Low-res two-view results

This table lists the benchmark results for the low-res two-view scenario. This benchmark evaluates the Middlebury stereo metrics (for all metrics, smaller is better):

bad 0.5, 1.0, 2.0, 4.0 [%]: Fraction of pixels with errors larger than the given number of disparities.
Average error [px]: The per-pixel average disparity error.
Root mean square error [px]: The per-pixel root mean square disparity error.
50%, 90%, 95%, 99% error quantile [px]: The highest disparity error within the given percentage of best pixels (for 50%, this is the median error).
Time [s]: The runtime of the method.

The mask determines whether the metric is evaluated for all pixels with ground truth, or only for pixels which are visible in both images (non-occluded).
The coverage selector allows to limit the table to results for all pixels (dense), or a given minimum fraction of pixels.

Methods with suffix _ROB may participate in the Robust Vision Challenge.

Click one or more dataset result cells or column headers to show visualizations. Most visualizations are only available for training datasets. The visualizations may not work with mobile browsers.

Method	all	lakes. 1l	lakes. 1s	sand box 1l	sand box 1s	stora. room 1l	stora. room 1s	stora. room 2l	stora. room 2s	stora. room 2 1l	stora. room 2 1s	stora. room 2 2l	stora. room 2 2s	stora. room 3l	stora. room 3s	tunnel 1l	tunnel 1s	tunnel 2l	tunnel 2s	tunnel 3l	tunnel 3s

S2M2_XL	0.25 1	0.25 127	0.43 57	0.36 1	0.24 39	0.16 2	0.18 2	0.34 1	0.24 4	0.29 15	0.41 79	0.24 9	0.23 14	0.32 1	0.27 23	0.20 251	0.18 364	0.18 168	0.16 208	0.18 172	0.15 60
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
FoundationStereo	0.26 2	0.23 84	0.41 49	0.40 71	0.24 39	0.32 25	0.22 54	0.43 2	0.24 4	0.31 47	0.25 8	0.30 41	0.32 93	0.36 3	0.27 23	0.16 82	0.12 46	0.15 71	0.11 7	0.13 24	0.14 28

4k_L	0.27 3	0.20 38	0.40 37	0.39 49	0.25 71	0.32 25	0.21 35	0.59 36	0.33 22	0.32 52	0.30 39	0.35 70	0.28 57	0.44 11	0.29 66	0.16 82	0.13 100	0.14 8	0.11 7	0.12 1	0.14 28

aaa3	0.27 3	0.20 38	0.40 37	0.38 25	0.25 71	0.28 10	0.21 35	0.57 19	0.34 29	0.33 62	0.26 13	0.35 70	0.28 57	0.47 23	0.28 39	0.15 62	0.12 46	0.14 8	0.11 7	0.13 24	0.16 109

5k_new	0.27 3	0.20 38	0.40 37	0.39 49	0.25 71	0.30 17	0.20 16	0.54 12	0.35 40	0.30 28	0.27 21	0.37 91	0.26 31	0.54 65	0.29 66	0.14 37	0.12 46	0.14 8	0.11 7	0.12 1	0.15 60

USM	0.27 3	0.18 4	0.39 27	0.41 81	0.21 8	0.38 70	0.21 35	0.56 16	0.39 71	0.29 15	0.31 49	0.38 99	0.21 6	0.50 49	0.28 39	0.16 82	0.13 100	0.14 8	0.11 7	0.13 24	0.14 28

weee2	0.27 3	0.20 38	0.38 11	0.39 49	0.24 39	0.35 41	0.20 16	0.53 7	0.33 22	0.30 28	0.27 21	0.39 104	0.26 31	0.47 23	0.28 39	0.13 23	0.12 46	0.14 8	0.11 7	0.13 24	0.15 60

uiiii_40	0.27 3	0.19 12	0.37 3	0.36 1	0.25 71	0.32 25	0.19 7	0.53 7	0.28 8	0.30 28	0.26 13	0.33 59	0.40 145	0.55 70	0.27 23	0.13 23	0.11 22	0.15 71	0.11 7	0.13 24	0.13 4

iked130	0.27 3	0.19 12	0.38 11	0.39 49	0.24 39	0.35 41	0.22 54	0.60 42	0.32 19	0.30 28	0.27 21	0.33 59	0.26 31	0.44 11	0.27 23	0.15 62	0.13 100	0.14 8	0.11 7	0.13 24	0.15 60

ITERv14	0.27 3	0.19 12	0.39 27	0.38 25	0.23 23	0.35 41	0.21 35	0.64 60	0.34 29	0.29 15	0.29 33	0.34 65	0.23 14	0.47 23	0.28 39	0.14 37	0.13 100	0.14 8	0.11 7	0.12 1	0.15 60

v134_o9	0.27 3	0.19 12	0.38 11	0.39 49	0.27 108	0.37 61	0.22 54	0.62 55	0.35 40	0.30 28	0.31 49	0.31 44	0.26 31	0.48 32	0.26 7	0.14 37	0.12 46	0.14 8	0.11 7	0.13 24	0.15 60

ITERv12	0.27 3	0.19 12	0.37 3	0.38 25	0.26 97	0.32 25	0.20 16	0.57 19	0.34 29	0.29 15	0.31 49	0.38 99	0.27 46	0.46 20	0.27 23	0.14 37	0.12 46	0.14 8	0.11 7	0.13 24	0.15 60

vnu138km	0.27 3	0.19 12	0.38 11	0.38 25	0.24 39	0.36 52	0.21 35	0.58 28	0.35 40	0.30 28	0.26 13	0.37 91	0.25 22	0.49 40	0.29 66	0.15 62	0.13 100	0.14 8	0.11 7	0.13 24	0.14 28

ITERv10	0.27 3	0.19 12	0.39 27	0.38 25	0.25 71	0.33 30	0.20 16	0.59 36	0.34 29	0.30 28	0.28 29	0.36 81	0.29 64	0.51 56	0.29 66	0.14 37	0.12 46	0.14 8	0.11 7	0.12 1	0.14 28

99wein	0.27 3	0.19 12	0.38 11	0.37 6	0.23 23	0.32 25	0.20 16	0.61 49	0.35 40	0.30 28	0.32 55	0.36 81	0.24 18	0.50 49	0.29 66	0.14 37	0.12 46	0.14 8	0.11 7	0.12 1	0.15 60

ITERv7	0.27 3	0.20 38	0.38 11	0.37 6	0.23 23	0.36 52	0.20 16	0.60 42	0.35 40	0.30 28	0.31 49	0.35 70	0.26 31	0.48 32	0.29 66	0.14 37	0.12 46	0.14 8	0.11 7	0.12 1	0.15 60

s6wercc	0.27 3	0.19 12	0.38 11	0.37 6	0.24 39	0.36 52	0.20 16	0.57 19	0.35 40	0.30 28	0.29 33	0.35 70	0.27 46	0.46 20	0.28 39	0.14 37	0.12 46	0.14 8	0.11 7	0.12 1	0.15 60

a5sdf	0.27 3	0.20 38	0.38 11	0.37 6	0.24 39	0.35 41	0.20 16	0.57 19	0.35 40	0.30 28	0.30 39	0.35 70	0.26 31	0.48 32	0.29 66	0.14 37	0.12 46	0.14 8	0.11 7	0.12 1	0.15 60

MLG-Stereo_test2	0.27 3	0.22 68	0.40 37	0.39 49	0.24 39	0.35 41	0.18 2	0.58 28	0.23 2	0.28 9	0.24 6	0.34 65	0.19 1	0.79 165	0.24 3	0.16 82	0.11 22	0.15 71	0.11 7	0.13 24	0.14 28

gc-stereo	0.28 20	0.19 12	0.38 11	0.39 49	0.23 23	0.31 22	0.21 35	0.58 28	0.34 29	0.33 62	0.26 13	0.36 81	0.30 76	0.48 32	0.30 86	0.18 162	0.16 297	0.14 8	0.11 7	0.12 1	0.15 60

mfccc	0.28 20	0.19 12	0.40 37	0.38 25	0.24 39	0.39 73	0.20 16	0.59 36	0.33 22	0.31 47	0.24 6	0.40 109	0.29 64	0.50 49	0.29 66	0.15 62	0.14 180	0.13 1	0.11 7	0.12 1	0.16 109

ss10	0.28 20	0.19 12	0.39 27	0.39 49	0.23 23	0.30 17	0.21 35	0.65 66	0.36 60	0.32 52	0.33 59	0.33 59	0.23 14	0.53 61	0.31 99	0.16 82	0.14 180	0.14 8	0.11 7	0.13 24	0.13 4

SX	0.28 20	0.20 38	0.41 49	0.39 49	0.23 23	0.33 30	0.20 16	0.57 19	0.36 60	0.31 47	0.21 2	0.42 113	0.25 22	0.56 74	0.30 86	0.16 82	0.13 100	0.13 1	0.11 7	0.12 1	0.15 60

ACM	0.28 20	0.19 12	0.39 27	0.39 49	0.26 97	0.37 61	0.19 7	0.57 19	0.35 40	0.32 52	0.32 55	0.36 81	0.24 18	0.50 49	0.29 66	0.15 62	0.14 180	0.14 8	0.11 7	0.12 1	0.14 28

4.5w_L	0.28 20	0.18 4	0.37 3	0.37 6	0.26 97	0.33 30	0.21 35	0.53 7	0.27 7	0.31 47	0.27 21	0.31 44	0.39 139	0.67 126	0.28 39	0.13 23	0.11 22	0.14 8	0.11 7	0.13 24	0.13 4

StePilot	0.28 20	0.18 4	0.38 11	0.37 6	0.25 71	0.33 30	0.20 16	0.52 6	0.29 11	0.32 52	0.28 29	0.29 36	0.39 139	0.76 151	0.28 39	0.13 23	0.11 22	0.14 8	0.11 7	0.12 1	0.13 4

tim_s	0.28 20	0.18 4	0.39 27	0.41 81	0.35 294	0.36 52	0.24 81	0.57 19	0.40 74	0.29 15	0.30 39	0.45 129	0.22 10	0.50 49	0.26 7	0.12 6	0.13 100	0.14 8	0.11 7	0.14 57	0.12 1

qyd29nn	0.28 20	0.20 38	0.40 37	0.37 6	0.22 14	0.31 22	0.20 16	0.59 36	0.32 19	0.28 9	0.29 33	0.34 65	0.29 64	0.68 131	0.27 23	0.18 162	0.19 384	0.14 8	0.11 7	0.13 24	0.14 28

yuret106	0.28 20	0.19 12	0.40 37	0.38 25	0.25 71	0.33 30	0.20 16	0.65 66	0.31 15	0.27 5	0.27 21	0.39 104	0.30 76	0.50 49	0.28 39	0.17 122	0.17 328	0.14 8	0.11 7	0.12 1	0.14 28

uio108cc	0.28 20	0.18 4	0.37 3	0.38 25	0.23 23	0.43 103	0.24 81	0.63 57	0.35 40	0.28 9	0.29 33	0.37 91	0.29 64	0.46 20	0.26 7	0.18 162	0.17 328	0.14 8	0.11 7	0.13 24	0.13 4

oiu110	0.28 20	0.20 38	0.38 11	0.38 25	0.25 71	0.35 41	0.21 35	0.61 49	0.35 40	0.29 15	0.28 29	0.38 99	0.33 96	0.47 23	0.27 23	0.17 122	0.18 364	0.14 8	0.11 7	0.12 1	0.16 109

dd23bbn	0.28 20	0.19 12	0.36 1	0.39 49	0.23 23	0.43 103	0.22 54	0.66 71	0.33 22	0.29 15	0.37 68	0.32 49	0.27 46	0.51 56	0.28 39	0.14 37	0.14 180	0.13 1	0.11 7	0.13 24	0.14 28

hj116sk	0.28 20	0.19 12	0.38 11	0.38 25	0.26 97	0.36 52	0.19 7	0.64 60	0.37 66	0.27 5	0.27 21	0.42 113	0.25 22	0.54 65	0.28 39	0.16 82	0.14 180	0.13 1	0.11 7	0.12 1	0.14 28

v20iiwwt	0.28 20	0.20 38	0.37 3	0.39 49	0.24 39	0.43 103	0.23 71	0.61 49	0.33 22	0.33 62	0.30 39	0.38 99	0.28 57	0.47 23	0.31 99	0.14 37	0.14 180	0.14 8	0.11 7	0.13 24	0.16 109

ITER124	0.28 20	0.19 12	0.36 1	0.38 25	0.24 39	0.44 111	0.21 35	0.55 14	0.34 29	0.35 73	0.25 8	0.37 91	0.27 46	0.49 40	0.28 39	0.15 62	0.15 258	0.14 8	0.11 7	0.14 57	0.15 60

dddd17k	0.28 20	0.19 12	0.38 11	0.39 49	0.24 39	0.35 41	0.21 35	0.57 19	0.34 29	0.32 52	0.30 39	0.35 70	0.27 46	0.49 40	0.28 39	0.16 82	0.14 180	0.14 8	0.11 7	0.13 24	0.15 60

zxcv128	0.28 20	0.19 12	0.38 11	0.37 6	0.26 97	0.34 36	0.21 35	0.64 60	0.30 14	0.30 28	0.30 39	0.36 81	0.30 76	0.47 23	0.28 39	0.17 122	0.17 328	0.14 8	0.11 7	0.13 24	0.14 28

ITERv8	0.28 20	0.19 12	0.38 11	0.38 25	0.24 39	0.36 52	0.20 16	0.64 60	0.36 60	0.30 28	0.33 59	0.34 65	0.26 31	0.50 49	0.29 66	0.14 37	0.12 46	0.14 8	0.11 7	0.12 1	0.15 60

LGtest1	0.28 20	0.23 84	0.46 65	0.42 93	0.22 14	0.41 83	0.19 7	0.58 28	0.29 11	0.30 28	0.25 8	0.29 36	0.29 64	0.57 81	0.26 7	0.18 162	0.12 46	0.16 102	0.12 73	0.14 57	0.16 109

SteFusion	0.29 40	0.17 1	0.40 37	0.38 25	0.30 178	0.40 75	0.25 86	0.58 28	0.40 74	0.30 28	0.47 106	0.28 31	0.22 10	0.60 95	0.28 39	0.11 1	0.12 46	0.14 8	0.12 73	0.14 57	0.13 4

xxxad45	0.29 40	0.18 4	0.37 3	0.41 81	0.34 275	0.37 61	0.29 119	0.56 16	0.43 89	0.29 15	0.27 21	0.48 149	0.28 57	0.47 23	0.27 23	0.12 6	0.14 180	0.14 8	0.12 73	0.15 88	0.13 4

ACW_4w	0.29 40	0.17 1	0.38 11	0.40 71	0.34 275	0.34 36	0.28 110	0.58 28	0.40 74	0.29 15	0.32 55	0.47 142	0.24 18	0.61 100	0.27 23	0.12 6	0.14 180	0.15 71	0.12 73	0.15 88	0.13 4

5w_v4	0.29 40	0.17 1	0.37 3	0.41 81	0.37 313	0.35 41	0.28 110	0.56 16	0.43 89	0.30 28	0.31 49	0.54 181	0.27 46	0.45 15	0.27 23	0.12 6	0.14 180	0.14 8	0.12 73	0.15 88	0.13 4

ITERv28	0.29 40	0.19 12	0.40 37	0.38 25	0.26 97	0.41 83	0.23 71	0.62 55	0.33 22	0.29 15	0.31 49	0.35 70	0.26 31	0.60 95	0.28 39	0.17 122	0.17 328	0.14 8	0.11 7	0.13 24	0.15 60

ITERv24	0.29 40	0.19 12	0.37 3	0.37 6	0.24 39	0.42 95	0.21 35	0.63 57	0.34 29	0.32 52	0.35 64	0.35 70	0.31 83	0.47 23	0.28 39	0.16 82	0.18 364	0.14 8	0.11 7	0.13 24	0.16 109

ITERv21	0.29 40	0.20 38	0.39 27	0.37 6	0.27 108	0.37 61	0.21 35	0.58 28	0.34 29	0.28 9	0.26 13	0.39 104	0.26 31	0.64 117	0.30 86	0.18 162	0.16 297	0.14 8	0.11 7	0.12 1	0.15 60

ITERv19	0.29 40	0.20 38	0.46 65	0.39 49	0.23 23	0.28 10	0.23 71	0.53 7	0.38 68	0.44 115	0.54 139	0.27 21	0.29 64	0.58 85	0.30 86	0.13 23	0.10 2	0.14 8	0.12 73	0.14 57	0.14 28

252Zero-FE	0.29 40	0.24 105	0.47 75	0.42 93	0.25 71	0.29 15	0.19 7	0.71 90	0.49 108	0.32 52	0.34 62	0.22 2	0.25 22	0.43 10	0.30 86	0.16 82	0.13 100	0.14 8	0.12 73	0.13 24	0.15 60

MonStereo	0.29 40	0.19 12	0.47 75	0.37 6	0.22 14	0.55 209	0.31 135	0.60 42	0.44 93	0.29 15	0.28 29	0.23 3	0.20 2	0.60 95	0.26 7	0.11 1	0.11 22	0.14 8	0.11 7	0.14 57	0.14 28

Wavelet-MonSter	0.29 40	0.21 58	0.51 106	0.41 81	0.27 108	0.26 4	0.25 86	0.51 5	0.31 15	0.37 84	0.48 109	0.28 31	0.35 112	0.54 65	0.29 66	0.11 1	0.11 22	0.14 8	0.11 7	0.13 24	0.13 4

Monster-pub-eth3d	0.29 40	0.19 12	0.48 80	0.37 6	0.22 14	0.55 209	0.31 135	0.60 42	0.44 93	0.29 15	0.29 33	0.23 3	0.21 6	0.59 91	0.26 7	0.11 1	0.11 22	0.14 8	0.11 7	0.14 57	0.14 28

IGEV	0.29 40	0.18 4	0.43 57	0.38 25	0.31 200	0.45 116	0.21 35	0.63 57	0.42 84	0.32 52	0.44 93	0.26 17	0.20 2	0.44 11	0.26 7	0.14 37	0.12 46	0.16 102	0.13 117	0.12 1	0.14 28

MLG-Stereo_test3	0.29 40	0.20 38	0.46 65	0.43 100	0.24 39	0.47 130	0.19 7	0.75 101	0.31 15	0.36 77	0.22 4	0.35 70	0.21 6	0.61 100	0.26 7	0.16 82	0.12 46	0.16 102	0.11 7	0.13 24	0.15 60

MLG-Stereo_test1	0.29 40	0.21 58	0.42 54	0.41 81	0.25 71	0.37 61	0.20 16	0.71 90	0.20 1	0.25 2	0.17 1	0.33 59	0.26 31	0.92 212	0.26 7	0.15 62	0.11 22	0.16 102	0.11 7	0.13 24	0.13 4

MonSter	0.29 40	0.19 12	0.48 80	0.37 6	0.22 14	0.55 209	0.31 135	0.60 42	0.44 93	0.29 15	0.29 33	0.23 3	0.20 2	0.60 95	0.26 7	0.11 1	0.11 22	0.14 8	0.11 7	0.14 57	0.14 28

dual_stereo	0.29 40	0.21 58	0.39 27	0.40 71	0.23 23	0.25 3	0.22 54	0.59 36	0.32 19	0.33 62	0.26 13	0.40 109	0.23 14	0.86 189	0.30 86	0.16 82	0.13 100	0.14 8	0.11 7	0.14 57	0.14 28

PyraSte	0.30 57	0.18 4	0.41 49	0.41 81	0.32 233	0.38 70	0.22 54	0.60 42	0.41 82	0.30 28	0.40 76	0.47 142	0.25 22	0.59 91	0.26 7	0.12 6	0.12 46	0.14 8	0.12 73	0.14 57	0.12 1

ITERv30	0.30 57	0.20 38	0.41 49	0.36 1	0.24 39	0.30 17	0.22 54	0.57 19	0.36 60	0.26 3	0.30 39	0.41 112	0.31 83	0.89 203	0.28 39	0.17 122	0.19 384	0.14 8	0.11 7	0.12 1	0.16 109

OmniDepth	0.30 57	0.21 58	0.39 27	0.41 81	0.18 1	0.57 220	0.32 145	0.71 90	0.35 40	0.27 5	0.26 13	0.39 104	0.43 162	0.48 32	0.29 66	0.14 37	0.10 2	0.13 1	0.12 73	0.15 88	0.13 4

LG-Stereo_L2	0.30 57	0.23 84	0.50 98	0.38 25	0.26 97	0.26 4	0.20 16	0.84 133	0.31 15	0.31 47	0.26 13	0.25 13	0.26 31	0.94 216	0.23 1	0.15 62	0.12 46	0.16 102	0.12 73	0.14 57	0.13 4

asda	0.31 61	0.24 105	0.51 106	0.39 49	0.24 39	0.43 103	0.33 153	0.68 75	0.40 74	0.39 95	0.44 93	0.27 21	0.35 112	0.55 70	0.31 99	0.12 6	0.10 2	0.14 8	0.11 7	0.14 57	0.13 4

4.5_new	0.31 61	0.25 127	0.46 65	0.38 25	0.24 39	0.52 181	0.36 192	0.65 66	0.35 40	0.48 140	0.43 84	0.27 21	0.27 46	0.42 8	0.26 7	0.14 37	0.10 2	0.15 71	0.13 117	0.17 136	0.15 60

4.5w-stereo	0.31 61	0.25 127	0.46 65	0.38 25	0.24 39	0.52 181	0.36 192	0.65 66	0.35 40	0.48 140	0.43 84	0.27 21	0.27 46	0.42 8	0.26 7	0.14 37	0.10 2	0.15 71	0.13 117	0.17 136	0.15 60

LG-Stereo_L1	0.31 61	0.24 105	0.49 88	0.38 25	0.27 108	0.28 10	0.21 35	0.68 75	0.29 11	0.27 5	0.25 8	0.25 13	0.22 10	1.25 299	0.24 3	0.16 82	0.12 46	0.15 71	0.12 73	0.14 57	0.13 4

MLG-Stereo	0.31 61	0.20 38	0.42 54	0.42 93	0.20 3	0.41 83	0.19 7	0.85 135	0.24 4	0.26 3	0.22 4	0.33 59	0.27 46	1.09 264	0.27 23	0.15 62	0.11 22	0.16 102	0.11 7	0.13 24	0.13 4

zaero_v3	0.32 66	0.20 38	0.48 80	0.38 25	0.23 23	0.57 220	0.20 16	0.69 80	0.40 74	0.42 108	0.43 84	0.32 49	0.24 18	0.73 142	0.27 23	0.13 23	0.11 22	0.14 8	0.12 73	0.13 24	0.14 28

ITERv2	0.32 66	0.20 38	0.53 117	0.38 25	0.23 23	0.51 174	0.19 7	0.68 75	0.41 82	0.41 107	0.41 79	0.35 70	0.25 22	0.76 151	0.29 66	0.13 23	0.11 22	0.14 8	0.12 73	0.13 24	0.14 28

Monster-pub-mixall	0.32 66	0.20 38	0.44 62	0.37 6	0.22 14	0.28 10	0.18 2	0.69 80	0.36 60	0.37 84	0.36 66	0.27 21	0.20 2	1.43 348	0.25 5	0.15 62	0.12 46	0.13 1	0.11 7	0.12 1	0.15 60

asd	0.32 66	0.22 68	0.49 88	0.40 71	0.25 71	0.47 130	0.30 128	0.77 105	0.35 40	0.44 115	0.40 76	0.28 31	0.34 104	0.64 117	0.29 66	0.13 23	0.10 2	0.14 8	0.12 73	0.15 88	0.13 4

4.25_new	0.32 66	0.27 171	0.49 88	0.40 71	0.27 108	0.49 146	0.39 231	0.69 80	0.35 40	0.40 102	0.43 84	0.27 21	0.36 120	0.48 32	0.32 112	0.12 6	0.10 2	0.15 71	0.11 7	0.14 57	0.13 4

4.5w_new	0.32 66	0.27 171	0.49 88	0.40 71	0.27 108	0.49 146	0.39 231	0.69 80	0.35 40	0.40 102	0.43 84	0.27 21	0.36 120	0.48 32	0.32 112	0.12 6	0.10 2	0.15 71	0.11 7	0.14 57	0.13 4

4.25w-stereo	0.32 66	0.27 171	0.49 88	0.40 71	0.27 108	0.49 146	0.39 231	0.69 80	0.35 40	0.40 102	0.43 84	0.27 21	0.36 120	0.48 32	0.32 112	0.12 6	0.10 2	0.15 71	0.12 73	0.14 57	0.13 4

4w-stereo	0.32 66	0.25 127	0.52 113	0.38 25	0.25 71	0.46 121	0.28 110	0.68 75	0.35 40	0.43 112	0.45 97	0.28 31	0.39 139	0.63 115	0.31 99	0.12 6	0.10 2	0.15 71	0.12 73	0.14 57	0.14 28

IGEV-Stereo++	0.32 66	0.22 68	0.47 75	0.48 155	0.33 254	0.33 30	0.22 54	0.78 113	0.48 105	0.35 73	0.41 79	0.32 49	0.47 196	0.40 4	0.29 66	0.15 62	0.12 46	0.15 71	0.12 73	0.15 88	0.15 60

ITERv4	0.33 75	0.20 38	0.42 54	0.36 1	0.24 39	0.34 36	0.20 16	0.78 113	0.52 116	0.47 131	0.58 151	0.28 31	0.46 187	0.53 61	0.37 167	0.13 23	0.12 46	0.14 8	0.12 73	0.14 57	0.20 221

AdaDepth	0.33 75	0.23 84	0.69 201	0.46 128	0.29 161	0.44 111	0.24 81	0.54 12	0.38 68	0.33 62	0.38 70	0.26 17	0.31 83	0.81 169	0.27 23	0.12 6	0.13 100	0.16 102	0.13 117	0.16 112	0.20 221

2.5w	0.33 75	0.23 84	0.53 117	0.41 81	0.25 71	0.42 95	0.38 217	0.69 80	0.35 40	0.38 88	0.54 139	0.24 9	0.26 31	0.91 210	0.29 66	0.13 23	0.10 2	0.14 8	0.13 117	0.14 57	0.15 60

2.75w_new	0.33 75	0.24 105	0.51 106	0.36 1	0.24 39	0.41 83	0.42 257	0.61 49	0.40 74	0.50 157	0.44 93	0.24 9	0.34 104	0.77 155	0.34 126	0.13 23	0.11 22	0.14 8	0.11 7	0.13 24	0.13 4

3.25w_new	0.33 75	0.22 68	0.50 98	0.39 49	0.24 39	0.52 181	0.33 153	0.77 105	0.43 89	0.49 148	0.46 103	0.32 49	0.37 127	0.64 117	0.28 39	0.12 6	0.10 2	0.14 8	0.12 73	0.12 1	0.15 60

3.25w	0.33 75	0.22 68	0.50 98	0.39 49	0.24 39	0.52 181	0.33 153	0.77 105	0.43 89	0.49 148	0.46 103	0.32 49	0.37 127	0.64 117	0.28 39	0.12 6	0.10 2	0.14 8	0.12 73	0.12 1	0.15 60

LG-G_1	0.33 75	0.22 68	0.48 80	0.44 107	0.20 3	0.64 272	0.18 2	0.80 117	0.28 8	0.30 28	0.30 39	0.36 81	0.35 112	0.88 198	0.26 7	0.17 122	0.13 100	0.16 102	0.11 7	0.14 57	0.16 109

LG-G	0.33 75	0.22 68	0.48 80	0.44 107	0.20 3	0.64 272	0.18 2	0.80 117	0.28 8	0.30 28	0.30 39	0.36 81	0.35 112	0.88 198	0.26 7	0.17 122	0.13 100	0.16 102	0.11 7	0.14 57	0.16 109

GEAStereo	0.34 83	0.23 84	0.46 65	0.49 170	0.33 254	0.46 121	0.35 179	0.87 146	0.42 84	0.36 77	0.39 72	0.32 49	0.33 96	0.45 15	0.29 66	0.22 321	0.13 100	0.17 129	0.13 117	0.17 136	0.16 109

ITER	0.34 83	0.20 38	0.48 80	0.37 6	0.22 14	0.37 61	0.20 16	0.61 49	0.35 40	0.42 108	0.49 114	0.34 65	0.25 22	1.36 325	0.30 86	0.14 37	0.11 22	0.13 1	0.11 7	0.13 24	0.14 28

qwe	0.34 83	0.22 68	0.48 80	0.39 49	0.27 108	0.49 146	0.30 128	0.76 103	0.40 74	0.51 167	0.49 114	0.26 17	0.29 64	0.83 177	0.35 135	0.12 6	0.10 2	0.14 8	0.12 73	0.15 88	0.14 28

3.75w	0.34 83	0.23 84	0.50 98	0.39 49	0.30 178	0.62 252	0.36 192	0.70 89	0.38 68	0.44 115	0.49 114	0.25 13	0.36 120	0.72 139	0.28 39	0.13 23	0.09 1	0.14 8	0.12 73	0.13 24	0.15 60

2w_stereo	0.34 83	0.25 127	0.52 113	0.40 71	0.23 23	0.46 121	0.47 327	0.77 105	0.44 93	0.47 131	0.51 125	0.24 9	0.44 170	0.49 40	0.31 99	0.12 6	0.10 2	0.15 71	0.12 73	0.15 88	0.16 109

SGD-Stereo	0.34 83	0.22 68	0.44 62	0.39 49	0.20 3	0.42 95	0.22 54	0.71 90	0.33 22	0.43 112	0.34 62	0.27 21	0.35 112	1.15 278	0.33 121	0.21 286	0.11 22	0.16 102	0.13 117	0.17 136	0.15 60

GREAT-IGEV	0.34 83	0.22 68	0.54 122	0.40 71	0.31 200	0.36 52	0.28 110	0.59 36	0.66 166	0.28 9	0.51 125	0.29 36	0.29 64	0.86 189	0.28 39	0.15 62	0.12 46	0.15 71	0.11 7	0.17 136	0.16 109

DEFOM-Stereo	0.34 83	0.23 84	0.46 65	0.44 107	0.29 161	0.79 346	0.23 71	0.50 4	0.39 71	0.38 88	0.32 55	0.23 3	0.25 22	1.21 294	0.28 39	0.17 122	0.12 46	0.15 71	0.11 7	0.14 57	0.16 109

2.25w	0.35 91	0.24 105	0.55 125	0.38 25	0.24 39	0.44 111	0.25 86	0.69 80	0.42 84	0.49 148	0.59 155	0.27 21	0.35 112	0.83 177	0.37 167	0.13 23	0.11 22	0.14 8	0.12 73	0.13 24	0.17 139

3.5w_stereo	0.35 91	0.27 171	0.55 125	0.38 25	0.25 71	0.54 203	0.34 166	0.73 96	0.40 74	0.46 129	0.45 97	0.31 44	0.38 137	0.80 168	0.40 198	0.12 6	0.10 2	0.15 71	0.12 73	0.14 57	0.16 109

3w_stereo	0.35 91	0.25 127	0.60 150	0.41 81	0.21 8	0.52 181	0.53 372	0.72 95	0.47 103	0.47 131	0.50 121	0.23 3	0.45 177	0.49 40	0.30 86	0.13 23	0.10 2	0.15 71	0.12 73	0.15 88	0.17 139

monsters	0.35 91	0.21 58	0.49 88	0.43 100	0.39 337	0.34 36	0.26 97	0.69 80	0.44 93	0.49 148	0.41 79	0.23 3	0.26 31	1.38 333	0.27 23	0.14 37	0.11 22	0.14 8	0.12 73	0.13 24	0.15 60

S2M2_L	0.35 91	0.28 188	0.47 75	0.43 100	0.30 178	0.31 22	0.16 1	0.61 49	0.68 171	0.32 52	0.49 114	0.47 142	0.34 104	0.40 4	0.33 121	0.25 388	0.22 431	0.20 233	0.22 372	0.25 374	0.23 300
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
GSStereo	0.36 96	0.23 84	0.46 65	0.50 189	0.33 254	0.46 121	0.35 179	1.31 298	0.53 121	0.38 88	0.39 72	0.32 49	0.33 96	0.45 15	0.29 66	0.20 251	0.12 46	0.16 102	0.13 117	0.17 136	0.18 157

Zero-FE251	0.36 96	0.25 127	0.64 174	0.49 170	0.30 178	0.57 220	0.24 81	0.86 142	0.36 60	0.53 173	0.39 72	0.51 164	0.41 146	0.49 40	0.28 39	0.19 206	0.15 258	0.17 129	0.12 73	0.14 57	0.16 109

1w_stereo	0.36 96	0.21 58	0.47 75	0.44 107	0.27 108	0.47 130	0.54 386	0.66 71	0.51 114	0.44 115	0.67 173	0.25 13	0.45 177	0.62 106	0.34 126	0.12 6	0.10 2	0.14 8	0.11 7	0.14 57	0.15 60

monsterstereo	0.36 96	0.21 58	0.53 117	0.48 155	0.36 303	0.27 8	0.29 119	0.58 28	0.52 116	0.45 124	0.61 159	0.26 17	0.27 46	1.23 296	0.28 39	0.14 37	0.12 46	0.15 71	0.12 73	0.16 112	0.13 4

111111	0.36 96	0.22 68	0.49 88	0.47 143	0.45 392	0.36 52	0.22 54	1.04 198	0.44 93	0.33 62	0.33 59	0.40 109	0.26 31	0.99 232	0.27 23	0.17 122	0.12 46	0.15 71	0.11 7	0.15 88	0.15 60

RAStereo	0.36 96	0.22 68	0.85 296	0.48 155	0.28 146	0.27 8	0.28 110	0.77 105	0.65 164	0.33 62	0.43 84	0.44 119	0.31 83	0.45 15	0.35 135	0.18 162	0.15 258	0.19 196	0.15 171	0.19 208	0.15 60

VIP-Stereo	0.37 102	0.25 127	0.62 162	0.41 81	0.46 401	0.82 363	0.22 54	0.67 74	0.48 105	0.32 52	0.55 143	0.37 91	0.31 83	0.85 186	0.28 39	0.18 162	0.12 46	0.16 102	0.12 73	0.15 88	0.14 28

gasm-f	0.37 102	0.24 105	0.50 98	0.49 170	0.33 254	0.37 61	0.44 294	0.87 146	0.42 84	0.36 77	0.65 167	0.32 49	0.46 187	0.58 85	0.30 86	0.22 321	0.13 100	0.17 129	0.13 117	0.19 208	0.16 109

LG-Stereo	0.37 102	0.27 171	0.94 341	0.48 155	0.26 97	0.37 61	0.30 128	0.88 150	0.57 135	0.38 88	0.58 151	0.29 36	0.21 6	0.51 56	0.37 167	0.14 37	0.14 180	0.20 233	0.18 250	0.18 172	0.14 28

GIP-stereo	0.37 102	0.25 127	0.49 88	0.55 281	0.41 363	0.37 61	0.22 54	1.03 191	0.56 132	0.35 73	0.52 128	0.46 133	0.37 127	0.55 70	0.28 39	0.20 251	0.13 100	0.16 102	0.12 73	0.16 112	0.16 109

zero-FE	0.38 106	0.24 105	0.54 122	0.48 155	0.46 401	0.29 15	0.23 71	0.69 80	0.34 29	0.34 70	0.41 79	0.37 91	0.49 213	0.68 131	0.35 135	0.23 345	0.12 46	0.18 168	0.13 117	0.82 589	0.19 193

LG-Stereo_Zeroshot	0.38 106	0.25 127	0.61 157	0.53 251	0.29 161	0.36 52	0.22 54	1.24 280	0.42 84	0.45 124	0.65 167	0.37 91	0.51 224	0.41 7	0.30 86	0.18 162	0.12 46	0.17 129	0.13 117	0.18 172	0.20 221

AIO_rvc	0.38 106	0.25 127	0.65 181	0.47 143	0.31 200	0.55 209	0.38 217	0.98 172	0.51 114	0.35 73	0.48 109	0.49 153	0.22 10	0.87 194	0.31 99	0.16 82	0.12 46	0.16 102	0.12 73	0.15 88	0.15 60

AIO_test	0.38 106	0.24 105	0.59 141	0.47 143	0.31 200	0.55 209	0.44 294	0.86 142	0.50 111	0.34 70	0.48 109	0.46 133	0.30 76	0.76 151	0.31 99	0.17 122	0.12 46	0.17 129	0.13 117	0.16 112	0.15 60

IGEV-RUCA	0.38 106	0.24 105	0.51 106	0.51 205	0.36 303	0.59 236	0.23 71	0.68 75	0.52 116	0.39 95	0.50 121	0.44 119	0.31 83	0.86 189	0.31 99	0.24 367	0.13 100	0.16 102	0.12 73	0.20 247	0.21 250

MaDis-Stereo	0.38 106	0.27 171	0.72 211	0.45 116	0.35 294	0.30 17	0.31 135	0.81 120	0.54 124	0.38 88	0.38 70	0.58 198	0.49 213	0.53 61	0.39 181	0.20 251	0.16 297	0.19 196	0.15 171	0.19 208	0.15 60

UniTT-Stereo	0.38 106	0.24 105	0.67 190	0.49 170	0.36 303	0.40 75	0.32 145	0.55 14	0.55 128	0.55 180	0.55 143	0.36 81	0.31 83	0.59 91	0.52 292	0.21 286	0.15 258	0.17 129	0.15 171	0.19 208	0.17 139

DDF-Stereo	0.39 113	0.24 105	0.53 117	0.51 205	0.45 392	0.30 17	0.23 71	0.64 60	0.34 29	0.34 70	0.40 76	0.37 91	0.48 201	0.94 216	0.35 135	0.24 367	0.12 46	0.18 168	0.13 117	0.85 590	0.19 193

HUF	0.39 113	0.27 171	0.71 209	0.43 100	0.24 39	0.51 174	0.47 327	0.99 180	0.55 128	0.37 84	0.45 97	0.53 177	0.41 146	0.70 135	0.29 66	0.18 162	0.14 180	0.16 102	0.12 73	0.15 88	0.17 139

fffft	0.39 113	0.24 105	0.56 131	0.45 116	0.34 275	0.42 95	0.48 334	0.85 135	0.39 71	0.45 124	0.35 64	0.38 99	0.31 83	1.32 319	0.34 126	0.14 37	0.12 46	0.19 196	0.15 171	0.16 112	0.18 157
1: 1. 1
AIO-Stereo	0.39 113	0.26 147	0.54 122	0.50 189	0.24 39	0.45 116	0.39 231	1.13 233	0.57 135	0.42 108	0.49 114	0.52 172	0.25 22	0.74 143	0.32 112	0.16 82	0.13 100	0.18 168	0.14 151	0.16 112	0.15 60

ours_stereo	0.40 117	0.30 236	0.57 133	0.47 143	0.31 200	0.40 75	0.44 294	0.79 116	0.58 138	0.36 77	0.58 151	0.46 133	0.33 96	1.14 277	0.33 121	0.17 122	0.13 100	0.19 196	0.15 171	0.19 208	0.20 221

RSM++	0.40 117	0.26 147	0.55 125	0.51 205	0.27 108	0.49 146	0.41 249	0.83 127	0.52 116	0.39 95	0.47 106	0.60 208	0.34 104	1.02 243	0.31 99	0.16 82	0.13 100	0.17 129	0.15 171	0.18 172	0.15 60

RSM	0.40 117	0.25 127	0.53 117	0.50 189	0.27 108	0.46 121	0.40 239	0.94 166	0.49 108	0.42 108	0.44 93	0.65 227	0.33 96	1.07 257	0.32 112	0.15 62	0.13 100	0.17 129	0.14 151	0.17 136	0.15 60

trnet	0.40 117	0.23 84	0.40 37	0.37 6	0.20 3	0.53 190	0.29 119	0.81 120	1.15 363	0.59 184	0.72 192	0.53 177	0.43 162	0.56 74	0.37 167	0.18 162	0.13 100	0.15 71	0.10 1	0.14 57	0.14 28

CREStereo	0.40 117	0.24 105	0.40 37	0.37 6	0.22 14	0.52 181	0.29 119	0.81 120	1.15 363	0.59 184	0.72 192	0.51 164	0.42 154	0.57 81	0.37 167	0.19 206	0.13 100	0.15 71	0.10 1	0.14 57	0.15 60
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
FlowAnything_test	0.41 122	0.27 171	0.67 190	0.60 365	0.33 254	0.62 252	0.35 179	0.64 60	0.48 105	0.46 129	0.36 66	0.45 129	0.37 127	0.54 65	0.52 292	0.25 388	0.19 384	0.28 449	0.33 531	0.22 313	0.22 279

MSCF	0.41 122	0.28 188	0.64 174	0.50 189	0.27 108	0.58 234	0.37 207	1.03 191	0.54 124	0.54 175	0.72 192	0.32 49	0.64 293	0.56 74	0.30 86	0.19 206	0.13 100	0.17 129	0.15 171	0.17 136	0.21 250

water-stereo	0.41 122	0.21 58	0.69 201	0.45 116	0.28 146	0.50 165	0.27 103	0.96 167	0.52 116	0.57 183	0.78 206	0.59 204	0.53 232	0.44 11	0.43 222	0.17 122	0.16 297	0.17 129	0.15 171	0.17 136	0.22 279

DEFOM-Stereo_RVC	0.41 122	0.68 541	0.45 64	0.66 434	0.30 178	0.48 140	0.25 86	0.87 146	0.46 101	0.39 95	0.37 68	0.30 41	0.69 313	1.16 282	0.31 99	0.17 122	0.11 22	0.16 102	0.12 73	0.18 172	0.14 28

castereo++	0.41 122	0.26 147	0.51 106	0.44 107	0.32 233	0.96 428	0.22 54	1.13 233	0.61 152	0.33 62	0.45 97	0.50 160	0.39 139	0.94 216	0.25 5	0.18 162	0.12 46	0.17 129	0.12 73	0.14 57	0.16 109

SMoEStereo_RVC	0.41 122	0.26 147	0.55 125	0.46 128	0.31 200	0.60 241	0.36 192	0.85 135	0.47 103	0.47 131	0.43 84	0.42 113	0.34 104	1.40 338	0.31 99	0.15 62	0.12 46	0.20 233	0.15 171	0.16 112	0.18 157

Pointernet	0.41 122	0.21 58	0.63 165	0.45 116	0.29 161	0.51 174	0.27 103	1.54 346	0.70 175	0.48 140	0.64 163	0.49 153	0.37 127	0.51 56	0.36 154	0.18 162	0.13 100	0.14 8	0.11 7	0.14 57	0.14 28

AEACV	0.41 122	0.25 127	0.60 150	0.55 281	0.52 441	0.43 103	0.38 217	0.98 172	0.63 156	0.44 115	0.56 147	0.46 133	0.59 273	0.56 74	0.31 99	0.17 122	0.13 100	0.18 168	0.16 208	0.17 136	0.17 139

LoS	0.41 122	0.23 84	0.46 65	0.39 49	0.23 23	0.48 140	0.40 239	1.12 229	0.94 261	0.50 157	0.66 170	0.49 153	0.42 154	0.63 115	0.39 181	0.19 206	0.14 180	0.16 102	0.11 7	0.14 57	0.15 60
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
EGLCR-Stereo	0.41 122	0.24 105	0.59 141	0.45 116	0.27 108	0.54 203	0.22 54	1.23 278	0.56 132	0.44 115	0.43 84	0.68 235	0.29 64	0.89 203	0.34 126	0.17 122	0.12 46	0.20 233	0.17 232	0.17 136	0.18 157

GLC_STEREO	0.41 122	0.27 171	0.43 57	0.55 281	0.24 39	0.47 130	0.30 128	0.81 120	0.64 161	0.53 173	0.74 198	0.50 160	0.31 83	0.65 123	0.45 240	0.18 162	0.20 400	0.23 334	0.19 273	0.21 293	0.21 250

mms	0.42 133	0.29 211	0.60 150	0.47 143	0.33 254	0.43 103	0.46 316	0.75 101	0.50 111	0.36 77	0.61 159	0.44 119	0.30 76	1.39 336	0.34 126	0.16 82	0.14 180	0.18 168	0.15 171	0.19 208	0.21 250

CASnet	0.42 133	0.26 147	0.52 113	0.52 228	0.21 8	0.49 146	0.35 179	0.85 135	0.85 227	0.84 241	0.69 180	0.48 149	0.31 83	0.57 81	0.34 126	0.19 206	0.12 46	0.27 433	0.22 372	0.23 333	0.15 60
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Selective-IGEV	0.42 133	0.26 147	0.56 131	0.48 155	0.27 108	0.45 116	0.33 153	1.56 352	0.61 152	0.36 77	0.47 106	0.52 172	0.30 76	1.08 260	0.33 121	0.15 62	0.13 100	0.17 129	0.13 117	0.16 112	0.15 60

CroCo-Stereo	0.42 133	0.33 307	0.83 281	0.59 357	0.28 146	0.26 4	0.33 153	1.22 273	0.85 227	0.43 112	0.49 114	0.65 227	0.46 187	0.40 4	0.36 154	0.19 206	0.15 258	0.16 102	0.14 151	0.20 247	0.17 139
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
Replicate-Monster	0.43 137	0.30 236	2.04 531	0.37 6	0.22 14	0.47 130	0.23 71	0.82 125	0.50 111	0.44 115	0.27 21	0.31 44	0.29 64	1.01 239	0.26 7	0.14 37	0.11 22	0.14 8	0.12 73	0.13 24	0.38 491

GASTEREO	0.43 137	0.29 211	0.62 162	0.51 205	0.27 108	0.62 252	0.36 192	1.02 183	0.58 138	0.55 180	0.83 221	0.30 41	0.65 298	0.64 117	0.30 86	0.19 206	0.13 100	0.17 129	0.15 171	0.16 112	0.21 250

castereo	0.43 137	0.25 127	0.50 98	0.46 128	0.30 178	0.60 241	0.56 403	1.23 278	0.83 220	0.39 95	0.70 186	0.45 129	0.68 309	0.54 65	0.33 121	0.17 122	0.11 22	0.17 129	0.13 117	0.16 112	0.14 28

WCG-NET	0.43 137	0.23 84	0.58 135	0.42 93	0.26 97	0.46 121	0.32 145	0.77 105	1.16 370	0.77 222	0.75 199	0.58 198	0.44 170	0.62 106	0.38 175	0.16 82	0.12 46	0.16 102	0.14 151	0.15 88	0.14 28

MGS-Stereo	0.43 137	0.28 188	0.61 157	0.46 128	0.28 146	0.49 146	0.33 153	0.60 42	0.89 237	0.47 131	1.32 408	0.51 164	0.32 93	0.66 125	0.39 181	0.20 251	0.16 297	0.18 168	0.16 208	0.18 172	0.18 157

MoCha-V2	0.43 137	0.23 84	0.55 125	0.56 302	0.23 23	0.44 111	0.32 145	1.35 306	0.63 156	0.54 175	0.55 143	0.42 113	0.57 252	1.12 273	0.28 39	0.15 62	0.13 100	0.15 71	0.13 117	0.17 136	0.18 157

GCAP-Stereo	0.43 137	0.32 287	0.80 258	0.50 189	0.27 108	0.53 190	0.31 135	1.05 202	0.67 168	0.69 208	0.71 189	0.58 198	0.42 154	0.51 56	0.35 135	0.18 162	0.15 258	0.18 168	0.13 117	0.17 136	0.15 60

MM-Stereo_test2	0.44 144	0.25 127	0.70 206	0.54 265	0.33 254	0.55 209	0.45 310	1.02 183	0.84 223	0.61 195	0.51 125	0.49 153	0.42 154	0.82 171	0.32 112	0.16 82	0.13 100	0.18 168	0.14 151	0.19 208	0.17 139

fffy	0.44 144	0.29 211	0.67 190	0.47 143	0.30 178	0.46 121	0.34 166	0.98 172	0.57 135	0.40 102	0.59 155	0.55 185	0.41 146	1.26 303	0.37 167	0.16 82	0.14 180	0.19 196	0.16 208	0.19 208	0.20 221

Occ-G	0.44 144	0.23 84	0.59 141	0.44 107	0.27 108	0.43 103	0.61 435	0.85 135	0.62 154	0.48 140	0.66 170	1.00 363	0.45 177	0.79 165	0.45 240	0.17 122	0.14 180	0.18 168	0.13 117	0.16 112	0.18 157

depthmonostereo	0.45 147	0.26 147	0.89 314	0.49 170	0.24 39	0.60 241	0.36 192	1.03 191	0.77 193	0.50 157	0.65 167	0.50 160	0.55 243	0.70 135	0.39 181	0.16 82	0.16 297	0.16 102	0.14 151	0.16 112	0.20 221

IGEV++	0.45 147	0.24 105	0.63 165	0.58 338	0.32 233	0.42 95	0.25 86	2.16 519	0.65 164	0.38 88	0.58 151	0.46 133	0.44 170	0.56 74	0.40 198	0.20 251	0.13 100	0.16 102	0.13 117	0.17 136	0.18 157

ff7	0.45 147	0.30 236	0.64 174	0.47 143	0.33 254	0.49 146	0.42 257	0.93 156	0.59 141	0.50 157	0.53 132	0.44 119	0.48 201	1.41 341	0.36 154	0.18 162	0.13 100	0.21 267	0.15 171	0.18 172	0.21 250

ffff	0.45 147	0.30 236	0.64 174	0.47 143	0.33 254	0.49 146	0.42 257	0.93 156	0.59 141	0.50 157	0.53 132	0.44 119	0.48 201	1.41 341	0.36 154	0.18 162	0.13 100	0.21 267	0.15 171	0.18 172	0.21 250

11t	0.45 147	0.30 236	0.64 174	0.47 143	0.33 254	0.49 146	0.42 257	0.93 156	0.59 141	0.50 157	0.53 132	0.44 119	0.48 201	1.41 341	0.36 154	0.18 162	0.13 100	0.21 267	0.15 171	0.18 172	0.21 250

LoS_RVC	0.45 147	0.29 211	0.48 80	0.49 170	0.83 558	0.51 174	0.43 275	0.65 66	0.44 93	0.47 131	0.78 206	0.44 119	0.60 279	0.59 91	0.37 167	0.14 37	0.12 46	0.14 8	0.10 1	0.14 57	1.08 604

anonymousdsp	0.45 147	0.30 236	0.60 150	0.48 155	0.34 275	0.49 146	0.42 257	0.97 168	0.60 147	0.51 167	0.53 132	0.46 133	0.47 196	1.36 325	0.35 135	0.18 162	0.13 100	0.21 267	0.15 171	0.18 172	0.21 250

ccc-4	0.45 147	0.30 236	0.64 174	0.47 143	0.33 254	0.49 146	0.42 257	0.93 156	0.59 141	0.50 157	0.53 132	0.44 119	0.48 201	1.41 341	0.36 154	0.18 162	0.13 100	0.21 267	0.15 171	0.18 172	0.21 250

IGEV-Stereo	0.45 147	0.30 236	0.60 150	0.48 155	0.34 275	0.49 146	0.42 257	0.98 172	0.60 147	0.51 167	0.53 132	0.46 133	0.47 196	1.36 325	0.35 135	0.18 162	0.13 100	0.21 267	0.15 171	0.18 172	0.21 250
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
TANstereo	0.45 147	0.23 84	0.50 98	0.43 100	0.21 8	0.65 278	0.26 97	0.83 127	0.88 236	0.95 268	0.99 262	0.51 164	0.45 177	0.56 74	0.36 154	0.19 206	0.24 469	0.16 102	0.13 117	0.17 136	0.27 382

DilatedVolume-Stereo	0.46 157	0.24 105	0.72 211	0.45 116	0.33 254	0.72 311	0.29 119	0.83 127	0.53 121	0.82 234	0.73 196	0.52 172	0.44 170	1.16 282	0.42 216	0.15 62	0.15 258	0.15 71	0.14 151	0.16 112	0.17 139

Reg-Stereo(zero)	0.46 157	0.23 84	0.50 98	0.45 116	0.25 71	0.41 83	0.27 103	0.80 117	1.12 346	0.93 263	0.79 209	0.91 323	0.46 187	0.74 143	0.44 227	0.15 62	0.13 100	0.15 71	0.12 73	0.15 88	0.18 157

rvit_stereo_0081_aga	0.46 157	0.37 397	0.91 329	0.52 228	0.41 363	0.49 146	0.40 239	0.88 150	0.66 166	0.59 184	0.56 147	0.53 177	0.43 162	0.67 126	0.44 227	0.27 435	0.21 416	0.22 300	0.20 302	0.26 386	0.19 193

rvit_stereo_0081	0.46 157	0.34 337	0.72 211	0.56 302	0.35 294	0.41 83	0.44 294	0.74 99	1.04 306	0.49 148	0.52 128	0.51 164	0.49 213	0.86 189	0.47 256	0.25 388	0.20 400	0.22 300	0.19 273	0.26 386	0.19 193

rvit_stereo_0082	0.46 157	0.34 337	0.72 211	0.56 302	0.35 294	0.41 83	0.44 294	0.74 99	1.04 306	0.49 148	0.52 128	0.51 164	0.49 213	0.86 189	0.47 256	0.25 388	0.20 400	0.22 300	0.19 273	0.26 386	0.19 193

IGEV-Stereo+	0.46 157	0.23 84	0.51 106	0.42 93	0.46 401	0.15 1	0.19 7	0.45 3	0.37 66	0.28 9	0.25 8	0.31 44	0.41 146	1.43 348	0.31 99	0.18 162	0.13 100	0.15 71	0.12 73	1.09 603	1.74 616

WCG-NET（raft）	0.46 157	0.23 84	0.59 141	0.42 93	0.24 39	0.50 165	0.35 179	0.76 103	1.10 331	0.72 214	0.76 200	0.91 323	0.50 221	0.88 198	0.40 198	0.16 82	0.13 100	0.15 71	0.14 151	0.15 88	0.17 139

ProNet	0.46 157	0.30 236	0.69 201	0.46 128	0.32 233	0.57 220	0.52 366	1.15 249	0.67 168	0.44 115	0.50 121	0.44 119	0.43 162	1.31 313	0.38 175	0.16 82	0.15 258	0.19 196	0.16 208	0.18 172	0.18 157

MC-Stereo	0.46 157	0.24 105	0.58 135	0.63 397	0.30 178	0.38 70	0.32 145	0.98 172	0.74 186	0.66 203	0.85 225	0.56 194	0.60 279	1.07 257	0.32 112	0.17 122	0.12 46	0.17 129	0.15 171	0.16 112	0.16 109

CroCo-Stereo Lap2	0.46 157	0.37 397	0.87 305	0.62 387	0.79 549	0.28 10	0.35 179	0.81 120	0.73 179	0.39 95	0.54 139	0.71 250	0.54 240	0.60 95	0.48 264	0.18 162	0.18 364	0.19 196	0.16 208	0.21 293	0.21 250

DA	0.47 167	0.23 84	0.59 141	0.54 265	0.26 97	1.08 450	0.44 294	1.51 336	0.63 156	0.48 140	0.69 180	0.55 185	0.49 213	0.49 40	0.38 175	0.20 251	0.14 180	0.19 196	0.13 117	0.19 208	0.17 139

GGEV	0.47 167	0.23 84	0.59 141	0.54 265	0.26 97	1.08 450	0.44 294	1.51 336	0.63 156	0.48 140	0.69 180	0.55 185	0.49 213	0.49 40	0.38 175	0.20 251	0.14 180	0.19 196	0.13 117	0.19 208	0.17 139

tt45	0.47 167	0.25 127	0.52 113	0.47 143	0.34 275	0.78 338	0.32 145	0.86 142	0.45 100	0.52 170	0.45 97	0.49 153	0.37 127	2.12 459	0.36 154	0.16 82	0.13 100	0.19 196	0.16 208	0.17 136	0.21 250

rvit_stereo_0080	0.47 167	0.35 366	0.87 305	0.48 155	0.36 303	0.42 95	0.54 386	0.93 156	0.78 197	0.52 170	0.60 157	0.55 185	0.47 196	0.62 106	0.48 264	0.27 435	0.21 416	0.20 233	0.20 302	0.31 448	0.20 221

Former-RAFT_DAM_RVC	0.47 167	0.38 415	0.75 235	0.48 155	0.37 313	0.67 289	0.35 179	0.82 125	1.14 358	0.61 195	0.64 163	0.39 104	0.39 139	0.74 143	0.39 181	0.20 251	0.17 328	0.22 300	0.18 250	0.24 362	0.20 221

whm_eth	0.47 167	0.35 366	0.87 305	0.48 155	0.36 303	0.42 95	0.54 386	0.93 156	0.78 197	0.52 170	0.60 157	0.55 185	0.47 196	0.62 106	0.48 264	0.27 435	0.21 416	0.20 233	0.20 302	0.31 448	0.20 221

XX-TBD	0.47 167	0.71 547	0.39 27	0.81 537	0.25 71	0.57 220	0.26 97	0.73 96	1.30 455	0.78 224	1.01 269	0.45 129	0.33 96	0.49 40	0.39 181	0.20 251	0.15 258	0.15 71	0.11 7	0.17 136	0.15 60

PMTNet	0.47 167	0.22 68	0.43 57	0.39 49	0.24 39	0.71 308	0.26 97	0.78 113	1.03 300	0.65 200	0.69 180	0.55 185	0.48 201	0.90 207	0.36 154	0.99 602	0.13 100	0.15 71	0.10 1	0.15 88	0.15 60

HART	0.48 175	0.24 105	0.63 165	0.52 228	0.27 108	0.41 83	0.29 119	1.32 302	0.54 124	0.59 184	1.47 458	0.61 215	0.34 104	1.09 264	0.32 112	0.16 82	0.14 180	0.19 196	0.14 151	0.19 208	0.18 157

SCV_C0	0.48 175	0.29 211	0.88 310	0.46 128	0.31 200	0.46 121	0.31 135	1.67 374	0.87 233	0.40 102	0.52 128	0.54 181	0.29 64	1.27 306	0.34 126	0.18 162	0.14 180	0.17 129	0.14 151	0.20 247	0.18 157

CAS++	0.48 175	0.34 337	0.59 141	0.48 155	0.32 233	0.45 116	0.29 119	1.73 401	0.78 197	0.71 210	0.73 196	0.36 81	0.28 57	0.70 135	0.35 135	0.27 435	0.22 431	0.26 418	0.21 344	0.29 425	0.22 279
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MIF-Stereo (partial)	0.48 175	0.28 188	0.83 281	0.51 205	0.53 449	0.39 73	0.27 103	1.03 191	0.64 161	0.47 131	0.71 189	0.51 164	0.51 224	1.13 275	0.47 256	0.20 251	0.16 297	0.23 334	0.20 302	0.24 362	0.20 221

StereoAnything_RVC	0.49 179	1.60 610	0.87 305	0.37 6	0.21 8	0.26 4	0.21 35	0.53 7	0.23 2	0.23 1	0.21 2	0.19 1	0.35 112	1.29 310	0.23 1	0.22 321	0.11 22	0.15 71	0.11 7	2.36 614	0.13 4

999	0.49 179	0.25 127	0.55 125	0.51 205	0.35 294	0.74 318	0.31 135	0.89 154	0.59 141	0.39 95	0.50 121	0.50 160	0.36 120	2.41 486	0.41 208	0.17 122	0.13 100	0.18 168	0.15 171	0.16 112	0.23 300

rvit_stereo_0083	0.49 179	0.34 337	0.85 296	0.57 324	0.36 303	0.49 146	0.43 275	0.73 96	1.05 312	0.50 157	0.57 150	0.55 185	0.50 221	0.92 212	0.50 280	0.25 388	0.25 481	0.24 358	0.20 302	0.25 374	0.19 193

rvit_stereo_ft	0.49 179	0.38 415	1.03 373	0.68 460	0.42 373	0.40 75	0.58 416	0.93 156	0.86 230	0.47 131	0.55 143	0.57 196	0.48 201	0.67 126	0.53 302	0.26 414	0.17 328	0.22 300	0.22 372	0.24 362	0.19 193

RAFT-Stereo-weight	0.49 179	0.26 147	0.58 135	0.49 170	0.28 146	0.61 249	0.34 166	1.16 254	1.11 338	1.06 302	0.79 209	0.75 256	0.28 57	0.79 165	0.42 216	0.16 82	0.13 100	0.17 129	0.15 171	0.16 112	0.18 157

IGEVStereo-DCA	0.49 179	0.33 307	0.64 174	0.46 128	0.34 275	0.50 165	0.42 257	0.93 156	0.59 141	0.48 140	0.48 109	0.48 149	0.45 177	2.28 475	0.44 227	0.19 206	0.14 180	0.19 196	0.15 171	0.17 136	0.21 250

plain	0.49 179	0.29 211	1.23 444	0.51 205	0.40 349	0.35 41	0.37 207	1.04 198	0.62 154	0.44 115	0.76 200	0.42 113	0.41 146	1.17 287	0.46 246	0.23 345	0.15 258	0.24 358	0.19 273	0.25 374	0.18 157

testlalala	0.49 179	0.30 236	0.70 206	0.44 107	0.40 349	0.68 293	0.38 217	1.38 312	0.58 138	1.28 419	0.82 219	0.61 215	0.36 120	0.57 81	0.34 126	0.21 286	0.14 180	0.18 168	0.12 73	0.15 88	0.16 109

iRaftStereo_RVC	0.49 179	0.28 188	0.72 211	0.53 251	0.29 161	0.52 181	0.33 153	1.14 237	0.84 223	0.85 243	0.99 262	0.55 185	0.36 120	0.83 177	0.40 198	0.18 162	0.13 100	0.22 300	0.20 302	0.20 247	0.18 157

CREStereo++_RVC	0.49 179	0.22 68	0.46 65	0.48 155	0.38 328	0.45 116	0.25 86	0.77 105	1.30 455	0.82 234	1.23 373	0.47 142	0.37 127	0.55 70	0.44 227	0.16 82	0.11 22	0.16 102	0.80 607	0.18 172	0.12 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
xyz-stereo-finetune	0.50 189	0.27 171	0.63 165	0.43 100	0.23 23	0.79 346	0.46 316	0.83 127	0.82 215	0.63 198	0.63 162	0.54 181	0.44 170	1.69 400	0.62 345	0.16 82	0.15 258	0.19 196	0.16 208	0.17 136	0.16 109

MyStereo07	0.50 189	0.30 236	0.58 135	0.58 338	0.48 414	0.59 236	0.78 482	1.19 262	0.60 147	0.49 148	0.54 139	0.43 118	0.55 243	1.32 319	0.36 154	0.18 162	0.18 364	0.24 358	0.21 344	0.23 333	0.23 300

4D-IteraStereo	0.50 189	0.26 147	0.84 290	0.51 205	0.49 421	0.64 272	0.31 135	0.91 155	1.02 297	1.05 296	0.72 192	0.76 258	0.32 93	0.69 133	0.40 198	0.18 162	0.11 22	0.23 334	0.20 302	0.19 208	0.16 109

MM-Stereo_test1	0.51 192	0.26 147	0.59 141	0.53 251	0.31 200	0.50 165	0.53 372	1.06 204	1.09 327	0.88 250	0.70 186	0.54 181	0.59 273	1.18 288	0.35 135	0.19 206	0.17 328	0.20 233	0.17 232	0.20 247	0.18 157

SCV	0.51 192	0.29 211	0.72 211	0.63 397	0.27 108	0.40 75	0.38 217	2.32 548	0.75 191	0.36 77	0.49 114	0.55 185	0.35 112	1.31 313	0.34 126	0.25 388	0.13 100	0.17 129	0.14 151	0.18 172	0.18 157

CES	0.51 192	0.21 58	0.40 37	0.42 93	1.40 606	0.53 190	0.34 166	1.04 198	0.68 171	0.45 124	0.67 173	0.35 70	0.28 57	0.58 85	0.35 135	0.16 82	0.13 100	0.15 71	0.10 1	0.19 208	1.69 615

sCroCo_RVC	0.51 192	0.43 448	1.15 412	0.66 434	0.60 486	0.52 181	0.40 239	0.93 156	0.64 161	0.45 124	0.76 200	0.49 153	0.49 213	0.65 123	0.49 277	0.27 435	0.28 504	0.23 334	0.22 372	0.29 425	0.28 398

FE-Mocha	0.52 196	0.32 287	0.98 356	0.51 205	0.37 313	0.46 121	0.22 54	1.71 395	0.56 132	1.02 287	1.10 309	0.82 281	0.41 146	0.58 85	0.32 112	0.19 206	0.13 100	0.21 267	0.21 344	0.17 136	0.19 193

RCA-Stereo	0.52 196	0.26 147	0.66 186	0.49 170	0.33 254	0.54 203	0.44 294	1.20 266	1.41 502	0.69 208	1.06 293	0.63 223	0.79 348	0.62 106	0.35 135	0.17 122	0.12 46	0.17 129	0.14 151	0.16 112	0.16 109

MM-Stereo_test3	0.53 198	0.26 147	0.60 150	0.56 302	0.73 528	0.49 146	0.53 372	1.31 298	1.08 319	0.64 199	0.97 256	0.61 215	0.42 154	0.82 171	0.40 198	0.21 286	0.18 364	0.20 233	0.16 208	0.19 208	0.21 250

model_zeroshot	0.53 198	0.31 269	1.00 364	0.57 324	0.39 337	0.74 318	0.39 231	1.38 312	0.67 168	0.88 250	0.85 225	0.71 250	0.37 127	0.77 155	0.39 181	0.21 286	0.17 328	0.19 196	0.17 232	0.17 136	0.22 279

knoymous	0.53 198	0.32 287	0.51 106	0.46 128	0.30 178	0.57 220	0.54 386	1.10 225	0.78 197	0.99 274	0.84 223	0.95 343	0.57 252	0.89 203	0.51 284	0.21 286	0.14 180	0.26 418	0.14 151	0.23 333	0.25 344

tg	0.54 201	0.25 127	0.70 206	0.52 228	0.31 200	0.89 394	0.29 119	1.12 229	0.98 277	0.85 243	1.03 279	0.62 218	0.42 154	1.37 329	0.41 208	0.17 122	0.13 100	0.22 300	0.21 344	0.17 136	0.17 139

GCAP-BAT	0.54 201	0.33 307	0.75 235	0.45 116	0.50 426	0.84 379	0.35 179	0.98 172	0.80 210	0.88 250	1.04 285	0.88 307	0.37 127	1.25 299	0.41 208	0.19 206	0.15 258	0.18 168	0.13 117	0.17 136	0.22 279

HUI-Stereo	0.54 201	0.33 307	0.81 263	0.52 228	0.27 108	0.62 252	0.29 119	1.14 237	0.74 186	1.13 321	0.96 247	0.82 281	0.60 279	0.83 177	0.52 292	0.23 345	0.14 180	0.24 358	0.20 302	0.27 392	0.20 221

FSD	0.55 204	0.53 490	0.67 190	0.64 412	0.52 441	0.54 203	0.58 416	0.71 90	0.54 124	0.54 175	0.53 132	0.60 208	0.52 229	0.58 85	0.56 320	0.51 572	0.48 590	0.50 570	0.49 577	0.50 546	0.51 543

Any-RAFT	0.55 204	0.27 171	0.49 88	0.50 189	0.27 108	0.98 432	0.25 86	1.71 395	1.08 319	0.90 255	0.99 262	1.13 406	0.46 187	0.74 143	0.35 135	0.19 206	0.13 100	0.17 129	0.13 117	0.16 112	0.19 193

Selective-RAFT	0.55 204	0.29 211	0.85 296	0.58 338	0.28 146	0.91 401	0.34 166	1.00 182	0.96 270	0.59 184	0.64 163	0.80 269	0.76 328	1.34 323	0.51 284	0.21 286	0.15 258	0.17 129	0.15 171	0.19 208	0.19 193

test_4	0.55 204	0.23 84	0.67 190	0.56 302	0.32 233	0.71 308	0.39 231	0.83 127	0.72 178	0.93 263	1.87 544	0.70 243	0.41 146	1.21 294	0.39 181	0.16 82	0.13 100	0.21 267	0.23 404	0.20 247	0.18 157

GMOStereo	0.55 204	0.28 188	0.72 211	0.52 228	0.30 178	0.53 190	0.43 275	1.02 183	0.98 277	1.44 489	1.14 338	0.88 307	0.57 252	0.62 106	0.39 181	0.16 82	0.14 180	0.24 358	0.22 372	0.20 247	0.18 157

error version	0.55 204	0.28 188	0.72 211	0.52 228	0.30 178	0.53 190	0.43 275	1.02 183	0.98 277	1.44 489	1.14 338	0.88 307	0.57 252	0.62 106	0.39 181	0.16 82	0.14 180	0.24 358	0.22 372	0.20 247	0.18 157

test-v	0.55 204	0.28 188	0.72 211	0.52 228	0.30 178	0.53 190	0.43 275	1.02 183	0.98 277	1.44 489	1.14 338	0.88 307	0.57 252	0.62 106	0.39 181	0.16 82	0.14 180	0.24 358	0.22 372	0.20 247	0.18 157

test-2	0.55 204	0.28 188	0.72 211	0.52 228	0.30 178	0.53 190	0.43 275	1.02 183	0.98 277	1.44 489	1.14 338	0.88 307	0.57 252	0.62 106	0.39 181	0.16 82	0.14 180	0.24 358	0.22 372	0.20 247	0.18 157

rafts_anoy	0.55 204	0.32 287	0.66 186	0.72 492	0.61 492	0.53 190	0.40 239	1.24 280	1.06 314	0.85 243	0.83 221	0.67 233	0.53 232	0.77 155	0.55 314	0.20 251	0.15 258	0.25 397	0.26 444	0.22 313	0.21 250

s12784h	0.55 204	0.22 68	0.49 88	0.43 100	0.19 2	1.00 434	0.34 166	1.40 318	1.30 455	0.84 241	0.93 242	0.63 223	0.52 229	1.48 360	0.47 256	0.15 62	0.12 46	0.17 129	0.11 7	0.19 208	0.13 4

raftrobust	0.55 204	0.27 171	0.63 165	0.68 460	0.69 521	0.50 165	0.34 166	1.08 212	0.97 274	1.32 436	0.88 233	0.62 218	0.80 355	0.82 171	0.44 227	0.20 251	0.16 297	0.16 102	0.14 151	0.15 88	0.18 157

Gwc-CoAtRS	0.55 204	0.27 171	0.73 225	0.49 170	0.30 178	0.63 263	0.25 86	1.38 312	1.12 346	1.05 296	1.02 272	1.10 397	0.55 243	0.72 139	0.44 227	0.17 122	0.14 180	0.17 129	0.15 171	0.16 112	0.17 139

rvit_0105_6	0.56 216	0.38 415	1.13 405	0.67 448	0.38 328	0.50 165	0.51 355	0.88 150	1.33 466	0.54 175	0.56 147	0.65 227	0.57 252	0.97 230	0.46 246	0.32 488	0.31 523	0.28 449	0.25 426	0.29 425	0.23 300

MSKI-zero shot	0.56 216	0.30 236	0.61 157	0.55 281	0.28 146	0.68 293	0.28 110	1.25 284	0.68 171	0.92 260	1.33 414	0.81 275	0.33 96	1.94 435	0.36 154	0.18 162	0.13 100	0.17 129	0.13 117	0.16 112	0.19 193

EKT-Stereo	0.56 216	0.33 307	0.84 290	0.61 379	0.64 500	0.51 174	0.48 334	1.14 237	0.95 266	0.74 217	0.89 235	0.77 262	0.42 154	1.18 288	0.42 216	0.23 345	0.17 328	0.21 267	0.18 250	0.20 247	0.26 364

LL-Strereo2	0.56 216	0.36 376	0.77 243	0.56 302	0.40 349	0.68 293	0.37 207	1.21 271	0.83 220	0.96 271	0.79 209	0.91 323	0.41 146	1.08 260	0.48 264	0.18 162	0.17 328	0.29 461	0.25 426	0.22 313	0.19 193

test-3	0.56 216	0.24 105	0.82 272	0.50 189	0.29 161	0.57 220	0.34 166	1.09 219	1.03 300	1.33 442	0.69 180	0.87 301	0.45 177	1.68 396	0.39 181	0.17 122	0.12 46	0.20 233	0.17 232	0.17 136	0.16 109

test_1	0.56 216	0.24 105	0.82 272	0.50 189	0.29 161	0.57 220	0.34 166	1.09 219	1.03 300	1.28 419	0.69 180	0.87 301	0.45 177	1.67 394	0.39 181	0.17 122	0.12 46	0.20 233	0.17 232	0.17 136	0.16 109

PSM-adaLoss	0.56 216	0.33 307	0.81 263	0.52 228	0.27 108	0.63 263	0.41 249	1.14 237	0.73 179	1.13 321	0.96 247	0.82 281	0.60 279	1.09 264	0.52 292	0.23 345	0.14 180	0.24 358	0.20 302	0.27 392	0.20 221

ROB_FTStereo	0.56 216	0.33 307	0.82 272	0.52 228	0.27 108	0.62 252	0.25 86	1.14 237	0.74 186	1.13 321	0.96 247	0.82 281	0.60 279	1.18 288	0.52 292	0.23 345	0.14 180	0.24 358	0.20 302	0.27 392	0.20 221

cross-raft	0.56 216	0.26 147	0.65 181	0.55 281	0.31 200	0.66 284	0.37 207	1.68 378	0.82 215	1.06 302	1.07 296	1.25 431	0.45 177	0.74 143	0.39 181	0.15 62	0.13 100	0.19 196	0.16 208	0.19 208	0.17 139

test-1	0.56 216	0.28 188	1.13 405	0.58 338	0.34 275	0.60 241	0.38 217	1.56 352	0.98 277	0.80 227	1.02 272	0.83 291	0.52 229	0.64 117	0.46 246	0.17 122	0.16 297	0.20 233	0.17 232	0.20 247	0.26 364

raft+_RVC	0.56 216	0.29 211	0.61 157	0.65 420	0.56 468	0.53 190	0.53 372	1.40 318	1.02 297	0.78 224	1.04 285	0.70 243	0.55 243	1.00 236	0.49 277	0.18 162	0.16 297	0.19 196	0.19 273	0.18 172	0.17 139

RAFT-Stereo + iAFF	0.56 216	0.28 188	0.81 263	0.45 116	0.25 71	0.40 75	0.34 166	1.12 229	1.13 352	1.35 455	1.58 495	0.80 269	0.67 305	0.71 138	0.43 222	0.14 37	0.11 22	0.18 168	0.17 232	0.18 172	0.16 109

H2IRNET	0.57 228	0.28 188	0.75 235	0.49 170	0.35 294	0.40 75	0.27 103	1.03 191	1.18 381	0.62 197	1.26 381	1.07 382	0.85 374	1.02 243	0.64 353	0.20 251	0.16 297	0.23 334	0.25 426	0.22 313	0.20 221

11t1	0.57 228	0.30 236	0.84 290	0.54 265	0.30 178	0.83 371	0.41 249	1.34 305	0.79 206	0.88 250	0.82 219	0.70 243	0.70 316	0.96 226	0.67 363	0.21 286	0.21 416	0.20 233	0.16 208	0.21 293	0.26 364

rrr	0.57 228	0.33 307	2.43 550	0.46 128	0.34 275	0.50 165	0.38 217	0.84 133	0.55 128	0.48 140	0.48 109	0.48 149	0.45 177	2.28 475	0.44 227	0.19 206	0.14 180	0.19 196	0.15 171	0.17 136	0.18 157

test_3	0.57 228	0.24 105	0.87 305	0.55 281	0.30 178	0.60 241	0.40 239	1.07 207	1.08 319	1.20 369	0.68 175	0.92 331	0.43 162	1.68 396	0.40 198	0.16 82	0.13 100	0.22 300	0.19 273	0.21 293	0.17 139

Patchmatch Stereo++	0.57 228	0.33 307	0.82 272	0.52 228	0.27 108	0.63 263	0.28 110	1.14 237	0.73 179	1.13 321	0.96 247	0.82 281	0.60 279	1.40 338	0.52 292	0.23 345	0.14 180	0.24 358	0.20 302	0.27 392	0.20 221
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
ROB_FTStereo_v2	0.57 228	0.33 307	0.81 263	0.52 228	0.27 108	0.62 252	0.42 257	1.14 237	0.73 179	1.13 321	0.97 256	0.82 281	0.60 279	1.15 278	0.53 302	0.23 345	0.14 180	0.24 358	0.20 302	0.27 392	0.20 221

DeepStereo_RVC	0.57 228	0.31 269	0.78 249	0.53 251	0.30 178	0.57 220	0.32 145	1.11 227	0.80 210	1.17 345	0.94 244	0.83 291	0.93 416	1.01 239	0.61 342	0.23 345	0.14 180	0.21 267	0.19 273	0.24 362	0.26 364

iRAFT	0.57 228	0.33 307	0.82 272	0.52 228	0.27 108	0.63 263	0.28 110	1.14 237	0.73 179	1.13 321	0.96 247	0.82 281	0.60 279	1.40 338	0.52 292	0.23 345	0.14 180	0.24 358	0.20 302	0.27 392	0.20 221

CRE-IMP	0.57 228	0.32 287	0.82 272	0.54 265	0.29 161	0.77 337	0.25 86	1.19 262	0.79 206	1.09 307	0.95 245	0.81 275	0.57 252	1.11 271	0.57 324	0.22 321	0.14 180	0.23 334	0.19 273	0.28 408	0.24 323

RAFT-IKP	0.57 228	0.33 307	0.82 272	0.52 228	0.27 108	0.57 220	0.35 179	1.14 237	0.73 179	1.13 321	0.96 247	0.83 291	0.61 288	1.26 303	0.53 302	0.23 345	0.14 180	0.24 358	0.20 302	0.27 392	0.20 221

test_xeample3	0.57 228	0.33 307	3.11 572	0.46 128	0.34 275	0.55 209	0.38 217	0.86 142	0.49 108	0.54 175	0.46 103	0.44 119	0.44 170	1.49 367	0.45 240	0.18 162	0.14 180	0.19 196	0.15 171	0.17 136	0.18 157

CFNet-RSSM	0.57 228	0.25 127	0.76 240	0.49 170	0.28 146	0.59 236	0.27 103	1.89 446	1.17 375	1.09 307	0.95 245	1.06 379	0.53 232	0.74 143	0.41 208	0.17 122	0.13 100	0.17 129	0.15 171	0.16 112	0.16 109

rvit_0105_4	0.58 240	0.40 430	1.19 433	0.68 460	0.38 328	0.53 190	0.55 396	0.93 156	1.27 431	0.56 182	0.61 159	0.72 252	0.63 289	1.01 239	0.47 256	0.33 495	0.33 541	0.29 461	0.25 426	0.29 425	0.26 364

AE-Stereo	0.58 240	0.29 211	0.81 263	0.62 387	0.41 363	0.69 302	0.46 316	2.49 577	1.25 419	0.49 148	0.77 204	0.69 240	0.46 187	0.61 100	0.42 216	0.17 122	0.16 297	0.21 267	0.20 302	0.19 208	0.18 157

1test111	0.58 240	0.34 337	0.63 165	0.60 365	0.27 108	1.16 469	0.51 355	1.58 357	0.91 243	0.60 191	0.80 214	0.47 142	0.87 391	0.99 232	0.67 363	0.21 286	0.13 100	0.25 397	0.15 171	0.23 333	0.25 344

RAFT-Test	0.58 240	0.27 171	0.81 263	0.50 189	0.33 254	0.95 422	0.27 103	1.40 318	0.89 237	1.00 278	1.12 322	1.39 466	0.48 201	0.74 143	0.41 208	0.17 122	0.14 180	0.17 129	0.14 151	0.16 112	0.18 157

anonymousdsp2	0.58 240	0.29 211	0.93 334	0.51 205	0.30 178	0.75 323	0.46 316	1.95 465	0.87 233	0.81 232	0.78 206	0.76 258	0.48 201	1.10 268	0.45 240	0.19 206	0.14 180	0.18 168	0.13 117	0.20 247	0.22 279

fff	0.58 240	0.26 147	1.15 412	0.46 128	0.25 71	0.48 140	0.36 192	1.20 266	1.28 439	1.13 321	1.03 279	0.59 204	1.04 468	0.77 155	0.58 329	0.17 122	0.14 180	0.17 129	0.13 117	0.15 88	0.24 323

iGMRVC	0.58 240	0.33 307	0.81 263	0.52 228	0.27 108	0.62 252	0.38 217	1.14 237	0.73 179	1.13 321	0.97 256	0.82 281	0.59 273	1.54 370	0.53 302	0.23 345	0.14 180	0.24 358	0.20 302	0.27 392	0.20 221

RALCasStereoNet	0.58 240	0.34 337	0.77 243	0.65 420	0.64 500	0.64 272	0.51 355	1.06 204	0.99 286	0.71 210	1.06 293	0.77 262	0.44 170	1.38 333	0.52 292	0.20 251	0.18 364	0.18 168	0.16 208	0.20 247	0.22 279

DCANet	0.58 240	0.26 147	1.15 412	0.45 116	0.25 71	0.49 146	0.36 192	1.18 258	1.35 471	1.15 337	1.04 285	0.60 208	0.91 406	0.84 182	0.58 329	0.17 122	0.14 180	0.17 129	0.13 117	0.19 208	0.25 344

csc	0.58 240	0.26 147	1.15 412	0.46 128	0.25 71	0.48 140	0.36 192	1.20 266	1.28 439	1.13 321	1.03 279	0.59 204	1.04 468	0.77 155	0.58 329	0.17 122	0.14 180	0.17 129	0.13 117	0.15 88	0.24 323

cscssc	0.58 240	0.26 147	1.15 412	0.46 128	0.25 71	0.48 140	0.36 192	1.20 266	1.28 439	1.13 321	1.03 279	0.59 204	1.04 468	0.77 155	0.58 329	0.17 122	0.14 180	0.17 129	0.13 117	0.15 88	0.24 323

GMStereo	0.58 240	0.50 478	1.09 392	0.52 228	0.32 233	0.80 353	0.43 275	1.02 183	1.41 502	0.89 254	0.77 204	0.52 172	0.46 187	0.89 203	0.56 320	0.25 388	0.16 297	0.20 233	0.22 372	0.31 448	0.27 382
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
IGEV-FE	0.59 252	0.33 307	1.11 399	0.63 397	0.37 313	0.41 83	0.33 153	1.80 418	0.79 206	1.04 293	1.10 309	1.05 378	0.43 162	0.87 194	0.48 264	0.18 162	0.13 100	0.19 196	0.18 250	0.20 247	0.23 300

xyz-stereo-finetune2	0.59 252	0.29 211	0.66 186	0.41 81	0.24 39	1.08 450	0.34 166	0.87 146	0.60 147	0.68 207	1.08 303	0.58 198	0.79 348	2.39 485	0.83 407	0.17 122	0.15 258	0.21 267	0.17 232	0.16 112	0.18 157

gcap-zeroshot	0.59 252	0.30 236	1.11 399	0.51 205	0.30 178	0.79 346	0.36 192	1.86 438	0.86 230	0.90 255	0.68 175	1.44 475	0.50 221	0.82 171	0.35 135	0.19 206	0.16 297	0.18 168	0.15 171	0.18 172	0.18 157

ACVNet-DCA	0.59 252	0.34 337	0.63 165	0.60 365	0.27 108	1.16 469	0.51 355	1.58 357	0.91 243	0.60 191	0.80 214	0.47 142	0.87 391	1.48 360	0.35 135	0.21 286	0.13 100	0.25 397	0.15 171	0.23 333	0.25 344

IGEV_Zeroshot_test	0.59 252	0.33 307	1.11 399	0.63 397	0.37 313	0.41 83	0.33 153	1.80 418	0.79 206	1.04 293	1.10 309	1.06 379	0.43 162	0.87 194	0.48 264	0.18 162	0.13 100	0.19 196	0.18 250	0.20 247	0.23 300

DCANet-4	0.59 252	0.28 188	1.65 499	0.44 107	0.25 71	0.48 140	0.36 192	1.15 249	1.36 480	1.13 321	1.03 279	0.56 194	0.74 322	0.77 155	0.58 329	0.17 122	0.14 180	0.17 129	0.13 117	0.15 88	0.24 323

x	0.59 252	0.34 337	0.79 253	0.51 205	0.32 233	0.69 302	0.46 316	1.64 370	0.97 274	0.86 248	0.86 227	0.83 291	0.74 322	0.75 150	0.70 371	0.21 286	0.22 431	0.22 300	0.20 302	0.21 293	0.24 323

sAnonymous2	0.59 252	0.61 516	1.82 512	0.61 379	0.52 441	0.51 174	0.54 386	0.97 168	0.70 175	0.50 157	0.68 175	0.46 133	0.63 289	0.61 100	0.41 208	0.22 321	0.17 328	0.23 334	0.21 344	0.85 590	0.56 559

CroCo_RVC	0.59 252	0.61 516	1.82 512	0.61 379	0.52 441	0.51 174	0.54 386	0.97 168	0.70 175	0.50 157	0.68 175	0.46 133	0.63 289	0.61 100	0.41 208	0.22 321	0.17 328	0.23 334	0.21 344	0.85 590	0.56 559

testlalala2	0.60 261	0.30 236	0.68 195	1.79 611	1.30 604	0.65 278	0.41 249	1.06 204	0.75 191	0.91 257	0.96 247	0.75 256	0.34 104	0.56 74	0.45 240	0.18 162	0.16 297	0.17 129	0.13 117	0.17 136	0.19 193

MIM_Stereo	0.60 261	0.26 147	1.02 369	0.49 170	0.32 233	0.52 181	0.28 110	1.41 322	0.82 215	1.02 287	1.16 346	0.93 333	0.53 232	1.48 360	0.63 349	0.17 122	0.17 328	0.20 233	0.19 273	0.17 136	0.18 157

MIPNet	0.60 261	0.31 269	1.07 386	0.51 205	0.34 275	0.68 293	0.40 239	1.67 374	1.14 358	1.11 310	0.93 242	0.60 208	0.78 339	0.77 155	0.58 329	0.18 162	0.14 180	0.19 196	0.16 208	0.18 172	0.21 250

AFF-stereo	0.60 261	0.28 188	0.72 211	0.48 155	0.29 161	0.34 36	0.37 207	1.22 273	1.20 387	1.21 376	1.59 499	1.10 397	0.70 316	1.01 239	0.44 227	0.14 37	0.12 46	0.19 196	0.20 302	0.18 172	0.15 60

R-Stereo Train	0.60 261	0.30 236	0.72 211	0.57 324	0.37 313	0.68 293	0.52 366	1.45 327	0.78 197	1.61 530	1.50 469	0.76 258	0.53 232	0.67 126	0.51 284	0.19 206	0.16 297	0.18 168	0.15 171	0.18 172	0.19 193

RAFT-Stereo	0.60 261	0.30 236	0.72 211	0.57 324	0.37 313	0.68 293	0.52 366	1.45 327	0.78 197	1.61 530	1.50 469	0.76 258	0.53 232	0.67 126	0.51 284	0.19 206	0.16 297	0.18 168	0.15 171	0.18 172	0.19 193
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
AIO-test2	0.61 267	0.30 236	0.93 334	0.65 420	0.65 505	0.79 346	0.50 353	1.33 304	1.40 498	0.65 200	1.15 344	0.53 177	0.42 154	1.18 288	0.36 154	0.25 388	0.18 364	0.26 418	0.31 510	0.20 247	0.21 250

AIO-test1	0.61 267	0.27 171	0.68 195	0.68 460	1.02 582	0.79 346	0.36 192	1.59 362	1.35 471	0.59 184	0.89 235	0.60 208	0.49 213	1.20 293	0.36 154	0.18 162	0.17 328	0.23 334	0.25 426	0.18 172	0.26 364

rvit_0105_5	0.61 267	0.41 440	1.19 433	0.67 448	0.37 313	0.57 220	0.56 403	1.08 212	1.28 439	0.65 200	0.68 175	0.77 262	0.67 305	0.91 210	0.51 284	0.33 495	0.32 535	0.30 473	0.27 462	0.28 408	0.28 398

riskmin	0.62 270	0.29 211	0.73 225	0.50 189	0.34 275	0.86 387	0.44 294	1.74 403	1.07 316	0.76 221	0.76 200	1.19 415	1.01 452	0.84 182	0.60 339	0.20 251	0.16 297	0.24 358	0.16 208	0.24 362	0.29 412

qqq	0.62 270	0.36 376	0.88 310	0.50 189	0.28 146	0.64 272	0.62 438	1.58 357	0.91 243	0.83 236	0.96 247	0.95 343	0.79 348	0.99 232	0.67 363	0.21 286	0.23 459	0.24 358	0.23 404	0.23 333	0.25 344

ADStereo(finetuned)	0.62 270	0.26 147	1.59 495	0.45 116	0.25 71	0.49 146	0.36 192	1.18 258	1.35 471	1.16 341	1.04 285	0.60 208	1.18 505	0.85 186	0.57 324	0.17 122	0.14 180	0.17 129	0.13 117	0.19 208	0.24 323

dd	0.62 270	0.51 482	1.17 427	0.56 302	0.33 254	0.74 318	0.46 316	1.03 191	1.40 498	0.80 227	0.87 230	0.60 208	0.57 252	1.02 243	0.86 412	0.28 453	0.18 364	0.26 418	0.19 273	0.35 478	0.27 382

IPLGR	0.62 270	0.28 188	1.32 462	0.50 189	0.29 161	0.65 278	0.34 166	1.47 332	1.19 383	1.21 376	1.07 296	0.70 243	0.65 298	1.05 250	0.55 314	0.18 162	0.15 258	0.20 233	0.17 232	0.21 293	0.20 221

PFNet+	0.62 270	0.31 269	0.99 359	0.57 324	0.31 200	0.57 220	0.30 128	0.99 180	1.25 419	1.33 442	1.10 309	0.79 267	0.57 252	1.35 324	0.53 302	0.26 414	0.17 328	0.28 449	0.26 444	0.21 293	0.27 382

NRIStereo	0.62 270	0.31 269	0.78 249	0.56 302	0.28 146	0.63 263	0.33 153	1.16 254	0.92 248	1.15 337	0.87 230	0.90 319	0.58 269	2.24 470	0.56 320	0.22 321	0.14 180	0.21 267	0.19 273	0.22 313	0.18 157

RALAANet	0.62 270	0.37 397	0.97 353	0.66 434	0.50 426	0.67 289	0.31 135	1.27 289	1.09 327	1.11 310	1.17 349	0.88 307	0.46 187	1.27 306	0.45 240	0.20 251	0.15 258	0.21 267	0.18 250	0.27 392	0.19 193

FENet	0.62 270	0.30 236	0.68 195	0.57 324	0.33 254	0.82 363	0.40 239	1.41 322	1.12 346	1.03 291	0.87 230	0.98 352	0.84 369	1.00 236	0.70 371	0.23 345	0.16 297	0.23 334	0.20 302	0.22 313	0.24 323

RAFT+CT+SA	0.63 279	0.30 236	0.73 225	0.69 473	0.37 313	0.40 75	0.55 396	1.93 460	1.04 306	0.72 214	1.23 373	0.62 218	0.69 313	1.69 400	0.42 216	0.19 206	0.13 100	0.22 300	0.22 372	0.21 293	0.19 193

GANet-ADL	0.63 279	0.38 415	0.82 272	0.67 448	0.41 363	0.68 293	0.51 355	1.64 370	1.16 370	0.98 273	1.10 309	0.90 319	0.58 269	0.81 169	0.63 349	0.27 435	0.18 364	0.18 168	0.16 208	0.23 333	0.27 382

AnonymousM	0.63 279	1.14 587	0.43 57	0.46 128	0.32 233	0.43 103	0.46 316	1.27 289	0.78 197	1.00 278	0.66 170	0.68 235	0.45 177	0.61 100	0.46 246	0.21 286	0.16 297	1.84 618	0.98 615	0.15 88	0.15 60

HHNet	0.64 282	0.28 188	0.69 201	0.45 116	0.46 401	0.50 165	0.57 409	1.13 233	1.03 300	1.26 408	2.21 569	0.70 243	0.59 273	1.10 268	0.51 284	0.21 286	0.13 100	0.23 334	0.19 273	0.20 247	0.31 438

Pruner-Stereo	0.64 282	0.31 269	0.79 253	0.66 434	0.31 200	0.61 249	0.42 257	1.22 273	1.09 327	1.53 513	1.09 307	0.94 339	0.55 243	1.37 329	0.56 320	0.25 388	0.14 180	0.24 358	0.21 344	0.21 293	0.25 344

Anonymous3	0.64 282	0.47 464	1.31 459	0.59 357	0.50 426	0.93 412	0.69 459	1.11 227	0.83 220	0.74 217	0.89 235	0.65 227	0.68 309	1.08 260	0.54 311	0.40 536	0.31 523	0.26 418	0.26 444	0.31 448	0.30 428

DIP-Stereo	0.64 282	0.32 287	0.91 329	0.49 170	0.36 303	0.91 401	0.33 153	2.51 580	0.77 193	1.25 395	1.00 267	0.68 235	0.51 224	0.92 212	0.65 358	0.19 206	0.15 258	0.21 267	0.17 232	0.19 208	0.22 279
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
tt1	0.65 286	0.34 337	0.65 181	0.60 365	0.27 108	1.14 462	0.48 334	1.08 212	2.62 601	0.59 184	0.79 209	0.49 153	0.80 355	1.57 373	0.35 135	0.21 286	0.13 100	0.25 397	0.16 208	0.20 247	0.23 300

TestStereo	0.65 286	0.42 443	0.83 281	0.52 228	0.27 108	0.57 220	0.44 294	1.07 207	0.92 248	0.85 243	1.01 269	0.68 235	0.56 249	3.22 521	0.47 256	0.23 345	0.15 258	0.24 358	0.18 250	0.28 408	0.18 157

FACV-RUCA	0.66 288	0.36 376	0.89 314	0.63 397	0.65 505	0.84 379	0.41 249	1.67 374	1.11 338	0.91 257	1.14 338	0.63 223	0.77 332	0.84 182	0.54 311	0.28 453	0.19 384	0.47 565	0.22 372	0.36 482	0.29 412

rvit_0105_3	0.66 288	0.47 464	1.27 452	0.74 507	0.40 349	0.63 263	0.70 466	1.22 273	1.28 439	0.83 236	0.71 189	0.82 281	0.72 321	0.93 215	0.58 329	0.37 526	0.34 545	0.34 513	0.32 517	0.28 408	0.31 438

rvit_stereo_0075_2	0.66 288	0.47 464	1.21 441	0.67 448	0.66 511	0.53 190	0.48 334	1.24 280	1.17 375	0.77 222	0.91 238	0.78 266	0.59 273	1.05 250	0.63 349	0.37 526	0.28 504	0.40 547	0.31 510	0.38 494	0.34 466

CAS	0.66 288	0.19 12	0.41 49	2.31 618	0.86 562	0.56 218	0.53 372	0.83 127	0.63 156	0.49 148	0.70 186	0.36 81	0.26 31	0.47 23	0.37 167	2.33 619	0.10 2	0.14 8	0.10 1	0.17 136	1.31 609

TestStereo1	0.66 288	0.29 211	0.95 345	0.82 540	0.32 233	0.47 130	0.43 275	1.52 340	1.22 402	0.99 274	1.32 408	0.65 227	0.76 328	1.78 411	0.44 227	0.20 251	0.16 297	0.22 300	0.19 273	0.21 293	0.20 221

RAFT_CTSACE	0.66 288	0.29 211	1.14 410	0.57 324	0.51 436	0.68 293	0.44 294	0.88 150	0.98 277	1.03 291	1.83 537	1.23 426	0.67 305	1.48 360	0.38 175	0.16 82	0.16 297	0.21 267	0.20 302	0.20 247	0.17 139

SA-5K	0.66 288	0.29 211	0.95 345	0.82 540	0.32 233	0.47 130	0.43 275	1.52 340	1.22 402	0.99 274	1.32 408	0.65 227	0.76 328	1.78 411	0.44 227	0.20 251	0.16 297	0.22 300	0.19 273	0.21 293	0.20 221

ACRE	0.66 288	0.37 397	1.27 452	0.60 365	0.50 426	0.74 318	0.47 327	1.26 285	1.10 331	1.40 476	1.56 489	0.62 218	0.46 187	0.88 198	0.78 391	0.24 367	0.15 258	0.19 196	0.16 208	0.19 208	0.29 412

ICVP	0.66 288	0.35 366	0.71 209	0.63 397	0.41 363	0.85 386	0.56 403	1.78 411	0.96 270	0.92 260	1.24 377	0.88 307	0.75 327	0.76 151	0.93 436	0.31 480	0.22 431	0.22 300	0.21 344	0.24 362	0.28 398
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
111	0.66 288	0.27 171	1.15 412	0.46 128	0.25 71	0.72 311	0.42 257	1.57 355	1.44 515	0.83 236	1.39 435	1.10 397	0.80 355	0.97 230	0.65 358	0.20 251	0.14 180	0.18 168	0.15 171	0.18 172	0.28 398

ACVNet	0.66 288	0.33 307	0.74 230	0.55 281	0.37 313	0.80 353	0.47 327	1.46 329	1.11 338	1.01 283	1.31 403	1.07 382	0.91 406	0.82 171	1.09 464	0.22 321	0.19 384	0.21 267	0.18 250	0.23 333	0.19 193

HI	0.67 299	0.34 337	0.80 258	0.51 205	0.51 436	0.41 83	0.37 207	1.15 249	0.80 210	1.34 449	1.42 446	1.60 504	1.11 486	0.96 226	0.90 425	0.16 82	0.12 46	0.20 233	0.21 344	0.20 247	0.20 221

CoSv	0.67 299	0.34 337	0.80 258	0.51 205	0.51 436	0.41 83	0.37 207	1.15 249	0.80 210	1.34 449	1.42 446	1.60 504	1.11 486	0.96 226	0.90 425	0.16 82	0.12 46	0.20 233	0.21 344	0.20 247	0.20 221

test_sample2	0.67 299	0.31 269	0.89 314	0.54 265	0.29 161	0.80 353	0.63 443	1.83 426	1.10 331	0.93 263	1.06 293	0.94 339	0.92 414	1.24 298	0.59 336	0.23 345	0.20 400	0.22 300	0.21 344	0.24 362	0.25 344

test_sample1	0.67 299	0.32 287	0.90 324	0.54 265	0.33 254	0.76 328	0.48 334	1.75 405	1.06 314	0.95 268	0.99 262	0.91 323	1.10 483	1.25 299	0.79 396	0.22 321	0.19 384	0.21 267	0.20 302	0.21 293	0.25 344

MyStereo06	0.67 299	0.29 211	1.06 381	0.58 338	0.48 414	0.62 252	0.72 470	2.26 538	0.89 237	1.07 304	1.12 322	1.22 422	0.56 249	0.83 177	0.47 256	0.17 122	0.17 328	0.24 358	0.21 344	0.23 333	0.23 300

StereoVision	0.67 299	0.37 397	1.02 369	0.60 365	0.41 363	0.50 165	0.41 249	1.32 302	0.96 270	0.73 216	2.48 584	0.82 281	0.57 252	1.06 255	0.50 280	0.26 414	0.28 504	0.29 461	0.28 473	0.37 488	0.22 279

CASS	0.67 299	0.36 376	0.84 290	0.57 324	0.28 146	0.82 363	0.43 275	1.62 369	0.92 248	1.39 470	1.28 396	0.87 301	0.84 369	0.88 198	0.59 336	0.36 523	0.19 384	0.26 418	0.22 372	0.29 425	0.43 518
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
CIPLG	0.67 299	0.37 397	1.17 427	0.60 365	0.51 436	0.75 323	0.48 334	1.26 285	1.11 338	1.43 486	1.58 495	0.64 226	0.48 201	0.94 216	0.78 391	0.24 367	0.15 258	0.19 196	0.16 208	0.19 208	0.29 412

IPLGR_C	0.67 299	0.38 415	1.20 437	0.60 365	0.50 426	0.75 323	0.48 334	1.28 293	1.13 352	1.42 482	1.57 493	0.62 218	0.48 201	0.85 186	0.80 403	0.24 367	0.15 258	0.19 196	0.16 208	0.19 208	0.29 412

GwcNet-ADL	0.67 299	0.33 307	0.90 324	0.58 338	0.41 363	0.60 241	0.59 423	1.55 349	1.28 439	1.11 310	1.13 333	0.90 319	0.59 273	1.11 271	0.91 429	0.28 453	0.18 364	0.18 168	0.18 250	0.25 374	0.33 456

TRStereo	0.67 299	0.71 547	1.06 381	0.77 526	0.68 518	0.53 190	0.38 217	2.52 581	0.96 270	0.81 232	0.84 223	0.87 301	0.39 139	1.16 282	0.46 246	0.24 367	0.17 328	0.23 334	0.24 417	0.18 172	0.20 221

RAFT	0.67 299	0.32 287	0.83 281	0.63 397	0.34 275	0.69 302	0.57 409	1.14 237	0.84 223	1.12 318	1.20 357	1.75 532	0.92 414	1.09 264	0.60 339	0.22 321	0.19 384	0.27 433	0.24 417	0.22 313	0.23 300

DN-CSS_ROB	0.67 299	0.36 376	1.36 469	0.59 357	0.41 363	0.54 203	0.45 310	1.30 296	0.95 266	1.05 296	1.47 458	0.69 240	0.64 293	1.80 418	0.60 339	0.19 206	0.15 258	0.25 397	0.23 404	0.22 313	0.23 300

cc1	0.68 312	0.34 337	0.63 165	0.60 365	0.27 108	1.16 469	0.51 355	1.07 207	3.23 614	0.60 191	0.80 214	0.47 142	0.87 391	1.48 360	0.35 135	0.21 286	0.13 100	0.25 397	0.15 171	0.19 208	0.23 300

mmm	0.68 312	0.37 397	0.91 329	0.54 265	0.34 275	0.86 387	0.58 416	1.72 399	1.02 297	1.13 321	1.41 445	0.83 291	0.78 339	0.95 225	0.67 363	0.22 321	0.20 400	0.29 461	0.26 444	0.27 392	0.27 382

PCWNet_CMD	0.68 312	0.34 337	0.93 334	0.51 205	0.38 328	0.80 353	0.42 257	1.51 336	1.34 468	1.17 345	1.31 403	1.23 426	0.65 298	0.94 216	0.62 345	0.21 286	0.17 328	0.27 433	0.19 273	0.43 514	0.28 398

HH	0.68 312	0.33 307	0.83 281	0.53 251	0.34 275	0.92 408	0.45 310	1.79 414	0.74 186	0.71 210	1.13 333	1.60 504	0.83 366	1.95 438	0.39 181	0.18 162	0.14 180	0.19 196	0.17 232	0.19 208	0.19 193

HanStereo	0.68 312	0.33 307	0.83 281	0.53 251	0.34 275	0.92 408	0.45 310	1.79 414	0.74 186	0.71 210	1.13 333	1.60 504	0.83 366	1.95 438	0.39 181	0.18 162	0.14 180	0.19 196	0.17 232	0.19 208	0.19 193

DisPM	0.68 312	0.30 236	0.85 296	0.66 434	0.35 294	0.60 241	0.44 294	1.10 225	1.10 331	1.56 521	1.10 309	0.80 269	0.58 269	2.37 483	0.46 246	0.25 388	0.14 180	0.23 334	0.21 344	0.20 247	0.26 364

CFNet_pseudo	0.68 312	0.34 337	0.93 334	0.50 189	0.39 337	0.72 311	0.42 257	1.44 325	1.25 419	1.17 345	1.35 423	1.22 422	0.66 303	1.04 247	0.64 353	0.21 286	0.17 328	0.33 505	0.19 273	0.39 499	0.28 398

MSMDNet	0.68 312	0.34 337	0.93 334	0.52 228	0.38 328	0.80 353	0.42 257	1.52 340	1.35 471	1.17 345	1.31 403	1.23 426	0.65 298	0.94 216	0.62 345	0.21 286	0.17 328	0.26 418	0.19 273	0.41 507	0.28 398

ccs_rob	0.68 312	0.34 337	0.93 334	0.50 189	0.39 337	0.72 311	0.42 257	1.43 324	1.25 419	1.17 345	1.34 418	1.22 422	0.66 303	1.04 247	0.64 353	0.21 286	0.17 328	0.35 520	0.20 302	0.40 503	0.29 412

SA	0.69 321	0.31 269	0.97 353	0.64 412	0.30 178	0.56 218	0.38 217	1.84 428	1.35 471	0.99 274	1.37 428	0.69 240	0.94 419	1.88 430	0.43 222	0.20 251	0.16 297	0.25 397	0.23 404	0.22 313	0.19 193

MyStereo8	0.70 322	0.32 287	1.24 447	0.63 397	0.53 449	0.90 398	0.34 166	1.60 364	1.35 471	1.20 369	1.31 403	0.89 317	0.64 293	0.77 155	1.02 457	0.18 162	0.15 258	0.20 233	0.18 250	0.22 313	0.30 428

MyStereo05	0.70 322	0.29 211	1.22 442	0.58 338	0.48 414	0.62 252	0.72 470	1.52 340	1.54 537	1.17 345	0.91 238	0.77 262	0.79 348	1.45 353	0.68 367	0.17 122	0.17 328	0.24 358	0.21 344	0.23 333	0.23 300

xx1	0.70 322	0.34 337	0.63 165	0.60 365	0.27 108	1.16 469	0.51 355	1.07 207	3.23 614	0.60 191	0.80 214	0.95 343	0.79 348	1.48 360	0.35 135	0.21 286	0.13 100	0.24 358	0.23 404	0.23 333	0.25 344

GMStereo_Zeroshot	0.70 322	0.64 527	1.11 399	0.65 420	0.38 328	0.84 379	0.37 207	1.09 219	1.16 370	1.14 335	1.07 296	1.26 437	0.55 243	1.23 296	0.65 358	0.34 505	0.17 328	0.31 480	0.18 250	0.57 563	0.23 300

test_5	0.70 322	0.32 287	0.99 359	0.69 473	0.50 426	0.89 394	0.51 355	1.88 444	1.14 358	0.78 224	1.13 333	1.04 374	0.89 400	1.59 380	0.46 246	0.19 206	0.14 180	0.23 334	0.22 372	0.22 313	0.20 221

GES	0.70 322	0.37 397	1.05 379	0.62 387	0.38 328	0.94 415	0.57 409	2.37 558	0.92 248	1.05 296	1.12 322	0.67 233	0.77 332	1.02 243	0.65 358	0.28 453	0.20 400	0.20 233	0.20 302	0.22 313	0.31 438

IGEV-BASED-STEREO-	0.71 328	3.18 638	2.55 555	0.40 71	0.24 39	0.42 95	0.23 71	0.66 71	0.46 101	0.47 131	0.45 97	0.33 59	0.27 46	0.58 85	0.30 86	1.34 613	0.10 2	0.22 300	0.19 273	0.45 528	1.32 611

MyStereo04	0.71 328	0.30 236	1.28 455	0.58 338	0.48 414	0.59 236	0.78 482	1.74 403	1.49 531	0.94 266	0.91 238	0.74 254	0.86 382	1.59 380	0.69 368	0.18 162	0.18 364	0.24 358	0.21 344	0.23 333	0.23 300

raft_robust	0.71 328	0.32 287	0.75 235	0.54 265	0.28 146	0.54 203	0.35 179	1.54 346	1.24 411	1.18 356	1.07 296	0.73 253	0.53 232	3.65 530	0.40 198	0.19 206	0.16 297	0.20 233	0.22 372	0.21 293	0.19 193

iRaft-Stereo_20w	0.71 328	0.33 307	1.25 449	0.50 189	0.36 303	0.82 363	0.31 135	3.16 609	0.89 237	1.24 391	1.14 338	0.79 267	0.65 298	1.15 278	0.43 222	0.18 162	0.13 100	0.18 168	0.17 232	0.20 247	0.23 300

DMCA	0.71 328	0.36 376	1.17 427	0.53 251	0.45 392	0.84 379	0.46 316	1.52 340	1.09 327	1.20 369	1.12 322	1.21 418	0.74 322	0.87 194	1.09 464	0.25 388	0.20 400	0.27 433	0.19 273	0.24 362	0.29 412

HITNet	0.71 328	0.42 443	1.07 386	0.52 228	0.25 71	1.05 442	0.48 334	2.12 502	1.08 319	1.21 376	1.23 373	0.91 323	0.84 369	0.90 207	0.91 429	0.17 122	0.12 46	0.21 267	0.17 232	0.29 425	0.18 157
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
IPLG	0.72 334	0.29 211	1.12 404	0.53 251	0.44 388	0.79 346	0.33 153	1.35 306	1.10 331	1.32 436	1.11 318	0.52 172	0.54 240	3.13 517	0.71 374	0.17 122	0.14 180	0.20 233	0.17 232	0.18 172	0.21 250

HCRNet	0.72 334	0.40 430	0.86 303	0.61 379	0.57 473	0.75 323	0.35 179	1.39 316	1.21 394	1.11 310	0.99 262	1.01 368	0.76 328	2.18 465	0.73 375	0.28 453	0.19 384	0.28 449	0.23 404	0.25 374	0.26 364

UCFNet_RVC	0.72 334	0.37 397	0.59 141	0.66 434	0.41 363	0.89 394	0.68 456	1.78 411	1.15 363	1.01 283	1.20 357	1.22 422	0.95 424	1.07 257	0.66 362	0.28 453	0.21 416	0.34 513	0.31 510	0.33 466	0.29 412

test_sample3	0.73 337	0.35 366	1.06 381	0.55 281	0.32 233	0.97 431	0.51 355	2.12 502	1.25 419	1.16 341	1.17 349	0.88 307	0.78 339	1.27 306	0.79 396	0.26 414	0.21 416	0.25 397	0.25 426	0.26 386	0.27 382

CFNet_ucs	0.73 337	0.34 337	0.94 341	0.53 251	0.44 388	0.76 328	0.46 316	1.73 401	1.34 468	1.24 391	1.54 480	1.08 392	0.64 293	1.05 250	0.64 353	0.26 414	0.20 400	0.37 533	0.22 372	0.42 511	0.30 428

ToySt	0.73 337	0.35 366	1.64 497	0.54 265	0.37 313	0.92 408	0.81 498	1.21 271	1.03 300	0.86 248	1.12 322	1.31 449	1.01 452	1.04 247	0.88 418	0.19 206	0.20 400	0.24 358	0.24 417	0.27 392	0.28 398

LCNet	0.73 337	0.30 236	0.58 135	0.58 338	0.31 200	0.68 293	0.53 372	1.09 219	0.94 261	1.19 364	1.34 418	0.96 348	1.32 526	2.50 493	0.46 246	0.19 206	0.13 100	0.21 267	0.25 426	0.28 408	0.69 583

test_sample4	0.74 341	0.36 376	1.09 392	0.55 281	0.32 233	0.92 408	0.51 355	2.14 512	1.25 419	1.22 384	1.22 365	0.86 299	0.82 361	1.29 310	0.76 385	0.26 414	0.21 416	0.26 418	0.26 444	0.27 392	0.28 398

IER	0.74 341	0.33 307	1.25 449	0.50 189	0.53 449	1.32 494	0.55 396	1.31 298	1.08 319	1.30 427	1.34 418	1.11 402	1.10 483	1.05 250	0.81 405	0.20 251	0.17 328	0.21 267	0.21 344	0.20 247	0.21 250

SFCPSM	0.74 341	0.30 236	1.06 381	0.52 228	0.39 337	1.36 503	0.64 445	2.42 564	1.11 338	1.18 356	1.21 363	0.81 275	0.78 339	1.08 260	0.57 324	0.22 321	0.17 328	0.22 300	0.24 417	0.23 333	0.21 250

AdaStereo	0.74 341	0.48 470	0.86 303	0.75 516	0.38 328	0.94 415	0.56 403	2.05 491	1.24 411	1.15 337	1.22 365	1.07 382	0.67 305	1.05 250	0.73 375	0.33 495	0.16 297	0.32 493	0.22 372	0.29 425	0.23 300
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.
DCVSM-stereo	0.75 345	0.36 376	0.82 272	0.58 338	0.43 378	0.78 338	0.42 257	1.30 296	1.05 312	1.79 555	1.04 285	1.60 504	1.08 477	1.12 273	0.86 412	0.25 388	0.27 498	0.29 461	0.24 417	0.30 441	0.37 483

test_sample5	0.75 345	0.36 376	1.04 374	0.55 281	0.31 200	0.84 379	0.53 372	2.12 502	1.23 407	1.18 356	1.30 401	0.88 307	0.86 382	1.37 329	0.76 385	0.26 414	0.22 431	0.27 433	0.28 473	0.28 408	0.29 412

DualNet	0.75 345	0.36 376	1.04 374	0.55 281	0.31 200	0.84 379	0.53 372	2.12 502	1.23 407	1.21 376	1.40 440	0.88 307	0.86 382	1.37 329	0.76 385	0.26 414	0.22 431	0.27 433	0.28 473	0.28 408	0.29 412

BSDual-CNN	0.75 345	0.34 337	0.77 243	0.55 281	0.45 392	1.25 487	0.66 451	2.65 590	1.04 306	1.25 395	1.12 322	1.11 402	0.77 332	0.94 216	0.76 385	0.25 388	0.18 364	0.25 397	0.22 372	0.23 333	0.24 323

psmg	0.75 345	0.34 337	0.77 243	0.52 228	0.45 392	1.46 518	0.73 473	2.15 517	1.04 306	1.25 395	1.33 414	1.11 402	0.77 332	0.94 216	0.76 385	0.25 388	0.20 400	0.25 397	0.26 444	0.23 333	0.24 323

UDGNet	0.75 345	1.23 593	0.99 359	0.82 540	0.42 373	0.76 328	0.38 217	0.98 172	1.37 485	0.83 236	0.88 233	0.70 243	0.60 279	1.25 299	0.57 324	0.57 581	0.19 384	1.03 609	0.26 444	0.79 588	0.35 475

PSMNet-ADL	0.75 345	0.36 376	0.69 201	0.71 486	0.47 412	1.13 459	0.46 316	1.47 332	1.07 316	0.85 243	1.18 352	1.31 449	0.94 419	1.56 371	1.06 462	0.34 505	0.22 431	0.22 300	0.23 404	0.27 392	0.36 479

GMM-Stereo	0.75 345	0.27 171	0.66 186	0.56 302	0.34 275	0.71 308	0.97 535	1.09 219	0.91 243	1.37 462	1.79 530	1.11 402	0.79 348	2.08 455	0.48 264	0.19 206	0.12 46	0.25 397	0.25 426	0.21 293	0.78 590

rvit_105_1	0.76 353	0.54 494	1.27 452	0.80 533	0.49 421	0.74 318	0.86 512	1.39 316	1.23 407	1.00 278	0.80 214	0.93 333	0.78 339	1.29 310	0.78 391	0.43 545	0.36 557	0.36 530	0.42 559	0.30 441	0.36 479

qqq1	0.76 353	0.32 287	0.95 345	0.49 170	0.27 108	0.83 371	0.43 275	2.16 519	1.45 520	1.27 413	1.50 469	0.98 352	0.96 426	1.87 424	0.48 264	0.24 367	0.22 431	0.18 168	0.15 171	0.19 208	0.22 279

fff1	0.76 353	0.32 287	0.95 345	0.49 170	0.27 108	0.83 371	0.43 275	2.16 519	1.45 520	1.27 413	1.50 469	0.98 352	0.96 426	1.87 424	0.48 264	0.24 367	0.22 431	0.18 168	0.15 171	0.19 208	0.22 279

Sa-1000	0.76 353	0.30 236	0.92 332	0.62 387	0.31 200	0.78 338	0.37 207	2.00 478	1.38 487	1.30 427	2.04 560	0.86 299	0.74 322	1.87 424	0.40 198	0.19 206	0.14 180	0.25 397	0.24 417	0.21 293	0.19 193

Prome-Stereo	0.76 353	0.29 211	0.57 133	0.58 338	0.33 254	0.58 234	0.94 530	0.98 172	0.92 248	1.46 498	2.45 582	0.91 323	1.38 533	1.60 385	0.44 227	0.19 206	0.13 100	0.19 196	0.18 250	0.20 247	0.87 596

EAI-Stereo	0.76 353	0.31 269	0.74 230	0.55 281	0.28 146	0.70 306	1.72 599	2.57 584	0.90 242	0.75 219	3.03 596	0.57 196	0.43 162	1.10 268	0.49 277	0.19 206	0.14 180	0.17 129	0.18 250	0.17 136	0.21 250

DFGA-Net	0.77 359	0.47 464	1.75 505	0.55 281	0.46 401	0.83 371	0.44 294	1.38 312	1.10 331	1.05 296	1.20 357	0.70 243	0.58 269	2.27 473	1.31 493	0.19 206	0.17 328	0.24 358	0.24 417	0.28 408	0.30 428

G2L-Stereo_test	0.77 359	0.31 269	0.97 353	0.51 205	0.41 363	0.90 398	0.80 493	1.67 374	1.22 402	1.32 436	1.27 390	1.50 489	0.81 359	1.74 405	1.02 457	0.20 251	0.14 180	0.16 102	0.16 208	0.18 172	0.22 279

test_sample6	0.77 359	0.36 376	1.07 386	0.56 302	0.31 200	0.82 363	0.56 403	2.12 502	1.24 411	1.21 376	1.40 440	0.90 319	0.90 403	1.45 353	0.87 417	0.28 453	0.23 459	0.28 449	0.29 492	0.28 408	0.30 428

KYRaft	0.77 359	0.29 211	0.68 195	0.59 357	0.29 161	0.66 284	0.83 503	1.05 202	0.89 237	1.63 536	2.22 570	1.15 410	0.99 443	1.59 380	0.41 208	0.21 286	0.14 180	0.22 300	0.28 473	0.21 293	1.01 600

MLCV	0.77 359	0.39 424	1.31 459	0.55 281	0.25 71	0.91 401	0.39 231	1.48 334	1.28 439	1.49 507	1.54 480	1.02 370	0.68 309	2.12 459	0.93 436	0.19 206	0.13 100	0.19 196	0.14 151	0.19 208	0.22 279

test_sample7	0.78 364	0.39 424	0.89 314	0.55 281	0.35 294	0.93 412	0.75 475	1.99 474	1.27 431	1.25 395	1.22 365	1.09 393	1.01 452	1.31 313	0.73 375	0.32 488	0.32 535	0.32 493	0.32 517	0.33 466	0.33 456

CoDeX	0.78 364	0.31 269	1.04 374	0.56 302	0.37 313	1.13 459	0.60 430	2.77 597	1.29 451	1.17 345	1.26 381	0.91 323	0.87 391	1.42 346	0.74 379	0.21 286	0.16 297	0.21 267	0.18 250	0.21 293	0.21 250

anonymousa	0.78 364	0.30 236	0.85 296	0.51 205	0.96 578	1.41 513	0.47 327	1.61 366	0.94 261	1.33 442	1.77 528	1.66 516	1.11 486	0.72 139	0.63 349	0.19 206	0.18 364	0.23 334	0.25 426	0.20 247	0.22 279

BUS	0.78 364	0.34 337	0.77 243	0.55 281	0.45 392	2.30 583	0.42 257	2.65 590	1.04 306	1.25 395	1.12 322	1.02 370	0.70 316	0.94 216	0.75 382	0.25 388	0.18 364	0.25 397	0.22 372	0.23 333	0.24 323

acv_ft	0.78 364	0.33 307	1.10 397	0.73 501	0.86 562	1.23 484	0.57 409	1.65 373	1.11 338	1.31 433	1.31 403	1.07 382	0.91 406	0.82 171	1.35 503	0.22 321	0.19 384	0.21 267	0.18 250	0.22 313	0.19 193

GANet-RSSM	0.78 364	0.31 269	0.90 324	0.67 448	0.58 476	0.80 353	0.62 438	2.04 487	1.15 363	1.11 310	1.27 390	1.26 437	1.18 505	1.68 396	0.74 379	0.26 414	0.21 416	0.22 300	0.22 372	0.23 333	0.23 300

PSMNet-RSSM	0.78 364	0.32 287	0.89 314	0.65 420	0.43 378	0.73 316	0.58 416	2.14 512	1.19 383	1.18 356	1.38 433	1.31 449	1.07 476	1.43 348	0.82 406	0.28 453	0.21 416	0.27 433	0.29 492	0.25 374	0.26 364

CFNet-ft	0.78 364	0.36 376	0.74 230	0.67 448	0.56 468	0.86 387	0.54 386	1.46 329	1.17 375	1.01 283	1.28 396	1.68 521	1.03 462	1.57 373	0.95 443	0.27 435	0.21 416	0.33 505	0.26 444	0.31 448	0.26 364

CFNet_RVC	0.78 364	0.36 376	0.74 230	0.67 448	0.56 468	0.86 387	0.54 386	1.46 329	1.17 375	1.01 283	1.28 396	1.68 521	1.03 462	1.57 373	0.95 443	0.27 435	0.21 416	0.33 505	0.26 444	0.31 448	0.26 364

G2L-ROB	0.79 373	0.28 188	1.01 366	0.57 324	0.39 337	0.94 415	0.65 447	1.76 407	1.18 381	1.27 413	1.03 279	1.62 509	0.78 339	1.93 434	1.26 488	0.20 251	0.14 180	0.17 129	0.15 171	0.20 247	0.24 323

SMFormer	0.79 373	0.32 287	0.95 345	0.49 170	0.27 108	0.83 371	0.43 275	2.16 519	1.45 520	1.27 413	1.50 469	0.98 352	0.96 426	1.87 424	0.99 449	0.24 367	0.22 431	0.22 300	0.21 344	0.23 333	0.27 382

tta	0.79 373	0.32 287	0.95 345	0.49 170	0.27 108	0.83 371	0.43 275	2.16 519	1.45 520	1.27 413	1.50 469	0.98 352	0.96 426	1.87 424	0.99 449	0.24 367	0.22 431	0.22 300	0.21 344	0.19 208	0.22 279

ffm	0.79 373	0.36 376	1.51 483	0.56 302	0.40 349	0.76 328	0.59 423	1.08 212	2.62 601	1.19 364	1.49 462	1.07 382	0.85 374	1.57 373	0.35 135	0.21 286	0.13 100	0.31 480	0.28 473	0.20 247	0.23 300

cf-r	0.79 373	0.32 287	1.06 381	0.57 324	0.64 500	0.78 338	0.51 355	2.04 487	1.22 402	1.20 369	1.27 390	1.53 495	0.91 406	1.47 358	0.94 441	0.25 388	0.19 384	0.22 300	0.23 404	0.19 208	0.21 250

DeepPruner_ROB	0.79 373	0.55 498	1.14 410	0.61 379	0.46 401	0.78 338	0.54 386	1.83 426	1.00 290	1.42 482	1.27 390	1.23 426	0.77 332	1.56 371	0.89 421	0.35 516	0.28 504	0.27 433	0.26 444	0.32 459	0.34 466

DDVS	0.80 379	0.43 448	1.09 392	0.64 412	0.44 388	1.27 490	0.43 275	1.49 335	0.94 261	1.21 376	1.16 346	1.42 469	0.63 289	2.14 461	1.02 457	0.29 469	0.22 431	0.26 418	0.23 404	0.31 448	0.37 483

gwcnet-sp	0.80 379	0.37 397	1.94 520	0.62 387	0.45 392	1.38 504	0.53 372	1.68 378	1.20 387	1.37 462	1.08 303	0.93 333	0.82 361	1.45 353	0.79 396	0.22 321	0.22 431	0.22 300	0.21 344	0.23 333	0.25 344

scenet	0.80 379	0.37 397	1.94 520	0.62 387	0.45 392	1.38 504	0.53 372	1.68 378	1.20 387	1.37 462	1.08 303	0.93 333	0.82 361	1.45 353	0.79 396	0.22 321	0.22 431	0.22 300	0.21 344	0.23 333	0.25 344

ssnet	0.80 379	0.37 397	1.94 520	0.62 387	0.45 392	1.38 504	0.53 372	1.68 378	1.20 387	1.37 462	1.08 303	0.93 333	0.82 361	1.45 353	0.79 396	0.22 321	0.22 431	0.22 300	0.21 344	0.23 333	0.25 344

AASNet	0.80 379	0.39 424	1.16 426	0.84 548	0.80 551	1.14 462	0.59 423	2.12 502	1.21 394	1.26 408	1.26 381	0.93 333	0.77 332	0.84 182	1.23 484	0.28 453	0.24 469	0.24 358	0.20 302	0.28 408	0.27 382

PSM-softLoss	0.80 379	0.33 307	0.89 314	0.63 397	0.32 233	0.55 209	0.40 239	1.26 285	0.78 197	1.25 395	1.07 296	0.83 291	0.51 224	5.33 566	0.61 342	0.25 388	0.15 258	0.25 397	0.22 372	0.20 247	0.26 364

KMStereo	0.80 379	0.33 307	0.89 314	0.63 397	0.32 233	0.55 209	0.40 239	1.26 285	0.78 197	1.25 395	1.07 296	0.83 291	0.51 224	5.33 566	0.61 342	0.25 388	0.15 258	0.25 397	0.22 372	0.20 247	0.26 364

PSM-AAD	0.80 379	0.29 211	0.58 135	0.58 338	0.29 161	0.76 328	1.19 566	1.08 212	0.94 261	1.65 539	1.58 495	0.81 275	2.12 594	1.67 394	0.44 227	0.19 206	0.14 180	0.38 537	0.32 517	0.22 313	0.68 581

iResNet	0.80 379	0.45 456	1.47 478	0.72 492	0.31 200	0.96 428	0.64 445	1.80 418	1.28 439	1.31 433	1.48 461	0.94 339	0.78 339	1.77 409	0.99 449	0.19 206	0.14 180	0.18 168	0.15 171	0.22 313	0.27 382

NINENet	0.81 388	0.40 430	0.89 314	0.65 420	0.53 449	2.30 583	0.42 257	2.12 502	1.13 352	1.20 369	1.27 390	1.02 370	0.70 316	1.26 303	0.75 382	0.29 469	0.24 469	0.31 480	0.21 344	0.27 392	0.26 364

DRaft	0.81 388	0.26 147	0.77 243	0.47 143	0.31 200	0.95 422	0.52 366	1.13 233	0.99 286	1.78 554	2.01 558	0.80 269	1.71 567	2.64 500	0.74 379	0.19 206	0.14 180	0.20 233	0.20 302	0.18 172	0.24 323

hknet	0.82 390	0.34 337	1.15 412	0.55 281	0.39 337	1.25 487	0.66 451	2.65 590	1.10 331	1.25 395	1.12 322	1.58 503	0.85 374	1.41 341	0.79 396	0.23 345	0.18 364	0.25 397	0.22 372	0.23 333	0.24 323

NF-Stereo	0.82 390	0.33 307	0.83 281	0.65 420	0.31 200	0.63 263	0.43 275	1.35 306	0.93 255	1.30 427	1.02 272	0.81 275	0.57 252	5.37 570	0.55 314	0.26 414	0.14 180	0.24 358	0.20 302	0.20 247	0.30 428

OCTAStereo	0.82 390	0.33 307	0.83 281	0.65 420	0.31 200	0.62 252	0.44 294	1.35 306	0.93 255	1.30 427	1.02 272	0.81 275	0.57 252	5.32 565	0.55 314	0.26 414	0.14 180	0.24 358	0.20 302	0.20 247	0.30 428

RE-Stereo	0.82 390	0.33 307	0.84 290	0.65 420	0.31 200	0.63 263	0.44 294	1.35 306	0.93 255	1.30 427	1.02 272	0.80 269	0.57 252	5.34 568	0.55 314	0.26 414	0.14 180	0.24 358	0.20 302	0.20 247	0.31 438

TVStereo	0.82 390	0.33 307	0.84 290	0.65 420	0.31 200	0.63 263	0.44 294	1.35 306	0.93 255	1.30 427	1.02 272	0.80 269	0.57 252	5.34 568	0.55 314	0.26 414	0.14 180	0.24 358	0.20 302	0.20 247	0.31 438

ARAFT	0.82 390	0.40 430	1.77 507	0.53 251	0.31 200	0.89 394	0.81 498	2.32 548	1.08 319	1.66 542	1.25 379	1.04 374	0.64 293	1.91 431	0.52 292	0.20 251	0.15 258	0.28 449	0.27 462	0.17 136	0.18 157

STTStereo	0.82 390	0.53 490	1.53 490	0.68 460	0.56 468	0.88 392	0.56 403	1.57 355	1.14 358	1.39 470	1.10 309	1.26 437	0.84 369	1.49 367	0.90 425	0.29 469	0.28 504	0.33 505	0.40 555	0.33 466	0.37 483

BEATNet_4x	0.82 390	0.54 494	2.02 527	0.56 302	0.28 146	1.04 439	0.55 396	2.14 512	1.13 352	1.24 391	1.26 381	1.00 363	0.94 419	1.13 275	1.23 484	0.21 286	0.14 180	0.24 358	0.20 302	0.37 488	0.23 300

iResNet_ROB	0.82 390	0.36 376	1.13 405	0.60 365	0.37 313	0.91 401	0.38 217	2.41 563	1.61 550	1.35 455	1.35 423	1.25 431	0.97 437	1.75 407	0.88 418	0.21 286	0.14 180	0.17 129	0.12 73	0.19 208	0.30 428

ISRNet	0.83 399	0.35 366	1.31 459	0.84 548	0.65 505	0.60 241	0.41 249	1.28 293	1.15 363	1.61 530	1.55 483	1.34 456	0.77 332	1.33 322	0.98 448	0.40 536	0.34 545	0.43 554	0.38 552	0.34 474	0.49 535

testlalala_base	0.83 399	0.41 440	0.80 258	0.67 448	0.53 449	0.78 338	0.30 128	1.84 428	0.60 147	0.75 219	0.91 238	0.68 235	0.54 240	0.69 133	0.46 246	2.92 625	0.15 258	0.17 129	0.12 73	2.95 625	0.27 382

GrayStereo	0.83 399	0.28 188	0.62 162	0.66 434	0.37 313	0.76 328	1.79 603	1.19 262	0.91 243	1.98 573	1.89 545	1.07 382	1.76 572	1.43 348	0.50 280	0.20 251	0.15 258	0.19 196	0.21 344	0.18 172	0.41 506

psm_up	0.83 399	0.37 397	0.88 310	0.68 460	0.59 482	1.05 442	0.92 524	1.68 378	1.17 375	1.41 478	1.22 365	1.30 447	1.31 524	1.39 336	0.89 421	0.27 435	0.30 518	0.31 480	0.27 462	0.28 408	0.28 398

GwcNet-RSSM	0.83 399	0.34 337	1.29 458	0.65 420	0.55 463	0.78 338	0.62 438	1.89 446	1.27 431	1.18 356	1.39 435	1.56 500	0.91 406	1.60 385	1.22 481	0.26 414	0.20 400	0.23 334	0.24 417	0.21 293	0.21 250

DMCA-RVC	0.83 399	0.46 459	2.19 541	0.68 460	0.49 421	0.84 379	0.48 334	1.44 325	1.07 316	1.56 521	1.04 285	1.29 444	0.86 382	1.49 367	0.92 433	0.27 435	0.22 431	0.35 520	0.28 473	0.32 459	0.28 398

coex_refinement	0.84 405	0.30 236	0.89 314	0.72 492	0.52 441	0.95 422	0.60 430	1.92 458	1.29 451	1.38 467	1.37 428	1.80 537	0.82 361	1.48 360	1.31 493	0.27 435	0.17 328	0.19 196	0.20 302	0.25 374	0.27 382

G2L-Stereo	0.84 405	0.35 366	1.15 412	0.63 397	0.43 378	0.78 338	0.69 459	1.69 387	1.20 387	1.36 460	1.18 352	1.43 474	0.78 339	2.47 492	1.26 488	0.25 388	0.20 400	0.26 418	0.21 344	0.20 247	0.27 382

RAFT_R40	0.84 405	0.30 236	0.83 281	0.63 397	0.31 200	0.66 284	0.43 275	1.15 249	0.99 286	1.47 499	1.10 309	1.00 363	0.84 369	5.44 571	0.53 302	0.23 345	0.13 100	0.23 334	0.20 302	0.23 333	0.19 193

UPFNet	0.84 405	0.34 337	1.09 392	0.62 387	0.74 533	1.25 487	0.78 482	1.69 387	1.20 387	1.39 470	1.13 333	1.30 447	0.87 391	1.73 404	1.22 481	0.24 367	0.26 488	0.24 358	0.23 404	0.26 386	0.20 221

hitnet-ft	0.84 405	0.38 415	0.75 235	0.59 357	0.44 388	0.99 433	0.47 327	1.61 366	1.38 487	1.21 376	1.22 365	1.82 539	0.99 443	1.87 424	1.09 464	0.33 495	0.29 514	0.34 513	0.27 462	0.36 482	0.33 456

NLCA_NET_v2_RVC	0.84 405	0.46 459	1.40 474	0.69 473	0.61 492	0.95 422	0.52 366	1.68 378	1.21 394	1.39 470	1.15 344	1.42 469	0.88 397	1.78 411	0.93 436	0.26 414	0.23 459	0.27 433	0.27 462	0.30 441	0.39 496
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
StereoDRNet-Refined	0.84 405	0.43 448	1.01 366	0.66 434	0.43 378	1.32 494	0.49 345	1.64 370	1.24 411	1.53 513	1.45 454	1.49 486	0.97 437	1.32 319	1.31 493	0.21 286	0.17 328	0.27 433	0.25 426	0.25 374	0.34 466
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
ITSA-stereo	0.85 412	0.38 415	0.92 332	0.58 338	0.32 233	0.86 387	0.49 345	2.33 554	1.69 556	1.16 341	1.12 322	0.95 343	0.85 374	2.46 487	1.18 473	0.27 435	0.23 459	0.28 449	0.28 473	0.28 408	0.41 506

AIO-Stereo-zeroshot	0.85 412	0.38 415	2.79 564	0.51 205	0.60 486	0.72 311	0.38 217	2.87 605	0.77 193	0.80 227	1.07 296	2.14 571	0.93 416	0.96 226	0.62 345	0.21 286	0.13 100	0.21 267	0.26 444	0.29 425	0.32 447

DCRE	0.85 412	0.28 188	0.76 240	0.60 365	0.49 421	0.59 236	0.53 372	1.04 198	0.92 248	0.80 227	7.34 629	0.87 301	0.57 252	0.78 164	0.43 222	0.16 82	0.17 328	0.19 196	0.17 232	0.18 172	0.22 279

SST-Stereo	0.85 412	0.30 236	0.81 263	0.63 397	0.31 200	0.70 306	0.25 86	1.16 254	0.95 266	1.47 499	1.11 318	0.99 357	0.86 382	5.69 574	0.53 302	0.23 345	0.13 100	0.23 334	0.19 273	0.23 333	0.19 193

PAM	0.86 416	0.31 269	1.19 433	0.55 281	0.35 294	2.17 577	0.47 327	2.26 538	0.87 233	1.18 356	0.96 247	3.01 599	1.41 540	0.90 207	0.40 198	0.19 206	0.13 100	0.19 196	0.18 250	0.20 247	0.27 382

RAFT-345	0.86 416	0.26 147	0.73 225	0.53 251	0.28 146	0.53 190	0.41 249	0.85 135	1.31 462	1.33 442	2.32 574	0.85 298	0.53 232	5.69 574	0.48 264	0.19 206	0.14 180	0.22 300	0.17 232	0.17 136	0.17 139

UNet	0.86 416	0.36 376	1.52 487	0.62 387	0.74 533	1.56 528	0.49 345	1.55 349	1.12 346	1.28 419	1.10 309	1.52 494	1.10 483	1.69 400	1.14 469	0.24 367	0.18 364	0.25 397	0.21 344	0.25 374	0.25 344

ac_64	0.86 416	0.32 287	1.02 369	0.74 507	0.60 486	1.04 439	0.53 372	2.20 533	0.99 286	1.23 387	1.11 318	1.96 554	1.06 474	2.01 446	1.01 454	0.30 476	0.22 431	0.24 358	0.23 404	0.22 313	0.22 279

Select-FE	0.87 420	0.42 443	2.64 561	0.57 324	0.48 414	0.47 130	0.23 71	2.59 586	0.85 227	1.08 306	1.32 408	2.00 558	1.73 569	1.15 278	0.47 256	0.21 286	0.17 328	0.21 267	0.26 444	0.20 247	0.33 456

PAM_32	0.87 420	0.30 236	1.08 389	0.56 302	0.32 233	2.10 576	0.36 192	2.26 538	1.01 293	1.13 321	1.05 292	3.14 604	1.47 547	1.00 236	0.42 216	0.19 206	0.14 180	0.20 233	0.18 250	0.19 208	0.25 344

SepStereo	0.87 420	0.37 397	1.20 437	0.66 434	0.69 521	0.82 363	0.62 438	1.79 414	1.26 427	1.93 568	1.55 483	0.96 348	1.17 498	2.34 478	0.69 368	0.22 321	0.16 297	0.25 397	0.18 250	0.29 425	0.24 323

LMCR-Stereo	0.87 420	0.50 478	0.99 359	0.80 533	0.43 378	1.32 494	0.55 396	2.79 601	1.03 300	1.55 519	1.49 462	0.74 254	1.01 452	1.76 408	0.99 449	0.30 476	0.17 328	0.22 300	0.18 250	0.31 448	0.22 279

FADNet_RVC	0.88 424	0.56 502	2.15 538	0.57 324	0.43 378	1.17 476	0.46 316	1.68 378	1.12 346	0.91 257	1.24 377	0.91 323	0.94 419	2.22 467	1.20 476	0.28 453	0.22 431	0.32 493	0.28 473	0.46 535	0.42 514

iResNetv2_ROB	0.88 424	0.43 448	2.62 560	0.60 365	0.38 328	0.94 415	0.67 453	1.88 444	1.38 487	1.27 413	1.45 454	1.26 437	1.05 473	1.92 432	0.64 353	0.24 367	0.15 258	0.19 196	0.14 151	0.24 362	0.21 250

DualNet (step1)	0.89 426	0.51 482	1.35 464	0.58 338	0.40 349	1.07 446	0.80 493	1.99 474	1.27 431	1.25 395	1.22 365	1.09 393	1.01 452	1.31 313	0.73 375	0.59 584	0.32 535	0.62 593	0.67 600	0.45 528	0.48 530

iRaft-Stereo_5w	0.89 426	0.31 269	1.04 374	0.56 302	0.47 412	0.47 130	0.68 456	1.19 262	1.08 319	0.80 227	1.35 423	1.46 481	0.90 403	5.11 560	1.16 471	0.18 162	0.15 258	0.22 300	0.19 273	0.21 293	0.24 323

DAS	0.89 426	0.37 397	1.20 437	0.66 434	0.69 521	0.82 363	0.62 438	1.79 414	1.26 427	1.93 568	1.55 483	0.96 348	1.17 498	2.72 505	0.69 368	0.22 321	0.16 297	0.25 397	0.18 250	0.29 425	0.24 323

SACVNet	0.89 426	0.51 482	1.08 389	0.83 544	0.58 476	0.83 371	0.78 482	1.84 428	1.17 375	1.39 470	1.33 414	1.25 431	1.01 452	2.31 477	0.92 433	0.35 516	0.26 488	0.31 480	0.29 492	0.35 478	0.48 530

ASMatch	0.89 426	0.29 211	0.72 211	0.56 302	0.36 303	0.47 130	0.37 207	1.16 254	0.95 266	1.11 310	3.26 599	0.95 343	0.96 426	4.88 557	0.53 302	0.20 251	0.16 297	0.22 300	0.19 273	0.20 247	0.30 428

ADLNet	0.89 426	0.39 424	1.09 392	0.88 559	0.73 528	1.24 486	0.75 475	2.02 480	1.41 502	1.58 525	1.37 428	1.26 437	1.00 449	1.31 313	1.18 473	0.28 453	0.21 416	0.26 418	0.26 444	0.29 425	0.36 479

MMNet	0.89 426	0.35 366	1.44 475	0.64 412	0.59 482	1.83 556	0.48 334	1.70 391	1.38 487	1.45 495	1.19 356	1.25 431	1.16 494	1.77 409	1.27 491	0.20 251	0.19 384	0.23 334	0.22 372	0.25 374	0.24 323

HGLStereo	0.89 426	0.42 443	1.15 412	0.82 540	1.03 583	1.16 469	0.57 409	1.68 378	1.28 439	1.26 408	1.62 502	1.13 406	1.31 524	1.85 420	1.11 468	0.25 388	0.24 469	0.24 358	0.22 372	0.24 362	0.29 412

CRFU-Net	0.90 434	0.42 443	1.10 397	0.69 473	0.59 482	1.76 547	0.84 505	2.33 554	0.92 248	1.45 495	1.20 357	1.62 509	1.25 514	1.38 333	0.94 441	0.28 453	0.23 459	0.22 300	0.19 273	0.24 362	0.27 382

dad	0.90 434	0.73 553	1.28 455	0.59 357	0.39 337	0.83 371	0.45 310	1.24 280	1.54 537	1.52 510	1.28 396	1.36 459	0.86 382	2.54 496	0.91 429	0.43 545	0.27 498	0.82 601	0.26 444	0.44 525	0.34 466

AACVNet	0.90 434	0.40 430	0.98 356	0.86 554	0.40 349	0.80 353	0.49 345	1.81 422	0.86 230	1.11 310	1.34 418	1.32 453	0.99 443	4.23 541	0.86 412	0.26 414	0.22 431	0.28 449	0.22 372	0.30 441	0.28 398

IRAFT_RVC	0.90 434	0.30 236	0.89 314	0.67 448	0.31 200	0.64 272	1.00 541	1.40 318	0.97 274	1.23 387	1.04 285	1.00 363	0.96 426	5.77 579	0.57 324	0.24 367	0.13 100	0.25 397	0.21 344	0.20 247	0.21 250

delet	0.90 434	0.34 337	1.15 412	0.69 473	0.66 511	1.63 536	0.81 498	1.95 465	1.49 531	1.42 482	1.38 433	1.29 444	0.91 406	1.78 411	1.18 473	0.22 321	0.22 431	0.24 358	0.25 426	0.22 313	0.24 323

pcwnet_v2	0.91 439	0.39 424	2.74 562	0.64 412	0.55 463	0.81 361	0.49 345	2.19 530	1.63 551	1.44 489	1.64 508	1.09 393	0.79 348	1.31 313	0.70 371	0.32 488	0.25 481	0.29 461	0.27 462	0.37 488	0.37 483

FADNet-RVC-Resample	0.91 439	0.51 482	2.92 567	0.64 412	0.46 401	1.07 446	0.60 430	1.76 407	1.24 411	1.10 309	0.98 261	1.06 379	0.98 440	2.17 464	0.95 443	0.24 367	0.22 431	0.30 473	0.32 517	0.36 482	0.40 501

HSM-Net_RVC	0.91 439	0.31 269	0.60 150	0.54 265	0.31 200	1.15 466	0.60 430	3.76 618	1.30 455	1.57 524	1.75 524	1.67 518	1.01 452	1.61 387	0.90 425	0.23 345	0.17 328	0.19 196	0.18 250	0.20 247	0.22 279
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ssnet_v2	0.92 442	0.39 424	1.22 442	0.66 434	0.39 337	1.31 493	0.96 534	2.32 548	1.45 520	1.48 505	1.17 349	1.53 495	0.91 406	1.16 282	1.71 547	0.31 480	0.27 498	0.30 473	0.29 492	0.28 408	0.29 412

ADLNet2	0.92 442	0.37 397	1.25 449	0.80 533	0.65 505	1.12 458	0.75 475	1.95 465	1.42 511	1.26 408	1.67 513	1.68 521	1.04 468	1.80 418	1.23 484	0.25 388	0.22 431	0.21 267	0.22 372	0.27 392	0.31 438

FTStereo	0.92 442	0.28 188	0.61 157	0.57 324	0.34 275	0.65 278	1.80 606	1.09 219	0.84 223	1.75 550	4.13 609	1.04 374	1.62 556	1.59 380	0.48 264	0.21 286	0.17 328	0.23 334	0.22 372	0.19 208	0.58 565

PFNet	0.92 442	0.28 188	1.20 437	0.68 460	0.32 233	0.62 252	0.55 396	1.27 289	1.01 293	1.47 499	1.09 307	0.97 351	0.68 309	6.58 599	0.59 336	0.21 286	0.13 100	0.24 358	0.19 273	0.20 247	0.20 221

DLCB_ROB	0.92 442	0.43 448	0.95 345	0.71 486	0.55 463	1.11 456	0.83 503	1.61 366	1.32 464	1.67 543	1.66 511	1.70 524	0.93 416	1.96 440	1.34 501	0.26 414	0.25 481	0.27 433	0.28 473	0.28 408	0.28 398

GEStereo_RVC	0.93 447	0.40 430	1.15 412	0.67 448	0.50 426	0.95 422	0.78 482	2.73 595	1.21 394	1.20 369	1.12 322	1.25 431	0.91 406	3.21 520	0.95 443	0.31 480	0.20 400	0.23 334	0.20 302	0.28 408	0.31 438

CBFPSM	0.95 448	0.37 397	2.10 534	0.51 205	0.39 337	1.73 543	0.87 516	1.59 362	1.13 352	1.11 310	1.00 267	2.34 580	1.64 561	1.42 346	1.44 512	0.19 206	0.18 364	0.20 233	0.20 302	0.22 313	0.36 479

OMP-Stereo	0.95 448	0.35 366	0.79 253	0.92 571	0.32 233	0.49 146	0.35 179	1.22 273	1.11 338	1.58 525	1.12 322	1.44 475	0.69 313	6.92 605	0.51 284	0.20 251	0.15 258	0.24 358	0.19 273	0.21 293	0.16 109

DSFCA	0.95 448	0.38 415	1.23 444	0.55 281	0.66 511	1.50 521	0.93 528	1.58 357	1.24 411	1.59 528	1.16 346	1.48 484	0.95 424	2.96 512	1.20 476	0.31 480	0.28 504	0.25 397	0.26 444	0.29 425	0.26 364

PSMNet_ROB	0.95 448	0.57 507	1.45 476	0.75 516	0.64 500	1.28 491	1.12 555	1.84 428	1.15 363	1.16 341	1.29 400	1.44 475	0.89 400	1.74 405	1.70 545	0.33 495	0.25 481	0.37 533	0.39 553	0.36 482	0.32 447

FADNet-RVC	0.96 452	0.72 550	2.96 568	0.64 412	0.49 421	0.90 398	0.59 423	1.85 436	1.27 431	0.92 260	0.97 256	1.36 459	0.90 403	2.36 480	1.31 493	0.30 476	0.29 514	0.32 493	0.32 517	0.42 511	0.37 483

TransformOpticalFlow	0.97 453	0.30 236	0.96 352	0.54 265	0.31 200	0.65 278	0.54 386	1.87 439	1.19 383	1.12 318	1.44 452	1.34 456	0.98 440	6.68 602	0.44 227	0.19 206	0.12 46	0.21 267	0.19 273	0.18 172	0.23 300

IIG-Stereo	0.97 453	0.34 337	0.80 258	0.90 569	0.33 254	0.61 249	0.26 97	1.27 289	1.08 319	1.69 545	1.37 428	1.44 475	0.74 322	6.94 606	0.53 302	0.21 286	0.14 180	0.23 334	0.18 250	0.20 247	0.15 60

XX-Stereo	0.97 453	0.28 188	8.28 610	0.85 551	0.70 527	0.44 111	0.22 54	1.07 207	0.69 174	0.66 203	1.56 489	1.38 465	0.38 137	1.36 325	0.38 175	0.21 286	0.14 180	0.20 233	0.19 273	0.19 208	0.16 109

DispNO	0.98 456	0.34 337	2.02 527	0.58 338	0.55 463	0.88 392	0.49 345	1.70 391	1.24 411	1.22 384	1.26 381	1.18 413	0.88 397	5.17 561	0.88 418	0.23 345	0.18 364	0.24 358	0.22 372	0.19 208	0.22 279

DEmStereo	0.98 456	0.25 127	0.85 296	0.49 170	0.33 254	1.02 437	0.55 396	0.97 168	0.93 255	1.41 478	2.13 565	1.01 368	2.01 584	5.62 573	0.78 391	0.19 206	0.15 258	0.20 233	0.20 302	0.18 172	0.25 344

FADNet	0.98 456	0.64 527	2.57 556	0.66 434	0.55 463	0.95 422	0.57 409	1.91 451	1.38 487	0.94 266	1.02 272	1.36 459	1.00 449	2.69 503	0.97 447	0.34 505	0.34 545	0.31 480	0.34 537	0.61 572	0.42 514

CFNet	0.99 459	0.40 430	1.23 444	0.65 420	0.43 378	1.03 438	0.49 345	2.01 479	1.35 471	1.02 287	1.39 435	1.10 397	0.86 382	5.47 572	0.89 421	0.24 367	0.18 364	0.28 449	0.27 462	0.27 392	0.22 279

NVstereo2D	0.99 459	0.45 456	2.21 542	0.79 532	0.75 537	1.20 480	0.86 512	1.98 470	1.41 502	1.02 287	1.18 352	1.31 449	0.97 437	2.25 471	0.93 436	0.45 557	0.22 431	0.39 541	0.25 426	0.59 566	0.68 581

CBMV_ROB	0.99 459	0.46 459	0.68 195	0.53 251	0.39 337	1.40 511	0.48 334	2.09 498	1.30 455	1.53 513	2.29 573	1.36 459	1.23 510	2.46 487	1.04 461	0.44 554	0.42 579	0.47 565	0.44 565	0.41 507	0.39 496

ACV-stereo	1.00 462	0.55 498	1.47 478	0.59 357	0.42 373	2.38 587	0.58 416	1.20 266	1.21 394	0.83 236	1.01 269	3.36 606	2.10 590	1.64 390	1.17 472	0.28 453	0.22 431	0.23 334	0.22 372	0.29 425	0.35 475

fast-acv-ft	1.00 462	0.48 470	1.85 516	0.61 379	0.52 441	1.77 549	0.69 459	1.52 340	1.47 526	1.34 449	1.85 541	1.73 527	1.24 513	1.62 388	1.56 525	0.27 435	0.28 504	0.28 449	0.28 473	0.28 408	0.31 438

HBP-ISP	1.00 462	0.60 511	0.85 296	0.64 412	0.48 414	1.63 536	0.77 479	2.24 537	1.30 455	1.33 442	1.53 479	0.87 301	0.99 443	3.26 523	0.76 385	0.46 558	0.44 581	0.54 579	0.48 574	0.48 540	0.42 514

CSP-Net	1.00 462	0.41 440	0.99 359	0.56 302	0.43 378	1.62 535	0.76 478	2.16 519	1.16 370	1.33 442	1.22 365	1.32 453	0.89 400	4.67 552	0.93 436	0.35 516	0.24 469	0.20 233	0.20 302	0.23 333	0.30 428

ETE_ROB	1.01 466	0.69 542	1.49 481	0.72 492	0.50 426	1.15 466	1.12 555	1.91 451	1.24 411	1.94 570	1.50 469	1.73 527	1.06 474	1.78 411	1.33 500	0.33 495	0.26 488	0.38 537	0.34 537	0.40 503	0.44 521

THIR-Stereo	1.02 467	0.29 211	0.73 225	0.51 205	0.29 161	0.94 415	1.31 576	1.08 212	0.98 277	1.35 455	1.91 549	1.16 411	1.54 552	6.37 597	0.79 396	0.20 251	0.14 180	0.21 267	0.22 372	0.19 208	0.25 344

PS-NSSS	1.02 467	0.62 523	1.17 427	0.61 379	0.58 476	0.91 401	0.79 490	2.02 480	1.19 383	1.17 345	1.68 515	1.00 363	0.85 374	4.43 546	0.86 412	0.38 528	0.31 523	0.52 574	0.32 517	0.52 550	0.45 523

XPNet_ROB	1.02 467	0.56 502	1.33 463	0.75 516	0.58 476	1.11 456	1.13 557	1.77 409	1.29 451	1.88 562	1.43 450	1.63 513	1.13 493	2.04 449	1.69 543	0.40 536	0.31 523	0.33 505	0.29 492	0.37 488	0.37 483

YMNet	1.04 470	0.59 508	1.67 500	0.86 554	0.86 562	1.84 557	0.61 435	1.70 391	1.28 439	1.65 539	1.98 553	1.75 532	0.96 426	1.57 373	1.58 528	0.34 505	0.37 562	0.32 493	0.32 517	0.33 466	0.32 447

YMNet_1	1.04 470	0.59 508	1.67 500	0.86 554	0.86 562	1.84 557	0.61 435	1.70 391	1.28 439	1.65 539	1.98 553	1.75 532	0.96 426	1.57 373	1.58 528	0.34 505	0.37 562	0.32 493	0.32 517	0.33 466	0.32 447

iinet-f	1.04 470	0.50 478	4.24 589	0.58 338	0.43 378	1.78 553	0.70 466	1.29 295	1.16 370	1.25 395	1.42 446	1.57 502	1.42 541	1.47 358	1.70 545	0.26 414	0.23 459	0.20 233	0.20 302	0.26 386	0.26 364

RAFT-RH_RVC	1.04 470	0.26 147	0.76 240	0.53 251	0.29 161	0.80 353	0.32 145	0.85 135	1.12 346	2.04 576	4.63 615	1.03 373	0.57 252	5.93 583	0.52 292	0.20 251	0.13 100	0.26 418	0.20 302	0.16 112	0.19 193

CBMV	1.04 470	0.48 470	0.88 310	0.56 302	0.36 303	1.52 523	1.55 589	1.87 439	1.59 546	2.11 580	1.67 513	1.46 481	1.35 529	1.92 432	1.31 493	0.35 516	0.35 553	0.39 541	0.33 531	0.34 474	0.34 466
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
UGAM-zero	1.05 475	0.33 307	1.04 374	0.49 170	0.31 200	0.67 289	0.26 97	2.37 558	0.80 210	1.05 296	1.11 318	2.86 597	1.81 575	6.26 590	0.50 280	0.18 162	0.15 258	0.19 196	0.16 208	0.17 136	0.21 250

StereoDRNet	1.05 475	0.53 490	2.21 542	0.80 533	0.93 572	1.50 521	0.90 519	2.06 492	1.44 515	1.68 544	1.20 357	1.48 484	0.99 443	1.86 423	1.60 532	0.29 469	0.24 469	0.29 461	0.28 473	0.35 478	0.33 456

AIO-Stereo-zeroshot1	1.06 477	0.43 448	3.59 581	0.53 251	0.66 511	0.79 346	0.39 231	2.60 587	0.98 277	0.96 271	4.58 613	2.05 569	0.56 249	0.99 232	0.51 284	0.19 206	0.14 180	0.21 267	0.28 473	0.32 459	0.41 506

STrans-v2	1.06 477	0.31 269	1.02 369	0.52 228	0.33 254	0.67 289	0.78 482	2.66 593	1.26 427	1.15 337	1.46 456	1.37 463	1.40 536	6.68 602	0.46 246	0.19 206	0.13 100	0.21 267	0.18 250	0.18 172	0.21 250

DISCO	1.06 477	0.37 397	1.19 433	0.73 501	0.46 401	2.04 572	0.84 505	2.26 538	1.54 537	1.25 395	1.36 427	2.38 582	1.08 477	2.60 499	1.62 535	0.24 367	0.19 384	0.22 300	0.20 302	0.32 459	0.29 412

NCCL2	1.06 477	0.64 527	1.35 464	0.78 530	0.58 476	1.32 494	1.69 595	1.89 446	1.38 487	1.52 510	1.20 357	1.91 544	1.17 498	1.79 416	1.50 519	0.35 516	0.31 523	0.45 559	0.44 565	0.41 507	0.45 523

LALA_ROB	1.06 477	0.66 534	1.37 472	0.70 482	0.53 449	1.61 533	1.25 573	1.81 422	1.48 530	1.82 558	1.40 440	1.93 548	1.03 462	1.68 396	1.69 543	0.38 528	0.28 504	0.43 554	0.37 549	0.43 514	0.38 491

TCMNet	1.07 482	0.66 534	2.49 552	0.92 571	1.32 605	1.14 462	0.67 453	1.91 451	1.29 451	1.20 369	1.57 493	1.29 444	0.96 426	2.23 468	1.59 531	0.32 488	0.31 523	0.38 537	0.35 541	0.43 514	0.40 501

PSMNet-RUCA	1.07 482	1.06 579	1.64 497	1.23 600	1.10 587	1.39 507	0.65 447	1.91 451	1.43 512	0.95 268	1.52 477	0.99 357	0.83 366	1.28 309	1.01 454	0.71 595	0.34 545	0.99 607	0.61 596	1.01 598	0.67 577

RAFT + AFF	1.07 482	0.47 464	1.36 469	0.68 460	0.50 426	1.20 480	1.22 569	2.58 585	1.26 427	1.33 442	1.56 489	1.19 415	1.49 550	3.89 539	1.01 454	0.22 321	0.26 488	0.30 473	0.27 462	0.29 425	0.32 447

DRN-Test	1.07 482	0.49 475	1.95 524	0.75 516	0.81 555	1.61 533	0.78 482	2.26 538	1.53 535	1.84 559	1.35 423	1.42 469	1.04 468	2.26 472	1.61 533	0.28 453	0.23 459	0.31 480	0.30 504	0.33 466	0.33 456

TDLM	1.08 486	0.50 478	1.01 366	0.69 473	0.54 457	0.91 401	1.40 582	1.60 364	1.36 480	1.17 345	1.40 440	1.07 382	1.00 449	6.19 586	0.85 411	0.34 505	0.22 431	0.35 520	0.26 444	0.38 494	0.29 412

Wz-Net-LNSev-Ref	1.09 487	0.46 459	2.61 559	0.71 486	0.65 505	2.00 569	0.78 482	2.07 494	1.47 526	1.62 534	1.47 458	1.53 495	1.29 520	2.10 457	1.65 541	0.24 367	0.14 180	0.20 233	0.16 208	0.28 408	0.28 398

FAT-Stereo	1.10 488	0.43 448	1.46 477	0.74 507	0.60 486	1.13 459	0.92 524	2.06 492	1.71 559	1.75 550	2.00 556	2.02 562	1.47 547	2.02 448	1.26 488	0.44 554	0.36 557	0.34 513	0.29 492	0.36 482	0.57 562

CVANet_RVC	1.10 488	0.49 475	1.15 412	0.65 420	0.54 457	0.93 412	1.00 541	1.69 387	1.36 480	1.42 482	1.39 435	1.24 430	1.17 498	6.22 588	0.80 403	0.35 516	0.24 469	0.35 520	0.30 504	0.44 525	0.32 447

APVNet	1.11 490	0.59 508	1.95 524	0.87 557	0.77 543	1.90 562	0.82 502	2.03 484	1.15 363	1.14 335	1.43 450	1.55 498	1.12 492	3.03 514	1.62 535	0.32 488	0.34 545	0.42 553	0.36 545	0.36 482	0.41 506

GANetREF_RVC	1.11 490	0.90 568	1.56 492	0.88 559	0.53 449	1.41 513	1.35 579	1.91 451	1.54 537	1.28 419	1.32 408	1.46 481	1.23 510	2.04 449	1.00 453	0.57 581	0.45 583	0.67 596	0.52 584	0.91 594	0.62 572
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
GCST	1.13 492	1.50 604	1.17 427	1.74 610	1.17 598	1.29 492	0.30 128	1.55 349	1.21 394	1.31 433	0.97 256	0.99 357	0.48 201	2.38 484	0.54 311	1.24 612	0.70 614	1.31 613	0.86 610	1.03 600	0.92 598

GASNet	1.13 492	1.10 585	3.29 577	1.00 586	0.68 518	0.82 363	0.67 453	1.85 436	1.38 487	1.39 470	1.25 379	1.25 431	1.20 508	2.72 505	1.62 535	0.46 558	0.26 488	0.36 530	0.34 537	0.55 560	0.33 456

anonymity	1.14 494	0.98 576	1.24 447	1.09 591	1.13 591	1.08 450	0.90 519	2.02 480	1.23 407	1.32 436	1.27 390	1.27 442	1.09 480	1.16 282	1.03 460	1.02 603	1.01 630	0.97 605	0.97 614	0.98 596	1.01 600

PA-Net	1.14 494	0.63 524	2.12 536	0.67 448	0.75 537	1.19 479	0.91 522	1.91 451	1.46 525	1.18 356	1.23 373	1.33 455	1.17 498	4.31 544	1.41 509	0.29 469	0.46 587	0.33 505	0.50 580	0.33 466	0.57 562
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
edge stereo	1.15 496	0.54 494	1.50 482	0.73 501	0.66 511	1.18 478	0.84 505	2.13 510	1.41 502	1.73 548	1.84 538	2.53 588	1.46 545	2.46 487	1.35 503	0.43 545	0.41 574	0.54 579	0.36 545	0.43 514	0.50 539

RASNet	1.16 497	0.34 337	1.11 399	0.73 501	0.86 562	1.00 434	0.60 430	1.56 352	1.43 512	1.07 304	1.37 428	2.08 570	1.44 544	7.00 607	1.56 525	0.20 251	0.17 328	0.17 129	0.19 273	0.19 208	0.19 193

DANet	1.16 497	0.64 527	1.52 487	0.88 559	0.74 533	1.52 523	0.52 366	1.68 378	1.21 394	1.81 556	1.55 483	2.02 562	1.11 486	3.30 525	2.28 566	0.34 505	0.31 523	0.40 547	0.30 504	0.46 535	0.54 550
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
UGAM	1.17 499	0.29 211	1.08 389	0.55 281	0.43 378	0.69 302	0.71 469	1.14 237	1.35 471	1.00 278	1.49 462	1.90 542	0.86 382	9.61 632	0.89 421	0.21 286	0.19 384	0.30 473	0.25 426	0.20 247	0.18 157

Wz-Net-LNSev	1.17 499	0.72 550	4.71 593	0.66 434	0.84 560	1.72 540	1.13 557	1.97 469	1.43 512	1.34 449	1.32 408	1.66 516	1.30 523	1.44 352	1.51 521	0.29 469	0.26 488	0.24 358	0.23 404	0.33 466	0.35 475

S-Stereo	1.17 499	0.48 470	2.25 546	0.83 544	0.81 555	1.22 482	1.17 564	2.12 502	2.08 586	1.47 499	2.13 565	1.55 498	1.16 494	2.09 456	1.46 515	0.42 544	0.40 573	0.35 520	0.32 517	0.45 528	0.73 585

MaskLacGwcNet_RVC	1.17 499	1.06 579	1.28 455	0.88 559	0.69 521	1.92 564	0.92 524	1.71 395	1.14 358	1.17 345	1.26 381	1.49 486	0.80 355	2.04 449	0.86 412	2.02 615	0.34 545	0.79 600	0.36 545	1.38 610	1.33 612

RP	1.17 499	0.54 494	1.48 480	0.93 577	1.05 584	1.14 462	0.85 511	1.99 474	1.70 557	1.72 547	2.07 562	1.91 544	1.93 582	2.00 445	1.37 506	0.55 579	0.37 562	0.48 567	0.37 549	0.46 535	0.46 528

z-ln-s-r	1.18 504	0.61 516	2.91 566	0.54 265	0.56 468	0.81 361	0.86 512	1.72 399	1.55 543	1.18 356	1.62 502	1.37 463	1.16 494	3.67 533	3.77 592	0.20 251	0.15 258	0.21 267	0.17 232	0.29 425	0.24 323

ccnet	1.19 505	0.71 547	1.36 469	0.81 537	0.75 537	1.72 540	1.13 557	1.98 470	1.31 462	1.52 510	1.84 538	1.75 532	1.36 531	2.01 446	2.04 558	0.57 581	0.54 600	0.57 588	0.56 589	0.60 569	0.60 570

Nwc_Net	1.19 505	0.53 490	2.34 548	0.92 571	0.81 555	1.49 520	0.70 466	2.28 546	1.32 464	1.41 478	2.27 571	2.03 565	1.76 572	2.05 453	1.46 515	0.43 545	0.30 518	0.43 554	0.46 570	0.39 499	0.40 501

NCC-stereo	1.20 507	0.60 511	1.84 514	0.88 559	0.95 576	1.32 494	0.94 530	2.14 512	1.36 480	1.43 486	1.79 530	1.93 548	2.13 595	2.54 496	1.41 509	0.49 566	0.38 567	0.45 559	0.59 593	0.43 514	0.45 523

Abc-Net	1.20 507	0.60 511	1.84 514	0.88 559	0.95 576	1.32 494	0.94 530	2.14 512	1.36 480	1.43 486	1.79 530	1.93 548	2.13 595	2.54 496	1.41 509	0.49 566	0.38 567	0.45 559	0.59 593	0.43 514	0.45 523
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
Wz-Net-MNSev	1.21 509	0.66 534	3.44 579	0.69 473	0.73 528	1.93 565	1.44 584	2.16 519	1.59 546	1.85 561	1.49 462	1.50 489	1.34 528	2.05 453	1.54 524	0.27 435	0.24 469	0.28 449	0.28 473	0.35 478	0.32 447

RGC	1.22 510	0.82 562	1.71 503	0.95 582	0.98 581	1.53 525	0.80 493	2.18 528	1.35 471	1.69 545	1.94 550	2.03 565	1.66 562	2.36 480	1.50 519	0.46 558	0.36 557	0.59 591	0.48 574	0.49 544	0.49 535

stereogan	1.22 510	0.45 456	2.03 530	0.87 557	0.85 561	2.52 589	0.72 470	1.98 470	1.78 567	1.92 566	1.94 550	2.31 579	1.42 541	2.10 457	1.14 469	0.38 528	0.36 557	0.39 541	0.32 517	0.52 550	0.49 535

AANet_RVC	1.22 510	0.60 511	1.94 520	0.69 473	0.46 401	0.75 323	0.69 459	1.51 336	1.57 544	1.36 460	1.90 547	1.51 492	0.87 391	7.23 609	1.89 555	0.26 414	0.19 384	0.19 196	0.16 208	0.23 333	0.37 483

HSM	1.22 510	0.34 337	0.81 263	0.61 379	0.39 337	1.22 482	0.63 443	2.45 568	1.25 419	1.32 436	1.26 381	1.91 544	1.08 477	9.21 628	0.75 382	0.23 345	0.17 328	0.20 233	0.16 208	0.22 313	0.24 323

Syn2CoEx	1.23 514	0.80 558	3.07 571	0.83 544	0.68 518	1.39 507	0.87 516	2.23 535	1.57 544	1.28 419	1.58 495	1.42 469	1.57 554	3.79 537	1.48 518	0.36 523	0.32 535	0.34 513	0.30 504	0.30 441	0.41 506

AF-Net	1.23 514	0.56 502	2.31 547	0.88 559	0.93 572	1.41 513	0.73 473	2.27 544	1.71 559	1.76 553	2.42 579	2.00 558	1.70 565	1.98 441	1.62 535	0.50 570	0.29 514	0.49 569	0.33 531	0.40 503	0.34 466

NaN_ROB	1.23 514	0.63 524	1.76 506	0.67 448	0.50 426	1.59 532	2.00 609	1.87 439	1.52 534	2.14 582	1.26 381	1.40 467	1.09 480	4.60 550	1.75 548	0.28 453	0.34 545	0.28 449	0.29 492	0.30 441	0.37 483

DGSMNet	1.24 517	0.84 565	3.20 573	0.91 570	0.92 568	1.39 507	1.34 578	2.46 572	1.44 515	1.34 449	1.66 511	1.50 489	1.03 462	1.85 420	1.30 492	0.48 564	0.48 590	0.55 584	0.51 583	0.78 587	0.79 591

RYNet	1.24 517	0.52 488	1.57 494	0.73 501	0.97 579	1.74 545	0.95 533	2.09 498	1.54 537	1.44 489	1.18 352	1.94 552	1.29 520	4.57 549	1.93 556	0.27 435	0.23 459	0.35 520	0.27 462	0.57 563	0.59 567

ttt	1.26 519	0.36 376	0.79 253	0.65 420	0.42 373	0.94 415	0.57 409	2.33 554	1.38 487	1.25 395	1.65 509	0.92 331	0.78 339	2.64 500	8.73 623	0.30 476	0.28 504	0.26 418	0.25 426	0.29 425	0.32 447

aanetorigin	1.26 519	0.85 566	3.00 569	0.72 492	0.80 551	1.08 450	1.05 548	1.12 229	1.39 496	3.53 618	2.60 586	1.72 525	1.73 569	1.98 441	1.77 551	0.26 414	0.24 469	0.26 418	0.25 426	0.38 494	0.51 543

GwcNet	1.26 519	0.63 524	5.13 595	0.81 537	1.15 595	1.73 543	0.69 459	1.84 428	1.53 535	1.51 508	1.71 520	1.72 525	1.09 480	2.20 466	1.61 533	0.31 480	0.30 518	0.29 461	0.27 462	0.30 441	0.41 506

Consistency-Raft	1.27 522	1.01 578	2.17 539	1.04 588	1.20 600	0.96 428	1.00 541	1.84 428	1.95 579	1.38 467	2.11 564	1.44 475	1.03 462	1.18 288	1.40 508	0.73 596	0.83 616	0.89 603	0.99 617	1.33 608	0.95 599

NLCSM	1.29 523	0.74 555	1.80 511	0.72 492	0.92 568	1.32 494	1.04 546	2.78 599	1.11 338	1.24 391	2.00 556	1.82 539	0.96 426	5.79 580	1.56 525	0.34 505	0.28 504	0.31 480	0.35 541	0.42 511	0.40 501

NOSS_ROB	1.29 523	0.49 475	0.68 195	0.60 365	0.40 349	1.09 455	0.77 479	1.94 462	1.44 515	1.04 293	1.46 456	1.10 397	0.81 359	10.57 643	0.78 391	0.46 558	0.43 580	0.48 567	0.45 568	0.45 528	0.43 518

SGM-Forest	1.29 523	0.40 430	0.74 230	0.54 265	0.37 313	1.55 526	1.26 574	1.82 424	1.39 496	2.22 583	1.81 536	1.64 514	1.02 460	7.65 615	1.20 476	0.39 534	0.37 562	0.39 541	0.34 537	0.37 488	0.34 466
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Anonymous_2	1.37 526	0.56 502	0.94 341	0.57 324	0.62 496	1.04 439	0.65 447	1.82 424	1.01 293	1.00 278	0.79 209	1.42 469	1.27 517	1.06 255	0.83 407	0.62 587	0.67 611	1.05 610	9.88 651	1.09 603	0.55 557

test_for_model	1.38 527	3.71 641	0.65 181	3.45 635	2.88 633	0.57 220	0.33 153	1.91 451	0.93 255	1.47 499	0.64 163	0.51 164	0.37 127	0.53 61	0.35 135	2.54 621	0.16 297	0.17 129	0.12 73	4.56 643	1.84 618

SQANet	1.38 527	0.95 574	1.37 472	1.89 614	1.47 610	1.44 517	0.81 498	1.89 446	1.13 352	1.34 449	1.26 381	1.28 443	1.02 460	1.64 390	0.91 429	2.55 622	0.35 553	1.47 614	0.56 589	2.48 616	1.74 616

PWC_ROB	1.39 529	0.93 573	4.07 587	0.77 526	0.83 558	1.16 469	0.53 372	1.87 439	2.01 582	2.36 588	3.06 597	1.65 515	1.60 555	2.65 502	2.29 568	0.34 505	0.23 459	0.36 530	0.25 426	0.39 499	0.49 535

PWCDC_ROB	1.39 529	0.91 571	2.10 534	1.08 590	0.92 568	1.72 540	0.58 416	2.03 484	3.30 616	1.32 436	4.87 618	1.21 418	1.71 567	1.98 441	1.75 548	0.65 590	0.26 488	0.29 461	0.25 426	0.56 561	0.41 506

GANet	1.41 531	0.52 488	1.18 432	0.74 507	0.48 414	1.40 511	1.69 595	1.87 439	1.28 439	1.56 521	2.39 577	1.56 500	1.25 514	9.13 626	1.20 476	0.31 480	0.32 535	0.34 513	0.29 492	0.40 503	0.33 456

PDISCO_ROB	1.41 531	0.73 553	2.04 531	1.40 603	1.46 609	2.83 600	1.07 551	2.64 589	2.11 588	1.41 478	1.50 469	1.73 527	0.99 443	2.83 510	1.46 515	1.03 604	0.27 498	0.54 579	0.47 572	0.77 586	0.84 595

w-ln-seven-2	1.42 533	0.69 542	6.86 603	0.71 486	0.62 496	1.23 484	0.92 524	1.84 428	1.59 546	1.74 549	1.59 499	1.49 486	1.40 536	3.69 534	2.22 563	0.27 435	0.26 488	0.29 461	0.26 444	0.34 474	0.33 456

LL-Strereo	1.42 533	0.44 455	2.02 527	0.62 387	1.07 585	0.73 316	0.65 447	2.02 480	1.21 394	1.60 529	1.62 502	2.02 562	2.10 590	9.67 633	1.07 463	0.22 321	0.20 400	0.27 433	0.24 417	0.23 333	0.33 456

SHD	1.42 533	0.81 561	2.79 564	0.98 584	0.92 568	1.97 566	0.68 456	2.43 566	2.55 598	2.54 597	1.72 521	2.01 561	1.62 556	2.14 461	2.70 575	0.40 536	0.33 541	0.39 541	0.40 555	0.48 540	0.54 550

RTSC	1.43 536	0.89 567	3.62 583	0.94 580	0.64 500	1.85 559	0.69 459	2.20 533	2.04 585	2.22 583	1.70 518	1.67 518	1.27 517	2.53 495	4.48 600	0.33 495	0.25 481	0.27 433	0.29 492	0.38 494	0.40 501

UDG	1.47 537	2.69 634	1.13 405	1.45 607	1.65 612	1.34 501	0.79 490	1.75 405	1.27 431	1.29 424	1.74 523	1.99 557	1.39 535	1.66 393	1.51 521	0.91 600	0.55 602	2.30 622	0.76 604	1.99 611	1.20 608

MFMNet_re	1.47 537	1.20 591	2.50 553	1.46 608	1.08 586	1.58 530	1.51 585	1.96 468	1.87 574	2.31 587	2.20 568	1.51 492	1.88 580	1.57 373	1.34 501	0.94 601	0.83 616	0.84 602	0.80 607	1.00 597	1.06 603

PASM	1.48 539	1.08 582	3.96 586	0.93 577	0.93 572	1.17 476	1.19 566	1.77 409	1.65 552	1.90 563	1.52 477	1.75 532	1.42 541	4.54 548	1.52 523	0.64 589	0.68 613	0.69 598	0.79 606	0.70 581	0.74 586

ADCRef	1.50 540	0.61 516	3.83 585	0.76 524	0.77 543	1.91 563	0.77 479	2.16 519	1.34 468	1.63 536	1.59 499	1.35 458	1.40 536	1.79 416	8.32 620	0.25 388	0.21 416	0.32 493	0.31 510	0.31 448	0.32 447

XQC	1.51 541	0.98 576	3.20 573	0.92 571	0.76 542	2.01 570	1.17 564	2.53 582	1.99 581	2.01 575	1.54 480	2.00 558	1.54 552	3.16 518	3.46 589	0.49 566	0.31 523	0.45 559	0.40 555	0.71 583	0.62 572

CC-Net-ROB	1.53 542	1.31 598	1.68 502	0.92 571	0.80 551	1.75 546	0.99 539	2.04 487	1.27 431	1.12 318	1.62 502	1.20 417	0.98 440	7.82 616	0.92 433	1.15 611	0.41 574	2.20 620	0.46 570	1.37 609	0.56 559

FINET	1.54 543	0.67 538	7.28 606	0.76 524	0.97 579	1.42 516	1.38 581	2.80 603	3.12 613	1.23 387	1.68 515	1.04 374	1.11 486	3.35 526	1.78 552	0.43 545	0.37 562	0.32 493	0.29 492	0.43 514	0.41 506

test_xeample	1.55 544	0.31 269	0.94 341	0.54 265	0.31 200	0.94 415	0.58 416	2.40 562	1.40 498	1.29 424	1.55 483	0.89 317	0.88 397	1.72 403	15.94 642	0.22 321	0.22 431	0.22 300	0.21 344	0.23 333	0.25 344

w-ln-seven	1.56 545	0.83 564	5.96 598	0.78 530	0.74 533	2.64 595	1.01 544	2.13 510	2.03 583	2.09 579	1.76 525	1.84 541	1.27 517	2.98 513	3.23 586	0.29 469	0.26 488	0.31 480	0.30 504	0.41 507	0.38 491

DDUNet	1.56 545	2.70 635	1.35 464	1.79 611	1.88 614	1.82 555	0.91 522	1.84 428	1.20 387	1.40 476	1.79 530	1.62 509	1.17 498	1.59 380	1.22 481	1.11 608	0.76 615	2.38 625	0.94 612	2.12 612	1.53 614

CrosDoStereo	1.56 545	0.26 147	0.78 249	0.51 205	0.29 161	0.66 284	11.86 642	1.18 258	1.00 290	1.35 455	1.76 525	0.99 357	1.83 577	6.64 600	0.83 407	0.19 206	0.15 258	0.20 233	0.22 372	0.18 172	0.25 344

DeepStereo_LL	1.56 545	0.26 147	0.78 249	0.51 205	0.29 161	0.66 284	11.86 642	1.18 258	1.00 290	1.35 455	1.76 525	0.99 357	1.83 577	6.64 600	0.83 407	0.19 206	0.15 258	0.20 233	0.22 372	0.18 172	0.25 344

xxxx	1.61 549	0.32 287	0.98 356	0.58 338	0.31 200	1.15 466	0.43 275	2.43 566	1.41 502	1.17 345	1.40 440	1.21 418	0.86 382	1.94 435	16.68 644	0.24 367	0.24 469	0.21 267	0.20 302	0.23 333	0.27 382

CSAN	1.61 549	0.67 538	3.24 576	0.74 507	0.52 441	1.77 549	1.74 600	1.98 470	1.94 578	2.47 595	2.33 575	1.93 548	2.04 587	6.45 598	1.95 557	0.43 545	0.36 557	0.41 552	0.42 559	0.43 514	0.44 521

MFN_U_SF_RVC	1.62 551	0.96 575	4.36 591	0.92 571	0.69 521	2.62 594	1.10 553	2.50 578	1.74 562	1.99 574	1.86 543	2.45 586	1.78 574	3.08 516	2.84 578	0.54 575	0.50 597	0.56 586	0.60 595	0.60 569	0.67 577

SDNR	1.66 552	0.55 498	2.36 549	0.56 302	0.58 476	3.79 618	0.45 310	1.78 411	1.40 498	1.38 467	2.45 582	1.13 406	0.96 426	11.03 644	1.31 493	0.67 592	0.64 608	0.43 554	0.32 517	0.71 583	0.76 589

otaku	1.67 553	1.18 589	1.56 492	2.27 617	1.59 611	1.98 567	1.23 571	2.23 535	1.37 485	1.48 505	1.63 507	1.73 527	1.23 510	1.85 420	1.09 464	2.96 626	0.58 606	1.74 615	0.61 596	2.94 623	2.15 622

222	1.67 553	0.31 269	0.93 334	0.59 357	0.31 200	1.05 442	0.43 275	2.39 560	1.47 526	1.37 462	1.55 483	0.94 339	0.94 419	1.98 441	17.76 645	0.24 367	0.22 431	0.21 267	0.20 302	0.22 313	0.26 364

Wz-Net-SNSev	1.68 555	1.45 600	8.71 614	0.71 486	0.67 517	1.35 502	1.51 585	2.15 517	1.47 526	1.51 508	1.68 515	2.27 575	1.38 533	4.23 541	2.36 570	0.32 488	0.29 514	0.31 480	0.33 531	0.43 514	0.39 496

DeepPrunerF	1.68 555	0.82 562	6.82 602	0.94 580	1.20 600	0.91 401	0.97 535	2.50 578	5.19 633	1.22 384	1.30 401	1.18 413	1.29 520	4.96 559	1.75 548	0.43 545	0.35 553	0.52 574	0.48 574	0.43 514	0.42 514

psmorigin	1.69 557	0.74 555	13.13 626	0.70 482	0.60 486	1.16 469	0.79 490	1.69 387	1.25 419	2.07 578	1.77 528	2.23 572	1.51 551	2.14 461	1.45 513	0.39 534	0.41 574	0.34 513	0.33 531	0.45 528	0.63 574

G-Net	1.71 558	0.67 538	2.09 533	1.14 596	0.75 537	2.96 605	0.89 518	1.58 357	1.30 455	2.76 602	8.12 637	2.29 577	2.51 606	1.94 435	2.23 565	0.49 566	0.45 583	0.45 559	0.31 510	0.62 573	0.59 567

Ntro	1.72 559	1.21 592	1.62 496	2.54 623	1.86 613	2.09 575	1.14 560	2.08 495	1.38 487	1.23 387	1.62 502	1.62 509	1.33 527	2.04 449	1.21 480	3.09 627	0.56 603	1.82 617	0.65 598	2.97 627	2.25 624

z-mn7	1.77 560	1.06 579	7.02 605	0.74 507	0.54 457	2.58 591	1.03 545	1.90 450	2.73 609	1.61 530	3.00 595	1.96 554	1.40 536	5.23 563	2.87 579	0.31 480	0.25 481	0.27 433	0.25 426	0.34 474	0.35 475

FBW_ROB	1.78 561	0.66 534	1.90 519	0.72 492	0.66 511	1.79 554	1.07 551	2.79 601	1.77 563	1.84 559	1.79 530	1.98 556	1.37 532	12.42 646	2.22 563	0.36 523	0.38 567	0.57 588	0.39 553	0.46 535	0.51 543

SPS-STEREO	1.78 561	1.09 584	1.52 487	1.22 599	1.14 593	1.87 561	1.11 554	2.27 544	1.70 557	3.17 615	2.39 577	2.84 596	1.93 582	4.41 545	2.93 580	1.04 606	0.99 629	0.97 605	0.94 612	1.03 600	1.05 602
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MFN_U_SF_DS_RVC	1.80 563	1.11 586	4.33 590	0.84 548	0.77 543	3.70 613	2.41 628	2.04 487	1.85 573	1.75 550	1.90 547	1.92 547	1.25 514	7.33 610	1.45 513	0.47 562	0.47 588	0.53 578	0.77 605	0.50 546	0.55 557

SAMSARA	1.80 563	0.90 568	3.37 578	1.28 602	1.13 591	3.71 614	2.33 623	2.53 582	1.93 577	3.17 615	1.73 522	2.99 598	1.68 564	3.53 529	2.46 572	0.47 562	0.54 600	0.43 554	0.47 572	0.59 566	0.64 575

PVD	1.82 565	0.91 571	3.02 570	1.03 587	0.94 575	2.61 593	1.14 560	2.78 599	3.40 618	3.08 613	2.75 589	2.39 584	2.49 605	2.81 508	3.66 591	0.48 564	0.49 596	0.59 591	0.49 577	0.60 569	0.81 593

ADCL	1.82 565	0.70 545	4.57 592	0.70 482	0.63 499	2.56 590	1.77 602	2.08 495	1.77 563	1.95 572	1.89 545	2.04 567	1.88 580	2.36 480	9.55 627	0.27 435	0.25 481	0.35 520	0.32 517	0.39 499	0.39 496

zh-mn7	1.84 567	1.51 605	9.67 618	0.70 482	0.54 457	1.47 519	0.84 505	1.93 460	2.13 590	2.50 596	2.70 588	1.67 518	1.35 529	4.75 556	3.14 585	0.32 488	0.27 498	0.27 433	0.27 462	0.32 459	0.39 496

AAGNet	1.84 567	0.30 236	0.79 253	0.66 434	0.32 233	0.65 278	0.50 353	1.02 183	1.01 293	1.47 499	1.21 363	0.99 357	1.16 494	2.76 507	22.69 652	0.24 367	0.13 100	0.22 300	0.20 302	0.24 362	0.16 109

ff1	1.88 569	0.36 376	1.51 483	0.56 302	0.40 349	0.76 328	0.59 423	1.08 212	2.62 601	1.19 364	1.49 462	1.07 382	0.85 374	9.88 638	13.82 636	0.21 286	0.13 100	0.31 480	0.28 473	0.20 247	0.23 300

MDST_ROB	1.88 569	0.40 430	1.71 503	0.93 577	0.60 486	4.27 624	1.23 571	3.99 621	1.44 515	4.61 628	2.63 587	1.44 475	1.03 462	9.78 635	1.62 535	0.33 495	0.26 488	0.37 533	0.33 531	0.31 448	0.34 466

SGM_RVC	1.88 569	0.40 430	0.90 324	0.63 397	0.30 178	2.81 599	1.26 574	2.73 595	1.81 571	4.09 620	2.85 592	3.88 612	3.19 614	8.42 622	2.44 571	0.33 495	0.31 523	0.30 473	0.28 473	0.31 448	0.31 438
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
mmx	1.89 572	0.36 376	1.51 483	0.56 302	0.40 349	0.76 328	0.59 423	2.32 548	1.41 502	1.19 364	1.49 462	1.07 382	0.85 374	9.88 638	13.82 636	0.25 388	0.21 416	0.31 480	0.28 473	0.32 459	0.29 412

xxx	1.89 572	0.36 376	1.51 483	0.56 302	0.40 349	0.76 328	0.59 423	2.32 548	1.41 502	1.19 364	1.49 462	1.07 382	0.85 374	9.88 638	13.82 636	0.25 388	0.21 416	0.31 480	0.28 473	0.32 459	0.29 412

DPSNet	1.91 574	0.64 527	5.95 597	0.73 501	0.59 482	2.04 572	1.61 593	3.84 619	1.96 580	1.54 516	1.39 435	2.27 575	3.32 617	4.95 558	4.79 603	0.50 570	0.31 523	0.29 461	0.26 444	0.67 578	0.54 550

test_sample9	1.96 575	0.51 482	1.35 464	0.58 338	0.40 349	1.07 446	0.80 493	1.99 474	1.27 431	1.25 395	1.22 365	1.09 393	1.01 452	2.46 487	8.57 621	0.59 584	12.85 654	0.62 593	0.67 600	0.45 528	0.48 530

1111x	1.96 575	0.32 287	1.54 491	0.54 265	0.30 178	1.00 434	0.69 459	2.47 573	1.33 466	1.21 376	1.44 452	1.21 418	1.11 486	8.49 623	16.14 643	0.22 321	0.23 459	0.22 300	0.23 404	0.25 374	0.26 364

ADCPNet	1.97 577	0.78 557	9.38 616	0.74 507	0.61 492	2.73 597	1.36 580	2.11 501	1.66 553	1.92 566	1.70 518	2.45 586	2.07 588	2.50 493	6.84 615	0.38 528	0.38 567	0.38 537	0.43 563	0.47 539	0.50 539

zh-sn7	2.00 578	1.73 614	9.50 617	0.77 526	0.73 528	1.77 549	1.32 577	2.08 495	1.66 553	1.91 564	2.48 584	1.81 538	2.25 598	5.74 576	4.07 596	0.33 495	0.33 541	0.32 493	0.32 517	0.44 525	0.46 528

WCMA_ROB	2.05 579	0.55 498	1.77 507	0.74 507	0.61 492	2.24 580	1.56 590	2.17 527	1.79 569	4.16 624	6.36 625	5.66 625	4.66 629	3.19 519	2.77 576	0.55 579	0.45 583	0.40 547	0.43 563	0.48 540	0.50 539

RainbowNet	2.06 580	1.86 616	1.97 526	2.86 626	2.25 620	2.03 571	1.79 603	2.77 597	1.92 576	1.54 516	1.84 538	1.95 553	1.73 569	2.23 468	1.38 507	3.40 633	0.86 621	2.39 627	1.00 618	2.94 623	2.42 626

MSMD_ROB	2.08 581	0.61 516	1.15 412	0.71 486	0.62 496	4.00 620	0.93 528	1.94 462	1.79 569	4.71 630	4.60 614	8.14 634	3.87 625	3.75 536	1.65 541	0.54 575	0.48 590	0.55 584	0.58 591	0.53 555	0.52 546

Wz-Net-TNSev	2.10 582	2.71 636	9.30 615	0.72 492	0.65 505	2.41 588	1.81 607	2.45 568	1.77 563	1.62 534	1.56 489	2.56 589	2.01 584	5.30 564	4.46 599	0.41 540	0.38 567	0.33 505	0.37 549	0.54 558	0.64 575

ADCMid	2.11 583	0.90 568	8.39 612	0.75 516	0.69 521	1.98 567	1.14 560	2.18 528	1.67 555	2.85 604	1.85 541	2.35 581	2.02 586	2.35 479	10.58 631	0.34 505	0.32 535	0.39 541	0.44 565	0.51 549	0.53 549

ADCP+	2.12 584	0.56 502	10.01 619	0.68 460	0.91 567	2.25 581	1.04 546	1.92 458	1.50 533	1.58 525	1.34 418	1.73 527	1.62 556	2.27 473	13.20 633	0.25 388	0.22 431	0.32 493	0.29 492	0.38 494	0.34 466

WZ-Net	2.14 585	1.08 582	11.68 625	0.89 567	0.78 547	1.76 547	1.59 592	2.39 560	2.03 583	2.11 580	1.95 552	2.30 578	2.28 599	5.94 584	3.86 595	0.35 516	0.27 498	0.29 461	0.32 517	0.52 550	0.50 539

AnyNet_C32	2.14 585	1.45 600	7.38 607	0.95 582	1.12 588	2.23 579	2.34 624	2.10 500	1.54 537	2.44 591	1.79 530	2.04 567	1.66 562	2.69 503	10.48 630	0.38 528	0.35 553	0.35 520	0.42 559	0.50 546	0.60 570

NVStereoNet_ROB	2.17 587	1.18 589	3.51 580	1.14 596	1.26 603	1.57 529	1.51 585	2.19 530	2.11 588	2.04 576	4.80 616	3.17 605	2.11 593	7.97 618	2.10 559	1.12 609	0.94 626	1.10 611	1.34 625	0.95 595	1.31 609
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MSC_U_SF_DS_RVC	2.22 588	1.29 597	4.14 588	1.10 592	0.78 547	5.00 627	2.38 627	2.47 573	2.67 606	1.94 570	2.28 572	2.66 593	1.70 565	9.10 625	2.29 568	0.68 594	0.52 598	0.68 597	0.71 603	1.17 606	0.81 593

SANet	2.26 589	0.70 545	6.94 604	0.69 473	0.46 401	2.76 598	1.76 601	2.61 588	5.84 635	2.45 592	3.52 603	3.71 609	3.38 619	5.90 581	2.14 561	0.34 505	0.31 523	0.32 493	0.29 492	0.54 558	0.43 518

test_sample8	2.29 590	0.51 482	1.35 464	0.58 338	0.40 349	1.07 446	0.80 493	2.03 484	1.22 402	2.28 586	1.33 414	4.98 623	2.51 606	2.46 487	8.57 621	0.59 584	12.85 654	0.62 593	0.67 600	0.45 528	0.48 530

ADCS	2.35 591	1.26 594	6.54 601	0.85 551	0.77 543	2.18 578	1.79 603	2.47 573	2.20 591	2.80 603	2.14 567	2.38 582	2.09 589	2.81 508	13.83 639	0.43 545	0.41 574	0.40 547	0.45 568	0.59 566	0.67 577

MeshStereo	2.36 592	0.60 511	1.05 379	0.63 397	0.51 436	2.58 591	0.99 539	3.46 613	2.21 592	7.38 642	5.06 620	7.50 630	3.10 613	7.02 608	2.54 573	0.44 554	0.44 581	0.45 559	0.40 555	0.43 514	0.45 523
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
AnyNet_C01	2.38 593	2.21 626	10.17 620	0.99 585	0.79 549	3.12 606	2.37 625	2.69 594	1.89 575	2.58 599	2.44 581	2.70 594	1.86 579	3.65 530	7.12 616	0.41 540	0.41 574	0.40 547	0.42 559	0.68 579	0.79 591

DispFullNet	2.39 594	2.89 637	3.74 584	3.09 631	2.27 622	2.04 572	0.84 505	2.19 530	1.73 561	2.54 597	1.98 553	2.23 572	5.83 632	3.44 528	1.84 554	1.03 604	0.33 541	2.65 633	1.97 637	2.87 622	2.34 625

EDNetEfficient	2.40 595	1.14 587	8.59 613	0.77 526	0.73 528	1.06 445	1.53 588	1.54 346	4.06 624	4.87 631	2.81 590	2.23 572	3.53 620	3.04 515	9.65 628	0.27 435	0.24 469	0.27 433	0.31 510	0.70 581	0.67 577

MSAF-DinoV2	2.45 596	1.88 619	17.19 634	0.89 567	0.52 441	1.39 507	0.97 535	2.84 604	1.77 563	1.55 519	1.65 509	3.60 608	2.28 599	5.74 576	4.64 602	0.28 453	0.17 328	0.26 418	0.28 473	0.49 544	0.54 550

FCDSN-DC	2.47 597	0.65 533	1.00 364	0.85 551	0.75 537	2.26 582	0.97 535	2.31 547	1.83 572	5.52 637	7.65 632	7.72 633	7.70 639	4.43 546	2.64 574	0.52 573	0.48 590	0.52 574	0.52 584	0.57 563	0.59 567
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SuperB	2.50 598	0.72 550	18.07 638	0.72 492	0.53 449	1.85 559	0.86 512	1.80 418	2.40 595	1.54 516	1.42 446	1.13 406	1.17 498	4.18 540	4.80 605	0.25 388	0.20 400	0.23 334	0.19 273	7.64 648	0.38 491

ELAS	2.67 599	0.80 558	2.13 537	1.13 593	1.15 595	6.25 632	2.56 629	3.50 614	3.68 621	5.36 635	4.92 619	3.79 610	5.56 631	3.65 530	5.22 607	0.66 591	0.57 604	0.56 586	0.54 587	0.65 576	0.75 588
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
RTS	2.76 600	1.55 608	15.40 629	1.13 593	1.42 607	3.75 616	2.21 618	2.45 568	2.72 607	2.91 607	2.85 592	2.58 590	1.62 556	6.28 592	5.80 610	0.41 540	0.30 518	0.35 520	0.35 541	0.52 550	0.54 550

RTSA	2.76 600	1.55 608	15.40 629	1.13 593	1.42 607	3.75 616	2.21 618	2.45 568	2.72 607	2.91 607	2.85 592	2.58 590	1.62 556	6.28 592	5.80 610	0.41 540	0.30 518	0.35 520	0.35 541	0.52 550	0.54 550

WAO-7	2.78 602	1.54 607	2.18 540	1.41 606	1.19 599	3.92 619	2.01 612	4.19 623	3.89 623	2.98 609	5.47 621	4.18 613	3.28 616	8.24 621	4.27 597	1.13 610	1.01 630	1.18 612	1.13 624	1.19 607	1.13 607

MADNet+	2.80 603	3.38 640	11.57 624	1.50 609	1.21 602	3.18 608	2.00 609	3.52 615	2.61 600	1.81 556	2.09 563	2.83 595	2.18 597	7.55 613	5.44 609	0.84 597	0.83 616	0.71 599	0.66 599	1.05 602	1.08 604

IMH-64-1	2.82 604	1.87 617	1.77 507	3.31 633	2.69 629	3.22 609	2.07 613	4.25 624	2.77 610	2.46 593	3.78 606	3.05 600	2.34 602	4.67 552	3.00 582	3.84 638	0.84 619	2.75 634	1.39 626	3.34 632	2.93 635

IMH-64	2.82 604	1.87 617	1.77 507	3.31 633	2.69 629	3.22 609	2.07 613	4.25 624	2.77 610	2.46 593	3.78 606	3.05 600	2.34 602	4.67 552	3.00 582	3.84 638	0.84 619	2.75 634	1.39 626	3.34 632	2.93 635

pmcnn	2.84 606	0.46 459	5.19 596	0.68 460	0.42 373	1.55 526	1.16 563	2.32 548	1.60 549	2.72 600	7.49 630	17.96 649	1.48 549	6.04 585	6.64 614	0.18 162	0.15 258	0.15 71	0.12 73	0.20 247	0.20 221

ACVNet_2	2.86 607	1.47 602	8.28 610	2.68 624	2.26 621	2.70 596	1.84 608	3.41 611	3.04 612	2.27 585	3.42 602	4.58 615	2.10 590	5.91 582	1.62 535	2.58 623	0.67 611	2.22 621	0.85 609	2.79 620	2.47 627

ELAS_RVC	2.87 608	0.80 558	3.22 575	1.16 598	1.12 588	2.92 604	5.33 638	2.98 607	4.18 626	5.04 632	4.82 617	4.71 617	8.23 640	4.25 543	4.79 603	0.67 592	0.57 604	0.57 588	0.53 586	0.66 577	0.74 586
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FC-DCNN	2.88 609	0.61 516	1.15 412	0.75 516	0.57 473	2.85 602	1.05 548	3.44 612	2.64 604	6.93 638	7.63 631	9.86 639	7.02 637	5.76 578	4.31 598	0.54 575	0.48 590	0.51 572	0.50 580	0.53 555	0.52 546

FC-DCNN v2	2.96 610	0.61 516	1.13 405	0.75 516	0.57 473	2.90 603	1.06 550	3.59 617	2.66 605	7.05 639	7.66 633	10.26 642	7.17 638	6.27 591	4.49 601	0.54 575	0.48 590	0.51 572	0.50 580	0.53 555	0.52 546

WAO-6	2.98 611	1.67 612	1.88 518	2.38 621	2.30 623	3.53 612	2.37 625	4.38 626	4.64 630	2.42 589	4.50 610	4.85 619	2.99 612	5.22 562	5.37 608	1.77 614	1.16 636	2.31 623	1.47 631	2.42 615	1.99 621

ACVNet-4b	3.05 612	1.42 599	18.09 639	2.85 625	2.33 624	2.32 586	1.22 569	2.47 573	2.21 592	1.26 408	2.36 576	2.64 592	1.46 545	6.32 595	1.23 484	3.29 630	0.45 583	2.37 624	1.02 620	3.03 628	2.61 629

ACVNet_1	3.08 613	1.48 603	17.70 635	2.90 628	2.35 626	2.30 583	1.43 583	3.16 609	2.26 594	1.91 564	2.05 561	3.51 607	2.32 601	3.71 535	1.58 528	3.25 629	0.66 610	2.40 628	1.06 621	3.07 629	2.59 628

MonStereo1	3.22 614	1.70 613	2.23 545	2.51 622	2.33 624	5.55 630	1.61 593	3.55 616	4.67 631	3.29 617	8.09 636	4.79 618	3.75 622	6.30 594	2.79 577	2.52 620	0.64 608	1.91 619	1.07 622	2.53 617	2.62 630

PWCK	3.24 615	2.37 627	10.86 622	2.14 616	1.14 593	3.71 614	4.19 636	3.02 608	3.55 620	3.05 612	3.63 604	3.09 603	2.35 604	8.16 620	3.41 588	2.17 618	0.96 627	1.77 616	1.01 619	2.84 621	1.40 613

IMH	3.35 616	1.95 620	1.86 517	3.30 632	2.72 631	4.03 622	2.00 609	4.58 628	3.83 622	2.87 605	6.99 628	4.69 616	3.21 615	6.77 604	2.97 581	3.91 641	0.89 623	2.78 636	1.40 630	3.36 634	2.93 635

LVE	3.40 617	1.80 615	2.21 542	2.90 628	2.44 627	3.27 611	2.25 620	4.80 629	5.06 632	2.43 590	6.79 626	5.99 626	2.64 610	9.20 627	2.28 566	3.30 631	1.11 635	2.38 625	1.48 632	2.95 625	2.62 630

Dean	3.77 618	1.65 611	17.87 636	3.01 630	2.54 628	3.15 607	2.10 616	4.80 629	4.42 627	2.89 606	6.03 623	5.45 624	2.55 609	3.40 527	2.13 560	3.22 628	0.89 623	2.51 631	1.07 622	3.07 629	2.65 633

JetBlue	4.18 619	2.45 631	10.42 621	1.40 603	2.89 634	10.68 638	10.68 640	3.91 620	2.52 596	2.74 601	3.39 601	4.50 614	4.27 627	7.97 618	7.67 619	0.89 599	0.97 628	0.89 603	0.92 611	2.26 613	2.21 623

notaker	4.29 620	2.42 630	5.06 594	3.89 642	3.29 639	4.00 620	2.25 620	4.93 631	3.47 619	4.21 626	6.79 626	7.67 632	3.37 618	9.25 629	6.47 612	4.09 643	1.42 638	3.35 643	2.13 640	4.11 639	3.54 640

ktn	4.56 621	2.41 629	2.54 554	3.79 641	3.25 637	4.81 626	2.91 633	5.52 633	7.36 636	4.12 623	14.55 646	7.54 631	3.70 621	7.84 617	3.35 587	4.06 642	1.86 641	3.26 642	2.22 641	3.27 631	2.86 634

WAO-8	4.57 622	2.01 621	2.58 557	2.37 619	2.21 618	9.75 634	1.71 597	6.04 637	16.34 645	4.11 621	7.69 634	7.41 628	3.85 623	10.02 641	3.85 593	2.05 616	1.09 633	2.44 629	1.39 626	2.56 618	1.86 619

Venus	4.57 622	2.01 621	2.58 557	2.37 619	2.21 618	9.75 634	1.71 597	6.04 637	16.34 645	4.11 621	7.69 634	7.41 628	3.85 623	10.02 641	3.85 593	2.05 616	1.09 633	2.44 629	1.39 626	2.56 618	1.86 619

MultiAttention	4.59 624	0.35 366	0.90 324	0.75 516	0.46 401	31.81 659	4.41 637	2.35 557	1.41 502	1.64 538	2.43 580	2.42 585	0.70 316	38.40 660	1.78 552	0.23 345	0.15 258	0.30 473	0.30 504	0.48 540	0.48 530

SGM+DAISY	5.38 625	1.28 596	8.24 609	1.27 601	1.16 597	10.62 637	16.01 647	2.93 606	2.53 597	8.64 645	13.03 644	8.26 635	13.38 645	6.34 596	7.59 618	1.07 607	1.05 632	1.00 608	0.98 615	1.02 599	1.12 606

TorneroNet-64	5.41 626	2.10 624	2.43 550	3.49 637	2.83 632	9.90 636	2.13 617	8.87 643	16.79 650	5.39 636	9.18 639	10.68 644	3.92 626	9.55 631	5.11 606	3.36 632	0.86 621	2.88 637	1.62 633	3.76 635	3.37 638

MADNet++	5.41 626	3.18 638	6.43 600	4.66 646	3.95 643	6.15 631	6.75 639	4.51 627	4.51 629	5.06 633	6.27 624	4.96 621	6.14 633	9.39 630	11.70 632	4.71 644	4.19 646	3.97 645	3.33 643	4.08 638	4.25 645

UNDER WATER	5.68 628	2.46 632	15.52 631	3.98 644	3.53 640	5.15 628	2.74 631	5.58 634	16.41 648	4.00 619	4.56 611	9.12 637	6.43 635	6.22 588	9.11 625	3.85 640	1.35 637	3.18 641	1.98 638	4.51 642	3.84 644

UNDER WATER-64	5.84 629	2.48 633	17.93 637	3.97 643	3.58 641	7.70 633	3.03 634	5.72 636	14.13 642	4.18 625	4.00 608	9.27 638	6.80 636	6.20 587	9.22 626	3.67 635	1.52 639	3.14 639	1.95 636	4.43 641	3.83 643

LSM	6.55 630	1.26 594	15.64 632	1.79 611	68.74 664	1.67 539	2.08 615	2.26 538	2.59 599	3.13 614	3.08 598	1.90 542	1.81 575	2.89 511	2.16 562	0.43 545	0.59 607	0.50 570	0.58 591	0.64 574	17.24 656

tt	6.61 631	0.28 188	6.10 599	3.77 640	2.17 617	11.53 639	19.61 648	13.53 648	5.81 634	3.00 610	2.82 591	4.97 622	6.33 634	3.83 538	7.23 617	9.13 650	11.32 653	5.87 649	6.22 649	6.01 645	2.63 632

JetRed	7.02 632	8.94 646	25.72 648	2.89 627	3.27 638	14.25 643	12.27 644	6.69 639	4.45 628	4.46 627	4.56 611	6.65 627	5.43 630	7.46 612	14.41 641	2.60 624	3.31 643	2.61 632	2.30 642	4.34 640	3.79 642

xyz-stereo	7.03 633	0.24 105	70.23 665	0.44 107	0.21 8	29.74 653	0.49 345	1.03 191	0.77 193	1.45 495	26.78 655	1.17 412	1.19 507	4.72 555	1.32 499	0.16 82	0.12 46	0.20 233	0.14 151	0.17 136	0.14 28

MANE	7.50 634	0.64 527	7.97 608	1.40 603	2.10 616	16.86 645	12.56 645	12.91 647	17.51 653	8.50 644	11.60 642	14.66 646	13.33 644	12.02 645	13.28 634	0.62 587	0.52 598	0.52 574	1.90 635	0.56 561	0.58 565

SGM-ForestM	7.81 635	0.48 470	11.02 623	0.74 507	0.40 349	16.83 644	12.72 646	7.91 641	8.13 637	11.53 647	10.25 641	22.44 657	14.01 646	17.02 648	20.52 647	0.38 528	0.39 572	0.37 533	0.36 545	0.37 488	0.38 491

coex-ft	8.35 636	2.39 628	100.24 667	0.68 460	0.54 457	1.77 549	1.57 591	1.71 395	11.00 639	18.91 655	3.76 605	3.85 611	8.23 640	3.29 524	6.58 613	0.31 480	0.31 523	0.32 493	0.31 510	0.69 580	0.57 562

LE_ROB	8.35 636	0.47 464	27.42 652	0.83 544	0.34 275	2.84 601	3.36 635	4.03 622	27.04 657	25.20 657	8.72 638	8.55 636	27.35 657	7.37 611	22.13 648	0.22 321	0.20 400	0.20 233	0.21 344	0.25 374	0.25 344

KSHMR	8.76 638	2.14 625	3.59 581	3.60 639	3.13 636	4.15 623	2.67 630	5.61 635	58.90 669	3.04 611	55.71 669	4.94 620	2.54 608	4.61 551	3.05 584	3.49 634	1.57 640	3.14 639	1.98 638	3.84 636	3.49 639

U	9.23 639	0.22 68	0.65 181	0.48 155	53.11 663	61.26 668	0.24 81	0.77 105	0.55 128	0.37 84	0.30 39	0.29 36	0.34 104	0.34 2	0.27 23	0.20 251	0.12 46	60.47 666	4.24 646	0.18 172	0.14 28

TCMNet-wrong-test	10.42 640	11.55 649	15.31 628	20.99 652	18.49 648	13.94 642	10.69 641	16.07 649	4.14 625	5.27 634	5.64 622	16.22 648	12.57 642	7.57 614	10.26 629	7.44 648	2.38 642	4.30 646	3.43 644	11.37 651	10.87 649

EDNetEfficientorigin	10.59 641	1.52 606	177.33 668	0.68 460	0.54 457	1.66 538	1.20 568	1.94 462	3.39 617	4.69 629	3.37 600	3.08 602	2.79 611	3.25 522	3.63 590	0.26 414	0.24 469	0.33 505	0.28 473	0.85 590	0.87 596

TorneroNet	10.72 642	2.09 623	2.76 563	3.48 636	3.03 635	44.72 660	2.31 622	8.62 642	67.06 670	7.45 643	23.21 654	10.59 643	4.28 628	9.03 624	9.00 624	3.67 635	0.91 625	3.04 638	1.63 634	3.92 637	3.55 641

HanzoNet	11.92 643	5.12 642	17.18 633	4.19 645	3.59 642	5.16 629	2.82 632	7.41 640	9.96 638	33.31 665	27.60 656	22.25 656	37.31 661	18.18 650	13.57 635	8.13 649	3.44 645	3.50 644	3.44 645	7.77 649	4.52 646

DGTPSM_ROB	13.06 644	8.27 644	22.29 643	9.53 648	18.14 646	11.53 639	31.97 654	10.82 645	16.25 643	7.14 640	19.39 652	10.12 640	16.69 649	9.85 636	22.49 650	4.77 645	8.72 648	5.37 647	10.24 652	6.15 646	11.56 650

DPSMNet_ROB	13.08 645	8.28 645	22.32 644	9.54 649	18.15 647	11.53 639	31.98 655	10.83 646	16.27 644	7.17 641	19.40 653	10.12 640	16.69 649	9.87 637	22.50 651	4.78 646	8.72 648	5.38 648	10.25 653	6.16 647	11.59 651

USTest	14.33 646	14.93 650	21.00 641	17.41 651	16.02 645	23.11 647	33.76 656	22.02 650	11.81 640	9.47 646	10.19 640	15.94 647	13.17 643	17.25 649	22.38 649	3.81 637	5.01 647	6.17 650	6.18 648	9.23 650	7.81 648

ASD4	17.95 647	11.38 648	20.07 640	11.32 650	12.21 644	21.39 646	31.23 653	22.73 652	12.78 641	12.19 648	12.67 643	13.79 645	14.32 647	20.13 651	25.17 654	18.93 656	15.37 656	28.00 661	22.52 662	17.63 654	15.21 655

DPSM_ROB	19.12 648	19.13 652	25.13 646	22.15 654	20.86 651	28.06 650	37.75 658	27.18 655	16.95 651	14.25 649	15.07 647	21.66 651	18.69 652	21.83 653	26.51 656	10.15 652	9.30 651	10.45 653	10.41 654	14.00 652	12.85 653

DPSM	19.12 648	19.13 652	25.13 646	22.15 654	20.86 651	28.06 650	37.75 658	27.18 655	16.95 651	14.25 649	15.07 647	21.66 651	18.69 652	21.83 653	26.51 656	10.15 652	9.30 651	10.45 653	10.41 654	14.00 652	12.85 653

LRCNet_RVC	22.79 650	32.09 658	22.06 642	29.83 656	26.15 653	4.40 625	0.84 505	22.64 651	2.10 587	26.93 658	29.25 657	23.03 658	15.56 648	23.91 655	18.92 646	32.00 663	20.04 664	34.68 662	32.13 663	30.66 662	28.52 662

DLNR_Zeroshot_test	23.23 651	48.25 669	43.77 656	177.04 669	78.39 666	0.35 41	0.21 35	23.33 653	0.82 215	0.67 205	0.86 227	0.58 198	0.30 76	1.64 390	0.48 264	10.69 654	0.13 100	0.18 168	0.14 151	76.63 669	0.23 300

DLNR-FE	23.24 652	48.33 670	43.35 655	177.19 670	78.30 665	0.35 41	0.21 35	23.45 654	0.82 215	0.67 205	0.86 227	0.58 198	0.29 64	1.62 388	0.48 264	10.93 655	0.13 100	0.18 168	0.14 151	76.65 670	0.23 300

DPSimNet_ROB	24.77 653	9.69 647	61.46 664	3.56 638	19.46 649	25.95 648	77.56 669	5.09 632	16.60 649	21.50 656	29.82 658	25.12 659	85.69 670	13.37 647	23.07 653	7.23 647	17.79 657	8.55 651	7.57 650	4.57 644	31.84 663

BEATNet-Init1	27.39 654	21.01 654	73.65 666	1.07 589	0.80 551	56.07 661	22.82 649	33.14 662	31.71 659	51.78 669	52.93 668	65.63 669	48.54 668	48.75 670	36.36 661	0.52 573	0.47 588	0.54 579	0.54 587	0.64 574	0.72 584

CasAABBNet	38.42 655	38.42 661	50.26 660	44.76 661	41.87 657	56.47 663	76.22 665	54.44 665	33.92 663	28.53 662	30.36 663	43.53 665	37.59 664	43.77 667	53.32 667	20.27 657	18.70 659	21.03 655	21.04 657	28.19 657	25.79 658

RAFT-FEzeroshot	38.43 656	38.42 661	50.19 658	44.92 663	41.98 659	56.48 665	76.24 666	54.46 667	33.87 661	28.51 660	30.31 661	43.61 666	37.54 662	43.76 664	53.32 667	20.29 658	18.70 659	21.03 655	21.04 657	28.21 658	25.79 658

RAFT-FE	38.43 656	38.42 661	50.19 658	44.92 663	41.98 659	56.48 665	76.24 666	54.46 667	33.87 661	28.51 660	30.31 661	43.61 666	37.54 662	43.76 664	53.32 667	20.29 658	18.70 659	21.03 655	21.04 657	28.21 658	25.79 658

FlowAnything	38.45 658	38.38 660	50.32 661	44.77 662	41.97 658	56.43 662	76.20 664	54.49 669	34.43 665	28.45 659	30.15 659	43.52 664	37.69 665	43.76 664	53.31 666	20.36 660	18.71 662	21.03 655	21.10 661	28.18 656	25.74 657

Selective-RAFT-Error	38.47 659	38.44 664	50.38 662	44.74 660	42.01 661	56.47 663	76.24 666	54.44 665	34.02 664	28.59 663	30.30 660	43.51 663	38.10 666	43.69 663	53.24 665	20.36 660	18.72 663	21.05 659	21.02 656	28.25 660	25.87 661

HaxPig	39.02 660	41.39 666	41.59 653	30.10 657	32.36 654	29.49 652	27.65 651	30.56 658	37.94 666	43.75 666	43.81 665	33.42 660	35.69 658	41.51 661	40.33 663	43.91 667	47.48 669	45.87 663	47.14 665	42.29 663	44.06 666

AVERAGE_ROB	40.42 661	42.30 667	42.61 654	36.91 659	35.54 656	30.42 654	27.59 650	37.45 664	38.45 667	44.87 667	44.27 666	37.55 662	36.69 659	41.82 662	40.25 662	45.36 668	46.73 668	47.09 664	46.32 664	42.47 664	43.74 665

MEDIAN_ROB	42.01 662	44.30 668	44.14 657	35.08 658	34.90 655	31.33 658	29.90 652	36.77 663	40.11 668	47.14 668	46.55 667	37.49 661	38.50 667	44.30 669	42.32 664	47.93 669	49.31 670	49.68 665	49.00 666	44.98 665	46.46 667

Anonymous_1	42.79 663	18.71 651	24.75 645	21.81 653	45.16 662	27.68 649	37.52 657	28.64 657	16.34 645	14.72 651	14.53 645	20.60 650	17.82 651	21.52 652	25.88 655	113.45 670	8.91 650	100.63 667	126.37 667	158.50 671	12.31 652

LSM0	42.92 664	38.72 665	50.66 663	47.49 665	110.18 670	56.77 667	75.87 663	54.87 670	33.74 660	29.48 664	31.12 664	43.77 668	37.12 660	43.85 668	53.44 670	20.50 662	18.67 658	21.05 659	21.07 660	28.37 661	41.73 664

PML	51.64 665	37.49 659	14.31 627	7.45 647	20.27 650	107.80 669	231.34 671	8.94 644	27.70 658	86.74 670	268.93 671	69.03 670	61.09 669	24.71 659	14.36 640	9.71 651	3.40 644	9.60 652	4.67 647	20.46 655	4.76 647

xxxxx1	54.34 666	26.72 655	27.03 649	114.14 666	99.00 667	30.68 655	47.19 660	32.52 659	26.09 654	17.85 652	17.48 649	21.86 653	20.92 654	24.38 656	33.78 658	34.73 664	41.33 665	157.67 669	175.68 668	65.82 666	71.99 668

tt_ll	54.34 666	26.72 655	27.03 649	114.14 666	99.00 667	30.68 655	47.19 660	32.52 659	26.09 654	17.85 652	17.48 649	21.86 653	20.92 654	24.38 656	33.78 658	34.73 664	41.33 665	157.67 669	175.68 668	65.82 666	71.99 668

ff	54.34 666	26.72 655	27.03 649	114.14 666	99.00 667	30.68 655	47.19 660	32.52 659	26.09 654	17.85 652	17.48 649	21.86 653	20.92 654	24.38 656	33.78 658	34.73 664	41.33 665	157.67 669	175.68 668	65.82 666	71.99 668

test_example2	192.91 669	210.59 671	206.44 669	199.86 671	204.90 671	172.02 670	182.95 670	138.34 671	134.89 671	193.14 671	200.54 670	186.77 671	177.82 671	204.95 671	207.57 671	221.83 671	238.70 671	186.02 672	190.07 671	226.94 672	173.78 671

ccccc	497.36 670	492.94 672	590.78 670	530.37 672	529.69 672	476.06 671	438.68 672	494.48 672	344.79 672	446.40 672	517.23 672	473.27 672	547.51 672	541.46 672	607.83 672	660.58 672	458.79 672	353.88 673	309.98 672	597.94 673	534.45 672

GS-Stereo							0.35 179	1.31 298	0.53 121	0.38 88	0.39 72	0.32 49	0.33 96	0.45 15	0.29 66	0.20 251	0.12 46	0.16 102	0.13 117	0.17 136	0.18 157

STTRV1_RVC		0.69 542		0.88 559	1.12 588	1.58 530	0.90 519	2.42 564	1.78 567	1.29 424	2.02 559	1.40 467	1.22 509	9.72 634	1.35 503	0.86 598	0.34 545	0.54 579	0.49 577	0.75 585	0.54 550

FADE		6.16 643		1.90 615	1.95 615													122.45 668		1.14 605

Low-res two-view benchmark