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

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

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
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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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.
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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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
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

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

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

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

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
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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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