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.

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

S2M2_XL	0.46 1	0.41 41	1.09 73	0.65 70	0.34 14	0.29 1	0.23 4	0.67 1	0.50 1	0.53 14	0.92 113	0.65 110	0.53 69	0.54 1	0.50 84	0.28 207	0.24 324	0.25 141	0.21 164	0.23 100	0.22 120
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
aaa3	0.53 5	0.41 41	0.98 40	0.58 17	0.36 26	1.82 90	0.25 14	1.14 11	0.93 82	0.56 19	0.43 16	0.51 43	0.43 18	0.66 2	0.44 26	0.17 16	0.16 48	0.19 19	0.15 9	0.20 38	0.21 99

ITERv12	0.55 13	0.41 41	0.89 8	0.62 47	0.41 88	1.93 103	0.26 22	1.47 40	0.87 62	0.56 19	0.44 19	0.55 61	0.48 40	0.67 3	0.47 56	0.17 16	0.15 24	0.19 19	0.15 9	0.20 38	0.19 17

vnu138km	0.53 5	0.40 22	0.90 12	0.59 25	0.36 26	1.78 85	0.26 22	1.26 23	0.87 62	0.56 19	0.42 12	0.56 69	0.48 40	0.68 4	0.47 56	0.17 16	0.15 24	0.19 19	0.14 2	0.20 38	0.19 17

FoundationStereo	0.50 2	0.39 11	1.11 86	0.79 135	0.42 96	0.70 4	0.36 71	0.76 2	0.80 34	0.62 59	0.38 7	0.73 139	0.77 152	0.69 5	0.36 2	0.26 153	0.17 73	0.23 84	0.16 50	0.18 1	0.20 57

gc-stereo	0.54 8	0.38 5	0.93 22	0.57 13	0.33 10	2.11 131	0.23 4	1.13 10	0.86 59	0.64 78	0.43 16	0.51 43	0.49 48	0.70 6	0.45 36	0.21 78	0.19 149	0.18 2	0.15 9	0.19 5	0.19 17

v20iiwwt	0.61 33	0.41 41	0.88 6	0.60 32	0.37 51	3.27 267	0.34 63	1.22 18	0.79 28	0.62 59	0.46 29	0.54 57	0.47 30	0.70 6	0.47 56	0.17 16	0.17 73	0.18 2	0.15 9	0.20 38	0.19 17

99wein	0.55 13	0.40 22	0.92 19	0.61 35	0.34 14	1.77 83	0.25 14	1.53 46	0.85 55	0.61 49	0.46 29	0.56 69	0.42 15	0.70 6	0.47 56	0.17 16	0.15 24	0.19 19	0.15 9	0.19 5	0.19 17

S2M2_L	0.64 46	0.55 161	1.07 56	0.89 206	0.54 184	1.08 13	0.20 1	1.16 12	1.37 145	0.59 37	0.81 92	0.86 174	0.47 30	0.70 6	0.65 129	0.31 296	0.33 432	0.27 201	0.27 296	0.36 323	0.31 267
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
4k_L	0.56 16	0.38 5	0.90 12	0.57 13	0.36 26	2.14 133	0.27 34	1.31 25	0.87 62	0.77 130	0.46 29	0.45 35	0.43 18	0.71 10	0.44 26	0.18 43	0.16 48	0.19 19	0.15 9	0.19 5	0.18 5

weee2	0.52 3	0.42 57	0.89 8	0.61 35	0.36 26	1.64 74	0.25 14	0.96 4	0.91 73	0.62 59	0.42 12	0.56 69	0.53 69	0.71 10	0.45 36	0.17 16	0.15 24	0.18 2	0.14 2	0.19 5	0.20 57

yuret106	0.60 30	0.41 41	0.94 25	0.57 13	0.37 51	2.58 177	0.24 8	1.69 71	0.84 50	0.61 49	0.48 37	0.53 51	0.52 64	0.71 10	0.46 44	0.20 69	0.20 192	0.20 40	0.15 9	0.20 38	0.19 17

hj116sk	0.65 49	0.39 11	0.91 17	0.58 17	0.38 64	3.19 249	0.30 47	1.77 84	0.97 92	0.59 37	0.47 36	0.59 88	0.55 76	0.71 10	0.46 44	0.19 57	0.17 73	0.18 2	0.15 9	0.19 5	0.19 17

zxcv128	0.63 42	0.40 22	0.91 17	0.61 35	0.39 71	2.91 203	0.25 14	1.74 78	0.85 55	0.62 59	0.45 26	0.58 82	0.50 57	0.71 10	0.45 36	0.20 69	0.19 149	0.18 2	0.15 9	0.20 38	0.19 17

ITERv8	0.56 16	0.40 22	0.90 12	0.61 35	0.38 64	1.75 82	0.26 22	1.73 76	0.84 50	0.60 45	0.46 29	0.55 61	0.48 40	0.71 10	0.46 44	0.17 16	0.16 48	0.19 19	0.15 9	0.19 5	0.20 57

ITERv10	0.57 20	0.39 11	0.96 31	0.62 47	0.39 71	1.77 83	0.26 22	1.81 91	0.88 66	0.60 45	0.48 37	0.56 69	0.50 57	0.72 16	0.48 69	0.17 16	0.15 24	0.19 19	0.15 9	0.19 5	0.19 17

s6wercc	0.56 16	0.40 22	0.94 25	0.62 47	0.35 20	2.00 112	0.26 22	1.53 46	0.85 55	0.61 49	0.45 26	0.55 61	0.47 30	0.72 16	0.46 44	0.17 16	0.15 24	0.19 19	0.15 9	0.19 5	0.20 57

a5sdf	0.57 20	0.40 22	0.92 19	0.62 47	0.36 26	2.04 121	0.25 14	1.58 53	0.84 50	0.61 49	0.44 19	0.55 61	0.49 48	0.72 16	0.46 44	0.17 16	0.15 24	0.20 40	0.15 9	0.19 5	0.20 57

water-stereo	0.78 101	0.45 74	1.94 194	0.79 135	0.48 150	2.36 151	0.47 119	1.53 46	1.09 107	0.88 159	1.04 134	0.82 161	0.75 143	0.72 16	0.78 187	0.22 90	0.23 289	0.25 141	0.23 212	0.24 105	0.29 228

ACM	0.57 20	0.41 41	0.82 4	0.61 35	0.40 79	2.56 174	0.24 8	1.18 15	0.94 87	0.64 78	0.43 16	0.57 78	0.47 30	0.73 20	0.44 26	0.18 43	0.17 73	0.18 2	0.15 9	0.19 5	0.19 17

oiu110	0.66 52	0.41 41	0.94 25	0.61 35	0.38 64	3.30 277	0.27 34	1.92 104	0.83 44	0.63 67	0.52 46	0.57 78	0.54 73	0.73 20	0.43 17	0.20 69	0.21 228	0.18 2	0.14 2	0.19 5	0.20 57

ITER124	0.58 28	0.40 22	0.80 3	0.60 32	0.36 26	2.87 197	0.28 37	1.12 8	0.79 28	0.63 67	0.41 9	0.62 98	0.43 18	0.73 20	0.48 69	0.18 43	0.18 113	0.18 2	0.15 9	0.20 38	0.20 57

ITERv14	0.61 33	0.41 41	0.96 31	0.60 32	0.36 26	2.85 193	0.28 37	1.72 75	0.79 28	0.61 49	0.44 19	0.53 51	0.49 48	0.73 20	0.45 36	0.16 6	0.16 48	0.20 40	0.14 2	0.19 5	0.19 17

v134_o9	0.57 20	0.40 22	0.90 12	0.62 47	0.45 119	1.95 105	0.27 34	1.61 56	0.84 50	0.58 32	0.45 26	0.58 82	0.52 64	0.73 20	0.46 44	0.16 6	0.15 24	0.19 19	0.15 9	0.20 38	0.19 17

ITERv7	0.56 16	0.40 22	0.93 22	0.63 57	0.35 20	1.84 92	0.25 14	1.71 73	0.82 39	0.61 49	0.46 29	0.56 69	0.45 25	0.73 20	0.46 44	0.17 16	0.15 24	0.19 19	0.15 9	0.19 5	0.20 57

dddd17k	0.64 46	0.41 41	0.77 1	0.61 35	0.38 64	3.14 240	0.26 22	1.80 89	0.92 78	0.61 49	0.44 19	0.60 91	0.51 61	0.74 26	0.49 76	0.18 43	0.17 73	0.19 19	0.15 9	0.21 70	0.19 17

iked130	0.57 20	0.41 41	1.01 45	0.62 47	0.36 26	2.10 130	0.31 51	1.46 38	0.82 39	0.59 37	0.42 12	0.55 61	0.47 30	0.74 26	0.45 36	0.18 43	0.16 48	0.18 2	0.15 9	0.20 38	0.20 57

mfccc	0.63 42	0.41 41	0.89 8	0.58 17	0.36 26	3.48 309	0.26 22	1.38 30	0.86 59	0.69 92	0.41 9	0.56 69	0.52 64	0.75 28	0.48 69	0.18 43	0.17 73	0.18 2	0.15 9	0.19 5	0.20 57

ITERv24	0.69 59	0.40 22	0.90 12	0.62 47	0.36 26	3.40 289	0.26 22	2.29 154	0.89 69	0.68 89	0.50 40	0.61 93	0.59 90	0.75 28	0.47 56	0.19 57	0.21 228	0.18 2	0.15 9	0.19 5	0.20 57

5k_new	0.53 5	0.40 22	0.94 25	0.61 35	0.36 26	1.65 75	0.26 22	1.20 16	0.88 66	0.62 59	0.41 9	0.55 61	0.45 25	0.76 30	0.44 26	0.17 16	0.16 48	0.18 2	0.15 9	0.19 5	0.19 17

LG-Stereo	0.85 125	0.60 215	2.71 276	0.59 25	0.45 119	2.85 193	0.55 146	2.41 162	1.34 139	0.59 37	1.19 162	0.43 27	0.40 8	0.76 30	0.75 177	0.20 69	0.17 73	0.31 298	0.24 238	0.29 186	0.19 17

USM	0.54 8	0.40 22	0.86 5	0.59 25	0.31 5	1.97 108	0.26 22	1.22 18	0.87 62	0.64 78	0.44 19	0.53 51	0.40 8	0.77 32	0.42 11	0.19 57	0.16 48	0.18 2	0.15 9	0.20 38	0.19 17

3.25w_new	0.69 59	0.46 81	1.10 79	0.61 35	0.61 230	2.23 142	0.51 128	2.45 172	0.90 70	0.63 67	0.78 84	0.47 39	0.71 127	0.78 33	0.50 84	0.17 16	0.14 11	0.20 40	0.17 79	0.20 38	0.20 57

SX	0.54 8	0.40 22	0.98 40	0.64 62	0.34 14	1.69 77	0.26 22	1.23 20	0.83 44	0.59 37	0.36 5	0.60 91	0.49 48	0.79 34	0.47 56	0.19 57	0.16 48	0.18 2	0.15 9	0.19 5	0.20 57

uiiii_40	0.57 20	0.41 41	1.06 53	0.51 2	0.35 20	1.71 78	0.24 8	1.99 113	0.63 4	0.56 19	0.54 48	0.62 98	0.51 61	0.79 34	0.42 11	0.17 16	0.15 24	0.20 40	0.15 9	0.19 5	0.18 5

uio108cc	0.54 8	0.39 11	0.88 6	0.59 25	0.34 14	1.82 90	0.30 47	1.26 23	0.78 22	0.62 59	0.44 19	0.57 78	0.40 8	0.79 34	0.47 56	0.21 78	0.20 192	0.19 19	0.16 50	0.20 38	0.18 5

3.25w	0.69 59	0.46 81	1.10 79	0.61 35	0.61 230	2.23 142	0.51 128	2.45 172	0.90 70	0.63 67	0.78 84	0.47 39	0.71 127	0.79 34	0.50 84	0.17 16	0.14 11	0.20 40	0.17 79	0.20 38	0.20 57

RAStereo	0.75 80	0.52 131	2.86 285	0.58 17	0.62 236	1.19 22	0.32 55	1.81 91	0.99 95	0.75 111	1.05 140	0.64 105	0.47 30	0.80 38	0.94 259	0.22 90	0.20 192	0.27 201	0.21 164	0.34 292	0.22 120

ss10	0.58 28	0.39 11	0.93 22	0.58 17	0.35 20	1.84 92	0.25 14	1.79 87	0.94 87	0.66 83	0.50 40	0.51 43	0.47 30	0.81 39	0.47 56	0.18 43	0.17 73	0.18 2	0.15 9	0.20 38	0.19 17

FSD					0.60 225	0.77 5	0.67 205	1.57 52	0.68 8	0.72 101	0.62 59	1.02 205	0.72 130	0.81 39	0.73 168	0.59 535	0.54 548	0.57 541	0.54 544	0.57 477

4.5_new	0.67 54	0.46 81	1.11 86	0.63 57	0.78 314	1.97 108	0.51 128	2.18 132	0.78 22	0.73 104	0.90 108	0.42 25	0.49 48	0.81 39	0.49 76	0.21 78	0.14 11	0.26 170	0.19 128	0.22 87	0.20 57

4.5w-stereo	0.67 54	0.46 81	1.11 86	0.63 57	0.78 314	1.97 108	0.51 128	2.18 132	0.77 18	0.73 104	0.90 108	0.42 25	0.49 48	0.81 39	0.49 76	0.21 78	0.14 11	0.26 170	0.19 128	0.22 87	0.20 57

ITERv4	0.76 88	0.41 41	1.18 104	0.55 9	0.64 244	2.03 115	0.24 8	2.20 135	0.78 22	0.91 164	1.28 192	0.46 37	1.90 460	0.82 43	0.53 93	0.19 57	0.16 48	0.19 19	0.18 103	0.21 70	0.26 182

Zero-FE251	0.80 106	0.75 364	1.71 172	0.88 199	0.70 286	2.59 179	0.45 109	1.38 30	0.83 44	1.79 287	0.61 57	0.73 139	0.81 175	0.82 43	0.61 112	0.29 230	0.23 289	0.27 201	0.19 128	0.20 38	0.20 57

U	12.82 635	0.38 5	1.99 200	0.66 79	58.94 657	63.38 663	0.34 63	1.91 103	0.94 87	0.59 37	0.80 88	0.46 37	0.57 82	0.83 45	0.44 26	0.29 230	0.17 73	63.35 663	59.81 662	0.29 186	0.20 57

FlowAnything_test	0.75 80	0.60 215	1.18 104	0.82 148	0.58 217	2.29 146	0.66 203	1.38 30	0.80 34	1.03 188	0.76 77	0.63 103	0.49 48	0.84 46	0.91 243	0.31 296	0.27 372	0.40 444	0.48 520	0.31 228	0.30 257

ITERv28	0.61 33	0.40 22	0.96 31	0.55 9	0.42 96	2.96 216	0.29 45	1.24 22	0.83 44	0.60 45	0.50 40	0.53 51	0.41 12	0.85 47	0.46 44	0.19 57	0.21 228	0.18 2	0.15 9	0.20 38	0.20 57

dd23bbn	0.65 49	0.41 41	0.79 2	0.58 17	0.33 10	3.18 245	0.28 37	2.03 117	0.78 22	0.69 92	0.55 49	0.56 69	0.50 57	0.85 47	0.44 26	0.16 6	0.17 73	0.18 2	0.15 9	0.20 38	0.19 17

asd	0.70 62	0.45 74	1.10 79	0.67 87	0.90 368	2.88 198	0.43 100	1.64 65	0.79 28	0.68 89	0.88 101	0.43 27	0.74 140	0.85 47	0.49 76	0.19 57	0.13 1	0.24 115	0.17 79	0.22 87	0.20 57

4.5w_L	0.60 30	0.39 11	0.99 42	0.55 9	0.40 79	1.97 108	0.30 47	2.15 130	0.63 4	0.60 45	0.61 57	0.61 93	0.49 48	0.86 50	0.43 17	0.17 16	0.15 24	0.20 40	0.15 9	0.19 5	0.18 5

qyd29nn	0.52 3	0.42 57	0.97 37	0.58 17	0.33 10	1.61 69	0.24 8	1.09 6	0.67 7	0.53 14	0.50 40	0.54 57	0.42 15	0.86 50	0.49 76	0.22 90	0.22 260	0.19 19	0.15 9	0.20 38	0.18 5

OmniDepth	0.54 8	0.42 57	1.05 49	0.58 17	0.25 1	1.30 41	0.36 71	1.53 46	0.86 59	0.56 19	0.37 6	0.57 78	0.65 109	0.87 52	0.40 6	0.20 69	0.15 24	0.19 19	0.16 50	0.22 87	0.17 1

4.25_new	0.73 74	0.46 81	1.08 65	0.71 97	0.97 386	2.52 167	0.58 162	2.28 150	0.93 82	0.57 28	0.94 118	0.40 16	0.65 109	0.87 52	0.50 84	0.17 16	0.13 1	0.25 141	0.17 79	0.19 5	0.20 57

4.5w_new	0.73 74	0.46 81	1.08 65	0.71 97	0.97 386	2.52 167	0.58 162	2.28 150	0.93 82	0.57 28	0.94 118	0.40 16	0.65 109	0.87 52	0.50 84	0.17 16	0.13 1	0.25 141	0.17 79	0.19 5	0.20 57

4.25w-stereo	0.73 74	0.46 81	1.08 65	0.71 97	0.97 386	2.52 167	0.58 162	2.28 150	0.93 82	0.57 28	0.94 118	0.40 16	0.65 109	0.87 52	0.50 84	0.17 16	0.13 1	0.25 141	0.17 79	0.19 5	0.20 57

xxxad45	0.72 70	0.38 5	0.89 8	0.53 4	0.62 236	3.26 264	0.44 104	2.51 184	1.08 105	0.49 5	0.51 44	0.75 147	0.52 64	0.88 56	0.40 6	0.16 6	0.17 73	0.20 40	0.16 50	0.22 87	0.18 5

5w_v4	0.73 74	0.38 5	0.92 19	0.53 4	0.68 275	3.32 279	0.34 63	2.53 186	1.10 108	0.51 11	0.55 49	0.82 161	0.50 57	0.88 56	0.40 6	0.16 6	0.17 73	0.20 40	0.16 50	0.22 87	0.18 5

gasm-f	0.89 136	0.49 115	1.30 128	0.85 181	0.44 111	4.42 531	0.95 399	1.88 95	0.91 73	0.75 111	1.46 237	0.53 51	0.88 193	0.88 56	0.57 104	0.30 273	0.19 149	0.27 201	0.19 128	0.28 168	0.19 17

Monster-pub-eth3d	0.62 39	0.43 64	1.07 56	0.66 79	0.82 332	1.13 16	0.39 77	2.57 202	0.92 78	0.58 32	0.64 61	0.36 4	0.36 4	0.88 56	0.43 17	0.15 2	0.15 24	0.20 40	0.17 79	0.21 70	0.19 17

asda	0.77 96	0.46 81	1.10 79	0.64 62	0.82 332	3.33 280	0.49 122	2.40 161	0.81 38	0.63 67	0.80 88	0.44 32	0.85 184	0.88 56	0.60 110	0.17 16	0.13 1	0.24 115	0.17 79	0.20 38	0.20 57

CREStereo++_RVC	1.02 182	0.49 115	1.54 159	0.83 159	0.55 192	4.01 439	0.31 51	1.63 63	1.99 358	1.63 252	2.13 453	0.84 166	0.65 109	0.88 56	0.70 157	0.27 170	0.15 24	0.23 84	1.22 603	0.24 105	0.17 1
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
PyraSte	0.71 67	0.39 11	0.94 25	0.53 4	0.62 236	3.05 226	0.37 74	2.47 179	1.07 101	0.47 1	0.64 61	0.71 132	0.56 79	0.89 62	0.43 17	0.17 16	0.15 24	0.21 62	0.16 50	0.22 87	0.18 5

ITERv21	0.63 42	0.39 11	0.96 31	0.53 4	0.45 119	3.23 255	0.28 37	1.36 27	0.85 55	0.61 49	0.46 29	0.56 69	0.51 61	0.89 62	0.47 56	0.21 78	0.19 149	0.19 19	0.14 2	0.20 38	0.19 17

ITERv19	0.66 52	0.42 57	1.23 114	0.72 105	0.66 262	2.47 161	0.33 58	1.38 30	0.91 73	0.72 101	0.84 94	0.41 23	0.65 109	0.89 62	0.43 17	0.17 16	0.14 11	0.19 19	0.16 50	0.21 70	0.21 99

MonStereo	0.62 39	0.43 64	1.07 56	0.66 79	0.82 332	1.13 16	0.39 77	2.57 202	0.92 78	0.58 32	0.64 61	0.36 4	0.36 4	0.90 65	0.43 17	0.15 2	0.15 24	0.20 40	0.17 79	0.21 70	0.19 17

2w_stereo	0.75 80	0.46 81	1.08 65	0.68 89	0.56 196	2.00 112	0.61 173	2.87 250	0.83 44	0.93 169	0.93 116	0.36 4	1.13 269	0.90 65	0.61 112	0.17 16	0.13 1	0.23 84	0.17 79	0.20 38	0.21 99

IGEV	0.70 62	0.36 1	1.07 56	0.71 97	1.31 481	2.82 189	0.41 90	1.76 81	0.98 94	0.73 104	0.71 70	0.35 3	0.42 15	0.90 65	0.42 11	0.18 43	0.18 113	0.22 70	0.18 103	0.18 1	0.20 57

StePilot	0.61 33	0.39 11	1.00 43	0.54 8	0.39 71	2.07 126	0.28 37	2.16 131	0.61 3	0.63 67	0.64 61	0.61 93	0.48 40	0.91 68	0.44 26	0.16 6	0.15 24	0.20 40	0.15 9	0.19 5	0.18 5

GIP-stereo	0.88 133	0.50 119	1.34 134	1.32 454	0.94 378	2.90 200	0.42 94	3.41 316	1.06 100	0.63 67	0.76 77	0.90 185	0.76 150	0.91 68	0.52 92	0.27 170	0.18 113	0.25 141	0.16 50	0.25 119	0.19 17

CASnet	0.78 101	0.51 125	1.29 127	0.81 138	0.29 2	1.28 38	0.74 246	1.51 43	1.89 345	1.64 255	1.09 146	0.65 110	0.64 106	0.91 68	0.76 181	0.29 230	0.17 73	0.41 456	0.31 388	0.32 255	0.19 17
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GEAStereo	0.84 124	0.48 106	1.09 73	0.85 181	0.45 119	4.54 553	0.83 312	1.88 95	0.91 73	0.75 111	0.89 104	0.53 51	0.80 171	0.92 71	0.53 93	0.30 273	0.19 149	0.27 201	0.19 128	0.28 168	0.19 17

GSStereo	0.96 161	0.48 106	1.09 73	0.97 266	0.45 119	4.54 553	0.83 312	3.32 302	1.37 145	0.75 111	0.89 104	0.76 148	0.80 171	0.92 71	0.53 93	0.26 153	0.18 113	0.26 170	0.20 148	0.28 168	0.21 99

GS-Stereo							0.83 312	3.32 302	1.37 145	0.75 111	0.89 104	0.76 148	0.80 171	0.92 71	0.53 93	0.26 153	0.18 113	0.26 170	0.20 148	0.28 168	0.21 99

1w_stereo	0.86 127	0.42 57	1.07 56	0.72 105	0.81 323	3.00 221	0.67 205	3.28 293	0.75 17	0.74 109	1.32 203	0.37 8	1.37 321	0.92 71	0.68 142	0.16 6	0.14 11	0.20 40	0.16 50	0.19 5	0.22 120

test_for_model	2.16 378	3.87 597	1.58 164	4.16 624	3.64 621	2.51 165	0.96 406	3.63 347	2.62 500	2.45 489	1.39 223	1.02 205	0.73 135	0.92 71	0.57 104	2.97 613	2.19 620	0.26 170	0.17 79	5.32 630	2.24 604

tim_s	0.72 70	0.37 3	0.94 25	0.52 3	0.63 241	3.06 232	0.42 94	2.56 199	1.07 101	0.50 7	0.64 61	0.67 116	0.48 40	0.95 76	0.43 17	0.16 6	0.16 48	0.20 40	0.16 50	0.21 70	0.17 1

LG-Stereo_Zeroshot	0.89 136	0.47 96	2.08 219	0.76 126	0.73 296	3.91 406	0.41 90	2.07 122	1.07 101	0.77 130	0.89 104	0.64 105	0.86 187	0.95 76	0.77 186	0.26 153	0.18 113	0.26 170	0.19 128	0.32 255	0.32 278

MonSter	0.62 39	0.43 64	1.07 56	0.66 79	0.82 332	1.13 16	0.39 77	2.57 202	0.92 78	0.58 32	0.64 61	0.36 4	0.35 3	0.95 76	0.43 17	0.15 2	0.15 24	0.20 40	0.17 79	0.21 70	0.19 17

WCG-NET	0.88 133	0.49 115	1.26 119	0.90 215	0.37 51	1.48 57	1.07 435	1.73 76	2.30 431	1.63 252	1.49 250	0.92 192	0.97 218	0.95 76	0.76 181	0.22 90	0.16 48	0.23 84	0.20 148	0.25 119	0.21 99

IGEV-Stereo++	0.93 146	0.44 68	1.08 65	0.70 91	1.20 457	3.87 401	0.33 58	3.36 310	1.43 162	0.75 111	1.17 159	0.68 119	1.04 237	0.95 76	0.42 11	0.22 90	0.16 48	0.23 84	0.17 79	0.24 105	0.20 57

MLG-Stereo_test3	0.60 30	0.37 3	1.12 89	0.59 25	0.57 208	2.19 139	0.31 51	1.68 70	0.56 2	0.49 5	0.51 44	0.56 69	0.33 1	0.96 81	0.54 99	0.21 78	0.17 73	0.23 84	0.16 50	0.20 38	0.21 99

SteFusion	0.72 70	0.36 1	0.96 31	0.49 1	0.64 244	3.19 249	0.32 55	2.41 162	1.13 110	0.54 17	0.77 80	0.58 82	0.44 24	0.97 82	0.47 56	0.14 1	0.15 24	0.21 62	0.16 50	0.22 87	0.19 17

Occ-G	0.86 127	0.52 131	1.39 141	0.82 148	0.66 262	1.37 47	0.79 283	1.58 53	1.31 136	1.56 240	0.87 100	2.18 382	0.89 199	0.97 82	0.88 229	0.26 153	0.19 149	0.26 170	0.19 128	0.25 119	0.24 148

GLC_STEREO	0.76 88	0.52 131	1.12 89	0.83 159	0.33 10	1.86 96	0.82 307	1.46 38	1.38 148	0.95 175	1.04 134	0.68 119	0.72 130	0.97 82	0.80 194	0.23 103	0.25 348	0.32 318	0.25 250	0.32 255	0.30 257

ACW_4w	0.71 67	0.38 5	0.96 31	0.55 9	0.59 221	2.99 220	0.34 63	2.52 185	1.07 101	0.51 11	0.56 53	0.70 124	0.48 40	0.98 85	0.44 26	0.16 6	0.17 73	0.21 62	0.16 50	0.22 87	0.18 5

TANstereo	1.01 178	0.55 161	1.73 174	0.76 126	0.36 26	4.04 445	0.38 75	1.48 41	1.62 281	2.03 364	2.10 444	0.84 166	0.93 210	0.98 85	0.62 116	0.28 207	0.36 456	0.23 84	0.20 148	0.25 119	0.46 426

sAnonymous2	1.37 258	1.22 501	9.79 393	0.92 229	0.88 360	1.23 24	0.61 173	2.56 199	1.69 301	0.85 154	1.02 126	0.73 139	1.23 297	0.98 85	0.78 187	0.29 230	0.25 348	0.31 298	0.30 372	1.06 568	0.71 520

CroCo_RVC	1.37 258	1.22 501	9.79 393	0.92 229	0.88 360	1.23 24	0.61 173	2.56 199	1.69 301	0.85 154	1.02 126	0.73 139	1.23 297	0.98 85	0.78 187	0.29 230	0.25 348	0.31 298	0.30 372	1.06 568	0.71 520

Wavelet-MonSter	0.57 20	0.47 96	1.13 94	0.66 79	0.78 314	1.60 68	0.30 47	1.17 13	0.68 8	0.58 32	0.69 69	0.39 14	0.48 40	0.99 89	0.46 44	0.15 2	0.16 48	0.20 40	0.16 50	0.20 38	0.19 17

castereo	0.82 118	0.70 316	1.04 47	0.85 181	0.50 162	1.29 40	0.91 374	3.22 285	1.20 117	0.83 151	1.24 175	0.72 135	0.91 204	1.00 90	0.67 139	0.26 153	0.16 48	0.25 141	0.20 148	0.24 105	0.21 99

Pointernet	0.88 133	0.44 68	2.26 236	0.84 169	0.37 51	2.29 146	0.38 75	3.06 269	1.46 173	0.66 83	1.39 223	0.91 187	0.73 135	1.01 91	0.72 165	0.23 103	0.19 149	0.20 40	0.18 103	0.19 5	0.20 57

LGtest1	0.55 13	0.41 41	1.14 97	0.70 91	0.40 79	0.99 11	0.26 22	1.32 26	0.93 82	0.53 14	0.60 55	0.44 32	0.49 48	1.02 92	0.45 36	0.27 170	0.19 149	0.23 84	0.16 50	0.21 70	0.23 131

252Zero-FE	0.72 70	0.46 81	1.08 65	1.01 294	0.41 88	1.27 32	0.22 2	1.79 87	1.03 97	2.52 500	1.24 175	0.32 1	0.41 12	1.03 93	0.45 36	0.21 78	0.17 73	0.20 40	0.17 79	0.20 38	0.20 57

3w_stereo	0.71 67	0.47 96	1.14 97	0.65 70	0.39 71	1.73 81	0.68 212	2.79 240	0.79 28	0.67 87	0.84 94	0.37 8	1.02 232	1.03 93	0.56 101	0.18 43	0.14 11	0.23 84	0.18 103	0.20 38	0.22 120

AIO-Stereo	0.76 88	0.54 155	1.07 56	0.73 109	0.40 79	1.28 38	0.82 307	2.26 145	1.49 195	0.70 95	1.58 274	0.89 181	0.45 25	1.03 93	0.55 100	0.24 117	0.18 113	0.25 141	0.20 148	0.26 138	0.21 99

testlalala2	2.31 409	0.63 251	20.54 586	2.56 602	2.87 608	3.79 377	0.76 259	4.20 497	1.48 187	1.42 227	1.43 232	2.45 416	0.80 171	1.03 93	0.68 142	0.27 170	0.25 348	0.24 115	0.21 164	0.33 274	0.28 218

Former-RAFT_DAM_RVC	0.92 144	0.73 343	1.42 145	0.92 229	1.08 423	2.97 218	0.53 138	1.77 84	1.39 149	1.16 200	1.54 263	0.58 82	0.65 109	1.03 93	0.84 209	0.25 138	0.23 289	0.30 275	0.24 238	0.43 407	0.29 228

2.75w_new	0.75 80	0.45 74	1.10 79	0.65 70	0.62 236	2.45 160	0.56 150	2.75 229	0.74 16	0.78 134	0.73 73	0.38 12	0.92 207	1.04 98	0.66 134	0.17 16	0.14 11	0.22 70	0.17 79	0.18 1	0.19 17

testlalala	1.14 201	0.62 242	1.34 134	1.00 288	0.78 314	4.38 520	0.93 389	2.46 175	2.20 409	2.44 488	1.52 254	1.31 249	0.61 98	1.04 98	0.65 129	0.35 366	0.19 149	0.24 115	0.19 128	0.24 105	0.23 131

rvit_stereo_ft	1.00 175	0.87 417	3.55 312	0.97 266	0.66 262	1.06 12	0.80 293	2.78 235	1.67 293	0.78 134	0.96 123	0.95 198	1.14 276	1.06 100	0.90 236	0.32 317	0.24 324	0.27 201	0.28 325	0.39 348	0.27 199

GREAT-IGEV	0.74 79	0.54 155	1.86 186	1.10 347	0.44 111	2.44 158	0.34 63	1.37 28	1.51 208	0.48 3	0.86 99	0.51 43	0.60 95	1.07 101	0.45 36	0.22 90	0.17 73	0.21 62	0.17 79	0.23 100	0.25 158

4w-stereo	0.67 54	0.49 115	1.07 56	0.63 57	0.75 303	1.63 73	0.44 104	2.23 142	0.77 18	0.56 19	0.92 113	0.40 16	0.82 177	1.08 102	0.53 93	0.18 43	0.13 1	0.25 141	0.18 103	0.19 5	0.20 57

IGEV-BASED-STEREO-	1.09 191	3.30 593	2.61 267	0.82 148	0.38 64	1.27 32	0.62 186	1.51 43	1.29 133	0.91 164	0.92 113	0.65 110	0.57 82	1.08 102	0.59 108	1.55 604	0.15 24	0.32 318	0.28 325	1.10 574	1.98 601

trnet	0.91 143	0.48 106	1.46 148	0.62 47	0.31 5	4.40 527	0.41 90	2.20 135	1.53 224	0.94 171	1.14 155	0.88 179	0.89 199	1.09 104	0.71 160	0.27 170	0.19 149	0.22 70	0.15 9	0.21 70	0.19 17

qwe	0.75 80	0.45 74	1.10 79	0.67 87	1.06 417	2.49 163	0.45 109	2.57 202	0.90 70	0.71 99	0.83 93	0.43 27	0.48 40	1.10 105	0.64 122	0.17 16	0.14 11	0.24 115	0.16 50	0.21 70	0.20 57

CroCo-Stereo	0.98 165	0.87 417	3.44 308	0.87 194	0.53 183	0.49 2	0.50 124	3.99 441	1.49 195	0.81 141	1.25 183	1.00 203	0.75 143	1.10 105	1.09 290	0.24 117	0.21 228	0.24 115	0.19 128	0.35 310	0.27 199
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
ITERv30	0.57 20	0.44 68	0.97 37	0.66 79	0.39 71	1.88 97	0.25 14	1.23 20	0.77 18	0.56 19	0.49 39	0.65 110	0.46 29	1.11 107	0.47 56	0.20 69	0.22 260	0.19 19	0.15 9	0.19 5	0.21 99

DA	0.98 165	0.46 81	1.34 134	0.92 229	0.43 103	4.34 515	0.85 327	2.79 240	1.35 142	0.82 143	1.30 197	0.89 181	1.08 255	1.11 107	0.56 101	0.30 273	0.18 113	0.24 115	0.18 103	0.25 119	0.23 131

GGEV	0.98 165	0.46 81	1.34 134	0.92 229	0.43 103	4.34 515	0.85 327	2.79 240	1.35 142	0.82 143	1.30 197	0.89 181	1.08 255	1.11 107	0.56 101	0.30 273	0.18 113	0.24 115	0.18 103	0.25 119	0.23 131

3.75w	0.75 80	0.47 96	1.09 73	0.63 57	1.10 429	2.61 180	0.53 138	2.46 175	0.97 92	0.62 59	0.80 88	0.40 16	0.66 117	1.11 107	0.48 69	0.19 57	0.13 1	0.23 84	0.18 103	0.20 38	0.21 99

GCAP-Stereo	0.93 146	0.68 302	1.35 138	0.85 181	0.41 88	3.61 345	0.52 137	2.20 135	1.50 201	1.11 197	1.04 134	1.17 224	0.84 182	1.11 107	0.71 160	0.25 138	0.20 192	0.27 201	0.18 103	0.28 168	0.23 131

CFNet-RSSM	2.08 368	0.52 131	20.06 560	1.01 294	0.56 196	3.39 286	0.64 191	3.67 355	1.55 241	1.72 273	1.37 218	2.57 428	1.19 291	1.11 107	0.86 219	0.27 170	0.20 192	0.25 141	0.23 212	0.27 151	0.23 131

anonymousa	2.16 378	0.67 294	19.19 531	1.04 314	1.67 560	2.06 125	0.79 283	2.86 248	1.96 353	1.85 295	2.14 454	3.23 493	1.81 445	1.12 113	1.15 300	0.26 153	0.26 361	0.34 371	0.32 400	0.30 209	0.28 218

Gwc-CoAtRS	1.58 280	0.57 182	11.69 419	1.01 294	0.60 225	2.53 171	0.64 191	2.36 159	1.56 247	1.80 288	1.47 242	2.74 446	1.18 287	1.12 113	0.90 236	0.27 170	0.21 228	0.25 141	0.22 197	0.27 151	0.23 131

CREStereo	0.92 144	0.53 143	1.45 147	0.61 35	0.34 14	4.42 531	0.40 83	2.21 138	1.54 233	0.94 171	1.12 152	0.87 176	0.87 191	1.12 113	0.72 165	0.28 207	0.19 149	0.22 70	0.15 9	0.22 87	0.19 17
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
ITERv2	0.73 74	0.43 64	1.19 106	0.61 35	0.58 217	2.98 219	0.22 2	1.37 28	1.27 130	1.23 204	0.90 108	0.62 98	0.54 73	1.13 116	0.44 26	0.18 43	0.15 24	0.20 40	0.16 50	0.20 38	0.20 57

CAS++	0.89 136	0.64 263	1.46 148	0.81 138	0.51 165	1.24 28	0.86 332	3.44 317	1.46 173	1.14 199	1.29 195	0.62 98	0.58 85	1.13 116	0.59 108	0.34 346	0.30 407	0.34 371	0.26 270	0.41 378	0.29 228
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
UniTT-Stereo	0.82 118	0.47 96	2.63 271	0.96 259	1.19 451	0.78 6	0.39 77	1.12 8	1.54 233	1.19 202	1.26 184	0.51 43	0.64 106	1.13 116	1.03 278	0.30 273	0.20 192	0.24 115	0.21 164	0.40 353	0.25 158

MLG-Stereo_test2	0.76 88	0.40 22	1.07 56	0.64 62	0.82 332	3.49 313	0.23 4	1.69 71	2.14 398	0.62 59	0.32 3	0.67 116	0.33 1	1.14 119	0.37 3	0.23 103	0.19 149	0.23 84	0.16 50	0.19 5	0.20 57

rvit_stereo_0080	0.94 149	0.72 332	2.56 261	0.64 62	0.59 221	1.90 99	0.75 256	2.71 223	1.40 153	0.91 164	1.04 134	0.85 170	0.82 177	1.14 119	0.78 187	0.35 366	0.29 394	0.25 141	0.27 296	0.45 423	0.29 228

RSM++	0.77 96	0.51 125	1.08 65	0.95 253	0.42 96	1.52 62	0.71 226	2.11 125	1.40 153	0.80 139	1.23 174	0.90 185	0.59 90	1.14 119	0.69 151	0.24 117	0.19 149	0.25 141	0.21 164	0.28 168	0.20 57

whm_eth	0.94 149	0.72 332	2.56 261	0.64 62	0.59 221	1.90 99	0.75 256	2.71 223	1.40 153	0.91 164	1.04 134	0.85 170	0.82 177	1.14 119	0.78 187	0.35 366	0.29 394	0.25 141	0.27 296	0.45 423	0.29 228

RCA-Stereo	1.21 217	0.52 131	1.58 164	0.90 215	0.46 132	4.68 579	0.79 283	4.13 481	1.74 317	1.92 319	1.80 350	0.94 197	1.48 356	1.14 119	0.70 157	0.27 170	0.18 113	0.25 141	0.19 128	0.25 119	0.23 131

AIO_rvc	0.78 101	0.55 161	1.25 118	0.75 112	0.65 255	1.46 55	0.99 416	2.13 126	1.52 217	0.57 28	1.15 156	1.09 213	0.55 76	1.15 124	0.53 93	0.24 117	0.17 73	0.24 115	0.17 79	0.25 119	0.21 99

MaDis-Stereo	0.82 118	0.66 284	1.53 156	0.65 70	1.87 581	1.24 28	0.36 71	2.13 126	1.27 130	0.67 87	0.75 76	0.88 179	0.70 125	1.15 124	1.07 285	0.29 230	0.23 289	0.26 170	0.20 148	0.31 228	0.22 120

zaero_v3	0.67 54	0.44 68	1.17 102	0.59 25	0.64 244	2.08 127	0.23 4	1.65 67	1.14 111	0.89 162	0.78 84	0.51 43	0.56 79	1.16 126	0.47 56	0.17 16	0.15 24	0.19 19	0.16 50	0.20 38	0.19 17

MM-Stereo_test2	1.79 317	0.53 143	20.16 566	1.43 499	0.47 142	2.57 175	0.73 234	1.67 68	1.47 178	0.94 171	0.96 123	0.84 166	0.79 164	1.16 126	0.68 142	0.24 117	0.17 73	0.25 141	0.22 197	0.30 209	0.22 120

AIO_test	0.76 88	0.47 96	1.31 129	0.81 138	0.70 286	1.36 46	0.88 356	1.40 34	1.45 165	0.55 18	0.95 121	1.81 331	0.58 85	1.16 126	0.46 44	0.27 170	0.17 73	0.24 115	0.19 128	0.24 105	0.21 99

MGS-Stereo	0.80 106	0.56 172	1.53 156	0.93 245	0.39 71	1.26 31	0.73 234	1.45 36	1.30 135	1.01 181	2.26 474	0.80 157	0.56 79	1.16 126	0.65 129	0.27 170	0.23 289	0.26 170	0.22 197	0.27 151	0.25 158

IGEV++	0.90 140	0.58 195	1.32 132	0.94 249	0.45 119	1.27 32	1.00 417	3.32 302	1.55 241	0.82 143	1.34 210	0.86 174	1.09 257	1.16 126	0.89 232	0.33 334	0.18 113	0.23 84	0.19 128	0.29 186	0.22 120

testlalala_base	1.62 290	0.74 351	1.63 167	1.19 396	1.40 507	2.63 182	0.84 318	4.09 470	1.31 136	1.22 203	1.42 230	1.21 237	0.85 184	1.16 126	0.73 168	3.92 628	2.10 618	0.27 201	0.18 103	4.49 626	1.11 571

cross-raft	2.01 357	0.57 182	19.01 530	1.03 312	0.56 196	2.11 131	0.72 229	3.63 347	1.57 253	1.77 281	1.51 253	3.17 488	1.13 269	1.16 126	0.85 212	0.23 103	0.21 228	0.26 170	0.23 212	0.28 168	0.25 158

XX-TBD	1.03 183	0.95 442	1.94 194	1.30 448	0.43 103	3.97 433	0.33 58	1.74 78	1.73 311	1.59 242	2.02 424	0.69 123	0.60 95	1.16 126	0.66 134	0.30 273	0.25 348	0.23 84	0.15 9	0.31 228	0.22 120

RSM	0.80 106	0.50 119	1.08 65	0.83 159	0.51 165	1.31 42	0.77 272	2.28 150	1.43 162	0.82 143	1.44 234	1.22 238	0.62 100	1.17 134	0.63 119	0.22 90	0.18 113	0.24 115	0.19 128	0.27 151	0.20 57

GMOStereo	1.13 196	0.70 316	2.26 236	0.75 112	0.44 111	3.05 226	0.91 374	2.78 235	1.45 165	2.37 476	1.52 254	1.53 276	1.05 242	1.17 134	0.92 248	0.25 138	0.19 149	0.35 390	0.28 325	0.34 292	0.26 182

error version	1.13 196	0.70 316	2.26 236	0.75 112	0.44 111	3.05 226	0.91 374	2.78 235	1.45 165	2.37 476	1.52 254	1.53 276	1.05 242	1.17 134	0.92 248	0.25 138	0.19 149	0.35 390	0.28 325	0.34 292	0.26 182

test-v	1.13 196	0.70 316	2.26 236	0.75 112	0.44 111	3.05 226	0.91 374	2.78 235	1.45 165	2.37 476	1.52 254	1.53 276	1.05 242	1.17 134	0.92 248	0.25 138	0.19 149	0.35 390	0.28 325	0.34 292	0.26 182

test-2	1.13 196	0.70 316	2.26 236	0.75 112	0.44 111	3.05 226	0.91 374	2.78 235	1.45 165	2.37 476	1.52 254	1.53 276	1.05 242	1.17 134	0.92 248	0.25 138	0.19 149	0.35 390	0.28 325	0.34 292	0.26 182

AnonymousM	1.22 221	1.32 518	0.97 37	0.88 199	0.56 196	4.03 443	0.69 218	2.41 162	1.68 295	1.48 231	1.31 202	1.15 222	1.00 227	1.18 139	0.73 168	0.32 317	0.40 489	2.07 609	1.70 612	0.24 105	0.22 120

test-1	1.23 222	0.65 273	1.88 188	0.96 259	0.52 174	3.84 388	0.62 186	4.01 445	1.47 178	1.93 323	1.78 344	1.83 335	0.92 207	1.19 140	1.28 337	0.26 153	0.29 394	0.31 298	0.24 238	0.29 186	0.36 329

RAFT-Test	1.44 265	0.59 203	6.10 350	1.01 294	0.69 282	2.90 200	0.80 293	3.68 357	1.70 304	1.85 295	1.68 305	3.15 486	1.03 233	1.20 141	0.99 272	0.27 170	0.22 260	0.25 141	0.23 212	0.27 151	0.25 158

raftrobust	1.19 209	0.72 332	2.30 242	1.26 427	1.31 481	3.55 331	0.68 212	2.75 229	1.47 178	2.21 430	1.38 221	1.17 224	1.22 294	1.20 141	1.11 294	0.28 207	0.24 324	0.21 62	0.19 128	0.25 119	0.28 218

sCroCo_RVC	1.06 186	0.82 398	5.05 338	1.02 305	1.05 414	0.98 10	0.61 173	2.06 120	1.29 133	0.69 92	1.26 184	0.82 161	1.10 263	1.20 141	0.90 236	0.42 449	0.40 489	0.33 353	0.30 372	0.46 434	0.38 358

4D-IteraStereo	1.97 348	0.84 407	20.43 583	0.78 133	1.56 539	2.09 129	1.05 432	2.43 169	1.56 247	1.41 225	1.00 125	1.94 348	0.61 98	1.22 144	1.06 282	0.27 170	0.18 113	0.31 298	0.26 270	0.27 151	0.23 131

Selective-IGEV	0.80 106	0.52 131	1.05 49	0.75 112	0.61 230	1.31 42	0.82 307	2.60 210	1.41 156	0.82 143	1.64 293	0.71 132	0.62 100	1.22 144	0.64 122	0.22 90	0.19 149	0.24 115	0.18 103	0.25 119	0.20 57

3.5w_stereo	0.77 96	0.53 143	1.09 73	0.65 70	0.72 291	2.52 167	0.51 128	2.43 169	0.80 34	0.76 125	1.20 164	0.43 27	0.66 117	1.23 146	0.73 168	0.17 16	0.13 1	0.23 84	0.17 79	0.20 38	0.21 99

VIP-Stereo	0.85 125	0.83 402	1.59 166	0.76 126	0.87 356	3.18 245	0.80 293	1.94 109	0.83 44	0.78 134	1.04 134	0.64 105	0.59 90	1.24 147	0.61 112	0.28 207	0.18 113	0.23 84	0.17 79	0.22 87	0.19 17

2.25w	0.75 80	0.47 96	1.09 73	0.69 90	0.65 255	2.28 145	0.40 83	2.42 166	0.80 34	0.73 104	1.03 129	0.40 16	0.81 175	1.24 147	0.80 194	0.16 6	0.15 24	0.21 62	0.17 79	0.19 5	0.21 99

LG-G_1	0.70 62	0.40 22	1.12 89	0.71 97	0.30 3	2.80 187	0.40 83	2.21 138	0.78 22	0.59 37	0.55 49	0.51 43	0.58 85	1.24 147	0.49 76	0.24 117	0.18 113	0.23 84	0.15 9	0.21 70	0.21 99

LG-G	0.70 62	0.40 22	1.12 89	0.71 97	0.30 3	2.80 187	0.40 83	2.21 138	0.78 22	0.59 37	0.55 49	0.51 43	0.58 85	1.24 147	0.49 76	0.24 117	0.18 113	0.23 84	0.15 9	0.21 70	0.21 99

RAFT-Stereo-weight	1.11 194	0.48 106	1.22 113	0.99 280	0.42 96	4.17 485	0.80 293	3.60 342	1.50 201	1.97 334	1.50 251	1.30 248	0.65 109	1.24 147	0.85 212	0.25 138	0.19 149	0.26 170	0.22 197	0.27 151	0.23 131

DCRE	1.44 265	0.74 351	3.50 311	1.13 365	0.72 291	1.78 85	0.67 205	2.14 128	1.56 247	1.99 341	8.09 606	1.73 308	1.07 252	1.24 147	0.83 206	0.23 103	0.25 348	0.26 170	0.26 270	0.28 168	0.30 257

DIP-Stereo	1.24 227	0.69 305	1.77 179	0.65 70	0.61 230	4.29 510	0.58 162	4.44 576	2.53 487	1.98 336	1.33 205	0.91 187	0.86 187	1.25 153	1.25 327	0.36 378	0.23 289	0.32 318	0.23 212	0.32 255	0.29 228
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
castereo++	0.93 146	0.56 172	1.26 119	0.92 229	0.73 296	2.48 162	1.00 417	2.99 258	1.03 97	0.68 89	1.41 228	1.92 346	0.59 90	1.26 154	0.44 26	0.25 138	0.19 149	0.28 234	0.19 128	0.23 100	0.23 131

CAS	1.26 238	0.40 22	1.46 148	2.97 609	1.61 547	4.13 467	0.73 234	1.78 86	1.49 195	0.83 151	1.10 149	0.59 88	0.53 69	1.26 154	0.80 194	2.99 614	0.13 1	0.21 62	0.13 1	0.31 228	1.72 594

CroCo-Stereo Lap2	0.99 173	0.89 421	2.55 260	0.99 280	1.80 578	0.54 3	0.46 113	3.10 271	1.24 121	1.07 191	1.21 168	1.05 212	0.78 160	1.26 154	1.08 287	0.27 170	0.23 289	0.27 201	0.21 164	0.43 407	0.34 309

RAFT-Stereo + iAFF	1.25 231	0.72 332	1.74 177	1.05 315	0.36 26	4.13 467	0.42 94	2.95 254	2.84 537	2.02 360	2.40 505	1.61 289	1.11 266	1.26 154	0.97 266	0.21 78	0.15 24	0.26 170	0.23 212	0.29 186	0.23 131

rvit_stereo_0081_aga	0.81 115	0.75 364	1.84 185	0.72 105	0.73 296	1.21 23	0.63 188	1.92 104	1.39 149	0.87 158	0.80 88	0.79 155	0.69 123	1.27 158	0.69 151	0.35 366	0.29 394	0.26 170	0.25 250	0.40 353	0.27 199

Replicate-Monster	0.79 104	1.36 523	2.08 219	0.70 91	0.52 174	2.05 123	0.34 63	1.92 104	0.82 39	1.03 188	0.60 55	0.48 42	0.52 64	1.28 159	0.39 4	0.19 57	0.14 11	0.19 19	0.16 50	0.22 87	0.78 539

MSCF	0.97 163	0.82 398	1.26 119	0.88 199	0.40 79	3.17 243	0.88 356	2.79 240	1.39 149	1.32 210	1.19 162	0.58 82	1.33 313	1.28 159	0.64 122	0.25 138	0.19 149	0.25 141	0.25 250	0.28 168	0.32 278

HUF	1.15 202	0.64 263	8.62 379	0.90 215	0.35 20	1.35 45	0.78 276	1.97 111	1.50 201	0.63 67	1.52 254	0.83 164	0.66 117	1.28 159	0.63 119	0.29 230	0.23 289	0.26 170	0.17 79	0.23 100	0.25 158

AEACV	0.79 104	0.54 155	1.35 138	0.97 266	0.63 241	1.13 16	0.92 387	2.02 116	0.91 73	0.76 125	0.79 87	0.80 157	1.61 391	1.28 159	0.61 112	0.22 90	0.18 113	0.26 170	0.23 212	0.27 151	0.23 131

111	1.83 321	0.92 430	9.08 383	0.81 138	0.36 26	4.25 502	0.91 374	4.44 576	2.70 511	2.39 481	1.96 409	2.30 393	1.64 410	1.28 159	1.82 439	0.28 207	0.22 260	0.24 115	0.20 148	0.31 228	0.54 471

WCG-NET（raft）	0.95 156	0.55 161	1.20 112	0.84 169	0.31 5	1.44 53	1.01 420	1.55 50	2.37 452	1.64 255	1.42 230	2.38 402	1.01 229	1.29 164	0.76 181	0.22 90	0.19 149	0.22 70	0.20 148	0.25 119	0.21 99

CES	1.01 178	0.55 161	1.74 177	0.92 229	2.15 595	2.15 134	0.50 124	2.01 115	1.45 165	0.76 125	1.02 126	0.61 93	0.47 30	1.29 164	0.79 193	0.22 90	0.17 73	0.24 115	0.14 2	0.63 497	2.29 605

knoymous	1.30 249	0.60 215	5.57 347	0.88 199	0.75 303	3.04 224	0.90 366	2.68 219	1.33 138	1.48 231	1.07 144	2.78 456	0.88 193	1.29 164	0.85 212	0.31 296	0.22 260	0.35 390	0.20 148	0.45 423	0.37 343

riskmin	1.25 231	0.56 172	2.05 207	1.05 315	0.93 376	2.86 196	0.55 146	3.23 287	1.34 139	1.55 238	1.07 144	3.56 529	2.03 469	1.29 164	1.00 274	0.28 207	0.27 372	0.34 371	0.21 164	0.41 378	0.43 404

IGEV-RUCA	0.90 140	0.53 143	1.05 49	0.81 138	0.74 301	3.89 403	0.80 293	1.92 104	1.41 156	0.96 178	0.71 70	0.70 124	0.73 135	1.30 168	0.68 142	0.29 230	0.20 192	0.25 141	0.19 128	0.43 407	0.34 309

rvit_stereo_0081	0.80 106	0.63 251	1.19 106	0.91 223	0.64 244	1.27 32	0.61 173	2.05 118	1.71 305	0.82 143	0.73 73	0.85 170	0.75 143	1.30 168	0.80 194	0.31 296	0.26 361	0.27 201	0.25 250	0.38 338	0.27 199

rvit_stereo_0082	0.80 106	0.63 251	1.19 106	0.91 223	0.64 244	1.27 32	0.61 173	2.05 118	1.71 305	0.82 143	0.73 73	0.85 170	0.75 143	1.30 168	0.80 194	0.31 296	0.26 361	0.27 201	0.25 250	0.38 338	0.27 199

MM-Stereo_test3	1.09 191	0.59 203	1.55 160	1.73 554	1.18 444	1.91 101	0.86 332	3.52 329	1.76 321	1.25 205	1.86 386	1.10 216	0.69 123	1.32 171	0.86 219	0.27 170	0.23 289	0.27 201	0.22 197	0.34 292	0.30 257

GASTEREO	1.00 175	0.98 450	1.23 114	0.90 215	0.40 79	3.40 289	0.88 356	2.77 232	1.44 164	1.39 221	1.30 197	0.55 61	1.35 318	1.33 172	0.64 122	0.25 138	0.19 149	0.25 141	0.25 250	0.25 119	0.31 267

MLG-Stereo_test1	0.80 106	0.39 11	1.02 46	0.65 70	1.20 457	3.14 240	0.29 45	1.59 55	3.05 557	0.50 7	0.24 1	0.67 116	0.43 18	1.33 172	0.40 6	0.21 78	0.18 113	0.23 84	0.15 9	0.19 5	0.20 57

ACVNet	1.46 268	0.64 263	3.56 314	0.93 245	0.85 346	4.22 498	0.80 293	2.85 245	2.08 380	1.78 283	1.88 390	3.10 481	1.46 352	1.33 172	1.89 447	0.29 230	0.26 361	0.30 275	0.26 270	0.39 348	0.27 199

acv_ft	1.55 273	0.64 263	3.29 302	1.14 366	2.01 588	2.93 211	0.97 409	3.81 384	2.08 380	2.22 432	1.88 390	3.10 481	1.66 414	1.33 172	2.22 487	0.29 230	0.26 361	0.30 275	0.26 270	0.39 348	0.27 199

MLG-Stereo	0.77 96	0.39 11	1.04 47	0.64 62	0.41 88	3.01 223	0.31 51	1.89 98	2.92 543	0.47 1	0.29 2	0.66 115	0.47 30	1.35 176	0.39 4	0.20 69	0.18 113	0.24 115	0.16 50	0.19 5	0.20 57

MC-Stereo	1.06 186	0.48 106	1.55 160	1.15 379	0.41 88	4.56 563	0.61 173	2.06 120	1.46 173	1.90 312	1.61 286	0.89 181	1.12 267	1.35 176	0.73 168	0.25 138	0.18 113	0.26 170	0.22 197	0.25 119	0.24 148

FE-Mocha	1.06 186	0.74 351	2.45 256	0.97 266	0.69 282	1.57 64	0.40 83	2.92 252	1.47 178	1.82 291	1.81 362	1.62 290	0.88 193	1.36 178	0.78 187	0.29 230	0.20 192	0.35 390	0.31 388	0.26 138	0.33 296

2.5w	0.75 80	0.44 68	1.06 53	0.66 79	0.69 282	2.39 154	0.56 150	2.77 232	0.82 39	0.63 67	0.88 101	0.37 8	0.75 143	1.36 178	0.50 84	0.18 43	0.14 11	0.22 70	0.17 79	0.19 5	0.21 99

LG-Stereo_L2	0.63 42	0.46 81	1.15 99	0.70 91	0.43 103	2.32 148	0.28 37	1.86 94	0.68 8	0.56 19	0.42 12	0.37 8	0.45 25	1.36 178	0.40 6	0.23 103	0.18 113	0.22 70	0.18 103	0.21 70	0.20 57

FACV-RUCA	1.26 238	0.65 273	2.21 229	1.06 321	1.50 526	2.69 184	1.15 456	3.05 266	1.87 339	1.36 215	1.99 420	1.03 208	1.15 284	1.36 178	1.10 291	0.41 438	0.41 499	0.73 578	0.41 493	0.61 491	0.41 391

LoS_RVC	0.94 149	1.30 512	1.31 129	0.84 169	1.63 550	2.02 114	0.59 166	1.51 43	1.36 144	0.81 141	1.33 205	0.84 166	0.88 193	1.36 178	0.73 168	0.21 78	0.17 73	0.20 40	0.14 2	0.20 38	1.45 587

HART	1.03 183	0.85 411	3.13 295	0.84 169	0.38 64	1.17 20	0.42 94	3.54 334	1.47 178	1.08 192	2.17 459	1.48 272	0.57 82	1.37 183	0.74 174	0.23 103	0.18 113	0.28 234	0.21 164	0.32 255	0.24 148

111111	0.87 131	0.50 119	1.13 94	0.66 79	1.08 423	3.37 284	0.33 58	2.33 158	1.47 178	0.74 109	1.50 251	0.61 93	0.59 90	1.40 184	0.48 69	0.24 117	0.19 149	0.22 70	0.16 50	0.24 105	0.19 17

LG-Stereo_L1	0.61 33	0.47 96	1.10 79	0.73 109	0.49 158	1.72 79	0.33 58	1.95 110	0.65 6	0.56 19	0.40 8	0.40 16	0.43 18	1.40 184	0.42 11	0.23 103	0.19 149	0.23 84	0.18 103	0.21 70	0.19 17

LL-Strereo2	1.23 222	0.85 411	2.38 250	0.93 245	0.68 275	3.72 362	1.37 495	2.54 196	1.99 358	1.75 279	1.40 226	1.82 332	0.73 135	1.40 184	0.99 272	0.31 296	0.23 289	0.55 536	0.35 433	0.29 186	0.24 148

R-Stereo Train	1.20 214	0.58 195	1.81 183	0.99 280	0.67 270	3.78 373	0.90 366	4.09 470	1.51 208	2.16 408	1.71 316	1.13 219	0.94 212	1.40 184	0.91 243	0.30 273	0.24 324	0.26 170	0.21 164	0.26 138	0.25 158

RAFT-Stereo	1.20 214	0.58 195	1.81 183	0.99 280	0.67 270	3.78 373	0.90 366	4.09 470	1.51 208	2.16 408	1.71 316	1.13 219	0.94 212	1.40 184	0.91 243	0.30 273	0.24 324	0.26 170	0.21 164	0.26 138	0.25 158
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
AdaDepth	0.76 88	0.45 74	1.41 144	0.70 91	1.27 475	3.12 238	0.43 100	1.02 5	0.94 87	0.63 67	0.91 111	0.43 27	0.58 85	1.41 189	0.48 69	0.18 43	0.21 228	0.23 84	0.19 128	0.25 119	0.26 182

IPLGR_C	2.28 402	1.31 516	19.46 540	0.92 229	1.32 488	3.93 413	0.89 361	4.20 497	1.82 329	2.30 453	2.63 529	1.16 223	1.07 252	1.41 189	1.29 340	0.37 386	0.23 289	0.27 201	0.22 197	0.31 228	0.45 416

rvit_0105_6	1.00 175	0.93 434	2.21 229	0.92 229	0.55 192	1.52 62	0.79 283	2.41 162	2.96 547	0.76 125	0.72 72	1.02 205	0.75 143	1.42 191	0.81 200	0.40 423	0.43 508	0.34 371	0.31 388	0.43 407	0.34 309

rvit_stereo_0075_2	1.18 207	0.74 351	2.66 274	0.90 215	1.27 475	2.51 165	0.69 218	2.25 144	2.06 377	1.40 223	1.86 386	1.46 271	0.84 182	1.42 191	0.94 259	0.46 479	0.40 489	0.48 496	0.38 468	0.46 434	0.51 458

GANet-ADL	2.20 384	0.73 343	20.11 565	1.25 420	0.69 282	3.83 383	0.76 259	3.49 322	1.71 305	1.65 259	1.99 420	2.10 377	1.10 263	1.42 191	1.26 330	0.38 403	0.33 432	0.25 141	0.22 197	0.42 397	0.36 329

DCANet-4	1.96 346	0.51 125	14.31 458	0.82 148	0.40 79	4.16 480	0.57 153	4.29 536	2.98 551	2.30 453	1.80 350	1.03 208	1.54 379	1.44 194	1.44 364	0.29 230	0.23 289	0.23 84	0.18 103	0.24 105	0.42 395

fff	1.74 308	0.70 316	9.08 383	0.81 138	0.36 26	4.15 471	0.57 153	4.23 510	2.09 383	2.30 453	1.80 350	1.19 232	3.02 534	1.44 194	1.46 368	0.29 230	0.23 289	0.23 84	0.18 103	0.24 105	0.42 395

csc	1.74 308	0.70 316	9.08 383	0.81 138	0.36 26	4.15 471	0.57 153	4.23 510	2.09 383	2.30 453	1.80 350	1.19 232	3.02 534	1.44 194	1.46 368	0.29 230	0.23 289	0.23 84	0.18 103	0.24 105	0.42 395

cscssc	1.74 308	0.70 316	9.08 383	0.81 138	0.36 26	4.15 471	0.57 153	4.23 510	2.09 383	2.30 453	1.80 350	1.19 232	3.02 534	1.44 194	1.46 368	0.29 230	0.23 289	0.23 84	0.18 103	0.24 105	0.42 395

MM-Stereo_test1	1.90 332	0.53 143	19.85 552	1.39 491	0.48 150	1.81 89	0.79 283	3.00 260	1.82 329	1.69 264	1.09 146	0.87 176	0.97 218	1.45 198	0.74 174	0.24 117	0.21 228	0.27 201	0.24 238	0.35 310	0.24 148

DEFOM-Stereo_RVC	0.81 115	1.13 479	1.23 114	0.97 266	0.57 208	0.81 7	0.43 100	3.49 322	0.84 50	0.73 104	0.95 121	0.44 32	1.17 285	1.45 198	0.60 110	0.26 153	0.18 113	0.24 115	0.17 79	0.30 209	0.19 17

MoCha-V2	0.87 131	0.48 106	1.87 187	0.88 199	0.32 9	1.37 47	0.55 146	2.71 223	1.42 158	0.92 168	1.75 327	0.65 110	1.17 285	1.45 198	0.57 104	0.21 78	0.21 228	0.20 40	0.19 128	0.24 105	0.23 131

AE-Stereo	1.18 207	0.60 215	2.05 207	1.10 347	0.60 225	4.39 523	0.72 229	3.74 371	1.62 281	1.10 194	1.90 401	1.01 204	0.92 207	1.45 198	0.82 203	0.28 207	0.22 260	0.28 234	0.28 325	0.26 138	0.22 120

rvit_stereo_0083	0.86 127	0.67 294	1.42 145	0.87 194	0.65 255	1.23 24	0.64 191	1.67 68	2.28 427	0.79 137	0.93 116	0.93 193	1.07 252	1.46 202	0.75 177	0.32 317	0.36 456	0.30 275	0.26 270	0.33 274	0.28 218

gcap-zeroshot	1.30 249	0.61 232	4.09 325	0.94 249	0.56 196	3.50 317	0.84 318	3.12 273	1.72 308	1.84 294	1.22 170	2.72 444	0.88 193	1.46 202	0.80 194	0.29 230	0.30 407	0.27 201	0.21 164	0.29 186	0.25 158

MyStereo8	2.33 416	1.13 479	19.26 535	1.22 411	1.62 548	4.16 480	0.57 153	3.50 325	2.36 446	2.15 403	1.75 327	2.28 387	1.14 276	1.46 202	2.20 486	0.24 117	0.21 228	0.32 318	0.27 296	0.36 323	0.43 404

Reg-Stereo(zero)	1.60 286	0.42 57	10.69 407	0.89 206	0.68 275	3.27 267	0.47 119	2.27 147	1.54 233	1.48 231	1.24 175	2.55 426	2.68 519	1.48 205	1.10 291	0.19 57	0.19 149	0.22 70	0.18 103	0.24 105	0.26 182

CRE-IMP	1.23 222	0.61 232	2.14 223	0.82 148	0.39 71	4.54 553	0.83 312	2.63 213	1.55 241	1.95 329	1.46 237	1.87 343	0.96 215	1.48 205	1.33 348	0.45 472	0.21 228	0.31 298	0.26 270	0.41 378	0.31 267

SGD-Stereo	0.65 49	0.41 41	1.06 53	0.85 181	0.31 5	2.44 158	0.46 113	1.09 6	0.69 11	0.84 153	0.52 46	0.55 61	0.53 69	1.49 207	0.46 44	0.31 296	0.14 11	0.25 141	0.18 103	0.23 100	0.20 57

monsterstereo	0.82 118	0.50 119	1.26 119	0.77 131	1.41 514	2.54 173	0.40 83	3.14 275	0.71 13	0.70 95	1.11 150	0.41 23	0.39 7	1.50 208	0.50 84	0.19 57	0.16 48	0.22 70	0.16 50	0.21 70	0.17 1

iRaftStereo_RVC	1.09 191	0.70 316	1.39 141	0.95 253	0.45 119	3.83 383	0.42 94	2.37 160	1.58 256	1.69 264	1.76 336	1.80 326	0.83 181	1.50 208	0.98 269	0.28 207	0.18 113	0.29 255	0.26 270	0.30 209	0.31 267

PMTNet	0.99 173	0.48 106	1.73 174	0.62 47	0.56 196	4.20 497	0.43 100	1.88 95	1.58 256	1.00 180	1.05 140	0.78 151	0.98 224	1.50 208	0.85 212	1.21 590	0.20 192	0.23 84	0.15 9	0.22 87	0.19 17

rvit_0105_5	1.13 196	0.93 434	2.60 264	0.91 223	0.56 196	1.92 102	0.91 374	3.02 263	2.63 502	0.95 175	1.20 164	1.18 228	0.93 210	1.51 211	0.93 257	0.40 423	0.43 508	0.37 418	0.35 433	0.42 397	0.44 410

DCANet	1.74 308	0.73 343	9.08 383	0.82 148	0.40 79	4.18 488	0.59 166	4.25 520	2.97 548	2.35 471	1.84 376	1.18 228	1.63 407	1.51 211	1.55 392	0.29 230	0.24 324	0.23 84	0.18 103	0.30 209	0.53 465

ADStereo(finetuned)	2.04 361	0.73 343	13.28 432	0.82 148	0.40 79	4.16 480	0.59 166	4.25 520	2.97 548	2.35 471	1.84 376	1.18 228	3.40 553	1.52 213	1.54 391	0.29 230	0.24 324	0.23 84	0.18 103	0.30 209	0.51 458

ACRE	2.27 397	1.11 477	19.45 539	0.91 223	1.30 479	3.94 418	0.87 352	4.21 503	1.80 327	2.28 447	2.62 527	1.17 224	1.04 237	1.52 213	1.30 341	0.37 386	0.23 289	0.27 201	0.22 197	0.31 228	0.46 426

CIPLG	2.27 397	1.18 490	19.24 532	0.92 229	1.34 494	3.95 423	0.89 361	4.23 510	1.82 329	2.31 459	2.67 532	1.17 224	1.06 249	1.53 215	1.32 344	0.37 386	0.23 289	0.27 201	0.22 197	0.31 228	0.45 416

IGEV_Zeroshot_test	2.16 378	0.69 305	20.60 591	1.22 411	0.54 184	2.18 136	0.53 138	3.38 312	1.61 276	1.93 323	1.55 267	3.76 536	1.05 242	1.55 216	0.91 243	0.29 230	0.20 192	0.27 201	0.29 353	0.40 353	0.32 278

IGEV-FE	2.16 378	0.69 305	20.56 587	1.22 411	0.54 184	2.18 136	0.53 138	3.38 312	1.61 276	1.93 323	1.55 267	3.74 534	1.06 249	1.56 217	0.91 243	0.29 230	0.20 192	0.27 201	0.29 353	0.40 353	0.32 278

ours_stereo	0.76 88	0.64 263	1.40 143	0.86 188	0.61 230	1.12 15	0.57 153	1.63 63	1.20 117	0.72 101	1.43 232	0.70 124	0.62 100	1.56 217	0.58 107	0.25 138	0.18 113	0.26 170	0.21 164	0.29 186	0.31 267

Any-RAFT	1.40 261	0.53 143	2.78 281	1.09 338	0.64 244	4.41 529	0.81 303	3.97 435	2.78 521	1.99 341	1.34 210	2.36 400	1.56 383	1.56 217	0.75 177	0.27 170	0.20 192	0.25 141	0.18 103	0.25 119	0.28 218

StereoAnything_RVC	0.94 149	2.66 584	2.20 227	0.76 126	0.34 14	1.18 21	0.39 77	2.31 155	0.69 11	0.51 11	0.34 4	0.32 1	0.89 199	1.57 220	0.35 1	0.32 317	0.16 48	0.23 84	0.15 9	3.31 608	0.18 5

HI	1.27 243	0.90 423	2.33 245	1.10 347	0.68 275	2.92 207	0.45 109	2.49 180	1.76 321	2.13 392	1.65 299	2.42 408	1.84 449	1.58 221	1.61 403	0.26 153	0.16 48	0.28 234	0.29 353	0.26 138	0.25 158

CoSv	1.27 243	0.90 423	2.33 245	1.10 347	0.68 275	2.92 207	0.45 109	2.49 180	1.76 321	2.13 392	1.65 299	2.42 408	1.84 449	1.58 221	1.61 403	0.26 153	0.16 48	0.28 234	0.29 353	0.26 138	0.25 158

Anonymous3	1.72 305	0.76 370	11.61 418	0.83 159	0.84 345	4.46 536	0.84 318	3.57 338	1.16 112	1.34 212	1.37 218	1.11 218	1.03 233	1.58 221	1.13 298	0.70 560	0.58 561	0.33 353	0.35 433	0.47 438	0.42 395

GMStereo	1.01 178	1.00 454	2.86 285	0.83 159	0.45 119	1.47 56	0.57 153	1.89 98	2.11 393	1.52 235	1.24 175	0.87 176	0.74 140	1.58 221	0.94 259	0.40 423	0.21 228	0.30 275	0.30 372	0.47 438	0.36 329
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DMCA	1.72 305	0.74 351	6.63 353	1.14 366	0.96 382	3.98 435	0.90 366	3.75 372	2.76 519	2.83 544	1.58 274	2.35 398	1.18 287	1.58 221	1.98 461	0.40 423	0.27 372	0.42 463	0.26 270	0.36 323	0.38 358

LoS	0.94 149	0.52 131	1.88 188	0.86 188	0.36 26	4.15 471	0.51 128	2.18 132	1.45 165	0.97 179	0.88 101	0.62 98	0.79 164	1.59 226	0.86 219	0.26 153	0.19 149	0.24 115	0.16 50	0.21 70	0.20 57
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CASS	1.29 248	0.66 284	2.62 270	0.95 253	0.66 262	2.84 191	0.69 218	3.00 260	1.79 326	2.57 509	1.95 408	1.39 259	1.55 381	1.59 226	1.06 282	0.50 509	0.28 384	0.34 371	0.28 325	0.46 434	0.63 503
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
plain	1.55 273	0.69 305	13.59 438	0.65 70	0.73 296	1.66 76	0.57 153	3.17 280	1.94 352	0.77 130	1.24 175	0.80 157	0.86 187	1.60 228	0.96 265	0.33 334	0.21 228	0.32 318	0.25 250	0.42 397	0.28 218

BUS	1.49 272	0.59 203	1.94 194	0.87 194	0.85 346	4.50 547	0.76 259	4.48 582	1.88 341	2.93 549	1.83 371	3.63 531	0.97 218	1.60 228	1.17 306	0.34 346	0.25 348	0.31 298	0.28 325	0.35 310	0.33 296

BSDual-CNN	1.46 268	0.59 203	1.94 194	0.87 194	0.85 346	4.16 480	1.16 458	4.48 582	1.88 341	2.93 549	1.83 371	2.60 431	1.31 310	1.60 228	1.21 316	0.34 346	0.25 348	0.31 298	0.28 325	0.35 310	0.33 296

psmg	1.47 271	0.59 203	1.94 194	0.92 229	0.85 346	4.30 512	1.42 506	4.10 478	1.88 341	2.64 525	2.09 443	2.60 431	1.31 310	1.60 228	1.21 316	0.34 346	0.27 372	0.33 353	0.34 417	0.36 323	0.34 309

FENet	2.25 392	0.50 119	20.29 576	1.35 471	0.67 270	4.01 439	0.60 169	3.95 428	1.99 358	1.96 332	1.11 150	2.43 411	1.43 342	1.60 228	1.39 354	0.32 317	0.22 260	0.33 353	0.26 270	0.29 186	0.39 365

MIF-Stereo (partial)	0.98 165	0.55 161	2.83 282	0.71 97	1.03 409	1.08 13	0.49 122	2.55 197	1.66 291	0.79 137	1.20 164	0.80 157	0.90 202	1.61 233	1.56 394	0.36 378	0.24 324	0.33 353	0.25 250	0.40 353	0.28 218

SCV_C0	0.89 136	0.59 203	1.96 199	0.83 159	0.44 111	1.24 28	0.64 191	3.33 308	1.66 291	0.82 143	1.20 164	0.73 139	0.66 117	1.62 234	0.66 134	0.32 317	0.21 228	0.24 115	0.20 148	0.28 168	0.23 131

MyStereo06	2.46 444	0.72 332	19.97 557	1.02 305	0.99 396	4.26 503	0.86 332	3.51 328	1.68 295	1.92 319	1.73 321	4.01 548	4.22 574	1.62 234	0.88 229	0.24 117	0.23 289	0.34 371	0.26 270	0.42 397	0.36 329

ICVP	2.26 395	0.66 284	21.18 610	0.99 280	0.88 360	4.28 509	0.95 399	3.32 302	1.60 272	1.66 260	1.76 336	1.34 252	1.14 276	1.62 234	1.32 344	0.53 524	0.35 450	0.33 353	0.29 353	0.40 353	0.51 458
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GES	1.38 260	0.64 263	2.61 267	1.09 338	0.57 208	4.30 512	1.02 424	3.86 397	1.51 208	1.72 273	1.74 323	1.28 244	1.77 434	1.62 234	1.61 403	0.39 415	0.27 372	0.33 353	0.30 372	0.41 378	0.47 431

rvit_0105_4	1.07 190	0.99 451	2.39 251	0.93 245	0.54 184	1.62 72	0.84 318	2.77 232	2.91 541	0.80 139	0.91 111	1.09 213	0.86 187	1.63 238	0.85 212	0.40 423	0.45 518	0.35 390	0.31 388	0.43 407	0.40 385

MyStereo07	1.01 178	0.80 387	1.26 119	1.00 288	1.04 412	3.95 423	0.95 399	2.07 122	1.42 158	0.75 111	1.22 170	0.68 119	0.91 204	1.63 238	0.67 139	0.24 117	0.24 324	0.34 371	0.26 270	0.41 378	0.37 343

Anonymous_2	3.01 520	0.89 421	4.53 334	1.06 321	1.18 444	2.93 211	0.87 352	3.24 289	1.46 173	1.86 300	1.35 213	4.11 554	2.35 499	1.64 240	1.28 337	0.82 571	0.90 593	8.71 648	15.84 651	4.44 625	0.74 530

RAFT	1.23 222	0.84 407	2.05 207	0.96 259	0.47 142	1.80 88	0.94 395	3.18 282	1.46 173	1.60 243	1.71 316	3.04 476	1.59 384	1.64 240	1.32 344	0.38 403	0.24 324	0.40 444	0.32 400	0.40 353	0.35 323

EAI-Stereo	2.35 425	0.63 251	2.97 288	0.95 253	0.65 255	3.84 388	14.27 638	5.04 609	2.19 407	2.06 374	7.25 599	1.10 216	0.94 212	1.65 242	1.37 353	0.31 296	0.22 260	0.27 201	0.60 556	0.27 151	0.32 278

SCV	0.95 156	0.63 251	1.38 140	1.70 550	0.41 88	1.23 24	0.89 361	3.53 333	1.57 253	0.61 49	1.54 263	0.93 193	0.77 152	1.66 243	0.66 134	0.36 378	0.20 192	0.25 141	0.19 128	0.29 186	0.25 158

ProNet	0.82 118	0.71 328	1.50 153	0.86 188	0.45 119	1.78 85	0.83 312	1.75 80	1.28 132	0.66 83	1.13 154	0.78 151	0.76 150	1.66 243	0.71 160	0.24 117	0.20 192	0.25 141	0.23 212	0.29 186	0.25 158

HHNet	2.48 449	0.71 328	20.52 585	0.64 62	0.64 244	4.07 453	0.93 389	3.76 374	1.56 247	2.15 403	4.92 590	0.98 199	3.37 552	1.66 243	1.79 436	0.32 317	0.20 192	0.31 298	0.27 296	0.36 323	0.42 395

Pruner-Stereo	1.32 255	0.59 203	2.11 222	1.79 564	0.47 142	4.73 592	0.79 283	2.53 186	1.72 308	2.47 492	1.58 274	1.48 272	1.03 233	1.66 243	1.47 373	0.44 463	0.21 228	0.34 371	0.30 372	0.30 209	0.39 365

anonymousdsp	0.95 156	0.69 305	1.27 124	0.83 159	0.52 174	4.54 553	0.84 318	1.76 81	1.24 121	0.76 125	1.06 142	0.78 151	0.77 152	1.67 247	0.69 151	0.27 170	0.17 73	0.29 255	0.21 164	0.31 228	0.26 182

IGEV-Stereo	0.95 156	0.69 305	1.27 124	0.84 169	0.52 174	4.54 553	0.84 318	1.76 81	1.24 121	0.75 111	1.06 142	0.79 155	0.77 152	1.68 248	0.69 151	0.27 170	0.17 73	0.29 255	0.21 164	0.31 228	0.26 182
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
SMoEStereo_RVC	0.80 106	0.53 143	1.12 89	0.92 229	0.44 111	2.41 156	0.79 283	1.49 42	1.16 112	0.70 95	1.12 152	0.64 105	0.64 106	1.69 249	0.87 225	0.22 90	0.16 48	0.31 298	0.22 197	0.26 138	0.25 158

model_zeroshot	1.21 217	0.60 215	3.55 312	1.05 315	0.57 208	3.46 302	0.63 188	2.73 226	1.55 241	2.05 369	1.38 221	1.50 275	0.82 177	1.69 249	0.87 225	0.29 230	0.23 289	0.30 275	0.23 212	0.27 151	0.32 278

ITER	0.61 33	0.44 68	1.19 106	0.65 70	0.50 162	0.95 9	0.24 8	1.20 16	0.95 91	0.93 169	0.77 80	0.68 119	0.47 30	1.70 251	0.46 44	0.18 43	0.14 11	0.19 19	0.16 50	0.20 38	0.21 99

fffy	0.80 106	0.59 203	1.56 162	1.00 288	0.47 142	1.27 32	0.76 259	1.90 101	1.02 96	0.75 111	1.35 213	0.83 164	0.72 130	1.70 251	0.62 116	0.23 103	0.19 149	0.27 201	0.21 164	0.28 168	0.32 278

AdaStereo	1.45 267	0.83 402	2.34 248	1.28 437	0.81 323	3.21 251	1.14 455	4.20 497	2.46 476	2.05 369	1.77 341	2.48 420	1.18 287	1.71 253	1.44 364	0.43 455	0.25 348	0.43 467	0.28 325	0.44 415	0.34 309
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.
11t1	1.11 194	0.53 143	1.80 182	1.55 529	0.65 255	2.20 140	0.60 169	3.66 354	1.49 195	1.60 243	1.26 184	1.03 208	1.35 318	1.72 254	0.97 266	0.28 207	0.31 417	0.29 255	0.23 212	0.30 209	0.34 309

rvit_0105_3	1.24 227	0.93 434	2.84 283	0.97 266	0.58 217	2.38 152	1.08 440	3.26 292	2.53 487	1.18 201	1.40 226	1.24 240	1.04 237	1.73 255	0.97 266	0.44 463	0.44 513	0.40 444	0.42 500	0.42 397	0.50 450

AASNet	2.44 440	0.92 430	19.79 549	1.35 471	1.49 524	3.81 381	1.07 435	3.85 394	2.93 545	1.95 329	2.29 483	1.96 355	1.29 306	1.73 255	1.93 452	0.39 415	0.33 432	0.45 479	0.30 372	0.55 466	0.45 416

DeepStereo_RVC	1.55 273	0.63 251	3.32 304	0.77 131	0.42 96	4.49 544	0.72 229	2.50 182	1.58 256	2.02 360	1.81 362	1.54 280	6.38 607	1.73 255	1.19 309	0.46 479	0.22 260	0.29 255	0.28 325	0.35 310	0.38 358

mms	0.77 96	0.68 302	1.17 102	0.83 159	0.71 289	1.41 51	0.67 205	1.61 56	1.12 109	0.77 130	1.37 218	0.63 103	0.54 73	1.75 258	0.63 119	0.24 117	0.19 149	0.26 170	0.21 164	0.31 228	0.34 309

DEFOM-Stereo	0.70 62	0.46 81	1.13 94	0.72 105	0.48 150	3.40 289	0.44 104	0.90 3	0.77 18	0.86 156	0.58 54	0.45 35	0.43 18	1.76 259	0.43 17	0.24 117	0.18 113	0.22 70	0.16 50	0.21 70	0.20 57

test_xeample3	2.12 373	0.63 251	21.55 618	0.91 223	0.47 142	1.85 95	0.94 395	7.96 626	1.23 119	0.75 111	0.76 77	0.64 105	0.70 125	1.77 260	0.83 206	0.30 273	0.21 228	0.27 201	0.21 164	0.27 151	0.24 148

tg	1.15 202	0.67 294	1.31 129	0.94 249	0.54 184	4.02 441	0.41 90	2.96 255	1.59 271	1.69 264	1.85 383	1.84 338	0.97 218	1.78 261	0.83 206	0.27 170	0.17 73	0.29 255	0.26 270	0.29 186	0.27 199

GCAP-BAT	1.21 217	0.74 351	3.23 298	0.95 253	0.70 286	3.86 398	0.93 389	1.89 98	1.48 187	1.85 295	1.96 409	1.68 297	0.79 164	1.78 261	0.81 200	0.29 230	0.20 192	0.24 115	0.20 148	0.26 138	0.35 323

dd	1.26 238	1.15 484	2.47 257	0.92 229	0.49 158	4.35 518	0.75 256	1.92 104	2.11 393	1.44 228	1.24 175	1.19 232	1.05 242	1.78 261	1.70 421	0.57 532	0.34 444	0.35 390	0.33 408	0.60 486	0.46 426

rafts_anoy	1.24 227	0.80 387	3.61 318	1.17 387	1.20 457	3.00 221	0.61 173	3.17 280	1.58 256	1.37 218	1.26 184	1.19 232	1.12 267	1.78 261	1.25 327	0.32 317	0.23 289	0.32 318	0.32 400	0.31 228	0.30 257

DilatedVolume-Stereo	0.81 115	0.60 215	1.51 155	1.01 294	0.59 221	1.34 44	0.51 128	1.56 51	1.08 105	1.26 207	1.24 175	0.77 150	0.87 191	1.79 265	0.72 165	0.23 103	0.24 324	0.22 70	0.21 164	0.25 119	0.23 131

fffft	0.76 88	0.47 96	1.28 126	0.82 148	0.54 184	1.51 60	0.80 293	2.09 124	1.18 115	0.63 67	0.84 94	0.59 88	0.55 76	1.80 266	0.85 212	0.19 57	0.18 113	0.27 201	0.20 148	0.26 138	0.24 148
1: 1. 1
EGLCR-Stereo	1.06 186	0.51 125	1.56 162	1.02 305	0.39 71	4.27 508	0.42 94	4.08 468	1.48 187	0.90 163	0.68 68	1.09 213	0.66 117	1.81 267	0.62 116	0.27 170	0.19 149	0.29 255	0.23 212	0.37 333	0.25 158

TRStereo	2.31 409	1.87 559	19.74 548	1.53 522	1.16 442	4.26 503	1.08 440	4.73 602	1.45 165	1.55 238	1.28 192	1.75 310	0.85 184	1.81 267	1.20 312	0.36 378	0.26 361	0.32 318	0.36 443	0.34 292	0.33 296

anonymity	1.76 313	1.26 508	2.73 280	1.66 544	1.32 488	1.84 92	1.07 435	3.49 322	2.30 431	2.11 385	2.11 448	1.71 306	3.90 568	1.82 269	1.48 376	1.10 585	1.09 598	1.08 595	1.08 596	1.05 567	1.09 569

Select-FE	2.25 392	0.87 417	17.36 499	1.06 321	0.99 396	2.04 121	0.46 113	3.79 380	1.61 276	2.52 500	1.81 362	4.41 569	3.15 541	1.83 270	0.92 248	0.32 317	0.35 450	0.30 275	0.41 493	0.32 255	0.55 475

PSMNet-RUCA	1.64 295	1.50 539	2.57 263	1.50 517	1.38 503	3.05 226	1.36 490	3.31 297	2.24 415	1.36 215	2.07 440	1.40 264	1.09 257	1.83 270	1.55 392	1.15 588	0.69 581	1.26 600	0.96 588	1.64 596	0.94 559

monsters	0.82 118	0.58 195	1.16 100	0.76 126	1.52 529	2.92 207	0.40 83	2.66 217	0.72 14	0.66 83	0.84 94	0.38 12	0.41 12	1.84 272	0.48 69	0.20 69	0.16 48	0.20 40	0.16 50	0.19 5	0.19 17

PAM	2.43 438	0.61 232	20.86 597	1.07 324	0.73 296	2.93 211	0.53 138	3.24 289	1.53 224	1.89 311	2.43 506	5.29 599	2.76 521	1.84 272	1.02 276	0.27 170	0.24 324	0.26 170	0.25 250	0.40 353	0.50 450

ff7	0.98 165	0.69 305	2.05 207	0.84 169	0.52 174	4.55 558	0.86 332	1.62 58	1.24 121	0.75 111	1.03 129	0.70 124	0.77 152	1.84 272	0.68 142	0.27 170	0.17 73	0.29 255	0.21 164	0.31 228	0.27 199

ffff	0.98 165	0.69 305	2.05 207	0.84 169	0.52 174	4.55 558	0.86 332	1.62 58	1.24 121	0.75 111	1.03 129	0.70 124	0.77 152	1.84 272	0.68 142	0.27 170	0.17 73	0.29 255	0.21 164	0.31 228	0.27 199

11t	0.98 165	0.69 305	2.05 207	0.84 169	0.52 174	4.55 558	0.86 332	1.62 58	1.24 121	0.75 111	1.03 129	0.70 124	0.77 152	1.84 272	0.68 142	0.27 170	0.17 73	0.29 255	0.21 164	0.31 228	0.27 199

ccc-4	0.98 165	0.69 305	2.05 207	0.84 169	0.52 174	4.55 558	0.86 332	1.62 58	1.24 121	0.75 111	1.03 129	0.70 124	0.77 152	1.84 272	0.68 142	0.27 170	0.17 73	0.29 255	0.21 164	0.31 228	0.27 199

dual_stereo	0.68 58	0.40 22	1.05 49	0.64 62	0.37 51	0.84 8	0.34 63	3.40 315	1.03 97	0.50 7	0.46 29	0.58 82	0.40 8	1.85 278	0.49 76	0.23 103	0.17 73	0.21 62	0.16 50	0.20 38	0.19 17

raft+_RVC	1.21 217	0.83 402	2.61 267	1.35 471	0.97 386	3.60 341	0.76 259	3.23 287	1.51 208	1.33 211	1.67 302	1.03 208	1.10 263	1.87 279	0.92 248	0.24 117	0.22 260	0.25 141	0.24 238	0.26 138	0.25 158

ToySt	1.35 256	0.72 332	3.65 320	1.01 294	0.50 162	3.31 278	1.01 420	3.46 318	1.73 311	1.30 208	1.55 267	2.07 375	1.47 354	1.88 280	1.40 355	0.27 170	0.27 372	0.30 275	0.32 400	0.42 397	0.39 365

GwcNet-ADL	2.47 447	0.67 294	21.48 617	0.96 259	0.72 291	4.61 569	0.95 399	4.42 572	2.36 446	1.98 336	1.80 350	2.55 426	1.24 299	1.90 281	1.41 359	0.40 423	0.46 527	0.24 115	0.27 296	0.41 378	0.49 443

mmm	1.27 243	0.58 195	2.20 227	1.41 495	0.68 275	2.39 154	0.85 327	3.90 410	1.63 284	2.20 421	1.84 376	1.28 244	1.50 363	1.91 282	0.89 232	0.31 296	0.27 372	0.45 479	0.37 455	0.38 338	0.34 309

x	1.15 202	0.57 182	1.53 156	1.44 502	0.67 270	1.94 104	0.97 409	3.87 400	1.57 253	1.61 248	1.28 192	1.58 284	1.22 294	1.93 283	1.04 280	0.28 207	0.30 407	0.34 371	0.29 353	0.32 255	0.31 267

AFF-stereo	1.31 253	0.77 373	1.46 148	1.10 347	0.45 119	3.93 413	0.48 121	2.92 252	2.92 543	1.90 312	2.21 467	2.11 379	1.52 369	1.93 283	1.12 297	0.21 78	0.16 48	0.25 141	0.25 250	0.29 186	0.20 57

Consistency-Raft	2.86 494	1.66 549	19.61 543	1.40 494	1.75 570	3.84 388	1.32 484	4.07 464	2.25 418	1.78 283	2.67 532	1.82 332	4.41 578	1.94 285	2.06 470	0.83 573	0.94 595	1.03 591	1.12 597	1.70 598	1.09 569

PAM_32	2.45 441	0.63 251	20.74 594	1.05 315	0.65 255	2.83 190	0.46 113	2.91 251	1.54 233	1.95 329	2.66 531	4.99 589	3.78 564	1.96 286	0.92 248	0.27 170	0.22 260	0.27 201	0.25 250	0.36 323	0.48 436

RAFT_CTSACE	1.80 319	1.06 467	10.00 396	1.71 551	1.39 505	3.49 313	1.06 433	3.05 266	1.62 281	1.70 268	2.04 429	2.51 423	1.80 442	1.98 287	0.94 259	0.25 138	0.22 260	0.28 234	0.30 372	0.30 209	0.26 182

Monster-pub-mixall	0.64 46	0.42 57	1.00 43	0.83 159	0.48 150	1.39 49	0.32 55	1.45 36	0.82 39	0.88 159	0.85 98	0.39 14	0.36 4	1.99 288	0.47 56	0.20 69	0.16 48	0.17 1	0.15 9	0.18 1	0.21 99

MIM_Stereo	1.20 214	0.78 379	3.30 303	1.05 315	0.43 103	3.04 224	0.60 169	2.46 175	1.51 208	1.60 243	1.58 274	1.82 332	1.29 306	2.00 289	1.07 285	0.24 117	0.24 324	0.28 234	0.25 250	0.27 151	0.27 199

anonymousdsp2	1.26 238	0.60 215	3.74 322	1.02 305	0.41 88	3.60 341	0.72 229	3.68 357	1.47 178	1.37 218	1.56 271	1.83 335	1.01 229	2.00 289	0.66 134	0.29 230	0.20 192	0.28 234	0.20 148	0.32 255	0.29 228

RALAANet	1.28 246	1.08 470	3.21 297	1.25 420	0.94 378	1.44 53	0.69 218	3.15 277	2.57 494	2.01 355	1.80 350	1.29 247	1.05 242	2.00 289	1.48 376	0.27 170	0.20 192	0.27 201	0.24 238	0.40 353	0.27 199

s12784h	1.31 253	0.45 74	2.41 254	0.71 97	0.35 20	4.42 531	0.50 124	4.22 506	2.73 514	2.01 355	2.48 511	0.91 187	0.96 215	2.01 292	0.70 157	0.29 230	0.18 113	0.24 115	0.16 50	0.27 151	0.18 5

MyStereo04	2.29 405	0.80 387	18.77 524	1.00 288	1.04 412	3.95 423	0.95 399	3.91 415	2.54 491	1.99 341	1.27 191	2.31 394	1.65 412	2.02 293	1.77 433	0.24 117	0.24 324	0.34 371	0.26 270	0.41 378	0.37 343

MyStereo05	2.37 431	0.72 332	19.94 555	1.02 305	0.99 396	4.26 503	0.86 332	4.01 445	2.62 500	2.14 395	1.26 184	2.28 387	1.63 407	2.07 294	1.68 419	0.24 117	0.23 289	0.34 371	0.26 270	0.42 397	0.36 329

StereoVision	1.65 296	0.75 364	7.47 364	1.01 294	1.80 578	2.61 180	0.61 173	3.06 269	1.96 353	1.25 205	3.46 574	1.85 341	0.88 193	2.07 294	1.93 452	0.43 455	0.36 456	0.37 418	0.36 443	0.48 441	0.33 296

Selective-RAFT	1.15 202	0.46 81	1.64 169	0.99 280	0.45 119	4.17 485	0.51 128	3.21 283	1.69 301	1.12 198	1.34 210	1.45 269	1.40 329	2.08 296	0.94 259	0.41 438	0.20 192	0.24 115	0.23 212	0.27 151	0.25 158

ROB_FTStereo_v2	1.23 222	0.66 284	2.02 203	0.75 112	0.37 51	4.67 578	0.76 259	2.53 186	1.58 256	1.99 341	1.46 237	1.78 316	1.14 276	2.08 296	0.88 229	0.48 493	0.22 260	0.32 318	0.27 296	0.40 353	0.29 228

MSMDNet	2.23 388	0.64 263	17.32 495	0.84 169	0.75 303	3.53 324	0.64 191	3.61 345	1.98 357	1.71 272	1.64 293	3.22 491	2.99 531	2.08 296	1.11 294	0.31 296	0.37 469	0.45 479	0.26 270	0.62 495	0.45 416

PCWNet_CMD	2.23 388	0.65 273	17.36 499	0.83 159	0.76 307	3.51 320	0.64 191	3.60 342	1.97 355	1.70 268	1.63 291	3.22 491	3.05 538	2.09 299	1.11 294	0.31 296	0.36 456	0.47 488	0.26 270	0.64 505	0.47 431

HITNet	2.07 366	0.82 398	14.77 461	1.34 466	0.56 196	3.47 305	0.80 293	4.07 464	2.35 443	2.16 408	1.61 286	1.64 292	1.44 345	2.09 299	2.56 517	0.26 153	0.18 113	0.41 456	0.26 270	0.45 423	0.25 158
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
ACVNet-DCA	1.85 323	0.74 351	13.77 441	1.78 559	0.36 26	4.48 538	0.74 246	3.98 437	1.53 224	1.01 181	1.81 362	0.72 135	1.62 394	2.13 301	0.64 122	0.29 230	0.17 73	0.32 318	0.21 164	0.33 274	0.32 278

xx1	2.03 359	0.74 351	13.77 441	1.78 559	0.36 26	4.48 538	0.74 246	4.23 510	3.95 601	1.01 181	1.81 362	1.79 323	1.34 315	2.13 301	0.64 122	0.29 230	0.17 73	0.33 353	0.33 408	0.33 274	0.32 278

cc1	1.98 350	0.74 351	13.77 441	1.78 559	0.36 26	4.48 538	0.74 246	4.23 510	3.95 601	1.01 181	1.81 362	0.72 135	1.62 394	2.13 301	0.64 122	0.29 230	0.17 73	0.32 318	0.21 164	0.31 228	0.29 228

IGEV-Stereo+	0.94 149	0.47 96	1.19 106	0.86 188	2.02 591	1.40 50	0.39 77	1.17 13	0.88 66	0.61 49	0.44 19	0.47 39	0.79 164	2.14 304	0.42 11	0.27 170	0.19 149	0.22 70	0.17 79	2.26 603	2.41 608

KYRaft	1.59 285	0.52 131	1.73 174	0.95 253	0.49 158	4.38 520	1.79 541	2.43 169	1.51 208	2.49 494	2.98 551	2.00 362	3.41 554	2.14 304	0.82 203	0.30 273	0.21 228	0.33 353	0.46 512	0.35 310	2.45 611

UDGNet	1.40 261	1.52 540	2.22 232	1.38 489	0.62 236	4.39 523	0.68 212	1.80 89	2.18 406	1.34 212	1.18 160	0.99 200	1.00 227	2.16 306	1.19 309	1.09 584	0.34 444	1.30 601	0.98 590	1.10 574	0.58 488

RALCasStereoNet	1.19 209	1.02 456	2.06 216	1.12 358	1.14 435	3.08 234	0.70 224	2.99 258	1.73 311	1.34 212	1.68 305	1.18 228	0.91 204	2.16 306	1.00 274	0.30 273	0.26 361	0.24 115	0.21 164	0.29 186	0.30 257

H2IRNET	1.90 332	0.53 143	14.29 457	1.14 366	0.60 225	4.48 538	0.44 104	2.65 215	1.81 328	1.05 190	2.30 488	1.67 295	1.40 329	2.17 308	1.50 380	0.36 378	0.21 228	0.33 353	0.37 455	0.34 292	0.29 228

HUI-Stereo	1.25 231	0.66 284	2.33 245	0.75 112	0.37 51	4.68 579	0.78 276	2.53 186	1.58 256	1.99 341	1.46 237	1.79 323	1.13 269	2.17 308	0.85 212	0.48 493	0.23 289	0.32 318	0.27 296	0.40 353	0.29 228

PSM-adaLoss	1.24 227	0.65 273	2.03 204	0.75 112	0.37 51	4.68 579	0.73 234	2.53 186	1.58 256	1.99 341	1.47 242	1.78 316	1.13 269	2.18 310	0.87 225	0.48 493	0.23 289	0.32 318	0.27 296	0.40 353	0.29 228

DCVSM-stereo	2.31 409	0.66 284	20.69 593	1.11 354	0.93 376	2.58 177	0.73 234	2.61 211	1.60 272	2.57 509	1.53 261	3.30 499	1.72 427	2.19 311	1.23 322	0.34 346	0.53 546	0.41 456	0.32 400	0.45 423	0.62 499

AIO-Stereo-zeroshot1	2.68 482	1.26 508	22.01 626	1.08 332	0.99 396	1.61 69	0.86 332	3.69 362	1.64 285	1.52 235	5.62 596	3.35 503	3.44 558	2.20 312	1.33 348	0.26 153	0.21 228	0.30 275	0.62 560	0.93 558	0.67 511

ssnet_v2	2.04 361	0.88 420	7.87 367	1.20 401	0.87 356	3.86 398	1.64 531	4.01 445	2.60 499	2.61 519	1.96 409	3.79 537	1.71 425	2.20 312	2.96 529	0.41 438	0.35 450	0.42 463	0.37 455	0.55 466	0.52 463

ffm	1.72 305	0.60 215	5.21 342	1.14 366	0.99 396	3.62 346	0.86 332	4.22 506	3.37 585	2.20 421	2.30 488	3.48 514	1.62 394	2.21 314	0.65 129	0.29 230	0.16 48	0.48 496	0.37 455	0.30 209	0.29 228

tt1	1.79 317	0.73 343	10.41 404	1.75 556	0.36 26	4.55 558	0.79 283	4.22 506	3.37 585	1.08 192	1.80 350	0.74 144	1.48 356	2.21 314	0.65 129	0.29 230	0.16 48	0.31 298	0.22 197	0.30 209	0.29 228

RAFT-IKP	1.25 231	0.66 284	2.23 234	0.75 112	0.37 51	4.64 573	0.74 246	2.53 186	1.58 256	1.99 341	1.47 242	1.78 316	1.13 269	2.22 316	0.92 248	0.48 493	0.22 260	0.32 318	0.27 296	0.40 353	0.29 228

Prome-Stereo	1.61 288	0.55 161	1.71 172	0.98 274	0.60 225	4.41 529	1.82 545	3.03 264	1.53 224	2.18 414	3.45 573	1.72 307	3.49 560	2.23 317	1.08 287	0.29 230	0.20 192	0.26 170	0.25 250	0.34 292	2.16 603

IER	1.69 302	0.65 273	7.19 360	0.94 249	1.15 437	3.28 272	0.89 361	3.48 319	1.97 355	2.10 381	1.98 417	2.28 387	2.12 477	2.25 318	1.75 432	0.29 230	0.23 289	0.36 406	0.30 372	0.32 255	0.34 309

ROB_FTStereo	1.25 231	0.66 284	2.14 223	0.75 112	0.37 51	4.65 575	0.77 272	2.53 186	1.58 256	1.99 341	1.47 242	1.78 316	1.13 269	2.26 319	0.86 219	0.47 488	0.22 260	0.32 318	0.27 296	0.40 353	0.29 228

iRaft-Stereo_20w	1.88 329	0.62 242	10.58 406	0.90 215	0.83 338	2.96 216	0.78 276	4.90 606	1.58 256	2.29 449	1.60 282	1.25 241	4.51 581	2.28 320	0.90 236	0.29 230	0.21 228	0.26 170	0.24 238	0.41 378	0.31 267

CBFPSM	2.05 363	0.95 442	10.12 400	1.07 324	1.05 414	2.84 191	1.20 469	3.28 293	1.73 311	1.82 291	1.30 197	4.56 577	4.06 570	2.34 321	2.34 496	0.25 138	0.38 475	0.32 318	0.27 296	0.37 333	0.79 543

depthmonostereo	0.94 149	0.71 328	2.39 251	0.85 181	0.54 184	2.21 141	0.53 138	1.83 93	1.17 114	0.95 175	1.09 146	0.99 200	0.97 218	2.37 322	0.68 142	0.23 103	0.27 372	0.22 70	0.20 148	0.25 119	0.26 182

MFMNet_re	2.91 501	1.91 560	18.25 513	3.06 610	1.89 582	3.13 239	1.67 536	3.52 329	2.97 548	3.14 565	2.87 548	2.26 385	2.41 502	2.42 323	2.00 463	1.10 585	1.05 597	0.94 588	0.90 584	1.28 588	1.46 589

Patchmatch Stereo++	1.25 231	0.65 273	2.06 216	0.75 112	0.37 51	4.68 579	0.76 259	2.53 186	1.58 256	1.99 341	1.47 242	1.78 316	1.14 276	2.44 324	0.90 236	0.48 493	0.23 289	0.32 318	0.27 296	0.40 353	0.29 228
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
iRAFT	1.25 231	0.65 273	2.06 216	0.75 112	0.37 51	4.68 579	0.76 259	2.53 186	1.58 256	1.99 341	1.47 242	1.78 316	1.14 276	2.44 324	0.90 236	0.48 493	0.23 289	0.32 318	0.27 296	0.40 353	0.29 228

PSM-AAD	2.43 438	0.54 155	1.32 132	0.92 229	0.54 184	4.48 538	7.47 625	2.96 255	1.55 241	2.31 459	2.56 521	1.26 242	16.23 635	2.46 326	0.89 232	0.28 207	0.21 228	0.58 543	0.41 493	0.34 292	1.32 581

iGMRVC	1.26 238	0.66 284	2.14 223	0.75 112	0.37 51	4.66 576	0.74 246	2.53 186	1.58 256	1.99 341	1.46 237	1.78 316	1.14 276	2.46 326	0.92 248	0.48 493	0.23 289	0.32 318	0.27 296	0.40 353	0.29 228

LMCR-Stereo	2.40 433	1.31 516	18.61 523	1.59 534	0.86 351	3.87 401	1.15 456	4.32 551	1.60 272	2.25 442	2.27 475	1.13 219	2.43 504	2.48 328	1.60 400	0.88 576	0.24 324	0.29 255	0.24 238	0.56 472	0.30 257

GMStereo_Zeroshot	1.41 263	1.21 495	3.33 305	1.29 441	0.72 291	3.35 282	0.53 138	2.58 208	1.68 295	2.35 471	1.56 271	2.42 408	0.96 215	2.50 329	1.16 303	0.45 472	0.23 289	0.40 444	0.24 238	0.79 544	0.33 296

iinet-f	2.26 395	1.18 490	13.71 439	1.14 366	1.11 431	3.77 371	1.10 446	4.14 487	2.17 404	2.06 374	1.76 336	2.99 472	2.99 531	2.50 329	2.49 509	0.35 366	0.39 484	0.27 201	0.28 325	0.45 423	0.39 365

SFCPSM	2.18 382	0.63 251	17.03 494	0.88 199	0.98 393	3.74 367	1.28 480	4.09 470	2.16 402	1.85 295	1.83 371	1.65 293	1.39 325	2.50 329	1.50 380	0.33 334	0.27 372	0.39 438	0.36 443	0.34 292	0.37 343

ISRNet	1.69 302	0.76 370	5.69 348	1.27 435	1.36 498	2.85 193	0.61 173	3.60 342	1.91 349	2.13 392	2.12 451	2.90 464	1.41 334	2.51 332	1.71 422	0.49 505	0.50 543	0.56 538	0.47 515	0.49 447	0.57 483

TestStereo1	1.56 277	0.81 391	2.32 243	1.61 539	0.64 244	4.13 467	1.36 490	3.79 380	3.20 573	1.60 243	2.57 523	1.39 259	2.15 481	2.51 332	1.30 341	0.29 230	0.20 192	0.34 371	0.25 250	0.40 353	0.36 329

SA-5K	1.56 277	0.81 391	2.32 243	1.61 539	0.64 244	4.13 467	1.36 490	3.79 380	3.20 573	1.60 243	2.57 523	1.39 259	2.15 481	2.51 332	1.30 341	0.29 230	0.20 192	0.34 371	0.25 250	0.40 353	0.36 329

CFNet_pseudo	2.12 373	0.67 294	15.14 472	0.85 181	0.74 301	3.95 423	0.64 191	3.95 428	1.78 324	1.90 312	1.79 347	3.27 496	1.62 394	2.51 332	1.16 303	0.31 296	0.36 456	0.53 528	0.27 296	0.63 497	0.44 410

ccs_rob	2.13 375	0.67 294	15.11 471	0.84 169	0.75 303	3.96 428	0.65 200	3.95 428	1.78 324	1.88 305	1.79 347	3.26 495	1.64 410	2.51 332	1.16 303	0.31 296	0.36 456	0.54 535	0.27 296	0.65 508	0.45 416

AIO-Stereo-zeroshot	2.35 425	0.99 451	19.62 544	1.09 338	0.96 382	1.51 60	0.44 104	4.05 458	1.64 285	1.31 209	1.67 302	4.93 586	2.45 506	2.52 337	1.40 355	0.30 273	0.20 192	0.31 298	0.50 530	0.57 477	0.60 493

test_4	1.30 249	0.50 119	6.16 351	0.84 169	0.45 119	1.61 69	1.12 450	2.14 128	1.42 158	1.52 235	2.31 495	1.84 338	0.79 164	2.52 337	1.19 309	0.27 170	0.17 73	0.29 255	0.29 353	0.29 186	0.25 158

xyz-stereo-finetune	1.05 185	0.62 242	1.46 148	0.59 25	0.36 26	3.48 309	0.81 303	2.69 221	1.74 317	0.94 171	1.21 168	0.91 187	0.78 160	2.53 339	1.28 337	0.24 117	0.24 324	0.26 170	0.23 212	0.30 209	0.23 131

HH	2.23 388	0.86 414	21.59 619	0.98 274	0.51 165	1.49 58	0.82 307	2.74 227	1.54 233	1.10 194	1.69 310	4.62 579	1.86 454	2.55 340	0.69 151	0.26 153	0.22 260	0.29 255	0.23 212	0.34 292	0.27 199

HanStereo	2.23 388	0.86 414	21.59 619	0.98 274	0.51 165	1.49 58	0.82 307	2.74 227	1.54 233	1.10 194	1.69 310	4.62 579	1.86 454	2.55 340	0.69 151	0.26 153	0.22 260	0.29 255	0.23 212	0.34 292	0.27 199

SA	1.62 290	0.75 364	3.78 324	1.07 324	0.43 103	4.26 503	1.36 490	4.45 579	3.12 562	1.63 252	1.97 415	1.68 297	2.26 492	2.55 340	1.27 333	0.27 170	0.22 260	0.37 418	0.37 455	0.35 310	0.30 257

BEATNet_4x	1.92 339	1.36 523	8.75 381	1.20 401	0.56 196	3.46 302	1.03 426	4.00 443	2.43 468	2.25 442	1.70 312	2.10 377	1.59 384	2.57 343	3.05 533	0.37 386	0.22 260	0.47 488	0.29 353	0.60 486	0.40 385

tt45	0.96 161	0.48 106	1.19 106	0.89 206	0.66 262	3.91 406	0.76 259	1.90 101	1.26 129	0.70 95	1.30 197	0.71 132	0.63 103	2.59 344	0.74 174	0.22 90	0.17 73	0.28 234	0.23 212	0.27 151	0.27 199

IGEVStereo-DCA	0.86 127	0.65 273	2.05 207	0.90 215	0.46 132	1.57 64	0.86 332	1.62 58	1.24 121	0.65 81	0.77 80	0.74 144	0.72 130	2.59 344	0.86 219	0.28 207	0.21 228	0.28 234	0.21 164	0.29 186	0.27 199

rrr	2.27 397	0.65 273	23.82 637	0.90 215	0.46 132	1.57 64	0.96 406	7.98 627	1.19 116	0.65 81	0.77 80	0.74 144	0.72 130	2.59 344	0.86 219	0.28 207	0.21 228	0.28 234	0.21 164	0.29 186	0.25 158

CFNet_ucs	2.36 430	0.68 302	18.42 520	0.89 206	0.81 323	3.85 396	0.68 212	4.29 536	2.37 452	2.09 378	2.04 429	3.31 500	1.24 299	2.63 347	1.14 299	0.36 378	0.45 518	0.56 538	0.29 353	0.66 513	0.49 443

MIPNet	2.33 416	0.71 328	19.82 550	0.89 206	0.56 196	4.76 597	0.61 173	4.32 551	2.37 452	1.83 293	1.48 249	1.48 272	1.98 468	2.63 347	1.44 364	0.29 230	0.20 192	0.26 170	0.23 212	0.30 209	0.39 365

Sa-1000	1.63 294	0.79 383	3.56 314	1.11 354	0.48 150	4.06 448	1.41 504	4.49 585	2.75 518	2.00 353	2.80 543	1.84 338	1.43 342	2.64 349	1.50 380	0.27 170	0.19 149	0.36 406	0.33 408	0.36 323	0.30 257

test-3	1.19 209	0.52 131	2.00 201	1.01 294	0.42 96	1.95 105	0.91 374	4.35 557	1.47 178	2.24 439	1.16 157	2.06 372	0.79 164	2.68 350	0.76 181	0.27 170	0.18 113	0.28 234	0.26 270	0.26 138	0.25 158

test_1	1.19 209	0.52 131	2.00 201	1.01 294	0.42 96	1.95 105	0.90 366	4.36 562	1.47 178	2.17 412	1.16 157	2.06 372	0.78 160	2.68 350	0.76 181	0.27 170	0.18 113	0.28 234	0.26 270	0.26 138	0.25 158

zero-FE	0.95 156	0.52 131	2.63 271	0.86 188	1.27 475	1.41 51	0.86 332	2.27 147	0.73 15	0.50 7	0.64 61	0.54 57	0.78 160	2.70 352	1.02 276	0.35 366	0.17 73	0.24 115	0.18 103	1.03 565	0.29 228

test_3	1.19 209	0.51 125	2.08 219	0.99 280	0.41 88	2.05 123	0.87 352	4.40 570	1.42 158	1.99 341	1.18 160	2.03 366	0.79 164	2.70 352	0.75 177	0.27 170	0.17 73	0.29 255	0.29 353	0.30 209	0.27 199

DisPM	1.36 257	0.55 161	2.39 251	1.54 524	0.51 165	4.59 566	0.79 283	2.50 182	1.88 341	2.50 495	1.83 371	1.45 269	1.01 229	2.71 354	0.93 257	0.46 479	0.20 192	0.32 318	0.31 388	0.31 228	0.44 410

Wz-Net-LNSev	2.30 408	1.67 551	14.88 464	1.18 393	1.65 556	3.49 313	1.54 521	3.63 347	2.03 368	1.88 305	1.64 293	3.29 497	2.06 473	2.71 354	2.02 466	0.40 423	0.33 432	0.32 318	0.31 388	0.53 461	0.49 443

RAFT+CT+SA	1.62 290	0.72 332	7.42 362	0.97 266	1.42 516	4.04 445	0.94 395	3.90 410	1.61 276	1.61 248	1.63 291	1.33 251	1.18 287	2.73 356	1.10 291	0.27 170	0.19 149	0.31 298	0.34 417	0.33 274	0.33 296

GrayStereo	2.58 469	0.53 143	1.63 167	1.58 533	0.89 365	4.17 485	8.17 629	3.03 264	1.52 217	2.80 541	2.50 513	1.70 304	17.10 636	2.83 357	1.15 300	0.33 334	0.21 228	0.27 201	0.32 400	0.28 168	0.53 465

rvit_105_1	1.43 264	0.90 423	3.27 301	1.08 332	0.68 275	2.79 186	1.27 478	3.52 329	2.35 443	1.38 220	1.54 263	1.28 244	1.14 276	2.91 358	1.40 355	0.54 526	0.47 531	0.45 479	0.59 554	0.44 415	0.58 488

fast-acv-ft	2.54 460	1.19 492	20.08 563	1.41 495	1.40 507	3.18 245	1.17 461	3.37 311	2.28 427	1.90 312	2.15 456	2.69 439	2.17 486	2.91 358	2.31 493	0.37 386	0.39 484	0.45 479	0.39 475	0.57 477	0.45 416

MSKI-zero shot	2.22 385	0.64 263	20.09 564	0.96 259	0.56 196	4.04 445	0.70 224	3.91 415	1.50 201	1.92 319	2.28 479	1.92 346	0.71 127	2.93 360	0.67 139	0.26 153	0.23 289	0.26 170	0.21 164	0.28 168	0.26 182

GMM-Stereo	2.45 441	0.52 131	20.38 579	0.89 206	0.82 332	4.18 488	1.91 550	2.45 172	1.48 187	2.48 493	2.30 488	1.69 302	1.86 454	2.93 360	1.08 287	0.28 207	0.18 113	0.33 353	0.48 520	0.35 310	2.41 608

NRIStereo	1.28 246	0.61 232	1.67 170	1.15 379	0.38 64	4.73 592	0.90 366	2.42 166	1.50 201	1.93 323	1.33 205	1.75 310	1.22 294	2.96 362	1.33 348	0.46 479	0.22 260	0.29 255	0.26 270	0.30 209	0.28 218

DDF-Stereo	0.90 140	0.53 143	1.16 100	0.88 199	1.31 481	1.59 67	0.86 332	2.26 145	0.79 28	0.48 3	0.63 60	0.54 57	0.73 135	2.97 363	1.03 278	0.39 415	0.17 73	0.24 115	0.18 103	1.06 568	0.29 228

test_5	1.87 325	0.75 364	10.23 401	1.14 366	1.40 507	3.85 396	1.27 478	3.91 415	1.93 351	1.69 264	1.78 344	1.67 295	1.79 437	2.99 364	1.17 306	0.30 273	0.18 113	0.35 390	0.33 408	0.34 292	0.33 296

999	0.97 163	0.48 106	1.24 117	1.03 312	0.64 244	3.25 262	0.92 387	1.40 34	1.39 149	0.71 99	1.68 305	0.70 124	0.66 117	3.03 365	0.89 232	0.23 103	0.19 149	0.25 141	0.21 164	0.25 119	0.29 228

DN-CSS_ROB	1.91 336	1.55 542	11.13 413	1.82 566	0.88 360	3.99 436	0.61 173	4.01 445	1.67 293	1.64 255	1.89 396	1.39 259	1.06 249	3.23 366	1.50 380	0.31 296	0.19 149	0.44 472	0.29 353	0.37 333	0.31 267

iResNet	2.52 457	0.94 440	21.17 609	1.84 568	0.72 291	3.75 368	0.81 303	4.14 487	2.55 493	2.33 469	2.03 426	1.35 254	1.44 345	3.27 367	2.16 484	0.35 366	0.23 289	0.28 234	0.22 197	0.44 415	0.45 416

YMNet	2.40 433	1.41 531	13.46 435	1.36 477	1.67 560	3.96 428	0.97 409	3.81 384	2.37 452	2.64 525	2.57 523	3.35 503	1.53 376	3.28 368	2.42 502	0.48 493	0.54 548	0.52 523	0.49 524	0.70 521	0.54 471

YMNet_1	2.40 433	1.41 531	13.46 435	1.36 477	1.67 560	3.96 428	0.97 409	3.81 384	2.37 452	2.64 525	2.57 523	3.35 503	1.53 376	3.28 368	2.42 502	0.48 493	0.54 548	0.52 523	0.49 524	0.70 521	0.54 471

pcwnet_v2	2.70 485	0.65 273	22.48 629	1.08 332	1.03 409	3.56 333	0.81 303	4.29 536	3.14 565	2.29 449	2.29 483	3.01 474	1.71 425	3.32 370	1.43 362	0.43 455	0.50 543	0.41 456	0.34 417	0.61 491	0.56 479

ADCP+	3.74 559	1.96 563	16.90 492	1.09 338	1.55 536	4.35 518	3.65 612	3.93 422	2.98 551	2.22 432	1.66 301	3.95 543	4.83 584	3.41 371	18.87 635	0.38 403	0.41 499	0.63 559	0.53 542	0.64 505	0.81 545

UCFNet_RVC	1.57 279	0.84 407	3.25 299	1.36 477	1.40 507	4.07 453	1.01 420	2.68 219	1.50 201	2.11 385	1.88 390	2.37 401	1.50 363	3.41 371	1.42 361	0.36 378	0.28 384	0.52 523	0.40 486	0.53 461	0.43 404

UNet	2.51 454	0.74 351	20.17 567	1.14 366	1.44 517	3.48 309	0.76 259	3.77 376	1.87 339	2.05 369	1.57 273	2.75 448	2.39 501	3.51 373	2.51 511	0.32 317	0.26 361	0.41 456	0.26 270	0.38 338	0.39 365

xyz-stereo-finetune2	1.16 206	0.63 251	1.50 153	0.57 13	0.36 26	3.47 305	0.65 200	2.70 222	1.23 119	0.88 159	1.75 327	0.91 187	1.76 432	3.54 374	1.74 429	0.24 117	0.22 260	0.30 275	0.27 296	0.31 228	0.26 182

iResNetv2_ROB	2.65 474	5.00 602	19.28 537	2.06 584	1.09 427	3.83 383	1.13 453	4.14 487	2.09 383	1.85 295	2.03 426	2.01 365	1.51 367	3.58 375	1.58 396	0.34 346	0.21 228	0.32 318	0.21 164	0.44 415	0.29 228

PWCDC_ROB	2.95 505	3.26 591	14.06 451	1.59 534	1.56 539	4.19 492	0.86 332	4.30 544	4.08 603	2.06 374	7.37 600	2.75 448	2.42 503	3.59 376	2.67 521	1.34 602	0.36 456	0.39 438	0.34 417	1.13 577	0.62 499

LCNet	1.55 273	0.54 155	1.88 188	0.99 280	0.55 192	3.60 341	1.21 472	2.86 248	1.53 224	2.18 414	1.74 323	1.43 268	4.17 573	3.62 377	0.87 225	0.29 230	0.20 192	0.28 234	0.77 575	0.47 438	1.85 597

UPFNet	1.81 320	0.63 251	6.71 354	1.25 420	1.44 517	3.50 317	1.35 488	4.02 449	1.85 337	2.40 483	1.52 254	2.41 405	1.40 329	3.62 377	1.88 446	0.34 346	0.33 432	0.37 418	0.31 388	0.41 378	0.39 365

AIO-test2	1.61 288	1.30 512	3.40 307	1.16 385	1.31 481	3.18 245	0.74 246	4.06 462	1.52 217	1.72 273	2.21 467	0.78 151	0.74 140	3.64 379	0.95 264	3.64 622	0.26 361	0.35 390	0.42 500	0.37 333	0.33 296

MMNet	2.02 358	0.81 391	10.76 408	1.12 358	1.23 465	3.53 324	0.89 361	3.79 380	2.08 380	2.15 403	1.76 336	2.15 380	2.12 477	3.69 380	2.32 494	0.31 296	0.29 394	0.34 371	0.27 296	0.38 338	0.42 395

FTStereo	3.71 558	0.53 143	20.37 578	0.96 259	0.65 255	4.34 515	11.29 633	2.62 212	1.50 201	2.58 513	5.04 591	1.90 344	13.84 631	3.71 381	1.25 327	0.38 403	0.24 324	0.31 298	0.32 400	0.30 209	2.10 602

DLNR-FE	28.68 649	56.10 661	49.61 652	183.75 663	105.98 660	3.44 296	0.28 37	29.58 652	1.49 195	1.01 181	1.26 184	0.93 193	0.63 103	3.81 382	1.51 386	33.14 658	0.41 499	0.26 170	0.23 212	99.94 664	0.32 278

EKT-Stereo	6.79 611	0.64 263	4.24 327	1.77 558	106.39 661	4.51 551	0.61 173	3.16 278	1.53 224	1.88 305	1.22 170	1.98 359	1.36 320	3.81 382	0.84 209	0.35 366	0.24 324	0.29 255	0.26 270	0.34 292	0.48 436

dad	1.65 296	1.19 492	3.04 292	0.98 274	0.56 196	4.22 498	0.84 318	1.99 113	2.48 477	2.14 395	1.68 305	1.62 290	1.13 269	3.85 384	2.04 467	1.03 583	0.40 489	2.04 608	0.48 520	0.75 538	0.53 465

gwcnet-sp	2.31 409	1.21 495	17.34 496	1.08 332	0.92 371	3.56 333	1.04 429	3.69 362	2.09 383	2.55 505	1.60 282	1.80 326	1.62 394	3.87 385	1.95 456	0.29 230	0.29 394	0.30 275	0.28 325	0.38 338	0.39 365

scenet	2.31 409	1.21 495	17.34 496	1.08 332	0.92 371	3.56 333	1.04 429	3.69 362	2.09 383	2.55 505	1.60 282	1.80 326	1.62 394	3.87 385	1.95 456	0.29 230	0.29 394	0.30 275	0.28 325	0.38 338	0.39 365

ssnet	2.31 409	1.21 495	17.34 496	1.08 332	0.92 371	3.56 333	1.04 429	3.69 362	2.09 383	2.55 505	1.60 282	1.80 326	1.62 394	3.87 385	1.95 456	0.29 230	0.29 394	0.30 275	0.28 325	0.38 338	0.39 365

hknet	1.98 350	0.64 263	8.70 380	0.87 194	1.07 421	4.16 480	1.16 458	4.48 582	1.73 311	2.93 549	1.83 371	3.48 514	1.30 309	3.91 388	1.51 386	0.31 296	0.25 348	0.31 298	0.28 325	0.35 310	0.33 296

DLNR_Zeroshot_test	28.62 648	55.50 660	49.94 654	183.62 662	115.05 662	3.43 295	0.28 37	29.49 651	1.49 195	1.01 181	1.26 184	0.93 193	0.63 103	3.92 389	1.51 386	29.81 657	0.41 499	0.26 170	0.23 212	93.28 662	0.32 278

DispFullNet	4.64 583	3.48 594	23.95 638	3.99 622	3.03 611	3.35 282	1.06 433	4.18 493	2.80 527	6.33 618	2.94 549	4.04 550	7.81 618	3.92 389	5.16 560	2.75 610	1.61 611	3.10 627	2.68 634	3.32 609	3.31 626

ADCMid	3.96 567	3.27 592	15.48 475	1.26 427	1.40 507	4.66 576	2.28 567	4.06 462	3.54 590	3.94 588	3.02 553	3.85 540	3.67 563	4.03 391	18.65 633	0.68 556	0.61 568	1.09 596	1.18 601	1.38 591	1.08 568

LALA_ROB	1.95 344	1.48 537	3.11 294	1.05 315	0.98 393	3.99 436	1.82 545	4.44 576	2.28 427	3.31 572	1.85 383	2.76 454	1.67 416	4.04 392	3.23 536	0.46 479	0.41 499	0.55 536	0.52 538	0.60 486	0.57 483

MLCV	1.87 325	0.91 428	8.59 377	1.10 347	0.57 208	3.59 339	0.53 138	3.70 367	2.20 409	2.80 541	2.25 473	2.00 362	1.42 339	4.13 393	1.86 444	0.30 273	0.20 192	0.32 318	0.21 164	0.33 274	0.36 329

XX-Stereo	2.54 460	0.61 232	20.21 568	1.78 559	1.19 451	4.30 512	0.46 113	4.39 568	1.58 256	2.32 463	1.89 396	4.64 581	0.60 95	4.16 394	0.82 203	0.31 296	0.21 228	0.28 234	0.27 296	0.51 451	0.26 182

DISCO	2.25 392	0.73 343	10.06 397	1.76 557	1.12 432	3.47 305	1.25 477	3.24 289	2.26 421	2.65 529	1.96 409	4.53 575	1.92 463	4.17 395	3.61 540	0.32 317	0.25 348	0.31 298	0.29 353	0.66 513	0.41 391

tt	7.19 615	0.51 125	6.83 355	4.03 623	2.30 601	12.05 631	20.19 646	15.46 643	6.58 626	3.42 579	3.22 565	5.37 600	6.39 608	4.20 396	7.46 582	9.81 646	11.53 651	7.05 644	7.46 646	6.31 634	3.71 631

AIO-test1	2.18 382	0.66 284	18.95 528	0.89 206	1.48 523	3.40 289	0.97 409	4.19 496	1.68 295	0.86 156	1.35 213	0.99 200	0.75 143	4.47 397	1.27 333	0.23 103	0.23 289	0.28 234	0.33 408	0.31 228	0.35 323

DeepPruner_ROB	2.05 363	1.09 473	10.50 405	1.01 294	1.20 457	4.39 523	0.91 374	3.14 275	1.72 308	2.60 517	1.54 263	2.78 456	1.27 301	4.52 398	1.72 424	0.51 515	0.40 489	0.37 418	0.34 417	0.48 441	0.52 463

iResNet_ROB	1.89 330	1.02 456	8.60 378	1.39 491	0.98 393	3.72 362	0.66 203	3.84 391	2.65 505	1.88 305	2.05 435	1.98 359	1.27 301	4.52 398	1.67 418	0.30 273	0.20 192	0.28 234	0.18 103	0.31 228	0.40 385

1test111	1.99 353	0.74 351	13.77 441	1.78 559	0.36 26	4.48 538	0.74 246	3.98 437	1.53 224	1.01 181	1.81 362	0.72 135	1.62 394	4.66 400	0.98 269	0.29 230	0.17 73	0.32 318	0.21 164	0.33 274	0.32 278

qqq	1.30 249	0.57 182	1.67 170	1.15 379	0.51 165	2.18 136	0.91 374	3.98 437	1.53 224	1.50 234	1.24 175	1.79 323	1.34 315	4.66 400	0.98 269	0.28 207	0.31 417	0.33 353	0.33 408	0.33 274	0.32 278

PFNet+	1.46 268	0.57 182	2.84 283	0.92 229	0.47 142	4.64 573	0.84 318	2.46 175	1.99 358	2.14 395	1.64 293	1.34 252	1.03 233	4.68 402	1.23 322	0.45 472	0.33 432	0.37 418	0.39 475	0.32 255	0.49 443

Wz-Net-LNSev-Ref	2.42 437	1.47 536	14.14 452	1.30 448	1.35 495	3.51 320	1.64 531	4.04 454	2.10 391	2.46 490	1.88 390	2.28 387	2.51 510	4.73 403	3.17 535	0.38 403	0.19 149	0.35 390	0.20 148	0.40 353	0.36 329

GEStereo_RVC	1.91 336	0.80 387	6.57 352	1.20 401	1.06 417	4.02 441	1.43 508	4.13 481	1.89 345	2.03 364	1.80 350	2.34 396	1.86 454	4.94 404	1.77 433	0.48 493	0.38 475	0.32 318	0.28 325	0.42 397	0.50 450

ADCRef	3.30 542	1.23 505	14.90 465	1.17 387	1.41 514	3.95 423	1.64 531	3.88 403	2.36 446	3.05 560	2.21 467	2.40 403	2.81 525	5.04 405	16.63 622	0.46 479	0.34 444	0.63 559	0.62 560	0.54 464	0.67 511

GCST	2.56 465	1.79 557	18.02 511	1.92 574	1.33 492	1.72 79	0.51 128	3.67 355	2.03 368	1.70 268	1.61 286	1.55 281	1.29 306	5.06 406	1.24 324	2.06 606	0.77 588	1.45 604	0.97 589	1.14 578	1.34 582

ADCL	4.35 577	1.63 545	14.21 455	1.29 441	1.26 473	5.56 610	11.16 632	3.97 435	3.37 585	6.07 614	4.67 587	4.30 565	5.72 596	5.08 407	14.51 612	0.50 509	0.48 537	0.89 587	0.77 575	0.78 542	0.76 535

STTStereo	2.34 420	0.95 442	14.93 467	1.43 499	1.54 532	3.86 398	0.86 332	3.65 351	2.44 472	2.15 403	1.55 267	2.49 422	1.59 384	5.14 408	1.44 364	0.38 403	0.39 484	0.47 488	0.51 534	0.52 455	0.51 458

ADCS	4.22 576	5.33 603	16.32 482	1.64 541	1.31 481	3.91 406	3.64 611	4.21 503	2.89 539	5.11 608	2.81 545	4.46 571	3.06 540	5.21 409	19.50 636	0.63 542	0.64 572	0.69 568	0.69 569	1.12 576	1.26 576

PDISCO_ROB	2.86 494	1.53 541	14.27 456	1.98 580	2.19 596	4.52 552	1.35 488	4.65 598	3.19 570	2.09 378	2.16 457	3.53 525	2.45 506	5.32 410	2.12 477	1.30 600	0.78 589	0.72 575	0.59 554	1.24 587	1.28 577

delet	1.92 339	0.76 370	5.14 339	1.01 294	1.65 556	3.44 296	2.03 557	3.76 374	2.48 477	2.01 355	2.05 435	2.63 435	1.90 460	5.34 411	2.12 477	0.28 207	0.29 394	0.40 444	0.31 388	0.41 378	0.45 416

DDUNet	2.91 501	2.78 586	6.94 358	3.53 616	2.26 600	3.28 272	1.36 490	3.77 376	2.04 372	2.62 521	2.49 512	4.18 558	1.69 421	5.38 412	1.85 443	2.21 608	1.77 614	2.61 617	2.43 629	2.60 604	2.34 607

DSFCA	1.89 330	0.69 305	3.14 296	1.10 347	1.18 444	3.99 436	1.79 541	3.50 325	2.16 402	3.10 562	1.64 293	2.91 467	2.50 509	5.38 412	2.26 489	0.43 455	0.38 475	0.37 418	0.36 443	0.50 449	0.42 395

ASMatch	2.62 471	0.60 215	20.65 592	1.37 487	0.64 244	4.39 523	0.78 276	1.97 111	1.58 256	1.70 268	3.89 581	1.94 348	3.79 565	5.46 414	1.64 414	0.31 296	0.24 324	0.34 371	0.28 325	0.33 274	0.50 450

aanetorigin	3.30 542	1.66 549	17.52 506	1.18 393	1.58 544	2.57 175	3.80 614	2.65 215	2.03 368	6.12 616	4.30 585	2.82 459	5.70 595	5.47 415	4.67 550	0.50 509	0.44 513	0.43 467	0.47 515	1.17 583	0.92 557

SHD	2.82 491	2.04 568	13.80 445	1.69 547	1.79 575	2.73 185	1.07 435	3.85 394	3.18 569	4.63 603	2.74 536	3.38 508	2.77 522	5.48 416	3.66 541	0.62 541	0.47 531	0.51 517	0.55 546	0.65 508	0.74 530

NLCA_NET_v2_RVC	2.54 460	1.04 461	16.73 489	1.53 522	2.00 587	3.96 428	0.87 352	3.87 400	2.31 435	2.54 504	1.67 302	2.85 461	1.63 407	5.55 417	1.62 408	0.46 479	0.33 432	0.38 434	0.38 468	0.53 461	0.62 499
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
CRFU-Net	2.49 451	0.78 379	10.36 402	2.30 595	1.08 423	3.91 406	1.41 504	3.85 394	1.65 289	2.15 403	1.76 336	3.34 502	7.95 619	5.56 418	1.48 376	0.47 488	0.35 450	0.30 275	0.28 325	0.37 333	0.43 404

ADCPNet	3.89 563	1.63 545	20.25 573	1.28 437	1.27 475	6.43 615	2.65 582	3.93 422	2.70 511	2.78 539	2.20 465	4.28 564	6.16 603	5.56 418	10.27 596	0.65 548	1.18 601	0.71 571	1.70 612	0.84 551	1.37 583

PVD	3.12 530	1.97 564	12.80 429	1.79 564	1.63 550	3.83 383	1.34 487	3.48 319	3.88 598	5.77 611	3.56 575	3.45 513	3.29 549	5.58 420	5.30 565	0.71 562	0.69 581	0.74 579	0.77 575	0.79 544	1.13 572

HGLStereo	2.03 359	0.74 351	7.50 365	1.23 416	1.56 539	3.62 346	0.95 399	3.78 379	1.89 345	2.03 364	2.20 465	3.12 484	2.14 480	5.68 421	2.04 467	0.37 386	0.31 417	0.32 318	0.29 353	0.40 353	0.45 416

RTSC	2.95 505	2.51 578	15.49 476	1.54 524	1.30 479	3.51 320	0.86 332	3.89 405	2.48 477	3.64 581	3.12 561	3.04 476	2.30 494	5.70 422	6.67 570	0.55 528	0.35 450	0.37 418	0.39 475	0.70 521	0.60 493

xyz-stereo	10.85 627	0.45 74	79.01 661	0.62 47	0.45 119	83.70 664	0.77 272	2.59 209	1.34 139	2.19 418	32.02 653	2.76 454	1.62 394	5.75 423	2.39 497	0.25 138	0.17 73	0.33 353	0.21 164	0.25 119	0.19 17

HCRNet	1.60 286	0.56 172	2.47 257	0.78 133	1.36 498	4.11 462	0.71 226	3.57 338	2.79 523	1.75 279	1.61 286	1.58 284	1.41 334	5.79 424	1.56 394	0.34 346	0.28 384	0.36 406	0.29 353	0.33 274	0.37 343

AF-Net	2.87 498	1.30 512	16.24 481	1.33 459	1.75 570	3.26 264	1.59 525	4.09 470	2.43 468	2.69 532	2.94 549	4.51 573	3.20 546	5.84 425	2.75 524	0.76 564	0.36 456	0.72 575	0.49 524	0.70 521	0.56 479

FINET	2.96 508	1.07 468	23.18 635	1.29 441	1.86 580	2.03 115	1.52 516	4.30 544	4.71 609	2.23 436	2.34 502	1.65 293	1.48 356	5.89 426	2.81 527	0.51 515	0.47 531	0.49 510	0.40 486	0.59 482	0.49 443

RE-Stereo	1.58 280	0.61 232	2.72 277	2.26 591	0.46 132	4.68 579	0.68 212	3.31 297	1.48 187	2.11 385	1.59 278	1.36 255	1.09 257	6.01 427	1.22 319	0.41 438	0.20 192	0.36 406	0.34 417	0.31 228	0.37 343

TVStereo	1.58 280	0.61 232	2.72 277	2.26 591	0.46 132	4.68 579	0.68 212	3.31 297	1.48 187	2.11 385	1.59 278	1.36 255	1.09 257	6.01 427	1.22 319	0.41 438	0.20 192	0.36 406	0.34 417	0.31 228	0.37 343

OCTAStereo	1.58 280	0.61 232	2.72 277	2.27 594	0.46 132	4.68 579	0.67 205	3.30 296	1.48 187	2.11 385	1.59 278	1.36 255	1.09 257	6.02 429	1.21 316	0.41 438	0.20 192	0.36 406	0.34 417	0.31 228	0.37 343

PSM-softLoss	1.66 299	0.59 203	5.15 340	2.25 589	0.48 150	4.68 579	0.69 218	2.57 202	1.52 217	2.14 395	1.45 235	1.42 266	0.99 225	6.04 430	1.20 312	0.41 438	0.23 289	0.37 418	0.39 475	0.32 255	0.31 267

KMStereo	1.66 299	0.59 203	5.15 340	2.25 589	0.48 150	4.68 579	0.69 218	2.57 202	1.52 217	2.14 395	1.45 235	1.42 266	0.99 225	6.04 430	1.20 312	0.41 438	0.23 289	0.37 418	0.39 475	0.32 255	0.31 267

NF-Stereo	1.58 280	0.61 232	2.66 274	2.26 591	0.47 142	4.68 579	0.67 205	3.31 297	1.48 187	2.11 385	1.59 278	1.36 255	1.09 257	6.08 432	1.20 312	0.40 423	0.20 192	0.36 406	0.34 417	0.31 228	0.36 329

ITSA-stereo	1.86 324	0.72 332	3.74 322	1.20 401	0.66 262	4.09 455	0.91 374	4.24 518	2.53 487	1.93 323	1.77 341	1.59 286	2.15 481	6.12 433	2.44 505	0.40 423	0.38 475	0.40 444	0.40 486	0.50 449	0.98 563

DDVS	1.68 301	0.79 383	2.52 259	1.26 427	1.16 442	3.17 243	0.78 276	3.12 273	1.82 329	1.86 300	1.91 402	2.92 469	1.43 342	6.20 434	1.63 411	0.45 472	0.65 573	0.34 371	0.38 468	0.48 441	0.79 543

AAGNet	2.86 494	0.60 215	1.77 179	2.05 583	0.46 132	4.76 597	1.09 444	2.27 147	1.56 247	2.17 412	1.84 376	2.41 405	4.00 569	6.23 435	24.22 644	0.46 479	0.19 149	0.30 275	0.29 353	0.32 255	0.24 148

DualNet (step1)	2.34 420	1.05 462	7.87 367	1.07 324	0.86 351	3.93 413	1.19 465	4.35 557	2.11 393	2.14 395	1.75 327	1.75 310	1.67 416	6.26 436	1.26 330	1.23 592	0.48 537	4.27 637	2.09 623	0.70 521	0.69 516

test_sample7	1.65 296	0.70 316	2.60 264	1.48 513	0.76 307	2.38 152	1.07 435	4.35 557	2.11 393	2.14 395	1.75 327	1.75 310	1.67 416	6.26 436	1.26 330	0.44 463	0.48 537	0.43 467	0.40 486	0.46 434	0.43 404

DMCA-RVC	2.45 441	1.22 501	18.29 515	1.23 416	1.14 435	2.49 163	0.85 327	3.29 295	1.68 295	3.02 556	1.41 228	2.00 362	1.53 376	6.39 438	2.00 463	0.38 403	0.30 407	0.44 472	0.35 433	0.45 423	0.44 410

ARAFT	2.56 465	1.13 479	19.50 542	0.89 206	0.48 150	4.15 471	1.40 501	4.36 562	2.82 535	2.36 475	1.88 390	1.70 304	1.04 237	6.45 439	1.22 319	0.29 230	0.18 113	0.37 418	0.35 433	0.35 310	0.25 158

UDG	3.55 551	2.81 587	17.45 503	2.69 603	1.98 586	3.97 433	1.19 465	4.35 557	2.02 366	2.42 485	2.53 518	4.50 572	2.46 508	6.53 440	2.41 501	2.12 607	1.77 614	2.63 618	2.57 631	2.64 605	1.95 599

XQC	2.96 508	2.42 577	14.85 462	1.36 477	1.32 488	3.29 276	1.53 518	4.28 533	2.78 521	3.21 569	2.46 508	3.53 525	2.92 529	6.58 441	4.67 550	0.70 560	0.41 499	0.59 546	0.56 548	0.96 563	0.83 550

IPLG	2.48 449	0.65 273	19.63 545	0.91 223	0.79 318	4.60 568	0.56 150	4.31 547	1.84 336	1.91 317	2.00 422	1.31 249	1.38 322	6.61 442	1.53 390	0.27 170	0.20 192	0.27 201	0.23 212	0.31 228	0.36 329

AnyNet_C01	4.37 578	7.80 612	16.40 483	1.98 580	1.40 507	6.37 614	6.47 624	4.09 470	5.03 614	4.06 593	3.78 578	4.16 557	3.31 550	6.62 443	10.00 594	0.61 539	0.67 577	0.63 559	0.67 564	2.01 599	1.31 579

RAFT-345	2.46 444	0.55 161	19.69 547	1.02 305	0.49 158	4.43 534	0.78 276	1.64 65	2.34 441	2.09 378	3.12 561	1.96 355	1.31 310	6.65 444	1.43 362	0.36 378	0.23 289	0.32 318	0.25 250	0.28 168	0.25 158

SST-Stereo	1.76 313	0.58 195	3.10 293	1.44 502	0.46 132	4.71 591	0.76 259	2.22 141	2.79 523	2.07 377	2.18 461	2.43 411	3.22 547	6.66 445	0.84 209	0.42 449	0.19 149	0.30 275	0.27 296	0.35 310	0.26 182

w-ln-seven	2.86 494	3.06 589	14.02 449	1.27 435	1.32 488	4.10 461	1.59 525	3.90 410	2.59 498	3.03 557	2.27 475	3.42 510	2.25 491	6.70 446	4.81 556	0.39 415	0.34 444	0.48 496	0.40 486	0.74 535	0.55 475

RAFT-RH_RVC	2.63 472	0.55 161	19.97 557	1.26 427	0.47 142	4.46 536	0.57 153	1.71 73	1.64 285	3.06 561	5.51 594	2.03 366	1.28 303	6.70 446	1.52 389	0.42 449	0.22 260	0.37 418	0.34 417	0.28 168	0.29 228

IRAFT_RVC	1.87 325	0.60 215	4.33 328	2.40 598	0.66 262	4.59 566	1.59 525	2.96 255	1.51 208	2.23 436	1.75 327	2.09 376	2.63 516	6.70 446	1.50 380	0.33 334	0.21 228	0.33 353	0.29 353	0.32 255	0.32 278

RAFT_R40	1.70 304	0.59 203	2.99 289	1.46 508	0.46 132	4.74 595	0.98 415	2.23 142	1.56 247	2.02 360	2.35 503	2.71 442	2.56 513	6.71 449	0.90 236	0.40 423	0.19 149	0.30 275	0.27 296	0.33 274	0.26 182

SQANet	3.70 556	9.34 624	18.41 519	2.75 604	2.74 605	3.40 289	1.47 510	3.50 325	1.68 295	2.60 517	1.75 327	2.69 439	1.91 462	6.72 450	1.74 429	2.96 612	1.41 608	1.85 607	1.12 597	3.17 607	2.70 616

raft_robust	1.92 339	1.15 484	3.34 306	1.02 305	0.43 103	3.84 388	0.46 113	4.42 572	2.52 486	1.67 262	1.36 217	2.17 381	6.37 605	6.78 451	1.04 280	0.28 207	0.24 324	0.30 275	0.35 433	0.31 228	0.32 278

Nwc_Net	2.88 500	1.16 487	18.30 516	1.35 471	1.68 563	3.52 323	1.18 462	3.90 410	2.06 377	2.52 500	2.82 546	3.82 539	2.34 498	6.78 451	2.55 516	0.86 575	0.40 489	0.59 546	0.67 564	0.57 477	0.55 475

DEmStereo	2.97 512	0.58 195	13.42 434	0.79 135	0.51 165	3.84 388	1.84 548	2.42 166	1.60 272	2.25 442	2.74 536	2.03 366	6.04 599	6.79 453	12.80 608	0.35 366	0.26 361	0.26 170	0.27 296	0.27 151	0.37 343

IPLGR	2.53 458	0.58 195	20.46 584	0.82 148	0.52 174	4.56 563	0.50 124	4.30 544	2.38 457	1.87 302	1.53 261	1.68 297	1.72 427	6.95 454	1.15 300	0.28 207	0.21 228	0.27 201	0.23 212	0.33 274	0.32 278

DRaft	2.28 402	0.56 172	2.64 273	0.74 111	0.46 132	3.94 418	1.23 474	2.32 157	1.55 241	2.64 525	2.80 543	1.60 287	5.34 592	6.96 455	10.99 599	0.34 346	0.22 260	0.27 201	0.27 296	0.29 186	0.37 343

StereoDRNet-Refined	1.77 315	0.81 391	2.22 232	1.21 408	0.76 307	3.26 264	0.71 226	3.82 387	2.05 375	2.29 449	2.05 435	2.98 471	1.44 345	7.15 456	2.27 491	0.30 273	0.23 289	0.42 463	0.33 408	0.45 423	0.64 507
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
THIR-Stereo	4.14 573	0.82 398	10.85 410	0.86 188	0.43 103	2.16 135	16.77 640	3.22 285	1.54 233	2.04 367	12.05 629	2.68 438	7.53 616	7.30 457	12.62 607	0.30 273	0.21 228	0.29 255	0.28 325	0.33 274	0.41 391

STrans-v2	3.03 522	0.77 373	20.91 600	0.81 138	0.63 241	3.89 403	1.01 420	4.27 528	2.64 504	2.28 447	3.70 577	4.13 555	5.20 589	7.33 458	1.27 333	0.31 296	0.18 113	0.29 255	0.25 250	0.29 186	0.41 391

CrosDoStereo	5.24 592	0.60 215	20.23 569	0.82 148	0.51 165	3.39 286	18.11 642	3.82 387	2.27 423	1.98 336	8.74 611	1.96 355	6.96 611	7.35 459	26.35 646	0.30 273	0.22 260	0.30 275	0.28 325	0.33 274	0.38 358

DeepStereo_LL	5.24 592	0.60 215	20.23 569	0.82 148	0.51 165	3.39 286	18.11 642	3.82 387	2.27 423	1.98 336	8.74 611	1.96 355	6.96 611	7.35 459	26.35 646	0.30 273	0.22 260	0.30 275	0.28 325	0.33 274	0.38 358

TransformOpticalFlow	3.03 522	0.77 373	20.99 603	1.00 288	0.55 192	4.18 488	0.64 191	4.33 553	3.02 555	2.18 414	3.09 559	4.35 566	5.07 587	7.36 461	1.27 333	0.32 317	0.18 113	0.32 318	0.26 270	0.28 168	0.46 426

ELAS	5.99 604	1.62 543	20.29 576	1.96 579	2.01 588	15.09 636	8.38 630	5.23 612	5.54 618	9.02 630	8.61 610	6.74 608	9.75 626	7.48 462	11.40 602	0.96 580	1.18 601	0.72 575	0.93 586	1.30 589	1.67 592
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PFNet	2.47 447	0.60 215	16.95 493	2.15 588	0.81 323	4.63 572	0.91 374	2.55 197	1.52 217	2.40 483	2.79 541	1.83 335	1.42 339	7.54 463	1.34 351	0.33 334	0.21 228	0.36 406	0.27 296	0.32 255	0.39 365

Wz-Net-MNSev	2.71 486	2.54 582	13.91 448	1.52 520	1.37 500	3.28 272	2.47 572	4.03 450	2.32 439	2.57 509	2.07 440	2.29 392	3.01 533	7.55 464	2.74 523	0.38 403	0.36 456	0.36 406	0.37 455	0.57 477	0.47 431

RTS	3.90 564	7.04 610	17.94 509	1.92 574	2.19 596	5.00 603	2.96 591	4.29 536	3.19 570	4.05 591	3.08 557	4.94 587	3.16 543	7.64 465	6.72 571	0.66 550	0.44 513	0.51 517	0.47 515	0.95 559	0.76 535

RTSA	3.90 564	7.04 610	17.94 509	1.92 574	2.19 596	5.00 603	2.96 591	4.29 536	3.19 570	4.05 591	3.08 557	4.94 587	3.16 543	7.64 465	6.72 571	0.66 550	0.44 513	0.51 517	0.47 515	0.95 559	0.76 535

IIG-Stereo	1.95 344	0.79 383	2.14 223	2.78 606	0.66 262	4.62 570	0.76 259	4.27 528	1.53 224	2.63 524	3.14 563	3.35 503	1.61 391	7.65 467	1.41 359	0.39 415	0.20 192	0.31 298	0.25 250	0.33 274	0.22 120

OMP-Stereo	1.97 348	0.93 434	1.88 188	2.76 605	0.67 270	4.58 565	1.48 511	4.31 547	1.54 233	3.15 567	2.76 539	3.25 494	1.38 322	7.66 468	1.35 352	0.40 423	0.20 192	0.33 353	0.26 270	0.33 274	0.24 148

NLCSM	2.22 385	1.98 565	7.74 366	1.20 401	1.25 470	3.47 305	1.30 481	3.63 347	2.01 364	1.61 248	2.28 479	2.73 445	1.95 465	7.78 469	1.99 462	0.43 455	0.40 489	0.50 513	0.51 534	0.90 555	0.71 520

ACV-stereo	2.92 503	0.92 430	20.27 574	1.33 459	1.05 414	4.68 579	1.10 446	2.66 217	1.64 285	1.46 229	1.32 203	5.41 601	4.24 575	7.83 470	1.90 449	0.44 463	0.52 545	0.32 318	0.29 353	0.45 423	0.63 503

Wz-Net-SNSev	2.98 514	4.36 599	15.98 479	1.57 532	1.19 451	3.28 272	1.80 543	3.96 433	2.40 462	2.32 463	2.28 479	3.48 514	2.05 472	7.84 471	3.82 543	0.47 488	0.39 484	0.53 528	0.49 524	0.71 530	0.60 493

w-ln-seven-2	2.73 487	2.13 570	12.47 426	1.18 393	1.01 406	3.54 328	1.58 524	3.93 422	3.26 577	2.43 487	2.02 424	2.63 435	2.28 493	7.93 472	5.45 566	0.40 423	0.40 489	0.44 472	0.34 417	0.62 495	0.47 431

NINENet	1.87 325	0.74 351	2.60 264	1.12 358	1.06 417	4.50 547	0.76 259	4.41 571	2.24 415	2.16 408	1.86 386	3.63 531	0.97 218	8.00 473	1.17 306	0.41 438	0.30 407	0.41 456	0.30 372	0.41 378	0.36 329

AnyNet_C32	4.17 574	5.75 607	12.62 427	1.60 536	1.54 532	5.51 609	4.09 618	3.90 410	3.23 575	4.22 599	3.03 554	3.10 481	3.41 554	8.01 474	18.85 634	0.53 524	0.58 561	0.53 528	0.74 571	1.19 585	0.97 561

cf-r	2.57 468	0.79 383	16.09 480	1.48 513	1.35 495	4.19 492	0.93 389	3.68 357	2.36 446	1.97 334	1.81 362	3.42 510	1.45 349	8.24 475	1.83 441	0.32 317	0.26 361	0.33 353	0.30 372	0.34 292	0.37 343

SepStereo	2.15 377	0.67 294	4.79 336	1.14 366	1.64 552	2.93 211	2.13 562	4.09 470	2.74 515	4.17 595	2.52 516	2.46 418	1.79 437	8.36 476	1.63 411	0.37 386	0.22 260	0.39 438	0.25 250	0.41 378	0.34 309

ELAS_RVC	5.72 601	1.64 548	20.40 580	2.09 586	2.01 588	4.95 602	11.47 634	4.66 599	6.31 625	8.09 627	8.01 604	8.06 617	11.65 627	8.36 476	10.22 595	0.99 582	1.17 600	0.81 584	0.76 573	1.14 578	1.58 590
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
G2L-ROB	2.13 375	0.78 379	10.06 397	1.19 396	1.06 417	3.84 388	0.93 389	3.32 302	2.27 423	2.20 421	1.47 242	2.65 437	1.20 293	8.38 478	1.81 437	0.28 207	0.19 149	0.23 84	0.22 197	0.28 168	0.32 278

MFN_U_SF_RVC	3.81 561	10.78 631	15.01 468	1.84 568	1.39 505	3.73 366	1.63 529	4.05 458	3.26 577	2.91 547	2.38 504	4.36 568	3.65 562	8.43 479	4.91 558	1.11 587	1.04 596	0.99 590	1.31 604	1.58 594	1.75 596

EDNetEfficient	5.61 598	2.14 571	16.75 490	1.67 545	3.64 621	4.12 464	7.51 626	3.05 266	5.63 620	11.57 642	4.83 589	3.95 543	12.72 628	8.44 480	20.78 639	0.41 438	0.43 508	0.47 488	1.01 592	1.66 597	1.39 586

otaku	4.58 582	8.93 619	19.95 556	3.11 611	2.67 603	3.91 406	2.57 579	3.82 387	2.25 418	2.22 432	9.72 618	4.08 552	2.35 499	8.57 481	2.13 480	3.51 620	1.65 612	2.15 611	1.17 600	3.69 614	3.15 620

CSP-Net	1.78 316	1.32 518	1.92 193	1.16 385	1.03 409	3.38 285	1.31 483	3.52 329	1.75 319	1.96 332	1.93 407	2.40 403	1.48 356	8.58 482	1.58 396	0.46 479	0.34 444	0.27 201	0.26 270	0.41 378	0.50 450

MADNet+	3.97 568	9.54 626	13.83 446	1.87 572	1.69 564	4.19 492	2.87 588	4.80 605	4.10 604	2.51 498	2.67 532	4.55 576	3.41 554	8.72 483	6.92 578	1.25 595	1.27 605	1.04 592	0.93 586	1.39 592	1.85 597

ETE_ROB	2.07 366	1.40 529	3.01 291	1.09 338	0.92 371	3.94 418	1.53 518	4.25 520	2.23 413	3.31 572	2.06 439	2.35 398	1.52 369	8.74 484	2.07 473	0.44 463	0.36 456	0.51 517	0.48 520	0.54 464	0.62 499

SuperB	4.79 586	4.41 600	21.08 605	1.45 506	1.08 423	3.91 406	3.08 597	4.18 493	3.01 554	2.50 495	2.10 444	2.75 448	3.49 560	8.80 485	19.60 637	0.44 463	0.33 432	0.53 528	0.39 475	12.01 646	0.64 507

JetRed	10.48 625	27.10 648	35.70 645	4.27 626	4.09 630	15.55 639	12.83 637	12.16 633	5.50 617	5.83 612	5.56 595	10.14 620	7.43 615	8.88 486	26.39 648	3.32 617	3.81 640	3.51 631	2.96 639	7.85 641	6.69 644

FADNet_RVC	2.65 474	2.28 576	16.51 486	0.98 274	0.92 371	4.09 455	0.83 312	4.26 527	1.73 311	1.46 229	1.78 344	1.60 287	1.50 363	8.88 486	2.39 497	0.47 488	0.38 475	0.44 472	0.58 552	0.89 553	0.97 561

zh-mn7	3.15 534	9.61 627	12.45 425	1.26 427	0.99 396	2.91 203	1.32 484	4.12 479	2.74 515	3.33 574	3.07 556	2.84 460	1.89 459	8.91 488	4.69 552	0.49 505	0.40 489	0.38 434	0.38 468	0.56 472	0.63 503

RAFT + AFF	2.51 454	2.66 584	4.48 333	1.15 379	1.95 585	4.15 471	2.01 556	4.46 580	3.30 582	2.19 418	2.51 515	2.22 384	4.87 585	8.91 488	2.06 470	0.30 273	0.60 566	0.48 496	0.38 468	0.77 540	0.69 516

IMH-64-1	4.84 587	2.53 580	6.83 355	4.30 628	3.74 623	4.81 599	6.05 621	5.30 614	3.92 599	3.95 589	8.33 607	5.08 594	6.06 600	8.96 490	6.30 568	4.57 637	2.96 633	3.04 624	2.12 626	4.28 622	3.62 629

IMH-64	4.84 587	2.53 580	6.83 355	4.30 628	3.74 623	4.81 599	6.05 621	5.30 614	3.92 599	3.95 589	8.33 607	5.08 594	6.06 600	8.96 490	6.30 568	4.57 637	2.96 633	3.04 624	2.12 626	4.28 622	3.62 629

G-Net	4.11 572	1.21 495	19.47 541	2.31 596	2.94 609	4.74 595	2.95 590	3.33 308	2.14 398	4.44 601	9.43 616	6.93 610	3.84 566	9.01 492	4.92 559	0.79 566	0.80 590	0.70 570	0.50 530	0.95 559	0.87 554

SPS-STEREO	3.97 568	1.44 534	20.85 596	1.72 553	1.71 566	3.24 259	2.30 569	3.55 336	2.68 510	4.79 606	3.66 576	5.44 602	2.97 530	9.11 493	9.35 592	1.15 588	1.10 599	1.06 594	1.02 594	1.16 582	1.18 574
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
iRaft-Stereo_5w	2.10 369	0.83 402	8.57 376	0.81 138	0.76 307	3.21 251	0.84 318	3.71 368	1.65 289	1.56 240	2.50 513	2.20 383	2.23 490	9.13 494	2.01 465	0.38 403	0.19 149	0.35 390	0.27 296	0.45 423	0.39 365

PWC_ROB	2.69 484	2.01 566	8.36 374	1.33 459	1.90 583	3.23 255	1.18 462	4.33 553	3.25 576	3.11 563	3.41 572	2.71 442	2.18 488	9.15 495	4.48 548	0.56 530	0.31 417	0.61 554	0.36 443	0.69 520	0.74 530

SAMSARA	3.55 551	2.16 572	14.18 454	1.86 571	1.49 524	4.62 570	2.65 582	3.58 341	2.80 527	7.05 621	3.05 555	5.16 598	4.07 571	9.18 496	4.80 555	0.64 545	0.67 577	0.59 546	0.68 567	0.89 553	0.91 556

G2L-Stereo_test	2.11 371	0.86 414	7.12 359	1.65 543	1.19 451	3.54 328	1.02 424	3.57 338	2.01 364	2.50 495	1.68 305	3.15 486	1.50 363	9.21 497	1.62 408	0.28 207	0.19 149	0.23 84	0.22 197	0.27 151	0.31 267

DGSMNet	7.55 617	1.62 543	17.42 502	1.92 574	12.73 638	7.45 622	42.99 656	4.13 481	2.07 379	2.10 381	3.16 564	3.42 510	1.70 423	9.24 498	2.30 492	3.70 625	10.89 650	11.80 652	5.54 642	4.24 621	2.66 612

CFNet-ft	1.90 332	0.95 442	3.56 314	1.07 324	1.54 532	4.09 455	0.90 366	2.85 245	1.82 329	1.78 283	1.70 312	2.75 448	1.48 356	9.33 499	1.72 424	0.33 334	0.30 407	0.61 554	0.36 443	0.52 455	0.39 365

CFNet_RVC	1.90 332	0.95 442	3.56 314	1.07 324	1.54 532	4.09 455	0.90 366	2.85 245	1.82 329	1.78 283	1.70 312	2.75 448	1.48 356	9.33 499	1.72 424	0.33 334	0.30 407	0.61 554	0.36 443	0.52 455	0.39 365

JetBlue	6.27 607	9.15 622	13.76 440	1.94 578	4.60 634	11.91 629	12.00 635	5.12 610	3.45 589	3.79 585	4.52 586	9.54 619	6.56 609	9.40 501	13.48 610	1.26 596	1.37 607	1.17 599	1.34 606	7.06 640	3.95 633

GwcNet	3.00 518	1.63 545	19.83 551	1.32 454	2.04 592	3.27 267	1.55 522	3.65 351	2.33 440	2.00 353	2.12 451	3.56 529	1.68 420	9.47 502	2.45 506	0.44 463	0.45 518	0.46 485	0.38 468	0.60 486	0.76 535

Ntro	4.21 575	8.94 620	19.89 554	3.22 612	2.96 610	4.15 471	1.89 549	3.92 420	2.36 446	1.77 281	2.14 454	3.35 503	2.17 486	9.48 503	2.24 488	3.52 621	1.76 613	2.13 610	1.31 604	3.83 617	3.09 618

G2L-Stereo	2.49 451	0.94 440	14.54 460	1.15 379	1.35 495	3.57 337	0.95 399	3.62 346	2.00 362	2.11 385	1.61 286	3.20 489	1.34 315	9.54 504	1.91 450	0.34 346	0.27 372	0.35 390	0.28 325	0.30 209	0.35 323

FADNet-RVC-Resample	2.83 492	2.02 567	21.07 604	1.12 358	0.91 370	3.53 324	1.37 495	4.08 468	2.09 383	1.68 263	1.33 205	2.03 366	1.51 367	9.54 504	1.69 420	0.38 403	0.37 469	0.42 463	0.44 506	0.56 472	0.56 479

test_sample1	1.62 290	0.55 161	1.88 188	1.44 502	0.79 318	2.27 144	0.64 191	4.00 443	1.82 329	1.87 302	1.35 213	1.57 282	1.62 394	9.55 506	1.24 324	0.30 273	0.27 372	0.31 298	0.28 325	0.32 255	0.32 278

Syn2CoEx	3.08 526	2.55 583	19.88 553	1.34 466	1.18 444	2.43 157	1.65 534	3.91 415	2.40 462	2.39 481	2.27 475	2.90 464	3.17 545	9.57 507	2.54 515	0.50 509	0.45 518	0.53 528	0.39 475	0.74 535	0.72 528

z-mn7	3.36 547	9.42 625	14.16 453	1.28 437	1.22 464	3.78 373	1.43 508	3.92 420	3.35 584	2.85 545	3.36 570	3.06 480	1.97 467	9.66 508	5.16 560	0.42 449	0.35 450	0.43 467	0.33 408	0.63 497	0.48 436

LSM	12.71 634	3.52 595	20.79 595	55.63 659	84.76 658	3.63 351	6.30 623	3.73 370	4.93 613	5.55 610	13.92 634	3.53 525	3.25 548	9.72 509	4.12 545	0.64 545	0.85 591	0.71 571	0.81 580	1.03 565	26.84 651

RainbowNet	4.56 580	8.28 613	20.07 562	3.64 620	3.23 618	4.15 471	2.99 593	4.18 493	3.03 556	2.20 421	2.65 530	4.26 563	2.90 528	9.77 510	2.12 477	3.88 627	2.27 623	2.71 622	1.72 614	3.78 616	3.31 626

DANet	2.63 472	1.07 468	8.10 372	1.83 567	1.70 565	3.25 262	1.16 458	4.31 547	2.38 457	3.40 578	2.18 461	4.08 552	1.80 442	9.77 510	3.89 544	0.52 521	0.55 553	0.59 546	0.44 506	0.63 497	0.86 551
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
FADNet-RVC	2.51 454	2.27 574	14.03 450	1.09 338	0.81 323	3.54 328	1.10 446	4.13 481	2.48 477	1.39 221	1.22 170	1.85 341	1.77 434	9.78 512	2.06 470	0.38 403	0.37 469	0.40 444	0.40 486	0.67 515	0.48 436

UGAM-zero	2.79 489	0.57 182	20.87 599	0.98 274	0.77 313	2.08 127	0.35 70	3.88 403	1.51 208	2.05 369	1.64 293	5.07 593	3.42 557	9.83 513	1.24 324	0.28 207	0.21 228	0.27 201	0.29 353	0.29 186	0.28 218

PSMNet-RSSM	1.96 346	0.77 373	3.26 300	1.29 441	1.31 481	4.19 492	0.96 406	3.68 357	1.89 345	2.05 369	1.80 350	2.60 431	1.70 423	9.84 514	1.81 437	0.35 366	0.29 394	0.35 390	0.37 455	0.42 397	0.35 323

WCMA_ROB	5.12 590	0.90 423	21.33 612	1.50 517	1.33 492	4.09 455	3.49 605	4.03 450	4.59 608	6.57 619	10.95 623	12.92 625	8.41 623	9.86 515	8.78 590	0.75 563	0.58 561	0.51 517	0.50 530	0.68 518	0.57 483

ccnet	2.66 476	0.97 449	8.01 371	1.54 524	1.24 467	3.75 368	2.18 565	4.07 464	2.41 464	2.66 530	3.25 566	2.87 463	2.31 497	9.89 516	3.50 538	0.78 565	0.75 587	0.71 571	0.67 564	0.76 539	0.81 545

NCC-stereo	3.16 536	1.28 510	18.31 517	1.25 420	1.75 570	4.06 448	1.40 501	3.89 405	2.22 411	2.72 534	2.55 519	3.49 520	2.65 517	9.91 517	2.99 530	1.29 598	0.65 573	0.64 562	0.86 582	0.65 508	0.71 520

Abc-Net	3.16 536	1.28 510	18.31 517	1.25 420	1.75 570	4.06 448	1.40 501	3.89 405	2.22 411	2.72 534	2.55 519	3.49 520	2.65 517	9.91 517	2.99 530	1.29 598	0.65 573	0.64 562	0.86 582	0.65 508	0.71 520
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
FADNet	2.49 451	1.76 555	13.17 430	1.17 387	0.95 381	3.27 267	0.88 356	3.94 426	2.27 423	1.40 223	1.29 195	2.51 423	2.06 473	9.93 519	1.94 454	0.43 455	0.45 518	0.40 444	0.43 503	1.06 568	0.53 465

stereogan	3.09 527	0.93 434	16.43 484	1.37 487	1.66 559	3.70 358	1.67 536	3.87 400	3.15 567	3.04 558	2.70 535	5.04 592	2.79 523	9.96 520	1.78 435	0.63 542	0.49 542	0.69 568	0.47 515	0.83 550	0.68 514

EDNetEfficientorigin	12.35 633	2.51 578	179.47 666	1.19 396	0.96 382	2.91 203	1.81 544	3.00 260	5.35 616	8.91 629	4.79 588	4.18 558	4.64 582	9.98 521	11.30 600	0.37 386	0.38 475	0.60 551	0.85 581	1.32 590	2.43 610

coex-ft	18.59 642	6.62 609	113.53 664	1.17 387	1.31 481	2.33 150	1.93 551	2.81 244	14.00 636	124.82 667	8.45 609	5.90 605	51.74 661	9.99 522	22.69 640	0.57 532	0.62 569	0.50 513	0.49 524	1.08 573	1.28 577

ACVNet-4b	6.73 610	13.67 640	21.87 624	3.54 617	3.07 612	4.19 492	2.25 566	4.03 450	3.65 593	1.64 255	3.98 582	5.88 604	2.89 527	10.01 523	16.98 624	23.29 656	2.24 622	2.53 614	1.78 615	3.87 618	3.21 623

CoDeX	2.40 433	0.78 379	13.21 431	1.00 288	1.18 444	3.24 259	1.32 484	4.14 487	2.41 464	1.74 277	1.84 376	2.05 370	1.47 354	10.03 524	1.60 400	0.34 346	0.28 384	0.32 318	0.27 296	0.32 255	0.39 365

xxxx	2.67 478	0.54 155	2.03 204	1.22 411	0.81 323	3.49 313	0.63 188	4.49 585	2.49 481	2.22 432	2.23 470	2.05 370	1.38 322	10.05 525	17.91 628	0.32 317	0.32 425	0.30 275	0.27 296	0.33 274	0.34 309

CBMV	3.32 544	0.96 448	21.16 608	1.32 454	0.83 338	3.81 381	3.91 617	4.47 581	2.53 487	3.34 575	2.24 471	4.45 570	2.58 514	10.07 526	1.96 459	0.45 472	0.43 508	0.48 496	0.38 468	0.52 455	0.53 465
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
TCMNet	2.98 514	1.30 512	18.26 514	1.47 511	2.09 593	3.84 388	1.08 440	3.96 433	2.39 461	2.53 503	2.29 483	2.43 411	1.75 431	10.09 527	2.39 497	0.52 521	0.45 518	0.61 554	0.50 530	0.80 546	0.78 539

TCMNet-wrong-test	12.32 632	14.13 642	19.38 538	22.38 646	19.85 642	15.99 640	12.34 636	22.95 646	4.56 607	6.24 617	6.27 598	18.40 634	15.71 633	10.10 528	10.72 597	9.06 644	4.78 641	5.35 641	3.95 641	12.28 647	11.97 646

WZ-Net	3.62 553	4.87 601	16.77 491	1.43 499	1.40 507	3.75 368	2.29 568	4.12 479	2.50 482	2.74 536	2.19 463	4.06 551	5.29 591	10.19 529	7.36 581	0.54 526	0.37 469	0.47 488	0.49 524	0.77 540	0.73 529

ac_64	2.35 425	0.62 242	9.77 392	1.32 454	1.71 566	3.27 267	0.93 389	3.48 319	2.50 482	1.74 277	1.73 321	3.91 542	1.77 434	10.21 530	1.86 444	0.40 423	0.31 417	0.33 353	0.30 372	0.34 292	0.39 365

RP	2.79 489	1.20 494	10.36 402	1.54 524	1.93 584	3.44 296	1.97 553	4.05 458	2.34 441	2.66 530	2.79 541	3.98 546	2.58 514	10.21 530	2.61 518	0.95 579	0.47 531	0.71 571	0.57 551	0.71 530	0.68 514

RASNet	2.56 465	0.70 316	10.06 397	1.60 536	2.25 599	3.67 354	1.00 417	3.38 312	3.14 565	1.81 289	2.11 448	4.60 578	2.30 494	10.25 532	2.61 518	0.37 386	0.24 324	0.25 141	0.24 238	0.28 168	0.26 182

DFGA-Net	2.11 371	3.00 588	7.43 363	1.11 354	0.76 307	3.72 362	0.60 169	2.63 213	1.91 349	2.01 355	2.07 440	1.22 238	1.04 237	10.26 533	2.26 489	0.27 170	0.22 260	0.34 371	0.34 417	0.61 491	0.48 436

NCCL2	2.53 458	1.35 522	10.90 411	1.15 379	0.97 386	3.53 324	2.56 578	3.65 351	2.23 413	2.76 537	1.80 350	2.41 405	1.66 414	10.35 534	2.07 473	0.44 463	0.40 489	0.57 541	0.53 542	0.59 482	0.65 509

GwcNet-RSSM	2.66 476	1.05 462	15.91 478	1.22 411	1.19 451	4.12 464	1.12 450	3.84 391	2.02 366	1.93 323	1.79 347	3.12 484	1.46 352	10.37 535	2.05 469	0.33 334	0.27 372	0.35 390	0.30 372	0.40 353	0.36 329

DLCB_ROB	2.05 363	0.95 442	2.37 249	1.24 418	1.02 408	2.92 207	1.30 481	3.68 357	2.30 431	2.91 547	2.17 459	3.32 501	1.52 369	10.37 535	2.50 510	0.40 423	0.33 432	0.40 444	0.36 443	0.41 378	0.47 431

PSMNet-ADL	1.91 336	0.72 332	1.78 181	1.09 338	0.86 351	4.18 488	0.78 276	3.77 376	2.10 391	1.72 273	1.85 383	2.91 467	1.82 447	10.38 537	1.91 450	0.48 493	0.46 527	0.28 234	0.29 353	0.38 338	0.51 458

222	2.68 482	0.57 182	2.03 204	1.11 354	0.81 323	3.23 255	0.65 200	4.52 590	2.45 473	2.34 470	2.29 483	1.41 265	1.44 345	10.50 538	18.47 632	0.32 317	0.30 407	0.32 318	0.27 296	0.32 255	0.34 309

SGM+DAISY	8.36 620	3.82 596	24.83 639	2.02 582	1.75 570	14.80 635	17.22 641	4.27 528	11.79 633	13.88 643	14.38 636	11.74 624	13.83 630	10.56 539	15.12 613	1.21 590	1.19 603	1.14 598	1.13 599	1.17 583	1.37 583

z-ln-s-r	2.67 478	1.16 487	12.43 424	1.34 466	1.26 473	3.70 358	1.21 472	4.20 497	2.38 457	2.04 367	1.92 404	2.43 411	1.60 390	10.58 540	5.19 563	0.29 230	0.20 192	0.32 318	0.24 238	0.51 451	0.38 358

GASNet	3.24 539	5.55 606	20.58 590	1.56 531	1.25 470	2.32 148	1.12 450	4.04 454	2.67 508	1.88 305	2.10 444	3.00 473	2.16 484	10.59 541	2.43 504	0.65 548	0.37 469	0.61 554	0.45 510	0.87 552	0.58 488

psmorigin	6.59 608	1.15 484	88.11 662	1.52 520	0.97 386	2.88 198	1.20 469	3.21 283	2.04 372	3.73 584	2.46 508	5.15 597	2.55 512	10.60 542	2.47 508	0.55 528	0.68 580	0.48 496	0.51 534	0.70 521	0.88 555

UNDER WATER-64	9.33 622	5.37 604	22.60 631	5.22 638	4.86 635	10.75 628	4.61 620	11.45 632	17.30 640	7.59 622	9.80 619	15.99 631	17.90 639	10.63 543	15.72 616	4.36 631	2.87 630	4.39 640	2.86 637	7.01 639	5.36 640

test_sample2	1.75 312	0.56 172	2.25 235	1.41 495	0.80 320	2.91 203	0.86 332	4.05 458	2.04 372	1.91 317	1.39 223	1.57 282	1.55 381	10.65 544	1.06 282	0.32 317	0.28 384	0.32 318	0.30 372	0.36 323	0.33 296

DPSNet	3.43 549	1.37 525	12.19 421	1.39 491	1.24 467	4.15 471	2.06 558	4.51 589	3.34 583	2.69 532	1.96 409	3.52 524	5.56 594	10.68 545	9.68 593	0.93 577	0.73 585	0.40 444	0.37 455	1.06 568	0.86 551

ADLNet2	3.15 534	0.92 430	20.06 560	1.20 401	1.79 575	3.83 383	1.48 511	3.94 426	3.59 591	2.19 418	2.47 510	4.65 582	1.93 464	10.69 546	1.96 459	0.39 415	0.37 469	0.28 234	0.30 372	0.48 441	0.43 404

UGAM	2.58 469	0.56 172	18.55 522	0.89 206	0.71 289	3.23 255	1.03 426	2.75 229	1.75 319	1.36 215	2.77 540	2.69 439	1.28 303	10.75 547	1.40 355	0.28 207	0.24 324	0.40 444	0.31 388	0.35 310	0.30 257

test_xeample	2.67 478	0.56 172	2.05 207	1.09 338	0.81 323	3.24 259	0.80 293	4.55 592	2.70 511	2.42 485	2.27 475	1.39 259	1.40 329	10.75 547	17.51 627	0.30 273	0.30 407	0.32 318	0.28 325	0.34 292	0.33 296

CBMV_ROB	3.62 553	0.70 316	21.42 616	1.21 408	0.89 365	4.43 534	1.76 540	4.39 568	2.79 523	5.88 613	3.38 571	4.18 558	5.12 588	10.75 547	2.32 494	0.56 530	0.55 553	0.53 528	0.51 534	0.55 466	0.46 426

UNDER WATER	10.47 624	3.95 598	22.62 632	5.07 637	4.51 633	7.78 623	3.77 613	12.56 635	21.72 647	7.84 625	10.78 621	23.96 643	31.66 648	10.78 550	16.19 620	4.44 634	2.93 631	4.24 636	2.86 637	6.33 635	5.47 641

XPNet_ROB	2.27 397	1.11 477	4.10 326	1.36 477	0.97 386	3.94 418	1.63 529	4.07 464	2.14 398	2.82 543	2.00 422	2.32 395	1.73 430	10.81 551	3.39 537	0.51 515	0.47 531	0.48 496	0.40 486	0.51 451	0.56 479

NVstereo2D	2.54 460	0.90 423	11.10 412	1.32 454	1.47 522	3.58 338	1.38 497	4.13 481	2.45 473	1.90 312	1.71 316	2.86 462	1.76 432	10.86 552	1.66 417	0.60 537	0.43 508	0.53 528	0.41 493	0.78 542	0.94 559

DeepPrunerF	3.70 556	1.72 552	14.87 463	1.33 459	1.74 569	3.70 358	1.55 522	4.20 497	14.00 636	2.02 360	1.77 341	2.74 446	2.30 494	10.88 553	6.88 576	0.68 556	0.60 566	0.78 580	0.78 578	0.81 547	0.71 520

DRN-Test	3.03 522	0.99 451	18.18 512	1.35 471	1.60 545	3.59 339	1.48 511	4.13 481	2.45 473	3.47 580	1.92 404	2.58 430	2.53 511	10.88 553	2.80 526	0.39 415	0.36 456	0.44 472	0.41 493	0.55 466	0.57 483

StereoDRNet	2.84 493	1.49 538	14.48 459	1.33 459	1.57 543	3.44 296	2.06 558	3.69 362	2.36 446	3.26 571	1.84 376	2.79 458	1.80 442	10.88 553	3.16 534	0.41 438	0.33 432	0.39 438	0.36 443	0.59 482	0.58 488

GANet-RSSM	1.98 350	0.62 242	3.49 309	1.69 547	1.23 465	4.22 498	0.91 374	3.31 297	1.86 338	1.81 289	1.74 323	2.34 396	1.82 447	10.92 556	1.73 428	0.34 346	0.29 394	0.31 298	0.28 325	0.39 348	0.40 385

Dean	7.52 616	9.08 621	21.41 615	3.74 621	3.53 619	4.81 599	3.53 607	5.33 617	5.25 615	4.17 595	26.53 646	25.62 647	4.09 572	10.97 557	4.32 546	3.69 624	2.30 624	2.91 623	1.87 619	4.03 620	3.24 624

AACVNet	1.83 321	1.02 456	2.41 254	1.45 506	0.87 356	3.21 251	0.73 234	3.16 278	1.61 276	2.01 355	1.82 370	2.28 387	1.33 313	10.98 558	1.49 379	0.39 415	0.32 425	0.38 434	0.32 400	0.43 407	0.44 410

SMFormer	2.00 354	0.57 182	4.46 329	1.36 477	0.57 208	2.03 115	0.73 234	4.25 520	2.80 527	2.32 463	2.31 495	1.95 350	1.52 369	10.99 559	2.13 480	0.34 346	0.32 425	0.36 406	0.31 388	0.38 338	0.36 329

tta	2.00 354	0.57 182	4.46 329	1.36 477	0.57 208	2.03 115	0.73 234	4.25 520	2.80 527	2.32 463	2.31 495	1.95 350	1.52 369	10.99 559	2.13 480	0.34 346	0.32 425	0.36 406	0.31 388	0.29 186	0.29 228

qqq1	1.92 339	0.57 182	4.46 329	1.36 477	0.57 208	2.03 115	0.73 234	4.25 520	2.80 527	2.32 463	2.31 495	1.95 350	1.52 369	10.99 559	0.71 160	0.34 346	0.32 425	0.30 275	0.23 212	0.29 186	0.29 228

fff1	1.92 339	0.57 182	4.46 329	1.36 477	0.57 208	2.03 115	0.73 234	4.25 520	2.80 527	2.32 463	2.31 495	1.95 350	1.52 369	10.99 559	0.71 160	0.34 346	0.32 425	0.30 275	0.23 212	0.29 186	0.29 228

test_sample9	3.79 560	1.05 462	7.87 367	1.07 324	0.86 351	3.93 413	1.19 465	4.35 557	2.11 393	2.14 395	1.75 327	1.75 310	1.67 416	11.06 563	11.61 603	1.23 592	14.45 652	4.27 637	2.09 623	0.70 521	0.69 516

test_sample8	4.76 585	1.05 462	7.87 367	1.07 324	0.86 351	3.93 413	1.19 465	4.38 566	2.05 375	5.49 609	1.89 396	12.98 626	6.37 605	11.06 563	11.61 603	1.23 592	14.45 652	4.27 637	2.09 623	0.70 521	0.69 516

ACVNet_1	6.04 605	13.97 641	21.36 614	3.58 618	3.14 615	4.73 592	2.48 573	4.20 497	3.17 568	2.98 555	2.83 547	23.31 641	4.34 577	11.06 563	2.45 506	3.68 623	2.33 625	2.60 616	1.79 616	3.69 614	3.19 622

coex_refinement	2.10 369	0.85 411	3.67 321	1.31 451	1.13 434	3.21 251	0.85 327	3.86 397	2.31 435	2.51 498	1.92 404	3.49 520	1.69 421	11.08 566	2.13 480	0.37 386	0.25 348	0.27 201	0.31 388	0.41 378	0.37 343

HBP-ISP	3.25 541	1.10 474	20.86 597	1.54 524	1.15 437	4.50 547	2.89 589	4.43 575	2.38 457	4.14 594	1.96 409	1.90 344	2.04 471	11.08 566	1.32 344	0.66 550	0.57 556	0.66 565	0.61 559	0.64 505	0.61 496

test_sample3	2.34 420	0.61 232	11.94 420	1.33 459	0.85 346	3.10 237	0.73 234	4.24 518	2.19 407	2.21 430	1.75 327	1.80 326	1.41 334	11.11 568	1.46 368	0.35 366	0.29 394	0.34 371	0.35 433	0.39 348	0.37 343

test_sample4	2.34 420	0.63 251	11.59 417	1.30 448	0.83 338	3.07 233	0.72 229	4.27 528	2.30 431	2.30 453	1.88 390	1.73 308	1.42 339	11.14 569	1.46 368	0.35 366	0.29 394	0.35 390	0.36 443	0.40 353	0.38 358

test_sample5	2.33 416	0.62 242	11.29 414	1.29 441	0.83 338	3.09 235	0.74 246	4.28 533	2.31 435	2.20 421	1.97 415	1.68 297	1.39 325	11.19 570	1.47 373	0.37 386	0.31 417	0.37 418	0.37 455	0.41 378	0.39 365

DualNet	2.33 416	0.62 242	11.29 414	1.29 441	0.83 338	3.09 235	0.74 246	4.28 533	2.31 435	2.26 445	2.04 429	1.68 297	1.39 325	11.19 570	1.47 373	0.37 386	0.31 417	0.37 418	0.37 455	0.41 378	0.39 365

ADLNet	2.29 405	0.83 402	3.62 319	1.35 471	1.60 545	3.67 354	1.24 476	3.95 428	2.98 551	2.58 513	2.29 483	4.01 548	1.79 437	11.23 572	2.09 475	0.37 386	0.38 475	0.36 406	0.34 417	0.45 423	0.71 520

ttt	2.76 488	0.56 172	2.28 241	1.41 495	1.21 463	3.67 354	0.77 272	4.59 595	2.94 546	2.35 471	2.30 488	2.45 416	1.54 379	11.25 573	15.56 615	0.43 455	0.36 456	0.37 418	0.33 408	0.40 353	0.40 385

LL-Strereo	3.01 520	1.81 558	17.59 507	1.12 358	2.10 594	2.90 200	1.09 444	4.33 553	2.00 362	3.12 564	2.24 471	3.29 497	3.15 541	11.31 574	1.84 442	0.30 273	0.28 384	0.46 485	0.34 417	0.49 447	0.45 416

SACVNet	2.46 444	1.14 483	9.47 390	1.44 502	1.18 444	4.06 448	1.49 515	3.84 391	2.24 415	2.62 521	1.89 396	2.57 428	1.28 303	11.35 575	1.64 414	0.50 509	0.39 484	0.48 496	0.41 493	0.55 466	0.75 533

DispNO	3.00 518	0.75 364	18.92 527	1.17 387	1.10 429	3.72 362	0.94 395	4.29 536	2.54 491	2.24 439	2.28 479	4.51 573	2.12 477	11.40 576	2.09 475	0.31 296	0.28 384	0.31 298	0.28 325	0.36 323	0.39 365

HSM-Net_RVC	2.87 498	0.57 182	17.46 504	0.92 229	0.90 368	3.70 358	1.20 469	5.64 621	2.51 485	3.22 570	2.43 506	2.54 425	1.59 384	11.41 577	1.65 416	0.34 346	0.25 348	0.26 170	0.23 212	0.30 209	0.29 228
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet	2.34 420	1.10 474	8.96 382	1.34 466	1.24 467	4.09 455	0.73 234	4.04 454	2.77 520	1.62 251	1.87 389	2.27 386	1.45 349	11.41 577	1.82 439	0.31 296	0.24 324	0.43 467	0.36 443	0.43 407	0.33 296

zh-sn7	3.81 561	11.43 634	15.78 477	1.25 420	1.15 437	3.68 357	2.58 580	4.15 491	2.42 467	2.61 519	3.10 560	3.38 508	3.03 537	11.43 579	6.88 576	0.45 472	0.48 537	0.45 479	0.43 503	0.72 533	0.71 520

AANet_RVC	3.03 522	1.72 552	12.78 428	1.17 387	1.12 432	3.79 377	1.10 446	3.86 397	3.13 563	2.62 521	4.26 584	3.96 545	1.41 334	11.43 579	5.23 564	0.94 578	0.47 531	0.34 371	0.23 212	0.40 353	0.55 475

PSMNet_ROB	2.95 505	1.38 526	18.46 521	1.19 396	1.20 457	3.80 379	1.65 534	3.54 334	2.35 443	1.98 336	1.71 316	2.75 448	1.79 437	11.43 579	2.78 525	0.42 449	0.36 456	0.50 513	0.60 556	0.59 482	0.49 443

test_sample6	2.35 425	0.62 242	10.78 409	1.33 459	0.83 338	3.15 242	0.79 283	4.36 562	2.43 468	2.26 445	2.04 429	1.69 302	1.39 325	11.48 582	1.61 403	0.38 403	0.32 425	0.37 418	0.39 475	0.41 378	0.42 395

1111x	3.13 531	0.57 182	8.38 375	1.20 401	0.76 307	3.80 379	0.88 356	4.61 597	2.63 502	2.31 459	2.16 457	1.95 350	1.81 445	11.54 583	18.13 630	0.32 317	0.31 417	0.32 318	0.30 372	0.35 310	0.34 309

DAS	2.31 409	0.67 294	4.79 336	1.14 366	1.64 552	2.93 211	2.13 562	4.09 470	2.74 515	4.17 595	2.52 516	2.46 418	1.79 437	11.55 584	1.63 411	0.37 386	0.22 260	0.39 438	0.25 250	0.41 378	0.34 309

PA-Net	3.09 527	1.24 506	18.84 525	1.38 489	1.19 451	3.42 294	1.75 539	3.89 405	3.27 581	1.88 305	2.10 444	3.03 475	1.88 458	11.60 585	2.88 528	0.40 423	0.54 548	0.44 472	0.62 560	0.52 455	1.02 564
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
HSM	2.35 425	0.81 391	2.21 229	1.14 366	1.55 536	3.44 296	1.03 426	3.99 441	2.25 418	2.29 449	2.11 448	8.04 615	3.05 538	11.60 585	1.71 422	0.33 334	0.22 260	0.28 234	0.23 212	0.32 255	0.35 323

ff1	2.96 508	0.60 215	5.21 342	1.14 366	0.99 396	3.62 346	0.86 332	4.22 506	3.37 585	2.20 421	2.30 488	3.48 514	1.62 394	11.62 587	16.09 617	0.29 230	0.16 48	0.48 496	0.37 455	0.30 209	0.29 228

mmx	2.98 514	0.60 215	5.21 342	1.14 366	0.99 396	3.62 346	0.86 332	4.49 585	3.05 557	2.20 421	2.30 488	3.48 514	1.62 394	11.62 587	16.09 617	0.33 334	0.28 384	0.48 496	0.37 455	0.44 415	0.37 343

xxx	2.98 514	0.60 215	5.21 342	1.14 366	0.99 396	3.62 346	0.86 332	4.49 585	3.05 557	2.20 421	2.30 488	3.48 514	1.62 394	11.62 587	16.09 617	0.33 334	0.28 384	0.48 496	0.37 455	0.44 415	0.37 343

TestStereo	2.00 354	1.02 456	12.25 422	0.70 91	0.61 230	1.88 97	0.55 146	2.31 155	1.52 217	1.41 225	1.33 205	1.27 243	0.90 202	11.62 587	0.81 200	0.34 346	0.19 149	0.33 353	0.24 238	0.44 415	0.24 148

edge stereo	3.37 548	1.01 455	21.99 625	1.28 437	1.37 500	2.67 183	1.39 499	3.98 437	2.87 538	2.93 549	3.27 568	4.35 566	2.43 504	11.62 587	2.39 497	0.60 537	0.63 571	0.79 581	0.55 546	0.68 518	0.67 511

RGC	3.10 529	1.45 535	14.90 465	1.46 508	1.79 575	3.33 280	1.39 499	4.04 454	2.26 421	2.77 538	3.26 567	4.00 547	2.71 520	11.63 592	2.62 520	0.82 571	0.46 527	0.79 581	0.79 579	0.71 530	0.78 539

LVE	6.88 613	9.31 623	21.14 606	3.61 619	3.18 617	4.49 544	2.79 584	10.21 631	11.69 632	3.16 568	11.53 626	18.33 632	4.31 576	11.66 593	3.52 539	4.45 635	2.93 631	2.56 615	1.91 620	3.62 611	3.16 621

MSMD_ROB	5.61 598	1.08 470	16.68 488	1.21 408	0.83 338	10.14 627	2.07 560	3.93 422	6.22 623	10.37 637	8.03 605	22.22 640	9.45 625	11.66 593	4.52 549	0.66 550	0.58 561	0.66 565	0.68 567	0.65 508	0.63 503

FAT-Stereo	3.34 545	0.81 391	20.05 559	1.25 420	1.20 457	3.44 296	1.99 555	4.23 510	2.67 508	3.14 565	3.82 580	3.51 523	3.32 551	11.68 595	1.94 454	0.64 545	0.67 577	0.48 496	0.52 538	0.61 491	0.81 545

SGM-Forest	2.96 508	0.62 242	3.49 309	1.09 338	0.80 320	4.06 448	3.30 600	4.37 565	3.09 561	4.18 598	3.27 568	4.67 583	3.86 567	11.69 596	7.91 585	0.51 515	0.46 527	0.49 510	0.39 475	0.48 441	0.49 443
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
hitnet-ft	2.37 431	0.73 343	8.34 373	0.96 259	0.89 365	3.77 371	0.80 293	3.55 336	2.58 495	2.24 439	2.04 429	3.65 533	1.49 362	11.71 597	1.89 447	0.44 463	0.53 546	0.44 472	0.35 433	0.52 455	0.48 436

MADNet++	7.57 618	5.80 608	13.28 432	6.38 639	5.26 636	7.18 618	7.77 628	5.32 616	5.62 619	6.11 615	7.78 602	6.02 606	8.01 620	11.74 598	16.36 621	9.36 645	4.95 643	8.57 647	5.66 643	4.83 628	5.34 639

NOSS_ROB	2.27 397	0.73 343	3.00 290	1.71 551	1.00 405	3.90 405	0.97 409	4.29 536	2.81 533	2.94 553	2.19 463	3.88 541	1.19 291	11.77 599	1.62 408	0.59 535	0.54 548	0.56 538	0.52 538	0.56 472	0.54 471

APVNet	3.13 531	1.25 507	21.14 606	1.31 451	1.52 529	3.94 418	1.13 453	3.32 302	2.14 398	2.20 421	2.03 426	3.05 479	1.96 466	11.79 600	2.53 513	0.42 449	0.45 518	0.64 562	0.46 512	0.67 515	0.57 483

PS-NSSS	2.22 385	1.33 521	2.90 287	0.97 266	1.53 531	4.11 462	1.08 440	4.55 592	2.65 505	2.10 381	2.32 500	1.77 315	1.40 329	11.79 600	1.61 403	0.68 556	0.45 518	0.96 589	0.43 503	0.95 559	0.92 557

WAO-6	5.87 603	2.27 574	15.05 469	2.96 608	2.77 606	12.01 630	3.58 610	5.37 618	11.91 634	3.34 575	9.69 617	6.78 609	5.84 597	11.82 602	8.89 591	2.87 611	2.35 627	2.50 613	1.84 618	2.85 606	2.67 613

SANet	5.65 600	1.72 552	20.94 601	1.26 427	0.88 360	7.20 619	3.81 615	4.60 596	11.23 630	4.56 602	8.78 613	7.49 612	6.95 610	11.85 603	18.11 629	0.49 505	0.44 513	0.50 513	0.42 500	0.90 555	0.82 549

PASM	2.67 478	2.05 569	9.71 391	1.73 554	1.37 500	2.53 171	1.52 516	3.10 271	2.17 404	2.79 540	1.84 376	2.90 464	1.85 453	11.89 604	2.19 485	0.81 570	0.85 591	0.87 586	1.01 592	1.14 578	1.05 566

S-Stereo	3.48 550	0.91 428	22.06 628	1.36 477	1.50 526	3.55 331	2.53 577	4.21 503	2.81 533	2.37 476	3.81 579	3.75 535	1.84 449	11.90 605	2.51 511	0.63 542	0.71 583	0.48 496	0.76 573	0.67 515	1.19 575

pmcnn	5.45 596	1.22 501	17.40 501	1.60 536	2.41 602	3.48 309	2.12 561	4.52 590	3.26 577	3.67 583	13.15 632	22.10 639	3.46 559	11.92 606	17.16 625	0.34 346	0.21 228	0.23 84	0.19 128	0.36 323	0.28 218

Wz-Net-TNSev	3.67 555	8.83 616	13.47 437	1.48 513	1.18 444	3.60 341	2.49 574	4.27 528	3.13 563	2.18 414	1.89 396	4.21 562	2.80 524	12.10 607	7.58 584	0.57 532	0.55 553	0.47 488	0.54 544	0.91 557	1.05 566

ktn	21.74 645	10.34 629	19.68 546	4.53 632	4.00 628	6.53 616	4.51 619	6.79 624	78.82 664	84.69 664	100.86 667	58.49 661	7.57 617	12.11 608	13.35 609	4.58 639	3.24 638	3.49 630	2.62 632	4.65 627	3.84 632

FCDSN-DC	6.04 605	0.84 407	19.25 533	1.24 418	1.09 427	4.38 520	2.62 581	4.38 566	4.71 609	9.59 634	11.22 624	19.19 635	17.40 637	12.30 609	8.55 589	0.69 559	0.57 556	0.60 551	0.60 556	0.70 521	0.78 539
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SGM_RVC	4.57 581	0.72 332	17.46 504	1.84 568	0.58 217	4.23 501	3.45 604	4.66 599	3.66 594	7.99 626	8.82 614	7.56 613	8.74 624	12.30 609	6.84 575	0.43 455	0.38 475	0.39 438	0.35 433	0.51 451	0.48 436
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ACVNet_2	5.41 595	12.60 635	20.42 582	3.27 613	3.15 616	4.50 547	3.02 594	4.66 599	3.73 596	3.35 577	5.36 593	7.86 614	2.88 526	12.33 611	4.76 554	3.12 616	2.22 621	2.70 621	1.69 611	3.49 610	3.10 619

GANet	2.93 504	1.05 462	11.29 414	1.64 541	0.96 382	3.91 406	2.52 575	3.72 369	2.41 464	2.95 554	3.00 552	3.21 490	2.03 469	12.42 612	4.72 553	0.51 515	0.41 499	0.46 485	0.39 475	0.60 486	0.50 450

TDLM	2.29 405	1.08 470	4.61 335	1.29 441	1.01 406	4.26 503	2.17 564	3.75 372	2.79 523	2.31 459	1.98 417	2.06 372	1.59 384	12.45 613	1.72 424	0.51 515	0.28 384	0.52 523	0.35 433	0.56 472	0.50 450

CVANet_RVC	2.55 464	1.10 474	9.13 388	1.46 508	1.15 437	3.96 428	1.53 518	3.91 415	2.50 482	3.04 558	2.04 429	2.60 431	1.72 427	12.46 614	1.50 380	0.49 505	0.30 407	0.51 517	0.41 493	0.63 497	0.50 450

FC-DCNN	6.64 609	0.77 373	19.26 535	1.68 546	1.64 552	8.27 624	2.35 570	6.35 623	9.23 628	10.85 639	11.27 625	19.89 636	13.33 629	12.51 615	11.79 605	0.66 550	0.57 556	0.58 543	0.56 548	0.63 497	0.61 496

FC-DCNN v2	6.91 614	0.77 373	19.25 533	1.69 547	1.64 552	9.13 626	2.40 571	7.20 625	9.47 629	11.07 641	11.62 627	20.05 638	15.79 634	12.55 616	11.99 606	0.66 550	0.57 556	0.58 543	0.56 548	0.63 497	0.61 496

CC-Net-ROB	3.35 546	1.76 555	13.89 447	2.33 597	1.65 556	4.49 544	1.62 528	4.73 602	2.90 540	1.92 319	2.05 435	1.99 361	1.61 391	12.57 617	1.60 400	2.46 609	2.18 619	2.68 619	1.04 595	2.11 601	1.38 585

psm_up	2.28 402	0.81 391	5.45 346	1.26 427	1.50 526	3.84 388	1.23 474	4.23 510	2.03 368	2.55 505	1.80 350	2.44 415	1.65 412	12.90 618	1.58 396	0.37 386	0.38 475	0.41 456	0.34 417	0.43 407	0.39 365

GANetREF_RVC	3.20 538	1.93 561	18.84 525	1.51 519	0.80 320	4.12 464	1.82 545	4.16 492	2.91 541	1.87 302	1.74 323	2.48 420	1.84 449	13.18 619	1.74 429	0.80 568	0.57 556	0.79 581	0.74 571	1.20 586	0.86 551
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
MaskLacGwcNet_RVC	3.13 531	1.43 533	9.93 395	2.50 600	1.62 548	4.29 510	1.68 538	3.95 428	2.43 468	1.66 260	1.91 402	3.04 476	1.41 334	13.26 620	1.58 396	3.82 626	1.59 610	1.12 597	0.46 512	2.21 602	2.74 617

MonStereo1	8.07 619	2.24 573	5.83 349	4.68 634	3.60 620	18.80 641	2.52 575	5.89 622	5.86 622	4.76 605	13.98 635	7.41 611	50.63 660	13.28 621	5.16 560	4.40 633	0.90 593	2.69 620	1.55 609	3.92 619	3.30 625

NaN_ROB	4.06 571	1.13 479	16.64 487	1.12 358	1.25 470	3.50 317	3.05 595	4.29 536	3.26 577	3.64 581	2.56 521	2.97 470	4.79 583	13.33 622	16.91 623	0.37 386	0.41 499	0.38 434	0.39 475	0.48 441	0.81 545

TorneroNet	25.88 647	11.28 633	21.62 621	4.20 625	4.07 629	55.25 656	3.15 599	15.16 642	76.94 663	58.09 659	82.72 664	86.88 665	41.15 652	13.35 623	18.13 630	4.32 630	2.85 629	3.45 629	2.62 632	8.33 644	4.14 635

WAO-7	5.16 591	3.21 590	18.98 529	1.88 573	1.44 517	5.34 607	3.09 598	4.91 607	5.81 621	4.35 600	8.92 615	6.55 607	6.06 600	13.40 624	10.81 598	1.34 602	1.20 604	1.48 605	1.35 607	1.60 595	1.45 587

notaker	10.50 626	8.60 614	20.23 569	4.54 633	3.95 627	6.27 613	3.44 603	8.07 628	4.75 612	8.73 628	46.45 655	13.86 630	27.86 647	13.49 625	13.61 611	4.56 636	3.18 637	3.52 632	2.68 634	8.13 643	4.05 634

NVStereoNet_ROB	4.91 589	1.40 529	16.46 485	1.47 511	1.72 568	3.46 302	1.96 552	3.89 405	3.61 592	2.90 546	24.61 645	4.81 584	4.49 580	13.57 626	4.87 557	1.33 601	1.29 606	1.70 606	1.68 610	1.41 593	1.66 591
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
IMH	6.81 612	13.66 639	20.41 581	4.33 630	3.74 623	5.50 608	3.06 596	5.49 620	6.22 623	4.64 604	10.35 620	9.30 618	8.03 621	13.61 627	6.81 573	4.80 640	2.99 636	3.09 626	2.12 626	4.36 624	3.61 628

RYNet	2.97 512	0.93 434	15.09 470	1.12 358	1.38 503	3.66 353	1.42 506	4.03 450	2.29 430	2.10 381	1.70 312	3.79 537	2.16 484	13.64 628	3.02 532	0.37 386	0.41 499	0.48 496	0.34 417	0.81 547	0.75 533

MSC_U_SF_DS_RVC	4.48 579	10.62 630	15.18 473	1.55 529	1.45 521	6.16 612	3.54 609	5.41 619	3.68 595	2.59 516	2.74 536	4.81 584	2.20 489	13.79 629	4.40 547	2.04 605	3.36 639	1.05 593	1.20 602	2.09 600	1.72 594

MeshStereo	5.35 594	1.32 518	21.34 613	1.34 466	1.15 437	4.40 527	3.90 616	5.18 611	4.55 606	10.14 636	11.82 628	11.47 621	5.84 597	13.84 630	7.03 579	0.61 539	0.58 561	0.60 551	0.58 552	0.72 533	0.59 492
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
TorneroNet-64	10.12 623	8.74 615	20.95 602	4.27 626	3.76 626	13.86 634	2.85 587	15.05 641	23.15 648	10.07 635	23.84 644	13.47 627	8.24 622	13.96 631	17.21 626	3.96 629	2.72 628	3.23 628	2.48 630	6.29 633	4.27 636

MFN_U_SF_DS_RVC	3.94 566	10.88 632	12.30 423	1.26 427	1.55 536	5.19 606	3.33 602	4.42 572	2.82 535	2.58 513	2.62 527	5.00 590	2.11 476	14.03 632	2.73 522	1.28 597	2.34 626	0.67 567	1.83 617	0.81 547	1.03 565

PWCK	5.85 602	9.95 628	15.22 474	2.90 607	1.56 539	5.66 611	7.69 627	5.27 613	4.74 611	3.88 586	7.51 601	8.04 615	5.28 590	15.18 633	8.40 588	3.08 615	1.51 609	2.24 612	1.37 608	5.55 631	1.96 600

FBW_ROB	3.24 539	1.02 456	9.21 389	1.49 516	1.07 421	3.78 373	1.48 511	4.31 547	3.08 560	2.46 490	2.32 500	4.20 561	2.08 475	15.19 634	7.16 580	0.84 574	0.62 569	1.33 602	0.92 585	0.99 564	1.31 579

MANE	11.39 628	1.38 526	23.16 634	4.82 636	2.79 607	22.02 643	14.51 639	25.81 647	26.28 649	10.93 640	13.17 633	19.90 637	18.03 640	15.69 635	20.41 638	0.96 580	0.74 586	1.42 603	3.24 640	0.74 535	1.71 593

SDNR	3.97 568	1.93 561	20.28 575	1.31 451	0.94 378	5.16 605	0.67 205	4.33 553	2.58 495	4.82 607	5.94 597	5.01 591	1.45 349	17.52 636	2.53 513	0.79 566	0.72 584	0.59 546	0.45 510	1.15 581	1.17 573

USTest	15.98 639	15.58 643	22.56 630	18.49 645	16.99 639	26.43 645	36.08 652	27.68 650	12.77 635	10.69 638	10.80 622	18.35 633	15.09 632	18.62 637	23.37 641	4.85 641	5.34 644	7.38 645	7.43 645	9.90 645	11.23 645

DGTPSM_ROB	15.31 637	8.85 617	28.14 643	9.90 643	18.89 640	12.44 632	33.21 649	13.48 638	17.86 643	9.50 632	22.89 642	13.78 628	19.67 641	21.26 638	23.68 642	5.08 642	8.84 645	5.62 642	11.50 647	6.72 636	14.87 647

DPSMNet_ROB	15.52 638	8.89 618	31.44 644	10.07 644	18.91 641	12.44 632	33.22 650	13.51 639	17.94 644	9.58 633	22.91 643	13.79 629	19.67 641	21.43 639	23.73 643	5.17 643	8.84 645	5.63 643	11.52 650	6.79 637	14.90 648

MDST_ROB	5.53 597	0.59 203	23.11 633	2.55 601	2.69 604	21.20 642	1.98 554	4.77 604	2.65 505	9.36 631	4.25 583	4.14 556	4.45 579	22.57 640	3.68 542	0.48 493	0.33 432	0.47 488	0.44 506	0.44 415	0.44 410

Anonymous_1	57.11 661	19.68 645	26.15 640	23.10 647	142.31 664	30.84 646	39.75 653	33.86 655	16.98 639	70.53 663	15.42 638	23.46 642	19.75 643	23.04 641	27.23 649	164.73 668	9.02 647	130.38 665	137.40 665	161.27 668	27.24 652

LE_ROB	18.58 641	1.21 495	48.38 651	8.60 642	23.00 646	7.32 621	19.74 645	9.94 630	38.69 656	43.53 654	21.91 641	28.40 649	40.92 651	23.18 642	54.71 657	0.34 346	0.33 432	0.32 318	0.36 443	0.42 397	0.40 385

DPSM_ROB	20.78 643	20.03 646	26.57 641	23.62 648	22.46 643	31.10 647	39.97 654	33.52 653	17.41 641	15.25 644	15.80 639	24.06 644	20.71 644	23.30 643	27.62 650	10.78 647	9.41 648	11.69 650	11.50 647	14.49 648	16.36 649

DPSM	20.78 643	20.03 646	26.57 641	23.62 648	22.46 643	31.10 647	39.97 654	33.52 653	17.41 641	15.25 644	15.80 639	24.06 644	20.71 644	23.30 643	27.62 650	10.78 647	9.41 648	11.69 650	11.50 647	14.49 648	16.36 649

CSAN	4.71 584	1.39 528	20.23 569	1.19 396	0.87 356	3.65 352	3.50 606	4.57 594	3.87 597	3.89 587	7.82 603	3.54 528	6.16 603	23.47 645	6.82 574	0.52 521	0.45 518	0.49 510	0.52 538	0.63 497	0.66 510

SGM-ForestM	11.55 629	1.16 487	21.62 621	2.14 587	0.81 323	22.25 644	19.08 644	16.50 645	11.34 631	15.94 646	14.44 637	27.12 648	22.61 646	24.76 646	28.39 652	0.50 509	0.48 537	0.47 488	0.44 506	0.55 466	0.53 465

LRCNet_RVC	25.52 646	33.45 649	23.21 636	31.79 650	32.78 647	6.74 617	1.18 462	25.88 648	4.46 605	28.94 647	30.89 647	24.91 646	17.57 638	27.66 647	24.34 645	35.26 659	25.60 660	35.91 659	33.81 658	31.90 658	34.10 659

PML	64.32 662	53.22 659	17.88 508	8.10 641	32.94 648	148.46 667	247.79 669	12.18 634	45.42 659	111.41 666	288.92 669	101.47 667	101.31 667	31.67 648	15.55 614	14.03 649	4.83 642	10.98 649	6.18 644	28.82 651	5.17 638

xxxxx1	112.33 664	88.53 663	37.76 646	227.84 665	157.23 665	39.05 653	61.41 658	93.76 666	79.29 665	62.45 660	74.79 661	78.32 662	70.96 663	33.47 649	70.69 664	114.00 665	130.36 666	259.31 667	274.34 667	145.54 665	147.50 665

tt_ll	112.33 664	88.53 663	37.76 646	227.84 665	157.23 665	39.05 653	61.41 658	93.76 666	79.29 665	62.45 660	74.79 661	78.32 662	70.96 663	33.47 649	70.69 664	114.00 665	130.36 666	259.31 667	274.34 667	145.54 665	147.50 665

ff	112.33 664	88.53 663	37.76 646	227.84 665	157.23 665	39.05 653	61.41 658	93.76 666	79.29 665	62.45 660	74.79 661	78.32 662	70.96 663	33.47 649	70.69 664	114.00 665	130.36 666	259.31 667	274.34 667	145.54 665	147.50 665

KSHMR	16.96 640	5.37 604	21.64 623	4.46 631	4.50 632	8.30 625	3.32 601	15.58 644	76.24 662	6.62 620	61.47 660	56.53 660	5.43 593	35.17 652	11.37 601	4.39 632	2.97 635	3.63 635	2.74 636	5.10 629	4.34 637

HanzoNet	31.60 650	17.23 644	21.22 611	7.32 640	5.84 637	7.25 620	3.53 607	13.82 640	14.20 638	50.38 657	47.01 656	44.45 651	56.61 662	36.61 653	32.00 653	63.89 663	56.57 664	7.97 646	89.20 664	28.69 650	28.25 653

HaxPig	43.25 656	43.65 656	45.00 649	33.85 651	35.61 649	32.69 649	30.52 647	45.09 656	42.97 657	48.77 655	48.17 657	43.00 650	40.26 650	44.58 654	43.61 654	47.18 660	49.30 661	51.54 661	50.25 660	43.73 659	45.29 660

AVERAGE_ROB	44.46 657	45.91 657	46.59 650	40.59 653	38.66 650	32.99 650	30.52 647	46.19 657	43.26 658	49.59 656	48.97 658	44.62 652	39.89 649	45.04 655	43.94 655	48.74 661	50.69 662	50.80 660	49.79 659	45.54 660	46.97 661

Selective-RAFT-Error	41.77 652	40.16 652	53.34 657	47.73 654	45.25 656	62.51 658	80.64 663	67.22 659	34.93 654	30.64 652	31.81 649	48.11 654	42.11 658	46.57 656	54.95 658	21.61 651	18.87 654	23.48 653	23.15 654	29.16 653	33.08 658

LSM0	49.58 659	40.04 651	53.62 660	97.15 660	128.68 663	62.75 662	79.89 661	67.63 664	35.11 655	33.02 653	32.61 654	48.43 659	41.60 653	46.60 657	55.43 660	21.63 654	18.99 659	23.62 658	23.13 652	29.47 657	52.26 663

CasAABBNet	41.80 655	40.20 653	53.41 659	47.73 654	45.18 653	62.51 658	80.71 664	67.26 660	34.80 652	30.49 648	31.88 650	48.24 656	41.81 654	46.63 658	55.64 663	21.60 650	18.88 655	23.48 653	23.22 655	29.19 654	33.05 655

RAFT-FEzeroshot	41.78 653	40.21 654	53.07 655	47.74 656	45.19 654	62.51 658	80.73 665	67.30 661	34.75 650	30.51 649	31.88 650	48.27 657	41.88 655	46.64 659	55.54 661	21.62 652	18.89 657	23.48 653	23.22 655	29.20 655	33.05 655

RAFT-FE	41.78 653	40.21 654	53.07 655	47.74 656	45.19 654	62.51 658	80.73 665	67.30 661	34.75 650	30.51 649	31.88 650	48.27 657	41.88 655	46.64 659	55.54 661	21.62 652	18.89 657	23.48 653	23.22 655	29.20 655	33.05 655

FlowAnything	41.75 651	39.90 650	53.36 658	47.83 658	45.06 652	62.45 657	80.51 662	67.34 663	34.89 653	30.56 651	31.52 648	48.18 655	42.05 657	46.66 661	55.24 659	21.71 655	18.88 655	23.49 657	23.13 652	29.12 652	33.04 654

MEDIAN_ROB	47.37 658	49.08 658	49.92 653	40.32 652	39.97 651	34.95 651	33.43 651	49.17 658	46.39 660	53.06 658	52.65 659	47.65 653	42.23 659	48.35 662	47.29 656	52.10 662	54.04 663	54.28 662	53.48 661	48.76 661	50.33 662

MultiAttention	8.74 621	0.56 172	7.25 361	2.07 585	22.74 645	35.86 652	8.44 631	4.97 608	2.58 495	2.57 509	5.11 592	5.55 603	1.59 384	52.70 663	7.50 583	0.47 488	0.24 324	0.52 523	1.00 591	6.84 638	6.30 643

DPSimNet_ROB	102.30 663	119.72 667	143.59 665	109.42 661	94.10 659	127.22 666	127.15 667	26.62 649	102.36 668	149.58 668	83.99 665	139.34 668	137.54 668	64.62 664	82.36 668	105.18 664	66.15 665	120.15 664	69.61 663	99.58 663	77.72 664

WAO-8	11.95 630	13.02 636	20.56 587	3.50 614	3.08 613	15.11 637	2.80 585	12.91 636	19.11 645	7.69 623	13.12 630	11.62 622	7.01 613	84.40 665	7.91 585	3.42 618	1.92 616	3.54 633	1.93 621	3.68 612	2.69 614

Venus	11.95 630	13.02 636	20.56 587	3.50 614	3.08 613	15.11 637	2.80 585	12.91 636	19.11 645	7.69 623	13.12 630	11.62 622	7.01 613	84.40 665	7.91 585	3.42 618	1.92 616	3.54 633	1.93 621	3.68 612	2.69 614

BEATNet-Init1	49.72 660	64.32 662	97.77 663	4.68 634	4.28 631	84.75 665	60.42 657	73.38 665	68.59 661	88.29 665	88.51 666	91.94 666	97.99 666	85.26 667	70.96 667	0.80 568	0.65 573	0.85 585	0.70 570	7.96 642	2.33 606

MSAF-DinoV2	13.69 636	13.09 638	22.03 627	2.41 599	1.44 517	4.03 443	1.38 497	9.07 629	9.20 627	2.23 436	1.98 417	5.08 594	5.06 586	177.66 668	5.46 567	0.45 472	0.34 444	0.40 444	0.62 560	6.09 632	5.80 642

test_example2	212.63 667	219.92 668	221.87 667	213.67 664	221.17 668	199.47 668	200.74 668	185.30 669	141.66 669	209.52 669	213.45 668	210.82 669	205.48 669	221.27 669	216.64 669	236.83 669	242.07 669	213.93 666	217.01 666	235.69 669	226.10 668

ccccc		629.75 669		567.84 668	570.84 669	582.44 669		613.82 670		614.58 670		555.57 670		666.94 670		781.57 670	507.24 670	391.36 670	342.44 670	689.82 670

ASD4		113.98 666

Low-res two-view benchmark