Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

252Zero-FE	0.62 446	0.27 145	0.83 98	0.24 108	0.13 40	0.31 29	0.13 14	0.39 67	0.32 60	8.03 645	0.23 106	0.12 2	0.12 6	0.26 38	0.44 367	0.09 117	0.12 362	0.07 1	0.06 36	0.09 88	0.12 194

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

S2M2_XL	0.20 31	0.32 212	1.10 132	0.19 1	0.13 40	0.16 1	0.11 2	0.27 2	0.17 1	0.15 6	0.19 67	0.15 33	0.14 15	0.19 1	0.21 95	0.11 291	0.09 237	0.10 198	0.08 139	0.10 107	0.08 76
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
qwe	0.21 55	0.22 81	0.61 20	0.21 46	0.20 250	0.41 119	0.15 70	0.46 126	0.35 81	0.26 162	0.22 95	0.14 15	0.14 15	0.31 108	0.22 128	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 36	0.08 66	0.07 30

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

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

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

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

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

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

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 193	1.34 596	1.24 157	0.23 90	0.12 9	0.33 46	0.20 142	0.40 72	0.33 69	0.25 148	0.21 82	0.16 39	0.14 15	0.27 60	0.63 445	0.55 595	0.06 23	0.11 264	0.13 343	0.25 409	0.49 574

AIO-Stereo	0.30 132	0.27 145	1.25 158	0.27 175	0.24 324	0.37 78	0.20 142	0.52 183	0.36 101	0.21 86	0.30 161	0.23 127	0.14 15	0.31 108	0.20 73	0.08 51	0.07 53	0.09 144	0.38 573	0.19 321	0.31 509

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

VIP-Stereo	0.28 112	0.56 368	1.05 125	0.23 90	0.19 235	0.52 234	0.17 98	0.44 106	0.39 128	0.18 63	0.25 123	0.24 141	0.15 33	0.33 128	0.19 45	0.08 51	0.07 53	0.08 85	0.06 36	0.14 194	0.32 515

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

Replicate-Monster	0.23 89	0.40 279	0.94 117	0.21 46	0.14 73	0.37 78	0.13 14	0.40 72	0.36 101	0.22 98	0.15 26	0.15 33	0.15 33	0.40 191	0.15 2	0.08 51	0.07 53	0.07 1	0.06 36	0.08 66	0.15 287

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

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

U	3.37 635	0.17 7	0.91 111	0.26 158	13.79 651	19.19 655	0.15 70	0.41 82	0.31 52	0.17 50	0.18 62	0.27 180	0.15 33	0.21 2	0.16 6	0.09 117	0.06 23	17.88 660	12.81 654	0.10 107	0.08 76

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

LG-Stereo	0.27 105	0.25 122	0.95 118	0.25 127	0.15 103	0.43 143	0.21 163	0.50 161	0.40 144	0.18 63	0.29 148	0.25 154	0.16 54	0.28 74	0.35 309	0.07 29	0.07 53	0.11 264	0.10 206	0.24 396	0.10 132

HART	0.38 203	0.53 351	1.66 236	0.26 158	0.15 103	0.30 20	0.19 123	0.67 279	0.46 205	0.29 179	0.52 329	0.38 242	0.16 54	0.41 195	0.20 73	0.08 51	0.68 616	0.09 144	0.07 108	0.34 499	0.21 399

AIO_rvc	0.41 231	0.64 402	1.29 164	0.58 562	0.39 498	0.37 78	0.24 257	0.50 161	0.43 176	0.28 174	0.23 106	0.25 154	0.16 54	0.99 396	0.19 45	0.10 222	0.16 451	0.08 85	0.11 269	0.25 409	0.85 607

fffft	0.29 122	0.21 58	1.10 132	0.24 108	0.15 103	0.42 138	0.24 257	0.42 88	0.38 115	0.21 86	0.18 62	0.20 105	0.16 54	0.44 215	0.70 464	0.07 29	0.06 23	0.10 198	0.08 139	0.28 445	0.20 387
1: 1. 1
RAStereo	0.28 112	0.48 333	1.52 214	0.26 158	0.18 202	0.25 6	0.19 123	0.42 88	0.35 81	0.20 78	0.25 123	0.20 105	0.16 54	0.24 9	0.24 182	0.09 117	0.08 161	0.10 198	0.08 139	0.12 140	0.08 76

CAS++	0.31 140	0.33 221	1.43 192	0.25 127	0.17 164	0.31 29	0.20 142	0.78 368	0.41 154	0.30 183	0.30 161	0.21 114	0.16 54	0.33 128	0.18 25	0.15 441	0.12 362	0.13 381	0.10 206	0.15 214	0.11 157
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
uiiii_40	0.19 6	0.18 12	0.69 70	0.19 1	0.13 40	0.32 38	0.12 4	0.37 47	0.25 6	0.15 6	0.14 16	0.16 39	0.17 76	0.25 16	0.18 25	0.07 29	0.06 23	0.07 1	0.06 36	0.08 66	0.06 1

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

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

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

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

DLNR-FE	13.43 651	20.01 657	23.53 655	121.73 671	33.87 665	0.46 175	0.15 70	8.09 649	0.35 81	0.28 174	0.37 211	0.26 168	0.17 76	0.75 364	0.29 240	6.68 650	0.26 548	0.09 144	0.38 573	50.82 670	0.18 354

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

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

S2M2_L	0.24 95	0.29 179	0.90 110	0.23 90	0.17 164	0.24 5	0.09 1	0.36 39	0.45 195	0.17 50	0.25 123	0.23 127	0.17 76	0.24 9	0.28 225	0.15 441	0.12 362	0.11 264	0.12 309	0.15 214	0.11 157
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SGD-Stereo	0.22 81	0.28 169	0.77 89	0.22 76	0.11 2	0.40 108	0.16 88	0.31 9	0.36 101	0.19 70	0.19 67	0.17 69	0.17 76	0.37 172	0.16 6	0.10 222	0.06 23	0.08 85	0.07 108	0.10 107	0.07 30

GREAT-IGEV	0.37 193	0.28 169	1.48 205	0.25 127	0.38 495	0.46 175	0.18 114	0.33 21	0.34 75	0.15 6	0.29 148	0.15 33	0.17 76	0.36 161	0.23 157	0.07 29	0.76 623	0.07 1	0.26 516	0.21 351	1.03 623

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

AIO_test	0.39 218	0.37 255	1.19 146	0.73 583	0.67 584	0.35 64	0.25 277	0.47 140	0.34 75	0.34 204	0.22 95	0.33 218	0.17 76	1.31 432	0.19 45	0.11 291	0.15 433	0.08 85	0.21 485	0.15 214	0.23 438

castereo++	0.28 112	0.43 299	0.93 115	0.28 200	0.17 164	0.53 243	0.21 163	0.55 207	0.45 195	0.17 50	0.26 131	0.32 212	0.17 76	0.33 128	0.16 6	0.09 117	0.08 161	0.09 144	0.29 528	0.13 170	0.06 1

mms	0.27 105	0.26 137	0.91 111	0.25 127	0.18 202	0.32 38	0.23 224	0.37 47	0.31 52	0.21 86	0.30 161	0.23 127	0.17 76	0.46 239	0.21 95	0.08 51	0.10 287	0.10 198	0.08 139	0.22 368	0.47 570

ours_stereo	0.27 105	0.25 122	1.21 152	0.25 127	0.17 164	0.35 64	0.23 224	0.38 54	0.35 81	0.20 78	0.31 175	0.23 127	0.17 76	0.41 195	0.20 73	0.08 51	0.07 53	0.10 198	0.08 139	0.22 368	0.18 354

RSM++	0.27 105	0.26 137	0.87 105	0.28 200	0.13 40	0.39 100	0.20 142	0.45 119	0.45 195	0.20 78	0.24 116	0.24 141	0.17 76	0.36 161	0.20 73	0.08 51	0.07 53	0.09 144	0.35 561	0.26 429	0.18 354

RSM	0.28 112	0.26 137	0.97 119	0.25 127	0.24 324	0.37 78	0.21 163	0.49 155	0.44 180	0.21 86	0.27 135	0.28 189	0.17 76	0.38 180	0.20 73	0.07 29	0.07 53	0.09 144	0.34 558	0.21 351	0.16 316

RAFT-Stereo-weight	0.34 163	0.29 179	1.43 192	0.28 200	0.28 387	0.55 266	0.22 189	0.78 368	0.48 226	0.46 275	0.38 221	0.36 232	0.17 76	0.33 128	0.23 157	0.09 117	0.08 161	0.09 144	0.07 108	0.09 88	0.09 102

MSKI-zero shot	0.46 295	0.38 265	2.47 500	0.27 175	0.43 523	0.56 283	0.20 142	0.77 353	0.43 176	0.60 441	0.51 315	0.44 291	0.17 76	0.68 344	0.21 95	0.09 117	0.29 559	0.09 144	0.32 551	0.14 194	0.10 132

DLNR_Zeroshot_test	13.43 651	19.94 656	23.55 656	121.61 670	35.03 666	0.46 175	0.15 70	8.02 648	0.35 81	0.28 174	0.37 211	0.26 168	0.17 76	0.76 368	0.29 240	6.42 649	0.26 548	0.09 144	0.38 573	50.13 669	0.18 354

CASnet	0.28 112	0.31 204	1.20 150	0.28 200	0.11 2	0.47 182	0.19 123	0.44 106	0.44 180	0.38 223	0.31 175	0.23 127	0.17 76	0.29 91	0.19 45	0.10 222	0.06 23	0.15 447	0.12 309	0.16 251	0.07 30
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CAS	0.35 174	0.25 122	1.30 167	0.79 589	0.34 457	0.51 215	0.23 224	0.46 126	0.39 128	0.22 98	0.31 175	0.20 105	0.17 76	0.28 74	0.23 157	0.73 605	0.06 23	0.07 1	0.05 1	0.09 88	0.37 544

EGLCR-Stereo	0.29 122	0.27 145	0.97 119	0.30 251	0.19 235	0.56 283	0.17 98	0.68 283	0.36 101	0.30 183	0.18 62	0.27 180	0.17 76	0.38 180	0.19 45	0.09 117	0.07 53	0.10 198	0.08 139	0.10 107	0.35 529

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

GEAStereo	0.35 174	0.32 212	1.17 142	0.53 542	0.60 575	0.55 266	0.21 163	0.40 72	0.27 17	0.20 78	0.22 95	0.16 39	0.18 100	0.44 215	0.16 6	0.11 291	0.37 577	0.08 85	0.06 36	0.33 488	0.71 595

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

GSStereo	0.36 184	0.32 212	1.17 142	0.34 361	0.60 575	0.55 266	0.21 163	0.62 251	0.41 154	0.22 98	0.22 95	0.17 69	0.18 100	0.44 215	0.16 6	0.10 222	0.16 451	0.08 85	0.11 269	0.33 488	0.84 605

GS-Stereo							0.21 163	0.62 251	0.41 154	0.22 98	0.22 95	0.17 69	0.18 100	0.44 215	0.16 6	0.10 222	0.16 451	0.08 85	0.11 269	0.33 488	0.84 605

AdaDepth	0.24 95	0.18 12	1.03 122	0.25 127	0.21 264	0.46 175	0.16 88	0.30 5	0.27 17	0.17 50	0.19 67	0.14 15	0.18 100	0.35 148	0.17 21	0.07 29	0.07 53	0.08 85	0.25 508	0.10 107	0.10 132

asd	0.20 31	0.22 81	0.65 43	0.22 76	0.17 164	0.41 119	0.14 40	0.35 33	0.32 60	0.24 128	0.20 73	0.15 33	0.18 100	0.26 38	0.16 6	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 36	0.08 66	0.08 76

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

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

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

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

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

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

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

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

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

SMoEStereo_RVC	0.29 122	0.26 137	1.03 122	0.25 127	0.14 73	0.46 175	0.22 189	0.36 39	0.38 115	0.23 117	0.23 106	0.21 114	0.18 100	0.45 230	0.60 438	0.07 29	0.06 23	0.10 198	0.08 139	0.20 337	0.20 387

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

999	0.29 122	0.25 122	1.05 125	0.26 158	0.18 202	0.49 197	0.23 224	0.38 54	0.37 109	0.20 78	0.32 181	0.23 127	0.18 100	0.73 360	0.36 312	0.08 51	0.07 53	0.09 144	0.08 139	0.24 396	0.10 132

MGS-Stereo	0.32 146	0.34 234	1.70 245	0.25 127	0.14 73	0.40 108	0.22 189	0.38 54	0.43 176	0.24 128	0.51 315	0.25 154	0.18 100	0.31 108	0.20 73	0.09 117	0.08 161	0.09 144	0.08 139	0.47 569	0.08 76

UniTT-Stereo	0.30 132	0.36 252	1.68 239	0.27 175	0.24 324	0.29 14	0.18 114	0.33 21	0.34 75	0.26 162	0.37 211	0.18 86	0.18 100	0.31 108	0.27 215	0.10 222	0.08 161	0.08 85	0.07 108	0.25 409	0.08 76

Selective-IGEV	0.29 122	0.23 104	1.28 163	0.27 175	0.30 408	0.35 64	0.20 142	0.56 214	0.38 115	0.21 86	0.30 161	0.22 118	0.18 100	0.37 172	0.18 25	0.07 29	0.06 23	0.08 85	0.15 396	0.16 251	0.29 490

XX-TBD	0.34 163	0.77 455	1.75 265	0.34 361	0.13 40	0.51 215	0.17 98	0.43 97	0.50 242	0.37 215	0.49 302	0.23 127	0.18 100	0.28 74	0.24 182	0.10 222	0.07 53	0.08 85	0.06 36	0.09 88	0.07 30

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

Zero-FE251	0.56 407	0.29 179	1.27 162	0.26 158	0.16 134	0.44 149	0.16 88	0.44 106	0.35 81	5.31 642	0.19 67	0.22 118	0.19 123	0.24 9	1.08 524	0.10 222	0.07 53	0.08 85	0.06 36	0.09 88	0.13 232

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

StereoAnything_RVC	0.35 174	1.25 584	1.82 319	0.20 21	0.12 9	0.26 7	0.15 70	0.43 97	0.37 109	0.14 3	0.10 2	0.11 1	0.19 123	0.46 239	0.14 1	0.11 291	0.09 237	0.08 85	0.05 1	0.76 599	0.18 354

HUF	0.59 427	0.65 409	2.46 495	0.45 503	0.77 595	0.34 56	0.24 257	0.46 126	0.39 128	0.31 188	0.28 142	0.25 154	0.19 123	0.67 341	0.18 25	0.12 349	2.03 641	0.08 85	0.06 36	0.31 470	1.59 637

IGEV-Stereo+	0.29 122	0.29 179	0.86 104	0.25 127	0.34 457	0.30 20	0.14 40	0.32 16	0.53 277	0.18 63	0.12 8	0.18 86	0.19 123	0.49 268	0.17 21	0.09 117	0.08 161	0.08 85	0.20 478	0.46 568	0.59 587

4D-IteraStereo	0.44 267	0.96 523	2.63 529	0.27 175	0.30 408	0.45 156	0.25 277	0.52 183	0.50 242	0.40 231	0.31 175	0.40 256	0.19 123	0.35 148	0.32 283	0.09 117	0.06 23	0.12 322	0.11 269	0.19 321	0.30 501

CES	0.30 132	0.27 145	1.09 130	0.23 90	0.50 547	0.40 108	0.20 142	0.46 126	0.44 180	0.22 98	0.28 142	0.26 168	0.19 123	0.33 128	0.21 95	0.09 117	0.07 53	0.08 85	0.05 1	0.15 214	0.49 574

GLC_STEREO	0.28 112	0.27 145	1.36 177	0.28 200	0.12 9	0.41 119	0.20 142	0.37 47	0.38 115	0.26 162	0.30 161	0.25 154	0.19 123	0.33 128	0.24 182	0.09 117	0.11 336	0.12 322	0.10 206	0.13 170	0.09 102

CREStereo++_RVC	0.33 155	0.29 179	1.74 259	0.24 108	0.16 134	0.54 251	0.15 70	0.40 72	0.55 297	0.37 215	0.51 315	0.24 141	0.19 123	0.27 60	0.26 205	0.09 117	0.06 23	0.08 85	0.30 538	0.08 66	0.06 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
XX-Stereo	0.55 399	0.54 356	3.50 610	0.48 521	0.39 498	0.54 251	0.17 98	0.89 457	0.40 144	0.44 256	0.65 455	0.85 520	0.19 123	0.77 372	0.21 95	0.10 222	0.14 407	0.10 198	0.32 551	0.17 273	0.14 252

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

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

SCV_C0	0.33 155	0.43 299	1.42 191	0.25 127	0.16 134	0.35 64	0.20 142	0.68 283	0.44 180	0.24 128	0.27 135	0.29 196	0.20 134	0.58 303	0.18 25	0.09 117	0.08 161	0.08 85	0.30 538	0.26 429	0.17 334

SCV	0.35 174	0.59 375	1.37 180	0.34 361	0.22 291	0.28 10	0.23 224	0.72 302	0.35 81	0.19 70	0.30 161	0.24 141	0.20 134	0.64 326	0.19 45	0.11 291	0.08 161	0.09 144	0.29 528	0.34 499	0.29 490

fffy	0.28 112	0.24 117	1.19 146	0.27 175	0.15 103	0.37 78	0.22 189	0.42 88	0.32 60	0.20 78	0.29 148	0.26 168	0.20 134	0.44 215	0.20 73	0.08 51	0.10 287	0.10 198	0.08 139	0.22 368	0.18 354

model_zeroshot	0.44 267	0.68 420	1.97 397	0.28 200	0.18 202	0.69 464	0.21 163	0.63 259	0.40 144	1.00 571	0.34 197	0.42 276	0.20 134	0.69 350	0.24 182	0.10 222	0.22 522	0.10 198	0.22 494	0.12 140	0.10 132

Pointernet	0.29 122	0.25 122	1.49 208	0.24 108	0.20 250	0.47 182	0.15 70	0.62 251	0.47 223	0.22 98	0.29 148	0.26 168	0.20 134	0.28 74	0.20 73	0.10 222	0.07 53	0.07 1	0.12 309	0.10 107	0.07 30

test_for_model	0.64 457	1.60 607	1.82 319	1.23 616	1.02 611	0.53 243	0.23 224	0.75 329	0.50 242	0.57 400	0.29 148	0.25 154	0.20 134	0.26 38	0.22 128	0.76 608	0.31 565	0.08 85	0.07 108	1.68 630	0.50 577

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 345	0.33 221	0.93 115	0.26 158	0.22 291	0.46 175	0.20 142	1.10 583	1.34 601	3.16 637	0.32 181	0.22 118	0.20 134	0.30 101	0.22 128	0.10 222	0.09 237	0.11 264	0.09 170	0.15 214	0.19 371

testlalala	0.36 184	0.30 192	1.77 280	0.28 200	0.33 448	0.60 348	0.22 189	0.55 207	0.51 250	0.55 377	0.35 202	0.31 204	0.20 134	0.26 38	0.22 128	0.10 222	0.13 386	0.09 144	0.24 500	0.08 66	0.07 30

ProNet	0.30 132	0.54 356	1.29 164	0.25 127	0.15 103	0.47 182	0.25 277	0.48 148	0.39 128	0.21 86	0.23 106	0.22 118	0.20 134	0.44 215	0.19 45	0.08 51	0.08 161	0.10 198	0.08 139	0.23 381	0.12 194

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

rvit_stereo_0081_aga	0.27 105	0.29 179	1.08 128	0.26 158	0.20 250	0.33 46	0.21 163	0.41 82	0.42 165	0.26 162	0.28 142	0.27 180	0.21 145	0.31 108	0.21 95	0.14 422	0.10 287	0.11 264	0.10 206	0.14 194	0.10 132

rvit_stereo_0081	0.25 99	0.21 58	0.61 20	0.28 200	0.17 164	0.31 29	0.22 189	0.42 88	0.53 277	0.24 128	0.25 123	0.25 154	0.21 145	0.34 140	0.23 157	0.13 379	0.10 287	0.11 264	0.10 206	0.12 140	0.09 102

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

trnet	0.28 112	0.26 137	1.32 170	0.19 1	0.12 9	0.54 251	0.15 70	0.48 148	0.46 205	0.27 169	0.33 190	0.24 141	0.21 145	0.30 101	0.21 95	0.10 222	0.07 53	0.08 85	0.05 1	0.09 88	0.07 30

testlalala2	0.44 267	0.28 169	2.59 524	0.64 575	0.56 563	0.57 301	0.20 142	0.78 368	0.52 258	0.40 231	0.39 229	0.45 300	0.21 145	0.27 60	0.22 128	0.09 117	0.10 287	0.08 85	0.29 528	0.12 140	0.10 132

LL-Strereo2	0.41 231	0.90 503	1.83 325	0.44 489	0.24 324	0.54 251	0.27 324	0.58 225	0.45 195	0.41 240	0.33 190	0.44 291	0.21 145	0.44 215	0.34 301	0.09 117	0.08 161	0.16 466	0.14 371	0.17 273	0.17 334

test-3	0.43 257	0.20 35	1.70 245	0.34 361	0.32 435	0.45 156	0.23 224	0.71 297	0.46 205	0.51 327	0.29 148	0.45 300	0.21 145	0.59 309	0.98 506	0.08 51	0.07 53	0.10 198	0.35 561	0.29 450	0.28 484

test_1	0.43 257	0.20 35	1.70 245	0.34 361	0.32 435	0.45 156	0.23 224	0.71 297	0.46 205	0.50 314	0.29 148	0.45 300	0.21 145	0.59 309	0.98 506	0.08 51	0.07 53	0.10 198	0.35 561	0.29 450	0.29 490

CREStereo	0.28 112	0.30 192	1.33 172	0.19 1	0.13 40	0.55 266	0.17 98	0.48 148	0.46 205	0.27 169	0.33 190	0.24 141	0.21 145	0.31 108	0.21 95	0.11 291	0.07 53	0.08 85	0.05 1	0.10 107	0.07 30
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
gasm-f	0.36 184	0.34 234	1.13 134	0.53 542	0.44 525	0.54 251	0.27 324	0.40 72	0.27 17	0.20 78	0.33 190	0.16 39	0.22 155	0.36 161	0.25 195	0.11 291	0.37 577	0.08 85	0.06 36	0.38 532	0.71 595

zero-FE	0.80 535	0.27 145	8.23 638	0.49 523	0.98 605	0.33 46	0.20 142	0.48 148	1.28 598	0.17 50	0.20 73	0.77 487	0.22 155	0.60 315	0.97 504	0.11 291	0.07 53	0.09 144	0.10 206	0.33 488	0.14 252

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

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 193	0.37 255	1.21 152	0.26 158	0.18 202	0.73 487	0.18 114	0.53 192	0.41 154	0.35 206	0.30 161	0.58 383	0.22 155	0.33 128	0.95 502	0.09 117	0.07 53	0.09 144	0.35 561	0.13 170	0.15 287

MM-Stereo_test2	0.38 203	0.28 169	2.46 495	0.43 482	0.15 103	0.50 205	0.25 277	0.47 140	0.38 115	0.33 201	0.26 131	0.23 127	0.22 155	0.34 140	0.29 240	0.08 51	0.09 237	0.09 144	0.10 206	0.36 517	0.22 414

AIO-test2	0.49 334	1.15 571	1.96 392	0.42 477	0.37 489	0.50 205	0.23 224	0.79 384	0.70 448	0.33 201	0.53 340	0.27 180	0.22 155	0.67 341	0.29 240	0.73 605	0.08 161	0.13 381	0.17 435	0.17 273	0.18 354

AIO-test1	0.45 285	0.87 492	2.27 459	0.33 330	0.33 448	0.50 205	0.22 189	0.74 318	0.66 419	0.29 179	0.41 238	0.29 196	0.22 155	0.73 360	0.29 240	0.09 117	0.08 161	0.12 322	0.14 371	0.30 461	0.22 414

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

Occ-G	0.30 132	0.30 192	1.33 172	0.23 90	0.15 103	0.36 73	0.25 277	0.43 97	0.31 52	0.26 162	0.35 202	0.46 313	0.22 155	0.30 101	0.25 195	0.09 117	0.07 53	0.09 144	0.16 416	0.31 470	0.08 76

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

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

MaDis-Stereo	0.29 122	0.54 356	1.44 194	0.24 108	0.29 395	0.29 14	0.16 88	0.45 119	0.37 109	0.19 70	0.21 82	0.28 189	0.22 155	0.30 101	0.29 240	0.10 222	0.09 237	0.10 198	0.08 139	0.11 129	0.11 157

GCAP-Stereo	0.34 163	0.89 499	1.76 271	0.26 158	0.12 9	0.52 234	0.14 40	0.49 155	0.38 115	0.29 179	0.30 161	0.29 196	0.22 155	0.30 101	0.20 73	0.09 117	0.17 472	0.09 144	0.07 108	0.21 351	0.11 157

test_4	0.40 224	0.37 255	2.01 401	0.29 232	0.21 264	0.50 205	0.28 342	0.47 140	0.39 128	0.42 245	0.76 507	0.38 242	0.22 155	0.52 281	0.33 294	0.08 51	0.07 53	0.11 264	0.15 396	0.28 445	0.07 30

test_3	0.44 267	0.20 35	1.70 245	0.36 398	0.32 435	0.47 182	0.30 374	0.73 314	0.49 232	0.50 314	0.30 161	0.45 300	0.22 155	0.59 309	0.98 506	0.08 51	0.10 287	0.11 264	0.35 561	0.29 450	0.28 484

CroCo-Stereo	0.30 132	0.45 318	1.08 128	0.31 278	0.17 164	0.19 2	0.21 163	0.73 314	0.50 242	0.21 86	0.24 116	0.55 358	0.22 155	0.27 60	0.26 205	0.09 117	0.08 161	0.08 85	0.07 108	0.12 140	0.09 102
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
TANstereo	0.33 155	0.49 336	1.75 265	0.23 90	0.12 9	0.54 251	0.16 88	0.40 72	0.45 195	0.45 267	0.51 315	0.26 168	0.22 155	0.29 91	0.20 73	0.10 222	0.10 287	0.08 85	0.06 36	0.08 66	0.11 157

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

DDF-Stereo	0.37 193	0.27 145	0.79 93	0.39 448	0.29 395	0.38 91	0.21 163	0.47 140	0.51 250	0.32 197	0.17 55	0.79 496	0.23 172	0.64 326	1.04 521	0.11 291	0.07 53	0.09 144	0.12 309	0.35 510	0.15 287

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

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

xyz-stereo-finetune	0.31 140	0.46 321	0.79 93	0.21 46	0.12 9	0.53 243	0.25 277	0.52 183	0.54 290	0.28 174	0.32 181	0.29 196	0.23 172	0.59 309	0.55 417	0.08 51	0.07 53	0.10 198	0.08 139	0.13 170	0.08 76

MM-Stereo_test3	0.40 224	0.58 373	1.75 265	0.36 398	0.30 408	0.45 156	0.30 374	0.72 302	0.59 330	0.31 188	0.43 244	0.32 212	0.23 172	0.35 148	0.29 240	0.10 222	0.20 507	0.10 198	0.08 139	0.40 547	0.11 157

ff7	0.32 146	0.52 346	1.38 181	0.25 127	0.16 134	0.56 283	0.23 224	0.46 126	0.41 154	0.24 128	0.23 106	0.20 105	0.23 172	0.48 256	0.19 45	0.09 117	0.08 161	0.10 198	0.18 448	0.23 381	0.22 414

ffff	0.32 146	0.52 346	1.38 181	0.25 127	0.16 134	0.56 283	0.23 224	0.46 126	0.41 154	0.24 128	0.23 106	0.20 105	0.23 172	0.48 256	0.19 45	0.09 117	0.08 161	0.10 198	0.18 448	0.23 381	0.22 414

11t	0.32 146	0.52 346	1.38 181	0.25 127	0.16 134	0.56 283	0.23 224	0.46 126	0.41 154	0.24 128	0.23 106	0.20 105	0.23 172	0.48 256	0.19 45	0.09 117	0.08 161	0.10 198	0.18 448	0.23 381	0.22 414

testlalala_base	0.46 295	0.30 192	1.82 319	0.34 361	0.27 373	0.55 266	0.21 163	0.85 423	0.32 60	0.32 197	0.39 229	0.31 204	0.23 172	0.30 101	0.28 225	0.95 614	0.30 563	0.09 144	0.21 485	1.03 609	0.18 354

CroCo-Stereo Lap2	0.33 155	0.61 381	1.47 202	0.32 307	0.38 495	0.23 4	0.22 189	0.58 225	0.46 205	0.22 98	0.27 135	0.29 196	0.23 172	0.32 117	0.26 205	0.09 117	0.09 237	0.10 198	0.08 139	0.21 351	0.14 252

ccc-4	0.32 146	0.52 346	1.38 181	0.25 127	0.16 134	0.56 283	0.23 224	0.46 126	0.41 154	0.24 128	0.23 106	0.20 105	0.23 172	0.48 256	0.19 45	0.09 117	0.08 161	0.10 198	0.18 448	0.23 381	0.22 414

iRaftStereo_RVC	0.37 193	0.53 351	1.41 187	0.28 200	0.15 103	0.52 234	0.20 142	0.54 203	0.46 205	0.37 215	0.43 244	0.41 262	0.23 172	0.36 161	0.26 205	0.09 117	0.15 433	0.12 322	0.11 269	0.41 550	0.37 544

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

tg	0.37 193	0.55 365	1.35 176	0.28 200	0.16 134	0.57 301	0.18 114	0.57 219	0.49 232	0.37 215	0.44 255	0.38 242	0.24 185	0.46 239	0.24 182	0.09 117	0.08 161	0.11 264	0.11 269	0.43 558	0.36 537

WCG-NET	0.30 132	0.42 294	1.26 160	0.24 108	0.12 9	0.43 143	0.24 257	0.40 72	0.56 308	0.35 206	0.37 211	0.26 168	0.24 185	0.29 91	0.19 45	0.08 51	0.12 362	0.08 85	0.07 108	0.22 368	0.10 132

GCAP-BAT	0.43 257	0.31 204	1.82 319	0.25 127	0.26 359	0.65 433	0.23 224	0.48 148	0.37 109	0.67 494	0.82 521	0.44 291	0.24 185	0.48 256	0.87 495	0.09 117	0.13 386	0.09 144	0.22 494	0.08 66	0.09 102

gcap-zeroshot	0.41 231	0.62 387	1.78 285	0.31 278	0.32 435	0.69 464	0.21 163	0.74 318	0.52 258	0.43 250	0.35 202	0.62 398	0.24 185	0.41 195	0.24 182	0.09 117	0.16 451	0.09 144	0.31 545	0.08 66	0.09 102

AE-Stereo	0.42 251	0.29 179	1.65 232	0.43 482	0.47 542	0.56 283	0.23 224	0.86 433	0.46 205	0.31 188	0.41 238	0.43 280	0.24 185	0.34 140	0.24 182	0.09 117	0.48 600	0.11 264	0.45 587	0.22 368	0.19 371

RAFT-Test	0.44 267	0.38 265	2.01 401	0.27 175	0.44 525	0.64 419	0.37 446	0.72 302	0.57 312	0.45 267	0.48 285	0.65 415	0.24 185	0.35 148	0.29 240	0.09 117	0.11 336	0.09 144	0.38 573	0.10 107	0.11 157

LoS_RVC	0.29 122	0.33 221	1.19 146	0.25 127	0.34 457	0.43 143	0.22 189	0.42 88	0.32 60	0.22 98	0.33 190	0.23 127	0.24 185	0.31 108	0.21 95	0.07 29	0.07 53	0.07 1	0.05 1	0.10 107	0.31 509

anonymousdsp	0.34 163	0.53 351	1.47 202	0.25 127	0.16 134	0.56 283	0.23 224	0.49 155	0.40 144	0.25 148	0.24 116	0.22 118	0.24 185	0.55 295	0.19 45	0.09 117	0.11 336	0.10 198	0.18 448	0.24 396	0.29 490

LoS	0.31 140	0.30 192	1.52 214	0.23 90	0.13 40	0.54 251	0.20 142	0.48 148	0.49 232	0.25 148	0.28 142	0.37 234	0.24 185	0.38 180	0.23 157	0.10 222	0.08 161	0.08 85	0.05 1	0.15 214	0.07 30
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
IGEV-Stereo	0.34 163	0.54 356	1.47 202	0.25 127	0.16 134	0.56 283	0.23 224	0.49 155	0.40 144	0.25 148	0.24 116	0.22 118	0.24 185	0.54 291	0.19 45	0.09 117	0.10 287	0.10 198	0.18 448	0.24 396	0.29 490
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
Pruner-Stereo	0.51 362	0.27 145	1.78 285	1.79 627	0.19 235	0.62 389	0.45 497	0.57 219	0.60 335	0.61 450	0.48 285	0.41 262	0.24 185	0.46 239	1.00 512	0.12 349	0.07 53	0.12 322	0.10 206	0.12 140	0.13 232

test-1	0.44 267	0.48 333	1.69 241	0.30 251	0.27 373	0.50 205	0.28 342	0.80 388	0.43 176	0.40 231	0.54 352	0.41 262	0.24 185	0.31 108	1.16 537	0.09 117	0.20 507	0.10 198	0.17 435	0.11 129	0.26 469

PMTNet	0.31 140	0.35 243	1.30 167	0.20 21	0.14 73	0.57 301	0.25 277	0.46 126	0.42 165	0.27 169	0.32 181	0.27 180	0.24 185	0.39 186	0.23 157	0.43 583	0.07 53	0.08 85	0.05 1	0.18 300	0.07 30

R-Stereo Train	0.36 184	0.21 58	1.70 245	0.29 232	0.18 202	0.55 266	0.26 299	0.78 368	0.36 101	0.57 400	0.67 460	0.33 218	0.24 185	0.32 117	0.23 157	0.10 222	0.08 161	0.09 144	0.07 108	0.09 88	0.12 194

RAFT-Stereo	0.36 184	0.21 58	1.70 245	0.29 232	0.18 202	0.55 266	0.26 299	0.78 368	0.36 101	0.57 400	0.67 460	0.33 218	0.24 185	0.32 117	0.23 157	0.10 222	0.08 161	0.09 144	0.07 108	0.09 88	0.12 194
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
rvit_0105_6	0.31 140	0.29 179	1.00 121	0.31 278	0.18 202	0.35 64	0.25 277	0.51 169	0.61 352	0.25 148	0.28 142	0.32 212	0.25 201	0.39 186	0.25 195	0.18 491	0.16 451	0.15 447	0.13 343	0.14 194	0.13 232

WCG-NET（raft）	0.32 146	0.53 351	1.21 152	0.23 90	0.12 9	0.44 149	0.24 257	0.40 72	0.50 242	0.35 206	0.35 202	0.47 321	0.25 201	0.35 148	0.20 73	0.08 51	0.29 559	0.08 85	0.07 108	0.22 368	0.11 157

IGEVStereo-DCA	0.33 155	0.34 234	1.38 181	0.27 175	0.16 134	0.45 156	0.23 224	0.46 126	0.41 154	0.24 128	0.21 82	0.26 168	0.25 201	0.64 326	0.52 406	0.09 117	0.07 53	0.10 198	0.18 448	0.16 251	0.22 414

rrr	0.46 295	0.34 234	3.08 584	0.27 175	0.16 134	0.45 156	0.28 342	1.09 582	0.51 250	0.24 128	0.21 82	0.26 168	0.25 201	0.64 326	0.52 406	0.09 117	0.07 53	0.10 198	0.29 528	0.16 251	0.25 459

plain	0.37 193	0.47 330	2.15 434	0.27 175	0.19 235	0.33 46	0.20 142	0.58 225	0.46 205	0.23 117	0.37 211	0.23 127	0.25 201	0.45 230	0.28 225	0.11 291	0.08 161	0.13 381	0.09 170	0.42 556	0.12 194

anonymousdsp2	0.34 163	0.24 117	1.16 141	0.28 200	0.15 103	0.57 301	0.23 224	0.79 384	0.47 223	0.38 223	0.37 211	0.40 256	0.25 201	0.47 250	0.21 95	0.09 117	0.07 53	0.10 198	0.13 343	0.19 321	0.27 477

knoymous	0.34 163	0.25 122	1.75 265	0.24 108	0.18 202	0.45 156	0.24 257	0.57 219	0.38 115	0.41 240	0.39 229	0.55 358	0.25 201	0.38 180	0.23 157	0.11 291	0.08 161	0.12 322	0.07 108	0.13 170	0.12 194

PSM-softLoss	0.48 316	0.27 145	1.85 330	0.51 532	0.17 164	0.61 369	0.40 461	0.61 247	0.57 312	0.52 336	0.48 285	0.39 248	0.25 201	1.46 451	0.77 481	0.12 349	0.08 161	0.13 381	0.12 309	0.12 140	0.14 252

KMStereo	0.48 316	0.27 145	1.85 330	0.51 532	0.17 164	0.61 369	0.40 461	0.61 247	0.57 312	0.52 336	0.48 285	0.39 248	0.25 201	1.46 451	0.77 481	0.12 349	0.08 161	0.13 381	0.12 309	0.12 140	0.14 252

AnonymousM	0.37 193	0.44 310	1.50 211	0.25 127	0.15 103	0.52 234	0.23 224	0.60 243	0.42 165	0.42 245	0.32 181	0.30 201	0.25 201	0.34 140	0.23 157	0.11 291	0.09 237	0.71 604	0.36 570	0.12 140	0.07 30

cross-raft	0.40 224	0.27 145	2.22 449	0.30 251	0.17 164	0.49 197	0.35 431	0.71 297	0.39 128	0.43 250	0.45 259	0.64 410	0.25 201	0.32 117	0.25 195	0.08 51	0.08 161	0.09 144	0.23 498	0.11 129	0.14 252

sCroCo_RVC	0.33 155	0.32 212	1.89 353	0.34 361	0.27 373	0.30 20	0.22 189	0.48 148	0.44 180	0.22 98	0.33 190	0.25 154	0.25 201	0.32 117	0.24 182	0.14 422	0.16 451	0.12 322	0.12 309	0.15 214	0.13 232

test_xeample3	0.46 295	0.34 234	2.99 578	0.37 421	0.16 134	0.49 197	0.33 418	1.06 577	0.44 180	0.25 148	0.23 106	0.24 141	0.25 201	0.49 268	0.56 425	0.09 117	0.07 53	0.10 198	0.40 579	0.17 273	0.26 469

GMStereo	0.38 203	0.99 540	1.91 364	0.27 175	0.16 134	0.39 100	0.23 224	0.47 140	0.62 370	0.38 223	0.34 197	0.25 154	0.25 201	0.39 186	0.29 240	0.14 422	0.08 161	0.10 198	0.12 309	0.15 214	0.11 157
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DA	0.32 146	0.26 137	0.89 108	0.29 232	0.25 342	0.63 406	0.22 189	0.60 243	0.39 128	0.23 117	0.30 161	0.24 141	0.26 215	0.60 315	0.18 25	0.10 222	0.12 362	0.09 144	0.07 108	0.10 107	0.52 578

GGEV	0.32 146	0.26 137	0.89 108	0.29 232	0.25 342	0.63 406	0.22 189	0.60 243	0.39 128	0.23 117	0.30 161	0.24 141	0.26 215	0.60 315	0.18 25	0.10 222	0.12 362	0.09 144	0.07 108	0.10 107	0.52 578

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

MM-Stereo_test1	0.41 231	0.39 274	2.29 463	0.38 437	0.26 359	0.44 149	0.28 342	0.63 259	0.51 250	0.40 231	0.32 181	0.26 168	0.26 215	0.46 239	0.22 128	0.09 117	0.21 516	0.10 198	0.09 170	0.39 542	0.15 287

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 112	0.28 169	1.09 130	0.33 330	0.15 103	0.30 20	0.16 88	0.58 225	0.42 165	0.19 70	0.19 67	0.17 69	0.26 215	0.38 180	0.37 318	0.09 117	0.08 161	0.08 85	0.25 508	0.10 107	0.06 1

rvit_stereo_0083	0.25 99	0.19 18	0.58 15	0.28 200	0.18 202	0.28 10	0.22 189	0.38 54	0.54 290	0.23 117	0.30 161	0.27 180	0.26 215	0.37 172	0.24 182	0.14 422	0.12 362	0.13 381	0.10 206	0.12 140	0.10 132

rvit_stereo_ft	0.31 140	0.61 381	1.18 144	0.32 307	0.21 264	0.28 10	0.27 324	0.55 207	0.48 226	0.23 117	0.27 135	0.28 189	0.26 215	0.32 117	0.25 195	0.13 379	0.09 237	0.11 264	0.11 269	0.13 170	0.14 252

MyStereo07	0.34 163	0.40 279	1.46 198	0.29 232	0.23 311	0.60 348	0.31 387	0.53 192	0.42 165	0.25 148	0.25 123	0.20 105	0.26 215	0.57 299	0.19 45	0.09 117	0.18 483	0.12 322	0.11 269	0.16 251	0.19 371

MIF-Stereo (partial)	0.34 163	0.41 286	1.93 370	0.26 158	0.24 324	0.32 38	0.17 98	0.53 192	0.42 165	0.25 148	0.37 211	0.25 154	0.26 215	0.44 215	0.31 272	0.11 291	0.08 161	0.12 322	0.10 206	0.19 321	0.14 252

DCRE	0.50 345	0.63 398	2.13 428	0.30 251	0.23 311	0.45 156	0.24 257	0.59 233	0.53 277	0.50 314	2.10 606	0.42 276	0.26 215	0.35 148	0.23 157	0.09 117	0.14 407	0.10 198	0.32 551	0.16 251	0.15 287

DisPM	0.43 257	0.33 221	1.78 285	0.57 560	0.18 202	0.59 336	0.63 558	0.53 192	0.61 352	0.60 441	0.53 340	0.38 242	0.26 215	0.75 364	0.29 240	0.12 349	0.07 53	0.12 322	0.11 269	0.11 129	0.14 252

PFNet+	0.45 285	0.37 255	1.86 339	0.46 508	0.18 202	0.58 319	0.77 581	0.52 183	0.64 390	0.56 389	0.48 285	0.39 248	0.26 215	0.93 390	0.32 283	0.13 379	0.09 237	0.14 417	0.13 343	0.12 140	0.15 287

NF-Stereo	0.48 316	0.25 122	1.81 313	0.52 536	0.16 134	0.61 369	0.44 489	0.66 270	0.61 352	0.50 314	0.47 273	0.37 234	0.26 215	1.45 450	0.79 487	0.11 291	0.07 53	0.12 322	0.10 206	0.13 170	0.16 316

OCTAStereo	0.48 316	0.25 122	1.81 313	0.52 536	0.16 134	0.61 369	0.43 478	0.66 270	0.61 352	0.50 314	0.47 273	0.37 234	0.26 215	1.44 446	0.80 488	0.11 291	0.07 53	0.12 322	0.10 206	0.13 170	0.17 334

RE-Stereo	0.48 316	0.25 122	1.81 313	0.52 536	0.16 134	0.61 369	0.43 478	0.66 270	0.60 335	0.50 314	0.47 273	0.37 234	0.26 215	1.44 446	0.78 483	0.11 291	0.07 53	0.12 322	0.10 206	0.13 170	0.17 334

TVStereo	0.48 316	0.25 122	1.81 313	0.52 536	0.16 134	0.61 369	0.43 478	0.66 270	0.60 335	0.50 314	0.47 273	0.37 234	0.26 215	1.44 446	0.78 483	0.11 291	0.07 53	0.12 322	0.10 206	0.13 170	0.17 334

CRE-IMP	0.41 231	0.22 81	1.76 271	0.48 521	0.17 164	0.79 518	0.69 569	0.52 183	0.52 258	0.47 277	0.42 242	0.45 300	0.26 215	0.41 195	0.31 272	0.11 291	0.07 53	0.12 322	0.09 170	0.17 273	0.23 438

s12784h	0.36 184	0.28 169	1.58 222	0.23 90	0.11 2	0.62 389	0.24 257	0.79 384	0.64 390	0.44 256	0.52 329	0.28 189	0.26 215	0.50 274	0.24 182	0.11 291	0.06 23	0.09 144	0.06 36	0.16 251	0.06 1

CFNet-RSSM	0.41 231	0.32 212	2.20 444	0.27 175	0.44 525	0.52 234	0.19 123	0.76 342	0.48 226	0.43 250	0.36 208	0.54 354	0.26 215	0.33 128	0.25 195	0.09 117	0.08 161	0.09 144	0.38 573	0.10 107	0.09 102

Gwc-CoAtRS	0.38 203	0.33 221	1.92 367	0.27 175	0.41 514	0.48 190	0.19 123	0.59 233	0.46 205	0.43 250	0.39 229	0.57 376	0.26 215	0.32 117	0.26 205	0.09 117	0.09 237	0.09 144	0.31 545	0.11 129	0.09 102

DFGA-Net	0.51 362	1.06 555	1.75 265	0.30 251	0.24 324	0.54 251	0.22 189	0.63 259	0.60 335	0.48 295	0.51 315	0.35 228	0.27 235	1.82 516	0.53 410	0.10 222	0.08 161	0.12 322	0.12 309	0.37 525	0.15 287

rvit_0105_4	0.35 174	0.35 243	1.45 197	0.31 278	0.18 202	0.37 78	0.28 342	0.59 233	0.62 370	0.27 169	0.31 175	0.35 228	0.27 235	0.43 206	0.25 195	0.18 491	0.16 451	0.15 447	0.13 343	0.15 214	0.12 194

rvit_stereo_0075_2	0.40 224	0.40 279	1.88 346	0.33 330	0.32 435	0.41 119	0.22 189	0.58 225	0.53 277	0.38 223	0.51 315	0.40 256	0.27 235	0.44 215	0.29 240	0.20 516	0.15 433	0.22 532	0.15 396	0.18 300	0.23 438

MoCha-V2	0.36 184	0.32 212	1.41 187	0.36 398	0.31 427	0.35 64	0.19 123	0.57 219	0.39 128	0.30 183	0.32 181	0.28 189	0.27 235	0.47 250	0.24 182	0.08 51	0.56 604	0.08 85	0.38 573	0.18 300	0.12 194

IGEV++	0.34 163	0.43 299	1.32 170	0.31 278	0.14 73	0.32 38	0.21 163	0.70 294	0.34 75	0.22 98	0.28 142	0.22 118	0.27 235	0.35 148	0.27 215	0.09 117	0.39 588	0.08 85	0.15 396	0.25 409	0.45 567

StereoVision	0.45 285	0.72 433	1.94 380	0.33 330	0.32 435	0.47 182	0.26 299	0.68 283	0.57 312	0.32 197	0.89 538	0.45 300	0.27 235	0.49 268	0.36 312	0.13 379	0.15 433	0.16 466	0.15 396	0.19 321	0.13 232

EKT-Stereo	1.47 603	0.49 336	1.93 370	2.57 638	19.31 655	0.55 266	0.22 189	0.69 286	0.42 165	0.38 223	0.36 208	0.43 280	0.27 235	0.69 350	0.26 205	0.12 349	0.14 407	0.11 264	0.16 416	0.20 337	0.15 287

MIM_Stereo	0.41 231	0.60 377	1.88 346	0.31 278	0.21 264	0.50 205	0.19 123	0.64 262	0.44 180	0.43 250	0.53 340	0.43 280	0.27 235	0.51 277	0.28 225	0.08 51	0.14 407	0.11 264	0.10 206	0.26 429	0.26 469

MC-Stereo	0.32 146	0.31 204	1.46 198	0.31 278	0.15 103	0.53 243	0.19 123	0.44 106	0.35 81	0.36 211	0.38 221	0.27 180	0.27 235	0.42 203	0.19 45	0.09 117	0.13 386	0.09 144	0.16 416	0.20 337	0.13 232

dd	0.42 251	0.96 523	1.77 280	0.31 278	0.17 164	0.57 301	0.26 299	0.49 155	0.68 430	0.41 240	0.40 234	0.34 224	0.27 235	0.45 230	0.40 344	0.17 479	0.10 287	0.13 381	0.12 309	0.21 351	0.12 194

GMOStereo	0.41 231	0.62 387	1.78 285	0.28 200	0.36 478	0.51 215	0.31 387	0.53 192	0.44 180	0.57 400	0.48 285	0.41 262	0.27 235	0.28 74	0.23 157	0.08 51	0.38 581	0.13 381	0.11 269	0.34 499	0.11 157

error version	0.41 231	0.62 387	1.78 285	0.28 200	0.36 478	0.51 215	0.31 387	0.53 192	0.44 180	0.57 400	0.48 285	0.41 262	0.27 235	0.28 74	0.23 157	0.08 51	0.38 581	0.13 381	0.11 269	0.34 499	0.11 157

test-v	0.41 231	0.62 387	1.78 285	0.28 200	0.36 478	0.51 215	0.31 387	0.53 192	0.44 180	0.57 400	0.48 285	0.41 262	0.27 235	0.28 74	0.23 157	0.08 51	0.38 581	0.13 381	0.11 269	0.34 499	0.11 157

test-2	0.41 231	0.62 387	1.78 285	0.28 200	0.36 478	0.51 215	0.31 387	0.53 192	0.44 180	0.57 400	0.48 285	0.41 262	0.27 235	0.28 74	0.23 157	0.08 51	0.38 581	0.13 381	0.11 269	0.34 499	0.11 157

TestStereo	0.45 285	0.54 356	2.11 423	0.29 232	0.16 134	0.43 143	0.24 257	0.54 203	0.45 195	0.37 215	0.46 267	0.34 224	0.27 235	1.98 544	0.27 215	0.11 291	0.08 161	0.12 322	0.09 170	0.14 194	0.08 76

depthmonostereo	0.26 102	0.23 104	0.65 43	0.41 466	0.13 40	0.41 119	0.19 123	0.51 169	0.40 144	0.25 148	0.29 148	0.26 168	0.28 250	0.44 215	0.23 157	0.09 117	0.10 287	0.09 144	0.07 108	0.10 107	0.08 76

Patchmatch Stereo++	0.39 218	0.27 145	1.78 285	0.44 489	0.16 134	0.61 369	0.27 324	0.51 169	0.52 258	0.47 277	0.43 244	0.43 280	0.28 250	0.54 291	0.28 225	0.12 349	0.08 161	0.12 322	0.10 206	0.17 273	0.12 194
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.38 203	0.27 145	1.78 285	0.44 489	0.17 164	0.60 348	0.29 366	0.51 169	0.52 258	0.47 277	0.43 244	0.44 291	0.28 250	0.47 250	0.28 225	0.12 349	0.08 161	0.12 322	0.10 206	0.17 273	0.12 194

ROB_FTStereo_v2	0.38 203	0.27 145	1.78 285	0.44 489	0.17 164	0.61 369	0.28 342	0.51 169	0.52 258	0.47 277	0.43 244	0.44 291	0.28 250	0.47 250	0.28 225	0.12 349	0.08 161	0.12 322	0.10 206	0.17 273	0.12 194

ROB_FTStereo	0.38 203	0.27 145	1.78 285	0.44 489	0.17 164	0.61 369	0.26 299	0.51 169	0.52 258	0.47 277	0.43 244	0.43 280	0.28 250	0.49 268	0.28 225	0.12 349	0.08 161	0.12 322	0.10 206	0.17 273	0.12 194

HUI-Stereo	0.38 203	0.27 145	1.79 306	0.44 489	0.17 164	0.61 369	0.28 342	0.51 169	0.52 258	0.47 277	0.43 244	0.44 291	0.28 250	0.45 230	0.28 225	0.12 349	0.08 161	0.12 322	0.10 206	0.17 273	0.12 194

iGMRVC	0.39 218	0.27 145	1.78 285	0.44 489	0.17 164	0.61 369	0.27 324	0.51 169	0.52 258	0.47 277	0.43 244	0.44 291	0.28 250	0.55 295	0.28 225	0.12 349	0.08 161	0.12 322	0.10 206	0.17 273	0.12 194

RAFT-345	0.53 381	0.30 192	2.34 471	0.38 437	0.34 457	0.58 319	0.42 471	0.47 140	0.61 352	0.51 327	1.00 557	0.43 280	0.28 250	1.57 471	0.82 490	0.10 222	0.07 53	0.11 264	0.09 170	0.10 107	0.08 76

iRAFT	0.39 218	0.27 145	1.78 285	0.44 489	0.16 134	0.61 369	0.27 324	0.51 169	0.52 258	0.47 277	0.43 244	0.43 280	0.28 250	0.54 291	0.28 225	0.12 349	0.08 161	0.12 322	0.10 206	0.17 273	0.12 194

RAFT-IKP	0.38 203	0.27 145	1.79 306	0.44 489	0.16 134	0.60 348	0.28 342	0.51 169	0.52 258	0.47 277	0.43 244	0.43 280	0.28 250	0.50 274	0.28 225	0.12 349	0.08 161	0.12 322	0.10 206	0.17 273	0.12 194

raft+_RVC	0.44 267	0.67 417	1.85 330	0.34 361	0.71 589	0.51 215	0.25 277	0.64 262	0.51 250	0.35 206	0.45 259	0.32 212	0.28 250	0.43 206	0.32 283	0.09 117	0.19 496	0.10 198	0.09 170	0.20 337	0.40 557

sAnonymous2	0.38 203	0.62 387	2.15 434	0.31 278	0.24 324	0.34 56	0.27 324	0.53 192	0.46 205	0.24 128	0.29 148	0.23 127	0.28 250	0.28 74	0.22 128	0.12 349	0.09 237	0.11 264	0.13 343	0.38 532	0.35 529

CroCo_RVC	0.38 203	0.62 387	2.15 434	0.31 278	0.24 324	0.34 56	0.27 324	0.53 192	0.46 205	0.24 128	0.29 148	0.23 127	0.28 250	0.28 74	0.22 128	0.12 349	0.09 237	0.11 264	0.13 343	0.38 532	0.35 529

RALCasStereoNet	0.45 285	0.88 496	1.85 330	0.30 251	0.26 359	0.49 197	0.26 299	0.58 225	0.51 250	0.36 211	0.48 285	0.36 232	0.28 250	0.55 295	0.34 301	0.10 222	0.53 602	0.09 144	0.08 139	0.25 409	0.34 527

rvit_0105_5	0.36 184	0.39 274	1.48 205	0.30 251	0.18 202	0.41 119	0.30 374	0.64 262	0.62 370	0.30 183	0.33 190	0.37 234	0.29 264	0.41 195	0.28 225	0.18 491	0.16 451	0.15 447	0.15 396	0.15 214	0.14 252

GMStereo_Zeroshot	0.41 231	0.36 252	1.54 216	0.41 466	0.19 235	0.52 234	0.19 123	0.59 233	0.52 258	0.57 400	0.59 391	0.63 401	0.29 264	0.58 303	0.33 294	0.15 441	0.09 237	0.16 466	0.09 170	0.24 396	0.12 194

RAFT+CT+SA	0.50 345	0.86 489	1.82 319	0.37 421	0.75 591	0.54 251	0.34 423	0.77 353	0.63 382	0.38 223	0.55 362	0.34 224	0.29 264	0.68 344	0.27 215	0.09 117	0.07 53	0.11 264	0.51 595	0.29 450	0.41 562

UDGNet	0.44 267	1.02 550	1.74 259	0.35 379	0.19 235	0.58 319	0.23 224	0.49 155	0.66 419	0.41 240	0.38 221	0.34 224	0.29 264	0.53 287	0.30 260	0.24 547	0.10 287	0.37 582	0.19 468	0.27 439	0.15 287

ACRE	0.56 407	1.14 567	2.77 553	0.76 586	0.28 387	0.60 348	0.56 537	0.76 342	0.58 323	0.55 377	0.62 418	0.41 262	0.29 264	0.44 215	0.39 336	0.11 291	0.19 496	0.13 381	0.14 371	0.36 517	0.18 354

NRIStereo	0.46 295	0.25 122	1.77 280	0.47 513	0.16 134	0.95 557	0.74 577	0.51 169	0.56 308	0.48 295	0.39 229	0.59 386	0.29 264	0.77 372	0.32 283	0.11 291	0.13 386	0.11 264	0.09 170	0.21 351	0.24 450

RAFT-RH_RVC	0.61 441	0.50 342	2.33 469	0.36 398	0.29 395	0.60 348	0.18 114	0.44 106	0.58 323	0.76 528	1.91 602	0.47 321	0.29 264	1.60 478	1.23 547	0.14 422	0.07 53	0.13 381	0.13 343	0.10 107	0.09 102

Anonymous3	0.42 251	0.35 243	2.09 418	0.33 330	0.24 324	0.72 480	0.31 387	0.74 318	0.55 297	0.35 206	0.40 234	0.33 218	0.29 264	0.44 215	0.28 225	0.18 491	0.18 483	0.13 381	0.13 343	0.17 273	0.17 334

MSCF	0.35 174	0.72 433	1.15 138	0.58 562	0.21 264	0.50 205	0.22 189	0.56 214	0.38 115	0.29 179	0.29 148	0.17 69	0.30 272	0.35 148	0.26 205	0.09 117	0.12 362	0.08 85	0.29 528	0.15 214	0.21 399

Any-RAFT	0.38 203	0.25 122	1.89 353	0.27 175	0.17 164	0.68 458	0.21 163	0.78 368	0.53 277	0.43 250	0.43 244	0.54 354	0.30 272	0.41 195	0.20 73	0.10 222	0.12 362	0.08 85	0.06 36	0.10 107	0.09 102

BUS	0.41 231	0.27 145	1.13 134	0.30 251	0.21 264	0.91 553	0.23 224	1.00 552	0.61 352	0.63 471	0.53 340	0.66 422	0.30 272	0.43 206	0.32 283	0.13 379	0.10 287	0.14 417	0.12 309	0.12 140	0.11 157

NINENet	0.50 345	0.33 221	1.69 241	0.55 554	0.25 342	0.91 553	0.23 224	0.98 532	0.71 458	0.53 346	0.55 362	0.66 422	0.30 272	1.22 424	0.32 283	0.15 441	0.13 386	0.16 466	0.11 269	0.16 251	0.13 232

CIPLG	0.56 407	1.19 577	2.46 495	0.80 590	0.31 427	0.61 369	0.57 541	0.76 342	0.57 312	0.56 389	0.63 430	0.41 262	0.30 272	0.45 230	0.40 344	0.11 291	0.20 507	0.13 381	0.13 343	0.35 510	0.19 371

GANet-ADL	0.44 267	0.41 286	2.31 465	0.33 330	0.20 250	0.57 301	0.25 277	0.75 329	0.54 290	0.42 245	0.59 391	0.56 370	0.30 272	0.40 191	0.38 325	0.14 422	0.11 336	0.09 144	0.08 139	0.22 368	0.17 334

rafts_anoy	0.43 257	0.89 499	1.96 392	0.32 307	0.30 408	0.48 190	0.24 257	0.62 251	0.49 232	0.37 215	0.38 221	0.33 218	0.30 272	0.51 277	0.34 301	0.10 222	0.39 588	0.13 381	0.15 396	0.17 273	0.15 287

RALAANet	0.43 257	0.98 535	1.90 358	0.32 307	0.23 311	0.48 190	0.19 123	0.67 279	0.53 277	0.48 295	0.45 259	0.39 248	0.30 272	0.48 256	0.37 318	0.10 222	0.08 161	0.11 264	0.14 371	0.27 439	0.10 132

DIP-Stereo	0.37 193	0.34 234	1.50 211	0.27 175	0.18 202	0.63 406	0.17 98	0.92 484	0.53 277	0.49 307	0.48 285	0.30 201	0.30 272	0.39 186	0.30 260	0.10 222	0.08 161	0.10 198	0.08 139	0.15 214	0.12 194
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
GASTEREO	0.35 174	0.72 433	1.15 138	0.56 556	0.20 250	0.52 234	0.22 189	0.56 214	0.40 144	0.30 183	0.31 175	0.16 39	0.31 281	0.35 148	0.26 205	0.09 117	0.14 407	0.08 85	0.28 524	0.14 194	0.20 387

castereo	0.30 132	0.44 310	0.81 95	0.24 108	0.29 395	0.41 119	0.27 324	0.72 302	0.45 195	0.22 98	0.30 161	0.24 141	0.31 281	0.25 16	0.21 95	0.09 117	0.07 53	0.08 85	0.31 545	0.12 140	0.09 102

rvit_0105_3	0.39 218	0.47 330	1.46 198	0.33 330	0.19 235	0.45 156	0.35 431	0.69 286	0.65 404	0.37 215	0.37 211	0.40 256	0.31 281	0.44 215	0.30 260	0.18 491	0.17 472	0.17 485	0.18 448	0.15 214	0.15 287

GCST	0.72 505	1.10 560	2.15 434	1.11 611	0.59 570	0.62 389	0.19 123	0.75 329	0.53 277	0.56 389	0.63 430	0.47 321	0.31 281	1.11 411	0.33 294	0.75 607	0.45 592	0.84 607	0.64 613	0.69 593	0.54 580

IPLGR_C	0.58 419	1.25 584	2.72 542	0.80 590	0.31 427	0.60 348	0.61 551	0.76 342	0.58 323	0.56 389	0.62 418	0.41 262	0.31 281	0.43 206	0.40 344	0.11 291	0.22 522	0.13 381	0.15 396	0.35 510	0.19 371

ARAFT	0.60 433	1.23 581	3.10 587	0.28 200	0.16 134	0.64 419	0.36 438	0.90 463	0.67 428	0.61 450	0.49 302	0.55 358	0.31 281	1.24 429	0.32 283	0.10 222	0.08 161	0.14 417	0.13 343	0.37 525	0.21 399

DN-CSS_ROB	0.48 316	1.23 581	1.99 398	0.39 448	0.22 291	0.56 283	0.19 123	0.75 329	0.61 352	0.45 267	0.62 418	0.41 262	0.31 281	0.70 355	0.32 283	0.11 291	0.08 161	0.14 417	0.13 343	0.36 517	0.12 194

FSD	0.36 184	0.41 286	0.91 111	0.34 361	0.29 395	0.35 64	0.33 418	0.44 106	0.46 205	0.32 197	0.32 181	0.37 234	0.32 288	0.35 148	0.32 283	0.28 565	0.27 555	0.31 568	0.30 538	0.31 470	0.29 490

G2L-ROB	0.51 362	0.95 520	1.96 392	0.29 232	0.22 291	0.59 336	0.28 342	0.76 342	0.57 312	0.55 377	0.45 259	0.70 455	0.32 288	1.38 439	0.47 382	0.11 291	0.07 53	0.09 144	0.08 139	0.20 337	0.13 232

OMP-Stereo	0.59 427	0.65 409	1.74 259	0.56 556	0.37 489	0.60 348	0.26 299	0.70 294	0.65 404	0.66 490	0.60 406	0.69 445	0.32 288	2.09 558	1.20 543	0.10 222	0.07 53	0.12 322	0.09 170	0.17 273	0.10 132

PFNet	0.60 433	0.33 221	2.47 500	0.41 466	0.55 560	0.62 389	0.27 324	0.61 247	0.63 382	0.61 450	0.56 374	0.45 300	0.32 288	1.88 534	1.14 533	0.28 565	0.09 237	0.12 322	0.16 416	0.26 429	0.20 387

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 251	0.86 489	1.78 285	0.28 200	0.17 164	0.52 234	0.20 142	0.62 251	0.61 352	0.50 314	0.61 413	0.39 248	0.32 288	0.35 148	0.30 260	0.07 29	0.10 287	0.09 144	0.09 170	0.35 510	0.10 132

MyStereo8	0.54 387	0.80 467	2.76 550	0.32 307	0.33 448	0.71 474	0.20 142	0.87 442	0.57 312	0.51 327	0.59 391	0.50 337	0.33 293	0.68 344	0.55 417	0.10 222	0.29 559	0.10 198	0.13 343	0.21 351	0.34 527

11t1	0.33 155	0.19 18	1.41 187	0.33 330	0.16 134	0.48 190	0.21 163	0.67 279	0.48 226	0.40 231	0.34 197	0.32 212	0.33 293	0.42 203	0.27 215	0.11 291	0.12 362	0.10 198	0.08 139	0.13 170	0.14 252

Selective-RAFT	0.35 174	0.26 137	1.48 205	0.31 278	0.15 103	0.61 369	0.19 123	0.60 243	0.54 290	0.28 174	0.29 148	0.40 256	0.33 293	0.50 274	0.27 215	0.10 222	0.07 53	0.09 144	0.35 561	0.19 321	0.08 76

Sa-1000	0.51 362	0.72 433	1.90 358	0.31 278	0.60 575	0.60 348	0.31 387	0.94 501	0.71 458	0.52 336	0.83 522	0.42 276	0.33 293	0.68 344	0.28 225	0.10 222	0.09 237	0.13 381	0.29 528	0.29 450	0.10 132

dad	0.51 362	1.01 546	1.74 259	0.29 232	0.19 235	0.60 348	0.26 299	0.52 183	0.75 500	0.63 471	0.63 430	0.63 401	0.33 293	0.85 384	0.47 382	0.27 561	0.15 433	0.40 585	0.18 448	0.22 368	0.14 252

GwcNet-ADL	0.50 345	0.74 443	2.90 569	0.31 278	0.20 250	0.58 319	0.29 366	0.87 442	0.64 390	0.47 277	0.47 273	0.56 370	0.33 293	0.46 239	0.46 373	0.13 379	0.12 362	0.09 144	0.09 170	0.14 194	0.21 399

raftrobust	0.38 203	0.68 420	1.54 216	0.32 307	0.46 540	0.52 234	0.21 163	0.56 214	0.42 165	0.52 336	0.35 202	0.31 204	0.33 293	0.37 172	0.30 260	0.10 222	0.11 336	0.08 85	0.07 108	0.21 351	0.19 371

AdaStereo	0.44 267	0.38 265	1.79 306	0.34 361	0.20 250	0.57 301	0.28 342	0.92 484	0.69 439	0.52 336	0.55 362	0.61 394	0.33 293	0.48 256	0.39 336	0.17 479	0.08 161	0.17 485	0.11 269	0.18 300	0.12 194
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
x	0.35 174	0.20 35	1.36 177	0.33 330	0.17 164	0.47 182	0.24 257	0.75 329	0.54 290	0.40 231	0.40 234	0.42 276	0.34 301	0.45 230	0.32 283	0.11 291	0.14 407	0.11 264	0.09 170	0.12 140	0.14 252

AFF-stereo	0.44 267	0.96 523	1.78 285	0.31 278	0.15 103	0.50 205	0.21 163	0.64 262	0.63 382	0.47 277	0.64 446	0.49 334	0.34 301	0.46 239	0.31 272	0.08 51	0.09 237	0.10 198	0.10 206	0.37 525	0.10 132

test_sample3	0.50 345	0.41 286	1.88 346	0.32 307	0.19 235	0.57 301	0.25 277	0.92 484	0.64 390	0.52 336	0.49 302	0.47 321	0.35 303	1.79 508	0.37 318	0.13 379	0.10 287	0.12 322	0.11 269	0.16 251	0.16 316

H2IRNET	0.40 224	0.61 381	1.90 358	0.29 232	0.17 164	0.54 251	0.18 114	0.52 183	0.50 242	0.27 169	0.56 374	0.47 321	0.35 303	0.46 239	0.33 294	0.10 222	0.07 53	0.12 322	0.14 371	0.32 479	0.12 194

tt1	0.44 267	0.64 402	1.83 325	0.35 379	0.14 73	0.76 501	0.25 277	0.74 318	0.88 551	0.31 188	0.37 211	0.25 154	0.35 303	0.63 324	0.19 45	0.10 222	0.24 533	0.11 264	0.09 170	0.25 409	0.36 537

RCA-Stereo	0.34 163	0.32 212	1.30 167	0.26 158	0.14 73	0.58 319	0.23 224	0.78 368	0.62 370	0.40 231	0.44 255	0.28 189	0.35 303	0.29 91	0.20 73	0.09 117	0.10 287	0.09 144	0.07 108	0.19 321	0.08 76

ICVP	0.46 295	0.29 179	2.41 484	0.33 330	0.22 291	0.59 336	0.55 532	0.75 329	0.50 242	0.44 256	0.60 406	0.49 334	0.35 303	0.53 287	0.37 318	0.16 462	0.16 451	0.14 417	0.11 269	0.15 214	0.15 287
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
DMCA	0.41 231	0.52 346	1.26 160	0.31 278	0.24 324	0.59 336	0.26 299	0.77 353	0.63 382	0.58 418	0.48 285	0.57 376	0.35 303	0.40 191	0.50 398	0.14 422	0.10 287	0.14 417	0.10 206	0.15 214	0.15 287

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

G2L-Stereo	0.55 399	0.85 486	2.18 441	0.31 278	0.27 373	0.59 336	0.27 324	0.77 353	0.55 297	0.54 359	0.52 329	0.71 460	0.36 309	1.75 500	0.50 398	0.13 379	0.11 336	0.13 381	0.11 269	0.29 450	0.15 287

rvit_105_1	0.44 267	0.54 356	1.46 198	0.36 398	0.24 324	0.51 215	0.45 497	0.75 329	0.74 487	0.45 267	0.44 255	0.44 291	0.36 309	0.62 321	0.38 325	0.20 516	0.18 483	0.18 506	0.22 494	0.18 300	0.18 354

test_sample6	0.52 375	0.44 310	1.81 313	0.33 330	0.18 202	0.55 266	0.27 324	0.94 501	0.66 419	0.54 359	0.62 418	0.47 321	0.36 309	1.97 543	0.38 325	0.14 422	0.10 287	0.13 381	0.13 343	0.17 273	0.16 316

test_sample5	0.51 362	0.43 299	1.83 325	0.32 307	0.18 202	0.55 266	0.26 299	0.92 484	0.65 404	0.53 346	0.59 391	0.45 300	0.36 309	1.87 526	0.36 312	0.13 379	0.10 287	0.13 381	0.12 309	0.17 273	0.16 316

test_sample4	0.50 345	0.42 294	1.88 346	0.32 307	0.19 235	0.56 283	0.26 299	0.93 492	0.65 404	0.54 359	0.54 352	0.45 300	0.36 309	1.79 508	0.36 312	0.13 379	0.10 287	0.13 381	0.12 309	0.17 273	0.16 316

xx1	0.46 295	0.64 402	2.07 412	0.35 379	0.14 73	0.76 501	0.25 277	0.74 318	1.01 572	0.31 188	0.38 221	0.46 313	0.36 309	0.69 350	0.19 45	0.10 222	0.24 533	0.12 322	0.12 309	0.12 140	0.14 252

DualNet	0.51 362	0.43 299	1.83 325	0.32 307	0.18 202	0.55 266	0.26 299	0.92 484	0.65 404	0.54 359	0.62 418	0.45 300	0.36 309	1.87 526	0.36 312	0.13 379	0.10 287	0.13 381	0.12 309	0.17 273	0.16 316

ttt	0.66 472	0.22 81	1.68 239	0.34 361	0.24 324	0.60 348	0.26 299	1.00 552	0.77 514	0.55 377	0.67 460	0.54 354	0.36 309	2.14 562	3.03 612	0.16 462	0.13 386	0.13 381	0.12 309	0.15 214	0.17 334

qqq	0.38 203	0.21 58	1.34 175	0.28 200	0.15 103	0.45 156	0.26 299	0.76 342	0.52 258	0.39 229	0.41 238	0.46 313	0.36 309	0.96 393	0.30 260	0.11 291	0.14 407	0.12 322	0.12 309	0.12 140	0.14 252

RAFT_CTSACE	0.46 295	0.76 446	2.07 412	0.35 379	0.30 408	0.54 251	0.30 374	0.61 247	0.48 226	0.49 307	0.76 507	0.55 358	0.36 309	0.58 303	0.22 128	0.08 51	0.13 386	0.11 264	0.10 206	0.41 550	0.08 76

HCRNet	0.46 295	0.49 336	1.65 232	0.38 437	0.29 395	0.58 319	0.22 189	0.75 329	0.62 370	0.47 277	0.49 302	0.48 332	0.36 309	1.12 414	0.37 318	0.15 441	0.10 287	0.15 447	0.13 343	0.17 273	0.17 334

SFCPSM	0.46 295	0.24 117	2.35 474	0.27 175	0.27 373	0.70 471	0.32 410	0.96 519	0.63 382	0.49 307	0.52 329	0.43 280	0.36 309	0.52 281	0.43 361	0.12 349	0.09 237	0.12 322	0.16 416	0.16 251	0.12 194

MLCV	0.48 316	0.89 499	1.85 330	0.29 232	0.14 73	0.59 336	0.23 224	0.72 302	0.59 330	0.66 490	0.66 457	0.55 358	0.36 309	1.03 402	0.49 393	0.09 117	0.06 23	0.09 144	0.07 108	0.19 321	0.11 157

iResNet	0.51 362	0.76 446	2.59 524	0.41 466	0.17 164	0.64 419	0.27 324	0.82 399	0.70 448	0.57 400	0.64 446	0.43 280	0.36 309	0.70 355	0.52 406	0.10 222	0.07 53	0.09 144	0.08 139	0.21 351	0.13 232

DDVS	0.62 446	0.40 279	1.40 186	2.21 635	0.35 470	0.87 545	1.00 600	0.69 286	0.50 242	0.53 346	0.56 374	0.90 536	0.37 324	1.22 424	0.47 382	0.15 441	0.14 407	0.14 417	0.12 309	0.19 321	0.22 414

UGAM	0.58 419	0.47 330	2.21 445	0.30 251	0.19 235	0.53 243	0.34 423	0.59 233	0.63 382	0.44 256	0.73 498	0.78 491	0.37 324	2.58 597	0.39 336	0.10 222	0.08 161	0.17 485	0.14 371	0.42 556	0.17 334

mmm	0.38 203	0.21 58	1.18 144	0.35 379	0.17 164	0.49 197	0.26 299	0.78 368	0.52 258	0.50 314	0.57 382	0.41 262	0.37 324	0.71 357	0.31 272	0.11 291	0.13 386	0.14 417	0.13 343	0.15 214	0.14 252

DCANet-4	0.40 224	0.27 145	2.21 445	0.25 127	0.14 73	0.51 215	0.22 189	0.77 353	0.72 468	0.54 359	0.47 273	0.28 189	0.37 324	0.37 172	0.34 301	0.09 117	0.07 53	0.08 85	0.07 108	0.08 66	0.22 414

BSDual-CNN	0.41 231	0.27 145	1.13 134	0.30 251	0.21 264	0.76 501	0.31 387	1.00 552	0.61 352	0.63 471	0.53 340	0.63 401	0.37 324	0.43 206	0.38 325	0.13 379	0.10 287	0.14 417	0.12 309	0.12 140	0.11 157

psmg	0.41 231	0.27 145	1.13 134	0.27 175	0.21 264	0.75 497	0.36 438	0.90 463	0.61 352	0.59 432	0.59 391	0.63 401	0.37 324	0.43 206	0.38 325	0.13 379	0.10 287	0.13 381	0.12 309	0.13 170	0.11 157

HITNet	0.46 295	0.92 505	2.09 418	0.33 330	0.14 73	0.55 266	0.22 189	0.83 405	0.56 308	0.51 327	0.49 302	0.48 332	0.37 324	0.48 256	0.54 416	0.09 117	0.06 23	0.10 198	0.08 139	0.23 381	0.09 102
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
test_sample2	0.41 231	0.19 18	1.23 155	0.31 278	0.17 164	0.51 215	0.27 324	0.81 392	0.55 297	0.44 256	0.45 259	0.46 313	0.38 331	1.51 461	0.30 260	0.12 349	0.09 237	0.11 264	0.10 206	0.14 194	0.14 252

ACVNet-DCA	0.42 251	0.64 402	2.07 412	0.35 379	0.14 73	0.76 501	0.25 277	0.76 342	0.52 258	0.31 188	0.38 221	0.24 141	0.38 331	0.69 350	0.19 45	0.10 222	0.24 533	0.11 264	0.09 170	0.12 140	0.14 252

1test111	0.44 267	0.64 402	2.07 412	0.35 379	0.14 73	0.76 501	0.25 277	0.76 342	0.52 258	0.31 188	0.38 221	0.24 141	0.38 331	0.96 393	0.30 260	0.10 222	0.24 533	0.11 264	0.09 170	0.12 140	0.14 252

cc1	0.47 310	0.64 402	2.07 412	0.35 379	0.14 73	0.76 501	0.25 277	0.74 318	1.01 572	0.31 188	0.38 221	0.24 141	0.38 331	0.69 350	0.19 45	0.10 222	0.24 533	0.11 264	0.09 170	0.25 409	0.40 557

AEACV	0.33 155	0.24 117	1.44 194	0.28 200	0.35 470	0.47 182	0.21 163	0.43 97	0.28 27	0.26 162	0.25 123	0.22 118	0.38 331	0.30 101	0.18 25	0.09 117	0.35 573	0.09 144	0.36 570	0.23 381	0.25 459

hknet	0.47 310	0.29 179	1.70 245	0.30 251	0.24 324	0.76 501	0.31 387	1.00 552	0.64 390	0.63 471	0.53 340	0.80 500	0.38 331	0.77 372	0.37 318	0.11 291	0.10 287	0.14 417	0.12 309	0.12 140	0.11 157

AASNet	0.56 407	1.03 551	2.34 471	0.37 421	0.33 448	0.65 433	0.29 366	0.96 519	0.73 483	0.54 359	0.60 406	0.55 358	0.38 331	0.59 309	0.58 434	0.14 422	0.12 362	0.13 381	0.10 206	0.43 558	0.24 450

IIG-Stereo	0.59 427	0.65 409	1.74 259	0.54 547	0.23 311	0.61 369	0.21 163	0.73 314	0.65 404	0.64 481	0.69 477	0.69 445	0.38 331	2.09 558	1.39 559	0.11 291	0.07 53	0.11 264	0.09 170	0.15 214	0.09 102

111	0.48 316	1.09 559	1.95 383	0.24 108	0.13 40	0.59 336	0.26 299	0.83 405	0.78 519	0.48 295	0.52 329	0.56 370	0.38 331	0.49 268	0.38 325	0.09 117	0.07 53	0.09 144	0.07 108	0.23 381	0.35 529

xxxx	0.70 493	0.21 58	1.33 172	0.28 200	0.18 202	0.63 406	0.24 257	1.02 564	0.69 439	0.50 314	0.62 418	0.58 383	0.38 331	1.47 458	5.21 637	0.13 379	0.12 362	0.11 264	0.10 206	0.12 140	0.15 287

FENet	0.44 267	0.30 192	2.42 486	0.32 307	0.17 164	0.58 319	0.22 189	0.77 353	0.59 330	0.47 277	0.42 242	0.55 358	0.38 331	0.49 268	0.47 382	0.12 349	0.09 237	0.12 322	0.11 269	0.13 170	0.16 316

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 527	1.04 552	2.06 410	0.94 601	0.35 470	0.89 550	0.40 461	0.85 423	0.63 382	0.55 377	0.63 430	0.75 480	0.38 331	2.38 577	0.48 388	1.10 621	0.31 565	0.36 578	0.21 485	0.53 581	0.55 583

DeepPruner_ROB	0.50 345	0.70 427	1.94 380	0.29 232	0.26 359	0.63 406	0.31 387	0.80 388	0.48 226	0.61 450	0.55 362	0.66 422	0.38 331	0.98 395	0.40 344	0.19 506	0.14 407	0.14 417	0.14 371	0.23 381	0.17 334

NOSS_ROB	0.64 457	0.65 409	1.62 230	0.46 508	0.25 342	0.67 446	0.30 374	0.93 492	0.77 514	0.59 432	0.57 382	0.77 487	0.38 331	2.78 610	0.44 367	0.23 539	0.24 533	0.28 559	0.26 516	0.27 439	0.39 553

G2L-Stereo_test	0.55 399	0.97 531	1.89 353	0.33 330	0.24 324	0.75 497	0.38 453	0.79 384	0.60 335	0.60 441	0.54 352	0.74 474	0.39 345	1.56 467	0.43 361	0.10 222	0.08 161	0.08 85	0.08 139	0.28 445	0.13 232

ISRNet	0.47 310	0.44 310	1.55 218	0.37 421	0.31 427	0.49 197	0.19 123	0.75 329	0.66 419	0.63 471	0.71 491	0.67 431	0.39 345	0.58 303	0.44 367	0.23 539	0.16 451	0.21 529	0.20 478	0.21 351	0.25 459

ffm	0.47 310	0.23 104	2.01 401	0.30 251	0.21 264	0.57 301	0.26 299	0.74 318	0.88 551	0.53 346	0.63 430	0.66 422	0.39 345	0.63 324	0.19 45	0.10 222	0.24 533	0.15 447	0.13 343	0.25 409	0.36 537

ff1	0.73 514	0.23 104	2.01 401	0.30 251	0.21 264	0.57 301	0.26 299	0.74 318	0.88 551	0.53 346	0.63 430	0.66 422	0.39 345	2.52 593	3.43 623	0.10 222	0.24 533	0.15 447	0.13 343	0.25 409	0.36 537

mmx	0.72 505	0.23 104	2.01 401	0.30 251	0.21 264	0.57 301	0.26 299	0.99 544	0.76 509	0.53 346	0.63 430	0.66 422	0.39 345	2.52 593	3.43 623	0.13 379	0.10 287	0.15 447	0.13 343	0.15 214	0.15 287

xxx	0.72 505	0.23 104	2.01 401	0.30 251	0.21 264	0.57 301	0.26 299	0.99 544	0.76 509	0.53 346	0.63 430	0.66 422	0.39 345	2.52 593	3.43 623	0.13 379	0.10 287	0.15 447	0.13 343	0.15 214	0.15 287

test_xeample	0.72 505	0.21 58	1.36 177	0.27 175	0.17 164	0.59 336	0.28 342	1.01 561	0.70 448	0.55 377	0.67 460	0.44 291	0.39 345	1.88 534	5.17 636	0.12 349	0.10 287	0.11 264	0.10 206	0.13 170	0.15 287

iResNet_ROB	0.50 345	1.15 571	1.73 255	0.31 278	0.21 264	0.58 319	0.22 189	0.95 514	0.82 534	0.58 418	0.62 418	0.57 376	0.39 345	0.84 382	0.40 344	0.11 291	0.08 161	0.09 144	0.06 36	0.21 351	0.13 232

CoDeX	0.52 375	0.43 299	2.25 456	0.29 232	0.26 359	0.61 369	0.32 410	0.99 544	0.68 430	0.48 295	0.55 362	0.52 346	0.40 353	1.60 478	0.35 309	0.12 349	0.09 237	0.11 264	0.10 206	0.13 170	0.12 194

CASS	0.39 218	0.30 192	1.61 229	0.32 307	0.17 164	0.53 243	0.24 257	0.70 294	0.49 232	0.59 432	0.54 352	0.40 256	0.40 353	0.41 195	0.30 260	0.17 479	0.10 287	0.14 417	0.11 269	0.18 300	0.17 334
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
test_5	0.51 362	0.87 492	1.99 398	0.37 421	0.65 583	0.58 319	0.35 431	0.78 368	0.62 370	0.48 295	0.55 362	0.45 300	0.40 353	0.72 359	0.30 260	0.09 117	0.07 53	0.12 322	0.12 309	0.33 488	0.38 547

CSP-Net	0.50 345	0.39 274	1.25 158	0.29 232	0.23 311	0.77 509	0.35 431	0.86 433	0.57 312	0.59 432	0.59 391	0.65 415	0.40 353	1.77 503	0.44 367	0.16 462	0.11 336	0.10 198	0.10 206	0.20 337	0.14 252

TRStereo	0.53 381	0.76 446	2.38 479	0.42 477	0.29 395	0.69 464	0.23 224	1.81 620	0.55 297	0.36 211	0.32 181	0.47 321	0.40 353	0.46 239	0.25 195	0.12 349	0.11 336	0.11 264	0.41 582	0.13 170	0.32 515

RAFT	0.45 285	0.92 505	1.59 223	0.34 361	0.19 235	0.46 175	0.35 431	0.65 268	0.49 232	0.49 307	0.49 302	0.70 455	0.40 353	0.47 250	0.32 283	0.11 291	0.16 451	0.14 417	0.13 343	0.51 577	0.13 232

UPFNet	0.46 295	0.28 169	1.73 255	0.33 330	0.32 435	0.65 433	0.38 453	0.83 405	0.59 330	0.57 400	0.52 329	0.61 394	0.40 353	0.75 364	0.52 406	0.13 379	0.12 362	0.13 381	0.12 309	0.15 214	0.11 157

ACVNet	0.45 285	0.44 310	1.79 306	0.28 200	0.21 264	0.59 336	0.36 438	0.66 270	0.68 430	0.45 267	0.59 391	0.69 445	0.40 353	0.44 215	0.55 417	0.11 291	0.09 237	0.10 198	0.09 170	0.34 499	0.10 132

cf-r	0.53 381	0.81 472	2.15 434	0.33 330	0.28 387	0.60 348	0.28 342	0.78 368	0.64 390	0.51 327	0.60 406	0.75 480	0.40 353	1.32 433	0.43 361	0.13 379	0.09 237	0.11 264	0.12 309	0.15 214	0.14 252

GwcNet-RSSM	0.57 414	0.94 513	2.13 428	0.32 307	0.25 342	0.60 348	0.30 374	0.80 388	0.66 419	0.52 336	0.64 446	0.71 460	0.40 353	1.79 508	0.50 398	0.13 379	0.09 237	0.12 322	0.12 309	0.21 351	0.15 287

CFNet	0.58 419	0.96 523	1.78 285	0.33 330	0.25 342	0.63 406	0.22 189	0.88 451	0.75 500	0.46 275	0.59 391	0.58 383	0.40 353	2.29 570	0.48 388	0.12 349	0.09 237	0.15 447	0.14 371	0.30 461	0.15 287

IGEV-FE	0.53 381	0.34 234	2.91 570	0.32 307	0.18 202	0.54 251	0.21 163	0.72 302	0.42 165	0.81 543	0.51 315	0.70 455	0.41 364	0.48 256	1.13 531	0.09 117	0.15 433	0.10 198	0.35 561	0.19 321	0.09 102

xyz-stereo-finetune2	0.35 174	0.45 318	1.04 124	0.21 46	0.12 9	0.58 319	0.23 224	0.50 161	0.45 195	0.31 188	0.46 267	0.30 201	0.41 364	0.81 379	0.51 403	0.08 51	0.07 53	0.11 264	0.09 170	0.12 140	0.09 102

test_sample1	0.40 224	0.18 12	1.19 146	0.31 278	0.18 202	0.48 190	0.23 224	0.78 368	0.49 232	0.44 256	0.44 255	0.45 300	0.41 364	1.39 440	0.33 294	0.11 291	0.09 237	0.10 198	0.09 170	0.12 140	0.13 232

SMFormer	0.50 345	0.46 321	1.60 225	0.30 251	0.15 103	0.45 156	0.24 257	0.90 463	0.72 468	0.56 389	0.64 446	0.51 340	0.41 364	1.87 526	0.49 393	0.13 379	0.10 287	0.11 264	0.10 206	0.15 214	0.16 316

tta	0.50 345	0.46 321	1.60 225	0.30 251	0.15 103	0.45 156	0.24 257	0.90 463	0.72 468	0.56 389	0.64 446	0.51 340	0.41 364	1.87 526	0.49 393	0.13 379	0.10 287	0.11 264	0.10 206	0.14 194	0.11 157

qqq1	0.48 316	0.46 321	1.60 225	0.30 251	0.15 103	0.45 156	0.24 257	0.90 463	0.72 468	0.56 389	0.64 446	0.51 340	0.41 364	1.87 526	0.23 157	0.13 379	0.10 287	0.09 144	0.08 139	0.14 194	0.11 157

fff1	0.48 316	0.46 321	1.60 225	0.30 251	0.15 103	0.45 156	0.24 257	0.90 463	0.72 468	0.56 389	0.64 446	0.51 340	0.41 364	1.87 526	0.23 157	0.13 379	0.10 287	0.09 144	0.08 139	0.14 194	0.11 157

IGEV_Zeroshot_test	0.53 381	0.33 221	2.91 570	0.32 307	0.18 202	0.54 251	0.21 163	0.72 302	0.42 165	0.81 543	0.51 315	0.71 460	0.41 364	0.48 256	1.13 531	0.09 117	0.15 433	0.10 198	0.35 561	0.19 321	0.09 102

HH	0.49 334	0.49 336	2.78 555	0.50 527	0.41 514	0.38 91	0.23 224	0.72 302	0.38 115	0.63 471	0.48 285	0.87 528	0.41 364	0.64 326	0.21 95	0.09 117	0.17 472	0.10 198	0.09 170	0.16 251	0.12 194

HanStereo	0.49 334	0.49 336	2.78 555	0.50 527	0.41 514	0.38 91	0.23 224	0.72 302	0.38 115	0.63 471	0.48 285	0.87 528	0.41 364	0.64 326	0.21 95	0.09 117	0.17 472	0.10 198	0.09 170	0.16 251	0.12 194

AACVNet	0.54 387	0.78 463	1.73 255	0.36 398	0.21 264	0.57 301	0.25 277	0.71 297	0.51 250	0.55 377	0.59 391	0.64 410	0.41 364	2.13 561	0.41 350	0.14 422	0.11 336	0.14 417	0.11 269	0.33 488	0.15 287

DCANet	0.42 251	0.77 455	1.95 383	0.25 127	0.14 73	0.51 215	0.22 189	0.77 353	0.72 468	0.54 359	0.48 285	0.31 204	0.41 364	0.36 161	0.39 336	0.09 117	0.07 53	0.09 144	0.07 108	0.13 170	0.23 438

CFNet-ft	0.51 362	0.76 446	1.79 306	0.28 200	0.30 408	0.63 406	0.28 342	0.66 270	0.55 297	0.45 267	0.57 382	0.74 474	0.41 364	1.46 451	0.42 352	0.14 422	0.10 287	0.28 559	0.13 343	0.18 300	0.14 252

CFNet_RVC	0.51 362	0.76 446	1.79 306	0.28 200	0.30 408	0.63 406	0.28 342	0.66 270	0.55 297	0.45 267	0.57 382	0.74 474	0.41 364	1.46 451	0.42 352	0.14 422	0.10 287	0.28 559	0.13 343	0.18 300	0.14 252

UCFNet_RVC	0.48 316	0.82 476	1.85 330	0.30 251	0.27 373	0.64 419	0.26 299	0.74 318	0.55 297	0.48 295	0.53 340	0.63 401	0.41 364	0.88 389	0.38 325	0.15 441	0.10 287	0.17 485	0.17 435	0.18 300	0.15 287

AANet_RVC	0.68 484	1.00 542	2.09 418	0.33 330	0.25 342	0.58 319	0.32 410	0.81 392	0.80 527	0.61 450	0.94 547	0.80 500	0.41 364	2.46 588	1.02 518	0.36 580	0.14 407	0.10 198	0.09 170	0.23 381	0.22 414

PS-NSSS	0.63 453	1.00 542	1.81 313	0.30 251	0.31 427	0.63 406	0.34 423	0.98 532	0.69 439	0.54 359	0.74 501	0.51 340	0.41 364	2.43 586	0.48 388	0.24 547	0.17 472	0.27 555	0.18 448	0.27 439	0.21 399

iResNetv2_ROB	0.59 427	1.43 599	2.96 573	0.40 459	0.22 291	0.58 319	0.28 342	0.91 475	0.73 483	0.57 400	0.63 430	0.60 392	0.41 364	0.74 363	0.35 309	0.11 291	0.08 161	0.10 198	0.07 108	0.43 558	0.17 334

MyStereo05	0.49 334	0.41 286	2.72 542	0.30 251	0.23 311	0.60 348	0.30 374	0.82 399	0.77 514	0.52 336	0.37 211	0.51 340	0.42 382	0.52 281	0.38 325	0.09 117	0.17 472	0.12 322	0.10 206	0.16 251	0.20 387

MyStereo04	0.48 316	0.40 279	2.65 533	0.29 232	0.23 311	0.60 348	0.31 387	0.83 405	0.75 500	0.47 277	0.36 208	0.53 348	0.42 382	0.53 287	0.39 336	0.09 117	0.18 483	0.12 322	0.11 269	0.16 251	0.19 371

TestStereo1	0.49 334	0.81 472	1.85 330	0.39 448	0.57 566	0.56 283	0.34 423	0.75 329	0.69 439	0.44 256	0.63 430	0.35 228	0.42 382	0.64 326	0.29 240	0.10 222	0.08 161	0.12 322	0.10 206	0.33 488	0.26 469

SA-5K	0.49 334	0.81 472	1.85 330	0.39 448	0.57 566	0.56 283	0.34 423	0.75 329	0.69 439	0.44 256	0.63 430	0.35 228	0.42 382	0.64 326	0.29 240	0.10 222	0.08 161	0.12 322	0.10 206	0.33 488	0.26 469

GES	0.44 267	0.28 169	1.88 346	0.30 251	0.18 202	0.61 369	0.30 374	0.88 451	0.46 205	0.47 277	0.52 329	0.39 248	0.42 382	0.58 303	0.67 457	0.15 441	0.11 336	0.12 322	0.10 206	0.15 214	0.17 334

222	0.78 531	0.23 104	1.23 155	0.28 200	0.18 202	0.62 389	0.24 257	1.02 564	0.70 448	0.58 418	0.66 457	0.46 313	0.42 382	1.80 512	6.53 642	0.13 379	0.10 287	0.11 264	0.10 206	0.12 140	0.17 334

FADNet_RVC	0.81 544	1.14 567	2.42 486	0.30 251	0.24 324	0.71 474	0.24 257	0.95 514	0.61 352	0.44 256	0.56 374	0.59 386	0.42 382	1.52 463	0.68 460	0.94 613	0.96 630	0.28 559	1.00 628	0.90 605	1.36 631

BEATNet_4x	0.47 310	0.73 440	1.91 364	0.33 330	0.15 103	0.56 283	0.25 277	0.85 423	0.58 323	0.54 359	0.51 315	0.57 376	0.42 382	0.57 299	0.61 441	0.11 291	0.08 161	0.12 322	0.09 170	0.20 337	0.16 316

HSM-Net_RVC	0.67 477	0.34 234	2.23 453	0.26 158	0.19 235	0.67 446	0.29 366	1.26 600	0.69 439	0.72 516	0.70 487	0.78 491	0.42 382	3.77 630	0.41 350	0.13 379	0.09 237	0.10 198	0.09 170	0.12 140	0.11 157
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
StereoDRNet-Refined	0.50 345	0.41 286	1.50 211	0.33 330	0.21 264	0.68 458	0.26 299	0.81 392	0.68 430	0.67 494	0.68 468	0.73 468	0.42 382	1.10 408	0.59 436	0.11 291	0.08 161	0.14 417	0.14 371	0.25 409	0.21 399
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
PSMNet-RUCA	0.58 419	0.82 476	1.89 353	0.59 567	0.56 563	0.64 419	0.36 438	0.84 416	0.69 439	0.51 327	0.68 468	0.53 348	0.43 392	0.56 298	0.43 361	0.34 577	0.18 483	0.44 590	0.29 528	0.48 570	0.30 501

gwcnet-sp	0.49 334	0.43 299	2.54 516	0.31 278	0.22 291	0.67 446	0.31 387	0.78 368	0.65 404	0.58 418	0.47 273	0.46 313	0.43 392	0.76 368	0.46 373	0.11 291	0.11 336	0.11 264	0.11 269	0.15 214	0.14 252

scenet	0.49 334	0.43 299	2.54 516	0.31 278	0.22 291	0.67 446	0.31 387	0.78 368	0.65 404	0.58 418	0.47 273	0.46 313	0.43 392	0.76 368	0.46 373	0.11 291	0.11 336	0.11 264	0.11 269	0.15 214	0.14 252

ToySt	0.44 267	0.61 381	1.89 353	0.29 232	0.18 202	0.55 266	0.35 431	0.67 279	0.53 277	0.39 229	0.50 310	0.59 386	0.43 392	0.51 277	0.49 393	0.10 222	0.12 362	0.13 381	0.16 416	0.24 396	0.19 371

ssnet	0.49 334	0.43 299	2.54 516	0.31 278	0.22 291	0.67 446	0.31 387	0.78 368	0.65 404	0.58 418	0.47 273	0.46 313	0.43 392	0.76 368	0.46 373	0.11 291	0.11 336	0.11 264	0.11 269	0.15 214	0.14 252

GMM-Stereo	0.50 345	0.23 104	2.41 484	0.54 547	0.24 324	0.77 509	0.46 500	0.59 233	0.57 312	0.58 418	0.73 498	0.47 321	0.43 392	0.68 344	0.27 215	0.10 222	0.06 23	0.13 381	0.13 343	0.14 194	0.44 566

PSMNet-RSSM	0.53 381	0.82 476	1.78 285	0.31 278	0.25 342	0.58 319	0.28 342	0.84 416	0.60 335	0.50 314	0.61 413	0.67 431	0.43 392	1.68 488	0.42 352	0.15 441	0.10 287	0.14 417	0.16 416	0.15 214	0.13 232

STTStereo	0.51 362	0.69 424	2.14 433	0.36 398	0.30 408	0.61 369	0.32 410	0.77 353	0.60 335	0.60 441	0.54 352	0.67 431	0.43 392	0.86 385	0.42 352	0.16 462	0.15 433	0.17 485	0.20 478	0.16 251	0.15 287

CFNet_ucs	0.48 316	0.50 342	2.32 466	0.26 158	0.22 291	0.57 301	0.22 189	0.85 423	0.65 404	0.53 346	0.64 446	0.68 438	0.44 400	0.54 291	0.31 272	0.13 379	0.12 362	0.16 466	0.11 269	0.19 321	0.17 334

SACVNet	0.60 433	0.74 443	1.90 358	0.37 421	0.28 387	0.64 419	0.37 446	0.86 433	0.61 352	0.65 488	0.62 418	0.69 445	0.44 400	2.08 556	0.42 352	0.18 491	0.14 407	0.16 466	0.15 396	0.38 532	0.24 450

GEStereo_RVC	0.54 387	0.87 492	1.95 383	0.47 513	0.25 342	0.62 389	0.37 446	1.00 552	0.74 487	0.53 346	0.54 352	0.59 386	0.44 400	1.10 408	0.46 373	0.15 441	0.11 336	0.12 322	0.10 206	0.26 429	0.19 371

FINET	0.65 466	0.95 520	3.06 583	0.35 379	0.40 507	0.58 319	0.48 512	0.92 484	1.10 584	0.57 400	0.68 468	0.47 321	0.44 400	1.15 419	0.60 438	0.23 539	0.21 516	0.17 485	0.15 396	0.26 429	0.25 459

FE-Mocha	0.41 231	0.31 204	1.44 194	0.28 200	0.33 448	0.41 119	0.17 98	0.69 286	0.45 195	0.44 256	0.50 310	0.41 262	0.45 404	0.36 161	1.17 539	0.10 222	0.08 161	0.11 264	0.21 485	0.13 170	0.13 232

z-ln-s-r	0.64 457	0.89 499	2.23 453	0.32 307	0.26 359	0.57 301	0.37 446	0.84 416	0.76 509	0.51 327	0.81 516	0.64 410	0.45 404	2.06 553	1.27 551	0.10 222	0.07 53	0.11 264	0.09 170	0.24 396	0.13 232

HI	0.41 231	0.63 398	1.72 252	0.27 175	0.21 264	0.45 156	0.19 123	0.55 207	0.41 154	0.57 400	0.59 391	0.65 415	0.45 404	0.45 230	0.39 336	0.08 51	0.09 237	0.10 198	0.11 269	0.20 337	0.10 132

CoSv	0.41 231	0.63 398	1.72 252	0.27 175	0.21 264	0.45 156	0.19 123	0.55 207	0.41 154	0.57 400	0.59 391	0.65 415	0.45 404	0.45 230	0.39 336	0.08 51	0.09 237	0.10 198	0.11 269	0.20 337	0.10 132

DualNet (step1)	0.59 427	0.62 387	1.93 370	0.27 175	0.22 291	0.68 458	0.31 387	0.93 492	0.66 419	0.57 400	0.51 315	0.55 358	0.45 404	1.11 411	0.38 325	0.61 597	0.14 407	0.87 608	0.56 601	0.25 409	0.23 438

test_sample9	0.94 561	0.62 387	1.93 370	0.27 175	0.22 291	0.68 458	0.31 387	0.93 492	0.66 419	0.57 400	0.51 315	0.55 358	0.45 404	1.91 537	2.55 605	0.61 597	4.16 646	0.87 608	0.56 601	0.25 409	0.23 438

test_sample7	0.47 310	0.33 221	1.49 208	0.34 361	0.20 250	0.51 215	0.30 374	0.93 492	0.66 419	0.57 400	0.51 315	0.55 358	0.45 404	1.11 411	0.38 325	0.17 479	0.14 407	0.16 466	0.15 396	0.19 321	0.18 354

riskmin	0.37 193	0.22 81	1.74 259	0.32 307	0.20 250	0.48 190	0.20 142	0.66 270	0.46 205	0.36 211	0.34 197	0.69 445	0.45 404	0.39 186	0.27 215	0.11 291	0.08 161	0.12 322	0.08 139	0.13 170	0.16 316

IPLGR	0.54 387	0.56 368	2.68 536	0.36 398	0.18 202	0.62 389	0.54 529	1.02 564	0.64 390	0.73 520	0.46 267	0.47 321	0.45 404	1.12 414	0.29 240	0.09 117	0.08 161	0.11 264	0.09 170	0.19 321	0.12 194

PSMNet-ADL	0.51 362	0.38 265	1.65 232	0.35 379	0.21 264	0.67 446	0.26 299	0.74 318	0.55 297	0.42 245	0.52 329	0.70 455	0.45 404	1.91 537	0.57 429	0.15 441	0.13 386	0.11 264	0.13 343	0.15 214	0.20 387

ADLNet	0.60 433	0.71 429	1.95 383	0.35 379	0.34 457	0.67 446	0.34 423	0.90 463	0.74 487	0.68 501	0.62 418	0.80 500	0.45 404	1.78 504	0.64 450	0.14 422	0.11 336	0.14 417	0.14 371	0.29 450	0.21 399

acv_ft	0.48 316	0.44 310	1.76 271	0.32 307	0.41 514	0.63 406	0.28 342	0.81 392	0.68 430	0.61 450	0.59 391	0.69 445	0.45 404	0.44 215	0.63 445	0.11 291	0.09 237	0.10 198	0.09 170	0.41 550	0.10 132

GANet-RSSM	0.55 399	0.73 440	1.90 358	0.36 398	0.26 359	0.59 336	0.27 324	0.78 368	0.52 258	0.47 277	0.57 382	0.63 401	0.45 404	1.92 541	0.43 361	0.14 422	0.10 287	0.25 551	0.11 269	0.34 499	0.14 252

FADNet-RVC-Resample	0.67 477	1.16 576	3.16 593	0.37 421	0.29 395	0.62 389	0.38 453	0.86 433	0.63 382	0.51 327	0.50 310	0.57 376	0.45 404	1.57 471	0.49 393	0.24 547	0.32 571	0.23 539	0.19 468	0.27 439	0.62 589

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 399	0.92 505	2.36 477	0.38 437	0.37 489	0.60 348	0.28 342	0.82 399	0.62 370	0.62 461	0.55 362	0.72 463	0.45 404	1.00 398	0.43 361	0.15 441	0.11 336	0.14 417	0.14 371	0.15 214	0.16 316
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
TCMNet	0.66 472	0.85 486	2.55 521	0.50 527	0.52 554	0.72 480	0.39 458	0.87 442	0.72 468	0.58 418	0.68 468	0.63 401	0.46 419	1.70 491	0.63 445	0.18 491	0.18 483	0.23 539	0.18 448	0.38 532	0.27 477

YMNet	0.62 446	0.72 433	1.93 370	0.41 466	0.41 514	0.87 545	0.43 478	0.87 442	0.71 458	0.74 523	0.81 516	0.83 511	0.46 419	0.86 385	0.93 498	0.19 506	0.22 522	0.20 521	0.17 435	0.41 550	0.21 399

YMNet_1	0.62 446	0.72 433	1.93 370	0.41 466	0.41 514	0.87 545	0.43 478	0.87 442	0.71 458	0.74 523	0.81 516	0.83 511	0.46 419	0.86 385	0.93 498	0.19 506	0.22 522	0.20 521	0.17 435	0.41 550	0.21 399

anonymousa	0.48 316	0.46 321	2.44 492	0.29 232	0.34 457	0.61 369	0.25 277	0.66 270	0.54 290	0.53 346	0.77 510	0.73 468	0.46 419	0.33 128	0.31 272	0.10 222	0.09 237	0.12 322	0.29 528	0.10 107	0.19 371

iRaft-Stereo_5w	0.54 387	1.01 546	2.08 417	0.27 175	0.21 264	0.49 197	0.28 342	0.73 314	0.58 323	0.40 231	0.61 413	0.62 398	0.46 419	1.78 504	0.47 382	0.09 117	0.07 53	0.11 264	0.10 206	0.39 542	0.12 194

FADNet-RVC	0.61 441	1.26 586	2.12 426	0.33 330	0.26 359	0.59 336	0.29 366	0.86 433	0.62 370	0.45 267	0.50 310	0.62 398	0.46 419	1.73 496	0.55 417	0.17 479	0.20 507	0.17 485	0.18 448	0.59 585	0.28 484

NVstereo2D	0.58 419	0.40 279	2.03 408	0.35 379	0.35 470	0.69 464	0.39 458	0.91 475	0.80 527	0.47 277	0.53 340	0.67 431	0.46 419	1.99 547	0.48 388	0.19 506	0.11 336	0.17 485	0.13 343	0.25 409	0.25 459

DLCB_ROB	0.54 387	0.55 365	1.49 208	0.36 398	0.25 342	0.65 433	0.36 438	0.80 388	0.70 448	0.72 516	0.69 477	0.83 511	0.46 419	1.53 464	0.60 438	0.13 379	0.12 362	0.14 417	0.14 371	0.14 194	0.13 232

xyz-stereo	3.02 631	0.29 179	30.64 667	0.23 90	0.12 9	15.52 650	0.24 257	0.51 169	0.47 223	0.59 432	7.99 643	0.64 410	0.47 427	1.39 440	0.50 398	0.09 117	0.07 53	0.34 575	0.07 108	0.13 170	0.08 76

DispNO	0.67 477	0.98 535	2.58 522	0.31 278	0.27 373	0.59 336	0.29 366	0.83 405	0.68 430	0.53 346	0.79 515	0.83 511	0.47 427	2.46 588	0.68 460	0.12 349	0.10 287	0.19 512	0.31 545	0.16 251	0.17 334

1111x	0.74 517	0.21 58	1.93 370	0.31 278	0.17 164	0.63 406	0.32 410	1.03 571	0.74 487	0.52 336	0.62 418	0.57 376	0.47 427	2.38 577	4.25 631	0.12 349	0.14 407	0.11 264	0.12 309	0.12 140	0.14 252

ssnet_v2	0.55 399	0.60 377	1.86 339	0.32 307	0.22 291	0.72 480	0.44 489	0.94 501	0.74 487	0.63 471	0.54 352	0.81 503	0.47 427	0.77 372	0.70 464	0.16 462	0.14 407	0.14 417	0.14 371	0.30 461	0.30 501

SA	0.50 345	0.75 445	1.95 383	0.31 278	0.61 579	0.57 301	0.31 387	0.91 475	0.73 483	0.42 245	0.62 418	0.38 242	0.47 427	0.68 344	0.29 240	0.09 117	0.09 237	0.13 381	0.32 551	0.30 461	0.10 132

CFNet_pseudo	0.45 285	0.46 321	2.23 453	0.25 127	0.19 235	0.56 283	0.21 163	0.77 353	0.60 335	0.49 307	0.56 374	0.69 445	0.47 427	0.52 281	0.31 272	0.11 291	0.10 287	0.15 447	0.10 206	0.17 273	0.14 252

ccs_rob	0.45 285	0.46 321	2.22 449	0.26 158	0.19 235	0.56 283	0.21 163	0.77 353	0.60 335	0.49 307	0.56 374	0.69 445	0.47 427	0.52 281	0.31 272	0.11 291	0.09 237	0.16 466	0.10 206	0.17 273	0.14 252

StereoDRNet	0.64 457	0.88 496	2.35 474	0.41 466	0.45 534	0.73 487	0.47 508	0.94 501	0.74 487	0.75 525	0.54 352	0.74 474	0.47 427	1.70 491	0.72 472	0.15 441	0.14 407	0.15 447	0.14 371	0.20 337	0.19 371

PSMNet_ROB	0.66 472	1.01 546	2.33 469	0.38 437	0.31 427	0.72 480	0.55 532	0.86 433	0.69 439	0.54 359	0.60 406	0.75 480	0.47 427	2.00 548	0.82 490	0.17 479	0.13 386	0.19 512	0.19 468	0.24 396	0.27 477

coex_refinement	0.58 419	0.94 513	1.87 344	0.38 437	0.25 342	0.64 419	0.34 423	0.83 405	0.65 404	0.60 441	0.63 430	0.81 503	0.48 436	1.85 524	0.56 425	0.13 379	0.09 237	0.10 198	0.10 206	0.16 251	0.16 316

DCVSM-stereo	0.49 334	0.29 179	2.49 503	0.29 232	0.22 291	0.53 243	0.52 520	0.58 225	0.49 232	0.69 503	0.46 267	0.79 496	0.48 436	0.53 287	0.42 352	0.13 379	0.14 407	0.15 447	0.12 309	0.20 337	0.20 387

DAS	0.56 407	0.35 243	1.55 218	0.33 330	0.34 457	0.50 205	0.42 471	0.83 405	0.74 487	0.83 549	0.68 468	0.56 370	0.48 436	2.40 581	0.46 373	0.12 349	0.08 161	0.12 322	0.09 170	0.18 300	0.15 287

SepStereo	0.52 375	0.35 243	1.55 218	0.33 330	0.34 457	0.50 205	0.42 471	0.83 405	0.74 487	0.83 549	0.68 468	0.56 370	0.48 436	1.56 467	0.46 373	0.12 349	0.08 161	0.12 322	0.09 170	0.18 300	0.15 287

ADLNet2	0.68 484	0.84 482	3.19 597	0.33 330	0.36 478	0.64 419	0.37 446	0.89 457	0.79 524	0.54 359	0.65 455	0.93 544	0.48 436	2.07 555	0.56 425	0.13 379	0.11 336	0.11 264	0.11 269	0.33 488	0.18 354

ac_64	0.55 399	0.46 321	1.92 367	0.36 398	0.34 457	0.63 406	0.31 387	0.82 399	0.61 352	0.55 377	0.51 315	0.89 534	0.48 436	1.83 517	0.55 417	0.14 422	0.11 336	0.12 322	0.12 309	0.18 300	0.12 194

TDLM	0.67 477	0.92 505	1.76 271	0.37 421	0.24 324	0.66 440	0.56 537	0.82 399	0.74 487	1.16 584	0.62 418	0.61 394	0.48 436	2.70 606	0.50 398	0.20 516	0.11 336	0.35 576	0.14 371	0.32 479	0.16 316

GwcNet	0.69 489	0.71 429	3.12 590	0.36 398	0.45 534	0.81 527	0.44 489	0.86 433	0.84 541	0.60 441	0.74 501	0.82 508	0.49 443	1.65 484	0.66 454	0.16 462	0.15 433	0.15 447	0.15 396	0.31 470	0.24 450

ETE_ROB	0.60 433	0.71 429	1.55 218	0.37 421	0.25 342	0.69 464	0.51 517	1.47 608	0.70 448	0.80 537	0.69 477	0.85 520	0.49 443	1.36 437	0.58 434	0.16 462	0.13 386	0.19 512	0.16 416	0.21 351	0.23 438

LALA_ROB	0.60 433	0.76 446	1.69 241	0.36 398	0.29 395	0.79 518	0.55 532	0.94 501	0.77 514	0.81 543	0.67 460	0.94 548	0.49 443	0.99 396	0.73 475	0.21 523	0.15 433	0.20 521	0.18 448	0.23 381	0.21 399

delet	0.52 375	0.54 356	1.62 230	0.31 278	0.35 470	0.74 491	0.46 500	0.85 423	0.74 487	0.55 377	0.60 406	0.67 431	0.50 446	1.12 414	0.57 429	0.11 291	0.11 336	0.13 381	0.14 371	0.16 251	0.12 194

CC-Net-ROB	0.85 549	1.15 571	2.13 428	0.88 596	0.38 495	0.88 549	0.44 489	1.06 577	0.79 524	0.58 418	0.69 477	0.65 415	0.50 446	2.74 609	0.51 403	0.93 612	0.39 588	0.87 608	0.29 528	0.54 582	0.54 580

SQANet	0.80 535	1.58 606	2.53 510	0.76 586	0.83 596	0.76 501	0.36 438	0.83 405	0.64 390	0.63 471	0.69 477	0.73 468	0.51 448	1.21 422	0.53 410	0.77 609	0.29 559	0.59 598	0.29 528	0.86 604	0.61 588

SDNR	1.22 588	0.80 467	2.71 540	0.33 330	1.48 628	1.98 617	0.23 224	1.93 624	2.44 628	0.89 558	2.52 616	1.36 595	0.51 448	3.65 628	1.93 582	0.30 570	0.31 565	0.22 532	0.16 416	0.33 488	0.36 537

RAFT_R40	0.50 345	0.21 58	1.76 271	0.50 527	0.40 507	0.61 369	0.53 524	0.56 214	0.60 335	0.56 389	0.54 352	0.55 358	0.51 448	1.57 471	0.53 410	0.11 291	0.07 53	0.12 322	0.10 206	0.16 251	0.09 102

IRAFT_RVC	0.54 387	0.53 351	1.78 285	0.46 508	0.21 264	0.58 319	0.43 478	0.65 268	0.66 419	0.54 359	0.50 310	0.49 334	0.51 448	1.58 475	1.01 516	0.11 291	0.25 546	0.13 381	0.10 206	0.15 214	0.13 232

LMCR-Stereo	0.52 375	0.71 429	2.39 481	0.40 459	0.21 264	0.74 491	0.31 387	1.02 564	0.64 390	0.61 450	0.63 430	0.39 248	0.51 448	0.62 321	0.42 352	0.19 506	0.09 237	0.12 322	0.09 170	0.23 381	0.12 194

DDUNet	0.77 527	1.12 562	1.88 346	0.76 586	0.69 587	0.84 535	0.43 478	0.85 423	0.65 404	0.67 494	0.75 504	0.91 538	0.52 453	1.03 402	0.57 429	0.54 593	0.37 577	0.95 614	0.52 597	0.71 595	0.57 584

CVANet_RVC	0.65 466	0.80 467	2.13 428	0.36 398	0.26 359	0.62 389	0.42 471	0.84 416	0.72 468	0.69 503	0.68 468	0.68 438	0.52 453	2.64 600	0.42 352	0.19 506	0.12 362	0.22 532	0.17 435	0.37 525	0.15 287

IER	0.43 257	0.38 265	1.69 241	0.26 158	0.25 342	0.66 440	0.26 299	0.71 297	0.55 297	0.54 359	0.59 391	0.60 392	0.53 455	0.52 281	0.39 336	0.11 291	0.08 161	0.11 264	0.11 269	0.14 194	0.11 157

DISCO	0.57 414	0.34 234	1.87 344	0.45 503	0.34 457	0.84 535	0.35 431	0.84 416	0.78 519	0.59 432	0.63 430	1.06 572	0.53 455	1.10 408	0.82 490	0.12 349	0.09 237	0.11 264	0.10 206	0.22 368	0.18 354

XPNet_ROB	0.61 441	0.72 433	1.66 236	0.37 421	0.27 373	0.67 446	0.47 508	0.89 457	0.71 458	0.78 534	0.70 487	0.81 503	0.53 455	1.70 491	0.76 479	0.21 523	0.16 451	0.16 466	0.15 396	0.20 337	0.21 399

NLCSM	0.65 466	0.98 535	1.85 330	0.38 437	0.43 523	0.70 471	0.53 524	1.10 583	0.64 390	0.55 377	0.77 510	0.82 508	0.54 458	1.85 524	0.71 467	0.16 462	0.16 451	0.17 485	0.20 478	0.30 461	0.26 469

psm_up	0.57 414	0.61 381	1.83 325	0.35 379	0.30 408	0.64 419	0.37 446	0.90 463	0.68 430	0.59 432	0.55 362	0.68 438	0.54 458	1.91 537	0.46 373	0.16 462	0.15 433	0.16 466	0.15 396	0.23 381	0.13 232

UNet	0.54 387	0.44 310	2.83 559	0.31 278	0.33 448	0.74 491	0.27 324	0.82 399	0.61 352	0.53 346	0.54 352	0.72 463	0.54 458	0.78 376	0.56 425	0.11 291	0.09 237	0.13 381	0.11 269	0.14 194	0.12 194

HGLStereo	0.54 387	0.69 424	2.00 400	0.35 379	0.40 507	0.66 440	0.30 374	0.83 405	0.62 370	0.57 400	0.69 477	0.69 445	0.54 458	1.07 405	0.55 417	0.13 379	0.13 386	0.13 381	0.11 269	0.19 321	0.17 334

PA-Net	0.84 548	1.00 542	3.49 609	0.63 574	0.40 507	0.70 471	0.52 520	0.86 433	0.84 541	0.52 336	0.59 391	0.70 455	0.54 458	2.35 573	2.23 597	0.17 479	0.27 555	0.19 512	0.28 524	0.22 368	0.36 537
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NCCL2	0.65 466	0.94 513	1.96 392	0.43 482	0.30 408	0.71 474	0.68 567	0.84 416	0.65 404	0.70 509	0.60 406	0.86 526	0.54 458	1.56 467	0.57 429	0.20 516	0.16 451	0.67 602	0.25 508	0.22 368	0.24 450

GASNet	0.73 514	1.47 601	3.04 581	0.47 513	0.33 448	0.57 301	0.34 423	0.91 475	0.75 500	0.58 418	0.58 388	0.74 474	0.55 464	2.03 549	0.65 453	0.21 523	0.15 433	0.19 512	0.17 435	0.51 577	0.28 484

pcwnet_v2	0.64 457	0.49 336	4.41 625	0.32 307	0.27 373	0.60 348	0.25 277	0.97 528	0.88 551	0.59 432	0.70 487	0.63 401	0.55 464	0.66 340	0.37 318	0.17 479	0.15 433	0.15 447	0.14 371	0.21 351	0.23 438

APVNet	0.70 493	0.67 417	2.71 540	0.38 437	0.36 478	0.85 539	0.43 478	0.91 475	0.68 430	0.55 377	0.69 477	0.75 480	0.55 464	2.31 571	0.78 483	0.17 479	0.17 472	0.24 546	0.19 468	0.33 488	0.23 438

MMNet	0.50 345	0.48 333	1.93 370	0.33 330	0.27 373	0.79 518	0.28 342	0.81 392	0.74 487	0.60 441	0.56 374	0.59 386	0.55 464	0.79 377	0.59 436	0.10 222	0.09 237	0.12 322	0.11 269	0.13 170	0.14 252

MultiAttention	2.38 620	0.50 342	1.93 370	1.80 628	2.56 636	10.86 646	2.30 634	1.22 595	0.80 527	0.62 461	1.16 573	1.13 581	0.56 468	16.09 655	1.18 540	0.20 516	0.09 237	0.43 589	1.62 637	0.94 607	1.58 636

Wz-Net-LNSev	0.59 427	0.96 523	2.47 500	0.34 361	0.37 489	0.79 518	0.44 489	0.86 433	0.77 514	0.61 450	0.67 460	0.79 496	0.56 468	0.64 326	0.62 443	0.15 441	0.14 407	0.12 322	0.12 309	0.18 300	0.19 371

DMCA-RVC	0.62 446	0.96 523	2.63 529	0.36 398	0.90 601	0.56 283	0.31 387	0.69 286	0.57 312	0.68 501	0.52 329	0.59 386	0.56 468	1.23 426	0.53 410	0.16 462	0.38 581	0.20 521	0.15 396	0.20 337	0.15 287

MSMDNet	0.46 295	0.44 310	2.28 461	0.26 158	0.20 250	0.55 266	0.21 163	0.75 329	0.64 390	0.48 295	0.55 362	0.68 438	0.56 468	0.46 239	0.30 260	0.11 291	0.10 287	0.13 381	0.10 206	0.18 300	0.15 287

DANet	0.80 535	0.65 409	2.21 445	1.19 614	0.48 544	0.74 491	1.25 615	0.89 457	1.53 610	0.89 558	0.71 491	0.96 551	0.56 468	1.83 517	0.96 503	0.18 491	0.16 451	0.19 512	0.16 416	0.26 429	0.29 490
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	0.64 457	0.43 299	2.44 492	0.39 448	0.44 525	0.80 526	0.41 467	1.02 564	0.78 519	0.80 537	0.63 430	0.69 445	0.56 468	1.79 508	0.69 462	0.15 441	0.12 362	0.17 485	0.16 416	0.18 300	0.17 334

zh-mn7	0.80 535	1.54 604	3.00 579	0.35 379	0.27 373	0.72 480	0.41 467	0.93 492	1.11 586	1.00 571	1.28 579	0.75 480	0.57 474	1.87 526	1.18 540	0.16 462	0.13 386	0.14 417	0.14 371	0.26 429	0.21 399

w-ln-seven	0.74 517	1.05 553	2.54 516	0.37 421	0.34 457	1.03 568	0.47 508	1.00 552	1.08 581	0.90 560	0.85 529	0.85 520	0.57 474	1.37 438	1.26 550	0.14 422	0.13 386	0.16 466	0.15 396	0.31 470	0.20 387

PCWNet_CMD	0.46 295	0.45 318	2.28 461	0.26 158	0.20 250	0.55 266	0.21 163	0.75 329	0.64 390	0.48 295	0.55 362	0.68 438	0.57 474	0.46 239	0.30 260	0.11 291	0.10 287	0.14 417	0.10 206	0.18 300	0.14 252

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 414	0.87 492	2.11 423	0.32 307	0.30 408	0.84 535	0.40 461	0.88 451	0.72 468	0.65 488	0.73 498	0.66 422	0.57 474	0.93 390	0.71 467	0.13 379	0.07 53	0.10 198	0.08 139	0.15 214	0.14 252

DSFCA	0.54 387	0.35 243	1.41 187	0.28 200	0.28 387	0.79 518	0.88 590	0.76 342	0.70 448	0.72 516	0.66 457	0.67 431	0.57 474	1.17 420	0.63 445	0.16 462	0.14 407	0.13 381	0.14 371	0.16 251	0.13 232

FADNet	0.64 457	1.22 580	2.06 410	0.32 307	0.30 408	0.66 440	0.29 366	0.88 451	0.72 468	0.44 256	0.48 285	0.66 422	0.57 474	1.84 522	0.45 372	0.46 588	0.20 507	0.17 485	0.19 468	0.59 585	0.24 450

MyStereo06	0.54 387	0.41 286	2.68 536	0.30 251	0.23 311	0.60 348	0.30 374	0.81 392	0.44 180	0.84 551	0.52 329	0.78 491	0.58 480	0.48 256	1.10 527	0.09 117	0.17 472	0.12 322	0.10 206	0.16 251	0.20 387

Anonymous_2	0.74 517	0.32 212	1.65 232	0.33 330	0.30 408	0.67 446	0.32 410	0.69 286	0.46 205	0.48 295	0.41 238	0.84 516	0.58 480	0.51 277	0.40 344	0.32 573	0.38 581	1.43 631	3.69 647	0.80 602	0.27 477

RTSC	0.72 505	1.00 542	2.22 449	0.40 459	0.29 395	0.82 530	0.31 387	0.96 519	1.10 584	0.92 563	0.81 516	0.78 491	0.58 480	1.23 426	1.55 568	0.18 491	0.17 472	0.14 417	0.17 435	0.43 558	0.30 501

z-mn7	0.80 535	1.52 603	2.62 528	0.36 398	0.28 387	1.01 565	0.48 512	0.90 463	1.29 599	0.69 503	1.35 587	0.85 520	0.59 483	2.03 549	1.09 526	0.14 422	0.12 362	0.14 417	0.12 309	0.32 479	0.20 387

ITSA-stereo	0.48 316	0.33 221	1.20 150	0.33 330	0.18 202	0.60 348	0.29 366	0.94 501	0.80 527	0.50 314	0.49 302	0.53 348	0.59 483	1.25 430	0.64 450	0.15 441	0.12 362	0.17 485	0.16 416	0.18 300	0.23 438

GANetREF_RVC	0.75 520	1.15 571	2.46 495	0.47 513	0.26 359	0.83 533	0.61 551	0.97 528	0.89 555	0.62 461	0.61 413	0.72 463	0.59 483	2.42 583	0.55 417	0.32 573	0.25 546	0.36 578	0.24 500	0.39 542	0.31 509
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
GANet	0.75 520	0.84 482	2.01 401	0.40 459	0.25 342	0.74 491	0.66 561	0.87 442	0.73 483	0.71 513	1.07 567	0.84 516	0.59 483	2.71 608	1.15 535	0.17 479	0.16 451	0.44 590	0.16 416	0.31 470	0.20 387

Reg-Stereo(zero)	0.46 295	0.17 7	2.10 422	0.24 108	0.34 457	0.51 215	0.42 471	0.50 161	0.54 290	0.37 215	0.46 267	0.54 354	0.60 487	0.43 206	1.10 527	0.08 51	0.09 237	0.08 85	0.22 494	0.12 140	0.22 414

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 493	0.65 409	3.45 608	0.50 527	0.60 575	0.75 497	0.23 224	0.96 519	0.60 335	0.76 528	1.30 582	0.81 503	0.60 487	0.57 299	0.82 490	0.10 222	0.16 451	0.11 264	0.43 585	0.31 470	0.22 414

fast-acv-ft	0.63 453	0.88 496	3.10 587	0.38 437	0.30 408	0.79 518	0.48 512	0.69 286	0.72 468	0.58 418	0.78 512	0.76 485	0.60 487	0.67 341	0.73 475	0.15 441	0.15 433	0.18 506	0.17 435	0.37 525	0.16 316

Wz-Net-SNSev	0.76 523	1.32 593	3.11 589	0.40 459	0.31 427	0.71 474	0.60 547	0.98 532	0.87 547	0.67 494	0.83 522	0.96 551	0.60 487	1.67 487	0.97 504	0.16 462	0.15 433	0.16 466	0.17 435	0.36 517	0.24 450

HHNet	0.60 433	0.65 409	2.60 527	0.36 398	0.25 342	0.64 419	0.61 551	0.64 262	0.62 370	0.55 377	1.13 572	0.32 212	0.60 487	0.42 203	1.79 579	0.15 441	0.07 53	0.12 322	0.10 206	0.18 300	0.15 287

SST-Stereo	0.52 375	0.20 35	1.76 271	0.62 573	0.53 555	0.62 389	0.66 561	0.55 207	0.61 352	0.58 418	0.53 340	0.52 346	0.60 487	1.59 477	0.29 240	0.11 291	0.07 53	0.12 322	0.10 206	0.16 251	0.10 132

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 571	1.67 612	2.32 466	0.47 513	0.39 498	1.47 593	0.95 594	0.95 514	0.91 558	0.84 551	0.94 547	1.05 570	0.60 487	2.95 616	0.72 472	0.41 582	0.72 622	0.32 572	0.55 598	0.74 596	1.22 628

S-Stereo	0.80 535	0.69 424	3.89 616	0.39 448	0.37 489	0.69 464	0.70 572	0.94 501	0.98 569	0.62 461	0.91 540	0.83 511	0.60 487	2.37 574	0.66 454	0.18 491	0.21 516	0.17 485	0.18 448	0.30 461	0.35 529

RYNet	0.70 493	0.56 368	2.25 456	0.35 379	0.41 514	0.86 541	0.43 478	0.94 501	0.82 534	0.62 461	0.53 340	0.91 538	0.60 487	2.70 606	1.00 512	0.14 422	0.11 336	0.16 466	0.14 371	0.25 409	0.27 477

RASNet	0.61 441	0.68 420	2.03 408	0.35 379	0.46 540	0.65 433	0.28 342	0.78 368	0.70 448	0.48 295	0.64 446	0.93 544	0.61 496	2.21 566	0.73 475	0.12 349	0.09 237	0.09 144	0.10 206	0.14 194	0.11 157

PASM	0.72 505	0.68 420	1.91 364	0.47 513	0.44 525	0.60 348	0.51 517	0.76 342	0.80 527	0.77 532	0.67 460	0.87 528	0.61 496	2.40 581	0.67 457	0.32 573	0.35 573	0.36 578	0.41 582	0.45 567	0.39 553

FBW_ROB	0.83 546	0.77 455	1.77 280	0.44 489	0.30 408	0.87 545	0.46 500	1.10 583	0.91 558	0.81 543	0.75 504	1.01 561	0.61 496	3.66 629	1.23 547	0.26 556	0.23 530	0.36 578	0.25 508	0.27 439	0.62 589

PDISCO_ROB	0.75 520	1.06 555	2.11 423	0.64 575	0.59 570	1.13 582	0.43 478	1.14 589	1.05 576	0.64 481	0.71 491	0.96 551	0.61 496	1.21 422	0.76 479	0.37 581	0.18 483	0.27 555	0.24 500	0.56 584	0.32 515

PWCDC_ROB	0.72 505	1.06 555	2.09 418	0.47 513	0.36 478	0.78 514	0.26 299	0.98 532	1.34 601	0.61 450	2.07 604	0.64 410	0.61 496	0.83 380	0.71 467	0.31 572	0.14 407	0.15 447	0.12 309	0.60 588	0.21 399

DGSMNet	2.89 628	0.63 398	3.18 596	3.43 642	4.17 641	2.57 628	6.98 647	0.97 528	0.83 538	0.56 389	1.86 601	0.79 496	0.62 501	1.64 483	1.39 559	4.61 644	5.01 648	5.17 649	4.71 648	4.44 646	4.19 646

DeepPrunerF	0.86 550	0.86 489	2.91 570	0.45 503	0.50 547	0.64 419	0.48 512	1.14 589	2.64 631	0.63 471	0.61 413	0.65 415	0.62 501	2.21 566	1.31 553	0.23 539	0.19 496	0.30 567	0.28 524	0.36 517	0.25 459

PWC_ROB	0.70 493	0.94 513	1.88 346	0.39 448	0.39 498	0.62 389	0.30 374	0.98 532	0.94 562	0.91 562	1.29 581	0.77 487	0.62 501	1.62 482	1.03 520	0.18 491	0.11 336	0.18 506	0.13 343	0.51 577	0.22 414

w-ln-seven-2	0.68 484	1.13 565	2.46 495	0.36 398	0.27 373	0.65 433	0.44 489	0.87 442	0.83 538	0.69 503	0.75 504	0.72 463	0.63 504	1.56 467	1.15 535	0.13 379	0.13 386	0.15 447	0.14 371	0.35 510	0.19 371

FACV-RUCA	0.58 419	0.40 279	1.78 285	0.43 482	1.67 631	0.48 190	0.28 342	0.69 286	0.62 370	0.40 231	0.53 340	0.33 218	0.63 504	0.40 191	0.31 272	0.13 379	0.11 336	0.62 599	0.12 309	0.70 594	0.98 615

STTRV1_RVC	0.80 535	0.55 365	2.89 565	0.42 477	0.49 545	0.79 518	0.44 489	1.15 592	0.82 534	0.62 461	0.89 538	0.72 463	0.63 504	2.69 605	0.64 450	0.48 589	0.64 609	0.27 555	0.24 500	0.35 510	0.27 477

otaku	1.03 572	1.68 614	2.72 542	0.95 602	0.73 590	1.03 568	0.59 545	0.99 544	0.86 544	0.69 503	1.61 594	0.98 555	0.64 507	1.46 451	1.14 533	0.95 614	0.46 594	0.72 605	0.40 579	1.24 619	0.78 602

HSM	0.62 446	0.76 446	1.72 252	0.30 251	0.29 395	0.64 419	0.28 342	0.94 501	0.62 370	0.58 418	0.57 382	1.40 597	0.64 507	2.59 598	0.42 352	0.11 291	0.08 161	0.10 198	0.08 139	0.14 194	0.11 157

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 441	0.61 381	3.35 607	0.33 330	0.58 568	0.66 440	0.20 142	0.98 532	0.55 297	0.73 520	0.52 329	0.99 558	0.65 509	0.58 303	0.29 240	0.10 222	0.16 451	0.10 198	0.41 582	0.29 450	0.20 387

fff	0.43 257	0.77 455	1.95 383	0.24 108	0.13 40	0.51 215	0.22 189	0.77 353	0.75 500	0.54 359	0.47 273	0.31 204	0.65 509	0.36 161	0.34 301	0.09 117	0.07 53	0.08 85	0.07 108	0.08 66	0.22 414

Wz-Net-MNSev	0.65 466	0.97 531	2.19 443	0.36 398	0.33 448	0.90 551	0.60 547	0.92 484	0.81 533	0.75 525	0.72 496	0.73 468	0.65 509	1.39 440	0.71 467	0.16 462	0.13 386	0.14 417	0.14 371	0.24 396	0.18 354

csc	0.43 257	0.77 455	1.95 383	0.24 108	0.13 40	0.51 215	0.22 189	0.77 353	0.75 500	0.54 359	0.47 273	0.31 204	0.65 509	0.36 161	0.34 301	0.09 117	0.07 53	0.08 85	0.07 108	0.08 66	0.22 414

cscssc	0.43 257	0.77 455	1.95 383	0.24 108	0.13 40	0.51 215	0.22 189	0.77 353	0.75 500	0.54 359	0.47 273	0.31 204	0.65 509	0.36 161	0.34 301	0.09 117	0.07 53	0.08 85	0.07 108	0.08 66	0.22 414

Ntro	1.00 569	1.68 614	2.80 557	0.95 602	0.85 597	1.06 571	0.53 524	0.98 532	0.90 557	0.62 461	0.76 507	0.93 544	0.66 514	1.66 485	0.98 506	0.99 617	0.45 592	0.75 606	0.40 579	1.19 615	0.75 599

ASMatch	0.60 433	0.43 299	2.58 522	0.91 598	0.36 478	0.56 283	0.25 277	0.52 183	0.61 352	0.47 277	1.21 575	0.47 321	0.66 514	1.34 435	0.94 500	0.10 222	0.08 161	0.11 264	0.11 269	0.10 107	0.16 316

iinet-f	0.57 414	0.93 511	2.27 459	0.31 278	0.25 342	0.83 533	0.33 418	0.81 392	0.65 404	0.54 359	0.63 430	0.73 468	0.67 516	0.73 360	0.67 457	0.13 379	0.13 386	0.11 264	0.10 206	0.43 558	0.16 316

UDG	0.77 527	1.23 581	2.15 434	0.67 580	0.59 570	0.78 514	0.38 453	0.90 463	0.70 448	0.61 450	0.69 477	1.01 561	0.67 516	1.02 400	0.73 475	0.45 586	0.34 572	0.87 608	0.51 595	0.67 592	0.46 569

EAI-Stereo	0.78 531	0.25 122	1.67 238	0.54 547	0.59 570	1.95 613	2.05 632	1.11 588	0.64 390	0.95 568	1.49 591	0.50 337	0.67 516	0.59 309	1.44 563	0.09 117	0.19 496	0.09 144	0.49 591	0.13 170	0.22 414

PAM	0.70 493	0.35 243	2.72 542	0.56 556	0.62 581	1.08 578	0.53 524	0.85 423	0.44 180	0.93 565	0.92 542	1.24 589	0.68 519	0.64 326	1.01 516	0.10 222	0.19 496	0.10 198	0.48 589	0.14 194	0.38 547

Nwc_Net	0.68 484	0.83 480	2.53 510	0.41 466	0.39 498	0.77 509	0.38 453	1.01 561	0.70 448	0.60 441	0.99 555	0.98 555	0.68 519	1.41 444	0.63 445	0.23 539	0.15 433	0.23 539	0.25 508	0.23 381	0.18 354

iRaft-Stereo_20w	0.58 419	0.39 274	1.96 392	0.45 503	0.32 435	0.92 555	0.57 541	1.14 589	0.56 308	0.81 543	0.40 234	0.55 358	0.69 521	0.65 337	1.04 521	0.09 117	0.16 451	0.09 144	0.36 570	0.17 273	0.25 459

stereogan	0.69 489	0.51 345	2.44 492	0.39 448	0.39 498	1.01 565	0.41 467	0.94 501	0.92 561	0.73 520	0.85 529	1.15 584	0.69 521	1.57 471	0.53 410	0.19 506	0.18 483	0.20 521	0.16 416	0.36 517	0.24 450

ACVNet-4b	1.93 615	1.85 624	4.10 622	1.07 607	0.86 598	1.15 584	0.53 524	1.06 577	1.12 587	0.64 481	1.09 568	1.99 610	0.70 523	2.20 565	9.86 648	5.62 646	0.41 591	1.03 619	0.55 598	1.86 633	0.85 607

pmcnn	1.32 592	1.05 553	2.77 553	0.74 585	1.43 623	0.72 480	0.56 537	0.96 519	0.91 558	0.99 570	2.92 627	6.01 642	0.70 523	2.38 577	3.32 620	0.13 379	0.10 287	0.08 85	0.06 36	0.34 499	0.22 414

RGC	0.71 502	0.97 531	2.18 441	0.44 489	0.44 525	0.73 487	0.40 461	0.94 501	0.71 458	0.71 513	1.04 565	1.01 561	0.71 525	1.74 498	0.70 464	0.23 539	0.18 483	0.28 559	0.26 516	0.29 450	0.27 477

edge stereo	0.81 544	0.73 440	3.30 603	0.37 421	1.21 620	0.62 389	0.39 458	0.93 492	0.79 524	0.80 537	0.88 536	1.14 583	0.71 525	2.18 564	0.71 467	0.21 523	0.20 507	0.26 554	0.18 448	0.38 532	0.26 469

MDST_ROB	1.17 583	0.42 294	3.87 615	0.54 547	0.44 525	4.11 637	0.58 543	1.31 602	0.84 541	2.12 617	1.12 570	0.98 555	0.71 525	4.24 634	0.99 511	0.16 462	0.14 407	0.19 512	0.17 435	0.18 300	0.35 529

KYRaft	0.48 316	0.29 179	1.75 265	0.33 330	0.21 264	0.75 497	0.44 489	0.58 225	0.57 312	0.64 481	0.93 546	0.53 348	0.72 528	0.60 315	0.24 182	0.10 222	0.07 53	0.12 322	0.14 371	0.12 140	0.54 580

Prome-Stereo	0.49 334	0.30 192	1.76 271	0.60 571	0.23 311	0.63 406	0.42 471	0.62 251	0.60 335	0.59 432	1.03 562	0.43 280	0.72 528	0.60 315	0.33 294	0.09 117	0.07 53	0.10 198	0.09 170	0.11 129	0.43 564

Syn2CoEx	0.70 493	1.07 558	2.74 548	0.43 482	0.30 408	0.64 419	0.42 471	0.99 544	0.78 519	0.62 461	0.78 512	0.74 474	0.72 528	1.92 541	0.61 441	0.20 516	0.17 472	0.19 512	0.15 396	0.29 450	0.22 414

AAGNet	0.88 553	0.33 221	1.79 306	0.54 547	0.98 605	0.62 389	0.46 500	0.50 161	0.60 335	0.58 418	0.53 340	0.50 337	0.73 531	1.23 426	7.48 643	0.11 291	0.07 53	0.12 322	0.10 206	0.14 194	0.09 102

psmorigin	1.36 596	0.60 377	13.80 649	0.37 421	0.29 395	0.62 389	0.33 418	0.77 353	0.61 352	0.96 569	0.88 536	1.17 587	0.73 531	4.00 631	0.86 494	0.19 506	0.22 522	0.17 485	0.18 448	0.24 396	0.29 490

NCC-stereo	0.79 533	0.94 513	2.42 486	0.59 567	0.45 534	1.90 611	0.46 500	0.99 544	0.72 468	0.64 481	0.84 525	0.91 538	0.73 531	1.80 512	1.00 512	0.27 561	0.19 496	0.23 539	0.31 545	0.24 396	0.22 414

Abc-Net	0.79 533	0.94 513	2.42 486	0.59 567	0.45 534	1.90 611	0.46 500	0.99 544	0.72 468	0.64 481	0.84 525	0.91 538	0.73 531	1.80 512	1.00 512	0.27 561	0.19 496	0.23 539	0.31 545	0.24 396	0.22 414
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SHD	0.72 505	0.77 455	2.36 477	0.45 503	0.40 507	0.71 474	0.32 410	1.02 564	1.25 595	1.07 577	0.84 525	0.90 536	0.73 531	1.09 407	0.98 506	0.21 523	0.18 483	0.20 521	0.21 485	0.32 479	0.31 509

XQC	0.73 514	0.98 535	2.39 481	0.46 508	0.35 470	0.81 527	0.46 500	1.00 552	1.00 570	0.80 537	0.69 477	0.88 532	0.74 536	1.32 433	1.20 543	0.24 547	0.16 451	0.23 539	0.20 478	0.41 550	0.33 523

Select-FE	0.65 466	0.67 417	2.76 550	0.49 523	0.55 560	0.79 518	0.16 88	0.90 463	0.53 277	0.84 551	0.55 362	0.91 538	0.75 537	0.57 299	1.16 537	0.11 291	0.18 483	0.11 264	0.49 591	0.14 194	0.31 509

raft_robust	0.55 399	0.84 482	1.73 255	0.28 200	0.54 557	0.53 243	0.25 277	0.88 451	0.75 500	0.48 295	0.46 267	0.76 485	0.75 537	1.46 451	0.27 215	0.09 117	0.10 287	0.10 198	0.30 538	0.26 429	0.16 316

ADStereo(finetuned)	0.45 285	0.77 455	2.12 426	0.25 127	0.14 73	0.51 215	0.22 189	0.77 353	0.72 468	0.54 359	0.48 285	0.31 204	0.76 539	0.37 172	0.38 325	0.09 117	0.07 53	0.09 144	0.07 108	0.13 170	0.23 438

LCNet	0.54 387	0.37 255	1.78 285	0.92 599	0.22 291	0.96 558	0.30 374	0.59 233	0.58 323	0.51 327	0.55 362	0.41 262	0.76 539	0.84 382	0.26 205	0.09 117	0.06 23	0.12 322	0.18 448	0.98 608	0.39 553

RP	0.67 477	0.82 476	1.94 380	0.43 482	0.44 525	0.65 433	0.45 497	0.89 457	0.82 534	0.66 490	0.92 542	0.99 558	0.76 539	1.55 466	0.66 454	0.25 552	0.18 483	0.23 539	0.20 478	0.31 470	0.22 414

PAM_32	0.70 493	0.35 243	2.73 547	0.54 547	0.61 579	1.07 576	0.43 478	0.84 416	0.49 232	0.90 560	0.91 540	1.23 588	0.77 542	0.65 337	1.10 527	0.10 222	0.19 496	0.10 198	0.49 591	0.15 214	0.38 547

LL-Strereo	0.72 505	1.29 588	2.49 503	0.36 398	0.45 534	0.55 266	0.32 410	0.93 492	0.71 458	0.67 494	0.58 388	0.85 520	0.79 543	2.67 604	0.46 373	0.10 222	0.18 483	0.14 417	0.12 309	0.40 547	0.42 563

RainbowNet	1.15 580	1.78 620	2.72 542	1.12 612	0.91 602	1.06 571	0.76 580	1.16 594	1.13 589	0.75 525	0.97 552	1.09 576	0.80 544	1.60 478	1.21 545	1.17 623	1.26 634	1.01 618	0.57 604	1.13 613	0.88 612

RAFT + AFF	0.64 457	1.20 578	1.95 383	0.34 361	0.33 448	0.67 446	0.52 520	0.99 544	0.74 487	0.53 346	0.58 388	0.57 376	0.80 544	1.76 501	0.51 403	0.12 349	0.27 555	0.15 447	0.14 371	0.43 558	0.29 490

FAT-Stereo	0.70 493	0.54 356	2.88 562	0.36 398	0.29 395	0.62 389	0.54 529	0.97 528	0.87 547	0.76 528	0.92 542	0.94 548	0.80 544	1.84 522	0.57 429	0.18 491	0.19 496	0.17 485	0.16 416	0.22 368	0.25 459

UGAM-zero	0.63 453	0.39 274	2.49 503	0.30 251	0.49 545	0.67 446	0.19 123	0.91 475	0.45 195	0.77 532	0.45 259	1.16 586	0.82 547	2.05 552	0.29 240	0.09 117	0.15 433	0.09 144	0.44 586	0.11 129	0.22 414

CBFPSM	0.56 407	0.91 504	1.82 319	0.28 200	0.23 311	0.71 474	0.37 446	0.72 302	0.64 390	0.50 314	0.49 302	1.03 565	0.83 548	0.62 321	1.35 556	0.10 222	0.12 362	0.10 198	0.10 206	0.18 300	0.19 371

HBP-ISP	0.76 523	1.30 589	3.19 597	0.35 379	0.26 359	0.85 539	0.54 529	1.03 571	0.72 468	0.80 537	0.69 477	0.68 438	0.83 548	2.04 551	0.44 367	0.23 539	0.24 533	0.29 566	0.25 508	0.28 445	0.24 450

LSM	3.31 634	1.11 561	5.29 631	9.40 649	30.65 664	0.84 535	1.12 609	0.91 475	1.22 593	1.36 600	2.19 609	0.93 544	0.83 548	1.66 485	0.90 496	0.21 523	0.31 565	0.24 546	0.28 524	0.39 542	6.33 649

AF-Net	0.69 489	0.92 505	2.21 445	0.41 466	0.40 507	0.68 458	0.40 461	1.02 564	0.86 544	0.69 503	1.03 562	1.04 568	0.84 551	1.19 421	0.78 483	0.22 536	0.14 407	0.25 551	0.17 435	0.30 461	0.18 354

TransformOpticalFlow	0.64 457	0.56 368	2.66 534	0.44 489	0.26 359	0.62 389	0.28 342	0.83 405	0.71 458	0.76 528	0.74 501	0.91 538	0.85 552	1.83 517	0.81 489	0.10 222	0.07 53	0.11 264	0.09 170	0.11 129	0.12 194

RTS	1.21 585	1.31 590	6.39 635	0.52 536	0.51 552	1.61 600	0.79 582	1.03 571	1.37 603	1.13 581	1.30 582	1.10 578	0.85 552	2.65 601	2.08 590	0.21 523	0.24 533	0.18 506	0.18 448	0.43 558	0.32 515

RTSA	1.21 585	1.31 590	6.39 635	0.52 536	0.51 552	1.61 600	0.79 582	1.03 571	1.37 603	1.13 581	1.30 582	1.10 578	0.85 552	2.65 601	2.08 590	0.21 523	0.24 533	0.18 506	0.18 448	0.43 558	0.32 515

DeepStereo_RVC	0.44 267	0.28 169	1.92 367	0.49 523	0.17 164	0.60 348	0.59 545	0.50 161	0.52 258	0.49 307	0.45 259	0.39 248	0.86 555	0.45 230	0.33 294	0.11 291	0.08 161	0.11 264	0.09 170	0.15 214	0.19 371

zh-sn7	0.89 555	1.73 618	3.09 586	0.39 448	0.30 408	0.82 530	0.63 558	0.96 519	0.87 547	0.79 536	1.12 570	0.84 516	0.87 556	2.42 583	1.63 571	0.16 462	0.17 472	0.16 466	0.16 416	0.34 499	0.29 490

Wz-Net-TNSev	0.91 557	1.73 618	3.08 584	0.36 398	0.31 427	1.00 564	0.71 573	1.06 577	0.97 566	0.71 513	0.72 496	1.09 576	0.87 556	2.42 583	1.59 569	0.20 516	0.20 507	0.16 466	0.20 478	0.44 566	0.35 529

anonymity	0.80 535	0.66 416	1.29 164	0.59 567	0.75 591	0.67 446	0.52 520	0.95 514	0.71 458	0.94 566	0.70 487	0.67 431	0.87 556	0.71 357	1.35 556	0.64 600	0.62 608	0.58 596	1.44 635	0.60 588	0.65 592

IPLG	0.69 489	0.84 482	2.43 490	0.35 379	0.21 264	1.65 604	0.61 551	1.36 604	0.58 323	1.39 604	0.51 315	0.37 234	0.87 556	1.41 444	0.36 312	0.09 117	0.07 53	0.14 417	0.12 309	0.32 479	0.11 157

ccnet	0.71 502	0.41 286	1.59 223	0.40 459	0.45 534	1.06 571	0.55 532	0.98 532	0.71 458	0.88 556	0.97 552	0.82 508	0.88 560	1.68 488	0.94 500	0.32 573	0.26 548	0.32 572	0.27 521	0.34 499	0.30 501

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 594	1.70 616	2.50 507	0.56 556	0.40 507	2.15 622	0.99 597	1.24 598	1.26 596	1.02 573	1.10 569	1.29 591	0.88 560	3.10 620	1.08 524	1.66 633	0.83 626	0.68 603	0.88 623	1.57 626	1.80 640

SAMSARA	0.91 557	0.97 531	2.22 449	0.80 590	0.58 568	1.32 588	1.31 617	1.01 561	0.94 562	1.36 600	0.87 533	1.38 596	0.90 562	1.72 495	1.02 518	0.24 547	0.30 563	0.22 532	0.25 508	0.36 517	0.35 529

ADCS	1.05 574	1.36 598	2.98 577	0.42 477	0.36 478	0.96 558	0.81 586	1.06 577	1.12 587	1.25 594	0.97 552	1.08 574	0.90 562	1.25 430	4.86 635	0.21 523	0.21 516	0.22 532	0.23 498	0.36 517	0.38 547

STrans-v2	0.67 477	0.56 368	2.64 531	0.27 175	0.23 311	0.57 301	0.33 418	0.96 519	0.69 439	0.92 563	0.85 529	0.89 534	0.93 564	1.83 517	1.21 545	0.09 117	0.07 53	0.10 198	0.09 170	0.11 129	0.12 194

AnyNet_C32	1.00 569	1.33 595	2.53 510	0.49 523	0.54 557	1.15 584	1.14 610	0.91 475	0.89 555	1.11 580	0.95 549	0.87 528	0.93 564	1.50 460	4.07 628	0.21 523	0.20 507	0.25 551	0.24 500	0.38 532	0.33 523

CBMV_ROB	0.76 523	0.42 294	2.68 536	0.33 330	0.22 291	0.74 491	0.47 508	0.96 519	0.76 509	1.04 576	0.96 550	0.88 532	0.93 564	2.06 553	1.19 542	0.22 536	0.24 533	0.27 555	0.25 508	0.25 409	0.28 484

ACV-stereo	0.66 472	0.76 446	2.86 560	0.32 307	0.25 342	1.01 565	0.60 547	0.59 233	0.52 258	0.41 240	0.45 259	1.55 603	0.94 567	1.40 443	0.69 462	0.14 422	0.13 386	0.12 322	0.11 269	0.20 337	0.19 371

MFMNet_re	0.92 559	1.28 587	2.53 510	0.82 594	0.76 594	0.90 551	0.75 578	0.98 532	1.04 575	1.03 574	1.05 566	0.84 516	0.94 567	0.83 380	0.72 472	0.68 602	0.60 606	0.63 600	0.60 609	0.77 600	0.74 597

SPS-STEREO	1.07 575	1.13 565	2.88 562	0.65 578	0.69 587	0.99 561	0.68 567	1.05 576	0.87 547	1.36 600	1.23 576	1.46 599	0.94 567	1.87 526	1.72 576	0.66 601	0.61 607	0.58 596	0.57 604	0.65 590	0.77 601
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
hitnet-ft	0.67 477	0.80 467	1.90 358	0.28 200	0.22 291	0.69 464	0.36 438	0.85 423	0.65 404	0.56 389	0.84 525	1.03 565	0.95 570	2.32 572	0.55 417	0.23 539	0.14 407	0.41 586	0.13 343	0.24 396	0.17 334

MFN_U_SF_RVC	1.55 608	2.39 641	3.16 593	0.65 578	0.41 514	1.12 580	0.46 500	1.23 597	1.33 600	1.61 611	1.20 574	1.43 598	0.98 571	1.76 501	1.97 584	1.90 636	1.80 636	1.98 640	2.15 641	1.63 627	1.77 639

DRaft	0.62 446	0.38 265	1.76 271	0.24 108	0.16 134	0.64 419	0.66 561	0.53 192	0.53 277	0.67 494	0.99 555	0.38 242	1.00 572	1.44 446	2.10 593	0.10 222	0.14 407	0.10 198	0.14 371	0.18 300	0.21 399

ADCMid	0.96 565	1.32 593	2.74 548	0.38 437	0.35 470	0.99 561	0.58 543	0.94 501	0.86 544	1.23 593	1.01 558	1.01 561	1.00 572	1.05 404	3.97 626	0.21 523	0.19 496	0.42 587	0.32 551	0.40 547	0.29 490

G-Net	0.99 566	0.64 402	2.76 550	0.57 560	0.67 584	2.03 618	0.72 576	0.76 342	0.67 428	1.14 583	2.56 618	1.30 594	1.02 574	1.48 459	1.74 577	0.25 552	0.24 533	0.24 546	0.26 516	0.37 525	0.31 509

ACVNet_2	1.42 602	1.81 621	3.23 601	1.08 608	0.92 603	1.32 588	0.85 588	1.49 610	1.69 614	1.19 592	1.73 598	2.13 612	1.03 575	2.50 592	1.40 561	0.91 611	0.53 602	1.00 617	0.55 598	2.11 635	0.85 607

ACVNet_1	1.33 593	1.91 629	4.03 620	1.09 609	0.88 599	1.19 587	0.66 561	1.24 598	1.17 590	0.94 566	0.96 550	3.09 624	1.04 576	2.37 574	1.11 530	1.04 618	0.48 600	1.03 619	0.48 589	1.12 612	0.83 604

WZ-Net	0.92 559	1.31 590	3.76 613	0.41 466	0.36 478	0.86 541	0.71 573	1.00 552	1.06 579	0.82 548	0.92 542	1.06 572	1.05 577	2.16 563	1.61 570	0.19 506	0.13 386	0.15 447	0.16 416	0.32 479	0.28 484

Consistency-Raft	0.88 553	0.93 511	3.23 601	0.99 605	0.64 582	0.77 509	0.55 532	0.98 532	0.97 566	0.61 450	1.03 562	0.65 415	1.05 577	0.79 377	1.38 558	0.44 584	0.46 594	0.51 594	0.58 607	0.65 590	0.47 570

NaN_ROB	1.14 578	0.94 513	2.96 573	0.53 542	0.56 563	1.13 582	0.99 597	0.98 532	1.00 570	1.09 579	0.87 533	0.77 487	1.06 579	5.90 639	2.72 607	0.16 462	0.23 530	0.16 466	0.24 500	0.22 368	0.36 537

aanetorigin	0.77 527	0.80 467	2.59 524	0.43 482	0.44 525	0.58 319	1.01 602	0.57 219	0.68 430	1.53 610	1.23 576	0.81 503	1.08 580	1.07 405	1.07 523	0.18 491	0.15 433	0.17 485	0.21 485	0.54 582	0.30 501

AnyNet_C01	1.14 578	1.49 602	4.23 624	0.54 547	0.53 555	1.51 597	1.37 620	1.04 575	1.07 580	1.17 589	1.33 585	1.15 584	1.08 580	1.61 481	2.74 608	0.25 552	0.22 522	0.28 559	0.24 500	0.48 570	0.40 557

MSAF-DinoV2	3.10 632	1.86 626	10.68 642	3.61 643	0.30 408	3.34 632	0.82 587	2.81 633	1.79 619	0.80 537	0.87 533	1.56 604	1.10 582	26.49 668	1.96 583	0.17 479	0.13 386	0.19 512	1.63 638	0.92 606	0.99 620

CBMV	0.71 502	0.76 446	2.64 531	0.33 330	0.20 250	0.78 514	0.79 582	0.98 532	0.78 519	0.85 555	0.71 491	0.86 526	1.10 582	1.46 451	0.62 443	0.18 491	0.20 507	0.21 529	0.19 468	0.25 409	0.33 523
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MADNet+	1.36 596	1.93 631	5.95 633	0.81 593	0.59 570	1.57 599	1.09 606	1.39 607	1.22 593	0.84 551	1.01 558	1.25 590	1.12 584	3.19 621	2.36 602	0.45 586	0.47 597	0.38 584	0.34 558	0.59 585	0.57 584

PVD	0.90 556	0.85 486	2.15 434	0.53 542	0.50 547	0.99 561	0.56 537	1.15 592	1.64 613	1.41 606	1.41 590	1.11 580	1.13 585	1.35 436	1.31 553	0.26 556	0.28 558	0.28 559	0.26 516	0.37 525	0.49 574

ADCPNet	0.99 566	0.99 540	3.93 619	0.37 421	0.68 586	1.36 590	0.62 556	0.87 442	0.76 509	0.78 534	0.81 516	1.08 574	1.18 586	1.14 417	2.49 604	0.21 523	0.69 618	0.21 529	0.95 626	0.29 450	0.37 544

NVStereoNet_ROB	1.16 582	0.95 520	2.54 516	0.58 562	0.55 560	0.78 514	0.63 558	1.00 552	1.08 581	1.03 574	4.07 637	1.48 600	1.22 587	2.88 615	1.27 551	0.50 590	0.46 594	0.54 595	0.62 610	0.50 575	0.63 591
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
DEmStereo	0.68 484	0.31 204	2.25 456	0.42 477	0.17 164	0.66 440	0.89 591	0.51 169	0.59 330	0.60 441	1.01 558	0.45 300	1.26 588	1.54 465	2.26 599	0.10 222	0.08 161	0.10 198	0.10 206	0.10 107	0.11 157

LVE	1.96 616	2.17 640	3.14 591	1.68 624	1.80 633	1.63 602	1.03 603	2.34 628	2.81 632	1.25 594	2.89 625	4.24 633	1.29 589	2.79 611	1.44 563	2.85 641	0.91 629	1.18 621	1.46 636	1.23 618	1.10 625

DPSNet	0.86 550	0.60 377	2.34 471	0.58 562	0.36 478	1.07 576	0.75 578	1.30 601	1.05 576	0.70 509	0.68 468	0.94 548	1.29 589	2.08 556	1.82 580	0.26 556	0.23 530	0.16 466	0.17 435	0.48 570	0.40 557

PWCK	1.49 605	1.90 628	3.22 600	1.09 609	0.54 557	1.71 606	1.73 628	1.49 610	1.53 610	1.44 608	1.80 599	1.82 607	1.30 591	3.34 624	1.76 578	1.07 620	0.56 604	0.97 616	0.58 607	1.38 625	0.65 592

test_sample8	1.12 576	0.62 387	1.93 370	0.27 175	0.22 291	0.68 458	0.31 387	0.95 514	0.61 352	1.18 591	0.56 374	2.53 618	1.31 592	1.91 537	2.55 605	0.61 597	4.16 646	0.87 608	0.56 601	0.25 409	0.23 438

EDNetEfficientorigin	8.18 645	0.98 535	145.96 670	0.51 532	0.89 600	0.72 480	0.48 512	0.85 423	1.56 612	2.12 617	1.49 591	1.29 591	1.31 592	1.83 517	2.13 594	0.13 379	0.12 362	0.17 485	0.18 448	0.39 542	0.45 567

CSAN	1.25 589	1.12 562	3.04 581	0.51 532	0.37 489	1.06 571	1.15 611	1.22 595	1.08 581	1.17 589	1.91 602	1.04 568	1.31 592	5.96 640	2.43 603	0.26 556	0.22 522	0.24 546	0.24 500	0.31 470	0.30 501

Dean	1.79 612	1.83 622	3.92 617	1.29 617	1.07 615	1.55 598	1.00 600	1.95 625	2.33 627	1.47 609	4.19 638	4.26 634	1.33 595	2.21 566	1.48 565	1.14 622	0.68 616	1.18 621	0.74 617	1.24 619	0.98 615

CRFU-Net	0.56 407	0.38 265	1.86 339	0.46 508	0.26 359	0.82 530	0.36 438	0.90 463	0.49 232	0.62 461	0.59 391	0.78 491	1.35 596	1.00 398	0.48 388	0.15 441	0.14 407	0.17 485	0.10 206	0.19 321	0.14 252

ADCRef	0.80 535	0.96 523	2.29 463	0.37 421	0.35 470	0.96 558	0.51 517	0.87 442	0.75 500	0.88 556	0.83 522	0.61 394	1.36 597	1.02 400	3.27 618	0.13 379	0.11 336	0.17 485	0.19 468	0.25 409	0.21 399

IMH-64-1	1.39 599	1.64 610	1.86 339	1.36 618	1.11 616	1.39 591	1.19 613	1.76 618	1.45 607	1.16 584	2.21 610	1.53 601	1.38 598	1.98 544	1.52 566	1.29 625	0.67 612	1.27 625	0.69 614	1.29 621	0.98 615

IMH-64	1.39 599	1.64 610	1.86 339	1.36 618	1.11 616	1.39 591	1.19 613	1.76 618	1.45 607	1.16 584	2.21 610	1.53 601	1.38 598	1.98 544	1.52 566	1.29 625	0.67 612	1.27 625	0.69 614	1.29 621	0.98 615

SuperB	1.15 580	1.14 567	5.43 632	0.36 398	0.26 359	0.81 527	0.89 591	0.88 451	1.17 590	0.67 494	0.68 468	0.63 401	1.39 600	1.74 498	3.37 621	0.15 441	0.12 362	0.17 485	0.16 416	2.80 640	0.25 459

SGM-Forest	1.04 573	0.42 294	3.59 612	0.41 466	0.32 435	1.05 570	1.32 618	0.94 501	0.83 538	1.16 584	2.23 612	1.03 565	1.39 600	2.49 591	2.35 601	0.21 523	0.21 516	0.20 521	0.19 468	0.23 381	0.32 515
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ADCL	0.99 566	0.79 465	2.43 490	0.39 448	0.32 435	1.50 596	1.90 630	0.92 484	0.97 566	1.26 597	1.27 578	1.00 560	1.42 602	1.14 417	3.31 619	0.17 479	0.14 407	0.22 532	0.21 485	0.30 461	0.22 414

MeshStereo	1.21 585	1.15 571	3.01 580	0.34 361	0.28 387	1.10 579	0.69 569	1.35 603	1.01 572	2.71 631	2.41 615	2.96 621	1.45 603	2.80 612	1.40 561	0.22 536	0.22 522	0.22 532	0.19 468	0.50 575	0.26 469
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
CrosDoStereo	0.94 561	0.37 255	2.53 510	0.25 127	0.32 435	0.54 251	3.76 643	0.72 302	0.60 335	0.70 509	1.40 588	0.53 348	1.49 604	1.78 504	3.09 613	0.10 222	0.08 161	0.11 264	0.11 269	0.21 351	0.11 157

DeepStereo_LL	0.94 561	0.37 255	2.53 510	0.25 127	0.32 435	0.54 251	3.76 643	0.72 302	0.60 335	0.70 509	1.40 588	0.53 348	1.49 604	1.78 504	3.09 613	0.10 222	0.08 161	0.11 264	0.11 269	0.21 351	0.11 157

SANet	1.20 584	1.21 579	3.33 606	0.38 437	0.27 373	1.73 608	0.85 588	1.10 583	2.49 630	1.16 584	1.83 600	1.72 606	1.50 606	2.37 574	2.84 610	0.18 491	0.16 451	0.16 466	0.15 396	0.32 479	0.32 515

ADCP+	0.94 561	1.12 562	3.14 591	0.34 361	0.39 498	1.06 571	0.79 582	0.89 457	0.80 527	0.66 490	0.67 460	0.85 520	1.55 607	0.93 390	4.55 633	0.13 379	0.11 336	0.16 466	0.15 396	0.26 429	0.25 459

WAO-6	1.58 609	1.54 604	2.32 466	1.14 613	1.00 608	2.30 624	1.03 603	1.82 621	2.85 633	1.25 594	2.61 620	2.20 613	1.56 608	2.47 590	1.99 586	0.95 614	0.67 612	1.19 624	0.83 621	1.08 610	0.88 612

KSHMR	4.10 636	1.97 632	5.27 630	1.71 626	1.47 627	1.96 614	1.28 616	3.19 635	17.33 657	2.12 617	15.91 653	9.18 647	1.57 609	8.42 644	1.98 585	1.52 631	1.26 634	1.67 637	1.19 632	1.67 629	1.40 632

WAO-7	1.48 604	1.63 608	2.49 503	0.93 600	0.75 591	1.72 607	1.10 607	1.84 622	1.96 625	1.43 607	2.54 617	1.97 609	1.61 610	3.06 618	2.08 590	0.69 603	0.66 611	0.94 613	0.74 617	0.80 602	0.69 594

MIPNet	0.83 546	0.81 472	2.40 483	0.61 572	0.18 202	1.48 594	1.39 622	1.60 615	0.74 487	1.94 615	0.85 529	0.73 468	1.68 611	0.87 388	0.31 272	0.09 117	0.08 161	0.11 264	0.32 551	0.25 409	0.12 194

IMH	2.02 618	2.15 639	2.69 539	1.68 624	1.12 618	1.66 605	0.92 593	2.10 626	1.92 623	1.32 599	2.66 622	2.21 614	1.69 612	5.78 638	1.68 573	5.54 645	0.96 630	1.31 627	0.71 616	1.32 624	0.99 620

WCMA_ROB	1.12 576	0.83 480	2.66 534	0.58 562	0.34 457	1.17 586	0.71 573	0.93 492	0.94 562	1.74 613	2.63 621	3.09 624	1.71 613	1.70 491	1.84 581	0.26 556	0.21 516	0.20 521	0.21 485	0.28 445	0.43 564

SGM_RVC	1.89 614	0.92 505	2.50 507	0.96 604	0.93 604	1.63 602	1.37 620	1.52 612	12.43 646	1.85 614	1.69 597	2.40 617	1.74 614	2.81 613	1.71 575	0.53 591	0.47 597	0.42 587	0.47 588	0.74 596	0.74 597
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
THIR-Stereo	0.86 550	0.62 387	2.13 428	0.25 127	0.16 134	0.58 319	2.74 639	0.59 233	0.51 250	0.62 461	1.62 595	0.97 554	1.80 615	1.69 490	2.25 598	0.10 222	0.08 161	0.14 417	0.11 269	0.15 214	0.11 157

JetBlue	1.78 611	1.63 608	3.92 617	0.73 583	1.21 620	4.38 638	3.35 640	1.59 614	1.20 592	1.26 597	1.52 593	2.37 616	1.88 616	3.23 622	3.00 611	0.53 591	0.47 597	0.48 593	0.49 591	1.29 621	0.97 614

MSMD_ROB	1.34 594	0.96 523	2.38 479	0.39 448	0.32 435	1.96 614	0.62 556	0.91 475	1.43 605	2.94 635	2.60 619	4.77 637	1.95 617	2.43 586	1.33 555	0.29 567	0.26 548	0.32 572	0.32 551	0.30 461	0.30 501

DispFullNet	1.67 610	2.10 634	5.22 629	1.53 623	8.90 642	0.86 541	0.31 387	0.96 519	0.96 565	1.37 603	1.01 558	1.13 581	1.98 618	1.51 461	0.91 497	0.54 593	0.31 565	1.18 621	0.63 612	1.13 613	0.80 603

FTStereo	0.76 523	0.18 12	2.35 474	0.71 582	0.21 264	0.73 487	1.79 629	0.57 219	0.53 277	1.07 577	1.63 596	1.29 591	2.13 619	0.75 364	0.29 240	0.19 506	0.08 161	0.12 322	0.11 269	0.11 129	0.40 557

ELAS	1.39 599	0.79 465	2.86 560	0.53 542	0.50 547	2.81 629	2.20 633	1.61 616	1.50 609	2.28 625	2.35 613	1.82 607	2.13 619	1.73 496	2.22 596	0.35 578	0.37 577	0.35 576	0.35 561	0.49 573	0.47 570
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
EDNetEfficient	1.27 590	0.70 427	4.05 621	0.64 575	0.98 605	0.94 556	1.40 623	0.85 423	1.75 617	2.34 626	1.33 585	1.05 570	2.21 621	1.58 475	4.15 629	0.15 441	0.19 496	0.14 417	0.27 521	0.38 532	0.32 515

JetRed	3.29 633	4.93 644	10.17 641	1.45 620	1.72 632	7.44 642	5.05 645	3.06 634	2.12 626	2.41 627	2.39 614	2.99 622	2.37 622	3.51 627	6.44 640	1.32 628	1.90 640	1.37 629	1.23 634	2.21 636	1.76 638

WAO-8	2.80 626	2.14 637	2.89 565	1.91 632	1.04 612	3.98 635	0.96 595	3.26 637	6.17 639	2.15 621	3.37 632	3.31 626	2.41 623	11.84 647	2.03 588	2.05 637	1.86 638	1.54 633	0.92 624	1.22 616	0.87 610

Venus	2.80 626	2.14 637	2.89 565	1.91 632	1.04 612	3.98 635	0.96 595	3.26 637	6.17 639	2.15 621	3.37 632	3.31 626	2.41 623	11.84 647	2.03 588	2.05 637	1.86 638	1.54 633	0.92 624	1.22 616	0.87 610

ELAS_RVC	1.37 598	0.78 463	3.21 599	0.55 554	0.50 547	1.49 595	2.48 637	1.48 609	1.71 616	2.13 620	2.09 605	2.07 611	2.56 625	1.90 536	2.02 587	0.35 578	0.36 575	0.37 582	0.34 558	0.49 573	0.47 570
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MADNet++	2.79 625	2.11 636	2.97 576	2.49 637	2.28 635	2.95 630	2.31 635	2.67 630	2.47 629	3.03 636	3.13 630	2.70 620	2.92 626	4.10 632	4.48 632	2.68 640	2.24 644	3.04 646	2.44 643	2.37 637	2.34 641

PSM-AAD	0.63 453	0.22 81	1.77 280	0.37 421	0.23 311	0.86 541	1.17 612	0.59 233	0.60 335	0.64 481	0.71 491	0.68 438	2.93 627	0.65 337	0.31 272	0.09 117	0.07 53	0.17 485	0.15 396	0.13 170	0.33 523

SGM+DAISY	1.83 613	1.43 599	3.81 614	0.87 595	1.01 609	2.38 626	2.53 638	1.36 604	1.75 617	2.92 634	3.22 631	2.65 619	2.93 627	2.22 569	3.10 615	0.72 604	0.69 618	0.63 600	0.62 610	0.77 600	0.98 615

FC-DCNN	1.49 605	0.59 375	2.88 562	0.44 489	0.39 498	1.97 616	0.66 561	1.67 617	1.70 615	2.72 632	2.89 625	4.22 631	2.97 629	2.55 596	2.19 595	0.29 567	0.26 548	0.31 568	0.30 538	0.32 479	0.39 553

FC-DCNN v2	1.54 607	0.58 373	2.80 557	0.44 489	0.39 498	2.05 619	0.66 561	1.90 623	1.84 622	2.79 633	2.97 628	4.41 635	3.07 630	2.65 601	2.30 600	0.29 567	0.26 548	0.31 568	0.30 538	0.32 479	0.38 547

GrayStereo	0.66 472	0.19 18	1.76 271	0.90 597	0.23 311	0.62 389	1.42 626	0.62 251	0.60 335	0.72 516	0.78 512	0.56 370	3.07 630	0.60 315	0.26 205	0.09 117	0.08 161	0.10 198	0.21 485	0.11 129	0.18 354

FCDSN-DC	1.29 591	0.54 356	2.50 507	0.47 513	0.41 514	1.12 580	0.60 547	1.10 583	1.27 597	2.23 623	2.87 624	3.67 628	3.12 632	2.39 580	1.69 574	0.30 570	0.26 548	0.31 568	0.30 538	0.35 510	0.38 547
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ktn	4.35 637	2.10 634	2.89 565	1.80 628	1.49 629	2.13 621	1.41 625	2.26 627	12.72 647	11.41 649	16.43 654	11.15 650	3.75 633	4.36 635	3.18 617	1.82 635	0.98 632	1.73 639	1.21 633	2.97 641	1.27 629

UNDER WATER-64	2.47 621	1.89 627	4.86 627	1.82 631	1.44 625	3.18 631	1.57 627	2.62 629	5.64 638	2.05 616	2.13 607	4.13 630	3.76 634	2.62 599	3.42 622	1.47 630	0.85 627	1.57 635	1.07 630	1.82 632	1.49 633

TorneroNet-64	2.65 622	1.83 622	3.30 603	1.46 621	1.20 619	3.89 634	0.99 597	3.51 641	6.71 642	2.56 628	4.60 639	4.22 631	3.85 635	3.33 623	3.14 616	1.19 624	0.65 610	1.39 630	0.79 620	3.31 642	1.15 626

notaker	2.66 623	2.07 633	3.31 605	2.61 639	1.43 623	1.76 609	1.11 608	2.76 632	1.79 619	2.26 624	11.53 650	3.96 629	4.29 636	3.09 619	2.76 609	1.55 632	0.88 628	1.70 638	1.07 630	2.00 634	1.35 630

MANE	2.90 629	1.14 567	2.96 573	1.03 606	1.01 609	5.01 639	2.45 636	5.36 643	6.88 643	3.58 638	4.76 641	5.99 641	4.99 637	4.23 633	4.61 634	0.56 596	0.67 612	0.44 590	0.78 619	0.51 577	1.03 623

tt	4.93 639	0.27 145	4.20 623	2.29 636	1.58 630	10.20 645	16.97 652	9.42 650	5.02 637	1.67 612	1.28 579	4.68 636	5.03 638	3.37 626	5.92 638	6.16 647	9.47 655	2.82 644	3.18 645	3.60 643	1.53 635

UNDER WATER	2.74 624	1.85 624	4.54 626	1.81 630	1.44 625	2.34 625	1.40 623	3.24 636	6.60 641	2.60 629	2.76 623	5.75 640	5.24 639	3.02 617	4.01 627	1.45 629	0.81 625	1.59 636	1.06 629	1.80 631	1.51 634

SGM-ForestM	2.98 630	1.70 616	3.52 611	0.67 580	0.47 542	5.18 640	3.36 641	3.30 639	2.86 634	4.44 640	3.79 636	9.80 648	5.50 640	6.29 641	6.52 641	0.27 561	0.36 575	0.24 546	0.27 521	0.38 532	0.58 586

TCMNet-wrong-test	5.51 641	6.62 647	6.20 634	13.02 653	11.90 647	7.14 641	5.53 646	6.99 647	1.44 606	2.65 630	3.10 629	8.37 646	5.95 641	4.75 637	6.05 639	3.07 642	0.98 632	2.38 642	1.99 640	6.62 649	5.43 648

TorneroNet	5.50 640	1.92 630	3.16 593	1.47 622	1.25 622	14.07 648	1.06 605	4.90 642	20.99 663	10.17 646	16.48 655	11.88 652	6.93 642	3.34 624	4.20 630	1.30 627	0.69 618	1.45 632	0.86 622	2.61 639	1.20 627

USTest	8.10 644	7.17 648	8.96 639	9.25 648	9.05 643	15.27 649	23.78 654	9.96 651	9.47 644	5.94 644	6.75 642	7.80 645	7.48 643	8.83 646	11.21 650	2.21 639	3.56 645	2.86 645	3.20 646	5.02 647	4.16 645

coex-ft	5.95 642	1.67 612	60.57 668	0.34 361	0.30 408	0.77 509	0.69 569	0.74 318	4.41 636	19.22 657	2.15 608	1.62 605	7.97 644	1.81 515	8.96 645	0.44 584	2.08 642	0.18 506	0.19 468	0.38 532	4.62 647

IGEV-RUCA	2.28 619	0.30 192	1.15 138	0.40 459	1.86 634	2.06 620	1.90 630	1.36 604	1.80 621	3.70 639	3.76 635	5.02 638	8.19 645	2.12 560	1.63 571	0.25 552	0.76 623	2.72 643	1.91 639	2.39 638	2.36 642

LRCNet_RVC	13.74 653	19.30 654	12.75 647	19.46 656	12.69 648	1.86 610	0.41 467	12.33 652	1.05 576	15.77 653	18.83 659	12.62 655	8.70 646	12.21 650	9.62 647	22.22 663	8.37 654	25.85 663	24.01 664	19.32 661	17.44 662

LE_ROB	4.43 638	1.35 597	9.38 640	2.79 640	3.93 639	2.43 627	3.46 642	2.68 631	11.19 645	11.66 650	4.73 640	5.26 639	10.46 647	4.50 636	9.49 646	0.82 610	0.69 618	1.34 628	0.98 627	0.75 598	0.76 600

MonStereo1	1.98 617	1.01 546	1.78 285	1.19 614	1.04 612	3.58 633	0.61 551	1.53 613	1.93 624	1.39 604	3.37 632	2.23 615	10.80 648	2.84 614	1.25 549	1.04 618	0.38 581	0.96 615	0.57 604	1.10 611	1.00 622

DPSMNet_ROB	9.48 647	5.64 646	13.01 648	8.82 647	11.82 646	8.54 643	24.20 656	6.41 646	13.65 651	5.32 643	11.47 649	6.33 644	10.92 649	7.69 643	13.89 652	7.25 653	8.19 651	5.06 648	7.78 652	5.31 648	8.26 652

DGTPSM_ROB	8.89 646	5.62 645	12.25 644	5.92 645	11.32 645	8.54 643	24.18 655	6.40 645	13.49 648	5.15 641	11.46 648	6.19 643	10.92 649	7.00 642	13.72 651	4.47 643	7.65 649	3.92 647	7.45 651	4.38 645	7.87 651

Anonymous_1	22.91 657	11.20 650	12.13 643	12.75 650	26.28 663	19.43 656	27.92 660	14.08 654	13.61 649	14.96 652	10.58 644	11.26 651	11.19 651	12.55 651	14.57 654	38.28 670	7.88 650	34.96 667	63.99 667	89.57 671	10.94 655

DPSM_ROB	12.34 649	11.21 651	12.51 645	12.91 651	12.80 649	19.84 658	28.28 661	14.38 656	14.28 653	10.58 647	11.26 646	12.03 653	11.85 652	13.15 653	15.34 656	7.11 651	8.31 652	6.50 652	7.35 649	8.84 651	8.31 653

DPSM	12.34 649	11.21 651	12.51 645	12.91 651	12.80 649	19.84 658	28.28 661	14.38 656	14.28 653	10.58 647	11.26 646	12.03 653	11.85 652	13.15 653	15.34 656	7.11 651	8.31 652	6.50 652	7.35 649	8.84 651	8.31 653

ASD4	21.52 656	19.65 655	22.13 653	22.45 658	16.42 653	23.29 662	30.71 663	33.06 670	17.47 658	24.18 667	14.11 651	21.71 660	15.88 654	21.06 661	18.11 658	19.78 662	17.78 664	26.52 664	20.33 662	27.03 663	18.73 663

HanzoNet	7.64 643	2.86 642	5.05 628	7.01 646	3.97 640	2.18 623	1.34 619	3.37 640	4.05 635	13.17 651	10.58 644	10.73 649	16.52 655	8.45 645	10.51 649	10.48 654	9.72 656	5.59 650	13.46 655	6.84 650	6.83 650

HaxPig	19.86 655	22.40 662	22.34 654	17.95 655	17.95 654	11.77 647	11.89 649	16.02 658	15.89 656	21.10 659	21.41 661	18.74 659	18.39 656	20.08 660	19.69 659	23.63 667	23.22 665	24.06 662	23.69 663	23.00 662	23.95 665

BEATNet-Init1	12.10 648	11.19 649	27.29 665	2.99 641	3.51 638	21.84 661	11.10 648	14.34 655	13.83 652	20.34 658	20.33 660	26.35 670	20.03 657	19.06 659	14.80 655	1.74 634	1.81 637	2.05 641	2.49 644	3.69 644	3.12 644

xxxxx1	28.96 667	20.11 658	14.07 650	49.74 666	39.15 667	18.98 652	26.64 657	21.94 660	20.21 660	16.45 654	17.48 656	18.36 656	21.56 658	16.21 656	20.88 660	23.07 664	26.55 666	66.40 669	78.70 669	30.27 665	32.51 668

tt_ll	28.96 667	20.11 658	14.07 650	49.74 666	39.15 667	18.98 652	26.64 657	21.94 660	20.21 660	16.45 654	17.48 656	18.36 656	21.56 658	16.21 656	20.88 660	23.07 664	26.55 666	66.40 669	78.70 669	30.27 665	32.51 668

ff	28.96 667	20.11 658	14.07 650	49.74 666	39.15 667	18.98 652	26.64 657	21.94 660	20.21 660	16.45 654	17.48 656	18.36 656	21.56 658	16.21 656	20.88 660	23.07 664	26.55 666	66.40 669	78.70 669	30.27 665	32.51 668

MEDIAN_ROB	23.96 659	27.05 669	26.39 664	22.16 657	22.13 656	16.12 651	13.97 650	20.24 659	20.05 659	25.50 668	25.31 668	22.96 662	22.63 661	24.39 662	23.24 663	28.20 668	27.23 669	28.62 665	27.75 665	27.50 664	27.76 666

PML	23.15 658	16.83 653	7.78 637	5.49 644	9.93 644	51.13 669	104.50 670	5.76 644	13.62 650	37.30 670	105.93 670	30.86 671	23.50 662	12.07 649	7.87 644	6.30 648	2.12 643	6.32 651	2.43 642	10.44 653	2.90 643

FlowAnything	24.85 663	22.54 664	25.10 661	26.11 663	25.76 659	39.86 665	57.00 665	28.89 667	28.87 669	21.31 665	22.68 667	24.22 665	23.87 663	26.39 666	30.89 670	14.26 656	16.78 663	13.10 657	14.90 661	17.78 655	16.69 657

RAFT-FEzeroshot	24.80 660	22.55 665	24.73 657	26.10 661	25.76 659	39.84 663	57.07 668	28.84 664	28.79 666	21.14 660	22.48 663	24.18 663	23.88 664	26.38 663	30.87 666	14.26 656	16.71 659	13.09 654	14.82 658	17.79 657	16.72 659

RAFT-FE	24.80 660	22.55 665	24.73 657	26.10 661	25.76 659	39.84 663	57.07 668	28.84 664	28.79 666	21.14 660	22.48 663	24.18 663	23.88 664	26.38 663	30.87 666	14.26 656	16.71 659	13.09 654	14.82 658	17.79 657	16.72 659

LSM0	26.58 665	22.63 668	25.88 663	30.13 665	52.21 670	39.94 668	56.74 664	28.97 668	28.72 665	21.14 660	22.26 662	24.43 668	23.88 664	26.54 669	30.87 666	14.32 660	16.55 658	13.12 659	14.71 656	17.92 660	20.60 664

CasAABBNet	24.81 662	22.53 663	24.83 659	26.08 660	25.74 658	39.86 665	57.06 667	28.87 666	28.83 668	21.16 663	22.54 665	24.22 665	23.89 667	26.38 663	30.87 666	14.25 655	16.71 659	13.09 654	14.81 657	17.78 655	16.71 658

Selective-RAFT-Error	24.87 664	22.59 667	25.14 662	26.13 664	25.82 662	39.93 667	57.03 666	28.97 668	28.95 670	21.21 664	22.65 666	24.25 667	23.98 668	26.43 667	30.83 665	14.27 659	16.71 659	13.10 657	14.82 658	17.82 659	16.76 661

DPSimNet_ROB	17.97 654	20.20 661	24.98 660	17.62 654	15.92 652	21.53 660	21.00 653	13.70 653	15.61 655	23.89 666	14.69 652	22.87 661	24.58 669	12.70 652	14.56 653	18.48 661	12.91 657	20.21 661	12.05 653	17.76 654	14.17 656

AVERAGE_ROB	26.93 666	30.34 670	29.27 666	25.82 659	25.34 657	19.48 657	15.17 651	23.55 663	23.00 664	28.45 669	27.87 669	26.25 669	25.86 670	26.96 670	25.55 664	31.30 669	30.07 670	31.76 666	30.81 666	30.79 668	30.93 667

test_example2	115.39 670	123.23 671	94.57 669	115.52 669	123.55 671	101.63 670	114.33 671	53.41 671	99.48 671	134.90 671	135.05 671	85.83 672	85.11 671	111.32 671	106.15 671	152.55 672	205.26 672	99.78 672	114.96 672	140.96 672	110.20 671

ccccc	291.34 671	297.21 672	347.09 671	374.70 672	380.44 672	203.92 671	213.88 672	216.32 672	172.72 672	203.37 672	218.57 672	215.01 673	258.31 672	312.78 672	341.56 672	412.57 673	356.13 673	256.09 673	227.69 673	428.88 673	389.64 672

FADE		3.00 643		2.11 634	2.94 637							3.05 623				94.83 671	35.90 671	65.83 668	66.18 668	1.66 628

Low-res two-view benchmark