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

asda	0.07 4	0.08 304	0.08 40	0.16 202	0.06 19	0.06 11	0.10 29	0.16 195	0.10 85	0.06 25	0.06 15	0.05 7	0.05 11	0.10 96	0.10 150	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 22	0.03 2

asd	0.07 4	0.08 304	0.07 9	0.16 202	0.07 112	0.08 66	0.08 7	0.11 36	0.08 41	0.07 80	0.07 53	0.06 32	0.06 42	0.10 96	0.09 63	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 79	0.04 22	0.03 2

qwe	0.07 4	0.08 304	0.07 9	0.15 121	0.06 19	0.07 37	0.10 29	0.18 264	0.11 114	0.07 80	0.07 53	0.06 32	0.06 42	0.10 96	0.09 63	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 79	0.04 22	0.03 2

4.25_new	0.07 4	0.08 304	0.09 92	0.15 121	0.06 19	0.09 117	0.08 7	0.14 104	0.08 41	0.07 80	0.07 53	0.06 32	0.06 42	0.12 258	0.10 150	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 22	0.03 2

4.5w_new	0.07 4	0.08 304	0.09 92	0.15 121	0.06 19	0.09 117	0.08 7	0.14 104	0.08 41	0.07 80	0.07 53	0.06 32	0.06 42	0.12 258	0.10 150	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 22	0.03 2

4.5_new	0.07 4	0.09 380	0.08 40	0.15 121	0.07 112	0.06 11	0.10 29	0.14 104	0.11 114	0.06 25	0.08 100	0.06 32	0.06 42	0.08 20	0.10 150	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 79	0.04 22	0.03 2

4.5w-stereo	0.07 4	0.09 380	0.08 40	0.15 121	0.07 112	0.06 11	0.10 29	0.14 104	0.11 114	0.06 25	0.08 100	0.06 32	0.06 42	0.08 20	0.10 150	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 79	0.04 22	0.03 2

4.25w-stereo	0.07 4	0.08 304	0.09 92	0.15 121	0.06 19	0.09 117	0.08 7	0.14 104	0.08 41	0.07 80	0.07 53	0.06 32	0.06 42	0.12 258	0.10 150	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 22	0.03 2

4w-stereo	0.07 4	0.08 304	0.08 40	0.16 202	0.06 19	0.07 37	0.08 7	0.12 60	0.08 41	0.07 80	0.07 53	0.05 7	0.06 42	0.09 49	0.10 150	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 79	0.04 22	0.03 2

3w_stereo	0.08 79	0.09 380	0.10 147	0.17 280	0.07 112	0.08 66	0.10 29	0.20 297	0.13 179	0.06 25	0.07 53	0.05 7	0.06 42	0.08 20	0.09 63	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 22	0.03 2

SteFusion	0.07 4	0.05 61	0.08 40	0.15 121	0.06 19	0.06 11	0.13 159	0.15 146	0.13 179	0.06 25	0.06 15	0.05 7	0.07 128	0.08 20	0.09 63	0.04 11	0.04 24	0.04 1	0.04 79	0.04 22	0.03 2

PyraSte	0.07 4	0.05 61	0.08 40	0.17 280	0.06 19	0.08 66	0.11 57	0.15 146	0.08 41	0.07 80	0.07 53	0.04 1	0.07 128	0.08 20	0.10 150	0.04 11	0.04 24	0.04 1	0.04 79	0.04 22	0.03 2

tim_s	0.07 4	0.04 1	0.08 40	0.16 202	0.06 19	0.08 66	0.11 57	0.14 104	0.09 63	0.06 25	0.06 15	0.04 1	0.08 195	0.08 20	0.10 150	0.04 11	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.04 22	0.03 2

xxxad45	0.07 4	0.04 1	0.08 40	0.16 202	0.06 19	0.07 37	0.12 89	0.15 146	0.12 143	0.06 25	0.05 7	0.04 1	0.08 195	0.07 4	0.09 63	0.04 11	0.05 214	0.04 1	0.04 79	0.04 22	0.03 2

ACW_4w	0.07 4	0.05 61	0.09 92	0.15 121	0.06 19	0.08 66	0.11 57	0.14 104	0.13 179	0.06 25	0.07 53	0.04 1	0.08 195	0.08 20	0.09 63	0.04 11	0.04 24	0.04 1	0.04 79	0.03 1	0.03 2

5w_v4	0.07 4	0.04 1	0.08 40	0.15 121	0.06 19	0.08 66	0.11 57	0.15 146	0.11 114	0.07 80	0.06 15	0.04 1	0.08 195	0.08 20	0.09 63	0.04 11	0.05 214	0.04 1	0.04 79	0.04 22	0.03 2

OmniDepth	0.07 4	0.07 203	0.08 40	0.18 363	0.06 19	0.07 37	0.11 57	0.09 11	0.06 8	0.04 1	0.07 53	0.10 220	0.09 236	0.08 20	0.08 17	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 79	0.03 1	0.03 2

MonStereo	0.07 4	0.06 112	0.05 1	0.15 121	0.05 1	0.08 66	0.10 29	0.15 146	0.15 225	0.05 3	0.06 15	0.05 7	0.06 42	0.07 4	0.09 63	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Wavelet-MonSter	0.07 4	0.05 61	0.07 9	0.16 202	0.06 19	0.07 37	0.11 57	0.10 20	0.08 41	0.06 25	0.06 15	0.07 115	0.07 128	0.09 49	0.09 63	0.04 11	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Monster-pub-eth3d	0.07 4	0.06 112	0.05 1	0.15 121	0.05 1	0.08 66	0.10 29	0.15 146	0.15 225	0.05 3	0.06 15	0.05 7	0.06 42	0.07 4	0.09 63	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

AdaDepth	0.07 4	0.06 112	0.07 9	0.18 363	0.06 19	0.11 236	0.12 89	0.09 11	0.07 16	0.06 25	0.05 7	0.07 115	0.06 42	0.09 49	0.10 150	0.04 11	0.05 214	0.05 77	0.04 79	0.04 22	0.04 54

2.5w	0.07 4	0.07 203	0.07 9	0.16 202	0.06 19	0.08 66	0.12 89	0.10 20	0.10 85	0.07 80	0.06 15	0.09 187	0.06 42	0.08 20	0.09 63	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 79	0.03 1	0.03 2

2.75w_new	0.07 4	0.07 203	0.07 9	0.13 14	0.06 19	0.08 66	0.08 7	0.18 264	0.12 143	0.07 80	0.08 100	0.06 32	0.06 42	0.09 49	0.11 247	0.04 11	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 54

3.25w_new	0.07 4	0.06 112	0.07 9	0.15 121	0.06 19	0.10 189	0.07 3	0.12 60	0.11 114	0.08 123	0.06 15	0.07 115	0.06 42	0.11 171	0.09 63	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.25w	0.07 4	0.06 112	0.07 9	0.15 121	0.06 19	0.10 189	0.07 3	0.12 60	0.11 114	0.08 123	0.06 15	0.07 115	0.06 42	0.11 171	0.09 63	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.75w	0.07 4	0.07 203	0.08 40	0.16 202	0.07 112	0.07 37	0.09 18	0.16 195	0.09 63	0.07 80	0.06 15	0.05 7	0.06 42	0.09 49	0.10 150	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.5w_stereo	0.07 4	0.07 203	0.07 9	0.15 121	0.07 112	0.09 117	0.06 1	0.13 77	0.11 114	0.07 80	0.07 53	0.06 32	0.07 128	0.10 96	0.09 63	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

2w_stereo	0.08 79	0.08 304	0.09 92	0.16 202	0.06 19	0.08 66	0.10 29	0.20 297	0.15 225	0.08 123	0.07 53	0.06 32	0.06 42	0.06 1	0.09 63	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 79	0.03 1	0.03 2

1w_stereo	0.07 4	0.06 112	0.07 9	0.16 202	0.06 19	0.07 37	0.10 29	0.14 104	0.14 206	0.07 80	0.08 100	0.05 7	0.06 42	0.09 49	0.09 63	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 54

monsterstereo	0.07 4	0.06 112	0.06 4	0.16 202	0.06 19	0.08 66	0.10 29	0.16 195	0.11 114	0.07 80	0.08 100	0.06 32	0.07 128	0.08 20	0.09 63	0.04 11	0.04 24	0.05 77	0.04 79	0.03 1	0.03 2

LG-Stereo	0.08 79	0.07 203	0.10 147	0.18 363	0.07 112	0.10 189	0.17 388	0.11 36	0.08 41	0.05 3	0.07 53	0.05 7	0.07 128	0.09 49	0.09 63	0.04 11	0.05 214	0.07 263	0.07 341	0.04 22	0.04 54

MonSter	0.07 4	0.06 112	0.05 1	0.15 121	0.05 1	0.07 37	0.10 29	0.15 146	0.15 225	0.05 3	0.06 15	0.05 7	0.06 42	0.07 4	0.09 63	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

DEFOM-Stereo	0.07 4	0.05 61	0.07 9	0.14 68	0.06 19	0.10 189	0.13 159	0.07 2	0.13 179	0.06 25	0.07 53	0.06 32	0.05 11	0.10 96	0.09 63	0.04 11	0.04 24	0.05 77	0.03 1	0.04 22	0.04 54

RSM++	0.08 79	0.06 112	0.09 92	0.17 280	0.07 112	0.09 117	0.12 89	0.11 36	0.11 114	0.08 123	0.06 15	0.07 115	0.05 11	0.10 96	0.09 63	0.04 11	0.04 24	0.06 164	0.05 174	0.05 147	0.03 2

RSM	0.08 79	0.06 112	0.09 92	0.17 280	0.06 19	0.08 66	0.12 89	0.12 60	0.10 85	0.08 123	0.07 53	0.06 32	0.05 11	0.11 171	0.09 63	0.04 11	0.04 24	0.05 77	0.04 79	0.04 22	0.03 2

test_4	0.10 209	0.10 438	0.08 40	0.19 421	0.09 303	0.08 66	0.22 522	0.15 146	0.17 274	0.12 262	0.18 333	0.12 262	0.09 236	0.08 20	0.11 247	0.04 11	0.04 24	0.08 348	0.08 406	0.04 22	0.03 2

USM	0.08 79	0.05 61	0.09 92	0.14 68	0.06 19	0.09 117	0.12 89	0.15 146	0.09 63	0.06 25	0.07 53	0.05 7	0.07 128	0.10 96	0.10 150	0.05 37	0.05 214	0.04 1	0.03 1	0.04 22	0.04 54

uiiii_40	0.07 4	0.06 112	0.06 4	0.13 14	0.07 112	0.07 37	0.10 29	0.14 104	0.07 16	0.05 3	0.06 15	0.06 32	0.06 42	0.10 96	0.09 63	0.05 37	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.05 147	0.05 172

StePilot	0.07 4	0.06 112	0.07 9	0.14 68	0.07 112	0.08 66	0.10 29	0.14 104	0.10 85	0.06 25	0.07 53	0.06 32	0.06 42	0.10 96	0.09 63	0.05 37	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.05 147	0.05 172

dd23bbn	0.08 79	0.04 1	0.08 40	0.14 68	0.06 19	0.09 117	0.13 159	0.16 195	0.07 16	0.07 80	0.11 215	0.07 115	0.08 195	0.08 20	0.10 150	0.05 37	0.05 214	0.04 1	0.03 1	0.04 22	0.04 54

ITERv14	0.07 4	0.04 1	0.10 147	0.13 14	0.06 19	0.08 66	0.12 89	0.15 146	0.06 8	0.06 25	0.09 130	0.06 32	0.07 128	0.10 96	0.10 150	0.05 37	0.05 214	0.04 1	0.03 1	0.04 22	0.04 54

ITERv10	0.08 79	0.04 1	0.10 147	0.13 14	0.06 19	0.08 66	0.12 89	0.15 146	0.08 41	0.06 25	0.09 130	0.06 32	0.07 128	0.10 96	0.10 150	0.05 37	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.04 22	0.04 54

ITERv7	0.08 79	0.04 1	0.10 147	0.13 14	0.06 19	0.09 117	0.12 89	0.15 146	0.07 16	0.06 25	0.09 130	0.06 32	0.07 128	0.10 96	0.10 150	0.05 37	0.05 214	0.04 1	0.03 1	0.04 22	0.04 54

ITERv4	0.07 4	0.06 112	0.09 92	0.14 68	0.06 19	0.06 11	0.10 29	0.11 36	0.07 16	0.07 80	0.08 100	0.06 32	0.07 128	0.08 20	0.09 63	0.05 37	0.05 214	0.05 77	0.04 79	0.03 1	0.03 2

VIP-Stereo	0.07 4	0.07 203	0.07 9	0.15 121	0.06 19	0.12 272	0.10 29	0.11 36	0.11 114	0.06 25	0.07 53	0.06 32	0.05 11	0.10 96	0.08 17	0.05 37	0.04 24	0.05 77	0.03 1	0.03 1	0.02 1

DA	0.08 79	0.07 203	0.07 9	0.19 421	0.08 185	0.09 117	0.12 89	0.13 77	0.12 143	0.08 123	0.10 176	0.10 220	0.08 195	0.09 49	0.10 150	0.05 37	0.04 24	0.06 164	0.04 79	0.05 147	0.03 2

Replicate-Monster	0.07 4	0.05 61	0.09 92	0.14 68	0.06 19	0.08 66	0.09 18	0.13 77	0.13 179	0.05 3	0.07 53	0.06 32	0.06 42	0.08 20	0.10 150	0.05 37	0.04 24	0.05 77	0.03 1	0.04 22	0.04 54

GGEV	0.08 79	0.07 203	0.07 9	0.19 421	0.08 185	0.09 117	0.12 89	0.13 77	0.12 143	0.08 123	0.10 176	0.10 220	0.08 195	0.09 49	0.10 150	0.05 37	0.04 24	0.06 164	0.04 79	0.05 147	0.03 2

2.25w	0.07 4	0.06 112	0.07 9	0.14 68	0.06 19	0.08 66	0.08 7	0.10 20	0.15 225	0.08 123	0.10 176	0.07 115	0.06 42	0.08 20	0.10 150	0.05 37	0.03 1	0.04 1	0.04 79	0.03 1	0.04 54

monsters	0.07 4	0.06 112	0.06 4	0.15 121	0.06 19	0.08 66	0.09 18	0.12 60	0.08 41	0.09 159	0.07 53	0.06 32	0.06 42	0.08 20	0.08 17	0.05 37	0.04 24	0.04 1	0.04 79	0.03 1	0.03 2

xyz-stereo-finetune2	0.11 252	0.07 203	0.13 295	0.13 14	0.07 112	0.11 236	0.19 474	0.17 234	0.12 143	0.15 337	0.15 275	0.17 370	0.12 325	0.13 304	0.11 247	0.05 37	0.04 24	0.07 263	0.05 174	0.04 22	0.06 267

xyz-stereo-finetune	0.11 252	0.08 304	0.13 295	0.14 68	0.06 19	0.10 189	0.19 474	0.17 234	0.19 316	0.12 262	0.14 258	0.15 336	0.10 269	0.13 304	0.11 247	0.05 37	0.04 24	0.07 263	0.05 174	0.04 22	0.05 172

xyz-stereo	0.13 344	0.07 203	0.20 490	0.15 121	0.05 1	0.20 481	0.15 288	0.17 234	0.31 478	0.15 337	0.29 488	0.26 485	0.16 432	0.13 304	0.12 306	0.05 37	0.05 214	0.06 164	0.05 174	0.04 22	0.04 54

LG-Stereo_L2	0.07 4	0.05 61	0.10 147	0.14 68	0.06 19	0.07 37	0.12 89	0.09 11	0.09 63	0.06 25	0.04 1	0.05 7	0.05 11	0.08 20	0.08 17	0.05 37	0.04 24	0.05 77	0.03 1	0.04 22	0.03 2

LG-Stereo_L1	0.07 4	0.05 61	0.11 209	0.14 68	0.06 19	0.07 37	0.13 159	0.09 11	0.07 16	0.05 3	0.04 1	0.05 7	0.04 1	0.08 20	0.07 1	0.05 37	0.04 24	0.05 77	0.03 1	0.04 22	0.04 54

MLG-Stereo_test1	0.06 1	0.05 61	0.08 40	0.17 280	0.05 1	0.06 11	0.11 57	0.08 4	0.03 1	0.05 3	0.04 1	0.06 32	0.05 11	0.09 49	0.09 63	0.05 37	0.04 24	0.05 77	0.03 1	0.04 22	0.04 54

MLG-Stereo	0.07 4	0.05 61	0.08 40	0.17 280	0.05 1	0.07 37	0.11 57	0.08 4	0.04 2	0.05 3	0.04 1	0.06 32	0.05 11	0.10 96	0.09 63	0.05 37	0.04 24	0.05 77	0.03 1	0.04 22	0.04 54

MM-Stereo_test2	0.09 146	0.06 112	0.09 92	0.19 421	0.08 185	0.12 272	0.18 434	0.15 146	0.14 206	0.07 80	0.10 176	0.07 115	0.06 42	0.12 258	0.09 63	0.05 37	0.04 24	0.06 164	0.05 174	0.05 147	0.03 2

HART	0.08 79	0.07 203	0.09 92	0.17 280	0.07 112	0.10 189	0.16 354	0.13 77	0.11 114	0.08 123	0.10 176	0.07 115	0.05 11	0.10 96	0.08 17	0.05 37	0.04 24	0.06 164	0.04 79	0.05 147	0.04 54

GREAT-IGEV	0.07 4	0.06 112	0.08 40	0.13 14	0.07 112	0.07 37	0.14 216	0.09 11	0.09 63	0.06 25	0.07 53	0.06 32	0.05 11	0.10 96	0.07 1	0.05 37	0.04 24	0.05 77	0.04 79	0.05 147	0.04 54

HI	0.11 252	0.06 112	0.11 209	0.13 14	0.09 303	0.09 117	0.14 216	0.21 320	0.10 85	0.19 427	0.17 308	0.14 307	0.09 236	0.16 386	0.08 17	0.05 37	0.04 24	0.07 263	0.08 406	0.07 325	0.06 267

CoSv	0.11 252	0.06 112	0.11 209	0.13 14	0.09 303	0.09 117	0.14 216	0.21 320	0.10 85	0.19 427	0.17 308	0.14 307	0.09 236	0.16 386	0.08 17	0.05 37	0.04 24	0.07 263	0.08 406	0.07 325	0.06 267

SCV_C0	0.08 79	0.07 203	0.07 9	0.16 202	0.09 303	0.08 66	0.15 288	0.11 36	0.12 143	0.08 123	0.07 53	0.06 32	0.05 11	0.11 171	0.07 1	0.05 37	0.05 214	0.05 77	0.04 79	0.06 257	0.05 172

SCV	0.08 79	0.09 380	0.08 40	0.15 121	0.08 185	0.10 189	0.13 159	0.10 20	0.12 143	0.07 80	0.07 53	0.06 32	0.04 1	0.09 49	0.08 17	0.05 37	0.04 24	0.06 164	0.04 79	0.06 257	0.04 54

AIO_rvc	0.07 4	0.06 112	0.08 40	0.15 121	0.06 19	0.08 66	0.14 216	0.09 11	0.08 41	0.07 80	0.08 100	0.07 115	0.04 1	0.10 96	0.08 17	0.05 37	0.04 24	0.05 77	0.04 79	0.04 22	0.03 2

AIO_test	0.07 4	0.05 61	0.07 9	0.15 121	0.07 112	0.06 11	0.14 216	0.10 20	0.10 85	0.07 80	0.07 53	0.06 32	0.05 11	0.08 20	0.10 150	0.05 37	0.04 24	0.05 77	0.04 79	0.04 22	0.03 2

castereo	0.09 146	0.06 112	0.11 209	0.15 121	0.06 19	0.11 236	0.15 288	0.14 104	0.18 300	0.08 123	0.10 176	0.11 245	0.08 195	0.09 49	0.10 150	0.05 37	0.04 24	0.05 77	0.04 79	0.04 22	0.03 2

GIP-stereo	0.08 79	0.06 112	0.11 209	0.14 68	0.06 19	0.09 117	0.13 159	0.14 104	0.11 114	0.07 80	0.08 100	0.05 7	0.04 1	0.10 96	0.07 1	0.05 37	0.04 24	0.05 77	0.04 79	0.05 147	0.04 54

fffft	0.09 146	0.06 112	0.12 249	0.16 202	0.07 112	0.09 117	0.17 388	0.12 60	0.11 114	0.08 123	0.07 53	0.09 187	0.06 42	0.11 171	0.12 306	0.05 37	0.04 24	0.06 164	0.05 174	0.04 22	0.05 172
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.08 79	0.06 112	0.12 249	0.16 202	0.07 112	0.09 117	0.14 216	0.11 36	0.13 179	0.09 159	0.07 53	0.07 115	0.07 128	0.12 258	0.10 150	0.05 37	0.04 24	0.06 164	0.05 174	0.04 22	0.04 54

mms	0.09 146	0.07 203	0.08 40	0.16 202	0.08 185	0.10 189	0.16 354	0.12 60	0.11 114	0.08 123	0.09 130	0.08 162	0.06 42	0.11 171	0.12 306	0.05 37	0.04 24	0.07 263	0.05 174	0.04 22	0.03 2

ours_stereo	0.09 146	0.07 203	0.09 92	0.17 280	0.08 185	0.11 236	0.16 354	0.11 36	0.12 143	0.08 123	0.10 176	0.08 162	0.06 42	0.12 258	0.12 306	0.05 37	0.04 24	0.06 164	0.05 174	0.04 22	0.03 2

fffy	0.09 146	0.08 304	0.09 92	0.16 202	0.07 112	0.13 315	0.17 388	0.13 77	0.12 143	0.08 123	0.09 130	0.08 162	0.09 236	0.13 304	0.11 247	0.05 37	0.05 214	0.07 263	0.05 174	0.04 22	0.05 172

tg	0.10 209	0.06 112	0.10 147	0.18 363	0.08 185	0.11 236	0.16 354	0.20 297	0.12 143	0.08 123	0.11 215	0.11 245	0.07 128	0.11 171	0.10 150	0.05 37	0.04 24	0.08 348	0.08 406	0.04 22	0.04 54

WCG-NET	0.08 79	0.05 61	0.09 92	0.15 121	0.06 19	0.11 236	0.14 216	0.13 77	0.13 179	0.06 25	0.09 130	0.07 115	0.06 42	0.13 304	0.08 17	0.05 37	0.04 24	0.05 77	0.04 79	0.04 22	0.03 2

IGEV-Stereo++	0.07 4	0.06 112	0.08 40	0.18 363	0.06 19	0.04 1	0.10 29	0.11 36	0.11 114	0.06 25	0.07 53	0.07 115	0.06 42	0.09 49	0.09 63	0.05 37	0.04 24	0.05 77	0.04 79	0.05 147	0.04 54

AIO-Stereo	0.08 79	0.06 112	0.09 92	0.18 363	0.06 19	0.08 66	0.12 89	0.15 146	0.09 63	0.08 123	0.08 100	0.07 115	0.05 11	0.11 171	0.08 17	0.05 37	0.05 214	0.05 77	0.04 79	0.04 22	0.04 54

WCG-NET（raft）	0.08 79	0.05 61	0.10 147	0.15 121	0.06 19	0.11 236	0.13 159	0.15 146	0.12 143	0.08 123	0.07 53	0.06 32	0.06 42	0.13 304	0.08 17	0.05 37	0.04 24	0.05 77	0.04 79	0.04 22	0.04 54

H2IRNET	0.10 209	0.09 380	0.09 92	0.18 363	0.09 303	0.12 272	0.15 288	0.14 104	0.21 354	0.10 193	0.10 176	0.10 220	0.10 269	0.10 96	0.10 150	0.05 37	0.04 24	0.08 348	0.08 406	0.06 257	0.05 172

MGS-Stereo	0.09 146	0.07 203	0.12 249	0.15 121	0.08 185	0.09 117	0.15 288	0.12 60	0.12 143	0.07 80	0.10 176	0.08 162	0.06 42	0.10 96	0.09 63	0.05 37	0.04 24	0.06 164	0.05 174	0.06 257	0.05 172

MoCha-V2	0.08 79	0.05 61	0.10 147	0.20 478	0.07 112	0.09 117	0.14 216	0.11 36	0.08 41	0.07 80	0.08 100	0.07 115	0.06 42	0.09 49	0.08 17	0.05 37	0.04 24	0.05 77	0.04 79	0.04 22	0.04 54

IGEV++	0.08 79	0.06 112	0.08 40	0.18 363	0.07 112	0.09 117	0.13 159	0.10 20	0.09 63	0.08 123	0.08 100	0.06 32	0.06 42	0.13 304	0.09 63	0.05 37	0.04 24	0.05 77	0.04 79	0.05 147	0.04 54

AE-Stereo	0.10 209	0.08 304	0.10 147	0.18 363	0.09 303	0.10 189	0.15 288	0.14 104	0.19 316	0.09 159	0.14 258	0.12 262	0.08 195	0.11 171	0.10 150	0.05 37	0.06 370	0.07 263	0.06 252	0.05 147	0.04 54

ff7	0.09 146	0.07 203	0.11 209	0.16 202	0.09 303	0.11 236	0.15 288	0.16 195	0.12 143	0.10 193	0.06 15	0.06 32	0.06 42	0.11 171	0.09 63	0.05 37	0.04 24	0.06 164	0.05 174	0.05 147	0.06 267

ffff	0.09 146	0.07 203	0.11 209	0.16 202	0.09 303	0.11 236	0.15 288	0.16 195	0.12 143	0.10 193	0.06 15	0.06 32	0.06 42	0.11 171	0.09 63	0.05 37	0.04 24	0.06 164	0.05 174	0.05 147	0.06 267

11t	0.09 146	0.07 203	0.11 209	0.16 202	0.09 303	0.11 236	0.15 288	0.16 195	0.12 143	0.10 193	0.06 15	0.06 32	0.06 42	0.11 171	0.09 63	0.05 37	0.04 24	0.06 164	0.05 174	0.05 147	0.06 267

MIM_Stereo	0.09 146	0.07 203	0.11 209	0.15 121	0.07 112	0.06 11	0.12 89	0.20 297	0.14 206	0.13 289	0.13 244	0.09 187	0.05 11	0.12 258	0.08 17	0.05 37	0.06 370	0.07 263	0.06 252	0.06 257	0.05 172

testlalala	0.08 79	0.07 203	0.17 444	0.16 202	0.08 185	0.09 117	0.12 89	0.15 146	0.10 85	0.07 80	0.09 130	0.06 32	0.06 42	0.11 171	0.09 63	0.05 37	0.04 24	0.06 164	0.04 79	0.04 22	0.04 54

LL-Strereo2	0.10 209	0.10 438	0.15 382	0.18 363	0.08 185	0.15 373	0.09 18	0.17 234	0.14 206	0.14 310	0.10 176	0.09 187	0.07 128	0.16 386	0.10 150	0.05 37	0.05 214	0.10 477	0.07 341	0.06 257	0.05 172

4D-IteraStereo	0.09 146	0.07 203	0.10 147	0.18 363	0.07 112	0.09 117	0.15 288	0.17 234	0.15 225	0.10 193	0.11 215	0.10 220	0.07 128	0.11 171	0.09 63	0.05 37	0.03 1	0.08 348	0.07 341	0.06 257	0.05 172

LoS_RVC	0.08 79	0.05 61	0.07 9	0.15 121	0.07 112	0.08 66	0.15 288	0.11 36	0.10 85	0.08 123	0.09 130	0.06 32	0.09 236	0.10 96	0.09 63	0.05 37	0.04 24	0.05 77	0.03 1	0.04 22	0.03 2

anonymousdsp2	0.11 252	0.07 203	0.10 147	0.16 202	0.09 303	0.13 315	0.14 216	0.18 264	0.22 368	0.13 289	0.14 258	0.12 262	0.09 236	0.14 330	0.11 247	0.05 37	0.04 24	0.05 77	0.04 79	0.06 257	0.05 172

anonymousdsp	0.09 146	0.07 203	0.11 209	0.16 202	0.09 303	0.11 236	0.15 288	0.16 195	0.12 143	0.09 159	0.06 15	0.06 32	0.06 42	0.11 171	0.09 63	0.05 37	0.04 24	0.06 164	0.05 174	0.05 147	0.06 267

Selective-IGEV	0.07 4	0.06 112	0.08 40	0.17 280	0.06 19	0.08 66	0.12 89	0.13 77	0.07 16	0.08 123	0.07 53	0.06 32	0.04 1	0.10 96	0.09 63	0.05 37	0.04 24	0.05 77	0.04 79	0.04 22	0.03 2

Selective-RAFT	0.11 252	0.10 438	0.11 209	0.21 507	0.08 185	0.16 403	0.13 159	0.20 297	0.22 368	0.10 193	0.10 176	0.11 245	0.10 269	0.15 352	0.11 247	0.05 37	0.05 214	0.06 164	0.05 174	0.06 257	0.05 172

ProNet	0.09 146	0.07 203	0.10 147	0.17 280	0.08 185	0.10 189	0.15 288	0.15 146	0.12 143	0.09 159	0.06 15	0.07 115	0.06 42	0.11 171	0.09 63	0.05 37	0.04 24	0.06 164	0.05 174	0.04 22	0.06 267

ccc-4	0.09 146	0.07 203	0.11 209	0.16 202	0.09 303	0.11 236	0.15 288	0.16 195	0.12 143	0.10 193	0.06 15	0.06 32	0.06 42	0.11 171	0.09 63	0.05 37	0.04 24	0.06 164	0.05 174	0.05 147	0.06 267

raft_robust	0.13 344	0.10 438	0.07 9	0.18 363	0.08 185	0.13 315	0.24 545	0.28 461	0.33 492	0.20 450	0.19 342	0.14 307	0.10 269	0.11 171	0.12 306	0.05 37	0.05 214	0.07 263	0.07 341	0.05 147	0.04 54

RAFT_CTSACE	0.12 319	0.09 380	0.10 147	0.22 523	0.08 185	0.12 272	0.24 545	0.18 264	0.16 254	0.20 450	0.27 462	0.13 287	0.07 128	0.13 304	0.09 63	0.05 37	0.06 370	0.08 348	0.07 341	0.04 22	0.04 54

RAFT+CT+SA	0.13 344	0.11 464	0.09 92	0.19 421	0.09 303	0.15 373	0.28 582	0.22 343	0.22 368	0.15 337	0.26 453	0.10 220	0.10 269	0.11 171	0.12 306	0.05 37	0.04 24	0.07 263	0.08 406	0.07 325	0.06 267

SA	0.12 319	0.09 380	0.08 40	0.18 363	0.08 185	0.12 272	0.24 545	0.23 363	0.18 300	0.17 381	0.27 462	0.14 307	0.11 294	0.11 171	0.11 247	0.05 37	0.05 214	0.09 429	0.08 406	0.05 147	0.04 54

IGEV-Stereo	0.09 146	0.07 203	0.11 209	0.16 202	0.09 303	0.11 236	0.15 288	0.16 195	0.12 143	0.09 159	0.06 15	0.06 32	0.06 42	0.11 171	0.09 63	0.05 37	0.04 24	0.06 164	0.05 174	0.05 147	0.06 267
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	0.12 319	0.09 380	0.12 249	0.19 421	0.08 185	0.09 117	0.12 89	0.21 320	0.21 354	0.19 427	0.14 258	0.11 245	0.09 236	0.20 479	0.16 428	0.05 37	0.05 214	0.07 263	0.06 252	0.05 147	0.06 267

GMOStereo	0.11 252	0.09 380	0.07 9	0.19 421	0.08 185	0.12 272	0.28 582	0.13 77	0.17 274	0.11 224	0.17 308	0.14 307	0.12 325	0.07 4	0.07 1	0.05 37	0.05 214	0.09 429	0.07 341	0.04 22	0.04 54

error version	0.11 252	0.09 380	0.07 9	0.19 421	0.08 185	0.12 272	0.28 582	0.13 77	0.17 274	0.11 224	0.17 308	0.14 307	0.12 325	0.07 4	0.07 1	0.05 37	0.05 214	0.09 429	0.07 341	0.04 22	0.04 54

test-v	0.11 252	0.09 380	0.07 9	0.19 421	0.08 185	0.12 272	0.28 582	0.13 77	0.17 274	0.11 224	0.17 308	0.14 307	0.12 325	0.07 4	0.07 1	0.05 37	0.05 214	0.09 429	0.07 341	0.04 22	0.04 54

test-3	0.08 79	0.06 112	0.09 92	0.17 280	0.07 112	0.07 37	0.14 216	0.12 60	0.15 225	0.09 159	0.08 100	0.07 115	0.08 195	0.11 171	0.10 150	0.05 37	0.04 24	0.07 263	0.05 174	0.04 22	0.04 54

test_1	0.08 79	0.06 112	0.09 92	0.17 280	0.07 112	0.07 37	0.14 216	0.12 60	0.15 225	0.09 159	0.08 100	0.07 115	0.08 195	0.11 171	0.10 150	0.05 37	0.04 24	0.07 263	0.05 174	0.04 22	0.04 54

test_3	0.10 209	0.09 380	0.10 147	0.20 478	0.08 185	0.13 315	0.26 569	0.14 104	0.21 354	0.10 193	0.10 176	0.09 187	0.09 236	0.08 20	0.11 247	0.05 37	0.04 24	0.08 348	0.07 341	0.04 22	0.04 54

LCNet	0.11 252	0.07 203	0.09 92	0.19 421	0.09 303	0.08 66	0.15 288	0.21 320	0.15 225	0.11 224	0.15 275	0.16 350	0.11 294	0.12 258	0.11 247	0.05 37	0.04 24	0.08 348	0.07 341	0.06 257	0.15 567

HHNet	0.11 252	0.06 112	0.16 416	0.15 121	0.14 531	0.07 37	0.13 159	0.20 297	0.17 274	0.14 310	0.25 436	0.11 245	0.08 195	0.13 304	0.10 150	0.05 37	0.04 24	0.08 348	0.06 252	0.05 147	0.09 457

STrans-v2	0.10 209	0.07 203	0.12 249	0.18 363	0.07 112	0.10 189	0.14 216	0.21 320	0.11 114	0.11 224	0.15 275	0.12 262	0.10 269	0.11 171	0.12 306	0.05 37	0.04 24	0.06 164	0.06 252	0.04 22	0.04 54

TransformOpticalFlow	0.10 209	0.08 304	0.13 295	0.18 363	0.07 112	0.09 117	0.15 288	0.19 286	0.15 225	0.12 262	0.17 308	0.11 245	0.11 294	0.11 171	0.10 150	0.05 37	0.04 24	0.06 164	0.06 252	0.05 147	0.05 172

PSM-AAD	0.11 252	0.07 203	0.10 147	0.19 421	0.09 303	0.10 189	0.15 288	0.20 297	0.13 179	0.12 262	0.14 258	0.18 384	0.11 294	0.11 171	0.10 150	0.05 37	0.05 214	0.09 429	0.08 406	0.06 257	0.14 560

FTStereo	0.12 319	0.06 112	0.14 330	0.18 363	0.09 303	0.07 37	0.15 288	0.21 320	0.18 300	0.12 262	0.24 406	0.12 262	0.12 325	0.13 304	0.13 347	0.05 37	0.05 214	0.07 263	0.06 252	0.06 257	0.10 484

KYRaft	0.11 252	0.07 203	0.10 147	0.19 421	0.09 303	0.08 66	0.15 288	0.22 343	0.12 143	0.13 289	0.16 287	0.20 410	0.10 269	0.12 258	0.10 150	0.05 37	0.04 24	0.08 348	0.08 406	0.06 257	0.16 578

ASMatch	0.11 252	0.06 112	0.13 295	0.16 202	0.10 406	0.07 37	0.14 216	0.17 234	0.17 274	0.12 262	0.16 287	0.16 350	0.10 269	0.13 304	0.10 150	0.05 37	0.04 24	0.06 164	0.05 174	0.04 22	0.08 412

DEmStereo	0.12 319	0.06 112	0.14 330	0.14 68	0.10 406	0.16 403	0.15 288	0.16 195	0.24 394	0.17 381	0.24 406	0.13 287	0.14 388	0.12 258	0.13 347	0.05 37	0.04 24	0.07 263	0.06 252	0.05 147	0.05 172

DRaft	0.12 319	0.06 112	0.11 209	0.14 68	0.09 303	0.14 347	0.17 388	0.21 320	0.30 471	0.17 381	0.28 476	0.10 220	0.15 406	0.10 96	0.12 306	0.05 37	0.04 24	0.07 263	0.06 252	0.05 147	0.05 172

GrayStereo	0.11 252	0.06 112	0.11 209	0.19 421	0.09 303	0.09 117	0.16 354	0.18 264	0.17 274	0.14 310	0.17 308	0.17 370	0.11 294	0.12 258	0.11 247	0.05 37	0.05 214	0.07 263	0.06 252	0.05 147	0.10 484

RAFT-RH_RVC	0.11 252	0.06 112	0.14 330	0.16 202	0.09 303	0.12 272	0.12 89	0.17 234	0.12 143	0.13 289	0.41 566	0.11 245	0.10 269	0.13 304	0.12 306	0.05 37	0.04 24	0.08 348	0.05 174	0.04 22	0.06 267

RAFT-345	0.11 252	0.07 203	0.15 382	0.16 202	0.08 185	0.08 66	0.12 89	0.15 146	0.10 85	0.11 224	0.36 529	0.09 187	0.09 236	0.11 171	0.12 306	0.05 37	0.05 214	0.07 263	0.06 252	0.04 22	0.05 172

test-2	0.11 252	0.09 380	0.07 9	0.19 421	0.08 185	0.12 272	0.28 582	0.13 77	0.17 274	0.11 224	0.17 308	0.14 307	0.12 325	0.07 4	0.07 1	0.05 37	0.05 214	0.09 429	0.07 341	0.04 22	0.04 54

cross-raft	0.10 209	0.09 380	0.09 92	0.19 421	0.07 112	0.11 236	0.25 560	0.13 77	0.15 225	0.08 123	0.11 215	0.12 262	0.10 269	0.09 49	0.11 247	0.05 37	0.04 24	0.06 164	0.05 174	0.04 22	0.04 54

GMM-Stereo	0.11 252	0.07 203	0.10 147	0.18 363	0.09 303	0.08 66	0.15 288	0.23 363	0.16 254	0.11 224	0.15 275	0.13 287	0.11 294	0.11 171	0.11 247	0.05 37	0.04 24	0.08 348	0.07 341	0.06 257	0.09 457

Prome-Stereo	0.11 252	0.06 112	0.10 147	0.18 363	0.08 185	0.12 272	0.15 288	0.22 343	0.13 179	0.12 262	0.17 308	0.13 287	0.08 195	0.12 258	0.10 150	0.05 37	0.04 24	0.07 263	0.06 252	0.06 257	0.09 457

iRaftStereo_RVC	0.10 209	0.07 203	0.09 92	0.17 280	0.09 303	0.11 236	0.17 388	0.18 264	0.12 143	0.09 159	0.12 230	0.10 220	0.07 128	0.11 171	0.10 150	0.05 37	0.04 24	0.08 348	0.08 406	0.04 22	0.04 54

s12784h	0.09 146	0.06 112	0.07 9	0.15 121	0.05 1	0.16 403	0.18 434	0.15 146	0.15 225	0.10 193	0.11 215	0.11 245	0.11 294	0.10 96	0.12 306	0.05 37	0.04 24	0.05 77	0.04 79	0.04 22	0.04 54

TestStereo	0.13 344	0.14 523	0.11 209	0.23 544	0.08 185	0.15 373	0.21 512	0.20 297	0.23 378	0.14 310	0.24 406	0.16 350	0.12 325	0.16 386	0.14 384	0.05 37	0.06 370	0.08 348	0.06 252	0.09 451	0.05 172

test_xeample3	0.09 146	0.06 112	0.12 249	0.16 202	0.09 303	0.11 236	0.15 288	0.16 195	0.13 179	0.10 193	0.06 15	0.08 162	0.06 42	0.10 96	0.09 63	0.05 37	0.04 24	0.06 164	0.05 174	0.05 147	0.06 267

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 146	0.06 112	0.10 147	0.17 280	0.06 19	0.10 189	0.16 354	0.17 234	0.14 206	0.09 159	0.10 176	0.08 162	0.09 236	0.11 171	0.09 63	0.05 37	0.04 24	0.06 164	0.06 252	0.04 22	0.03 2

AFF-stereo	0.09 146	0.06 112	0.10 147	0.17 280	0.07 112	0.10 189	0.16 354	0.17 234	0.09 63	0.10 193	0.12 230	0.09 187	0.09 236	0.12 258	0.09 63	0.05 37	0.04 24	0.07 263	0.07 341	0.04 22	0.03 2

EAI-Stereo	0.09 146	0.07 203	0.11 209	0.15 121	0.06 19	0.10 189	0.15 288	0.16 195	0.09 63	0.08 123	0.09 130	0.08 162	0.07 128	0.09 49	0.11 247	0.05 37	0.04 24	0.05 77	0.05 174	0.05 147	0.04 54

MLCV	0.12 319	0.07 203	0.16 416	0.18 363	0.06 19	0.15 373	0.17 388	0.19 286	0.21 354	0.18 411	0.25 436	0.17 370	0.13 363	0.14 330	0.13 347	0.05 37	0.04 24	0.05 77	0.04 79	0.05 147	0.04 54

DN-CSS_ROB	0.13 344	0.13 511	0.16 416	0.18 363	0.10 406	0.16 403	0.08 7	0.22 343	0.18 300	0.17 381	0.22 385	0.13 287	0.13 363	0.12 258	0.13 347	0.05 37	0.05 214	0.10 477	0.10 492	0.08 388	0.06 267

4k_L	0.08 79	0.04 1	0.10 147	0.13 14	0.07 112	0.09 117	0.12 89	0.15 146	0.07 16	0.06 25	0.08 100	0.06 32	0.07 128	0.10 96	0.10 150	0.06 136	0.05 214	0.04 1	0.03 1	0.04 22	0.04 54

aaa3	0.08 79	0.04 1	0.09 92	0.13 14	0.07 112	0.08 66	0.12 89	0.15 146	0.07 16	0.05 3	0.09 130	0.06 32	0.08 195	0.10 96	0.11 247	0.06 136	0.05 214	0.04 1	0.03 1	0.04 22	0.04 54

gc-stereo	0.08 79	0.04 1	0.09 92	0.13 14	0.06 19	0.09 117	0.12 89	0.13 77	0.07 16	0.06 25	0.09 130	0.06 32	0.07 128	0.09 49	0.11 247	0.06 136	0.05 214	0.04 1	0.03 1	0.04 22	0.04 54

mfccc	0.08 79	0.04 1	0.10 147	0.13 14	0.07 112	0.10 189	0.11 57	0.14 104	0.09 63	0.06 25	0.09 130	0.06 32	0.08 195	0.10 96	0.11 247	0.06 136	0.05 214	0.04 1	0.03 1	0.04 22	0.04 54

ss10	0.07 4	0.04 1	0.09 92	0.13 14	0.06 19	0.09 117	0.12 89	0.15 146	0.08 41	0.06 25	0.08 100	0.05 7	0.07 128	0.09 49	0.10 150	0.06 136	0.05 214	0.04 1	0.03 1	0.04 22	0.04 54

5k_new	0.07 4	0.04 1	0.10 147	0.13 14	0.07 112	0.08 66	0.12 89	0.13 77	0.07 16	0.06 25	0.07 53	0.06 32	0.07 128	0.11 171	0.10 150	0.06 136	0.05 214	0.04 1	0.03 1	0.05 147	0.05 172

SX	0.08 79	0.04 1	0.11 209	0.13 14	0.07 112	0.09 117	0.11 57	0.12 60	0.07 16	0.07 80	0.06 15	0.07 115	0.07 128	0.10 96	0.11 247	0.06 136	0.05 214	0.04 1	0.03 1	0.05 147	0.05 172

weee2	0.08 79	0.04 1	0.10 147	0.13 14	0.06 19	0.09 117	0.12 89	0.13 77	0.08 41	0.06 25	0.07 53	0.06 32	0.08 195	0.10 96	0.11 247	0.06 136	0.05 214	0.04 1	0.03 1	0.04 22	0.04 54

ACM	0.07 4	0.04 1	0.10 147	0.13 14	0.07 112	0.09 117	0.11 57	0.14 104	0.08 41	0.06 25	0.08 100	0.06 32	0.07 128	0.09 49	0.11 247	0.06 136	0.05 214	0.04 1	0.03 1	0.04 22	0.04 54

4.5w_L	0.07 4	0.06 112	0.07 9	0.14 68	0.07 112	0.08 66	0.10 29	0.14 104	0.09 63	0.06 25	0.07 53	0.06 32	0.06 42	0.10 96	0.09 63	0.06 136	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.05 147	0.05 172

ITERv30	0.07 4	0.04 1	0.10 147	0.12 4	0.07 112	0.07 37	0.12 89	0.11 36	0.08 41	0.05 3	0.10 176	0.07 115	0.07 128	0.10 96	0.10 150	0.06 136	0.06 370	0.04 1	0.04 79	0.04 22	0.04 54

ITERv28	0.08 79	0.04 1	0.10 147	0.13 14	0.06 19	0.09 117	0.12 89	0.14 104	0.08 41	0.05 3	0.08 100	0.06 32	0.06 42	0.09 49	0.10 150	0.06 136	0.06 370	0.04 1	0.03 1	0.05 147	0.04 54

yuret106	0.07 4	0.04 1	0.09 92	0.13 14	0.06 19	0.08 66	0.11 57	0.13 77	0.06 8	0.04 1	0.06 15	0.07 115	0.07 128	0.10 96	0.10 150	0.06 136	0.06 370	0.04 1	0.03 1	0.04 22	0.04 54

uio108cc	0.07 4	0.05 61	0.09 92	0.14 68	0.06 19	0.09 117	0.12 89	0.15 146	0.07 16	0.05 3	0.07 53	0.07 115	0.07 128	0.09 49	0.10 150	0.06 136	0.06 370	0.04 1	0.03 1	0.04 22	0.04 54

oiu110	0.08 79	0.04 1	0.09 92	0.13 14	0.07 112	0.09 117	0.12 89	0.14 104	0.07 16	0.06 25	0.09 130	0.06 32	0.07 128	0.09 49	0.10 150	0.06 136	0.06 370	0.04 1	0.03 1	0.04 22	0.05 172

ITERv24	0.08 79	0.04 1	0.09 92	0.13 14	0.06 19	0.09 117	0.12 89	0.16 195	0.05 5	0.06 25	0.08 100	0.07 115	0.07 128	0.09 49	0.11 247	0.06 136	0.05 214	0.04 1	0.03 1	0.04 22	0.04 54

hj116sk	0.08 79	0.04 1	0.10 147	0.13 14	0.07 112	0.09 117	0.10 29	0.15 146	0.08 41	0.05 3	0.09 130	0.07 115	0.07 128	0.10 96	0.10 150	0.06 136	0.05 214	0.04 1	0.03 1	0.04 22	0.04 54

ITERv21	0.08 79	0.04 1	0.11 209	0.13 14	0.07 112	0.09 117	0.12 89	0.13 77	0.07 16	0.05 3	0.08 100	0.06 32	0.07 128	0.10 96	0.11 247	0.06 136	0.06 370	0.04 1	0.03 1	0.04 22	0.04 54

v20iiwwt	0.08 79	0.04 1	0.09 92	0.13 14	0.06 19	0.09 117	0.12 89	0.15 146	0.08 41	0.07 80	0.09 130	0.06 32	0.08 195	0.10 96	0.11 247	0.06 136	0.05 214	0.04 1	0.03 1	0.04 22	0.04 54

ITERv19	0.07 4	0.04 1	0.08 40	0.14 68	0.05 1	0.05 4	0.12 89	0.11 36	0.09 63	0.06 25	0.07 53	0.06 32	0.07 128	0.07 4	0.08 17	0.06 136	0.04 24	0.04 1	0.04 79	0.04 22	0.04 54

ITER124	0.08 79	0.04 1	0.09 92	0.13 14	0.06 19	0.09 117	0.13 159	0.15 146	0.07 16	0.06 25	0.08 100	0.06 32	0.08 195	0.10 96	0.10 150	0.06 136	0.05 214	0.04 1	0.03 1	0.04 22	0.04 54

dddd17k	0.07 4	0.04 1	0.10 147	0.14 68	0.06 19	0.09 117	0.12 89	0.14 104	0.05 5	0.06 25	0.09 130	0.05 7	0.07 128	0.10 96	0.10 150	0.06 136	0.05 214	0.04 1	0.04 79	0.04 22	0.04 54

zxcv128	0.07 4	0.04 1	0.10 147	0.13 14	0.06 19	0.08 66	0.13 159	0.14 104	0.06 8	0.06 25	0.10 176	0.06 32	0.08 195	0.10 96	0.10 150	0.06 136	0.05 214	0.04 1	0.03 1	0.04 22	0.04 54

iked130	0.07 4	0.04 1	0.10 147	0.14 68	0.06 19	0.08 66	0.13 159	0.15 146	0.04 2	0.05 3	0.08 100	0.06 32	0.07 128	0.09 49	0.11 247	0.06 136	0.05 214	0.04 1	0.03 1	0.04 22	0.04 54

v134_o9	0.08 79	0.04 1	0.11 209	0.13 14	0.06 19	0.09 117	0.12 89	0.16 195	0.07 16	0.06 25	0.08 100	0.06 32	0.07 128	0.09 49	0.10 150	0.06 136	0.05 214	0.04 1	0.03 1	0.04 22	0.04 54

ITERv12	0.08 79	0.04 1	0.11 209	0.13 14	0.07 112	0.09 117	0.12 89	0.13 77	0.09 63	0.07 80	0.09 130	0.06 32	0.07 128	0.10 96	0.10 150	0.06 136	0.05 214	0.04 1	0.03 1	0.05 147	0.05 172

vnu138km	0.08 79	0.04 1	0.11 209	0.13 14	0.07 112	0.09 117	0.12 89	0.15 146	0.07 16	0.06 25	0.09 130	0.06 32	0.06 42	0.10 96	0.10 150	0.06 136	0.05 214	0.04 1	0.03 1	0.04 22	0.04 54

99wein	0.08 79	0.04 1	0.10 147	0.13 14	0.06 19	0.08 66	0.11 57	0.15 146	0.09 63	0.06 25	0.09 130	0.06 32	0.06 42	0.10 96	0.10 150	0.06 136	0.05 214	0.04 1	0.03 1	0.04 22	0.04 54

ITERv8	0.08 79	0.04 1	0.10 147	0.13 14	0.07 112	0.08 66	0.12 89	0.15 146	0.07 16	0.06 25	0.09 130	0.06 32	0.07 128	0.10 96	0.10 150	0.06 136	0.05 214	0.04 1	0.03 1	0.04 22	0.04 54

s6wercc	0.07 4	0.04 1	0.10 147	0.13 14	0.06 19	0.09 117	0.12 89	0.15 146	0.07 16	0.06 25	0.09 130	0.06 32	0.07 128	0.10 96	0.10 150	0.06 136	0.05 214	0.04 1	0.03 1	0.04 22	0.04 54

a5sdf	0.07 4	0.04 1	0.10 147	0.13 14	0.06 19	0.09 117	0.12 89	0.15 146	0.07 16	0.05 3	0.09 130	0.06 32	0.07 128	0.10 96	0.10 150	0.06 136	0.05 214	0.04 1	0.03 1	0.04 22	0.04 54

GEAStereo	0.08 79	0.05 61	0.08 40	0.13 14	0.08 185	0.08 66	0.14 216	0.10 20	0.09 63	0.08 123	0.10 176	0.06 32	0.05 11	0.11 171	0.08 17	0.06 136	0.04 24	0.05 77	0.04 79	0.05 147	0.05 172

zaero_v3	0.07 4	0.04 1	0.10 147	0.14 68	0.05 1	0.06 11	0.11 57	0.10 20	0.08 41	0.07 80	0.06 15	0.04 1	0.07 128	0.07 4	0.08 17	0.06 136	0.04 24	0.04 1	0.04 79	0.04 22	0.04 54

ITERv2	0.07 4	0.04 1	0.10 147	0.14 68	0.05 1	0.08 66	0.11 57	0.11 36	0.07 16	0.05 3	0.07 53	0.05 7	0.07 128	0.08 20	0.09 63	0.06 136	0.04 24	0.04 1	0.04 79	0.05 147	0.04 54

ITER	0.07 4	0.04 1	0.10 147	0.14 68	0.05 1	0.06 11	0.10 29	0.10 20	0.07 16	0.06 25	0.08 100	0.06 32	0.08 195	0.08 20	0.09 63	0.06 136	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.05 147	0.05 172

GSStereo	0.08 79	0.05 61	0.08 40	0.13 14	0.08 185	0.08 66	0.14 216	0.11 36	0.12 143	0.08 123	0.10 176	0.05 7	0.05 11	0.11 171	0.08 17	0.06 136	0.04 24	0.05 77	0.04 79	0.05 147	0.05 172

GS-Stereo							0.14 216	0.11 36	0.12 143	0.08 123	0.10 176	0.05 7	0.05 11	0.11 171	0.08 17	0.06 136	0.04 24	0.05 77	0.04 79	0.05 147	0.05 172

gasm-f	0.08 79	0.05 61	0.07 9	0.13 14	0.08 185	0.08 66	0.14 216	0.10 20	0.09 63	0.08 123	0.10 176	0.06 32	0.05 11	0.10 96	0.08 17	0.06 136	0.04 24	0.05 77	0.04 79	0.06 257	0.05 172

FE-Mocha	0.09 146	0.06 112	0.14 330	0.16 202	0.09 303	0.10 189	0.15 288	0.18 264	0.16 254	0.10 193	0.09 130	0.07 115	0.07 128	0.09 49	0.09 63	0.06 136	0.04 24	0.06 164	0.06 252	0.05 147	0.05 172

IGEV-FE	0.09 146	0.05 61	0.12 249	0.13 14	0.08 185	0.12 272	0.13 159	0.17 234	0.11 114	0.10 193	0.06 15	0.09 187	0.06 42	0.11 171	0.09 63	0.06 136	0.04 24	0.06 164	0.06 252	0.05 147	0.05 172

DDF-Stereo	0.08 79	0.04 1	0.09 92	0.15 121	0.10 406	0.06 11	0.13 159	0.09 11	0.14 206	0.06 25	0.06 15	0.07 115	0.06 42	0.09 49	0.10 150	0.06 136	0.04 24	0.06 164	0.04 79	0.08 388	0.05 172

252Zero-FE	0.08 79	0.04 1	0.09 92	0.13 14	0.07 112	0.12 272	0.11 57	0.13 77	0.14 206	0.06 25	0.05 7	0.06 32	0.05 11	0.09 49	0.10 150	0.06 136	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.05 147	0.06 267

Zero-FE251	0.07 4	0.05 61	0.09 92	0.13 14	0.06 19	0.12 272	0.12 89	0.11 36	0.10 85	0.07 80	0.08 100	0.06 32	0.06 42	0.09 49	0.08 17	0.06 136	0.04 24	0.05 77	0.04 79	0.04 22	0.04 54

Monster-pub-mixall	0.07 4	0.04 1	0.09 92	0.13 14	0.06 19	0.05 4	0.09 18	0.11 36	0.07 16	0.06 25	0.06 15	0.05 7	0.06 42	0.09 49	0.09 63	0.06 136	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.05 147	0.05 172

zero-FE	0.08 79	0.04 1	0.09 92	0.15 121	0.10 406	0.05 4	0.14 216	0.09 11	0.14 206	0.07 80	0.06 15	0.07 115	0.06 42	0.09 49	0.10 150	0.06 136	0.04 24	0.06 164	0.04 79	0.08 388	0.05 172

MultiAttention	0.29 577	0.08 304	0.14 330	0.19 421	0.12 488	1.45 643	1.33 645	0.36 557	0.37 524	0.19 427	0.21 375	0.24 461	0.11 294	0.38 593	0.18 461	0.06 136	0.05 214	0.08 348	0.08 406	0.10 483	0.09 457

GASTEREO	0.08 79	0.05 61	0.09 92	0.19 421	0.07 112	0.07 37	0.12 89	0.14 104	0.11 114	0.10 193	0.09 130	0.07 115	0.04 1	0.12 258	0.08 17	0.06 136	0.05 214	0.05 77	0.04 79	0.04 22	0.05 172

MSCF	0.08 79	0.05 61	0.08 40	0.19 421	0.08 185	0.06 11	0.12 89	0.14 104	0.11 114	0.10 193	0.09 130	0.07 115	0.04 1	0.11 171	0.08 17	0.06 136	0.05 214	0.05 77	0.04 79	0.05 147	0.05 172

water-stereo	0.09 146	0.06 112	0.08 40	0.16 202	0.07 112	0.09 117	0.13 159	0.15 146	0.13 179	0.11 224	0.12 230	0.08 162	0.09 236	0.07 4	0.08 17	0.06 136	0.05 214	0.05 77	0.05 174	0.04 22	0.04 54

depthmonostereo	0.09 146	0.06 112	0.09 92	0.15 121	0.06 19	0.10 189	0.13 159	0.14 104	0.14 206	0.10 193	0.10 176	0.09 187	0.11 294	0.08 20	0.09 63	0.06 136	0.05 214	0.06 164	0.04 79	0.04 22	0.03 2

DilatedVolume-Stereo	0.09 146	0.05 61	0.08 40	0.15 121	0.06 19	0.11 236	0.12 89	0.14 104	0.16 254	0.11 224	0.11 215	0.09 187	0.09 236	0.11 171	0.10 150	0.06 136	0.05 214	0.05 77	0.04 79	0.03 1	0.03 2

IGEV	0.07 4	0.04 1	0.08 40	0.13 14	0.06 19	0.09 117	0.12 89	0.14 104	0.10 85	0.06 25	0.09 130	0.07 115	0.05 11	0.09 49	0.09 63	0.06 136	0.04 24	0.05 77	0.04 79	0.05 147	0.04 54

111111	0.07 4	0.04 1	0.09 92	0.17 280	0.06 19	0.05 4	0.10 29	0.11 36	0.09 63	0.06 25	0.06 15	0.07 115	0.05 11	0.09 49	0.09 63	0.06 136	0.04 24	0.05 77	0.04 79	0.07 325	0.06 267

MLG-Stereo_test3	0.07 4	0.05 61	0.10 147	0.14 68	0.06 19	0.07 37	0.11 57	0.08 4	0.06 8	0.06 25	0.04 1	0.06 32	0.06 42	0.07 4	0.10 150	0.06 136	0.04 24	0.05 77	0.04 79	0.05 147	0.06 267

MLG-Stereo_test2	0.06 1	0.04 1	0.10 147	0.15 121	0.05 1	0.07 37	0.11 57	0.09 11	0.04 2	0.06 25	0.05 7	0.06 32	0.04 1	0.08 20	0.09 63	0.06 136	0.04 24	0.05 77	0.03 1	0.05 147	0.05 172

LG-Stereo_Zeroshot	0.07 4	0.06 112	0.10 147	0.16 202	0.07 112	0.04 1	0.13 159	0.10 20	0.10 85	0.05 3	0.11 215	0.07 115	0.05 11	0.07 4	0.09 63	0.06 136	0.04 24	0.05 77	0.04 79	0.05 147	0.04 54

SGD-Stereo	0.08 79	0.05 61	0.10 147	0.14 68	0.05 1	0.12 272	0.12 89	0.11 36	0.12 143	0.07 80	0.09 130	0.09 187	0.09 236	0.08 20	0.08 17	0.06 136	0.04 24	0.05 77	0.04 79	0.05 147	0.03 2

MM-Stereo_test3	0.10 209	0.07 203	0.07 9	0.18 363	0.07 112	0.12 272	0.19 474	0.24 386	0.19 316	0.06 25	0.10 176	0.08 162	0.06 42	0.11 171	0.08 17	0.06 136	0.06 370	0.07 263	0.05 174	0.05 147	0.04 54

MM-Stereo_test1	0.10 209	0.07 203	0.08 40	0.18 363	0.07 112	0.12 272	0.18 434	0.21 320	0.20 339	0.09 159	0.11 215	0.08 162	0.06 42	0.10 96	0.10 150	0.06 136	0.05 214	0.07 263	0.06 252	0.05 147	0.04 54

Reg-Stereo(zero)	0.08 79	0.05 61	0.08 40	0.16 202	0.06 19	0.12 272	0.11 57	0.15 146	0.10 85	0.12 262	0.09 130	0.10 220	0.08 195	0.11 171	0.08 17	0.06 136	0.04 24	0.05 77	0.04 79	0.04 22	0.05 172

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 79	0.06 112	0.09 92	0.22 523	0.06 19	0.08 66	0.12 89	0.10 20	0.10 85	0.07 80	0.07 53	0.06 32	0.05 11	0.11 171	0.09 63	0.06 136	0.04 24	0.05 77	0.03 1	0.06 257	0.04 54

FoundationStereo	0.06 1	0.04 1	0.08 40	0.12 4	0.05 1	0.09 117	0.13 159	0.06 1	0.09 63	0.05 3	0.05 7	0.06 32	0.04 1	0.06 1	0.07 1	0.06 136	0.04 24	0.05 77	0.03 1	0.05 147	0.04 54

HUF	0.08 79	0.05 61	0.08 40	0.14 68	0.06 19	0.09 117	0.13 159	0.13 77	0.13 179	0.07 80	0.07 53	0.08 162	0.06 42	0.10 96	0.09 63	0.06 136	0.04 24	0.05 77	0.04 79	0.05 147	0.04 54

AIO-test2	0.10 209	0.08 304	0.10 147	0.23 544	0.08 185	0.11 236	0.10 29	0.23 363	0.23 378	0.08 123	0.09 130	0.08 162	0.05 11	0.10 96	0.08 17	0.06 136	0.05 214	0.08 348	0.09 453	0.05 147	0.05 172

AIO-test1	0.10 209	0.07 203	0.10 147	0.23 544	0.07 112	0.09 117	0.13 159	0.21 320	0.14 206	0.11 224	0.12 230	0.09 187	0.07 128	0.11 171	0.09 63	0.06 136	0.05 214	0.09 429	0.10 492	0.03 1	0.06 267

castereo++	0.08 79	0.05 61	0.08 40	0.15 121	0.05 1	0.14 347	0.12 89	0.11 36	0.15 225	0.07 80	0.07 53	0.07 115	0.06 42	0.08 20	0.08 17	0.06 136	0.04 24	0.05 77	0.04 79	0.04 22	0.03 2

IGEV-RUCA	0.08 79	0.06 112	0.11 209	0.14 68	0.09 303	0.10 189	0.12 89	0.10 20	0.12 143	0.06 25	0.07 53	0.07 115	0.06 42	0.09 49	0.08 17	0.06 136	0.05 214	0.05 77	0.04 79	0.05 147	0.06 267

tt45	0.09 146	0.06 112	0.11 209	0.15 121	0.07 112	0.11 236	0.16 354	0.13 77	0.11 114	0.09 159	0.06 15	0.08 162	0.06 42	0.13 304	0.10 150	0.06 136	0.04 24	0.06 164	0.05 174	0.05 147	0.06 267

999	0.09 146	0.05 61	0.13 295	0.15 121	0.08 185	0.10 189	0.14 216	0.15 146	0.11 114	0.10 193	0.08 100	0.08 162	0.08 195	0.16 386	0.10 150	0.06 136	0.04 24	0.06 164	0.05 174	0.04 22	0.05 172

PAM_32	0.09 146	0.05 61	0.17 444	0.15 121	0.08 185	0.10 189	0.15 288	0.14 104	0.15 225	0.09 159	0.08 100	0.09 187	0.07 128	0.14 330	0.08 17	0.06 136	0.05 214	0.06 164	0.06 252	0.05 147	0.06 267

PAM	0.10 209	0.05 61	0.16 416	0.15 121	0.08 185	0.09 117	0.16 354	0.15 146	0.16 254	0.12 262	0.09 130	0.09 187	0.07 128	0.13 304	0.08 17	0.06 136	0.05 214	0.06 164	0.06 252	0.05 147	0.06 267

dual_stereo	0.07 4	0.04 1	0.08 40	0.15 121	0.05 1	0.05 4	0.13 159	0.12 60	0.08 41	0.07 80	0.06 15	0.05 7	0.05 11	0.07 4	0.09 63	0.06 136	0.04 24	0.05 77	0.03 1	0.04 22	0.04 54

UGAM-zero	0.09 146	0.05 61	0.15 382	0.15 121	0.08 185	0.09 117	0.13 159	0.19 286	0.15 225	0.11 224	0.15 275	0.07 115	0.07 128	0.09 49	0.09 63	0.06 136	0.05 214	0.06 164	0.05 174	0.05 147	0.06 267

GCAP-BAT	0.09 146	0.07 203	0.14 330	0.15 121	0.08 185	0.10 189	0.13 159	0.14 104	0.10 85	0.11 224	0.10 176	0.08 162	0.07 128	0.12 258	0.10 150	0.06 136	0.05 214	0.06 164	0.04 79	0.04 22	0.04 54

Occ-G	0.08 79	0.05 61	0.06 4	0.14 68	0.07 112	0.08 66	0.14 216	0.13 77	0.15 225	0.07 80	0.11 215	0.07 115	0.05 11	0.09 49	0.10 150	0.06 136	0.05 214	0.05 77	0.04 79	0.05 147	0.05 172

AIO-Stereo-zeroshot1	0.11 252	0.05 61	0.14 330	0.15 121	0.20 586	0.09 117	0.17 388	0.21 320	0.15 225	0.11 224	0.14 258	0.10 220	0.07 128	0.10 96	0.08 17	0.06 136	0.05 214	0.07 263	0.07 341	0.07 325	0.09 457

AIO-Stereo-zeroshot	0.11 252	0.05 61	0.11 209	0.15 121	0.13 511	0.13 315	0.16 354	0.23 363	0.17 274	0.10 193	0.12 230	0.10 220	0.07 128	0.11 171	0.09 63	0.06 136	0.05 214	0.06 164	0.06 252	0.07 325	0.08 412

U	0.08 79	0.07 203	0.09 92	0.19 421	0.10 406	0.10 189	0.13 159	0.12 60	0.17 274	0.07 80	0.07 53	0.06 32	0.05 11	0.07 4	0.08 17	0.06 136	0.04 24	0.06 164	0.04 79	0.06 257	0.05 172

IGEV-Stereo+	0.07 4	0.04 1	0.08 40	0.15 121	0.06 19	0.04 1	0.09 18	0.10 20	0.09 63	0.06 25	0.06 15	0.06 32	0.06 42	0.06 1	0.08 17	0.06 136	0.04 24	0.05 77	0.04 79	0.06 257	0.06 267

RAFT-Stereo-weight	0.09 146	0.06 112	0.10 147	0.16 202	0.07 112	0.09 117	0.14 216	0.19 286	0.16 254	0.11 224	0.10 176	0.08 162	0.06 42	0.10 96	0.11 247	0.06 136	0.04 24	0.06 164	0.04 79	0.04 22	0.04 54

gcap-zeroshot	0.09 146	0.05 61	0.10 147	0.16 202	0.07 112	0.13 315	0.13 159	0.11 36	0.12 143	0.13 289	0.12 230	0.09 187	0.08 195	0.09 49	0.09 63	0.06 136	0.05 214	0.06 164	0.05 174	0.04 22	0.04 54

test_for_model	0.09 146	0.12 482	0.14 330	0.23 544	0.11 456	0.08 66	0.13 159	0.12 60	0.12 143	0.10 193	0.07 53	0.07 115	0.06 42	0.11 171	0.10 150	0.06 136	0.05 214	0.05 77	0.03 1	0.07 325	0.04 54

testlalala2	0.10 209	0.06 112	0.11 209	0.20 478	0.10 406	0.10 189	0.12 89	0.17 234	0.12 143	0.12 262	0.13 244	0.09 187	0.07 128	0.11 171	0.13 347	0.06 136	0.05 214	0.05 77	0.04 79	0.05 147	0.05 172

MyStereo07	0.10 209	0.07 203	0.10 147	0.17 280	0.09 303	0.14 347	0.18 434	0.15 146	0.15 225	0.09 159	0.06 15	0.06 32	0.07 128	0.12 258	0.09 63	0.06 136	0.05 214	0.08 348	0.07 341	0.06 257	0.06 267

MyStereo06	0.10 209	0.07 203	0.12 249	0.17 280	0.09 303	0.13 315	0.18 434	0.19 286	0.12 143	0.12 262	0.08 100	0.07 115	0.07 128	0.11 171	0.09 63	0.06 136	0.05 214	0.07 263	0.07 341	0.06 257	0.06 267

MyStereo05	0.13 344	0.07 203	0.10 147	0.17 280	0.09 303	0.13 315	0.18 434	0.27 441	0.35 513	0.17 381	0.14 258	0.15 336	0.11 294	0.15 352	0.13 347	0.06 136	0.05 214	0.07 263	0.07 341	0.06 257	0.06 267

MyStereo04	0.13 344	0.07 203	0.10 147	0.17 280	0.09 303	0.14 347	0.18 434	0.29 472	0.38 531	0.17 381	0.14 258	0.16 350	0.10 269	0.15 352	0.13 347	0.06 136	0.05 214	0.08 348	0.07 341	0.06 257	0.06 267

ACVNet-DCA	0.10 209	0.08 304	0.12 249	0.17 280	0.09 303	0.13 315	0.15 288	0.23 363	0.16 254	0.09 159	0.09 130	0.06 32	0.06 42	0.10 96	0.07 1	0.06 136	0.04 24	0.06 164	0.05 174	0.07 325	0.07 348

xx1	0.11 252	0.08 304	0.12 249	0.17 280	0.09 303	0.13 315	0.15 288	0.16 195	0.18 300	0.09 159	0.09 130	0.16 350	0.16 432	0.10 96	0.07 1	0.06 136	0.04 24	0.08 348	0.08 406	0.07 325	0.07 348

1test111	0.11 252	0.08 304	0.12 249	0.17 280	0.09 303	0.13 315	0.15 288	0.23 363	0.16 254	0.09 159	0.09 130	0.06 32	0.06 42	0.15 352	0.16 428	0.06 136	0.04 24	0.06 164	0.05 174	0.07 325	0.07 348

cc1	0.10 209	0.08 304	0.12 249	0.17 280	0.09 303	0.13 315	0.15 288	0.16 195	0.18 300	0.09 159	0.09 130	0.06 32	0.06 42	0.10 96	0.07 1	0.06 136	0.04 24	0.06 164	0.05 174	0.06 257	0.06 267

IGEVStereo-DCA	0.09 146	0.06 112	0.11 209	0.15 121	0.10 406	0.11 236	0.15 288	0.16 195	0.12 143	0.10 193	0.06 15	0.08 162	0.06 42	0.10 96	0.08 17	0.06 136	0.05 214	0.06 164	0.05 174	0.05 147	0.06 267

rrr	0.09 146	0.06 112	0.12 249	0.15 121	0.10 406	0.11 236	0.16 354	0.16 195	0.15 225	0.10 193	0.06 15	0.08 162	0.06 42	0.10 96	0.08 17	0.06 136	0.05 214	0.06 164	0.05 174	0.05 147	0.06 267

ffm	0.12 319	0.09 380	0.14 330	0.16 202	0.08 185	0.17 424	0.17 388	0.15 146	0.19 316	0.15 337	0.25 436	0.19 398	0.13 363	0.10 96	0.07 1	0.06 136	0.04 24	0.09 429	0.08 406	0.06 257	0.06 267

ff1	0.13 344	0.09 380	0.14 330	0.16 202	0.08 185	0.17 424	0.17 388	0.15 146	0.19 316	0.15 337	0.25 436	0.19 398	0.13 363	0.14 330	0.20 480	0.06 136	0.04 24	0.09 429	0.08 406	0.06 257	0.06 267

tt1	0.10 209	0.08 304	0.12 249	0.17 280	0.09 303	0.12 272	0.16 354	0.15 146	0.19 316	0.09 159	0.08 100	0.06 32	0.06 42	0.10 96	0.07 1	0.06 136	0.04 24	0.06 164	0.05 174	0.06 257	0.06 267

IGEV_Zeroshot_test	0.09 146	0.05 61	0.12 249	0.13 14	0.08 185	0.12 272	0.13 159	0.17 234	0.11 114	0.10 193	0.06 15	0.09 187	0.06 42	0.11 171	0.09 63	0.06 136	0.04 24	0.06 164	0.06 252	0.05 147	0.05 172

MSKI-zero shot	0.09 146	0.05 61	0.09 92	0.15 121	0.07 112	0.10 189	0.13 159	0.14 104	0.13 179	0.09 159	0.09 130	0.09 187	0.06 42	0.12 258	0.10 150	0.06 136	0.04 24	0.05 77	0.04 79	0.04 22	0.04 54

CASnet	0.09 146	0.09 380	0.09 92	0.19 421	0.06 19	0.07 37	0.11 57	0.18 264	0.14 206	0.11 224	0.10 176	0.09 187	0.07 128	0.10 96	0.10 150	0.06 136	0.04 24	0.10 477	0.08 406	0.05 147	0.03 2
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
AEACV	0.08 79	0.05 61	0.08 40	0.14 68	0.13 511	0.14 347	0.13 159	0.14 104	0.09 63	0.07 80	0.09 130	0.07 115	0.08 195	0.10 96	0.09 63	0.06 136	0.04 24	0.06 164	0.05 174	0.05 147	0.04 54

GCAP-Stereo	0.09 146	0.07 203	0.13 295	0.18 363	0.06 19	0.11 236	0.07 3	0.13 77	0.12 143	0.09 159	0.10 176	0.07 115	0.09 236	0.13 304	0.10 150	0.06 136	0.05 214	0.05 77	0.04 79	0.04 22	0.05 172

RAFT-Test	0.09 146	0.06 112	0.10 147	0.15 121	0.07 112	0.11 236	0.15 288	0.16 195	0.13 179	0.09 159	0.10 176	0.10 220	0.09 236	0.12 258	0.09 63	0.06 136	0.04 24	0.05 77	0.04 79	0.04 22	0.05 172

HH	0.09 146	0.06 112	0.13 295	0.17 280	0.08 185	0.10 189	0.16 354	0.14 104	0.10 85	0.08 123	0.09 130	0.08 162	0.07 128	0.10 96	0.09 63	0.06 136	0.04 24	0.06 164	0.05 174	0.05 147	0.04 54

HanStereo	0.09 146	0.06 112	0.13 295	0.17 280	0.08 185	0.10 189	0.16 354	0.14 104	0.10 85	0.08 123	0.09 130	0.08 162	0.07 128	0.10 96	0.09 63	0.06 136	0.04 24	0.06 164	0.05 174	0.05 147	0.04 54

LL-Strereo	0.13 344	0.09 380	0.11 209	0.20 478	0.10 406	0.11 236	0.18 434	0.32 507	0.24 394	0.15 337	0.15 275	0.14 307	0.13 363	0.19 454	0.11 247	0.06 136	0.04 24	0.09 429	0.08 406	0.04 22	0.05 172

CBFPSM	0.14 378	0.06 112	0.26 527	0.17 280	0.09 303	0.13 315	0.15 288	0.22 343	0.23 378	0.20 450	0.27 462	0.24 461	0.16 432	0.16 386	0.18 461	0.06 136	0.06 370	0.06 164	0.07 341	0.07 325	0.07 348

CES	0.08 79	0.04 1	0.08 40	0.14 68	0.07 112	0.09 117	0.14 216	0.11 36	0.09 63	0.08 123	0.09 130	0.11 245	0.06 42	0.12 258	0.08 17	0.06 136	0.04 24	0.05 77	0.03 1	0.05 147	0.05 172

EGLCR-Stereo	0.08 79	0.05 61	0.08 40	0.14 68	0.06 19	0.10 189	0.12 89	0.11 36	0.16 254	0.06 25	0.05 7	0.07 115	0.05 11	0.10 96	0.11 247	0.06 136	0.04 24	0.06 164	0.05 174	0.04 22	0.04 54

DCRE	0.11 252	0.07 203	0.13 295	0.16 202	0.11 456	0.11 236	0.17 388	0.18 264	0.17 274	0.11 224	0.18 333	0.10 220	0.10 269	0.15 352	0.11 247	0.06 136	0.05 214	0.06 164	0.06 252	0.05 147	0.04 54

MC-Stereo	0.08 79	0.06 112	0.09 92	0.17 280	0.06 19	0.10 189	0.14 216	0.12 60	0.10 85	0.09 159	0.12 230	0.09 187	0.06 42	0.11 171	0.10 150	0.06 136	0.04 24	0.06 164	0.05 174	0.04 22	0.04 54

RCA-Stereo	0.09 146	0.06 112	0.09 92	0.16 202	0.06 19	0.09 117	0.13 159	0.18 264	0.14 206	0.09 159	0.10 176	0.08 162	0.07 128	0.12 258	0.11 247	0.06 136	0.04 24	0.06 164	0.05 174	0.05 147	0.04 54

CroCo-Stereo Lap2	0.09 146	0.09 380	0.08 40	0.22 523	0.09 303	0.09 117	0.19 474	0.16 195	0.12 143	0.09 159	0.10 176	0.05 7	0.05 11	0.08 20	0.08 17	0.06 136	0.06 370	0.07 263	0.05 174	0.05 147	0.05 172

TestStereo1	0.13 344	0.08 304	0.08 40	0.19 421	0.08 185	0.18 443	0.29 591	0.23 363	0.16 254	0.17 381	0.20 354	0.16 350	0.10 269	0.12 258	0.13 347	0.06 136	0.06 370	0.08 348	0.06 252	0.05 147	0.05 172

DCANet-4	0.10 209	0.06 112	0.12 249	0.16 202	0.06 19	0.09 117	0.17 388	0.18 264	0.19 316	0.13 289	0.16 287	0.09 187	0.14 388	0.11 171	0.12 306	0.06 136	0.04 24	0.05 77	0.04 79	0.04 22	0.05 172

fff	0.10 209	0.06 112	0.12 249	0.15 121	0.07 112	0.09 117	0.17 388	0.16 195	0.20 339	0.13 289	0.16 287	0.10 220	0.11 294	0.11 171	0.12 306	0.06 136	0.04 24	0.05 77	0.04 79	0.04 22	0.05 172

ADStereo(finetuned)	0.10 209	0.06 112	0.12 249	0.16 202	0.06 19	0.09 117	0.17 388	0.15 146	0.19 316	0.13 289	0.17 308	0.10 220	0.12 325	0.11 171	0.12 306	0.06 136	0.04 24	0.05 77	0.04 79	0.05 147	0.04 54

DisPM	0.11 252	0.07 203	0.12 249	0.16 202	0.09 303	0.06 11	0.13 159	0.17 234	0.17 274	0.14 310	0.20 354	0.12 262	0.10 269	0.11 171	0.10 150	0.06 136	0.04 24	0.07 263	0.06 252	0.06 257	0.11 510

test_5	0.14 378	0.12 482	0.08 40	0.20 478	0.10 406	0.14 347	0.29 591	0.21 320	0.24 394	0.18 411	0.28 476	0.11 245	0.15 406	0.12 258	0.13 347	0.06 136	0.05 214	0.07 263	0.08 406	0.08 388	0.07 348

SA-5K	0.13 344	0.08 304	0.08 40	0.19 421	0.08 185	0.18 443	0.29 591	0.23 363	0.16 254	0.17 381	0.20 354	0.16 350	0.10 269	0.12 258	0.13 347	0.06 136	0.06 370	0.08 348	0.06 252	0.05 147	0.05 172

Sa-1000	0.12 319	0.08 304	0.08 40	0.18 363	0.08 185	0.14 347	0.22 522	0.22 343	0.18 300	0.15 337	0.20 354	0.17 370	0.11 294	0.10 96	0.10 150	0.06 136	0.05 214	0.09 429	0.09 453	0.05 147	0.05 172

iRaft-Stereo_20w	0.09 146	0.05 61	0.13 295	0.14 68	0.08 185	0.12 272	0.15 288	0.18 264	0.10 85	0.11 224	0.08 100	0.08 162	0.05 11	0.10 96	0.09 63	0.06 136	0.04 24	0.06 164	0.05 174	0.06 257	0.05 172

GLC_STEREO	0.11 252	0.07 203	0.11 209	0.17 280	0.07 112	0.09 117	0.13 159	0.15 146	0.24 394	0.12 262	0.13 244	0.12 262	0.08 195	0.18 439	0.11 247	0.06 136	0.08 475	0.08 348	0.06 252	0.05 147	0.05 172

IPLG	0.10 209	0.07 203	0.15 382	0.17 280	0.08 185	0.11 236	0.14 216	0.20 297	0.15 225	0.12 262	0.17 308	0.07 115	0.07 128	0.14 330	0.13 347	0.06 136	0.04 24	0.06 164	0.05 174	0.04 22	0.04 54

MIPNet	0.11 252	0.08 304	0.14 330	0.17 280	0.09 303	0.12 272	0.14 216	0.20 297	0.24 394	0.11 224	0.10 176	0.09 187	0.07 128	0.13 304	0.12 306	0.06 136	0.04 24	0.06 164	0.05 174	0.04 22	0.04 54

IPLGR	0.11 252	0.09 380	0.16 416	0.18 363	0.08 185	0.12 272	0.17 388	0.21 320	0.24 394	0.11 224	0.12 230	0.11 245	0.08 195	0.12 258	0.12 306	0.06 136	0.05 214	0.06 164	0.06 252	0.04 22	0.04 54

CrosDoStereo	0.12 319	0.06 112	0.12 249	0.14 68	0.08 185	0.12 272	0.15 288	0.17 234	0.22 368	0.19 427	0.24 406	0.15 336	0.11 294	0.11 171	0.12 306	0.06 136	0.04 24	0.07 263	0.07 341	0.05 147	0.05 172

Patchmatch Stereo++	0.11 252	0.09 380	0.16 416	0.18 363	0.08 185	0.06 11	0.11 57	0.16 195	0.13 179	0.15 337	0.16 287	0.14 307	0.12 325	0.11 171	0.10 150	0.06 136	0.04 24	0.08 348	0.06 252	0.08 388	0.07 348
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
AAGNet	0.11 252	0.07 203	0.16 416	0.19 421	0.09 303	0.08 66	0.13 159	0.18 264	0.13 179	0.16 365	0.21 375	0.13 287	0.14 388	0.11 171	0.14 384	0.06 136	0.04 24	0.09 429	0.06 252	0.06 257	0.05 172

OMP-Stereo	0.11 252	0.06 112	0.14 330	0.18 363	0.08 185	0.09 117	0.12 89	0.21 320	0.21 354	0.13 289	0.14 258	0.11 245	0.12 325	0.11 171	0.13 347	0.06 136	0.04 24	0.07 263	0.06 252	0.05 147	0.04 54

IIG-Stereo	0.11 252	0.06 112	0.13 295	0.17 280	0.08 185	0.11 236	0.12 89	0.22 343	0.17 274	0.14 310	0.17 308	0.11 245	0.12 325	0.12 258	0.12 306	0.06 136	0.05 214	0.07 263	0.06 252	0.05 147	0.04 54

NF-Stereo	0.11 252	0.07 203	0.13 295	0.17 280	0.09 303	0.10 189	0.14 216	0.23 363	0.19 316	0.12 262	0.17 308	0.12 262	0.11 294	0.11 171	0.11 247	0.06 136	0.04 24	0.07 263	0.06 252	0.06 257	0.12 523

OCTAStereo	0.11 252	0.07 203	0.13 295	0.17 280	0.09 303	0.10 189	0.14 216	0.23 363	0.19 316	0.12 262	0.17 308	0.12 262	0.11 294	0.11 171	0.11 247	0.06 136	0.04 24	0.07 263	0.06 252	0.06 257	0.12 523

NRIStereo	0.11 252	0.08 304	0.14 330	0.18 363	0.08 185	0.10 189	0.14 216	0.16 195	0.15 225	0.12 262	0.14 258	0.13 287	0.12 325	0.13 304	0.10 150	0.06 136	0.04 24	0.07 263	0.06 252	0.06 257	0.07 348

PSM-adaLoss	0.11 252	0.09 380	0.16 416	0.18 363	0.08 185	0.06 11	0.12 89	0.16 195	0.13 179	0.15 337	0.16 287	0.14 307	0.12 325	0.11 171	0.10 150	0.06 136	0.04 24	0.08 348	0.06 252	0.08 388	0.07 348

ROB_FTStereo_v2	0.11 252	0.09 380	0.16 416	0.19 421	0.08 185	0.06 11	0.12 89	0.16 195	0.13 179	0.15 337	0.16 287	0.14 307	0.12 325	0.11 171	0.10 150	0.06 136	0.04 24	0.08 348	0.06 252	0.08 388	0.07 348

ROB_FTStereo	0.11 252	0.09 380	0.16 416	0.19 421	0.08 185	0.06 11	0.11 57	0.16 195	0.13 179	0.15 337	0.16 287	0.14 307	0.12 325	0.11 171	0.10 150	0.06 136	0.04 24	0.08 348	0.06 252	0.08 388	0.07 348

HUI-Stereo	0.11 252	0.09 380	0.16 416	0.18 363	0.08 185	0.06 11	0.12 89	0.16 195	0.13 179	0.15 337	0.16 287	0.14 307	0.12 325	0.11 171	0.10 150	0.06 136	0.04 24	0.08 348	0.06 252	0.08 388	0.07 348

DeepStereo_LL	0.12 319	0.06 112	0.12 249	0.14 68	0.08 185	0.12 272	0.15 288	0.17 234	0.22 368	0.19 427	0.24 406	0.15 336	0.11 294	0.11 171	0.12 306	0.06 136	0.04 24	0.07 263	0.07 341	0.05 147	0.05 172

SST-Stereo	0.10 209	0.07 203	0.15 382	0.18 363	0.09 303	0.06 11	0.12 89	0.17 234	0.11 114	0.15 337	0.17 308	0.13 287	0.12 325	0.10 96	0.11 247	0.06 136	0.04 24	0.09 429	0.06 252	0.06 257	0.05 172

THIR-Stereo	0.12 319	0.07 203	0.11 209	0.15 121	0.08 185	0.14 347	0.16 354	0.17 234	0.25 415	0.16 365	0.24 406	0.14 307	0.12 325	0.12 258	0.14 384	0.06 136	0.04 24	0.07 263	0.07 341	0.05 147	0.05 172

RAFT_R40	0.11 252	0.07 203	0.14 330	0.18 363	0.09 303	0.06 11	0.13 159	0.17 234	0.16 254	0.14 310	0.18 333	0.15 336	0.12 325	0.10 96	0.11 247	0.06 136	0.04 24	0.09 429	0.06 252	0.06 257	0.05 172

PFNet	0.12 319	0.06 112	0.17 444	0.17 280	0.08 185	0.09 117	0.15 288	0.26 420	0.20 339	0.16 365	0.16 287	0.14 307	0.11 294	0.12 258	0.11 247	0.06 136	0.04 24	0.07 263	0.06 252	0.05 147	0.05 172

RE-Stereo	0.11 252	0.07 203	0.13 295	0.17 280	0.09 303	0.10 189	0.14 216	0.23 363	0.19 316	0.12 262	0.17 308	0.12 262	0.11 294	0.11 171	0.11 247	0.06 136	0.04 24	0.07 263	0.06 252	0.06 257	0.12 523

Pruner-Stereo	0.11 252	0.07 203	0.12 249	0.17 280	0.09 303	0.06 11	0.12 89	0.17 234	0.17 274	0.13 289	0.19 342	0.13 287	0.09 236	0.11 171	0.11 247	0.06 136	0.04 24	0.07 263	0.06 252	0.06 257	0.08 412

TVStereo	0.11 252	0.07 203	0.13 295	0.17 280	0.09 303	0.10 189	0.14 216	0.23 363	0.19 316	0.12 262	0.17 308	0.12 262	0.11 294	0.11 171	0.11 247	0.06 136	0.04 24	0.07 263	0.06 252	0.06 257	0.12 523

DeepStereo_RVC	0.11 252	0.08 304	0.16 416	0.18 363	0.08 185	0.08 66	0.12 89	0.17 234	0.12 143	0.13 289	0.14 258	0.12 262	0.12 325	0.12 258	0.11 247	0.06 136	0.04 24	0.07 263	0.06 252	0.07 325	0.08 412

iGMRVC	0.11 252	0.09 380	0.16 416	0.19 421	0.08 185	0.06 11	0.12 89	0.16 195	0.13 179	0.15 337	0.16 287	0.14 307	0.12 325	0.11 171	0.10 150	0.06 136	0.04 24	0.08 348	0.06 252	0.08 388	0.07 348

IRAFT_RVC	0.12 319	0.08 304	0.16 416	0.19 421	0.08 185	0.07 37	0.15 288	0.24 386	0.23 378	0.14 310	0.14 258	0.15 336	0.12 325	0.12 258	0.10 150	0.06 136	0.04 24	0.09 429	0.06 252	0.06 257	0.06 267

iRAFT	0.11 252	0.09 380	0.16 416	0.18 363	0.08 185	0.06 11	0.11 57	0.16 195	0.13 179	0.15 337	0.16 287	0.14 307	0.12 325	0.11 171	0.10 150	0.06 136	0.04 24	0.08 348	0.06 252	0.08 388	0.07 348

RAFT	0.13 344	0.09 380	0.11 209	0.18 363	0.08 185	0.15 373	0.24 545	0.20 297	0.19 316	0.21 464	0.21 375	0.17 370	0.12 325	0.16 386	0.09 63	0.06 136	0.07 449	0.10 477	0.09 453	0.05 147	0.05 172

test-1	0.10 209	0.07 203	0.16 416	0.19 421	0.08 185	0.11 236	0.24 545	0.14 104	0.18 300	0.09 159	0.07 53	0.09 187	0.08 195	0.07 4	0.09 63	0.06 136	0.04 24	0.06 164	0.05 174	0.04 22	0.04 54

RAFT-IKP	0.11 252	0.09 380	0.16 416	0.19 421	0.08 185	0.06 11	0.12 89	0.16 195	0.13 179	0.15 337	0.16 287	0.14 307	0.12 325	0.11 171	0.10 150	0.06 136	0.04 24	0.08 348	0.06 252	0.08 388	0.07 348

CREStereo++_RVC	0.08 79	0.04 1	0.06 4	0.13 14	0.07 112	0.09 117	0.12 89	0.14 104	0.14 206	0.10 193	0.14 258	0.08 162	0.07 128	0.09 49	0.11 247	0.06 136	0.04 24	0.05 77	0.05 174	0.04 22	0.04 54
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
XX-TBD	0.09 146	0.06 112	0.07 9	0.14 68	0.07 112	0.12 272	0.16 354	0.14 104	0.13 179	0.11 224	0.12 230	0.09 187	0.08 195	0.10 96	0.10 150	0.06 136	0.04 24	0.05 77	0.03 1	0.06 257	0.05 172

RALAANet	0.11 252	0.08 304	0.10 147	0.17 280	0.09 303	0.14 347	0.10 29	0.20 297	0.15 225	0.14 310	0.13 244	0.16 350	0.09 236	0.12 258	0.11 247	0.06 136	0.05 214	0.07 263	0.06 252	0.05 147	0.04 54

XX-Stereo	0.09 146	0.05 61	0.08 40	0.17 280	0.09 303	0.15 373	0.12 89	0.20 297	0.10 85	0.10 193	0.14 258	0.07 115	0.06 42	0.12 258	0.08 17	0.06 136	0.05 214	0.06 164	0.06 252	0.04 22	0.04 54

DCANet	0.10 209	0.06 112	0.12 249	0.16 202	0.06 19	0.09 117	0.17 388	0.15 146	0.19 316	0.13 289	0.17 308	0.10 220	0.11 294	0.11 171	0.12 306	0.06 136	0.04 24	0.05 77	0.04 79	0.05 147	0.04 54

csc	0.10 209	0.06 112	0.12 249	0.15 121	0.07 112	0.09 117	0.17 388	0.16 195	0.20 339	0.13 289	0.16 287	0.10 220	0.11 294	0.11 171	0.12 306	0.06 136	0.04 24	0.05 77	0.04 79	0.04 22	0.05 172

cscssc	0.10 209	0.06 112	0.12 249	0.15 121	0.07 112	0.09 117	0.17 388	0.16 195	0.20 339	0.13 289	0.16 287	0.10 220	0.11 294	0.11 171	0.12 306	0.06 136	0.04 24	0.05 77	0.04 79	0.04 22	0.05 172

111	0.10 209	0.06 112	0.12 249	0.15 121	0.07 112	0.10 189	0.14 216	0.21 320	0.23 378	0.11 224	0.12 230	0.14 307	0.11 294	0.13 304	0.10 150	0.06 136	0.04 24	0.06 164	0.04 79	0.05 147	0.05 172

ARAFT	0.12 319	0.08 304	0.17 444	0.19 421	0.09 303	0.14 347	0.18 434	0.20 297	0.12 143	0.12 262	0.13 244	0.14 307	0.11 294	0.15 352	0.12 306	0.06 136	0.05 214	0.10 477	0.09 453	0.05 147	0.04 54

CFNet-RSSM	0.09 146	0.07 203	0.09 92	0.16 202	0.07 112	0.09 117	0.15 288	0.16 195	0.17 274	0.08 123	0.12 230	0.10 220	0.09 236	0.11 171	0.09 63	0.06 136	0.04 24	0.06 164	0.04 79	0.04 22	0.04 54

MMNet	0.17 465	0.09 380	0.16 416	0.20 478	0.11 456	0.27 555	0.20 495	0.25 402	0.41 543	0.22 480	0.30 494	0.21 419	0.20 497	0.17 418	0.20 480	0.06 136	0.06 370	0.07 263	0.07 341	0.08 388	0.07 348

Gwc-CoAtRS	0.09 146	0.06 112	0.10 147	0.16 202	0.07 112	0.10 189	0.14 216	0.17 234	0.17 274	0.08 123	0.10 176	0.12 262	0.09 236	0.12 258	0.09 63	0.06 136	0.04 24	0.06 164	0.04 79	0.04 22	0.04 54

DIP-Stereo	0.11 252	0.07 203	0.14 330	0.17 280	0.09 303	0.13 315	0.09 18	0.16 195	0.16 254	0.11 224	0.16 287	0.14 307	0.12 325	0.15 352	0.13 347	0.06 136	0.05 214	0.06 164	0.05 174	0.05 147	0.06 267
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	0.14 378	0.08 304	0.11 209	0.15 121	0.08 185	0.15 373	0.15 288	0.27 441	0.29 460	0.19 427	0.21 375	0.29 511	0.14 388	0.17 418	0.13 347	0.06 136	0.06 370	0.06 164	0.06 252	0.07 325	0.06 267
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
AANet_RVC	0.16 445	0.10 438	0.10 147	0.18 363	0.09 303	0.18 443	0.19 474	0.26 420	0.31 478	0.22 480	0.35 526	0.21 419	0.21 501	0.22 509	0.16 428	0.06 136	0.05 214	0.06 164	0.06 252	0.07 325	0.06 267

HITNet	0.10 209	0.06 112	0.12 249	0.14 68	0.06 19	0.11 236	0.10 29	0.18 264	0.18 300	0.13 289	0.16 287	0.14 307	0.11 294	0.15 352	0.13 347	0.06 136	0.04 24	0.04 1	0.04 79	0.06 257	0.05 172
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
iResNetv2_ROB	0.14 378	0.08 304	0.15 382	0.16 202	0.08 185	0.16 403	0.12 89	0.25 402	0.35 513	0.21 464	0.29 488	0.24 461	0.13 363	0.14 330	0.14 384	0.06 136	0.05 214	0.06 164	0.04 79	0.09 451	0.08 412

iResNet	0.13 344	0.10 438	0.18 467	0.19 421	0.08 185	0.13 315	0.18 434	0.20 297	0.26 429	0.15 337	0.23 394	0.15 336	0.13 363	0.14 330	0.14 384	0.06 136	0.04 24	0.06 164	0.05 174	0.06 257	0.05 172

qyd29nn	0.07 4	0.04 1	0.09 92	0.13 14	0.06 19	0.07 37	0.11 57	0.13 77	0.05 5	0.05 3	0.07 53	0.06 32	0.08 195	0.09 49	0.10 150	0.07 306	0.06 370	0.04 1	0.03 1	0.04 22	0.04 54

Select-FE	0.11 252	0.06 112	0.20 490	0.15 121	0.11 456	0.11 236	0.13 159	0.21 320	0.18 300	0.09 159	0.11 215	0.10 220	0.06 42	0.12 258	0.09 63	0.07 306	0.05 214	0.07 263	0.08 406	0.06 257	0.08 412

z-ln-s-r	0.17 465	0.10 438	0.40 575	0.19 421	0.08 185	0.17 424	0.18 434	0.22 343	0.33 492	0.18 411	0.40 555	0.22 437	0.17 455	0.20 479	0.23 521	0.07 306	0.05 214	0.07 263	0.07 341	0.07 325	0.05 172

LG-G_1	0.07 4	0.04 1	0.11 209	0.15 121	0.06 19	0.09 117	0.08 7	0.08 4	0.06 8	0.06 25	0.05 7	0.07 115	0.07 128	0.11 171	0.08 17	0.07 306	0.04 24	0.05 77	0.04 79	0.05 147	0.05 172

LG-G	0.07 4	0.04 1	0.11 209	0.15 121	0.06 19	0.09 117	0.08 7	0.08 4	0.06 8	0.06 25	0.05 7	0.07 115	0.07 128	0.11 171	0.08 17	0.07 306	0.04 24	0.05 77	0.04 79	0.05 147	0.05 172

DFGA-Net	0.13 344	0.11 464	0.18 467	0.17 280	0.10 406	0.12 272	0.13 159	0.22 343	0.25 415	0.16 365	0.16 287	0.13 287	0.12 325	0.16 386	0.14 384	0.07 306	0.05 214	0.08 348	0.07 341	0.05 147	0.05 172

G2L-Stereo_test	0.14 378	0.07 203	0.11 209	0.13 14	0.08 185	0.12 272	0.16 354	0.30 486	0.28 453	0.20 450	0.23 394	0.20 410	0.16 432	0.17 418	0.18 461	0.07 306	0.05 214	0.05 77	0.05 174	0.07 325	0.06 267

LGtest1	0.07 4	0.04 1	0.10 147	0.15 121	0.06 19	0.07 37	0.09 18	0.08 4	0.06 8	0.05 3	0.04 1	0.06 32	0.06 42	0.10 96	0.09 63	0.07 306	0.04 24	0.05 77	0.04 79	0.06 257	0.06 267

FACV-RUCA	0.13 344	0.11 464	0.12 249	0.19 421	0.12 488	0.15 373	0.15 288	0.22 343	0.20 339	0.15 337	0.16 287	0.14 307	0.16 432	0.14 330	0.13 347	0.07 306	0.05 214	0.08 348	0.06 252	0.10 483	0.08 412

UGAM	0.13 344	0.10 438	0.09 92	0.22 523	0.08 185	0.12 272	0.20 495	0.17 234	0.23 378	0.21 464	0.16 287	0.13 287	0.13 363	0.19 454	0.12 306	0.07 306	0.05 214	0.13 543	0.11 524	0.07 325	0.05 172

model_zeroshot	0.10 209	0.04 1	0.11 209	0.15 121	0.09 303	0.12 272	0.14 216	0.20 297	0.13 179	0.11 224	0.10 176	0.12 262	0.07 128	0.12 258	0.10 150	0.07 306	0.06 370	0.06 164	0.05 174	0.06 257	0.06 267

ACV-stereo	0.15 422	0.10 438	0.28 539	0.18 363	0.12 488	0.14 347	0.12 89	0.23 363	0.21 354	0.19 427	0.23 394	0.22 437	0.15 406	0.23 520	0.17 443	0.07 306	0.06 370	0.07 263	0.07 341	0.07 325	0.07 348

RAStereo	0.10 209	0.09 380	0.08 40	0.20 478	0.08 185	0.13 315	0.18 434	0.15 146	0.17 274	0.10 193	0.12 230	0.05 7	0.06 42	0.09 49	0.08 17	0.07 306	0.05 214	0.07 263	0.05 174	0.05 147	0.04 54

test_sample1	0.13 344	0.07 203	0.14 330	0.13 14	0.08 185	0.19 466	0.16 354	0.20 297	0.15 225	0.14 310	0.22 385	0.18 384	0.16 432	0.17 418	0.14 384	0.07 306	0.06 370	0.06 164	0.06 252	0.08 388	0.07 348

DispNO	0.14 378	0.08 304	0.17 444	0.19 421	0.12 488	0.11 236	0.21 512	0.23 363	0.29 460	0.17 381	0.23 394	0.18 384	0.17 455	0.15 352	0.15 412	0.07 306	0.05 214	0.08 348	0.08 406	0.07 325	0.06 267

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 209	0.08 304	0.12 249	0.16 202	0.08 185	0.15 373	0.16 354	0.18 264	0.18 300	0.10 193	0.09 130	0.09 187	0.08 195	0.11 171	0.12 306	0.07 306	0.05 214	0.08 348	0.06 252	0.07 325	0.06 267

MyStereo8	0.12 319	0.07 203	0.15 382	0.15 121	0.09 303	0.18 443	0.14 216	0.19 286	0.22 368	0.12 262	0.18 333	0.11 245	0.10 269	0.16 386	0.18 461	0.07 306	0.05 214	0.07 263	0.05 174	0.08 388	0.09 457

CoDeX	0.12 319	0.07 203	0.12 249	0.17 280	0.08 185	0.12 272	0.15 288	0.23 363	0.27 439	0.13 289	0.17 308	0.16 350	0.11 294	0.14 330	0.11 247	0.07 306	0.05 214	0.07 263	0.06 252	0.06 257	0.05 172

1111x	0.15 422	0.08 304	0.12 249	0.18 363	0.07 112	0.18 443	0.25 560	0.31 496	0.24 394	0.17 381	0.24 406	0.26 485	0.15 406	0.13 304	0.23 521	0.07 306	0.07 449	0.08 348	0.09 453	0.07 325	0.06 267

plain	0.10 209	0.08 304	0.10 147	0.19 421	0.09 303	0.10 189	0.15 288	0.14 104	0.13 179	0.13 289	0.15 275	0.09 187	0.12 325	0.13 304	0.12 306	0.07 306	0.05 214	0.09 429	0.06 252	0.06 257	0.06 267

MaDis-Stereo	0.09 146	0.09 380	0.08 40	0.17 280	0.09 303	0.13 315	0.10 29	0.16 195	0.16 254	0.09 159	0.11 215	0.06 32	0.06 42	0.09 49	0.13 347	0.07 306	0.06 370	0.07 263	0.05 174	0.05 147	0.04 54

UniTT-Stereo	0.09 146	0.07 203	0.08 40	0.18 363	0.08 185	0.13 315	0.11 57	0.12 60	0.11 114	0.10 193	0.12 230	0.05 7	0.07 128	0.09 49	0.09 63	0.07 306	0.05 214	0.05 77	0.05 174	0.05 147	0.05 172

PCWNet_CMD	0.14 378	0.08 304	0.15 382	0.17 280	0.09 303	0.14 347	0.14 216	0.29 472	0.36 517	0.14 310	0.20 354	0.21 419	0.12 325	0.17 418	0.13 347	0.07 306	0.05 214	0.07 263	0.07 341	0.07 325	0.07 348

Any-RAFT	0.10 209	0.05 61	0.09 92	0.14 68	0.07 112	0.13 315	0.14 216	0.21 320	0.15 225	0.11 224	0.12 230	0.12 262	0.09 236	0.12 258	0.09 63	0.07 306	0.04 24	0.05 77	0.04 79	0.06 257	0.05 172

LoS	0.09 146	0.05 61	0.11 209	0.13 14	0.07 112	0.14 347	0.11 57	0.15 146	0.15 225	0.09 159	0.09 130	0.12 262	0.09 236	0.15 352	0.10 150	0.07 306	0.05 214	0.05 77	0.03 1	0.05 147	0.05 172
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ToySt	0.17 465	0.11 464	0.18 467	0.17 280	0.11 456	0.16 403	0.25 560	0.24 386	0.33 492	0.19 427	0.24 406	0.26 485	0.24 524	0.19 454	0.20 480	0.07 306	0.08 475	0.09 429	0.10 492	0.09 451	0.08 412

anonymousa	0.13 344	0.07 203	0.13 295	0.18 363	0.09 303	0.13 315	0.17 388	0.19 286	0.29 460	0.15 337	0.24 406	0.15 336	0.14 388	0.14 330	0.14 384	0.07 306	0.05 214	0.07 263	0.09 453	0.05 147	0.06 267

qqq	0.13 344	0.09 380	0.15 382	0.16 202	0.08 185	0.13 315	0.15 288	0.23 363	0.16 254	0.15 337	0.19 342	0.16 350	0.16 432	0.15 352	0.16 428	0.07 306	0.06 370	0.08 348	0.08 406	0.07 325	0.07 348

x	0.13 344	0.07 203	0.14 330	0.14 68	0.08 185	0.18 443	0.14 216	0.22 343	0.20 339	0.15 337	0.19 342	0.19 398	0.17 455	0.18 439	0.18 461	0.07 306	0.05 214	0.06 164	0.06 252	0.07 325	0.07 348

Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 479	0.09 380	0.29 547	0.15 121	0.10 406	0.22 506	0.20 495	0.26 420	0.39 534	0.25 514	0.42 572	0.24 461	0.15 406	0.20 479	0.19 474	0.07 306	0.05 214	0.06 164	0.05 174	0.10 483	0.09 457

hknet	0.15 422	0.11 464	0.13 295	0.22 523	0.11 456	0.14 347	0.15 288	0.34 535	0.25 415	0.17 381	0.22 385	0.22 437	0.18 469	0.17 418	0.12 306	0.07 306	0.06 370	0.10 477	0.09 453	0.07 325	0.07 348

CIPLG	0.11 252	0.08 304	0.14 330	0.17 280	0.08 185	0.12 272	0.15 288	0.17 234	0.15 225	0.14 310	0.11 215	0.16 350	0.09 236	0.16 386	0.11 247	0.07 306	0.05 214	0.06 164	0.05 174	0.05 147	0.06 267

IPLGR_C	0.11 252	0.08 304	0.14 330	0.17 280	0.08 185	0.12 272	0.15 288	0.17 234	0.15 225	0.14 310	0.10 176	0.16 350	0.09 236	0.16 386	0.11 247	0.07 306	0.05 214	0.06 164	0.05 174	0.05 147	0.06 267

ACRE	0.11 252	0.08 304	0.14 330	0.17 280	0.08 185	0.12 272	0.15 288	0.17 234	0.14 206	0.14 310	0.10 176	0.16 350	0.09 236	0.16 386	0.11 247	0.07 306	0.05 214	0.06 164	0.05 174	0.05 147	0.06 267

GwcNet-ADL	0.13 344	0.08 304	0.14 330	0.20 478	0.09 303	0.11 236	0.20 495	0.30 486	0.24 394	0.13 289	0.14 258	0.18 384	0.14 388	0.13 304	0.14 384	0.07 306	0.05 214	0.06 164	0.05 174	0.07 325	0.06 267

TRStereo	0.09 146	0.05 61	0.12 249	0.15 121	0.12 488	0.10 189	0.13 159	0.18 264	0.18 300	0.09 159	0.09 130	0.09 187	0.06 42	0.10 96	0.08 17	0.07 306	0.05 214	0.07 263	0.07 341	0.04 22	0.04 54

PSM-softLoss	0.12 319	0.07 203	0.15 382	0.17 280	0.09 303	0.08 66	0.13 159	0.24 386	0.17 274	0.14 310	0.19 342	0.13 287	0.11 294	0.11 171	0.11 247	0.07 306	0.05 214	0.08 348	0.07 341	0.06 257	0.12 523

KMStereo	0.12 319	0.07 203	0.15 382	0.17 280	0.09 303	0.08 66	0.13 159	0.24 386	0.17 274	0.14 310	0.19 342	0.13 287	0.11 294	0.11 171	0.11 247	0.07 306	0.05 214	0.08 348	0.07 341	0.06 257	0.12 523

CRE-IMP	0.11 252	0.09 380	0.16 416	0.19 421	0.08 185	0.10 189	0.12 89	0.18 264	0.10 85	0.14 310	0.13 244	0.13 287	0.12 325	0.12 258	0.11 247	0.07 306	0.04 24	0.08 348	0.06 252	0.08 388	0.08 412

CroCo-Stereo	0.09 146	0.08 304	0.08 40	0.22 523	0.09 303	0.09 117	0.19 474	0.15 146	0.12 143	0.07 80	0.07 53	0.08 162	0.06 42	0.08 20	0.07 1	0.07 306	0.05 214	0.06 164	0.04 79	0.05 147	0.04 54
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
LMCR-Stereo	0.15 422	0.08 304	0.13 295	0.21 507	0.09 303	0.17 424	0.20 495	0.27 441	0.19 316	0.24 501	0.24 406	0.23 455	0.17 455	0.20 479	0.17 443	0.07 306	0.06 370	0.08 348	0.06 252	0.10 483	0.08 412

rafts_anoy	0.11 252	0.06 112	0.10 147	0.17 280	0.08 185	0.10 189	0.14 216	0.17 234	0.14 206	0.13 289	0.13 244	0.12 262	0.10 269	0.11 171	0.12 306	0.07 306	0.04 24	0.09 429	0.11 524	0.07 325	0.06 267

raft+_RVC	0.11 252	0.07 203	0.09 92	0.16 202	0.07 112	0.10 189	0.11 57	0.24 386	0.20 339	0.12 262	0.15 275	0.12 262	0.08 195	0.12 258	0.13 347	0.07 306	0.04 24	0.07 263	0.06 252	0.05 147	0.05 172

TANstereo	0.09 146	0.04 1	0.08 40	0.13 14	0.06 19	0.11 236	0.14 216	0.15 146	0.19 316	0.11 224	0.15 275	0.10 220	0.06 42	0.12 258	0.09 63	0.07 306	0.05 214	0.05 77	0.04 79	0.06 257	0.05 172

CFNet_pseudo	0.14 378	0.08 304	0.15 382	0.16 202	0.09 303	0.13 315	0.14 216	0.27 441	0.34 504	0.14 310	0.21 375	0.22 437	0.13 363	0.18 439	0.14 384	0.07 306	0.05 214	0.08 348	0.06 252	0.07 325	0.07 348

RALCasStereoNet	0.10 209	0.06 112	0.09 92	0.16 202	0.08 185	0.12 272	0.14 216	0.17 234	0.11 114	0.12 262	0.17 308	0.14 307	0.10 269	0.12 258	0.11 247	0.07 306	0.06 370	0.06 164	0.05 174	0.08 388	0.07 348

RAFT + AFF	0.13 344	0.07 203	0.20 490	0.20 478	0.10 406	0.14 347	0.24 545	0.26 420	0.20 339	0.11 224	0.10 176	0.12 262	0.10 269	0.15 352	0.12 306	0.07 306	0.06 370	0.09 429	0.08 406	0.06 257	0.08 412

GMStereo	0.13 344	0.14 523	0.14 330	0.18 363	0.09 303	0.15 373	0.16 354	0.20 297	0.24 394	0.16 365	0.17 308	0.10 220	0.10 269	0.16 386	0.13 347	0.07 306	0.06 370	0.06 164	0.06 252	0.07 325	0.06 267
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UNet	0.17 465	0.09 380	0.18 467	0.19 421	0.12 488	0.27 555	0.19 474	0.33 526	0.29 460	0.21 464	0.24 406	0.23 455	0.19 485	0.19 454	0.18 461	0.07 306	0.06 370	0.08 348	0.07 341	0.08 388	0.06 267

ACVNet	0.15 422	0.09 380	0.15 382	0.13 14	0.12 488	0.14 347	0.20 495	0.22 343	0.33 492	0.17 381	0.26 453	0.21 419	0.16 432	0.17 418	0.21 500	0.07 306	0.06 370	0.06 164	0.06 252	0.08 388	0.06 267

acv_ft	0.15 422	0.09 380	0.15 382	0.19 421	0.10 406	0.16 403	0.17 388	0.25 402	0.33 492	0.19 427	0.26 453	0.21 419	0.17 455	0.17 418	0.18 461	0.07 306	0.06 370	0.06 164	0.06 252	0.08 388	0.06 267

FADNet-RVC-Resample	0.16 445	0.11 464	0.31 552	0.22 523	0.11 456	0.19 466	0.14 216	0.25 402	0.24 394	0.24 501	0.27 462	0.20 410	0.15 406	0.16 386	0.15 412	0.07 306	0.08 475	0.12 528	0.10 492	0.09 451	0.10 484

BEATNet_4x	0.12 319	0.08 304	0.14 330	0.18 363	0.07 112	0.15 373	0.07 3	0.22 343	0.18 300	0.16 365	0.19 342	0.18 384	0.14 388	0.16 386	0.15 412	0.07 306	0.05 214	0.05 77	0.05 174	0.06 257	0.06 267

R-Stereo Train	0.10 209	0.06 112	0.10 147	0.17 280	0.08 185	0.11 236	0.14 216	0.23 363	0.11 114	0.12 262	0.19 342	0.11 245	0.08 195	0.09 49	0.11 247	0.07 306	0.05 214	0.06 164	0.05 174	0.05 147	0.05 172

ADCRef	0.19 491	0.12 482	0.41 578	0.20 478	0.12 488	0.22 506	0.18 434	0.32 507	0.36 517	0.26 520	0.32 506	0.17 370	0.23 518	0.24 529	0.24 534	0.07 306	0.06 370	0.09 429	0.09 453	0.08 388	0.08 412

RAFT-Stereo	0.10 209	0.06 112	0.10 147	0.17 280	0.08 185	0.11 236	0.14 216	0.23 363	0.11 114	0.12 262	0.19 342	0.11 245	0.08 195	0.09 49	0.11 247	0.07 306	0.05 214	0.06 164	0.05 174	0.05 147	0.05 172
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RASNet	0.14 378	0.07 203	0.14 330	0.16 202	0.08 185	0.18 443	0.14 216	0.29 472	0.20 339	0.17 381	0.25 436	0.21 419	0.18 469	0.20 479	0.19 474	0.07 306	0.06 370	0.06 164	0.08 406	0.06 257	0.06 267

MSMDNet	0.14 378	0.08 304	0.15 382	0.17 280	0.09 303	0.14 347	0.14 216	0.29 472	0.36 517	0.14 310	0.21 375	0.21 419	0.12 325	0.17 418	0.14 384	0.07 306	0.05 214	0.07 263	0.07 341	0.07 325	0.07 348

ccs_rob	0.14 378	0.08 304	0.15 382	0.16 202	0.09 303	0.12 272	0.14 216	0.27 441	0.34 504	0.14 310	0.21 375	0.22 437	0.13 363	0.18 439	0.14 384	0.07 306	0.05 214	0.08 348	0.07 341	0.07 325	0.07 348

HSM	0.15 422	0.08 304	0.14 330	0.16 202	0.09 303	0.16 403	0.14 216	0.28 461	0.25 415	0.19 427	0.23 394	0.37 562	0.16 432	0.20 479	0.15 412	0.07 306	0.05 214	0.07 263	0.06 252	0.07 325	0.06 267

iResNet_ROB	0.14 378	0.07 203	0.13 295	0.14 68	0.07 112	0.18 443	0.14 216	0.26 420	0.31 478	0.22 480	0.25 436	0.23 455	0.15 406	0.15 352	0.13 347	0.07 306	0.05 214	0.05 77	0.04 79	0.08 388	0.08 412

LE_ROB	0.50 610	0.07 203	0.14 330	0.15 121	0.08 185	0.24 524	0.16 354	0.22 343	1.81 645	4.63 648	0.67 608	0.47 596	0.44 605	0.20 479	0.29 573	0.07 306	0.06 370	0.06 164	0.06 252	0.08 388	0.06 267

pmcnn	0.15 422	0.07 203	0.19 478	0.15 121	0.07 112	0.20 481	0.15 288	0.24 386	0.26 429	0.21 464	0.34 522	0.28 503	0.18 469	0.18 439	0.17 443	0.07 306	0.05 214	0.05 77	0.04 79	0.07 325	0.06 267

z-mn7	0.24 547	0.14 523	0.45 582	0.19 421	0.13 511	0.28 563	0.25 560	0.34 535	0.62 603	0.27 526	0.56 598	0.29 511	0.24 524	0.32 568	0.25 544	0.08 369	0.08 475	0.08 348	0.08 406	0.10 483	0.10 484

w-ln-seven-2	0.20 503	0.14 523	0.37 571	0.22 523	0.12 488	0.20 481	0.21 512	0.28 461	0.37 524	0.25 514	0.37 535	0.27 493	0.22 510	0.21 496	0.23 521	0.08 369	0.08 475	0.09 429	0.09 453	0.10 483	0.09 457

S2M2_XL	0.08 79	0.06 112	0.12 249	0.12 4	0.08 185	0.09 117	0.09 18	0.07 2	0.07 16	0.08 123	0.07 53	0.07 115	0.06 42	0.09 49	0.09 63	0.08 369	0.06 370	0.07 263	0.05 174	0.08 388	0.06 267
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
G2L-ROB	0.13 344	0.06 112	0.13 295	0.13 14	0.08 185	0.14 347	0.16 354	0.25 402	0.18 300	0.19 427	0.18 333	0.20 410	0.14 388	0.17 418	0.16 428	0.08 369	0.05 214	0.06 164	0.05 174	0.08 388	0.09 457

coex_refinement	0.14 378	0.07 203	0.12 249	0.17 280	0.10 406	0.15 373	0.15 288	0.26 420	0.29 460	0.18 411	0.20 354	0.22 437	0.17 455	0.16 386	0.18 461	0.08 369	0.05 214	0.06 164	0.06 252	0.09 451	0.08 412

StereoAnything_RVC	0.07 4	0.15 533	0.17 444	0.11 1	0.05 1	0.05 4	0.11 57	0.08 4	0.08 41	0.06 25	0.06 15	0.05 7	0.05 11	0.09 49	0.08 17	0.08 369	0.04 24	0.05 77	0.03 1	0.05 147	0.04 54

Pointernet	0.09 146	0.04 1	0.09 92	0.16 202	0.08 185	0.13 315	0.10 29	0.15 146	0.17 274	0.09 159	0.07 53	0.06 32	0.06 42	0.11 171	0.09 63	0.08 369	0.04 24	0.05 77	0.03 1	0.06 257	0.05 172

test_sample6	0.14 378	0.08 304	0.13 295	0.16 202	0.08 185	0.17 424	0.19 474	0.25 402	0.17 274	0.17 381	0.27 462	0.19 398	0.14 388	0.15 352	0.13 347	0.08 369	0.05 214	0.08 348	0.07 341	0.08 388	0.08 412

test_sample5	0.14 378	0.08 304	0.14 330	0.16 202	0.08 185	0.18 443	0.18 434	0.25 402	0.17 274	0.17 381	0.27 462	0.18 384	0.14 388	0.16 386	0.13 347	0.08 369	0.05 214	0.08 348	0.07 341	0.08 388	0.08 412

test_sample4	0.14 378	0.08 304	0.14 330	0.15 121	0.08 185	0.19 466	0.18 434	0.26 420	0.17 274	0.16 365	0.25 436	0.18 384	0.14 388	0.16 386	0.13 347	0.08 369	0.06 370	0.08 348	0.06 252	0.08 388	0.08 412

test_sample3	0.14 378	0.08 304	0.15 382	0.14 68	0.09 303	0.19 466	0.17 388	0.26 420	0.18 300	0.16 365	0.22 385	0.19 398	0.15 406	0.17 418	0.13 347	0.08 369	0.06 370	0.07 263	0.06 252	0.09 451	0.08 412

test_sample2	0.12 319	0.07 203	0.12 249	0.14 68	0.08 185	0.16 403	0.18 434	0.21 320	0.16 254	0.14 310	0.20 354	0.19 398	0.15 406	0.15 352	0.12 306	0.08 369	0.05 214	0.07 263	0.06 252	0.08 388	0.07 348

trnet	0.08 79	0.05 61	0.07 9	0.12 4	0.05 1	0.12 272	0.11 57	0.13 77	0.10 85	0.08 123	0.13 244	0.09 187	0.08 195	0.11 171	0.10 150	0.08 369	0.05 214	0.05 77	0.03 1	0.06 257	0.05 172

SMFormer	0.14 378	0.07 203	0.17 444	0.14 68	0.08 185	0.16 403	0.17 388	0.26 420	0.27 439	0.19 427	0.20 354	0.18 384	0.15 406	0.15 352	0.17 443	0.08 369	0.05 214	0.07 263	0.06 252	0.07 325	0.06 267

tta	0.14 378	0.07 203	0.17 444	0.14 68	0.08 185	0.16 403	0.17 388	0.26 420	0.27 439	0.19 427	0.20 354	0.18 384	0.15 406	0.15 352	0.17 443	0.08 369	0.05 214	0.07 263	0.06 252	0.06 257	0.06 267

qqq1	0.13 344	0.07 203	0.17 444	0.14 68	0.08 185	0.16 403	0.17 388	0.26 420	0.27 439	0.19 427	0.20 354	0.18 384	0.15 406	0.15 352	0.11 247	0.08 369	0.05 214	0.05 77	0.05 174	0.06 257	0.06 267

fff1	0.13 344	0.07 203	0.17 444	0.14 68	0.08 185	0.16 403	0.17 388	0.26 420	0.27 439	0.19 427	0.20 354	0.18 384	0.15 406	0.15 352	0.11 247	0.08 369	0.05 214	0.05 77	0.05 174	0.06 257	0.06 267

mmm	0.14 378	0.08 304	0.17 444	0.17 280	0.09 303	0.17 424	0.18 434	0.21 320	0.15 225	0.15 337	0.23 394	0.21 419	0.16 432	0.16 386	0.17 443	0.08 369	0.05 214	0.08 348	0.07 341	0.07 325	0.07 348

11t1	0.12 319	0.06 112	0.13 295	0.14 68	0.08 185	0.17 424	0.15 288	0.18 264	0.15 225	0.15 337	0.15 275	0.16 350	0.16 432	0.15 352	0.13 347	0.08 369	0.05 214	0.06 164	0.05 174	0.08 388	0.07 348

DualNet	0.14 378	0.08 304	0.14 330	0.16 202	0.08 185	0.18 443	0.18 434	0.25 402	0.17 274	0.17 381	0.27 462	0.18 384	0.14 388	0.16 386	0.13 347	0.08 369	0.05 214	0.08 348	0.07 341	0.08 388	0.08 412

mmx	0.14 378	0.09 380	0.14 330	0.16 202	0.08 185	0.17 424	0.17 388	0.27 441	0.25 415	0.15 337	0.25 436	0.19 398	0.13 363	0.14 330	0.20 480	0.08 369	0.06 370	0.09 429	0.08 406	0.08 388	0.08 412

xxx	0.14 378	0.09 380	0.14 330	0.16 202	0.08 185	0.17 424	0.17 388	0.27 441	0.25 415	0.15 337	0.25 436	0.19 398	0.13 363	0.14 330	0.20 480	0.08 369	0.06 370	0.09 429	0.08 406	0.08 388	0.08 412

MIF-Stereo (partial)	0.11 252	0.06 112	0.10 147	0.19 421	0.10 406	0.10 189	0.11 57	0.17 234	0.18 300	0.14 310	0.16 287	0.09 187	0.11 294	0.12 258	0.12 306	0.08 369	0.05 214	0.08 348	0.07 341	0.06 257	0.07 348

EKT-Stereo	0.11 252	0.07 203	0.14 330	0.15 121	0.10 406	0.13 315	0.14 216	0.18 264	0.21 354	0.11 224	0.08 100	0.12 262	0.09 236	0.11 171	0.12 306	0.08 369	0.06 370	0.07 263	0.06 252	0.08 388	0.07 348

testlalala_base	0.10 209	0.09 380	0.14 330	0.21 507	0.08 185	0.10 189	0.14 216	0.13 77	0.10 85	0.07 80	0.15 275	0.07 115	0.08 195	0.10 96	0.12 306	0.08 369	0.05 214	0.05 77	0.03 1	0.06 257	0.05 172

CAS	0.08 79	0.04 1	0.07 9	0.17 280	0.08 185	0.10 189	0.13 159	0.12 60	0.09 63	0.09 159	0.10 176	0.08 162	0.06 42	0.09 49	0.08 17	0.08 369	0.04 24	0.05 77	0.03 1	0.05 147	0.04 54

gwcnet-sp	0.14 378	0.07 203	0.12 249	0.18 363	0.09 303	0.16 403	0.17 388	0.24 386	0.24 394	0.18 411	0.24 406	0.15 336	0.16 432	0.15 352	0.15 412	0.08 369	0.06 370	0.07 263	0.08 406	0.08 388	0.07 348

scenet	0.14 378	0.07 203	0.12 249	0.18 363	0.09 303	0.16 403	0.17 388	0.24 386	0.24 394	0.18 411	0.24 406	0.15 336	0.16 432	0.15 352	0.15 412	0.08 369	0.06 370	0.07 263	0.08 406	0.08 388	0.07 348

knoymous	0.11 252	0.05 61	0.12 249	0.13 14	0.07 112	0.15 373	0.14 216	0.19 286	0.13 179	0.11 224	0.17 308	0.13 287	0.09 236	0.13 304	0.11 247	0.08 369	0.05 214	0.06 164	0.05 174	0.08 388	0.07 348

ssnet	0.14 378	0.07 203	0.12 249	0.18 363	0.09 303	0.16 403	0.17 388	0.24 386	0.24 394	0.18 411	0.24 406	0.15 336	0.16 432	0.15 352	0.15 412	0.08 369	0.06 370	0.07 263	0.08 406	0.08 388	0.07 348

BUS	0.14 378	0.09 380	0.14 330	0.22 523	0.10 406	0.19 466	0.14 216	0.34 535	0.19 316	0.17 381	0.22 385	0.16 350	0.13 363	0.15 352	0.13 347	0.08 369	0.06 370	0.10 477	0.09 453	0.07 325	0.07 348

IER	0.14 378	0.07 203	0.13 295	0.17 280	0.09 303	0.14 347	0.16 354	0.25 402	0.26 429	0.18 411	0.25 436	0.17 370	0.20 497	0.16 386	0.14 384	0.08 369	0.05 214	0.07 263	0.06 252	0.08 388	0.07 348

NINENet	0.16 445	0.10 438	0.15 382	0.17 280	0.11 456	0.19 466	0.14 216	0.40 579	0.36 517	0.18 411	0.21 375	0.16 350	0.13 363	0.15 352	0.13 347	0.08 369	0.08 475	0.10 477	0.07 341	0.10 483	0.09 457

BSDual-CNN	0.15 422	0.09 380	0.14 330	0.22 523	0.10 406	0.14 347	0.15 288	0.34 535	0.19 316	0.17 381	0.22 385	0.25 475	0.16 432	0.15 352	0.14 384	0.08 369	0.06 370	0.10 477	0.09 453	0.07 325	0.07 348

psmg	0.14 378	0.09 380	0.14 330	0.17 280	0.10 406	0.15 373	0.17 388	0.29 472	0.19 316	0.17 381	0.21 375	0.25 475	0.16 432	0.15 352	0.14 384	0.08 369	0.06 370	0.08 348	0.08 406	0.07 325	0.06 267

DAS	0.15 422	0.08 304	0.18 467	0.19 421	0.10 406	0.19 466	0.17 388	0.27 441	0.29 460	0.18 411	0.25 436	0.21 419	0.15 406	0.16 386	0.12 306	0.08 369	0.06 370	0.06 164	0.06 252	0.07 325	0.07 348

SepStereo	0.15 422	0.08 304	0.18 467	0.19 421	0.10 406	0.19 466	0.17 388	0.27 441	0.29 460	0.18 411	0.25 436	0.21 419	0.15 406	0.25 534	0.12 306	0.08 369	0.06 370	0.06 164	0.06 252	0.07 325	0.07 348

PSMNet-ADL	0.15 422	0.12 482	0.13 295	0.22 523	0.09 303	0.13 315	0.20 495	0.26 420	0.23 378	0.18 411	0.20 354	0.24 461	0.16 432	0.18 439	0.17 443	0.08 369	0.08 475	0.08 348	0.11 524	0.08 388	0.07 348

GANet-ADL	0.13 344	0.07 203	0.15 382	0.17 280	0.10 406	0.18 443	0.15 288	0.30 486	0.20 339	0.13 289	0.18 333	0.19 398	0.12 325	0.16 386	0.13 347	0.08 369	0.06 370	0.06 164	0.05 174	0.07 325	0.08 412

ADLNet2	0.16 445	0.09 380	0.13 295	0.16 202	0.09 303	0.20 481	0.16 354	0.31 496	0.39 534	0.16 365	0.20 354	0.20 410	0.18 469	0.21 496	0.22 509	0.08 369	0.06 370	0.07 263	0.07 341	0.09 451	0.07 348

PFNet+	0.11 252	0.06 112	0.13 295	0.16 202	0.09 303	0.05 4	0.12 89	0.17 234	0.21 354	0.16 365	0.19 342	0.14 307	0.10 269	0.11 171	0.11 247	0.08 369	0.05 214	0.09 429	0.08 406	0.06 257	0.11 510

AnonymousM	0.09 146	0.05 61	0.10 147	0.14 68	0.06 19	0.09 117	0.13 159	0.19 286	0.14 206	0.13 289	0.11 215	0.09 187	0.08 195	0.13 304	0.10 150	0.08 369	0.05 214	0.08 348	0.05 174	0.05 147	0.05 172

Anonymous3	0.16 445	0.13 511	0.33 558	0.26 569	0.14 531	0.27 555	0.17 388	0.28 461	0.28 453	0.15 337	0.17 308	0.14 307	0.10 269	0.15 352	0.12 306	0.08 369	0.08 475	0.08 348	0.08 406	0.08 388	0.11 510

raftrobust	0.09 146	0.06 112	0.10 147	0.17 280	0.08 185	0.09 117	0.10 29	0.18 264	0.16 254	0.10 193	0.09 130	0.12 262	0.07 128	0.12 258	0.10 150	0.08 369	0.05 214	0.06 164	0.05 174	0.05 147	0.05 172

sCroCo_RVC	0.12 319	0.09 380	0.23 515	0.24 553	0.11 456	0.19 466	0.14 216	0.17 234	0.14 206	0.10 193	0.13 244	0.12 262	0.07 128	0.14 330	0.11 247	0.08 369	0.08 475	0.08 348	0.08 406	0.05 147	0.07 348

GES	0.14 378	0.08 304	0.16 416	0.15 121	0.10 406	0.13 315	0.13 159	0.28 461	0.25 415	0.16 365	0.23 394	0.18 384	0.13 363	0.16 386	0.13 347	0.08 369	0.07 449	0.07 263	0.06 252	0.08 388	0.09 457

SFCPSM	0.13 344	0.07 203	0.14 330	0.17 280	0.09 303	0.15 373	0.16 354	0.28 461	0.27 439	0.14 310	0.17 308	0.12 262	0.13 363	0.14 330	0.11 247	0.08 369	0.05 214	0.07 263	0.07 341	0.07 325	0.06 267

delet	0.17 465	0.08 304	0.17 444	0.19 421	0.11 456	0.20 481	0.21 512	0.30 486	0.37 524	0.17 381	0.26 453	0.19 398	0.19 485	0.19 454	0.21 500	0.08 369	0.08 475	0.09 429	0.11 524	0.06 257	0.06 267

aanetorigin	0.22 524	0.17 552	0.56 598	0.17 280	0.10 406	0.15 373	0.19 474	0.20 297	0.33 492	0.49 602	0.48 582	0.29 511	0.27 547	0.20 479	0.23 521	0.08 369	0.07 449	0.08 348	0.07 341	0.10 483	0.09 457

EDNetEfficientorigin	7.91 648	0.31 602	153.02 667	0.19 421	0.09 303	0.21 498	0.16 354	0.22 343	0.59 597	0.72 618	0.67 608	0.42 582	0.50 610	0.24 529	0.39 602	0.08 369	0.07 449	0.08 348	0.07 341	0.12 522	0.10 484

CREStereo	0.09 146	0.04 1	0.08 40	0.11 1	0.06 19	0.13 315	0.14 216	0.14 104	0.10 85	0.08 123	0.13 244	0.09 187	0.08 195	0.11 171	0.10 150	0.08 369	0.04 24	0.05 77	0.03 1	0.06 257	0.06 267
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	0.13 344	0.08 304	0.12 249	0.16 202	0.08 185	0.14 347	0.15 288	0.22 343	0.23 378	0.17 381	0.23 394	0.16 350	0.12 325	0.14 330	0.15 412	0.08 369	0.05 214	0.08 348	0.08 406	0.07 325	0.07 348

FADNet_RVC	0.16 445	0.14 523	0.40 575	0.20 478	0.11 456	0.13 315	0.13 159	0.26 420	0.22 368	0.21 464	0.23 394	0.20 410	0.17 455	0.14 330	0.16 428	0.08 369	0.08 475	0.12 528	0.09 453	0.11 506	0.10 484

SuperB	0.20 503	0.10 438	0.56 598	0.16 202	0.09 303	0.18 443	0.18 434	0.24 386	0.50 578	0.26 520	0.39 549	0.17 370	0.21 501	0.22 509	0.21 500	0.08 369	0.06 370	0.06 164	0.06 252	0.12 522	0.10 484

ADCL	0.24 547	0.11 464	0.47 587	0.22 523	0.12 488	0.34 581	0.29 591	0.29 472	0.56 591	0.24 501	0.46 579	0.30 520	0.30 569	0.29 557	0.29 573	0.08 369	0.07 449	0.09 429	0.09 453	0.10 483	0.10 484

CFNet	0.15 422	0.10 438	0.17 444	0.17 280	0.08 185	0.18 443	0.09 18	0.28 461	0.25 415	0.19 427	0.24 406	0.24 461	0.17 455	0.17 418	0.14 384	0.08 369	0.06 370	0.09 429	0.10 492	0.07 325	0.06 267

StereoDRNet-Refined	0.17 465	0.12 482	0.15 382	0.20 478	0.09 303	0.18 443	0.18 434	0.26 420	0.23 378	0.26 520	0.40 555	0.22 437	0.17 455	0.21 496	0.20 480	0.08 369	0.05 214	0.09 429	0.10 492	0.07 325	0.07 348
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DISCO	0.19 491	0.09 380	0.22 506	0.17 280	0.10 406	0.25 535	0.18 434	0.27 441	0.44 560	0.22 480	0.31 502	0.33 545	0.26 539	0.28 551	0.28 570	0.08 369	0.06 370	0.07 263	0.07 341	0.09 451	0.09 457

DLCB_ROB	0.18 479	0.10 438	0.15 382	0.23 544	0.11 456	0.24 524	0.18 434	0.29 472	0.28 453	0.27 526	0.28 476	0.28 503	0.24 524	0.19 454	0.20 480	0.08 369	0.08 475	0.09 429	0.09 453	0.07 325	0.07 348

NLCSM	0.24 547	0.17 552	0.21 499	0.21 507	0.23 595	0.27 555	0.17 388	0.45 599	0.29 460	0.27 526	0.24 406	0.39 574	0.35 584	0.46 606	0.48 616	0.09 428	0.11 536	0.11 508	0.16 575	0.11 506	0.12 523

FlowAnything_test	0.11 252	0.08 304	0.14 330	0.15 121	0.09 303	0.07 37	0.14 216	0.20 297	0.11 114	0.09 159	0.09 130	0.12 262	0.12 325	0.13 304	0.11 247	0.09 428	0.06 370	0.09 429	0.09 453	0.06 257	0.09 457

MSAF-DinoV2	0.22 524	0.11 464	0.23 515	0.17 280	0.10 406	0.27 555	0.16 354	0.37 563	0.55 588	0.21 464	0.27 462	0.47 596	0.27 547	0.35 580	0.39 602	0.09 428	0.06 370	0.07 263	0.09 453	0.12 522	0.10 484

zh-mn7	0.25 559	0.14 523	0.56 598	0.19 421	0.14 531	0.24 524	0.22 522	0.34 535	0.62 603	0.35 573	0.65 606	0.31 533	0.25 533	0.31 561	0.25 544	0.09 428	0.08 475	0.09 429	0.09 453	0.09 451	0.11 510

w-ln-seven	0.24 547	0.14 523	0.55 595	0.19 421	0.14 531	0.26 545	0.22 522	0.35 550	0.60 600	0.29 550	0.39 549	0.30 520	0.22 510	0.21 496	0.26 555	0.09 428	0.09 504	0.11 508	0.10 492	0.11 506	0.10 484

G2L-Stereo	0.14 378	0.07 203	0.13 295	0.17 280	0.09 303	0.13 315	0.12 89	0.27 441	0.22 368	0.16 365	0.27 462	0.21 419	0.13 363	0.17 418	0.18 461	0.09 428	0.08 475	0.08 348	0.07 341	0.07 325	0.07 348

DDVS	0.15 422	0.10 438	0.21 499	0.16 202	0.12 488	0.15 373	0.14 216	0.25 402	0.19 316	0.18 411	0.29 488	0.27 493	0.12 325	0.19 454	0.15 412	0.09 428	0.06 370	0.09 429	0.07 341	0.11 506	0.11 510

DCVSM-stereo	0.14 378	0.09 380	0.16 416	0.16 202	0.10 406	0.15 373	0.09 18	0.19 286	0.23 378	0.20 450	0.23 394	0.26 485	0.15 406	0.18 439	0.14 384	0.09 428	0.07 449	0.09 429	0.08 406	0.10 483	0.12 523

rvit_stereo_0080	0.10 209	0.08 304	0.14 330	0.15 121	0.09 303	0.07 37	0.15 288	0.16 195	0.16 254	0.11 224	0.10 176	0.14 307	0.08 195	0.12 258	0.10 150	0.09 428	0.07 449	0.07 263	0.06 252	0.07 325	0.05 172

rvit_stereo_ft	0.12 319	0.07 203	0.13 295	0.19 421	0.10 406	0.12 272	0.17 388	0.16 195	0.16 254	0.12 262	0.13 244	0.15 336	0.10 269	0.14 330	0.13 347	0.09 428	0.06 370	0.08 348	0.07 341	0.07 325	0.05 172

whm_eth	0.10 209	0.08 304	0.14 330	0.15 121	0.09 303	0.07 37	0.15 288	0.16 195	0.16 254	0.11 224	0.10 176	0.14 307	0.08 195	0.12 258	0.10 150	0.09 428	0.07 449	0.07 263	0.06 252	0.07 325	0.05 172

GMStereo_Zeroshot	0.16 445	0.13 511	0.24 519	0.20 478	0.10 406	0.17 424	0.13 159	0.29 472	0.25 415	0.23 492	0.32 506	0.25 475	0.11 294	0.19 454	0.14 384	0.09 428	0.06 370	0.11 508	0.06 252	0.12 522	0.08 412

StereoVision	0.13 344	0.12 482	0.09 92	0.24 553	0.10 406	0.15 373	0.21 512	0.21 320	0.20 339	0.12 262	0.24 406	0.10 220	0.10 269	0.16 386	0.10 150	0.09 428	0.11 536	0.12 528	0.12 543	0.06 257	0.05 172

CFNet_ucs	0.15 422	0.08 304	0.16 416	0.16 202	0.11 456	0.14 347	0.14 216	0.30 486	0.34 504	0.16 365	0.24 406	0.23 455	0.14 388	0.18 439	0.15 412	0.09 428	0.06 370	0.08 348	0.07 341	0.09 451	0.09 457

coex-ft	3.30 641	0.34 605	59.09 666	0.18 363	0.13 511	0.26 545	0.22 522	0.27 441	0.72 616	1.90 646	0.70 612	0.44 587	0.45 606	0.29 557	0.41 608	0.09 428	0.09 504	0.12 528	0.09 453	0.14 553	0.13 543

fast-acv-ft	0.18 479	0.11 464	0.19 478	0.19 421	0.12 488	0.24 524	0.21 512	0.25 402	0.34 504	0.22 480	0.34 522	0.27 493	0.20 497	0.21 496	0.23 521	0.09 428	0.09 504	0.08 348	0.10 492	0.08 388	0.07 348

iinet-f	0.16 445	0.06 112	0.45 582	0.14 68	0.10 406	0.21 498	0.14 216	0.27 441	0.23 378	0.21 464	0.24 406	0.21 419	0.15 406	0.18 439	0.21 500	0.09 428	0.07 449	0.07 263	0.06 252	0.09 451	0.10 484

CASS	0.13 344	0.12 482	0.11 209	0.23 544	0.09 303	0.15 373	0.17 388	0.18 264	0.19 316	0.17 381	0.18 333	0.15 336	0.15 406	0.14 330	0.14 384	0.09 428	0.06 370	0.10 477	0.08 406	0.09 451	0.07 348
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
riskmin	0.11 252	0.06 112	0.13 295	0.14 68	0.08 185	0.14 347	0.14 216	0.18 264	0.14 206	0.11 224	0.14 258	0.16 350	0.11 294	0.14 330	0.12 306	0.09 428	0.05 214	0.07 263	0.05 174	0.08 388	0.08 412

Wz-Net-MNSev	0.22 524	0.13 511	0.31 552	0.20 478	0.14 531	0.36 590	0.24 545	0.33 526	0.44 560	0.28 542	0.40 555	0.38 566	0.19 485	0.24 529	0.25 544	0.09 428	0.07 449	0.09 429	0.09 453	0.12 522	0.10 484

CRFU-Net	0.16 445	0.08 304	0.14 330	0.17 280	0.09 303	0.19 466	0.14 216	0.26 420	0.20 339	0.28 542	0.27 462	0.29 511	0.17 455	0.19 454	0.17 443	0.09 428	0.09 504	0.07 263	0.07 341	0.08 388	0.08 412

CSP-Net	0.16 445	0.09 380	0.14 330	0.16 202	0.09 303	0.19 466	0.17 388	0.25 402	0.32 485	0.25 514	0.30 494	0.24 461	0.15 406	0.21 496	0.18 461	0.09 428	0.06 370	0.07 263	0.07 341	0.08 388	0.07 348

WZ-Net	0.28 573	0.17 552	0.78 621	0.22 523	0.16 559	0.34 581	0.29 591	0.39 575	0.57 593	0.24 501	0.55 593	0.37 562	0.24 524	0.33 571	0.35 593	0.09 428	0.08 475	0.09 429	0.10 492	0.14 553	0.16 578

AACVNet	0.16 445	0.08 304	0.14 330	0.15 121	0.10 406	0.18 443	0.15 288	0.23 363	0.24 394	0.27 526	0.27 462	0.28 503	0.17 455	0.19 454	0.16 428	0.09 428	0.07 449	0.09 429	0.07 341	0.10 483	0.09 457

ICVP	0.15 422	0.09 380	0.12 249	0.22 523	0.09 303	0.17 424	0.21 512	0.25 402	0.23 378	0.18 411	0.30 494	0.26 485	0.18 469	0.17 418	0.14 384	0.09 428	0.07 449	0.08 348	0.07 341	0.07 325	0.07 348
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
sAnonymous2	0.13 344	0.12 482	0.24 519	0.20 478	0.12 488	0.17 424	0.13 159	0.26 420	0.21 354	0.11 224	0.11 215	0.13 287	0.08 195	0.10 96	0.10 150	0.09 428	0.05 214	0.08 348	0.06 252	0.15 568	0.10 484

CroCo_RVC	0.13 344	0.12 482	0.24 519	0.20 478	0.12 488	0.17 424	0.13 159	0.26 420	0.21 354	0.11 224	0.11 215	0.13 287	0.08 195	0.10 96	0.10 150	0.09 428	0.05 214	0.08 348	0.06 252	0.15 568	0.10 484

xxxx	0.15 422	0.07 203	0.14 330	0.14 68	0.08 185	0.23 519	0.18 434	0.31 496	0.19 316	0.14 310	0.28 476	0.22 437	0.14 388	0.15 352	0.26 555	0.09 428	0.05 214	0.07 263	0.07 341	0.08 388	0.07 348

test_xeample	0.15 422	0.06 112	0.13 295	0.14 68	0.08 185	0.21 498	0.20 495	0.28 461	0.20 339	0.16 365	0.29 488	0.19 398	0.16 432	0.15 352	0.26 555	0.09 428	0.05 214	0.07 263	0.07 341	0.07 325	0.07 348

psm_up	0.18 479	0.10 438	0.18 467	0.20 478	0.11 456	0.17 424	0.19 474	0.37 563	0.34 504	0.21 464	0.28 476	0.29 511	0.24 524	0.20 479	0.22 509	0.09 428	0.10 524	0.11 508	0.11 524	0.08 388	0.08 412

UPFNet	0.16 445	0.08 304	0.12 249	0.20 478	0.12 488	0.20 481	0.23 533	0.28 461	0.26 429	0.17 381	0.24 406	0.22 437	0.19 485	0.19 454	0.21 500	0.09 428	0.07 449	0.08 348	0.09 453	0.08 388	0.06 267

EDNetEfficient	0.29 577	0.24 585	1.13 630	0.18 363	0.10 406	0.19 466	0.20 495	0.20 297	0.60 600	0.74 622	0.56 598	0.31 533	0.39 592	0.22 509	0.30 578	0.09 428	0.07 449	0.08 348	0.07 341	0.11 506	0.09 457

ac_64	0.16 445	0.08 304	0.15 382	0.18 363	0.10 406	0.22 506	0.18 434	0.24 386	0.21 354	0.18 411	0.24 406	0.29 511	0.18 469	0.19 454	0.22 509	0.09 428	0.07 449	0.08 348	0.09 453	0.07 325	0.06 267

HGLStereo	0.17 465	0.08 304	0.19 478	0.17 280	0.12 488	0.18 443	0.18 434	0.31 496	0.32 485	0.21 464	0.32 506	0.25 475	0.18 469	0.19 454	0.20 480	0.09 428	0.09 504	0.07 263	0.07 341	0.09 451	0.10 484

FAT-Stereo	0.20 503	0.12 482	0.22 506	0.21 507	0.12 488	0.17 424	0.18 434	0.34 535	0.39 534	0.27 526	0.37 535	0.34 551	0.32 577	0.21 496	0.20 480	0.09 428	0.11 536	0.10 477	0.09 453	0.11 506	0.14 560

S-Stereo	0.20 503	0.12 482	0.25 524	0.21 507	0.13 511	0.20 481	0.18 434	0.32 507	0.43 555	0.23 492	0.36 529	0.28 503	0.30 569	0.19 454	0.22 509	0.09 428	0.12 551	0.10 477	0.10 492	0.13 540	0.13 543

ADCP+	0.20 503	0.10 438	0.33 558	0.20 478	0.12 488	0.22 506	0.26 569	0.31 496	0.34 504	0.26 520	0.37 535	0.22 437	0.22 510	0.27 539	0.27 563	0.09 428	0.06 370	0.08 348	0.08 406	0.09 451	0.10 484

PA-Net	0.23 540	0.18 564	0.33 558	0.28 584	0.22 592	0.21 498	0.38 613	0.29 472	0.39 534	0.22 480	0.32 506	0.25 475	0.26 539	0.20 479	0.25 544	0.09 428	0.23 607	0.15 567	0.22 594	0.09 451	0.13 543
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NLCA_NET_v2_RVC	0.17 465	0.10 438	0.22 506	0.20 478	0.10 406	0.15 373	0.18 434	0.31 496	0.25 415	0.21 464	0.30 494	0.25 475	0.17 455	0.21 496	0.20 480	0.09 428	0.06 370	0.08 348	0.08 406	0.07 325	0.08 412
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
NVstereo2D	0.19 491	0.10 438	0.15 382	0.17 280	0.15 549	0.28 563	0.23 533	0.44 596	0.42 550	0.15 337	0.27 462	0.25 475	0.19 485	0.22 509	0.17 443	0.09 428	0.06 370	0.10 477	0.08 406	0.15 568	0.09 457

StereoDRNet	0.18 479	0.11 464	0.17 444	0.22 523	0.11 456	0.21 498	0.22 522	0.37 563	0.33 492	0.24 501	0.28 476	0.30 520	0.19 485	0.20 479	0.20 480	0.09 428	0.08 475	0.11 508	0.09 453	0.09 451	0.07 348

FBW_ROB	0.24 547	0.17 552	0.22 506	0.26 569	0.14 531	0.25 535	0.22 522	0.41 585	0.41 543	0.41 590	0.41 566	0.42 582	0.27 547	0.31 561	0.23 521	0.09 428	0.14 573	0.14 555	0.12 543	0.11 506	0.09 457

zh-sn7	0.25 559	0.17 552	0.50 589	0.24 553	0.13 511	0.25 535	0.24 545	0.34 535	0.48 569	0.28 542	0.54 591	0.28 503	0.31 573	0.36 586	0.32 586	0.10 470	0.10 524	0.11 508	0.10 492	0.12 522	0.12 523

YMNet	0.20 503	0.12 482	0.19 478	0.20 478	0.14 531	0.26 545	0.23 533	0.32 507	0.34 504	0.27 526	0.34 522	0.30 520	0.18 469	0.18 439	0.22 509	0.10 470	0.13 564	0.10 477	0.10 492	0.08 388	0.09 457

YMNet_1	0.20 503	0.12 482	0.19 478	0.20 478	0.14 531	0.26 545	0.23 533	0.32 507	0.34 504	0.27 526	0.34 522	0.30 520	0.18 469	0.18 439	0.22 509	0.10 470	0.13 564	0.10 477	0.10 492	0.08 388	0.09 457

rvit_stereo_0083	0.12 319	0.08 304	0.17 444	0.16 202	0.09 303	0.11 236	0.15 288	0.14 104	0.26 429	0.11 224	0.14 258	0.13 287	0.10 269	0.12 258	0.12 306	0.10 470	0.08 475	0.09 429	0.07 341	0.07 325	0.05 172

rvit_stereo_0081_aga	0.11 252	0.09 380	0.14 330	0.18 363	0.09 303	0.13 315	0.14 216	0.14 104	0.19 316	0.10 193	0.18 333	0.16 350	0.09 236	0.12 258	0.09 63	0.10 470	0.06 370	0.08 348	0.07 341	0.07 325	0.06 267

rvit_stereo_0081	0.11 252	0.08 304	0.15 382	0.16 202	0.09 303	0.10 189	0.14 216	0.14 104	0.24 394	0.11 224	0.13 244	0.13 287	0.09 236	0.11 171	0.12 306	0.10 470	0.07 449	0.08 348	0.07 341	0.07 325	0.05 172

ITSA-stereo	0.15 422	0.10 438	0.14 330	0.19 421	0.08 185	0.12 272	0.14 216	0.30 486	0.49 575	0.17 381	0.19 342	0.22 437	0.15 406	0.17 418	0.16 428	0.10 470	0.06 370	0.08 348	0.08 406	0.08 388	0.08 412

rvit_stereo_0082	0.11 252	0.08 304	0.15 382	0.16 202	0.09 303	0.10 189	0.14 216	0.14 104	0.24 394	0.11 224	0.13 244	0.13 287	0.09 236	0.11 171	0.12 306	0.10 470	0.07 449	0.08 348	0.07 341	0.07 325	0.05 172

Wz-Net-SNSev	0.25 559	0.17 552	0.44 581	0.25 564	0.14 531	0.26 545	0.23 533	0.38 571	0.56 591	0.30 554	0.55 593	0.39 574	0.26 539	0.23 520	0.30 578	0.10 470	0.09 504	0.09 429	0.10 492	0.11 506	0.11 510

Wz-Net-LNSev	0.22 524	0.16 541	0.38 572	0.21 507	0.13 511	0.25 535	0.23 533	0.32 507	0.43 555	0.30 554	0.41 566	0.31 533	0.18 469	0.22 509	0.25 544	0.10 470	0.09 504	0.08 348	0.08 406	0.12 522	0.11 510

UDGNet	0.14 378	0.13 511	0.16 416	0.17 280	0.10 406	0.12 272	0.16 354	0.21 320	0.27 439	0.20 450	0.20 354	0.16 350	0.13 363	0.16 386	0.13 347	0.10 470	0.06 370	0.09 429	0.07 341	0.06 257	0.07 348

dd	0.15 422	0.16 541	0.16 416	0.19 421	0.09 303	0.15 373	0.18 434	0.21 320	0.25 415	0.23 492	0.20 354	0.21 419	0.09 236	0.21 496	0.16 428	0.10 470	0.06 370	0.08 348	0.06 252	0.08 388	0.06 267

AASNet	0.16 445	0.08 304	0.12 249	0.19 421	0.09 303	0.18 443	0.15 288	0.37 563	0.37 524	0.19 427	0.23 394	0.20 410	0.16 432	0.17 418	0.20 480	0.10 470	0.08 475	0.08 348	0.07 341	0.09 451	0.09 457

GEStereo_RVC	0.17 465	0.12 482	0.15 382	0.22 523	0.11 456	0.19 466	0.17 388	0.32 507	0.48 569	0.20 450	0.25 436	0.17 370	0.13 363	0.21 496	0.16 428	0.10 470	0.06 370	0.08 348	0.07 341	0.09 451	0.08 412

ADLNet	0.16 445	0.08 304	0.15 382	0.16 202	0.10 406	0.16 403	0.17 388	0.32 507	0.27 439	0.22 480	0.27 462	0.24 461	0.16 432	0.18 439	0.21 500	0.10 470	0.06 370	0.10 477	0.10 492	0.08 388	0.09 457

222	0.16 445	0.07 203	0.14 330	0.14 68	0.08 185	0.24 524	0.18 434	0.30 486	0.20 339	0.17 381	0.28 476	0.17 370	0.16 432	0.15 352	0.40 605	0.10 470	0.05 214	0.07 263	0.06 252	0.07 325	0.08 412

cf-r	0.13 344	0.07 203	0.12 249	0.16 202	0.08 185	0.14 347	0.19 474	0.20 297	0.25 415	0.17 381	0.25 436	0.21 419	0.16 432	0.14 330	0.14 384	0.10 470	0.05 214	0.06 164	0.08 406	0.06 257	0.06 267

GANet-RSSM	0.14 378	0.07 203	0.13 295	0.13 14	0.08 185	0.14 347	0.17 388	0.22 343	0.21 354	0.17 381	0.24 406	0.23 455	0.15 406	0.16 386	0.15 412	0.10 470	0.06 370	0.07 263	0.08 406	0.08 388	0.07 348

GwcNet-RSSM	0.14 378	0.07 203	0.12 249	0.15 121	0.08 185	0.15 373	0.20 495	0.21 320	0.27 439	0.18 411	0.27 462	0.22 437	0.16 432	0.14 330	0.15 412	0.10 470	0.05 214	0.07 263	0.09 453	0.07 325	0.07 348

DSFCA	0.16 445	0.09 380	0.14 330	0.16 202	0.10 406	0.20 481	0.19 474	0.28 461	0.31 478	0.23 492	0.24 406	0.22 437	0.15 406	0.19 454	0.20 480	0.10 470	0.07 449	0.09 429	0.09 453	0.08 388	0.08 412

DMCA	0.14 378	0.09 380	0.16 416	0.19 421	0.09 303	0.15 373	0.17 388	0.23 363	0.27 439	0.14 310	0.19 342	0.17 370	0.18 469	0.15 352	0.17 443	0.10 470	0.06 370	0.08 348	0.06 252	0.09 451	0.10 484

stereogan	0.22 524	0.11 464	0.21 499	0.20 478	0.12 488	0.31 571	0.19 474	0.35 550	0.44 560	0.22 480	0.39 549	0.35 555	0.27 547	0.33 571	0.22 509	0.10 470	0.12 551	0.10 477	0.10 492	0.14 553	0.13 543

RTSC	0.23 540	0.12 482	0.28 539	0.21 507	0.13 511	0.28 563	0.16 354	0.35 550	0.66 611	0.27 526	0.33 518	0.30 520	0.21 501	0.31 561	0.29 573	0.10 470	0.08 475	0.09 429	0.10 492	0.13 540	0.13 543

RTS	0.45 605	0.19 567	3.26 639	0.24 553	0.15 549	0.74 622	0.20 495	0.36 557	0.76 622	0.42 593	0.43 575	0.31 533	0.41 600	0.53 615	0.35 593	0.10 470	0.08 475	0.13 543	0.12 543	0.15 568	0.15 567

RTSA	0.45 605	0.19 567	3.26 639	0.24 553	0.15 549	0.74 622	0.20 495	0.36 557	0.76 622	0.42 593	0.43 575	0.31 533	0.41 600	0.53 615	0.35 593	0.10 470	0.08 475	0.13 543	0.12 543	0.15 568	0.15 567

ADCMid	0.25 559	0.15 533	0.40 575	0.20 478	0.14 531	0.25 535	0.26 569	0.34 535	0.38 531	0.36 576	0.44 577	0.34 551	0.40 595	0.35 580	0.33 590	0.10 470	0.09 504	0.11 508	0.11 524	0.13 540	0.12 523

RYNet	0.22 524	0.12 482	0.22 506	0.19 421	0.17 574	0.46 599	0.26 569	0.38 571	0.48 569	0.24 501	0.28 476	0.34 551	0.23 518	0.20 479	0.30 578	0.10 470	0.06 370	0.09 429	0.09 453	0.13 540	0.15 567

GANet	0.21 515	0.12 482	0.21 499	0.24 553	0.13 511	0.22 506	0.22 522	0.41 585	0.26 429	0.31 560	0.42 572	0.37 562	0.28 557	0.23 520	0.22 509	0.10 470	0.12 551	0.10 477	0.09 453	0.10 483	0.08 412

PWC_ROB	0.21 515	0.16 541	0.26 527	0.18 363	0.11 456	0.22 506	0.13 159	0.32 507	0.49 575	0.30 554	0.40 555	0.32 542	0.24 524	0.31 561	0.22 509	0.10 470	0.07 449	0.11 508	0.08 406	0.11 506	0.10 484

CAS++	0.11 252	0.07 203	0.11 209	0.14 68	0.09 303	0.12 272	0.14 216	0.24 386	0.14 206	0.11 224	0.09 130	0.11 245	0.07 128	0.14 330	0.09 63	0.11 499	0.09 504	0.09 429	0.07 341	0.07 325	0.08 412
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
ttt	0.14 378	0.08 304	0.14 330	0.15 121	0.08 185	0.15 373	0.18 434	0.27 441	0.29 460	0.16 365	0.24 406	0.17 370	0.13 363	0.13 304	0.14 384	0.11 499	0.08 475	0.09 429	0.08 406	0.09 451	0.08 412

ssnet_v2	0.17 465	0.10 438	0.17 444	0.17 280	0.11 456	0.21 498	0.21 512	0.33 526	0.25 415	0.22 480	0.22 385	0.27 493	0.18 469	0.22 509	0.20 480	0.11 499	0.09 504	0.09 429	0.09 453	0.08 388	0.08 412

SACVNet	0.18 479	0.12 482	0.14 330	0.17 280	0.13 511	0.22 506	0.18 434	0.31 496	0.30 471	0.23 492	0.31 502	0.30 520	0.22 510	0.22 509	0.17 443	0.11 499	0.08 475	0.10 477	0.10 492	0.12 522	0.14 560

HCRNet	0.16 445	0.24 585	0.12 249	0.35 601	0.11 456	0.15 373	0.17 388	0.26 420	0.22 368	0.19 427	0.24 406	0.21 419	0.14 388	0.15 352	0.13 347	0.11 499	0.07 449	0.11 508	0.10 492	0.09 451	0.07 348

APVNet	0.22 524	0.12 482	0.19 478	0.18 363	0.14 531	0.32 572	0.31 604	0.39 575	0.32 485	0.27 526	0.40 555	0.30 520	0.29 565	0.26 536	0.25 544	0.11 499	0.12 551	0.11 508	0.14 556	0.12 522	0.12 523

psmorigin	0.25 559	0.15 533	0.34 566	0.17 280	0.13 511	0.23 519	0.14 216	0.34 535	0.33 492	0.41 590	0.55 593	0.41 581	0.37 589	0.34 574	0.27 563	0.11 499	0.15 579	0.11 508	0.11 524	0.12 522	0.16 578

GwcNet	0.20 503	0.13 511	0.19 478	0.18 363	0.12 488	0.24 524	0.19 474	0.35 550	0.43 555	0.20 450	0.32 506	0.33 545	0.20 497	0.22 509	0.24 534	0.11 499	0.09 504	0.09 429	0.09 453	0.09 451	0.10 484

PSMNet-RSSM	0.14 378	0.07 203	0.13 295	0.15 121	0.08 185	0.13 315	0.16 354	0.24 386	0.24 394	0.16 365	0.28 476	0.22 437	0.14 388	0.15 352	0.13 347	0.11 499	0.06 370	0.09 429	0.12 543	0.08 388	0.07 348

CFNet-ft	0.14 378	0.07 203	0.15 382	0.12 4	0.09 303	0.16 403	0.18 434	0.22 343	0.24 394	0.17 381	0.26 453	0.24 461	0.14 388	0.16 386	0.14 384	0.11 499	0.06 370	0.08 348	0.09 453	0.09 451	0.08 412

AF-Net	0.22 524	0.17 552	0.17 444	0.26 569	0.13 511	0.25 535	0.24 545	0.32 507	0.50 578	0.25 514	0.33 518	0.38 566	0.26 539	0.28 551	0.25 544	0.11 499	0.10 524	0.16 573	0.11 524	0.11 506	0.10 484

RP	0.21 515	0.13 511	0.21 499	0.23 544	0.11 456	0.21 498	0.20 495	0.25 402	0.44 560	0.21 464	0.38 541	0.36 557	0.24 524	0.27 539	0.25 544	0.11 499	0.12 551	0.13 543	0.12 543	0.12 522	0.14 560

RGC	0.25 559	0.20 571	0.29 547	0.28 584	0.16 559	0.22 506	0.23 533	0.32 507	0.44 560	0.27 526	0.40 555	0.38 566	0.27 547	0.36 586	0.22 509	0.11 499	0.13 564	0.17 575	0.17 583	0.14 553	0.16 578

G-Net	0.24 547	0.16 541	0.36 567	0.22 523	0.16 559	0.51 605	0.23 533	0.29 472	0.34 504	0.36 576	0.38 541	0.31 533	0.29 565	0.27 539	0.26 555	0.11 499	0.09 504	0.12 528	0.09 453	0.16 575	0.13 543

Nwc_Net	0.23 540	0.16 541	0.21 499	0.25 564	0.14 531	0.24 524	0.26 569	0.37 563	0.38 531	0.22 480	0.41 566	0.30 520	0.28 557	0.28 551	0.25 544	0.11 499	0.10 524	0.17 575	0.20 589	0.10 483	0.10 484

DANet	0.21 515	0.15 533	0.28 539	0.25 564	0.13 511	0.22 506	0.19 474	0.27 441	0.27 439	0.28 542	0.32 506	0.35 555	0.31 573	0.31 561	0.23 521	0.11 499	0.09 504	0.11 508	0.10 492	0.13 540	0.11 510
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
TDLM	0.17 465	0.12 482	0.13 295	0.24 553	0.10 406	0.18 443	0.18 434	0.36 557	0.30 471	0.21 464	0.28 476	0.28 503	0.18 469	0.23 520	0.18 461	0.11 499	0.07 449	0.10 477	0.10 492	0.08 388	0.08 412

CFNet_RVC	0.14 378	0.07 203	0.15 382	0.12 4	0.09 303	0.16 403	0.18 434	0.22 343	0.24 394	0.17 381	0.26 453	0.24 461	0.14 388	0.16 386	0.14 384	0.11 499	0.06 370	0.08 348	0.09 453	0.09 451	0.08 412

DPSNet	0.28 573	0.16 541	0.31 552	0.18 363	0.13 511	0.54 607	0.42 617	0.51 610	0.67 612	0.29 550	0.38 541	0.38 566	0.29 565	0.31 561	0.23 521	0.11 499	0.10 524	0.11 508	0.08 406	0.20 589	0.16 578

DRN-Test	0.19 491	0.11 464	0.20 490	0.22 523	0.10 406	0.22 506	0.22 522	0.39 575	0.37 524	0.24 501	0.32 506	0.26 485	0.21 501	0.22 509	0.24 534	0.11 499	0.07 449	0.11 508	0.10 492	0.09 451	0.07 348

NaN_ROB	0.22 524	0.19 567	0.24 519	0.25 564	0.13 511	0.29 567	0.26 569	0.33 526	0.41 543	0.31 560	0.31 502	0.32 542	0.23 518	0.30 560	0.21 500	0.11 499	0.17 587	0.10 477	0.10 492	0.08 388	0.09 457

MDST_ROB	0.22 524	0.10 438	0.17 444	0.18 363	0.11 456	0.37 591	0.19 474	0.43 594	0.41 543	0.39 583	0.39 549	0.29 511	0.21 501	0.26 536	0.18 461	0.11 499	0.10 524	0.14 555	0.11 524	0.10 483	0.08 412

ETE_ROB	0.23 540	0.17 552	0.22 506	0.25 564	0.13 511	0.26 545	0.29 591	0.31 496	0.36 517	0.28 542	0.36 529	0.45 589	0.26 539	0.27 539	0.26 555	0.11 499	0.08 475	0.12 528	0.09 453	0.14 553	0.13 543

PWCDC_ROB	0.20 503	0.13 511	0.22 506	0.24 553	0.11 456	0.19 466	0.15 288	0.33 526	0.54 587	0.29 550	0.50 587	0.21 419	0.15 406	0.27 539	0.20 480	0.11 499	0.09 504	0.10 477	0.08 406	0.11 506	0.09 457

WCMA_ROB	0.24 547	0.11 464	0.22 506	0.17 280	0.14 531	0.32 572	0.15 288	0.32 507	0.32 485	0.38 581	0.53 589	0.40 579	0.34 582	0.34 574	0.25 544	0.11 499	0.12 551	0.12 528	0.10 492	0.14 553	0.14 560

rvit_105_1	0.19 491	0.11 464	0.25 524	0.21 507	0.16 559	0.21 498	0.27 576	0.31 496	0.41 543	0.19 427	0.20 354	0.22 437	0.17 455	0.19 454	0.17 443	0.12 524	0.12 551	0.13 543	0.15 571	0.08 388	0.07 348

IGEV-BASED-STEREO-	0.09 146	0.10 438	0.31 552	0.15 121	0.06 19	0.08 66	0.14 216	0.10 20	0.10 85	0.07 80	0.07 53	0.06 32	0.04 1	0.11 171	0.07 1	0.12 524	0.04 24	0.07 263	0.05 174	0.05 147	0.05 172

test_sample7	0.15 422	0.10 438	0.16 416	0.14 68	0.11 456	0.16 403	0.16 354	0.27 441	0.23 378	0.20 450	0.20 354	0.24 461	0.19 485	0.16 386	0.16 428	0.12 524	0.06 370	0.10 477	0.09 453	0.10 483	0.10 484

GASNet	0.22 524	0.23 582	0.33 558	0.26 569	0.17 574	0.26 545	0.16 354	0.44 596	0.42 550	0.27 526	0.24 406	0.30 520	0.15 406	0.27 539	0.18 461	0.12 524	0.08 475	0.12 528	0.11 524	0.16 575	0.07 348

Wz-Net-TNSev	0.29 577	0.20 571	0.65 607	0.19 421	0.15 549	0.38 594	0.27 576	0.35 550	0.55 588	0.34 572	0.42 572	0.45 589	0.38 590	0.32 568	0.30 578	0.12 524	0.13 564	0.10 477	0.12 543	0.15 568	0.14 560

DGSMNet	0.24 547	0.19 567	0.33 558	0.21 507	0.24 598	0.24 524	0.20 495	0.35 550	0.41 543	0.24 501	0.32 506	0.38 566	0.21 501	0.29 557	0.23 521	0.12 524	0.11 536	0.14 555	0.16 575	0.23 594	0.23 600

hitnet-ft	0.18 479	0.09 380	0.17 444	0.14 68	0.09 303	0.26 545	0.20 495	0.25 402	0.26 429	0.24 501	0.32 506	0.31 533	0.22 510	0.24 529	0.21 500	0.12 524	0.07 449	0.10 477	0.08 406	0.12 522	0.11 510

DMCA-RVC	0.17 465	0.10 438	0.15 382	0.24 553	0.11 456	0.18 443	0.18 434	0.25 402	0.24 394	0.21 464	0.26 453	0.25 475	0.27 547	0.18 439	0.20 480	0.12 524	0.08 475	0.13 543	0.10 492	0.10 483	0.08 412

FADNet-RVC	0.20 503	0.20 571	0.38 572	0.21 507	0.16 559	0.20 481	0.15 288	0.26 420	0.26 429	0.26 520	0.32 506	0.26 485	0.21 501	0.22 509	0.19 474	0.12 524	0.13 564	0.12 528	0.14 556	0.13 540	0.18 589

STTStereo	0.18 479	0.12 482	0.27 534	0.20 478	0.11 456	0.16 403	0.21 512	0.29 472	0.23 378	0.21 464	0.30 494	0.29 511	0.18 469	0.20 479	0.19 474	0.12 524	0.11 536	0.11 508	0.14 556	0.09 451	0.08 412

NCC-stereo	0.24 547	0.15 533	0.31 552	0.26 569	0.16 559	0.20 481	0.30 598	0.40 579	0.40 540	0.24 501	0.38 541	0.33 545	0.28 557	0.36 586	0.27 563	0.12 524	0.11 536	0.15 567	0.22 594	0.13 540	0.13 543

Abc-Net	0.24 547	0.15 533	0.31 552	0.26 569	0.16 559	0.20 481	0.30 598	0.40 579	0.40 540	0.24 501	0.38 541	0.33 545	0.28 557	0.36 586	0.27 563	0.12 524	0.11 536	0.15 567	0.22 594	0.13 540	0.13 543
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SHD	0.26 567	0.15 533	0.30 550	0.24 553	0.18 580	0.22 506	0.15 288	0.38 571	0.71 615	0.32 566	0.41 566	0.36 557	0.28 557	0.32 568	0.29 573	0.12 524	0.11 536	0.14 555	0.13 553	0.16 575	0.20 595

AnyNet_C32	0.26 567	0.16 541	0.36 567	0.20 478	0.16 559	0.25 535	0.30 598	0.32 507	0.44 560	0.31 560	0.49 583	0.30 520	0.33 578	0.40 601	0.33 590	0.12 524	0.12 551	0.12 528	0.14 556	0.14 553	0.15 567

ADCPNet	0.25 559	0.16 541	0.61 604	0.21 507	0.15 549	0.35 589	0.25 560	0.32 507	0.35 513	0.30 554	0.40 555	0.36 557	0.28 557	0.28 551	0.32 586	0.12 524	0.10 524	0.11 508	0.12 543	0.14 553	0.13 543

CVANet_RVC	0.18 479	0.10 438	0.14 330	0.21 507	0.10 406	0.18 443	0.17 388	0.34 535	0.33 492	0.22 480	0.31 502	0.28 503	0.18 469	0.23 520	0.17 443	0.12 524	0.08 475	0.12 528	0.11 524	0.09 451	0.07 348

UCFNet_RVC	0.14 378	0.08 304	0.13 295	0.11 1	0.10 406	0.20 481	0.10 29	0.24 386	0.22 368	0.17 381	0.20 354	0.23 455	0.15 406	0.17 418	0.15 412	0.12 524	0.07 449	0.10 477	0.13 553	0.11 506	0.10 484

AdaStereo	0.15 422	0.11 464	0.15 382	0.18 363	0.09 303	0.20 481	0.11 57	0.32 507	0.28 453	0.20 450	0.23 394	0.20 410	0.13 363	0.19 454	0.14 384	0.12 524	0.05 214	0.10 477	0.07 341	0.09 451	0.07 348
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.
LSM	0.33 589	0.20 571	0.58 601	0.26 569	0.60 628	0.34 581	0.25 560	0.42 590	0.48 569	0.45 598	0.58 603	0.42 582	0.36 587	0.35 580	0.25 544	0.12 524	0.20 595	0.14 555	0.16 575	0.19 588	0.33 615

SANet	0.24 547	0.14 523	0.28 539	0.21 507	0.11 456	0.27 555	0.24 545	0.38 571	0.64 607	0.36 576	0.40 555	0.43 585	0.26 539	0.27 539	0.24 534	0.12 524	0.09 504	0.10 477	0.09 453	0.13 540	0.11 510

PDISCO_ROB	0.27 569	0.16 541	0.26 527	0.28 584	0.20 586	0.32 572	0.26 569	0.44 596	0.57 593	0.28 542	0.40 555	0.45 589	0.29 565	0.33 571	0.34 592	0.12 524	0.09 504	0.17 575	0.16 575	0.17 582	0.13 543

DispFullNet	0.27 569	0.21 577	0.65 607	0.28 584	0.16 559	0.26 545	0.17 388	0.33 526	0.58 596	0.27 526	0.38 541	0.43 585	0.23 518	0.38 593	0.23 521	0.12 524	0.06 370	0.19 586	0.11 524	0.21 590	0.15 567

PSMNet_ROB	0.21 515	0.11 464	0.15 382	0.27 581	0.15 549	0.24 524	0.35 608	0.43 594	0.37 524	0.27 526	0.32 506	0.32 542	0.22 510	0.21 496	0.26 555	0.12 524	0.08 475	0.13 543	0.11 524	0.09 451	0.09 457

DLNR-FE	10.43 653	1.83 645	19.53 662	120.75 666	13.06 657	0.06 11	0.13 159	0.23 363	0.10 85	0.07 80	0.10 176	0.09 187	0.06 42	0.10 96	0.09 63	0.13 547	0.04 24	0.06 164	0.04 79	52.01 668	0.04 54

S2M2_L	0.09 146	0.08 304	0.11 209	0.13 14	0.10 406	0.08 66	0.06 1	0.10 20	0.10 85	0.10 193	0.09 130	0.10 220	0.09 236	0.11 171	0.11 247	0.13 547	0.07 449	0.08 348	0.09 453	0.10 483	0.08 412
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
TCMNet	0.19 491	0.12 482	0.19 478	0.20 478	0.18 580	0.20 481	0.24 545	0.27 441	0.36 517	0.23 492	0.26 453	0.25 475	0.19 485	0.19 454	0.23 521	0.13 547	0.11 536	0.11 508	0.12 543	0.13 540	0.12 523

rvit_0105_3	0.15 422	0.09 380	0.14 330	0.19 421	0.12 488	0.15 373	0.25 560	0.25 402	0.29 460	0.15 337	0.17 308	0.20 410	0.13 363	0.17 418	0.14 384	0.13 547	0.11 536	0.12 528	0.14 556	0.07 325	0.06 267

DLNR_Zeroshot_test	10.40 652	1.82 644	19.49 661	120.77 667	13.11 658	0.06 11	0.13 159	0.23 363	0.10 85	0.07 80	0.10 176	0.09 187	0.06 42	0.10 96	0.09 63	0.13 547	0.04 24	0.06 164	0.04 79	51.54 667	0.04 54

pcwnet_v2	0.19 491	0.10 438	0.26 527	0.17 280	0.14 531	0.18 443	0.15 288	0.37 563	0.46 567	0.19 427	0.24 406	0.21 419	0.19 485	0.20 479	0.19 474	0.13 547	0.10 524	0.10 477	0.10 492	0.11 506	0.13 543

FADNet	0.21 515	0.22 581	0.36 567	0.18 363	0.17 574	0.24 524	0.13 159	0.31 496	0.31 478	0.23 492	0.25 436	0.27 493	0.21 501	0.19 454	0.15 412	0.13 547	0.15 579	0.12 528	0.15 571	0.16 575	0.18 589

edge stereo	0.22 524	0.13 511	0.20 490	0.21 507	0.13 511	0.23 519	0.16 354	0.32 507	0.42 550	0.32 566	0.40 555	0.38 566	0.35 584	0.25 534	0.24 534	0.13 547	0.11 536	0.14 555	0.11 524	0.12 522	0.13 543

XQC	0.28 573	0.23 582	0.51 590	0.28 584	0.19 583	0.34 581	0.27 576	0.36 557	0.57 593	0.31 560	0.30 494	0.37 562	0.30 569	0.38 593	0.38 600	0.13 547	0.09 504	0.15 567	0.12 543	0.17 582	0.18 589

ADCS	0.29 577	0.18 564	0.45 582	0.21 507	0.17 574	0.28 563	0.23 533	0.41 585	0.63 606	0.40 586	0.49 583	0.40 579	0.36 587	0.39 597	0.40 605	0.13 547	0.12 551	0.13 543	0.14 556	0.16 575	0.16 578

AnyNet_C01	0.36 593	0.25 590	1.37 633	0.22 523	0.17 574	0.48 603	0.27 576	0.35 550	0.39 534	0.39 583	0.74 616	0.46 593	0.38 590	0.45 605	0.47 614	0.13 547	0.13 564	0.13 543	0.14 556	0.14 553	0.15 567

DeepPruner_ROB	0.16 445	0.11 464	0.15 382	0.17 280	0.10 406	0.17 424	0.15 288	0.32 507	0.21 354	0.19 427	0.21 375	0.22 437	0.18 469	0.20 479	0.15 412	0.13 547	0.09 504	0.09 429	0.09 453	0.11 506	0.10 484

SGM_RVC	0.23 540	0.12 482	0.15 382	0.15 121	0.09 303	0.33 578	0.18 434	0.34 535	0.31 478	0.44 597	0.37 535	0.53 604	0.35 584	0.35 580	0.24 534	0.13 547	0.13 564	0.13 543	0.13 553	0.10 483	0.11 510
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
CBMV	0.19 491	0.14 523	0.17 444	0.18 363	0.10 406	0.20 481	0.11 57	0.29 472	0.30 471	0.29 550	0.30 494	0.30 520	0.23 518	0.27 539	0.19 474	0.13 547	0.15 579	0.17 575	0.16 575	0.10 483	0.10 484
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
rvit_0105_5	0.14 378	0.09 380	0.13 295	0.17 280	0.09 303	0.14 347	0.23 533	0.24 386	0.27 439	0.14 310	0.15 275	0.18 384	0.12 325	0.17 418	0.14 384	0.14 561	0.11 536	0.10 477	0.10 492	0.08 388	0.06 267

HBP-ISP	0.18 479	0.13 511	0.16 416	0.15 121	0.11 456	0.08 66	0.13 159	0.28 461	0.29 460	0.22 480	0.33 518	0.21 419	0.25 533	0.23 520	0.17 443	0.14 561	0.16 582	0.21 589	0.17 583	0.10 483	0.08 412

SGM-ForestM	0.32 586	0.12 482	0.16 416	0.16 202	0.11 456	0.39 595	0.19 474	0.41 585	0.50 578	0.52 604	0.54 591	1.32 635	0.42 603	0.40 601	0.27 563	0.14 561	0.16 582	0.16 573	0.16 575	0.12 522	0.12 523

MeshStereo	0.27 569	0.13 511	0.18 467	0.15 121	0.11 456	0.32 572	0.24 545	0.40 579	0.36 517	0.52 604	0.57 601	0.67 615	0.40 595	0.35 580	0.26 555	0.14 561	0.13 564	0.13 543	0.11 524	0.11 506	0.10 484
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
rvit_0105_6	0.14 378	0.09 380	0.18 467	0.17 280	0.10 406	0.10 189	0.16 354	0.19 286	0.26 429	0.12 262	0.18 333	0.17 370	0.12 325	0.18 439	0.12 306	0.15 565	0.11 536	0.12 528	0.10 492	0.09 451	0.06 267

rvit_0105_4	0.14 378	0.09 380	0.17 444	0.17 280	0.10 406	0.12 272	0.19 474	0.23 363	0.27 439	0.14 310	0.20 354	0.17 370	0.13 363	0.17 418	0.13 347	0.15 565	0.11 536	0.11 508	0.10 492	0.09 451	0.06 267

DualNet (step1)	0.16 445	0.12 482	0.20 490	0.12 4	0.14 531	0.17 424	0.13 159	0.27 441	0.23 378	0.20 450	0.20 354	0.24 461	0.19 485	0.16 386	0.16 428	0.15 565	0.06 370	0.14 555	0.14 556	0.14 553	0.12 523

test_sample9	0.18 479	0.12 482	0.20 490	0.12 4	0.14 531	0.17 424	0.13 159	0.27 441	0.23 378	0.20 450	0.20 354	0.24 461	0.19 485	0.19 454	0.17 443	0.15 565	0.30 613	0.14 555	0.14 556	0.14 553	0.12 523

test_sample8	0.19 491	0.12 482	0.20 490	0.12 4	0.14 531	0.17 424	0.13 159	0.31 496	0.21 354	0.27 526	0.22 385	0.36 557	0.25 533	0.19 454	0.17 443	0.15 565	0.30 613	0.14 555	0.14 556	0.14 553	0.12 523

SQANet	0.23 540	0.23 582	0.30 550	0.30 594	0.19 583	0.27 555	0.13 159	0.29 472	0.33 492	0.24 501	0.37 535	0.31 533	0.22 510	0.27 539	0.23 521	0.15 565	0.10 524	0.21 589	0.16 575	0.21 590	0.15 567

UDG	0.21 515	0.17 552	0.19 478	0.23 544	0.15 549	0.30 570	0.20 495	0.33 526	0.35 513	0.23 492	0.28 476	0.31 533	0.27 547	0.20 479	0.22 509	0.15 565	0.12 551	0.13 543	0.09 453	0.14 553	0.14 560

MFN_U_SF_RVC	0.32 586	0.21 577	0.55 595	0.30 594	0.15 549	0.34 581	0.17 388	0.52 611	0.46 567	0.46 601	0.55 593	0.59 607	0.39 592	0.35 580	0.37 598	0.15 565	0.14 573	0.18 584	0.21 591	0.16 575	0.15 567

PMTNet	0.09 146	0.05 61	0.09 92	0.12 4	0.06 19	0.12 272	0.14 216	0.15 146	0.11 114	0.09 159	0.13 244	0.10 220	0.07 128	0.13 304	0.10 150	0.15 565	0.04 24	0.05 77	0.03 1	0.07 325	0.06 267

SAMSARA	0.40 598	0.28 597	0.33 558	0.55 617	0.39 612	0.82 629	1.23 644	0.47 603	0.51 585	0.36 576	0.35 526	0.55 606	0.39 592	0.38 593	0.39 602	0.15 565	0.20 595	0.15 567	0.14 556	0.23 594	0.20 595

DeepPrunerF	0.24 547	0.17 552	0.42 580	0.26 569	0.16 559	0.22 506	0.28 582	0.37 563	0.50 578	0.26 520	0.29 488	0.24 461	0.28 557	0.21 496	0.22 509	0.15 565	0.11 536	0.20 588	0.18 587	0.12 522	0.13 543

PS-NSSS	0.20 503	0.21 577	0.23 515	0.20 478	0.10 406	0.19 466	0.17 388	0.36 557	0.25 415	0.27 526	0.33 518	0.27 493	0.24 524	0.20 479	0.20 480	0.15 565	0.12 551	0.17 575	0.14 556	0.10 483	0.08 412

NCCL2	0.23 540	0.15 533	0.17 444	0.34 599	0.18 580	0.24 524	0.23 533	0.34 535	0.28 453	0.31 560	0.38 541	0.38 566	0.28 557	0.23 520	0.24 534	0.15 565	0.12 551	0.18 584	0.21 591	0.13 540	0.13 543

CBMV_ROB	0.19 491	0.13 511	0.17 444	0.16 202	0.11 456	0.15 373	0.13 159	0.26 420	0.28 453	0.27 526	0.30 494	0.27 493	0.24 524	0.23 520	0.16 428	0.15 565	0.17 587	0.22 593	0.20 589	0.10 483	0.11 510

XPNet_ROB	0.22 524	0.11 464	0.19 478	0.22 523	0.13 511	0.22 506	0.19 474	0.34 535	0.40 540	0.30 554	0.39 549	0.39 574	0.26 539	0.26 536	0.28 570	0.15 565	0.10 524	0.10 477	0.10 492	0.13 540	0.12 523

SGM-Forest	0.20 503	0.14 523	0.18 467	0.19 421	0.13 511	0.20 481	0.22 522	0.33 526	0.30 471	0.24 501	0.29 488	0.28 503	0.19 485	0.23 520	0.17 443	0.15 565	0.16 582	0.15 567	0.14 556	0.12 522	0.12 523
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
rvit_stereo_0075_2	0.17 465	0.12 482	0.25 524	0.23 544	0.16 559	0.13 315	0.10 29	0.30 486	0.27 439	0.20 450	0.28 476	0.22 437	0.15 406	0.18 439	0.13 347	0.16 581	0.10 524	0.17 575	0.10 492	0.10 483	0.09 457

SDNR	0.19 491	0.08 304	0.19 478	0.16 202	0.12 488	0.77 628	0.14 216	0.25 402	0.32 485	0.19 427	0.24 406	0.19 398	0.13 363	0.19 454	0.15 412	0.16 581	0.18 589	0.14 555	0.11 524	0.08 388	0.11 510

Syn2CoEx	0.21 515	0.16 541	0.27 534	0.29 592	0.14 531	0.26 545	0.20 495	0.33 526	0.31 478	0.28 542	0.36 529	0.27 493	0.25 533	0.19 454	0.24 534	0.16 581	0.12 551	0.14 555	0.11 524	0.09 451	0.08 412

NOSS_ROB	0.19 491	0.12 482	0.18 467	0.16 202	0.12 488	0.15 373	0.12 89	0.30 486	0.32 485	0.20 450	0.22 385	0.27 493	0.23 518	0.21 496	0.16 428	0.16 581	0.18 589	0.23 594	0.21 591	0.12 522	0.13 543

LALA_ROB	0.25 559	0.16 541	0.22 506	0.26 569	0.17 574	0.27 555	0.27 576	0.42 590	0.37 524	0.33 570	0.38 541	0.51 600	0.26 539	0.28 551	0.27 563	0.16 581	0.09 504	0.12 528	0.11 524	0.13 540	0.12 523

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 524	0.21 577	0.24 519	0.26 569	0.11 456	0.23 519	0.14 216	0.39 575	0.24 394	0.32 566	0.36 529	0.30 520	0.21 501	0.19 454	0.21 500	0.17 586	0.14 573	0.21 589	0.16 575	0.12 522	0.12 523

PSMNet-RUCA	0.27 569	0.33 604	0.41 578	0.36 603	0.32 611	0.18 443	0.19 474	0.42 590	0.30 471	0.33 570	0.41 566	0.39 574	0.25 533	0.31 561	0.20 480	0.18 587	0.10 524	0.25 596	0.15 571	0.21 590	0.16 578

dad	0.17 465	0.20 571	0.20 490	0.16 202	0.11 456	0.20 481	0.18 434	0.21 320	0.28 453	0.30 554	0.24 406	0.29 511	0.13 363	0.19 454	0.16 428	0.18 587	0.09 504	0.11 508	0.09 453	0.11 506	0.07 348

DDUNet	0.22 524	0.17 552	0.21 499	0.22 523	0.15 549	0.25 535	0.24 545	0.29 472	0.30 471	0.31 560	0.36 529	0.33 545	0.25 533	0.24 529	0.20 480	0.18 587	0.13 564	0.17 575	0.11 524	0.16 575	0.16 578

FINET	0.21 515	0.18 564	0.26 527	0.18 363	0.16 559	0.23 519	0.23 533	0.32 507	0.48 569	0.25 514	0.32 506	0.22 437	0.22 510	0.22 509	0.17 443	0.18 587	0.16 582	0.11 508	0.10 492	0.15 568	0.13 543

BEATNet-Init1	0.52 611	0.27 593	0.62 605	0.30 594	0.21 590	0.76 626	0.29 591	0.54 614	0.65 610	0.86 627	0.95 628	2.07 644	0.62 622	0.56 619	0.42 609	0.18 587	0.18 589	0.23 594	0.22 594	0.22 593	0.21 597

MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 583	0.24 585	0.29 547	0.36 603	0.16 559	0.34 581	0.30 598	0.32 507	0.42 550	0.40 586	0.46 579	0.38 566	0.31 573	0.34 574	0.28 570	0.19 592	0.20 595	0.26 597	0.29 608	0.18 585	0.19 594

PVD	0.39 595	0.20 571	0.39 574	0.31 598	0.22 592	0.29 567	0.43 619	0.52 611	0.96 629	0.55 608	0.79 620	0.53 604	0.59 619	0.52 613	0.38 600	0.19 592	0.14 573	0.17 575	0.14 556	0.24 600	0.31 613

ISRNet	0.18 479	0.08 304	0.19 478	0.19 421	0.13 511	0.15 373	0.12 89	0.30 486	0.32 485	0.21 464	0.25 436	0.27 493	0.17 455	0.17 418	0.20 480	0.20 594	0.08 475	0.14 555	0.14 556	0.14 553	0.17 586

MSC_U_SF_DS_RVC	0.43 602	0.39 609	0.54 593	0.40 606	0.20 586	0.64 614	0.32 606	0.53 613	0.72 616	0.71 616	0.72 613	0.61 609	0.54 612	0.51 611	0.46 613	0.20 594	0.19 592	0.29 608	0.30 610	0.23 594	0.18 589

CSAN	0.29 577	0.24 585	0.27 534	0.34 599	0.19 583	0.33 578	0.42 617	0.37 563	0.50 578	0.38 581	0.40 555	0.44 587	0.33 578	0.28 551	0.30 578	0.20 594	0.16 582	0.19 586	0.19 588	0.14 553	0.15 567

MSMD_ROB	0.31 584	0.26 591	0.26 527	0.24 553	0.21 590	0.34 581	0.25 560	0.34 535	0.39 534	0.40 586	0.69 610	0.45 589	0.40 595	0.34 574	0.27 563	0.20 594	0.19 592	0.26 597	0.25 600	0.23 594	0.22 599

FSD					0.22 592	0.25 535	0.25 560	0.27 441	0.26 429	0.25 514	0.26 453	0.25 475	0.27 547	0.27 539	0.24 534	0.21 598	0.20 595	0.27 600	0.26 601	0.25 601

FC-DCNN v2	0.33 589	0.27 593	0.28 539	0.26 569	0.23 595	0.37 591	0.28 582	0.40 579	0.43 555	0.45 598	0.56 598	0.51 600	0.40 595	0.37 591	0.29 573	0.21 598	0.20 595	0.27 600	0.26 601	0.25 601	0.24 601

FCDSN-DC	0.33 589	0.28 597	0.28 539	0.30 594	0.24 598	0.39 595	0.28 582	0.42 590	0.42 550	0.43 596	0.53 589	0.51 600	0.41 600	0.36 586	0.30 578	0.21 598	0.20 595	0.27 600	0.26 601	0.25 601	0.24 601
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MANE	0.45 605	0.27 593	0.27 534	0.27 581	0.24 598	0.47 601	0.31 604	0.55 615	0.59 597	0.72 618	1.13 637	1.15 629	0.61 620	0.52 613	0.37 598	0.21 598	0.20 595	0.27 600	0.31 612	0.25 601	0.24 601

FC-DCNN	0.33 589	0.27 593	0.28 539	0.26 569	0.23 595	0.37 591	0.28 582	0.40 579	0.43 555	0.45 598	0.55 593	0.51 600	0.40 595	0.37 591	0.30 578	0.21 598	0.20 595	0.27 600	0.26 601	0.25 601	0.24 601

Anonymous_2	0.22 524	0.17 552	0.28 539	0.15 121	0.16 559	0.32 572	0.22 522	0.22 343	0.17 274	0.23 492	0.24 406	0.26 485	0.27 547	0.27 539	0.23 521	0.22 603	0.25 609	0.17 575	0.17 583	0.17 582	0.17 586

NVStereoNet_ROB	0.46 608	0.36 607	0.46 586	0.41 608	0.28 605	0.34 581	0.34 607	0.48 604	0.60 600	0.72 618	0.93 626	0.70 618	0.66 623	0.47 607	0.60 625	0.22 603	0.33 617	0.34 612	0.34 615	0.30 609	0.30 612
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
ELAS_RVC	0.41 600	0.29 600	0.33 558	0.28 584	0.24 598	0.54 607	0.36 609	0.49 606	0.59 597	0.72 618	0.74 616	0.65 613	0.54 612	0.54 617	0.40 605	0.22 603	0.20 595	0.27 600	0.26 601	0.26 606	0.25 606
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.41 600	0.29 600	0.33 558	0.27 581	0.24 598	0.60 612	0.36 609	0.50 609	0.50 578	0.71 616	0.79 620	0.67 615	0.54 612	0.51 611	0.42 609	0.22 603	0.20 595	0.27 600	0.26 601	0.26 606	0.25 606
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ccnet	0.29 577	0.28 597	0.23 515	0.20 478	0.28 605	0.41 598	0.21 512	0.45 599	0.33 492	0.36 576	0.46 579	0.36 557	0.30 569	0.39 597	0.42 609	0.23 607	0.14 573	0.21 589	0.17 583	0.23 594	0.18 589

PASM	0.32 586	0.24 585	0.48 588	0.28 584	0.27 604	0.29 567	0.30 598	0.34 535	0.49 575	0.35 573	0.39 549	0.46 593	0.34 582	0.34 574	0.35 593	0.23 607	0.25 609	0.26 597	0.28 607	0.23 594	0.21 597

CC-Net-ROB	0.28 573	0.31 602	0.36 567	0.29 592	0.15 549	0.25 535	0.19 474	0.45 599	0.33 492	0.39 583	0.37 535	0.39 574	0.31 573	0.27 539	0.26 555	0.24 609	0.19 592	0.30 610	0.23 598	0.18 585	0.15 567

ACVNet_1	0.44 603	0.49 614	0.60 603	0.45 611	0.28 605	0.49 604	0.27 576	0.57 618	0.72 616	0.62 611	0.58 603	0.74 619	0.49 609	0.50 609	0.35 593	0.26 610	0.24 608	0.39 614	0.29 608	0.31 612	0.24 601

GANetREF_RVC	0.31 584	0.34 605	0.27 534	0.35 601	0.16 559	0.32 572	0.41 614	0.48 604	0.51 585	0.35 573	0.35 526	0.34 551	0.33 578	0.39 597	0.32 586	0.27 611	0.20 595	0.29 608	0.15 571	0.18 585	0.17 586
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
otaku	0.39 595	0.37 608	0.52 591	0.44 610	0.28 605	0.58 609	0.24 545	0.41 585	0.62 603	0.40 586	0.49 583	0.46 593	0.33 578	0.40 601	0.32 586	0.30 612	0.30 613	0.39 614	0.33 613	0.29 608	0.28 609

Ntro	0.40 598	0.40 610	0.53 592	0.46 614	0.30 609	0.65 615	0.24 545	0.46 602	0.68 613	0.41 590	0.49 583	0.48 598	0.42 603	0.39 597	0.31 585	0.32 613	0.28 611	0.37 613	0.30 610	0.32 613	0.29 610

ACVNet-4b	0.39 595	0.53 615	0.55 595	0.45 611	0.24 598	0.47 601	0.18 434	0.49 606	0.64 607	0.42 593	0.45 578	0.60 608	0.27 547	0.34 574	0.24 534	0.33 614	0.14 573	0.48 617	0.42 618	0.30 609	0.26 608

MADNet+	0.75 623	0.71 625	3.70 642	0.66 620	0.41 614	0.98 634	0.97 642	0.69 623	0.73 620	0.52 604	0.57 601	0.64 611	0.68 625	0.86 633	1.01 641	0.34 615	0.36 619	0.28 607	0.23 598	0.36 615	0.31 613

Consistency-Raft	0.44 603	0.40 610	0.45 582	0.37 605	0.43 616	0.46 599	0.41 614	0.57 618	0.55 588	0.32 566	0.73 614	0.33 545	0.48 608	0.42 604	0.49 617	0.39 616	0.35 618	0.45 616	0.51 625	0.42 616	0.29 610

JetBlue	0.71 620	0.45 613	1.14 631	0.51 615	0.47 618	2.02 644	0.64 631	0.75 624	0.70 614	0.69 615	0.77 619	1.22 631	0.83 630	1.03 641	1.01 641	0.40 617	0.28 611	0.33 611	0.33 613	0.30 609	0.34 616

IMH-64-1	0.65 617	0.61 619	0.68 615	0.71 621	0.51 619	0.59 610	0.49 621	0.91 629	0.85 624	0.74 622	1.02 630	0.81 620	0.78 628	0.79 626	0.49 617	0.42 618	0.46 622	0.71 626	0.47 620	0.52 619	0.39 619

IMH-64	0.65 617	0.61 619	0.68 615	0.71 621	0.51 619	0.59 610	0.49 621	0.91 629	0.85 624	0.74 622	1.02 630	0.81 620	0.78 628	0.79 626	0.49 617	0.42 618	0.46 622	0.71 626	0.47 620	0.52 619	0.39 619

ACVNet_2	0.66 619	0.66 623	0.68 615	0.63 619	0.41 614	0.71 620	0.49 621	0.96 633	1.39 638	0.89 628	1.09 633	1.04 625	0.73 626	0.54 617	0.47 614	0.43 620	0.40 620	0.53 622	0.44 619	0.47 617	0.35 618

IMH	0.71 620	0.64 622	0.68 615	0.76 623	0.54 621	0.69 618	0.54 625	0.98 635	1.10 631	0.82 626	1.09 633	0.89 622	0.88 633	0.87 634	0.52 621	0.44 621	0.50 631	0.75 629	0.51 625	0.56 624	0.41 622

RainbowNet	0.54 613	0.61 619	0.70 619	0.57 618	0.43 616	0.65 615	0.37 612	0.60 620	0.87 626	0.50 603	0.66 607	0.64 611	0.47 607	0.49 608	0.43 612	0.47 622	0.48 627	0.52 621	0.41 617	0.52 619	0.40 621

TorneroNet-64	0.76 624	0.72 626	0.74 620	0.78 625	0.58 627	0.91 633	0.56 626	0.84 627	1.29 635	0.66 612	0.90 624	1.40 637	0.75 627	0.85 632	0.67 631	0.49 623	0.46 622	0.72 628	0.59 628	0.67 629	0.53 625

LVE	0.83 628	0.85 632	0.85 626	0.80 626	0.56 624	1.04 639	0.65 632	1.05 638	1.47 641	0.96 631	1.22 641	1.10 628	0.85 631	0.83 629	0.71 633	0.49 623	0.55 637	0.76 632	0.60 630	0.65 627	0.59 632

MonStereo1	0.47 609	0.26 591	0.58 601	0.28 584	0.20 586	0.39 595	0.18 434	0.49 606	0.64 607	0.52 604	0.87 623	1.01 624	0.57 617	0.50 609	0.56 622	0.53 625	0.31 616	0.54 623	0.40 616	0.33 614	0.34 616

TorneroNet	0.82 627	0.74 627	0.81 625	0.84 628	0.63 630	0.99 635	0.63 629	0.96 633	1.16 632	0.80 625	1.11 635	1.36 636	0.86 632	0.93 637	0.80 636	0.56 626	0.49 629	0.78 634	0.66 633	0.73 635	0.63 635

Dean	0.87 629	0.86 633	0.79 623	0.81 627	0.56 624	0.90 630	0.63 629	1.15 644	1.73 644	1.15 639	1.15 638	1.31 634	0.99 637	0.81 628	0.81 637	0.57 627	0.56 638	0.77 633	0.64 631	0.66 628	0.58 627

anonymity	0.53 612	0.58 617	0.65 607	0.41 608	0.61 629	0.53 606	0.41 614	0.56 616	0.41 543	0.55 608	0.50 587	0.49 599	0.55 615	0.58 620	0.50 620	0.58 628	0.50 631	0.51 619	0.51 625	0.51 618	0.57 626

SGM+DAISY	0.56 614	0.57 616	0.65 607	0.40 606	0.54 621	0.66 617	0.49 621	0.56 616	0.45 566	0.66 612	0.69 610	0.67 615	0.56 616	0.63 622	0.56 622	0.59 629	0.48 627	0.50 618	0.50 624	0.52 619	0.58 627

WAO-7	0.79 625	0.78 628	0.54 593	0.85 629	0.67 632	0.74 622	0.68 635	1.05 638	1.32 636	0.90 629	1.20 640	1.04 625	0.92 634	0.69 624	0.66 628	0.60 630	0.62 641	0.67 625	0.68 634	0.64 626	0.58 627

SPS-STEREO	0.57 615	0.58 617	0.65 607	0.45 611	0.55 623	0.62 613	0.44 620	0.62 621	0.50 578	0.68 614	0.64 605	0.66 614	0.57 617	0.61 621	0.60 625	0.62 631	0.47 626	0.51 619	0.49 622	0.55 623	0.58 627
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
GCST	0.37 594	0.42 612	0.26 527	1.02 636	0.39 612	0.18 443	0.08 7	0.20 297	0.17 274	0.28 542	0.25 436	0.15 336	0.12 325	0.16 386	0.14 384	0.64 632	0.43 621	0.75 629	0.65 632	0.63 625	0.46 624

MFMNet_re	0.64 616	0.66 623	0.65 607	0.51 615	0.69 633	0.69 618	0.57 627	0.64 622	0.73 620	0.60 610	0.73 614	0.62 610	0.67 624	0.65 623	0.60 625	0.66 633	0.58 640	0.63 624	0.59 628	0.68 630	0.69 636

WAO-6	0.81 626	0.80 629	0.62 605	0.86 630	0.63 630	0.76 626	0.58 628	0.98 635	1.54 643	0.90 629	0.96 629	1.07 627	1.03 638	0.70 625	0.66 628	0.72 634	0.49 629	0.90 637	0.71 635	0.68 630	0.58 627

PWCK	0.71 620	0.94 634	0.95 628	0.76 623	0.31 610	0.74 622	0.36 609	0.90 628	0.90 627	0.96 631	0.75 618	0.95 623	0.61 620	0.87 634	0.66 628	0.72 634	0.46 622	0.75 629	0.49 622	0.69 632	0.44 623

WAO-8	0.91 630	0.81 630	0.65 607	0.94 633	0.69 633	0.90 630	0.67 633	1.07 641	1.83 646	1.06 636	1.45 643	1.30 632	1.07 639	0.84 630	0.78 634	0.74 636	0.53 634	0.86 635	0.75 636	0.69 632	0.62 633

Venus	0.91 630	0.81 630	0.65 607	0.94 633	0.69 633	0.90 630	0.67 633	1.07 641	1.83 646	1.06 636	1.45 643	1.30 632	1.07 639	0.84 630	0.78 634	0.74 636	0.53 634	0.86 635	0.75 636	0.69 632	0.62 633

UNDER WATER	0.97 633	0.97 636	1.42 634	0.99 635	0.70 636	1.12 641	0.84 638	0.80 626	1.08 630	1.01 633	0.90 624	1.55 641	1.22 645	1.03 641	1.00 640	0.78 638	0.53 634	1.02 639	0.87 640	0.80 637	0.74 638

notaker	0.97 633	1.11 637	0.98 629	1.13 638	0.81 637	0.73 621	0.68 635	0.93 631	1.16 632	1.18 641	1.18 639	1.41 638	1.16 643	1.08 643	0.69 632	0.81 639	0.64 642	1.17 641	0.79 638	0.98 639	0.80 640

UNDER WATER-64	0.95 632	0.94 634	1.43 635	0.87 631	0.56 624	1.18 642	0.87 639	0.77 625	0.94 628	1.04 634	0.85 622	1.58 642	1.21 644	0.94 638	0.96 639	0.87 640	0.57 639	1.03 640	0.88 641	0.78 636	0.73 637

TCMNet-wrong-test	3.67 642	5.48 653	3.89 643	12.18 654	11.75 656	4.65 646	3.88 648	1.06 640	0.72 616	1.09 638	2.15 647	6.30 651	0.53 611	3.43 648	2.36 647	0.89 641	0.20 595	1.87 648	1.69 647	5.57 652	3.62 652

JetRed	1.62 639	1.46 642	2.98 637	0.92 632	1.21 642	4.99 647	1.53 647	1.27 646	1.39 638	1.83 645	1.74 646	1.60 643	0.95 635	1.41 644	2.45 648	0.90 642	1.60 646	0.93 638	0.90 642	1.35 643	0.99 643

KSHMR	1.09 636	1.17 638	0.88 627	1.25 641	1.00 641	0.99 635	0.96 641	1.13 643	1.37 637	1.16 640	1.29 642	1.41 638	0.96 636	1.01 640	0.92 638	1.03 643	1.08 645	1.20 642	1.03 644	1.01 640	0.97 642

HanzoNet	1.29 638	1.26 641	1.19 632	1.12 637	0.85 638	1.02 638	0.83 637	1.03 637	1.48 642	1.64 644	1.61 645	2.50 646	1.72 646	1.61 645	1.61 644	1.26 644	0.80 644	1.31 644	1.01 643	1.02 641	0.86 641

ktn	1.01 635	1.21 639	0.80 624	1.23 640	0.86 639	1.01 637	0.87 639	0.94 632	1.39 638	1.04 634	1.12 636	1.15 629	1.07 639	0.94 638	0.59 624	1.28 645	0.71 643	1.38 645	0.83 639	1.02 641	0.75 639

DPSimNet_ROB	1.11 637	1.23 640	0.78 621	1.13 638	0.88 640	1.10 640	1.13 643	1.16 645	1.23 634	1.43 643	1.02 630	1.41 638	1.10 642	0.90 636	1.60 643	1.46 646	0.51 633	1.21 643	1.03 644	0.90 638	1.01 644

MADNet++	1.95 640	1.75 643	1.59 636	1.82 642	1.69 644	2.33 645	1.40 646	2.35 647	2.09 648	2.57 647	2.36 648	2.24 645	2.17 647	2.28 646	2.34 646	1.87 647	1.66 647	1.54 646	1.34 646	1.92 644	1.77 646

USTest	6.22 644	2.73 646	3.00 638	6.57 650	7.29 650	14.37 653	21.57 653	7.00 655	9.56 654	5.34 651	6.10 649	5.72 650	7.64 651	6.41 652	6.96 651	1.97 648	3.42 653	1.64 647	2.15 650	2.66 645	2.36 647

xxxxx1	7.79 645	5.02 650	7.31 646	3.12 644	3.85 646	16.35 655	22.88 654	5.86 652	8.69 651	7.97 652	8.54 650	9.12 654	8.27 652	10.18 654	10.92 652	2.42 649	2.45 649	3.56 652	12.37 656	3.77 647	3.06 649

tt_ll	7.79 645	5.02 650	7.31 646	3.12 644	3.85 646	16.35 655	22.88 654	5.86 652	8.69 651	7.97 652	8.54 650	9.12 654	8.27 652	10.18 654	10.92 652	2.42 649	2.45 649	3.56 652	12.37 656	3.77 647	3.06 649

ff	7.79 645	5.02 650	7.31 646	3.12 644	3.85 646	16.35 655	22.88 654	5.86 652	8.69 651	7.97 652	8.54 650	9.12 654	8.27 652	10.18 654	10.92 652	2.42 649	2.45 649	3.56 652	12.37 656	3.77 647	3.06 649

DGTPSM_ROB	8.06 649	4.48 648	8.63 652	5.35 647	10.72 652	8.32 649	22.97 657	5.46 649	13.35 656	5.12 649	9.92 653	5.08 648	10.40 655	5.52 650	12.58 655	3.79 652	8.00 654	3.50 650	7.02 653	3.83 650	7.14 654

DPSMNet_ROB	8.06 649	4.48 648	8.63 652	5.37 649	10.74 653	8.32 649	22.98 658	5.46 649	13.36 657	5.12 649	9.92 653	5.08 648	10.40 655	5.53 651	12.58 655	3.80 653	8.00 654	3.50 650	7.02 653	3.83 650	7.14 654

PML	8.91 651	9.34 657	6.13 644	5.35 647	6.41 649	14.99 654	23.38 659	5.27 648	6.83 650	18.04 660	28.19 668	7.67 652	6.83 650	7.85 653	5.75 649	5.35 654	1.83 648	5.95 658	1.93 648	8.64 655	2.52 648

tt	4.67 643	0.06 112	3.55 641	2.02 643	1.55 643	10.25 651	16.71 652	8.91 656	5.03 649	1.31 642	0.94 627	4.71 647	4.76 648	3.33 647	5.87 650	6.06 655	10.30 659	1.88 649	2.11 649	2.75 646	1.21 645

Anonymous_1	10.96 655	7.92 654	7.46 649	10.33 651	10.06 651	18.65 659	26.34 660	11.06 657	13.44 658	9.40 655	10.05 655	9.67 657	11.23 657	10.73 657	12.72 657	6.42 656	8.38 656	5.77 655	10.61 655	12.12 656	6.77 653

DPSM_ROB	11.15 656	8.58 655	8.00 650	10.88 652	11.58 654	19.10 660	26.71 661	12.05 658	14.07 659	10.36 656	10.84 656	10.33 658	11.86 658	11.70 658	13.54 658	6.99 657	8.79 657	5.89 656	6.95 651	7.29 653	7.42 656

DPSM	11.15 656	8.58 655	8.00 650	10.88 652	11.58 654	19.10 660	26.71 661	12.05 658	14.07 659	10.36 656	10.84 656	10.33 658	11.86 658	11.70 658	13.54 658	6.99 657	8.79 657	5.89 656	6.95 651	7.29 653	7.42 656

FlowAnything	22.44 663	17.35 663	16.14 658	22.07 662	23.23 661	38.39 665	53.77 664	24.25 666	28.44 667	20.96 667	21.82 665	20.70 662	23.84 662	23.49 665	27.14 663	14.04 659	17.79 666	11.75 659	14.15 664	14.65 657	14.89 658

RAFT-FEzeroshot	22.43 661	17.33 660	15.98 654	22.02 659	23.31 663	38.34 663	53.82 666	24.05 663	28.39 664	20.61 663	21.76 662	20.88 664	23.92 665	23.41 662	27.42 666	14.07 660	17.69 662	11.83 661	14.02 661	14.69 659	14.97 661

RAFT-FE	22.43 661	17.33 660	15.98 654	22.02 659	23.31 663	38.34 663	53.82 666	24.05 663	28.39 664	20.61 663	21.76 662	20.88 664	23.92 665	23.41 662	27.42 666	14.07 660	17.69 662	11.83 661	14.02 661	14.69 659	14.97 661

CasAABBNet	22.42 660	17.33 660	16.01 656	22.01 658	23.28 662	38.32 662	53.80 665	24.14 665	28.41 666	20.60 662	21.77 664	20.89 666	23.91 664	23.43 664	27.36 664	14.07 660	17.69 662	11.83 661	14.01 660	14.67 658	14.95 660

Selective-RAFT-Error	22.47 664	17.37 664	16.09 657	22.06 661	23.34 665	38.39 665	53.83 668	24.29 668	28.47 668	20.74 665	21.83 666	20.81 663	23.90 663	23.54 667	27.53 668	14.08 663	17.69 662	11.82 660	14.00 659	14.69 659	15.00 663

LSM0	22.87 665	17.28 659	18.96 659	22.19 663	29.04 667	38.42 667	53.71 663	24.28 667	28.31 663	20.78 666	21.00 661	21.43 667	24.16 667	23.50 666	27.39 665	14.09 664	17.38 661	11.84 664	14.04 663	14.73 662	14.89 658

HaxPig	15.71 658	18.52 665	19.18 660	16.89 655	15.89 659	7.73 648	7.60 649	13.31 660	10.82 655	15.42 659	14.91 658	15.98 660	14.92 660	15.58 660	15.98 660	18.95 665	16.73 660	19.46 665	18.08 665	19.26 664	19.05 665

LRCNet_RVC	10.62 654	13.42 658	7.30 645	18.92 656	2.07 645	0.33 578	0.30 598	5.59 651	0.48 569	13.03 658	17.94 659	8.87 653	5.65 649	4.79 649	1.89 645	23.51 666	2.73 652	27.55 667	25.71 667	16.07 663	16.33 664

MEDIAN_ROB	20.38 659	24.04 666	23.31 663	21.23 657	21.71 660	10.40 652	7.92 650	17.64 661	15.50 661	20.12 661	19.70 660	20.34 661	20.32 661	21.19 661	21.13 661	23.81 667	21.81 667	24.98 666	23.76 666	24.71 665	23.93 666

AVERAGE_ROB	24.90 666	29.20 667	28.14 664	24.89 664	24.64 666	17.75 658	11.12 651	21.45 662	19.93 662	25.12 668	24.46 667	25.12 668	25.46 668	24.69 668	22.83 662	29.76 668	27.13 668	28.97 668	27.95 668	29.91 666	29.47 667

test_example2	98.32 667	94.13 668	45.89 665	96.35 665	109.85 668	88.61 668	95.45 669	25.75 669	94.37 669	130.00 670	126.06 669	58.17 669	74.63 669	88.51 669	79.96 669	150.23 669	221.02 669	77.62 669	99.10 669	113.75 669	96.94 668

ccccc		285.66 669		368.85 668	370.60 669	123.16 669		115.05 670		126.68 669		122.83 670		252.94 670		384.56 670	353.86 670	254.69 670	223.00 670	425.87 670

ASD4		3.38 647

Low-res two-view benchmark