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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

3.75w	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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
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
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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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
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

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
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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ASD4		8.86 646

Low-res two-view benchmark