Low-res two-view results

This table lists the benchmark results for the low-res two-view scenario. This benchmark evaluates the Middlebury stereo metrics (for all metrics, smaller is better):

bad 0.5, 1.0, 2.0, 4.0 [%]: Fraction of pixels with errors larger than the given number of disparities.
Average error [px]: The per-pixel average disparity error.
Root mean square error [px]: The per-pixel root mean square disparity error.
50%, 90%, 95%, 99% error quantile [px]: The highest disparity error within the given percentage of best pixels (for 50%, this is the median error).
Time [s]: The runtime of the method.

The mask determines whether the metric is evaluated for all pixels with ground truth, or only for pixels which are visible in both images (non-occluded).
The coverage selector allows to limit the table to results for all pixels (dense), or a given minimum fraction of pixels.

Methods with suffix _ROB may participate in the Robust Vision Challenge.

Click one or more dataset result cells or column headers to show visualizations. Most visualizations are only available for training datasets. The visualizations may not work with mobile browsers.

Method	all	lakes. 1l	lakes. 1s	sand box 1l	sand box 1s	stora. room 1l	stora. room 1s	stora. room 2l	stora. room 2s	stora. room 2 1l	stora. room 2 1s	stora. room 2 2l	stora. room 2 2s	stora. room 3l	stora. room 3s	tunnel 1l	tunnel 1s	tunnel 2l	tunnel 2s	tunnel 3l	tunnel 3s

S2M2_XL	0.24 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
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

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

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
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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

CASnet	0.41 140	0.25 167	0.48 123	0.50 232	0.20 4	0.50 162	0.36 190	0.81 154	0.80 239	0.83 245	0.68 180	0.48 146	0.31 85	0.54 76	0.32 129	0.18 193	0.12 70	0.27 435	0.22 384	0.23 352	0.14 117
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
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

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

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
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

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

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

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

MonSter	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

test-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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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
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
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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

PA-Net	1.01 482	0.57 522	1.29 504	0.64 448	0.74 540	1.19 479	0.84 506	1.69 442	1.43 537	1.16 370	1.19 366	1.32 454	1.19 509	3.42 535	1.25 505	0.29 476	0.45 586	0.33 505	0.49 578	0.32 464	0.47 545
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
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
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

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

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

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

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

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

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

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
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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ASD4		10.99 645

Low-res two-view benchmark