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

S2M2_XL	0.19 7	0.18 152	0.27 71	0.27 1	0.20 113	0.15 2	0.16 2	0.22 2	0.15 4	0.21 32	0.26 76	0.17 4	0.17 22	0.24 1	0.21 42	0.17 313	0.16 419	0.15 184	0.13 205	0.15 232	0.12 169
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
CREStereo	0.28 143	0.15 79	0.24 18	0.27 1	0.17 26	0.37 234	0.25 143	0.51 164	0.72 319	0.42 194	0.51 201	0.32 129	0.26 150	0.38 103	0.25 140	0.16 270	0.11 171	0.12 69	0.08 1	0.12 101	0.11 122
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
StereoAnything_RVC	0.21 60	0.68 581	0.39 225	0.28 3	0.15 2	0.23 27	0.18 15	0.20 1	0.19 14	0.16 2	0.16 8	0.15 1	0.22 100	0.30 24	0.18 1	0.16 270	0.09 25	0.12 69	0.08 1	0.16 276	0.09 6

trnet	0.27 136	0.14 45	0.23 3	0.28 3	0.15 2	0.37 234	0.23 118	0.52 173	0.72 319	0.42 194	0.51 201	0.34 147	0.26 150	0.39 109	0.25 140	0.15 212	0.11 171	0.12 69	0.08 1	0.11 62	0.10 73

aaa3	0.19 7	0.14 45	0.23 3	0.29 5	0.20 113	0.23 27	0.19 34	0.36 57	0.24 50	0.21 32	0.20 15	0.26 84	0.21 86	0.30 24	0.22 67	0.13 88	0.10 67	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

ITERv30	0.21 60	0.14 45	0.26 58	0.29 5	0.19 68	0.23 27	0.19 34	0.33 34	0.21 27	0.18 4	0.26 76	0.32 129	0.22 100	0.55 241	0.22 67	0.15 212	0.16 419	0.12 69	0.09 10	0.09 1	0.10 73

hj116sk	0.21 60	0.13 7	0.24 18	0.29 5	0.21 150	0.27 90	0.17 3	0.44 136	0.27 72	0.19 10	0.22 34	0.30 116	0.19 56	0.37 93	0.20 17	0.14 139	0.12 238	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

ITERv4	0.22 79	0.14 45	0.26 58	0.29 5	0.16 11	0.26 74	0.18 15	0.41 106	0.27 72	0.29 110	0.44 167	0.20 25	0.23 113	0.35 80	0.26 169	0.11 32	0.10 67	0.12 69	0.10 103	0.10 35	0.09 6

2.75w_new	0.21 60	0.18 152	0.28 83	0.29 5	0.17 26	0.23 27	0.34 287	0.36 57	0.28 82	0.34 144	0.26 76	0.17 4	0.22 100	0.36 83	0.23 107	0.10 14	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.10 35	0.09 6

GREAT-IGEV	0.22 79	0.15 79	0.31 115	0.29 5	0.22 174	0.21 16	0.26 156	0.33 34	0.31 106	0.20 14	0.30 111	0.22 38	0.22 100	0.47 182	0.22 67	0.11 32	0.09 25	0.12 69	0.09 10	0.13 137	0.10 73

LoS	0.29 154	0.15 79	0.30 103	0.29 5	0.18 43	0.33 197	0.29 201	0.51 164	0.72 319	0.34 144	0.52 210	0.41 200	0.28 176	0.47 182	0.28 209	0.15 212	0.11 171	0.13 109	0.09 10	0.11 62	0.11 122
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
PMTNet	0.32 183	0.16 97	0.24 18	0.29 5	0.18 43	0.45 302	0.22 100	0.56 187	0.63 276	0.46 209	0.54 216	0.39 182	0.34 243	0.48 193	0.24 120	0.75 607	0.10 67	0.12 69	0.08 1	0.12 101	0.11 122

4k_L	0.20 24	0.14 45	0.24 18	0.30 13	0.20 113	0.25 60	0.19 34	0.36 57	0.24 50	0.21 32	0.23 40	0.27 95	0.17 22	0.29 11	0.22 67	0.13 88	0.11 171	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

gc-stereo	0.20 24	0.13 7	0.23 3	0.30 13	0.18 43	0.24 43	0.19 34	0.38 82	0.22 36	0.21 32	0.21 23	0.27 95	0.19 56	0.29 11	0.22 67	0.16 270	0.13 315	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

mfccc	0.20 24	0.14 45	0.25 41	0.30 13	0.19 68	0.29 132	0.17 3	0.37 68	0.22 36	0.20 14	0.20 15	0.29 109	0.19 56	0.31 31	0.21 42	0.13 88	0.11 171	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

ss10	0.20 24	0.13 7	0.24 18	0.30 13	0.18 43	0.23 27	0.18 15	0.34 39	0.28 82	0.22 58	0.25 66	0.26 84	0.15 5	0.33 63	0.22 67	0.14 139	0.12 238	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

5k_new	0.19 7	0.14 45	0.25 41	0.30 13	0.20 113	0.23 27	0.19 34	0.32 22	0.25 65	0.22 58	0.21 23	0.25 76	0.17 22	0.34 70	0.21 42	0.12 48	0.10 67	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.10 73

SX	0.20 24	0.14 45	0.25 41	0.30 13	0.19 68	0.27 90	0.18 15	0.34 39	0.24 50	0.21 32	0.17 10	0.30 116	0.18 43	0.34 70	0.22 67	0.14 139	0.11 171	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.10 73

weee2	0.19 7	0.14 45	0.24 18	0.30 13	0.19 68	0.27 90	0.19 34	0.31 17	0.24 50	0.21 32	0.20 15	0.29 109	0.19 56	0.29 11	0.21 42	0.12 48	0.10 67	0.11 2	0.09 10	0.10 35	0.09 6

ACM	0.19 7	0.14 45	0.24 18	0.30 13	0.20 113	0.25 60	0.18 15	0.36 57	0.21 27	0.21 32	0.23 40	0.25 76	0.16 14	0.30 24	0.22 67	0.13 88	0.12 238	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

uiiii_40	0.19 7	0.13 7	0.22 1	0.30 13	0.20 113	0.25 60	0.17 3	0.29 9	0.20 18	0.20 14	0.20 15	0.27 95	0.27 161	0.41 125	0.19 5	0.11 32	0.09 25	0.12 69	0.09 10	0.10 35	0.09 6

4.5w_L	0.20 24	0.12 1	0.23 3	0.30 13	0.20 113	0.25 60	0.18 15	0.30 12	0.21 27	0.21 32	0.21 23	0.24 65	0.28 176	0.48 193	0.19 5	0.12 48	0.09 25	0.11 2	0.09 10	0.10 35	0.09 6

qyd29nn	0.20 24	0.14 45	0.25 41	0.30 13	0.17 26	0.22 19	0.19 34	0.32 22	0.18 8	0.20 14	0.21 23	0.28 105	0.20 73	0.49 198	0.21 42	0.15 212	0.17 441	0.12 69	0.09 10	0.10 35	0.10 73

ITERv28	0.21 60	0.13 7	0.26 58	0.30 13	0.20 113	0.31 169	0.20 63	0.34 39	0.24 50	0.20 14	0.24 58	0.25 76	0.17 22	0.42 135	0.21 42	0.14 139	0.15 383	0.12 69	0.09 10	0.09 1	0.10 73

yuret106	0.20 24	0.13 7	0.25 41	0.30 13	0.20 113	0.26 74	0.18 15	0.37 68	0.19 14	0.19 10	0.23 40	0.33 142	0.16 14	0.32 45	0.21 42	0.14 139	0.15 383	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

oiu110	0.21 60	0.14 45	0.23 3	0.30 13	0.20 113	0.26 74	0.19 34	0.39 89	0.25 65	0.19 10	0.22 34	0.30 116	0.21 86	0.32 45	0.21 42	0.15 212	0.16 419	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.10 73

ITERv24	0.20 24	0.13 7	0.23 3	0.30 13	0.19 68	0.28 117	0.19 34	0.45 141	0.18 8	0.21 32	0.27 85	0.26 84	0.17 22	0.30 24	0.22 67	0.14 139	0.15 383	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

dd23bbn	0.20 24	0.13 7	0.22 1	0.30 13	0.18 43	0.32 188	0.20 63	0.39 89	0.20 18	0.23 64	0.29 107	0.23 52	0.19 56	0.31 31	0.22 67	0.12 48	0.12 238	0.11 2	0.09 10	0.10 35	0.09 6

ITERv21	0.20 24	0.14 45	0.24 18	0.30 13	0.21 150	0.28 117	0.19 34	0.38 82	0.24 50	0.19 10	0.18 12	0.28 105	0.17 22	0.42 135	0.22 67	0.15 212	0.14 351	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

v20iiwwt	0.20 24	0.13 7	0.23 3	0.30 13	0.19 68	0.31 169	0.20 63	0.42 115	0.22 36	0.23 64	0.22 34	0.24 65	0.20 73	0.31 31	0.23 107	0.13 88	0.12 238	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

ITER124	0.20 24	0.13 7	0.23 3	0.30 13	0.19 68	0.29 132	0.20 63	0.35 50	0.20 18	0.22 58	0.20 15	0.23 52	0.20 73	0.32 45	0.21 42	0.13 88	0.13 315	0.11 2	0.09 10	0.10 35	0.09 6

zxcv128	0.20 24	0.13 7	0.24 18	0.30 13	0.20 113	0.23 27	0.19 34	0.40 98	0.17 6	0.20 14	0.25 66	0.27 95	0.19 56	0.31 31	0.20 17	0.14 139	0.14 351	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

iked130	0.19 7	0.13 7	0.24 18	0.30 13	0.19 68	0.24 43	0.20 63	0.40 98	0.17 6	0.20 14	0.21 23	0.23 52	0.17 22	0.28 8	0.20 17	0.13 88	0.11 171	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

ITERv14	0.19 7	0.14 45	0.24 18	0.30 13	0.19 68	0.25 60	0.19 34	0.41 106	0.18 8	0.20 14	0.23 40	0.22 38	0.16 14	0.29 11	0.20 17	0.12 48	0.11 171	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

v134_o9	0.20 24	0.13 7	0.25 41	0.30 13	0.21 150	0.28 117	0.19 34	0.41 106	0.20 18	0.21 32	0.25 66	0.24 65	0.16 14	0.31 31	0.19 5	0.12 48	0.10 67	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

ITERv12	0.19 7	0.13 7	0.24 18	0.30 13	0.21 150	0.25 60	0.18 15	0.34 39	0.23 42	0.20 14	0.26 76	0.26 84	0.17 22	0.31 31	0.20 17	0.12 48	0.10 67	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.10 73

vnu138km	0.20 24	0.13 7	0.24 18	0.30 13	0.20 113	0.27 90	0.19 34	0.36 57	0.24 50	0.20 14	0.23 40	0.23 52	0.15 5	0.33 63	0.21 42	0.13 88	0.11 171	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

ITERv10	0.19 7	0.13 7	0.25 41	0.30 13	0.20 113	0.24 43	0.18 15	0.36 57	0.23 42	0.20 14	0.23 40	0.24 65	0.17 22	0.29 11	0.20 17	0.12 48	0.10 67	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

99wein	0.20 24	0.13 7	0.25 41	0.30 13	0.19 68	0.25 60	0.18 15	0.37 68	0.26 69	0.21 32	0.25 66	0.23 52	0.16 14	0.32 45	0.21 42	0.13 88	0.10 67	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

ITERv8	0.20 24	0.13 7	0.24 18	0.30 13	0.19 68	0.27 90	0.18 15	0.36 57	0.21 27	0.21 32	0.26 76	0.25 76	0.17 22	0.32 45	0.20 17	0.13 88	0.11 171	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

ITERv7	0.19 7	0.14 45	0.24 18	0.30 13	0.19 68	0.27 90	0.19 34	0.34 39	0.20 18	0.21 32	0.23 40	0.25 76	0.17 22	0.29 11	0.20 17	0.12 48	0.10 67	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

s6wercc	0.19 7	0.14 45	0.24 18	0.30 13	0.19 68	0.27 90	0.19 34	0.34 39	0.20 18	0.21 32	0.23 40	0.25 76	0.17 22	0.30 24	0.20 17	0.12 48	0.11 171	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

a5sdf	0.19 7	0.14 45	0.24 18	0.30 13	0.19 68	0.27 90	0.18 15	0.35 50	0.21 27	0.20 14	0.23 40	0.26 84	0.17 22	0.31 31	0.20 17	0.13 88	0.10 67	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

ITER	0.20 24	0.13 7	0.27 71	0.30 13	0.16 11	0.27 90	0.19 34	0.31 17	0.20 18	0.27 98	0.36 145	0.22 38	0.19 56	0.42 135	0.22 67	0.12 48	0.09 25	0.10 1	0.09 10	0.10 35	0.10 73

Replicate-Monster	0.26 124	0.15 79	1.07 552	0.30 13	0.17 26	0.38 247	0.19 34	0.43 129	0.39 185	0.23 64	0.21 23	0.23 52	0.21 86	0.45 160	0.19 5	0.11 32	0.09 25	0.12 69	0.09 10	0.09 1	0.14 256

4.5_new	0.21 60	0.20 227	0.29 90	0.30 13	0.17 26	0.24 43	0.26 156	0.32 22	0.28 82	0.32 135	0.28 97	0.19 18	0.17 22	0.29 11	0.21 42	0.10 14	0.08 2	0.12 69	0.10 103	0.13 137	0.09 6

4.5w-stereo	0.21 60	0.20 227	0.29 90	0.30 13	0.17 26	0.24 43	0.26 156	0.32 22	0.28 82	0.32 135	0.28 97	0.19 18	0.17 22	0.29 11	0.21 42	0.10 14	0.08 2	0.12 69	0.10 103	0.13 137	0.09 6

3.5w_stereo	0.22 79	0.18 152	0.29 90	0.30 13	0.18 43	0.27 90	0.23 118	0.37 68	0.28 82	0.31 122	0.26 76	0.22 38	0.26 150	0.50 206	0.24 120	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 62	0.09 6

LG-Stereo_L2	0.18 3	0.13 7	0.28 83	0.30 13	0.19 68	0.20 10	0.18 15	0.30 12	0.21 27	0.18 4	0.15 3	0.19 18	0.18 43	0.33 63	0.19 5	0.13 88	0.09 25	0.13 109	0.09 10	0.10 35	0.08 1

LG-Stereo_L1	0.18 3	0.13 7	0.28 83	0.30 13	0.20 113	0.20 10	0.19 34	0.27 6	0.19 14	0.15 1	0.15 3	0.18 13	0.17 22	0.33 63	0.19 5	0.13 88	0.09 25	0.12 69	0.09 10	0.11 62	0.08 1

FoundationStereo	0.17 1	0.14 45	0.25 41	0.30 13	0.16 11	0.23 27	0.20 63	0.22 2	0.15 4	0.18 4	0.16 8	0.20 25	0.19 56	0.26 2	0.21 42	0.13 88	0.09 25	0.12 69	0.09 10	0.10 35	0.09 6

CES	0.28 143	0.14 45	0.23 3	0.30 13	0.70 594	0.37 234	0.27 172	0.48 151	0.46 220	0.34 144	0.48 184	0.27 95	0.22 100	0.39 109	0.23 107	0.13 88	0.11 171	0.12 69	0.08 1	0.13 137	0.17 346

TANstereo	0.30 171	0.15 79	0.31 115	0.30 13	0.17 26	0.55 350	0.23 118	0.44 136	0.55 250	0.59 250	0.68 264	0.37 169	0.26 150	0.35 80	0.27 188	0.15 212	0.16 419	0.12 69	0.10 103	0.13 137	0.14 256

USM	0.20 24	0.13 7	0.24 18	0.31 54	0.17 26	0.30 148	0.19 34	0.36 57	0.28 82	0.21 32	0.23 40	0.24 65	0.14 1	0.31 31	0.22 67	0.14 139	0.11 171	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

StePilot	0.20 24	0.13 7	0.23 3	0.31 54	0.20 113	0.25 60	0.17 3	0.30 12	0.24 50	0.21 32	0.23 40	0.23 52	0.28 176	0.49 198	0.19 5	0.11 32	0.09 25	0.11 2	0.09 10	0.10 35	0.09 6

SteFusion	0.20 24	0.12 1	0.25 41	0.31 54	0.19 68	0.30 148	0.22 100	0.34 39	0.29 95	0.21 32	0.25 66	0.21 35	0.16 14	0.43 144	0.20 17	0.09 1	0.10 67	0.12 69	0.10 103	0.10 35	0.09 6

uio108cc	0.20 24	0.13 7	0.24 18	0.31 54	0.18 43	0.32 188	0.21 88	0.41 106	0.21 27	0.20 14	0.23 40	0.27 95	0.20 73	0.29 11	0.20 17	0.15 212	0.15 383	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

ITERv19	0.20 24	0.13 7	0.26 58	0.31 54	0.15 2	0.18 5	0.21 88	0.35 50	0.28 82	0.33 140	0.35 140	0.19 18	0.19 56	0.36 83	0.22 67	0.11 32	0.09 25	0.11 2	0.09 10	0.10 35	0.09 6

dddd17k	0.19 7	0.14 45	0.23 3	0.31 54	0.19 68	0.25 60	0.19 34	0.37 68	0.18 8	0.21 32	0.25 66	0.21 35	0.18 43	0.30 24	0.20 17	0.14 139	0.12 238	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

zaero_v3	0.21 60	0.13 7	0.29 90	0.31 54	0.16 11	0.44 292	0.18 15	0.37 68	0.26 69	0.29 110	0.32 123	0.22 38	0.17 22	0.36 83	0.20 17	0.11 32	0.09 25	0.11 2	0.09 10	0.10 35	0.09 6

ITERv2	0.21 60	0.13 7	0.31 115	0.31 54	0.16 11	0.35 217	0.18 15	0.38 82	0.24 50	0.25 79	0.29 107	0.22 38	0.19 56	0.41 125	0.21 42	0.11 32	0.09 25	0.11 2	0.09 10	0.10 35	0.09 6

MonStereo	0.20 24	0.14 45	0.25 41	0.31 54	0.15 2	0.22 19	0.22 100	0.39 89	0.33 125	0.20 14	0.25 66	0.17 4	0.15 5	0.39 109	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 62	0.09 6

Monster-pub-eth3d	0.20 24	0.14 45	0.25 41	0.31 54	0.15 2	0.22 19	0.22 100	0.39 89	0.33 125	0.20 14	0.25 66	0.17 4	0.15 5	0.39 109	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 62	0.09 6

Monster-pub-mixall	0.19 7	0.13 7	0.25 41	0.31 54	0.16 11	0.19 7	0.17 3	0.42 115	0.24 50	0.23 64	0.21 23	0.17 4	0.16 14	0.45 160	0.19 5	0.13 88	0.09 25	0.11 2	0.08 1	0.10 35	0.11 122

asda	0.21 60	0.19 190	0.29 90	0.31 54	0.17 26	0.25 60	0.23 118	0.36 57	0.28 82	0.27 98	0.24 58	0.18 13	0.21 86	0.40 117	0.21 42	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 62	0.10 73

qwe	0.22 79	0.18 152	0.28 83	0.31 54	0.18 43	0.29 132	0.21 88	0.38 82	0.32 119	0.35 151	0.30 111	0.20 25	0.20 73	0.43 144	0.21 42	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.12 101	0.09 6

2.25w	0.22 79	0.18 152	0.31 115	0.31 54	0.18 43	0.31 169	0.18 15	0.32 22	0.31 106	0.31 122	0.37 150	0.20 25	0.22 100	0.45 160	0.24 120	0.10 14	0.09 25	0.11 2	0.09 10	0.10 35	0.10 73

4w-stereo	0.21 60	0.19 190	0.31 115	0.31 54	0.17 26	0.29 132	0.19 34	0.31 17	0.21 27	0.31 122	0.24 58	0.20 25	0.24 124	0.41 125	0.22 67	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.10 103	0.11 62	0.09 6

3.25w_new	0.23 94	0.17 125	0.32 129	0.31 54	0.17 26	0.43 284	0.20 63	0.37 68	0.30 101	0.37 162	0.28 97	0.22 38	0.25 133	0.42 135	0.22 67	0.10 14	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.10 73

3.25w	0.23 94	0.17 125	0.32 129	0.31 54	0.17 26	0.43 284	0.20 63	0.37 68	0.30 101	0.37 162	0.28 97	0.22 38	0.25 133	0.42 135	0.22 67	0.10 14	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.10 73

3.75w	0.22 79	0.17 125	0.30 103	0.31 54	0.19 68	0.43 284	0.24 135	0.35 50	0.24 50	0.31 122	0.27 85	0.17 4	0.22 100	0.37 93	0.20 17	0.10 14	0.07 1	0.11 2	0.09 10	0.11 62	0.09 6

monsters	0.22 79	0.14 45	0.26 58	0.31 54	0.19 68	0.23 27	0.19 34	0.44 136	0.33 125	0.36 155	0.30 111	0.16 2	0.18 43	0.43 144	0.19 5	0.11 32	0.09 25	0.11 2	0.09 10	0.10 35	0.10 73

IGEV	0.20 24	0.12 1	0.23 3	0.31 54	0.20 113	0.23 27	0.19 34	0.40 98	0.29 95	0.22 58	0.34 134	0.20 25	0.15 5	0.31 31	0.19 5	0.11 32	0.10 67	0.12 69	0.10 103	0.10 35	0.10 73

MLG-Stereo_test2	0.17 1	0.13 7	0.25 41	0.31 54	0.16 11	0.24 43	0.17 3	0.25 4	0.13 2	0.17 3	0.17 10	0.22 38	0.14 1	0.32 45	0.19 5	0.13 88	0.09 25	0.12 69	0.09 10	0.11 62	0.09 6

S2M2_L	0.26 124	0.22 303	0.33 144	0.31 54	0.25 275	0.24 43	0.13 1	0.35 50	0.41 191	0.25 79	0.36 145	0.30 116	0.25 133	0.30 24	0.26 169	0.22 445	0.19 473	0.17 252	0.19 402	0.21 409	0.18 364
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SGD-Stereo	0.22 79	0.15 79	0.27 71	0.31 54	0.15 2	0.29 132	0.20 63	0.37 68	0.29 95	0.24 74	0.29 107	0.21 35	0.27 161	0.36 83	0.25 140	0.16 270	0.09 25	0.13 109	0.10 103	0.13 137	0.10 73

MonSter	0.20 24	0.14 45	0.25 41	0.31 54	0.15 2	0.22 19	0.22 100	0.39 89	0.33 125	0.20 14	0.25 66	0.17 4	0.15 5	0.38 103	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 62	0.09 6

dual_stereo	0.19 7	0.14 45	0.24 18	0.31 54	0.16 11	0.16 3	0.20 63	0.29 9	0.20 18	0.23 64	0.20 15	0.22 38	0.14 1	0.52 220	0.24 120	0.13 88	0.10 67	0.11 2	0.09 10	0.10 35	0.09 6

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 458	3.08 641	2.43 614	0.31 54	0.18 43	0.29 132	0.20 63	0.37 68	0.32 119	0.28 103	0.24 58	0.18 13	0.18 43	0.31 31	0.22 67	1.09 619	0.08 2	0.17 252	0.16 295	0.14 182	0.97 620

knoymous	0.36 234	0.20 227	0.31 115	0.31 54	0.22 174	0.36 227	0.29 201	0.61 219	0.64 283	0.67 308	0.70 268	0.60 310	0.40 289	0.58 285	0.34 276	0.17 313	0.11 171	0.20 370	0.11 140	0.17 311	0.18 364

CREStereo++_RVC	0.32 183	0.15 79	0.23 3	0.31 54	0.24 243	0.27 90	0.22 100	0.46 144	0.88 422	0.46 209	0.80 320	0.30 116	0.26 150	0.36 83	0.33 261	0.13 88	0.09 25	0.13 109	0.51 603	0.13 137	0.09 6
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
tim_s	0.20 24	0.12 1	0.26 58	0.32 82	0.18 43	0.29 132	0.20 63	0.33 34	0.23 42	0.21 32	0.24 58	0.26 84	0.17 22	0.31 31	0.20 17	0.10 14	0.11 171	0.11 2	0.09 10	0.10 35	0.09 6

xxxad45	0.20 24	0.13 7	0.23 3	0.32 82	0.19 68	0.30 148	0.23 118	0.36 57	0.28 82	0.21 32	0.20 15	0.27 95	0.20 73	0.29 11	0.20 17	0.10 14	0.12 238	0.11 2	0.09 10	0.11 62	0.09 6

ACW_4w	0.20 24	0.12 1	0.24 18	0.32 82	0.19 68	0.27 90	0.23 118	0.34 39	0.27 72	0.20 14	0.24 58	0.25 76	0.18 43	0.39 109	0.20 17	0.10 14	0.12 238	0.12 69	0.10 103	0.11 62	0.08 1

5w_v4	0.20 24	0.12 1	0.23 3	0.32 82	0.19 68	0.29 132	0.23 118	0.36 57	0.27 72	0.21 32	0.22 34	0.29 109	0.19 56	0.26 2	0.21 42	0.10 14	0.12 238	0.11 2	0.09 10	0.11 62	0.09 6

VIP-Stereo	0.24 103	0.17 125	0.29 90	0.32 82	0.21 150	0.64 419	0.19 34	0.31 17	0.37 168	0.23 64	0.30 111	0.27 95	0.19 56	0.47 182	0.22 67	0.12 48	0.09 25	0.13 109	0.09 10	0.12 101	0.09 6

asd	0.21 60	0.18 152	0.29 90	0.32 82	0.18 43	0.27 90	0.22 100	0.35 50	0.22 36	0.31 122	0.22 34	0.19 18	0.21 86	0.44 156	0.21 42	0.10 14	0.08 2	0.11 2	0.10 103	0.11 62	0.09 6

4.25_new	0.22 79	0.21 264	0.32 129	0.32 82	0.18 43	0.31 169	0.27 172	0.32 22	0.24 50	0.29 110	0.27 85	0.20 25	0.23 113	0.34 70	0.23 107	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 62	0.09 6

4.5w_new	0.22 79	0.21 264	0.32 129	0.32 82	0.18 43	0.31 169	0.27 172	0.32 22	0.24 50	0.29 110	0.27 85	0.20 25	0.23 113	0.34 70	0.23 107	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 62	0.09 6

4.25w-stereo	0.22 79	0.21 264	0.32 129	0.32 82	0.18 43	0.31 169	0.27 172	0.32 22	0.24 50	0.29 110	0.27 85	0.20 25	0.23 113	0.34 70	0.23 107	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 62	0.09 6

2.5w	0.21 60	0.18 152	0.31 115	0.32 82	0.18 43	0.31 169	0.25 143	0.31 17	0.23 42	0.28 103	0.35 140	0.18 13	0.17 22	0.39 109	0.21 42	0.10 14	0.08 2	0.11 2	0.10 103	0.11 62	0.09 6

2w_stereo	0.22 79	0.18 152	0.30 103	0.32 82	0.16 11	0.28 117	0.38 370	0.38 82	0.35 144	0.32 135	0.33 125	0.17 4	0.18 43	0.29 11	0.22 67	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.10 103	0.12 101	0.10 73

xyz-stereo-finetune2	0.36 234	0.19 190	0.38 206	0.32 82	0.19 68	0.82 492	0.29 201	0.52 173	0.32 119	0.51 225	0.78 307	0.43 218	0.45 318	0.69 389	0.44 376	0.13 88	0.12 238	0.17 252	0.13 205	0.12 101	0.13 212

HUF	0.24 103	0.16 97	0.33 144	0.32 82	0.18 43	0.25 60	0.40 404	0.42 115	0.34 130	0.25 79	0.23 40	0.32 129	0.28 176	0.34 70	0.24 120	0.13 88	0.10 67	0.13 109	0.09 10	0.12 101	0.10 73

IGEV-Stereo+	0.23 94	0.14 45	0.26 58	0.32 82	0.19 68	0.12 1	0.17 3	0.29 9	0.29 95	0.21 32	0.15 3	0.22 38	0.22 100	0.40 117	0.22 67	0.14 139	0.10 67	0.12 69	0.09 10	0.15 232	0.86 611

WCG-NET（raft）	0.31 177	0.15 79	0.36 178	0.32 82	0.19 68	0.35 217	0.27 172	0.51 164	0.78 361	0.45 203	0.55 222	0.48 243	0.27 161	0.54 236	0.26 169	0.13 88	0.10 67	0.12 69	0.11 140	0.12 101	0.11 122

LoS_RVC	0.27 136	0.16 97	0.27 71	0.32 82	0.30 418	0.44 292	0.34 287	0.41 106	0.33 125	0.31 122	0.51 201	0.29 109	0.32 223	0.36 83	0.28 209	0.11 32	0.10 67	0.11 2	0.08 1	0.11 62	0.19 397

riskmin	0.38 266	0.20 227	0.39 225	0.32 82	0.23 214	0.53 339	0.30 217	0.63 233	0.80 372	0.49 219	0.56 225	0.73 388	0.58 394	0.55 241	0.36 309	0.17 313	0.11 171	0.19 340	0.13 205	0.19 369	0.20 420

GEAStereo	0.23 94	0.16 97	0.30 103	0.33 99	0.25 275	0.36 227	0.30 217	0.42 115	0.28 82	0.26 85	0.28 97	0.24 65	0.21 86	0.32 45	0.22 67	0.18 347	0.10 67	0.13 109	0.10 103	0.14 182	0.12 169

GSStereo	0.23 94	0.16 97	0.30 103	0.33 99	0.25 275	0.36 227	0.30 217	0.42 115	0.27 72	0.30 119	0.28 97	0.23 52	0.21 86	0.32 45	0.22 67	0.16 270	0.09 25	0.12 69	0.10 103	0.14 182	0.12 169

gasm-f	0.24 103	0.16 97	0.27 71	0.33 99	0.25 275	0.25 60	0.36 333	0.42 115	0.28 82	0.26 85	0.35 140	0.24 65	0.30 210	0.36 83	0.23 107	0.18 347	0.10 67	0.13 109	0.10 103	0.15 232	0.12 169

252Zero-FE	0.20 24	0.15 79	0.26 58	0.33 99	0.19 68	0.23 27	0.18 15	0.41 106	0.34 130	0.22 58	0.21 23	0.19 18	0.18 43	0.28 8	0.22 67	0.14 139	0.10 67	0.12 69	0.09 10	0.10 35	0.10 73

Zero-FE251	0.23 94	0.16 97	0.30 103	0.33 99	0.20 113	0.44 292	0.19 34	0.37 68	0.25 65	0.27 98	0.29 107	0.38 177	0.24 124	0.32 45	0.22 67	0.14 139	0.10 67	0.13 109	0.10 103	0.11 62	0.10 73

Wavelet-MonSter	0.20 24	0.13 7	0.27 71	0.33 99	0.18 43	0.17 4	0.21 88	0.32 22	0.23 42	0.25 79	0.34 134	0.22 38	0.24 124	0.27 6	0.21 42	0.09 1	0.09 25	0.11 2	0.09 10	0.10 35	0.09 6

DilatedVolume-Stereo	0.30 171	0.15 79	0.34 161	0.33 99	0.20 113	0.53 339	0.25 143	0.56 187	0.43 201	0.56 243	0.50 192	0.35 156	0.29 192	0.49 198	0.28 209	0.13 88	0.11 171	0.12 69	0.11 140	0.11 62	0.10 73

3w_stereo	0.24 103	0.20 227	0.37 194	0.33 99	0.16 11	0.32 188	0.42 429	0.41 106	0.38 175	0.31 122	0.27 85	0.16 2	0.26 150	0.34 70	0.22 67	0.10 14	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.12 101	0.11 122

xyz-stereo-finetune	0.33 194	0.18 152	0.36 178	0.33 99	0.18 43	0.57 368	0.31 243	0.58 198	0.69 306	0.45 203	0.54 216	0.38 177	0.33 235	0.56 252	0.36 309	0.12 48	0.12 238	0.16 212	0.13 205	0.13 137	0.12 169

MLG-Stereo_test3	0.20 24	0.13 7	0.27 71	0.33 99	0.17 26	0.38 247	0.18 15	0.30 12	0.19 14	0.24 74	0.15 3	0.26 84	0.17 22	0.32 45	0.21 42	0.13 88	0.09 25	0.12 69	0.09 10	0.11 62	0.10 73

MLG-Stereo_test1	0.18 3	0.13 7	0.27 71	0.33 99	0.17 26	0.24 43	0.17 3	0.25 4	0.12 1	0.18 4	0.14 1	0.23 52	0.15 5	0.31 31	0.20 17	0.12 48	0.09 25	0.12 69	0.09 10	0.10 35	0.09 6

castereo++	0.26 124	0.16 97	0.26 58	0.33 99	0.19 68	0.75 462	0.20 63	0.37 68	0.47 225	0.23 64	0.23 40	0.35 156	0.28 176	0.39 109	0.19 5	0.14 139	0.09 25	0.14 142	0.09 10	0.11 62	0.10 73

DEFOM-Stereo	0.22 79	0.15 79	0.26 58	0.33 99	0.20 113	0.61 395	0.21 88	0.30 12	0.31 106	0.23 64	0.19 13	0.18 13	0.18 43	0.41 125	0.22 67	0.12 48	0.10 67	0.12 69	0.09 10	0.11 62	0.11 122

WCG-NET	0.28 143	0.15 79	0.33 144	0.33 99	0.19 68	0.33 197	0.27 172	0.39 89	0.80 372	0.46 209	0.49 188	0.39 182	0.25 133	0.40 117	0.25 140	0.12 48	0.09 25	0.13 109	0.11 140	0.12 101	0.10 73

GCAP-BAT	0.30 171	0.21 264	0.42 268	0.33 99	0.27 350	0.26 74	0.27 172	0.45 141	0.30 101	0.60 254	0.64 247	0.45 227	0.23 113	0.56 252	0.26 169	0.15 212	0.12 238	0.15 184	0.10 103	0.12 101	0.11 122

test_sample2	0.42 312	0.22 303	0.43 279	0.33 99	0.21 150	0.58 374	0.39 393	0.95 414	0.67 294	0.63 273	0.77 296	0.69 360	0.57 385	0.61 314	0.38 334	0.19 379	0.14 351	0.18 300	0.16 295	0.19 369	0.18 364

HITNet	0.41 305	0.26 405	0.45 303	0.33 99	0.17 26	0.63 412	0.30 217	0.93 402	0.64 283	0.71 336	0.82 331	0.64 330	0.52 354	0.59 300	0.43 360	0.14 139	0.10 67	0.15 184	0.13 205	0.19 369	0.12 169
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
PyraSte	0.20 24	0.13 7	0.25 41	0.34 116	0.19 68	0.30 148	0.19 34	0.33 34	0.21 27	0.23 64	0.27 85	0.26 84	0.18 43	0.37 93	0.20 17	0.10 14	0.10 67	0.11 2	0.09 10	0.10 35	0.08 1

OmniDepth	0.21 60	0.14 45	0.26 58	0.34 116	0.14 1	0.40 259	0.27 172	0.28 7	0.22 36	0.18 4	0.19 13	0.28 105	0.29 192	0.32 45	0.20 17	0.10 14	0.08 2	0.11 2	0.10 103	0.11 62	0.10 73

1w_stereo	0.24 103	0.15 79	0.29 90	0.34 116	0.18 43	0.31 169	0.41 419	0.40 98	0.43 201	0.31 122	0.38 152	0.17 4	0.24 124	0.45 160	0.23 107	0.10 14	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 62	0.09 6

monsterstereo	0.22 79	0.14 45	0.26 58	0.34 116	0.18 43	0.21 16	0.20 63	0.37 68	0.35 144	0.33 140	0.40 157	0.19 18	0.18 43	0.45 160	0.21 42	0.11 32	0.09 25	0.12 69	0.09 10	0.13 137	0.08 1

xyz-stereo	4.23 634	0.17 125	61.76 664	0.34 116	0.16 11	12.16 645	0.37 348	0.58 198	0.68 299	1.01 517	3.36 622	0.77 408	0.82 517	1.21 555	0.40 347	0.12 48	0.10 67	0.16 212	0.11 140	0.13 137	0.10 73

MLG-Stereo	0.18 3	0.13 7	0.27 71	0.34 116	0.15 2	0.27 90	0.17 3	0.28 7	0.14 3	0.18 4	0.14 1	0.23 52	0.15 5	0.32 45	0.20 17	0.11 32	0.09 25	0.13 109	0.09 10	0.10 35	0.09 6

LG-G_1	0.21 60	0.13 7	0.30 103	0.34 116	0.16 11	0.52 331	0.17 3	0.34 39	0.18 8	0.21 32	0.21 23	0.26 84	0.19 56	0.37 93	0.20 17	0.14 139	0.10 67	0.13 109	0.09 10	0.11 62	0.10 73

LG-G	0.21 60	0.13 7	0.30 103	0.34 116	0.16 11	0.52 331	0.17 3	0.34 39	0.18 8	0.21 32	0.21 23	0.26 84	0.19 56	0.37 93	0.20 17	0.14 139	0.10 67	0.13 109	0.09 10	0.11 62	0.10 73

G2L-Stereo_test	0.48 377	0.20 227	0.40 237	0.34 116	0.23 214	0.57 368	0.58 519	1.10 472	0.77 351	0.86 437	0.94 390	0.95 469	0.54 370	0.68 383	0.60 453	0.16 270	0.12 238	0.14 142	0.12 171	0.15 232	0.15 280

LGtest1	0.19 7	0.14 45	0.29 90	0.34 116	0.16 11	0.26 74	0.17 3	0.32 22	0.20 18	0.21 32	0.15 3	0.23 52	0.20 73	0.32 45	0.20 17	0.15 212	0.10 67	0.13 109	0.09 10	0.12 101	0.11 122

Reg-Stereo(zero)	0.30 171	0.16 97	0.28 83	0.34 116	0.18 43	0.32 188	0.20 63	0.63 233	0.68 299	0.50 222	0.52 210	0.51 256	0.30 210	0.45 160	0.25 140	0.13 88	0.10 67	0.12 69	0.10 103	0.12 101	0.11 122

HI	0.45 339	0.21 264	0.36 178	0.34 116	0.35 483	0.28 117	0.31 243	0.72 312	0.46 220	0.87 445	1.13 480	1.09 511	0.76 494	0.69 389	0.56 442	0.12 48	0.10 67	0.17 252	0.17 345	0.17 311	0.15 280

CoSv	0.45 339	0.21 264	0.36 178	0.34 116	0.35 483	0.28 117	0.31 243	0.72 312	0.46 220	0.87 445	1.13 480	1.09 511	0.76 494	0.69 389	0.56 442	0.12 48	0.10 67	0.17 252	0.17 345	0.17 311	0.15 280

AIO_rvc	0.23 94	0.16 97	0.32 129	0.34 116	0.19 68	0.26 74	0.33 274	0.40 98	0.22 36	0.26 85	0.24 58	0.34 147	0.15 5	0.51 213	0.24 120	0.12 48	0.09 25	0.13 109	0.10 103	0.12 101	0.10 73

AIO_test	0.23 94	0.16 97	0.28 83	0.34 116	0.20 113	0.30 148	0.39 393	0.38 82	0.25 65	0.25 79	0.28 97	0.32 129	0.22 100	0.38 103	0.25 140	0.12 48	0.09 25	0.13 109	0.10 103	0.12 101	0.09 6

Occ-G	0.26 124	0.14 45	0.28 83	0.34 116	0.20 113	0.27 90	0.34 287	0.41 106	0.31 106	0.29 110	0.43 166	0.49 249	0.25 133	0.47 182	0.28 209	0.13 88	0.11 171	0.14 142	0.11 140	0.12 101	0.12 169

test_sample1	0.42 312	0.22 303	0.46 320	0.34 116	0.23 214	0.58 374	0.35 311	0.99 426	0.49 229	0.62 264	0.75 286	0.69 360	0.61 411	0.58 285	0.44 376	0.18 347	0.14 351	0.17 252	0.15 263	0.17 311	0.17 346

SMFormer	0.51 418	0.23 324	0.62 437	0.34 116	0.20 113	0.62 403	0.34 287	1.21 523	1.02 495	0.81 398	1.01 427	0.71 368	0.65 440	0.84 464	0.55 440	0.19 379	0.15 383	0.18 300	0.16 295	0.18 335	0.18 364

tta	0.51 418	0.23 324	0.62 437	0.34 116	0.20 113	0.62 403	0.34 287	1.21 523	1.02 495	0.81 398	1.01 427	0.71 368	0.65 440	0.84 464	0.55 440	0.19 379	0.15 383	0.18 300	0.16 295	0.15 232	0.14 256

qqq1	0.49 395	0.23 324	0.62 437	0.34 116	0.20 113	0.62 403	0.34 287	1.21 523	1.02 495	0.81 398	1.01 427	0.71 368	0.65 440	0.84 464	0.34 276	0.19 379	0.15 383	0.14 142	0.12 171	0.15 232	0.14 256

fff1	0.49 395	0.23 324	0.62 437	0.34 116	0.20 113	0.62 403	0.34 287	1.21 523	1.02 495	0.81 398	1.01 427	0.71 368	0.65 440	0.84 464	0.34 276	0.19 379	0.15 383	0.14 142	0.12 171	0.15 232	0.14 256

testlalala	0.28 143	0.19 190	0.43 279	0.34 116	0.23 214	0.45 302	0.30 217	0.43 129	0.29 95	0.68 314	0.49 188	0.35 156	0.25 133	0.32 45	0.25 140	0.14 139	0.11 171	0.14 142	0.09 10	0.11 62	0.11 122

AEACV	0.27 136	0.17 125	0.31 115	0.34 116	0.45 545	0.26 74	0.28 191	0.37 68	0.32 119	0.30 119	0.46 176	0.31 126	0.37 268	0.36 83	0.24 120	0.14 139	0.10 67	0.15 184	0.12 171	0.13 137	0.11 122

Any-RAFT	0.35 216	0.16 97	0.30 103	0.34 116	0.21 150	0.52 331	0.22 100	0.88 386	0.73 326	0.53 234	0.73 275	0.64 330	0.28 176	0.46 175	0.24 120	0.15 212	0.10 67	0.13 109	0.10 103	0.13 137	0.12 169

EGLCR-Stereo	0.25 113	0.16 97	0.33 144	0.34 116	0.20 113	0.35 217	0.20 63	0.52 173	0.36 152	0.28 103	0.27 85	0.41 200	0.18 43	0.45 160	0.26 169	0.14 139	0.10 67	0.16 212	0.14 236	0.13 137	0.11 122

DCANet-4	0.36 234	0.20 227	0.48 352	0.34 116	0.19 68	0.29 132	0.30 217	0.66 256	0.92 450	0.69 323	0.78 307	0.40 194	0.47 327	0.45 160	0.34 276	0.14 139	0.10 67	0.14 142	0.11 140	0.11 62	0.13 212

fff	0.37 251	0.16 97	0.41 247	0.34 116	0.19 68	0.29 132	0.30 217	0.69 284	1.06 517	0.69 323	0.78 307	0.42 210	0.63 423	0.46 175	0.34 276	0.14 139	0.10 67	0.14 142	0.11 140	0.11 62	0.13 212

ADStereo(finetuned)	0.37 251	0.16 97	0.49 364	0.34 116	0.19 68	0.30 148	0.30 217	0.68 276	0.91 445	0.70 329	0.77 296	0.43 218	0.69 460	0.45 160	0.33 261	0.14 139	0.10 67	0.14 142	0.11 140	0.13 137	0.12 169

x	0.39 282	0.24 361	0.41 247	0.34 116	0.23 214	0.52 331	0.32 264	0.86 374	0.52 238	0.57 246	0.70 268	0.59 304	0.50 347	0.49 198	0.46 395	0.17 313	0.15 383	0.17 252	0.15 263	0.17 311	0.16 326

HHNet	0.41 305	0.17 125	0.41 247	0.34 116	0.37 495	0.33 197	0.34 287	0.69 284	0.75 336	0.86 437	1.30 525	0.52 260	0.32 223	0.52 220	0.35 293	0.15 212	0.11 171	0.19 340	0.15 263	0.15 232	0.24 471

AnonymousM	0.41 305	0.81 591	0.29 90	0.34 116	0.22 174	0.28 117	0.38 370	0.53 183	0.41 191	0.70 329	0.49 188	0.47 238	0.27 161	0.41 125	0.31 239	0.15 212	0.12 238	1.51 617	0.26 523	0.12 101	0.10 73

s12784h	0.36 234	0.15 79	0.24 18	0.34 116	0.15 2	0.77 469	0.29 201	0.80 355	0.83 390	0.56 243	0.57 229	0.43 218	0.40 289	0.57 265	0.33 261	0.12 48	0.10 67	0.14 142	0.09 10	0.14 182	0.09 6

DCANet	0.36 234	0.16 97	0.41 247	0.34 116	0.19 68	0.30 148	0.30 217	0.68 276	0.91 445	0.70 329	0.77 296	0.43 218	0.57 385	0.45 160	0.34 276	0.14 139	0.10 67	0.14 142	0.11 140	0.13 137	0.12 169

csc	0.37 251	0.16 97	0.41 247	0.34 116	0.19 68	0.29 132	0.30 217	0.69 284	1.06 517	0.69 323	0.78 307	0.42 210	0.63 423	0.46 175	0.34 276	0.14 139	0.10 67	0.14 142	0.11 140	0.11 62	0.13 212

cscssc	0.37 251	0.16 97	0.41 247	0.34 116	0.19 68	0.29 132	0.30 217	0.69 284	1.06 517	0.69 323	0.78 307	0.42 210	0.63 423	0.46 175	0.34 276	0.14 139	0.10 67	0.14 142	0.11 140	0.11 62	0.13 212

111	0.40 294	0.17 125	0.41 247	0.34 116	0.19 68	0.52 331	0.28 191	0.74 325	1.16 539	0.50 222	0.91 382	0.63 323	0.48 332	0.61 314	0.35 293	0.14 139	0.10 67	0.14 142	0.12 171	0.13 137	0.13 212

zero-FE	0.25 113	0.15 79	0.30 103	0.35 152	0.29 401	0.19 7	0.20 63	0.35 50	0.31 106	0.26 85	0.27 85	0.29 109	0.29 192	0.33 63	0.24 120	0.17 313	0.10 67	0.14 142	0.10 103	0.64 597	0.12 169

water-stereo	0.28 143	0.14 45	0.29 90	0.35 152	0.19 68	0.36 227	0.23 118	0.62 225	0.38 175	0.39 179	0.62 243	0.41 200	0.35 246	0.28 8	0.27 188	0.14 139	0.13 315	0.13 109	0.12 171	0.12 101	0.10 73

depthmonostereo	0.29 154	0.14 45	0.31 115	0.35 152	0.17 26	0.46 307	0.27 172	0.69 284	0.57 258	0.35 151	0.42 163	0.31 126	0.35 246	0.35 80	0.27 188	0.14 139	0.12 238	0.13 109	0.12 171	0.11 62	0.10 73

G2L-ROB	0.47 365	0.19 190	0.42 268	0.35 152	0.22 174	0.57 368	0.42 429	1.14 495	0.71 318	0.84 426	0.75 286	1.09 511	0.53 358	0.74 418	0.53 430	0.17 313	0.12 238	0.14 142	0.12 171	0.17 311	0.19 397

SCV_C0	0.26 124	0.18 152	0.34 161	0.35 152	0.24 243	0.23 27	0.28 191	0.51 164	0.36 152	0.31 122	0.36 145	0.37 169	0.20 73	0.57 265	0.22 67	0.13 88	0.10 67	0.13 109	0.11 140	0.16 276	0.12 169

SCV	0.26 124	0.19 190	0.33 144	0.35 152	0.21 150	0.27 90	0.34 287	0.56 187	0.28 82	0.24 74	0.28 97	0.37 169	0.23 113	0.49 198	0.22 67	0.18 347	0.10 67	0.14 142	0.11 140	0.15 232	0.11 122

castereo	0.28 143	0.16 97	0.32 129	0.35 152	0.21 150	0.40 259	0.42 429	0.50 162	0.66 291	0.26 85	0.41 160	0.37 169	0.36 264	0.33 63	0.24 120	0.13 88	0.09 25	0.13 109	0.10 103	0.11 62	0.10 73

SMoEStereo_RVC	0.26 124	0.19 190	0.35 171	0.35 152	0.22 174	0.36 227	0.32 264	0.39 89	0.34 130	0.37 162	0.30 111	0.33 142	0.24 124	0.53 229	0.24 120	0.12 48	0.10 67	0.16 212	0.12 171	0.12 101	0.11 122

tt45	0.27 136	0.17 125	0.34 161	0.35 152	0.23 214	0.38 247	0.28 191	0.46 144	0.28 82	0.40 185	0.27 85	0.38 177	0.25 133	0.57 265	0.26 169	0.13 88	0.11 171	0.16 212	0.13 205	0.12 101	0.14 256

Pointernet	0.27 136	0.14 45	0.33 144	0.35 152	0.23 214	0.35 217	0.21 88	0.72 312	0.38 175	0.39 179	0.36 145	0.34 147	0.25 133	0.36 83	0.25 140	0.15 212	0.10 67	0.12 69	0.08 1	0.11 62	0.10 73

test_sample4	0.47 365	0.26 405	0.50 377	0.35 152	0.22 174	0.69 438	0.38 370	1.15 499	0.81 380	0.78 379	0.82 331	0.62 321	0.53 358	0.63 333	0.44 376	0.21 419	0.15 383	0.21 412	0.19 402	0.21 409	0.19 397

test_sample3	0.46 349	0.25 386	0.50 377	0.35 152	0.23 214	0.69 438	0.37 348	1.15 499	0.81 380	0.75 362	0.79 317	0.66 348	0.49 336	0.63 333	0.46 395	0.21 419	0.15 383	0.20 370	0.19 402	0.21 409	0.19 397

11t1	0.36 234	0.21 264	0.42 268	0.35 152	0.22 174	0.62 403	0.29 201	0.69 284	0.43 201	0.60 254	0.53 214	0.53 264	0.48 332	0.56 252	0.40 347	0.18 347	0.14 351	0.16 212	0.13 205	0.17 311	0.17 346

IGEVStereo-DCA	0.29 154	0.22 303	0.38 206	0.35 152	0.27 350	0.37 234	0.35 311	0.62 225	0.34 130	0.38 171	0.30 111	0.35 156	0.27 161	0.51 213	0.22 67	0.15 212	0.12 238	0.16 212	0.12 171	0.13 137	0.15 280

rrr	0.29 154	0.22 303	0.41 247	0.35 152	0.27 350	0.37 234	0.32 264	0.52 173	0.42 199	0.38 171	0.30 111	0.35 156	0.27 161	0.51 213	0.22 67	0.15 212	0.12 238	0.16 212	0.13 205	0.13 137	0.14 256

Selective-IGEV	0.24 103	0.18 152	0.35 171	0.35 152	0.19 68	0.27 90	0.25 143	0.55 185	0.23 42	0.27 98	0.25 66	0.34 147	0.19 56	0.58 285	0.22 67	0.12 48	0.10 67	0.14 142	0.11 140	0.12 101	0.10 73

ProNet	0.29 154	0.21 264	0.38 206	0.35 152	0.24 243	0.32 188	0.43 436	0.57 192	0.37 168	0.33 140	0.30 111	0.32 129	0.28 176	0.57 265	0.26 169	0.13 88	0.11 171	0.16 212	0.13 205	0.13 137	0.13 212

test_xeample3	0.29 154	0.21 264	0.41 247	0.35 152	0.26 319	0.35 217	0.32 264	0.56 187	0.36 152	0.43 197	0.32 123	0.34 147	0.28 176	0.54 236	0.23 107	0.14 139	0.11 171	0.16 212	0.12 171	0.14 182	0.13 212

test_xeample	1.01 560	0.21 264	0.42 268	0.35 152	0.21 150	0.71 448	0.39 393	1.23 536	0.86 408	0.81 398	1.04 446	0.69 360	0.61 411	0.69 389	10.93 643	0.19 379	0.15 383	0.18 300	0.17 345	0.18 335	0.17 346

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 234	0.17 125	0.41 247	0.35 152	0.19 68	0.33 197	0.29 201	0.65 247	0.73 326	0.68 314	1.01 427	0.56 276	0.40 289	0.42 135	0.30 232	0.11 32	0.09 25	0.15 184	0.14 236	0.13 137	0.10 73

DDF-Stereo	0.26 124	0.15 79	0.30 103	0.36 172	0.29 401	0.19 7	0.20 63	0.32 22	0.31 106	0.26 85	0.26 76	0.29 109	0.29 192	0.38 103	0.24 120	0.17 313	0.10 67	0.14 142	0.10 103	0.70 600	0.12 169

fffft	0.25 113	0.17 125	0.37 194	0.36 172	0.22 174	0.28 117	0.36 333	0.42 115	0.24 50	0.36 155	0.23 40	0.27 95	0.22 100	0.52 220	0.27 188	0.12 48	0.09 25	0.16 212	0.12 171	0.12 101	0.12 169
1: 1. 1
999	0.27 136	0.16 97	0.35 171	0.36 172	0.24 243	0.31 169	0.27 172	0.49 154	0.38 175	0.26 85	0.30 111	0.39 182	0.23 113	0.63 333	0.25 140	0.13 88	0.10 67	0.14 142	0.12 171	0.12 101	0.14 256

RSM++	0.25 113	0.18 152	0.34 161	0.36 172	0.20 113	0.28 117	0.30 217	0.51 164	0.32 119	0.25 79	0.22 34	0.37 169	0.21 86	0.50 206	0.24 120	0.12 48	0.10 67	0.14 142	0.12 171	0.14 182	0.10 73

RSM	0.25 113	0.18 152	0.33 144	0.36 172	0.20 113	0.27 90	0.34 287	0.51 164	0.27 72	0.26 85	0.23 40	0.39 182	0.21 86	0.56 252	0.22 67	0.12 48	0.10 67	0.14 142	0.11 140	0.14 182	0.10 73

test_sample7	0.52 427	0.29 448	0.50 377	0.36 172	0.27 350	0.62 403	0.41 419	1.06 458	0.88 422	0.92 479	0.86 355	0.85 431	0.69 460	0.68 383	0.50 410	0.26 495	0.20 485	0.27 512	0.26 523	0.27 490	0.24 471

test_sample5	0.47 365	0.26 405	0.49 364	0.36 172	0.22 174	0.64 419	0.39 393	1.13 486	0.81 380	0.77 375	0.94 390	0.64 330	0.54 370	0.65 354	0.43 360	0.21 419	0.16 419	0.22 427	0.20 427	0.22 431	0.20 420

MGS-Stereo	0.28 143	0.19 190	0.40 237	0.36 172	0.23 214	0.37 234	0.30 217	0.39 89	0.44 207	0.31 122	0.51 201	0.40 194	0.24 124	0.43 144	0.26 169	0.15 212	0.12 238	0.15 184	0.13 205	0.14 182	0.13 212

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 200	0.27 422	0.45 303	0.36 172	0.25 275	0.48 315	0.30 217	0.58 198	0.90 438	0.42 194	0.36 145	0.30 116	0.29 192	0.49 198	0.30 232	0.16 270	0.14 351	0.18 300	0.15 263	0.18 335	0.15 280

ff7	0.29 154	0.21 264	0.38 206	0.36 172	0.26 319	0.31 169	0.35 311	0.62 225	0.34 130	0.38 171	0.33 125	0.32 129	0.29 192	0.58 285	0.25 140	0.14 139	0.10 67	0.17 252	0.12 171	0.14 182	0.15 280

ffff	0.29 154	0.21 264	0.38 206	0.36 172	0.26 319	0.31 169	0.35 311	0.62 225	0.34 130	0.38 171	0.33 125	0.32 129	0.29 192	0.58 285	0.25 140	0.14 139	0.10 67	0.17 252	0.12 171	0.14 182	0.15 280

DualNet	0.48 377	0.26 405	0.49 364	0.36 172	0.22 174	0.64 419	0.39 393	1.13 486	0.81 380	0.80 385	1.03 440	0.64 330	0.54 370	0.65 354	0.43 360	0.21 419	0.16 419	0.22 427	0.20 427	0.22 431	0.20 420

11t	0.29 154	0.21 264	0.38 206	0.36 172	0.26 319	0.31 169	0.35 311	0.62 225	0.34 130	0.38 171	0.33 125	0.32 129	0.29 192	0.58 285	0.25 140	0.14 139	0.10 67	0.17 252	0.12 171	0.14 182	0.15 280

MaDis-Stereo	0.26 124	0.18 152	0.36 178	0.36 172	0.26 319	0.27 90	0.27 172	0.43 129	0.35 144	0.27 98	0.26 76	0.41 200	0.28 176	0.40 117	0.28 209	0.16 270	0.14 351	0.16 212	0.13 205	0.14 182	0.12 169

qqq	0.40 294	0.26 405	0.44 291	0.36 172	0.22 174	0.46 307	0.36 333	0.85 370	0.54 245	0.56 243	0.69 265	0.65 343	0.53 358	0.55 241	0.45 385	0.17 313	0.16 419	0.20 370	0.19 402	0.18 335	0.17 346

ccc-4	0.29 154	0.21 264	0.38 206	0.36 172	0.26 319	0.31 169	0.35 311	0.62 225	0.34 130	0.38 171	0.33 125	0.32 129	0.29 192	0.58 285	0.25 140	0.14 139	0.10 67	0.17 252	0.12 171	0.14 182	0.15 280

xxxx	1.01 560	0.22 303	0.43 279	0.36 172	0.21 150	0.82 492	0.36 333	1.32 559	0.88 422	0.71 336	0.94 390	0.97 474	0.63 423	0.64 347	10.58 642	0.20 402	0.16 419	0.18 300	0.17 345	0.19 369	0.19 397

AdaDepth	0.22 79	0.17 125	0.32 129	0.37 189	0.18 43	0.34 208	0.22 100	0.33 34	0.23 42	0.21 32	0.21 23	0.20 25	0.20 73	0.56 252	0.21 42	0.10 14	0.10 67	0.13 109	0.10 103	0.11 62	0.12 169

111111	0.21 60	0.14 45	0.27 71	0.37 189	0.22 174	0.21 16	0.19 34	0.43 129	0.27 72	0.20 14	0.20 15	0.29 109	0.14 1	0.41 125	0.22 67	0.14 139	0.10 67	0.12 69	0.09 10	0.12 101	0.12 169

GIP-stereo	0.24 103	0.18 152	0.30 103	0.37 189	0.24 243	0.26 74	0.20 63	0.46 144	0.36 152	0.24 74	0.39 154	0.35 156	0.20 73	0.31 31	0.21 42	0.15 212	0.10 67	0.13 109	0.10 103	0.12 101	0.11 122

mms	0.26 124	0.21 264	0.33 144	0.37 189	0.25 275	0.30 148	0.33 274	0.40 98	0.32 119	0.28 103	0.34 134	0.34 147	0.20 73	0.45 160	0.26 169	0.12 48	0.11 171	0.16 212	0.12 171	0.14 182	0.11 122

fffy	0.28 143	0.21 264	0.34 161	0.37 189	0.23 214	0.33 197	0.29 201	0.51 164	0.41 191	0.32 135	0.37 150	0.39 182	0.27 161	0.50 206	0.27 188	0.12 48	0.11 171	0.16 212	0.13 205	0.14 182	0.11 122

UGAM-zero	0.46 349	0.19 190	0.62 437	0.37 189	0.23 214	0.34 208	0.21 88	1.15 499	0.39 185	0.66 305	0.61 240	1.70 587	0.91 537	0.75 424	0.25 140	0.14 139	0.11 171	0.15 184	0.12 171	0.13 137	0.13 212

IGEV-Stereo++	0.21 60	0.15 79	0.27 71	0.37 189	0.19 68	0.22 19	0.18 15	0.42 115	0.35 144	0.22 58	0.28 97	0.24 65	0.18 43	0.27 6	0.22 67	0.12 48	0.09 25	0.12 69	0.10 103	0.12 101	0.10 73

AIO-Stereo	0.25 113	0.18 152	0.34 161	0.37 189	0.18 43	0.28 117	0.30 217	0.48 151	0.27 72	0.29 110	0.30 111	0.32 129	0.17 22	0.52 220	0.23 107	0.12 48	0.10 67	0.14 142	0.11 140	0.13 137	0.10 73

test_sample6	0.49 395	0.26 405	0.50 377	0.37 189	0.22 174	0.63 412	0.40 404	1.12 484	0.83 390	0.80 385	1.03 440	0.66 348	0.55 376	0.67 373	0.46 395	0.22 445	0.16 419	0.22 427	0.22 468	0.23 448	0.21 438

CAS++	0.32 183	0.24 361	0.36 178	0.37 189	0.26 319	0.28 117	0.23 118	0.87 381	0.50 233	0.47 214	0.45 171	0.26 84	0.21 86	0.49 198	0.24 120	0.23 462	0.19 473	0.22 427	0.17 345	0.21 409	0.16 326
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
ffm	0.44 329	0.26 405	0.49 364	0.37 189	0.25 275	0.55 350	0.37 348	0.68 276	1.04 506	0.73 355	0.96 403	0.71 368	0.53 358	0.57 265	0.25 140	0.16 270	0.10 67	0.25 479	0.21 450	0.16 276	0.16 326

ff1	0.49 395	0.26 405	0.49 364	0.37 189	0.25 275	0.55 350	0.37 348	0.68 276	1.04 506	0.73 355	0.96 403	0.71 368	0.53 358	1.01 519	0.88 523	0.16 270	0.10 67	0.25 479	0.21 450	0.16 276	0.16 326

mmx	0.53 433	0.26 405	0.49 364	0.37 189	0.25 275	0.55 350	0.37 348	1.16 506	1.03 500	0.73 355	0.96 403	0.71 368	0.53 358	1.01 519	0.88 523	0.20 402	0.15 383	0.25 479	0.21 450	0.22 431	0.20 420

xxx	0.53 433	0.26 405	0.49 364	0.37 189	0.25 275	0.55 350	0.37 348	1.16 506	1.03 500	0.73 355	0.96 403	0.71 368	0.53 358	1.01 519	0.88 523	0.20 402	0.15 383	0.25 479	0.21 450	0.22 431	0.20 420

MIM_Stereo	0.38 266	0.17 125	0.53 403	0.37 189	0.24 243	0.27 90	0.24 135	0.70 299	0.54 245	0.72 348	1.00 424	0.63 323	0.29 192	0.64 347	0.38 334	0.13 88	0.14 351	0.17 252	0.16 295	0.14 182	0.11 122

anonymousdsp2	0.35 216	0.20 227	0.43 279	0.37 189	0.24 243	0.48 315	0.31 243	0.86 374	0.65 288	0.55 240	0.50 192	0.50 252	0.34 243	0.56 252	0.31 239	0.14 139	0.10 67	0.14 142	0.10 103	0.16 276	0.14 256

anonymousdsp	0.29 154	0.21 264	0.38 206	0.37 189	0.25 275	0.30 148	0.35 311	0.63 233	0.35 144	0.39 179	0.33 125	0.33 142	0.28 176	0.59 300	0.25 140	0.14 139	0.10 67	0.17 252	0.12 171	0.14 182	0.15 280

IGEV-Stereo	0.29 154	0.21 264	0.38 206	0.37 189	0.25 275	0.30 148	0.35 311	0.63 233	0.35 144	0.39 179	0.33 125	0.33 142	0.28 176	0.59 300	0.25 140	0.14 139	0.10 67	0.17 252	0.12 171	0.14 182	0.15 280
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_20w	0.39 282	0.19 190	0.57 422	0.37 189	0.27 350	0.31 169	0.24 135	1.44 581	0.29 95	0.69 323	0.53 214	0.60 310	0.42 297	0.83 459	0.27 188	0.14 139	0.11 171	0.14 142	0.13 205	0.15 232	0.13 212

DRaft	0.49 395	0.17 125	0.47 332	0.37 189	0.25 275	0.58 374	0.40 404	0.65 247	0.85 403	1.02 520	1.75 576	0.50 252	0.82 517	0.63 333	0.40 347	0.13 88	0.11 171	0.16 212	0.16 295	0.14 182	0.15 280

RAFT-RH_RVC	0.56 458	0.17 125	0.41 247	0.37 189	0.23 214	0.57 368	0.24 135	0.60 213	0.70 307	1.19 558	3.94 629	0.56 276	0.38 272	0.65 354	0.36 309	0.13 88	0.11 171	0.20 370	0.14 236	0.12 101	0.13 212

raft+_RVC	0.38 266	0.19 190	0.35 171	0.37 189	0.25 275	0.45 302	0.37 348	0.78 348	0.89 435	0.51 225	0.78 307	0.50 252	0.29 192	0.53 229	0.40 347	0.15 212	0.12 238	0.17 252	0.15 263	0.14 182	0.12 169

CFNet_pseudo	0.46 349	0.24 361	0.52 395	0.37 189	0.27 350	0.58 374	0.30 217	0.86 374	0.88 422	0.82 407	1.03 440	0.75 396	0.47 327	0.58 285	0.44 376	0.17 313	0.12 238	0.24 466	0.16 295	0.24 461	0.19 397

222	1.18 583	0.22 303	0.44 291	0.37 189	0.22 174	0.79 476	0.37 348	1.31 558	0.89 435	0.92 479	1.08 462	0.72 377	0.71 477	0.66 362	13.89 646	0.20 402	0.15 383	0.17 252	0.16 295	0.18 335	0.19 397

AFF-stereo	0.38 266	0.19 190	0.39 225	0.37 189	0.21 150	0.27 90	0.31 243	0.65 247	0.66 291	0.64 283	1.13 480	0.76 402	0.39 283	0.55 241	0.33 261	0.11 32	0.09 25	0.16 212	0.16 295	0.13 137	0.11 122

BEATNet_4x	0.46 349	0.32 466	0.56 418	0.37 189	0.19 68	0.63 412	0.35 311	1.01 439	0.72 319	0.77 375	0.83 337	0.70 364	0.59 401	0.68 383	0.53 430	0.16 270	0.12 238	0.16 212	0.14 236	0.24 461	0.16 326

HSM-Net_RVC	0.53 433	0.22 303	0.35 171	0.37 189	0.21 150	0.85 499	0.37 348	1.23 536	0.93 456	0.90 466	1.15 491	1.26 537	0.63 423	0.72 405	0.48 406	0.17 313	0.13 315	0.16 212	0.15 263	0.17 311	0.15 280
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ccs_rob	0.46 349	0.24 361	0.52 395	0.37 189	0.27 350	0.58 374	0.31 243	0.86 374	0.88 422	0.82 407	1.02 436	0.75 396	0.47 327	0.58 285	0.44 376	0.17 313	0.12 238	0.24 466	0.16 295	0.24 461	0.19 397

MLCV	0.47 365	0.24 361	0.61 434	0.37 189	0.17 26	0.61 395	0.33 274	0.80 355	0.87 417	0.94 487	1.13 480	0.72 377	0.43 303	0.89 487	0.51 420	0.13 88	0.10 67	0.13 109	0.11 140	0.14 182	0.12 169

iResNet_ROB	0.52 427	0.21 264	0.53 403	0.37 189	0.21 150	0.61 395	0.29 201	1.51 590	1.32 570	0.90 466	1.02 436	0.80 420	0.62 417	0.76 428	0.43 360	0.16 270	0.12 238	0.13 109	0.09 10	0.15 232	0.18 364

FE-Mocha	0.32 183	0.19 190	0.50 377	0.38 219	0.27 350	0.30 148	0.20 63	0.71 307	0.36 152	0.65 292	0.56 225	0.54 268	0.25 133	0.38 103	0.22 67	0.15 212	0.10 67	0.17 252	0.16 295	0.13 137	0.12 169

ours_stereo	0.26 124	0.21 264	0.33 144	0.38 219	0.23 214	0.30 148	0.33 274	0.42 115	0.38 175	0.26 85	0.34 134	0.35 156	0.23 113	0.47 182	0.27 188	0.13 88	0.11 171	0.16 212	0.12 171	0.14 182	0.10 73

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 312	0.20 227	0.74 501	0.38 219	0.43 534	0.39 255	0.26 156	0.94 407	0.49 229	0.53 234	0.77 296	0.93 465	0.45 318	0.63 333	0.24 120	0.16 270	0.10 67	0.17 252	0.18 372	0.20 385	0.20 420

DualNet (step1)	0.57 465	0.36 490	0.72 493	0.38 219	0.30 418	0.71 448	0.43 436	1.06 458	0.88 422	0.92 479	0.86 355	0.85 431	0.69 460	0.68 383	0.50 410	0.41 578	0.20 485	0.40 570	0.41 582	0.36 542	0.33 536

test_sample9	1.05 569	0.36 490	0.72 493	0.38 219	0.30 418	0.71 448	0.43 436	1.06 458	0.88 422	0.92 479	0.86 355	0.85 431	0.69 460	1.20 551	1.36 580	0.41 578	8.41 648	0.40 570	0.41 582	0.36 542	0.33 536

test_sample8	1.25 588	0.36 490	0.72 493	0.38 219	0.30 418	0.71 448	0.43 436	1.13 486	0.75 336	1.50 581	0.95 399	3.29 620	1.59 601	1.20 551	1.36 580	0.41 578	8.41 648	0.40 570	0.41 582	0.36 542	0.33 536

gcap-zeroshot	0.34 200	0.18 152	0.52 395	0.38 219	0.22 174	0.49 320	0.27 172	0.52 173	0.34 130	0.64 283	0.50 192	0.83 425	0.34 243	0.48 193	0.24 120	0.13 88	0.11 171	0.15 184	0.12 171	0.13 137	0.12 169

H2IRNET	0.37 251	0.20 227	0.33 144	0.38 219	0.25 275	0.27 90	0.23 118	0.59 203	0.72 319	0.39 179	0.90 379	0.74 394	0.55 376	0.52 220	0.43 360	0.15 212	0.13 315	0.18 300	0.20 427	0.16 276	0.13 212

IGEV++	0.24 103	0.17 125	0.31 115	0.38 219	0.22 174	0.24 43	0.22 100	0.50 162	0.23 42	0.28 103	0.35 140	0.30 116	0.22 100	0.31 31	0.28 209	0.14 139	0.10 67	0.13 109	0.10 103	0.13 137	0.13 212

mmm	0.44 329	0.27 422	0.46 320	0.38 219	0.24 243	0.61 395	0.35 311	0.94 407	0.53 241	0.72 348	1.05 450	0.63 323	0.50 347	0.57 265	0.45 385	0.18 347	0.15 383	0.23 449	0.20 427	0.20 385	0.18 364

ttt	0.51 418	0.25 386	0.43 279	0.38 219	0.24 243	0.65 427	0.38 370	1.18 514	1.05 510	0.72 348	1.08 462	0.63 323	0.49 336	0.84 464	0.59 450	0.24 474	0.21 495	0.22 427	0.20 427	0.24 461	0.24 471

1111x	0.55 447	0.22 303	0.46 320	0.38 219	0.20 113	0.66 430	0.43 436	1.23 536	0.99 482	0.71 336	0.99 422	0.95 469	0.69 460	0.90 489	1.08 560	0.18 347	0.17 441	0.18 300	0.19 402	0.20 385	0.18 364

CFNet_ucs	0.50 411	0.24 361	0.55 412	0.38 219	0.31 440	0.58 374	0.33 274	0.98 424	0.93 456	0.88 455	1.19 504	0.80 420	0.49 336	0.63 333	0.43 360	0.21 419	0.15 383	0.26 498	0.18 372	0.26 478	0.22 456

GCAP-Stereo	0.28 143	0.19 190	0.40 237	0.38 219	0.19 68	0.38 247	0.23 118	0.57 192	0.41 191	0.45 203	0.49 188	0.39 182	0.27 161	0.33 63	0.23 107	0.14 139	0.12 238	0.14 142	0.11 140	0.12 101	0.11 122

RAFT-Test	0.34 200	0.18 152	0.37 194	0.38 219	0.23 214	0.50 323	0.23 118	0.69 284	0.40 187	0.60 254	0.85 352	0.61 315	0.28 176	0.46 175	0.27 188	0.14 139	0.11 171	0.14 142	0.11 140	0.13 137	0.12 169

CBFPSM	0.59 479	0.22 303	1.31 579	0.38 219	0.27 350	1.12 551	0.65 536	0.79 352	0.82 385	0.80 385	0.81 327	1.35 559	0.87 530	0.67 373	0.76 494	0.16 270	0.15 383	0.15 184	0.16 295	0.17 311	0.22 456

anonymousa	0.49 395	0.20 227	0.42 268	0.38 219	0.23 214	0.91 507	0.35 311	0.75 332	0.62 265	0.85 430	1.54 562	1.06 501	0.66 447	0.51 213	0.43 360	0.16 270	0.13 315	0.19 340	0.21 450	0.16 276	0.14 256

MC-Stereo	0.28 143	0.17 125	0.32 129	0.38 219	0.20 113	0.26 74	0.26 156	0.49 154	0.37 168	0.37 162	0.61 240	0.41 200	0.31 218	0.55 241	0.25 140	0.13 88	0.09 25	0.14 142	0.12 171	0.12 101	0.11 122

RCA-Stereo	0.35 216	0.17 125	0.34 161	0.38 219	0.22 174	0.31 169	0.34 287	0.68 276	1.24 554	0.45 203	0.65 250	0.47 238	0.43 303	0.38 103	0.27 188	0.13 88	0.10 67	0.14 142	0.11 140	0.11 62	0.11 122

IER	0.46 349	0.23 324	0.50 377	0.38 219	0.28 374	0.69 438	0.35 311	0.80 355	0.66 291	0.83 419	0.94 390	0.75 396	0.77 501	0.60 306	0.42 355	0.17 313	0.14 351	0.17 252	0.17 345	0.17 311	0.15 280

CrosDoStereo	0.50 411	0.18 152	0.45 303	0.38 219	0.24 243	0.40 259	1.18 605	0.67 266	0.86 408	0.94 487	1.37 534	0.63 323	0.77 501	0.65 354	0.45 385	0.15 212	0.12 238	0.17 252	0.18 372	0.14 182	0.14 256

DeepStereo_LL	0.50 411	0.18 152	0.45 303	0.38 219	0.24 243	0.40 259	1.18 605	0.67 266	0.86 408	0.94 487	1.37 534	0.63 323	0.77 501	0.65 354	0.45 385	0.15 212	0.12 238	0.17 252	0.18 372	0.14 182	0.14 256

DEmStereo	0.48 377	0.17 125	0.50 377	0.38 219	0.25 275	0.59 387	0.34 287	0.63 233	0.74 333	0.89 459	1.66 569	0.58 289	1.06 564	0.60 306	0.42 355	0.14 139	0.11 171	0.16 212	0.16 295	0.14 182	0.15 280

THIR-Stereo	0.50 411	0.18 152	0.45 303	0.38 219	0.23 214	0.75 462	0.67 540	0.66 256	0.87 417	1.02 520	1.40 540	0.72 377	0.76 494	0.62 322	0.42 355	0.15 212	0.11 171	0.17 252	0.18 372	0.14 182	0.15 280

RAFT-345	0.40 294	0.18 152	0.40 237	0.38 219	0.22 174	0.33 197	0.26 156	0.61 219	0.51 235	0.74 360	1.79 577	0.45 227	0.33 235	0.66 362	0.36 309	0.14 139	0.11 171	0.18 300	0.14 236	0.13 137	0.13 212

GANet-RSSM	0.47 365	0.21 264	0.37 194	0.38 219	0.25 275	0.58 374	0.36 333	1.07 462	0.78 361	0.68 314	1.01 427	0.86 436	0.67 450	0.62 322	0.44 376	0.21 419	0.15 383	0.18 300	0.18 372	0.18 335	0.17 346

DMCA	0.45 339	0.26 405	0.50 377	0.38 219	0.28 374	0.51 327	0.34 287	0.93 402	0.68 299	0.75 362	0.83 337	0.79 412	0.53 358	0.51 213	0.54 435	0.21 419	0.16 419	0.21 412	0.16 295	0.19 369	0.21 438

RASNet	0.53 433	0.22 303	0.52 395	0.38 219	0.22 174	0.68 436	0.38 370	0.97 421	0.88 422	0.73 355	1.04 446	1.03 493	0.92 542	0.90 489	0.86 514	0.16 270	0.14 351	0.14 142	0.17 345	0.15 232	0.13 212

iResNetv2_ROB	0.52 427	0.27 422	0.69 479	0.38 219	0.25 275	0.62 403	0.35 311	1.17 511	1.01 492	0.99 507	1.06 456	0.88 447	0.67 450	0.66 362	0.39 340	0.19 379	0.13 315	0.15 184	0.11 140	0.18 335	0.16 326

IGEV-FE	0.34 200	0.18 152	0.67 468	0.39 248	0.28 374	0.30 148	0.25 143	0.74 325	0.31 106	0.62 264	0.57 229	0.54 268	0.25 133	0.53 229	0.27 188	0.14 139	0.10 67	0.15 184	0.14 236	0.14 182	0.12 169

MSCF	0.25 113	0.16 97	0.33 144	0.39 248	0.20 113	0.20 10	0.31 243	0.43 129	0.31 106	0.36 155	0.33 125	0.23 52	0.35 246	0.36 83	0.23 107	0.15 212	0.10 67	0.13 109	0.11 140	0.13 137	0.11 122

z-ln-s-r	0.66 492	0.36 490	1.30 578	0.39 248	0.26 319	0.57 368	0.63 532	0.80 355	1.03 500	0.80 385	1.43 547	0.91 458	0.76 494	1.08 535	1.87 600	0.16 270	0.12 238	0.17 252	0.14 236	0.20 385	0.16 326

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 94	0.16 97	0.32 129	0.39 248	0.21 150	0.18 5	0.21 88	0.34 39	0.26 69	0.28 103	0.51 201	0.28 105	0.29 192	0.26 2	0.24 120	0.14 139	0.10 67	0.13 109	0.10 103	0.14 182	0.12 169

LG-Stereo	0.24 103	0.18 152	0.40 237	0.39 248	0.20 113	0.22 19	0.27 172	0.32 22	0.36 152	0.26 85	0.44 167	0.22 38	0.16 14	0.37 93	0.27 188	0.11 32	0.12 238	0.16 212	0.15 263	0.13 137	0.09 6

IGEV-RUCA	0.25 113	0.16 97	0.34 161	0.39 248	0.27 350	0.33 197	0.20 63	0.38 82	0.36 152	0.26 85	0.31 121	0.25 76	0.21 86	0.48 193	0.24 120	0.20 402	0.11 171	0.13 109	0.10 103	0.17 311	0.15 280

tg	0.33 194	0.18 152	0.37 194	0.39 248	0.22 174	0.38 247	0.26 156	0.70 299	0.56 256	0.47 214	0.65 250	0.42 210	0.24 124	0.55 241	0.33 261	0.14 139	0.10 67	0.18 300	0.17 345	0.14 182	0.11 122

PAM_32	0.46 349	0.19 190	0.67 468	0.39 248	0.24 243	0.75 462	0.27 172	0.95 414	0.34 130	0.68 314	0.44 167	1.91 595	0.65 440	0.62 322	0.26 169	0.15 212	0.10 67	0.16 212	0.15 263	0.14 182	0.13 212

model_zeroshot	0.33 194	0.18 152	0.48 352	0.39 248	0.28 374	0.45 302	0.25 143	0.63 233	0.45 216	0.61 262	0.50 192	0.51 256	0.25 133	0.45 160	0.26 169	0.16 270	0.13 315	0.15 184	0.14 236	0.13 137	0.13 212

DCVSM-stereo	0.49 395	0.27 422	0.53 403	0.39 248	0.29 401	0.51 327	0.26 156	0.75 332	0.75 336	1.11 548	0.75 286	1.05 499	0.72 481	0.60 306	0.47 402	0.20 402	0.19 473	0.24 466	0.20 427	0.25 471	0.30 519

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 377	0.21 264	1.26 574	0.39 248	0.51 565	0.28 117	0.30 217	1.25 547	0.44 207	0.68 314	1.11 469	0.86 436	0.33 235	0.67 373	0.27 188	0.15 212	0.11 171	0.17 252	0.20 427	0.22 431	0.24 471

rvit_stereo_0080	0.31 177	0.25 386	0.40 237	0.39 248	0.28 374	0.27 90	0.46 452	0.49 154	0.44 207	0.35 151	0.42 163	0.40 194	0.28 176	0.41 125	0.33 261	0.22 445	0.17 441	0.17 252	0.16 295	0.22 431	0.15 280

RAFT-Stereo-weight	0.32 183	0.18 152	0.33 144	0.39 248	0.22 174	0.26 74	0.29 201	0.67 266	0.80 372	0.53 234	0.51 201	0.58 289	0.20 73	0.47 182	0.27 188	0.13 88	0.10 67	0.14 142	0.11 140	0.13 137	0.11 122

DispNO	0.47 365	0.23 324	0.71 488	0.39 248	0.31 440	0.60 393	0.38 370	0.89 388	0.77 351	0.75 362	0.84 342	0.72 377	0.54 370	0.73 411	0.46 395	0.19 379	0.14 351	0.20 370	0.18 372	0.16 276	0.17 346

whm_eth	0.31 177	0.25 386	0.40 237	0.39 248	0.28 374	0.27 90	0.46 452	0.49 154	0.44 207	0.35 151	0.42 163	0.40 194	0.28 176	0.41 125	0.33 261	0.22 445	0.17 441	0.17 252	0.16 295	0.22 431	0.15 280

plain	0.31 177	0.20 227	0.50 377	0.39 248	0.29 401	0.27 90	0.30 217	0.44 136	0.35 144	0.31 122	0.66 257	0.30 116	0.31 218	0.65 354	0.31 239	0.17 313	0.13 315	0.20 370	0.15 263	0.17 311	0.12 169

IGEV_Zeroshot_test	0.34 200	0.18 152	0.67 468	0.39 248	0.28 374	0.30 148	0.25 143	0.74 325	0.31 106	0.62 264	0.57 229	0.54 268	0.25 133	0.53 229	0.27 188	0.14 139	0.10 67	0.15 184	0.14 236	0.14 182	0.12 169

MSKI-zero shot	0.32 183	0.17 125	0.34 161	0.39 248	0.21 150	0.32 188	0.22 100	0.61 219	0.43 201	0.52 231	0.64 247	0.61 315	0.20 73	0.74 418	0.25 140	0.14 139	0.10 67	0.14 142	0.10 103	0.12 101	0.12 169

PCWNet_CMD	0.48 377	0.24 361	0.52 395	0.39 248	0.27 350	0.63 412	0.30 217	0.95 414	0.96 470	0.86 437	1.07 459	0.79 412	0.44 313	0.57 265	0.43 360	0.17 313	0.12 238	0.21 412	0.16 295	0.24 461	0.19 397

iinet-f	0.67 497	0.26 405	2.15 609	0.39 248	0.31 440	1.19 562	0.56 515	0.84 367	0.84 395	0.80 385	1.17 498	1.05 499	0.84 524	0.71 400	1.21 572	0.20 402	0.18 459	0.17 252	0.15 263	0.20 385	0.20 420

MIPNet	0.37 251	0.21 264	0.59 427	0.39 248	0.25 275	0.50 323	0.28 191	0.77 342	0.70 307	0.65 292	0.60 237	0.40 194	0.49 336	0.44 156	0.37 325	0.14 139	0.11 171	0.16 212	0.13 205	0.14 182	0.13 212

IPLGR	0.39 282	0.21 264	0.63 447	0.39 248	0.22 174	0.49 320	0.29 201	0.76 339	0.74 333	0.78 379	0.77 296	0.44 225	0.42 297	0.47 182	0.38 334	0.13 88	0.12 238	0.16 212	0.14 236	0.15 232	0.13 212

test-3	0.34 200	0.16 97	0.43 279	0.39 248	0.21 150	0.43 284	0.22 100	0.63 233	0.78 361	0.71 336	0.45 171	0.64 330	0.27 161	0.43 144	0.31 239	0.12 48	0.09 25	0.17 252	0.13 205	0.12 101	0.10 73

test_1	0.34 200	0.16 97	0.43 279	0.39 248	0.21 150	0.43 284	0.23 118	0.63 233	0.78 361	0.68 314	0.45 171	0.64 330	0.27 161	0.43 144	0.31 239	0.12 48	0.09 25	0.17 252	0.13 205	0.12 101	0.10 73

PFNet+	0.40 294	0.19 190	0.49 364	0.39 248	0.25 275	0.28 117	0.23 118	0.64 246	0.70 307	0.85 430	0.79 317	0.64 330	0.35 246	0.72 405	0.34 276	0.19 379	0.14 351	0.23 449	0.20 427	0.16 276	0.20 420

ASMatch	0.48 377	0.19 190	0.45 303	0.39 248	0.28 374	0.37 234	0.26 156	0.74 325	0.68 299	0.76 369	2.34 596	0.61 315	0.52 354	0.62 322	0.37 325	0.14 139	0.12 238	0.17 252	0.15 263	0.14 182	0.21 438

iRaftStereo_RVC	0.32 183	0.19 190	0.37 194	0.39 248	0.22 174	0.31 169	0.29 201	0.68 276	0.51 235	0.49 219	0.66 257	0.37 169	0.23 113	0.45 160	0.33 261	0.14 139	0.10 67	0.18 300	0.17 345	0.15 232	0.12 169

EAI-Stereo	0.34 200	0.19 190	0.44 291	0.39 248	0.21 150	0.31 169	0.30 217	1.15 499	0.30 101	0.49 219	0.75 286	0.36 167	0.28 176	0.62 322	0.27 188	0.14 139	0.11 171	0.14 142	0.13 205	0.13 137	0.12 169

CFNet-RSSM	0.34 200	0.17 125	0.45 303	0.39 248	0.22 174	0.35 217	0.23 118	0.73 323	0.84 395	0.65 292	0.54 216	0.57 281	0.28 176	0.46 175	0.26 169	0.13 88	0.10 67	0.14 142	0.12 171	0.13 137	0.11 122

Gwc-CoAtRS	0.34 200	0.17 125	0.44 291	0.39 248	0.23 214	0.34 208	0.22 100	0.70 299	0.75 336	0.60 254	0.59 235	0.58 289	0.29 192	0.45 160	0.26 169	0.14 139	0.11 171	0.14 142	0.12 171	0.12 101	0.12 169

FENet	0.42 312	0.22 303	0.38 206	0.39 248	0.24 243	0.55 350	0.32 264	0.79 352	0.70 307	0.71 336	0.72 271	0.63 323	0.57 385	0.62 322	0.44 376	0.19 379	0.13 315	0.19 340	0.17 345	0.18 335	0.19 397

ACVNet	0.46 349	0.23 324	0.36 178	0.39 248	0.28 374	0.58 374	0.40 404	0.87 381	0.80 372	0.64 283	0.96 403	0.79 412	0.60 405	0.63 333	0.67 474	0.17 313	0.15 383	0.16 212	0.15 263	0.18 335	0.15 280

cf-r	0.47 365	0.23 324	0.41 247	0.39 248	0.23 214	0.59 387	0.37 348	0.88 386	0.85 403	0.72 348	1.05 450	0.94 467	0.62 417	0.56 252	0.54 435	0.21 419	0.14 351	0.17 252	0.19 402	0.15 232	0.15 280

MSMDNet	0.48 377	0.24 361	0.52 395	0.39 248	0.27 350	0.63 412	0.30 217	0.96 418	0.96 470	0.86 437	1.07 459	0.79 412	0.44 313	0.57 265	0.43 360	0.17 313	0.12 238	0.20 370	0.16 295	0.23 448	0.19 397

UCFNet_RVC	0.49 395	0.26 405	0.35 171	0.39 248	0.26 319	0.64 419	0.36 333	1.15 499	0.84 395	0.67 308	0.88 371	0.88 447	0.59 401	0.58 285	0.45 385	0.24 474	0.17 441	0.27 512	0.27 530	0.25 471	0.23 463

HSM	0.51 418	0.24 361	0.41 247	0.39 248	0.24 243	0.75 462	0.40 404	1.22 531	0.75 336	0.81 398	0.91 382	1.21 532	0.69 460	0.87 478	0.46 395	0.17 313	0.13 315	0.17 252	0.14 236	0.17 311	0.17 346

CBMV_ROB	0.59 479	0.37 497	0.38 206	0.39 248	0.28 374	0.74 457	0.28 191	1.00 430	0.98 477	0.94 487	1.25 513	0.81 423	0.78 506	0.87 478	0.50 410	0.36 567	0.37 585	0.43 576	0.40 577	0.33 526	0.30 519

SGM_RVC	0.97 556	0.28 436	0.41 247	0.39 248	0.22 174	1.55 588	0.73 565	1.51 590	1.25 560	2.25 614	1.92 584	2.58 609	1.56 599	2.02 608	1.19 571	0.27 505	0.27 545	0.27 512	0.25 509	0.25 471	0.25 479
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DA	0.29 154	0.17 125	0.31 115	0.40 286	0.20 113	0.74 457	0.33 274	0.47 147	0.44 207	0.34 144	0.39 154	0.39 182	0.32 223	0.32 45	0.24 120	0.15 212	0.11 171	0.16 212	0.11 140	0.15 232	0.10 73

GGEV	0.29 154	0.17 125	0.31 115	0.40 286	0.20 113	0.74 457	0.33 274	0.47 147	0.44 207	0.34 144	0.39 154	0.39 182	0.32 223	0.32 45	0.24 120	0.15 212	0.11 171	0.16 212	0.11 140	0.15 232	0.10 73

GASTEREO	0.25 113	0.16 97	0.32 129	0.40 286	0.20 113	0.22 19	0.30 217	0.43 129	0.31 106	0.37 162	0.33 125	0.22 38	0.35 246	0.41 125	0.23 107	0.15 212	0.10 67	0.13 109	0.11 140	0.12 101	0.11 122

MM-Stereo_test2	0.30 171	0.18 152	0.39 225	0.40 286	0.24 243	0.42 281	0.42 429	0.63 233	0.41 191	0.37 162	0.35 140	0.32 129	0.26 150	0.53 229	0.25 140	0.12 48	0.10 67	0.15 184	0.12 171	0.15 232	0.10 73

HART	0.29 154	0.16 97	0.32 129	0.40 286	0.21 150	0.32 188	0.26 156	0.62 225	0.31 106	0.33 140	0.65 250	0.41 200	0.22 100	0.55 241	0.25 140	0.12 48	0.10 67	0.15 184	0.11 140	0.15 232	0.11 122

PAM	0.46 349	0.19 190	0.70 483	0.40 286	0.26 319	0.75 462	0.33 274	0.85 370	0.34 130	0.70 329	0.46 176	1.83 590	0.63 423	0.61 314	0.26 169	0.15 212	0.10 67	0.16 212	0.14 236	0.14 182	0.13 212

ITSA-stereo	0.53 433	0.28 436	0.52 395	0.40 286	0.23 214	0.56 363	0.34 287	1.24 543	1.24 554	0.80 385	0.81 327	0.72 377	0.58 394	0.82 451	0.65 468	0.21 419	0.17 441	0.23 449	0.21 450	0.22 431	0.26 485

RAStereo	0.24 103	0.17 125	0.29 90	0.40 286	0.21 150	0.23 27	0.26 156	0.42 115	0.45 216	0.23 64	0.34 134	0.30 116	0.19 56	0.34 70	0.25 140	0.15 212	0.12 238	0.16 212	0.13 205	0.14 182	0.11 122

U	0.45 339	0.16 97	0.32 129	0.40 286	0.71 595	3.55 629	0.20 63	0.41 106	0.38 175	0.26 85	0.23 40	0.24 65	0.22 100	0.26 2	0.22 67	0.15 212	0.09 25	0.88 608	0.13 205	0.13 137	0.11 122

MoCha-V2	0.25 113	0.15 79	0.29 90	0.40 286	0.18 43	0.27 90	0.26 156	0.49 154	0.27 72	0.36 155	0.27 85	0.33 142	0.35 246	0.49 198	0.22 67	0.12 48	0.10 67	0.12 69	0.10 103	0.13 137	0.11 122

UniTT-Stereo	0.27 136	0.17 125	0.37 194	0.40 286	0.27 350	0.30 148	0.28 191	0.39 89	0.31 106	0.29 110	0.46 176	0.27 95	0.25 133	0.47 182	0.34 276	0.17 313	0.13 315	0.13 109	0.12 171	0.14 182	0.12 169

HH	0.35 216	0.20 227	0.47 332	0.40 286	0.25 275	0.33 197	0.31 243	0.76 339	0.38 175	0.43 197	0.57 229	0.79 412	0.44 313	0.71 400	0.25 140	0.15 212	0.11 171	0.15 184	0.14 236	0.14 182	0.12 169

HanStereo	0.35 216	0.20 227	0.47 332	0.40 286	0.25 275	0.33 197	0.31 243	0.76 339	0.38 175	0.43 197	0.57 229	0.79 412	0.44 313	0.71 400	0.25 140	0.15 212	0.11 171	0.15 184	0.14 236	0.14 182	0.12 169

SDNR	0.86 541	0.37 497	1.47 594	0.40 286	0.38 504	3.38 628	0.33 274	0.90 393	0.98 477	0.99 507	2.09 592	0.59 304	0.71 477	1.29 564	0.70 481	0.51 594	0.56 611	0.36 557	0.26 523	0.43 564	0.46 582

4D-IteraStereo	0.33 194	0.18 152	0.40 237	0.40 286	0.24 243	0.32 188	0.27 172	0.58 198	0.72 319	0.65 292	0.54 216	0.42 210	0.23 113	0.45 160	0.28 209	0.14 139	0.09 25	0.19 340	0.16 295	0.16 276	0.11 122

gwcnet-sp	0.48 377	0.23 324	0.70 483	0.40 286	0.26 319	0.81 484	0.41 419	0.89 388	0.84 395	0.91 471	0.76 292	0.66 348	0.61 411	0.66 362	0.50 410	0.18 347	0.17 441	0.18 300	0.18 372	0.18 335	0.18 364

scenet	0.48 377	0.23 324	0.70 483	0.40 286	0.26 319	0.81 484	0.41 419	0.89 388	0.84 395	0.91 471	0.76 292	0.66 348	0.61 411	0.66 362	0.50 410	0.18 347	0.17 441	0.18 300	0.18 372	0.18 335	0.18 364

ToySt	0.49 395	0.27 422	0.75 505	0.40 286	0.27 350	0.64 419	0.49 473	0.84 367	0.77 351	0.60 254	0.83 337	0.88 447	0.66 447	0.70 395	0.56 442	0.16 270	0.17 441	0.21 412	0.20 427	0.21 409	0.19 397

Anonymous_2	0.82 531	0.44 532	0.63 447	0.40 286	0.43 534	0.80 479	0.52 496	0.72 312	0.77 351	0.71 336	0.60 237	0.87 442	0.76 494	0.75 424	0.58 445	0.52 595	0.54 609	0.54 596	4.82 648	0.56 590	0.40 566

ssnet	0.48 377	0.23 324	0.70 483	0.40 286	0.26 319	0.81 484	0.41 419	0.89 388	0.84 395	0.91 471	0.76 292	0.66 348	0.61 411	0.66 362	0.50 410	0.18 347	0.17 441	0.18 300	0.18 372	0.18 335	0.18 364

Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 487	0.28 436	0.99 543	0.40 286	0.30 418	1.03 533	0.56 515	1.10 472	0.99 482	0.97 500	1.22 506	1.06 501	0.69 460	1.07 532	0.95 542	0.19 379	0.11 171	0.16 212	0.13 205	0.22 431	0.21 438

IPLG	0.39 282	0.20 227	0.59 427	0.40 286	0.24 243	0.54 345	0.27 172	0.75 332	0.63 276	0.84 426	0.81 327	0.32 129	0.32 223	0.60 306	0.45 385	0.13 88	0.11 171	0.16 212	0.13 205	0.13 137	0.12 169

STrans-v2	0.46 349	0.20 227	0.48 352	0.40 286	0.24 243	0.55 350	0.50 478	1.07 462	0.73 326	0.65 292	1.05 450	0.72 377	0.69 460	0.72 405	0.33 261	0.14 139	0.10 67	0.17 252	0.14 236	0.13 137	0.12 169

Pruner-Stereo	0.38 266	0.20 227	0.45 303	0.40 286	0.25 275	0.22 19	0.24 135	0.67 266	0.55 250	0.89 459	0.76 292	0.68 356	0.29 192	0.62 322	0.35 293	0.18 347	0.12 238	0.20 370	0.17 345	0.17 311	0.18 364

DeepStereo_RVC	0.36 234	0.21 264	0.47 332	0.40 286	0.24 243	0.26 74	0.22 100	0.60 213	0.38 175	0.69 323	0.67 262	0.57 281	0.51 352	0.56 252	0.39 340	0.16 270	0.12 238	0.18 300	0.15 263	0.19 369	0.18 364

GES	0.44 329	0.23 324	0.57 422	0.40 286	0.30 418	0.59 387	0.36 333	0.96 418	0.68 299	0.74 360	0.83 337	0.47 238	0.48 332	0.67 373	0.43 360	0.22 445	0.16 419	0.17 252	0.16 295	0.18 335	0.23 463

GMStereo	0.39 282	0.37 497	0.54 407	0.40 286	0.26 319	0.42 281	0.36 333	0.59 203	1.04 506	0.55 240	0.51 201	0.37 169	0.35 246	0.54 236	0.41 351	0.19 379	0.13 315	0.16 212	0.17 345	0.24 461	0.18 364
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SFCPSM	0.47 365	0.21 264	0.55 412	0.40 286	0.27 350	0.87 503	0.37 348	1.33 561	0.77 351	0.80 385	0.84 342	0.54 268	0.49 336	0.57 265	0.37 325	0.18 347	0.13 315	0.18 300	0.20 427	0.16 276	0.15 280

GwcNet-RSSM	0.49 395	0.24 361	0.42 268	0.40 286	0.23 214	0.55 350	0.38 370	0.93 402	0.93 456	0.71 336	1.16 496	0.86 436	0.60 405	0.62 322	0.66 471	0.21 419	0.14 351	0.19 340	0.20 427	0.16 276	0.15 280

CFNet-ft	0.48 377	0.23 324	0.36 178	0.40 286	0.26 319	0.64 419	0.37 348	0.87 381	0.85 403	0.64 283	1.00 424	1.01 486	0.64 434	0.61 314	0.53 430	0.23 462	0.15 383	0.24 466	0.21 450	0.23 448	0.18 364

DSFCA	0.55 447	0.25 386	0.62 437	0.40 286	0.36 488	0.74 457	0.52 496	1.04 449	0.82 385	1.06 535	0.84 342	0.89 451	0.63 423	0.99 515	0.58 445	0.25 485	0.21 495	0.21 412	0.21 450	0.21 409	0.19 397

CFNet_RVC	0.48 377	0.23 324	0.36 178	0.40 286	0.26 319	0.64 419	0.37 348	0.87 381	0.85 403	0.64 283	1.00 424	1.01 486	0.64 434	0.61 314	0.53 430	0.23 462	0.15 383	0.24 466	0.21 450	0.23 448	0.18 364

DN-CSS_ROB	0.43 322	0.26 405	0.62 437	0.40 286	0.29 401	0.44 292	0.27 172	0.77 342	0.75 336	0.72 348	1.09 466	0.48 243	0.43 303	0.69 389	0.37 325	0.15 212	0.12 238	0.21 412	0.19 402	0.18 335	0.16 326

pmcnn	1.23 586	0.29 448	0.96 539	0.40 286	0.23 214	0.95 516	0.69 550	1.16 506	1.28 566	1.67 594	2.33 595	11.15 646	0.86 527	0.93 505	0.88 523	0.15 212	0.12 238	0.12 69	0.10 103	0.15 232	0.15 280

MM-Stereo_test3	0.34 200	0.19 190	0.31 115	0.41 320	0.25 275	0.35 217	0.44 445	0.72 312	0.92 450	0.46 209	0.52 210	0.41 200	0.29 192	0.44 156	0.28 209	0.16 270	0.15 383	0.17 252	0.13 205	0.14 182	0.13 212

MM-Stereo_test1	0.33 194	0.19 190	0.36 178	0.41 320	0.23 214	0.36 227	0.45 448	0.58 198	0.54 245	0.60 254	0.50 192	0.38 177	0.37 268	0.60 306	0.26 169	0.15 212	0.13 315	0.17 252	0.14 236	0.15 232	0.12 169

DDVS	0.52 427	0.30 457	0.56 418	0.41 320	0.31 440	0.71 448	0.34 287	0.91 398	0.67 294	0.85 430	0.89 375	1.12 519	0.46 323	0.86 476	0.60 453	0.22 445	0.16 419	0.22 427	0.18 372	0.25 471	0.26 485

MyStereo8	0.40 294	0.20 227	0.54 407	0.41 320	0.29 401	0.53 339	0.29 201	0.65 247	0.49 229	0.71 336	0.98 417	0.58 289	0.43 303	0.50 206	0.51 420	0.15 212	0.12 238	0.16 212	0.14 236	0.19 369	0.19 397

MyStereo06	0.38 266	0.21 264	0.61 434	0.41 320	0.28 374	0.41 274	0.50 478	0.95 414	0.35 144	0.62 264	0.54 216	0.76 402	0.27 161	0.50 206	0.29 226	0.14 139	0.13 315	0.18 300	0.17 345	0.17 311	0.15 280

MyStereo05	0.44 329	0.21 264	0.45 303	0.41 320	0.28 374	0.41 274	0.50 478	0.93 402	1.09 528	0.76 369	0.61 240	0.51 256	0.57 385	0.73 411	0.42 355	0.14 139	0.13 315	0.18 300	0.17 345	0.17 311	0.15 280

ACVNet-DCA	0.35 216	0.23 324	0.33 144	0.41 320	0.22 174	0.55 350	0.38 370	0.85 370	0.54 245	0.41 189	0.50 192	0.34 147	0.49 336	0.57 265	0.25 140	0.16 270	0.10 67	0.19 340	0.13 205	0.18 335	0.17 346

xx1	0.39 282	0.23 324	0.33 144	0.41 320	0.22 174	0.55 350	0.38 370	0.67 266	1.06 517	0.41 189	0.50 192	0.65 343	0.53 358	0.57 265	0.25 140	0.16 270	0.10 67	0.20 370	0.19 402	0.18 335	0.17 346

1test111	0.36 234	0.23 324	0.33 144	0.41 320	0.22 174	0.55 350	0.38 370	0.85 370	0.54 245	0.41 189	0.50 192	0.34 147	0.49 336	0.55 241	0.45 385	0.16 270	0.10 67	0.19 340	0.13 205	0.18 335	0.17 346

cc1	0.37 251	0.23 324	0.33 144	0.41 320	0.22 174	0.55 350	0.38 370	0.67 266	1.06 517	0.41 189	0.50 192	0.34 147	0.49 336	0.57 265	0.25 140	0.16 270	0.10 67	0.19 340	0.13 205	0.16 276	0.15 280

tt1	0.36 234	0.24 361	0.32 129	0.41 320	0.22 174	0.54 345	0.38 370	0.68 276	1.04 506	0.41 189	0.46 176	0.35 156	0.45 318	0.57 265	0.25 140	0.16 270	0.10 67	0.19 340	0.13 205	0.16 276	0.16 326

MIF-Stereo (partial)	0.31 177	0.18 152	0.37 194	0.41 320	0.31 440	0.28 117	0.23 118	0.47 147	0.42 199	0.31 122	0.63 244	0.36 167	0.35 246	0.57 265	0.31 239	0.17 313	0.13 315	0.19 340	0.17 345	0.18 335	0.14 256

CASnet	0.30 171	0.20 227	0.33 144	0.41 320	0.16 11	0.26 74	0.24 135	0.52 173	0.53 241	0.52 231	0.54 216	0.39 182	0.24 124	0.40 117	0.26 169	0.14 139	0.10 67	0.22 427	0.18 372	0.18 335	0.11 122
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LL-Strereo2	0.35 216	0.24 361	0.48 352	0.41 320	0.26 319	0.35 217	0.24 135	0.67 266	0.44 207	0.54 238	0.51 201	0.66 348	0.25 133	0.66 362	0.30 232	0.14 139	0.12 238	0.23 449	0.20 427	0.18 335	0.13 212

DisPM	0.39 282	0.19 190	0.44 291	0.41 320	0.27 350	0.24 43	0.31 243	0.65 247	0.57 258	0.87 445	0.87 363	0.60 310	0.32 223	0.76 428	0.32 249	0.18 347	0.12 238	0.19 340	0.17 345	0.15 232	0.20 420

psmg	0.49 395	0.25 386	0.43 279	0.41 320	0.28 374	0.85 499	0.43 436	0.99 426	0.76 344	0.91 471	0.94 390	0.76 402	0.54 370	0.64 347	0.43 360	0.20 402	0.15 383	0.20 370	0.20 427	0.18 335	0.18 364

CSP-Net	0.56 458	0.27 422	0.49 364	0.41 320	0.28 374	1.22 565	0.50 478	1.23 536	0.72 319	0.95 494	0.95 399	0.89 451	0.62 417	0.83 459	0.62 460	0.26 495	0.17 441	0.17 252	0.17 345	0.18 335	0.17 346

Patchmatch Stereo++	0.35 216	0.23 324	0.47 332	0.41 320	0.22 174	0.24 43	0.22 100	0.59 203	0.36 152	0.63 273	0.73 275	0.58 289	0.38 272	0.58 285	0.36 309	0.18 347	0.12 238	0.20 370	0.16 295	0.20 385	0.15 280
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
TransformOpticalFlow	0.44 329	0.20 227	0.47 332	0.41 320	0.23 214	0.37 234	0.47 459	0.94 407	0.76 344	0.65 292	1.14 485	0.73 388	0.56 383	0.76 428	0.32 249	0.15 212	0.10 67	0.17 252	0.15 263	0.14 182	0.13 212

NF-Stereo	0.38 266	0.20 227	0.45 303	0.41 320	0.25 275	0.26 74	0.31 243	0.69 284	0.70 307	0.65 292	0.77 296	0.57 281	0.30 210	0.67 373	0.35 293	0.18 347	0.12 238	0.20 370	0.16 295	0.16 276	0.27 495

OCTAStereo	0.38 266	0.20 227	0.46 320	0.41 320	0.25 275	0.26 74	0.31 243	0.69 284	0.70 307	0.65 292	0.77 296	0.58 289	0.30 210	0.67 373	0.35 293	0.18 347	0.12 238	0.20 370	0.16 295	0.16 276	0.27 495

PSM-softLoss	0.38 266	0.20 227	0.48 352	0.41 320	0.26 319	0.30 148	0.35 311	0.69 284	0.46 220	0.62 264	0.82 331	0.59 304	0.33 235	0.70 395	0.39 340	0.19 379	0.12 238	0.20 370	0.18 372	0.16 276	0.22 456

KMStereo	0.38 266	0.20 227	0.48 352	0.41 320	0.26 319	0.30 148	0.35 311	0.69 284	0.46 220	0.62 264	0.82 331	0.59 304	0.33 235	0.70 395	0.39 340	0.19 379	0.12 238	0.20 370	0.18 372	0.16 276	0.22 456

NRIStereo	0.36 234	0.20 227	0.45 303	0.41 320	0.23 214	0.34 208	0.26 156	0.65 247	0.55 250	0.64 283	0.63 244	0.56 276	0.37 268	0.65 354	0.37 325	0.15 212	0.11 171	0.18 300	0.15 263	0.17 311	0.14 256

PSM-adaLoss	0.35 216	0.23 324	0.47 332	0.41 320	0.22 174	0.24 43	0.31 243	0.59 203	0.36 152	0.63 273	0.73 275	0.58 289	0.38 272	0.56 252	0.35 293	0.18 347	0.12 238	0.20 370	0.16 295	0.20 385	0.15 280

FTStereo	0.56 458	0.20 227	0.37 194	0.41 320	0.25 275	0.40 259	0.79 574	0.66 256	0.43 201	1.09 544	3.27 617	0.70 364	0.73 484	0.55 241	0.33 261	0.14 139	0.13 315	0.19 340	0.17 345	0.15 232	0.30 519

ROB_FTStereo_v2	0.35 216	0.23 324	0.47 332	0.41 320	0.22 174	0.24 43	0.31 243	0.59 203	0.36 152	0.63 273	0.73 275	0.57 281	0.38 272	0.57 265	0.36 309	0.18 347	0.12 238	0.20 370	0.16 295	0.20 385	0.15 280

ROB_FTStereo	0.35 216	0.23 324	0.47 332	0.41 320	0.22 174	0.25 60	0.21 88	0.59 203	0.36 152	0.63 273	0.73 275	0.58 289	0.38 272	0.57 265	0.35 293	0.18 347	0.12 238	0.20 370	0.16 295	0.20 385	0.15 280

HUI-Stereo	0.35 216	0.23 324	0.47 332	0.41 320	0.22 174	0.24 43	0.22 100	0.60 213	0.36 152	0.63 273	0.73 275	0.58 289	0.38 272	0.50 206	0.35 293	0.18 347	0.12 238	0.20 370	0.16 295	0.20 385	0.15 280

RE-Stereo	0.38 266	0.20 227	0.46 320	0.41 320	0.25 275	0.26 74	0.31 243	0.69 284	0.70 307	0.65 292	0.77 296	0.58 289	0.30 210	0.67 373	0.35 293	0.18 347	0.12 238	0.20 370	0.16 295	0.16 276	0.27 495

TVStereo	0.38 266	0.20 227	0.46 320	0.41 320	0.25 275	0.26 74	0.31 243	0.69 284	0.70 307	0.65 292	0.77 296	0.58 289	0.30 210	0.67 373	0.35 293	0.18 347	0.12 238	0.20 370	0.16 295	0.16 276	0.27 495

iGMRVC	0.35 216	0.23 324	0.47 332	0.41 320	0.22 174	0.24 43	0.30 217	0.59 203	0.36 152	0.63 273	0.73 275	0.58 289	0.38 272	0.58 285	0.36 309	0.18 347	0.12 238	0.20 370	0.16 295	0.20 385	0.15 280

iRAFT	0.35 216	0.23 324	0.47 332	0.41 320	0.22 174	0.24 43	0.22 100	0.59 203	0.36 152	0.63 273	0.73 275	0.58 289	0.38 272	0.58 285	0.36 309	0.18 347	0.12 238	0.20 370	0.16 295	0.20 385	0.15 280

RAFT-IKP	0.35 216	0.23 324	0.47 332	0.41 320	0.22 174	0.24 43	0.28 191	0.59 203	0.36 152	0.63 273	0.73 275	0.57 281	0.38 272	0.58 285	0.36 309	0.18 347	0.12 238	0.20 370	0.16 295	0.20 385	0.15 280

rafts_anoy	0.37 251	0.21 264	0.36 178	0.41 320	0.26 319	0.30 148	0.33 274	0.67 266	0.90 438	0.58 248	0.66 257	0.45 227	0.33 235	0.47 182	0.39 340	0.16 270	0.11 171	0.21 412	0.23 484	0.17 311	0.14 256

raftrobust	0.34 200	0.19 190	0.36 178	0.41 320	0.27 350	0.30 148	0.25 143	0.71 307	0.63 276	0.58 248	0.55 222	0.45 227	0.46 323	0.51 213	0.29 226	0.16 270	0.12 238	0.14 142	0.12 171	0.12 101	0.13 212

hitnet-ft	0.55 447	0.27 422	0.39 225	0.41 320	0.28 374	0.78 473	0.40 404	0.92 400	0.90 438	0.82 407	1.01 427	1.13 525	0.70 473	0.78 439	0.67 474	0.28 516	0.20 485	0.28 520	0.22 468	0.29 498	0.26 485

DIP-Stereo	0.39 282	0.21 264	0.50 377	0.41 320	0.28 374	0.62 403	0.27 172	0.77 342	0.40 187	0.64 283	0.86 355	0.52 260	0.33 235	0.66 362	0.42 355	0.15 212	0.13 315	0.17 252	0.14 236	0.15 232	0.15 280
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
CFNet	0.51 418	0.29 448	0.46 320	0.41 320	0.27 350	0.70 443	0.32 264	1.13 486	1.00 488	0.72 348	1.07 459	0.85 431	0.60 405	0.76 428	0.52 427	0.19 379	0.14 351	0.23 449	0.23 484	0.21 409	0.16 326

DeepPruner_ROB	0.53 433	0.34 479	0.59 427	0.41 320	0.30 418	0.50 323	0.43 436	1.19 516	0.70 307	0.85 430	1.05 450	0.86 436	0.55 376	0.84 464	0.51 420	0.29 523	0.23 513	0.22 427	0.22 468	0.26 478	0.25 479

Select-FE	0.46 349	0.24 361	0.88 530	0.42 360	0.35 483	0.33 197	0.19 34	0.90 393	0.37 168	0.60 254	1.01 427	0.97 474	0.80 512	0.72 405	0.28 209	0.16 270	0.12 238	0.17 252	0.20 427	0.15 232	0.24 471

DFGA-Net	0.45 339	0.29 448	0.80 519	0.42 360	0.32 456	0.53 339	0.35 311	0.78 348	0.89 435	0.66 305	0.75 286	0.48 243	0.39 283	0.74 418	0.60 453	0.15 212	0.13 315	0.19 340	0.18 372	0.20 385	0.17 346

rvit_stereo_0081_aga	0.31 177	0.28 436	0.44 291	0.42 360	0.29 401	0.34 208	0.31 243	0.44 136	0.40 187	0.39 179	0.44 167	0.40 194	0.32 223	0.42 135	0.29 226	0.23 462	0.17 441	0.19 340	0.16 295	0.20 385	0.15 280

MyStereo07	0.32 183	0.22 303	0.34 161	0.42 360	0.28 374	0.40 259	0.50 478	0.72 312	0.37 168	0.37 162	0.34 134	0.32 129	0.31 218	0.59 300	0.27 188	0.14 139	0.13 315	0.18 300	0.17 345	0.17 311	0.16 326

MyStereo04	0.44 329	0.22 303	0.44 291	0.42 360	0.28 374	0.40 259	0.50 478	1.00 430	1.08 526	0.62 264	0.58 234	0.55 273	0.57 385	0.71 400	0.44 376	0.14 139	0.13 315	0.18 300	0.17 345	0.17 311	0.16 326

CoDeX	0.47 365	0.20 227	0.49 364	0.42 360	0.25 275	0.75 462	0.36 333	1.27 551	0.80 372	0.82 407	0.96 403	0.62 321	0.57 385	0.60 306	0.36 309	0.17 313	0.12 238	0.17 252	0.15 263	0.16 276	0.14 256

raft_robust	0.41 305	0.23 324	0.36 178	0.42 360	0.21 150	0.40 259	0.33 274	0.79 352	0.98 477	0.79 383	0.87 363	0.39 182	0.33 235	0.84 464	0.29 226	0.13 88	0.12 238	0.16 212	0.17 345	0.15 232	0.12 169

iRaft-Stereo_5w	0.45 339	0.21 264	0.48 352	0.42 360	0.28 374	0.31 169	0.54 505	0.63 233	0.62 265	0.62 264	0.89 375	1.01 486	0.69 460	0.75 424	0.66 471	0.13 88	0.12 238	0.17 252	0.15 263	0.14 182	0.15 280

SST-Stereo	0.40 294	0.19 190	0.45 303	0.42 360	0.25 275	0.25 60	0.21 88	0.66 256	0.47 225	1.08 542	0.79 317	0.72 377	0.43 303	0.77 435	0.35 293	0.16 270	0.11 171	0.20 370	0.16 295	0.19 369	0.15 280

CRE-IMP	0.36 234	0.23 324	0.49 364	0.42 360	0.24 243	0.41 274	0.21 88	0.57 192	0.41 191	0.65 292	0.72 271	0.53 264	0.37 268	0.61 314	0.38 334	0.17 313	0.11 171	0.19 340	0.15 263	0.21 409	0.18 364

GMM-Stereo	0.44 329	0.19 190	0.36 178	0.42 360	0.25 275	0.51 327	0.47 459	0.71 307	0.53 241	0.76 369	1.37 534	0.76 402	0.38 272	0.60 306	0.33 261	0.15 212	0.10 67	0.20 370	0.19 402	0.16 276	0.27 495

RALCasStereoNet	0.36 234	0.21 264	0.37 194	0.42 360	0.26 319	0.35 217	0.38 370	0.63 233	0.64 283	0.50 222	0.72 271	0.51 256	0.29 192	0.59 300	0.36 309	0.16 270	0.14 351	0.15 184	0.13 205	0.17 311	0.16 326

RALAANet	0.38 266	0.23 324	0.48 352	0.42 360	0.29 401	0.35 217	0.25 143	0.86 374	0.64 283	0.67 308	0.65 250	0.60 310	0.29 192	0.60 306	0.34 276	0.15 212	0.12 238	0.17 252	0.15 263	0.21 409	0.13 212

ARAFT	0.47 365	0.24 361	0.79 517	0.42 360	0.25 275	0.55 350	0.55 509	0.75 332	0.81 380	0.89 459	0.75 286	0.73 388	0.47 327	0.88 481	0.37 325	0.15 212	0.12 238	0.23 449	0.22 468	0.14 182	0.13 212

PSMNet-RSSM	0.48 377	0.22 303	0.38 206	0.42 360	0.25 275	0.50 323	0.37 348	1.10 472	0.77 351	0.70 329	1.06 456	0.84 429	0.64 434	0.62 322	0.47 402	0.23 462	0.15 383	0.23 449	0.25 509	0.20 385	0.19 397

R-Stereo Train	0.39 282	0.18 152	0.42 268	0.42 360	0.26 319	0.40 259	0.32 264	0.72 312	0.34 130	0.89 459	1.28 518	0.57 281	0.35 246	0.42 135	0.32 249	0.15 212	0.12 238	0.14 142	0.12 171	0.14 182	0.13 212

RAFT-Stereo	0.39 282	0.18 152	0.42 268	0.42 360	0.26 319	0.40 259	0.32 264	0.72 312	0.34 130	0.89 459	1.28 518	0.57 281	0.35 246	0.42 135	0.32 249	0.15 212	0.12 238	0.14 142	0.12 171	0.14 182	0.13 212
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
PS-NSSS	0.58 472	0.44 532	0.62 437	0.42 360	0.33 467	0.66 430	0.58 519	1.02 442	0.86 408	0.77 375	1.28 518	0.72 377	0.64 434	0.82 451	0.59 450	0.31 533	0.26 536	0.40 570	0.27 530	0.33 526	0.26 485

iResNet	0.49 395	0.29 448	0.79 517	0.42 360	0.21 150	0.61 395	0.40 404	0.82 361	0.99 482	0.87 445	1.12 473	0.69 360	0.53 358	0.78 439	0.51 420	0.15 212	0.11 171	0.14 142	0.12 171	0.17 311	0.15 280

LE_ROB	4.42 635	0.24 361	2.75 616	0.42 360	0.23 214	1.57 590	0.90 588	1.71 607	17.88 654	16.56 656	4.88 638	5.17 634	18.85 656	1.63 590	14.62 647	0.17 313	0.14 351	0.16 212	0.16 295	0.19 369	0.17 346

CBMV	0.64 488	0.35 485	0.41 247	0.42 360	0.25 275	1.01 528	0.77 569	1.13 486	1.09 528	1.17 554	1.22 506	1.04 495	0.75 491	0.88 481	0.63 463	0.28 516	0.30 558	0.34 550	0.30 544	0.26 478	0.26 485
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
G2L-Stereo	0.49 395	0.23 324	0.48 352	0.43 381	0.26 319	0.47 312	0.42 429	0.93 402	0.78 361	0.84 426	0.86 355	0.91 458	0.52 354	0.78 439	0.70 481	0.20 402	0.17 441	0.22 427	0.18 372	0.17 311	0.21 438

rvit_stereo_0081	0.32 183	0.24 361	0.47 332	0.43 381	0.26 319	0.30 148	0.37 348	0.42 115	0.55 250	0.36 155	0.40 157	0.39 182	0.35 246	0.43 144	0.33 261	0.22 445	0.16 419	0.19 340	0.16 295	0.19 369	0.13 212

ACV-stereo	0.62 485	0.34 479	1.00 544	0.43 381	0.31 440	1.20 563	0.40 404	0.75 332	0.83 390	0.64 283	0.77 296	2.10 599	1.03 561	0.81 448	0.64 466	0.21 419	0.17 441	0.18 300	0.18 372	0.21 409	0.21 438

rvit_stereo_0082	0.32 183	0.24 361	0.47 332	0.43 381	0.26 319	0.30 148	0.37 348	0.42 115	0.55 250	0.36 155	0.40 157	0.39 182	0.35 246	0.43 144	0.33 261	0.22 445	0.16 419	0.19 340	0.16 295	0.19 369	0.13 212

EKT-Stereo	0.35 216	0.23 324	0.39 225	0.43 381	0.29 401	0.38 247	0.31 243	0.69 284	0.64 283	0.45 203	0.63 244	0.49 249	0.27 161	0.56 252	0.33 261	0.18 347	0.14 351	0.18 300	0.15 263	0.16 276	0.16 326

ssnet_v2	0.58 472	0.28 436	0.56 418	0.43 381	0.29 401	0.95 516	0.59 522	1.13 486	0.99 482	0.93 484	0.80 320	0.99 479	0.64 434	0.82 451	0.94 539	0.25 485	0.22 503	0.23 449	0.24 500	0.20 385	0.19 397

dad	0.58 472	0.50 547	0.64 452	0.43 381	0.30 418	0.59 387	0.36 333	0.78 348	1.25 560	1.01 517	1.17 498	1.15 529	0.53 358	0.68 383	0.50 410	0.35 563	0.23 513	0.37 562	0.21 450	0.29 498	0.20 420

GMOStereo	0.37 251	0.19 190	0.38 206	0.43 381	0.24 243	0.37 234	0.38 370	0.52 173	0.62 265	0.87 445	0.84 342	0.64 330	0.35 246	0.37 93	0.28 209	0.13 88	0.11 171	0.20 370	0.18 372	0.15 232	0.11 122

error version	0.37 251	0.19 190	0.38 206	0.43 381	0.24 243	0.37 234	0.38 370	0.52 173	0.62 265	0.87 445	0.84 342	0.64 330	0.35 246	0.37 93	0.28 209	0.13 88	0.11 171	0.20 370	0.18 372	0.15 232	0.11 122

test-v	0.37 251	0.19 190	0.38 206	0.43 381	0.24 243	0.37 234	0.38 370	0.52 173	0.62 265	0.87 445	0.84 342	0.64 330	0.35 246	0.37 93	0.28 209	0.13 88	0.11 171	0.20 370	0.18 372	0.15 232	0.11 122

GANet-ADL	0.42 312	0.25 386	0.45 303	0.43 381	0.29 401	0.54 345	0.35 311	0.89 388	0.86 408	0.63 273	0.72 271	0.68 356	0.42 297	0.52 220	0.41 351	0.21 419	0.14 351	0.15 184	0.13 205	0.18 335	0.19 397

PSM-AAD	0.48 377	0.20 227	0.37 194	0.43 381	0.23 214	0.56 363	0.50 478	0.65 247	0.70 307	1.07 538	1.12 473	0.58 289	0.92 542	0.61 314	0.32 249	0.15 212	0.11 171	0.25 479	0.26 523	0.18 335	0.43 576

RAFT_R40	0.40 294	0.19 190	0.44 291	0.43 381	0.25 275	0.23 27	0.26 156	0.67 266	0.67 294	0.98 505	0.78 307	0.72 377	0.43 303	0.76 428	0.35 293	0.16 270	0.11 171	0.20 370	0.16 295	0.18 335	0.14 256

PFNet	0.42 312	0.18 152	0.58 426	0.43 381	0.24 243	0.43 284	0.32 264	0.74 325	0.78 361	1.00 512	0.74 284	0.68 356	0.39 283	0.72 405	0.37 325	0.16 270	0.10 67	0.20 370	0.15 263	0.16 276	0.13 212

test-2	0.37 251	0.19 190	0.38 206	0.43 381	0.24 243	0.37 234	0.38 370	0.52 173	0.62 265	0.87 445	0.84 342	0.64 330	0.35 246	0.37 93	0.28 209	0.13 88	0.11 171	0.20 370	0.18 372	0.15 232	0.11 122

MMNet	0.55 447	0.25 386	0.61 434	0.43 381	0.34 476	1.07 540	0.39 393	0.87 381	0.91 445	0.91 471	0.93 389	0.86 436	0.76 494	0.81 448	0.76 494	0.15 212	0.14 351	0.18 300	0.19 402	0.20 385	0.16 326

SuperB	1.04 565	0.37 497	4.81 629	0.43 381	0.31 440	0.99 526	0.46 452	1.02 442	2.09 608	1.09 544	1.09 466	0.75 396	0.81 513	1.06 529	1.76 593	0.19 379	0.15 383	0.17 252	0.15 263	2.82 638	0.26 485

SGM-ForestM	4.04 632	0.32 466	0.46 320	0.43 381	0.27 350	7.50 640	1.45 625	3.84 635	4.24 635	8.19 646	6.76 644	19.00 654	9.08 643	10.74 647	6.62 637	0.31 533	0.33 578	0.32 543	0.32 558	0.29 498	0.29 510

SGM-Forest	0.62 485	0.32 466	0.39 225	0.43 381	0.30 418	1.02 530	0.55 509	1.09 470	1.05 510	1.06 535	1.18 500	1.10 515	0.67 450	0.88 481	0.62 460	0.31 533	0.33 578	0.33 548	0.30 544	0.30 507	0.28 502
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
coex_refinement	0.53 433	0.21 264	0.39 225	0.44 400	0.30 418	0.76 468	0.39 393	1.09 470	0.90 438	0.85 430	1.12 473	1.00 482	0.56 383	0.63 333	0.81 504	0.21 419	0.13 315	0.16 212	0.16 295	0.20 385	0.21 438

rvit_stereo_0083	0.34 200	0.24 361	0.50 377	0.44 400	0.27 350	0.34 208	0.35 311	0.45 141	0.62 265	0.37 162	0.47 182	0.42 210	0.35 246	0.40 117	0.36 309	0.22 445	0.20 485	0.20 370	0.17 345	0.20 385	0.14 256

Selective-RAFT	0.35 216	0.23 324	0.51 390	0.44 400	0.21 150	0.64 419	0.27 172	0.59 203	0.63 276	0.40 185	0.38 152	0.55 273	0.40 289	0.57 265	0.35 293	0.13 88	0.11 171	0.14 142	0.12 171	0.16 276	0.13 212

test_4	0.36 234	0.18 152	0.31 115	0.44 400	0.25 275	0.20 10	0.34 287	0.56 187	0.41 191	0.59 250	1.45 553	0.43 218	0.25 133	0.63 333	0.28 209	0.12 48	0.10 67	0.17 252	0.19 402	0.15 232	0.11 122

dd	0.43 322	0.38 507	0.55 412	0.44 400	0.25 275	0.47 312	0.38 370	0.70 299	1.05 510	0.59 250	0.65 250	0.42 210	0.39 283	0.66 362	0.50 410	0.24 474	0.15 383	0.21 412	0.15 263	0.22 431	0.18 364

GLC_STEREO	0.29 154	0.19 190	0.27 71	0.44 400	0.19 68	0.31 169	0.26 156	0.47 147	0.43 201	0.37 162	0.47 182	0.41 200	0.23 113	0.50 206	0.34 276	0.14 139	0.18 459	0.19 340	0.16 295	0.16 276	0.13 212

test_3	0.36 234	0.19 190	0.44 291	0.44 400	0.23 214	0.48 315	0.36 333	0.66 256	0.82 385	0.64 283	0.45 171	0.68 356	0.25 133	0.41 125	0.31 239	0.12 48	0.10 67	0.18 300	0.16 295	0.15 232	0.11 122

LCNet	0.41 305	0.20 227	0.32 129	0.44 400	0.24 243	0.47 312	0.29 201	0.67 266	0.53 241	0.72 348	1.03 440	0.66 348	0.60 405	0.58 285	0.34 276	0.14 139	0.10 67	0.19 340	0.19 402	0.21 409	0.36 550

AAGNet	1.43 597	0.20 227	0.48 352	0.44 400	0.25 275	0.29 132	0.31 243	0.65 247	0.68 299	0.97 500	0.86 355	0.67 355	0.62 417	0.64 347	20.63 650	0.16 270	0.11 171	0.19 340	0.15 263	0.19 369	0.12 169

KYRaft	0.48 377	0.20 227	0.38 206	0.44 400	0.23 214	0.44 292	0.37 348	0.66 256	0.41 191	0.94 487	1.73 573	0.79 412	0.41 295	0.63 333	0.31 239	0.16 270	0.11 171	0.18 300	0.22 468	0.16 276	0.78 606

IRAFT_RVC	0.42 312	0.20 227	0.48 352	0.44 400	0.24 243	0.27 90	0.54 505	0.74 325	0.77 351	0.76 369	0.80 320	0.73 388	0.51 352	0.70 395	0.36 309	0.17 313	0.10 67	0.21 412	0.16 295	0.16 276	0.14 256

cross-raft	0.34 200	0.20 227	0.37 194	0.44 400	0.23 214	0.32 188	0.35 311	0.74 325	0.40 187	0.60 254	0.77 296	0.57 281	0.27 161	0.43 144	0.28 209	0.12 48	0.10 67	0.15 184	0.13 205	0.15 232	0.11 122

Prome-Stereo	0.46 349	0.19 190	0.35 171	0.44 400	0.26 319	0.40 259	0.45 448	0.68 276	0.44 207	0.96 495	1.84 580	0.59 304	0.67 450	0.61 314	0.32 249	0.14 139	0.11 171	0.16 212	0.14 236	0.16 276	0.29 510

ADLNet	0.55 447	0.27 422	0.51 390	0.44 400	0.35 483	0.78 473	0.46 452	1.08 466	0.86 408	0.99 507	0.98 417	0.92 463	0.63 423	0.69 389	0.81 504	0.22 445	0.16 419	0.22 427	0.22 468	0.21 409	0.21 438

delet	0.55 447	0.24 361	0.55 412	0.44 400	0.33 467	1.07 540	0.50 478	1.00 430	0.86 408	0.85 430	0.96 403	0.90 456	0.63 423	0.83 459	0.74 492	0.18 347	0.18 459	0.20 370	0.21 450	0.16 276	0.15 280

UNet	0.54 445	0.26 405	0.66 464	0.44 400	0.40 515	0.99 526	0.41 419	0.98 424	0.75 336	0.83 419	0.89 375	1.04 495	0.72 481	0.73 411	0.62 460	0.19 379	0.14 351	0.20 370	0.17 345	0.20 385	0.17 346

acv_ft	0.51 418	0.23 324	0.56 418	0.44 400	0.28 374	0.86 502	0.39 393	0.91 398	0.80 372	0.97 500	0.96 403	0.79 412	0.59 401	0.63 333	0.87 520	0.17 313	0.15 383	0.16 212	0.15 263	0.17 311	0.15 280

FADNet_RVC	0.55 447	0.37 497	1.17 564	0.44 400	0.31 440	0.56 363	0.34 287	1.06 458	0.88 422	0.67 308	0.90 379	0.61 315	0.65 440	0.93 505	0.70 481	0.21 419	0.18 459	0.26 498	0.23 484	0.31 513	0.28 502

STTStereo	0.55 447	0.37 497	0.76 510	0.44 400	0.31 440	0.60 393	0.44 445	0.96 418	0.86 408	0.99 507	0.90 379	0.96 472	0.58 394	0.71 400	0.61 457	0.25 485	0.23 513	0.26 498	0.32 558	0.24 461	0.23 463

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 433	0.32 466	0.64 452	0.44 400	0.30 418	0.66 430	0.44 445	1.04 449	0.88 422	0.91 471	0.91 382	0.99 479	0.60 405	0.68 383	0.60 453	0.21 419	0.17 441	0.22 427	0.22 468	0.21 409	0.21 438
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DISCO	0.70 504	0.26 405	0.68 473	0.44 400	0.31 440	1.14 553	0.51 493	1.23 536	1.23 552	0.81 398	1.05 450	1.50 575	0.85 525	1.82 599	1.03 554	0.19 379	0.15 383	0.18 300	0.16 295	0.24 461	0.23 463

NOSS_ROB	0.57 465	0.39 514	0.39 225	0.44 400	0.30 418	0.73 456	0.54 505	1.03 446	1.08 526	0.67 308	0.87 363	0.76 402	0.57 385	0.77 435	0.47 402	0.38 571	0.38 587	0.44 578	0.42 586	0.37 547	0.34 543

MeshStereo	1.34 591	0.43 527	0.54 407	0.44 400	0.34 476	1.66 595	0.60 524	1.94 611	1.37 573	4.47 638	3.25 615	4.71 629	1.94 614	1.92 603	1.17 569	0.35 563	0.35 582	0.37 562	0.31 552	0.32 519	0.32 531
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
FACV-RUCA	0.43 322	0.28 436	0.47 332	0.45 423	0.33 467	0.58 374	0.34 287	0.82 361	0.73 326	0.57 246	0.84 342	0.47 238	0.50 347	0.54 236	0.39 340	0.22 445	0.15 383	0.35 552	0.16 295	0.28 494	0.21 438

UGAM	0.52 427	0.22 303	0.46 320	0.45 423	0.25 275	0.41 274	0.52 496	0.62 225	1.16 539	0.76 369	1.13 480	1.32 550	0.57 385	1.00 518	0.53 430	0.17 313	0.14 351	0.25 479	0.21 450	0.15 232	0.13 212

fast-acv-ft	0.64 488	0.30 457	0.73 496	0.45 423	0.34 476	1.17 559	0.49 473	0.86 374	0.98 477	1.02 520	1.36 531	1.29 542	0.85 525	0.76 428	0.81 504	0.21 419	0.23 513	0.23 449	0.23 484	0.21 409	0.20 420

DCRE	0.37 251	0.18 152	0.46 320	0.45 423	0.32 456	0.42 281	0.37 348	0.63 233	0.51 235	0.47 214	0.94 390	0.56 276	0.36 264	0.52 220	0.32 249	0.14 139	0.13 315	0.15 184	0.14 236	0.14 182	0.13 212

HBP-ISP	0.59 479	0.45 536	0.43 279	0.45 423	0.33 467	0.70 443	0.28 191	1.11 478	1.00 488	0.83 419	1.18 500	0.65 343	0.68 456	0.88 481	0.52 427	0.35 563	0.38 587	0.47 583	0.41 582	0.38 551	0.31 527

BUS	0.45 339	0.25 386	0.43 279	0.45 423	0.28 374	0.70 443	0.34 287	0.94 407	0.76 344	0.75 362	0.80 320	0.65 343	0.49 336	0.64 347	0.51 420	0.20 402	0.14 351	0.22 427	0.19 402	0.18 335	0.18 364

RAFT_CTSACE	0.45 339	0.20 227	0.44 291	0.45 423	0.27 350	0.34 208	0.39 393	0.60 213	0.73 326	0.76 369	1.44 550	0.83 425	0.38 272	1.08 535	0.26 169	0.12 48	0.13 315	0.18 300	0.16 295	0.15 232	0.11 122

NINENet	0.50 411	0.29 448	0.51 390	0.45 423	0.32 456	0.70 443	0.34 287	1.10 472	0.88 422	0.80 385	0.94 390	0.65 343	0.49 336	0.73 411	0.51 420	0.22 445	0.20 485	0.25 479	0.18 372	0.22 431	0.21 438

BSDual-CNN	0.46 349	0.25 386	0.43 279	0.45 423	0.28 374	0.77 469	0.40 404	0.94 407	0.76 344	0.75 362	0.80 320	0.76 402	0.54 370	0.64 347	0.43 360	0.20 402	0.14 351	0.22 427	0.19 402	0.18 335	0.18 364

hknet	0.49 395	0.25 386	0.51 390	0.45 423	0.29 401	0.77 469	0.40 404	0.94 407	0.83 390	0.75 362	0.80 320	0.97 474	0.61 411	0.73 411	0.45 385	0.18 347	0.14 351	0.22 427	0.19 402	0.18 335	0.18 364

Sa-1000	0.48 377	0.24 361	0.41 247	0.45 423	0.25 275	0.59 387	0.34 287	0.81 359	0.93 456	0.82 407	1.50 557	0.53 264	0.45 318	0.92 499	0.30 232	0.15 212	0.12 238	0.21 412	0.19 402	0.15 232	0.13 212

CIPLG	0.41 305	0.21 264	0.63 447	0.45 423	0.33 467	0.52 331	0.33 274	0.65 247	0.60 263	0.82 407	0.96 403	0.46 235	0.32 223	0.55 241	0.44 376	0.16 270	0.12 238	0.15 184	0.14 236	0.13 137	0.14 256

IPLGR_C	0.40 294	0.21 264	0.64 452	0.45 423	0.33 467	0.52 331	0.34 287	0.66 256	0.62 265	0.82 407	0.92 386	0.45 227	0.32 223	0.52 220	0.46 395	0.17 313	0.12 238	0.15 184	0.14 236	0.13 137	0.14 256

ACRE	0.40 294	0.21 264	0.65 458	0.45 423	0.33 467	0.51 327	0.33 274	0.66 256	0.63 276	0.80 385	0.92 386	0.45 227	0.32 223	0.52 220	0.45 385	0.16 270	0.12 238	0.15 184	0.14 236	0.13 137	0.14 256

GwcNet-ADL	0.44 329	0.22 303	0.48 352	0.45 423	0.30 418	0.40 259	0.37 348	0.92 400	0.97 473	0.71 336	0.78 307	0.61 315	0.42 297	0.62 322	0.50 410	0.19 379	0.14 351	0.15 184	0.14 236	0.18 335	0.18 364

TestStereo	0.38 266	0.31 462	0.40 237	0.45 423	0.20 113	0.40 259	0.37 348	0.66 256	0.65 288	0.53 234	0.78 307	0.47 238	0.40 289	0.55 241	0.37 325	0.18 347	0.13 315	0.20 370	0.15 263	0.22 431	0.13 212

pcwnet_v2	0.58 472	0.28 436	0.84 522	0.45 423	0.35 483	0.61 395	0.35 311	1.27 551	1.21 549	0.99 507	1.27 516	0.72 377	0.58 394	0.67 373	0.48 406	0.27 505	0.21 495	0.24 466	0.23 484	0.29 498	0.29 510

UPFNet	0.53 433	0.24 361	0.51 390	0.45 423	0.38 504	0.84 498	0.49 473	0.99 426	0.75 336	0.87 445	0.88 371	0.86 436	0.64 434	0.80 445	0.71 486	0.20 402	0.20 485	0.20 370	0.20 427	0.19 369	0.15 280

ac_64	0.52 427	0.22 303	0.50 377	0.45 423	0.28 374	0.80 479	0.45 448	1.02 442	0.61 264	0.91 471	0.83 337	1.07 506	0.68 456	0.74 418	0.70 481	0.21 419	0.18 459	0.20 370	0.19 402	0.18 335	0.15 280

FADNet	0.61 484	0.51 551	1.10 554	0.45 423	0.44 541	0.65 427	0.41 419	1.19 516	1.05 510	0.70 329	0.84 342	0.98 478	0.66 447	0.82 451	0.50 410	0.29 523	0.30 558	0.27 512	0.30 544	0.46 572	0.35 548

AANet_RVC	0.57 465	0.32 466	0.54 407	0.45 423	0.27 350	0.57 368	0.48 467	1.00 430	1.28 566	0.86 437	1.33 529	0.87 442	0.58 394	1.07 532	0.75 493	0.18 347	0.12 238	0.15 184	0.13 205	0.18 335	0.18 364

testlalala_base	0.46 349	0.25 386	0.41 247	0.46 444	0.33 467	0.58 374	0.25 143	0.57 192	0.34 130	0.51 225	0.56 225	0.46 235	0.30 210	0.43 144	0.31 239	1.47 628	0.11 171	0.14 142	0.09 10	1.59 616	0.13 212

CRFU-Net	0.57 465	0.27 422	0.57 422	0.46 444	0.30 418	1.20 563	0.52 496	1.10 472	0.56 256	1.00 512	0.98 417	1.06 501	0.79 508	0.81 448	0.71 486	0.21 419	0.19 473	0.18 300	0.16 295	0.18 335	0.19 397

SA	0.44 329	0.25 386	0.46 320	0.46 444	0.24 243	0.43 284	0.36 333	0.75 332	0.96 470	0.59 250	1.03 440	0.48 243	0.52 354	0.94 512	0.32 249	0.16 270	0.12 238	0.21 412	0.19 402	0.15 232	0.13 212

AACVNet	0.50 411	0.23 324	0.49 364	0.46 444	0.29 401	0.52 331	0.38 370	0.90 393	0.55 250	0.81 398	1.03 440	1.00 482	0.70 473	0.83 459	0.54 435	0.21 419	0.18 459	0.24 466	0.18 372	0.23 448	0.20 420

GrayStereo	0.49 395	0.19 190	0.42 268	0.46 444	0.28 374	0.53 339	0.67 540	0.69 284	0.63 276	1.02 520	1.47 556	0.78 410	0.76 494	0.56 252	0.33 261	0.14 139	0.12 238	0.17 252	0.17 345	0.15 232	0.29 510

test-1	0.36 234	0.19 190	0.71 488	0.46 444	0.26 319	0.44 292	0.36 333	0.60 213	0.59 261	0.48 217	0.67 262	0.53 264	0.36 264	0.40 117	0.29 226	0.14 139	0.11 171	0.16 212	0.14 236	0.15 232	0.16 326

FINET	0.67 497	0.42 525	1.00 544	0.46 444	0.43 534	0.83 495	0.89 585	1.08 466	1.50 585	0.87 445	1.14 485	0.71 368	0.68 456	0.92 499	0.70 481	0.36 567	0.30 558	0.26 498	0.24 500	0.35 537	0.33 536

FADNet-RVC	0.60 482	0.53 562	1.14 559	0.46 444	0.39 510	0.61 395	0.39 393	1.12 484	0.87 417	0.70 329	0.84 342	1.04 495	0.55 376	0.94 512	0.69 478	0.26 495	0.25 530	0.28 520	0.28 536	0.31 513	0.31 527

StereoDRNet-Refined	0.58 472	0.32 466	0.54 407	0.46 444	0.30 418	0.96 519	0.40 404	1.00 430	0.94 463	1.12 549	1.08 462	0.96 472	0.67 450	0.90 489	0.89 533	0.17 313	0.13 315	0.22 427	0.21 450	0.20 385	0.19 397
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
FlowAnything_test	0.29 154	0.19 190	0.39 225	0.47 453	0.26 319	0.46 307	0.25 143	0.43 129	0.31 106	0.29 110	0.26 76	0.35 156	0.26 150	0.40 117	0.37 325	0.21 419	0.15 383	0.22 427	0.26 523	0.16 276	0.16 326

AIO-test2	0.39 282	0.21 264	0.41 247	0.47 453	0.25 275	0.45 302	0.35 311	0.77 342	1.27 564	0.36 155	0.87 363	0.37 169	0.30 210	0.47 182	0.27 188	0.15 212	0.13 315	0.21 412	0.23 484	0.15 232	0.13 212

ADLNet2	0.55 447	0.25 386	0.65 458	0.47 453	0.30 418	0.83 495	0.50 478	1.05 454	0.95 469	0.80 385	0.98 417	0.99 479	0.69 460	0.77 435	0.73 489	0.20 402	0.16 419	0.17 252	0.18 372	0.21 409	0.21 438

TRStereo	0.37 251	0.27 422	0.59 427	0.47 453	0.41 522	0.29 132	0.30 217	0.84 367	0.59 261	0.52 231	0.41 160	0.52 260	0.26 150	0.73 411	0.27 188	0.17 313	0.12 238	0.19 340	0.19 402	0.13 137	0.11 122

RAFT	0.45 339	0.22 303	0.45 303	0.47 453	0.26 319	0.54 345	0.47 459	0.66 256	0.58 260	0.80 385	0.82 331	0.94 467	0.57 385	0.75 424	0.34 276	0.17 313	0.15 383	0.22 427	0.20 427	0.16 276	0.12 169

EDNetEfficient	1.46 598	0.80 590	6.12 631	0.47 453	0.39 510	0.69 438	0.83 577	0.90 393	2.77 622	3.50 634	1.96 586	1.66 585	2.03 617	1.26 561	4.18 628	0.21 419	0.18 459	0.21 412	0.20 427	0.41 560	0.39 563

CVANet_RVC	0.57 465	0.33 474	0.44 291	0.47 453	0.32 456	0.67 434	0.61 529	1.05 454	0.93 456	0.85 430	1.04 446	1.01 486	0.73 484	0.83 459	0.52 427	0.29 523	0.19 473	0.27 512	0.25 509	0.31 513	0.21 438

AE-Stereo	0.34 200	0.21 264	0.42 268	0.48 460	0.31 440	0.48 315	0.35 311	0.61 219	0.62 265	0.32 135	0.55 222	0.52 260	0.27 161	0.47 182	0.29 226	0.13 88	0.13 315	0.18 300	0.16 295	0.15 232	0.12 169

LL-Strereo	0.57 465	0.27 422	0.68 473	0.48 460	0.34 476	0.39 255	0.48 467	0.94 407	0.97 473	0.83 419	0.78 307	1.10 515	1.18 576	1.33 568	0.49 408	0.17 313	0.14 351	0.22 427	0.19 402	0.16 276	0.17 346

CASS	0.45 339	0.27 422	0.42 268	0.48 460	0.22 174	0.61 395	0.34 287	0.97 421	0.62 265	0.71 336	0.85 352	0.61 315	0.55 376	0.57 265	0.41 351	0.29 523	0.16 419	0.22 427	0.18 372	0.22 431	0.28 502
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
UDGNet	0.48 377	0.77 588	0.50 377	0.48 460	0.31 440	0.41 274	0.34 287	0.70 299	0.92 450	0.65 292	0.60 237	0.58 289	0.43 303	0.63 333	0.41 351	0.32 544	0.15 383	0.66 602	0.19 402	0.36 542	0.21 438

DAS	0.51 418	0.25 386	0.60 432	0.48 460	0.31 440	0.58 374	0.41 419	0.83 364	0.97 473	0.89 459	1.12 473	0.70 364	0.75 491	0.82 451	0.43 360	0.17 313	0.13 315	0.18 300	0.15 263	0.20 385	0.18 364

SepStereo	0.51 418	0.25 386	0.60 432	0.48 460	0.31 440	0.58 374	0.41 419	0.83 364	0.97 473	0.89 459	1.12 473	0.70 364	0.75 491	0.93 505	0.43 360	0.17 313	0.13 315	0.18 300	0.15 263	0.20 385	0.18 364

PSMNet-ADL	0.48 377	0.27 422	0.40 237	0.48 460	0.30 418	0.68 436	0.37 348	0.90 393	0.80 372	0.61 262	0.80 320	0.92 463	0.62 417	0.72 405	0.63 463	0.23 462	0.18 459	0.18 300	0.20 427	0.22 431	0.20 420

CroCo-Stereo	0.26 124	0.22 303	0.36 178	0.48 460	0.22 174	0.20 10	0.29 201	0.51 164	0.44 207	0.28 103	0.23 40	0.42 210	0.26 150	0.29 11	0.26 169	0.15 212	0.13 315	0.13 109	0.11 140	0.16 276	0.12 169
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
ICVP	0.46 349	0.25 386	0.38 206	0.48 460	0.28 374	0.58 374	0.43 436	1.00 430	0.70 307	0.67 308	0.95 399	0.75 396	0.55 376	0.53 229	0.54 435	0.23 462	0.17 441	0.19 340	0.17 345	0.19 369	0.20 420
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
sAnonymous2	0.40 294	0.39 514	0.85 523	0.48 460	0.37 495	0.40 259	0.46 452	0.57 192	0.52 238	0.38 171	0.46 176	0.35 156	0.42 297	0.43 144	0.30 232	0.19 379	0.14 351	0.18 300	0.17 345	0.57 592	0.44 577

CroCo_RVC	0.40 294	0.39 514	0.85 523	0.48 460	0.37 495	0.40 259	0.46 452	0.57 192	0.52 238	0.38 171	0.46 176	0.35 156	0.42 297	0.43 144	0.30 232	0.19 379	0.14 351	0.18 300	0.17 345	0.57 592	0.44 577

EDNetEfficientorigin	9.93 643	1.15 609	175.16 666	0.48 460	0.36 488	1.04 537	0.68 545	1.24 543	2.69 621	3.17 631	2.50 601	2.30 603	2.07 618	1.76 596	2.21 607	0.20 402	0.18 459	0.24 466	0.19 402	0.51 581	0.50 594

AdaStereo	0.50 411	0.32 466	0.47 332	0.48 460	0.25 275	0.67 434	0.32 264	1.17 511	0.88 422	0.75 362	0.99 422	0.75 396	0.49 336	0.67 373	0.46 395	0.27 505	0.12 238	0.28 520	0.18 372	0.23 448	0.18 364
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
NVstereo2D	0.60 482	0.30 457	0.75 505	0.48 460	0.43 534	0.89 504	0.48 467	1.05 454	1.15 538	0.66 305	0.86 355	0.88 447	0.70 473	0.99 515	0.65 468	0.32 544	0.15 383	0.28 520	0.20 427	0.40 554	0.36 550

SANet	1.07 572	0.41 523	1.06 549	0.48 460	0.30 418	1.41 578	0.94 590	1.42 578	3.36 628	1.58 585	2.43 599	2.33 605	1.70 606	1.34 570	1.07 559	0.28 516	0.24 522	0.26 498	0.23 484	0.34 532	0.30 519

GMStereo_Zeroshot	0.49 395	0.44 532	0.74 501	0.49 475	0.27 350	0.56 363	0.29 201	0.73 323	0.76 344	0.86 437	0.94 390	0.91 458	0.36 264	0.74 418	0.43 360	0.26 495	0.14 351	0.26 498	0.15 263	0.36 542	0.18 364

StereoVision	0.42 312	0.28 436	0.45 303	0.49 475	0.28 374	0.38 247	0.38 370	0.72 312	0.62 265	0.44 200	1.14 485	0.54 268	0.39 283	0.56 252	0.34 276	0.21 419	0.24 522	0.25 479	0.24 500	0.26 478	0.16 326

coex-ft	6.43 640	1.51 621	87.33 665	0.49 475	0.38 504	1.34 573	1.21 609	1.16 506	8.09 640	12.12 648	2.79 610	2.77 611	3.31 633	1.16 546	3.15 618	0.24 474	0.23 513	0.27 512	0.24 500	0.45 569	0.37 555

Wz-Net-TNSev	1.14 578	1.06 608	4.32 628	0.49 475	0.42 528	1.51 586	1.11 603	1.48 584	1.40 578	1.22 564	1.26 515	1.58 583	1.43 592	1.76 596	1.70 590	0.32 544	0.31 567	0.26 498	0.30 544	0.41 560	0.41 569

AASNet	0.53 433	0.25 386	0.52 395	0.49 475	0.32 456	0.74 457	0.40 404	1.50 587	0.86 408	0.86 437	0.92 386	0.64 330	0.59 401	0.59 300	0.79 499	0.23 462	0.19 473	0.20 370	0.16 295	0.21 409	0.19 397

GEStereo_RVC	0.55 447	0.29 448	0.63 447	0.49 475	0.31 440	0.70 443	0.54 505	1.22 531	0.92 450	0.82 407	0.85 352	0.85 431	0.63 423	0.90 489	0.65 468	0.24 474	0.16 419	0.19 340	0.16 295	0.21 409	0.22 456

psm_up	0.55 447	0.26 405	0.47 332	0.49 475	0.32 456	0.65 427	0.56 515	1.04 449	0.82 385	0.82 407	0.88 371	1.01 486	0.94 548	0.74 418	0.61 457	0.21 419	0.25 530	0.26 498	0.23 484	0.21 409	0.20 420

psmorigin	0.82 531	0.51 551	2.09 607	0.49 475	0.41 522	0.85 499	0.50 478	1.04 449	0.88 422	1.45 578	1.43 547	1.50 575	1.06 564	1.22 557	0.97 545	0.31 533	0.32 572	0.27 512	0.27 530	0.33 526	0.42 570

aanetorigin	0.83 538	0.56 565	1.87 604	0.49 475	0.38 504	0.56 363	0.66 538	0.70 299	1.00 488	2.42 617	2.02 589	1.31 545	1.18 576	0.93 505	1.13 568	0.20 402	0.18 459	0.20 370	0.19 402	0.27 490	0.30 519

FAT-Stereo	0.73 514	0.33 474	0.75 505	0.49 475	0.37 495	0.71 448	0.59 522	1.36 569	1.30 568	1.03 528	1.40 540	1.59 584	1.15 572	0.87 478	0.86 514	0.28 516	0.28 549	0.28 520	0.23 484	0.28 494	0.38 561

FADNet-RVC-Resample	0.56 458	0.33 474	1.16 560	0.49 475	0.34 476	0.71 448	0.43 436	1.01 439	0.93 456	0.82 407	0.87 363	0.74 394	0.67 450	0.73 411	0.45 385	0.18 347	0.18 459	0.26 498	0.27 530	0.26 478	0.27 495

ADCP+	1.06 570	0.35 485	1.51 596	0.49 475	0.51 565	1.45 583	0.55 509	1.25 547	1.03 500	1.16 553	1.15 491	1.10 515	1.07 566	1.56 584	6.75 638	0.19 379	0.16 419	0.23 449	0.21 450	0.28 494	0.21 438

DLCB_ROB	0.58 472	0.28 436	0.47 332	0.49 475	0.32 456	0.77 469	0.50 478	0.99 426	0.92 450	1.04 529	1.14 485	1.21 532	0.69 460	0.88 481	0.69 478	0.20 402	0.20 485	0.22 427	0.22 468	0.21 409	0.18 364

WCMA_ROB	1.14 578	0.36 490	0.76 510	0.49 475	0.44 541	1.23 567	0.67 540	1.11 478	1.23 552	2.84 625	3.95 630	3.28 619	1.83 611	1.25 560	0.99 549	0.44 582	0.34 580	0.34 550	0.37 568	0.41 560	0.40 566

AIO-test1	0.38 266	0.18 152	0.38 206	0.50 489	0.24 243	0.46 307	0.30 217	0.70 299	1.19 545	0.40 185	0.71 270	0.45 227	0.29 192	0.53 229	0.27 188	0.15 212	0.13 315	0.19 340	0.21 450	0.13 137	0.17 346

rvit_0105_6	0.38 266	0.28 436	0.64 452	0.50 489	0.30 418	0.39 255	0.38 370	0.51 164	0.67 294	0.40 185	0.45 171	0.50 252	0.41 295	0.54 236	0.36 309	0.27 505	0.26 536	0.24 466	0.21 450	0.22 431	0.16 326

rvit_0105_5	0.42 312	0.31 462	0.73 496	0.50 489	0.29 401	0.44 292	0.42 429	0.61 219	0.74 333	0.51 225	0.51 201	0.60 310	0.47 327	0.57 265	0.38 334	0.27 505	0.25 530	0.25 479	0.23 484	0.22 431	0.18 364

rvit_0105_4	0.41 305	0.29 448	0.71 488	0.50 489	0.29 401	0.41 274	0.41 419	0.55 185	0.73 326	0.45 203	0.48 184	0.55 273	0.44 313	0.57 265	0.36 309	0.28 516	0.26 536	0.25 479	0.22 468	0.23 448	0.18 364

CroCo-Stereo Lap2	0.28 143	0.24 361	0.39 225	0.50 489	0.29 401	0.20 10	0.31 243	0.49 154	0.38 175	0.24 74	0.27 85	0.46 235	0.31 218	0.39 109	0.30 232	0.14 139	0.15 383	0.16 212	0.13 205	0.16 276	0.15 280

Wz-Net-LNSev	0.71 508	0.51 551	1.36 588	0.50 489	0.41 522	1.15 555	0.69 550	1.21 523	1.07 523	1.02 520	1.12 473	1.08 508	0.87 530	0.89 487	0.89 533	0.24 474	0.22 503	0.21 412	0.19 402	0.26 478	0.26 485

Wz-Net-MNSev	0.76 517	0.40 519	1.34 583	0.50 489	0.40 515	1.44 582	0.83 577	1.15 499	1.16 539	1.25 568	1.20 505	1.13 525	0.81 513	1.16 546	1.00 552	0.22 445	0.19 473	0.24 466	0.23 484	0.28 494	0.26 485

IIG-Stereo	0.43 322	0.21 264	0.44 291	0.50 489	0.25 275	0.44 292	0.21 88	0.71 307	0.76 344	0.83 419	0.95 399	0.83 425	0.43 303	0.90 489	0.35 293	0.15 212	0.12 238	0.19 340	0.14 236	0.15 232	0.11 122

Anonymous3	0.46 349	0.34 479	0.86 528	0.50 489	0.37 495	0.81 484	0.50 478	0.72 312	0.65 288	0.51 225	0.65 250	0.45 227	0.45 318	0.64 347	0.38 334	0.24 474	0.24 522	0.22 427	0.21 450	0.23 448	0.23 463

HGLStereo	0.56 458	0.28 436	0.57 422	0.50 489	0.37 495	0.80 479	0.45 448	1.02 442	0.78 361	0.86 437	1.14 485	0.89 451	0.82 517	0.76 428	0.73 489	0.21 419	0.20 485	0.19 340	0.18 372	0.19 369	0.21 438

DMCA-RVC	0.51 418	0.30 457	0.59 427	0.50 489	0.32 456	0.54 345	0.38 370	0.86 374	0.68 299	0.94 487	0.86 355	0.91 458	0.68 456	0.70 395	0.59 450	0.23 462	0.18 459	0.31 537	0.23 484	0.26 478	0.19 397

ADCL	1.04 565	0.38 507	1.35 584	0.50 489	0.39 510	1.61 592	0.89 585	1.29 554	1.39 576	1.29 570	1.50 557	1.24 535	1.24 581	1.37 576	4.87 631	0.21 419	0.19 473	0.25 479	0.25 509	0.29 498	0.27 495

ADCRef	0.80 527	0.43 527	1.32 581	0.50 489	0.45 545	1.07 540	0.51 493	1.07 462	0.98 477	1.17 554	1.42 544	0.87 442	0.91 537	0.85 471	3.19 619	0.18 347	0.16 419	0.23 449	0.23 484	0.22 431	0.21 438

PA-Net	0.67 497	0.43 527	0.83 521	0.50 489	0.53 570	0.94 513	0.68 545	1.10 472	1.14 537	0.80 385	0.88 371	0.87 442	0.77 501	1.02 524	0.88 523	0.24 474	0.41 594	0.29 528	0.44 587	0.26 478	0.34 543
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DRN-Test	0.66 492	0.32 466	0.66 464	0.50 489	0.39 510	1.15 555	0.61 529	1.49 586	1.01 492	1.12 549	1.08 462	1.06 501	0.69 460	0.77 435	0.94 539	0.23 462	0.17 441	0.26 498	0.25 509	0.25 471	0.21 438

PWC_ROB	0.87 542	0.52 558	1.28 575	0.50 489	0.32 456	0.91 507	0.37 348	1.36 569	1.46 583	1.61 588	2.59 606	1.16 530	1.01 560	1.34 570	1.40 584	0.25 485	0.18 459	0.28 520	0.20 427	0.29 498	0.28 502

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 113	0.31 462	0.24 18	0.51 505	0.19 68	0.29 132	0.22 100	0.40 98	0.37 168	0.26 85	0.24 58	0.24 65	0.31 218	0.44 156	0.22 67	0.14 139	0.09 25	0.12 69	0.09 10	0.14 182	0.10 73

TestStereo1	0.43 322	0.23 324	0.41 247	0.51 505	0.24 243	0.34 208	0.40 404	0.77 342	0.90 438	0.68 314	0.96 403	0.48 243	0.46 323	0.91 496	0.32 249	0.16 270	0.13 315	0.18 300	0.15 263	0.14 182	0.13 212

RAFT+CT+SA	0.39 282	0.23 324	0.36 178	0.51 505	0.27 350	0.29 132	0.46 452	0.75 332	0.80 372	0.51 225	0.89 375	0.41 200	0.40 289	0.78 439	0.32 249	0.14 139	0.11 171	0.18 300	0.18 372	0.15 232	0.14 256

SA-5K	0.43 322	0.23 324	0.41 247	0.51 505	0.24 243	0.34 208	0.40 404	0.77 342	0.90 438	0.68 314	0.96 403	0.48 243	0.46 323	0.91 496	0.32 249	0.16 270	0.13 315	0.18 300	0.15 263	0.14 182	0.13 212

XX-TBD	0.32 183	0.53 562	0.26 58	0.51 505	0.20 113	0.37 234	0.24 135	0.40 98	0.73 326	0.54 238	0.69 265	0.31 126	0.25 133	0.32 45	0.27 188	0.16 270	0.10 67	0.12 69	0.09 10	0.13 137	0.11 122

sCroCo_RVC	0.35 216	0.28 436	0.69 479	0.51 505	0.39 510	0.41 274	0.31 243	0.49 154	0.45 216	0.31 122	0.48 184	0.38 177	0.32 223	0.46 175	0.32 249	0.21 419	0.22 503	0.19 340	0.19 402	0.21 409	0.20 420

RAFT + AFF	0.53 433	0.29 448	0.75 505	0.51 505	0.32 456	0.63 412	0.60 524	1.00 430	0.91 445	0.78 379	0.87 363	0.83 425	0.58 394	0.80 445	0.47 402	0.17 313	0.20 485	0.23 449	0.22 468	0.18 335	0.18 364

GwcNet	0.69 502	0.36 490	1.10 554	0.51 505	0.42 528	1.08 544	0.50 478	1.21 523	1.16 539	1.00 512	1.37 534	1.06 501	0.79 508	0.92 499	0.94 539	0.25 485	0.24 522	0.24 466	0.22 468	0.23 448	0.26 485

GANet	0.70 504	0.37 497	0.55 412	0.51 505	0.34 476	0.94 513	0.96 592	1.08 466	0.94 463	1.04 529	1.98 587	1.13 525	0.88 534	1.12 542	0.66 471	0.25 485	0.26 536	0.27 512	0.22 468	0.31 513	0.22 456

TDLM	0.57 465	0.33 474	0.49 364	0.51 505	0.30 418	0.66 430	0.73 565	1.03 446	1.01 492	0.82 407	1.10 468	0.84 429	0.70 473	0.86 476	0.58 445	0.28 516	0.17 441	0.25 479	0.22 468	0.26 478	0.19 397

StereoDRNet	0.64 488	0.33 474	0.68 473	0.51 505	0.43 534	1.03 533	0.53 501	1.47 583	0.99 482	1.10 546	0.87 363	1.07 506	0.71 477	0.82 451	0.88 523	0.23 462	0.19 473	0.25 479	0.23 484	0.27 490	0.19 397

NaN_ROB	0.69 502	0.44 532	0.69 479	0.51 505	0.33 467	0.97 521	1.06 599	1.22 531	1.19 545	1.24 567	0.96 403	1.08 508	0.78 506	1.20 551	0.67 474	0.24 474	0.30 558	0.23 449	0.24 500	0.23 448	0.25 479

zh-mn7	1.08 574	0.65 577	4.00 625	0.52 517	0.38 504	1.16 558	0.62 531	1.15 499	1.77 600	1.74 596	2.31 593	1.17 531	0.91 537	2.10 610	1.77 594	0.24 474	0.21 495	0.22 427	0.22 468	0.25 471	0.28 502

w-ln-seven-2	0.76 517	0.43 527	2.32 611	0.52 517	0.38 504	0.90 506	0.65 536	1.11 478	1.12 533	1.19 558	1.28 518	1.09 511	0.99 556	1.07 532	0.87 520	0.20 402	0.19 473	0.23 449	0.22 468	0.26 478	0.22 456

YMNet	0.66 492	0.38 507	0.90 533	0.52 517	0.46 552	1.08 544	0.49 473	1.00 430	0.77 351	1.18 556	1.29 522	1.12 519	0.74 486	0.85 471	0.86 514	0.27 505	0.31 567	0.25 479	0.25 509	0.24 461	0.23 463

YMNet_1	0.66 492	0.38 507	0.90 533	0.52 517	0.46 552	1.08 544	0.49 473	1.00 430	0.77 351	1.18 556	1.29 522	1.12 519	0.74 486	0.85 471	0.86 514	0.27 505	0.31 567	0.25 479	0.25 509	0.24 461	0.23 463

rvit_stereo_ft	0.33 194	0.25 386	0.47 332	0.52 517	0.32 456	0.33 197	0.47 459	0.49 154	0.50 233	0.34 144	0.41 160	0.41 200	0.32 223	0.48 193	0.34 276	0.22 445	0.14 351	0.19 340	0.18 372	0.19 369	0.14 256

test_5	0.43 322	0.24 361	0.43 279	0.52 517	0.28 374	0.28 117	0.42 429	0.72 312	0.82 385	0.62 264	0.91 382	0.72 377	0.55 376	0.79 444	0.35 293	0.14 139	0.11 171	0.18 300	0.18 372	0.18 335	0.16 326

OMP-Stereo	0.42 312	0.22 303	0.46 320	0.52 517	0.24 243	0.36 227	0.25 143	0.71 307	0.78 361	0.77 375	0.64 247	0.89 451	0.39 283	0.91 496	0.35 293	0.15 212	0.12 238	0.20 370	0.15 263	0.15 232	0.12 169

edge stereo	0.76 517	0.38 507	0.74 501	0.52 517	0.43 534	0.80 479	0.53 501	1.28 553	1.06 517	1.28 569	1.38 539	1.81 589	1.11 569	1.08 535	0.85 513	0.33 552	0.32 572	0.41 574	0.28 536	0.32 519	0.36 550

RTSC	0.87 542	0.48 539	1.23 571	0.52 517	0.37 495	1.13 552	0.50 478	1.34 563	1.79 601	1.51 582	1.24 511	1.12 519	0.81 513	1.62 588	2.16 606	0.25 485	0.19 473	0.23 449	0.24 500	0.30 507	0.31 527

XPNet_ROB	0.70 504	0.35 485	0.68 473	0.52 517	0.40 515	0.79 476	0.85 583	1.16 506	0.94 463	1.33 573	1.15 491	1.38 561	0.83 522	1.03 526	0.90 535	0.32 544	0.25 530	0.26 498	0.24 500	0.31 513	0.28 502

z-mn7	1.00 559	0.50 547	1.70 600	0.53 527	0.36 488	1.75 600	0.71 561	1.22 531	2.28 613	0.96 495	2.54 602	1.42 566	0.95 551	2.19 615	1.54 586	0.22 445	0.19 473	0.21 412	0.20 427	0.27 490	0.25 479

rvit_stereo_0075_2	0.47 365	0.37 497	0.70 483	0.53 527	0.46 552	0.43 284	0.36 333	0.81 359	0.67 294	0.55 240	0.74 284	0.59 304	0.43 303	0.63 333	0.43 360	0.32 544	0.23 513	0.35 552	0.25 509	0.30 507	0.25 479

HCRNet	0.44 329	0.34 479	0.41 247	0.53 527	0.26 319	0.53 339	0.29 201	0.83 364	0.63 276	0.71 336	0.81 327	0.77 408	0.50 347	0.66 362	0.36 309	0.24 474	0.16 419	0.24 466	0.20 427	0.21 409	0.18 364

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 497	0.81 591	0.73 496	0.53 527	0.37 495	1.40 576	0.53 501	1.04 449	0.79 370	0.88 455	0.94 390	0.95 469	0.53 358	0.93 505	0.58 445	0.39 573	0.30 558	0.57 598	0.31 552	0.53 586	0.30 519

ADCMid	1.14 578	0.52 558	2.23 610	0.53 527	0.43 534	1.07 540	0.75 567	1.23 536	1.05 510	2.15 610	1.44 550	1.50 575	1.43 592	1.56 584	5.01 632	0.26 495	0.24 522	0.29 528	0.31 552	0.37 547	0.33 536

RYNet	0.72 512	0.35 485	0.64 452	0.53 527	0.67 590	1.31 572	0.67 540	1.20 521	1.18 543	1.05 531	0.87 363	1.27 539	0.93 547	0.93 505	1.27 577	0.22 445	0.16 419	0.26 498	0.23 484	0.40 554	0.39 563

DPSNet	0.99 558	0.42 525	1.88 605	0.53 527	0.41 522	1.59 591	1.26 613	2.21 617	1.43 579	1.10 546	1.11 469	1.46 569	1.95 615	1.34 570	1.26 575	0.34 558	0.25 530	0.25 479	0.21 450	0.46 572	0.37 555

MultiAttention	3.58 629	0.24 361	0.62 437	0.54 534	0.34 476	22.90 651	2.72 642	1.60 598	1.13 534	0.80 385	1.81 578	1.14 528	0.43 303	35.29 660	0.61 457	0.17 313	0.12 238	0.23 449	0.23 484	0.34 532	0.29 510

MSAF-DinoV2	1.04 565	0.38 507	1.32 581	0.54 534	0.29 401	0.89 504	0.72 563	1.52 593	1.24 554	1.05 531	1.41 542	2.98 612	1.49 595	2.74 624	2.83 617	0.22 445	0.14 351	0.20 370	0.22 468	0.32 519	0.32 531

w-ln-seven	0.96 555	0.48 539	2.41 613	0.54 534	0.50 561	1.41 578	0.70 555	1.67 604	1.81 602	1.49 579	1.50 557	1.26 537	0.87 530	1.15 544	1.80 598	0.23 462	0.21 495	0.25 479	0.25 509	0.31 513	0.26 485

rvit_0105_3	0.47 365	0.34 479	0.77 515	0.54 534	0.31 440	0.49 320	0.47 459	0.63 233	0.79 370	0.65 292	0.59 235	0.64 330	0.50 347	0.65 354	0.39 340	0.29 523	0.27 545	0.29 528	0.28 536	0.21 409	0.20 420

ccnet	0.82 531	0.57 567	0.75 505	0.54 534	0.59 584	1.09 547	0.66 538	1.38 572	0.94 463	1.12 549	1.44 550	1.29 542	0.92 542	0.95 514	1.24 573	0.49 591	0.42 596	0.50 593	0.47 594	0.51 581	0.46 582

ADCPNet	1.03 564	0.48 539	2.70 615	0.54 534	0.42 528	1.40 576	0.75 567	1.13 486	1.07 523	1.22 564	1.42 544	1.68 586	1.09 567	1.36 575	3.45 623	0.30 530	0.28 549	0.29 528	0.32 558	0.37 547	0.35 548

LALA_ROB	0.74 515	0.43 527	0.69 479	0.54 534	0.40 515	1.01 528	0.95 591	1.21 523	1.07 523	1.22 564	1.12 473	1.56 581	0.79 508	1.04 528	0.86 514	0.33 552	0.22 503	0.35 552	0.30 544	0.35 537	0.31 527

SACVNet	0.58 472	0.34 479	0.55 412	0.55 541	0.36 488	0.63 412	0.48 467	1.13 486	0.77 351	1.02 520	1.06 456	1.02 491	0.74 486	0.90 489	0.51 420	0.27 505	0.21 495	0.25 479	0.24 500	0.29 498	0.36 550

XX-Stereo	0.37 251	0.17 125	0.45 303	0.55 541	0.36 488	0.38 247	0.20 63	0.60 213	0.30 101	0.46 209	1.30 525	0.73 388	0.26 150	0.56 252	0.26 169	0.16 270	0.11 171	0.17 252	0.16 295	0.14 182	0.10 73

FBW_ROB	0.88 544	0.50 547	0.85 523	0.55 541	0.40 515	1.17 559	0.78 571	1.50 587	1.37 573	1.33 573	1.27 516	1.48 573	1.00 559	2.57 623	0.98 548	0.25 485	0.32 572	0.45 579	0.30 544	0.34 532	0.28 502

ISRNet	0.56 458	0.24 361	0.66 464	0.56 544	0.36 488	0.44 292	0.25 143	0.82 361	0.84 395	1.07 538	1.25 513	0.91 458	0.60 405	0.66 362	0.58 445	0.35 563	0.26 536	0.36 557	0.33 561	0.30 507	0.42 570

Wz-Net-SNSev	0.91 550	0.73 583	2.13 608	0.56 544	0.45 545	0.95 516	1.13 604	1.34 563	1.24 554	1.02 520	1.30 525	1.46 569	0.86 527	1.81 598	1.50 585	0.25 485	0.23 513	0.25 479	0.26 523	0.32 519	0.29 510

APVNet	0.71 508	0.37 497	0.89 532	0.56 544	0.45 545	1.18 561	0.68 545	1.41 577	0.85 403	0.81 398	1.15 491	1.04 495	0.81 513	1.10 539	1.17 569	0.26 495	0.28 549	0.32 543	0.31 552	0.29 498	0.30 519

S-Stereo	0.74 515	0.35 485	0.96 539	0.56 544	0.45 545	0.82 492	0.60 524	1.24 543	1.60 595	0.96 495	1.41 542	1.12 519	0.94 548	0.80 445	1.04 557	0.26 495	0.31 567	0.28 520	0.25 509	0.32 519	0.47 587

ETE_ROB	0.70 504	0.49 543	0.73 496	0.56 544	0.36 488	0.79 476	0.87 584	1.14 495	0.93 456	1.19 558	1.18 500	1.39 562	0.82 517	0.99 515	0.80 501	0.26 495	0.21 495	0.31 537	0.26 523	0.33 526	0.34 543

PSMNet_ROB	0.64 488	0.37 497	0.65 458	0.56 544	0.42 528	0.97 521	0.83 577	1.21 523	0.92 450	0.79 383	1.02 436	1.08 508	0.63 423	0.82 451	0.91 537	0.29 523	0.20 485	0.31 537	0.31 552	0.26 478	0.23 463

zh-sn7	1.09 575	0.75 585	3.23 619	0.57 550	0.42 528	1.11 548	0.89 585	1.19 516	1.27 564	1.41 577	1.98 587	1.25 536	1.47 594	1.99 607	2.62 614	0.26 495	0.26 536	0.26 498	0.27 530	0.35 537	0.30 519

AnyNet_C32	1.16 582	0.62 575	2.40 612	0.57 550	0.55 575	1.41 578	1.34 618	1.18 514	1.24 554	1.49 579	1.42 544	1.39 562	1.20 580	1.55 582	4.82 630	0.29 523	0.28 549	0.29 528	0.34 563	0.38 551	0.42 570

NLCSM	0.82 531	0.52 558	1.19 566	0.58 552	0.73 596	0.92 511	0.78 571	1.75 608	0.87 417	0.92 479	1.86 582	1.40 564	0.74 486	1.52 580	1.09 561	0.27 505	0.23 513	0.26 498	0.30 544	0.26 478	0.28 502

rvit_105_1	0.54 445	0.40 519	0.76 510	0.58 552	0.37 495	0.59 387	0.68 545	0.70 299	0.94 463	0.82 407	0.69 265	0.73 388	0.58 394	0.78 439	0.54 435	0.32 544	0.29 554	0.31 537	0.34 563	0.23 448	0.20 420

LMCR-Stereo	0.53 433	0.30 457	0.53 403	0.58 552	0.30 418	0.83 495	0.36 333	1.19 516	0.76 344	0.88 455	1.04 446	0.56 276	0.62 417	0.82 451	0.67 474	0.19 379	0.15 383	0.19 340	0.14 236	0.23 448	0.17 346

DGSMNet	0.76 517	0.55 564	1.29 577	0.58 552	0.62 587	0.94 513	0.70 555	1.26 549	1.11 530	0.83 419	1.24 511	1.00 482	0.71 477	1.03 526	0.81 504	0.34 558	0.29 554	0.41 574	0.40 577	0.57 592	0.55 599

CC-Net-ROB	0.82 531	0.96 602	0.85 523	0.58 552	0.45 545	1.27 570	0.70 555	1.17 511	1.02 495	0.83 419	1.23 510	0.90 456	0.77 501	1.06 529	0.69 478	0.46 585	0.34 580	1.71 620	0.38 571	0.59 595	0.36 550

TCMNet	0.66 492	0.39 514	0.98 542	0.59 557	0.61 586	0.96 519	0.55 509	1.05 454	0.90 438	0.84 426	1.14 485	0.89 451	0.65 440	0.85 471	1.01 553	0.26 495	0.26 536	0.31 537	0.28 536	0.32 519	0.29 510

stereogan	0.80 527	0.31 462	0.71 488	0.59 557	0.50 561	1.72 599	0.48 467	1.35 566	1.37 573	1.00 512	1.46 555	1.56 581	0.95 551	1.29 564	0.84 509	0.28 516	0.29 554	0.29 528	0.25 509	0.38 551	0.38 561

SHD	0.93 553	0.50 547	1.18 565	0.59 557	0.46 552	0.97 521	0.48 467	1.70 606	2.15 609	1.58 585	1.37 534	1.42 566	1.19 578	1.31 566	1.60 588	0.31 533	0.26 536	0.32 543	0.33 561	0.40 554	0.42 570

ADCS	1.51 600	0.61 572	3.42 620	0.59 557	0.51 565	1.27 570	1.08 602	1.59 597	1.81 602	1.91 604	1.66 569	1.51 578	1.42 591	1.94 605	8.60 640	0.33 552	0.32 572	0.33 548	0.36 567	0.44 565	0.42 570

DANet	0.71 508	0.45 536	0.91 535	0.59 557	0.40 515	0.81 484	0.40 404	0.97 421	0.84 395	1.20 562	1.22 506	1.33 553	0.88 534	1.16 546	1.24 573	0.27 505	0.23 513	0.31 537	0.25 509	0.35 537	0.32 531
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
MSMD_ROB	1.21 585	0.49 543	0.62 437	0.59 557	0.50 561	1.62 594	0.67 540	1.23 536	1.24 554	2.45 618	3.77 624	3.09 616	2.98 631	1.32 567	0.81 504	0.45 583	0.41 594	0.49 591	0.51 603	0.47 575	0.44 577

Nwc_Net	0.78 523	0.38 507	0.73 496	0.60 563	0.55 575	1.05 538	0.55 509	1.67 604	1.05 510	0.88 455	1.86 582	1.40 564	1.09 567	1.10 539	0.87 520	0.30 530	0.25 530	0.36 557	0.38 571	0.29 498	0.29 510

CSAN	0.83 538	0.49 543	0.77 515	0.60 563	0.41 522	1.14 553	1.06 599	1.19 516	1.46 583	1.32 571	1.43 547	1.37 560	1.19 578	1.27 563	0.86 514	0.39 573	0.31 567	0.36 557	0.37 568	0.35 537	0.34 543

FC-DCNN v2	1.65 606	0.51 551	0.65 458	0.61 565	0.49 559	1.61 592	0.70 555	1.75 608	1.56 591	4.74 642	4.91 639	6.46 640	3.31 633	1.91 602	1.11 563	0.46 585	0.42 596	0.47 583	0.46 588	0.48 576	0.46 582

NCC-stereo	0.78 523	0.40 519	0.76 510	0.61 565	0.67 590	0.81 484	0.69 550	1.54 595	1.11 530	0.90 466	1.36 531	1.33 553	1.16 573	1.19 549	0.88 523	0.31 533	0.30 558	0.37 562	0.48 596	0.33 526	0.33 536

Abc-Net	0.78 523	0.40 519	0.76 510	0.61 565	0.67 590	0.81 484	0.69 550	1.54 595	1.11 530	0.90 466	1.36 531	1.33 553	1.16 573	1.19 549	0.88 523	0.31 533	0.30 558	0.37 562	0.48 596	0.33 526	0.33 536
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
FC-DCNN	1.59 602	0.51 551	0.66 464	0.61 565	0.49 559	1.56 589	0.70 555	1.66 603	1.53 587	4.64 639	4.62 637	5.85 636	3.34 635	1.84 600	1.11 563	0.46 585	0.42 596	0.47 583	0.46 588	0.48 576	0.46 582

WZ-Net	1.19 584	0.59 569	4.07 626	0.62 569	0.51 565	1.34 573	1.31 617	1.32 559	1.74 599	1.53 584	1.65 567	1.74 588	1.28 585	2.25 617	2.01 603	0.27 505	0.21 495	0.23 449	0.25 509	0.40 554	0.39 563

MDST_ROB	0.91 550	0.27 422	0.85 523	0.63 570	0.41 522	2.53 611	0.71 561	1.60 598	1.13 534	2.83 624	1.73 573	0.97 474	0.69 460	1.61 587	0.73 489	0.25 485	0.22 503	0.32 543	0.28 536	0.25 471	0.24 471

Syn2CoEx	0.71 508	0.51 551	0.95 537	0.64 571	0.45 545	0.91 507	0.53 501	1.48 584	1.13 534	0.93 484	1.35 530	1.02 491	0.99 556	0.92 499	0.80 501	0.30 530	0.27 545	0.28 520	0.24 500	0.23 448	0.24 471

AF-Net	0.81 530	0.39 514	0.68 473	0.64 571	0.54 573	0.91 507	0.51 493	1.61 600	1.31 569	0.96 495	2.02 589	1.46 569	1.26 584	1.11 541	0.99 549	0.32 544	0.24 522	0.39 567	0.27 530	0.30 507	0.25 479

G-Net	0.95 554	0.46 538	1.04 547	0.64 571	0.48 557	2.12 607	0.64 535	1.01 439	0.87 417	1.75 597	2.82 613	1.30 544	1.64 605	1.06 529	0.96 544	0.36 567	0.29 554	0.35 552	0.25 509	0.45 569	0.42 570

AnyNet_C01	1.56 601	1.05 607	7.45 633	0.64 571	0.54 573	1.99 605	1.38 620	1.43 580	1.36 571	1.63 591	1.92 584	1.84 591	1.33 587	2.40 619	4.03 625	0.33 552	0.32 572	0.32 543	0.34 563	0.44 565	0.45 581

NCCL2	0.72 512	0.41 523	0.65 458	0.64 571	0.44 541	0.98 525	1.20 607	1.11 478	1.00 488	0.98 505	0.96 403	1.49 574	0.87 530	0.90 489	0.79 499	0.31 533	0.26 536	0.39 567	0.39 575	0.32 519	0.32 531

RGC	0.79 526	0.59 569	0.71 488	0.65 576	0.65 589	0.92 511	0.58 519	1.29 554	1.05 510	1.07 538	1.45 553	1.47 572	1.03 561	1.21 555	0.88 523	0.32 544	0.30 558	0.48 588	0.40 577	0.37 547	0.37 555

RTS	1.98 612	0.96 602	11.36 638	0.65 576	0.57 581	2.77 617	1.40 621	1.39 573	2.26 611	1.89 601	2.56 603	1.32 550	1.25 582	5.20 637	4.05 626	0.31 533	0.22 503	0.29 528	0.29 542	0.40 554	0.37 555

RTSA	1.98 612	0.96 602	11.36 638	0.65 576	0.57 581	2.77 617	1.40 621	1.39 573	2.26 611	1.89 601	2.56 603	1.32 550	1.25 582	5.20 637	4.05 626	0.31 533	0.22 503	0.29 528	0.29 542	0.40 554	0.37 555

RP	0.76 517	0.36 490	0.63 447	0.66 579	0.58 583	0.80 479	0.55 509	1.14 495	1.22 551	0.97 500	1.65 567	1.43 568	1.32 586	1.01 519	0.84 509	0.33 552	0.30 558	0.36 557	0.30 544	0.34 532	0.34 543

MANE	4.13 633	0.51 551	0.64 452	0.66 579	0.56 578	6.89 639	0.99 595	7.55 643	12.04 643	6.68 645	8.57 646	10.69 645	9.45 644	7.59 644	6.39 636	0.49 591	0.43 601	0.48 588	0.98 625	0.49 578	0.48 590

GANetREF_RVC	0.80 527	0.75 585	0.86 528	0.66 579	0.42 528	1.15 555	0.98 593	1.14 495	1.19 545	1.01 517	1.02 436	1.10 515	0.90 536	1.15 544	0.76 494	0.48 589	0.39 591	0.57 598	0.38 571	0.63 596	0.46 582
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
MFN_U_SF_RVC	1.09 575	0.59 569	1.97 606	0.67 582	0.44 541	1.93 604	0.60 524	1.85 610	1.36 571	1.61 588	1.54 562	1.95 597	1.37 588	1.64 591	1.73 591	0.40 577	0.37 585	0.45 579	0.48 596	0.44 565	0.44 577

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 563	0.57 567	1.51 596	0.67 582	0.50 561	2.57 612	1.66 628	1.20 521	1.43 579	1.38 575	1.57 564	1.33 553	0.92 542	1.64 591	0.88 523	0.37 570	0.39 591	0.46 582	0.60 608	0.41 560	0.40 566

XQC	0.89 546	0.65 577	1.31 579	0.67 582	0.52 569	1.22 565	0.68 545	1.26 549	1.52 586	1.14 552	1.11 469	1.28 541	1.04 563	1.40 578	1.77 594	0.38 571	0.24 522	0.37 562	0.31 552	0.53 586	0.47 587

DeepPrunerF	0.89 546	0.52 558	3.43 621	0.68 585	0.81 597	0.72 455	0.72 563	1.22 531	1.99 607	0.93 484	1.01 427	0.87 442	0.86 527	1.08 535	0.95 542	0.34 558	0.28 549	0.43 576	0.39 575	0.30 507	0.32 531

ELAS	1.63 605	0.61 572	0.95 537	0.68 585	0.55 575	3.01 626	1.55 626	2.39 619	2.33 616	3.64 635	3.89 628	2.75 610	2.90 630	2.15 613	2.27 612	0.52 595	0.45 604	0.50 593	0.48 596	0.54 588	0.52 596
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PASM	0.90 549	0.64 576	1.69 598	0.69 587	0.69 593	0.78 473	0.84 580	1.03 446	1.26 563	1.19 558	1.15 491	1.31 545	0.98 555	1.24 559	1.03 554	0.52 595	0.56 611	0.59 601	0.66 610	0.56 590	0.54 598

GASNet	0.67 497	0.72 582	0.96 539	0.70 588	0.48 557	0.62 403	0.47 459	1.08 466	1.03 500	0.94 487	0.82 331	0.93 465	0.83 522	1.33 568	0.80 501	0.31 533	0.22 503	0.29 528	0.28 536	0.44 565	0.24 471

LSM	4.74 637	0.77 588	10.16 636	0.70 588	56.56 661	1.02 530	1.00 597	1.24 543	1.62 596	2.04 606	2.34 596	1.33 553	1.17 575	1.38 577	1.09 561	0.33 552	0.49 607	0.39 567	0.46 588	0.51 581	10.09 649

ELAS_RVC	1.60 603	0.61 572	1.01 546	0.70 588	0.56 578	2.00 606	1.89 635	1.96 612	2.65 620	3.33 633	3.26 616	3.03 613	3.41 636	2.49 621	2.09 605	0.52 595	0.45 604	0.50 593	0.48 596	0.54 588	0.52 596
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
BEATNet-Init1	15.13 647	0.82 594	50.86 663	0.72 591	0.53 570	38.10 660	7.03 646	11.83 648	14.25 648	29.78 664	30.17 664	48.21 667	22.64 658	26.78 658	18.11 649	0.42 581	0.38 587	0.47 583	0.46 588	0.51 581	0.48 590

FCDSN-DC	1.39 596	0.56 565	0.65 458	0.74 592	0.59 584	1.38 575	0.63 532	1.35 566	1.39 576	3.26 632	4.50 636	4.61 627	2.63 626	1.58 586	1.03 554	0.46 585	0.42 596	0.48 588	0.47 594	0.50 580	0.50 594
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
PVD	1.28 590	0.67 580	1.28 575	0.74 592	0.62 587	1.50 585	0.84 580	1.99 613	2.96 623	2.18 611	2.36 598	1.85 593	1.95 615	1.92 603	1.94 601	0.39 573	0.36 584	0.49 591	0.37 568	0.51 581	0.64 601

PWCDC_ROB	0.89 546	0.49 543	0.80 519	0.74 592	0.40 515	1.03 533	0.39 393	1.33 561	2.35 617	1.02 520	3.77 624	0.81 423	0.92 542	1.20 551	0.90 535	0.34 558	0.22 503	0.24 466	0.20 427	0.34 532	0.29 510

Consistency-Raft	1.01 560	0.81 591	1.24 572	0.84 595	0.97 605	0.81 484	0.84 580	1.30 557	1.59 592	1.05 531	1.68 572	1.12 519	0.91 537	0.92 499	1.11 563	0.65 603	0.74 619	0.79 606	0.90 621	1.06 611	0.79 608

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 591	0.87 596	1.76 602	0.86 596	0.56 578	4.29 633	1.79 633	1.50 587	1.98 606	1.61 588	1.85 581	1.84 591	1.41 590	1.89 601	1.36 580	0.48 589	0.40 593	0.56 597	0.57 606	0.69 599	0.48 590

NVStereoNet_ROB	1.24 587	0.90 598	1.13 558	0.86 596	0.88 598	1.11 548	0.99 595	1.42 578	1.53 587	1.59 587	2.48 600	2.24 602	1.53 596	1.96 606	1.30 578	0.76 608	0.70 616	0.78 605	1.00 626	0.71 601	0.88 612
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
testlalala2	0.36 234	0.18 152	0.45 303	0.89 598	0.53 570	0.44 292	0.26 156	0.61 219	0.49 229	0.68 314	0.56 225	0.44 225	0.24 124	0.34 70	0.31 239	0.15 212	0.12 238	0.14 142	0.10 103	0.13 137	0.13 212

anonymity	0.97 556	0.89 597	1.05 548	0.92 599	1.03 610	0.97 521	0.81 576	1.29 554	0.91 445	1.07 538	0.98 417	1.00 482	0.95 551	1.02 524	0.92 538	0.96 613	0.95 635	0.90 609	0.91 624	0.92 605	0.94 614

SGM+DAISY	1.35 593	0.94 601	1.25 573	0.96 600	1.00 608	1.52 587	1.02 598	1.34 563	1.21 549	2.64 620	2.65 608	2.44 606	1.56 599	1.64 591	1.26 575	0.97 615	0.95 635	0.90 609	0.90 621	0.94 606	0.96 617

MFMNet_re	1.14 578	0.97 605	1.19 566	0.99 601	0.95 603	1.25 569	1.22 610	1.39 573	1.55 589	1.69 595	1.67 571	1.21 532	1.53 596	1.12 542	0.99 549	0.87 612	0.75 623	0.79 606	0.75 614	0.90 603	0.94 614

PDISCO_ROB	0.91 550	0.48 539	1.06 549	0.99 601	0.97 605	1.67 597	0.63 532	1.64 602	1.59 592	1.06 535	1.18 500	1.31 545	0.79 508	1.55 582	0.97 545	0.49 591	0.22 503	0.45 579	0.40 577	0.45 569	0.37 555

UDG	0.88 544	0.82 594	0.67 468	1.00 603	0.96 604	1.02 530	0.57 518	1.13 486	0.99 482	0.90 466	0.97 416	1.31 545	0.99 556	0.85 471	0.84 509	0.54 600	0.32 572	1.77 621	0.40 577	0.94 606	0.66 602

PSMNet-RUCA	0.76 517	0.75 585	1.08 553	1.01 604	0.90 599	0.69 438	0.50 478	1.11 478	1.03 500	0.78 379	1.11 469	0.80 420	0.72 481	0.88 481	0.63 463	0.53 599	0.27 545	0.76 604	0.46 588	0.66 598	0.47 587

SPS-STEREO	1.25 588	0.93 599	1.06 549	1.04 605	1.03 610	1.41 578	0.91 589	1.51 590	1.19 545	2.09 608	1.83 579	1.94 596	1.39 589	1.62 588	1.39 583	0.97 615	0.94 634	0.90 609	0.89 620	0.96 608	0.96 617
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SAMSARA	1.07 572	0.65 577	1.19 566	1.06 606	0.90 599	1.76 601	1.76 632	1.46 582	1.44 581	1.51 582	1.16 496	2.00 598	1.14 571	1.48 579	1.31 579	0.39 573	0.44 603	0.35 552	0.38 571	0.49 578	0.49 593

SQANet	0.82 531	0.74 584	0.67 468	1.13 607	0.98 607	1.11 548	0.47 459	1.07 462	0.83 390	0.91 471	1.05 450	1.03 493	0.74 486	1.01 519	0.64 466	0.61 602	0.24 522	1.03 612	0.35 566	1.18 613	0.58 600

JetBlue	2.78 622	1.26 612	7.04 632	1.16 608	1.48 617	8.00 641	6.02 645	2.60 621	1.92 605	2.12 609	2.64 607	3.34 621	3.05 632	6.49 640	3.39 621	0.78 609	0.76 624	0.75 603	0.76 615	0.97 609	1.18 629

DDUNet	1.06 570	2.56 638	0.68 473	1.21 609	1.26 615	1.03 533	0.69 550	1.11 478	0.94 463	0.96 495	1.22 506	1.27 539	0.82 517	0.93 505	0.72 488	0.84 610	0.38 587	1.99 624	0.60 608	1.10 612	0.85 610

MADNet+	2.23 619	2.43 635	10.85 637	1.22 610	0.91 601	2.76 616	1.40 621	2.12 616	1.67 598	1.32 571	1.74 575	1.86 594	1.74 607	6.25 639	4.41 629	0.65 603	0.64 614	0.58 600	0.54 605	0.80 602	0.76 605

WAO-7	1.90 610	1.20 610	1.35 584	1.27 611	1.06 613	2.84 619	1.56 627	3.23 628	3.06 626	2.23 613	3.33 620	3.17 617	2.28 620	3.12 625	2.21 607	1.02 617	0.91 630	1.06 613	1.03 629	1.04 610	0.97 620

CAS	0.34 200	0.13 7	0.25 41	1.28 612	0.30 418	0.46 307	0.38 370	0.48 151	0.47 225	0.34 144	0.52 210	0.24 65	0.19 56	0.29 11	0.27 188	0.69 605	0.08 2	0.12 69	0.08 1	0.12 101	0.15 280

otaku	1.04 565	0.93 599	0.88 530	1.33 613	1.05 612	1.66 595	0.70 555	1.40 576	1.18 543	1.08 542	1.32 528	1.33 553	0.91 537	1.23 558	0.76 494	0.72 606	0.46 606	1.24 615	0.50 601	1.40 614	0.75 604

Ntro	1.09 575	0.97 605	0.91 535	1.44 614	1.19 614	1.69 598	0.80 575	1.35 566	1.25 560	1.00 512	1.29 522	1.31 545	0.97 554	1.26 561	0.84 509	0.84 610	0.43 601	1.36 616	0.50 601	1.56 615	0.78 606

GCST	0.83 538	1.22 611	0.74 501	1.58 615	1.01 609	1.06 539	0.23 118	0.78 348	0.78 361	0.97 500	0.65 250	0.78 410	0.35 246	0.92 499	0.34 276	0.96 613	0.65 615	1.20 614	0.81 617	0.91 604	0.70 603

PWCK	1.92 611	1.66 627	3.12 618	1.65 616	0.91 601	2.84 619	2.26 638	2.10 615	2.41 618	2.36 616	2.31 593	2.22 601	1.82 609	3.43 628	2.03 604	1.61 631	0.71 618	1.51 617	0.82 618	1.69 617	0.91 613

WAO-6	2.04 616	1.50 620	1.16 560	1.70 617	1.67 623	2.69 613	1.44 624	3.06 625	3.63 632	1.98 605	3.27 617	3.54 625	2.07 618	2.36 618	2.22 609	1.31 626	0.91 630	2.04 629	1.22 636	1.73 619	1.27 631

ACVNet_2	1.65 606	1.27 613	1.41 591	1.75 618	1.62 619	2.22 608	1.20 607	2.30 618	2.62 619	1.78 598	2.56 603	3.03 613	1.61 602	1.54 581	1.12 567	1.06 618	0.58 613	1.82 622	0.70 613	1.82 621	0.96 617

WAO-8	2.92 623	1.55 622	1.35 584	1.79 619	1.63 621	5.23 635	1.22 610	4.58 638	12.56 645	2.84 625	4.07 632	4.83 630	2.72 628	3.49 629	2.25 610	1.27 621	0.91 630	1.99 624	1.15 634	1.86 622	1.15 625

Venus	2.92 623	1.55 622	1.35 584	1.79 619	1.63 621	5.23 635	1.22 610	4.58 638	12.56 645	2.84 625	4.06 631	4.83 630	2.72 628	3.49 629	2.25 610	1.27 621	0.91 630	1.99 624	1.15 634	1.86 622	1.15 625

MonStereo1	1.98 612	1.48 618	1.43 593	1.81 621	1.69 624	2.88 622	0.78 571	2.47 620	3.47 629	2.20 612	4.36 635	3.39 622	2.50 623	2.18 614	1.58 587	1.19 620	0.54 609	1.65 619	0.87 619	1.78 620	1.29 632

RainbowNet	1.35 593	1.49 619	1.19 566	1.88 622	1.45 616	1.48 584	1.07 601	1.61 600	1.55 589	1.20 562	1.59 565	1.54 579	1.13 570	1.34 570	0.97 545	1.36 627	0.70 616	1.82 622	0.79 616	1.71 618	1.07 623

ACVNet-4b	1.35 593	1.31 614	1.10 554	1.90 623	1.59 618	1.92 603	0.77 569	1.52 593	1.62 596	1.05 531	1.60 566	2.11 600	0.94 548	1.64 591	0.77 498	1.30 624	0.35 582	2.03 628	0.67 611	1.88 625	0.84 609

ACVNet_1	1.46 598	1.33 615	1.12 557	1.91 624	1.62 619	1.83 602	0.98 593	2.00 614	1.85 604	1.39 576	1.53 561	2.32 604	1.53 596	1.34 570	1.11 563	1.30 624	0.50 608	2.06 630	0.58 607	1.93 627	0.95 616

LVE	2.12 618	1.44 617	1.36 588	1.99 625	1.78 625	2.75 615	1.79 633	2.82 622	3.95 634	1.90 603	4.33 634	3.52 624	1.81 608	2.24 616	1.74 592	1.74 633	0.87 628	2.06 630	1.13 632	1.91 626	1.35 633

Dean	1.98 612	1.36 616	1.36 588	2.12 626	1.81 627	2.74 614	1.36 619	3.37 632	3.80 633	2.08 607	3.32 619	3.21 618	1.82 609	1.71 595	1.67 589	1.27 621	0.77 625	1.99 624	0.90 621	1.86 622	1.03 622

IMH-64-1	1.86 608	1.62 624	1.16 560	2.20 627	1.89 628	2.33 609	1.30 614	2.89 623	2.29 614	1.66 592	2.80 611	2.49 607	1.61 602	2.10 610	1.78 596	1.60 629	0.74 619	2.43 634	1.02 627	2.12 628	1.17 627

IMH-64	1.86 608	1.62 624	1.16 560	2.20 627	1.89 628	2.33 609	1.30 614	2.89 623	2.29 614	1.66 592	2.80 611	2.49 607	1.61 602	2.10 610	1.78 596	1.60 629	0.74 619	2.43 634	1.02 627	2.12 628	1.17 627

IMH	2.04 616	1.62 624	1.20 570	2.20 627	1.89 628	2.91 625	1.30 614	3.11 626	3.03 624	1.81 599	3.35 621	3.03 613	1.90 612	2.48 620	1.80 598	1.66 632	0.77 625	2.45 636	1.04 630	2.15 630	1.19 630

test_for_model	0.82 531	3.60 642	0.39 225	2.35 630	2.07 631	0.39 255	0.28 191	0.42 115	0.45 216	0.71 336	0.31 121	0.30 116	0.27 161	0.34 70	0.25 140	0.34 558	0.11 171	0.13 109	0.09 10	3.49 643	0.18 364

JetRed	5.27 638	5.84 643	12.81 641	2.36 631	2.83 641	12.23 646	10.50 648	4.46 637	3.60 630	3.86 636	3.83 626	4.85 632	4.18 639	6.78 641	11.96 644	2.17 639	2.96 645	2.18 632	1.97 641	3.38 642	2.68 643

DPSimNet_ROB	3.58 629	2.45 636	8.57 634	2.53 632	2.37 635	2.88 622	3.77 644	3.14 627	3.23 627	4.71 641	3.86 627	4.68 628	4.87 641	4.07 635	5.62 633	2.33 641	2.33 643	2.47 637	2.52 643	2.51 635	2.64 642

TorneroNet	4.53 636	1.89 629	1.48 595	2.55 633	2.27 633	13.78 648	1.69 630	4.84 642	23.73 659	2.89 628	7.70 645	7.06 641	2.69 627	4.26 636	3.42 622	1.84 635	0.77 625	2.68 640	1.13 632	2.42 633	1.47 635

DispFullNet	1.60 603	2.63 639	2.75 616	2.56 634	1.79 626	1.24 568	0.47 459	1.37 571	1.45 582	1.87 600	1.50 557	1.55 580	2.46 621	2.04 609	1.04 557	0.59 601	0.18 459	2.32 633	0.68 612	2.29 631	1.14 624

TorneroNet-64	3.44 626	1.86 628	1.42 592	2.58 635	2.28 634	6.87 638	1.68 629	4.70 640	12.03 642	2.31 615	5.59 643	8.25 642	2.55 625	3.97 634	2.73 615	1.81 634	0.74 619	2.57 638	1.07 631	2.35 632	1.44 634

KSHMR	2.57 620	1.93 630	1.69 598	2.63 636	2.42 636	2.86 621	2.07 636	3.27 630	6.50 638	2.49 619	3.36 622	3.41 623	1.92 613	2.49 621	1.94 601	2.13 638	1.40 640	2.79 643	1.50 639	2.73 636	1.77 636

ktn	2.98 625	2.25 633	1.73 601	2.84 637	2.53 639	3.76 632	2.15 637	3.70 634	5.47 637	2.75 622	5.17 642	5.94 637	2.48 622	3.23 626	2.46 613	2.34 642	1.44 641	2.78 642	2.03 642	2.45 634	2.01 639

notaker	2.76 621	2.29 634	1.80 603	2.96 638	2.58 640	2.90 624	1.75 631	3.24 629	3.05 625	2.78 623	4.24 633	6.15 639	2.51 624	3.34 627	2.75 616	2.31 640	1.18 638	3.00 644	1.65 640	2.84 639	1.97 637

UNDER WATER	3.46 627	2.07 632	3.64 623	3.09 639	2.48 637	3.75 631	2.42 640	3.31 631	13.77 647	2.90 629	2.95 614	5.84 635	3.69 637	3.69 631	3.48 624	2.07 637	1.11 637	2.70 641	1.40 637	2.84 639	1.98 638

HanzoNet	6.76 641	2.45 636	4.22 627	3.19 640	2.94 642	3.62 630	2.28 639	4.79 641	7.20 639	14.00 652	13.19 651	17.49 652	22.30 657	13.25 648	6.19 635	4.20 645	1.93 642	3.10 645	2.56 644	3.35 641	2.88 644

UNDER WATER-64	3.53 628	2.01 631	3.94 624	3.22 641	2.49 638	5.41 637	2.60 641	3.43 633	12.41 644	3.03 630	2.68 609	6.07 638	4.04 638	3.79 633	3.33 620	2.02 636	1.24 639	2.63 639	1.46 638	2.78 637	2.08 640

tt	6.20 639	0.20 227	5.89 630	3.55 642	2.07 631	11.26 644	19.21 649	11.74 647	5.46 636	2.69 621	2.04 591	4.87 633	6.25 642	3.70 632	7.09 639	8.32 651	11.17 655	4.93 648	5.41 650	5.74 645	2.37 641

MADNet++	4.03 631	2.70 640	3.44 622	3.72 643	3.44 643	4.44 634	3.52 643	3.95 636	3.61 631	4.46 637	4.98 640	4.10 626	4.58 640	7.00 642	5.89 634	3.74 644	3.67 646	3.27 646	2.71 645	3.70 644	3.66 645

PML	40.80 666	29.24 655	11.87 640	7.20 644	14.47 644	92.13 667	213.69 669	7.63 644	23.35 658	74.72 668	190.14 669	50.17 668	26.15 659	21.39 653	12.70 645	8.76 652	2.92 644	8.45 652	3.25 647	13.26 650	4.42 646

DGTPSM_ROB	12.07 644	8.00 644	20.99 643	8.93 645	16.78 646	10.67 642	30.87 653	9.01 645	15.16 649	6.50 643	15.41 655	9.04 643	14.85 648	9.25 645	21.67 652	4.57 646	8.57 650	5.08 649	9.28 651	5.90 646	10.95 650

DPSMNet_ROB	12.08 645	8.00 644	21.00 644	8.97 646	16.79 647	10.67 642	30.89 654	9.02 646	15.17 650	6.51 644	15.41 655	9.04 643	14.85 648	9.27 646	21.67 652	4.58 647	8.57 650	5.09 651	9.29 652	5.90 646	10.95 650

USTest	12.99 646	14.18 648	20.00 642	16.24 647	14.97 645	20.80 650	31.95 655	16.20 652	10.91 641	8.79 647	9.48 647	13.94 647	10.50 645	16.11 649	21.44 651	3.17 643	4.82 647	5.08 649	5.36 649	8.81 648	7.13 647

TCMNet-wrong-test	8.97 642	10.42 647	8.74 635	19.56 648	17.61 648	12.53 647	9.01 647	13.59 649	2.18 610	4.64 639	5.11 641	14.63 648	11.09 646	7.19 643	9.73 641	5.56 650	0.89 629	3.77 647	3.11 646	10.34 649	9.80 648

Anonymous_1	33.25 654	18.26 649	23.92 646	20.54 649	21.28 651	25.59 652	35.94 656	22.01 660	15.57 651	13.33 649	13.49 652	18.08 653	15.29 650	20.36 650	24.60 654	16.28 658	8.84 652	66.59 665	118.00 665	155.73 668	11.23 652

DPSM_ROB	17.78 648	18.63 650	24.31 650	20.90 650	19.47 649	25.97 653	36.21 657	21.23 658	16.24 652	13.38 650	14.06 653	19.18 655	16.30 651	20.78 651	25.67 655	9.38 653	9.23 653	9.49 653	9.82 653	13.51 651	11.91 653

DPSM	17.78 648	18.63 650	24.31 650	20.90 650	19.47 649	25.97 653	36.21 657	21.23 658	16.24 652	13.38 650	14.06 653	19.18 655	16.30 651	20.78 651	25.67 655	9.38 653	9.23 653	9.49 653	9.82 653	13.51 651	11.91 653

HaxPig	31.96 653	37.24 659	34.27 652	24.37 652	24.88 653	18.26 649	19.86 650	20.64 656	28.52 660	35.97 665	38.75 665	25.57 658	28.72 660	33.88 659	34.39 660	35.94 666	38.87 666	37.80 662	40.48 662	39.68 663	41.15 665

LRCNet_RVC	21.24 652	31.15 656	21.41 645	28.98 653	23.82 652	3.13 627	0.60 524	20.96 657	1.59 592	25.58 657	28.15 661	21.99 657	14.79 647	21.94 657	16.41 648	28.89 665	14.87 656	33.53 661	31.28 661	29.51 662	26.16 660

MEDIAN_ROB	37.38 663	40.85 667	40.60 656	32.31 654	31.85 654	27.20 655	24.55 651	29.10 661	33.19 667	42.09 667	41.76 667	33.35 659	34.39 667	39.78 662	37.07 661	43.64 668	44.10 668	44.12 664	43.40 664	41.51 665	42.76 667

AVERAGE_ROB	37.58 664	40.13 666	40.15 655	34.81 655	33.82 655	28.55 659	25.10 652	32.02 662	34.06 668	41.28 666	40.66 666	34.46 660	34.81 668	39.18 661	37.57 662	42.78 667	43.44 667	43.82 663	43.03 663	40.47 664	41.51 666

FlowAnything	35.81 658	37.53 664	48.80 661	42.20 656	39.22 657	52.25 662	73.16 667	42.56 663	32.89 666	26.76 660	28.30 662	38.69 665	33.09 665	41.63 663	51.62 664	18.76 662	18.59 665	19.21 660	19.92 660	27.16 653	23.91 655

CasAABBNet	35.74 657	37.43 660	48.72 660	42.22 657	39.20 656	52.24 661	73.12 664	42.61 664	32.62 664	26.78 661	27.95 659	38.58 663	32.60 663	41.67 664	51.65 665	18.74 659	18.57 661	19.15 656	19.77 656	27.20 654	23.98 656

RAFT-FEzeroshot	35.73 655	37.45 661	48.67 658	42.23 658	39.22 657	52.25 662	73.13 665	42.62 665	32.59 661	26.71 658	27.70 657	38.57 661	32.57 661	41.68 665	51.67 666	18.75 660	18.58 662	19.15 656	19.78 657	27.21 655	23.98 656

RAFT-FE	35.73 655	37.45 661	48.67 658	42.23 658	39.22 657	52.25 662	73.13 665	42.62 665	32.59 661	26.71 658	27.70 657	38.57 661	32.57 661	41.68 665	51.67 666	18.75 660	18.58 662	19.15 656	19.78 657	27.21 655	23.98 656

Selective-RAFT-Error	35.84 659	37.49 663	48.83 662	42.26 660	39.24 660	52.30 665	73.09 663	42.66 667	32.61 663	26.80 662	28.30 662	38.84 666	33.51 666	41.68 665	51.59 663	18.82 663	18.58 662	19.17 659	19.80 659	27.28 657	24.05 659

LSM0	38.95 665	37.60 665	48.58 657	43.57 661	91.06 667	52.57 666	72.57 662	43.17 668	32.63 665	26.97 663	27.97 660	38.65 664	32.94 664	41.86 668	51.78 668	18.89 664	18.41 657	19.13 655	19.63 655	27.29 658	33.77 661

xxxxx1	36.64 660	19.51 652	24.21 647	61.66 662	64.63 664	27.28 656	40.10 659	20.25 653	18.63 655	14.07 653	12.97 648	17.26 649	17.36 653	21.70 654	27.93 657	13.18 655	18.50 658	111.26 666	133.37 666	29.24 659	39.73 662

tt_ll	36.64 660	19.51 652	24.21 647	61.66 662	64.63 664	27.28 656	40.10 659	20.25 653	18.63 655	14.07 653	12.97 648	17.26 649	17.36 653	21.70 654	27.93 657	13.18 655	18.50 658	111.26 666	133.37 666	29.24 659	39.73 662

ff	36.64 660	19.51 652	24.21 647	61.66 662	64.63 664	27.28 656	40.10 659	20.25 653	18.63 655	14.07 653	12.97 648	17.26 649	17.36 653	21.70 654	27.93 657	13.18 655	18.50 658	111.26 666	133.37 666	29.24 659	39.73 662

DLNR_Zeroshot_test	20.09 651	36.28 657	38.04 653	169.85 665	61.80 663	0.23 27	0.20 63	13.88 650	0.37 168	0.44 200	0.66 257	0.43 218	0.21 86	0.62 322	0.28 209	5.46 649	0.10 67	0.15 184	0.11 140	72.60 666	0.11 122

DLNR-FE	20.05 650	36.38 658	38.08 654	170.06 666	60.08 662	0.23 27	0.20 63	14.13 651	0.36 152	0.44 200	0.66 257	0.43 218	0.21 86	0.63 333	0.28 209	5.38 648	0.10 67	0.15 184	0.11 140	73.09 667	0.11 122

test_example2	176.61 667	205.14 668	198.86 667	188.60 667	190.98 668	152.67 668	170.61 668	94.86 669	123.55 669	178.88 669	179.48 668	158.94 669	141.34 669	192.61 669	198.96 669	203.76 669	236.37 669	164.13 669	173.55 669	218.58 669	160.41 668

ccccc		429.19 669		507.10 668	501.20 669	356.95 669		380.82 670		334.51 670		372.86 670		499.17 670		561.44 670	431.22 670	334.28 670	290.86 670	540.88 670

GS-Stereo							0.30 217	0.42 115	0.27 72	0.30 119	0.28 97	0.23 52	0.21 86	0.32 45	0.22 67	0.16 270	0.09 25	0.12 69	0.10 103	0.14 182	0.12 169

FSD					0.46 552	0.48 315	0.52 496	0.53 183	0.48 228	0.48 217	0.48 184	0.49 249	0.48 332	0.51 213	0.49 408	0.45 583	0.42 596	0.47 583	0.46 588	0.46 572

ASD4		8.86 646

Low-res two-view benchmark