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

S2M2_XL	0.20 31	0.32 212	1.10 131	0.19 1	0.13 40	0.16 1	0.11 2	0.27 2	0.17 1	0.15 6	0.19 67	0.15 33	0.14 15	0.19 1	0.21 95	0.11 291	0.09 237	0.10 198	0.08 139	0.10 107	0.08 76
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
qyd29nn	0.19 6	0.20 35	0.70 76	0.19 1	0.11 2	0.36 73	0.13 14	0.31 9	0.23 2	0.14 3	0.14 16	0.17 69	0.15 33	0.28 74	0.18 25	0.09 117	0.10 287	0.07 1	0.06 36	0.07 4	0.07 30

ITERv30	0.19 6	0.20 35	0.69 70	0.19 1	0.13 40	0.32 38	0.13 14	0.31 9	0.24 3	0.14 3	0.17 55	0.20 105	0.16 54	0.34 140	0.21 95	0.09 117	0.09 237	0.07 1	0.06 36	0.07 4	0.07 30

ITERv4	0.22 81	0.17 7	0.77 89	0.19 1	0.14 73	0.36 73	0.12 4	0.44 106	0.24 3	0.23 117	0.30 161	0.14 15	0.36 309	0.27 60	0.21 95	0.07 29	0.07 53	0.07 1	0.06 36	0.07 4	0.08 76

FlowAnything_test	0.23 89	0.32 212	0.52 5	0.28 200	0.17 164	0.37 78	0.20 142	0.38 54	0.24 3	0.24 128	0.20 73	0.21 114	0.17 76	0.26 38	0.25 195	0.13 379	0.10 287	0.14 417	0.16 416	0.17 273	0.12 194

uiiii_40	0.19 6	0.18 12	0.69 70	0.19 1	0.13 40	0.32 38	0.12 4	0.37 47	0.25 6	0.15 6	0.14 16	0.16 39	0.17 76	0.25 16	0.18 25	0.07 29	0.06 23	0.07 1	0.06 36	0.08 66	0.06 1

4.5w_L	0.19 6	0.18 12	0.73 84	0.20 21	0.13 40	0.34 56	0.13 14	0.39 67	0.25 6	0.17 50	0.16 41	0.16 39	0.17 76	0.28 74	0.18 25	0.07 29	0.06 23	0.07 1	0.06 36	0.07 4	0.06 1

Wavelet-MonSter	0.18 1	0.20 35	0.51 2	0.22 76	0.17 164	0.35 64	0.14 40	0.27 2	0.25 6	0.19 70	0.21 82	0.14 15	0.15 33	0.27 60	0.16 6	0.06 1	0.06 23	0.07 1	0.06 36	0.06 1	0.14 252

LG-Stereo_L2	0.21 55	0.31 204	0.85 101	0.22 76	0.14 73	0.31 29	0.22 189	0.38 54	0.25 6	0.17 50	0.11 4	0.13 4	0.12 6	0.32 117	0.18 25	0.08 51	0.07 53	0.08 85	0.06 36	0.08 66	0.10 132

aaa3	0.18 1	0.22 81	0.66 58	0.19 1	0.13 40	0.29 14	0.14 40	0.32 16	0.26 10	0.16 17	0.14 16	0.16 39	0.15 33	0.25 16	0.21 95	0.08 51	0.07 53	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 30

gc-stereo	0.19 6	0.21 58	0.67 64	0.19 1	0.12 9	0.31 29	0.14 40	0.31 9	0.26 10	0.17 50	0.14 16	0.16 39	0.16 54	0.26 38	0.22 128	0.09 117	0.08 161	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 30

StePilot	0.19 6	0.18 12	0.72 83	0.19 1	0.13 40	0.34 56	0.12 4	0.38 54	0.26 10	0.18 63	0.16 41	0.16 39	0.16 54	0.29 91	0.18 25	0.07 29	0.06 23	0.07 1	0.06 36	0.07 4	0.07 30

uio108cc	0.20 31	0.19 18	0.85 101	0.20 21	0.12 9	0.37 78	0.14 40	0.34 30	0.26 10	0.15 6	0.15 26	0.17 69	0.16 54	0.26 38	0.18 25	0.09 117	0.09 237	0.07 1	0.06 36	0.07 4	0.07 30

ITER124	0.19 6	0.21 58	0.68 66	0.20 21	0.12 9	0.41 119	0.14 40	0.31 9	0.26 10	0.16 17	0.14 16	0.16 39	0.16 54	0.27 60	0.22 128	0.08 51	0.08 161	0.07 1	0.06 36	0.07 4	0.06 1

Monster-pub-mixall	0.21 55	0.31 204	0.69 70	0.21 46	0.13 40	0.27 8	0.12 4	0.37 47	0.26 10	0.21 86	0.19 67	0.15 33	0.12 6	0.47 250	0.29 240	0.08 51	0.07 53	0.07 1	0.05 1	0.08 66	0.12 194

LG-Stereo_L1	0.21 55	0.31 204	0.85 101	0.22 76	0.14 73	0.28 10	0.21 163	0.38 54	0.26 10	0.16 17	0.11 4	0.13 4	0.11 2	0.37 172	0.18 25	0.08 51	0.07 53	0.08 85	0.06 36	0.08 66	0.10 132

ITERv28	0.20 31	0.20 35	0.70 76	0.19 1	0.13 40	0.41 119	0.14 40	0.33 21	0.27 17	0.16 17	0.15 26	0.17 69	0.14 15	0.29 91	0.20 73	0.09 117	0.09 237	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 30

yuret106	0.20 31	0.19 18	0.73 84	0.20 21	0.12 9	0.39 100	0.13 14	0.36 39	0.27 17	0.15 6	0.14 16	0.19 96	0.15 33	0.24 9	0.22 128	0.09 117	0.09 237	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 30

ITERv24	0.21 55	0.19 18	0.77 89	0.20 21	0.13 40	0.44 149	0.13 14	0.44 106	0.27 17	0.17 50	0.17 55	0.19 96	0.17 76	0.26 38	0.22 128	0.08 51	0.09 237	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.08 76

ITERv21	0.20 31	0.22 81	0.68 66	0.19 1	0.14 73	0.41 119	0.14 40	0.33 21	0.27 17	0.15 6	0.14 16	0.17 69	0.16 54	0.28 74	0.22 128	0.09 117	0.08 161	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 30

iked130	0.19 6	0.21 58	0.67 64	0.20 21	0.12 9	0.33 46	0.14 40	0.35 33	0.27 17	0.16 17	0.14 16	0.16 39	0.15 33	0.25 16	0.22 128	0.08 51	0.07 53	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.06 1

ITERv7	0.19 6	0.19 18	0.66 58	0.20 21	0.12 9	0.32 38	0.13 14	0.36 39	0.27 17	0.16 17	0.16 41	0.16 39	0.15 33	0.25 16	0.22 128	0.08 51	0.07 53	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 30

s6wercc	0.19 6	0.19 18	0.65 43	0.19 1	0.12 9	0.32 38	0.14 40	0.34 30	0.27 17	0.16 17	0.15 26	0.16 39	0.15 33	0.25 16	0.22 128	0.08 51	0.07 53	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.06 1

GEAStereo	0.35 174	0.32 212	1.17 141	0.53 540	0.60 574	0.55 266	0.21 163	0.40 72	0.27 17	0.20 78	0.22 95	0.16 39	0.18 100	0.44 215	0.16 6	0.11 291	0.37 577	0.08 85	0.06 36	0.33 488	0.71 593

gasm-f	0.36 184	0.34 234	1.13 133	0.53 540	0.44 525	0.54 251	0.27 324	0.40 72	0.27 17	0.20 78	0.33 190	0.16 39	0.22 155	0.36 161	0.25 195	0.11 291	0.37 577	0.08 85	0.06 36	0.38 531	0.71 593

AdaDepth	0.24 95	0.18 12	1.03 121	0.25 127	0.21 264	0.46 175	0.16 88	0.30 5	0.27 17	0.17 50	0.19 67	0.14 15	0.18 100	0.35 148	0.17 21	0.07 29	0.07 53	0.08 85	0.25 507	0.10 107	0.10 132

4k_L	0.19 6	0.20 35	0.69 70	0.19 1	0.13 40	0.34 56	0.14 40	0.33 21	0.28 27	0.17 50	0.15 26	0.16 39	0.14 15	0.26 38	0.21 95	0.08 51	0.07 53	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.06 1

mfccc	0.19 6	0.20 35	0.65 43	0.19 1	0.13 40	0.42 138	0.13 14	0.33 21	0.28 27	0.17 50	0.14 16	0.18 86	0.16 54	0.27 60	0.23 157	0.08 51	0.07 53	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 30

SX	0.19 6	0.22 81	0.68 66	0.20 21	0.12 9	0.29 14	0.13 14	0.30 5	0.28 27	0.16 17	0.12 8	0.19 96	0.15 33	0.26 38	0.21 95	0.08 51	0.07 53	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.09 102

weee2	0.18 1	0.19 18	0.65 43	0.20 21	0.12 9	0.30 20	0.14 40	0.29 4	0.28 27	0.16 17	0.13 12	0.18 86	0.15 33	0.25 16	0.21 95	0.07 29	0.07 53	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 30

ACM	0.19 6	0.21 58	0.66 58	0.20 21	0.13 40	0.35 64	0.12 4	0.31 9	0.28 27	0.16 17	0.15 26	0.17 69	0.14 15	0.26 38	0.22 128	0.08 51	0.07 53	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 30

dd23bbn	0.21 55	0.21 58	0.84 99	0.20 21	0.12 9	0.41 119	0.14 40	0.42 88	0.28 27	0.18 63	0.18 62	0.16 39	0.16 54	0.28 74	0.22 128	0.07 29	0.07 53	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.08 76

v20iiwwt	0.20 31	0.20 35	0.71 80	0.20 21	0.12 9	0.45 156	0.14 40	0.33 21	0.28 27	0.16 17	0.16 41	0.17 69	0.16 54	0.25 16	0.22 128	0.08 51	0.07 53	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.06 1

zxcv128	0.19 6	0.20 35	0.62 26	0.19 1	0.13 40	0.38 91	0.14 40	0.38 54	0.28 27	0.16 17	0.16 41	0.17 69	0.15 33	0.25 16	0.20 73	0.09 117	0.09 237	0.07 1	0.06 36	0.07 4	0.06 1

ITERv14	0.19 6	0.20 35	0.65 43	0.20 21	0.12 9	0.38 91	0.13 14	0.38 54	0.28 27	0.16 17	0.15 26	0.16 39	0.15 33	0.26 38	0.21 95	0.08 51	0.07 53	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.06 1

v134_o9	0.19 6	0.20 35	0.69 70	0.20 21	0.13 40	0.31 29	0.14 40	0.36 39	0.28 27	0.15 6	0.15 26	0.16 39	0.15 33	0.25 16	0.21 95	0.08 51	0.07 53	0.07 1	0.06 36	0.07 4	0.06 1

ITERv12	0.19 6	0.19 18	0.65 43	0.19 1	0.13 40	0.30 20	0.13 14	0.33 21	0.28 27	0.16 17	0.16 41	0.17 69	0.15 33	0.25 16	0.21 95	0.08 51	0.07 53	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 30

vnu138km	0.18 1	0.19 18	0.63 29	0.20 21	0.13 40	0.30 20	0.14 40	0.32 16	0.28 27	0.16 17	0.15 26	0.16 39	0.14 15	0.25 16	0.22 128	0.08 51	0.07 53	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.06 1

ITERv10	0.19 6	0.19 18	0.65 43	0.20 21	0.13 40	0.30 20	0.14 40	0.37 47	0.28 27	0.16 17	0.16 41	0.16 39	0.15 33	0.26 38	0.22 128	0.08 51	0.07 53	0.07 1	0.06 36	0.07 4	0.06 1

ITERv8	0.19 6	0.19 18	0.64 35	0.19 1	0.13 40	0.31 29	0.13 14	0.36 39	0.28 27	0.16 17	0.16 41	0.16 39	0.15 33	0.25 16	0.22 128	0.08 51	0.07 53	0.07 1	0.06 36	0.07 4	0.07 30

a5sdf	0.19 6	0.20 35	0.66 58	0.20 21	0.12 9	0.33 46	0.13 14	0.35 33	0.28 27	0.16 17	0.15 26	0.16 39	0.15 33	0.25 16	0.21 95	0.08 51	0.07 53	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.06 1

DEFOM-Stereo	0.22 81	0.22 81	0.91 111	0.23 90	0.13 40	0.49 197	0.18 114	0.30 5	0.28 27	0.19 70	0.17 55	0.14 15	0.14 15	0.41 195	0.16 6	0.08 51	0.06 23	0.07 1	0.06 36	0.09 88	0.09 102

AEACV	0.33 155	0.24 117	1.44 193	0.28 200	0.35 470	0.47 182	0.21 163	0.43 97	0.28 27	0.26 162	0.25 123	0.22 118	0.38 331	0.30 101	0.18 25	0.09 117	0.35 573	0.09 144	0.36 569	0.23 381	0.25 459

5k_new	0.18 1	0.20 35	0.64 35	0.20 21	0.13 40	0.29 14	0.13 14	0.30 5	0.29 44	0.16 17	0.13 12	0.17 69	0.14 15	0.26 38	0.22 128	0.08 51	0.07 53	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.09 102

USM	0.19 6	0.22 81	0.63 29	0.21 46	0.11 2	0.33 46	0.14 40	0.32 16	0.29 44	0.16 17	0.15 26	0.16 39	0.13 12	0.26 38	0.21 95	0.08 51	0.07 53	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 30

oiu110	0.21 55	0.22 81	0.84 99	0.20 21	0.13 40	0.41 119	0.14 40	0.39 67	0.29 44	0.16 17	0.15 26	0.18 86	0.17 76	0.26 38	0.21 95	0.09 117	0.09 237	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.08 76

ITERv19	0.20 31	0.20 35	0.61 20	0.22 76	0.14 73	0.38 91	0.15 70	0.35 33	0.29 44	0.21 86	0.22 95	0.13 4	0.23 172	0.34 140	0.19 45	0.07 29	0.06 23	0.07 1	0.07 108	0.08 66	0.09 102

dddd17k	0.20 31	0.20 35	0.63 29	0.20 21	0.12 9	0.40 108	0.14 40	0.37 47	0.29 44	0.16 17	0.16 41	0.16 39	0.16 54	0.28 74	0.21 95	0.08 51	0.07 53	0.07 1	0.06 36	0.07 4	0.06 1

99wein	0.19 6	0.19 18	0.64 35	0.19 1	0.12 9	0.30 20	0.13 14	0.34 30	0.29 44	0.16 17	0.16 41	0.16 39	0.14 15	0.26 38	0.22 128	0.08 51	0.07 53	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.06 1

hj116sk	0.20 31	0.20 35	0.75 86	0.19 1	0.13 40	0.39 100	0.12 4	0.38 54	0.30 50	0.15 6	0.16 41	0.19 96	0.16 54	0.26 38	0.21 95	0.08 51	0.08 161	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.06 1

3.75w	0.21 55	0.21 58	0.61 20	0.21 46	0.20 250	0.44 149	0.16 88	0.44 106	0.30 50	0.22 98	0.20 73	0.13 4	0.18 100	0.29 91	0.21 95	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 36	0.07 4	0.08 76

ss10	0.19 6	0.21 58	0.66 58	0.20 21	0.12 9	0.32 38	0.13 14	0.38 54	0.31 52	0.17 50	0.16 41	0.16 39	0.14 15	0.26 38	0.22 128	0.08 51	0.08 161	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 30

zaero_v3	0.21 55	0.21 58	0.69 70	0.21 46	0.14 73	0.37 78	0.13 14	0.38 54	0.31 52	0.23 117	0.20 73	0.14 15	0.21 145	0.33 128	0.19 45	0.07 29	0.06 23	0.07 1	0.06 36	0.09 88	0.07 30

ITERv2	0.21 55	0.21 58	0.65 43	0.21 46	0.14 73	0.39 100	0.12 4	0.36 39	0.31 52	0.33 201	0.21 82	0.16 39	0.17 76	0.32 117	0.19 45	0.07 29	0.06 23	0.07 1	0.06 36	0.09 88	0.07 30

ITER	0.20 31	0.19 18	0.59 16	0.21 46	0.12 9	0.29 14	0.13 14	0.31 9	0.31 52	0.24 128	0.22 95	0.16 39	0.18 100	0.48 256	0.20 73	0.08 51	0.06 23	0.07 1	0.06 36	0.09 88	0.12 194

monsters	0.22 81	0.22 81	0.52 5	0.23 90	0.28 387	0.42 138	0.14 40	0.46 126	0.31 52	0.24 128	0.20 73	0.13 4	0.14 15	0.43 206	0.20 73	0.07 29	0.06 23	0.07 1	0.08 139	0.06 1	0.06 1

mms	0.27 105	0.26 137	0.91 111	0.25 127	0.18 202	0.32 38	0.23 224	0.37 47	0.31 52	0.21 86	0.30 161	0.23 127	0.17 76	0.46 239	0.21 95	0.08 51	0.10 287	0.10 198	0.08 139	0.22 368	0.47 568

Occ-G	0.30 132	0.30 192	1.33 171	0.23 90	0.15 103	0.36 73	0.25 277	0.43 97	0.31 52	0.26 162	0.35 202	0.46 313	0.22 155	0.30 101	0.25 195	0.09 117	0.07 53	0.09 144	0.16 416	0.31 470	0.08 76

U	3.37 633	0.17 7	0.91 111	0.26 158	13.79 649	19.19 654	0.15 70	0.41 82	0.31 52	0.17 50	0.18 62	0.27 180	0.15 33	0.21 2	0.16 6	0.09 117	0.06 23	17.88 659	12.81 653	0.10 107	0.08 76

252Zero-FE	0.62 445	0.27 145	0.83 98	0.24 108	0.13 40	0.31 29	0.13 14	0.39 67	0.32 60	8.03 644	0.23 106	0.12 2	0.12 6	0.26 38	0.44 367	0.09 117	0.12 362	0.07 1	0.06 36	0.09 88	0.12 194

MonStereo	0.20 31	0.22 81	0.65 43	0.21 46	0.17 164	0.33 46	0.15 70	0.46 126	0.32 60	0.16 17	0.17 55	0.14 15	0.11 2	0.27 60	0.23 157	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 108	0.07 4	0.09 102

Monster-pub-eth3d	0.20 31	0.22 81	0.65 43	0.21 46	0.17 164	0.33 46	0.15 70	0.46 126	0.32 60	0.16 17	0.17 55	0.14 15	0.11 2	0.27 60	0.23 157	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 108	0.07 4	0.09 102

water-stereo	0.24 95	0.17 7	0.88 106	0.24 108	0.14 73	0.37 78	0.17 98	0.43 97	0.32 60	0.26 162	0.35 202	0.26 168	0.24 185	0.22 3	0.25 195	0.09 117	0.09 237	0.09 144	0.08 139	0.10 107	0.10 132

asd	0.20 31	0.22 81	0.65 43	0.22 76	0.17 164	0.41 119	0.14 40	0.35 33	0.32 60	0.24 128	0.20 73	0.15 33	0.18 100	0.26 38	0.16 6	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 36	0.08 66	0.08 76

MonSter	0.20 31	0.22 81	0.65 43	0.21 46	0.17 164	0.33 46	0.15 70	0.46 126	0.32 60	0.16 17	0.17 55	0.14 15	0.11 2	0.27 60	0.23 157	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 108	0.07 4	0.09 102

fffy	0.28 112	0.24 117	1.19 145	0.27 175	0.15 103	0.37 78	0.22 189	0.42 88	0.32 60	0.20 78	0.29 148	0.26 168	0.20 134	0.44 215	0.20 73	0.08 51	0.10 287	0.10 198	0.08 139	0.22 368	0.18 354

testlalala_base	0.46 294	0.30 192	1.82 318	0.34 361	0.27 373	0.55 266	0.21 163	0.85 423	0.32 60	0.32 197	0.39 229	0.31 204	0.23 172	0.30 101	0.28 225	0.95 613	0.30 563	0.09 144	0.21 485	1.03 608	0.18 354

LoS_RVC	0.29 122	0.33 221	1.19 145	0.25 127	0.34 457	0.43 143	0.22 189	0.42 88	0.32 60	0.22 98	0.33 190	0.23 127	0.24 185	0.31 108	0.21 95	0.07 29	0.07 53	0.07 1	0.05 1	0.10 107	0.31 507

OmniDepth	0.19 6	0.30 192	0.55 11	0.23 90	0.09 1	0.38 91	0.15 70	0.32 16	0.33 69	0.16 17	0.12 8	0.23 127	0.19 123	0.27 60	0.15 2	0.07 29	0.05 1	0.07 1	0.06 36	0.07 4	0.06 1

4w-stereo	0.20 31	0.21 58	0.57 13	0.21 46	0.15 103	0.39 100	0.13 14	0.39 67	0.33 69	0.22 98	0.21 82	0.13 4	0.20 134	0.29 91	0.21 95	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 36	0.07 4	0.07 30

3.5w_stereo	0.21 55	0.22 81	0.55 11	0.21 46	0.15 103	0.40 108	0.14 40	0.43 97	0.33 69	0.21 86	0.24 116	0.14 15	0.18 100	0.34 140	0.22 128	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 36	0.07 4	0.08 76

monsterstereo	0.22 81	0.22 81	0.52 5	0.25 127	0.27 373	0.39 100	0.14 40	0.51 169	0.33 69	0.25 148	0.27 135	0.13 4	0.13 12	0.38 180	0.21 95	0.07 29	0.07 53	0.07 1	0.06 36	0.08 66	0.06 1

IGEV-Stereo++	0.23 89	0.23 104	0.64 35	0.24 108	0.22 291	0.47 182	0.13 14	0.52 183	0.33 69	0.18 63	0.24 116	0.17 69	0.22 155	0.32 117	0.19 45	0.08 51	0.06 23	0.08 85	0.06 36	0.17 273	0.09 102

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 192	1.34 594	1.24 156	0.23 90	0.12 9	0.33 46	0.20 142	0.40 72	0.33 69	0.25 148	0.21 82	0.16 39	0.14 15	0.27 60	0.63 445	0.55 594	0.06 23	0.11 264	0.13 343	0.25 409	0.49 572

2.25w	0.21 55	0.22 81	0.51 2	0.21 46	0.14 73	0.36 73	0.13 14	0.42 88	0.34 75	0.23 117	0.27 135	0.14 15	0.18 100	0.33 128	0.24 182	0.06 1	0.06 23	0.07 1	0.06 36	0.07 4	0.07 30

2w_stereo	0.21 55	0.19 18	0.51 2	0.22 76	0.13 40	0.41 119	0.20 142	0.50 161	0.34 75	0.25 148	0.23 106	0.13 4	0.23 172	0.24 9	0.22 128	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 36	0.07 4	0.07 30

GREAT-IGEV	0.37 192	0.28 169	1.48 204	0.25 127	0.38 495	0.46 175	0.18 114	0.33 21	0.34 75	0.15 6	0.29 148	0.15 33	0.17 76	0.36 161	0.23 157	0.07 29	0.76 622	0.07 1	0.26 515	0.21 351	1.03 621

AIO_test	0.39 217	0.37 255	1.19 145	0.73 581	0.67 583	0.35 64	0.25 277	0.47 140	0.34 75	0.34 204	0.22 95	0.33 218	0.17 76	1.31 432	0.19 45	0.11 291	0.15 433	0.08 85	0.21 485	0.15 214	0.23 438

IGEV++	0.34 163	0.43 298	1.32 169	0.31 278	0.14 73	0.32 38	0.21 163	0.70 294	0.34 75	0.22 98	0.28 142	0.22 118	0.27 235	0.35 148	0.27 215	0.09 117	0.39 588	0.08 85	0.15 396	0.25 409	0.45 565

UniTT-Stereo	0.30 132	0.36 252	1.68 238	0.27 175	0.24 324	0.29 14	0.18 114	0.33 21	0.34 75	0.26 162	0.37 211	0.18 86	0.18 100	0.31 108	0.27 215	0.10 222	0.08 161	0.08 85	0.07 108	0.25 409	0.08 76

PyraSte	0.20 31	0.15 2	0.60 18	0.22 76	0.15 103	0.38 91	0.14 40	0.44 106	0.35 81	0.16 17	0.18 62	0.19 96	0.18 100	0.25 16	0.16 6	0.06 1	0.06 23	0.07 1	0.06 36	0.07 4	0.06 1

DLNR-FE	13.43 649	20.01 654	23.53 652	121.73 667	33.87 662	0.46 175	0.15 70	8.09 648	0.35 81	0.28 174	0.37 211	0.26 168	0.17 76	0.75 364	0.29 240	6.68 649	0.26 548	0.09 144	0.38 572	50.82 667	0.18 354

Zero-FE251	0.56 406	0.29 179	1.27 161	0.26 158	0.16 134	0.44 149	0.16 88	0.44 106	0.35 81	5.31 641	0.19 67	0.22 118	0.19 123	0.24 9	1.08 523	0.10 222	0.07 53	0.08 85	0.06 36	0.09 88	0.13 232

asda	0.22 81	0.25 122	0.70 76	0.21 46	0.16 134	0.43 143	0.16 88	0.44 106	0.35 81	0.22 98	0.20 73	0.14 15	0.20 134	0.25 16	0.22 128	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 36	0.07 4	0.07 30

qwe	0.21 55	0.22 81	0.61 20	0.21 46	0.20 250	0.41 119	0.15 70	0.46 126	0.35 81	0.26 162	0.22 95	0.14 15	0.14 15	0.31 108	0.22 128	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 36	0.08 66	0.07 30

DilatedVolume-Stereo	0.26 102	0.20 35	0.64 35	0.25 127	0.15 103	0.41 119	0.18 114	0.42 88	0.35 81	0.34 204	0.34 197	0.25 154	0.23 172	0.43 206	0.53 410	0.09 117	0.09 237	0.08 85	0.10 206	0.12 140	0.11 157

4.25_new	0.21 55	0.23 104	0.64 35	0.22 76	0.18 202	0.41 119	0.17 98	0.41 82	0.35 81	0.22 98	0.21 82	0.14 15	0.18 100	0.25 16	0.18 25	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 36	0.07 4	0.07 30

4.5w_new	0.21 55	0.23 104	0.64 35	0.22 76	0.18 202	0.41 119	0.17 98	0.41 82	0.35 81	0.22 98	0.21 82	0.14 15	0.18 100	0.25 16	0.18 25	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 36	0.07 4	0.07 30

4.5_new	0.21 55	0.22 81	0.63 29	0.21 46	0.15 103	0.40 108	0.17 98	0.40 72	0.35 81	0.25 148	0.22 95	0.14 15	0.14 15	0.22 3	0.21 95	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 36	0.08 66	0.07 30

4.5w-stereo	0.21 55	0.22 81	0.63 29	0.21 46	0.15 103	0.40 108	0.17 98	0.40 72	0.35 81	0.25 148	0.22 95	0.14 15	0.14 15	0.22 3	0.21 95	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 36	0.08 66	0.07 30

4.25w-stereo	0.21 55	0.23 104	0.64 35	0.22 76	0.18 202	0.41 119	0.17 98	0.41 82	0.35 81	0.22 98	0.21 82	0.14 15	0.18 100	0.25 16	0.18 25	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 36	0.07 4	0.07 30

3.25w_new	0.20 31	0.20 35	0.52 5	0.21 46	0.14 73	0.37 78	0.14 40	0.43 97	0.35 81	0.23 117	0.21 82	0.16 39	0.18 100	0.27 60	0.20 73	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 36	0.07 4	0.08 76

3.25w	0.20 31	0.20 35	0.52 5	0.21 46	0.14 73	0.37 78	0.14 40	0.43 97	0.35 81	0.23 117	0.21 82	0.16 39	0.18 100	0.27 60	0.20 73	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 36	0.07 4	0.08 76

111111	0.24 95	0.21 58	0.82 97	0.24 108	0.21 264	0.43 143	0.13 14	0.45 119	0.35 81	0.22 98	0.27 135	0.18 86	0.16 54	0.35 148	0.18 25	0.09 117	0.06 23	0.08 85	0.06 36	0.25 409	0.08 76

SCV	0.35 174	0.59 373	1.37 179	0.34 361	0.22 291	0.28 10	0.23 224	0.72 302	0.35 81	0.19 70	0.30 161	0.24 141	0.20 134	0.64 326	0.19 45	0.11 291	0.08 161	0.09 144	0.29 527	0.34 499	0.29 489

tt45	0.29 122	0.24 117	1.06 126	0.25 127	0.17 164	0.55 266	0.22 189	0.41 82	0.35 81	0.24 128	0.25 123	0.25 154	0.18 100	0.64 326	0.34 301	0.08 51	0.07 53	0.10 198	0.08 139	0.21 351	0.11 157

ours_stereo	0.27 105	0.25 122	1.21 151	0.25 127	0.17 164	0.35 64	0.23 224	0.38 54	0.35 81	0.20 78	0.31 175	0.23 127	0.17 76	0.41 195	0.20 73	0.08 51	0.07 53	0.10 198	0.08 139	0.22 368	0.18 354

RAStereo	0.28 112	0.48 332	1.52 213	0.26 158	0.18 202	0.25 6	0.19 123	0.42 88	0.35 81	0.20 78	0.25 123	0.20 105	0.16 54	0.24 9	0.24 182	0.09 117	0.08 161	0.10 198	0.08 139	0.12 140	0.08 76

DLNR_Zeroshot_test	13.43 649	19.94 653	23.55 653	121.61 666	35.03 663	0.46 175	0.15 70	8.02 647	0.35 81	0.28 174	0.37 211	0.26 168	0.17 76	0.76 368	0.29 240	6.42 648	0.26 548	0.09 144	0.38 572	50.13 666	0.18 354

MC-Stereo	0.32 146	0.31 204	1.46 197	0.31 278	0.15 103	0.53 243	0.19 123	0.44 106	0.35 81	0.36 211	0.38 221	0.27 180	0.27 235	0.42 203	0.19 45	0.09 117	0.13 386	0.09 144	0.16 416	0.20 337	0.13 232

Replicate-Monster	0.23 89	0.40 279	0.94 116	0.21 46	0.14 73	0.37 78	0.13 14	0.40 72	0.36 101	0.22 98	0.15 26	0.15 33	0.15 33	0.40 191	0.15 2	0.08 51	0.07 53	0.07 1	0.06 36	0.08 66	0.15 287

2.5w	0.21 55	0.23 104	0.50 1	0.22 76	0.15 103	0.39 100	0.19 123	0.47 140	0.36 101	0.21 86	0.22 95	0.13 4	0.17 76	0.33 128	0.20 73	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 36	0.07 4	0.07 30

2.75w_new	0.21 55	0.21 58	0.57 13	0.20 21	0.14 73	0.40 108	0.18 114	0.47 140	0.36 101	0.24 128	0.20 73	0.13 4	0.19 123	0.31 108	0.21 95	0.07 29	0.05 1	0.07 1	0.06 36	0.06 1	0.07 30

SGD-Stereo	0.22 81	0.28 169	0.77 89	0.22 76	0.11 2	0.40 108	0.16 88	0.31 9	0.36 101	0.19 70	0.19 67	0.17 69	0.17 76	0.37 172	0.16 6	0.10 222	0.06 23	0.08 85	0.07 108	0.10 107	0.07 30

AIO-Stereo	0.30 132	0.27 145	1.25 157	0.27 175	0.24 324	0.37 78	0.20 142	0.52 183	0.36 101	0.21 86	0.30 161	0.23 127	0.14 15	0.31 108	0.20 73	0.08 51	0.07 53	0.09 144	0.38 572	0.19 321	0.31 507

EGLCR-Stereo	0.29 122	0.27 145	0.97 118	0.30 251	0.19 235	0.56 283	0.17 98	0.68 283	0.36 101	0.30 183	0.18 62	0.27 180	0.17 76	0.38 180	0.19 45	0.09 117	0.07 53	0.10 198	0.08 139	0.10 107	0.35 527

R-Stereo Train	0.36 184	0.21 58	1.70 244	0.29 232	0.18 202	0.55 266	0.26 299	0.78 368	0.36 101	0.57 400	0.67 460	0.33 218	0.24 185	0.32 117	0.23 157	0.10 222	0.08 161	0.09 144	0.07 108	0.09 88	0.12 194

RAFT-Stereo	0.36 184	0.21 58	1.70 244	0.29 232	0.18 202	0.55 266	0.26 299	0.78 368	0.36 101	0.57 400	0.67 460	0.33 218	0.24 185	0.32 117	0.23 157	0.10 222	0.08 161	0.09 144	0.07 108	0.09 88	0.12 194
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
tim_s	0.20 31	0.16 6	0.65 43	0.21 46	0.15 103	0.40 108	0.14 40	0.45 119	0.37 109	0.16 17	0.16 41	0.19 96	0.16 54	0.24 9	0.19 45	0.06 1	0.07 53	0.07 1	0.06 36	0.07 4	0.06 1

IGEV	0.22 81	0.28 169	0.88 106	0.21 46	0.24 324	0.42 138	0.17 98	0.35 33	0.37 109	0.20 78	0.22 95	0.14 15	0.12 6	0.24 9	0.20 73	0.08 51	0.07 53	0.08 85	0.06 36	0.09 88	0.07 30

StereoAnything_RVC	0.35 174	1.25 582	1.82 318	0.20 21	0.12 9	0.26 7	0.15 70	0.43 97	0.37 109	0.14 3	0.10 2	0.11 1	0.19 123	0.46 239	0.14 1	0.11 291	0.09 237	0.08 85	0.05 1	0.76 598	0.18 354

999	0.29 122	0.25 122	1.05 124	0.26 158	0.18 202	0.49 197	0.23 224	0.38 54	0.37 109	0.20 78	0.32 181	0.23 127	0.18 100	0.73 360	0.36 312	0.08 51	0.07 53	0.09 144	0.08 139	0.24 396	0.10 132

GCAP-BAT	0.43 256	0.31 204	1.82 318	0.25 127	0.26 359	0.65 433	0.23 224	0.48 148	0.37 109	0.67 493	0.82 521	0.44 291	0.24 185	0.48 256	0.87 494	0.09 117	0.13 386	0.09 144	0.22 494	0.08 66	0.09 102

MaDis-Stereo	0.29 122	0.54 355	1.44 193	0.24 108	0.29 395	0.29 14	0.16 88	0.45 119	0.37 109	0.19 70	0.21 82	0.28 189	0.22 155	0.30 101	0.29 240	0.10 222	0.09 237	0.10 198	0.08 139	0.11 129	0.11 157

SteFusion	0.20 31	0.13 1	0.65 43	0.20 21	0.15 103	0.41 119	0.15 70	0.43 97	0.38 115	0.16 17	0.20 73	0.15 33	0.14 15	0.26 38	0.17 21	0.06 1	0.06 23	0.07 1	0.06 36	0.07 4	0.06 1

MSCF	0.35 174	0.72 431	1.15 137	0.58 560	0.21 264	0.50 205	0.22 189	0.56 214	0.38 115	0.29 179	0.29 148	0.17 69	0.30 272	0.35 148	0.26 205	0.09 117	0.12 362	0.08 85	0.29 527	0.15 214	0.21 399

3w_stereo	0.21 55	0.22 81	0.59 16	0.22 76	0.12 9	0.37 78	0.22 189	0.50 161	0.38 115	0.22 98	0.21 82	0.12 2	0.22 155	0.26 38	0.18 25	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 36	0.08 66	0.08 76

MM-Stereo_test2	0.38 202	0.28 169	2.46 494	0.43 480	0.15 103	0.50 205	0.25 277	0.47 140	0.38 115	0.33 201	0.26 131	0.23 127	0.22 155	0.34 140	0.29 240	0.08 51	0.09 237	0.09 144	0.10 206	0.36 516	0.22 414

FoundationStereo	0.20 31	0.30 192	0.81 95	0.21 46	0.22 291	0.21 3	0.16 88	0.25 1	0.38 115	0.15 6	0.11 4	0.18 86	0.17 76	0.23 8	0.16 6	0.09 117	0.13 386	0.08 85	0.06 36	0.07 4	0.07 30

fffft	0.29 122	0.21 58	1.10 131	0.24 108	0.15 103	0.42 138	0.24 257	0.42 88	0.38 115	0.21 86	0.18 62	0.20 105	0.16 54	0.44 215	0.70 463	0.07 29	0.06 23	0.10 198	0.08 139	0.28 445	0.20 387
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.29 122	0.26 137	1.03 121	0.25 127	0.14 73	0.46 175	0.22 189	0.36 39	0.38 115	0.23 117	0.23 106	0.21 114	0.18 100	0.45 230	0.60 438	0.07 29	0.06 23	0.10 198	0.08 139	0.20 337	0.20 387

GCAP-Stereo	0.34 163	0.89 497	1.76 270	0.26 158	0.12 9	0.52 234	0.14 40	0.49 155	0.38 115	0.29 179	0.30 161	0.29 196	0.22 155	0.30 101	0.20 73	0.09 117	0.17 472	0.09 144	0.07 108	0.21 351	0.11 157

HH	0.49 333	0.49 335	2.78 554	0.50 525	0.41 514	0.38 91	0.23 224	0.72 302	0.38 115	0.63 470	0.48 285	0.87 527	0.41 364	0.64 326	0.21 95	0.09 117	0.17 472	0.10 198	0.09 170	0.16 251	0.12 194

HanStereo	0.49 333	0.49 335	2.78 554	0.50 525	0.41 514	0.38 91	0.23 224	0.72 302	0.38 115	0.63 470	0.48 285	0.87 527	0.41 364	0.64 326	0.21 95	0.09 117	0.17 472	0.10 198	0.09 170	0.16 251	0.12 194

Selective-IGEV	0.29 122	0.23 104	1.28 162	0.27 175	0.30 408	0.35 64	0.20 142	0.56 214	0.38 115	0.21 86	0.30 161	0.22 118	0.18 100	0.37 172	0.18 25	0.07 29	0.06 23	0.08 85	0.15 396	0.16 251	0.29 489

knoymous	0.34 163	0.25 122	1.75 264	0.24 108	0.18 202	0.45 156	0.24 257	0.57 219	0.38 115	0.41 240	0.39 229	0.55 358	0.25 201	0.38 180	0.23 157	0.11 291	0.08 161	0.12 322	0.07 108	0.13 170	0.12 194

GLC_STEREO	0.28 112	0.27 145	1.36 176	0.28 200	0.12 9	0.41 119	0.20 142	0.37 47	0.38 115	0.26 162	0.30 161	0.25 154	0.19 123	0.33 128	0.24 182	0.09 117	0.11 336	0.12 322	0.10 206	0.13 170	0.09 102

xxxad45	0.20 31	0.15 2	0.63 29	0.21 46	0.15 103	0.40 108	0.15 70	0.45 119	0.39 128	0.16 17	0.14 16	0.19 96	0.16 54	0.22 3	0.18 25	0.06 1	0.07 53	0.07 1	0.06 36	0.07 4	0.06 1

ACW_4w	0.20 31	0.15 2	0.62 26	0.21 46	0.14 73	0.38 91	0.15 70	0.45 119	0.39 128	0.16 17	0.16 41	0.18 86	0.16 54	0.26 38	0.19 45	0.06 1	0.07 53	0.07 1	0.06 36	0.07 4	0.06 1

5w_v4	0.20 31	0.15 2	0.62 26	0.21 46	0.16 134	0.40 108	0.15 70	0.45 119	0.39 128	0.16 17	0.15 26	0.21 114	0.16 54	0.22 3	0.17 21	0.06 1	0.07 53	0.07 1	0.06 36	0.07 4	0.06 1

VIP-Stereo	0.28 112	0.56 366	1.05 124	0.23 90	0.19 235	0.52 234	0.17 98	0.44 106	0.39 128	0.18 63	0.25 123	0.24 141	0.15 33	0.33 128	0.19 45	0.08 51	0.07 53	0.08 85	0.06 36	0.14 194	0.32 513

DA	0.32 146	0.26 137	0.89 108	0.29 232	0.25 342	0.63 406	0.22 189	0.60 243	0.39 128	0.23 117	0.30 161	0.24 141	0.26 215	0.60 315	0.18 25	0.10 222	0.12 362	0.09 144	0.07 108	0.10 107	0.52 576

GGEV	0.32 146	0.26 137	0.89 108	0.29 232	0.25 342	0.63 406	0.22 189	0.60 243	0.39 128	0.23 117	0.30 161	0.24 141	0.26 215	0.60 315	0.18 25	0.10 222	0.12 362	0.09 144	0.07 108	0.10 107	0.52 576

LG-G_1	0.23 89	0.37 255	0.71 80	0.23 90	0.11 2	0.51 215	0.12 4	0.44 106	0.39 128	0.19 70	0.15 26	0.19 96	0.15 33	0.36 161	0.16 6	0.09 117	0.08 161	0.08 85	0.06 36	0.09 88	0.11 157

LG-G	0.23 89	0.37 255	0.71 80	0.23 90	0.11 2	0.51 215	0.12 4	0.44 106	0.39 128	0.19 70	0.15 26	0.19 96	0.15 33	0.36 161	0.16 6	0.09 117	0.08 161	0.08 85	0.06 36	0.09 88	0.11 157

LGtest1	0.21 55	0.37 255	0.70 76	0.22 76	0.12 9	0.31 29	0.11 2	0.36 39	0.39 128	0.17 50	0.13 12	0.16 39	0.14 15	0.25 16	0.27 215	0.10 222	0.09 237	0.08 85	0.06 36	0.10 107	0.10 132

HUF	0.59 426	0.65 407	2.46 494	0.45 501	0.77 594	0.34 56	0.24 257	0.46 126	0.39 128	0.31 188	0.28 142	0.25 154	0.19 123	0.67 341	0.18 25	0.12 349	2.03 640	0.08 85	0.06 36	0.31 470	1.59 635

GIP-stereo	0.26 102	0.22 81	0.78 92	0.29 232	0.20 250	0.42 138	0.17 98	0.64 262	0.39 128	0.18 63	0.24 116	0.23 127	0.18 100	0.25 16	0.47 382	0.09 117	0.07 53	0.08 85	0.06 36	0.17 273	0.08 76

MoCha-V2	0.36 184	0.32 212	1.41 186	0.36 397	0.31 427	0.35 64	0.19 123	0.57 219	0.39 128	0.30 183	0.32 181	0.28 189	0.27 235	0.47 250	0.24 182	0.08 51	0.56 604	0.08 85	0.38 572	0.18 300	0.12 194

CAS	0.35 174	0.25 122	1.30 166	0.79 587	0.34 457	0.51 215	0.23 224	0.46 126	0.39 128	0.22 98	0.31 175	0.20 105	0.17 76	0.28 74	0.23 157	0.73 604	0.06 23	0.07 1	0.05 1	0.09 88	0.37 542

ProNet	0.30 132	0.54 355	1.29 163	0.25 127	0.15 103	0.47 182	0.25 277	0.48 148	0.39 128	0.21 86	0.23 106	0.22 118	0.20 134	0.44 215	0.19 45	0.08 51	0.08 161	0.10 198	0.08 139	0.23 381	0.12 194

test_4	0.40 223	0.37 255	2.01 400	0.29 232	0.21 264	0.50 205	0.28 342	0.47 140	0.39 128	0.42 245	0.76 507	0.38 242	0.22 155	0.52 281	0.33 294	0.08 51	0.07 53	0.11 264	0.15 396	0.28 445	0.07 30

cross-raft	0.40 223	0.27 145	2.22 448	0.30 251	0.17 164	0.49 197	0.35 431	0.71 297	0.39 128	0.43 250	0.45 259	0.64 410	0.25 201	0.32 117	0.25 195	0.08 51	0.08 161	0.09 144	0.23 498	0.11 129	0.14 252

GASTEREO	0.35 174	0.72 431	1.15 137	0.56 554	0.20 250	0.52 234	0.22 189	0.56 214	0.40 144	0.30 183	0.31 175	0.16 39	0.31 281	0.35 148	0.26 205	0.09 117	0.14 407	0.08 85	0.28 523	0.14 194	0.20 387

depthmonostereo	0.26 102	0.23 104	0.65 43	0.41 465	0.13 40	0.41 119	0.19 123	0.51 169	0.40 144	0.25 148	0.29 148	0.26 168	0.28 250	0.44 215	0.23 157	0.09 117	0.10 287	0.09 144	0.07 108	0.10 107	0.08 76

1w_stereo	0.22 81	0.17 7	0.52 5	0.23 90	0.16 134	0.44 149	0.22 189	0.55 207	0.40 144	0.25 148	0.29 148	0.13 4	0.26 215	0.28 74	0.20 73	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 36	0.08 66	0.07 30

MLG-Stereo_test3	0.21 55	0.35 243	0.65 43	0.21 46	0.14 73	0.36 73	0.13 14	0.37 47	0.40 144	0.21 86	0.12 8	0.17 69	0.12 6	0.25 16	0.16 6	0.08 51	0.07 53	0.08 85	0.06 36	0.09 88	0.10 132

LG-Stereo	0.27 105	0.25 122	0.95 117	0.25 127	0.15 103	0.43 143	0.21 163	0.50 161	0.40 144	0.18 63	0.29 148	0.25 154	0.16 54	0.28 74	0.35 309	0.07 29	0.07 53	0.11 264	0.10 206	0.24 396	0.10 132

dual_stereo	0.23 89	0.25 122	0.66 58	0.21 46	0.15 103	0.27 8	0.15 70	0.62 251	0.40 144	0.15 6	0.13 12	0.18 86	0.14 15	0.37 172	0.19 45	0.09 117	0.31 565	0.07 1	0.10 206	0.07 4	0.07 30

model_zeroshot	0.44 266	0.68 418	1.97 396	0.28 200	0.18 202	0.69 464	0.21 163	0.63 259	0.40 144	1.00 570	0.34 197	0.42 276	0.20 134	0.69 350	0.24 182	0.10 222	0.22 522	0.10 198	0.22 494	0.12 140	0.10 132

anonymousdsp	0.34 163	0.53 350	1.47 201	0.25 127	0.16 134	0.56 283	0.23 224	0.49 155	0.40 144	0.25 148	0.24 116	0.22 118	0.24 185	0.55 295	0.19 45	0.09 117	0.11 336	0.10 198	0.18 448	0.24 396	0.29 489

IGEV-Stereo	0.34 163	0.54 355	1.47 201	0.25 127	0.16 134	0.56 283	0.23 224	0.49 155	0.40 144	0.25 148	0.24 116	0.22 118	0.24 185	0.54 291	0.19 45	0.09 117	0.10 287	0.10 198	0.18 448	0.24 396	0.29 489
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
XX-Stereo	0.55 398	0.54 355	3.50 608	0.48 519	0.39 498	0.54 251	0.17 98	0.89 457	0.40 144	0.44 256	0.65 455	0.85 519	0.19 123	0.77 372	0.21 95	0.10 222	0.14 407	0.10 198	0.32 550	0.17 273	0.14 252

GSStereo	0.36 184	0.32 212	1.17 141	0.34 361	0.60 574	0.55 266	0.21 163	0.62 251	0.41 154	0.22 98	0.22 95	0.17 69	0.18 100	0.44 215	0.16 6	0.10 222	0.16 451	0.08 85	0.11 269	0.33 488	0.84 603

GS-Stereo							0.21 163	0.62 251	0.41 154	0.22 98	0.22 95	0.17 69	0.18 100	0.44 215	0.16 6	0.10 222	0.16 451	0.08 85	0.11 269	0.33 488	0.84 603

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 192	0.37 255	1.21 151	0.26 158	0.18 202	0.73 487	0.18 114	0.53 192	0.41 154	0.35 206	0.30 161	0.58 383	0.22 155	0.33 128	0.95 501	0.09 117	0.07 53	0.09 144	0.35 560	0.13 170	0.15 287

HI	0.41 230	0.63 396	1.72 251	0.27 175	0.21 264	0.45 156	0.19 123	0.55 207	0.41 154	0.57 400	0.59 391	0.65 415	0.45 404	0.45 230	0.39 336	0.08 51	0.09 237	0.10 198	0.11 269	0.20 337	0.10 132

CoSv	0.41 230	0.63 396	1.72 251	0.27 175	0.21 264	0.45 156	0.19 123	0.55 207	0.41 154	0.57 400	0.59 391	0.65 415	0.45 404	0.45 230	0.39 336	0.08 51	0.09 237	0.10 198	0.11 269	0.20 337	0.10 132

CAS++	0.31 140	0.33 221	1.43 191	0.25 127	0.17 164	0.31 29	0.20 142	0.78 368	0.41 154	0.30 183	0.30 161	0.21 114	0.16 54	0.33 128	0.18 25	0.15 441	0.12 362	0.13 381	0.10 206	0.15 214	0.11 157
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
ff7	0.32 146	0.52 345	1.38 180	0.25 127	0.16 134	0.56 283	0.23 224	0.46 126	0.41 154	0.24 128	0.23 106	0.20 105	0.23 172	0.48 256	0.19 45	0.09 117	0.08 161	0.10 198	0.18 448	0.23 381	0.22 414

IGEVStereo-DCA	0.33 155	0.34 234	1.38 180	0.27 175	0.16 134	0.45 156	0.23 224	0.46 126	0.41 154	0.24 128	0.21 82	0.26 168	0.25 201	0.64 326	0.52 406	0.09 117	0.07 53	0.10 198	0.18 448	0.16 251	0.22 414

ffff	0.32 146	0.52 345	1.38 180	0.25 127	0.16 134	0.56 283	0.23 224	0.46 126	0.41 154	0.24 128	0.23 106	0.20 105	0.23 172	0.48 256	0.19 45	0.09 117	0.08 161	0.10 198	0.18 448	0.23 381	0.22 414

11t	0.32 146	0.52 345	1.38 180	0.25 127	0.16 134	0.56 283	0.23 224	0.46 126	0.41 154	0.24 128	0.23 106	0.20 105	0.23 172	0.48 256	0.19 45	0.09 117	0.08 161	0.10 198	0.18 448	0.23 381	0.22 414

ccc-4	0.32 146	0.52 345	1.38 180	0.25 127	0.16 134	0.56 283	0.23 224	0.46 126	0.41 154	0.24 128	0.23 106	0.20 105	0.23 172	0.48 256	0.19 45	0.09 117	0.08 161	0.10 198	0.18 448	0.23 381	0.22 414

IGEV-FE	0.53 380	0.34 234	2.91 568	0.32 307	0.18 202	0.54 251	0.21 163	0.72 302	0.42 165	0.81 542	0.51 315	0.70 455	0.41 364	0.48 256	1.13 530	0.09 117	0.15 433	0.10 198	0.35 560	0.19 321	0.09 102

MLG-Stereo_test2	0.21 55	0.36 252	0.68 66	0.21 46	0.17 164	0.45 156	0.12 4	0.35 33	0.42 165	0.15 6	0.11 4	0.22 118	0.10 1	0.28 74	0.16 6	0.09 117	0.07 53	0.08 85	0.06 36	0.09 88	0.09 102

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 112	0.28 169	1.09 129	0.33 330	0.15 103	0.30 20	0.16 88	0.58 225	0.42 165	0.19 70	0.19 67	0.17 69	0.26 215	0.38 180	0.37 318	0.09 117	0.08 161	0.08 85	0.25 507	0.10 107	0.06 1

rvit_stereo_0081_aga	0.27 105	0.29 179	1.08 127	0.26 158	0.20 250	0.33 46	0.21 163	0.41 82	0.42 165	0.26 162	0.28 142	0.27 180	0.21 145	0.31 108	0.21 95	0.14 422	0.10 287	0.11 264	0.10 206	0.14 194	0.10 132

MyStereo07	0.34 163	0.40 279	1.46 197	0.29 232	0.23 311	0.60 348	0.31 387	0.53 192	0.42 165	0.25 148	0.25 123	0.20 105	0.26 215	0.57 299	0.19 45	0.09 117	0.18 483	0.12 322	0.11 269	0.16 251	0.19 371

IGEV_Zeroshot_test	0.53 380	0.33 221	2.91 568	0.32 307	0.18 202	0.54 251	0.21 163	0.72 302	0.42 165	0.81 542	0.51 315	0.71 460	0.41 364	0.48 256	1.13 530	0.09 117	0.15 433	0.10 198	0.35 560	0.19 321	0.09 102

MIF-Stereo (partial)	0.34 163	0.41 286	1.93 369	0.26 158	0.24 324	0.32 38	0.17 98	0.53 192	0.42 165	0.25 148	0.37 211	0.25 154	0.26 215	0.44 215	0.31 272	0.11 291	0.08 161	0.12 322	0.10 206	0.19 321	0.14 252

EKT-Stereo	1.47 601	0.49 335	1.93 369	2.57 635	19.31 652	0.55 266	0.22 189	0.69 286	0.42 165	0.38 223	0.36 208	0.43 280	0.27 235	0.69 350	0.26 205	0.12 349	0.14 407	0.11 264	0.16 416	0.20 337	0.15 287

AnonymousM	0.37 192	0.44 309	1.50 210	0.25 127	0.15 103	0.52 234	0.23 224	0.60 243	0.42 165	0.42 245	0.32 181	0.30 201	0.25 201	0.34 140	0.23 157	0.11 291	0.09 237	0.71 603	0.36 569	0.12 140	0.07 30

raftrobust	0.38 202	0.68 418	1.54 215	0.32 307	0.46 540	0.52 234	0.21 163	0.56 214	0.42 165	0.52 336	0.35 202	0.31 204	0.33 293	0.37 172	0.30 260	0.10 222	0.11 336	0.08 85	0.07 108	0.21 351	0.19 371

PMTNet	0.31 140	0.35 243	1.30 166	0.20 21	0.14 73	0.57 301	0.25 277	0.46 126	0.42 165	0.27 169	0.32 181	0.27 180	0.24 185	0.39 186	0.23 157	0.43 583	0.07 53	0.08 85	0.05 1	0.18 300	0.07 30

AIO_rvc	0.41 230	0.64 400	1.29 163	0.58 560	0.39 498	0.37 78	0.24 257	0.50 161	0.43 176	0.28 174	0.23 106	0.25 154	0.16 54	0.99 396	0.19 45	0.10 222	0.16 451	0.08 85	0.11 269	0.25 409	0.85 605

MGS-Stereo	0.32 146	0.34 234	1.70 244	0.25 127	0.14 73	0.40 108	0.22 189	0.38 54	0.43 176	0.24 128	0.51 315	0.25 154	0.18 100	0.31 108	0.20 73	0.09 117	0.08 161	0.09 144	0.08 139	0.47 568	0.08 76

MSKI-zero shot	0.46 294	0.38 265	2.47 499	0.27 175	0.43 523	0.56 283	0.20 142	0.77 353	0.43 176	0.60 441	0.51 315	0.44 291	0.17 76	0.68 344	0.21 95	0.09 117	0.29 559	0.09 144	0.32 550	0.14 194	0.10 132

test-1	0.44 266	0.48 332	1.69 240	0.30 251	0.27 373	0.50 205	0.28 342	0.80 388	0.43 176	0.40 231	0.54 352	0.41 262	0.24 185	0.31 108	1.16 536	0.09 117	0.20 507	0.10 198	0.17 435	0.11 129	0.26 469

SCV_C0	0.33 155	0.43 298	1.42 190	0.25 127	0.16 134	0.35 64	0.20 142	0.68 283	0.44 180	0.24 128	0.27 135	0.29 196	0.20 134	0.58 303	0.18 25	0.09 117	0.08 161	0.08 85	0.30 537	0.26 429	0.17 334

PAM	0.70 492	0.35 243	2.72 541	0.56 554	0.62 580	1.08 577	0.53 523	0.85 423	0.44 180	0.93 564	0.92 541	1.24 588	0.68 518	0.64 326	1.01 515	0.10 222	0.19 496	0.10 198	0.48 588	0.14 194	0.38 545

rvit_stereo_0080	0.27 105	0.38 265	0.76 87	0.24 108	0.18 202	0.34 56	0.27 324	0.54 203	0.44 180	0.24 128	0.26 131	0.27 180	0.22 155	0.29 91	0.23 157	0.13 379	0.10 287	0.10 198	0.10 206	0.15 214	0.11 157

RSM	0.28 112	0.26 137	0.97 118	0.25 127	0.24 324	0.37 78	0.21 163	0.49 155	0.44 180	0.21 86	0.27 135	0.28 189	0.17 76	0.38 180	0.20 73	0.07 29	0.07 53	0.09 144	0.34 557	0.21 351	0.16 316

MyStereo06	0.54 386	0.41 286	2.68 535	0.30 251	0.23 311	0.60 348	0.30 374	0.81 392	0.44 180	0.84 550	0.52 329	0.78 490	0.58 480	0.48 256	1.10 526	0.09 117	0.17 472	0.12 322	0.10 206	0.16 251	0.20 387

whm_eth	0.27 105	0.38 265	0.76 87	0.24 108	0.18 202	0.34 56	0.27 324	0.54 203	0.44 180	0.24 128	0.26 131	0.27 180	0.22 155	0.29 91	0.23 157	0.13 379	0.10 287	0.10 198	0.10 206	0.15 214	0.11 157

MIM_Stereo	0.41 230	0.60 375	1.88 345	0.31 278	0.21 264	0.50 205	0.19 123	0.64 262	0.44 180	0.43 250	0.53 340	0.43 280	0.27 235	0.51 277	0.28 225	0.08 51	0.14 407	0.11 264	0.10 206	0.26 429	0.26 469

CASnet	0.28 112	0.31 204	1.20 149	0.28 200	0.11 2	0.47 182	0.19 123	0.44 106	0.44 180	0.38 223	0.31 175	0.23 127	0.17 76	0.29 91	0.19 45	0.10 222	0.06 23	0.15 447	0.12 309	0.16 251	0.07 30
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CES	0.30 132	0.27 145	1.09 129	0.23 90	0.50 546	0.40 108	0.20 142	0.46 126	0.44 180	0.22 98	0.28 142	0.26 168	0.19 123	0.33 128	0.21 95	0.09 117	0.07 53	0.08 85	0.05 1	0.15 214	0.49 572

GMOStereo	0.41 230	0.62 385	1.78 284	0.28 200	0.36 478	0.51 215	0.31 387	0.53 192	0.44 180	0.57 400	0.48 285	0.41 262	0.27 235	0.28 74	0.23 157	0.08 51	0.38 581	0.13 381	0.11 269	0.34 499	0.11 157

error version	0.41 230	0.62 385	1.78 284	0.28 200	0.36 478	0.51 215	0.31 387	0.53 192	0.44 180	0.57 400	0.48 285	0.41 262	0.27 235	0.28 74	0.23 157	0.08 51	0.38 581	0.13 381	0.11 269	0.34 499	0.11 157

test-v	0.41 230	0.62 385	1.78 284	0.28 200	0.36 478	0.51 215	0.31 387	0.53 192	0.44 180	0.57 400	0.48 285	0.41 262	0.27 235	0.28 74	0.23 157	0.08 51	0.38 581	0.13 381	0.11 269	0.34 499	0.11 157

test-2	0.41 230	0.62 385	1.78 284	0.28 200	0.36 478	0.51 215	0.31 387	0.53 192	0.44 180	0.57 400	0.48 285	0.41 262	0.27 235	0.28 74	0.23 157	0.08 51	0.38 581	0.13 381	0.11 269	0.34 499	0.11 157

sCroCo_RVC	0.33 155	0.32 212	1.89 352	0.34 361	0.27 373	0.30 20	0.22 189	0.48 148	0.44 180	0.22 98	0.33 190	0.25 154	0.25 201	0.32 117	0.24 182	0.14 422	0.16 451	0.12 322	0.12 309	0.15 214	0.13 232

test_xeample3	0.46 294	0.34 234	2.99 576	0.37 420	0.16 134	0.49 197	0.33 418	1.06 577	0.44 180	0.25 148	0.23 106	0.24 141	0.25 201	0.49 268	0.56 425	0.09 117	0.07 53	0.10 198	0.40 578	0.17 273	0.26 469

FE-Mocha	0.41 230	0.31 204	1.44 193	0.28 200	0.33 448	0.41 119	0.17 98	0.69 286	0.45 195	0.44 256	0.50 310	0.41 262	0.45 404	0.36 161	1.17 538	0.10 222	0.08 161	0.11 264	0.21 485	0.13 170	0.13 232

xyz-stereo-finetune2	0.35 174	0.45 317	1.04 123	0.21 46	0.12 9	0.58 319	0.23 224	0.50 161	0.45 195	0.31 188	0.46 267	0.30 201	0.41 364	0.81 379	0.51 403	0.08 51	0.07 53	0.11 264	0.09 170	0.12 140	0.09 102

S2M2_L	0.24 95	0.29 179	0.90 110	0.23 90	0.17 164	0.24 5	0.09 1	0.36 39	0.45 195	0.17 50	0.25 123	0.23 127	0.17 76	0.24 9	0.28 225	0.15 441	0.12 362	0.11 264	0.12 309	0.15 214	0.11 157
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
castereo++	0.28 112	0.43 298	0.93 114	0.28 200	0.17 164	0.53 243	0.21 163	0.55 207	0.45 195	0.17 50	0.26 131	0.32 212	0.17 76	0.33 128	0.16 6	0.09 117	0.08 161	0.09 144	0.29 527	0.13 170	0.06 1

castereo	0.30 132	0.44 309	0.81 95	0.24 108	0.29 395	0.41 119	0.27 324	0.72 302	0.45 195	0.22 98	0.30 161	0.24 141	0.31 281	0.25 16	0.21 95	0.09 117	0.07 53	0.08 85	0.31 544	0.12 140	0.09 102

UGAM-zero	0.63 452	0.39 274	2.49 502	0.30 251	0.49 545	0.67 446	0.19 123	0.91 475	0.45 195	0.77 531	0.45 259	1.16 585	0.82 546	2.05 552	0.29 240	0.09 117	0.15 433	0.09 144	0.44 585	0.11 129	0.22 414

RSM++	0.27 105	0.26 137	0.87 105	0.28 200	0.13 40	0.39 100	0.20 142	0.45 119	0.45 195	0.20 78	0.24 116	0.24 141	0.17 76	0.36 161	0.20 73	0.08 51	0.07 53	0.09 144	0.35 560	0.26 429	0.18 354

LL-Strereo2	0.41 230	0.90 501	1.83 324	0.44 487	0.24 324	0.54 251	0.27 324	0.58 225	0.45 195	0.41 240	0.33 190	0.44 291	0.21 145	0.44 215	0.34 301	0.09 117	0.08 161	0.16 466	0.14 371	0.17 273	0.17 334

TestStereo	0.45 284	0.54 355	2.11 422	0.29 232	0.16 134	0.43 143	0.24 257	0.54 203	0.45 195	0.37 215	0.46 267	0.34 224	0.27 235	1.98 544	0.27 215	0.11 291	0.08 161	0.12 322	0.09 170	0.14 194	0.08 76

TANstereo	0.33 155	0.49 335	1.75 264	0.23 90	0.12 9	0.54 251	0.16 88	0.40 72	0.45 195	0.45 267	0.51 315	0.26 168	0.22 155	0.29 91	0.20 73	0.10 222	0.10 287	0.08 85	0.06 36	0.08 66	0.11 157

FSD					0.29 395	0.35 64	0.33 418	0.44 106	0.46 205	0.32 197	0.32 181	0.37 234	0.32 288	0.35 148	0.32 283	0.28 565	0.27 555	0.31 567	0.30 537	0.31 470

MLG-Stereo_test1	0.21 55	0.33 221	0.61 20	0.23 90	0.21 264	0.45 156	0.13 14	0.33 21	0.46 205	0.13 1	0.09 1	0.18 86	0.12 6	0.32 117	0.15 2	0.08 51	0.07 53	0.08 85	0.06 36	0.09 88	0.09 102

MLG-Stereo	0.21 55	0.33 221	0.60 18	0.23 90	0.12 9	0.44 149	0.13 14	0.39 67	0.46 205	0.13 1	0.10 2	0.17 69	0.13 12	0.35 148	0.15 2	0.08 51	0.07 53	0.08 85	0.06 36	0.09 88	0.09 102

HART	0.38 202	0.53 350	1.66 235	0.26 158	0.15 103	0.30 20	0.19 123	0.67 279	0.46 205	0.29 179	0.52 329	0.38 242	0.16 54	0.41 195	0.20 73	0.08 51	0.68 615	0.09 144	0.07 108	0.34 499	0.21 399

trnet	0.28 112	0.26 137	1.32 169	0.19 1	0.12 9	0.54 251	0.15 70	0.48 148	0.46 205	0.27 169	0.33 190	0.24 141	0.21 145	0.30 101	0.21 95	0.10 222	0.07 53	0.08 85	0.05 1	0.09 88	0.07 30

AE-Stereo	0.42 250	0.29 179	1.65 231	0.43 480	0.47 542	0.56 283	0.23 224	0.86 433	0.46 205	0.31 188	0.41 238	0.43 280	0.24 185	0.34 140	0.24 182	0.09 117	0.48 600	0.11 264	0.45 586	0.22 368	0.19 371

plain	0.37 192	0.47 329	2.15 433	0.27 175	0.19 235	0.33 46	0.20 142	0.58 225	0.46 205	0.23 117	0.37 211	0.23 127	0.25 201	0.45 230	0.28 225	0.11 291	0.08 161	0.13 381	0.09 170	0.42 555	0.12 194

riskmin	0.37 192	0.22 81	1.74 258	0.32 307	0.20 250	0.48 190	0.20 142	0.66 270	0.46 205	0.36 211	0.34 197	0.69 445	0.45 404	0.39 186	0.27 215	0.11 291	0.08 161	0.12 322	0.08 139	0.13 170	0.16 316

Anonymous_2	0.74 516	0.32 212	1.65 231	0.33 330	0.30 408	0.67 446	0.32 410	0.69 286	0.46 205	0.48 295	0.41 238	0.84 515	0.58 480	0.51 277	0.40 344	0.32 573	0.38 581	1.43 630	3.69 646	0.80 601	0.27 477

CroCo-Stereo Lap2	0.33 155	0.61 379	1.47 201	0.32 307	0.38 495	0.23 4	0.22 189	0.58 225	0.46 205	0.22 98	0.27 135	0.29 196	0.23 172	0.32 117	0.26 205	0.09 117	0.09 237	0.10 198	0.08 139	0.21 351	0.14 252

test-3	0.43 256	0.20 35	1.70 244	0.34 361	0.32 435	0.45 156	0.23 224	0.71 297	0.46 205	0.51 327	0.29 148	0.45 300	0.21 145	0.59 309	0.98 505	0.08 51	0.07 53	0.10 198	0.35 560	0.29 450	0.28 483

test_1	0.43 256	0.20 35	1.70 244	0.34 361	0.32 435	0.45 156	0.23 224	0.71 297	0.46 205	0.50 314	0.29 148	0.45 300	0.21 145	0.59 309	0.98 505	0.08 51	0.07 53	0.10 198	0.35 560	0.29 450	0.29 489

iRaftStereo_RVC	0.37 192	0.53 350	1.41 186	0.28 200	0.15 103	0.52 234	0.20 142	0.54 203	0.46 205	0.37 215	0.43 244	0.41 262	0.23 172	0.36 161	0.26 205	0.09 117	0.15 433	0.12 322	0.11 269	0.41 549	0.37 542

sAnonymous2	0.38 202	0.62 385	2.15 433	0.31 278	0.24 324	0.34 56	0.27 324	0.53 192	0.46 205	0.24 128	0.29 148	0.23 127	0.28 250	0.28 74	0.22 128	0.12 349	0.09 237	0.11 264	0.13 343	0.38 531	0.35 527

CroCo_RVC	0.38 202	0.62 385	2.15 433	0.31 278	0.24 324	0.34 56	0.27 324	0.53 192	0.46 205	0.24 128	0.29 148	0.23 127	0.28 250	0.28 74	0.22 128	0.12 349	0.09 237	0.11 264	0.13 343	0.38 531	0.35 527

GES	0.44 266	0.28 169	1.88 345	0.30 251	0.18 202	0.61 369	0.30 374	0.88 451	0.46 205	0.47 277	0.52 329	0.39 248	0.42 382	0.58 303	0.67 456	0.15 441	0.11 336	0.12 322	0.10 206	0.15 214	0.17 334

Gwc-CoAtRS	0.38 202	0.33 221	1.92 366	0.27 175	0.41 514	0.48 190	0.19 123	0.59 233	0.46 205	0.43 250	0.39 229	0.57 376	0.26 215	0.32 117	0.26 205	0.09 117	0.09 237	0.09 144	0.31 544	0.11 129	0.09 102

CREStereo	0.28 112	0.30 192	1.33 171	0.19 1	0.13 40	0.55 266	0.17 98	0.48 148	0.46 205	0.27 169	0.33 190	0.24 141	0.21 145	0.31 108	0.21 95	0.11 291	0.07 53	0.08 85	0.05 1	0.10 107	0.07 30
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
xyz-stereo	3.02 629	0.29 179	30.64 664	0.23 90	0.12 9	15.52 649	0.24 257	0.51 169	0.47 223	0.59 432	7.99 642	0.64 410	0.47 427	1.39 440	0.50 398	0.09 117	0.07 53	0.34 574	0.07 108	0.13 170	0.08 76

Pointernet	0.29 122	0.25 122	1.49 207	0.24 108	0.20 250	0.47 182	0.15 70	0.62 251	0.47 223	0.22 98	0.29 148	0.26 168	0.20 134	0.28 74	0.20 73	0.10 222	0.07 53	0.07 1	0.12 309	0.10 107	0.07 30

anonymousdsp2	0.34 163	0.24 117	1.16 140	0.28 200	0.15 103	0.57 301	0.23 224	0.79 384	0.47 223	0.38 223	0.37 211	0.40 256	0.25 201	0.47 250	0.21 95	0.09 117	0.07 53	0.10 198	0.13 343	0.19 321	0.27 477

rvit_stereo_ft	0.31 140	0.61 379	1.18 143	0.32 307	0.21 264	0.28 10	0.27 324	0.55 207	0.48 226	0.23 117	0.27 135	0.28 189	0.26 215	0.32 117	0.25 195	0.13 379	0.09 237	0.11 264	0.11 269	0.13 170	0.14 252

RAFT-Stereo-weight	0.34 163	0.29 179	1.43 191	0.28 200	0.28 387	0.55 266	0.22 189	0.78 368	0.48 226	0.46 275	0.38 221	0.36 232	0.17 76	0.33 128	0.23 157	0.09 117	0.08 161	0.09 144	0.07 108	0.09 88	0.09 102

11t1	0.33 155	0.19 18	1.41 186	0.33 330	0.16 134	0.48 190	0.21 163	0.67 279	0.48 226	0.40 231	0.34 197	0.32 212	0.33 293	0.42 203	0.27 215	0.11 291	0.12 362	0.10 198	0.08 139	0.13 170	0.14 252

RAFT_CTSACE	0.46 294	0.76 444	2.07 411	0.35 378	0.30 408	0.54 251	0.30 374	0.61 247	0.48 226	0.49 307	0.76 507	0.55 358	0.36 309	0.58 303	0.22 128	0.08 51	0.13 386	0.11 264	0.10 206	0.41 549	0.08 76

CFNet-RSSM	0.41 230	0.32 212	2.20 443	0.27 175	0.44 525	0.52 234	0.19 123	0.76 342	0.48 226	0.43 250	0.36 208	0.54 354	0.26 215	0.33 128	0.25 195	0.09 117	0.08 161	0.09 144	0.38 572	0.10 107	0.09 102

DeepPruner_ROB	0.50 344	0.70 425	1.94 379	0.29 232	0.26 359	0.63 406	0.31 387	0.80 388	0.48 226	0.61 450	0.55 362	0.66 422	0.38 331	0.98 395	0.40 344	0.19 506	0.14 407	0.14 417	0.14 371	0.23 381	0.17 334

tg	0.37 192	0.55 364	1.35 175	0.28 200	0.16 134	0.57 301	0.18 114	0.57 219	0.49 232	0.37 215	0.44 255	0.38 242	0.24 185	0.46 239	0.24 182	0.09 117	0.08 161	0.11 264	0.11 269	0.43 557	0.36 535

PAM_32	0.70 492	0.35 243	2.73 546	0.54 545	0.61 578	1.07 575	0.43 478	0.84 416	0.49 232	0.90 559	0.91 539	1.23 587	0.77 541	0.65 337	1.10 526	0.10 222	0.19 496	0.10 198	0.49 590	0.15 214	0.38 545

DCVSM-stereo	0.49 333	0.29 179	2.49 502	0.29 232	0.22 291	0.53 243	0.52 519	0.58 225	0.49 232	0.69 502	0.46 267	0.79 495	0.48 436	0.53 287	0.42 352	0.13 379	0.14 407	0.15 447	0.12 309	0.20 337	0.20 387

test_sample1	0.40 223	0.18 12	1.19 145	0.31 278	0.18 202	0.48 190	0.23 224	0.78 368	0.49 232	0.44 256	0.44 255	0.45 300	0.41 364	1.39 440	0.33 294	0.11 291	0.09 237	0.10 198	0.09 170	0.12 140	0.13 232

LoS	0.31 140	0.30 192	1.52 213	0.23 90	0.13 40	0.54 251	0.20 142	0.48 148	0.49 232	0.25 148	0.28 142	0.37 234	0.24 185	0.38 180	0.23 157	0.10 222	0.08 161	0.08 85	0.05 1	0.15 214	0.07 30
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CASS	0.39 217	0.30 192	1.61 228	0.32 307	0.17 164	0.53 243	0.24 257	0.70 294	0.49 232	0.59 432	0.54 352	0.40 256	0.40 353	0.41 195	0.30 260	0.17 479	0.10 287	0.14 417	0.11 269	0.18 300	0.17 334
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
CRFU-Net	0.56 406	0.38 265	1.86 338	0.46 506	0.26 359	0.82 529	0.36 438	0.90 463	0.49 232	0.62 461	0.59 391	0.78 490	1.35 595	1.00 398	0.48 388	0.15 441	0.14 407	0.17 485	0.10 206	0.19 321	0.14 252

test_3	0.44 266	0.20 35	1.70 244	0.36 397	0.32 435	0.47 182	0.30 374	0.73 314	0.49 232	0.50 314	0.30 161	0.45 300	0.22 155	0.59 309	0.98 505	0.08 51	0.10 287	0.11 264	0.35 560	0.29 450	0.28 483

RAFT	0.45 284	0.92 503	1.59 222	0.34 361	0.19 235	0.46 175	0.35 431	0.65 268	0.49 232	0.49 307	0.49 302	0.70 455	0.40 353	0.47 250	0.32 283	0.11 291	0.16 451	0.14 417	0.13 343	0.51 576	0.13 232

rafts_anoy	0.43 256	0.89 497	1.96 391	0.32 307	0.30 408	0.48 190	0.24 257	0.62 251	0.49 232	0.37 215	0.38 221	0.33 218	0.30 272	0.51 277	0.34 301	0.10 222	0.39 588	0.13 381	0.15 396	0.17 273	0.15 287

DDVS	0.62 445	0.40 279	1.40 185	2.21 632	0.35 470	0.87 544	1.00 599	0.69 286	0.50 242	0.53 346	0.56 374	0.90 535	0.37 324	1.22 424	0.47 382	0.15 441	0.14 407	0.14 417	0.12 309	0.19 321	0.22 414

WCG-NET（raft）	0.32 146	0.53 350	1.21 151	0.23 90	0.12 9	0.44 149	0.24 257	0.40 72	0.50 242	0.35 206	0.35 202	0.47 321	0.25 201	0.35 148	0.20 73	0.08 51	0.29 559	0.08 85	0.07 108	0.22 368	0.11 157

test_for_model	0.64 456	1.60 605	1.82 318	1.23 614	1.02 610	0.53 243	0.23 224	0.75 329	0.50 242	0.57 400	0.29 148	0.25 154	0.20 134	0.26 38	0.22 128	0.76 607	0.31 565	0.08 85	0.07 108	1.68 628	0.50 575

H2IRNET	0.40 223	0.61 379	1.90 357	0.29 232	0.17 164	0.54 251	0.18 114	0.52 183	0.50 242	0.27 169	0.56 374	0.47 321	0.35 303	0.46 239	0.33 294	0.10 222	0.07 53	0.12 322	0.14 371	0.32 479	0.12 194

4D-IteraStereo	0.44 266	0.96 521	2.63 528	0.27 175	0.30 408	0.45 156	0.25 277	0.52 183	0.50 242	0.40 231	0.31 175	0.40 256	0.19 123	0.35 148	0.32 283	0.09 117	0.06 23	0.12 322	0.11 269	0.19 321	0.30 499

CroCo-Stereo	0.30 132	0.45 317	1.08 127	0.31 278	0.17 164	0.19 2	0.21 163	0.73 314	0.50 242	0.21 86	0.24 116	0.55 358	0.22 155	0.27 60	0.26 205	0.09 117	0.08 161	0.08 85	0.07 108	0.12 140	0.09 102
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
ICVP	0.46 294	0.29 179	2.41 483	0.33 330	0.22 291	0.59 336	0.55 531	0.75 329	0.50 242	0.44 256	0.60 406	0.49 334	0.35 303	0.53 287	0.37 318	0.16 462	0.16 451	0.14 417	0.11 269	0.15 214	0.15 287
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
XX-TBD	0.34 163	0.77 453	1.75 264	0.34 361	0.13 40	0.51 215	0.17 98	0.43 97	0.50 242	0.37 215	0.49 302	0.23 127	0.18 100	0.28 74	0.24 182	0.10 222	0.07 53	0.08 85	0.06 36	0.09 88	0.07 30

DDF-Stereo	0.37 192	0.27 145	0.79 93	0.39 447	0.29 395	0.38 91	0.21 163	0.47 140	0.51 250	0.32 197	0.17 55	0.79 495	0.23 172	0.64 326	1.04 520	0.11 291	0.07 53	0.09 144	0.12 309	0.35 510	0.15 287

MM-Stereo_test1	0.41 230	0.39 274	2.29 462	0.38 436	0.26 359	0.44 149	0.28 342	0.63 259	0.51 250	0.40 231	0.32 181	0.26 168	0.26 215	0.46 239	0.22 128	0.09 117	0.21 516	0.10 198	0.09 170	0.39 541	0.15 287

rrr	0.46 294	0.34 234	3.08 582	0.27 175	0.16 134	0.45 156	0.28 342	1.09 582	0.51 250	0.24 128	0.21 82	0.26 168	0.25 201	0.64 326	0.52 406	0.09 117	0.07 53	0.10 198	0.29 527	0.16 251	0.25 459

testlalala	0.36 184	0.30 192	1.77 279	0.28 200	0.33 448	0.60 348	0.22 189	0.55 207	0.51 250	0.55 377	0.35 202	0.31 204	0.20 134	0.26 38	0.22 128	0.10 222	0.13 386	0.09 144	0.24 500	0.08 66	0.07 30

AACVNet	0.54 386	0.78 461	1.73 254	0.36 397	0.21 264	0.57 301	0.25 277	0.71 297	0.51 250	0.55 377	0.59 391	0.64 410	0.41 364	2.13 561	0.41 350	0.14 422	0.11 336	0.14 417	0.11 269	0.33 488	0.15 287

THIR-Stereo	0.86 548	0.62 385	2.13 427	0.25 127	0.16 134	0.58 319	2.74 638	0.59 233	0.51 250	0.62 461	1.62 594	0.97 553	1.80 614	1.69 490	2.25 597	0.10 222	0.08 161	0.14 417	0.11 269	0.15 214	0.11 157

raft+_RVC	0.44 266	0.67 415	1.85 329	0.34 361	0.71 588	0.51 215	0.25 277	0.64 262	0.51 250	0.35 206	0.45 259	0.32 212	0.28 250	0.43 206	0.32 283	0.09 117	0.19 496	0.10 198	0.09 170	0.20 337	0.40 555

RALCasStereoNet	0.45 284	0.88 494	1.85 329	0.30 251	0.26 359	0.49 197	0.26 299	0.58 225	0.51 250	0.36 211	0.48 285	0.36 232	0.28 250	0.55 295	0.34 301	0.10 222	0.53 602	0.09 144	0.08 139	0.25 409	0.34 525

ACV-stereo	0.66 471	0.76 444	2.86 559	0.32 307	0.25 342	1.01 564	0.60 546	0.59 233	0.52 258	0.41 240	0.45 259	1.55 602	0.94 566	1.40 443	0.69 461	0.14 422	0.13 386	0.12 322	0.11 269	0.20 337	0.19 371

gcap-zeroshot	0.41 230	0.62 385	1.78 284	0.31 278	0.32 435	0.69 464	0.21 163	0.74 318	0.52 258	0.43 250	0.35 202	0.62 398	0.24 185	0.41 195	0.24 182	0.09 117	0.16 451	0.09 144	0.31 544	0.08 66	0.09 102

testlalala2	0.44 266	0.28 169	2.59 523	0.64 573	0.56 562	0.57 301	0.20 142	0.78 368	0.52 258	0.40 231	0.39 229	0.45 300	0.21 145	0.27 60	0.22 128	0.09 117	0.10 287	0.08 85	0.29 527	0.12 140	0.10 132

ACVNet-DCA	0.42 250	0.64 400	2.07 411	0.35 378	0.14 73	0.76 501	0.25 277	0.76 342	0.52 258	0.31 188	0.38 221	0.24 141	0.38 331	0.69 350	0.19 45	0.10 222	0.24 533	0.11 264	0.09 170	0.12 140	0.14 252

1test111	0.44 266	0.64 400	2.07 411	0.35 378	0.14 73	0.76 501	0.25 277	0.76 342	0.52 258	0.31 188	0.38 221	0.24 141	0.38 331	0.96 393	0.30 260	0.10 222	0.24 533	0.11 264	0.09 170	0.12 140	0.14 252

mmm	0.38 202	0.21 58	1.18 143	0.35 378	0.17 164	0.49 197	0.26 299	0.78 368	0.52 258	0.50 314	0.57 382	0.41 262	0.37 324	0.71 357	0.31 272	0.11 291	0.13 386	0.14 417	0.13 343	0.15 214	0.14 252

GMStereo_Zeroshot	0.41 230	0.36 252	1.54 215	0.41 465	0.19 235	0.52 234	0.19 123	0.59 233	0.52 258	0.57 400	0.59 391	0.63 401	0.29 264	0.58 303	0.33 294	0.15 441	0.09 237	0.16 466	0.09 170	0.24 396	0.12 194

qqq	0.38 202	0.21 58	1.34 174	0.28 200	0.15 103	0.45 156	0.26 299	0.76 342	0.52 258	0.39 229	0.41 238	0.46 313	0.36 309	0.96 393	0.30 260	0.11 291	0.14 407	0.12 322	0.12 309	0.12 140	0.14 252

Patchmatch Stereo++	0.39 217	0.27 145	1.78 284	0.44 487	0.16 134	0.61 369	0.27 324	0.51 169	0.52 258	0.47 277	0.43 244	0.43 280	0.28 250	0.54 291	0.28 225	0.12 349	0.08 161	0.12 322	0.10 206	0.17 273	0.12 194
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
PSM-adaLoss	0.38 202	0.27 145	1.78 284	0.44 487	0.17 164	0.60 348	0.29 366	0.51 169	0.52 258	0.47 277	0.43 244	0.44 291	0.28 250	0.47 250	0.28 225	0.12 349	0.08 161	0.12 322	0.10 206	0.17 273	0.12 194

ROB_FTStereo_v2	0.38 202	0.27 145	1.78 284	0.44 487	0.17 164	0.61 369	0.28 342	0.51 169	0.52 258	0.47 277	0.43 244	0.44 291	0.28 250	0.47 250	0.28 225	0.12 349	0.08 161	0.12 322	0.10 206	0.17 273	0.12 194

ROB_FTStereo	0.38 202	0.27 145	1.78 284	0.44 487	0.17 164	0.61 369	0.26 299	0.51 169	0.52 258	0.47 277	0.43 244	0.43 280	0.28 250	0.49 268	0.28 225	0.12 349	0.08 161	0.12 322	0.10 206	0.17 273	0.12 194

HUI-Stereo	0.38 202	0.27 145	1.79 305	0.44 487	0.17 164	0.61 369	0.28 342	0.51 169	0.52 258	0.47 277	0.43 244	0.44 291	0.28 250	0.45 230	0.28 225	0.12 349	0.08 161	0.12 322	0.10 206	0.17 273	0.12 194

DeepStereo_RVC	0.44 266	0.28 169	1.92 366	0.49 521	0.17 164	0.60 348	0.59 544	0.50 161	0.52 258	0.49 307	0.45 259	0.39 248	0.86 554	0.45 230	0.33 294	0.11 291	0.08 161	0.11 264	0.09 170	0.15 214	0.19 371

iGMRVC	0.39 217	0.27 145	1.78 284	0.44 487	0.17 164	0.61 369	0.27 324	0.51 169	0.52 258	0.47 277	0.43 244	0.44 291	0.28 250	0.55 295	0.28 225	0.12 349	0.08 161	0.12 322	0.10 206	0.17 273	0.12 194

iRAFT	0.39 217	0.27 145	1.78 284	0.44 487	0.16 134	0.61 369	0.27 324	0.51 169	0.52 258	0.47 277	0.43 244	0.43 280	0.28 250	0.54 291	0.28 225	0.12 349	0.08 161	0.12 322	0.10 206	0.17 273	0.12 194

CRE-IMP	0.41 230	0.22 81	1.76 270	0.48 519	0.17 164	0.79 518	0.69 568	0.52 183	0.52 258	0.47 277	0.42 242	0.45 300	0.26 215	0.41 195	0.31 272	0.11 291	0.07 53	0.12 322	0.09 170	0.17 273	0.23 438

RAFT-IKP	0.38 202	0.27 145	1.79 305	0.44 487	0.16 134	0.60 348	0.28 342	0.51 169	0.52 258	0.47 277	0.43 244	0.43 280	0.28 250	0.50 274	0.28 225	0.12 349	0.08 161	0.12 322	0.10 206	0.17 273	0.12 194

GANet-RSSM	0.55 398	0.73 438	1.90 357	0.36 397	0.26 359	0.59 336	0.27 324	0.78 368	0.52 258	0.47 277	0.57 382	0.63 401	0.45 404	1.92 541	0.43 361	0.14 422	0.10 287	0.25 551	0.11 269	0.34 499	0.14 252

Select-FE	0.65 465	0.67 415	2.76 549	0.49 521	0.55 559	0.79 518	0.16 88	0.90 463	0.53 277	0.84 550	0.55 362	0.91 537	0.75 536	0.57 299	1.16 536	0.11 291	0.18 483	0.11 264	0.49 590	0.14 194	0.31 507

rvit_stereo_0081	0.25 99	0.21 58	0.61 20	0.28 200	0.17 164	0.31 29	0.22 189	0.42 88	0.53 277	0.24 128	0.25 123	0.25 154	0.21 145	0.34 140	0.23 157	0.13 379	0.10 287	0.11 264	0.10 206	0.12 140	0.09 102

rvit_stereo_0082	0.25 99	0.21 58	0.61 20	0.28 200	0.17 164	0.31 29	0.22 189	0.42 88	0.53 277	0.24 128	0.25 123	0.25 154	0.21 145	0.34 140	0.23 157	0.13 379	0.10 287	0.11 264	0.10 206	0.12 140	0.09 102

rvit_stereo_0075_2	0.40 223	0.40 279	1.88 345	0.33 330	0.32 435	0.41 119	0.22 189	0.58 225	0.53 277	0.38 223	0.51 315	0.40 256	0.27 235	0.44 215	0.29 240	0.20 516	0.15 433	0.22 532	0.15 396	0.18 300	0.23 438

IGEV-Stereo+	0.29 122	0.29 179	0.86 104	0.25 127	0.34 457	0.30 20	0.14 40	0.32 16	0.53 277	0.18 63	0.12 8	0.18 86	0.19 123	0.49 268	0.17 21	0.09 117	0.08 161	0.08 85	0.20 478	0.46 567	0.59 585

GCST	0.72 504	1.10 558	2.15 433	1.11 609	0.59 569	0.62 389	0.19 123	0.75 329	0.53 277	0.56 389	0.63 430	0.47 321	0.31 281	1.11 411	0.33 294	0.75 606	0.45 592	0.84 606	0.64 612	0.69 592	0.54 578

Any-RAFT	0.38 202	0.25 122	1.89 352	0.27 175	0.17 164	0.68 458	0.21 163	0.78 368	0.53 277	0.43 250	0.43 244	0.54 354	0.30 272	0.41 195	0.20 73	0.10 222	0.12 362	0.08 85	0.06 36	0.10 107	0.09 102

ToySt	0.44 266	0.61 379	1.89 352	0.29 232	0.18 202	0.55 266	0.35 431	0.67 279	0.53 277	0.39 229	0.50 310	0.59 386	0.43 392	0.51 277	0.49 393	0.10 222	0.12 362	0.13 381	0.16 416	0.24 396	0.19 371

DCRE	0.50 344	0.63 396	2.13 427	0.30 251	0.23 311	0.45 156	0.24 257	0.59 233	0.53 277	0.50 314	2.10 605	0.42 276	0.26 215	0.35 148	0.23 157	0.09 117	0.14 407	0.10 198	0.32 550	0.16 251	0.15 287

FTStereo	0.76 522	0.18 12	2.35 473	0.71 580	0.21 264	0.73 487	1.79 628	0.57 219	0.53 277	1.07 576	1.63 595	1.29 590	2.13 618	0.75 364	0.29 240	0.19 506	0.08 161	0.12 322	0.11 269	0.11 129	0.40 555

DRaft	0.62 445	0.38 265	1.76 270	0.24 108	0.16 134	0.64 419	0.66 560	0.53 192	0.53 277	0.67 493	0.99 554	0.38 242	1.00 571	1.44 446	2.10 592	0.10 222	0.14 407	0.10 198	0.14 371	0.18 300	0.21 399

RALAANet	0.43 256	0.98 533	1.90 357	0.32 307	0.23 311	0.48 190	0.19 123	0.67 279	0.53 277	0.48 295	0.45 259	0.39 248	0.30 272	0.48 256	0.37 318	0.10 222	0.08 161	0.11 264	0.14 371	0.27 439	0.10 132

DIP-Stereo	0.37 192	0.34 234	1.50 210	0.27 175	0.18 202	0.63 406	0.17 98	0.92 484	0.53 277	0.49 307	0.48 285	0.30 201	0.30 272	0.39 186	0.30 260	0.10 222	0.08 161	0.10 198	0.08 139	0.15 214	0.12 194
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
xyz-stereo-finetune	0.31 140	0.46 320	0.79 93	0.21 46	0.12 9	0.53 243	0.25 277	0.52 183	0.54 290	0.28 174	0.32 181	0.29 196	0.23 172	0.59 309	0.55 417	0.08 51	0.07 53	0.10 198	0.08 139	0.13 170	0.08 76

Reg-Stereo(zero)	0.46 294	0.17 7	2.10 421	0.24 108	0.34 457	0.51 215	0.42 471	0.50 161	0.54 290	0.37 215	0.46 267	0.54 354	0.60 487	0.43 206	1.10 526	0.08 51	0.09 237	0.08 85	0.22 494	0.12 140	0.22 414

rvit_stereo_0083	0.25 99	0.19 18	0.58 15	0.28 200	0.18 202	0.28 10	0.22 189	0.38 54	0.54 290	0.23 117	0.30 161	0.27 180	0.26 215	0.37 172	0.24 182	0.14 422	0.12 362	0.13 381	0.10 206	0.12 140	0.10 132

anonymousa	0.48 315	0.46 320	2.44 491	0.29 232	0.34 457	0.61 369	0.25 277	0.66 270	0.54 290	0.53 346	0.77 510	0.73 467	0.46 419	0.33 128	0.31 272	0.10 222	0.09 237	0.12 322	0.29 527	0.10 107	0.19 371

Selective-RAFT	0.35 174	0.26 137	1.48 204	0.31 278	0.15 103	0.61 369	0.19 123	0.60 243	0.54 290	0.28 174	0.29 148	0.40 256	0.33 293	0.50 274	0.27 215	0.10 222	0.07 53	0.09 144	0.35 560	0.19 321	0.08 76

x	0.35 174	0.20 35	1.36 176	0.33 330	0.17 164	0.47 182	0.24 257	0.75 329	0.54 290	0.40 231	0.40 234	0.42 276	0.34 301	0.45 230	0.32 283	0.11 291	0.14 407	0.11 264	0.09 170	0.12 140	0.14 252

GANet-ADL	0.44 266	0.41 286	2.31 464	0.33 330	0.20 250	0.57 301	0.25 277	0.75 329	0.54 290	0.42 245	0.59 391	0.56 370	0.30 272	0.40 191	0.38 325	0.14 422	0.11 336	0.09 144	0.08 139	0.22 368	0.17 334

G2L-Stereo	0.55 398	0.85 484	2.18 440	0.31 278	0.27 373	0.59 336	0.27 324	0.77 353	0.55 297	0.54 359	0.52 329	0.71 460	0.36 309	1.75 500	0.50 398	0.13 379	0.11 336	0.13 381	0.11 269	0.29 450	0.15 287

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 440	0.61 379	3.35 605	0.33 330	0.58 567	0.66 440	0.20 142	0.98 532	0.55 297	0.73 519	0.52 329	0.99 557	0.65 508	0.58 303	0.29 240	0.10 222	0.16 451	0.10 198	0.41 581	0.29 450	0.20 387

test_sample2	0.41 230	0.19 18	1.23 154	0.31 278	0.17 164	0.51 215	0.27 324	0.81 392	0.55 297	0.44 256	0.45 259	0.46 313	0.38 331	1.51 461	0.30 260	0.12 349	0.09 237	0.11 264	0.10 206	0.14 194	0.14 252

IER	0.43 256	0.38 265	1.69 240	0.26 158	0.25 342	0.66 440	0.26 299	0.71 297	0.55 297	0.54 359	0.59 391	0.60 392	0.53 455	0.52 281	0.39 336	0.11 291	0.08 161	0.11 264	0.11 269	0.14 194	0.11 157

PSMNet-ADL	0.51 361	0.38 265	1.65 231	0.35 378	0.21 264	0.67 446	0.26 299	0.74 318	0.55 297	0.42 245	0.52 329	0.70 455	0.45 404	1.91 537	0.57 429	0.15 441	0.13 386	0.11 264	0.13 343	0.15 214	0.20 387

TRStereo	0.53 380	0.76 444	2.38 478	0.42 476	0.29 395	0.69 464	0.23 224	1.81 619	0.55 297	0.36 211	0.32 181	0.47 321	0.40 353	0.46 239	0.25 195	0.12 349	0.11 336	0.11 264	0.41 581	0.13 170	0.32 513

Anonymous3	0.42 250	0.35 243	2.09 417	0.33 330	0.24 324	0.72 480	0.31 387	0.74 318	0.55 297	0.35 206	0.40 234	0.33 218	0.29 264	0.44 215	0.28 225	0.18 491	0.18 483	0.13 381	0.13 343	0.17 273	0.17 334

CREStereo++_RVC	0.33 155	0.29 179	1.74 258	0.24 108	0.16 134	0.54 251	0.15 70	0.40 72	0.55 297	0.37 215	0.51 315	0.24 141	0.19 123	0.27 60	0.26 205	0.09 117	0.06 23	0.08 85	0.30 537	0.08 66	0.06 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
CFNet-ft	0.51 361	0.76 444	1.79 305	0.28 200	0.30 408	0.63 406	0.28 342	0.66 270	0.55 297	0.45 267	0.57 382	0.74 473	0.41 364	1.46 451	0.42 352	0.14 422	0.10 287	0.28 558	0.13 343	0.18 300	0.14 252

CFNet_RVC	0.51 361	0.76 444	1.79 305	0.28 200	0.30 408	0.63 406	0.28 342	0.66 270	0.55 297	0.45 267	0.57 382	0.74 473	0.41 364	1.46 451	0.42 352	0.14 422	0.10 287	0.28 558	0.13 343	0.18 300	0.14 252

UCFNet_RVC	0.48 315	0.82 474	1.85 329	0.30 251	0.27 373	0.64 419	0.26 299	0.74 318	0.55 297	0.48 295	0.53 340	0.63 401	0.41 364	0.88 389	0.38 325	0.15 441	0.10 287	0.17 485	0.17 435	0.18 300	0.15 287

WCG-NET	0.30 132	0.42 293	1.26 159	0.24 108	0.12 9	0.43 143	0.24 257	0.40 72	0.56 308	0.35 206	0.37 211	0.26 168	0.24 185	0.29 91	0.19 45	0.08 51	0.12 362	0.08 85	0.07 108	0.22 368	0.10 132

iRaft-Stereo_20w	0.58 418	0.39 274	1.96 391	0.45 501	0.32 435	0.92 554	0.57 540	1.14 589	0.56 308	0.81 542	0.40 234	0.55 358	0.69 520	0.65 337	1.04 520	0.09 117	0.16 451	0.09 144	0.36 569	0.17 273	0.25 459

NRIStereo	0.46 294	0.25 122	1.77 279	0.47 511	0.16 134	0.95 556	0.74 576	0.51 169	0.56 308	0.48 295	0.39 229	0.59 386	0.29 264	0.77 372	0.32 283	0.11 291	0.13 386	0.11 264	0.09 170	0.21 351	0.24 450

HITNet	0.46 294	0.92 503	2.09 417	0.33 330	0.14 73	0.55 266	0.22 189	0.83 405	0.56 308	0.51 327	0.49 302	0.48 332	0.37 324	0.48 256	0.54 416	0.09 117	0.06 23	0.10 198	0.08 139	0.23 381	0.09 102
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
G2L-ROB	0.51 361	0.95 518	1.96 391	0.29 232	0.22 291	0.59 336	0.28 342	0.76 342	0.57 312	0.55 377	0.45 259	0.70 455	0.32 288	1.38 439	0.47 382	0.11 291	0.07 53	0.09 144	0.08 139	0.20 337	0.13 232

MyStereo8	0.54 386	0.80 465	2.76 549	0.32 307	0.33 448	0.71 474	0.20 142	0.87 442	0.57 312	0.51 327	0.59 391	0.50 337	0.33 293	0.68 344	0.55 417	0.10 222	0.29 559	0.10 198	0.13 343	0.21 351	0.34 525

StereoVision	0.45 284	0.72 431	1.94 379	0.33 330	0.32 435	0.47 182	0.26 299	0.68 283	0.57 312	0.32 197	0.89 538	0.45 300	0.27 235	0.49 268	0.36 312	0.13 379	0.15 433	0.16 466	0.15 396	0.19 321	0.13 232

RAFT-Test	0.44 266	0.38 265	2.01 400	0.27 175	0.44 525	0.64 419	0.37 446	0.72 302	0.57 312	0.45 267	0.48 285	0.65 415	0.24 185	0.35 148	0.29 240	0.09 117	0.11 336	0.09 144	0.38 572	0.10 107	0.11 157

CSP-Net	0.50 344	0.39 274	1.25 157	0.29 232	0.23 311	0.77 509	0.35 431	0.86 433	0.57 312	0.59 432	0.59 391	0.65 415	0.40 353	1.77 503	0.44 367	0.16 462	0.11 336	0.10 198	0.10 206	0.20 337	0.14 252

CIPLG	0.56 406	1.19 575	2.46 494	0.80 588	0.31 427	0.61 369	0.57 540	0.76 342	0.57 312	0.56 389	0.63 430	0.41 262	0.30 272	0.45 230	0.40 344	0.11 291	0.20 507	0.13 381	0.13 343	0.35 510	0.19 371

PSM-softLoss	0.48 315	0.27 145	1.85 329	0.51 530	0.17 164	0.61 369	0.40 461	0.61 247	0.57 312	0.52 336	0.48 285	0.39 248	0.25 201	1.46 451	0.77 480	0.12 349	0.08 161	0.13 381	0.12 309	0.12 140	0.14 252

KMStereo	0.48 315	0.27 145	1.85 329	0.51 530	0.17 164	0.61 369	0.40 461	0.61 247	0.57 312	0.52 336	0.48 285	0.39 248	0.25 201	1.46 451	0.77 480	0.12 349	0.08 161	0.13 381	0.12 309	0.12 140	0.14 252

KYRaft	0.48 315	0.29 179	1.75 264	0.33 330	0.21 264	0.75 497	0.44 489	0.58 225	0.57 312	0.64 480	0.93 545	0.53 348	0.72 527	0.60 315	0.24 182	0.10 222	0.07 53	0.12 322	0.14 371	0.12 140	0.54 578

GMM-Stereo	0.50 344	0.23 104	2.41 483	0.54 545	0.24 324	0.77 509	0.46 499	0.59 233	0.57 312	0.58 418	0.73 498	0.47 321	0.43 392	0.68 344	0.27 215	0.10 222	0.06 23	0.13 381	0.13 343	0.14 194	0.44 564

DMCA-RVC	0.62 445	0.96 521	2.63 528	0.36 397	0.90 600	0.56 283	0.31 387	0.69 286	0.57 312	0.68 500	0.52 329	0.59 386	0.56 468	1.23 426	0.53 410	0.16 462	0.38 581	0.20 521	0.15 396	0.20 337	0.15 287

iRaft-Stereo_5w	0.54 386	1.01 544	2.08 416	0.27 175	0.21 264	0.49 197	0.28 342	0.73 314	0.58 323	0.40 231	0.61 413	0.62 398	0.46 419	1.78 504	0.47 382	0.09 117	0.07 53	0.11 264	0.10 206	0.39 541	0.12 194

IPLG	0.69 488	0.84 480	2.43 489	0.35 378	0.21 264	1.65 603	0.61 550	1.36 603	0.58 323	1.39 603	0.51 315	0.37 234	0.87 555	1.41 444	0.36 312	0.09 117	0.07 53	0.14 417	0.12 309	0.32 479	0.11 157

IPLGR_C	0.58 418	1.25 582	2.72 541	0.80 588	0.31 427	0.60 348	0.61 550	0.76 342	0.58 323	0.56 389	0.62 418	0.41 262	0.31 281	0.43 206	0.40 344	0.11 291	0.22 522	0.13 381	0.15 396	0.35 510	0.19 371

ACRE	0.56 406	1.14 565	2.77 552	0.76 584	0.28 387	0.60 348	0.56 536	0.76 342	0.58 323	0.55 377	0.62 418	0.41 262	0.29 264	0.44 215	0.39 336	0.11 291	0.19 496	0.13 381	0.14 371	0.36 516	0.18 354

LCNet	0.54 386	0.37 255	1.78 284	0.92 597	0.22 291	0.96 557	0.30 374	0.59 233	0.58 323	0.51 327	0.55 362	0.41 262	0.76 538	0.84 382	0.26 205	0.09 117	0.06 23	0.12 322	0.18 448	0.98 607	0.39 551

RAFT-RH_RVC	0.61 440	0.50 341	2.33 468	0.36 397	0.29 395	0.60 348	0.18 114	0.44 106	0.58 323	0.76 527	1.91 601	0.47 321	0.29 264	1.60 478	1.23 546	0.14 422	0.07 53	0.13 381	0.13 343	0.10 107	0.09 102

BEATNet_4x	0.47 309	0.73 438	1.91 363	0.33 330	0.15 103	0.56 283	0.25 277	0.85 423	0.58 323	0.54 359	0.51 315	0.57 376	0.42 382	0.57 299	0.61 441	0.11 291	0.08 161	0.12 322	0.09 170	0.20 337	0.16 316

MM-Stereo_test3	0.40 223	0.58 371	1.75 264	0.36 397	0.30 408	0.45 156	0.30 374	0.72 302	0.59 330	0.31 188	0.43 244	0.32 212	0.23 172	0.35 148	0.29 240	0.10 222	0.20 507	0.10 198	0.08 139	0.40 546	0.11 157

DEmStereo	0.68 483	0.31 204	2.25 455	0.42 476	0.17 164	0.66 440	0.89 590	0.51 169	0.59 330	0.60 441	1.01 557	0.45 300	1.26 587	1.54 465	2.26 598	0.10 222	0.08 161	0.10 198	0.10 206	0.10 107	0.11 157

UPFNet	0.46 294	0.28 169	1.73 254	0.33 330	0.32 435	0.65 433	0.38 453	0.83 405	0.59 330	0.57 400	0.52 329	0.61 394	0.40 353	0.75 364	0.52 406	0.13 379	0.12 362	0.13 381	0.12 309	0.15 214	0.11 157

FENet	0.44 266	0.30 192	2.42 485	0.32 307	0.17 164	0.58 319	0.22 189	0.77 353	0.59 330	0.47 277	0.42 242	0.55 358	0.38 331	0.49 268	0.47 382	0.12 349	0.09 237	0.12 322	0.11 269	0.13 170	0.16 316

MLCV	0.48 315	0.89 497	1.85 329	0.29 232	0.14 73	0.59 336	0.23 224	0.72 302	0.59 330	0.66 489	0.66 457	0.55 358	0.36 309	1.03 402	0.49 393	0.09 117	0.06 23	0.09 144	0.07 108	0.19 321	0.11 157

DFGA-Net	0.51 361	1.06 553	1.75 264	0.30 251	0.24 324	0.54 251	0.22 189	0.63 259	0.60 335	0.48 295	0.51 315	0.35 228	0.27 235	1.82 516	0.53 410	0.10 222	0.08 161	0.12 322	0.12 309	0.37 524	0.15 287

G2L-Stereo_test	0.55 398	0.97 529	1.89 352	0.33 330	0.24 324	0.75 497	0.38 453	0.79 384	0.60 335	0.60 441	0.54 352	0.74 473	0.39 345	1.56 467	0.43 361	0.10 222	0.08 161	0.08 85	0.08 139	0.28 445	0.13 232

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 492	0.65 407	3.45 606	0.50 525	0.60 574	0.75 497	0.23 224	0.96 519	0.60 335	0.76 527	1.30 581	0.81 502	0.60 487	0.57 299	0.82 489	0.10 222	0.16 451	0.11 264	0.43 584	0.31 470	0.22 414

CrosDoStereo	0.94 559	0.37 255	2.53 509	0.25 127	0.32 435	0.54 251	3.76 642	0.72 302	0.60 335	0.70 508	1.40 587	0.53 348	1.49 603	1.78 504	3.09 612	0.10 222	0.08 161	0.11 264	0.11 269	0.21 351	0.11 157

AAGNet	0.88 551	0.33 221	1.79 305	0.54 545	0.98 604	0.62 389	0.46 499	0.50 161	0.60 335	0.58 418	0.53 340	0.50 337	0.73 530	1.23 426	7.48 642	0.11 291	0.07 53	0.12 322	0.10 206	0.14 194	0.09 102

PSM-AAD	0.63 452	0.22 81	1.77 279	0.37 420	0.23 311	0.86 540	1.17 611	0.59 233	0.60 335	0.64 480	0.71 491	0.68 438	2.93 626	0.65 337	0.31 272	0.09 117	0.07 53	0.17 485	0.15 396	0.13 170	0.33 521

DeepStereo_LL	0.94 559	0.37 255	2.53 509	0.25 127	0.32 435	0.54 251	3.76 642	0.72 302	0.60 335	0.70 508	1.40 587	0.53 348	1.49 603	1.78 504	3.09 612	0.10 222	0.08 161	0.11 264	0.11 269	0.21 351	0.11 157

RAFT_R40	0.50 344	0.21 58	1.76 270	0.50 525	0.40 507	0.61 369	0.53 523	0.56 214	0.60 335	0.56 389	0.54 352	0.55 358	0.51 448	1.57 471	0.53 410	0.11 291	0.07 53	0.12 322	0.10 206	0.16 251	0.09 102

GrayStereo	0.66 471	0.19 18	1.76 270	0.90 595	0.23 311	0.62 389	1.42 625	0.62 251	0.60 335	0.72 515	0.78 512	0.56 370	3.07 629	0.60 315	0.26 205	0.09 117	0.08 161	0.10 198	0.21 485	0.11 129	0.18 354

RE-Stereo	0.48 315	0.25 122	1.81 312	0.52 534	0.16 134	0.61 369	0.43 478	0.66 270	0.60 335	0.50 314	0.47 273	0.37 234	0.26 215	1.44 446	0.78 482	0.11 291	0.07 53	0.12 322	0.10 206	0.13 170	0.17 334

Pruner-Stereo	0.51 361	0.27 145	1.78 284	1.79 625	0.19 235	0.62 389	0.45 496	0.57 219	0.60 335	0.61 450	0.48 285	0.41 262	0.24 185	0.46 239	1.00 511	0.12 349	0.07 53	0.12 322	0.10 206	0.12 140	0.13 232

TVStereo	0.48 315	0.25 122	1.81 312	0.52 534	0.16 134	0.61 369	0.43 478	0.66 270	0.60 335	0.50 314	0.47 273	0.37 234	0.26 215	1.44 446	0.78 482	0.11 291	0.07 53	0.12 322	0.10 206	0.13 170	0.17 334

Prome-Stereo	0.49 333	0.30 192	1.76 270	0.60 569	0.23 311	0.63 406	0.42 471	0.62 251	0.60 335	0.59 432	1.03 561	0.43 280	0.72 527	0.60 315	0.33 294	0.09 117	0.07 53	0.10 198	0.09 170	0.11 129	0.43 562

CFNet_pseudo	0.45 284	0.46 320	2.23 452	0.25 127	0.19 235	0.56 283	0.21 163	0.77 353	0.60 335	0.49 307	0.56 374	0.69 445	0.47 427	0.52 281	0.31 272	0.11 291	0.10 287	0.15 447	0.10 206	0.17 273	0.14 252

PSMNet-RSSM	0.53 380	0.82 474	1.78 284	0.31 278	0.25 342	0.58 319	0.28 342	0.84 416	0.60 335	0.50 314	0.61 413	0.67 431	0.43 392	1.68 488	0.42 352	0.15 441	0.10 287	0.14 417	0.16 416	0.15 214	0.13 232

STTStereo	0.51 361	0.69 422	2.14 432	0.36 397	0.30 408	0.61 369	0.32 410	0.77 353	0.60 335	0.60 441	0.54 352	0.67 431	0.43 392	0.86 385	0.42 352	0.16 462	0.15 433	0.17 485	0.20 478	0.16 251	0.15 287

ccs_rob	0.45 284	0.46 320	2.22 448	0.26 158	0.19 235	0.56 283	0.21 163	0.77 353	0.60 335	0.49 307	0.56 374	0.69 445	0.47 427	0.52 281	0.31 272	0.11 291	0.09 237	0.16 466	0.10 206	0.17 273	0.14 252

rvit_0105_6	0.31 140	0.29 179	1.00 120	0.31 278	0.18 202	0.35 64	0.25 277	0.51 169	0.61 352	0.25 148	0.28 142	0.32 212	0.25 201	0.39 186	0.25 195	0.18 491	0.16 451	0.15 447	0.13 343	0.14 194	0.13 232

test_sample8	1.12 574	0.62 385	1.93 369	0.27 175	0.22 291	0.68 458	0.31 387	0.95 514	0.61 352	1.18 590	0.56 374	2.53 617	1.31 591	1.91 537	2.55 604	0.61 596	4.16 645	0.87 607	0.56 600	0.25 409	0.23 438

DisPM	0.43 256	0.33 221	1.78 284	0.57 558	0.18 202	0.59 336	0.63 557	0.53 192	0.61 352	0.60 441	0.53 340	0.38 242	0.26 215	0.75 364	0.29 240	0.12 349	0.07 53	0.12 322	0.11 269	0.11 129	0.14 252

BUS	0.41 230	0.27 145	1.13 133	0.30 251	0.21 264	0.91 552	0.23 224	1.00 552	0.61 352	0.63 470	0.53 340	0.66 422	0.30 272	0.43 206	0.32 283	0.13 379	0.10 287	0.14 417	0.12 309	0.12 140	0.11 157

BSDual-CNN	0.41 230	0.27 145	1.13 133	0.30 251	0.21 264	0.76 501	0.31 387	1.00 552	0.61 352	0.63 470	0.53 340	0.63 401	0.37 324	0.43 206	0.38 325	0.13 379	0.10 287	0.14 417	0.12 309	0.12 140	0.11 157

psmg	0.41 230	0.27 145	1.13 133	0.27 175	0.21 264	0.75 497	0.36 438	0.90 463	0.61 352	0.59 432	0.59 391	0.63 401	0.37 324	0.43 206	0.38 325	0.13 379	0.10 287	0.13 381	0.12 309	0.13 170	0.11 157

SACVNet	0.60 432	0.74 441	1.90 357	0.37 420	0.28 387	0.64 419	0.37 446	0.86 433	0.61 352	0.65 487	0.62 418	0.69 445	0.44 400	2.08 556	0.42 352	0.18 491	0.14 407	0.16 466	0.15 396	0.38 531	0.24 450

NF-Stereo	0.48 315	0.25 122	1.81 312	0.52 534	0.16 134	0.61 369	0.44 489	0.66 270	0.61 352	0.50 314	0.47 273	0.37 234	0.26 215	1.45 450	0.79 486	0.11 291	0.07 53	0.12 322	0.10 206	0.13 170	0.16 316

OCTAStereo	0.48 315	0.25 122	1.81 312	0.52 534	0.16 134	0.61 369	0.43 478	0.66 270	0.61 352	0.50 314	0.47 273	0.37 234	0.26 215	1.44 446	0.80 487	0.11 291	0.07 53	0.12 322	0.10 206	0.13 170	0.17 334

ASMatch	0.60 432	0.43 298	2.58 521	0.91 596	0.36 478	0.56 283	0.25 277	0.52 183	0.61 352	0.47 277	1.21 574	0.47 321	0.66 513	1.34 435	0.94 499	0.10 222	0.08 161	0.11 264	0.11 269	0.10 107	0.16 316

SST-Stereo	0.52 374	0.20 35	1.76 270	0.62 571	0.53 554	0.62 389	0.66 560	0.55 207	0.61 352	0.58 418	0.53 340	0.52 346	0.60 487	1.59 477	0.29 240	0.11 291	0.07 53	0.12 322	0.10 206	0.16 251	0.10 132

RAFT-345	0.53 380	0.30 192	2.34 470	0.38 436	0.34 457	0.58 319	0.42 471	0.47 140	0.61 352	0.51 327	1.00 556	0.43 280	0.28 250	1.57 471	0.82 489	0.10 222	0.07 53	0.11 264	0.09 170	0.10 107	0.08 76

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 250	0.86 487	1.78 284	0.28 200	0.17 164	0.52 234	0.20 142	0.62 251	0.61 352	0.50 314	0.61 413	0.39 248	0.32 288	0.35 148	0.30 260	0.07 29	0.10 287	0.09 144	0.09 170	0.35 510	0.10 132

UNet	0.54 386	0.44 309	2.83 558	0.31 278	0.33 448	0.74 491	0.27 324	0.82 399	0.61 352	0.53 346	0.54 352	0.72 463	0.54 458	0.78 376	0.56 425	0.11 291	0.09 237	0.13 381	0.11 269	0.14 194	0.12 194

psmorigin	1.36 594	0.60 375	13.80 647	0.37 420	0.29 395	0.62 389	0.33 418	0.77 353	0.61 352	0.96 568	0.88 536	1.17 586	0.73 530	4.00 630	0.86 493	0.19 506	0.22 522	0.17 485	0.18 448	0.24 396	0.29 489

ac_64	0.55 398	0.46 320	1.92 366	0.36 397	0.34 457	0.63 406	0.31 387	0.82 399	0.61 352	0.55 377	0.51 315	0.89 533	0.48 436	1.83 517	0.55 417	0.14 422	0.11 336	0.12 322	0.12 309	0.18 300	0.12 194

FADNet_RVC	0.81 542	1.14 565	2.42 485	0.30 251	0.24 324	0.71 474	0.24 257	0.95 514	0.61 352	0.44 256	0.56 374	0.59 386	0.42 382	1.52 463	0.68 459	0.94 612	0.96 629	0.28 558	1.00 627	0.90 604	1.36 629

DN-CSS_ROB	0.48 315	1.23 579	1.99 397	0.39 447	0.22 291	0.56 283	0.19 123	0.75 329	0.61 352	0.45 267	0.62 418	0.41 262	0.31 281	0.70 355	0.32 283	0.11 291	0.08 161	0.14 417	0.13 343	0.36 516	0.12 194

FACV-RUCA	0.58 418	0.40 279	1.78 284	0.43 480	1.67 630	0.48 190	0.28 342	0.69 286	0.62 370	0.40 231	0.53 340	0.33 218	0.63 504	0.40 191	0.31 272	0.13 379	0.11 336	0.62 598	0.12 309	0.70 593	0.98 613

rvit_0105_5	0.36 184	0.39 274	1.48 204	0.30 251	0.18 202	0.41 119	0.30 374	0.64 262	0.62 370	0.30 183	0.33 190	0.37 234	0.29 264	0.41 195	0.28 225	0.18 491	0.16 451	0.15 447	0.15 396	0.15 214	0.14 252

rvit_0105_4	0.35 174	0.35 243	1.45 196	0.31 278	0.18 202	0.37 78	0.28 342	0.59 233	0.62 370	0.27 169	0.31 175	0.35 228	0.27 235	0.43 206	0.25 195	0.18 491	0.16 451	0.15 447	0.13 343	0.15 214	0.12 194

RCA-Stereo	0.34 163	0.32 212	1.30 166	0.26 158	0.14 73	0.58 319	0.23 224	0.78 368	0.62 370	0.40 231	0.44 255	0.28 189	0.35 303	0.29 91	0.20 73	0.09 117	0.10 287	0.09 144	0.07 108	0.19 321	0.08 76

test_5	0.51 361	0.87 490	1.99 397	0.37 420	0.65 582	0.58 319	0.35 431	0.78 368	0.62 370	0.48 295	0.55 362	0.45 300	0.40 353	0.72 359	0.30 260	0.09 117	0.07 53	0.12 322	0.12 309	0.33 488	0.38 545

HHNet	0.60 432	0.65 407	2.60 526	0.36 397	0.25 342	0.64 419	0.61 550	0.64 262	0.62 370	0.55 377	1.13 571	0.32 212	0.60 487	0.42 203	1.79 578	0.15 441	0.07 53	0.12 322	0.10 206	0.18 300	0.15 287

HCRNet	0.46 294	0.49 335	1.65 231	0.38 436	0.29 395	0.58 319	0.22 189	0.75 329	0.62 370	0.47 277	0.49 302	0.48 332	0.36 309	1.12 414	0.37 318	0.15 441	0.10 287	0.15 447	0.13 343	0.17 273	0.17 334

GMStereo	0.38 202	0.99 538	1.91 363	0.27 175	0.16 134	0.39 100	0.23 224	0.47 140	0.62 370	0.38 223	0.34 197	0.25 154	0.25 201	0.39 186	0.29 240	0.14 422	0.08 161	0.10 198	0.12 309	0.15 214	0.11 157
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
HGLStereo	0.54 386	0.69 422	2.00 399	0.35 378	0.40 507	0.66 440	0.30 374	0.83 405	0.62 370	0.57 400	0.69 477	0.69 445	0.54 458	1.07 405	0.55 417	0.13 379	0.13 386	0.13 381	0.11 269	0.19 321	0.17 334

FADNet-RVC	0.61 440	1.26 584	2.12 425	0.33 330	0.26 359	0.59 336	0.29 366	0.86 433	0.62 370	0.45 267	0.50 310	0.62 398	0.46 419	1.73 496	0.55 417	0.17 479	0.20 507	0.17 485	0.18 448	0.59 584	0.28 483

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 398	0.92 503	2.36 476	0.38 436	0.37 489	0.60 348	0.28 342	0.82 399	0.62 370	0.62 461	0.55 362	0.72 463	0.45 404	1.00 398	0.43 361	0.15 441	0.11 336	0.14 417	0.14 371	0.15 214	0.16 316
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
HSM	0.62 445	0.76 444	1.72 251	0.30 251	0.29 395	0.64 419	0.28 342	0.94 501	0.62 370	0.58 418	0.57 382	1.40 596	0.64 506	2.59 598	0.42 352	0.11 291	0.08 161	0.10 198	0.08 139	0.14 194	0.11 157

UGAM	0.58 418	0.47 329	2.21 444	0.30 251	0.19 235	0.53 243	0.34 423	0.59 233	0.63 382	0.44 256	0.73 498	0.78 490	0.37 324	2.58 597	0.39 336	0.10 222	0.08 161	0.17 485	0.14 371	0.42 555	0.17 334

RAFT+CT+SA	0.50 344	0.86 487	1.82 318	0.37 420	0.75 590	0.54 251	0.34 423	0.77 353	0.63 382	0.38 223	0.55 362	0.34 224	0.29 264	0.68 344	0.27 215	0.09 117	0.07 53	0.11 264	0.51 594	0.29 450	0.41 560

PFNet	0.60 432	0.33 221	2.47 499	0.41 465	0.55 559	0.62 389	0.27 324	0.61 247	0.63 382	0.61 450	0.56 374	0.45 300	0.32 288	1.88 534	1.14 532	0.28 565	0.09 237	0.12 322	0.16 416	0.26 429	0.20 387

AFF-stereo	0.44 266	0.96 521	1.78 284	0.31 278	0.15 103	0.50 205	0.21 163	0.64 262	0.63 382	0.47 277	0.64 446	0.49 334	0.34 301	0.46 239	0.31 272	0.08 51	0.09 237	0.10 198	0.10 206	0.37 524	0.10 132

SFCPSM	0.46 294	0.24 117	2.35 473	0.27 175	0.27 373	0.70 471	0.32 410	0.96 519	0.63 382	0.49 307	0.52 329	0.43 280	0.36 309	0.52 281	0.43 361	0.12 349	0.09 237	0.12 322	0.16 416	0.16 251	0.12 194

DMCA	0.41 230	0.52 345	1.26 159	0.31 278	0.24 324	0.59 336	0.26 299	0.77 353	0.63 382	0.58 418	0.48 285	0.57 376	0.35 303	0.40 191	0.50 398	0.14 422	0.10 287	0.14 417	0.10 206	0.15 214	0.15 287

FADNet-RVC-Resample	0.67 476	1.16 574	3.16 591	0.37 420	0.29 395	0.62 389	0.38 453	0.86 433	0.63 382	0.51 327	0.50 310	0.57 376	0.45 404	1.57 471	0.49 393	0.24 547	0.32 571	0.23 539	0.19 468	0.27 439	0.62 587

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 526	1.04 550	2.06 409	0.94 599	0.35 470	0.89 549	0.40 461	0.85 423	0.63 382	0.55 377	0.63 430	0.75 479	0.38 331	2.38 577	0.48 388	1.10 620	0.31 565	0.36 577	0.21 485	0.53 580	0.55 581

NLCSM	0.65 465	0.98 533	1.85 329	0.38 436	0.43 523	0.70 471	0.53 523	1.10 583	0.64 390	0.55 377	0.77 510	0.82 507	0.54 458	1.85 524	0.71 466	0.16 462	0.16 451	0.17 485	0.20 478	0.30 461	0.26 469

test_sample3	0.50 344	0.41 286	1.88 345	0.32 307	0.19 235	0.57 301	0.25 277	0.92 484	0.64 390	0.52 336	0.49 302	0.47 321	0.35 303	1.79 508	0.37 318	0.13 379	0.10 287	0.12 322	0.11 269	0.16 251	0.16 316

SQANet	0.80 534	1.58 604	2.53 509	0.76 584	0.83 595	0.76 501	0.36 438	0.83 405	0.64 390	0.63 470	0.69 477	0.73 467	0.51 448	1.21 422	0.53 410	0.77 608	0.29 559	0.59 597	0.29 527	0.86 603	0.61 586

PCWNet_CMD	0.46 294	0.45 317	2.28 460	0.26 158	0.20 250	0.55 266	0.21 163	0.75 329	0.64 390	0.48 295	0.55 362	0.68 438	0.57 474	0.46 239	0.30 260	0.11 291	0.10 287	0.14 417	0.10 206	0.18 300	0.14 252

CBFPSM	0.56 406	0.91 502	1.82 318	0.28 200	0.23 311	0.71 474	0.37 446	0.72 302	0.64 390	0.50 314	0.49 302	1.03 564	0.83 547	0.62 321	1.35 555	0.10 222	0.12 362	0.10 198	0.10 206	0.18 300	0.19 371

hknet	0.47 309	0.29 179	1.70 244	0.30 251	0.24 324	0.76 501	0.31 387	1.00 552	0.64 390	0.63 470	0.53 340	0.80 499	0.38 331	0.77 372	0.37 318	0.11 291	0.10 287	0.14 417	0.12 309	0.12 140	0.11 157

IPLGR	0.54 386	0.56 366	2.68 535	0.36 397	0.18 202	0.62 389	0.54 528	1.02 564	0.64 390	0.73 519	0.46 267	0.47 321	0.45 404	1.12 414	0.29 240	0.09 117	0.08 161	0.11 264	0.09 170	0.19 321	0.12 194

GwcNet-ADL	0.50 344	0.74 441	2.90 567	0.31 278	0.20 250	0.58 319	0.29 366	0.87 442	0.64 390	0.47 277	0.47 273	0.56 370	0.33 293	0.46 239	0.46 373	0.13 379	0.12 362	0.09 144	0.09 170	0.14 194	0.21 399

PFNet+	0.45 284	0.37 255	1.86 338	0.46 506	0.18 202	0.58 319	0.77 580	0.52 183	0.64 390	0.56 389	0.48 285	0.39 248	0.26 215	0.93 390	0.32 283	0.13 379	0.09 237	0.14 417	0.13 343	0.12 140	0.15 287

LMCR-Stereo	0.52 374	0.71 427	2.39 480	0.40 458	0.21 264	0.74 491	0.31 387	1.02 564	0.64 390	0.61 450	0.63 430	0.39 248	0.51 448	0.62 321	0.42 352	0.19 506	0.09 237	0.12 322	0.09 170	0.23 381	0.12 194

s12784h	0.36 184	0.28 169	1.58 221	0.23 90	0.11 2	0.62 389	0.24 257	0.79 384	0.64 390	0.44 256	0.52 329	0.28 189	0.26 215	0.50 274	0.24 182	0.11 291	0.06 23	0.09 144	0.06 36	0.16 251	0.06 1

EAI-Stereo	0.78 530	0.25 122	1.67 237	0.54 545	0.59 569	1.95 612	2.05 631	1.11 588	0.64 390	0.95 567	1.49 590	0.50 337	0.67 515	0.59 309	1.44 562	0.09 117	0.19 496	0.09 144	0.49 590	0.13 170	0.22 414

cf-r	0.53 380	0.81 470	2.15 433	0.33 330	0.28 387	0.60 348	0.28 342	0.78 368	0.64 390	0.51 327	0.60 406	0.75 479	0.40 353	1.32 433	0.43 361	0.13 379	0.09 237	0.11 264	0.12 309	0.15 214	0.14 252

MSMDNet	0.46 294	0.44 309	2.28 460	0.26 158	0.20 250	0.55 266	0.21 163	0.75 329	0.64 390	0.48 295	0.55 362	0.68 438	0.56 468	0.46 239	0.30 260	0.11 291	0.10 287	0.13 381	0.10 206	0.18 300	0.15 287

coex_refinement	0.58 418	0.94 511	1.87 343	0.38 436	0.25 342	0.64 419	0.34 423	0.83 405	0.65 404	0.60 441	0.63 430	0.81 502	0.48 436	1.85 524	0.56 425	0.13 379	0.09 237	0.10 198	0.10 206	0.16 251	0.16 316

rvit_0105_3	0.39 217	0.47 329	1.46 197	0.33 330	0.19 235	0.45 156	0.35 431	0.69 286	0.65 404	0.37 215	0.37 211	0.40 256	0.31 281	0.44 215	0.30 260	0.18 491	0.17 472	0.17 485	0.18 448	0.15 214	0.15 287

test_sample5	0.51 361	0.43 298	1.83 324	0.32 307	0.18 202	0.55 266	0.26 299	0.92 484	0.65 404	0.53 346	0.59 391	0.45 300	0.36 309	1.87 526	0.36 312	0.13 379	0.10 287	0.13 381	0.12 309	0.17 273	0.16 316

test_sample4	0.50 344	0.42 293	1.88 345	0.32 307	0.19 235	0.56 283	0.26 299	0.93 492	0.65 404	0.54 359	0.54 352	0.45 300	0.36 309	1.79 508	0.36 312	0.13 379	0.10 287	0.13 381	0.12 309	0.17 273	0.16 316

DualNet	0.51 361	0.43 298	1.83 324	0.32 307	0.18 202	0.55 266	0.26 299	0.92 484	0.65 404	0.54 359	0.62 418	0.45 300	0.36 309	1.87 526	0.36 312	0.13 379	0.10 287	0.13 381	0.12 309	0.17 273	0.16 316

CFNet_ucs	0.48 315	0.50 341	2.32 465	0.26 158	0.22 291	0.57 301	0.22 189	0.85 423	0.65 404	0.53 346	0.64 446	0.68 438	0.44 400	0.54 291	0.31 272	0.13 379	0.12 362	0.16 466	0.11 269	0.19 321	0.17 334

iinet-f	0.57 413	0.93 509	2.27 458	0.31 278	0.25 342	0.83 532	0.33 418	0.81 392	0.65 404	0.54 359	0.63 430	0.73 467	0.67 515	0.73 360	0.67 456	0.13 379	0.13 386	0.11 264	0.10 206	0.43 557	0.16 316

gwcnet-sp	0.49 333	0.43 298	2.54 515	0.31 278	0.22 291	0.67 446	0.31 387	0.78 368	0.65 404	0.58 418	0.47 273	0.46 313	0.43 392	0.76 368	0.46 373	0.11 291	0.11 336	0.11 264	0.11 269	0.15 214	0.14 252

scenet	0.49 333	0.43 298	2.54 515	0.31 278	0.22 291	0.67 446	0.31 387	0.78 368	0.65 404	0.58 418	0.47 273	0.46 313	0.43 392	0.76 368	0.46 373	0.11 291	0.11 336	0.11 264	0.11 269	0.15 214	0.14 252

ssnet	0.49 333	0.43 298	2.54 515	0.31 278	0.22 291	0.67 446	0.31 387	0.78 368	0.65 404	0.58 418	0.47 273	0.46 313	0.43 392	0.76 368	0.46 373	0.11 291	0.11 336	0.11 264	0.11 269	0.15 214	0.14 252

DDUNet	0.77 526	1.12 560	1.88 345	0.76 584	0.69 586	0.84 534	0.43 478	0.85 423	0.65 404	0.67 493	0.75 504	0.91 537	0.52 453	1.03 402	0.57 429	0.54 592	0.37 577	0.95 613	0.52 596	0.71 594	0.57 582

OMP-Stereo	0.59 426	0.65 407	1.74 258	0.56 554	0.37 489	0.60 348	0.26 299	0.70 294	0.65 404	0.66 489	0.60 406	0.69 445	0.32 288	2.09 558	1.20 542	0.10 222	0.07 53	0.12 322	0.09 170	0.17 273	0.10 132

IIG-Stereo	0.59 426	0.65 407	1.74 258	0.54 545	0.23 311	0.61 369	0.21 163	0.73 314	0.65 404	0.64 480	0.69 477	0.69 445	0.38 331	2.09 558	1.39 558	0.11 291	0.07 53	0.11 264	0.09 170	0.15 214	0.09 102

hitnet-ft	0.67 476	0.80 465	1.90 357	0.28 200	0.22 291	0.69 464	0.36 438	0.85 423	0.65 404	0.56 389	0.84 525	1.03 564	0.95 569	2.32 572	0.55 417	0.23 539	0.14 407	0.41 585	0.13 343	0.24 396	0.17 334

NCCL2	0.65 465	0.94 511	1.96 391	0.43 480	0.30 408	0.71 474	0.68 566	0.84 416	0.65 404	0.70 508	0.60 406	0.86 525	0.54 458	1.56 467	0.57 429	0.20 516	0.16 451	0.67 601	0.25 507	0.22 368	0.24 450

ISRNet	0.47 309	0.44 309	1.55 217	0.37 420	0.31 427	0.49 197	0.19 123	0.75 329	0.66 419	0.63 470	0.71 491	0.67 431	0.39 345	0.58 303	0.44 367	0.23 539	0.16 451	0.21 529	0.20 478	0.21 351	0.25 459

AIO-test1	0.45 284	0.87 490	2.27 458	0.33 330	0.33 448	0.50 205	0.22 189	0.74 318	0.66 419	0.29 179	0.41 238	0.29 196	0.22 155	0.73 360	0.29 240	0.09 117	0.08 161	0.12 322	0.14 371	0.30 461	0.22 414

DualNet (step1)	0.59 426	0.62 385	1.93 369	0.27 175	0.22 291	0.68 458	0.31 387	0.93 492	0.66 419	0.57 400	0.51 315	0.55 358	0.45 404	1.11 411	0.38 325	0.61 596	0.14 407	0.87 607	0.56 600	0.25 409	0.23 438

test_sample9	0.94 559	0.62 385	1.93 369	0.27 175	0.22 291	0.68 458	0.31 387	0.93 492	0.66 419	0.57 400	0.51 315	0.55 358	0.45 404	1.91 537	2.55 604	0.61 596	4.16 645	0.87 607	0.56 600	0.25 409	0.23 438

test_sample7	0.47 309	0.33 221	1.49 207	0.34 361	0.20 250	0.51 215	0.30 374	0.93 492	0.66 419	0.57 400	0.51 315	0.55 358	0.45 404	1.11 411	0.38 325	0.17 479	0.14 407	0.16 466	0.15 396	0.19 321	0.18 354

test_sample6	0.52 374	0.44 309	1.81 312	0.33 330	0.18 202	0.55 266	0.27 324	0.94 501	0.66 419	0.54 359	0.62 418	0.47 321	0.36 309	1.97 543	0.38 325	0.14 422	0.10 287	0.13 381	0.13 343	0.17 273	0.16 316

UDGNet	0.44 266	1.02 548	1.74 258	0.35 378	0.19 235	0.58 319	0.23 224	0.49 155	0.66 419	0.41 240	0.38 221	0.34 224	0.29 264	0.53 287	0.30 260	0.24 547	0.10 287	0.37 581	0.19 468	0.27 439	0.15 287

IRAFT_RVC	0.54 386	0.53 350	1.78 284	0.46 506	0.21 264	0.58 319	0.43 478	0.65 268	0.66 419	0.54 359	0.50 310	0.49 334	0.51 448	1.58 475	1.01 515	0.11 291	0.25 546	0.13 381	0.10 206	0.15 214	0.13 232

GwcNet-RSSM	0.57 413	0.94 511	2.13 427	0.32 307	0.25 342	0.60 348	0.30 374	0.80 388	0.66 419	0.52 336	0.64 446	0.71 460	0.40 353	1.79 508	0.50 398	0.13 379	0.09 237	0.12 322	0.12 309	0.21 351	0.15 287

ARAFT	0.60 432	1.23 579	3.10 585	0.28 200	0.16 134	0.64 419	0.36 438	0.90 463	0.67 428	0.61 450	0.49 302	0.55 358	0.31 281	1.24 429	0.32 283	0.10 222	0.08 161	0.14 417	0.13 343	0.37 524	0.21 399

G-Net	0.99 564	0.64 400	2.76 549	0.57 558	0.67 583	2.03 617	0.72 575	0.76 342	0.67 428	1.14 582	2.56 617	1.30 593	1.02 573	1.48 459	1.74 576	0.25 552	0.24 533	0.24 546	0.26 515	0.37 524	0.31 507

DispNO	0.67 476	0.98 533	2.58 521	0.31 278	0.27 373	0.59 336	0.29 366	0.83 405	0.68 430	0.53 346	0.79 515	0.83 510	0.47 427	2.46 588	0.68 459	0.12 349	0.10 287	0.19 512	0.31 544	0.16 251	0.17 334

CoDeX	0.52 374	0.43 298	2.25 455	0.29 232	0.26 359	0.61 369	0.32 410	0.99 544	0.68 430	0.48 295	0.55 362	0.52 346	0.40 353	1.60 478	0.35 309	0.12 349	0.09 237	0.11 264	0.10 206	0.13 170	0.12 194

dd	0.42 250	0.96 521	1.77 279	0.31 278	0.17 164	0.57 301	0.26 299	0.49 155	0.68 430	0.41 240	0.40 234	0.34 224	0.27 235	0.45 230	0.40 344	0.17 479	0.10 287	0.13 381	0.12 309	0.21 351	0.12 194

APVNet	0.70 492	0.67 415	2.71 539	0.38 436	0.36 478	0.85 538	0.43 478	0.91 475	0.68 430	0.55 377	0.69 477	0.75 479	0.55 464	2.31 571	0.78 482	0.17 479	0.17 472	0.24 546	0.19 468	0.33 488	0.23 438

psm_up	0.57 413	0.61 379	1.83 324	0.35 378	0.30 408	0.64 419	0.37 446	0.90 463	0.68 430	0.59 432	0.55 362	0.68 438	0.54 458	1.91 537	0.46 373	0.16 462	0.15 433	0.16 466	0.15 396	0.23 381	0.13 232

aanetorigin	0.77 526	0.80 465	2.59 523	0.43 480	0.44 525	0.58 319	1.01 601	0.57 219	0.68 430	1.53 609	1.23 575	0.81 502	1.08 579	1.07 405	1.07 522	0.18 491	0.15 433	0.17 485	0.21 485	0.54 581	0.30 499

ACVNet	0.45 284	0.44 309	1.79 305	0.28 200	0.21 264	0.59 336	0.36 438	0.66 270	0.68 430	0.45 267	0.59 391	0.69 445	0.40 353	0.44 215	0.55 417	0.11 291	0.09 237	0.10 198	0.09 170	0.34 499	0.10 132

acv_ft	0.48 315	0.44 309	1.76 270	0.32 307	0.41 514	0.63 406	0.28 342	0.81 392	0.68 430	0.61 450	0.59 391	0.69 445	0.45 404	0.44 215	0.63 445	0.11 291	0.09 237	0.10 198	0.09 170	0.41 549	0.10 132

StereoDRNet-Refined	0.50 344	0.41 286	1.50 210	0.33 330	0.21 264	0.68 458	0.26 299	0.81 392	0.68 430	0.67 493	0.68 468	0.73 467	0.42 382	1.10 408	0.59 436	0.11 291	0.08 161	0.14 417	0.14 371	0.25 409	0.21 399
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
PSMNet-RUCA	0.58 418	0.82 474	1.89 352	0.59 565	0.56 562	0.64 419	0.36 438	0.84 416	0.69 439	0.51 327	0.68 468	0.53 348	0.43 392	0.56 298	0.43 361	0.34 577	0.18 483	0.44 589	0.29 527	0.48 569	0.30 499

TestStereo1	0.49 333	0.81 470	1.85 329	0.39 447	0.57 565	0.56 283	0.34 423	0.75 329	0.69 439	0.44 256	0.63 430	0.35 228	0.42 382	0.64 326	0.29 240	0.10 222	0.08 161	0.12 322	0.10 206	0.33 488	0.26 469

SA-5K	0.49 333	0.81 470	1.85 329	0.39 447	0.57 565	0.56 283	0.34 423	0.75 329	0.69 439	0.44 256	0.63 430	0.35 228	0.42 382	0.64 326	0.29 240	0.10 222	0.08 161	0.12 322	0.10 206	0.33 488	0.26 469

STrans-v2	0.67 476	0.56 366	2.64 530	0.27 175	0.23 311	0.57 301	0.33 418	0.96 519	0.69 439	0.92 562	0.85 529	0.89 533	0.93 563	1.83 517	1.21 544	0.09 117	0.07 53	0.10 198	0.09 170	0.11 129	0.12 194

xxxx	0.70 492	0.21 58	1.33 171	0.28 200	0.18 202	0.63 406	0.24 257	1.02 564	0.69 439	0.50 314	0.62 418	0.58 383	0.38 331	1.47 458	5.21 636	0.13 379	0.12 362	0.11 264	0.10 206	0.12 140	0.15 287

HSM-Net_RVC	0.67 476	0.34 234	2.23 452	0.26 158	0.19 235	0.67 446	0.29 366	1.26 599	0.69 439	0.72 515	0.70 487	0.78 490	0.42 382	3.77 629	0.41 350	0.13 379	0.09 237	0.10 198	0.09 170	0.12 140	0.11 157
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
AdaStereo	0.44 266	0.38 265	1.79 305	0.34 361	0.20 250	0.57 301	0.28 342	0.92 484	0.69 439	0.52 336	0.55 362	0.61 394	0.33 293	0.48 256	0.39 336	0.17 479	0.08 161	0.17 485	0.11 269	0.18 300	0.12 194
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
PS-NSSS	0.63 452	1.00 540	1.81 312	0.30 251	0.31 427	0.63 406	0.34 423	0.98 532	0.69 439	0.54 359	0.74 501	0.51 340	0.41 364	2.43 586	0.48 388	0.24 547	0.17 472	0.27 555	0.18 448	0.27 439	0.21 399

PSMNet_ROB	0.66 471	1.01 544	2.33 468	0.38 436	0.31 427	0.72 480	0.55 531	0.86 433	0.69 439	0.54 359	0.60 406	0.75 479	0.47 427	2.00 548	0.82 489	0.17 479	0.13 386	0.19 512	0.19 468	0.24 396	0.27 477

AIO-test2	0.49 333	1.15 569	1.96 391	0.42 476	0.37 489	0.50 205	0.23 224	0.79 384	0.70 448	0.33 201	0.53 340	0.27 180	0.22 155	0.67 341	0.29 240	0.73 604	0.08 161	0.13 381	0.17 435	0.17 273	0.18 354

UDG	0.77 526	1.23 579	2.15 433	0.67 578	0.59 569	0.78 514	0.38 453	0.90 463	0.70 448	0.61 450	0.69 477	1.01 560	0.67 515	1.02 400	0.73 474	0.45 586	0.34 572	0.87 607	0.51 594	0.67 591	0.46 567

222	0.78 530	0.23 104	1.23 154	0.28 200	0.18 202	0.62 389	0.24 257	1.02 564	0.70 448	0.58 418	0.66 457	0.46 313	0.42 382	1.80 512	6.53 641	0.13 379	0.10 287	0.11 264	0.10 206	0.12 140	0.17 334

test_xeample	0.72 504	0.21 58	1.36 176	0.27 175	0.17 164	0.59 336	0.28 342	1.01 561	0.70 448	0.55 377	0.67 460	0.44 291	0.39 345	1.88 534	5.17 635	0.12 349	0.10 287	0.11 264	0.10 206	0.13 170	0.15 287

DSFCA	0.54 386	0.35 243	1.41 186	0.28 200	0.28 387	0.79 518	0.88 589	0.76 342	0.70 448	0.72 515	0.66 457	0.67 431	0.57 474	1.17 420	0.63 445	0.16 462	0.14 407	0.13 381	0.14 371	0.16 251	0.13 232

Nwc_Net	0.68 483	0.83 478	2.53 509	0.41 465	0.39 498	0.77 509	0.38 453	1.01 561	0.70 448	0.60 441	0.99 554	0.98 554	0.68 518	1.41 444	0.63 445	0.23 539	0.15 433	0.23 539	0.25 507	0.23 381	0.18 354

RASNet	0.61 440	0.68 418	2.03 407	0.35 378	0.46 540	0.65 433	0.28 342	0.78 368	0.70 448	0.48 295	0.64 446	0.93 543	0.61 496	2.21 566	0.73 474	0.12 349	0.09 237	0.09 144	0.10 206	0.14 194	0.11 157

iResNet	0.51 361	0.76 444	2.59 523	0.41 465	0.17 164	0.64 419	0.27 324	0.82 399	0.70 448	0.57 400	0.64 446	0.43 280	0.36 309	0.70 355	0.52 406	0.10 222	0.07 53	0.09 144	0.08 139	0.21 351	0.13 232

DLCB_ROB	0.54 386	0.55 364	1.49 207	0.36 397	0.25 342	0.65 433	0.36 438	0.80 388	0.70 448	0.72 515	0.69 477	0.83 510	0.46 419	1.53 464	0.60 438	0.13 379	0.12 362	0.14 417	0.14 371	0.14 194	0.13 232

ETE_ROB	0.60 432	0.71 427	1.55 217	0.37 420	0.25 342	0.69 464	0.51 516	1.47 607	0.70 448	0.80 536	0.69 477	0.85 519	0.49 443	1.36 437	0.58 434	0.16 462	0.13 386	0.19 512	0.16 416	0.21 351	0.23 438

YMNet	0.62 445	0.72 431	1.93 369	0.41 465	0.41 514	0.87 544	0.43 478	0.87 442	0.71 458	0.74 522	0.81 516	0.83 510	0.46 419	0.86 385	0.93 497	0.19 506	0.22 522	0.20 521	0.17 435	0.41 549	0.21 399

YMNet_1	0.62 445	0.72 431	1.93 369	0.41 465	0.41 514	0.87 544	0.43 478	0.87 442	0.71 458	0.74 522	0.81 516	0.83 510	0.46 419	0.86 385	0.93 497	0.19 506	0.22 522	0.20 521	0.17 435	0.41 549	0.21 399

LL-Strereo	0.72 504	1.29 586	2.49 502	0.36 397	0.45 534	0.55 266	0.32 410	0.93 492	0.71 458	0.67 493	0.58 388	0.85 519	0.79 542	2.67 604	0.46 373	0.10 222	0.18 483	0.14 417	0.12 309	0.40 546	0.42 561

anonymity	0.80 534	0.66 414	1.29 163	0.59 565	0.75 590	0.67 446	0.52 519	0.95 514	0.71 458	0.94 565	0.70 487	0.67 431	0.87 555	0.71 357	1.35 555	0.64 599	0.62 608	0.58 595	1.44 634	0.60 587	0.65 590

NINENet	0.50 344	0.33 221	1.69 240	0.55 552	0.25 342	0.91 552	0.23 224	0.98 532	0.71 458	0.53 346	0.55 362	0.66 422	0.30 272	1.22 424	0.32 283	0.15 441	0.13 386	0.16 466	0.11 269	0.16 251	0.13 232

Sa-1000	0.51 361	0.72 431	1.90 357	0.31 278	0.60 574	0.60 348	0.31 387	0.94 501	0.71 458	0.52 336	0.83 522	0.42 276	0.33 293	0.68 344	0.28 225	0.10 222	0.09 237	0.13 381	0.29 527	0.29 450	0.10 132

TransformOpticalFlow	0.64 456	0.56 366	2.66 533	0.44 487	0.26 359	0.62 389	0.28 342	0.83 405	0.71 458	0.76 527	0.74 501	0.91 537	0.85 551	1.83 517	0.81 488	0.10 222	0.07 53	0.11 264	0.09 170	0.11 129	0.12 194

ccnet	0.71 501	0.41 286	1.59 222	0.40 458	0.45 534	1.06 570	0.55 531	0.98 532	0.71 458	0.88 555	0.97 551	0.82 507	0.88 559	1.68 488	0.94 499	0.32 573	0.26 548	0.32 571	0.27 520	0.34 499	0.30 499

RGC	0.71 501	0.97 529	2.18 440	0.44 487	0.44 525	0.73 487	0.40 461	0.94 501	0.71 458	0.71 512	1.04 564	1.01 560	0.71 524	1.74 498	0.70 463	0.23 539	0.18 483	0.28 558	0.26 515	0.29 450	0.27 477

XPNet_ROB	0.61 440	0.72 431	1.66 235	0.37 420	0.27 373	0.67 446	0.47 507	0.89 457	0.71 458	0.78 533	0.70 487	0.81 502	0.53 455	1.70 491	0.76 478	0.21 523	0.16 451	0.16 466	0.15 396	0.20 337	0.21 399

TCMNet	0.66 471	0.85 484	2.55 520	0.50 525	0.52 553	0.72 480	0.39 458	0.87 442	0.72 468	0.58 418	0.68 468	0.63 401	0.46 419	1.70 491	0.63 445	0.18 491	0.18 483	0.23 539	0.18 448	0.38 531	0.27 477

SMFormer	0.50 344	0.46 320	1.60 224	0.30 251	0.15 103	0.45 156	0.24 257	0.90 463	0.72 468	0.56 389	0.64 446	0.51 340	0.41 364	1.87 526	0.49 393	0.13 379	0.10 287	0.11 264	0.10 206	0.15 214	0.16 316

tta	0.50 344	0.46 320	1.60 224	0.30 251	0.15 103	0.45 156	0.24 257	0.90 463	0.72 468	0.56 389	0.64 446	0.51 340	0.41 364	1.87 526	0.49 393	0.13 379	0.10 287	0.11 264	0.10 206	0.14 194	0.11 157

qqq1	0.48 315	0.46 320	1.60 224	0.30 251	0.15 103	0.45 156	0.24 257	0.90 463	0.72 468	0.56 389	0.64 446	0.51 340	0.41 364	1.87 526	0.23 157	0.13 379	0.10 287	0.09 144	0.08 139	0.14 194	0.11 157

fff1	0.48 315	0.46 320	1.60 224	0.30 251	0.15 103	0.45 156	0.24 257	0.90 463	0.72 468	0.56 389	0.64 446	0.51 340	0.41 364	1.87 526	0.23 157	0.13 379	0.10 287	0.09 144	0.08 139	0.14 194	0.11 157

fast-acv-ft	0.63 452	0.88 494	3.10 585	0.38 436	0.30 408	0.79 518	0.48 511	0.69 286	0.72 468	0.58 418	0.78 512	0.76 484	0.60 487	0.67 341	0.73 474	0.15 441	0.15 433	0.18 506	0.17 435	0.37 524	0.16 316

HBP-ISP	0.76 522	1.30 587	3.19 595	0.35 378	0.26 359	0.85 538	0.54 528	1.03 571	0.72 468	0.80 536	0.69 477	0.68 438	0.83 547	2.04 551	0.44 367	0.23 539	0.24 533	0.29 565	0.25 507	0.28 445	0.24 450

DCANet-4	0.40 223	0.27 145	2.21 444	0.25 127	0.14 73	0.51 215	0.22 189	0.77 353	0.72 468	0.54 359	0.47 273	0.28 189	0.37 324	0.37 172	0.34 301	0.09 117	0.07 53	0.08 85	0.07 108	0.08 66	0.22 414

ADStereo(finetuned)	0.45 284	0.77 453	2.12 425	0.25 127	0.14 73	0.51 215	0.22 189	0.77 353	0.72 468	0.54 359	0.48 285	0.31 204	0.76 538	0.37 172	0.38 325	0.09 117	0.07 53	0.09 144	0.07 108	0.13 170	0.23 438

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 413	0.87 490	2.11 422	0.32 307	0.30 408	0.84 534	0.40 461	0.88 451	0.72 468	0.65 487	0.73 498	0.66 422	0.57 474	0.93 390	0.71 466	0.13 379	0.07 53	0.10 198	0.08 139	0.15 214	0.14 252

DCANet	0.42 250	0.77 453	1.95 382	0.25 127	0.14 73	0.51 215	0.22 189	0.77 353	0.72 468	0.54 359	0.48 285	0.31 204	0.41 364	0.36 161	0.39 336	0.09 117	0.07 53	0.09 144	0.07 108	0.13 170	0.23 438

FADNet	0.64 456	1.22 578	2.06 409	0.32 307	0.30 408	0.66 440	0.29 366	0.88 451	0.72 468	0.44 256	0.48 285	0.66 422	0.57 474	1.84 522	0.45 372	0.46 588	0.20 507	0.17 485	0.19 468	0.59 584	0.24 450

NCC-stereo	0.79 532	0.94 511	2.42 485	0.59 565	0.45 534	1.90 610	0.46 499	0.99 544	0.72 468	0.64 480	0.84 525	0.91 537	0.73 530	1.80 512	1.00 511	0.27 561	0.19 496	0.23 539	0.31 544	0.24 396	0.22 414

Abc-Net	0.79 532	0.94 511	2.42 485	0.59 565	0.45 534	1.90 610	0.46 499	0.99 544	0.72 468	0.64 480	0.84 525	0.91 537	0.73 530	1.80 512	1.00 511	0.27 561	0.19 496	0.23 539	0.31 544	0.24 396	0.22 414
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
CVANet_RVC	0.65 465	0.80 465	2.13 427	0.36 397	0.26 359	0.62 389	0.42 471	0.84 416	0.72 468	0.69 502	0.68 468	0.68 438	0.52 453	2.64 600	0.42 352	0.19 506	0.12 362	0.22 532	0.17 435	0.37 524	0.15 287

SA	0.50 344	0.75 443	1.95 382	0.31 278	0.61 578	0.57 301	0.31 387	0.91 475	0.73 483	0.42 245	0.62 418	0.38 242	0.47 427	0.68 344	0.29 240	0.09 117	0.09 237	0.13 381	0.32 550	0.30 461	0.10 132

AASNet	0.56 406	1.03 549	2.34 470	0.37 420	0.33 448	0.65 433	0.29 366	0.96 519	0.73 483	0.54 359	0.60 406	0.55 358	0.38 331	0.59 309	0.58 434	0.14 422	0.12 362	0.13 381	0.10 206	0.43 557	0.24 450

GANet	0.75 519	0.84 480	2.01 400	0.40 458	0.25 342	0.74 491	0.66 560	0.87 442	0.73 483	0.71 512	1.07 566	0.84 515	0.59 483	2.71 607	1.15 534	0.17 479	0.16 451	0.44 589	0.16 416	0.31 470	0.20 387

iResNetv2_ROB	0.59 426	1.43 597	2.96 571	0.40 458	0.22 291	0.58 319	0.28 342	0.91 475	0.73 483	0.57 400	0.63 430	0.60 392	0.41 364	0.74 363	0.35 309	0.11 291	0.08 161	0.10 198	0.07 108	0.43 557	0.17 334

rvit_105_1	0.44 266	0.54 355	1.46 197	0.36 397	0.24 324	0.51 215	0.45 496	0.75 329	0.74 487	0.45 267	0.44 255	0.44 291	0.36 309	0.62 321	0.38 325	0.20 516	0.18 483	0.18 506	0.22 494	0.18 300	0.18 354

1111x	0.74 516	0.21 58	1.93 369	0.31 278	0.17 164	0.63 406	0.32 410	1.03 571	0.74 487	0.52 336	0.62 418	0.57 376	0.47 427	2.38 577	4.25 630	0.12 349	0.14 407	0.11 264	0.12 309	0.12 140	0.14 252

ssnet_v2	0.55 398	0.60 375	1.86 338	0.32 307	0.22 291	0.72 480	0.44 489	0.94 501	0.74 487	0.63 470	0.54 352	0.81 502	0.47 427	0.77 372	0.70 463	0.16 462	0.14 407	0.14 417	0.14 371	0.30 461	0.30 499

DAS	0.56 406	0.35 243	1.55 217	0.33 330	0.34 457	0.50 205	0.42 471	0.83 405	0.74 487	0.83 548	0.68 468	0.56 370	0.48 436	2.40 581	0.46 373	0.12 349	0.08 161	0.12 322	0.09 170	0.18 300	0.15 287

SepStereo	0.52 374	0.35 243	1.55 217	0.33 330	0.34 457	0.50 205	0.42 471	0.83 405	0.74 487	0.83 548	0.68 468	0.56 370	0.48 436	1.56 467	0.46 373	0.12 349	0.08 161	0.12 322	0.09 170	0.18 300	0.15 287

MIPNet	0.83 544	0.81 470	2.40 482	0.61 570	0.18 202	1.48 593	1.39 621	1.60 614	0.74 487	1.94 614	0.85 529	0.73 467	1.68 610	0.87 388	0.31 272	0.09 117	0.08 161	0.11 264	0.32 550	0.25 409	0.12 194

GEStereo_RVC	0.54 386	0.87 490	1.95 382	0.47 511	0.25 342	0.62 389	0.37 446	1.00 552	0.74 487	0.53 346	0.54 352	0.59 386	0.44 400	1.10 408	0.46 373	0.15 441	0.11 336	0.12 322	0.10 206	0.26 429	0.19 371

ADLNet	0.60 432	0.71 427	1.95 382	0.35 378	0.34 457	0.67 446	0.34 423	0.90 463	0.74 487	0.68 500	0.62 418	0.80 499	0.45 404	1.78 504	0.64 450	0.14 422	0.11 336	0.14 417	0.14 371	0.29 450	0.21 399

RAFT + AFF	0.64 456	1.20 576	1.95 382	0.34 361	0.33 448	0.67 446	0.52 519	0.99 544	0.74 487	0.53 346	0.58 388	0.57 376	0.80 543	1.76 501	0.51 403	0.12 349	0.27 555	0.15 447	0.14 371	0.43 557	0.29 489

MMNet	0.50 344	0.48 332	1.93 369	0.33 330	0.27 373	0.79 518	0.28 342	0.81 392	0.74 487	0.60 441	0.56 374	0.59 386	0.55 464	0.79 377	0.59 436	0.10 222	0.09 237	0.12 322	0.11 269	0.13 170	0.14 252

delet	0.52 374	0.54 355	1.62 229	0.31 278	0.35 470	0.74 491	0.46 499	0.85 423	0.74 487	0.55 377	0.60 406	0.67 431	0.50 446	1.12 414	0.57 429	0.11 291	0.11 336	0.13 381	0.14 371	0.16 251	0.12 194

TDLM	0.67 476	0.92 503	1.76 270	0.37 420	0.24 324	0.66 440	0.56 536	0.82 399	0.74 487	1.16 583	0.62 418	0.61 394	0.48 436	2.70 605	0.50 398	0.20 516	0.11 336	0.35 575	0.14 371	0.32 479	0.16 316

StereoDRNet	0.64 456	0.88 494	2.35 473	0.41 465	0.45 534	0.73 487	0.47 507	0.94 501	0.74 487	0.75 524	0.54 352	0.74 473	0.47 427	1.70 491	0.72 471	0.15 441	0.14 407	0.15 447	0.14 371	0.20 337	0.19 371

MyStereo04	0.48 315	0.40 279	2.65 532	0.29 232	0.23 311	0.60 348	0.31 387	0.83 405	0.75 500	0.47 277	0.36 208	0.53 348	0.42 382	0.53 287	0.39 336	0.09 117	0.18 483	0.12 322	0.11 269	0.16 251	0.19 371

GASNet	0.73 513	1.47 599	3.04 579	0.47 511	0.33 448	0.57 301	0.34 423	0.91 475	0.75 500	0.58 418	0.58 388	0.74 473	0.55 464	2.03 549	0.65 452	0.21 523	0.15 433	0.19 512	0.17 435	0.51 576	0.28 483

fff	0.43 256	0.77 453	1.95 382	0.24 108	0.13 40	0.51 215	0.22 189	0.77 353	0.75 500	0.54 359	0.47 273	0.31 204	0.65 508	0.36 161	0.34 301	0.09 117	0.07 53	0.08 85	0.07 108	0.08 66	0.22 414

raft_robust	0.55 398	0.84 480	1.73 254	0.28 200	0.54 556	0.53 243	0.25 277	0.88 451	0.75 500	0.48 295	0.46 267	0.76 484	0.75 536	1.46 451	0.27 215	0.09 117	0.10 287	0.10 198	0.30 537	0.26 429	0.16 316

dad	0.51 361	1.01 544	1.74 258	0.29 232	0.19 235	0.60 348	0.26 299	0.52 183	0.75 500	0.63 470	0.63 430	0.63 401	0.33 293	0.85 384	0.47 382	0.27 561	0.15 433	0.40 584	0.18 448	0.22 368	0.14 252

csc	0.43 256	0.77 453	1.95 382	0.24 108	0.13 40	0.51 215	0.22 189	0.77 353	0.75 500	0.54 359	0.47 273	0.31 204	0.65 508	0.36 161	0.34 301	0.09 117	0.07 53	0.08 85	0.07 108	0.08 66	0.22 414

cscssc	0.43 256	0.77 453	1.95 382	0.24 108	0.13 40	0.51 215	0.22 189	0.77 353	0.75 500	0.54 359	0.47 273	0.31 204	0.65 508	0.36 161	0.34 301	0.09 117	0.07 53	0.08 85	0.07 108	0.08 66	0.22 414

ADCRef	0.80 534	0.96 521	2.29 462	0.37 420	0.35 470	0.96 557	0.51 516	0.87 442	0.75 500	0.88 555	0.83 522	0.61 394	1.36 596	1.02 400	3.27 617	0.13 379	0.11 336	0.17 485	0.19 468	0.25 409	0.21 399

CFNet	0.58 418	0.96 521	1.78 284	0.33 330	0.25 342	0.63 406	0.22 189	0.88 451	0.75 500	0.46 275	0.59 391	0.58 383	0.40 353	2.29 570	0.48 388	0.12 349	0.09 237	0.15 447	0.14 371	0.30 461	0.15 287

z-ln-s-r	0.64 456	0.89 497	2.23 452	0.32 307	0.26 359	0.57 301	0.37 446	0.84 416	0.76 509	0.51 327	0.81 516	0.64 410	0.45 404	2.06 553	1.27 550	0.10 222	0.07 53	0.11 264	0.09 170	0.24 396	0.13 232

mmx	0.72 504	0.23 104	2.01 400	0.30 251	0.21 264	0.57 301	0.26 299	0.99 544	0.76 509	0.53 346	0.63 430	0.66 422	0.39 345	2.52 593	3.43 622	0.13 379	0.10 287	0.15 447	0.13 343	0.15 214	0.15 287

xxx	0.72 504	0.23 104	2.01 400	0.30 251	0.21 264	0.57 301	0.26 299	0.99 544	0.76 509	0.53 346	0.63 430	0.66 422	0.39 345	2.52 593	3.43 622	0.13 379	0.10 287	0.15 447	0.13 343	0.15 214	0.15 287

ADCPNet	0.99 564	0.99 538	3.93 617	0.37 420	0.68 585	1.36 589	0.62 555	0.87 442	0.76 509	0.78 533	0.81 516	1.08 573	1.18 585	1.14 417	2.49 603	0.21 523	0.69 617	0.21 529	0.95 625	0.29 450	0.37 542

CBMV_ROB	0.76 522	0.42 293	2.68 535	0.33 330	0.22 291	0.74 491	0.47 507	0.96 519	0.76 509	1.04 575	0.96 549	0.88 531	0.93 563	2.06 553	1.19 541	0.22 536	0.24 533	0.27 555	0.25 507	0.25 409	0.28 483

MyStereo05	0.49 333	0.41 286	2.72 541	0.30 251	0.23 311	0.60 348	0.30 374	0.82 399	0.77 514	0.52 336	0.37 211	0.51 340	0.42 382	0.52 281	0.38 325	0.09 117	0.17 472	0.12 322	0.10 206	0.16 251	0.20 387

ttt	0.66 471	0.22 81	1.68 238	0.34 361	0.24 324	0.60 348	0.26 299	1.00 552	0.77 514	0.55 377	0.67 460	0.54 354	0.36 309	2.14 562	3.03 611	0.16 462	0.13 386	0.13 381	0.12 309	0.15 214	0.17 334

Wz-Net-LNSev	0.59 426	0.96 521	2.47 499	0.34 361	0.37 489	0.79 518	0.44 489	0.86 433	0.77 514	0.61 450	0.67 460	0.79 495	0.56 468	0.64 326	0.62 443	0.15 441	0.14 407	0.12 322	0.12 309	0.18 300	0.19 371

NOSS_ROB	0.64 456	0.65 407	1.62 229	0.46 506	0.25 342	0.67 446	0.30 374	0.93 492	0.77 514	0.59 432	0.57 382	0.77 486	0.38 331	2.78 609	0.44 367	0.23 539	0.24 533	0.28 558	0.26 515	0.27 439	0.39 551

LALA_ROB	0.60 432	0.76 444	1.69 240	0.36 397	0.29 395	0.79 518	0.55 531	0.94 501	0.77 514	0.81 542	0.67 460	0.94 547	0.49 443	0.99 396	0.73 474	0.21 523	0.15 433	0.20 521	0.18 448	0.23 381	0.21 399

111	0.48 315	1.09 557	1.95 382	0.24 108	0.13 40	0.59 336	0.26 299	0.83 405	0.78 519	0.48 295	0.52 329	0.56 370	0.38 331	0.49 268	0.38 325	0.09 117	0.07 53	0.09 144	0.07 108	0.23 381	0.35 527

Syn2CoEx	0.70 492	1.07 556	2.74 547	0.43 480	0.30 408	0.64 419	0.42 471	0.99 544	0.78 519	0.62 461	0.78 512	0.74 473	0.72 527	1.92 541	0.61 441	0.20 516	0.17 472	0.19 512	0.15 396	0.29 450	0.22 414

DRN-Test	0.64 456	0.43 298	2.44 491	0.39 447	0.44 525	0.80 525	0.41 467	1.02 564	0.78 519	0.80 536	0.63 430	0.69 445	0.56 468	1.79 508	0.69 461	0.15 441	0.12 362	0.17 485	0.16 416	0.18 300	0.17 334

DISCO	0.57 413	0.34 234	1.87 343	0.45 501	0.34 457	0.84 534	0.35 431	0.84 416	0.78 519	0.59 432	0.63 430	1.06 571	0.53 455	1.10 408	0.82 489	0.12 349	0.09 237	0.11 264	0.10 206	0.22 368	0.18 354

CBMV	0.71 501	0.76 444	2.64 530	0.33 330	0.20 250	0.78 514	0.79 581	0.98 532	0.78 519	0.85 554	0.71 491	0.86 525	1.10 581	1.46 451	0.62 443	0.18 491	0.20 507	0.21 529	0.19 468	0.25 409	0.33 521
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ADLNet2	0.68 483	0.84 480	3.19 595	0.33 330	0.36 478	0.64 419	0.37 446	0.89 457	0.79 524	0.54 359	0.65 455	0.93 543	0.48 436	2.07 555	0.56 425	0.13 379	0.11 336	0.11 264	0.11 269	0.33 488	0.18 354

edge stereo	0.81 542	0.73 438	3.30 601	0.37 420	1.21 619	0.62 389	0.39 458	0.93 492	0.79 524	0.80 536	0.88 536	1.14 582	0.71 524	2.18 564	0.71 466	0.21 523	0.20 507	0.26 554	0.18 448	0.38 531	0.26 469

CC-Net-ROB	0.85 547	1.15 569	2.13 427	0.88 594	0.38 495	0.88 548	0.44 489	1.06 577	0.79 524	0.58 418	0.69 477	0.65 415	0.50 446	2.74 608	0.51 403	0.93 611	0.39 588	0.87 607	0.29 527	0.54 581	0.54 578

MultiAttention	2.38 618	0.50 341	1.93 369	1.80 626	2.56 635	10.86 645	2.30 633	1.22 594	0.80 527	0.62 461	1.16 572	1.13 580	0.56 468	16.09 654	1.18 539	0.20 516	0.09 237	0.43 588	1.62 636	0.94 606	1.58 634

ITSA-stereo	0.48 315	0.33 221	1.20 149	0.33 330	0.18 202	0.60 348	0.29 366	0.94 501	0.80 527	0.50 314	0.49 302	0.53 348	0.59 483	1.25 430	0.64 450	0.15 441	0.12 362	0.17 485	0.16 416	0.18 300	0.23 438

ADCP+	0.94 559	1.12 560	3.14 589	0.34 361	0.39 498	1.06 570	0.79 581	0.89 457	0.80 527	0.66 489	0.67 460	0.85 519	1.55 606	0.93 390	4.55 632	0.13 379	0.11 336	0.16 466	0.15 396	0.26 429	0.25 459

AANet_RVC	0.68 483	1.00 540	2.09 417	0.33 330	0.25 342	0.58 319	0.32 410	0.81 392	0.80 527	0.61 450	0.94 546	0.80 499	0.41 364	2.46 588	1.02 517	0.36 580	0.14 407	0.10 198	0.09 170	0.23 381	0.22 414

PASM	0.72 504	0.68 418	1.91 363	0.47 511	0.44 525	0.60 348	0.51 516	0.76 342	0.80 527	0.77 531	0.67 460	0.87 527	0.61 496	2.40 581	0.67 456	0.32 573	0.35 573	0.36 577	0.41 581	0.45 566	0.39 551

NVstereo2D	0.58 418	0.40 279	2.03 407	0.35 378	0.35 470	0.69 464	0.39 458	0.91 475	0.80 527	0.47 277	0.53 340	0.67 431	0.46 419	1.99 547	0.48 388	0.19 506	0.11 336	0.17 485	0.13 343	0.25 409	0.25 459

Wz-Net-MNSev	0.65 465	0.97 529	2.19 442	0.36 397	0.33 448	0.90 550	0.60 546	0.92 484	0.81 533	0.75 524	0.72 496	0.73 467	0.65 508	1.39 440	0.71 466	0.16 462	0.13 386	0.14 417	0.14 371	0.24 396	0.18 354

RP	0.67 476	0.82 474	1.94 379	0.43 480	0.44 525	0.65 433	0.45 496	0.89 457	0.82 534	0.66 489	0.92 541	0.99 557	0.76 538	1.55 466	0.66 453	0.25 552	0.18 483	0.23 539	0.20 478	0.31 470	0.22 414

RYNet	0.70 492	0.56 366	2.25 455	0.35 378	0.41 514	0.86 540	0.43 478	0.94 501	0.82 534	0.62 461	0.53 340	0.91 537	0.60 487	2.70 605	1.00 511	0.14 422	0.11 336	0.16 466	0.14 371	0.25 409	0.27 477

iResNet_ROB	0.50 344	1.15 569	1.73 254	0.31 278	0.21 264	0.58 319	0.22 189	0.95 514	0.82 534	0.58 418	0.62 418	0.57 376	0.39 345	0.84 382	0.40 344	0.11 291	0.08 161	0.09 144	0.06 36	0.21 351	0.13 232

w-ln-seven-2	0.68 483	1.13 563	2.46 494	0.36 397	0.27 373	0.65 433	0.44 489	0.87 442	0.83 537	0.69 502	0.75 504	0.72 463	0.63 504	1.56 467	1.15 534	0.13 379	0.13 386	0.15 447	0.14 371	0.35 510	0.19 371

DGSMNet	2.89 626	0.63 396	3.18 594	3.43 639	4.17 639	2.57 627	6.98 646	0.97 528	0.83 537	0.56 389	1.86 600	0.79 495	0.62 501	1.64 483	1.39 558	4.61 643	5.01 647	5.17 648	4.71 647	4.44 644	4.19 644

SGM-Forest	1.04 571	0.42 293	3.59 610	0.41 465	0.32 435	1.05 569	1.32 617	0.94 501	0.83 537	1.16 583	2.23 611	1.03 564	1.39 599	2.49 591	2.35 600	0.21 523	0.21 516	0.20 521	0.19 468	0.23 381	0.32 513
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
GwcNet	0.69 488	0.71 427	3.12 588	0.36 397	0.45 534	0.81 526	0.44 489	0.86 433	0.84 540	0.60 441	0.74 501	0.82 507	0.49 443	1.65 484	0.66 453	0.16 462	0.15 433	0.15 447	0.15 396	0.31 470	0.24 450

PA-Net	0.84 546	1.00 540	3.49 607	0.63 572	0.40 507	0.70 471	0.52 519	0.86 433	0.84 540	0.52 336	0.59 391	0.70 455	0.54 458	2.35 573	2.23 596	0.17 479	0.27 555	0.19 512	0.28 523	0.22 368	0.36 535
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
MDST_ROB	1.17 581	0.42 293	3.87 613	0.54 545	0.44 525	4.11 636	0.58 542	1.31 601	0.84 540	2.12 616	1.12 569	0.98 554	0.71 524	4.24 633	0.99 510	0.16 462	0.14 407	0.19 512	0.17 435	0.18 300	0.35 527

otaku	1.03 570	1.68 612	2.72 541	0.95 600	0.73 589	1.03 567	0.59 544	0.99 544	0.86 543	0.69 502	1.61 593	0.98 554	0.64 506	1.46 451	1.14 532	0.95 613	0.46 594	0.72 604	0.40 578	1.24 618	0.78 600

AF-Net	0.69 488	0.92 503	2.21 444	0.41 465	0.40 507	0.68 458	0.40 461	1.02 564	0.86 543	0.69 502	1.03 561	1.04 567	0.84 550	1.19 421	0.78 482	0.22 536	0.14 407	0.25 551	0.17 435	0.30 461	0.18 354

ADCMid	0.96 563	1.32 591	2.74 547	0.38 436	0.35 470	0.99 560	0.58 542	0.94 501	0.86 543	1.23 592	1.01 557	1.01 560	1.00 571	1.05 404	3.97 625	0.21 523	0.19 496	0.42 586	0.32 550	0.40 546	0.29 489

zh-sn7	0.89 553	1.73 616	3.09 584	0.39 447	0.30 408	0.82 529	0.63 557	0.96 519	0.87 546	0.79 535	1.12 569	0.84 515	0.87 555	2.42 583	1.63 570	0.16 462	0.17 472	0.16 466	0.16 416	0.34 499	0.29 489

Wz-Net-SNSev	0.76 522	1.32 591	3.11 587	0.40 458	0.31 427	0.71 474	0.60 546	0.98 532	0.87 546	0.67 493	0.83 522	0.96 550	0.60 487	1.67 487	0.97 503	0.16 462	0.15 433	0.16 466	0.17 435	0.36 516	0.24 450

FAT-Stereo	0.70 492	0.54 355	2.88 561	0.36 397	0.29 395	0.62 389	0.54 528	0.97 528	0.87 546	0.76 527	0.92 541	0.94 547	0.80 543	1.84 522	0.57 429	0.18 491	0.19 496	0.17 485	0.16 416	0.22 368	0.25 459

SPS-STEREO	1.07 573	1.13 563	2.88 561	0.65 576	0.69 586	0.99 560	0.68 566	1.05 576	0.87 546	1.36 599	1.23 575	1.46 598	0.94 566	1.87 526	1.72 575	0.66 600	0.61 607	0.58 595	0.57 603	0.65 589	0.77 599
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ffm	0.47 309	0.23 104	2.01 400	0.30 251	0.21 264	0.57 301	0.26 299	0.74 318	0.88 550	0.53 346	0.63 430	0.66 422	0.39 345	0.63 324	0.19 45	0.10 222	0.24 533	0.15 447	0.13 343	0.25 409	0.36 535

ff1	0.73 513	0.23 104	2.01 400	0.30 251	0.21 264	0.57 301	0.26 299	0.74 318	0.88 550	0.53 346	0.63 430	0.66 422	0.39 345	2.52 593	3.43 622	0.10 222	0.24 533	0.15 447	0.13 343	0.25 409	0.36 535

tt1	0.44 266	0.64 400	1.83 324	0.35 378	0.14 73	0.76 501	0.25 277	0.74 318	0.88 550	0.31 188	0.37 211	0.25 154	0.35 303	0.63 324	0.19 45	0.10 222	0.24 533	0.11 264	0.09 170	0.25 409	0.36 535

pcwnet_v2	0.64 456	0.49 335	4.41 623	0.32 307	0.27 373	0.60 348	0.25 277	0.97 528	0.88 550	0.59 432	0.70 487	0.63 401	0.55 464	0.66 340	0.37 318	0.17 479	0.15 433	0.15 447	0.14 371	0.21 351	0.23 438

AnyNet_C32	1.00 567	1.33 593	2.53 509	0.49 521	0.54 556	1.15 583	1.14 609	0.91 475	0.89 554	1.11 579	0.95 548	0.87 527	0.93 563	1.50 460	4.07 627	0.21 523	0.20 507	0.25 551	0.24 500	0.38 531	0.33 521

GANetREF_RVC	0.75 519	1.15 569	2.46 494	0.47 511	0.26 359	0.83 532	0.61 550	0.97 528	0.89 554	0.62 461	0.61 413	0.72 463	0.59 483	2.42 583	0.55 417	0.32 573	0.25 546	0.36 577	0.24 500	0.39 541	0.31 507
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
Ntro	1.00 567	1.68 612	2.80 556	0.95 600	0.85 596	1.06 570	0.53 523	0.98 532	0.90 556	0.62 461	0.76 507	0.93 543	0.66 513	1.66 485	0.98 505	0.99 616	0.45 592	0.75 605	0.40 578	1.19 614	0.75 597

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 569	1.67 610	2.32 465	0.47 511	0.39 498	1.47 592	0.95 593	0.95 514	0.91 557	0.84 550	0.94 546	1.05 569	0.60 487	2.95 615	0.72 471	0.41 582	0.72 621	0.32 571	0.55 597	0.74 595	1.22 626

FBW_ROB	0.83 544	0.77 453	1.77 279	0.44 487	0.30 408	0.87 544	0.46 499	1.10 583	0.91 557	0.81 542	0.75 504	1.01 560	0.61 496	3.66 628	1.23 546	0.26 556	0.23 530	0.36 577	0.25 507	0.27 439	0.62 587

pmcnn	1.32 590	1.05 551	2.77 552	0.74 583	1.43 622	0.72 480	0.56 536	0.96 519	0.91 557	0.99 569	2.92 626	6.01 640	0.70 522	2.38 577	3.32 619	0.13 379	0.10 287	0.08 85	0.06 36	0.34 499	0.22 414

stereogan	0.69 488	0.51 344	2.44 491	0.39 447	0.39 498	1.01 564	0.41 467	0.94 501	0.92 560	0.73 519	0.85 529	1.15 583	0.69 520	1.57 471	0.53 410	0.19 506	0.18 483	0.20 521	0.16 416	0.36 516	0.24 450

SAMSARA	0.91 555	0.97 529	2.22 448	0.80 588	0.58 567	1.32 587	1.31 616	1.01 561	0.94 561	1.36 599	0.87 533	1.38 595	0.90 561	1.72 495	1.02 517	0.24 547	0.30 563	0.22 532	0.25 507	0.36 516	0.35 527

PWC_ROB	0.70 492	0.94 511	1.88 345	0.39 447	0.39 498	0.62 389	0.30 374	0.98 532	0.94 561	0.91 561	1.29 580	0.77 486	0.62 501	1.62 482	1.03 519	0.18 491	0.11 336	0.18 506	0.13 343	0.51 576	0.22 414

WCMA_ROB	1.12 574	0.83 478	2.66 533	0.58 560	0.34 457	1.17 585	0.71 572	0.93 492	0.94 561	1.74 612	2.63 620	3.09 622	1.71 612	1.70 491	1.84 580	0.26 556	0.21 516	0.20 521	0.21 485	0.28 445	0.43 562

DispFullNet	1.67 608	2.10 632	5.22 627	1.53 621	8.90 640	0.86 540	0.31 387	0.96 519	0.96 564	1.37 602	1.01 557	1.13 580	1.98 617	1.51 461	0.91 496	0.54 592	0.31 565	1.18 620	0.63 611	1.13 612	0.80 601

Wz-Net-TNSev	0.91 555	1.73 616	3.08 582	0.36 397	0.31 427	1.00 563	0.71 572	1.06 577	0.97 565	0.71 512	0.72 496	1.09 575	0.87 555	2.42 583	1.59 568	0.20 516	0.20 507	0.16 466	0.20 478	0.44 565	0.35 527

Consistency-Raft	0.88 551	0.93 509	3.23 599	0.99 603	0.64 581	0.77 509	0.55 531	0.98 532	0.97 565	0.61 450	1.03 561	0.65 415	1.05 576	0.79 377	1.38 557	0.44 584	0.46 594	0.51 593	0.58 606	0.65 589	0.47 568

ADCL	0.99 564	0.79 463	2.43 489	0.39 447	0.32 435	1.50 595	1.90 629	0.92 484	0.97 565	1.26 596	1.27 577	1.00 559	1.42 601	1.14 417	3.31 618	0.17 479	0.14 407	0.22 532	0.21 485	0.30 461	0.22 414

S-Stereo	0.80 534	0.69 422	3.89 614	0.39 447	0.37 489	0.69 464	0.70 571	0.94 501	0.98 568	0.62 461	0.91 539	0.83 510	0.60 487	2.37 574	0.66 453	0.18 491	0.21 516	0.17 485	0.18 448	0.30 461	0.35 527

XQC	0.73 513	0.98 533	2.39 480	0.46 506	0.35 470	0.81 526	0.46 499	1.00 552	1.00 569	0.80 536	0.69 477	0.88 531	0.74 535	1.32 433	1.20 542	0.24 547	0.16 451	0.23 539	0.20 478	0.41 549	0.33 521

NaN_ROB	1.14 576	0.94 511	2.96 571	0.53 540	0.56 562	1.13 581	0.99 596	0.98 532	1.00 569	1.09 578	0.87 533	0.77 486	1.06 578	5.90 638	2.72 606	0.16 462	0.23 530	0.16 466	0.24 500	0.22 368	0.36 535

xx1	0.46 294	0.64 400	2.07 411	0.35 378	0.14 73	0.76 501	0.25 277	0.74 318	1.01 571	0.31 188	0.38 221	0.46 313	0.36 309	0.69 350	0.19 45	0.10 222	0.24 533	0.12 322	0.12 309	0.12 140	0.14 252

cc1	0.47 309	0.64 400	2.07 411	0.35 378	0.14 73	0.76 501	0.25 277	0.74 318	1.01 571	0.31 188	0.38 221	0.24 141	0.38 331	0.69 350	0.19 45	0.10 222	0.24 533	0.11 264	0.09 170	0.25 409	0.40 555

MeshStereo	1.21 583	1.15 569	3.01 578	0.34 361	0.28 387	1.10 578	0.69 568	1.35 602	1.01 571	2.71 630	2.41 614	2.96 620	1.45 602	2.80 611	1.40 560	0.22 536	0.22 522	0.22 532	0.19 468	0.50 574	0.26 469
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
MFMNet_re	0.92 557	1.28 585	2.53 509	0.82 592	0.76 593	0.90 550	0.75 577	0.98 532	1.04 574	1.03 573	1.05 565	0.84 515	0.94 566	0.83 380	0.72 471	0.68 601	0.60 606	0.63 599	0.60 608	0.77 599	0.74 595

LRCNet_RVC	13.74 651	19.30 651	12.75 645	19.46 653	12.69 646	1.86 609	0.41 467	12.33 651	1.05 575	15.77 652	18.83 657	12.62 653	8.70 645	12.21 649	9.62 646	22.22 661	8.37 653	25.85 662	24.01 662	19.32 659	17.44 660

DPSNet	0.86 548	0.60 375	2.34 470	0.58 560	0.36 478	1.07 575	0.75 577	1.30 600	1.05 575	0.70 508	0.68 468	0.94 547	1.29 588	2.08 556	1.82 579	0.26 556	0.23 530	0.16 466	0.17 435	0.48 569	0.40 555

PDISCO_ROB	0.75 519	1.06 553	2.11 422	0.64 573	0.59 569	1.13 581	0.43 478	1.14 589	1.05 575	0.64 480	0.71 491	0.96 550	0.61 496	1.21 422	0.76 478	0.37 581	0.18 483	0.27 555	0.24 500	0.56 583	0.32 513

WZ-Net	0.92 557	1.31 588	3.76 611	0.41 465	0.36 478	0.86 540	0.71 572	1.00 552	1.06 578	0.82 547	0.92 541	1.06 571	1.05 576	2.16 563	1.61 569	0.19 506	0.13 386	0.15 447	0.16 416	0.32 479	0.28 483

AnyNet_C01	1.14 576	1.49 600	4.23 622	0.54 545	0.53 554	1.51 596	1.37 619	1.04 575	1.07 579	1.17 588	1.33 584	1.15 583	1.08 579	1.61 481	2.74 607	0.25 552	0.22 522	0.28 558	0.24 500	0.48 569	0.40 555

w-ln-seven	0.74 516	1.05 551	2.54 515	0.37 420	0.34 457	1.03 567	0.47 507	1.00 552	1.08 580	0.90 559	0.85 529	0.85 519	0.57 474	1.37 438	1.26 549	0.14 422	0.13 386	0.16 466	0.15 396	0.31 470	0.20 387

NVStereoNet_ROB	1.16 580	0.95 518	2.54 515	0.58 560	0.55 559	0.78 514	0.63 557	1.00 552	1.08 580	1.03 573	4.07 636	1.48 599	1.22 586	2.88 614	1.27 550	0.50 589	0.46 594	0.54 594	0.62 609	0.50 574	0.63 589
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
CSAN	1.25 587	1.12 560	3.04 579	0.51 530	0.37 489	1.06 570	1.15 610	1.22 594	1.08 580	1.17 588	1.91 601	1.04 567	1.31 591	5.96 639	2.43 602	0.26 556	0.22 522	0.24 546	0.24 500	0.31 470	0.30 499

FINET	0.65 465	0.95 518	3.06 581	0.35 378	0.40 507	0.58 319	0.48 511	0.92 484	1.10 583	0.57 400	0.68 468	0.47 321	0.44 400	1.15 419	0.60 438	0.23 539	0.21 516	0.17 485	0.15 396	0.26 429	0.25 459

RTSC	0.72 504	1.00 540	2.22 448	0.40 458	0.29 395	0.82 529	0.31 387	0.96 519	1.10 583	0.92 562	0.81 516	0.78 490	0.58 480	1.23 426	1.55 567	0.18 491	0.17 472	0.14 417	0.17 435	0.43 557	0.30 499

zh-mn7	0.80 534	1.54 602	3.00 577	0.35 378	0.27 373	0.72 480	0.41 467	0.93 492	1.11 585	1.00 570	1.28 578	0.75 479	0.57 474	1.87 526	1.18 539	0.16 462	0.13 386	0.14 417	0.14 371	0.26 429	0.21 399

ACVNet-4b	1.93 613	1.85 622	4.10 620	1.07 605	0.86 597	1.15 583	0.53 523	1.06 577	1.12 586	0.64 480	1.09 567	1.99 609	0.70 522	2.20 565	9.86 647	5.62 645	0.41 591	1.03 618	0.55 597	1.86 631	0.85 605

ADCS	1.05 572	1.36 596	2.98 575	0.42 476	0.36 478	0.96 557	0.81 585	1.06 577	1.12 586	1.25 593	0.97 551	1.08 573	0.90 561	1.25 430	4.86 634	0.21 523	0.21 516	0.22 532	0.23 498	0.36 516	0.38 545

RainbowNet	1.15 578	1.78 618	2.72 541	1.12 610	0.91 601	1.06 570	0.76 579	1.16 593	1.13 588	0.75 524	0.97 551	1.09 575	0.80 543	1.60 478	1.21 544	1.17 622	1.26 633	1.01 617	0.57 603	1.13 612	0.88 610

ACVNet_1	1.33 591	1.91 627	4.03 618	1.09 607	0.88 598	1.19 586	0.66 560	1.24 597	1.17 589	0.94 565	0.96 549	3.09 622	1.04 575	2.37 574	1.11 529	1.04 617	0.48 600	1.03 618	0.48 588	1.12 611	0.83 602

SuperB	1.15 578	1.14 565	5.43 630	0.36 397	0.26 359	0.81 526	0.89 590	0.88 451	1.17 589	0.67 493	0.68 468	0.63 401	1.39 599	1.74 498	3.37 620	0.15 441	0.12 362	0.17 485	0.16 416	2.80 638	0.25 459

JetBlue	1.78 609	1.63 606	3.92 615	0.73 581	1.21 619	4.38 637	3.35 639	1.59 613	1.20 591	1.26 596	1.52 592	2.37 615	1.88 615	3.23 621	3.00 610	0.53 590	0.47 597	0.48 592	0.49 590	1.29 620	0.97 612

MADNet+	1.36 594	1.93 629	5.95 631	0.81 591	0.59 569	1.57 598	1.09 605	1.39 606	1.22 592	0.84 550	1.01 557	1.25 589	1.12 583	3.19 620	2.36 601	0.45 586	0.47 597	0.38 583	0.34 557	0.59 584	0.57 582

LSM	3.31 632	1.11 559	5.29 629	9.40 646	30.65 661	0.84 534	1.12 608	0.91 475	1.22 592	1.36 599	2.19 608	0.93 543	0.83 547	1.66 485	0.90 495	0.21 523	0.31 565	0.24 546	0.28 523	0.39 541	6.33 647

SHD	0.72 504	0.77 453	2.36 476	0.45 501	0.40 507	0.71 474	0.32 410	1.02 564	1.25 594	1.07 576	0.84 525	0.90 535	0.73 530	1.09 407	0.98 505	0.21 523	0.18 483	0.20 521	0.21 485	0.32 479	0.31 507

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 592	1.70 614	2.50 506	0.56 554	0.40 507	2.15 621	0.99 596	1.24 597	1.26 595	1.02 572	1.10 568	1.29 590	0.88 559	3.10 619	1.08 523	1.66 632	0.83 625	0.68 602	0.88 622	1.57 625	1.80 638

FCDSN-DC	1.29 589	0.54 355	2.50 506	0.47 511	0.41 514	1.12 579	0.60 546	1.10 583	1.27 596	2.23 622	2.87 623	3.67 626	3.12 631	2.39 580	1.69 573	0.30 570	0.26 548	0.31 567	0.30 537	0.35 510	0.38 545
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
zero-FE	0.80 534	0.27 145	8.23 636	0.49 521	0.98 604	0.33 46	0.20 142	0.48 148	1.28 597	0.17 50	0.20 73	0.77 486	0.22 155	0.60 315	0.97 503	0.11 291	0.07 53	0.09 144	0.10 206	0.33 488	0.14 252

z-mn7	0.80 534	1.52 601	2.62 527	0.36 397	0.28 387	1.01 564	0.48 511	0.90 463	1.29 598	0.69 502	1.35 586	0.85 519	0.59 483	2.03 549	1.09 525	0.14 422	0.12 362	0.14 417	0.12 309	0.32 479	0.20 387

MFN_U_SF_RVC	1.55 606	2.39 639	3.16 591	0.65 576	0.41 514	1.12 579	0.46 499	1.23 596	1.33 599	1.61 610	1.20 573	1.43 597	0.98 570	1.76 501	1.97 583	1.90 635	1.80 635	1.98 639	2.15 640	1.63 626	1.77 637

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 344	0.33 221	0.93 114	0.26 158	0.22 291	0.46 175	0.20 142	1.10 583	1.34 600	3.16 636	0.32 181	0.22 118	0.20 134	0.30 101	0.22 128	0.10 222	0.09 237	0.11 264	0.09 170	0.15 214	0.19 371

PWCDC_ROB	0.72 504	1.06 553	2.09 417	0.47 511	0.36 478	0.78 514	0.26 299	0.98 532	1.34 600	0.61 450	2.07 603	0.64 410	0.61 496	0.83 380	0.71 466	0.31 572	0.14 407	0.15 447	0.12 309	0.60 587	0.21 399

RTS	1.21 583	1.31 588	6.39 633	0.52 534	0.51 551	1.61 599	0.79 581	1.03 571	1.37 602	1.13 580	1.30 581	1.10 577	0.85 551	2.65 601	2.08 589	0.21 523	0.24 533	0.18 506	0.18 448	0.43 557	0.32 513

RTSA	1.21 583	1.31 588	6.39 633	0.52 534	0.51 551	1.61 599	0.79 581	1.03 571	1.37 602	1.13 580	1.30 581	1.10 577	0.85 551	2.65 601	2.08 589	0.21 523	0.24 533	0.18 506	0.18 448	0.43 557	0.32 513

MSMD_ROB	1.34 592	0.96 521	2.38 478	0.39 447	0.32 435	1.96 613	0.62 555	0.91 475	1.43 604	2.94 634	2.60 618	4.77 635	1.95 616	2.43 586	1.33 554	0.29 567	0.26 548	0.32 571	0.32 550	0.30 461	0.30 499

TCMNet-wrong-test	5.51 639	6.62 644	6.20 632	13.02 650	11.90 645	7.14 640	5.53 645	6.99 646	1.44 605	2.65 629	3.10 628	8.37 644	5.95 640	4.75 636	6.05 638	3.07 641	0.98 631	2.38 641	1.99 639	6.62 647	5.43 646

IMH-64-1	1.39 597	1.64 608	1.86 338	1.36 616	1.11 615	1.39 590	1.19 612	1.76 617	1.45 606	1.16 583	2.21 609	1.53 600	1.38 597	1.98 544	1.52 565	1.29 624	0.67 611	1.27 624	0.69 613	1.29 620	0.98 613

IMH-64	1.39 597	1.64 608	1.86 338	1.36 616	1.11 615	1.39 590	1.19 612	1.76 617	1.45 606	1.16 583	2.21 609	1.53 600	1.38 597	1.98 544	1.52 565	1.29 624	0.67 611	1.27 624	0.69 613	1.29 620	0.98 613

ELAS	1.39 597	0.79 463	2.86 559	0.53 540	0.50 546	2.81 628	2.20 632	1.61 615	1.50 608	2.28 624	2.35 612	1.82 606	2.13 618	1.73 496	2.22 595	0.35 578	0.37 577	0.35 575	0.35 560	0.49 572	0.47 568
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DANet	0.80 534	0.65 407	2.21 444	1.19 612	0.48 544	0.74 491	1.25 614	0.89 457	1.53 609	0.89 557	0.71 491	0.96 550	0.56 468	1.83 517	0.96 502	0.18 491	0.16 451	0.19 512	0.16 416	0.26 429	0.29 489
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
PWCK	1.49 603	1.90 626	3.22 598	1.09 607	0.54 556	1.71 605	1.73 627	1.49 609	1.53 609	1.44 607	1.80 598	1.82 606	1.30 590	3.34 623	1.76 577	1.07 619	0.56 604	0.97 615	0.58 606	1.38 624	0.65 590

EDNetEfficientorigin	8.18 643	0.98 533	145.96 667	0.51 530	0.89 599	0.72 480	0.48 511	0.85 423	1.56 611	2.12 616	1.49 590	1.29 590	1.31 591	1.83 517	2.13 593	0.13 379	0.12 362	0.17 485	0.18 448	0.39 541	0.45 565

PVD	0.90 554	0.85 484	2.15 433	0.53 540	0.50 546	0.99 560	0.56 536	1.15 592	1.64 612	1.41 605	1.41 589	1.11 579	1.13 584	1.35 436	1.31 552	0.26 556	0.28 558	0.28 558	0.26 515	0.37 524	0.49 572

ACVNet_2	1.42 600	1.81 619	3.23 599	1.08 606	0.92 602	1.32 587	0.85 587	1.49 609	1.69 613	1.19 591	1.73 597	2.13 611	1.03 574	2.50 592	1.40 560	0.91 610	0.53 602	1.00 616	0.55 597	2.11 633	0.85 605

FC-DCNN	1.49 603	0.59 373	2.88 561	0.44 487	0.39 498	1.97 615	0.66 560	1.67 616	1.70 614	2.72 631	2.89 624	4.22 629	2.97 628	2.55 596	2.19 594	0.29 567	0.26 548	0.31 567	0.30 537	0.32 479	0.39 551

ELAS_RVC	1.37 596	0.78 461	3.21 597	0.55 552	0.50 546	1.49 594	2.48 636	1.48 608	1.71 615	2.13 619	2.09 604	2.07 610	2.56 624	1.90 536	2.02 586	0.35 578	0.36 575	0.37 581	0.34 557	0.49 572	0.47 568
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
EDNetEfficient	1.27 588	0.70 425	4.05 619	0.64 573	0.98 604	0.94 555	1.40 622	0.85 423	1.75 616	2.34 625	1.33 584	1.05 569	2.21 620	1.58 475	4.15 628	0.15 441	0.19 496	0.14 417	0.27 520	0.38 531	0.32 513

SGM+DAISY	1.83 611	1.43 597	3.81 612	0.87 593	1.01 608	2.38 625	2.53 637	1.36 603	1.75 616	2.92 633	3.22 630	2.65 618	2.93 626	2.22 569	3.10 614	0.72 603	0.69 617	0.63 599	0.62 609	0.77 599	0.98 613

MSAF-DinoV2	3.10 630	1.86 624	10.68 640	3.61 640	0.30 408	3.34 631	0.82 586	2.81 632	1.79 618	0.80 536	0.87 533	1.56 603	1.10 581	26.49 666	1.96 582	0.17 479	0.13 386	0.19 512	1.63 637	0.92 605	0.99 618

notaker	2.66 621	2.07 631	3.31 603	2.61 636	1.43 622	1.76 608	1.11 607	2.76 631	1.79 618	2.26 623	11.53 649	3.96 627	4.29 635	3.09 618	2.76 608	1.55 631	0.88 627	1.70 637	1.07 629	2.00 632	1.35 628

IGEV-RUCA	2.28 617	0.30 192	1.15 137	0.40 458	1.86 633	2.06 619	1.90 629	1.36 603	1.80 620	3.70 638	3.76 634	5.02 636	8.19 644	2.12 560	1.63 570	0.25 552	0.76 622	2.72 642	1.91 638	2.39 636	2.36 640

FC-DCNN v2	1.54 605	0.58 371	2.80 556	0.44 487	0.39 498	2.05 618	0.66 560	1.90 622	1.84 621	2.79 632	2.97 627	4.41 633	3.07 629	2.65 601	2.30 599	0.29 567	0.26 548	0.31 567	0.30 537	0.32 479	0.38 545

IMH	2.02 616	2.15 637	2.69 538	1.68 622	1.12 617	1.66 604	0.92 592	2.10 625	1.92 622	1.32 598	2.66 621	2.21 613	1.69 611	5.78 637	1.68 572	5.54 644	0.96 629	1.31 626	0.71 615	1.32 623	0.99 618

MonStereo1	1.98 615	1.01 544	1.78 284	1.19 612	1.04 611	3.58 632	0.61 550	1.53 612	1.93 623	1.39 603	3.37 631	2.23 614	10.80 647	2.84 613	1.25 548	1.04 617	0.38 581	0.96 614	0.57 603	1.10 610	1.00 620

WAO-7	1.48 602	1.63 606	2.49 502	0.93 598	0.75 590	1.72 606	1.10 606	1.84 621	1.96 624	1.43 606	2.54 616	1.97 608	1.61 609	3.06 617	2.08 589	0.69 602	0.66 610	0.94 612	0.74 616	0.80 601	0.69 592

JetRed	3.29 631	4.93 641	10.17 639	1.45 618	1.72 631	7.44 641	5.05 644	3.06 633	2.12 625	2.41 626	2.39 613	2.99 621	2.37 621	3.51 626	6.44 639	1.32 627	1.90 639	1.37 628	1.23 633	2.21 634	1.76 636

Dean	1.79 610	1.83 620	3.92 615	1.29 615	1.07 614	1.55 597	1.00 599	1.95 624	2.33 626	1.47 608	4.19 637	4.26 632	1.33 594	2.21 566	1.48 564	1.14 621	0.68 615	1.18 620	0.74 616	1.24 618	0.98 613

SDNR	1.22 586	0.80 465	2.71 539	0.33 330	1.48 627	1.98 616	0.23 224	1.93 623	2.44 627	0.89 557	2.52 615	1.36 594	0.51 448	3.65 627	1.93 581	0.30 570	0.31 565	0.22 532	0.16 416	0.33 488	0.36 535

MADNet++	2.79 623	2.11 634	2.97 574	2.49 634	2.28 634	2.95 629	2.31 634	2.67 629	2.47 628	3.03 635	3.13 629	2.70 619	2.92 625	4.10 631	4.48 631	2.68 639	2.24 643	3.04 645	2.44 642	2.37 635	2.34 639

SANet	1.20 582	1.21 577	3.33 604	0.38 436	0.27 373	1.73 607	0.85 587	1.10 583	2.49 629	1.16 583	1.83 599	1.72 605	1.50 605	2.37 574	2.84 609	0.18 491	0.16 451	0.16 466	0.15 396	0.32 479	0.32 513

DeepPrunerF	0.86 548	0.86 487	2.91 568	0.45 501	0.50 546	0.64 419	0.48 511	1.14 589	2.64 630	0.63 470	0.61 413	0.65 415	0.62 501	2.21 566	1.31 552	0.23 539	0.19 496	0.30 566	0.28 523	0.36 516	0.25 459

LVE	1.96 614	2.17 638	3.14 589	1.68 622	1.80 632	1.63 601	1.03 602	2.34 627	2.81 631	1.25 593	2.89 624	4.24 631	1.29 588	2.79 610	1.44 562	2.85 640	0.91 628	1.18 620	1.46 635	1.23 617	1.10 623

WAO-6	1.58 607	1.54 602	2.32 465	1.14 611	1.00 607	2.30 623	1.03 602	1.82 620	2.85 632	1.25 593	2.61 619	2.20 612	1.56 607	2.47 590	1.99 585	0.95 613	0.67 611	1.19 623	0.83 620	1.08 609	0.88 610

SGM-ForestM	2.98 628	1.70 614	3.52 609	0.67 578	0.47 542	5.18 639	3.36 640	3.30 638	2.86 633	4.44 639	3.79 635	9.80 646	5.50 639	6.29 640	6.52 640	0.27 561	0.36 575	0.24 546	0.27 520	0.38 531	0.58 584

HanzoNet	7.64 641	2.86 640	5.05 626	7.01 643	3.97 638	2.18 622	1.34 618	3.37 639	4.05 634	13.17 650	10.58 643	10.73 647	16.52 653	8.45 644	10.51 648	10.48 653	9.72 655	5.59 649	13.46 654	6.84 648	6.83 648

coex-ft	5.95 640	1.67 610	60.57 665	0.34 361	0.30 408	0.77 509	0.69 568	0.74 318	4.41 635	19.22 656	2.15 607	1.62 604	7.97 643	1.81 515	8.96 644	0.44 584	2.08 641	0.18 506	0.19 468	0.38 531	4.62 645

tt	4.93 637	0.27 145	4.20 621	2.29 633	1.58 629	10.20 644	16.97 651	9.42 649	5.02 636	1.67 611	1.28 578	4.68 634	5.03 637	3.37 625	5.92 637	6.16 646	9.47 654	2.82 643	3.18 644	3.60 641	1.53 633

UNDER WATER-64	2.47 619	1.89 625	4.86 625	1.82 629	1.44 624	3.18 630	1.57 626	2.62 628	5.64 637	2.05 615	2.13 606	4.13 628	3.76 633	2.62 599	3.42 621	1.47 629	0.85 626	1.57 634	1.07 629	1.82 630	1.49 631

WAO-8	2.80 624	2.14 635	2.89 564	1.91 630	1.04 611	3.98 634	0.96 594	3.26 636	6.17 638	2.15 620	3.37 631	3.31 624	2.41 622	11.84 646	2.03 587	2.05 636	1.86 637	1.54 632	0.92 623	1.22 615	0.87 608

Venus	2.80 624	2.14 635	2.89 564	1.91 630	1.04 611	3.98 634	0.96 594	3.26 636	6.17 638	2.15 620	3.37 631	3.31 624	2.41 622	11.84 646	2.03 587	2.05 636	1.86 637	1.54 632	0.92 623	1.22 615	0.87 608

UNDER WATER	2.74 622	1.85 622	4.54 624	1.81 628	1.44 624	2.34 624	1.40 622	3.24 635	6.60 640	2.60 628	2.76 622	5.75 638	5.24 638	3.02 616	4.01 626	1.45 628	0.81 624	1.59 635	1.06 628	1.80 629	1.51 632

TorneroNet-64	2.65 620	1.83 620	3.30 601	1.46 619	1.20 618	3.89 633	0.99 596	3.51 640	6.71 641	2.56 627	4.60 638	4.22 629	3.85 634	3.33 622	3.14 615	1.19 623	0.65 609	1.39 629	0.79 619	3.31 640	1.15 624

MANE	2.90 627	1.14 565	2.96 571	1.03 604	1.01 608	5.01 638	2.45 635	5.36 642	6.88 642	3.58 637	4.76 640	5.99 639	4.99 636	4.23 632	4.61 633	0.56 595	0.67 611	0.44 589	0.78 618	0.51 576	1.03 621

USTest	8.10 642	7.17 645	8.96 637	9.25 645	9.05 641	15.27 648	23.78 653	9.96 650	9.47 643	5.94 643	6.75 641	7.80 643	7.48 642	8.83 645	11.21 649	2.21 638	3.56 644	2.86 644	3.20 645	5.02 645	4.16 643

LE_ROB	4.43 636	1.35 595	9.38 638	2.79 637	3.93 637	2.43 626	3.46 641	2.68 630	11.19 644	11.66 649	4.73 639	5.26 637	10.46 646	4.50 635	9.49 645	0.82 609	0.69 617	1.34 627	0.98 626	0.75 597	0.76 598

SGM_RVC	1.89 612	0.92 503	2.50 506	0.96 602	0.93 603	1.63 601	1.37 619	1.52 611	12.43 645	1.85 613	1.69 596	2.40 616	1.74 613	2.81 612	1.71 574	0.53 590	0.47 597	0.42 586	0.47 587	0.74 595	0.74 595
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ktn	4.35 635	2.10 632	2.89 564	1.80 626	1.49 628	2.13 620	1.41 624	2.26 626	12.72 646	11.41 648	16.43 652	11.15 648	3.75 632	4.36 634	3.18 616	1.82 634	0.98 631	1.73 638	1.21 632	2.97 639	1.27 627

DGTPSM_ROB	8.89 644	5.62 642	12.25 642	5.92 642	11.32 643	8.54 642	24.18 654	6.40 644	13.49 647	5.15 640	11.46 647	6.19 641	10.92 648	7.00 641	13.72 650	4.47 642	7.65 648	3.92 646	7.45 650	4.38 643	7.87 649

Anonymous_1	22.91 654	11.20 647	12.13 641	12.75 647	26.28 660	19.43 655	27.92 659	14.08 653	13.61 648	14.96 651	10.58 643	11.26 649	11.19 650	12.55 650	14.57 653	38.28 668	7.88 649	34.96 665	63.99 665	89.57 668	10.94 653

PML	23.15 655	16.83 650	7.78 635	5.49 641	9.93 642	51.13 667	104.50 668	5.76 643	13.62 649	37.30 668	105.93 668	30.86 668	23.50 660	12.07 648	7.87 643	6.30 647	2.12 642	6.32 650	2.43 641	10.44 651	2.90 641

DPSMNet_ROB	9.48 645	5.64 643	13.01 646	8.82 644	11.82 644	8.54 642	24.20 655	6.41 645	13.65 650	5.32 642	11.47 648	6.33 642	10.92 648	7.69 642	13.89 651	7.25 652	8.19 650	5.06 647	7.78 651	5.31 646	8.26 650

BEATNet-Init1	12.10 646	11.19 646	27.29 662	2.99 638	3.51 636	21.84 660	11.10 647	14.34 654	13.83 651	20.34 657	20.33 658	26.35 667	20.03 655	19.06 658	14.80 654	1.74 633	1.81 636	2.05 640	2.49 643	3.69 642	3.12 642

DPSM_ROB	12.34 647	11.21 648	12.51 643	12.91 648	12.80 647	19.84 657	28.28 660	14.38 655	14.28 652	10.58 646	11.26 645	12.03 651	11.85 651	13.15 652	15.34 655	7.11 650	8.31 651	6.50 651	7.35 648	8.84 649	8.31 651

DPSM	12.34 647	11.21 648	12.51 643	12.91 648	12.80 647	19.84 657	28.28 660	14.38 655	14.28 652	10.58 646	11.26 645	12.03 651	11.85 651	13.15 652	15.34 655	7.11 650	8.31 651	6.50 651	7.35 648	8.84 649	8.31 651

DPSimNet_ROB	17.97 652	20.20 658	24.98 657	17.62 651	15.92 650	21.53 659	21.00 652	13.70 652	15.61 654	23.89 665	14.69 650	22.87 658	24.58 667	12.70 651	14.56 652	18.48 660	12.91 656	20.21 660	12.05 652	17.76 652	14.17 654

HaxPig	19.86 653	22.40 659	22.34 651	17.95 652	17.95 651	11.77 646	11.89 648	16.02 657	15.89 655	21.10 658	21.41 659	18.74 657	18.39 654	20.08 659	19.69 657	23.63 665	23.22 663	24.06 661	23.69 661	23.00 660	23.95 662

KSHMR	4.10 634	1.97 630	5.27 628	1.71 624	1.47 626	1.96 613	1.28 615	3.19 634	17.33 656	2.12 616	15.91 651	9.18 645	1.57 608	8.42 643	1.98 584	1.52 630	1.26 633	1.67 636	1.19 631	1.67 627	1.40 630

MEDIAN_ROB	23.96 656	27.05 666	26.39 661	22.16 654	22.13 653	16.12 650	13.97 649	20.24 658	20.05 657	25.50 666	25.31 666	22.96 659	22.63 659	24.39 660	23.24 661	28.20 666	27.23 667	28.62 663	27.75 663	27.50 661	27.76 663

xxxxx1	28.96 664	20.11 655	14.07 648	49.74 662	39.15 664	18.98 651	26.64 656	21.94 659	20.21 658	16.45 653	17.48 654	18.36 654	21.56 656	16.21 655	20.88 658	23.07 662	26.55 664	66.40 666	78.70 666	30.27 662	32.51 665

tt_ll	28.96 664	20.11 655	14.07 648	49.74 662	39.15 664	18.98 651	26.64 656	21.94 659	20.21 658	16.45 653	17.48 654	18.36 654	21.56 656	16.21 655	20.88 658	23.07 662	26.55 664	66.40 666	78.70 666	30.27 662	32.51 665

ff	28.96 664	20.11 655	14.07 648	49.74 662	39.15 664	18.98 651	26.64 656	21.94 659	20.21 658	16.45 653	17.48 654	18.36 654	21.56 656	16.21 655	20.88 658	23.07 662	26.55 664	66.40 666	78.70 666	30.27 662	32.51 665

TorneroNet	5.50 638	1.92 628	3.16 591	1.47 620	1.25 621	14.07 647	1.06 604	4.90 641	20.99 661	10.17 645	16.48 653	11.88 650	6.93 641	3.34 623	4.20 629	1.30 626	0.69 617	1.45 631	0.86 621	2.61 637	1.20 625

AVERAGE_ROB	26.93 663	30.34 667	29.27 663	25.82 655	25.34 654	19.48 656	15.17 650	23.55 662	23.00 662	28.45 667	27.87 667	26.25 666	25.86 668	26.96 668	25.55 662	31.30 667	30.07 668	31.76 664	30.81 664	30.79 665	30.93 664

LSM0	26.58 662	22.63 665	25.88 660	30.13 661	52.21 667	39.94 666	56.74 662	28.97 667	28.72 663	21.14 659	22.26 660	24.43 665	23.88 662	26.54 667	30.87 664	14.32 659	16.55 657	13.12 658	14.71 655	17.92 658	20.60 661

RAFT-FEzeroshot	24.80 657	22.55 662	24.73 654	26.10 657	25.76 656	39.84 661	57.07 666	28.84 663	28.79 664	21.14 659	22.48 661	24.18 660	23.88 662	26.38 661	30.87 664	14.26 655	16.71 658	13.09 653	14.82 657	17.79 655	16.72 657

RAFT-FE	24.80 657	22.55 662	24.73 654	26.10 657	25.76 656	39.84 661	57.07 666	28.84 663	28.79 664	21.14 659	22.48 661	24.18 660	23.88 662	26.38 661	30.87 664	14.26 655	16.71 658	13.09 653	14.82 657	17.79 655	16.72 657

CasAABBNet	24.81 659	22.53 660	24.83 656	26.08 656	25.74 655	39.86 663	57.06 665	28.87 665	28.83 666	21.16 662	22.54 663	24.22 662	23.89 665	26.38 661	30.87 664	14.25 654	16.71 658	13.09 653	14.81 656	17.78 653	16.71 656

FlowAnything	24.85 660	22.54 661	25.10 658	26.11 659	25.76 656	39.86 663	57.00 663	28.89 666	28.87 667	21.31 664	22.68 665	24.22 662	23.87 661	26.39 664	30.89 668	14.26 655	16.78 662	13.10 656	14.90 660	17.78 653	16.69 655

Selective-RAFT-Error	24.87 661	22.59 664	25.14 659	26.13 660	25.82 659	39.93 665	57.03 664	28.97 667	28.95 668	21.21 663	22.65 664	24.25 664	23.98 666	26.43 665	30.83 663	14.27 658	16.71 658	13.10 656	14.82 657	17.82 657	16.76 659

test_example2	115.39 667	123.23 668	94.57 666	115.52 665	123.55 668	101.63 668	114.33 669	53.41 669	99.48 669	134.90 669	135.05 669	85.83 669	85.11 669	111.32 669	106.15 669	152.55 669	205.26 669	99.78 669	114.96 669	140.96 669	110.20 668

ccccc		297.21 669		374.70 668	380.44 669	203.92 669		216.32 670		203.37 670		215.01 670		312.78 670		412.57 670	356.13 670	256.09 670	227.69 670	428.88 670

ASD4		19.65 652

Low-res two-view benchmark