Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

S2M2_XL	0.20 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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

3.5w_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

RSM	0.28 112	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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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.
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

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

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

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

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-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

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

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
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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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
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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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