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

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

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

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

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

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

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

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

4.5_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

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

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

3.5w_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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	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

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_test3	0.10 2	0.08 58	0.16 51	0.17 61	0.08 10	0.16 90	0.12 37	0.17 12	0.12 17	0.10 37	0.07 3	0.10 43	0.08 8	0.14 19	0.11 16	0.07 102	0.05 32	0.06 73	0.04 1	0.06 96	0.06 130

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

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

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

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

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

LG-Stereo_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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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+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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

SA-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

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

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

IPLGR	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

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

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

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
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

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-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

NRIStereo	0.18 222	0.11 201	0.35 255	0.23 362	0.11 167	0.24 304	0.20 351	0.29 197	0.26 238	0.26 263	0.25 238	0.25 289	0.18 287	0.34 360	0.18 282	0.07 102	0.06 186	0.09 300	0.07 202	0.09 301	0.08 280

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CroCo-Stereo	0.14 133	0.13 306	0.24 141	0.25 450	0.11 167	0.11 4	0.18 259	0.32 238	0.23 201	0.12 85	0.12 67	0.18 202	0.12 147	0.14 19	0.13 139	0.08 255	0.06 186	0.07 137	0.05 92	0.07 165	0.06 130
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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
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
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

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

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.
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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

rvit_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

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

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

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

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

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

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

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	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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
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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

zh-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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
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
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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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.
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

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

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.
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

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

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

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
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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