606	32.06 615	21.34 605	23.86 611
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MonStereo1	45.10 614	33.36 604	54.69 597	33.57 603	31.94 609	43.06 596	17.79 568	49.52 607	56.61 603	50.97 605	64.04 615	70.09 623	53.57 613	49.77 609	53.19 621	53.87 624	14.08 610	54.69 622	35.89 617	41.66 615	39.69 621

MSC_U_SF_DS_RVC	37.16 609	34.69 605	53.68 594	37.47 606	12.55 583	56.80 612	22.63 586	52.02 612	63.29 618	66.20 622	63.82 613	58.12 608	53.73 614	51.21 611	46.48 612	8.79 587	5.31 597	14.69 599	15.22 608	17.27 602	9.21 591

Consistency-Raft	41.82 612	35.10 606	44.56 581	32.85 602	41.39 616	46.76 599	34.76 611	57.01 618	54.94 594	32.10 555	65.22 620	30.82 509	48.46 607	40.81 599	48.77 616	27.39 613	34.28 617	42.92 615	51.66 626	39.28 614	27.28 612

EDNetEfficientorigin	28.98 593	35.45 607	99.82 653	9.43 475	5.65 480	24.97 526	14.79 540	26.06 414	54.82 593	60.87 613	57.59 605	45.42 586	50.27 609	26.11 538	43.62 607	0.30 392	0.37 470	1.61 536	2.35 560	10.17 579	9.99 593

otaku	33.18 601	35.99 608	52.93 590	40.01 607	21.41 600	55.08 608	17.25 564	43.30 592	61.58 613	39.25 580	49.16 584	46.61 592	28.49 562	39.77 596	28.76 568	18.56 607	7.00 604	31.82 611	9.61 600	21.53 606	15.48 603

Ntro	34.97 606	37.63 609	54.53 596	43.26 611	22.45 604	57.73 614	21.97 582	47.14 601	64.21 619	39.12 579	48.86 581	47.93 595	36.94 587	40.66 598	29.83 571	17.16 605	6.51 601	32.70 612	10.17 601	24.06 607	16.48 604

coex-ft	30.77 599	38.58 610	93.29 642	9.44 478	5.62 478	34.95 576	25.30 597	30.83 477	59.36 609	73.23 630	58.53 606	45.92 588	47.29 605	29.44 555	45.30 611	1.37 526	1.65 558	0.95 513	0.96 529	8.35 574	4.96 554

GCST	37.32 610	40.98 611	25.25 539	92.15 644	35.59 612	25.00 527	1.02 127	25.45 403	19.73 350	26.01 513	15.21 255	19.51 415	4.75 217	16.71 448	4.32 292	80.90 640	35.46 618	87.50 646	74.71 636	73.21 636	42.99 623

JetBlue	54.08 618	45.10 612	74.15 623	51.17 614	47.68 617	75.66 635	60.97 627	63.63 622	62.09 615	63.32 620	64.88 618	78.86 630	68.17 624	68.15 626	75.09 642	36.86 614	24.88 616	29.01 610	29.12 613	28.71 610	34.13 617

ACVNet_1	41.30 611	49.46 613	64.91 613	44.67 612	25.07 605	49.43 603	25.23 596	55.33 616	65.87 621	59.72 610	59.33 607	63.43 617	48.79 608	49.63 608	37.09 589	19.05 608	9.82 607	38.29 614	13.97 607	28.67 609	18.23 609

DLNR-FE	27.66 590	51.31 614	91.55 641	98.52 650	97.91 649	3.10 64	0.50 88	31.55 487	7.66 201	8.18 202	15.67 258	7.31 215	1.63 91	11.88 301	4.21 288	40.23 616	0.89 539	0.06 296	0.34 464	80.38 641	0.24 286

DLNR_Zeroshot_test	27.62 589	51.32 615	91.46 639	98.51 649	98.03 650	3.10 64	0.50 88	30.95 478	7.65 200	8.16 201	15.68 259	7.31 215	1.63 91	11.87 300	4.21 288	40.37 617	0.87 536	0.06 296	0.34 464	80.23 640	0.24 286

ACVNet-4b	36.40 608	52.20 616	56.11 601	42.45 610	21.78 601	48.56 601	14.37 537	49.50 606	60.15 611	43.17 590	46.38 575	55.62 607	24.56 538	38.15 591	21.97 519	25.13 612	3.66 591	46.93 616	33.56 616	25.97 608	17.74 607

SGM+DAISY	54.67 619	56.61 617	62.73 607	40.21 608	53.22 620	61.95 621	48.59 620	55.05 615	44.62 562	61.03 615	63.68 612	60.46 614	55.62 618	60.68 621	55.34 623	56.34 627	48.56 628	50.16 617	49.63 623	52.25 620	56.76 627

IMH-64-1	59.25 622	58.09 618	67.69 617	66.06 618	50.51 618	56.45 610	49.45 622	68.83 627	67.75 625	67.58 623	80.37 635	70.15 624	74.28 631	72.16 633	48.94 617	42.00 618	42.87 622	65.57 623	47.02 619	51.52 617	37.76 619

IMH-64	59.25 622	58.09 618	67.69 617	66.06 618	50.51 618	56.45 610	49.45 622	68.83 627	67.75 625	67.58 623	80.37 635	70.15 624	74.28 631	72.16 633	48.94 617	42.00 618	42.87 622	65.57 623	47.02 619	51.52 617	37.76 619

anonymity	52.32 616	58.23 620	63.91 609	41.12 609	59.25 626	53.27 606	41.04 616	55.69 617	40.20 538	54.85 608	49.49 586	49.13 598	55.48 616	59.07 619	49.65 619	55.86 625	50.03 631	51.00 618	51.08 624	51.71 619	56.36 625

SPS-STEREO	55.62 620	59.14 621	64.16 610	45.05 613	53.84 623	59.88 619	44.00 619	59.53 620	49.94 579	62.33 618	61.09 609	59.80 612	56.82 620	60.06 620	57.85 624	58.41 628	48.34 627	51.07 619	49.21 622	55.41 623	56.48 626
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
IMH	62.95 624	60.33 622	67.78 619	69.51 622	53.65 621	65.09 625	54.21 624	72.00 635	73.28 630	72.49 628	81.93 637	72.96 626	79.81 635	76.65 639	51.41 620	43.57 620	49.82 630	67.81 625	51.14 625	54.83 622	40.67 622

ACVNet_2	57.39 621	61.72 623	72.56 622	66.35 620	38.29 614	61.93 620	48.64 621	71.64 634	81.91 639	79.28 638	88.72 646	76.25 627	72.87 629	54.33 618	46.74 614	37.13 615	23.36 613	54.52 621	37.80 618	46.22 616	27.59 613

RainbowNet	51.25 615	62.74 624	64.52 612	60.13 617	39.00 615	58.72 618	30.83 606	57.31 619	79.18 636	50.24 602	65.35 621	60.13 613	44.25 603	49.47 607	41.16 603	46.52 621	46.06 625	52.72 620	31.78 614	52.33 621	32.47 616

MADNet+	53.31 617	68.61 625	98.75 650	67.03 621	37.58 613	79.83 642	81.74 642	60.38 621	61.61 614	51.43 606	54.92 601	61.11 615	59.29 621	69.66 628	76.71 643	23.88 610	24.03 615	17.08 601	12.35 606	32.47 612	27.69 614

LRCNet_RVC	73.59 635	69.80 626	74.41 624	77.63 628	60.56 629	40.33 592	15.08 546	71.04 632	48.36 571	88.07 646	94.62 648	90.11 644	81.83 638	80.58 642	61.26 629	97.12 652	72.30 643	96.65 651	97.58 652	77.13 639	77.30 641

TorneroNet-64	65.66 625	70.70 627	71.20 621	76.52 626	59.70 628	66.78 626	58.05 625	67.53 626	80.00 637	62.67 619	67.40 622	83.09 635	69.42 626	67.34 623	62.05 630	48.31 623	44.07 624	72.93 627	63.88 628	68.05 627	53.58 624

LVE	71.50 629	72.46 628	83.91 634	75.21 625	55.29 625	74.81 630	62.76 629	77.22 640	83.77 641	82.09 640	87.11 645	83.38 636	82.41 640	75.93 637	64.49 632	48.28 622	57.24 637	74.61 629	62.53 627	65.49 624	61.01 629

WAO-6	70.64 627	73.02 629	66.25 614	79.92 633	61.74 630	68.74 627	59.08 626	75.27 639	87.02 643	74.72 631	79.40 634	79.19 631	84.60 641	67.70 625	60.53 626	67.85 631	48.88 629	81.48 635	73.29 633	65.57 625	58.60 628

TorneroNet	71.21 628	73.44 630	75.82 626	80.82 635	65.65 632	70.53 629	64.39 630	71.42 633	75.97 632	71.47 627	73.68 629	84.17 638	74.00 630	69.85 629	69.09 634	59.37 629	48.19 626	79.67 631	73.51 634	74.93 638	68.26 637

UNDER WATER-64	73.11 634	74.48 631	87.70 635	74.03 624	55.20 624	78.24 639	75.71 639	65.33 624	67.91 627	75.60 633	69.32 625	84.41 639	76.93 633	68.43 627	72.45 637	81.18 641	56.77 636	82.46 638	80.34 639	68.22 628	67.48 636

WAO-7	72.21 632	78.21 632	54.04 595	79.33 632	69.31 636	70.20 628	72.09 637	77.85 643	84.90 642	77.35 634	86.03 641	79.37 632	79.88 636	65.32 622	65.33 633	62.33 630	69.70 642	70.51 626	73.21 632	67.23 626	62.02 630

WAO-8	76.87 639	78.41 633	66.45 615	86.81 638	72.47 638	79.27 640	68.59 633	77.75 641	89.01 645	83.09 642	86.98 642	85.87 641	84.97 643	72.12 631	69.11 635	74.93 635	55.23 634	87.79 647	83.50 641	70.47 631	64.56 632

Venus	76.87 639	78.41 633	66.45 615	86.81 638	72.47 638	79.27 640	68.59 633	77.75 641	89.01 645	83.09 642	86.98 642	85.87 641	84.97 643	72.12 631	69.11 635	74.93 635	55.23 634	87.79 647	83.50 641	70.48 632	64.56 632

UNDER WATER	75.92 637	79.25 635	87.75 636	84.39 636	66.43 633	77.08 637	77.22 640	66.90 625	72.16 629	75.32 632	71.56 628	85.89 643	82.15 639	70.11 630	74.99 641	79.34 638	53.61 633	86.40 644	84.53 643	71.29 633	72.11 639

MFMNet_re	72.05 630	79.64 636	64.23 611	52.73 615	84.71 641	77.93 638	68.35 631	63.96 623	66.93 623	61.00 614	71.29 627	63.84 618	68.91 625	72.42 635	61.11 628	82.03 643	74.22 644	80.34 634	74.44 635	83.62 644	89.34 645

notaker	72.18 631	79.78 637	78.84 629	78.75 630	68.52 634	63.26 623	61.68 628	69.22 630	75.95 631	77.58 635	78.85 633	79.69 633	84.79 642	77.39 640	58.43 625	69.68 634	60.79 638	77.46 630	68.48 630	69.62 629	64.92 634

JetRed	79.55 642	79.88 638	91.52 640	71.05 623	75.80 640	91.66 644	80.11 641	79.14 644	80.44 638	84.35 644	84.23 640	83.38 636	72.48 628	79.43 641	85.44 646	69.33 633	81.58 645	73.66 628	72.56 631	82.35 642	72.60 640

ktn	72.58 633	80.06 639	69.96 620	79.14 631	69.86 637	75.40 634	70.43 636	69.01 629	76.90 633	72.88 629	77.46 632	77.43 628	77.41 634	72.78 636	55.00 622	79.09 637	65.99 639	80.09 633	68.29 629	71.46 634	62.98 631

HanzoNet	77.61 641	81.11 640	82.83 631	77.82 629	69.15 635	75.25 633	69.06 635	73.49 637	77.84 635	82.19 641	82.80 638	85.42 640	86.67 645	85.99 646	73.64 639	85.24 647	68.38 641	81.71 636	75.47 637	71.98 635	66.24 635

DPSimNet_ROB	74.29 636	83.27 641	59.30 606	77.19 627	65.13 631	75.14 632	74.95 638	73.99 638	76.94 634	81.99 639	75.48 630	80.18 634	71.76 627	67.39 624	84.00 645	81.87 642	51.14 632	79.99 632	76.70 638	70.17 630	79.21 642

Dean	80.72 643	85.82 642	83.27 632	84.91 637	59.53 627	75.11 631	68.39 632	81.59 645	88.05 644	92.41 647	86.98 642	92.41 646	93.02 647	83.11 644	73.31 638	68.01 632	66.13 640	94.82 650	84.66 644	83.28 643	69.50 638

PWCK	65.90 626	88.63 643	79.40 630	80.32 634	29.96 608	63.85 624	39.45 615	72.07 636	71.26 628	78.74 637	68.99 624	77.82 629	61.77 622	82.81 643	62.64 631	80.17 639	39.88 621	81.90 637	47.37 621	73.54 637	37.51 618

ASD4		90.49 644

USTest	93.52 649	90.92 645	77.74 628	87.90 643	92.63 646	100.00 655	100.00 656	99.79 655	99.80 653	99.21 654	99.52 653	98.03 651	99.15 653	89.52 647	99.31 654	90.37 648	98.47 651	84.34 643	87.43 646	84.58 645	91.71 649

TCMNet-wrong-test	76.74 638	91.47 646	89.31 637	97.64 647	97.35 648	94.87 645	92.51 645	69.78 631	65.29 620	63.44 621	71.10 626	65.66 620	51.44 610	85.29 645	74.70 640	56.06 626	20.22 612	83.11 642	82.39 640	95.02 651	88.18 644

KSHMR	88.54 644	93.03 647	83.31 633	95.54 645	91.74 645	82.37 643	83.41 643	84.43 646	81.99 640	87.89 645	84.05 639	91.94 645	81.33 637	76.34 638	81.76 644	96.44 651	96.14 650	96.69 652	97.12 651	92.52 650	92.67 650

MADNet++	94.16 650	94.02 648	90.25 638	96.28 646	96.84 647	97.17 647	90.16 644	94.71 650	91.69 647	97.07 651	93.71 647	94.62 647	92.63 646	96.15 651	95.18 650	95.42 649	95.89 649	92.80 649	92.23 650	92.10 649	94.30 652

xxxxx1	91.92 646	95.33 649	98.45 647	87.29 640	89.24 642	98.50 648	98.17 651	92.95 647	93.21 648	93.55 648	95.36 649	96.99 648	96.28 648	94.65 648	94.94 647	83.26 644	84.17 646	82.90 639	88.32 647	85.49 646	89.37 646

tt_ll	91.92 646	95.33 649	98.45 647	87.29 640	89.24 642	98.50 648	98.17 651	92.95 647	93.21 648	93.55 648	95.36 649	96.99 648	96.28 648	94.65 648	94.94 647	83.26 644	84.17 646	82.90 639	88.32 647	85.49 646	89.37 646

ff	91.92 646	95.33 649	98.45 647	87.29 640	89.24 642	98.50 648	98.17 651	92.95 647	93.21 648	93.55 648	95.36 649	96.99 648	96.28 648	94.65 648	94.94 647	83.26 644	84.17 646	82.90 639	88.32 647	85.49 646	89.37 646

ccccc		98.19 652		100.00 654	100.00 655	99.32 653		99.79 655		99.63 657		99.69 655		99.95 655		100.00 655	100.00 657	99.97 655	99.90 656	100.00 656

MEDIAN_ROB	99.19 651	99.84 653	99.62 652	98.49 648	98.51 651	98.58 651	97.81 650	98.80 653	98.56 651	99.36 655	99.49 652	99.56 654	99.06 652	98.35 652	98.31 652	99.99 654	99.63 653	100.00 656	100.00 657	99.81 654	99.95 654

Anonymous_1	99.65 654	99.95 654	99.93 654	99.80 653	99.60 653	100.00 655	100.00 656	99.82 657	99.98 654	99.62 656	99.94 655	99.75 656	100.00 656	99.66 654	99.88 655	98.45 653	99.84 654	98.73 653	99.26 653	99.41 653	99.36 653

HaxPig	99.40 653	99.99 655	97.38 645	100.00 654	100.00 655	96.91 646	97.35 648	99.59 654	99.99 655	100.00 658	100.00 656	99.99 659	99.99 655	99.04 653	97.77 651	100.00 655	100.00 657	100.00 656	100.00 657	100.00 656	99.99 655

test_example2	99.68 655	99.99 655	99.99 655	100.00 654	99.99 654	99.86 654	99.99 655	98.29 652	100.00 656	100.00 658	100.00 656	98.15 652	98.39 651	99.98 656	99.98 656	100.00 655	99.99 656	99.40 654	99.53 655	100.00 656	100.00 656

AVERAGE_ROB	99.80 656	99.99 655	99.40 651	100.00 654	100.00 655	98.99 652	97.72 649	100.00 658	100.00 656	100.00 658	100.00 656	100.00 661	100.00 656	100.00 659	100.00 659	100.00 655	100.00 657	100.00 656	100.00 657	100.00 656	100.00 656

RAFT-FEzeroshot	100.00 659	100.00 658	100.00 656	100.00 654	100.00 655	100.00 655	100.00 656	100.00 658	100.00 656	100.00 658	100.00 656	100.00 661	100.00 656	100.00 659	100.00 659	100.00 655	100.00 657	100.00 656	100.00 657	100.00 656	100.00 656

RAFT-FE	100.00 659	100.00 658	100.00 656	100.00 654	100.00 655	100.00 655	100.00 656	100.00 658	100.00 656	100.00 658	100.00 656	100.00 661	100.00 656	100.00 659	100.00 659	100.00 655	100.00 657	100.00 656	100.00 657	100.00 656	100.00 656

FlowAnything	100.00 659	100.00 658	100.00 656	100.00 654	100.00 655	100.00 655	100.00 656	100.00 658	100.00 656	100.00 658	100.00 656	100.00 661	100.00 656	100.00 659	100.00 659	100.00 655	100.00 657	100.00 656	100.00 657	100.00 656	100.00 656

Selective-RAFT-Error	100.00 659	100.00 658	100.00 656	100.00 654	100.00 655	100.00 655	100.00 656	100.00 658	100.00 656	100.00 658	100.00 656	100.00 661	100.00 656	100.00 659	100.00 659	100.00 655	100.00 657	100.00 656	100.00 657	100.00 656	100.00 656

PML	99.19 651	100.00 658	98.08 646	99.28 651	99.53 652	100.00 655	99.73 654	98.24 651	99.44 652	100.00 658	99.57 654	98.76 653	99.84 654	100.00 659	98.88 653	100.00 655	99.54 652	100.00 656	99.50 654	99.90 655	93.55 651

CasAABBNet	100.00 659	100.00 658	100.00 656	100.00 654	100.00 655	100.00 655	100.00 656	100.00 658	100.00 656	100.00 658	100.00 656	100.00 661	100.00 656	100.00 659	100.00 659	100.00 655	100.00 657	100.00 656	100.00 657	100.00 656	100.00 656

LSM0	100.00 659	100.00 658	100.00 656	100.00 654	100.00 655	100.00 655	100.00 656	100.00 658	100.00 656	100.00 658	100.00 656	100.00 661	100.00 656	100.00 659	100.00 659	100.00 655	100.00 657	100.00 656	100.00 657	100.00 656	100.00 656

DPSMNet_ROB	99.95 657	100.00 658	100.00 656	100.00 654	100.00 655	100.00 655	100.00 656	100.00 658	100.00 656	99.15 653	100.00 656	99.96 657	100.00 656	99.99 657	99.99 657	100.00 655	100.00 657	100.00 656	100.00 657	100.00 656	100.00 656

DGTPSM_ROB	99.95 657	100.00 658	100.00 656	100.00 654	100.00 655	100.00 655	100.00 656	100.00 658	100.00 656	99.14 652	100.00 656	99.96 657	100.00 656	99.99 657	99.99 657	100.00 655	100.00 657	100.00 656	100.00 657	100.00 656	100.00 656

DPSM_ROB	100.00 659	100.00 658	100.00 656	100.00 654	100.00 655	100.00 655	100.00 656	100.00 658	100.00 656	100.00 658	100.00 656	100.00 661	100.00 656	100.00 659	100.00 659	100.00 655	100.00 657	100.00 656	100.00 657	100.00 656	100.00 656

DPSM	100.00 659	100.00 658	100.00 656	100.00 654	100.00 655	100.00 655	100.00 656	100.00 658	100.00 656	100.00 658	100.00 656	100.00 661	100.00 656	100.00 659	100.00 659	100.00 655	100.00 657	100.00 656	100.00 657	100.00 656	100.00 656

GS-Stereo							1.50 158	8.60 137	4.56 118	2.71 101	2.61 69	1.86 88	2.25 116	3.50 16	1.15 96	0.00 1	0.07 252	0.00 1	0.39 479	0.22 204	0.15 215

FSD					5.31 465	8.20 305	12.18 520	12.39 197	7.98 205	7.94 199	7.35 163	9.35 247	7.17 289	10.94 248	8.86 400	5.58 574	2.77 579	5.46 571	4.09 575	5.17 553

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