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

MLG-Stereo_test1	0.06 1	0.05 42	0.08 57	0.17 306	0.05 2	0.06 14	0.11 65	0.08 12	0.03 1	0.05 2	0.04 1	0.06 42	0.05 14	0.09 59	0.09 103	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.03 1	0.04 48	0.04 73

MLG-Stereo_test2	0.06 1	0.04 1	0.10 186	0.15 123	0.05 2	0.07 43	0.11 65	0.09 21	0.04 2	0.06 25	0.05 7	0.06 42	0.04 1	0.08 25	0.09 103	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.03 1	0.05 170	0.05 204

MLG-Stereo	0.07 7	0.05 42	0.08 57	0.17 306	0.05 2	0.07 43	0.11 65	0.08 12	0.04 2	0.05 2	0.04 1	0.06 42	0.05 14	0.10 122	0.09 103	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.03 1	0.04 48	0.04 73

DepthFocus	0.08 85	0.04 1	0.15 435	0.12 7	0.09 349	0.07 43	0.12 98	0.10 35	0.05 4	0.09 181	0.05 7	0.07 124	0.04 1	0.08 25	0.08 25	0.06 167	0.05 275	0.07 309	0.07 389	0.05 170	0.04 73

Foundation-i32	0.06 1	0.04 1	0.09 122	0.13 25	0.04 1	0.06 14	0.12 98	0.06 1	0.05 4	0.06 25	0.05 7	0.05 5	0.05 14	0.07 4	0.09 103	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.03 1	0.04 48	0.04 73

PipStereo	0.07 7	0.04 1	0.09 122	0.13 25	0.05 2	0.08 84	0.11 65	0.06 1	0.06 6	0.06 25	0.05 7	0.08 185	0.05 14	0.08 25	0.09 103	0.06 167	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 170	0.04 73

PSi22b	0.06 1	0.04 1	0.09 122	0.13 25	0.05 2	0.08 84	0.11 65	0.06 1	0.06 6	0.06 25	0.06 23	0.08 185	0.05 14	0.08 25	0.09 103	0.06 167	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 170	0.04 73

PSi22a	0.06 1	0.04 1	0.09 122	0.12 7	0.05 2	0.06 14	0.11 65	0.06 1	0.06 6	0.06 25	0.06 23	0.06 42	0.05 14	0.08 25	0.09 103	0.07 338	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 170	0.04 73

CSFM-Stereo	0.07 7	0.05 42	0.07 11	0.14 69	0.06 28	0.09 138	0.13 178	0.15 187	0.06 6	0.07 75	0.08 123	0.06 42	0.08 228	0.09 59	0.09 103	0.06 167	0.05 275	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.04 73

BridgeDepth	0.07 7	0.07 236	0.08 57	0.18 397	0.06 28	0.07 43	0.11 65	0.09 21	0.06 6	0.04 1	0.07 64	0.10 256	0.09 267	0.08 25	0.08 25	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 60	0.03 1	0.03 2
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MLG-Stereo_test3	0.07 7	0.05 42	0.10 186	0.14 69	0.06 28	0.07 43	0.11 65	0.08 12	0.06 6	0.06 25	0.04 1	0.06 42	0.06 65	0.07 4	0.10 207	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.06 305

LG-G_1	0.07 7	0.04 1	0.11 246	0.15 123	0.06 28	0.09 138	0.08 7	0.08 12	0.06 6	0.06 25	0.05 7	0.07 124	0.07 179	0.11 197	0.08 25	0.07 338	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.05 204

LG-G	0.07 7	0.04 1	0.11 246	0.15 123	0.06 28	0.09 138	0.08 7	0.08 12	0.06 6	0.06 25	0.05 7	0.07 124	0.07 179	0.11 197	0.08 25	0.07 338	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.05 204

LGtest1	0.07 7	0.04 1	0.10 186	0.15 123	0.06 28	0.07 43	0.09 20	0.08 12	0.06 6	0.05 2	0.04 1	0.06 42	0.06 65	0.10 122	0.09 103	0.07 338	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.06 291	0.06 305

MCSU-Stereo	0.07 7	0.05 42	0.07 11	0.16 219	0.05 2	0.08 84	0.12 98	0.09 21	0.07 15	0.06 25	0.10 194	0.06 42	0.06 65	0.08 25	0.08 25	0.06 167	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.03 2

Selective-IGEV-i32	0.07 7	0.06 118	0.08 57	0.17 306	0.06 28	0.08 84	0.12 98	0.13 114	0.07 15	0.08 129	0.07 64	0.06 42	0.04 1	0.10 122	0.09 103	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.03 2

LACA1	0.07 7	0.07 236	0.07 11	0.14 69	0.05 2	0.09 138	0.11 65	0.10 35	0.07 15	0.05 2	0.05 7	0.06 42	0.07 179	0.08 25	0.09 103	0.06 167	0.04 25	0.04 1	0.04 60	0.03 1	0.04 73

Pro-Stereo	0.07 7	0.05 42	0.08 57	0.15 123	0.07 134	0.08 84	0.12 98	0.07 7	0.07 15	0.06 25	0.06 23	0.05 5	0.05 14	0.09 59	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.06 199	0.05 194	0.04 48	0.04 73

WQFJA1++	0.08 85	0.04 1	0.11 246	0.14 69	0.07 134	0.11 254	0.11 65	0.11 58	0.07 15	0.07 75	0.07 64	0.07 124	0.06 65	0.10 122	0.10 207	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.06 291	0.06 305

Monster-pub-mixall	0.07 7	0.04 1	0.09 122	0.13 25	0.06 28	0.05 4	0.09 20	0.11 58	0.07 15	0.06 25	0.06 23	0.05 5	0.06 65	0.09 59	0.09 103	0.06 167	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 170	0.05 204

AdaDepth	0.07 7	0.06 118	0.07 11	0.18 397	0.06 28	0.11 254	0.12 98	0.09 21	0.07 15	0.06 25	0.05 7	0.07 124	0.06 65	0.09 59	0.10 207	0.04 11	0.05 275	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.04 73

S2M2_XL	0.08 85	0.06 118	0.12 290	0.12 7	0.08 218	0.09 138	0.09 20	0.07 7	0.07 15	0.08 129	0.07 64	0.07 124	0.06 65	0.09 59	0.09 103	0.08 421	0.06 426	0.07 309	0.05 194	0.08 442	0.06 305
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LG-Stereo_L1	0.07 7	0.05 42	0.11 246	0.14 69	0.06 28	0.07 43	0.13 178	0.09 21	0.07 15	0.05 2	0.04 1	0.05 5	0.04 1	0.08 25	0.07 1	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.03 1	0.04 48	0.04 73

Selective-IGEV	0.07 7	0.06 118	0.08 57	0.17 306	0.06 28	0.08 84	0.12 98	0.13 114	0.07 15	0.08 129	0.07 64	0.06 42	0.04 1	0.10 122	0.09 103	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.03 2

LGCAT	0.08 85	0.04 1	0.10 186	0.11 1	0.06 28	0.07 43	0.12 98	0.07 7	0.08 25	0.09 181	0.07 64	0.07 124	0.08 228	0.12 291	0.11 288	0.10 524	0.09 561	0.04 1	0.05 194	0.04 48	0.09 510

mm2	0.07 7	0.04 1	0.10 186	0.13 25	0.06 28	0.06 14	0.12 98	0.13 114	0.08 25	0.06 25	0.07 64	0.06 42	0.08 228	0.10 122	0.09 103	0.06 167	0.05 275	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.05 204

mm1	0.07 7	0.04 1	0.10 186	0.13 25	0.06 28	0.06 14	0.12 98	0.06 1	0.08 25	0.06 25	0.07 64	0.06 42	0.08 228	0.10 122	0.09 103	0.06 167	0.05 275	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.05 204

MGA	0.07 7	0.04 1	0.10 186	0.13 25	0.06 28	0.08 84	0.09 20	0.12 85	0.08 25	0.05 2	0.06 23	0.06 42	0.05 14	0.10 122	0.09 103	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.03 1	0.05 170	0.05 204

CAR	0.07 7	0.05 42	0.08 57	0.14 69	0.06 28	0.07 43	0.08 7	0.12 85	0.08 25	0.05 2	0.06 23	0.05 5	0.05 14	0.10 122	0.09 103	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.04 73

MSE-Stereo	0.07 7	0.04 1	0.08 57	0.13 25	0.06 28	0.07 43	0.08 7	0.12 85	0.08 25	0.05 2	0.06 23	0.05 5	0.05 14	0.10 122	0.09 103	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.04 73

PointNet	0.07 7	0.06 118	0.07 11	0.15 123	0.07 134	0.08 84	0.14 246	0.11 58	0.08 25	0.05 2	0.07 64	0.08 185	0.08 228	0.09 59	0.09 103	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.03 1	0.04 73

aanet-new-32k	0.08 85	0.07 236	0.09 122	0.18 397	0.06 28	0.11 254	0.11 65	0.10 35	0.08 25	0.07 75	0.07 64	0.07 124	0.06 65	0.10 122	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.03 2

aanet-new-30k	0.08 85	0.07 236	0.09 122	0.18 397	0.06 28	0.11 254	0.11 65	0.10 35	0.08 25	0.07 75	0.07 64	0.07 124	0.06 65	0.10 122	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT26K	0.07 7	0.06 118	0.07 11	0.16 219	0.06 28	0.08 84	0.12 98	0.10 35	0.08 25	0.06 25	0.09 158	0.06 42	0.05 14	0.08 25	0.08 25	0.04 11	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.03 1	0.03 2

LACA3	0.07 7	0.08 355	0.08 57	0.13 25	0.05 2	0.09 138	0.11 65	0.08 12	0.08 25	0.08 129	0.05 7	0.07 124	0.07 179	0.07 4	0.07 1	0.06 167	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

PSi22	0.08 85	0.06 118	0.11 246	0.16 219	0.07 134	0.08 84	0.10 35	0.14 145	0.08 25	0.08 129	0.06 23	0.10 256	0.06 65	0.12 291	0.09 103	0.05 51	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.04 73

LiteMatch	0.09 174	0.06 118	0.10 186	0.16 219	0.07 134	0.09 138	0.15 329	0.13 114	0.08 25	0.06 25	0.07 64	0.06 42	0.15 461	0.10 122	0.14 438	0.07 338	0.04 25	0.06 199	0.06 292	0.06 291	0.06 305

GeoVLM	0.08 85	0.04 1	0.10 186	0.13 25	0.06 28	0.10 201	0.12 98	0.13 114	0.08 25	0.06 25	0.07 64	0.06 42	0.08 228	0.10 122	0.11 288	0.06 167	0.05 275	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.05 204

MonSter++	0.08 85	0.04 1	0.10 186	0.13 25	0.06 28	0.09 138	0.12 98	0.13 114	0.08 25	0.06 25	0.07 64	0.06 42	0.08 228	0.10 122	0.11 288	0.06 167	0.05 275	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.04 73

Wavelet-MonSter	0.07 7	0.05 42	0.07 11	0.16 219	0.06 28	0.07 43	0.11 65	0.10 35	0.08 25	0.06 25	0.06 23	0.07 124	0.07 179	0.09 59	0.09 103	0.04 11	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

asd	0.07 7	0.08 355	0.07 11	0.16 219	0.07 134	0.08 84	0.08 7	0.11 58	0.08 25	0.07 75	0.07 64	0.06 42	0.06 65	0.10 122	0.09 103	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 60	0.04 48	0.03 2

4.25_new	0.07 7	0.08 355	0.09 122	0.15 123	0.06 28	0.09 138	0.08 7	0.14 145	0.08 25	0.07 75	0.07 64	0.06 42	0.06 65	0.12 291	0.10 207	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.03 2

4.5w_new	0.07 7	0.08 355	0.09 122	0.15 123	0.06 28	0.09 138	0.08 7	0.14 145	0.08 25	0.07 75	0.07 64	0.06 42	0.06 65	0.12 291	0.10 207	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.03 2

4.25w-stereo	0.07 7	0.08 355	0.09 122	0.15 123	0.06 28	0.09 138	0.08 7	0.14 145	0.08 25	0.07 75	0.07 64	0.06 42	0.06 65	0.12 291	0.10 207	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.03 2

4w-stereo	0.07 7	0.08 355	0.08 57	0.16 219	0.06 28	0.07 43	0.08 7	0.12 85	0.08 25	0.07 75	0.07 64	0.05 5	0.06 65	0.09 59	0.10 207	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 60	0.04 48	0.03 2

monsters	0.07 7	0.06 118	0.06 5	0.15 123	0.06 28	0.08 84	0.09 20	0.12 85	0.08 25	0.09 181	0.07 64	0.06 42	0.06 65	0.08 25	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.04 1	0.04 60	0.03 1	0.03 2

LG-Stereo	0.08 85	0.07 236	0.10 186	0.18 397	0.07 134	0.10 201	0.17 441	0.11 58	0.08 25	0.05 2	0.07 64	0.05 5	0.07 179	0.09 59	0.09 103	0.04 11	0.05 275	0.07 309	0.07 389	0.04 48	0.04 73

StereoAnything_RVC	0.07 7	0.15 591	0.17 501	0.11 1	0.05 2	0.05 4	0.11 65	0.08 12	0.08 25	0.06 25	0.06 23	0.05 5	0.05 14	0.09 59	0.08 25	0.08 421	0.04 25	0.05 50	0.03 1	0.05 170	0.04 73

AIO_rvc	0.07 7	0.06 118	0.08 57	0.15 123	0.06 28	0.08 84	0.14 246	0.09 21	0.08 25	0.07 75	0.08 123	0.07 124	0.04 1	0.10 122	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.03 2

dual_stereo	0.07 7	0.04 1	0.08 57	0.15 123	0.05 2	0.05 4	0.13 178	0.12 85	0.08 25	0.07 75	0.06 23	0.05 5	0.05 14	0.07 4	0.09 103	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.03 1	0.04 48	0.04 73

MoCha-V2	0.08 85	0.05 42	0.10 186	0.20 533	0.07 134	0.09 138	0.14 246	0.11 58	0.08 25	0.07 75	0.08 123	0.07 124	0.06 65	0.09 59	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.04 73

derf	0.07 7	0.04 1	0.10 186	0.14 69	0.06 28	0.05 4	0.12 98	0.12 85	0.09 52	0.05 2	0.07 64	0.07 124	0.08 228	0.10 122	0.10 207	0.06 167	0.05 275	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.05 204

DNS	0.09 174	0.05 42	0.11 246	0.15 123	0.08 218	0.10 201	0.16 399	0.17 264	0.09 52	0.08 129	0.12 266	0.08 185	0.07 179	0.09 59	0.08 25	0.07 338	0.04 25	0.05 50	0.05 194	0.06 291	0.05 204

qqai	0.07 7	0.05 42	0.10 186	0.14 69	0.06 28	0.05 4	0.12 98	0.08 12	0.09 52	0.05 2	0.06 23	0.06 42	0.08 228	0.10 122	0.09 103	0.06 167	0.05 275	0.05 50	0.03 1	0.04 48	0.05 204

TS12	0.08 85	0.06 118	0.09 122	0.21 565	0.07 134	0.11 254	0.13 178	0.11 58	0.09 52	0.10 227	0.10 194	0.08 185	0.10 311	0.09 59	0.12 350	0.04 11	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.03 1	0.04 73

LiteMatch*	0.08 85	0.04 1	0.11 246	0.13 25	0.08 218	0.08 84	0.13 178	0.14 145	0.09 52	0.05 2	0.05 7	0.05 5	0.09 267	0.11 197	0.10 207	0.06 167	0.05 275	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.05 204

aanet-new-28k	0.08 85	0.07 236	0.09 122	0.18 397	0.06 28	0.08 84	0.12 98	0.10 35	0.09 52	0.09 181	0.08 123	0.08 185	0.06 65	0.12 291	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.04 73

Foundation-i1a	0.08 85	0.05 42	0.07 11	0.13 25	0.05 2	0.13 363	0.13 178	0.12 85	0.09 52	0.11 262	0.11 245	0.11 286	0.06 65	0.08 25	0.09 103	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.03 1	0.04 48	0.04 73

MatchStereo	0.07 7	0.04 1	0.08 57	0.14 69	0.06 28	0.05 4	0.12 98	0.12 85	0.09 52	0.07 75	0.06 23	0.04 1	0.04 1	0.08 25	0.09 103	0.06 167	0.05 275	0.05 50	0.03 1	0.04 48	0.04 73
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
BridgeDepth_RVC	0.07 7	0.04 1	0.09 122	0.11 1	0.05 2	0.10 201	0.10 35	0.14 145	0.09 52	0.06 25	0.07 64	0.06 42	0.07 179	0.07 4	0.10 207	0.06 167	0.04 25	0.04 1	0.04 60	0.04 48	0.03 2
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
GEAStereo	0.08 85	0.05 42	0.08 57	0.13 25	0.08 218	0.08 84	0.14 246	0.10 35	0.09 52	0.08 129	0.10 194	0.06 42	0.05 14	0.11 197	0.08 25	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.05 204

gasm-f	0.08 85	0.05 42	0.07 11	0.13 25	0.08 218	0.08 84	0.14 246	0.10 35	0.09 52	0.08 129	0.10 194	0.06 42	0.05 14	0.10 122	0.08 25	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.06 291	0.05 204

3.75w	0.07 7	0.07 236	0.08 57	0.16 219	0.07 134	0.07 43	0.09 20	0.16 225	0.09 52	0.07 75	0.06 23	0.05 5	0.06 65	0.09 59	0.10 207	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

111111	0.07 7	0.04 1	0.09 122	0.17 306	0.06 28	0.05 4	0.10 35	0.11 58	0.09 52	0.06 25	0.06 23	0.07 124	0.05 14	0.09 59	0.09 103	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.07 372	0.06 305

LG-Stereo_L2	0.07 7	0.05 42	0.10 186	0.14 69	0.06 28	0.07 43	0.12 98	0.09 21	0.09 52	0.06 25	0.04 1	0.05 5	0.05 14	0.08 25	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.03 1	0.04 48	0.03 2

GREAT-IGEV	0.07 7	0.06 118	0.08 57	0.13 25	0.07 134	0.07 43	0.14 246	0.09 21	0.09 52	0.06 25	0.07 64	0.06 42	0.05 14	0.10 122	0.07 1	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.04 73
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
FoundationStereo	0.06 1	0.04 1	0.08 57	0.12 7	0.05 2	0.09 138	0.13 178	0.06 1	0.09 52	0.05 2	0.05 7	0.06 42	0.04 1	0.06 1	0.07 1	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.03 1	0.05 170	0.04 73

IGEV-Stereo+	0.07 7	0.04 1	0.08 57	0.15 123	0.06 28	0.04 1	0.09 20	0.10 35	0.09 52	0.06 25	0.06 23	0.06 42	0.06 65	0.06 1	0.08 25	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.06 291	0.06 305

AIO-Stereo	0.08 85	0.06 118	0.09 122	0.18 397	0.06 28	0.08 84	0.12 98	0.15 187	0.09 52	0.08 129	0.08 123	0.07 124	0.05 14	0.11 197	0.08 25	0.05 51	0.05 275	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.04 73

IGEV++	0.08 85	0.06 118	0.08 57	0.18 397	0.07 134	0.09 138	0.13 178	0.10 35	0.09 52	0.08 129	0.08 123	0.06 42	0.06 65	0.13 345	0.09 103	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.04 73

AEACV	0.08 85	0.05 42	0.08 57	0.14 69	0.13 569	0.14 397	0.13 178	0.14 145	0.09 52	0.07 75	0.09 158	0.07 124	0.08 228	0.10 122	0.09 103	0.06 167	0.04 25	0.06 199	0.05 194	0.05 170	0.04 73

CAS	0.08 85	0.04 1	0.07 11	0.17 306	0.08 218	0.10 201	0.13 178	0.12 85	0.09 52	0.09 181	0.10 194	0.08 185	0.06 65	0.09 59	0.08 25	0.08 421	0.04 25	0.05 50	0.03 1	0.05 170	0.04 73

CES	0.08 85	0.04 1	0.08 57	0.14 69	0.07 134	0.09 138	0.14 246	0.11 58	0.09 52	0.08 129	0.09 158	0.11 286	0.06 65	0.12 291	0.08 25	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.03 1	0.05 170	0.05 204

AFF-stereo	0.09 174	0.06 118	0.10 186	0.17 306	0.07 134	0.10 201	0.16 399	0.17 264	0.09 52	0.10 227	0.12 266	0.09 221	0.09 267	0.12 291	0.09 103	0.05 51	0.04 25	0.07 309	0.07 389	0.04 48	0.03 2

EAI-Stereo	0.09 174	0.07 236	0.11 246	0.15 123	0.06 28	0.10 201	0.15 329	0.16 225	0.09 52	0.08 129	0.09 158	0.08 185	0.07 179	0.09 59	0.11 288	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.05 194	0.05 170	0.04 73

HLF11	0.11 295	0.05 42	0.13 346	0.12 7	0.08 218	0.14 397	0.11 65	0.22 388	0.10 76	0.12 304	0.23 450	0.11 286	0.11 347	0.14 379	0.13 394	0.08 421	0.05 275	0.05 50	0.04 60	0.08 442	0.08 464

aanet-new-70k	0.07 7	0.06 118	0.09 122	0.17 306	0.06 28	0.08 84	0.12 98	0.11 58	0.10 76	0.06 25	0.07 64	0.07 124	0.06 65	0.10 122	0.07 1	0.04 11	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.03 2

aanet-new-40k	0.07 7	0.08 355	0.07 11	0.17 306	0.07 134	0.08 84	0.13 178	0.10 35	0.10 76	0.07 75	0.08 123	0.06 42	0.05 14	0.08 25	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.04 73

Foundation-i1c-attn	0.08 85	0.05 42	0.07 11	0.14 69	0.05 2	0.09 138	0.12 98	0.12 85	0.10 76	0.09 181	0.10 194	0.10 256	0.07 179	0.07 4	0.10 207	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.03 1	0.03 2

Foundation-i1b	0.08 85	0.05 42	0.07 11	0.14 69	0.05 2	0.09 138	0.12 98	0.13 114	0.10 76	0.09 181	0.10 194	0.09 221	0.06 65	0.07 4	0.09 103	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.03 1	0.03 2

LACA2	0.07 7	0.05 42	0.06 5	0.15 123	0.06 28	0.09 138	0.11 65	0.11 58	0.10 76	0.05 2	0.05 7	0.06 42	0.08 228	0.09 59	0.07 1	0.07 338	0.04 25	0.04 1	0.04 60	0.04 48	0.04 73

BLMT-Stereo	0.07 7	0.04 1	0.08 57	0.15 123	0.07 134	0.06 14	0.14 246	0.07 7	0.10 76	0.05 2	0.05 7	0.04 1	0.06 65	0.07 4	0.09 103	0.04 11	0.04 25	0.05 50	0.05 194	0.04 48	0.04 73

DLNR-FE	10.43 719	1.83 710	19.53 735	120.75 740	13.06 726	0.06 14	0.13 178	0.23 412	0.10 76	0.07 75	0.10 194	0.09 221	0.06 65	0.10 122	0.09 103	0.13 607	0.04 25	0.06 199	0.04 60	52.01 741	0.04 73

Zero-FE251	0.07 7	0.05 42	0.09 122	0.13 25	0.06 28	0.12 307	0.12 98	0.11 58	0.10 76	0.07 75	0.08 123	0.06 42	0.06 65	0.09 59	0.08 25	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.04 73

asda	0.07 7	0.08 355	0.08 57	0.16 219	0.06 28	0.06 14	0.10 35	0.16 225	0.10 76	0.06 25	0.06 23	0.05 5	0.05 14	0.10 122	0.10 207	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.03 2

2.5w	0.07 7	0.07 236	0.07 11	0.16 219	0.06 28	0.08 84	0.12 98	0.10 35	0.10 76	0.07 75	0.06 23	0.09 221	0.06 65	0.08 25	0.09 103	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 60	0.03 1	0.03 2

IGEV	0.07 7	0.04 1	0.08 57	0.13 25	0.06 28	0.09 138	0.12 98	0.14 145	0.10 76	0.06 25	0.09 158	0.07 124	0.05 14	0.09 59	0.09 103	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.04 73

LG-Stereo_Zeroshot	0.07 7	0.06 118	0.10 186	0.16 219	0.07 134	0.04 1	0.13 178	0.10 35	0.10 76	0.05 2	0.11 245	0.07 124	0.05 14	0.07 4	0.09 103	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.04 73

S2M2_L	0.09 174	0.08 355	0.11 246	0.13 25	0.10 462	0.08 84	0.06 1	0.10 35	0.10 76	0.10 227	0.09 158	0.10 256	0.09 267	0.11 197	0.11 288	0.13 607	0.07 498	0.08 403	0.09 509	0.10 541	0.08 464
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
Reg-Stereo(zero)	0.08 85	0.05 42	0.08 57	0.16 219	0.06 28	0.12 307	0.11 65	0.15 187	0.10 76	0.12 304	0.09 158	0.10 256	0.08 228	0.11 197	0.08 25	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.05 204

fast-iter	0.11 295	0.06 118	0.11 246	0.13 25	0.09 349	0.09 138	0.14 246	0.21 362	0.10 76	0.19 485	0.17 356	0.14 361	0.09 267	0.16 441	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.07 309	0.08 462	0.07 372	0.06 305

CoSv	0.11 295	0.06 118	0.11 246	0.13 25	0.09 349	0.09 138	0.14 246	0.21 362	0.10 76	0.19 485	0.17 356	0.14 361	0.09 267	0.16 441	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.07 309	0.08 462	0.07 372	0.06 305

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 85	0.06 118	0.09 122	0.22 582	0.06 28	0.08 84	0.12 98	0.10 35	0.10 76	0.07 75	0.07 64	0.06 42	0.05 14	0.11 197	0.09 103	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.03 1	0.06 291	0.04 73

AIO_test	0.07 7	0.05 42	0.07 11	0.15 123	0.07 134	0.06 14	0.14 246	0.10 35	0.10 76	0.07 75	0.07 64	0.06 42	0.05 14	0.08 25	0.10 207	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.03 2

IGEV-BASED-STEREO-	0.09 174	0.10 497	0.31 611	0.15 123	0.06 28	0.08 84	0.14 246	0.10 35	0.10 76	0.07 75	0.07 64	0.06 42	0.04 1	0.11 197	0.07 1	0.12 581	0.04 25	0.07 309	0.05 194	0.05 170	0.05 204

RSM	0.08 85	0.06 118	0.09 122	0.17 306	0.06 28	0.08 84	0.12 98	0.12 85	0.10 76	0.08 129	0.07 64	0.06 42	0.05 14	0.11 197	0.09 103	0.04 11	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.03 2

trnet	0.08 85	0.05 42	0.07 11	0.12 7	0.05 2	0.12 307	0.11 65	0.13 114	0.10 76	0.08 129	0.13 285	0.09 221	0.08 228	0.11 197	0.10 207	0.08 421	0.05 275	0.05 50	0.03 1	0.06 291	0.05 204

DLNR_Zeroshot_test	10.40 718	1.82 709	19.49 734	120.77 741	13.11 727	0.06 14	0.13 178	0.23 412	0.10 76	0.07 75	0.10 194	0.09 221	0.06 65	0.10 122	0.09 103	0.13 607	0.04 25	0.06 199	0.04 60	51.54 740	0.04 73

HH	0.09 174	0.06 118	0.13 346	0.17 306	0.08 218	0.10 201	0.16 399	0.14 145	0.10 76	0.08 129	0.09 158	0.08 185	0.07 179	0.10 122	0.09 103	0.06 167	0.04 25	0.06 199	0.05 194	0.05 170	0.04 73

HanStereo	0.09 174	0.06 118	0.13 346	0.17 306	0.08 218	0.10 201	0.16 399	0.14 145	0.10 76	0.08 129	0.09 158	0.08 185	0.07 179	0.10 122	0.09 103	0.06 167	0.04 25	0.06 199	0.05 194	0.05 170	0.04 73

LoS_RVC	0.08 85	0.05 42	0.07 11	0.15 123	0.07 134	0.08 84	0.15 329	0.11 58	0.10 76	0.08 129	0.09 158	0.06 42	0.09 267	0.10 122	0.09 103	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.03 1	0.04 48	0.03 2

MC-Stereo	0.08 85	0.06 118	0.09 122	0.17 306	0.06 28	0.10 201	0.14 246	0.12 85	0.10 76	0.09 181	0.12 266	0.09 221	0.06 65	0.11 197	0.10 207	0.06 167	0.04 25	0.06 199	0.05 194	0.04 48	0.04 73

iRaft-Stereo_20w	0.09 174	0.05 42	0.13 346	0.14 69	0.08 218	0.12 307	0.15 329	0.18 298	0.10 76	0.11 262	0.08 123	0.08 185	0.05 14	0.10 122	0.09 103	0.06 167	0.04 25	0.06 199	0.05 194	0.06 291	0.05 204

RAFT-345	0.11 295	0.07 236	0.15 435	0.16 219	0.08 218	0.08 84	0.12 98	0.15 187	0.10 76	0.11 262	0.36 589	0.09 221	0.09 267	0.11 197	0.12 350	0.05 51	0.05 275	0.07 309	0.06 292	0.04 48	0.05 204

CRE-IMP	0.11 295	0.09 435	0.16 471	0.19 466	0.08 218	0.10 201	0.12 98	0.18 298	0.10 76	0.14 361	0.13 285	0.13 341	0.12 379	0.12 291	0.11 288	0.07 338	0.04 25	0.08 403	0.06 292	0.08 442	0.08 464

XX-Stereo	0.09 174	0.05 42	0.08 57	0.17 306	0.09 349	0.15 424	0.12 98	0.20 339	0.10 76	0.10 227	0.14 299	0.07 124	0.06 65	0.12 291	0.08 25	0.06 167	0.05 275	0.06 199	0.06 292	0.04 48	0.04 73

CREStereo	0.09 174	0.04 1	0.08 57	0.11 1	0.06 28	0.13 363	0.14 246	0.14 145	0.10 76	0.08 129	0.13 285	0.09 221	0.08 228	0.11 197	0.10 207	0.08 421	0.04 25	0.05 50	0.03 1	0.06 291	0.06 305
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
TestStereo_HL3	0.11 295	0.05 42	0.14 385	0.12 7	0.07 134	0.12 307	0.12 98	0.21 362	0.11 108	0.14 361	0.25 492	0.11 286	0.10 311	0.14 379	0.13 394	0.07 338	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.07 372	0.07 393

TestStereo_HL1	0.10 243	0.05 42	0.12 290	0.12 7	0.07 134	0.12 307	0.13 178	0.22 388	0.11 108	0.14 361	0.14 299	0.11 286	0.09 267	0.13 345	0.13 394	0.07 338	0.04 25	0.05 50	0.05 194	0.07 372	0.07 393

aanet-new-24k	0.07 7	0.07 236	0.07 11	0.17 306	0.06 28	0.07 43	0.12 98	0.09 21	0.11 108	0.09 181	0.09 158	0.06 42	0.07 179	0.09 59	0.07 1	0.04 11	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.03 2

aanet-new-10k	0.08 85	0.08 355	0.08 57	0.19 466	0.07 134	0.08 84	0.12 98	0.14 145	0.11 108	0.07 75	0.08 123	0.07 124	0.07 179	0.09 59	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.04 73

GCAP-Stereo-cres-4k	0.08 85	0.07 236	0.08 57	0.18 397	0.07 134	0.11 254	0.14 246	0.12 85	0.11 108	0.07 75	0.11 245	0.07 124	0.06 65	0.09 59	0.08 25	0.04 11	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.04 73

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.08 85	0.06 118	0.15 435	0.14 69	0.06 28	0.08 84	0.13 178	0.13 114	0.11 108	0.07 75	0.08 123	0.07 124	0.06 65	0.09 59	0.08 25	0.05 51	0.05 275	0.05 50	0.04 60	0.03 1	0.04 73

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.07 7	0.05 42	0.11 246	0.15 123	0.06 28	0.07 43	0.13 178	0.09 21	0.11 108	0.07 75	0.08 123	0.06 42	0.05 14	0.09 59	0.07 1	0.05 51	0.05 275	0.05 50	0.04 60	0.03 1	0.04 73

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.07 7	0.06 118	0.07 11	0.15 123	0.06 28	0.10 201	0.15 329	0.12 85	0.11 108	0.06 25	0.11 245	0.06 42	0.05 14	0.09 59	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.03 1	0.03 2

HiDET	0.08 85	0.04 1	0.10 186	0.13 25	0.06 28	0.08 84	0.12 98	0.12 85	0.11 108	0.06 25	0.07 64	0.07 124	0.07 179	0.11 197	0.11 288	0.06 167	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.04 73

LCMNet	0.08 85	0.05 42	0.10 186	0.13 25	0.07 134	0.09 138	0.12 98	0.10 35	0.11 108	0.06 25	0.08 123	0.06 42	0.07 179	0.11 197	0.10 207	0.06 167	0.05 275	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.04 73

VIP-Stereo	0.07 7	0.07 236	0.07 11	0.15 123	0.06 28	0.12 307	0.10 35	0.11 58	0.11 108	0.06 25	0.07 64	0.06 42	0.05 14	0.10 122	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.03 1	0.03 1	0.02 1

IGEV-FE	0.09 174	0.05 42	0.12 290	0.13 25	0.08 218	0.12 307	0.13 178	0.17 264	0.11 108	0.10 227	0.06 23	0.09 221	0.06 65	0.11 197	0.09 103	0.06 167	0.04 25	0.06 199	0.06 292	0.05 170	0.05 204

FlowAnything_test	0.11 295	0.08 355	0.14 385	0.15 123	0.09 349	0.07 43	0.14 246	0.20 339	0.11 108	0.09 181	0.09 158	0.12 310	0.12 379	0.13 345	0.11 288	0.09 482	0.06 426	0.09 486	0.09 509	0.06 291	0.09 510

GASTEREO	0.08 85	0.05 42	0.09 122	0.19 466	0.07 134	0.07 43	0.12 98	0.14 145	0.11 108	0.10 227	0.09 158	0.07 124	0.04 1	0.12 291	0.08 25	0.06 167	0.05 275	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.05 204

MSCF	0.08 85	0.05 42	0.08 57	0.19 466	0.08 218	0.06 14	0.12 98	0.14 145	0.11 108	0.10 227	0.09 158	0.07 124	0.04 1	0.11 197	0.08 25	0.06 167	0.05 275	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.05 204

qwe	0.07 7	0.08 355	0.07 11	0.15 123	0.06 28	0.07 43	0.10 35	0.18 298	0.11 108	0.07 75	0.07 64	0.06 42	0.06 65	0.10 122	0.09 103	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 60	0.04 48	0.03 2

4.5_new	0.07 7	0.09 435	0.08 57	0.15 123	0.07 134	0.06 14	0.10 35	0.14 145	0.11 108	0.06 25	0.08 123	0.06 42	0.06 65	0.08 25	0.10 207	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 60	0.04 48	0.03 2

4.5w-stereo	0.07 7	0.09 435	0.08 57	0.15 123	0.07 134	0.06 14	0.10 35	0.14 145	0.11 108	0.06 25	0.08 123	0.06 42	0.06 65	0.08 25	0.10 207	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 60	0.04 48	0.03 2

3.25w_new	0.07 7	0.06 118	0.07 11	0.15 123	0.06 28	0.10 201	0.07 3	0.12 85	0.11 108	0.08 129	0.06 23	0.07 124	0.06 65	0.11 197	0.09 103	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.25w	0.07 7	0.06 118	0.07 11	0.15 123	0.06 28	0.10 201	0.07 3	0.12 85	0.11 108	0.08 129	0.06 23	0.07 124	0.06 65	0.11 197	0.09 103	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.5w_stereo	0.07 7	0.07 236	0.07 11	0.15 123	0.07 134	0.09 138	0.06 1	0.13 114	0.11 108	0.07 75	0.07 64	0.06 42	0.07 179	0.10 122	0.09 103	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

monsterstereo	0.07 7	0.06 118	0.06 5	0.16 219	0.06 28	0.08 84	0.10 35	0.16 225	0.11 108	0.07 75	0.08 123	0.06 42	0.07 179	0.08 25	0.09 103	0.04 11	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.03 1	0.03 2

HART	0.08 85	0.07 236	0.09 122	0.17 306	0.07 134	0.10 201	0.16 399	0.13 114	0.11 108	0.08 129	0.10 194	0.07 124	0.05 14	0.10 122	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.06 199	0.04 60	0.05 170	0.04 73

GIP-stereo	0.08 85	0.06 118	0.11 246	0.14 69	0.06 28	0.09 138	0.13 178	0.14 145	0.11 108	0.07 75	0.08 123	0.05 5	0.04 1	0.10 122	0.07 1	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.04 73

fffft	0.09 174	0.06 118	0.12 290	0.16 219	0.07 134	0.09 138	0.17 441	0.12 85	0.11 108	0.08 129	0.07 64	0.09 221	0.06 65	0.11 197	0.12 350	0.05 51	0.04 25	0.06 199	0.05 194	0.04 48	0.05 204
1: 1. 1
tt45	0.09 174	0.06 118	0.11 246	0.15 123	0.07 134	0.11 254	0.16 399	0.13 114	0.11 108	0.09 181	0.06 23	0.08 185	0.06 65	0.13 345	0.10 207	0.06 167	0.04 25	0.06 199	0.05 194	0.05 170	0.06 305

999	0.09 174	0.05 42	0.13 346	0.15 123	0.08 218	0.10 201	0.14 246	0.15 187	0.11 108	0.10 227	0.08 123	0.08 185	0.08 228	0.16 441	0.10 207	0.06 167	0.04 25	0.06 199	0.05 194	0.04 48	0.05 204

mms	0.09 174	0.07 236	0.08 57	0.16 219	0.08 218	0.10 201	0.16 399	0.12 85	0.11 108	0.08 129	0.09 158	0.08 185	0.06 65	0.11 197	0.12 350	0.05 51	0.04 25	0.07 309	0.05 194	0.04 48	0.03 2

IGEV-Stereo++	0.07 7	0.06 118	0.08 57	0.18 397	0.06 28	0.04 1	0.10 35	0.11 58	0.11 108	0.06 25	0.07 64	0.07 124	0.06 65	0.09 59	0.09 103	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.04 73

RSM++	0.08 85	0.06 118	0.09 122	0.17 306	0.07 134	0.09 138	0.12 98	0.11 58	0.11 108	0.08 129	0.06 23	0.07 124	0.05 14	0.10 122	0.09 103	0.04 11	0.04 25	0.06 199	0.05 194	0.05 170	0.03 2

GCAPDPT-zeroshot4090	0.07 7	0.05 42	0.11 246	0.15 123	0.06 28	0.07 43	0.13 178	0.09 21	0.11 108	0.07 75	0.08 123	0.06 42	0.05 14	0.09 59	0.07 1	0.05 51	0.05 275	0.05 50	0.04 60	0.03 1	0.04 73

IGEV_Zeroshot_test	0.09 174	0.05 42	0.12 290	0.13 25	0.08 218	0.12 307	0.13 178	0.17 264	0.11 108	0.10 227	0.06 23	0.09 221	0.06 65	0.11 197	0.09 103	0.06 167	0.04 25	0.06 199	0.06 292	0.05 170	0.05 204

UniTT-Stereo	0.09 174	0.07 236	0.08 57	0.18 397	0.08 218	0.13 363	0.11 65	0.12 85	0.11 108	0.10 227	0.12 266	0.05 5	0.07 179	0.09 59	0.09 103	0.07 338	0.05 275	0.05 50	0.05 194	0.05 170	0.05 204

STrans-v2	0.10 243	0.07 236	0.12 290	0.18 397	0.07 134	0.10 201	0.14 246	0.21 362	0.11 108	0.11 262	0.15 320	0.12 310	0.10 311	0.11 197	0.12 350	0.05 51	0.04 25	0.06 199	0.06 292	0.04 48	0.04 73

SST-Stereo	0.10 243	0.07 236	0.15 435	0.18 397	0.09 349	0.06 14	0.12 98	0.17 264	0.11 108	0.15 390	0.17 356	0.13 341	0.12 379	0.10 122	0.11 288	0.06 167	0.04 25	0.09 486	0.06 292	0.06 291	0.05 204

RALCasStereoNet	0.10 243	0.06 118	0.09 122	0.16 219	0.08 218	0.12 307	0.14 246	0.17 264	0.11 108	0.12 304	0.17 356	0.14 361	0.10 311	0.12 291	0.11 288	0.07 338	0.06 426	0.06 199	0.05 194	0.08 442	0.07 393

PMTNet	0.09 174	0.05 42	0.09 122	0.12 7	0.06 28	0.12 307	0.14 246	0.15 187	0.11 108	0.09 181	0.13 285	0.10 256	0.07 179	0.13 345	0.10 207	0.15 625	0.04 25	0.05 50	0.03 1	0.07 372	0.06 305

R-Stereo Train	0.10 243	0.06 118	0.10 186	0.17 306	0.08 218	0.11 254	0.14 246	0.23 412	0.11 108	0.12 304	0.19 395	0.11 286	0.08 228	0.09 59	0.11 288	0.07 338	0.05 275	0.06 199	0.05 194	0.05 170	0.05 204

RAFT-Stereo	0.10 243	0.06 118	0.10 186	0.17 306	0.08 218	0.11 254	0.14 246	0.23 412	0.11 108	0.12 304	0.19 395	0.11 286	0.08 228	0.09 59	0.11 288	0.07 338	0.05 275	0.06 199	0.05 194	0.05 170	0.05 204
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
quiztm	0.08 85	0.07 236	0.08 57	0.18 397	0.07 134	0.09 138	0.14 246	0.14 145	0.12 147	0.07 75	0.07 64	0.05 5	0.06 65	0.11 197	0.09 103	0.05 51	0.04 25	0.06 199	0.04 60	0.04 48	0.03 2

DF	0.08 85	0.05 42	0.09 122	0.15 123	0.06 28	0.11 254	0.13 178	0.10 35	0.12 147	0.09 181	0.10 194	0.10 256	0.08 228	0.11 197	0.09 103	0.07 338	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.04 73

aanet-new-34k	0.08 85	0.06 118	0.09 122	0.17 306	0.05 2	0.07 43	0.13 178	0.12 85	0.12 147	0.09 181	0.08 123	0.07 124	0.05 14	0.10 122	0.09 103	0.04 11	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.03 1	0.03 2

aanet-32k-new	0.08 85	0.07 236	0.08 57	0.18 397	0.06 28	0.08 84	0.12 98	0.11 58	0.12 147	0.07 75	0.08 123	0.05 5	0.07 179	0.10 122	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.06 291	0.04 73

aanet-new-22k	0.08 85	0.06 118	0.09 122	0.17 306	0.06 28	0.08 84	0.11 65	0.14 145	0.12 147	0.09 181	0.09 158	0.08 185	0.06 65	0.10 122	0.08 25	0.04 11	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.03 1	0.03 2

aanet-new-16k	0.08 85	0.08 355	0.08 57	0.18 397	0.06 28	0.07 43	0.09 20	0.13 114	0.12 147	0.08 129	0.07 64	0.07 124	0.06 65	0.09 59	0.08 25	0.04 11	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.03 2

aanet-new	0.08 85	0.09 435	0.10 186	0.18 397	0.08 218	0.10 201	0.12 98	0.15 187	0.12 147	0.08 129	0.08 123	0.05 5	0.07 179	0.10 122	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.06 291	0.04 73

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.08 85	0.05 42	0.07 11	0.15 123	0.06 28	0.10 201	0.14 246	0.13 114	0.12 147	0.07 75	0.09 158	0.07 124	0.06 65	0.10 122	0.09 103	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.08 85	0.05 42	0.12 290	0.15 123	0.06 28	0.10 201	0.14 246	0.12 85	0.12 147	0.07 75	0.09 158	0.06 42	0.06 65	0.10 122	0.08 25	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.04 73

Test_v1	0.07 7	0.04 1	0.06 5	0.13 25	0.06 28	0.08 84	0.11 65	0.15 187	0.12 147	0.06 25	0.05 7	0.04 1	0.05 14	0.08 25	0.10 207	0.07 338	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.04 73

GSStereo	0.08 85	0.05 42	0.08 57	0.13 25	0.08 218	0.08 84	0.14 246	0.11 58	0.12 147	0.08 129	0.10 194	0.05 5	0.05 14	0.11 197	0.08 25	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.05 204

GS-Stereo							0.14 246	0.11 58	0.12 147	0.08 129	0.10 194	0.05 5	0.05 14	0.11 197	0.08 25	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.05 204

DA	0.08 85	0.07 236	0.07 11	0.19 466	0.08 218	0.09 138	0.12 98	0.13 114	0.12 147	0.08 129	0.10 194	0.10 256	0.08 228	0.09 59	0.10 207	0.05 51	0.04 25	0.06 199	0.04 60	0.05 170	0.03 2

GGEV	0.08 85	0.07 236	0.07 11	0.19 466	0.08 218	0.09 138	0.12 98	0.13 114	0.12 147	0.08 129	0.10 194	0.10 256	0.08 228	0.09 59	0.10 207	0.05 51	0.04 25	0.06 199	0.04 60	0.05 170	0.03 2

2.75w_new	0.07 7	0.07 236	0.07 11	0.13 25	0.06 28	0.08 84	0.08 7	0.18 298	0.12 147	0.07 75	0.08 123	0.06 42	0.06 65	0.09 59	0.11 288	0.04 11	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 73

xyz-stereo-finetune2	0.11 295	0.07 236	0.13 346	0.13 25	0.07 134	0.11 254	0.19 530	0.17 264	0.12 147	0.15 390	0.15 320	0.17 427	0.12 379	0.13 345	0.11 288	0.05 51	0.04 25	0.07 309	0.05 194	0.04 48	0.06 305

SGD-Stereo	0.08 85	0.05 42	0.10 186	0.14 69	0.05 2	0.12 307	0.12 98	0.11 58	0.12 147	0.07 75	0.09 158	0.09 221	0.09 267	0.08 25	0.08 25	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.03 2

SCV_C0	0.08 85	0.07 236	0.07 11	0.16 219	0.09 349	0.08 84	0.15 329	0.11 58	0.12 147	0.08 129	0.07 64	0.06 42	0.05 14	0.11 197	0.07 1	0.05 51	0.05 275	0.05 50	0.04 60	0.06 291	0.05 204

SCV	0.08 85	0.09 435	0.08 57	0.15 123	0.08 218	0.10 201	0.13 178	0.10 35	0.12 147	0.07 75	0.07 64	0.06 42	0.04 1	0.09 59	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.06 199	0.04 60	0.06 291	0.04 73

IGEV-RUCA	0.08 85	0.06 118	0.11 246	0.14 69	0.09 349	0.10 201	0.12 98	0.10 35	0.12 147	0.06 25	0.07 64	0.07 124	0.06 65	0.09 59	0.08 25	0.06 167	0.05 275	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.06 305

ours_stereo	0.09 174	0.07 236	0.09 122	0.17 306	0.08 218	0.11 254	0.16 399	0.11 58	0.12 147	0.08 129	0.10 194	0.08 185	0.06 65	0.12 291	0.12 350	0.05 51	0.04 25	0.06 199	0.05 194	0.04 48	0.03 2

fffy	0.09 174	0.08 355	0.09 122	0.16 219	0.07 134	0.13 363	0.17 441	0.13 114	0.12 147	0.08 129	0.09 158	0.08 185	0.09 267	0.13 345	0.11 288	0.05 51	0.05 275	0.07 309	0.05 194	0.04 48	0.05 204

tg	0.10 243	0.06 118	0.10 186	0.18 397	0.08 218	0.11 254	0.16 399	0.20 339	0.12 147	0.08 129	0.11 245	0.11 286	0.07 179	0.11 197	0.10 207	0.05 51	0.04 25	0.08 403	0.08 462	0.04 48	0.04 73

WCG-NET（raft）	0.08 85	0.05 42	0.10 186	0.15 123	0.06 28	0.11 254	0.13 178	0.15 187	0.12 147	0.08 129	0.07 64	0.06 42	0.06 65	0.13 345	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.04 73

MGS-Stereo	0.09 174	0.07 236	0.12 290	0.15 123	0.08 218	0.09 138	0.15 329	0.12 85	0.12 147	0.07 75	0.10 194	0.08 185	0.06 65	0.10 122	0.09 103	0.05 51	0.04 25	0.06 199	0.05 194	0.06 291	0.05 204

MyStereo06	0.10 243	0.07 236	0.12 290	0.17 306	0.09 349	0.13 363	0.18 490	0.19 328	0.12 147	0.12 304	0.08 123	0.07 124	0.07 179	0.11 197	0.09 103	0.06 167	0.05 275	0.07 309	0.07 389	0.06 291	0.06 305

ff7	0.09 174	0.07 236	0.11 246	0.16 219	0.09 349	0.11 254	0.15 329	0.16 225	0.12 147	0.10 227	0.06 23	0.06 42	0.06 65	0.11 197	0.09 103	0.05 51	0.04 25	0.06 199	0.05 194	0.05 170	0.06 305

IGEVStereo-DCA	0.09 174	0.06 118	0.11 246	0.15 123	0.10 462	0.11 254	0.15 329	0.16 225	0.12 147	0.10 227	0.06 23	0.08 185	0.06 65	0.10 122	0.08 25	0.06 167	0.05 275	0.06 199	0.05 194	0.05 170	0.06 305

ffff	0.09 174	0.07 236	0.11 246	0.16 219	0.09 349	0.11 254	0.15 329	0.16 225	0.12 147	0.10 227	0.06 23	0.06 42	0.06 65	0.11 197	0.09 103	0.05 51	0.04 25	0.06 199	0.05 194	0.05 170	0.06 305

11t	0.09 174	0.07 236	0.11 246	0.16 219	0.09 349	0.11 254	0.15 329	0.16 225	0.12 147	0.10 227	0.06 23	0.06 42	0.06 65	0.11 197	0.09 103	0.05 51	0.04 25	0.06 199	0.05 194	0.05 170	0.06 305

GCAP-Stereo	0.09 174	0.07 236	0.13 346	0.18 397	0.06 28	0.11 254	0.07 3	0.13 114	0.12 147	0.09 181	0.10 194	0.07 124	0.09 267	0.13 345	0.10 207	0.06 167	0.05 275	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.05 204

anonymousdsp	0.09 174	0.07 236	0.11 246	0.16 219	0.09 349	0.11 254	0.15 329	0.16 225	0.12 147	0.09 181	0.06 23	0.06 42	0.06 65	0.11 197	0.09 103	0.05 51	0.04 25	0.06 199	0.05 194	0.05 170	0.06 305

ProNet	0.09 174	0.07 236	0.10 186	0.17 306	0.08 218	0.10 201	0.15 329	0.15 187	0.12 147	0.09 181	0.06 23	0.07 124	0.06 65	0.11 197	0.09 103	0.05 51	0.04 25	0.06 199	0.05 194	0.04 48	0.06 305

CroCo-Stereo Lap2	0.09 174	0.09 435	0.08 57	0.22 582	0.09 349	0.09 138	0.19 530	0.16 225	0.12 147	0.09 181	0.10 194	0.05 5	0.05 14	0.08 25	0.08 25	0.06 167	0.06 426	0.07 309	0.05 194	0.05 170	0.05 204

ccc-4	0.09 174	0.07 236	0.11 246	0.16 219	0.09 349	0.11 254	0.15 329	0.16 225	0.12 147	0.10 227	0.06 23	0.06 42	0.06 65	0.11 197	0.09 103	0.05 51	0.04 25	0.06 199	0.05 194	0.05 170	0.06 305

IGEV-Stereo	0.09 174	0.07 236	0.11 246	0.16 219	0.09 349	0.11 254	0.15 329	0.16 225	0.12 147	0.09 181	0.06 23	0.06 42	0.06 65	0.11 197	0.09 103	0.05 51	0.04 25	0.06 199	0.05 194	0.05 170	0.06 305
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
KYRaft	0.11 295	0.07 236	0.10 186	0.19 466	0.09 349	0.08 84	0.15 329	0.22 388	0.12 147	0.13 337	0.16 333	0.20 468	0.10 311	0.12 291	0.10 207	0.05 51	0.04 25	0.08 403	0.08 462	0.06 291	0.16 639

DeepStereo_RVC	0.11 295	0.08 355	0.16 471	0.18 397	0.08 218	0.08 84	0.12 98	0.17 264	0.12 147	0.13 337	0.14 299	0.12 310	0.12 379	0.12 291	0.11 288	0.06 167	0.04 25	0.07 309	0.06 292	0.07 372	0.08 464

RAFT-RH_RVC	0.11 295	0.06 118	0.14 385	0.16 219	0.09 349	0.12 307	0.12 98	0.17 264	0.12 147	0.13 337	0.41 626	0.11 286	0.10 311	0.13 345	0.12 350	0.05 51	0.04 25	0.08 403	0.05 194	0.04 48	0.06 305

CroCo-Stereo	0.09 174	0.08 355	0.08 57	0.22 582	0.09 349	0.09 138	0.19 530	0.15 187	0.12 147	0.07 75	0.07 64	0.08 185	0.06 65	0.08 25	0.07 1	0.07 338	0.05 275	0.06 199	0.04 60	0.05 170	0.04 73
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
iRaftStereo_RVC	0.10 243	0.07 236	0.09 122	0.17 306	0.09 349	0.11 254	0.17 441	0.18 298	0.12 147	0.09 181	0.12 266	0.10 256	0.07 179	0.11 197	0.10 207	0.05 51	0.04 25	0.08 403	0.08 462	0.04 48	0.04 73

ARAFT	0.12 371	0.08 355	0.17 501	0.19 466	0.09 349	0.14 397	0.18 490	0.20 339	0.12 147	0.12 304	0.13 285	0.14 361	0.11 347	0.15 406	0.12 350	0.06 167	0.05 275	0.10 535	0.09 509	0.05 170	0.04 73

TestStereo-Hl	0.11 295	0.05 42	0.12 290	0.12 7	0.08 218	0.12 307	0.13 178	0.23 412	0.13 189	0.15 390	0.16 333	0.12 310	0.09 267	0.12 291	0.13 394	0.07 338	0.04 25	0.05 50	0.05 194	0.08 442	0.07 393

aanet-new-90k	0.08 85	0.07 236	0.08 57	0.19 466	0.06 28	0.07 43	0.12 98	0.12 85	0.13 189	0.06 25	0.07 64	0.06 42	0.06 65	0.10 122	0.07 1	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.03 2

aanet-new-78k	0.07 7	0.07 236	0.09 122	0.19 466	0.06 28	0.07 43	0.12 98	0.11 58	0.13 189	0.06 25	0.07 64	0.06 42	0.06 65	0.09 59	0.07 1	0.04 11	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.03 2

aanet-new-36k	0.08 85	0.06 118	0.09 122	0.17 306	0.06 28	0.09 138	0.13 178	0.11 58	0.13 189	0.08 129	0.08 123	0.06 42	0.05 14	0.09 59	0.08 25	0.04 11	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.03 1	0.03 2

aanet-new-12k	0.08 85	0.09 435	0.07 11	0.20 533	0.08 218	0.08 84	0.13 178	0.12 85	0.13 189	0.08 129	0.08 123	0.05 5	0.07 179	0.09 59	0.08 25	0.04 11	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.06 291	0.04 73

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.08 85	0.06 118	0.17 501	0.15 123	0.06 28	0.06 14	0.13 178	0.13 114	0.13 189	0.07 75	0.07 64	0.06 42	0.05 14	0.08 25	0.08 25	0.04 11	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.03 1	0.03 2

VMStereo-Base	0.09 174	0.05 42	0.10 186	0.13 25	0.07 134	0.10 201	0.10 35	0.16 225	0.13 189	0.10 227	0.15 320	0.10 256	0.09 267	0.11 197	0.10 207	0.07 338	0.05 275	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.06 305

gcap_with_dpt	0.08 85	0.06 118	0.09 122	0.16 219	0.07 134	0.09 138	0.12 98	0.13 114	0.13 189	0.08 129	0.12 266	0.04 1	0.06 65	0.10 122	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.03 1	0.04 73

Replicate-Monster	0.07 7	0.05 42	0.09 122	0.14 69	0.06 28	0.08 84	0.09 20	0.13 114	0.13 189	0.05 2	0.07 64	0.06 42	0.06 65	0.08 25	0.10 207	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.03 1	0.04 48	0.04 73

water-stereo	0.09 174	0.06 118	0.08 57	0.16 219	0.07 134	0.09 138	0.13 178	0.15 187	0.13 189	0.11 262	0.12 266	0.08 185	0.09 267	0.07 4	0.08 25	0.06 167	0.05 275	0.05 50	0.05 194	0.04 48	0.04 73

3w_stereo	0.08 85	0.09 435	0.10 186	0.17 306	0.07 134	0.08 84	0.10 35	0.20 339	0.13 189	0.06 25	0.07 64	0.05 5	0.06 65	0.08 25	0.09 103	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.03 2

HUF	0.08 85	0.05 42	0.08 57	0.14 69	0.06 28	0.09 138	0.13 178	0.13 114	0.13 189	0.07 75	0.07 64	0.08 185	0.06 65	0.10 122	0.09 103	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.04 73

DEFOM-Stereo	0.07 7	0.05 42	0.07 11	0.14 69	0.06 28	0.10 201	0.13 178	0.07 7	0.13 189	0.06 25	0.07 64	0.06 42	0.05 14	0.10 122	0.09 103	0.04 11	0.04 25	0.05 50	0.03 1	0.04 48	0.04 73

SMoEStereo_RVC	0.08 85	0.06 118	0.12 290	0.16 219	0.07 134	0.09 138	0.14 246	0.11 58	0.13 189	0.09 181	0.07 64	0.07 124	0.07 179	0.12 291	0.10 207	0.05 51	0.04 25	0.06 199	0.05 194	0.04 48	0.04 73

WCG-NET	0.08 85	0.05 42	0.09 122	0.15 123	0.06 28	0.11 254	0.14 246	0.13 114	0.13 189	0.06 25	0.09 158	0.07 124	0.06 65	0.13 345	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.03 2

model_zeroshot	0.10 243	0.04 1	0.11 246	0.15 123	0.09 349	0.12 307	0.14 246	0.20 339	0.13 189	0.11 262	0.10 194	0.12 310	0.07 179	0.12 291	0.10 207	0.07 338	0.06 426	0.06 199	0.05 194	0.06 291	0.06 305

plain	0.10 243	0.08 355	0.10 186	0.19 466	0.09 349	0.10 201	0.15 329	0.14 145	0.13 189	0.13 337	0.15 320	0.09 221	0.12 379	0.13 345	0.12 350	0.07 338	0.05 275	0.09 486	0.06 292	0.06 291	0.06 305

MSKI-zero shot	0.09 174	0.05 42	0.09 122	0.15 123	0.07 134	0.10 201	0.13 178	0.14 145	0.13 189	0.09 181	0.09 158	0.09 221	0.06 65	0.12 291	0.10 207	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.04 73

RAFT-Test	0.09 174	0.06 118	0.10 186	0.15 123	0.07 134	0.11 254	0.15 329	0.16 225	0.13 189	0.09 181	0.10 194	0.10 256	0.09 267	0.12 291	0.09 103	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.05 204

knoymous	0.11 295	0.05 42	0.12 290	0.13 25	0.07 134	0.15 424	0.14 246	0.19 328	0.13 189	0.11 262	0.17 356	0.13 341	0.09 267	0.13 345	0.11 288	0.08 421	0.05 275	0.06 199	0.05 194	0.08 442	0.07 393

Patchmatch Stereo++	0.11 295	0.09 435	0.16 471	0.18 397	0.08 218	0.06 14	0.11 65	0.16 225	0.13 189	0.15 390	0.16 333	0.14 361	0.12 379	0.11 197	0.10 207	0.06 167	0.04 25	0.08 403	0.06 292	0.08 442	0.07 393
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
AAGNet	0.11 295	0.07 236	0.16 471	0.19 466	0.09 349	0.08 84	0.13 178	0.18 298	0.13 189	0.16 419	0.21 430	0.13 341	0.14 443	0.11 197	0.14 438	0.06 167	0.04 25	0.09 486	0.06 292	0.06 291	0.05 204

PSM-adaLoss	0.11 295	0.09 435	0.16 471	0.18 397	0.08 218	0.06 14	0.12 98	0.16 225	0.13 189	0.15 390	0.16 333	0.14 361	0.12 379	0.11 197	0.10 207	0.06 167	0.04 25	0.08 403	0.06 292	0.08 442	0.07 393

PSM-AAD	0.11 295	0.07 236	0.10 186	0.19 466	0.09 349	0.10 201	0.15 329	0.20 339	0.13 189	0.12 304	0.14 299	0.18 441	0.11 347	0.11 197	0.10 207	0.05 51	0.05 275	0.09 486	0.08 462	0.06 291	0.14 621

ROB_FTStereo_v2	0.11 295	0.09 435	0.16 471	0.19 466	0.08 218	0.06 14	0.12 98	0.16 225	0.13 189	0.15 390	0.16 333	0.14 361	0.12 379	0.11 197	0.10 207	0.06 167	0.04 25	0.08 403	0.06 292	0.08 442	0.07 393

ROB_FTStereo	0.11 295	0.09 435	0.16 471	0.19 466	0.08 218	0.06 14	0.11 65	0.16 225	0.13 189	0.15 390	0.16 333	0.14 361	0.12 379	0.11 197	0.10 207	0.06 167	0.04 25	0.08 403	0.06 292	0.08 442	0.07 393

HUI-Stereo	0.11 295	0.09 435	0.16 471	0.18 397	0.08 218	0.06 14	0.12 98	0.16 225	0.13 189	0.15 390	0.16 333	0.14 361	0.12 379	0.11 197	0.10 207	0.06 167	0.04 25	0.08 403	0.06 292	0.08 442	0.07 393

iGMRVC	0.11 295	0.09 435	0.16 471	0.19 466	0.08 218	0.06 14	0.12 98	0.16 225	0.13 189	0.15 390	0.16 333	0.14 361	0.12 379	0.11 197	0.10 207	0.06 167	0.04 25	0.08 403	0.06 292	0.08 442	0.07 393

iRAFT	0.11 295	0.09 435	0.16 471	0.18 397	0.08 218	0.06 14	0.11 65	0.16 225	0.13 189	0.15 390	0.16 333	0.14 361	0.12 379	0.11 197	0.10 207	0.06 167	0.04 25	0.08 403	0.06 292	0.08 442	0.07 393

RAFT-IKP	0.11 295	0.09 435	0.16 471	0.19 466	0.08 218	0.06 14	0.12 98	0.16 225	0.13 189	0.15 390	0.16 333	0.14 361	0.12 379	0.11 197	0.10 207	0.06 167	0.04 25	0.08 403	0.06 292	0.08 442	0.07 393

Prome-Stereo	0.11 295	0.06 118	0.10 186	0.18 397	0.08 218	0.12 307	0.15 329	0.22 388	0.13 189	0.12 304	0.17 356	0.13 341	0.08 228	0.12 291	0.10 207	0.05 51	0.04 25	0.07 309	0.06 292	0.06 291	0.09 510

XX-TBD	0.09 174	0.06 118	0.07 11	0.14 69	0.07 134	0.12 307	0.16 399	0.14 145	0.13 189	0.11 262	0.12 266	0.09 221	0.08 228	0.10 122	0.10 207	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.03 1	0.06 291	0.05 204

test_xeample3	0.09 174	0.06 118	0.12 290	0.16 219	0.09 349	0.11 254	0.15 329	0.16 225	0.13 189	0.10 227	0.06 23	0.08 185	0.06 65	0.10 122	0.09 103	0.05 51	0.04 25	0.06 199	0.05 194	0.05 170	0.06 305

ManiGeoR	0.10 243	0.05 42	0.12 290	0.12 7	0.08 218	0.12 307	0.12 98	0.24 437	0.14 222	0.12 304	0.14 299	0.12 310	0.09 267	0.13 345	0.13 394	0.07 338	0.04 25	0.05 50	0.05 194	0.07 372	0.07 393

HLf10	0.10 243	0.05 42	0.12 290	0.12 7	0.08 218	0.12 307	0.12 98	0.24 437	0.14 222	0.12 304	0.14 299	0.12 310	0.09 267	0.13 345	0.13 394	0.07 338	0.04 25	0.05 50	0.05 194	0.07 372	0.07 393

TestStereo_HL2	0.11 295	0.05 42	0.12 290	0.12 7	0.07 134	0.10 201	0.10 35	0.24 437	0.14 222	0.13 337	0.23 450	0.12 310	0.10 311	0.13 345	0.13 394	0.07 338	0.05 275	0.05 50	0.04 60	0.07 372	0.07 393

aanet-new-60k	0.07 7	0.07 236	0.08 57	0.18 397	0.06 28	0.07 43	0.10 35	0.09 21	0.14 222	0.07 75	0.07 64	0.06 42	0.06 65	0.11 197	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.08 85	0.06 118	0.10 186	0.16 219	0.07 134	0.11 254	0.13 178	0.14 145	0.14 222	0.08 129	0.13 285	0.05 5	0.06 65	0.10 122	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.03 1	0.04 73

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.08 85	0.07 236	0.10 186	0.16 219	0.07 134	0.09 138	0.12 98	0.15 187	0.14 222	0.08 129	0.11 245	0.05 5	0.06 65	0.09 59	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.03 1	0.04 73

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.08 85	0.06 118	0.07 11	0.16 219	0.06 28	0.06 14	0.14 246	0.14 145	0.14 222	0.07 75	0.10 194	0.06 42	0.05 14	0.09 59	0.09 103	0.04 11	0.04 25	0.04 1	0.04 60	0.03 1	0.03 2

Foundation-i1	0.09 174	0.04 1	0.10 186	0.14 69	0.06 28	0.10 201	0.13 178	0.16 225	0.14 222	0.10 227	0.10 194	0.11 286	0.07 179	0.07 4	0.10 207	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.05 194	0.05 170	0.05 204

Hybrid-DGEV-03	0.10 243	0.06 118	0.09 122	0.18 397	0.08 218	0.16 455	0.14 246	0.15 187	0.14 222	0.13 337	0.16 333	0.12 310	0.09 267	0.13 345	0.11 288	0.06 167	0.04 25	0.08 403	0.06 292	0.05 170	0.04 73

DDF-Stereo	0.08 85	0.04 1	0.09 122	0.15 123	0.10 462	0.06 14	0.13 178	0.09 21	0.14 222	0.06 25	0.06 23	0.07 124	0.06 65	0.09 59	0.10 207	0.06 167	0.04 25	0.06 199	0.04 60	0.08 442	0.05 204

252Zero-FE	0.08 85	0.04 1	0.09 122	0.13 25	0.07 134	0.12 307	0.11 65	0.13 114	0.14 222	0.06 25	0.05 7	0.06 42	0.05 14	0.09 59	0.10 207	0.06 167	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 170	0.06 305

zero-FE	0.08 85	0.04 1	0.09 122	0.15 123	0.10 462	0.05 4	0.14 246	0.09 21	0.14 222	0.07 75	0.06 23	0.07 124	0.06 65	0.09 59	0.10 207	0.06 167	0.04 25	0.06 199	0.04 60	0.08 442	0.05 204

depthmonostereo	0.09 174	0.06 118	0.09 122	0.15 123	0.06 28	0.10 201	0.13 178	0.14 145	0.14 222	0.10 227	0.10 194	0.09 221	0.11 347	0.08 25	0.09 103	0.06 167	0.05 275	0.06 199	0.04 60	0.04 48	0.03 2

1w_stereo	0.07 7	0.06 118	0.07 11	0.16 219	0.06 28	0.07 43	0.10 35	0.14 145	0.14 222	0.07 75	0.08 123	0.05 5	0.06 65	0.09 59	0.09 103	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 73

MM-Stereo_test2	0.09 174	0.06 118	0.09 122	0.19 466	0.08 218	0.12 307	0.18 490	0.15 187	0.14 222	0.07 75	0.10 194	0.07 124	0.06 65	0.12 291	0.09 103	0.05 51	0.04 25	0.06 199	0.05 194	0.05 170	0.03 2

AIO-test1	0.10 243	0.07 236	0.10 186	0.23 606	0.07 134	0.09 138	0.13 178	0.21 362	0.14 222	0.11 262	0.12 266	0.09 221	0.07 179	0.11 197	0.09 103	0.06 167	0.05 275	0.09 486	0.10 550	0.03 1	0.06 305

CAS++	0.11 295	0.07 236	0.11 246	0.14 69	0.09 349	0.12 307	0.14 246	0.24 437	0.14 222	0.11 262	0.09 158	0.11 286	0.07 179	0.14 379	0.09 103	0.11 556	0.09 561	0.09 486	0.07 389	0.07 372	0.08 464
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MIM_Stereo	0.09 174	0.07 236	0.11 246	0.15 123	0.07 134	0.06 14	0.12 98	0.20 339	0.14 222	0.13 337	0.13 285	0.09 221	0.05 14	0.12 291	0.08 25	0.05 51	0.06 426	0.07 309	0.06 292	0.06 291	0.05 204

CASnet	0.09 174	0.09 435	0.09 122	0.19 466	0.06 28	0.07 43	0.11 65	0.18 298	0.14 222	0.11 262	0.10 194	0.09 221	0.07 179	0.10 122	0.10 207	0.06 167	0.04 25	0.10 535	0.08 462	0.05 170	0.03 2
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LL-Strereo2	0.10 243	0.10 497	0.15 435	0.18 397	0.08 218	0.15 424	0.09 20	0.17 264	0.14 222	0.14 361	0.10 194	0.09 221	0.07 179	0.16 441	0.10 207	0.05 51	0.05 275	0.10 535	0.07 389	0.06 291	0.05 204

riskmin	0.11 295	0.06 118	0.13 346	0.14 69	0.08 218	0.14 397	0.14 246	0.18 298	0.14 222	0.11 262	0.14 299	0.16 405	0.11 347	0.14 379	0.12 350	0.09 482	0.05 275	0.07 309	0.05 194	0.08 442	0.08 464

RCA-Stereo	0.09 174	0.06 118	0.09 122	0.16 219	0.06 28	0.09 138	0.13 178	0.18 298	0.14 222	0.09 181	0.10 194	0.08 185	0.07 179	0.12 291	0.11 288	0.06 167	0.04 25	0.06 199	0.05 194	0.05 170	0.04 73

ACRE	0.11 295	0.08 355	0.14 385	0.17 306	0.08 218	0.12 307	0.15 329	0.17 264	0.14 222	0.14 361	0.10 194	0.16 405	0.09 267	0.16 441	0.11 288	0.07 338	0.05 275	0.06 199	0.05 194	0.05 170	0.06 305

AnonymousM	0.09 174	0.05 42	0.10 186	0.14 69	0.06 28	0.09 138	0.13 178	0.19 328	0.14 222	0.13 337	0.11 245	0.09 221	0.08 228	0.13 345	0.10 207	0.08 421	0.05 275	0.08 403	0.05 194	0.05 170	0.05 204

rafts_anoy	0.11 295	0.06 118	0.10 186	0.17 306	0.08 218	0.10 201	0.14 246	0.17 264	0.14 222	0.13 337	0.13 285	0.12 310	0.10 311	0.11 197	0.12 350	0.07 338	0.04 25	0.09 486	0.11 584	0.07 372	0.06 305

CREStereo++_RVC	0.08 85	0.04 1	0.06 5	0.13 25	0.07 134	0.09 138	0.12 98	0.14 145	0.14 222	0.10 227	0.14 299	0.08 185	0.07 179	0.09 59	0.11 288	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.05 194	0.04 48	0.04 73
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
sCroCo_RVC	0.12 371	0.09 435	0.23 573	0.24 615	0.11 512	0.19 521	0.14 246	0.17 264	0.14 222	0.10 227	0.13 285	0.12 310	0.07 179	0.14 379	0.11 288	0.08 421	0.08 528	0.08 403	0.08 462	0.05 170	0.07 393

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 174	0.06 118	0.10 186	0.17 306	0.06 28	0.10 201	0.16 399	0.17 264	0.14 222	0.09 181	0.10 194	0.08 185	0.09 267	0.11 197	0.09 103	0.05 51	0.04 25	0.06 199	0.06 292	0.04 48	0.03 2

HLf8	0.11 295	0.05 42	0.13 346	0.11 1	0.08 218	0.15 424	0.12 98	0.22 388	0.15 250	0.13 337	0.17 356	0.12 310	0.10 311	0.14 379	0.12 350	0.09 482	0.05 275	0.05 50	0.05 194	0.08 442	0.08 464

TestStereo_HLe17	0.10 243	0.05 42	0.12 290	0.13 25	0.07 134	0.11 254	0.15 329	0.21 362	0.15 250	0.11 262	0.14 299	0.11 286	0.09 267	0.13 345	0.12 350	0.07 338	0.04 25	0.05 50	0.05 194	0.07 372	0.06 305

monster-pro	0.07 7	0.06 118	0.05 1	0.15 123	0.05 2	0.07 43	0.10 35	0.15 187	0.15 250	0.05 2	0.06 23	0.05 5	0.06 65	0.07 4	0.09 103	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

aanet-new-14k	0.08 85	0.09 435	0.08 57	0.19 466	0.06 28	0.07 43	0.10 35	0.14 145	0.15 250	0.06 25	0.08 123	0.05 5	0.06 65	0.09 59	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.04 73

aanet-new-8k	0.08 85	0.07 236	0.08 57	0.19 466	0.07 134	0.09 138	0.12 98	0.16 225	0.15 250	0.07 75	0.07 64	0.06 42	0.06 65	0.10 122	0.08 25	0.04 11	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.04 73

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.08 85	0.06 118	0.10 186	0.16 219	0.07 134	0.11 254	0.12 98	0.15 187	0.15 250	0.08 129	0.12 266	0.05 5	0.06 65	0.09 59	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.06 199	0.05 194	0.03 1	0.04 73

NLSM1	0.10 243	0.07 236	0.07 11	0.19 466	0.08 218	0.13 363	0.16 399	0.21 362	0.15 250	0.11 262	0.10 194	0.06 42	0.10 311	0.10 122	0.11 288	0.07 338	0.08 528	0.08 403	0.07 389	0.05 170	0.05 204

MonStereo	0.07 7	0.06 118	0.05 1	0.15 123	0.05 2	0.08 84	0.10 35	0.15 187	0.15 250	0.05 2	0.06 23	0.05 5	0.06 65	0.07 4	0.09 103	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Monster-pub-eth3d	0.07 7	0.06 118	0.05 1	0.15 123	0.05 2	0.08 84	0.10 35	0.15 187	0.15 250	0.05 2	0.06 23	0.05 5	0.06 65	0.07 4	0.09 103	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

2.25w	0.07 7	0.06 118	0.07 11	0.14 69	0.06 28	0.08 84	0.08 7	0.10 35	0.15 250	0.08 129	0.10 194	0.07 124	0.06 65	0.08 25	0.10 207	0.05 51	0.03 1	0.04 1	0.04 60	0.03 1	0.04 73

2w_stereo	0.08 85	0.08 355	0.09 122	0.16 219	0.06 28	0.08 84	0.10 35	0.20 339	0.15 250	0.08 129	0.07 64	0.06 42	0.06 65	0.06 1	0.09 103	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 60	0.03 1	0.03 2

castereo++	0.08 85	0.05 42	0.08 57	0.15 123	0.05 2	0.14 397	0.12 98	0.11 58	0.15 250	0.07 75	0.07 64	0.07 124	0.06 65	0.08 25	0.08 25	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.03 2

MonSter	0.07 7	0.06 118	0.05 1	0.15 123	0.05 2	0.07 43	0.10 35	0.15 187	0.15 250	0.05 2	0.06 23	0.05 5	0.06 65	0.07 4	0.09 103	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

PAM_32	0.09 174	0.05 42	0.17 501	0.15 123	0.08 218	0.10 201	0.15 329	0.14 145	0.15 250	0.09 181	0.08 123	0.09 221	0.07 179	0.14 379	0.08 25	0.06 167	0.05 275	0.06 199	0.06 292	0.05 170	0.06 305

UGAM-zero	0.09 174	0.05 42	0.15 435	0.15 123	0.08 218	0.09 138	0.13 178	0.19 328	0.15 250	0.11 262	0.15 320	0.07 124	0.07 179	0.09 59	0.09 103	0.06 167	0.05 275	0.06 199	0.05 194	0.05 170	0.06 305

Occ-G	0.08 85	0.05 42	0.06 5	0.14 69	0.07 134	0.08 84	0.14 246	0.13 114	0.15 250	0.07 75	0.11 245	0.07 124	0.05 14	0.09 59	0.10 207	0.06 167	0.05 275	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.05 204

AIO-Stereo-zeroshot1	0.11 295	0.05 42	0.14 385	0.15 123	0.20 650	0.09 138	0.17 441	0.21 362	0.15 250	0.11 262	0.14 299	0.10 256	0.07 179	0.10 122	0.08 25	0.06 167	0.05 275	0.07 309	0.07 389	0.07 372	0.09 510

test_sample1	0.13 397	0.07 236	0.14 385	0.13 25	0.08 218	0.19 521	0.16 399	0.20 339	0.15 250	0.14 361	0.22 441	0.18 441	0.16 489	0.17 474	0.14 438	0.07 338	0.06 426	0.06 199	0.06 292	0.08 442	0.07 393

gcap-zeroshot	0.08 85	0.06 118	0.10 186	0.15 123	0.07 134	0.11 254	0.12 98	0.15 187	0.15 250	0.08 129	0.12 266	0.05 5	0.06 65	0.09 59	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.06 199	0.05 194	0.03 1	0.04 73

test_for_model	0.08 85	0.06 118	0.10 186	0.16 219	0.07 134	0.11 254	0.12 98	0.15 187	0.15 250	0.08 129	0.12 266	0.05 5	0.06 65	0.09 59	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.06 199	0.05 194	0.03 1	0.04 73

MyStereo07	0.10 243	0.07 236	0.10 186	0.17 306	0.09 349	0.14 397	0.18 490	0.15 187	0.15 250	0.09 181	0.06 23	0.06 42	0.07 179	0.12 291	0.09 103	0.06 167	0.05 275	0.08 403	0.07 389	0.06 291	0.06 305

mmm	0.14 434	0.08 355	0.17 501	0.17 306	0.09 349	0.17 478	0.18 490	0.21 362	0.15 250	0.15 390	0.23 450	0.21 477	0.16 489	0.16 441	0.17 501	0.08 421	0.05 275	0.08 403	0.07 389	0.07 372	0.07 393

11t1	0.12 371	0.06 118	0.13 346	0.14 69	0.08 218	0.17 478	0.15 329	0.18 298	0.15 250	0.15 390	0.15 320	0.16 405	0.16 489	0.15 406	0.13 394	0.08 421	0.05 275	0.06 199	0.05 194	0.08 442	0.07 393

rrr	0.09 174	0.06 118	0.12 290	0.15 123	0.10 462	0.11 254	0.16 399	0.16 225	0.15 250	0.10 227	0.06 23	0.08 185	0.06 65	0.10 122	0.08 25	0.06 167	0.05 275	0.06 199	0.05 194	0.05 170	0.06 305

testlalala	0.08 85	0.06 118	0.10 186	0.15 123	0.07 134	0.11 254	0.12 98	0.15 187	0.15 250	0.08 129	0.12 266	0.05 5	0.06 65	0.09 59	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.06 199	0.05 194	0.03 1	0.04 73

Any-RAFT	0.10 243	0.05 42	0.09 122	0.14 69	0.07 134	0.13 363	0.14 246	0.21 362	0.15 250	0.11 262	0.12 266	0.12 310	0.09 267	0.12 291	0.09 103	0.07 338	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.06 291	0.05 204

4D-IteraStereo	0.09 174	0.07 236	0.10 186	0.18 397	0.07 134	0.09 138	0.15 329	0.17 264	0.15 250	0.10 227	0.11 245	0.10 256	0.07 179	0.11 197	0.09 103	0.05 51	0.03 1	0.08 403	0.07 389	0.06 291	0.05 204

LoS	0.09 174	0.05 42	0.11 246	0.13 25	0.07 134	0.14 397	0.11 65	0.15 187	0.15 250	0.09 181	0.09 158	0.12 310	0.09 267	0.15 406	0.10 207	0.07 338	0.05 275	0.05 50	0.03 1	0.05 170	0.05 204
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CIPLG	0.11 295	0.08 355	0.14 385	0.17 306	0.08 218	0.12 307	0.15 329	0.17 264	0.15 250	0.14 361	0.11 245	0.16 405	0.09 267	0.16 441	0.11 288	0.07 338	0.05 275	0.06 199	0.05 194	0.05 170	0.06 305

IPLG	0.10 243	0.07 236	0.15 435	0.17 306	0.08 218	0.11 254	0.14 246	0.20 339	0.15 250	0.12 304	0.17 356	0.07 124	0.07 179	0.14 379	0.13 394	0.06 167	0.04 25	0.06 199	0.05 194	0.04 48	0.04 73

IPLGR_C	0.11 295	0.08 355	0.14 385	0.17 306	0.08 218	0.12 307	0.15 329	0.17 264	0.15 250	0.14 361	0.10 194	0.16 405	0.09 267	0.16 441	0.11 288	0.07 338	0.05 275	0.06 199	0.05 194	0.05 170	0.06 305

test-3	0.08 85	0.06 118	0.09 122	0.17 306	0.07 134	0.07 43	0.14 246	0.12 85	0.15 250	0.09 181	0.08 123	0.07 124	0.08 228	0.11 197	0.10 207	0.05 51	0.04 25	0.07 309	0.05 194	0.04 48	0.04 73

test_1	0.08 85	0.06 118	0.09 122	0.17 306	0.07 134	0.07 43	0.14 246	0.12 85	0.15 250	0.09 181	0.08 123	0.07 124	0.08 228	0.11 197	0.10 207	0.05 51	0.04 25	0.07 309	0.05 194	0.04 48	0.04 73

LCNet	0.11 295	0.07 236	0.09 122	0.19 466	0.09 349	0.08 84	0.15 329	0.21 362	0.15 250	0.11 262	0.15 320	0.16 405	0.11 347	0.12 291	0.11 288	0.05 51	0.04 25	0.08 403	0.07 389	0.06 291	0.15 628

TransformOpticalFlow	0.10 243	0.08 355	0.13 346	0.18 397	0.07 134	0.09 138	0.15 329	0.19 328	0.15 250	0.12 304	0.17 356	0.11 286	0.11 347	0.11 197	0.10 207	0.05 51	0.04 25	0.06 199	0.06 292	0.05 170	0.05 204

NRIStereo	0.11 295	0.08 355	0.14 385	0.18 397	0.08 218	0.10 201	0.14 246	0.16 225	0.15 250	0.12 304	0.14 299	0.13 341	0.12 379	0.13 345	0.10 207	0.06 167	0.04 25	0.07 309	0.06 292	0.06 291	0.07 393

cross-raft	0.10 243	0.09 435	0.09 122	0.19 466	0.07 134	0.11 254	0.25 623	0.13 114	0.15 250	0.08 129	0.11 245	0.12 310	0.10 311	0.09 59	0.11 288	0.05 51	0.04 25	0.06 199	0.05 194	0.04 48	0.04 73

s12784h	0.09 174	0.06 118	0.07 11	0.15 123	0.05 2	0.16 455	0.18 490	0.15 187	0.15 250	0.10 227	0.11 245	0.11 286	0.11 347	0.10 122	0.12 350	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.04 73

RALAANet	0.11 295	0.08 355	0.10 186	0.17 306	0.09 349	0.14 397	0.10 35	0.20 339	0.15 250	0.14 361	0.13 285	0.16 405	0.09 267	0.12 291	0.11 288	0.06 167	0.05 275	0.07 309	0.06 292	0.05 170	0.04 73

DN	0.10 243	0.05 42	0.09 122	0.14 69	0.09 349	0.12 307	0.18 490	0.17 264	0.16 289	0.08 129	0.09 158	0.08 185	0.06 65	0.08 25	0.09 103	0.11 556	0.05 275	0.07 309	0.06 292	0.07 372	0.09 510

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.08 85	0.06 118	0.07 11	0.17 306	0.06 28	0.07 43	0.14 246	0.13 114	0.16 289	0.05 2	0.10 194	0.06 42	0.06 65	0.08 25	0.08 25	0.04 11	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.03 1	0.04 73

Selective-IGEV-i16pc	0.13 397	0.06 118	0.13 346	0.15 123	0.11 512	0.38 655	0.16 399	0.23 412	0.16 289	0.10 227	0.15 320	0.09 221	0.06 65	0.13 345	0.10 207	0.10 524	0.08 528	0.06 199	0.07 389	0.09 508	0.09 510

DispViT+	0.08 85	0.05 42	0.09 122	0.13 25	0.06 28	0.05 4	0.11 65	0.18 298	0.16 289	0.09 181	0.08 123	0.07 124	0.06 65	0.11 197	0.09 103	0.06 167	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

BStereo	0.08 85	0.06 118	0.16 471	0.15 123	0.08 218	0.07 43	0.09 20	0.15 187	0.16 289	0.06 25	0.07 64	0.07 124	0.05 14	0.09 59	0.11 288	0.04 11	0.05 275	0.05 50	0.07 389	0.04 48	0.04 73

Wave_Phase_stereo	0.09 174	0.06 118	0.16 471	0.15 123	0.08 218	0.11 254	0.09 20	0.18 298	0.16 289	0.06 25	0.07 64	0.07 124	0.05 14	0.09 59	0.11 288	0.04 11	0.05 275	0.05 50	0.07 389	0.04 48	0.04 73

NLSM3	0.09 174	0.06 118	0.08 57	0.19 466	0.08 218	0.11 254	0.16 399	0.18 298	0.16 289	0.06 25	0.08 123	0.07 124	0.08 228	0.09 59	0.11 288	0.04 11	0.04 25	0.06 199	0.07 389	0.03 1	0.03 2

FE-Mocha	0.09 174	0.06 118	0.14 385	0.16 219	0.09 349	0.10 201	0.15 329	0.18 298	0.16 289	0.10 227	0.09 158	0.07 124	0.07 179	0.09 59	0.09 103	0.06 167	0.04 25	0.06 199	0.06 292	0.05 170	0.05 204

DilatedVolume-Stereo	0.09 174	0.05 42	0.08 57	0.15 123	0.06 28	0.11 254	0.12 98	0.14 145	0.16 289	0.11 262	0.11 245	0.09 221	0.09 267	0.11 197	0.10 207	0.06 167	0.05 275	0.05 50	0.04 60	0.03 1	0.03 2

PAM	0.10 243	0.05 42	0.16 471	0.15 123	0.08 218	0.09 138	0.16 399	0.15 187	0.16 289	0.12 304	0.09 158	0.09 221	0.07 179	0.13 345	0.08 25	0.06 167	0.05 275	0.06 199	0.06 292	0.05 170	0.06 305

GCAP-BAT	0.09 174	0.05 42	0.11 246	0.13 25	0.07 134	0.11 254	0.14 246	0.14 145	0.16 289	0.07 75	0.10 194	0.08 185	0.06 65	0.13 345	0.08 25	0.07 338	0.05 275	0.05 50	0.05 194	0.04 48	0.04 73

rvit_stereo_0080	0.10 243	0.08 355	0.14 385	0.15 123	0.09 349	0.07 43	0.15 329	0.16 225	0.16 289	0.11 262	0.10 194	0.14 361	0.08 228	0.12 291	0.10 207	0.09 482	0.07 498	0.07 309	0.06 292	0.07 372	0.05 204

rvit_stereo_ft	0.12 371	0.07 236	0.13 346	0.19 466	0.10 462	0.12 307	0.17 441	0.16 225	0.16 289	0.12 304	0.13 285	0.15 390	0.10 311	0.14 379	0.13 394	0.09 482	0.06 426	0.08 403	0.07 389	0.07 372	0.05 204

RAFT-Stereo-weight	0.09 174	0.06 118	0.10 186	0.16 219	0.07 134	0.09 138	0.14 246	0.19 328	0.16 289	0.11 262	0.10 194	0.08 185	0.06 65	0.10 122	0.11 288	0.06 167	0.04 25	0.06 199	0.04 60	0.04 48	0.04 73

test_sample2	0.12 371	0.07 236	0.12 290	0.14 69	0.08 218	0.16 455	0.18 490	0.21 362	0.16 289	0.14 361	0.20 407	0.19 456	0.15 461	0.15 406	0.12 350	0.08 421	0.05 275	0.07 309	0.06 292	0.08 442	0.07 393

ACVNet-DCA	0.10 243	0.08 355	0.12 290	0.17 306	0.09 349	0.13 363	0.15 329	0.23 412	0.16 289	0.09 181	0.09 158	0.06 42	0.06 65	0.10 122	0.07 1	0.06 167	0.04 25	0.06 199	0.05 194	0.07 372	0.07 393

1test111	0.11 295	0.08 355	0.12 290	0.17 306	0.09 349	0.13 363	0.15 329	0.23 412	0.16 289	0.09 181	0.09 158	0.06 42	0.06 65	0.15 406	0.16 486	0.06 167	0.04 25	0.06 199	0.05 194	0.07 372	0.07 393

whm_eth	0.10 243	0.08 355	0.14 385	0.15 123	0.09 349	0.07 43	0.15 329	0.16 225	0.16 289	0.11 262	0.10 194	0.14 361	0.08 228	0.12 291	0.10 207	0.09 482	0.07 498	0.07 309	0.06 292	0.07 372	0.05 204

MaDis-Stereo	0.09 174	0.09 435	0.08 57	0.17 306	0.09 349	0.13 363	0.10 35	0.16 225	0.16 289	0.09 181	0.11 245	0.06 42	0.06 65	0.09 59	0.13 394	0.07 338	0.06 426	0.07 309	0.05 194	0.05 170	0.04 73

GCAPDPT-zeroshot	0.09 174	0.05 42	0.11 246	0.13 25	0.07 134	0.11 254	0.14 246	0.14 145	0.16 289	0.07 75	0.10 194	0.08 185	0.06 65	0.13 345	0.08 25	0.07 338	0.05 275	0.05 50	0.05 194	0.04 48	0.04 73

EGLCR-Stereo	0.08 85	0.05 42	0.08 57	0.14 69	0.06 28	0.10 201	0.12 98	0.11 58	0.16 289	0.06 25	0.05 7	0.07 124	0.05 14	0.10 122	0.11 288	0.06 167	0.04 25	0.06 199	0.05 194	0.04 48	0.04 73

TestStereo1	0.13 397	0.08 355	0.08 57	0.19 466	0.08 218	0.18 497	0.29 655	0.23 412	0.16 289	0.17 438	0.20 407	0.16 405	0.10 311	0.12 291	0.13 394	0.06 167	0.06 426	0.08 403	0.06 292	0.05 170	0.05 204

qqq	0.13 397	0.09 435	0.15 435	0.16 219	0.08 218	0.13 363	0.15 329	0.23 412	0.16 289	0.15 390	0.19 395	0.16 405	0.16 489	0.15 406	0.16 486	0.07 338	0.06 426	0.08 403	0.08 462	0.07 372	0.07 393

RAFT_CTSACE	0.12 371	0.09 435	0.10 186	0.22 582	0.08 218	0.12 307	0.24 607	0.18 298	0.16 289	0.20 508	0.27 519	0.13 341	0.07 179	0.13 345	0.09 103	0.05 51	0.06 426	0.08 403	0.07 389	0.04 48	0.04 73

SA-5K	0.13 397	0.08 355	0.08 57	0.19 466	0.08 218	0.18 497	0.29 655	0.23 412	0.16 289	0.17 438	0.20 407	0.16 405	0.10 311	0.12 291	0.13 394	0.06 167	0.06 426	0.08 403	0.06 292	0.05 170	0.05 204

RAFT_R40	0.11 295	0.07 236	0.14 385	0.18 397	0.09 349	0.06 14	0.13 178	0.17 264	0.16 289	0.14 361	0.18 384	0.15 390	0.12 379	0.10 122	0.11 288	0.06 167	0.04 25	0.09 486	0.06 292	0.06 291	0.05 204

GMM-Stereo	0.11 295	0.07 236	0.10 186	0.18 397	0.09 349	0.08 84	0.15 329	0.23 412	0.16 289	0.11 262	0.15 320	0.13 341	0.11 347	0.11 197	0.11 288	0.05 51	0.04 25	0.08 403	0.07 389	0.06 291	0.09 510

raftrobust	0.09 174	0.06 118	0.10 186	0.17 306	0.08 218	0.09 138	0.10 35	0.18 298	0.16 289	0.10 227	0.09 158	0.12 310	0.07 179	0.12 291	0.10 207	0.08 421	0.05 275	0.06 199	0.05 194	0.05 170	0.05 204

DIP-Stereo	0.11 295	0.07 236	0.14 385	0.17 306	0.09 349	0.13 363	0.09 20	0.16 225	0.16 289	0.11 262	0.16 333	0.14 361	0.12 379	0.15 406	0.13 394	0.06 167	0.05 275	0.06 199	0.05 194	0.05 170	0.06 305
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
Lsterematch	0.11 295	0.06 118	0.11 246	0.16 219	0.07 134	0.13 363	0.15 329	0.14 145	0.17 318	0.16 419	0.18 384	0.15 390	0.15 461	0.12 291	0.14 438	0.07 338	0.04 25	0.06 199	0.06 292	0.06 291	0.06 305

WQFJA1	0.10 243	0.07 236	0.08 57	0.20 533	0.09 349	0.12 307	0.17 441	0.17 264	0.17 318	0.09 181	0.10 194	0.08 185	0.10 311	0.12 291	0.11 288	0.06 167	0.07 498	0.07 309	0.06 292	0.06 291	0.05 204

WQFJX1	0.10 243	0.07 236	0.08 57	0.22 582	0.09 349	0.12 307	0.17 441	0.18 298	0.17 318	0.10 227	0.09 158	0.07 124	0.10 311	0.11 197	0.09 103	0.07 338	0.08 528	0.07 309	0.06 292	0.05 170	0.04 73

WQFJX	0.10 243	0.07 236	0.09 122	0.21 565	0.09 349	0.12 307	0.16 399	0.18 298	0.17 318	0.12 304	0.10 194	0.07 124	0.09 267	0.12 291	0.10 207	0.06 167	0.07 498	0.06 199	0.05 194	0.06 291	0.05 204

NLMM	0.10 243	0.07 236	0.08 57	0.20 533	0.09 349	0.12 307	0.17 441	0.17 264	0.17 318	0.09 181	0.10 194	0.08 185	0.10 311	0.12 291	0.11 288	0.06 167	0.07 498	0.07 309	0.06 292	0.06 291	0.05 204

RAStereo	0.10 243	0.09 435	0.08 57	0.20 533	0.08 218	0.13 363	0.18 490	0.15 187	0.17 318	0.10 227	0.12 266	0.05 5	0.06 65	0.09 59	0.08 25	0.07 338	0.05 275	0.07 309	0.05 194	0.05 170	0.04 73

Pointernet	0.09 174	0.04 1	0.09 122	0.16 219	0.08 218	0.13 363	0.10 35	0.15 187	0.17 318	0.09 181	0.07 64	0.06 42	0.06 65	0.11 197	0.09 103	0.08 421	0.04 25	0.05 50	0.03 1	0.06 291	0.05 204

AIO-Stereo-zeroshot	0.11 295	0.05 42	0.11 246	0.15 123	0.13 569	0.13 363	0.16 399	0.23 412	0.17 318	0.10 227	0.12 266	0.10 256	0.07 179	0.11 197	0.09 103	0.06 167	0.05 275	0.06 199	0.06 292	0.07 372	0.08 464

U	0.08 85	0.07 236	0.09 122	0.19 466	0.10 462	0.10 201	0.13 178	0.12 85	0.17 318	0.07 75	0.07 64	0.06 42	0.05 14	0.07 4	0.08 25	0.06 167	0.04 25	0.06 199	0.04 60	0.06 291	0.05 204

GCST	0.37 657	0.42 677	0.26 585	1.02 703	0.39 677	0.18 497	0.08 7	0.20 339	0.17 318	0.28 600	0.25 492	0.15 390	0.12 379	0.16 441	0.14 438	0.64 698	0.43 687	0.75 694	0.65 698	0.63 691	0.46 689

test_sample6	0.14 434	0.08 355	0.13 346	0.16 219	0.08 218	0.17 478	0.19 530	0.25 457	0.17 318	0.17 438	0.27 519	0.19 456	0.14 443	0.15 406	0.13 394	0.08 421	0.05 275	0.08 403	0.07 389	0.08 442	0.08 464

test_sample5	0.14 434	0.08 355	0.14 385	0.16 219	0.08 218	0.18 497	0.18 490	0.25 457	0.17 318	0.17 438	0.27 519	0.18 441	0.14 443	0.16 441	0.13 394	0.08 421	0.05 275	0.08 403	0.07 389	0.08 442	0.08 464

test_sample4	0.14 434	0.08 355	0.14 385	0.15 123	0.08 218	0.19 521	0.18 490	0.26 475	0.17 318	0.16 419	0.25 492	0.18 441	0.14 443	0.16 441	0.13 394	0.08 421	0.06 426	0.08 403	0.06 292	0.08 442	0.08 464

DualNet	0.14 434	0.08 355	0.14 385	0.16 219	0.08 218	0.18 497	0.18 490	0.25 457	0.17 318	0.17 438	0.27 519	0.18 441	0.14 443	0.16 441	0.13 394	0.08 421	0.05 275	0.08 403	0.07 389	0.08 442	0.08 464

DCRE	0.11 295	0.07 236	0.13 346	0.16 219	0.11 512	0.11 254	0.17 441	0.18 298	0.17 318	0.11 262	0.18 384	0.10 256	0.10 311	0.15 406	0.11 288	0.06 167	0.05 275	0.06 199	0.06 292	0.05 170	0.04 73

Anonymous_2	0.22 582	0.17 610	0.28 598	0.15 123	0.16 621	0.32 632	0.22 583	0.22 388	0.17 318	0.23 551	0.24 464	0.26 543	0.27 605	0.27 598	0.23 579	0.22 665	0.25 675	0.17 637	0.17 647	0.17 645	0.17 648

DisPM	0.11 295	0.07 236	0.12 290	0.16 219	0.09 349	0.06 14	0.13 178	0.17 264	0.17 318	0.14 361	0.20 407	0.12 310	0.10 311	0.11 197	0.10 207	0.06 167	0.04 25	0.07 309	0.06 292	0.06 291	0.11 568

test_4	0.10 243	0.10 497	0.08 57	0.19 466	0.09 349	0.08 84	0.22 583	0.15 187	0.17 318	0.12 304	0.18 384	0.12 310	0.09 267	0.08 25	0.11 288	0.04 11	0.04 25	0.08 403	0.08 462	0.04 48	0.03 2

GMOStereo	0.11 295	0.09 435	0.07 11	0.19 466	0.08 218	0.12 307	0.28 645	0.13 114	0.17 318	0.11 262	0.17 356	0.14 361	0.12 379	0.07 4	0.07 1	0.05 51	0.05 275	0.09 486	0.07 389	0.04 48	0.04 73

error version	0.11 295	0.09 435	0.07 11	0.19 466	0.08 218	0.12 307	0.28 645	0.13 114	0.17 318	0.11 262	0.17 356	0.14 361	0.12 379	0.07 4	0.07 1	0.05 51	0.05 275	0.09 486	0.07 389	0.04 48	0.04 73

test-v	0.11 295	0.09 435	0.07 11	0.19 466	0.08 218	0.12 307	0.28 645	0.13 114	0.17 318	0.11 262	0.17 356	0.14 361	0.12 379	0.07 4	0.07 1	0.05 51	0.05 275	0.09 486	0.07 389	0.04 48	0.04 73

HHNet	0.11 295	0.06 118	0.16 471	0.15 123	0.14 590	0.07 43	0.13 178	0.20 339	0.17 318	0.14 361	0.25 492	0.11 286	0.08 228	0.13 345	0.10 207	0.05 51	0.04 25	0.08 403	0.06 292	0.05 170	0.09 510

IIG-Stereo	0.11 295	0.06 118	0.13 346	0.17 306	0.08 218	0.11 254	0.12 98	0.22 388	0.17 318	0.14 361	0.17 356	0.11 286	0.12 379	0.12 291	0.12 350	0.06 167	0.05 275	0.07 309	0.06 292	0.05 170	0.04 73

PSM-softLoss	0.12 371	0.07 236	0.15 435	0.17 306	0.09 349	0.08 84	0.13 178	0.24 437	0.17 318	0.14 361	0.19 395	0.13 341	0.11 347	0.11 197	0.11 288	0.07 338	0.05 275	0.08 403	0.07 389	0.06 291	0.12 581

KMStereo	0.12 371	0.07 236	0.15 435	0.17 306	0.09 349	0.08 84	0.13 178	0.24 437	0.17 318	0.14 361	0.19 395	0.13 341	0.11 347	0.11 197	0.11 288	0.07 338	0.05 275	0.08 403	0.07 389	0.06 291	0.12 581

ASMatch	0.11 295	0.06 118	0.13 346	0.16 219	0.10 462	0.07 43	0.14 246	0.17 264	0.17 318	0.12 304	0.16 333	0.16 405	0.10 311	0.13 345	0.10 207	0.05 51	0.04 25	0.06 199	0.05 194	0.04 48	0.08 464

GrayStereo	0.11 295	0.06 118	0.11 246	0.19 466	0.09 349	0.09 138	0.16 399	0.18 298	0.17 318	0.14 361	0.17 356	0.17 427	0.11 347	0.12 291	0.11 288	0.05 51	0.05 275	0.07 309	0.06 292	0.05 170	0.10 541

Pruner-Stereo	0.11 295	0.07 236	0.12 290	0.17 306	0.09 349	0.06 14	0.12 98	0.17 264	0.17 318	0.13 337	0.19 395	0.13 341	0.09 267	0.11 197	0.11 288	0.06 167	0.04 25	0.07 309	0.06 292	0.06 291	0.08 464

test-2	0.11 295	0.09 435	0.07 11	0.19 466	0.08 218	0.12 307	0.28 645	0.13 114	0.17 318	0.11 262	0.17 356	0.14 361	0.12 379	0.07 4	0.07 1	0.05 51	0.05 275	0.09 486	0.07 389	0.04 48	0.04 73

CFNet-RSSM	0.09 174	0.07 236	0.09 122	0.16 219	0.07 134	0.09 138	0.15 329	0.16 225	0.17 318	0.08 129	0.12 266	0.10 256	0.09 267	0.11 197	0.09 103	0.06 167	0.04 25	0.06 199	0.04 60	0.04 48	0.04 73

Gwc-CoAtRS	0.09 174	0.06 118	0.10 186	0.16 219	0.07 134	0.10 201	0.14 246	0.17 264	0.17 318	0.08 129	0.10 194	0.12 310	0.09 267	0.12 291	0.09 103	0.06 167	0.04 25	0.06 199	0.04 60	0.04 48	0.04 73

RT-Monster	0.09 174	0.05 42	0.09 122	0.14 69	0.08 218	0.11 254	0.10 35	0.17 264	0.18 349	0.13 337	0.10 194	0.09 221	0.08 228	0.10 122	0.10 207	0.07 338	0.05 275	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.06 305

NLCSM	0.11 295	0.09 435	0.09 122	0.23 606	0.11 512	0.12 307	0.19 530	0.18 298	0.18 349	0.12 304	0.11 245	0.07 124	0.09 267	0.11 197	0.10 207	0.07 338	0.08 528	0.07 309	0.07 389	0.06 291	0.05 204

Select-FE	0.11 295	0.06 118	0.20 549	0.15 123	0.11 512	0.11 254	0.13 178	0.21 362	0.18 349	0.09 181	0.11 245	0.10 256	0.06 65	0.12 291	0.09 103	0.07 338	0.05 275	0.07 309	0.08 462	0.06 291	0.08 464

G2L-ROB	0.13 397	0.06 118	0.13 346	0.13 25	0.08 218	0.14 397	0.16 399	0.25 457	0.18 349	0.19 485	0.18 384	0.20 468	0.14 443	0.17 474	0.16 486	0.08 421	0.05 275	0.06 199	0.05 194	0.08 442	0.09 510

castereo	0.09 174	0.06 118	0.11 246	0.15 123	0.06 28	0.11 254	0.15 329	0.14 145	0.18 349	0.08 129	0.10 194	0.11 286	0.08 228	0.09 59	0.10 207	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.03 2

test_sample3	0.14 434	0.08 355	0.15 435	0.14 69	0.09 349	0.19 521	0.17 441	0.26 475	0.18 349	0.16 419	0.22 441	0.19 456	0.15 461	0.17 474	0.13 394	0.08 421	0.06 426	0.07 309	0.06 292	0.09 508	0.08 464

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 243	0.08 355	0.12 290	0.16 219	0.08 218	0.15 424	0.16 399	0.18 298	0.18 349	0.10 227	0.09 158	0.09 221	0.08 228	0.11 197	0.12 350	0.07 338	0.05 275	0.08 403	0.06 292	0.07 372	0.06 305

xx1	0.11 295	0.08 355	0.12 290	0.17 306	0.09 349	0.13 363	0.15 329	0.16 225	0.18 349	0.09 181	0.09 158	0.16 405	0.16 489	0.10 122	0.07 1	0.06 167	0.04 25	0.08 403	0.08 462	0.07 372	0.07 393

cc1	0.10 243	0.08 355	0.12 290	0.17 306	0.09 349	0.13 363	0.15 329	0.16 225	0.18 349	0.09 181	0.09 158	0.06 42	0.06 65	0.10 122	0.07 1	0.06 167	0.04 25	0.06 199	0.05 194	0.06 291	0.06 305

MIF-Stereo (partial)	0.11 295	0.06 118	0.10 186	0.19 466	0.10 462	0.10 201	0.11 65	0.17 264	0.18 349	0.14 361	0.16 333	0.09 221	0.11 347	0.12 291	0.12 350	0.08 421	0.05 275	0.08 403	0.07 389	0.06 291	0.07 393

Sa-1000	0.12 371	0.08 355	0.08 57	0.18 397	0.08 218	0.14 397	0.22 583	0.22 388	0.18 349	0.15 390	0.20 407	0.17 427	0.11 347	0.10 122	0.10 207	0.06 167	0.05 275	0.09 486	0.09 509	0.05 170	0.05 204

SA	0.12 371	0.09 435	0.08 57	0.18 397	0.08 218	0.12 307	0.24 607	0.23 412	0.18 349	0.17 438	0.27 519	0.14 361	0.11 347	0.11 197	0.11 288	0.05 51	0.05 275	0.09 486	0.08 462	0.05 170	0.04 73

TRStereo	0.09 174	0.05 42	0.12 290	0.15 123	0.12 546	0.10 201	0.13 178	0.18 298	0.18 349	0.09 181	0.09 158	0.09 221	0.06 65	0.10 122	0.08 25	0.07 338	0.05 275	0.07 309	0.07 389	0.04 48	0.04 73

FTStereo	0.12 371	0.06 118	0.14 385	0.18 397	0.09 349	0.07 43	0.15 329	0.21 362	0.18 349	0.12 304	0.24 464	0.12 310	0.12 379	0.13 345	0.13 394	0.05 51	0.05 275	0.07 309	0.06 292	0.06 291	0.10 541

test-1	0.10 243	0.07 236	0.16 471	0.19 466	0.08 218	0.11 254	0.24 607	0.14 145	0.18 349	0.09 181	0.07 64	0.09 221	0.08 228	0.07 4	0.09 103	0.06 167	0.04 25	0.06 199	0.05 194	0.04 48	0.04 73

BEATNet_4x	0.12 371	0.08 355	0.14 385	0.18 397	0.07 134	0.15 424	0.07 3	0.22 388	0.18 349	0.16 419	0.19 395	0.18 441	0.14 443	0.16 441	0.15 470	0.07 338	0.05 275	0.05 50	0.05 194	0.06 291	0.06 305

HITNet	0.10 243	0.06 118	0.12 290	0.14 69	0.06 28	0.11 254	0.10 35	0.18 298	0.18 349	0.13 337	0.16 333	0.14 361	0.11 347	0.15 406	0.13 394	0.06 167	0.04 25	0.04 1	0.04 60	0.06 291	0.05 204
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
DN-CSS_ROB	0.13 397	0.13 569	0.16 471	0.18 397	0.10 462	0.16 455	0.08 7	0.22 388	0.18 349	0.17 438	0.22 441	0.13 341	0.13 419	0.12 291	0.13 394	0.05 51	0.05 275	0.10 535	0.10 550	0.08 442	0.06 305

xyz-stereo-finetune	0.11 295	0.08 355	0.13 346	0.14 69	0.06 28	0.10 201	0.19 530	0.17 264	0.19 367	0.12 304	0.14 299	0.15 390	0.10 311	0.13 345	0.11 288	0.05 51	0.04 25	0.07 309	0.05 194	0.04 48	0.05 204

MM-Stereo_test3	0.10 243	0.07 236	0.07 11	0.18 397	0.07 134	0.12 307	0.19 530	0.24 437	0.19 367	0.06 25	0.10 194	0.08 185	0.06 65	0.11 197	0.08 25	0.06 167	0.06 426	0.07 309	0.05 194	0.05 170	0.04 73

DDVS	0.15 479	0.10 497	0.21 558	0.16 219	0.12 546	0.15 424	0.14 246	0.25 457	0.19 367	0.18 468	0.29 545	0.27 551	0.12 379	0.19 512	0.15 470	0.09 482	0.06 426	0.09 486	0.07 389	0.11 564	0.11 568

rvit_stereo_0081_aga	0.11 295	0.09 435	0.14 385	0.18 397	0.09 349	0.13 363	0.14 246	0.14 145	0.19 367	0.10 227	0.18 384	0.16 405	0.09 267	0.12 291	0.09 103	0.10 524	0.06 426	0.08 403	0.07 389	0.07 372	0.06 305

AE-Stereo	0.10 243	0.08 355	0.10 186	0.18 397	0.09 349	0.10 201	0.15 329	0.14 145	0.19 367	0.09 181	0.14 299	0.12 310	0.08 228	0.11 197	0.10 207	0.05 51	0.06 426	0.07 309	0.06 292	0.05 170	0.04 73

ffm	0.12 371	0.09 435	0.14 385	0.16 219	0.08 218	0.17 478	0.17 441	0.15 187	0.19 367	0.15 390	0.25 492	0.19 456	0.13 419	0.10 122	0.07 1	0.06 167	0.04 25	0.09 486	0.08 462	0.06 291	0.06 305

ff1	0.13 397	0.09 435	0.14 385	0.16 219	0.08 218	0.17 478	0.17 441	0.15 187	0.19 367	0.15 390	0.25 492	0.19 456	0.13 419	0.14 379	0.20 538	0.06 167	0.04 25	0.09 486	0.08 462	0.06 291	0.06 305

tt1	0.10 243	0.08 355	0.12 290	0.17 306	0.09 349	0.12 307	0.16 399	0.15 187	0.19 367	0.09 181	0.08 123	0.06 42	0.06 65	0.10 122	0.07 1	0.06 167	0.04 25	0.06 199	0.05 194	0.06 291	0.06 305

CASS	0.13 397	0.12 541	0.11 246	0.23 606	0.09 349	0.15 424	0.17 441	0.18 298	0.19 367	0.17 438	0.18 384	0.15 390	0.15 461	0.14 379	0.14 438	0.09 482	0.06 426	0.10 535	0.08 462	0.09 508	0.07 393
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DCANet-4	0.10 243	0.06 118	0.12 290	0.16 219	0.06 28	0.09 138	0.17 441	0.18 298	0.19 367	0.13 337	0.16 333	0.09 221	0.14 443	0.11 197	0.12 350	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.05 204

ADStereo(finetuned)	0.10 243	0.06 118	0.12 290	0.16 219	0.06 28	0.09 138	0.17 441	0.15 187	0.19 367	0.13 337	0.17 356	0.10 256	0.12 379	0.11 197	0.12 350	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.04 73

BUS	0.14 434	0.09 435	0.14 385	0.22 582	0.10 462	0.19 521	0.14 246	0.34 595	0.19 367	0.17 438	0.22 441	0.16 405	0.13 419	0.15 406	0.13 394	0.08 421	0.06 426	0.10 535	0.09 509	0.07 372	0.07 393

BSDual-CNN	0.15 479	0.09 435	0.14 385	0.22 582	0.10 462	0.14 397	0.15 329	0.34 595	0.19 367	0.17 438	0.22 441	0.25 533	0.16 489	0.15 406	0.14 438	0.08 421	0.06 426	0.10 535	0.09 509	0.07 372	0.07 393

psmg	0.14 434	0.09 435	0.14 385	0.17 306	0.10 462	0.15 424	0.17 441	0.29 529	0.19 367	0.17 438	0.21 430	0.25 533	0.16 489	0.15 406	0.14 438	0.08 421	0.06 426	0.08 403	0.08 462	0.07 372	0.06 305

NF-Stereo	0.11 295	0.07 236	0.13 346	0.17 306	0.09 349	0.10 201	0.14 246	0.23 412	0.19 367	0.12 304	0.17 356	0.12 310	0.11 347	0.11 197	0.11 288	0.06 167	0.04 25	0.07 309	0.06 292	0.06 291	0.12 581

OCTAStereo	0.11 295	0.07 236	0.13 346	0.17 306	0.09 349	0.10 201	0.14 246	0.23 412	0.19 367	0.12 304	0.17 356	0.12 310	0.11 347	0.11 197	0.11 288	0.06 167	0.04 25	0.07 309	0.06 292	0.06 291	0.12 581

RE-Stereo	0.11 295	0.07 236	0.13 346	0.17 306	0.09 349	0.10 201	0.14 246	0.23 412	0.19 367	0.12 304	0.17 356	0.12 310	0.11 347	0.11 197	0.11 288	0.06 167	0.04 25	0.07 309	0.06 292	0.06 291	0.12 581

TVStereo	0.11 295	0.07 236	0.13 346	0.17 306	0.09 349	0.10 201	0.14 246	0.23 412	0.19 367	0.12 304	0.17 356	0.12 310	0.11 347	0.11 197	0.11 288	0.06 167	0.04 25	0.07 309	0.06 292	0.06 291	0.12 581

RAFT	0.13 397	0.09 435	0.11 246	0.18 397	0.08 218	0.15 424	0.24 607	0.20 339	0.19 367	0.21 522	0.21 430	0.17 427	0.12 379	0.16 441	0.09 103	0.06 167	0.07 498	0.10 535	0.09 509	0.05 170	0.05 204

LMCR-Stereo	0.15 479	0.08 355	0.13 346	0.21 565	0.09 349	0.17 478	0.20 553	0.27 496	0.19 367	0.24 560	0.24 464	0.23 513	0.17 512	0.20 537	0.17 501	0.07 338	0.06 426	0.08 403	0.06 292	0.10 541	0.08 464

TANstereo	0.09 174	0.04 1	0.08 57	0.13 25	0.06 28	0.11 254	0.14 246	0.15 187	0.19 367	0.11 262	0.15 320	0.10 256	0.06 65	0.12 291	0.09 103	0.07 338	0.05 275	0.05 50	0.04 60	0.06 291	0.05 204

DCANet	0.10 243	0.06 118	0.12 290	0.16 219	0.06 28	0.09 138	0.17 441	0.15 187	0.19 367	0.13 337	0.17 356	0.10 256	0.11 347	0.11 197	0.12 350	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.04 73

xxxx	0.15 479	0.07 236	0.14 385	0.14 69	0.08 218	0.23 579	0.18 490	0.31 555	0.19 367	0.14 361	0.28 533	0.22 495	0.14 443	0.15 406	0.26 614	0.09 482	0.05 275	0.07 309	0.07 389	0.08 442	0.07 393

NLMM1	0.11 295	0.09 435	0.07 11	0.22 582	0.10 462	0.12 307	0.20 553	0.18 298	0.20 390	0.12 304	0.11 245	0.07 124	0.09 267	0.11 197	0.11 288	0.08 421	0.08 528	0.07 309	0.06 292	0.04 48	0.04 73

MM-Stereo_test1	0.10 243	0.07 236	0.08 57	0.18 397	0.07 134	0.12 307	0.18 490	0.21 362	0.20 390	0.09 181	0.11 245	0.08 185	0.06 65	0.10 122	0.10 207	0.06 167	0.05 275	0.07 309	0.06 292	0.05 170	0.04 73

FACV-RUCA	0.13 397	0.11 523	0.12 290	0.19 466	0.12 546	0.15 424	0.15 329	0.22 388	0.20 390	0.15 390	0.16 333	0.14 361	0.16 489	0.14 379	0.13 394	0.07 338	0.05 275	0.08 403	0.06 292	0.10 541	0.08 464

StereoVision	0.13 397	0.12 541	0.09 122	0.24 615	0.10 462	0.15 424	0.21 573	0.21 362	0.20 390	0.12 304	0.24 464	0.10 256	0.10 311	0.16 441	0.10 207	0.09 482	0.11 596	0.12 586	0.12 604	0.06 291	0.05 204

fff	0.10 243	0.06 118	0.12 290	0.15 123	0.07 134	0.09 138	0.17 441	0.16 225	0.20 390	0.13 337	0.16 333	0.10 256	0.11 347	0.11 197	0.12 350	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.05 204

x	0.13 397	0.07 236	0.14 385	0.14 69	0.08 218	0.18 497	0.14 246	0.22 388	0.20 390	0.15 390	0.19 395	0.19 456	0.17 512	0.18 497	0.18 519	0.07 338	0.05 275	0.06 199	0.06 292	0.07 372	0.07 393

CRFU-Net	0.16 502	0.08 355	0.14 385	0.17 306	0.09 349	0.19 521	0.14 246	0.26 475	0.20 390	0.28 600	0.27 519	0.29 569	0.17 512	0.19 512	0.17 501	0.09 482	0.09 561	0.07 309	0.07 389	0.08 442	0.08 464

GANet-ADL	0.13 397	0.07 236	0.15 435	0.17 306	0.10 462	0.18 497	0.15 329	0.30 543	0.20 390	0.13 337	0.18 384	0.19 456	0.12 379	0.16 441	0.13 394	0.08 421	0.06 426	0.06 199	0.05 194	0.07 372	0.08 464

PFNet	0.12 371	0.06 118	0.17 501	0.17 306	0.08 218	0.09 138	0.15 329	0.26 475	0.20 390	0.16 419	0.16 333	0.14 361	0.11 347	0.12 291	0.11 288	0.06 167	0.04 25	0.07 309	0.06 292	0.05 170	0.05 204

raft+_RVC	0.11 295	0.07 236	0.09 122	0.16 219	0.07 134	0.10 201	0.11 65	0.24 437	0.20 390	0.12 304	0.15 320	0.12 310	0.08 228	0.12 291	0.13 394	0.07 338	0.04 25	0.07 309	0.06 292	0.05 170	0.05 204

csc	0.10 243	0.06 118	0.12 290	0.15 123	0.07 134	0.09 138	0.17 441	0.16 225	0.20 390	0.13 337	0.16 333	0.10 256	0.11 347	0.11 197	0.12 350	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.05 204

cscssc	0.10 243	0.06 118	0.12 290	0.15 123	0.07 134	0.09 138	0.17 441	0.16 225	0.20 390	0.13 337	0.16 333	0.10 256	0.11 347	0.11 197	0.12 350	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.05 204

222	0.16 502	0.07 236	0.14 385	0.14 69	0.08 218	0.24 584	0.18 490	0.30 543	0.20 390	0.17 438	0.28 533	0.17 427	0.16 489	0.15 406	0.40 669	0.10 524	0.05 275	0.07 309	0.06 292	0.07 372	0.08 464

test_xeample	0.15 479	0.06 118	0.13 346	0.14 69	0.08 218	0.21 554	0.20 553	0.28 515	0.20 390	0.16 419	0.29 545	0.19 456	0.16 489	0.15 406	0.26 614	0.09 482	0.05 275	0.07 309	0.07 389	0.07 372	0.07 393

RAFT + AFF	0.13 397	0.07 236	0.20 549	0.20 533	0.10 462	0.14 397	0.24 607	0.26 475	0.20 390	0.11 262	0.10 194	0.12 310	0.10 311	0.15 406	0.12 350	0.07 338	0.06 426	0.09 486	0.08 462	0.06 291	0.08 464

RASNet	0.14 434	0.07 236	0.14 385	0.16 219	0.08 218	0.18 497	0.14 246	0.29 529	0.20 390	0.17 438	0.25 492	0.21 477	0.18 527	0.20 537	0.19 532	0.07 338	0.06 426	0.06 199	0.08 462	0.06 291	0.06 305

ACV-stereo	0.15 479	0.10 497	0.28 598	0.18 397	0.12 546	0.14 397	0.12 98	0.23 412	0.21 406	0.19 485	0.23 450	0.22 495	0.15 461	0.23 578	0.17 501	0.07 338	0.06 426	0.07 309	0.07 389	0.07 372	0.07 393

test_sample8	0.19 549	0.12 541	0.20 549	0.12 7	0.14 590	0.17 478	0.13 178	0.31 555	0.21 406	0.27 585	0.22 441	0.36 619	0.25 591	0.19 512	0.17 501	0.15 625	0.30 679	0.14 614	0.14 619	0.14 612	0.12 581

H2IRNET	0.10 243	0.09 435	0.09 122	0.18 397	0.09 349	0.12 307	0.15 329	0.14 145	0.21 406	0.10 227	0.10 194	0.10 256	0.10 311	0.10 122	0.10 207	0.05 51	0.04 25	0.08 403	0.08 462	0.06 291	0.05 204

EKT-Stereo	0.11 295	0.07 236	0.14 385	0.15 123	0.10 462	0.13 363	0.14 246	0.18 298	0.21 406	0.11 262	0.08 123	0.12 310	0.09 267	0.11 197	0.12 350	0.08 421	0.06 426	0.07 309	0.06 292	0.08 442	0.07 393

iRaft-Stereo_5w	0.12 371	0.09 435	0.12 290	0.19 466	0.08 218	0.09 138	0.12 98	0.21 362	0.21 406	0.19 485	0.14 299	0.11 286	0.09 267	0.20 537	0.16 486	0.05 51	0.05 275	0.07 309	0.06 292	0.05 170	0.06 305

test_3	0.10 243	0.09 435	0.10 186	0.20 533	0.08 218	0.13 363	0.26 632	0.14 145	0.21 406	0.10 227	0.10 194	0.09 221	0.09 267	0.08 25	0.11 288	0.05 51	0.04 25	0.08 403	0.07 389	0.04 48	0.04 73

PFNet+	0.11 295	0.06 118	0.13 346	0.16 219	0.09 349	0.05 4	0.12 98	0.17 264	0.21 406	0.16 419	0.19 395	0.14 361	0.10 311	0.11 197	0.11 288	0.08 421	0.05 275	0.09 486	0.08 462	0.06 291	0.11 568

OMP-Stereo	0.11 295	0.06 118	0.14 385	0.18 397	0.08 218	0.09 138	0.12 98	0.21 362	0.21 406	0.13 337	0.14 299	0.11 286	0.12 379	0.11 197	0.13 394	0.06 167	0.04 25	0.07 309	0.06 292	0.05 170	0.04 73

sAnonymous2	0.13 397	0.12 541	0.24 577	0.20 533	0.12 546	0.17 478	0.13 178	0.26 475	0.21 406	0.11 262	0.11 245	0.13 341	0.08 228	0.10 122	0.10 207	0.09 482	0.05 275	0.08 403	0.06 292	0.15 628	0.10 541

CroCo_RVC	0.13 397	0.12 541	0.24 577	0.20 533	0.12 546	0.17 478	0.13 178	0.26 475	0.21 406	0.11 262	0.11 245	0.13 341	0.08 228	0.10 122	0.10 207	0.09 482	0.05 275	0.08 403	0.06 292	0.15 628	0.10 541

ac_64	0.16 502	0.08 355	0.15 435	0.18 397	0.10 462	0.22 563	0.18 490	0.24 437	0.21 406	0.18 468	0.24 464	0.29 569	0.18 527	0.19 512	0.22 567	0.09 482	0.07 498	0.08 403	0.09 509	0.07 372	0.06 305

GANet-RSSM	0.14 434	0.07 236	0.13 346	0.13 25	0.08 218	0.14 397	0.17 441	0.22 388	0.21 406	0.17 438	0.24 464	0.23 513	0.15 461	0.16 441	0.15 470	0.10 524	0.06 426	0.07 309	0.08 462	0.08 442	0.07 393

DeepPruner_ROB	0.16 502	0.11 523	0.15 435	0.17 306	0.10 462	0.17 478	0.15 329	0.32 566	0.21 406	0.19 485	0.21 430	0.22 495	0.18 527	0.20 537	0.15 470	0.13 607	0.09 561	0.09 486	0.09 509	0.11 564	0.10 541

MLCV	0.12 371	0.07 236	0.16 471	0.18 397	0.06 28	0.15 424	0.17 441	0.19 328	0.21 406	0.18 468	0.25 492	0.17 427	0.13 419	0.14 379	0.13 394	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.04 73

IGEV_i1	0.12 371	0.07 236	0.12 290	0.16 219	0.08 218	0.19 521	0.14 246	0.18 298	0.22 420	0.18 468	0.18 384	0.16 405	0.12 379	0.16 441	0.14 438	0.06 167	0.05 275	0.06 199	0.05 194	0.06 291	0.06 305

DStereoRT	0.16 502	0.06 118	0.11 246	0.19 466	0.09 349	0.12 307	0.12 98	0.28 515	0.22 420	0.12 304	0.20 407	0.11 286	0.10 311	0.15 406	0.14 438	0.06 167	0.05 275	0.96 704	0.09 509	0.05 170	0.04 73

G2L-Stereo	0.14 434	0.07 236	0.13 346	0.17 306	0.09 349	0.13 363	0.12 98	0.27 496	0.22 420	0.16 419	0.27 519	0.21 477	0.13 419	0.17 474	0.18 519	0.09 482	0.08 528	0.08 403	0.07 389	0.07 372	0.07 393

MyStereo8	0.12 371	0.07 236	0.15 435	0.15 123	0.09 349	0.18 497	0.14 246	0.19 328	0.22 420	0.12 304	0.18 384	0.11 286	0.10 311	0.16 441	0.18 519	0.07 338	0.05 275	0.07 309	0.05 194	0.08 442	0.09 510

anonymousdsp2	0.11 295	0.07 236	0.10 186	0.16 219	0.09 349	0.13 363	0.14 246	0.18 298	0.22 420	0.13 337	0.14 299	0.12 310	0.09 267	0.14 379	0.11 288	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.06 291	0.05 204

Selective-RAFT	0.11 295	0.10 497	0.11 246	0.21 565	0.08 218	0.16 455	0.13 178	0.20 339	0.22 420	0.10 227	0.10 194	0.11 286	0.10 311	0.15 406	0.11 288	0.05 51	0.05 275	0.06 199	0.05 194	0.06 291	0.05 204

RAFT+CT+SA	0.13 397	0.11 523	0.09 122	0.19 466	0.09 349	0.15 424	0.28 645	0.22 388	0.22 420	0.15 390	0.26 510	0.10 256	0.10 311	0.11 197	0.12 350	0.05 51	0.04 25	0.07 309	0.08 462	0.07 372	0.06 305

CrosDoStereo	0.12 371	0.06 118	0.12 290	0.14 69	0.08 218	0.12 307	0.15 329	0.17 264	0.22 420	0.19 485	0.24 464	0.15 390	0.11 347	0.11 197	0.12 350	0.06 167	0.04 25	0.07 309	0.07 389	0.05 170	0.05 204

DeepStereo_LL	0.12 371	0.06 118	0.12 290	0.14 69	0.08 218	0.12 307	0.15 329	0.17 264	0.22 420	0.19 485	0.24 464	0.15 390	0.11 347	0.11 197	0.12 350	0.06 167	0.04 25	0.07 309	0.07 389	0.05 170	0.05 204

HCRNet	0.16 502	0.24 646	0.12 290	0.35 667	0.11 512	0.15 424	0.17 441	0.26 475	0.22 420	0.19 485	0.24 464	0.21 477	0.14 443	0.15 406	0.13 394	0.11 556	0.07 498	0.11 566	0.10 550	0.09 508	0.07 393

FADNet_RVC	0.16 502	0.14 581	0.40 637	0.20 533	0.11 512	0.13 363	0.13 178	0.26 475	0.22 420	0.21 522	0.23 450	0.20 468	0.17 512	0.14 379	0.16 486	0.08 421	0.08 528	0.12 586	0.09 509	0.11 564	0.10 541

UCFNet_RVC	0.14 434	0.08 355	0.13 346	0.11 1	0.10 462	0.20 537	0.10 35	0.24 437	0.22 420	0.17 438	0.20 407	0.23 513	0.15 461	0.17 474	0.15 470	0.12 581	0.07 498	0.10 535	0.13 615	0.11 564	0.10 541

Selective-IGEV-i16pb	0.14 434	0.08 355	0.17 501	0.15 123	0.11 512	0.41 660	0.16 399	0.28 515	0.23 432	0.11 262	0.20 407	0.10 256	0.07 179	0.17 474	0.12 350	0.10 524	0.07 498	0.06 199	0.08 462	0.09 508	0.10 541

AIO-test2	0.10 243	0.08 355	0.10 186	0.23 606	0.08 218	0.11 254	0.10 35	0.23 412	0.23 432	0.08 129	0.09 158	0.08 185	0.05 14	0.10 122	0.08 25	0.06 167	0.05 275	0.08 403	0.09 509	0.05 170	0.05 204

UGAM	0.13 397	0.10 497	0.09 122	0.22 582	0.08 218	0.12 307	0.20 553	0.17 264	0.23 432	0.21 522	0.16 333	0.13 341	0.13 419	0.19 512	0.12 350	0.07 338	0.05 275	0.13 601	0.11 584	0.07 372	0.05 204

DCVSM-stereo	0.14 434	0.09 435	0.16 471	0.16 219	0.10 462	0.15 424	0.09 20	0.19 328	0.23 432	0.20 508	0.23 450	0.26 543	0.15 461	0.18 497	0.14 438	0.09 482	0.07 498	0.09 486	0.08 462	0.10 541	0.12 581

DualNet (step1)	0.16 502	0.12 541	0.20 549	0.12 7	0.14 590	0.17 478	0.13 178	0.27 496	0.23 432	0.20 508	0.20 407	0.24 519	0.19 543	0.16 441	0.16 486	0.15 625	0.06 426	0.14 614	0.14 619	0.14 612	0.12 581

test_sample9	0.18 537	0.12 541	0.20 549	0.12 7	0.14 590	0.17 478	0.13 178	0.27 496	0.23 432	0.20 508	0.20 407	0.24 519	0.19 543	0.19 512	0.17 501	0.15 625	0.30 679	0.14 614	0.14 619	0.14 612	0.12 581

test_sample7	0.15 479	0.10 497	0.16 471	0.14 69	0.11 512	0.16 455	0.16 399	0.27 496	0.23 432	0.20 508	0.20 407	0.24 519	0.19 543	0.16 441	0.16 486	0.12 581	0.06 426	0.10 535	0.09 509	0.10 541	0.10 541

CBFPSM	0.14 434	0.06 118	0.26 585	0.17 306	0.09 349	0.13 363	0.15 329	0.22 388	0.23 432	0.20 508	0.27 519	0.24 519	0.16 489	0.16 441	0.18 519	0.06 167	0.06 426	0.06 199	0.07 389	0.07 372	0.07 393

iinet-f	0.16 502	0.06 118	0.45 644	0.14 69	0.10 462	0.21 554	0.14 246	0.27 496	0.23 432	0.21 522	0.24 464	0.21 477	0.15 461	0.18 497	0.21 558	0.09 482	0.07 498	0.07 309	0.06 292	0.09 508	0.10 541

PSMNet-ADL	0.15 479	0.12 541	0.13 346	0.22 582	0.09 349	0.13 363	0.20 553	0.26 475	0.23 432	0.18 468	0.20 407	0.24 519	0.16 489	0.18 497	0.17 501	0.08 421	0.08 528	0.08 403	0.11 584	0.08 442	0.07 393

IRAFT_RVC	0.12 371	0.08 355	0.16 471	0.19 466	0.08 218	0.07 43	0.15 329	0.24 437	0.23 432	0.14 361	0.14 299	0.15 390	0.12 379	0.12 291	0.10 207	0.06 167	0.04 25	0.09 486	0.06 292	0.06 291	0.06 305

ICVP	0.15 479	0.09 435	0.12 290	0.22 582	0.09 349	0.17 478	0.21 573	0.25 457	0.23 432	0.18 468	0.30 552	0.26 543	0.18 527	0.17 474	0.14 438	0.09 482	0.07 498	0.08 403	0.07 389	0.07 372	0.07 393
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
TestStereo	0.13 397	0.14 581	0.11 246	0.23 606	0.08 218	0.15 424	0.21 573	0.20 339	0.23 432	0.14 361	0.24 464	0.16 405	0.12 379	0.16 441	0.14 438	0.05 51	0.06 426	0.08 403	0.06 292	0.09 508	0.05 204

111	0.10 243	0.06 118	0.12 290	0.15 123	0.07 134	0.10 201	0.14 246	0.21 362	0.23 432	0.11 262	0.12 266	0.14 361	0.11 347	0.13 345	0.10 207	0.06 167	0.04 25	0.06 199	0.04 60	0.05 170	0.05 204

FENet	0.13 397	0.08 355	0.12 290	0.16 219	0.08 218	0.14 397	0.15 329	0.22 388	0.23 432	0.17 438	0.23 450	0.16 405	0.12 379	0.14 379	0.15 470	0.08 421	0.05 275	0.08 403	0.08 462	0.07 372	0.07 393

STTStereo	0.18 537	0.12 541	0.27 593	0.20 533	0.11 512	0.16 455	0.21 573	0.29 529	0.23 432	0.21 522	0.30 552	0.29 569	0.18 527	0.20 537	0.19 532	0.12 581	0.11 596	0.11 566	0.14 619	0.09 508	0.08 464

StereoDRNet-Refined	0.17 523	0.12 541	0.15 435	0.20 533	0.09 349	0.18 497	0.18 490	0.26 475	0.23 432	0.26 579	0.40 615	0.22 495	0.17 512	0.21 554	0.20 538	0.08 421	0.05 275	0.09 486	0.10 550	0.07 372	0.07 393
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
rvit_stereo_0081	0.11 295	0.08 355	0.15 435	0.16 219	0.09 349	0.10 201	0.14 246	0.14 145	0.24 449	0.11 262	0.13 285	0.13 341	0.09 267	0.11 197	0.12 350	0.10 524	0.07 498	0.08 403	0.07 389	0.07 372	0.05 204

rvit_stereo_0082	0.11 295	0.08 355	0.15 435	0.16 219	0.09 349	0.10 201	0.14 246	0.14 145	0.24 449	0.11 262	0.13 285	0.13 341	0.09 267	0.11 197	0.12 350	0.10 524	0.07 498	0.08 403	0.07 389	0.07 372	0.05 204

1111x	0.15 479	0.08 355	0.12 290	0.18 397	0.07 134	0.18 497	0.25 623	0.31 555	0.24 449	0.17 438	0.24 464	0.26 543	0.15 461	0.13 345	0.23 579	0.07 338	0.07 498	0.08 403	0.09 509	0.07 372	0.06 305

LL-Strereo	0.13 397	0.09 435	0.11 246	0.20 533	0.10 462	0.11 254	0.18 490	0.32 566	0.24 449	0.15 390	0.15 320	0.14 361	0.13 419	0.19 512	0.11 288	0.06 167	0.04 25	0.09 486	0.08 462	0.04 48	0.05 204

gwcnet-sp	0.14 434	0.07 236	0.12 290	0.18 397	0.09 349	0.16 455	0.17 441	0.24 437	0.24 449	0.18 468	0.24 464	0.15 390	0.16 489	0.15 406	0.15 470	0.08 421	0.06 426	0.07 309	0.08 462	0.08 442	0.07 393

scenet	0.14 434	0.07 236	0.12 290	0.18 397	0.09 349	0.16 455	0.17 441	0.24 437	0.24 449	0.18 468	0.24 464	0.15 390	0.16 489	0.15 406	0.15 470	0.08 421	0.06 426	0.07 309	0.08 462	0.08 442	0.07 393

ssnet	0.14 434	0.07 236	0.12 290	0.18 397	0.09 349	0.16 455	0.17 441	0.24 437	0.24 449	0.18 468	0.24 464	0.15 390	0.16 489	0.15 406	0.15 470	0.08 421	0.06 426	0.07 309	0.08 462	0.08 442	0.07 393

test_5	0.14 434	0.12 541	0.08 57	0.20 533	0.10 462	0.14 397	0.29 655	0.21 362	0.24 449	0.18 468	0.28 533	0.11 286	0.15 461	0.12 291	0.13 394	0.06 167	0.05 275	0.07 309	0.08 462	0.08 442	0.07 393

GLC_STEREO	0.11 295	0.07 236	0.11 246	0.17 306	0.07 134	0.09 138	0.13 178	0.15 187	0.24 449	0.12 304	0.13 285	0.12 310	0.08 228	0.18 497	0.11 288	0.06 167	0.08 528	0.08 403	0.06 292	0.05 170	0.05 204

MIPNet	0.11 295	0.08 355	0.14 385	0.17 306	0.09 349	0.12 307	0.14 246	0.20 339	0.24 449	0.11 262	0.10 194	0.09 221	0.07 179	0.13 345	0.12 350	0.06 167	0.04 25	0.06 199	0.05 194	0.04 48	0.04 73

IPLGR	0.11 295	0.09 435	0.16 471	0.18 397	0.08 218	0.12 307	0.17 441	0.21 362	0.24 449	0.11 262	0.12 266	0.11 286	0.08 228	0.12 291	0.12 350	0.06 167	0.05 275	0.06 199	0.06 292	0.04 48	0.04 73

AACVNet	0.16 502	0.08 355	0.14 385	0.15 123	0.10 462	0.18 497	0.15 329	0.23 412	0.24 449	0.27 585	0.27 519	0.28 561	0.17 512	0.19 512	0.16 486	0.09 482	0.07 498	0.09 486	0.07 389	0.10 541	0.09 510

GwcNet-ADL	0.13 397	0.08 355	0.14 385	0.20 533	0.09 349	0.11 254	0.20 553	0.30 543	0.24 449	0.13 337	0.14 299	0.18 441	0.14 443	0.13 345	0.14 438	0.07 338	0.05 275	0.06 199	0.05 194	0.07 372	0.06 305

DEmStereo	0.12 371	0.06 118	0.14 385	0.14 69	0.10 462	0.16 455	0.15 329	0.16 225	0.24 449	0.17 438	0.24 464	0.13 341	0.14 443	0.12 291	0.13 394	0.05 51	0.04 25	0.07 309	0.06 292	0.05 170	0.05 204

GMStereo	0.13 397	0.14 581	0.14 385	0.18 397	0.09 349	0.15 424	0.16 399	0.20 339	0.24 449	0.16 419	0.17 356	0.10 256	0.10 311	0.16 441	0.13 394	0.07 338	0.06 426	0.06 199	0.06 292	0.07 372	0.06 305
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
PSMNet-RSSM	0.14 434	0.07 236	0.13 346	0.15 123	0.08 218	0.13 363	0.16 399	0.24 437	0.24 449	0.16 419	0.28 533	0.22 495	0.14 443	0.15 406	0.13 394	0.11 556	0.06 426	0.09 486	0.12 604	0.08 442	0.07 393

CFNet-ft	0.14 434	0.07 236	0.15 435	0.12 7	0.09 349	0.16 455	0.18 490	0.22 388	0.24 449	0.17 438	0.26 510	0.24 519	0.14 443	0.16 441	0.14 438	0.11 556	0.06 426	0.08 403	0.09 509	0.09 508	0.08 464

DMCA-RVC	0.17 523	0.10 497	0.15 435	0.24 615	0.11 512	0.18 497	0.18 490	0.25 457	0.24 449	0.21 522	0.26 510	0.25 533	0.27 605	0.18 497	0.20 538	0.12 581	0.08 528	0.13 601	0.10 550	0.10 541	0.08 464

CCAANet	0.14 434	0.06 118	0.14 385	0.17 306	0.09 349	0.16 455	0.13 178	0.30 543	0.24 449	0.16 419	0.32 564	0.18 441	0.17 512	0.17 474	0.14 438	0.06 167	0.05 275	0.09 486	0.09 509	0.06 291	0.09 510

FADNet-RVC-Resample	0.16 502	0.11 523	0.31 611	0.22 582	0.11 512	0.19 521	0.14 246	0.25 457	0.24 449	0.24 560	0.27 519	0.20 468	0.15 461	0.16 441	0.15 470	0.07 338	0.08 528	0.12 586	0.10 550	0.09 508	0.10 541

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 582	0.21 637	0.24 577	0.26 632	0.11 512	0.23 579	0.14 246	0.39 636	0.24 449	0.32 626	0.36 589	0.30 579	0.21 559	0.19 512	0.21 558	0.17 646	0.14 636	0.21 651	0.16 640	0.12 579	0.12 581

CFNet_RVC	0.14 434	0.07 236	0.15 435	0.12 7	0.09 349	0.16 455	0.18 490	0.22 388	0.24 449	0.17 438	0.26 510	0.24 519	0.14 443	0.16 441	0.14 438	0.11 556	0.06 426	0.08 403	0.09 509	0.09 508	0.08 464

DFGA-Net	0.13 397	0.11 523	0.18 525	0.17 306	0.10 462	0.12 307	0.13 178	0.22 388	0.25 471	0.16 419	0.16 333	0.13 341	0.12 379	0.16 441	0.14 438	0.07 338	0.05 275	0.08 403	0.07 389	0.05 170	0.05 204

mmx	0.14 434	0.09 435	0.14 385	0.16 219	0.08 218	0.17 478	0.17 441	0.27 496	0.25 471	0.15 390	0.25 492	0.19 456	0.13 419	0.14 379	0.20 538	0.08 421	0.06 426	0.09 486	0.08 462	0.08 442	0.08 464

xxx	0.14 434	0.09 435	0.14 385	0.16 219	0.08 218	0.17 478	0.17 441	0.27 496	0.25 471	0.15 390	0.25 492	0.19 456	0.13 419	0.14 379	0.20 538	0.08 421	0.06 426	0.09 486	0.08 462	0.08 442	0.08 464

GMStereo_Zeroshot	0.16 502	0.13 569	0.24 577	0.20 533	0.10 462	0.17 478	0.13 178	0.29 529	0.25 471	0.23 551	0.32 564	0.25 533	0.11 347	0.19 512	0.14 438	0.09 482	0.06 426	0.11 566	0.06 292	0.12 579	0.08 464

ssnet_v2	0.17 523	0.10 497	0.17 501	0.17 306	0.11 512	0.21 554	0.21 573	0.33 586	0.25 471	0.22 538	0.22 441	0.27 551	0.18 527	0.22 567	0.20 538	0.11 556	0.09 561	0.09 486	0.09 509	0.08 442	0.08 464

hknet	0.15 479	0.11 523	0.13 346	0.22 582	0.11 512	0.14 397	0.15 329	0.34 595	0.25 471	0.17 438	0.22 441	0.22 495	0.18 527	0.17 474	0.12 350	0.07 338	0.06 426	0.10 535	0.09 509	0.07 372	0.07 393

dd	0.15 479	0.16 599	0.16 471	0.19 466	0.09 349	0.15 424	0.18 490	0.21 362	0.25 471	0.23 551	0.20 407	0.21 477	0.09 267	0.21 554	0.16 486	0.10 524	0.06 426	0.08 403	0.06 292	0.08 442	0.06 305

THIR-Stereo	0.12 371	0.07 236	0.11 246	0.15 123	0.08 218	0.14 397	0.16 399	0.17 264	0.25 471	0.16 419	0.24 464	0.14 361	0.12 379	0.12 291	0.14 438	0.06 167	0.04 25	0.07 309	0.07 389	0.05 170	0.05 204

GES	0.14 434	0.08 355	0.16 471	0.15 123	0.10 462	0.13 363	0.13 178	0.28 515	0.25 471	0.16 419	0.23 450	0.18 441	0.13 419	0.16 441	0.13 394	0.08 421	0.07 498	0.07 309	0.06 292	0.08 442	0.09 510

cf-r	0.13 397	0.07 236	0.12 290	0.16 219	0.08 218	0.14 397	0.19 530	0.20 339	0.25 471	0.17 438	0.25 492	0.21 477	0.16 489	0.14 379	0.14 438	0.10 524	0.05 275	0.06 199	0.08 462	0.06 291	0.06 305

CFNet	0.15 479	0.10 497	0.17 501	0.17 306	0.08 218	0.18 497	0.09 20	0.28 515	0.25 471	0.19 485	0.24 464	0.24 519	0.17 512	0.17 474	0.14 438	0.08 421	0.06 426	0.09 486	0.10 550	0.07 372	0.06 305

NLCA_NET_v2_RVC	0.17 523	0.10 497	0.22 564	0.20 533	0.10 462	0.15 424	0.18 490	0.31 555	0.25 471	0.21 522	0.30 552	0.25 533	0.17 512	0.21 554	0.20 538	0.09 482	0.06 426	0.08 403	0.08 462	0.07 372	0.08 464
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PS-NSSS	0.20 561	0.21 637	0.23 573	0.20 533	0.10 462	0.19 521	0.17 441	0.36 618	0.25 471	0.27 585	0.33 577	0.27 551	0.24 582	0.20 537	0.20 538	0.15 625	0.12 612	0.17 637	0.14 619	0.10 541	0.08 464

HSM	0.15 479	0.08 355	0.14 385	0.16 219	0.09 349	0.16 455	0.14 246	0.28 515	0.25 471	0.19 485	0.23 450	0.37 624	0.16 489	0.20 537	0.15 470	0.07 338	0.05 275	0.07 309	0.06 292	0.07 372	0.06 305

FSD	0.25 617	0.27 656	0.26 585	0.24 615	0.22 656	0.25 595	0.25 623	0.27 496	0.26 485	0.25 573	0.26 510	0.25 533	0.27 605	0.27 598	0.24 592	0.21 660	0.20 659	0.27 662	0.26 665	0.25 666	0.24 663

rvit_0105_6	0.14 434	0.09 435	0.18 525	0.17 306	0.10 462	0.10 201	0.16 399	0.19 328	0.26 485	0.12 304	0.18 384	0.17 427	0.12 379	0.18 497	0.12 350	0.15 625	0.11 596	0.12 586	0.10 550	0.09 508	0.06 305

rvit_stereo_0083	0.12 371	0.08 355	0.17 501	0.16 219	0.09 349	0.11 254	0.15 329	0.14 145	0.26 485	0.11 262	0.14 299	0.13 341	0.10 311	0.12 291	0.12 350	0.10 524	0.08 528	0.09 486	0.07 389	0.07 372	0.05 204

IER	0.14 434	0.07 236	0.13 346	0.17 306	0.09 349	0.14 397	0.16 399	0.25 457	0.26 485	0.18 468	0.25 492	0.17 427	0.20 555	0.16 441	0.14 438	0.08 421	0.05 275	0.07 309	0.06 292	0.08 442	0.07 393

UPFNet	0.16 502	0.08 355	0.12 290	0.20 533	0.12 546	0.20 537	0.23 594	0.28 515	0.26 485	0.17 438	0.24 464	0.22 495	0.19 543	0.19 512	0.21 558	0.09 482	0.07 498	0.08 403	0.09 509	0.08 442	0.06 305

hitnet-ft	0.18 537	0.09 435	0.17 501	0.14 69	0.09 349	0.26 605	0.20 553	0.25 457	0.26 485	0.24 560	0.32 564	0.31 592	0.22 568	0.24 588	0.21 558	0.12 581	0.07 498	0.10 535	0.08 462	0.12 579	0.11 568

FADNet-RVC	0.20 561	0.20 631	0.38 633	0.21 565	0.16 621	0.20 537	0.15 329	0.26 475	0.26 485	0.26 579	0.32 564	0.26 543	0.21 559	0.22 567	0.19 532	0.12 581	0.13 627	0.12 586	0.14 619	0.13 598	0.18 651

GANet	0.21 573	0.12 541	0.21 558	0.24 615	0.13 569	0.22 563	0.22 583	0.41 646	0.26 485	0.31 620	0.42 632	0.37 624	0.28 616	0.23 578	0.22 567	0.10 524	0.12 612	0.10 535	0.09 509	0.10 541	0.08 464

iResNet	0.13 397	0.10 497	0.18 525	0.19 466	0.08 218	0.13 363	0.18 490	0.20 339	0.26 485	0.15 390	0.23 450	0.15 390	0.13 419	0.14 379	0.14 438	0.06 167	0.04 25	0.06 199	0.05 194	0.06 291	0.05 204

pmcnn	0.15 479	0.07 236	0.19 537	0.15 123	0.07 134	0.20 537	0.15 329	0.24 437	0.26 485	0.21 522	0.34 581	0.28 561	0.18 527	0.18 497	0.17 501	0.07 338	0.05 275	0.05 50	0.04 60	0.07 372	0.06 305

RT-IGEV	0.13 397	0.06 118	0.13 346	0.15 123	0.09 349	0.15 424	0.17 441	0.24 437	0.27 495	0.16 419	0.17 356	0.17 427	0.10 311	0.14 379	0.11 288	0.08 421	0.05 275	0.07 309	0.05 194	0.07 372	0.07 393

rvit_0105_5	0.14 434	0.09 435	0.13 346	0.17 306	0.09 349	0.14 397	0.23 594	0.24 437	0.27 495	0.14 361	0.15 320	0.18 441	0.12 379	0.17 474	0.14 438	0.14 621	0.11 596	0.10 535	0.10 550	0.08 442	0.06 305

rvit_0105_4	0.14 434	0.09 435	0.17 501	0.17 306	0.10 462	0.12 307	0.19 530	0.23 412	0.27 495	0.14 361	0.20 407	0.17 427	0.13 419	0.17 474	0.13 394	0.15 625	0.11 596	0.11 566	0.10 550	0.09 508	0.06 305

rvit_stereo_0075_2	0.17 523	0.12 541	0.25 582	0.23 606	0.16 621	0.13 363	0.10 35	0.30 543	0.27 495	0.20 508	0.28 533	0.22 495	0.15 461	0.18 497	0.13 394	0.16 641	0.10 583	0.17 637	0.10 550	0.10 541	0.09 510

SMFormer	0.14 434	0.07 236	0.17 501	0.14 69	0.08 218	0.16 455	0.17 441	0.26 475	0.27 495	0.19 485	0.20 407	0.18 441	0.15 461	0.15 406	0.17 501	0.08 421	0.05 275	0.07 309	0.06 292	0.07 372	0.06 305

tta	0.14 434	0.07 236	0.17 501	0.14 69	0.08 218	0.16 455	0.17 441	0.26 475	0.27 495	0.19 485	0.20 407	0.18 441	0.15 461	0.15 406	0.17 501	0.08 421	0.05 275	0.07 309	0.06 292	0.06 291	0.06 305

qqq1	0.13 397	0.07 236	0.17 501	0.14 69	0.08 218	0.16 455	0.17 441	0.26 475	0.27 495	0.19 485	0.20 407	0.18 441	0.15 461	0.15 406	0.11 288	0.08 421	0.05 275	0.05 50	0.05 194	0.06 291	0.06 305

fff1	0.13 397	0.07 236	0.17 501	0.14 69	0.08 218	0.16 455	0.17 441	0.26 475	0.27 495	0.19 485	0.20 407	0.18 441	0.15 461	0.15 406	0.11 288	0.08 421	0.05 275	0.05 50	0.05 194	0.06 291	0.06 305

CoDeX	0.12 371	0.07 236	0.12 290	0.17 306	0.08 218	0.12 307	0.15 329	0.23 412	0.27 495	0.13 337	0.17 356	0.16 405	0.11 347	0.14 379	0.11 288	0.07 338	0.05 275	0.07 309	0.06 292	0.06 291	0.05 204

UDGNet	0.14 434	0.13 569	0.16 471	0.17 306	0.10 462	0.12 307	0.16 399	0.21 362	0.27 495	0.20 508	0.20 407	0.16 405	0.13 419	0.16 441	0.13 394	0.10 524	0.06 426	0.09 486	0.07 389	0.06 291	0.07 393

ADLNet	0.16 502	0.08 355	0.15 435	0.16 219	0.10 462	0.16 455	0.17 441	0.32 566	0.27 495	0.22 538	0.27 519	0.24 519	0.16 489	0.18 497	0.21 558	0.10 524	0.06 426	0.10 535	0.10 550	0.08 442	0.09 510

SFCPSM	0.13 397	0.07 236	0.14 385	0.17 306	0.09 349	0.15 424	0.16 399	0.28 515	0.27 495	0.14 361	0.17 356	0.12 310	0.13 419	0.14 379	0.11 288	0.08 421	0.05 275	0.07 309	0.07 389	0.07 372	0.06 305

GwcNet-RSSM	0.14 434	0.07 236	0.12 290	0.15 123	0.08 218	0.15 424	0.20 553	0.21 362	0.27 495	0.18 468	0.27 519	0.22 495	0.16 489	0.14 379	0.15 470	0.10 524	0.05 275	0.07 309	0.09 509	0.07 372	0.07 393

DMCA	0.14 434	0.09 435	0.16 471	0.19 466	0.09 349	0.15 424	0.17 441	0.23 412	0.27 495	0.14 361	0.19 395	0.17 427	0.18 527	0.15 406	0.17 501	0.10 524	0.06 426	0.08 403	0.06 292	0.09 508	0.10 541

DANet	0.21 573	0.15 591	0.28 598	0.25 627	0.13 569	0.22 563	0.19 530	0.27 496	0.27 495	0.28 600	0.32 564	0.35 617	0.31 632	0.31 621	0.23 579	0.11 556	0.09 561	0.11 566	0.10 550	0.13 598	0.11 568
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
G2L-Stereo_test	0.14 434	0.07 236	0.11 246	0.13 25	0.08 218	0.12 307	0.16 399	0.30 543	0.28 510	0.20 508	0.23 450	0.20 468	0.16 489	0.17 474	0.18 519	0.07 338	0.05 275	0.05 50	0.05 194	0.07 372	0.06 305

dad	0.17 523	0.20 631	0.20 549	0.16 219	0.11 512	0.20 537	0.18 490	0.21 362	0.28 510	0.30 614	0.24 464	0.29 569	0.13 419	0.19 512	0.16 486	0.18 648	0.09 561	0.11 566	0.09 509	0.11 564	0.07 393

Anonymous3	0.16 502	0.13 569	0.33 618	0.26 632	0.14 590	0.27 615	0.17 441	0.28 515	0.28 510	0.15 390	0.17 356	0.14 361	0.10 311	0.15 406	0.12 350	0.08 421	0.08 528	0.08 403	0.08 462	0.08 442	0.11 568

AdaStereo	0.15 479	0.11 523	0.15 435	0.18 397	0.09 349	0.20 537	0.11 65	0.32 566	0.28 510	0.20 508	0.23 450	0.20 468	0.13 419	0.19 512	0.14 438	0.12 581	0.05 275	0.10 535	0.07 389	0.09 508	0.07 393
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.
NCCL2	0.23 598	0.15 591	0.17 501	0.34 665	0.18 643	0.24 584	0.23 594	0.34 595	0.28 510	0.31 620	0.38 601	0.38 628	0.28 616	0.23 578	0.24 592	0.15 625	0.12 612	0.18 646	0.21 655	0.13 598	0.13 604

CBMV_ROB	0.19 549	0.13 569	0.17 501	0.16 219	0.11 512	0.15 424	0.13 178	0.26 475	0.28 510	0.27 585	0.30 552	0.27 551	0.24 582	0.23 578	0.16 486	0.15 625	0.17 651	0.22 655	0.20 653	0.10 541	0.11 568

DLCB_ROB	0.18 537	0.10 497	0.15 435	0.23 606	0.11 512	0.24 584	0.18 490	0.29 529	0.28 510	0.27 585	0.28 533	0.28 561	0.24 582	0.19 512	0.20 538	0.08 421	0.08 528	0.09 486	0.09 509	0.07 372	0.07 393

Hybrid-DGEV-2	0.11 295	0.06 118	0.12 290	0.18 397	0.09 349	0.09 138	0.13 178	0.28 515	0.29 517	0.11 262	0.11 245	0.09 221	0.12 379	0.12 291	0.09 103	0.06 167	0.05 275	0.07 309	0.07 389	0.05 170	0.05 204

coex_refinement	0.14 434	0.07 236	0.12 290	0.17 306	0.10 462	0.15 424	0.15 329	0.26 475	0.29 517	0.18 468	0.20 407	0.22 495	0.17 512	0.16 441	0.18 519	0.08 421	0.05 275	0.06 199	0.06 292	0.09 508	0.08 464

rvit_0105_3	0.15 479	0.09 435	0.14 385	0.19 466	0.12 546	0.15 424	0.25 623	0.25 457	0.29 517	0.15 390	0.17 356	0.20 468	0.13 419	0.17 474	0.14 438	0.13 607	0.11 596	0.12 586	0.14 619	0.07 372	0.06 305

DispNO	0.14 434	0.08 355	0.17 501	0.19 466	0.12 546	0.11 254	0.21 573	0.23 412	0.29 517	0.17 438	0.23 450	0.18 441	0.17 512	0.15 406	0.15 470	0.07 338	0.05 275	0.08 403	0.08 462	0.07 372	0.06 305

anonymousa	0.13 397	0.07 236	0.13 346	0.18 397	0.09 349	0.13 363	0.17 441	0.19 328	0.29 517	0.15 390	0.24 464	0.15 390	0.14 443	0.14 379	0.14 438	0.07 338	0.05 275	0.07 309	0.09 509	0.05 170	0.06 305

HBP-ISP	0.18 537	0.13 569	0.16 471	0.15 123	0.11 512	0.08 84	0.13 178	0.28 515	0.29 517	0.22 538	0.33 577	0.21 477	0.25 591	0.23 578	0.17 501	0.14 621	0.16 646	0.21 651	0.17 647	0.10 541	0.08 464

DAS	0.15 479	0.08 355	0.18 525	0.19 466	0.10 462	0.19 521	0.17 441	0.27 496	0.29 517	0.18 468	0.25 492	0.21 477	0.15 461	0.16 441	0.12 350	0.08 421	0.06 426	0.06 199	0.06 292	0.07 372	0.07 393

SepStereo	0.15 479	0.08 355	0.18 525	0.19 466	0.10 462	0.19 521	0.17 441	0.27 496	0.29 517	0.18 468	0.25 492	0.21 477	0.15 461	0.25 593	0.12 350	0.08 421	0.06 426	0.06 199	0.06 292	0.07 372	0.07 393

UNet	0.17 523	0.09 435	0.18 525	0.19 466	0.12 546	0.27 615	0.19 530	0.33 586	0.29 517	0.21 522	0.24 464	0.23 513	0.19 543	0.19 512	0.18 519	0.07 338	0.06 426	0.08 403	0.07 389	0.08 442	0.06 305

HSM-Net_RVC	0.14 434	0.08 355	0.11 246	0.15 123	0.08 218	0.15 424	0.15 329	0.27 496	0.29 517	0.19 485	0.21 430	0.29 569	0.14 443	0.17 474	0.13 394	0.06 167	0.06 426	0.06 199	0.06 292	0.07 372	0.06 305
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
Selective-IGEV-i1	0.13 397	0.07 236	0.12 290	0.19 466	0.08 218	0.18 497	0.16 399	0.22 388	0.30 527	0.16 419	0.17 356	0.16 405	0.10 311	0.14 379	0.13 394	0.06 167	0.05 275	0.06 199	0.05 194	0.06 291	0.05 204

PSMNet-RUCA	0.27 630	0.33 668	0.41 640	0.36 669	0.32 676	0.18 497	0.19 530	0.42 651	0.30 527	0.33 630	0.41 626	0.39 636	0.25 591	0.31 621	0.20 538	0.18 648	0.10 583	0.25 658	0.15 636	0.21 654	0.16 639

DDUNet	0.22 582	0.17 610	0.21 558	0.22 582	0.15 610	0.25 595	0.24 607	0.29 529	0.30 527	0.31 620	0.36 589	0.33 606	0.25 591	0.24 588	0.20 538	0.18 648	0.13 627	0.17 637	0.11 584	0.16 637	0.16 639

SACVNet	0.18 537	0.12 541	0.14 385	0.17 306	0.13 569	0.22 563	0.18 490	0.31 555	0.30 527	0.23 551	0.31 560	0.30 579	0.22 568	0.22 567	0.17 501	0.11 556	0.08 528	0.10 535	0.10 550	0.12 579	0.14 621

DRaft	0.12 371	0.06 118	0.11 246	0.14 69	0.09 349	0.14 397	0.17 441	0.21 362	0.30 527	0.17 438	0.28 533	0.10 256	0.15 461	0.10 122	0.12 350	0.05 51	0.04 25	0.07 309	0.06 292	0.05 170	0.05 204

TDLM	0.17 523	0.12 541	0.13 346	0.24 615	0.10 462	0.18 497	0.18 490	0.36 618	0.30 527	0.21 522	0.28 533	0.28 561	0.18 527	0.23 578	0.18 519	0.11 556	0.07 498	0.10 535	0.10 550	0.08 442	0.08 464

SGM-Forest	0.20 561	0.14 581	0.18 525	0.19 466	0.13 569	0.20 537	0.22 583	0.33 586	0.30 527	0.24 560	0.29 545	0.28 561	0.19 543	0.23 578	0.17 501	0.15 625	0.16 646	0.15 626	0.14 619	0.12 579	0.12 581
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CBMV	0.19 549	0.14 581	0.17 501	0.18 397	0.10 462	0.20 537	0.11 65	0.29 529	0.30 527	0.29 609	0.30 552	0.30 579	0.23 576	0.27 598	0.19 532	0.13 607	0.15 642	0.17 637	0.16 640	0.10 541	0.10 541
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
xyz-stereo	0.13 397	0.07 236	0.20 549	0.15 123	0.05 2	0.20 537	0.15 329	0.17 264	0.31 535	0.15 390	0.29 545	0.26 543	0.16 489	0.13 345	0.12 350	0.05 51	0.05 275	0.06 199	0.05 194	0.04 48	0.04 73

Syn2CoEx	0.21 573	0.16 599	0.27 593	0.29 657	0.14 590	0.26 605	0.20 553	0.33 586	0.31 535	0.28 600	0.36 589	0.27 551	0.25 591	0.19 512	0.24 592	0.16 641	0.12 612	0.14 614	0.11 584	0.09 508	0.08 464

DSFCA	0.16 502	0.09 435	0.14 385	0.16 219	0.10 462	0.20 537	0.19 530	0.28 515	0.31 535	0.23 551	0.24 464	0.22 495	0.15 461	0.19 512	0.20 538	0.10 524	0.07 498	0.09 486	0.09 509	0.08 442	0.08 464

FADNet	0.21 573	0.22 641	0.36 627	0.18 397	0.17 636	0.24 584	0.13 178	0.31 555	0.31 535	0.23 551	0.25 492	0.27 551	0.21 559	0.19 512	0.15 470	0.13 607	0.15 642	0.12 586	0.15 636	0.16 637	0.18 651

AANet_RVC	0.16 502	0.10 497	0.10 186	0.18 397	0.09 349	0.18 497	0.19 530	0.26 475	0.31 535	0.22 538	0.35 586	0.21 477	0.21 559	0.22 567	0.16 486	0.06 167	0.05 275	0.06 199	0.06 292	0.07 372	0.06 305

iResNet_ROB	0.14 434	0.07 236	0.13 346	0.14 69	0.07 134	0.18 497	0.14 246	0.26 475	0.31 535	0.22 538	0.25 492	0.23 513	0.15 461	0.15 406	0.13 394	0.07 338	0.05 275	0.05 50	0.04 60	0.08 442	0.08 464

SGM_RVC	0.23 598	0.12 541	0.15 435	0.15 123	0.09 349	0.33 639	0.18 490	0.34 595	0.31 535	0.44 658	0.37 595	0.53 667	0.35 647	0.35 640	0.24 592	0.13 607	0.13 627	0.13 601	0.13 615	0.10 541	0.11 568
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ISRNet	0.18 537	0.08 355	0.19 537	0.19 466	0.13 569	0.15 424	0.12 98	0.30 543	0.32 542	0.21 522	0.25 492	0.27 551	0.17 512	0.17 474	0.20 538	0.20 656	0.08 528	0.14 614	0.14 619	0.14 612	0.17 648

SDNR	0.19 549	0.08 355	0.19 537	0.16 219	0.12 546	0.77 691	0.14 246	0.25 457	0.32 542	0.19 485	0.24 464	0.19 456	0.13 419	0.19 512	0.15 470	0.16 641	0.18 653	0.14 614	0.11 584	0.08 442	0.11 568

CSP-Net	0.16 502	0.09 435	0.14 385	0.16 219	0.09 349	0.19 521	0.17 441	0.25 457	0.32 542	0.25 573	0.30 552	0.24 519	0.15 461	0.21 554	0.18 519	0.09 482	0.06 426	0.07 309	0.07 389	0.08 442	0.07 393

APVNet	0.22 582	0.12 541	0.19 537	0.18 397	0.14 590	0.32 632	0.31 668	0.39 636	0.32 542	0.27 585	0.40 615	0.30 579	0.29 624	0.26 595	0.25 602	0.11 556	0.12 612	0.11 566	0.14 619	0.12 579	0.12 581

HGLStereo	0.17 523	0.08 355	0.19 537	0.17 306	0.12 546	0.18 497	0.18 490	0.31 555	0.32 542	0.21 522	0.32 564	0.25 533	0.18 527	0.19 512	0.20 538	0.09 482	0.09 561	0.07 309	0.07 389	0.09 508	0.10 541

NOSS_ROB	0.19 549	0.12 541	0.18 525	0.16 219	0.12 546	0.15 424	0.12 98	0.30 543	0.32 542	0.20 508	0.22 441	0.27 551	0.23 576	0.21 554	0.16 486	0.16 641	0.18 653	0.23 656	0.21 655	0.12 579	0.13 604

WCMA_ROB	0.24 605	0.11 523	0.22 564	0.17 306	0.14 590	0.32 632	0.15 329	0.32 566	0.32 542	0.38 642	0.53 651	0.40 640	0.34 644	0.34 634	0.25 602	0.11 556	0.12 612	0.12 586	0.10 550	0.14 612	0.14 621

z-ln-s-r	0.17 523	0.10 497	0.40 637	0.19 466	0.08 218	0.17 478	0.18 490	0.22 388	0.33 549	0.18 468	0.40 615	0.22 495	0.17 512	0.20 537	0.23 579	0.07 338	0.05 275	0.07 309	0.07 389	0.07 372	0.05 204

SQANet	0.23 598	0.23 643	0.30 609	0.30 659	0.19 647	0.27 615	0.13 178	0.29 529	0.33 549	0.24 560	0.37 595	0.31 592	0.22 568	0.27 598	0.23 579	0.15 625	0.10 583	0.21 651	0.16 640	0.21 654	0.15 628

ToySt	0.17 523	0.11 523	0.18 525	0.17 306	0.11 512	0.16 455	0.25 623	0.24 437	0.33 549	0.19 485	0.24 464	0.26 543	0.24 582	0.19 512	0.20 538	0.07 338	0.08 528	0.09 486	0.10 550	0.09 508	0.08 464

raft_robust	0.13 397	0.10 497	0.07 11	0.18 397	0.08 218	0.13 363	0.24 607	0.28 515	0.33 549	0.20 508	0.19 395	0.14 361	0.10 311	0.11 197	0.12 350	0.05 51	0.05 275	0.07 309	0.07 389	0.05 170	0.04 73

ccnet	0.29 639	0.28 661	0.23 573	0.20 533	0.28 670	0.41 660	0.21 573	0.45 660	0.33 549	0.36 636	0.46 640	0.36 619	0.30 628	0.39 657	0.42 673	0.23 669	0.14 636	0.21 651	0.17 647	0.23 658	0.18 651

psmorigin	0.25 617	0.15 591	0.34 626	0.17 306	0.13 569	0.23 579	0.14 246	0.34 595	0.33 549	0.41 651	0.55 655	0.41 642	0.37 651	0.34 634	0.27 622	0.11 556	0.15 642	0.11 566	0.11 584	0.12 579	0.16 639

aanetorigin	0.22 582	0.17 610	0.56 660	0.17 306	0.10 462	0.15 424	0.19 530	0.20 339	0.33 549	0.49 663	0.48 643	0.29 569	0.27 605	0.20 537	0.23 579	0.08 421	0.07 498	0.08 403	0.07 389	0.10 541	0.09 510

ACVNet	0.15 479	0.09 435	0.15 435	0.13 25	0.12 546	0.14 397	0.20 553	0.22 388	0.33 549	0.17 438	0.26 510	0.21 477	0.16 489	0.17 474	0.21 558	0.07 338	0.06 426	0.06 199	0.06 292	0.08 442	0.06 305

acv_ft	0.15 479	0.09 435	0.15 435	0.19 466	0.10 462	0.16 455	0.17 441	0.25 457	0.33 549	0.19 485	0.26 510	0.21 477	0.17 512	0.17 474	0.18 519	0.07 338	0.06 426	0.06 199	0.06 292	0.08 442	0.06 305

CC-Net-ROB	0.28 635	0.31 666	0.36 627	0.29 657	0.15 610	0.25 595	0.19 530	0.45 660	0.33 549	0.39 644	0.37 595	0.39 636	0.31 632	0.27 598	0.26 614	0.24 671	0.19 656	0.30 673	0.23 662	0.18 649	0.15 628

CVANet_RVC	0.18 537	0.10 497	0.14 385	0.21 565	0.10 462	0.18 497	0.17 441	0.34 595	0.33 549	0.22 538	0.31 560	0.28 561	0.18 527	0.23 578	0.17 501	0.12 581	0.08 528	0.12 586	0.11 584	0.09 508	0.07 393

StereoDRNet	0.18 537	0.11 523	0.17 501	0.22 582	0.11 512	0.21 554	0.22 583	0.37 624	0.33 549	0.24 560	0.28 533	0.30 579	0.19 543	0.20 537	0.20 538	0.09 482	0.08 528	0.11 566	0.09 509	0.09 508	0.07 393

YMNet	0.20 561	0.12 541	0.19 537	0.20 533	0.14 590	0.26 605	0.23 594	0.32 566	0.34 561	0.27 585	0.34 581	0.30 579	0.18 527	0.18 497	0.22 567	0.10 524	0.13 627	0.10 535	0.10 550	0.08 442	0.09 510

YMNet_1	0.20 561	0.12 541	0.19 537	0.20 533	0.14 590	0.26 605	0.23 594	0.32 566	0.34 561	0.27 585	0.34 581	0.30 579	0.18 527	0.18 497	0.22 567	0.10 524	0.13 627	0.10 535	0.10 550	0.08 442	0.09 510

CFNet_ucs	0.15 479	0.08 355	0.16 471	0.16 219	0.11 512	0.14 397	0.14 246	0.30 543	0.34 561	0.16 419	0.24 464	0.23 513	0.14 443	0.18 497	0.15 470	0.09 482	0.06 426	0.08 403	0.07 389	0.09 508	0.09 510

fast-acv-ft	0.18 537	0.11 523	0.19 537	0.19 466	0.12 546	0.24 584	0.21 573	0.25 457	0.34 561	0.22 538	0.34 581	0.27 551	0.20 555	0.21 554	0.23 579	0.09 482	0.09 561	0.08 403	0.10 550	0.08 442	0.07 393

CFNet_pseudo	0.14 434	0.08 355	0.15 435	0.16 219	0.09 349	0.13 363	0.14 246	0.27 496	0.34 561	0.14 361	0.21 430	0.22 495	0.13 419	0.18 497	0.14 438	0.07 338	0.05 275	0.08 403	0.06 292	0.07 372	0.07 393

psm_up	0.18 537	0.10 497	0.18 525	0.20 533	0.11 512	0.17 478	0.19 530	0.37 624	0.34 561	0.21 522	0.28 533	0.29 569	0.24 582	0.20 537	0.22 567	0.09 482	0.10 583	0.11 566	0.11 584	0.08 442	0.08 464

G-Net	0.24 605	0.16 599	0.36 627	0.22 582	0.16 621	0.51 668	0.23 594	0.29 529	0.34 561	0.36 636	0.38 601	0.31 592	0.29 624	0.27 598	0.26 614	0.11 556	0.09 561	0.12 586	0.09 509	0.16 637	0.13 604

ADCP+	0.20 561	0.10 497	0.33 618	0.20 533	0.12 546	0.22 563	0.26 632	0.31 555	0.34 561	0.26 579	0.37 595	0.22 495	0.22 568	0.27 598	0.27 622	0.09 482	0.06 426	0.08 403	0.08 462	0.09 508	0.10 541

ccs_rob	0.14 434	0.08 355	0.15 435	0.16 219	0.09 349	0.12 307	0.14 246	0.27 496	0.34 561	0.14 361	0.21 430	0.22 495	0.13 419	0.18 497	0.14 438	0.07 338	0.05 275	0.08 403	0.07 389	0.07 372	0.07 393

MyStereo05	0.13 397	0.07 236	0.10 186	0.17 306	0.09 349	0.13 363	0.18 490	0.27 496	0.35 570	0.17 438	0.14 299	0.15 390	0.11 347	0.15 406	0.13 394	0.06 167	0.05 275	0.07 309	0.07 389	0.06 291	0.06 305

UDG	0.21 573	0.17 610	0.19 537	0.23 606	0.15 610	0.30 629	0.20 553	0.33 586	0.35 570	0.23 551	0.28 533	0.31 592	0.27 605	0.20 537	0.22 567	0.15 625	0.12 612	0.13 601	0.09 509	0.14 612	0.14 621

ADCPNet	0.25 617	0.16 599	0.61 667	0.21 565	0.15 610	0.35 650	0.25 623	0.32 566	0.35 570	0.30 614	0.40 615	0.36 619	0.28 616	0.28 610	0.32 649	0.12 581	0.10 583	0.11 566	0.12 604	0.14 612	0.13 604

STTRV1_RVC	0.25 617	0.26 652	0.39 635	0.19 466	0.26 668	0.30 629	0.24 607	0.34 595	0.35 570	0.36 636	0.34 581	0.31 592	0.31 632	0.28 610	0.25 602	0.17 646	0.10 583	0.16 633	0.14 619	0.17 645	0.12 581

iResNetv2_ROB	0.14 434	0.08 355	0.15 435	0.16 219	0.08 218	0.16 455	0.12 98	0.25 457	0.35 570	0.21 522	0.29 545	0.24 519	0.13 419	0.14 379	0.14 438	0.06 167	0.05 275	0.06 199	0.04 60	0.09 508	0.08 464

TCMNet	0.19 549	0.12 541	0.19 537	0.20 533	0.18 643	0.20 537	0.24 607	0.27 496	0.36 575	0.23 551	0.26 510	0.25 533	0.19 543	0.19 512	0.23 579	0.13 607	0.11 596	0.11 566	0.12 604	0.13 598	0.12 581

PCWNet_CMD	0.14 434	0.08 355	0.15 435	0.17 306	0.09 349	0.14 397	0.14 246	0.29 529	0.36 575	0.14 361	0.20 407	0.21 477	0.12 379	0.17 474	0.13 394	0.07 338	0.05 275	0.07 309	0.07 389	0.07 372	0.07 393

NINENet	0.16 502	0.10 497	0.15 435	0.17 306	0.11 512	0.19 521	0.14 246	0.40 640	0.36 575	0.18 468	0.21 430	0.16 405	0.13 419	0.15 406	0.13 394	0.08 421	0.08 528	0.10 535	0.07 389	0.10 541	0.09 510

ADCRef	0.19 549	0.12 541	0.41 640	0.20 533	0.12 546	0.22 563	0.18 490	0.32 566	0.36 575	0.26 579	0.32 564	0.17 427	0.23 576	0.24 588	0.24 592	0.07 338	0.06 426	0.09 486	0.09 509	0.08 442	0.08 464

MSMDNet	0.14 434	0.08 355	0.15 435	0.17 306	0.09 349	0.14 397	0.14 246	0.29 529	0.36 575	0.14 361	0.21 430	0.21 477	0.12 379	0.17 474	0.14 438	0.07 338	0.05 275	0.07 309	0.07 389	0.07 372	0.07 393

ETE_ROB	0.23 598	0.17 610	0.22 564	0.25 627	0.13 569	0.26 605	0.29 655	0.31 555	0.36 575	0.28 600	0.36 589	0.45 651	0.26 597	0.27 598	0.26 614	0.11 556	0.08 528	0.12 586	0.09 509	0.14 612	0.13 604

MeshStereo	0.27 630	0.13 569	0.18 525	0.15 123	0.11 512	0.32 632	0.24 607	0.40 640	0.36 575	0.52 665	0.57 663	0.67 678	0.40 658	0.35 640	0.26 614	0.14 621	0.13 627	0.13 601	0.11 584	0.11 564	0.10 541
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
MultiAttention	0.29 639	0.08 355	0.14 385	0.19 466	0.12 546	1.45 706	1.33 710	0.36 618	0.37 582	0.19 485	0.21 430	0.24 519	0.11 347	0.38 653	0.18 519	0.06 167	0.05 275	0.08 403	0.08 462	0.10 541	0.09 510

w-ln-seven-2	0.20 561	0.14 581	0.37 631	0.22 582	0.12 546	0.20 537	0.21 573	0.28 515	0.37 582	0.25 573	0.37 595	0.27 551	0.22 568	0.21 554	0.23 579	0.08 421	0.08 528	0.09 486	0.09 509	0.10 541	0.09 510

AASNet	0.16 502	0.08 355	0.12 290	0.19 466	0.09 349	0.18 497	0.15 329	0.37 624	0.37 582	0.19 485	0.23 450	0.20 468	0.16 489	0.17 474	0.20 538	0.10 524	0.08 528	0.08 403	0.07 389	0.09 508	0.09 510

delet	0.17 523	0.08 355	0.17 501	0.19 466	0.11 512	0.20 537	0.21 573	0.30 543	0.37 582	0.17 438	0.26 510	0.19 456	0.19 543	0.19 512	0.21 558	0.08 421	0.08 528	0.09 486	0.11 584	0.06 291	0.06 305

DRN-Test	0.19 549	0.11 523	0.20 549	0.22 582	0.10 462	0.22 563	0.22 583	0.39 636	0.37 582	0.24 560	0.32 564	0.26 543	0.21 559	0.22 567	0.24 592	0.11 556	0.07 498	0.11 566	0.10 550	0.09 508	0.07 393

LALA_ROB	0.25 617	0.16 599	0.22 564	0.26 632	0.17 636	0.27 615	0.27 639	0.42 651	0.37 582	0.33 630	0.38 601	0.51 663	0.26 597	0.28 610	0.27 622	0.16 641	0.09 561	0.12 586	0.11 584	0.13 598	0.12 581

PSMNet_ROB	0.21 573	0.11 523	0.15 435	0.27 645	0.15 610	0.24 584	0.35 672	0.43 655	0.37 582	0.27 585	0.32 564	0.32 602	0.22 568	0.21 554	0.26 614	0.12 581	0.08 528	0.13 601	0.11 584	0.09 508	0.09 510

MyStereo04	0.13 397	0.07 236	0.10 186	0.17 306	0.09 349	0.14 397	0.18 490	0.29 529	0.38 589	0.17 438	0.14 299	0.16 405	0.10 311	0.15 406	0.13 394	0.06 167	0.05 275	0.08 403	0.07 389	0.06 291	0.06 305

Nwc_Net	0.23 598	0.16 599	0.21 558	0.25 627	0.14 590	0.24 584	0.26 632	0.37 624	0.38 589	0.22 538	0.41 626	0.30 579	0.28 616	0.28 610	0.25 602	0.11 556	0.10 583	0.17 637	0.20 653	0.10 541	0.10 541

ADCMid	0.25 617	0.15 591	0.40 637	0.20 533	0.14 590	0.25 595	0.26 632	0.34 595	0.38 589	0.36 636	0.44 637	0.34 613	0.40 658	0.35 640	0.33 654	0.10 524	0.09 561	0.11 566	0.11 584	0.13 598	0.12 581

Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 537	0.09 435	0.29 606	0.15 123	0.10 462	0.22 563	0.20 553	0.26 475	0.39 592	0.25 573	0.42 632	0.24 519	0.15 461	0.20 537	0.19 532	0.07 338	0.05 275	0.06 199	0.05 194	0.10 541	0.09 510

ADLNet2	0.16 502	0.09 435	0.13 346	0.16 219	0.09 349	0.20 537	0.16 399	0.31 555	0.39 592	0.16 419	0.20 407	0.20 468	0.18 527	0.21 554	0.22 567	0.08 421	0.06 426	0.07 309	0.07 389	0.09 508	0.07 393

FAT-Stereo	0.20 561	0.12 541	0.22 564	0.21 565	0.12 546	0.17 478	0.18 490	0.34 595	0.39 592	0.27 585	0.37 595	0.34 613	0.32 637	0.21 554	0.20 538	0.09 482	0.11 596	0.10 535	0.09 509	0.11 564	0.14 621

AnyNet_C01	0.36 656	0.25 651	1.37 701	0.22 582	0.17 636	0.48 666	0.27 639	0.35 611	0.39 592	0.39 644	0.74 679	0.46 655	0.38 652	0.45 667	0.47 678	0.13 607	0.13 627	0.13 601	0.14 619	0.14 612	0.15 628

PA-Net	0.23 598	0.18 621	0.33 618	0.28 648	0.22 656	0.21 554	0.38 677	0.29 529	0.39 592	0.22 538	0.32 564	0.25 533	0.26 597	0.20 537	0.25 602	0.09 482	0.23 672	0.15 626	0.22 658	0.09 508	0.13 604
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
MSMD_ROB	0.31 647	0.26 652	0.26 585	0.24 615	0.21 654	0.34 642	0.25 623	0.34 595	0.39 592	0.40 647	0.69 673	0.45 651	0.40 658	0.34 634	0.27 622	0.20 656	0.19 656	0.26 659	0.25 664	0.23 658	0.22 661

NCC-stereo	0.24 605	0.15 591	0.31 611	0.26 632	0.16 621	0.20 537	0.30 662	0.40 640	0.40 598	0.24 560	0.38 601	0.33 606	0.28 616	0.36 646	0.27 622	0.12 581	0.11 596	0.15 626	0.22 658	0.13 598	0.13 604

Abc-Net	0.24 605	0.15 591	0.31 611	0.26 632	0.16 621	0.20 537	0.30 662	0.40 640	0.40 598	0.24 560	0.38 601	0.33 606	0.28 616	0.36 646	0.27 622	0.12 581	0.11 596	0.15 626	0.22 658	0.13 598	0.13 604
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
XPNet_ROB	0.22 582	0.11 523	0.19 537	0.22 582	0.13 569	0.22 563	0.19 530	0.34 595	0.40 598	0.30 614	0.39 609	0.39 636	0.26 597	0.26 595	0.28 630	0.15 625	0.10 583	0.10 535	0.10 550	0.13 598	0.12 581

DStereoO	0.24 605	0.18 621	0.18 525	0.20 533	0.14 590	0.21 554	0.19 530	0.32 566	0.41 601	0.29 609	0.21 430	0.32 602	0.27 605	0.41 665	0.27 622	0.46 687	0.12 612	0.31 674	0.11 584	0.15 628	0.12 581

rvit_105_1	0.19 549	0.11 523	0.25 582	0.21 565	0.16 621	0.21 554	0.27 639	0.31 555	0.41 601	0.19 485	0.20 407	0.22 495	0.17 512	0.19 512	0.17 501	0.12 581	0.12 612	0.13 601	0.15 636	0.08 442	0.07 393

anonymity	0.53 676	0.58 682	0.65 670	0.41 674	0.61 695	0.53 669	0.41 678	0.56 679	0.41 601	0.55 669	0.50 648	0.49 662	0.55 678	0.58 683	0.50 683	0.58 694	0.50 697	0.51 684	0.51 691	0.51 684	0.57 692

DGSMNet	0.24 605	0.19 625	0.33 618	0.21 565	0.24 661	0.24 584	0.20 553	0.35 611	0.41 601	0.24 560	0.32 564	0.38 628	0.21 559	0.29 617	0.23 579	0.12 581	0.11 596	0.14 614	0.16 640	0.23 658	0.23 662

MMNet	0.17 523	0.09 435	0.16 471	0.20 533	0.11 512	0.27 615	0.20 553	0.25 457	0.41 601	0.22 538	0.30 552	0.21 477	0.20 555	0.17 474	0.20 538	0.06 167	0.06 426	0.07 309	0.07 389	0.08 442	0.07 393

NaN_ROB	0.22 582	0.19 625	0.24 577	0.25 627	0.13 569	0.29 626	0.26 632	0.33 586	0.41 601	0.31 620	0.31 560	0.32 602	0.23 576	0.30 620	0.21 558	0.11 556	0.17 651	0.10 535	0.10 550	0.08 442	0.09 510

MDST_ROB	0.22 582	0.10 497	0.17 501	0.18 397	0.11 512	0.37 652	0.19 530	0.43 655	0.41 601	0.39 644	0.39 609	0.29 569	0.21 559	0.26 595	0.18 519	0.11 556	0.10 583	0.14 614	0.11 584	0.10 541	0.08 464

FBW_ROB	0.24 605	0.17 610	0.22 564	0.26 632	0.14 590	0.25 595	0.22 583	0.41 646	0.41 601	0.41 651	0.41 626	0.42 643	0.27 605	0.31 621	0.23 579	0.09 482	0.14 636	0.14 614	0.12 604	0.11 564	0.09 510

GASNet	0.22 582	0.23 643	0.33 618	0.26 632	0.17 636	0.26 605	0.16 399	0.44 657	0.42 609	0.27 585	0.24 464	0.30 579	0.15 461	0.27 598	0.18 519	0.12 581	0.08 528	0.12 586	0.11 584	0.16 637	0.07 393

FCDSN-DC	0.33 652	0.28 661	0.28 598	0.30 659	0.24 661	0.39 657	0.28 645	0.42 651	0.42 609	0.43 657	0.53 651	0.51 663	0.41 663	0.36 646	0.30 641	0.21 660	0.20 659	0.27 662	0.26 665	0.25 666	0.24 663
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 645	0.24 646	0.29 606	0.36 669	0.16 621	0.34 642	0.30 662	0.32 566	0.42 609	0.40 647	0.46 640	0.38 628	0.31 632	0.34 634	0.28 630	0.19 654	0.20 659	0.26 659	0.29 672	0.18 649	0.19 656

edge stereo	0.22 582	0.13 569	0.20 549	0.21 565	0.13 569	0.23 579	0.16 399	0.32 566	0.42 609	0.32 626	0.40 615	0.38 628	0.35 647	0.25 593	0.24 592	0.13 607	0.11 596	0.14 614	0.11 584	0.12 579	0.13 604

NVstereo2D	0.19 549	0.10 497	0.15 435	0.17 306	0.15 610	0.28 622	0.23 594	0.44 657	0.42 609	0.15 390	0.27 519	0.25 533	0.19 543	0.22 567	0.17 501	0.09 482	0.06 426	0.10 535	0.08 462	0.15 628	0.09 510

FC-DCNN v2	0.33 652	0.27 656	0.28 598	0.26 632	0.23 659	0.37 652	0.28 645	0.40 640	0.43 614	0.45 659	0.56 660	0.51 663	0.40 658	0.37 651	0.29 634	0.21 660	0.20 659	0.27 662	0.26 665	0.25 666	0.24 663

Wz-Net-LNSev	0.22 582	0.16 599	0.38 633	0.21 565	0.13 569	0.25 595	0.23 594	0.32 566	0.43 614	0.30 614	0.41 626	0.31 592	0.18 527	0.22 567	0.25 602	0.10 524	0.09 561	0.08 403	0.08 462	0.12 579	0.11 568

GwcNet	0.20 561	0.13 569	0.19 537	0.18 397	0.12 546	0.24 584	0.19 530	0.35 611	0.43 614	0.20 508	0.32 564	0.33 606	0.20 555	0.22 567	0.24 592	0.11 556	0.09 561	0.09 486	0.09 509	0.09 508	0.10 541

S-Stereo	0.20 561	0.12 541	0.25 582	0.21 565	0.13 569	0.20 537	0.18 490	0.32 566	0.43 614	0.23 551	0.36 589	0.28 561	0.30 628	0.19 512	0.22 567	0.09 482	0.12 612	0.10 535	0.10 550	0.13 598	0.13 604

FC-DCNN	0.33 652	0.27 656	0.28 598	0.26 632	0.23 659	0.37 652	0.28 645	0.40 640	0.43 614	0.45 659	0.55 655	0.51 663	0.40 658	0.37 651	0.30 641	0.21 660	0.20 659	0.27 662	0.26 665	0.25 666	0.24 663

Wz-Net-MNSev	0.22 582	0.13 569	0.31 611	0.20 533	0.14 590	0.36 651	0.24 607	0.33 586	0.44 619	0.28 600	0.40 615	0.38 628	0.19 543	0.24 588	0.25 602	0.09 482	0.07 498	0.09 486	0.09 509	0.12 579	0.10 541

RP	0.21 573	0.13 569	0.21 558	0.23 606	0.11 512	0.21 554	0.20 553	0.25 457	0.44 619	0.21 522	0.38 601	0.36 619	0.24 582	0.27 598	0.25 602	0.11 556	0.12 612	0.13 601	0.12 604	0.12 579	0.14 621

RGC	0.25 617	0.20 631	0.29 606	0.28 648	0.16 621	0.22 563	0.23 594	0.32 566	0.44 619	0.27 585	0.40 615	0.38 628	0.27 605	0.36 646	0.22 567	0.11 556	0.13 627	0.17 637	0.17 647	0.14 612	0.16 639

stereogan	0.22 582	0.11 523	0.21 558	0.20 533	0.12 546	0.31 631	0.19 530	0.35 611	0.44 619	0.22 538	0.39 609	0.35 617	0.27 605	0.33 631	0.22 567	0.10 524	0.12 612	0.10 535	0.10 550	0.14 612	0.13 604

AnyNet_C32	0.26 628	0.16 599	0.36 627	0.20 533	0.16 621	0.25 595	0.30 662	0.32 566	0.44 619	0.31 620	0.49 644	0.30 579	0.33 639	0.40 662	0.33 654	0.12 581	0.12 612	0.12 586	0.14 619	0.14 612	0.15 628

DISCO	0.19 549	0.09 435	0.22 564	0.17 306	0.10 462	0.25 595	0.18 490	0.27 496	0.44 619	0.22 538	0.31 560	0.33 606	0.26 597	0.28 610	0.28 630	0.08 421	0.06 426	0.07 309	0.07 389	0.09 508	0.09 510

SGM+DAISY	0.56 678	0.57 681	0.65 670	0.40 672	0.54 687	0.66 680	0.49 686	0.56 679	0.45 625	0.66 675	0.69 673	0.67 678	0.56 679	0.63 685	0.56 685	0.59 695	0.48 693	0.50 683	0.50 690	0.52 685	0.58 693

pcwnet_v2	0.19 549	0.10 497	0.26 585	0.17 306	0.14 590	0.18 497	0.15 329	0.37 624	0.46 626	0.19 485	0.24 464	0.21 477	0.19 543	0.20 537	0.19 532	0.13 607	0.10 583	0.10 535	0.10 550	0.11 564	0.13 604

MFN_U_SF_RVC	0.32 649	0.21 637	0.55 657	0.30 659	0.15 610	0.34 642	0.17 441	0.52 674	0.46 626	0.46 662	0.55 655	0.59 670	0.39 655	0.35 640	0.37 662	0.15 625	0.14 636	0.18 646	0.21 655	0.16 637	0.15 628

DStereoFS	0.27 630	0.22 641	0.31 611	0.22 582	0.15 610	0.22 563	0.20 553	0.50 671	0.48 628	0.28 600	0.44 637	0.33 606	0.34 644	0.52 675	0.29 634	0.12 581	0.11 596	0.15 626	0.13 615	0.16 637	0.16 639

zh-sn7	0.25 617	0.17 610	0.50 651	0.24 615	0.13 569	0.25 595	0.24 607	0.34 595	0.48 628	0.28 600	0.54 653	0.28 561	0.31 632	0.36 646	0.32 649	0.10 524	0.10 583	0.11 566	0.10 550	0.12 579	0.12 581

LRCNet_RVC	10.62 722	13.42 729	7.30 714	18.92 728	2.07 711	0.33 639	0.30 662	5.59 716	0.48 628	13.03 726	17.94 726	8.87 720	5.65 715	4.79 713	1.89 708	23.51 737	2.73 719	27.55 740	25.71 740	16.07 734	16.33 735

GEStereo_RVC	0.17 523	0.12 541	0.15 435	0.22 582	0.11 512	0.19 521	0.17 441	0.32 566	0.48 628	0.20 508	0.25 492	0.17 427	0.13 419	0.21 554	0.16 486	0.10 524	0.06 426	0.08 403	0.07 389	0.09 508	0.08 464

FINET	0.21 573	0.18 621	0.26 585	0.18 397	0.16 621	0.23 579	0.23 594	0.32 566	0.48 628	0.25 573	0.32 564	0.22 495	0.22 568	0.22 567	0.17 501	0.18 648	0.16 646	0.11 566	0.10 550	0.15 628	0.13 604

RYNet	0.22 582	0.12 541	0.22 564	0.19 466	0.17 636	0.46 662	0.26 632	0.38 632	0.48 628	0.24 560	0.28 533	0.34 613	0.23 576	0.20 537	0.30 641	0.10 524	0.06 426	0.09 486	0.09 509	0.13 598	0.15 628

LSM	0.33 652	0.20 631	0.58 663	0.26 632	0.60 694	0.34 642	0.25 623	0.42 651	0.48 628	0.45 659	0.58 665	0.42 643	0.36 649	0.35 640	0.25 602	0.12 581	0.20 659	0.14 614	0.16 640	0.19 652	0.33 678

ITSA-stereo	0.15 479	0.10 497	0.14 385	0.19 466	0.08 218	0.12 307	0.14 246	0.30 543	0.49 635	0.17 438	0.19 395	0.22 495	0.15 461	0.17 474	0.16 486	0.10 524	0.06 426	0.08 403	0.08 462	0.08 442	0.08 464

PASM	0.32 649	0.24 646	0.48 650	0.28 648	0.27 669	0.29 626	0.30 662	0.34 595	0.49 635	0.35 633	0.39 609	0.46 655	0.34 644	0.34 634	0.35 657	0.23 669	0.25 675	0.26 659	0.28 671	0.23 658	0.21 659

PWC_ROB	0.21 573	0.16 599	0.26 585	0.18 397	0.11 512	0.22 563	0.13 178	0.32 566	0.49 635	0.30 614	0.40 615	0.32 602	0.24 582	0.31 621	0.22 567	0.10 524	0.07 498	0.11 566	0.08 462	0.11 564	0.10 541

SuperB	0.20 561	0.10 497	0.56 660	0.16 219	0.09 349	0.18 497	0.18 490	0.24 437	0.50 638	0.26 579	0.39 609	0.17 427	0.21 559	0.22 567	0.21 558	0.08 421	0.06 426	0.06 199	0.06 292	0.12 579	0.10 541

AF-Net	0.22 582	0.17 610	0.17 501	0.26 632	0.13 569	0.25 595	0.24 607	0.32 566	0.50 638	0.25 573	0.33 577	0.38 628	0.26 597	0.28 610	0.25 602	0.11 556	0.10 583	0.16 633	0.11 584	0.11 564	0.10 541

DeepPrunerF	0.24 605	0.17 610	0.42 642	0.26 632	0.16 621	0.22 563	0.28 645	0.37 624	0.50 638	0.26 579	0.29 545	0.24 519	0.28 616	0.21 554	0.22 567	0.15 625	0.11 596	0.20 650	0.18 651	0.12 579	0.13 604

SGM-ForestM	0.32 649	0.12 541	0.16 471	0.16 219	0.11 512	0.39 657	0.19 530	0.41 646	0.50 638	0.52 665	0.54 653	1.32 699	0.42 666	0.40 662	0.27 622	0.14 621	0.16 646	0.16 633	0.16 640	0.12 579	0.12 581

CSAN	0.29 639	0.24 646	0.27 593	0.34 665	0.19 647	0.33 639	0.42 681	0.37 624	0.50 638	0.38 642	0.40 615	0.44 649	0.33 639	0.28 610	0.30 641	0.20 656	0.16 646	0.19 648	0.19 652	0.14 612	0.15 628

SPS-STEREO	0.57 679	0.58 682	0.65 670	0.45 677	0.55 689	0.62 676	0.44 685	0.62 684	0.50 638	0.68 677	0.64 668	0.66 677	0.57 680	0.61 684	0.60 688	0.62 697	0.47 692	0.51 684	0.49 688	0.55 689	0.58 693
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ELAS	0.41 663	0.29 664	0.33 618	0.27 645	0.24 661	0.60 675	0.36 673	0.50 671	0.50 638	0.71 679	0.79 683	0.67 678	0.54 675	0.51 673	0.42 673	0.22 665	0.20 659	0.27 662	0.26 665	0.26 671	0.25 669
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SAMSARA	0.40 661	0.28 661	0.33 618	0.55 683	0.39 677	0.82 692	1.23 709	0.47 664	0.51 645	0.36 636	0.35 586	0.55 669	0.39 655	0.38 653	0.39 666	0.15 625	0.20 659	0.15 626	0.14 619	0.23 658	0.20 657

GANetREF_RVC	0.31 647	0.34 670	0.27 593	0.35 667	0.16 621	0.32 632	0.41 678	0.48 665	0.51 645	0.35 633	0.35 586	0.34 613	0.33 639	0.39 657	0.32 649	0.27 673	0.20 659	0.29 671	0.15 636	0.18 649	0.17 648
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
light-stereo	0.42 665	0.26 652	0.59 665	0.60 685	0.49 684	0.32 632	0.23 594	0.46 662	0.52 647	0.56 671	0.58 665	0.76 683	0.32 637	0.48 669	0.29 634	0.32 676	0.24 673	0.27 662	0.33 677	0.46 682	0.39 683

PWCDC_ROB	0.20 561	0.13 569	0.22 564	0.24 615	0.11 512	0.19 521	0.15 329	0.33 586	0.54 648	0.29 609	0.50 648	0.21 477	0.15 461	0.27 598	0.20 538	0.11 556	0.09 561	0.10 535	0.08 462	0.11 564	0.09 510

MSAF-DinoV2	0.22 582	0.11 523	0.23 573	0.17 306	0.10 462	0.27 615	0.16 399	0.37 624	0.55 649	0.21 522	0.27 519	0.47 659	0.27 605	0.35 640	0.39 666	0.09 482	0.06 426	0.07 309	0.09 509	0.12 579	0.10 541

Wz-Net-TNSev	0.29 639	0.20 631	0.65 670	0.19 466	0.15 610	0.38 655	0.27 639	0.35 611	0.55 649	0.34 632	0.42 632	0.45 651	0.38 652	0.32 628	0.30 641	0.12 581	0.13 627	0.10 535	0.12 604	0.15 628	0.14 621

Consistency-Raft	0.44 667	0.40 675	0.45 644	0.37 671	0.43 681	0.46 662	0.41 678	0.57 681	0.55 649	0.32 626	0.73 677	0.33 606	0.48 671	0.42 666	0.49 680	0.39 681	0.35 684	0.45 681	0.51 691	0.42 681	0.29 673

Wz-Net-SNSev	0.25 617	0.17 610	0.44 643	0.25 627	0.14 590	0.26 605	0.23 594	0.38 632	0.56 652	0.30 614	0.55 655	0.39 636	0.26 597	0.23 578	0.30 641	0.10 524	0.09 561	0.09 486	0.10 550	0.11 564	0.11 568

ADCL	0.24 605	0.11 523	0.47 649	0.22 582	0.12 546	0.34 642	0.29 655	0.29 529	0.56 652	0.24 560	0.46 640	0.30 579	0.30 628	0.29 617	0.29 634	0.08 421	0.07 498	0.09 486	0.09 509	0.10 541	0.10 541

WZ-Net	0.28 635	0.17 610	0.78 687	0.22 582	0.16 621	0.34 642	0.29 655	0.39 636	0.57 654	0.24 560	0.55 655	0.37 624	0.24 582	0.33 631	0.35 657	0.09 482	0.08 528	0.09 486	0.10 550	0.14 612	0.16 639

XQC	0.28 635	0.23 643	0.51 652	0.28 648	0.19 647	0.34 642	0.27 639	0.36 618	0.57 654	0.31 620	0.30 552	0.37 624	0.30 628	0.38 653	0.38 664	0.13 607	0.09 561	0.15 626	0.12 604	0.17 645	0.18 651

PDISCO_ROB	0.27 630	0.16 599	0.26 585	0.28 648	0.20 650	0.32 632	0.26 632	0.44 657	0.57 654	0.28 600	0.40 615	0.45 651	0.29 624	0.33 631	0.34 656	0.12 581	0.09 561	0.17 637	0.16 640	0.17 645	0.13 604

DispFullNet	0.27 630	0.21 637	0.65 670	0.28 648	0.16 621	0.26 605	0.17 441	0.33 586	0.58 657	0.27 585	0.38 601	0.43 647	0.23 576	0.38 653	0.23 579	0.12 581	0.06 426	0.19 648	0.11 584	0.21 654	0.15 628

DStereoSA	0.25 617	0.19 625	0.37 631	0.26 632	0.17 636	0.22 563	0.20 553	0.49 667	0.59 658	0.22 538	0.29 545	0.29 569	0.33 639	0.39 657	0.28 630	0.12 581	0.11 596	0.16 633	0.14 619	0.14 612	0.12 581

EDNetEfficientorigin	7.91 714	0.31 666	153.02 740	0.19 466	0.09 349	0.21 554	0.16 399	0.22 388	0.59 658	0.72 681	0.67 671	0.42 643	0.50 673	0.24 588	0.39 666	0.08 421	0.07 498	0.08 403	0.07 389	0.12 579	0.10 541

MANE	0.45 669	0.27 656	0.27 593	0.27 645	0.24 661	0.47 664	0.31 668	0.55 678	0.59 658	0.72 681	1.13 700	1.15 693	0.61 683	0.52 675	0.37 662	0.21 660	0.20 659	0.27 662	0.31 676	0.25 666	0.24 663

ELAS_RVC	0.41 663	0.29 664	0.33 618	0.28 648	0.24 661	0.54 670	0.36 673	0.49 667	0.59 658	0.72 681	0.74 679	0.65 676	0.54 675	0.54 680	0.40 669	0.22 665	0.20 659	0.27 662	0.26 665	0.26 671	0.25 669
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
w-ln-seven	0.24 605	0.14 581	0.55 657	0.19 466	0.14 590	0.26 605	0.22 583	0.35 611	0.60 662	0.29 609	0.39 609	0.30 579	0.22 568	0.21 554	0.26 614	0.09 482	0.09 561	0.11 566	0.10 550	0.11 564	0.10 541

EDNetEfficient	0.29 639	0.24 646	1.13 698	0.18 397	0.10 462	0.19 521	0.20 553	0.20 339	0.60 662	0.74 685	0.56 660	0.31 592	0.39 655	0.22 567	0.30 641	0.09 482	0.07 498	0.08 403	0.07 389	0.11 564	0.09 510

NVStereoNet_ROB	0.46 672	0.36 672	0.46 648	0.41 674	0.28 670	0.34 642	0.34 671	0.48 665	0.60 662	0.72 681	0.93 689	0.70 681	0.66 686	0.47 668	0.60 688	0.22 665	0.33 683	0.34 676	0.34 680	0.30 674	0.30 675
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
AANet	0.30 645	0.19 625	1.03 696	0.16 219	0.13 569	0.22 563	0.16 399	0.30 543	0.62 665	0.60 672	0.52 650	0.46 655	0.38 652	0.23 578	0.32 649	0.12 581	0.09 561	0.11 566	0.10 550	0.13 598	0.12 581

zh-mn7	0.25 617	0.14 581	0.56 660	0.19 466	0.14 590	0.24 584	0.22 583	0.34 595	0.62 665	0.35 633	0.65 669	0.31 592	0.25 591	0.31 621	0.25 602	0.09 482	0.08 528	0.09 486	0.09 509	0.09 508	0.11 568

z-mn7	0.24 605	0.14 581	0.45 644	0.19 466	0.13 569	0.28 622	0.25 623	0.34 595	0.62 665	0.27 585	0.56 660	0.29 569	0.24 582	0.32 628	0.25 602	0.08 421	0.08 528	0.08 403	0.08 462	0.10 541	0.10 541

otaku	0.39 658	0.37 673	0.52 653	0.44 676	0.28 670	0.58 672	0.24 607	0.41 646	0.62 665	0.40 647	0.49 644	0.46 655	0.33 639	0.40 662	0.32 649	0.30 674	0.30 679	0.39 678	0.33 677	0.29 673	0.28 672

ADCS	0.29 639	0.18 621	0.45 644	0.21 565	0.17 636	0.28 622	0.23 594	0.41 646	0.63 669	0.40 647	0.49 644	0.40 640	0.36 649	0.39 657	0.40 669	0.13 607	0.12 612	0.13 601	0.14 619	0.16 637	0.16 639

MonStereo1	0.47 673	0.26 652	0.58 663	0.28 648	0.20 650	0.39 657	0.18 490	0.49 667	0.64 670	0.52 665	0.87 686	1.01 688	0.57 680	0.50 671	0.56 685	0.53 691	0.31 682	0.54 688	0.40 682	0.33 679	0.34 679

ACVNet-4b	0.39 658	0.53 680	0.55 657	0.45 677	0.24 661	0.47 664	0.18 490	0.49 667	0.64 670	0.42 654	0.45 639	0.60 671	0.27 605	0.34 634	0.24 592	0.33 678	0.14 636	0.48 682	0.42 684	0.30 674	0.26 671

SANet	0.24 605	0.14 581	0.28 598	0.21 565	0.11 512	0.27 615	0.24 607	0.38 632	0.64 670	0.36 636	0.40 615	0.43 647	0.26 597	0.27 598	0.24 592	0.12 581	0.09 561	0.10 535	0.09 509	0.13 598	0.11 568

BEATNet-Init1	0.52 675	0.27 656	0.62 668	0.30 659	0.21 654	0.76 689	0.29 655	0.54 677	0.65 673	0.86 690	0.95 691	2.07 709	0.62 685	0.56 682	0.42 673	0.18 648	0.18 653	0.23 656	0.22 658	0.22 657	0.21 659

RTSC	0.23 598	0.12 541	0.28 598	0.21 565	0.13 569	0.28 622	0.16 399	0.35 611	0.66 674	0.27 585	0.33 577	0.30 579	0.21 559	0.31 621	0.29 634	0.10 524	0.08 528	0.09 486	0.10 550	0.13 598	0.13 604

DPSNet	0.28 635	0.16 599	0.31 611	0.18 397	0.13 569	0.54 670	0.42 681	0.51 673	0.67 675	0.29 609	0.38 601	0.38 628	0.29 624	0.31 621	0.23 579	0.11 556	0.10 583	0.11 566	0.08 462	0.20 653	0.16 639

Ntro	0.40 661	0.40 675	0.53 654	0.46 680	0.30 674	0.65 678	0.24 607	0.46 662	0.68 676	0.41 651	0.49 644	0.48 661	0.42 666	0.39 657	0.31 648	0.32 676	0.28 677	0.37 677	0.30 674	0.32 678	0.29 673

JetBlue	0.71 684	0.45 678	1.14 699	0.51 681	0.47 683	2.02 707	0.64 696	0.75 687	0.70 677	0.69 678	0.77 682	1.22 695	0.83 693	1.03 704	1.01 704	0.40 682	0.28 677	0.33 675	0.33 677	0.30 674	0.34 679

SHD	0.26 628	0.15 591	0.30 609	0.24 615	0.18 643	0.22 563	0.15 329	0.38 632	0.71 678	0.32 626	0.41 626	0.36 619	0.28 616	0.32 628	0.29 634	0.12 581	0.11 596	0.14 614	0.13 615	0.16 637	0.20 657

TCMNet-wrong-test	3.67 708	5.48 722	3.89 712	12.18 724	11.75 725	4.65 709	3.88 713	1.06 703	0.72 679	1.09 701	2.15 710	6.30 717	0.53 674	3.43 712	2.36 711	0.89 707	0.20 659	1.87 715	1.69 714	5.57 719	3.62 719

ACVNet_1	0.44 667	0.49 679	0.60 666	0.45 677	0.28 670	0.49 667	0.27 639	0.57 681	0.72 679	0.62 674	0.58 665	0.74 682	0.49 672	0.50 671	0.35 657	0.26 672	0.24 673	0.39 678	0.29 672	0.31 677	0.24 663

coex-ft	3.30 706	0.34 670	59.09 739	0.18 397	0.13 569	0.26 605	0.22 583	0.27 496	0.72 679	1.90 709	0.70 675	0.44 649	0.45 669	0.29 617	0.41 672	0.09 482	0.09 561	0.12 586	0.09 509	0.14 612	0.13 604

MSC_U_SF_DS_RVC	0.43 666	0.39 674	0.54 655	0.40 672	0.20 650	0.64 677	0.32 670	0.53 676	0.72 679	0.71 679	0.72 676	0.61 672	0.54 675	0.51 673	0.46 677	0.20 656	0.19 656	0.29 671	0.30 674	0.23 658	0.18 651

MADNet+	0.75 687	0.71 690	3.70 711	0.66 687	0.41 679	0.98 697	0.97 707	0.69 686	0.73 683	0.52 665	0.57 663	0.64 674	0.68 688	0.86 696	1.01 704	0.34 679	0.36 685	0.28 670	0.23 662	0.36 680	0.31 676

MFMNet_re	0.64 680	0.66 688	0.65 670	0.51 681	0.69 699	0.69 681	0.57 692	0.64 685	0.73 683	0.60 672	0.73 677	0.62 673	0.67 687	0.65 686	0.60 688	0.66 699	0.58 706	0.63 689	0.59 694	0.68 696	0.69 702

RTS	0.45 669	0.19 625	3.26 708	0.24 615	0.15 610	0.74 685	0.20 553	0.36 618	0.76 685	0.42 654	0.43 635	0.31 592	0.41 663	0.53 678	0.35 657	0.10 524	0.08 528	0.13 601	0.12 604	0.15 628	0.15 628

RTSA	0.45 669	0.19 625	3.26 708	0.24 615	0.15 610	0.74 685	0.20 553	0.36 618	0.76 685	0.42 654	0.43 635	0.31 592	0.41 663	0.53 678	0.35 657	0.10 524	0.08 528	0.13 601	0.12 604	0.15 628	0.15 628

IMH-64-1	0.65 681	0.61 684	0.68 679	0.71 688	0.51 685	0.59 673	0.49 686	0.91 692	0.85 687	0.74 685	1.02 693	0.81 684	0.78 691	0.79 689	0.49 680	0.42 683	0.46 688	0.71 691	0.47 686	0.52 685	0.39 683

IMH-64	0.65 681	0.61 684	0.68 679	0.71 688	0.51 685	0.59 673	0.49 686	0.91 692	0.85 687	0.74 685	1.02 693	0.81 684	0.78 691	0.79 689	0.49 680	0.42 683	0.46 688	0.71 691	0.47 686	0.52 685	0.39 683

RainbowNet	0.54 677	0.61 684	0.70 685	0.57 684	0.43 681	0.65 678	0.37 676	0.60 683	0.87 689	0.50 664	0.66 670	0.64 674	0.47 670	0.49 670	0.43 676	0.47 688	0.48 693	0.52 686	0.41 683	0.52 685	0.40 686

PWCK	0.71 684	0.94 699	0.95 694	0.76 690	0.31 675	0.74 685	0.36 673	0.90 691	0.90 690	0.96 694	0.75 681	0.95 687	0.61 683	0.87 697	0.66 691	0.72 700	0.46 688	0.75 694	0.49 688	0.69 698	0.44 688

UNDER WATER-64	0.95 696	0.94 699	1.43 703	0.87 698	0.56 690	1.18 705	0.87 704	0.77 688	0.94 691	1.04 697	0.85 685	1.58 706	1.21 707	0.94 701	0.96 702	0.87 706	0.57 705	1.03 706	0.88 707	0.78 702	0.73 703

PVD	0.39 658	0.20 631	0.39 635	0.31 663	0.22 656	0.29 626	0.43 683	0.52 674	0.96 692	0.55 669	0.79 683	0.53 667	0.59 682	0.52 675	0.38 664	0.19 654	0.14 636	0.17 637	0.14 619	0.24 665	0.31 676

UNDER WATER	0.97 697	0.97 701	1.42 702	0.99 702	0.70 702	1.12 704	0.84 703	0.80 689	1.08 693	1.01 696	0.90 687	1.55 705	1.22 708	1.03 704	1.00 703	0.78 704	0.53 700	1.02 705	0.87 706	0.80 703	0.74 704

IMH	0.71 684	0.64 687	0.68 679	0.76 690	0.54 687	0.69 681	0.54 690	0.98 698	1.10 694	0.82 689	1.09 696	0.89 686	0.88 696	0.87 697	0.52 684	0.44 686	0.50 697	0.75 694	0.51 691	0.56 690	0.41 687

TorneroNet	0.82 691	0.74 692	0.81 691	0.84 695	0.63 696	0.99 698	0.63 694	0.96 696	1.16 695	0.80 688	1.11 698	1.36 700	0.86 695	0.93 700	0.80 699	0.56 692	0.49 695	0.78 699	0.66 699	0.73 701	0.63 701

notaker	0.97 697	1.11 702	0.98 695	1.13 705	0.81 703	0.73 684	0.68 700	0.93 694	1.16 695	1.18 704	1.18 702	1.41 702	1.16 706	1.08 706	0.69 695	0.81 705	0.64 708	1.17 708	0.79 704	0.98 705	0.80 706

DPSimNet_ROB	1.11 701	1.23 705	0.78 687	1.13 705	0.88 706	1.10 703	1.13 708	1.16 708	1.23 697	1.43 706	1.02 693	1.41 702	1.10 705	0.90 699	1.60 706	1.46 713	0.51 699	1.21 710	1.03 710	0.90 704	1.01 710

TorneroNet-64	0.76 688	0.72 691	0.74 686	0.78 692	0.58 693	0.91 696	0.56 691	0.84 690	1.29 698	0.66 675	0.90 687	1.40 701	0.75 690	0.85 695	0.67 694	0.49 689	0.46 688	0.72 693	0.59 694	0.67 695	0.53 691

WAO-7	0.79 689	0.78 693	0.54 655	0.85 696	0.67 698	0.74 685	0.68 700	1.05 701	1.32 699	0.90 692	1.20 703	1.04 689	0.92 697	0.69 687	0.66 691	0.60 696	0.62 707	0.67 690	0.68 700	0.64 692	0.58 693

KSHMR	1.09 700	1.17 703	0.88 693	1.25 708	1.00 707	0.99 698	0.96 706	1.13 706	1.37 700	1.16 703	1.29 705	1.41 702	0.96 699	1.01 703	0.92 701	1.03 709	1.08 711	1.20 709	1.03 710	1.01 706	0.97 708

JetRed	1.62 703	1.46 707	2.98 706	0.92 699	1.21 708	4.99 710	1.53 712	1.27 709	1.39 701	1.83 708	1.74 709	1.60 707	0.95 698	1.41 707	2.45 712	0.90 708	1.60 713	0.93 703	0.90 708	1.35 709	0.99 709

ktn	1.01 699	1.21 704	0.80 690	1.23 707	0.86 705	1.01 700	0.87 704	0.94 695	1.39 701	1.04 697	1.12 699	1.15 693	1.07 702	0.94 701	0.59 687	1.28 712	0.71 709	1.38 712	0.83 705	1.02 707	0.75 705

ACVNet_2	0.66 683	0.66 688	0.68 679	0.63 686	0.41 679	0.71 683	0.49 686	0.96 696	1.39 701	0.89 691	1.09 696	1.04 689	0.73 689	0.54 680	0.47 678	0.43 685	0.40 686	0.53 687	0.44 685	0.47 683	0.35 681

LVE	0.83 692	0.85 697	0.85 692	0.80 693	0.56 690	1.04 702	0.65 697	1.05 701	1.47 704	0.96 694	1.22 704	1.10 692	0.85 694	0.83 692	0.71 696	0.49 689	0.55 703	0.76 697	0.60 696	0.65 693	0.59 698

HanzoNet	1.29 702	1.26 706	1.19 700	1.12 704	0.85 704	1.02 701	0.83 702	1.03 700	1.48 705	1.64 707	1.61 708	2.50 711	1.72 709	1.61 708	1.61 707	1.26 711	0.80 710	1.31 711	1.01 709	1.02 707	0.86 707

WAO-6	0.81 690	0.80 694	0.62 668	0.86 697	0.63 696	0.76 689	0.58 693	0.98 698	1.54 706	0.90 692	0.96 692	1.07 691	1.03 701	0.70 688	0.66 691	0.72 700	0.49 695	0.90 702	0.71 701	0.68 696	0.58 693

Dean	0.87 693	0.86 698	0.79 689	0.81 694	0.56 690	0.90 693	0.63 694	1.15 707	1.73 707	1.15 702	1.15 701	1.31 698	0.99 700	0.81 691	0.81 700	0.57 693	0.56 704	0.77 698	0.64 697	0.66 694	0.58 693

LE_ROB	0.50 674	0.07 236	0.14 385	0.15 123	0.08 218	0.24 584	0.16 399	0.22 388	1.81 708	4.63 714	0.67 671	0.47 659	0.44 668	0.20 537	0.29 634	0.07 338	0.06 426	0.06 199	0.06 292	0.08 442	0.06 305

WAO-8	0.91 694	0.81 695	0.65 670	0.94 700	0.69 699	0.90 693	0.67 698	1.07 704	1.83 709	1.06 699	1.45 706	1.30 696	1.07 702	0.84 693	0.78 697	0.74 702	0.53 700	0.86 700	0.75 702	0.69 698	0.62 699

Venus	0.91 694	0.81 695	0.65 670	0.94 700	0.69 699	0.90 693	0.67 698	1.07 704	1.83 709	1.06 699	1.45 706	1.30 696	1.07 702	0.84 693	0.78 697	0.74 702	0.53 700	0.86 700	0.75 702	0.69 698	0.62 699

MADNet++	1.95 704	1.75 708	1.59 704	1.82 710	1.69 710	2.33 708	1.40 711	2.35 711	2.09 711	2.57 711	2.36 711	2.24 710	2.17 711	2.28 709	2.34 710	1.87 714	1.66 714	1.54 713	1.34 713	1.92 711	1.77 713

Selective-IGEV-i1pa	2.80 705	3.51 714	0.67 678	0.28 648	0.14 590	10.22 715	0.43 683	4.36 712	3.63 712	3.53 712	6.92 714	3.47 712	1.97 710	13.41 726	2.26 709	0.36 680	0.15 642	0.13 601	0.10 550	0.15 628	0.35 681

tt	4.67 709	0.06 118	3.55 710	2.02 711	1.55 709	10.25 716	16.71 717	8.91 721	5.03 713	1.31 705	0.94 690	4.71 713	4.76 714	3.33 711	5.87 715	6.06 722	10.30 728	1.88 716	2.11 716	2.75 713	1.21 711

ASD4	3.54 707	3.38 713	2.05 705	1.72 709	2.51 712	9.03 714	17.71 718	2.25 710	5.51 714	2.46 710	2.81 712	2.03 708	3.36 713	2.73 710	5.06 713	1.22 710	1.34 712	1.13 707	1.33 712	1.68 710	1.49 712

PML	8.91 717	9.34 728	6.13 713	5.35 715	6.41 716	14.99 719	23.38 725	5.27 713	6.83 715	18.04 730	28.19 739	7.67 718	6.83 716	7.85 717	5.75 714	5.35 721	1.83 715	5.95 727	1.93 715	8.64 724	2.52 715

xxxxx1	7.79 711	5.02 719	7.31 715	3.12 712	3.85 713	16.35 720	22.88 720	5.86 717	8.69 716	7.97 718	8.54 715	9.12 721	8.27 718	10.18 718	10.92 718	2.42 716	2.45 716	3.56 719	12.37 725	3.77 714	3.06 716

tt_ll	7.79 711	5.02 719	7.31 715	3.12 712	3.85 713	16.35 720	22.88 720	5.86 717	8.69 716	7.97 718	8.54 715	9.12 721	8.27 718	10.18 718	10.92 718	2.42 716	2.45 716	3.56 719	12.37 725	3.77 714	3.06 716

ff	7.79 711	5.02 719	7.31 715	3.12 712	3.85 713	16.35 720	22.88 720	5.86 717	8.69 716	7.97 718	8.54 715	9.12 721	8.27 718	10.18 718	10.92 718	2.42 716	2.45 716	3.56 719	12.37 725	3.77 714	3.06 716

USTest	6.22 710	2.73 711	3.00 707	6.57 718	7.29 717	14.37 718	21.57 719	7.00 720	9.56 719	5.34 717	6.10 713	5.72 716	7.64 717	6.41 716	6.96 717	1.97 715	3.42 720	1.64 714	2.15 717	2.66 712	2.36 714

HaxPig	15.71 726	18.52 738	19.18 733	16.89 727	15.89 728	7.73 711	7.60 714	13.31 729	10.82 720	15.42 727	14.91 725	15.98 729	14.92 728	15.58 727	15.98 728	18.95 736	16.73 729	19.46 736	18.08 736	19.26 735	19.05 738

iinet-test	10.48 720	8.09 724	7.54 719	10.26 719	10.94 721	18.00 724	25.26 726	11.33 725	13.28 721	9.69 722	9.85 718	9.42 724	11.17 723	11.02 722	12.78 724	6.59 724	8.30 723	5.56 722	6.56 718	6.89 720	7.02 721

IINet	10.48 720	8.09 724	7.54 719	10.26 719	10.94 721	18.00 724	25.26 726	11.33 725	13.28 721	9.69 722	9.85 718	9.42 724	11.17 723	11.02 722	12.78 724	6.59 724	8.30 723	5.56 722	6.56 718	6.89 720	7.02 721

DGTPSM_ROB	8.06 715	4.48 715	8.63 723	5.35 715	10.72 719	8.32 712	22.97 723	5.46 714	13.35 723	5.12 715	9.92 720	5.08 714	10.40 721	5.52 714	12.58 721	3.79 719	8.00 721	3.50 717	7.02 722	3.83 717	7.14 723

DPSMNet_ROB	8.06 715	4.48 715	8.63 723	5.37 717	10.74 720	8.32 712	22.98 724	5.46 714	13.36 724	5.12 715	9.92 720	5.08 714	10.40 721	5.53 715	12.58 721	3.80 720	8.00 721	3.50 717	7.02 722	3.83 717	7.14 723

Anonymous_1	10.96 723	7.92 723	7.46 718	10.33 721	10.06 718	18.65 726	26.34 728	11.06 724	13.44 725	9.40 721	10.05 722	9.67 726	11.23 725	10.73 721	12.72 723	6.42 723	8.38 725	5.77 724	10.61 724	12.12 725	6.77 720

RSGM-EC	20.36 728	4.73 717	0.68 679	16.76 725	16.92 729	21.28 729	27.18 731	10.46 722	14.04 726	18.00 728	21.31 729	22.24 739	21.82 730	22.57 729	17.63 729	62.81 740	33.79 740	20.14 737	18.10 737	20.18 736	16.45 736

acva	20.36 728	4.73 717	0.68 679	16.76 725	16.92 729	21.28 729	27.18 731	10.46 722	14.04 726	18.00 728	21.31 729	22.24 739	21.82 730	22.57 729	17.63 729	62.81 740	33.79 740	20.14 737	18.10 737	20.18 736	16.45 736

DPSM_ROB	11.15 724	8.58 726	8.00 721	10.88 722	11.58 723	19.10 727	26.71 729	12.05 727	14.07 728	10.36 724	10.84 723	10.33 727	11.86 726	11.70 724	13.54 726	6.99 726	8.79 726	5.89 725	6.95 720	7.29 722	7.42 725

DPSM	11.15 724	8.58 726	8.00 721	10.88 722	11.58 723	19.10 727	26.71 729	12.05 727	14.07 728	10.36 724	10.84 723	10.33 727	11.86 726	11.70 724	13.54 726	6.99 726	8.79 726	5.89 725	6.95 720	7.29 722	7.42 725

MEDIAN_ROB	20.38 730	24.04 739	23.31 736	21.23 729	21.71 731	10.40 717	7.92 715	17.64 730	15.50 730	20.12 731	19.70 727	20.34 730	20.32 729	21.19 728	21.13 731	23.81 738	21.81 738	24.98 739	23.76 739	24.71 738	23.93 739

AVERAGE_ROB	24.90 739	29.20 740	28.14 737	24.89 738	24.64 739	17.75 723	11.12 716	21.45 732	19.93 731	25.12 740	24.46 738	25.12 741	25.46 740	24.69 739	22.83 732	29.76 739	27.13 739	28.97 741	27.95 741	29.91 739	29.47 740

LSM0	22.87 738	17.28 730	18.96 731	22.19 736	29.04 740	38.42 738	53.71 733	24.28 738	28.31 732	20.78 738	21.00 728	21.43 738	24.16 739	23.50 737	27.39 736	14.09 734	17.38 730	11.84 734	14.04 732	14.73 732	14.89 728

RAFT-FEzeroshot	22.43 732	17.33 731	15.98 725	22.02 732	23.31 735	38.34 732	53.82 738	24.05 733	28.39 733	20.61 735	21.76 731	20.88 734	23.92 737	23.41 732	27.42 737	14.07 729	17.69 732	11.83 730	14.02 730	14.69 729	14.97 732

RAFT-FE	22.43 732	17.33 731	15.98 725	22.02 732	23.31 735	38.34 732	53.82 738	24.05 733	28.39 733	20.61 735	21.76 731	20.88 734	23.92 737	23.41 732	27.42 737	14.07 729	17.69 732	11.83 730	14.02 730	14.69 729	14.97 732

CasAABBNet	22.42 731	17.33 731	16.01 727	22.01 731	23.28 733	38.32 731	53.80 736	24.14 735	28.41 735	20.60 734	21.77 733	20.89 737	23.91 735	23.43 734	27.36 735	14.07 729	17.69 732	11.83 730	14.01 729	14.67 728	14.95 731

FlowAnything	22.44 734	17.35 734	16.14 729	22.07 735	23.23 732	38.39 736	53.77 734	24.25 737	28.44 736	20.96 739	21.82 735	20.70 732	23.84 733	23.49 736	27.14 733	14.04 728	17.79 737	11.75 728	14.15 734	14.65 726	14.89 728

Selective-RAFT-Error	22.47 735	17.37 735	16.09 728	22.06 734	23.34 737	38.39 736	53.83 740	24.29 739	28.47 737	20.74 737	21.83 736	20.81 733	23.90 734	23.54 738	27.53 740	14.08 732	17.69 732	11.82 729	14.00 728	14.69 729	15.00 734

fast-reg	22.85 737	17.43 737	19.15 732	22.22 737	24.34 738	38.36 734	53.78 735	24.23 736	28.52 738	20.55 732	22.05 737	20.54 731	23.77 732	23.21 731	27.31 734	14.18 735	17.47 731	14.33 735	14.96 735	15.81 733	14.81 727

Hybrid-DGEV	22.47 735	17.40 736	16.14 729	22.00 730	23.29 734	38.36 734	53.80 736	24.43 740	28.63 739	20.59 733	21.81 734	20.88 734	23.91 735	23.45 735	27.42 737	14.08 732	17.69 732	11.83 730	14.06 733	14.65 726	14.93 730

Selective-IGEV-i16pa	18.58 727	3.30 712	1.09 697	0.21 565	0.18 643	103.68 740	0.28 645	19.87 731	40.73 740	4.16 713	56.45 740	8.07 719	2.59 712	123.95 741	5.89 716	0.18 648	0.12 612	0.09 486	0.12 604	0.12 579	0.51 690

test_example2	98.32 740	94.13 741	45.89 738	96.35 739	109.85 741	88.61 739	95.45 741	25.75 741	94.37 741	130.00 742	126.06 742	58.17 742	74.63 741	88.51 740	79.96 741	150.23 742	221.02 742	77.62 742	99.10 742	113.75 742	96.94 741

ccccc	245.47 741	285.66 742	306.18 741	368.85 742	370.60 742	123.16 741	145.33 742	115.05 742	110.08 742	126.68 741	110.87 741	122.83 743	165.88 742	252.94 742	276.56 742	384.56 743	353.86 743	254.69 743	223.00 743	425.87 743	386.83 742

FADE		0.33 668		0.33 664	0.25 667							0.42 643				0.30 674	0.21 671	0.41 680	0.38 681	0.23 658

Low-res two-view benchmark