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

4k_L	0.19 6	0.20 35	0.69 69	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 38	0.14 15	0.26 38	0.21 94	0.08 50	0.07 52	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.06 1

aaa3	0.18 1	0.22 81	0.66 57	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 38	0.15 33	0.25 16	0.21 94	0.08 50	0.07 52	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 30

gc-stereo	0.19 6	0.21 57	0.67 63	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 38	0.16 55	0.26 38	0.22 128	0.09 116	0.08 160	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 30

mfccc	0.19 6	0.20 35	0.65 42	0.19 1	0.13 40	0.42 137	0.13 14	0.33 21	0.28 27	0.17 50	0.14 16	0.18 86	0.16 55	0.27 60	0.23 157	0.08 50	0.07 52	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 30

ss10	0.19 6	0.21 57	0.66 57	0.20 21	0.12 9	0.32 38	0.13 14	0.38 54	0.31 52	0.17 50	0.16 42	0.16 38	0.14 15	0.26 38	0.22 128	0.08 50	0.08 160	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 30

5k_new	0.18 1	0.20 35	0.64 34	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 68	0.14 15	0.26 38	0.22 128	0.08 50	0.07 52	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.09 103

SX	0.19 6	0.22 81	0.68 65	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 94	0.08 50	0.07 52	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.09 103

USM	0.19 6	0.22 81	0.63 28	0.21 47	0.11 2	0.33 46	0.14 40	0.32 16	0.29 44	0.16 17	0.15 26	0.16 38	0.13 12	0.26 38	0.21 94	0.08 50	0.07 52	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 30

weee2	0.18 1	0.19 18	0.65 42	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 94	0.07 29	0.07 52	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 30

ACM	0.19 6	0.21 57	0.66 57	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 68	0.14 15	0.26 38	0.22 128	0.08 50	0.07 52	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 30

uiiii_40	0.19 6	0.18 12	0.69 69	0.19 1	0.13 40	0.32 38	0.12 4	0.37 46	0.25 6	0.15 6	0.14 16	0.16 38	0.17 77	0.25 16	0.18 25	0.07 29	0.06 23	0.07 1	0.06 36	0.08 67	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 42	0.16 38	0.17 77	0.28 75	0.18 25	0.07 29	0.06 23	0.07 1	0.06 36	0.07 4	0.06 1

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 64	0.16 42	0.16 38	0.16 55	0.29 92	0.18 25	0.07 29	0.06 23	0.07 1	0.06 36	0.07 4	0.07 30

SteFusion	0.20 31	0.13 1	0.65 42	0.20 21	0.15 103	0.41 118	0.15 71	0.43 97	0.38 115	0.16 17	0.20 74	0.15 32	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

PyraSte	0.20 31	0.15 2	0.60 18	0.22 77	0.15 103	0.38 91	0.14 40	0.44 106	0.35 81	0.16 17	0.18 63	0.19 96	0.18 101	0.25 16	0.16 6	0.06 1	0.06 23	0.07 1	0.06 36	0.07 4	0.06 1

tim_s	0.20 31	0.16 6	0.65 42	0.21 47	0.15 103	0.40 107	0.14 40	0.45 119	0.37 109	0.16 17	0.16 42	0.19 96	0.16 55	0.24 9	0.19 45	0.06 1	0.07 52	0.07 1	0.06 36	0.07 4	0.06 1

xxxad45	0.20 31	0.15 2	0.63 28	0.21 47	0.15 103	0.40 107	0.15 71	0.45 119	0.39 128	0.16 17	0.14 16	0.19 96	0.16 55	0.22 3	0.18 25	0.06 1	0.07 52	0.07 1	0.06 36	0.07 4	0.06 1

ACW_4w	0.20 31	0.15 2	0.62 25	0.21 47	0.14 74	0.38 91	0.15 71	0.45 119	0.39 128	0.16 17	0.16 42	0.18 86	0.16 55	0.26 38	0.19 45	0.06 1	0.07 52	0.07 1	0.06 36	0.07 4	0.06 1

5w_v4	0.20 31	0.15 2	0.62 25	0.21 47	0.16 134	0.40 107	0.15 71	0.45 119	0.39 128	0.16 17	0.15 26	0.21 114	0.16 55	0.22 3	0.17 21	0.06 1	0.07 52	0.07 1	0.06 36	0.07 4	0.06 1

ITERv30	0.19 6	0.20 35	0.69 69	0.19 1	0.13 40	0.32 38	0.13 14	0.31 9	0.24 3	0.14 3	0.17 56	0.20 105	0.16 55	0.34 141	0.21 94	0.09 116	0.09 236	0.07 1	0.06 36	0.07 4	0.07 30

qyd29nn	0.19 6	0.20 35	0.70 75	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 68	0.15 33	0.28 75	0.18 25	0.09 116	0.10 286	0.07 1	0.06 36	0.07 4	0.07 30

ITERv28	0.20 31	0.20 35	0.70 75	0.19 1	0.13 40	0.41 118	0.14 40	0.33 21	0.27 17	0.16 17	0.15 26	0.17 68	0.14 15	0.29 92	0.20 72	0.09 116	0.09 236	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 99	0.13 14	0.36 38	0.27 17	0.15 6	0.14 16	0.19 96	0.15 33	0.24 9	0.22 128	0.09 116	0.09 236	0.07 1	0.05 1	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 68	0.16 55	0.26 38	0.18 25	0.09 116	0.09 236	0.07 1	0.06 36	0.07 4	0.07 30

oiu110	0.21 55	0.22 81	0.84 99	0.20 21	0.13 40	0.41 118	0.14 40	0.39 67	0.29 44	0.16 17	0.15 26	0.18 86	0.17 77	0.26 38	0.21 94	0.09 116	0.09 236	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.08 77

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 56	0.19 96	0.17 77	0.26 38	0.22 128	0.08 50	0.09 236	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.08 77

dd23bbn	0.21 55	0.21 57	0.84 99	0.20 21	0.12 9	0.41 118	0.14 40	0.42 88	0.28 27	0.18 64	0.18 63	0.16 38	0.16 55	0.28 75	0.22 128	0.07 29	0.07 52	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.08 77

hj116sk	0.20 31	0.20 35	0.75 86	0.19 1	0.13 40	0.39 99	0.12 4	0.38 54	0.30 50	0.15 6	0.16 42	0.19 96	0.16 55	0.26 38	0.21 94	0.08 50	0.08 160	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.06 1

ITERv21	0.20 31	0.22 81	0.68 65	0.19 1	0.14 74	0.41 118	0.14 40	0.33 21	0.27 17	0.15 6	0.14 16	0.17 68	0.16 55	0.28 75	0.22 128	0.09 116	0.08 160	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 30

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 42	0.17 68	0.16 55	0.25 16	0.22 128	0.08 50	0.07 52	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.06 1

ITERv19	0.20 31	0.21 57	0.70 75	0.20 21	0.13 40	0.43 142	0.14 40	0.37 46	0.29 44	0.17 50	0.15 26	0.17 68	0.15 33	0.27 60	0.21 94	0.09 116	0.10 286	0.07 1	0.06 36	0.07 4	0.07 30

ITER124	0.19 6	0.21 57	0.68 65	0.20 21	0.12 9	0.41 118	0.14 40	0.31 9	0.26 10	0.16 17	0.14 16	0.16 38	0.16 55	0.27 60	0.22 128	0.08 50	0.08 160	0.07 1	0.06 36	0.07 4	0.06 1

dddd17k	0.20 31	0.20 35	0.63 28	0.20 21	0.12 9	0.40 107	0.14 40	0.37 46	0.29 44	0.16 17	0.16 42	0.16 38	0.16 55	0.28 75	0.21 94	0.08 50	0.07 52	0.07 1	0.06 36	0.07 4	0.06 1

zxcv128	0.19 6	0.20 35	0.62 25	0.19 1	0.13 40	0.38 91	0.14 40	0.38 54	0.28 27	0.16 17	0.16 42	0.17 68	0.15 33	0.25 16	0.20 72	0.09 116	0.09 236	0.07 1	0.06 36	0.07 4	0.06 1

iked130	0.19 6	0.21 57	0.67 63	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 38	0.15 33	0.25 16	0.22 128	0.08 50	0.07 52	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.06 1

ITERv14	0.19 6	0.20 35	0.65 42	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 38	0.15 33	0.26 38	0.21 94	0.08 50	0.07 52	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.06 1

v134_o9	0.19 6	0.20 35	0.69 69	0.20 21	0.13 40	0.31 29	0.14 40	0.36 38	0.28 27	0.15 6	0.15 26	0.16 38	0.15 33	0.25 16	0.21 94	0.08 50	0.07 52	0.07 1	0.06 36	0.07 4	0.06 1

ITERv12	0.19 6	0.19 18	0.65 42	0.19 1	0.13 40	0.30 20	0.13 14	0.33 21	0.28 27	0.16 17	0.16 42	0.17 68	0.15 33	0.25 16	0.21 94	0.08 50	0.07 52	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 30

vnu138km	0.18 1	0.19 18	0.63 28	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 38	0.14 15	0.25 16	0.22 128	0.08 50	0.07 52	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.06 1

ITERv10	0.19 6	0.19 18	0.65 42	0.20 21	0.13 40	0.30 20	0.14 40	0.37 46	0.28 27	0.16 17	0.16 42	0.16 38	0.15 33	0.26 38	0.22 128	0.08 50	0.07 52	0.07 1	0.06 36	0.07 4	0.06 1

99wein	0.19 6	0.19 18	0.64 34	0.19 1	0.12 9	0.30 20	0.13 14	0.34 30	0.29 44	0.16 17	0.16 42	0.16 38	0.14 15	0.26 38	0.22 128	0.08 50	0.07 52	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.06 1

ITERv8	0.19 6	0.19 18	0.64 34	0.19 1	0.13 40	0.31 29	0.13 14	0.36 38	0.28 27	0.16 17	0.16 42	0.16 38	0.15 33	0.25 16	0.22 128	0.08 50	0.07 52	0.07 1	0.06 36	0.07 4	0.07 30

ITERv7	0.19 6	0.19 18	0.66 57	0.20 21	0.12 9	0.32 38	0.13 14	0.36 38	0.27 17	0.16 17	0.16 42	0.16 38	0.15 33	0.25 16	0.22 128	0.08 50	0.07 52	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 30

s6wercc	0.19 6	0.19 18	0.65 42	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 38	0.15 33	0.25 16	0.22 128	0.08 50	0.07 52	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.06 1

a5sdf	0.19 6	0.20 35	0.66 57	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 38	0.15 33	0.25 16	0.21 94	0.08 50	0.07 52	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.06 1

ITERv4	0.22 81	0.17 7	0.77 89	0.19 1	0.14 74	0.36 73	0.12 4	0.44 106	0.24 3	0.23 117	0.30 161	0.14 14	0.36 309	0.27 60	0.21 94	0.07 29	0.07 52	0.07 1	0.06 36	0.07 4	0.08 77

zaero_v3	0.21 55	0.21 57	0.69 69	0.21 47	0.14 74	0.37 78	0.13 14	0.38 54	0.31 52	0.23 117	0.20 74	0.14 14	0.21 146	0.33 129	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 57	0.65 42	0.21 47	0.14 74	0.39 99	0.12 4	0.36 38	0.31 52	0.33 201	0.21 83	0.16 38	0.17 77	0.32 118	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 47	0.12 9	0.29 14	0.13 14	0.31 9	0.31 52	0.24 128	0.22 96	0.16 38	0.18 101	0.48 256	0.20 72	0.08 50	0.06 23	0.07 1	0.06 36	0.09 88	0.12 194

OmniDepth	0.19 6	0.30 192	0.55 11	0.23 90	0.09 1	0.38 91	0.15 71	0.32 16	0.33 69	0.16 17	0.12 8	0.23 127	0.19 124	0.27 60	0.15 2	0.07 29	0.05 1	0.07 1	0.06 36	0.07 4	0.06 1

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	0.09 116	0.12 362	0.07 1	0.06 36	0.09 88	0.12 194

MonStereo	0.20 31	0.22 81	0.65 42	0.21 47	0.17 164	0.33 46	0.15 71	0.46 126	0.32 60	0.16 17	0.17 56	0.14 14	0.11 2	0.27 60	0.23 157	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 109	0.07 4	0.09 103

Wavelet-MonSter	0.18 1	0.20 35	0.51 2	0.22 77	0.17 164	0.35 64	0.14 40	0.27 2	0.25 6	0.19 71	0.21 83	0.14 14	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

Monster-pub-eth3d	0.20 31	0.22 81	0.65 42	0.21 47	0.17 164	0.33 46	0.15 71	0.46 126	0.32 60	0.16 17	0.17 56	0.14 14	0.11 2	0.27 60	0.23 157	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 109	0.07 4	0.09 103

Monster-pub-mixall	0.21 55	0.31 204	0.69 69	0.21 47	0.13 40	0.27 8	0.12 4	0.37 46	0.26 10	0.21 87	0.19 68	0.15 32	0.12 6	0.47 250	0.29 240	0.08 50	0.07 52	0.07 1	0.05 1	0.08 67	0.12 194

Replicate-Monster	0.23 89	0.40 279	0.94 116	0.21 47	0.14 74	0.37 78	0.13 14	0.40 72	0.36 101	0.22 98	0.15 26	0.15 32	0.15 33	0.40 191	0.15 2	0.08 50	0.07 52	0.07 1	0.06 36	0.08 67	0.15 287

asda	0.22 81	0.25 122	0.70 75	0.21 47	0.16 134	0.43 142	0.16 88	0.44 106	0.35 81	0.22 98	0.20 74	0.14 14	0.20 135	0.25 16	0.22 128	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 36	0.07 4	0.07 30

asd	0.20 31	0.22 81	0.65 42	0.22 77	0.17 164	0.41 118	0.14 40	0.35 33	0.32 60	0.24 128	0.20 74	0.15 32	0.18 101	0.26 38	0.16 6	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 36	0.08 67	0.08 77

qwe	0.21 55	0.22 81	0.61 20	0.21 47	0.20 250	0.41 118	0.15 71	0.46 126	0.35 81	0.26 162	0.22 96	0.14 14	0.14 15	0.31 109	0.22 128	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 36	0.08 67	0.07 30

2.25w	0.21 55	0.22 81	0.51 2	0.21 47	0.14 74	0.36 73	0.13 14	0.42 88	0.34 75	0.23 117	0.27 135	0.14 14	0.18 101	0.33 129	0.24 182	0.06 1	0.06 23	0.07 1	0.06 36	0.07 4	0.07 30

4.25_new	0.21 55	0.23 104	0.64 34	0.22 77	0.18 202	0.41 118	0.17 98	0.41 82	0.35 81	0.22 98	0.21 83	0.14 14	0.18 101	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 34	0.22 77	0.18 202	0.41 118	0.17 98	0.41 82	0.35 81	0.22 98	0.21 83	0.14 14	0.18 101	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 28	0.21 47	0.15 103	0.40 107	0.17 98	0.40 72	0.35 81	0.25 148	0.22 96	0.14 14	0.14 15	0.22 3	0.21 94	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 36	0.08 67	0.07 30

4.5w-stereo	0.21 55	0.22 81	0.63 28	0.21 47	0.15 103	0.40 107	0.17 98	0.40 72	0.35 81	0.25 148	0.22 96	0.14 14	0.14 15	0.22 3	0.21 94	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 36	0.08 67	0.07 30

4.25w-stereo	0.21 55	0.23 104	0.64 34	0.22 77	0.18 202	0.41 118	0.17 98	0.41 82	0.35 81	0.22 98	0.21 83	0.14 14	0.18 101	0.25 16	0.18 25	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 36	0.07 4	0.07 30

4w-stereo	0.20 31	0.21 57	0.57 13	0.21 47	0.15 103	0.39 99	0.13 14	0.39 67	0.33 69	0.22 98	0.21 83	0.13 4	0.20 135	0.29 92	0.21 94	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 36	0.07 4	0.07 30

2.5w	0.21 55	0.23 104	0.50 1	0.22 77	0.15 103	0.39 99	0.19 123	0.47 140	0.36 101	0.21 87	0.22 96	0.13 4	0.17 77	0.33 129	0.20 72	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 57	0.57 13	0.20 21	0.14 74	0.40 107	0.18 114	0.47 140	0.36 101	0.24 128	0.20 74	0.13 4	0.19 124	0.31 109	0.21 94	0.07 29	0.05 1	0.07 1	0.06 36	0.06 1	0.07 30

3.25w_new	0.20 31	0.20 35	0.52 5	0.21 47	0.14 74	0.37 78	0.14 40	0.43 97	0.35 81	0.23 117	0.21 83	0.16 38	0.18 101	0.27 60	0.20 72	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 36	0.07 4	0.08 77

3.25w	0.20 31	0.20 35	0.52 5	0.21 47	0.14 74	0.37 78	0.14 40	0.43 97	0.35 81	0.23 117	0.21 83	0.16 38	0.18 101	0.27 60	0.20 72	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 36	0.07 4	0.08 77

3.75w	0.21 55	0.21 57	0.61 20	0.21 47	0.20 250	0.44 149	0.16 88	0.44 106	0.30 50	0.22 98	0.20 74	0.13 4	0.18 101	0.29 92	0.21 94	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 36	0.07 4	0.08 77

3.5w_stereo	0.21 55	0.22 81	0.55 11	0.21 47	0.15 103	0.40 107	0.14 40	0.43 97	0.33 69	0.21 87	0.24 116	0.14 14	0.18 101	0.34 141	0.22 128	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 36	0.07 4	0.08 77

3w_stereo	0.21 55	0.22 81	0.59 16	0.22 77	0.12 9	0.37 78	0.22 189	0.50 161	0.38 115	0.22 98	0.21 83	0.12 2	0.22 156	0.26 38	0.18 25	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 36	0.08 67	0.08 77

2w_stereo	0.21 55	0.19 18	0.51 2	0.22 77	0.13 40	0.41 118	0.20 142	0.50 161	0.34 75	0.25 148	0.23 106	0.13 4	0.23 173	0.24 9	0.22 128	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 36	0.07 4	0.07 30

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 75	0.20 72	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 36	0.08 67	0.07 30

monsterstereo	0.22 81	0.22 81	0.52 5	0.25 127	0.27 373	0.39 99	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 94	0.07 29	0.07 52	0.07 1	0.06 36	0.08 67	0.06 1

monsters	0.22 81	0.22 81	0.52 5	0.23 90	0.28 387	0.42 137	0.14 40	0.46 126	0.31 52	0.24 128	0.20 74	0.13 4	0.14 15	0.43 206	0.20 72	0.07 29	0.06 23	0.07 1	0.08 139	0.06 1	0.06 1

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 32	0.17 77	0.36 161	0.23 157	0.07 29	0.76 622	0.07 1	0.26 515	0.21 351	1.03 621

MonSter	0.20 31	0.22 81	0.65 42	0.21 47	0.17 164	0.33 46	0.15 71	0.46 126	0.32 60	0.16 17	0.17 56	0.14 14	0.11 2	0.27 60	0.23 157	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 109	0.07 4	0.09 103

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 71	0.17 56	0.14 14	0.14 15	0.41 195	0.16 6	0.08 50	0.06 23	0.07 1	0.06 36	0.09 88	0.09 103

dual_stereo	0.23 89	0.25 122	0.66 57	0.21 47	0.15 103	0.27 8	0.15 71	0.62 251	0.40 144	0.15 6	0.13 12	0.18 86	0.14 15	0.37 172	0.19 45	0.09 116	0.31 565	0.07 1	0.10 206	0.07 4	0.07 30

Pointernet	0.29 122	0.25 122	1.49 207	0.24 108	0.20 250	0.47 182	0.15 71	0.62 251	0.47 223	0.22 98	0.29 148	0.26 168	0.20 135	0.28 75	0.20 72	0.10 222	0.07 52	0.07 1	0.12 309	0.10 107	0.07 30

LoS_RVC	0.29 122	0.33 221	1.19 145	0.25 127	0.34 457	0.43 142	0.22 189	0.42 88	0.32 60	0.22 98	0.33 190	0.23 127	0.24 185	0.31 109	0.21 94	0.07 29	0.07 52	0.07 1	0.05 1	0.10 107	0.31 507

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 77	0.28 75	0.23 157	0.73 604	0.06 23	0.07 1	0.05 1	0.09 88	0.37 542

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 64	0.25 123	0.24 141	0.15 33	0.33 129	0.19 45	0.08 50	0.07 52	0.08 85	0.06 36	0.14 194	0.32 513

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 79	0.22 96	0.16 38	0.18 101	0.44 215	0.16 6	0.11 291	0.37 577	0.08 85	0.06 36	0.33 488	0.71 593

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 96	0.17 68	0.18 101	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 96	0.17 68	0.18 101	0.44 215	0.16 6	0.10 222	0.16 451	0.08 85	0.11 269	0.33 488	0.84 603

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 79	0.33 190	0.16 38	0.22 156	0.36 161	0.25 195	0.11 291	0.37 577	0.08 85	0.06 36	0.38 531	0.71 593

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 68	0.22 118	0.19 124	0.24 9	1.08 523	0.10 222	0.07 52	0.08 85	0.06 36	0.09 88	0.13 232

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 68	0.14 14	0.18 101	0.35 148	0.17 21	0.07 29	0.07 52	0.08 85	0.25 507	0.10 107	0.10 132

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 38	0.31 281	0.35 148	0.26 205	0.09 116	0.14 407	0.08 85	0.28 523	0.14 194	0.20 387

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 68	0.30 272	0.35 148	0.26 205	0.09 116	0.12 362	0.08 85	0.29 527	0.15 214	0.21 399

DilatedVolume-Stereo	0.26 102	0.20 35	0.64 34	0.25 127	0.15 103	0.41 118	0.18 114	0.42 88	0.35 81	0.34 204	0.34 197	0.25 154	0.23 173	0.43 206	0.53 410	0.09 116	0.09 236	0.08 85	0.10 206	0.12 140	0.11 157

IGEV	0.22 81	0.28 169	0.88 106	0.21 47	0.24 324	0.42 137	0.17 98	0.35 33	0.37 109	0.20 79	0.22 96	0.14 14	0.12 6	0.24 9	0.20 72	0.08 50	0.07 52	0.08 85	0.06 36	0.09 88	0.07 30

111111	0.24 95	0.21 57	0.82 97	0.24 108	0.21 264	0.43 142	0.13 14	0.45 119	0.35 81	0.22 98	0.27 135	0.18 86	0.16 55	0.35 148	0.18 25	0.09 116	0.06 23	0.08 85	0.06 36	0.25 409	0.08 77

LG-Stereo_L2	0.21 55	0.31 204	0.85 101	0.22 77	0.14 74	0.31 29	0.22 189	0.38 54	0.25 6	0.17 50	0.11 4	0.13 4	0.12 6	0.32 118	0.18 25	0.08 50	0.07 52	0.08 85	0.06 36	0.08 67	0.10 132

LG-Stereo_L1	0.21 55	0.31 204	0.85 101	0.22 77	0.14 74	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 50	0.07 52	0.08 85	0.06 36	0.08 67	0.10 132

MLG-Stereo_test3	0.21 55	0.35 243	0.65 42	0.21 47	0.14 74	0.36 73	0.13 14	0.37 46	0.40 144	0.21 87	0.12 8	0.17 68	0.12 6	0.25 16	0.16 6	0.08 50	0.07 52	0.08 85	0.06 36	0.09 88	0.10 132

MLG-Stereo_test2	0.21 55	0.36 252	0.68 65	0.21 47	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 75	0.16 6	0.09 116	0.07 52	0.08 85	0.06 36	0.09 88	0.09 103

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	0.32 118	0.15 2	0.08 50	0.07 52	0.08 85	0.06 36	0.09 88	0.09 103

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 68	0.13 12	0.35 148	0.15 2	0.08 50	0.07 52	0.08 85	0.06 36	0.09 88	0.09 103

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 71	0.15 26	0.19 96	0.15 33	0.36 161	0.16 6	0.09 116	0.08 160	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 71	0.15 26	0.19 96	0.15 33	0.36 161	0.16 6	0.09 116	0.08 160	0.08 85	0.06 36	0.09 88	0.11 157

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	0.08 160	0.08 85	0.08 139	0.28 445	0.13 232

LGtest1	0.21 55	0.37 255	0.70 75	0.22 77	0.12 9	0.31 29	0.11 2	0.36 38	0.39 128	0.17 50	0.13 12	0.16 38	0.14 15	0.25 16	0.27 215	0.10 222	0.09 236	0.08 85	0.06 36	0.10 107	0.10 132

SGD-Stereo	0.22 81	0.28 169	0.77 89	0.22 77	0.11 2	0.40 107	0.16 88	0.31 9	0.36 101	0.19 71	0.19 68	0.17 68	0.17 77	0.37 172	0.16 6	0.10 222	0.06 23	0.08 85	0.07 109	0.10 107	0.07 30

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 50	0.09 236	0.08 85	0.22 494	0.12 140	0.22 414

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	0.20 135	0.58 303	0.18 25	0.09 116	0.08 160	0.08 85	0.30 537	0.26 429	0.17 334

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 71	0.19 68	0.17 68	0.26 215	0.38 180	0.37 318	0.09 116	0.08 160	0.08 85	0.25 507	0.10 107	0.06 1

FoundationStereo	0.20 31	0.30 192	0.81 95	0.21 47	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 77	0.23 8	0.16 6	0.09 116	0.13 386	0.08 85	0.06 36	0.07 4	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 71	0.43 97	0.37 109	0.14 3	0.10 2	0.11 1	0.19 124	0.46 239	0.14 1	0.11 291	0.09 236	0.08 85	0.05 1	0.76 598	0.18 354

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 55	0.99 396	0.19 45	0.10 222	0.16 451	0.08 85	0.11 269	0.25 409	0.85 605

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	0.19 124	0.67 341	0.18 25	0.12 349	2.03 640	0.08 85	0.06 36	0.31 470	1.59 635

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 96	0.33 218	0.17 77	1.31 432	0.19 45	0.11 291	0.15 433	0.08 85	0.21 485	0.15 214	0.23 438

castereo	0.30 132	0.44 309	0.81 95	0.24 108	0.29 395	0.41 118	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 94	0.09 116	0.07 52	0.08 85	0.31 544	0.12 140	0.09 103

GIP-stereo	0.26 102	0.22 81	0.78 92	0.29 232	0.20 250	0.42 137	0.17 98	0.64 262	0.39 128	0.18 64	0.24 116	0.23 127	0.18 101	0.25 16	0.47 382	0.09 116	0.07 52	0.08 85	0.06 36	0.17 273	0.08 77

WCG-NET	0.30 132	0.42 293	1.26 159	0.24 108	0.12 9	0.43 142	0.24 257	0.40 72	0.56 308	0.35 206	0.37 211	0.26 168	0.24 185	0.29 92	0.19 45	0.08 50	0.12 362	0.08 85	0.07 109	0.22 368	0.10 132

IGEV-Stereo++	0.23 89	0.23 104	0.64 34	0.24 108	0.22 291	0.47 182	0.13 14	0.52 183	0.33 69	0.18 64	0.24 116	0.17 68	0.22 156	0.32 118	0.19 45	0.08 50	0.06 23	0.08 85	0.06 36	0.17 273	0.09 103

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 64	0.12 8	0.18 86	0.19 124	0.49 268	0.17 21	0.09 116	0.08 160	0.08 85	0.20 478	0.46 567	0.59 585

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 72	0.08 50	0.29 559	0.08 85	0.07 109	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	0.20 135	0.26 38	0.22 128	0.76 607	0.31 565	0.08 85	0.07 109	1.68 628	0.50 575

trnet	0.28 112	0.26 137	1.32 169	0.19 1	0.12 9	0.54 251	0.15 71	0.48 148	0.46 205	0.27 169	0.33 190	0.24 141	0.21 146	0.30 102	0.21 94	0.10 222	0.07 52	0.08 85	0.05 1	0.09 88	0.07 30

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	0.21 146	0.27 60	0.22 128	0.09 116	0.10 286	0.08 85	0.29 527	0.12 140	0.10 132

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 50	0.56 604	0.08 85	0.38 572	0.18 300	0.12 194

IGEV++	0.34 163	0.43 298	1.32 169	0.31 278	0.14 74	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	0.09 116	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	0.18 101	0.31 109	0.27 215	0.10 222	0.08 160	0.08 85	0.07 109	0.25 409	0.08 77

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 72	0.10 222	0.12 362	0.08 85	0.06 36	0.10 107	0.09 103

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	0.08 160	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.
CES	0.30 132	0.27 145	1.09 129	0.23 90	0.50 546	0.40 107	0.20 142	0.46 126	0.44 180	0.22 98	0.28 142	0.26 168	0.19 124	0.33 129	0.21 94	0.09 116	0.07 52	0.08 85	0.05 1	0.15 214	0.49 572

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 87	0.30 161	0.22 118	0.18 101	0.37 172	0.18 25	0.07 29	0.06 23	0.08 85	0.15 396	0.16 251	0.29 489

DCANet-4	0.40 223	0.27 145	2.21 444	0.25 127	0.14 74	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	0.09 116	0.07 52	0.08 85	0.07 109	0.08 67	0.22 414

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	0.09 116	0.07 52	0.08 85	0.07 109	0.08 67	0.22 414

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 87	0.24 116	0.55 358	0.22 156	0.27 60	0.26 205	0.09 116	0.08 160	0.08 85	0.07 109	0.12 140	0.09 103
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
CREStereo++_RVC	0.33 155	0.29 179	1.74 258	0.24 108	0.16 134	0.54 251	0.15 71	0.40 72	0.55 297	0.37 215	0.51 315	0.24 141	0.19 124	0.27 60	0.26 205	0.09 116	0.06 23	0.08 85	0.30 537	0.08 67	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
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	0.22 156	0.29 92	0.20 72	0.10 222	0.10 286	0.08 85	0.06 36	0.08 67	0.11 157

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	0.18 101	0.28 75	0.24 182	0.10 222	0.07 52	0.08 85	0.06 36	0.09 88	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	0.07 109	0.21 351	0.19 371

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	0.09 116	0.07 52	0.08 85	0.07 109	0.08 67	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	0.09 116	0.07 52	0.08 85	0.07 109	0.08 67	0.22 414

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	0.21 146	0.31 109	0.21 94	0.11 291	0.07 52	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
PMTNet	0.31 140	0.35 243	1.30 166	0.20 21	0.14 74	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 52	0.08 85	0.05 1	0.18 300	0.07 30

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	0.10 286	0.08 85	0.06 36	0.34 499	0.22 414

DLNR-FE	13.43 649	20.01 654	23.53 652	121.73 667	33.87 662	0.46 175	0.15 71	8.09 648	0.35 81	0.28 174	0.37 211	0.26 168	0.17 77	0.75 364	0.29 240	6.68 649	0.26 548	0.09 144	0.38 572	50.82 667	0.18 354

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 56	0.79 495	0.23 173	0.64 326	1.04 520	0.11 291	0.07 52	0.09 144	0.12 309	0.35 510	0.15 287

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	0.07 109	0.10 107	0.52 576

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 74	0.77 486	0.22 156	0.60 315	0.97 503	0.11 291	0.07 52	0.09 144	0.10 206	0.33 488	0.14 252

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	0.07 109	0.10 107	0.52 576

water-stereo	0.24 95	0.17 7	0.88 106	0.24 108	0.14 74	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	0.09 116	0.09 236	0.09 144	0.08 139	0.10 107	0.10 132

depthmonostereo	0.26 102	0.23 104	0.65 42	0.41 465	0.13 40	0.41 118	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	0.09 116	0.10 286	0.09 144	0.07 109	0.10 107	0.08 77

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 52	0.09 144	0.08 139	0.20 337	0.13 232

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	0.22 156	0.33 129	0.95 501	0.09 116	0.07 52	0.09 144	0.35 560	0.13 170	0.15 287

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	0.22 156	0.34 141	0.29 240	0.08 50	0.09 236	0.09 144	0.10 206	0.36 516	0.22 414

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 55	0.41 195	0.20 72	0.08 50	0.68 615	0.09 144	0.07 109	0.34 499	0.21 399

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 71	0.30 161	0.24 141	0.20 135	0.64 326	0.19 45	0.11 291	0.08 160	0.09 144	0.29 527	0.34 499	0.29 489

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 77	0.33 129	0.16 6	0.09 116	0.08 160	0.09 144	0.29 527	0.13 170	0.06 1

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 79	0.32 181	0.23 127	0.18 101	0.73 360	0.36 312	0.08 50	0.07 52	0.09 144	0.08 139	0.24 396	0.10 132

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	0.09 116	0.15 433	0.09 144	0.44 585	0.11 129	0.22 414

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	0.09 116	0.13 386	0.09 144	0.22 494	0.08 67	0.09 103

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	0.22 156	0.30 102	0.25 195	0.09 116	0.07 52	0.09 144	0.16 416	0.31 470	0.08 77

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 87	0.30 161	0.23 127	0.14 15	0.31 109	0.20 72	0.08 50	0.07 52	0.09 144	0.38 572	0.19 321	0.31 507

RSM++	0.27 105	0.26 137	0.87 105	0.28 200	0.13 40	0.39 99	0.20 142	0.45 119	0.45 195	0.20 79	0.24 116	0.24 141	0.17 77	0.36 161	0.20 72	0.08 50	0.07 52	0.09 144	0.35 560	0.26 429	0.18 354

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 87	0.27 135	0.28 189	0.17 77	0.38 180	0.20 72	0.07 29	0.07 52	0.09 144	0.34 557	0.21 351	0.16 316

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 77	0.33 129	0.23 157	0.09 116	0.08 160	0.09 144	0.07 109	0.09 88	0.09 103

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	0.09 116	0.16 451	0.09 144	0.31 544	0.08 67	0.09 103

MGS-Stereo	0.32 146	0.34 234	1.70 244	0.25 127	0.14 74	0.40 107	0.22 189	0.38 54	0.43 176	0.24 128	0.51 315	0.25 154	0.18 101	0.31 109	0.20 72	0.09 116	0.08 160	0.09 144	0.08 139	0.47 568	0.08 77

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	0.10 286	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	0.10 286	0.09 144	0.08 139	0.14 194	0.11 157

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 77	0.68 344	0.21 94	0.09 116	0.29 559	0.09 144	0.32 550	0.14 194	0.10 132

DLNR_Zeroshot_test	13.43 649	19.94 653	23.55 653	121.61 666	35.03 663	0.46 175	0.15 71	8.02 647	0.35 81	0.28 174	0.37 211	0.26 168	0.17 77	0.76 368	0.29 240	6.42 648	0.26 548	0.09 144	0.38 572	50.13 666	0.18 354

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	0.20 135	0.26 38	0.22 128	0.10 222	0.13 386	0.09 144	0.24 500	0.08 67	0.07 30

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	0.23 173	0.30 102	0.28 225	0.95 613	0.30 563	0.09 144	0.21 485	1.03 608	0.18 354

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	0.30 102	0.18 25	0.09 116	0.35 573	0.09 144	0.36 569	0.23 381	0.25 459

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	0.22 156	0.30 102	0.20 72	0.09 116	0.17 472	0.09 144	0.07 109	0.21 351	0.11 157

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	0.09 116	0.11 336	0.09 144	0.38 572	0.10 107	0.11 157

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 52	0.09 144	0.35 560	0.19 321	0.08 77

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	0.09 116	0.13 386	0.09 144	0.16 416	0.20 337	0.13 232

RCA-Stereo	0.34 163	0.32 212	1.30 166	0.26 158	0.14 74	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 92	0.20 72	0.09 116	0.10 286	0.09 144	0.07 109	0.19 321	0.08 77

ADStereo(finetuned)	0.45 284	0.77 453	2.12 425	0.25 127	0.14 74	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	0.09 116	0.07 52	0.09 144	0.07 109	0.13 170	0.23 438

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	0.09 116	0.16 451	0.09 144	0.36 569	0.17 273	0.25 459

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

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

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	0.32 118	0.25 195	0.08 50	0.08 160	0.09 144	0.23 498	0.11 129	0.14 252

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

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

DCANet	0.42 250	0.77 453	1.95 382	0.25 127	0.14 74	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	0.09 116	0.07 52	0.09 144	0.07 109	0.13 170	0.23 438

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	0.09 116	0.07 52	0.09 144	0.07 109	0.23 381	0.35 527

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	0.10 286	0.09 144	0.09 170	0.35 510	0.10 132

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	0.09 116	0.19 496	0.09 144	0.49 590	0.13 170	0.22 414

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	0.33 129	0.25 195	0.09 116	0.08 160	0.09 144	0.38 572	0.10 107	0.09 103

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	0.32 118	0.26 205	0.09 116	0.09 236	0.09 144	0.31 544	0.11 129	0.09 103

R-Stereo Train	0.36 184	0.21 57	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	0.32 118	0.23 157	0.10 222	0.08 160	0.09 144	0.07 109	0.09 88	0.12 194

RAFT-Stereo	0.36 184	0.21 57	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	0.32 118	0.23 157	0.10 222	0.08 160	0.09 144	0.07 109	0.09 88	0.12 194
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
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	0.09 236	0.09 144	0.10 206	0.14 194	0.11 157

MLCV	0.48 315	0.89 497	1.85 329	0.29 232	0.14 74	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	0.09 116	0.06 23	0.09 144	0.07 109	0.19 321	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 52	0.09 144	0.08 139	0.21 351	0.13 232

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	0.08 160	0.09 144	0.06 36	0.21 351	0.13 232

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	0.09 116	0.15 433	0.10 198	0.35 560	0.19 321	0.09 103

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 68	0.15 32	0.14 15	0.19 1	0.21 94	0.11 291	0.09 236	0.10 198	0.08 139	0.10 107	0.08 77
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
xyz-stereo-finetune	0.31 140	0.46 320	0.79 93	0.21 47	0.12 9	0.53 243	0.25 277	0.52 183	0.54 290	0.28 174	0.32 181	0.29 196	0.23 173	0.59 309	0.55 417	0.08 50	0.07 52	0.10 198	0.08 139	0.13 170	0.08 77

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	0.09 236	0.10 198	0.10 206	0.16 251	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	0.23 173	0.35 148	0.29 240	0.10 222	0.20 507	0.10 198	0.08 139	0.40 546	0.11 157

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	0.09 116	0.21 516	0.10 198	0.09 170	0.39 541	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 50	0.09 236	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 50	0.09 236	0.10 198	0.11 269	0.20 337	0.10 132

fffft	0.29 122	0.21 57	1.10 131	0.24 108	0.15 103	0.42 137	0.24 257	0.42 88	0.38 115	0.21 87	0.18 63	0.20 105	0.16 55	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 74	0.46 175	0.22 189	0.36 38	0.38 115	0.23 117	0.23 106	0.21 114	0.18 101	0.45 230	0.60 438	0.07 29	0.06 23	0.10 198	0.08 139	0.20 337	0.20 387

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	0.18 101	0.64 326	0.34 301	0.08 50	0.07 52	0.10 198	0.08 139	0.21 351	0.11 157

mms	0.27 105	0.26 137	0.91 111	0.25 127	0.18 202	0.32 38	0.23 224	0.37 46	0.31 52	0.21 87	0.30 161	0.23 127	0.17 77	0.46 239	0.21 94	0.08 50	0.10 286	0.10 198	0.08 139	0.22 368	0.47 568

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 79	0.31 175	0.23 127	0.17 77	0.41 195	0.20 72	0.08 50	0.07 52	0.10 198	0.08 139	0.22 368	0.18 354

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 79	0.29 148	0.26 168	0.20 135	0.44 215	0.20 72	0.08 50	0.10 286	0.10 198	0.08 139	0.22 368	0.18 354

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

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

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	0.20 135	0.69 350	0.24 182	0.10 222	0.22 522	0.10 198	0.22 494	0.12 140	0.10 132

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 79	0.25 123	0.20 105	0.16 55	0.24 9	0.24 182	0.09 116	0.08 160	0.10 198	0.08 139	0.12 140	0.08 77

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

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	0.22 156	0.29 92	0.23 157	0.13 379	0.10 286	0.10 198	0.10 206	0.15 214	0.11 157

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	0.09 236	0.10 198	0.09 170	0.12 140	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

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

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	0.23 173	0.48 256	0.19 45	0.09 116	0.08 160	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 83	0.26 168	0.25 201	0.64 326	0.52 406	0.09 116	0.07 52	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	0.23 173	0.48 256	0.19 45	0.09 116	0.08 160	0.10 198	0.18 448	0.23 381	0.22 414

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 83	0.26 168	0.25 201	0.64 326	0.52 406	0.09 116	0.07 52	0.10 198	0.29 527	0.16 251	0.25 459

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	0.23 173	0.48 256	0.19 45	0.09 116	0.08 160	0.10 198	0.18 448	0.23 381	0.22 414

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	0.22 156	0.29 92	0.23 157	0.13 379	0.10 286	0.10 198	0.10 206	0.15 214	0.11 157

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 71	0.21 83	0.28 189	0.22 156	0.30 102	0.29 240	0.10 222	0.09 236	0.10 198	0.08 139	0.11 129	0.11 157

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	0.09 116	0.15 433	0.10 198	0.35 560	0.19 321	0.09 103

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 94	0.09 116	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 94	0.09 116	0.17 472	0.10 198	0.09 170	0.16 251	0.12 194

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 94	0.09 116	0.07 52	0.10 198	0.13 343	0.19 321	0.27 477

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	0.09 116	0.11 336	0.10 198	0.18 448	0.24 396	0.29 489

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

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 63	0.27 180	0.17 77	0.38 180	0.19 45	0.09 116	0.07 52	0.10 198	0.08 139	0.10 107	0.35 527

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	0.09 116	0.14 407	0.10 198	0.32 550	0.16 251	0.15 287

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 87	0.23 106	0.22 118	0.20 135	0.44 215	0.19 45	0.08 50	0.08 160	0.10 198	0.08 139	0.23 381	0.12 194

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	0.23 173	0.32 118	0.26 205	0.09 116	0.09 236	0.10 198	0.08 139	0.21 351	0.14 252

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	0.23 173	0.48 256	0.19 45	0.09 116	0.08 160	0.10 198	0.18 448	0.23 381	0.22 414

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 52	0.10 198	0.08 139	0.15 214	0.14 252

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	0.09 116	0.10 286	0.10 198	0.30 537	0.26 429	0.16 316

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	0.09 116	0.10 286	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
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

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	0.21 146	0.59 309	0.98 505	0.08 50	0.07 52	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	0.21 146	0.59 309	0.98 505	0.08 50	0.07 52	0.10 198	0.35 560	0.29 450	0.29 489

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	0.09 116	0.07 52	0.10 198	0.09 170	0.11 129	0.12 194

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	0.08 160	0.10 198	0.10 206	0.10 107	0.11 157

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

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	0.09 116	0.08 160	0.10 198	0.21 485	0.11 129	0.18 354

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	0.31 109	1.16 536	0.09 116	0.20 507	0.10 198	0.17 435	0.11 129	0.26 469

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	0.09 116	0.07 52	0.10 198	0.09 170	0.11 129	0.43 562

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	0.09 116	0.19 496	0.10 198	0.09 170	0.20 337	0.40 555

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	0.19 124	0.77 372	0.21 94	0.10 222	0.14 407	0.10 198	0.32 550	0.17 273	0.14 252

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	0.09 116	0.07 52	0.10 198	0.40 578	0.17 273	0.26 469

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 50	0.09 236	0.10 198	0.10 206	0.37 524	0.10 132

GMStereo	0.38 202	0.99 538	1.91 363	0.27 175	0.16 134	0.39 99	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	0.08 160	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
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	0.09 236	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	0.09 236	0.10 198	0.09 170	0.41 549	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	0.08 160	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
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	0.09 236	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
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

HITNet	0.46 294	0.92 503	2.09 417	0.33 330	0.14 74	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	0.09 116	0.06 23	0.10 198	0.08 139	0.23 381	0.09 103
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
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	0.08 160	0.10 198	0.07 109	0.43 557	0.17 334

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	0.08 160	0.10 198	0.08 139	0.14 194	0.11 157

FE-Mocha	0.41 230	0.31 204	1.44 193	0.28 200	0.33 448	0.41 118	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	0.08 160	0.11 264	0.21 485	0.13 170	0.13 232

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

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 52	0.11 264	0.09 170	0.24 396	0.13 232

xyz-stereo-finetune2	0.35 174	0.45 317	1.04 123	0.21 47	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 50	0.07 52	0.11 264	0.09 170	0.12 140	0.09 103

LG-Stereo	0.27 105	0.25 122	0.95 117	0.25 127	0.15 103	0.43 142	0.21 163	0.50 161	0.40 144	0.18 64	0.29 148	0.25 154	0.16 55	0.28 75	0.35 309	0.07 29	0.07 52	0.11 264	0.10 206	0.24 396	0.10 132

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 38	0.45 195	0.17 50	0.25 123	0.23 127	0.17 77	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
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	0.09 116	0.08 160	0.11 264	0.11 269	0.43 557	0.36 535

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	0.21 146	0.31 109	0.21 94	0.14 422	0.10 286	0.11 264	0.10 206	0.14 194	0.10 132

rvit_stereo_0081	0.25 99	0.21 57	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	0.21 146	0.34 141	0.23 157	0.13 379	0.10 286	0.11 264	0.10 206	0.12 140	0.09 103

rvit_stereo_0082	0.25 99	0.21 57	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	0.21 146	0.34 141	0.23 157	0.13 379	0.10 286	0.11 264	0.10 206	0.12 140	0.09 103

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

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 83	0.16 38	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

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	0.32 118	0.25 195	0.13 379	0.09 236	0.11 264	0.11 269	0.13 170	0.14 252

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	0.09 236	0.11 264	0.10 206	0.14 194	0.14 252

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	0.20 135	0.30 102	0.22 128	0.10 222	0.09 236	0.11 264	0.09 170	0.15 214	0.19 371

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	0.10 286	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	0.10 286	0.11 264	0.10 206	0.14 194	0.11 157

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	0.34 141	0.24 182	0.09 116	0.48 600	0.11 264	0.45 586	0.22 368	0.19 371

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	0.09 236	0.11 264	0.10 206	0.13 170	0.12 194

ACVNet-DCA	0.42 250	0.64 400	2.07 411	0.35 378	0.14 74	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 74	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

cc1	0.47 309	0.64 400	2.07 411	0.35 378	0.14 74	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

tt1	0.44 266	0.64 400	1.83 324	0.35 378	0.14 74	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

1111x	0.74 516	0.21 57	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

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

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 50	0.14 407	0.11 264	0.10 206	0.26 429	0.26 469

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

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

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	0.08 160	0.11 264	0.11 269	0.14 194	0.11 157

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 50	0.13 386	0.11 264	0.10 206	0.41 549	0.08 77

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	0.09 116	0.07 52	0.11 264	0.51 594	0.29 450	0.41 560

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	0.22 156	0.52 281	0.33 294	0.08 50	0.07 52	0.11 264	0.15 396	0.28 445	0.07 30

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	0.09 116	0.07 52	0.11 264	0.10 206	0.39 541	0.12 194

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	0.09 116	0.08 160	0.11 264	0.32 550	0.25 409	0.12 194

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	0.09 116	0.08 160	0.11 264	0.09 170	0.19 321	0.12 194

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	0.22 156	0.59 309	0.98 505	0.08 50	0.10 286	0.11 264	0.35 560	0.29 450	0.28 483

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

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

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	0.08 160	0.11 264	0.11 269	0.21 351	0.11 157

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

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 52	0.11 264	0.09 170	0.11 129	0.12 194

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 52	0.11 264	0.09 170	0.15 214	0.09 103

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

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	0.08 160	0.11 264	0.11 269	0.10 107	0.16 316

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	0.08 160	0.11 264	0.11 269	0.21 351	0.11 157

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	0.08 160	0.11 264	0.09 170	0.15 214	0.19 371

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 52	0.11 264	0.09 170	0.10 107	0.08 77

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 75	0.22 128	0.12 349	0.09 236	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 75	0.22 128	0.12 349	0.09 236	0.11 264	0.13 343	0.38 531	0.35 527

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	0.08 160	0.11 264	0.14 371	0.27 439	0.10 132

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	0.10 286	0.11 264	0.10 206	0.12 140	0.17 334

xxxx	0.70 492	0.21 57	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

test_xeample	0.72 504	0.21 57	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	0.10 286	0.11 264	0.10 206	0.13 170	0.15 287

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	0.09 236	0.11 264	0.12 309	0.15 214	0.14 252

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	0.09 236	0.11 264	0.10 206	0.22 368	0.18 354

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	0.08 160	0.12 322	0.12 309	0.37 524	0.15 287

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	0.22 156	0.73 360	0.29 240	0.09 116	0.08 160	0.12 322	0.14 371	0.30 461	0.22 414

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

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	0.10 286	0.12 322	0.11 269	0.16 251	0.16 316

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 52	0.12 322	0.14 371	0.32 479	0.12 194

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	0.09 116	0.18 483	0.12 322	0.11 269	0.16 251	0.19 371

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	0.09 116	0.17 472	0.12 322	0.10 206	0.16 251	0.20 387

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	0.09 116	0.17 472	0.12 322	0.10 206	0.16 251	0.20 387

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	0.09 116	0.18 483	0.12 322	0.11 269	0.16 251	0.19 371

xx1	0.46 294	0.64 400	2.07 411	0.35 378	0.14 74	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

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	0.08 160	0.12 322	0.10 206	0.19 321	0.14 252

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	0.19 124	0.35 148	0.32 283	0.09 116	0.06 23	0.12 322	0.11 269	0.19 321	0.30 499

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	0.08 160	0.12 322	0.07 109	0.13 170	0.12 194

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	0.33 129	0.31 272	0.10 222	0.09 236	0.12 322	0.29 527	0.10 107	0.19 371

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	0.08 160	0.12 322	0.08 139	0.13 170	0.16 316

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	0.08 160	0.12 322	0.10 206	0.33 488	0.26 469

qqq	0.38 202	0.21 57	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

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 52	0.12 322	0.11 269	0.11 129	0.14 252

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

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	0.09 116	0.07 52	0.12 322	0.12 309	0.33 488	0.38 545

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	0.08 160	0.12 322	0.10 206	0.33 488	0.26 469

GLC_STEREO	0.28 112	0.27 145	1.36 176	0.28 200	0.12 9	0.41 118	0.20 142	0.37 46	0.38 115	0.26 162	0.30 161	0.25 154	0.19 124	0.33 129	0.24 182	0.09 116	0.11 336	0.12 322	0.10 206	0.13 170	0.09 103

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	0.08 160	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	0.08 160	0.12 322	0.09 170	0.18 300	0.15 287

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	0.09 116	0.06 23	0.12 322	0.18 448	0.98 607	0.39 551

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 52	0.12 322	0.10 206	0.18 300	0.15 287

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	0.08 160	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
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 52	0.12 322	0.10 206	0.14 194	0.09 103

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 52	0.12 322	0.09 170	0.17 273	0.10 132

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 52	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 52	0.12 322	0.10 206	0.13 170	0.17 334

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	0.08 160	0.12 322	0.10 206	0.17 273	0.12 194

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	0.08 160	0.12 322	0.11 269	0.11 129	0.40 555

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	0.08 160	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	0.08 160	0.12 322	0.10 206	0.17 273	0.12 194

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 52	0.12 322	0.14 371	0.12 140	0.54 578

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	0.08 160	0.12 322	0.10 206	0.17 273	0.12 194

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 52	0.12 322	0.10 206	0.16 251	0.10 132

RAFT_R40	0.50 344	0.21 57	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 52	0.12 322	0.10 206	0.16 251	0.09 103

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	0.09 236	0.12 322	0.16 416	0.26 429	0.20 387

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 52	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 52	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 52	0.12 322	0.10 206	0.13 170	0.17 334

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	0.08 160	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	0.08 160	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 52	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	0.08 160	0.12 322	0.10 206	0.17 273	0.12 194

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	0.09 236	0.12 322	0.09 170	0.23 381	0.12 194

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	0.23 173	0.36 161	0.26 205	0.09 116	0.15 433	0.12 322	0.11 269	0.41 549	0.37 542

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

TestStereo	0.45 284	0.54 355	2.11 422	0.29 232	0.16 134	0.43 142	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	0.08 160	0.12 322	0.09 170	0.14 194	0.08 77

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	0.32 118	0.24 182	0.14 422	0.16 451	0.12 322	0.12 309	0.15 214	0.13 232

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

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	0.09 236	0.12 322	0.16 416	0.16 251	0.12 194

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	0.09 236	0.12 322	0.11 269	0.13 170	0.14 252

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	0.09 236	0.12 322	0.11 269	0.13 170	0.16 316

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

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	0.09 236	0.12 322	0.12 309	0.21 351	0.15 287

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	0.08 160	0.12 322	0.09 170	0.20 337	0.16 316

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-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	0.22 156	0.67 341	0.29 240	0.73 604	0.08 160	0.13 381	0.17 435	0.17 273	0.18 354

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

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	0.10 286	0.13 381	0.13 343	0.17 273	0.16 316

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	0.10 286	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	0.10 286	0.13 381	0.12 309	0.17 273	0.16 316

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 55	0.33 129	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
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	0.10 286	0.13 381	0.12 309	0.17 273	0.16 316

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

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	0.08 160	0.13 381	0.09 170	0.42 555	0.12 194

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

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	0.09 236	0.13 381	0.29 527	0.29 450	0.10 132

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	0.09 116	0.09 236	0.13 381	0.32 550	0.30 461	0.10 132

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	0.10 286	0.13 381	0.12 309	0.13 170	0.11 157

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

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	0.10 286	0.13 381	0.12 309	0.21 351	0.12 194

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

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

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 75	0.23 157	0.08 50	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 75	0.23 157	0.08 50	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 75	0.23 157	0.08 50	0.38 581	0.13 381	0.11 269	0.34 499	0.11 157

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

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	0.08 160	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	0.08 160	0.13 381	0.12 309	0.12 140	0.14 252

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 52	0.13 381	0.13 343	0.10 107	0.09 103

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

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 75	0.23 157	0.08 50	0.38 581	0.13 381	0.11 269	0.34 499	0.11 157

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

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

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

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

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	0.09 236	0.13 381	0.11 269	0.14 194	0.12 194

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

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

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

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	0.10 286	0.13 381	0.10 206	0.18 300	0.15 287

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 74	0.21 114	0.17 77	0.26 38	0.25 195	0.13 379	0.10 286	0.14 417	0.16 416	0.17 273	0.12 194

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

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

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

mmm	0.38 202	0.21 57	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

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	0.10 286	0.14 417	0.10 206	0.18 300	0.14 252

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

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	0.10 286	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.
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

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	0.10 286	0.14 417	0.12 309	0.12 140	0.11 157

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

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	0.10 286	0.14 417	0.12 309	0.12 140	0.11 157

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	0.10 286	0.14 417	0.12 309	0.12 140	0.11 157

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	0.09 116	0.07 52	0.14 417	0.12 309	0.32 479	0.11 157

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

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	0.09 236	0.14 417	0.13 343	0.12 140	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	0.08 160	0.14 417	0.11 269	0.15 214	0.11 157

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

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)
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

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	0.08 160	0.14 417	0.13 343	0.37 524	0.21 399

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

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	0.10 286	0.14 417	0.16 416	0.15 214	0.13 232

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	0.10 286	0.14 417	0.10 206	0.15 214	0.15 287

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

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.
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

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	0.08 160	0.14 417	0.14 371	0.25 409	0.21 399
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
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

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	0.08 160	0.14 417	0.13 343	0.36 516	0.12 194

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

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

rvit_0105_5	0.36 184	0.39 274	1.48 204	0.30 251	0.18 202	0.41 118	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

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

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

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	0.10 286	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	0.10 286	0.15 447	0.13 343	0.15 214	0.15 287

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 77	0.29 92	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)
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

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	0.10 286	0.15 447	0.10 206	0.17 273	0.14 252

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

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	0.10 286	0.15 447	0.13 343	0.17 273	0.17 334

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

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

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	0.09 236	0.15 447	0.14 371	0.30 461	0.15 287

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

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

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

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

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

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	0.09 236	0.16 466	0.09 170	0.24 396	0.12 194

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

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

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	0.21 146	0.44 215	0.34 301	0.09 116	0.08 160	0.16 466	0.14 371	0.17 273	0.17 334

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

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

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

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

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

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

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

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	0.09 236	0.16 466	0.10 206	0.17 273	0.14 252

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

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

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

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

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

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

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	0.08 160	0.17 485	0.14 371	0.42 555	0.17 334

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

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

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	0.09 116	0.07 52	0.17 485	0.15 396	0.13 170	0.33 521

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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	0.10 286	0.17 485	0.17 435	0.18 300	0.15 287

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	0.08 160	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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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	0.10 286	0.19 512	0.31 544	0.16 251	0.17 334

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

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

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.
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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	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
rvit_stereo_0075_2	0.40 223	0.40 279	1.88 345	0.33 330	0.32 435	0.41 118	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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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	0.10 286	0.25 551	0.11 269	0.34 499	0.14 252

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

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

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

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

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

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

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	0.10 286	0.28 558	0.13 343	0.18 300	0.14 252

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

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

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

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

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	0.10 286	0.28 558	0.13 343	0.18 300	0.14 252

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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	0.09 116	0.07 52	0.34 574	0.07 109	0.13 170	0.08 77

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

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
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

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
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

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

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	0.10 286	0.37 581	0.19 468	0.27 439	0.15 287

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
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

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

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

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

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
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	0.09 236	0.43 588	1.62 636	0.94 606	1.58 634

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

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

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

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

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

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
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

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
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

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

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

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

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

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

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	0.34 141	0.23 157	0.11 291	0.09 236	0.71 603	0.36 569	0.12 140	0.07 30

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

U	3.37 633	0.17 7	0.91 111	0.26 158	13.79 649	19.19 654	0.15 71	0.41 82	0.31 52	0.17 50	0.18 63	0.27 180	0.15 33	0.21 2	0.16 6	0.09 116	0.06 23	17.88 659	12.81 653	0.10 107	0.08 77

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

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

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

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

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

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

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