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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

4.5_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

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

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

3.25w_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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_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

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

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

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

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

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
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
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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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
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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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
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

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

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

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

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

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
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

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

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-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

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

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

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

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

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_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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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)
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

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

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-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

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

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

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.
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

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

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

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
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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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
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

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

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

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

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

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
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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
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
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

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
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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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