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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

qyd29nn	0.19 6	0.20 35	0.70 76	0.19 1	0.11 2	0.36 73	0.13 14	0.31 9	0.23 2	0.14 3	0.14 16	0.17 69	0.15 33	0.28 74	0.18 25	0.09 117	0.10 287	0.07 1	0.06 36	0.07 4	0.07 30

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

tim_s	0.20 31	0.16 6	0.65 43	0.21 46	0.15 103	0.40 108	0.14 40	0.45 119	0.37 109	0.16 17	0.16 41	0.19 96	0.16 54	0.24 9	0.19 45	0.06 1	0.07 53	0.07 1	0.06 36	0.07 4	0.06 1

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

S2M2_XL	0.20 31	0.32 212	1.10 131	0.19 1	0.13 40	0.16 1	0.11 2	0.27 2	0.17 1	0.15 6	0.19 67	0.15 33	0.14 15	0.19 1	0.21 95	0.11 291	0.09 237	0.10 198	0.08 139	0.10 107	0.08 76
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asd	0.20 31	0.22 81	0.65 43	0.22 76	0.17 164	0.41 119	0.14 40	0.35 33	0.32 60	0.24 128	0.20 73	0.15 33	0.18 100	0.26 38	0.16 6	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 36	0.08 66	0.08 76

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

S2M2_L	0.24 95	0.29 179	0.90 110	0.23 90	0.17 164	0.24 5	0.09 1	0.36 39	0.45 195	0.17 50	0.25 123	0.23 127	0.17 76	0.24 9	0.28 225	0.15 441	0.12 362	0.11 264	0.12 309	0.15 214	0.11 157
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
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 58	0.61 20	0.28 200	0.17 164	0.31 29	0.22 189	0.42 88	0.53 277	0.24 128	0.25 123	0.25 154	0.21 145	0.34 140	0.23 157	0.13 379	0.10 287	0.11 264	0.10 206	0.12 140	0.09 102

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

castereo++	0.28 112	0.43 298	0.93 114	0.28 200	0.17 164	0.53 243	0.21 163	0.55 207	0.45 195	0.17 50	0.26 131	0.32 212	0.17 76	0.33 128	0.16 6	0.09 117	0.08 161	0.09 144	0.29 527	0.13 170	0.06 1

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

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

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

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

CASnet	0.28 112	0.31 204	1.20 149	0.28 200	0.11 2	0.47 182	0.19 123	0.44 106	0.44 180	0.38 223	0.31 175	0.23 127	0.17 76	0.29 91	0.19 45	0.10 222	0.06 23	0.15 447	0.12 309	0.16 251	0.07 30
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GLC_STEREO	0.28 112	0.27 145	1.36 176	0.28 200	0.12 9	0.41 119	0.20 142	0.37 47	0.38 115	0.26 162	0.30 161	0.25 154	0.19 123	0.33 128	0.24 182	0.09 117	0.11 336	0.12 322	0.10 206	0.13 170	0.09 102

CREStereo	0.28 112	0.30 192	1.33 171	0.19 1	0.13 40	0.55 266	0.17 98	0.48 148	0.46 205	0.27 169	0.33 190	0.24 141	0.21 145	0.31 108	0.21 95	0.11 291	0.07 53	0.08 85	0.05 1	0.10 107	0.07 30
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
fffft	0.29 122	0.21 58	1.10 131	0.24 108	0.15 103	0.42 138	0.24 257	0.42 88	0.38 115	0.21 86	0.18 62	0.20 105	0.16 54	0.44 215	0.70 463	0.07 29	0.06 23	0.10 198	0.08 139	0.28 445	0.20 387
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.29 122	0.26 137	1.03 121	0.25 127	0.14 73	0.46 175	0.22 189	0.36 39	0.38 115	0.23 117	0.23 106	0.21 114	0.18 100	0.45 230	0.60 438	0.07 29	0.06 23	0.10 198	0.08 139	0.20 337	0.20 387

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CES	0.30 132	0.27 145	1.09 129	0.23 90	0.50 546	0.40 108	0.20 142	0.46 126	0.44 180	0.22 98	0.28 142	0.26 168	0.19 123	0.33 128	0.21 95	0.09 117	0.07 53	0.08 85	0.05 1	0.15 214	0.49 572

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

CroCo-Stereo	0.30 132	0.45 317	1.08 127	0.31 278	0.17 164	0.19 2	0.21 163	0.73 314	0.50 242	0.21 86	0.24 116	0.55 358	0.22 155	0.27 60	0.26 205	0.09 117	0.08 161	0.08 85	0.07 108	0.12 140	0.09 102
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
xyz-stereo-finetune	0.31 140	0.46 320	0.79 93	0.21 46	0.12 9	0.53 243	0.25 277	0.52 183	0.54 290	0.28 174	0.32 181	0.29 196	0.23 172	0.59 309	0.55 417	0.08 51	0.07 53	0.10 198	0.08 139	0.13 170	0.08 76

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

CAS++	0.31 140	0.33 221	1.43 191	0.25 127	0.17 164	0.31 29	0.20 142	0.78 368	0.41 154	0.30 183	0.30 161	0.21 114	0.16 54	0.33 128	0.18 25	0.15 441	0.12 362	0.13 381	0.10 206	0.15 214	0.11 157
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
LoS	0.31 140	0.30 192	1.52 213	0.23 90	0.13 40	0.54 251	0.20 142	0.48 148	0.49 232	0.25 148	0.28 142	0.37 234	0.24 185	0.38 180	0.23 157	0.10 222	0.08 161	0.08 85	0.05 1	0.15 214	0.07 30
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
PMTNet	0.31 140	0.35 243	1.30 166	0.20 21	0.14 73	0.57 301	0.25 277	0.46 126	0.42 165	0.27 169	0.32 181	0.27 180	0.24 185	0.39 186	0.23 157	0.43 583	0.07 53	0.08 85	0.05 1	0.18 300	0.07 30

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

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

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

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

ff7	0.32 146	0.52 345	1.38 180	0.25 127	0.16 134	0.56 283	0.23 224	0.46 126	0.41 154	0.24 128	0.23 106	0.20 105	0.23 172	0.48 256	0.19 45	0.09 117	0.08 161	0.10 198	0.18 448	0.23 381	0.22 414

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CREStereo++_RVC	0.33 155	0.29 179	1.74 258	0.24 108	0.16 134	0.54 251	0.15 70	0.40 72	0.55 297	0.37 215	0.51 315	0.24 141	0.19 123	0.27 60	0.26 205	0.09 117	0.06 23	0.08 85	0.30 537	0.08 66	0.06 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.33 155	0.49 335	1.75 264	0.23 90	0.12 9	0.54 251	0.16 88	0.40 72	0.45 195	0.45 267	0.51 315	0.26 168	0.22 155	0.29 91	0.20 73	0.10 222	0.10 287	0.08 85	0.06 36	0.08 66	0.11 157

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

IGEV-Stereo	0.34 163	0.54 355	1.47 201	0.25 127	0.16 134	0.56 283	0.23 224	0.49 155	0.40 144	0.25 148	0.24 116	0.22 118	0.24 185	0.54 291	0.19 45	0.09 117	0.10 287	0.10 198	0.18 448	0.24 396	0.29 489
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
XX-TBD	0.34 163	0.77 453	1.75 264	0.34 361	0.13 40	0.51 215	0.17 98	0.43 97	0.50 242	0.37 215	0.49 302	0.23 127	0.18 100	0.28 74	0.24 182	0.10 222	0.07 53	0.08 85	0.06 36	0.09 88	0.07 30

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

RAFT-Stereo	0.36 184	0.21 58	1.70 244	0.29 232	0.18 202	0.55 266	0.26 299	0.78 368	0.36 101	0.57 400	0.67 460	0.33 218	0.24 185	0.32 117	0.23 157	0.10 222	0.08 161	0.09 144	0.07 108	0.09 88	0.12 194
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
DDF-Stereo	0.37 192	0.27 145	0.79 93	0.39 447	0.29 395	0.38 91	0.21 163	0.47 140	0.51 250	0.32 197	0.17 55	0.79 495	0.23 172	0.64 326	1.04 520	0.11 291	0.07 53	0.09 144	0.12 309	0.35 510	0.15 287

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

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

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

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

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

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

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

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

DIP-Stereo	0.37 192	0.34 234	1.50 210	0.27 175	0.18 202	0.63 406	0.17 98	0.92 484	0.53 277	0.49 307	0.48 285	0.30 201	0.30 272	0.39 186	0.30 260	0.10 222	0.08 161	0.10 198	0.08 139	0.15 214	0.12 194
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MM-Stereo_test2	0.38 202	0.28 169	2.46 494	0.43 480	0.15 103	0.50 205	0.25 277	0.47 140	0.38 115	0.33 201	0.26 131	0.23 127	0.22 155	0.34 140	0.29 240	0.08 51	0.09 237	0.09 144	0.10 206	0.36 516	0.22 414

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

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

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

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

PSM-adaLoss	0.38 202	0.27 145	1.78 284	0.44 487	0.17 164	0.60 348	0.29 366	0.51 169	0.52 258	0.47 277	0.43 244	0.44 291	0.28 250	0.47 250	0.28 225	0.12 349	0.08 161	0.12 322	0.10 206	0.17 273	0.12 194

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

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

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

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

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

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

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

GMStereo	0.38 202	0.99 538	1.91 363	0.27 175	0.16 134	0.39 100	0.23 224	0.47 140	0.62 370	0.38 223	0.34 197	0.25 154	0.25 201	0.39 186	0.29 240	0.14 422	0.08 161	0.10 198	0.12 309	0.15 214	0.11 157
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
Gwc-CoAtRS	0.38 202	0.33 221	1.92 366	0.27 175	0.41 514	0.48 190	0.19 123	0.59 233	0.46 205	0.43 250	0.39 229	0.57 376	0.26 215	0.32 117	0.26 205	0.09 117	0.09 237	0.09 144	0.31 544	0.11 129	0.09 102

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

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

CASS	0.39 217	0.30 192	1.61 228	0.32 307	0.17 164	0.53 243	0.24 257	0.70 294	0.49 232	0.59 432	0.54 352	0.40 256	0.40 353	0.41 195	0.30 260	0.17 479	0.10 287	0.14 417	0.11 269	0.18 300	0.17 334
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Patchmatch Stereo++	0.39 217	0.27 145	1.78 284	0.44 487	0.16 134	0.61 369	0.27 324	0.51 169	0.52 258	0.47 277	0.43 244	0.43 280	0.28 250	0.54 291	0.28 225	0.12 349	0.08 161	0.12 322	0.10 206	0.17 273	0.12 194
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
iGMRVC	0.39 217	0.27 145	1.78 284	0.44 487	0.17 164	0.61 369	0.27 324	0.51 169	0.52 258	0.47 277	0.43 244	0.44 291	0.28 250	0.55 295	0.28 225	0.12 349	0.08 161	0.12 322	0.10 206	0.17 273	0.12 194

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

AdaStereo	0.44 266	0.38 265	1.79 305	0.34 361	0.20 250	0.57 301	0.28 342	0.92 484	0.69 439	0.52 336	0.55 362	0.61 394	0.33 293	0.48 256	0.39 336	0.17 479	0.08 161	0.17 485	0.11 269	0.18 300	0.12 194
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
AIO-test1	0.45 284	0.87 490	2.27 458	0.33 330	0.33 448	0.50 205	0.22 189	0.74 318	0.66 419	0.29 179	0.41 238	0.29 196	0.22 155	0.73 360	0.29 240	0.09 117	0.08 161	0.12 322	0.14 371	0.30 461	0.22 414

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

HITNet	0.46 294	0.92 503	2.09 417	0.33 330	0.14 73	0.55 266	0.22 189	0.83 405	0.56 308	0.51 327	0.49 302	0.48 332	0.37 324	0.48 256	0.54 416	0.09 117	0.06 23	0.10 198	0.08 139	0.23 381	0.09 102
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

StereoDRNet-Refined	0.50 344	0.41 286	1.50 210	0.33 330	0.21 264	0.68 458	0.26 299	0.81 392	0.68 430	0.67 493	0.68 468	0.73 467	0.42 382	1.10 408	0.59 436	0.11 291	0.08 161	0.14 417	0.14 371	0.25 409	0.21 399
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iResNet_ROB	0.50 344	1.15 569	1.73 254	0.31 278	0.21 264	0.58 319	0.22 189	0.95 514	0.82 534	0.58 418	0.62 418	0.57 376	0.39 345	0.84 382	0.40 344	0.11 291	0.08 161	0.09 144	0.06 36	0.21 351	0.13 232

G2L-ROB	0.51 361	0.95 518	1.96 391	0.29 232	0.22 291	0.59 336	0.28 342	0.76 342	0.57 312	0.55 377	0.45 259	0.70 455	0.32 288	1.38 439	0.47 382	0.11 291	0.07 53	0.09 144	0.08 139	0.20 337	0.13 232

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

HGLStereo	0.54 386	0.69 422	2.00 399	0.35 378	0.40 507	0.66 440	0.30 374	0.83 405	0.62 370	0.57 400	0.69 477	0.69 445	0.54 458	1.07 405	0.55 417	0.13 379	0.13 386	0.13 381	0.11 269	0.19 321	0.17 334

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

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

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

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

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

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

XX-Stereo	0.55 398	0.54 355	3.50 608	0.48 519	0.39 498	0.54 251	0.17 98	0.89 457	0.40 144	0.44 256	0.65 455	0.85 519	0.19 123	0.77 372	0.21 95	0.10 222	0.14 407	0.10 198	0.32 550	0.17 273	0.14 252

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

HSM	0.62 445	0.76 444	1.72 251	0.30 251	0.29 395	0.64 419	0.28 342	0.94 501	0.62 370	0.58 418	0.57 382	1.40 596	0.64 506	2.59 598	0.42 352	0.11 291	0.08 161	0.10 198	0.08 139	0.14 194	0.11 157

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

HSM-Net_RVC	0.67 476	0.34 234	2.23 452	0.26 158	0.19 235	0.67 446	0.29 366	1.26 599	0.69 439	0.72 515	0.70 487	0.78 490	0.42 382	3.77 629	0.41 350	0.13 379	0.09 237	0.10 198	0.09 170	0.12 140	0.11 157
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
zero-FE	0.80 534	0.27 145	8.23 636	0.49 521	0.98 604	0.33 46	0.20 142	0.48 148	1.28 597	0.17 50	0.20 73	0.77 486	0.22 155	0.60 315	0.97 503	0.11 291	0.07 53	0.09 144	0.10 206	0.33 488	0.14 252

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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
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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ELAS	1.39 597	0.79 463	2.86 559	0.53 540	0.50 546	2.81 628	2.20 632	1.61 615	1.50 608	2.28 624	2.35 612	1.82 606	2.13 618	1.73 496	2.22 595	0.35 578	0.37 577	0.35 575	0.35 560	0.49 572	0.47 568
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

xyz-stereo	3.02 629	0.29 179	30.64 664	0.23 90	0.12 9	15.52 649	0.24 257	0.51 169	0.47 223	0.59 432	7.99 642	0.64 410	0.47 427	1.39 440	0.50 398	0.09 117	0.07 53	0.34 574	0.07 108	0.13 170	0.08 76

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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