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

PyraSte	0.20 24	0.13 7	0.25 41	0.34 116	0.19 68	0.30 148	0.19 34	0.33 34	0.21 27	0.23 64	0.27 85	0.26 84	0.18 43	0.37 93	0.20 17	0.10 14	0.10 67	0.11 2	0.09 10	0.10 35	0.08 1

ACW_4w	0.20 24	0.12 1	0.24 18	0.32 82	0.19 68	0.27 90	0.23 118	0.34 39	0.27 72	0.20 14	0.24 58	0.25 76	0.18 43	0.39 109	0.20 17	0.10 14	0.12 238	0.12 69	0.10 103	0.11 62	0.08 1

monsterstereo	0.22 79	0.14 45	0.26 58	0.34 116	0.18 43	0.21 16	0.20 63	0.37 68	0.35 144	0.33 140	0.40 157	0.19 18	0.18 43	0.45 160	0.21 42	0.11 32	0.09 25	0.12 69	0.09 10	0.13 137	0.08 1

LG-Stereo_L2	0.18 3	0.13 7	0.28 83	0.30 13	0.19 68	0.20 10	0.18 15	0.30 12	0.21 27	0.18 4	0.15 3	0.19 18	0.18 43	0.33 63	0.19 5	0.13 88	0.09 25	0.13 109	0.09 10	0.10 35	0.08 1

LG-Stereo_L1	0.18 3	0.13 7	0.28 83	0.30 13	0.20 113	0.20 10	0.19 34	0.27 6	0.19 14	0.15 1	0.15 3	0.18 13	0.17 22	0.33 63	0.19 5	0.13 88	0.09 25	0.12 69	0.09 10	0.11 62	0.08 1

4k_L	0.20 24	0.14 45	0.24 18	0.30 13	0.20 113	0.25 60	0.19 34	0.36 57	0.24 50	0.21 32	0.23 40	0.27 95	0.17 22	0.29 11	0.22 67	0.13 88	0.11 171	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

aaa3	0.19 7	0.14 45	0.23 3	0.29 5	0.20 113	0.23 27	0.19 34	0.36 57	0.24 50	0.21 32	0.20 15	0.26 84	0.21 86	0.30 24	0.22 67	0.13 88	0.10 67	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

gc-stereo	0.20 24	0.13 7	0.23 3	0.30 13	0.18 43	0.24 43	0.19 34	0.38 82	0.22 36	0.21 32	0.21 23	0.27 95	0.19 56	0.29 11	0.22 67	0.16 270	0.13 315	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

mfccc	0.20 24	0.14 45	0.25 41	0.30 13	0.19 68	0.29 132	0.17 3	0.37 68	0.22 36	0.20 14	0.20 15	0.29 109	0.19 56	0.31 31	0.21 42	0.13 88	0.11 171	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

ss10	0.20 24	0.13 7	0.24 18	0.30 13	0.18 43	0.23 27	0.18 15	0.34 39	0.28 82	0.22 58	0.25 66	0.26 84	0.15 5	0.33 63	0.22 67	0.14 139	0.12 238	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

USM	0.20 24	0.13 7	0.24 18	0.31 54	0.17 26	0.30 148	0.19 34	0.36 57	0.28 82	0.21 32	0.23 40	0.24 65	0.14 1	0.31 31	0.22 67	0.14 139	0.11 171	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

weee2	0.19 7	0.14 45	0.24 18	0.30 13	0.19 68	0.27 90	0.19 34	0.31 17	0.24 50	0.21 32	0.20 15	0.29 109	0.19 56	0.29 11	0.21 42	0.12 48	0.10 67	0.11 2	0.09 10	0.10 35	0.09 6

ACM	0.19 7	0.14 45	0.24 18	0.30 13	0.20 113	0.25 60	0.18 15	0.36 57	0.21 27	0.21 32	0.23 40	0.25 76	0.16 14	0.30 24	0.22 67	0.13 88	0.12 238	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

uiiii_40	0.19 7	0.13 7	0.22 1	0.30 13	0.20 113	0.25 60	0.17 3	0.29 9	0.20 18	0.20 14	0.20 15	0.27 95	0.27 161	0.41 125	0.19 5	0.11 32	0.09 25	0.12 69	0.09 10	0.10 35	0.09 6

4.5w_L	0.20 24	0.12 1	0.23 3	0.30 13	0.20 113	0.25 60	0.18 15	0.30 12	0.21 27	0.21 32	0.21 23	0.24 65	0.28 176	0.48 193	0.19 5	0.12 48	0.09 25	0.11 2	0.09 10	0.10 35	0.09 6

StePilot	0.20 24	0.13 7	0.23 3	0.31 54	0.20 113	0.25 60	0.17 3	0.30 12	0.24 50	0.21 32	0.23 40	0.23 52	0.28 176	0.49 198	0.19 5	0.11 32	0.09 25	0.11 2	0.09 10	0.10 35	0.09 6

SteFusion	0.20 24	0.12 1	0.25 41	0.31 54	0.19 68	0.30 148	0.22 100	0.34 39	0.29 95	0.21 32	0.25 66	0.21 35	0.16 14	0.43 144	0.20 17	0.09 1	0.10 67	0.12 69	0.10 103	0.10 35	0.09 6

tim_s	0.20 24	0.12 1	0.26 58	0.32 82	0.18 43	0.29 132	0.20 63	0.33 34	0.23 42	0.21 32	0.24 58	0.26 84	0.17 22	0.31 31	0.20 17	0.10 14	0.11 171	0.11 2	0.09 10	0.10 35	0.09 6

xxxad45	0.20 24	0.13 7	0.23 3	0.32 82	0.19 68	0.30 148	0.23 118	0.36 57	0.28 82	0.21 32	0.20 15	0.27 95	0.20 73	0.29 11	0.20 17	0.10 14	0.12 238	0.11 2	0.09 10	0.11 62	0.09 6

5w_v4	0.20 24	0.12 1	0.23 3	0.32 82	0.19 68	0.29 132	0.23 118	0.36 57	0.27 72	0.21 32	0.22 34	0.29 109	0.19 56	0.26 2	0.21 42	0.10 14	0.12 238	0.11 2	0.09 10	0.11 62	0.09 6

yuret106	0.20 24	0.13 7	0.25 41	0.30 13	0.20 113	0.26 74	0.18 15	0.37 68	0.19 14	0.19 10	0.23 40	0.33 142	0.16 14	0.32 45	0.21 42	0.14 139	0.15 383	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

uio108cc	0.20 24	0.13 7	0.24 18	0.31 54	0.18 43	0.32 188	0.21 88	0.41 106	0.21 27	0.20 14	0.23 40	0.27 95	0.20 73	0.29 11	0.20 17	0.15 212	0.15 383	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

ITERv24	0.20 24	0.13 7	0.23 3	0.30 13	0.19 68	0.28 117	0.19 34	0.45 141	0.18 8	0.21 32	0.27 85	0.26 84	0.17 22	0.30 24	0.22 67	0.14 139	0.15 383	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

dd23bbn	0.20 24	0.13 7	0.22 1	0.30 13	0.18 43	0.32 188	0.20 63	0.39 89	0.20 18	0.23 64	0.29 107	0.23 52	0.19 56	0.31 31	0.22 67	0.12 48	0.12 238	0.11 2	0.09 10	0.10 35	0.09 6

hj116sk	0.21 60	0.13 7	0.24 18	0.29 5	0.21 150	0.27 90	0.17 3	0.44 136	0.27 72	0.19 10	0.22 34	0.30 116	0.19 56	0.37 93	0.20 17	0.14 139	0.12 238	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

ITERv21	0.20 24	0.14 45	0.24 18	0.30 13	0.21 150	0.28 117	0.19 34	0.38 82	0.24 50	0.19 10	0.18 12	0.28 105	0.17 22	0.42 135	0.22 67	0.15 212	0.14 351	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

v20iiwwt	0.20 24	0.13 7	0.23 3	0.30 13	0.19 68	0.31 169	0.20 63	0.42 115	0.22 36	0.23 64	0.22 34	0.24 65	0.20 73	0.31 31	0.23 107	0.13 88	0.12 238	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

ITERv19	0.20 24	0.13 7	0.26 58	0.31 54	0.15 2	0.18 5	0.21 88	0.35 50	0.28 82	0.33 140	0.35 140	0.19 18	0.19 56	0.36 83	0.22 67	0.11 32	0.09 25	0.11 2	0.09 10	0.10 35	0.09 6

ITER124	0.20 24	0.13 7	0.23 3	0.30 13	0.19 68	0.29 132	0.20 63	0.35 50	0.20 18	0.22 58	0.20 15	0.23 52	0.20 73	0.32 45	0.21 42	0.13 88	0.13 315	0.11 2	0.09 10	0.10 35	0.09 6

dddd17k	0.19 7	0.14 45	0.23 3	0.31 54	0.19 68	0.25 60	0.19 34	0.37 68	0.18 8	0.21 32	0.25 66	0.21 35	0.18 43	0.30 24	0.20 17	0.14 139	0.12 238	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

zxcv128	0.20 24	0.13 7	0.24 18	0.30 13	0.20 113	0.23 27	0.19 34	0.40 98	0.17 6	0.20 14	0.25 66	0.27 95	0.19 56	0.31 31	0.20 17	0.14 139	0.14 351	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

iked130	0.19 7	0.13 7	0.24 18	0.30 13	0.19 68	0.24 43	0.20 63	0.40 98	0.17 6	0.20 14	0.21 23	0.23 52	0.17 22	0.28 8	0.20 17	0.13 88	0.11 171	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

ITERv14	0.19 7	0.14 45	0.24 18	0.30 13	0.19 68	0.25 60	0.19 34	0.41 106	0.18 8	0.20 14	0.23 40	0.22 38	0.16 14	0.29 11	0.20 17	0.12 48	0.11 171	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

v134_o9	0.20 24	0.13 7	0.25 41	0.30 13	0.21 150	0.28 117	0.19 34	0.41 106	0.20 18	0.21 32	0.25 66	0.24 65	0.16 14	0.31 31	0.19 5	0.12 48	0.10 67	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

vnu138km	0.20 24	0.13 7	0.24 18	0.30 13	0.20 113	0.27 90	0.19 34	0.36 57	0.24 50	0.20 14	0.23 40	0.23 52	0.15 5	0.33 63	0.21 42	0.13 88	0.11 171	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

ITERv10	0.19 7	0.13 7	0.25 41	0.30 13	0.20 113	0.24 43	0.18 15	0.36 57	0.23 42	0.20 14	0.23 40	0.24 65	0.17 22	0.29 11	0.20 17	0.12 48	0.10 67	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

99wein	0.20 24	0.13 7	0.25 41	0.30 13	0.19 68	0.25 60	0.18 15	0.37 68	0.26 69	0.21 32	0.25 66	0.23 52	0.16 14	0.32 45	0.21 42	0.13 88	0.10 67	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

ITERv8	0.20 24	0.13 7	0.24 18	0.30 13	0.19 68	0.27 90	0.18 15	0.36 57	0.21 27	0.21 32	0.26 76	0.25 76	0.17 22	0.32 45	0.20 17	0.13 88	0.11 171	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

ITERv7	0.19 7	0.14 45	0.24 18	0.30 13	0.19 68	0.27 90	0.19 34	0.34 39	0.20 18	0.21 32	0.23 40	0.25 76	0.17 22	0.29 11	0.20 17	0.12 48	0.10 67	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

s6wercc	0.19 7	0.14 45	0.24 18	0.30 13	0.19 68	0.27 90	0.19 34	0.34 39	0.20 18	0.21 32	0.23 40	0.25 76	0.17 22	0.30 24	0.20 17	0.12 48	0.11 171	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

a5sdf	0.19 7	0.14 45	0.24 18	0.30 13	0.19 68	0.27 90	0.18 15	0.35 50	0.21 27	0.20 14	0.23 40	0.26 84	0.17 22	0.31 31	0.20 17	0.13 88	0.10 67	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

ITERv4	0.22 79	0.14 45	0.26 58	0.29 5	0.16 11	0.26 74	0.18 15	0.41 106	0.27 72	0.29 110	0.44 167	0.20 25	0.23 113	0.35 80	0.26 169	0.11 32	0.10 67	0.12 69	0.10 103	0.10 35	0.09 6

VIP-Stereo	0.24 103	0.17 125	0.29 90	0.32 82	0.21 150	0.64 419	0.19 34	0.31 17	0.37 168	0.23 64	0.30 111	0.27 95	0.19 56	0.47 182	0.22 67	0.12 48	0.09 25	0.13 109	0.09 10	0.12 101	0.09 6

zaero_v3	0.21 60	0.13 7	0.29 90	0.31 54	0.16 11	0.44 292	0.18 15	0.37 68	0.26 69	0.29 110	0.32 123	0.22 38	0.17 22	0.36 83	0.20 17	0.11 32	0.09 25	0.11 2	0.09 10	0.10 35	0.09 6

ITERv2	0.21 60	0.13 7	0.31 115	0.31 54	0.16 11	0.35 217	0.18 15	0.38 82	0.24 50	0.25 79	0.29 107	0.22 38	0.19 56	0.41 125	0.21 42	0.11 32	0.09 25	0.11 2	0.09 10	0.10 35	0.09 6

MonStereo	0.20 24	0.14 45	0.25 41	0.31 54	0.15 2	0.22 19	0.22 100	0.39 89	0.33 125	0.20 14	0.25 66	0.17 4	0.15 5	0.39 109	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 62	0.09 6

Wavelet-MonSter	0.20 24	0.13 7	0.27 71	0.33 99	0.18 43	0.17 4	0.21 88	0.32 22	0.23 42	0.25 79	0.34 134	0.22 38	0.24 124	0.27 6	0.21 42	0.09 1	0.09 25	0.11 2	0.09 10	0.10 35	0.09 6

Monster-pub-eth3d	0.20 24	0.14 45	0.25 41	0.31 54	0.15 2	0.22 19	0.22 100	0.39 89	0.33 125	0.20 14	0.25 66	0.17 4	0.15 5	0.39 109	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 62	0.09 6

asd	0.21 60	0.18 152	0.29 90	0.32 82	0.18 43	0.27 90	0.22 100	0.35 50	0.22 36	0.31 122	0.22 34	0.19 18	0.21 86	0.44 156	0.21 42	0.10 14	0.08 2	0.11 2	0.10 103	0.11 62	0.09 6

qwe	0.22 79	0.18 152	0.28 83	0.31 54	0.18 43	0.29 132	0.21 88	0.38 82	0.32 119	0.35 151	0.30 111	0.20 25	0.20 73	0.43 144	0.21 42	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.12 101	0.09 6

4.25_new	0.22 79	0.21 264	0.32 129	0.32 82	0.18 43	0.31 169	0.27 172	0.32 22	0.24 50	0.29 110	0.27 85	0.20 25	0.23 113	0.34 70	0.23 107	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 62	0.09 6

4.5w_new	0.22 79	0.21 264	0.32 129	0.32 82	0.18 43	0.31 169	0.27 172	0.32 22	0.24 50	0.29 110	0.27 85	0.20 25	0.23 113	0.34 70	0.23 107	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 62	0.09 6

4.5_new	0.21 60	0.20 227	0.29 90	0.30 13	0.17 26	0.24 43	0.26 156	0.32 22	0.28 82	0.32 135	0.28 97	0.19 18	0.17 22	0.29 11	0.21 42	0.10 14	0.08 2	0.12 69	0.10 103	0.13 137	0.09 6

4.5w-stereo	0.21 60	0.20 227	0.29 90	0.30 13	0.17 26	0.24 43	0.26 156	0.32 22	0.28 82	0.32 135	0.28 97	0.19 18	0.17 22	0.29 11	0.21 42	0.10 14	0.08 2	0.12 69	0.10 103	0.13 137	0.09 6

4.25w-stereo	0.22 79	0.21 264	0.32 129	0.32 82	0.18 43	0.31 169	0.27 172	0.32 22	0.24 50	0.29 110	0.27 85	0.20 25	0.23 113	0.34 70	0.23 107	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 62	0.09 6

4w-stereo	0.21 60	0.19 190	0.31 115	0.31 54	0.17 26	0.29 132	0.19 34	0.31 17	0.21 27	0.31 122	0.24 58	0.20 25	0.24 124	0.41 125	0.22 67	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.10 103	0.11 62	0.09 6

2.5w	0.21 60	0.18 152	0.31 115	0.32 82	0.18 43	0.31 169	0.25 143	0.31 17	0.23 42	0.28 103	0.35 140	0.18 13	0.17 22	0.39 109	0.21 42	0.10 14	0.08 2	0.11 2	0.10 103	0.11 62	0.09 6

2.75w_new	0.21 60	0.18 152	0.28 83	0.29 5	0.17 26	0.23 27	0.34 287	0.36 57	0.28 82	0.34 144	0.26 76	0.17 4	0.22 100	0.36 83	0.23 107	0.10 14	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.10 35	0.09 6

3.75w	0.22 79	0.17 125	0.30 103	0.31 54	0.19 68	0.43 284	0.24 135	0.35 50	0.24 50	0.31 122	0.27 85	0.17 4	0.22 100	0.37 93	0.20 17	0.10 14	0.07 1	0.11 2	0.09 10	0.11 62	0.09 6

3.5w_stereo	0.22 79	0.18 152	0.29 90	0.30 13	0.18 43	0.27 90	0.23 118	0.37 68	0.28 82	0.31 122	0.26 76	0.22 38	0.26 150	0.50 206	0.24 120	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 62	0.09 6

1w_stereo	0.24 103	0.15 79	0.29 90	0.34 116	0.18 43	0.31 169	0.41 419	0.40 98	0.43 201	0.31 122	0.38 152	0.17 4	0.24 124	0.45 160	0.23 107	0.10 14	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 62	0.09 6

MLG-Stereo_test2	0.17 1	0.13 7	0.25 41	0.31 54	0.16 11	0.24 43	0.17 3	0.25 4	0.13 2	0.17 3	0.17 10	0.22 38	0.14 1	0.32 45	0.19 5	0.13 88	0.09 25	0.12 69	0.09 10	0.11 62	0.09 6

MLG-Stereo_test1	0.18 3	0.13 7	0.27 71	0.33 99	0.17 26	0.24 43	0.17 3	0.25 4	0.12 1	0.18 4	0.14 1	0.23 52	0.15 5	0.31 31	0.20 17	0.12 48	0.09 25	0.12 69	0.09 10	0.10 35	0.09 6

MLG-Stereo	0.18 3	0.13 7	0.27 71	0.34 116	0.15 2	0.27 90	0.17 3	0.28 7	0.14 3	0.18 4	0.14 1	0.23 52	0.15 5	0.32 45	0.20 17	0.11 32	0.09 25	0.13 109	0.09 10	0.10 35	0.09 6

LG-Stereo	0.24 103	0.18 152	0.40 237	0.39 248	0.20 113	0.22 19	0.27 172	0.32 22	0.36 152	0.26 85	0.44 167	0.22 38	0.16 14	0.37 93	0.27 188	0.11 32	0.12 238	0.16 212	0.15 263	0.13 137	0.09 6

FoundationStereo	0.17 1	0.14 45	0.25 41	0.30 13	0.16 11	0.23 27	0.20 63	0.22 2	0.15 4	0.18 4	0.16 8	0.20 25	0.19 56	0.26 2	0.21 42	0.13 88	0.09 25	0.12 69	0.09 10	0.10 35	0.09 6

StereoAnything_RVC	0.21 60	0.68 583	0.39 225	0.28 3	0.15 2	0.23 27	0.18 15	0.20 1	0.19 14	0.16 2	0.16 8	0.15 1	0.22 100	0.30 24	0.18 1	0.16 270	0.09 25	0.12 69	0.08 1	0.16 276	0.09 6

AIO_test	0.23 94	0.16 97	0.28 83	0.34 116	0.20 113	0.30 148	0.39 393	0.38 82	0.25 65	0.25 79	0.28 97	0.32 129	0.22 100	0.38 103	0.25 140	0.12 48	0.09 25	0.13 109	0.10 103	0.12 101	0.09 6

MonSter	0.20 24	0.14 45	0.25 41	0.31 54	0.15 2	0.22 19	0.22 100	0.39 89	0.33 125	0.20 14	0.25 66	0.17 4	0.15 5	0.38 103	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 62	0.09 6

dual_stereo	0.19 7	0.14 45	0.24 18	0.31 54	0.16 11	0.16 3	0.20 63	0.29 9	0.20 18	0.23 64	0.20 15	0.22 38	0.14 1	0.52 220	0.24 120	0.13 88	0.10 67	0.11 2	0.09 10	0.10 35	0.09 6

CREStereo++_RVC	0.32 183	0.15 79	0.23 3	0.31 54	0.24 243	0.27 90	0.22 100	0.46 144	0.88 422	0.46 209	0.80 320	0.30 116	0.26 150	0.36 83	0.33 261	0.13 88	0.09 25	0.13 109	0.51 604	0.13 137	0.09 6
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
s12784h	0.36 234	0.15 79	0.24 18	0.34 116	0.15 2	0.77 469	0.29 201	0.80 355	0.83 390	0.56 243	0.57 229	0.43 218	0.40 289	0.57 265	0.33 261	0.12 48	0.10 67	0.14 142	0.09 10	0.14 182	0.09 6

5k_new	0.19 7	0.14 45	0.25 41	0.30 13	0.20 113	0.23 27	0.19 34	0.32 22	0.25 65	0.22 58	0.21 23	0.25 76	0.17 22	0.34 70	0.21 42	0.12 48	0.10 67	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.10 73

SX	0.20 24	0.14 45	0.25 41	0.30 13	0.19 68	0.27 90	0.18 15	0.34 39	0.24 50	0.21 32	0.17 10	0.30 116	0.18 43	0.34 70	0.22 67	0.14 139	0.11 171	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.10 73

ITERv30	0.21 60	0.14 45	0.26 58	0.29 5	0.19 68	0.23 27	0.19 34	0.33 34	0.21 27	0.18 4	0.26 76	0.32 129	0.22 100	0.55 241	0.22 67	0.15 212	0.16 419	0.12 69	0.09 10	0.09 1	0.10 73

qyd29nn	0.20 24	0.14 45	0.25 41	0.30 13	0.17 26	0.22 19	0.19 34	0.32 22	0.18 8	0.20 14	0.21 23	0.28 105	0.20 73	0.49 198	0.21 42	0.15 212	0.17 441	0.12 69	0.09 10	0.10 35	0.10 73

ITERv28	0.21 60	0.13 7	0.26 58	0.30 13	0.20 113	0.31 169	0.20 63	0.34 39	0.24 50	0.20 14	0.24 58	0.25 76	0.17 22	0.42 135	0.21 42	0.14 139	0.15 383	0.12 69	0.09 10	0.09 1	0.10 73

oiu110	0.21 60	0.14 45	0.23 3	0.30 13	0.20 113	0.26 74	0.19 34	0.39 89	0.25 65	0.19 10	0.22 34	0.30 116	0.21 86	0.32 45	0.21 42	0.15 212	0.16 419	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.10 73

ITERv12	0.19 7	0.13 7	0.24 18	0.30 13	0.21 150	0.25 60	0.18 15	0.34 39	0.23 42	0.20 14	0.26 76	0.26 84	0.17 22	0.31 31	0.20 17	0.12 48	0.10 67	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.10 73

ITER	0.20 24	0.13 7	0.27 71	0.30 13	0.16 11	0.27 90	0.19 34	0.31 17	0.20 18	0.27 98	0.36 145	0.22 38	0.19 56	0.42 135	0.22 67	0.12 48	0.09 25	0.10 1	0.09 10	0.10 35	0.10 73

OmniDepth	0.21 60	0.14 45	0.26 58	0.34 116	0.14 1	0.40 259	0.27 172	0.28 7	0.22 36	0.18 4	0.19 13	0.28 105	0.29 192	0.32 45	0.20 17	0.10 14	0.08 2	0.11 2	0.10 103	0.11 62	0.10 73

252Zero-FE	0.20 24	0.15 79	0.26 58	0.33 99	0.19 68	0.23 27	0.18 15	0.41 106	0.34 130	0.22 58	0.21 23	0.19 18	0.18 43	0.28 8	0.22 67	0.14 139	0.10 67	0.12 69	0.09 10	0.10 35	0.10 73

Zero-FE251	0.23 94	0.16 97	0.30 103	0.33 99	0.20 113	0.44 292	0.19 34	0.37 68	0.25 65	0.27 98	0.29 107	0.38 177	0.24 124	0.32 45	0.22 67	0.14 139	0.10 67	0.13 109	0.10 103	0.11 62	0.10 73

DA	0.29 154	0.17 125	0.31 115	0.40 286	0.20 113	0.74 457	0.33 274	0.47 147	0.44 207	0.34 144	0.39 154	0.39 182	0.32 223	0.32 45	0.24 120	0.15 212	0.11 171	0.16 212	0.11 140	0.15 232	0.10 73

GGEV	0.29 154	0.17 125	0.31 115	0.40 286	0.20 113	0.74 457	0.33 274	0.47 147	0.44 207	0.34 144	0.39 154	0.39 182	0.32 223	0.32 45	0.24 120	0.15 212	0.11 171	0.16 212	0.11 140	0.15 232	0.10 73

water-stereo	0.28 143	0.14 45	0.29 90	0.35 152	0.19 68	0.36 227	0.23 118	0.62 225	0.38 175	0.39 179	0.62 243	0.41 200	0.35 246	0.28 8	0.27 188	0.14 139	0.13 315	0.13 109	0.12 171	0.12 101	0.10 73

asda	0.21 60	0.19 190	0.29 90	0.31 54	0.17 26	0.25 60	0.23 118	0.36 57	0.28 82	0.27 98	0.24 58	0.18 13	0.21 86	0.40 117	0.21 42	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 62	0.10 73

depthmonostereo	0.29 154	0.14 45	0.31 115	0.35 152	0.17 26	0.46 307	0.27 172	0.69 284	0.57 258	0.35 151	0.42 163	0.31 126	0.35 246	0.35 80	0.27 188	0.14 139	0.12 238	0.13 109	0.12 171	0.11 62	0.10 73

DilatedVolume-Stereo	0.30 171	0.15 79	0.34 161	0.33 99	0.20 113	0.53 339	0.25 143	0.56 187	0.43 201	0.56 243	0.50 192	0.35 156	0.29 192	0.49 198	0.28 209	0.13 88	0.11 171	0.12 69	0.11 140	0.11 62	0.10 73

2.25w	0.22 79	0.18 152	0.31 115	0.31 54	0.18 43	0.31 169	0.18 15	0.32 22	0.31 106	0.31 122	0.37 150	0.20 25	0.22 100	0.45 160	0.24 120	0.10 14	0.09 25	0.11 2	0.09 10	0.10 35	0.10 73

3.25w_new	0.23 94	0.17 125	0.32 129	0.31 54	0.17 26	0.43 284	0.20 63	0.37 68	0.30 101	0.37 162	0.28 97	0.22 38	0.25 133	0.42 135	0.22 67	0.10 14	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.10 73

3.25w	0.23 94	0.17 125	0.32 129	0.31 54	0.17 26	0.43 284	0.20 63	0.37 68	0.30 101	0.37 162	0.28 97	0.22 38	0.25 133	0.42 135	0.22 67	0.10 14	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.10 73

2w_stereo	0.22 79	0.18 152	0.30 103	0.32 82	0.16 11	0.28 117	0.38 370	0.38 82	0.35 144	0.32 135	0.33 125	0.17 4	0.18 43	0.29 11	0.22 67	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.10 103	0.12 101	0.10 73

monsters	0.22 79	0.14 45	0.26 58	0.31 54	0.19 68	0.23 27	0.19 34	0.44 136	0.33 125	0.36 155	0.30 111	0.16 2	0.18 43	0.43 144	0.19 5	0.11 32	0.09 25	0.11 2	0.09 10	0.10 35	0.10 73

IGEV	0.20 24	0.12 1	0.23 3	0.31 54	0.20 113	0.23 27	0.19 34	0.40 98	0.29 95	0.22 58	0.34 134	0.20 25	0.15 5	0.31 31	0.19 5	0.11 32	0.10 67	0.12 69	0.10 103	0.10 35	0.10 73

xyz-stereo	4.23 636	0.17 125	61.76 667	0.34 116	0.16 11	12.16 646	0.37 348	0.58 198	0.68 299	1.01 518	3.36 623	0.77 408	0.82 517	1.21 555	0.40 347	0.12 48	0.10 67	0.16 212	0.11 140	0.13 137	0.10 73

MLG-Stereo_test3	0.20 24	0.13 7	0.27 71	0.33 99	0.17 26	0.38 247	0.18 15	0.30 12	0.19 14	0.24 74	0.15 3	0.26 84	0.17 22	0.32 45	0.21 42	0.13 88	0.09 25	0.12 69	0.09 10	0.11 62	0.10 73

LG-G_1	0.21 60	0.13 7	0.30 103	0.34 116	0.16 11	0.52 331	0.17 3	0.34 39	0.18 8	0.21 32	0.21 23	0.26 84	0.19 56	0.37 93	0.20 17	0.14 139	0.10 67	0.13 109	0.09 10	0.11 62	0.10 73

LG-G	0.21 60	0.13 7	0.30 103	0.34 116	0.16 11	0.52 331	0.17 3	0.34 39	0.18 8	0.21 32	0.21 23	0.26 84	0.19 56	0.37 93	0.20 17	0.14 139	0.10 67	0.13 109	0.09 10	0.11 62	0.10 73

SGD-Stereo	0.22 79	0.15 79	0.27 71	0.31 54	0.15 2	0.29 132	0.20 63	0.37 68	0.29 95	0.24 74	0.29 107	0.21 35	0.27 161	0.36 83	0.25 140	0.16 270	0.09 25	0.13 109	0.10 103	0.13 137	0.10 73

MM-Stereo_test2	0.30 171	0.18 152	0.39 225	0.40 286	0.24 243	0.42 281	0.42 429	0.63 233	0.41 191	0.37 162	0.35 140	0.32 129	0.26 150	0.53 229	0.25 140	0.12 48	0.10 67	0.15 184	0.12 171	0.15 232	0.10 73

GREAT-IGEV	0.22 79	0.15 79	0.31 115	0.29 5	0.22 174	0.21 16	0.26 156	0.33 34	0.31 106	0.20 14	0.30 111	0.22 38	0.22 100	0.47 182	0.22 67	0.11 32	0.09 25	0.12 69	0.09 10	0.13 137	0.10 73

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 113	0.31 462	0.24 18	0.51 505	0.19 68	0.29 132	0.22 100	0.40 98	0.37 168	0.26 85	0.24 58	0.24 65	0.31 218	0.44 156	0.22 67	0.14 139	0.09 25	0.12 69	0.09 10	0.14 182	0.10 73

AIO_rvc	0.23 94	0.16 97	0.32 129	0.34 116	0.19 68	0.26 74	0.33 274	0.40 98	0.22 36	0.26 85	0.24 58	0.34 147	0.15 5	0.51 213	0.24 120	0.12 48	0.09 25	0.13 109	0.10 103	0.12 101	0.10 73

HUF	0.24 103	0.16 97	0.33 144	0.32 82	0.18 43	0.25 60	0.40 404	0.42 115	0.34 130	0.25 79	0.23 40	0.32 129	0.28 176	0.34 70	0.24 120	0.13 88	0.10 67	0.13 109	0.09 10	0.12 101	0.10 73

castereo++	0.26 124	0.16 97	0.26 58	0.33 99	0.19 68	0.75 462	0.20 63	0.37 68	0.47 225	0.23 64	0.23 40	0.35 156	0.28 176	0.39 109	0.19 5	0.14 139	0.09 25	0.14 142	0.09 10	0.11 62	0.10 73

castereo	0.28 143	0.16 97	0.32 129	0.35 152	0.21 150	0.40 259	0.42 429	0.50 162	0.66 291	0.26 85	0.41 160	0.37 169	0.36 264	0.33 63	0.24 120	0.13 88	0.09 25	0.13 109	0.10 103	0.11 62	0.10 73

ours_stereo	0.26 124	0.21 264	0.33 144	0.38 219	0.23 214	0.30 148	0.33 274	0.42 115	0.38 175	0.26 85	0.34 134	0.35 156	0.23 113	0.47 182	0.27 188	0.13 88	0.11 171	0.16 212	0.12 171	0.14 182	0.10 73

WCG-NET	0.28 143	0.15 79	0.33 144	0.33 99	0.19 68	0.33 197	0.27 172	0.39 89	0.80 372	0.46 209	0.49 188	0.39 182	0.25 133	0.40 117	0.25 140	0.12 48	0.09 25	0.13 109	0.11 140	0.12 101	0.10 73

IGEV-Stereo++	0.21 60	0.15 79	0.27 71	0.37 189	0.19 68	0.22 19	0.18 15	0.42 115	0.35 144	0.22 58	0.28 97	0.24 65	0.18 43	0.27 6	0.22 67	0.12 48	0.09 25	0.12 69	0.10 103	0.12 101	0.10 73

Pointernet	0.27 136	0.14 45	0.33 144	0.35 152	0.23 214	0.35 217	0.21 88	0.72 312	0.38 175	0.39 179	0.36 145	0.34 147	0.25 133	0.36 83	0.25 140	0.15 212	0.10 67	0.12 69	0.08 1	0.11 62	0.10 73

AIO-Stereo	0.25 113	0.18 152	0.34 161	0.37 189	0.18 43	0.28 117	0.30 217	0.48 151	0.27 72	0.29 110	0.30 111	0.32 129	0.17 22	0.52 220	0.23 107	0.12 48	0.10 67	0.14 142	0.11 140	0.13 137	0.10 73

RSM++	0.25 113	0.18 152	0.34 161	0.36 172	0.20 113	0.28 117	0.30 217	0.51 164	0.32 119	0.25 79	0.22 34	0.37 169	0.21 86	0.50 206	0.24 120	0.12 48	0.10 67	0.14 142	0.12 171	0.14 182	0.10 73

RSM	0.25 113	0.18 152	0.33 144	0.36 172	0.20 113	0.27 90	0.34 287	0.51 164	0.27 72	0.26 85	0.23 40	0.39 182	0.21 86	0.56 252	0.22 67	0.12 48	0.10 67	0.14 142	0.11 140	0.14 182	0.10 73

trnet	0.27 136	0.14 45	0.23 3	0.28 3	0.15 2	0.37 234	0.23 118	0.52 173	0.72 319	0.42 194	0.51 201	0.34 147	0.26 150	0.39 109	0.25 140	0.15 212	0.11 171	0.12 69	0.08 1	0.11 62	0.10 73

Selective-IGEV	0.24 103	0.18 152	0.35 171	0.35 152	0.19 68	0.27 90	0.25 143	0.55 185	0.23 42	0.27 98	0.25 66	0.34 147	0.19 56	0.58 285	0.22 67	0.12 48	0.10 67	0.14 142	0.11 140	0.12 101	0.10 73

test-3	0.34 200	0.16 97	0.43 279	0.39 248	0.21 150	0.43 284	0.22 100	0.63 233	0.78 361	0.71 336	0.45 171	0.64 330	0.27 161	0.43 144	0.31 239	0.12 48	0.09 25	0.17 252	0.13 205	0.12 101	0.10 73

test_1	0.34 200	0.16 97	0.43 279	0.39 248	0.21 150	0.43 284	0.23 118	0.63 233	0.78 361	0.68 314	0.45 171	0.64 330	0.27 161	0.43 144	0.31 239	0.12 48	0.09 25	0.17 252	0.13 205	0.12 101	0.10 73

AnonymousM	0.41 305	0.81 593	0.29 90	0.34 116	0.22 174	0.28 117	0.38 370	0.53 183	0.41 191	0.70 329	0.49 188	0.47 238	0.27 161	0.41 125	0.31 239	0.15 212	0.12 238	1.51 618	0.26 523	0.12 101	0.10 73

XX-Stereo	0.37 251	0.17 125	0.45 303	0.55 542	0.36 488	0.38 247	0.20 63	0.60 213	0.30 101	0.46 209	1.30 525	0.73 388	0.26 150	0.56 252	0.26 169	0.16 270	0.11 171	0.17 252	0.16 295	0.14 182	0.10 73

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 234	0.17 125	0.41 247	0.35 152	0.19 68	0.33 197	0.29 201	0.65 247	0.73 326	0.68 314	1.01 427	0.56 276	0.40 289	0.42 135	0.30 232	0.11 32	0.09 25	0.15 184	0.14 236	0.13 137	0.10 73

DLNR-FE	20.05 653	36.38 661	38.08 657	170.06 670	60.08 665	0.23 27	0.20 63	14.13 654	0.36 152	0.44 200	0.66 257	0.43 218	0.21 86	0.63 333	0.28 209	5.38 650	0.10 67	0.15 184	0.11 140	73.09 670	0.11 122

Monster-pub-mixall	0.19 7	0.13 7	0.25 41	0.31 54	0.16 11	0.19 7	0.17 3	0.42 115	0.24 50	0.23 64	0.21 23	0.17 4	0.16 14	0.45 160	0.19 5	0.13 88	0.09 25	0.11 2	0.08 1	0.10 35	0.11 122

GASTEREO	0.25 113	0.16 97	0.32 129	0.40 286	0.20 113	0.22 19	0.30 217	0.43 129	0.31 106	0.37 162	0.33 125	0.22 38	0.35 246	0.41 125	0.23 107	0.15 212	0.10 67	0.13 109	0.11 140	0.12 101	0.11 122

MSCF	0.25 113	0.16 97	0.33 144	0.39 248	0.20 113	0.20 10	0.31 243	0.43 129	0.31 106	0.36 155	0.33 125	0.23 52	0.35 246	0.36 83	0.23 107	0.15 212	0.10 67	0.13 109	0.11 140	0.13 137	0.11 122

3w_stereo	0.24 103	0.20 227	0.37 194	0.33 99	0.16 11	0.32 188	0.42 429	0.41 106	0.38 175	0.31 122	0.27 85	0.16 2	0.26 150	0.34 70	0.22 67	0.10 14	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.12 101	0.11 122

LGtest1	0.19 7	0.14 45	0.29 90	0.34 116	0.16 11	0.26 74	0.17 3	0.32 22	0.20 18	0.21 32	0.15 3	0.23 52	0.20 73	0.32 45	0.20 17	0.15 212	0.10 67	0.13 109	0.09 10	0.12 101	0.11 122

HART	0.29 154	0.16 97	0.32 129	0.40 286	0.21 150	0.32 188	0.26 156	0.62 225	0.31 106	0.33 140	0.65 250	0.41 200	0.22 100	0.55 241	0.25 140	0.12 48	0.10 67	0.15 184	0.11 140	0.15 232	0.11 122

Reg-Stereo(zero)	0.30 171	0.16 97	0.28 83	0.34 116	0.18 43	0.32 188	0.20 63	0.63 233	0.68 299	0.50 222	0.52 210	0.51 256	0.30 210	0.45 160	0.25 140	0.13 88	0.10 67	0.12 69	0.10 103	0.12 101	0.11 122

SCV	0.26 124	0.19 190	0.33 144	0.35 152	0.21 150	0.27 90	0.34 287	0.56 187	0.28 82	0.24 74	0.28 97	0.37 169	0.23 113	0.49 198	0.22 67	0.18 347	0.10 67	0.14 142	0.11 140	0.15 232	0.11 122

GIP-stereo	0.24 103	0.18 152	0.30 103	0.37 189	0.24 243	0.26 74	0.20 63	0.46 144	0.36 152	0.24 74	0.39 154	0.35 156	0.20 73	0.31 31	0.21 42	0.15 212	0.10 67	0.13 109	0.10 103	0.12 101	0.11 122

DEFOM-Stereo	0.22 79	0.15 79	0.26 58	0.33 99	0.20 113	0.61 395	0.21 88	0.30 12	0.31 106	0.23 64	0.19 13	0.18 13	0.18 43	0.41 125	0.22 67	0.12 48	0.10 67	0.12 69	0.09 10	0.11 62	0.11 122

SMoEStereo_RVC	0.26 124	0.19 190	0.35 171	0.35 152	0.22 174	0.36 227	0.32 264	0.39 89	0.34 130	0.37 162	0.30 111	0.33 142	0.24 124	0.53 229	0.24 120	0.12 48	0.10 67	0.16 212	0.12 171	0.12 101	0.11 122

mms	0.26 124	0.21 264	0.33 144	0.37 189	0.25 275	0.30 148	0.33 274	0.40 98	0.32 119	0.28 103	0.34 134	0.34 147	0.20 73	0.45 160	0.26 169	0.12 48	0.11 171	0.16 212	0.12 171	0.14 182	0.11 122

fffy	0.28 143	0.21 264	0.34 161	0.37 189	0.23 214	0.33 197	0.29 201	0.51 164	0.41 191	0.32 135	0.37 150	0.39 182	0.27 161	0.50 206	0.27 188	0.12 48	0.11 171	0.16 212	0.13 205	0.14 182	0.11 122

tg	0.33 194	0.18 152	0.37 194	0.39 248	0.22 174	0.38 247	0.26 156	0.70 299	0.56 256	0.47 214	0.65 250	0.42 210	0.24 124	0.55 241	0.33 261	0.14 139	0.10 67	0.18 300	0.17 345	0.14 182	0.11 122

GCAP-BAT	0.30 171	0.21 264	0.42 268	0.33 99	0.27 350	0.26 74	0.27 172	0.45 141	0.30 101	0.60 254	0.64 247	0.45 227	0.23 113	0.56 252	0.26 169	0.15 212	0.12 238	0.15 184	0.10 103	0.12 101	0.11 122

RAStereo	0.24 103	0.17 125	0.29 90	0.40 286	0.21 150	0.23 27	0.26 156	0.42 115	0.45 216	0.23 64	0.34 134	0.30 116	0.19 56	0.34 70	0.25 140	0.15 212	0.12 238	0.16 212	0.13 205	0.14 182	0.11 122

U	0.45 339	0.16 97	0.32 129	0.40 286	0.71 595	3.55 630	0.20 63	0.41 106	0.38 175	0.26 85	0.23 40	0.24 65	0.22 100	0.26 2	0.22 67	0.15 212	0.09 25	0.88 609	0.13 205	0.13 137	0.11 122

WCG-NET（raft）	0.31 177	0.15 79	0.36 178	0.32 82	0.19 68	0.35 217	0.27 172	0.51 164	0.78 361	0.45 203	0.55 222	0.48 243	0.27 161	0.54 236	0.26 169	0.13 88	0.10 67	0.12 69	0.11 140	0.12 101	0.11 122

RAFT-Stereo-weight	0.32 183	0.18 152	0.33 144	0.39 248	0.22 174	0.26 74	0.29 201	0.67 266	0.80 372	0.53 234	0.51 201	0.58 289	0.20 73	0.47 182	0.27 188	0.13 88	0.10 67	0.14 142	0.11 140	0.13 137	0.11 122

MoCha-V2	0.25 113	0.15 79	0.29 90	0.40 286	0.18 43	0.27 90	0.26 156	0.49 154	0.27 72	0.36 155	0.27 85	0.33 142	0.35 246	0.49 198	0.22 67	0.12 48	0.10 67	0.12 69	0.10 103	0.13 137	0.11 122

MIM_Stereo	0.38 266	0.17 125	0.53 403	0.37 189	0.24 243	0.27 90	0.24 135	0.70 299	0.54 245	0.72 348	1.00 424	0.63 323	0.29 192	0.64 347	0.38 334	0.13 88	0.14 351	0.17 252	0.16 295	0.14 182	0.11 122

DLNR_Zeroshot_test	20.09 654	36.28 660	38.04 656	169.85 669	61.80 666	0.23 27	0.20 63	13.88 653	0.37 168	0.44 200	0.66 257	0.43 218	0.21 86	0.62 322	0.28 209	5.46 651	0.10 67	0.15 184	0.11 140	72.60 669	0.11 122

CASnet	0.30 171	0.20 227	0.33 144	0.41 320	0.16 11	0.26 74	0.24 135	0.52 173	0.53 241	0.52 231	0.54 216	0.39 182	0.24 124	0.40 117	0.26 169	0.14 139	0.10 67	0.22 427	0.18 372	0.18 335	0.11 122
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
testlalala	0.28 143	0.19 190	0.43 279	0.34 116	0.23 214	0.45 302	0.30 217	0.43 129	0.29 95	0.68 314	0.49 188	0.35 156	0.25 133	0.32 45	0.25 140	0.14 139	0.11 171	0.14 142	0.09 10	0.11 62	0.11 122

AEACV	0.27 136	0.17 125	0.31 115	0.34 116	0.45 545	0.26 74	0.28 191	0.37 68	0.32 119	0.30 119	0.46 176	0.31 126	0.37 268	0.36 83	0.24 120	0.14 139	0.10 67	0.15 184	0.12 171	0.13 137	0.11 122

GCAP-Stereo	0.28 143	0.19 190	0.40 237	0.38 219	0.19 68	0.38 247	0.23 118	0.57 192	0.41 191	0.45 203	0.49 188	0.39 182	0.27 161	0.33 63	0.23 107	0.14 139	0.12 238	0.14 142	0.11 140	0.12 101	0.11 122

4D-IteraStereo	0.33 194	0.18 152	0.40 237	0.40 286	0.24 243	0.32 188	0.27 172	0.58 198	0.72 319	0.65 292	0.54 216	0.42 210	0.23 113	0.45 160	0.28 209	0.14 139	0.09 25	0.19 340	0.16 295	0.16 276	0.11 122

LoS	0.29 154	0.15 79	0.30 103	0.29 5	0.18 43	0.33 197	0.29 201	0.51 164	0.72 319	0.34 144	0.52 210	0.41 200	0.28 176	0.47 182	0.28 209	0.15 212	0.11 171	0.13 109	0.09 10	0.11 62	0.11 122
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
EGLCR-Stereo	0.25 113	0.16 97	0.33 144	0.34 116	0.20 113	0.35 217	0.20 63	0.52 173	0.36 152	0.28 103	0.27 85	0.41 200	0.18 43	0.45 160	0.26 169	0.14 139	0.10 67	0.16 212	0.14 236	0.13 137	0.11 122

MC-Stereo	0.28 143	0.17 125	0.32 129	0.38 219	0.20 113	0.26 74	0.26 156	0.49 154	0.37 168	0.37 162	0.61 240	0.41 200	0.31 218	0.55 241	0.25 140	0.13 88	0.09 25	0.14 142	0.12 171	0.12 101	0.11 122

RCA-Stereo	0.35 216	0.17 125	0.34 161	0.38 219	0.22 174	0.31 169	0.34 287	0.68 276	1.24 555	0.45 203	0.65 250	0.47 238	0.43 303	0.38 103	0.27 188	0.13 88	0.10 67	0.14 142	0.11 140	0.11 62	0.11 122

RAFT_CTSACE	0.45 339	0.20 227	0.44 291	0.45 423	0.27 350	0.34 208	0.39 393	0.60 213	0.73 326	0.76 369	1.44 551	0.83 425	0.38 272	1.08 535	0.26 169	0.12 48	0.13 315	0.18 300	0.16 295	0.15 232	0.11 122

test_4	0.36 234	0.18 152	0.31 115	0.44 400	0.25 275	0.20 10	0.34 287	0.56 187	0.41 191	0.59 250	1.45 554	0.43 218	0.25 133	0.63 333	0.28 209	0.12 48	0.10 67	0.17 252	0.19 402	0.15 232	0.11 122

GMOStereo	0.37 251	0.19 190	0.38 206	0.43 381	0.24 243	0.37 234	0.38 370	0.52 173	0.62 265	0.87 445	0.84 342	0.64 330	0.35 246	0.37 93	0.28 209	0.13 88	0.11 171	0.20 370	0.18 372	0.15 232	0.11 122

error version	0.37 251	0.19 190	0.38 206	0.43 381	0.24 243	0.37 234	0.38 370	0.52 173	0.62 265	0.87 445	0.84 342	0.64 330	0.35 246	0.37 93	0.28 209	0.13 88	0.11 171	0.20 370	0.18 372	0.15 232	0.11 122

test-v	0.37 251	0.19 190	0.38 206	0.43 381	0.24 243	0.37 234	0.38 370	0.52 173	0.62 265	0.87 445	0.84 342	0.64 330	0.35 246	0.37 93	0.28 209	0.13 88	0.11 171	0.20 370	0.18 372	0.15 232	0.11 122

test_3	0.36 234	0.19 190	0.44 291	0.44 400	0.23 214	0.48 315	0.36 333	0.66 256	0.82 385	0.64 283	0.45 171	0.68 356	0.25 133	0.41 125	0.31 239	0.12 48	0.10 67	0.18 300	0.16 295	0.15 232	0.11 122

TRStereo	0.37 251	0.27 422	0.59 428	0.47 453	0.41 522	0.29 132	0.30 217	0.84 367	0.59 261	0.52 231	0.41 160	0.52 260	0.26 150	0.73 411	0.27 188	0.17 313	0.12 238	0.19 340	0.19 402	0.13 137	0.11 122

IIG-Stereo	0.43 322	0.21 264	0.44 291	0.50 489	0.25 275	0.44 292	0.21 88	0.71 307	0.76 344	0.83 419	0.95 399	0.83 425	0.43 303	0.90 489	0.35 293	0.15 212	0.12 238	0.19 340	0.14 236	0.15 232	0.11 122

test-2	0.37 251	0.19 190	0.38 206	0.43 381	0.24 243	0.37 234	0.38 370	0.52 173	0.62 265	0.87 445	0.84 342	0.64 330	0.35 246	0.37 93	0.28 209	0.13 88	0.11 171	0.20 370	0.18 372	0.15 232	0.11 122

cross-raft	0.34 200	0.20 227	0.37 194	0.44 400	0.23 214	0.32 188	0.35 311	0.74 325	0.40 187	0.60 254	0.77 296	0.57 281	0.27 161	0.43 144	0.28 209	0.12 48	0.10 67	0.15 184	0.13 205	0.15 232	0.11 122

XX-TBD	0.32 183	0.53 563	0.26 58	0.51 505	0.20 113	0.37 234	0.24 135	0.40 98	0.73 326	0.54 238	0.69 265	0.31 126	0.25 133	0.32 45	0.27 188	0.16 270	0.10 67	0.12 69	0.09 10	0.13 137	0.11 122

AFF-stereo	0.38 266	0.19 190	0.39 225	0.37 189	0.21 150	0.27 90	0.31 243	0.65 247	0.66 291	0.64 283	1.13 480	0.76 402	0.39 283	0.55 241	0.33 261	0.11 32	0.09 25	0.16 212	0.16 295	0.13 137	0.11 122

CFNet-RSSM	0.34 200	0.17 125	0.45 303	0.39 248	0.22 174	0.35 217	0.23 118	0.73 323	0.84 395	0.65 292	0.54 216	0.57 281	0.28 176	0.46 175	0.26 169	0.13 88	0.10 67	0.14 142	0.12 171	0.13 137	0.11 122

CREStereo	0.28 143	0.15 79	0.24 18	0.27 1	0.17 26	0.37 234	0.25 143	0.51 164	0.72 319	0.42 194	0.51 201	0.32 129	0.26 150	0.38 103	0.25 140	0.16 270	0.11 171	0.12 69	0.08 1	0.12 101	0.11 122
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
PMTNet	0.32 183	0.16 97	0.24 18	0.29 5	0.18 43	0.45 302	0.22 100	0.56 187	0.63 276	0.46 209	0.54 216	0.39 182	0.34 243	0.48 193	0.24 120	0.75 608	0.10 67	0.12 69	0.08 1	0.12 101	0.11 122

GEAStereo	0.23 94	0.16 97	0.30 103	0.33 99	0.25 275	0.36 227	0.30 217	0.42 115	0.28 82	0.26 85	0.28 97	0.24 65	0.21 86	0.32 45	0.22 67	0.18 347	0.10 67	0.13 109	0.10 103	0.14 182	0.12 169

GSStereo	0.23 94	0.16 97	0.30 103	0.33 99	0.25 275	0.36 227	0.30 217	0.42 115	0.27 72	0.30 119	0.28 97	0.23 52	0.21 86	0.32 45	0.22 67	0.16 270	0.09 25	0.12 69	0.10 103	0.14 182	0.12 169

GS-Stereo							0.30 217	0.42 115	0.27 72	0.30 119	0.28 97	0.23 52	0.21 86	0.32 45	0.22 67	0.16 270	0.09 25	0.12 69	0.10 103	0.14 182	0.12 169

gasm-f	0.24 103	0.16 97	0.27 71	0.33 99	0.25 275	0.25 60	0.36 333	0.42 115	0.28 82	0.26 85	0.35 140	0.24 65	0.30 210	0.36 83	0.23 107	0.18 347	0.10 67	0.13 109	0.10 103	0.15 232	0.12 169

FE-Mocha	0.32 183	0.19 190	0.50 377	0.38 219	0.27 350	0.30 148	0.20 63	0.71 307	0.36 152	0.65 292	0.56 225	0.54 268	0.25 133	0.38 103	0.22 67	0.15 212	0.10 67	0.17 252	0.16 295	0.13 137	0.12 169

IGEV-FE	0.34 200	0.18 152	0.67 469	0.39 248	0.28 374	0.30 148	0.25 143	0.74 325	0.31 106	0.62 264	0.57 229	0.54 268	0.25 133	0.53 229	0.27 188	0.14 139	0.10 67	0.15 184	0.14 236	0.14 182	0.12 169

DDF-Stereo	0.26 124	0.15 79	0.30 103	0.36 172	0.29 401	0.19 7	0.20 63	0.32 22	0.31 106	0.26 85	0.26 76	0.29 109	0.29 192	0.38 103	0.24 120	0.17 313	0.10 67	0.14 142	0.10 103	0.70 602	0.12 169

zero-FE	0.25 113	0.15 79	0.30 103	0.35 152	0.29 401	0.19 7	0.20 63	0.35 50	0.31 106	0.26 85	0.27 85	0.29 109	0.29 192	0.33 63	0.24 120	0.17 313	0.10 67	0.14 142	0.10 103	0.64 599	0.12 169

AdaDepth	0.22 79	0.17 125	0.32 129	0.37 189	0.18 43	0.34 208	0.22 100	0.33 34	0.23 42	0.21 32	0.21 23	0.20 25	0.20 73	0.56 252	0.21 42	0.10 14	0.10 67	0.13 109	0.10 103	0.11 62	0.12 169

S2M2_XL	0.19 7	0.18 152	0.27 71	0.27 1	0.20 113	0.15 2	0.16 2	0.22 2	0.15 4	0.21 32	0.26 76	0.17 4	0.17 22	0.24 1	0.21 42	0.17 313	0.16 419	0.15 184	0.13 205	0.15 232	0.12 169
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
xyz-stereo-finetune	0.33 194	0.18 152	0.36 178	0.33 99	0.18 43	0.57 368	0.31 243	0.58 198	0.69 306	0.45 203	0.54 216	0.38 177	0.33 235	0.56 252	0.36 309	0.12 48	0.12 238	0.16 212	0.13 205	0.13 137	0.12 169

111111	0.21 60	0.14 45	0.27 71	0.37 189	0.22 174	0.21 16	0.19 34	0.43 129	0.27 72	0.20 14	0.20 15	0.29 109	0.14 1	0.41 125	0.22 67	0.14 139	0.10 67	0.12 69	0.09 10	0.12 101	0.12 169

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 94	0.16 97	0.32 129	0.39 248	0.21 150	0.18 5	0.21 88	0.34 39	0.26 69	0.28 103	0.51 201	0.28 105	0.29 192	0.26 2	0.24 120	0.14 139	0.10 67	0.13 109	0.10 103	0.14 182	0.12 169

MM-Stereo_test1	0.33 194	0.19 190	0.36 178	0.41 320	0.23 214	0.36 227	0.45 448	0.58 198	0.54 245	0.60 254	0.50 192	0.38 177	0.37 268	0.60 306	0.26 169	0.15 212	0.13 315	0.17 252	0.14 236	0.15 232	0.12 169

SCV_C0	0.26 124	0.18 152	0.34 161	0.35 152	0.24 243	0.23 27	0.28 191	0.51 164	0.36 152	0.31 122	0.36 145	0.37 169	0.20 73	0.57 265	0.22 67	0.13 88	0.10 67	0.13 109	0.11 140	0.16 276	0.12 169

fffft	0.25 113	0.17 125	0.37 194	0.36 172	0.22 174	0.28 117	0.36 333	0.42 115	0.24 50	0.36 155	0.23 40	0.27 95	0.22 100	0.52 220	0.27 188	0.12 48	0.09 25	0.16 212	0.12 171	0.12 101	0.12 169
1: 1. 1
Occ-G	0.26 124	0.14 45	0.28 83	0.34 116	0.20 113	0.27 90	0.34 287	0.41 106	0.31 106	0.29 110	0.43 166	0.49 249	0.25 133	0.47 182	0.28 209	0.13 88	0.11 171	0.14 142	0.11 140	0.12 101	0.12 169

gcap-zeroshot	0.34 200	0.18 152	0.52 395	0.38 219	0.22 174	0.49 320	0.27 172	0.52 173	0.34 130	0.64 283	0.50 192	0.83 425	0.34 243	0.48 193	0.24 120	0.13 88	0.11 171	0.15 184	0.12 171	0.13 137	0.12 169

AE-Stereo	0.34 200	0.21 264	0.42 268	0.48 460	0.31 440	0.48 315	0.35 311	0.61 219	0.62 265	0.32 135	0.55 222	0.52 260	0.27 161	0.47 182	0.29 226	0.13 88	0.13 315	0.18 300	0.16 295	0.15 232	0.12 169

plain	0.31 177	0.20 227	0.50 377	0.39 248	0.29 401	0.27 90	0.30 217	0.44 136	0.35 144	0.31 122	0.66 257	0.30 116	0.31 218	0.65 354	0.31 239	0.17 313	0.13 315	0.20 370	0.15 263	0.17 311	0.12 169

MaDis-Stereo	0.26 124	0.18 152	0.36 178	0.36 172	0.26 319	0.27 90	0.27 172	0.43 129	0.35 144	0.27 98	0.26 76	0.41 200	0.28 176	0.40 117	0.28 209	0.16 270	0.14 351	0.16 212	0.13 205	0.14 182	0.12 169

IGEV_Zeroshot_test	0.34 200	0.18 152	0.67 469	0.39 248	0.28 374	0.30 148	0.25 143	0.74 325	0.31 106	0.62 264	0.57 229	0.54 268	0.25 133	0.53 229	0.27 188	0.14 139	0.10 67	0.15 184	0.14 236	0.14 182	0.12 169

MSKI-zero shot	0.32 183	0.17 125	0.34 161	0.39 248	0.21 150	0.32 188	0.22 100	0.61 219	0.43 201	0.52 231	0.64 247	0.61 315	0.20 73	0.74 418	0.25 140	0.14 139	0.10 67	0.14 142	0.10 103	0.12 101	0.12 169

UniTT-Stereo	0.27 136	0.17 125	0.37 194	0.40 286	0.27 350	0.30 148	0.28 191	0.39 89	0.31 106	0.29 110	0.46 176	0.27 95	0.25 133	0.47 182	0.34 276	0.17 313	0.13 315	0.13 109	0.12 171	0.14 182	0.12 169

Any-RAFT	0.35 216	0.16 97	0.30 103	0.34 116	0.21 150	0.52 331	0.22 100	0.88 386	0.73 326	0.53 234	0.73 275	0.64 330	0.28 176	0.46 175	0.24 120	0.15 212	0.10 67	0.13 109	0.10 103	0.13 137	0.12 169

RAFT-Test	0.34 200	0.18 152	0.37 194	0.38 219	0.23 214	0.50 323	0.23 118	0.69 284	0.40 187	0.60 254	0.85 352	0.61 315	0.28 176	0.46 175	0.27 188	0.14 139	0.11 171	0.14 142	0.11 140	0.13 137	0.12 169

HH	0.35 216	0.20 227	0.47 332	0.40 286	0.25 275	0.33 197	0.31 243	0.76 339	0.38 175	0.43 197	0.57 229	0.79 412	0.44 313	0.71 400	0.25 140	0.15 212	0.11 171	0.15 184	0.14 236	0.14 182	0.12 169

HanStereo	0.35 216	0.20 227	0.47 332	0.40 286	0.25 275	0.33 197	0.31 243	0.76 339	0.38 175	0.43 197	0.57 229	0.79 412	0.44 313	0.71 400	0.25 140	0.15 212	0.11 171	0.15 184	0.14 236	0.14 182	0.12 169

ADStereo(finetuned)	0.37 251	0.16 97	0.49 364	0.34 116	0.19 68	0.30 148	0.30 217	0.68 276	0.91 445	0.70 329	0.77 296	0.43 218	0.69 460	0.45 160	0.33 261	0.14 139	0.10 67	0.14 142	0.11 140	0.13 137	0.12 169

raft_robust	0.41 305	0.23 324	0.36 178	0.42 360	0.21 150	0.40 259	0.33 274	0.79 352	0.98 477	0.79 383	0.87 363	0.39 182	0.33 235	0.84 464	0.29 226	0.13 88	0.12 238	0.16 212	0.17 345	0.15 232	0.12 169

IPLG	0.39 282	0.20 227	0.59 428	0.40 286	0.24 243	0.54 345	0.27 172	0.75 332	0.63 276	0.84 426	0.81 327	0.32 129	0.32 223	0.60 306	0.45 385	0.13 88	0.11 171	0.16 212	0.13 205	0.13 137	0.12 169

AAGNet	1.43 599	0.20 227	0.48 352	0.44 400	0.25 275	0.29 132	0.31 243	0.65 247	0.68 299	0.97 500	0.86 355	0.67 355	0.62 417	0.64 347	20.63 652	0.16 270	0.11 171	0.19 340	0.15 263	0.19 369	0.12 169

STrans-v2	0.46 349	0.20 227	0.48 352	0.40 286	0.24 243	0.55 350	0.50 478	1.07 462	0.73 326	0.65 292	1.05 450	0.72 377	0.69 460	0.72 405	0.33 261	0.14 139	0.10 67	0.17 252	0.14 236	0.13 137	0.12 169

OMP-Stereo	0.42 312	0.22 303	0.46 320	0.52 517	0.24 243	0.36 227	0.25 143	0.71 307	0.78 361	0.77 375	0.64 247	0.89 451	0.39 283	0.91 496	0.35 293	0.15 212	0.12 238	0.20 370	0.15 263	0.15 232	0.12 169

CroCo-Stereo	0.26 124	0.22 303	0.36 178	0.48 460	0.22 174	0.20 10	0.29 201	0.51 164	0.44 207	0.28 103	0.23 40	0.42 210	0.26 150	0.29 11	0.26 169	0.15 212	0.13 315	0.13 109	0.11 140	0.16 276	0.12 169
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
RAFT	0.45 339	0.22 303	0.45 303	0.47 453	0.26 319	0.54 345	0.47 459	0.66 256	0.58 260	0.80 385	0.82 331	0.94 467	0.57 385	0.75 424	0.34 276	0.17 313	0.15 383	0.22 427	0.20 427	0.16 276	0.12 169

iRaftStereo_RVC	0.32 183	0.19 190	0.37 194	0.39 248	0.22 174	0.31 169	0.29 201	0.68 276	0.51 235	0.49 219	0.66 257	0.37 169	0.23 113	0.45 160	0.33 261	0.14 139	0.10 67	0.18 300	0.17 345	0.15 232	0.12 169

raft+_RVC	0.38 266	0.19 190	0.35 171	0.37 189	0.25 275	0.45 302	0.37 348	0.78 348	0.89 435	0.51 225	0.78 307	0.50 252	0.29 192	0.53 229	0.40 347	0.15 212	0.12 238	0.17 252	0.15 263	0.14 182	0.12 169

DCANet	0.36 234	0.16 97	0.41 247	0.34 116	0.19 68	0.30 148	0.30 217	0.68 276	0.91 445	0.70 329	0.77 296	0.43 218	0.57 385	0.45 160	0.34 276	0.14 139	0.10 67	0.14 142	0.11 140	0.13 137	0.12 169

EAI-Stereo	0.34 200	0.19 190	0.44 291	0.39 248	0.21 150	0.31 169	0.30 217	1.15 499	0.30 101	0.49 219	0.75 286	0.36 167	0.28 176	0.62 322	0.27 188	0.14 139	0.11 171	0.14 142	0.13 205	0.13 137	0.12 169

Gwc-CoAtRS	0.34 200	0.17 125	0.44 291	0.39 248	0.23 214	0.34 208	0.22 100	0.70 299	0.75 336	0.60 254	0.59 235	0.58 289	0.29 192	0.45 160	0.26 169	0.14 139	0.11 171	0.14 142	0.12 171	0.12 101	0.12 169

HITNet	0.41 305	0.26 405	0.45 303	0.33 99	0.17 26	0.63 412	0.30 217	0.93 402	0.64 283	0.71 336	0.82 331	0.64 330	0.52 354	0.59 300	0.43 360	0.14 139	0.10 67	0.15 184	0.13 205	0.19 369	0.12 169
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
MLCV	0.47 365	0.24 361	0.61 435	0.37 189	0.17 26	0.61 395	0.33 274	0.80 355	0.87 417	0.94 487	1.13 480	0.72 377	0.43 303	0.89 487	0.51 420	0.13 88	0.10 67	0.13 109	0.11 140	0.14 182	0.12 169

xyz-stereo-finetune2	0.36 234	0.19 190	0.38 206	0.32 82	0.19 68	0.82 492	0.29 201	0.52 173	0.32 119	0.51 225	0.78 307	0.43 218	0.45 318	0.69 389	0.44 376	0.13 88	0.12 238	0.17 252	0.13 205	0.12 101	0.13 212

MM-Stereo_test3	0.34 200	0.19 190	0.31 115	0.41 320	0.25 275	0.35 217	0.44 445	0.72 312	0.92 450	0.46 209	0.52 210	0.41 200	0.29 192	0.44 156	0.28 209	0.16 270	0.15 383	0.17 252	0.13 205	0.14 182	0.13 212

AIO-test2	0.39 282	0.21 264	0.41 247	0.47 453	0.25 275	0.45 302	0.35 311	0.77 342	1.27 565	0.36 155	0.87 363	0.37 169	0.30 210	0.47 182	0.27 188	0.15 212	0.13 315	0.21 412	0.23 484	0.15 232	0.13 212

PAM_32	0.46 349	0.19 190	0.67 469	0.39 248	0.24 243	0.75 462	0.27 172	0.95 414	0.34 130	0.68 314	0.44 167	1.91 596	0.65 440	0.62 322	0.26 169	0.15 212	0.10 67	0.16 212	0.15 263	0.14 182	0.13 212

PAM	0.46 349	0.19 190	0.70 484	0.40 286	0.26 319	0.75 462	0.33 274	0.85 370	0.34 130	0.70 329	0.46 176	1.83 591	0.63 423	0.61 314	0.26 169	0.15 212	0.10 67	0.16 212	0.14 236	0.14 182	0.13 212

UGAM-zero	0.46 349	0.19 190	0.62 438	0.37 189	0.23 214	0.34 208	0.21 88	1.15 499	0.39 185	0.66 305	0.61 240	1.70 588	0.91 537	0.75 424	0.25 140	0.14 139	0.11 171	0.15 184	0.12 171	0.13 137	0.13 212

UGAM	0.52 428	0.22 303	0.46 320	0.45 423	0.25 275	0.41 274	0.52 496	0.62 225	1.16 540	0.76 369	1.13 480	1.32 551	0.57 385	1.00 518	0.53 430	0.17 313	0.14 351	0.25 479	0.21 450	0.15 232	0.13 212

rvit_stereo_0081	0.32 183	0.24 361	0.47 332	0.43 381	0.26 319	0.30 148	0.37 348	0.42 115	0.55 250	0.36 155	0.40 157	0.39 182	0.35 246	0.43 144	0.33 261	0.22 445	0.16 419	0.19 340	0.16 295	0.19 369	0.13 212

model_zeroshot	0.33 194	0.18 152	0.48 352	0.39 248	0.28 374	0.45 302	0.25 143	0.63 233	0.45 216	0.61 262	0.50 192	0.51 256	0.25 133	0.45 160	0.26 169	0.16 270	0.13 315	0.15 184	0.14 236	0.13 137	0.13 212

rvit_stereo_0082	0.32 183	0.24 361	0.47 332	0.43 381	0.26 319	0.30 148	0.37 348	0.42 115	0.55 250	0.36 155	0.40 157	0.39 182	0.35 246	0.43 144	0.33 261	0.22 445	0.16 419	0.19 340	0.16 295	0.19 369	0.13 212

testlalala2	0.36 234	0.18 152	0.45 303	0.89 600	0.53 570	0.44 292	0.26 156	0.61 219	0.49 229	0.68 314	0.56 225	0.44 225	0.24 124	0.34 70	0.31 239	0.15 212	0.12 238	0.14 142	0.10 103	0.13 137	0.13 212

H2IRNET	0.37 251	0.20 227	0.33 144	0.38 219	0.25 275	0.27 90	0.23 118	0.59 203	0.72 319	0.39 179	0.90 379	0.74 394	0.55 376	0.52 220	0.43 360	0.15 212	0.13 315	0.18 300	0.20 427	0.16 276	0.13 212

MGS-Stereo	0.28 143	0.19 190	0.40 237	0.36 172	0.23 214	0.37 234	0.30 217	0.39 89	0.44 207	0.31 122	0.51 201	0.40 194	0.24 124	0.43 144	0.26 169	0.15 212	0.12 238	0.15 184	0.13 205	0.14 182	0.13 212

IGEV++	0.24 103	0.17 125	0.31 115	0.38 219	0.22 174	0.24 43	0.22 100	0.50 162	0.23 42	0.28 103	0.35 140	0.30 116	0.22 100	0.31 31	0.28 209	0.14 139	0.10 67	0.13 109	0.10 103	0.13 137	0.13 212

testlalala_base	0.46 349	0.25 386	0.41 247	0.46 444	0.33 467	0.58 374	0.25 143	0.57 192	0.34 130	0.51 225	0.56 225	0.46 235	0.30 210	0.43 144	0.31 239	1.47 629	0.11 171	0.14 142	0.09 10	1.59 618	0.13 212

LL-Strereo2	0.35 216	0.24 361	0.48 352	0.41 320	0.26 319	0.35 217	0.24 135	0.67 266	0.44 207	0.54 238	0.51 201	0.66 348	0.25 133	0.66 362	0.30 232	0.14 139	0.12 238	0.23 449	0.20 427	0.18 335	0.13 212

DCRE	0.37 251	0.18 152	0.46 320	0.45 423	0.32 456	0.42 281	0.37 348	0.63 233	0.51 235	0.47 214	0.94 390	0.56 276	0.36 264	0.52 220	0.32 249	0.14 139	0.13 315	0.15 184	0.14 236	0.14 182	0.13 212

Selective-RAFT	0.35 216	0.23 324	0.51 390	0.44 400	0.21 150	0.64 419	0.27 172	0.59 203	0.63 276	0.40 185	0.38 152	0.55 273	0.40 289	0.57 265	0.35 293	0.13 88	0.11 171	0.14 142	0.12 171	0.16 276	0.13 212

ProNet	0.29 154	0.21 264	0.38 206	0.35 152	0.24 243	0.32 188	0.43 436	0.57 192	0.37 168	0.33 140	0.30 111	0.32 129	0.28 176	0.57 265	0.26 169	0.13 88	0.11 171	0.16 212	0.13 205	0.13 137	0.13 212

TestStereo1	0.43 322	0.23 324	0.41 247	0.51 505	0.24 243	0.34 208	0.40 404	0.77 342	0.90 438	0.68 314	0.96 403	0.48 243	0.46 323	0.91 496	0.32 249	0.16 270	0.13 315	0.18 300	0.15 263	0.14 182	0.13 212

DCANet-4	0.36 234	0.20 227	0.48 352	0.34 116	0.19 68	0.29 132	0.30 217	0.66 256	0.92 450	0.69 323	0.78 307	0.40 194	0.47 327	0.45 160	0.34 276	0.14 139	0.10 67	0.14 142	0.11 140	0.11 62	0.13 212

fff	0.37 251	0.16 97	0.41 247	0.34 116	0.19 68	0.29 132	0.30 217	0.69 284	1.06 517	0.69 323	0.78 307	0.42 210	0.63 423	0.46 175	0.34 276	0.14 139	0.10 67	0.14 142	0.11 140	0.11 62	0.13 212

SA-5K	0.43 322	0.23 324	0.41 247	0.51 505	0.24 243	0.34 208	0.40 404	0.77 342	0.90 438	0.68 314	0.96 403	0.48 243	0.46 323	0.91 496	0.32 249	0.16 270	0.13 315	0.18 300	0.15 263	0.14 182	0.13 212

Sa-1000	0.48 377	0.24 361	0.41 247	0.45 423	0.25 275	0.59 387	0.34 287	0.81 359	0.93 456	0.82 407	1.50 558	0.53 264	0.45 318	0.92 499	0.30 232	0.15 212	0.12 238	0.21 412	0.19 402	0.15 232	0.13 212

SA	0.44 329	0.25 386	0.46 320	0.46 444	0.24 243	0.43 284	0.36 333	0.75 332	0.96 470	0.59 250	1.03 440	0.48 243	0.52 354	0.94 512	0.32 249	0.16 270	0.12 238	0.21 412	0.19 402	0.15 232	0.13 212

iRaft-Stereo_20w	0.39 282	0.19 190	0.57 423	0.37 189	0.27 350	0.31 169	0.24 135	1.44 582	0.29 95	0.69 323	0.53 214	0.60 310	0.42 297	0.83 459	0.27 188	0.14 139	0.11 171	0.14 142	0.13 205	0.15 232	0.13 212

GLC_STEREO	0.29 154	0.19 190	0.27 71	0.44 400	0.19 68	0.31 169	0.26 156	0.47 147	0.43 201	0.37 162	0.47 182	0.41 200	0.23 113	0.50 206	0.34 276	0.14 139	0.18 459	0.19 340	0.16 295	0.16 276	0.13 212

MIPNet	0.37 251	0.21 264	0.59 428	0.39 248	0.25 275	0.50 323	0.28 191	0.77 342	0.70 307	0.65 292	0.60 237	0.40 194	0.49 336	0.44 156	0.37 325	0.14 139	0.11 171	0.16 212	0.13 205	0.14 182	0.13 212

IPLGR	0.39 282	0.21 264	0.63 448	0.39 248	0.22 174	0.49 320	0.29 201	0.76 339	0.74 333	0.78 379	0.77 296	0.44 225	0.42 297	0.47 182	0.38 334	0.13 88	0.12 238	0.16 212	0.14 236	0.15 232	0.13 212

TransformOpticalFlow	0.44 329	0.20 227	0.47 332	0.41 320	0.23 214	0.37 234	0.47 459	0.94 407	0.76 344	0.65 292	1.14 485	0.73 388	0.56 383	0.76 428	0.32 249	0.15 212	0.10 67	0.17 252	0.15 263	0.14 182	0.13 212

PFNet	0.42 312	0.18 152	0.58 427	0.43 381	0.24 243	0.43 284	0.32 264	0.74 325	0.78 361	1.00 513	0.74 284	0.68 356	0.39 283	0.72 405	0.37 325	0.16 270	0.10 67	0.20 370	0.15 263	0.16 276	0.13 212

RAFT-RH_RVC	0.56 459	0.17 125	0.41 247	0.37 189	0.23 214	0.57 368	0.24 135	0.60 213	0.70 307	1.19 559	3.94 630	0.56 276	0.38 272	0.65 354	0.36 309	0.13 88	0.11 171	0.20 370	0.14 236	0.12 101	0.13 212

RAFT-345	0.40 294	0.18 152	0.40 237	0.38 219	0.22 174	0.33 197	0.26 156	0.61 219	0.51 235	0.74 360	1.79 578	0.45 227	0.33 235	0.66 362	0.36 309	0.14 139	0.11 171	0.18 300	0.14 236	0.13 137	0.13 212

TestStereo	0.38 266	0.31 462	0.40 237	0.45 423	0.20 113	0.40 259	0.37 348	0.66 256	0.65 288	0.53 234	0.78 307	0.47 238	0.40 289	0.55 241	0.37 325	0.18 347	0.13 315	0.20 370	0.15 263	0.22 431	0.13 212

raftrobust	0.34 200	0.19 190	0.36 178	0.41 320	0.27 350	0.30 148	0.25 143	0.71 307	0.63 276	0.58 248	0.55 222	0.45 227	0.46 323	0.51 213	0.29 226	0.16 270	0.12 238	0.14 142	0.12 171	0.12 101	0.13 212

RALAANet	0.38 266	0.23 324	0.48 352	0.42 360	0.29 401	0.35 217	0.25 143	0.86 374	0.64 283	0.67 308	0.65 250	0.60 310	0.29 192	0.60 306	0.34 276	0.15 212	0.12 238	0.17 252	0.15 263	0.21 409	0.13 212

csc	0.37 251	0.16 97	0.41 247	0.34 116	0.19 68	0.29 132	0.30 217	0.69 284	1.06 517	0.69 323	0.78 307	0.42 210	0.63 423	0.46 175	0.34 276	0.14 139	0.10 67	0.14 142	0.11 140	0.11 62	0.13 212

cscssc	0.37 251	0.16 97	0.41 247	0.34 116	0.19 68	0.29 132	0.30 217	0.69 284	1.06 517	0.69 323	0.78 307	0.42 210	0.63 423	0.46 175	0.34 276	0.14 139	0.10 67	0.14 142	0.11 140	0.11 62	0.13 212

111	0.40 294	0.17 125	0.41 247	0.34 116	0.19 68	0.52 331	0.28 191	0.74 325	1.16 540	0.50 222	0.91 382	0.63 323	0.48 332	0.61 314	0.35 293	0.14 139	0.10 67	0.14 142	0.12 171	0.13 137	0.13 212

test_xeample3	0.29 154	0.21 264	0.41 247	0.35 152	0.26 319	0.35 217	0.32 264	0.56 187	0.36 152	0.43 197	0.32 123	0.34 147	0.28 176	0.54 236	0.23 107	0.14 139	0.11 171	0.16 212	0.12 171	0.14 182	0.13 212

ARAFT	0.47 365	0.24 361	0.79 518	0.42 360	0.25 275	0.55 350	0.55 509	0.75 332	0.81 380	0.89 459	0.75 286	0.73 388	0.47 327	0.88 481	0.37 325	0.15 212	0.12 238	0.23 449	0.22 468	0.14 182	0.13 212

R-Stereo Train	0.39 282	0.18 152	0.42 268	0.42 360	0.26 319	0.40 259	0.32 264	0.72 312	0.34 130	0.89 459	1.28 518	0.57 281	0.35 246	0.42 135	0.32 249	0.15 212	0.12 238	0.14 142	0.12 171	0.14 182	0.13 212

RAFT-Stereo	0.39 282	0.18 152	0.42 268	0.42 360	0.26 319	0.40 259	0.32 264	0.72 312	0.34 130	0.89 459	1.28 518	0.57 281	0.35 246	0.42 135	0.32 249	0.15 212	0.12 238	0.14 142	0.12 171	0.14 182	0.13 212
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RASNet	0.53 434	0.22 303	0.52 395	0.38 219	0.22 174	0.68 436	0.38 370	0.97 421	0.88 422	0.73 355	1.04 446	1.03 493	0.92 542	0.90 489	0.86 514	0.16 270	0.14 351	0.14 142	0.17 345	0.15 232	0.13 212

Replicate-Monster	0.26 124	0.15 79	1.07 553	0.30 13	0.17 26	0.38 247	0.19 34	0.43 129	0.39 185	0.23 64	0.21 23	0.23 52	0.21 86	0.45 160	0.19 5	0.11 32	0.09 25	0.12 69	0.09 10	0.09 1	0.14 256

tt45	0.27 136	0.17 125	0.34 161	0.35 152	0.23 214	0.38 247	0.28 191	0.46 144	0.28 82	0.40 185	0.27 85	0.38 177	0.25 133	0.57 265	0.26 169	0.13 88	0.11 171	0.16 212	0.13 205	0.12 101	0.14 256

999	0.27 136	0.16 97	0.35 171	0.36 172	0.24 243	0.31 169	0.27 172	0.49 154	0.38 175	0.26 85	0.30 111	0.39 182	0.23 113	0.63 333	0.25 140	0.13 88	0.10 67	0.14 142	0.12 171	0.12 101	0.14 256

rvit_stereo_0083	0.34 200	0.24 361	0.50 377	0.44 400	0.27 350	0.34 208	0.35 311	0.45 141	0.62 265	0.37 162	0.47 182	0.42 210	0.35 246	0.40 117	0.36 309	0.22 445	0.20 485	0.20 370	0.17 345	0.20 385	0.14 256

rvit_stereo_ft	0.33 194	0.25 386	0.47 332	0.52 517	0.32 456	0.33 197	0.47 459	0.49 154	0.50 233	0.34 144	0.41 160	0.41 200	0.32 223	0.48 193	0.34 276	0.22 445	0.14 351	0.19 340	0.18 372	0.19 369	0.14 256

tta	0.51 419	0.23 324	0.62 438	0.34 116	0.20 113	0.62 403	0.34 287	1.21 523	1.02 495	0.81 398	1.01 427	0.71 368	0.65 440	0.84 464	0.55 440	0.19 379	0.15 383	0.18 300	0.16 295	0.15 232	0.14 256

qqq1	0.49 396	0.23 324	0.62 438	0.34 116	0.20 113	0.62 403	0.34 287	1.21 523	1.02 495	0.81 398	1.01 427	0.71 368	0.65 440	0.84 464	0.34 276	0.19 379	0.15 383	0.14 142	0.12 171	0.15 232	0.14 256

fff1	0.49 396	0.23 324	0.62 438	0.34 116	0.20 113	0.62 403	0.34 287	1.21 523	1.02 495	0.81 398	1.01 427	0.71 368	0.65 440	0.84 464	0.34 276	0.19 379	0.15 383	0.14 142	0.12 171	0.15 232	0.14 256

CoDeX	0.47 365	0.20 227	0.49 364	0.42 360	0.25 275	0.75 462	0.36 333	1.27 551	0.80 372	0.82 407	0.96 403	0.62 321	0.57 385	0.60 306	0.36 309	0.17 313	0.12 238	0.17 252	0.15 263	0.16 276	0.14 256

rrr	0.29 154	0.22 303	0.41 247	0.35 152	0.27 350	0.37 234	0.32 264	0.52 173	0.42 199	0.38 171	0.30 111	0.35 156	0.27 161	0.51 213	0.22 67	0.15 212	0.12 238	0.16 212	0.13 205	0.13 137	0.14 256

MIF-Stereo (partial)	0.31 177	0.18 152	0.37 194	0.41 320	0.31 440	0.28 117	0.23 118	0.47 147	0.42 199	0.31 122	0.63 244	0.36 167	0.35 246	0.57 265	0.31 239	0.17 313	0.13 315	0.19 340	0.17 345	0.18 335	0.14 256

anonymousdsp2	0.35 216	0.20 227	0.43 279	0.37 189	0.24 243	0.48 315	0.31 243	0.86 374	0.65 288	0.55 240	0.50 192	0.50 252	0.34 243	0.56 252	0.31 239	0.14 139	0.10 67	0.14 142	0.10 103	0.16 276	0.14 256

anonymousa	0.49 396	0.20 227	0.42 268	0.38 219	0.23 214	0.91 507	0.35 311	0.75 332	0.62 265	0.85 430	1.54 563	1.06 501	0.66 447	0.51 213	0.43 360	0.16 270	0.13 315	0.19 340	0.21 450	0.16 276	0.14 256

RAFT+CT+SA	0.39 282	0.23 324	0.36 178	0.51 505	0.27 350	0.29 132	0.46 452	0.75 332	0.80 372	0.51 225	0.89 375	0.41 200	0.40 289	0.78 439	0.32 249	0.14 139	0.11 171	0.18 300	0.18 372	0.15 232	0.14 256

CIPLG	0.41 305	0.21 264	0.63 448	0.45 423	0.33 467	0.52 331	0.33 274	0.65 247	0.60 263	0.82 407	0.96 403	0.46 235	0.32 223	0.55 241	0.44 376	0.16 270	0.12 238	0.15 184	0.14 236	0.13 137	0.14 256

IPLGR_C	0.40 294	0.21 264	0.64 453	0.45 423	0.33 467	0.52 331	0.34 287	0.66 256	0.62 265	0.82 407	0.92 386	0.45 227	0.32 223	0.52 220	0.46 395	0.17 313	0.12 238	0.15 184	0.14 236	0.13 137	0.14 256

ACRE	0.40 294	0.21 264	0.65 459	0.45 423	0.33 467	0.51 327	0.33 274	0.66 256	0.63 276	0.80 385	0.92 386	0.45 227	0.32 223	0.52 220	0.45 385	0.16 270	0.12 238	0.15 184	0.14 236	0.13 137	0.14 256

CrosDoStereo	0.50 412	0.18 152	0.45 303	0.38 219	0.24 243	0.40 259	1.18 606	0.67 266	0.86 408	0.94 487	1.37 535	0.63 323	0.77 501	0.65 354	0.45 385	0.15 212	0.12 238	0.17 252	0.18 372	0.14 182	0.14 256

NRIStereo	0.36 234	0.20 227	0.45 303	0.41 320	0.23 214	0.34 208	0.26 156	0.65 247	0.55 250	0.64 283	0.63 244	0.56 276	0.37 268	0.65 354	0.37 325	0.15 212	0.11 171	0.18 300	0.15 263	0.17 311	0.14 256

DeepStereo_LL	0.50 412	0.18 152	0.45 303	0.38 219	0.24 243	0.40 259	1.18 606	0.67 266	0.86 408	0.94 487	1.37 535	0.63 323	0.77 501	0.65 354	0.45 385	0.15 212	0.12 238	0.17 252	0.18 372	0.14 182	0.14 256

RAFT_R40	0.40 294	0.19 190	0.44 291	0.43 381	0.25 275	0.23 27	0.26 156	0.67 266	0.67 294	0.98 505	0.78 307	0.72 377	0.43 303	0.76 428	0.35 293	0.16 270	0.11 171	0.20 370	0.16 295	0.18 335	0.14 256

IRAFT_RVC	0.42 312	0.20 227	0.48 352	0.44 400	0.24 243	0.27 90	0.54 505	0.74 325	0.77 351	0.76 369	0.80 320	0.73 388	0.51 352	0.70 395	0.36 309	0.17 313	0.10 67	0.21 412	0.16 295	0.16 276	0.14 256

rafts_anoy	0.37 251	0.21 264	0.36 178	0.41 320	0.26 319	0.30 148	0.33 274	0.67 266	0.90 438	0.58 248	0.66 257	0.45 227	0.33 235	0.47 182	0.39 340	0.16 270	0.11 171	0.21 412	0.23 484	0.17 311	0.14 256

TANstereo	0.30 171	0.15 79	0.31 115	0.30 13	0.17 26	0.55 350	0.23 118	0.44 136	0.55 250	0.59 250	0.68 264	0.37 169	0.26 150	0.35 80	0.27 188	0.15 212	0.16 419	0.12 69	0.10 103	0.13 137	0.14 256

G2L-Stereo_test	0.48 377	0.20 227	0.40 237	0.34 116	0.23 214	0.57 368	0.58 519	1.10 472	0.77 351	0.86 437	0.94 390	0.95 469	0.54 370	0.68 383	0.60 453	0.16 270	0.12 238	0.14 142	0.12 171	0.15 232	0.15 280

HI	0.45 339	0.21 264	0.36 178	0.34 116	0.35 483	0.28 117	0.31 243	0.72 312	0.46 220	0.87 445	1.13 480	1.09 512	0.76 494	0.69 389	0.56 442	0.12 48	0.10 67	0.17 252	0.17 345	0.17 311	0.15 280

CoSv	0.45 339	0.21 264	0.36 178	0.34 116	0.35 483	0.28 117	0.31 243	0.72 312	0.46 220	0.87 445	1.13 480	1.09 512	0.76 494	0.69 389	0.56 442	0.12 48	0.10 67	0.17 252	0.17 345	0.17 311	0.15 280

IGEV-RUCA	0.25 113	0.16 97	0.34 161	0.39 248	0.27 350	0.33 197	0.20 63	0.38 82	0.36 152	0.26 85	0.31 121	0.25 76	0.21 86	0.48 193	0.24 120	0.20 402	0.11 171	0.13 109	0.10 103	0.17 311	0.15 280

rvit_stereo_0081_aga	0.31 177	0.28 436	0.44 291	0.42 360	0.29 401	0.34 208	0.31 243	0.44 136	0.40 187	0.39 179	0.44 167	0.40 194	0.32 223	0.42 135	0.29 226	0.23 462	0.17 441	0.19 340	0.16 295	0.20 385	0.15 280

rvit_stereo_0080	0.31 177	0.25 386	0.40 237	0.39 248	0.28 374	0.27 90	0.46 452	0.49 154	0.44 207	0.35 151	0.42 163	0.40 194	0.28 176	0.41 125	0.33 261	0.22 445	0.17 441	0.17 252	0.16 295	0.22 431	0.15 280

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 200	0.27 422	0.45 303	0.36 172	0.25 275	0.48 315	0.30 217	0.58 198	0.90 438	0.42 194	0.36 145	0.30 116	0.29 192	0.49 198	0.30 232	0.16 270	0.14 351	0.18 300	0.15 263	0.18 335	0.15 280

MyStereo06	0.38 266	0.21 264	0.61 435	0.41 320	0.28 374	0.41 274	0.50 478	0.95 414	0.35 144	0.62 264	0.54 216	0.76 402	0.27 161	0.50 206	0.29 226	0.14 139	0.13 315	0.18 300	0.17 345	0.17 311	0.15 280

MyStereo05	0.44 329	0.21 264	0.45 303	0.41 320	0.28 374	0.41 274	0.50 478	0.93 402	1.09 528	0.76 369	0.61 240	0.51 256	0.57 385	0.73 411	0.42 355	0.14 139	0.13 315	0.18 300	0.17 345	0.17 311	0.15 280

cc1	0.37 251	0.23 324	0.33 144	0.41 320	0.22 174	0.55 350	0.38 370	0.67 266	1.06 517	0.41 189	0.50 192	0.34 147	0.49 336	0.57 265	0.25 140	0.16 270	0.10 67	0.19 340	0.13 205	0.16 276	0.15 280

ff7	0.29 154	0.21 264	0.38 206	0.36 172	0.26 319	0.31 169	0.35 311	0.62 225	0.34 130	0.38 171	0.33 125	0.32 129	0.29 192	0.58 285	0.25 140	0.14 139	0.10 67	0.17 252	0.12 171	0.14 182	0.15 280

IGEVStereo-DCA	0.29 154	0.22 303	0.38 206	0.35 152	0.27 350	0.37 234	0.35 311	0.62 225	0.34 130	0.38 171	0.30 111	0.35 156	0.27 161	0.51 213	0.22 67	0.15 212	0.12 238	0.16 212	0.12 171	0.13 137	0.15 280

ffff	0.29 154	0.21 264	0.38 206	0.36 172	0.26 319	0.31 169	0.35 311	0.62 225	0.34 130	0.38 171	0.33 125	0.32 129	0.29 192	0.58 285	0.25 140	0.14 139	0.10 67	0.17 252	0.12 171	0.14 182	0.15 280

11t	0.29 154	0.21 264	0.38 206	0.36 172	0.26 319	0.31 169	0.35 311	0.62 225	0.34 130	0.38 171	0.33 125	0.32 129	0.29 192	0.58 285	0.25 140	0.14 139	0.10 67	0.17 252	0.12 171	0.14 182	0.15 280

whm_eth	0.31 177	0.25 386	0.40 237	0.39 248	0.28 374	0.27 90	0.46 452	0.49 154	0.44 207	0.35 151	0.42 163	0.40 194	0.28 176	0.41 125	0.33 261	0.22 445	0.17 441	0.17 252	0.16 295	0.22 431	0.15 280

CAS	0.34 200	0.13 7	0.25 41	1.28 615	0.30 418	0.46 307	0.38 370	0.48 151	0.47 225	0.34 144	0.52 210	0.24 65	0.19 56	0.29 11	0.27 188	0.69 606	0.08 2	0.12 69	0.08 1	0.12 101	0.15 280

anonymousdsp	0.29 154	0.21 264	0.38 206	0.37 189	0.25 275	0.30 148	0.35 311	0.63 233	0.35 144	0.39 179	0.33 125	0.33 142	0.28 176	0.59 300	0.25 140	0.14 139	0.10 67	0.17 252	0.12 171	0.14 182	0.15 280

CroCo-Stereo Lap2	0.28 143	0.24 361	0.39 225	0.50 489	0.29 401	0.20 10	0.31 243	0.49 154	0.38 175	0.24 74	0.27 85	0.46 235	0.31 218	0.39 109	0.30 232	0.14 139	0.15 383	0.16 212	0.13 205	0.16 276	0.15 280

ccc-4	0.29 154	0.21 264	0.38 206	0.36 172	0.26 319	0.31 169	0.35 311	0.62 225	0.34 130	0.38 171	0.33 125	0.32 129	0.29 192	0.58 285	0.25 140	0.14 139	0.10 67	0.17 252	0.12 171	0.14 182	0.15 280

IER	0.46 349	0.23 324	0.50 377	0.38 219	0.28 374	0.69 438	0.35 311	0.80 355	0.66 291	0.83 419	0.94 390	0.75 396	0.77 501	0.60 306	0.42 355	0.17 313	0.14 351	0.17 252	0.17 345	0.17 311	0.15 280

IGEV-Stereo	0.29 154	0.21 264	0.38 206	0.37 189	0.25 275	0.30 148	0.35 311	0.63 233	0.35 144	0.39 179	0.33 125	0.33 142	0.28 176	0.59 300	0.25 140	0.14 139	0.10 67	0.17 252	0.12 171	0.14 182	0.15 280
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	0.45 339	0.21 264	0.48 352	0.42 360	0.28 374	0.31 169	0.54 505	0.63 233	0.62 265	0.62 264	0.89 375	1.01 486	0.69 460	0.75 424	0.66 471	0.13 88	0.12 238	0.17 252	0.15 263	0.14 182	0.15 280

Patchmatch Stereo++	0.35 216	0.23 324	0.47 332	0.41 320	0.22 174	0.24 43	0.22 100	0.59 203	0.36 152	0.63 273	0.73 275	0.58 289	0.38 272	0.58 285	0.36 309	0.18 347	0.12 238	0.20 370	0.16 295	0.20 385	0.15 280
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	0.35 216	0.23 324	0.47 332	0.41 320	0.22 174	0.24 43	0.31 243	0.59 203	0.36 152	0.63 273	0.73 275	0.58 289	0.38 272	0.56 252	0.35 293	0.18 347	0.12 238	0.20 370	0.16 295	0.20 385	0.15 280

ROB_FTStereo_v2	0.35 216	0.23 324	0.47 332	0.41 320	0.22 174	0.24 43	0.31 243	0.59 203	0.36 152	0.63 273	0.73 275	0.57 281	0.38 272	0.57 265	0.36 309	0.18 347	0.12 238	0.20 370	0.16 295	0.20 385	0.15 280

ROB_FTStereo	0.35 216	0.23 324	0.47 332	0.41 320	0.22 174	0.25 60	0.21 88	0.59 203	0.36 152	0.63 273	0.73 275	0.58 289	0.38 272	0.57 265	0.35 293	0.18 347	0.12 238	0.20 370	0.16 295	0.20 385	0.15 280

HUI-Stereo	0.35 216	0.23 324	0.47 332	0.41 320	0.22 174	0.24 43	0.22 100	0.60 213	0.36 152	0.63 273	0.73 275	0.58 289	0.38 272	0.50 206	0.35 293	0.18 347	0.12 238	0.20 370	0.16 295	0.20 385	0.15 280

DEmStereo	0.48 377	0.17 125	0.50 377	0.38 219	0.25 275	0.59 387	0.34 287	0.63 233	0.74 333	0.89 459	1.66 570	0.58 289	1.06 565	0.60 306	0.42 355	0.14 139	0.11 171	0.16 212	0.16 295	0.14 182	0.15 280

SST-Stereo	0.40 294	0.19 190	0.45 303	0.42 360	0.25 275	0.25 60	0.21 88	0.66 256	0.47 225	1.08 543	0.79 317	0.72 377	0.43 303	0.77 435	0.35 293	0.16 270	0.11 171	0.20 370	0.16 295	0.19 369	0.15 280

THIR-Stereo	0.50 412	0.18 152	0.45 303	0.38 219	0.23 214	0.75 462	0.67 541	0.66 256	0.87 417	1.02 521	1.40 541	0.72 377	0.76 494	0.62 322	0.42 355	0.15 212	0.11 171	0.17 252	0.18 372	0.14 182	0.15 280

DRaft	0.49 396	0.17 125	0.47 332	0.37 189	0.25 275	0.58 374	0.40 404	0.65 247	0.85 403	1.02 521	1.75 577	0.50 252	0.82 517	0.63 333	0.40 347	0.13 88	0.11 171	0.16 212	0.16 295	0.14 182	0.15 280

iGMRVC	0.35 216	0.23 324	0.47 332	0.41 320	0.22 174	0.24 43	0.30 217	0.59 203	0.36 152	0.63 273	0.73 275	0.58 289	0.38 272	0.58 285	0.36 309	0.18 347	0.12 238	0.20 370	0.16 295	0.20 385	0.15 280

iRAFT	0.35 216	0.23 324	0.47 332	0.41 320	0.22 174	0.24 43	0.22 100	0.59 203	0.36 152	0.63 273	0.73 275	0.58 289	0.38 272	0.58 285	0.36 309	0.18 347	0.12 238	0.20 370	0.16 295	0.20 385	0.15 280

RAFT-IKP	0.35 216	0.23 324	0.47 332	0.41 320	0.22 174	0.24 43	0.28 191	0.59 203	0.36 152	0.63 273	0.73 275	0.57 281	0.38 272	0.58 285	0.36 309	0.18 347	0.12 238	0.20 370	0.16 295	0.20 385	0.15 280

SFCPSM	0.47 365	0.21 264	0.55 413	0.40 286	0.27 350	0.87 503	0.37 348	1.33 562	0.77 351	0.80 385	0.84 342	0.54 268	0.49 336	0.57 265	0.37 325	0.18 347	0.13 315	0.18 300	0.20 427	0.16 276	0.15 280

delet	0.55 448	0.24 361	0.55 413	0.44 400	0.33 467	1.07 540	0.50 478	1.00 430	0.86 408	0.85 430	0.96 403	0.90 456	0.63 423	0.83 459	0.74 492	0.18 347	0.18 459	0.20 370	0.21 450	0.16 276	0.15 280

UPFNet	0.53 434	0.24 361	0.51 390	0.45 423	0.38 504	0.84 498	0.49 473	0.99 426	0.75 336	0.87 445	0.88 371	0.86 436	0.64 434	0.80 445	0.71 486	0.20 402	0.20 485	0.20 370	0.20 427	0.19 369	0.15 280

ac_64	0.52 428	0.22 303	0.50 377	0.45 423	0.28 374	0.80 479	0.45 448	1.02 442	0.61 264	0.91 471	0.83 337	1.07 506	0.68 456	0.74 418	0.70 481	0.21 419	0.18 459	0.20 370	0.19 402	0.18 335	0.15 280

ACVNet	0.46 349	0.23 324	0.36 178	0.39 248	0.28 374	0.58 374	0.40 404	0.87 381	0.80 372	0.64 283	0.96 403	0.79 412	0.60 405	0.63 333	0.67 474	0.17 313	0.15 383	0.16 212	0.15 263	0.18 335	0.15 280

acv_ft	0.51 419	0.23 324	0.56 419	0.44 400	0.28 374	0.86 502	0.39 393	0.91 398	0.80 372	0.97 500	0.96 403	0.79 412	0.59 401	0.63 333	0.87 520	0.17 313	0.15 383	0.16 212	0.15 263	0.17 311	0.15 280

cf-r	0.47 365	0.23 324	0.41 247	0.39 248	0.23 214	0.59 387	0.37 348	0.88 386	0.85 403	0.72 348	1.05 450	0.94 467	0.62 417	0.56 252	0.54 435	0.21 419	0.14 351	0.17 252	0.19 402	0.15 232	0.15 280

GwcNet-RSSM	0.49 396	0.24 361	0.42 268	0.40 286	0.23 214	0.55 350	0.38 370	0.93 402	0.93 456	0.71 336	1.16 496	0.86 436	0.60 405	0.62 322	0.66 471	0.21 419	0.14 351	0.19 340	0.20 427	0.16 276	0.15 280

DIP-Stereo	0.39 282	0.21 264	0.50 377	0.41 320	0.28 374	0.62 403	0.27 172	0.77 342	0.40 187	0.64 283	0.86 355	0.52 260	0.33 235	0.66 362	0.42 355	0.15 212	0.13 315	0.17 252	0.14 236	0.15 232	0.15 280
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
HSM-Net_RVC	0.53 434	0.22 303	0.35 171	0.37 189	0.21 150	0.85 499	0.37 348	1.23 536	0.93 456	0.90 466	1.15 491	1.26 538	0.63 423	0.72 405	0.48 406	0.17 313	0.13 315	0.16 212	0.15 263	0.17 311	0.15 280
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
iResNet	0.49 396	0.29 448	0.79 518	0.42 360	0.21 150	0.61 395	0.40 404	0.82 361	0.99 482	0.87 445	1.12 473	0.69 360	0.53 358	0.78 439	0.51 420	0.15 212	0.11 171	0.14 142	0.12 171	0.17 311	0.15 280

pmcnn	1.23 588	0.29 448	0.96 540	0.40 286	0.23 214	0.95 516	0.69 551	1.16 506	1.28 567	1.67 595	2.33 596	11.15 649	0.86 527	0.93 505	0.88 524	0.15 212	0.12 238	0.12 69	0.10 103	0.15 232	0.15 280

FlowAnything_test	0.29 154	0.19 190	0.39 225	0.47 453	0.26 319	0.46 307	0.25 143	0.43 129	0.31 106	0.29 110	0.26 76	0.35 156	0.26 150	0.40 117	0.37 325	0.21 419	0.15 383	0.22 427	0.26 523	0.16 276	0.16 326

z-ln-s-r	0.66 493	0.36 490	1.30 580	0.39 248	0.26 319	0.57 368	0.63 532	0.80 355	1.03 500	0.80 385	1.43 548	0.91 458	0.76 494	1.08 535	1.87 601	0.16 270	0.12 238	0.17 252	0.14 236	0.20 385	0.16 326

rvit_0105_6	0.38 266	0.28 436	0.64 453	0.50 489	0.30 418	0.39 255	0.38 370	0.51 164	0.67 294	0.40 185	0.45 171	0.50 252	0.41 295	0.54 236	0.36 309	0.27 505	0.26 537	0.24 466	0.21 450	0.22 431	0.16 326

CAS++	0.32 183	0.24 361	0.36 178	0.37 189	0.26 319	0.28 117	0.23 118	0.87 381	0.50 233	0.47 214	0.45 171	0.26 84	0.21 86	0.49 198	0.24 120	0.23 462	0.19 473	0.22 427	0.17 345	0.21 409	0.16 326
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo07	0.32 183	0.22 303	0.34 161	0.42 360	0.28 374	0.40 259	0.50 478	0.72 312	0.37 168	0.37 162	0.34 134	0.32 129	0.31 218	0.59 300	0.27 188	0.14 139	0.13 315	0.18 300	0.17 345	0.17 311	0.16 326

MyStereo04	0.44 329	0.22 303	0.44 291	0.42 360	0.28 374	0.40 259	0.50 478	1.00 430	1.08 526	0.62 264	0.58 234	0.55 273	0.57 385	0.71 400	0.44 376	0.14 139	0.13 315	0.18 300	0.17 345	0.17 311	0.16 326

ffm	0.44 329	0.26 405	0.49 364	0.37 189	0.25 275	0.55 350	0.37 348	0.68 276	1.04 506	0.73 355	0.96 403	0.71 368	0.53 358	0.57 265	0.25 140	0.16 270	0.10 67	0.25 479	0.21 450	0.16 276	0.16 326

ff1	0.49 396	0.26 405	0.49 364	0.37 189	0.25 275	0.55 350	0.37 348	0.68 276	1.04 506	0.73 355	0.96 403	0.71 368	0.53 358	1.01 519	0.88 524	0.16 270	0.10 67	0.25 479	0.21 450	0.16 276	0.16 326

tt1	0.36 234	0.24 361	0.32 129	0.41 320	0.22 174	0.54 345	0.38 370	0.68 276	1.04 506	0.41 189	0.46 176	0.35 156	0.45 318	0.57 265	0.25 140	0.16 270	0.10 67	0.19 340	0.13 205	0.16 276	0.16 326

StereoVision	0.42 312	0.28 436	0.45 303	0.49 475	0.28 374	0.38 247	0.38 370	0.72 312	0.62 265	0.44 200	1.14 485	0.54 268	0.39 283	0.56 252	0.34 276	0.21 419	0.24 522	0.25 479	0.24 500	0.26 478	0.16 326

EKT-Stereo	0.35 216	0.23 324	0.39 225	0.43 381	0.29 401	0.38 247	0.31 243	0.69 284	0.64 283	0.45 203	0.63 244	0.49 249	0.27 161	0.56 252	0.33 261	0.18 347	0.14 351	0.18 300	0.15 263	0.16 276	0.16 326

x	0.39 282	0.24 361	0.41 247	0.34 116	0.23 214	0.52 331	0.32 264	0.86 374	0.52 238	0.57 246	0.70 268	0.59 304	0.50 347	0.49 198	0.46 395	0.17 313	0.15 383	0.17 252	0.15 263	0.17 311	0.16 326

test_5	0.43 322	0.24 361	0.43 279	0.52 517	0.28 374	0.28 117	0.42 429	0.72 312	0.82 385	0.62 264	0.91 382	0.72 377	0.55 376	0.79 444	0.35 293	0.14 139	0.11 171	0.18 300	0.18 372	0.18 335	0.16 326

test-1	0.36 234	0.19 190	0.71 489	0.46 444	0.26 319	0.44 292	0.36 333	0.60 213	0.59 261	0.48 217	0.67 262	0.53 264	0.36 264	0.40 117	0.29 226	0.14 139	0.11 171	0.16 212	0.14 236	0.15 232	0.16 326

RALCasStereoNet	0.36 234	0.21 264	0.37 194	0.42 360	0.26 319	0.35 217	0.38 370	0.63 233	0.64 283	0.50 222	0.72 271	0.51 256	0.29 192	0.59 300	0.36 309	0.16 270	0.14 351	0.15 184	0.13 205	0.17 311	0.16 326

MMNet	0.55 448	0.25 386	0.61 435	0.43 381	0.34 476	1.07 540	0.39 393	0.87 381	0.91 445	0.91 471	0.93 389	0.86 436	0.76 494	0.81 448	0.76 494	0.15 212	0.14 351	0.18 300	0.19 402	0.20 385	0.16 326

BEATNet_4x	0.46 349	0.32 466	0.56 419	0.37 189	0.19 68	0.63 412	0.35 311	1.01 439	0.72 319	0.77 375	0.83 337	0.70 364	0.59 401	0.68 383	0.53 430	0.16 270	0.12 238	0.16 212	0.14 236	0.24 461	0.16 326

CFNet	0.51 419	0.29 448	0.46 320	0.41 320	0.27 350	0.70 443	0.32 264	1.13 486	1.00 488	0.72 348	1.07 459	0.85 431	0.60 405	0.76 428	0.52 427	0.19 379	0.14 351	0.23 449	0.23 484	0.21 409	0.16 326

iResNetv2_ROB	0.52 428	0.27 422	0.69 480	0.38 219	0.25 275	0.62 403	0.35 311	1.17 511	1.01 492	0.99 508	1.06 456	0.88 447	0.67 450	0.66 362	0.39 340	0.19 379	0.13 315	0.15 184	0.11 140	0.18 335	0.16 326

DN-CSS_ROB	0.43 322	0.26 405	0.62 438	0.40 286	0.29 401	0.44 292	0.27 172	0.77 342	0.75 336	0.72 348	1.09 466	0.48 243	0.43 303	0.69 389	0.37 325	0.15 212	0.12 238	0.21 412	0.19 402	0.18 335	0.16 326

DFGA-Net	0.45 339	0.29 448	0.80 520	0.42 360	0.32 456	0.53 339	0.35 311	0.78 348	0.89 435	0.66 305	0.75 286	0.48 243	0.39 283	0.74 418	0.60 453	0.15 212	0.13 315	0.19 340	0.18 372	0.20 385	0.17 346

AIO-test1	0.38 266	0.18 152	0.38 206	0.50 489	0.24 243	0.46 307	0.30 217	0.70 299	1.19 546	0.40 185	0.71 270	0.45 227	0.29 192	0.53 229	0.27 188	0.15 212	0.13 315	0.19 340	0.21 450	0.13 137	0.17 346

test_sample1	0.42 312	0.22 303	0.46 320	0.34 116	0.23 214	0.58 374	0.35 311	0.99 426	0.49 229	0.62 264	0.75 286	0.69 360	0.61 411	0.58 285	0.44 376	0.18 347	0.14 351	0.17 252	0.15 263	0.17 311	0.17 346

DispNO	0.47 365	0.23 324	0.71 489	0.39 248	0.31 440	0.60 393	0.38 370	0.89 388	0.77 351	0.75 362	0.84 342	0.72 377	0.54 370	0.73 411	0.46 395	0.19 379	0.14 351	0.20 370	0.18 372	0.16 276	0.17 346

ACVNet-DCA	0.35 216	0.23 324	0.33 144	0.41 320	0.22 174	0.55 350	0.38 370	0.85 370	0.54 245	0.41 189	0.50 192	0.34 147	0.49 336	0.57 265	0.25 140	0.16 270	0.10 67	0.19 340	0.13 205	0.18 335	0.17 346

xx1	0.39 282	0.23 324	0.33 144	0.41 320	0.22 174	0.55 350	0.38 370	0.67 266	1.06 517	0.41 189	0.50 192	0.65 343	0.53 358	0.57 265	0.25 140	0.16 270	0.10 67	0.20 370	0.19 402	0.18 335	0.17 346

1test111	0.36 234	0.23 324	0.33 144	0.41 320	0.22 174	0.55 350	0.38 370	0.85 370	0.54 245	0.41 189	0.50 192	0.34 147	0.49 336	0.55 241	0.45 385	0.16 270	0.10 67	0.19 340	0.13 205	0.18 335	0.17 346

11t1	0.36 234	0.21 264	0.42 268	0.35 152	0.22 174	0.62 403	0.29 201	0.69 284	0.43 201	0.60 254	0.53 214	0.53 264	0.48 332	0.56 252	0.40 347	0.18 347	0.14 351	0.16 212	0.13 205	0.17 311	0.17 346

LL-Strereo	0.57 466	0.27 422	0.68 474	0.48 460	0.34 476	0.39 255	0.48 467	0.94 407	0.97 473	0.83 419	0.78 307	1.10 516	1.18 577	1.33 569	0.49 408	0.17 313	0.14 351	0.22 427	0.19 402	0.16 276	0.17 346

CES	0.28 143	0.14 45	0.23 3	0.30 13	0.70 594	0.37 234	0.27 172	0.48 151	0.46 220	0.34 144	0.48 184	0.27 95	0.22 100	0.39 109	0.23 107	0.13 88	0.11 171	0.12 69	0.08 1	0.13 137	0.17 346

qqq	0.40 294	0.26 405	0.44 291	0.36 172	0.22 174	0.46 307	0.36 333	0.85 370	0.54 245	0.56 243	0.69 265	0.65 343	0.53 358	0.55 241	0.45 385	0.17 313	0.16 419	0.20 370	0.19 402	0.18 335	0.17 346

CSP-Net	0.56 459	0.27 422	0.49 364	0.41 320	0.28 374	1.22 566	0.50 478	1.23 536	0.72 319	0.95 494	0.95 399	0.89 451	0.62 417	0.83 459	0.62 460	0.26 495	0.17 441	0.17 252	0.17 345	0.18 335	0.17 346

LMCR-Stereo	0.53 434	0.30 457	0.53 403	0.58 553	0.30 418	0.83 495	0.36 333	1.19 516	0.76 344	0.88 455	1.04 446	0.56 276	0.62 417	0.82 451	0.67 474	0.19 379	0.15 383	0.19 340	0.14 236	0.23 448	0.17 346

test_xeample	1.01 562	0.21 264	0.42 268	0.35 152	0.21 150	0.71 448	0.39 393	1.23 536	0.86 408	0.81 398	1.04 446	0.69 360	0.61 411	0.69 389	10.93 644	0.19 379	0.15 383	0.18 300	0.17 345	0.18 335	0.17 346

UNet	0.54 446	0.26 405	0.66 465	0.44 400	0.40 515	0.99 526	0.41 419	0.98 424	0.75 336	0.83 419	0.89 375	1.04 495	0.72 481	0.73 411	0.62 460	0.19 379	0.14 351	0.20 370	0.17 345	0.20 385	0.17 346

GANet-RSSM	0.47 365	0.21 264	0.37 194	0.38 219	0.25 275	0.58 374	0.36 333	1.07 462	0.78 361	0.68 314	1.01 427	0.86 436	0.67 450	0.62 322	0.44 376	0.21 419	0.15 383	0.18 300	0.18 372	0.18 335	0.17 346

HSM	0.51 419	0.24 361	0.41 247	0.39 248	0.24 243	0.75 462	0.40 404	1.22 531	0.75 336	0.81 398	0.91 382	1.21 533	0.69 460	0.87 478	0.46 395	0.17 313	0.13 315	0.17 252	0.14 236	0.17 311	0.17 346

LE_ROB	4.42 637	0.24 361	2.75 618	0.42 360	0.23 214	1.57 591	0.90 589	1.71 608	17.88 657	16.56 659	4.88 639	5.17 636	18.85 658	1.63 591	14.62 648	0.17 313	0.14 351	0.16 212	0.16 295	0.19 369	0.17 346

S2M2_L	0.26 124	0.22 303	0.33 144	0.31 54	0.25 275	0.24 43	0.13 1	0.35 50	0.41 191	0.25 79	0.36 145	0.30 116	0.25 133	0.30 24	0.26 169	0.22 445	0.19 473	0.17 252	0.19 402	0.21 409	0.18 364
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
rvit_0105_5	0.42 312	0.31 462	0.73 497	0.50 489	0.29 401	0.44 292	0.42 429	0.61 219	0.74 333	0.51 225	0.51 201	0.60 310	0.47 327	0.57 265	0.38 334	0.27 505	0.25 530	0.25 479	0.23 484	0.22 431	0.18 364

rvit_0105_4	0.41 305	0.29 448	0.71 489	0.50 489	0.29 401	0.41 274	0.41 419	0.55 185	0.73 326	0.45 203	0.48 184	0.55 273	0.44 313	0.57 265	0.36 309	0.28 516	0.26 537	0.25 479	0.22 468	0.23 448	0.18 364

test_sample2	0.42 312	0.22 303	0.43 279	0.33 99	0.21 150	0.58 374	0.39 393	0.95 414	0.67 294	0.63 273	0.77 296	0.69 360	0.57 385	0.61 314	0.38 334	0.19 379	0.14 351	0.18 300	0.16 295	0.19 369	0.18 364

test_for_model	0.82 532	3.60 645	0.39 225	2.35 633	2.07 633	0.39 255	0.28 191	0.42 115	0.45 216	0.71 336	0.31 121	0.30 116	0.27 161	0.34 70	0.25 140	0.34 558	0.11 171	0.13 109	0.09 10	3.49 645	0.18 364

SMFormer	0.51 419	0.23 324	0.62 438	0.34 116	0.20 113	0.62 403	0.34 287	1.21 523	1.02 495	0.81 398	1.01 427	0.71 368	0.65 440	0.84 464	0.55 440	0.19 379	0.15 383	0.18 300	0.16 295	0.18 335	0.18 364

mmm	0.44 329	0.27 422	0.46 320	0.38 219	0.24 243	0.61 395	0.35 311	0.94 407	0.53 241	0.72 348	1.05 450	0.63 323	0.50 347	0.57 265	0.45 385	0.18 347	0.15 383	0.23 449	0.20 427	0.20 385	0.18 364

1111x	0.55 448	0.22 303	0.46 320	0.38 219	0.20 113	0.66 430	0.43 436	1.23 536	0.99 482	0.71 336	0.99 422	0.95 469	0.69 460	0.90 489	1.08 561	0.18 347	0.17 441	0.18 300	0.19 402	0.20 385	0.18 364

GMStereo_Zeroshot	0.49 396	0.44 532	0.74 502	0.49 475	0.27 350	0.56 363	0.29 201	0.73 323	0.76 344	0.86 437	0.94 390	0.91 458	0.36 264	0.74 418	0.43 360	0.26 495	0.14 351	0.26 498	0.15 263	0.36 542	0.18 364

gwcnet-sp	0.48 377	0.23 324	0.70 484	0.40 286	0.26 319	0.81 484	0.41 419	0.89 388	0.84 395	0.91 471	0.76 292	0.66 348	0.61 411	0.66 362	0.50 410	0.18 347	0.17 441	0.18 300	0.18 372	0.18 335	0.18 364

scenet	0.48 377	0.23 324	0.70 484	0.40 286	0.26 319	0.81 484	0.41 419	0.89 388	0.84 395	0.91 471	0.76 292	0.66 348	0.61 411	0.66 362	0.50 410	0.18 347	0.17 441	0.18 300	0.18 372	0.18 335	0.18 364

knoymous	0.36 234	0.20 227	0.31 115	0.31 54	0.22 174	0.36 227	0.29 201	0.61 219	0.64 283	0.67 308	0.70 268	0.60 310	0.40 289	0.58 285	0.34 276	0.17 313	0.11 171	0.20 370	0.11 140	0.17 311	0.18 364

ssnet	0.48 377	0.23 324	0.70 484	0.40 286	0.26 319	0.81 484	0.41 419	0.89 388	0.84 395	0.91 471	0.76 292	0.66 348	0.61 411	0.66 362	0.50 410	0.18 347	0.17 441	0.18 300	0.18 372	0.18 335	0.18 364

BUS	0.45 339	0.25 386	0.43 279	0.45 423	0.28 374	0.70 443	0.34 287	0.94 407	0.76 344	0.75 362	0.80 320	0.65 343	0.49 336	0.64 347	0.51 420	0.20 402	0.14 351	0.22 427	0.19 402	0.18 335	0.18 364

BSDual-CNN	0.46 349	0.25 386	0.43 279	0.45 423	0.28 374	0.77 469	0.40 404	0.94 407	0.76 344	0.75 362	0.80 320	0.76 402	0.54 370	0.64 347	0.43 360	0.20 402	0.14 351	0.22 427	0.19 402	0.18 335	0.18 364

hknet	0.49 396	0.25 386	0.51 390	0.45 423	0.29 401	0.77 469	0.40 404	0.94 407	0.83 390	0.75 362	0.80 320	0.97 474	0.61 411	0.73 411	0.45 385	0.18 347	0.14 351	0.22 427	0.19 402	0.18 335	0.18 364

psmg	0.49 396	0.25 386	0.43 279	0.41 320	0.28 374	0.85 499	0.43 436	0.99 426	0.76 344	0.91 471	0.94 390	0.76 402	0.54 370	0.64 347	0.43 360	0.20 402	0.15 383	0.20 370	0.20 427	0.18 335	0.18 364

dd	0.43 322	0.38 507	0.55 413	0.44 400	0.25 275	0.47 312	0.38 370	0.70 299	1.05 510	0.59 250	0.65 250	0.42 210	0.39 283	0.66 362	0.50 410	0.24 474	0.15 383	0.21 412	0.15 263	0.22 431	0.18 364

DAS	0.51 419	0.25 386	0.60 433	0.48 460	0.31 440	0.58 374	0.41 419	0.83 364	0.97 473	0.89 459	1.12 473	0.70 364	0.75 491	0.82 451	0.43 360	0.17 313	0.13 315	0.18 300	0.15 263	0.20 385	0.18 364

SepStereo	0.51 419	0.25 386	0.60 433	0.48 460	0.31 440	0.58 374	0.41 419	0.83 364	0.97 473	0.89 459	1.12 473	0.70 364	0.75 491	0.93 505	0.43 360	0.17 313	0.13 315	0.18 300	0.15 263	0.20 385	0.18 364

GwcNet-ADL	0.44 329	0.22 303	0.48 352	0.45 423	0.30 418	0.40 259	0.37 348	0.92 400	0.97 473	0.71 336	0.78 307	0.61 315	0.42 297	0.62 322	0.50 410	0.19 379	0.14 351	0.15 184	0.14 236	0.18 335	0.18 364

Pruner-Stereo	0.38 266	0.20 227	0.45 303	0.40 286	0.25 275	0.22 19	0.24 135	0.67 266	0.55 250	0.89 459	0.76 292	0.68 356	0.29 192	0.62 322	0.35 293	0.18 347	0.12 238	0.20 370	0.17 345	0.17 311	0.18 364

DeepStereo_RVC	0.36 234	0.21 264	0.47 332	0.40 286	0.24 243	0.26 74	0.22 100	0.60 213	0.38 175	0.69 323	0.67 262	0.57 281	0.51 352	0.56 252	0.39 340	0.16 270	0.12 238	0.18 300	0.15 263	0.19 369	0.18 364

CRE-IMP	0.36 234	0.23 324	0.49 364	0.42 360	0.24 243	0.41 274	0.21 88	0.57 192	0.41 191	0.65 292	0.72 271	0.53 264	0.37 268	0.61 314	0.38 334	0.17 313	0.11 171	0.19 340	0.15 263	0.21 409	0.18 364

HCRNet	0.44 329	0.34 479	0.41 247	0.53 527	0.26 319	0.53 339	0.29 201	0.83 364	0.63 276	0.71 336	0.81 327	0.77 408	0.50 347	0.66 362	0.36 309	0.24 474	0.16 419	0.24 466	0.20 427	0.21 409	0.18 364

RAFT + AFF	0.53 434	0.29 448	0.75 506	0.51 505	0.32 456	0.63 412	0.60 524	1.00 430	0.91 445	0.78 379	0.87 363	0.83 425	0.58 394	0.80 445	0.47 402	0.17 313	0.20 485	0.23 449	0.22 468	0.18 335	0.18 364

GMStereo	0.39 282	0.37 497	0.54 408	0.40 286	0.26 319	0.42 281	0.36 333	0.59 203	1.04 506	0.55 240	0.51 201	0.37 169	0.35 246	0.54 236	0.41 351	0.19 379	0.13 315	0.16 212	0.17 345	0.24 461	0.18 364
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CFNet-ft	0.48 377	0.23 324	0.36 178	0.40 286	0.26 319	0.64 419	0.37 348	0.87 381	0.85 403	0.64 283	1.00 424	1.01 486	0.64 434	0.61 314	0.53 430	0.23 462	0.15 383	0.24 466	0.21 450	0.23 448	0.18 364

CFNet_RVC	0.48 377	0.23 324	0.36 178	0.40 286	0.26 319	0.64 419	0.37 348	0.87 381	0.85 403	0.64 283	1.00 424	1.01 486	0.64 434	0.61 314	0.53 430	0.23 462	0.15 383	0.24 466	0.21 450	0.23 448	0.18 364

AANet_RVC	0.57 466	0.32 466	0.54 408	0.45 423	0.27 350	0.57 368	0.48 467	1.00 430	1.28 567	0.86 437	1.33 529	0.87 442	0.58 394	1.07 532	0.75 493	0.18 347	0.12 238	0.15 184	0.13 205	0.18 335	0.18 364

AdaStereo	0.50 412	0.32 466	0.47 332	0.48 460	0.25 275	0.67 434	0.32 264	1.17 511	0.88 422	0.75 362	0.99 422	0.75 396	0.49 336	0.67 373	0.46 395	0.27 505	0.12 238	0.28 520	0.18 372	0.23 448	0.18 364
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.
DLCB_ROB	0.58 473	0.28 436	0.47 332	0.49 475	0.32 456	0.77 469	0.50 478	0.99 426	0.92 450	1.04 530	1.14 485	1.21 533	0.69 460	0.88 481	0.69 478	0.20 402	0.20 485	0.22 427	0.22 468	0.21 409	0.18 364

iResNet_ROB	0.52 428	0.21 264	0.53 403	0.37 189	0.21 150	0.61 395	0.29 201	1.51 591	1.32 571	0.90 466	1.02 436	0.80 420	0.62 417	0.76 428	0.43 360	0.16 270	0.12 238	0.13 109	0.09 10	0.15 232	0.18 364

G2L-ROB	0.47 365	0.19 190	0.42 268	0.35 152	0.22 174	0.57 368	0.42 429	1.14 495	0.71 318	0.84 426	0.75 286	1.09 512	0.53 358	0.74 418	0.53 430	0.17 313	0.12 238	0.14 142	0.12 171	0.17 311	0.19 397

test_sample4	0.47 365	0.26 405	0.50 377	0.35 152	0.22 174	0.69 438	0.38 370	1.15 499	0.81 380	0.78 379	0.82 331	0.62 321	0.53 358	0.63 333	0.44 376	0.21 419	0.15 383	0.21 412	0.19 402	0.21 409	0.19 397

test_sample3	0.46 349	0.25 386	0.50 377	0.35 152	0.23 214	0.69 438	0.37 348	1.15 499	0.81 380	0.75 362	0.79 317	0.66 348	0.49 336	0.63 333	0.46 395	0.21 419	0.15 383	0.20 370	0.19 402	0.21 409	0.19 397

MyStereo8	0.40 294	0.20 227	0.54 408	0.41 320	0.29 401	0.53 339	0.29 201	0.65 247	0.49 229	0.71 336	0.98 417	0.58 289	0.43 303	0.50 206	0.51 420	0.15 212	0.12 238	0.16 212	0.14 236	0.19 369	0.19 397

PCWNet_CMD	0.48 377	0.24 361	0.52 395	0.39 248	0.27 350	0.63 412	0.30 217	0.95 414	0.96 470	0.86 437	1.07 459	0.79 412	0.44 313	0.57 265	0.43 360	0.17 313	0.12 238	0.21 412	0.16 295	0.24 461	0.19 397

LoS_RVC	0.27 136	0.16 97	0.27 71	0.32 82	0.30 418	0.44 292	0.34 287	0.41 106	0.33 125	0.31 122	0.51 201	0.29 109	0.32 223	0.36 83	0.28 209	0.11 32	0.10 67	0.11 2	0.08 1	0.11 62	0.19 397

ToySt	0.49 396	0.27 422	0.75 506	0.40 286	0.27 350	0.64 419	0.49 473	0.84 367	0.77 351	0.60 254	0.83 337	0.88 447	0.66 447	0.70 395	0.56 442	0.16 270	0.17 441	0.21 412	0.20 427	0.21 409	0.19 397

ssnet_v2	0.58 473	0.28 436	0.56 419	0.43 381	0.29 401	0.95 516	0.59 522	1.13 486	0.99 482	0.93 484	0.80 320	0.99 479	0.64 434	0.82 451	0.94 540	0.25 485	0.22 503	0.23 449	0.24 500	0.20 385	0.19 397

CRFU-Net	0.57 466	0.27 422	0.57 423	0.46 444	0.30 418	1.20 564	0.52 496	1.10 472	0.56 256	1.00 513	0.98 417	1.06 501	0.79 508	0.81 448	0.71 486	0.21 419	0.19 473	0.18 300	0.16 295	0.18 335	0.19 397

AASNet	0.53 434	0.25 386	0.52 395	0.49 475	0.32 456	0.74 457	0.40 404	1.50 588	0.86 408	0.86 437	0.92 386	0.64 330	0.59 401	0.59 300	0.79 499	0.23 462	0.19 473	0.20 370	0.16 295	0.21 409	0.19 397

GANet-ADL	0.42 312	0.25 386	0.45 303	0.43 381	0.29 401	0.54 345	0.35 311	0.89 388	0.86 408	0.63 273	0.72 271	0.68 356	0.42 297	0.52 220	0.41 351	0.21 419	0.14 351	0.15 184	0.13 205	0.18 335	0.19 397

CFNet_pseudo	0.46 349	0.24 361	0.52 395	0.37 189	0.27 350	0.58 374	0.30 217	0.86 374	0.88 422	0.82 407	1.03 440	0.75 396	0.47 327	0.58 285	0.44 376	0.17 313	0.12 238	0.24 466	0.16 295	0.24 461	0.19 397

222	1.18 585	0.22 303	0.44 291	0.37 189	0.22 174	0.79 476	0.37 348	1.31 559	0.89 435	0.92 479	1.08 462	0.72 377	0.71 477	0.66 362	13.89 647	0.20 402	0.15 383	0.17 252	0.16 295	0.18 335	0.19 397

xxxx	1.01 562	0.22 303	0.43 279	0.36 172	0.21 150	0.82 492	0.36 333	1.32 560	0.88 422	0.71 336	0.94 390	0.97 474	0.63 423	0.64 347	10.58 643	0.20 402	0.16 419	0.18 300	0.17 345	0.19 369	0.19 397

FENet	0.42 312	0.22 303	0.38 206	0.39 248	0.24 243	0.55 350	0.32 264	0.79 352	0.70 307	0.71 336	0.72 271	0.63 323	0.57 385	0.62 322	0.44 376	0.19 379	0.13 315	0.19 340	0.17 345	0.18 335	0.19 397

PSMNet-RSSM	0.48 377	0.22 303	0.38 206	0.42 360	0.25 275	0.50 323	0.37 348	1.10 472	0.77 351	0.70 329	1.06 456	0.84 429	0.64 434	0.62 322	0.47 402	0.23 462	0.15 383	0.23 449	0.25 509	0.20 385	0.19 397

DSFCA	0.55 448	0.25 386	0.62 438	0.40 286	0.36 488	0.74 457	0.52 496	1.04 449	0.82 385	1.06 536	0.84 342	0.89 451	0.63 423	0.99 515	0.58 445	0.25 485	0.21 495	0.21 412	0.21 450	0.21 409	0.19 397

DMCA-RVC	0.51 419	0.30 457	0.59 428	0.50 489	0.32 456	0.54 345	0.38 370	0.86 374	0.68 299	0.94 487	0.86 355	0.91 458	0.68 456	0.70 395	0.59 450	0.23 462	0.18 459	0.31 537	0.23 484	0.26 478	0.19 397

MSMDNet	0.48 377	0.24 361	0.52 395	0.39 248	0.27 350	0.63 412	0.30 217	0.96 418	0.96 470	0.86 437	1.07 459	0.79 412	0.44 313	0.57 265	0.43 360	0.17 313	0.12 238	0.20 370	0.16 295	0.23 448	0.19 397

TDLM	0.57 466	0.33 474	0.49 364	0.51 505	0.30 418	0.66 430	0.73 566	1.03 446	1.01 492	0.82 407	1.10 468	0.84 429	0.70 473	0.86 476	0.58 445	0.28 516	0.17 441	0.25 479	0.22 468	0.26 478	0.19 397

ccs_rob	0.46 349	0.24 361	0.52 395	0.37 189	0.27 350	0.58 374	0.31 243	0.86 374	0.88 422	0.82 407	1.02 436	0.75 396	0.47 327	0.58 285	0.44 376	0.17 313	0.12 238	0.24 466	0.16 295	0.24 461	0.19 397

StereoDRNet-Refined	0.58 473	0.32 466	0.54 408	0.46 444	0.30 418	0.96 519	0.40 404	1.00 430	0.94 463	1.12 550	1.08 462	0.96 472	0.67 450	0.90 489	0.89 534	0.17 313	0.13 315	0.22 427	0.21 450	0.20 385	0.19 397
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
StereoDRNet	0.64 489	0.33 474	0.68 474	0.51 505	0.43 534	1.03 533	0.53 501	1.47 584	0.99 482	1.10 547	0.87 363	1.07 506	0.71 477	0.82 451	0.88 524	0.23 462	0.19 473	0.25 479	0.23 484	0.27 490	0.19 397

rvit_0105_3	0.47 365	0.34 479	0.77 516	0.54 534	0.31 440	0.49 320	0.47 459	0.63 233	0.79 370	0.65 292	0.59 235	0.64 330	0.50 347	0.65 354	0.39 340	0.29 523	0.27 546	0.29 528	0.28 536	0.21 409	0.20 420

rvit_105_1	0.54 446	0.40 519	0.76 511	0.58 553	0.37 495	0.59 387	0.68 546	0.70 299	0.94 463	0.82 407	0.69 265	0.73 388	0.58 394	0.78 439	0.54 435	0.32 544	0.29 555	0.31 537	0.34 563	0.23 448	0.20 420

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 312	0.20 227	0.74 502	0.38 219	0.43 534	0.39 255	0.26 156	0.94 407	0.49 229	0.53 234	0.77 296	0.93 465	0.45 318	0.63 333	0.24 120	0.16 270	0.10 67	0.17 252	0.18 372	0.20 385	0.20 420

test_sample5	0.47 365	0.26 405	0.49 364	0.36 172	0.22 174	0.64 419	0.39 393	1.13 486	0.81 380	0.77 375	0.94 390	0.64 330	0.54 370	0.65 354	0.43 360	0.21 419	0.16 419	0.22 427	0.20 427	0.22 431	0.20 420

DualNet	0.48 377	0.26 405	0.49 364	0.36 172	0.22 174	0.64 419	0.39 393	1.13 486	0.81 380	0.80 385	1.03 440	0.64 330	0.54 370	0.65 354	0.43 360	0.21 419	0.16 419	0.22 427	0.20 427	0.22 431	0.20 420

mmx	0.53 434	0.26 405	0.49 364	0.37 189	0.25 275	0.55 350	0.37 348	1.16 506	1.03 500	0.73 355	0.96 403	0.71 368	0.53 358	1.01 519	0.88 524	0.20 402	0.15 383	0.25 479	0.21 450	0.22 431	0.20 420

xxx	0.53 434	0.26 405	0.49 364	0.37 189	0.25 275	0.55 350	0.37 348	1.16 506	1.03 500	0.73 355	0.96 403	0.71 368	0.53 358	1.01 519	0.88 524	0.20 402	0.15 383	0.25 479	0.21 450	0.22 431	0.20 420

fast-acv-ft	0.64 489	0.30 457	0.73 497	0.45 423	0.34 476	1.17 560	0.49 473	0.86 374	0.98 477	1.02 521	1.36 532	1.29 543	0.85 525	0.76 428	0.81 504	0.21 419	0.23 513	0.23 449	0.23 484	0.21 409	0.20 420

iinet-f	0.67 498	0.26 405	2.15 611	0.39 248	0.31 440	1.19 563	0.56 515	0.84 367	0.84 395	0.80 385	1.17 498	1.05 499	0.84 524	0.71 400	1.21 573	0.20 402	0.18 459	0.17 252	0.15 263	0.20 385	0.20 420

riskmin	0.38 266	0.20 227	0.39 225	0.32 82	0.23 214	0.53 339	0.30 217	0.63 233	0.80 372	0.49 219	0.56 225	0.73 388	0.58 394	0.55 241	0.36 309	0.17 313	0.11 171	0.19 340	0.13 205	0.19 369	0.20 420

DisPM	0.39 282	0.19 190	0.44 291	0.41 320	0.27 350	0.24 43	0.31 243	0.65 247	0.57 258	0.87 445	0.87 363	0.60 310	0.32 223	0.76 428	0.32 249	0.18 347	0.12 238	0.19 340	0.17 345	0.15 232	0.20 420

dad	0.58 473	0.50 548	0.64 453	0.43 381	0.30 418	0.59 387	0.36 333	0.78 348	1.25 561	1.01 518	1.17 498	1.15 530	0.53 358	0.68 383	0.50 410	0.35 563	0.23 513	0.37 562	0.21 450	0.29 498	0.20 420

AACVNet	0.50 412	0.23 324	0.49 364	0.46 444	0.29 401	0.52 331	0.38 370	0.90 393	0.55 250	0.81 398	1.03 440	1.00 482	0.70 473	0.83 459	0.54 435	0.21 419	0.18 459	0.24 466	0.18 372	0.23 448	0.20 420

PSMNet-ADL	0.48 377	0.27 422	0.40 237	0.48 460	0.30 418	0.68 436	0.37 348	0.90 393	0.80 372	0.61 262	0.80 320	0.92 463	0.62 417	0.72 405	0.63 463	0.23 462	0.18 459	0.18 300	0.20 427	0.22 431	0.20 420

PFNet+	0.40 294	0.19 190	0.49 364	0.39 248	0.25 275	0.28 117	0.23 118	0.64 246	0.70 307	0.85 430	0.79 317	0.64 330	0.35 246	0.72 405	0.34 276	0.19 379	0.14 351	0.23 449	0.20 427	0.16 276	0.20 420

ICVP	0.46 349	0.25 386	0.38 206	0.48 460	0.28 374	0.58 374	0.43 436	1.00 430	0.70 307	0.67 308	0.95 399	0.75 396	0.55 376	0.53 229	0.54 435	0.23 462	0.17 441	0.19 340	0.17 345	0.19 369	0.20 420
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
sCroCo_RVC	0.35 216	0.28 436	0.69 480	0.51 505	0.39 510	0.41 274	0.31 243	0.49 154	0.45 216	0.31 122	0.48 184	0.38 177	0.32 223	0.46 175	0.32 249	0.21 419	0.22 503	0.19 340	0.19 402	0.21 409	0.20 420

psm_up	0.55 448	0.26 405	0.47 332	0.49 475	0.32 456	0.65 427	0.56 515	1.04 449	0.82 385	0.82 407	0.88 371	1.01 486	0.94 548	0.74 418	0.61 457	0.21 419	0.25 530	0.26 498	0.23 484	0.21 409	0.20 420

coex_refinement	0.53 434	0.21 264	0.39 225	0.44 400	0.30 418	0.76 468	0.39 393	1.09 470	0.90 438	0.85 430	1.12 473	1.00 482	0.56 383	0.63 333	0.81 504	0.21 419	0.13 315	0.16 212	0.16 295	0.20 385	0.21 438

G2L-Stereo	0.49 396	0.23 324	0.48 352	0.43 381	0.26 319	0.47 312	0.42 429	0.93 402	0.78 361	0.84 426	0.86 355	0.91 458	0.52 354	0.78 439	0.70 481	0.20 402	0.17 441	0.22 427	0.18 372	0.17 311	0.21 438

FACV-RUCA	0.43 322	0.28 436	0.47 332	0.45 423	0.33 467	0.58 374	0.34 287	0.82 361	0.73 326	0.57 246	0.84 342	0.47 238	0.50 347	0.54 236	0.39 340	0.22 445	0.15 383	0.35 552	0.16 295	0.28 494	0.21 438

ACV-stereo	0.62 486	0.34 479	1.00 545	0.43 381	0.31 440	1.20 564	0.40 404	0.75 332	0.83 390	0.64 283	0.77 296	2.10 600	1.03 562	0.81 448	0.64 466	0.21 419	0.17 441	0.18 300	0.18 372	0.21 409	0.21 438

test_sample6	0.49 396	0.26 405	0.50 377	0.37 189	0.22 174	0.63 412	0.40 404	1.12 484	0.83 390	0.80 385	1.03 440	0.66 348	0.55 376	0.67 373	0.46 395	0.22 445	0.16 419	0.22 427	0.22 468	0.23 448	0.21 438

Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 488	0.28 436	0.99 544	0.40 286	0.30 418	1.03 533	0.56 515	1.10 472	0.99 482	0.97 500	1.22 506	1.06 501	0.69 460	1.07 532	0.95 543	0.19 379	0.11 171	0.16 212	0.13 205	0.22 431	0.21 438

NINENet	0.50 412	0.29 448	0.51 390	0.45 423	0.32 456	0.70 443	0.34 287	1.10 472	0.88 422	0.80 385	0.94 390	0.65 343	0.49 336	0.73 411	0.51 420	0.22 445	0.20 485	0.25 479	0.18 372	0.22 431	0.21 438

UDGNet	0.48 377	0.77 590	0.50 377	0.48 460	0.31 440	0.41 274	0.34 287	0.70 299	0.92 450	0.65 292	0.60 237	0.58 289	0.43 303	0.63 333	0.41 351	0.32 544	0.15 383	0.66 603	0.19 402	0.36 542	0.21 438

ADLNet2	0.55 448	0.25 386	0.65 459	0.47 453	0.30 418	0.83 495	0.50 478	1.05 454	0.95 469	0.80 385	0.98 417	0.99 479	0.69 460	0.77 435	0.73 489	0.20 402	0.16 419	0.17 252	0.18 372	0.21 409	0.21 438

ASMatch	0.48 377	0.19 190	0.45 303	0.39 248	0.28 374	0.37 234	0.26 156	0.74 325	0.68 299	0.76 369	2.34 597	0.61 315	0.52 354	0.62 322	0.37 325	0.14 139	0.12 238	0.17 252	0.15 263	0.14 182	0.21 438

ADLNet	0.55 448	0.27 422	0.51 390	0.44 400	0.35 483	0.78 473	0.46 452	1.08 466	0.86 408	0.99 508	0.98 417	0.92 463	0.63 423	0.69 389	0.81 504	0.22 445	0.16 419	0.22 427	0.22 468	0.21 409	0.21 438

HGLStereo	0.56 459	0.28 436	0.57 423	0.50 489	0.37 495	0.80 479	0.45 448	1.02 442	0.78 361	0.86 437	1.14 485	0.89 451	0.82 517	0.76 428	0.73 489	0.21 419	0.20 485	0.19 340	0.18 372	0.19 369	0.21 438

DMCA	0.45 339	0.26 405	0.50 377	0.38 219	0.28 374	0.51 327	0.34 287	0.93 402	0.68 299	0.75 362	0.83 337	0.79 412	0.53 358	0.51 213	0.54 435	0.21 419	0.16 419	0.21 412	0.16 295	0.19 369	0.21 438

ADCRef	0.80 528	0.43 527	1.32 583	0.50 489	0.45 545	1.07 540	0.51 493	1.07 462	0.98 477	1.17 555	1.42 545	0.87 442	0.91 537	0.85 471	3.19 620	0.18 347	0.16 419	0.23 449	0.23 484	0.22 431	0.21 438

ADCP+	1.06 572	0.35 485	1.51 598	0.49 475	0.51 565	1.45 584	0.55 509	1.25 547	1.03 500	1.16 554	1.15 491	1.10 516	1.07 567	1.56 585	6.75 639	0.19 379	0.16 419	0.23 449	0.21 450	0.28 494	0.21 438

CVANet_RVC	0.57 466	0.33 474	0.44 291	0.47 453	0.32 456	0.67 434	0.61 529	1.05 454	0.93 456	0.85 430	1.04 446	1.01 486	0.73 484	0.83 459	0.52 427	0.29 523	0.19 473	0.27 512	0.25 509	0.31 513	0.21 438

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 434	0.32 466	0.64 453	0.44 400	0.30 418	0.66 430	0.44 445	1.04 449	0.88 422	0.91 471	0.91 382	0.99 479	0.60 405	0.68 383	0.60 453	0.21 419	0.17 441	0.22 427	0.22 468	0.21 409	0.21 438
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DRN-Test	0.66 493	0.32 466	0.66 465	0.50 489	0.39 510	1.15 556	0.61 529	1.49 587	1.01 492	1.12 550	1.08 462	1.06 501	0.69 460	0.77 435	0.94 540	0.23 462	0.17 441	0.26 498	0.25 509	0.25 471	0.21 438

w-ln-seven-2	0.76 518	0.43 527	2.32 613	0.52 517	0.38 504	0.90 506	0.65 537	1.11 478	1.12 534	1.19 559	1.28 518	1.09 512	0.99 557	1.07 532	0.87 520	0.20 402	0.19 473	0.23 449	0.22 468	0.26 478	0.22 456

CFNet_ucs	0.50 412	0.24 361	0.55 413	0.38 219	0.31 440	0.58 374	0.33 274	0.98 424	0.93 456	0.88 455	1.19 504	0.80 420	0.49 336	0.63 333	0.43 360	0.21 419	0.15 383	0.26 498	0.18 372	0.26 478	0.22 456

CBFPSM	0.59 480	0.22 303	1.31 581	0.38 219	0.27 350	1.12 552	0.65 537	0.79 352	0.82 385	0.80 385	0.81 327	1.35 560	0.87 530	0.67 373	0.76 494	0.16 270	0.15 383	0.15 184	0.16 295	0.17 311	0.22 456

PSM-softLoss	0.38 266	0.20 227	0.48 352	0.41 320	0.26 319	0.30 148	0.35 311	0.69 284	0.46 220	0.62 264	0.82 331	0.59 304	0.33 235	0.70 395	0.39 340	0.19 379	0.12 238	0.20 370	0.18 372	0.16 276	0.22 456

KMStereo	0.38 266	0.20 227	0.48 352	0.41 320	0.26 319	0.30 148	0.35 311	0.69 284	0.46 220	0.62 264	0.82 331	0.59 304	0.33 235	0.70 395	0.39 340	0.19 379	0.12 238	0.20 370	0.18 372	0.16 276	0.22 456

GEStereo_RVC	0.55 448	0.29 448	0.63 448	0.49 475	0.31 440	0.70 443	0.54 505	1.22 531	0.92 450	0.82 407	0.85 352	0.85 431	0.63 423	0.90 489	0.65 468	0.24 474	0.16 419	0.19 340	0.16 295	0.21 409	0.22 456

GANet	0.70 505	0.37 497	0.55 413	0.51 505	0.34 476	0.94 513	0.96 593	1.08 466	0.94 463	1.04 530	1.98 588	1.13 526	0.88 534	1.12 542	0.66 471	0.25 485	0.26 537	0.27 512	0.22 468	0.31 513	0.22 456

YMNet	0.66 493	0.38 507	0.90 534	0.52 517	0.46 552	1.08 544	0.49 473	1.00 430	0.77 351	1.18 557	1.29 522	1.12 520	0.74 486	0.85 471	0.86 514	0.27 505	0.31 568	0.25 479	0.25 509	0.24 461	0.23 463

YMNet_1	0.66 493	0.38 507	0.90 534	0.52 517	0.46 552	1.08 544	0.49 473	1.00 430	0.77 351	1.18 557	1.29 522	1.12 520	0.74 486	0.85 471	0.86 514	0.27 505	0.31 568	0.25 479	0.25 509	0.24 461	0.23 463

Anonymous3	0.46 349	0.34 479	0.86 529	0.50 489	0.37 495	0.81 484	0.50 478	0.72 312	0.65 288	0.51 225	0.65 250	0.45 227	0.45 318	0.64 347	0.38 334	0.24 474	0.24 522	0.22 427	0.21 450	0.23 448	0.23 463

GES	0.44 329	0.23 324	0.57 423	0.40 286	0.30 418	0.59 387	0.36 333	0.96 418	0.68 299	0.74 360	0.83 337	0.47 238	0.48 332	0.67 373	0.43 360	0.22 445	0.16 419	0.17 252	0.16 295	0.18 335	0.23 463

STTStereo	0.55 448	0.37 497	0.76 511	0.44 400	0.31 440	0.60 393	0.44 445	0.96 418	0.86 408	0.99 508	0.90 379	0.96 472	0.58 394	0.71 400	0.61 457	0.25 485	0.23 513	0.26 498	0.32 558	0.24 461	0.23 463

UCFNet_RVC	0.49 396	0.26 405	0.35 171	0.39 248	0.26 319	0.64 419	0.36 333	1.15 499	0.84 395	0.67 308	0.88 371	0.88 447	0.59 401	0.58 285	0.45 385	0.24 474	0.17 441	0.27 512	0.27 530	0.25 471	0.23 463

DISCO	0.70 505	0.26 405	0.68 474	0.44 400	0.31 440	1.14 554	0.51 493	1.23 536	1.23 553	0.81 398	1.05 450	1.50 576	0.85 525	1.82 600	1.03 555	0.19 379	0.15 383	0.18 300	0.16 295	0.24 461	0.23 463

PSMNet_ROB	0.64 489	0.37 497	0.65 459	0.56 545	0.42 528	0.97 521	0.83 578	1.21 523	0.92 450	0.79 383	1.02 436	1.08 508	0.63 423	0.82 451	0.91 538	0.29 523	0.20 485	0.31 537	0.31 552	0.26 478	0.23 463

Select-FE	0.46 349	0.24 361	0.88 531	0.42 360	0.35 483	0.33 197	0.19 34	0.90 393	0.37 168	0.60 254	1.01 427	0.97 474	0.80 512	0.72 405	0.28 209	0.16 270	0.12 238	0.17 252	0.20 427	0.15 232	0.24 471

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 377	0.21 264	1.26 576	0.39 248	0.51 565	0.28 117	0.30 217	1.25 547	0.44 207	0.68 314	1.11 469	0.86 436	0.33 235	0.67 373	0.27 188	0.15 212	0.11 171	0.17 252	0.20 427	0.22 431	0.24 471

test_sample7	0.52 428	0.29 448	0.50 377	0.36 172	0.27 350	0.62 403	0.41 419	1.06 458	0.88 422	0.92 479	0.86 355	0.85 431	0.69 460	0.68 383	0.50 410	0.26 495	0.20 485	0.27 512	0.26 523	0.27 490	0.24 471

ttt	0.51 419	0.25 386	0.43 279	0.38 219	0.24 243	0.65 427	0.38 370	1.18 514	1.05 510	0.72 348	1.08 462	0.63 323	0.49 336	0.84 464	0.59 450	0.24 474	0.21 495	0.22 427	0.20 427	0.24 461	0.24 471

GASNet	0.67 498	0.72 584	0.96 540	0.70 590	0.48 557	0.62 403	0.47 459	1.08 466	1.03 500	0.94 487	0.82 331	0.93 465	0.83 522	1.33 569	0.80 501	0.31 533	0.22 503	0.29 528	0.28 536	0.44 565	0.24 471

HHNet	0.41 305	0.17 125	0.41 247	0.34 116	0.37 495	0.33 197	0.34 287	0.69 284	0.75 336	0.86 437	1.30 525	0.52 260	0.32 223	0.52 220	0.35 293	0.15 212	0.11 171	0.19 340	0.15 263	0.15 232	0.24 471

Syn2CoEx	0.71 509	0.51 552	0.95 538	0.64 572	0.45 545	0.91 507	0.53 501	1.48 585	1.13 535	0.93 484	1.35 531	1.02 491	0.99 557	0.92 499	0.80 501	0.30 530	0.27 546	0.28 520	0.24 500	0.23 448	0.24 471

MDST_ROB	0.91 552	0.27 422	0.85 524	0.63 571	0.41 522	2.53 612	0.71 562	1.60 599	1.13 535	2.83 626	1.73 574	0.97 474	0.69 460	1.61 588	0.73 489	0.25 485	0.22 503	0.32 543	0.28 536	0.25 471	0.24 471

z-mn7	1.00 561	0.50 548	1.70 602	0.53 527	0.36 488	1.75 601	0.71 562	1.22 531	2.28 614	0.96 495	2.54 603	1.42 567	0.95 551	2.19 616	1.54 587	0.22 445	0.19 473	0.21 412	0.20 427	0.27 490	0.25 479

rvit_stereo_0075_2	0.47 365	0.37 497	0.70 484	0.53 527	0.46 552	0.43 284	0.36 333	0.81 359	0.67 294	0.55 240	0.74 284	0.59 304	0.43 303	0.63 333	0.43 360	0.32 544	0.23 513	0.35 552	0.25 509	0.30 507	0.25 479

AF-Net	0.81 531	0.39 514	0.68 474	0.64 572	0.54 573	0.91 507	0.51 493	1.61 601	1.31 570	0.96 495	2.02 590	1.46 570	1.26 585	1.11 541	0.99 550	0.32 544	0.24 522	0.39 567	0.27 530	0.30 507	0.25 479

DeepPruner_ROB	0.53 434	0.34 479	0.59 428	0.41 320	0.30 418	0.50 323	0.43 436	1.19 516	0.70 307	0.85 430	1.05 450	0.86 436	0.55 376	0.84 464	0.51 420	0.29 523	0.23 513	0.22 427	0.22 468	0.26 478	0.25 479

NaN_ROB	0.69 503	0.44 532	0.69 480	0.51 505	0.33 467	0.97 521	1.06 600	1.22 531	1.19 546	1.24 568	0.96 403	1.08 508	0.78 506	1.20 551	0.67 474	0.24 474	0.30 559	0.23 449	0.24 500	0.23 448	0.25 479

SGM_RVC	0.97 558	0.28 436	0.41 247	0.39 248	0.22 174	1.55 589	0.73 566	1.51 591	1.25 561	2.25 616	1.92 585	2.58 610	1.56 600	2.02 609	1.19 572	0.27 505	0.27 546	0.27 512	0.25 509	0.25 471	0.25 479
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
w-ln-seven	0.96 557	0.48 540	2.41 615	0.54 534	0.50 561	1.41 579	0.70 556	1.67 605	1.81 603	1.49 580	1.50 558	1.26 538	0.87 530	1.15 544	1.80 599	0.23 462	0.21 495	0.25 479	0.25 509	0.31 513	0.26 485

DDVS	0.52 428	0.30 457	0.56 419	0.41 320	0.31 440	0.71 448	0.34 287	0.91 398	0.67 294	0.85 430	0.89 375	1.12 520	0.46 323	0.86 476	0.60 453	0.22 445	0.16 419	0.22 427	0.18 372	0.25 471	0.26 485

ITSA-stereo	0.53 434	0.28 436	0.52 395	0.40 286	0.23 214	0.56 363	0.34 287	1.24 543	1.24 555	0.80 385	0.81 327	0.72 377	0.58 394	0.82 451	0.65 468	0.21 419	0.17 441	0.23 449	0.21 450	0.22 431	0.26 485

Wz-Net-LNSev	0.71 509	0.51 552	1.36 590	0.50 489	0.41 522	1.15 556	0.69 551	1.21 523	1.07 523	1.02 521	1.12 473	1.08 508	0.87 530	0.89 487	0.89 534	0.24 474	0.22 503	0.21 412	0.19 402	0.26 478	0.26 485

Wz-Net-MNSev	0.76 518	0.40 519	1.34 585	0.50 489	0.40 515	1.44 583	0.83 578	1.15 499	1.16 540	1.25 569	1.20 505	1.13 526	0.81 513	1.16 546	1.00 553	0.22 445	0.19 473	0.24 466	0.23 484	0.28 494	0.26 485

GwcNet	0.69 503	0.36 490	1.10 555	0.51 505	0.42 528	1.08 544	0.50 478	1.21 523	1.16 540	1.00 513	1.37 535	1.06 501	0.79 508	0.92 499	0.94 540	0.25 485	0.24 522	0.24 466	0.22 468	0.23 448	0.26 485

hitnet-ft	0.55 448	0.27 422	0.39 225	0.41 320	0.28 374	0.78 473	0.40 404	0.92 400	0.90 438	0.82 407	1.01 427	1.13 526	0.70 473	0.78 439	0.67 474	0.28 516	0.20 485	0.28 520	0.22 468	0.29 498	0.26 485

SuperB	1.04 567	0.37 497	4.81 631	0.43 381	0.31 440	0.99 526	0.46 452	1.02 442	2.09 609	1.09 545	1.09 466	0.75 396	0.81 513	1.06 529	1.76 594	0.19 379	0.15 383	0.17 252	0.15 263	2.82 640	0.26 485

PS-NSSS	0.58 473	0.44 532	0.62 438	0.42 360	0.33 467	0.66 430	0.58 519	1.02 442	0.86 408	0.77 375	1.28 518	0.72 377	0.64 434	0.82 451	0.59 450	0.31 533	0.26 537	0.40 570	0.27 530	0.33 526	0.26 485

CBMV	0.64 489	0.35 485	0.41 247	0.42 360	0.25 275	1.01 528	0.77 570	1.13 486	1.09 528	1.17 555	1.22 506	1.04 495	0.75 491	0.88 481	0.63 463	0.28 516	0.30 559	0.34 550	0.30 544	0.26 478	0.26 485
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
NF-Stereo	0.38 266	0.20 227	0.45 303	0.41 320	0.25 275	0.26 74	0.31 243	0.69 284	0.70 307	0.65 292	0.77 296	0.57 281	0.30 210	0.67 373	0.35 293	0.18 347	0.12 238	0.20 370	0.16 295	0.16 276	0.27 495

OCTAStereo	0.38 266	0.20 227	0.46 320	0.41 320	0.25 275	0.26 74	0.31 243	0.69 284	0.70 307	0.65 292	0.77 296	0.58 289	0.30 210	0.67 373	0.35 293	0.18 347	0.12 238	0.20 370	0.16 295	0.16 276	0.27 495

RE-Stereo	0.38 266	0.20 227	0.46 320	0.41 320	0.25 275	0.26 74	0.31 243	0.69 284	0.70 307	0.65 292	0.77 296	0.58 289	0.30 210	0.67 373	0.35 293	0.18 347	0.12 238	0.20 370	0.16 295	0.16 276	0.27 495

TVStereo	0.38 266	0.20 227	0.46 320	0.41 320	0.25 275	0.26 74	0.31 243	0.69 284	0.70 307	0.65 292	0.77 296	0.58 289	0.30 210	0.67 373	0.35 293	0.18 347	0.12 238	0.20 370	0.16 295	0.16 276	0.27 495

GMM-Stereo	0.44 329	0.19 190	0.36 178	0.42 360	0.25 275	0.51 327	0.47 459	0.71 307	0.53 241	0.76 369	1.37 535	0.76 402	0.38 272	0.60 306	0.33 261	0.15 212	0.10 67	0.20 370	0.19 402	0.16 276	0.27 495

FADNet-RVC-Resample	0.56 459	0.33 474	1.16 561	0.49 475	0.34 476	0.71 448	0.43 436	1.01 439	0.93 456	0.82 407	0.87 363	0.74 394	0.67 450	0.73 411	0.45 385	0.18 347	0.18 459	0.26 498	0.27 530	0.26 478	0.27 495

ADCL	1.04 567	0.38 507	1.35 586	0.50 489	0.39 510	1.61 593	0.89 586	1.29 554	1.39 577	1.29 571	1.50 558	1.24 536	1.24 582	1.37 577	4.87 632	0.21 419	0.19 473	0.25 479	0.25 509	0.29 498	0.27 495

NLCSM	0.82 532	0.52 559	1.19 568	0.58 553	0.73 596	0.92 511	0.78 572	1.75 609	0.87 417	0.92 479	1.86 583	1.40 565	0.74 486	1.52 581	1.09 562	0.27 505	0.23 513	0.26 498	0.30 544	0.26 478	0.28 502

zh-mn7	1.08 576	0.65 579	4.00 627	0.52 517	0.38 504	1.16 559	0.62 531	1.15 499	1.77 601	1.74 597	2.31 594	1.17 532	0.91 537	2.10 611	1.77 595	0.24 474	0.21 495	0.22 427	0.22 468	0.25 471	0.28 502

CASS	0.45 339	0.27 422	0.42 268	0.48 460	0.22 174	0.61 395	0.34 287	0.97 421	0.62 265	0.71 336	0.85 352	0.61 315	0.55 376	0.57 265	0.41 351	0.29 523	0.16 419	0.22 427	0.18 372	0.22 431	0.28 502
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
FADNet_RVC	0.55 448	0.37 497	1.17 566	0.44 400	0.31 440	0.56 363	0.34 287	1.06 458	0.88 422	0.67 308	0.90 379	0.61 315	0.65 440	0.93 505	0.70 481	0.21 419	0.18 459	0.26 498	0.23 484	0.31 513	0.28 502

FBW_ROB	0.88 546	0.50 548	0.85 524	0.55 542	0.40 515	1.17 560	0.78 572	1.50 588	1.37 574	1.33 574	1.27 516	1.48 574	1.00 560	2.57 624	0.98 549	0.25 485	0.32 573	0.45 580	0.30 544	0.34 532	0.28 502

XPNet_ROB	0.70 505	0.35 485	0.68 474	0.52 517	0.40 515	0.79 476	0.85 584	1.16 506	0.94 463	1.33 574	1.15 491	1.38 562	0.83 522	1.03 526	0.90 536	0.32 544	0.25 530	0.26 498	0.24 500	0.31 513	0.28 502

PWC_ROB	0.87 544	0.52 559	1.28 577	0.50 489	0.32 456	0.91 507	0.37 348	1.36 570	1.46 584	1.61 589	2.59 607	1.16 531	1.01 561	1.34 571	1.40 585	0.25 485	0.18 459	0.28 520	0.20 427	0.29 498	0.28 502

SGM-Forest	0.62 486	0.32 466	0.39 225	0.43 381	0.30 418	1.02 530	0.55 509	1.09 470	1.05 510	1.06 536	1.18 500	1.10 516	0.67 450	0.88 481	0.62 460	0.31 533	0.33 579	0.33 548	0.30 544	0.30 507	0.28 502
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
MultiAttention	3.58 631	0.24 361	0.62 438	0.54 534	0.34 476	22.90 653	2.72 643	1.60 599	1.13 535	0.80 385	1.81 579	1.14 529	0.43 303	35.29 663	0.61 457	0.17 313	0.12 238	0.23 449	0.23 484	0.34 532	0.29 510

TCMNet	0.66 493	0.39 514	0.98 543	0.59 558	0.61 586	0.96 519	0.55 509	1.05 454	0.90 438	0.84 426	1.14 485	0.89 451	0.65 440	0.85 471	1.01 554	0.26 495	0.26 537	0.31 537	0.28 536	0.32 519	0.29 510

Wz-Net-SNSev	0.91 552	0.73 585	2.13 610	0.56 545	0.45 545	0.95 516	1.13 605	1.34 564	1.24 555	1.02 521	1.30 525	1.46 570	0.86 527	1.81 599	1.50 586	0.25 485	0.23 513	0.25 479	0.26 523	0.32 519	0.29 510

GrayStereo	0.49 396	0.19 190	0.42 268	0.46 444	0.28 374	0.53 339	0.67 541	0.69 284	0.63 276	1.02 521	1.47 557	0.78 410	0.76 494	0.56 252	0.33 261	0.14 139	0.12 238	0.17 252	0.17 345	0.15 232	0.29 510

Prome-Stereo	0.46 349	0.19 190	0.35 171	0.44 400	0.26 319	0.40 259	0.45 448	0.68 276	0.44 207	0.96 495	1.84 581	0.59 304	0.67 450	0.61 314	0.32 249	0.14 139	0.11 171	0.16 212	0.14 236	0.16 276	0.29 510

pcwnet_v2	0.58 473	0.28 436	0.84 523	0.45 423	0.35 483	0.61 395	0.35 311	1.27 551	1.21 550	0.99 508	1.27 516	0.72 377	0.58 394	0.67 373	0.48 406	0.27 505	0.21 495	0.24 466	0.23 484	0.29 498	0.29 510

Nwc_Net	0.78 524	0.38 507	0.73 497	0.60 564	0.55 575	1.05 538	0.55 509	1.67 605	1.05 510	0.88 455	1.86 583	1.40 565	1.09 568	1.10 539	0.87 520	0.30 530	0.25 530	0.36 557	0.38 571	0.29 498	0.29 510

SGM-ForestM	4.04 634	0.32 466	0.46 320	0.43 381	0.27 350	7.50 641	1.45 626	3.84 636	4.24 637	8.19 649	6.76 645	19.00 657	9.08 644	10.74 649	6.62 638	0.31 533	0.33 579	0.32 543	0.32 558	0.29 498	0.29 510

PWCDC_ROB	0.89 548	0.49 544	0.80 520	0.74 594	0.40 515	1.03 533	0.39 393	1.33 562	2.35 618	1.02 521	3.77 625	0.81 423	0.92 542	1.20 551	0.90 536	0.34 558	0.22 503	0.24 466	0.20 427	0.34 532	0.29 510

zh-sn7	1.09 577	0.75 587	3.23 621	0.57 551	0.42 528	1.11 548	0.89 586	1.19 516	1.27 565	1.41 578	1.98 588	1.25 537	1.47 595	1.99 608	2.62 615	0.26 495	0.26 537	0.26 498	0.27 530	0.35 537	0.30 519

DCVSM-stereo	0.49 396	0.27 422	0.53 403	0.39 248	0.29 401	0.51 327	0.26 156	0.75 332	0.75 336	1.11 549	0.75 286	1.05 499	0.72 481	0.60 306	0.47 402	0.20 402	0.19 473	0.24 466	0.20 427	0.25 471	0.30 519

FTStereo	0.56 459	0.20 227	0.37 194	0.41 320	0.25 275	0.40 259	0.79 575	0.66 256	0.43 201	1.09 545	3.27 618	0.70 364	0.73 484	0.55 241	0.33 261	0.14 139	0.13 315	0.19 340	0.17 345	0.15 232	0.30 519

APVNet	0.71 509	0.37 497	0.89 533	0.56 545	0.45 545	1.18 562	0.68 546	1.41 578	0.85 403	0.81 398	1.15 491	1.04 495	0.81 513	1.10 539	1.17 570	0.26 495	0.28 550	0.32 543	0.31 552	0.29 498	0.30 519

aanetorigin	0.83 540	0.56 566	1.87 606	0.49 475	0.38 504	0.56 363	0.66 539	0.70 299	1.00 488	2.42 619	2.02 590	1.31 546	1.18 577	0.93 505	1.13 569	0.20 402	0.18 459	0.20 370	0.19 402	0.27 490	0.30 519

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 498	0.81 593	0.73 497	0.53 527	0.37 495	1.40 577	0.53 501	1.04 449	0.79 370	0.88 455	0.94 390	0.95 469	0.53 358	0.93 505	0.58 445	0.39 573	0.30 559	0.57 599	0.31 552	0.53 586	0.30 519

CBMV_ROB	0.59 480	0.37 497	0.38 206	0.39 248	0.28 374	0.74 457	0.28 191	1.00 430	0.98 477	0.94 487	1.25 513	0.81 423	0.78 506	0.87 478	0.50 410	0.36 567	0.37 586	0.43 576	0.40 578	0.33 526	0.30 519

SANet	1.07 574	0.41 523	1.06 550	0.48 460	0.30 418	1.41 579	0.94 591	1.42 579	3.36 630	1.58 586	2.43 600	2.33 606	1.70 607	1.34 571	1.07 560	0.28 516	0.24 522	0.26 498	0.23 484	0.34 532	0.30 519

HBP-ISP	0.59 480	0.45 536	0.43 279	0.45 423	0.33 467	0.70 443	0.28 191	1.11 478	1.00 488	0.83 419	1.18 500	0.65 343	0.68 456	0.88 481	0.52 427	0.35 563	0.38 588	0.47 584	0.41 583	0.38 551	0.31 527

FADNet-RVC	0.60 483	0.53 563	1.14 560	0.46 444	0.39 510	0.61 395	0.39 393	1.12 484	0.87 417	0.70 329	0.84 342	1.04 495	0.55 376	0.94 512	0.69 478	0.26 495	0.25 530	0.28 520	0.28 536	0.31 513	0.31 527

RTSC	0.87 544	0.48 540	1.23 573	0.52 517	0.37 495	1.13 553	0.50 478	1.34 564	1.79 602	1.51 583	1.24 511	1.12 520	0.81 513	1.62 589	2.16 607	0.25 485	0.19 473	0.23 449	0.24 500	0.30 507	0.31 527

LALA_ROB	0.74 516	0.43 527	0.69 480	0.54 534	0.40 515	1.01 528	0.95 592	1.21 523	1.07 523	1.22 565	1.12 473	1.56 582	0.79 508	1.04 528	0.86 514	0.33 552	0.22 503	0.35 552	0.30 544	0.35 537	0.31 527

MSAF-DinoV2	1.04 567	0.38 507	1.32 583	0.54 534	0.29 401	0.89 504	0.72 564	1.52 594	1.24 555	1.05 532	1.41 543	2.98 614	1.49 596	2.74 625	2.83 618	0.22 445	0.14 351	0.20 370	0.22 468	0.32 519	0.32 531

DeepPrunerF	0.89 548	0.52 559	3.43 623	0.68 587	0.81 597	0.72 455	0.72 564	1.22 531	1.99 608	0.93 484	1.01 427	0.87 442	0.86 527	1.08 535	0.95 543	0.34 558	0.28 550	0.43 576	0.39 575	0.30 507	0.32 531

DANet	0.71 509	0.45 536	0.91 536	0.59 558	0.40 515	0.81 484	0.40 404	0.97 421	0.84 395	1.20 563	1.22 506	1.33 554	0.88 534	1.16 546	1.24 574	0.27 505	0.23 513	0.31 537	0.25 509	0.35 537	0.32 531
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NCCL2	0.72 513	0.41 523	0.65 459	0.64 572	0.44 541	0.98 525	1.20 608	1.11 478	1.00 488	0.98 505	0.96 403	1.49 575	0.87 530	0.90 489	0.79 499	0.31 533	0.26 537	0.39 567	0.39 575	0.32 519	0.32 531

MeshStereo	1.34 593	0.43 527	0.54 408	0.44 400	0.34 476	1.66 596	0.60 524	1.94 612	1.37 574	4.47 640	3.25 616	4.71 631	1.94 615	1.92 604	1.17 570	0.35 563	0.35 583	0.37 562	0.31 552	0.32 519	0.32 531
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
DualNet (step1)	0.57 466	0.36 490	0.72 494	0.38 219	0.30 418	0.71 448	0.43 436	1.06 458	0.88 422	0.92 479	0.86 355	0.85 431	0.69 460	0.68 383	0.50 410	0.41 578	0.20 485	0.40 570	0.41 583	0.36 542	0.33 536

test_sample9	1.05 571	0.36 490	0.72 494	0.38 219	0.30 418	0.71 448	0.43 436	1.06 458	0.88 422	0.92 479	0.86 355	0.85 431	0.69 460	1.20 551	1.36 581	0.41 578	8.41 651	0.40 570	0.41 583	0.36 542	0.33 536

test_sample8	1.25 590	0.36 490	0.72 494	0.38 219	0.30 418	0.71 448	0.43 436	1.13 486	0.75 336	1.50 582	0.95 399	3.29 622	1.59 602	1.20 551	1.36 581	0.41 578	8.41 651	0.40 570	0.41 583	0.36 542	0.33 536

FINET	0.67 498	0.42 525	1.00 545	0.46 444	0.43 534	0.83 495	0.89 586	1.08 466	1.50 586	0.87 445	1.14 485	0.71 368	0.68 456	0.92 499	0.70 481	0.36 567	0.30 559	0.26 498	0.24 500	0.35 537	0.33 536

NCC-stereo	0.78 524	0.40 519	0.76 511	0.61 566	0.67 590	0.81 484	0.69 551	1.54 596	1.11 530	0.90 466	1.36 532	1.33 554	1.16 574	1.19 549	0.88 524	0.31 533	0.30 559	0.37 562	0.48 597	0.33 526	0.33 536

Abc-Net	0.78 524	0.40 519	0.76 511	0.61 566	0.67 590	0.81 484	0.69 551	1.54 596	1.11 530	0.90 466	1.36 532	1.33 554	1.16 574	1.19 549	0.88 524	0.31 533	0.30 559	0.37 562	0.48 597	0.33 526	0.33 536
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ADCMid	1.14 580	0.52 559	2.23 612	0.53 527	0.43 534	1.07 540	0.75 568	1.23 536	1.05 510	2.15 612	1.44 551	1.50 576	1.43 593	1.56 585	5.01 633	0.26 495	0.24 522	0.29 528	0.31 552	0.37 547	0.33 536

RP	0.76 518	0.36 490	0.63 448	0.66 580	0.58 583	0.80 479	0.55 509	1.14 495	1.22 552	0.97 500	1.65 568	1.43 569	1.32 587	1.01 519	0.84 509	0.33 552	0.30 559	0.36 557	0.30 544	0.34 532	0.34 543

PA-Net	0.67 498	0.43 527	0.83 522	0.50 489	0.53 570	0.94 513	0.68 546	1.10 472	1.14 538	0.80 385	0.88 371	0.87 442	0.77 501	1.02 524	0.88 524	0.24 474	0.41 595	0.29 528	0.44 588	0.26 478	0.34 543
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CSAN	0.83 540	0.49 544	0.77 516	0.60 564	0.41 522	1.14 554	1.06 600	1.19 516	1.46 584	1.32 572	1.43 548	1.37 561	1.19 579	1.27 564	0.86 514	0.39 573	0.31 568	0.36 557	0.37 568	0.35 537	0.34 543

NOSS_ROB	0.57 466	0.39 514	0.39 225	0.44 400	0.30 418	0.73 456	0.54 505	1.03 446	1.08 526	0.67 308	0.87 363	0.76 402	0.57 385	0.77 435	0.47 402	0.38 571	0.38 588	0.44 579	0.42 587	0.37 547	0.34 543

ETE_ROB	0.70 505	0.49 544	0.73 497	0.56 545	0.36 488	0.79 476	0.87 585	1.14 495	0.93 456	1.19 559	1.18 500	1.39 563	0.82 517	0.99 515	0.80 501	0.26 495	0.21 495	0.31 537	0.26 523	0.33 526	0.34 543

FADNet	0.61 485	0.51 552	1.10 555	0.45 423	0.44 541	0.65 427	0.41 419	1.19 516	1.05 510	0.70 329	0.84 342	0.98 478	0.66 447	0.82 451	0.50 410	0.29 523	0.30 559	0.27 512	0.30 544	0.46 572	0.35 548

ADCPNet	1.03 566	0.48 540	2.70 617	0.54 534	0.42 528	1.40 577	0.75 568	1.13 486	1.07 523	1.22 565	1.42 545	1.68 587	1.09 568	1.36 576	3.45 624	0.30 530	0.28 550	0.29 528	0.32 558	0.37 547	0.35 548

SACVNet	0.58 473	0.34 479	0.55 413	0.55 542	0.36 488	0.63 412	0.48 467	1.13 486	0.77 351	1.02 521	1.06 456	1.02 491	0.74 486	0.90 489	0.51 420	0.27 505	0.21 495	0.25 479	0.24 500	0.29 498	0.36 550

LCNet	0.41 305	0.20 227	0.32 129	0.44 400	0.24 243	0.47 312	0.29 201	0.67 266	0.53 241	0.72 348	1.03 440	0.66 348	0.60 405	0.58 285	0.34 276	0.14 139	0.10 67	0.19 340	0.19 402	0.21 409	0.36 550

edge stereo	0.76 518	0.38 507	0.74 502	0.52 517	0.43 534	0.80 479	0.53 501	1.28 553	1.06 517	1.28 570	1.38 540	1.81 590	1.11 570	1.08 535	0.85 513	0.33 552	0.32 573	0.41 574	0.28 536	0.32 519	0.36 550

CC-Net-ROB	0.82 532	0.96 604	0.85 524	0.58 553	0.45 545	1.27 571	0.70 556	1.17 511	1.02 495	0.83 419	1.23 510	0.90 456	0.77 501	1.06 529	0.69 478	0.46 585	0.34 581	1.71 621	0.38 571	0.59 596	0.36 550

NVstereo2D	0.60 483	0.30 457	0.75 506	0.48 460	0.43 534	0.89 504	0.48 467	1.05 454	1.15 539	0.66 305	0.86 355	0.88 447	0.70 473	0.99 515	0.65 468	0.32 544	0.15 383	0.28 520	0.20 427	0.40 554	0.36 550

coex-ft	6.43 642	1.51 623	87.33 668	0.49 475	0.38 504	1.34 574	1.21 610	1.16 506	8.09 642	12.12 651	2.79 611	2.77 613	3.31 634	1.16 546	3.15 619	0.24 474	0.23 513	0.27 512	0.24 500	0.45 569	0.37 555

RGC	0.79 527	0.59 570	0.71 489	0.65 577	0.65 589	0.92 511	0.58 519	1.29 554	1.05 510	1.07 539	1.45 554	1.47 573	1.03 562	1.21 555	0.88 524	0.32 544	0.30 559	0.48 589	0.40 578	0.37 547	0.37 555

RTS	1.98 614	0.96 604	11.36 640	0.65 577	0.57 581	2.77 618	1.40 622	1.39 574	2.26 612	1.89 603	2.56 604	1.32 551	1.25 583	5.20 638	4.05 627	0.31 533	0.22 503	0.29 528	0.29 542	0.40 554	0.37 555

RTSA	1.98 614	0.96 604	11.36 640	0.65 577	0.57 581	2.77 618	1.40 622	1.39 574	2.26 612	1.89 603	2.56 604	1.32 551	1.25 583	5.20 638	4.05 627	0.31 533	0.22 503	0.29 528	0.29 542	0.40 554	0.37 555

DPSNet	0.99 560	0.42 525	1.88 607	0.53 527	0.41 522	1.59 592	1.26 614	2.21 618	1.43 580	1.10 547	1.11 469	1.46 570	1.95 616	1.34 571	1.26 576	0.34 558	0.25 530	0.25 479	0.21 450	0.46 572	0.37 555

PDISCO_ROB	0.91 552	0.48 540	1.06 550	0.99 603	0.97 606	1.67 598	0.63 532	1.64 603	1.59 593	1.06 536	1.18 500	1.31 546	0.79 508	1.55 583	0.97 546	0.49 591	0.22 503	0.45 580	0.40 578	0.45 569	0.37 555

FAT-Stereo	0.73 515	0.33 474	0.75 506	0.49 475	0.37 495	0.71 448	0.59 522	1.36 570	1.30 569	1.03 529	1.40 541	1.59 585	1.15 573	0.87 478	0.86 514	0.28 516	0.28 550	0.28 520	0.23 484	0.28 494	0.38 561

stereogan	0.80 528	0.31 462	0.71 489	0.59 558	0.50 561	1.72 600	0.48 467	1.35 567	1.37 574	1.00 513	1.46 556	1.56 582	0.95 551	1.29 565	0.84 509	0.28 516	0.29 555	0.29 528	0.25 509	0.38 551	0.38 561

WZ-Net	1.19 586	0.59 570	4.07 628	0.62 570	0.51 565	1.34 574	1.31 618	1.32 560	1.74 600	1.53 585	1.65 568	1.74 589	1.28 586	2.25 618	2.01 604	0.27 505	0.21 495	0.23 449	0.25 509	0.40 554	0.39 563

EDNetEfficient	1.46 600	0.80 592	6.12 633	0.47 453	0.39 510	0.69 438	0.83 578	0.90 393	2.77 623	3.50 636	1.96 587	1.66 586	2.03 618	1.26 561	4.18 629	0.21 419	0.18 459	0.21 412	0.20 427	0.41 560	0.39 563

RYNet	0.72 513	0.35 485	0.64 453	0.53 527	0.67 590	1.31 573	0.67 541	1.20 521	1.18 544	1.05 532	0.87 363	1.27 540	0.93 547	0.93 505	1.27 578	0.22 445	0.16 419	0.26 498	0.23 484	0.40 554	0.39 563

Anonymous_2	0.82 532	0.44 532	0.63 448	0.40 286	0.43 534	0.80 479	0.52 496	0.72 312	0.77 351	0.71 336	0.60 237	0.87 442	0.76 494	0.75 424	0.58 445	0.52 595	0.54 610	0.54 597	4.82 650	0.56 590	0.40 566

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 565	0.57 568	1.51 598	0.67 583	0.50 561	2.57 613	1.66 629	1.20 521	1.43 580	1.38 576	1.57 565	1.33 554	0.92 542	1.64 592	0.88 524	0.37 570	0.39 592	0.46 583	0.60 609	0.41 560	0.40 566

STTRV1_RVC	0.82 532	0.59 570	1.16 561	0.67 583	0.81 597	1.11 548	0.63 532	1.30 557	1.11 530	0.98 505	1.33 529	1.08 508	0.95 551	1.26 561	0.87 520	0.55 601	0.25 530	0.43 576	0.39 575	0.58 595	0.40 566

WCMA_ROB	1.14 580	0.36 490	0.76 511	0.49 475	0.44 541	1.23 568	0.67 541	1.11 478	1.23 553	2.84 627	3.95 631	3.28 621	1.83 612	1.25 560	0.99 550	0.44 582	0.34 581	0.34 550	0.37 568	0.41 560	0.40 566

Wz-Net-TNSev	1.14 580	1.06 610	4.32 630	0.49 475	0.42 528	1.51 587	1.11 604	1.48 585	1.40 579	1.22 565	1.26 515	1.58 584	1.43 593	1.76 597	1.70 591	0.32 544	0.31 568	0.26 498	0.30 544	0.41 560	0.41 570

ISRNet	0.56 459	0.24 361	0.66 465	0.56 545	0.36 488	0.44 292	0.25 143	0.82 361	0.84 395	1.07 539	1.25 513	0.91 458	0.60 405	0.66 362	0.58 445	0.35 563	0.26 537	0.36 557	0.33 561	0.30 507	0.42 571

psmorigin	0.82 532	0.51 552	2.09 609	0.49 475	0.41 522	0.85 499	0.50 478	1.04 449	0.88 422	1.45 579	1.43 548	1.50 576	1.06 565	1.22 557	0.97 546	0.31 533	0.32 573	0.27 512	0.27 530	0.33 526	0.42 571

G-Net	0.95 556	0.46 538	1.04 548	0.64 572	0.48 557	2.12 608	0.64 536	1.01 439	0.87 417	1.75 598	2.82 614	1.30 545	1.64 606	1.06 529	0.96 545	0.36 567	0.29 555	0.35 552	0.25 509	0.45 569	0.42 571

SHD	0.93 555	0.50 548	1.18 567	0.59 558	0.46 552	0.97 521	0.48 467	1.70 607	2.15 610	1.58 586	1.37 535	1.42 567	1.19 579	1.31 567	1.60 589	0.31 533	0.26 537	0.32 543	0.33 561	0.40 554	0.42 571

ADCS	1.51 602	0.61 574	3.42 622	0.59 558	0.51 565	1.27 571	1.08 603	1.59 598	1.81 603	1.91 606	1.66 570	1.51 579	1.42 592	1.94 606	8.60 641	0.33 552	0.32 573	0.33 548	0.36 567	0.44 565	0.42 571

AnyNet_C32	1.16 584	0.62 577	2.40 614	0.57 551	0.55 575	1.41 579	1.34 619	1.18 514	1.24 555	1.49 580	1.42 545	1.39 563	1.20 581	1.55 583	4.82 631	0.29 523	0.28 550	0.29 528	0.34 563	0.38 551	0.42 571

PSM-AAD	0.48 377	0.20 227	0.37 194	0.43 381	0.23 214	0.56 363	0.50 478	0.65 247	0.70 307	1.07 539	1.12 473	0.58 289	0.92 542	0.61 314	0.32 249	0.15 212	0.11 171	0.25 479	0.26 523	0.18 335	0.43 577

sAnonymous2	0.40 294	0.39 514	0.85 524	0.48 460	0.37 495	0.40 259	0.46 452	0.57 192	0.52 238	0.38 171	0.46 176	0.35 156	0.42 297	0.43 144	0.30 232	0.19 379	0.14 351	0.18 300	0.17 345	0.57 592	0.44 578

CroCo_RVC	0.40 294	0.39 514	0.85 524	0.48 460	0.37 495	0.40 259	0.46 452	0.57 192	0.52 238	0.38 171	0.46 176	0.35 156	0.42 297	0.43 144	0.30 232	0.19 379	0.14 351	0.18 300	0.17 345	0.57 592	0.44 578

MFN_U_SF_RVC	1.09 577	0.59 570	1.97 608	0.67 583	0.44 541	1.93 605	0.60 524	1.85 611	1.36 572	1.61 589	1.54 563	1.95 598	1.37 589	1.64 592	1.73 592	0.40 577	0.37 586	0.45 580	0.48 597	0.44 565	0.44 578

MSMD_ROB	1.21 587	0.49 544	0.62 438	0.59 558	0.50 561	1.62 595	0.67 541	1.23 536	1.24 555	2.45 620	3.77 625	3.09 618	2.98 632	1.32 568	0.81 504	0.45 583	0.41 595	0.49 592	0.51 604	0.47 575	0.44 578

FSD	0.48 377	0.47 539	0.53 403	0.54 534	0.46 552	0.48 315	0.52 496	0.53 183	0.48 228	0.48 217	0.48 184	0.49 249	0.48 332	0.51 213	0.49 408	0.45 583	0.42 597	0.47 584	0.46 589	0.46 572	0.45 582

AnyNet_C01	1.56 603	1.05 609	7.45 635	0.64 572	0.54 573	1.99 606	1.38 621	1.43 581	1.36 572	1.63 592	1.92 585	1.84 592	1.33 588	2.40 620	4.03 626	0.33 552	0.32 573	0.32 543	0.34 563	0.44 565	0.45 582

FC-DCNN v2	1.65 608	0.51 552	0.65 459	0.61 566	0.49 559	1.61 593	0.70 556	1.75 609	1.56 592	4.74 644	4.91 640	6.46 642	3.31 634	1.91 603	1.11 564	0.46 585	0.42 597	0.47 584	0.46 589	0.48 576	0.46 584

SDNR	0.86 543	0.37 497	1.47 596	0.40 286	0.38 504	3.38 629	0.33 274	0.90 393	0.98 477	0.99 508	2.09 593	0.59 304	0.71 477	1.29 565	0.70 481	0.51 594	0.56 612	0.36 557	0.26 523	0.43 564	0.46 584

ccnet	0.82 532	0.57 568	0.75 506	0.54 534	0.59 584	1.09 547	0.66 539	1.38 573	0.94 463	1.12 550	1.44 551	1.29 543	0.92 542	0.95 514	1.24 574	0.49 591	0.42 597	0.50 594	0.47 595	0.51 581	0.46 584

GANetREF_RVC	0.80 528	0.75 587	0.86 529	0.66 580	0.42 528	1.15 556	0.98 594	1.14 495	1.19 546	1.01 518	1.02 436	1.10 516	0.90 536	1.15 544	0.76 494	0.48 589	0.39 592	0.57 599	0.38 571	0.63 598	0.46 584
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
FC-DCNN	1.59 604	0.51 552	0.66 465	0.61 566	0.49 559	1.56 590	0.70 556	1.66 604	1.53 588	4.64 641	4.62 638	5.85 638	3.34 636	1.84 601	1.11 564	0.46 585	0.42 597	0.47 584	0.46 589	0.48 576	0.46 584

PSMNet-RUCA	0.76 518	0.75 587	1.08 554	1.01 606	0.90 600	0.69 438	0.50 478	1.11 478	1.03 500	0.78 379	1.11 469	0.80 420	0.72 481	0.88 481	0.63 463	0.53 599	0.27 546	0.76 605	0.46 589	0.66 600	0.47 589

S-Stereo	0.74 516	0.35 485	0.96 540	0.56 545	0.45 545	0.82 492	0.60 524	1.24 543	1.60 596	0.96 495	1.41 543	1.12 520	0.94 548	0.80 445	1.04 558	0.26 495	0.31 568	0.28 520	0.25 509	0.32 519	0.47 589

XQC	0.89 548	0.65 579	1.31 581	0.67 583	0.52 569	1.22 566	0.68 546	1.26 549	1.52 587	1.14 553	1.11 469	1.28 542	1.04 564	1.40 579	1.77 595	0.38 571	0.24 522	0.37 562	0.31 552	0.53 586	0.47 589

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 593	0.87 598	1.76 604	0.86 598	0.56 578	4.29 634	1.79 634	1.50 588	1.98 607	1.61 589	1.85 582	1.84 592	1.41 591	1.89 602	1.36 581	0.48 589	0.40 594	0.56 598	0.57 607	0.69 601	0.48 592

BEATNet-Init1	15.13 650	0.82 596	50.86 666	0.72 593	0.53 570	38.10 662	7.03 647	11.83 651	14.25 651	29.78 667	30.17 666	48.21 670	22.64 660	26.78 661	18.11 650	0.42 581	0.38 588	0.47 584	0.46 589	0.51 581	0.48 592

MANE	4.13 635	0.51 552	0.64 453	0.66 580	0.56 578	6.89 640	0.99 596	7.55 645	12.04 646	6.68 647	8.57 648	10.69 648	9.45 645	7.59 646	6.39 637	0.49 591	0.43 602	0.48 589	0.98 626	0.49 578	0.48 592

SAMSARA	1.07 574	0.65 579	1.19 568	1.06 609	0.90 600	1.76 602	1.76 633	1.46 583	1.44 582	1.51 583	1.16 496	2.00 599	1.14 572	1.48 580	1.31 580	0.39 573	0.44 604	0.35 552	0.38 571	0.49 578	0.49 595

FCDSN-DC	1.39 598	0.56 566	0.65 459	0.74 594	0.59 584	1.38 576	0.63 532	1.35 567	1.39 577	3.26 634	4.50 637	4.61 629	2.63 627	1.58 587	1.03 555	0.46 585	0.42 597	0.48 589	0.47 595	0.50 580	0.50 596
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
EDNetEfficientorigin	9.93 645	1.15 611	175.16 669	0.48 460	0.36 488	1.04 537	0.68 546	1.24 543	2.69 622	3.17 633	2.50 602	2.30 604	2.07 619	1.76 597	2.21 608	0.20 402	0.18 459	0.24 466	0.19 402	0.51 581	0.50 596

ELAS_RVC	1.60 605	0.61 574	1.01 547	0.70 590	0.56 578	2.00 607	1.89 636	1.96 613	2.65 621	3.33 635	3.26 617	3.03 615	3.41 637	2.49 622	2.09 606	0.52 595	0.45 605	0.50 594	0.48 597	0.54 588	0.52 598
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.63 607	0.61 574	0.95 538	0.68 587	0.55 575	3.01 627	1.55 627	2.39 620	2.33 617	3.64 637	3.89 629	2.75 612	2.90 631	2.15 614	2.27 613	0.52 595	0.45 605	0.50 594	0.48 597	0.54 588	0.52 598
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PASM	0.90 551	0.64 578	1.69 600	0.69 589	0.69 593	0.78 473	0.84 581	1.03 446	1.26 564	1.19 559	1.15 491	1.31 546	0.98 556	1.24 559	1.03 555	0.52 595	0.56 612	0.59 602	0.66 611	0.56 590	0.54 600

DGSMNet	0.76 518	0.55 565	1.29 579	0.58 553	0.62 587	0.94 513	0.70 556	1.26 549	1.11 530	0.83 419	1.24 511	1.00 482	0.71 477	1.03 526	0.81 504	0.34 558	0.29 555	0.41 574	0.40 578	0.57 592	0.55 601

SQANet	0.82 532	0.74 586	0.67 469	1.13 610	0.98 608	1.11 548	0.47 459	1.07 462	0.83 390	0.91 471	1.05 450	1.03 493	0.74 486	1.01 519	0.64 466	0.61 603	0.24 522	1.03 613	0.35 566	1.18 615	0.58 602

PVD	1.28 592	0.67 582	1.28 577	0.74 594	0.62 587	1.50 586	0.84 581	1.99 614	2.96 624	2.18 613	2.36 599	1.85 594	1.95 616	1.92 604	1.94 602	0.39 573	0.36 585	0.49 592	0.37 568	0.51 581	0.64 603

FADE		2.05 634		1.03 607	0.99 609			3.91 637	3.00 625	1.76 599		2.73 611		5.95 640		11.57 657	1.70 643	23.09 663	15.86 657	0.62 597	0.65 604

UDG	0.88 546	0.82 596	0.67 469	1.00 605	0.96 605	1.02 530	0.57 518	1.13 486	0.99 482	0.90 466	0.97 416	1.31 546	0.99 557	0.85 471	0.84 509	0.54 600	0.32 573	1.77 622	0.40 578	0.94 608	0.66 605

GCST	0.83 540	1.22 613	0.74 502	1.58 618	1.01 611	1.06 539	0.23 118	0.78 348	0.78 361	0.97 500	0.65 250	0.78 410	0.35 246	0.92 499	0.34 276	0.96 614	0.65 616	1.20 615	0.81 618	0.91 606	0.70 606

otaku	1.04 567	0.93 601	0.88 531	1.33 616	1.05 614	1.66 596	0.70 556	1.40 577	1.18 544	1.08 543	1.32 528	1.33 554	0.91 537	1.23 558	0.76 494	0.72 607	0.46 607	1.24 616	0.50 602	1.40 616	0.75 607

MADNet+	2.23 621	2.43 638	10.85 639	1.22 613	0.91 602	2.76 617	1.40 622	2.12 617	1.67 599	1.32 572	1.74 576	1.86 595	1.74 608	6.25 641	4.41 630	0.65 604	0.64 615	0.58 601	0.54 606	0.80 604	0.76 608

Ntro	1.09 577	0.97 607	0.91 536	1.44 617	1.19 616	1.69 599	0.80 576	1.35 567	1.25 561	1.00 513	1.29 522	1.31 546	0.97 555	1.26 561	0.84 509	0.84 611	0.43 602	1.36 617	0.50 602	1.56 617	0.78 609

KYRaft	0.48 377	0.20 227	0.38 206	0.44 400	0.23 214	0.44 292	0.37 348	0.66 256	0.41 191	0.94 487	1.73 574	0.79 412	0.41 295	0.63 333	0.31 239	0.16 270	0.11 171	0.18 300	0.22 468	0.16 276	0.78 609

Consistency-Raft	1.01 562	0.81 593	1.24 574	0.84 597	0.97 606	0.81 484	0.84 581	1.30 557	1.59 593	1.05 532	1.68 573	1.12 520	0.91 537	0.92 499	1.11 564	0.65 604	0.74 620	0.79 607	0.90 622	1.06 613	0.79 611

ACVNet-4b	1.35 595	1.31 616	1.10 555	1.90 626	1.59 620	1.92 604	0.77 570	1.52 594	1.62 597	1.05 532	1.60 567	2.11 601	0.94 548	1.64 592	0.77 498	1.30 625	0.35 583	2.03 629	0.67 612	1.88 627	0.84 612

DDUNet	1.06 572	2.56 641	0.68 474	1.21 612	1.26 617	1.03 533	0.69 551	1.11 478	0.94 463	0.96 495	1.22 506	1.27 540	0.82 517	0.93 505	0.72 488	0.84 611	0.38 588	1.99 625	0.60 609	1.10 614	0.85 613

IGEV-Stereo+	0.23 94	0.14 45	0.26 58	0.32 82	0.19 68	0.12 1	0.17 3	0.29 9	0.29 95	0.21 32	0.15 3	0.22 38	0.22 100	0.40 117	0.22 67	0.14 139	0.10 67	0.12 69	0.09 10	0.15 232	0.86 614

NVStereoNet_ROB	1.24 589	0.90 600	1.13 559	0.86 598	0.88 599	1.11 548	0.99 596	1.42 579	1.53 588	1.59 588	2.48 601	2.24 603	1.53 597	1.96 607	1.30 579	0.76 609	0.70 617	0.78 606	1.00 627	0.71 603	0.88 615
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
PWCK	1.92 613	1.66 629	3.12 620	1.65 619	0.91 602	2.84 620	2.26 639	2.10 616	2.41 619	2.36 618	2.31 594	2.22 602	1.82 610	3.43 629	2.03 605	1.61 632	0.71 619	1.51 618	0.82 619	1.69 619	0.91 616

anonymity	0.97 558	0.89 599	1.05 549	0.92 601	1.03 612	0.97 521	0.81 577	1.29 554	0.91 445	1.07 539	0.98 417	1.00 482	0.95 551	1.02 524	0.92 539	0.96 614	0.95 636	0.90 610	0.91 625	0.92 607	0.94 617

MFMNet_re	1.14 580	0.97 607	1.19 568	0.99 603	0.95 604	1.25 570	1.22 611	1.39 574	1.55 590	1.69 596	1.67 572	1.21 533	1.53 597	1.12 542	0.99 550	0.87 613	0.75 624	0.79 607	0.75 615	0.90 605	0.94 617

ACVNet_1	1.46 600	1.33 617	1.12 558	1.91 627	1.62 621	1.83 603	0.98 594	2.00 615	1.85 605	1.39 577	1.53 562	2.32 605	1.53 597	1.34 571	1.11 564	1.30 625	0.50 609	2.06 631	0.58 608	1.93 629	0.95 619

ACVNet_2	1.65 608	1.27 615	1.41 593	1.75 621	1.62 621	2.22 609	1.20 608	2.30 619	2.62 620	1.78 600	2.56 604	3.03 615	1.61 603	1.54 582	1.12 568	1.06 619	0.58 614	1.82 623	0.70 614	1.82 623	0.96 620

SPS-STEREO	1.25 590	0.93 601	1.06 550	1.04 608	1.03 612	1.41 579	0.91 590	1.51 591	1.19 546	2.09 610	1.83 580	1.94 597	1.39 590	1.62 589	1.39 584	0.97 616	0.94 635	0.90 610	0.89 621	0.96 610	0.96 620
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	1.35 595	0.94 603	1.25 575	0.96 602	1.00 610	1.52 588	1.02 599	1.34 564	1.21 550	2.64 622	2.65 609	2.44 607	1.56 600	1.64 592	1.26 576	0.97 616	0.95 636	0.90 610	0.90 622	0.94 608	0.96 620

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 459	3.08 644	2.43 616	0.31 54	0.18 43	0.29 132	0.20 63	0.37 68	0.32 119	0.28 103	0.24 58	0.18 13	0.18 43	0.31 31	0.22 67	1.09 620	0.08 2	0.17 252	0.16 295	0.14 182	0.97 623

WAO-7	1.90 612	1.20 612	1.35 586	1.27 614	1.06 615	2.84 620	1.56 628	3.23 629	3.06 628	2.23 615	3.33 621	3.17 619	2.28 621	3.12 626	2.21 608	1.02 618	0.91 631	1.06 614	1.03 630	1.04 612	0.97 623

Dean	1.98 614	1.36 618	1.36 590	2.12 629	1.81 629	2.74 615	1.36 620	3.37 633	3.80 635	2.08 609	3.32 620	3.21 620	1.82 610	1.71 596	1.67 590	1.27 622	0.77 626	1.99 625	0.90 622	1.86 624	1.03 625

RainbowNet	1.35 595	1.49 621	1.19 568	1.88 625	1.45 618	1.48 585	1.07 602	1.61 601	1.55 590	1.20 563	1.59 566	1.54 580	1.13 571	1.34 571	0.97 546	1.36 628	0.70 617	1.82 623	0.79 617	1.71 620	1.07 626

DispFullNet	1.60 605	2.63 642	2.75 618	2.56 637	1.79 628	1.24 569	0.47 459	1.37 572	1.45 583	1.87 602	1.50 558	1.55 581	2.46 622	2.04 610	1.04 558	0.59 602	0.18 459	2.32 634	0.68 613	2.29 633	1.14 627

WAO-8	2.92 625	1.55 624	1.35 586	1.79 622	1.63 623	5.23 636	1.22 611	4.58 640	12.56 648	2.84 627	4.07 633	4.83 632	2.72 629	3.49 630	2.25 611	1.27 622	0.91 631	1.99 625	1.15 635	1.86 624	1.15 628

Venus	2.92 625	1.55 624	1.35 586	1.79 622	1.63 623	5.23 636	1.22 611	4.58 640	12.56 648	2.84 627	4.06 632	4.83 632	2.72 629	3.49 630	2.25 611	1.27 622	0.91 631	1.99 625	1.15 635	1.86 624	1.15 628

IMH-64-1	1.86 610	1.62 626	1.16 561	2.20 630	1.89 630	2.33 610	1.30 615	2.89 624	2.29 615	1.66 593	2.80 612	2.49 608	1.61 603	2.10 611	1.78 597	1.60 630	0.74 620	2.43 635	1.02 628	2.12 630	1.17 630

IMH-64	1.86 610	1.62 626	1.16 561	2.20 630	1.89 630	2.33 610	1.30 615	2.89 624	2.29 615	1.66 593	2.80 612	2.49 608	1.61 603	2.10 611	1.78 597	1.60 630	0.74 620	2.43 635	1.02 628	2.12 630	1.17 630

JetBlue	2.78 624	1.26 614	7.04 634	1.16 611	1.48 619	8.00 642	6.02 646	2.60 622	1.92 606	2.12 611	2.64 608	3.34 623	3.05 633	6.49 642	3.39 622	0.78 610	0.76 625	0.75 604	0.76 616	0.97 611	1.18 632

IMH	2.04 618	1.62 626	1.20 572	2.20 630	1.89 630	2.91 626	1.30 615	3.11 627	3.03 626	1.81 601	3.35 622	3.03 615	1.90 613	2.48 621	1.80 599	1.66 633	0.77 626	2.45 637	1.04 631	2.15 632	1.19 633

WAO-6	2.04 618	1.50 622	1.16 561	1.70 620	1.67 625	2.69 614	1.44 625	3.06 626	3.63 634	1.98 607	3.27 618	3.54 627	2.07 619	2.36 619	2.22 610	1.31 627	0.91 631	2.04 630	1.22 637	1.73 621	1.27 634

MonStereo1	1.98 614	1.48 620	1.43 595	1.81 624	1.69 626	2.88 623	0.78 572	2.47 621	3.47 631	2.20 614	4.36 636	3.39 624	2.50 624	2.18 615	1.58 588	1.19 621	0.54 610	1.65 620	0.87 620	1.78 622	1.29 635

LVE	2.12 620	1.44 619	1.36 590	1.99 628	1.78 627	2.75 616	1.79 634	2.82 623	3.95 636	1.90 605	4.33 635	3.52 626	1.81 609	2.24 617	1.74 593	1.74 634	0.87 629	2.06 631	1.13 633	1.91 628	1.35 636

TorneroNet-64	3.44 628	1.86 630	1.42 594	2.58 638	2.28 636	6.87 639	1.68 630	4.70 642	12.03 645	2.31 617	5.59 644	8.25 644	2.55 626	3.97 635	2.73 616	1.81 635	0.74 620	2.57 639	1.07 632	2.35 634	1.44 637

TorneroNet	4.53 638	1.89 631	1.48 597	2.55 636	2.27 635	13.78 649	1.69 631	4.84 644	23.73 662	2.89 630	7.70 647	7.06 643	2.69 628	4.26 637	3.42 623	1.84 636	0.77 626	2.68 641	1.13 633	2.42 635	1.47 638

KSHMR	2.57 622	1.93 632	1.69 600	2.63 639	2.42 638	2.86 622	2.07 637	3.27 631	6.50 640	2.49 621	3.36 623	3.41 625	1.92 614	2.49 622	1.94 602	2.13 639	1.40 641	2.79 644	1.50 640	2.73 638	1.77 639

notaker	2.76 623	2.29 637	1.80 605	2.96 641	2.58 642	2.90 625	1.75 632	3.24 630	3.05 627	2.78 625	4.24 634	6.15 641	2.51 625	3.34 628	2.75 617	2.31 641	1.18 639	3.00 645	1.65 641	2.84 641	1.97 640

UNDER WATER	3.46 629	2.07 635	3.64 625	3.09 642	2.48 639	3.75 632	2.42 641	3.31 632	13.77 650	2.90 631	2.95 615	5.84 637	3.69 638	3.69 632	3.48 625	2.07 638	1.11 638	2.70 642	1.40 638	2.84 641	1.98 641

ktn	2.98 627	2.25 636	1.73 603	2.84 640	2.53 641	3.76 633	2.15 638	3.70 635	5.47 639	2.75 624	5.17 643	5.94 639	2.48 623	3.23 627	2.46 614	2.34 643	1.44 642	2.78 643	2.03 643	2.45 636	2.01 642

UNDER WATER-64	3.53 630	2.01 633	3.94 626	3.22 644	2.49 640	5.41 638	2.60 642	3.43 634	12.41 647	3.03 632	2.68 610	6.07 640	4.04 639	3.79 634	3.33 621	2.02 637	1.24 640	2.63 640	1.46 639	2.78 639	2.08 643

tt	6.20 641	0.20 227	5.89 632	3.55 645	2.07 633	11.26 645	19.21 650	11.74 650	5.46 638	2.69 623	2.04 592	4.87 635	6.25 643	3.70 633	7.09 640	8.32 653	11.17 658	4.93 649	5.41 652	5.74 648	2.37 644

DPSimNet_ROB	3.58 631	2.45 639	8.57 636	2.53 635	2.37 637	2.88 623	3.77 645	3.14 628	3.23 629	4.71 643	3.86 628	4.68 630	4.87 642	4.07 636	5.62 634	2.33 642	2.33 645	2.47 638	2.52 644	2.51 637	2.64 645

JetRed	5.27 640	5.84 646	12.81 643	2.36 634	2.83 643	12.23 647	10.50 649	4.46 639	3.60 632	3.86 638	3.83 627	4.85 634	4.18 640	6.78 643	11.96 645	2.17 640	2.96 647	2.18 633	1.97 642	3.38 644	2.68 646

HanzoNet	6.76 643	2.45 639	4.22 629	3.19 643	2.94 644	3.62 631	2.28 640	4.79 643	7.20 641	14.00 655	13.19 653	17.49 655	22.30 659	13.25 651	6.19 636	4.20 647	1.93 644	3.10 646	2.56 645	3.35 643	2.88 647

MADNet++	4.03 633	2.70 643	3.44 624	3.72 646	3.44 645	4.44 635	3.52 644	3.95 638	3.61 633	4.46 639	4.98 641	4.10 628	4.58 641	7.00 644	5.89 635	3.74 645	3.67 648	3.27 647	2.71 646	3.70 646	3.66 648

PML	40.80 669	29.24 658	11.87 642	7.20 648	14.47 647	92.13 669	213.69 671	7.63 646	23.35 661	74.72 671	190.14 671	50.17 671	26.15 661	21.39 656	12.70 646	8.76 654	2.92 646	8.45 654	3.25 648	13.26 653	4.42 649

ASD4	9.96 646	8.86 649	17.78 644	7.17 647	9.80 646	16.08 650	28.92 654	9.77 649	8.20 643	7.02 648	7.08 646	8.47 645	9.57 646	11.17 650	20.26 651	4.12 646	4.14 649	5.57 653	4.74 649	5.53 647	4.90 650

USTest	12.99 649	14.18 651	20.00 645	16.24 651	14.97 648	20.80 652	31.95 657	16.20 655	10.91 644	8.79 650	9.48 649	13.94 650	10.50 647	16.11 652	21.44 653	3.17 644	4.82 650	5.08 650	5.36 651	8.81 651	7.13 651

TCMNet-wrong-test	8.97 644	10.42 650	8.74 637	19.56 652	17.61 651	12.53 648	9.01 648	13.59 652	2.18 611	4.64 641	5.11 642	14.63 651	11.09 648	7.19 645	9.73 642	5.56 652	0.89 630	3.77 648	3.11 647	10.34 652	9.80 652

LSM	4.74 639	0.77 590	10.16 638	0.70 590	56.56 664	1.02 530	1.00 598	1.24 543	1.62 597	2.04 608	2.34 597	1.33 554	1.17 576	1.38 578	1.09 562	0.33 552	0.49 608	0.39 567	0.46 589	0.51 581	10.09 653

DPSMNet_ROB	12.08 648	8.00 647	21.00 647	8.97 650	16.79 650	10.67 643	30.89 656	9.02 648	15.17 653	6.51 646	15.41 657	9.04 646	14.85 650	9.27 648	21.67 654	4.58 649	8.57 653	5.09 652	9.29 654	5.90 649	10.95 654

DGTPSM_ROB	12.07 647	8.00 647	20.99 646	8.93 649	16.78 649	10.67 643	30.87 655	9.01 647	15.16 652	6.50 645	15.41 657	9.04 646	14.85 650	9.25 647	21.67 654	4.57 648	8.57 653	5.08 650	9.28 653	5.90 649	10.95 654

Anonymous_1	33.25 657	18.26 652	23.92 649	20.54 653	21.28 654	25.59 654	35.94 658	22.01 663	15.57 654	13.33 652	13.49 654	18.08 656	15.29 652	20.36 653	24.60 656	16.28 661	8.84 655	66.59 668	118.00 668	155.73 671	11.23 656

DPSM_ROB	17.78 651	18.63 653	24.31 653	20.90 654	19.47 652	25.97 655	36.21 659	21.23 661	16.24 655	13.38 653	14.06 655	19.18 658	16.30 653	20.78 654	25.67 657	9.38 655	9.23 656	9.49 655	9.82 655	13.51 654	11.91 657

DPSM	17.78 651	18.63 653	24.31 653	20.90 654	19.47 652	25.97 655	36.21 659	21.23 661	16.24 655	13.38 653	14.06 655	19.18 658	16.30 653	20.78 654	25.67 657	9.38 655	9.23 656	9.49 655	9.82 655	13.51 654	11.91 657

FlowAnything	35.81 661	37.53 667	48.80 664	42.20 660	39.22 660	52.25 664	73.16 669	42.56 666	32.89 669	26.76 663	28.30 664	38.69 668	33.09 667	41.63 666	51.62 666	18.76 665	18.59 668	19.21 662	19.92 663	27.16 656	23.91 659

RAFT-FEzeroshot	35.73 658	37.45 664	48.67 661	42.23 662	39.22 660	52.25 664	73.13 667	42.62 668	32.59 664	26.71 661	27.70 659	38.57 664	32.57 663	41.68 668	51.67 668	18.75 663	18.58 665	19.15 658	19.78 660	27.21 658	23.98 660

RAFT-FE	35.73 658	37.45 664	48.67 661	42.23 662	39.22 660	52.25 664	73.13 667	42.62 668	32.59 664	26.71 661	27.70 659	38.57 664	32.57 663	41.68 668	51.67 668	18.75 663	18.58 665	19.15 658	19.78 660	27.21 658	23.98 660

CasAABBNet	35.74 660	37.43 663	48.72 663	42.22 661	39.20 659	52.24 663	73.12 666	42.61 667	32.62 667	26.78 664	27.95 661	38.58 666	32.60 665	41.67 667	51.65 667	18.74 662	18.57 664	19.15 658	19.77 659	27.20 657	23.98 660

Selective-RAFT-Error	35.84 662	37.49 666	48.83 665	42.26 664	39.24 663	52.30 667	73.09 665	42.66 670	32.61 666	26.80 665	28.30 664	38.84 669	33.51 668	41.68 668	51.59 665	18.82 666	18.58 665	19.17 661	19.80 662	27.28 660	24.05 663

LRCNet_RVC	21.24 655	31.15 659	21.41 648	28.98 657	23.82 655	3.13 628	0.60 524	20.96 660	1.59 593	25.58 660	28.15 663	21.99 660	14.79 649	21.94 660	16.41 649	28.89 668	14.87 659	33.53 664	31.28 664	29.51 665	26.16 664

LSM0	38.95 668	37.60 668	48.58 660	43.57 665	91.06 670	52.57 668	72.57 664	43.17 671	32.63 668	26.97 666	27.97 662	38.65 667	32.94 666	41.86 671	51.78 670	18.89 667	18.41 660	19.13 657	19.63 658	27.29 661	33.77 665

xxxxx1	36.64 663	19.51 655	24.21 650	61.66 666	64.63 667	27.28 658	40.10 661	20.25 656	18.63 658	14.07 656	12.97 650	17.26 652	17.36 655	21.70 657	27.93 659	13.18 658	18.50 661	111.26 669	133.37 669	29.24 662	39.73 666

tt_ll	36.64 663	19.51 655	24.21 650	61.66 666	64.63 667	27.28 658	40.10 661	20.25 656	18.63 658	14.07 656	12.97 650	17.26 652	17.36 655	21.70 657	27.93 659	13.18 658	18.50 661	111.26 669	133.37 669	29.24 662	39.73 666

ff	36.64 663	19.51 655	24.21 650	61.66 666	64.63 667	27.28 658	40.10 661	20.25 656	18.63 658	14.07 656	12.97 650	17.26 652	17.36 655	21.70 657	27.93 659	13.18 658	18.50 661	111.26 669	133.37 669	29.24 662	39.73 666

HaxPig	31.96 656	37.24 662	34.27 655	24.37 656	24.88 656	18.26 651	19.86 651	20.64 659	28.52 663	35.97 668	38.75 667	25.57 661	28.72 662	33.88 662	34.39 662	35.94 669	38.87 669	37.80 665	40.48 665	39.68 666	41.15 669

AVERAGE_ROB	37.58 667	40.13 669	40.15 658	34.81 659	33.82 658	28.55 661	25.10 653	32.02 665	34.06 671	41.28 669	40.66 668	34.46 663	34.81 670	39.18 664	37.57 664	42.78 670	43.44 670	43.82 666	43.03 666	40.47 667	41.51 670

MEDIAN_ROB	37.38 666	40.85 670	40.60 659	32.31 658	31.85 657	27.20 657	24.55 652	29.10 664	33.19 670	42.09 670	41.76 669	33.35 662	34.39 669	39.78 665	37.07 663	43.64 671	44.10 671	44.12 667	43.40 667	41.51 668	42.76 671

test_example2	176.61 670	205.14 671	198.86 670	188.60 671	190.98 671	152.67 670	170.61 670	94.86 672	123.55 672	178.88 672	179.48 670	158.94 672	141.34 671	192.61 672	198.96 671	203.76 672	236.37 672	164.13 672	173.55 672	218.58 672	160.41 672

ccccc	429.48 671	429.19 672	527.00 671	507.10 672	501.20 672	356.95 671	342.70 672	380.82 673	297.90 673	334.51 673	389.17 672	372.86 673	449.39 672	499.17 673	553.56 672	561.44 673	431.22 673	334.28 673	290.86 673	540.88 673	489.46 673

Low-res two-view benchmark