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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

4.25w-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

rvit_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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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
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

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

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

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
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.
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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

Abc-Net	0.79 532	0.94 511	2.42 485	0.59 565	0.45 534	1.90 610	0.46 499	0.99 544	0.72 468	0.64 480	0.84 525	0.91 537	0.73 530	1.80 512	1.00 511	0.27 561	0.19 496	0.23 539	0.31 544	0.24 396	0.22 414
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
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

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

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

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

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

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

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

ffm	0.47 309	0.23 104	2.01 400	0.30 251	0.21 264	0.57 301	0.26 299	0.74 318	0.88 550	0.53 346	0.63 430	0.66 422	0.39 345	0.63 324	0.19 45	0.10 222	0.24 533	0.15 447	0.13 343	0.25 409	0.36 535

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

tt1	0.44 266	0.64 400	1.83 324	0.35 378	0.14 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

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

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

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

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

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

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

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
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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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
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
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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