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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

MLG-Stereo_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

castereo++	0.26 124	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Wz-Net-LNSev-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

HSM-Net_RVC	0.53 433	0.22 303	0.35 171	0.37 189	0.21 150	0.85 499	0.37 348	1.23 536	0.93 456	0.90 466	1.15 491	1.26 537	0.63 423	0.72 405	0.48 406	0.17 313	0.13 315	0.16 212	0.15 263	0.17 311	0.15 280
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
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

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

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

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

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

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

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

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

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

AIO-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

IGEV-Stereo	0.29 154	0.21 264	0.38 206	0.37 189	0.25 275	0.30 148	0.35 311	0.63 233	0.35 144	0.39 179	0.33 125	0.33 142	0.28 176	0.59 300	0.25 140	0.14 139	0.10 67	0.17 252	0.12 171	0.14 182	0.15 280
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

RAFT_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

rvit_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

CASnet	0.30 171	0.20 227	0.33 144	0.41 320	0.16 11	0.26 74	0.24 135	0.52 173	0.53 241	0.52 231	0.54 216	0.39 182	0.24 124	0.40 117	0.26 169	0.14 139	0.10 67	0.22 427	0.18 372	0.18 335	0.11 122
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LL-Strereo	0.57 465	0.27 422	0.68 473	0.48 460	0.34 476	0.39 255	0.48 467	0.94 407	0.97 473	0.83 419	0.78 307	1.10 515	1.18 576	1.33 568	0.49 408	0.17 313	0.14 351	0.22 427	0.19 402	0.16 276	0.17 346

CASS	0.45 339	0.27 422	0.42 268	0.48 460	0.22 174	0.61 395	0.34 287	0.97 421	0.62 265	0.71 336	0.85 352	0.61 315	0.55 376	0.57 265	0.41 351	0.29 523	0.16 419	0.22 427	0.18 372	0.22 431	0.28 502
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
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

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

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

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

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.
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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

FADNet-RVC	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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
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
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

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

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

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
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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

TorneroNet-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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