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

StereoAnything_RVC	0.45 152	1.43 590	0.48 104	0.35 4	0.20 4	0.26 4	0.21 27	0.43 3	0.22 4	0.22 1	0.21 2	0.19 1	0.36 108	1.27 301	0.22 1	0.21 292	0.11 32	0.14 12	0.10 2	2.37 597	0.11 2

MLG-Stereo_test1	0.27 10	0.19 25	0.38 23	0.40 67	0.24 52	0.38 55	0.20 16	0.59 51	0.19 1	0.24 2	0.17 1	0.33 58	0.27 42	0.90 199	0.25 15	0.14 46	0.11 32	0.16 87	0.11 9	0.13 13	0.12 29

LG-Stereo_L1	0.30 46	0.20 40	0.44 76	0.37 23	0.26 90	0.29 13	0.21 27	0.66 81	0.26 11	0.25 3	0.25 10	0.24 9	0.22 12	1.24 294	0.23 2	0.15 58	0.11 32	0.15 55	0.12 67	0.14 45	0.11 2

MLG-Stereo	0.29 40	0.19 25	0.38 23	0.41 81	0.20 4	0.42 78	0.20 16	0.66 81	0.21 2	0.25 3	0.22 5	0.33 58	0.28 49	1.09 255	0.25 15	0.14 46	0.11 32	0.16 87	0.11 9	0.13 13	0.12 29

OmniDepth	0.29 40	0.19 25	0.37 12	0.40 67	0.17 1	0.58 207	0.32 126	0.60 60	0.29 17	0.26 5	0.26 15	0.39 89	0.43 145	0.47 33	0.26 26	0.13 29	0.10 9	0.13 1	0.12 67	0.15 73	0.12 29

MLG-Stereo_test2	0.26 4	0.20 40	0.36 9	0.37 23	0.22 23	0.35 38	0.18 2	0.45 5	0.21 2	0.26 5	0.23 6	0.34 62	0.20 2	0.77 150	0.23 2	0.16 82	0.11 32	0.15 55	0.11 9	0.13 13	0.11 2

IGEV-Stereo+	0.45 152	0.21 61	0.43 70	0.41 81	0.39 336	0.15 1	0.19 8	0.44 4	0.36 57	0.26 5	0.25 10	0.31 45	0.41 131	1.43 346	0.30 87	0.17 130	0.12 69	0.15 55	0.11 9	1.16 586	1.70 601

xxxad45	0.28 26	0.17 1	0.35 1	0.40 67	0.33 255	0.36 45	0.27 84	0.50 14	0.35 53	0.27 8	0.26 15	0.49 136	0.27 42	0.45 21	0.26 26	0.12 9	0.14 202	0.14 12	0.11 9	0.15 73	0.11 2

tim_s	0.27 10	0.17 1	0.37 12	0.40 67	0.34 274	0.35 38	0.23 48	0.51 16	0.32 35	0.28 9	0.30 33	0.45 109	0.22 12	0.48 40	0.26 26	0.12 9	0.13 143	0.14 12	0.11 9	0.14 45	0.11 2

ACW_4w	0.28 26	0.17 1	0.36 9	0.39 57	0.34 274	0.33 29	0.28 93	0.51 16	0.32 35	0.28 9	0.32 39	0.47 121	0.24 21	0.59 84	0.26 26	0.12 9	0.14 202	0.15 55	0.12 67	0.15 73	0.11 2

MonStereo	0.28 26	0.18 10	0.39 34	0.36 9	0.21 11	0.55 191	0.31 117	0.55 33	0.43 83	0.28 9	0.28 25	0.23 4	0.21 4	0.57 78	0.25 15	0.11 1	0.10 9	0.14 12	0.11 9	0.14 45	0.11 2

Monster-pub-eth3d	0.28 26	0.18 10	0.39 34	0.36 9	0.21 11	0.55 191	0.31 117	0.55 33	0.43 83	0.28 9	0.28 25	0.23 4	0.21 4	0.56 72	0.25 15	0.11 1	0.10 9	0.14 12	0.11 9	0.14 45	0.11 2

LG-Stereo_L2	0.29 40	0.20 40	0.45 89	0.37 23	0.25 77	0.26 4	0.20 16	0.78 117	0.28 15	0.28 9	0.26 15	0.24 9	0.26 36	0.91 200	0.23 2	0.15 58	0.11 32	0.15 55	0.12 67	0.14 45	0.11 2

GREAT-IGEV	0.32 63	0.20 40	0.42 63	0.37 23	0.29 160	0.36 45	0.28 93	0.56 37	0.58 140	0.28 9	0.50 108	0.29 34	0.29 55	0.84 178	0.27 43	0.14 46	0.11 32	0.15 55	0.11 9	0.17 128	0.14 99

MonSter	0.28 26	0.18 10	0.39 34	0.36 9	0.21 11	0.55 191	0.31 117	0.55 33	0.43 83	0.28 9	0.29 29	0.23 4	0.21 4	0.56 72	0.25 15	0.11 1	0.10 9	0.14 12	0.11 9	0.14 45	0.11 2

5k_new	0.26 4	0.19 25	0.38 23	0.38 47	0.24 52	0.30 17	0.20 16	0.52 18	0.32 35	0.29 16	0.27 23	0.37 79	0.26 36	0.52 52	0.28 63	0.14 46	0.12 69	0.14 12	0.11 9	0.12 1	0.12 29

USM	0.27 10	0.17 1	0.37 12	0.39 57	0.20 4	0.37 49	0.21 27	0.53 23	0.37 62	0.29 16	0.31 35	0.38 86	0.21 4	0.47 33	0.27 43	0.16 82	0.13 143	0.14 12	0.11 9	0.13 13	0.11 2

weee2	0.26 4	0.19 25	0.37 12	0.37 23	0.24 52	0.34 34	0.20 16	0.49 12	0.31 27	0.29 16	0.26 15	0.40 91	0.26 36	0.45 21	0.27 43	0.13 29	0.12 69	0.13 1	0.11 9	0.13 13	0.12 29

uiiii_40	0.25 3	0.18 10	0.35 1	0.35 4	0.25 77	0.32 25	0.18 2	0.45 5	0.26 11	0.29 16	0.25 10	0.33 58	0.36 108	0.54 61	0.26 26	0.12 9	0.11 32	0.14 12	0.11 9	0.13 13	0.11 2

SteFusion	0.28 26	0.17 1	0.38 23	0.37 23	0.29 160	0.40 63	0.25 62	0.54 28	0.37 62	0.29 16	0.47 91	0.29 34	0.22 12	0.58 82	0.27 43	0.11 1	0.11 32	0.14 12	0.12 67	0.14 45	0.11 2

PyraSte	0.28 26	0.17 1	0.38 23	0.40 67	0.31 211	0.38 55	0.20 16	0.53 23	0.33 41	0.29 16	0.39 57	0.48 127	0.26 36	0.57 78	0.26 26	0.12 9	0.12 69	0.14 12	0.11 9	0.14 45	0.11 2

5w_v4	0.28 26	0.17 1	0.35 1	0.40 67	0.37 308	0.35 38	0.28 93	0.50 14	0.34 48	0.29 16	0.31 35	0.55 167	0.27 42	0.43 15	0.26 26	0.12 9	0.14 202	0.14 12	0.11 9	0.14 45	0.11 2

S2M2_XL	0.24 1	0.24 120	0.39 34	0.34 1	0.24 52	0.16 2	0.18 2	0.32 1	0.22 4	0.29 16	0.40 60	0.24 9	0.23 16	0.32 1	0.26 26	0.20 256	0.18 362	0.18 154	0.16 197	0.18 163	0.14 99
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LG-G_1	0.31 58	0.20 40	0.44 76	0.42 89	0.20 4	0.64 244	0.18 2	0.70 93	0.25 7	0.29 16	0.29 29	0.36 71	0.35 98	0.87 190	0.24 5	0.16 82	0.12 69	0.16 87	0.11 9	0.13 13	0.13 68

LG-G	0.31 58	0.20 40	0.44 76	0.42 89	0.20 4	0.64 244	0.18 2	0.70 93	0.25 7	0.29 16	0.29 29	0.36 71	0.35 98	0.87 190	0.24 5	0.16 82	0.12 69	0.16 87	0.11 9	0.13 13	0.13 68

LGtest1	0.27 10	0.21 61	0.44 76	0.41 81	0.21 11	0.42 78	0.19 8	0.56 37	0.26 11	0.29 16	0.24 8	0.29 34	0.29 55	0.55 69	0.25 15	0.18 172	0.12 69	0.16 87	0.12 67	0.14 45	0.13 68

mfccc	0.27 10	0.19 25	0.39 34	0.37 23	0.24 52	0.39 59	0.19 8	0.56 37	0.30 20	0.30 27	0.24 8	0.40 91	0.29 55	0.49 43	0.28 63	0.15 58	0.13 143	0.13 1	0.11 9	0.12 1	0.12 29

SX	0.27 10	0.19 25	0.39 34	0.38 47	0.23 32	0.33 29	0.20 16	0.52 18	0.31 27	0.30 27	0.21 2	0.43 98	0.25 26	0.54 61	0.28 63	0.16 82	0.12 69	0.13 1	0.11 9	0.12 1	0.12 29

ACM	0.27 10	0.19 25	0.37 12	0.37 23	0.26 90	0.37 49	0.19 8	0.54 28	0.31 27	0.30 27	0.32 39	0.36 71	0.24 21	0.48 40	0.28 63	0.14 46	0.13 143	0.13 1	0.11 9	0.12 1	0.12 29

4.5w_L	0.26 4	0.17 1	0.35 1	0.36 9	0.26 90	0.33 29	0.21 27	0.46 8	0.25 7	0.30 27	0.26 15	0.31 45	0.35 98	0.66 116	0.27 43	0.13 29	0.11 32	0.14 12	0.11 9	0.12 1	0.11 2

FoundationStereo	0.24 1	0.21 61	0.36 9	0.38 47	0.22 23	0.32 25	0.22 37	0.39 2	0.23 6	0.30 27	0.25 10	0.30 42	0.33 80	0.34 3	0.26 26	0.16 82	0.12 69	0.15 55	0.11 9	0.13 13	0.12 29

CNT	0.28 26	0.19 25	0.40 44	0.35 4	0.35 280	0.36 45	0.23 48	0.65 75	0.38 68	0.31 32	0.29 29	0.34 62	0.27 42	0.40 8	0.24 5	0.17 130	0.12 69	0.14 12	0.12 67	0.13 13	0.13 68

4k_L	0.26 4	0.19 25	0.38 23	0.38 47	0.24 52	0.32 25	0.21 27	0.56 37	0.30 20	0.31 32	0.30 33	0.35 66	0.28 49	0.43 15	0.27 43	0.16 82	0.13 143	0.14 12	0.11 9	0.12 1	0.11 2

gc-stereo	0.27 10	0.18 10	0.37 12	0.37 23	0.23 32	0.32 25	0.20 16	0.56 37	0.32 35	0.31 32	0.26 15	0.36 71	0.30 61	0.46 25	0.28 63	0.18 172	0.16 309	0.14 12	0.11 9	0.12 1	0.12 29

ss10	0.27 10	0.18 10	0.37 12	0.37 23	0.22 23	0.29 13	0.20 16	0.57 47	0.35 53	0.31 32	0.33 41	0.33 58	0.23 16	0.50 46	0.29 72	0.16 82	0.14 202	0.14 12	0.11 9	0.13 13	0.11 2

StePilot	0.27 10	0.17 1	0.35 1	0.36 9	0.25 77	0.33 29	0.19 8	0.45 5	0.28 15	0.31 32	0.28 25	0.29 34	0.36 108	0.76 146	0.27 43	0.13 29	0.11 32	0.14 12	0.11 9	0.12 1	0.11 2

VIP-Stereo	0.35 86	0.22 82	0.49 111	0.40 67	0.43 371	0.82 357	0.22 37	0.59 51	0.45 90	0.31 32	0.53 116	0.37 79	0.31 69	0.83 173	0.27 43	0.17 130	0.11 32	0.15 55	0.11 9	0.15 73	0.12 29

252Zero-FE	0.27 10	0.22 82	0.40 44	0.41 81	0.24 52	0.29 13	0.19 8	0.59 51	0.46 97	0.31 32	0.33 41	0.22 2	0.25 26	0.40 8	0.29 72	0.16 82	0.12 69	0.14 12	0.11 9	0.13 13	0.13 68

AdaDepth	0.30 46	0.22 82	0.49 111	0.44 121	0.27 118	0.44 93	0.24 57	0.52 18	0.30 20	0.31 32	0.37 52	0.26 17	0.32 76	0.79 159	0.25 15	0.12 9	0.12 69	0.16 87	0.13 106	0.16 97	0.15 136

IGEV	0.28 26	0.18 10	0.39 34	0.37 23	0.31 211	0.45 97	0.21 27	0.59 51	0.40 74	0.31 32	0.43 75	0.26 17	0.21 4	0.43 15	0.25 15	0.13 29	0.12 69	0.16 87	0.13 106	0.12 1	0.12 29

111111	0.34 76	0.20 40	0.41 53	0.45 135	0.42 360	0.37 49	0.22 37	0.95 192	0.38 68	0.31 32	0.31 35	0.40 91	0.27 42	0.96 215	0.26 26	0.17 130	0.12 69	0.15 55	0.11 9	0.15 73	0.13 68

S2M2_L	0.34 76	0.28 223	0.45 89	0.40 67	0.30 185	0.31 21	0.16 1	0.60 60	0.64 160	0.31 32	0.48 96	0.47 121	0.34 90	0.38 4	0.32 110	0.25 393	0.22 438	0.20 217	0.22 365	0.25 360	0.22 331
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
aaa3	0.26 4	0.19 25	0.38 23	0.37 23	0.25 77	0.29 13	0.21 27	0.55 33	0.31 27	0.32 43	0.26 15	0.35 66	0.28 49	0.46 25	0.27 43	0.14 46	0.12 69	0.14 12	0.11 9	0.13 13	0.13 68

AIO_test	0.35 86	0.22 82	0.44 76	0.43 96	0.27 118	0.57 203	0.44 275	0.79 122	0.41 78	0.32 43	0.47 91	0.46 114	0.30 61	0.69 123	0.30 87	0.16 82	0.11 32	0.16 87	0.13 106	0.15 73	0.12 29

castereo++	0.38 100	0.23 99	0.41 53	0.43 96	0.31 211	0.97 411	0.22 37	0.86 151	0.58 140	0.32 43	0.44 79	0.51 147	0.39 124	0.93 209	0.24 5	0.17 130	0.11 32	0.17 116	0.12 67	0.14 45	0.14 99

dual_stereo	0.27 10	0.19 25	0.35 1	0.39 57	0.21 11	0.25 3	0.22 37	0.48 9	0.31 27	0.32 43	0.26 15	0.37 79	0.24 21	0.83 173	0.29 72	0.16 82	0.12 69	0.14 12	0.11 9	0.14 45	0.11 2

IGEV-Stereo++	0.30 46	0.20 40	0.40 44	0.46 145	0.30 185	0.33 29	0.22 37	0.75 107	0.45 90	0.32 43	0.41 63	0.32 48	0.48 188	0.38 4	0.27 43	0.15 58	0.11 32	0.15 55	0.12 67	0.15 73	0.13 68

RAStereo	0.34 76	0.21 61	0.66 224	0.47 156	0.27 118	0.26 4	0.29 100	0.69 89	0.63 155	0.32 43	0.42 65	0.45 109	0.31 69	0.45 21	0.34 145	0.17 130	0.15 266	0.19 179	0.15 155	0.18 163	0.13 68

DDF-Stereo	0.37 94	0.22 82	0.47 100	0.48 183	0.42 360	0.31 21	0.24 57	0.53 23	0.33 41	0.33 49	0.40 60	0.37 79	0.48 188	0.91 200	0.32 110	0.23 348	0.11 32	0.18 154	0.12 67	0.86 572	0.16 169

zero-FE	0.36 88	0.22 82	0.47 100	0.45 135	0.43 371	0.30 17	0.24 57	0.61 62	0.33 41	0.33 49	0.41 63	0.37 79	0.50 203	0.64 107	0.32 110	0.22 321	0.11 32	0.18 154	0.12 67	0.83 570	0.16 169

AIO_rvc	0.36 88	0.23 99	0.49 111	0.43 96	0.27 118	0.59 214	0.38 200	0.94 187	0.45 90	0.33 49	0.46 89	0.49 136	0.22 12	0.84 178	0.30 87	0.16 82	0.11 32	0.16 87	0.12 67	0.15 73	0.13 68

ITER124	0.27 10	0.18 10	0.35 1	0.37 23	0.24 52	0.45 97	0.21 27	0.52 18	0.30 20	0.34 52	0.25 10	0.37 79	0.26 36	0.48 40	0.27 43	0.15 58	0.15 266	0.14 12	0.11 9	0.13 13	0.12 29

GEAStereo	0.31 58	0.21 61	0.43 70	0.43 96	0.31 211	0.46 104	0.36 171	0.74 104	0.33 41	0.34 52	0.38 53	0.32 48	0.33 80	0.43 15	0.26 26	0.21 292	0.12 69	0.17 116	0.12 67	0.17 128	0.14 99

gasm-f	0.34 76	0.22 82	0.42 63	0.43 96	0.31 211	0.39 59	0.44 275	0.74 104	0.33 41	0.34 52	0.64 149	0.32 48	0.46 165	0.55 69	0.28 63	0.21 292	0.12 69	0.17 116	0.12 67	0.18 163	0.14 99

GIP-stereo	0.34 76	0.23 99	0.45 89	0.50 213	0.36 292	0.38 55	0.23 48	0.78 117	0.52 127	0.34 52	0.51 111	0.46 114	0.38 122	0.51 49	0.27 43	0.20 256	0.12 69	0.16 87	0.12 67	0.16 97	0.14 99

MLG-Stereo_test3	0.28 26	0.18 10	0.42 63	0.40 67	0.23 32	0.47 111	0.19 8	0.61 62	0.29 17	0.35 56	0.21 2	0.35 66	0.21 4	0.60 97	0.25 15	0.15 58	0.11 32	0.16 87	0.11 9	0.13 13	0.13 68

SCV	0.46 159	0.26 171	0.55 158	0.47 156	0.25 77	0.39 59	0.38 200	1.98 512	0.60 149	0.35 56	0.48 96	0.55 167	0.36 108	1.28 303	0.32 110	0.24 365	0.12 69	0.17 116	0.13 106	0.18 163	0.14 99

mms	0.40 113	0.27 201	0.52 136	0.46 145	0.32 234	0.43 87	0.46 302	0.70 93	0.46 97	0.35 56	0.58 136	0.44 101	0.30 61	1.36 327	0.33 128	0.16 82	0.13 143	0.18 154	0.15 155	0.19 207	0.15 136

ours_stereo	0.39 104	0.28 223	0.51 127	0.46 145	0.30 185	0.40 63	0.44 275	0.73 100	0.56 137	0.35 56	0.56 130	0.46 114	0.33 80	1.11 261	0.32 110	0.16 82	0.13 143	0.19 179	0.15 155	0.19 207	0.14 99

Selective-IGEV	0.39 104	0.24 120	0.50 120	0.44 121	0.25 77	0.46 104	0.33 135	1.25 314	0.40 74	0.35 56	0.45 85	0.52 154	0.30 61	1.07 250	0.30 87	0.14 46	0.12 69	0.17 116	0.13 106	0.16 97	0.13 68

5k_stereo	0.29 40	0.20 40	0.42 63	0.36 9	0.24 52	0.31 21	0.25 62	0.56 37	0.33 41	0.36 61	0.36 47	0.41 94	0.23 16	0.52 52	0.29 72	0.23 348	0.15 266	0.13 1	0.12 67	0.13 13	0.12 29

2k_new	0.27 10	0.18 10	0.39 34	0.34 1	0.29 160	0.34 34	0.25 62	0.54 28	0.37 62	0.36 61	0.23 6	0.29 34	0.25 26	0.47 33	0.25 15	0.17 130	0.12 69	0.14 12	0.12 67	0.13 13	0.12 29

Wavelet-MonSter	0.27 10	0.20 40	0.41 53	0.39 57	0.26 90	0.26 4	0.25 62	0.49 12	0.29 17	0.36 61	0.47 91	0.28 32	0.32 76	0.49 43	0.26 26	0.11 1	0.10 9	0.14 12	0.11 9	0.13 13	0.12 29

Monster-pub-mixall	0.30 46	0.19 25	0.39 34	0.36 9	0.21 11	0.28 10	0.18 2	0.58 49	0.34 48	0.36 61	0.34 43	0.26 17	0.20 2	1.40 343	0.24 5	0.15 58	0.11 32	0.13 1	0.10 2	0.12 1	0.13 68

LG-Stereo	0.34 76	0.25 148	0.78 327	0.47 156	0.26 90	0.37 49	0.30 110	0.71 97	0.52 127	0.36 61	0.57 133	0.29 34	0.21 4	0.50 46	0.36 165	0.13 29	0.13 143	0.20 217	0.18 236	0.18 163	0.12 29

HUF	0.36 88	0.23 99	0.52 136	0.40 67	0.22 23	0.54 182	0.47 309	0.82 140	0.43 83	0.36 61	0.43 75	0.50 143	0.42 137	0.64 107	0.29 72	0.17 130	0.12 69	0.16 87	0.12 67	0.15 73	0.14 99

U	9.45 621	0.21 61	0.58 178	0.47 156	53.11 669	61.27 674	0.24 57	0.70 93	0.52 127	0.36 61	0.28 25	0.29 34	0.35 98	0.33 2	0.26 26	0.19 217	0.11 32	60.50 672	8.88 631	0.17 128	0.13 68

GSStereo	0.33 72	0.21 61	0.43 70	0.45 135	0.31 211	0.46 104	0.36 171	0.92 171	0.47 101	0.37 68	0.38 53	0.32 48	0.33 80	0.43 15	0.26 26	0.19 217	0.11 32	0.16 87	0.12 67	0.17 128	0.15 136

GS-Stereo							0.36 171	0.92 171	0.47 101	0.37 68	0.38 53	0.32 48	0.33 80	0.43 15	0.26 26	0.19 217	0.11 32	0.16 87	0.12 67	0.17 128	0.15 136

2.5w	0.31 58	0.23 99	0.46 97	0.39 57	0.24 52	0.42 78	0.39 215	0.61 62	0.30 20	0.37 68	0.53 116	0.24 9	0.25 26	0.77 150	0.28 63	0.12 9	0.10 9	0.14 12	0.12 67	0.14 45	0.12 29

DEFOM-Stereo	0.33 72	0.20 40	0.40 44	0.42 89	0.28 143	0.80 346	0.23 48	0.48 9	0.37 62	0.37 68	0.31 35	0.23 4	0.24 21	1.20 284	0.27 43	0.16 82	0.12 69	0.14 12	0.11 9	0.14 45	0.14 99

999	0.48 172	0.22 82	0.49 111	0.48 183	0.34 274	0.75 313	0.31 117	0.85 149	0.55 135	0.37 68	0.48 96	0.50 143	0.36 108	2.45 477	0.39 197	0.16 82	0.13 143	0.18 154	0.15 155	0.16 97	0.19 263

RSM++	0.38 100	0.24 120	0.51 127	0.47 156	0.26 90	0.50 143	0.41 239	0.79 122	0.45 90	0.37 68	0.45 85	0.60 193	0.35 98	1.02 236	0.30 87	0.15 58	0.13 143	0.17 116	0.14 136	0.18 163	0.13 68

IGEV++	0.40 113	0.22 82	0.51 127	0.52 266	0.29 160	0.45 97	0.25 62	1.65 413	0.46 97	0.37 68	0.57 133	0.46 114	0.45 158	0.50 46	0.38 188	0.19 217	0.12 69	0.16 87	0.13 106	0.16 97	0.15 136

MaDis-Stereo	0.36 88	0.25 148	0.58 178	0.44 121	0.34 274	0.30 17	0.30 110	0.72 98	0.50 111	0.37 68	0.36 47	0.58 184	0.49 197	0.52 52	0.36 165	0.19 217	0.16 309	0.19 179	0.15 155	0.18 163	0.14 99

SX1w	0.28 26	0.20 40	0.40 44	0.36 9	0.24 52	0.31 21	0.27 84	0.52 18	0.25 7	0.38 76	0.44 79	0.34 62	0.17 1	0.53 57	0.24 5	0.24 365	0.15 266	0.14 12	0.12 67	0.13 13	0.12 29

asda	0.30 46	0.24 120	0.42 63	0.38 47	0.23 32	0.43 87	0.34 147	0.58 49	0.37 62	0.38 76	0.42 65	0.27 22	0.34 90	0.52 52	0.30 87	0.11 1	0.09 1	0.14 12	0.11 9	0.14 45	0.12 29

4.25_new	0.30 46	0.26 171	0.44 76	0.38 47	0.26 90	0.49 129	0.40 223	0.59 51	0.31 27	0.38 76	0.42 65	0.27 22	0.34 90	0.46 25	0.31 105	0.12 9	0.09 1	0.15 55	0.11 9	0.14 45	0.12 29

4.5w_new	0.30 46	0.26 171	0.44 76	0.38 47	0.26 90	0.49 129	0.40 223	0.59 51	0.31 27	0.38 76	0.42 65	0.27 22	0.34 90	0.46 25	0.31 105	0.12 9	0.09 1	0.15 55	0.11 9	0.14 45	0.12 29

4.25w-stereo	0.30 46	0.26 171	0.44 76	0.38 47	0.26 90	0.49 129	0.40 223	0.59 51	0.32 35	0.38 76	0.42 65	0.27 22	0.34 90	0.46 25	0.31 105	0.12 9	0.09 1	0.15 55	0.11 9	0.14 45	0.12 29

SCV_C0	0.43 131	0.26 171	0.65 216	0.43 96	0.29 160	0.47 111	0.31 117	1.34 328	0.73 198	0.38 76	0.49 105	0.54 162	0.29 55	1.24 294	0.30 87	0.17 130	0.13 143	0.16 87	0.13 106	0.20 243	0.15 136

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 113	0.67 530	0.42 63	0.64 430	0.29 160	0.48 117	0.25 62	0.85 149	0.44 88	0.38 76	0.36 47	0.30 42	0.70 299	1.15 270	0.29 72	0.16 82	0.11 32	0.16 87	0.11 9	0.18 163	0.12 29

castereo	0.41 121	0.22 82	0.46 97	0.44 121	0.30 185	0.61 228	0.56 390	0.97 200	0.80 220	0.38 76	0.69 165	0.45 109	0.69 294	0.51 49	0.30 87	0.16 82	0.11 32	0.16 87	0.13 106	0.16 97	0.12 29

CroCo-Stereo Lap2	0.44 144	0.34 375	0.77 319	0.61 399	0.79 537	0.28 10	0.35 155	0.75 107	0.71 193	0.38 76	0.50 108	0.72 233	0.55 230	0.57 78	0.47 275	0.17 130	0.18 362	0.19 179	0.16 197	0.21 284	0.20 296

mnv4	0.28 26	0.19 25	0.43 70	0.37 23	0.22 23	0.40 63	0.27 84	0.56 37	0.27 14	0.39 85	0.36 47	0.38 86	0.23 16	0.42 12	0.32 110	0.20 256	0.14 202	0.13 1	0.11 9	0.13 13	0.11 2

ITERv2	0.30 46	0.18 10	0.43 70	0.36 9	0.23 32	0.50 143	0.19 8	0.62 65	0.36 57	0.39 85	0.39 57	0.36 71	0.25 26	0.74 144	0.27 43	0.13 29	0.11 32	0.14 12	0.11 9	0.13 13	0.11 2

IGEV-RUCA	0.37 94	0.23 99	0.48 104	0.49 201	0.36 292	0.60 222	0.23 48	0.64 71	0.49 106	0.39 85	0.49 105	0.44 101	0.31 69	0.85 183	0.30 87	0.24 365	0.13 143	0.16 87	0.12 67	0.20 243	0.19 263

fffy	0.42 125	0.27 201	0.57 172	0.46 145	0.29 160	0.48 117	0.35 155	0.91 168	0.55 135	0.40 88	0.58 136	0.55 167	0.41 131	1.26 298	0.36 165	0.15 58	0.13 143	0.19 179	0.16 197	0.18 163	0.14 99

wo013ll	0.27 10	0.18 10	0.40 44	0.35 4	0.26 90	0.30 17	0.26 76	0.54 28	0.37 62	0.41 89	0.34 43	0.32 48	0.21 4	0.42 12	0.24 5	0.20 256	0.13 143	0.13 1	0.12 67	0.13 13	0.11 2

zaero_v3	0.30 46	0.18 10	0.41 53	0.37 23	0.23 32	0.57 203	0.20 16	0.62 65	0.36 57	0.41 89	0.42 65	0.32 48	0.24 21	0.68 122	0.26 26	0.13 29	0.11 32	0.14 12	0.11 9	0.13 13	0.11 2

ITER	0.32 63	0.18 10	0.39 34	0.36 9	0.21 11	0.37 49	0.20 16	0.56 37	0.30 20	0.41 89	0.48 96	0.35 66	0.25 26	1.31 309	0.29 72	0.14 46	0.11 32	0.13 1	0.11 9	0.13 13	0.12 29

asd	0.30 46	0.21 61	0.41 53	0.39 57	0.24 52	0.47 111	0.30 110	0.69 89	0.30 20	0.41 89	0.39 57	0.28 32	0.33 80	0.62 103	0.27 43	0.13 29	0.09 1	0.14 12	0.12 67	0.14 45	0.12 29

4w-stereo	0.30 46	0.24 120	0.44 76	0.37 23	0.23 32	0.46 104	0.27 84	0.63 69	0.31 27	0.41 89	0.44 79	0.27 22	0.36 108	0.59 84	0.30 87	0.11 1	0.09 1	0.15 55	0.12 67	0.13 13	0.12 29

3.75w	0.32 63	0.23 99	0.44 76	0.37 23	0.29 160	0.62 237	0.36 171	0.59 51	0.32 35	0.41 89	0.47 91	0.25 15	0.34 90	0.64 107	0.26 26	0.12 9	0.09 1	0.14 12	0.12 67	0.13 13	0.12 29

1w_stereo	0.34 76	0.20 40	0.42 63	0.43 96	0.26 90	0.47 111	0.54 364	0.59 51	0.50 111	0.41 89	0.66 154	0.25 15	0.44 154	0.62 103	0.33 128	0.12 9	0.10 9	0.14 12	0.11 9	0.14 45	0.12 29

AIO-Stereo	0.37 94	0.25 148	0.51 127	0.47 156	0.23 32	0.45 97	0.39 215	1.07 251	0.52 127	0.41 89	0.48 96	0.52 154	0.25 26	0.72 134	0.30 87	0.16 82	0.12 69	0.17 116	0.13 106	0.16 97	0.13 68

RSM	0.39 104	0.24 120	0.49 111	0.46 145	0.26 90	0.47 111	0.40 223	0.92 171	0.44 88	0.41 89	0.42 65	0.65 211	0.33 80	1.07 250	0.29 72	0.15 58	0.12 69	0.17 116	0.13 106	0.17 128	0.13 68

Replicate-Monster	0.41 121	0.26 171	2.03 553	0.36 9	0.21 11	0.46 104	0.23 48	0.67 87	0.48 104	0.42 98	0.27 23	0.31 45	0.30 61	0.98 224	0.24 5	0.14 46	0.10 9	0.14 12	0.11 9	0.13 13	0.28 423

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 88	0.23 99	0.54 148	0.50 213	0.28 143	0.36 45	0.22 37	1.02 217	0.39 70	0.42 98	0.64 149	0.36 71	0.51 207	0.39 6	0.29 72	0.18 172	0.12 69	0.17 116	0.13 106	0.18 163	0.18 223

SGD-Stereo	0.32 63	0.20 40	0.40 44	0.38 47	0.19 2	0.43 87	0.22 37	0.64 71	0.33 41	0.42 98	0.34 43	0.27 22	0.35 98	1.15 270	0.30 87	0.20 256	0.10 9	0.15 55	0.13 106	0.17 128	0.13 68

AEACV	0.37 94	0.24 120	0.52 136	0.47 156	0.51 429	0.37 49	0.38 200	0.65 75	0.53 131	0.42 98	0.56 130	0.46 114	0.60 257	0.53 57	0.30 87	0.16 82	0.13 143	0.18 154	0.15 155	0.17 128	0.14 99

EGLCR-Stereo	0.37 94	0.22 82	0.51 127	0.43 96	0.26 90	0.44 93	0.22 37	0.99 206	0.48 104	0.42 98	0.42 65	0.67 218	0.29 55	0.86 187	0.33 128	0.17 130	0.12 69	0.19 179	0.17 218	0.17 128	0.15 136

CroCo-Stereo	0.40 113	0.31 313	0.73 282	0.58 360	0.27 118	0.26 4	0.33 135	0.95 192	0.81 223	0.42 98	0.47 91	0.65 211	0.47 175	0.39 6	0.34 145	0.18 172	0.15 266	0.16 87	0.14 136	0.19 207	0.16 169
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
3.5w_stereo	0.33 72	0.25 148	0.45 89	0.37 23	0.24 52	0.54 182	0.35 155	0.66 81	0.36 57	0.43 104	0.44 79	0.29 34	0.34 90	0.77 150	0.39 197	0.11 1	0.09 1	0.15 55	0.11 9	0.14 45	0.13 68

2w_stereo	0.32 63	0.24 120	0.45 89	0.39 57	0.22 23	0.46 104	0.47 309	0.69 89	0.42 81	0.43 104	0.50 108	0.24 9	0.45 158	0.47 33	0.29 72	0.12 9	0.10 9	0.15 55	0.12 67	0.15 73	0.13 68

Occ-G	0.42 125	0.21 61	0.48 104	0.41 81	0.26 90	0.42 78	0.62 423	0.77 113	0.49 106	0.43 104	0.66 154	1.02 353	0.46 165	0.78 155	0.41 216	0.16 82	0.13 143	0.18 154	0.13 106	0.16 97	0.16 169

plain	0.46 159	0.27 201	1.01 420	0.50 213	0.40 347	0.35 38	0.37 193	0.87 152	0.56 137	0.43 104	0.76 186	0.42 95	0.40 128	1.13 267	0.45 254	0.21 292	0.15 266	0.24 341	0.19 259	0.24 348	0.16 169

ITERv19	0.28 26	0.19 25	0.37 12	0.37 23	0.22 23	0.28 10	0.23 48	0.48 9	0.35 53	0.44 108	0.53 116	0.27 22	0.29 55	0.56 72	0.29 72	0.13 29	0.10 9	0.13 1	0.12 67	0.14 45	0.11 2

3w_stereo	0.33 72	0.25 148	0.52 136	0.40 67	0.21 11	0.53 174	0.54 364	0.65 75	0.46 97	0.44 108	0.48 96	0.23 4	0.45 158	0.46 25	0.29 72	0.12 9	0.10 9	0.15 55	0.12 67	0.15 73	0.15 136

monsterstereo	0.34 76	0.20 40	0.44 76	0.45 135	0.35 280	0.27 9	0.29 100	0.53 23	0.51 120	0.44 108	0.61 141	0.26 17	0.25 26	1.19 282	0.27 43	0.13 29	0.11 32	0.15 55	0.12 67	0.15 73	0.10 1

fffft	0.38 100	0.23 99	0.51 127	0.44 121	0.32 234	0.43 87	0.48 320	0.76 110	0.36 57	0.44 108	0.34 43	0.38 86	0.31 69	1.31 309	0.32 110	0.14 46	0.11 32	0.19 179	0.15 155	0.16 97	0.16 169
1: 1. 1
IGEV-BASED-STEREO-	0.70 322	3.18 620	2.55 573	0.39 57	0.23 32	0.44 93	0.23 48	0.63 69	0.42 81	0.44 108	0.44 79	0.34 62	0.28 49	0.56 72	0.29 72	1.35 594	0.10 9	0.22 283	0.19 259	0.46 520	1.31 594

LoS_RVC	0.42 125	0.26 171	0.40 44	0.44 121	0.82 546	0.51 161	0.44 275	0.64 71	0.41 78	0.44 108	0.78 190	0.44 101	0.47 175	0.56 72	0.36 165	0.13 29	0.12 69	0.14 12	0.10 2	0.13 13	0.84 578

CES	0.48 172	0.20 40	0.37 12	0.39 57	1.39 590	0.55 191	0.35 155	0.98 204	0.66 177	0.44 108	0.66 154	0.35 66	0.27 42	0.56 72	0.33 128	0.15 58	0.13 143	0.15 55	0.10 2	0.19 207	1.46 596

ProNet	0.43 131	0.28 223	0.58 178	0.43 96	0.30 185	0.56 198	0.52 350	1.00 210	0.58 140	0.44 108	0.49 105	0.43 98	0.43 145	1.28 303	0.36 165	0.15 58	0.13 143	0.19 179	0.16 197	0.17 128	0.16 169

sCroCo_RVC	0.49 178	0.40 432	1.02 427	0.65 444	0.60 480	0.52 165	0.40 223	0.83 145	0.61 150	0.44 108	0.74 182	0.49 136	0.50 203	0.63 106	0.48 280	0.26 416	0.27 483	0.23 321	0.22 365	0.29 416	0.25 377

FlowAnything_test	0.39 104	0.26 171	0.61 193	0.59 373	0.33 255	0.62 237	0.36 171	0.62 65	0.40 74	0.45 117	0.36 47	0.45 109	0.37 115	0.53 57	0.48 280	0.24 365	0.18 362	0.28 431	0.33 512	0.21 284	0.19 263

2.25w	0.32 63	0.24 120	0.48 104	0.37 23	0.24 52	0.45 97	0.25 62	0.62 65	0.40 74	0.45 117	0.58 136	0.27 22	0.32 76	0.74 144	0.35 155	0.12 9	0.10 9	0.14 12	0.12 67	0.13 13	0.14 99

4.5_new	0.29 40	0.25 148	0.41 53	0.36 9	0.23 32	0.52 165	0.36 171	0.56 37	0.34 48	0.45 117	0.42 65	0.27 22	0.25 26	0.40 8	0.24 5	0.13 29	0.10 9	0.15 55	0.13 106	0.16 97	0.12 29

4.5w-stereo	0.29 40	0.25 148	0.41 53	0.36 9	0.23 32	0.52 165	0.36 171	0.56 37	0.34 48	0.45 117	0.42 65	0.27 22	0.25 26	0.40 8	0.24 5	0.13 29	0.10 9	0.15 55	0.13 106	0.16 97	0.12 29

MIF-Stereo (partial)	0.45 152	0.25 148	0.70 252	0.50 213	0.52 441	0.35 38	0.26 76	0.91 168	0.59 148	0.45 117	0.71 172	0.51 147	0.51 207	1.11 261	0.45 254	0.20 256	0.16 309	0.23 321	0.20 291	0.24 348	0.18 223

DA	0.43 131	0.23 99	0.49 111	0.50 213	0.25 77	1.08 434	0.44 275	1.18 285	0.58 140	0.46 122	0.64 149	0.54 162	0.47 175	0.46 25	0.32 110	0.19 217	0.13 143	0.19 179	0.13 106	0.18 163	0.14 99

GGEV	0.43 131	0.23 99	0.49 111	0.50 213	0.25 77	1.08 434	0.44 275	1.18 285	0.58 140	0.46 122	0.64 149	0.54 162	0.47 175	0.46 25	0.32 110	0.19 217	0.13 143	0.19 179	0.13 106	0.18 163	0.14 99

SMoEStereo_RVC	0.39 104	0.25 148	0.50 120	0.45 135	0.30 185	0.61 228	0.36 171	0.72 98	0.45 90	0.46 122	0.43 75	0.42 95	0.35 98	1.39 337	0.29 72	0.15 58	0.12 69	0.20 217	0.15 155	0.16 97	0.15 136

rvit_stereo_ft	0.47 166	0.35 396	0.87 363	0.67 463	0.42 360	0.40 63	0.59 414	0.81 135	0.74 200	0.46 122	0.55 127	0.57 179	0.49 197	0.65 114	0.50 294	0.25 393	0.17 340	0.22 283	0.22 365	0.24 348	0.17 197

MGS-Stereo	0.42 125	0.26 171	0.58 178	0.44 121	0.28 143	0.50 143	0.34 147	0.57 47	0.83 229	0.46 122	1.31 391	0.52 154	0.33 80	0.65 114	0.36 165	0.19 217	0.16 309	0.18 154	0.15 155	0.17 128	0.16 169

2.75w_new	0.31 58	0.23 99	0.43 70	0.35 4	0.23 32	0.42 78	0.42 243	0.54 28	0.35 53	0.47 127	0.43 75	0.24 9	0.30 61	0.66 116	0.33 128	0.12 9	0.10 9	0.14 12	0.11 9	0.13 13	0.12 29

3.25w_new	0.32 63	0.21 61	0.45 89	0.38 47	0.23 32	0.52 165	0.34 147	0.65 75	0.39 70	0.47 127	0.45 85	0.32 48	0.35 98	0.61 101	0.27 43	0.12 9	0.10 9	0.14 12	0.11 9	0.12 1	0.12 29

3.25w	0.32 63	0.21 61	0.45 89	0.37 23	0.23 32	0.52 165	0.34 147	0.65 75	0.39 70	0.47 127	0.45 85	0.32 48	0.35 98	0.61 101	0.27 43	0.12 9	0.10 9	0.14 12	0.11 9	0.12 1	0.12 29

monsters	0.34 76	0.20 40	0.41 53	0.39 57	0.36 292	0.34 34	0.27 84	0.66 81	0.43 83	0.47 127	0.40 60	0.22 2	0.23 16	1.33 317	0.25 15	0.13 29	0.10 9	0.14 12	0.11 9	0.13 13	0.13 68

Pointernet	0.37 94	0.20 40	0.57 172	0.43 96	0.28 143	0.51 161	0.27 84	0.93 180	0.61 150	0.47 127	0.63 146	0.49 136	0.38 122	0.49 43	0.33 128	0.17 130	0.13 143	0.14 12	0.11 9	0.13 13	0.12 29

AE-Stereo	0.49 178	0.27 201	0.67 229	0.60 385	0.39 336	0.67 273	0.46 302	1.18 285	1.09 339	0.47 127	0.75 184	0.69 225	0.47 175	0.59 84	0.40 205	0.16 82	0.15 266	0.21 252	0.20 291	0.19 207	0.15 136

IGEVStereo-DCA	0.46 159	0.28 223	0.56 162	0.43 96	0.33 255	0.49 129	0.42 243	0.87 152	0.50 111	0.47 127	0.48 96	0.48 127	0.46 165	2.03 440	0.30 87	0.19 217	0.14 202	0.19 179	0.15 155	0.16 97	0.18 223

rrr	0.46 159	0.28 223	0.73 282	0.43 96	0.33 255	0.49 129	0.38 200	0.76 110	0.50 111	0.47 127	0.48 96	0.48 127	0.46 165	2.03 440	0.30 87	0.19 217	0.14 202	0.19 179	0.15 155	0.16 97	0.16 169

depthmonostereo	0.41 121	0.23 99	0.53 142	0.47 156	0.23 32	0.61 228	0.35 155	1.00 210	0.76 208	0.48 135	0.65 153	0.47 121	0.49 197	0.67 120	0.37 177	0.16 82	0.15 266	0.16 87	0.14 136	0.16 97	0.15 136

rvit_stereo_0081	0.44 144	0.33 351	0.64 209	0.54 299	0.35 280	0.41 70	0.44 275	0.66 81	0.95 267	0.48 135	0.52 113	0.50 143	0.46 165	0.82 171	0.44 240	0.25 393	0.20 398	0.22 283	0.19 259	0.25 360	0.17 197

rvit_stereo_0082	0.44 144	0.33 351	0.64 209	0.54 299	0.35 280	0.41 70	0.44 275	0.66 81	0.95 267	0.48 135	0.52 113	0.50 143	0.46 165	0.82 171	0.44 240	0.25 393	0.20 398	0.22 283	0.19 259	0.25 360	0.17 197

MyStereo07	0.48 172	0.29 258	0.50 120	0.55 323	0.45 387	0.59 214	0.79 474	1.05 236	0.51 120	0.48 135	0.53 116	0.43 98	0.55 230	1.30 308	0.34 145	0.17 130	0.16 309	0.24 341	0.20 291	0.23 333	0.20 296

CAS	0.63 276	0.18 10	0.37 12	2.27 599	0.84 548	0.57 203	0.54 364	0.79 122	0.62 152	0.48 135	0.70 169	0.36 71	0.26 36	0.45 21	0.35 155	2.24 600	0.10 9	0.14 12	0.09 1	0.15 73	1.06 590

LoS	0.40 113	0.21 61	0.44 76	0.37 23	0.22 23	0.50 143	0.40 223	1.00 210	0.94 265	0.48 135	0.66 154	0.48 127	0.40 128	0.60 97	0.37 177	0.18 172	0.14 202	0.16 87	0.11 9	0.14 45	0.14 99
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
Zero-FE251	0.34 76	0.23 99	0.51 127	0.45 135	0.29 160	0.58 207	0.24 57	0.82 140	0.34 48	0.49 141	0.38 53	0.52 154	0.42 137	0.47 33	0.27 43	0.18 172	0.14 202	0.17 116	0.12 67	0.14 45	0.13 68

qwe	0.32 63	0.21 61	0.40 44	0.37 23	0.26 90	0.49 129	0.29 100	0.64 71	0.39 70	0.49 141	0.48 96	0.26 17	0.27 42	0.80 162	0.34 145	0.12 9	0.10 9	0.14 12	0.11 9	0.15 73	0.12 29

rvit_stereo_0083	0.47 166	0.33 351	0.81 336	0.56 337	0.36 292	0.50 143	0.44 275	0.68 88	0.95 267	0.49 141	0.57 133	0.55 167	0.49 197	0.88 192	0.46 268	0.25 393	0.25 468	0.24 341	0.20 291	0.24 348	0.17 197

ff7	0.43 131	0.27 201	0.56 162	0.44 121	0.33 255	0.50 143	0.42 243	0.87 152	0.50 111	0.49 141	0.53 116	0.44 101	0.48 188	1.38 332	0.33 128	0.17 130	0.12 69	0.21 252	0.15 155	0.18 163	0.18 223

ffff	0.43 131	0.27 201	0.56 162	0.44 121	0.33 255	0.50 143	0.42 243	0.87 152	0.50 111	0.49 141	0.53 116	0.44 101	0.48 188	1.38 332	0.33 128	0.17 130	0.12 69	0.21 252	0.15 155	0.18 163	0.18 223

11t	0.43 131	0.27 201	0.56 162	0.44 121	0.33 255	0.50 143	0.42 243	0.87 152	0.50 111	0.49 141	0.53 116	0.44 101	0.48 188	1.38 332	0.33 128	0.17 130	0.12 69	0.21 252	0.15 155	0.18 163	0.18 223

anonymousdsp	0.43 131	0.27 201	0.53 142	0.44 121	0.32 234	0.50 143	0.42 243	0.89 161	0.51 120	0.49 141	0.53 116	0.47 121	0.47 175	1.33 317	0.33 128	0.17 130	0.12 69	0.21 252	0.15 155	0.18 163	0.18 223

ccc-4	0.43 131	0.27 201	0.56 162	0.44 121	0.33 255	0.50 143	0.42 243	0.87 152	0.50 111	0.49 141	0.53 116	0.44 101	0.48 188	1.38 332	0.33 128	0.17 130	0.12 69	0.21 252	0.15 155	0.18 163	0.18 223

IGEV-Stereo	0.43 131	0.27 201	0.54 148	0.45 135	0.32 234	0.50 143	0.42 243	0.90 167	0.51 120	0.49 141	0.53 116	0.47 121	0.47 175	1.32 314	0.33 128	0.17 130	0.12 69	0.21 252	0.15 155	0.18 163	0.18 223
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
MSCF	0.38 100	0.25 148	0.52 136	0.47 156	0.25 77	0.62 237	0.37 193	0.81 135	0.47 101	0.50 150	0.71 172	0.32 48	0.65 286	0.54 61	0.28 63	0.19 217	0.12 69	0.17 116	0.14 136	0.17 128	0.14 99

rvit_stereo_0080	0.44 144	0.32 329	0.71 264	0.47 156	0.36 292	0.42 78	0.55 382	0.82 140	0.68 182	0.50 150	0.60 139	0.55 167	0.47 175	0.59 84	0.44 240	0.26 416	0.21 420	0.20 217	0.20 291	0.31 436	0.19 263

whm_eth	0.44 144	0.32 329	0.71 264	0.47 156	0.36 292	0.42 78	0.55 382	0.82 140	0.68 182	0.50 150	0.60 139	0.55 167	0.47 175	0.59 84	0.44 240	0.26 416	0.21 420	0.20 217	0.20 291	0.31 436	0.19 263

sAnonymous2	0.55 228	0.56 500	1.46 513	0.60 385	0.51 429	0.48 117	0.52 350	0.79 122	0.68 182	0.50 150	0.67 158	0.46 114	0.62 271	0.59 84	0.40 205	0.22 321	0.17 340	0.22 283	0.21 336	0.86 572	0.56 548

CroCo_RVC	0.55 228	0.56 500	1.46 513	0.60 385	0.51 429	0.48 117	0.52 350	0.79 122	0.68 182	0.50 150	0.67 158	0.46 114	0.62 271	0.59 84	0.40 205	0.22 321	0.17 340	0.22 283	0.21 336	0.86 572	0.56 548

GASTEREO	0.40 113	0.25 148	0.51 127	0.48 183	0.25 77	0.65 260	0.36 171	0.81 135	0.49 106	0.51 155	0.82 203	0.30 42	0.66 289	0.62 103	0.28 63	0.19 217	0.12 69	0.16 87	0.14 136	0.16 97	0.14 99

tt45	0.45 152	0.23 99	0.46 97	0.45 135	0.33 255	0.79 338	0.32 126	0.78 117	0.41 78	0.51 155	0.44 79	0.49 136	0.37 115	2.14 450	0.34 145	0.16 82	0.13 143	0.19 179	0.16 197	0.17 128	0.18 223

GLC_STEREO	0.39 104	0.25 148	0.41 53	0.54 299	0.23 32	0.48 117	0.30 110	0.73 100	0.58 140	0.52 157	0.73 178	0.51 147	0.31 69	0.64 107	0.42 227	0.17 130	0.20 398	0.23 321	0.19 259	0.21 284	0.17 197

water-stereo	0.39 104	0.20 40	0.48 104	0.44 121	0.27 118	0.50 143	0.26 76	0.92 171	0.51 120	0.53 158	0.78 190	0.55 167	0.49 197	0.42 12	0.42 227	0.16 82	0.15 266	0.17 116	0.15 155	0.16 97	0.15 136

MoCha-V2	0.40 113	0.20 40	0.49 111	0.50 213	0.21 11	0.44 93	0.33 135	0.93 180	0.53 131	0.53 158	0.53 116	0.42 95	0.58 253	1.09 255	0.27 43	0.14 46	0.12 69	0.15 55	0.12 67	0.17 128	0.15 136

test_xeample3	0.42 125	0.28 223	0.69 246	0.43 96	0.33 255	0.56 198	0.38 200	0.79 122	0.45 90	0.53 158	0.46 89	0.44 101	0.44 154	1.38 332	0.31 105	0.18 172	0.14 202	0.19 179	0.15 155	0.17 128	0.16 169

FSD	0.54 212	0.52 485	0.65 216	0.62 411	0.50 417	0.54 182	0.58 405	0.65 75	0.53 131	0.54 161	0.52 113	0.56 176	0.52 212	0.57 78	0.55 323	0.51 554	0.47 572	0.50 551	0.49 559	0.50 530	0.49 533

rvit_0105_6	0.53 196	0.37 413	0.98 409	0.65 444	0.38 326	0.51 161	0.51 339	0.77 113	1.20 411	0.54 161	0.55 127	0.65 211	0.53 218	0.94 212	0.44 240	0.32 477	0.32 520	0.28 431	0.24 401	0.28 405	0.21 313

UniTT-Stereo	0.36 88	0.23 99	0.59 185	0.48 183	0.36 292	0.40 63	0.32 126	0.53 23	0.49 106	0.54 161	0.55 127	0.36 71	0.31 69	0.58 82	0.51 299	0.20 256	0.15 266	0.17 116	0.15 155	0.19 207	0.15 136

rvit_0105_4	0.56 237	0.38 420	1.06 440	0.66 451	0.38 326	0.53 174	0.53 358	0.84 148	1.17 391	0.56 164	0.61 141	0.72 233	0.59 254	0.98 224	0.45 254	0.32 477	0.33 525	0.29 442	0.25 416	0.29 416	0.23 351

AIO-test1	0.56 237	0.25 148	0.55 158	0.64 430	0.78 534	0.80 346	0.36 171	1.18 285	1.34 476	0.57 165	0.88 215	0.61 197	0.50 203	1.12 265	0.35 155	0.17 130	0.17 340	0.22 283	0.24 401	0.18 163	0.23 351

tt1	0.62 269	0.32 329	0.51 127	0.54 299	0.26 90	1.16 453	0.48 320	0.95 192	2.47 582	0.57 165	0.77 188	0.49 136	0.81 346	1.55 371	0.32 110	0.20 256	0.12 69	0.24 341	0.15 155	0.19 207	0.20 296

HART	0.45 152	0.22 82	0.54 148	0.50 213	0.26 90	0.41 70	0.29 100	1.03 222	0.50 111	0.58 167	1.45 441	0.61 197	0.35 98	1.08 254	0.30 87	0.15 58	0.13 143	0.19 179	0.14 136	0.19 207	0.14 99

rvit_stereo_0081_aga	0.44 144	0.34 375	0.73 282	0.51 245	0.41 355	0.50 143	0.40 223	0.81 135	0.57 139	0.58 167	0.56 130	0.53 160	0.43 145	0.66 116	0.40 205	0.26 416	0.21 420	0.22 283	0.20 291	0.26 372	0.18 223

ACVNet-DCA	0.56 237	0.31 313	0.50 120	0.54 299	0.26 90	1.18 456	0.51 339	1.42 347	0.78 215	0.58 167	0.79 196	0.48 127	0.88 384	1.46 352	0.32 110	0.20 256	0.12 69	0.25 380	0.15 155	0.22 308	0.21 313

xx1	0.67 312	0.31 313	0.50 120	0.54 299	0.26 90	1.18 456	0.51 339	0.93 180	3.05 595	0.58 167	0.79 196	0.95 327	0.77 325	1.46 352	0.32 110	0.20 256	0.12 69	0.24 341	0.23 388	0.22 308	0.21 313

1test111	0.54 212	0.31 313	0.50 120	0.54 299	0.26 90	1.18 456	0.51 339	1.42 347	0.78 215	0.58 167	0.79 196	0.48 127	0.88 384	0.88 192	0.59 335	0.20 256	0.12 69	0.25 380	0.15 155	0.22 308	0.21 313

cc1	0.64 288	0.31 313	0.50 120	0.54 299	0.26 90	1.18 456	0.51 339	0.93 180	3.05 595	0.58 167	0.79 196	0.48 127	0.88 384	1.46 352	0.32 110	0.20 256	0.12 69	0.25 380	0.15 155	0.19 207	0.19 263

Selective-RAFT	0.52 186	0.28 223	0.79 330	0.55 323	0.27 118	0.91 385	0.33 135	0.80 130	0.88 243	0.58 167	0.63 146	0.81 259	0.77 325	1.29 307	0.48 280	0.19 217	0.14 202	0.17 116	0.15 155	0.19 207	0.17 197

CREStereo	0.39 104	0.21 61	0.38 23	0.34 1	0.22 23	0.53 174	0.29 100	0.77 113	1.11 348	0.58 167	0.71 172	0.51 147	0.41 131	0.54 61	0.34 145	0.18 172	0.13 143	0.15 55	0.10 2	0.14 45	0.14 99
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
MM-Stereo_test2	0.43 131	0.24 120	0.67 229	0.51 245	0.32 234	0.55 191	0.45 295	0.97 200	0.77 212	0.59 175	0.51 111	0.49 136	0.42 137	0.80 162	0.30 87	0.15 58	0.13 143	0.18 154	0.14 136	0.19 207	0.14 99

trnet	0.39 104	0.21 61	0.37 12	0.36 9	0.20 4	0.53 174	0.29 100	0.78 117	1.12 352	0.59 175	0.71 172	0.53 160	0.42 137	0.54 61	0.34 145	0.18 172	0.13 143	0.15 55	0.10 2	0.14 45	0.13 68

MC-Stereo	0.43 131	0.23 99	0.48 104	0.51 245	0.28 143	0.39 59	0.32 126	0.88 160	0.68 182	0.60 177	0.84 206	0.56 176	0.61 266	1.03 237	0.31 105	0.17 130	0.11 32	0.17 116	0.15 155	0.16 97	0.13 68

xyz-stereo-finetune	0.48 172	0.25 148	0.54 148	0.42 89	0.23 32	0.80 346	0.42 243	0.80 130	0.80 220	0.61 178	0.62 144	0.54 162	0.43 145	1.70 400	0.58 332	0.15 58	0.15 266	0.19 179	0.15 155	0.16 97	0.15 136

H2IRNET	0.56 237	0.26 171	0.66 224	0.47 156	0.35 280	0.41 70	0.26 76	0.92 171	1.17 391	0.61 178	1.28 381	1.08 368	0.86 374	0.99 228	0.63 352	0.19 217	0.16 309	0.22 283	0.25 416	0.21 284	0.18 223

Former-RAFT_DAM_RVC	0.46 159	0.36 406	0.71 264	0.47 156	0.36 292	0.67 273	0.35 155	0.78 117	1.12 352	0.61 178	0.62 144	0.39 89	0.39 124	0.71 131	0.39 197	0.20 256	0.17 340	0.22 283	0.18 236	0.23 333	0.19 263

MM-Stereo_test3	0.50 183	0.24 120	0.54 148	0.54 299	0.74 521	0.49 129	0.53 358	1.09 259	1.05 315	0.62 181	0.95 230	0.61 197	0.42 137	0.77 150	0.38 188	0.20 256	0.17 340	0.20 217	0.16 197	0.18 163	0.18 223

AIO-test2	0.57 244	0.28 223	0.63 202	0.61 399	0.58 469	0.79 338	0.51 339	1.18 285	1.40 508	0.63 182	1.15 330	0.51 147	0.43 145	1.09 255	0.35 155	0.21 292	0.17 340	0.26 399	0.30 487	0.20 243	0.19 263

rvit_0105_5	0.58 250	0.39 425	1.05 436	0.66 451	0.37 308	0.58 207	0.56 390	0.94 187	1.18 398	0.64 183	0.68 161	0.75 238	0.63 276	0.88 192	0.50 294	0.32 477	0.32 520	0.30 455	0.27 445	0.28 405	0.25 377

PMTNet	0.46 159	0.21 61	0.38 23	0.37 23	0.23 32	0.71 297	0.27 84	0.74 104	1.04 311	0.64 183	0.70 169	0.55 167	0.47 175	0.86 187	0.35 155	1.00 583	0.13 143	0.15 55	0.10 2	0.15 73	0.13 68

xyz-stereo-finetune2	0.58 250	0.27 201	0.57 172	0.40 67	0.24 52	1.09 439	0.32 126	0.79 122	0.53 131	0.65 185	1.07 284	0.58 184	0.80 342	2.47 482	0.80 409	0.16 82	0.15 266	0.21 252	0.17 218	0.16 97	0.17 197

GCAP-Stereo	0.40 113	0.28 223	0.68 233	0.47 156	0.25 77	0.53 174	0.32 126	0.82 140	0.58 140	0.65 185	0.69 165	0.58 184	0.42 137	0.47 33	0.29 72	0.17 130	0.14 202	0.17 116	0.13 106	0.17 128	0.14 99

XX-Stereo	0.63 276	0.26 171	1.90 548	0.81 529	0.67 502	0.43 87	0.23 48	1.03 222	0.58 140	0.65 185	1.56 473	1.41 451	0.39 124	1.28 303	0.35 155	0.20 256	0.14 202	0.20 217	0.19 259	0.18 163	0.14 99

DLNR-FE	23.17 634	48.55 676	42.94 663	176.85 676	78.48 671	0.35 38	0.21 27	23.51 660	0.75 201	0.66 188	0.86 209	0.59 191	0.30 61	1.55 371	0.44 240	9.85 634	0.12 69	0.18 154	0.14 136	76.92 675	0.16 169

DLNR_Zeroshot_test	23.17 634	48.52 675	43.29 664	176.68 675	78.69 672	0.35 38	0.21 27	23.41 659	0.75 201	0.66 188	0.86 209	0.59 191	0.30 61	1.56 374	0.44 240	9.57 632	0.12 69	0.18 154	0.14 136	76.92 675	0.16 169

RCA-Stereo	0.50 183	0.23 99	0.58 178	0.48 183	0.33 255	0.55 191	0.45 295	0.97 200	1.38 498	0.68 190	1.05 278	0.63 205	0.80 342	0.59 84	0.32 110	0.17 130	0.12 69	0.17 116	0.14 136	0.16 97	0.14 99

HH	0.63 276	0.30 278	0.77 319	0.50 213	0.32 234	0.49 129	0.46 302	1.65 413	0.64 160	0.69 191	1.09 294	1.63 495	0.85 366	1.90 426	0.37 177	0.18 172	0.13 143	0.19 179	0.17 218	0.19 207	0.16 169

HanStereo	0.63 276	0.30 278	0.77 319	0.50 213	0.32 234	0.49 129	0.46 302	1.65 413	0.64 160	0.69 191	1.09 294	1.63 495	0.85 366	1.90 426	0.37 177	0.18 172	0.13 143	0.19 179	0.17 218	0.19 207	0.16 169

RAFT+CT+SA	0.58 250	0.29 258	0.60 190	0.66 451	0.37 308	0.42 78	0.55 382	1.27 316	1.03 306	0.70 193	1.22 355	0.60 193	0.70 299	1.64 387	0.41 216	0.18 172	0.13 143	0.22 283	0.22 365	0.21 284	0.18 223

RALCasStereoNet	0.54 212	0.30 278	0.66 224	0.59 373	0.51 429	0.61 228	0.52 350	0.94 187	0.93 262	0.70 193	1.01 255	0.78 249	0.44 154	1.33 317	0.47 275	0.20 256	0.16 309	0.18 154	0.16 197	0.20 243	0.19 263

WCG-NET（raft）	0.45 152	0.21 61	0.55 158	0.40 67	0.24 52	0.50 143	0.36 171	0.73 100	1.09 339	0.71 195	0.76 186	0.92 313	0.51 207	0.84 178	0.34 145	0.16 82	0.12 69	0.15 55	0.14 136	0.14 45	0.14 99

CAS++	0.47 166	0.31 313	0.56 162	0.47 156	0.32 234	0.42 78	0.28 93	1.76 445	0.72 194	0.71 195	0.72 176	0.37 79	0.28 49	0.69 123	0.33 128	0.27 432	0.22 438	0.26 399	0.21 336	0.29 416	0.19 263
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
StereoVision	0.65 296	0.34 375	0.86 352	0.59 373	0.40 347	0.50 143	0.41 239	1.09 259	0.93 262	0.71 195	2.50 566	0.82 264	0.57 244	1.03 237	0.49 288	0.25 393	0.28 491	0.29 442	0.28 466	0.36 468	0.20 296

EKT-Stereo	0.53 196	0.30 278	0.73 282	0.58 360	0.60 480	0.51 161	0.48 320	0.94 187	0.90 250	0.71 195	0.88 215	0.77 245	0.43 145	1.07 250	0.40 205	0.22 321	0.16 309	0.21 252	0.18 236	0.20 243	0.22 331

EAI-Stereo	0.65 296	0.28 223	0.69 246	0.53 284	0.27 118	0.60 222	0.40 223	2.28 567	0.64 160	0.71 195	3.18 579	0.57 179	0.43 145	1.06 246	0.41 216	0.18 172	0.13 143	0.17 116	0.17 218	0.17 128	0.17 197

Anonymous3	0.61 265	0.44 450	1.11 457	0.59 373	0.49 410	0.93 396	0.65 432	0.93 180	0.81 223	0.72 200	0.88 215	0.65 211	0.69 294	1.06 246	0.53 313	0.35 504	0.30 506	0.26 399	0.26 434	0.31 436	0.27 411

testlalala_base	0.77 371	0.40 432	0.70 252	0.65 444	0.50 417	0.79 338	0.28 93	1.50 368	0.51 120	0.73 201	0.90 219	0.69 225	0.54 223	0.66 116	0.40 205	2.82 606	0.14 202	0.17 116	0.12 67	2.68 602	0.19 263

riskmin	0.56 237	0.27 201	0.60 190	0.43 96	0.31 211	0.83 363	0.42 243	1.14 274	1.04 311	0.73 201	0.75 184	1.11 384	1.01 446	0.81 168	0.51 299	0.20 256	0.14 202	0.24 341	0.15 155	0.24 348	0.25 377

WCG-NET	0.42 125	0.21 61	0.54 148	0.40 67	0.25 77	0.47 111	0.32 126	0.73 100	1.15 379	0.76 203	0.73 178	0.58 184	0.45 158	0.60 97	0.34 145	0.15 58	0.11 32	0.16 87	0.14 136	0.15 73	0.13 68

rvit_stereo_0075_2	0.64 288	0.46 459	1.05 436	0.66 451	0.66 498	0.53 174	0.48 320	1.20 297	1.12 352	0.76 203	0.92 223	0.78 249	0.53 218	1.03 237	0.59 335	0.37 512	0.28 491	0.40 529	0.31 494	0.37 472	0.32 460

test_5	0.65 296	0.30 278	0.75 302	0.67 463	0.50 417	0.92 392	0.52 350	1.39 341	1.12 352	0.76 203	1.11 306	1.00 344	0.90 391	1.53 367	0.45 254	0.18 172	0.13 143	0.23 321	0.22 365	0.21 284	0.19 263

raft+_RVC	0.53 196	0.26 171	0.54 148	0.60 385	0.47 405	0.54 182	0.54 364	1.27 316	0.99 291	0.76 203	1.03 273	0.70 229	0.56 235	0.93 209	0.47 275	0.18 172	0.14 202	0.19 179	0.18 236	0.18 163	0.15 136

XX-TBD	0.46 159	0.70 538	0.35 1	0.79 523	0.25 77	0.58 207	0.26 76	0.69 89	1.27 446	0.76 203	1.00 249	0.45 109	0.33 80	0.47 33	0.37 177	0.19 217	0.15 266	0.15 55	0.11 9	0.17 128	0.14 99

DilatedVolume-Stereo	0.43 131	0.21 61	0.55 158	0.43 96	0.32 234	0.72 300	0.29 100	0.80 130	0.51 120	0.77 208	0.73 178	0.48 127	0.40 128	1.13 267	0.39 197	0.15 58	0.14 202	0.15 55	0.14 136	0.16 97	0.14 99

AIO-Stereo-zeroshot	0.72 331	0.35 396	1.70 533	0.49 201	0.56 457	0.63 241	0.38 200	2.41 578	0.65 175	0.77 208	1.07 284	1.82 523	0.95 416	0.93 209	0.43 237	0.20 256	0.13 143	0.21 252	0.25 416	0.28 405	0.26 401

anonymousdsp2	0.53 196	0.27 201	0.74 298	0.48 183	0.29 160	0.76 319	0.47 309	1.61 404	0.82 228	0.77 208	0.77 188	0.75 238	0.47 175	1.03 237	0.40 205	0.18 172	0.13 143	0.18 154	0.13 106	0.19 207	0.18 223

DCRE	0.82 397	0.26 171	0.70 252	0.58 360	0.44 380	0.54 182	0.48 320	0.95 192	0.78 215	0.78 211	7.33 611	0.86 284	0.52 212	0.76 146	0.41 216	0.16 82	0.16 309	0.19 179	0.17 218	0.18 163	0.17 197

dd	0.59 256	0.48 468	0.97 406	0.55 323	0.32 234	0.64 244	0.47 309	1.02 217	1.34 476	0.78 211	0.86 209	0.58 184	0.54 223	1.01 233	0.86 426	0.28 446	0.18 362	0.26 399	0.19 259	0.32 445	0.24 365

test-1	0.52 186	0.26 171	1.04 435	0.56 337	0.32 234	0.61 228	0.38 200	1.10 262	0.91 255	0.78 211	1.01 255	0.77 245	0.52 212	0.60 97	0.42 227	0.17 130	0.14 202	0.20 217	0.17 218	0.20 243	0.23 351

iRaft-Stereo_5w	0.85 412	0.29 258	0.91 384	0.53 284	0.43 371	0.49 129	0.68 445	0.99 206	0.87 239	0.79 214	1.34 407	1.46 463	0.91 394	5.11 547	1.11 470	0.17 130	0.14 202	0.22 283	0.18 236	0.20 243	0.20 296

TRStereo	0.60 259	0.60 518	0.97 406	0.74 509	0.67 502	0.46 104	0.38 200	1.85 475	0.89 246	0.79 214	0.80 201	0.88 292	0.39 124	1.10 258	0.41 216	0.23 348	0.15 266	0.23 321	0.24 401	0.17 128	0.15 136

qqq	0.57 244	0.34 375	0.71 264	0.47 156	0.27 118	0.64 244	0.62 423	1.42 347	0.78 215	0.80 216	0.92 223	0.95 327	0.77 325	0.88 192	0.59 335	0.21 292	0.20 398	0.24 341	0.23 388	0.22 308	0.21 313

CREStereo++_RVC	0.47 166	0.21 61	0.38 23	0.45 135	0.38 326	0.45 97	0.25 62	0.75 107	1.29 455	0.80 216	1.21 353	0.47 121	0.37 115	0.53 57	0.44 240	0.16 82	0.11 32	0.15 55	0.80 588	0.18 163	0.11 2
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
TestStereo	0.64 288	0.39 425	0.71 264	0.51 245	0.27 118	0.56 198	0.42 243	1.03 222	0.91 255	0.80 216	1.00 249	0.68 220	0.52 212	3.25 511	0.45 254	0.22 321	0.15 266	0.24 341	0.18 236	0.27 386	0.16 169

111	0.60 259	0.23 99	0.70 252	0.43 96	0.24 52	0.72 300	0.42 243	1.18 285	1.41 513	0.80 216	1.38 421	1.10 380	0.79 336	0.96 215	0.58 332	0.18 172	0.13 143	0.17 116	0.15 155	0.17 128	0.19 263

ACV-stereo	0.99 453	0.51 481	1.41 504	0.56 337	0.41 355	2.43 572	0.57 401	1.15 276	1.18 398	0.81 220	1.01 255	3.39 587	2.14 579	1.60 380	1.07 461	0.27 432	0.22 438	0.22 283	0.22 365	0.28 405	0.32 460

x	0.54 212	0.31 313	0.61 193	0.47 156	0.30 185	0.67 273	0.47 309	1.53 383	0.79 219	0.81 220	0.83 204	0.78 249	0.70 299	0.70 127	0.62 348	0.21 292	0.19 380	0.22 283	0.19 259	0.21 284	0.20 296

UDGNet	0.72 331	1.17 580	0.80 335	0.77 519	0.41 355	0.77 327	0.38 200	0.97 200	1.34 476	0.81 220	0.88 215	0.71 232	0.60 257	1.21 286	0.54 319	0.52 555	0.19 380	1.02 590	0.26 434	0.71 566	0.31 453

s12784h	0.52 186	0.20 40	0.38 23	0.41 81	0.19 2	0.96 407	0.34 147	1.17 280	1.25 435	0.81 220	0.90 219	0.63 205	0.50 203	1.45 350	0.42 227	0.14 46	0.12 69	0.17 116	0.11 9	0.18 163	0.11 2

rvit_0105_3	0.63 276	0.44 450	1.08 449	0.72 497	0.40 347	0.64 244	0.71 454	1.03 222	1.17 391	0.82 224	0.70 169	0.80 255	0.70 299	0.91 200	0.56 326	0.35 504	0.34 527	0.34 496	0.32 502	0.27 386	0.28 423

GMStereo	0.55 228	0.45 457	0.94 394	0.50 213	0.32 234	0.64 244	0.43 262	1.00 210	1.40 508	0.82 224	0.73 178	0.51 147	0.45 158	0.85 183	0.55 323	0.24 365	0.15 266	0.20 217	0.21 336	0.31 436	0.24 365
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
tg	0.52 186	0.24 120	0.61 193	0.49 201	0.30 185	0.90 381	0.29 100	1.07 251	0.83 229	0.83 226	1.02 263	0.62 202	0.43 145	1.35 322	0.41 216	0.17 130	0.12 69	0.22 283	0.20 291	0.17 128	0.15 136

CASnet	0.41 121	0.25 148	0.48 104	0.50 213	0.20 4	0.50 143	0.36 171	0.81 135	0.80 220	0.83 226	0.68 161	0.48 127	0.31 69	0.54 61	0.32 110	0.18 172	0.12 69	0.27 416	0.22 365	0.23 333	0.14 99
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
PSMNet-ADL	0.72 331	0.35 396	0.62 199	0.69 478	0.46 399	1.14 445	0.44 275	1.37 334	1.01 299	0.83 226	1.17 338	1.33 436	0.96 423	1.43 346	0.95 442	0.33 486	0.22 438	0.21 252	0.23 388	0.27 386	0.29 429

MM-Stereo_test1	0.49 178	0.24 120	0.56 162	0.51 245	0.30 185	0.50 143	0.54 364	0.91 168	1.03 306	0.84 229	0.69 165	0.54 162	0.60 257	1.16 274	0.33 128	0.18 172	0.16 309	0.20 217	0.17 218	0.19 207	0.15 136

11t1	0.52 186	0.28 223	0.68 233	0.51 245	0.28 143	0.83 363	0.39 215	1.22 306	0.63 155	0.84 229	0.74 182	0.68 220	0.68 291	0.91 200	0.57 329	0.21 292	0.18 362	0.19 179	0.16 197	0.20 243	0.21 313

ToySt	0.66 303	0.33 351	1.23 475	0.51 245	0.33 255	0.86 375	0.68 445	1.10 262	0.97 279	0.84 229	1.08 289	1.25 415	0.94 411	1.01 233	0.74 383	0.19 217	0.19 380	0.24 341	0.24 401	0.27 386	0.23 351

rafts_anoy	0.52 186	0.29 258	0.59 185	0.59 373	0.50 417	0.53 174	0.40 223	1.11 268	1.03 306	0.84 229	0.83 204	0.68 220	0.54 223	0.72 134	0.51 299	0.19 217	0.14 202	0.24 341	0.26 434	0.21 284	0.18 223

iRaftStereo_RVC	0.47 166	0.26 171	0.64 209	0.50 213	0.29 160	0.53 174	0.33 135	1.05 236	0.77 212	0.84 229	1.00 249	0.55 167	0.37 115	0.81 168	0.40 205	0.17 130	0.12 69	0.22 283	0.20 291	0.19 207	0.15 136

model_zeroshot	0.48 172	0.29 258	0.86 352	0.51 245	0.36 292	0.69 285	0.37 193	1.12 270	0.62 152	0.85 234	0.84 206	0.66 215	0.37 115	0.73 138	0.34 145	0.20 256	0.16 309	0.19 179	0.16 197	0.17 128	0.16 169

Any-RAFT	0.53 196	0.24 120	0.47 100	0.47 156	0.27 118	1.00 419	0.25 62	1.58 395	1.05 315	0.85 234	0.99 245	1.06 362	0.47 175	0.70 127	0.32 110	0.18 172	0.13 143	0.16 87	0.13 106	0.16 97	0.16 169

FACV-RUCA	0.63 276	0.34 375	0.82 339	0.62 411	0.65 495	0.81 355	0.41 239	1.44 354	1.07 324	0.86 236	1.14 322	0.61 197	0.69 294	0.80 162	0.53 313	0.28 446	0.19 380	0.47 546	0.21 336	0.35 461	0.25 377

GCAP-BAT	0.49 178	0.31 313	0.64 209	0.41 81	0.46 399	0.70 292	0.35 155	0.77 113	0.64 160	0.86 236	1.00 249	0.77 245	0.37 115	1.18 280	0.36 165	0.18 172	0.14 202	0.18 154	0.13 106	0.17 128	0.15 136

test_sample2	0.62 269	0.29 258	0.74 298	0.50 213	0.28 143	0.80 346	0.61 420	1.61 404	1.00 296	0.88 238	0.99 245	0.94 318	0.83 359	1.16 274	0.51 299	0.23 348	0.18 362	0.22 283	0.21 336	0.23 333	0.22 331

gcap-zeroshot	0.53 196	0.28 223	0.89 377	0.49 201	0.28 143	0.76 319	0.37 193	1.34 328	0.73 198	0.89 239	0.67 158	1.35 441	0.51 207	0.79 159	0.33 128	0.18 172	0.15 266	0.18 154	0.15 155	0.17 128	0.16 169

FADNet_RVC	0.83 403	0.51 481	1.83 546	0.54 299	0.42 360	1.19 460	0.46 302	1.51 375	1.09 339	0.89 239	1.24 361	0.91 304	0.87 379	2.11 448	1.11 470	0.27 432	0.22 438	0.31 461	0.28 466	0.43 504	0.38 494

Reg-Stereo(zero)	0.44 144	0.22 82	0.45 89	0.43 96	0.23 32	0.38 55	0.25 62	0.76 110	1.08 330	0.90 241	0.78 190	0.90 301	0.47 175	0.70 127	0.36 165	0.15 58	0.12 69	0.15 55	0.12 67	0.15 73	0.15 136

test_sample1	0.61 265	0.29 258	0.75 302	0.50 213	0.31 211	0.76 319	0.48 320	1.59 397	0.84 233	0.90 241	0.94 229	0.88 292	0.95 416	1.16 274	0.67 363	0.22 321	0.18 362	0.20 217	0.19 259	0.21 284	0.21 313

testlalala2	0.58 250	0.27 201	0.68 233	1.72 592	1.27 588	0.68 280	0.42 243	0.93 180	0.70 188	0.90 241	0.93 226	0.76 242	0.34 90	0.52 52	0.40 205	0.18 172	0.15 266	0.17 116	0.13 106	0.17 128	0.17 197

ICVP	0.63 276	0.33 351	0.57 172	0.61 399	0.40 347	0.80 346	0.58 405	1.61 404	0.89 246	0.90 241	1.24 361	0.88 292	0.73 309	0.72 134	0.88 428	0.29 457	0.21 420	0.22 283	0.21 336	0.24 348	0.27 411
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
FADNet-RVC	0.88 422	0.67 530	1.93 550	0.60 385	0.48 406	0.91 385	0.60 418	1.71 430	1.18 398	0.90 241	0.96 233	1.36 443	0.92 397	2.25 463	1.17 479	0.30 462	0.29 502	0.32 477	0.32 502	0.41 493	0.35 477

MyStereo04	0.67 312	0.29 258	1.07 445	0.55 323	0.45 387	0.59 214	0.79 474	1.50 368	1.40 508	0.91 246	0.91 221	0.74 235	0.86 374	1.52 363	0.62 348	0.17 130	0.16 309	0.24 341	0.20 291	0.23 333	0.20 296

MSKI-zero shot	0.55 228	0.26 171	0.57 172	0.51 245	0.26 90	0.69 285	0.28 93	1.18 285	0.64 160	0.91 246	1.32 398	0.82 264	0.33 80	1.92 428	0.32 110	0.17 130	0.12 69	0.17 116	0.13 106	0.16 97	0.16 169

test_4	0.53 196	0.22 82	0.56 162	0.54 299	0.32 234	0.64 244	0.39 215	0.80 130	0.62 152	0.92 248	1.87 526	0.68 220	0.42 137	1.16 274	0.37 177	0.15 58	0.13 143	0.20 217	0.22 365	0.20 243	0.15 136

TANstereo	0.44 144	0.21 61	0.44 76	0.41 81	0.21 11	0.65 260	0.26 76	0.79 122	0.83 229	0.93 249	0.98 243	0.51 147	0.46 165	0.54 61	0.35 155	0.18 172	0.24 459	0.16 87	0.13 106	0.16 97	0.26 401

ACVNet	0.63 276	0.31 313	0.54 148	0.54 299	0.36 292	0.80 346	0.46 302	1.37 334	1.07 324	0.93 249	1.30 385	1.08 368	0.85 366	0.80 162	0.94 438	0.21 292	0.19 380	0.21 252	0.18 236	0.22 308	0.18 223

CFNet-ft	0.72 331	0.32 329	0.54 148	0.66 451	0.54 448	0.83 363	0.55 382	1.37 334	1.15 379	0.93 249	1.28 381	1.57 482	0.97 426	1.35 322	0.81 411	0.26 416	0.20 398	0.33 486	0.25 416	0.30 427	0.23 351

FADNet	0.92 432	0.61 520	1.81 542	0.62 411	0.55 454	0.96 407	0.57 401	1.78 453	1.33 473	0.93 249	1.01 255	1.36 443	1.01 446	2.71 492	0.75 388	0.33 486	0.34 527	0.31 461	0.34 518	0.59 550	0.40 498

CFNet_RVC	0.72 331	0.32 329	0.54 148	0.66 451	0.54 448	0.83 363	0.55 382	1.37 334	1.15 379	0.93 249	1.28 381	1.57 482	0.97 426	1.35 322	0.81 411	0.26 416	0.20 398	0.33 486	0.25 416	0.30 427	0.23 351

PSMNet-RUCA	1.02 467	0.97 563	1.44 506	1.23 584	1.10 571	1.40 494	0.62 423	1.69 423	1.38 498	0.94 254	1.53 462	0.97 335	0.83 359	1.17 278	0.93 436	0.69 576	0.34 527	0.99 588	0.60 577	0.97 577	0.64 565

LL-Strereo2	0.52 186	0.33 351	0.69 246	0.52 266	0.37 308	0.70 292	0.30 110	1.13 273	0.67 178	0.94 254	0.78 190	0.91 304	0.42 137	1.05 245	0.42 227	0.17 130	0.16 309	0.29 442	0.25 416	0.21 284	0.16 169

AIO-Stereo-zeroshot1	0.98 451	0.39 425	3.21 582	0.50 213	0.63 490	0.64 244	0.39 215	2.36 573	0.75 201	0.95 256	4.63 595	1.81 520	0.56 235	0.96 215	0.41 216	0.18 172	0.13 143	0.21 252	0.26 434	0.32 445	0.35 477

GANet-ADL	0.60 259	0.35 396	0.72 270	0.64 430	0.40 347	0.68 280	0.51 339	1.49 364	1.12 352	0.95 256	1.08 289	0.91 304	0.57 244	0.76 146	0.55 323	0.26 416	0.18 362	0.18 154	0.16 197	0.23 333	0.25 377

RAFT-Test	0.54 212	0.25 148	0.64 209	0.47 156	0.30 185	0.97 411	0.27 84	1.24 312	0.81 223	0.96 258	1.12 313	1.28 426	0.48 188	0.71 131	0.36 165	0.17 130	0.13 143	0.17 116	0.14 136	0.16 97	0.16 169

Anonymous_2	1.30 512	0.55 496	0.82 339	0.52 266	0.58 469	1.01 420	0.64 430	1.25 314	0.97 279	0.96 258	0.78 190	1.33 436	1.29 508	1.03 237	0.74 383	0.62 571	0.64 592	1.06 591	9.63 632	1.16 586	0.49 533

SA	0.66 303	0.30 278	0.82 339	0.61 399	0.30 185	0.58 207	0.38 200	1.44 354	1.30 461	0.96 258	1.36 414	0.66 215	0.95 416	1.85 422	0.42 227	0.19 217	0.15 266	0.25 380	0.23 388	0.21 284	0.17 197

TestStereo1	0.63 276	0.28 223	0.75 302	0.76 516	0.31 211	0.48 117	0.43 262	1.30 321	1.21 417	0.97 261	1.31 391	0.64 208	0.77 325	1.75 407	0.42 227	0.20 256	0.15 266	0.22 283	0.18 236	0.21 284	0.17 197

RAFT_CTSACE	0.63 276	0.26 171	0.88 371	0.55 323	0.51 429	0.71 297	0.44 275	0.80 130	0.97 279	0.97 261	1.84 521	1.18 398	0.68 291	1.47 356	0.36 165	0.16 82	0.15 266	0.21 252	0.20 291	0.20 243	0.14 99

SA-5K	0.63 276	0.28 223	0.75 302	0.76 516	0.31 211	0.48 117	0.43 262	1.30 321	1.21 417	0.97 261	1.31 391	0.64 208	0.77 325	1.75 407	0.42 227	0.20 256	0.15 266	0.22 283	0.18 236	0.21 284	0.17 197

UCFNet_RVC	0.69 318	0.35 396	0.49 111	0.64 430	0.39 336	0.85 374	0.58 405	1.75 439	1.14 367	0.97 261	1.19 347	1.17 395	0.93 406	0.99 228	0.62 348	0.28 446	0.20 398	0.34 496	0.31 494	0.32 445	0.27 411

UGAM	1.14 494	0.27 201	0.95 398	0.53 284	0.42 360	0.70 292	0.72 457	0.95 192	1.32 469	0.98 265	1.48 453	1.78 519	0.87 379	9.65 619	0.87 427	0.21 292	0.18 362	0.30 455	0.24 401	0.19 207	0.16 169

knoymous	0.51 185	0.29 258	0.47 100	0.43 96	0.30 185	0.55 191	0.55 382	1.02 217	0.77 212	0.98 265	0.85 208	0.94 318	0.56 235	0.85 183	0.45 254	0.20 256	0.14 202	0.26 399	0.14 136	0.23 333	0.23 351

AnonymousM	0.59 256	1.11 575	0.41 53	0.44 121	0.32 234	0.43 87	0.47 309	1.05 236	0.64 160	0.98 265	0.63 146	0.67 218	0.43 145	0.59 84	0.41 216	0.20 256	0.15 266	1.84 599	0.84 590	0.14 45	0.13 68

DFGA-Net	0.72 331	0.40 432	1.40 499	0.52 266	0.45 387	0.83 363	0.44 275	1.28 320	1.08 330	0.99 268	1.19 347	0.70 229	0.55 230	2.14 450	1.16 476	0.18 172	0.16 309	0.24 341	0.23 388	0.27 386	0.25 377

rvit_105_1	0.72 331	0.52 485	1.01 420	0.78 521	0.49 410	0.75 313	0.87 496	1.12 270	1.18 398	0.99 268	0.79 196	0.90 301	0.77 325	1.26 298	0.75 388	0.41 526	0.36 543	0.36 512	0.41 540	0.30 427	0.33 467

RAFT-Stereo-weight	0.47 166	0.24 120	0.53 142	0.48 183	0.27 118	0.60 222	0.35 155	1.02 217	1.07 324	0.99 268	0.78 190	0.76 242	0.28 49	0.76 146	0.36 165	0.16 82	0.12 69	0.17 116	0.15 155	0.16 97	0.15 136

CFNet	0.96 441	0.36 406	1.01 420	0.62 411	0.42 360	0.99 417	0.47 309	1.90 490	1.32 469	0.99 268	1.39 425	1.10 380	0.86 374	5.58 563	0.79 405	0.23 348	0.17 340	0.28 431	0.27 445	0.26 372	0.21 313

NVstereo2D	0.92 432	0.41 440	1.48 518	0.72 497	0.72 515	1.20 462	0.87 496	1.75 439	1.38 498	0.99 268	1.13 318	1.26 419	0.98 434	2.21 460	0.89 431	0.43 535	0.20 398	0.38 518	0.24 401	0.57 546	0.63 561

FE-Mocha	0.49 178	0.30 278	0.87 363	0.48 183	0.36 292	0.45 97	0.22 37	1.58 395	0.49 106	1.00 273	1.09 294	0.74 235	0.41 131	0.55 69	0.30 87	0.18 172	0.12 69	0.21 252	0.20 291	0.17 128	0.15 136

IGEV-FE	0.53 196	0.30 278	0.99 410	0.56 337	0.35 280	0.41 70	0.32 126	1.37 334	0.63 155	1.00 273	1.09 294	0.94 318	0.41 131	0.83 173	0.39 197	0.18 172	0.12 69	0.19 179	0.18 236	0.19 207	0.17 197

IGEV_Zeroshot_test	0.53 196	0.30 278	0.99 410	0.56 337	0.35 280	0.41 70	0.32 126	1.37 334	0.63 155	1.00 273	1.09 294	0.95 327	0.41 131	0.83 173	0.39 197	0.18 172	0.12 69	0.19 179	0.18 236	0.19 207	0.17 197

MIM_Stereo	0.57 244	0.24 120	0.92 388	0.46 145	0.30 185	0.54 182	0.28 93	1.27 316	0.75 201	1.00 273	1.16 335	0.93 315	0.53 218	1.45 350	0.61 345	0.16 82	0.16 309	0.20 217	0.19 259	0.17 128	0.14 99

FENet	0.60 259	0.28 223	0.63 202	0.54 299	0.33 255	0.83 363	0.38 200	1.27 316	1.07 324	1.00 273	0.86 209	0.99 343	0.85 366	0.96 215	0.68 367	0.22 321	0.15 266	0.23 321	0.20 291	0.22 308	0.23 351

UGAM-zero	1.00 458	0.30 278	0.93 390	0.47 156	0.30 185	0.57 203	0.25 62	2.25 563	0.63 155	1.01 278	1.10 300	2.73 576	1.85 563	6.26 575	0.40 205	0.17 130	0.14 202	0.19 179	0.15 155	0.16 97	0.17 197

cross-raft	0.54 212	0.25 148	0.61 193	0.52 266	0.29 160	0.68 280	0.37 193	1.46 358	0.76 208	1.01 278	1.06 280	1.28 426	0.46 165	0.71 131	0.35 155	0.15 58	0.12 69	0.18 154	0.16 197	0.19 207	0.14 99

Gwc-CoAtRS	0.52 186	0.24 120	0.68 233	0.48 183	0.29 160	0.64 244	0.25 62	1.16 278	1.08 330	1.01 278	1.00 249	1.12 385	0.56 235	0.69 123	0.37 177	0.16 82	0.13 143	0.17 116	0.15 155	0.15 73	0.15 136

NOSS_ROB	1.26 508	0.46 459	0.62 199	0.56 337	0.38 326	1.06 431	0.78 471	1.73 432	1.40 508	1.01 278	1.43 434	1.10 380	0.75 313	10.62 624	0.65 357	0.45 541	0.43 561	0.48 548	0.45 549	0.44 510	0.41 503

PAM_32	0.77 371	0.28 223	1.03 431	0.52 266	0.30 185	1.32 479	0.35 155	1.97 510	0.65 175	1.02 282	1.06 280	3.05 581	1.49 533	0.96 215	0.36 165	0.19 217	0.13 143	0.20 217	0.18 236	0.19 207	0.19 263

GES	0.66 303	0.34 375	0.90 381	0.59 373	0.38 326	0.94 397	0.57 401	2.11 536	0.86 235	1.02 282	1.11 306	0.66 215	0.79 336	0.99 228	0.61 345	0.27 432	0.19 380	0.20 217	0.20 291	0.21 284	0.30 443

HCRNet	0.70 322	0.39 425	0.73 282	0.60 385	0.59 477	0.76 319	0.35 155	1.22 306	1.13 364	1.02 282	0.99 245	1.02 353	0.76 321	2.19 458	0.70 371	0.28 446	0.19 380	0.28 431	0.23 388	0.25 360	0.23 351

RASNet	1.12 489	0.30 278	0.91 384	0.66 451	0.77 532	0.97 411	0.57 401	1.37 334	1.35 486	1.02 282	1.34 407	2.11 552	1.43 523	7.09 592	1.39 508	0.19 217	0.17 340	0.17 116	0.19 259	0.18 163	0.16 169

MyStereo06	0.61 265	0.28 223	0.95 398	0.56 337	0.46 399	0.61 228	0.73 458	1.78 453	0.67 178	1.03 286	1.12 313	1.13 390	0.56 235	0.78 155	0.41 216	0.17 130	0.16 309	0.23 321	0.20 291	0.22 308	0.20 296

4D-IteraStereo	0.48 172	0.24 120	0.76 312	0.50 213	0.44 380	0.66 269	0.31 117	0.87 152	1.02 302	1.03 286	0.72 176	0.78 249	0.32 76	0.64 107	0.37 177	0.17 130	0.11 32	0.23 321	0.19 259	0.19 207	0.13 68

DN-CSS_ROB	0.64 288	0.32 329	1.05 436	0.55 323	0.40 347	0.54 182	0.45 295	1.21 298	0.93 262	1.03 286	1.47 448	0.69 225	0.63 276	1.76 412	0.49 288	0.18 172	0.14 202	0.25 380	0.22 365	0.22 308	0.20 296

GANet-RSSM	0.72 331	0.28 223	0.63 202	0.64 430	0.58 469	0.80 346	0.58 405	1.89 487	1.08 330	1.04 289	1.25 365	1.15 393	1.04 455	1.49 358	0.62 348	0.25 393	0.19 380	0.22 283	0.22 365	0.22 308	0.21 313

Select-FE	0.74 354	0.39 425	1.56 523	0.55 323	0.46 399	0.40 63	0.22 37	1.86 478	0.68 182	1.05 290	1.31 391	1.82 523	1.74 553	1.11 261	0.38 188	0.21 292	0.16 309	0.21 252	0.25 416	0.19 207	0.31 453

PAM	0.76 369	0.29 258	1.08 449	0.52 266	0.33 255	1.38 490	0.39 215	2.01 519	0.67 178	1.06 291	0.96 233	2.89 580	1.43 523	0.86 187	0.35 155	0.19 217	0.12 69	0.19 179	0.17 218	0.19 207	0.20 296

MIPNet	0.56 237	0.28 223	0.94 394	0.49 201	0.33 255	0.66 269	0.38 200	1.35 331	1.08 330	1.06 291	0.92 223	0.60 193	0.79 336	0.73 138	0.52 306	0.17 130	0.14 202	0.19 179	0.16 197	0.18 163	0.17 197

CFNet-RSSM	0.54 212	0.24 120	0.70 252	0.48 183	0.28 143	0.60 222	0.27 84	1.49 364	1.14 367	1.06 291	0.93 226	1.08 368	0.54 223	0.70 127	0.35 155	0.16 82	0.12 69	0.17 116	0.15 155	0.16 97	0.14 99

mmm	0.63 276	0.35 396	0.72 270	0.51 245	0.30 185	0.86 375	0.54 364	1.59 397	0.86 235	1.07 294	1.38 421	0.79 253	0.75 313	0.91 200	0.58 332	0.22 321	0.18 362	0.29 442	0.25 416	0.25 360	0.23 351

test_sample3	0.68 316	0.32 329	0.88 371	0.52 266	0.30 185	0.97 411	0.52 350	1.86 478	1.15 379	1.08 295	1.11 306	0.88 292	0.71 304	1.17 278	0.68 367	0.25 393	0.20 398	0.25 380	0.25 416	0.25 360	0.25 377

AACVNet	0.86 417	0.35 396	0.79 330	0.82 537	0.39 336	0.76 319	0.49 330	1.61 404	0.81 223	1.08 295	1.33 400	1.30 430	0.93 406	4.34 532	0.74 383	0.25 393	0.21 420	0.28 431	0.22 365	0.29 416	0.25 377

GwcNet-ADL	0.64 288	0.31 313	0.79 330	0.56 337	0.41 355	0.60 222	0.58 405	1.41 345	1.26 440	1.08 295	1.13 318	0.91 304	0.60 257	1.04 243	0.78 399	0.27 432	0.18 362	0.18 154	0.18 236	0.25 360	0.29 429

RAFT	0.64 288	0.30 278	0.73 282	0.59 373	0.33 255	0.68 280	0.58 405	1.04 228	0.76 208	1.08 295	1.19 347	1.65 501	0.93 406	1.06 246	0.56 326	0.21 292	0.18 362	0.27 416	0.24 401	0.22 308	0.17 197

APVNet	1.06 474	0.53 490	1.42 505	0.84 541	0.79 537	1.92 547	0.82 485	1.90 490	1.08 330	1.08 295	1.43 434	1.56 481	1.13 479	3.07 504	1.58 532	0.31 470	0.34 527	0.42 534	0.36 528	0.36 468	0.37 488

FADNet-RVC-Resample	0.84 408	0.47 464	2.10 557	0.61 399	0.45 387	1.07 433	0.61 420	1.59 397	1.20 411	1.08 295	0.98 243	1.03 357	0.98 434	2.17 453	0.72 379	0.23 348	0.22 438	0.30 455	0.32 502	0.35 461	0.34 472

CBFPSM	0.92 432	0.33 351	1.86 547	0.49 201	0.38 326	1.75 528	0.84 487	1.39 341	1.12 352	1.09 301	0.99 245	2.37 562	1.66 550	1.32 314	1.42 517	0.19 217	0.18 362	0.20 217	0.20 291	0.21 284	0.33 467

TransformOpticalFlow	0.96 441	0.28 223	0.89 377	0.52 266	0.31 211	0.66 269	0.54 364	1.75 439	1.12 352	1.09 301	1.44 439	1.37 446	1.01 446	6.70 587	0.42 227	0.19 217	0.12 69	0.20 217	0.19 259	0.18 163	0.19 263

CRE-IMP	0.55 228	0.30 278	0.74 298	0.52 266	0.29 160	0.79 338	0.25 62	1.04 228	0.72 194	1.09 301	0.95 230	0.81 259	0.57 244	1.10 258	0.50 294	0.21 292	0.14 202	0.23 321	0.19 259	0.28 405	0.22 331

RALAANet	0.60 259	0.33 351	0.87 363	0.62 411	0.50 417	0.69 285	0.31 117	1.21 298	1.06 319	1.09 301	1.16 335	0.88 292	0.46 165	1.22 287	0.42 227	0.19 217	0.15 266	0.21 252	0.17 218	0.27 386	0.17 197

xxxx	1.51 533	0.28 223	0.68 233	0.54 299	0.28 143	1.16 453	0.44 275	2.19 556	1.29 455	1.09 301	1.36 414	1.22 404	0.85 366	1.79 415	15.70 626	0.24 365	0.21 420	0.21 252	0.20 291	0.22 308	0.23 351

PSMNet-RSSM	0.72 331	0.30 278	0.61 193	0.63 421	0.42 360	0.73 304	0.56 390	1.92 497	1.10 346	1.09 301	1.37 416	1.22 404	0.98 434	1.28 303	0.72 379	0.27 432	0.19 380	0.27 416	0.29 478	0.24 348	0.24 365

GwcNet-RSSM	0.77 371	0.32 329	1.01 420	0.62 411	0.54 448	0.78 332	0.51 339	1.73 432	1.20 411	1.09 301	1.37 416	1.46 463	0.85 366	1.53 367	1.09 464	0.25 393	0.18 362	0.23 321	0.24 401	0.20 243	0.19 263

PSMNet_ROB	0.90 427	0.52 485	1.17 469	0.72 497	0.61 483	1.27 471	1.12 544	1.76 445	1.12 352	1.09 301	1.28 381	1.45 460	0.89 390	1.65 388	1.42 517	0.33 486	0.25 468	0.37 515	0.39 535	0.35 461	0.29 429

DCANet-4	0.54 212	0.26 171	1.07 445	0.42 89	0.24 52	0.48 117	0.36 171	0.99 206	1.30 461	1.10 309	1.02 263	0.56 176	0.75 313	0.73 138	0.52 306	0.16 82	0.13 143	0.17 116	0.13 106	0.15 73	0.19 263

fff	0.53 196	0.24 120	0.70 252	0.43 96	0.24 52	0.48 117	0.36 171	1.07 251	1.25 435	1.10 309	1.02 263	0.57 179	1.06 462	0.73 138	0.52 306	0.16 82	0.13 143	0.17 116	0.13 106	0.15 73	0.19 263

ASMatch	0.88 422	0.26 171	0.69 246	0.51 245	0.35 280	0.48 117	0.37 193	1.12 270	0.92 260	1.10 309	3.28 580	0.96 333	0.98 434	4.90 544	0.49 288	0.19 217	0.16 309	0.22 283	0.19 259	0.19 207	0.27 411

csc	0.53 196	0.24 120	0.70 252	0.43 96	0.24 52	0.48 117	0.36 171	1.07 251	1.25 435	1.10 309	1.02 263	0.57 179	1.06 462	0.73 138	0.52 306	0.16 82	0.13 143	0.17 116	0.13 106	0.15 73	0.19 263

cscssc	0.53 196	0.24 120	0.70 252	0.43 96	0.24 52	0.48 117	0.36 171	1.07 251	1.25 435	1.10 309	1.02 263	0.57 179	1.06 462	0.73 138	0.52 306	0.16 82	0.13 143	0.17 116	0.13 106	0.15 73	0.19 263

CC-Net-ROB	1.49 530	1.26 583	1.27 484	0.88 556	0.79 537	1.76 530	1.00 528	1.79 459	1.26 440	1.10 309	1.61 486	1.21 402	0.99 442	8.13 607	0.84 421	1.09 590	0.41 558	2.20 601	0.46 552	1.20 589	0.48 529

TCMNet	1.01 464	0.60 518	2.10 557	0.86 548	1.33 589	1.14 445	0.67 441	1.69 423	1.23 426	1.11 315	1.57 477	1.30 430	0.97 426	2.01 438	1.50 529	0.31 470	0.31 512	0.38 518	0.34 518	0.42 498	0.36 483

test_sample5	0.69 318	0.34 375	0.87 363	0.52 266	0.30 185	0.84 371	0.54 364	1.83 471	1.14 367	1.11 315	1.25 365	0.88 292	0.78 332	1.23 289	0.65 357	0.26 416	0.20 398	0.27 416	0.27 445	0.27 386	0.26 401

z-ln-s-r	1.02 467	0.55 496	2.09 556	0.52 266	0.55 454	0.78 332	0.87 496	1.47 360	1.34 476	1.12 317	1.62 489	1.37 446	1.06 462	2.62 489	3.32 579	0.19 217	0.14 202	0.21 252	0.17 218	0.27 386	0.21 313

GMStereo_Zeroshot	0.67 312	0.61 520	1.01 420	0.64 430	0.37 308	0.84 371	0.35 155	1.05 236	1.12 352	1.12 317	1.06 280	1.27 423	0.54 223	1.19 282	0.59 335	0.32 477	0.17 340	0.31 461	0.18 236	0.52 537	0.22 331

ADStereo(finetuned)	0.57 244	0.24 120	1.06 440	0.43 96	0.24 52	0.49 129	0.35 155	1.05 236	1.30 461	1.12 317	1.03 273	0.58 184	1.20 493	0.84 178	0.51 299	0.16 82	0.13 143	0.17 116	0.13 106	0.18 163	0.19 263

Patchmatch Stereo++	0.55 228	0.30 278	0.73 282	0.50 213	0.27 118	0.65 260	0.29 100	1.05 236	0.64 160	1.12 317	0.96 233	0.83 271	0.60 257	1.37 328	0.45 254	0.22 321	0.14 202	0.24 341	0.20 291	0.26 372	0.18 223
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
STrans-v2	1.04 473	0.28 223	0.96 404	0.49 201	0.32 234	0.68 280	0.79 474	2.47 582	1.12 352	1.12 317	1.46 447	1.40 448	1.46 528	6.70 587	0.43 237	0.18 172	0.13 143	0.20 217	0.18 236	0.18 163	0.18 223

PSM-adaLoss	0.54 212	0.30 278	0.73 282	0.50 213	0.27 118	0.65 260	0.41 239	1.04 228	0.64 160	1.12 317	0.96 233	0.82 264	0.61 266	1.06 246	0.45 254	0.22 321	0.14 202	0.24 341	0.20 291	0.26 372	0.18 223

ROB_FTStereo_v2	0.54 212	0.30 278	0.73 282	0.50 213	0.27 118	0.64 244	0.42 243	1.05 236	0.64 160	1.12 317	0.96 233	0.83 271	0.60 257	1.12 265	0.46 268	0.22 321	0.14 202	0.24 341	0.20 291	0.26 372	0.18 223

ROB_FTStereo	0.54 212	0.30 278	0.73 282	0.50 213	0.27 118	0.64 244	0.25 62	1.05 236	0.64 160	1.12 317	0.95 230	0.82 264	0.61 266	1.15 270	0.45 254	0.22 321	0.14 202	0.24 341	0.20 291	0.26 372	0.18 223

HUI-Stereo	0.52 186	0.30 278	0.73 282	0.50 213	0.27 118	0.65 260	0.30 110	1.04 228	0.64 160	1.12 317	0.96 233	0.83 271	0.60 257	0.79 159	0.45 254	0.22 321	0.14 202	0.24 341	0.20 291	0.26 372	0.18 223

iGMRVC	0.56 237	0.30 278	0.73 282	0.50 213	0.27 118	0.65 260	0.38 200	1.05 236	0.64 160	1.12 317	0.96 233	0.83 271	0.60 257	1.52 363	0.46 268	0.22 321	0.14 202	0.24 341	0.20 291	0.26 372	0.18 223

iRAFT	0.55 228	0.30 278	0.73 282	0.50 213	0.27 118	0.65 260	0.29 100	1.05 236	0.64 160	1.12 317	0.96 233	0.83 271	0.60 257	1.37 328	0.45 254	0.22 321	0.14 202	0.24 341	0.20 291	0.26 372	0.18 223

RAFT-IKP	0.54 212	0.30 278	0.73 282	0.50 213	0.27 118	0.59 214	0.36 171	1.04 228	0.64 160	1.12 317	0.96 233	0.83 271	0.61 266	1.22 287	0.45 254	0.22 321	0.14 202	0.24 341	0.20 291	0.26 372	0.18 223

DCANet	0.54 212	0.24 120	0.70 252	0.43 96	0.24 52	0.49 129	0.36 171	1.05 236	1.30 461	1.12 317	1.03 273	0.58 184	0.92 397	0.81 168	0.52 306	0.16 82	0.13 143	0.17 116	0.13 106	0.18 163	0.19 263

TDLM	1.06 474	0.44 450	0.79 330	0.63 421	0.50 417	0.89 378	1.44 568	1.48 362	1.26 440	1.12 317	1.40 427	1.08 368	0.98 434	6.65 583	0.78 399	0.33 486	0.21 420	0.33 486	0.26 434	0.37 472	0.24 365

AdaStereo	0.70 322	0.43 447	0.75 302	0.73 505	0.37 308	0.92 392	0.53 358	1.85 475	1.18 398	1.12 317	1.23 359	1.07 367	0.65 286	0.96 215	0.63 352	0.31 470	0.15 266	0.32 477	0.21 336	0.29 416	0.22 331
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.
ITSA-stereo	0.82 397	0.36 406	0.82 339	0.54 299	0.31 211	0.80 346	0.47 309	2.17 552	1.67 542	1.13 332	1.13 318	0.94 318	0.86 374	2.46 480	1.00 452	0.26 416	0.23 450	0.28 431	0.27 445	0.28 405	0.36 483

1111x	1.70 551	0.29 258	0.86 352	0.51 245	0.27 118	1.01 420	0.68 445	2.22 560	1.28 451	1.13 332	1.40 427	1.21 402	1.10 471	5.53 560	15.20 624	0.22 321	0.21 420	0.22 283	0.22 365	0.24 348	0.22 331

cf-r	0.73 349	0.30 278	0.77 319	0.55 323	0.63 490	0.78 332	0.48 320	1.79 459	1.15 379	1.13 332	1.26 372	1.43 453	0.87 379	1.40 343	0.85 424	0.25 393	0.18 362	0.22 283	0.23 388	0.19 207	0.19 263

test_sample6	0.71 329	0.34 375	0.87 363	0.52 266	0.30 185	0.82 357	0.58 405	1.79 459	1.15 379	1.14 335	1.33 400	0.91 304	0.79 336	1.31 309	0.74 383	0.27 432	0.21 420	0.27 416	0.29 478	0.28 405	0.27 411

test_sample4	0.69 318	0.33 351	0.91 384	0.51 245	0.30 185	0.92 392	0.52 350	1.87 481	1.15 379	1.14 335	1.18 340	0.87 288	0.75 313	1.18 280	0.68 367	0.25 393	0.20 398	0.26 399	0.26 434	0.26 372	0.25 377

DualNet	0.70 322	0.34 375	0.87 363	0.52 266	0.30 185	0.84 371	0.54 364	1.83 471	1.14 367	1.14 335	1.33 400	0.88 292	0.78 332	1.23 289	0.65 357	0.26 416	0.20 398	0.27 416	0.27 445	0.27 386	0.26 401

NINENet	0.77 371	0.37 413	0.78 327	0.62 411	0.51 429	2.34 568	0.42 243	1.83 471	1.04 311	1.14 335	1.23 359	1.03 357	0.62 271	1.24 294	0.70 371	0.28 446	0.23 450	0.31 461	0.21 336	0.26 372	0.25 377

NRIStereo	0.60 259	0.29 258	0.69 246	0.53 284	0.28 143	0.63 241	0.33 135	1.08 257	0.87 239	1.14 335	0.87 213	0.91 304	0.59 254	2.24 461	0.49 288	0.20 256	0.14 202	0.21 252	0.19 259	0.21 284	0.17 197

PS-NSSS	0.99 453	0.58 507	0.93 390	0.58 360	0.57 460	0.91 385	0.80 480	1.81 465	1.14 367	1.14 335	1.67 501	1.00 344	0.83 359	4.62 537	0.78 399	0.37 512	0.31 512	0.52 555	0.32 502	0.45 514	0.38 494

MyStereo05	0.66 303	0.28 223	1.07 445	0.56 337	0.46 399	0.61 228	0.73 458	1.34 328	1.41 513	1.15 341	0.91 221	0.77 245	0.80 342	1.41 345	0.63 352	0.17 130	0.16 309	0.23 321	0.20 291	0.22 308	0.20 296

ffm	0.72 331	0.33 351	0.85 346	0.53 284	0.37 308	0.74 308	0.56 390	0.95 192	2.47 582	1.15 341	1.45 441	1.06 362	0.82 351	1.55 371	0.32 110	0.20 256	0.12 69	0.31 461	0.27 445	0.19 207	0.20 296

ff1	1.37 521	0.33 351	0.85 346	0.53 284	0.37 308	0.74 308	0.56 390	0.95 192	2.47 582	1.15 341	1.45 441	1.06 362	0.82 351	7.22 593	7.61 603	0.20 256	0.12 69	0.31 461	0.27 445	0.19 207	0.20 296

mmx	1.39 524	0.33 351	0.85 346	0.53 284	0.37 308	0.74 308	0.56 390	2.13 537	1.37 494	1.15 341	1.45 441	1.06 362	0.82 351	7.22 593	7.61 603	0.24 365	0.19 380	0.31 461	0.27 445	0.30 427	0.25 377

xxx	1.39 524	0.33 351	0.85 346	0.53 284	0.37 308	0.74 308	0.56 390	2.13 537	1.37 494	1.15 341	1.45 441	1.06 362	0.82 351	7.22 593	7.61 603	0.24 365	0.19 380	0.31 461	0.27 445	0.30 427	0.25 377

iRaft-Stereo_20w	0.65 296	0.31 313	1.00 416	0.47 156	0.34 274	0.73 304	0.30 110	2.96 592	0.70 188	1.15 341	1.14 322	0.76 242	0.65 286	1.11 261	0.38 188	0.17 130	0.13 143	0.18 154	0.16 197	0.19 207	0.18 223

FINET	0.97 447	0.54 491	1.60 527	0.63 421	0.79 537	1.08 434	1.07 539	1.56 393	2.20 576	1.15 341	1.49 455	0.94 318	0.88 384	2.32 468	1.05 456	0.42 530	0.35 538	0.32 477	0.28 466	0.43 504	0.38 494

MaskLacGwcNet_RVC	1.10 484	1.02 568	1.00 416	0.82 537	0.67 502	1.93 548	0.93 513	1.62 408	1.11 348	1.15 341	1.25 365	1.50 472	0.79 336	1.96 434	0.76 391	1.89 596	0.34 527	0.79 581	0.36 528	1.25 590	0.83 577

MSMDNet	0.66 303	0.32 329	0.87 363	0.49 201	0.37 308	0.79 338	0.40 223	1.43 353	1.31 465	1.15 341	1.31 391	1.24 411	0.63 276	0.88 192	0.57 329	0.21 292	0.16 309	0.26 399	0.19 259	0.39 485	0.24 365

DISCO	1.03 470	0.34 375	1.11 457	0.69 478	0.45 387	2.07 557	0.84 487	2.13 537	1.50 526	1.15 341	1.33 400	2.40 564	1.07 466	2.60 487	1.51 530	0.23 348	0.18 362	0.22 283	0.20 291	0.31 436	0.27 411

MyStereo8	0.65 296	0.29 258	1.00 416	0.58 360	0.49 410	0.91 385	0.35 155	1.18 285	1.31 465	1.16 351	1.27 375	0.90 301	0.64 280	0.72 134	0.95 442	0.18 172	0.14 202	0.20 217	0.18 236	0.22 308	0.26 401

CoDeX	0.73 349	0.29 258	0.93 390	0.54 299	0.36 292	1.14 445	0.61 420	2.34 572	1.17 391	1.16 351	1.25 365	0.91 304	0.87 379	1.33 317	0.64 356	0.20 256	0.16 309	0.21 252	0.18 236	0.20 243	0.18 223

PCWNet_CMD	0.66 303	0.32 329	0.88 371	0.49 201	0.37 308	0.78 332	0.40 223	1.42 347	1.31 465	1.16 351	1.31 391	1.25 415	0.62 271	0.89 197	0.57 329	0.20 256	0.16 309	0.27 416	0.19 259	0.40 490	0.25 377

raft_robust	0.68 316	0.30 278	0.64 209	0.52 266	0.26 90	0.54 182	0.35 155	1.33 323	1.24 432	1.16 351	1.07 284	0.60 193	0.54 223	3.58 521	0.37 177	0.18 172	0.14 202	0.20 217	0.22 365	0.20 243	0.16 169

DeepStereo_RVC	0.55 228	0.29 258	0.72 270	0.51 245	0.30 185	0.59 214	0.33 135	1.03 222	0.70 188	1.16 351	0.93 226	0.83 271	0.94 411	0.96 215	0.54 319	0.21 292	0.14 202	0.21 252	0.19 259	0.24 348	0.24 365

GEStereo_RVC	0.90 427	0.37 413	0.99 410	0.64 430	0.50 417	0.95 401	0.79 474	2.42 579	1.17 391	1.16 351	1.11 306	1.26 419	0.92 397	3.24 510	0.90 434	0.29 457	0.19 380	0.23 321	0.20 291	0.27 386	0.29 429

CFNet_pseudo	0.66 303	0.32 329	0.86 352	0.48 183	0.39 336	0.70 292	0.40 223	1.33 323	1.22 423	1.16 351	1.34 407	1.24 411	0.64 280	0.98 224	0.59 335	0.21 292	0.16 309	0.33 486	0.19 259	0.36 468	0.25 377

PA-Net	1.01 464	0.57 504	1.29 486	0.64 430	0.74 521	1.19 460	0.84 487	1.69 423	1.43 518	1.16 351	1.19 347	1.32 435	1.19 490	3.42 516	1.25 486	0.29 457	0.45 568	0.33 486	0.49 559	0.32 445	0.47 526
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
ccs_rob	0.66 303	0.33 351	0.86 352	0.48 183	0.39 336	0.70 292	0.40 223	1.33 323	1.22 423	1.16 351	1.34 407	1.23 409	0.64 280	0.98 224	0.59 335	0.21 292	0.16 309	0.35 504	0.20 291	0.37 472	0.25 377

DispNO	0.93 435	0.30 278	1.34 496	0.55 323	0.55 454	0.89 378	0.49 330	1.48 362	1.21 417	1.17 360	1.27 375	1.19 399	0.90 391	5.23 550	0.74 383	0.22 321	0.17 340	0.24 341	0.21 336	0.19 207	0.20 296

AFF-stereo	0.58 250	0.25 148	0.64 209	0.46 145	0.29 160	0.34 34	0.38 200	1.15 276	1.14 367	1.17 360	1.60 482	1.10 380	0.71 304	0.97 223	0.43 237	0.13 29	0.11 32	0.19 179	0.19 259	0.17 128	0.14 99

SFCPSM	0.70 322	0.28 223	1.02 427	0.51 245	0.38 326	1.37 487	0.66 437	2.00 515	1.03 306	1.17 360	1.21 353	0.82 264	0.78 332	1.03 237	0.53 313	0.21 292	0.17 340	0.22 283	0.24 401	0.21 284	0.19 263

DMCA	0.67 312	0.34 375	0.90 381	0.51 245	0.44 380	0.86 375	0.47 309	1.42 347	1.02 302	1.17 360	1.12 313	1.23 409	0.75 313	0.78 155	0.95 442	0.25 393	0.19 380	0.27 416	0.19 259	0.24 348	0.27 411

DeepPrunerF	1.60 541	0.73 542	5.81 599	0.88 556	1.19 583	0.91 385	0.95 518	2.19 556	5.24 614	1.17 360	1.30 385	1.19 399	1.30 512	4.90 544	1.66 537	0.42 530	0.34 527	0.52 555	0.47 554	0.41 493	0.40 498

iinet-f	0.99 453	0.45 457	3.71 587	0.55 323	0.43 371	1.81 537	0.68 445	1.14 274	1.14 367	1.18 365	1.42 430	1.58 485	1.44 525	1.34 321	1.59 534	0.24 365	0.23 450	0.20 217	0.19 259	0.26 372	0.25 377

IPLGR	0.58 250	0.27 201	1.14 465	0.48 183	0.28 143	0.65 260	0.33 135	1.22 306	1.13 364	1.18 365	1.05 278	0.69 225	0.66 289	0.96 215	0.52 306	0.17 130	0.15 266	0.20 217	0.17 218	0.20 243	0.18 223

ac_64	0.82 397	0.29 258	0.81 336	0.71 492	0.60 480	1.05 428	0.54 364	1.99 514	0.92 260	1.18 365	1.06 280	1.99 543	1.08 467	1.94 432	0.97 447	0.27 432	0.22 438	0.24 341	0.23 388	0.22 308	0.19 263

HITNet	0.65 296	0.40 432	0.77 319	0.48 183	0.24 52	1.05 428	0.49 330	1.76 445	1.02 302	1.18 365	1.18 340	0.89 300	0.80 342	0.85 183	0.79 405	0.17 130	0.12 69	0.21 252	0.17 218	0.29 416	0.15 136
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
test_3	0.55 228	0.23 99	0.71 264	0.53 284	0.28 143	0.61 228	0.40 223	0.92 171	1.05 315	1.19 369	0.68 161	0.93 315	0.44 154	1.67 393	0.39 197	0.15 58	0.12 69	0.22 283	0.19 259	0.21 284	0.14 99

LCNet	0.72 331	0.28 223	0.52 136	0.55 323	0.31 211	0.69 285	0.54 364	1.00 210	0.88 243	1.19 369	1.34 407	0.97 335	1.34 516	2.56 485	0.45 254	0.18 172	0.13 143	0.21 252	0.25 416	0.27 386	0.73 573

HGLStereo	0.85 412	0.38 420	0.94 394	0.80 526	1.03 567	1.17 455	0.58 405	1.52 377	1.20 411	1.19 369	1.62 489	1.13 390	1.20 493	1.80 416	1.06 458	0.24 365	0.24 459	0.24 341	0.21 336	0.23 333	0.27 411

hitnet-ft	0.79 383	0.35 396	0.57 172	0.58 360	0.42 360	0.96 407	0.46 302	1.47 360	1.33 473	1.19 369	1.22 355	1.81 520	0.98 434	1.66 392	0.94 438	0.33 486	0.28 491	0.34 496	0.27 445	0.35 461	0.31 453

DDVS	0.78 379	0.41 440	0.94 394	0.60 385	0.43 371	1.30 476	0.43 262	1.40 343	0.91 255	1.20 373	1.15 330	1.43 453	0.64 280	2.18 456	0.89 431	0.28 446	0.22 438	0.26 399	0.23 388	0.31 436	0.33 467

BUS	0.74 354	0.32 329	0.68 233	0.54 299	0.44 380	2.34 568	0.42 243	2.16 546	0.98 284	1.20 373	1.11 306	1.03 357	0.62 271	0.91 200	0.70 371	0.24 365	0.17 340	0.25 380	0.22 365	0.22 308	0.22 331

BSDual-CNN	0.71 329	0.32 329	0.68 233	0.54 299	0.44 380	1.27 471	0.65 432	2.16 546	0.98 284	1.20 373	1.11 306	1.12 385	0.74 311	0.91 200	0.66 360	0.24 365	0.17 340	0.25 380	0.22 365	0.22 308	0.22 331

hknet	0.77 371	0.32 329	0.95 398	0.54 299	0.38 326	1.27 471	0.65 432	2.16 546	1.07 324	1.20 373	1.11 306	1.59 486	0.81 346	1.37 328	0.66 360	0.22 321	0.17 340	0.25 380	0.22 365	0.22 308	0.22 331

Ntro	1.64 545	1.15 578	1.23 475	2.48 604	1.83 595	2.09 558	1.16 549	1.96 506	1.38 498	1.21 377	1.62 489	1.62 490	1.29 508	1.87 425	1.11 470	3.04 609	0.56 586	1.82 598	0.64 579	2.80 605	2.05 605

psmg	0.72 331	0.32 329	0.68 233	0.50 213	0.44 380	1.48 504	0.75 463	1.94 503	0.98 284	1.21 377	1.33 400	1.12 385	0.74 311	0.91 200	0.66 360	0.24 365	0.19 380	0.25 380	0.25 416	0.23 333	0.22 331

ADLNet2	0.88 422	0.34 375	1.17 469	0.77 519	0.64 493	1.12 443	0.76 466	1.74 437	1.24 432	1.21 377	1.65 496	1.71 508	1.05 459	1.67 393	1.17 479	0.24 365	0.21 420	0.21 252	0.22 365	0.26 372	0.29 429

UNet	0.83 403	0.34 375	1.31 488	0.58 360	0.74 521	1.58 514	0.49 330	1.41 345	1.04 311	1.21 377	1.08 289	1.54 478	1.12 475	1.65 388	1.09 464	0.23 348	0.17 340	0.25 380	0.20 291	0.25 360	0.22 331

BEATNet_4x	0.73 349	0.49 471	1.17 469	0.53 284	0.26 90	1.03 425	0.55 382	1.82 466	1.06 319	1.21 377	1.22 355	0.96 333	0.91 394	1.01 233	1.06 458	0.21 292	0.14 202	0.24 341	0.19 259	0.37 472	0.21 313

NLCSM	1.27 509	0.70 538	1.67 531	0.71 492	0.92 559	1.33 481	1.05 535	2.66 587	1.08 330	1.22 382	1.99 535	1.76 516	0.97 426	5.87 569	1.47 525	0.33 486	0.27 483	0.31 461	0.35 523	0.39 485	0.32 460

DualNet (step1)	0.83 403	0.49 471	1.13 461	0.56 337	0.39 336	1.02 422	0.73 458	1.78 453	1.21 417	1.22 382	1.18 340	1.08 368	0.92 397	1.23 289	0.67 363	0.57 564	0.28 491	0.62 574	0.67 581	0.45 514	0.42 507

test_sample9	1.86 561	0.49 471	1.13 461	0.56 337	0.39 336	1.02 422	0.73 458	1.78 453	1.21 417	1.22 382	1.18 340	1.08 368	0.92 397	2.27 465	7.92 607	0.57 564	12.61 638	0.62 574	0.67 581	0.45 514	0.42 507

test_sample7	0.74 354	0.37 413	0.76 312	0.52 266	0.35 280	0.91 385	0.67 441	1.78 453	1.21 417	1.22 382	1.18 340	1.08 368	0.92 397	1.23 289	0.67 363	0.31 470	0.28 491	0.32 477	0.31 494	0.33 454	0.29 429

CFNet_ucs	0.70 322	0.33 351	0.88 371	0.50 213	0.43 371	0.74 308	0.44 275	1.60 401	1.29 455	1.22 382	1.54 467	1.09 378	0.63 276	0.99 228	0.59 335	0.25 393	0.20 398	0.37 515	0.21 336	0.40 490	0.28 423

AASNet	0.76 369	0.35 396	0.91 384	0.79 523	0.81 544	1.14 445	0.56 390	2.02 523	1.08 330	1.22 382	1.24 361	0.93 315	0.76 321	0.77 150	1.16 476	0.27 432	0.23 450	0.24 341	0.20 291	0.28 405	0.24 365

IRAFT_RVC	0.88 422	0.28 223	0.76 312	0.63 421	0.31 211	0.65 260	1.02 531	1.22 306	0.94 265	1.22 382	1.04 276	1.01 351	0.98 434	5.82 568	0.53 313	0.22 321	0.12 69	0.25 380	0.20 291	0.20 243	0.19 263

SMFormer	0.75 363	0.30 278	0.86 352	0.46 145	0.26 90	0.82 357	0.43 262	2.05 526	1.39 503	1.23 389	1.47 448	0.98 337	0.95 416	1.71 402	0.82 416	0.24 365	0.20 398	0.22 283	0.21 336	0.23 333	0.24 365

tta	0.75 363	0.30 278	0.86 352	0.46 145	0.26 90	0.82 357	0.43 262	2.05 526	1.39 503	1.23 389	1.47 448	0.98 337	0.95 416	1.71 402	0.82 416	0.24 365	0.20 398	0.22 283	0.21 336	0.18 163	0.18 223

qqq1	0.72 331	0.30 278	0.86 352	0.46 145	0.26 90	0.82 357	0.43 262	2.05 526	1.39 503	1.23 389	1.47 448	0.98 337	0.95 416	1.71 402	0.44 240	0.24 365	0.20 398	0.18 154	0.15 155	0.18 163	0.18 223

fff1	0.72 331	0.30 278	0.86 352	0.46 145	0.26 90	0.82 357	0.43 262	2.05 526	1.39 503	1.23 389	1.47 448	0.98 337	0.95 416	1.71 402	0.44 240	0.24 365	0.20 398	0.18 154	0.15 155	0.18 163	0.18 223

ttt	0.94 437	0.34 375	0.59 185	0.61 399	0.37 308	0.94 397	0.50 338	2.17 552	1.34 476	1.23 389	1.61 486	0.91 304	0.76 321	1.85 422	3.97 588	0.30 462	0.26 474	0.26 399	0.24 401	0.29 416	0.29 429

IER	0.70 322	0.31 313	1.02 427	0.48 183	0.52 441	1.34 484	0.51 339	1.17 280	0.99 291	1.23 389	1.34 407	1.12 385	1.11 472	0.99 228	0.71 376	0.20 256	0.16 309	0.21 252	0.21 336	0.20 243	0.19 263

UDG	1.41 527	2.65 616	0.99 410	1.44 590	1.64 594	1.34 484	0.80 480	1.60 401	1.23 426	1.23 389	1.71 504	2.01 545	1.34 516	1.47 356	1.41 513	0.90 581	0.54 585	2.29 603	0.75 585	1.84 593	1.04 587

iResNetv2_ROB	0.80 386	0.37 413	1.71 535	0.56 337	0.37 308	0.94 397	0.64 430	1.73 432	1.34 476	1.23 389	1.42 430	1.26 419	0.92 397	1.85 422	0.56 326	0.23 348	0.15 266	0.19 179	0.14 136	0.24 348	0.19 263

G2L-ROB	0.73 349	0.25 148	0.76 312	0.54 299	0.39 336	0.95 401	0.66 437	1.66 418	1.09 339	1.24 397	1.02 263	1.64 498	0.71 304	1.63 385	1.02 454	0.20 256	0.14 202	0.17 116	0.15 155	0.20 243	0.22 331

testlalala	0.45 152	0.28 223	0.59 185	0.42 89	0.39 336	0.71 297	0.39 215	1.08 257	0.45 90	1.24 397	0.80 201	0.61 197	0.36 108	0.54 61	0.33 128	0.20 256	0.13 143	0.18 154	0.12 67	0.15 73	0.15 136

PSM-softLoss	0.78 379	0.31 313	0.77 319	0.58 360	0.32 234	0.56 198	0.40 223	1.18 285	0.70 188	1.24 397	1.07 284	0.83 271	0.52 212	5.36 553	0.53 313	0.24 365	0.15 266	0.25 380	0.22 365	0.20 243	0.25 377

KMStereo	0.78 379	0.31 313	0.77 319	0.58 360	0.32 234	0.56 198	0.40 223	1.18 285	0.70 188	1.24 397	1.07 284	0.83 271	0.52 212	5.36 553	0.53 313	0.24 365	0.15 266	0.25 380	0.22 365	0.20 243	0.25 377

test_xeample	1.45 529	0.28 223	0.65 216	0.51 245	0.28 143	0.94 397	0.59 414	2.14 541	1.29 455	1.24 397	1.51 460	0.88 292	0.86 374	1.46 352	15.10 623	0.22 321	0.20 398	0.22 283	0.20 291	0.22 308	0.22 331

acv_ft	0.75 363	0.31 313	0.95 398	0.70 484	0.86 553	1.24 467	0.53 358	1.44 354	1.07 324	1.24 397	1.30 385	1.08 368	0.92 397	0.80 162	1.34 499	0.21 292	0.19 380	0.21 252	0.18 236	0.21 284	0.18 223

CSP-Net	0.97 447	0.38 420	0.83 344	0.53 284	0.41 355	1.63 518	0.77 469	2.00 515	1.05 315	1.25 403	1.20 351	1.33 436	0.83 359	4.93 546	0.85 424	0.32 477	0.22 438	0.20 217	0.20 291	0.23 333	0.25 377

HHNet	0.62 269	0.26 171	0.63 202	0.43 96	0.45 387	0.50 143	0.58 405	1.07 251	1.01 299	1.25 403	2.23 552	0.70 229	0.61 266	1.07 250	0.47 275	0.20 256	0.13 143	0.23 321	0.19 259	0.19 207	0.30 443

Syn2CoEx	1.14 494	0.69 535	1.66 530	0.80 526	0.67 502	1.40 494	0.88 499	2.06 531	1.54 532	1.25 403	1.58 480	1.42 452	1.50 535	4.09 526	1.40 509	0.36 508	0.32 520	0.34 496	0.29 478	0.29 416	0.34 472

DIP-Stereo	0.62 269	0.30 278	0.83 344	0.48 183	0.36 292	0.95 401	0.33 135	2.37 575	0.67 178	1.25 403	1.00 249	0.68 220	0.51 207	0.91 200	0.61 345	0.18 172	0.15 266	0.21 252	0.17 218	0.19 207	0.19 263
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
ACVNet-4b	2.15 573	1.41 588	1.64 528	2.80 606	2.31 605	2.31 567	1.24 555	2.32 569	2.14 574	1.26 407	2.39 559	2.66 573	1.48 531	5.95 573	1.06 458	3.20 613	0.45 568	2.37 605	0.89 593	2.83 608	2.37 610

DGSMNet	1.14 494	0.76 548	2.49 572	0.81 529	0.86 553	1.39 492	1.39 565	2.13 537	1.35 486	1.26 407	1.63 493	1.48 470	0.98 434	1.75 407	1.10 467	0.45 541	0.43 561	0.55 566	0.49 559	0.75 569	0.70 570

psm_up	0.77 371	0.34 375	0.70 252	0.66 451	0.58 469	1.05 428	0.92 509	1.52 377	1.12 352	1.26 407	1.16 335	1.31 434	1.23 499	1.20 284	0.81 411	0.25 393	0.29 502	0.31 461	0.27 445	0.27 386	0.25 377

GANetREF_RVC	1.07 476	0.86 557	1.31 488	0.82 537	0.53 444	1.41 499	1.31 561	1.76 445	1.52 529	1.27 410	1.31 391	1.46 463	1.24 502	2.03 440	0.96 446	0.56 563	0.45 568	0.67 577	0.50 563	0.88 575	0.59 555
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
iResNet_ROB	0.77 371	0.30 278	0.99 410	0.57 354	0.36 292	0.83 363	0.36 171	2.33 570	1.58 536	1.27 410	1.30 385	1.25 415	0.84 363	1.65 388	0.79 405	0.20 256	0.14 202	0.17 116	0.12 67	0.18 163	0.27 411

G2L-Stereo_test	0.73 349	0.27 201	0.74 298	0.49 201	0.40 347	0.90 381	0.81 483	1.53 383	1.14 367	1.28 412	1.27 375	1.52 476	0.72 307	1.62 383	0.94 438	0.19 217	0.14 202	0.16 87	0.15 155	0.18 163	0.19 263

anonymousa	0.72 331	0.27 201	0.75 302	0.47 156	0.63 490	1.43 500	0.45 295	1.24 312	0.89 246	1.28 412	1.75 511	1.62 490	1.13 479	0.69 123	0.59 335	0.19 217	0.16 309	0.23 321	0.25 416	0.20 243	0.18 223

Wz-Net-LNSev	1.03 470	0.67 530	2.71 578	0.64 430	0.84 548	1.75 528	1.00 528	1.80 462	1.32 469	1.28 412	1.25 365	1.65 501	1.22 497	1.39 337	1.40 509	0.28 446	0.26 474	0.24 341	0.23 388	0.33 454	0.32 460

Sa-1000	0.72 331	0.29 258	0.76 312	0.59 373	0.30 185	0.73 304	0.37 193	1.62 408	1.33 473	1.28 412	2.04 543	0.86 284	0.75 313	1.84 419	0.38 188	0.19 217	0.14 202	0.25 380	0.23 388	0.20 243	0.16 169

test_1	0.54 212	0.22 82	0.68 233	0.47 156	0.27 118	0.58 207	0.35 155	0.92 171	1.00 296	1.28 412	0.68 161	0.87 288	0.45 158	1.67 393	0.37 177	0.16 82	0.11 32	0.20 217	0.16 197	0.17 128	0.13 68

iResNet	0.75 363	0.40 432	1.36 497	0.67 463	0.29 160	0.92 392	0.59 414	1.52 377	1.25 435	1.28 412	1.48 453	0.94 318	0.76 321	1.62 383	0.78 399	0.18 172	0.14 202	0.18 154	0.15 155	0.22 308	0.23 351

GCST	1.08 479	1.47 592	0.93 390	1.73 593	1.14 579	1.30 476	0.31 117	1.33 323	1.16 388	1.29 418	0.97 242	0.98 337	0.49 197	2.08 445	0.46 268	1.19 593	0.70 595	1.30 594	0.85 592	1.02 581	0.89 580

fast-acv-ft	0.94 437	0.44 450	1.40 499	0.58 360	0.51 429	1.77 533	0.69 449	1.36 333	1.42 516	1.29 418	1.86 524	1.74 512	1.25 503	1.52 363	1.38 505	0.26 416	0.28 491	0.28 431	0.28 466	0.27 386	0.26 401

anonymity	1.12 489	0.97 563	1.21 472	1.07 578	1.12 575	1.08 434	0.89 501	1.95 505	1.16 388	1.29 418	1.26 372	1.22 404	1.09 470	1.15 270	1.01 453	1.02 586	1.00 611	0.97 586	0.97 598	0.98 578	0.99 584

NF-Stereo	0.80 386	0.30 278	0.75 302	0.60 385	0.31 211	0.64 244	0.44 275	1.21 298	0.90 250	1.29 418	1.02 263	0.82 264	0.57 244	5.40 558	0.48 280	0.23 348	0.14 202	0.24 341	0.20 291	0.20 243	0.30 443

OCTAStereo	0.80 386	0.30 278	0.75 302	0.60 385	0.31 211	0.64 244	0.44 275	1.21 298	0.90 250	1.29 418	1.01 255	0.82 264	0.57 244	5.35 552	0.48 280	0.24 365	0.14 202	0.24 341	0.20 291	0.20 243	0.30 443

RE-Stereo	0.80 386	0.30 278	0.75 302	0.60 385	0.31 211	0.64 244	0.44 275	1.21 298	0.90 250	1.29 418	1.01 255	0.81 259	0.57 244	5.37 555	0.48 280	0.24 365	0.14 202	0.24 341	0.20 291	0.20 243	0.30 443

TVStereo	0.80 386	0.30 278	0.75 302	0.60 385	0.31 211	0.64 244	0.44 275	1.21 298	0.90 250	1.29 418	1.01 255	0.81 259	0.57 244	5.37 555	0.48 280	0.24 365	0.14 202	0.24 341	0.20 291	0.20 243	0.30 443

STTRV1_RVC	1.58 538	0.68 534	1.96 552	0.88 556	1.12 575	1.57 513	0.90 506	2.25 563	1.75 552	1.29 418	2.02 541	1.40 448	1.22 497	9.77 621	1.31 495	0.81 579	0.33 525	0.54 561	0.49 559	0.73 568	0.52 542

PWCDC_ROB	1.29 510	0.75 547	1.33 493	1.05 575	0.88 556	1.73 527	0.52 350	1.89 487	3.28 597	1.29 418	4.88 600	1.22 404	1.46 528	1.77 414	1.45 521	0.60 569	0.26 474	0.29 442	0.25 416	0.52 537	0.37 488

gwcnet-sp	0.74 354	0.33 351	1.44 506	0.57 354	0.45 387	1.40 494	0.54 364	1.50 368	1.14 367	1.30 427	1.02 263	0.94 318	0.82 351	1.39 337	0.76 391	0.21 292	0.21 420	0.22 283	0.21 336	0.22 308	0.22 331

scenet	0.74 354	0.33 351	1.44 506	0.57 354	0.45 387	1.40 494	0.54 364	1.50 368	1.14 367	1.30 427	1.02 263	0.94 318	0.82 351	1.39 337	0.76 391	0.21 292	0.21 420	0.22 283	0.21 336	0.22 308	0.22 331

CASS	0.65 296	0.34 375	0.72 270	0.56 337	0.27 118	0.78 332	0.42 243	1.59 397	0.86 235	1.30 427	1.25 365	0.87 288	0.84 363	0.84 178	0.54 319	0.35 504	0.19 380	0.26 399	0.21 336	0.28 405	0.42 507
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet	0.74 354	0.33 351	1.44 506	0.57 354	0.45 387	1.40 494	0.54 364	1.50 368	1.14 367	1.30 427	1.02 263	0.94 318	0.82 351	1.39 337	0.76 391	0.21 292	0.21 420	0.22 283	0.21 336	0.22 308	0.22 331

HBP-ISP	0.96 441	0.58 507	0.72 270	0.61 399	0.46 399	1.64 520	0.76 466	1.86 478	1.28 451	1.30 427	1.53 462	0.86 284	0.94 411	3.27 512	0.69 370	0.45 541	0.44 564	0.54 561	0.48 556	0.47 521	0.40 498

IPLG	0.69 318	0.27 201	0.97 406	0.51 245	0.43 371	0.79 338	0.33 135	1.21 298	1.06 319	1.30 427	1.10 300	0.52 154	0.55 230	3.16 509	0.63 352	0.16 82	0.14 202	0.19 179	0.16 197	0.18 163	0.17 197

raftrobust	0.52 186	0.25 148	0.56 162	0.65 444	0.52 441	0.49 129	0.34 147	0.98 204	0.91 255	1.30 427	0.87 213	0.63 205	0.81 346	0.78 155	0.41 216	0.19 217	0.15 266	0.16 87	0.14 136	0.15 73	0.16 169

RAFT + AFF	1.00 458	0.42 444	1.09 452	0.67 463	0.50 417	1.22 465	1.24 555	2.24 562	1.19 406	1.30 427	1.56 473	1.17 395	1.49 533	3.44 518	0.83 418	0.21 292	0.25 468	0.30 455	0.26 434	0.27 386	0.27 411

UPFNet	0.80 386	0.32 329	0.90 381	0.59 373	0.74 521	1.26 470	0.80 480	1.52 377	1.10 346	1.30 427	1.12 313	1.30 430	0.84 363	1.67 393	1.09 464	0.24 365	0.24 459	0.24 341	0.23 388	0.25 360	0.18 223

HSM	1.19 503	0.32 329	0.65 216	0.57 354	0.38 326	1.23 466	0.59 414	2.25 563	1.19 406	1.30 427	1.25 365	1.94 537	1.03 453	9.32 614	0.71 376	0.22 321	0.16 309	0.20 217	0.16 197	0.21 284	0.21 313

HI	0.64 288	0.32 329	0.68 233	0.47 156	0.51 429	0.41 70	0.36 171	1.04 228	0.75 201	1.31 437	1.43 434	1.62 490	1.12 475	0.94 212	0.88 428	0.15 58	0.12 69	0.20 217	0.20 291	0.20 243	0.18 223

CoSv	0.64 288	0.32 329	0.68 233	0.47 156	0.51 429	0.41 70	0.36 171	1.04 228	0.75 201	1.31 437	1.43 434	1.62 490	1.12 475	0.94 212	0.88 428	0.15 58	0.12 69	0.20 217	0.20 291	0.20 243	0.18 223

GASNet	0.99 453	0.97 563	1.72 536	0.98 570	0.68 508	0.83 363	0.67 441	1.60 401	1.28 451	1.31 437	1.22 355	1.22 404	1.21 496	2.41 475	1.41 513	0.43 535	0.26 474	0.36 512	0.34 518	0.55 543	0.31 453

222	1.61 543	0.29 258	0.67 229	0.56 337	0.29 160	1.06 431	0.42 243	2.17 552	1.31 465	1.31 437	1.52 461	0.92 313	0.94 411	1.76 412	17.65 627	0.24 365	0.20 398	0.21 252	0.19 259	0.22 308	0.23 351

SQANet	1.31 514	0.88 560	1.08 449	1.83 595	1.44 591	1.44 501	0.75 463	1.74 437	1.09 339	1.32 441	1.26 372	1.28 426	1.01 446	1.50 360	0.83 418	2.50 603	0.34 527	1.47 595	0.55 570	2.32 596	1.57 598

test-3	0.54 212	0.22 82	0.68 233	0.47 156	0.27 118	0.58 207	0.35 155	0.92 171	1.00 296	1.32 441	0.69 165	0.87 288	0.45 158	1.68 398	0.37 177	0.16 82	0.11 32	0.20 217	0.16 197	0.17 128	0.13 68

RAFT-345	0.84 408	0.25 148	0.66 224	0.50 213	0.27 118	0.54 182	0.42 243	0.83 145	1.11 348	1.32 441	2.34 557	0.86 284	0.54 223	5.72 565	0.47 275	0.18 172	0.13 143	0.22 283	0.17 218	0.17 128	0.16 169

RAFT-Stereo + iAFF	0.54 212	0.25 148	0.68 233	0.43 96	0.24 52	0.40 63	0.34 147	1.04 228	1.09 339	1.32 441	1.60 482	0.80 255	0.68 291	0.67 120	0.39 197	0.13 29	0.10 9	0.18 154	0.17 218	0.17 128	0.13 68

delet	0.85 412	0.32 329	0.95 398	0.65 444	0.66 498	1.64 520	0.84 487	1.75 439	1.35 486	1.32 441	1.30 385	1.30 430	0.88 384	1.68 398	1.10 467	0.21 292	0.21 420	0.24 341	0.24 401	0.21 284	0.21 313

NCC-stereo	1.10 484	0.54 491	1.24 478	0.84 541	0.94 562	1.29 474	0.89 501	2.01 519	1.34 476	1.32 441	1.74 508	1.88 527	1.74 553	2.35 470	1.25 486	0.45 541	0.37 545	0.45 541	0.58 573	0.42 498	0.42 507

Nwc_Net	1.09 482	0.49 471	1.33 493	0.89 560	0.80 542	1.49 506	0.66 437	2.19 556	1.27 446	1.32 441	2.26 553	1.96 540	1.54 536	1.92 428	1.34 499	0.40 522	0.30 506	0.43 536	0.45 549	0.38 481	0.37 488

Abc-Net	1.10 484	0.54 491	1.24 478	0.84 541	0.94 562	1.29 474	0.89 501	2.01 519	1.34 476	1.32 441	1.74 508	1.88 527	1.74 553	2.35 470	1.25 486	0.45 541	0.37 545	0.45 541	0.58 573	0.42 498	0.42 507
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
G2L-Stereo	0.80 386	0.32 329	0.95 398	0.60 385	0.42 360	0.78 332	0.69 449	1.50 368	1.09 339	1.33 449	1.14 322	1.45 460	0.72 307	2.45 477	1.10 467	0.25 393	0.20 398	0.26 399	0.21 336	0.20 243	0.26 401

SDNR	1.62 544	0.51 481	2.17 562	0.53 284	0.56 457	3.80 600	0.45 295	1.54 386	1.29 455	1.33 449	2.41 561	1.08 368	0.96 423	11.18 625	1.16 476	0.66 575	0.63 591	0.43 536	0.32 502	0.64 557	0.67 567

PFNet+	0.59 256	0.28 223	0.77 319	0.53 284	0.30 185	0.59 214	0.31 117	0.92 171	1.14 367	1.33 449	1.10 300	0.79 253	0.57 244	1.31 309	0.49 288	0.25 393	0.17 340	0.28 431	0.26 434	0.21 284	0.25 377

CVANet_RVC	1.07 476	0.43 447	0.76 312	0.60 385	0.50 417	0.90 381	0.97 521	1.52 377	1.26 440	1.33 449	1.38 421	1.24 411	1.18 487	6.75 589	0.75 388	0.34 497	0.23 450	0.34 496	0.29 478	0.42 498	0.27 411

SACVNet	0.85 412	0.46 459	0.85 346	0.81 529	0.56 457	0.80 346	0.79 474	1.68 421	1.12 352	1.34 453	1.33 400	1.25 415	0.94 411	2.39 474	0.76 391	0.34 497	0.26 474	0.31 461	0.29 478	0.35 461	0.44 517

CrosDoStereo	1.58 538	0.24 120	0.72 270	0.48 183	0.29 160	0.67 273	12.49 627	1.10 262	0.98 284	1.34 453	1.75 511	1.00 344	1.89 565	6.65 583	0.81 411	0.19 217	0.15 266	0.20 217	0.22 365	0.18 163	0.19 263

DeepStereo_LL	1.58 538	0.24 120	0.72 270	0.48 183	0.29 160	0.67 273	12.49 627	1.10 262	0.98 284	1.34 453	1.75 511	1.00 344	1.89 565	6.65 583	0.81 411	0.19 217	0.15 266	0.20 217	0.22 365	0.18 163	0.19 263

THIR-Stereo	1.02 467	0.27 201	0.69 246	0.49 201	0.28 143	0.95 401	1.34 563	1.03 222	0.97 279	1.34 453	1.90 529	1.17 395	1.58 539	6.44 579	0.78 399	0.19 217	0.14 202	0.21 252	0.22 365	0.19 207	0.20 296

AANet_RVC	1.16 500	0.52 485	1.49 520	0.65 444	0.45 387	0.75 313	0.69 449	1.42 347	1.55 534	1.34 453	1.87 526	1.53 477	0.78 332	7.43 598	1.38 505	0.25 393	0.17 340	0.19 179	0.16 197	0.22 308	0.26 401

coex_refinement	0.80 386	0.28 223	0.73 282	0.70 484	0.51 429	0.95 401	0.60 418	1.78 453	1.23 426	1.36 458	1.37 416	1.82 523	0.81 346	1.32 314	1.13 473	0.26 416	0.17 340	0.19 179	0.20 291	0.24 348	0.25 377

Consistency-Raft	1.25 507	0.99 566	1.93 550	1.02 574	1.21 584	0.96 407	1.01 530	1.75 439	1.92 563	1.36 458	2.12 547	1.44 458	1.01 446	1.14 269	1.40 509	0.72 577	0.82 598	0.89 584	0.98 600	1.31 591	0.95 582

GMM-Stereo	0.74 354	0.25 148	0.59 185	0.54 299	0.34 274	0.72 300	0.99 526	1.01 216	0.87 239	1.36 458	1.78 514	1.12 385	0.81 346	2.09 446	0.46 268	0.18 172	0.12 69	0.25 380	0.25 416	0.20 243	0.85 579

ssnet_v2	0.88 422	0.36 406	1.02 427	0.62 411	0.38 326	1.32 479	0.97 521	2.07 532	1.34 476	1.37 461	1.18 340	1.54 478	0.92 397	1.10 258	1.65 535	0.30 462	0.27 483	0.30 455	0.28 466	0.27 386	0.26 401

ACRE	0.61 265	0.33 351	1.01 420	0.58 360	0.49 410	0.75 313	0.47 309	1.06 249	0.95 267	1.37 461	1.55 469	0.62 202	0.46 165	0.83 173	0.70 371	0.23 348	0.15 266	0.19 179	0.16 197	0.18 163	0.21 313

MMNet	0.84 408	0.32 329	1.09 452	0.60 385	0.59 477	1.85 542	0.49 330	1.51 375	1.27 446	1.37 461	1.15 330	1.26 419	1.18 487	1.67 393	1.22 483	0.19 217	0.18 362	0.23 321	0.22 365	0.25 360	0.21 313

NLCA_NET_v2_RVC	0.79 383	0.43 447	1.05 436	0.64 430	0.58 469	0.95 401	0.53 358	1.53 383	1.18 398	1.37 461	1.15 330	1.43 453	0.88 384	1.61 382	0.84 421	0.25 393	0.22 438	0.27 416	0.27 445	0.29 416	0.29 429
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PDISCO_ROB	1.32 516	0.65 528	1.44 506	1.36 585	1.46 592	2.55 575	0.92 509	2.45 581	2.07 572	1.37 461	1.49 455	1.65 501	1.00 444	2.82 494	1.35 502	1.01 584	0.27 483	0.54 561	0.47 554	0.71 566	0.73 573

xyz-stereo	7.16 617	0.22 82	69.90 672	0.42 89	0.21 11	32.92 640	0.49 330	0.87 152	0.76 208	1.38 466	27.04 636	1.19 399	1.16 482	4.69 538	0.97 447	0.16 82	0.12 69	0.20 217	0.14 136	0.16 97	0.12 29

CRFU-Net	0.86 417	0.39 425	1.00 416	0.65 444	0.57 460	1.78 535	0.86 494	2.15 543	0.81 223	1.38 466	1.18 340	1.64 498	1.19 490	1.35 322	0.90 434	0.26 416	0.22 438	0.21 252	0.19 259	0.23 333	0.24 365

DDUNet	1.50 532	2.69 617	1.12 459	1.77 594	1.88 596	1.84 541	0.92 509	1.70 428	1.16 388	1.38 466	1.79 515	1.60 488	1.12 475	1.37 328	1.08 462	1.10 591	0.76 596	2.37 605	0.94 596	2.00 594	1.37 595

STTStereo	0.78 379	0.50 478	1.22 474	0.64 430	0.54 448	0.89 378	0.54 364	1.44 354	1.11 348	1.38 466	1.09 294	1.27 423	0.85 366	1.43 346	0.83 418	0.29 457	0.27 483	0.33 486	0.39 535	0.32 445	0.30 443

RYNet	1.17 501	0.49 471	1.24 478	0.70 484	0.97 566	1.71 524	0.92 509	1.91 494	1.46 521	1.38 466	1.14 322	1.88 527	1.30 512	4.24 528	1.87 543	0.26 416	0.21 420	0.35 504	0.27 445	0.55 543	0.54 544

DeepPruner_ROB	0.74 354	0.48 468	0.87 363	0.57 354	0.44 380	0.79 338	0.54 364	1.73 432	0.96 272	1.38 466	1.27 375	1.24 411	0.73 309	1.43 346	0.73 382	0.34 497	0.28 491	0.27 416	0.26 434	0.31 436	0.31 453

DEmStereo	0.97 447	0.23 99	0.79 330	0.47 156	0.32 234	1.04 427	0.56 390	0.93 180	0.89 246	1.39 472	2.14 549	1.02 353	2.07 576	5.64 564	0.77 397	0.17 130	0.15 266	0.20 217	0.20 291	0.18 163	0.20 296

CIPLG	0.62 269	0.33 351	0.96 404	0.58 360	0.50 417	0.75 313	0.48 320	1.05 236	0.96 272	1.40 473	1.57 477	0.64 208	0.48 188	0.89 197	0.70 371	0.23 348	0.15 266	0.19 179	0.16 197	0.19 207	0.21 313

IPLGR_C	0.62 269	0.33 351	0.99 410	0.58 360	0.49 410	0.76 319	0.48 320	1.10 262	0.96 272	1.40 473	1.56 473	0.62 202	0.48 188	0.80 162	0.71 376	0.23 348	0.15 266	0.19 179	0.16 197	0.19 207	0.21 313

GMOStereo	0.53 196	0.26 171	0.65 216	0.50 213	0.29 160	0.52 165	0.43 262	0.89 161	0.96 272	1.41 475	1.14 322	0.85 280	0.56 235	0.59 84	0.38 188	0.16 82	0.14 202	0.24 341	0.21 336	0.20 243	0.15 136

error version	0.53 196	0.26 171	0.65 216	0.50 213	0.29 160	0.52 165	0.43 262	0.89 161	0.96 272	1.41 475	1.14 322	0.85 280	0.56 235	0.59 84	0.38 188	0.16 82	0.14 202	0.24 341	0.21 336	0.20 243	0.15 136

test-v	0.53 196	0.26 171	0.65 216	0.50 213	0.29 160	0.52 165	0.43 262	0.89 161	0.96 272	1.41 475	1.14 322	0.85 280	0.56 235	0.59 84	0.38 188	0.16 82	0.14 202	0.24 341	0.21 336	0.20 243	0.15 136

test-2	0.53 196	0.26 171	0.65 216	0.50 213	0.29 160	0.52 165	0.43 262	0.89 161	0.96 272	1.41 475	1.14 322	0.85 280	0.56 235	0.59 84	0.38 188	0.16 82	0.14 202	0.24 341	0.21 336	0.20 243	0.15 136

GwcNet	1.08 479	0.51 481	2.33 567	0.79 523	1.18 582	1.76 530	0.70 452	1.68 421	1.47 522	1.41 475	1.64 494	1.74 512	1.04 455	2.20 459	1.41 513	0.30 462	0.29 502	0.29 442	0.27 445	0.30 427	0.35 477

CBMV_ROB	0.90 427	0.44 450	0.63 202	0.51 245	0.37 308	1.25 469	0.49 330	1.77 449	1.27 446	1.41 475	2.00 538	1.33 436	1.08 467	2.17 453	0.76 391	0.43 535	0.42 560	0.47 546	0.44 547	0.41 493	0.36 483

test_for_model	1.30 512	3.71 623	0.58 178	3.22 614	2.84 614	0.59 214	0.33 135	1.40 343	0.83 229	1.42 481	0.61 141	0.52 154	0.37 115	0.51 49	0.33 128	2.46 602	0.15 266	0.16 87	0.11 9	4.39 625	1.50 597

pcwnet_v2	0.97 447	0.37 413	4.33 590	0.62 411	0.54 448	0.79 338	0.45 295	2.02 523	1.58 536	1.42 481	1.64 494	1.09 378	0.79 336	1.24 294	0.67 363	0.32 477	0.25 468	0.29 442	0.27 445	0.37 472	0.35 477

otaku	1.60 541	1.11 575	1.21 472	2.20 598	1.56 593	1.97 551	1.24 555	2.07 532	1.36 490	1.44 483	1.62 489	1.73 510	1.19 490	1.73 406	0.98 450	2.89 608	0.57 587	1.74 596	0.60 577	2.78 604	1.94 604

dad	0.86 417	0.66 529	1.06 440	0.56 337	0.37 308	0.76 319	0.44 275	1.17 280	1.50 526	1.44 483	1.27 375	1.34 440	0.75 313	2.52 484	0.84 421	0.42 530	0.27 483	0.83 582	0.26 434	0.41 493	0.29 429

Prome-Stereo	0.75 363	0.27 201	0.53 142	0.55 323	0.32 234	0.59 214	0.97 521	0.89 161	0.88 243	1.45 485	2.46 564	0.91 304	1.41 521	1.58 377	0.44 240	0.18 172	0.13 143	0.19 179	0.17 218	0.20 243	0.92 581

StereoDRNet-Refined	0.80 386	0.41 440	0.88 371	0.62 411	0.42 360	1.33 481	0.48 320	1.52 377	1.17 391	1.45 485	1.44 439	1.44 458	0.90 391	1.26 298	1.24 485	0.20 256	0.16 309	0.27 416	0.24 401	0.25 360	0.28 423
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
MLCV	0.72 331	0.34 375	1.10 455	0.51 245	0.23 32	0.91 385	0.39 215	1.33 323	1.23 426	1.46 487	1.55 469	1.01 351	0.64 280	1.95 433	0.80 409	0.18 172	0.12 69	0.18 154	0.14 136	0.19 207	0.17 197

AAGNet	1.83 558	0.28 223	0.72 270	0.61 399	0.32 234	0.67 273	0.51 339	0.96 199	0.98 284	1.47 488	1.20 351	1.00 344	1.18 487	2.83 495	22.77 639	0.22 321	0.13 143	0.22 283	0.19 259	0.23 333	0.15 136

SST-Stereo	0.83 403	0.28 223	0.72 270	0.59 373	0.31 211	0.72 300	0.26 76	1.09 259	0.86 235	1.47 488	1.10 300	1.00 344	0.87 379	5.73 566	0.45 254	0.22 321	0.13 143	0.23 321	0.19 259	0.23 333	0.18 223

RAFT_R40	0.83 403	0.28 223	0.73 282	0.59 373	0.31 211	0.69 285	0.44 275	1.10 262	0.95 267	1.47 488	1.10 300	1.00 344	0.85 366	5.53 560	0.46 268	0.22 321	0.13 143	0.23 321	0.20 291	0.23 333	0.18 223

PFNet	0.91 430	0.26 171	1.10 455	0.63 421	0.32 234	0.64 244	0.56 390	1.17 280	0.99 291	1.47 488	1.08 289	0.98 337	0.69 294	6.62 582	0.54 319	0.20 256	0.12 69	0.24 341	0.19 259	0.20 243	0.17 197

ccnet	1.12 489	0.67 530	1.01 420	0.78 521	0.73 520	1.72 526	0.99 526	1.84 474	1.26 440	1.47 488	1.85 523	1.75 515	1.29 508	1.75 407	1.88 545	0.57 564	0.53 582	0.57 571	0.55 570	0.59 550	0.54 544

S-Stereo	1.15 498	0.46 459	2.17 562	0.81 529	0.80 542	1.21 464	1.19 552	1.93 501	2.02 569	1.47 488	2.11 546	1.57 482	1.17 483	2.05 443	1.41 513	0.40 522	0.40 556	0.35 504	0.31 494	0.44 510	0.70 570

Wz-Net-SNSev	1.49 530	1.23 582	6.27 601	0.68 474	0.67 502	1.37 487	1.41 566	2.00 515	1.39 503	1.48 494	1.61 486	2.29 557	1.32 514	3.93 523	2.14 556	0.31 470	0.28 491	0.31 461	0.33 512	0.42 498	0.36 483

DPSNet	1.69 550	0.59 510	4.33 590	0.70 484	0.57 460	2.02 555	1.62 579	3.35 598	1.78 553	1.48 494	1.38 421	2.17 553	2.84 595	4.77 540	3.66 582	0.48 549	0.31 512	0.29 442	0.25 416	0.64 557	0.48 529

GANet	1.36 520	0.47 464	0.86 352	0.67 463	0.45 387	1.34 484	1.73 582	1.64 412	1.24 432	1.49 496	2.38 558	1.55 480	1.20 493	9.30 613	0.93 436	0.30 462	0.31 512	0.33 486	0.28 466	0.39 485	0.30 443

RainbowNet	1.97 568	1.76 598	1.57 525	2.81 607	2.21 601	1.98 553	1.81 585	2.54 584	1.89 560	1.50 497	1.84 521	1.96 540	1.65 546	2.14 450	1.25 486	3.33 615	0.85 603	2.39 608	0.98 600	2.82 607	2.22 606

SuperB	2.53 587	0.59 510	18.45 646	0.69 478	0.50 417	1.87 544	0.88 499	1.67 420	2.39 579	1.50 497	1.42 430	1.14 392	1.15 481	4.28 531	5.07 592	0.24 365	0.19 380	0.22 283	0.19 259	7.86 630	0.34 472

NCCL2	1.00 458	0.56 500	1.06 440	0.75 513	0.57 460	1.31 478	1.72 581	1.77 449	1.36 490	1.50 497	1.17 338	1.91 532	1.17 483	1.54 369	1.29 493	0.35 504	0.31 512	0.45 541	0.44 547	0.40 490	0.40 498

ADLNet	0.85 412	0.36 406	0.89 377	0.85 546	0.72 515	1.24 467	0.76 466	1.82 466	1.36 490	1.52 500	1.35 413	1.27 423	0.99 442	1.23 289	1.15 475	0.27 432	0.20 398	0.26 399	0.25 416	0.28 405	0.30 443

MSAF-DinoV2	1.97 568	0.80 552	10.38 633	0.86 548	0.48 406	1.39 492	0.97 521	2.55 585	1.72 548	1.53 501	1.65 496	3.59 589	2.20 582	5.39 557	3.94 586	0.27 432	0.17 340	0.26 399	0.28 466	0.47 521	0.46 522

z-mn7	1.56 537	0.84 553	4.36 592	0.71 492	0.51 429	2.60 577	1.04 533	1.73 432	2.70 591	1.53 501	2.99 576	1.94 537	1.34 516	4.78 541	2.41 561	0.29 457	0.24 459	0.27 416	0.24 401	0.34 458	0.31 453

Pruner-Stereo	0.62 269	0.29 258	0.70 252	0.61 399	0.31 211	0.63 241	0.43 262	1.17 280	0.99 291	1.53 501	1.08 289	0.95 327	0.55 230	1.35 322	0.51 299	0.23 348	0.14 202	0.24 341	0.21 336	0.21 284	0.23 351

LMCR-Stereo	0.82 397	0.46 459	0.88 371	0.75 513	0.43 371	1.33 481	0.56 390	2.43 580	0.98 284	1.53 501	1.49 455	0.74 235	1.00 444	1.63 385	0.89 431	0.28 446	0.17 340	0.22 283	0.17 218	0.29 416	0.20 296

DMCA-RVC	0.74 354	0.40 432	1.27 484	0.66 451	0.49 410	0.77 327	0.47 309	1.35 331	1.01 299	1.53 501	1.01 255	1.29 429	0.82 351	1.31 309	0.78 399	0.27 432	0.21 420	0.35 504	0.27 445	0.32 445	0.24 365

HSM-Net_RVC	0.87 421	0.29 258	0.53 142	0.53 284	0.30 185	1.15 451	0.55 382	3.57 601	1.28 451	1.53 501	1.74 508	1.68 504	0.93 406	1.49 358	0.77 397	0.22 321	0.17 340	0.19 179	0.18 236	0.20 243	0.19 263
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
Wz-Net-LNSev-Ref	0.99 453	0.40 432	1.82 544	0.66 451	0.62 489	2.05 556	0.78 471	1.91 494	1.29 455	1.54 507	1.42 430	1.51 474	1.23 499	1.99 436	1.33 497	0.23 348	0.14 202	0.20 217	0.15 155	0.27 386	0.26 401

RGC	1.14 494	0.79 550	1.26 481	0.91 564	0.96 565	1.52 508	0.77 469	1.92 497	1.26 440	1.54 507	1.93 531	2.02 547	1.54 536	2.25 463	1.31 495	0.44 540	0.35 538	0.58 572	0.48 556	0.47 521	0.46 522

ADCP+	1.99 570	0.48 468	7.73 604	0.66 451	0.91 557	2.30 566	1.05 535	1.82 466	1.34 476	1.54 507	1.32 398	1.74 512	1.61 543	2.17 453	13.37 619	0.24 365	0.21 420	0.32 477	0.28 466	0.37 472	0.29 429

RP	1.09 482	0.50 478	1.12 459	0.90 561	1.04 568	1.11 440	0.84 487	1.80 462	1.62 538	1.55 510	2.00 538	1.90 531	1.78 557	1.84 419	1.25 486	0.52 555	0.36 543	0.48 548	0.36 528	0.45 514	0.43 514

LL-Strereo	1.33 517	0.39 425	1.38 498	0.61 399	0.61 483	0.75 313	0.66 437	1.63 410	1.17 391	1.56 511	1.60 482	2.03 548	2.12 578	9.72 620	0.97 447	0.21 292	0.18 362	0.27 416	0.23 388	0.22 308	0.25 377

DisPM	0.66 303	0.28 223	0.72 270	0.61 399	0.35 280	0.62 237	0.45 295	1.02 217	0.99 291	1.56 511	1.10 300	0.80 255	0.59 254	2.37 472	0.41 216	0.23 348	0.14 202	0.23 321	0.21 336	0.20 243	0.25 377

DSFCA	0.93 435	0.34 375	1.06 440	0.52 266	0.65 495	1.55 511	0.93 513	1.49 364	1.19 406	1.56 511	1.15 330	1.50 472	0.96 423	3.07 504	1.02 454	0.30 462	0.26 474	0.25 380	0.25 416	0.28 405	0.24 365

AF-Net	1.13 492	0.52 485	1.33 493	0.86 548	0.91 557	1.38 490	0.71 454	2.16 546	1.62 538	1.56 511	2.40 560	1.99 543	1.65 546	1.81 418	1.48 527	0.48 549	0.28 491	0.49 550	0.33 512	0.39 485	0.32 460

Wz-Net-TNSev	1.88 562	2.08 610	7.66 603	0.67 463	0.64 493	2.42 571	1.83 587	2.33 570	1.74 551	1.57 515	1.56 473	2.58 570	1.90 567	4.86 542	3.12 573	0.39 519	0.37 545	0.33 486	0.37 531	0.53 539	0.58 553

ADCRef	1.35 519	0.55 496	2.37 569	0.72 497	0.77 532	1.94 549	0.78 471	1.91 494	1.27 446	1.57 515	1.59 481	1.36 443	1.41 521	1.54 369	7.53 602	0.23 348	0.20 398	0.32 477	0.30 487	0.29 416	0.29 429

OMP-Stereo	0.94 437	0.33 351	0.72 270	0.90 561	0.31 211	0.49 129	0.36 171	1.16 278	1.06 319	1.58 517	1.12 313	1.46 463	0.69 294	6.94 590	0.49 288	0.19 217	0.14 202	0.24 341	0.18 236	0.20 243	0.14 99

ISRNet	0.80 386	0.33 351	1.07 445	0.81 529	0.66 498	0.60 222	0.34 147	1.19 295	1.13 364	1.59 518	1.53 462	1.35 441	0.77 325	1.27 301	0.94 438	0.39 519	0.34 527	0.43 536	0.38 533	0.34 458	0.49 533

MultiAttention	4.51 606	0.33 351	0.82 339	0.73 505	0.45 387	30.98 638	4.50 622	2.18 555	1.40 508	1.61 519	2.41 561	2.43 566	0.70 299	38.42 646	1.36 503	0.22 321	0.15 266	0.29 442	0.30 487	0.47 521	0.43 514

R-Stereo Train	0.57 244	0.26 171	0.63 202	0.54 299	0.36 292	0.69 285	0.54 364	1.22 306	0.72 194	1.61 519	1.50 458	0.75 238	0.53 218	0.64 107	0.44 240	0.18 172	0.15 266	0.17 116	0.15 155	0.17 128	0.17 197

RAFT-Stereo	0.57 244	0.26 171	0.63 202	0.54 299	0.36 292	0.69 285	0.54 364	1.22 306	0.72 194	1.61 519	1.50 458	0.75 238	0.53 218	0.64 107	0.44 240	0.18 172	0.15 266	0.17 116	0.15 155	0.17 128	0.17 197
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
StereoDRNet	0.98 451	0.47 464	1.70 533	0.76 516	0.94 562	1.51 507	0.91 507	1.92 497	1.32 469	1.61 519	1.13 318	1.47 468	0.97 426	1.75 407	1.46 524	0.28 446	0.23 450	0.29 442	0.27 445	0.35 461	0.27 411

KYRaft	0.75 363	0.28 223	0.62 199	0.56 337	0.29 160	0.67 273	0.86 494	0.94 187	0.84 233	1.62 523	2.21 551	1.16 394	1.02 451	1.57 375	0.40 205	0.20 256	0.13 143	0.22 283	0.28 466	0.20 243	1.02 585

ARAFT	0.77 371	0.36 406	1.49 520	0.51 245	0.31 211	0.90 381	0.82 485	1.90 490	1.06 319	1.62 523	1.24 361	1.02 353	0.64 280	1.84 419	0.50 294	0.18 172	0.14 202	0.28 431	0.27 445	0.17 128	0.16 169

YMNet	1.00 458	0.54 491	1.40 499	0.81 529	0.85 551	1.87 544	0.62 423	1.55 390	1.18 398	1.63 525	1.99 535	1.77 517	0.97 426	1.50 360	1.45 521	0.33 486	0.37 545	0.31 461	0.32 502	0.32 445	0.29 429

YMNet_1	1.00 458	0.54 491	1.40 499	0.81 529	0.85 551	1.87 544	0.62 423	1.55 390	1.18 398	1.63 525	1.99 535	1.77 517	0.97 426	1.50 360	1.45 521	0.33 486	0.37 545	0.31 461	0.32 502	0.32 445	0.29 429

DLCB_ROB	0.86 417	0.40 432	0.78 327	0.68 474	0.54 448	1.11 440	0.84 487	1.49 364	1.23 426	1.64 527	1.65 496	1.70 507	0.91 394	1.70 400	1.05 456	0.25 393	0.24 459	0.26 399	0.27 445	0.27 386	0.24 365

w-ln-seven-2	1.18 502	0.61 520	4.25 589	0.68 474	0.61 483	1.20 462	0.93 513	1.63 410	1.35 486	1.66 528	1.53 462	1.47 468	1.37 519	3.00 503	1.74 538	0.25 393	0.24 459	0.29 442	0.26 434	0.33 454	0.28 423

PSM-AAD	0.79 383	0.27 201	0.53 142	0.55 323	0.28 143	0.77 327	1.24 555	0.99 206	0.91 255	1.66 528	1.57 477	0.81 259	2.19 581	1.65 388	0.44 240	0.19 217	0.14 202	0.38 518	0.32 502	0.21 284	0.70 570

MADNet+	2.69 591	3.22 621	11.53 640	1.44 590	1.12 575	3.19 591	1.81 585	2.85 590	2.37 578	1.68 530	2.07 545	2.85 579	2.18 580	7.41 597	5.23 593	0.79 578	0.76 596	0.69 580	0.65 580	0.98 578	0.95 582

IIG-Stereo	0.96 441	0.31 313	0.72 270	0.88 556	0.33 255	0.61 228	0.26 76	1.19 295	1.03 306	1.69 531	1.37 416	1.46 463	0.75 313	6.96 591	0.51 299	0.19 217	0.14 202	0.23 321	0.18 236	0.20 243	0.14 99

edge stereo	1.11 487	0.50 478	1.30 487	0.71 492	0.65 495	1.14 445	0.75 463	1.93 501	1.37 494	1.71 532	1.83 519	2.54 569	1.44 525	2.43 476	1.23 484	0.42 530	0.41 558	0.54 561	0.35 523	0.42 498	0.46 522

stereogan	1.15 498	0.42 444	1.40 499	0.86 548	0.84 548	2.38 570	0.71 454	1.88 484	1.73 549	1.72 533	1.94 533	2.31 559	1.29 508	2.07 444	1.08 462	0.36 508	0.35 538	0.39 524	0.31 494	0.51 535	0.46 522

MFN_U_SF_DS_RVC	1.74 556	0.87 558	3.56 584	0.80 526	0.75 528	3.72 597	2.44 611	1.82 466	1.82 557	1.74 534	1.91 530	1.92 535	1.26 505	7.69 603	1.28 492	0.45 541	0.47 572	0.52 555	0.77 586	0.50 530	0.50 536

FTStereo	0.91 430	0.26 171	0.56 162	0.54 299	0.33 255	0.66 269	1.87 590	1.00 210	0.75 201	1.75 535	4.15 590	1.04 360	1.65 546	1.57 375	0.46 268	0.19 217	0.16 309	0.23 321	0.21 336	0.18 163	0.63 561

FAT-Stereo	1.07 476	0.41 440	1.32 491	0.72 497	0.58 469	1.08 434	0.89 501	1.96 506	1.65 540	1.75 535	1.98 534	2.03 548	1.48 531	2.02 439	1.18 482	0.42 530	0.35 538	0.34 496	0.29 478	0.35 461	0.53 543

FBW_ROB	1.71 554	0.62 524	1.45 511	0.67 463	0.61 483	1.81 537	1.08 540	2.52 583	1.70 545	1.77 537	1.73 506	1.98 542	1.25 503	12.57 627	1.84 542	0.34 497	0.37 545	0.56 569	0.38 533	0.45 514	0.43 514

DRaft	0.80 386	0.24 120	0.70 252	0.45 135	0.30 185	0.97 411	0.53 358	1.05 236	0.97 279	1.78 538	2.02 541	0.80 255	1.74 553	2.73 493	0.72 379	0.17 130	0.14 202	0.20 217	0.20 291	0.18 163	0.21 313

DANet	1.08 479	0.61 520	1.32 491	0.85 546	0.72 515	1.37 487	0.51 339	1.54 386	1.15 379	1.78 538	1.54 467	2.01 545	1.11 472	2.90 498	2.00 551	0.33 486	0.30 506	0.40 529	0.30 487	0.44 510	0.45 519
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DRN-Test	1.00 458	0.44 450	1.13 461	0.70 484	0.81 544	1.62 517	0.79 474	2.14 541	1.44 519	1.78 538	1.33 400	1.43 453	1.05 459	2.18 456	1.53 531	0.27 432	0.21 420	0.31 461	0.30 487	0.32 445	0.28 423

DCVSM-stereo	0.72 331	0.35 396	0.76 312	0.55 323	0.42 360	0.73 304	0.38 200	1.21 298	1.02 302	1.79 541	1.04 276	1.62 490	1.03 453	1.04 243	0.79 405	0.24 365	0.27 483	0.29 442	0.24 401	0.30 427	0.36 483

Wz-Net-MNSev	1.11 487	0.58 507	2.23 565	0.66 451	0.71 513	1.95 550	1.46 569	1.98 512	1.45 520	1.79 541	1.43 434	1.49 471	1.33 515	1.97 435	1.42 517	0.27 432	0.23 450	0.28 431	0.28 466	0.34 458	0.31 453

DAS	0.84 408	0.34 375	1.03 431	0.64 430	0.69 510	0.77 327	0.63 428	1.54 386	1.20 411	1.79 541	1.55 469	0.95 327	1.04 455	2.83 495	0.60 343	0.21 292	0.16 309	0.25 380	0.18 236	0.27 386	0.22 331

SepStereo	0.82 397	0.34 375	1.03 431	0.64 430	0.69 510	0.77 327	0.63 428	1.54 386	1.20 411	1.79 541	1.55 469	0.95 327	1.04 455	2.30 467	0.60 343	0.21 292	0.16 309	0.25 380	0.18 236	0.27 386	0.22 331

LALA_ROB	1.01 464	0.59 510	1.16 467	0.67 463	0.51 429	1.63 518	1.26 559	1.69 423	1.38 498	1.81 545	1.37 416	1.94 537	1.02 451	1.58 377	1.38 505	0.37 512	0.27 483	0.43 536	0.37 531	0.43 504	0.37 488

ACVNet_1	2.18 574	1.45 591	1.72 536	2.85 608	2.33 607	2.28 565	1.46 569	3.08 594	2.22 577	1.82 546	2.05 544	3.56 588	1.98 571	3.09 507	1.40 509	3.17 610	0.60 589	2.40 609	0.92 595	2.91 611	2.37 610

PASM	1.34 518	0.92 561	2.62 576	0.86 548	0.87 555	1.03 425	1.08 540	1.50 368	1.51 528	1.82 546	1.41 429	1.68 504	1.26 505	4.87 543	1.34 499	0.61 570	0.65 594	0.68 578	0.78 587	0.69 564	0.68 569

XPNet_ROB	0.96 441	0.49 471	1.09 452	0.72 497	0.57 460	1.11 440	1.14 546	1.66 418	1.23 426	1.85 548	1.39 425	1.64 498	1.11 472	1.80 416	1.42 517	0.38 516	0.30 506	0.33 486	0.29 478	0.37 472	0.34 472

zh-sn7	1.76 557	1.38 584	6.58 602	0.74 509	0.72 515	1.78 535	1.31 561	1.88 484	1.56 535	1.86 549	2.47 565	1.81 520	2.08 577	5.12 548	3.80 584	0.32 477	0.32 520	0.32 477	0.32 502	0.44 510	0.40 498

XQC	1.37 521	0.87 558	2.56 574	0.84 541	0.69 510	1.83 540	0.89 501	2.07 532	1.88 559	1.88 550	1.53 462	1.91 532	1.55 538	2.85 497	3.05 571	0.48 549	0.29 502	0.44 540	0.39 535	0.69 564	0.60 558

ADCPNet	1.85 560	0.69 535	8.07 605	0.71 492	0.58 469	2.79 584	1.22 554	1.94 503	1.54 532	1.88 550	1.69 502	2.46 568	2.04 573	2.37 472	6.48 597	0.38 516	0.37 545	0.38 518	0.43 545	0.47 521	0.45 519

MSC_U_SF_DS_RVC	2.12 572	1.15 578	3.10 581	1.05 575	0.76 531	5.03 611	2.40 610	2.16 546	2.62 588	1.89 552	2.28 554	2.69 574	1.65 546	9.35 615	2.04 552	0.64 574	0.51 580	0.68 578	0.71 584	1.09 585	0.67 567

ADCL	1.72 555	0.57 504	3.66 585	0.67 463	0.61 483	2.61 579	1.85 588	1.96 506	1.67 542	1.90 553	1.83 519	2.06 551	1.90 567	2.13 449	9.15 611	0.26 416	0.24 459	0.34 496	0.32 502	0.38 481	0.35 477

ETE_ROB	0.96 441	0.64 527	1.16 467	0.69 478	0.48 406	1.14 445	1.13 545	1.77 449	1.19 406	1.91 554	1.45 441	1.73 510	1.05 459	1.60 380	1.14 474	0.32 477	0.26 474	0.38 518	0.34 518	0.39 485	0.41 503

NVStereoNet_ROB	1.88 562	1.07 570	1.45 511	1.07 578	1.17 580	1.47 503	1.48 571	1.89 487	1.93 565	1.94 555	4.67 598	3.08 584	1.80 559	6.51 580	1.65 535	1.06 589	0.86 605	1.08 592	1.32 606	0.93 576	1.26 593
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MFN_U_SF_RVC	1.52 534	0.84 553	3.42 583	0.87 555	0.66 498	2.56 576	0.95 518	2.36 573	1.70 545	1.98 556	1.86 524	2.45 567	1.79 558	2.95 499	2.58 563	0.52 555	0.48 574	0.55 566	0.59 576	0.59 550	0.61 559

w-ln-seven	1.38 523	0.70 538	3.91 588	0.75 513	0.72 515	2.69 581	0.95 518	2.02 523	1.99 567	1.99 557	1.73 506	1.82 523	1.17 483	2.45 477	2.84 568	0.28 446	0.25 468	0.31 461	0.30 487	0.41 493	0.33 467

GrayStereo	0.82 397	0.26 171	0.58 178	0.63 421	0.37 308	0.76 319	1.86 589	1.11 268	0.87 239	1.99 557	1.89 528	1.08 368	1.82 562	1.39 337	0.48 280	0.19 217	0.14 202	0.19 179	0.21 336	0.18 163	0.39 497

psmorigin	1.52 534	0.69 535	10.52 634	0.68 474	0.59 477	1.13 444	0.70 452	1.57 394	1.19 406	1.99 557	1.79 515	2.26 556	1.47 530	2.09 446	1.36 503	0.39 519	0.40 556	0.34 496	0.33 512	0.43 504	0.56 548

CBMV	0.95 440	0.44 450	0.66 224	0.53 284	0.35 280	1.53 509	1.63 580	1.69 423	1.42 516	2.00 560	1.60 482	1.43 453	1.17 483	1.59 379	0.99 451	0.34 497	0.34 527	0.39 524	0.33 512	0.33 454	0.32 460
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
RAFT-RH_RVC	1.03 470	0.24 120	0.67 229	0.49 201	0.28 143	0.81 355	0.33 135	0.83 145	1.08 330	2.05 561	4.65 597	1.04 360	0.57 244	5.98 574	0.50 294	0.18 172	0.13 143	0.26 399	0.20 291	0.16 97	0.17 197

WZ-Net	1.95 566	0.95 562	10.10 625	0.86 548	0.78 534	1.69 523	1.60 578	2.20 559	1.98 566	2.08 562	1.93 531	2.30 558	1.97 570	5.30 551	3.17 576	0.34 497	0.26 474	0.29 442	0.31 494	0.51 535	0.47 526

NaN_ROB	1.13 492	0.55 496	1.15 466	0.64 430	0.48 406	1.61 516	2.03 598	1.72 431	1.48 523	2.09 563	1.27 375	1.40 448	1.08 467	3.94 524	1.30 494	0.28 446	0.34 527	0.28 431	0.28 466	0.30 427	0.33 467

SGM-Forest	1.24 505	0.38 420	0.60 190	0.52 266	0.37 308	1.56 512	1.30 560	1.65 413	1.36 490	2.11 564	1.79 515	1.63 495	0.93 406	7.48 600	0.95 442	0.36 508	0.37 545	0.39 524	0.34 518	0.37 472	0.32 460
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ACVNet_2	2.43 585	1.41 588	2.04 554	2.62 605	2.24 602	2.63 580	1.88 591	3.31 596	3.01 594	2.19 565	3.45 583	4.62 597	2.04 573	4.50 535	1.47 525	2.55 604	0.64 592	2.22 602	0.84 590	2.69 603	2.29 608

RTSC	1.29 510	0.73 542	2.44 570	0.83 540	0.57 460	1.85 542	0.65 432	1.88 484	2.00 568	2.20 566	1.66 499	1.60 488	1.26 505	2.33 469	3.92 585	0.32 477	0.23 450	0.27 416	0.29 478	0.37 472	0.37 488

test_sample8	2.19 575	0.49 471	1.13 461	0.56 337	0.39 336	1.02 422	0.73 458	1.82 466	1.15 379	2.26 567	1.30 385	4.94 603	2.52 591	2.27 465	7.92 607	0.57 564	12.61 638	0.62 574	0.67 581	0.45 514	0.42 507

MFMNet_re	1.40 526	1.14 577	1.68 532	1.39 587	1.07 569	1.48 504	1.43 567	1.87 481	1.82 557	2.26 567	2.19 550	1.51 474	1.86 564	1.52 363	1.25 486	0.93 582	0.83 599	0.84 583	0.80 588	0.99 580	1.05 589

PWC_ROB	1.24 505	0.76 548	2.46 571	0.72 497	0.78 534	1.15 451	0.49 330	1.75 439	1.92 563	2.31 569	3.07 577	1.59 486	1.40 520	2.46 480	2.10 555	0.33 486	0.22 438	0.35 504	0.24 401	0.38 481	0.41 503

IMH-64-1	2.70 592	1.79 600	1.46 513	3.26 616	2.66 610	3.23 593	2.10 599	4.08 604	2.75 592	2.34 570	3.81 587	3.06 582	2.22 583	4.25 529	2.59 564	3.75 619	0.84 600	2.75 615	1.35 607	3.15 613	2.60 616

IMH-64	2.70 592	1.79 600	1.46 513	3.26 616	2.66 610	3.23 593	2.10 599	4.08 604	2.75 592	2.34 570	3.81 587	3.06 582	2.22 583	4.25 529	2.59 564	3.75 619	0.84 600	2.75 615	1.35 607	3.15 613	2.60 616

LVE	3.31 601	1.67 597	1.64 528	2.85 608	2.42 608	3.20 592	2.26 606	4.78 612	5.05 613	2.35 572	6.91 607	6.02 609	2.37 586	9.15 611	2.17 557	3.19 612	1.08 616	2.38 607	1.47 613	2.81 606	2.40 612

CSAN	1.41 527	0.59 510	1.26 481	0.70 484	0.50 417	1.76 530	1.78 583	1.77 449	1.90 562	2.35 572	2.32 555	1.92 535	1.94 569	5.56 562	1.49 528	0.43 535	0.35 538	0.40 529	0.41 540	0.43 504	0.41 503

WAO-6	2.81 595	1.60 595	1.46 513	2.36 602	2.28 604	3.55 595	2.29 607	4.21 607	4.56 611	2.36 574	4.51 592	4.88 602	2.66 593	4.60 536	4.07 589	1.72 595	1.15 617	2.31 604	1.46 612	2.31 595	1.85 602

SANet	1.88 562	0.57 504	2.18 564	0.63 421	0.40 347	2.80 585	1.57 576	2.39 577	5.88 616	2.36 574	3.57 584	3.72 592	2.97 597	4.74 539	1.76 539	0.34 497	0.30 506	0.32 477	0.29 478	0.48 526	0.37 488

SHD	1.31 514	0.71 541	2.34 568	0.86 548	0.75 528	1.77 533	0.65 432	2.22 560	2.50 585	2.40 576	1.71 504	1.91 532	1.60 542	1.93 431	2.37 560	0.38 516	0.31 512	0.38 518	0.40 539	0.48 526	0.50 536

zh-mn7	1.70 551	1.21 581	8.30 608	0.69 478	0.53 444	1.45 502	0.84 487	1.70 428	2.09 573	2.41 577	2.67 570	1.68 504	1.23 499	4.49 533	2.87 569	0.30 462	0.26 474	0.27 416	0.27 445	0.31 436	0.35 477

AnyNet_C32	1.96 567	1.10 572	5.17 595	0.90 561	1.11 573	2.12 560	2.37 609	1.85 475	1.48 523	2.45 578	1.70 503	2.05 550	1.64 545	2.50 483	10.28 615	0.37 512	0.34 527	0.35 504	0.41 540	0.49 529	0.54 544

DispFullNet	2.34 580	2.85 618	3.66 585	3.08 613	2.27 603	1.97 551	0.67 441	2.00 515	1.70 545	2.52 579	2.00 538	2.23 554	5.86 615	3.44 518	1.58 532	1.01 584	0.32 520	2.64 614	1.94 619	2.85 609	2.24 607

AnyNet_C01	2.26 577	1.78 599	10.22 627	0.93 567	0.74 521	2.92 587	2.20 604	2.29 568	1.80 555	2.53 580	2.41 561	2.71 575	1.73 552	3.41 515	6.72 599	0.41 526	0.39 554	0.40 529	0.42 543	0.67 562	0.63 561

RTS	2.67 589	1.38 584	15.28 644	0.99 571	1.26 586	3.78 598	1.96 595	2.15 543	2.62 588	2.61 581	2.85 574	2.60 571	1.59 540	6.27 576	5.71 595	0.40 522	0.28 491	0.35 504	0.35 523	0.50 530	0.48 529

RTSA	2.67 589	1.38 584	15.28 644	0.99 571	1.26 586	3.78 598	1.96 595	2.15 543	2.62 588	2.61 581	2.85 574	2.60 571	1.59 540	6.27 576	5.71 595	0.40 522	0.28 491	0.35 504	0.35 523	0.50 530	0.48 529

pmcnn	2.37 581	0.42 444	2.71 578	0.63 421	0.43 371	1.54 510	1.19 552	2.01 519	1.53 531	2.64 583	7.60 612	18.07 632	1.45 527	3.44 518	2.78 567	0.18 172	0.15 266	0.15 55	0.12 67	0.20 243	0.18 223

IMH	3.21 600	1.85 604	1.48 518	3.25 615	2.69 612	4.07 604	2.02 597	4.41 609	3.80 604	2.72 584	7.11 610	4.75 600	2.92 596	5.92 571	2.55 562	3.85 623	0.88 606	2.78 617	1.36 609	3.19 615	2.59 615

JetBlue	3.97 602	2.01 605	10.19 626	1.38 586	2.84 614	10.53 620	9.54 624	3.60 602	2.41 580	2.73 585	3.39 582	4.54 596	4.31 610	7.85 606	6.84 600	0.88 580	0.93 609	0.89 584	0.91 594	1.74 592	1.91 603

SAMSARA	1.55 536	0.84 553	2.61 575	1.22 583	1.07 569	2.50 574	1.93 593	2.05 526	1.89 560	2.75 586	1.66 499	2.81 577	1.69 551	3.08 506	1.97 550	0.46 547	0.51 580	0.42 534	0.46 552	0.58 548	0.59 555

Dean	2.91 598	1.53 594	2.07 555	2.96 612	2.51 609	3.15 590	2.14 602	4.75 611	4.41 610	2.76 587	6.10 605	5.53 607	2.37 586	2.97 501	1.92 547	3.18 611	0.85 603	2.51 612	1.04 603	2.88 610	2.47 613

G-Net	1.66 546	0.63 525	1.56 523	1.11 580	0.74 521	2.98 589	0.91 507	1.55 390	1.22 423	2.76 587	8.18 618	2.32 560	2.53 592	1.92 428	1.87 543	0.48 549	0.44 564	0.45 541	0.31 494	0.60 554	0.57 552

ADCS	2.25 576	0.99 566	5.55 596	0.81 529	0.74 521	2.19 562	1.80 584	2.27 566	2.14 574	2.80 589	2.13 548	2.40 564	2.03 572	2.64 490	13.69 620	0.41 526	0.39 554	0.40 529	0.45 549	0.58 548	0.56 548

ADCMid	1.89 565	0.73 542	5.06 594	0.72 497	0.67 502	2.00 554	1.14 546	1.97 510	1.48 523	2.86 590	1.81 518	2.37 562	2.05 575	2.24 461	10.39 616	0.33 486	0.31 512	0.39 524	0.43 545	0.50 530	0.44 517

WAO-7	2.66 588	1.40 587	1.73 538	1.39 587	1.17 580	3.93 601	1.94 594	4.11 606	3.88 605	2.92 591	5.50 602	4.18 595	3.00 599	7.63 602	3.71 583	1.13 592	1.00 611	1.17 593	1.13 605	1.18 588	1.09 591

tt	6.58 615	0.26 171	6.10 600	3.77 622	2.16 598	11.55 621	19.63 630	13.33 634	5.74 615	2.96 592	2.65 569	4.97 605	6.33 620	3.81 522	7.24 601	9.15 631	11.32 637	5.89 631	6.24 630	6.03 626	2.55 614

LSM	6.33 613	1.10 572	13.19 641	1.41 589	68.17 670	1.64 520	1.90 592	1.92 497	2.46 581	2.99 593	3.11 578	1.88 527	1.80 559	2.61 488	2.06 554	0.41 526	0.58 588	0.50 551	0.57 572	0.64 557	17.66 638

KSHMR	8.75 620	2.06 609	2.11 559	3.53 620	3.11 617	4.13 605	2.69 612	5.60 615	61.37 675	3.00 594	55.83 675	4.98 606	2.45 589	4.49 533	2.61 566	3.46 616	1.55 621	3.14 621	1.94 619	3.72 618	3.18 621

PVD	1.70 551	0.84 553	2.26 566	0.94 569	0.83 547	2.48 573	0.97 521	2.59 586	3.35 598	3.01 595	2.77 572	2.34 561	2.47 590	2.67 491	3.14 574	0.47 548	0.45 568	0.59 573	0.48 556	0.59 550	0.75 575

PWCK	2.88 597	2.05 608	5.72 598	2.08 597	1.11 573	3.55 595	3.90 619	2.86 591	3.54 603	3.03 596	3.63 585	3.10 585	2.31 585	8.15 609	3.09 572	2.12 599	0.91 608	1.75 597	0.98 600	2.57 601	1.18 592

SPS-STEREO	1.67 547	1.04 569	1.23 475	1.21 582	1.13 578	1.82 539	1.11 542	2.16 546	1.52 529	3.07 597	2.32 555	2.82 578	1.80 559	4.11 527	2.04 552	1.03 587	0.99 610	0.97 586	0.94 596	1.03 583	1.02 585
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MonStereo1	3.14 599	1.66 596	1.81 542	2.43 603	2.32 606	5.80 614	1.58 577	3.52 600	4.70 612	3.09 598	8.22 619	4.76 601	3.36 601	6.52 581	2.29 559	2.33 601	0.61 590	1.91 600	1.05 604	2.44 598	2.34 609

aanetorigin	1.23 504	0.79 550	2.78 580	0.70 484	0.79 537	0.99 417	1.06 538	1.06 249	1.37 494	3.52 599	2.61 568	1.72 509	1.63 544	1.99 436	1.78 540	0.25 393	0.24 459	0.26 399	0.25 416	0.38 481	0.45 519

SGM_RVC	1.68 549	0.36 406	0.61 193	0.59 373	0.29 160	2.25 564	1.18 551	2.38 576	1.68 544	3.60 600	2.67 570	3.69 591	2.42 588	8.13 607	1.90 546	0.31 470	0.31 512	0.30 455	0.28 466	0.30 427	0.29 429
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
UNDER WATER	5.08 609	2.33 613	5.55 596	3.94 625	3.51 621	5.20 612	2.72 614	5.61 616	16.52 655	3.84 601	4.60 594	9.21 619	5.89 616	5.90 570	8.66 610	3.75 619	1.34 618	3.18 622	1.88 617	4.33 624	3.61 624

WAO-8	4.40 604	1.82 602	1.79 540	2.34 600	2.20 599	9.19 617	1.53 572	6.09 618	16.46 653	3.94 602	7.84 616	7.32 611	3.72 607	9.41 617	3.31 577	2.00 597	1.07 614	2.44 610	1.37 610	2.50 599	1.68 599

Venus	4.40 604	1.82 602	1.79 540	2.34 600	2.20 599	9.19 617	1.53 572	6.09 618	16.46 653	3.94 602	7.84 616	7.32 611	3.72 607	9.41 617	3.31 577	2.00 597	1.07 614	2.44 610	1.37 610	2.50 599	1.68 599

UNDER WATER-64	5.27 610	2.32 612	8.78 609	3.93 624	3.54 622	7.61 615	3.03 618	5.84 617	14.19 649	4.04 604	4.04 589	9.39 620	6.26 618	5.93 572	8.48 609	3.60 618	1.51 620	3.13 620	1.88 617	4.29 623	3.61 624

WCMA_ROB	1.84 559	0.47 464	1.31 488	0.69 478	0.57 460	2.11 559	1.14 546	1.87 481	1.73 549	4.04 604	6.43 606	5.62 608	3.61 604	2.59 486	1.94 548	0.52 555	0.44 564	0.39 524	0.42 543	0.48 526	0.47 526

ktn	4.70 607	2.38 614	2.12 560	3.76 621	3.24 618	4.85 609	2.95 617	5.52 614	7.37 619	4.07 606	19.32 633	7.46 613	3.47 602	7.39 596	2.95 570	4.04 624	1.85 622	3.26 623	2.22 622	3.08 612	2.65 618

notaker	3.98 603	2.40 615	2.68 577	3.82 623	3.27 620	3.97 603	2.14 602	4.78 612	3.45 601	4.12 607	6.94 608	7.65 615	3.26 600	7.82 605	5.30 594	4.04 624	1.41 619	3.36 624	2.10 621	3.88 619	3.31 622

MSMD_ROB	1.99 570	0.59 510	0.89 377	0.70 484	0.61 483	3.95 602	0.94 516	1.80 462	1.79 554	4.41 608	4.43 591	8.17 617	3.66 605	3.40 514	1.33 497	0.52 555	0.48 574	0.54 561	0.58 573	0.53 539	0.50 536

JetRed	6.91 616	8.80 628	25.96 656	2.85 608	3.25 619	13.98 627	11.87 626	6.25 620	4.28 609	4.45 609	4.56 593	6.69 610	5.46 614	7.46 599	14.05 621	2.59 605	3.31 625	2.59 613	2.29 623	4.20 622	3.36 623

MDST_ROB	1.67 547	0.34 375	1.58 526	0.92 566	0.58 469	4.26 606	1.11 542	2.83 589	1.41 513	4.49 610	2.55 567	1.45 460	0.97 426	7.79 604	1.17 479	0.31 470	0.25 468	0.37 515	0.33 512	0.31 436	0.30 443

ELAS_RVC	2.48 586	0.74 545	1.90 548	1.05 575	0.92 559	2.76 582	4.01 620	2.76 588	4.11 607	4.69 611	4.63 595	4.62 597	5.96 617	3.97 525	3.96 587	0.63 573	0.53 582	0.56 569	0.52 567	0.64 557	0.63 561
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
EDNetEfficientorigin	10.57 623	1.47 592	177.42 675	0.67 463	0.53 444	1.58 514	1.16 549	1.90 490	3.37 599	4.71 612	3.38 581	3.10 585	2.69 594	3.13 508	3.58 581	0.25 393	0.23 450	0.33 486	0.27 445	0.83 570	0.81 576

EDNetEfficient	2.37 581	1.10 572	8.08 606	0.74 509	0.71 513	0.98 416	1.56 574	1.46 358	4.06 606	4.90 613	2.82 573	2.25 555	3.48 603	2.95 499	9.97 612	0.26 416	0.24 459	0.26 399	0.30 487	0.68 563	0.61 559

MADNet++	5.01 608	3.14 619	4.91 593	4.55 627	3.94 624	5.20 612	4.41 621	4.40 608	4.13 608	4.95 614	6.08 604	4.74 599	5.37 613	9.40 616	10.67 617	4.65 626	4.15 628	3.97 626	3.34 625	4.09 621	4.08 627

TorneroNet-64	5.30 611	2.03 606	1.74 539	3.43 618	2.81 613	10.09 619	2.12 601	9.10 625	17.12 658	4.96 615	9.27 622	10.72 626	3.70 606	9.20 612	4.55 591	3.31 614	0.84 600	2.88 618	1.55 614	3.49 616	3.04 619

ELAS	2.37 581	0.74 545	1.54 522	0.99 571	0.92 559	4.78 608	2.33 608	3.33 597	3.37 599	5.05 616	4.77 599	3.67 590	4.53 612	3.42 516	4.50 590	0.62 571	0.53 582	0.55 566	0.53 568	0.63 555	0.64 565
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
TCMNet-wrong-test	10.31 622	11.40 630	14.84 643	20.96 658	18.45 655	13.80 626	10.76 625	15.78 655	3.53 602	5.20 617	5.52 603	16.26 630	12.61 625	7.51 601	10.15 613	7.43 629	2.37 623	4.31 627	3.43 626	11.36 632	10.61 631

FCDSN-DC	2.32 579	0.63 525	0.81 336	0.84 541	0.75 528	2.23 563	0.94 516	2.09 535	1.80 555	5.45 618	7.72 615	7.77 616	6.93 622	3.39 513	1.80 541	0.52 555	0.48 574	0.52 555	0.51 566	0.57 546	0.58 553
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SGM+DAISY	2.41 584	1.07 570	2.14 561	1.18 581	1.10 571	2.14 561	1.36 564	1.96 506	1.66 541	5.46 619	7.07 609	4.95 604	4.32 611	5.50 559	2.26 558	1.04 588	1.02 613	0.99 588	0.97 598	1.02 581	1.04 587

FC-DCNN	2.72 594	0.59 510	0.86 352	0.73 505	0.57 460	2.91 586	1.04 533	3.01 593	2.60 586	6.83 620	7.64 613	9.92 621	6.33 620	5.21 549	3.14 574	0.53 561	0.48 574	0.51 553	0.50 563	0.53 539	0.51 540

FC-DCNN v2	2.81 595	0.59 510	0.85 346	0.73 505	0.57 460	2.97 588	1.05 535	3.39 599	2.61 587	6.98 621	7.67 614	10.38 624	6.31 619	5.75 567	3.37 580	0.53 561	0.48 574	0.51 553	0.50 563	0.53 539	0.51 540

DGTPSM_ROB	13.01 627	8.23 626	21.87 649	9.51 629	18.10 653	11.56 622	32.01 636	10.63 626	16.20 651	7.03 622	19.48 634	10.15 622	16.66 630	9.83 622	22.42 636	4.75 627	8.68 631	5.37 628	10.25 641	6.16 627	11.36 632

DPSMNet_ROB	13.02 628	8.23 626	21.91 650	9.53 630	18.11 654	11.56 622	32.02 637	10.64 627	16.23 652	7.05 623	19.49 635	10.16 623	16.66 630	9.85 623	22.43 637	4.77 628	8.68 631	5.38 629	10.26 642	6.17 628	11.36 632

TorneroNet	10.70 624	2.03 606	1.82 544	3.43 618	3.01 616	43.83 641	2.22 605	8.87 624	67.47 676	7.17 624	27.36 637	10.68 625	3.85 609	8.67 610	7.65 606	3.59 617	0.88 606	3.04 619	1.57 615	3.71 617	3.17 620

MeshStereo	2.26 577	0.56 500	0.92 388	0.61 399	0.49 410	2.60 577	1.02 531	3.18 595	2.05 571	7.40 625	4.98 601	7.58 614	2.98 598	6.37 578	1.96 549	0.43 535	0.43 561	0.45 541	0.39 535	0.43 504	0.42 507
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
MANE	6.19 612	0.59 510	1.03 431	0.93 567	1.22 585	13.38 624	2.69 612	12.81 628	17.94 659	8.21 626	10.82 625	14.72 628	11.68 624	11.39 626	11.90 618	0.59 568	0.50 579	0.52 555	1.76 616	0.55 543	0.54 544

USTest	14.33 629	14.94 632	21.04 648	17.44 650	16.05 652	23.26 629	33.84 638	21.73 657	11.80 648	9.36 627	10.14 623	15.97 629	13.20 627	17.28 631	22.43 637	3.78 622	5.01 629	6.17 632	6.16 629	9.25 631	7.72 630

ASD4	15.85 630	10.99 629	19.63 647	10.21 631	11.70 626	19.24 628	31.10 635	19.35 656	10.68 629	11.14 628	10.18 624	12.59 627	12.64 626	14.74 629	24.83 645	12.93 637	9.94 636	26.83 667	19.40 662	16.23 635	12.70 637

SGM-ForestM	6.52 614	0.38 420	1.26 481	0.63 421	0.35 280	13.59 625	5.32 623	6.32 621	6.70 618	11.14 628	9.18 621	22.51 645	13.93 628	16.89 630	20.07 629	0.36 508	0.37 545	0.36 512	0.35 523	0.36 468	0.34 472

DPSM_ROB	19.08 631	19.14 654	25.17 654	22.15 660	20.85 657	28.17 631	37.82 640	26.56 661	16.85 656	14.14 630	14.84 628	21.70 639	18.75 658	21.87 634	26.55 655	10.16 635	9.30 634	10.47 634	10.42 648	14.03 633	12.61 635

DPSM	19.08 631	19.14 654	25.17 654	22.15 660	20.85 657	28.17 631	37.82 640	26.56 661	16.85 656	14.14 630	14.84 628	21.70 639	18.75 658	21.87 634	26.55 655	10.16 635	9.30 634	10.47 634	10.42 648	14.03 633	12.61 635

Anonymous_1	43.04 671	18.73 653	24.79 653	21.81 659	46.26 668	27.80 630	37.60 639	28.08 663	16.14 650	14.66 632	14.30 627	20.65 633	17.88 632	21.56 633	25.94 654	117.93 676	8.92 633	100.65 673	126.50 673	158.64 677	12.08 634

DPSimNet_ROB	11.20 626	4.98 625	35.43 660	2.90 611	4.52 625	7.89 616	17.09 629	4.66 610	6.06 617	14.89 633	10.93 626	17.29 631	36.81 667	13.18 628	15.68 625	2.86 607	6.29 630	5.75 630	5.09 628	3.91 620	7.70 629

xxxxx1	54.10 673	25.67 661	27.13 657	113.43 672	96.96 673	30.69 635	47.44 655	32.38 665	25.60 660	17.75 634	17.27 630	21.81 641	21.02 660	24.43 637	33.82 664	33.37 645	40.54 672	157.71 675	175.86 675	66.16 672	72.93 674

tt_ll	54.10 673	25.67 661	27.13 657	113.43 672	96.96 673	30.69 635	47.44 655	32.38 665	25.60 660	17.75 634	17.27 630	21.81 641	21.02 660	24.43 637	33.82 664	33.37 645	40.54 672	157.71 675	175.86 675	66.16 672	72.93 674

ff	54.10 673	25.67 661	27.13 657	113.43 672	96.96 673	30.69 635	47.44 655	32.38 665	25.60 660	17.75 634	17.27 630	21.81 641	21.02 660	24.43 637	33.82 664	33.37 645	40.54 672	157.71 675	175.86 675	66.16 672	72.93 674

coex-ft	8.13 619	2.13 611	98.04 674	0.67 463	0.53 444	1.71 524	1.56 574	1.65 413	11.11 635	18.17 637	3.75 586	3.88 593	7.61 623	2.98 502	6.49 598	0.30 462	0.30 506	0.32 477	0.31 494	0.66 561	0.50 536

LE_ROB	8.05 618	0.37 413	23.53 652	0.74 509	0.33 255	2.77 583	2.87 616	3.71 603	27.24 663	25.39 638	8.87 620	8.46 618	26.71 663	6.65 583	21.99 635	0.21 292	0.19 380	0.20 217	0.21 336	0.25 360	0.22 331

LRCNet_RVC	22.74 633	32.10 664	21.97 651	29.84 662	26.23 659	4.42 607	0.81 483	22.66 658	2.02 569	26.93 639	29.26 639	23.06 646	15.59 629	23.84 636	18.88 628	31.75 644	19.90 646	34.65 668	32.13 669	30.54 648	28.32 669

FlowAnything	38.37 665	38.41 666	50.38 669	44.76 670	41.94 666	56.64 667	76.34 671	53.28 675	34.23 671	28.25 640	29.72 643	43.60 670	37.79 672	43.83 670	53.38 672	20.39 642	18.71 645	21.07 661	21.14 668	28.23 637	25.29 664

RAFT-FEzeroshot	38.32 662	38.45 667	50.28 666	44.74 667	41.87 664	56.68 668	76.38 673	53.24 672	33.76 667	28.29 641	29.37 640	43.69 673	37.66 669	43.83 670	53.41 673	20.32 639	18.70 641	21.07 661	21.07 664	28.25 639	25.35 666

RAFT-FE	38.32 662	38.45 667	50.28 666	44.74 667	41.87 664	56.68 668	76.38 673	53.24 672	33.76 667	28.29 641	29.37 640	43.69 673	37.66 669	43.83 670	53.41 673	20.32 639	18.70 641	21.07 661	21.07 664	28.25 639	25.35 666

CasAABBNet	38.33 664	38.46 669	50.35 668	44.75 669	41.84 663	56.68 668	76.37 672	53.22 671	33.83 669	28.31 643	29.54 642	43.62 672	37.71 671	43.84 673	53.41 673	20.30 638	18.70 641	21.07 661	21.07 664	28.24 638	25.34 665

Selective-RAFT-Error	38.39 666	38.47 670	50.44 670	44.73 666	41.97 667	56.68 668	76.38 673	53.24 672	33.92 670	28.34 644	29.85 644	43.60 670	38.20 673	43.75 669	53.34 671	20.38 641	18.70 641	21.09 665	21.05 663	28.30 641	25.43 668

LSM0	42.82 670	38.75 671	50.81 671	47.07 671	109.38 676	57.00 672	76.02 670	53.74 676	33.71 666	29.02 645	30.41 645	43.87 675	37.22 668	43.91 674	53.54 676	20.52 643	18.62 640	21.10 666	21.11 667	28.41 642	42.22 670

HanzoNet	11.04 625	3.62 622	8.10 607	4.08 626	3.55 623	4.90 610	2.73 615	7.19 622	10.10 620	31.86 646	28.92 638	21.96 644	36.36 665	18.08 632	10.17 614	7.94 630	3.32 626	3.47 625	3.31 624	7.06 629	4.04 626

hj116sk	24.55 649	18.45 641	10.35 628	16.75 645	13.62 635	47.92 650	45.30 650	14.32 635	10.82 630	35.69 647	30.95 654	25.02 662	18.02 633	42.39 664	24.33 640	41.25 668	20.34 655	15.32 644	10.39 643	31.78 649	18.02 639

iked130	24.55 649	18.45 641	10.35 628	16.75 645	13.62 635	47.92 650	45.30 650	14.32 635	10.82 630	35.69 647	30.95 654	25.02 662	18.02 633	42.39 664	24.33 640	41.25 668	20.34 655	15.32 644	10.39 643	31.78 649	18.02 639

vnu138km	24.55 649	18.45 641	10.35 628	16.75 645	13.62 635	47.92 650	45.30 650	14.32 635	10.82 630	35.69 647	30.95 654	25.02 662	18.02 633	42.39 664	24.33 640	41.25 668	20.34 655	15.32 644	10.39 643	31.78 649	18.02 639

99wein	24.55 649	18.45 641	10.35 628	16.75 645	13.62 635	47.92 650	45.30 650	14.32 635	10.82 630	35.69 647	30.95 654	25.02 662	18.02 633	42.39 664	24.33 640	41.25 668	20.34 655	15.32 644	10.39 643	31.78 649	18.02 639

a5sdf	24.55 649	18.45 641	10.35 628	16.75 645	13.62 635	47.92 650	45.30 650	14.32 635	10.82 630	35.69 647	30.95 654	25.02 662	18.02 633	42.39 664	24.33 640	41.25 668	20.34 655	15.32 644	10.39 643	31.78 649	18.02 639

ITERv30	24.27 636	18.11 633	9.33 610	16.12 637	12.22 627	47.37 642	44.56 642	14.83 647	10.12 621	36.09 652	30.85 646	24.47 654	18.39 645	42.06 649	25.89 646	40.92 653	20.33 647	14.04 636	9.71 633	31.83 654	18.25 644

qyd29nn	24.27 636	18.11 633	9.33 610	16.12 637	12.22 627	47.37 642	44.56 642	14.83 647	10.12 621	36.09 652	30.85 646	24.47 654	18.39 645	42.06 649	25.89 646	40.92 653	20.33 647	14.04 636	9.71 633	31.83 654	18.25 644

yuret106	24.27 636	18.11 633	9.33 610	16.12 637	12.22 627	47.37 642	44.56 642	14.83 647	10.12 621	36.09 652	30.85 646	24.47 654	18.39 645	42.06 649	25.89 646	40.92 653	20.33 647	14.04 636	9.71 633	31.83 654	18.25 644

uio108cc	24.27 636	18.11 633	9.33 610	16.12 637	12.22 627	47.37 642	44.56 642	14.83 647	10.12 621	36.09 652	30.85 646	24.47 654	18.39 645	42.06 649	25.89 646	40.92 653	20.33 647	14.04 636	9.71 633	31.83 654	18.25 644

v20iiwwt	24.27 636	18.11 633	9.33 610	16.12 637	12.22 627	47.37 642	44.56 642	14.83 647	10.12 621	36.09 652	30.85 646	24.47 654	18.39 645	42.06 649	25.89 646	40.92 653	20.33 647	14.04 636	9.71 633	31.83 654	18.25 644

ITERv14	24.27 636	18.11 633	9.33 610	16.12 637	12.22 627	47.37 642	44.56 642	14.83 647	10.12 621	36.09 652	30.85 646	24.47 654	18.39 645	42.06 649	25.89 646	40.92 653	20.33 647	14.04 636	9.71 633	31.83 654	18.25 644

v134_o9	24.27 636	18.11 633	9.33 610	16.12 637	12.22 627	47.37 642	44.56 642	14.83 647	10.12 621	36.09 652	30.85 646	24.47 654	18.39 645	42.06 649	25.89 646	40.92 653	20.33 647	14.04 636	9.71 633	31.83 654	18.25 644

ITERv7	24.27 636	18.11 633	9.33 610	16.12 637	12.22 627	47.37 642	44.56 642	14.83 647	10.12 621	36.09 652	30.85 646	24.47 654	18.39 645	42.06 649	25.89 646	40.92 653	20.33 647	14.04 636	9.71 633	31.83 654	18.25 644

ITERv28	25.47 654	18.47 646	9.67 618	17.88 651	14.57 645	49.32 655	48.60 658	14.60 640	11.15 636	36.49 660	32.83 659	24.22 647	18.27 638	42.38 657	30.04 657	41.08 661	20.36 660	17.59 649	10.69 650	32.92 662	18.28 652

ITERv24	25.47 654	18.47 646	9.67 618	17.88 651	14.57 645	49.32 655	48.60 658	14.60 640	11.15 636	36.49 660	32.83 659	24.22 647	18.27 638	42.38 657	30.04 657	41.08 661	20.36 660	17.59 649	10.69 650	32.92 662	18.28 652

dd23bbn	25.47 654	18.47 646	9.67 618	17.88 651	14.57 645	49.32 655	48.60 658	14.60 640	11.15 636	36.49 660	32.83 659	24.22 647	18.27 638	42.38 657	30.04 657	41.08 661	20.36 660	17.59 649	10.69 650	32.92 662	18.28 652

ITERv21	25.47 654	18.47 646	9.67 618	17.88 651	14.57 645	49.32 655	48.60 658	14.60 640	11.15 636	36.49 660	32.83 659	24.22 647	18.27 638	42.38 657	30.04 657	41.08 661	20.36 660	17.59 649	10.69 650	32.92 662	18.28 652

zxcv128	25.47 654	18.47 646	9.67 618	17.88 651	14.57 645	49.32 655	48.60 658	14.60 640	11.15 636	36.49 660	32.83 659	24.22 647	18.27 638	42.38 657	30.04 657	41.08 661	20.36 660	17.59 649	10.69 650	32.92 662	18.28 652

ITERv12	25.47 654	18.47 646	9.67 618	17.88 651	14.57 645	49.32 655	48.60 658	14.60 640	11.15 636	36.49 660	32.83 659	24.22 647	18.27 638	42.38 657	30.04 657	41.08 661	20.36 660	17.59 649	10.69 650	32.92 662	18.28 652

s6wercc	25.47 654	18.47 646	9.67 618	17.88 651	14.57 645	49.32 655	48.60 658	14.60 640	11.15 636	36.49 660	32.83 659	24.22 647	18.27 638	42.38 657	30.04 657	41.08 661	20.36 660	17.59 649	10.69 650	32.92 662	18.28 652

oiu110	24.37 644	19.32 656	10.70 635	15.62 632	14.31 640	49.60 662	49.07 665	13.13 629	11.38 643	36.72 667	33.01 666	21.16 634	18.54 653	32.98 641	21.63 630	38.08 648	21.48 667	18.51 656	12.23 657	29.64 643	20.28 659

dddd17k	24.37 644	19.32 656	10.70 635	15.62 632	14.31 640	49.60 662	49.07 665	13.13 629	11.38 643	36.72 667	33.01 666	21.16 634	18.54 653	32.98 641	21.63 630	38.08 648	21.48 667	18.51 656	12.23 657	29.64 643	20.28 659

ITERv10	24.37 644	19.32 656	10.70 635	15.62 632	14.31 640	49.60 662	49.07 665	13.13 629	11.38 643	36.72 667	33.01 666	21.16 634	18.54 653	32.98 641	21.63 630	38.08 648	21.48 667	18.51 656	12.23 657	29.64 643	20.28 659

ITERv8	24.37 644	19.32 656	10.70 635	15.62 632	14.31 640	49.60 662	49.07 665	13.13 629	11.38 643	36.72 667	33.01 666	21.16 634	18.54 653	32.98 641	21.63 630	38.08 648	21.48 667	18.51 656	12.23 657	29.64 643	20.28 659

ITERv4	24.37 644	19.32 656	10.70 635	15.62 632	14.31 640	49.60 662	49.07 665	13.13 629	11.38 643	36.72 667	33.01 666	21.16 634	18.54 653	32.98 641	21.63 630	38.08 648	21.48 667	18.51 656	12.23 657	29.64 643	20.28 659

HaxPig	38.92 667	41.40 672	41.64 661	29.95 663	32.27 660	28.90 633	27.60 632	29.73 664	37.71 672	43.82 672	43.87 671	33.17 667	35.56 664	41.53 647	40.37 669	43.94 673	47.51 676	45.82 669	47.08 671	42.38 669	44.15 672

AVERAGE_ROB	40.43 668	42.37 673	42.73 662	36.96 665	35.58 662	30.50 634	27.61 633	36.71 670	38.39 673	44.91 673	44.36 672	37.45 669	36.70 666	41.88 648	40.35 668	45.43 674	46.81 675	47.11 670	46.35 670	42.51 670	43.87 671

MEDIAN_ROB	42.00 669	44.40 674	44.29 665	35.15 664	34.95 661	31.28 639	29.60 634	35.88 669	40.02 674	47.20 674	46.64 673	37.37 668	38.48 674	44.35 675	42.45 670	48.03 675	49.39 677	49.71 671	49.03 672	45.14 671	46.65 673

BEATNet-Init1	26.87 661	13.43 631	70.68 673	0.91 564	0.68 508	57.02 673	21.06 631	32.82 668	32.67 665	52.12 675	53.61 674	66.05 676	49.56 675	48.79 676	34.71 667	0.49 553	0.44 564	0.53 560	0.53 568	0.63 555	0.59 555

PML	51.67 672	36.25 665	13.28 642	7.46 628	20.81 656	108.69 675	232.22 677	8.72 623	27.82 664	87.01 676	269.67 677	69.67 677	61.95 676	24.76 640	14.20 622	9.74 633	3.40 627	9.62 633	4.70 627	18.74 636	4.72 628

test_example2	192.40 676	210.76 677	206.48 676	199.83 677	204.73 677	172.94 676	183.52 676	133.93 677	133.41 677	191.38 677	196.19 676	187.13 678	178.77 677	205.33 677	208.00 677	222.09 678	238.72 678	186.54 678	190.54 678	227.34 678	170.31 677

ccccc	497.63 677	492.34 678	595.97 677	530.87 678	530.37 678	478.08 677	442.62 678	491.76 678	343.70 678	448.18 678	520.80 678	476.12 679	550.57 678	541.64 678	605.32 678	663.49 679	459.54 679	353.94 679	309.79 679	586.66 679	530.90 678

FADE		4.78 624		1.89 596	1.92 597							4.13 594				188.09 677	2.77 624	123.78 674	127.92 674	1.06 584

Low-res two-view benchmark