Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

3w_stereo	0.12 93	0.11 201	0.18 89	0.18 101	0.08 10	0.16 90	0.15 142	0.27 165	0.19 127	0.12 85	0.12 67	0.07 1	0.12 147	0.15 56	0.11 16	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

StereoAnything_RVC	0.13 108	0.37 574	0.36 275	0.14 1	0.07 1	0.11 4	0.12 37	0.17 12	0.12 17	0.08 1	0.07 3	0.07 1	0.10 71	0.20 163	0.10 1	0.09 339	0.05 32	0.06 73	0.04 1	0.24 571	0.05 32

SteFusion	0.10 2	0.07 8	0.14 8	0.16 28	0.09 39	0.15 52	0.13 87	0.22 89	0.18 108	0.10 37	0.11 40	0.08 3	0.09 23	0.15 56	0.11 16	0.04 1	0.05 32	0.06 73	0.05 92	0.05 5	0.04 1

zaero_v3	0.10 2	0.07 8	0.17 78	0.16 28	0.08 10	0.17 118	0.11 17	0.18 20	0.13 39	0.13 103	0.13 88	0.08 3	0.10 71	0.15 56	0.10 1	0.06 34	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

252Zero-FE	0.14 133	0.07 8	0.17 78	0.17 61	0.09 39	0.15 52	0.11 17	0.21 69	0.19 127	0.77 597	0.11 40	0.08 3	0.08 8	0.13 7	0.13 139	0.07 102	0.05 32	0.06 73	0.04 1	0.06 96	0.06 130

MonStereo	0.10 2	0.08 58	0.13 1	0.17 61	0.08 10	0.14 27	0.12 37	0.24 132	0.19 127	0.09 8	0.11 40	0.08 3	0.07 2	0.14 19	0.11 16	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 2	0.08 58	0.13 1	0.17 61	0.08 10	0.13 16	0.12 37	0.24 132	0.19 127	0.09 8	0.11 40	0.08 3	0.07 2	0.14 19	0.11 16	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

Monster-pub-mixall	0.10 2	0.07 8	0.16 51	0.16 28	0.08 10	0.11 4	0.09 2	0.20 43	0.12 17	0.11 68	0.11 40	0.08 3	0.08 8	0.23 208	0.11 16	0.07 102	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.06 130

asda	0.11 64	0.11 201	0.16 51	0.17 61	0.09 39	0.14 27	0.12 37	0.24 132	0.16 78	0.11 68	0.11 40	0.08 3	0.10 71	0.15 56	0.12 68	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

4.5_new	0.11 64	0.11 201	0.15 22	0.17 61	0.09 39	0.14 27	0.12 37	0.21 69	0.16 78	0.13 103	0.13 88	0.08 3	0.09 23	0.13 7	0.11 16	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.05 92	0.06 96	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 64	0.11 201	0.15 22	0.17 61	0.09 39	0.14 27	0.12 37	0.21 69	0.16 78	0.13 103	0.13 88	0.08 3	0.09 23	0.13 7	0.11 16	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.05 92	0.06 96	0.04 1

4w-stereo	0.10 2	0.10 135	0.15 22	0.17 61	0.09 39	0.15 52	0.10 8	0.19 30	0.13 39	0.12 85	0.12 67	0.08 3	0.11 120	0.16 79	0.12 68	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 92	0.05 5	0.04 1

2.75w_new	0.11 64	0.09 93	0.14 8	0.16 28	0.09 39	0.15 52	0.12 37	0.25 141	0.16 78	0.14 130	0.13 88	0.08 3	0.10 71	0.16 79	0.13 139	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 32

3.75w	0.11 64	0.09 93	0.15 22	0.17 61	0.11 167	0.18 142	0.12 37	0.23 114	0.14 59	0.13 103	0.11 40	0.08 3	0.10 71	0.16 79	0.11 16	0.05 10	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

2w_stereo	0.11 64	0.10 135	0.15 22	0.18 101	0.08 10	0.16 90	0.14 118	0.27 165	0.20 152	0.14 130	0.14 120	0.08 3	0.11 120	0.13 7	0.12 68	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.05 92	0.05 5	0.04 1

1w_stereo	0.12 93	0.08 58	0.14 8	0.18 101	0.09 39	0.16 90	0.15 142	0.25 141	0.21 169	0.13 103	0.16 139	0.08 3	0.12 147	0.16 79	0.13 139	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

monsterstereo	0.11 64	0.09 93	0.14 8	0.19 145	0.12 224	0.14 27	0.12 37	0.25 141	0.17 95	0.13 103	0.16 139	0.08 3	0.09 23	0.19 146	0.11 16	0.05 10	0.05 32	0.06 73	0.05 92	0.05 5	0.04 1

monsters	0.11 64	0.09 93	0.13 1	0.17 61	0.12 224	0.15 52	0.11 17	0.23 114	0.15 71	0.14 130	0.12 67	0.08 3	0.09 23	0.21 183	0.10 1	0.06 34	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

LG-Stereo_L2	0.10 2	0.08 58	0.19 97	0.16 28	0.09 39	0.12 9	0.13 87	0.18 20	0.13 39	0.09 8	0.07 3	0.08 3	0.08 8	0.16 79	0.10 1	0.06 34	0.05 32	0.06 73	0.04 1	0.05 5	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 2	0.08 58	0.19 97	0.16 28	0.09 39	0.12 9	0.13 87	0.17 12	0.11 7	0.08 1	0.07 3	0.08 3	0.07 2	0.17 99	0.10 1	0.06 34	0.05 32	0.06 73	0.04 1	0.05 5	0.04 1

MonSter	0.10 2	0.08 58	0.13 1	0.17 61	0.08 10	0.14 27	0.12 37	0.24 132	0.19 127	0.09 8	0.11 40	0.08 3	0.07 2	0.14 19	0.11 16	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

ACW_4w	0.10 2	0.06 1	0.14 8	0.17 61	0.09 39	0.14 27	0.12 37	0.23 114	0.18 108	0.09 8	0.10 22	0.09 22	0.10 71	0.14 19	0.11 16	0.05 10	0.05 32	0.06 73	0.05 92	0.05 5	0.04 1

ITERv19	0.10 2	0.07 8	0.15 22	0.17 61	0.08 10	0.11 4	0.13 87	0.18 20	0.14 59	0.12 85	0.14 120	0.09 22	0.10 71	0.14 19	0.11 16	0.06 34	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

dddd17k	0.10 2	0.07 8	0.15 22	0.16 28	0.09 39	0.15 52	0.12 37	0.21 69	0.11 7	0.10 37	0.12 67	0.09 22	0.10 71	0.14 19	0.12 68	0.07 102	0.06 186	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

ITERv4	0.11 64	0.08 58	0.17 78	0.16 28	0.09 39	0.13 16	0.10 8	0.21 69	0.12 17	0.13 103	0.17 150	0.09 22	0.14 201	0.14 19	0.12 68	0.06 34	0.05 32	0.05 1	0.05 92	0.05 5	0.04 1

ITERv2	0.10 2	0.07 8	0.18 89	0.16 28	0.08 10	0.16 90	0.11 17	0.19 30	0.12 17	0.12 85	0.13 88	0.09 22	0.10 71	0.16 79	0.11 16	0.06 34	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

AdaDepth	0.11 64	0.09 93	0.20 108	0.20 208	0.10 120	0.19 169	0.13 87	0.16 5	0.13 39	0.10 37	0.10 22	0.09 22	0.09 23	0.19 146	0.12 68	0.05 10	0.05 32	0.06 73	0.06 146	0.05 5	0.05 32

S2M2_XL	0.10 2	0.09 93	0.21 117	0.14 1	0.10 120	0.09 1	0.09 2	0.11 1	0.09 1	0.10 37	0.11 40	0.09 22	0.09 23	0.12 2	0.11 16	0.09 339	0.07 323	0.08 220	0.07 202	0.08 231	0.06 130
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asd	0.10 2	0.10 135	0.15 22	0.17 61	0.10 120	0.16 90	0.10 8	0.19 30	0.13 39	0.12 85	0.11 40	0.09 22	0.10 71	0.16 79	0.11 16	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 92	0.05 5	0.04 1

qwe	0.11 64	0.10 135	0.14 8	0.17 61	0.10 120	0.15 52	0.12 37	0.25 141	0.17 95	0.14 130	0.13 88	0.09 22	0.09 23	0.18 122	0.12 68	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

2.25w	0.11 64	0.09 93	0.15 22	0.17 61	0.09 39	0.15 52	0.10 8	0.19 30	0.18 108	0.14 130	0.17 150	0.09 22	0.10 71	0.18 122	0.13 139	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

4.25_new	0.11 64	0.11 201	0.16 51	0.17 61	0.10 120	0.17 118	0.12 37	0.21 69	0.14 59	0.12 85	0.13 88	0.09 22	0.10 71	0.15 56	0.12 68	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

4.5w_new	0.11 64	0.11 201	0.16 51	0.17 61	0.10 120	0.17 118	0.12 37	0.21 69	0.14 59	0.12 85	0.13 88	0.09 22	0.10 71	0.15 56	0.12 68	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 64	0.11 201	0.16 51	0.17 61	0.10 120	0.17 118	0.12 37	0.21 69	0.14 59	0.12 85	0.13 88	0.09 22	0.10 71	0.15 56	0.12 68	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

3.5w_stereo	0.11 64	0.10 135	0.14 8	0.17 61	0.09 39	0.17 118	0.09 2	0.22 89	0.16 78	0.13 103	0.13 88	0.09 22	0.11 120	0.19 146	0.13 139	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

IGEV	0.11 64	0.06 1	0.17 78	0.15 4	0.11 167	0.16 90	0.13 87	0.21 69	0.16 78	0.11 68	0.15 126	0.09 22	0.07 2	0.14 19	0.11 16	0.06 34	0.05 32	0.06 73	0.05 92	0.05 5	0.05 32

LGtest1	0.10 2	0.08 58	0.17 78	0.17 61	0.08 10	0.13 16	0.09 2	0.16 5	0.12 17	0.09 8	0.07 3	0.09 22	0.09 23	0.15 56	0.11 16	0.08 255	0.05 32	0.06 73	0.05 92	0.06 96	0.06 130

LG-Stereo	0.13 108	0.10 135	0.24 141	0.20 208	0.09 39	0.16 90	0.18 259	0.21 69	0.18 108	0.11 68	0.17 150	0.09 22	0.09 23	0.15 56	0.14 180	0.05 10	0.06 186	0.08 220	0.08 278	0.07 165	0.05 32

GREAT-IGEV	0.12 93	0.09 93	0.25 154	0.16 28	0.11 167	0.14 27	0.16 175	0.17 12	0.17 95	0.10 37	0.15 126	0.09 22	0.09 23	0.18 122	0.10 1	0.06 34	0.07 323	0.06 73	0.05 92	0.07 165	0.10 398

DEFOM-Stereo	0.11 64	0.08 58	0.17 78	0.17 61	0.09 39	0.22 260	0.14 118	0.14 3	0.16 78	0.11 68	0.10 22	0.09 22	0.08 8	0.21 183	0.11 16	0.06 34	0.05 32	0.06 73	0.04 1	0.05 5	0.05 32

dual_stereo	0.10 2	0.07 8	0.14 8	0.17 61	0.08 10	0.09 1	0.13 87	0.24 132	0.13 39	0.10 37	0.09 12	0.09 22	0.08 8	0.18 122	0.12 68	0.07 102	0.06 186	0.06 73	0.04 1	0.05 5	0.05 32

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 276	0.72 611	0.70 523	0.17 61	0.08 10	0.15 52	0.15 142	0.18 20	0.16 78	0.13 103	0.12 67	0.09 22	0.08 8	0.16 79	0.13 139	0.35 603	0.04 2	0.08 220	0.07 202	0.11 415	0.23 579

4k_L	0.10 2	0.07 8	0.16 51	0.15 4	0.09 39	0.14 27	0.12 37	0.20 43	0.13 39	0.10 37	0.10 22	0.10 43	0.09 23	0.14 19	0.12 68	0.07 102	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

aaa3	0.10 2	0.07 8	0.15 22	0.15 4	0.09 39	0.13 16	0.12 37	0.20 43	0.13 39	0.09 8	0.10 22	0.10 43	0.10 71	0.14 19	0.12 68	0.07 102	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

gc-stereo	0.10 2	0.07 8	0.15 22	0.15 4	0.09 39	0.14 27	0.12 37	0.18 20	0.12 17	0.10 37	0.11 40	0.10 43	0.10 71	0.14 19	0.13 139	0.08 255	0.06 186	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

ss10	0.10 2	0.07 8	0.15 22	0.16 28	0.09 39	0.13 16	0.12 37	0.21 69	0.14 59	0.10 37	0.11 40	0.10 43	0.09 23	0.14 19	0.12 68	0.07 102	0.06 186	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

5k_new	0.10 2	0.07 8	0.16 51	0.15 4	0.09 39	0.13 16	0.12 37	0.18 20	0.13 39	0.10 37	0.09 12	0.10 43	0.09 23	0.15 56	0.12 68	0.06 34	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

USM	0.10 2	0.07 8	0.15 22	0.17 61	0.08 10	0.15 52	0.12 37	0.20 43	0.15 71	0.10 37	0.10 22	0.10 43	0.08 8	0.14 19	0.12 68	0.06 34	0.06 186	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

ACM	0.10 2	0.07 8	0.16 51	0.16 28	0.09 39	0.15 52	0.11 17	0.19 30	0.13 39	0.10 37	0.10 22	0.10 43	0.09 23	0.15 56	0.13 139	0.07 102	0.06 186	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

uiiii_40	0.10 2	0.07 8	0.13 1	0.15 4	0.09 39	0.14 27	0.11 17	0.20 43	0.11 7	0.09 8	0.09 12	0.10 43	0.11 120	0.15 56	0.11 16	0.06 34	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

4.5w_L	0.10 2	0.07 8	0.14 8	0.16 28	0.09 39	0.14 27	0.11 17	0.20 43	0.12 17	0.09 8	0.10 22	0.10 43	0.11 120	0.17 99	0.11 16	0.06 34	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.06 96	0.05 32

StePilot	0.10 2	0.07 8	0.14 8	0.16 28	0.09 39	0.14 27	0.11 17	0.20 43	0.13 39	0.09 8	0.10 22	0.10 43	0.10 71	0.17 99	0.11 16	0.06 34	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

PyraSte	0.10 2	0.07 8	0.14 8	0.18 101	0.09 39	0.15 52	0.12 37	0.23 114	0.14 59	0.10 37	0.12 67	0.10 43	0.09 23	0.14 19	0.11 16	0.05 10	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

tim_s	0.10 2	0.06 1	0.14 8	0.17 61	0.09 39	0.15 52	0.12 37	0.22 89	0.15 71	0.09 8	0.10 22	0.10 43	0.09 23	0.13 7	0.11 16	0.05 10	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

xxxad45	0.10 2	0.06 1	0.13 1	0.17 61	0.09 39	0.15 52	0.13 87	0.23 114	0.17 95	0.10 37	0.09 12	0.10 43	0.10 71	0.12 2	0.11 16	0.05 10	0.06 186	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

ITERv28	0.10 2	0.07 8	0.16 51	0.15 4	0.09 39	0.16 90	0.13 87	0.20 43	0.13 39	0.09 8	0.11 40	0.10 43	0.08 8	0.15 56	0.12 68	0.07 102	0.07 323	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

dd23bbn	0.11 64	0.07 8	0.15 22	0.16 28	0.08 10	0.17 118	0.13 87	0.24 132	0.12 17	0.11 68	0.14 120	0.10 43	0.10 71	0.13 7	0.12 68	0.06 34	0.06 186	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

v20iiwwt	0.10 2	0.07 8	0.15 22	0.16 28	0.09 39	0.17 118	0.12 37	0.21 69	0.12 17	0.10 37	0.11 40	0.10 43	0.10 71	0.13 7	0.13 139	0.06 34	0.06 186	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

ITER124	0.10 2	0.07 8	0.15 22	0.16 28	0.09 39	0.16 90	0.13 87	0.20 43	0.12 17	0.10 37	0.10 22	0.10 43	0.10 71	0.14 19	0.12 68	0.07 102	0.06 186	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

iked130	0.10 2	0.07 8	0.16 51	0.16 28	0.09 39	0.14 27	0.13 87	0.21 69	0.09 1	0.09 8	0.11 40	0.10 43	0.09 23	0.13 7	0.12 68	0.06 34	0.06 186	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

ITERv14	0.10 2	0.07 8	0.15 22	0.16 28	0.09 39	0.15 52	0.12 37	0.22 89	0.11 7	0.09 8	0.11 40	0.10 43	0.09 23	0.14 19	0.12 68	0.06 34	0.06 186	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

v134_o9	0.10 2	0.07 8	0.16 51	0.16 28	0.09 39	0.15 52	0.12 37	0.22 89	0.12 17	0.09 8	0.11 40	0.10 43	0.09 23	0.14 19	0.12 68	0.06 34	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

vnu138km	0.10 2	0.07 8	0.16 51	0.16 28	0.09 39	0.14 27	0.12 37	0.20 43	0.13 39	0.09 8	0.11 40	0.10 43	0.08 8	0.14 19	0.12 68	0.06 34	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

ITERv10	0.10 2	0.07 8	0.16 51	0.15 4	0.09 39	0.13 16	0.12 37	0.21 69	0.13 39	0.09 8	0.11 40	0.10 43	0.09 23	0.14 19	0.12 68	0.06 34	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

99wein	0.10 2	0.07 8	0.16 51	0.15 4	0.09 39	0.14 27	0.11 17	0.20 43	0.14 59	0.10 37	0.12 67	0.10 43	0.09 23	0.14 19	0.12 68	0.06 34	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

ITERv8	0.10 2	0.07 8	0.15 22	0.15 4	0.09 39	0.14 27	0.12 37	0.21 69	0.12 17	0.10 37	0.12 67	0.10 43	0.09 23	0.14 19	0.12 68	0.06 34	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

ITERv7	0.10 2	0.07 8	0.16 51	0.15 4	0.09 39	0.14 27	0.12 37	0.20 43	0.12 17	0.10 37	0.11 40	0.10 43	0.09 23	0.14 19	0.12 68	0.06 34	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

s6wercc	0.10 2	0.07 8	0.16 51	0.15 4	0.09 39	0.14 27	0.12 37	0.20 43	0.11 7	0.09 8	0.11 40	0.10 43	0.09 23	0.14 19	0.12 68	0.06 34	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

a5sdf	0.10 2	0.07 8	0.16 51	0.15 4	0.09 39	0.14 27	0.12 37	0.20 43	0.12 17	0.09 8	0.11 40	0.10 43	0.09 23	0.14 19	0.12 68	0.06 34	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

GEAStereo	0.12 93	0.09 93	0.20 108	0.18 101	0.12 224	0.19 169	0.16 175	0.20 43	0.14 59	0.12 85	0.15 126	0.10 43	0.09 23	0.16 79	0.10 1	0.08 255	0.06 186	0.06 73	0.05 92	0.08 231	0.08 280

ITER	0.10 2	0.06 1	0.16 51	0.16 28	0.08 10	0.12 9	0.11 17	0.16 5	0.12 17	0.12 85	0.14 120	0.10 43	0.10 71	0.20 163	0.11 16	0.07 102	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

GSStereo	0.12 93	0.09 93	0.20 108	0.17 61	0.12 224	0.19 169	0.16 175	0.26 151	0.18 108	0.13 103	0.15 126	0.10 43	0.09 23	0.16 79	0.10 1	0.07 102	0.05 32	0.06 73	0.05 92	0.08 231	0.08 280

GS-Stereo							0.16 175	0.26 151	0.18 108	0.13 103	0.15 126	0.10 43	0.09 23	0.16 79	0.10 1	0.07 102	0.05 32	0.06 73	0.05 92	0.08 231	0.08 280

gasm-f	0.12 93	0.09 93	0.19 97	0.18 101	0.12 224	0.18 142	0.18 259	0.20 43	0.14 59	0.12 85	0.19 171	0.10 43	0.11 120	0.16 79	0.11 16	0.08 255	0.06 186	0.06 73	0.05 92	0.09 301	0.08 280

Wavelet-MonSter	0.10 2	0.08 58	0.13 1	0.18 101	0.10 120	0.13 16	0.12 37	0.15 4	0.12 17	0.10 37	0.13 88	0.10 43	0.10 71	0.14 19	0.11 16	0.05 10	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

Replicate-Monster	0.12 93	0.10 135	0.32 219	0.16 28	0.08 10	0.17 118	0.10 8	0.22 89	0.19 127	0.11 68	0.10 22	0.10 43	0.09 23	0.19 146	0.11 16	0.06 34	0.05 32	0.06 73	0.04 1	0.05 5	0.08 280

2.5w	0.11 64	0.10 135	0.15 22	0.18 101	0.09 39	0.15 52	0.15 142	0.20 43	0.15 71	0.12 85	0.13 88	0.10 43	0.09 23	0.17 99	0.11 16	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.05 92	0.05 5	0.04 1

3.25w_new	0.11 64	0.09 93	0.15 22	0.17 61	0.09 39	0.19 169	0.10 8	0.22 89	0.17 95	0.14 130	0.12 67	0.10 43	0.11 120	0.17 99	0.12 68	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 32

3.25w	0.11 64	0.09 93	0.15 22	0.17 61	0.09 39	0.19 169	0.10 8	0.22 89	0.17 95	0.14 130	0.12 67	0.10 43	0.11 120	0.17 99	0.12 68	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 32

MLG-Stereo_test3	0.10 2	0.08 58	0.16 51	0.17 61	0.08 10	0.16 90	0.12 37	0.17 12	0.12 17	0.10 37	0.07 3	0.10 43	0.08 8	0.14 19	0.11 16	0.07 102	0.05 32	0.06 73	0.04 1	0.06 96	0.06 130

MLG-Stereo_test2	0.10 2	0.08 58	0.15 22	0.17 61	0.09 39	0.15 52	0.11 17	0.16 5	0.10 3	0.09 8	0.07 3	0.10 43	0.06 1	0.15 56	0.11 16	0.07 102	0.05 32	0.06 73	0.04 1	0.06 96	0.05 32

MLG-Stereo_test1	0.10 2	0.08 58	0.15 22	0.18 101	0.09 39	0.15 52	0.11 17	0.16 5	0.10 3	0.08 1	0.06 1	0.10 43	0.07 2	0.17 99	0.11 16	0.06 34	0.05 32	0.06 73	0.04 1	0.05 5	0.05 32

MLG-Stereo	0.10 2	0.08 58	0.15 22	0.18 101	0.07 1	0.15 52	0.11 17	0.17 12	0.11 7	0.08 1	0.06 1	0.10 43	0.08 8	0.18 122	0.11 16	0.06 34	0.05 32	0.06 73	0.04 1	0.05 5	0.05 32

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 108	0.14 349	0.19 97	0.26 484	0.09 39	0.15 52	0.13 87	0.22 89	0.18 108	0.12 85	0.11 40	0.10 43	0.13 179	0.21 183	0.12 68	0.07 102	0.05 32	0.06 73	0.05 92	0.07 165	0.05 32

FoundationStereo	0.09 1	0.07 8	0.16 51	0.16 28	0.08 10	0.12 9	0.13 87	0.11 1	0.12 17	0.09 8	0.07 3	0.10 43	0.09 23	0.11 1	0.10 1	0.07 102	0.05 32	0.06 73	0.04 1	0.05 5	0.05 32

IGEV-Stereo++	0.11 64	0.08 58	0.15 22	0.19 145	0.11 167	0.14 27	0.10 8	0.22 89	0.18 108	0.10 37	0.13 88	0.10 43	0.11 120	0.14 19	0.11 16	0.06 34	0.05 32	0.06 73	0.05 92	0.06 96	0.05 32

U	1.00 612	0.09 93	0.21 117	0.21 253	3.68 641	6.12 646	0.14 118	0.21 69	0.21 169	0.11 68	0.11 40	0.10 43	0.09 23	0.12 2	0.11 16	0.07 102	0.05 32	5.42 651	2.90 649	0.07 165	0.06 130

IGEV-Stereo+	0.12 93	0.08 58	0.17 78	0.18 101	0.13 302	0.09 1	0.11 17	0.16 5	0.15 71	0.10 37	0.08 10	0.10 43	0.10 71	0.21 183	0.11 16	0.07 102	0.05 32	0.06 73	0.05 92	0.16 508	0.24 584

UniTT-Stereo	0.14 133	0.10 135	0.30 199	0.21 253	0.13 302	0.17 118	0.13 87	0.19 30	0.18 108	0.15 144	0.20 188	0.10 43	0.11 120	0.18 122	0.16 229	0.08 255	0.06 186	0.07 137	0.06 146	0.08 231	0.06 130

mfccc	0.10 2	0.07 8	0.16 51	0.15 4	0.09 39	0.16 90	0.11 17	0.20 43	0.13 39	0.09 8	0.10 22	0.11 90	0.10 71	0.14 19	0.13 139	0.07 102	0.06 186	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

weee2	0.10 2	0.07 8	0.15 22	0.16 28	0.09 39	0.15 52	0.12 37	0.17 12	0.13 39	0.09 8	0.09 12	0.11 90	0.10 71	0.14 19	0.12 68	0.06 34	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

5w_v4	0.10 2	0.06 1	0.14 8	0.17 61	0.10 120	0.15 52	0.12 37	0.23 114	0.17 95	0.10 37	0.09 12	0.11 90	0.10 71	0.12 2	0.11 16	0.05 10	0.06 186	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

qyd29nn	0.10 2	0.07 8	0.15 22	0.15 4	0.08 10	0.13 16	0.12 37	0.18 20	0.10 3	0.09 8	0.10 22	0.11 90	0.10 71	0.16 79	0.12 68	0.07 102	0.08 416	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

uio108cc	0.10 2	0.07 8	0.16 51	0.16 28	0.08 10	0.16 90	0.13 87	0.21 69	0.12 17	0.09 8	0.11 40	0.11 90	0.10 71	0.13 7	0.11 16	0.07 102	0.07 323	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

oiu110	0.11 64	0.07 8	0.16 51	0.15 4	0.09 39	0.16 90	0.12 37	0.22 89	0.13 39	0.09 8	0.11 40	0.11 90	0.10 71	0.13 7	0.12 68	0.07 102	0.07 323	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

ITERv24	0.11 64	0.07 8	0.15 22	0.15 4	0.09 39	0.16 90	0.12 37	0.25 141	0.10 3	0.10 37	0.12 67	0.11 90	0.10 71	0.14 19	0.12 68	0.07 102	0.07 323	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

ITERv21	0.10 2	0.07 8	0.16 51	0.15 4	0.09 39	0.16 90	0.12 37	0.20 43	0.12 17	0.09 8	0.10 22	0.11 90	0.09 23	0.16 79	0.13 139	0.07 102	0.07 323	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

zxcv128	0.10 2	0.07 8	0.15 22	0.15 4	0.09 39	0.15 52	0.12 37	0.21 69	0.11 7	0.09 8	0.12 67	0.11 90	0.10 71	0.13 7	0.12 68	0.07 102	0.07 323	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

ITERv12	0.10 2	0.06 1	0.16 51	0.15 4	0.09 39	0.14 27	0.12 37	0.19 30	0.13 39	0.10 37	0.12 67	0.11 90	0.09 23	0.14 19	0.12 68	0.06 34	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

VIP-Stereo	0.12 93	0.12 243	0.21 117	0.18 101	0.11 167	0.24 304	0.12 37	0.19 30	0.18 108	0.10 37	0.13 88	0.11 90	0.09 23	0.19 146	0.11 16	0.06 34	0.05 32	0.06 73	0.04 1	0.05 5	0.05 32

GASTEREO	0.13 108	0.12 243	0.21 117	0.23 362	0.10 120	0.18 142	0.15 142	0.26 151	0.18 108	0.17 179	0.16 139	0.11 90	0.13 179	0.19 146	0.11 16	0.07 102	0.05 32	0.06 73	0.07 202	0.06 96	0.06 130

MSCF	0.13 108	0.12 243	0.21 117	0.22 314	0.10 120	0.16 90	0.15 142	0.26 151	0.18 108	0.17 179	0.16 139	0.11 90	0.13 179	0.18 122	0.11 16	0.07 102	0.05 32	0.06 73	0.07 202	0.06 96	0.06 130

LG-G_1	0.11 64	0.08 58	0.18 89	0.18 101	0.07 1	0.21 232	0.09 2	0.19 30	0.11 7	0.10 37	0.09 12	0.11 90	0.10 71	0.19 146	0.10 1	0.07 102	0.05 32	0.06 73	0.04 1	0.06 96	0.06 130

LG-G	0.11 64	0.08 58	0.18 89	0.18 101	0.07 1	0.21 232	0.09 2	0.19 30	0.11 7	0.10 37	0.09 12	0.11 90	0.10 71	0.19 146	0.10 1	0.07 102	0.05 32	0.06 73	0.04 1	0.06 96	0.06 130

SGD-Stereo	0.11 64	0.08 58	0.17 78	0.17 61	0.07 1	0.17 118	0.13 87	0.18 20	0.16 78	0.11 68	0.13 88	0.11 90	0.12 147	0.18 122	0.11 16	0.08 255	0.04 2	0.06 73	0.05 92	0.06 96	0.04 1

RAStereo	0.13 108	0.12 243	0.27 171	0.22 314	0.11 167	0.15 52	0.18 259	0.23 114	0.23 201	0.13 103	0.17 150	0.11 90	0.09 23	0.15 56	0.13 139	0.08 255	0.06 186	0.08 220	0.06 146	0.07 165	0.05 32

CAS	0.15 165	0.07 8	0.21 117	0.41 590	0.16 427	0.20 204	0.18 259	0.22 89	0.19 127	0.15 144	0.19 171	0.11 90	0.09 23	0.14 19	0.13 139	0.29 596	0.04 2	0.06 73	0.04 1	0.06 96	0.14 494

SX	0.10 2	0.07 8	0.17 78	0.16 28	0.09 39	0.14 27	0.11 17	0.17 12	0.13 39	0.10 37	0.08 10	0.12 108	0.09 23	0.15 56	0.13 139	0.07 102	0.06 186	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

yuret106	0.10 2	0.07 8	0.16 51	0.16 28	0.09 39	0.15 52	0.11 17	0.20 43	0.11 7	0.08 1	0.09 12	0.12 108	0.09 23	0.14 19	0.12 68	0.07 102	0.07 323	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

hj116sk	0.10 2	0.07 8	0.16 51	0.15 4	0.09 39	0.15 52	0.11 17	0.22 89	0.13 39	0.09 8	0.12 67	0.12 108	0.10 71	0.14 19	0.12 68	0.07 102	0.06 186	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

111111	0.11 64	0.07 8	0.17 78	0.19 145	0.11 167	0.13 16	0.11 17	0.22 89	0.15 71	0.11 68	0.12 67	0.12 108	0.08 8	0.18 122	0.11 16	0.07 102	0.05 32	0.06 73	0.04 1	0.08 231	0.06 130

SMoEStereo_RVC	0.13 108	0.10 135	0.22 127	0.19 145	0.10 120	0.19 169	0.17 216	0.19 30	0.19 127	0.15 144	0.13 88	0.12 108	0.11 120	0.24 221	0.16 229	0.06 34	0.05 32	0.07 137	0.06 146	0.06 96	0.06 130

IGEV++	0.13 108	0.10 135	0.23 133	0.21 253	0.10 120	0.15 52	0.15 142	0.29 197	0.16 78	0.12 85	0.15 126	0.12 108	0.12 147	0.17 99	0.14 180	0.07 102	0.06 186	0.07 137	0.05 92	0.07 165	0.07 212

MyStereo07	0.16 179	0.12 243	0.26 162	0.22 314	0.14 345	0.25 319	0.23 433	0.29 197	0.21 169	0.15 144	0.13 88	0.12 108	0.13 179	0.25 252	0.13 139	0.07 102	0.07 323	0.09 300	0.08 278	0.08 231	0.08 280

ff7	0.14 133	0.12 243	0.27 171	0.19 145	0.12 224	0.21 232	0.18 259	0.27 165	0.20 152	0.15 144	0.13 88	0.12 108	0.12 147	0.24 221	0.12 68	0.07 102	0.05 32	0.08 220	0.07 202	0.07 165	0.07 212

ffff	0.14 133	0.12 243	0.27 171	0.19 145	0.12 224	0.21 232	0.18 259	0.27 165	0.20 152	0.15 144	0.13 88	0.12 108	0.12 147	0.24 221	0.12 68	0.07 102	0.05 32	0.08 220	0.07 202	0.07 165	0.07 212

11t	0.14 133	0.12 243	0.27 171	0.19 145	0.12 224	0.21 232	0.18 259	0.27 165	0.20 152	0.15 144	0.13 88	0.12 108	0.12 147	0.24 221	0.12 68	0.07 102	0.05 32	0.08 220	0.07 202	0.07 165	0.07 212

LoS_RVC	0.13 108	0.10 135	0.19 97	0.18 101	0.16 427	0.20 204	0.18 259	0.20 43	0.17 95	0.13 103	0.19 171	0.12 108	0.15 220	0.17 99	0.13 139	0.06 34	0.05 32	0.06 73	0.04 1	0.05 5	0.12 456

anonymousdsp	0.14 133	0.12 243	0.27 171	0.19 145	0.12 224	0.21 232	0.18 259	0.28 184	0.20 152	0.15 144	0.13 88	0.12 108	0.12 147	0.24 221	0.12 68	0.07 102	0.05 32	0.08 220	0.07 202	0.08 231	0.07 212

ccc-4	0.14 133	0.12 243	0.27 171	0.19 145	0.12 224	0.21 232	0.18 259	0.27 165	0.20 152	0.15 144	0.13 88	0.12 108	0.12 147	0.24 221	0.12 68	0.07 102	0.05 32	0.08 220	0.07 202	0.07 165	0.07 212

IGEV-Stereo	0.14 133	0.12 243	0.27 171	0.19 145	0.12 224	0.21 232	0.18 259	0.28 184	0.20 152	0.15 144	0.13 88	0.12 108	0.12 147	0.24 221	0.12 68	0.07 102	0.05 32	0.08 220	0.07 202	0.08 231	0.07 212
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
ITERv30	0.10 2	0.07 8	0.17 78	0.15 4	0.09 39	0.13 16	0.12 37	0.17 12	0.12 17	0.08 1	0.12 67	0.13 122	0.10 71	0.18 122	0.12 68	0.07 102	0.07 323	0.06 73	0.04 1	0.05 5	0.05 32

DDF-Stereo	0.13 108	0.08 58	0.19 97	0.19 145	0.16 427	0.12 9	0.15 142	0.18 20	0.18 108	0.11 68	0.10 22	0.13 122	0.12 147	0.23 208	0.19 312	0.08 255	0.05 32	0.07 137	0.05 92	0.21 558	0.06 130

Zero-FE251	0.14 133	0.09 93	0.24 141	0.17 61	0.09 39	0.20 204	0.13 87	0.20 43	0.14 59	0.61 577	0.13 88	0.13 122	0.11 120	0.14 19	0.16 229	0.07 102	0.05 32	0.06 73	0.05 92	0.05 5	0.05 32

zero-FE	0.16 179	0.08 58	0.81 546	0.19 145	0.18 470	0.12 9	0.15 142	0.19 30	0.19 127	0.10 37	0.10 22	0.13 122	0.12 147	0.21 183	0.19 312	0.08 255	0.05 32	0.07 137	0.05 92	0.19 546	0.06 130

MM-Stereo_test2	0.15 165	0.10 135	0.44 382	0.23 362	0.11 167	0.21 232	0.21 382	0.27 165	0.22 182	0.15 144	0.16 139	0.13 122	0.11 120	0.20 163	0.13 139	0.06 34	0.05 32	0.07 137	0.06 146	0.09 301	0.05 32

SCV_C0	0.14 133	0.11 201	0.25 154	0.19 145	0.12 224	0.15 52	0.16 175	0.30 216	0.22 182	0.13 103	0.15 126	0.13 122	0.09 23	0.24 221	0.10 1	0.06 34	0.05 32	0.06 73	0.06 146	0.09 301	0.06 130

SCV	0.14 133	0.14 349	0.24 141	0.21 253	0.11 167	0.15 52	0.16 175	0.31 227	0.18 108	0.11 68	0.15 126	0.13 122	0.10 71	0.23 208	0.11 16	0.07 102	0.05 32	0.07 137	0.06 146	0.09 301	0.06 130

AIO_rvc	0.12 93	0.11 201	0.22 127	0.19 145	0.10 120	0.15 52	0.17 216	0.20 43	0.16 78	0.11 68	0.13 88	0.13 122	0.08 8	0.22 199	0.11 16	0.06 34	0.05 32	0.06 73	0.05 92	0.06 96	0.07 212

GIP-stereo	0.12 93	0.09 93	0.20 108	0.19 145	0.11 167	0.16 90	0.14 118	0.29 197	0.18 108	0.11 68	0.16 139	0.13 122	0.09 23	0.15 56	0.12 68	0.07 102	0.05 32	0.06 73	0.05 92	0.06 96	0.05 32

fffft	0.13 108	0.09 93	0.24 141	0.19 145	0.10 120	0.17 118	0.19 304	0.22 89	0.16 78	0.14 130	0.11 40	0.13 122	0.10 71	0.24 221	0.18 282	0.06 34	0.05 32	0.07 137	0.06 146	0.07 165	0.06 130
1: 1. 1
Pointernet	0.13 108	0.07 8	0.27 171	0.19 145	0.11 167	0.20 204	0.12 37	0.31 227	0.24 216	0.15 144	0.15 126	0.13 122	0.11 120	0.17 99	0.13 139	0.08 255	0.05 32	0.06 73	0.05 92	0.06 96	0.05 32

AIO-Stereo	0.13 108	0.10 135	0.22 127	0.20 208	0.09 39	0.16 90	0.15 142	0.27 165	0.16 78	0.13 103	0.15 126	0.13 122	0.08 8	0.18 122	0.11 16	0.06 34	0.05 32	0.07 137	0.07 202	0.06 96	0.06 130

CAS++	0.16 179	0.12 243	0.27 171	0.18 101	0.12 224	0.17 118	0.15 142	0.42 369	0.24 216	0.19 201	0.18 163	0.13 122	0.10 71	0.21 183	0.12 68	0.12 465	0.10 476	0.11 430	0.08 278	0.10 367	0.09 342
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
test_for_model	0.29 457	0.89 620	0.34 245	0.69 612	0.49 604	0.20 204	0.16 175	0.30 216	0.23 201	0.28 283	0.15 126	0.13 122	0.11 120	0.17 99	0.13 139	0.29 596	0.10 476	0.06 73	0.04 1	0.86 626	0.18 541

MoCha-V2	0.13 108	0.08 58	0.26 162	0.23 362	0.09 39	0.16 90	0.15 142	0.26 151	0.16 78	0.15 144	0.15 126	0.13 122	0.14 201	0.20 163	0.11 16	0.06 34	0.07 323	0.06 73	0.06 146	0.06 96	0.05 32

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 198	0.13 306	0.24 141	0.19 145	0.13 302	0.24 304	0.17 216	0.30 216	0.37 379	0.43 521	0.17 150	0.13 122	0.12 147	0.19 146	0.15 204	0.08 255	0.07 323	0.09 300	0.07 202	0.09 301	0.08 280

ACVNet-DCA	0.18 222	0.14 349	0.38 306	0.23 362	0.11 167	0.31 425	0.19 304	0.41 355	0.27 249	0.17 179	0.19 171	0.13 122	0.18 287	0.28 301	0.11 16	0.08 255	0.05 32	0.08 220	0.06 146	0.09 301	0.09 342

1test111	0.19 261	0.14 349	0.38 306	0.23 362	0.11 167	0.31 425	0.19 304	0.41 355	0.27 249	0.17 179	0.19 171	0.13 122	0.18 287	0.34 360	0.22 372	0.08 255	0.05 32	0.08 220	0.06 146	0.09 301	0.09 342

cc1	0.18 222	0.14 349	0.38 306	0.23 362	0.11 167	0.31 425	0.19 304	0.35 285	0.47 492	0.17 179	0.19 171	0.13 122	0.18 287	0.28 301	0.11 16	0.08 255	0.05 32	0.08 220	0.06 146	0.08 231	0.08 280

tt1	0.18 222	0.14 349	0.35 255	0.23 362	0.11 167	0.30 409	0.19 304	0.35 285	0.44 459	0.17 179	0.19 171	0.13 122	0.16 236	0.27 287	0.11 16	0.08 255	0.05 32	0.08 220	0.06 146	0.08 231	0.08 280

plain	0.17 198	0.13 306	0.43 373	0.21 253	0.13 302	0.16 90	0.17 216	0.27 165	0.22 182	0.16 166	0.26 248	0.13 122	0.16 236	0.27 287	0.16 229	0.08 255	0.06 186	0.10 373	0.07 202	0.10 367	0.07 212

AEACV	0.13 108	0.09 93	0.23 133	0.18 101	0.19 492	0.19 169	0.16 175	0.23 114	0.14 59	0.13 103	0.17 150	0.13 122	0.16 236	0.16 79	0.12 68	0.07 102	0.05 32	0.07 137	0.08 278	0.07 165	0.06 130

Selective-IGEV	0.12 93	0.09 93	0.22 127	0.19 145	0.10 120	0.15 52	0.14 118	0.27 165	0.15 71	0.13 103	0.14 120	0.13 122	0.08 8	0.21 183	0.12 68	0.06 34	0.05 32	0.07 137	0.06 146	0.06 96	0.05 32

ProNet	0.14 133	0.12 243	0.25 154	0.19 145	0.11 167	0.19 169	0.19 304	0.27 165	0.20 152	0.14 130	0.13 88	0.13 122	0.12 147	0.24 221	0.12 68	0.06 34	0.05 32	0.07 137	0.06 146	0.07 165	0.07 212

CREStereo++_RVC	0.15 165	0.08 58	0.26 162	0.17 61	0.11 167	0.18 142	0.13 87	0.22 89	0.30 296	0.21 216	0.30 287	0.13 122	0.11 120	0.16 79	0.15 204	0.07 102	0.04 2	0.06 73	0.15 536	0.06 96	0.05 32
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
test_xeample3	0.16 179	0.11 201	0.56 466	0.19 145	0.12 224	0.20 204	0.18 259	0.35 285	0.20 152	0.16 166	0.12 67	0.13 122	0.12 147	0.24 221	0.15 204	0.07 102	0.06 186	0.07 137	0.08 278	0.07 165	0.07 212

OmniDepth	0.10 2	0.09 93	0.14 8	0.19 145	0.07 1	0.16 90	0.12 37	0.16 5	0.12 17	0.08 1	0.09 12	0.14 148	0.13 179	0.14 19	0.10 1	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.05 92	0.05 5	0.04 1

depthmonostereo	0.14 133	0.09 93	0.19 97	0.19 145	0.08 10	0.20 204	0.15 142	0.27 165	0.23 201	0.16 166	0.18 163	0.14 148	0.17 262	0.19 146	0.13 139	0.07 102	0.06 186	0.07 137	0.05 92	0.05 5	0.05 32

S2M2_L	0.13 108	0.11 201	0.20 108	0.16 28	0.12 224	0.12 9	0.07 1	0.18 20	0.20 152	0.12 85	0.15 126	0.14 148	0.12 147	0.15 56	0.14 180	0.13 485	0.09 451	0.09 300	0.10 408	0.11 415	0.09 342
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
HUF	0.15 165	0.11 201	0.38 306	0.17 61	0.11 167	0.16 90	0.17 216	0.22 89	0.20 152	0.11 68	0.13 88	0.14 148	0.11 120	0.18 122	0.12 68	0.07 102	0.20 584	0.06 73	0.05 92	0.07 165	0.14 494

AIO_test	0.12 93	0.09 93	0.20 108	0.19 145	0.11 167	0.15 52	0.17 216	0.19 30	0.16 78	0.11 68	0.13 88	0.14 148	0.09 23	0.20 163	0.12 68	0.07 102	0.05 32	0.06 73	0.05 92	0.06 96	0.05 32

tt45	0.14 133	0.09 93	0.22 127	0.19 145	0.11 167	0.23 282	0.18 259	0.22 89	0.17 95	0.15 144	0.13 88	0.14 148	0.10 71	0.30 333	0.14 180	0.07 102	0.05 32	0.08 220	0.06 146	0.07 165	0.07 212

999	0.14 133	0.08 58	0.24 141	0.19 145	0.11 167	0.20 204	0.17 216	0.24 132	0.18 108	0.13 103	0.16 139	0.14 148	0.11 120	0.36 374	0.15 204	0.07 102	0.05 32	0.07 137	0.06 146	0.06 96	0.07 212

mms	0.13 108	0.11 201	0.19 97	0.19 145	0.12 224	0.16 90	0.17 216	0.20 43	0.17 95	0.13 103	0.17 150	0.14 148	0.09 23	0.24 221	0.14 180	0.06 34	0.05 32	0.08 220	0.06 146	0.07 165	0.07 212

ours_stereo	0.13 108	0.11 201	0.23 133	0.20 208	0.11 167	0.17 118	0.18 259	0.20 43	0.19 127	0.13 103	0.18 163	0.14 148	0.10 71	0.23 208	0.14 180	0.06 34	0.05 32	0.08 220	0.06 146	0.06 96	0.05 32

RSM++	0.12 93	0.09 93	0.19 97	0.20 208	0.09 39	0.17 118	0.15 142	0.21 69	0.19 127	0.12 85	0.12 67	0.14 148	0.09 23	0.20 163	0.12 68	0.06 34	0.05 32	0.07 137	0.07 202	0.07 165	0.05 32

IGEVStereo-DCA	0.14 133	0.11 201	0.27 171	0.19 145	0.12 224	0.20 204	0.18 259	0.27 165	0.20 152	0.15 144	0.12 67	0.14 148	0.12 147	0.28 301	0.14 180	0.07 102	0.06 186	0.08 220	0.07 202	0.07 165	0.07 212

rrr	0.17 198	0.11 201	0.57 469	0.19 145	0.12 224	0.20 204	0.18 259	0.35 285	0.22 182	0.15 144	0.12 67	0.14 148	0.12 147	0.28 301	0.14 180	0.07 102	0.06 186	0.08 220	0.07 202	0.07 165	0.07 212

MaDis-Stereo	0.14 133	0.13 306	0.26 162	0.19 145	0.14 345	0.16 90	0.13 87	0.25 141	0.21 169	0.13 103	0.14 120	0.14 148	0.11 120	0.17 99	0.17 260	0.08 255	0.07 323	0.08 220	0.06 146	0.07 165	0.06 130

testlalala	0.15 165	0.10 135	0.36 275	0.19 145	0.12 224	0.23 282	0.16 175	0.26 151	0.19 127	0.24 242	0.19 171	0.14 148	0.11 120	0.16 79	0.13 139	0.07 102	0.05 32	0.07 137	0.06 146	0.05 5	0.05 32

CES	0.14 133	0.08 58	0.19 97	0.17 61	0.22 533	0.18 142	0.16 175	0.23 114	0.19 127	0.14 130	0.17 150	0.14 148	0.10 71	0.18 122	0.12 68	0.07 102	0.05 32	0.06 73	0.04 1	0.08 231	0.18 541

XX-TBD	0.15 165	0.18 441	0.28 182	0.22 314	0.10 120	0.22 260	0.15 142	0.22 89	0.27 249	0.22 222	0.26 248	0.14 148	0.12 147	0.16 79	0.13 139	0.08 255	0.05 32	0.06 73	0.04 1	0.07 165	0.06 130

CREStereo	0.13 108	0.08 58	0.21 117	0.14 1	0.08 10	0.22 260	0.15 142	0.25 141	0.24 216	0.16 166	0.21 200	0.14 148	0.13 179	0.18 122	0.13 139	0.09 339	0.05 32	0.06 73	0.04 1	0.07 165	0.06 130
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
FlowAnything_test	0.14 133	0.11 201	0.21 117	0.21 253	0.12 224	0.17 118	0.16 175	0.25 141	0.16 78	0.15 144	0.13 88	0.15 165	0.14 201	0.18 122	0.16 229	0.10 388	0.07 323	0.11 430	0.12 486	0.08 231	0.09 342

water-stereo	0.13 108	0.08 58	0.20 108	0.19 145	0.10 120	0.17 118	0.14 118	0.25 141	0.19 127	0.17 179	0.23 215	0.15 165	0.15 220	0.12 2	0.13 139	0.07 102	0.06 186	0.07 137	0.06 146	0.06 96	0.05 32

DilatedVolume-Stereo	0.14 133	0.08 58	0.18 89	0.18 101	0.09 39	0.21 232	0.14 118	0.24 132	0.21 169	0.21 216	0.21 200	0.15 165	0.14 201	0.23 208	0.15 204	0.07 102	0.06 186	0.06 73	0.06 146	0.05 5	0.05 32

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 108	0.09 93	0.24 141	0.20 208	0.10 120	0.15 52	0.14 118	0.22 89	0.16 78	0.12 85	0.19 171	0.15 165	0.11 120	0.13 7	0.17 260	0.07 102	0.05 32	0.06 73	0.06 146	0.07 165	0.06 130

MM-Stereo_test1	0.17 198	0.10 135	0.39 321	0.23 362	0.11 167	0.20 204	0.22 408	0.33 252	0.29 283	0.22 222	0.21 200	0.15 165	0.14 201	0.23 208	0.13 139	0.07 102	0.06 186	0.08 220	0.07 202	0.09 301	0.06 130

AIO-test2	0.20 276	0.20 469	0.36 275	0.26 484	0.15 395	0.22 260	0.16 175	0.42 369	0.42 436	0.16 166	0.29 274	0.15 165	0.11 120	0.26 268	0.13 139	0.18 561	0.06 186	0.10 373	0.11 447	0.07 165	0.07 212

fffy	0.14 133	0.11 201	0.24 141	0.20 208	0.10 120	0.19 169	0.18 259	0.22 89	0.19 127	0.13 103	0.16 139	0.15 165	0.13 179	0.25 252	0.14 180	0.06 34	0.06 186	0.08 220	0.06 146	0.07 165	0.06 130

WCG-NET	0.14 133	0.09 93	0.23 133	0.18 101	0.08 10	0.18 142	0.17 216	0.21 69	0.28 264	0.18 196	0.21 200	0.15 165	0.12 147	0.18 122	0.12 68	0.06 34	0.05 32	0.06 73	0.05 92	0.06 96	0.05 32

RSM	0.12 93	0.09 93	0.20 108	0.20 208	0.09 39	0.16 90	0.15 142	0.23 114	0.18 108	0.13 103	0.13 88	0.15 165	0.09 23	0.21 183	0.12 68	0.06 34	0.05 32	0.07 137	0.07 202	0.06 96	0.05 32

trnet	0.13 108	0.08 58	0.21 117	0.15 4	0.07 1	0.21 232	0.12 37	0.24 132	0.24 216	0.16 166	0.21 200	0.15 165	0.13 179	0.18 122	0.13 139	0.08 255	0.05 32	0.06 73	0.04 1	0.06 96	0.05 32

MGS-Stereo	0.14 133	0.11 201	0.32 219	0.19 145	0.11 167	0.18 142	0.17 216	0.20 43	0.22 182	0.14 130	0.24 229	0.15 165	0.10 71	0.18 122	0.12 68	0.07 102	0.06 186	0.07 137	0.06 146	0.10 367	0.06 130

MIF-Stereo (partial)	0.16 179	0.10 135	0.34 245	0.21 253	0.15 395	0.15 52	0.13 87	0.28 184	0.25 229	0.17 179	0.26 248	0.15 165	0.16 236	0.25 252	0.17 260	0.09 339	0.06 186	0.10 373	0.08 278	0.09 301	0.08 280

CASnet	0.14 133	0.12 243	0.22 127	0.22 314	0.08 10	0.16 90	0.15 142	0.27 165	0.25 229	0.22 222	0.20 188	0.15 165	0.11 120	0.17 99	0.13 139	0.07 102	0.05 32	0.11 430	0.09 366	0.08 231	0.05 32
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAP-Stereo	0.14 133	0.14 349	0.33 235	0.20 208	0.09 39	0.21 232	0.10 8	0.26 151	0.20 152	0.18 196	0.19 171	0.15 165	0.13 179	0.17 99	0.13 139	0.07 102	0.06 186	0.07 137	0.05 92	0.06 96	0.06 130

EGLCR-Stereo	0.13 108	0.08 58	0.20 108	0.18 101	0.09 39	0.21 232	0.13 87	0.27 165	0.21 169	0.13 103	0.10 22	0.15 165	0.09 23	0.20 163	0.13 139	0.07 102	0.05 32	0.07 137	0.07 202	0.06 96	0.06 130

CroCo-Stereo Lap2	0.15 165	0.15 383	0.28 182	0.25 450	0.18 470	0.11 4	0.19 304	0.28 184	0.21 169	0.13 103	0.16 139	0.15 165	0.12 147	0.17 99	0.14 180	0.07 102	0.07 323	0.08 220	0.06 146	0.08 231	0.07 212

IPLG	0.21 296	0.15 383	0.53 453	0.21 253	0.12 224	0.28 369	0.17 216	0.42 369	0.30 296	0.33 395	0.32 310	0.15 165	0.17 262	0.50 423	0.21 352	0.07 102	0.05 32	0.08 220	0.07 202	0.07 165	0.06 130

DLNR-FE	10.45 649	12.13 656	19.94 656	106.10 667	23.12 664	0.14 27	0.13 87	3.28 645	0.17 95	0.16 166	0.23 215	0.16 182	0.10 71	0.31 340	0.15 204	2.41 646	0.06 186	0.07 137	0.07 202	40.22 667	0.06 130

DA	0.14 133	0.10 135	0.18 89	0.21 253	0.10 120	0.29 390	0.16 175	0.28 184	0.20 152	0.14 130	0.17 150	0.16 182	0.14 201	0.17 99	0.12 68	0.07 102	0.05 32	0.07 137	0.05 92	0.07 165	0.07 212

GGEV	0.14 133	0.10 135	0.18 89	0.21 253	0.10 120	0.29 390	0.16 175	0.28 184	0.20 152	0.14 130	0.17 150	0.16 182	0.14 201	0.17 99	0.12 68	0.07 102	0.05 32	0.07 137	0.05 92	0.07 165	0.07 212

castereo++	0.13 108	0.10 135	0.18 89	0.18 101	0.10 120	0.27 349	0.13 87	0.23 114	0.23 201	0.11 68	0.13 88	0.16 182	0.10 71	0.18 122	0.10 1	0.07 102	0.05 32	0.07 137	0.06 146	0.05 5	0.04 1

castereo	0.14 133	0.10 135	0.19 97	0.18 101	0.10 120	0.20 204	0.19 304	0.30 216	0.27 249	0.13 103	0.18 163	0.16 182	0.16 236	0.15 56	0.13 139	0.07 102	0.05 32	0.06 73	0.06 146	0.06 96	0.05 32

DLNR_Zeroshot_test	10.44 648	12.10 655	19.93 655	106.08 666	23.66 665	0.14 27	0.13 87	3.22 644	0.17 95	0.16 166	0.23 215	0.16 182	0.10 71	0.31 340	0.15 204	2.36 645	0.06 186	0.07 137	0.07 202	39.70 666	0.06 130

MC-Stereo	0.14 133	0.09 93	0.25 154	0.21 253	0.09 39	0.18 142	0.16 175	0.23 114	0.19 127	0.18 196	0.23 215	0.16 182	0.13 179	0.22 199	0.13 139	0.07 102	0.05 32	0.07 137	0.07 202	0.06 96	0.05 32

TANstereo	0.15 165	0.09 93	0.28 182	0.16 28	0.08 10	0.25 319	0.14 118	0.23 114	0.28 264	0.24 242	0.30 287	0.16 182	0.12 147	0.17 99	0.13 139	0.08 255	0.07 323	0.06 73	0.05 92	0.06 96	0.07 212

GMStereo	0.19 261	0.25 514	0.40 329	0.21 253	0.12 224	0.22 260	0.19 304	0.29 197	0.40 419	0.25 251	0.23 215	0.16 182	0.15 220	0.25 252	0.19 312	0.09 339	0.06 186	0.08 220	0.08 278	0.10 367	0.08 280
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
PMTNet	0.15 165	0.08 58	0.23 133	0.15 4	0.09 39	0.23 282	0.16 175	0.25 141	0.23 201	0.17 179	0.21 200	0.16 182	0.14 201	0.22 199	0.13 139	0.29 596	0.05 32	0.06 73	0.04 1	0.07 165	0.06 130

MM-Stereo_test3	0.17 198	0.12 243	0.29 192	0.23 362	0.14 345	0.19 169	0.22 408	0.39 332	0.36 368	0.16 166	0.24 229	0.17 192	0.12 147	0.19 146	0.14 180	0.07 102	0.07 323	0.08 220	0.06 146	0.09 301	0.06 130

HART	0.15 165	0.11 201	0.30 199	0.21 253	0.09 39	0.17 118	0.16 175	0.30 216	0.19 127	0.15 144	0.25 238	0.17 192	0.09 23	0.21 183	0.12 68	0.06 34	0.07 323	0.07 137	0.05 92	0.08 231	0.06 130

testlalala_base	0.20 276	0.13 306	0.35 255	0.25 450	0.15 395	0.25 319	0.16 175	0.34 260	0.17 95	0.19 201	0.26 248	0.17 192	0.14 201	0.18 122	0.16 229	0.39 608	0.09 451	0.07 137	0.05 92	0.45 603	0.08 280

RCA-Stereo	0.16 179	0.09 93	0.25 154	0.20 208	0.10 120	0.19 169	0.17 216	0.36 304	0.35 355	0.20 205	0.25 238	0.17 192	0.17 262	0.18 122	0.14 180	0.07 102	0.05 32	0.07 137	0.06 146	0.06 96	0.05 32

DCANet-4	0.19 261	0.10 135	0.52 449	0.19 145	0.09 39	0.19 169	0.18 259	0.36 304	0.39 403	0.29 312	0.30 287	0.17 192	0.22 331	0.20 163	0.18 282	0.07 102	0.05 32	0.07 137	0.05 92	0.05 5	0.07 212

GLC_STEREO	0.15 165	0.10 135	0.24 141	0.21 253	0.09 39	0.17 118	0.15 142	0.23 114	0.27 249	0.17 179	0.20 188	0.17 192	0.11 120	0.23 208	0.16 229	0.07 102	0.09 451	0.09 300	0.08 278	0.07 165	0.06 130

sAnonymous2	0.20 276	0.21 483	0.58 474	0.24 413	0.17 449	0.22 260	0.19 304	0.34 260	0.28 264	0.17 179	0.19 171	0.17 192	0.16 236	0.17 99	0.14 180	0.10 388	0.07 323	0.09 300	0.08 278	0.23 568	0.17 528

CroCo_RVC	0.20 276	0.21 483	0.58 474	0.24 413	0.17 449	0.22 260	0.19 304	0.34 260	0.28 264	0.17 179	0.19 171	0.17 192	0.16 236	0.17 99	0.14 180	0.10 388	0.07 323	0.09 300	0.08 278	0.23 568	0.17 528

sCroCo_RVC	0.18 222	0.14 349	0.49 423	0.27 512	0.18 470	0.22 260	0.17 216	0.27 165	0.23 201	0.14 130	0.22 210	0.17 192	0.14 201	0.21 183	0.15 204	0.10 388	0.11 500	0.09 300	0.09 366	0.09 301	0.09 342

EAI-Stereo	0.21 296	0.10 135	0.33 235	0.21 253	0.12 224	0.30 409	0.46 588	0.46 409	0.20 152	0.25 251	0.50 496	0.17 192	0.16 236	0.24 221	0.23 391	0.07 102	0.06 186	0.07 137	0.10 408	0.06 96	0.07 212

AIO-test1	0.19 261	0.14 349	0.41 352	0.27 512	0.15 395	0.21 232	0.16 175	0.39 332	0.36 368	0.17 179	0.26 248	0.18 202	0.13 179	0.28 301	0.14 180	0.07 102	0.06 186	0.10 373	0.11 447	0.06 96	0.09 342

rvit_stereo_0081	0.16 179	0.11 201	0.24 141	0.21 253	0.12 224	0.16 90	0.17 216	0.22 89	0.33 329	0.16 166	0.18 163	0.18 202	0.14 201	0.20 163	0.16 229	0.11 427	0.08 416	0.09 300	0.08 278	0.09 301	0.07 212

rvit_stereo_0082	0.16 179	0.11 201	0.24 141	0.21 253	0.12 224	0.16 90	0.17 216	0.22 89	0.33 329	0.16 166	0.18 163	0.18 202	0.14 201	0.20 163	0.16 229	0.11 427	0.08 416	0.09 300	0.08 278	0.09 301	0.07 212

LoS	0.14 133	0.08 58	0.27 171	0.16 28	0.09 39	0.22 260	0.14 118	0.26 151	0.26 238	0.15 144	0.18 163	0.18 202	0.13 179	0.22 199	0.14 180	0.08 255	0.06 186	0.06 73	0.04 1	0.06 96	0.06 130
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
fff	0.19 261	0.13 306	0.40 329	0.18 101	0.09 39	0.19 169	0.18 259	0.35 285	0.43 444	0.29 312	0.30 287	0.18 202	0.28 430	0.20 163	0.18 282	0.07 102	0.05 32	0.07 137	0.05 92	0.05 5	0.07 212

ADStereo(finetuned)	0.19 261	0.13 306	0.49 423	0.19 145	0.09 39	0.19 169	0.18 259	0.34 260	0.39 403	0.29 312	0.31 301	0.18 202	0.31 475	0.21 183	0.19 312	0.07 102	0.05 32	0.07 137	0.05 92	0.06 96	0.07 212

RAFT+CT+SA	0.21 296	0.18 441	0.33 235	0.25 450	0.18 470	0.23 282	0.29 512	0.40 343	0.36 368	0.24 242	0.38 385	0.18 202	0.16 236	0.32 347	0.16 229	0.07 102	0.05 32	0.09 300	0.12 486	0.09 301	0.09 342

AnonymousM	0.17 198	0.19 457	0.24 141	0.18 101	0.10 120	0.18 142	0.17 216	0.30 216	0.23 201	0.26 263	0.20 188	0.18 202	0.14 201	0.19 146	0.14 180	0.09 339	0.06 186	0.38 602	0.15 536	0.06 96	0.05 32

CroCo-Stereo	0.14 133	0.13 306	0.24 141	0.25 450	0.11 167	0.11 4	0.18 259	0.32 238	0.23 201	0.12 85	0.12 67	0.18 202	0.12 147	0.14 19	0.13 139	0.08 255	0.06 186	0.07 137	0.05 92	0.07 165	0.06 130
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
iRaftStereo_RVC	0.16 179	0.12 243	0.26 162	0.21 253	0.11 167	0.20 204	0.17 216	0.32 238	0.23 201	0.20 205	0.25 238	0.18 202	0.12 147	0.20 163	0.15 204	0.07 102	0.05 32	0.09 300	0.09 366	0.08 231	0.07 212

s12784h	0.17 198	0.09 93	0.26 162	0.18 101	0.07 1	0.32 434	0.19 304	0.37 314	0.32 317	0.23 228	0.25 238	0.18 202	0.17 262	0.25 252	0.16 229	0.07 102	0.05 32	0.07 137	0.05 92	0.06 96	0.05 32

DCANet	0.18 222	0.13 306	0.40 329	0.19 145	0.09 39	0.19 169	0.18 259	0.34 260	0.39 403	0.29 312	0.31 301	0.18 202	0.23 346	0.20 163	0.19 312	0.07 102	0.05 32	0.07 137	0.05 92	0.06 96	0.07 212

csc	0.19 261	0.13 306	0.40 329	0.18 101	0.09 39	0.19 169	0.18 259	0.35 285	0.43 444	0.29 312	0.30 287	0.18 202	0.28 430	0.20 163	0.18 282	0.07 102	0.05 32	0.07 137	0.05 92	0.05 5	0.07 212

cscssc	0.19 261	0.13 306	0.40 329	0.18 101	0.09 39	0.19 169	0.18 259	0.35 285	0.43 444	0.29 312	0.30 287	0.18 202	0.28 430	0.20 163	0.18 282	0.07 102	0.05 32	0.07 137	0.05 92	0.05 5	0.07 212

xyz-stereo-finetune	0.16 179	0.12 243	0.23 133	0.16 28	0.08 10	0.23 282	0.20 351	0.29 197	0.31 308	0.19 201	0.22 210	0.19 216	0.15 220	0.29 318	0.20 329	0.06 34	0.06 186	0.08 220	0.06 146	0.06 96	0.06 130

tg	0.16 179	0.11 201	0.25 154	0.21 253	0.11 167	0.23 282	0.15 142	0.34 260	0.24 216	0.20 205	0.25 238	0.19 216	0.12 147	0.24 221	0.15 204	0.07 102	0.05 32	0.09 300	0.09 366	0.08 231	0.07 212

rvit_stereo_0083	0.16 179	0.12 243	0.26 162	0.21 253	0.13 302	0.17 118	0.17 216	0.22 89	0.34 339	0.16 166	0.21 200	0.19 216	0.16 236	0.21 183	0.16 229	0.11 427	0.10 476	0.10 373	0.08 278	0.09 301	0.07 212

rvit_stereo_0081_aga	0.16 179	0.14 349	0.28 182	0.21 253	0.13 302	0.19 169	0.17 216	0.23 114	0.24 216	0.17 179	0.21 200	0.19 216	0.13 179	0.19 146	0.14 180	0.11 427	0.08 416	0.09 300	0.08 278	0.09 301	0.07 212

rvit_stereo_0080	0.15 165	0.13 306	0.25 154	0.19 145	0.13 302	0.15 52	0.20 351	0.28 184	0.24 216	0.15 144	0.17 150	0.19 216	0.13 179	0.19 146	0.15 204	0.11 427	0.08 416	0.08 220	0.08 278	0.10 367	0.07 212

RAFT-Stereo-weight	0.15 165	0.09 93	0.26 162	0.20 208	0.10 120	0.19 169	0.17 216	0.36 304	0.29 283	0.24 242	0.20 188	0.19 216	0.10 71	0.18 122	0.15 204	0.07 102	0.05 32	0.07 137	0.05 92	0.06 96	0.05 32

whm_eth	0.15 165	0.13 306	0.25 154	0.19 145	0.13 302	0.15 52	0.20 351	0.28 184	0.24 216	0.15 144	0.17 150	0.19 216	0.13 179	0.19 146	0.15 204	0.11 427	0.08 416	0.08 220	0.08 278	0.10 367	0.07 212

MIPNet	0.21 296	0.15 383	0.52 449	0.21 253	0.12 224	0.27 349	0.20 351	0.45 398	0.37 379	0.30 343	0.23 215	0.19 216	0.24 364	0.27 287	0.19 312	0.07 102	0.05 32	0.08 220	0.07 202	0.07 165	0.06 130

raftrobust	0.16 179	0.13 306	0.29 192	0.22 314	0.15 395	0.19 169	0.13 87	0.32 238	0.26 238	0.26 263	0.20 188	0.19 216	0.17 262	0.21 183	0.15 204	0.08 255	0.06 186	0.07 137	0.06 146	0.06 96	0.07 212

FE-Mocha	0.16 179	0.10 135	0.33 235	0.19 145	0.13 302	0.19 169	0.15 142	0.35 285	0.22 182	0.24 242	0.24 229	0.20 225	0.14 201	0.17 99	0.17 260	0.07 102	0.05 32	0.08 220	0.08 278	0.07 165	0.06 130

GCAP-BAT	0.16 179	0.11 201	0.36 275	0.18 101	0.13 302	0.21 232	0.16 175	0.23 114	0.18 108	0.26 263	0.28 261	0.20 225	0.11 120	0.24 221	0.17 260	0.07 102	0.06 186	0.07 137	0.06 146	0.05 5	0.06 130

rvit_stereo_ft	0.17 198	0.14 349	0.30 199	0.25 450	0.14 345	0.17 118	0.21 382	0.28 184	0.26 238	0.16 166	0.19 171	0.20 225	0.16 236	0.22 199	0.17 260	0.11 427	0.07 323	0.09 300	0.09 366	0.09 301	0.07 212

WCG-NET（raft）	0.14 133	0.09 93	0.23 133	0.17 61	0.08 10	0.19 169	0.16 175	0.23 114	0.26 238	0.18 196	0.19 171	0.20 225	0.12 147	0.21 183	0.12 68	0.06 34	0.06 186	0.06 73	0.05 92	0.06 96	0.05 32

4D-IteraStereo	0.17 198	0.16 408	0.50 434	0.21 253	0.14 345	0.19 169	0.17 216	0.28 184	0.28 264	0.23 228	0.20 188	0.20 225	0.11 120	0.19 146	0.14 180	0.06 34	0.04 2	0.10 373	0.08 278	0.08 231	0.06 130

HHNet	0.22 326	0.12 243	0.52 449	0.18 101	0.18 470	0.20 204	0.20 351	0.34 260	0.31 308	0.32 383	0.59 538	0.20 225	0.21 318	0.24 221	0.31 462	0.08 255	0.05 32	0.09 300	0.07 202	0.08 231	0.11 433

rafts_anoy	0.18 222	0.15 383	0.35 255	0.22 314	0.14 345	0.19 169	0.17 216	0.32 238	0.30 296	0.23 228	0.25 238	0.20 225	0.16 236	0.22 199	0.19 312	0.08 255	0.07 323	0.10 373	0.12 486	0.09 301	0.08 280

Anonymous3	0.23 343	0.18 441	0.63 497	0.27 512	0.18 470	0.41 508	0.23 433	0.43 381	0.35 355	0.23 228	0.27 255	0.20 225	0.18 287	0.27 287	0.18 282	0.12 465	0.11 500	0.10 373	0.10 408	0.11 415	0.12 456

raft+_RVC	0.18 222	0.14 349	0.32 219	0.21 253	0.15 395	0.21 232	0.16 175	0.38 320	0.34 339	0.21 216	0.28 261	0.20 225	0.15 220	0.24 221	0.19 312	0.08 255	0.06 186	0.08 220	0.07 202	0.07 165	0.08 280

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 198	0.14 349	0.32 219	0.20 208	0.09 39	0.19 169	0.17 216	0.32 238	0.30 296	0.25 251	0.33 331	0.20 225	0.17 262	0.19 146	0.15 204	0.06 34	0.05 32	0.07 137	0.07 202	0.07 165	0.05 32

R-Stereo Train	0.18 222	0.09 93	0.32 219	0.22 314	0.12 224	0.22 260	0.19 304	0.42 369	0.19 127	0.31 360	0.45 468	0.20 225	0.14 201	0.18 122	0.15 204	0.08 255	0.06 186	0.07 137	0.06 146	0.06 96	0.06 130

RAFT-Stereo	0.18 222	0.09 93	0.32 219	0.22 314	0.12 224	0.22 260	0.19 304	0.42 369	0.19 127	0.31 360	0.45 468	0.20 225	0.14 201	0.18 122	0.15 204	0.08 255	0.06 186	0.07 137	0.06 146	0.06 96	0.06 130
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
xyz-stereo-finetune2	0.17 198	0.11 201	0.26 162	0.16 28	0.09 39	0.27 349	0.19 304	0.27 165	0.20 152	0.22 222	0.28 261	0.21 237	0.22 331	0.37 377	0.22 372	0.06 34	0.05 32	0.08 220	0.06 146	0.06 96	0.07 212

DFGA-Net	0.23 343	0.24 509	0.49 423	0.22 314	0.15 395	0.25 319	0.17 216	0.39 332	0.39 403	0.29 312	0.31 301	0.21 237	0.17 262	0.59 477	0.28 435	0.08 255	0.06 186	0.09 300	0.09 366	0.10 367	0.08 280

FACV-RUCA	0.21 296	0.15 383	0.32 219	0.23 362	0.23 546	0.26 339	0.19 304	0.39 332	0.34 339	0.25 251	0.32 310	0.21 237	0.24 364	0.24 221	0.19 312	0.10 388	0.07 323	0.15 531	0.08 278	0.16 508	0.13 473

Occ-G	0.13 108	0.08 58	0.21 117	0.17 61	0.10 120	0.15 52	0.19 304	0.22 89	0.19 127	0.13 103	0.19 171	0.21 237	0.11 120	0.17 99	0.14 180	0.07 102	0.06 186	0.07 137	0.06 146	0.07 165	0.06 130

testlalala2	0.18 222	0.10 135	0.50 434	0.36 577	0.25 562	0.23 282	0.14 118	0.34 260	0.24 216	0.25 251	0.25 238	0.21 237	0.12 147	0.16 79	0.16 229	0.07 102	0.06 186	0.07 137	0.07 202	0.06 96	0.06 130

AE-Stereo	0.17 198	0.11 201	0.31 213	0.24 413	0.14 345	0.23 282	0.18 259	0.34 260	0.29 283	0.15 144	0.25 238	0.21 237	0.13 179	0.20 163	0.14 180	0.07 102	0.08 416	0.09 300	0.10 408	0.07 165	0.06 130

Selective-RAFT	0.17 198	0.12 243	0.30 199	0.24 413	0.10 120	0.29 390	0.15 142	0.32 238	0.31 308	0.17 179	0.17 150	0.21 237	0.18 287	0.28 301	0.17 260	0.07 102	0.06 186	0.07 137	0.07 202	0.08 231	0.06 130

IPLGR	0.21 296	0.13 306	0.61 486	0.21 253	0.11 167	0.25 319	0.18 259	0.41 355	0.37 379	0.28 283	0.27 255	0.21 237	0.19 302	0.37 377	0.18 282	0.07 102	0.06 186	0.08 220	0.07 202	0.07 165	0.06 130

TRStereo	0.19 261	0.17 427	0.47 409	0.23 362	0.19 492	0.19 169	0.16 175	0.52 481	0.28 264	0.20 205	0.19 171	0.21 237	0.13 179	0.24 221	0.13 139	0.09 339	0.06 186	0.09 300	0.11 447	0.06 96	0.06 130

DRaft	0.24 374	0.10 135	0.34 245	0.18 101	0.12 224	0.28 369	0.23 433	0.33 252	0.39 403	0.38 470	0.61 550	0.21 237	0.41 530	0.48 414	0.42 518	0.07 102	0.06 186	0.08 220	0.08 278	0.07 165	0.08 280

RAFT-345	0.21 296	0.10 135	0.46 401	0.22 314	0.11 167	0.20 204	0.16 175	0.26 151	0.25 229	0.27 273	0.66 561	0.21 237	0.16 236	0.55 449	0.21 352	0.07 102	0.06 186	0.08 220	0.07 202	0.06 96	0.06 130

DIP-Stereo	0.18 222	0.12 243	0.33 235	0.20 208	0.13 302	0.28 369	0.12 37	0.42 369	0.25 229	0.27 273	0.32 310	0.21 237	0.17 262	0.25 252	0.20 329	0.07 102	0.06 186	0.08 220	0.06 146	0.07 165	0.08 280
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
model_zeroshot	0.17 198	0.11 201	0.39 321	0.20 208	0.12 224	0.24 304	0.15 142	0.34 260	0.22 182	0.30 343	0.20 188	0.22 249	0.12 147	0.24 221	0.14 180	0.08 255	0.07 323	0.07 137	0.07 202	0.07 165	0.07 212

StereoVision	0.22 326	0.18 441	0.37 287	0.27 512	0.17 449	0.23 282	0.22 408	0.38 320	0.31 308	0.20 205	0.51 502	0.22 249	0.16 236	0.28 301	0.18 282	0.11 427	0.12 517	0.13 489	0.13 513	0.10 367	0.07 212

anonymousdsp2	0.17 198	0.10 135	0.28 182	0.20 208	0.11 167	0.25 319	0.17 216	0.41 355	0.31 308	0.23 228	0.23 215	0.22 249	0.15 220	0.25 252	0.15 204	0.07 102	0.05 32	0.07 137	0.05 92	0.08 231	0.07 212

TestStereo1	0.21 296	0.16 408	0.32 219	0.26 484	0.13 302	0.26 339	0.27 490	0.40 343	0.36 368	0.29 312	0.39 398	0.22 249	0.21 318	0.33 354	0.17 260	0.07 102	0.06 186	0.09 300	0.08 278	0.08 231	0.07 212

SA-5K	0.21 296	0.16 408	0.32 219	0.26 484	0.13 302	0.26 339	0.27 490	0.40 343	0.36 368	0.29 312	0.39 398	0.22 249	0.21 318	0.33 354	0.17 260	0.07 102	0.06 186	0.09 300	0.08 278	0.08 231	0.07 212

test_4	0.18 222	0.12 243	0.34 245	0.23 362	0.12 224	0.18 142	0.22 408	0.26 151	0.24 216	0.24 242	0.47 486	0.22 249	0.13 179	0.24 221	0.16 229	0.06 34	0.05 32	0.09 300	0.09 366	0.07 165	0.05 32

CIPLG	0.21 296	0.21 483	0.55 462	0.23 362	0.15 395	0.25 319	0.20 351	0.35 285	0.29 283	0.31 360	0.33 331	0.22 249	0.15 220	0.26 268	0.20 329	0.08 255	0.07 323	0.07 137	0.07 202	0.08 231	0.08 280

iRaft-Stereo_20w	0.19 261	0.10 135	0.46 401	0.19 145	0.13 302	0.25 319	0.19 304	0.52 481	0.19 127	0.29 312	0.21 200	0.22 249	0.20 311	0.28 301	0.18 282	0.07 102	0.06 186	0.07 137	0.08 278	0.08 231	0.08 280

IPLGR_C	0.21 296	0.22 496	0.60 483	0.23 362	0.15 395	0.24 304	0.20 351	0.35 285	0.29 283	0.31 360	0.32 310	0.22 249	0.15 220	0.25 252	0.20 329	0.08 255	0.07 323	0.07 137	0.07 202	0.08 231	0.08 280

test-3	0.16 179	0.09 93	0.31 213	0.21 253	0.11 167	0.18 142	0.16 175	0.30 216	0.27 249	0.26 263	0.16 139	0.22 249	0.12 147	0.26 268	0.18 282	0.06 34	0.04 2	0.08 220	0.08 278	0.06 96	0.06 130

test_1	0.16 179	0.09 93	0.31 213	0.21 253	0.11 167	0.18 142	0.16 175	0.30 216	0.27 249	0.25 251	0.16 139	0.22 249	0.12 147	0.26 268	0.18 282	0.06 34	0.04 2	0.08 220	0.08 278	0.06 96	0.06 130

ACRE	0.21 296	0.20 469	0.62 494	0.23 362	0.15 395	0.24 304	0.20 351	0.35 285	0.28 264	0.31 360	0.32 310	0.22 249	0.15 220	0.25 252	0.20 329	0.08 255	0.07 323	0.07 137	0.07 202	0.08 231	0.08 280

NF-Stereo	0.20 276	0.10 135	0.35 255	0.24 413	0.12 224	0.21 232	0.18 259	0.38 320	0.32 317	0.28 283	0.30 287	0.22 249	0.16 236	0.51 428	0.20 329	0.08 255	0.06 186	0.09 300	0.08 278	0.08 231	0.13 473

OCTAStereo	0.20 276	0.10 135	0.35 255	0.24 413	0.12 224	0.21 232	0.18 259	0.38 320	0.32 317	0.28 283	0.30 287	0.22 249	0.16 236	0.51 428	0.20 329	0.08 255	0.06 186	0.09 300	0.08 278	0.08 231	0.13 473

RE-Stereo	0.20 276	0.10 135	0.35 255	0.24 413	0.12 224	0.21 232	0.18 259	0.38 320	0.32 317	0.28 283	0.30 287	0.22 249	0.16 236	0.51 428	0.20 329	0.08 255	0.06 186	0.09 300	0.08 278	0.08 231	0.13 473

TVStereo	0.20 276	0.10 135	0.35 255	0.24 413	0.12 224	0.21 232	0.18 259	0.38 320	0.32 317	0.28 283	0.30 287	0.22 249	0.16 236	0.51 428	0.20 329	0.08 255	0.06 186	0.09 300	0.08 278	0.08 231	0.13 473

test-1	0.17 198	0.11 201	0.40 329	0.23 362	0.13 302	0.22 260	0.23 433	0.34 260	0.26 238	0.20 205	0.24 229	0.22 249	0.14 201	0.16 79	0.20 329	0.07 102	0.06 186	0.08 220	0.07 202	0.06 96	0.08 280

TestStereo	0.21 296	0.19 457	0.40 329	0.25 450	0.10 120	0.22 260	0.21 382	0.31 227	0.31 308	0.23 228	0.34 341	0.22 249	0.18 287	0.62 494	0.18 282	0.08 255	0.06 186	0.10 373	0.07 202	0.11 415	0.06 130

RALCasStereoNet	0.18 222	0.15 383	0.33 235	0.21 253	0.14 345	0.21 232	0.18 259	0.31 227	0.25 229	0.21 216	0.29 274	0.22 249	0.15 220	0.27 287	0.17 260	0.08 255	0.10 476	0.07 137	0.06 146	0.09 301	0.09 342

DN-CSS_ROB	0.22 326	0.25 514	0.47 409	0.24 413	0.14 345	0.25 319	0.12 37	0.40 343	0.33 329	0.29 312	0.42 432	0.22 249	0.20 311	0.33 354	0.19 312	0.07 102	0.06 186	0.11 430	0.11 447	0.11 415	0.07 212

rvit_0105_6	0.19 261	0.14 349	0.34 245	0.23 362	0.14 345	0.18 142	0.20 351	0.29 197	0.37 379	0.18 196	0.22 210	0.23 269	0.17 262	0.26 268	0.17 260	0.15 524	0.13 530	0.13 489	0.11 447	0.11 415	0.08 280

11t1	0.18 222	0.10 135	0.30 199	0.20 208	0.11 167	0.27 349	0.17 216	0.35 285	0.23 201	0.25 251	0.23 215	0.23 269	0.23 346	0.25 252	0.18 282	0.09 339	0.07 323	0.07 137	0.06 146	0.09 301	0.09 342

MSKI-zero shot	0.17 198	0.09 93	0.43 373	0.20 208	0.11 167	0.21 232	0.15 142	0.32 238	0.21 169	0.23 228	0.24 229	0.23 269	0.10 71	0.31 340	0.13 139	0.07 102	0.06 186	0.07 137	0.06 146	0.06 96	0.06 130

EKT-Stereo	0.38 525	0.12 243	0.38 306	0.42 591	3.88 643	0.21 232	0.17 216	0.35 285	0.28 264	0.20 205	0.20 188	0.23 269	0.15 220	0.28 301	0.16 229	0.09 339	0.07 323	0.09 300	0.07 202	0.09 301	0.09 342

MIM_Stereo	0.18 222	0.12 243	0.38 306	0.20 208	0.11 167	0.17 118	0.14 118	0.35 285	0.25 229	0.27 273	0.35 352	0.23 269	0.13 179	0.27 287	0.16 229	0.06 34	0.07 323	0.08 220	0.08 278	0.08 231	0.06 130

DCRE	0.20 276	0.13 306	0.40 329	0.21 253	0.15 395	0.20 204	0.19 304	0.30 216	0.27 249	0.22 222	0.80 582	0.23 269	0.16 236	0.23 208	0.15 204	0.07 102	0.07 323	0.07 137	0.08 278	0.07 165	0.06 130

DisPM	0.19 261	0.10 135	0.35 255	0.23 362	0.13 302	0.18 142	0.20 351	0.29 197	0.29 283	0.33 395	0.34 341	0.23 269	0.16 236	0.33 354	0.16 229	0.09 339	0.06 186	0.09 300	0.08 278	0.07 165	0.11 433

SA	0.22 326	0.16 408	0.36 275	0.23 362	0.13 302	0.24 304	0.23 433	0.45 398	0.40 419	0.27 273	0.44 456	0.23 269	0.23 346	0.33 354	0.17 260	0.07 102	0.06 186	0.10 373	0.11 447	0.08 231	0.06 130

test_3	0.18 222	0.11 201	0.32 219	0.24 413	0.11 167	0.22 260	0.25 472	0.31 227	0.31 308	0.25 251	0.18 163	0.23 269	0.13 179	0.25 252	0.19 312	0.06 34	0.05 32	0.09 300	0.10 408	0.07 165	0.06 130

DeepStereo_RVC	0.18 222	0.11 201	0.40 329	0.21 253	0.11 167	0.19 169	0.16 175	0.28 184	0.22 182	0.27 273	0.27 255	0.23 269	0.28 430	0.24 221	0.18 282	0.08 255	0.06 186	0.09 300	0.07 202	0.09 301	0.10 398

RAFT-RH_RVC	0.25 402	0.11 201	0.45 393	0.21 253	0.12 224	0.25 319	0.14 118	0.27 165	0.27 249	0.38 470	1.15 606	0.23 269	0.17 262	0.57 464	0.24 402	0.07 102	0.05 32	0.10 373	0.07 202	0.06 96	0.07 212

SFCPSM	0.22 326	0.10 135	0.51 445	0.21 253	0.14 345	0.34 458	0.22 408	0.55 509	0.39 403	0.29 312	0.32 310	0.23 269	0.21 318	0.27 287	0.19 312	0.09 339	0.07 323	0.09 300	0.09 366	0.09 301	0.08 280

Reg-Stereo(zero)	0.16 179	0.07 8	0.36 275	0.19 145	0.10 120	0.19 169	0.14 118	0.28 184	0.24 216	0.22 222	0.20 188	0.24 281	0.18 287	0.21 183	0.18 282	0.07 102	0.05 32	0.06 73	0.06 146	0.06 96	0.06 130

LL-Strereo2	0.18 222	0.18 441	0.39 321	0.22 314	0.12 224	0.24 304	0.13 87	0.31 227	0.23 201	0.24 242	0.20 188	0.24 281	0.12 147	0.26 268	0.15 204	0.06 34	0.06 186	0.12 468	0.09 366	0.08 231	0.07 212

UDGNet	0.23 343	0.31 556	0.38 306	0.24 413	0.14 345	0.24 304	0.18 259	0.32 238	0.43 444	0.29 312	0.28 261	0.24 281	0.19 302	0.29 318	0.20 329	0.15 524	0.07 323	0.21 570	0.11 447	0.14 485	0.10 398

PFNet+	0.20 276	0.10 135	0.37 287	0.21 253	0.12 224	0.17 118	0.19 304	0.29 197	0.34 339	0.33 395	0.32 310	0.24 281	0.16 236	0.32 347	0.17 260	0.10 388	0.07 323	0.11 430	0.10 408	0.08 231	0.12 456

PSM-softLoss	0.21 296	0.10 135	0.39 321	0.24 413	0.12 224	0.20 204	0.18 259	0.38 320	0.26 238	0.29 312	0.32 310	0.24 281	0.16 236	0.52 434	0.20 329	0.09 339	0.06 186	0.10 373	0.09 366	0.08 231	0.12 456

KMStereo	0.21 296	0.10 135	0.39 321	0.24 413	0.12 224	0.20 204	0.18 259	0.38 320	0.26 238	0.29 312	0.32 310	0.24 281	0.16 236	0.52 434	0.20 329	0.09 339	0.06 186	0.10 373	0.09 366	0.08 231	0.12 456

CRE-IMP	0.18 222	0.12 243	0.37 287	0.22 314	0.11 167	0.24 304	0.17 216	0.29 197	0.21 169	0.27 273	0.26 248	0.24 281	0.17 262	0.23 208	0.18 282	0.08 255	0.05 32	0.10 373	0.07 202	0.10 367	0.10 398

Prome-Stereo	0.21 296	0.10 135	0.30 199	0.24 413	0.12 224	0.23 282	0.23 433	0.36 304	0.25 229	0.33 395	0.59 538	0.24 281	0.28 430	0.29 318	0.16 229	0.07 102	0.05 32	0.08 220	0.07 202	0.08 231	0.20 559

rvit_0105_4	0.20 276	0.15 383	0.38 306	0.23 362	0.14 345	0.20 204	0.22 408	0.33 252	0.39 403	0.19 201	0.24 229	0.25 289	0.19 302	0.27 287	0.17 260	0.16 539	0.13 530	0.13 489	0.11 447	0.11 415	0.08 280

H2IRNET	0.18 222	0.13 306	0.35 255	0.21 253	0.12 224	0.20 204	0.15 142	0.27 165	0.30 296	0.17 179	0.31 301	0.25 289	0.20 311	0.24 221	0.18 282	0.07 102	0.06 186	0.09 300	0.10 408	0.09 301	0.06 130

MyStereo8	0.22 326	0.15 383	0.63 497	0.21 253	0.17 449	0.31 425	0.16 175	0.36 304	0.32 317	0.28 283	0.36 362	0.25 289	0.18 287	0.25 252	0.28 435	0.08 255	0.07 323	0.08 220	0.07 202	0.10 367	0.12 456

MyStereo05	0.23 343	0.12 243	0.57 469	0.21 253	0.14 345	0.25 319	0.23 433	0.48 429	0.52 530	0.31 360	0.23 215	0.25 289	0.22 331	0.30 333	0.21 352	0.07 102	0.07 323	0.09 300	0.08 278	0.08 231	0.08 280

CASS	0.21 296	0.15 383	0.32 219	0.26 484	0.11 167	0.28 369	0.19 304	0.39 332	0.30 296	0.32 383	0.34 341	0.25 289	0.24 364	0.25 252	0.20 329	0.13 485	0.08 416	0.11 430	0.09 366	0.11 415	0.11 433
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
test_5	0.23 343	0.19 457	0.38 306	0.26 484	0.18 470	0.25 319	0.29 512	0.40 343	0.37 379	0.29 312	0.40 408	0.25 289	0.22 331	0.34 360	0.18 282	0.07 102	0.05 32	0.09 300	0.09 366	0.10 367	0.10 398

dd	0.22 326	0.26 525	0.40 329	0.22 314	0.12 224	0.25 319	0.21 382	0.32 238	0.44 459	0.29 312	0.28 261	0.25 289	0.16 236	0.30 333	0.25 412	0.12 465	0.07 323	0.10 373	0.08 278	0.11 415	0.09 342

Patchmatch Stereo++	0.18 222	0.12 243	0.37 287	0.22 314	0.10 120	0.18 142	0.14 118	0.29 197	0.22 182	0.28 283	0.29 274	0.25 289	0.17 262	0.26 268	0.16 229	0.08 255	0.06 186	0.10 373	0.08 278	0.10 367	0.08 280
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
NRIStereo	0.18 222	0.11 201	0.35 255	0.23 362	0.11 167	0.24 304	0.20 351	0.29 197	0.26 238	0.26 263	0.25 238	0.25 289	0.18 287	0.34 360	0.18 282	0.07 102	0.06 186	0.09 300	0.07 202	0.09 301	0.08 280

PSM-adaLoss	0.18 222	0.12 243	0.37 287	0.22 314	0.10 120	0.18 142	0.16 175	0.29 197	0.22 182	0.28 283	0.29 274	0.25 289	0.18 287	0.24 221	0.16 229	0.08 255	0.06 186	0.10 373	0.08 278	0.10 367	0.08 280

ROB_FTStereo_v2	0.18 222	0.12 243	0.37 287	0.22 314	0.10 120	0.18 142	0.16 175	0.29 197	0.22 182	0.28 283	0.29 274	0.25 289	0.17 262	0.24 221	0.16 229	0.08 255	0.06 186	0.10 373	0.08 278	0.10 367	0.08 280

ROB_FTStereo	0.18 222	0.12 243	0.37 287	0.22 314	0.10 120	0.18 142	0.14 118	0.29 197	0.22 182	0.28 283	0.28 261	0.25 289	0.17 262	0.24 221	0.16 229	0.08 255	0.06 186	0.10 373	0.08 278	0.10 367	0.08 280

HUI-Stereo	0.18 222	0.12 243	0.37 287	0.22 314	0.10 120	0.18 142	0.14 118	0.29 197	0.22 182	0.28 283	0.28 261	0.25 289	0.17 262	0.22 199	0.16 229	0.08 255	0.06 186	0.10 373	0.08 278	0.10 367	0.08 280

DEmStereo	0.26 418	0.09 93	0.47 409	0.19 145	0.12 224	0.30 409	0.25 472	0.28 184	0.36 368	0.36 448	0.58 536	0.25 289	0.48 562	0.53 441	0.44 524	0.07 102	0.06 186	0.08 220	0.08 278	0.06 96	0.07 212

Pruner-Stereo	0.19 261	0.11 201	0.34 245	0.29 537	0.12 224	0.19 169	0.17 216	0.31 227	0.29 283	0.33 395	0.32 310	0.25 289	0.15 220	0.24 221	0.21 352	0.09 339	0.06 186	0.09 300	0.08 278	0.08 231	0.09 342

iGMRVC	0.18 222	0.12 243	0.37 287	0.22 314	0.10 120	0.18 142	0.15 142	0.29 197	0.22 182	0.28 283	0.29 274	0.25 289	0.17 262	0.27 287	0.17 260	0.08 255	0.06 186	0.10 373	0.08 278	0.10 367	0.08 280

iRAFT	0.18 222	0.12 243	0.37 287	0.22 314	0.10 120	0.18 142	0.14 118	0.29 197	0.22 182	0.28 283	0.29 274	0.25 289	0.17 262	0.26 268	0.16 229	0.08 255	0.06 186	0.10 373	0.08 278	0.10 367	0.08 280

RAFT-IKP	0.18 222	0.12 243	0.37 287	0.22 314	0.10 120	0.18 142	0.15 142	0.29 197	0.22 182	0.28 283	0.29 274	0.25 289	0.18 287	0.25 252	0.16 229	0.08 255	0.06 186	0.10 373	0.08 278	0.10 367	0.08 280

RALAANet	0.19 261	0.18 441	0.37 287	0.23 362	0.14 345	0.23 282	0.13 87	0.37 314	0.29 283	0.28 283	0.26 248	0.25 289	0.15 220	0.26 268	0.18 282	0.08 255	0.06 186	0.09 300	0.08 278	0.09 301	0.06 130

GES	0.22 326	0.12 243	0.42 362	0.20 208	0.14 345	0.27 349	0.19 304	0.49 437	0.33 329	0.30 343	0.36 362	0.25 289	0.23 346	0.29 318	0.22 372	0.10 388	0.08 416	0.08 220	0.07 202	0.10 367	0.11 433

AFF-stereo	0.18 222	0.15 383	0.32 219	0.21 253	0.10 120	0.18 142	0.18 259	0.33 252	0.27 249	0.25 251	0.37 371	0.25 289	0.17 262	0.24 221	0.15 204	0.06 34	0.05 32	0.08 220	0.08 278	0.07 165	0.05 32

rvit_0105_5	0.21 296	0.15 383	0.38 306	0.23 362	0.13 302	0.22 260	0.24 455	0.36 304	0.39 403	0.21 216	0.23 215	0.26 310	0.19 302	0.26 268	0.19 312	0.15 524	0.13 530	0.12 468	0.12 486	0.10 367	0.09 342

raft_robust	0.22 326	0.17 427	0.30 199	0.22 314	0.12 224	0.23 282	0.22 408	0.49 437	0.48 502	0.32 383	0.32 310	0.26 310	0.23 346	0.53 441	0.15 204	0.07 102	0.06 186	0.08 220	0.10 408	0.08 231	0.06 130

Sa-1000	0.22 326	0.15 383	0.35 255	0.23 362	0.13 302	0.28 369	0.23 433	0.47 417	0.39 403	0.30 343	0.50 496	0.26 310	0.19 302	0.33 354	0.16 229	0.07 102	0.06 186	0.10 373	0.11 447	0.08 231	0.06 130

GMOStereo	0.18 222	0.14 349	0.30 199	0.22 314	0.12 224	0.20 204	0.27 490	0.26 151	0.28 264	0.31 360	0.32 310	0.26 310	0.17 262	0.15 56	0.12 68	0.07 102	0.07 323	0.10 373	0.08 278	0.08 231	0.05 32

error version	0.18 222	0.14 349	0.30 199	0.22 314	0.12 224	0.20 204	0.27 490	0.26 151	0.28 264	0.31 360	0.32 310	0.26 310	0.17 262	0.15 56	0.12 68	0.07 102	0.07 323	0.10 373	0.08 278	0.08 231	0.05 32

test-v	0.18 222	0.14 349	0.30 199	0.22 314	0.12 224	0.20 204	0.27 490	0.26 151	0.28 264	0.31 360	0.32 310	0.26 310	0.17 262	0.15 56	0.12 68	0.07 102	0.07 323	0.10 373	0.08 278	0.08 231	0.05 32

LCNet	0.21 296	0.11 201	0.29 192	0.25 450	0.12 224	0.23 282	0.19 304	0.34 260	0.26 238	0.28 283	0.35 352	0.26 310	0.30 459	0.35 369	0.17 260	0.07 102	0.05 32	0.09 300	0.10 408	0.13 467	0.22 572

test-2	0.18 222	0.14 349	0.30 199	0.22 314	0.12 224	0.20 204	0.27 490	0.26 151	0.28 264	0.31 360	0.32 310	0.26 310	0.17 262	0.15 56	0.12 68	0.07 102	0.07 323	0.10 373	0.08 278	0.08 231	0.05 32

CFNet-RSSM	0.17 198	0.10 135	0.40 329	0.20 208	0.11 167	0.20 204	0.15 142	0.36 304	0.30 296	0.23 228	0.21 200	0.26 310	0.15 220	0.20 163	0.13 139	0.07 102	0.05 32	0.07 137	0.07 202	0.06 96	0.05 32

IGEV-FE	0.18 222	0.10 135	0.65 505	0.20 208	0.12 224	0.19 169	0.15 142	0.34 260	0.19 127	0.28 283	0.22 210	0.27 319	0.13 179	0.23 208	0.18 282	0.07 102	0.06 186	0.08 220	0.08 278	0.07 165	0.06 130

MyStereo04	0.23 343	0.12 243	0.55 462	0.22 314	0.14 345	0.25 319	0.23 433	0.49 437	0.52 530	0.28 283	0.23 215	0.27 319	0.23 346	0.30 333	0.22 372	0.07 102	0.07 323	0.09 300	0.08 278	0.08 231	0.08 280

IGEV_Zeroshot_test	0.18 222	0.10 135	0.65 505	0.20 208	0.12 224	0.19 169	0.15 142	0.34 260	0.19 127	0.28 283	0.22 210	0.27 319	0.13 179	0.23 208	0.18 282	0.07 102	0.06 186	0.08 220	0.08 278	0.07 165	0.06 130

Any-RAFT	0.17 198	0.08 58	0.31 213	0.19 145	0.10 120	0.29 390	0.16 175	0.42 369	0.30 296	0.24 242	0.27 255	0.27 319	0.16 236	0.21 183	0.12 68	0.08 255	0.05 32	0.06 73	0.05 92	0.07 165	0.06 130

RAFT-Test	0.17 198	0.10 135	0.38 306	0.19 145	0.12 224	0.25 319	0.17 216	0.33 252	0.23 201	0.23 228	0.29 274	0.27 319	0.14 201	0.20 163	0.14 180	0.07 102	0.06 186	0.07 137	0.07 202	0.06 96	0.06 130

gwcnet-sp	0.24 374	0.13 306	0.63 497	0.22 314	0.14 345	0.34 458	0.22 408	0.44 388	0.39 403	0.35 432	0.34 341	0.27 319	0.27 413	0.35 369	0.25 412	0.09 339	0.08 416	0.09 300	0.09 366	0.09 301	0.09 342

scenet	0.24 374	0.13 306	0.63 497	0.22 314	0.14 345	0.34 458	0.22 408	0.44 388	0.39 403	0.35 432	0.34 341	0.27 319	0.27 413	0.35 369	0.25 412	0.09 339	0.08 416	0.09 300	0.09 366	0.09 301	0.09 342

knoymous	0.17 198	0.09 93	0.32 219	0.17 61	0.11 167	0.21 232	0.17 216	0.32 238	0.23 201	0.23 228	0.28 261	0.27 319	0.16 236	0.23 208	0.16 229	0.09 339	0.06 186	0.09 300	0.06 146	0.09 301	0.09 342

ssnet	0.24 374	0.13 306	0.63 497	0.22 314	0.14 345	0.34 458	0.22 408	0.44 388	0.39 403	0.35 432	0.34 341	0.27 319	0.27 413	0.35 369	0.25 412	0.09 339	0.08 416	0.09 300	0.09 366	0.09 301	0.09 342

AAGNet	0.33 491	0.11 201	0.37 287	0.25 450	0.16 427	0.20 204	0.19 304	0.30 216	0.27 249	0.35 432	0.35 352	0.27 319	0.30 459	0.44 402	2.66 639	0.08 255	0.05 32	0.10 373	0.07 202	0.08 231	0.06 130

ASMatch	0.23 343	0.11 201	0.51 445	0.24 413	0.14 345	0.19 169	0.17 216	0.31 227	0.28 264	0.28 283	0.68 565	0.27 319	0.26 394	0.50 423	0.22 372	0.07 102	0.06 186	0.08 220	0.07 202	0.06 96	0.11 433

PFNet	0.23 343	0.10 135	0.57 469	0.24 413	0.14 345	0.22 260	0.19 304	0.39 332	0.33 329	0.35 432	0.32 310	0.27 319	0.19 302	0.64 502	0.22 372	0.09 339	0.05 32	0.09 300	0.07 202	0.08 231	0.07 212

GMM-Stereo	0.21 296	0.10 135	0.43 373	0.23 362	0.13 302	0.24 304	0.25 472	0.37 314	0.27 249	0.30 343	0.45 468	0.27 319	0.21 318	0.31 340	0.17 260	0.07 102	0.05 32	0.10 373	0.09 366	0.08 231	0.19 549

Gwc-CoAtRS	0.17 198	0.10 135	0.37 287	0.20 208	0.12 224	0.19 169	0.15 142	0.32 238	0.28 264	0.23 228	0.23 215	0.27 319	0.15 220	0.20 163	0.13 139	0.07 102	0.05 32	0.07 137	0.07 202	0.06 96	0.06 130

HITNet	0.20 276	0.17 427	0.43 373	0.19 145	0.08 10	0.27 349	0.14 118	0.42 369	0.30 296	0.29 312	0.32 310	0.27 319	0.21 318	0.28 301	0.25 412	0.07 102	0.05 32	0.07 137	0.06 146	0.09 301	0.06 130
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
iResNet	0.24 374	0.18 441	0.61 486	0.25 450	0.11 167	0.29 390	0.21 382	0.42 369	0.43 444	0.33 395	0.43 445	0.27 319	0.22 331	0.34 360	0.26 425	0.07 102	0.05 32	0.07 137	0.06 146	0.08 231	0.07 212

FSD					0.24 554	0.27 349	0.27 490	0.31 227	0.29 283	0.26 263	0.27 255	0.28 335	0.27 413	0.28 301	0.26 425	0.23 575	0.22 590	0.27 582	0.26 593	0.25 573

IGEV-RUCA	0.21 296	0.08 58	0.23 133	0.19 145	0.19 492	0.28 369	0.24 455	0.23 114	0.21 169	0.20 205	0.23 215	0.28 335	0.49 563	0.26 268	0.18 282	0.09 339	0.08 416	0.18 556	0.13 513	0.17 525	0.17 528

rvit_0105_3	0.23 343	0.17 427	0.40 329	0.25 450	0.15 395	0.24 304	0.28 506	0.38 320	0.41 429	0.25 251	0.25 238	0.28 335	0.21 318	0.28 301	0.20 329	0.15 524	0.13 530	0.14 516	0.15 536	0.10 367	0.09 342

test_sample4	0.24 374	0.13 306	0.43 373	0.20 208	0.12 224	0.32 434	0.21 382	0.51 464	0.34 339	0.31 360	0.37 371	0.28 335	0.23 346	0.53 441	0.21 352	0.10 388	0.07 323	0.10 373	0.09 366	0.11 415	0.10 398

xx1	0.20 276	0.14 349	0.38 306	0.23 362	0.11 167	0.31 425	0.19 304	0.35 285	0.47 492	0.17 179	0.19 171	0.28 335	0.24 364	0.28 301	0.11 16	0.08 255	0.05 32	0.10 373	0.09 366	0.09 301	0.09 342

qqq	0.20 276	0.12 243	0.31 213	0.20 208	0.11 167	0.23 282	0.19 304	0.41 355	0.27 249	0.24 242	0.28 261	0.28 335	0.24 364	0.34 360	0.22 372	0.08 255	0.07 323	0.10 373	0.09 366	0.09 301	0.09 342

x	0.19 261	0.11 201	0.29 192	0.20 208	0.11 167	0.26 339	0.18 259	0.41 355	0.29 283	0.25 251	0.29 274	0.28 335	0.24 364	0.26 268	0.23 391	0.09 339	0.07 323	0.08 220	0.07 202	0.09 301	0.08 280

CrosDoStereo	0.31 473	0.10 135	0.49 423	0.18 101	0.12 224	0.22 260	1.11 637	0.34 260	0.37 379	0.38 470	0.61 550	0.28 335	0.46 553	0.61 486	0.57 552	0.07 102	0.06 186	0.08 220	0.08 278	0.07 165	0.07 212

PSM-AAD	0.25 402	0.10 135	0.30 199	0.24 413	0.12 224	0.26 339	0.38 566	0.34 260	0.28 264	0.35 432	0.39 398	0.28 335	0.79 601	0.30 333	0.16 229	0.07 102	0.06 186	0.12 468	0.11 447	0.08 231	0.21 567

DeepStereo_LL	0.31 473	0.10 135	0.49 423	0.18 101	0.12 224	0.22 260	1.11 637	0.34 260	0.37 379	0.38 470	0.61 550	0.28 335	0.46 553	0.61 486	0.57 552	0.07 102	0.06 186	0.08 220	0.08 278	0.07 165	0.07 212

ARAFT	0.24 374	0.21 483	0.78 534	0.22 314	0.12 224	0.29 390	0.24 455	0.43 381	0.32 317	0.33 395	0.28 261	0.28 335	0.19 302	0.49 419	0.18 282	0.07 102	0.06 186	0.12 468	0.11 447	0.09 301	0.06 130

rvit_stereo_0075_2	0.24 374	0.17 427	0.50 434	0.26 484	0.22 533	0.22 260	0.15 142	0.40 343	0.35 355	0.27 273	0.37 371	0.29 346	0.20 311	0.28 301	0.19 312	0.17 550	0.12 517	0.19 564	0.12 486	0.13 467	0.13 473

GCST	0.47 559	0.60 605	0.57 469	1.04 628	0.48 603	0.38 491	0.11 17	0.40 343	0.32 317	0.41 505	0.34 341	0.29 346	0.17 262	0.46 408	0.19 312	0.69 621	0.42 616	0.79 625	0.62 627	0.62 612	0.46 612

test_sample5	0.24 374	0.13 306	0.42 362	0.21 253	0.12 224	0.30 409	0.21 382	0.50 447	0.34 339	0.32 383	0.41 416	0.29 346	0.23 346	0.55 449	0.21 352	0.10 388	0.07 323	0.10 373	0.09 366	0.11 415	0.10 398

test_sample3	0.23 343	0.12 243	0.43 373	0.19 145	0.12 224	0.32 434	0.20 351	0.50 447	0.34 339	0.31 360	0.33 331	0.29 346	0.22 331	0.53 441	0.22 372	0.10 388	0.07 323	0.09 300	0.08 278	0.10 367	0.10 398

test_sample1	0.20 276	0.10 135	0.28 182	0.19 145	0.12 224	0.28 369	0.19 304	0.41 355	0.25 229	0.26 263	0.31 301	0.29 346	0.26 394	0.44 402	0.21 352	0.09 339	0.07 323	0.08 220	0.07 202	0.09 301	0.09 342

CoDeX	0.23 343	0.12 243	0.46 401	0.21 253	0.14 345	0.29 390	0.21 382	0.53 492	0.41 429	0.29 312	0.35 352	0.29 346	0.22 331	0.48 414	0.19 312	0.09 339	0.06 186	0.08 220	0.07 202	0.08 231	0.07 212

mmm	0.21 296	0.12 243	0.31 213	0.22 314	0.12 224	0.28 369	0.21 382	0.41 355	0.27 249	0.29 312	0.38 385	0.29 346	0.24 364	0.29 318	0.22 372	0.09 339	0.07 323	0.11 430	0.09 366	0.10 367	0.09 342

DualNet	0.24 374	0.13 306	0.42 362	0.21 253	0.12 224	0.30 409	0.21 382	0.50 447	0.34 339	0.33 395	0.43 445	0.29 346	0.23 346	0.55 449	0.21 352	0.10 388	0.07 323	0.10 373	0.09 366	0.11 415	0.10 398

RAFT_CTSACE	0.21 296	0.16 408	0.41 352	0.25 450	0.15 395	0.22 260	0.24 455	0.32 238	0.28 264	0.33 395	0.51 502	0.29 346	0.17 262	0.32 347	0.13 139	0.06 34	0.07 323	0.09 300	0.08 278	0.08 231	0.06 130

SST-Stereo	0.21 296	0.10 135	0.37 287	0.24 413	0.13 302	0.19 169	0.17 216	0.31 227	0.24 216	0.34 415	0.33 331	0.29 346	0.25 385	0.56 460	0.17 260	0.08 255	0.05 32	0.10 373	0.08 278	0.09 301	0.07 212

IRAFT_RVC	0.22 326	0.12 243	0.39 321	0.26 484	0.11 167	0.18 142	0.24 455	0.40 343	0.37 379	0.31 360	0.30 287	0.29 346	0.24 364	0.55 449	0.22 372	0.08 255	0.06 186	0.10 373	0.08 278	0.08 231	0.07 212

cross-raft	0.17 198	0.12 243	0.41 352	0.23 362	0.10 120	0.20 204	0.24 455	0.33 252	0.23 201	0.23 228	0.28 261	0.29 346	0.15 220	0.17 99	0.15 204	0.06 34	0.05 32	0.07 137	0.07 202	0.06 96	0.05 32

LMCR-Stereo	0.26 418	0.18 441	0.49 423	0.28 533	0.14 345	0.36 478	0.23 433	0.54 499	0.34 339	0.39 485	0.40 408	0.29 346	0.29 445	0.37 377	0.27 431	0.11 427	0.07 323	0.09 300	0.07 202	0.13 467	0.09 342

111	0.20 276	0.17 427	0.40 329	0.18 101	0.09 39	0.24 304	0.17 216	0.41 355	0.45 470	0.23 228	0.29 274	0.29 346	0.21 318	0.24 221	0.18 282	0.07 102	0.05 32	0.07 137	0.06 146	0.07 165	0.08 280

test_xeample	0.34 499	0.10 135	0.29 192	0.19 145	0.11 167	0.33 445	0.23 433	0.55 509	0.38 393	0.32 383	0.45 468	0.29 346	0.26 394	0.57 464	2.24 637	0.10 388	0.07 323	0.09 300	0.08 278	0.09 301	0.09 342

FENet	0.21 296	0.11 201	0.45 393	0.21 253	0.12 224	0.26 339	0.17 216	0.41 355	0.35 355	0.30 343	0.31 301	0.29 346	0.23 346	0.26 268	0.23 391	0.09 339	0.06 186	0.09 300	0.09 366	0.09 301	0.09 342

test_sample6	0.25 402	0.13 306	0.41 352	0.21 253	0.11 167	0.30 409	0.22 408	0.51 464	0.35 355	0.33 395	0.43 445	0.30 362	0.24 364	0.57 464	0.22 372	0.10 388	0.07 323	0.10 373	0.10 408	0.11 415	0.10 398

test_sample2	0.21 296	0.10 135	0.28 182	0.19 145	0.11 167	0.27 349	0.21 382	0.43 381	0.29 283	0.26 263	0.31 301	0.30 362	0.24 364	0.45 405	0.18 282	0.09 339	0.07 323	0.08 220	0.07 202	0.09 301	0.09 342

gcap-zeroshot	0.17 198	0.11 201	0.36 275	0.20 208	0.12 224	0.26 339	0.16 175	0.30 216	0.22 182	0.26 263	0.20 188	0.30 362	0.14 201	0.20 163	0.13 139	0.07 102	0.06 186	0.07 137	0.07 202	0.06 96	0.06 130

ttt	0.29 457	0.12 243	0.34 245	0.21 253	0.13 302	0.29 390	0.20 351	0.56 524	0.47 492	0.31 360	0.44 456	0.30 362	0.22 331	0.65 508	0.85 589	0.13 485	0.10 476	0.10 373	0.10 408	0.11 415	0.11 433

GwcNet-ADL	0.22 326	0.14 349	0.58 474	0.24 413	0.13 302	0.22 260	0.23 433	0.49 437	0.40 419	0.27 273	0.29 274	0.30 362	0.20 311	0.26 268	0.23 391	0.09 339	0.07 323	0.07 137	0.07 202	0.09 301	0.09 342

FTStereo	0.28 446	0.10 135	0.43 373	0.23 362	0.13 302	0.21 232	0.53 602	0.34 260	0.26 238	0.38 470	0.95 595	0.30 362	0.56 575	0.32 347	0.18 282	0.08 255	0.06 186	0.09 300	0.08 278	0.07 165	0.19 549

RAFT_R40	0.21 296	0.10 135	0.37 287	0.24 413	0.13 302	0.18 142	0.18 259	0.31 227	0.29 283	0.33 395	0.33 331	0.30 362	0.24 364	0.55 449	0.18 282	0.08 255	0.05 32	0.10 373	0.08 278	0.08 231	0.07 212

GrayStereo	0.25 402	0.09 93	0.32 219	0.26 484	0.13 302	0.23 282	0.47 592	0.34 260	0.30 296	0.39 485	0.47 486	0.30 362	0.79 601	0.29 318	0.16 229	0.07 102	0.06 186	0.08 220	0.09 366	0.07 165	0.13 473

222	0.41 539	0.10 135	0.29 192	0.19 145	0.11 167	0.36 478	0.20 351	0.57 534	0.39 403	0.35 432	0.44 456	0.30 362	0.27 413	0.55 449	3.56 642	0.11 427	0.07 323	0.08 220	0.08 278	0.09 301	0.09 342

RAFT + AFF	0.27 426	0.23 505	0.50 434	0.25 450	0.17 449	0.30 409	0.33 545	0.52 481	0.40 419	0.28 283	0.30 287	0.30 362	0.31 475	0.62 494	0.24 402	0.09 339	0.10 476	0.11 430	0.10 408	0.11 415	0.11 433

FADNet_RVC	0.30 466	0.28 535	0.83 553	0.23 362	0.15 395	0.30 409	0.17 216	0.49 437	0.37 379	0.30 343	0.38 385	0.30 362	0.27 413	0.52 434	0.31 462	0.14 511	0.14 540	0.14 516	0.16 548	0.21 558	0.23 579

rvit_105_1	0.27 426	0.19 457	0.46 401	0.27 512	0.19 492	0.30 409	0.35 551	0.44 388	0.51 523	0.31 360	0.31 301	0.31 373	0.26 394	0.35 369	0.25 412	0.15 524	0.14 540	0.15 531	0.17 557	0.11 415	0.10 398

SMFormer	0.25 402	0.12 243	0.40 329	0.19 145	0.10 120	0.27 349	0.19 304	0.51 464	0.45 470	0.34 415	0.41 416	0.31 373	0.26 394	0.58 471	0.28 435	0.10 388	0.07 323	0.08 220	0.08 278	0.09 301	0.09 342

tta	0.24 374	0.12 243	0.40 329	0.19 145	0.10 120	0.27 349	0.19 304	0.51 464	0.45 470	0.34 415	0.41 416	0.31 373	0.26 394	0.58 471	0.28 435	0.10 388	0.07 323	0.08 220	0.08 278	0.08 231	0.07 212

qqq1	0.24 374	0.12 243	0.40 329	0.19 145	0.10 120	0.27 349	0.19 304	0.51 464	0.45 470	0.34 415	0.41 416	0.31 373	0.26 394	0.58 471	0.16 229	0.10 388	0.07 323	0.07 137	0.06 146	0.08 231	0.07 212

fff1	0.24 374	0.12 243	0.40 329	0.19 145	0.10 120	0.27 349	0.19 304	0.51 464	0.45 470	0.34 415	0.41 416	0.31 373	0.26 394	0.58 471	0.16 229	0.10 388	0.07 323	0.07 137	0.06 146	0.08 231	0.07 212

MyStereo06	0.20 276	0.12 243	0.57 469	0.21 253	0.14 345	0.25 319	0.23 433	0.40 343	0.21 169	0.30 343	0.24 229	0.31 373	0.18 287	0.22 199	0.18 282	0.07 102	0.07 323	0.09 300	0.08 278	0.08 231	0.08 280

XX-Stereo	0.21 296	0.10 135	0.83 553	0.26 484	0.17 449	0.23 282	0.13 87	0.40 343	0.18 108	0.20 205	0.41 416	0.31 373	0.10 71	0.32 347	0.12 68	0.08 255	0.06 186	0.08 220	0.08 278	0.07 165	0.05 32

BEATNet_4x	0.22 326	0.18 441	0.47 409	0.22 314	0.10 120	0.28 369	0.14 118	0.46 409	0.32 317	0.31 360	0.34 341	0.31 373	0.25 385	0.31 340	0.29 447	0.08 255	0.06 186	0.08 220	0.06 146	0.10 367	0.08 280

MLCV	0.22 326	0.16 408	0.44 382	0.21 253	0.08 10	0.29 390	0.19 304	0.38 320	0.37 379	0.38 470	0.44 456	0.31 373	0.21 318	0.41 393	0.24 402	0.07 102	0.05 32	0.06 73	0.05 92	0.07 165	0.06 130

BUS	0.23 343	0.12 243	0.28 182	0.25 450	0.14 345	0.43 523	0.17 216	0.56 524	0.34 339	0.34 415	0.35 352	0.32 382	0.20 311	0.26 268	0.21 352	0.10 388	0.07 323	0.11 430	0.10 408	0.09 301	0.09 342

IER	0.23 343	0.12 243	0.39 321	0.20 208	0.14 345	0.31 425	0.19 304	0.42 369	0.36 368	0.33 395	0.40 408	0.32 382	0.33 485	0.29 318	0.22 372	0.09 339	0.07 323	0.08 220	0.08 278	0.09 301	0.08 280

NINENet	0.25 402	0.15 383	0.37 287	0.23 362	0.16 427	0.43 523	0.17 216	0.60 556	0.46 487	0.32 383	0.37 371	0.32 382	0.20 311	0.42 396	0.21 352	0.10 388	0.10 476	0.12 468	0.08 278	0.11 415	0.10 398

AASNet	0.27 426	0.19 457	0.49 423	0.26 484	0.17 449	0.34 458	0.20 351	0.62 568	0.48 502	0.35 432	0.40 408	0.32 382	0.25 385	0.28 301	0.34 479	0.11 427	0.09 451	0.10 373	0.08 278	0.13 467	0.11 433

GANet-ADL	0.21 296	0.12 243	0.45 393	0.23 362	0.14 345	0.29 390	0.19 304	0.46 409	0.35 355	0.25 251	0.32 310	0.32 382	0.19 302	0.24 221	0.20 329	0.10 388	0.07 323	0.07 137	0.06 146	0.09 301	0.10 398

HCRNet	0.24 374	0.25 514	0.33 235	0.34 566	0.16 427	0.27 349	0.18 259	0.43 381	0.35 355	0.30 343	0.35 352	0.32 382	0.22 331	0.44 402	0.20 329	0.13 485	0.08 416	0.13 489	0.11 447	0.10 367	0.09 342

FINET	0.34 499	0.27 532	0.80 544	0.24 413	0.24 554	0.36 478	0.34 547	0.54 499	0.72 582	0.39 485	0.47 486	0.32 382	0.30 459	0.51 428	0.32 467	0.19 567	0.17 569	0.13 489	0.12 486	0.18 539	0.16 516

ITSA-stereo	0.25 402	0.15 383	0.33 235	0.23 362	0.11 167	0.27 349	0.18 259	0.56 524	0.59 553	0.31 360	0.32 310	0.33 389	0.28 430	0.49 419	0.30 455	0.11 427	0.08 416	0.11 430	0.10 408	0.11 415	0.13 473

riskmin	0.18 222	0.09 93	0.34 245	0.18 101	0.12 224	0.24 304	0.16 175	0.34 260	0.28 264	0.21 216	0.23 215	0.33 389	0.24 364	0.23 208	0.17 260	0.09 339	0.06 186	0.09 300	0.06 146	0.10 367	0.10 398

HBP-ISP	0.33 491	0.30 549	0.72 527	0.22 314	0.16 427	0.32 434	0.22 408	0.54 499	0.44 459	0.41 505	0.49 494	0.33 389	0.38 515	0.73 533	0.25 412	0.18 561	0.19 579	0.24 579	0.20 569	0.16 508	0.13 473

IIG-Stereo	0.23 343	0.13 306	0.35 255	0.29 537	0.12 224	0.23 282	0.14 118	0.38 320	0.31 308	0.34 415	0.37 371	0.33 389	0.21 318	0.70 523	0.26 425	0.08 255	0.06 186	0.09 300	0.07 202	0.07 165	0.06 130

DMCA	0.22 326	0.14 349	0.36 275	0.22 314	0.14 345	0.27 349	0.20 351	0.43 381	0.38 393	0.31 360	0.32 310	0.33 389	0.24 364	0.24 221	0.28 435	0.11 427	0.08 416	0.10 373	0.08 278	0.10 367	0.11 433

FADNet-RVC-Resample	0.29 457	0.25 514	0.93 573	0.26 484	0.16 427	0.32 434	0.21 382	0.47 417	0.39 403	0.35 432	0.38 385	0.33 389	0.27 413	0.53 441	0.24 402	0.10 388	0.10 476	0.14 516	0.13 513	0.13 467	0.16 516

SuperB	0.49 565	0.28 535	2.23 624	0.23 362	0.15 395	0.41 508	0.32 534	0.47 417	0.82 594	0.43 521	0.50 496	0.33 389	0.45 547	0.68 518	1.08 603	0.10 388	0.07 323	0.09 300	0.08 278	0.98 633	0.14 494

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 402	0.14 349	0.95 576	0.21 253	0.27 569	0.20 204	0.19 304	0.48 429	0.25 229	0.26 263	0.55 524	0.34 396	0.18 287	0.25 252	0.17 260	0.07 102	0.06 186	0.08 220	0.12 486	0.12 452	0.12 456

ffm	0.22 326	0.12 243	0.42 362	0.20 208	0.13 302	0.28 369	0.20 351	0.35 285	0.44 459	0.30 343	0.42 432	0.34 396	0.23 346	0.27 287	0.11 16	0.08 255	0.05 32	0.11 430	0.10 408	0.08 231	0.08 280

ff1	0.29 457	0.12 243	0.42 362	0.20 208	0.13 302	0.28 369	0.20 351	0.35 285	0.44 459	0.30 343	0.42 432	0.34 396	0.23 346	0.81 564	1.08 603	0.08 255	0.05 32	0.11 430	0.10 408	0.08 231	0.08 280

mmx	0.31 473	0.12 243	0.42 362	0.20 208	0.13 302	0.28 369	0.20 351	0.55 509	0.45 470	0.30 343	0.42 432	0.34 396	0.23 346	0.81 564	1.08 603	0.10 388	0.07 323	0.11 430	0.10 408	0.11 415	0.10 398

xxx	0.31 473	0.12 243	0.42 362	0.20 208	0.13 302	0.28 369	0.20 351	0.55 509	0.45 470	0.30 343	0.42 432	0.34 396	0.23 346	0.81 564	1.08 603	0.10 388	0.07 323	0.11 430	0.10 408	0.11 415	0.10 398

HH	0.18 222	0.12 243	0.55 462	0.22 314	0.12 224	0.18 142	0.18 259	0.34 260	0.19 127	0.20 205	0.24 229	0.34 396	0.18 287	0.29 318	0.12 68	0.07 102	0.05 32	0.07 137	0.07 202	0.07 165	0.06 130

HanStereo	0.18 222	0.12 243	0.55 462	0.22 314	0.12 224	0.18 142	0.18 259	0.34 260	0.19 127	0.20 205	0.24 229	0.34 396	0.18 287	0.29 318	0.12 68	0.07 102	0.05 32	0.07 137	0.07 202	0.07 165	0.06 130

iRaft-Stereo_5w	0.23 343	0.18 441	0.44 382	0.22 314	0.13 302	0.19 169	0.19 304	0.37 314	0.32 317	0.28 283	0.37 371	0.34 396	0.23 346	0.65 508	0.27 431	0.06 34	0.06 186	0.08 220	0.07 202	0.09 301	0.08 280

DAS	0.27 426	0.12 243	0.42 362	0.24 413	0.18 470	0.29 390	0.24 455	0.45 398	0.45 470	0.41 505	0.44 456	0.34 396	0.29 445	0.75 542	0.21 352	0.09 339	0.07 323	0.09 300	0.07 202	0.09 301	0.09 342

SepStereo	0.26 418	0.12 243	0.42 362	0.24 413	0.18 470	0.29 390	0.24 455	0.45 398	0.45 470	0.41 505	0.44 456	0.34 396	0.29 445	0.64 502	0.21 352	0.09 339	0.07 323	0.09 300	0.07 202	0.09 301	0.09 342

OMP-Stereo	0.23 343	0.14 349	0.35 255	0.29 537	0.13 302	0.21 232	0.16 175	0.37 314	0.33 329	0.34 415	0.30 287	0.34 396	0.19 302	0.70 523	0.24 402	0.07 102	0.06 186	0.09 300	0.07 202	0.07 165	0.06 130

KYRaft	0.22 326	0.10 135	0.30 199	0.23 362	0.12 224	0.23 282	0.23 433	0.35 285	0.24 216	0.35 432	0.54 520	0.34 396	0.26 394	0.29 318	0.15 204	0.07 102	0.05 32	0.09 300	0.10 408	0.08 231	0.31 597

THIR-Stereo	0.29 457	0.12 243	0.41 352	0.19 145	0.11 167	0.28 369	0.72 615	0.32 238	0.35 355	0.37 455	0.65 559	0.34 396	0.50 565	0.57 464	0.45 527	0.07 102	0.06 186	0.08 220	0.09 366	0.07 165	0.07 212

GEStereo_RVC	0.27 426	0.20 469	0.44 382	0.27 512	0.16 427	0.33 445	0.25 472	0.56 524	0.54 538	0.34 415	0.38 385	0.34 396	0.25 385	0.51 428	0.28 435	0.12 465	0.08 416	0.09 300	0.08 278	0.11 415	0.11 433

ICVP	0.23 343	0.13 306	0.44 382	0.26 484	0.14 345	0.29 390	0.25 472	0.45 398	0.33 329	0.29 312	0.43 445	0.35 410	0.25 385	0.26 268	0.23 391	0.12 465	0.09 451	0.09 300	0.08 278	0.09 301	0.10 398
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
pcwnet_v2	0.32 482	0.15 383	1.26 604	0.23 362	0.18 470	0.32 434	0.18 259	0.59 548	0.60 557	0.36 448	0.45 468	0.35 410	0.29 445	0.36 374	0.25 412	0.14 511	0.11 500	0.12 468	0.11 447	0.14 485	0.15 506

ADCRef	0.38 525	0.24 509	0.88 565	0.26 484	0.21 517	0.49 551	0.27 490	0.52 481	0.48 502	0.50 549	0.58 536	0.35 410	0.47 556	0.48 414	1.29 618	0.09 339	0.08 416	0.12 468	0.12 486	0.11 415	0.11 433

AdaStereo	0.24 374	0.16 408	0.37 287	0.24 413	0.12 224	0.32 434	0.17 216	0.54 499	0.42 436	0.33 395	0.38 385	0.35 410	0.21 318	0.30 333	0.22 372	0.14 511	0.06 186	0.13 489	0.08 278	0.11 415	0.08 280
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.
PS-NSSS	0.32 482	0.30 549	0.46 401	0.23 362	0.17 449	0.33 445	0.24 455	0.57 534	0.41 429	0.37 455	0.52 510	0.35 410	0.30 459	0.80 561	0.30 455	0.17 550	0.14 540	0.21 570	0.15 536	0.15 499	0.13 473

HI	0.20 276	0.13 306	0.33 235	0.18 101	0.15 395	0.17 118	0.16 175	0.34 260	0.21 169	0.37 455	0.39 398	0.36 415	0.24 364	0.29 318	0.21 352	0.06 34	0.05 32	0.08 220	0.09 366	0.09 301	0.07 212

CoSv	0.20 276	0.13 306	0.33 235	0.18 101	0.15 395	0.17 118	0.16 175	0.34 260	0.21 169	0.37 455	0.39 398	0.36 415	0.24 364	0.29 318	0.21 352	0.06 34	0.05 32	0.08 220	0.09 366	0.09 301	0.07 212

STrans-v2	0.24 374	0.13 306	0.54 456	0.21 253	0.12 224	0.23 282	0.21 382	0.47 417	0.28 264	0.31 360	0.42 432	0.36 415	0.35 498	0.62 494	0.23 391	0.07 102	0.05 32	0.08 220	0.07 202	0.06 96	0.06 130

TransformOpticalFlow	0.24 374	0.13 306	0.56 466	0.23 362	0.11 167	0.21 232	0.19 304	0.40 343	0.32 317	0.30 343	0.43 445	0.36 415	0.31 475	0.61 486	0.20 329	0.07 102	0.05 32	0.08 220	0.07 202	0.06 96	0.07 212

MMNet	0.27 426	0.14 349	0.49 423	0.24 413	0.17 449	0.47 540	0.22 408	0.45 398	0.51 523	0.39 485	0.41 416	0.36 415	0.33 485	0.39 384	0.34 479	0.08 255	0.07 323	0.09 300	0.09 366	0.10 367	0.08 280

PWCDC_ROB	0.38 525	0.30 549	0.60 483	0.33 564	0.20 509	0.42 515	0.19 304	0.58 543	0.89 603	0.42 515	1.26 610	0.36 415	0.34 494	0.50 423	0.38 492	0.18 561	0.11 500	0.11 430	0.09 366	0.19 546	0.13 473

DualNet (step1)	0.28 446	0.19 457	0.50 434	0.18 101	0.16 427	0.34 458	0.20 351	0.51 464	0.38 393	0.37 455	0.34 341	0.37 421	0.30 459	0.39 384	0.23 391	0.23 575	0.09 451	0.28 589	0.24 584	0.18 539	0.16 516

test_sample9	0.42 542	0.19 457	0.50 434	0.18 101	0.16 427	0.34 458	0.20 351	0.51 464	0.38 393	0.37 455	0.34 341	0.37 421	0.30 459	0.66 513	0.91 593	0.23 575	1.82 643	0.28 589	0.24 584	0.18 539	0.16 516

test_sample7	0.25 402	0.15 383	0.35 255	0.20 208	0.14 345	0.28 369	0.21 382	0.51 464	0.38 393	0.37 455	0.34 341	0.37 421	0.30 459	0.39 384	0.23 391	0.14 511	0.09 451	0.13 489	0.12 486	0.13 467	0.12 456

PCWNet_CMD	0.23 343	0.13 306	0.48 418	0.20 208	0.13 302	0.28 369	0.16 175	0.46 409	0.46 487	0.29 312	0.36 362	0.37 421	0.24 364	0.28 301	0.20 329	0.09 339	0.06 186	0.10 373	0.08 278	0.11 415	0.09 342

delet	0.27 426	0.14 349	0.40 329	0.23 362	0.19 492	0.41 508	0.29 512	0.49 437	0.48 502	0.33 395	0.41 416	0.37 421	0.30 459	0.48 414	0.34 479	0.09 339	0.09 451	0.11 430	0.12 486	0.08 231	0.08 280

UPFNet	0.25 402	0.12 243	0.38 306	0.24 413	0.19 492	0.37 483	0.28 506	0.48 429	0.38 393	0.34 415	0.37 371	0.37 421	0.28 430	0.39 384	0.33 474	0.10 388	0.09 451	0.10 373	0.10 408	0.10 367	0.08 280

MSMDNet	0.23 343	0.13 306	0.48 418	0.20 208	0.13 302	0.28 369	0.16 175	0.46 409	0.46 487	0.29 312	0.36 362	0.37 421	0.24 364	0.28 301	0.20 329	0.09 339	0.06 186	0.09 300	0.08 278	0.11 415	0.09 342

iResNet_ROB	0.25 402	0.19 457	0.40 329	0.20 208	0.12 224	0.30 409	0.16 175	0.55 509	0.53 534	0.38 470	0.43 445	0.37 421	0.26 394	0.38 382	0.22 372	0.08 255	0.06 186	0.06 73	0.04 1	0.09 301	0.09 342

DispNO	0.27 426	0.18 441	0.62 494	0.23 362	0.17 449	0.25 319	0.22 408	0.45 398	0.41 429	0.32 383	0.39 398	0.38 429	0.27 413	0.77 553	0.27 431	0.09 339	0.07 323	0.10 373	0.10 408	0.08 231	0.08 280

SDNR	0.42 542	0.21 483	0.82 550	0.21 253	0.18 470	1.27 621	0.17 216	0.50 447	0.49 511	0.42 515	0.81 583	0.38 429	0.27 413	1.19 608	0.38 492	0.23 575	0.24 597	0.17 548	0.13 513	0.17 525	0.20 559

BSDual-CNN	0.23 343	0.12 243	0.28 182	0.25 450	0.14 345	0.35 473	0.21 382	0.56 524	0.34 339	0.34 415	0.35 352	0.38 429	0.24 364	0.26 268	0.21 352	0.10 388	0.07 323	0.11 430	0.10 408	0.09 301	0.09 342

psmg	0.23 343	0.12 243	0.28 182	0.21 253	0.14 345	0.35 473	0.23 433	0.51 464	0.34 339	0.35 432	0.38 385	0.38 429	0.24 364	0.26 268	0.21 352	0.10 388	0.08 416	0.10 373	0.10 408	0.09 301	0.08 280

RAFT	0.21 296	0.17 427	0.32 219	0.24 413	0.12 224	0.25 319	0.27 490	0.35 285	0.28 264	0.33 395	0.33 331	0.38 429	0.22 331	0.29 318	0.17 260	0.08 255	0.08 416	0.11 430	0.10 408	0.10 367	0.06 130

CFNet_pseudo	0.23 343	0.13 306	0.47 409	0.19 145	0.13 302	0.26 339	0.16 175	0.44 388	0.44 459	0.29 312	0.37 371	0.38 429	0.23 346	0.29 318	0.21 352	0.09 339	0.06 186	0.11 430	0.08 278	0.11 415	0.09 342

xxxx	0.34 499	0.10 135	0.29 192	0.19 145	0.11 167	0.37 483	0.20 351	0.58 543	0.38 393	0.29 312	0.42 432	0.38 429	0.24 364	0.46 408	2.20 635	0.11 427	0.07 323	0.09 300	0.08 278	0.09 301	0.09 342

ACVNet	0.23 343	0.13 306	0.35 255	0.18 101	0.15 395	0.27 349	0.23 433	0.39 332	0.44 459	0.28 283	0.41 416	0.38 429	0.26 394	0.27 287	0.32 467	0.08 255	0.07 323	0.08 220	0.07 202	0.10 367	0.07 212

acv_ft	0.25 402	0.13 306	0.40 329	0.23 362	0.19 492	0.34 458	0.21 382	0.45 398	0.44 459	0.38 470	0.41 416	0.38 429	0.27 413	0.27 287	0.35 483	0.08 255	0.07 323	0.08 220	0.07 202	0.11 415	0.07 212

PSMNet-RSSM	0.24 374	0.15 383	0.36 275	0.21 253	0.14 345	0.25 319	0.20 351	0.48 429	0.37 379	0.30 343	0.44 456	0.38 429	0.26 394	0.52 434	0.22 372	0.12 465	0.07 323	0.11 430	0.13 513	0.10 367	0.09 342

CFNet	0.27 426	0.20 469	0.44 382	0.22 314	0.14 345	0.33 445	0.14 118	0.51 464	0.45 470	0.30 343	0.40 408	0.38 429	0.27 413	0.76 547	0.25 412	0.09 339	0.07 323	0.11 430	0.11 447	0.11 415	0.08 280

ccs_rob	0.23 343	0.13 306	0.47 409	0.20 208	0.13 302	0.26 339	0.17 216	0.44 388	0.44 459	0.29 312	0.37 371	0.38 429	0.23 346	0.29 318	0.21 352	0.09 339	0.06 186	0.11 430	0.08 278	0.11 415	0.09 342

Select-FE	0.23 343	0.14 349	0.78 534	0.22 314	0.18 470	0.22 260	0.13 87	0.43 381	0.26 238	0.28 283	0.33 331	0.39 441	0.29 445	0.27 287	0.19 312	0.08 255	0.07 323	0.08 220	0.13 513	0.08 231	0.12 456

z-ln-s-r	0.32 482	0.21 483	0.82 550	0.23 362	0.14 345	0.30 409	0.26 484	0.43 381	0.50 519	0.32 383	0.60 543	0.39 441	0.29 445	0.73 533	0.66 572	0.08 255	0.06 186	0.08 220	0.07 202	0.10 367	0.08 280

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 343	0.13 306	0.83 553	0.20 208	0.21 517	0.23 282	0.17 216	0.48 429	0.27 249	0.23 228	0.29 274	0.39 441	0.23 346	0.25 252	0.15 204	0.08 255	0.06 186	0.08 220	0.11 447	0.11 415	0.10 398

1111x	0.32 482	0.11 201	0.40 329	0.22 314	0.11 167	0.32 434	0.26 484	0.59 548	0.43 444	0.31 360	0.41 416	0.39 441	0.28 430	0.76 547	1.37 619	0.09 339	0.08 416	0.09 300	0.10 408	0.09 301	0.08 280

CFNet_ucs	0.24 374	0.13 306	0.50 434	0.20 208	0.15 395	0.28 369	0.17 216	0.49 437	0.45 470	0.32 383	0.42 432	0.39 441	0.22 331	0.31 340	0.21 352	0.11 427	0.08 416	0.12 468	0.09 366	0.12 452	0.11 433

ToySt	0.24 374	0.16 408	0.48 418	0.21 253	0.13 302	0.29 390	0.29 512	0.39 332	0.39 403	0.27 273	0.35 352	0.39 441	0.31 475	0.31 340	0.29 447	0.08 255	0.09 451	0.10 373	0.11 447	0.11 415	0.10 398

anonymousa	0.23 343	0.11 201	0.50 434	0.21 253	0.16 427	0.31 425	0.20 351	0.36 304	0.35 355	0.32 383	0.50 496	0.39 441	0.26 394	0.22 199	0.20 329	0.08 255	0.06 186	0.09 300	0.11 447	0.07 165	0.08 280

GANet-RSSM	0.24 374	0.14 349	0.36 275	0.21 253	0.14 345	0.27 349	0.21 382	0.45 398	0.33 329	0.29 312	0.39 398	0.39 441	0.28 430	0.58 471	0.23 391	0.11 427	0.07 323	0.09 300	0.09 366	0.10 367	0.09 342

DSFCA	0.27 426	0.13 306	0.36 275	0.20 208	0.17 449	0.38 491	0.31 528	0.47 417	0.43 444	0.43 521	0.37 371	0.39 441	0.29 445	0.52 434	0.32 467	0.12 465	0.10 476	0.10 373	0.11 447	0.11 415	0.10 398

DMCA-RVC	0.27 426	0.21 483	0.61 486	0.28 533	0.17 449	0.29 390	0.21 382	0.42 369	0.35 355	0.40 495	0.37 371	0.39 441	0.36 502	0.43 398	0.30 455	0.13 485	0.10 476	0.15 531	0.11 447	0.13 467	0.10 398

DeepPrunerF	0.44 553	0.29 542	1.29 607	0.33 564	0.30 582	0.35 473	0.36 556	0.62 568	1.15 621	0.40 495	0.44 456	0.39 441	0.41 530	0.80 561	0.52 547	0.18 561	0.14 540	0.23 577	0.21 572	0.17 525	0.17 528

TDLM	0.30 466	0.21 483	0.38 306	0.28 533	0.15 395	0.33 445	0.32 534	0.52 481	0.47 492	0.38 470	0.43 445	0.39 441	0.29 445	0.91 582	0.28 435	0.14 511	0.08 416	0.13 489	0.11 447	0.12 452	0.10 398

UCFNet_RVC	0.24 374	0.16 408	0.34 245	0.18 101	0.15 395	0.33 445	0.16 175	0.46 409	0.35 355	0.29 312	0.35 352	0.39 441	0.25 385	0.34 360	0.22 372	0.13 485	0.08 416	0.13 489	0.14 527	0.13 467	0.12 456

DeepPruner_ROB	0.26 418	0.19 457	0.44 382	0.21 253	0.16 427	0.30 409	0.21 382	0.52 481	0.32 317	0.35 432	0.38 385	0.39 441	0.26 394	0.42 396	0.24 402	0.15 524	0.11 500	0.11 430	0.11 447	0.14 485	0.13 473

iResNetv2_ROB	0.27 426	0.26 525	0.72 527	0.23 362	0.13 302	0.29 390	0.18 259	0.52 481	0.49 511	0.37 455	0.45 468	0.39 441	0.25 385	0.34 360	0.20 329	0.08 255	0.06 186	0.07 137	0.05 92	0.12 452	0.09 342

xyz-stereo	1.40 623	0.10 135	17.09 653	0.18 101	0.07 1	4.78 641	0.18 259	0.29 197	0.34 339	0.36 448	2.81 640	0.40 456	0.29 445	0.56 460	0.24 402	0.07 102	0.05 32	0.09 300	0.06 146	0.06 96	0.05 32

G2L-Stereo_test	0.24 374	0.16 408	0.38 306	0.19 145	0.13 302	0.27 349	0.24 455	0.49 437	0.38 393	0.37 455	0.37 371	0.40 456	0.24 364	0.52 434	0.28 435	0.08 255	0.06 186	0.06 73	0.06 146	0.09 301	0.08 280

G2L-Stereo	0.25 402	0.16 408	0.47 409	0.22 314	0.14 345	0.25 319	0.18 259	0.46 409	0.35 355	0.33 395	0.37 371	0.40 456	0.22 331	0.60 479	0.30 455	0.10 388	0.09 451	0.10 373	0.08 278	0.09 301	0.09 342

TCMNet	0.33 491	0.23 505	0.72 527	0.29 537	0.30 582	0.40 504	0.28 506	0.50 447	0.47 492	0.37 455	0.45 468	0.40 456	0.29 445	0.60 479	0.39 500	0.14 511	0.13 530	0.15 531	0.14 527	0.17 525	0.15 506

GMStereo_Zeroshot	0.24 374	0.21 483	0.45 393	0.26 484	0.13 302	0.28 369	0.15 142	0.39 332	0.35 355	0.37 455	0.43 445	0.40 456	0.17 262	0.34 360	0.20 329	0.12 465	0.07 323	0.13 489	0.07 202	0.16 508	0.09 342

GwcNet-RSSM	0.26 418	0.17 427	0.46 401	0.21 253	0.13 302	0.28 369	0.23 433	0.44 388	0.42 436	0.31 360	0.45 468	0.40 456	0.26 394	0.55 449	0.28 435	0.11 427	0.07 323	0.09 300	0.10 408	0.09 301	0.08 280

NVstereo2D	0.31 473	0.16 408	0.54 456	0.24 413	0.22 533	0.42 515	0.28 506	0.58 543	0.56 547	0.28 283	0.38 385	0.40 456	0.30 459	0.71 526	0.28 435	0.13 485	0.08 416	0.13 489	0.10 408	0.19 546	0.16 516

G2L-ROB	0.23 343	0.15 383	0.41 352	0.19 145	0.12 224	0.27 349	0.21 382	0.47 417	0.33 329	0.34 415	0.31 301	0.41 463	0.22 331	0.49 419	0.26 425	0.09 339	0.06 186	0.07 137	0.06 146	0.09 301	0.10 398

UGAM	0.26 418	0.14 349	0.45 393	0.25 450	0.12 224	0.23 282	0.25 472	0.32 238	0.41 429	0.31 360	0.42 432	0.41 463	0.22 331	0.92 583	0.22 372	0.08 255	0.06 186	0.14 516	0.12 486	0.10 367	0.07 212

LL-Strereo	0.29 457	0.25 514	0.58 474	0.25 450	0.21 517	0.23 282	0.24 455	0.55 509	0.42 436	0.34 415	0.32 310	0.41 463	0.40 526	0.94 587	0.23 391	0.08 255	0.07 323	0.11 430	0.09 366	0.09 301	0.09 342

iinet-f	0.30 466	0.18 441	1.03 587	0.20 208	0.15 395	0.44 526	0.22 408	0.45 398	0.37 379	0.35 432	0.44 456	0.41 463	0.34 494	0.34 360	0.40 507	0.10 388	0.09 451	0.08 220	0.08 278	0.13 467	0.11 433

PSMNet-ADL	0.25 402	0.15 383	0.32 219	0.26 484	0.14 345	0.31 425	0.22 408	0.44 388	0.36 368	0.27 273	0.33 331	0.41 463	0.28 430	0.61 486	0.29 447	0.11 427	0.09 451	0.09 300	0.11 447	0.10 367	0.10 398

HGLStereo	0.27 426	0.14 349	0.46 401	0.24 413	0.21 517	0.33 445	0.23 433	0.50 447	0.42 436	0.35 432	0.48 492	0.41 463	0.33 485	0.45 405	0.33 474	0.11 427	0.10 476	0.09 300	0.09 366	0.10 367	0.12 456

FADNet-RVC	0.31 473	0.35 566	0.78 534	0.25 450	0.20 509	0.33 445	0.20 351	0.49 437	0.40 419	0.34 415	0.39 398	0.41 463	0.29 445	0.63 500	0.31 462	0.13 485	0.14 540	0.14 516	0.15 536	0.19 546	0.19 549

PA-Net	0.37 518	0.28 535	0.83 553	0.31 552	0.28 574	0.39 499	0.42 580	0.51 464	0.55 544	0.34 415	0.42 432	0.41 463	0.36 502	0.79 557	0.49 538	0.12 465	0.23 595	0.16 542	0.23 582	0.12 452	0.18 541
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
StereoDRNet-Refined	0.27 426	0.17 427	0.35 255	0.25 450	0.14 345	0.37 483	0.21 382	0.47 417	0.41 429	0.44 528	0.51 502	0.41 463	0.28 430	0.45 405	0.37 490	0.09 339	0.06 186	0.11 430	0.11 447	0.10 367	0.10 398
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
ISRNet	0.27 426	0.13 306	0.45 393	0.26 484	0.19 492	0.24 304	0.14 118	0.45 398	0.43 444	0.39 485	0.48 492	0.42 472	0.27 413	0.32 347	0.29 447	0.20 570	0.12 517	0.17 548	0.16 548	0.16 508	0.20 559

CSP-Net	0.27 426	0.15 383	0.30 199	0.21 253	0.14 345	0.44 526	0.24 455	0.50 447	0.40 419	0.41 505	0.43 445	0.42 472	0.26 394	0.66 513	0.28 435	0.12 465	0.08 416	0.08 220	0.08 278	0.10 367	0.09 342

cf-r	0.24 374	0.15 383	0.44 382	0.21 253	0.14 345	0.27 349	0.22 408	0.42 369	0.40 419	0.30 343	0.42 432	0.42 472	0.26 394	0.43 398	0.25 412	0.11 427	0.06 186	0.08 220	0.10 408	0.08 231	0.08 280

NOSS_ROB	0.31 473	0.20 469	0.35 255	0.24 413	0.16 427	0.32 434	0.19 304	0.52 481	0.48 502	0.33 395	0.36 362	0.42 472	0.28 430	0.93 585	0.24 402	0.19 567	0.20 584	0.24 579	0.22 580	0.17 525	0.17 528

PSMNet-RUCA	0.37 518	0.41 583	0.66 510	0.46 597	0.41 596	0.34 458	0.25 472	0.57 534	0.45 470	0.39 485	0.52 510	0.43 476	0.33 485	0.41 393	0.29 447	0.25 585	0.14 540	0.33 599	0.21 572	0.31 593	0.22 572

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 466	0.20 469	0.70 523	0.21 253	0.17 449	0.46 534	0.27 490	0.50 447	0.49 511	0.42 515	0.55 524	0.43 476	0.30 459	0.46 408	0.38 492	0.09 339	0.06 186	0.07 137	0.06 146	0.11 415	0.10 398

hknet	0.25 402	0.14 349	0.40 329	0.25 450	0.15 395	0.35 473	0.21 382	0.56 524	0.37 379	0.34 415	0.35 352	0.43 476	0.27 413	0.37 377	0.21 352	0.09 339	0.07 323	0.11 430	0.10 408	0.09 301	0.09 342

AACVNet	0.26 418	0.16 408	0.37 287	0.22 314	0.14 345	0.29 390	0.19 304	0.41 355	0.31 308	0.38 470	0.42 432	0.43 476	0.28 430	0.73 533	0.25 412	0.11 427	0.08 416	0.11 430	0.09 366	0.13 467	0.11 433

UNet	0.28 446	0.14 349	0.69 517	0.23 362	0.20 509	0.44 526	0.22 408	0.50 447	0.40 419	0.34 415	0.39 398	0.43 476	0.33 485	0.40 391	0.31 462	0.09 339	0.07 323	0.10 373	0.08 278	0.10 367	0.08 280

CFNet-ft	0.24 374	0.15 383	0.35 255	0.18 101	0.15 395	0.30 409	0.21 382	0.39 332	0.36 368	0.28 283	0.40 408	0.43 476	0.25 385	0.47 412	0.24 402	0.12 465	0.07 323	0.12 468	0.11 447	0.12 452	0.09 342

FADNet	0.32 482	0.36 569	0.74 532	0.23 362	0.22 533	0.37 483	0.19 304	0.53 492	0.48 502	0.32 383	0.36 362	0.43 476	0.32 482	0.64 502	0.25 412	0.16 539	0.16 562	0.14 516	0.16 548	0.24 571	0.19 549

CFNet_RVC	0.24 374	0.15 383	0.35 255	0.18 101	0.15 395	0.30 409	0.21 382	0.39 332	0.36 368	0.28 283	0.40 408	0.43 476	0.25 385	0.47 412	0.24 402	0.12 465	0.07 323	0.12 468	0.11 447	0.12 452	0.09 342

CVANet_RVC	0.30 466	0.19 457	0.41 352	0.26 484	0.16 427	0.33 445	0.26 484	0.52 481	0.47 492	0.40 495	0.46 478	0.43 476	0.31 475	0.89 578	0.26 425	0.14 511	0.09 451	0.14 516	0.13 513	0.14 485	0.10 398

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 426	0.21 483	0.59 481	0.25 450	0.18 470	0.29 390	0.22 408	0.50 447	0.40 419	0.38 470	0.41 416	0.43 476	0.27 413	0.43 398	0.29 447	0.11 427	0.08 416	0.10 373	0.10 408	0.10 367	0.11 433
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
AANet_RVC	0.31 473	0.22 496	0.50 434	0.23 362	0.14 345	0.30 409	0.24 455	0.47 417	0.54 538	0.38 470	0.60 543	0.43 476	0.29 445	0.87 573	0.40 507	0.11 427	0.07 323	0.07 137	0.07 202	0.09 301	0.09 342

Anonymous_2	0.37 518	0.21 483	0.47 409	0.20 208	0.21 517	0.42 515	0.26 484	0.38 320	0.29 283	0.33 395	0.30 287	0.44 487	0.38 515	0.36 374	0.29 447	0.26 586	0.29 605	0.44 606	1.41 642	0.34 597	0.21 567

ADLNet	0.28 446	0.15 383	0.42 362	0.23 362	0.19 492	0.34 458	0.23 433	0.53 492	0.43 444	0.42 515	0.41 416	0.44 487	0.27 413	0.55 449	0.35 483	0.11 427	0.08 416	0.11 430	0.11 447	0.11 415	0.12 456

STTStereo	0.28 446	0.20 469	0.61 486	0.25 450	0.17 449	0.29 390	0.24 455	0.47 417	0.39 403	0.39 485	0.41 416	0.44 487	0.28 430	0.40 391	0.28 435	0.13 485	0.12 517	0.13 489	0.16 548	0.12 452	0.11 433

DRN-Test	0.33 491	0.17 427	0.61 486	0.27 512	0.19 492	0.46 534	0.29 512	0.65 577	0.51 523	0.47 543	0.46 478	0.44 487	0.34 494	0.62 494	0.41 515	0.12 465	0.08 416	0.13 489	0.12 486	0.12 452	0.10 398

w-ln-seven-2	0.36 508	0.29 542	1.06 589	0.27 512	0.18 470	0.37 483	0.30 523	0.50 447	0.54 538	0.45 532	0.55 524	0.45 491	0.41 530	0.62 494	0.49 538	0.10 388	0.10 476	0.12 468	0.11 447	0.14 485	0.11 433

coex_refinement	0.26 418	0.16 408	0.36 275	0.23 362	0.15 395	0.31 425	0.20 351	0.49 437	0.42 436	0.35 432	0.42 432	0.45 491	0.27 413	0.55 449	0.33 474	0.10 388	0.06 186	0.07 137	0.07 202	0.10 367	0.10 398

GASNet	0.36 508	0.46 587	0.88 565	0.34 566	0.23 546	0.35 473	0.22 408	0.60 556	0.53 534	0.40 495	0.37 371	0.45 491	0.30 459	0.79 557	0.35 483	0.15 524	0.10 476	0.14 516	0.14 527	0.22 565	0.12 456

dad	0.28 446	0.31 556	0.44 382	0.21 253	0.14 345	0.30 409	0.20 351	0.33 252	0.49 511	0.44 528	0.44 456	0.45 491	0.21 318	0.41 393	0.26 425	0.20 570	0.11 500	0.20 568	0.11 447	0.14 485	0.10 398

ADLNet2	0.30 466	0.17 427	0.72 527	0.23 362	0.17 449	0.36 478	0.24 455	0.52 481	0.51 523	0.32 383	0.38 385	0.45 491	0.30 459	0.69 520	0.35 483	0.10 388	0.08 416	0.09 300	0.09 366	0.12 452	0.10 398

Syn2CoEx	0.36 508	0.31 556	0.78 534	0.34 566	0.21 517	0.41 508	0.28 506	0.61 560	0.49 511	0.42 515	0.56 531	0.45 491	0.44 544	0.69 520	0.38 492	0.17 550	0.14 540	0.15 531	0.12 486	0.13 467	0.12 456

psm_up	0.29 457	0.16 408	0.41 352	0.26 484	0.17 449	0.32 434	0.26 484	0.55 509	0.43 444	0.36 448	0.40 408	0.45 491	0.37 511	0.58 471	0.30 455	0.11 427	0.12 517	0.13 489	0.12 486	0.10 367	0.10 398

CBMV_ROB	0.33 491	0.18 441	0.53 453	0.21 253	0.14 345	0.33 445	0.20 351	0.51 464	0.45 470	0.51 554	0.55 524	0.45 491	0.42 539	0.71 526	0.32 467	0.18 561	0.19 579	0.23 577	0.21 572	0.14 485	0.15 506

SACVNet	0.30 466	0.20 469	0.41 352	0.25 450	0.18 470	0.34 458	0.25 472	0.52 481	0.40 419	0.41 505	0.44 456	0.46 499	0.32 482	0.71 526	0.25 412	0.13 485	0.10 476	0.12 468	0.12 486	0.16 508	0.17 528

ADCP+	0.45 555	0.24 509	1.15 597	0.25 450	0.22 533	0.56 567	0.39 571	0.54 499	0.51 523	0.44 528	0.51 502	0.46 499	0.52 570	0.56 460	1.89 631	0.10 388	0.08 416	0.11 430	0.10 408	0.14 485	0.13 473

DCVSM-stereo	0.24 374	0.13 306	0.52 449	0.20 208	0.14 345	0.26 339	0.13 87	0.34 260	0.34 339	0.41 505	0.33 331	0.47 501	0.29 445	0.30 333	0.22 372	0.10 388	0.10 476	0.11 430	0.10 408	0.12 452	0.15 506

SQANet	0.40 537	0.48 591	0.67 511	0.48 599	0.39 593	0.48 546	0.22 408	0.51 464	0.43 444	0.40 495	0.47 486	0.47 501	0.33 485	0.54 447	0.32 467	0.36 604	0.15 555	0.40 604	0.21 572	0.45 603	0.31 597

ssnet_v2	0.28 446	0.16 408	0.44 382	0.22 314	0.15 395	0.40 504	0.30 523	0.57 534	0.46 487	0.38 470	0.36 362	0.47 501	0.29 445	0.38 382	0.39 500	0.13 485	0.11 500	0.11 430	0.11 447	0.11 415	0.11 433

Consistency-Raft	0.55 578	0.48 591	1.02 585	0.45 595	0.49 604	0.49 551	0.47 592	0.72 597	0.72 582	0.45 532	0.82 585	0.47 501	0.60 582	0.50 423	0.63 567	0.39 608	0.39 614	0.44 606	0.51 618	0.52 606	0.37 603

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 508	0.36 569	0.53 453	0.34 566	0.19 492	0.51 555	0.24 455	0.55 509	0.38 393	0.41 505	0.47 486	0.47 501	0.27 413	0.73 533	0.30 455	0.36 604	0.19 579	0.27 582	0.17 557	0.26 580	0.23 579

RASNet	0.28 446	0.14 349	0.44 382	0.22 314	0.18 470	0.32 434	0.19 304	0.48 429	0.38 393	0.29 312	0.43 445	0.47 501	0.37 511	0.79 557	0.36 489	0.09 339	0.07 323	0.07 137	0.09 366	0.07 165	0.07 212

DDVS	0.25 402	0.15 383	0.39 321	0.24 413	0.17 449	0.34 458	0.21 382	0.41 355	0.30 296	0.33 395	0.41 416	0.48 507	0.21 318	0.52 434	0.27 431	0.11 427	0.09 451	0.11 430	0.09 366	0.13 467	0.14 494

CRFU-Net	0.28 446	0.14 349	0.45 393	0.25 450	0.15 395	0.45 532	0.23 433	0.50 447	0.30 296	0.43 521	0.41 416	0.48 507	0.46 553	0.43 398	0.29 447	0.11 427	0.10 476	0.09 300	0.08 278	0.10 367	0.10 398

APVNet	0.36 508	0.20 469	0.70 523	0.26 484	0.22 533	0.52 564	0.35 551	0.61 560	0.44 459	0.38 470	0.52 510	0.48 507	0.38 515	0.84 569	0.46 533	0.13 485	0.14 540	0.15 531	0.16 548	0.16 508	0.15 506

CC-Net-ROB	0.43 547	0.47 589	0.65 505	0.37 583	0.23 546	0.51 555	0.29 512	0.66 583	0.49 511	0.46 536	0.51 502	0.48 507	0.38 515	0.96 592	0.35 483	0.34 602	0.23 595	0.55 612	0.25 589	0.31 593	0.20 559

StereoDRNet	0.32 482	0.22 496	0.61 486	0.27 512	0.21 517	0.42 515	0.30 523	0.61 560	0.48 502	0.46 536	0.39 398	0.48 507	0.30 459	0.57 464	0.40 507	0.11 427	0.09 451	0.12 468	0.11 447	0.12 452	0.10 398

zh-mn7	0.46 557	0.45 586	1.48 613	0.25 450	0.19 492	0.44 526	0.29 512	0.56 524	0.82 594	0.65 584	0.96 596	0.49 512	0.38 515	0.88 576	0.63 567	0.12 465	0.10 476	0.11 430	0.11 447	0.13 467	0.14 494

fast-acv-ft	0.31 473	0.20 469	0.81 546	0.24 413	0.18 470	0.46 534	0.27 490	0.41 355	0.49 511	0.39 485	0.55 524	0.49 512	0.35 498	0.37 377	0.38 492	0.11 427	0.11 500	0.11 430	0.12 486	0.12 452	0.09 342

S-Stereo	0.38 525	0.20 469	1.05 588	0.27 512	0.22 533	0.38 491	0.32 534	0.55 509	0.66 569	0.39 485	0.59 538	0.49 512	0.41 530	0.75 542	0.40 507	0.12 465	0.15 555	0.13 489	0.13 513	0.16 508	0.21 567

RTSC	0.39 531	0.28 535	0.78 534	0.27 512	0.18 470	0.49 551	0.22 408	0.59 548	0.84 601	0.55 569	0.53 517	0.49 512	0.36 502	0.67 517	0.82 585	0.13 485	0.10 476	0.11 430	0.12 486	0.17 525	0.17 528

NaN_ROB	0.41 539	0.28 535	0.62 494	0.30 546	0.19 492	0.51 555	0.47 592	0.58 543	0.59 553	0.56 570	0.47 486	0.49 512	0.41 530	1.21 611	0.64 569	0.12 465	0.18 575	0.12 468	0.13 513	0.11 415	0.14 494

MDST_ROB	0.48 562	0.14 349	0.95 576	0.30 546	0.21 517	1.33 624	0.32 534	0.77 602	0.56 547	1.06 614	0.71 570	0.49 512	0.35 498	1.26 614	0.38 492	0.13 485	0.11 500	0.16 542	0.13 513	0.12 452	0.12 456

PSMNet_ROB	0.33 491	0.24 509	0.54 456	0.31 552	0.21 517	0.42 515	0.43 582	0.59 548	0.47 492	0.37 455	0.44 456	0.49 512	0.31 475	0.64 502	0.43 519	0.14 511	0.10 476	0.15 531	0.14 527	0.13 467	0.11 433

Wz-Net-LNSev	0.34 499	0.29 542	0.91 569	0.26 484	0.21 517	0.47 540	0.31 528	0.54 499	0.54 538	0.44 528	0.52 510	0.50 519	0.35 498	0.39 384	0.39 500	0.11 427	0.11 500	0.10 373	0.09 366	0.14 485	0.13 473

HSM-Net_RVC	0.27 426	0.11 201	0.42 362	0.19 145	0.11 167	0.34 458	0.20 351	0.62 568	0.43 444	0.40 495	0.43 445	0.50 519	0.26 394	0.76 547	0.22 372	0.08 255	0.07 323	0.07 137	0.07 202	0.08 231	0.08 280
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
GANetREF_RVC	0.43 547	0.47 589	0.69 517	0.38 585	0.20 509	0.51 555	0.48 596	0.66 583	0.66 569	0.46 536	0.46 478	0.50 519	0.44 544	0.90 581	0.39 500	0.27 591	0.21 586	0.32 597	0.18 564	0.27 585	0.22 572
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
CBMV	0.33 491	0.21 483	0.54 456	0.23 362	0.13 302	0.42 515	0.33 545	0.53 492	0.48 502	0.52 560	0.49 494	0.50 519	0.41 530	0.56 460	0.31 462	0.15 524	0.16 562	0.18 556	0.16 548	0.13 467	0.13 473
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
YMNet	0.32 482	0.22 496	0.58 474	0.27 512	0.23 546	0.48 546	0.27 490	0.51 464	0.45 470	0.48 546	0.56 531	0.51 523	0.30 459	0.39 384	0.40 507	0.13 485	0.16 562	0.13 489	0.12 486	0.13 467	0.12 456

YMNet_1	0.32 482	0.22 496	0.58 474	0.27 512	0.23 546	0.48 546	0.27 490	0.51 464	0.45 470	0.48 546	0.56 531	0.51 523	0.30 459	0.39 384	0.40 507	0.13 485	0.16 562	0.13 489	0.12 486	0.13 467	0.12 456

UGAM-zero	0.23 343	0.10 135	0.54 456	0.19 145	0.13 302	0.21 232	0.14 118	0.44 388	0.22 182	0.28 283	0.28 261	0.51 523	0.33 485	0.65 508	0.14 180	0.07 102	0.06 186	0.07 137	0.08 278	0.06 96	0.07 212

GwcNet	0.35 504	0.23 505	0.88 565	0.25 450	0.24 554	0.48 546	0.27 490	0.55 509	0.57 550	0.38 470	0.52 510	0.51 523	0.32 482	0.60 479	0.41 515	0.13 485	0.11 500	0.12 468	0.11 447	0.13 467	0.14 494

DLCB_ROB	0.28 446	0.16 408	0.34 245	0.27 512	0.16 427	0.38 491	0.25 472	0.48 429	0.43 444	0.46 536	0.46 478	0.51 523	0.33 485	0.53 441	0.33 474	0.10 388	0.10 476	0.11 430	0.11 447	0.10 367	0.09 342

PWC_ROB	0.38 525	0.29 542	0.69 517	0.25 450	0.20 509	0.38 491	0.19 304	0.58 543	0.67 572	0.57 572	0.85 588	0.51 523	0.40 526	0.71 526	0.52 547	0.13 485	0.09 451	0.14 516	0.10 408	0.17 525	0.14 494

zh-sn7	0.48 562	0.51 598	1.43 612	0.29 537	0.20 509	0.47 540	0.39 571	0.57 534	0.62 562	0.52 560	0.81 583	0.52 529	0.56 575	1.05 600	0.87 590	0.12 465	0.13 530	0.13 489	0.13 513	0.17 525	0.16 516

DGSMNet	0.61 588	0.29 542	0.91 569	0.51 603	0.70 618	0.62 580	1.38 641	0.59 548	0.55 544	0.37 455	0.61 550	0.52 529	0.33 485	0.65 508	0.43 519	0.53 611	0.60 631	0.67 617	0.61 626	0.63 613	0.61 625

aanetorigin	0.39 531	0.29 542	1.09 591	0.24 413	0.19 492	0.28 369	0.37 560	0.33 252	0.47 492	0.94 606	0.82 585	0.52 529	0.54 571	0.49 419	0.50 544	0.11 427	0.09 451	0.10 373	0.10 408	0.16 508	0.15 506

ac_64	0.27 426	0.13 306	0.41 352	0.24 413	0.17 449	0.36 478	0.22 408	0.46 409	0.33 329	0.35 432	0.36 362	0.52 529	0.30 459	0.62 494	0.32 467	0.11 427	0.09 451	0.10 373	0.10 408	0.09 301	0.08 280

SGM-Forest	0.36 508	0.17 427	0.47 409	0.23 362	0.16 427	0.45 532	0.41 577	0.55 509	0.48 502	0.52 560	0.60 543	0.52 529	0.41 530	0.85 570	0.50 544	0.17 550	0.17 569	0.17 548	0.15 536	0.15 499	0.15 506
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
z-mn7	0.44 553	0.40 579	1.09 591	0.25 450	0.18 470	0.61 578	0.34 547	0.56 524	0.93 609	0.43 521	0.96 596	0.53 534	0.39 522	0.94 587	0.59 558	0.10 388	0.09 451	0.10 373	0.10 408	0.14 485	0.13 473

w-ln-seven	0.42 542	0.30 549	1.18 598	0.26 484	0.22 533	0.58 571	0.31 528	0.62 568	0.81 593	0.58 573	0.61 550	0.53 534	0.36 502	0.57 464	0.65 571	0.11 427	0.10 476	0.13 489	0.12 486	0.15 499	0.13 473

Wz-Net-MNSev	0.36 508	0.26 525	0.79 541	0.26 484	0.21 517	0.59 574	0.38 566	0.55 509	0.56 547	0.48 546	0.54 520	0.53 534	0.36 502	0.60 479	0.44 524	0.11 427	0.09 451	0.11 430	0.11 447	0.15 499	0.13 473

hitnet-ft	0.29 457	0.17 427	0.40 329	0.19 145	0.14 345	0.39 499	0.23 433	0.44 388	0.41 429	0.36 448	0.46 478	0.53 534	0.34 494	0.76 547	0.32 467	0.14 511	0.10 476	0.13 489	0.10 408	0.15 499	0.13 473

anonymity	0.56 579	0.54 601	0.70 523	0.47 598	0.61 614	0.56 567	0.43 582	0.69 592	0.49 511	0.63 580	0.55 524	0.54 538	0.60 582	0.61 486	0.57 552	0.55 614	0.53 624	0.50 609	0.54 621	0.51 605	0.56 617

AnyNet_C32	0.51 572	0.40 579	1.10 595	0.29 537	0.28 574	0.59 574	0.58 605	0.54 499	0.60 557	0.62 578	0.66 561	0.54 538	0.54 571	0.78 555	1.74 628	0.15 524	0.14 540	0.15 531	0.17 557	0.20 555	0.20 559

MultiAttention	1.02 616	0.13 306	0.43 373	0.35 575	0.43 599	5.36 642	1.71 642	0.69 592	0.53 534	0.36 448	0.63 556	0.55 540	0.22 331	7.60 650	0.43 519	0.09 339	0.06 186	0.14 516	0.24 584	0.26 580	0.30 594

PAM	0.23 343	0.10 135	0.63 497	0.22 314	0.15 395	0.34 458	0.21 382	0.37 314	0.22 182	0.31 360	0.27 255	0.55 540	0.26 394	0.26 268	0.17 260	0.08 255	0.06 186	0.07 137	0.09 366	0.07 165	0.09 342

ADCL	0.47 559	0.22 496	1.00 582	0.27 512	0.19 492	0.74 591	0.64 610	0.54 499	0.69 577	0.56 570	0.71 570	0.55 540	0.60 582	0.60 479	1.43 620	0.11 427	0.09 451	0.13 489	0.13 513	0.14 485	0.14 494

GANet	0.36 508	0.22 496	0.49 423	0.29 537	0.17 449	0.41 508	0.38 566	0.57 534	0.45 470	0.46 536	0.75 576	0.55 540	0.40 526	0.94 587	0.41 515	0.13 485	0.13 530	0.13 489	0.11 447	0.14 485	0.11 433

PAM_32	0.23 343	0.10 135	0.63 497	0.21 253	0.14 345	0.33 445	0.19 304	0.36 304	0.23 201	0.29 312	0.28 261	0.56 544	0.28 430	0.27 287	0.18 282	0.08 255	0.06 186	0.08 220	0.09 366	0.07 165	0.09 342

CBFPSM	0.27 426	0.16 408	0.67 511	0.20 208	0.14 345	0.38 491	0.25 472	0.40 343	0.36 368	0.33 395	0.36 362	0.56 544	0.38 515	0.32 347	0.38 492	0.08 255	0.08 416	0.07 137	0.08 278	0.09 301	0.11 433

ccnet	0.42 542	0.31 556	0.48 418	0.27 512	0.32 587	0.60 577	0.32 534	0.65 577	0.46 487	0.53 566	0.66 561	0.56 544	0.45 547	0.72 531	0.61 562	0.26 586	0.19 579	0.24 579	0.21 572	0.26 580	0.22 572

NCC-stereo	0.39 531	0.25 514	0.69 517	0.32 558	0.28 574	0.46 534	0.36 556	0.65 577	0.52 530	0.40 495	0.57 534	0.56 544	0.47 556	0.73 533	0.45 527	0.17 550	0.14 540	0.18 556	0.25 589	0.16 508	0.16 516

Abc-Net	0.39 531	0.25 514	0.69 517	0.32 558	0.28 574	0.46 534	0.36 556	0.65 577	0.52 530	0.40 495	0.57 534	0.56 544	0.47 556	0.73 533	0.45 527	0.17 550	0.14 540	0.18 556	0.25 589	0.16 508	0.16 516
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
NLCSM	0.38 525	0.31 556	0.58 474	0.28 533	0.31 585	0.43 523	0.32 534	0.74 599	0.42 436	0.40 495	0.46 478	0.57 549	0.38 515	0.94 587	0.55 550	0.12 465	0.12 517	0.13 489	0.17 557	0.15 499	0.15 506

DDUNet	0.41 539	0.50 596	0.48 418	0.44 594	0.39 593	0.46 534	0.32 534	0.50 447	0.43 444	0.45 532	0.52 510	0.57 549	0.36 502	0.48 414	0.33 474	0.33 601	0.21 586	0.55 612	0.25 589	0.37 600	0.32 600

XQC	0.43 547	0.37 574	0.96 578	0.34 566	0.25 562	0.53 565	0.34 547	0.60 556	0.73 585	0.51 554	0.46 478	0.57 549	0.47 556	0.70 523	0.72 576	0.17 550	0.12 517	0.18 556	0.15 536	0.25 573	0.23 579

RYNet	0.37 518	0.18 441	0.59 481	0.25 450	0.28 574	0.61 578	0.32 534	0.59 548	0.59 553	0.41 505	0.38 385	0.57 549	0.39 522	0.87 573	0.53 549	0.11 427	0.08 416	0.12 468	0.11 447	0.18 539	0.18 541

Nwc_Net	0.37 518	0.25 514	0.68 516	0.31 552	0.24 554	0.44 526	0.30 523	0.65 577	0.50 519	0.37 455	0.69 569	0.58 553	0.45 547	0.60 479	0.40 507	0.15 524	0.12 517	0.19 564	0.21 572	0.14 485	0.13 473

XPNet_ROB	0.33 491	0.20 469	0.43 373	0.27 512	0.18 470	0.37 483	0.31 528	0.55 509	0.50 519	0.51 554	0.53 517	0.58 553	0.37 511	0.63 500	0.45 527	0.17 550	0.12 517	0.13 489	0.12 486	0.15 499	0.14 494

UDG	0.40 537	0.46 587	0.49 423	0.40 589	0.35 591	0.47 540	0.27 490	0.54 499	0.47 492	0.39 485	0.45 468	0.59 555	0.44 544	0.46 408	0.39 500	0.26 586	0.19 579	0.48 608	0.22 580	0.34 597	0.26 588

SHD	0.42 542	0.27 532	0.81 546	0.31 552	0.25 562	0.42 515	0.22 408	0.66 583	0.94 611	0.63 580	0.60 543	0.59 555	0.47 556	0.59 477	0.58 557	0.15 524	0.13 530	0.16 542	0.16 548	0.20 555	0.22 572

DANet	0.35 504	0.23 505	0.60 483	0.36 577	0.22 533	0.39 499	0.25 472	0.48 429	0.43 444	0.52 560	0.50 496	0.59 555	0.41 530	0.76 547	0.49 538	0.13 485	0.11 500	0.14 516	0.12 486	0.17 525	0.15 506
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
FAT-Stereo	0.36 508	0.18 441	0.73 531	0.26 484	0.18 470	0.33 445	0.29 512	0.60 556	0.59 553	0.46 536	0.60 543	0.60 558	0.50 565	0.61 486	0.34 479	0.13 485	0.14 540	0.13 489	0.12 486	0.14 485	0.18 541

RTS	0.78 605	0.48 591	4.68 636	0.34 566	0.28 574	1.12 614	0.46 588	0.62 568	1.03 613	0.73 591	0.89 593	0.60 558	0.59 580	1.61 623	1.16 611	0.14 511	0.11 500	0.15 531	0.15 536	0.21 558	0.19 549

RTSA	0.78 605	0.48 591	4.68 636	0.34 566	0.28 574	1.12 614	0.46 588	0.62 568	1.03 613	0.73 591	0.89 593	0.60 558	0.59 580	1.61 623	1.16 611	0.14 511	0.11 500	0.15 531	0.15 536	0.21 558	0.19 549

DPSNet	0.47 559	0.24 509	0.93 573	0.27 512	0.20 509	0.75 593	0.57 604	0.84 612	0.79 591	0.47 543	0.51 502	0.60 558	0.69 595	0.87 573	0.71 575	0.16 539	0.13 530	0.12 468	0.10 408	0.25 573	0.21 567

RP	0.35 504	0.22 496	0.51 445	0.31 552	0.24 554	0.37 483	0.28 506	0.50 447	0.58 552	0.40 495	0.63 556	0.61 562	0.47 556	0.61 486	0.39 500	0.16 539	0.15 555	0.17 548	0.15 536	0.17 525	0.17 528

NCCL2	0.35 504	0.26 525	0.49 423	0.36 577	0.22 533	0.41 508	0.41 577	0.53 492	0.42 436	0.47 543	0.46 478	0.61 562	0.39 522	0.55 449	0.37 490	0.16 539	0.13 530	0.21 570	0.21 572	0.16 508	0.16 516

Wz-Net-SNSev	0.43 547	0.41 583	1.27 605	0.30 546	0.21 517	0.44 526	0.41 577	0.61 560	0.65 568	0.46 536	0.65 559	0.62 564	0.39 522	0.74 541	0.59 558	0.12 465	0.11 500	0.12 468	0.13 513	0.16 508	0.14 494

EDNetEfficient	0.63 589	0.37 574	2.40 628	0.26 484	0.25 562	0.38 491	0.49 598	0.41 355	1.06 616	1.38 624	0.87 592	0.62 564	0.95 612	0.65 508	1.65 624	0.11 427	0.09 451	0.10 373	0.11 447	0.19 546	0.17 528

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 572	0.50 596	0.86 562	0.39 587	0.24 554	0.84 601	0.55 603	0.56 524	0.62 562	0.60 575	0.68 565	0.62 564	0.42 539	1.13 606	0.43 519	0.23 575	0.27 601	0.27 582	0.35 604	0.25 573	0.29 593

RGC	0.39 531	0.32 562	0.64 504	0.34 566	0.27 569	0.40 504	0.29 512	0.57 534	0.53 534	0.45 532	0.64 558	0.62 564	0.45 547	0.72 531	0.39 500	0.15 524	0.15 555	0.21 570	0.20 569	0.18 539	0.19 549

ADCMid	0.49 565	0.34 564	1.13 596	0.26 484	0.21 517	0.51 555	0.37 560	0.57 534	0.54 538	0.75 595	0.66 561	0.62 564	0.64 592	0.64 502	1.68 625	0.13 485	0.12 517	0.17 548	0.17 557	0.20 555	0.17 528

PASM	0.45 555	0.35 566	0.90 568	0.35 575	0.33 588	0.39 499	0.38 566	0.50 447	0.61 560	0.52 560	0.51 502	0.62 564	0.45 547	0.93 585	0.48 536	0.26 586	0.29 605	0.29 593	0.33 602	0.29 591	0.26 588

DISCO	0.32 482	0.13 306	0.51 445	0.25 450	0.16 427	0.48 546	0.25 472	0.50 447	0.57 550	0.37 455	0.45 468	0.62 564	0.36 502	0.64 502	0.49 538	0.09 339	0.07 323	0.09 300	0.08 278	0.12 452	0.11 433

ETE_ROB	0.34 499	0.26 525	0.45 393	0.29 537	0.18 470	0.40 504	0.37 560	0.57 534	0.47 492	0.50 549	0.50 496	0.62 564	0.36 502	0.55 449	0.38 492	0.13 485	0.10 476	0.14 516	0.12 486	0.16 508	0.16 516

LSM	1.64 631	0.40 579	2.56 630	2.02 640	17.61 654	0.51 555	0.52 600	0.61 560	0.76 587	0.82 599	1.11 604	0.63 572	0.54 571	0.75 542	0.49 538	0.16 539	0.24 597	0.18 556	0.21 572	0.25 573	2.42 645

PDISCO_ROB	0.43 547	0.30 549	0.67 511	0.43 592	0.36 592	0.67 585	0.32 534	0.72 597	0.76 587	0.43 521	0.53 517	0.63 572	0.40 526	0.66 513	0.47 535	0.21 572	0.12 517	0.21 570	0.19 568	0.25 573	0.20 559

G-Net	0.46 557	0.25 514	0.86 562	0.34 566	0.28 574	0.90 606	0.35 551	0.47 417	0.45 470	0.68 587	1.22 608	0.64 574	0.60 582	0.61 486	0.57 552	0.16 539	0.14 540	0.17 548	0.13 513	0.22 565	0.19 549

Ntro	0.58 583	0.64 608	0.92 571	0.66 611	0.50 606	0.77 594	0.36 556	0.66 583	0.70 579	0.50 549	0.59 538	0.65 575	0.51 568	0.75 542	0.45 527	0.56 615	0.32 609	0.56 615	0.34 603	0.63 613	0.46 612

AF-Net	0.37 518	0.26 525	0.56 466	0.32 558	0.23 546	0.41 508	0.29 512	0.61 560	0.64 567	0.42 515	0.68 565	0.65 575	0.49 563	0.57 464	0.44 524	0.15 524	0.11 500	0.19 564	0.14 527	0.15 499	0.13 473

FBW_ROB	0.43 547	0.26 525	0.54 456	0.31 552	0.20 509	0.51 555	0.32 534	0.70 594	0.60 557	0.59 574	0.55 524	0.65 575	0.41 530	1.40 620	0.51 546	0.13 485	0.17 569	0.21 570	0.16 548	0.17 525	0.18 541

CSAN	0.50 568	0.35 566	0.78 534	0.36 577	0.23 546	0.56 567	0.59 607	0.61 560	0.70 579	0.64 582	0.78 580	0.65 575	0.60 582	1.38 619	0.62 564	0.21 572	0.17 569	0.20 568	0.20 569	0.18 539	0.18 541

otaku	0.57 582	0.62 607	0.87 564	0.63 610	0.44 600	0.73 590	0.37 560	0.65 577	0.66 569	0.51 554	0.75 576	0.66 579	0.45 547	0.69 520	0.46 533	0.53 611	0.34 611	0.55 612	0.35 604	0.60 611	0.45 609

ACV-stereo	0.29 457	0.18 441	0.79 541	0.23 362	0.16 427	0.47 540	0.19 304	0.36 304	0.34 339	0.29 312	0.33 331	0.67 580	0.42 539	0.54 447	0.30 455	0.10 388	0.09 451	0.09 300	0.09 366	0.10 367	0.11 433

stereogan	0.37 518	0.17 427	0.65 505	0.27 512	0.22 533	0.62 580	0.26 484	0.59 548	0.63 566	0.43 521	0.60 543	0.67 580	0.42 539	0.68 518	0.35 483	0.13 485	0.14 540	0.14 516	0.12 486	0.19 546	0.17 528

ADCPNet	0.48 562	0.29 542	1.60 617	0.27 512	0.23 546	0.70 589	0.38 566	0.53 492	0.51 523	0.51 554	0.59 538	0.67 580	0.56 575	0.60 479	1.14 608	0.15 524	0.18 575	0.14 516	0.23 582	0.19 546	0.19 549

HSM	0.28 446	0.16 408	0.35 255	0.20 208	0.15 395	0.33 445	0.19 304	0.53 492	0.37 379	0.36 448	0.38 385	0.67 580	0.31 475	0.89 578	0.23 391	0.08 255	0.06 186	0.08 220	0.07 202	0.08 231	0.08 280

WZ-Net	0.52 576	0.38 577	1.90 621	0.30 546	0.24 554	0.57 570	0.48 596	0.62 568	0.78 590	0.50 549	0.71 570	0.68 584	0.54 571	0.98 595	0.84 586	0.13 485	0.10 476	0.11 430	0.12 486	0.19 546	0.20 559

ADCS	0.58 583	0.40 579	1.35 610	0.29 537	0.24 554	0.55 566	0.45 586	0.67 588	0.83 598	0.76 596	0.71 570	0.68 584	0.60 582	0.76 547	2.23 636	0.16 539	0.16 562	0.16 542	0.17 557	0.22 565	0.22 572

MFMNet_re	0.72 598	0.76 613	0.99 581	0.62 609	0.70 618	0.77 594	0.67 611	0.75 600	0.83 598	0.78 598	0.86 589	0.69 586	0.78 600	0.71 526	0.61 562	0.66 620	0.59 630	0.61 616	0.58 625	0.68 619	0.71 629

DispFullNet	0.66 592	0.89 620	1.59 616	0.77 617	1.21 635	0.51 555	0.23 433	0.59 548	0.72 582	0.69 589	0.61 550	0.69 586	0.91 611	0.79 557	0.48 536	0.27 591	0.12 517	0.73 620	0.30 601	0.65 616	0.40 606

LALA_ROB	0.36 508	0.25 514	0.46 401	0.30 546	0.21 517	0.47 540	0.39 571	0.61 560	0.51 523	0.52 560	0.51 502	0.69 586	0.36 502	0.50 423	0.43 519	0.17 550	0.11 500	0.16 542	0.14 527	0.17 525	0.15 506

Wz-Net-TNSev	0.51 572	0.58 603	1.61 619	0.25 450	0.21 517	0.65 582	0.45 586	0.63 575	0.69 577	0.51 554	0.54 520	0.71 589	0.60 582	1.00 596	0.77 580	0.15 524	0.15 555	0.13 489	0.15 536	0.21 558	0.20 559

psmorigin	0.50 568	0.25 514	3.03 633	0.24 413	0.19 492	0.38 491	0.22 408	0.50 447	0.44 459	0.64 582	0.68 565	0.71 589	0.51 568	0.85 570	0.45 527	0.14 511	0.17 569	0.13 489	0.14 527	0.16 508	0.21 567

edge stereo	0.39 531	0.22 496	0.81 546	0.27 512	0.22 533	0.37 483	0.24 455	0.56 524	0.54 538	0.53 566	0.60 543	0.71 589	0.50 565	0.78 555	0.40 507	0.16 539	0.14 540	0.19 564	0.14 527	0.16 508	0.17 528

AnyNet_C01	0.65 591	0.58 603	2.60 631	0.32 558	0.26 567	0.88 604	0.61 608	0.63 575	0.62 562	0.68 587	0.96 596	0.76 592	0.60 582	0.96 592	1.43 620	0.16 539	0.16 562	0.17 548	0.17 557	0.23 568	0.23 579

PVD	0.58 583	0.34 564	0.84 558	0.39 587	0.31 585	0.59 574	0.47 592	0.80 607	1.25 622	0.92 604	1.09 602	0.79 593	0.82 605	0.85 570	0.76 577	0.21 572	0.18 575	0.22 576	0.18 564	0.27 585	0.35 602

RainbowNet	0.72 598	0.89 620	1.02 585	0.82 618	0.63 616	0.78 597	0.52 600	0.81 609	0.93 609	0.60 575	0.79 581	0.80 594	0.60 582	0.80 561	0.57 552	0.78 626	0.55 627	0.78 623	0.49 615	0.76 622	0.58 620

EDNetEfficientorigin	7.51 645	0.52 600	140.47 667	0.25 450	0.17 449	0.42 515	0.29 512	0.47 417	1.03 613	1.28 621	1.02 600	0.83 595	0.84 607	0.75 542	0.99 598	0.10 388	0.09 451	0.12 468	0.10 408	0.21 558	0.22 572

MFN_U_SF_RVC	0.56 579	0.51 598	1.19 599	0.38 585	0.22 533	0.69 586	0.27 490	0.80 607	0.67 572	0.73 591	0.74 575	0.87 596	0.61 591	0.81 564	0.76 577	0.29 596	0.27 601	0.32 597	0.37 608	0.32 596	0.31 597

MADNet+	1.01 614	1.16 632	4.72 638	0.70 614	0.47 602	1.24 620	0.96 630	0.97 618	0.89 603	0.65 584	0.77 579	0.87 596	0.85 609	2.09 633	1.68 625	0.38 607	0.39 614	0.31 596	0.27 597	0.43 601	0.39 605

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 594	0.64 608	1.06 589	0.45 595	0.27 569	1.40 628	0.58 605	0.78 603	0.92 607	0.84 600	0.86 589	0.88 598	0.68 594	1.33 618	0.68 574	0.37 606	0.29 605	0.34 600	0.36 607	0.43 601	0.37 603

SAMSARA	0.56 579	0.39 578	0.80 544	0.60 608	0.46 601	1.00 610	1.23 640	0.67 588	0.68 575	0.71 590	0.54 520	0.89 599	0.57 578	0.81 564	0.62 564	0.19 567	0.22 590	0.18 556	0.18 564	0.27 585	0.25 586

SANet	0.53 577	0.28 535	0.96 578	0.26 484	0.15 395	0.69 586	0.44 585	0.67 588	1.34 624	0.67 586	0.98 599	0.94 600	0.71 597	0.89 578	0.76 577	0.14 511	0.12 517	0.12 468	0.11 447	0.17 525	0.16 516

SPS-STEREO	0.69 595	0.61 606	0.98 580	0.52 605	0.57 611	0.74 591	0.50 599	0.78 603	0.62 562	0.95 608	0.86 589	0.94 600	0.70 596	1.01 597	0.87 590	0.58 617	0.51 621	0.50 609	0.50 617	0.55 608	0.58 620
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ACVNet-4b	0.72 598	0.81 615	1.33 609	0.72 615	0.50 606	0.80 599	0.31 528	0.71 596	0.80 592	0.50 549	0.72 574	0.95 602	0.43 543	0.96 592	1.20 615	1.13 639	0.21 586	0.76 622	0.45 611	0.65 616	0.46 612

coex-ft	3.44 639	0.73 612	48.55 665	0.24 413	0.19 492	0.50 554	0.43 582	0.47 417	2.40 635	7.03 649	1.20 607	0.97 603	2.23 638	0.73 533	1.92 632	0.12 465	0.15 555	0.14 516	0.12 486	0.21 558	0.43 608

MSAF-DinoV2	0.76 604	0.44 585	1.98 622	0.49 602	0.16 427	0.58 571	0.31 528	0.81 609	0.83 598	0.41 505	0.52 510	0.98 604	0.58 579	4.97 646	1.03 600	0.11 427	0.07 323	0.10 373	0.24 584	0.27 585	0.26 588

NVStereoNet_ROB	0.67 593	0.49 595	0.83 553	0.48 599	0.40 595	0.51 555	0.46 588	0.70 594	0.77 589	0.84 600	1.72 626	1.02 605	0.83 606	1.23 612	0.79 583	0.32 600	0.38 613	0.40 604	0.46 612	0.36 599	0.41 607
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SGM_RVC	0.50 568	0.19 457	0.50 434	0.25 450	0.15 395	0.69 586	0.39 571	0.68 591	0.82 594	0.95 608	0.84 587	1.13 606	0.76 599	1.16 607	0.60 561	0.16 539	0.16 562	0.16 542	0.16 548	0.16 508	0.17 528
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
IMH-64-1	0.91 609	0.86 617	0.84 558	0.97 623	0.75 620	0.92 607	0.71 613	1.27 622	1.10 618	0.89 602	1.45 616	1.14 607	0.96 613	1.19 608	0.84 586	0.74 623	0.51 621	0.97 628	0.55 622	0.84 624	0.60 622

IMH-64	0.91 609	0.86 617	0.84 558	0.97 623	0.75 620	0.92 607	0.71 613	1.27 622	1.10 618	0.89 602	1.45 616	1.14 607	0.96 613	1.19 608	0.84 586	0.74 623	0.51 621	0.97 628	0.55 622	0.84 624	0.60 622

test_sample8	0.49 565	0.19 457	0.50 434	0.18 101	0.16 427	0.34 458	0.20 351	0.55 509	0.34 339	0.62 578	0.38 385	1.15 609	0.67 593	0.66 513	0.91 593	0.23 575	1.82 643	0.28 589	0.24 584	0.18 539	0.16 516

ELAS	0.74 602	0.36 569	0.85 561	0.36 577	0.33 588	1.36 625	0.77 620	0.93 616	0.92 607	1.41 627	1.53 621	1.16 610	1.17 620	0.95 591	1.03 600	0.26 586	0.25 599	0.28 589	0.28 600	0.31 593	0.30 594
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS_RVC	0.74 602	0.36 569	1.00 582	0.37 583	0.33 588	0.88 604	0.93 629	0.83 611	1.08 617	1.35 623	1.33 613	1.24 611	1.33 628	1.06 601	0.95 596	0.27 591	0.25 599	0.29 593	0.27 597	0.30 592	0.30 594
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PWCK	1.00 612	1.17 633	1.70 620	0.91 621	0.41 596	1.19 618	0.92 628	1.10 619	1.14 620	1.16 619	1.14 605	1.25 612	0.88 610	1.75 629	1.04 602	0.87 630	0.50 619	0.87 626	0.53 620	0.96 632	0.52 615

WCMA_ROB	0.51 572	0.21 483	0.65 505	0.25 450	0.21 517	0.58 571	0.32 534	0.54 499	0.55 544	0.95 608	1.40 614	1.28 613	0.81 604	0.73 533	0.62 564	0.18 561	0.15 555	0.15 531	0.15 536	0.19 546	0.19 549

SGM+DAISY	0.87 607	0.66 610	1.30 608	0.51 603	0.60 613	1.03 611	0.84 626	0.76 601	0.73 585	1.39 625	1.51 620	1.31 614	1.22 622	1.11 603	1.08 603	0.57 616	0.53 624	0.51 611	0.51 618	0.54 607	0.61 625

ACVNet_1	0.72 598	0.81 615	1.37 611	0.72 615	0.53 609	0.77 594	0.42 580	0.85 615	0.90 605	0.74 594	0.75 576	1.32 615	0.72 598	1.02 598	0.55 550	0.54 613	0.31 608	0.71 619	0.35 604	0.64 615	0.45 609

IMH	1.05 617	0.95 625	1.00 582	1.01 625	0.78 623	1.11 613	0.68 612	1.38 625	1.43 627	1.00 611	1.72 626	1.43 616	1.14 617	1.73 628	0.89 592	1.09 636	0.55 627	0.99 630	0.57 624	0.87 627	0.62 627

WAO-7	1.01 614	0.89 620	0.93 573	0.83 620	0.66 617	1.18 616	0.81 624	1.40 626	1.57 629	1.11 617	1.76 628	1.45 617	1.19 621	1.50 622	1.14 608	0.61 618	0.62 634	0.70 618	0.68 629	0.66 618	0.60 622

ACVNet_2	0.89 608	0.87 619	1.25 603	0.82 618	0.62 615	0.97 609	0.62 609	1.14 621	1.42 626	1.00 611	1.40 614	1.47 618	0.84 607	1.11 603	0.66 572	0.61 618	0.43 617	0.78 623	0.49 615	0.75 621	0.52 615

MonStereo1	0.93 611	0.56 602	0.82 550	0.69 612	0.58 612	1.37 626	0.35 551	0.94 617	1.25 622	0.93 605	1.90 629	1.52 619	2.10 637	1.27 615	0.77 580	0.69 621	0.33 610	0.75 621	0.47 614	0.70 620	0.57 619

WAO-6	1.07 618	0.93 624	0.92 571	0.96 622	0.78 623	1.28 622	0.75 617	1.34 624	2.00 633	1.02 613	1.54 622	1.59 620	1.22 622	1.31 617	1.14 608	0.78 626	0.55 627	1.02 632	0.75 633	0.83 623	0.69 628

MeshStereo	0.58 583	0.27 532	0.67 511	0.22 314	0.17 449	0.66 584	0.37 560	0.78 603	0.61 560	1.47 635	1.30 611	1.65 621	0.79 601	1.12 605	0.59 558	0.17 550	0.17 569	0.17 548	0.14 527	0.17 525	0.14 494
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
JetBlue	1.14 620	0.76 613	2.36 626	0.59 607	0.75 620	3.04 639	1.78 643	1.11 620	0.90 605	0.94 606	1.10 603	1.66 622	1.28 626	2.09 633	1.72 627	0.43 610	0.36 612	0.38 602	0.38 610	0.58 610	0.56 617

FCDSN-DC	0.63 589	0.31 556	0.61 486	0.36 577	0.30 582	0.65 582	0.37 560	0.66 583	0.68 575	1.14 618	1.54 622	1.71 623	1.26 624	0.92 583	0.64 569	0.24 582	0.22 590	0.27 582	0.26 593	0.27 585	0.27 592
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MSMD_ROB	0.60 587	0.33 563	0.61 486	0.30 546	0.25 562	0.86 603	0.35 551	0.55 509	0.67 572	1.10 616	1.49 619	1.76 624	0.97 615	0.88 576	0.49 538	0.23 575	0.21 586	0.27 582	0.27 597	0.25 573	0.24 584

LVE	1.13 619	1.02 626	1.28 606	1.01 625	0.80 626	1.29 623	0.81 624	1.47 629	1.96 631	1.07 615	1.90 629	1.90 625	1.01 616	1.48 621	0.91 593	0.93 633	0.61 633	0.94 627	0.69 630	0.87 627	0.75 633

FC-DCNN	0.70 596	0.30 549	0.69 517	0.32 558	0.27 569	0.81 600	0.39 571	0.79 606	0.82 594	1.41 627	1.58 624	1.98 626	1.26 624	1.02 598	0.77 580	0.24 582	0.22 590	0.27 582	0.26 593	0.26 580	0.26 588

LE_ROB	1.76 632	0.20 469	2.68 632	0.48 599	0.52 608	0.78 597	0.96 630	0.84 612	6.61 648	7.40 650	2.08 634	2.08 627	4.83 644	1.27 615	3.79 643	0.10 388	0.08 416	0.12 468	0.11 447	0.11 415	0.10 398

FC-DCNN v2	0.71 597	0.30 549	0.67 511	0.32 558	0.27 569	0.84 601	0.39 571	0.84 612	0.85 602	1.44 631	1.64 625	2.09 628	1.28 626	1.06 601	0.80 584	0.24 582	0.22 590	0.27 582	0.26 593	0.26 580	0.25 586

WAO-8	1.46 627	1.10 630	1.09 591	1.10 629	0.84 627	2.06 632	0.75 617	1.84 635	3.83 641	1.44 631	2.21 635	2.15 629	1.43 630	3.17 639	1.19 613	0.91 631	0.65 636	1.09 633	0.79 634	0.90 629	0.71 629

Venus	1.46 627	1.10 630	1.09 591	1.10 629	0.84 627	2.06 632	0.75 617	1.84 635	3.83 641	1.44 631	2.21 635	2.15 629	1.43 630	3.17 639	1.19 613	0.91 631	0.65 636	1.09 633	0.79 634	0.90 629	0.71 629

Dean	1.17 621	1.04 628	1.49 615	1.03 627	0.78 623	1.20 619	0.77 620	1.48 630	1.96 631	1.28 621	1.99 632	2.15 629	1.14 617	1.25 613	1.00 599	0.81 628	0.60 631	1.01 631	0.69 630	0.92 631	0.74 632

JetRed	2.30 637	2.64 642	6.12 640	1.12 632	1.38 638	5.85 645	3.29 645	1.99 638	1.67 630	1.98 638	1.95 631	2.16 632	1.60 633	2.48 637	4.10 644	1.05 634	1.60 642	1.09 633	1.01 640	1.67 641	1.28 641

MADNet++	2.26 636	1.80 640	2.06 623	2.13 642	1.97 640	2.61 638	1.79 644	2.38 641	2.16 634	2.75 642	2.65 639	2.38 633	2.43 640	3.17 639	3.21 640	2.17 644	1.95 645	1.94 644	1.63 643	2.06 642	2.01 644

notaker	1.45 626	1.34 636	1.48 613	1.40 636	1.07 633	1.18 616	0.85 627	1.48 630	1.40 625	1.51 636	3.46 642	2.40 634	1.81 634	1.76 630	1.45 623	1.11 637	0.69 639	1.38 640	0.87 636	1.31 638	0.97 637

pmcnn	0.50 568	0.20 469	0.78 534	0.24 413	0.26 567	0.39 499	0.30 523	0.51 464	0.50 519	0.54 568	1.23 609	2.52 635	0.37 511	0.77 553	0.95 596	0.08 255	0.06 186	0.06 73	0.05 92	0.10 367	0.08 280

UNDER WATER-64	1.55 629	1.19 634	2.52 629	1.31 634	0.95 631	2.12 634	1.21 639	1.45 628	3.19 637	1.43 630	1.32 612	2.64 636	2.04 636	1.63 625	1.83 629	1.11 637	0.67 638	1.28 638	0.92 637	1.19 634	1.02 638

TorneroNet-64	1.43 625	1.03 627	1.20 600	1.10 629	0.86 629	2.26 636	0.73 616	1.84 635	3.84 643	1.25 620	2.25 637	2.69 637	1.42 629	1.76 630	1.43 620	0.76 625	0.50 619	1.09 633	0.66 628	1.23 636	0.76 634

UNDER WATER	1.59 630	1.22 635	2.36 626	1.38 635	1.03 632	1.67 631	1.10 636	1.54 633	3.63 639	1.44 631	1.47 618	2.85 638	2.25 639	1.67 626	1.94 633	1.06 635	0.62 634	1.31 639	0.93 638	1.21 635	1.02 638

KSHMR	1.89 634	1.36 637	1.60 617	1.47 638	1.22 636	1.38 627	1.06 634	1.79 634	5.97 647	1.42 629	5.65 647	2.98 639	1.14 617	2.23 636	1.20 615	1.27 640	1.12 641	1.46 642	1.10 641	1.32 639	1.15 640

ktn	1.77 633	1.36 637	1.22 601	1.43 637	1.14 634	1.52 629	1.08 635	1.51 632	3.96 644	2.77 643	4.69 644	3.35 640	1.46 632	1.69 627	1.25 617	1.43 641	0.77 640	1.45 641	0.99 639	1.32 639	0.96 636

MANE	1.41 624	0.36 569	0.74 532	0.43 592	0.41 596	2.16 635	0.80 622	2.39 642	3.38 638	2.22 639	3.06 641	3.54 641	2.73 642	2.15 635	1.94 633	0.28 594	0.27 601	0.30 595	0.46 612	0.28 590	0.34 601

TorneroNet	2.22 635	1.08 629	1.24 602	1.14 633	0.90 630	5.58 643	0.80 622	2.12 640	8.69 649	2.58 641	5.42 646	3.88 642	1.97 635	1.78 632	1.87 630	0.86 629	0.54 626	1.15 637	0.74 632	1.23 636	0.85 635

tt	4.71 642	0.10 135	3.94 634	2.06 641	1.53 639	10.14 651	16.88 652	9.27 653	4.98 645	1.39 625	1.02 600	4.68 643	4.90 645	3.35 642	5.86 648	5.76 651	9.15 656	2.24 647	2.53 646	3.10 644	1.32 642

DPSimNet_ROB	4.34 641	4.23 643	6.89 642	3.67 643	3.68 641	4.75 640	5.21 648	2.67 643	3.68 640	5.82 648	3.95 643	5.57 644	6.72 648	3.46 643	4.48 645	4.05 650	2.88 648	4.68 650	3.12 650	3.69 645	3.62 648

DGTPSM_ROB	8.34 646	5.10 644	10.37 650	5.31 645	10.18 647	8.33 647	23.60 657	6.06 649	13.41 656	4.90 644	10.87 654	5.65 645	10.44 651	6.17 647	12.59 652	3.74 648	7.55 651	3.69 648	7.26 653	4.14 647	7.46 650

DPSMNet_ROB	8.40 647	5.11 645	10.49 651	5.58 646	10.25 648	8.34 648	23.62 658	6.07 650	13.45 657	4.93 645	10.88 655	5.66 646	10.44 651	6.24 648	12.64 653	3.98 649	7.61 652	3.76 649	7.30 654	4.20 648	7.51 651

HanzoNet	2.97 638	1.69 639	2.29 625	1.74 639	1.33 637	1.53 630	1.03 633	1.99 638	2.64 636	5.51 647	5.16 645	5.90 647	6.82 649	4.32 645	3.29 641	3.16 647	2.02 647	1.92 643	2.87 648	2.24 643	1.89 643

SGM-ForestM	1.36 622	0.28 535	0.79 541	0.26 484	0.16 427	2.26 636	1.00 632	1.42 627	1.46 628	2.38 640	2.05 633	5.95 648	2.66 641	2.95 638	2.46 638	0.17 550	0.18 575	0.18 556	0.18 564	0.15 499	0.18 541

TCMNet-wrong-test	4.29 640	5.57 647	4.65 635	11.33 651	10.39 649	5.73 644	4.48 647	4.13 646	1.02 612	1.91 637	2.39 638	6.16 649	3.62 643	3.84 644	4.50 646	1.99 643	0.47 618	1.97 645	1.69 644	5.69 649	4.31 649

USTest	6.88 644	5.23 646	5.63 639	7.22 647	7.29 644	14.34 653	22.76 653	8.48 651	9.32 650	5.42 646	6.39 648	6.29 650	6.64 647	6.92 649	8.62 651	1.94 642	3.29 649	2.16 646	2.55 647	3.85 646	3.29 647

LRCNet_RVC	10.90 650	14.34 658	9.35 643	15.35 652	8.04 646	1.08 612	0.34 547	8.78 652	0.70 579	12.63 658	16.05 658	9.85 651	6.54 646	8.57 652	6.34 649	20.27 665	5.40 650	23.70 663	21.88 662	14.87 656	13.83 658

Anonymous_1	16.62 657	9.35 649	9.84 644	10.66 648	14.64 652	18.66 658	27.12 659	12.64 657	13.51 658	10.76 657	10.30 653	10.13 652	10.60 653	11.06 657	12.74 654	15.87 664	7.74 653	16.92 661	43.48 665	58.66 668	7.68 652

xxxxx1	15.27 653	9.54 650	10.31 645	20.13 655	18.88 655	17.08 654	23.03 654	10.36 654	10.99 652	9.21 652	9.62 650	10.74 653	10.61 654	10.72 654	13.89 657	7.97 655	9.20 657	31.85 666	44.72 666	12.84 653	13.69 655

tt_ll	15.27 653	9.54 650	10.31 645	20.13 655	18.88 655	17.08 654	23.03 654	10.36 654	10.99 652	9.21 652	9.62 650	10.74 653	10.61 654	10.72 654	13.89 657	7.97 655	9.20 657	31.85 666	44.72 666	12.84 653	13.69 655

ff	15.27 653	9.54 650	10.31 645	20.13 655	18.88 655	17.08 654	23.03 654	10.36 654	10.99 652	9.21 652	9.62 650	10.74 653	10.61 654	10.72 654	13.89 657	7.97 655	9.20 657	31.85 666	44.72 666	12.84 653	13.69 655

DPSM_ROB	11.49 651	9.87 653	10.35 648	11.13 649	11.31 650	19.11 659	27.51 660	13.37 658	14.21 659	10.31 655	11.06 656	10.96 656	11.27 657	11.96 658	13.59 655	6.78 653	8.19 654	6.03 652	7.09 651	7.93 650	7.73 653

DPSM	11.49 651	9.87 653	10.35 648	11.13 649	11.31 650	19.11 659	27.51 660	13.37 658	14.21 659	10.31 655	11.06 656	10.96 656	11.27 657	11.96 658	13.59 655	6.78 653	8.19 654	6.03 652	7.09 651	7.93 650	7.73 653

BEATNet-Init1	4.73 643	2.61 641	13.29 652	0.58 606	0.53 609	10.12 650	3.33 646	4.83 647	5.01 646	8.75 651	8.51 649	14.08 658	7.60 650	7.70 651	5.34 647	0.28 594	0.28 604	0.34 600	0.37 608	0.57 609	0.45 609

HaxPig	17.72 658	20.22 665	19.73 654	16.53 653	16.51 653	9.27 649	9.33 649	14.34 660	13.27 655	18.65 659	18.70 659	17.35 659	16.77 660	17.04 660	16.45 660	22.05 666	20.89 666	22.27 662	21.53 661	21.29 663	22.13 665

PML	16.10 656	12.82 657	6.78 641	5.23 644	7.76 645	33.92 661	66.56 668	5.30 648	10.28 651	26.12 667	68.59 668	20.51 660	13.49 659	10.06 653	6.78 650	5.96 652	2.00 646	6.04 654	2.18 645	8.96 652	2.60 646

MEDIAN_ROB	21.21 659	24.62 666	23.47 663	19.58 654	19.65 658	13.22 652	10.96 650	17.88 661	17.00 661	22.14 666	22.02 661	20.86 661	20.36 661	21.06 661	19.71 661	25.63 667	24.13 667	26.21 664	25.20 663	25.17 664	25.38 666

RAFT-FEzeroshot	23.10 660	19.88 661	20.56 657	22.49 659	22.75 661	38.38 662	55.50 665	26.84 663	28.66 664	20.60 661	22.10 662	22.05 662	22.74 663	24.00 664	27.37 666	13.59 658	16.48 661	12.14 655	14.28 657	15.96 658	15.54 661

RAFT-FE	23.10 660	19.88 661	20.56 657	22.49 659	22.75 661	38.38 662	55.50 665	26.84 663	28.66 664	20.60 661	22.10 662	22.05 662	22.74 663	24.00 664	27.37 666	13.59 658	16.48 661	12.14 655	14.28 657	15.96 658	15.54 661

FlowAnything	23.14 663	19.87 660	20.79 660	22.50 661	22.74 660	38.39 664	55.46 663	26.89 665	28.72 667	20.77 665	22.29 666	22.07 664	22.72 662	23.99 662	27.41 668	13.60 661	16.55 665	12.15 658	14.36 660	15.97 660	15.52 659

CasAABBNet	23.10 660	19.86 659	20.64 659	22.47 658	22.73 659	38.41 665	55.50 665	26.89 665	28.70 666	20.61 663	22.15 664	22.08 665	22.75 665	23.99 662	27.36 664	13.59 658	16.48 661	12.14 655	14.27 656	15.95 657	15.53 660

Selective-RAFT-Error	23.16 664	19.93 663	20.87 661	22.54 662	22.81 663	38.52 667	55.47 664	27.01 668	28.83 668	20.66 664	22.25 665	22.09 666	22.80 667	24.09 666	27.36 664	13.61 662	16.48 661	12.15 658	14.28 657	15.99 661	15.57 663

LSM0	24.24 665	19.98 664	22.32 662	24.22 663	40.14 667	38.48 666	55.20 662	26.95 667	28.57 663	20.49 660	21.83 660	22.26 667	22.75 665	24.22 667	27.30 663	13.66 663	16.32 660	12.19 660	14.15 655	16.10 662	17.66 664

AVERAGE_ROB	25.43 666	29.06 667	27.24 664	24.63 664	24.20 666	17.73 657	12.61 651	22.29 662	21.39 662	26.79 668	26.16 667	25.20 668	24.64 668	25.07 668	23.53 662	29.96 668	28.40 668	30.60 665	29.58 664	29.72 665	29.84 667

test_example2	101.33 667	108.28 668	68.15 666	98.43 665	106.93 668	89.75 668	102.43 669	36.80 669	97.65 669	129.04 669	130.15 669	65.26 669	66.62 669	92.11 669	80.24 669	144.10 669	199.48 669	81.81 669	103.01 669	125.01 669	101.27 668

ccccc		256.29 669		354.40 668	364.36 669	149.10 669		152.89 670		153.93 670		164.00 670		268.02 670		390.55 670	349.22 670	244.59 670	219.82 670	412.30 670

ASD4		6.65 648

Low-res two-view benchmark