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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

LG-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

PAM	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

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-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

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

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

RSM	0.39 123	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

PSM-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

iRAFT	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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
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

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

RAFT-Stereo	0.57 262	0.26 190	0.63 221	0.54 318	0.36 311	0.69 304	0.54 383	1.22 325	0.72 213	1.61 537	1.50 477	0.75 257	0.53 237	0.64 124	0.44 259	0.18 193	0.15 278	0.17 135	0.15 174	0.17 147	0.17 216
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
AdaStereo	0.70 340	0.43 466	0.75 320	0.73 523	0.37 327	0.92 411	0.53 377	1.85 494	1.18 417	1.12 336	1.23 378	1.07 386	0.65 305	0.96 234	0.63 371	0.31 489	0.15 278	0.32 496	0.21 355	0.29 435	0.22 350
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
iResNetv2_ROB	0.80 404	0.37 432	1.71 553	0.56 356	0.37 327	0.94 416	0.64 449	1.73 451	1.34 495	1.23 408	1.42 449	1.26 438	0.92 416	1.85 441	0.56 345	0.23 369	0.15 278	0.19 198	0.14 155	0.24 367	0.19 282

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CFNet-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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
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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

rvit_0105_6	0.53 215	0.37 432	0.98 427	0.65 462	0.38 345	0.51 180	0.51 358	0.77 132	1.20 430	0.54 180	0.55 145	0.65 230	0.53 237	0.94 231	0.44 259	0.32 496	0.32 539	0.28 450	0.24 420	0.28 424	0.21 332

rvit_0105_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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.
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
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

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

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

FCDSN-DC	2.32 596	0.63 543	0.81 354	0.84 559	0.75 547	2.23 581	0.94 534	2.09 554	1.80 573	5.45 636	7.72 633	7.77 633	6.93 640	3.39 532	1.80 559	0.52 574	0.48 592	0.52 574	0.51 584	0.57 565	0.58 570
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MFN_U_SF_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

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

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

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

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

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

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

ELAS_RVC	2.48 603	0.74 562	1.90 566	1.05 592	0.92 578	2.76 600	4.01 638	2.76 606	4.11 625	4.69 629	4.63 613	4.62 614	5.96 635	3.97 544	3.96 605	0.63 592	0.53 600	0.56 587	0.52 585	0.64 576	0.63 578
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	2.37 598	0.74 562	1.54 540	0.99 588	0.92 578	4.78 626	2.33 626	3.33 615	3.37 617	5.05 634	4.77 617	3.67 608	4.53 630	3.42 535	4.50 608	0.62 590	0.53 600	0.55 584	0.53 586	0.63 574	0.64 582
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
UDG	1.41 545	2.65 633	0.99 428	1.44 607	1.64 612	1.34 503	0.80 499	1.60 420	1.23 445	1.23 408	1.71 523	2.01 563	1.34 534	1.47 375	1.41 531	0.90 599	0.54 603	2.29 621	0.75 603	1.84 610	1.04 604

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

UNDER WATER-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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