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

OmniDepth	0.29 58	0.19 36	0.37 19	0.40 86	0.17 1	0.58 226	0.32 145	0.60 78	0.29 21	0.26 6	0.26 15	0.39 105	0.43 163	0.47 42	0.26 24	0.13 29	0.10 9	0.13 1	0.12 90	0.15 92	0.12 30

SGD-Stereo	0.32 82	0.20 61	0.40 67	0.38 65	0.19 2	0.43 103	0.22 57	0.64 91	0.33 61	0.42 116	0.34 63	0.27 22	0.35 116	1.15 289	0.30 106	0.20 279	0.10 9	0.15 74	0.13 125	0.17 147	0.13 83

s12784h	0.52 205	0.20 61	0.38 43	0.41 100	0.19 2	0.96 426	0.34 166	1.17 299	1.25 454	0.81 239	0.90 238	0.63 224	0.50 222	1.45 369	0.42 246	0.14 49	0.12 70	0.17 135	0.11 9	0.18 182	0.11 2

USM	0.27 20	0.17 1	0.37 19	0.39 76	0.20 4	0.37 63	0.21 39	0.53 23	0.37 83	0.29 25	0.31 49	0.38 100	0.21 3	0.47 42	0.27 49	0.16 96	0.13 151	0.14 11	0.11 9	0.13 26	0.11 2

MLG-Stereo	0.29 58	0.19 36	0.38 43	0.41 100	0.20 4	0.42 93	0.20 19	0.66 100	0.21 2	0.25 3	0.22 5	0.33 59	0.28 58	1.09 274	0.25 12	0.14 49	0.11 32	0.16 106	0.11 9	0.13 26	0.12 30

LG-G_1	0.31 76	0.20 61	0.44 95	0.42 108	0.20 4	0.64 263	0.18 2	0.70 112	0.25 7	0.29 25	0.29 35	0.36 79	0.35 116	0.87 208	0.24 5	0.16 96	0.12 70	0.16 106	0.11 9	0.13 26	0.13 83

LG-G	0.31 76	0.20 61	0.44 95	0.42 108	0.20 4	0.64 263	0.18 2	0.70 112	0.25 7	0.29 25	0.29 35	0.36 79	0.35 116	0.87 208	0.24 5	0.16 96	0.12 70	0.16 106	0.11 9	0.13 26	0.13 83

StereoAnything_RVC	0.45 171	1.43 607	0.48 123	0.35 3	0.20 4	0.26 4	0.21 39	0.43 3	0.22 4	0.22 1	0.21 2	0.19 1	0.36 126	1.27 320	0.22 1	0.21 313	0.11 32	0.14 11	0.10 2	2.37 614	0.11 2

trnet	0.39 123	0.21 80	0.37 19	0.36 8	0.20 4	0.53 193	0.29 119	0.78 136	1.12 371	0.59 194	0.71 191	0.53 179	0.42 155	0.54 76	0.34 163	0.18 193	0.13 151	0.15 74	0.10 2	0.14 63	0.13 83

CASnet	0.41 140	0.25 167	0.48 123	0.50 232	0.20 4	0.50 162	0.36 190	0.81 154	0.80 239	0.83 245	0.68 180	0.48 146	0.31 85	0.54 76	0.32 129	0.18 193	0.12 70	0.27 435	0.22 384	0.23 352	0.14 117
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
qyd29nn	0.27 20	0.19 36	0.38 43	0.36 8	0.21 11	0.31 21	0.20 19	0.52 18	0.26 10	0.27 11	0.29 35	0.34 63	0.28 58	0.67 137	0.26 24	0.18 193	0.19 397	0.14 11	0.11 9	0.13 26	0.12 30

ITER	0.32 82	0.18 10	0.39 55	0.36 8	0.21 11	0.37 63	0.20 19	0.56 43	0.30 28	0.41 108	0.48 114	0.35 69	0.25 23	1.31 328	0.29 90	0.14 49	0.11 32	0.13 1	0.11 9	0.13 26	0.12 30

MonStereo	0.28 45	0.18 10	0.39 55	0.36 8	0.21 11	0.55 210	0.31 136	0.55 36	0.43 102	0.28 14	0.28 30	0.23 4	0.21 3	0.57 93	0.25 12	0.11 1	0.10 9	0.14 11	0.11 9	0.14 63	0.11 2

Monster-pub-eth3d	0.28 45	0.18 10	0.39 55	0.36 8	0.21 11	0.55 210	0.31 136	0.55 36	0.43 102	0.28 14	0.28 30	0.23 4	0.21 3	0.56 87	0.25 12	0.11 1	0.10 9	0.14 11	0.11 9	0.14 63	0.11 2

Monster-pub-mixall	0.30 64	0.19 36	0.39 55	0.36 8	0.21 11	0.28 10	0.18 2	0.58 59	0.34 68	0.36 84	0.34 63	0.26 17	0.20 1	1.40 362	0.24 5	0.15 71	0.11 32	0.13 1	0.10 2	0.12 1	0.13 83

Replicate-Monster	0.41 140	0.26 190	2.03 570	0.36 8	0.21 11	0.46 123	0.23 71	0.67 106	0.48 123	0.42 116	0.27 24	0.31 45	0.30 73	0.98 243	0.24 5	0.14 49	0.10 9	0.14 11	0.11 9	0.13 26	0.28 442

3w_stereo	0.33 91	0.25 167	0.52 155	0.40 86	0.21 11	0.53 193	0.54 383	0.65 95	0.46 116	0.44 126	0.48 114	0.23 4	0.45 176	0.46 29	0.29 90	0.12 9	0.10 9	0.15 74	0.12 90	0.15 92	0.15 155

xyz-stereo	7.16 634	0.22 101	69.90 663	0.42 108	0.21 11	32.92 657	0.49 349	0.87 171	0.76 227	1.38 484	27.04 653	1.19 418	1.16 501	4.69 557	0.97 466	0.16 96	0.12 70	0.20 236	0.14 155	0.16 116	0.12 30

LGtest1	0.27 20	0.21 80	0.44 95	0.41 100	0.21 11	0.42 93	0.19 8	0.56 43	0.26 10	0.29 25	0.24 7	0.29 35	0.29 66	0.55 84	0.25 12	0.18 193	0.12 70	0.16 106	0.12 90	0.14 63	0.13 83

MonSter	0.28 45	0.18 10	0.39 55	0.36 8	0.21 11	0.55 210	0.31 136	0.55 36	0.43 102	0.28 14	0.29 35	0.23 4	0.21 3	0.56 87	0.25 12	0.11 1	0.10 9	0.14 11	0.11 9	0.14 63	0.11 2

dual_stereo	0.27 20	0.19 36	0.35 1	0.39 76	0.21 11	0.25 3	0.22 57	0.48 9	0.31 41	0.32 65	0.26 15	0.37 91	0.24 18	0.83 191	0.29 90	0.16 96	0.12 70	0.14 11	0.11 9	0.14 63	0.11 2

MoCha-V2	0.40 132	0.20 61	0.49 130	0.50 232	0.21 11	0.44 111	0.33 154	0.93 199	0.53 150	0.53 177	0.53 134	0.42 113	0.58 272	1.09 274	0.27 49	0.14 49	0.12 70	0.15 74	0.12 90	0.17 147	0.15 155

TANstereo	0.44 163	0.21 80	0.44 95	0.41 100	0.21 11	0.65 279	0.26 98	0.79 141	0.83 248	0.93 268	0.98 262	0.51 166	0.46 183	0.54 76	0.35 174	0.18 193	0.24 478	0.16 106	0.13 125	0.16 116	0.26 420

ss10	0.27 20	0.18 10	0.37 19	0.37 29	0.22 24	0.29 13	0.20 19	0.57 55	0.35 73	0.31 54	0.33 60	0.33 59	0.23 15	0.50 60	0.29 90	0.16 96	0.14 212	0.14 11	0.11 9	0.13 26	0.11 2

uio108cc	0.27 20	0.18 10	0.36 11	0.37 29	0.22 24	0.43 103	0.25 85	0.59 65	0.31 41	0.28 14	0.29 35	0.37 91	0.29 66	0.44 19	0.25 12	0.17 148	0.17 352	0.14 11	0.11 9	0.13 26	0.12 30

dd23bbn	0.27 20	0.18 10	0.35 1	0.37 29	0.22 24	0.43 103	0.22 57	0.59 65	0.29 21	0.29 25	0.37 70	0.32 49	0.27 45	0.50 60	0.27 49	0.13 29	0.14 212	0.13 1	0.11 9	0.13 26	0.11 2

ITERv19	0.28 45	0.19 36	0.37 19	0.37 29	0.22 24	0.28 10	0.23 71	0.48 9	0.35 73	0.44 126	0.53 134	0.27 22	0.29 66	0.56 87	0.29 90	0.13 29	0.10 9	0.13 1	0.12 90	0.14 63	0.11 2

2w_stereo	0.32 82	0.24 139	0.45 108	0.39 76	0.22 24	0.46 123	0.47 328	0.69 108	0.42 100	0.43 122	0.50 126	0.24 9	0.45 176	0.47 42	0.29 90	0.12 9	0.10 9	0.15 74	0.12 90	0.15 92	0.13 83

MLG-Stereo_test2	0.26 4	0.20 61	0.36 11	0.37 29	0.22 24	0.35 42	0.18 2	0.45 5	0.21 2	0.26 6	0.23 6	0.34 63	0.20 1	0.77 168	0.23 2	0.16 96	0.11 32	0.15 74	0.11 9	0.13 26	0.11 2

FoundationStereo	0.24 1	0.21 80	0.36 11	0.38 65	0.22 24	0.32 24	0.22 57	0.39 2	0.23 6	0.30 46	0.25 9	0.30 42	0.33 97	0.34 3	0.26 24	0.16 96	0.12 70	0.15 74	0.11 9	0.13 26	0.12 30

HUF	0.36 107	0.23 118	0.52 155	0.40 86	0.22 24	0.54 201	0.47 328	0.82 159	0.43 102	0.36 84	0.43 94	0.50 162	0.42 155	0.64 124	0.29 90	0.17 148	0.12 70	0.16 106	0.12 90	0.15 92	0.14 117

LoS	0.40 132	0.21 80	0.44 95	0.37 29	0.22 24	0.50 162	0.40 242	1.00 229	0.94 284	0.48 154	0.66 173	0.48 146	0.40 146	0.60 113	0.37 196	0.18 193	0.14 212	0.16 106	0.11 9	0.14 63	0.14 117
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CREStereo	0.39 123	0.21 80	0.38 43	0.34 1	0.22 24	0.53 193	0.29 119	0.77 132	1.11 367	0.58 186	0.71 191	0.51 166	0.41 149	0.54 76	0.34 163	0.18 193	0.13 151	0.15 74	0.10 2	0.14 63	0.14 117
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
gc-stereo	0.27 20	0.18 10	0.37 19	0.37 29	0.23 34	0.32 24	0.20 19	0.56 43	0.32 52	0.31 54	0.26 15	0.36 79	0.30 73	0.46 29	0.28 80	0.18 193	0.16 320	0.14 11	0.11 9	0.12 1	0.12 30

SX	0.27 20	0.19 36	0.39 55	0.38 65	0.23 34	0.33 31	0.20 19	0.52 18	0.31 41	0.30 46	0.21 2	0.43 117	0.25 23	0.54 76	0.28 80	0.16 96	0.12 70	0.13 1	0.11 9	0.12 1	0.12 30

iked130	0.26 4	0.18 10	0.36 11	0.37 29	0.23 34	0.35 42	0.22 57	0.57 55	0.28 16	0.29 25	0.27 24	0.34 63	0.27 45	0.42 11	0.26 24	0.15 71	0.13 151	0.14 11	0.11 9	0.13 26	0.12 30

ITERv14	0.26 4	0.19 36	0.37 19	0.37 29	0.23 34	0.35 42	0.21 39	0.61 80	0.30 28	0.29 25	0.29 35	0.34 63	0.22 10	0.45 21	0.26 24	0.14 49	0.13 151	0.14 11	0.11 9	0.12 1	0.12 30

99wein	0.26 4	0.18 10	0.37 19	0.36 8	0.23 34	0.32 24	0.19 8	0.56 43	0.33 61	0.30 46	0.31 49	0.36 79	0.25 23	0.48 49	0.28 80	0.14 49	0.12 70	0.14 11	0.11 9	0.12 1	0.12 30

ITERv7	0.26 4	0.19 36	0.37 19	0.36 8	0.23 34	0.36 53	0.20 19	0.56 43	0.29 21	0.29 25	0.31 49	0.35 69	0.27 45	0.46 29	0.27 49	0.14 49	0.12 70	0.14 11	0.11 9	0.12 1	0.12 30

s6wercc	0.26 4	0.19 36	0.37 19	0.36 8	0.23 34	0.36 53	0.20 19	0.54 29	0.29 21	0.29 25	0.29 35	0.35 69	0.27 45	0.44 19	0.26 24	0.14 49	0.12 70	0.14 11	0.11 9	0.12 1	0.12 30

ITERv4	0.31 76	0.19 36	0.39 55	0.35 3	0.23 34	0.34 37	0.20 19	0.62 84	0.38 87	0.46 140	0.58 154	0.28 32	0.47 193	0.52 67	0.34 163	0.13 29	0.12 70	0.14 11	0.12 90	0.14 63	0.14 117

zaero_v3	0.30 64	0.18 10	0.41 74	0.37 29	0.23 34	0.57 222	0.20 19	0.62 84	0.36 77	0.41 108	0.42 84	0.32 49	0.24 18	0.68 140	0.26 24	0.13 29	0.11 32	0.14 11	0.11 9	0.13 26	0.11 2

ITERv2	0.30 64	0.18 10	0.43 90	0.36 8	0.23 34	0.50 162	0.19 8	0.62 84	0.36 77	0.39 105	0.39 76	0.36 79	0.25 23	0.74 162	0.27 49	0.13 29	0.11 32	0.14 11	0.11 9	0.13 26	0.11 2

asda	0.30 64	0.24 139	0.42 84	0.38 65	0.23 34	0.43 103	0.34 166	0.58 59	0.37 83	0.38 97	0.42 84	0.27 22	0.34 108	0.52 67	0.30 106	0.11 1	0.09 1	0.14 11	0.11 9	0.14 63	0.12 30

depthmonostereo	0.41 140	0.23 118	0.53 161	0.47 175	0.23 34	0.61 247	0.35 174	1.00 229	0.76 227	0.48 154	0.65 172	0.47 140	0.49 216	0.67 137	0.37 196	0.16 96	0.15 278	0.16 106	0.14 155	0.16 116	0.15 155

4.5_new	0.29 58	0.25 167	0.41 74	0.36 8	0.23 34	0.52 184	0.36 190	0.56 43	0.34 68	0.45 135	0.42 84	0.27 22	0.25 23	0.40 8	0.24 5	0.13 29	0.10 9	0.15 74	0.13 125	0.16 116	0.12 30

4.5w-stereo	0.29 58	0.25 167	0.41 74	0.36 8	0.23 34	0.52 184	0.36 190	0.56 43	0.34 68	0.45 135	0.42 84	0.27 22	0.25 23	0.40 8	0.24 5	0.13 29	0.10 9	0.15 74	0.13 125	0.16 116	0.12 30

4w-stereo	0.30 64	0.24 139	0.44 95	0.37 29	0.23 34	0.46 123	0.27 105	0.63 89	0.31 41	0.41 108	0.44 98	0.27 22	0.36 126	0.59 100	0.30 106	0.11 1	0.09 1	0.15 74	0.12 90	0.13 26	0.12 30

2.75w_new	0.31 76	0.23 118	0.43 90	0.35 3	0.23 34	0.42 93	0.42 262	0.54 29	0.35 73	0.47 146	0.43 94	0.24 9	0.30 73	0.66 133	0.33 146	0.12 9	0.10 9	0.14 11	0.11 9	0.13 26	0.12 30

3.25w_new	0.32 82	0.21 80	0.45 108	0.38 65	0.23 34	0.52 184	0.34 166	0.65 95	0.39 89	0.47 146	0.45 103	0.32 49	0.35 116	0.61 117	0.27 49	0.12 9	0.10 9	0.14 11	0.11 9	0.12 1	0.12 30

3.25w	0.32 82	0.21 80	0.45 108	0.37 29	0.23 34	0.52 184	0.34 166	0.65 95	0.39 89	0.47 146	0.45 103	0.32 49	0.35 116	0.61 117	0.27 49	0.12 9	0.10 9	0.14 11	0.11 9	0.12 1	0.12 30

xyz-stereo-finetune	0.48 191	0.25 167	0.54 167	0.42 108	0.23 34	0.80 365	0.42 262	0.80 149	0.80 239	0.61 197	0.62 163	0.54 181	0.43 163	1.70 419	0.58 351	0.15 71	0.15 278	0.19 198	0.15 174	0.16 116	0.15 155

MLG-Stereo_test3	0.28 45	0.18 10	0.42 84	0.40 86	0.23 34	0.47 130	0.19 8	0.61 80	0.29 21	0.35 79	0.21 2	0.35 69	0.21 3	0.60 113	0.25 12	0.15 71	0.11 32	0.16 106	0.11 9	0.13 26	0.13 83

Reg-Stereo(zero)	0.44 163	0.22 101	0.45 108	0.43 115	0.23 34	0.38 70	0.25 85	0.76 129	1.08 349	0.90 260	0.78 209	0.90 320	0.47 193	0.70 145	0.36 184	0.15 71	0.12 70	0.15 74	0.12 90	0.15 92	0.15 155

IGEV-BASED-STEREO-	0.70 340	3.18 637	2.55 590	0.39 76	0.23 34	0.44 111	0.23 71	0.63 89	0.42 100	0.44 126	0.44 98	0.34 63	0.28 58	0.56 87	0.29 90	1.35 612	0.10 9	0.22 302	0.19 278	0.46 539	1.31 611

AIO-Stereo	0.37 113	0.25 167	0.51 146	0.47 175	0.23 34	0.45 116	0.39 234	1.07 270	0.52 146	0.41 108	0.48 114	0.52 173	0.25 23	0.72 152	0.30 106	0.16 96	0.12 70	0.17 135	0.13 125	0.16 116	0.13 83

GLC_STEREO	0.39 123	0.25 167	0.41 74	0.54 318	0.23 34	0.48 136	0.30 129	0.73 119	0.58 159	0.52 176	0.73 197	0.51 166	0.31 85	0.64 124	0.42 246	0.17 148	0.20 417	0.23 340	0.19 278	0.21 303	0.17 216

PMTNet	0.46 178	0.21 80	0.38 43	0.37 29	0.23 34	0.71 316	0.27 105	0.74 123	1.04 330	0.64 202	0.70 188	0.55 186	0.47 193	0.86 205	0.35 174	1.00 601	0.13 151	0.15 74	0.10 2	0.15 92	0.13 83

MLCV	0.72 349	0.34 394	1.10 473	0.51 264	0.23 34	0.91 404	0.39 234	1.33 342	1.23 445	1.46 505	1.55 488	1.01 370	0.64 299	1.95 452	0.80 428	0.18 193	0.12 70	0.18 173	0.14 155	0.19 226	0.17 216

4k_L	0.26 4	0.19 36	0.38 43	0.38 65	0.24 60	0.32 24	0.21 39	0.56 43	0.30 28	0.31 54	0.30 44	0.35 69	0.28 58	0.43 13	0.27 49	0.16 96	0.13 151	0.14 11	0.11 9	0.12 1	0.11 2

mfccc	0.27 20	0.19 36	0.39 55	0.37 29	0.24 60	0.39 74	0.19 8	0.56 43	0.30 28	0.30 46	0.24 7	0.40 109	0.29 66	0.49 55	0.28 80	0.15 71	0.13 151	0.13 1	0.11 9	0.12 1	0.12 30

5k_new	0.26 4	0.19 36	0.38 43	0.38 65	0.24 60	0.30 17	0.20 19	0.52 18	0.32 52	0.29 25	0.27 24	0.37 91	0.26 35	0.52 67	0.28 80	0.14 49	0.12 70	0.14 11	0.11 9	0.12 1	0.12 30

weee2	0.26 4	0.19 36	0.37 19	0.37 29	0.24 60	0.34 37	0.20 19	0.49 12	0.31 41	0.29 25	0.26 15	0.40 109	0.26 35	0.45 21	0.27 49	0.13 29	0.12 70	0.13 1	0.11 9	0.13 26	0.12 30

ITERv30	0.29 58	0.19 36	0.40 67	0.35 3	0.24 60	0.30 17	0.21 39	0.54 29	0.30 28	0.25 3	0.29 35	0.41 112	0.30 73	0.87 208	0.27 49	0.17 148	0.19 397	0.14 11	0.11 9	0.12 1	0.13 83

yuret106	0.27 20	0.18 10	0.39 55	0.37 29	0.24 60	0.32 24	0.19 8	0.58 59	0.27 15	0.26 6	0.27 24	0.39 105	0.30 73	0.48 49	0.27 49	0.17 148	0.17 352	0.14 11	0.11 9	0.12 1	0.12 30

ITERv24	0.27 20	0.18 10	0.35 1	0.36 8	0.24 60	0.42 93	0.21 39	0.58 59	0.28 16	0.30 46	0.35 66	0.35 69	0.31 85	0.45 21	0.27 49	0.16 96	0.18 377	0.14 11	0.11 9	0.13 26	0.13 83

v20iiwwt	0.27 20	0.19 36	0.36 11	0.37 29	0.24 60	0.44 111	0.23 71	0.57 55	0.30 28	0.32 65	0.30 44	0.38 100	0.27 45	0.45 21	0.29 90	0.14 49	0.13 151	0.14 11	0.11 9	0.13 26	0.12 30

ITER124	0.27 20	0.18 10	0.35 1	0.37 29	0.24 60	0.45 116	0.21 39	0.52 18	0.30 28	0.34 75	0.25 9	0.37 91	0.26 35	0.48 49	0.27 49	0.15 71	0.15 278	0.14 11	0.11 9	0.13 26	0.12 30

dddd17k	0.27 20	0.19 36	0.36 11	0.38 65	0.24 60	0.35 42	0.21 39	0.55 36	0.31 41	0.31 54	0.30 44	0.35 69	0.28 58	0.47 42	0.26 24	0.16 96	0.14 212	0.14 11	0.11 9	0.13 26	0.12 30

vnu138km	0.26 4	0.18 10	0.37 19	0.37 29	0.24 60	0.36 53	0.21 39	0.55 36	0.31 41	0.29 25	0.26 15	0.37 91	0.25 23	0.48 49	0.27 49	0.14 49	0.12 70	0.14 11	0.11 9	0.13 26	0.11 2

ITERv8	0.27 20	0.18 10	0.37 19	0.37 29	0.24 60	0.36 53	0.20 19	0.56 43	0.30 28	0.30 46	0.33 60	0.34 63	0.26 35	0.49 55	0.27 49	0.14 49	0.12 70	0.14 11	0.11 9	0.12 1	0.12 30

a5sdf	0.26 4	0.19 36	0.37 19	0.36 8	0.24 60	0.36 53	0.20 19	0.54 29	0.29 21	0.29 25	0.29 35	0.35 69	0.26 35	0.46 29	0.27 49	0.14 49	0.12 70	0.14 11	0.11 9	0.12 1	0.12 30

252Zero-FE	0.27 20	0.22 101	0.40 67	0.41 100	0.24 60	0.29 13	0.19 8	0.59 65	0.46 116	0.31 54	0.33 60	0.22 2	0.25 23	0.40 8	0.29 90	0.16 96	0.12 70	0.14 11	0.11 9	0.13 26	0.13 83

S2M2_XL	0.24 1	0.24 139	0.39 55	0.34 1	0.24 60	0.16 2	0.18 2	0.32 1	0.22 4	0.29 25	0.40 79	0.24 9	0.23 15	0.32 1	0.26 24	0.20 279	0.18 377	0.18 173	0.16 216	0.18 182	0.14 117
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asd	0.30 64	0.21 80	0.41 74	0.39 76	0.24 60	0.47 130	0.30 129	0.69 108	0.30 28	0.41 108	0.39 76	0.28 32	0.33 97	0.62 119	0.27 49	0.13 29	0.09 1	0.14 11	0.12 90	0.14 63	0.12 30

2.25w	0.32 82	0.24 139	0.48 123	0.37 29	0.24 60	0.45 116	0.25 85	0.62 84	0.40 93	0.45 135	0.58 154	0.27 22	0.32 93	0.74 162	0.35 174	0.12 9	0.10 9	0.14 11	0.12 90	0.13 26	0.14 117

2.5w	0.31 76	0.23 118	0.46 116	0.39 76	0.24 60	0.42 93	0.39 234	0.61 80	0.30 28	0.37 89	0.53 134	0.24 9	0.25 23	0.77 168	0.28 80	0.12 9	0.10 9	0.14 11	0.12 90	0.14 63	0.12 30

3.5w_stereo	0.33 91	0.25 167	0.45 108	0.37 29	0.24 60	0.54 201	0.35 174	0.66 100	0.36 77	0.43 122	0.44 98	0.29 35	0.34 108	0.77 168	0.39 216	0.11 1	0.09 1	0.15 74	0.11 9	0.14 63	0.13 83

xyz-stereo-finetune2	0.58 268	0.27 220	0.57 191	0.40 86	0.24 60	1.09 458	0.32 145	0.79 141	0.53 150	0.65 204	1.07 303	0.58 203	0.80 361	2.47 501	0.80 428	0.16 96	0.15 278	0.21 271	0.17 237	0.16 116	0.17 216

MLG-Stereo_test1	0.27 20	0.19 36	0.38 43	0.40 86	0.24 60	0.38 70	0.20 19	0.59 65	0.19 1	0.24 2	0.17 1	0.33 59	0.27 45	0.90 218	0.25 12	0.14 49	0.11 32	0.16 106	0.11 9	0.13 26	0.12 30

WCG-NET（raft）	0.45 171	0.21 80	0.55 177	0.40 86	0.24 60	0.50 162	0.36 190	0.73 119	1.09 358	0.71 214	0.76 205	0.92 332	0.51 226	0.84 196	0.34 163	0.16 96	0.12 70	0.15 74	0.14 155	0.14 63	0.14 117

DCANet-4	0.54 231	0.26 190	1.07 463	0.42 108	0.24 60	0.48 136	0.36 190	0.99 225	1.30 480	1.10 328	1.02 282	0.56 195	0.75 332	0.73 156	0.52 325	0.16 96	0.13 151	0.17 135	0.13 125	0.15 92	0.19 282

fff	0.53 215	0.24 139	0.70 270	0.43 115	0.24 60	0.48 136	0.36 190	1.07 270	1.25 454	1.10 328	1.02 282	0.57 198	1.06 481	0.73 156	0.52 325	0.16 96	0.13 151	0.17 135	0.13 125	0.15 92	0.19 282

ADStereo(finetuned)	0.57 262	0.24 139	1.06 458	0.43 115	0.24 60	0.49 148	0.35 174	1.05 255	1.30 480	1.12 336	1.03 292	0.58 203	1.20 512	0.84 196	0.51 318	0.16 96	0.13 151	0.17 135	0.13 125	0.18 182	0.19 282

DCANet	0.54 231	0.24 139	0.70 270	0.43 115	0.24 60	0.49 148	0.36 190	1.05 255	1.30 480	1.12 336	1.03 292	0.58 203	0.92 416	0.81 186	0.52 325	0.16 96	0.13 151	0.17 135	0.13 125	0.18 182	0.19 282

csc	0.53 215	0.24 139	0.70 270	0.43 115	0.24 60	0.48 136	0.36 190	1.07 270	1.25 454	1.10 328	1.02 282	0.57 198	1.06 481	0.73 156	0.52 325	0.16 96	0.13 151	0.17 135	0.13 125	0.15 92	0.19 282

cscssc	0.53 215	0.24 139	0.70 270	0.43 115	0.24 60	0.48 136	0.36 190	1.07 270	1.25 454	1.10 328	1.02 282	0.57 198	1.06 481	0.73 156	0.52 325	0.16 96	0.13 151	0.17 135	0.13 125	0.15 92	0.19 282

111	0.60 277	0.23 118	0.70 270	0.43 115	0.24 60	0.72 319	0.42 262	1.18 304	1.41 532	0.80 235	1.38 440	1.10 399	0.79 355	0.96 234	0.58 351	0.18 193	0.13 151	0.17 135	0.15 174	0.17 147	0.19 282

RAFT-Stereo + iAFF	0.54 231	0.25 167	0.68 251	0.43 115	0.24 60	0.40 78	0.34 166	1.04 247	1.09 358	1.32 459	1.60 501	0.80 274	0.68 310	0.67 137	0.39 216	0.13 29	0.10 9	0.18 173	0.17 237	0.17 147	0.13 83

HITNet	0.65 314	0.40 451	0.77 337	0.48 202	0.24 60	1.05 447	0.49 349	1.76 464	1.02 321	1.18 384	1.18 359	0.89 319	0.80 361	0.85 201	0.79 424	0.17 148	0.12 70	0.21 271	0.17 237	0.29 435	0.15 155
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
aaa3	0.26 4	0.19 36	0.38 43	0.37 29	0.25 91	0.29 13	0.21 39	0.55 36	0.31 41	0.32 65	0.26 15	0.35 69	0.28 58	0.46 29	0.27 49	0.14 49	0.12 70	0.14 11	0.11 9	0.13 26	0.13 83

uiiii_40	0.25 3	0.18 10	0.35 1	0.35 3	0.25 91	0.32 24	0.18 2	0.45 5	0.26 10	0.29 25	0.25 9	0.33 59	0.36 126	0.54 76	0.26 24	0.12 9	0.11 32	0.14 11	0.11 9	0.13 26	0.11 2

StePilot	0.27 20	0.17 1	0.35 1	0.36 8	0.25 91	0.33 31	0.19 8	0.45 5	0.28 16	0.31 54	0.28 30	0.29 35	0.36 126	0.76 164	0.27 49	0.13 29	0.11 32	0.14 11	0.11 9	0.12 1	0.11 2

oiu110	0.27 20	0.19 36	0.37 19	0.37 29	0.25 91	0.36 53	0.21 39	0.58 59	0.32 52	0.28 14	0.27 24	0.38 100	0.33 97	0.46 29	0.26 24	0.17 148	0.18 377	0.14 11	0.11 9	0.12 1	0.13 83

ITERv10	0.26 4	0.18 10	0.37 19	0.37 29	0.25 91	0.33 31	0.20 19	0.56 43	0.30 28	0.29 25	0.28 30	0.36 79	0.30 73	0.49 55	0.27 49	0.14 49	0.12 70	0.14 11	0.11 9	0.12 1	0.12 30

DA	0.43 150	0.23 118	0.49 130	0.50 232	0.25 91	1.08 453	0.44 294	1.18 304	0.58 159	0.46 140	0.64 168	0.54 181	0.47 193	0.46 29	0.32 129	0.19 240	0.13 151	0.19 198	0.13 125	0.18 182	0.14 117

GGEV	0.43 150	0.23 118	0.49 130	0.50 232	0.25 91	1.08 453	0.44 294	1.18 304	0.58 159	0.46 140	0.64 168	0.54 181	0.47 193	0.46 29	0.32 129	0.19 240	0.13 151	0.19 198	0.13 125	0.18 182	0.14 117

GASTEREO	0.40 132	0.25 167	0.51 146	0.48 202	0.25 91	0.65 279	0.36 190	0.81 154	0.49 125	0.51 174	0.82 222	0.30 42	0.66 308	0.62 119	0.28 80	0.19 240	0.12 70	0.16 106	0.14 155	0.16 116	0.14 117

MSCF	0.38 119	0.25 167	0.52 155	0.47 175	0.25 91	0.62 256	0.37 212	0.81 154	0.47 120	0.50 169	0.71 191	0.32 49	0.65 305	0.54 76	0.28 80	0.19 240	0.12 70	0.17 135	0.14 155	0.17 147	0.14 117

LG-Stereo_L2	0.29 58	0.20 61	0.45 108	0.37 29	0.25 91	0.26 4	0.20 19	0.78 136	0.28 16	0.28 14	0.26 15	0.24 9	0.26 35	0.91 219	0.23 2	0.15 71	0.11 32	0.15 74	0.12 90	0.14 63	0.11 2

SCV	0.46 178	0.26 190	0.55 177	0.47 175	0.25 91	0.39 74	0.38 219	1.98 531	0.60 168	0.35 79	0.48 114	0.55 186	0.36 126	1.28 322	0.32 129	0.24 385	0.12 70	0.17 135	0.13 125	0.18 182	0.14 117

WCG-NET	0.42 144	0.21 80	0.54 167	0.40 86	0.25 91	0.47 130	0.32 145	0.73 119	1.15 398	0.76 222	0.73 197	0.58 203	0.45 176	0.60 113	0.34 163	0.15 71	0.11 32	0.16 106	0.14 155	0.15 92	0.13 83

GCAP-Stereo	0.40 132	0.28 242	0.68 251	0.47 175	0.25 91	0.53 193	0.32 145	0.82 159	0.58 159	0.65 204	0.69 184	0.58 203	0.42 155	0.47 42	0.29 90	0.17 148	0.14 212	0.17 135	0.13 125	0.17 147	0.14 117

Selective-IGEV	0.39 123	0.24 139	0.50 139	0.44 140	0.25 91	0.46 123	0.33 154	1.25 333	0.40 93	0.35 79	0.45 103	0.52 173	0.30 73	1.07 269	0.30 106	0.14 49	0.12 70	0.17 135	0.13 125	0.16 116	0.13 83

XX-TBD	0.46 178	0.70 555	0.35 1	0.79 541	0.25 91	0.58 226	0.26 98	0.69 108	1.27 465	0.76 222	1.00 268	0.45 128	0.33 97	0.47 42	0.37 196	0.19 240	0.15 278	0.15 74	0.11 9	0.17 147	0.14 117

ACM	0.27 20	0.19 36	0.37 19	0.37 29	0.26 106	0.37 63	0.19 8	0.54 29	0.31 41	0.30 46	0.32 58	0.36 79	0.24 18	0.48 49	0.28 80	0.14 49	0.13 151	0.13 1	0.11 9	0.12 1	0.12 30

4.5w_L	0.26 4	0.17 1	0.35 1	0.36 8	0.26 106	0.33 31	0.21 39	0.46 8	0.25 7	0.30 46	0.26 15	0.31 45	0.35 116	0.66 133	0.27 49	0.13 29	0.11 32	0.14 11	0.11 9	0.12 1	0.11 2

ITERv28	0.28 45	0.18 10	0.39 55	0.37 29	0.26 106	0.40 78	0.22 57	0.53 23	0.32 52	0.28 14	0.31 49	0.36 79	0.27 45	0.58 97	0.27 49	0.16 96	0.17 352	0.14 11	0.11 9	0.13 26	0.13 83

hj116sk	0.27 20	0.18 10	0.37 19	0.36 8	0.26 106	0.37 63	0.19 8	0.59 65	0.36 77	0.26 6	0.27 24	0.42 113	0.25 23	0.53 72	0.26 24	0.16 96	0.14 212	0.13 1	0.11 9	0.12 1	0.12 30

zxcv128	0.27 20	0.18 10	0.37 19	0.36 8	0.26 106	0.34 37	0.20 19	0.58 59	0.26 10	0.29 25	0.30 44	0.36 79	0.30 73	0.46 29	0.27 49	0.17 148	0.16 320	0.14 11	0.11 9	0.13 26	0.11 2

v134_o9	0.26 4	0.18 10	0.37 19	0.37 29	0.26 106	0.35 42	0.21 39	0.59 65	0.30 28	0.29 25	0.31 49	0.31 45	0.26 35	0.46 29	0.25 12	0.14 49	0.12 70	0.14 11	0.11 9	0.12 1	0.12 30

ITERv12	0.26 4	0.19 36	0.36 11	0.37 29	0.26 106	0.32 24	0.20 19	0.54 29	0.28 16	0.28 14	0.31 49	0.38 100	0.27 45	0.45 21	0.26 24	0.13 29	0.11 32	0.14 11	0.11 9	0.13 26	0.12 30

Wavelet-MonSter	0.27 20	0.20 61	0.41 74	0.39 76	0.26 106	0.26 4	0.25 85	0.49 12	0.29 21	0.36 84	0.47 109	0.28 32	0.32 93	0.49 55	0.26 24	0.11 1	0.10 9	0.14 11	0.11 9	0.13 26	0.12 30

qwe	0.32 82	0.21 80	0.40 67	0.37 29	0.26 106	0.49 148	0.29 119	0.64 91	0.39 89	0.49 160	0.48 114	0.26 17	0.27 45	0.80 180	0.34 163	0.12 9	0.10 9	0.14 11	0.11 9	0.15 92	0.12 30

4.25_new	0.30 64	0.26 190	0.44 95	0.38 65	0.26 106	0.49 148	0.40 242	0.59 65	0.31 41	0.38 97	0.42 84	0.27 22	0.34 108	0.46 29	0.31 124	0.12 9	0.09 1	0.15 74	0.11 9	0.14 63	0.12 30

4.5w_new	0.30 64	0.26 190	0.44 95	0.38 65	0.26 106	0.49 148	0.40 242	0.59 65	0.31 41	0.38 97	0.42 84	0.27 22	0.34 108	0.46 29	0.31 124	0.12 9	0.09 1	0.15 74	0.11 9	0.14 63	0.12 30

4.25w-stereo	0.30 64	0.26 190	0.44 95	0.38 65	0.26 106	0.49 148	0.40 242	0.59 65	0.32 52	0.38 97	0.42 84	0.27 22	0.34 108	0.46 29	0.31 124	0.12 9	0.09 1	0.15 74	0.11 9	0.14 63	0.12 30

1w_stereo	0.34 95	0.20 61	0.42 84	0.43 115	0.26 106	0.47 130	0.54 383	0.59 65	0.50 130	0.41 108	0.66 173	0.25 15	0.44 172	0.62 119	0.33 146	0.12 9	0.10 9	0.14 11	0.11 9	0.14 63	0.12 30

LG-Stereo_L1	0.30 64	0.20 61	0.44 95	0.37 29	0.26 106	0.29 13	0.21 39	0.66 100	0.26 10	0.25 3	0.25 9	0.24 9	0.22 10	1.24 313	0.23 2	0.15 71	0.11 32	0.15 74	0.12 90	0.14 63	0.11 2

LG-Stereo	0.34 95	0.25 167	0.78 345	0.47 175	0.26 106	0.37 63	0.30 129	0.71 116	0.52 146	0.36 84	0.57 151	0.29 35	0.21 3	0.50 60	0.36 184	0.13 29	0.13 151	0.20 236	0.18 255	0.18 182	0.12 30

HART	0.45 171	0.22 101	0.54 167	0.50 232	0.26 106	0.41 85	0.29 119	1.03 241	0.50 130	0.58 186	1.45 460	0.61 216	0.35 116	1.08 273	0.30 106	0.15 71	0.13 151	0.19 198	0.14 155	0.19 226	0.14 117

Occ-G	0.42 144	0.21 80	0.48 123	0.41 100	0.26 106	0.42 93	0.62 442	0.77 132	0.49 125	0.43 122	0.66 173	1.02 372	0.46 183	0.78 173	0.41 235	0.16 96	0.13 151	0.18 173	0.13 125	0.16 116	0.16 188

RSM++	0.38 119	0.24 139	0.51 146	0.47 175	0.26 106	0.50 162	0.41 258	0.79 141	0.45 109	0.37 89	0.45 103	0.60 212	0.35 116	1.02 255	0.30 106	0.15 71	0.13 151	0.17 135	0.14 155	0.18 182	0.13 83

RSM	0.39 123	0.24 139	0.49 130	0.46 164	0.26 106	0.47 130	0.40 242	0.92 190	0.44 107	0.41 108	0.42 84	0.65 230	0.33 97	1.07 269	0.29 90	0.15 71	0.12 70	0.17 135	0.13 125	0.17 147	0.13 83

SMFormer	0.75 381	0.30 297	0.86 370	0.46 164	0.26 106	0.82 376	0.43 281	2.05 545	1.39 522	1.23 408	1.47 467	0.98 356	0.95 435	1.71 421	0.82 435	0.24 385	0.20 417	0.22 302	0.21 355	0.23 352	0.24 384

tta	0.75 381	0.30 297	0.86 370	0.46 164	0.26 106	0.82 376	0.43 281	2.05 545	1.39 522	1.23 408	1.47 467	0.98 356	0.95 435	1.71 421	0.82 435	0.24 385	0.20 417	0.22 302	0.21 355	0.18 182	0.18 242

qqq1	0.72 349	0.30 297	0.86 370	0.46 164	0.26 106	0.82 376	0.43 281	2.05 545	1.39 522	1.23 408	1.47 467	0.98 356	0.95 435	1.71 421	0.44 259	0.24 385	0.20 417	0.18 173	0.15 174	0.18 182	0.18 242

fff1	0.72 349	0.30 297	0.86 370	0.46 164	0.26 106	0.82 376	0.43 281	2.05 545	1.39 522	1.23 408	1.47 467	0.98 356	0.95 435	1.71 421	0.44 259	0.24 385	0.20 417	0.18 173	0.15 174	0.18 182	0.18 242

ACVNet-DCA	0.56 255	0.31 332	0.50 139	0.54 318	0.26 106	1.18 475	0.51 358	1.42 366	0.78 234	0.58 186	0.79 215	0.48 146	0.88 403	1.46 371	0.32 129	0.20 279	0.12 70	0.25 399	0.15 174	0.22 327	0.21 332

xx1	0.67 330	0.31 332	0.50 139	0.54 318	0.26 106	1.18 475	0.51 358	0.93 199	3.05 613	0.58 186	0.79 215	0.95 346	0.77 344	1.46 371	0.32 129	0.20 279	0.12 70	0.24 360	0.23 407	0.22 327	0.21 332

1test111	0.54 231	0.31 332	0.50 139	0.54 318	0.26 106	1.18 475	0.51 358	1.42 366	0.78 234	0.58 186	0.79 215	0.48 146	0.88 403	0.88 211	0.59 354	0.20 279	0.12 70	0.25 399	0.15 174	0.22 327	0.21 332

cc1	0.64 306	0.31 332	0.50 139	0.54 318	0.26 106	1.18 475	0.51 358	0.93 199	3.05 613	0.58 186	0.79 215	0.48 146	0.88 403	1.46 371	0.32 129	0.20 279	0.12 70	0.25 399	0.15 174	0.19 226	0.19 282

tt1	0.62 287	0.32 348	0.51 146	0.54 318	0.26 106	1.16 472	0.48 339	0.95 211	2.47 600	0.57 184	0.77 207	0.49 155	0.81 365	1.55 390	0.32 129	0.20 279	0.12 70	0.24 360	0.15 174	0.19 226	0.20 315

MSKI-zero shot	0.55 246	0.26 190	0.57 191	0.51 264	0.26 106	0.69 304	0.28 112	1.18 304	0.64 179	0.91 265	1.32 417	0.82 283	0.33 97	1.92 447	0.32 129	0.17 148	0.12 70	0.17 135	0.13 125	0.16 116	0.16 188

EGLCR-Stereo	0.37 113	0.22 101	0.51 146	0.43 115	0.26 106	0.44 111	0.22 57	0.99 225	0.48 123	0.42 116	0.42 84	0.67 237	0.29 66	0.86 205	0.33 146	0.17 148	0.12 70	0.19 198	0.17 237	0.17 147	0.15 155

raft_robust	0.68 334	0.30 297	0.64 228	0.52 285	0.26 106	0.54 201	0.35 174	1.33 342	1.24 451	1.16 370	1.07 303	0.60 212	0.54 242	3.58 540	0.37 196	0.18 193	0.14 212	0.20 236	0.22 384	0.20 262	0.16 188

BEATNet_4x	0.73 367	0.49 490	1.17 487	0.53 303	0.26 106	1.03 444	0.55 401	1.82 485	1.06 338	1.21 396	1.22 374	0.96 352	0.91 413	1.01 252	1.06 477	0.21 313	0.14 212	0.24 360	0.19 278	0.37 491	0.21 332

ITERv21	0.28 45	0.19 36	0.37 19	0.36 8	0.27 138	0.36 53	0.21 39	0.55 36	0.32 52	0.27 11	0.25 9	0.39 105	0.26 35	0.62 119	0.29 90	0.18 193	0.15 278	0.14 11	0.11 9	0.12 1	0.12 30

AdaDepth	0.30 64	0.22 101	0.49 130	0.44 140	0.27 138	0.44 111	0.24 80	0.52 18	0.30 28	0.31 54	0.37 70	0.26 17	0.32 93	0.79 177	0.25 12	0.12 9	0.12 70	0.16 106	0.13 125	0.16 116	0.15 155

water-stereo	0.39 123	0.20 61	0.48 123	0.44 140	0.27 138	0.50 162	0.26 98	0.92 190	0.51 139	0.53 177	0.78 209	0.55 186	0.49 216	0.42 11	0.42 246	0.16 96	0.15 278	0.17 135	0.15 174	0.16 116	0.15 155

AIO_rvc	0.36 107	0.23 118	0.49 130	0.43 115	0.27 138	0.59 233	0.38 219	0.94 206	0.45 109	0.33 72	0.46 107	0.49 155	0.22 10	0.84 196	0.30 106	0.16 96	0.11 32	0.16 106	0.12 90	0.15 92	0.13 83

AIO_test	0.35 105	0.22 101	0.44 95	0.43 115	0.27 138	0.57 222	0.44 294	0.79 141	0.41 97	0.32 65	0.47 109	0.46 133	0.30 73	0.69 141	0.30 106	0.16 96	0.11 32	0.16 106	0.13 125	0.15 92	0.12 30

RAStereo	0.34 95	0.21 80	0.66 242	0.47 175	0.27 138	0.26 4	0.29 119	0.69 108	0.63 174	0.32 65	0.42 84	0.45 128	0.31 85	0.45 21	0.34 163	0.17 148	0.15 278	0.19 198	0.15 174	0.18 182	0.13 83

RAFT-Stereo-weight	0.47 185	0.24 139	0.53 161	0.48 202	0.27 138	0.60 241	0.35 174	1.02 236	1.07 343	0.99 287	0.78 209	0.76 261	0.28 58	0.76 164	0.36 184	0.16 96	0.12 70	0.17 135	0.15 174	0.16 116	0.15 155

1111x	1.70 568	0.29 277	0.86 370	0.51 264	0.27 138	1.01 439	0.68 464	2.22 579	1.28 470	1.13 351	1.40 446	1.21 421	1.10 490	5.53 579	15.20 642	0.22 342	0.21 439	0.22 302	0.22 384	0.24 367	0.22 350

Any-RAFT	0.53 215	0.24 139	0.47 119	0.47 175	0.27 138	1.00 438	0.25 85	1.58 414	1.05 334	0.85 253	0.99 264	1.06 381	0.47 193	0.70 145	0.32 129	0.18 193	0.13 151	0.16 106	0.13 125	0.16 116	0.16 188

CASS	0.65 314	0.34 394	0.72 288	0.56 356	0.27 138	0.78 351	0.42 262	1.59 416	0.86 254	1.30 445	1.25 384	0.87 307	0.84 382	0.84 196	0.54 338	0.35 523	0.19 397	0.26 418	0.21 355	0.28 424	0.42 526
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Selective-RAFT	0.52 205	0.28 242	0.79 348	0.55 342	0.27 138	0.91 404	0.33 154	0.80 149	0.88 262	0.58 186	0.63 165	0.81 278	0.77 344	1.29 326	0.48 299	0.19 240	0.14 212	0.17 135	0.15 174	0.19 226	0.17 216

qqq	0.57 262	0.34 394	0.71 282	0.47 175	0.27 138	0.64 263	0.62 442	1.42 366	0.78 234	0.80 235	0.92 242	0.95 346	0.77 344	0.88 211	0.59 354	0.21 313	0.20 417	0.24 360	0.23 407	0.22 327	0.21 332

test-3	0.54 231	0.22 101	0.68 251	0.47 175	0.27 138	0.58 226	0.35 174	0.92 190	1.00 315	1.32 459	0.69 184	0.87 307	0.45 176	1.68 417	0.37 196	0.16 96	0.11 32	0.20 236	0.16 216	0.17 147	0.13 83

test_1	0.54 231	0.22 101	0.68 251	0.47 175	0.27 138	0.58 226	0.35 174	0.92 190	1.00 315	1.28 431	0.68 180	0.87 307	0.45 176	1.67 412	0.37 196	0.16 96	0.11 32	0.20 236	0.16 216	0.17 147	0.13 83

Patchmatch Stereo++	0.55 246	0.30 297	0.73 300	0.50 232	0.27 138	0.65 279	0.29 119	1.05 255	0.64 179	1.12 336	0.96 252	0.83 290	0.60 276	1.37 347	0.45 273	0.22 342	0.14 212	0.24 360	0.20 310	0.26 391	0.18 242
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.54 231	0.30 297	0.73 300	0.50 232	0.27 138	0.65 279	0.41 258	1.04 247	0.64 179	1.12 336	0.96 252	0.82 283	0.61 285	1.06 265	0.45 273	0.22 342	0.14 212	0.24 360	0.20 310	0.26 391	0.18 242

ROB_FTStereo_v2	0.54 231	0.30 297	0.73 300	0.50 232	0.27 138	0.64 263	0.42 262	1.05 255	0.64 179	1.12 336	0.96 252	0.83 290	0.60 276	1.12 284	0.46 287	0.22 342	0.14 212	0.24 360	0.20 310	0.26 391	0.18 242

ROB_FTStereo	0.54 231	0.30 297	0.73 300	0.50 232	0.27 138	0.64 263	0.25 85	1.05 255	0.64 179	1.12 336	0.95 249	0.82 283	0.61 285	1.15 289	0.45 273	0.22 342	0.14 212	0.24 360	0.20 310	0.26 391	0.18 242

HUI-Stereo	0.52 205	0.30 297	0.73 300	0.50 232	0.27 138	0.65 279	0.30 129	1.04 247	0.64 179	1.12 336	0.96 252	0.83 290	0.60 276	0.79 177	0.45 273	0.22 342	0.14 212	0.24 360	0.20 310	0.26 391	0.18 242

iGMRVC	0.56 255	0.30 297	0.73 300	0.50 232	0.27 138	0.65 279	0.38 219	1.05 255	0.64 179	1.12 336	0.96 252	0.83 290	0.60 276	1.52 382	0.46 287	0.22 342	0.14 212	0.24 360	0.20 310	0.26 391	0.18 242

RAFT-345	0.84 426	0.25 167	0.66 242	0.50 232	0.27 138	0.54 201	0.42 262	0.83 164	1.11 367	1.32 459	2.34 575	0.86 303	0.54 242	5.72 584	0.47 294	0.18 193	0.13 151	0.22 302	0.17 237	0.17 147	0.16 188

iRAFT	0.55 246	0.30 297	0.73 300	0.50 232	0.27 138	0.65 279	0.29 119	1.05 255	0.64 179	1.12 336	0.96 252	0.83 290	0.60 276	1.37 347	0.45 273	0.22 342	0.14 212	0.24 360	0.20 310	0.26 391	0.18 242

CroCo-Stereo	0.40 132	0.31 332	0.73 300	0.58 379	0.27 138	0.26 4	0.33 154	0.95 211	0.81 242	0.42 116	0.47 109	0.65 230	0.47 193	0.39 6	0.34 163	0.18 193	0.15 278	0.16 106	0.14 155	0.19 226	0.16 188
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
RAFT-IKP	0.54 231	0.30 297	0.73 300	0.50 232	0.27 138	0.59 233	0.36 190	1.04 247	0.64 179	1.12 336	0.96 252	0.83 290	0.61 285	1.22 306	0.45 273	0.22 342	0.14 212	0.24 360	0.20 310	0.26 391	0.18 242

TestStereo	0.64 306	0.39 444	0.71 282	0.51 264	0.27 138	0.56 217	0.42 262	1.03 241	0.91 274	0.80 235	1.00 268	0.68 239	0.52 231	3.25 530	0.45 273	0.22 342	0.15 278	0.24 360	0.18 255	0.27 405	0.16 188

EAI-Stereo	0.65 314	0.28 242	0.69 264	0.53 303	0.27 138	0.60 241	0.40 242	2.28 585	0.64 179	0.71 214	3.18 597	0.57 198	0.43 163	1.06 265	0.41 235	0.18 193	0.13 151	0.17 135	0.17 237	0.17 147	0.17 216

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 107	0.23 118	0.54 167	0.50 232	0.28 164	0.36 53	0.22 57	1.02 236	0.39 89	0.42 116	0.64 168	0.36 79	0.51 226	0.39 6	0.29 90	0.18 193	0.12 70	0.17 135	0.13 125	0.18 182	0.18 242

DEFOM-Stereo	0.33 91	0.20 61	0.40 67	0.42 108	0.28 164	0.80 365	0.23 71	0.48 9	0.37 83	0.37 89	0.31 49	0.23 4	0.24 18	1.20 303	0.27 49	0.16 96	0.12 70	0.14 11	0.11 9	0.14 63	0.14 117

Pointernet	0.37 113	0.20 61	0.57 191	0.43 115	0.28 164	0.51 180	0.27 105	0.93 199	0.61 169	0.47 146	0.63 165	0.49 155	0.38 140	0.49 55	0.33 146	0.17 148	0.13 151	0.14 11	0.11 9	0.13 26	0.12 30

test_sample2	0.62 287	0.29 277	0.74 316	0.50 232	0.28 164	0.80 365	0.61 439	1.61 423	1.00 315	0.88 257	0.99 264	0.94 337	0.83 378	1.16 293	0.51 318	0.23 369	0.18 377	0.22 302	0.21 355	0.23 352	0.22 350

gcap-zeroshot	0.53 215	0.28 242	0.89 395	0.49 220	0.28 164	0.76 338	0.37 212	1.34 347	0.73 217	0.89 258	0.67 177	1.35 460	0.51 226	0.79 177	0.33 146	0.18 193	0.15 278	0.18 173	0.15 174	0.17 147	0.16 188

MGS-Stereo	0.42 144	0.26 190	0.58 197	0.44 140	0.28 164	0.50 162	0.34 166	0.57 55	0.83 248	0.46 140	1.31 410	0.52 173	0.33 97	0.65 131	0.36 184	0.19 240	0.16 320	0.18 173	0.15 174	0.17 147	0.16 188

11t1	0.52 205	0.28 242	0.68 251	0.51 264	0.28 164	0.83 382	0.39 234	1.22 325	0.63 174	0.84 248	0.74 201	0.68 239	0.68 310	0.91 219	0.57 348	0.21 313	0.18 377	0.19 198	0.16 216	0.20 262	0.21 332

MC-Stereo	0.43 150	0.23 118	0.48 123	0.51 264	0.28 164	0.39 74	0.32 145	0.88 179	0.68 201	0.60 196	0.84 225	0.56 195	0.61 285	1.03 256	0.31 124	0.17 148	0.11 32	0.17 135	0.15 174	0.16 116	0.13 83

IPLGR	0.58 268	0.27 220	1.14 483	0.48 202	0.28 164	0.65 279	0.33 154	1.22 325	1.13 383	1.18 384	1.05 297	0.69 244	0.66 308	0.96 234	0.52 325	0.17 148	0.15 278	0.20 236	0.17 237	0.20 262	0.18 242

test_3	0.55 246	0.23 118	0.71 282	0.53 303	0.28 164	0.61 247	0.40 242	0.92 190	1.05 334	1.19 388	0.68 180	0.93 334	0.44 172	1.67 412	0.39 216	0.15 71	0.12 70	0.22 302	0.19 278	0.21 303	0.14 117

NRIStereo	0.60 277	0.29 277	0.69 264	0.53 303	0.28 164	0.63 260	0.33 154	1.08 276	0.87 258	1.14 354	0.87 232	0.91 323	0.59 273	2.24 480	0.49 307	0.20 279	0.14 212	0.21 271	0.19 278	0.21 303	0.17 216

PSM-AAD	0.79 401	0.27 220	0.53 161	0.55 342	0.28 164	0.77 346	1.24 573	0.99 225	0.91 274	1.66 546	1.57 496	0.81 278	2.19 599	1.65 407	0.44 259	0.19 240	0.14 212	0.38 537	0.32 521	0.21 303	0.70 587

THIR-Stereo	1.02 485	0.27 220	0.69 264	0.49 220	0.28 164	0.95 420	1.34 581	1.03 241	0.97 298	1.34 471	1.90 548	1.17 414	1.58 557	6.44 598	0.78 418	0.19 240	0.14 212	0.21 271	0.22 384	0.19 226	0.20 315

RAFT-RH_RVC	1.03 488	0.24 139	0.67 247	0.49 220	0.28 164	0.81 374	0.33 154	0.83 164	1.08 349	2.05 579	4.65 615	1.04 379	0.57 263	5.98 593	0.50 313	0.18 193	0.13 151	0.26 418	0.20 310	0.16 116	0.17 216

xxxx	1.51 551	0.28 242	0.68 251	0.54 318	0.28 164	1.16 472	0.44 294	2.19 575	1.29 474	1.09 320	1.36 433	1.22 423	0.85 385	1.79 434	15.70 644	0.24 385	0.21 439	0.21 271	0.20 310	0.22 327	0.23 370

test_xeample	1.45 547	0.28 242	0.65 235	0.51 264	0.28 164	0.94 416	0.59 433	2.14 560	1.29 474	1.24 416	1.51 479	0.88 311	0.86 393	1.46 371	15.10 641	0.22 342	0.20 417	0.22 302	0.20 310	0.22 327	0.22 350

CFNet-RSSM	0.54 231	0.24 139	0.70 270	0.48 202	0.28 164	0.60 241	0.27 105	1.49 383	1.14 386	1.06 310	0.93 245	1.08 387	0.54 242	0.70 145	0.35 174	0.16 96	0.12 70	0.17 135	0.15 174	0.16 116	0.14 117

SteFusion	0.28 45	0.17 1	0.38 43	0.37 29	0.29 181	0.40 78	0.25 85	0.54 29	0.37 83	0.29 25	0.47 109	0.29 35	0.22 10	0.58 97	0.27 49	0.11 1	0.11 32	0.14 11	0.12 90	0.14 63	0.11 2

Zero-FE251	0.34 95	0.23 118	0.51 146	0.45 154	0.29 181	0.58 226	0.24 80	0.82 159	0.34 68	0.49 160	0.38 72	0.52 173	0.42 155	0.47 42	0.27 49	0.18 193	0.14 212	0.17 135	0.12 90	0.14 63	0.13 83

3.75w	0.32 82	0.23 118	0.44 95	0.37 29	0.29 181	0.62 256	0.36 190	0.59 65	0.32 52	0.41 108	0.47 109	0.25 15	0.34 108	0.64 124	0.26 24	0.12 9	0.09 1	0.14 11	0.12 90	0.13 26	0.12 30

GREAT-IGEV	0.32 82	0.20 61	0.42 84	0.37 29	0.29 181	0.36 53	0.28 112	0.56 43	0.58 159	0.28 14	0.50 126	0.29 35	0.29 66	0.84 196	0.27 49	0.14 49	0.11 32	0.15 74	0.11 9	0.17 147	0.14 117

SCV_C0	0.43 150	0.26 190	0.65 235	0.43 115	0.29 181	0.47 130	0.31 136	1.34 347	0.73 217	0.38 97	0.49 123	0.54 181	0.29 66	1.24 313	0.30 106	0.17 148	0.13 151	0.16 106	0.13 125	0.20 262	0.15 155

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 132	0.67 548	0.42 84	0.64 448	0.29 181	0.48 136	0.25 85	0.85 168	0.44 107	0.38 97	0.36 67	0.30 42	0.70 318	1.15 289	0.29 90	0.16 96	0.11 32	0.16 106	0.11 9	0.18 182	0.12 30

fffy	0.42 144	0.27 220	0.57 191	0.46 164	0.29 181	0.48 136	0.35 174	0.91 187	0.55 154	0.40 107	0.58 154	0.55 186	0.41 149	1.26 317	0.36 184	0.15 71	0.13 151	0.19 198	0.16 216	0.18 182	0.14 117

IGEV++	0.40 132	0.22 101	0.51 146	0.52 285	0.29 181	0.45 116	0.25 85	1.65 432	0.46 116	0.37 89	0.57 151	0.46 133	0.45 176	0.50 60	0.38 207	0.19 240	0.12 70	0.16 106	0.13 125	0.16 116	0.15 155

anonymousdsp2	0.53 215	0.27 220	0.74 316	0.48 202	0.29 181	0.76 338	0.47 328	1.61 423	0.82 247	0.77 227	0.77 207	0.75 257	0.47 193	1.03 256	0.40 224	0.18 193	0.13 151	0.18 173	0.13 125	0.19 226	0.18 242

GMOStereo	0.53 215	0.26 190	0.65 235	0.50 232	0.29 181	0.52 184	0.43 281	0.89 180	0.96 291	1.41 493	1.14 341	0.85 299	0.56 254	0.59 100	0.38 207	0.16 96	0.14 212	0.24 360	0.21 355	0.20 262	0.15 155

error version	0.53 215	0.26 190	0.65 235	0.50 232	0.29 181	0.52 184	0.43 281	0.89 180	0.96 291	1.41 493	1.14 341	0.85 299	0.56 254	0.59 100	0.38 207	0.16 96	0.14 212	0.24 360	0.21 355	0.20 262	0.15 155

test-v	0.53 215	0.26 190	0.65 235	0.50 232	0.29 181	0.52 184	0.43 281	0.89 180	0.96 291	1.41 493	1.14 341	0.85 299	0.56 254	0.59 100	0.38 207	0.16 96	0.14 212	0.24 360	0.21 355	0.20 262	0.15 155

CrosDoStereo	1.58 556	0.24 139	0.72 288	0.48 202	0.29 181	0.67 292	12.49 645	1.10 281	0.98 303	1.34 471	1.75 530	1.00 363	1.89 583	6.65 602	0.81 430	0.19 240	0.15 278	0.20 236	0.22 384	0.18 182	0.19 282

KYRaft	0.75 381	0.28 242	0.62 218	0.56 356	0.29 181	0.67 292	0.86 513	0.94 206	0.84 252	1.62 541	2.21 569	1.16 413	1.02 470	1.57 394	0.40 224	0.20 279	0.13 151	0.22 302	0.28 485	0.20 262	1.02 602

DeepStereo_LL	1.58 556	0.24 139	0.72 288	0.48 202	0.29 181	0.67 292	12.49 645	1.10 281	0.98 303	1.34 471	1.75 530	1.00 363	1.89 583	6.65 602	0.81 430	0.19 240	0.15 278	0.20 236	0.22 384	0.18 182	0.19 282

CRE-IMP	0.55 246	0.30 297	0.74 316	0.52 285	0.29 181	0.79 357	0.25 85	1.04 247	0.72 213	1.09 320	0.95 249	0.81 278	0.57 263	1.10 277	0.50 313	0.21 313	0.14 212	0.23 340	0.19 278	0.28 424	0.22 350

test-2	0.53 215	0.26 190	0.65 235	0.50 232	0.29 181	0.52 184	0.43 281	0.89 180	0.96 291	1.41 493	1.14 341	0.85 299	0.56 254	0.59 100	0.38 207	0.16 96	0.14 212	0.24 360	0.21 355	0.20 262	0.15 155

cross-raft	0.54 231	0.25 167	0.61 212	0.52 285	0.29 181	0.68 299	0.37 212	1.46 377	0.76 227	1.01 297	1.06 299	1.28 445	0.46 183	0.71 149	0.35 174	0.15 71	0.12 70	0.18 173	0.16 216	0.19 226	0.14 117

iRaftStereo_RVC	0.47 185	0.26 190	0.64 228	0.50 232	0.29 181	0.53 193	0.33 154	1.05 255	0.77 231	0.84 248	1.00 268	0.55 186	0.37 133	0.81 186	0.40 224	0.17 148	0.12 70	0.22 302	0.20 310	0.19 226	0.15 155

222	1.61 560	0.29 277	0.67 247	0.56 356	0.29 181	1.06 450	0.42 262	2.17 571	1.31 484	1.31 455	1.52 480	0.92 332	0.94 430	1.76 431	17.65 645	0.24 385	0.20 417	0.21 271	0.19 278	0.22 327	0.23 370

AFF-stereo	0.58 268	0.25 167	0.64 228	0.46 164	0.29 181	0.34 37	0.38 219	1.15 295	1.14 386	1.17 379	1.60 501	1.10 399	0.71 323	0.97 242	0.43 256	0.13 29	0.11 32	0.19 198	0.19 278	0.17 147	0.14 117

Gwc-CoAtRS	0.52 205	0.24 139	0.68 251	0.48 202	0.29 181	0.64 263	0.25 85	1.16 297	1.08 349	1.01 297	1.00 268	1.12 404	0.56 254	0.69 141	0.37 196	0.16 96	0.13 151	0.17 135	0.15 174	0.15 92	0.15 155

iResNet	0.75 381	0.40 451	1.36 515	0.67 481	0.29 181	0.92 411	0.59 433	1.52 396	1.25 454	1.28 431	1.48 472	0.94 337	0.76 340	1.62 402	0.78 418	0.18 193	0.14 212	0.18 173	0.15 174	0.22 327	0.23 370

SGM_RVC	1.68 566	0.36 425	0.61 212	0.59 392	0.29 181	2.25 582	1.18 569	2.38 594	1.68 563	3.60 618	2.67 588	3.69 609	2.42 606	8.13 626	1.90 564	0.31 489	0.31 531	0.30 474	0.28 485	0.30 446	0.29 448
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
S2M2_L	0.34 95	0.28 242	0.45 108	0.40 86	0.30 205	0.31 21	0.16 1	0.60 78	0.64 179	0.31 54	0.48 114	0.47 140	0.34 108	0.38 4	0.32 129	0.25 412	0.22 457	0.20 236	0.22 384	0.25 379	0.22 350
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MM-Stereo_test1	0.49 197	0.24 139	0.56 181	0.51 264	0.30 205	0.50 162	0.54 383	0.91 187	1.03 325	0.84 248	0.69 184	0.54 181	0.60 276	1.16 293	0.33 146	0.18 193	0.16 320	0.20 236	0.17 237	0.19 226	0.15 155

castereo	0.41 140	0.22 101	0.46 116	0.44 140	0.30 205	0.61 247	0.56 409	0.97 219	0.80 239	0.38 97	0.69 184	0.45 128	0.69 313	0.51 64	0.30 106	0.16 96	0.11 32	0.16 106	0.13 125	0.16 116	0.12 30

SMoEStereo_RVC	0.39 123	0.25 167	0.50 139	0.45 154	0.30 205	0.61 247	0.36 190	0.72 117	0.45 109	0.46 140	0.43 94	0.42 113	0.35 116	1.39 356	0.29 90	0.15 71	0.12 70	0.20 236	0.15 174	0.16 116	0.15 155

ours_stereo	0.39 123	0.28 242	0.51 146	0.46 164	0.30 205	0.40 78	0.44 294	0.73 119	0.56 156	0.35 79	0.56 148	0.46 133	0.33 97	1.11 280	0.32 129	0.16 96	0.13 151	0.19 198	0.15 174	0.19 226	0.14 117

tg	0.52 205	0.24 139	0.61 212	0.49 220	0.30 205	0.90 400	0.29 119	1.07 270	0.83 248	0.83 245	1.02 282	0.62 221	0.43 163	1.35 341	0.41 235	0.17 148	0.12 70	0.22 302	0.20 310	0.17 147	0.15 155

PAM_32	0.77 389	0.28 242	1.03 449	0.52 285	0.30 205	1.32 498	0.35 174	1.97 529	0.65 194	1.02 301	1.06 299	3.05 599	1.49 551	0.96 234	0.36 184	0.19 240	0.13 151	0.20 236	0.18 255	0.19 226	0.19 282

UGAM-zero	1.00 476	0.30 297	0.93 408	0.47 175	0.30 205	0.57 222	0.25 85	2.25 582	0.63 174	1.01 297	1.10 319	2.73 594	1.85 581	6.26 594	0.40 224	0.17 148	0.14 212	0.19 198	0.15 174	0.16 116	0.17 216

IGEV-Stereo++	0.30 64	0.20 61	0.40 67	0.46 164	0.30 205	0.33 31	0.22 57	0.75 126	0.45 109	0.32 65	0.41 82	0.32 49	0.48 207	0.38 4	0.27 49	0.15 71	0.11 32	0.15 74	0.12 90	0.15 92	0.13 83

test_sample6	0.71 347	0.34 394	0.87 381	0.52 285	0.30 205	0.82 376	0.58 424	1.79 478	1.15 398	1.14 354	1.33 419	0.91 323	0.79 355	1.31 328	0.74 402	0.27 451	0.21 439	0.27 435	0.29 497	0.28 424	0.27 430

test_sample5	0.69 336	0.34 394	0.87 381	0.52 285	0.30 205	0.84 390	0.54 383	1.83 490	1.14 386	1.11 334	1.25 384	0.88 311	0.78 351	1.23 308	0.65 376	0.26 435	0.20 417	0.27 435	0.27 464	0.27 405	0.26 420

test_sample4	0.69 336	0.33 370	0.91 402	0.51 264	0.30 205	0.92 411	0.52 369	1.87 500	1.15 398	1.14 354	1.18 359	0.87 307	0.75 332	1.18 299	0.68 386	0.25 412	0.20 417	0.26 418	0.26 453	0.26 391	0.25 396

test_sample3	0.68 334	0.32 348	0.88 389	0.52 285	0.30 205	0.97 430	0.52 369	1.86 497	1.15 398	1.08 314	1.11 325	0.88 311	0.71 323	1.17 297	0.68 386	0.25 412	0.20 417	0.25 399	0.25 435	0.25 379	0.25 396

mmm	0.63 294	0.35 415	0.72 288	0.51 264	0.30 205	0.86 394	0.54 383	1.59 416	0.86 254	1.07 313	1.38 440	0.79 272	0.75 332	0.91 219	0.58 351	0.22 342	0.18 377	0.29 461	0.25 435	0.25 379	0.23 370

DualNet	0.70 340	0.34 394	0.87 381	0.52 285	0.30 205	0.84 390	0.54 383	1.83 490	1.14 386	1.14 354	1.33 419	0.88 311	0.78 351	1.23 308	0.65 376	0.26 435	0.20 417	0.27 435	0.27 464	0.27 405	0.26 420

MIM_Stereo	0.57 262	0.24 139	0.92 406	0.46 164	0.30 205	0.54 201	0.28 112	1.27 335	0.75 220	1.00 292	1.16 354	0.93 334	0.53 237	1.45 369	0.61 364	0.16 96	0.16 320	0.20 236	0.19 278	0.17 147	0.14 117

RAFT-Test	0.54 231	0.25 167	0.64 228	0.47 175	0.30 205	0.97 430	0.27 105	1.24 331	0.81 242	0.96 277	1.12 332	1.28 445	0.48 207	0.71 149	0.36 184	0.17 148	0.13 151	0.17 135	0.14 155	0.16 116	0.16 188

knoymous	0.51 204	0.29 277	0.47 119	0.43 115	0.30 205	0.55 210	0.55 401	1.02 236	0.77 231	0.98 284	0.85 227	0.94 337	0.56 254	0.85 201	0.45 273	0.20 279	0.14 212	0.26 418	0.14 155	0.23 352	0.23 370

ProNet	0.43 150	0.28 242	0.58 197	0.43 115	0.30 205	0.56 217	0.52 369	1.00 229	0.58 159	0.44 126	0.49 123	0.43 117	0.43 163	1.28 322	0.36 184	0.15 71	0.13 151	0.19 198	0.16 216	0.17 147	0.16 188

x	0.54 231	0.31 332	0.61 212	0.47 175	0.30 205	0.67 292	0.47 328	1.53 402	0.79 238	0.81 239	0.83 223	0.78 268	0.70 318	0.70 145	0.62 367	0.21 313	0.19 397	0.22 302	0.19 278	0.21 303	0.20 315

Sa-1000	0.72 349	0.29 277	0.76 330	0.59 392	0.30 205	0.73 323	0.37 212	1.62 427	1.33 492	1.28 431	2.04 561	0.86 303	0.75 332	1.84 438	0.38 207	0.19 240	0.14 212	0.25 399	0.23 407	0.20 262	0.16 188

SA	0.66 321	0.30 297	0.82 357	0.61 418	0.30 205	0.58 226	0.38 219	1.44 373	1.30 480	0.96 277	1.36 433	0.66 234	0.95 435	1.85 441	0.42 246	0.19 240	0.15 278	0.25 399	0.23 407	0.21 303	0.17 216

PFNet+	0.59 274	0.28 242	0.77 337	0.53 303	0.30 205	0.59 233	0.31 136	0.92 190	1.14 386	1.33 467	1.10 319	0.79 272	0.57 263	1.31 328	0.49 307	0.25 412	0.17 352	0.28 450	0.26 453	0.21 303	0.25 396

DRaft	0.80 404	0.24 139	0.70 270	0.45 154	0.30 205	0.97 430	0.53 377	1.05 255	0.97 298	1.78 556	2.02 560	0.80 274	1.74 571	2.73 512	0.72 398	0.17 148	0.14 212	0.20 236	0.20 310	0.18 182	0.21 332

DeepStereo_RVC	0.55 246	0.29 277	0.72 288	0.51 264	0.30 205	0.59 233	0.33 154	1.03 241	0.70 207	1.16 370	0.93 245	0.83 290	0.94 430	0.96 234	0.54 338	0.21 313	0.14 212	0.21 271	0.19 278	0.24 367	0.24 384

HSM-Net_RVC	0.87 439	0.29 277	0.53 161	0.53 303	0.30 205	1.15 470	0.55 401	3.57 619	1.28 470	1.53 519	1.74 527	1.68 522	0.93 425	1.49 377	0.77 416	0.22 342	0.17 352	0.19 198	0.18 255	0.20 262	0.19 282
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
PyraSte	0.28 45	0.17 1	0.38 43	0.40 86	0.31 231	0.38 70	0.20 19	0.53 23	0.33 61	0.29 25	0.39 76	0.48 146	0.26 35	0.57 93	0.26 24	0.12 9	0.12 70	0.14 11	0.11 9	0.14 63	0.11 2

GEAStereo	0.31 76	0.21 80	0.43 90	0.43 115	0.31 231	0.46 123	0.36 190	0.74 123	0.33 61	0.34 75	0.38 72	0.32 49	0.33 97	0.43 13	0.26 24	0.21 313	0.12 70	0.17 135	0.12 90	0.17 147	0.14 117

GSStereo	0.33 91	0.21 80	0.43 90	0.45 154	0.31 231	0.46 123	0.36 190	0.92 190	0.47 120	0.37 89	0.38 72	0.32 49	0.33 97	0.43 13	0.26 24	0.19 240	0.11 32	0.16 106	0.12 90	0.17 147	0.15 155

gasm-f	0.34 95	0.22 101	0.42 84	0.43 115	0.31 231	0.39 74	0.44 294	0.74 123	0.33 61	0.34 75	0.64 168	0.32 49	0.46 183	0.55 84	0.28 80	0.21 313	0.12 70	0.17 135	0.12 90	0.18 182	0.14 117

IGEV	0.28 45	0.18 10	0.39 55	0.37 29	0.31 231	0.45 116	0.21 39	0.59 65	0.40 93	0.31 54	0.43 94	0.26 17	0.21 3	0.43 13	0.25 12	0.13 29	0.12 70	0.16 106	0.13 125	0.12 1	0.12 30

castereo++	0.38 119	0.23 118	0.41 74	0.43 115	0.31 231	0.97 430	0.22 57	0.86 170	0.58 159	0.32 65	0.44 98	0.51 166	0.39 142	0.93 228	0.24 5	0.17 148	0.11 32	0.17 135	0.12 90	0.14 63	0.14 117

ITSA-stereo	0.82 415	0.36 425	0.82 357	0.54 318	0.31 231	0.80 365	0.47 328	2.17 571	1.67 561	1.13 351	1.13 337	0.94 337	0.86 393	2.46 499	1.00 471	0.26 435	0.23 469	0.28 450	0.27 464	0.28 424	0.36 502

test_sample1	0.61 283	0.29 277	0.75 320	0.50 232	0.31 231	0.76 338	0.48 339	1.59 416	0.84 252	0.90 260	0.94 248	0.88 311	0.95 435	1.16 293	0.67 382	0.22 342	0.18 377	0.20 236	0.19 278	0.21 303	0.21 332

riskmin	0.56 255	0.27 220	0.60 209	0.43 115	0.31 231	0.83 382	0.42 262	1.14 293	1.04 330	0.73 220	0.75 203	1.11 403	1.01 465	0.81 186	0.51 318	0.20 279	0.14 212	0.24 360	0.15 174	0.24 367	0.25 396

TestStereo1	0.63 294	0.28 242	0.75 320	0.76 534	0.31 231	0.48 136	0.43 281	1.30 340	1.21 436	0.97 280	1.31 410	0.64 227	0.77 344	1.75 426	0.42 246	0.20 279	0.15 278	0.22 302	0.18 255	0.21 303	0.17 216

SA-5K	0.63 294	0.28 242	0.75 320	0.76 534	0.31 231	0.48 136	0.43 281	1.30 340	1.21 436	0.97 280	1.31 410	0.64 227	0.77 344	1.75 426	0.42 246	0.20 279	0.15 278	0.22 302	0.18 255	0.21 303	0.17 216

LCNet	0.72 349	0.28 242	0.52 155	0.55 342	0.31 231	0.69 304	0.54 383	1.00 229	0.88 262	1.19 388	1.34 426	0.97 354	1.34 534	2.56 504	0.45 273	0.18 193	0.13 151	0.21 271	0.25 435	0.27 405	0.73 590

TransformOpticalFlow	0.96 459	0.28 242	0.89 395	0.52 285	0.31 231	0.66 288	0.54 383	1.75 458	1.12 371	1.09 320	1.44 458	1.37 465	1.01 465	6.70 606	0.42 246	0.19 240	0.12 70	0.20 236	0.19 278	0.18 182	0.19 282

OMP-Stereo	0.94 455	0.33 370	0.72 288	0.90 578	0.31 231	0.49 148	0.36 190	1.16 297	1.06 338	1.58 535	1.12 332	1.46 481	0.69 313	6.94 609	0.49 307	0.19 240	0.14 212	0.24 360	0.18 255	0.20 262	0.14 117

NF-Stereo	0.80 404	0.30 297	0.75 320	0.60 404	0.31 231	0.64 263	0.44 294	1.21 317	0.90 269	1.29 437	1.02 282	0.82 283	0.57 263	5.40 577	0.48 299	0.23 369	0.14 212	0.24 360	0.20 310	0.20 262	0.30 462

OCTAStereo	0.80 404	0.30 297	0.75 320	0.60 404	0.31 231	0.64 263	0.44 294	1.21 317	0.90 269	1.29 437	1.01 274	0.82 283	0.57 263	5.35 571	0.48 299	0.24 385	0.14 212	0.24 360	0.20 310	0.20 262	0.30 462

SST-Stereo	0.83 421	0.28 242	0.72 288	0.59 392	0.31 231	0.72 319	0.26 98	1.09 278	0.86 254	1.47 506	1.10 319	1.00 363	0.87 398	5.73 585	0.45 273	0.22 342	0.13 151	0.23 340	0.19 278	0.23 352	0.18 242

RAFT_R40	0.83 421	0.28 242	0.73 300	0.59 392	0.31 231	0.69 304	0.44 294	1.10 281	0.95 286	1.47 506	1.10 319	1.00 363	0.85 385	5.53 579	0.46 287	0.22 342	0.13 151	0.23 340	0.20 310	0.23 352	0.18 242

RE-Stereo	0.80 404	0.30 297	0.75 320	0.60 404	0.31 231	0.64 263	0.44 294	1.21 317	0.90 269	1.29 437	1.01 274	0.81 278	0.57 263	5.37 574	0.48 299	0.24 385	0.14 212	0.24 360	0.20 310	0.20 262	0.30 462

Pruner-Stereo	0.62 287	0.29 277	0.70 270	0.61 418	0.31 231	0.63 260	0.43 281	1.17 299	0.99 310	1.53 519	1.08 308	0.95 346	0.55 249	1.35 341	0.51 318	0.23 369	0.14 212	0.24 360	0.21 355	0.21 303	0.23 370

TVStereo	0.80 404	0.30 297	0.75 320	0.60 404	0.31 231	0.64 263	0.44 294	1.21 317	0.90 269	1.29 437	1.01 274	0.81 278	0.57 263	5.37 574	0.48 299	0.24 385	0.14 212	0.24 360	0.20 310	0.20 262	0.30 462

IRAFT_RVC	0.88 440	0.28 242	0.76 330	0.63 439	0.31 231	0.65 279	1.02 549	1.22 325	0.94 284	1.22 401	1.04 295	1.01 370	0.98 453	5.82 587	0.53 332	0.22 342	0.12 70	0.25 399	0.20 310	0.20 262	0.19 282

ARAFT	0.77 389	0.36 425	1.49 538	0.51 264	0.31 231	0.90 400	0.82 504	1.90 509	1.06 338	1.62 541	1.24 380	1.02 372	0.64 299	1.84 438	0.50 313	0.18 193	0.14 212	0.28 450	0.27 464	0.17 147	0.16 188

DilatedVolume-Stereo	0.43 150	0.21 80	0.55 177	0.43 115	0.32 254	0.72 319	0.29 119	0.80 149	0.51 139	0.77 227	0.73 197	0.48 146	0.40 146	1.13 286	0.39 216	0.15 71	0.14 212	0.15 74	0.14 155	0.16 116	0.14 117

MM-Stereo_test2	0.43 150	0.24 139	0.67 247	0.51 264	0.32 254	0.55 210	0.45 314	0.97 219	0.77 231	0.59 194	0.51 129	0.49 155	0.42 155	0.80 180	0.30 106	0.15 71	0.13 151	0.18 173	0.14 155	0.19 226	0.14 117

fffft	0.38 119	0.23 118	0.51 146	0.44 140	0.32 254	0.43 103	0.48 339	0.76 129	0.36 77	0.44 126	0.34 63	0.38 100	0.31 85	1.31 328	0.32 129	0.14 49	0.11 32	0.19 198	0.15 174	0.16 116	0.16 188
1: 1. 1
mms	0.40 132	0.27 220	0.52 155	0.46 164	0.32 254	0.43 103	0.46 321	0.70 112	0.46 116	0.35 79	0.58 154	0.44 120	0.30 73	1.36 346	0.33 146	0.16 96	0.13 151	0.18 173	0.15 174	0.19 226	0.15 155

CAS++	0.47 185	0.31 332	0.56 181	0.47 175	0.32 254	0.42 93	0.28 112	1.76 464	0.72 213	0.71 214	0.72 195	0.37 91	0.28 58	0.69 141	0.33 146	0.27 451	0.22 457	0.26 418	0.21 355	0.29 435	0.19 282
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
HH	0.63 294	0.30 297	0.77 337	0.50 232	0.32 254	0.49 148	0.46 321	1.65 432	0.64 179	0.69 210	1.09 313	1.63 513	0.85 385	1.90 445	0.37 196	0.18 193	0.13 151	0.19 198	0.17 237	0.19 226	0.16 188

HanStereo	0.63 294	0.30 297	0.77 337	0.50 232	0.32 254	0.49 148	0.46 321	1.65 432	0.64 179	0.69 210	1.09 313	1.63 513	0.85 385	1.90 445	0.37 196	0.18 193	0.13 151	0.19 198	0.17 237	0.19 226	0.16 188

anonymousdsp	0.43 150	0.27 220	0.53 161	0.44 140	0.32 254	0.50 162	0.42 262	0.89 180	0.51 139	0.49 160	0.53 134	0.47 140	0.47 193	1.33 336	0.33 146	0.17 148	0.12 70	0.21 271	0.15 174	0.18 182	0.18 242

test_4	0.53 215	0.22 101	0.56 181	0.54 318	0.32 254	0.64 263	0.39 234	0.80 149	0.62 171	0.92 267	1.87 545	0.68 239	0.42 155	1.16 293	0.37 196	0.15 71	0.13 151	0.20 236	0.22 384	0.20 262	0.15 155

IGEV-Stereo	0.43 150	0.27 220	0.54 167	0.45 154	0.32 254	0.50 162	0.42 262	0.90 186	0.51 139	0.49 160	0.53 134	0.47 140	0.47 193	1.32 333	0.33 146	0.17 148	0.12 70	0.21 271	0.15 174	0.18 182	0.18 242
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
dd	0.59 274	0.48 487	0.97 424	0.55 342	0.32 254	0.64 263	0.47 328	1.02 236	1.34 495	0.78 230	0.86 228	0.58 203	0.54 242	1.01 252	0.86 445	0.28 465	0.18 377	0.26 418	0.19 278	0.32 464	0.24 384

AAGNet	1.83 575	0.28 242	0.72 288	0.61 418	0.32 254	0.67 292	0.51 358	0.96 218	0.98 303	1.47 506	1.20 370	1.00 363	1.18 506	2.83 514	22.77 652	0.22 342	0.13 151	0.22 302	0.19 278	0.23 352	0.15 155

STrans-v2	1.04 491	0.28 242	0.96 422	0.49 220	0.32 254	0.68 299	0.79 493	2.47 600	1.12 371	1.12 336	1.46 466	1.40 467	1.46 546	6.70 606	0.43 256	0.18 193	0.13 151	0.20 236	0.18 255	0.18 182	0.18 242

PSM-softLoss	0.78 397	0.31 332	0.77 337	0.58 379	0.32 254	0.56 217	0.40 242	1.18 304	0.70 207	1.24 416	1.07 303	0.83 290	0.52 231	5.36 572	0.53 332	0.24 385	0.15 278	0.25 399	0.22 384	0.20 262	0.25 396

KMStereo	0.78 397	0.31 332	0.77 337	0.58 379	0.32 254	0.56 217	0.40 242	1.18 304	0.70 207	1.24 416	1.07 303	0.83 290	0.52 231	5.36 572	0.53 332	0.24 385	0.15 278	0.25 399	0.22 384	0.20 262	0.25 396

DEmStereo	0.97 465	0.23 118	0.79 348	0.47 175	0.32 254	1.04 446	0.56 409	0.93 199	0.89 265	1.39 490	2.14 567	1.02 372	2.07 594	5.64 583	0.77 416	0.17 148	0.15 278	0.20 236	0.20 310	0.18 182	0.20 315

PFNet	0.91 448	0.26 190	1.10 473	0.63 439	0.32 254	0.64 263	0.56 409	1.17 299	0.99 310	1.47 506	1.08 308	0.98 356	0.69 313	6.62 601	0.54 338	0.20 279	0.12 70	0.24 360	0.19 278	0.20 262	0.17 216

AnonymousM	0.59 274	1.11 592	0.41 74	0.44 140	0.32 254	0.43 103	0.47 328	1.05 255	0.64 179	0.98 284	0.63 165	0.67 237	0.43 163	0.59 100	0.41 235	0.20 279	0.15 278	1.84 617	0.84 608	0.14 63	0.13 83

test-1	0.52 205	0.26 190	1.04 453	0.56 356	0.32 254	0.61 247	0.38 219	1.10 281	0.91 274	0.78 230	1.01 274	0.77 264	0.52 231	0.60 113	0.42 246	0.17 148	0.14 212	0.20 236	0.17 237	0.20 262	0.23 370

Prome-Stereo	0.75 381	0.27 220	0.53 161	0.55 342	0.32 254	0.59 233	0.97 539	0.89 180	0.88 262	1.45 503	2.46 582	0.91 323	1.41 539	1.58 396	0.44 259	0.18 193	0.13 151	0.19 198	0.17 237	0.20 262	0.92 598

GMStereo	0.55 246	0.45 476	0.94 412	0.50 232	0.32 254	0.64 263	0.43 281	1.00 229	1.40 527	0.82 243	0.73 197	0.51 166	0.45 176	0.85 201	0.55 342	0.24 385	0.15 278	0.20 236	0.21 355	0.31 455	0.24 384
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
xxxad45	0.28 45	0.17 1	0.35 1	0.40 86	0.33 275	0.36 53	0.27 105	0.50 14	0.35 73	0.27 11	0.26 15	0.49 155	0.27 45	0.45 21	0.26 24	0.12 9	0.14 212	0.14 11	0.11 9	0.15 92	0.11 2

FlowAnything_test	0.39 123	0.26 190	0.61 212	0.59 392	0.33 275	0.62 256	0.36 190	0.62 84	0.40 93	0.45 135	0.36 67	0.45 128	0.37 133	0.53 72	0.48 299	0.24 385	0.18 377	0.28 450	0.33 531	0.21 303	0.19 282

tt45	0.45 171	0.23 118	0.46 116	0.45 154	0.33 275	0.79 357	0.32 145	0.78 136	0.41 97	0.51 174	0.44 98	0.49 155	0.37 133	2.14 469	0.34 163	0.16 96	0.13 151	0.19 198	0.16 216	0.17 147	0.18 242

PAM	0.76 387	0.29 277	1.08 467	0.52 285	0.33 275	1.38 509	0.39 234	2.01 538	0.67 197	1.06 310	0.96 252	2.89 598	1.43 541	0.86 205	0.35 174	0.19 240	0.12 70	0.19 198	0.17 237	0.19 226	0.20 315

ff7	0.43 150	0.27 220	0.56 181	0.44 140	0.33 275	0.50 162	0.42 262	0.87 171	0.50 130	0.49 160	0.53 134	0.44 120	0.48 207	1.38 351	0.33 146	0.17 148	0.12 70	0.21 271	0.15 174	0.18 182	0.18 242

IGEVStereo-DCA	0.46 178	0.28 242	0.56 181	0.43 115	0.33 275	0.49 148	0.42 262	0.87 171	0.50 130	0.47 146	0.48 114	0.48 146	0.46 183	2.03 459	0.30 106	0.19 240	0.14 212	0.19 198	0.15 174	0.16 116	0.18 242

ffff	0.43 150	0.27 220	0.56 181	0.44 140	0.33 275	0.50 162	0.42 262	0.87 171	0.50 130	0.49 160	0.53 134	0.44 120	0.48 207	1.38 351	0.33 146	0.17 148	0.12 70	0.21 271	0.15 174	0.18 182	0.18 242

rrr	0.46 178	0.28 242	0.73 300	0.43 115	0.33 275	0.49 148	0.38 219	0.76 129	0.50 130	0.47 146	0.48 114	0.48 146	0.46 183	2.03 459	0.30 106	0.19 240	0.14 212	0.19 198	0.15 174	0.16 116	0.16 188

11t	0.43 150	0.27 220	0.56 181	0.44 140	0.33 275	0.50 162	0.42 262	0.87 171	0.50 130	0.49 160	0.53 134	0.44 120	0.48 207	1.38 351	0.33 146	0.17 148	0.12 70	0.21 271	0.15 174	0.18 182	0.18 242

ToySt	0.66 321	0.33 370	1.23 493	0.51 264	0.33 275	0.86 394	0.68 464	1.10 281	0.97 298	0.84 248	1.08 308	1.25 434	0.94 430	1.01 252	0.74 402	0.19 240	0.19 397	0.24 360	0.24 420	0.27 405	0.23 370

RCA-Stereo	0.50 202	0.23 118	0.58 197	0.48 202	0.33 275	0.55 210	0.45 314	0.97 219	1.38 517	0.68 209	1.05 297	0.63 224	0.80 361	0.59 100	0.32 129	0.17 148	0.12 70	0.17 135	0.14 155	0.16 116	0.14 117

ccc-4	0.43 150	0.27 220	0.56 181	0.44 140	0.33 275	0.50 162	0.42 262	0.87 171	0.50 130	0.49 160	0.53 134	0.44 120	0.48 207	1.38 351	0.33 146	0.17 148	0.12 70	0.21 271	0.15 174	0.18 182	0.18 242

MIPNet	0.56 255	0.28 242	0.94 412	0.49 220	0.33 275	0.66 288	0.38 219	1.35 350	1.08 349	1.06 310	0.92 242	0.60 212	0.79 355	0.73 156	0.52 325	0.17 148	0.14 212	0.19 198	0.16 216	0.18 182	0.17 216

IIG-Stereo	0.96 459	0.31 332	0.72 288	0.88 574	0.33 275	0.61 247	0.26 98	1.19 314	1.03 325	1.69 549	1.37 435	1.46 481	0.75 332	6.96 610	0.51 318	0.19 240	0.14 212	0.23 340	0.18 255	0.20 262	0.14 117

FTStereo	0.91 448	0.26 190	0.56 181	0.54 318	0.33 275	0.66 288	1.87 608	1.00 229	0.75 220	1.75 553	4.15 608	1.04 379	1.65 564	1.57 394	0.46 287	0.19 240	0.16 320	0.23 340	0.21 355	0.18 182	0.63 578

RAFT	0.64 306	0.30 297	0.73 300	0.59 392	0.33 275	0.68 299	0.58 424	1.04 247	0.76 227	1.08 314	1.19 366	1.65 519	0.93 425	1.06 265	0.56 345	0.21 313	0.18 377	0.27 435	0.24 420	0.22 327	0.17 216

test_xeample3	0.42 144	0.28 242	0.69 264	0.43 115	0.33 275	0.56 217	0.38 219	0.79 141	0.45 109	0.53 177	0.46 107	0.44 120	0.44 172	1.38 351	0.31 124	0.18 193	0.14 212	0.19 198	0.15 174	0.17 147	0.16 188

FENet	0.60 277	0.28 242	0.63 221	0.54 318	0.33 275	0.83 382	0.38 219	1.27 335	1.07 343	1.00 292	0.86 228	0.99 362	0.85 385	0.96 234	0.68 386	0.22 342	0.15 278	0.23 340	0.20 310	0.22 327	0.23 370

LE_ROB	8.05 635	0.37 432	23.53 643	0.74 527	0.33 275	2.77 601	2.87 634	3.71 621	27.24 655	25.39 655	8.87 638	8.46 635	26.71 655	6.65 602	21.99 648	0.21 313	0.19 397	0.20 236	0.21 355	0.25 379	0.22 350

tim_s	0.27 20	0.17 1	0.37 19	0.40 86	0.34 294	0.35 42	0.23 71	0.51 16	0.32 52	0.28 14	0.30 44	0.45 128	0.22 10	0.48 49	0.26 24	0.12 9	0.13 151	0.14 11	0.11 9	0.14 63	0.11 2

ACW_4w	0.28 45	0.17 1	0.36 11	0.39 76	0.34 294	0.33 31	0.28 112	0.51 16	0.32 52	0.28 14	0.32 58	0.47 140	0.24 18	0.59 100	0.26 24	0.12 9	0.14 212	0.15 74	0.12 90	0.15 92	0.11 2

999	0.48 191	0.22 101	0.49 130	0.48 202	0.34 294	0.75 332	0.31 136	0.85 168	0.55 154	0.37 89	0.48 114	0.50 162	0.36 126	2.45 496	0.39 216	0.16 96	0.13 151	0.18 173	0.15 174	0.16 116	0.19 282

MaDis-Stereo	0.36 107	0.25 167	0.58 197	0.44 140	0.34 294	0.30 17	0.30 129	0.72 117	0.50 130	0.37 89	0.36 67	0.58 203	0.49 216	0.52 67	0.36 184	0.19 240	0.16 320	0.19 198	0.15 174	0.18 182	0.14 117

iRaft-Stereo_20w	0.65 314	0.31 332	1.00 434	0.47 175	0.34 294	0.73 323	0.30 129	2.96 610	0.70 207	1.15 360	1.14 341	0.76 261	0.65 305	1.11 280	0.38 207	0.17 148	0.13 151	0.18 173	0.16 216	0.19 226	0.18 242

GMM-Stereo	0.74 372	0.25 167	0.59 204	0.54 318	0.34 294	0.72 319	0.99 544	1.01 235	0.87 258	1.36 476	1.78 533	1.12 404	0.81 365	2.09 465	0.46 287	0.18 193	0.12 70	0.25 399	0.25 435	0.20 262	0.85 596

IGEV-FE	0.53 215	0.30 297	0.99 428	0.56 356	0.35 300	0.41 85	0.32 145	1.37 353	0.63 174	1.00 292	1.09 313	0.94 337	0.41 149	0.83 191	0.39 216	0.18 193	0.12 70	0.19 198	0.18 255	0.19 226	0.17 216

monsterstereo	0.34 95	0.20 61	0.44 95	0.45 154	0.35 300	0.27 9	0.29 119	0.53 23	0.51 139	0.44 126	0.61 160	0.26 17	0.25 23	1.19 301	0.27 49	0.13 29	0.11 32	0.15 74	0.12 90	0.15 92	0.10 1

rvit_stereo_0081	0.44 163	0.33 370	0.64 228	0.54 318	0.35 300	0.41 85	0.44 294	0.66 100	0.95 286	0.48 154	0.52 131	0.50 162	0.46 183	0.82 189	0.44 259	0.25 412	0.20 417	0.22 302	0.19 278	0.25 379	0.17 216

rvit_stereo_0082	0.44 163	0.33 370	0.64 228	0.54 318	0.35 300	0.41 85	0.44 294	0.66 100	0.95 286	0.48 154	0.52 131	0.50 162	0.46 183	0.82 189	0.44 259	0.25 412	0.20 417	0.22 302	0.19 278	0.25 379	0.17 216

test_sample7	0.74 372	0.37 432	0.76 330	0.52 285	0.35 300	0.91 404	0.67 460	1.78 472	1.21 436	1.22 401	1.18 359	1.08 387	0.92 416	1.23 308	0.67 382	0.31 489	0.28 510	0.32 496	0.31 513	0.33 473	0.29 448

H2IRNET	0.56 255	0.26 190	0.66 242	0.47 175	0.35 300	0.41 85	0.26 98	0.92 190	1.17 410	0.61 197	1.28 400	1.08 387	0.86 393	0.99 247	0.63 371	0.19 240	0.16 320	0.22 302	0.25 435	0.21 303	0.18 242

IGEV_Zeroshot_test	0.53 215	0.30 297	0.99 428	0.56 356	0.35 300	0.41 85	0.32 145	1.37 353	0.63 174	1.00 292	1.09 313	0.95 346	0.41 149	0.83 191	0.39 216	0.18 193	0.12 70	0.19 198	0.18 255	0.19 226	0.17 216

DisPM	0.66 321	0.28 242	0.72 288	0.61 418	0.35 300	0.62 256	0.45 314	1.02 236	0.99 310	1.56 529	1.10 319	0.80 274	0.59 273	2.37 491	0.41 235	0.23 369	0.14 212	0.23 340	0.21 355	0.20 262	0.25 396

ASMatch	0.88 440	0.26 190	0.69 264	0.51 264	0.35 300	0.48 136	0.37 212	1.12 289	0.92 279	1.10 328	3.28 598	0.96 352	0.98 453	4.90 563	0.49 307	0.19 240	0.16 320	0.22 302	0.19 278	0.19 226	0.27 430

SGM-ForestM	6.52 631	0.38 439	1.26 499	0.63 439	0.35 300	13.59 643	5.32 641	6.32 639	6.70 636	11.14 646	9.18 639	22.51 656	13.93 645	16.89 647	20.07 647	0.36 527	0.37 563	0.36 531	0.35 542	0.36 487	0.34 491

CBMV	0.95 458	0.44 469	0.66 242	0.53 303	0.35 300	1.53 528	1.63 598	1.69 442	1.42 535	2.00 578	1.60 501	1.43 471	1.17 502	1.59 398	0.99 470	0.34 516	0.34 545	0.39 543	0.33 531	0.33 473	0.32 479
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
FE-Mocha	0.49 197	0.30 297	0.87 381	0.48 202	0.36 311	0.45 116	0.22 57	1.58 414	0.49 125	1.00 292	1.09 313	0.74 254	0.41 149	0.55 84	0.30 106	0.18 193	0.12 70	0.21 271	0.20 310	0.17 147	0.15 155

monsters	0.34 95	0.20 61	0.41 74	0.39 76	0.36 311	0.34 37	0.27 105	0.66 100	0.43 102	0.47 146	0.40 79	0.22 2	0.23 15	1.33 336	0.25 12	0.13 29	0.10 9	0.14 11	0.11 9	0.13 26	0.13 83

IGEV-RUCA	0.37 113	0.23 118	0.48 123	0.49 220	0.36 311	0.60 241	0.23 71	0.64 91	0.49 125	0.39 105	0.49 123	0.44 120	0.31 85	0.85 201	0.30 106	0.24 385	0.13 151	0.16 106	0.12 90	0.20 262	0.19 282

GIP-stereo	0.34 95	0.23 118	0.45 108	0.50 232	0.36 311	0.38 70	0.23 71	0.78 136	0.52 146	0.34 75	0.51 129	0.46 133	0.38 140	0.51 64	0.27 49	0.20 279	0.12 70	0.16 106	0.12 90	0.16 116	0.14 117

rvit_stereo_0083	0.47 185	0.33 370	0.81 354	0.56 356	0.36 311	0.50 162	0.44 294	0.68 107	0.95 286	0.49 160	0.57 151	0.55 186	0.49 216	0.88 211	0.46 287	0.25 412	0.25 487	0.24 360	0.20 310	0.24 367	0.17 216

model_zeroshot	0.48 191	0.29 277	0.86 370	0.51 264	0.36 311	0.69 304	0.37 212	1.12 289	0.62 171	0.85 253	0.84 225	0.66 234	0.37 133	0.73 156	0.34 163	0.20 279	0.16 320	0.19 198	0.16 216	0.17 147	0.16 188

rvit_stereo_0080	0.44 163	0.32 348	0.71 282	0.47 175	0.36 311	0.42 93	0.55 401	0.82 159	0.68 201	0.50 169	0.60 158	0.55 186	0.47 193	0.59 100	0.44 259	0.26 435	0.21 439	0.20 236	0.20 310	0.31 455	0.19 282

Former-RAFT_DAM_RVC	0.46 178	0.36 425	0.71 282	0.47 175	0.36 311	0.67 292	0.35 174	0.78 136	1.12 371	0.61 197	0.62 163	0.39 105	0.39 142	0.71 149	0.39 216	0.20 279	0.17 352	0.22 302	0.18 255	0.23 352	0.19 282

CoDeX	0.73 367	0.29 277	0.93 408	0.54 318	0.36 311	1.14 464	0.61 439	2.34 590	1.17 410	1.16 370	1.25 384	0.91 323	0.87 398	1.33 336	0.64 375	0.20 279	0.16 320	0.21 271	0.18 255	0.20 262	0.18 242

whm_eth	0.44 163	0.32 348	0.71 282	0.47 175	0.36 311	0.42 93	0.55 401	0.82 159	0.68 201	0.50 169	0.60 158	0.55 186	0.47 193	0.59 100	0.44 259	0.26 435	0.21 439	0.20 236	0.20 310	0.31 455	0.19 282

UniTT-Stereo	0.36 107	0.23 118	0.59 204	0.48 202	0.36 311	0.40 78	0.32 145	0.53 23	0.49 125	0.54 180	0.55 145	0.36 79	0.31 85	0.58 97	0.51 318	0.20 279	0.15 278	0.17 135	0.15 174	0.19 226	0.15 155

ACVNet	0.63 294	0.31 332	0.54 167	0.54 318	0.36 311	0.80 365	0.46 321	1.37 353	1.07 343	0.93 268	1.30 404	1.08 387	0.85 385	0.80 180	0.94 457	0.21 313	0.19 397	0.21 271	0.18 255	0.22 327	0.18 242

DIP-Stereo	0.62 287	0.30 297	0.83 362	0.48 202	0.36 311	0.95 420	0.33 154	2.37 593	0.67 197	1.25 422	1.00 268	0.68 239	0.51 226	0.91 219	0.61 364	0.18 193	0.15 278	0.21 271	0.17 237	0.19 226	0.19 282
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.57 262	0.26 190	0.63 221	0.54 318	0.36 311	0.69 304	0.54 383	1.22 325	0.72 213	1.61 537	1.50 477	0.75 257	0.53 237	0.64 124	0.44 259	0.18 193	0.15 278	0.17 135	0.15 174	0.17 147	0.17 216

RAFT-Stereo	0.57 262	0.26 190	0.63 221	0.54 318	0.36 311	0.69 304	0.54 383	1.22 325	0.72 213	1.61 537	1.50 477	0.75 257	0.53 237	0.64 124	0.44 259	0.18 193	0.15 278	0.17 135	0.15 174	0.17 147	0.17 216
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
iResNet_ROB	0.77 389	0.30 297	0.99 428	0.57 373	0.36 311	0.83 382	0.36 190	2.33 588	1.58 555	1.27 429	1.30 404	1.25 434	0.84 382	1.65 407	0.79 424	0.20 279	0.14 212	0.17 135	0.12 90	0.18 182	0.27 430

5w_v4	0.28 45	0.17 1	0.35 1	0.40 86	0.37 327	0.35 42	0.28 112	0.50 14	0.34 68	0.29 25	0.31 49	0.55 186	0.27 45	0.43 13	0.26 24	0.12 9	0.14 212	0.14 11	0.11 9	0.14 63	0.11 2

rvit_0105_5	0.58 268	0.39 444	1.05 454	0.66 469	0.37 327	0.58 226	0.56 409	0.94 206	1.18 417	0.64 202	0.68 180	0.75 257	0.63 295	0.88 211	0.50 313	0.32 496	0.32 539	0.30 474	0.27 464	0.28 424	0.25 396

ffm	0.72 349	0.33 370	0.85 364	0.53 303	0.37 327	0.74 327	0.56 409	0.95 211	2.47 600	1.15 360	1.45 460	1.06 381	0.82 370	1.55 390	0.32 129	0.20 279	0.12 70	0.31 480	0.27 464	0.19 226	0.20 315

ff1	1.37 539	0.33 370	0.85 364	0.53 303	0.37 327	0.74 327	0.56 409	0.95 211	2.47 600	1.15 360	1.45 460	1.06 381	0.82 370	7.22 612	7.61 621	0.20 279	0.12 70	0.31 480	0.27 464	0.19 226	0.20 315

mmx	1.39 542	0.33 370	0.85 364	0.53 303	0.37 327	0.74 327	0.56 409	2.13 556	1.37 513	1.15 360	1.45 460	1.06 381	0.82 370	7.22 612	7.61 621	0.24 385	0.19 397	0.31 480	0.27 464	0.30 446	0.25 396

ttt	0.94 455	0.34 394	0.59 204	0.61 418	0.37 327	0.94 416	0.50 357	2.17 571	1.34 495	1.23 408	1.61 505	0.91 323	0.76 340	1.85 441	3.97 606	0.30 481	0.26 493	0.26 418	0.24 420	0.29 435	0.29 448

xxx	1.39 542	0.33 370	0.85 364	0.53 303	0.37 327	0.74 327	0.56 409	2.13 556	1.37 513	1.15 360	1.45 460	1.06 381	0.82 370	7.22 612	7.61 621	0.24 385	0.19 397	0.31 480	0.27 464	0.30 446	0.25 396

GMStereo_Zeroshot	0.67 330	0.61 538	1.01 438	0.64 448	0.37 327	0.84 390	0.35 174	1.05 255	1.12 371	1.12 336	1.06 299	1.27 442	0.54 242	1.19 301	0.59 354	0.32 496	0.17 352	0.31 480	0.18 255	0.52 556	0.22 350

PCWNet_CMD	0.66 321	0.32 348	0.88 389	0.49 220	0.37 327	0.78 351	0.40 242	1.42 366	1.31 484	1.16 370	1.31 410	1.25 434	0.62 290	0.89 216	0.57 348	0.20 279	0.16 320	0.27 435	0.19 278	0.40 509	0.25 396

LL-Strereo2	0.52 205	0.33 370	0.69 264	0.52 285	0.37 327	0.70 311	0.30 129	1.13 292	0.67 197	0.94 273	0.78 209	0.91 323	0.42 155	1.05 264	0.42 246	0.17 148	0.16 320	0.29 461	0.25 435	0.21 303	0.16 188

RAFT+CT+SA	0.58 268	0.29 277	0.60 209	0.66 469	0.37 327	0.42 93	0.55 401	1.27 335	1.03 325	0.70 212	1.22 374	0.60 212	0.70 318	1.64 406	0.41 235	0.18 193	0.13 151	0.22 302	0.22 384	0.21 303	0.18 242

dad	0.86 435	0.66 547	1.06 458	0.56 356	0.37 327	0.76 338	0.44 294	1.17 299	1.50 545	1.44 501	1.27 394	1.34 459	0.75 332	2.52 503	0.84 440	0.42 549	0.27 502	0.83 600	0.26 453	0.41 512	0.29 448

GrayStereo	0.82 415	0.26 190	0.58 197	0.63 439	0.37 327	0.76 338	1.86 607	1.11 287	0.87 258	1.99 575	1.89 547	1.08 387	1.82 580	1.39 356	0.48 299	0.19 240	0.14 212	0.19 198	0.21 355	0.18 182	0.39 516

MSMDNet	0.66 321	0.32 348	0.87 381	0.49 220	0.37 327	0.79 357	0.40 242	1.43 372	1.31 484	1.15 360	1.31 410	1.24 430	0.63 295	0.88 211	0.57 348	0.21 313	0.16 320	0.26 418	0.19 278	0.39 504	0.24 384

AdaStereo	0.70 340	0.43 466	0.75 320	0.73 523	0.37 327	0.92 411	0.53 377	1.85 494	1.18 417	1.12 336	1.23 378	1.07 386	0.65 305	0.96 234	0.63 371	0.31 489	0.15 278	0.32 496	0.21 355	0.29 435	0.22 350
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.
iResNetv2_ROB	0.80 404	0.37 432	1.71 553	0.56 356	0.37 327	0.94 416	0.64 449	1.73 451	1.34 495	1.23 408	1.42 449	1.26 438	0.92 416	1.85 441	0.56 345	0.23 369	0.15 278	0.19 198	0.14 155	0.24 367	0.19 282

CBMV_ROB	0.90 445	0.44 469	0.63 221	0.51 264	0.37 327	1.25 488	0.49 349	1.77 468	1.27 465	1.41 493	2.00 557	1.33 455	1.08 486	2.17 472	0.76 410	0.43 554	0.42 578	0.47 565	0.44 566	0.41 512	0.36 502

SGM-Forest	1.24 523	0.38 439	0.60 209	0.52 285	0.37 327	1.56 531	1.30 578	1.65 432	1.36 509	2.11 582	1.79 534	1.63 513	0.93 425	7.48 619	0.95 461	0.36 527	0.37 563	0.39 543	0.34 537	0.37 491	0.32 479
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
rvit_0105_6	0.53 215	0.37 432	0.98 427	0.65 462	0.38 345	0.51 180	0.51 358	0.77 132	1.20 430	0.54 180	0.55 145	0.65 230	0.53 237	0.94 231	0.44 259	0.32 496	0.32 539	0.28 450	0.24 420	0.28 424	0.21 332

rvit_0105_4	0.56 255	0.38 439	1.06 458	0.66 469	0.38 345	0.53 193	0.53 377	0.84 167	1.17 410	0.56 183	0.61 160	0.72 252	0.59 273	0.98 243	0.45 273	0.32 496	0.33 544	0.29 461	0.25 435	0.29 435	0.23 370

CBFPSM	0.92 450	0.33 370	1.86 565	0.49 220	0.38 345	1.75 546	0.84 506	1.39 360	1.12 371	1.09 320	0.99 264	2.37 580	1.66 568	1.32 333	1.42 535	0.19 240	0.18 377	0.20 236	0.20 310	0.21 303	0.33 486

ssnet_v2	0.88 440	0.36 425	1.02 445	0.62 430	0.38 345	1.32 498	0.97 539	2.07 551	1.34 495	1.37 479	1.18 359	1.54 496	0.92 416	1.10 277	1.65 553	0.30 481	0.27 502	0.30 474	0.28 485	0.27 405	0.26 420

hknet	0.77 389	0.32 348	0.95 416	0.54 318	0.38 345	1.27 490	0.65 451	2.16 565	1.07 343	1.20 392	1.11 325	1.59 504	0.81 365	1.37 347	0.66 379	0.22 342	0.17 352	0.25 399	0.22 384	0.22 327	0.22 350

CREStereo++_RVC	0.47 185	0.21 80	0.38 43	0.45 154	0.38 345	0.45 116	0.25 85	0.75 126	1.29 474	0.80 235	1.21 372	0.47 140	0.37 133	0.53 72	0.44 259	0.16 96	0.11 32	0.15 74	0.80 606	0.18 182	0.11 2
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
GES	0.66 321	0.34 394	0.90 399	0.59 392	0.38 345	0.94 416	0.57 420	2.11 555	0.86 254	1.02 301	1.11 325	0.66 234	0.79 355	0.99 247	0.61 364	0.27 451	0.19 397	0.20 236	0.20 310	0.21 303	0.30 462

SFCPSM	0.70 340	0.28 242	1.02 445	0.51 264	0.38 345	1.37 506	0.66 456	2.00 534	1.03 325	1.17 379	1.21 372	0.82 283	0.78 351	1.03 256	0.53 332	0.21 313	0.17 352	0.22 302	0.24 420	0.21 303	0.19 282

HSM	1.19 521	0.32 348	0.65 235	0.57 373	0.38 345	1.23 485	0.59 433	2.25 582	1.19 425	1.30 445	1.25 384	1.94 555	1.03 472	9.32 633	0.71 395	0.22 342	0.16 320	0.20 236	0.16 216	0.21 303	0.21 332

NOSS_ROB	1.26 526	0.46 478	0.62 218	0.56 356	0.38 345	1.06 450	0.78 490	1.73 451	1.40 527	1.01 297	1.43 453	1.10 399	0.75 332	10.62 642	0.65 376	0.45 560	0.43 579	0.48 567	0.45 568	0.44 529	0.41 522

G2L-ROB	0.73 367	0.25 167	0.76 330	0.54 318	0.39 355	0.95 420	0.66 456	1.66 437	1.09 358	1.24 416	1.02 282	1.64 516	0.71 323	1.63 404	1.02 473	0.20 279	0.14 212	0.17 135	0.15 174	0.20 262	0.22 350

IGEV-Stereo+	0.45 171	0.21 80	0.43 90	0.41 100	0.39 355	0.15 1	0.19 8	0.44 4	0.36 77	0.26 6	0.25 9	0.31 45	0.41 149	1.43 365	0.30 106	0.17 148	0.12 70	0.15 74	0.11 9	1.16 603	1.70 618

DualNet (step1)	0.83 421	0.49 490	1.13 479	0.56 356	0.39 355	1.02 441	0.73 477	1.78 472	1.21 436	1.22 401	1.18 359	1.08 387	0.92 416	1.23 308	0.67 382	0.57 583	0.28 510	0.62 592	0.67 599	0.45 533	0.42 526

test_sample9	1.86 578	0.49 490	1.13 479	0.56 356	0.39 355	1.02 441	0.73 477	1.78 472	1.21 436	1.22 401	1.18 359	1.08 387	0.92 416	2.27 484	7.92 625	0.57 583	12.61 654	0.62 592	0.67 599	0.45 533	0.42 526

test_sample8	2.19 592	0.49 490	1.13 479	0.56 356	0.39 355	1.02 441	0.73 477	1.82 485	1.15 398	2.26 585	1.30 404	4.94 620	2.52 609	2.27 484	7.92 625	0.57 583	12.61 654	0.62 592	0.67 599	0.45 533	0.42 526

AE-Stereo	0.49 197	0.27 220	0.67 247	0.60 404	0.39 355	0.67 292	0.46 321	1.18 304	1.09 358	0.47 146	0.75 203	0.69 244	0.47 193	0.59 100	0.40 224	0.16 96	0.15 278	0.21 271	0.20 310	0.19 226	0.15 155

testlalala	0.45 171	0.28 242	0.59 204	0.42 108	0.39 355	0.71 316	0.39 234	1.08 276	0.45 109	1.24 416	0.80 220	0.61 216	0.36 126	0.54 76	0.33 146	0.20 279	0.13 151	0.18 173	0.12 90	0.15 92	0.15 155

AACVNet	0.86 435	0.35 415	0.79 348	0.82 555	0.39 355	0.76 338	0.49 349	1.61 423	0.81 242	1.08 314	1.33 419	1.30 449	0.93 425	4.34 551	0.74 402	0.25 412	0.21 439	0.28 450	0.22 384	0.29 435	0.25 396

CFNet_pseudo	0.66 321	0.32 348	0.86 370	0.48 202	0.39 355	0.70 311	0.40 242	1.33 342	1.22 442	1.16 370	1.34 426	1.24 430	0.64 299	0.98 243	0.59 354	0.21 313	0.16 320	0.33 505	0.19 278	0.36 487	0.25 396

ccs_rob	0.66 321	0.33 370	0.86 370	0.48 202	0.39 355	0.70 311	0.40 242	1.33 342	1.22 442	1.16 370	1.34 426	1.23 428	0.64 299	0.98 243	0.59 354	0.21 313	0.16 320	0.35 523	0.20 310	0.37 491	0.25 396

UCFNet_RVC	0.69 336	0.35 415	0.49 130	0.64 448	0.39 355	0.85 393	0.58 424	1.75 458	1.14 386	0.97 280	1.19 366	1.17 414	0.93 425	0.99 247	0.62 367	0.28 465	0.20 417	0.34 515	0.31 513	0.32 464	0.27 430

G2L-Stereo_test	0.73 367	0.27 220	0.74 316	0.49 220	0.40 366	0.90 400	0.81 502	1.53 402	1.14 386	1.28 431	1.27 394	1.52 494	0.72 326	1.62 402	0.94 457	0.19 240	0.14 212	0.16 106	0.15 174	0.18 182	0.19 282

rvit_0105_3	0.63 294	0.44 469	1.08 467	0.72 515	0.40 366	0.64 263	0.71 473	1.03 241	1.17 410	0.82 243	0.70 188	0.80 274	0.70 318	0.91 219	0.56 345	0.35 523	0.34 545	0.34 515	0.32 521	0.27 405	0.28 442

plain	0.46 178	0.27 220	1.01 438	0.50 232	0.40 366	0.35 42	0.37 212	0.87 171	0.56 156	0.43 122	0.76 205	0.42 113	0.40 146	1.13 286	0.45 273	0.21 313	0.15 278	0.24 360	0.19 278	0.24 367	0.16 188

StereoVision	0.65 314	0.34 394	0.86 370	0.59 392	0.40 366	0.50 162	0.41 258	1.09 278	0.93 281	0.71 214	2.50 584	0.82 283	0.57 263	1.03 256	0.49 307	0.25 412	0.28 510	0.29 461	0.28 485	0.36 487	0.20 315

GANet-ADL	0.60 277	0.35 415	0.72 288	0.64 448	0.40 366	0.68 299	0.51 358	1.49 383	1.12 371	0.95 275	1.08 308	0.91 323	0.57 263	0.76 164	0.55 342	0.26 435	0.18 377	0.18 173	0.16 216	0.23 352	0.25 396

ICVP	0.63 294	0.33 370	0.57 191	0.61 418	0.40 366	0.80 365	0.58 424	1.61 423	0.89 265	0.90 260	1.24 380	0.88 311	0.73 328	0.72 152	0.88 447	0.29 476	0.21 439	0.22 302	0.21 355	0.24 367	0.27 430
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
SANet	1.88 579	0.57 522	2.18 581	0.63 439	0.40 366	2.80 603	1.57 594	2.39 595	5.88 634	2.36 592	3.57 602	3.72 610	2.97 615	4.74 558	1.76 557	0.34 516	0.30 525	0.32 496	0.29 497	0.48 545	0.37 507

DN-CSS_ROB	0.64 306	0.32 348	1.05 454	0.55 342	0.40 366	0.54 201	0.45 314	1.21 317	0.93 281	1.03 305	1.47 467	0.69 244	0.63 295	1.76 431	0.49 307	0.18 193	0.14 212	0.25 399	0.22 384	0.22 327	0.20 315

rvit_stereo_0081_aga	0.44 163	0.34 394	0.73 300	0.51 264	0.41 374	0.50 162	0.40 242	0.81 154	0.57 158	0.58 186	0.56 148	0.53 179	0.43 163	0.66 133	0.40 224	0.26 435	0.21 439	0.22 302	0.20 310	0.26 391	0.18 242

ACV-stereo	0.99 471	0.51 500	1.41 522	0.56 356	0.41 374	2.43 590	0.57 420	1.15 295	1.18 417	0.81 239	1.01 274	3.39 605	2.14 597	1.60 399	1.07 480	0.27 451	0.22 457	0.22 302	0.22 384	0.28 424	0.32 479

CSP-Net	0.97 465	0.38 439	0.83 362	0.53 303	0.41 374	1.63 536	0.77 488	2.00 534	1.05 334	1.25 422	1.20 370	1.33 455	0.83 378	4.93 565	0.85 443	0.32 496	0.22 457	0.20 236	0.20 310	0.23 352	0.25 396

UDGNet	0.72 349	1.17 597	0.80 353	0.77 537	0.41 374	0.77 346	0.38 219	0.97 219	1.34 495	0.81 239	0.88 234	0.71 251	0.60 276	1.21 305	0.54 338	0.52 574	0.19 397	1.02 608	0.26 453	0.71 585	0.31 472

GwcNet-ADL	0.64 306	0.31 332	0.79 348	0.56 356	0.41 374	0.60 241	0.58 424	1.41 364	1.26 459	1.08 314	1.13 337	0.91 323	0.60 276	1.04 262	0.78 418	0.27 451	0.18 377	0.18 173	0.18 255	0.25 379	0.29 448

DDF-Stereo	0.37 113	0.22 101	0.47 119	0.48 202	0.42 379	0.31 21	0.24 80	0.53 23	0.33 61	0.33 72	0.40 79	0.37 91	0.48 207	0.91 219	0.32 129	0.23 369	0.11 32	0.18 173	0.12 90	0.86 590	0.16 188

111111	0.34 95	0.20 61	0.41 74	0.45 154	0.42 379	0.37 63	0.22 57	0.95 211	0.38 87	0.31 54	0.31 49	0.40 109	0.27 45	0.96 234	0.26 24	0.17 148	0.12 70	0.15 74	0.11 9	0.15 92	0.13 83

G2L-Stereo	0.80 404	0.32 348	0.95 416	0.60 404	0.42 379	0.78 351	0.69 468	1.50 387	1.09 358	1.33 467	1.14 341	1.45 478	0.72 326	2.45 496	1.10 486	0.25 412	0.20 417	0.26 418	0.21 355	0.20 262	0.26 420

UGAM	1.14 512	0.27 220	0.95 416	0.53 303	0.42 379	0.70 311	0.72 476	0.95 211	1.32 488	0.98 284	1.48 472	1.78 537	0.87 398	9.65 638	0.87 446	0.21 313	0.18 377	0.30 474	0.24 420	0.19 226	0.16 188

DCVSM-stereo	0.72 349	0.35 415	0.76 330	0.55 342	0.42 379	0.73 323	0.38 219	1.21 317	1.02 321	1.79 559	1.04 295	1.62 508	1.03 472	1.04 262	0.79 424	0.24 385	0.27 502	0.29 461	0.24 420	0.30 446	0.36 502

rvit_stereo_ft	0.47 185	0.35 415	0.87 381	0.67 481	0.42 379	0.40 78	0.59 433	0.81 154	0.74 219	0.46 140	0.55 145	0.57 198	0.49 216	0.65 131	0.50 313	0.25 412	0.17 352	0.22 302	0.22 384	0.24 367	0.17 216

hitnet-ft	0.79 401	0.35 415	0.57 191	0.58 379	0.42 379	0.96 426	0.46 321	1.47 379	1.33 492	1.19 388	1.22 374	1.81 538	0.98 453	1.66 411	0.94 457	0.33 505	0.28 510	0.34 515	0.27 464	0.35 480	0.31 472

PSMNet-RSSM	0.72 349	0.30 297	0.61 212	0.63 439	0.42 379	0.73 323	0.56 409	1.92 516	1.10 365	1.09 320	1.37 435	1.22 423	0.98 453	1.28 322	0.72 398	0.27 451	0.19 397	0.27 435	0.29 497	0.24 367	0.24 384

FADNet_RVC	0.83 421	0.51 500	1.83 564	0.54 318	0.42 379	1.19 479	0.46 321	1.51 394	1.09 358	0.89 258	1.24 380	0.91 323	0.87 398	2.11 467	1.11 489	0.27 451	0.22 457	0.31 480	0.28 485	0.43 523	0.38 513

CFNet	0.96 459	0.36 425	1.01 438	0.62 430	0.42 379	0.99 436	0.47 328	1.90 509	1.32 488	0.99 287	1.39 444	1.10 399	0.86 393	5.58 582	0.79 424	0.23 369	0.17 352	0.28 450	0.27 464	0.26 391	0.21 332

StereoDRNet-Refined	0.80 404	0.41 459	0.88 389	0.62 430	0.42 379	1.33 500	0.48 339	1.52 396	1.17 410	1.45 503	1.44 458	1.44 476	0.90 410	1.26 317	1.24 504	0.20 279	0.16 320	0.27 435	0.24 420	0.25 379	0.28 442
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
VIP-Stereo	0.35 105	0.22 101	0.49 130	0.40 86	0.43 390	0.82 376	0.22 57	0.59 65	0.45 109	0.31 54	0.53 134	0.37 91	0.31 85	0.83 191	0.27 49	0.17 148	0.11 32	0.15 74	0.11 9	0.15 92	0.12 30

zero-FE	0.36 107	0.22 101	0.47 119	0.45 154	0.43 390	0.30 17	0.24 80	0.61 80	0.33 61	0.33 72	0.41 82	0.37 91	0.50 222	0.64 124	0.32 129	0.22 342	0.11 32	0.18 173	0.12 90	0.83 588	0.16 188

DDVS	0.78 397	0.41 459	0.94 412	0.60 404	0.43 390	1.30 495	0.43 281	1.40 362	0.91 274	1.20 392	1.15 349	1.43 471	0.64 299	2.18 475	0.89 450	0.28 465	0.22 457	0.26 418	0.23 407	0.31 455	0.33 486

CFNet_ucs	0.70 340	0.33 370	0.88 389	0.50 232	0.43 390	0.74 327	0.44 294	1.60 420	1.29 474	1.22 401	1.54 486	1.09 397	0.63 295	0.99 247	0.59 354	0.25 412	0.20 417	0.37 534	0.21 355	0.40 509	0.28 442

iinet-f	0.99 471	0.45 476	3.71 604	0.55 342	0.43 390	1.81 555	0.68 464	1.14 293	1.14 386	1.18 384	1.42 449	1.58 503	1.44 543	1.34 340	1.59 552	0.24 385	0.23 469	0.20 236	0.19 278	0.26 391	0.25 396

iRaft-Stereo_5w	0.85 430	0.29 277	0.91 402	0.53 303	0.43 390	0.49 148	0.68 464	0.99 225	0.87 258	0.79 233	1.34 426	1.46 481	0.91 413	5.11 566	1.11 489	0.17 148	0.14 212	0.22 302	0.18 255	0.20 262	0.20 315

IPLG	0.69 336	0.27 220	0.97 424	0.51 264	0.43 390	0.79 357	0.33 154	1.21 317	1.06 338	1.30 445	1.10 319	0.52 173	0.55 249	3.16 528	0.63 371	0.16 96	0.14 212	0.19 198	0.16 216	0.18 182	0.17 216

LMCR-Stereo	0.82 415	0.46 478	0.88 389	0.75 531	0.43 390	1.33 500	0.56 409	2.43 598	0.98 303	1.53 519	1.49 474	0.74 254	1.00 463	1.63 404	0.89 450	0.28 465	0.17 352	0.22 302	0.17 237	0.29 435	0.20 315

pmcnn	2.37 598	0.42 463	2.71 595	0.63 439	0.43 390	1.54 529	1.19 570	2.01 538	1.53 550	2.64 601	7.60 630	18.07 648	1.45 545	3.44 537	2.78 585	0.18 193	0.15 278	0.15 74	0.12 90	0.20 262	0.18 242

4D-IteraStereo	0.48 191	0.24 139	0.76 330	0.50 232	0.44 399	0.66 288	0.31 136	0.87 171	1.02 321	1.03 305	0.72 195	0.78 268	0.32 93	0.64 124	0.37 196	0.17 148	0.11 32	0.23 340	0.19 278	0.19 226	0.13 83

DCRE	0.82 415	0.26 190	0.70 270	0.58 379	0.44 399	0.54 201	0.48 339	0.95 211	0.78 234	0.78 230	7.33 629	0.86 303	0.52 231	0.76 164	0.41 235	0.16 96	0.16 320	0.19 198	0.17 237	0.18 182	0.17 216

BUS	0.74 372	0.32 348	0.68 251	0.54 318	0.44 399	2.34 586	0.42 262	2.16 565	0.98 303	1.20 392	1.11 325	1.03 376	0.62 290	0.91 219	0.70 390	0.24 385	0.17 352	0.25 399	0.22 384	0.22 327	0.22 350

BSDual-CNN	0.71 347	0.32 348	0.68 251	0.54 318	0.44 399	1.27 490	0.65 451	2.16 565	0.98 303	1.20 392	1.11 325	1.12 404	0.74 330	0.91 219	0.66 379	0.24 385	0.17 352	0.25 399	0.22 384	0.22 327	0.22 350

psmg	0.72 349	0.32 348	0.68 251	0.50 232	0.44 399	1.48 523	0.75 482	1.94 522	0.98 303	1.21 396	1.33 419	1.12 404	0.74 330	0.91 219	0.66 379	0.24 385	0.19 397	0.25 399	0.25 435	0.23 352	0.22 350

DMCA	0.67 330	0.34 394	0.90 399	0.51 264	0.44 399	0.86 394	0.47 328	1.42 366	1.02 321	1.17 379	1.12 332	1.23 428	0.75 332	0.78 173	0.95 461	0.25 412	0.19 397	0.27 435	0.19 278	0.24 367	0.27 430

DeepPruner_ROB	0.74 372	0.48 487	0.87 381	0.57 373	0.44 399	0.79 357	0.54 383	1.73 451	0.96 291	1.38 484	1.27 394	1.24 430	0.73 328	1.43 365	0.73 401	0.34 516	0.28 510	0.27 435	0.26 453	0.31 455	0.31 472

MultiAttention	4.51 623	0.33 370	0.82 357	0.73 523	0.45 406	30.98 655	4.50 640	2.18 574	1.40 527	1.61 537	2.41 579	2.43 584	0.70 318	38.42 658	1.36 521	0.22 342	0.15 278	0.29 461	0.30 506	0.47 540	0.43 533

DFGA-Net	0.72 349	0.40 451	1.40 517	0.52 285	0.45 406	0.83 382	0.44 294	1.28 339	1.08 349	0.99 287	1.19 366	0.70 248	0.55 249	2.14 469	1.16 495	0.18 193	0.16 320	0.24 360	0.23 407	0.27 405	0.25 396

MyStereo07	0.48 191	0.29 277	0.50 139	0.55 342	0.45 406	0.59 233	0.79 493	1.05 255	0.51 139	0.48 154	0.53 134	0.43 117	0.55 249	1.30 327	0.34 163	0.17 148	0.16 320	0.24 360	0.20 310	0.23 352	0.20 315

MyStereo04	0.67 330	0.29 277	1.07 463	0.55 342	0.45 406	0.59 233	0.79 493	1.50 387	1.40 527	0.91 265	0.91 240	0.74 254	0.86 393	1.52 382	0.62 367	0.17 148	0.16 320	0.24 360	0.20 310	0.23 352	0.20 315

gwcnet-sp	0.74 372	0.33 370	1.44 524	0.57 373	0.45 406	1.40 513	0.54 383	1.50 387	1.14 386	1.30 445	1.02 282	0.94 337	0.82 370	1.39 356	0.76 410	0.21 313	0.21 439	0.22 302	0.21 355	0.22 327	0.22 350

scenet	0.74 372	0.33 370	1.44 524	0.57 373	0.45 406	1.40 513	0.54 383	1.50 387	1.14 386	1.30 445	1.02 282	0.94 337	0.82 370	1.39 356	0.76 410	0.21 313	0.21 439	0.22 302	0.21 355	0.22 327	0.22 350

ssnet	0.74 372	0.33 370	1.44 524	0.57 373	0.45 406	1.40 513	0.54 383	1.50 387	1.14 386	1.30 445	1.02 282	0.94 337	0.82 370	1.39 356	0.76 410	0.21 313	0.21 439	0.22 302	0.21 355	0.22 327	0.22 350

HHNet	0.62 287	0.26 190	0.63 221	0.43 115	0.45 406	0.50 162	0.58 424	1.07 270	1.01 318	1.25 422	2.23 570	0.70 248	0.61 285	1.07 269	0.47 294	0.20 279	0.13 151	0.23 340	0.19 278	0.19 226	0.30 462

FADNet-RVC-Resample	0.84 426	0.47 483	2.10 574	0.61 418	0.45 406	1.07 452	0.61 439	1.59 416	1.20 430	1.08 314	0.98 262	1.03 376	0.98 453	2.17 472	0.72 398	0.23 369	0.22 457	0.30 474	0.32 521	0.35 480	0.34 491

GANet	1.36 538	0.47 483	0.86 370	0.67 481	0.45 406	1.34 503	1.73 600	1.64 431	1.24 451	1.49 514	2.38 576	1.55 498	1.20 512	9.30 632	0.93 455	0.30 481	0.31 531	0.33 505	0.28 485	0.39 504	0.30 462

AANet_RVC	1.16 518	0.52 504	1.49 538	0.65 462	0.45 406	0.75 332	0.69 468	1.42 366	1.55 553	1.34 471	1.87 545	1.53 495	0.78 351	7.43 617	1.38 523	0.25 412	0.17 352	0.19 198	0.16 216	0.22 327	0.26 420

DISCO	1.03 488	0.34 394	1.11 475	0.69 496	0.45 406	2.07 575	0.84 506	2.13 556	1.50 545	1.15 360	1.33 419	2.40 582	1.07 485	2.60 506	1.51 548	0.23 369	0.18 377	0.22 302	0.20 310	0.31 455	0.27 430

Select-FE	0.74 372	0.39 444	1.56 541	0.55 342	0.46 418	0.40 78	0.22 57	1.86 497	0.68 201	1.05 309	1.31 410	1.82 541	1.74 571	1.11 280	0.38 207	0.21 313	0.16 320	0.21 271	0.25 435	0.19 226	0.31 472

GCAP-BAT	0.49 197	0.31 332	0.64 228	0.41 100	0.46 418	0.70 311	0.35 174	0.77 132	0.64 179	0.86 255	1.00 268	0.77 264	0.37 133	1.18 299	0.36 184	0.18 193	0.14 212	0.18 173	0.13 125	0.17 147	0.15 155

MyStereo06	0.61 283	0.28 242	0.95 416	0.56 356	0.46 418	0.61 247	0.73 477	1.78 472	0.67 197	1.03 305	1.12 332	1.13 409	0.56 254	0.78 173	0.41 235	0.17 148	0.16 320	0.23 340	0.20 310	0.22 327	0.20 315

MyStereo05	0.66 321	0.28 242	1.07 463	0.56 356	0.46 418	0.61 247	0.73 477	1.34 347	1.41 532	1.15 360	0.91 240	0.77 264	0.80 361	1.41 364	0.63 371	0.17 148	0.16 320	0.23 340	0.20 310	0.22 327	0.20 315

HBP-ISP	0.96 459	0.58 525	0.72 288	0.61 418	0.46 418	1.64 538	0.76 485	1.86 497	1.28 470	1.30 445	1.53 481	0.86 303	0.94 430	3.27 531	0.69 389	0.45 560	0.44 582	0.54 580	0.48 575	0.47 540	0.40 517

PSMNet-ADL	0.72 349	0.35 415	0.62 218	0.69 496	0.46 418	1.14 464	0.44 294	1.37 353	1.01 318	0.83 245	1.17 357	1.33 455	0.96 442	1.43 365	0.95 461	0.33 505	0.22 457	0.21 271	0.23 407	0.27 405	0.29 448

raft+_RVC	0.53 215	0.26 190	0.54 167	0.60 404	0.47 424	0.54 201	0.54 383	1.27 335	0.99 310	0.76 222	1.03 292	0.70 248	0.56 254	0.93 228	0.47 294	0.18 193	0.14 212	0.19 198	0.18 255	0.18 182	0.15 155

MSAF-DinoV2	1.97 585	0.80 569	10.38 630	0.86 566	0.48 425	1.39 511	0.97 539	2.55 603	1.72 567	1.53 519	1.65 515	3.59 607	2.20 600	5.39 576	3.94 604	0.27 451	0.17 352	0.26 418	0.28 485	0.47 540	0.46 541

FADNet-RVC	0.88 440	0.67 548	1.93 568	0.60 404	0.48 425	0.91 404	0.60 437	1.71 449	1.18 417	0.90 260	0.96 252	1.36 462	0.92 416	2.25 482	1.17 498	0.30 481	0.29 521	0.32 496	0.32 521	0.41 512	0.35 496

NaN_ROB	1.13 510	0.55 514	1.15 484	0.64 448	0.48 425	1.61 534	2.03 616	1.72 450	1.48 542	2.09 581	1.27 394	1.40 467	1.08 486	3.94 543	1.30 513	0.28 465	0.34 545	0.28 450	0.28 485	0.30 446	0.33 486

ETE_ROB	0.96 459	0.64 545	1.16 485	0.69 496	0.48 425	1.14 464	1.13 563	1.77 468	1.19 425	1.91 572	1.45 460	1.73 528	1.05 478	1.60 399	1.14 493	0.32 496	0.26 493	0.38 537	0.34 537	0.39 504	0.41 522

rvit_105_1	0.72 349	0.52 504	1.01 438	0.78 539	0.49 429	0.75 332	0.87 515	1.12 289	1.18 417	0.99 287	0.79 215	0.90 320	0.77 344	1.26 317	0.75 407	0.41 545	0.36 561	0.36 531	0.41 559	0.30 446	0.33 486

MyStereo8	0.65 314	0.29 277	1.00 434	0.58 379	0.49 429	0.91 404	0.35 174	1.18 304	1.31 484	1.16 370	1.27 394	0.90 320	0.64 299	0.72 152	0.95 461	0.18 193	0.14 212	0.20 236	0.18 255	0.22 327	0.26 420

IPLGR_C	0.62 287	0.33 370	0.99 428	0.58 379	0.49 429	0.76 338	0.48 339	1.10 281	0.96 291	1.40 491	1.56 492	0.62 221	0.48 207	0.80 180	0.71 395	0.23 369	0.15 278	0.19 198	0.16 216	0.19 226	0.21 332

ACRE	0.61 283	0.33 370	1.01 438	0.58 379	0.49 429	0.75 332	0.47 328	1.06 268	0.95 286	1.37 479	1.55 488	0.62 221	0.46 183	0.83 191	0.70 390	0.23 369	0.15 278	0.19 198	0.16 216	0.18 182	0.21 332

Anonymous3	0.61 283	0.44 469	1.11 475	0.59 392	0.49 429	0.93 415	0.65 451	0.93 199	0.81 242	0.72 219	0.88 234	0.65 230	0.69 313	1.06 265	0.53 332	0.35 523	0.30 525	0.26 418	0.26 453	0.31 455	0.27 430

DMCA-RVC	0.74 372	0.40 451	1.27 502	0.66 469	0.49 429	0.77 346	0.47 328	1.35 350	1.01 318	1.53 519	1.01 274	1.29 448	0.82 370	1.31 328	0.78 418	0.27 451	0.21 439	0.35 523	0.27 464	0.32 464	0.24 384

MeshStereo	2.26 594	0.56 518	0.92 406	0.61 418	0.49 429	2.60 595	1.02 549	3.18 613	2.05 589	7.40 643	4.98 619	7.58 631	2.98 616	6.37 597	1.96 567	0.43 554	0.43 579	0.45 560	0.39 554	0.43 523	0.42 526
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
FSD					0.50 436	0.54 201	0.58 424	0.65 95	0.53 150	0.54 180	0.52 131	0.56 195	0.52 231	0.57 93	0.55 342	0.51 573	0.47 590	0.50 570	0.49 578	0.50 549

testlalala_base	0.77 389	0.40 451	0.70 270	0.65 462	0.50 436	0.79 357	0.28 112	1.50 387	0.51 139	0.73 220	0.90 238	0.69 244	0.54 242	0.66 133	0.40 224	2.82 624	0.14 212	0.17 135	0.12 90	2.68 619	0.19 282

test_5	0.65 314	0.30 297	0.75 320	0.67 481	0.50 436	0.92 411	0.52 369	1.39 360	1.12 371	0.76 222	1.11 325	1.00 363	0.90 410	1.53 386	0.45 273	0.18 193	0.13 151	0.23 340	0.22 384	0.21 303	0.19 282

CIPLG	0.62 287	0.33 370	0.96 422	0.58 379	0.50 436	0.75 332	0.48 339	1.05 255	0.96 291	1.40 491	1.57 496	0.64 227	0.48 207	0.89 216	0.70 390	0.23 369	0.15 278	0.19 198	0.16 216	0.19 226	0.21 332

rafts_anoy	0.52 205	0.29 277	0.59 204	0.59 392	0.50 436	0.53 193	0.40 242	1.11 287	1.03 325	0.84 248	0.83 223	0.68 239	0.54 242	0.72 152	0.51 318	0.19 240	0.14 212	0.24 360	0.26 453	0.21 303	0.18 242

GEStereo_RVC	0.90 445	0.37 432	0.99 428	0.64 448	0.50 436	0.95 420	0.79 493	2.42 597	1.17 410	1.16 370	1.11 325	1.26 438	0.92 416	3.24 529	0.90 453	0.29 476	0.19 397	0.23 340	0.20 310	0.27 405	0.29 448

RALAANet	0.60 277	0.33 370	0.87 381	0.62 430	0.50 436	0.69 304	0.31 136	1.21 317	1.06 338	1.09 320	1.16 354	0.88 311	0.46 183	1.22 306	0.42 246	0.19 240	0.15 278	0.21 271	0.17 237	0.27 405	0.17 216

RAFT + AFF	1.00 476	0.42 463	1.09 470	0.67 481	0.50 436	1.22 484	1.24 573	2.24 581	1.19 425	1.30 445	1.56 492	1.17 414	1.49 551	3.44 537	0.83 437	0.21 313	0.25 487	0.30 474	0.26 453	0.27 405	0.27 430

SuperB	2.53 604	0.59 528	18.45 638	0.69 496	0.50 436	1.87 562	0.88 518	1.67 439	2.39 597	1.50 515	1.42 449	1.14 411	1.15 500	4.28 550	5.07 610	0.24 385	0.19 397	0.22 302	0.19 278	7.86 647	0.34 491

TDLM	1.06 492	0.44 469	0.79 348	0.63 439	0.50 436	0.89 397	1.44 586	1.48 381	1.26 459	1.12 336	1.40 446	1.08 387	0.98 453	6.65 602	0.78 418	0.33 505	0.21 439	0.33 505	0.26 453	0.37 491	0.24 384

CVANet_RVC	1.07 494	0.43 466	0.76 330	0.60 404	0.50 436	0.90 400	0.97 539	1.52 396	1.26 459	1.33 467	1.38 440	1.24 430	1.18 506	6.75 608	0.75 407	0.34 516	0.23 469	0.34 515	0.29 497	0.42 517	0.27 430

CSAN	1.41 545	0.59 528	1.26 499	0.70 502	0.50 436	1.76 548	1.78 601	1.77 468	1.90 580	2.35 590	2.32 573	1.92 553	1.94 587	5.56 581	1.49 546	0.43 554	0.35 556	0.40 548	0.41 559	0.43 523	0.41 522

z-mn7	1.56 555	0.84 570	4.36 609	0.71 510	0.51 448	2.60 595	1.04 551	1.73 451	2.70 609	1.53 519	2.99 594	1.94 555	1.34 534	4.78 560	2.41 579	0.29 476	0.24 478	0.27 435	0.24 420	0.34 477	0.31 472

coex_refinement	0.80 404	0.28 242	0.73 300	0.70 502	0.51 448	0.95 420	0.60 437	1.78 472	1.23 445	1.36 476	1.37 435	1.82 541	0.81 365	1.32 333	1.13 492	0.26 435	0.17 352	0.19 198	0.20 310	0.24 367	0.25 396

HI	0.64 306	0.32 348	0.68 251	0.47 175	0.51 448	0.41 85	0.36 190	1.04 247	0.75 220	1.31 455	1.43 453	1.62 508	1.12 494	0.94 231	0.88 447	0.15 71	0.12 70	0.20 236	0.20 310	0.20 262	0.18 242

CoSv	0.64 306	0.32 348	0.68 251	0.47 175	0.51 448	0.41 85	0.36 190	1.04 247	0.75 220	1.31 455	1.43 453	1.62 508	1.12 494	0.94 231	0.88 447	0.15 71	0.12 70	0.20 236	0.20 310	0.20 262	0.18 242

AEACV	0.37 113	0.24 139	0.52 155	0.47 175	0.51 448	0.37 63	0.38 219	0.65 95	0.53 150	0.42 116	0.56 148	0.46 133	0.60 276	0.53 72	0.30 106	0.16 96	0.13 151	0.18 173	0.15 174	0.17 147	0.14 117

fast-acv-ft	0.94 455	0.44 469	1.40 517	0.58 379	0.51 448	1.77 551	0.69 468	1.36 352	1.42 535	1.29 437	1.86 543	1.74 530	1.25 521	1.52 382	1.38 523	0.26 435	0.28 510	0.28 450	0.28 485	0.27 405	0.26 420

RAFT_CTSACE	0.63 294	0.26 190	0.88 389	0.55 342	0.51 448	0.71 316	0.44 294	0.80 149	0.97 298	0.97 280	1.84 540	1.18 417	0.68 310	1.47 375	0.36 184	0.16 96	0.15 278	0.21 271	0.20 310	0.20 262	0.14 117

NINENet	0.77 389	0.37 432	0.78 345	0.62 430	0.51 448	2.34 586	0.42 262	1.83 490	1.04 330	1.14 354	1.23 378	1.03 376	0.62 290	1.24 313	0.70 390	0.28 465	0.23 469	0.31 480	0.21 355	0.26 391	0.25 396

sAnonymous2	0.55 246	0.56 518	1.46 531	0.60 404	0.51 448	0.48 136	0.52 369	0.79 141	0.68 201	0.50 169	0.67 177	0.46 133	0.62 290	0.59 100	0.40 224	0.22 342	0.17 352	0.22 302	0.21 355	0.86 590	0.56 565

CroCo_RVC	0.55 246	0.56 518	1.46 531	0.60 404	0.51 448	0.48 136	0.52 369	0.79 141	0.68 201	0.50 169	0.67 177	0.46 133	0.62 290	0.59 100	0.40 224	0.22 342	0.17 352	0.22 302	0.21 355	0.86 590	0.56 565

RALCasStereoNet	0.54 231	0.30 297	0.66 242	0.59 392	0.51 448	0.61 247	0.52 369	0.94 206	0.93 281	0.70 212	1.01 274	0.78 268	0.44 172	1.33 336	0.47 294	0.20 279	0.16 320	0.18 173	0.16 216	0.20 262	0.19 282

LALA_ROB	1.01 482	0.59 528	1.16 485	0.67 481	0.51 448	1.63 536	1.26 577	1.69 442	1.38 517	1.81 563	1.37 435	1.94 555	1.02 470	1.58 396	1.38 523	0.37 531	0.27 502	0.43 555	0.37 550	0.43 523	0.37 507

MIF-Stereo (partial)	0.45 171	0.25 167	0.70 270	0.50 232	0.52 460	0.35 42	0.26 98	0.91 187	0.59 167	0.45 135	0.71 191	0.51 166	0.51 226	1.11 280	0.45 273	0.20 279	0.16 320	0.23 340	0.20 310	0.24 367	0.18 242

IER	0.70 340	0.31 332	1.02 445	0.48 202	0.52 460	1.34 503	0.51 358	1.17 299	0.99 310	1.23 408	1.34 426	1.12 404	1.11 491	0.99 247	0.71 395	0.20 279	0.16 320	0.21 271	0.21 355	0.20 262	0.19 282

raftrobust	0.52 205	0.25 167	0.56 181	0.65 462	0.52 460	0.49 148	0.34 166	0.98 223	0.91 274	1.30 445	0.87 232	0.63 224	0.81 365	0.78 173	0.41 235	0.19 240	0.15 278	0.16 106	0.14 155	0.15 92	0.16 188

zh-mn7	1.70 568	1.21 598	8.30 625	0.69 496	0.53 463	1.45 521	0.84 506	1.70 447	2.09 591	2.41 595	2.67 588	1.68 522	1.23 517	4.49 552	2.87 587	0.30 481	0.26 493	0.27 435	0.27 464	0.31 455	0.35 496

coex-ft	8.13 636	2.13 628	98.04 665	0.67 481	0.53 463	1.71 542	1.56 592	1.65 432	11.11 639	18.17 654	3.75 604	3.88 611	7.61 641	2.98 521	6.49 616	0.30 481	0.30 525	0.32 496	0.31 513	0.66 580	0.50 554

EDNetEfficientorigin	10.57 640	1.47 609	177.42 666	0.67 481	0.53 463	1.58 532	1.16 567	1.90 509	3.37 617	4.71 630	3.38 599	3.10 603	2.69 612	3.13 527	3.58 599	0.25 412	0.23 469	0.33 505	0.27 464	0.83 588	0.81 593

GANetREF_RVC	1.07 494	0.86 574	1.31 506	0.82 555	0.53 463	1.41 518	1.31 579	1.76 464	1.52 548	1.27 429	1.31 410	1.46 481	1.24 520	2.03 459	0.96 465	0.56 582	0.45 586	0.67 595	0.50 581	0.88 593	0.59 572
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
pcwnet_v2	0.97 465	0.37 432	4.33 607	0.62 430	0.54 467	0.79 357	0.45 314	2.02 542	1.58 555	1.42 499	1.64 513	1.09 397	0.79 355	1.24 313	0.67 382	0.32 496	0.25 487	0.29 461	0.27 464	0.37 491	0.35 496

GwcNet-RSSM	0.77 389	0.32 348	1.01 438	0.62 430	0.54 467	0.78 351	0.51 358	1.73 451	1.20 430	1.09 320	1.37 435	1.46 481	0.85 385	1.53 386	1.09 483	0.25 412	0.18 377	0.23 340	0.24 420	0.20 262	0.19 282

CFNet-ft	0.72 349	0.32 348	0.54 167	0.66 469	0.54 467	0.83 382	0.55 401	1.37 353	1.15 398	0.93 268	1.28 400	1.57 500	0.97 445	1.35 341	0.81 430	0.26 435	0.20 417	0.33 505	0.25 435	0.30 446	0.23 370

STTStereo	0.78 397	0.50 497	1.22 492	0.64 448	0.54 467	0.89 397	0.54 383	1.44 373	1.11 367	1.38 484	1.09 313	1.27 442	0.85 385	1.43 365	0.83 437	0.29 476	0.27 502	0.33 505	0.39 554	0.32 464	0.30 462

CFNet_RVC	0.72 349	0.32 348	0.54 167	0.66 469	0.54 467	0.83 382	0.55 401	1.37 353	1.15 398	0.93 268	1.28 400	1.57 500	0.97 445	1.35 341	0.81 430	0.26 435	0.20 417	0.33 505	0.25 435	0.30 446	0.23 370

DLCB_ROB	0.86 435	0.40 451	0.78 345	0.68 492	0.54 467	1.11 459	0.84 506	1.49 383	1.23 445	1.64 545	1.65 515	1.70 525	0.91 413	1.70 419	1.05 475	0.25 412	0.24 478	0.26 418	0.27 464	0.27 405	0.24 384

z-ln-s-r	1.02 485	0.55 514	2.09 573	0.52 285	0.55 473	0.78 351	0.87 515	1.47 379	1.34 495	1.12 336	1.62 508	1.37 465	1.06 481	2.62 508	3.32 597	0.19 240	0.14 212	0.21 271	0.17 237	0.27 405	0.21 332

DispNO	0.93 453	0.30 297	1.34 514	0.55 342	0.55 473	0.89 397	0.49 349	1.48 381	1.21 436	1.17 379	1.27 394	1.19 418	0.90 410	5.23 569	0.74 402	0.22 342	0.17 352	0.24 360	0.21 355	0.19 226	0.20 315

FADNet	0.92 450	0.61 538	1.81 560	0.62 430	0.55 473	0.96 426	0.57 420	1.78 472	1.33 492	0.93 268	1.01 274	1.36 462	1.01 465	2.71 511	0.75 407	0.33 505	0.34 545	0.31 480	0.34 537	0.59 569	0.40 517

AIO-Stereo-zeroshot	0.72 349	0.35 415	1.70 551	0.49 220	0.56 476	0.63 260	0.38 219	2.41 596	0.65 194	0.77 227	1.07 303	1.82 541	0.95 435	0.93 228	0.43 256	0.20 279	0.13 151	0.21 271	0.25 435	0.28 424	0.26 420

SDNR	1.62 561	0.51 500	2.17 579	0.53 303	0.56 476	3.80 618	0.45 314	1.54 405	1.29 474	1.33 467	2.41 579	1.08 387	0.96 442	11.18 643	1.16 495	0.66 594	0.63 609	0.43 555	0.32 521	0.64 576	0.67 584

SACVNet	0.85 430	0.46 478	0.85 364	0.81 547	0.56 476	0.80 365	0.79 493	1.68 440	1.12 371	1.34 471	1.33 419	1.25 434	0.94 430	2.39 493	0.76 410	0.34 516	0.26 493	0.31 480	0.29 497	0.35 480	0.44 536

FC-DCNN v2	2.81 612	0.59 528	0.85 364	0.73 523	0.57 479	2.97 606	1.05 553	3.39 617	2.61 605	6.98 639	7.67 632	10.38 641	6.31 637	5.75 586	3.37 598	0.53 580	0.48 592	0.51 572	0.50 581	0.53 558	0.51 558

CRFU-Net	0.86 435	0.39 444	1.00 434	0.65 462	0.57 479	1.78 553	0.86 513	2.15 562	0.81 242	1.38 484	1.18 359	1.64 516	1.19 509	1.35 341	0.90 453	0.26 435	0.22 457	0.21 271	0.19 278	0.23 352	0.24 384

RTSC	1.29 528	0.73 559	2.44 587	0.83 558	0.57 479	1.85 560	0.65 451	1.88 503	2.00 586	2.20 584	1.66 518	1.60 506	1.26 523	2.33 488	3.92 603	0.32 496	0.23 469	0.27 435	0.29 497	0.37 491	0.37 507

FC-DCNN	2.72 611	0.59 528	0.86 370	0.73 523	0.57 479	2.91 604	1.04 551	3.01 611	2.60 604	6.83 638	7.64 631	9.92 638	6.33 638	5.21 568	3.14 592	0.53 580	0.48 592	0.51 572	0.50 581	0.53 558	0.51 558

PS-NSSS	0.99 471	0.58 525	0.93 408	0.58 379	0.57 479	0.91 404	0.80 499	1.81 484	1.14 386	1.14 354	1.67 520	1.00 363	0.83 378	4.62 556	0.78 418	0.37 531	0.31 531	0.52 574	0.32 521	0.45 533	0.38 513

DPSNet	1.69 567	0.59 528	4.33 607	0.70 502	0.57 479	2.02 573	1.62 597	3.35 616	1.78 571	1.48 512	1.38 440	2.17 571	2.84 613	4.77 559	3.66 600	0.48 568	0.31 531	0.29 461	0.25 435	0.64 576	0.48 548

NCCL2	1.00 476	0.56 518	1.06 458	0.75 531	0.57 479	1.31 497	1.72 599	1.77 468	1.36 509	1.50 515	1.17 357	1.91 550	1.17 502	1.54 388	1.29 512	0.35 523	0.31 531	0.45 560	0.44 566	0.40 509	0.40 517

XPNet_ROB	0.96 459	0.49 490	1.09 470	0.72 515	0.57 479	1.11 459	1.14 564	1.66 437	1.23 445	1.85 566	1.39 444	1.64 516	1.11 491	1.80 435	1.42 535	0.38 535	0.30 525	0.33 505	0.29 497	0.37 491	0.34 491

WCMA_ROB	1.84 576	0.47 483	1.31 506	0.69 496	0.57 479	2.11 577	1.14 564	1.87 500	1.73 568	4.04 622	6.43 624	5.62 625	3.61 622	2.59 505	1.94 566	0.52 574	0.44 582	0.39 543	0.42 562	0.48 545	0.47 545

AIO-test2	0.57 262	0.28 242	0.63 221	0.61 418	0.58 488	0.79 357	0.51 358	1.18 304	1.40 527	0.63 201	1.15 349	0.51 166	0.43 163	1.09 274	0.35 174	0.21 313	0.17 352	0.26 418	0.30 506	0.20 262	0.19 282

Anonymous_2	1.30 530	0.55 514	0.82 357	0.52 285	0.58 488	1.01 439	0.64 449	1.25 333	0.97 298	0.96 277	0.78 209	1.33 455	1.29 526	1.03 256	0.74 402	0.62 590	0.64 610	1.06 609	9.63 650	1.16 603	0.49 552

psm_up	0.77 389	0.34 394	0.70 270	0.66 469	0.58 488	1.05 447	0.92 527	1.52 396	1.12 371	1.26 426	1.16 354	1.31 453	1.23 517	1.20 303	0.81 430	0.25 412	0.29 521	0.31 480	0.27 464	0.27 405	0.25 396

GANet-RSSM	0.72 349	0.28 242	0.63 221	0.64 448	0.58 488	0.80 365	0.58 424	1.89 506	1.08 349	1.04 308	1.25 384	1.15 412	1.04 474	1.49 377	0.62 367	0.25 412	0.19 397	0.22 302	0.22 384	0.22 327	0.21 332

FAT-Stereo	1.07 494	0.41 459	1.32 509	0.72 515	0.58 488	1.08 453	0.89 520	1.96 525	1.65 559	1.75 553	1.98 553	2.03 566	1.48 549	2.02 458	1.18 501	0.42 549	0.35 556	0.34 515	0.29 497	0.35 480	0.53 560

ADCPNet	1.85 577	0.69 552	8.07 622	0.71 510	0.58 488	2.79 602	1.22 572	1.94 522	1.54 551	1.88 568	1.69 521	2.46 586	2.04 591	2.37 491	6.48 615	0.38 535	0.37 563	0.38 537	0.43 564	0.47 540	0.45 538

NLCA_NET_v2_RVC	0.79 401	0.43 466	1.05 454	0.64 448	0.58 488	0.95 420	0.53 377	1.53 402	1.18 417	1.37 479	1.15 349	1.43 471	0.88 403	1.61 401	0.84 440	0.25 412	0.22 457	0.27 435	0.27 464	0.29 435	0.29 448
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
MDST_ROB	1.67 564	0.34 394	1.58 544	0.92 583	0.58 488	4.26 624	1.11 560	2.83 607	1.41 532	4.49 628	2.55 585	1.45 478	0.97 445	7.79 623	1.17 498	0.31 489	0.25 487	0.37 534	0.33 531	0.31 455	0.30 462

HCRNet	0.70 340	0.39 444	0.73 300	0.60 404	0.59 496	0.76 338	0.35 174	1.22 325	1.13 383	1.02 301	0.99 264	1.02 372	0.76 340	2.19 477	0.70 390	0.28 465	0.19 397	0.28 450	0.23 407	0.25 379	0.23 370

MMNet	0.84 426	0.32 348	1.09 470	0.60 404	0.59 496	1.85 560	0.49 349	1.51 394	1.27 465	1.37 479	1.15 349	1.26 438	1.18 506	1.67 412	1.22 502	0.19 240	0.18 377	0.23 340	0.22 384	0.25 379	0.21 332

psmorigin	1.52 552	0.69 552	10.52 631	0.68 492	0.59 496	1.13 463	0.70 471	1.57 413	1.19 425	1.99 575	1.79 534	2.26 574	1.47 548	2.09 465	1.36 521	0.39 538	0.40 574	0.34 515	0.33 531	0.43 523	0.56 565

EKT-Stereo	0.53 215	0.30 297	0.73 300	0.58 379	0.60 499	0.51 180	0.48 339	0.94 206	0.90 269	0.71 214	0.88 234	0.77 264	0.43 163	1.07 269	0.40 224	0.22 342	0.16 320	0.21 271	0.18 255	0.20 262	0.22 350

sCroCo_RVC	0.49 197	0.40 451	1.02 445	0.65 462	0.60 499	0.52 184	0.40 242	0.83 164	0.61 169	0.44 126	0.74 201	0.49 155	0.50 222	0.63 123	0.48 299	0.26 435	0.27 502	0.23 340	0.22 384	0.29 435	0.25 396

ac_64	0.82 415	0.29 277	0.81 354	0.71 510	0.60 499	1.05 447	0.54 383	1.99 533	0.92 279	1.18 384	1.06 299	1.99 561	1.08 486	1.94 451	0.97 466	0.27 451	0.22 457	0.24 360	0.23 407	0.22 327	0.19 282

w-ln-seven-2	1.18 520	0.61 538	4.25 606	0.68 492	0.61 502	1.20 481	0.93 531	1.63 429	1.35 505	1.66 546	1.53 481	1.47 486	1.37 537	3.00 522	1.74 556	0.25 412	0.24 478	0.29 461	0.26 453	0.33 473	0.28 442

LL-Strereo	1.33 535	0.39 444	1.38 516	0.61 418	0.61 502	0.75 332	0.66 456	1.63 429	1.17 410	1.56 529	1.60 501	2.03 566	2.12 596	9.72 639	0.97 466	0.21 313	0.18 377	0.27 435	0.23 407	0.22 327	0.25 396

ADCL	1.72 572	0.57 522	3.66 602	0.67 481	0.61 502	2.61 597	1.85 606	1.96 525	1.67 561	1.90 571	1.83 538	2.06 569	1.90 585	2.13 468	9.15 629	0.26 435	0.24 478	0.34 515	0.32 521	0.38 500	0.35 496

FBW_ROB	1.71 571	0.62 542	1.45 529	0.67 481	0.61 502	1.81 555	1.08 558	2.52 601	1.70 564	1.77 555	1.73 525	1.98 560	1.25 521	12.57 645	1.84 560	0.34 516	0.37 563	0.56 587	0.38 552	0.45 533	0.43 533

MSMD_ROB	1.99 587	0.59 528	0.89 395	0.70 502	0.61 502	3.95 620	0.94 534	1.80 481	1.79 572	4.41 626	4.43 609	8.17 634	3.66 623	3.40 533	1.33 515	0.52 574	0.48 592	0.54 580	0.58 591	0.53 558	0.50 554

PSMNet_ROB	0.90 445	0.52 504	1.17 487	0.72 515	0.61 502	1.27 490	1.12 562	1.76 464	1.12 371	1.09 320	1.28 400	1.45 478	0.89 409	1.65 407	1.42 535	0.33 505	0.25 487	0.37 534	0.39 554	0.35 480	0.29 448

Wz-Net-LNSev-Ref	0.99 471	0.40 451	1.82 562	0.66 469	0.62 508	2.05 574	0.78 490	1.91 513	1.29 474	1.54 525	1.42 449	1.51 492	1.23 517	1.99 455	1.33 515	0.23 369	0.14 212	0.20 236	0.15 174	0.27 405	0.26 420

AIO-Stereo-zeroshot1	0.98 469	0.39 444	3.21 599	0.50 232	0.63 509	0.64 263	0.39 234	2.36 591	0.75 220	0.95 275	4.63 613	1.81 538	0.56 254	0.96 234	0.41 235	0.18 193	0.13 151	0.21 271	0.26 453	0.32 464	0.35 496

anonymousa	0.72 349	0.27 220	0.75 320	0.47 175	0.63 509	1.43 519	0.45 314	1.24 331	0.89 265	1.28 431	1.75 530	1.62 508	1.13 498	0.69 141	0.59 354	0.19 240	0.16 320	0.23 340	0.25 435	0.20 262	0.18 242

cf-r	0.73 367	0.30 297	0.77 337	0.55 342	0.63 509	0.78 351	0.48 339	1.79 478	1.15 398	1.13 351	1.26 391	1.43 471	0.87 398	1.40 362	0.85 443	0.25 412	0.18 377	0.22 302	0.23 407	0.19 226	0.19 282

Wz-Net-TNSev	1.88 579	2.08 627	7.66 620	0.67 481	0.64 512	2.42 589	1.83 605	2.33 588	1.74 570	1.57 533	1.56 492	2.58 588	1.90 585	4.86 561	3.12 591	0.39 538	0.37 563	0.33 505	0.37 550	0.53 558	0.58 570

ADLNet2	0.88 440	0.34 394	1.17 487	0.77 537	0.64 512	1.12 462	0.76 485	1.74 456	1.24 451	1.21 396	1.65 515	1.71 526	1.05 478	1.67 412	1.17 498	0.24 385	0.21 439	0.21 271	0.22 384	0.26 391	0.29 448

FACV-RUCA	0.63 294	0.34 394	0.82 357	0.62 430	0.65 514	0.81 374	0.41 258	1.44 373	1.07 343	0.86 255	1.14 341	0.61 216	0.69 313	0.80 180	0.53 332	0.28 465	0.19 397	0.47 565	0.21 355	0.35 480	0.25 396

DSFCA	0.93 453	0.34 394	1.06 458	0.52 285	0.65 514	1.55 530	0.93 531	1.49 383	1.19 425	1.56 529	1.15 349	1.50 490	0.96 442	3.07 523	1.02 473	0.30 481	0.26 493	0.25 399	0.25 435	0.28 424	0.24 384

edge stereo	1.11 505	0.50 497	1.30 505	0.71 510	0.65 514	1.14 464	0.75 482	1.93 520	1.37 513	1.71 550	1.83 538	2.54 587	1.44 543	2.43 495	1.23 503	0.42 549	0.41 576	0.54 580	0.35 542	0.42 517	0.46 541

ISRNet	0.80 404	0.33 370	1.07 463	0.81 547	0.66 517	0.60 241	0.34 166	1.19 314	1.13 383	1.59 536	1.53 481	1.35 460	0.77 344	1.27 320	0.94 457	0.39 538	0.34 545	0.43 555	0.38 552	0.34 477	0.49 552

rvit_stereo_0075_2	0.64 306	0.46 478	1.05 454	0.66 469	0.66 517	0.53 193	0.48 339	1.20 316	1.12 371	0.76 222	0.92 242	0.78 268	0.53 237	1.03 256	0.59 354	0.37 531	0.28 510	0.40 548	0.31 513	0.37 491	0.32 479

delet	0.85 430	0.32 348	0.95 416	0.65 462	0.66 517	1.64 538	0.84 506	1.75 458	1.35 505	1.32 459	1.30 404	1.30 449	0.88 403	1.68 417	1.10 486	0.21 313	0.21 439	0.24 360	0.24 420	0.21 303	0.21 332

MFN_U_SF_RVC	1.52 552	0.84 570	3.42 600	0.87 573	0.66 517	2.56 594	0.95 536	2.36 591	1.70 564	1.98 574	1.86 543	2.45 585	1.79 576	2.95 518	2.58 581	0.52 574	0.48 592	0.55 584	0.59 594	0.59 569	0.61 576

Wz-Net-SNSev	1.49 548	1.23 599	6.27 618	0.68 492	0.67 521	1.37 506	1.41 584	2.00 534	1.39 522	1.48 512	1.61 505	2.29 575	1.32 532	3.93 542	2.14 574	0.31 489	0.28 510	0.31 480	0.33 531	0.42 517	0.36 502

TRStereo	0.60 277	0.60 536	0.97 424	0.74 527	0.67 521	0.46 123	0.38 219	1.85 494	0.89 265	0.79 233	0.80 220	0.88 311	0.39 142	1.10 277	0.41 235	0.23 369	0.15 278	0.23 340	0.24 420	0.17 147	0.15 155

XX-Stereo	0.63 294	0.26 190	1.90 566	0.81 547	0.67 521	0.43 103	0.23 71	1.03 241	0.58 159	0.65 204	1.56 492	1.41 469	0.39 142	1.28 322	0.35 174	0.20 279	0.14 212	0.20 236	0.19 278	0.18 182	0.14 117

Syn2CoEx	1.14 512	0.69 552	1.66 548	0.80 544	0.67 521	1.40 513	0.88 518	2.06 550	1.54 551	1.25 422	1.58 499	1.42 470	1.50 553	4.09 545	1.40 527	0.36 527	0.32 539	0.34 515	0.29 497	0.29 435	0.34 491

MaskLacGwcNet_RVC	1.10 502	1.02 585	1.00 434	0.82 555	0.67 521	1.93 566	0.93 531	1.62 427	1.11 367	1.15 360	1.25 384	1.50 490	0.79 355	1.96 453	0.76 410	1.89 614	0.34 545	0.79 599	0.36 547	1.25 607	0.83 594

ADCMid	1.89 582	0.73 559	5.06 611	0.72 515	0.67 521	2.00 572	1.14 564	1.97 529	1.48 542	2.86 608	1.81 537	2.37 580	2.05 593	2.24 480	10.39 634	0.33 505	0.31 531	0.39 543	0.43 564	0.50 549	0.44 536

GASNet	0.99 471	0.97 580	1.72 554	0.98 587	0.68 527	0.83 382	0.67 460	1.60 420	1.28 470	1.31 455	1.22 374	1.22 423	1.21 515	2.41 494	1.41 531	0.43 554	0.26 493	0.36 531	0.34 537	0.55 562	0.31 472

BEATNet-Init1	26.87 652	13.43 647	70.68 664	0.91 581	0.68 527	57.02 665	21.06 649	32.82 660	32.67 657	52.12 667	53.61 666	66.05 667	49.56 667	48.79 668	34.71 659	0.49 572	0.44 582	0.53 579	0.53 586	0.63 574	0.59 572

DAS	0.84 426	0.34 394	1.03 449	0.64 448	0.69 529	0.77 346	0.63 447	1.54 405	1.20 430	1.79 559	1.55 488	0.95 346	1.04 474	2.83 514	0.60 362	0.21 313	0.16 320	0.25 399	0.18 255	0.27 405	0.22 350

SepStereo	0.82 415	0.34 394	1.03 449	0.64 448	0.69 529	0.77 346	0.63 447	1.54 405	1.20 430	1.79 559	1.55 488	0.95 346	1.04 474	2.30 486	0.60 362	0.21 313	0.16 320	0.25 399	0.18 255	0.27 405	0.22 350

XQC	1.37 539	0.87 575	2.56 591	0.84 559	0.69 529	1.83 558	0.89 520	2.07 551	1.88 577	1.88 568	1.53 481	1.91 550	1.55 556	2.85 516	3.05 589	0.48 568	0.29 521	0.44 559	0.39 554	0.69 583	0.60 575

Wz-Net-MNSev	1.11 505	0.58 525	2.23 582	0.66 469	0.71 532	1.95 568	1.46 587	1.98 531	1.45 539	1.79 559	1.43 453	1.49 489	1.33 533	1.97 454	1.42 535	0.27 451	0.23 469	0.28 450	0.28 485	0.34 477	0.31 472

EDNetEfficient	2.37 598	1.10 589	8.08 623	0.74 527	0.71 532	0.98 435	1.56 592	1.46 377	4.06 624	4.90 631	2.82 591	2.25 573	3.48 621	2.95 518	9.97 630	0.26 435	0.24 478	0.26 418	0.30 506	0.68 582	0.61 576

zh-sn7	1.76 574	1.38 601	6.58 619	0.74 527	0.72 534	1.78 553	1.31 579	1.88 503	1.56 554	1.86 567	2.47 583	1.81 538	2.08 595	5.12 567	3.80 602	0.32 496	0.32 539	0.32 496	0.32 521	0.44 529	0.40 517

w-ln-seven	1.38 541	0.70 555	3.91 605	0.75 531	0.72 534	2.69 599	0.95 536	2.02 542	1.99 585	1.99 575	1.73 525	1.82 541	1.17 502	2.45 496	2.84 586	0.28 465	0.25 487	0.31 480	0.30 506	0.41 512	0.33 486

ADLNet	0.85 430	0.36 425	0.89 395	0.85 564	0.72 534	1.24 486	0.76 485	1.82 485	1.36 509	1.52 518	1.35 432	1.27 442	0.99 461	1.23 308	1.15 494	0.27 451	0.20 417	0.26 418	0.25 435	0.28 424	0.30 462

DANet	1.08 497	0.61 538	1.32 509	0.85 564	0.72 534	1.37 506	0.51 358	1.54 405	1.15 398	1.78 556	1.54 486	2.01 563	1.11 491	2.90 517	2.00 569	0.33 505	0.30 525	0.40 548	0.30 506	0.44 529	0.45 538
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NVstereo2D	0.92 450	0.41 459	1.48 536	0.72 515	0.72 534	1.20 481	0.87 515	1.75 458	1.38 517	0.99 287	1.13 337	1.26 438	0.98 453	2.21 479	0.89 450	0.43 554	0.20 417	0.38 537	0.24 420	0.57 565	0.63 578

ccnet	1.12 507	0.67 548	1.01 438	0.78 539	0.73 539	1.72 544	0.99 544	1.84 493	1.26 459	1.47 506	1.85 542	1.75 533	1.29 526	1.75 426	1.88 563	0.57 583	0.53 600	0.57 589	0.55 588	0.59 569	0.54 561

MM-Stereo_test3	0.50 202	0.24 139	0.54 167	0.54 318	0.74 540	0.49 148	0.53 377	1.09 278	1.05 334	0.62 200	0.95 249	0.61 216	0.42 155	0.77 168	0.38 207	0.20 279	0.17 352	0.20 236	0.16 216	0.18 182	0.18 242

UNet	0.83 421	0.34 394	1.31 506	0.58 379	0.74 540	1.58 532	0.49 349	1.41 364	1.04 330	1.21 396	1.08 308	1.54 496	1.12 494	1.65 407	1.09 483	0.23 369	0.17 352	0.25 399	0.20 310	0.25 379	0.22 350

UPFNet	0.80 404	0.32 348	0.90 399	0.59 392	0.74 540	1.26 489	0.80 499	1.52 396	1.10 365	1.30 445	1.12 332	1.30 449	0.84 382	1.67 412	1.09 483	0.24 385	0.24 478	0.24 360	0.23 407	0.25 379	0.18 242

G-Net	1.66 563	0.63 543	1.56 541	1.11 597	0.74 540	2.98 607	0.91 525	1.55 409	1.22 442	2.76 605	8.18 636	2.32 578	2.53 610	1.92 447	1.87 561	0.48 568	0.44 582	0.45 560	0.31 513	0.60 573	0.57 569

ADCS	2.25 593	0.99 583	5.55 613	0.81 547	0.74 540	2.19 580	1.80 602	2.27 584	2.14 592	2.80 607	2.13 566	2.40 582	2.03 590	2.64 509	13.69 638	0.41 545	0.39 572	0.40 548	0.45 568	0.58 567	0.56 565

AnyNet_C01	2.26 594	1.78 616	10.22 629	0.93 584	0.74 540	2.92 605	2.20 622	2.29 586	1.80 573	2.53 598	2.41 579	2.71 593	1.73 570	3.41 534	6.72 617	0.41 545	0.39 572	0.40 548	0.42 562	0.67 581	0.63 578

PA-Net	1.01 482	0.57 522	1.29 504	0.64 448	0.74 540	1.19 479	0.84 506	1.69 442	1.43 537	1.16 370	1.19 366	1.32 454	1.19 509	3.42 535	1.25 505	0.29 476	0.45 586	0.33 505	0.49 578	0.32 464	0.47 545
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
FCDSN-DC	2.32 596	0.63 543	0.81 354	0.84 559	0.75 547	2.23 581	0.94 534	2.09 554	1.80 573	5.45 636	7.72 633	7.77 633	6.93 640	3.39 532	1.80 559	0.52 574	0.48 592	0.52 574	0.51 584	0.57 565	0.58 570
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MFN_U_SF_DS_RVC	1.74 573	0.87 575	3.56 601	0.80 544	0.75 547	3.72 615	2.44 629	1.82 485	1.82 575	1.74 552	1.91 549	1.92 553	1.26 523	7.69 622	1.28 511	0.45 560	0.47 590	0.52 574	0.77 604	0.50 549	0.50 554

SHD	1.31 532	0.71 558	2.34 585	0.86 566	0.75 547	1.77 551	0.65 451	2.22 579	2.50 603	2.40 594	1.71 523	1.91 550	1.60 560	1.93 450	2.37 578	0.38 535	0.31 531	0.38 537	0.40 558	0.48 545	0.50 554

MSC_U_SF_DS_RVC	2.12 589	1.15 595	3.10 598	1.05 592	0.76 550	5.03 629	2.40 628	2.16 565	2.62 606	1.89 570	2.28 572	2.69 592	1.65 564	9.35 634	2.04 570	0.64 593	0.51 598	0.68 596	0.71 602	1.09 602	0.67 584

ADCRef	1.35 537	0.55 514	2.37 586	0.72 515	0.77 551	1.94 567	0.78 490	1.91 513	1.27 465	1.57 533	1.59 500	1.36 462	1.41 539	1.54 388	7.53 620	0.23 369	0.20 417	0.32 496	0.30 506	0.29 435	0.29 448

RASNet	1.12 507	0.30 297	0.91 402	0.66 469	0.77 551	0.97 430	0.57 420	1.37 353	1.35 505	1.02 301	1.34 426	2.11 570	1.43 541	7.09 611	1.39 526	0.19 240	0.17 352	0.17 135	0.19 278	0.18 182	0.16 188

AIO-test1	0.56 255	0.25 167	0.55 177	0.64 448	0.78 553	0.80 365	0.36 190	1.18 304	1.34 495	0.57 184	0.88 234	0.61 216	0.50 222	1.12 284	0.35 174	0.17 148	0.17 352	0.22 302	0.24 420	0.18 182	0.23 370

WZ-Net	1.95 583	0.95 579	10.10 627	0.86 566	0.78 553	1.69 541	1.60 596	2.20 578	1.98 584	2.08 580	1.93 550	2.30 576	1.97 588	5.30 570	3.17 594	0.34 516	0.26 493	0.29 461	0.31 513	0.51 554	0.47 545

PWC_ROB	1.24 523	0.76 565	2.46 588	0.72 515	0.78 553	1.15 470	0.49 349	1.75 458	1.92 581	2.31 587	3.07 595	1.59 504	1.40 538	2.46 499	2.10 573	0.33 505	0.22 457	0.35 523	0.24 420	0.38 500	0.41 522

CroCo-Stereo Lap2	0.44 163	0.34 394	0.77 337	0.61 418	0.79 556	0.28 10	0.35 174	0.75 126	0.71 212	0.38 97	0.50 126	0.72 252	0.55 249	0.57 93	0.47 294	0.17 148	0.18 377	0.19 198	0.16 216	0.21 303	0.20 315

FINET	0.97 465	0.54 509	1.60 545	0.63 439	0.79 556	1.08 453	1.07 557	1.56 412	2.20 594	1.15 360	1.49 474	0.94 337	0.88 403	2.32 487	1.05 475	0.42 549	0.35 556	0.32 496	0.28 485	0.43 523	0.38 513

APVNet	1.06 492	0.53 508	1.42 523	0.84 559	0.79 556	1.92 565	0.82 504	1.90 509	1.08 349	1.08 314	1.43 453	1.56 499	1.13 498	3.07 523	1.58 550	0.31 489	0.34 545	0.42 553	0.36 547	0.36 487	0.37 507

aanetorigin	1.23 522	0.79 567	2.78 597	0.70 502	0.79 556	0.99 436	1.06 556	1.06 268	1.37 513	3.52 617	2.61 586	1.72 527	1.63 562	1.99 455	1.78 558	0.25 412	0.24 478	0.26 418	0.25 435	0.38 500	0.45 538

CC-Net-ROB	1.49 548	1.26 600	1.27 502	0.88 574	0.79 556	1.76 548	1.00 546	1.79 478	1.26 459	1.10 328	1.61 505	1.21 421	0.99 461	8.13 626	0.84 440	1.09 608	0.41 576	2.20 619	0.46 571	1.20 606	0.48 548

S-Stereo	1.15 516	0.46 478	2.17 579	0.81 547	0.80 561	1.21 483	1.19 570	1.93 520	2.02 587	1.47 506	2.11 564	1.57 500	1.17 502	2.05 462	1.41 531	0.40 541	0.40 574	0.35 523	0.31 513	0.44 529	0.70 587

Nwc_Net	1.09 500	0.49 490	1.33 511	0.89 577	0.80 561	1.49 525	0.66 456	2.19 575	1.27 465	1.32 459	2.26 571	1.96 558	1.54 554	1.92 447	1.34 517	0.40 541	0.30 525	0.43 555	0.45 568	0.38 500	0.37 507

AASNet	0.76 387	0.35 415	0.91 402	0.79 541	0.81 563	1.14 464	0.56 409	2.02 542	1.08 349	1.22 401	1.24 380	0.93 334	0.76 340	0.77 168	1.16 495	0.27 451	0.23 469	0.24 360	0.20 310	0.28 424	0.24 384

DRN-Test	1.00 476	0.44 469	1.13 479	0.70 502	0.81 563	1.62 535	0.79 493	2.14 560	1.44 538	1.78 556	1.33 419	1.43 471	1.05 478	2.18 475	1.53 549	0.27 451	0.21 439	0.31 480	0.30 506	0.32 464	0.28 442

LoS_RVC	0.42 144	0.26 190	0.40 67	0.44 140	0.82 565	0.51 180	0.44 294	0.64 91	0.41 97	0.44 126	0.78 209	0.44 120	0.47 193	0.56 87	0.36 184	0.13 29	0.12 70	0.14 11	0.10 2	0.13 26	0.84 595

PVD	1.70 568	0.84 570	2.26 583	0.94 586	0.83 566	2.48 591	0.97 539	2.59 604	3.35 616	3.01 613	2.77 590	2.34 579	2.47 608	2.67 510	3.14 592	0.47 567	0.45 586	0.59 591	0.48 575	0.59 569	0.75 592

CAS	0.63 294	0.18 10	0.37 19	2.27 615	0.84 567	0.57 222	0.54 383	0.79 141	0.62 171	0.48 154	0.70 188	0.36 79	0.26 35	0.45 21	0.35 174	2.24 618	0.10 9	0.14 11	0.09 1	0.15 92	1.06 607

Wz-Net-LNSev	1.03 488	0.67 548	2.71 595	0.64 448	0.84 567	1.75 546	1.00 546	1.80 481	1.32 488	1.28 431	1.25 384	1.65 519	1.22 516	1.39 356	1.40 527	0.28 465	0.26 493	0.24 360	0.23 407	0.33 473	0.32 479

stereogan	1.15 516	0.42 463	1.40 517	0.86 566	0.84 567	2.38 588	0.71 473	1.88 503	1.73 568	1.72 551	1.94 552	2.31 577	1.29 526	2.07 463	1.08 481	0.36 527	0.35 556	0.39 543	0.31 513	0.51 554	0.46 541

YMNet	1.00 476	0.54 509	1.40 517	0.81 547	0.85 570	1.87 562	0.62 442	1.55 409	1.18 417	1.63 543	1.99 554	1.77 535	0.97 445	1.50 379	1.45 539	0.33 505	0.37 563	0.31 480	0.32 521	0.32 464	0.29 448

YMNet_1	1.00 476	0.54 509	1.40 517	0.81 547	0.85 570	1.87 562	0.62 442	1.55 409	1.18 417	1.63 543	1.99 554	1.77 535	0.97 445	1.50 379	1.45 539	0.33 505	0.37 563	0.31 480	0.32 521	0.32 464	0.29 448

DGSMNet	1.14 512	0.76 565	2.49 589	0.81 547	0.86 572	1.39 511	1.39 583	2.13 556	1.35 505	1.26 426	1.63 512	1.48 488	0.98 453	1.75 426	1.10 486	0.45 560	0.43 579	0.55 584	0.49 578	0.75 587	0.70 587

acv_ft	0.75 381	0.31 332	0.95 416	0.70 502	0.86 572	1.24 486	0.53 377	1.44 373	1.07 343	1.24 416	1.30 404	1.08 387	0.92 416	0.80 180	1.34 517	0.21 313	0.19 397	0.21 271	0.18 255	0.21 303	0.18 242

PASM	1.34 536	0.92 578	2.62 593	0.86 566	0.87 574	1.03 444	1.08 558	1.50 387	1.51 547	1.82 564	1.41 448	1.68 522	1.26 523	4.87 562	1.34 517	0.61 589	0.65 612	0.68 596	0.78 605	0.69 583	0.68 586

PWCDC_ROB	1.29 528	0.75 564	1.33 511	1.05 592	0.88 575	1.73 545	0.52 369	1.89 506	3.28 615	1.29 437	4.88 618	1.22 423	1.46 546	1.77 433	1.45 539	0.60 588	0.26 493	0.29 461	0.25 435	0.52 556	0.37 507

AF-Net	1.13 510	0.52 504	1.33 511	0.86 566	0.91 576	1.38 509	0.71 473	2.16 565	1.62 557	1.56 529	2.40 578	1.99 561	1.65 564	1.81 437	1.48 545	0.48 568	0.28 510	0.49 569	0.33 531	0.39 504	0.32 479

ADCP+	1.99 587	0.48 487	7.73 621	0.66 469	0.91 576	2.30 584	1.05 553	1.82 485	1.34 495	1.54 525	1.32 417	1.74 530	1.61 561	2.17 472	13.37 637	0.24 385	0.21 439	0.32 496	0.28 485	0.37 491	0.29 448

NLCSM	1.27 527	0.70 555	1.67 549	0.71 510	0.92 578	1.33 500	1.05 553	2.66 605	1.08 349	1.22 401	1.99 554	1.76 534	0.97 445	5.87 588	1.47 543	0.33 505	0.27 502	0.31 480	0.35 542	0.39 504	0.32 479

ELAS_RVC	2.48 603	0.74 562	1.90 566	1.05 592	0.92 578	2.76 600	4.01 638	2.76 606	4.11 625	4.69 629	4.63 613	4.62 614	5.96 635	3.97 544	3.96 605	0.63 592	0.53 600	0.56 587	0.52 585	0.64 576	0.63 578
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	2.37 598	0.74 562	1.54 540	0.99 588	0.92 578	4.78 626	2.33 626	3.33 615	3.37 617	5.05 634	4.77 617	3.67 608	4.53 630	3.42 535	4.50 608	0.62 590	0.53 600	0.55 584	0.53 586	0.63 574	0.64 582
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
NCC-stereo	1.10 502	0.54 509	1.24 496	0.84 559	0.94 581	1.29 493	0.89 520	2.01 538	1.34 495	1.32 459	1.74 527	1.88 545	1.74 571	2.35 489	1.25 505	0.45 560	0.37 563	0.45 560	0.58 591	0.42 517	0.42 526

Abc-Net	1.10 502	0.54 509	1.24 496	0.84 559	0.94 581	1.29 493	0.89 520	2.01 538	1.34 495	1.32 459	1.74 527	1.88 545	1.74 571	2.35 489	1.25 505	0.45 560	0.37 563	0.45 560	0.58 591	0.42 517	0.42 526
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
StereoDRNet	0.98 469	0.47 483	1.70 551	0.76 534	0.94 581	1.51 526	0.91 525	1.92 516	1.32 488	1.61 537	1.13 337	1.47 486	0.97 445	1.75 426	1.46 542	0.28 465	0.23 469	0.29 461	0.27 464	0.35 480	0.27 430

RGC	1.14 512	0.79 567	1.26 499	0.91 581	0.96 584	1.52 527	0.77 488	1.92 516	1.26 459	1.54 525	1.93 550	2.02 565	1.54 554	2.25 482	1.31 514	0.44 559	0.35 556	0.58 590	0.48 575	0.47 540	0.46 541

RYNet	1.17 519	0.49 490	1.24 496	0.70 502	0.97 585	1.71 542	0.92 527	1.91 513	1.46 540	1.38 484	1.14 341	1.88 545	1.30 530	4.24 547	1.87 561	0.26 435	0.21 439	0.35 523	0.27 464	0.55 562	0.54 561

HGLStereo	0.85 430	0.38 439	0.94 412	0.80 544	1.03 586	1.17 474	0.58 424	1.52 396	1.20 430	1.19 388	1.62 508	1.13 409	1.20 512	1.80 435	1.06 477	0.24 385	0.24 478	0.24 360	0.21 355	0.23 352	0.27 430

RP	1.09 500	0.50 497	1.12 477	0.90 578	1.04 587	1.11 459	0.84 506	1.80 481	1.62 557	1.55 528	2.00 557	1.90 549	1.78 575	1.84 438	1.25 505	0.52 574	0.36 561	0.48 567	0.36 547	0.45 533	0.43 533

SAMSARA	1.55 554	0.84 570	2.61 592	1.22 600	1.07 588	2.50 592	1.93 611	2.05 545	1.89 578	2.75 604	1.66 518	2.81 595	1.69 569	3.08 525	1.97 568	0.46 566	0.51 598	0.42 553	0.46 571	0.58 567	0.59 572

MFMNet_re	1.40 544	1.14 594	1.68 550	1.39 604	1.07 588	1.48 523	1.43 585	1.87 500	1.82 575	2.26 585	2.19 568	1.51 492	1.86 582	1.52 382	1.25 505	0.93 600	0.83 617	0.84 601	0.80 606	0.99 598	1.05 606

PSMNet-RUCA	1.02 485	0.97 580	1.44 524	1.23 601	1.10 590	1.40 513	0.62 442	1.69 442	1.38 517	0.94 273	1.53 481	0.97 354	0.83 378	1.17 297	0.93 455	0.69 595	0.34 545	0.99 606	0.60 595	0.97 595	0.64 582

SGM+DAISY	2.41 601	1.07 587	2.14 578	1.18 598	1.10 590	2.14 579	1.36 582	1.96 525	1.66 560	5.46 637	7.07 627	4.95 621	4.32 629	5.50 578	2.26 576	1.04 606	1.02 631	0.99 606	0.97 616	1.02 599	1.04 604

AnyNet_C32	1.96 584	1.10 589	5.17 612	0.90 578	1.11 592	2.12 578	2.37 627	1.85 494	1.48 542	2.45 596	1.70 522	2.05 568	1.64 563	2.50 502	10.28 633	0.37 531	0.34 545	0.35 523	0.41 559	0.49 548	0.54 561

PWCK	2.88 614	2.05 625	5.72 615	2.08 613	1.11 592	3.55 613	3.90 637	2.86 609	3.54 621	3.03 614	3.63 603	3.10 603	2.31 603	8.15 628	3.09 590	2.12 617	0.91 626	1.75 615	0.98 618	2.57 618	1.18 609

anonymity	1.12 507	0.97 580	1.21 490	1.07 595	1.12 594	1.08 453	0.89 520	1.95 524	1.16 407	1.29 437	1.26 391	1.22 423	1.09 489	1.15 289	1.01 472	1.02 604	1.00 629	0.97 604	0.97 616	0.98 596	0.99 601

MADNet+	2.69 608	3.22 638	11.53 632	1.44 607	1.12 594	3.19 609	1.81 603	2.85 608	2.37 596	1.68 548	2.07 563	2.85 597	2.18 598	7.41 616	5.23 611	0.79 597	0.76 614	0.69 598	0.65 598	0.98 596	0.95 599

SPS-STEREO	1.67 564	1.04 586	1.23 493	1.21 599	1.13 596	1.82 557	1.11 560	2.16 565	1.52 548	3.07 615	2.32 573	2.82 596	1.80 577	4.11 546	2.04 570	1.03 605	0.99 628	0.97 604	0.94 614	1.03 601	1.02 602
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
GCST	1.08 497	1.47 609	0.93 408	1.73 610	1.14 597	1.30 495	0.31 136	1.33 342	1.16 407	1.29 437	0.97 261	0.98 356	0.49 216	2.08 464	0.46 287	1.19 611	0.70 613	1.30 612	0.85 610	1.02 599	0.89 597

WAO-7	2.66 605	1.40 604	1.73 556	1.39 604	1.17 598	3.93 619	1.94 612	4.11 624	3.88 623	2.92 609	5.50 620	4.18 612	3.00 617	7.63 621	3.71 601	1.13 610	1.00 629	1.17 611	1.13 623	1.18 605	1.09 608

NVStereoNet_ROB	1.88 579	1.07 587	1.45 529	1.07 595	1.17 598	1.47 522	1.48 589	1.89 506	1.93 583	1.94 573	4.67 616	3.08 602	1.80 577	6.51 599	1.65 553	1.06 607	0.86 623	1.08 610	1.32 624	0.93 594	1.26 610
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
GwcNet	1.08 497	0.51 500	2.33 584	0.79 541	1.18 600	1.76 548	0.70 471	1.68 440	1.47 541	1.41 493	1.64 513	1.74 530	1.04 474	2.20 478	1.41 531	0.30 481	0.29 521	0.29 461	0.27 464	0.30 446	0.35 496

DeepPrunerF	1.60 558	0.73 559	5.81 616	0.88 574	1.19 601	0.91 404	0.95 536	2.19 575	5.24 632	1.17 379	1.30 404	1.19 418	1.30 530	4.90 563	1.66 555	0.42 549	0.34 545	0.52 574	0.47 573	0.41 512	0.40 517

Consistency-Raft	1.25 525	0.99 583	1.93 568	1.02 591	1.21 602	0.96 426	1.01 548	1.75 458	1.92 581	1.36 476	2.12 565	1.44 476	1.01 465	1.14 288	1.40 527	0.72 596	0.82 616	0.89 602	0.98 618	1.31 608	0.95 599

MANE	6.19 629	0.59 528	1.03 449	0.93 584	1.22 603	13.38 642	2.69 630	12.81 646	17.94 651	8.21 644	10.82 642	14.72 644	11.68 642	11.39 644	11.90 636	0.59 587	0.50 597	0.52 574	1.76 634	0.55 562	0.54 561

RTS	2.67 606	1.38 601	15.28 636	0.99 588	1.26 604	3.78 616	1.96 613	2.15 562	2.62 606	2.61 599	2.85 592	2.60 589	1.59 558	6.27 595	5.71 613	0.40 541	0.28 510	0.35 523	0.35 542	0.50 549	0.48 548

RTSA	2.67 606	1.38 601	15.28 636	0.99 588	1.26 604	3.78 616	1.96 613	2.15 562	2.62 606	2.61 599	2.85 592	2.60 589	1.59 558	6.27 595	5.71 613	0.40 541	0.28 510	0.35 523	0.35 542	0.50 549	0.48 548

testlalala2	0.58 268	0.27 220	0.68 251	1.72 609	1.27 606	0.68 299	0.42 262	0.93 199	0.70 207	0.90 260	0.93 245	0.76 261	0.34 108	0.52 67	0.40 224	0.18 193	0.15 278	0.17 135	0.13 125	0.17 147	0.17 216

TCMNet	1.01 482	0.60 536	2.10 574	0.86 566	1.33 607	1.14 464	0.67 460	1.69 442	1.23 445	1.11 334	1.57 496	1.30 449	0.97 445	2.01 457	1.50 547	0.31 489	0.31 531	0.38 537	0.34 537	0.42 517	0.36 502

CES	0.48 191	0.20 61	0.37 19	0.39 76	1.39 608	0.55 210	0.35 174	0.98 223	0.66 196	0.44 126	0.66 173	0.35 69	0.27 45	0.56 87	0.33 146	0.15 71	0.13 151	0.15 74	0.10 2	0.19 226	1.46 613

SQANet	1.31 532	0.88 577	1.08 467	1.83 612	1.44 609	1.44 520	0.75 482	1.74 456	1.09 358	1.32 459	1.26 391	1.28 445	1.01 465	1.50 379	0.83 437	2.50 621	0.34 545	1.47 613	0.55 588	2.32 613	1.57 615

PDISCO_ROB	1.32 534	0.65 546	1.44 524	1.36 602	1.46 610	2.55 593	0.92 527	2.45 599	2.07 590	1.37 479	1.49 474	1.65 519	1.00 463	2.82 513	1.35 520	1.01 602	0.27 502	0.54 580	0.47 573	0.71 585	0.73 590

otaku	1.60 558	1.11 592	1.21 490	2.20 614	1.56 611	1.97 569	1.24 573	2.07 551	1.36 509	1.44 501	1.62 508	1.73 528	1.19 509	1.73 425	0.98 469	2.89 626	0.57 605	1.74 614	0.60 595	2.78 621	1.94 621

UDG	1.41 545	2.65 633	0.99 428	1.44 607	1.64 612	1.34 503	0.80 499	1.60 420	1.23 445	1.23 408	1.71 523	2.01 563	1.34 534	1.47 375	1.41 531	0.90 599	0.54 603	2.29 621	0.75 603	1.84 610	1.04 604

Ntro	1.64 562	1.15 595	1.23 493	2.48 620	1.83 613	2.09 576	1.16 567	1.96 525	1.38 517	1.21 396	1.62 508	1.62 508	1.29 526	1.87 444	1.11 489	3.04 627	0.56 604	1.82 616	0.64 597	2.80 622	2.05 622

DDUNet	1.50 550	2.69 634	1.12 477	1.77 611	1.88 614	1.84 559	0.92 527	1.70 447	1.16 407	1.38 484	1.79 534	1.60 506	1.12 494	1.37 347	1.08 481	1.10 609	0.76 614	2.37 623	0.94 614	2.00 611	1.37 612

tt	6.58 632	0.26 190	6.10 617	3.77 638	2.16 615	11.55 639	19.63 648	13.33 647	5.74 633	2.96 610	2.65 587	4.97 622	6.33 638	3.81 541	7.24 619	9.15 649	11.32 653	5.89 649	6.24 648	6.03 643	2.55 631

WAO-8	4.40 621	1.82 619	1.79 558	2.34 616	2.20 616	9.19 635	1.53 590	6.09 636	16.46 645	3.94 620	7.84 634	7.32 628	3.72 625	9.41 636	3.31 595	2.00 615	1.07 632	2.44 628	1.37 628	2.50 616	1.68 616

Venus	4.40 621	1.82 619	1.79 558	2.34 616	2.20 616	9.19 635	1.53 590	6.09 636	16.46 645	3.94 620	7.84 634	7.32 628	3.72 625	9.41 636	3.31 595	2.00 615	1.07 632	2.44 628	1.37 628	2.50 616	1.68 616

RainbowNet	1.97 585	1.76 615	1.57 543	2.81 623	2.21 618	1.98 571	1.81 603	2.54 602	1.89 578	1.50 515	1.84 540	1.96 558	1.65 564	2.14 469	1.25 505	3.33 633	0.85 621	2.39 626	0.98 618	2.82 624	2.22 623

ACVNet_2	2.43 602	1.41 605	2.04 571	2.62 621	2.24 619	2.63 598	1.88 609	3.31 614	3.01 612	2.19 583	3.45 601	4.62 614	2.04 591	4.50 554	1.47 543	2.55 622	0.64 610	2.22 620	0.84 608	2.69 620	2.29 625

DispFullNet	2.34 597	2.85 635	3.66 602	3.08 629	2.27 620	1.97 569	0.67 460	2.00 534	1.70 564	2.52 597	2.00 557	2.23 572	5.86 633	3.44 537	1.58 550	1.01 602	0.32 539	2.64 632	1.94 637	2.85 626	2.24 624

WAO-6	2.81 612	1.60 612	1.46 531	2.36 618	2.28 621	3.55 613	2.29 625	4.21 625	4.56 629	2.36 592	4.51 610	4.88 619	2.66 611	4.60 555	4.07 607	1.72 613	1.15 635	2.31 622	1.46 630	2.31 612	1.85 619

ACVNet-4b	2.15 590	1.41 605	1.64 546	2.80 622	2.31 622	2.31 585	1.24 573	2.32 587	2.14 592	1.26 426	2.39 577	2.66 591	1.48 549	5.95 592	1.06 477	3.20 631	0.45 586	2.37 623	0.89 611	2.83 625	2.37 627

MonStereo1	3.14 616	1.66 613	1.81 560	2.43 619	2.32 623	5.80 632	1.58 595	3.52 618	4.70 630	3.09 616	8.22 637	4.76 618	3.36 619	6.52 600	2.29 577	2.33 619	0.61 608	1.91 618	1.05 622	2.44 615	2.34 626

ACVNet_1	2.18 591	1.45 608	1.72 554	2.85 624	2.33 624	2.28 583	1.46 587	3.08 612	2.22 595	1.82 564	2.05 562	3.56 606	1.98 589	3.09 526	1.40 527	3.17 628	0.60 607	2.40 627	0.92 613	2.91 628	2.37 627

LVE	3.31 618	1.67 614	1.64 546	2.85 624	2.42 625	3.20 610	2.26 624	4.78 630	5.05 631	2.35 590	6.91 625	6.02 626	2.37 604	9.15 630	2.17 575	3.19 630	1.08 634	2.38 625	1.47 631	2.81 623	2.40 629

Dean	2.91 615	1.53 611	2.07 572	2.96 628	2.51 626	3.15 608	2.14 620	4.75 629	4.41 628	2.76 605	6.10 623	5.53 624	2.37 604	2.97 520	1.92 565	3.18 629	0.85 621	2.51 630	1.04 621	2.88 627	2.47 630

IMH-64-1	2.70 609	1.79 617	1.46 531	3.26 632	2.66 627	3.23 611	2.10 617	4.08 622	2.75 610	2.34 588	3.81 605	3.06 600	2.22 601	4.25 548	2.59 582	3.75 637	0.84 618	2.75 633	1.35 625	3.15 630	2.60 633

IMH-64	2.70 609	1.79 617	1.46 531	3.26 632	2.66 627	3.23 611	2.10 617	4.08 622	2.75 610	2.34 588	3.81 605	3.06 600	2.22 601	4.25 548	2.59 582	3.75 637	0.84 618	2.75 633	1.35 625	3.15 630	2.60 633

IMH	3.21 617	1.85 621	1.48 536	3.25 631	2.69 629	4.07 622	2.02 615	4.41 627	3.80 622	2.72 602	7.11 628	4.75 617	2.92 614	5.92 590	2.55 580	3.85 641	0.88 624	2.78 635	1.36 627	3.19 632	2.59 632

TorneroNet-64	5.30 628	2.03 623	1.74 557	3.43 634	2.81 630	10.09 637	2.12 619	9.10 643	17.12 650	4.96 633	9.27 640	10.72 643	3.70 624	9.20 631	4.55 609	3.31 632	0.84 618	2.88 636	1.55 632	3.49 633	3.04 636

test_for_model	1.30 530	3.71 640	0.58 197	3.22 630	2.84 631	0.59 233	0.33 154	1.40 362	0.83 248	1.42 499	0.61 160	0.52 173	0.37 133	0.51 64	0.33 146	2.46 620	0.15 278	0.16 106	0.11 9	4.39 642	1.50 614

JetBlue	3.97 619	2.01 622	10.19 628	1.38 603	2.84 631	10.53 638	9.54 642	3.60 620	2.41 598	2.73 603	3.39 600	4.54 613	4.31 628	7.85 625	6.84 618	0.88 598	0.93 627	0.89 602	0.91 612	1.74 609	1.91 620

TorneroNet	10.70 641	2.03 623	1.82 562	3.43 634	3.01 633	43.83 658	2.22 623	8.87 642	67.47 668	7.17 642	27.36 654	10.68 642	3.85 627	8.67 629	7.65 624	3.59 635	0.88 624	3.04 637	1.57 633	3.71 634	3.17 637

KSHMR	8.75 637	2.06 626	2.11 576	3.53 636	3.11 634	4.13 623	2.69 630	5.60 633	61.37 667	3.00 612	55.83 667	4.98 623	2.45 607	4.49 552	2.61 584	3.46 634	1.55 639	3.14 639	1.94 637	3.72 635	3.18 638

ktn	4.70 624	2.38 631	2.12 577	3.76 637	3.24 635	4.85 627	2.95 635	5.52 632	7.37 637	4.07 624	19.32 650	7.46 630	3.47 620	7.39 615	2.95 588	4.04 642	1.85 640	3.26 641	2.22 640	3.08 629	2.65 635

JetRed	6.91 633	8.80 644	25.96 647	2.85 624	3.25 636	13.98 645	11.87 644	6.25 638	4.28 627	4.45 627	4.56 611	6.69 627	5.46 632	7.46 618	14.05 639	2.59 623	3.31 642	2.59 631	2.29 641	4.20 639	3.36 640

notaker	3.98 620	2.40 632	2.68 594	3.82 639	3.27 637	3.97 621	2.14 620	4.78 630	3.45 619	4.12 625	6.94 626	7.65 632	3.26 618	7.82 624	5.30 612	4.04 642	1.41 637	3.36 642	2.10 639	3.88 636	3.31 639

UNDER WATER	5.08 626	2.33 630	5.55 613	3.94 641	3.51 638	5.20 630	2.72 632	5.61 634	16.52 647	3.84 619	4.60 612	9.21 636	5.89 634	5.90 589	8.66 628	3.75 637	1.34 636	3.18 640	1.88 635	4.33 641	3.61 641

UNDER WATER-64	5.27 627	2.32 629	8.78 626	3.93 640	3.54 639	7.61 633	3.03 636	5.84 635	14.19 641	4.04 622	4.04 607	9.39 637	6.26 636	5.93 591	8.48 627	3.60 636	1.51 638	3.13 638	1.88 635	4.29 640	3.61 641

HanzoNet	11.04 642	3.62 639	8.10 624	4.08 642	3.55 640	4.90 628	2.73 633	7.19 640	10.10 638	31.86 663	28.92 655	21.96 655	36.36 657	18.08 649	10.17 632	7.94 648	3.32 643	3.47 643	3.31 642	7.06 646	4.04 643

MADNet++	5.01 625	3.14 636	4.91 610	4.55 643	3.94 641	5.20 630	4.41 639	4.40 626	4.13 626	4.95 632	6.08 622	4.74 616	5.37 631	9.40 635	10.67 635	4.65 644	4.15 645	3.97 644	3.34 643	4.09 638	4.08 644

DPSimNet_ROB	11.20 643	4.98 641	35.43 651	2.90 627	4.52 642	7.89 634	17.09 647	4.66 628	6.06 635	14.89 650	10.93 643	17.29 647	36.81 659	13.18 646	15.68 643	2.86 625	6.29 647	5.75 648	5.09 646	3.91 637	7.70 646

USTest	14.33 646	14.94 648	21.04 639	17.44 647	16.05 643	23.26 646	33.84 655	21.73 649	11.80 640	9.36 645	10.14 641	15.97 645	13.20 644	17.28 648	22.43 650	3.78 640	5.01 646	6.17 650	6.16 647	9.25 648	7.72 647

DGTPSM_ROB	13.01 644	8.23 642	21.87 640	9.51 645	18.10 644	11.56 640	32.01 653	10.63 644	16.20 643	7.03 640	19.48 651	10.15 639	16.66 647	9.83 640	22.42 649	4.75 645	8.68 648	5.37 646	10.25 651	6.16 644	11.36 649

DPSMNet_ROB	13.02 645	8.23 642	21.91 641	9.53 646	18.11 645	11.56 640	32.02 654	10.64 645	16.23 644	7.05 641	19.49 652	10.16 640	16.66 647	9.85 641	22.43 650	4.77 646	8.68 648	5.38 647	10.26 652	6.17 645	11.36 649

TCMNet-wrong-test	10.31 639	11.40 646	14.84 635	20.96 648	18.45 646	13.80 644	10.76 643	15.78 648	3.53 620	5.20 635	5.52 621	16.26 646	12.61 643	7.51 620	10.15 631	7.43 647	2.37 641	4.31 645	3.43 644	11.36 649	10.61 648

PML	51.67 663	36.25 656	13.28 634	7.46 644	20.81 647	108.69 667	232.22 669	8.72 641	27.82 656	87.01 668	269.67 669	69.67 668	61.95 668	24.76 657	14.20 640	9.74 651	3.40 644	9.62 651	4.70 645	18.74 652	4.72 645

DPSM_ROB	19.08 647	19.14 650	25.17 645	22.15 650	20.85 648	28.17 648	37.82 657	26.56 653	16.85 648	14.14 647	14.84 645	21.70 650	18.75 650	21.87 651	26.55 654	10.16 653	9.30 651	10.47 652	10.42 653	14.03 650	12.61 652

DPSM	19.08 647	19.14 650	25.17 645	22.15 650	20.85 648	28.17 648	37.82 657	26.56 653	16.85 648	14.14 647	14.84 645	21.70 650	18.75 650	21.87 651	26.55 654	10.16 653	9.30 651	10.47 652	10.42 653	14.03 650	12.61 652

LRCNet_RVC	22.74 649	32.10 655	21.97 642	29.84 652	26.23 650	4.42 625	0.81 502	22.66 650	2.02 587	26.93 656	29.26 656	23.06 657	15.59 646	23.84 653	18.88 646	31.75 661	19.90 662	34.65 660	32.13 661	30.54 659	28.32 660

HaxPig	38.92 658	41.40 663	41.64 652	29.95 653	32.27 651	28.90 650	27.60 650	29.73 656	37.71 664	43.82 664	43.87 663	33.17 658	35.56 656	41.53 659	40.37 661	43.94 665	47.51 667	45.82 661	47.08 663	42.38 660	44.15 663

MEDIAN_ROB	42.00 660	44.40 665	44.29 656	35.15 654	34.95 652	31.28 656	29.60 652	35.88 661	40.02 666	47.20 666	46.64 665	37.37 659	38.48 666	44.35 667	42.45 662	48.03 667	49.39 668	49.71 663	49.03 664	45.14 662	46.65 664

AVERAGE_ROB	40.43 659	42.37 664	42.73 653	36.96 655	35.58 653	30.50 651	27.61 651	36.71 662	38.39 665	44.91 665	44.36 664	37.45 660	36.70 658	41.88 660	40.35 660	45.43 666	46.81 666	47.11 662	46.35 662	42.51 661	43.87 662

CasAABBNet	38.33 655	38.46 660	50.35 659	44.75 659	41.84 654	56.68 660	76.37 664	53.22 663	33.83 661	28.31 660	29.54 659	43.62 663	37.71 663	43.84 665	53.41 665	20.30 655	18.70 657	21.07 654	21.07 656	28.24 654	25.34 656

RAFT-FEzeroshot	38.32 653	38.45 658	50.28 657	44.74 657	41.87 655	56.68 660	76.38 665	53.24 664	33.76 659	28.29 658	29.37 657	43.69 664	37.66 661	43.83 662	53.41 665	20.32 656	18.70 657	21.07 654	21.07 656	28.25 655	25.35 657

RAFT-FE	38.32 653	38.45 658	50.28 657	44.74 657	41.87 655	56.68 660	76.38 665	53.24 664	33.76 659	28.29 658	29.37 657	43.69 664	37.66 661	43.83 662	53.41 665	20.32 656	18.70 657	21.07 654	21.07 656	28.25 655	25.35 657

FlowAnything	38.37 656	38.41 657	50.38 660	44.76 660	41.94 657	56.64 659	76.34 663	53.28 667	34.23 663	28.25 657	29.72 660	43.60 661	37.79 664	43.83 662	53.38 664	20.39 659	18.71 661	21.07 654	21.14 660	28.23 653	25.29 655

Selective-RAFT-Error	38.39 657	38.47 661	50.44 661	44.73 656	41.97 658	56.68 660	76.38 665	53.24 664	33.92 662	28.34 661	29.85 661	43.60 661	38.20 665	43.75 661	53.34 663	20.38 658	18.70 657	21.09 658	21.05 655	28.30 657	25.43 659

Anonymous_1	43.04 662	18.73 649	24.79 644	21.81 649	46.26 659	27.80 647	37.60 656	28.08 655	16.14 642	14.66 649	14.30 644	20.65 649	17.88 649	21.56 650	25.94 653	117.93 668	8.92 650	100.65 665	126.50 665	158.64 668	12.08 651

U	9.45 638	0.21 80	0.58 197	0.47 175	53.11 660	61.27 666	0.24 80	0.70 112	0.52 146	0.36 84	0.28 30	0.29 35	0.35 116	0.33 2	0.26 24	0.19 240	0.11 32	60.50 664	8.88 649	0.17 147	0.13 83

LSM	6.33 630	1.10 589	13.19 633	1.41 606	68.17 661	1.64 538	1.90 610	1.92 516	2.46 599	2.99 611	3.11 596	1.88 545	1.80 577	2.61 507	2.06 572	0.41 545	0.58 606	0.50 570	0.57 590	0.64 576	17.66 654

DLNR-FE	23.17 650	48.55 667	42.94 654	176.85 666	78.48 662	0.35 42	0.21 39	23.51 652	0.75 220	0.66 207	0.86 228	0.59 210	0.30 73	1.55 390	0.44 259	9.85 652	0.12 70	0.18 173	0.14 155	76.92 666	0.16 188

DLNR_Zeroshot_test	23.17 650	48.52 666	43.29 655	176.68 665	78.69 663	0.35 42	0.21 39	23.41 651	0.75 220	0.66 207	0.86 228	0.59 210	0.30 73	1.56 393	0.44 259	9.57 650	0.12 70	0.18 173	0.14 155	76.92 666	0.16 188

xxxxx1	54.10 664	25.67 652	27.13 648	113.43 662	96.96 664	30.69 652	47.44 659	32.38 657	25.60 652	17.75 651	17.27 647	21.81 652	21.02 652	24.43 654	33.82 656	33.37 662	40.54 663	157.71 666	175.86 666	66.16 663	72.93 665

tt_ll	54.10 664	25.67 652	27.13 648	113.43 662	96.96 664	30.69 652	47.44 659	32.38 657	25.60 652	17.75 651	17.27 647	21.81 652	21.02 652	24.43 654	33.82 656	33.37 662	40.54 663	157.71 666	175.86 666	66.16 663	72.93 665

ff	54.10 664	25.67 652	27.13 648	113.43 662	96.96 664	30.69 652	47.44 659	32.38 657	25.60 652	17.75 651	17.27 647	21.81 652	21.02 652	24.43 654	33.82 656	33.37 662	40.54 663	157.71 666	175.86 666	66.16 663	72.93 665

LSM0	42.82 661	38.75 662	50.81 662	47.07 661	109.38 667	57.00 664	76.02 662	53.74 668	33.71 658	29.02 662	30.41 662	43.87 666	37.22 660	43.91 666	53.54 668	20.52 660	18.62 656	21.10 659	21.11 659	28.41 658	42.22 661

test_example2	192.40 667	210.76 668	206.48 667	199.83 667	204.73 668	172.94 668	183.52 668	133.93 669	133.41 669	191.38 669	196.19 668	187.13 669	178.77 669	205.33 669	208.00 669	222.09 669	238.72 669	186.54 669	190.54 669	227.34 669	170.31 668

ccccc		492.34 669		530.87 668	530.37 669	478.08 669		491.76 670		448.18 670		476.12 670		541.64 670		663.49 670	459.54 670	353.94 670	309.79 670	586.66 670

GS-Stereo							0.36 190	0.92 190	0.47 120	0.37 89	0.38 72	0.32 49	0.33 97	0.43 13	0.26 24	0.19 240	0.11 32	0.16 106	0.12 90	0.17 147	0.15 155

ASD4		10.99 645

Low-res two-view benchmark