Low-res two-view results

This table lists the benchmark results for the low-res two-view scenario. This benchmark evaluates the Middlebury stereo metrics (for all metrics, smaller is better):

bad 0.5, 1.0, 2.0, 4.0 [%]: Fraction of pixels with errors larger than the given number of disparities.
Average error [px]: The per-pixel average disparity error.
Root mean square error [px]: The per-pixel root mean square disparity error.
50%, 90%, 95%, 99% error quantile [px]: The highest disparity error within the given percentage of best pixels (for 50%, this is the median error).
Time [s]: The runtime of the method.

The mask determines whether the metric is evaluated for all pixels with ground truth, or only for pixels which are visible in both images (non-occluded).
The coverage selector allows to limit the table to results for all pixels (dense), or a given minimum fraction of pixels.

Methods with suffix _ROB may participate in the Robust Vision Challenge.

Click one or more dataset result cells or column headers to show visualizations. Most visualizations are only available for training datasets. The visualizations may not work with mobile browsers.

Method	all	lakes. 1l	lakes. 1s	sand box 1l	sand box 1s	stora. room 1l	stora. room 1s	stora. room 2l	stora. room 2s	stora. room 2 1l	stora. room 2 1s	stora. room 2 2l	stora. room 2 2s	stora. room 3l	stora. room 3s	tunnel 1l	tunnel 1s	tunnel 2l	tunnel 2s	tunnel 3l	tunnel 3s

SteFusion	0.20 31	0.13 1	0.65 42	0.20 21	0.15 103	0.41 118	0.15 71	0.43 97	0.38 115	0.16 17	0.20 74	0.15 32	0.14 15	0.26 38	0.17 21	0.06 1	0.06 23	0.07 1	0.06 36	0.07 4	0.06 1

PyraSte	0.20 31	0.15 2	0.60 18	0.22 77	0.15 103	0.38 91	0.14 40	0.44 106	0.35 81	0.16 17	0.18 63	0.19 96	0.18 101	0.25 16	0.16 6	0.06 1	0.06 23	0.07 1	0.06 36	0.07 4	0.06 1

xxxad45	0.20 31	0.15 2	0.63 28	0.21 47	0.15 103	0.40 107	0.15 71	0.45 119	0.39 128	0.16 17	0.14 16	0.19 96	0.16 55	0.22 3	0.18 25	0.06 1	0.07 52	0.07 1	0.06 36	0.07 4	0.06 1

ACW_4w	0.20 31	0.15 2	0.62 25	0.21 47	0.14 74	0.38 91	0.15 71	0.45 119	0.39 128	0.16 17	0.16 42	0.18 86	0.16 55	0.26 38	0.19 45	0.06 1	0.07 52	0.07 1	0.06 36	0.07 4	0.06 1

5w_v4	0.20 31	0.15 2	0.62 25	0.21 47	0.16 134	0.40 107	0.15 71	0.45 119	0.39 128	0.16 17	0.15 26	0.21 114	0.16 55	0.22 3	0.17 21	0.06 1	0.07 52	0.07 1	0.06 36	0.07 4	0.06 1

tim_s	0.20 31	0.16 6	0.65 42	0.21 47	0.15 103	0.40 107	0.14 40	0.45 119	0.37 109	0.16 17	0.16 42	0.19 96	0.16 55	0.24 9	0.19 45	0.06 1	0.07 52	0.07 1	0.06 36	0.07 4	0.06 1

ITERv4	0.22 81	0.17 7	0.77 89	0.19 1	0.14 74	0.36 73	0.12 4	0.44 106	0.24 3	0.23 117	0.30 161	0.14 14	0.36 309	0.27 60	0.21 94	0.07 29	0.07 52	0.07 1	0.06 36	0.07 4	0.08 77

water-stereo	0.24 95	0.17 7	0.88 106	0.24 108	0.14 74	0.37 78	0.17 98	0.43 97	0.32 60	0.26 162	0.35 202	0.26 168	0.24 185	0.22 3	0.25 195	0.09 116	0.09 236	0.09 144	0.08 139	0.10 107	0.10 132

1w_stereo	0.22 81	0.17 7	0.52 5	0.23 90	0.16 134	0.44 149	0.22 189	0.55 207	0.40 144	0.25 148	0.29 148	0.13 4	0.26 215	0.28 75	0.20 72	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 36	0.08 67	0.07 30

Reg-Stereo(zero)	0.46 294	0.17 7	2.10 420	0.24 108	0.34 457	0.51 215	0.42 471	0.50 161	0.54 290	0.37 215	0.46 267	0.54 354	0.60 486	0.43 206	1.10 525	0.08 50	0.09 236	0.08 85	0.22 493	0.12 140	0.22 414

U	3.37 632	0.17 7	0.91 111	0.26 158	13.79 648	19.19 653	0.15 71	0.41 82	0.31 52	0.17 50	0.18 63	0.27 180	0.15 33	0.21 2	0.16 6	0.09 116	0.06 23	17.88 658	12.81 652	0.10 107	0.08 77

uiiii_40	0.19 6	0.18 12	0.69 69	0.19 1	0.13 40	0.32 38	0.12 4	0.37 46	0.25 6	0.15 6	0.14 16	0.16 38	0.17 77	0.25 16	0.18 25	0.07 29	0.06 23	0.07 1	0.06 36	0.08 67	0.06 1

4.5w_L	0.19 6	0.18 12	0.73 84	0.20 21	0.13 40	0.34 56	0.13 14	0.39 67	0.25 6	0.17 50	0.16 42	0.16 38	0.17 77	0.28 75	0.18 25	0.07 29	0.06 23	0.07 1	0.06 36	0.07 4	0.06 1

StePilot	0.19 6	0.18 12	0.72 83	0.19 1	0.13 40	0.34 56	0.12 4	0.38 54	0.26 10	0.18 64	0.16 42	0.16 38	0.16 55	0.29 92	0.18 25	0.07 29	0.06 23	0.07 1	0.06 36	0.07 4	0.07 30

AdaDepth	0.24 95	0.18 12	1.03 121	0.25 127	0.21 264	0.46 175	0.16 88	0.30 5	0.27 17	0.17 50	0.19 68	0.14 14	0.18 101	0.35 148	0.17 21	0.07 29	0.07 52	0.08 85	0.25 506	0.10 107	0.10 132

test_sample1	0.40 223	0.18 12	1.19 145	0.31 278	0.18 202	0.48 190	0.23 224	0.78 368	0.49 232	0.44 256	0.44 255	0.45 300	0.41 364	1.39 440	0.33 294	0.11 291	0.09 236	0.10 198	0.09 170	0.12 140	0.13 232

FTStereo	0.76 521	0.18 12	2.35 472	0.71 579	0.21 264	0.73 486	1.79 627	0.57 219	0.53 277	1.07 575	1.63 594	1.29 589	2.13 617	0.75 364	0.29 240	0.19 505	0.08 160	0.12 322	0.11 269	0.11 129	0.40 554

weee2	0.18 1	0.19 18	0.65 42	0.20 21	0.12 9	0.30 20	0.14 40	0.29 4	0.28 27	0.16 17	0.13 12	0.18 86	0.15 33	0.25 16	0.21 94	0.07 29	0.07 52	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 30

yuret106	0.20 31	0.19 18	0.73 84	0.20 21	0.12 9	0.39 99	0.13 14	0.36 38	0.27 17	0.15 6	0.14 16	0.19 96	0.15 33	0.24 9	0.22 128	0.09 116	0.09 236	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 30

uio108cc	0.20 31	0.19 18	0.85 101	0.20 21	0.12 9	0.37 78	0.14 40	0.34 30	0.26 10	0.15 6	0.15 26	0.17 68	0.16 55	0.26 38	0.18 25	0.09 116	0.09 236	0.07 1	0.06 36	0.07 4	0.07 30

ITERv24	0.21 55	0.19 18	0.77 89	0.20 21	0.13 40	0.44 149	0.13 14	0.44 106	0.27 17	0.17 50	0.17 56	0.19 96	0.17 77	0.26 38	0.22 128	0.08 50	0.09 236	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.08 77

ITERv12	0.19 6	0.19 18	0.65 42	0.19 1	0.13 40	0.30 20	0.13 14	0.33 21	0.28 27	0.16 17	0.16 42	0.17 68	0.15 33	0.25 16	0.21 94	0.08 50	0.07 52	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 30

vnu138km	0.18 1	0.19 18	0.63 28	0.20 21	0.13 40	0.30 20	0.14 40	0.32 16	0.28 27	0.16 17	0.15 26	0.16 38	0.14 15	0.25 16	0.22 128	0.08 50	0.07 52	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.06 1

ITERv10	0.19 6	0.19 18	0.65 42	0.20 21	0.13 40	0.30 20	0.14 40	0.37 46	0.28 27	0.16 17	0.16 42	0.16 38	0.15 33	0.26 38	0.22 128	0.08 50	0.07 52	0.07 1	0.06 36	0.07 4	0.06 1

99wein	0.19 6	0.19 18	0.64 34	0.19 1	0.12 9	0.30 20	0.13 14	0.34 30	0.29 44	0.16 17	0.16 42	0.16 38	0.14 15	0.26 38	0.22 128	0.08 50	0.07 52	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.06 1

ITERv8	0.19 6	0.19 18	0.64 34	0.19 1	0.13 40	0.31 29	0.13 14	0.36 38	0.28 27	0.16 17	0.16 42	0.16 38	0.15 33	0.25 16	0.22 128	0.08 50	0.07 52	0.07 1	0.06 36	0.07 4	0.07 30

ITERv7	0.19 6	0.19 18	0.66 57	0.20 21	0.12 9	0.32 38	0.13 14	0.36 38	0.27 17	0.16 17	0.16 42	0.16 38	0.15 33	0.25 16	0.22 128	0.08 50	0.07 52	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 30

s6wercc	0.19 6	0.19 18	0.65 42	0.19 1	0.12 9	0.32 38	0.14 40	0.34 30	0.27 17	0.16 17	0.15 26	0.16 38	0.15 33	0.25 16	0.22 128	0.08 50	0.07 52	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.06 1

ITER	0.20 31	0.19 18	0.59 16	0.21 47	0.12 9	0.29 14	0.13 14	0.31 9	0.31 52	0.24 128	0.22 96	0.16 38	0.18 101	0.48 256	0.20 72	0.08 50	0.06 23	0.07 1	0.06 36	0.09 88	0.12 194

2w_stereo	0.21 55	0.19 18	0.51 2	0.22 77	0.13 40	0.41 118	0.20 142	0.50 161	0.34 75	0.25 148	0.23 106	0.13 4	0.23 173	0.24 9	0.22 128	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 36	0.07 4	0.07 30

rvit_stereo_0083	0.25 99	0.19 18	0.58 15	0.28 200	0.18 202	0.28 10	0.22 189	0.38 54	0.54 290	0.23 117	0.30 161	0.27 180	0.26 215	0.37 172	0.24 182	0.14 422	0.12 362	0.13 381	0.10 206	0.12 140	0.10 132

test_sample2	0.41 230	0.19 18	1.23 154	0.31 278	0.17 164	0.51 215	0.27 324	0.81 392	0.55 297	0.44 256	0.45 259	0.46 313	0.38 331	1.51 461	0.30 260	0.12 349	0.09 236	0.11 264	0.10 206	0.14 194	0.14 252

11t1	0.33 155	0.19 18	1.41 186	0.33 330	0.16 134	0.48 190	0.21 163	0.67 279	0.48 226	0.40 231	0.34 197	0.32 212	0.33 293	0.42 203	0.27 215	0.11 291	0.12 362	0.10 198	0.08 139	0.13 170	0.14 252

GrayStereo	0.66 470	0.19 18	1.76 270	0.90 594	0.23 311	0.62 389	1.42 624	0.62 251	0.60 335	0.72 514	0.78 511	0.56 370	3.07 628	0.60 315	0.26 205	0.09 116	0.08 160	0.10 198	0.21 484	0.11 129	0.18 354

4k_L	0.19 6	0.20 35	0.69 69	0.19 1	0.13 40	0.34 56	0.14 40	0.33 21	0.28 27	0.17 50	0.15 26	0.16 38	0.14 15	0.26 38	0.21 94	0.08 50	0.07 52	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.06 1

mfccc	0.19 6	0.20 35	0.65 42	0.19 1	0.13 40	0.42 137	0.13 14	0.33 21	0.28 27	0.17 50	0.14 16	0.18 86	0.16 55	0.27 60	0.23 157	0.08 50	0.07 52	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 30

5k_new	0.18 1	0.20 35	0.64 34	0.20 21	0.13 40	0.29 14	0.13 14	0.30 5	0.29 44	0.16 17	0.13 12	0.17 68	0.14 15	0.26 38	0.22 128	0.08 50	0.07 52	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.09 103

ITERv30	0.19 6	0.20 35	0.69 69	0.19 1	0.13 40	0.32 38	0.13 14	0.31 9	0.24 3	0.14 3	0.17 56	0.20 105	0.16 55	0.34 141	0.21 94	0.09 116	0.09 236	0.07 1	0.06 36	0.07 4	0.07 30

qyd29nn	0.19 6	0.20 35	0.70 75	0.19 1	0.11 2	0.36 73	0.13 14	0.31 9	0.23 2	0.14 3	0.14 16	0.17 68	0.15 33	0.28 75	0.18 25	0.09 116	0.10 286	0.07 1	0.06 36	0.07 4	0.07 30

ITERv28	0.20 31	0.20 35	0.70 75	0.19 1	0.13 40	0.41 118	0.14 40	0.33 21	0.27 17	0.16 17	0.15 26	0.17 68	0.14 15	0.29 92	0.20 72	0.09 116	0.09 236	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 30

hj116sk	0.20 31	0.20 35	0.75 86	0.19 1	0.13 40	0.39 99	0.12 4	0.38 54	0.30 50	0.15 6	0.16 42	0.19 96	0.16 55	0.26 38	0.21 94	0.08 50	0.08 160	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.06 1

v20iiwwt	0.20 31	0.20 35	0.71 80	0.20 21	0.12 9	0.45 156	0.14 40	0.33 21	0.28 27	0.16 17	0.16 42	0.17 68	0.16 55	0.25 16	0.22 128	0.08 50	0.07 52	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.06 1

dddd17k	0.20 31	0.20 35	0.63 28	0.20 21	0.12 9	0.40 107	0.14 40	0.37 46	0.29 44	0.16 17	0.16 42	0.16 38	0.16 55	0.28 75	0.21 94	0.08 50	0.07 52	0.07 1	0.06 36	0.07 4	0.06 1

zxcv128	0.19 6	0.20 35	0.62 25	0.19 1	0.13 40	0.38 91	0.14 40	0.38 54	0.28 27	0.16 17	0.16 42	0.17 68	0.15 33	0.25 16	0.20 72	0.09 116	0.09 236	0.07 1	0.06 36	0.07 4	0.06 1

ITERv14	0.19 6	0.20 35	0.65 42	0.20 21	0.12 9	0.38 91	0.13 14	0.38 54	0.28 27	0.16 17	0.15 26	0.16 38	0.15 33	0.26 38	0.21 94	0.08 50	0.07 52	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.06 1

v134_o9	0.19 6	0.20 35	0.69 69	0.20 21	0.13 40	0.31 29	0.14 40	0.36 38	0.28 27	0.15 6	0.15 26	0.16 38	0.15 33	0.25 16	0.21 94	0.08 50	0.07 52	0.07 1	0.06 36	0.07 4	0.06 1

a5sdf	0.19 6	0.20 35	0.66 57	0.20 21	0.12 9	0.33 46	0.13 14	0.35 33	0.28 27	0.16 17	0.15 26	0.16 38	0.15 33	0.25 16	0.21 94	0.08 50	0.07 52	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.06 1

Wavelet-MonSter	0.18 1	0.20 35	0.51 2	0.22 77	0.17 164	0.35 64	0.14 40	0.27 2	0.25 6	0.19 71	0.21 83	0.14 14	0.15 33	0.27 60	0.16 6	0.06 1	0.06 23	0.07 1	0.06 36	0.06 1	0.14 252

DilatedVolume-Stereo	0.26 102	0.20 35	0.64 34	0.25 127	0.15 103	0.41 118	0.18 114	0.42 88	0.35 81	0.34 204	0.34 197	0.25 154	0.23 173	0.43 206	0.53 410	0.09 116	0.09 236	0.08 85	0.10 206	0.12 140	0.11 157

3.25w_new	0.20 31	0.20 35	0.52 5	0.21 47	0.14 74	0.37 78	0.14 40	0.43 97	0.35 81	0.23 117	0.21 83	0.16 38	0.18 101	0.27 60	0.20 72	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 36	0.07 4	0.08 77

3.25w	0.20 31	0.20 35	0.52 5	0.21 47	0.14 74	0.37 78	0.14 40	0.43 97	0.35 81	0.23 117	0.21 83	0.16 38	0.18 101	0.27 60	0.20 72	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 36	0.07 4	0.08 77

x	0.35 174	0.20 35	1.36 176	0.33 330	0.17 164	0.47 182	0.24 257	0.75 329	0.54 290	0.40 231	0.40 234	0.42 276	0.34 301	0.45 230	0.32 283	0.11 291	0.14 407	0.11 264	0.09 170	0.12 140	0.14 252

test-3	0.43 256	0.20 35	1.70 244	0.34 361	0.32 435	0.45 156	0.23 224	0.71 297	0.46 205	0.51 327	0.29 148	0.45 300	0.21 146	0.59 309	0.98 504	0.08 50	0.07 52	0.10 198	0.35 559	0.29 450	0.28 482

test_1	0.43 256	0.20 35	1.70 244	0.34 361	0.32 435	0.45 156	0.23 224	0.71 297	0.46 205	0.50 314	0.29 148	0.45 300	0.21 146	0.59 309	0.98 504	0.08 50	0.07 52	0.10 198	0.35 559	0.29 450	0.29 488

test_3	0.44 266	0.20 35	1.70 244	0.36 397	0.32 435	0.47 182	0.30 374	0.73 314	0.49 232	0.50 314	0.30 161	0.45 300	0.22 156	0.59 309	0.98 504	0.08 50	0.10 286	0.11 264	0.35 559	0.29 450	0.28 482

SST-Stereo	0.52 374	0.20 35	1.76 270	0.62 570	0.53 553	0.62 389	0.66 559	0.55 207	0.61 352	0.58 417	0.53 340	0.52 346	0.60 486	1.59 477	0.29 240	0.11 291	0.07 52	0.12 322	0.10 206	0.16 251	0.10 132

gc-stereo	0.19 6	0.21 57	0.67 63	0.19 1	0.12 9	0.31 29	0.14 40	0.31 9	0.26 10	0.17 50	0.14 16	0.16 38	0.16 55	0.26 38	0.22 128	0.09 116	0.08 160	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 30

ss10	0.19 6	0.21 57	0.66 57	0.20 21	0.12 9	0.32 38	0.13 14	0.38 54	0.31 52	0.17 50	0.16 42	0.16 38	0.14 15	0.26 38	0.22 128	0.08 50	0.08 160	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 30

ACM	0.19 6	0.21 57	0.66 57	0.20 21	0.13 40	0.35 64	0.12 4	0.31 9	0.28 27	0.16 17	0.15 26	0.17 68	0.14 15	0.26 38	0.22 128	0.08 50	0.07 52	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 30

dd23bbn	0.21 55	0.21 57	0.84 99	0.20 21	0.12 9	0.41 118	0.14 40	0.42 88	0.28 27	0.18 64	0.18 63	0.16 38	0.16 55	0.28 75	0.22 128	0.07 29	0.07 52	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.08 77

ITERv19	0.20 31	0.21 57	0.70 75	0.20 21	0.13 40	0.43 142	0.14 40	0.37 46	0.29 44	0.17 50	0.15 26	0.17 68	0.15 33	0.27 60	0.21 94	0.09 116	0.10 286	0.07 1	0.06 36	0.07 4	0.07 30

ITER124	0.19 6	0.21 57	0.68 65	0.20 21	0.12 9	0.41 118	0.14 40	0.31 9	0.26 10	0.16 17	0.14 16	0.16 38	0.16 55	0.27 60	0.22 128	0.08 50	0.08 160	0.07 1	0.06 36	0.07 4	0.06 1

iked130	0.19 6	0.21 57	0.67 63	0.20 21	0.12 9	0.33 46	0.14 40	0.35 33	0.27 17	0.16 17	0.14 16	0.16 38	0.15 33	0.25 16	0.22 128	0.08 50	0.07 52	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.06 1

zaero_v3	0.21 55	0.21 57	0.69 69	0.21 47	0.14 74	0.37 78	0.13 14	0.38 54	0.31 52	0.23 117	0.20 74	0.14 14	0.21 146	0.33 129	0.19 45	0.07 29	0.06 23	0.07 1	0.06 36	0.09 88	0.07 30

ITERv2	0.21 55	0.21 57	0.65 42	0.21 47	0.14 74	0.39 99	0.12 4	0.36 38	0.31 52	0.33 201	0.21 83	0.16 38	0.17 77	0.32 118	0.19 45	0.07 29	0.06 23	0.07 1	0.06 36	0.09 88	0.07 30

4w-stereo	0.20 31	0.21 57	0.57 13	0.21 47	0.15 103	0.39 99	0.13 14	0.39 67	0.33 69	0.22 98	0.21 83	0.13 4	0.20 135	0.29 92	0.21 94	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 36	0.07 4	0.07 30

2.75w_new	0.21 55	0.21 57	0.57 13	0.20 21	0.14 74	0.40 107	0.18 114	0.47 140	0.36 101	0.24 128	0.20 74	0.13 4	0.19 124	0.31 109	0.21 94	0.07 29	0.05 1	0.07 1	0.06 36	0.06 1	0.07 30

3.75w	0.21 55	0.21 57	0.61 20	0.21 47	0.20 250	0.44 149	0.16 88	0.44 106	0.30 50	0.22 98	0.20 74	0.13 4	0.18 101	0.29 92	0.21 94	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 36	0.07 4	0.08 77

111111	0.24 95	0.21 57	0.82 97	0.24 108	0.21 264	0.43 142	0.13 14	0.45 119	0.35 81	0.22 98	0.27 135	0.18 86	0.16 55	0.35 148	0.18 25	0.09 116	0.06 23	0.08 85	0.06 36	0.25 409	0.08 77

fffft	0.29 122	0.21 57	1.10 131	0.24 108	0.15 103	0.42 137	0.24 257	0.42 88	0.38 115	0.21 87	0.18 63	0.20 105	0.16 55	0.44 215	0.70 463	0.07 29	0.06 23	0.10 198	0.08 139	0.28 445	0.20 387
1: 1. 1
rvit_stereo_0081	0.25 99	0.21 57	0.61 20	0.28 200	0.17 164	0.31 29	0.22 189	0.42 88	0.53 277	0.24 128	0.25 123	0.25 154	0.21 146	0.34 141	0.23 157	0.13 379	0.10 286	0.11 264	0.10 206	0.12 140	0.09 103

rvit_stereo_0082	0.25 99	0.21 57	0.61 20	0.28 200	0.17 164	0.31 29	0.22 189	0.42 88	0.53 277	0.24 128	0.25 123	0.25 154	0.21 146	0.34 141	0.23 157	0.13 379	0.10 286	0.11 264	0.10 206	0.12 140	0.09 103

mmm	0.38 202	0.21 57	1.18 143	0.35 378	0.17 164	0.49 197	0.26 299	0.78 368	0.52 258	0.50 314	0.57 382	0.41 262	0.37 324	0.71 357	0.31 272	0.11 291	0.13 386	0.14 417	0.13 343	0.15 214	0.14 252

1111x	0.74 515	0.21 57	1.93 368	0.31 278	0.17 164	0.63 406	0.32 410	1.03 571	0.74 486	0.52 336	0.62 418	0.57 376	0.47 427	2.38 576	4.25 629	0.12 349	0.14 407	0.11 264	0.12 309	0.12 140	0.14 252

qqq	0.38 202	0.21 57	1.34 174	0.28 200	0.15 103	0.45 156	0.26 299	0.76 342	0.52 258	0.39 229	0.41 238	0.46 313	0.36 309	0.96 393	0.30 260	0.11 291	0.14 407	0.12 322	0.12 309	0.12 140	0.14 252

RAFT_R40	0.50 344	0.21 57	1.76 270	0.50 524	0.40 507	0.61 369	0.53 523	0.56 214	0.60 335	0.56 388	0.54 352	0.55 358	0.51 448	1.57 471	0.53 410	0.11 291	0.07 52	0.12 322	0.10 206	0.16 251	0.09 103

xxxx	0.70 491	0.21 57	1.33 171	0.28 200	0.18 202	0.63 406	0.24 257	1.02 564	0.69 438	0.50 314	0.62 418	0.58 383	0.38 331	1.47 458	5.21 635	0.13 379	0.12 362	0.11 264	0.10 206	0.12 140	0.15 287

test_xeample	0.72 503	0.21 57	1.36 176	0.27 175	0.17 164	0.59 336	0.28 342	1.01 561	0.70 447	0.55 377	0.67 460	0.44 291	0.39 345	1.88 533	5.17 634	0.12 349	0.10 286	0.11 264	0.10 206	0.13 170	0.15 287

R-Stereo Train	0.36 184	0.21 57	1.70 244	0.29 232	0.18 202	0.55 266	0.26 299	0.78 368	0.36 101	0.57 399	0.67 460	0.33 218	0.24 185	0.32 118	0.23 157	0.10 222	0.08 160	0.09 144	0.07 109	0.09 88	0.12 194

RAFT-Stereo	0.36 184	0.21 57	1.70 244	0.29 232	0.18 202	0.55 266	0.26 299	0.78 368	0.36 101	0.57 399	0.67 460	0.33 218	0.24 185	0.32 118	0.23 157	0.10 222	0.08 160	0.09 144	0.07 109	0.09 88	0.12 194
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
aaa3	0.18 1	0.22 81	0.66 57	0.19 1	0.13 40	0.29 14	0.14 40	0.32 16	0.26 10	0.16 17	0.14 16	0.16 38	0.15 33	0.25 16	0.21 94	0.08 50	0.07 52	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 30

SX	0.19 6	0.22 81	0.68 65	0.20 21	0.12 9	0.29 14	0.13 14	0.30 5	0.28 27	0.16 17	0.12 8	0.19 96	0.15 33	0.26 38	0.21 94	0.08 50	0.07 52	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.09 103

USM	0.19 6	0.22 81	0.63 28	0.21 47	0.11 2	0.33 46	0.14 40	0.32 16	0.29 44	0.16 17	0.15 26	0.16 38	0.13 12	0.26 38	0.21 94	0.08 50	0.07 52	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 30

oiu110	0.21 55	0.22 81	0.84 99	0.20 21	0.13 40	0.41 118	0.14 40	0.39 67	0.29 44	0.16 17	0.15 26	0.18 86	0.17 77	0.26 38	0.21 94	0.09 116	0.09 236	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.08 77

ITERv21	0.20 31	0.22 81	0.68 65	0.19 1	0.14 74	0.41 118	0.14 40	0.33 21	0.27 17	0.15 6	0.14 16	0.17 68	0.16 55	0.28 75	0.22 128	0.09 116	0.08 160	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 30

MonStereo	0.20 31	0.22 81	0.65 42	0.21 47	0.17 164	0.33 46	0.15 71	0.46 126	0.32 60	0.16 17	0.17 56	0.14 14	0.11 2	0.27 60	0.23 157	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 109	0.07 4	0.09 103

Monster-pub-eth3d	0.20 31	0.22 81	0.65 42	0.21 47	0.17 164	0.33 46	0.15 71	0.46 126	0.32 60	0.16 17	0.17 56	0.14 14	0.11 2	0.27 60	0.23 157	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 109	0.07 4	0.09 103

asd	0.20 31	0.22 81	0.65 42	0.22 77	0.17 164	0.41 118	0.14 40	0.35 33	0.32 60	0.24 128	0.20 74	0.15 32	0.18 101	0.26 38	0.16 6	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 36	0.08 67	0.08 77

qwe	0.21 55	0.22 81	0.61 20	0.21 47	0.20 250	0.41 118	0.15 71	0.46 126	0.35 81	0.26 162	0.22 96	0.14 14	0.14 15	0.31 109	0.22 128	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 36	0.08 67	0.07 30

2.25w	0.21 55	0.22 81	0.51 2	0.21 47	0.14 74	0.36 73	0.13 14	0.42 88	0.34 75	0.23 117	0.27 135	0.14 14	0.18 101	0.33 129	0.24 182	0.06 1	0.06 23	0.07 1	0.06 36	0.07 4	0.07 30

4.5_new	0.21 55	0.22 81	0.63 28	0.21 47	0.15 103	0.40 107	0.17 98	0.40 72	0.35 81	0.25 148	0.22 96	0.14 14	0.14 15	0.22 3	0.21 94	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 36	0.08 67	0.07 30

4.5w-stereo	0.21 55	0.22 81	0.63 28	0.21 47	0.15 103	0.40 107	0.17 98	0.40 72	0.35 81	0.25 148	0.22 96	0.14 14	0.14 15	0.22 3	0.21 94	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 36	0.08 67	0.07 30

3.5w_stereo	0.21 55	0.22 81	0.55 11	0.21 47	0.15 103	0.40 107	0.14 40	0.43 97	0.33 69	0.21 87	0.24 116	0.14 14	0.18 101	0.34 141	0.22 128	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 36	0.07 4	0.08 77

3w_stereo	0.21 55	0.22 81	0.59 16	0.22 77	0.12 9	0.37 78	0.22 189	0.50 161	0.38 115	0.22 98	0.21 83	0.12 2	0.22 156	0.26 38	0.18 25	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 36	0.08 67	0.08 77

monsterstereo	0.22 81	0.22 81	0.52 5	0.25 127	0.27 373	0.39 99	0.14 40	0.51 169	0.33 69	0.25 148	0.27 135	0.13 4	0.13 12	0.38 180	0.21 94	0.07 29	0.07 52	0.07 1	0.06 36	0.08 67	0.06 1

monsters	0.22 81	0.22 81	0.52 5	0.23 90	0.28 387	0.42 137	0.14 40	0.46 126	0.31 52	0.24 128	0.20 74	0.13 4	0.14 15	0.43 206	0.20 72	0.07 29	0.06 23	0.07 1	0.08 139	0.06 1	0.06 1

MonSter	0.20 31	0.22 81	0.65 42	0.21 47	0.17 164	0.33 46	0.15 71	0.46 126	0.32 60	0.16 17	0.17 56	0.14 14	0.11 2	0.27 60	0.23 157	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 109	0.07 4	0.09 103

GIP-stereo	0.26 102	0.22 81	0.78 92	0.29 232	0.20 250	0.42 137	0.17 98	0.64 262	0.39 128	0.18 64	0.24 116	0.23 127	0.18 101	0.25 16	0.47 382	0.09 116	0.07 52	0.08 85	0.06 36	0.17 273	0.08 77

DEFOM-Stereo	0.22 81	0.22 81	0.91 111	0.23 90	0.13 40	0.49 197	0.18 114	0.30 5	0.28 27	0.19 71	0.17 56	0.14 14	0.14 15	0.41 195	0.16 6	0.08 50	0.06 23	0.07 1	0.06 36	0.09 88	0.09 103

ttt	0.66 470	0.22 81	1.68 238	0.34 361	0.24 324	0.60 348	0.26 299	1.00 552	0.77 513	0.55 377	0.67 460	0.54 354	0.36 309	2.14 561	3.03 610	0.16 462	0.13 386	0.13 381	0.12 309	0.15 214	0.17 334

riskmin	0.37 192	0.22 81	1.74 258	0.32 307	0.20 250	0.48 190	0.20 142	0.66 270	0.46 205	0.36 211	0.34 197	0.69 445	0.45 404	0.39 186	0.27 215	0.11 291	0.08 160	0.12 322	0.08 139	0.13 170	0.16 316

PSM-AAD	0.63 452	0.22 81	1.77 279	0.37 420	0.23 311	0.86 539	1.17 610	0.59 233	0.60 335	0.64 479	0.71 491	0.68 438	2.93 625	0.65 337	0.31 272	0.09 116	0.07 52	0.17 485	0.15 396	0.13 170	0.33 520

CRE-IMP	0.41 230	0.22 81	1.76 270	0.48 518	0.17 164	0.79 517	0.69 567	0.52 183	0.52 258	0.47 277	0.42 242	0.45 300	0.26 215	0.41 195	0.31 272	0.11 291	0.07 52	0.12 322	0.09 170	0.17 273	0.23 438

depthmonostereo	0.26 102	0.23 104	0.65 42	0.41 464	0.13 40	0.41 118	0.19 123	0.51 169	0.40 144	0.25 148	0.29 148	0.26 168	0.28 250	0.44 215	0.23 157	0.09 116	0.10 286	0.09 144	0.07 109	0.10 107	0.08 77

4.25_new	0.21 55	0.23 104	0.64 34	0.22 77	0.18 202	0.41 118	0.17 98	0.41 82	0.35 81	0.22 98	0.21 83	0.14 14	0.18 101	0.25 16	0.18 25	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 36	0.07 4	0.07 30

4.5w_new	0.21 55	0.23 104	0.64 34	0.22 77	0.18 202	0.41 118	0.17 98	0.41 82	0.35 81	0.22 98	0.21 83	0.14 14	0.18 101	0.25 16	0.18 25	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 36	0.07 4	0.07 30

4.25w-stereo	0.21 55	0.23 104	0.64 34	0.22 77	0.18 202	0.41 118	0.17 98	0.41 82	0.35 81	0.22 98	0.21 83	0.14 14	0.18 101	0.25 16	0.18 25	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 36	0.07 4	0.07 30

2.5w	0.21 55	0.23 104	0.50 1	0.22 77	0.15 103	0.39 99	0.19 123	0.47 140	0.36 101	0.21 87	0.22 96	0.13 4	0.17 77	0.33 129	0.20 72	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 36	0.07 4	0.07 30

IGEV-Stereo++	0.23 89	0.23 104	0.64 34	0.24 108	0.22 291	0.47 182	0.13 14	0.52 183	0.33 69	0.18 64	0.24 116	0.17 68	0.22 156	0.32 118	0.19 45	0.08 50	0.06 23	0.08 85	0.06 36	0.17 273	0.09 103

ffm	0.47 309	0.23 104	2.01 399	0.30 251	0.21 264	0.57 301	0.26 299	0.74 318	0.88 549	0.53 346	0.63 430	0.66 422	0.39 345	0.63 324	0.19 45	0.10 222	0.24 532	0.15 447	0.13 343	0.25 409	0.36 534

ff1	0.73 512	0.23 104	2.01 399	0.30 251	0.21 264	0.57 301	0.26 299	0.74 318	0.88 549	0.53 346	0.63 430	0.66 422	0.39 345	2.52 592	3.43 621	0.10 222	0.24 532	0.15 447	0.13 343	0.25 409	0.36 534

mmx	0.72 503	0.23 104	2.01 399	0.30 251	0.21 264	0.57 301	0.26 299	0.99 544	0.76 508	0.53 346	0.63 430	0.66 422	0.39 345	2.52 592	3.43 621	0.13 379	0.10 286	0.15 447	0.13 343	0.15 214	0.15 287

xxx	0.72 503	0.23 104	2.01 399	0.30 251	0.21 264	0.57 301	0.26 299	0.99 544	0.76 508	0.53 346	0.63 430	0.66 422	0.39 345	2.52 592	3.43 621	0.13 379	0.10 286	0.15 447	0.13 343	0.15 214	0.15 287

Selective-IGEV	0.29 122	0.23 104	1.28 162	0.27 175	0.30 408	0.35 64	0.20 142	0.56 214	0.38 115	0.21 87	0.30 161	0.22 118	0.18 101	0.37 172	0.18 25	0.07 29	0.06 23	0.08 85	0.15 396	0.16 251	0.29 488

GMM-Stereo	0.50 344	0.23 104	2.41 482	0.54 544	0.24 324	0.77 508	0.46 499	0.59 233	0.57 312	0.58 417	0.73 498	0.47 321	0.43 392	0.68 344	0.27 215	0.10 222	0.06 23	0.13 381	0.13 343	0.14 194	0.44 563

222	0.78 529	0.23 104	1.23 154	0.28 200	0.18 202	0.62 389	0.24 257	1.02 564	0.70 447	0.58 417	0.66 457	0.46 313	0.42 382	1.80 512	6.53 640	0.13 379	0.10 286	0.11 264	0.10 206	0.12 140	0.17 334

tt45	0.29 122	0.24 117	1.06 126	0.25 127	0.17 164	0.55 266	0.22 189	0.41 82	0.35 81	0.24 128	0.25 123	0.25 154	0.18 101	0.64 326	0.34 301	0.08 50	0.07 52	0.10 198	0.08 139	0.21 351	0.11 157

fffy	0.28 112	0.24 117	1.19 145	0.27 175	0.15 103	0.37 78	0.22 189	0.42 88	0.32 60	0.20 79	0.29 148	0.26 168	0.20 135	0.44 215	0.20 72	0.08 50	0.10 286	0.10 198	0.08 139	0.22 368	0.18 354

AEACV	0.33 155	0.24 117	1.44 193	0.28 200	0.35 470	0.47 182	0.21 163	0.43 97	0.28 27	0.26 162	0.25 123	0.22 118	0.38 331	0.30 102	0.18 25	0.09 116	0.35 572	0.09 144	0.36 568	0.23 381	0.25 459

anonymousdsp2	0.34 163	0.24 117	1.16 140	0.28 200	0.15 103	0.57 301	0.23 224	0.79 384	0.47 223	0.38 223	0.37 211	0.40 256	0.25 201	0.47 250	0.21 94	0.09 116	0.07 52	0.10 198	0.13 343	0.19 321	0.27 476

SFCPSM	0.46 294	0.24 117	2.35 472	0.27 175	0.27 373	0.70 471	0.32 410	0.96 519	0.63 382	0.49 307	0.52 329	0.43 280	0.36 309	0.52 281	0.43 361	0.12 349	0.09 236	0.12 322	0.16 416	0.16 251	0.12 194

asda	0.22 81	0.25 122	0.70 75	0.21 47	0.16 134	0.43 142	0.16 88	0.44 106	0.35 81	0.22 98	0.20 74	0.14 14	0.20 135	0.25 16	0.22 128	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 36	0.07 4	0.07 30

LG-Stereo	0.27 105	0.25 122	0.95 117	0.25 127	0.15 103	0.43 142	0.21 163	0.50 161	0.40 144	0.18 64	0.29 148	0.25 154	0.16 55	0.28 75	0.35 309	0.07 29	0.07 52	0.11 264	0.10 206	0.24 396	0.10 132

999	0.29 122	0.25 122	1.05 124	0.26 158	0.18 202	0.49 197	0.23 224	0.38 54	0.37 109	0.20 79	0.32 181	0.23 127	0.18 101	0.73 360	0.36 312	0.08 50	0.07 52	0.09 144	0.08 139	0.24 396	0.10 132

ours_stereo	0.27 105	0.25 122	1.21 151	0.25 127	0.17 164	0.35 64	0.23 224	0.38 54	0.35 81	0.20 79	0.31 175	0.23 127	0.17 77	0.41 195	0.20 72	0.08 50	0.07 52	0.10 198	0.08 139	0.22 368	0.18 354

dual_stereo	0.23 89	0.25 122	0.66 57	0.21 47	0.15 103	0.27 8	0.15 71	0.62 251	0.40 144	0.15 6	0.13 12	0.18 86	0.14 15	0.37 172	0.19 45	0.09 116	0.31 564	0.07 1	0.10 206	0.07 4	0.07 30

Pointernet	0.29 122	0.25 122	1.49 207	0.24 108	0.20 250	0.47 182	0.15 71	0.62 251	0.47 223	0.22 98	0.29 148	0.26 168	0.20 135	0.28 75	0.20 72	0.10 222	0.07 52	0.07 1	0.12 309	0.10 107	0.07 30

Any-RAFT	0.38 202	0.25 122	1.89 351	0.27 175	0.17 164	0.68 458	0.21 163	0.78 368	0.53 277	0.43 250	0.43 244	0.54 354	0.30 272	0.41 195	0.20 72	0.10 222	0.12 362	0.08 85	0.06 36	0.10 107	0.09 103

CAS	0.35 174	0.25 122	1.30 166	0.79 586	0.34 457	0.51 215	0.23 224	0.46 126	0.39 128	0.22 98	0.31 175	0.20 105	0.17 77	0.28 75	0.23 157	0.73 603	0.06 23	0.07 1	0.05 1	0.09 88	0.37 541

knoymous	0.34 163	0.25 122	1.75 264	0.24 108	0.18 202	0.45 156	0.24 257	0.57 219	0.38 115	0.41 240	0.39 229	0.55 358	0.25 201	0.38 180	0.23 157	0.11 291	0.08 160	0.12 322	0.07 109	0.13 170	0.12 194

NF-Stereo	0.48 315	0.25 122	1.81 312	0.52 533	0.16 134	0.61 369	0.44 489	0.66 270	0.61 352	0.50 314	0.47 273	0.37 234	0.26 215	1.45 450	0.79 485	0.11 291	0.07 52	0.12 322	0.10 206	0.13 170	0.16 316

OCTAStereo	0.48 315	0.25 122	1.81 312	0.52 533	0.16 134	0.61 369	0.43 478	0.66 270	0.61 352	0.50 314	0.47 273	0.37 234	0.26 215	1.44 446	0.80 486	0.11 291	0.07 52	0.12 322	0.10 206	0.13 170	0.17 334

NRIStereo	0.46 294	0.25 122	1.77 279	0.47 510	0.16 134	0.95 555	0.74 575	0.51 169	0.56 308	0.48 295	0.39 229	0.59 386	0.29 264	0.77 372	0.32 283	0.11 291	0.13 386	0.11 264	0.09 170	0.21 351	0.24 450

RE-Stereo	0.48 315	0.25 122	1.81 312	0.52 533	0.16 134	0.61 369	0.43 478	0.66 270	0.60 335	0.50 314	0.47 273	0.37 234	0.26 215	1.44 446	0.78 481	0.11 291	0.07 52	0.12 322	0.10 206	0.13 170	0.17 334

TVStereo	0.48 315	0.25 122	1.81 312	0.52 533	0.16 134	0.61 369	0.43 478	0.66 270	0.60 335	0.50 314	0.47 273	0.37 234	0.26 215	1.44 446	0.78 481	0.11 291	0.07 52	0.12 322	0.10 206	0.13 170	0.17 334

EAI-Stereo	0.78 529	0.25 122	1.67 237	0.54 544	0.59 568	1.95 611	2.05 630	1.11 587	0.64 390	0.95 566	1.49 589	0.50 337	0.67 514	0.59 309	1.44 561	0.09 116	0.19 495	0.09 144	0.49 589	0.13 170	0.22 414

DA	0.32 146	0.26 137	0.89 108	0.29 232	0.25 342	0.63 406	0.22 189	0.60 243	0.39 128	0.23 117	0.30 161	0.24 141	0.26 215	0.60 315	0.18 25	0.10 222	0.12 362	0.09 144	0.07 109	0.10 107	0.52 575

GGEV	0.32 146	0.26 137	0.89 108	0.29 232	0.25 342	0.63 406	0.22 189	0.60 243	0.39 128	0.23 117	0.30 161	0.24 141	0.26 215	0.60 315	0.18 25	0.10 222	0.12 362	0.09 144	0.07 109	0.10 107	0.52 575

SMoEStereo_RVC	0.29 122	0.26 137	1.03 121	0.25 127	0.14 74	0.46 175	0.22 189	0.36 38	0.38 115	0.23 117	0.23 106	0.21 114	0.18 101	0.45 230	0.60 438	0.07 29	0.06 23	0.10 198	0.08 139	0.20 337	0.20 387

mms	0.27 105	0.26 137	0.91 111	0.25 127	0.18 202	0.32 38	0.23 224	0.37 46	0.31 52	0.21 87	0.30 161	0.23 127	0.17 77	0.46 239	0.21 94	0.08 50	0.10 286	0.10 198	0.08 139	0.22 368	0.47 567

RSM++	0.27 105	0.26 137	0.87 105	0.28 200	0.13 40	0.39 99	0.20 142	0.45 119	0.45 195	0.20 79	0.24 116	0.24 141	0.17 77	0.36 161	0.20 72	0.08 50	0.07 52	0.09 144	0.35 559	0.26 429	0.18 354

RSM	0.28 112	0.26 137	0.97 118	0.25 127	0.24 324	0.37 78	0.21 163	0.49 155	0.44 180	0.21 87	0.27 135	0.28 189	0.17 77	0.38 180	0.20 72	0.07 29	0.07 52	0.09 144	0.34 556	0.21 351	0.16 316

trnet	0.28 112	0.26 137	1.32 169	0.19 1	0.12 9	0.54 251	0.15 71	0.48 148	0.46 205	0.27 169	0.33 190	0.24 141	0.21 146	0.30 102	0.21 94	0.10 222	0.07 52	0.08 85	0.05 1	0.09 88	0.07 30

Selective-RAFT	0.35 174	0.26 137	1.48 204	0.31 278	0.15 103	0.61 369	0.19 123	0.60 243	0.54 290	0.28 174	0.29 148	0.40 256	0.33 293	0.50 274	0.27 215	0.10 222	0.07 52	0.09 144	0.35 559	0.19 321	0.08 77

DDF-Stereo	0.37 192	0.27 145	0.79 93	0.39 446	0.29 395	0.38 91	0.21 163	0.47 140	0.51 250	0.32 197	0.17 56	0.79 495	0.23 173	0.64 326	1.04 519	0.11 291	0.07 52	0.09 144	0.12 309	0.35 509	0.15 287

252Zero-FE	0.62 445	0.27 145	0.83 98	0.24 108	0.13 40	0.31 29	0.13 14	0.39 67	0.32 60	8.03 643	0.23 106	0.12 2	0.12 6	0.26 38	0.44 367	0.09 116	0.12 362	0.07 1	0.06 36	0.09 88	0.12 194

zero-FE	0.80 533	0.27 145	8.23 635	0.49 520	0.98 603	0.33 46	0.20 142	0.48 148	1.28 596	0.17 50	0.20 74	0.77 486	0.22 156	0.60 315	0.97 502	0.11 291	0.07 52	0.09 144	0.10 206	0.33 487	0.14 252

AIO-Stereo	0.30 132	0.27 145	1.25 157	0.27 175	0.24 324	0.37 78	0.20 142	0.52 183	0.36 101	0.21 87	0.30 161	0.23 127	0.14 15	0.31 109	0.20 72	0.08 50	0.07 52	0.09 144	0.38 571	0.19 321	0.31 506

CES	0.30 132	0.27 145	1.09 129	0.23 90	0.50 545	0.40 107	0.20 142	0.46 126	0.44 180	0.22 98	0.28 142	0.26 168	0.19 124	0.33 129	0.21 94	0.09 116	0.07 52	0.08 85	0.05 1	0.15 214	0.49 571

EGLCR-Stereo	0.29 122	0.27 145	0.97 118	0.30 251	0.19 235	0.56 283	0.17 98	0.68 283	0.36 101	0.30 183	0.18 63	0.27 180	0.17 77	0.38 180	0.19 45	0.09 116	0.07 52	0.10 198	0.08 139	0.10 107	0.35 526

DCANet-4	0.40 223	0.27 145	2.21 443	0.25 127	0.14 74	0.51 215	0.22 189	0.77 353	0.72 467	0.54 359	0.47 273	0.28 189	0.37 324	0.37 172	0.34 301	0.09 116	0.07 52	0.08 85	0.07 109	0.08 67	0.22 414

tt	4.93 636	0.27 145	4.20 620	2.29 632	1.58 628	10.20 643	16.97 650	9.42 648	5.02 635	1.67 610	1.28 577	4.68 633	5.03 636	3.37 624	5.92 636	6.16 645	9.47 653	2.82 642	3.18 643	3.60 640	1.53 632

BUS	0.41 230	0.27 145	1.13 133	0.30 251	0.21 264	0.91 551	0.23 224	1.00 552	0.61 352	0.63 469	0.53 340	0.66 422	0.30 272	0.43 206	0.32 283	0.13 379	0.10 286	0.14 417	0.12 309	0.12 140	0.11 157

BSDual-CNN	0.41 230	0.27 145	1.13 133	0.30 251	0.21 264	0.76 500	0.31 387	1.00 552	0.61 352	0.63 469	0.53 340	0.63 401	0.37 324	0.43 206	0.38 325	0.13 379	0.10 286	0.14 417	0.12 309	0.12 140	0.11 157

psmg	0.41 230	0.27 145	1.13 133	0.27 175	0.21 264	0.75 496	0.36 438	0.90 463	0.61 352	0.59 431	0.59 391	0.63 401	0.37 324	0.43 206	0.38 325	0.13 379	0.10 286	0.13 381	0.12 309	0.13 170	0.11 157

GLC_STEREO	0.28 112	0.27 145	1.36 176	0.28 200	0.12 9	0.41 118	0.20 142	0.37 46	0.38 115	0.26 162	0.30 161	0.25 154	0.19 124	0.33 129	0.24 182	0.09 116	0.11 336	0.12 322	0.10 206	0.13 170	0.09 103

Patchmatch Stereo++	0.39 217	0.27 145	1.78 284	0.44 486	0.16 134	0.61 369	0.27 324	0.51 169	0.52 258	0.47 277	0.43 244	0.43 280	0.28 250	0.54 291	0.28 225	0.12 349	0.08 160	0.12 322	0.10 206	0.17 273	0.12 194
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-softLoss	0.48 315	0.27 145	1.85 329	0.51 529	0.17 164	0.61 369	0.40 461	0.61 247	0.57 312	0.52 336	0.48 285	0.39 248	0.25 201	1.46 451	0.77 479	0.12 349	0.08 160	0.13 381	0.12 309	0.12 140	0.14 252

KMStereo	0.48 315	0.27 145	1.85 329	0.51 529	0.17 164	0.61 369	0.40 461	0.61 247	0.57 312	0.52 336	0.48 285	0.39 248	0.25 201	1.46 451	0.77 479	0.12 349	0.08 160	0.13 381	0.12 309	0.12 140	0.14 252

PSM-adaLoss	0.38 202	0.27 145	1.78 284	0.44 486	0.17 164	0.60 348	0.29 366	0.51 169	0.52 258	0.47 277	0.43 244	0.44 291	0.28 250	0.47 250	0.28 225	0.12 349	0.08 160	0.12 322	0.10 206	0.17 273	0.12 194

ROB_FTStereo_v2	0.38 202	0.27 145	1.78 284	0.44 486	0.17 164	0.61 369	0.28 342	0.51 169	0.52 258	0.47 277	0.43 244	0.44 291	0.28 250	0.47 250	0.28 225	0.12 349	0.08 160	0.12 322	0.10 206	0.17 273	0.12 194

ROB_FTStereo	0.38 202	0.27 145	1.78 284	0.44 486	0.17 164	0.61 369	0.26 299	0.51 169	0.52 258	0.47 277	0.43 244	0.43 280	0.28 250	0.49 268	0.28 225	0.12 349	0.08 160	0.12 322	0.10 206	0.17 273	0.12 194

HUI-Stereo	0.38 202	0.27 145	1.79 305	0.44 486	0.17 164	0.61 369	0.28 342	0.51 169	0.52 258	0.47 277	0.43 244	0.44 291	0.28 250	0.45 230	0.28 225	0.12 349	0.08 160	0.12 322	0.10 206	0.17 273	0.12 194

Pruner-Stereo	0.51 361	0.27 145	1.78 284	1.79 624	0.19 235	0.62 389	0.45 496	0.57 219	0.60 335	0.61 449	0.48 285	0.41 262	0.24 185	0.46 239	1.00 510	0.12 349	0.07 52	0.12 322	0.10 206	0.12 140	0.13 232

iGMRVC	0.39 217	0.27 145	1.78 284	0.44 486	0.17 164	0.61 369	0.27 324	0.51 169	0.52 258	0.47 277	0.43 244	0.44 291	0.28 250	0.55 295	0.28 225	0.12 349	0.08 160	0.12 322	0.10 206	0.17 273	0.12 194

iRAFT	0.39 217	0.27 145	1.78 284	0.44 486	0.16 134	0.61 369	0.27 324	0.51 169	0.52 258	0.47 277	0.43 244	0.43 280	0.28 250	0.54 291	0.28 225	0.12 349	0.08 160	0.12 322	0.10 206	0.17 273	0.12 194

cross-raft	0.40 223	0.27 145	2.22 447	0.30 251	0.17 164	0.49 197	0.35 431	0.71 297	0.39 128	0.43 250	0.45 259	0.64 410	0.25 201	0.32 118	0.25 195	0.08 50	0.08 160	0.09 144	0.23 497	0.11 129	0.14 252

RAFT-IKP	0.38 202	0.27 145	1.79 305	0.44 486	0.16 134	0.60 348	0.28 342	0.51 169	0.52 258	0.47 277	0.43 244	0.43 280	0.28 250	0.50 274	0.28 225	0.12 349	0.08 160	0.12 322	0.10 206	0.17 273	0.12 194

IGEV	0.22 81	0.28 169	0.88 106	0.21 47	0.24 324	0.42 137	0.17 98	0.35 33	0.37 109	0.20 79	0.22 96	0.14 14	0.12 6	0.24 9	0.20 72	0.08 50	0.07 52	0.08 85	0.06 36	0.09 88	0.07 30

SGD-Stereo	0.22 81	0.28 169	0.77 89	0.22 77	0.11 2	0.40 107	0.16 88	0.31 9	0.36 101	0.19 71	0.19 68	0.17 68	0.17 77	0.37 172	0.16 6	0.10 222	0.06 23	0.08 85	0.07 109	0.10 107	0.07 30

MM-Stereo_test2	0.38 202	0.28 169	2.46 493	0.43 479	0.15 103	0.50 205	0.25 277	0.47 140	0.38 115	0.33 201	0.26 131	0.23 127	0.22 156	0.34 141	0.29 240	0.08 50	0.09 236	0.09 144	0.10 206	0.36 515	0.22 414

GREAT-IGEV	0.37 192	0.28 169	1.48 204	0.25 127	0.38 495	0.46 175	0.18 114	0.33 21	0.34 75	0.15 6	0.29 148	0.15 32	0.17 77	0.36 161	0.23 157	0.07 29	0.76 621	0.07 1	0.26 514	0.21 351	1.03 620

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 112	0.28 169	1.09 129	0.33 330	0.15 103	0.30 20	0.16 88	0.58 225	0.42 165	0.19 71	0.19 68	0.17 68	0.26 215	0.38 180	0.37 318	0.09 116	0.08 160	0.08 85	0.25 506	0.10 107	0.06 1

testlalala2	0.44 266	0.28 169	2.59 522	0.64 572	0.56 561	0.57 301	0.20 142	0.78 368	0.52 258	0.40 231	0.39 229	0.45 300	0.21 146	0.27 60	0.22 128	0.09 116	0.10 286	0.08 85	0.29 526	0.12 140	0.10 132

DeepStereo_RVC	0.44 266	0.28 169	1.92 365	0.49 520	0.17 164	0.60 348	0.59 543	0.50 161	0.52 258	0.49 307	0.45 259	0.39 248	0.86 553	0.45 230	0.33 294	0.11 291	0.08 160	0.11 264	0.09 170	0.15 214	0.19 371

s12784h	0.36 184	0.28 169	1.58 221	0.23 90	0.11 2	0.62 389	0.24 257	0.79 384	0.64 390	0.44 256	0.52 329	0.28 189	0.26 215	0.50 274	0.24 182	0.11 291	0.06 23	0.09 144	0.06 36	0.16 251	0.06 1

GES	0.44 266	0.28 169	1.88 344	0.30 251	0.18 202	0.61 369	0.30 374	0.88 451	0.46 205	0.47 277	0.52 329	0.39 248	0.42 382	0.58 303	0.67 456	0.15 441	0.11 336	0.12 322	0.10 206	0.15 214	0.17 334

UPFNet	0.46 294	0.28 169	1.73 254	0.33 330	0.32 435	0.65 433	0.38 453	0.83 405	0.59 330	0.57 399	0.52 329	0.61 394	0.40 353	0.75 364	0.52 406	0.13 379	0.12 362	0.13 381	0.12 309	0.15 214	0.11 157

Zero-FE251	0.56 406	0.29 179	1.27 161	0.26 158	0.16 134	0.44 149	0.16 88	0.44 106	0.35 81	5.31 640	0.19 68	0.22 118	0.19 124	0.24 9	1.08 522	0.10 222	0.07 52	0.08 85	0.06 36	0.09 88	0.13 232

xyz-stereo	3.02 628	0.29 179	30.64 663	0.23 90	0.12 9	15.52 648	0.24 257	0.51 169	0.47 223	0.59 431	7.99 641	0.64 410	0.47 427	1.39 440	0.50 398	0.09 116	0.07 52	0.34 573	0.07 109	0.13 170	0.08 77

S2M2_L	0.24 95	0.29 179	0.90 110	0.23 90	0.17 164	0.24 5	0.09 1	0.36 38	0.45 195	0.17 50	0.25 123	0.23 127	0.17 77	0.24 9	0.28 225	0.15 441	0.12 362	0.11 264	0.12 309	0.15 214	0.11 157
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
rvit_0105_6	0.31 140	0.29 179	1.00 120	0.31 278	0.18 202	0.35 64	0.25 277	0.51 169	0.61 352	0.25 148	0.28 142	0.32 212	0.25 201	0.39 186	0.25 195	0.18 490	0.16 451	0.15 447	0.13 343	0.14 194	0.13 232

rvit_stereo_0081_aga	0.27 105	0.29 179	1.08 127	0.26 158	0.20 250	0.33 46	0.21 163	0.41 82	0.42 165	0.26 162	0.28 142	0.27 180	0.21 146	0.31 109	0.21 94	0.14 422	0.10 286	0.11 264	0.10 206	0.14 194	0.10 132

DCVSM-stereo	0.49 333	0.29 179	2.49 501	0.29 232	0.22 291	0.53 243	0.52 519	0.58 225	0.49 232	0.69 501	0.46 267	0.79 495	0.48 436	0.53 287	0.42 352	0.13 379	0.14 407	0.15 447	0.12 309	0.20 337	0.20 387

IGEV-Stereo+	0.29 122	0.29 179	0.86 104	0.25 127	0.34 457	0.30 20	0.14 40	0.32 16	0.53 277	0.18 64	0.12 8	0.18 86	0.19 124	0.49 268	0.17 21	0.09 116	0.08 160	0.08 85	0.20 478	0.46 566	0.59 584

RAFT-Stereo-weight	0.34 163	0.29 179	1.43 191	0.28 200	0.28 387	0.55 266	0.22 189	0.78 368	0.48 226	0.46 275	0.38 221	0.36 232	0.17 77	0.33 129	0.23 157	0.09 116	0.08 160	0.09 144	0.07 109	0.09 88	0.09 103

AE-Stereo	0.42 250	0.29 179	1.65 231	0.43 479	0.47 541	0.56 283	0.23 224	0.86 433	0.46 205	0.31 188	0.41 238	0.43 280	0.24 185	0.34 141	0.24 182	0.09 116	0.48 599	0.11 264	0.45 585	0.22 368	0.19 371

hknet	0.47 309	0.29 179	1.70 244	0.30 251	0.24 324	0.76 500	0.31 387	1.00 552	0.64 390	0.63 469	0.53 340	0.80 499	0.38 331	0.77 372	0.37 318	0.11 291	0.10 286	0.14 417	0.12 309	0.12 140	0.11 157

KYRaft	0.48 315	0.29 179	1.75 264	0.33 330	0.21 264	0.75 496	0.44 489	0.58 225	0.57 312	0.64 479	0.93 544	0.53 348	0.72 526	0.60 315	0.24 182	0.10 222	0.07 52	0.12 322	0.14 371	0.12 140	0.54 577

ICVP	0.46 294	0.29 179	2.41 482	0.33 330	0.22 291	0.59 336	0.55 530	0.75 329	0.50 242	0.44 256	0.60 406	0.49 334	0.35 303	0.53 287	0.37 318	0.16 462	0.16 451	0.14 417	0.11 269	0.15 214	0.15 287
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
CREStereo++_RVC	0.33 155	0.29 179	1.74 258	0.24 108	0.16 134	0.54 251	0.15 71	0.40 72	0.55 297	0.37 215	0.51 315	0.24 141	0.19 124	0.27 60	0.26 205	0.09 116	0.06 23	0.08 85	0.30 536	0.08 67	0.06 1
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
OmniDepth	0.19 6	0.30 192	0.55 11	0.23 90	0.09 1	0.38 91	0.15 71	0.32 16	0.33 69	0.16 17	0.12 8	0.23 127	0.19 124	0.27 60	0.15 2	0.07 29	0.05 1	0.07 1	0.06 36	0.07 4	0.06 1

FoundationStereo	0.20 31	0.30 192	0.81 95	0.21 47	0.22 291	0.21 3	0.16 88	0.25 1	0.38 115	0.15 6	0.11 4	0.18 86	0.17 77	0.23 8	0.16 6	0.09 116	0.13 386	0.08 85	0.06 36	0.07 4	0.07 30

IGEV-RUCA	2.28 616	0.30 192	1.15 137	0.40 457	1.86 632	2.06 618	1.90 628	1.36 602	1.80 619	3.70 637	3.76 633	5.02 635	8.19 643	2.12 559	1.63 569	0.25 551	0.76 621	2.72 641	1.91 637	2.39 635	2.36 639

Occ-G	0.30 132	0.30 192	1.33 171	0.23 90	0.15 103	0.36 73	0.25 277	0.43 97	0.31 52	0.26 162	0.35 202	0.46 313	0.22 156	0.30 102	0.25 195	0.09 116	0.07 52	0.09 144	0.16 416	0.31 469	0.08 77

testlalala	0.36 184	0.30 192	1.77 279	0.28 200	0.33 448	0.60 348	0.22 189	0.55 207	0.51 250	0.55 377	0.35 202	0.31 204	0.20 135	0.26 38	0.22 128	0.10 222	0.13 386	0.09 144	0.24 499	0.08 67	0.07 30

testlalala_base	0.46 294	0.30 192	1.82 318	0.34 361	0.27 373	0.55 266	0.21 163	0.85 423	0.32 60	0.32 197	0.39 229	0.31 204	0.23 173	0.30 102	0.28 225	0.95 612	0.30 562	0.09 144	0.21 484	1.03 607	0.18 354

LoS	0.31 140	0.30 192	1.52 213	0.23 90	0.13 40	0.54 251	0.20 142	0.48 148	0.49 232	0.25 148	0.28 142	0.37 234	0.24 185	0.38 180	0.23 157	0.10 222	0.08 160	0.08 85	0.05 1	0.15 214	0.07 30
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CASS	0.39 217	0.30 192	1.61 228	0.32 307	0.17 164	0.53 243	0.24 257	0.70 294	0.49 232	0.59 431	0.54 352	0.40 256	0.40 353	0.41 195	0.30 260	0.17 478	0.10 286	0.14 417	0.11 269	0.18 300	0.17 334
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
RAFT-345	0.53 380	0.30 192	2.34 469	0.38 436	0.34 457	0.58 319	0.42 471	0.47 140	0.61 352	0.51 327	1.00 555	0.43 280	0.28 250	1.57 471	0.82 488	0.10 222	0.07 52	0.11 264	0.09 170	0.10 107	0.08 77

Prome-Stereo	0.49 333	0.30 192	1.76 270	0.60 568	0.23 311	0.63 406	0.42 471	0.62 251	0.60 335	0.59 431	1.03 560	0.43 280	0.72 526	0.60 315	0.33 294	0.09 116	0.07 52	0.10 198	0.09 170	0.11 129	0.43 561

CREStereo	0.28 112	0.30 192	1.33 171	0.19 1	0.13 40	0.55 266	0.17 98	0.48 148	0.46 205	0.27 169	0.33 190	0.24 141	0.21 146	0.31 109	0.21 94	0.11 291	0.07 52	0.08 85	0.05 1	0.10 107	0.07 30
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
FENet	0.44 266	0.30 192	2.42 484	0.32 307	0.17 164	0.58 319	0.22 189	0.77 353	0.59 330	0.47 277	0.42 242	0.55 358	0.38 331	0.49 268	0.47 382	0.12 349	0.09 236	0.12 322	0.11 269	0.13 170	0.16 316

FE-Mocha	0.41 230	0.31 204	1.44 193	0.28 200	0.33 448	0.41 118	0.17 98	0.69 286	0.45 195	0.44 256	0.50 310	0.41 262	0.45 404	0.36 161	1.17 537	0.10 222	0.08 160	0.11 264	0.21 484	0.13 170	0.13 232

Monster-pub-mixall	0.21 55	0.31 204	0.69 69	0.21 47	0.13 40	0.27 8	0.12 4	0.37 46	0.26 10	0.21 87	0.19 68	0.15 32	0.12 6	0.47 250	0.29 240	0.08 50	0.07 52	0.07 1	0.05 1	0.08 67	0.12 194

LG-Stereo_L2	0.21 55	0.31 204	0.85 101	0.22 77	0.14 74	0.31 29	0.22 189	0.38 54	0.25 6	0.17 50	0.11 4	0.13 4	0.12 6	0.32 118	0.18 25	0.08 50	0.07 52	0.08 85	0.06 36	0.08 67	0.10 132

LG-Stereo_L1	0.21 55	0.31 204	0.85 101	0.22 77	0.14 74	0.28 10	0.21 163	0.38 54	0.26 10	0.16 17	0.11 4	0.13 4	0.11 2	0.37 172	0.18 25	0.08 50	0.07 52	0.08 85	0.06 36	0.08 67	0.10 132

GCAP-BAT	0.43 256	0.31 204	1.82 318	0.25 127	0.26 359	0.65 433	0.23 224	0.48 148	0.37 109	0.67 492	0.82 520	0.44 291	0.24 185	0.48 256	0.87 493	0.09 116	0.13 386	0.09 144	0.22 493	0.08 67	0.09 103

CASnet	0.28 112	0.31 204	1.20 149	0.28 200	0.11 2	0.47 182	0.19 123	0.44 106	0.44 180	0.38 223	0.31 175	0.23 127	0.17 77	0.29 92	0.19 45	0.10 222	0.06 23	0.15 447	0.12 309	0.16 251	0.07 30
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
MC-Stereo	0.32 146	0.31 204	1.46 197	0.31 278	0.15 103	0.53 243	0.19 123	0.44 106	0.35 81	0.36 211	0.38 221	0.27 180	0.27 235	0.42 203	0.19 45	0.09 116	0.13 386	0.09 144	0.16 416	0.20 337	0.13 232

DEmStereo	0.68 482	0.31 204	2.25 454	0.42 475	0.17 164	0.66 440	0.89 589	0.51 169	0.59 330	0.60 440	1.01 556	0.45 300	1.26 586	1.54 465	2.26 597	0.10 222	0.08 160	0.10 198	0.10 206	0.10 107	0.11 157

GEAStereo	0.35 174	0.32 212	1.17 141	0.53 539	0.60 573	0.55 266	0.21 163	0.40 72	0.27 17	0.20 79	0.22 96	0.16 38	0.18 101	0.44 215	0.16 6	0.11 291	0.37 576	0.08 85	0.06 36	0.33 487	0.71 592

GSStereo	0.36 184	0.32 212	1.17 141	0.34 361	0.60 573	0.55 266	0.21 163	0.62 251	0.41 154	0.22 98	0.22 96	0.17 68	0.18 101	0.44 215	0.16 6	0.10 222	0.16 451	0.08 85	0.11 269	0.33 487	0.84 602

FlowAnything_test	0.23 89	0.32 212	0.52 5	0.28 200	0.17 164	0.37 78	0.20 142	0.38 54	0.24 3	0.24 128	0.20 74	0.21 114	0.17 77	0.26 38	0.25 195	0.13 379	0.10 286	0.14 417	0.16 416	0.17 273	0.12 194

S2M2_XL	0.20 31	0.32 212	1.10 131	0.19 1	0.13 40	0.16 1	0.11 2	0.27 2	0.17 1	0.15 6	0.19 68	0.15 32	0.14 15	0.19 1	0.21 94	0.11 291	0.09 236	0.10 198	0.08 139	0.10 107	0.08 77
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MoCha-V2	0.36 184	0.32 212	1.41 186	0.36 397	0.31 427	0.35 64	0.19 123	0.57 219	0.39 128	0.30 183	0.32 181	0.28 189	0.27 235	0.47 250	0.24 182	0.08 50	0.56 603	0.08 85	0.38 571	0.18 300	0.12 194

Anonymous_2	0.74 515	0.32 212	1.65 231	0.33 330	0.30 408	0.67 446	0.32 410	0.69 286	0.46 205	0.48 295	0.41 238	0.84 514	0.58 479	0.51 277	0.40 344	0.32 572	0.38 580	1.43 629	3.69 645	0.80 600	0.27 476

RCA-Stereo	0.34 163	0.32 212	1.30 166	0.26 158	0.14 74	0.58 319	0.23 224	0.78 368	0.62 370	0.40 231	0.44 255	0.28 189	0.35 303	0.29 92	0.20 72	0.09 116	0.10 286	0.09 144	0.07 109	0.19 321	0.08 77

sCroCo_RVC	0.33 155	0.32 212	1.89 351	0.34 361	0.27 373	0.30 20	0.22 189	0.48 148	0.44 180	0.22 98	0.33 190	0.25 154	0.25 201	0.32 118	0.24 182	0.14 422	0.16 451	0.12 322	0.12 309	0.15 214	0.13 232

CFNet-RSSM	0.41 230	0.32 212	2.20 442	0.27 175	0.44 524	0.52 234	0.19 123	0.76 342	0.48 226	0.43 250	0.36 208	0.54 354	0.26 215	0.33 129	0.25 195	0.09 116	0.08 160	0.09 144	0.38 571	0.10 107	0.09 103

MLG-Stereo_test1	0.21 55	0.33 221	0.61 20	0.23 90	0.21 264	0.45 156	0.13 14	0.33 21	0.46 205	0.13 1	0.09 1	0.18 86	0.12 6	0.32 118	0.15 2	0.08 50	0.07 52	0.08 85	0.06 36	0.09 88	0.09 103

MLG-Stereo	0.21 55	0.33 221	0.60 18	0.23 90	0.12 9	0.44 149	0.13 14	0.39 67	0.46 205	0.13 1	0.10 2	0.17 68	0.13 12	0.35 148	0.15 2	0.08 50	0.07 52	0.08 85	0.06 36	0.09 88	0.09 103

ITSA-stereo	0.48 315	0.33 221	1.20 149	0.33 330	0.18 202	0.60 348	0.29 366	0.94 501	0.80 526	0.50 314	0.49 302	0.53 348	0.59 482	1.25 430	0.64 450	0.15 441	0.12 362	0.17 485	0.16 416	0.18 300	0.23 438

test_sample7	0.47 309	0.33 221	1.49 207	0.34 361	0.20 250	0.51 215	0.30 374	0.93 492	0.66 418	0.57 399	0.51 315	0.55 358	0.45 404	1.11 411	0.38 325	0.17 478	0.14 407	0.16 466	0.15 396	0.19 321	0.18 354

CAS++	0.31 140	0.33 221	1.43 191	0.25 127	0.17 164	0.31 29	0.20 142	0.78 368	0.41 154	0.30 183	0.30 161	0.21 114	0.16 55	0.33 129	0.18 25	0.15 441	0.12 362	0.13 381	0.10 206	0.15 214	0.11 157
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 344	0.33 221	0.93 114	0.26 158	0.22 291	0.46 175	0.20 142	1.10 583	1.34 599	3.16 635	0.32 181	0.22 118	0.20 135	0.30 102	0.22 128	0.10 222	0.09 236	0.11 264	0.09 170	0.15 214	0.19 371

IGEV_Zeroshot_test	0.53 380	0.33 221	2.91 567	0.32 307	0.18 202	0.54 251	0.21 163	0.72 302	0.42 165	0.81 541	0.51 315	0.71 460	0.41 364	0.48 256	1.13 529	0.09 116	0.15 433	0.10 198	0.35 559	0.19 321	0.09 103

LoS_RVC	0.29 122	0.33 221	1.19 145	0.25 127	0.34 457	0.43 142	0.22 189	0.42 88	0.32 60	0.22 98	0.33 190	0.23 127	0.24 185	0.31 109	0.21 94	0.07 29	0.07 52	0.07 1	0.05 1	0.10 107	0.31 506

DisPM	0.43 256	0.33 221	1.78 284	0.57 557	0.18 202	0.59 336	0.63 556	0.53 192	0.61 352	0.60 440	0.53 340	0.38 242	0.26 215	0.75 364	0.29 240	0.12 349	0.07 52	0.12 322	0.11 269	0.11 129	0.14 252

NINENet	0.50 344	0.33 221	1.69 240	0.55 551	0.25 342	0.91 551	0.23 224	0.98 532	0.71 457	0.53 346	0.55 362	0.66 422	0.30 272	1.22 424	0.32 283	0.15 441	0.13 386	0.16 466	0.11 269	0.16 251	0.13 232

AAGNet	0.88 550	0.33 221	1.79 305	0.54 544	0.98 603	0.62 389	0.46 499	0.50 161	0.60 335	0.58 417	0.53 340	0.50 337	0.73 529	1.23 426	7.48 641	0.11 291	0.07 52	0.12 322	0.10 206	0.14 194	0.09 103

PFNet	0.60 432	0.33 221	2.47 498	0.41 464	0.55 558	0.62 389	0.27 324	0.61 247	0.63 382	0.61 449	0.56 374	0.45 300	0.32 288	1.88 533	1.14 531	0.28 564	0.09 236	0.12 322	0.16 416	0.26 429	0.20 387

Gwc-CoAtRS	0.38 202	0.33 221	1.92 365	0.27 175	0.41 514	0.48 190	0.19 123	0.59 233	0.46 205	0.43 250	0.39 229	0.57 376	0.26 215	0.32 118	0.26 205	0.09 116	0.09 236	0.09 144	0.31 543	0.11 129	0.09 103

gasm-f	0.36 184	0.34 234	1.13 133	0.53 539	0.44 524	0.54 251	0.27 324	0.40 72	0.27 17	0.20 79	0.33 190	0.16 38	0.22 156	0.36 161	0.25 195	0.11 291	0.37 576	0.08 85	0.06 36	0.38 530	0.71 592

IGEV-FE	0.53 380	0.34 234	2.91 567	0.32 307	0.18 202	0.54 251	0.21 163	0.72 302	0.42 165	0.81 541	0.51 315	0.70 455	0.41 364	0.48 256	1.13 529	0.09 116	0.15 433	0.10 198	0.35 559	0.19 321	0.09 103

MGS-Stereo	0.32 146	0.34 234	1.70 244	0.25 127	0.14 74	0.40 107	0.22 189	0.38 54	0.43 176	0.24 128	0.51 315	0.25 154	0.18 101	0.31 109	0.20 72	0.09 116	0.08 160	0.09 144	0.08 139	0.47 567	0.08 77

IGEVStereo-DCA	0.33 155	0.34 234	1.38 180	0.27 175	0.16 134	0.45 156	0.23 224	0.46 126	0.41 154	0.24 128	0.21 83	0.26 168	0.25 201	0.64 326	0.52 406	0.09 116	0.07 52	0.10 198	0.18 448	0.16 251	0.22 414

rrr	0.46 294	0.34 234	3.08 581	0.27 175	0.16 134	0.45 156	0.28 342	1.09 582	0.51 250	0.24 128	0.21 83	0.26 168	0.25 201	0.64 326	0.52 406	0.09 116	0.07 52	0.10 198	0.29 526	0.16 251	0.25 459

test_xeample3	0.46 294	0.34 234	2.99 575	0.37 420	0.16 134	0.49 197	0.33 418	1.06 577	0.44 180	0.25 148	0.23 106	0.24 141	0.25 201	0.49 268	0.56 425	0.09 116	0.07 52	0.10 198	0.40 577	0.17 273	0.26 469

DIP-Stereo	0.37 192	0.34 234	1.50 210	0.27 175	0.18 202	0.63 406	0.17 98	0.92 484	0.53 277	0.49 307	0.48 285	0.30 201	0.30 272	0.39 186	0.30 260	0.10 222	0.08 160	0.10 198	0.08 139	0.15 214	0.12 194
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
HSM-Net_RVC	0.67 475	0.34 234	2.23 451	0.26 158	0.19 235	0.67 446	0.29 366	1.26 598	0.69 438	0.72 514	0.70 487	0.78 490	0.42 382	3.77 628	0.41 350	0.13 379	0.09 236	0.10 198	0.09 170	0.12 140	0.11 157
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DISCO	0.57 413	0.34 234	1.87 342	0.45 500	0.34 457	0.84 533	0.35 431	0.84 416	0.78 518	0.59 431	0.63 430	1.06 570	0.53 455	1.10 408	0.82 488	0.12 349	0.09 236	0.11 264	0.10 206	0.22 368	0.18 354

MLG-Stereo_test3	0.21 55	0.35 243	0.65 42	0.21 47	0.14 74	0.36 73	0.13 14	0.37 46	0.40 144	0.21 87	0.12 8	0.17 68	0.12 6	0.25 16	0.16 6	0.08 50	0.07 52	0.08 85	0.06 36	0.09 88	0.10 132

PAM_32	0.70 491	0.35 243	2.73 545	0.54 544	0.61 577	1.07 574	0.43 478	0.84 416	0.49 232	0.90 558	0.91 538	1.23 586	0.77 540	0.65 337	1.10 525	0.10 222	0.19 495	0.10 198	0.49 589	0.15 214	0.38 544

PAM	0.70 491	0.35 243	2.72 540	0.56 553	0.62 579	1.08 576	0.53 523	0.85 423	0.44 180	0.93 563	0.92 540	1.24 587	0.68 517	0.64 326	1.01 514	0.10 222	0.19 495	0.10 198	0.48 587	0.14 194	0.38 544

rvit_0105_4	0.35 174	0.35 243	1.45 196	0.31 278	0.18 202	0.37 78	0.28 342	0.59 233	0.62 370	0.27 169	0.31 175	0.35 228	0.27 235	0.43 206	0.25 195	0.18 490	0.16 451	0.15 447	0.13 343	0.15 214	0.12 194

DAS	0.56 406	0.35 243	1.55 217	0.33 330	0.34 457	0.50 205	0.42 471	0.83 405	0.74 486	0.83 547	0.68 468	0.56 370	0.48 436	2.40 580	0.46 373	0.12 349	0.08 160	0.12 322	0.09 170	0.18 300	0.15 287

SepStereo	0.52 374	0.35 243	1.55 217	0.33 330	0.34 457	0.50 205	0.42 471	0.83 405	0.74 486	0.83 547	0.68 468	0.56 370	0.48 436	1.56 467	0.46 373	0.12 349	0.08 160	0.12 322	0.09 170	0.18 300	0.15 287

Anonymous3	0.42 250	0.35 243	2.09 416	0.33 330	0.24 324	0.72 479	0.31 387	0.74 318	0.55 297	0.35 206	0.40 234	0.33 218	0.29 264	0.44 215	0.28 225	0.18 490	0.18 482	0.13 381	0.13 343	0.17 273	0.17 334

DSFCA	0.54 386	0.35 243	1.41 186	0.28 200	0.28 387	0.79 517	0.88 588	0.76 342	0.70 447	0.72 514	0.66 457	0.67 431	0.57 473	1.17 420	0.63 445	0.16 462	0.14 407	0.13 381	0.14 371	0.16 251	0.13 232

PMTNet	0.31 140	0.35 243	1.30 166	0.20 21	0.14 74	0.57 301	0.25 277	0.46 126	0.42 165	0.27 169	0.32 181	0.27 180	0.24 185	0.39 186	0.23 157	0.43 582	0.07 52	0.08 85	0.05 1	0.18 300	0.07 30

MLG-Stereo_test2	0.21 55	0.36 252	0.68 65	0.21 47	0.17 164	0.45 156	0.12 4	0.35 33	0.42 165	0.15 6	0.11 4	0.22 118	0.10 1	0.28 75	0.16 6	0.09 116	0.07 52	0.08 85	0.06 36	0.09 88	0.09 103

GMStereo_Zeroshot	0.41 230	0.36 252	1.54 215	0.41 464	0.19 235	0.52 234	0.19 123	0.59 233	0.52 258	0.57 399	0.59 391	0.63 401	0.29 264	0.58 303	0.33 294	0.15 441	0.09 236	0.16 466	0.09 170	0.24 396	0.12 194

UniTT-Stereo	0.30 132	0.36 252	1.68 238	0.27 175	0.24 324	0.29 14	0.18 114	0.33 21	0.34 75	0.26 162	0.37 211	0.18 86	0.18 101	0.31 109	0.27 215	0.10 222	0.08 160	0.08 85	0.07 109	0.25 409	0.08 77

LG-G_1	0.23 89	0.37 255	0.71 80	0.23 90	0.11 2	0.51 215	0.12 4	0.44 106	0.39 128	0.19 71	0.15 26	0.19 96	0.15 33	0.36 161	0.16 6	0.09 116	0.08 160	0.08 85	0.06 36	0.09 88	0.11 157

LG-G	0.23 89	0.37 255	0.71 80	0.23 90	0.11 2	0.51 215	0.12 4	0.44 106	0.39 128	0.19 71	0.15 26	0.19 96	0.15 33	0.36 161	0.16 6	0.09 116	0.08 160	0.08 85	0.06 36	0.09 88	0.11 157

LGtest1	0.21 55	0.37 255	0.70 75	0.22 77	0.12 9	0.31 29	0.11 2	0.36 38	0.39 128	0.17 50	0.13 12	0.16 38	0.14 15	0.25 16	0.27 215	0.10 222	0.09 236	0.08 85	0.06 36	0.10 107	0.10 132

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 192	0.37 255	1.21 151	0.26 158	0.18 202	0.73 486	0.18 114	0.53 192	0.41 154	0.35 206	0.30 161	0.58 383	0.22 156	0.33 129	0.95 500	0.09 116	0.07 52	0.09 144	0.35 559	0.13 170	0.15 287

AIO_test	0.39 217	0.37 255	1.19 145	0.73 580	0.67 582	0.35 64	0.25 277	0.47 140	0.34 75	0.34 204	0.22 96	0.33 218	0.17 77	1.31 432	0.19 45	0.11 291	0.15 433	0.08 85	0.21 484	0.15 214	0.23 438

test_4	0.40 223	0.37 255	2.01 399	0.29 232	0.21 264	0.50 205	0.28 342	0.47 140	0.39 128	0.42 245	0.76 507	0.38 242	0.22 156	0.52 281	0.33 294	0.08 50	0.07 52	0.11 264	0.15 396	0.28 445	0.07 30

CrosDoStereo	0.94 558	0.37 255	2.53 508	0.25 127	0.32 435	0.54 251	3.76 641	0.72 302	0.60 335	0.70 507	1.40 586	0.53 348	1.49 602	1.78 504	3.09 611	0.10 222	0.08 160	0.11 264	0.11 269	0.21 351	0.11 157

PFNet+	0.45 284	0.37 255	1.86 337	0.46 505	0.18 202	0.58 319	0.77 579	0.52 183	0.64 390	0.56 388	0.48 285	0.39 248	0.26 215	0.93 390	0.32 283	0.13 379	0.09 236	0.14 417	0.13 343	0.12 140	0.15 287

LCNet	0.54 386	0.37 255	1.78 284	0.92 596	0.22 291	0.96 556	0.30 374	0.59 233	0.58 323	0.51 327	0.55 362	0.41 262	0.76 537	0.84 382	0.26 205	0.09 116	0.06 23	0.12 322	0.18 448	0.98 606	0.39 550

DeepStereo_LL	0.94 558	0.37 255	2.53 508	0.25 127	0.32 435	0.54 251	3.76 641	0.72 302	0.60 335	0.70 507	1.40 586	0.53 348	1.49 602	1.78 504	3.09 611	0.10 222	0.08 160	0.11 264	0.11 269	0.21 351	0.11 157

rvit_stereo_0080	0.27 105	0.38 265	0.76 87	0.24 108	0.18 202	0.34 56	0.27 324	0.54 203	0.44 180	0.24 128	0.26 131	0.27 180	0.22 156	0.29 92	0.23 157	0.13 379	0.10 286	0.10 198	0.10 206	0.15 214	0.11 157

whm_eth	0.27 105	0.38 265	0.76 87	0.24 108	0.18 202	0.34 56	0.27 324	0.54 203	0.44 180	0.24 128	0.26 131	0.27 180	0.22 156	0.29 92	0.23 157	0.13 379	0.10 286	0.10 198	0.10 206	0.15 214	0.11 157

MSKI-zero shot	0.46 294	0.38 265	2.47 498	0.27 175	0.43 523	0.56 283	0.20 142	0.77 353	0.43 176	0.60 440	0.51 315	0.44 291	0.17 77	0.68 344	0.21 94	0.09 116	0.29 558	0.09 144	0.32 549	0.14 194	0.10 132

RAFT-Test	0.44 266	0.38 265	2.01 399	0.27 175	0.44 524	0.64 419	0.37 446	0.72 302	0.57 312	0.45 267	0.48 285	0.65 415	0.24 185	0.35 148	0.29 240	0.09 116	0.11 336	0.09 144	0.38 571	0.10 107	0.11 157

IER	0.43 256	0.38 265	1.69 240	0.26 158	0.25 342	0.66 440	0.26 299	0.71 297	0.55 297	0.54 359	0.59 391	0.60 392	0.53 455	0.52 281	0.39 336	0.11 291	0.08 160	0.11 264	0.11 269	0.14 194	0.11 157

CRFU-Net	0.56 406	0.38 265	1.86 337	0.46 505	0.26 359	0.82 528	0.36 438	0.90 463	0.49 232	0.62 460	0.59 391	0.78 490	1.35 594	1.00 398	0.48 388	0.15 441	0.14 407	0.17 485	0.10 206	0.19 321	0.14 252

PSMNet-ADL	0.51 361	0.38 265	1.65 231	0.35 378	0.21 264	0.67 446	0.26 299	0.74 318	0.55 297	0.42 245	0.52 329	0.70 455	0.45 404	1.91 536	0.57 429	0.15 441	0.13 386	0.11 264	0.13 343	0.15 214	0.20 387

DRaft	0.62 445	0.38 265	1.76 270	0.24 108	0.16 134	0.64 419	0.66 559	0.53 192	0.53 277	0.67 492	0.99 553	0.38 242	1.00 570	1.44 446	2.10 591	0.10 222	0.14 407	0.10 198	0.14 371	0.18 300	0.21 399

AdaStereo	0.44 266	0.38 265	1.79 305	0.34 361	0.20 250	0.57 301	0.28 342	0.92 484	0.69 438	0.52 336	0.55 362	0.61 394	0.33 293	0.48 256	0.39 336	0.17 478	0.08 160	0.17 485	0.11 269	0.18 300	0.12 194
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.
MM-Stereo_test1	0.41 230	0.39 274	2.29 461	0.38 436	0.26 359	0.44 149	0.28 342	0.63 259	0.51 250	0.40 231	0.32 181	0.26 168	0.26 215	0.46 239	0.22 128	0.09 116	0.21 515	0.10 198	0.09 170	0.39 540	0.15 287

rvit_0105_5	0.36 184	0.39 274	1.48 204	0.30 251	0.18 202	0.41 118	0.30 374	0.64 262	0.62 370	0.30 183	0.33 190	0.37 234	0.29 264	0.41 195	0.28 225	0.18 490	0.16 451	0.15 447	0.15 396	0.15 214	0.14 252

UGAM-zero	0.63 452	0.39 274	2.49 501	0.30 251	0.49 544	0.67 446	0.19 123	0.91 475	0.45 195	0.77 530	0.45 259	1.16 584	0.82 545	2.05 551	0.29 240	0.09 116	0.15 433	0.09 144	0.44 584	0.11 129	0.22 414

CSP-Net	0.50 344	0.39 274	1.25 157	0.29 232	0.23 311	0.77 508	0.35 431	0.86 433	0.57 312	0.59 431	0.59 391	0.65 415	0.40 353	1.77 503	0.44 367	0.16 462	0.11 336	0.10 198	0.10 206	0.20 337	0.14 252

iRaft-Stereo_20w	0.58 418	0.39 274	1.96 390	0.45 500	0.32 435	0.92 553	0.57 539	1.14 588	0.56 308	0.81 541	0.40 234	0.55 358	0.69 519	0.65 337	1.04 519	0.09 116	0.16 451	0.09 144	0.36 568	0.17 273	0.25 459

Replicate-Monster	0.23 89	0.40 279	0.94 116	0.21 47	0.14 74	0.37 78	0.13 14	0.40 72	0.36 101	0.22 98	0.15 26	0.15 32	0.15 33	0.40 191	0.15 2	0.08 50	0.07 52	0.07 1	0.06 36	0.08 67	0.15 287

FACV-RUCA	0.58 418	0.40 279	1.78 284	0.43 479	1.67 629	0.48 190	0.28 342	0.69 286	0.62 370	0.40 231	0.53 340	0.33 218	0.63 503	0.40 191	0.31 272	0.13 379	0.11 336	0.62 597	0.12 309	0.70 592	0.98 612

DDVS	0.62 445	0.40 279	1.40 185	2.21 631	0.35 470	0.87 543	1.00 598	0.69 286	0.50 242	0.53 346	0.56 374	0.90 534	0.37 324	1.22 424	0.47 382	0.15 441	0.14 407	0.14 417	0.12 309	0.19 321	0.22 414

rvit_stereo_0075_2	0.40 223	0.40 279	1.88 344	0.33 330	0.32 435	0.41 118	0.22 189	0.58 225	0.53 277	0.38 223	0.51 315	0.40 256	0.27 235	0.44 215	0.29 240	0.20 515	0.15 433	0.22 531	0.15 396	0.18 300	0.23 438

MyStereo07	0.34 163	0.40 279	1.46 197	0.29 232	0.23 311	0.60 348	0.31 387	0.53 192	0.42 165	0.25 148	0.25 123	0.20 105	0.26 215	0.57 299	0.19 45	0.09 116	0.18 482	0.12 322	0.11 269	0.16 251	0.19 371

MyStereo04	0.48 315	0.40 279	2.65 531	0.29 232	0.23 311	0.60 348	0.31 387	0.83 405	0.75 499	0.47 277	0.36 208	0.53 348	0.42 382	0.53 287	0.39 336	0.09 116	0.18 482	0.12 322	0.11 269	0.16 251	0.19 371

NVstereo2D	0.58 418	0.40 279	2.03 406	0.35 378	0.35 470	0.69 464	0.39 458	0.91 475	0.80 526	0.47 277	0.53 340	0.67 431	0.46 419	1.99 546	0.48 388	0.19 505	0.11 336	0.17 485	0.13 343	0.25 409	0.25 459

test_sample3	0.50 344	0.41 286	1.88 344	0.32 307	0.19 235	0.57 301	0.25 277	0.92 484	0.64 390	0.52 336	0.49 302	0.47 321	0.35 303	1.79 508	0.37 318	0.13 379	0.10 286	0.12 322	0.11 269	0.16 251	0.16 316

MyStereo06	0.54 386	0.41 286	2.68 534	0.30 251	0.23 311	0.60 348	0.30 374	0.81 392	0.44 180	0.84 549	0.52 329	0.78 490	0.58 479	0.48 256	1.10 525	0.09 116	0.17 471	0.12 322	0.10 206	0.16 251	0.20 387

MyStereo05	0.49 333	0.41 286	2.72 540	0.30 251	0.23 311	0.60 348	0.30 374	0.82 399	0.77 513	0.52 336	0.37 211	0.51 340	0.42 382	0.52 281	0.38 325	0.09 116	0.17 471	0.12 322	0.10 206	0.16 251	0.20 387

MIF-Stereo (partial)	0.34 163	0.41 286	1.93 368	0.26 158	0.24 324	0.32 38	0.17 98	0.53 192	0.42 165	0.25 148	0.37 211	0.25 154	0.26 215	0.44 215	0.31 272	0.11 291	0.08 160	0.12 322	0.10 206	0.19 321	0.14 252

GANet-ADL	0.44 266	0.41 286	2.31 463	0.33 330	0.20 250	0.57 301	0.25 277	0.75 329	0.54 290	0.42 245	0.59 391	0.56 370	0.30 272	0.40 191	0.38 325	0.14 422	0.11 336	0.09 144	0.08 139	0.22 368	0.17 334

ccnet	0.71 500	0.41 286	1.59 222	0.40 457	0.45 533	1.06 569	0.55 530	0.98 532	0.71 457	0.88 554	0.97 550	0.82 507	0.88 558	1.68 488	0.94 498	0.32 572	0.26 547	0.32 570	0.27 519	0.34 498	0.30 498

StereoDRNet-Refined	0.50 344	0.41 286	1.50 210	0.33 330	0.21 264	0.68 458	0.26 299	0.81 392	0.68 429	0.67 492	0.68 468	0.73 467	0.42 382	1.10 408	0.59 436	0.11 291	0.08 160	0.14 417	0.14 371	0.25 409	0.21 399
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
WCG-NET	0.30 132	0.42 293	1.26 159	0.24 108	0.12 9	0.43 142	0.24 257	0.40 72	0.56 308	0.35 206	0.37 211	0.26 168	0.24 185	0.29 92	0.19 45	0.08 50	0.12 362	0.08 85	0.07 109	0.22 368	0.10 132

test_sample4	0.50 344	0.42 293	1.88 344	0.32 307	0.19 235	0.56 283	0.26 299	0.93 492	0.65 403	0.54 359	0.54 352	0.45 300	0.36 309	1.79 508	0.36 312	0.13 379	0.10 286	0.13 381	0.12 309	0.17 273	0.16 316

MDST_ROB	1.17 580	0.42 293	3.87 612	0.54 544	0.44 524	4.11 635	0.58 541	1.31 600	0.84 539	2.12 615	1.12 568	0.98 553	0.71 523	4.24 632	0.99 509	0.16 462	0.14 407	0.19 511	0.17 435	0.18 300	0.35 526

CBMV_ROB	0.76 521	0.42 293	2.68 534	0.33 330	0.22 291	0.74 490	0.47 507	0.96 519	0.76 508	1.04 574	0.96 548	0.88 530	0.93 562	2.06 552	1.19 540	0.22 535	0.24 532	0.27 554	0.25 506	0.25 409	0.28 482

SGM-Forest	1.04 570	0.42 293	3.59 609	0.41 464	0.32 435	1.05 568	1.32 616	0.94 501	0.83 536	1.16 582	2.23 610	1.03 563	1.39 598	2.49 590	2.35 599	0.21 522	0.21 515	0.20 520	0.19 468	0.23 381	0.32 512
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
SCV_C0	0.33 155	0.43 298	1.42 190	0.25 127	0.16 134	0.35 64	0.20 142	0.68 283	0.44 180	0.24 128	0.27 135	0.29 196	0.20 135	0.58 303	0.18 25	0.09 116	0.08 160	0.08 85	0.30 536	0.26 429	0.17 334

castereo++	0.28 112	0.43 298	0.93 114	0.28 200	0.17 164	0.53 243	0.21 163	0.55 207	0.45 195	0.17 50	0.26 131	0.32 212	0.17 77	0.33 129	0.16 6	0.09 116	0.08 160	0.09 144	0.29 526	0.13 170	0.06 1

test_sample5	0.51 361	0.43 298	1.83 324	0.32 307	0.18 202	0.55 266	0.26 299	0.92 484	0.65 403	0.53 346	0.59 391	0.45 300	0.36 309	1.87 525	0.36 312	0.13 379	0.10 286	0.13 381	0.12 309	0.17 273	0.16 316

IGEV++	0.34 163	0.43 298	1.32 169	0.31 278	0.14 74	0.32 38	0.21 163	0.70 294	0.34 75	0.22 98	0.28 142	0.22 118	0.27 235	0.35 148	0.27 215	0.09 116	0.39 587	0.08 85	0.15 396	0.25 409	0.45 564

CoDeX	0.52 374	0.43 298	2.25 454	0.29 232	0.26 359	0.61 369	0.32 410	0.99 544	0.68 429	0.48 295	0.55 362	0.52 346	0.40 353	1.60 478	0.35 309	0.12 349	0.09 236	0.11 264	0.10 206	0.13 170	0.12 194

DualNet	0.51 361	0.43 298	1.83 324	0.32 307	0.18 202	0.55 266	0.26 299	0.92 484	0.65 403	0.54 359	0.62 418	0.45 300	0.36 309	1.87 525	0.36 312	0.13 379	0.10 286	0.13 381	0.12 309	0.17 273	0.16 316

gwcnet-sp	0.49 333	0.43 298	2.54 514	0.31 278	0.22 291	0.67 446	0.31 387	0.78 368	0.65 403	0.58 417	0.47 273	0.46 313	0.43 392	0.76 368	0.46 373	0.11 291	0.11 336	0.11 264	0.11 269	0.15 214	0.14 252

scenet	0.49 333	0.43 298	2.54 514	0.31 278	0.22 291	0.67 446	0.31 387	0.78 368	0.65 403	0.58 417	0.47 273	0.46 313	0.43 392	0.76 368	0.46 373	0.11 291	0.11 336	0.11 264	0.11 269	0.15 214	0.14 252

ssnet	0.49 333	0.43 298	2.54 514	0.31 278	0.22 291	0.67 446	0.31 387	0.78 368	0.65 403	0.58 417	0.47 273	0.46 313	0.43 392	0.76 368	0.46 373	0.11 291	0.11 336	0.11 264	0.11 269	0.15 214	0.14 252

ASMatch	0.60 432	0.43 298	2.58 520	0.91 595	0.36 478	0.56 283	0.25 277	0.52 183	0.61 352	0.47 277	1.21 573	0.47 321	0.66 512	1.34 435	0.94 498	0.10 222	0.08 160	0.11 264	0.11 269	0.10 107	0.16 316

DRN-Test	0.64 456	0.43 298	2.44 490	0.39 446	0.44 524	0.80 524	0.41 467	1.02 564	0.78 518	0.80 535	0.63 430	0.69 445	0.56 467	1.79 508	0.69 461	0.15 441	0.12 362	0.17 485	0.16 416	0.18 300	0.17 334

ISRNet	0.47 309	0.44 309	1.55 217	0.37 420	0.31 427	0.49 197	0.19 123	0.75 329	0.66 418	0.63 469	0.71 491	0.67 431	0.39 345	0.58 303	0.44 367	0.23 538	0.16 451	0.21 528	0.20 478	0.21 351	0.25 459

castereo	0.30 132	0.44 309	0.81 95	0.24 108	0.29 395	0.41 118	0.27 324	0.72 302	0.45 195	0.22 98	0.30 161	0.24 141	0.31 281	0.25 16	0.21 94	0.09 116	0.07 52	0.08 85	0.31 543	0.12 140	0.09 103

test_sample6	0.52 374	0.44 309	1.81 312	0.33 330	0.18 202	0.55 266	0.27 324	0.94 501	0.66 418	0.54 359	0.62 418	0.47 321	0.36 309	1.97 542	0.38 325	0.14 422	0.10 286	0.13 381	0.13 343	0.17 273	0.16 316

AnonymousM	0.37 192	0.44 309	1.50 210	0.25 127	0.15 103	0.52 234	0.23 224	0.60 243	0.42 165	0.42 245	0.32 181	0.30 201	0.25 201	0.34 141	0.23 157	0.11 291	0.09 236	0.71 602	0.36 568	0.12 140	0.07 30

UNet	0.54 386	0.44 309	2.83 557	0.31 278	0.33 448	0.74 490	0.27 324	0.82 399	0.61 352	0.53 346	0.54 352	0.72 463	0.54 458	0.78 376	0.56 425	0.11 291	0.09 236	0.13 381	0.11 269	0.14 194	0.12 194

ACVNet	0.45 284	0.44 309	1.79 305	0.28 200	0.21 264	0.59 336	0.36 438	0.66 270	0.68 429	0.45 267	0.59 391	0.69 445	0.40 353	0.44 215	0.55 417	0.11 291	0.09 236	0.10 198	0.09 170	0.34 498	0.10 132

acv_ft	0.48 315	0.44 309	1.76 270	0.32 307	0.41 514	0.63 406	0.28 342	0.81 392	0.68 429	0.61 449	0.59 391	0.69 445	0.45 404	0.44 215	0.63 445	0.11 291	0.09 236	0.10 198	0.09 170	0.41 548	0.10 132

MSMDNet	0.46 294	0.44 309	2.28 459	0.26 158	0.20 250	0.55 266	0.21 163	0.75 329	0.64 390	0.48 295	0.55 362	0.68 438	0.56 467	0.46 239	0.30 260	0.11 291	0.10 286	0.13 381	0.10 206	0.18 300	0.15 287

xyz-stereo-finetune2	0.35 174	0.45 317	1.04 123	0.21 47	0.12 9	0.58 319	0.23 224	0.50 161	0.45 195	0.31 188	0.46 267	0.30 201	0.41 364	0.81 379	0.51 403	0.08 50	0.07 52	0.11 264	0.09 170	0.12 140	0.09 103

PCWNet_CMD	0.46 294	0.45 317	2.28 459	0.26 158	0.20 250	0.55 266	0.21 163	0.75 329	0.64 390	0.48 295	0.55 362	0.68 438	0.57 473	0.46 239	0.30 260	0.11 291	0.10 286	0.14 417	0.10 206	0.18 300	0.14 252

CroCo-Stereo	0.30 132	0.45 317	1.08 127	0.31 278	0.17 164	0.19 2	0.21 163	0.73 314	0.50 242	0.21 87	0.24 116	0.55 358	0.22 156	0.27 60	0.26 205	0.09 116	0.08 160	0.08 85	0.07 109	0.12 140	0.09 103
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
xyz-stereo-finetune	0.31 140	0.46 320	0.79 93	0.21 47	0.12 9	0.53 243	0.25 277	0.52 183	0.54 290	0.28 174	0.32 181	0.29 196	0.23 173	0.59 309	0.55 417	0.08 50	0.07 52	0.10 198	0.08 139	0.13 170	0.08 77

SMFormer	0.50 344	0.46 320	1.60 224	0.30 251	0.15 103	0.45 156	0.24 257	0.90 463	0.72 467	0.56 388	0.64 446	0.51 340	0.41 364	1.87 525	0.49 393	0.13 379	0.10 286	0.11 264	0.10 206	0.15 214	0.16 316

tta	0.50 344	0.46 320	1.60 224	0.30 251	0.15 103	0.45 156	0.24 257	0.90 463	0.72 467	0.56 388	0.64 446	0.51 340	0.41 364	1.87 525	0.49 393	0.13 379	0.10 286	0.11 264	0.10 206	0.14 194	0.11 157

qqq1	0.48 315	0.46 320	1.60 224	0.30 251	0.15 103	0.45 156	0.24 257	0.90 463	0.72 467	0.56 388	0.64 446	0.51 340	0.41 364	1.87 525	0.23 157	0.13 379	0.10 286	0.09 144	0.08 139	0.14 194	0.11 157

fff1	0.48 315	0.46 320	1.60 224	0.30 251	0.15 103	0.45 156	0.24 257	0.90 463	0.72 467	0.56 388	0.64 446	0.51 340	0.41 364	1.87 525	0.23 157	0.13 379	0.10 286	0.09 144	0.08 139	0.14 194	0.11 157

anonymousa	0.48 315	0.46 320	2.44 490	0.29 232	0.34 457	0.61 369	0.25 277	0.66 270	0.54 290	0.53 346	0.77 510	0.73 467	0.46 419	0.33 129	0.31 272	0.10 222	0.09 236	0.12 322	0.29 526	0.10 107	0.19 371

CFNet_pseudo	0.45 284	0.46 320	2.23 451	0.25 127	0.19 235	0.56 283	0.21 163	0.77 353	0.60 335	0.49 307	0.56 374	0.69 445	0.47 427	0.52 281	0.31 272	0.11 291	0.10 286	0.15 447	0.10 206	0.17 273	0.14 252

ac_64	0.55 398	0.46 320	1.92 365	0.36 397	0.34 457	0.63 406	0.31 387	0.82 399	0.61 352	0.55 377	0.51 315	0.89 532	0.48 436	1.83 517	0.55 417	0.14 422	0.11 336	0.12 322	0.12 309	0.18 300	0.12 194

ccs_rob	0.45 284	0.46 320	2.22 447	0.26 158	0.19 235	0.56 283	0.21 163	0.77 353	0.60 335	0.49 307	0.56 374	0.69 445	0.47 427	0.52 281	0.31 272	0.11 291	0.09 236	0.16 466	0.10 206	0.17 273	0.14 252

rvit_0105_3	0.39 217	0.47 329	1.46 197	0.33 330	0.19 235	0.45 156	0.35 431	0.69 286	0.65 403	0.37 215	0.37 211	0.40 256	0.31 281	0.44 215	0.30 260	0.18 490	0.17 471	0.17 485	0.18 448	0.15 214	0.15 287

UGAM	0.58 418	0.47 329	2.21 443	0.30 251	0.19 235	0.53 243	0.34 423	0.59 233	0.63 382	0.44 256	0.73 498	0.78 490	0.37 324	2.58 596	0.39 336	0.10 222	0.08 160	0.17 485	0.14 371	0.42 554	0.17 334

plain	0.37 192	0.47 329	2.15 432	0.27 175	0.19 235	0.33 46	0.20 142	0.58 225	0.46 205	0.23 117	0.37 211	0.23 127	0.25 201	0.45 230	0.28 225	0.11 291	0.08 160	0.13 381	0.09 170	0.42 554	0.12 194

RAStereo	0.28 112	0.48 332	1.52 213	0.26 158	0.18 202	0.25 6	0.19 123	0.42 88	0.35 81	0.20 79	0.25 123	0.20 105	0.16 55	0.24 9	0.24 182	0.09 116	0.08 160	0.10 198	0.08 139	0.12 140	0.08 77

test-1	0.44 266	0.48 332	1.69 240	0.30 251	0.27 373	0.50 205	0.28 342	0.80 388	0.43 176	0.40 231	0.54 352	0.41 262	0.24 185	0.31 109	1.16 535	0.09 116	0.20 506	0.10 198	0.17 435	0.11 129	0.26 469

MMNet	0.50 344	0.48 332	1.93 368	0.33 330	0.27 373	0.79 517	0.28 342	0.81 392	0.74 486	0.60 440	0.56 374	0.59 386	0.55 463	0.79 377	0.59 436	0.10 222	0.09 236	0.12 322	0.11 269	0.13 170	0.14 252

EKT-Stereo	1.47 600	0.49 335	1.93 368	2.57 634	19.31 651	0.55 266	0.22 189	0.69 286	0.42 165	0.38 223	0.36 208	0.43 280	0.27 235	0.69 350	0.26 205	0.12 349	0.14 407	0.11 264	0.16 416	0.20 337	0.15 287

HH	0.49 333	0.49 335	2.78 553	0.50 524	0.41 514	0.38 91	0.23 224	0.72 302	0.38 115	0.63 469	0.48 285	0.87 526	0.41 364	0.64 326	0.21 94	0.09 116	0.17 471	0.10 198	0.09 170	0.16 251	0.12 194

HanStereo	0.49 333	0.49 335	2.78 553	0.50 524	0.41 514	0.38 91	0.23 224	0.72 302	0.38 115	0.63 469	0.48 285	0.87 526	0.41 364	0.64 326	0.21 94	0.09 116	0.17 471	0.10 198	0.09 170	0.16 251	0.12 194

TANstereo	0.33 155	0.49 335	1.75 264	0.23 90	0.12 9	0.54 251	0.16 88	0.40 72	0.45 195	0.45 267	0.51 315	0.26 168	0.22 156	0.29 92	0.20 72	0.10 222	0.10 286	0.08 85	0.06 36	0.08 67	0.11 157

pcwnet_v2	0.64 456	0.49 335	4.41 622	0.32 307	0.27 373	0.60 348	0.25 277	0.97 528	0.88 549	0.59 431	0.70 487	0.63 401	0.55 463	0.66 340	0.37 318	0.17 478	0.15 433	0.15 447	0.14 371	0.21 351	0.23 438

HCRNet	0.46 294	0.49 335	1.65 231	0.38 436	0.29 395	0.58 319	0.22 189	0.75 329	0.62 370	0.47 277	0.49 302	0.48 332	0.36 309	1.12 414	0.37 318	0.15 441	0.10 286	0.15 447	0.13 343	0.17 273	0.17 334

MultiAttention	2.38 617	0.50 341	1.93 368	1.80 625	2.56 634	10.86 644	2.30 632	1.22 593	0.80 526	0.62 460	1.16 571	1.13 579	0.56 467	16.09 653	1.18 538	0.20 515	0.09 236	0.43 587	1.62 635	0.94 605	1.58 633

CFNet_ucs	0.48 315	0.50 341	2.32 464	0.26 158	0.22 291	0.57 301	0.22 189	0.85 423	0.65 403	0.53 346	0.64 446	0.68 438	0.44 400	0.54 291	0.31 272	0.13 379	0.12 362	0.16 466	0.11 269	0.19 321	0.17 334

RAFT-RH_RVC	0.61 440	0.50 341	2.33 467	0.36 397	0.29 395	0.60 348	0.18 114	0.44 106	0.58 323	0.76 526	1.91 600	0.47 321	0.29 264	1.60 478	1.23 545	0.14 422	0.07 52	0.13 381	0.13 343	0.10 107	0.09 103

stereogan	0.69 487	0.51 344	2.44 490	0.39 446	0.39 498	1.01 563	0.41 467	0.94 501	0.92 559	0.73 518	0.85 528	1.15 582	0.69 519	1.57 471	0.53 410	0.19 505	0.18 482	0.20 520	0.16 416	0.36 515	0.24 450

ff7	0.32 146	0.52 345	1.38 180	0.25 127	0.16 134	0.56 283	0.23 224	0.46 126	0.41 154	0.24 128	0.23 106	0.20 105	0.23 173	0.48 256	0.19 45	0.09 116	0.08 160	0.10 198	0.18 448	0.23 381	0.22 414

ffff	0.32 146	0.52 345	1.38 180	0.25 127	0.16 134	0.56 283	0.23 224	0.46 126	0.41 154	0.24 128	0.23 106	0.20 105	0.23 173	0.48 256	0.19 45	0.09 116	0.08 160	0.10 198	0.18 448	0.23 381	0.22 414

11t	0.32 146	0.52 345	1.38 180	0.25 127	0.16 134	0.56 283	0.23 224	0.46 126	0.41 154	0.24 128	0.23 106	0.20 105	0.23 173	0.48 256	0.19 45	0.09 116	0.08 160	0.10 198	0.18 448	0.23 381	0.22 414

ccc-4	0.32 146	0.52 345	1.38 180	0.25 127	0.16 134	0.56 283	0.23 224	0.46 126	0.41 154	0.24 128	0.23 106	0.20 105	0.23 173	0.48 256	0.19 45	0.09 116	0.08 160	0.10 198	0.18 448	0.23 381	0.22 414

DMCA	0.41 230	0.52 345	1.26 159	0.31 278	0.24 324	0.59 336	0.26 299	0.77 353	0.63 382	0.58 417	0.48 285	0.57 376	0.35 303	0.40 191	0.50 398	0.14 422	0.10 286	0.14 417	0.10 206	0.15 214	0.15 287

HART	0.38 202	0.53 350	1.66 235	0.26 158	0.15 103	0.30 20	0.19 123	0.67 279	0.46 205	0.29 179	0.52 329	0.38 242	0.16 55	0.41 195	0.20 72	0.08 50	0.68 614	0.09 144	0.07 109	0.34 498	0.21 399

WCG-NET（raft）	0.32 146	0.53 350	1.21 151	0.23 90	0.12 9	0.44 149	0.24 257	0.40 72	0.50 242	0.35 206	0.35 202	0.47 321	0.25 201	0.35 148	0.20 72	0.08 50	0.29 558	0.08 85	0.07 109	0.22 368	0.11 157

anonymousdsp	0.34 163	0.53 350	1.47 201	0.25 127	0.16 134	0.56 283	0.23 224	0.49 155	0.40 144	0.25 148	0.24 116	0.22 118	0.24 185	0.55 295	0.19 45	0.09 116	0.11 336	0.10 198	0.18 448	0.24 396	0.29 488

IRAFT_RVC	0.54 386	0.53 350	1.78 284	0.46 505	0.21 264	0.58 319	0.43 478	0.65 268	0.66 418	0.54 359	0.50 310	0.49 334	0.51 448	1.58 475	1.01 514	0.11 291	0.25 545	0.13 381	0.10 206	0.15 214	0.13 232

iRaftStereo_RVC	0.37 192	0.53 350	1.41 186	0.28 200	0.15 103	0.52 234	0.20 142	0.54 203	0.46 205	0.37 215	0.43 244	0.41 262	0.23 173	0.36 161	0.26 205	0.09 116	0.15 433	0.12 322	0.11 269	0.41 548	0.37 541

rvit_105_1	0.44 266	0.54 355	1.46 197	0.36 397	0.24 324	0.51 215	0.45 496	0.75 329	0.74 486	0.45 267	0.44 255	0.44 291	0.36 309	0.62 321	0.38 325	0.20 515	0.18 482	0.18 505	0.22 493	0.18 300	0.18 354

MaDis-Stereo	0.29 122	0.54 355	1.44 193	0.24 108	0.29 395	0.29 14	0.16 88	0.45 119	0.37 109	0.19 71	0.21 83	0.28 189	0.22 156	0.30 102	0.29 240	0.10 222	0.09 236	0.10 198	0.08 139	0.11 129	0.11 157

ProNet	0.30 132	0.54 355	1.29 163	0.25 127	0.15 103	0.47 182	0.25 277	0.48 148	0.39 128	0.21 87	0.23 106	0.22 118	0.20 135	0.44 215	0.19 45	0.08 50	0.08 160	0.10 198	0.08 139	0.23 381	0.12 194

IGEV-Stereo	0.34 163	0.54 355	1.47 201	0.25 127	0.16 134	0.56 283	0.23 224	0.49 155	0.40 144	0.25 148	0.24 116	0.22 118	0.24 185	0.54 291	0.19 45	0.09 116	0.10 286	0.10 198	0.18 448	0.24 396	0.29 488
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
TestStereo	0.45 284	0.54 355	2.11 421	0.29 232	0.16 134	0.43 142	0.24 257	0.54 203	0.45 195	0.37 215	0.46 267	0.34 224	0.27 235	1.98 543	0.27 215	0.11 291	0.08 160	0.12 322	0.09 170	0.14 194	0.08 77

XX-Stereo	0.55 398	0.54 355	3.50 607	0.48 518	0.39 498	0.54 251	0.17 98	0.89 457	0.40 144	0.44 256	0.65 455	0.85 518	0.19 124	0.77 372	0.21 94	0.10 222	0.14 407	0.10 198	0.32 549	0.17 273	0.14 252

delet	0.52 374	0.54 355	1.62 229	0.31 278	0.35 470	0.74 490	0.46 499	0.85 423	0.74 486	0.55 377	0.60 406	0.67 431	0.50 446	1.12 414	0.57 429	0.11 291	0.11 336	0.13 381	0.14 371	0.16 251	0.12 194

FCDSN-DC	1.29 588	0.54 355	2.50 505	0.47 510	0.41 514	1.12 578	0.60 545	1.10 583	1.27 595	2.23 621	2.87 622	3.67 625	3.12 630	2.39 579	1.69 572	0.30 569	0.26 547	0.31 566	0.30 536	0.35 509	0.38 544
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FAT-Stereo	0.70 491	0.54 355	2.88 560	0.36 397	0.29 395	0.62 389	0.54 527	0.97 528	0.87 545	0.76 526	0.92 540	0.94 546	0.80 542	1.84 522	0.57 429	0.18 490	0.19 495	0.17 485	0.16 416	0.22 368	0.25 459

tg	0.37 192	0.55 364	1.35 175	0.28 200	0.16 134	0.57 301	0.18 114	0.57 219	0.49 232	0.37 215	0.44 255	0.38 242	0.24 185	0.46 239	0.24 182	0.09 116	0.08 160	0.11 264	0.11 269	0.43 556	0.36 534

DLCB_ROB	0.54 386	0.55 364	1.49 207	0.36 397	0.25 342	0.65 433	0.36 438	0.80 388	0.70 447	0.72 514	0.69 477	0.83 509	0.46 419	1.53 464	0.60 438	0.13 379	0.12 362	0.14 417	0.14 371	0.14 194	0.13 232

VIP-Stereo	0.28 112	0.56 366	1.05 124	0.23 90	0.19 235	0.52 234	0.17 98	0.44 106	0.39 128	0.18 64	0.25 123	0.24 141	0.15 33	0.33 129	0.19 45	0.08 50	0.07 52	0.08 85	0.06 36	0.14 194	0.32 512

IPLGR	0.54 386	0.56 366	2.68 534	0.36 397	0.18 202	0.62 389	0.54 527	1.02 564	0.64 390	0.73 518	0.46 267	0.47 321	0.45 404	1.12 414	0.29 240	0.09 116	0.08 160	0.11 264	0.09 170	0.19 321	0.12 194

STrans-v2	0.67 475	0.56 366	2.64 529	0.27 175	0.23 311	0.57 301	0.33 418	0.96 519	0.69 438	0.92 561	0.85 528	0.89 532	0.93 562	1.83 517	1.21 543	0.09 116	0.07 52	0.10 198	0.09 170	0.11 129	0.12 194

TransformOpticalFlow	0.64 456	0.56 366	2.66 532	0.44 486	0.26 359	0.62 389	0.28 342	0.83 405	0.71 457	0.76 526	0.74 501	0.91 536	0.85 550	1.83 517	0.81 487	0.10 222	0.07 52	0.11 264	0.09 170	0.11 129	0.12 194

RYNet	0.70 491	0.56 366	2.25 454	0.35 378	0.41 514	0.86 539	0.43 478	0.94 501	0.82 533	0.62 460	0.53 340	0.91 536	0.60 486	2.70 604	1.00 510	0.14 422	0.11 336	0.16 466	0.14 371	0.25 409	0.27 476

MM-Stereo_test3	0.40 223	0.58 371	1.75 264	0.36 397	0.30 408	0.45 156	0.30 374	0.72 302	0.59 330	0.31 188	0.43 244	0.32 212	0.23 173	0.35 148	0.29 240	0.10 222	0.20 506	0.10 198	0.08 139	0.40 545	0.11 157

FC-DCNN v2	1.54 604	0.58 371	2.80 555	0.44 486	0.39 498	2.05 617	0.66 559	1.90 621	1.84 620	2.79 631	2.97 626	4.41 632	3.07 628	2.65 600	2.30 598	0.29 566	0.26 547	0.31 566	0.30 536	0.32 478	0.38 544

SCV	0.35 174	0.59 373	1.37 179	0.34 361	0.22 291	0.28 10	0.23 224	0.72 302	0.35 81	0.19 71	0.30 161	0.24 141	0.20 135	0.64 326	0.19 45	0.11 291	0.08 160	0.09 144	0.29 526	0.34 498	0.29 488

FC-DCNN	1.49 602	0.59 373	2.88 560	0.44 486	0.39 498	1.97 614	0.66 559	1.67 615	1.70 613	2.72 630	2.89 623	4.22 628	2.97 627	2.55 595	2.19 593	0.29 566	0.26 547	0.31 566	0.30 536	0.32 478	0.39 550

MIM_Stereo	0.41 230	0.60 375	1.88 344	0.31 278	0.21 264	0.50 205	0.19 123	0.64 262	0.44 180	0.43 250	0.53 340	0.43 280	0.27 235	0.51 277	0.28 225	0.08 50	0.14 407	0.11 264	0.10 206	0.26 429	0.26 469

ssnet_v2	0.55 398	0.60 375	1.86 337	0.32 307	0.22 291	0.72 479	0.44 489	0.94 501	0.74 486	0.63 469	0.54 352	0.81 502	0.47 427	0.77 372	0.70 463	0.16 462	0.14 407	0.14 417	0.14 371	0.30 461	0.30 498

psmorigin	1.36 593	0.60 375	13.80 646	0.37 420	0.29 395	0.62 389	0.33 418	0.77 353	0.61 352	0.96 567	0.88 535	1.17 585	0.73 529	4.00 629	0.86 492	0.19 505	0.22 521	0.17 485	0.18 448	0.24 396	0.29 488

DPSNet	0.86 547	0.60 375	2.34 469	0.58 559	0.36 478	1.07 574	0.75 576	1.30 599	1.05 574	0.70 507	0.68 468	0.94 546	1.29 587	2.08 555	1.82 578	0.26 555	0.23 529	0.16 466	0.17 435	0.48 568	0.40 554

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 440	0.61 379	3.35 604	0.33 330	0.58 566	0.66 440	0.20 142	0.98 532	0.55 297	0.73 518	0.52 329	0.99 556	0.65 507	0.58 303	0.29 240	0.10 222	0.16 451	0.10 198	0.41 580	0.29 450	0.20 387

rvit_stereo_ft	0.31 140	0.61 379	1.18 143	0.32 307	0.21 264	0.28 10	0.27 324	0.55 207	0.48 226	0.23 117	0.27 135	0.28 189	0.26 215	0.32 118	0.25 195	0.13 379	0.09 236	0.11 264	0.11 269	0.13 170	0.14 252

H2IRNET	0.40 223	0.61 379	1.90 356	0.29 232	0.17 164	0.54 251	0.18 114	0.52 183	0.50 242	0.27 169	0.56 374	0.47 321	0.35 303	0.46 239	0.33 294	0.10 222	0.07 52	0.12 322	0.14 371	0.32 478	0.12 194

ToySt	0.44 266	0.61 379	1.89 351	0.29 232	0.18 202	0.55 266	0.35 431	0.67 279	0.53 277	0.39 229	0.50 310	0.59 386	0.43 392	0.51 277	0.49 393	0.10 222	0.12 362	0.13 381	0.16 416	0.24 396	0.19 371

CroCo-Stereo Lap2	0.33 155	0.61 379	1.47 201	0.32 307	0.38 495	0.23 4	0.22 189	0.58 225	0.46 205	0.22 98	0.27 135	0.29 196	0.23 173	0.32 118	0.26 205	0.09 116	0.09 236	0.10 198	0.08 139	0.21 351	0.14 252

psm_up	0.57 413	0.61 379	1.83 324	0.35 378	0.30 408	0.64 419	0.37 446	0.90 463	0.68 429	0.59 431	0.55 362	0.68 438	0.54 458	1.91 536	0.46 373	0.16 462	0.15 433	0.16 466	0.15 396	0.23 381	0.13 232

DualNet (step1)	0.59 426	0.62 385	1.93 368	0.27 175	0.22 291	0.68 458	0.31 387	0.93 492	0.66 418	0.57 399	0.51 315	0.55 358	0.45 404	1.11 411	0.38 325	0.61 595	0.14 407	0.87 606	0.56 599	0.25 409	0.23 438

test_sample9	0.94 558	0.62 385	1.93 368	0.27 175	0.22 291	0.68 458	0.31 387	0.93 492	0.66 418	0.57 399	0.51 315	0.55 358	0.45 404	1.91 536	2.55 603	0.61 595	4.16 644	0.87 606	0.56 599	0.25 409	0.23 438

test_sample8	1.12 573	0.62 385	1.93 368	0.27 175	0.22 291	0.68 458	0.31 387	0.95 514	0.61 352	1.18 589	0.56 374	2.53 616	1.31 590	1.91 536	2.55 603	0.61 595	4.16 644	0.87 606	0.56 599	0.25 409	0.23 438

gcap-zeroshot	0.41 230	0.62 385	1.78 284	0.31 278	0.32 435	0.69 464	0.21 163	0.74 318	0.52 258	0.43 250	0.35 202	0.62 398	0.24 185	0.41 195	0.24 182	0.09 116	0.16 451	0.09 144	0.31 543	0.08 67	0.09 103

GMOStereo	0.41 230	0.62 385	1.78 284	0.28 200	0.36 478	0.51 215	0.31 387	0.53 192	0.44 180	0.57 399	0.48 285	0.41 262	0.27 235	0.28 75	0.23 157	0.08 50	0.38 580	0.13 381	0.11 269	0.34 498	0.11 157

error version	0.41 230	0.62 385	1.78 284	0.28 200	0.36 478	0.51 215	0.31 387	0.53 192	0.44 180	0.57 399	0.48 285	0.41 262	0.27 235	0.28 75	0.23 157	0.08 50	0.38 580	0.13 381	0.11 269	0.34 498	0.11 157

test-v	0.41 230	0.62 385	1.78 284	0.28 200	0.36 478	0.51 215	0.31 387	0.53 192	0.44 180	0.57 399	0.48 285	0.41 262	0.27 235	0.28 75	0.23 157	0.08 50	0.38 580	0.13 381	0.11 269	0.34 498	0.11 157

THIR-Stereo	0.86 547	0.62 385	2.13 426	0.25 127	0.16 134	0.58 319	2.74 637	0.59 233	0.51 250	0.62 460	1.62 593	0.97 552	1.80 613	1.69 490	2.25 596	0.10 222	0.08 160	0.14 417	0.11 269	0.15 214	0.11 157

test-2	0.41 230	0.62 385	1.78 284	0.28 200	0.36 478	0.51 215	0.31 387	0.53 192	0.44 180	0.57 399	0.48 285	0.41 262	0.27 235	0.28 75	0.23 157	0.08 50	0.38 580	0.13 381	0.11 269	0.34 498	0.11 157

sAnonymous2	0.38 202	0.62 385	2.15 432	0.31 278	0.24 324	0.34 56	0.27 324	0.53 192	0.46 205	0.24 128	0.29 148	0.23 127	0.28 250	0.28 75	0.22 128	0.12 349	0.09 236	0.11 264	0.13 343	0.38 530	0.35 526

CroCo_RVC	0.38 202	0.62 385	2.15 432	0.31 278	0.24 324	0.34 56	0.27 324	0.53 192	0.46 205	0.24 128	0.29 148	0.23 127	0.28 250	0.28 75	0.22 128	0.12 349	0.09 236	0.11 264	0.13 343	0.38 530	0.35 526

HI	0.41 230	0.63 396	1.72 251	0.27 175	0.21 264	0.45 156	0.19 123	0.55 207	0.41 154	0.57 399	0.59 391	0.65 415	0.45 404	0.45 230	0.39 336	0.08 50	0.09 236	0.10 198	0.11 269	0.20 337	0.10 132

CoSv	0.41 230	0.63 396	1.72 251	0.27 175	0.21 264	0.45 156	0.19 123	0.55 207	0.41 154	0.57 399	0.59 391	0.65 415	0.45 404	0.45 230	0.39 336	0.08 50	0.09 236	0.10 198	0.11 269	0.20 337	0.10 132

DCRE	0.50 344	0.63 396	2.13 426	0.30 251	0.23 311	0.45 156	0.24 257	0.59 233	0.53 277	0.50 314	2.10 604	0.42 276	0.26 215	0.35 148	0.23 157	0.09 116	0.14 407	0.10 198	0.32 549	0.16 251	0.15 287

DGSMNet	2.89 625	0.63 396	3.18 593	3.43 638	4.17 638	2.57 626	6.98 645	0.97 528	0.83 536	0.56 388	1.86 599	0.79 495	0.62 500	1.64 483	1.39 557	4.61 642	5.01 646	5.17 647	4.71 646	4.44 643	4.19 643

AIO_rvc	0.41 230	0.64 400	1.29 163	0.58 559	0.39 498	0.37 78	0.24 257	0.50 161	0.43 176	0.28 174	0.23 106	0.25 154	0.16 55	0.99 396	0.19 45	0.10 222	0.16 451	0.08 85	0.11 269	0.25 409	0.85 604

ACVNet-DCA	0.42 250	0.64 400	2.07 410	0.35 378	0.14 74	0.76 500	0.25 277	0.76 342	0.52 258	0.31 188	0.38 221	0.24 141	0.38 331	0.69 350	0.19 45	0.10 222	0.24 532	0.11 264	0.09 170	0.12 140	0.14 252

xx1	0.46 294	0.64 400	2.07 410	0.35 378	0.14 74	0.76 500	0.25 277	0.74 318	1.01 570	0.31 188	0.38 221	0.46 313	0.36 309	0.69 350	0.19 45	0.10 222	0.24 532	0.12 322	0.12 309	0.12 140	0.14 252

1test111	0.44 266	0.64 400	2.07 410	0.35 378	0.14 74	0.76 500	0.25 277	0.76 342	0.52 258	0.31 188	0.38 221	0.24 141	0.38 331	0.96 393	0.30 260	0.10 222	0.24 532	0.11 264	0.09 170	0.12 140	0.14 252

cc1	0.47 309	0.64 400	2.07 410	0.35 378	0.14 74	0.76 500	0.25 277	0.74 318	1.01 570	0.31 188	0.38 221	0.24 141	0.38 331	0.69 350	0.19 45	0.10 222	0.24 532	0.11 264	0.09 170	0.25 409	0.40 554

tt1	0.44 266	0.64 400	1.83 324	0.35 378	0.14 74	0.76 500	0.25 277	0.74 318	0.88 549	0.31 188	0.37 211	0.25 154	0.35 303	0.63 324	0.19 45	0.10 222	0.24 532	0.11 264	0.09 170	0.25 409	0.36 534

G-Net	0.99 563	0.64 400	2.76 548	0.57 557	0.67 582	2.03 616	0.72 574	0.76 342	0.67 427	1.14 581	2.56 616	1.30 592	1.02 572	1.48 459	1.74 575	0.25 551	0.24 532	0.24 545	0.26 514	0.37 523	0.31 506

HUF	0.59 426	0.65 407	2.46 493	0.45 500	0.77 593	0.34 56	0.24 257	0.46 126	0.39 128	0.31 188	0.28 142	0.25 154	0.19 124	0.67 341	0.18 25	0.12 349	2.03 639	0.08 85	0.06 36	0.31 469	1.59 634

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 491	0.65 407	3.45 605	0.50 524	0.60 573	0.75 496	0.23 224	0.96 519	0.60 335	0.76 526	1.30 580	0.81 502	0.60 486	0.57 299	0.82 488	0.10 222	0.16 451	0.11 264	0.43 583	0.31 469	0.22 414

HHNet	0.60 432	0.65 407	2.60 525	0.36 397	0.25 342	0.64 419	0.61 549	0.64 262	0.62 370	0.55 377	1.13 570	0.32 212	0.60 486	0.42 203	1.79 577	0.15 441	0.07 52	0.12 322	0.10 206	0.18 300	0.15 287

OMP-Stereo	0.59 426	0.65 407	1.74 258	0.56 553	0.37 489	0.60 348	0.26 299	0.70 294	0.65 403	0.66 488	0.60 406	0.69 445	0.32 288	2.09 557	1.20 541	0.10 222	0.07 52	0.12 322	0.09 170	0.17 273	0.10 132

IIG-Stereo	0.59 426	0.65 407	1.74 258	0.54 544	0.23 311	0.61 369	0.21 163	0.73 314	0.65 403	0.64 479	0.69 477	0.69 445	0.38 331	2.09 557	1.39 557	0.11 291	0.07 52	0.11 264	0.09 170	0.15 214	0.09 103

DANet	0.80 533	0.65 407	2.21 443	1.19 611	0.48 543	0.74 490	1.25 613	0.89 457	1.53 608	0.89 556	0.71 491	0.96 549	0.56 467	1.83 517	0.96 501	0.18 490	0.16 451	0.19 511	0.16 416	0.26 429	0.29 488
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NOSS_ROB	0.64 456	0.65 407	1.62 229	0.46 505	0.25 342	0.67 446	0.30 374	0.93 492	0.77 513	0.59 431	0.57 382	0.77 486	0.38 331	2.78 608	0.44 367	0.23 538	0.24 532	0.28 557	0.26 514	0.27 439	0.39 550

anonymity	0.80 533	0.66 414	1.29 163	0.59 564	0.75 589	0.67 446	0.52 519	0.95 514	0.71 457	0.94 564	0.70 487	0.67 431	0.87 554	0.71 357	1.35 554	0.64 598	0.62 607	0.58 594	1.44 633	0.60 586	0.65 589

Select-FE	0.65 465	0.67 415	2.76 548	0.49 520	0.55 558	0.79 517	0.16 88	0.90 463	0.53 277	0.84 549	0.55 362	0.91 536	0.75 535	0.57 299	1.16 535	0.11 291	0.18 482	0.11 264	0.49 589	0.14 194	0.31 506

raft+_RVC	0.44 266	0.67 415	1.85 329	0.34 361	0.71 587	0.51 215	0.25 277	0.64 262	0.51 250	0.35 206	0.45 259	0.32 212	0.28 250	0.43 206	0.32 283	0.09 116	0.19 495	0.10 198	0.09 170	0.20 337	0.40 554

APVNet	0.70 491	0.67 415	2.71 538	0.38 436	0.36 478	0.85 537	0.43 478	0.91 475	0.68 429	0.55 377	0.69 477	0.75 479	0.55 463	2.31 570	0.78 481	0.17 478	0.17 471	0.24 545	0.19 468	0.33 487	0.23 438

model_zeroshot	0.44 266	0.68 418	1.97 395	0.28 200	0.18 202	0.69 464	0.21 163	0.63 259	0.40 144	1.00 569	0.34 197	0.42 276	0.20 135	0.69 350	0.24 182	0.10 222	0.22 521	0.10 198	0.22 493	0.12 140	0.10 132

raftrobust	0.38 202	0.68 418	1.54 215	0.32 307	0.46 539	0.52 234	0.21 163	0.56 214	0.42 165	0.52 336	0.35 202	0.31 204	0.33 293	0.37 172	0.30 260	0.10 222	0.11 336	0.08 85	0.07 109	0.21 351	0.19 371

RASNet	0.61 440	0.68 418	2.03 406	0.35 378	0.46 539	0.65 433	0.28 342	0.78 368	0.70 447	0.48 295	0.64 446	0.93 542	0.61 495	2.21 565	0.73 473	0.12 349	0.09 236	0.09 144	0.10 206	0.14 194	0.11 157

PASM	0.72 503	0.68 418	1.91 362	0.47 510	0.44 524	0.60 348	0.51 516	0.76 342	0.80 526	0.77 530	0.67 460	0.87 526	0.61 495	2.40 580	0.67 456	0.32 572	0.35 572	0.36 576	0.41 580	0.45 565	0.39 550

HGLStereo	0.54 386	0.69 422	2.00 398	0.35 378	0.40 507	0.66 440	0.30 374	0.83 405	0.62 370	0.57 399	0.69 477	0.69 445	0.54 458	1.07 405	0.55 417	0.13 379	0.13 386	0.13 381	0.11 269	0.19 321	0.17 334

S-Stereo	0.80 533	0.69 422	3.89 613	0.39 446	0.37 489	0.69 464	0.70 570	0.94 501	0.98 567	0.62 460	0.91 538	0.83 509	0.60 486	2.37 573	0.66 453	0.18 490	0.21 515	0.17 485	0.18 448	0.30 461	0.35 526

STTStereo	0.51 361	0.69 422	2.14 431	0.36 397	0.30 408	0.61 369	0.32 410	0.77 353	0.60 335	0.60 440	0.54 352	0.67 431	0.43 392	0.86 385	0.42 352	0.16 462	0.15 433	0.17 485	0.20 478	0.16 251	0.15 287

EDNetEfficient	1.27 587	0.70 425	4.05 618	0.64 572	0.98 603	0.94 554	1.40 621	0.85 423	1.75 615	2.34 624	1.33 583	1.05 568	2.21 619	1.58 475	4.15 627	0.15 441	0.19 495	0.14 417	0.27 519	0.38 530	0.32 512

DeepPruner_ROB	0.50 344	0.70 425	1.94 378	0.29 232	0.26 359	0.63 406	0.31 387	0.80 388	0.48 226	0.61 449	0.55 362	0.66 422	0.38 331	0.98 395	0.40 344	0.19 505	0.14 407	0.14 417	0.14 371	0.23 381	0.17 334

LMCR-Stereo	0.52 374	0.71 427	2.39 479	0.40 457	0.21 264	0.74 490	0.31 387	1.02 564	0.64 390	0.61 449	0.63 430	0.39 248	0.51 448	0.62 321	0.42 352	0.19 505	0.09 236	0.12 322	0.09 170	0.23 381	0.12 194

ADLNet	0.60 432	0.71 427	1.95 381	0.35 378	0.34 457	0.67 446	0.34 423	0.90 463	0.74 486	0.68 499	0.62 418	0.80 499	0.45 404	1.78 504	0.64 450	0.14 422	0.11 336	0.14 417	0.14 371	0.29 450	0.21 399

GwcNet	0.69 487	0.71 427	3.12 587	0.36 397	0.45 533	0.81 525	0.44 489	0.86 433	0.84 539	0.60 440	0.74 501	0.82 507	0.49 443	1.65 484	0.66 453	0.16 462	0.15 433	0.15 447	0.15 396	0.31 469	0.24 450

ETE_ROB	0.60 432	0.71 427	1.55 217	0.37 420	0.25 342	0.69 464	0.51 516	1.47 606	0.70 447	0.80 535	0.69 477	0.85 518	0.49 443	1.36 437	0.58 434	0.16 462	0.13 386	0.19 511	0.16 416	0.21 351	0.23 438

GASTEREO	0.35 174	0.72 431	1.15 137	0.56 553	0.20 250	0.52 234	0.22 189	0.56 214	0.40 144	0.30 183	0.31 175	0.16 38	0.31 281	0.35 148	0.26 205	0.09 116	0.14 407	0.08 85	0.28 522	0.14 194	0.20 387

MSCF	0.35 174	0.72 431	1.15 137	0.58 559	0.21 264	0.50 205	0.22 189	0.56 214	0.38 115	0.29 179	0.29 148	0.17 68	0.30 272	0.35 148	0.26 205	0.09 116	0.12 362	0.08 85	0.29 526	0.15 214	0.21 399

YMNet	0.62 445	0.72 431	1.93 368	0.41 464	0.41 514	0.87 543	0.43 478	0.87 442	0.71 457	0.74 521	0.81 515	0.83 509	0.46 419	0.86 385	0.93 496	0.19 505	0.22 521	0.20 520	0.17 435	0.41 548	0.21 399

YMNet_1	0.62 445	0.72 431	1.93 368	0.41 464	0.41 514	0.87 543	0.43 478	0.87 442	0.71 457	0.74 521	0.81 515	0.83 509	0.46 419	0.86 385	0.93 496	0.19 505	0.22 521	0.20 520	0.17 435	0.41 548	0.21 399

StereoVision	0.45 284	0.72 431	1.94 378	0.33 330	0.32 435	0.47 182	0.26 299	0.68 283	0.57 312	0.32 197	0.89 537	0.45 300	0.27 235	0.49 268	0.36 312	0.13 379	0.15 433	0.16 466	0.15 396	0.19 321	0.13 232

Sa-1000	0.51 361	0.72 431	1.90 356	0.31 278	0.60 573	0.60 348	0.31 387	0.94 501	0.71 457	0.52 336	0.83 521	0.42 276	0.33 293	0.68 344	0.28 225	0.10 222	0.09 236	0.13 381	0.29 526	0.29 450	0.10 132

XPNet_ROB	0.61 440	0.72 431	1.66 235	0.37 420	0.27 373	0.67 446	0.47 507	0.89 457	0.71 457	0.78 532	0.70 487	0.81 502	0.53 455	1.70 491	0.76 477	0.21 522	0.16 451	0.16 466	0.15 396	0.20 337	0.21 399

GANet-RSSM	0.55 398	0.73 438	1.90 356	0.36 397	0.26 359	0.59 336	0.27 324	0.78 368	0.52 258	0.47 277	0.57 382	0.63 401	0.45 404	1.92 540	0.43 361	0.14 422	0.10 286	0.25 550	0.11 269	0.34 498	0.14 252

BEATNet_4x	0.47 309	0.73 438	1.91 362	0.33 330	0.15 103	0.56 283	0.25 277	0.85 423	0.58 323	0.54 359	0.51 315	0.57 376	0.42 382	0.57 299	0.61 441	0.11 291	0.08 160	0.12 322	0.09 170	0.20 337	0.16 316

edge stereo	0.81 541	0.73 438	3.30 600	0.37 420	1.21 618	0.62 389	0.39 458	0.93 492	0.79 523	0.80 535	0.88 535	1.14 581	0.71 523	2.18 563	0.71 466	0.21 522	0.20 506	0.26 553	0.18 448	0.38 530	0.26 469

SACVNet	0.60 432	0.74 441	1.90 356	0.37 420	0.28 387	0.64 419	0.37 446	0.86 433	0.61 352	0.65 486	0.62 418	0.69 445	0.44 400	2.08 555	0.42 352	0.18 490	0.14 407	0.16 466	0.15 396	0.38 530	0.24 450

GwcNet-ADL	0.50 344	0.74 441	2.90 566	0.31 278	0.20 250	0.58 319	0.29 366	0.87 442	0.64 390	0.47 277	0.47 273	0.56 370	0.33 293	0.46 239	0.46 373	0.13 379	0.12 362	0.09 144	0.09 170	0.14 194	0.21 399

SA	0.50 344	0.75 443	1.95 381	0.31 278	0.61 577	0.57 301	0.31 387	0.91 475	0.73 482	0.42 245	0.62 418	0.38 242	0.47 427	0.68 344	0.29 240	0.09 116	0.09 236	0.13 381	0.32 549	0.30 461	0.10 132

ACV-stereo	0.66 470	0.76 444	2.86 558	0.32 307	0.25 342	1.01 563	0.60 545	0.59 233	0.52 258	0.41 240	0.45 259	1.55 601	0.94 565	1.40 443	0.69 461	0.14 422	0.13 386	0.12 322	0.11 269	0.20 337	0.19 371

RAFT_CTSACE	0.46 294	0.76 444	2.07 410	0.35 378	0.30 408	0.54 251	0.30 374	0.61 247	0.48 226	0.49 307	0.76 507	0.55 358	0.36 309	0.58 303	0.22 128	0.08 50	0.13 386	0.11 264	0.10 206	0.41 548	0.08 77

TRStereo	0.53 380	0.76 444	2.38 477	0.42 475	0.29 395	0.69 464	0.23 224	1.81 618	0.55 297	0.36 211	0.32 181	0.47 321	0.40 353	0.46 239	0.25 195	0.12 349	0.11 336	0.11 264	0.41 580	0.13 170	0.32 512

CFNet-ft	0.51 361	0.76 444	1.79 305	0.28 200	0.30 408	0.63 406	0.28 342	0.66 270	0.55 297	0.45 267	0.57 382	0.74 473	0.41 364	1.46 451	0.42 352	0.14 422	0.10 286	0.28 557	0.13 343	0.18 300	0.14 252

CFNet_RVC	0.51 361	0.76 444	1.79 305	0.28 200	0.30 408	0.63 406	0.28 342	0.66 270	0.55 297	0.45 267	0.57 382	0.74 473	0.41 364	1.46 451	0.42 352	0.14 422	0.10 286	0.28 557	0.13 343	0.18 300	0.14 252

HSM	0.62 445	0.76 444	1.72 251	0.30 251	0.29 395	0.64 419	0.28 342	0.94 501	0.62 370	0.58 417	0.57 382	1.40 595	0.64 505	2.59 597	0.42 352	0.11 291	0.08 160	0.10 198	0.08 139	0.14 194	0.11 157

iResNet	0.51 361	0.76 444	2.59 522	0.41 464	0.17 164	0.64 419	0.27 324	0.82 399	0.70 447	0.57 399	0.64 446	0.43 280	0.36 309	0.70 355	0.52 406	0.10 222	0.07 52	0.09 144	0.08 139	0.21 351	0.13 232

LALA_ROB	0.60 432	0.76 444	1.69 240	0.36 397	0.29 395	0.79 517	0.55 530	0.94 501	0.77 513	0.81 541	0.67 460	0.94 546	0.49 443	0.99 396	0.73 473	0.21 522	0.15 433	0.20 520	0.18 448	0.23 381	0.21 399

CBMV	0.71 500	0.76 444	2.64 529	0.33 330	0.20 250	0.78 513	0.79 580	0.98 532	0.78 518	0.85 553	0.71 491	0.86 524	1.10 580	1.46 451	0.62 443	0.18 490	0.20 506	0.21 528	0.19 468	0.25 409	0.33 520
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
fff	0.43 256	0.77 453	1.95 381	0.24 108	0.13 40	0.51 215	0.22 189	0.77 353	0.75 499	0.54 359	0.47 273	0.31 204	0.65 507	0.36 161	0.34 301	0.09 116	0.07 52	0.08 85	0.07 109	0.08 67	0.22 414

ADStereo(finetuned)	0.45 284	0.77 453	2.12 424	0.25 127	0.14 74	0.51 215	0.22 189	0.77 353	0.72 467	0.54 359	0.48 285	0.31 204	0.76 537	0.37 172	0.38 325	0.09 116	0.07 52	0.09 144	0.07 109	0.13 170	0.23 438

XX-TBD	0.34 163	0.77 453	1.75 264	0.34 361	0.13 40	0.51 215	0.17 98	0.43 97	0.50 242	0.37 215	0.49 302	0.23 127	0.18 101	0.28 75	0.24 182	0.10 222	0.07 52	0.08 85	0.06 36	0.09 88	0.07 30

DCANet	0.42 250	0.77 453	1.95 381	0.25 127	0.14 74	0.51 215	0.22 189	0.77 353	0.72 467	0.54 359	0.48 285	0.31 204	0.41 364	0.36 161	0.39 336	0.09 116	0.07 52	0.09 144	0.07 109	0.13 170	0.23 438

csc	0.43 256	0.77 453	1.95 381	0.24 108	0.13 40	0.51 215	0.22 189	0.77 353	0.75 499	0.54 359	0.47 273	0.31 204	0.65 507	0.36 161	0.34 301	0.09 116	0.07 52	0.08 85	0.07 109	0.08 67	0.22 414

cscssc	0.43 256	0.77 453	1.95 381	0.24 108	0.13 40	0.51 215	0.22 189	0.77 353	0.75 499	0.54 359	0.47 273	0.31 204	0.65 507	0.36 161	0.34 301	0.09 116	0.07 52	0.08 85	0.07 109	0.08 67	0.22 414

SHD	0.72 503	0.77 453	2.36 475	0.45 500	0.40 507	0.71 473	0.32 410	1.02 564	1.25 593	1.07 575	0.84 524	0.90 534	0.73 529	1.09 407	0.98 504	0.21 522	0.18 482	0.20 520	0.21 484	0.32 478	0.31 506

FBW_ROB	0.83 543	0.77 453	1.77 279	0.44 486	0.30 408	0.87 543	0.46 499	1.10 583	0.91 556	0.81 541	0.75 504	1.01 559	0.61 495	3.66 627	1.23 545	0.26 555	0.23 529	0.36 576	0.25 506	0.27 439	0.62 586

AACVNet	0.54 386	0.78 461	1.73 254	0.36 397	0.21 264	0.57 301	0.25 277	0.71 297	0.51 250	0.55 377	0.59 391	0.64 410	0.41 364	2.13 560	0.41 350	0.14 422	0.11 336	0.14 417	0.11 269	0.33 487	0.15 287

ELAS_RVC	1.37 595	0.78 461	3.21 596	0.55 551	0.50 545	1.49 593	2.48 635	1.48 607	1.71 614	2.13 618	2.09 603	2.07 609	2.56 623	1.90 535	2.02 585	0.35 577	0.36 574	0.37 580	0.34 556	0.49 571	0.47 567
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ADCL	0.99 563	0.79 463	2.43 488	0.39 446	0.32 435	1.50 594	1.90 628	0.92 484	0.97 564	1.26 595	1.27 576	1.00 558	1.42 600	1.14 417	3.31 617	0.17 478	0.14 407	0.22 531	0.21 484	0.30 461	0.22 414

ELAS	1.39 596	0.79 463	2.86 558	0.53 539	0.50 545	2.81 627	2.20 631	1.61 614	1.50 607	2.28 623	2.35 611	1.82 605	2.13 617	1.73 496	2.22 594	0.35 577	0.37 576	0.35 574	0.35 559	0.49 571	0.47 567
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MyStereo8	0.54 386	0.80 465	2.76 548	0.32 307	0.33 448	0.71 473	0.20 142	0.87 442	0.57 312	0.51 327	0.59 391	0.50 337	0.33 293	0.68 344	0.55 417	0.10 222	0.29 558	0.10 198	0.13 343	0.21 351	0.34 524

SDNR	1.22 585	0.80 465	2.71 538	0.33 330	1.48 626	1.98 615	0.23 224	1.93 622	2.44 626	0.89 556	2.52 614	1.36 593	0.51 448	3.65 626	1.93 580	0.30 569	0.31 564	0.22 531	0.16 416	0.33 487	0.36 534

aanetorigin	0.77 525	0.80 465	2.59 522	0.43 479	0.44 524	0.58 319	1.01 600	0.57 219	0.68 429	1.53 608	1.23 574	0.81 502	1.08 578	1.07 405	1.07 521	0.18 490	0.15 433	0.17 485	0.21 484	0.54 580	0.30 498

hitnet-ft	0.67 475	0.80 465	1.90 356	0.28 200	0.22 291	0.69 464	0.36 438	0.85 423	0.65 403	0.56 388	0.84 524	1.03 563	0.95 568	2.32 571	0.55 417	0.23 538	0.14 407	0.41 584	0.13 343	0.24 396	0.17 334

CVANet_RVC	0.65 465	0.80 465	2.13 426	0.36 397	0.26 359	0.62 389	0.42 471	0.84 416	0.72 467	0.69 501	0.68 468	0.68 438	0.52 453	2.64 599	0.42 352	0.19 505	0.12 362	0.22 531	0.17 435	0.37 523	0.15 287

TestStereo1	0.49 333	0.81 470	1.85 329	0.39 446	0.57 564	0.56 283	0.34 423	0.75 329	0.69 438	0.44 256	0.63 430	0.35 228	0.42 382	0.64 326	0.29 240	0.10 222	0.08 160	0.12 322	0.10 206	0.33 487	0.26 469

SA-5K	0.49 333	0.81 470	1.85 329	0.39 446	0.57 564	0.56 283	0.34 423	0.75 329	0.69 438	0.44 256	0.63 430	0.35 228	0.42 382	0.64 326	0.29 240	0.10 222	0.08 160	0.12 322	0.10 206	0.33 487	0.26 469

MIPNet	0.83 543	0.81 470	2.40 481	0.61 569	0.18 202	1.48 592	1.39 620	1.60 613	0.74 486	1.94 613	0.85 528	0.73 467	1.68 609	0.87 388	0.31 272	0.09 116	0.08 160	0.11 264	0.32 549	0.25 409	0.12 194

cf-r	0.53 380	0.81 470	2.15 432	0.33 330	0.28 387	0.60 348	0.28 342	0.78 368	0.64 390	0.51 327	0.60 406	0.75 479	0.40 353	1.32 433	0.43 361	0.13 379	0.09 236	0.11 264	0.12 309	0.15 214	0.14 252

PSMNet-RUCA	0.58 418	0.82 474	1.89 351	0.59 564	0.56 561	0.64 419	0.36 438	0.84 416	0.69 438	0.51 327	0.68 468	0.53 348	0.43 392	0.56 298	0.43 361	0.34 576	0.18 482	0.44 588	0.29 526	0.48 568	0.30 498

PSMNet-RSSM	0.53 380	0.82 474	1.78 284	0.31 278	0.25 342	0.58 319	0.28 342	0.84 416	0.60 335	0.50 314	0.61 413	0.67 431	0.43 392	1.68 488	0.42 352	0.15 441	0.10 286	0.14 417	0.16 416	0.15 214	0.13 232

RP	0.67 475	0.82 474	1.94 378	0.43 479	0.44 524	0.65 433	0.45 496	0.89 457	0.82 533	0.66 488	0.92 540	0.99 556	0.76 537	1.55 466	0.66 453	0.25 551	0.18 482	0.23 538	0.20 478	0.31 469	0.22 414

UCFNet_RVC	0.48 315	0.82 474	1.85 329	0.30 251	0.27 373	0.64 419	0.26 299	0.74 318	0.55 297	0.48 295	0.53 340	0.63 401	0.41 364	0.88 389	0.38 325	0.15 441	0.10 286	0.17 485	0.17 435	0.18 300	0.15 287

Nwc_Net	0.68 482	0.83 478	2.53 508	0.41 464	0.39 498	0.77 508	0.38 453	1.01 561	0.70 447	0.60 440	0.99 553	0.98 553	0.68 517	1.41 444	0.63 445	0.23 538	0.15 433	0.23 538	0.25 506	0.23 381	0.18 354

WCMA_ROB	1.12 573	0.83 478	2.66 532	0.58 559	0.34 457	1.17 584	0.71 571	0.93 492	0.94 560	1.74 611	2.63 619	3.09 621	1.71 611	1.70 491	1.84 579	0.26 555	0.21 515	0.20 520	0.21 484	0.28 445	0.43 561

raft_robust	0.55 398	0.84 480	1.73 254	0.28 200	0.54 555	0.53 243	0.25 277	0.88 451	0.75 499	0.48 295	0.46 267	0.76 484	0.75 535	1.46 451	0.27 215	0.09 116	0.10 286	0.10 198	0.30 536	0.26 429	0.16 316

IPLG	0.69 487	0.84 480	2.43 488	0.35 378	0.21 264	1.65 602	0.61 549	1.36 602	0.58 323	1.39 602	0.51 315	0.37 234	0.87 554	1.41 444	0.36 312	0.09 116	0.07 52	0.14 417	0.12 309	0.32 478	0.11 157

ADLNet2	0.68 482	0.84 480	3.19 594	0.33 330	0.36 478	0.64 419	0.37 446	0.89 457	0.79 523	0.54 359	0.65 455	0.93 542	0.48 436	2.07 554	0.56 425	0.13 379	0.11 336	0.11 264	0.11 269	0.33 487	0.18 354

GANet	0.75 518	0.84 480	2.01 399	0.40 457	0.25 342	0.74 490	0.66 559	0.87 442	0.73 482	0.71 511	1.07 565	0.84 514	0.59 482	2.71 606	1.15 533	0.17 478	0.16 451	0.44 588	0.16 416	0.31 469	0.20 387

G2L-Stereo	0.55 398	0.85 484	2.18 439	0.31 278	0.27 373	0.59 336	0.27 324	0.77 353	0.55 297	0.54 359	0.52 329	0.71 460	0.36 309	1.75 500	0.50 398	0.13 379	0.11 336	0.13 381	0.11 269	0.29 450	0.15 287

TCMNet	0.66 470	0.85 484	2.55 519	0.50 524	0.52 552	0.72 479	0.39 458	0.87 442	0.72 467	0.58 417	0.68 468	0.63 401	0.46 419	1.70 491	0.63 445	0.18 490	0.18 482	0.23 538	0.18 448	0.38 530	0.27 476

PVD	0.90 553	0.85 484	2.15 432	0.53 539	0.50 545	0.99 559	0.56 535	1.15 591	1.64 611	1.41 604	1.41 588	1.11 578	1.13 583	1.35 436	1.31 551	0.26 555	0.28 557	0.28 557	0.26 514	0.37 523	0.49 571

RAFT+CT+SA	0.50 344	0.86 487	1.82 318	0.37 420	0.75 589	0.54 251	0.34 423	0.77 353	0.63 382	0.38 223	0.55 362	0.34 224	0.29 264	0.68 344	0.27 215	0.09 116	0.07 52	0.11 264	0.51 593	0.29 450	0.41 559

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 250	0.86 487	1.78 284	0.28 200	0.17 164	0.52 234	0.20 142	0.62 251	0.61 352	0.50 314	0.61 413	0.39 248	0.32 288	0.35 148	0.30 260	0.07 29	0.10 286	0.09 144	0.09 170	0.35 509	0.10 132

DeepPrunerF	0.86 547	0.86 487	2.91 567	0.45 500	0.50 545	0.64 419	0.48 511	1.14 588	2.64 629	0.63 469	0.61 413	0.65 415	0.62 500	2.21 565	1.31 551	0.23 538	0.19 495	0.30 565	0.28 522	0.36 515	0.25 459

AIO-test1	0.45 284	0.87 490	2.27 457	0.33 330	0.33 448	0.50 205	0.22 189	0.74 318	0.66 418	0.29 179	0.41 238	0.29 196	0.22 156	0.73 360	0.29 240	0.09 116	0.08 160	0.12 322	0.14 371	0.30 461	0.22 414

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 413	0.87 490	2.11 421	0.32 307	0.30 408	0.84 533	0.40 461	0.88 451	0.72 467	0.65 486	0.73 498	0.66 422	0.57 473	0.93 390	0.71 466	0.13 379	0.07 52	0.10 198	0.08 139	0.15 214	0.14 252

test_5	0.51 361	0.87 490	1.99 396	0.37 420	0.65 581	0.58 319	0.35 431	0.78 368	0.62 370	0.48 295	0.55 362	0.45 300	0.40 353	0.72 359	0.30 260	0.09 116	0.07 52	0.12 322	0.12 309	0.33 487	0.38 544

GEStereo_RVC	0.54 386	0.87 490	1.95 381	0.47 510	0.25 342	0.62 389	0.37 446	1.00 552	0.74 486	0.53 346	0.54 352	0.59 386	0.44 400	1.10 408	0.46 373	0.15 441	0.11 336	0.12 322	0.10 206	0.26 429	0.19 371

fast-acv-ft	0.63 452	0.88 494	3.10 584	0.38 436	0.30 408	0.79 517	0.48 511	0.69 286	0.72 467	0.58 417	0.78 511	0.76 484	0.60 486	0.67 341	0.73 473	0.15 441	0.15 433	0.18 505	0.17 435	0.37 523	0.16 316

RALCasStereoNet	0.45 284	0.88 494	1.85 329	0.30 251	0.26 359	0.49 197	0.26 299	0.58 225	0.51 250	0.36 211	0.48 285	0.36 232	0.28 250	0.55 295	0.34 301	0.10 222	0.53 601	0.09 144	0.08 139	0.25 409	0.34 524

StereoDRNet	0.64 456	0.88 494	2.35 472	0.41 464	0.45 533	0.73 486	0.47 507	0.94 501	0.74 486	0.75 523	0.54 352	0.74 473	0.47 427	1.70 491	0.72 470	0.15 441	0.14 407	0.15 447	0.14 371	0.20 337	0.19 371

z-ln-s-r	0.64 456	0.89 497	2.23 451	0.32 307	0.26 359	0.57 301	0.37 446	0.84 416	0.76 508	0.51 327	0.81 515	0.64 410	0.45 404	2.06 552	1.27 549	0.10 222	0.07 52	0.11 264	0.09 170	0.24 396	0.13 232

GCAP-Stereo	0.34 163	0.89 497	1.76 270	0.26 158	0.12 9	0.52 234	0.14 40	0.49 155	0.38 115	0.29 179	0.30 161	0.29 196	0.22 156	0.30 102	0.20 72	0.09 116	0.17 471	0.09 144	0.07 109	0.21 351	0.11 157

rafts_anoy	0.43 256	0.89 497	1.96 390	0.32 307	0.30 408	0.48 190	0.24 257	0.62 251	0.49 232	0.37 215	0.38 221	0.33 218	0.30 272	0.51 277	0.34 301	0.10 222	0.39 587	0.13 381	0.15 396	0.17 273	0.15 287

MLCV	0.48 315	0.89 497	1.85 329	0.29 232	0.14 74	0.59 336	0.23 224	0.72 302	0.59 330	0.66 488	0.66 457	0.55 358	0.36 309	1.03 402	0.49 393	0.09 116	0.06 23	0.09 144	0.07 109	0.19 321	0.11 157

LL-Strereo2	0.41 230	0.90 501	1.83 324	0.44 486	0.24 324	0.54 251	0.27 324	0.58 225	0.45 195	0.41 240	0.33 190	0.44 291	0.21 146	0.44 215	0.34 301	0.09 116	0.08 160	0.16 466	0.14 371	0.17 273	0.17 334

CBFPSM	0.56 406	0.91 502	1.82 318	0.28 200	0.23 311	0.71 473	0.37 446	0.72 302	0.64 390	0.50 314	0.49 302	1.03 563	0.83 546	0.62 321	1.35 554	0.10 222	0.12 362	0.10 198	0.10 206	0.18 300	0.19 371

RAFT	0.45 284	0.92 503	1.59 222	0.34 361	0.19 235	0.46 175	0.35 431	0.65 268	0.49 232	0.49 307	0.49 302	0.70 455	0.40 353	0.47 250	0.32 283	0.11 291	0.16 451	0.14 417	0.13 343	0.51 575	0.13 232

AF-Net	0.69 487	0.92 503	2.21 443	0.41 464	0.40 507	0.68 458	0.40 461	1.02 564	0.86 542	0.69 501	1.03 560	1.04 566	0.84 549	1.19 421	0.78 481	0.22 535	0.14 407	0.25 550	0.17 435	0.30 461	0.18 354

TDLM	0.67 475	0.92 503	1.76 270	0.37 420	0.24 324	0.66 440	0.56 535	0.82 399	0.74 486	1.16 582	0.62 418	0.61 394	0.48 436	2.70 604	0.50 398	0.20 515	0.11 336	0.35 574	0.14 371	0.32 478	0.16 316

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 398	0.92 503	2.36 475	0.38 436	0.37 489	0.60 348	0.28 342	0.82 399	0.62 370	0.62 460	0.55 362	0.72 463	0.45 404	1.00 398	0.43 361	0.15 441	0.11 336	0.14 417	0.14 371	0.15 214	0.16 316
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
HITNet	0.46 294	0.92 503	2.09 416	0.33 330	0.14 74	0.55 266	0.22 189	0.83 405	0.56 308	0.51 327	0.49 302	0.48 332	0.37 324	0.48 256	0.54 416	0.09 116	0.06 23	0.10 198	0.08 139	0.23 381	0.09 103
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
SGM_RVC	1.89 611	0.92 503	2.50 505	0.96 601	0.93 602	1.63 600	1.37 618	1.52 610	12.43 644	1.85 612	1.69 595	2.40 615	1.74 612	2.81 611	1.71 573	0.53 589	0.47 596	0.42 585	0.47 586	0.74 594	0.74 594
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
iinet-f	0.57 413	0.93 509	2.27 457	0.31 278	0.25 342	0.83 531	0.33 418	0.81 392	0.65 403	0.54 359	0.63 430	0.73 467	0.67 514	0.73 360	0.67 456	0.13 379	0.13 386	0.11 264	0.10 206	0.43 556	0.16 316

Consistency-Raft	0.88 550	0.93 509	3.23 598	0.99 602	0.64 580	0.77 508	0.55 530	0.98 532	0.97 564	0.61 449	1.03 560	0.65 415	1.05 575	0.79 377	1.38 556	0.44 583	0.46 593	0.51 592	0.58 605	0.65 588	0.47 567

coex_refinement	0.58 418	0.94 511	1.87 342	0.38 436	0.25 342	0.64 419	0.34 423	0.83 405	0.65 403	0.60 440	0.63 430	0.81 502	0.48 436	1.85 524	0.56 425	0.13 379	0.09 236	0.10 198	0.10 206	0.16 251	0.16 316

GwcNet-RSSM	0.57 413	0.94 511	2.13 426	0.32 307	0.25 342	0.60 348	0.30 374	0.80 388	0.66 418	0.52 336	0.64 446	0.71 460	0.40 353	1.79 508	0.50 398	0.13 379	0.09 236	0.12 322	0.12 309	0.21 351	0.15 287

NCC-stereo	0.79 531	0.94 511	2.42 484	0.59 564	0.45 533	1.90 609	0.46 499	0.99 544	0.72 467	0.64 479	0.84 524	0.91 536	0.73 529	1.80 512	1.00 510	0.27 560	0.19 495	0.23 538	0.31 543	0.24 396	0.22 414

Abc-Net	0.79 531	0.94 511	2.42 484	0.59 564	0.45 533	1.90 609	0.46 499	0.99 544	0.72 467	0.64 479	0.84 524	0.91 536	0.73 529	1.80 512	1.00 510	0.27 560	0.19 495	0.23 538	0.31 543	0.24 396	0.22 414
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
NCCL2	0.65 465	0.94 511	1.96 390	0.43 479	0.30 408	0.71 473	0.68 565	0.84 416	0.65 403	0.70 507	0.60 406	0.86 524	0.54 458	1.56 467	0.57 429	0.20 515	0.16 451	0.67 600	0.25 506	0.22 368	0.24 450

NaN_ROB	1.14 575	0.94 511	2.96 570	0.53 539	0.56 561	1.13 580	0.99 595	0.98 532	1.00 568	1.09 577	0.87 532	0.77 486	1.06 577	5.90 637	2.72 605	0.16 462	0.23 529	0.16 466	0.24 499	0.22 368	0.36 534

PWC_ROB	0.70 491	0.94 511	1.88 344	0.39 446	0.39 498	0.62 389	0.30 374	0.98 532	0.94 560	0.91 560	1.29 579	0.77 486	0.62 500	1.62 482	1.03 518	0.18 490	0.11 336	0.18 505	0.13 343	0.51 575	0.22 414

G2L-ROB	0.51 361	0.95 518	1.96 390	0.29 232	0.22 291	0.59 336	0.28 342	0.76 342	0.57 312	0.55 377	0.45 259	0.70 455	0.32 288	1.38 439	0.47 382	0.11 291	0.07 52	0.09 144	0.08 139	0.20 337	0.13 232

FINET	0.65 465	0.95 518	3.06 580	0.35 378	0.40 507	0.58 319	0.48 511	0.92 484	1.10 582	0.57 399	0.68 468	0.47 321	0.44 400	1.15 419	0.60 438	0.23 538	0.21 515	0.17 485	0.15 396	0.26 429	0.25 459

NVStereoNet_ROB	1.16 579	0.95 518	2.54 514	0.58 559	0.55 558	0.78 513	0.63 556	1.00 552	1.08 579	1.03 572	4.07 635	1.48 598	1.22 585	2.88 613	1.27 549	0.50 588	0.46 593	0.54 593	0.62 608	0.50 573	0.63 588
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
4D-IteraStereo	0.44 266	0.96 521	2.63 527	0.27 175	0.30 408	0.45 156	0.25 277	0.52 183	0.50 242	0.40 231	0.31 175	0.40 256	0.19 124	0.35 148	0.32 283	0.09 116	0.06 23	0.12 322	0.11 269	0.19 321	0.30 498

Wz-Net-LNSev	0.59 426	0.96 521	2.47 498	0.34 361	0.37 489	0.79 517	0.44 489	0.86 433	0.77 513	0.61 449	0.67 460	0.79 495	0.56 467	0.64 326	0.62 443	0.15 441	0.14 407	0.12 322	0.12 309	0.18 300	0.19 371

dd	0.42 250	0.96 521	1.77 279	0.31 278	0.17 164	0.57 301	0.26 299	0.49 155	0.68 429	0.41 240	0.40 234	0.34 224	0.27 235	0.45 230	0.40 344	0.17 478	0.10 286	0.13 381	0.12 309	0.21 351	0.12 194

AFF-stereo	0.44 266	0.96 521	1.78 284	0.31 278	0.15 103	0.50 205	0.21 163	0.64 262	0.63 382	0.47 277	0.64 446	0.49 334	0.34 301	0.46 239	0.31 272	0.08 50	0.09 236	0.10 198	0.10 206	0.37 523	0.10 132

DMCA-RVC	0.62 445	0.96 521	2.63 527	0.36 397	0.90 599	0.56 283	0.31 387	0.69 286	0.57 312	0.68 499	0.52 329	0.59 386	0.56 467	1.23 426	0.53 410	0.16 462	0.38 580	0.20 520	0.15 396	0.20 337	0.15 287

ADCRef	0.80 533	0.96 521	2.29 461	0.37 420	0.35 470	0.96 556	0.51 516	0.87 442	0.75 499	0.88 554	0.83 521	0.61 394	1.36 595	1.02 400	3.27 616	0.13 379	0.11 336	0.17 485	0.19 468	0.25 409	0.21 399

CFNet	0.58 418	0.96 521	1.78 284	0.33 330	0.25 342	0.63 406	0.22 189	0.88 451	0.75 499	0.46 275	0.59 391	0.58 383	0.40 353	2.29 569	0.48 388	0.12 349	0.09 236	0.15 447	0.14 371	0.30 461	0.15 287

MSMD_ROB	1.34 591	0.96 521	2.38 477	0.39 446	0.32 435	1.96 612	0.62 554	0.91 475	1.43 603	2.94 633	2.60 617	4.77 634	1.95 615	2.43 585	1.33 553	0.29 566	0.26 547	0.32 570	0.32 549	0.30 461	0.30 498

G2L-Stereo_test	0.55 398	0.97 529	1.89 351	0.33 330	0.24 324	0.75 496	0.38 453	0.79 384	0.60 335	0.60 440	0.54 352	0.74 473	0.39 345	1.56 467	0.43 361	0.10 222	0.08 160	0.08 85	0.08 139	0.28 445	0.13 232

Wz-Net-MNSev	0.65 465	0.97 529	2.19 441	0.36 397	0.33 448	0.90 549	0.60 545	0.92 484	0.81 532	0.75 523	0.72 496	0.73 467	0.65 507	1.39 440	0.71 466	0.16 462	0.13 386	0.14 417	0.14 371	0.24 396	0.18 354

RGC	0.71 500	0.97 529	2.18 439	0.44 486	0.44 524	0.73 486	0.40 461	0.94 501	0.71 457	0.71 511	1.04 563	1.01 559	0.71 523	1.74 498	0.70 463	0.23 538	0.18 482	0.28 557	0.26 514	0.29 450	0.27 476

SAMSARA	0.91 554	0.97 529	2.22 447	0.80 587	0.58 566	1.32 586	1.31 615	1.01 561	0.94 560	1.36 598	0.87 532	1.38 594	0.90 560	1.72 495	1.02 516	0.24 546	0.30 562	0.22 531	0.25 506	0.36 515	0.35 526

DispNO	0.67 475	0.98 533	2.58 520	0.31 278	0.27 373	0.59 336	0.29 366	0.83 405	0.68 429	0.53 346	0.79 514	0.83 509	0.47 427	2.46 587	0.68 459	0.12 349	0.10 286	0.19 511	0.31 543	0.16 251	0.17 334

RALAANet	0.43 256	0.98 533	1.90 356	0.32 307	0.23 311	0.48 190	0.19 123	0.67 279	0.53 277	0.48 295	0.45 259	0.39 248	0.30 272	0.48 256	0.37 318	0.10 222	0.08 160	0.11 264	0.14 371	0.27 439	0.10 132

EDNetEfficientorigin	8.18 642	0.98 533	145.96 666	0.51 529	0.89 598	0.72 479	0.48 511	0.85 423	1.56 610	2.12 615	1.49 589	1.29 589	1.31 590	1.83 517	2.13 592	0.13 379	0.12 362	0.17 485	0.18 448	0.39 540	0.45 564

XQC	0.73 512	0.98 533	2.39 479	0.46 505	0.35 470	0.81 525	0.46 499	1.00 552	1.00 568	0.80 535	0.69 477	0.88 530	0.74 534	1.32 433	1.20 541	0.24 546	0.16 451	0.23 538	0.20 478	0.41 548	0.33 520

GMStereo	0.38 202	0.99 537	1.91 362	0.27 175	0.16 134	0.39 99	0.23 224	0.47 140	0.62 370	0.38 223	0.34 197	0.25 154	0.25 201	0.39 186	0.29 240	0.14 422	0.08 160	0.10 198	0.12 309	0.15 214	0.11 157
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
ADCPNet	0.99 563	0.99 537	3.93 616	0.37 420	0.68 584	1.36 588	0.62 554	0.87 442	0.76 508	0.78 532	0.81 515	1.08 572	1.18 584	1.14 417	2.49 602	0.21 522	0.69 616	0.21 528	0.95 624	0.29 450	0.37 541

RTSC	0.72 503	1.00 539	2.22 447	0.40 457	0.29 395	0.82 528	0.31 387	0.96 519	1.10 582	0.92 561	0.81 515	0.78 490	0.58 479	1.23 426	1.55 566	0.18 490	0.17 471	0.14 417	0.17 435	0.43 556	0.30 498

PA-Net	0.84 545	1.00 539	3.49 606	0.63 571	0.40 507	0.70 471	0.52 519	0.86 433	0.84 539	0.52 336	0.59 391	0.70 455	0.54 458	2.35 572	2.23 595	0.17 478	0.27 554	0.19 511	0.28 522	0.22 368	0.36 534
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
AANet_RVC	0.68 482	1.00 539	2.09 416	0.33 330	0.25 342	0.58 319	0.32 410	0.81 392	0.80 526	0.61 449	0.94 545	0.80 499	0.41 364	2.46 587	1.02 516	0.36 579	0.14 407	0.10 198	0.09 170	0.23 381	0.22 414

PS-NSSS	0.63 452	1.00 539	1.81 312	0.30 251	0.31 427	0.63 406	0.34 423	0.98 532	0.69 438	0.54 359	0.74 501	0.51 340	0.41 364	2.43 585	0.48 388	0.24 546	0.17 471	0.27 554	0.18 448	0.27 439	0.21 399

MonStereo1	1.98 614	1.01 543	1.78 284	1.19 611	1.04 610	3.58 631	0.61 549	1.53 611	1.93 622	1.39 602	3.37 630	2.23 613	10.80 646	2.84 612	1.25 547	1.04 616	0.38 580	0.96 613	0.57 602	1.10 609	1.00 619

iRaft-Stereo_5w	0.54 386	1.01 543	2.08 415	0.27 175	0.21 264	0.49 197	0.28 342	0.73 314	0.58 323	0.40 231	0.61 413	0.62 398	0.46 419	1.78 504	0.47 382	0.09 116	0.07 52	0.11 264	0.10 206	0.39 540	0.12 194

dad	0.51 361	1.01 543	1.74 258	0.29 232	0.19 235	0.60 348	0.26 299	0.52 183	0.75 499	0.63 469	0.63 430	0.63 401	0.33 293	0.85 384	0.47 382	0.27 560	0.15 433	0.40 583	0.18 448	0.22 368	0.14 252

PSMNet_ROB	0.66 470	1.01 543	2.33 467	0.38 436	0.31 427	0.72 479	0.55 530	0.86 433	0.69 438	0.54 359	0.60 406	0.75 479	0.47 427	2.00 547	0.82 488	0.17 478	0.13 386	0.19 511	0.19 468	0.24 396	0.27 476

UDGNet	0.44 266	1.02 547	1.74 258	0.35 378	0.19 235	0.58 319	0.23 224	0.49 155	0.66 418	0.41 240	0.38 221	0.34 224	0.29 264	0.53 287	0.30 260	0.24 546	0.10 286	0.37 580	0.19 468	0.27 439	0.15 287

AASNet	0.56 406	1.03 548	2.34 469	0.37 420	0.33 448	0.65 433	0.29 366	0.96 519	0.73 482	0.54 359	0.60 406	0.55 358	0.38 331	0.59 309	0.58 434	0.14 422	0.12 362	0.13 381	0.10 206	0.43 556	0.24 450

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 525	1.04 549	2.06 408	0.94 598	0.35 470	0.89 548	0.40 461	0.85 423	0.63 382	0.55 377	0.63 430	0.75 479	0.38 331	2.38 576	0.48 388	1.10 619	0.31 564	0.36 576	0.21 484	0.53 579	0.55 580

w-ln-seven	0.74 515	1.05 550	2.54 514	0.37 420	0.34 457	1.03 566	0.47 507	1.00 552	1.08 579	0.90 558	0.85 528	0.85 518	0.57 473	1.37 438	1.26 548	0.14 422	0.13 386	0.16 466	0.15 396	0.31 469	0.20 387

pmcnn	1.32 589	1.05 550	2.77 551	0.74 582	1.43 621	0.72 479	0.56 535	0.96 519	0.91 556	0.99 568	2.92 625	6.01 639	0.70 521	2.38 576	3.32 618	0.13 379	0.10 286	0.08 85	0.06 36	0.34 498	0.22 414

DFGA-Net	0.51 361	1.06 552	1.75 264	0.30 251	0.24 324	0.54 251	0.22 189	0.63 259	0.60 335	0.48 295	0.51 315	0.35 228	0.27 235	1.82 516	0.53 410	0.10 222	0.08 160	0.12 322	0.12 309	0.37 523	0.15 287

PDISCO_ROB	0.75 518	1.06 552	2.11 421	0.64 572	0.59 568	1.13 580	0.43 478	1.14 588	1.05 574	0.64 479	0.71 491	0.96 549	0.61 495	1.21 422	0.76 477	0.37 580	0.18 482	0.27 554	0.24 499	0.56 582	0.32 512

PWCDC_ROB	0.72 503	1.06 552	2.09 416	0.47 510	0.36 478	0.78 513	0.26 299	0.98 532	1.34 599	0.61 449	2.07 602	0.64 410	0.61 495	0.83 380	0.71 466	0.31 571	0.14 407	0.15 447	0.12 309	0.60 586	0.21 399

Syn2CoEx	0.70 491	1.07 555	2.74 546	0.43 479	0.30 408	0.64 419	0.42 471	0.99 544	0.78 518	0.62 460	0.78 511	0.74 473	0.72 526	1.92 540	0.61 441	0.20 515	0.17 471	0.19 511	0.15 396	0.29 450	0.22 414

111	0.48 315	1.09 556	1.95 381	0.24 108	0.13 40	0.59 336	0.26 299	0.83 405	0.78 518	0.48 295	0.52 329	0.56 370	0.38 331	0.49 268	0.38 325	0.09 116	0.07 52	0.09 144	0.07 109	0.23 381	0.35 526

GCST	0.72 503	1.10 557	2.15 432	1.11 608	0.59 568	0.62 389	0.19 123	0.75 329	0.53 277	0.56 388	0.63 430	0.47 321	0.31 281	1.11 411	0.33 294	0.75 605	0.45 591	0.84 605	0.64 611	0.69 591	0.54 577

LSM	3.31 631	1.11 558	5.29 628	9.40 645	30.65 660	0.84 533	1.12 607	0.91 475	1.22 591	1.36 598	2.19 607	0.93 542	0.83 546	1.66 485	0.90 494	0.21 522	0.31 564	0.24 545	0.28 522	0.39 540	6.33 646

DDUNet	0.77 525	1.12 559	1.88 344	0.76 583	0.69 585	0.84 533	0.43 478	0.85 423	0.65 403	0.67 492	0.75 504	0.91 536	0.52 453	1.03 402	0.57 429	0.54 591	0.37 576	0.95 612	0.52 595	0.71 593	0.57 581

ADCP+	0.94 558	1.12 559	3.14 588	0.34 361	0.39 498	1.06 569	0.79 580	0.89 457	0.80 526	0.66 488	0.67 460	0.85 518	1.55 605	0.93 390	4.55 631	0.13 379	0.11 336	0.16 466	0.15 396	0.26 429	0.25 459

CSAN	1.25 586	1.12 559	3.04 578	0.51 529	0.37 489	1.06 569	1.15 609	1.22 593	1.08 579	1.17 587	1.91 600	1.04 566	1.31 590	5.96 638	2.43 601	0.26 555	0.22 521	0.24 545	0.24 499	0.31 469	0.30 498

w-ln-seven-2	0.68 482	1.13 562	2.46 493	0.36 397	0.27 373	0.65 433	0.44 489	0.87 442	0.83 536	0.69 501	0.75 504	0.72 463	0.63 503	1.56 467	1.15 533	0.13 379	0.13 386	0.15 447	0.14 371	0.35 509	0.19 371

SPS-STEREO	1.07 572	1.13 562	2.88 560	0.65 575	0.69 585	0.99 559	0.68 565	1.05 576	0.87 545	1.36 598	1.23 574	1.46 597	0.94 565	1.87 525	1.72 574	0.66 599	0.61 606	0.58 594	0.57 602	0.65 588	0.77 598
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ACRE	0.56 406	1.14 564	2.77 551	0.76 583	0.28 387	0.60 348	0.56 535	0.76 342	0.58 323	0.55 377	0.62 418	0.41 262	0.29 264	0.44 215	0.39 336	0.11 291	0.19 495	0.13 381	0.14 371	0.36 515	0.18 354

FADNet_RVC	0.81 541	1.14 564	2.42 484	0.30 251	0.24 324	0.71 473	0.24 257	0.95 514	0.61 352	0.44 256	0.56 374	0.59 386	0.42 382	1.52 463	0.68 459	0.94 611	0.96 628	0.28 557	1.00 626	0.90 603	1.36 628

SuperB	1.15 577	1.14 564	5.43 629	0.36 397	0.26 359	0.81 525	0.89 589	0.88 451	1.17 588	0.67 492	0.68 468	0.63 401	1.39 598	1.74 498	3.37 619	0.15 441	0.12 362	0.17 485	0.16 416	2.80 637	0.25 459

MANE	2.90 626	1.14 564	2.96 570	1.03 603	1.01 607	5.01 637	2.45 634	5.36 641	6.88 641	3.58 636	4.76 639	5.99 638	4.99 635	4.23 631	4.61 632	0.56 594	0.67 610	0.44 588	0.78 617	0.51 575	1.03 620

AIO-test2	0.49 333	1.15 568	1.96 390	0.42 475	0.37 489	0.50 205	0.23 224	0.79 384	0.70 447	0.33 201	0.53 340	0.27 180	0.22 156	0.67 341	0.29 240	0.73 603	0.08 160	0.13 381	0.17 435	0.17 273	0.18 354

CC-Net-ROB	0.85 546	1.15 568	2.13 426	0.88 593	0.38 495	0.88 547	0.44 489	1.06 577	0.79 523	0.58 417	0.69 477	0.65 415	0.50 446	2.74 607	0.51 403	0.93 610	0.39 587	0.87 606	0.29 526	0.54 580	0.54 577

GANetREF_RVC	0.75 518	1.15 568	2.46 493	0.47 510	0.26 359	0.83 531	0.61 549	0.97 528	0.89 553	0.62 460	0.61 413	0.72 463	0.59 482	2.42 582	0.55 417	0.32 572	0.25 545	0.36 576	0.24 499	0.39 540	0.31 506
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
iResNet_ROB	0.50 344	1.15 568	1.73 254	0.31 278	0.21 264	0.58 319	0.22 189	0.95 514	0.82 533	0.58 417	0.62 418	0.57 376	0.39 345	0.84 382	0.40 344	0.11 291	0.08 160	0.09 144	0.06 36	0.21 351	0.13 232

MeshStereo	1.21 582	1.15 568	3.01 577	0.34 361	0.28 387	1.10 577	0.69 567	1.35 601	1.01 570	2.71 629	2.41 613	2.96 619	1.45 601	2.80 610	1.40 559	0.22 535	0.22 521	0.22 531	0.19 468	0.50 573	0.26 469
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
FADNet-RVC-Resample	0.67 475	1.16 573	3.16 590	0.37 420	0.29 395	0.62 389	0.38 453	0.86 433	0.63 382	0.51 327	0.50 310	0.57 376	0.45 404	1.57 471	0.49 393	0.24 546	0.32 570	0.23 538	0.19 468	0.27 439	0.62 586

CIPLG	0.56 406	1.19 574	2.46 493	0.80 587	0.31 427	0.61 369	0.57 539	0.76 342	0.57 312	0.56 388	0.63 430	0.41 262	0.30 272	0.45 230	0.40 344	0.11 291	0.20 506	0.13 381	0.13 343	0.35 509	0.19 371

RAFT + AFF	0.64 456	1.20 575	1.95 381	0.34 361	0.33 448	0.67 446	0.52 519	0.99 544	0.74 486	0.53 346	0.58 388	0.57 376	0.80 542	1.76 501	0.51 403	0.12 349	0.27 554	0.15 447	0.14 371	0.43 556	0.29 488

SANet	1.20 581	1.21 576	3.33 603	0.38 436	0.27 373	1.73 606	0.85 586	1.10 583	2.49 628	1.16 582	1.83 598	1.72 604	1.50 604	2.37 573	2.84 608	0.18 490	0.16 451	0.16 466	0.15 396	0.32 478	0.32 512

FADNet	0.64 456	1.22 577	2.06 408	0.32 307	0.30 408	0.66 440	0.29 366	0.88 451	0.72 467	0.44 256	0.48 285	0.66 422	0.57 473	1.84 522	0.45 372	0.46 587	0.20 506	0.17 485	0.19 468	0.59 583	0.24 450

UDG	0.77 525	1.23 578	2.15 432	0.67 577	0.59 568	0.78 513	0.38 453	0.90 463	0.70 447	0.61 449	0.69 477	1.01 559	0.67 514	1.02 400	0.73 473	0.45 585	0.34 571	0.87 606	0.51 593	0.67 590	0.46 566

ARAFT	0.60 432	1.23 578	3.10 584	0.28 200	0.16 134	0.64 419	0.36 438	0.90 463	0.67 427	0.61 449	0.49 302	0.55 358	0.31 281	1.24 429	0.32 283	0.10 222	0.08 160	0.14 417	0.13 343	0.37 523	0.21 399

DN-CSS_ROB	0.48 315	1.23 578	1.99 396	0.39 446	0.22 291	0.56 283	0.19 123	0.75 329	0.61 352	0.45 267	0.62 418	0.41 262	0.31 281	0.70 355	0.32 283	0.11 291	0.08 160	0.14 417	0.13 343	0.36 515	0.12 194

StereoAnything_RVC	0.35 174	1.25 581	1.82 318	0.20 21	0.12 9	0.26 7	0.15 71	0.43 97	0.37 109	0.14 3	0.10 2	0.11 1	0.19 124	0.46 239	0.14 1	0.11 291	0.09 236	0.08 85	0.05 1	0.76 597	0.18 354

IPLGR_C	0.58 418	1.25 581	2.72 540	0.80 587	0.31 427	0.60 348	0.61 549	0.76 342	0.58 323	0.56 388	0.62 418	0.41 262	0.31 281	0.43 206	0.40 344	0.11 291	0.22 521	0.13 381	0.15 396	0.35 509	0.19 371

FADNet-RVC	0.61 440	1.26 583	2.12 424	0.33 330	0.26 359	0.59 336	0.29 366	0.86 433	0.62 370	0.45 267	0.50 310	0.62 398	0.46 419	1.73 496	0.55 417	0.17 478	0.20 506	0.17 485	0.18 448	0.59 583	0.28 482

MFMNet_re	0.92 556	1.28 584	2.53 508	0.82 591	0.76 592	0.90 549	0.75 576	0.98 532	1.04 573	1.03 572	1.05 564	0.84 514	0.94 565	0.83 380	0.72 470	0.68 600	0.60 605	0.63 598	0.60 607	0.77 598	0.74 594

LL-Strereo	0.72 503	1.29 585	2.49 501	0.36 397	0.45 533	0.55 266	0.32 410	0.93 492	0.71 457	0.67 492	0.58 388	0.85 518	0.79 541	2.67 603	0.46 373	0.10 222	0.18 482	0.14 417	0.12 309	0.40 545	0.42 560

HBP-ISP	0.76 521	1.30 586	3.19 594	0.35 378	0.26 359	0.85 537	0.54 527	1.03 571	0.72 467	0.80 535	0.69 477	0.68 438	0.83 546	2.04 550	0.44 367	0.23 538	0.24 532	0.29 564	0.25 506	0.28 445	0.24 450

WZ-Net	0.92 556	1.31 587	3.76 610	0.41 464	0.36 478	0.86 539	0.71 571	1.00 552	1.06 577	0.82 546	0.92 540	1.06 570	1.05 575	2.16 562	1.61 568	0.19 505	0.13 386	0.15 447	0.16 416	0.32 478	0.28 482

RTS	1.21 582	1.31 587	6.39 632	0.52 533	0.51 550	1.61 598	0.79 580	1.03 571	1.37 601	1.13 579	1.30 580	1.10 576	0.85 550	2.65 600	2.08 588	0.21 522	0.24 532	0.18 505	0.18 448	0.43 556	0.32 512

RTSA	1.21 582	1.31 587	6.39 632	0.52 533	0.51 550	1.61 598	0.79 580	1.03 571	1.37 601	1.13 579	1.30 580	1.10 576	0.85 550	2.65 600	2.08 588	0.21 522	0.24 532	0.18 505	0.18 448	0.43 556	0.32 512

Wz-Net-SNSev	0.76 521	1.32 590	3.11 586	0.40 457	0.31 427	0.71 473	0.60 545	0.98 532	0.87 545	0.67 492	0.83 521	0.96 549	0.60 486	1.67 487	0.97 502	0.16 462	0.15 433	0.16 466	0.17 435	0.36 515	0.24 450

ADCMid	0.96 562	1.32 590	2.74 546	0.38 436	0.35 470	0.99 559	0.58 541	0.94 501	0.86 542	1.23 591	1.01 556	1.01 559	1.00 570	1.05 404	3.97 624	0.21 522	0.19 495	0.42 585	0.32 549	0.40 545	0.29 488

AnyNet_C32	1.00 566	1.33 592	2.53 508	0.49 520	0.54 555	1.15 582	1.14 608	0.91 475	0.89 553	1.11 578	0.95 547	0.87 526	0.93 562	1.50 460	4.07 626	0.21 522	0.20 506	0.25 550	0.24 499	0.38 530	0.33 520

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 192	1.34 593	1.24 156	0.23 90	0.12 9	0.33 46	0.20 142	0.40 72	0.33 69	0.25 148	0.21 83	0.16 38	0.14 15	0.27 60	0.63 445	0.55 593	0.06 23	0.11 264	0.13 343	0.25 409	0.49 571

LE_ROB	4.43 635	1.35 594	9.38 637	2.79 636	3.93 636	2.43 625	3.46 640	2.68 629	11.19 643	11.66 648	4.73 638	5.26 636	10.46 645	4.50 634	9.49 644	0.82 608	0.69 616	1.34 626	0.98 625	0.75 596	0.76 597

ADCS	1.05 571	1.36 595	2.98 574	0.42 475	0.36 478	0.96 556	0.81 584	1.06 577	1.12 585	1.25 592	0.97 550	1.08 572	0.90 560	1.25 430	4.86 633	0.21 522	0.21 515	0.22 531	0.23 497	0.36 515	0.38 544

iResNetv2_ROB	0.59 426	1.43 596	2.96 570	0.40 457	0.22 291	0.58 319	0.28 342	0.91 475	0.73 482	0.57 399	0.63 430	0.60 392	0.41 364	0.74 363	0.35 309	0.11 291	0.08 160	0.10 198	0.07 109	0.43 556	0.17 334

SGM+DAISY	1.83 610	1.43 596	3.81 611	0.87 592	1.01 607	2.38 624	2.53 636	1.36 602	1.75 615	2.92 632	3.22 629	2.65 617	2.93 625	2.22 568	3.10 613	0.72 602	0.69 616	0.63 598	0.62 608	0.77 598	0.98 612

GASNet	0.73 512	1.47 598	3.04 578	0.47 510	0.33 448	0.57 301	0.34 423	0.91 475	0.75 499	0.58 417	0.58 388	0.74 473	0.55 463	2.03 548	0.65 452	0.21 522	0.15 433	0.19 511	0.17 435	0.51 575	0.28 482

AnyNet_C01	1.14 575	1.49 599	4.23 621	0.54 544	0.53 553	1.51 595	1.37 618	1.04 575	1.07 578	1.17 587	1.33 583	1.15 582	1.08 578	1.61 481	2.74 606	0.25 551	0.22 521	0.28 557	0.24 499	0.48 568	0.40 554

z-mn7	0.80 533	1.52 600	2.62 526	0.36 397	0.28 387	1.01 563	0.48 511	0.90 463	1.29 597	0.69 501	1.35 585	0.85 518	0.59 482	2.03 548	1.09 524	0.14 422	0.12 362	0.14 417	0.12 309	0.32 478	0.20 387

zh-mn7	0.80 533	1.54 601	3.00 576	0.35 378	0.27 373	0.72 479	0.41 467	0.93 492	1.11 584	1.00 569	1.28 577	0.75 479	0.57 473	1.87 525	1.18 538	0.16 462	0.13 386	0.14 417	0.14 371	0.26 429	0.21 399

WAO-6	1.58 606	1.54 601	2.32 464	1.14 610	1.00 606	2.30 622	1.03 601	1.82 619	2.85 631	1.25 592	2.61 618	2.20 611	1.56 606	2.47 589	1.99 584	0.95 612	0.67 610	1.19 622	0.83 619	1.08 608	0.88 609

SQANet	0.80 533	1.58 603	2.53 508	0.76 583	0.83 594	0.76 500	0.36 438	0.83 405	0.64 390	0.63 469	0.69 477	0.73 467	0.51 448	1.21 422	0.53 410	0.77 607	0.29 558	0.59 596	0.29 526	0.86 602	0.61 585

test_for_model	0.64 456	1.60 604	1.82 318	1.23 613	1.02 609	0.53 243	0.23 224	0.75 329	0.50 242	0.57 399	0.29 148	0.25 154	0.20 135	0.26 38	0.22 128	0.76 606	0.31 564	0.08 85	0.07 109	1.68 627	0.50 574

JetBlue	1.78 608	1.63 605	3.92 614	0.73 580	1.21 618	4.38 636	3.35 638	1.59 612	1.20 590	1.26 595	1.52 591	2.37 614	1.88 614	3.23 620	3.00 609	0.53 589	0.47 596	0.48 591	0.49 589	1.29 619	0.97 611

WAO-7	1.48 601	1.63 605	2.49 501	0.93 597	0.75 589	1.72 605	1.10 605	1.84 620	1.96 623	1.43 605	2.54 615	1.97 607	1.61 608	3.06 616	2.08 588	0.69 601	0.66 609	0.94 611	0.74 615	0.80 600	0.69 591

IMH-64-1	1.39 596	1.64 607	1.86 337	1.36 615	1.11 614	1.39 589	1.19 611	1.76 616	1.45 605	1.16 582	2.21 608	1.53 599	1.38 596	1.98 543	1.52 564	1.29 623	0.67 610	1.27 623	0.69 612	1.29 619	0.98 612

IMH-64	1.39 596	1.64 607	1.86 337	1.36 615	1.11 614	1.39 589	1.19 611	1.76 616	1.45 605	1.16 582	2.21 608	1.53 599	1.38 596	1.98 543	1.52 564	1.29 623	0.67 610	1.27 623	0.69 612	1.29 619	0.98 612

coex-ft	5.95 639	1.67 609	60.57 664	0.34 361	0.30 408	0.77 508	0.69 567	0.74 318	4.41 634	19.22 655	2.15 606	1.62 603	7.97 642	1.81 515	8.96 643	0.44 583	2.08 640	0.18 505	0.19 468	0.38 530	4.62 644

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 568	1.67 609	2.32 464	0.47 510	0.39 498	1.47 591	0.95 592	0.95 514	0.91 556	0.84 549	0.94 545	1.05 568	0.60 486	2.95 614	0.72 470	0.41 581	0.72 620	0.32 570	0.55 596	0.74 594	1.22 625

otaku	1.03 569	1.68 611	2.72 540	0.95 599	0.73 588	1.03 566	0.59 543	0.99 544	0.86 542	0.69 501	1.61 592	0.98 553	0.64 505	1.46 451	1.14 531	0.95 612	0.46 593	0.72 603	0.40 577	1.24 617	0.78 599

Ntro	1.00 566	1.68 611	2.80 555	0.95 599	0.85 595	1.06 569	0.53 523	0.98 532	0.90 555	0.62 460	0.76 507	0.93 542	0.66 512	1.66 485	0.98 504	0.99 615	0.45 591	0.75 604	0.40 577	1.19 613	0.75 596

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 591	1.70 613	2.50 505	0.56 553	0.40 507	2.15 620	0.99 595	1.24 596	1.26 594	1.02 571	1.10 567	1.29 589	0.88 558	3.10 618	1.08 522	1.66 631	0.83 624	0.68 601	0.88 621	1.57 624	1.80 637

SGM-ForestM	2.98 627	1.70 613	3.52 608	0.67 577	0.47 541	5.18 638	3.36 639	3.30 637	2.86 632	4.44 638	3.79 634	9.80 645	5.50 638	6.29 639	6.52 639	0.27 560	0.36 574	0.24 545	0.27 519	0.38 530	0.58 583

zh-sn7	0.89 552	1.73 615	3.09 583	0.39 446	0.30 408	0.82 528	0.63 556	0.96 519	0.87 545	0.79 534	1.12 568	0.84 514	0.87 554	2.42 582	1.63 569	0.16 462	0.17 471	0.16 466	0.16 416	0.34 498	0.29 488

Wz-Net-TNSev	0.91 554	1.73 615	3.08 581	0.36 397	0.31 427	1.00 562	0.71 571	1.06 577	0.97 564	0.71 511	0.72 496	1.09 574	0.87 554	2.42 582	1.59 567	0.20 515	0.20 506	0.16 466	0.20 478	0.44 564	0.35 526

RainbowNet	1.15 577	1.78 617	2.72 540	1.12 609	0.91 600	1.06 569	0.76 578	1.16 592	1.13 587	0.75 523	0.97 550	1.09 574	0.80 542	1.60 478	1.21 543	1.17 621	1.26 632	1.01 616	0.57 602	1.13 611	0.88 609

ACVNet_2	1.42 599	1.81 618	3.23 598	1.08 605	0.92 601	1.32 586	0.85 586	1.49 608	1.69 612	1.19 590	1.73 596	2.13 610	1.03 573	2.50 591	1.40 559	0.91 609	0.53 601	1.00 615	0.55 596	2.11 632	0.85 604

TorneroNet-64	2.65 619	1.83 619	3.30 600	1.46 618	1.20 617	3.89 632	0.99 595	3.51 639	6.71 640	2.56 626	4.60 637	4.22 628	3.85 633	3.33 621	3.14 614	1.19 622	0.65 608	1.39 628	0.79 618	3.31 639	1.15 623

Dean	1.79 609	1.83 619	3.92 614	1.29 614	1.07 613	1.55 596	1.00 598	1.95 623	2.33 625	1.47 607	4.19 636	4.26 631	1.33 593	2.21 565	1.48 563	1.14 620	0.68 614	1.18 619	0.74 615	1.24 617	0.98 612

UNDER WATER	2.74 621	1.85 621	4.54 623	1.81 627	1.44 623	2.34 623	1.40 621	3.24 634	6.60 639	2.60 627	2.76 621	5.75 637	5.24 637	3.02 615	4.01 625	1.45 627	0.81 623	1.59 634	1.06 627	1.80 628	1.51 631

ACVNet-4b	1.93 612	1.85 621	4.10 619	1.07 604	0.86 596	1.15 582	0.53 523	1.06 577	1.12 585	0.64 479	1.09 566	1.99 608	0.70 521	2.20 564	9.86 646	5.62 644	0.41 590	1.03 617	0.55 596	1.86 630	0.85 604

MSAF-DinoV2	3.10 629	1.86 623	10.68 639	3.61 639	0.30 408	3.34 630	0.82 585	2.81 631	1.79 617	0.80 535	0.87 532	1.56 602	1.10 580	26.49 665	1.96 581	0.17 478	0.13 386	0.19 511	1.63 636	0.92 604	0.99 617

UNDER WATER-64	2.47 618	1.89 624	4.86 624	1.82 628	1.44 623	3.18 629	1.57 625	2.62 627	5.64 636	2.05 614	2.13 605	4.13 627	3.76 632	2.62 598	3.42 620	1.47 628	0.85 625	1.57 633	1.07 628	1.82 629	1.49 630

PWCK	1.49 602	1.90 625	3.22 597	1.09 606	0.54 555	1.71 604	1.73 626	1.49 608	1.53 608	1.44 606	1.80 597	1.82 605	1.30 589	3.34 622	1.76 576	1.07 618	0.56 603	0.97 614	0.58 605	1.38 623	0.65 589

ACVNet_1	1.33 590	1.91 626	4.03 617	1.09 606	0.88 597	1.19 585	0.66 559	1.24 596	1.17 588	0.94 564	0.96 548	3.09 621	1.04 574	2.37 573	1.11 528	1.04 616	0.48 599	1.03 617	0.48 587	1.12 610	0.83 601

TorneroNet	5.50 637	1.92 627	3.16 590	1.47 619	1.25 620	14.07 646	1.06 603	4.90 640	20.99 660	10.17 644	16.48 652	11.88 649	6.93 640	3.34 622	4.20 628	1.30 625	0.69 616	1.45 630	0.86 620	2.61 636	1.20 624

MADNet+	1.36 593	1.93 628	5.95 630	0.81 590	0.59 568	1.57 597	1.09 604	1.39 605	1.22 591	0.84 549	1.01 556	1.25 588	1.12 582	3.19 619	2.36 600	0.45 585	0.47 596	0.38 582	0.34 556	0.59 583	0.57 581

KSHMR	4.10 633	1.97 629	5.27 627	1.71 623	1.47 625	1.96 612	1.28 614	3.19 633	17.33 655	2.12 615	15.91 650	9.18 644	1.57 607	8.42 642	1.98 583	1.52 629	1.26 632	1.67 635	1.19 630	1.67 626	1.40 629

notaker	2.66 620	2.07 630	3.31 602	2.61 635	1.43 621	1.76 607	1.11 606	2.76 630	1.79 617	2.26 622	11.53 648	3.96 626	4.29 634	3.09 617	2.76 607	1.55 630	0.88 626	1.70 636	1.07 628	2.00 631	1.35 627

ktn	4.35 634	2.10 631	2.89 563	1.80 625	1.49 627	2.13 619	1.41 623	2.26 625	12.72 645	11.41 647	16.43 651	11.15 647	3.75 631	4.36 633	3.18 615	1.82 633	0.98 630	1.73 637	1.21 631	2.97 638	1.27 626

DispFullNet	1.67 607	2.10 631	5.22 626	1.53 620	8.90 639	0.86 539	0.31 387	0.96 519	0.96 563	1.37 601	1.01 556	1.13 579	1.98 616	1.51 461	0.91 495	0.54 591	0.31 564	1.18 619	0.63 610	1.13 611	0.80 600

MADNet++	2.79 622	2.11 633	2.97 573	2.49 633	2.28 633	2.95 628	2.31 633	2.67 628	2.47 627	3.03 634	3.13 628	2.70 618	2.92 624	4.10 630	4.48 630	2.68 638	2.24 642	3.04 644	2.44 641	2.37 634	2.34 638

WAO-8	2.80 623	2.14 634	2.89 563	1.91 629	1.04 610	3.98 633	0.96 593	3.26 635	6.17 637	2.15 619	3.37 630	3.31 623	2.41 621	11.84 645	2.03 586	2.05 635	1.86 636	1.54 631	0.92 622	1.22 614	0.87 607

Venus	2.80 623	2.14 634	2.89 563	1.91 629	1.04 610	3.98 633	0.96 593	3.26 635	6.17 637	2.15 619	3.37 630	3.31 623	2.41 621	11.84 645	2.03 586	2.05 635	1.86 636	1.54 631	0.92 622	1.22 614	0.87 607

IMH	2.02 615	2.15 636	2.69 537	1.68 621	1.12 616	1.66 603	0.92 591	2.10 624	1.92 621	1.32 597	2.66 620	2.21 612	1.69 610	5.78 636	1.68 571	5.54 643	0.96 628	1.31 625	0.71 614	1.32 622	0.99 617

LVE	1.96 613	2.17 637	3.14 588	1.68 621	1.80 631	1.63 600	1.03 601	2.34 626	2.81 630	1.25 592	2.89 623	4.24 630	1.29 587	2.79 609	1.44 561	2.85 639	0.91 627	1.18 619	1.46 634	1.23 616	1.10 622

MFN_U_SF_RVC	1.55 605	2.39 638	3.16 590	0.65 575	0.41 514	1.12 578	0.46 499	1.23 595	1.33 598	1.61 609	1.20 572	1.43 596	0.98 569	1.76 501	1.97 582	1.90 634	1.80 634	1.98 638	2.15 639	1.63 625	1.77 636

HanzoNet	7.64 640	2.86 639	5.05 625	7.01 642	3.97 637	2.18 621	1.34 617	3.37 638	4.05 633	13.17 649	10.58 642	10.73 646	16.52 652	8.45 643	10.51 647	10.48 652	9.72 654	5.59 648	13.46 653	6.84 647	6.83 647

JetRed	3.29 630	4.93 640	10.17 638	1.45 617	1.72 630	7.44 640	5.05 643	3.06 632	2.12 624	2.41 625	2.39 612	2.99 620	2.37 620	3.51 625	6.44 638	1.32 626	1.90 638	1.37 627	1.23 632	2.21 633	1.76 635

DGTPSM_ROB	8.89 643	5.62 641	12.25 641	5.92 641	11.32 642	8.54 641	24.18 653	6.40 643	13.49 646	5.15 639	11.46 646	6.19 640	10.92 647	7.00 640	13.72 649	4.47 641	7.65 647	3.92 645	7.45 649	4.38 642	7.87 648

DPSMNet_ROB	9.48 644	5.64 642	13.01 645	8.82 643	11.82 643	8.54 641	24.20 654	6.41 644	13.65 649	5.32 641	11.47 647	6.33 641	10.92 647	7.69 641	13.89 650	7.25 651	8.19 649	5.06 646	7.78 650	5.31 645	8.26 649

TCMNet-wrong-test	5.51 638	6.62 643	6.20 631	13.02 649	11.90 644	7.14 639	5.53 644	6.99 645	1.44 604	2.65 628	3.10 627	8.37 643	5.95 639	4.75 635	6.05 637	3.07 640	0.98 630	2.38 640	1.99 638	6.62 646	5.43 645

USTest	8.10 641	7.17 644	8.96 636	9.25 644	9.05 640	15.27 647	23.78 652	9.96 649	9.47 642	5.94 642	6.75 640	7.80 642	7.48 641	8.83 644	11.21 648	2.21 637	3.56 643	2.86 643	3.20 644	5.02 644	4.16 642

BEATNet-Init1	12.10 645	11.19 645	27.29 661	2.99 637	3.51 635	21.84 659	11.10 646	14.34 653	13.83 650	20.34 656	20.33 657	26.35 666	20.03 654	19.06 657	14.80 653	1.74 632	1.81 635	2.05 639	2.49 642	3.69 641	3.12 641

Anonymous_1	22.91 653	11.20 646	12.13 640	12.75 646	26.28 659	19.43 654	27.92 658	14.08 652	13.61 647	14.96 650	10.58 642	11.26 648	11.19 649	12.55 649	14.57 652	38.28 667	7.88 648	34.96 664	63.99 664	89.57 667	10.94 652

DPSM_ROB	12.34 646	11.21 647	12.51 642	12.91 647	12.80 646	19.84 656	28.28 659	14.38 654	14.28 651	10.58 645	11.26 644	12.03 650	11.85 650	13.15 651	15.34 654	7.11 649	8.31 650	6.50 650	7.35 647	8.84 648	8.31 650

DPSM	12.34 646	11.21 647	12.51 642	12.91 647	12.80 646	19.84 656	28.28 659	14.38 654	14.28 651	10.58 645	11.26 644	12.03 650	11.85 650	13.15 651	15.34 654	7.11 649	8.31 650	6.50 650	7.35 647	8.84 648	8.31 650

PML	23.15 654	16.83 649	7.78 634	5.49 640	9.93 641	51.13 666	104.50 667	5.76 642	13.62 648	37.30 667	105.93 667	30.86 667	23.50 659	12.07 647	7.87 642	6.30 646	2.12 641	6.32 649	2.43 640	10.44 650	2.90 640

LRCNet_RVC	13.74 650	19.30 650	12.75 644	19.46 652	12.69 645	1.86 608	0.41 467	12.33 650	1.05 574	15.77 651	18.83 656	12.62 652	8.70 644	12.21 648	9.62 645	22.22 660	8.37 652	25.85 661	24.01 661	19.32 658	17.44 659

ASD4		19.65 651

DLNR_Zeroshot_test	13.43 648	19.94 652	23.55 652	121.61 665	35.03 662	0.46 175	0.15 71	8.02 646	0.35 81	0.28 174	0.37 211	0.26 168	0.17 77	0.76 368	0.29 240	6.42 647	0.26 547	0.09 144	0.38 571	50.13 665	0.18 354

DLNR-FE	13.43 648	20.01 653	23.53 651	121.73 666	33.87 661	0.46 175	0.15 71	8.09 647	0.35 81	0.28 174	0.37 211	0.26 168	0.17 77	0.75 364	0.29 240	6.68 648	0.26 547	0.09 144	0.38 571	50.82 666	0.18 354

xxxxx1	28.96 663	20.11 654	14.07 647	49.74 661	39.15 663	18.98 650	26.64 655	21.94 658	20.21 657	16.45 652	17.48 653	18.36 653	21.56 655	16.21 654	20.88 657	23.07 661	26.55 663	66.40 665	78.70 665	30.27 661	32.51 664

tt_ll	28.96 663	20.11 654	14.07 647	49.74 661	39.15 663	18.98 650	26.64 655	21.94 658	20.21 657	16.45 652	17.48 653	18.36 653	21.56 655	16.21 654	20.88 657	23.07 661	26.55 663	66.40 665	78.70 665	30.27 661	32.51 664

ff	28.96 663	20.11 654	14.07 647	49.74 661	39.15 663	18.98 650	26.64 655	21.94 658	20.21 657	16.45 652	17.48 653	18.36 653	21.56 655	16.21 654	20.88 657	23.07 661	26.55 663	66.40 665	78.70 665	30.27 661	32.51 664

DPSimNet_ROB	17.97 651	20.20 657	24.98 656	17.62 650	15.92 649	21.53 658	21.00 651	13.70 651	15.61 653	23.89 664	14.69 649	22.87 657	24.58 666	12.70 650	14.56 651	18.48 659	12.91 655	20.21 659	12.05 651	17.76 651	14.17 653

HaxPig	19.86 652	22.40 658	22.34 650	17.95 651	17.95 650	11.77 645	11.89 647	16.02 656	15.89 654	21.10 657	21.41 658	18.74 656	18.39 653	20.08 658	19.69 656	23.63 664	23.22 662	24.06 660	23.69 660	23.00 659	23.95 661

CasAABBNet	24.81 658	22.53 659	24.83 655	26.08 655	25.74 654	39.86 662	57.06 664	28.87 664	28.83 665	21.16 661	22.54 662	24.22 661	23.89 664	26.38 660	30.87 663	14.25 653	16.71 657	13.09 652	14.81 655	17.78 652	16.71 655

FlowAnything	24.85 659	22.54 660	25.10 657	26.11 658	25.76 655	39.86 662	57.00 662	28.89 665	28.87 666	21.31 663	22.68 664	24.22 661	23.87 660	26.39 663	30.89 667	14.26 654	16.78 661	13.10 655	14.90 659	17.78 652	16.69 654

RAFT-FEzeroshot	24.80 656	22.55 661	24.73 653	26.10 656	25.76 655	39.84 660	57.07 665	28.84 662	28.79 663	21.14 658	22.48 660	24.18 659	23.88 661	26.38 660	30.87 663	14.26 654	16.71 657	13.09 652	14.82 656	17.79 654	16.72 656

RAFT-FE	24.80 656	22.55 661	24.73 653	26.10 656	25.76 655	39.84 660	57.07 665	28.84 662	28.79 663	21.14 658	22.48 660	24.18 659	23.88 661	26.38 660	30.87 663	14.26 654	16.71 657	13.09 652	14.82 656	17.79 654	16.72 656

Selective-RAFT-Error	24.87 660	22.59 663	25.14 658	26.13 659	25.82 658	39.93 664	57.03 663	28.97 666	28.95 667	21.21 662	22.65 663	24.25 663	23.98 665	26.43 664	30.83 662	14.27 657	16.71 657	13.10 655	14.82 656	17.82 656	16.76 658

LSM0	26.58 661	22.63 664	25.88 659	30.13 660	52.21 666	39.94 665	56.74 661	28.97 666	28.72 662	21.14 658	22.26 659	24.43 664	23.88 661	26.54 666	30.87 663	14.32 658	16.55 656	13.12 657	14.71 654	17.92 657	20.60 660

MEDIAN_ROB	23.96 655	27.05 665	26.39 660	22.16 653	22.13 652	16.12 649	13.97 648	20.24 657	20.05 656	25.50 665	25.31 665	22.96 658	22.63 658	24.39 659	23.24 660	28.20 665	27.23 666	28.62 662	27.75 662	27.50 660	27.76 662

AVERAGE_ROB	26.93 662	30.34 666	29.27 662	25.82 654	25.34 653	19.48 655	15.17 649	23.55 661	23.00 661	28.45 666	27.87 666	26.25 665	25.86 667	26.96 667	25.55 661	31.30 666	30.07 667	31.76 663	30.81 663	30.79 664	30.93 663

test_example2	115.39 666	123.23 667	94.57 665	115.52 664	123.55 667	101.63 667	114.33 668	53.41 668	99.48 668	134.90 668	135.05 668	85.83 668	85.11 668	111.32 668	106.15 668	152.55 668	205.26 668	99.78 668	114.96 668	140.96 668	110.20 667

ccccc		297.21 668		374.70 667	380.44 668	203.92 668		216.32 669		203.37 669		215.01 669		312.78 669		412.57 669	356.13 669	256.09 669	227.69 669	428.88 669

GS-Stereo							0.21 163	0.62 251	0.41 154	0.22 98	0.22 96	0.17 68	0.18 101	0.44 215	0.16 6	0.10 222	0.16 451	0.08 85	0.11 269	0.33 487	0.84 602

FSD					0.29 395	0.35 64	0.33 418	0.44 106	0.46 205	0.32 197	0.32 181	0.37 234	0.32 288	0.35 148	0.32 283	0.28 564	0.27 554	0.31 566	0.30 536	0.31 469

Low-res two-view benchmark