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

monsterstereo	0.34 95	0.20 61	0.44 95	0.45 154	0.35 300	0.27 9	0.29 119	0.53 23	0.51 139	0.44 126	0.61 160	0.26 17	0.25 23	1.19 301	0.27 49	0.13 29	0.11 32	0.15 74	0.12 90	0.15 92	0.10 1

4k_L	0.26 4	0.19 36	0.38 43	0.38 65	0.24 60	0.32 24	0.21 39	0.56 43	0.30 28	0.31 54	0.30 44	0.35 69	0.28 58	0.43 13	0.27 49	0.16 96	0.13 151	0.14 11	0.11 9	0.12 1	0.11 2

ss10	0.27 20	0.18 10	0.37 19	0.37 29	0.22 24	0.29 13	0.20 19	0.57 55	0.35 73	0.31 54	0.33 60	0.33 59	0.23 15	0.50 60	0.29 90	0.16 96	0.14 212	0.14 11	0.11 9	0.13 26	0.11 2

USM	0.27 20	0.17 1	0.37 19	0.39 76	0.20 4	0.37 63	0.21 39	0.53 23	0.37 83	0.29 25	0.31 49	0.38 100	0.21 3	0.47 42	0.27 49	0.16 96	0.13 151	0.14 11	0.11 9	0.13 26	0.11 2

uiiii_40	0.25 3	0.18 10	0.35 1	0.35 3	0.25 91	0.32 24	0.18 2	0.45 5	0.26 10	0.29 25	0.25 9	0.33 59	0.36 126	0.54 76	0.26 24	0.12 9	0.11 32	0.14 11	0.11 9	0.13 26	0.11 2

4.5w_L	0.26 4	0.17 1	0.35 1	0.36 8	0.26 106	0.33 31	0.21 39	0.46 8	0.25 7	0.30 46	0.26 15	0.31 45	0.35 116	0.66 133	0.27 49	0.13 29	0.11 32	0.14 11	0.11 9	0.12 1	0.11 2

StePilot	0.27 20	0.17 1	0.35 1	0.36 8	0.25 91	0.33 31	0.19 8	0.45 5	0.28 16	0.31 54	0.28 30	0.29 35	0.36 126	0.76 164	0.27 49	0.13 29	0.11 32	0.14 11	0.11 9	0.12 1	0.11 2

SteFusion	0.28 45	0.17 1	0.38 43	0.37 29	0.29 181	0.40 78	0.25 85	0.54 29	0.37 83	0.29 25	0.47 109	0.29 35	0.22 10	0.58 97	0.27 49	0.11 1	0.11 32	0.14 11	0.12 90	0.14 63	0.11 2

PyraSte	0.28 45	0.17 1	0.38 43	0.40 86	0.31 231	0.38 70	0.20 19	0.53 23	0.33 61	0.29 25	0.39 76	0.48 146	0.26 35	0.57 93	0.26 24	0.12 9	0.12 70	0.14 11	0.11 9	0.14 63	0.11 2

tim_s	0.27 20	0.17 1	0.37 19	0.40 86	0.34 294	0.35 42	0.23 71	0.51 16	0.32 52	0.28 14	0.30 44	0.45 128	0.22 10	0.48 49	0.26 24	0.12 9	0.13 151	0.14 11	0.11 9	0.14 63	0.11 2

xxxad45	0.28 45	0.17 1	0.35 1	0.40 86	0.33 275	0.36 53	0.27 105	0.50 14	0.35 73	0.27 11	0.26 15	0.49 155	0.27 45	0.45 21	0.26 24	0.12 9	0.14 212	0.14 11	0.11 9	0.15 92	0.11 2

ACW_4w	0.28 45	0.17 1	0.36 11	0.39 76	0.34 294	0.33 31	0.28 112	0.51 16	0.32 52	0.28 14	0.32 58	0.47 140	0.24 18	0.59 100	0.26 24	0.12 9	0.14 212	0.15 74	0.12 90	0.15 92	0.11 2

5w_v4	0.28 45	0.17 1	0.35 1	0.40 86	0.37 327	0.35 42	0.28 112	0.50 14	0.34 68	0.29 25	0.31 49	0.55 186	0.27 45	0.43 13	0.26 24	0.12 9	0.14 212	0.14 11	0.11 9	0.14 63	0.11 2

dd23bbn	0.27 20	0.18 10	0.35 1	0.37 29	0.22 24	0.43 103	0.22 57	0.59 65	0.29 21	0.29 25	0.37 70	0.32 49	0.27 45	0.50 60	0.27 49	0.13 29	0.14 212	0.13 1	0.11 9	0.13 26	0.11 2

ITERv19	0.28 45	0.19 36	0.37 19	0.37 29	0.22 24	0.28 10	0.23 71	0.48 9	0.35 73	0.44 126	0.53 134	0.27 22	0.29 66	0.56 87	0.29 90	0.13 29	0.10 9	0.13 1	0.12 90	0.14 63	0.11 2

zxcv128	0.27 20	0.18 10	0.37 19	0.36 8	0.26 106	0.34 37	0.20 19	0.58 59	0.26 10	0.29 25	0.30 44	0.36 79	0.30 73	0.46 29	0.27 49	0.17 148	0.16 320	0.14 11	0.11 9	0.13 26	0.11 2

vnu138km	0.26 4	0.18 10	0.37 19	0.37 29	0.24 60	0.36 53	0.21 39	0.55 36	0.31 41	0.29 25	0.26 15	0.37 91	0.25 23	0.48 49	0.27 49	0.14 49	0.12 70	0.14 11	0.11 9	0.13 26	0.11 2

zaero_v3	0.30 64	0.18 10	0.41 74	0.37 29	0.23 34	0.57 222	0.20 19	0.62 84	0.36 77	0.41 108	0.42 84	0.32 49	0.24 18	0.68 140	0.26 24	0.13 29	0.11 32	0.14 11	0.11 9	0.13 26	0.11 2

ITERv2	0.30 64	0.18 10	0.43 90	0.36 8	0.23 34	0.50 162	0.19 8	0.62 84	0.36 77	0.39 105	0.39 76	0.36 79	0.25 23	0.74 162	0.27 49	0.13 29	0.11 32	0.14 11	0.11 9	0.13 26	0.11 2

MonStereo	0.28 45	0.18 10	0.39 55	0.36 8	0.21 11	0.55 210	0.31 136	0.55 36	0.43 102	0.28 14	0.28 30	0.23 4	0.21 3	0.57 93	0.25 12	0.11 1	0.10 9	0.14 11	0.11 9	0.14 63	0.11 2

Monster-pub-eth3d	0.28 45	0.18 10	0.39 55	0.36 8	0.21 11	0.55 210	0.31 136	0.55 36	0.43 102	0.28 14	0.28 30	0.23 4	0.21 3	0.56 87	0.25 12	0.11 1	0.10 9	0.14 11	0.11 9	0.14 63	0.11 2

LG-Stereo_L2	0.29 58	0.20 61	0.45 108	0.37 29	0.25 91	0.26 4	0.20 19	0.78 136	0.28 16	0.28 14	0.26 15	0.24 9	0.26 35	0.91 219	0.23 2	0.15 71	0.11 32	0.15 74	0.12 90	0.14 63	0.11 2

LG-Stereo_L1	0.30 64	0.20 61	0.44 95	0.37 29	0.26 106	0.29 13	0.21 39	0.66 100	0.26 10	0.25 3	0.25 9	0.24 9	0.22 10	1.24 313	0.23 2	0.15 71	0.11 32	0.15 74	0.12 90	0.14 63	0.11 2

MLG-Stereo_test2	0.26 4	0.20 61	0.36 11	0.37 29	0.22 24	0.35 42	0.18 2	0.45 5	0.21 2	0.26 6	0.23 6	0.34 63	0.20 1	0.77 168	0.23 2	0.16 96	0.11 32	0.15 74	0.11 9	0.13 26	0.11 2

StereoAnything_RVC	0.45 171	1.43 609	0.48 123	0.35 3	0.20 4	0.26 4	0.21 39	0.43 3	0.22 4	0.22 1	0.21 2	0.19 1	0.36 126	1.27 320	0.22 1	0.21 313	0.11 32	0.14 11	0.10 2	2.37 616	0.11 2

MonSter	0.28 45	0.18 10	0.39 55	0.36 8	0.21 11	0.55 210	0.31 136	0.55 36	0.43 102	0.28 14	0.29 35	0.23 4	0.21 3	0.56 87	0.25 12	0.11 1	0.10 9	0.14 11	0.11 9	0.14 63	0.11 2

dual_stereo	0.27 20	0.19 36	0.35 1	0.39 76	0.21 11	0.25 3	0.22 57	0.48 9	0.31 41	0.32 65	0.26 15	0.37 91	0.24 18	0.83 191	0.29 90	0.16 96	0.12 70	0.14 11	0.11 9	0.14 63	0.11 2

CREStereo++_RVC	0.47 185	0.21 80	0.38 43	0.45 154	0.38 345	0.45 116	0.25 85	0.75 126	1.29 474	0.80 235	1.21 372	0.47 140	0.37 133	0.53 72	0.44 259	0.16 96	0.11 32	0.15 74	0.80 607	0.18 182	0.11 2
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
s12784h	0.52 205	0.20 61	0.38 43	0.41 100	0.19 2	0.96 426	0.34 166	1.17 299	1.25 454	0.81 239	0.90 238	0.63 224	0.50 222	1.45 369	0.42 246	0.14 49	0.12 70	0.17 135	0.11 9	0.18 182	0.11 2

gc-stereo	0.27 20	0.18 10	0.37 19	0.37 29	0.23 34	0.32 24	0.20 19	0.56 43	0.32 52	0.31 54	0.26 15	0.36 79	0.30 73	0.46 29	0.28 80	0.18 193	0.16 320	0.14 11	0.11 9	0.12 1	0.12 30

mfccc	0.27 20	0.19 36	0.39 55	0.37 29	0.24 60	0.39 74	0.19 8	0.56 43	0.30 28	0.30 46	0.24 7	0.40 109	0.29 66	0.49 55	0.28 80	0.15 71	0.13 151	0.13 1	0.11 9	0.12 1	0.12 30

5k_new	0.26 4	0.19 36	0.38 43	0.38 65	0.24 60	0.30 17	0.20 19	0.52 18	0.32 52	0.29 25	0.27 24	0.37 91	0.26 35	0.52 67	0.28 80	0.14 49	0.12 70	0.14 11	0.11 9	0.12 1	0.12 30

SX	0.27 20	0.19 36	0.39 55	0.38 65	0.23 34	0.33 31	0.20 19	0.52 18	0.31 41	0.30 46	0.21 2	0.43 117	0.25 23	0.54 76	0.28 80	0.16 96	0.12 70	0.13 1	0.11 9	0.12 1	0.12 30

weee2	0.26 4	0.19 36	0.37 19	0.37 29	0.24 60	0.34 37	0.20 19	0.49 12	0.31 41	0.29 25	0.26 15	0.40 109	0.26 35	0.45 21	0.27 49	0.13 29	0.12 70	0.13 1	0.11 9	0.13 26	0.12 30

ACM	0.27 20	0.19 36	0.37 19	0.37 29	0.26 106	0.37 63	0.19 8	0.54 29	0.31 41	0.30 46	0.32 58	0.36 79	0.24 18	0.48 49	0.28 80	0.14 49	0.13 151	0.13 1	0.11 9	0.12 1	0.12 30

qyd29nn	0.27 20	0.19 36	0.38 43	0.36 8	0.21 11	0.31 21	0.20 19	0.52 18	0.26 10	0.27 11	0.29 35	0.34 63	0.28 58	0.67 137	0.26 24	0.18 193	0.19 397	0.14 11	0.11 9	0.13 26	0.12 30

yuret106	0.27 20	0.18 10	0.39 55	0.37 29	0.24 60	0.32 24	0.19 8	0.58 59	0.27 15	0.26 6	0.27 24	0.39 105	0.30 73	0.48 49	0.27 49	0.17 148	0.17 352	0.14 11	0.11 9	0.12 1	0.12 30

uio108cc	0.27 20	0.18 10	0.36 11	0.37 29	0.22 24	0.43 103	0.25 85	0.59 65	0.31 41	0.28 14	0.29 35	0.37 91	0.29 66	0.44 19	0.25 12	0.17 148	0.17 352	0.14 11	0.11 9	0.13 26	0.12 30

hj116sk	0.27 20	0.18 10	0.37 19	0.36 8	0.26 106	0.37 63	0.19 8	0.59 65	0.36 77	0.26 6	0.27 24	0.42 113	0.25 23	0.53 72	0.26 24	0.16 96	0.14 212	0.13 1	0.11 9	0.12 1	0.12 30

ITERv21	0.28 45	0.19 36	0.37 19	0.36 8	0.27 138	0.36 53	0.21 39	0.55 36	0.32 52	0.27 11	0.25 9	0.39 105	0.26 35	0.62 119	0.29 90	0.18 193	0.15 278	0.14 11	0.11 9	0.12 1	0.12 30

v20iiwwt	0.27 20	0.19 36	0.36 11	0.37 29	0.24 60	0.44 111	0.23 71	0.57 55	0.30 28	0.32 65	0.30 44	0.38 100	0.27 45	0.45 21	0.29 90	0.14 49	0.13 151	0.14 11	0.11 9	0.13 26	0.12 30

ITER124	0.27 20	0.18 10	0.35 1	0.37 29	0.24 60	0.45 116	0.21 39	0.52 18	0.30 28	0.34 75	0.25 9	0.37 91	0.26 35	0.48 49	0.27 49	0.15 71	0.15 278	0.14 11	0.11 9	0.13 26	0.12 30

dddd17k	0.27 20	0.19 36	0.36 11	0.38 65	0.24 60	0.35 42	0.21 39	0.55 36	0.31 41	0.31 54	0.30 44	0.35 69	0.28 58	0.47 42	0.26 24	0.16 96	0.14 212	0.14 11	0.11 9	0.13 26	0.12 30

iked130	0.26 4	0.18 10	0.36 11	0.37 29	0.23 34	0.35 42	0.22 57	0.57 55	0.28 16	0.29 25	0.27 24	0.34 63	0.27 45	0.42 11	0.26 24	0.15 71	0.13 151	0.14 11	0.11 9	0.13 26	0.12 30

ITERv14	0.26 4	0.19 36	0.37 19	0.37 29	0.23 34	0.35 42	0.21 39	0.61 80	0.30 28	0.29 25	0.29 35	0.34 63	0.22 10	0.45 21	0.26 24	0.14 49	0.13 151	0.14 11	0.11 9	0.12 1	0.12 30

v134_o9	0.26 4	0.18 10	0.37 19	0.37 29	0.26 106	0.35 42	0.21 39	0.59 65	0.30 28	0.29 25	0.31 49	0.31 45	0.26 35	0.46 29	0.25 12	0.14 49	0.12 70	0.14 11	0.11 9	0.12 1	0.12 30

ITERv12	0.26 4	0.19 36	0.36 11	0.37 29	0.26 106	0.32 24	0.20 19	0.54 29	0.28 16	0.28 14	0.31 49	0.38 100	0.27 45	0.45 21	0.26 24	0.13 29	0.11 32	0.14 11	0.11 9	0.13 26	0.12 30

ITERv10	0.26 4	0.18 10	0.37 19	0.37 29	0.25 91	0.33 31	0.20 19	0.56 43	0.30 28	0.29 25	0.28 30	0.36 79	0.30 73	0.49 55	0.27 49	0.14 49	0.12 70	0.14 11	0.11 9	0.12 1	0.12 30

99wein	0.26 4	0.18 10	0.37 19	0.36 8	0.23 34	0.32 24	0.19 8	0.56 43	0.33 61	0.30 46	0.31 49	0.36 79	0.25 23	0.48 49	0.28 80	0.14 49	0.12 70	0.14 11	0.11 9	0.12 1	0.12 30

ITERv8	0.27 20	0.18 10	0.37 19	0.37 29	0.24 60	0.36 53	0.20 19	0.56 43	0.30 28	0.30 46	0.33 60	0.34 63	0.26 35	0.49 55	0.27 49	0.14 49	0.12 70	0.14 11	0.11 9	0.12 1	0.12 30

ITERv7	0.26 4	0.19 36	0.37 19	0.36 8	0.23 34	0.36 53	0.20 19	0.56 43	0.29 21	0.29 25	0.31 49	0.35 69	0.27 45	0.46 29	0.27 49	0.14 49	0.12 70	0.14 11	0.11 9	0.12 1	0.12 30

s6wercc	0.26 4	0.19 36	0.37 19	0.36 8	0.23 34	0.36 53	0.20 19	0.54 29	0.29 21	0.29 25	0.29 35	0.35 69	0.27 45	0.44 19	0.26 24	0.14 49	0.12 70	0.14 11	0.11 9	0.12 1	0.12 30

a5sdf	0.26 4	0.19 36	0.37 19	0.36 8	0.24 60	0.36 53	0.20 19	0.54 29	0.29 21	0.29 25	0.29 35	0.35 69	0.26 35	0.46 29	0.27 49	0.14 49	0.12 70	0.14 11	0.11 9	0.12 1	0.12 30

VIP-Stereo	0.35 105	0.22 101	0.49 130	0.40 86	0.43 390	0.82 376	0.22 57	0.59 65	0.45 109	0.31 54	0.53 134	0.37 91	0.31 85	0.83 191	0.27 49	0.17 148	0.11 32	0.15 74	0.11 9	0.15 92	0.12 30

ITER	0.32 82	0.18 10	0.39 55	0.36 8	0.21 11	0.37 63	0.20 19	0.56 43	0.30 28	0.41 108	0.48 114	0.35 69	0.25 23	1.31 328	0.29 90	0.14 49	0.11 32	0.13 1	0.11 9	0.13 26	0.12 30

OmniDepth	0.29 58	0.19 36	0.37 19	0.40 86	0.17 1	0.58 226	0.32 145	0.60 78	0.29 21	0.26 6	0.26 15	0.39 105	0.43 163	0.47 42	0.26 24	0.13 29	0.10 9	0.13 1	0.12 90	0.15 92	0.12 30

Wavelet-MonSter	0.27 20	0.20 61	0.41 74	0.39 76	0.26 106	0.26 4	0.25 85	0.49 12	0.29 21	0.36 84	0.47 109	0.28 32	0.32 93	0.49 55	0.26 24	0.11 1	0.10 9	0.14 11	0.11 9	0.13 26	0.12 30

asda	0.30 64	0.24 139	0.42 84	0.38 65	0.23 34	0.43 103	0.34 166	0.58 59	0.37 83	0.38 97	0.42 84	0.27 22	0.34 108	0.52 67	0.30 106	0.11 1	0.09 1	0.14 11	0.11 9	0.14 63	0.12 30

asd	0.30 64	0.21 80	0.41 74	0.39 76	0.24 60	0.47 130	0.30 129	0.69 108	0.30 28	0.41 108	0.39 76	0.28 32	0.33 97	0.62 119	0.27 49	0.13 29	0.09 1	0.14 11	0.12 90	0.14 63	0.12 30

qwe	0.32 82	0.21 80	0.40 67	0.37 29	0.26 106	0.49 148	0.29 119	0.64 91	0.39 89	0.49 160	0.48 114	0.26 17	0.27 45	0.80 180	0.34 163	0.12 9	0.10 9	0.14 11	0.11 9	0.15 92	0.12 30

4.25_new	0.30 64	0.26 190	0.44 95	0.38 65	0.26 106	0.49 148	0.40 242	0.59 65	0.31 41	0.38 97	0.42 84	0.27 22	0.34 108	0.46 29	0.31 124	0.12 9	0.09 1	0.15 74	0.11 9	0.14 63	0.12 30

4.5w_new	0.30 64	0.26 190	0.44 95	0.38 65	0.26 106	0.49 148	0.40 242	0.59 65	0.31 41	0.38 97	0.42 84	0.27 22	0.34 108	0.46 29	0.31 124	0.12 9	0.09 1	0.15 74	0.11 9	0.14 63	0.12 30

4.5_new	0.29 58	0.25 167	0.41 74	0.36 8	0.23 34	0.52 184	0.36 190	0.56 43	0.34 68	0.45 135	0.42 84	0.27 22	0.25 23	0.40 8	0.24 5	0.13 29	0.10 9	0.15 74	0.13 125	0.16 116	0.12 30

4.5w-stereo	0.29 58	0.25 167	0.41 74	0.36 8	0.23 34	0.52 184	0.36 190	0.56 43	0.34 68	0.45 135	0.42 84	0.27 22	0.25 23	0.40 8	0.24 5	0.13 29	0.10 9	0.15 74	0.13 125	0.16 116	0.12 30

4.25w-stereo	0.30 64	0.26 190	0.44 95	0.38 65	0.26 106	0.49 148	0.40 242	0.59 65	0.32 52	0.38 97	0.42 84	0.27 22	0.34 108	0.46 29	0.31 124	0.12 9	0.09 1	0.15 74	0.11 9	0.14 63	0.12 30

4w-stereo	0.30 64	0.24 139	0.44 95	0.37 29	0.23 34	0.46 123	0.27 105	0.63 89	0.31 41	0.41 108	0.44 98	0.27 22	0.36 126	0.59 100	0.30 106	0.11 1	0.09 1	0.15 74	0.12 90	0.13 26	0.12 30

2.5w	0.31 76	0.23 118	0.46 116	0.39 76	0.24 60	0.42 93	0.39 234	0.61 80	0.30 28	0.37 89	0.53 134	0.24 9	0.25 23	0.77 168	0.28 80	0.12 9	0.10 9	0.14 11	0.12 90	0.14 63	0.12 30

2.75w_new	0.31 76	0.23 118	0.43 90	0.35 3	0.23 34	0.42 93	0.42 262	0.54 29	0.35 73	0.47 146	0.43 94	0.24 9	0.30 73	0.66 133	0.33 146	0.12 9	0.10 9	0.14 11	0.11 9	0.13 26	0.12 30

3.25w_new	0.32 82	0.21 80	0.45 108	0.38 65	0.23 34	0.52 184	0.34 166	0.65 95	0.39 89	0.47 146	0.45 103	0.32 49	0.35 116	0.61 117	0.27 49	0.12 9	0.10 9	0.14 11	0.11 9	0.12 1	0.12 30

3.25w	0.32 82	0.21 80	0.45 108	0.37 29	0.23 34	0.52 184	0.34 166	0.65 95	0.39 89	0.47 146	0.45 103	0.32 49	0.35 116	0.61 117	0.27 49	0.12 9	0.10 9	0.14 11	0.11 9	0.12 1	0.12 30

3.75w	0.32 82	0.23 118	0.44 95	0.37 29	0.29 181	0.62 256	0.36 190	0.59 65	0.32 52	0.41 108	0.47 109	0.25 15	0.34 108	0.64 124	0.26 24	0.12 9	0.09 1	0.14 11	0.12 90	0.13 26	0.12 30

1w_stereo	0.34 95	0.20 61	0.42 84	0.43 115	0.26 106	0.47 130	0.54 383	0.59 65	0.50 130	0.41 108	0.66 173	0.25 15	0.44 172	0.62 119	0.33 146	0.12 9	0.10 9	0.14 11	0.11 9	0.14 63	0.12 30

IGEV	0.28 45	0.18 10	0.39 55	0.37 29	0.31 231	0.45 116	0.21 39	0.59 65	0.40 93	0.31 54	0.43 94	0.26 17	0.21 3	0.43 13	0.25 12	0.13 29	0.12 70	0.16 106	0.13 125	0.12 1	0.12 30

xyz-stereo	7.16 636	0.22 101	69.90 666	0.42 108	0.21 11	32.92 659	0.49 349	0.87 171	0.76 227	1.38 485	27.04 655	1.19 418	1.16 501	4.69 557	0.97 466	0.16 96	0.12 70	0.20 236	0.14 155	0.16 116	0.12 30

MLG-Stereo_test1	0.27 20	0.19 36	0.38 43	0.40 86	0.24 60	0.38 70	0.20 19	0.59 65	0.19 1	0.24 2	0.17 1	0.33 59	0.27 45	0.90 218	0.25 12	0.14 49	0.11 32	0.16 106	0.11 9	0.13 26	0.12 30

MLG-Stereo	0.29 58	0.19 36	0.38 43	0.41 100	0.20 4	0.42 93	0.20 19	0.66 100	0.21 2	0.25 3	0.22 5	0.33 59	0.28 58	1.09 274	0.25 12	0.14 49	0.11 32	0.16 106	0.11 9	0.13 26	0.12 30

LG-Stereo	0.34 95	0.25 167	0.78 346	0.47 175	0.26 106	0.37 63	0.30 129	0.71 116	0.52 146	0.36 84	0.57 151	0.29 35	0.21 3	0.50 60	0.36 184	0.13 29	0.13 151	0.20 236	0.18 255	0.18 182	0.12 30

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 132	0.67 549	0.42 84	0.64 449	0.29 181	0.48 136	0.25 85	0.85 168	0.44 107	0.38 97	0.36 67	0.30 42	0.70 318	1.15 289	0.29 90	0.16 96	0.11 32	0.16 106	0.11 9	0.18 182	0.12 30

FoundationStereo	0.24 1	0.21 80	0.36 11	0.38 65	0.22 24	0.32 24	0.22 57	0.39 2	0.23 6	0.30 46	0.25 9	0.30 42	0.33 97	0.34 3	0.26 24	0.16 96	0.12 70	0.15 74	0.11 9	0.13 26	0.12 30

AIO_test	0.35 105	0.22 101	0.44 95	0.43 115	0.27 138	0.57 222	0.44 294	0.79 141	0.41 97	0.32 65	0.47 109	0.46 133	0.30 73	0.69 141	0.30 106	0.16 96	0.11 32	0.16 106	0.13 125	0.15 92	0.12 30

castereo	0.41 140	0.22 101	0.46 116	0.44 140	0.30 205	0.61 247	0.56 409	0.97 219	0.80 239	0.38 97	0.69 184	0.45 128	0.69 313	0.51 64	0.30 106	0.16 96	0.11 32	0.16 106	0.13 125	0.16 116	0.12 30

Pointernet	0.37 113	0.20 61	0.57 191	0.43 115	0.28 164	0.51 180	0.27 105	0.93 199	0.61 169	0.47 146	0.63 165	0.49 155	0.38 140	0.49 55	0.33 146	0.17 148	0.13 151	0.14 11	0.11 9	0.13 26	0.12 30

aaa3	0.26 4	0.19 36	0.38 43	0.37 29	0.25 91	0.29 13	0.21 39	0.55 36	0.31 41	0.32 65	0.26 15	0.35 69	0.28 58	0.46 29	0.27 49	0.14 49	0.12 70	0.14 11	0.11 9	0.13 26	0.13 83

ITERv30	0.29 58	0.19 36	0.40 67	0.35 3	0.24 60	0.30 17	0.21 39	0.54 29	0.30 28	0.25 3	0.29 35	0.41 112	0.30 73	0.87 208	0.27 49	0.17 148	0.19 397	0.14 11	0.11 9	0.12 1	0.13 83

ITERv28	0.28 45	0.18 10	0.39 55	0.37 29	0.26 106	0.40 78	0.22 57	0.53 23	0.32 52	0.28 14	0.31 49	0.36 79	0.27 45	0.58 97	0.27 49	0.16 96	0.17 352	0.14 11	0.11 9	0.13 26	0.13 83

oiu110	0.27 20	0.19 36	0.37 19	0.37 29	0.25 91	0.36 53	0.21 39	0.58 59	0.32 52	0.28 14	0.27 24	0.38 100	0.33 97	0.46 29	0.26 24	0.17 148	0.18 377	0.14 11	0.11 9	0.12 1	0.13 83

ITERv24	0.27 20	0.18 10	0.35 1	0.36 8	0.24 60	0.42 93	0.21 39	0.58 59	0.28 16	0.30 46	0.35 66	0.35 69	0.31 85	0.45 21	0.27 49	0.16 96	0.18 377	0.14 11	0.11 9	0.13 26	0.13 83

252Zero-FE	0.27 20	0.22 101	0.40 67	0.41 100	0.24 60	0.29 13	0.19 8	0.59 65	0.46 116	0.31 54	0.33 60	0.22 2	0.25 23	0.40 8	0.29 90	0.16 96	0.12 70	0.14 11	0.11 9	0.13 26	0.13 83

Zero-FE251	0.34 95	0.23 118	0.51 146	0.45 154	0.29 181	0.58 226	0.24 80	0.82 159	0.34 68	0.49 160	0.38 72	0.52 173	0.42 155	0.47 42	0.27 49	0.18 193	0.14 212	0.17 135	0.12 90	0.14 63	0.13 83

Monster-pub-mixall	0.30 64	0.19 36	0.39 55	0.36 8	0.21 11	0.28 10	0.18 2	0.58 59	0.34 68	0.36 84	0.34 63	0.26 17	0.20 1	1.40 362	0.24 5	0.15 71	0.11 32	0.13 1	0.10 2	0.12 1	0.13 83

3.5w_stereo	0.33 91	0.25 167	0.45 108	0.37 29	0.24 60	0.54 201	0.35 174	0.66 100	0.36 77	0.43 122	0.44 98	0.29 35	0.34 108	0.77 168	0.39 216	0.11 1	0.09 1	0.15 74	0.11 9	0.14 63	0.13 83

2w_stereo	0.32 82	0.24 139	0.45 108	0.39 76	0.22 24	0.46 123	0.47 328	0.69 108	0.42 100	0.43 122	0.50 126	0.24 9	0.45 176	0.47 42	0.29 90	0.12 9	0.10 9	0.15 74	0.12 90	0.15 92	0.13 83

monsters	0.34 95	0.20 61	0.41 74	0.39 76	0.36 311	0.34 37	0.27 105	0.66 100	0.43 102	0.47 146	0.40 79	0.22 2	0.23 15	1.33 336	0.25 12	0.13 29	0.10 9	0.14 11	0.11 9	0.13 26	0.13 83

111111	0.34 95	0.20 61	0.41 74	0.45 154	0.42 379	0.37 63	0.22 57	0.95 211	0.38 87	0.31 54	0.31 49	0.40 109	0.27 45	0.96 234	0.26 24	0.17 148	0.12 70	0.15 74	0.11 9	0.15 92	0.13 83

MLG-Stereo_test3	0.28 45	0.18 10	0.42 84	0.40 86	0.23 34	0.47 130	0.19 8	0.61 80	0.29 21	0.35 79	0.21 2	0.35 69	0.21 3	0.60 113	0.25 12	0.15 71	0.11 32	0.16 106	0.11 9	0.13 26	0.13 83

LG-G_1	0.31 76	0.20 61	0.44 95	0.42 108	0.20 4	0.64 263	0.18 2	0.70 112	0.25 7	0.29 25	0.29 35	0.36 79	0.35 116	0.87 208	0.24 5	0.16 96	0.12 70	0.16 106	0.11 9	0.13 26	0.13 83

LG-G	0.31 76	0.20 61	0.44 95	0.42 108	0.20 4	0.64 263	0.18 2	0.70 112	0.25 7	0.29 25	0.29 35	0.36 79	0.35 116	0.87 208	0.24 5	0.16 96	0.12 70	0.16 106	0.11 9	0.13 26	0.13 83

LGtest1	0.27 20	0.21 80	0.44 95	0.41 100	0.21 11	0.42 93	0.19 8	0.56 43	0.26 10	0.29 25	0.24 7	0.29 35	0.29 66	0.55 84	0.25 12	0.18 193	0.12 70	0.16 106	0.12 90	0.14 63	0.13 83

SGD-Stereo	0.32 82	0.20 61	0.40 67	0.38 65	0.19 2	0.43 103	0.22 57	0.64 91	0.33 61	0.42 116	0.34 63	0.27 22	0.35 116	1.15 289	0.30 106	0.20 279	0.10 9	0.15 74	0.13 125	0.17 147	0.13 83

AIO_rvc	0.36 107	0.23 118	0.49 130	0.43 115	0.27 138	0.59 233	0.38 219	0.94 206	0.45 109	0.33 72	0.46 107	0.49 155	0.22 10	0.84 196	0.30 106	0.16 96	0.11 32	0.16 106	0.12 90	0.15 92	0.13 83

WCG-NET	0.42 144	0.21 80	0.54 167	0.40 86	0.25 91	0.47 130	0.32 145	0.73 119	1.15 398	0.76 222	0.73 197	0.58 203	0.45 176	0.60 113	0.34 163	0.15 71	0.11 32	0.16 106	0.14 155	0.15 92	0.13 83

IGEV-Stereo++	0.30 64	0.20 61	0.40 67	0.46 164	0.30 205	0.33 31	0.22 57	0.75 126	0.45 109	0.32 65	0.41 82	0.32 49	0.48 207	0.38 4	0.27 49	0.15 71	0.11 32	0.15 74	0.12 90	0.15 92	0.13 83

RAStereo	0.34 95	0.21 80	0.66 243	0.47 175	0.27 138	0.26 4	0.29 119	0.69 108	0.63 174	0.32 65	0.42 84	0.45 128	0.31 85	0.45 21	0.34 163	0.17 148	0.15 278	0.19 198	0.15 174	0.18 182	0.13 83

U	9.45 640	0.21 80	0.58 197	0.47 175	53.11 663	61.27 668	0.24 80	0.70 112	0.52 146	0.36 84	0.28 30	0.29 35	0.35 116	0.33 2	0.26 24	0.19 240	0.11 32	60.50 666	8.88 650	0.17 147	0.13 83

AIO-Stereo	0.37 113	0.25 167	0.51 146	0.47 175	0.23 34	0.45 116	0.39 234	1.07 270	0.52 146	0.41 108	0.48 114	0.52 173	0.25 23	0.72 152	0.30 106	0.16 96	0.12 70	0.17 135	0.13 125	0.16 116	0.13 83

RSM++	0.38 119	0.24 139	0.51 146	0.47 175	0.26 106	0.50 162	0.41 258	0.79 141	0.45 109	0.37 89	0.45 103	0.60 212	0.35 116	1.02 255	0.30 106	0.15 71	0.13 151	0.17 135	0.14 155	0.18 182	0.13 83

RSM	0.39 123	0.24 139	0.49 130	0.46 164	0.26 106	0.47 130	0.40 242	0.92 190	0.44 107	0.41 108	0.42 84	0.65 230	0.33 97	1.07 269	0.29 90	0.15 71	0.12 70	0.17 135	0.13 125	0.17 147	0.13 83

trnet	0.39 123	0.21 80	0.37 19	0.36 8	0.20 4	0.53 193	0.29 119	0.78 136	1.12 371	0.59 194	0.71 191	0.53 179	0.42 155	0.54 76	0.34 163	0.18 193	0.13 151	0.15 74	0.10 2	0.14 63	0.13 83

4D-IteraStereo	0.48 191	0.24 139	0.76 331	0.50 232	0.44 399	0.66 288	0.31 136	0.87 171	1.02 321	1.03 305	0.72 195	0.78 268	0.32 93	0.64 124	0.37 196	0.17 148	0.11 32	0.23 340	0.19 278	0.19 226	0.13 83

Selective-IGEV	0.39 123	0.24 139	0.50 139	0.44 140	0.25 91	0.46 123	0.33 154	1.25 333	0.40 93	0.35 79	0.45 103	0.52 173	0.30 73	1.07 269	0.30 106	0.14 49	0.12 70	0.17 135	0.13 125	0.16 116	0.13 83

MC-Stereo	0.43 150	0.23 118	0.48 123	0.51 264	0.28 164	0.39 74	0.32 145	0.88 179	0.68 201	0.60 196	0.84 225	0.56 195	0.61 285	1.03 256	0.31 124	0.17 148	0.11 32	0.17 135	0.15 174	0.16 116	0.13 83

test-3	0.54 231	0.22 101	0.68 252	0.47 175	0.27 138	0.58 226	0.35 174	0.92 190	1.00 315	1.32 460	0.69 184	0.87 307	0.45 176	1.68 417	0.37 196	0.16 96	0.11 32	0.20 236	0.16 216	0.17 147	0.13 83

test_1	0.54 231	0.22 101	0.68 252	0.47 175	0.27 138	0.58 226	0.35 174	0.92 190	1.00 315	1.28 431	0.68 180	0.87 307	0.45 176	1.67 412	0.37 196	0.16 96	0.11 32	0.20 236	0.16 216	0.17 147	0.13 83

AnonymousM	0.59 275	1.11 594	0.41 74	0.44 140	0.32 254	0.43 103	0.47 328	1.05 255	0.64 179	0.98 284	0.63 165	0.67 237	0.43 163	0.59 100	0.41 235	0.20 279	0.15 278	1.84 618	0.84 609	0.14 63	0.13 83

RAFT-Stereo + iAFF	0.54 231	0.25 167	0.68 252	0.43 115	0.24 60	0.40 78	0.34 166	1.04 247	1.09 358	1.32 460	1.60 501	0.80 274	0.68 310	0.67 137	0.39 216	0.13 29	0.10 9	0.18 173	0.17 237	0.17 147	0.13 83

PMTNet	0.46 178	0.21 80	0.38 43	0.37 29	0.23 34	0.71 316	0.27 105	0.74 123	1.04 330	0.64 202	0.70 188	0.55 186	0.47 193	0.86 205	0.35 174	1.00 602	0.13 151	0.15 74	0.10 2	0.15 92	0.13 83

ITERv4	0.31 76	0.19 36	0.39 55	0.35 3	0.23 34	0.34 37	0.20 19	0.62 84	0.38 87	0.46 140	0.58 154	0.28 32	0.47 193	0.52 67	0.34 163	0.13 29	0.12 70	0.14 11	0.12 90	0.14 63	0.14 117

GEAStereo	0.31 76	0.21 80	0.43 90	0.43 115	0.31 231	0.46 123	0.36 190	0.74 123	0.33 61	0.34 75	0.38 72	0.32 49	0.33 97	0.43 13	0.26 24	0.21 313	0.12 70	0.17 135	0.12 90	0.17 147	0.14 117

gasm-f	0.34 95	0.22 101	0.42 84	0.43 115	0.31 231	0.39 74	0.44 294	0.74 123	0.33 61	0.34 75	0.64 168	0.32 49	0.46 183	0.55 84	0.28 80	0.21 313	0.12 70	0.17 135	0.12 90	0.18 182	0.14 117

DA	0.43 150	0.23 118	0.49 130	0.50 232	0.25 91	1.08 453	0.44 294	1.18 304	0.58 159	0.46 140	0.64 168	0.54 181	0.47 193	0.46 29	0.32 129	0.19 240	0.13 151	0.19 198	0.13 125	0.18 182	0.14 117

GGEV	0.43 150	0.23 118	0.49 130	0.50 232	0.25 91	1.08 453	0.44 294	1.18 304	0.58 159	0.46 140	0.64 168	0.54 181	0.47 193	0.46 29	0.32 129	0.19 240	0.13 151	0.19 198	0.13 125	0.18 182	0.14 117

GASTEREO	0.40 132	0.25 167	0.51 146	0.48 202	0.25 91	0.65 279	0.36 190	0.81 154	0.49 125	0.51 174	0.82 222	0.30 42	0.66 308	0.62 119	0.28 80	0.19 240	0.12 70	0.16 106	0.14 155	0.16 116	0.14 117

MSCF	0.38 119	0.25 167	0.52 155	0.47 175	0.25 91	0.62 256	0.37 212	0.81 154	0.47 120	0.50 169	0.71 191	0.32 49	0.65 305	0.54 76	0.28 80	0.19 240	0.12 70	0.17 135	0.14 155	0.17 147	0.14 117

S2M2_XL	0.24 1	0.24 139	0.39 55	0.34 1	0.24 60	0.16 2	0.18 2	0.32 1	0.22 4	0.29 25	0.40 79	0.24 9	0.23 15	0.32 1	0.26 24	0.20 279	0.18 377	0.18 173	0.16 216	0.18 182	0.14 117
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DilatedVolume-Stereo	0.43 150	0.21 80	0.55 177	0.43 115	0.32 254	0.72 319	0.29 119	0.80 149	0.51 139	0.77 227	0.73 197	0.48 146	0.40 146	1.13 286	0.39 216	0.15 71	0.14 212	0.15 74	0.14 155	0.16 116	0.14 117

2.25w	0.32 82	0.24 139	0.48 123	0.37 29	0.24 60	0.45 116	0.25 85	0.62 84	0.40 93	0.45 135	0.58 154	0.27 22	0.32 93	0.74 162	0.35 174	0.12 9	0.10 9	0.14 11	0.12 90	0.13 26	0.14 117

MM-Stereo_test2	0.43 150	0.24 139	0.67 248	0.51 264	0.32 254	0.55 210	0.45 314	0.97 219	0.77 231	0.59 194	0.51 129	0.49 155	0.42 155	0.80 180	0.30 106	0.15 71	0.13 151	0.18 173	0.14 155	0.19 226	0.14 117

HART	0.45 171	0.22 101	0.54 167	0.50 232	0.26 106	0.41 85	0.29 119	1.03 241	0.50 130	0.58 186	1.45 460	0.61 216	0.35 116	1.08 273	0.30 106	0.15 71	0.13 151	0.19 198	0.14 155	0.19 226	0.14 117

GREAT-IGEV	0.32 82	0.20 61	0.42 84	0.37 29	0.29 181	0.36 53	0.28 112	0.56 43	0.58 159	0.28 14	0.50 126	0.29 35	0.29 66	0.84 196	0.27 49	0.14 49	0.11 32	0.15 74	0.11 9	0.17 147	0.14 117

SCV	0.46 178	0.26 190	0.55 177	0.47 175	0.25 91	0.39 74	0.38 219	1.98 531	0.60 168	0.35 79	0.48 114	0.55 186	0.36 126	1.28 322	0.32 129	0.24 385	0.12 70	0.17 135	0.13 125	0.18 182	0.14 117

HUF	0.36 107	0.23 118	0.52 155	0.40 86	0.22 24	0.54 201	0.47 328	0.82 159	0.43 102	0.36 84	0.43 94	0.50 162	0.42 155	0.64 124	0.29 90	0.17 148	0.12 70	0.16 106	0.12 90	0.15 92	0.14 117

castereo++	0.38 119	0.23 118	0.41 74	0.43 115	0.31 231	0.97 430	0.22 57	0.86 170	0.58 159	0.32 65	0.44 98	0.51 166	0.39 142	0.93 228	0.24 5	0.17 148	0.11 32	0.17 135	0.12 90	0.14 63	0.14 117

GIP-stereo	0.34 95	0.23 118	0.45 108	0.50 232	0.36 311	0.38 70	0.23 71	0.78 136	0.52 146	0.34 75	0.51 129	0.46 133	0.38 140	0.51 64	0.27 49	0.20 279	0.12 70	0.16 106	0.12 90	0.16 116	0.14 117

DEFOM-Stereo	0.33 91	0.20 61	0.40 67	0.42 108	0.28 164	0.80 365	0.23 71	0.48 9	0.37 83	0.37 89	0.31 49	0.23 4	0.24 18	1.20 303	0.27 49	0.16 96	0.12 70	0.14 11	0.11 9	0.14 63	0.14 117

ours_stereo	0.39 123	0.28 242	0.51 146	0.46 164	0.30 205	0.40 78	0.44 294	0.73 119	0.56 156	0.35 79	0.56 148	0.46 133	0.33 97	1.11 280	0.32 129	0.16 96	0.13 151	0.19 198	0.15 174	0.19 226	0.14 117

fffy	0.42 144	0.27 220	0.57 191	0.46 164	0.29 181	0.48 136	0.35 174	0.91 187	0.55 154	0.40 107	0.58 154	0.55 186	0.41 149	1.26 317	0.36 184	0.15 71	0.13 151	0.19 198	0.16 216	0.18 182	0.14 117

WCG-NET（raft）	0.45 171	0.21 80	0.55 177	0.40 86	0.24 60	0.50 162	0.36 190	0.73 119	1.09 358	0.71 214	0.76 205	0.92 332	0.51 226	0.84 196	0.34 163	0.16 96	0.12 70	0.15 74	0.14 155	0.14 63	0.14 117

MaDis-Stereo	0.36 107	0.25 167	0.58 197	0.44 140	0.34 294	0.30 17	0.30 129	0.72 117	0.50 130	0.37 89	0.36 67	0.58 203	0.49 216	0.52 67	0.36 184	0.19 240	0.16 320	0.19 198	0.15 174	0.18 182	0.14 117

MIM_Stereo	0.57 263	0.24 139	0.92 407	0.46 164	0.30 205	0.54 201	0.28 112	1.27 335	0.75 220	1.00 292	1.16 354	0.93 334	0.53 237	1.45 369	0.61 364	0.16 96	0.16 320	0.20 236	0.19 278	0.17 147	0.14 117

CASnet	0.41 140	0.25 167	0.48 123	0.50 232	0.20 4	0.50 162	0.36 190	0.81 154	0.80 239	0.83 245	0.68 180	0.48 146	0.31 85	0.54 76	0.32 129	0.18 193	0.12 70	0.27 435	0.22 384	0.23 352	0.14 117
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
AEACV	0.37 113	0.24 139	0.52 155	0.47 175	0.51 448	0.37 63	0.38 219	0.65 95	0.53 150	0.42 116	0.56 148	0.46 133	0.60 276	0.53 72	0.30 106	0.16 96	0.13 151	0.18 173	0.15 174	0.17 147	0.14 117

GCAP-Stereo	0.40 132	0.28 242	0.68 252	0.47 175	0.25 91	0.53 193	0.32 145	0.82 159	0.58 159	0.65 204	0.69 184	0.58 203	0.42 155	0.47 42	0.29 90	0.17 148	0.14 212	0.17 135	0.13 125	0.17 147	0.14 117

LoS	0.40 132	0.21 80	0.44 95	0.37 29	0.22 24	0.50 162	0.40 242	1.00 229	0.94 284	0.48 154	0.66 173	0.48 146	0.40 146	0.60 113	0.37 196	0.18 193	0.14 212	0.16 106	0.11 9	0.14 63	0.14 117
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
RCA-Stereo	0.50 202	0.23 118	0.58 197	0.48 202	0.33 275	0.55 210	0.45 314	0.97 219	1.38 517	0.68 209	1.05 297	0.63 224	0.80 361	0.59 100	0.32 129	0.17 148	0.12 70	0.17 135	0.14 155	0.16 116	0.14 117

RAFT_CTSACE	0.63 295	0.26 190	0.88 390	0.55 342	0.51 448	0.71 316	0.44 294	0.80 149	0.97 298	0.97 280	1.84 540	1.18 417	0.68 310	1.47 375	0.36 184	0.16 96	0.15 278	0.21 271	0.20 310	0.20 262	0.14 117

test_3	0.55 247	0.23 118	0.71 283	0.53 303	0.28 164	0.61 247	0.40 242	0.92 190	1.05 334	1.19 388	0.68 180	0.93 334	0.44 172	1.67 412	0.39 216	0.15 71	0.12 70	0.22 302	0.19 278	0.21 303	0.14 117

OMP-Stereo	0.94 456	0.33 370	0.72 289	0.90 580	0.31 231	0.49 148	0.36 190	1.16 297	1.06 338	1.58 536	1.12 332	1.46 482	0.69 313	6.94 609	0.49 307	0.19 240	0.14 212	0.24 360	0.18 255	0.20 262	0.14 117

IIG-Stereo	0.96 460	0.31 332	0.72 289	0.88 575	0.33 275	0.61 247	0.26 98	1.19 314	1.03 325	1.69 550	1.37 435	1.46 482	0.75 332	6.96 610	0.51 318	0.19 240	0.14 212	0.23 340	0.18 255	0.20 262	0.14 117

cross-raft	0.54 231	0.25 167	0.61 212	0.52 285	0.29 181	0.68 299	0.37 212	1.46 377	0.76 227	1.01 297	1.06 299	1.28 445	0.46 183	0.71 149	0.35 174	0.15 71	0.12 70	0.18 173	0.16 216	0.19 226	0.14 117

XX-TBD	0.46 178	0.70 557	0.35 1	0.79 542	0.25 91	0.58 226	0.26 98	0.69 108	1.27 465	0.76 222	1.00 268	0.45 128	0.33 97	0.47 42	0.37 196	0.19 240	0.15 278	0.15 74	0.11 9	0.17 147	0.14 117

XX-Stereo	0.63 295	0.26 190	1.90 567	0.81 548	0.67 521	0.43 103	0.23 71	1.03 241	0.58 159	0.65 204	1.56 492	1.41 470	0.39 142	1.28 322	0.35 174	0.20 279	0.14 212	0.20 236	0.19 278	0.18 182	0.14 117

AFF-stereo	0.58 269	0.25 167	0.64 228	0.46 164	0.29 181	0.34 37	0.38 219	1.15 295	1.14 386	1.17 379	1.60 501	1.10 399	0.71 323	0.97 242	0.43 256	0.13 29	0.11 32	0.19 198	0.19 278	0.17 147	0.14 117

CFNet-RSSM	0.54 231	0.24 139	0.70 271	0.48 202	0.28 164	0.60 241	0.27 105	1.49 383	1.14 386	1.06 310	0.93 245	1.08 387	0.54 242	0.70 145	0.35 174	0.16 96	0.12 70	0.17 135	0.15 174	0.16 116	0.14 117

CREStereo	0.39 123	0.21 80	0.38 43	0.34 1	0.22 24	0.53 193	0.29 119	0.77 132	1.11 367	0.58 186	0.71 191	0.51 166	0.41 149	0.54 76	0.34 163	0.18 193	0.13 151	0.15 74	0.10 2	0.14 63	0.14 117
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
GSStereo	0.33 91	0.21 80	0.43 90	0.45 154	0.31 231	0.46 123	0.36 190	0.92 190	0.47 120	0.37 89	0.38 72	0.32 49	0.33 97	0.43 13	0.26 24	0.19 240	0.11 32	0.16 106	0.12 90	0.17 147	0.15 155

GS-Stereo							0.36 190	0.92 190	0.47 120	0.37 89	0.38 72	0.32 49	0.33 97	0.43 13	0.26 24	0.19 240	0.11 32	0.16 106	0.12 90	0.17 147	0.15 155

FE-Mocha	0.49 197	0.30 297	0.87 382	0.48 202	0.36 311	0.45 116	0.22 57	1.58 414	0.49 125	1.00 292	1.09 313	0.74 254	0.41 149	0.55 84	0.30 106	0.18 193	0.12 70	0.21 271	0.20 310	0.17 147	0.15 155

AdaDepth	0.30 64	0.22 101	0.49 130	0.44 140	0.27 138	0.44 111	0.24 80	0.52 18	0.30 28	0.31 54	0.37 70	0.26 17	0.32 93	0.79 177	0.25 12	0.12 9	0.12 70	0.16 106	0.13 125	0.16 116	0.15 155

water-stereo	0.39 123	0.20 61	0.48 123	0.44 140	0.27 138	0.50 162	0.26 98	0.92 190	0.51 139	0.53 177	0.78 209	0.55 186	0.49 216	0.42 11	0.42 246	0.16 96	0.15 278	0.17 135	0.15 174	0.16 116	0.15 155

depthmonostereo	0.41 140	0.23 118	0.53 161	0.47 175	0.23 34	0.61 247	0.35 174	1.00 229	0.76 227	0.48 154	0.65 172	0.47 140	0.49 216	0.67 137	0.37 196	0.16 96	0.15 278	0.16 106	0.14 155	0.16 116	0.15 155

3w_stereo	0.33 91	0.25 167	0.52 155	0.40 86	0.21 11	0.53 193	0.54 383	0.65 95	0.46 116	0.44 126	0.48 114	0.23 4	0.45 176	0.46 29	0.29 90	0.12 9	0.10 9	0.15 74	0.12 90	0.15 92	0.15 155

xyz-stereo-finetune	0.48 191	0.25 167	0.54 167	0.42 108	0.23 34	0.80 365	0.42 262	0.80 149	0.80 239	0.61 197	0.62 163	0.54 181	0.43 163	1.70 419	0.58 351	0.15 71	0.15 278	0.19 198	0.15 174	0.16 116	0.15 155

MM-Stereo_test1	0.49 197	0.24 139	0.56 181	0.51 264	0.30 205	0.50 162	0.54 383	0.91 187	1.03 325	0.84 248	0.69 184	0.54 181	0.60 276	1.16 293	0.33 146	0.18 193	0.16 320	0.20 236	0.17 237	0.19 226	0.15 155

Reg-Stereo(zero)	0.44 163	0.22 101	0.45 108	0.43 115	0.23 34	0.38 70	0.25 85	0.76 129	1.08 349	0.90 260	0.78 209	0.90 320	0.47 193	0.70 145	0.36 184	0.15 71	0.12 70	0.15 74	0.12 90	0.15 92	0.15 155

SCV_C0	0.43 150	0.26 190	0.65 235	0.43 115	0.29 181	0.47 130	0.31 136	1.34 347	0.73 217	0.38 97	0.49 123	0.54 181	0.29 66	1.24 313	0.30 106	0.17 148	0.13 151	0.16 106	0.13 125	0.20 262	0.15 155

SMoEStereo_RVC	0.39 123	0.25 167	0.50 139	0.45 154	0.30 205	0.61 247	0.36 190	0.72 117	0.45 109	0.46 140	0.43 94	0.42 113	0.35 116	1.39 356	0.29 90	0.15 71	0.12 70	0.20 236	0.15 174	0.16 116	0.15 155

mms	0.40 132	0.27 220	0.52 155	0.46 164	0.32 254	0.43 103	0.46 321	0.70 112	0.46 116	0.35 79	0.58 154	0.44 120	0.30 73	1.36 346	0.33 146	0.16 96	0.13 151	0.18 173	0.15 174	0.19 226	0.15 155

tg	0.52 205	0.24 139	0.61 212	0.49 220	0.30 205	0.90 400	0.29 119	1.07 270	0.83 248	0.83 245	1.02 282	0.62 221	0.43 163	1.35 341	0.41 235	0.17 148	0.12 70	0.22 302	0.20 310	0.17 147	0.15 155

GCAP-BAT	0.49 197	0.31 332	0.64 228	0.41 100	0.46 418	0.70 311	0.35 174	0.77 132	0.64 179	0.86 255	1.00 268	0.77 264	0.37 133	1.18 299	0.36 184	0.18 193	0.14 212	0.18 173	0.13 125	0.17 147	0.15 155

RAFT-Stereo-weight	0.47 185	0.24 139	0.53 161	0.48 202	0.27 138	0.60 241	0.35 174	1.02 236	1.07 343	0.99 287	0.78 209	0.76 261	0.28 58	0.76 164	0.36 184	0.16 96	0.12 70	0.17 135	0.15 174	0.16 116	0.15 155

MoCha-V2	0.40 132	0.20 61	0.49 130	0.50 232	0.21 11	0.44 111	0.33 154	0.93 199	0.53 150	0.53 177	0.53 134	0.42 113	0.58 272	1.09 274	0.27 49	0.14 49	0.12 70	0.15 74	0.12 90	0.17 147	0.15 155

IGEV++	0.40 132	0.22 101	0.51 146	0.52 285	0.29 181	0.45 116	0.25 85	1.65 432	0.46 116	0.37 89	0.57 151	0.46 133	0.45 176	0.50 60	0.38 207	0.19 240	0.12 70	0.16 106	0.13 125	0.16 116	0.15 155

AE-Stereo	0.49 197	0.27 220	0.67 248	0.60 404	0.39 355	0.67 292	0.46 321	1.18 304	1.09 358	0.47 146	0.75 203	0.69 244	0.47 193	0.59 100	0.40 224	0.16 96	0.15 278	0.21 271	0.20 310	0.19 226	0.15 155

UniTT-Stereo	0.36 107	0.23 118	0.59 204	0.48 202	0.36 311	0.40 78	0.32 145	0.53 23	0.49 125	0.54 180	0.55 145	0.36 79	0.31 85	0.58 97	0.51 318	0.20 279	0.15 278	0.17 135	0.15 174	0.19 226	0.15 155

testlalala	0.45 171	0.28 242	0.59 204	0.42 108	0.39 355	0.71 316	0.39 234	1.08 276	0.45 109	1.24 416	0.80 220	0.61 216	0.36 126	0.54 76	0.33 146	0.20 279	0.13 151	0.18 173	0.12 90	0.15 92	0.15 155

EGLCR-Stereo	0.37 113	0.22 101	0.51 146	0.43 115	0.26 106	0.44 111	0.22 57	0.99 225	0.48 123	0.42 116	0.42 84	0.67 237	0.29 66	0.86 205	0.33 146	0.17 148	0.12 70	0.19 198	0.17 237	0.17 147	0.15 155

test_4	0.53 215	0.22 101	0.56 181	0.54 318	0.32 254	0.64 263	0.39 234	0.80 149	0.62 171	0.92 267	1.87 545	0.68 239	0.42 155	1.16 293	0.37 196	0.15 71	0.13 151	0.20 236	0.22 384	0.20 262	0.15 155

GMOStereo	0.53 215	0.26 190	0.65 235	0.50 232	0.29 181	0.52 184	0.43 281	0.89 180	0.96 291	1.41 494	1.14 341	0.85 299	0.56 254	0.59 100	0.38 207	0.16 96	0.14 212	0.24 360	0.21 355	0.20 262	0.15 155

error version	0.53 215	0.26 190	0.65 235	0.50 232	0.29 181	0.52 184	0.43 281	0.89 180	0.96 291	1.41 494	1.14 341	0.85 299	0.56 254	0.59 100	0.38 207	0.16 96	0.14 212	0.24 360	0.21 355	0.20 262	0.15 155

test-v	0.53 215	0.26 190	0.65 235	0.50 232	0.29 181	0.52 184	0.43 281	0.89 180	0.96 291	1.41 494	1.14 341	0.85 299	0.56 254	0.59 100	0.38 207	0.16 96	0.14 212	0.24 360	0.21 355	0.20 262	0.15 155

TRStereo	0.60 278	0.60 537	0.97 425	0.74 528	0.67 521	0.46 123	0.38 219	1.85 494	0.89 265	0.79 233	0.80 220	0.88 311	0.39 142	1.10 277	0.41 235	0.23 369	0.15 278	0.23 340	0.24 420	0.17 147	0.15 155

AAGNet	1.83 577	0.28 242	0.72 289	0.61 418	0.32 254	0.67 292	0.51 358	0.96 218	0.98 303	1.47 507	1.20 370	1.00 363	1.18 506	2.83 514	22.77 653	0.22 342	0.13 151	0.22 302	0.19 278	0.23 352	0.15 155

test-2	0.53 215	0.26 190	0.65 235	0.50 232	0.29 181	0.52 184	0.43 281	0.89 180	0.96 291	1.41 494	1.14 341	0.85 299	0.56 254	0.59 100	0.38 207	0.16 96	0.14 212	0.24 360	0.21 355	0.20 262	0.15 155

iRaftStereo_RVC	0.47 185	0.26 190	0.64 228	0.50 232	0.29 181	0.53 193	0.33 154	1.05 255	0.77 231	0.84 248	1.00 268	0.55 186	0.37 133	0.81 186	0.40 224	0.17 148	0.12 70	0.22 302	0.20 310	0.19 226	0.15 155

raft+_RVC	0.53 215	0.26 190	0.54 167	0.60 404	0.47 424	0.54 201	0.54 383	1.27 335	0.99 310	0.76 222	1.03 292	0.70 248	0.56 254	0.93 228	0.47 294	0.18 193	0.14 212	0.19 198	0.18 255	0.18 182	0.15 155

Gwc-CoAtRS	0.52 205	0.24 139	0.68 252	0.48 202	0.29 181	0.64 263	0.25 85	1.16 297	1.08 349	1.01 297	1.00 268	1.12 404	0.56 254	0.69 141	0.37 196	0.16 96	0.13 151	0.17 135	0.15 174	0.15 92	0.15 155

HITNet	0.65 315	0.40 451	0.77 338	0.48 202	0.24 60	1.05 447	0.49 349	1.76 464	1.02 321	1.18 384	1.18 359	0.89 319	0.80 361	0.85 201	0.79 424	0.17 148	0.12 70	0.21 271	0.17 237	0.29 435	0.15 155
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
DLNR-FE	23.17 653	48.55 670	42.94 657	176.85 670	78.48 665	0.35 42	0.21 39	23.51 655	0.75 220	0.66 207	0.86 228	0.59 210	0.30 73	1.55 390	0.44 259	9.85 653	0.12 70	0.18 173	0.14 155	76.92 669	0.16 188

DDF-Stereo	0.37 113	0.22 101	0.47 119	0.48 202	0.42 379	0.31 21	0.24 80	0.53 23	0.33 61	0.33 72	0.40 79	0.37 91	0.48 207	0.91 219	0.32 129	0.23 369	0.11 32	0.18 173	0.12 90	0.86 591	0.16 188

zero-FE	0.36 107	0.22 101	0.47 119	0.45 154	0.43 390	0.30 17	0.24 80	0.61 80	0.33 61	0.33 72	0.41 82	0.37 91	0.50 222	0.64 124	0.32 129	0.22 342	0.11 32	0.18 173	0.12 90	0.83 589	0.16 188

fffft	0.38 119	0.23 118	0.51 146	0.44 140	0.32 254	0.43 103	0.48 339	0.76 129	0.36 77	0.44 126	0.34 63	0.38 100	0.31 85	1.31 328	0.32 129	0.14 49	0.11 32	0.19 198	0.15 174	0.16 116	0.16 188
1: 1. 1
UGAM	1.14 513	0.27 220	0.95 417	0.53 303	0.42 379	0.70 311	0.72 476	0.95 211	1.32 488	0.98 284	1.48 472	1.78 538	0.87 398	9.65 638	0.87 446	0.21 313	0.18 377	0.30 474	0.24 420	0.19 226	0.16 188

model_zeroshot	0.48 191	0.29 277	0.86 371	0.51 264	0.36 311	0.69 304	0.37 212	1.12 289	0.62 171	0.85 253	0.84 225	0.66 234	0.37 133	0.73 156	0.34 163	0.20 279	0.16 320	0.19 198	0.16 216	0.17 147	0.16 188

Occ-G	0.42 144	0.21 80	0.48 123	0.41 100	0.26 106	0.42 93	0.62 442	0.77 132	0.49 125	0.43 122	0.66 173	1.02 372	0.46 183	0.78 173	0.41 235	0.16 96	0.13 151	0.18 173	0.13 125	0.16 116	0.16 188

gcap-zeroshot	0.53 215	0.28 242	0.89 396	0.49 220	0.28 164	0.76 338	0.37 212	1.34 347	0.73 217	0.89 258	0.67 177	1.35 460	0.51 226	0.79 177	0.33 146	0.18 193	0.15 278	0.18 173	0.15 174	0.17 147	0.16 188

MGS-Stereo	0.42 144	0.26 190	0.58 197	0.44 140	0.28 164	0.50 162	0.34 166	0.57 55	0.83 248	0.46 140	1.31 410	0.52 173	0.33 97	0.65 131	0.36 184	0.19 240	0.16 320	0.18 173	0.15 174	0.17 147	0.16 188

rrr	0.46 178	0.28 242	0.73 301	0.43 115	0.33 275	0.49 148	0.38 219	0.76 129	0.50 130	0.47 146	0.48 114	0.48 146	0.46 183	2.03 459	0.30 106	0.19 240	0.14 212	0.19 198	0.15 174	0.16 116	0.16 188

plain	0.46 178	0.27 220	1.01 439	0.50 232	0.40 366	0.35 42	0.37 212	0.87 171	0.56 156	0.43 122	0.76 205	0.42 113	0.40 146	1.13 286	0.45 273	0.21 313	0.15 278	0.24 360	0.19 278	0.24 367	0.16 188

MSKI-zero shot	0.55 247	0.26 190	0.57 191	0.51 264	0.26 106	0.69 304	0.28 112	1.18 304	0.64 179	0.91 265	1.32 417	0.82 283	0.33 97	1.92 447	0.32 129	0.17 148	0.12 70	0.17 135	0.13 125	0.16 116	0.16 188

DLNR_Zeroshot_test	23.17 653	48.52 669	43.29 658	176.68 669	78.69 666	0.35 42	0.21 39	23.41 654	0.75 220	0.66 207	0.86 228	0.59 210	0.30 73	1.56 393	0.44 259	9.57 651	0.12 70	0.18 173	0.14 155	76.92 669	0.16 188

Any-RAFT	0.53 215	0.24 139	0.47 119	0.47 175	0.27 138	1.00 438	0.25 85	1.58 414	1.05 334	0.85 253	0.99 264	1.06 381	0.47 193	0.70 145	0.32 129	0.18 193	0.13 151	0.16 106	0.13 125	0.16 116	0.16 188

RAFT-Test	0.54 231	0.25 167	0.64 228	0.47 175	0.30 205	0.97 430	0.27 105	1.24 331	0.81 242	0.96 277	1.12 332	1.28 445	0.48 207	0.71 149	0.36 184	0.17 148	0.13 151	0.17 135	0.14 155	0.16 116	0.16 188

HH	0.63 295	0.30 297	0.77 338	0.50 232	0.32 254	0.49 148	0.46 321	1.65 432	0.64 179	0.69 210	1.09 313	1.63 514	0.85 385	1.90 445	0.37 196	0.18 193	0.13 151	0.19 198	0.17 237	0.19 226	0.16 188

HanStereo	0.63 295	0.30 297	0.77 338	0.50 232	0.32 254	0.49 148	0.46 321	1.65 432	0.64 179	0.69 210	1.09 313	1.63 514	0.85 385	1.90 445	0.37 196	0.18 193	0.13 151	0.19 198	0.17 237	0.19 226	0.16 188

LL-Strereo2	0.52 205	0.33 370	0.69 265	0.52 285	0.37 327	0.70 311	0.30 129	1.13 292	0.67 197	0.94 273	0.78 209	0.91 323	0.42 155	1.05 264	0.42 246	0.17 148	0.16 320	0.29 461	0.25 435	0.21 303	0.16 188

ProNet	0.43 150	0.28 242	0.58 197	0.43 115	0.30 205	0.56 217	0.52 369	1.00 229	0.58 159	0.44 126	0.49 123	0.43 117	0.43 163	1.28 322	0.36 184	0.15 71	0.13 151	0.19 198	0.16 216	0.17 147	0.16 188

raft_robust	0.68 335	0.30 297	0.64 228	0.52 285	0.26 106	0.54 201	0.35 174	1.33 342	1.24 451	1.16 370	1.07 303	0.60 212	0.54 242	3.58 540	0.37 196	0.18 193	0.14 212	0.20 236	0.22 384	0.20 262	0.16 188

Sa-1000	0.72 350	0.29 277	0.76 331	0.59 392	0.30 205	0.73 323	0.37 212	1.62 427	1.33 492	1.28 431	2.04 562	0.86 303	0.75 332	1.84 438	0.38 207	0.19 240	0.14 212	0.25 399	0.23 407	0.20 262	0.16 188

RAFT-345	0.84 427	0.25 167	0.66 243	0.50 232	0.27 138	0.54 201	0.42 262	0.83 164	1.11 367	1.32 460	2.34 576	0.86 303	0.54 242	5.72 584	0.47 294	0.18 193	0.13 151	0.22 302	0.17 237	0.17 147	0.16 188

CroCo-Stereo	0.40 132	0.31 332	0.73 301	0.58 379	0.27 138	0.26 4	0.33 154	0.95 211	0.81 242	0.42 116	0.47 109	0.65 230	0.47 193	0.39 6	0.34 163	0.18 193	0.15 278	0.16 106	0.14 155	0.19 226	0.16 188
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
TestStereo	0.64 307	0.39 444	0.71 283	0.51 264	0.27 138	0.56 217	0.42 262	1.03 241	0.91 274	0.80 235	1.00 268	0.68 239	0.52 231	3.25 530	0.45 273	0.22 342	0.15 278	0.24 360	0.18 255	0.27 405	0.16 188

raftrobust	0.52 205	0.25 167	0.56 181	0.65 463	0.52 460	0.49 148	0.34 166	0.98 223	0.91 274	1.30 446	0.87 232	0.63 224	0.81 365	0.78 173	0.41 235	0.19 240	0.15 278	0.16 106	0.14 155	0.15 92	0.16 188

test_xeample3	0.42 144	0.28 242	0.69 265	0.43 115	0.33 275	0.56 217	0.38 219	0.79 141	0.45 109	0.53 177	0.46 107	0.44 120	0.44 172	1.38 351	0.31 124	0.18 193	0.14 212	0.19 198	0.15 174	0.17 147	0.16 188

ARAFT	0.77 390	0.36 425	1.49 539	0.51 264	0.31 231	0.90 400	0.82 504	1.90 509	1.06 338	1.62 542	1.24 380	1.02 372	0.64 299	1.84 438	0.50 313	0.18 193	0.14 212	0.28 450	0.27 464	0.17 147	0.16 188

RASNet	1.12 508	0.30 297	0.91 403	0.66 470	0.77 551	0.97 430	0.57 420	1.37 353	1.35 505	1.02 301	1.34 426	2.11 571	1.43 542	7.09 611	1.39 527	0.19 240	0.17 352	0.17 135	0.19 278	0.18 182	0.16 188

IGEV-FE	0.53 215	0.30 297	0.99 429	0.56 356	0.35 300	0.41 85	0.32 145	1.37 353	0.63 174	1.00 292	1.09 313	0.94 337	0.41 149	0.83 191	0.39 216	0.18 193	0.12 70	0.19 198	0.18 255	0.19 226	0.17 216

xyz-stereo-finetune2	0.58 269	0.27 220	0.57 191	0.40 86	0.24 60	1.09 458	0.32 145	0.79 141	0.53 150	0.65 204	1.07 303	0.58 203	0.80 361	2.47 501	0.80 428	0.16 96	0.15 278	0.21 271	0.17 237	0.16 116	0.17 216

UGAM-zero	1.00 477	0.30 297	0.93 409	0.47 175	0.30 205	0.57 222	0.25 85	2.25 582	0.63 174	1.01 297	1.10 319	2.73 595	1.85 582	6.26 594	0.40 224	0.17 148	0.14 212	0.19 198	0.15 174	0.16 116	0.17 216

rvit_stereo_0083	0.47 185	0.33 370	0.81 355	0.56 356	0.36 311	0.50 162	0.44 294	0.68 107	0.95 286	0.49 160	0.57 151	0.55 186	0.49 216	0.88 211	0.46 287	0.25 412	0.25 487	0.24 360	0.20 310	0.24 367	0.17 216

rvit_stereo_0081	0.44 163	0.33 370	0.64 228	0.54 318	0.35 300	0.41 85	0.44 294	0.66 100	0.95 286	0.48 154	0.52 131	0.50 162	0.46 183	0.82 189	0.44 259	0.25 412	0.20 417	0.22 302	0.19 278	0.25 379	0.17 216

rvit_stereo_0082	0.44 163	0.33 370	0.64 228	0.54 318	0.35 300	0.41 85	0.44 294	0.66 100	0.95 286	0.48 154	0.52 131	0.50 162	0.46 183	0.82 189	0.44 259	0.25 412	0.20 417	0.22 302	0.19 278	0.25 379	0.17 216

rvit_stereo_ft	0.47 185	0.35 415	0.87 382	0.67 482	0.42 379	0.40 78	0.59 433	0.81 154	0.74 219	0.46 140	0.55 145	0.57 198	0.49 216	0.65 131	0.50 313	0.25 412	0.17 352	0.22 302	0.22 384	0.24 367	0.17 216

testlalala2	0.58 269	0.27 220	0.68 252	1.72 611	1.27 607	0.68 299	0.42 262	0.93 199	0.70 207	0.90 260	0.93 245	0.76 261	0.34 108	0.52 67	0.40 224	0.18 193	0.15 278	0.17 135	0.13 125	0.17 147	0.17 216

IGEV_Zeroshot_test	0.53 215	0.30 297	0.99 429	0.56 356	0.35 300	0.41 85	0.32 145	1.37 353	0.63 174	1.00 292	1.09 313	0.95 346	0.41 149	0.83 191	0.39 216	0.18 193	0.12 70	0.19 198	0.18 255	0.19 226	0.17 216

DCRE	0.82 416	0.26 190	0.70 271	0.58 379	0.44 399	0.54 201	0.48 339	0.95 211	0.78 234	0.78 230	7.33 630	0.86 303	0.52 231	0.76 164	0.41 235	0.16 96	0.16 320	0.19 198	0.17 237	0.18 182	0.17 216

Selective-RAFT	0.52 205	0.28 242	0.79 349	0.55 342	0.27 138	0.91 404	0.33 154	0.80 149	0.88 262	0.58 186	0.63 165	0.81 278	0.77 344	1.29 326	0.48 299	0.19 240	0.14 212	0.17 135	0.15 174	0.19 226	0.17 216

TestStereo1	0.63 295	0.28 242	0.75 321	0.76 535	0.31 231	0.48 136	0.43 281	1.30 340	1.21 436	0.97 280	1.31 410	0.64 227	0.77 344	1.75 426	0.42 246	0.20 279	0.15 278	0.22 302	0.18 255	0.21 303	0.17 216

SA-5K	0.63 295	0.28 242	0.75 321	0.76 535	0.31 231	0.48 136	0.43 281	1.30 340	1.21 436	0.97 280	1.31 410	0.64 227	0.77 344	1.75 426	0.42 246	0.20 279	0.15 278	0.22 302	0.18 255	0.21 303	0.17 216

SA	0.66 322	0.30 297	0.82 358	0.61 418	0.30 205	0.58 226	0.38 219	1.44 373	1.30 480	0.96 277	1.36 433	0.66 234	0.95 435	1.85 441	0.42 246	0.19 240	0.15 278	0.25 399	0.23 407	0.21 303	0.17 216

GLC_STEREO	0.39 123	0.25 167	0.41 74	0.54 318	0.23 34	0.48 136	0.30 129	0.73 119	0.58 159	0.52 176	0.73 197	0.51 166	0.31 85	0.64 124	0.42 246	0.17 148	0.20 417	0.23 340	0.19 278	0.21 303	0.17 216

IPLG	0.69 337	0.27 220	0.97 425	0.51 264	0.43 390	0.79 357	0.33 154	1.21 317	1.06 338	1.30 446	1.10 319	0.52 173	0.55 249	3.16 528	0.63 371	0.16 96	0.14 212	0.19 198	0.16 216	0.18 182	0.17 216

MIPNet	0.56 256	0.28 242	0.94 413	0.49 220	0.33 275	0.66 288	0.38 219	1.35 350	1.08 349	1.06 310	0.92 242	0.60 212	0.79 355	0.73 156	0.52 325	0.17 148	0.14 212	0.19 198	0.16 216	0.18 182	0.17 216

NRIStereo	0.60 278	0.29 277	0.69 265	0.53 303	0.28 164	0.63 260	0.33 154	1.08 276	0.87 258	1.14 354	0.87 232	0.91 323	0.59 273	2.24 480	0.49 307	0.20 279	0.14 212	0.21 271	0.19 278	0.21 303	0.17 216

PFNet	0.91 449	0.26 190	1.10 474	0.63 440	0.32 254	0.64 263	0.56 409	1.17 299	0.99 310	1.47 507	1.08 308	0.98 356	0.69 313	6.62 601	0.54 338	0.20 279	0.12 70	0.24 360	0.19 278	0.20 262	0.17 216

RAFT-RH_RVC	1.03 489	0.24 139	0.67 248	0.49 220	0.28 164	0.81 374	0.33 154	0.83 164	1.08 349	2.05 580	4.65 616	1.04 379	0.57 263	5.98 593	0.50 313	0.18 193	0.13 151	0.26 418	0.20 310	0.16 116	0.17 216

RAFT	0.64 307	0.30 297	0.73 301	0.59 392	0.33 275	0.68 299	0.58 424	1.04 247	0.76 227	1.08 314	1.19 366	1.65 520	0.93 425	1.06 265	0.56 345	0.21 313	0.18 377	0.27 435	0.24 420	0.22 327	0.17 216

RALAANet	0.60 278	0.33 370	0.87 382	0.62 430	0.50 436	0.69 304	0.31 136	1.21 317	1.06 338	1.09 320	1.16 354	0.88 311	0.46 183	1.22 306	0.42 246	0.19 240	0.15 278	0.21 271	0.17 237	0.27 405	0.17 216

EAI-Stereo	0.65 315	0.28 242	0.69 265	0.53 303	0.27 138	0.60 241	0.40 242	2.28 586	0.64 179	0.71 214	3.18 598	0.57 198	0.43 163	1.06 265	0.41 235	0.18 193	0.13 151	0.17 135	0.17 237	0.17 147	0.17 216

R-Stereo Train	0.57 263	0.26 190	0.63 221	0.54 318	0.36 311	0.69 304	0.54 383	1.22 325	0.72 213	1.61 538	1.50 477	0.75 257	0.53 237	0.64 124	0.44 259	0.18 193	0.15 278	0.17 135	0.15 174	0.17 147	0.17 216

RAFT-Stereo	0.57 263	0.26 190	0.63 221	0.54 318	0.36 311	0.69 304	0.54 383	1.22 325	0.72 213	1.61 538	1.50 477	0.75 257	0.53 237	0.64 124	0.44 259	0.18 193	0.15 278	0.17 135	0.15 174	0.17 147	0.17 216
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MLCV	0.72 350	0.34 394	1.10 474	0.51 264	0.23 34	0.91 404	0.39 234	1.33 342	1.23 445	1.46 506	1.55 488	1.01 370	0.64 299	1.95 452	0.80 428	0.18 193	0.12 70	0.18 173	0.14 155	0.19 226	0.17 216

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 107	0.23 118	0.54 167	0.50 232	0.28 164	0.36 53	0.22 57	1.02 236	0.39 89	0.42 116	0.64 168	0.36 79	0.51 226	0.39 6	0.29 90	0.18 193	0.12 70	0.17 135	0.13 125	0.18 182	0.18 242

MM-Stereo_test3	0.50 202	0.24 139	0.54 167	0.54 318	0.74 540	0.49 148	0.53 377	1.09 278	1.05 334	0.62 200	0.95 249	0.61 216	0.42 155	0.77 168	0.38 207	0.20 279	0.17 352	0.20 236	0.16 216	0.18 182	0.18 242

HI	0.64 307	0.32 348	0.68 252	0.47 175	0.51 448	0.41 85	0.36 190	1.04 247	0.75 220	1.31 456	1.43 453	1.62 509	1.12 494	0.94 231	0.88 447	0.15 71	0.12 70	0.20 236	0.20 310	0.20 262	0.18 242

CoSv	0.64 307	0.32 348	0.68 252	0.47 175	0.51 448	0.41 85	0.36 190	1.04 247	0.75 220	1.31 456	1.43 453	1.62 509	1.12 494	0.94 231	0.88 447	0.15 71	0.12 70	0.20 236	0.20 310	0.20 262	0.18 242

tt45	0.45 171	0.23 118	0.46 116	0.45 154	0.33 275	0.79 357	0.32 145	0.78 136	0.41 97	0.51 174	0.44 98	0.49 155	0.37 133	2.14 469	0.34 163	0.16 96	0.13 151	0.19 198	0.16 216	0.17 147	0.18 242

rvit_stereo_0081_aga	0.44 163	0.34 394	0.73 301	0.51 264	0.41 374	0.50 162	0.40 242	0.81 154	0.57 158	0.58 186	0.56 148	0.53 179	0.43 163	0.66 133	0.40 224	0.26 435	0.21 439	0.22 302	0.20 310	0.26 391	0.18 242

H2IRNET	0.56 256	0.26 190	0.66 243	0.47 175	0.35 300	0.41 85	0.26 98	0.92 190	1.17 410	0.61 197	1.28 400	1.08 387	0.86 393	0.99 247	0.63 371	0.19 240	0.16 320	0.22 302	0.25 435	0.21 303	0.18 242

tta	0.75 382	0.30 297	0.86 371	0.46 164	0.26 106	0.82 376	0.43 281	2.05 545	1.39 522	1.23 408	1.47 467	0.98 356	0.95 435	1.71 421	0.82 435	0.24 385	0.20 417	0.22 302	0.21 355	0.18 182	0.18 242

qqq1	0.72 350	0.30 297	0.86 371	0.46 164	0.26 106	0.82 376	0.43 281	2.05 545	1.39 522	1.23 408	1.47 467	0.98 356	0.95 435	1.71 421	0.44 259	0.24 385	0.20 417	0.18 173	0.15 174	0.18 182	0.18 242

fff1	0.72 350	0.30 297	0.86 371	0.46 164	0.26 106	0.82 376	0.43 281	2.05 545	1.39 522	1.23 408	1.47 467	0.98 356	0.95 435	1.71 421	0.44 259	0.24 385	0.20 417	0.18 173	0.15 174	0.18 182	0.18 242

CoDeX	0.73 368	0.29 277	0.93 409	0.54 318	0.36 311	1.14 464	0.61 439	2.34 591	1.17 410	1.16 370	1.25 384	0.91 323	0.87 398	1.33 336	0.64 375	0.20 279	0.16 320	0.21 271	0.18 255	0.20 262	0.18 242

ff7	0.43 150	0.27 220	0.56 181	0.44 140	0.33 275	0.50 162	0.42 262	0.87 171	0.50 130	0.49 160	0.53 134	0.44 120	0.48 207	1.38 351	0.33 146	0.17 148	0.12 70	0.21 271	0.15 174	0.18 182	0.18 242

IGEVStereo-DCA	0.46 178	0.28 242	0.56 181	0.43 115	0.33 275	0.49 148	0.42 262	0.87 171	0.50 130	0.47 146	0.48 114	0.48 146	0.46 183	2.03 459	0.30 106	0.19 240	0.14 212	0.19 198	0.15 174	0.16 116	0.18 242

ffff	0.43 150	0.27 220	0.56 181	0.44 140	0.33 275	0.50 162	0.42 262	0.87 171	0.50 130	0.49 160	0.53 134	0.44 120	0.48 207	1.38 351	0.33 146	0.17 148	0.12 70	0.21 271	0.15 174	0.18 182	0.18 242

11t	0.43 150	0.27 220	0.56 181	0.44 140	0.33 275	0.50 162	0.42 262	0.87 171	0.50 130	0.49 160	0.53 134	0.44 120	0.48 207	1.38 351	0.33 146	0.17 148	0.12 70	0.21 271	0.15 174	0.18 182	0.18 242

MIF-Stereo (partial)	0.45 171	0.25 167	0.70 271	0.50 232	0.52 460	0.35 42	0.26 98	0.91 187	0.59 167	0.45 135	0.71 191	0.51 166	0.51 226	1.11 280	0.45 273	0.20 279	0.16 320	0.23 340	0.20 310	0.24 367	0.18 242

anonymousdsp2	0.53 215	0.27 220	0.74 317	0.48 202	0.29 181	0.76 338	0.47 328	1.61 423	0.82 247	0.77 227	0.77 207	0.75 257	0.47 193	1.03 256	0.40 224	0.18 193	0.13 151	0.18 173	0.13 125	0.19 226	0.18 242

anonymousdsp	0.43 150	0.27 220	0.53 161	0.44 140	0.32 254	0.50 162	0.42 262	0.89 180	0.51 139	0.49 160	0.53 134	0.47 140	0.47 193	1.33 336	0.33 146	0.17 148	0.12 70	0.21 271	0.15 174	0.18 182	0.18 242

anonymousa	0.72 350	0.27 220	0.75 321	0.47 175	0.63 509	1.43 519	0.45 314	1.24 331	0.89 265	1.28 431	1.75 530	1.62 509	1.13 498	0.69 141	0.59 354	0.19 240	0.16 320	0.23 340	0.25 435	0.20 262	0.18 242

ccc-4	0.43 150	0.27 220	0.56 181	0.44 140	0.33 275	0.50 162	0.42 262	0.87 171	0.50 130	0.49 160	0.53 134	0.44 120	0.48 207	1.38 351	0.33 146	0.17 148	0.12 70	0.21 271	0.15 174	0.18 182	0.18 242

RAFT+CT+SA	0.58 269	0.29 277	0.60 209	0.66 470	0.37 327	0.42 93	0.55 401	1.27 335	1.03 325	0.70 212	1.22 374	0.60 212	0.70 318	1.64 406	0.41 235	0.18 193	0.13 151	0.22 302	0.22 384	0.21 303	0.18 242

IGEV-Stereo	0.43 150	0.27 220	0.54 167	0.45 154	0.32 254	0.50 162	0.42 262	0.90 186	0.51 139	0.49 160	0.53 134	0.47 140	0.47 193	1.32 333	0.33 146	0.17 148	0.12 70	0.21 271	0.15 174	0.18 182	0.18 242
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_20w	0.65 315	0.31 332	1.00 435	0.47 175	0.34 294	0.73 323	0.30 129	2.96 611	0.70 207	1.15 360	1.14 341	0.76 261	0.65 305	1.11 280	0.38 207	0.17 148	0.13 151	0.18 173	0.16 216	0.19 226	0.18 242

IPLGR	0.58 269	0.27 220	1.14 484	0.48 202	0.28 164	0.65 279	0.33 154	1.22 325	1.13 383	1.18 384	1.05 297	0.69 244	0.66 308	0.96 234	0.52 325	0.17 148	0.15 278	0.20 236	0.17 237	0.20 262	0.18 242

Patchmatch Stereo++	0.55 247	0.30 297	0.73 301	0.50 232	0.27 138	0.65 279	0.29 119	1.05 255	0.64 179	1.12 336	0.96 252	0.83 290	0.60 276	1.37 347	0.45 273	0.22 342	0.14 212	0.24 360	0.20 310	0.26 391	0.18 242
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
STrans-v2	1.04 492	0.28 242	0.96 423	0.49 220	0.32 254	0.68 299	0.79 493	2.47 601	1.12 371	1.12 336	1.46 466	1.40 467	1.46 547	6.70 606	0.43 256	0.18 193	0.13 151	0.20 236	0.18 255	0.18 182	0.18 242

PSM-adaLoss	0.54 231	0.30 297	0.73 301	0.50 232	0.27 138	0.65 279	0.41 258	1.04 247	0.64 179	1.12 336	0.96 252	0.82 283	0.61 285	1.06 265	0.45 273	0.22 342	0.14 212	0.24 360	0.20 310	0.26 391	0.18 242

ROB_FTStereo_v2	0.54 231	0.30 297	0.73 301	0.50 232	0.27 138	0.64 263	0.42 262	1.05 255	0.64 179	1.12 336	0.96 252	0.83 290	0.60 276	1.12 284	0.46 287	0.22 342	0.14 212	0.24 360	0.20 310	0.26 391	0.18 242

ROB_FTStereo	0.54 231	0.30 297	0.73 301	0.50 232	0.27 138	0.64 263	0.25 85	1.05 255	0.64 179	1.12 336	0.95 249	0.82 283	0.61 285	1.15 289	0.45 273	0.22 342	0.14 212	0.24 360	0.20 310	0.26 391	0.18 242

HUI-Stereo	0.52 205	0.30 297	0.73 301	0.50 232	0.27 138	0.65 279	0.30 129	1.04 247	0.64 179	1.12 336	0.96 252	0.83 290	0.60 276	0.79 177	0.45 273	0.22 342	0.14 212	0.24 360	0.20 310	0.26 391	0.18 242

SST-Stereo	0.83 422	0.28 242	0.72 289	0.59 392	0.31 231	0.72 319	0.26 98	1.09 278	0.86 254	1.47 507	1.10 319	1.00 363	0.87 398	5.73 585	0.45 273	0.22 342	0.13 151	0.23 340	0.19 278	0.23 352	0.18 242

RAFT_R40	0.83 422	0.28 242	0.73 301	0.59 392	0.31 231	0.69 304	0.44 294	1.10 281	0.95 286	1.47 507	1.10 319	1.00 363	0.85 385	5.53 579	0.46 287	0.22 342	0.13 151	0.23 340	0.20 310	0.23 352	0.18 242

iGMRVC	0.56 256	0.30 297	0.73 301	0.50 232	0.27 138	0.65 279	0.38 219	1.05 255	0.64 179	1.12 336	0.96 252	0.83 290	0.60 276	1.52 382	0.46 287	0.22 342	0.14 212	0.24 360	0.20 310	0.26 391	0.18 242

iRAFT	0.55 247	0.30 297	0.73 301	0.50 232	0.27 138	0.65 279	0.29 119	1.05 255	0.64 179	1.12 336	0.96 252	0.83 290	0.60 276	1.37 347	0.45 273	0.22 342	0.14 212	0.24 360	0.20 310	0.26 391	0.18 242

RAFT-IKP	0.54 231	0.30 297	0.73 301	0.50 232	0.27 138	0.59 233	0.36 190	1.04 247	0.64 179	1.12 336	0.96 252	0.83 290	0.61 285	1.22 306	0.45 273	0.22 342	0.14 212	0.24 360	0.20 310	0.26 391	0.18 242

rafts_anoy	0.52 205	0.29 277	0.59 204	0.59 392	0.50 436	0.53 193	0.40 242	1.11 287	1.03 325	0.84 248	0.83 223	0.68 239	0.54 242	0.72 152	0.51 318	0.19 240	0.14 212	0.24 360	0.26 453	0.21 303	0.18 242

UPFNet	0.80 405	0.32 348	0.90 400	0.59 392	0.74 540	1.26 489	0.80 499	1.52 396	1.10 365	1.30 446	1.12 332	1.30 449	0.84 382	1.67 412	1.09 483	0.24 385	0.24 478	0.24 360	0.23 407	0.25 379	0.18 242

ACVNet	0.63 295	0.31 332	0.54 167	0.54 318	0.36 311	0.80 365	0.46 321	1.37 353	1.07 343	0.93 268	1.30 404	1.08 387	0.85 385	0.80 180	0.94 457	0.21 313	0.19 397	0.21 271	0.18 255	0.22 327	0.18 242

acv_ft	0.75 382	0.31 332	0.95 417	0.70 503	0.86 572	1.24 486	0.53 377	1.44 373	1.07 343	1.24 416	1.30 404	1.08 387	0.92 416	0.80 180	1.34 518	0.21 313	0.19 397	0.21 271	0.18 255	0.21 303	0.18 242

pmcnn	2.37 600	0.42 463	2.71 597	0.63 440	0.43 390	1.54 529	1.19 571	2.01 538	1.53 550	2.64 602	7.60 631	18.07 651	1.45 546	3.44 537	2.78 586	0.18 193	0.15 278	0.15 74	0.12 90	0.20 262	0.18 242

FlowAnything_test	0.39 123	0.26 190	0.61 212	0.59 392	0.33 275	0.62 256	0.36 190	0.62 84	0.40 93	0.45 135	0.36 67	0.45 128	0.37 133	0.53 72	0.48 299	0.24 385	0.18 377	0.28 450	0.33 531	0.21 303	0.19 282

G2L-Stereo_test	0.73 368	0.27 220	0.74 317	0.49 220	0.40 366	0.90 400	0.81 502	1.53 402	1.14 386	1.28 431	1.27 394	1.52 495	0.72 326	1.62 402	0.94 457	0.19 240	0.14 212	0.16 106	0.15 174	0.18 182	0.19 282

AIO-test2	0.57 263	0.28 242	0.63 221	0.61 418	0.58 488	0.79 357	0.51 358	1.18 304	1.40 527	0.63 201	1.15 349	0.51 166	0.43 163	1.09 274	0.35 174	0.21 313	0.17 352	0.26 418	0.30 506	0.20 262	0.19 282

IGEV-RUCA	0.37 113	0.23 118	0.48 123	0.49 220	0.36 311	0.60 241	0.23 71	0.64 91	0.49 125	0.39 105	0.49 123	0.44 120	0.31 85	0.85 201	0.30 106	0.24 385	0.13 151	0.16 106	0.12 90	0.20 262	0.19 282

999	0.48 191	0.22 101	0.49 130	0.48 202	0.34 294	0.75 332	0.31 136	0.85 168	0.55 154	0.37 89	0.48 114	0.50 162	0.36 126	2.45 496	0.39 216	0.16 96	0.13 151	0.18 173	0.15 174	0.16 116	0.19 282

PAM_32	0.77 390	0.28 242	1.03 450	0.52 285	0.30 205	1.32 498	0.35 174	1.97 529	0.65 194	1.02 301	1.06 299	3.05 600	1.49 552	0.96 234	0.36 184	0.19 240	0.13 151	0.20 236	0.18 255	0.19 226	0.19 282

rvit_stereo_0080	0.44 163	0.32 348	0.71 283	0.47 175	0.36 311	0.42 93	0.55 401	0.82 159	0.68 201	0.50 169	0.60 158	0.55 186	0.47 193	0.59 100	0.44 259	0.26 435	0.21 439	0.20 236	0.20 310	0.31 455	0.19 282

CAS++	0.47 185	0.31 332	0.56 181	0.47 175	0.32 254	0.42 93	0.28 112	1.76 464	0.72 213	0.71 214	0.72 195	0.37 91	0.28 58	0.69 141	0.33 146	0.27 451	0.22 457	0.26 418	0.21 355	0.29 435	0.19 282
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
Former-RAFT_DAM_RVC	0.46 178	0.36 425	0.71 283	0.47 175	0.36 311	0.67 292	0.35 174	0.78 136	1.12 371	0.61 197	0.62 163	0.39 105	0.39 142	0.71 149	0.39 216	0.20 279	0.17 352	0.22 302	0.18 255	0.23 352	0.19 282

cc1	0.64 307	0.31 332	0.50 139	0.54 318	0.26 106	1.18 475	0.51 358	0.93 199	3.05 614	0.58 186	0.79 215	0.48 146	0.88 403	1.46 371	0.32 129	0.20 279	0.12 70	0.25 399	0.15 174	0.19 226	0.19 282

whm_eth	0.44 163	0.32 348	0.71 283	0.47 175	0.36 311	0.42 93	0.55 401	0.82 159	0.68 201	0.50 169	0.60 158	0.55 186	0.47 193	0.59 100	0.44 259	0.26 435	0.21 439	0.20 236	0.20 310	0.31 455	0.19 282

testlalala_base	0.77 390	0.40 451	0.70 271	0.65 463	0.50 436	0.79 357	0.28 112	1.50 387	0.51 139	0.73 220	0.90 238	0.69 244	0.54 242	0.66 133	0.40 224	2.82 625	0.14 212	0.17 135	0.12 90	2.68 621	0.19 282

DCANet-4	0.54 231	0.26 190	1.07 464	0.42 108	0.24 60	0.48 136	0.36 190	0.99 225	1.30 480	1.10 328	1.02 282	0.56 195	0.75 332	0.73 156	0.52 325	0.16 96	0.13 151	0.17 135	0.13 125	0.15 92	0.19 282

fff	0.53 215	0.24 139	0.70 271	0.43 115	0.24 60	0.48 136	0.36 190	1.07 270	1.25 454	1.10 328	1.02 282	0.57 198	1.06 481	0.73 156	0.52 325	0.16 96	0.13 151	0.17 135	0.13 125	0.15 92	0.19 282

ADStereo(finetuned)	0.57 263	0.24 139	1.06 459	0.43 115	0.24 60	0.49 148	0.35 174	1.05 255	1.30 480	1.12 336	1.03 292	0.58 203	1.20 512	0.84 196	0.51 318	0.16 96	0.13 151	0.17 135	0.13 125	0.18 182	0.19 282

IER	0.70 341	0.31 332	1.02 446	0.48 202	0.52 460	1.34 503	0.51 358	1.17 299	0.99 310	1.23 408	1.34 426	1.12 404	1.11 491	0.99 247	0.71 395	0.20 279	0.16 320	0.21 271	0.21 355	0.20 262	0.19 282

test_5	0.65 315	0.30 297	0.75 321	0.67 482	0.50 436	0.92 411	0.52 369	1.39 360	1.12 371	0.76 222	1.11 325	1.00 363	0.90 410	1.53 386	0.45 273	0.18 193	0.13 151	0.23 340	0.22 384	0.21 303	0.19 282

CrosDoStereo	1.58 557	0.24 139	0.72 289	0.48 202	0.29 181	0.67 292	12.49 646	1.10 281	0.98 303	1.34 472	1.75 530	1.00 363	1.89 584	6.65 602	0.81 430	0.19 240	0.15 278	0.20 236	0.22 384	0.18 182	0.19 282

TransformOpticalFlow	0.96 460	0.28 242	0.89 396	0.52 285	0.31 231	0.66 288	0.54 383	1.75 458	1.12 371	1.09 320	1.44 458	1.37 465	1.01 465	6.70 606	0.42 246	0.19 240	0.12 70	0.20 236	0.19 278	0.18 182	0.19 282

DeepStereo_LL	1.58 557	0.24 139	0.72 289	0.48 202	0.29 181	0.67 292	12.49 646	1.10 281	0.98 303	1.34 472	1.75 530	1.00 363	1.89 584	6.65 602	0.81 430	0.19 240	0.15 278	0.20 236	0.22 384	0.18 182	0.19 282

IRAFT_RVC	0.88 441	0.28 242	0.76 331	0.63 440	0.31 231	0.65 279	1.02 550	1.22 325	0.94 284	1.22 401	1.04 295	1.01 370	0.98 453	5.82 587	0.53 332	0.22 342	0.12 70	0.25 399	0.20 310	0.20 262	0.19 282

RALCasStereoNet	0.54 231	0.30 297	0.66 243	0.59 392	0.51 448	0.61 247	0.52 369	0.94 206	0.93 281	0.70 212	1.01 274	0.78 268	0.44 172	1.33 336	0.47 294	0.20 279	0.16 320	0.18 173	0.16 216	0.20 262	0.19 282

DCANet	0.54 231	0.24 139	0.70 271	0.43 115	0.24 60	0.49 148	0.36 190	1.05 255	1.30 480	1.12 336	1.03 292	0.58 203	0.92 416	0.81 186	0.52 325	0.16 96	0.13 151	0.17 135	0.13 125	0.18 182	0.19 282

csc	0.53 215	0.24 139	0.70 271	0.43 115	0.24 60	0.48 136	0.36 190	1.07 270	1.25 454	1.10 328	1.02 282	0.57 198	1.06 481	0.73 156	0.52 325	0.16 96	0.13 151	0.17 135	0.13 125	0.15 92	0.19 282

cscssc	0.53 215	0.24 139	0.70 271	0.43 115	0.24 60	0.48 136	0.36 190	1.07 270	1.25 454	1.10 328	1.02 282	0.57 198	1.06 481	0.73 156	0.52 325	0.16 96	0.13 151	0.17 135	0.13 125	0.15 92	0.19 282

111	0.60 278	0.23 118	0.70 271	0.43 115	0.24 60	0.72 319	0.42 262	1.18 304	1.41 532	0.80 235	1.38 440	1.10 399	0.79 355	0.96 234	0.58 351	0.18 193	0.13 151	0.17 135	0.15 174	0.17 147	0.19 282

SFCPSM	0.70 341	0.28 242	1.02 446	0.51 264	0.38 345	1.37 506	0.66 456	2.00 534	1.03 325	1.17 379	1.21 372	0.82 283	0.78 351	1.03 256	0.53 332	0.21 313	0.17 352	0.22 302	0.24 420	0.21 303	0.19 282

ac_64	0.82 416	0.29 277	0.81 355	0.71 511	0.60 499	1.05 447	0.54 383	1.99 533	0.92 279	1.18 384	1.06 299	1.99 562	1.08 486	1.94 451	0.97 466	0.27 451	0.22 457	0.24 360	0.23 407	0.22 327	0.19 282

cf-r	0.73 368	0.30 297	0.77 338	0.55 342	0.63 509	0.78 351	0.48 339	1.79 478	1.15 398	1.13 351	1.26 391	1.43 472	0.87 398	1.40 362	0.85 443	0.25 412	0.18 377	0.22 302	0.23 407	0.19 226	0.19 282

GwcNet-RSSM	0.77 390	0.32 348	1.01 439	0.62 430	0.54 467	0.78 351	0.51 358	1.73 451	1.20 430	1.09 320	1.37 435	1.46 482	0.85 385	1.53 386	1.09 483	0.25 412	0.18 377	0.23 340	0.24 420	0.20 262	0.19 282

DIP-Stereo	0.62 288	0.30 297	0.83 363	0.48 202	0.36 311	0.95 420	0.33 154	2.37 594	0.67 197	1.25 422	1.00 268	0.68 239	0.51 226	0.91 219	0.61 364	0.18 193	0.15 278	0.21 271	0.17 237	0.19 226	0.19 282
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	0.87 440	0.29 277	0.53 161	0.53 303	0.30 205	1.15 470	0.55 401	3.57 620	1.28 470	1.53 520	1.74 527	1.68 523	0.93 425	1.49 377	0.77 416	0.22 342	0.17 352	0.19 198	0.18 255	0.20 262	0.19 282
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
iResNetv2_ROB	0.80 405	0.37 432	1.71 554	0.56 356	0.37 327	0.94 416	0.64 449	1.73 451	1.34 495	1.23 408	1.42 449	1.26 438	0.92 416	1.85 441	0.56 345	0.23 369	0.15 278	0.19 198	0.14 155	0.24 367	0.19 282

PAM	0.76 388	0.29 277	1.08 468	0.52 285	0.33 275	1.38 509	0.39 234	2.01 538	0.67 197	1.06 310	0.96 252	2.89 599	1.43 542	0.86 205	0.35 174	0.19 240	0.12 70	0.19 198	0.17 237	0.19 226	0.20 315

DispNO	0.93 454	0.30 297	1.34 515	0.55 342	0.55 473	0.89 397	0.49 349	1.48 381	1.21 436	1.17 379	1.27 394	1.19 418	0.90 410	5.23 569	0.74 402	0.22 342	0.17 352	0.24 360	0.21 355	0.19 226	0.20 315

MyStereo07	0.48 191	0.29 277	0.50 139	0.55 342	0.45 406	0.59 233	0.79 493	1.05 255	0.51 139	0.48 154	0.53 134	0.43 117	0.55 249	1.30 327	0.34 163	0.17 148	0.16 320	0.24 360	0.20 310	0.23 352	0.20 315

MyStereo06	0.61 284	0.28 242	0.95 417	0.56 356	0.46 418	0.61 247	0.73 477	1.78 472	0.67 197	1.03 305	1.12 332	1.13 409	0.56 254	0.78 173	0.41 235	0.17 148	0.16 320	0.23 340	0.20 310	0.22 327	0.20 315

MyStereo05	0.66 322	0.28 242	1.07 464	0.56 356	0.46 418	0.61 247	0.73 477	1.34 347	1.41 532	1.15 360	0.91 240	0.77 264	0.80 361	1.41 364	0.63 371	0.17 148	0.16 320	0.23 340	0.20 310	0.22 327	0.20 315

MyStereo04	0.67 331	0.29 277	1.07 464	0.55 342	0.45 406	0.59 233	0.79 493	1.50 387	1.40 527	0.91 265	0.91 240	0.74 254	0.86 393	1.52 382	0.62 367	0.17 148	0.16 320	0.24 360	0.20 310	0.23 352	0.20 315

ffm	0.72 350	0.33 370	0.85 365	0.53 303	0.37 327	0.74 327	0.56 409	0.95 211	2.47 601	1.15 360	1.45 460	1.06 381	0.82 370	1.55 390	0.32 129	0.20 279	0.12 70	0.31 480	0.27 464	0.19 226	0.20 315

ff1	1.37 540	0.33 370	0.85 365	0.53 303	0.37 327	0.74 327	0.56 409	0.95 211	2.47 601	1.15 360	1.45 460	1.06 381	0.82 370	7.22 612	7.61 622	0.20 279	0.12 70	0.31 480	0.27 464	0.19 226	0.20 315

tt1	0.62 288	0.32 348	0.51 146	0.54 318	0.26 106	1.16 472	0.48 339	0.95 211	2.47 601	0.57 184	0.77 207	0.49 155	0.81 365	1.55 390	0.32 129	0.20 279	0.12 70	0.24 360	0.15 174	0.19 226	0.20 315

StereoVision	0.65 315	0.34 394	0.86 371	0.59 392	0.40 366	0.50 162	0.41 258	1.09 278	0.93 281	0.71 214	2.50 585	0.82 283	0.57 263	1.03 256	0.49 307	0.25 412	0.28 510	0.29 461	0.28 485	0.36 487	0.20 315

CroCo-Stereo Lap2	0.44 163	0.34 394	0.77 338	0.61 418	0.79 556	0.28 10	0.35 174	0.75 126	0.71 212	0.38 97	0.50 126	0.72 252	0.55 249	0.57 93	0.47 294	0.17 148	0.18 377	0.19 198	0.16 216	0.21 303	0.20 315

x	0.54 231	0.31 332	0.61 212	0.47 175	0.30 205	0.67 292	0.47 328	1.53 402	0.79 238	0.81 239	0.83 223	0.78 268	0.70 318	0.70 145	0.62 367	0.21 313	0.19 397	0.22 302	0.19 278	0.21 303	0.20 315

iRaft-Stereo_5w	0.85 431	0.29 277	0.91 403	0.53 303	0.43 390	0.49 148	0.68 464	0.99 225	0.87 258	0.79 233	1.34 426	1.46 482	0.91 413	5.11 566	1.11 489	0.17 148	0.14 212	0.22 302	0.18 255	0.20 262	0.20 315

DEmStereo	0.97 466	0.23 118	0.79 349	0.47 175	0.32 254	1.04 446	0.56 409	0.93 199	0.89 265	1.39 491	2.14 568	1.02 372	2.07 595	5.64 583	0.77 416	0.17 148	0.15 278	0.20 236	0.20 310	0.18 182	0.20 315

THIR-Stereo	1.02 486	0.27 220	0.69 265	0.49 220	0.28 164	0.95 420	1.34 582	1.03 241	0.97 298	1.34 472	1.90 548	1.17 414	1.58 558	6.44 598	0.78 418	0.19 240	0.14 212	0.21 271	0.22 384	0.19 226	0.20 315

LMCR-Stereo	0.82 416	0.46 478	0.88 390	0.75 532	0.43 390	1.33 500	0.56 409	2.43 599	0.98 303	1.53 520	1.49 474	0.74 254	1.00 463	1.63 404	0.89 450	0.28 465	0.17 352	0.22 302	0.17 237	0.29 435	0.20 315

DN-CSS_ROB	0.64 307	0.32 348	1.05 455	0.55 342	0.40 366	0.54 201	0.45 314	1.21 317	0.93 281	1.03 305	1.47 467	0.69 244	0.63 295	1.76 431	0.49 307	0.18 193	0.14 212	0.25 399	0.22 384	0.22 327	0.20 315

z-ln-s-r	1.02 486	0.55 515	2.09 575	0.52 285	0.55 473	0.78 351	0.87 515	1.47 379	1.34 495	1.12 336	1.62 508	1.37 465	1.06 481	2.62 508	3.32 598	0.19 240	0.14 212	0.21 271	0.17 237	0.27 405	0.21 332

rvit_0105_6	0.53 215	0.37 432	0.98 428	0.65 463	0.38 345	0.51 180	0.51 358	0.77 132	1.20 430	0.54 180	0.55 145	0.65 230	0.53 237	0.94 231	0.44 259	0.32 496	0.32 539	0.28 450	0.24 420	0.28 424	0.21 332

test_sample1	0.61 284	0.29 277	0.75 321	0.50 232	0.31 231	0.76 338	0.48 339	1.59 416	0.84 252	0.90 260	0.94 248	0.88 311	0.95 435	1.16 293	0.67 382	0.22 342	0.18 377	0.20 236	0.19 278	0.21 303	0.21 332

ACVNet-DCA	0.56 256	0.31 332	0.50 139	0.54 318	0.26 106	1.18 475	0.51 358	1.42 366	0.78 234	0.58 186	0.79 215	0.48 146	0.88 403	1.46 371	0.32 129	0.20 279	0.12 70	0.25 399	0.15 174	0.22 327	0.21 332

xx1	0.67 331	0.31 332	0.50 139	0.54 318	0.26 106	1.18 475	0.51 358	0.93 199	3.05 614	0.58 186	0.79 215	0.95 346	0.77 344	1.46 371	0.32 129	0.20 279	0.12 70	0.24 360	0.23 407	0.22 327	0.21 332

1test111	0.54 231	0.31 332	0.50 139	0.54 318	0.26 106	1.18 475	0.51 358	1.42 366	0.78 234	0.58 186	0.79 215	0.48 146	0.88 403	0.88 211	0.59 354	0.20 279	0.12 70	0.25 399	0.15 174	0.22 327	0.21 332

11t1	0.52 205	0.28 242	0.68 252	0.51 264	0.28 164	0.83 382	0.39 234	1.22 325	0.63 174	0.84 248	0.74 201	0.68 239	0.68 310	0.91 219	0.57 348	0.21 313	0.18 377	0.19 198	0.16 216	0.20 262	0.21 332

qqq	0.57 263	0.34 394	0.71 283	0.47 175	0.27 138	0.64 263	0.62 442	1.42 366	0.78 234	0.80 235	0.92 242	0.95 346	0.77 344	0.88 211	0.59 354	0.21 313	0.20 417	0.24 360	0.23 407	0.22 327	0.21 332

CIPLG	0.62 288	0.33 370	0.96 423	0.58 379	0.50 436	0.75 332	0.48 339	1.05 255	0.96 291	1.40 492	1.57 496	0.64 227	0.48 207	0.89 216	0.70 390	0.23 369	0.15 278	0.19 198	0.16 216	0.19 226	0.21 332

IPLGR_C	0.62 288	0.33 370	0.99 429	0.58 379	0.49 429	0.76 338	0.48 339	1.10 281	0.96 291	1.40 492	1.56 492	0.62 221	0.48 207	0.80 180	0.71 395	0.23 369	0.15 278	0.19 198	0.16 216	0.19 226	0.21 332

ACRE	0.61 284	0.33 370	1.01 439	0.58 379	0.49 429	0.75 332	0.47 328	1.06 268	0.95 286	1.37 480	1.55 488	0.62 221	0.46 183	0.83 191	0.70 390	0.23 369	0.15 278	0.19 198	0.16 216	0.18 182	0.21 332

DRaft	0.80 405	0.24 139	0.70 271	0.45 154	0.30 205	0.97 430	0.53 377	1.05 255	0.97 298	1.78 557	2.02 560	0.80 274	1.74 572	2.73 512	0.72 398	0.17 148	0.14 212	0.20 236	0.20 310	0.18 182	0.21 332

MMNet	0.84 427	0.32 348	1.09 471	0.60 404	0.59 496	1.85 561	0.49 349	1.51 394	1.27 465	1.37 480	1.15 349	1.26 438	1.18 506	1.67 412	1.22 502	0.19 240	0.18 377	0.23 340	0.22 384	0.25 379	0.21 332

delet	0.85 431	0.32 348	0.95 417	0.65 463	0.66 517	1.64 539	0.84 506	1.75 458	1.35 505	1.32 460	1.30 404	1.30 449	0.88 403	1.68 417	1.10 486	0.21 313	0.21 439	0.24 360	0.24 420	0.21 303	0.21 332

GANet-RSSM	0.72 350	0.28 242	0.63 221	0.64 449	0.58 488	0.80 365	0.58 424	1.89 506	1.08 349	1.04 308	1.25 384	1.15 412	1.04 474	1.49 377	0.62 367	0.25 412	0.19 397	0.22 302	0.22 384	0.22 327	0.21 332

BEATNet_4x	0.73 368	0.49 490	1.17 488	0.53 303	0.26 106	1.03 444	0.55 401	1.82 485	1.06 338	1.21 396	1.22 374	0.96 352	0.91 413	1.01 252	1.06 477	0.21 313	0.14 212	0.24 360	0.19 278	0.37 491	0.21 332

CFNet	0.96 460	0.36 425	1.01 439	0.62 430	0.42 379	0.99 436	0.47 328	1.90 509	1.32 488	0.99 287	1.39 444	1.10 399	0.86 393	5.58 582	0.79 424	0.23 369	0.17 352	0.28 450	0.27 464	0.26 391	0.21 332

HSM	1.19 522	0.32 348	0.65 235	0.57 373	0.38 345	1.23 485	0.59 433	2.25 582	1.19 425	1.30 446	1.25 384	1.94 556	1.03 472	9.32 633	0.71 395	0.22 342	0.16 320	0.20 236	0.16 216	0.21 303	0.21 332

G2L-ROB	0.73 368	0.25 167	0.76 331	0.54 318	0.39 355	0.95 420	0.66 456	1.66 437	1.09 358	1.24 416	1.02 282	1.64 517	0.71 323	1.63 404	1.02 473	0.20 279	0.14 212	0.17 135	0.15 174	0.20 262	0.22 350

S2M2_L	0.34 95	0.28 242	0.45 108	0.40 86	0.30 205	0.31 21	0.16 1	0.60 78	0.64 179	0.31 54	0.48 114	0.47 140	0.34 108	0.38 4	0.32 129	0.25 412	0.22 457	0.20 236	0.22 384	0.25 379	0.22 350
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
test_sample2	0.62 288	0.29 277	0.74 317	0.50 232	0.28 164	0.80 365	0.61 439	1.61 423	1.00 315	0.88 257	0.99 264	0.94 337	0.83 378	1.16 293	0.51 318	0.23 369	0.18 377	0.22 302	0.21 355	0.23 352	0.22 350

1111x	1.70 570	0.29 277	0.86 371	0.51 264	0.27 138	1.01 439	0.68 464	2.22 579	1.28 470	1.13 351	1.40 446	1.21 421	1.10 490	5.53 579	15.20 643	0.22 342	0.21 439	0.22 302	0.22 384	0.24 367	0.22 350

GMStereo_Zeroshot	0.67 331	0.61 539	1.01 439	0.64 449	0.37 327	0.84 390	0.35 174	1.05 255	1.12 371	1.12 336	1.06 299	1.27 442	0.54 242	1.19 301	0.59 354	0.32 496	0.17 352	0.31 480	0.18 255	0.52 556	0.22 350

EKT-Stereo	0.53 215	0.30 297	0.73 301	0.58 379	0.60 499	0.51 180	0.48 339	0.94 206	0.90 269	0.71 214	0.88 234	0.77 264	0.43 163	1.07 269	0.40 224	0.22 342	0.16 320	0.21 271	0.18 255	0.20 262	0.22 350

gwcnet-sp	0.74 373	0.33 370	1.44 525	0.57 373	0.45 406	1.40 513	0.54 383	1.50 387	1.14 386	1.30 446	1.02 282	0.94 337	0.82 370	1.39 356	0.76 410	0.21 313	0.21 439	0.22 302	0.21 355	0.22 327	0.22 350

scenet	0.74 373	0.33 370	1.44 525	0.57 373	0.45 406	1.40 513	0.54 383	1.50 387	1.14 386	1.30 446	1.02 282	0.94 337	0.82 370	1.39 356	0.76 410	0.21 313	0.21 439	0.22 302	0.21 355	0.22 327	0.22 350

ssnet	0.74 373	0.33 370	1.44 525	0.57 373	0.45 406	1.40 513	0.54 383	1.50 387	1.14 386	1.30 446	1.02 282	0.94 337	0.82 370	1.39 356	0.76 410	0.21 313	0.21 439	0.22 302	0.21 355	0.22 327	0.22 350

BUS	0.74 373	0.32 348	0.68 252	0.54 318	0.44 399	2.34 587	0.42 262	2.16 565	0.98 303	1.20 392	1.11 325	1.03 376	0.62 290	0.91 219	0.70 390	0.24 385	0.17 352	0.25 399	0.22 384	0.22 327	0.22 350

BSDual-CNN	0.71 348	0.32 348	0.68 252	0.54 318	0.44 399	1.27 490	0.65 451	2.16 565	0.98 303	1.20 392	1.11 325	1.12 404	0.74 330	0.91 219	0.66 379	0.24 385	0.17 352	0.25 399	0.22 384	0.22 327	0.22 350

hknet	0.77 390	0.32 348	0.95 417	0.54 318	0.38 345	1.27 490	0.65 451	2.16 565	1.07 343	1.20 392	1.11 325	1.59 505	0.81 365	1.37 347	0.66 379	0.22 342	0.17 352	0.25 399	0.22 384	0.22 327	0.22 350

psmg	0.72 350	0.32 348	0.68 252	0.50 232	0.44 399	1.48 523	0.75 482	1.94 522	0.98 303	1.21 396	1.33 419	1.12 404	0.74 330	0.91 219	0.66 379	0.24 385	0.19 397	0.25 399	0.25 435	0.23 352	0.22 350

DAS	0.84 427	0.34 394	1.03 450	0.64 449	0.69 529	0.77 346	0.63 447	1.54 405	1.20 430	1.79 560	1.55 488	0.95 346	1.04 474	2.83 514	0.60 362	0.21 313	0.16 320	0.25 399	0.18 255	0.27 405	0.22 350

SepStereo	0.82 416	0.34 394	1.03 450	0.64 449	0.69 529	0.77 346	0.63 447	1.54 405	1.20 430	1.79 560	1.55 488	0.95 346	1.04 474	2.30 486	0.60 362	0.21 313	0.16 320	0.25 399	0.18 255	0.27 405	0.22 350

CRE-IMP	0.55 247	0.30 297	0.74 317	0.52 285	0.29 181	0.79 357	0.25 85	1.04 247	0.72 213	1.09 320	0.95 249	0.81 278	0.57 263	1.10 277	0.50 313	0.21 313	0.14 212	0.23 340	0.19 278	0.28 424	0.22 350

test_xeample	1.45 548	0.28 242	0.65 235	0.51 264	0.28 164	0.94 416	0.59 433	2.14 560	1.29 474	1.24 416	1.51 479	0.88 311	0.86 393	1.46 371	15.10 642	0.22 342	0.20 417	0.22 302	0.20 310	0.22 327	0.22 350

UNet	0.83 422	0.34 394	1.31 507	0.58 379	0.74 540	1.58 533	0.49 349	1.41 364	1.04 330	1.21 396	1.08 308	1.54 497	1.12 494	1.65 407	1.09 483	0.23 369	0.17 352	0.25 399	0.20 310	0.25 379	0.22 350

AdaStereo	0.70 341	0.43 466	0.75 321	0.73 524	0.37 327	0.92 411	0.53 377	1.85 494	1.18 417	1.12 336	1.23 378	1.07 386	0.65 305	0.96 234	0.63 371	0.31 489	0.15 278	0.32 496	0.21 355	0.29 435	0.22 350
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.
LE_ROB	8.05 637	0.37 432	23.53 646	0.74 528	0.33 275	2.77 602	2.87 635	3.71 622	27.24 658	25.39 658	8.87 639	8.46 637	26.71 657	6.65 602	21.99 649	0.21 313	0.19 397	0.20 236	0.21 355	0.25 379	0.22 350

AIO-test1	0.56 256	0.25 167	0.55 177	0.64 449	0.78 553	0.80 365	0.36 190	1.18 304	1.34 495	0.57 184	0.88 234	0.61 216	0.50 222	1.12 284	0.35 174	0.17 148	0.17 352	0.22 302	0.24 420	0.18 182	0.23 370

rvit_0105_4	0.56 256	0.38 439	1.06 459	0.66 470	0.38 345	0.53 193	0.53 377	0.84 167	1.17 410	0.56 183	0.61 160	0.72 252	0.59 273	0.98 243	0.45 273	0.32 496	0.33 544	0.29 461	0.25 435	0.29 435	0.23 370

mmm	0.63 295	0.35 415	0.72 289	0.51 264	0.30 205	0.86 394	0.54 383	1.59 416	0.86 254	1.07 313	1.38 440	0.79 272	0.75 332	0.91 219	0.58 351	0.22 342	0.18 377	0.29 461	0.25 435	0.25 379	0.23 370

ToySt	0.66 322	0.33 370	1.23 494	0.51 264	0.33 275	0.86 394	0.68 464	1.10 281	0.97 298	0.84 248	1.08 308	1.25 434	0.94 430	1.01 252	0.74 402	0.19 240	0.19 397	0.24 360	0.24 420	0.27 405	0.23 370

knoymous	0.51 204	0.29 277	0.47 119	0.43 115	0.30 205	0.55 210	0.55 401	1.02 236	0.77 231	0.98 284	0.85 227	0.94 337	0.56 254	0.85 201	0.45 273	0.20 279	0.14 212	0.26 418	0.14 155	0.23 352	0.23 370

Pruner-Stereo	0.62 288	0.29 277	0.70 271	0.61 418	0.31 231	0.63 260	0.43 281	1.17 299	0.99 310	1.53 520	1.08 308	0.95 346	0.55 249	1.35 341	0.51 318	0.23 369	0.14 212	0.24 360	0.21 355	0.21 303	0.23 370

test-1	0.52 205	0.26 190	1.04 454	0.56 356	0.32 254	0.61 247	0.38 219	1.10 281	0.91 274	0.78 230	1.01 274	0.77 264	0.52 231	0.60 113	0.42 246	0.17 148	0.14 212	0.20 236	0.17 237	0.20 262	0.23 370

HCRNet	0.70 341	0.39 444	0.73 301	0.60 404	0.59 496	0.76 338	0.35 174	1.22 325	1.13 383	1.02 301	0.99 264	1.02 372	0.76 340	2.19 477	0.70 390	0.28 465	0.19 397	0.28 450	0.23 407	0.25 379	0.23 370

222	1.61 562	0.29 277	0.67 248	0.56 356	0.29 181	1.06 450	0.42 262	2.17 571	1.31 484	1.31 456	1.52 480	0.92 332	0.94 430	1.76 431	17.65 646	0.24 385	0.20 417	0.21 271	0.19 278	0.22 327	0.23 370

xxxx	1.51 552	0.28 242	0.68 252	0.54 318	0.28 164	1.16 472	0.44 294	2.19 575	1.29 474	1.09 320	1.36 433	1.22 423	0.85 385	1.79 434	15.70 645	0.24 385	0.21 439	0.21 271	0.20 310	0.22 327	0.23 370

FENet	0.60 278	0.28 242	0.63 221	0.54 318	0.33 275	0.83 382	0.38 219	1.27 335	1.07 343	1.00 292	0.86 228	0.99 362	0.85 385	0.96 234	0.68 386	0.22 342	0.15 278	0.23 340	0.20 310	0.22 327	0.23 370

CFNet-ft	0.72 350	0.32 348	0.54 167	0.66 470	0.54 467	0.83 382	0.55 401	1.37 353	1.15 398	0.93 268	1.28 400	1.57 501	0.97 445	1.35 341	0.81 430	0.26 435	0.20 417	0.33 505	0.25 435	0.30 446	0.23 370

CFNet_RVC	0.72 350	0.32 348	0.54 167	0.66 470	0.54 467	0.83 382	0.55 401	1.37 353	1.15 398	0.93 268	1.28 400	1.57 501	0.97 445	1.35 341	0.81 430	0.26 435	0.20 417	0.33 505	0.25 435	0.30 446	0.23 370

iResNet	0.75 382	0.40 451	1.36 516	0.67 482	0.29 181	0.92 411	0.59 433	1.52 396	1.25 454	1.28 431	1.48 472	0.94 337	0.76 340	1.62 402	0.78 418	0.18 193	0.14 212	0.18 173	0.15 174	0.22 327	0.23 370

SMFormer	0.75 382	0.30 297	0.86 371	0.46 164	0.26 106	0.82 376	0.43 281	2.05 545	1.39 522	1.23 408	1.47 467	0.98 356	0.95 435	1.71 421	0.82 435	0.24 385	0.20 417	0.22 302	0.21 355	0.23 352	0.24 384

CRFU-Net	0.86 436	0.39 444	1.00 435	0.65 463	0.57 479	1.78 554	0.86 513	2.15 562	0.81 242	1.38 485	1.18 359	1.64 517	1.19 509	1.35 341	0.90 453	0.26 435	0.22 457	0.21 271	0.19 278	0.23 352	0.24 384

dd	0.59 275	0.48 487	0.97 425	0.55 342	0.32 254	0.64 263	0.47 328	1.02 236	1.34 495	0.78 230	0.86 228	0.58 203	0.54 242	1.01 252	0.86 445	0.28 465	0.18 377	0.26 418	0.19 278	0.32 464	0.24 384

AASNet	0.76 388	0.35 415	0.91 403	0.79 542	0.81 563	1.14 464	0.56 409	2.02 542	1.08 349	1.22 401	1.24 380	0.93 334	0.76 340	0.77 168	1.16 495	0.27 451	0.23 469	0.24 360	0.20 310	0.28 424	0.24 384

DeepStereo_RVC	0.55 247	0.29 277	0.72 289	0.51 264	0.30 205	0.59 233	0.33 154	1.03 241	0.70 207	1.16 370	0.93 245	0.83 290	0.94 430	0.96 234	0.54 338	0.21 313	0.14 212	0.21 271	0.19 278	0.24 367	0.24 384

GMStereo	0.55 247	0.45 476	0.94 413	0.50 232	0.32 254	0.64 263	0.43 281	1.00 229	1.40 527	0.82 243	0.73 197	0.51 166	0.45 176	0.85 201	0.55 342	0.24 385	0.15 278	0.20 236	0.21 355	0.31 455	0.24 384
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
PSMNet-RSSM	0.72 350	0.30 297	0.61 212	0.63 440	0.42 379	0.73 323	0.56 409	1.92 516	1.10 365	1.09 320	1.37 435	1.22 423	0.98 453	1.28 322	0.72 398	0.27 451	0.19 397	0.27 435	0.29 497	0.24 367	0.24 384

DSFCA	0.93 454	0.34 394	1.06 459	0.52 285	0.65 514	1.55 530	0.93 532	1.49 383	1.19 425	1.56 530	1.15 349	1.50 491	0.96 442	3.07 523	1.02 473	0.30 481	0.26 493	0.25 399	0.25 435	0.28 424	0.24 384

DMCA-RVC	0.74 373	0.40 451	1.27 503	0.66 470	0.49 429	0.77 346	0.47 328	1.35 350	1.01 318	1.53 520	1.01 274	1.29 448	0.82 370	1.31 328	0.78 418	0.27 451	0.21 439	0.35 523	0.27 464	0.32 464	0.24 384

MSMDNet	0.66 322	0.32 348	0.87 382	0.49 220	0.37 327	0.79 357	0.40 242	1.43 372	1.31 484	1.15 360	1.31 410	1.24 430	0.63 295	0.88 211	0.57 348	0.21 313	0.16 320	0.26 418	0.19 278	0.39 504	0.24 384

TDLM	1.06 493	0.44 469	0.79 349	0.63 440	0.50 436	0.89 397	1.44 587	1.48 381	1.26 459	1.12 336	1.40 446	1.08 387	0.98 453	6.65 602	0.78 418	0.33 505	0.21 439	0.33 505	0.26 453	0.37 491	0.24 384

DLCB_ROB	0.86 436	0.40 451	0.78 346	0.68 493	0.54 467	1.11 459	0.84 506	1.49 383	1.23 445	1.64 546	1.65 515	1.70 526	0.91 413	1.70 419	1.05 475	0.25 412	0.24 478	0.26 418	0.27 464	0.27 405	0.24 384

DFGA-Net	0.72 350	0.40 451	1.40 518	0.52 285	0.45 406	0.83 382	0.44 294	1.28 339	1.08 349	0.99 287	1.19 366	0.70 248	0.55 249	2.14 469	1.16 495	0.18 193	0.16 320	0.24 360	0.23 407	0.27 405	0.25 396

coex_refinement	0.80 405	0.28 242	0.73 301	0.70 503	0.51 448	0.95 420	0.60 437	1.78 472	1.23 445	1.36 477	1.37 435	1.82 542	0.81 365	1.32 333	1.13 492	0.26 435	0.17 352	0.19 198	0.20 310	0.24 367	0.25 396

FACV-RUCA	0.63 295	0.34 394	0.82 358	0.62 430	0.65 514	0.81 374	0.41 258	1.44 373	1.07 343	0.86 255	1.14 341	0.61 216	0.69 313	0.80 180	0.53 332	0.28 465	0.19 397	0.47 565	0.21 355	0.35 480	0.25 396

rvit_0105_5	0.58 269	0.39 444	1.05 455	0.66 470	0.37 327	0.58 226	0.56 409	0.94 206	1.18 417	0.64 202	0.68 180	0.75 257	0.63 295	0.88 211	0.50 313	0.32 496	0.32 539	0.30 474	0.27 464	0.28 424	0.25 396

test_sample4	0.69 337	0.33 370	0.91 403	0.51 264	0.30 205	0.92 411	0.52 369	1.87 500	1.15 398	1.14 354	1.18 359	0.87 307	0.75 332	1.18 299	0.68 386	0.25 412	0.20 417	0.26 418	0.26 453	0.26 391	0.25 396

test_sample3	0.68 335	0.32 348	0.88 390	0.52 285	0.30 205	0.97 430	0.52 369	1.86 497	1.15 398	1.08 314	1.11 325	0.88 311	0.71 323	1.17 297	0.68 386	0.25 412	0.20 417	0.25 399	0.25 435	0.25 379	0.25 396

mmx	1.39 543	0.33 370	0.85 365	0.53 303	0.37 327	0.74 327	0.56 409	2.13 556	1.37 513	1.15 360	1.45 460	1.06 381	0.82 370	7.22 612	7.61 622	0.24 385	0.19 397	0.31 480	0.27 464	0.30 446	0.25 396

xxx	1.39 543	0.33 370	0.85 365	0.53 303	0.37 327	0.74 327	0.56 409	2.13 556	1.37 513	1.15 360	1.45 460	1.06 381	0.82 370	7.22 612	7.61 622	0.24 385	0.19 397	0.31 480	0.27 464	0.30 446	0.25 396

PCWNet_CMD	0.66 322	0.32 348	0.88 390	0.49 220	0.37 327	0.78 351	0.40 242	1.42 366	1.31 484	1.16 370	1.31 410	1.25 434	0.62 290	0.89 216	0.57 348	0.20 279	0.16 320	0.27 435	0.19 278	0.40 509	0.25 396

LL-Strereo	1.33 536	0.39 444	1.38 517	0.61 418	0.61 502	0.75 332	0.66 456	1.63 429	1.17 410	1.56 530	1.60 501	2.03 567	2.12 597	9.72 639	0.97 466	0.21 313	0.18 377	0.27 435	0.23 407	0.22 327	0.25 396

iinet-f	0.99 472	0.45 476	3.71 606	0.55 342	0.43 390	1.81 556	0.68 464	1.14 293	1.14 386	1.18 384	1.42 449	1.58 504	1.44 544	1.34 340	1.59 553	0.24 385	0.23 469	0.20 236	0.19 278	0.26 391	0.25 396

riskmin	0.56 256	0.27 220	0.60 209	0.43 115	0.31 231	0.83 382	0.42 262	1.14 293	1.04 330	0.73 220	0.75 203	1.11 403	1.01 465	0.81 186	0.51 318	0.20 279	0.14 212	0.24 360	0.15 174	0.24 367	0.25 396

DisPM	0.66 322	0.28 242	0.72 289	0.61 418	0.35 300	0.62 256	0.45 314	1.02 236	0.99 310	1.56 530	1.10 319	0.80 274	0.59 273	2.37 491	0.41 235	0.23 369	0.14 212	0.23 340	0.21 355	0.20 262	0.25 396

NINENet	0.77 390	0.37 432	0.78 346	0.62 430	0.51 448	2.34 587	0.42 262	1.83 490	1.04 330	1.14 354	1.23 378	1.03 376	0.62 290	1.24 313	0.70 390	0.28 465	0.23 469	0.31 480	0.21 355	0.26 391	0.25 396

CSP-Net	0.97 466	0.38 439	0.83 363	0.53 303	0.41 374	1.63 537	0.77 488	2.00 534	1.05 334	1.25 422	1.20 370	1.33 455	0.83 378	4.93 565	0.85 443	0.32 496	0.22 457	0.20 236	0.20 310	0.23 352	0.25 396

AACVNet	0.86 436	0.35 415	0.79 349	0.82 556	0.39 355	0.76 338	0.49 349	1.61 423	0.81 242	1.08 314	1.33 419	1.30 449	0.93 425	4.34 551	0.74 402	0.25 412	0.21 439	0.28 450	0.22 384	0.29 435	0.25 396

GANet-ADL	0.60 278	0.35 415	0.72 289	0.64 449	0.40 366	0.68 299	0.51 358	1.49 383	1.12 371	0.95 275	1.08 308	0.91 323	0.57 263	0.76 164	0.55 342	0.26 435	0.18 377	0.18 173	0.16 216	0.23 352	0.25 396

PFNet+	0.59 275	0.28 242	0.77 338	0.53 303	0.30 205	0.59 233	0.31 136	0.92 190	1.14 386	1.33 468	1.10 319	0.79 272	0.57 263	1.31 328	0.49 307	0.25 412	0.17 352	0.28 450	0.26 453	0.21 303	0.25 396

PSM-softLoss	0.78 398	0.31 332	0.77 338	0.58 379	0.32 254	0.56 217	0.40 242	1.18 304	0.70 207	1.24 416	1.07 303	0.83 290	0.52 231	5.36 572	0.53 332	0.24 385	0.15 278	0.25 399	0.22 384	0.20 262	0.25 396

KMStereo	0.78 398	0.31 332	0.77 338	0.58 379	0.32 254	0.56 217	0.40 242	1.18 304	0.70 207	1.24 416	1.07 303	0.83 290	0.52 231	5.36 572	0.53 332	0.24 385	0.15 278	0.25 399	0.22 384	0.20 262	0.25 396

CFNet_pseudo	0.66 322	0.32 348	0.86 371	0.48 202	0.39 355	0.70 311	0.40 242	1.33 342	1.22 442	1.16 370	1.34 426	1.24 430	0.64 299	0.98 243	0.59 354	0.21 313	0.16 320	0.33 505	0.19 278	0.36 487	0.25 396

sCroCo_RVC	0.49 197	0.40 451	1.02 446	0.65 463	0.60 499	0.52 184	0.40 242	0.83 164	0.61 169	0.44 126	0.74 201	0.49 155	0.50 222	0.63 123	0.48 299	0.26 435	0.27 502	0.23 340	0.22 384	0.29 435	0.25 396

psm_up	0.77 390	0.34 394	0.70 271	0.66 470	0.58 488	1.05 447	0.92 528	1.52 396	1.12 371	1.26 426	1.16 354	1.31 453	1.23 518	1.20 303	0.81 430	0.25 412	0.29 521	0.31 480	0.27 464	0.27 405	0.25 396

ccs_rob	0.66 322	0.33 370	0.86 371	0.48 202	0.39 355	0.70 311	0.40 242	1.33 342	1.22 442	1.16 370	1.34 426	1.23 428	0.64 299	0.98 243	0.59 354	0.21 313	0.16 320	0.35 523	0.20 310	0.37 491	0.25 396

G2L-Stereo	0.80 405	0.32 348	0.95 417	0.60 404	0.42 379	0.78 351	0.69 468	1.50 387	1.09 358	1.33 468	1.14 341	1.45 479	0.72 326	2.45 496	1.10 486	0.25 412	0.20 417	0.26 418	0.21 355	0.20 262	0.26 420

AIO-Stereo-zeroshot	0.72 350	0.35 415	1.70 552	0.49 220	0.56 476	0.63 260	0.38 219	2.41 597	0.65 194	0.77 227	1.07 303	1.82 542	0.95 435	0.93 228	0.43 256	0.20 279	0.13 151	0.21 271	0.25 435	0.28 424	0.26 420

test_sample5	0.69 337	0.34 394	0.87 382	0.52 285	0.30 205	0.84 390	0.54 383	1.83 490	1.14 386	1.11 334	1.25 384	0.88 311	0.78 351	1.23 308	0.65 376	0.26 435	0.20 417	0.27 435	0.27 464	0.27 405	0.26 420

MyStereo8	0.65 315	0.29 277	1.00 435	0.58 379	0.49 429	0.91 404	0.35 174	1.18 304	1.31 484	1.16 370	1.27 394	0.90 320	0.64 299	0.72 152	0.95 461	0.18 193	0.14 212	0.20 236	0.18 255	0.22 327	0.26 420

DualNet	0.70 341	0.34 394	0.87 382	0.52 285	0.30 205	0.84 390	0.54 383	1.83 490	1.14 386	1.14 354	1.33 419	0.88 311	0.78 351	1.23 308	0.65 376	0.26 435	0.20 417	0.27 435	0.27 464	0.27 405	0.26 420

fast-acv-ft	0.94 456	0.44 469	1.40 518	0.58 379	0.51 448	1.77 552	0.69 468	1.36 352	1.42 535	1.29 437	1.86 543	1.74 531	1.25 522	1.52 382	1.38 524	0.26 435	0.28 510	0.28 450	0.28 485	0.27 405	0.26 420

ssnet_v2	0.88 441	0.36 425	1.02 446	0.62 430	0.38 345	1.32 498	0.97 540	2.07 551	1.34 495	1.37 480	1.18 359	1.54 497	0.92 416	1.10 277	1.65 554	0.30 481	0.27 502	0.30 474	0.28 485	0.27 405	0.26 420

Wz-Net-LNSev-Ref	0.99 472	0.40 451	1.82 563	0.66 470	0.62 508	2.05 575	0.78 490	1.91 513	1.29 474	1.54 526	1.42 449	1.51 493	1.23 518	1.99 455	1.33 516	0.23 369	0.14 212	0.20 236	0.15 174	0.27 405	0.26 420

TANstereo	0.44 163	0.21 80	0.44 95	0.41 100	0.21 11	0.65 279	0.26 98	0.79 141	0.83 248	0.93 268	0.98 262	0.51 166	0.46 183	0.54 76	0.35 174	0.18 193	0.24 478	0.16 106	0.13 125	0.16 116	0.26 420

AANet_RVC	1.16 519	0.52 504	1.49 539	0.65 463	0.45 406	0.75 332	0.69 468	1.42 366	1.55 553	1.34 472	1.87 545	1.53 496	0.78 351	7.43 617	1.38 524	0.25 412	0.17 352	0.19 198	0.16 216	0.22 327	0.26 420

test_sample6	0.71 348	0.34 394	0.87 382	0.52 285	0.30 205	0.82 376	0.58 424	1.79 478	1.15 398	1.14 354	1.33 419	0.91 323	0.79 355	1.31 328	0.74 402	0.27 451	0.21 439	0.27 435	0.29 497	0.28 424	0.27 430

ASMatch	0.88 441	0.26 190	0.69 265	0.51 264	0.35 300	0.48 136	0.37 212	1.12 289	0.92 279	1.10 328	3.28 599	0.96 352	0.98 453	4.90 563	0.49 307	0.19 240	0.16 320	0.22 302	0.19 278	0.19 226	0.27 430

ICVP	0.63 295	0.33 370	0.57 191	0.61 418	0.40 366	0.80 365	0.58 424	1.61 423	0.89 265	0.90 260	1.24 380	0.88 311	0.73 328	0.72 152	0.88 447	0.29 476	0.21 439	0.22 302	0.21 355	0.24 367	0.27 430
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.61 284	0.44 469	1.11 476	0.59 392	0.49 429	0.93 415	0.65 451	0.93 199	0.81 242	0.72 219	0.88 234	0.65 230	0.69 313	1.06 265	0.53 332	0.35 523	0.30 525	0.26 418	0.26 453	0.31 455	0.27 430

RAFT + AFF	1.00 477	0.42 463	1.09 471	0.67 482	0.50 436	1.22 484	1.24 574	2.24 581	1.19 425	1.30 446	1.56 492	1.17 414	1.49 552	3.44 537	0.83 437	0.21 313	0.25 487	0.30 474	0.26 453	0.27 405	0.27 430

HGLStereo	0.85 431	0.38 439	0.94 413	0.80 545	1.03 586	1.17 474	0.58 424	1.52 396	1.20 430	1.19 388	1.62 508	1.13 409	1.20 512	1.80 435	1.06 477	0.24 385	0.24 478	0.24 360	0.21 355	0.23 352	0.27 430

DMCA	0.67 331	0.34 394	0.90 400	0.51 264	0.44 399	0.86 394	0.47 328	1.42 366	1.02 321	1.17 379	1.12 332	1.23 428	0.75 332	0.78 173	0.95 461	0.25 412	0.19 397	0.27 435	0.19 278	0.24 367	0.27 430

CVANet_RVC	1.07 495	0.43 466	0.76 331	0.60 404	0.50 436	0.90 400	0.97 540	1.52 396	1.26 459	1.33 468	1.38 440	1.24 430	1.18 506	6.75 608	0.75 407	0.34 516	0.23 469	0.34 515	0.29 497	0.42 517	0.27 430

UCFNet_RVC	0.69 337	0.35 415	0.49 130	0.64 449	0.39 355	0.85 393	0.58 424	1.75 458	1.14 386	0.97 280	1.19 366	1.17 414	0.93 425	0.99 247	0.62 367	0.28 465	0.20 417	0.34 515	0.31 513	0.32 464	0.27 430

StereoDRNet	0.98 470	0.47 483	1.70 552	0.76 535	0.94 581	1.51 526	0.91 526	1.92 516	1.32 488	1.61 538	1.13 337	1.47 487	0.97 445	1.75 426	1.46 543	0.28 465	0.23 469	0.29 461	0.27 464	0.35 480	0.27 430

DISCO	1.03 489	0.34 394	1.11 476	0.69 497	0.45 406	2.07 576	0.84 506	2.13 556	1.50 545	1.15 360	1.33 419	2.40 583	1.07 485	2.60 506	1.51 549	0.23 369	0.18 377	0.22 302	0.20 310	0.31 455	0.27 430

iResNet_ROB	0.77 390	0.30 297	0.99 429	0.57 373	0.36 311	0.83 382	0.36 190	2.33 589	1.58 555	1.27 429	1.30 404	1.25 434	0.84 382	1.65 407	0.79 424	0.20 279	0.14 212	0.17 135	0.12 90	0.18 182	0.27 430

Replicate-Monster	0.41 140	0.26 190	2.03 572	0.36 8	0.21 11	0.46 123	0.23 71	0.67 106	0.48 123	0.42 116	0.27 24	0.31 45	0.30 73	0.98 243	0.24 5	0.14 49	0.10 9	0.14 11	0.11 9	0.13 26	0.28 442

w-ln-seven-2	1.18 521	0.61 539	4.25 608	0.68 493	0.61 502	1.20 481	0.93 532	1.63 429	1.35 505	1.66 547	1.53 481	1.47 487	1.37 538	3.00 522	1.74 557	0.25 412	0.24 478	0.29 461	0.26 453	0.33 473	0.28 442

rvit_0105_3	0.63 295	0.44 469	1.08 468	0.72 516	0.40 366	0.64 263	0.71 473	1.03 241	1.17 410	0.82 243	0.70 188	0.80 274	0.70 318	0.91 219	0.56 345	0.35 523	0.34 546	0.34 515	0.32 521	0.27 405	0.28 442

CFNet_ucs	0.70 341	0.33 370	0.88 390	0.50 232	0.43 390	0.74 327	0.44 294	1.60 420	1.29 474	1.22 401	1.54 486	1.09 397	0.63 295	0.99 247	0.59 354	0.25 412	0.20 417	0.37 534	0.21 355	0.40 509	0.28 442

StereoDRNet-Refined	0.80 405	0.41 459	0.88 390	0.62 430	0.42 379	1.33 500	0.48 339	1.52 396	1.17 410	1.45 504	1.44 458	1.44 477	0.90 410	1.26 317	1.24 504	0.20 279	0.16 320	0.27 435	0.24 420	0.25 379	0.28 442
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DRN-Test	1.00 477	0.44 469	1.13 480	0.70 503	0.81 563	1.62 536	0.79 493	2.14 560	1.44 538	1.78 557	1.33 419	1.43 472	1.05 478	2.18 475	1.53 550	0.27 451	0.21 439	0.31 480	0.30 506	0.32 464	0.28 442

YMNet	1.00 477	0.54 510	1.40 518	0.81 548	0.85 570	1.87 563	0.62 442	1.55 409	1.18 417	1.63 544	1.99 554	1.77 536	0.97 445	1.50 379	1.45 540	0.33 505	0.37 564	0.31 480	0.32 521	0.32 464	0.29 448

YMNet_1	1.00 477	0.54 510	1.40 518	0.81 548	0.85 570	1.87 563	0.62 442	1.55 409	1.18 417	1.63 544	1.99 554	1.77 536	0.97 445	1.50 379	1.45 540	0.33 505	0.37 564	0.31 480	0.32 521	0.32 464	0.29 448

test_sample7	0.74 373	0.37 432	0.76 331	0.52 285	0.35 300	0.91 404	0.67 460	1.78 472	1.21 436	1.22 401	1.18 359	1.08 387	0.92 416	1.23 308	0.67 382	0.31 489	0.28 510	0.32 496	0.31 513	0.33 473	0.29 448

ttt	0.94 456	0.34 394	0.59 204	0.61 418	0.37 327	0.94 416	0.50 357	2.17 571	1.34 495	1.23 408	1.61 505	0.91 323	0.76 340	1.85 441	3.97 607	0.30 481	0.26 493	0.26 418	0.24 420	0.29 435	0.29 448

dad	0.86 436	0.66 548	1.06 459	0.56 356	0.37 327	0.76 338	0.44 294	1.17 299	1.50 545	1.44 502	1.27 394	1.34 459	0.75 332	2.52 503	0.84 440	0.42 549	0.27 502	0.83 601	0.26 453	0.41 512	0.29 448

GwcNet-ADL	0.64 307	0.31 332	0.79 349	0.56 356	0.41 374	0.60 241	0.58 424	1.41 364	1.26 459	1.08 314	1.13 337	0.91 323	0.60 276	1.04 262	0.78 418	0.27 451	0.18 377	0.18 173	0.18 255	0.25 379	0.29 448

PSMNet-ADL	0.72 350	0.35 415	0.62 218	0.69 497	0.46 418	1.14 464	0.44 294	1.37 353	1.01 318	0.83 245	1.17 357	1.33 455	0.96 442	1.43 365	0.95 461	0.33 505	0.22 457	0.21 271	0.23 407	0.27 405	0.29 448

ADLNet2	0.88 441	0.34 394	1.17 488	0.77 538	0.64 512	1.12 462	0.76 485	1.74 456	1.24 451	1.21 396	1.65 515	1.71 527	1.05 478	1.67 412	1.17 498	0.24 385	0.21 439	0.21 271	0.22 384	0.26 391	0.29 448

GEStereo_RVC	0.90 446	0.37 432	0.99 429	0.64 449	0.50 436	0.95 420	0.79 493	2.42 598	1.17 410	1.16 370	1.11 325	1.26 438	0.92 416	3.24 529	0.90 453	0.29 476	0.19 397	0.23 340	0.20 310	0.27 405	0.29 448

ADCRef	1.35 538	0.55 515	2.37 588	0.72 516	0.77 551	1.94 568	0.78 490	1.91 513	1.27 465	1.57 534	1.59 500	1.36 462	1.41 540	1.54 388	7.53 621	0.23 369	0.20 417	0.32 496	0.30 506	0.29 435	0.29 448

ADCP+	1.99 589	0.48 487	7.73 623	0.66 470	0.91 576	2.30 585	1.05 554	1.82 485	1.34 495	1.54 526	1.32 417	1.74 531	1.61 562	2.17 472	13.37 638	0.24 385	0.21 439	0.32 496	0.28 485	0.37 491	0.29 448

NLCA_NET_v2_RVC	0.79 402	0.43 466	1.05 455	0.64 449	0.58 488	0.95 420	0.53 377	1.53 402	1.18 417	1.37 480	1.15 349	1.43 472	0.88 403	1.61 401	0.84 440	0.25 412	0.22 457	0.27 435	0.27 464	0.29 435	0.29 448
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PSMNet_ROB	0.90 446	0.52 504	1.17 488	0.72 516	0.61 502	1.27 490	1.12 563	1.76 464	1.12 371	1.09 320	1.28 400	1.45 479	0.89 409	1.65 407	1.42 536	0.33 505	0.25 487	0.37 534	0.39 554	0.35 480	0.29 448

SGM_RVC	1.68 568	0.36 425	0.61 212	0.59 392	0.29 181	2.25 583	1.18 570	2.38 595	1.68 563	3.60 620	2.67 589	3.69 610	2.42 607	8.13 626	1.90 565	0.31 489	0.31 531	0.30 474	0.28 485	0.30 446	0.29 448
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
HHNet	0.62 288	0.26 190	0.63 221	0.43 115	0.45 406	0.50 162	0.58 424	1.07 270	1.01 318	1.25 422	2.23 571	0.70 248	0.61 285	1.07 269	0.47 294	0.20 279	0.13 151	0.23 340	0.19 278	0.19 226	0.30 462

NF-Stereo	0.80 405	0.30 297	0.75 321	0.60 404	0.31 231	0.64 263	0.44 294	1.21 317	0.90 269	1.29 437	1.02 282	0.82 283	0.57 263	5.40 577	0.48 299	0.23 369	0.14 212	0.24 360	0.20 310	0.20 262	0.30 462

OCTAStereo	0.80 405	0.30 297	0.75 321	0.60 404	0.31 231	0.64 263	0.44 294	1.21 317	0.90 269	1.29 437	1.01 274	0.82 283	0.57 263	5.35 571	0.48 299	0.24 385	0.14 212	0.24 360	0.20 310	0.20 262	0.30 462

RE-Stereo	0.80 405	0.30 297	0.75 321	0.60 404	0.31 231	0.64 263	0.44 294	1.21 317	0.90 269	1.29 437	1.01 274	0.81 278	0.57 263	5.37 574	0.48 299	0.24 385	0.14 212	0.24 360	0.20 310	0.20 262	0.30 462

TVStereo	0.80 405	0.30 297	0.75 321	0.60 404	0.31 231	0.64 263	0.44 294	1.21 317	0.90 269	1.29 437	1.01 274	0.81 278	0.57 263	5.37 574	0.48 299	0.24 385	0.14 212	0.24 360	0.20 310	0.20 262	0.30 462

ADLNet	0.85 431	0.36 425	0.89 396	0.85 565	0.72 534	1.24 486	0.76 485	1.82 485	1.36 509	1.52 519	1.35 432	1.27 442	0.99 461	1.23 308	1.15 494	0.27 451	0.20 417	0.26 418	0.25 435	0.28 424	0.30 462

GES	0.66 322	0.34 394	0.90 400	0.59 392	0.38 345	0.94 416	0.57 420	2.11 555	0.86 254	1.02 301	1.11 325	0.66 234	0.79 355	0.99 247	0.61 364	0.27 451	0.19 397	0.20 236	0.20 310	0.21 303	0.30 462

STTStereo	0.78 398	0.50 497	1.22 493	0.64 449	0.54 467	0.89 397	0.54 383	1.44 373	1.11 367	1.38 485	1.09 313	1.27 442	0.85 385	1.43 365	0.83 437	0.29 476	0.27 502	0.33 505	0.39 554	0.32 464	0.30 462

GANet	1.36 539	0.47 483	0.86 371	0.67 482	0.45 406	1.34 503	1.73 601	1.64 431	1.24 451	1.49 515	2.38 577	1.55 499	1.20 512	9.30 632	0.93 455	0.30 481	0.31 531	0.33 505	0.28 485	0.39 504	0.30 462

MDST_ROB	1.67 566	0.34 394	1.58 545	0.92 585	0.58 488	4.26 625	1.11 561	2.83 608	1.41 532	4.49 630	2.55 586	1.45 479	0.97 445	7.79 623	1.17 498	0.31 489	0.25 487	0.37 534	0.33 531	0.31 455	0.30 462

Select-FE	0.74 373	0.39 444	1.56 542	0.55 342	0.46 418	0.40 78	0.22 57	1.86 497	0.68 201	1.05 309	1.31 410	1.82 542	1.74 572	1.11 280	0.38 207	0.21 313	0.16 320	0.21 271	0.25 435	0.19 226	0.31 472

z-mn7	1.56 556	0.84 572	4.36 611	0.71 511	0.51 448	2.60 596	1.04 552	1.73 451	2.70 610	1.53 520	2.99 595	1.94 556	1.34 535	4.78 560	2.41 580	0.29 476	0.24 478	0.27 435	0.24 420	0.34 477	0.31 472

GASNet	0.99 472	0.97 582	1.72 555	0.98 589	0.68 527	0.83 382	0.67 460	1.60 420	1.28 470	1.31 456	1.22 374	1.22 423	1.21 515	2.41 494	1.41 532	0.43 554	0.26 493	0.36 531	0.34 537	0.55 562	0.31 472

Wz-Net-MNSev	1.11 506	0.58 526	2.23 584	0.66 470	0.71 532	1.95 569	1.46 588	1.98 531	1.45 539	1.79 560	1.43 453	1.49 490	1.33 534	1.97 454	1.42 536	0.27 451	0.23 469	0.28 450	0.28 485	0.34 477	0.31 472

UDGNet	0.72 350	1.17 599	0.80 354	0.77 538	0.41 374	0.77 346	0.38 219	0.97 219	1.34 495	0.81 239	0.88 234	0.71 251	0.60 276	1.21 305	0.54 338	0.52 574	0.19 397	1.02 609	0.26 453	0.71 585	0.31 472

hitnet-ft	0.79 402	0.35 415	0.57 191	0.58 379	0.42 379	0.96 426	0.46 321	1.47 379	1.33 492	1.19 388	1.22 374	1.81 539	0.98 453	1.66 411	0.94 457	0.33 505	0.28 510	0.34 515	0.27 464	0.35 480	0.31 472

DeepPruner_ROB	0.74 373	0.48 487	0.87 382	0.57 373	0.44 399	0.79 357	0.54 383	1.73 451	0.96 291	1.38 485	1.27 394	1.24 430	0.73 328	1.43 365	0.73 401	0.34 516	0.28 510	0.27 435	0.26 453	0.31 455	0.31 472

NLCSM	1.27 528	0.70 557	1.67 550	0.71 511	0.92 578	1.33 500	1.05 554	2.66 606	1.08 349	1.22 401	1.99 554	1.76 535	0.97 445	5.87 588	1.47 544	0.33 505	0.27 502	0.31 480	0.35 542	0.39 504	0.32 479

ACV-stereo	0.99 472	0.51 500	1.41 523	0.56 356	0.41 374	2.43 591	0.57 420	1.15 295	1.18 417	0.81 239	1.01 274	3.39 606	2.14 598	1.60 399	1.07 480	0.27 451	0.22 457	0.22 302	0.22 384	0.28 424	0.32 479

rvit_stereo_0075_2	0.64 307	0.46 478	1.05 455	0.66 470	0.66 517	0.53 193	0.48 339	1.20 316	1.12 371	0.76 222	0.92 242	0.78 268	0.53 237	1.03 256	0.59 354	0.37 531	0.28 510	0.40 548	0.31 513	0.37 491	0.32 479

Wz-Net-LNSev	1.03 489	0.67 549	2.71 597	0.64 449	0.84 567	1.75 547	1.00 547	1.80 481	1.32 488	1.28 431	1.25 384	1.65 520	1.22 516	1.39 356	1.40 528	0.28 465	0.26 493	0.24 360	0.23 407	0.33 473	0.32 479

AF-Net	1.13 511	0.52 504	1.33 512	0.86 567	0.91 576	1.38 509	0.71 473	2.16 565	1.62 557	1.56 530	2.40 579	1.99 562	1.65 565	1.81 437	1.48 546	0.48 568	0.28 510	0.49 569	0.33 531	0.39 504	0.32 479

SGM-Forest	1.24 524	0.38 439	0.60 209	0.52 285	0.37 327	1.56 531	1.30 579	1.65 432	1.36 509	2.11 583	1.79 534	1.63 514	0.93 425	7.48 619	0.95 461	0.36 527	0.37 564	0.39 543	0.34 537	0.37 491	0.32 479
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CBMV	0.95 459	0.44 469	0.66 243	0.53 303	0.35 300	1.53 528	1.63 599	1.69 442	1.42 535	2.00 579	1.60 501	1.43 472	1.17 502	1.59 398	0.99 470	0.34 516	0.34 546	0.39 543	0.33 531	0.33 473	0.32 479
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
w-ln-seven	1.38 542	0.70 557	3.91 607	0.75 532	0.72 534	2.69 600	0.95 537	2.02 542	1.99 586	1.99 576	1.73 525	1.82 542	1.17 502	2.45 496	2.84 587	0.28 465	0.25 487	0.31 480	0.30 506	0.41 512	0.33 486

DDVS	0.78 398	0.41 459	0.94 413	0.60 404	0.43 390	1.30 495	0.43 281	1.40 362	0.91 274	1.20 392	1.15 349	1.43 472	0.64 299	2.18 475	0.89 450	0.28 465	0.22 457	0.26 418	0.23 407	0.31 455	0.33 486

rvit_105_1	0.72 350	0.52 504	1.01 439	0.78 540	0.49 429	0.75 332	0.87 515	1.12 289	1.18 417	0.99 287	0.79 215	0.90 320	0.77 344	1.26 317	0.75 407	0.41 545	0.36 562	0.36 531	0.41 559	0.30 446	0.33 486

CBFPSM	0.92 451	0.33 370	1.86 566	0.49 220	0.38 345	1.75 547	0.84 506	1.39 360	1.12 371	1.09 320	0.99 264	2.37 581	1.66 569	1.32 333	1.42 536	0.19 240	0.18 377	0.20 236	0.20 310	0.21 303	0.33 486

NaN_ROB	1.13 511	0.55 515	1.15 485	0.64 449	0.48 425	1.61 535	2.03 617	1.72 450	1.48 542	2.09 582	1.27 394	1.40 467	1.08 486	3.94 543	1.30 513	0.28 465	0.34 546	0.28 450	0.28 485	0.30 446	0.33 486

Syn2CoEx	1.14 513	0.69 554	1.66 549	0.80 545	0.67 521	1.40 513	0.88 518	2.06 550	1.54 551	1.25 422	1.58 499	1.42 471	1.50 554	4.09 545	1.40 528	0.36 527	0.32 539	0.34 515	0.29 497	0.29 435	0.34 491

FADNet-RVC-Resample	0.84 427	0.47 483	2.10 576	0.61 418	0.45 406	1.07 452	0.61 439	1.59 416	1.20 430	1.08 314	0.98 262	1.03 376	0.98 453	2.17 472	0.72 398	0.23 369	0.22 457	0.30 474	0.32 521	0.35 480	0.34 491

SuperB	2.53 606	0.59 529	18.45 640	0.69 497	0.50 436	1.87 563	0.88 518	1.67 439	2.39 598	1.50 516	1.42 449	1.14 411	1.15 500	4.28 550	5.07 611	0.24 385	0.19 397	0.22 302	0.19 278	7.86 649	0.34 491

SGM-ForestM	6.52 633	0.38 439	1.26 500	0.63 440	0.35 300	13.59 644	5.32 642	6.32 641	6.70 638	11.14 648	9.18 640	22.51 659	13.93 647	16.89 650	20.07 648	0.36 527	0.37 564	0.36 531	0.35 542	0.36 487	0.34 491

XPNet_ROB	0.96 460	0.49 490	1.09 471	0.72 516	0.57 479	1.11 459	1.14 565	1.66 437	1.23 445	1.85 567	1.39 444	1.64 517	1.11 491	1.80 435	1.42 536	0.38 535	0.30 525	0.33 505	0.29 497	0.37 491	0.34 491

zh-mn7	1.70 570	1.21 600	8.30 627	0.69 497	0.53 463	1.45 521	0.84 506	1.70 447	2.09 592	2.41 596	2.67 589	1.68 523	1.23 518	4.49 552	2.87 588	0.30 481	0.26 493	0.27 435	0.27 464	0.31 455	0.35 496

AIO-Stereo-zeroshot1	0.98 470	0.39 444	3.21 601	0.50 232	0.63 509	0.64 263	0.39 234	2.36 592	0.75 220	0.95 275	4.63 614	1.81 539	0.56 254	0.96 234	0.41 235	0.18 193	0.13 151	0.21 271	0.26 453	0.32 464	0.35 496

pcwnet_v2	0.97 466	0.37 432	4.33 609	0.62 430	0.54 467	0.79 357	0.45 314	2.02 542	1.58 555	1.42 500	1.64 513	1.09 397	0.79 355	1.24 313	0.67 382	0.32 496	0.25 487	0.29 461	0.27 464	0.37 491	0.35 496

GwcNet	1.08 498	0.51 500	2.33 586	0.79 542	1.18 601	1.76 549	0.70 471	1.68 440	1.47 541	1.41 494	1.64 513	1.74 531	1.04 474	2.20 478	1.41 532	0.30 481	0.29 521	0.29 461	0.27 464	0.30 446	0.35 496

FADNet-RVC	0.88 441	0.67 549	1.93 569	0.60 404	0.48 425	0.91 404	0.60 437	1.71 449	1.18 417	0.90 260	0.96 252	1.36 462	0.92 416	2.25 482	1.17 498	0.30 481	0.29 521	0.32 496	0.32 521	0.41 512	0.35 496

ADCL	1.72 574	0.57 523	3.66 604	0.67 482	0.61 502	2.61 598	1.85 607	1.96 525	1.67 561	1.90 572	1.83 538	2.06 570	1.90 586	2.13 468	9.15 630	0.26 435	0.24 478	0.34 515	0.32 521	0.38 500	0.35 496

TCMNet	1.01 483	0.60 537	2.10 576	0.86 567	1.33 608	1.14 464	0.67 460	1.69 442	1.23 445	1.11 334	1.57 496	1.30 449	0.97 445	2.01 457	1.50 548	0.31 489	0.31 531	0.38 537	0.34 537	0.42 517	0.36 502

DCVSM-stereo	0.72 350	0.35 415	0.76 331	0.55 342	0.42 379	0.73 323	0.38 219	1.21 317	1.02 321	1.79 560	1.04 295	1.62 509	1.03 472	1.04 262	0.79 424	0.24 385	0.27 502	0.29 461	0.24 420	0.30 446	0.36 502

ITSA-stereo	0.82 416	0.36 425	0.82 358	0.54 318	0.31 231	0.80 365	0.47 328	2.17 571	1.67 561	1.13 351	1.13 337	0.94 337	0.86 393	2.46 499	1.00 471	0.26 435	0.23 469	0.28 450	0.27 464	0.28 424	0.36 502

Wz-Net-SNSev	1.49 549	1.23 601	6.27 620	0.68 493	0.67 521	1.37 506	1.41 585	2.00 534	1.39 522	1.48 513	1.61 505	2.29 576	1.32 533	3.93 542	2.14 575	0.31 489	0.28 510	0.31 480	0.33 531	0.42 517	0.36 502

CBMV_ROB	0.90 446	0.44 469	0.63 221	0.51 264	0.37 327	1.25 488	0.49 349	1.77 468	1.27 465	1.41 494	2.00 557	1.33 455	1.08 486	2.17 472	0.76 410	0.43 554	0.42 579	0.47 565	0.44 566	0.41 512	0.36 502

APVNet	1.06 493	0.53 509	1.42 524	0.84 560	0.79 556	1.92 566	0.82 504	1.90 509	1.08 349	1.08 314	1.43 453	1.56 500	1.13 498	3.07 523	1.58 551	0.31 489	0.34 546	0.42 553	0.36 547	0.36 487	0.37 507

Nwc_Net	1.09 501	0.49 490	1.33 512	0.89 579	0.80 561	1.49 525	0.66 456	2.19 575	1.27 465	1.32 460	2.26 572	1.96 559	1.54 555	1.92 447	1.34 518	0.40 541	0.30 525	0.43 555	0.45 568	0.38 500	0.37 507

RTSC	1.29 529	0.73 561	2.44 589	0.83 559	0.57 479	1.85 561	0.65 451	1.88 503	2.00 587	2.20 585	1.66 518	1.60 507	1.26 524	2.33 488	3.92 604	0.32 496	0.23 469	0.27 435	0.29 497	0.37 491	0.37 507

SANet	1.88 581	0.57 523	2.18 583	0.63 440	0.40 366	2.80 604	1.57 595	2.39 596	5.88 636	2.36 593	3.57 603	3.72 611	2.97 616	4.74 558	1.76 558	0.34 516	0.30 525	0.32 496	0.29 497	0.48 545	0.37 507

LALA_ROB	1.01 483	0.59 529	1.16 486	0.67 482	0.51 448	1.63 537	1.26 578	1.69 442	1.38 517	1.81 564	1.37 435	1.94 556	1.02 470	1.58 396	1.38 524	0.37 531	0.27 502	0.43 555	0.37 550	0.43 523	0.37 507

PWCDC_ROB	1.29 529	0.75 566	1.33 512	1.05 594	0.88 575	1.73 546	0.52 369	1.89 506	3.28 616	1.29 437	4.88 619	1.22 423	1.46 547	1.77 433	1.45 540	0.60 588	0.26 493	0.29 461	0.25 435	0.52 556	0.37 507

FINET	0.97 466	0.54 510	1.60 546	0.63 440	0.79 556	1.08 453	1.07 558	1.56 412	2.20 595	1.15 360	1.49 474	0.94 337	0.88 403	2.32 487	1.05 475	0.42 549	0.35 557	0.32 496	0.28 485	0.43 523	0.38 513

FADNet_RVC	0.83 422	0.51 500	1.83 565	0.54 318	0.42 379	1.19 479	0.46 321	1.51 394	1.09 358	0.89 258	1.24 380	0.91 323	0.87 398	2.11 467	1.11 489	0.27 451	0.22 457	0.31 480	0.28 485	0.43 523	0.38 513

PS-NSSS	0.99 472	0.58 526	0.93 409	0.58 379	0.57 479	0.91 404	0.80 499	1.81 484	1.14 386	1.14 354	1.67 520	1.00 363	0.83 378	4.62 556	0.78 418	0.37 531	0.31 531	0.52 574	0.32 521	0.45 533	0.38 513

GrayStereo	0.82 416	0.26 190	0.58 197	0.63 440	0.37 327	0.76 338	1.86 608	1.11 287	0.87 258	1.99 576	1.89 547	1.08 387	1.82 581	1.39 356	0.48 299	0.19 240	0.14 212	0.19 198	0.21 355	0.18 182	0.39 516

zh-sn7	1.76 576	1.38 603	6.58 621	0.74 528	0.72 534	1.78 554	1.31 580	1.88 503	1.56 554	1.86 568	2.47 584	1.81 539	2.08 596	5.12 567	3.80 603	0.32 496	0.32 539	0.32 496	0.32 521	0.44 529	0.40 517

HBP-ISP	0.96 460	0.58 526	0.72 289	0.61 418	0.46 418	1.64 539	0.76 485	1.86 497	1.28 470	1.30 446	1.53 481	0.86 303	0.94 430	3.27 531	0.69 389	0.45 560	0.44 583	0.54 580	0.48 575	0.47 540	0.40 517

FADNet	0.92 451	0.61 539	1.81 561	0.62 430	0.55 473	0.96 426	0.57 420	1.78 472	1.33 492	0.93 268	1.01 274	1.36 462	1.01 465	2.71 511	0.75 407	0.33 505	0.34 546	0.31 480	0.34 537	0.59 569	0.40 517

DeepPrunerF	1.60 560	0.73 561	5.81 618	0.88 575	1.19 602	0.91 404	0.95 537	2.19 575	5.24 634	1.17 379	1.30 404	1.19 418	1.30 531	4.90 563	1.66 556	0.42 549	0.34 546	0.52 574	0.47 573	0.41 512	0.40 517

NCCL2	1.00 477	0.56 519	1.06 459	0.75 532	0.57 479	1.31 497	1.72 600	1.77 468	1.36 509	1.50 516	1.17 357	1.91 551	1.17 502	1.54 388	1.29 512	0.35 523	0.31 531	0.45 560	0.44 566	0.40 509	0.40 517

CSAN	1.41 546	0.59 529	1.26 500	0.70 503	0.50 436	1.76 549	1.78 602	1.77 468	1.90 581	2.35 591	2.32 574	1.92 554	1.94 588	5.56 581	1.49 547	0.43 554	0.35 557	0.40 548	0.41 559	0.43 523	0.41 522

NOSS_ROB	1.26 527	0.46 478	0.62 218	0.56 356	0.38 345	1.06 450	0.78 490	1.73 451	1.40 527	1.01 297	1.43 453	1.10 399	0.75 332	10.62 644	0.65 376	0.45 560	0.43 580	0.48 567	0.45 568	0.44 529	0.41 522

ETE_ROB	0.96 460	0.64 546	1.16 486	0.69 497	0.48 425	1.14 464	1.13 564	1.77 468	1.19 425	1.91 573	1.45 460	1.73 529	1.05 478	1.60 399	1.14 493	0.32 496	0.26 493	0.38 537	0.34 537	0.39 504	0.41 522

PWC_ROB	1.24 524	0.76 567	2.46 590	0.72 516	0.78 553	1.15 470	0.49 349	1.75 458	1.92 582	2.31 588	3.07 596	1.59 505	1.40 539	2.46 499	2.10 574	0.33 505	0.22 457	0.35 523	0.24 420	0.38 500	0.41 522

DualNet (step1)	0.83 422	0.49 490	1.13 480	0.56 356	0.39 355	1.02 441	0.73 477	1.78 472	1.21 436	1.22 401	1.18 359	1.08 387	0.92 416	1.23 308	0.67 382	0.57 583	0.28 510	0.62 593	0.67 600	0.45 533	0.42 526

test_sample9	1.86 580	0.49 490	1.13 480	0.56 356	0.39 355	1.02 441	0.73 477	1.78 472	1.21 436	1.22 401	1.18 359	1.08 387	0.92 416	2.27 484	7.92 626	0.57 583	12.61 657	0.62 593	0.67 600	0.45 533	0.42 526

test_sample8	2.19 594	0.49 490	1.13 480	0.56 356	0.39 355	1.02 441	0.73 477	1.82 485	1.15 398	2.26 586	1.30 404	4.94 622	2.52 610	2.27 484	7.92 626	0.57 583	12.61 657	0.62 593	0.67 600	0.45 533	0.42 526

CASS	0.65 315	0.34 394	0.72 289	0.56 356	0.27 138	0.78 351	0.42 262	1.59 416	0.86 254	1.30 446	1.25 384	0.87 307	0.84 382	0.84 196	0.54 338	0.35 523	0.19 397	0.26 418	0.21 355	0.28 424	0.42 526
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
NCC-stereo	1.10 503	0.54 510	1.24 497	0.84 560	0.94 581	1.29 493	0.89 520	2.01 538	1.34 495	1.32 460	1.74 527	1.88 546	1.74 572	2.35 489	1.25 505	0.45 560	0.37 564	0.45 560	0.58 592	0.42 517	0.42 526

Abc-Net	1.10 503	0.54 510	1.24 497	0.84 560	0.94 581	1.29 493	0.89 520	2.01 538	1.34 495	1.32 460	1.74 527	1.88 546	1.74 572	2.35 489	1.25 505	0.45 560	0.37 564	0.45 560	0.58 592	0.42 517	0.42 526
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
MeshStereo	2.26 596	0.56 519	0.92 407	0.61 418	0.49 429	2.60 596	1.02 550	3.18 614	2.05 590	7.40 645	4.98 620	7.58 633	2.98 617	6.37 597	1.96 568	0.43 554	0.43 580	0.45 560	0.39 554	0.43 523	0.42 526
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
MultiAttention	4.51 625	0.33 370	0.82 358	0.73 524	0.45 406	30.98 657	4.50 641	2.18 574	1.40 527	1.61 538	2.41 580	2.43 585	0.70 318	38.42 661	1.36 522	0.22 342	0.15 278	0.29 461	0.30 506	0.47 540	0.43 533

RP	1.09 501	0.50 497	1.12 478	0.90 580	1.04 587	1.11 459	0.84 506	1.80 481	1.62 557	1.55 529	2.00 557	1.90 550	1.78 576	1.84 438	1.25 505	0.52 574	0.36 562	0.48 567	0.36 547	0.45 533	0.43 533

FBW_ROB	1.71 573	0.62 543	1.45 530	0.67 482	0.61 502	1.81 556	1.08 559	2.52 602	1.70 564	1.77 556	1.73 525	1.98 561	1.25 522	12.57 647	1.84 561	0.34 516	0.37 564	0.56 588	0.38 552	0.45 533	0.43 533

SACVNet	0.85 431	0.46 478	0.85 365	0.81 548	0.56 476	0.80 365	0.79 493	1.68 440	1.12 371	1.34 472	1.33 419	1.25 434	0.94 430	2.39 493	0.76 410	0.34 516	0.26 493	0.31 480	0.29 497	0.35 480	0.44 536

ADCMid	1.89 584	0.73 561	5.06 613	0.72 516	0.67 521	2.00 573	1.14 565	1.97 529	1.48 542	2.86 609	1.81 537	2.37 581	2.05 594	2.24 480	10.39 635	0.33 505	0.31 531	0.39 543	0.43 564	0.50 549	0.44 536

aanetorigin	1.23 523	0.79 569	2.78 599	0.70 503	0.79 556	0.99 436	1.06 557	1.06 268	1.37 513	3.52 619	2.61 587	1.72 528	1.63 563	1.99 455	1.78 559	0.25 412	0.24 478	0.26 418	0.25 435	0.38 500	0.45 538

ADCPNet	1.85 579	0.69 554	8.07 624	0.71 511	0.58 488	2.79 603	1.22 573	1.94 522	1.54 551	1.88 569	1.69 521	2.46 587	2.04 592	2.37 491	6.48 616	0.38 535	0.37 564	0.38 537	0.43 564	0.47 540	0.45 538

DANet	1.08 498	0.61 539	1.32 510	0.85 565	0.72 534	1.37 506	0.51 358	1.54 405	1.15 398	1.78 557	1.54 486	2.01 564	1.11 491	2.90 517	2.00 570	0.33 505	0.30 525	0.40 548	0.30 506	0.44 529	0.45 538
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
MSAF-DinoV2	1.97 587	0.80 571	10.38 632	0.86 567	0.48 425	1.39 511	0.97 540	2.55 604	1.72 567	1.53 520	1.65 515	3.59 608	2.20 601	5.39 576	3.94 605	0.27 451	0.17 352	0.26 418	0.28 485	0.47 540	0.46 541

RGC	1.14 513	0.79 569	1.26 500	0.91 583	0.96 584	1.52 527	0.77 488	1.92 516	1.26 459	1.54 526	1.93 550	2.02 566	1.54 555	2.25 482	1.31 514	0.44 559	0.35 557	0.58 591	0.48 575	0.47 540	0.46 541

stereogan	1.15 517	0.42 463	1.40 518	0.86 567	0.84 567	2.38 589	0.71 473	1.88 503	1.73 568	1.72 552	1.94 552	2.31 578	1.29 527	2.07 463	1.08 481	0.36 527	0.35 557	0.39 543	0.31 513	0.51 554	0.46 541

edge stereo	1.11 506	0.50 497	1.30 506	0.71 511	0.65 514	1.14 464	0.75 482	1.93 520	1.37 513	1.71 551	1.83 538	2.54 588	1.44 544	2.43 495	1.23 503	0.42 549	0.41 577	0.54 580	0.35 542	0.42 517	0.46 541

WZ-Net	1.95 585	0.95 581	10.10 629	0.86 567	0.78 553	1.69 542	1.60 597	2.20 578	1.98 585	2.08 581	1.93 550	2.30 577	1.97 589	5.30 570	3.17 595	0.34 516	0.26 493	0.29 461	0.31 513	0.51 554	0.47 545

PA-Net	1.01 483	0.57 523	1.29 505	0.64 449	0.74 540	1.19 479	0.84 506	1.69 442	1.43 537	1.16 370	1.19 366	1.32 454	1.19 509	3.42 535	1.25 505	0.29 476	0.45 587	0.33 505	0.49 578	0.32 464	0.47 545
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
WCMA_ROB	1.84 578	0.47 483	1.31 507	0.69 497	0.57 479	2.11 578	1.14 565	1.87 500	1.73 568	4.04 624	6.43 625	5.62 627	3.61 623	2.59 505	1.94 567	0.52 574	0.44 583	0.39 543	0.42 562	0.48 545	0.47 545

RTS	2.67 608	1.38 603	15.28 638	0.99 590	1.26 605	3.78 617	1.96 614	2.15 562	2.62 607	2.61 600	2.85 593	2.60 590	1.59 559	6.27 595	5.71 614	0.40 541	0.28 510	0.35 523	0.35 542	0.50 549	0.48 548

RTSA	2.67 608	1.38 603	15.28 638	0.99 590	1.26 605	3.78 617	1.96 614	2.15 562	2.62 607	2.61 600	2.85 593	2.60 590	1.59 559	6.27 595	5.71 614	0.40 541	0.28 510	0.35 523	0.35 542	0.50 549	0.48 548

CC-Net-ROB	1.49 549	1.26 602	1.27 503	0.88 575	0.79 556	1.76 549	1.00 547	1.79 478	1.26 459	1.10 328	1.61 505	1.21 421	0.99 461	8.13 626	0.84 440	1.09 609	0.41 577	2.20 620	0.46 571	1.20 608	0.48 548

DPSNet	1.69 569	0.59 529	4.33 609	0.70 503	0.57 479	2.02 574	1.62 598	3.35 617	1.78 572	1.48 513	1.38 440	2.17 572	2.84 614	4.77 559	3.66 601	0.48 568	0.31 531	0.29 461	0.25 435	0.64 576	0.48 548

FSD	0.54 231	0.52 504	0.65 235	0.62 430	0.50 436	0.54 201	0.58 424	0.65 95	0.53 150	0.54 180	0.52 131	0.56 195	0.52 231	0.57 93	0.55 342	0.51 573	0.47 591	0.50 570	0.49 578	0.50 549	0.49 552

ISRNet	0.80 405	0.33 370	1.07 464	0.81 548	0.66 517	0.60 241	0.34 166	1.19 314	1.13 383	1.59 537	1.53 481	1.35 460	0.77 344	1.27 320	0.94 457	0.39 538	0.34 546	0.43 555	0.38 552	0.34 477	0.49 552

Anonymous_2	1.30 531	0.55 515	0.82 358	0.52 285	0.58 488	1.01 439	0.64 449	1.25 333	0.97 298	0.96 277	0.78 209	1.33 455	1.29 527	1.03 256	0.74 402	0.62 590	0.64 611	1.06 610	9.63 651	1.16 605	0.49 552

coex-ft	8.13 638	2.13 630	98.04 668	0.67 482	0.53 463	1.71 543	1.56 593	1.65 432	11.11 642	18.17 657	3.75 605	3.88 612	7.61 642	2.98 521	6.49 617	0.30 481	0.30 525	0.32 496	0.31 513	0.66 580	0.50 555

MFN_U_SF_DS_RVC	1.74 575	0.87 577	3.56 603	0.80 545	0.75 547	3.72 616	2.44 630	1.82 485	1.82 576	1.74 553	1.91 549	1.92 554	1.26 524	7.69 622	1.28 511	0.45 560	0.47 591	0.52 574	0.77 605	0.50 549	0.50 555

SHD	1.31 533	0.71 560	2.34 587	0.86 567	0.75 547	1.77 552	0.65 451	2.22 579	2.50 604	2.40 595	1.71 523	1.91 551	1.60 561	1.93 450	2.37 579	0.38 535	0.31 531	0.38 537	0.40 558	0.48 545	0.50 555

MSMD_ROB	1.99 589	0.59 529	0.89 396	0.70 503	0.61 502	3.95 621	0.94 535	1.80 481	1.79 573	4.41 628	4.43 610	8.17 636	3.66 624	3.40 533	1.33 516	0.52 574	0.48 593	0.54 580	0.58 592	0.53 558	0.50 555

FC-DCNN v2	2.81 614	0.59 529	0.85 365	0.73 524	0.57 479	2.97 607	1.05 554	3.39 618	2.61 606	6.98 641	7.67 633	10.38 643	6.31 638	5.75 586	3.37 599	0.53 580	0.48 593	0.51 572	0.50 582	0.53 558	0.51 559

FC-DCNN	2.72 613	0.59 529	0.86 371	0.73 524	0.57 479	2.91 605	1.04 552	3.01 612	2.60 605	6.83 640	7.64 632	9.92 640	6.33 639	5.21 568	3.14 593	0.53 580	0.48 593	0.51 572	0.50 582	0.53 558	0.51 559

STTRV1_RVC	1.58 557	0.68 553	1.96 571	0.88 575	1.12 594	1.57 532	0.90 525	2.25 582	1.75 571	1.29 437	2.02 560	1.40 467	1.22 516	9.77 640	1.31 514	0.81 598	0.33 544	0.54 580	0.49 578	0.73 587	0.52 561

FAT-Stereo	1.07 495	0.41 459	1.32 510	0.72 516	0.58 488	1.08 453	0.89 520	1.96 525	1.65 559	1.75 554	1.98 553	2.03 567	1.48 550	2.02 458	1.18 501	0.42 549	0.35 557	0.34 515	0.29 497	0.35 480	0.53 562

ccnet	1.12 508	0.67 549	1.01 439	0.78 540	0.73 539	1.72 545	0.99 545	1.84 493	1.26 459	1.47 507	1.85 542	1.75 534	1.29 527	1.75 426	1.88 564	0.57 583	0.53 601	0.57 590	0.55 589	0.59 569	0.54 563

AnyNet_C32	1.96 586	1.10 591	5.17 614	0.90 580	1.11 592	2.12 579	2.37 628	1.85 494	1.48 542	2.45 597	1.70 522	2.05 569	1.64 564	2.50 502	10.28 634	0.37 531	0.34 546	0.35 523	0.41 559	0.49 548	0.54 563

MANE	6.19 631	0.59 529	1.03 450	0.93 586	1.22 604	13.38 643	2.69 631	12.81 648	17.94 654	8.21 646	10.82 644	14.72 647	11.68 643	11.39 646	11.90 637	0.59 587	0.50 598	0.52 574	1.76 635	0.55 562	0.54 563

RYNet	1.17 520	0.49 490	1.24 497	0.70 503	0.97 585	1.71 543	0.92 528	1.91 513	1.46 540	1.38 485	1.14 341	1.88 546	1.30 531	4.24 547	1.87 562	0.26 435	0.21 439	0.35 523	0.27 464	0.55 562	0.54 563

sAnonymous2	0.55 247	0.56 519	1.46 532	0.60 404	0.51 448	0.48 136	0.52 369	0.79 141	0.68 201	0.50 169	0.67 177	0.46 133	0.62 290	0.59 100	0.40 224	0.22 342	0.17 352	0.22 302	0.21 355	0.86 591	0.56 567

CroCo_RVC	0.55 247	0.56 519	1.46 532	0.60 404	0.51 448	0.48 136	0.52 369	0.79 141	0.68 201	0.50 169	0.67 177	0.46 133	0.62 290	0.59 100	0.40 224	0.22 342	0.17 352	0.22 302	0.21 355	0.86 591	0.56 567

psmorigin	1.52 553	0.69 554	10.52 633	0.68 493	0.59 496	1.13 463	0.70 471	1.57 413	1.19 425	1.99 576	1.79 534	2.26 575	1.47 549	2.09 465	1.36 522	0.39 538	0.40 575	0.34 515	0.33 531	0.43 523	0.56 567

ADCS	2.25 595	0.99 585	5.55 615	0.81 548	0.74 540	2.19 581	1.80 603	2.27 585	2.14 593	2.80 608	2.13 567	2.40 583	2.03 591	2.64 509	13.69 639	0.41 545	0.39 573	0.40 548	0.45 568	0.58 567	0.56 567

G-Net	1.66 565	0.63 544	1.56 542	1.11 599	0.74 540	2.98 608	0.91 526	1.55 409	1.22 442	2.76 606	8.18 637	2.32 579	2.53 611	1.92 447	1.87 562	0.48 568	0.44 583	0.45 560	0.31 513	0.60 573	0.57 571

Wz-Net-TNSev	1.88 581	2.08 629	7.66 622	0.67 482	0.64 512	2.42 590	1.83 606	2.33 589	1.74 570	1.57 534	1.56 492	2.58 589	1.90 586	4.86 561	3.12 592	0.39 538	0.37 564	0.33 505	0.37 550	0.53 558	0.58 572

FCDSN-DC	2.32 598	0.63 544	0.81 355	0.84 560	0.75 547	2.23 582	0.94 535	2.09 554	1.80 574	5.45 638	7.72 634	7.77 635	6.93 641	3.39 532	1.80 560	0.52 574	0.48 593	0.52 574	0.51 585	0.57 565	0.58 572
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
BEATNet-Init1	26.87 655	13.43 650	70.68 667	0.91 583	0.68 527	57.02 667	21.06 650	32.82 663	32.67 660	52.12 670	53.61 668	66.05 670	49.56 669	48.79 671	34.71 661	0.49 572	0.44 583	0.53 579	0.53 587	0.63 574	0.59 574

SAMSARA	1.55 555	0.84 572	2.61 594	1.22 602	1.07 588	2.50 593	1.93 612	2.05 545	1.89 579	2.75 605	1.66 518	2.81 596	1.69 570	3.08 525	1.97 569	0.46 566	0.51 599	0.42 553	0.46 571	0.58 567	0.59 574

GANetREF_RVC	1.07 495	0.86 576	1.31 507	0.82 556	0.53 463	1.41 518	1.31 580	1.76 464	1.52 548	1.27 429	1.31 410	1.46 482	1.24 521	2.03 459	0.96 465	0.56 582	0.45 587	0.67 596	0.50 582	0.88 594	0.59 574
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
XQC	1.37 540	0.87 577	2.56 593	0.84 560	0.69 529	1.83 559	0.89 520	2.07 551	1.88 578	1.88 569	1.53 481	1.91 551	1.55 557	2.85 516	3.05 590	0.48 568	0.29 521	0.44 559	0.39 554	0.69 583	0.60 577

EDNetEfficient	2.37 600	1.10 591	8.08 625	0.74 528	0.71 532	0.98 435	1.56 593	1.46 377	4.06 625	4.90 633	2.82 592	2.25 574	3.48 622	2.95 518	9.97 631	0.26 435	0.24 478	0.26 418	0.30 506	0.68 582	0.61 578

MFN_U_SF_RVC	1.52 553	0.84 572	3.42 602	0.87 574	0.66 517	2.56 595	0.95 537	2.36 592	1.70 564	1.98 575	1.86 543	2.45 586	1.79 577	2.95 518	2.58 582	0.52 574	0.48 593	0.55 585	0.59 595	0.59 569	0.61 578

FTStereo	0.91 449	0.26 190	0.56 181	0.54 318	0.33 275	0.66 288	1.87 609	1.00 229	0.75 220	1.75 554	4.15 609	1.04 379	1.65 565	1.57 394	0.46 287	0.19 240	0.16 320	0.23 340	0.21 355	0.18 182	0.63 580

AnyNet_C01	2.26 596	1.78 618	10.22 631	0.93 586	0.74 540	2.92 606	2.20 623	2.29 587	1.80 574	2.53 599	2.41 580	2.71 594	1.73 571	3.41 534	6.72 618	0.41 545	0.39 573	0.40 548	0.42 562	0.67 581	0.63 580

NVstereo2D	0.92 451	0.41 459	1.48 537	0.72 516	0.72 534	1.20 481	0.87 515	1.75 458	1.38 517	0.99 287	1.13 337	1.26 438	0.98 453	2.21 479	0.89 450	0.43 554	0.20 417	0.38 537	0.24 420	0.57 565	0.63 580

ELAS_RVC	2.48 605	0.74 564	1.90 567	1.05 594	0.92 578	2.76 601	4.01 639	2.76 607	4.11 626	4.69 631	4.63 614	4.62 616	5.96 636	3.97 544	3.96 606	0.63 592	0.53 601	0.56 588	0.52 586	0.64 576	0.63 580
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PSMNet-RUCA	1.02 486	0.97 582	1.44 525	1.23 603	1.10 590	1.40 513	0.62 442	1.69 442	1.38 517	0.94 273	1.53 481	0.97 354	0.83 378	1.17 297	0.93 455	0.69 595	0.34 546	0.99 607	0.60 596	0.97 596	0.64 584

ELAS	2.37 600	0.74 564	1.54 541	0.99 590	0.92 578	4.78 627	2.33 627	3.33 616	3.37 618	5.05 636	4.77 618	3.67 609	4.53 631	3.42 535	4.50 609	0.62 590	0.53 601	0.55 585	0.53 587	0.63 574	0.64 584
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SDNR	1.62 563	0.51 500	2.17 581	0.53 303	0.56 476	3.80 619	0.45 314	1.54 405	1.29 474	1.33 468	2.41 580	1.08 387	0.96 442	11.18 645	1.16 495	0.66 594	0.63 610	0.43 555	0.32 521	0.64 576	0.67 586

MSC_U_SF_DS_RVC	2.12 591	1.15 597	3.10 600	1.05 594	0.76 550	5.03 630	2.40 629	2.16 565	2.62 607	1.89 571	2.28 573	2.69 593	1.65 565	9.35 634	2.04 571	0.64 593	0.51 599	0.68 597	0.71 603	1.09 604	0.67 586

PASM	1.34 537	0.92 580	2.62 595	0.86 567	0.87 574	1.03 444	1.08 559	1.50 387	1.51 547	1.82 565	1.41 448	1.68 523	1.26 524	4.87 562	1.34 518	0.61 589	0.65 613	0.68 597	0.78 606	0.69 583	0.68 588

PSM-AAD	0.79 402	0.27 220	0.53 161	0.55 342	0.28 164	0.77 346	1.24 574	0.99 225	0.91 274	1.66 547	1.57 496	0.81 278	2.19 600	1.65 407	0.44 259	0.19 240	0.14 212	0.38 537	0.32 521	0.21 303	0.70 589

DGSMNet	1.14 513	0.76 567	2.49 591	0.81 548	0.86 572	1.39 511	1.39 584	2.13 556	1.35 505	1.26 426	1.63 512	1.48 489	0.98 453	1.75 426	1.10 486	0.45 560	0.43 580	0.55 585	0.49 578	0.75 588	0.70 589

S-Stereo	1.15 517	0.46 478	2.17 581	0.81 548	0.80 561	1.21 483	1.19 571	1.93 520	2.02 588	1.47 507	2.11 565	1.57 501	1.17 502	2.05 462	1.41 532	0.40 541	0.40 575	0.35 523	0.31 513	0.44 529	0.70 589

LCNet	0.72 350	0.28 242	0.52 155	0.55 342	0.31 231	0.69 304	0.54 383	1.00 229	0.88 262	1.19 388	1.34 426	0.97 354	1.34 535	2.56 504	0.45 273	0.18 193	0.13 151	0.21 271	0.25 435	0.27 405	0.73 592

PDISCO_ROB	1.32 535	0.65 547	1.44 525	1.36 604	1.46 611	2.55 594	0.92 528	2.45 600	2.07 591	1.37 480	1.49 474	1.65 520	1.00 463	2.82 513	1.35 521	1.01 603	0.27 502	0.54 580	0.47 573	0.71 585	0.73 592

PVD	1.70 570	0.84 572	2.26 585	0.94 588	0.83 566	2.48 592	0.97 540	2.59 605	3.35 617	3.01 615	2.77 591	2.34 580	2.47 609	2.67 510	3.14 593	0.47 567	0.45 587	0.59 592	0.48 575	0.59 569	0.75 594

EDNetEfficientorigin	10.57 642	1.47 611	177.42 669	0.67 482	0.53 463	1.58 533	1.16 568	1.90 509	3.37 618	4.71 632	3.38 600	3.10 604	2.69 613	3.13 527	3.58 600	0.25 412	0.23 469	0.33 505	0.27 464	0.83 589	0.81 595

MaskLacGwcNet_RVC	1.10 503	1.02 587	1.00 435	0.82 556	0.67 521	1.93 567	0.93 532	1.62 427	1.11 367	1.15 360	1.25 384	1.50 491	0.79 355	1.96 453	0.76 410	1.89 615	0.34 546	0.79 600	0.36 547	1.25 609	0.83 596

LoS_RVC	0.42 144	0.26 190	0.40 67	0.44 140	0.82 565	0.51 180	0.44 294	0.64 91	0.41 97	0.44 126	0.78 209	0.44 120	0.47 193	0.56 87	0.36 184	0.13 29	0.12 70	0.14 11	0.10 2	0.13 26	0.84 597

GMM-Stereo	0.74 373	0.25 167	0.59 204	0.54 318	0.34 294	0.72 319	0.99 545	1.01 235	0.87 258	1.36 477	1.78 533	1.12 404	0.81 365	2.09 465	0.46 287	0.18 193	0.12 70	0.25 399	0.25 435	0.20 262	0.85 598

GCST	1.08 498	1.47 611	0.93 409	1.73 612	1.14 598	1.30 495	0.31 136	1.33 342	1.16 407	1.29 437	0.97 261	0.98 356	0.49 216	2.08 464	0.46 287	1.19 612	0.70 614	1.30 613	0.85 611	1.02 600	0.89 599

Prome-Stereo	0.75 382	0.27 220	0.53 161	0.55 342	0.32 254	0.59 233	0.97 540	0.89 180	0.88 262	1.45 504	2.46 583	0.91 323	1.41 540	1.58 396	0.44 259	0.18 193	0.13 151	0.19 198	0.17 237	0.20 262	0.92 600

Consistency-Raft	1.25 526	0.99 585	1.93 569	1.02 593	1.21 603	0.96 426	1.01 549	1.75 458	1.92 582	1.36 477	2.12 566	1.44 477	1.01 465	1.14 288	1.40 528	0.72 596	0.82 617	0.89 603	0.98 619	1.31 610	0.95 601

MADNet+	2.69 610	3.22 640	11.53 634	1.44 609	1.12 594	3.19 610	1.81 604	2.85 609	2.37 597	1.68 549	2.07 564	2.85 598	2.18 599	7.41 616	5.23 612	0.79 597	0.76 615	0.69 599	0.65 599	0.98 597	0.95 601

anonymity	1.12 508	0.97 582	1.21 491	1.07 597	1.12 594	1.08 453	0.89 520	1.95 524	1.16 407	1.29 437	1.26 391	1.22 423	1.09 489	1.15 289	1.01 472	1.02 605	1.00 630	0.97 605	0.97 617	0.98 597	0.99 603

KYRaft	0.75 382	0.28 242	0.62 218	0.56 356	0.29 181	0.67 292	0.86 513	0.94 206	0.84 252	1.62 542	2.21 570	1.16 413	1.02 470	1.57 394	0.40 224	0.20 279	0.13 151	0.22 302	0.28 485	0.20 262	1.02 604

SPS-STEREO	1.67 566	1.04 588	1.23 494	1.21 601	1.13 597	1.82 558	1.11 561	2.16 565	1.52 548	3.07 617	2.32 574	2.82 597	1.80 578	4.11 546	2.04 571	1.03 606	0.99 629	0.97 605	0.94 615	1.03 602	1.02 604
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
UDG	1.41 546	2.65 635	0.99 429	1.44 609	1.64 613	1.34 503	0.80 499	1.60 420	1.23 445	1.23 408	1.71 523	2.01 564	1.34 535	1.47 375	1.41 532	0.90 600	0.54 604	2.29 622	0.75 604	1.84 612	1.04 606

SGM+DAISY	2.41 603	1.07 589	2.14 580	1.18 600	1.10 590	2.14 580	1.36 583	1.96 525	1.66 560	5.46 639	7.07 628	4.95 623	4.32 630	5.50 578	2.26 577	1.04 607	1.02 632	0.99 607	0.97 617	1.02 600	1.04 606

MFMNet_re	1.40 545	1.14 596	1.68 551	1.39 606	1.07 588	1.48 523	1.43 586	1.87 500	1.82 576	2.26 586	2.19 569	1.51 493	1.86 583	1.52 382	1.25 505	0.93 601	0.83 618	0.84 602	0.80 607	0.99 599	1.05 608

CAS	0.63 295	0.18 10	0.37 19	2.27 618	0.84 567	0.57 222	0.54 383	0.79 141	0.62 171	0.48 154	0.70 188	0.36 79	0.26 35	0.45 21	0.35 174	2.24 619	0.10 9	0.14 11	0.09 1	0.15 92	1.06 609

WAO-7	2.66 607	1.40 606	1.73 557	1.39 606	1.17 599	3.93 620	1.94 613	4.11 625	3.88 624	2.92 610	5.50 621	4.18 614	3.00 618	7.63 621	3.71 602	1.13 611	1.00 630	1.17 612	1.13 624	1.18 607	1.09 610

FADE		4.78 643		1.89 615	1.92 616			5.58 634	5.04 632	2.92 610		4.13 613		10.23 643		188.09 671	2.77 643	123.78 668	127.92 668	1.06 603	1.10 611

PWCK	2.88 616	2.05 627	5.72 617	2.08 616	1.11 592	3.55 614	3.90 638	2.86 610	3.54 622	3.03 616	3.63 604	3.10 604	2.31 604	8.15 628	3.09 591	2.12 618	0.91 627	1.75 616	0.98 619	2.57 620	1.18 612

NVStereoNet_ROB	1.88 581	1.07 589	1.45 530	1.07 597	1.17 599	1.47 522	1.48 590	1.89 506	1.93 584	1.94 574	4.67 617	3.08 603	1.80 578	6.51 599	1.65 554	1.06 608	0.86 624	1.08 611	1.32 625	0.93 595	1.26 613
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
IGEV-BASED-STEREO-	0.70 341	3.18 639	2.55 592	0.39 76	0.23 34	0.44 111	0.23 71	0.63 89	0.42 100	0.44 126	0.44 98	0.34 63	0.28 58	0.56 87	0.29 90	1.35 613	0.10 9	0.22 302	0.19 278	0.46 539	1.31 614

DDUNet	1.50 551	2.69 636	1.12 478	1.77 613	1.88 615	1.84 560	0.92 528	1.70 447	1.16 407	1.38 485	1.79 534	1.60 507	1.12 494	1.37 347	1.08 481	1.10 610	0.76 615	2.37 624	0.94 615	2.00 613	1.37 615

CES	0.48 191	0.20 61	0.37 19	0.39 76	1.39 609	0.55 210	0.35 174	0.98 223	0.66 196	0.44 126	0.66 173	0.35 69	0.27 45	0.56 87	0.33 146	0.15 71	0.13 151	0.15 74	0.10 2	0.19 226	1.46 616

test_for_model	1.30 531	3.71 642	0.58 197	3.22 633	2.84 633	0.59 233	0.33 154	1.40 362	0.83 248	1.42 500	0.61 160	0.52 173	0.37 133	0.51 64	0.33 146	2.46 621	0.15 278	0.16 106	0.11 9	4.39 644	1.50 617

SQANet	1.31 533	0.88 579	1.08 468	1.83 614	1.44 610	1.44 520	0.75 482	1.74 456	1.09 358	1.32 460	1.26 391	1.28 445	1.01 465	1.50 379	0.83 437	2.50 622	0.34 546	1.47 614	0.55 589	2.32 615	1.57 618

WAO-8	4.40 623	1.82 621	1.79 559	2.34 619	2.20 618	9.19 636	1.53 591	6.09 638	16.46 648	3.94 622	7.84 635	7.32 630	3.72 626	9.41 636	3.31 596	2.00 616	1.07 633	2.44 629	1.37 629	2.50 618	1.68 619

Venus	4.40 623	1.82 621	1.79 559	2.34 619	2.20 618	9.19 636	1.53 591	6.09 638	16.46 648	3.94 622	7.84 635	7.32 630	3.72 626	9.41 636	3.31 596	2.00 616	1.07 633	2.44 629	1.37 629	2.50 618	1.68 619

IGEV-Stereo+	0.45 171	0.21 80	0.43 90	0.41 100	0.39 355	0.15 1	0.19 8	0.44 4	0.36 77	0.26 6	0.25 9	0.31 45	0.41 149	1.43 365	0.30 106	0.17 148	0.12 70	0.15 74	0.11 9	1.16 605	1.70 621

WAO-6	2.81 614	1.60 614	1.46 532	2.36 621	2.28 623	3.55 614	2.29 626	4.21 626	4.56 630	2.36 593	4.51 611	4.88 621	2.66 612	4.60 555	4.07 608	1.72 614	1.15 636	2.31 623	1.46 631	2.31 614	1.85 622

JetBlue	3.97 621	2.01 624	10.19 630	1.38 605	2.84 633	10.53 639	9.54 643	3.60 621	2.41 599	2.73 604	3.39 601	4.54 615	4.31 629	7.85 625	6.84 619	0.88 599	0.93 628	0.89 603	0.91 613	1.74 611	1.91 623

otaku	1.60 560	1.11 594	1.21 491	2.20 617	1.56 612	1.97 570	1.24 574	2.07 551	1.36 509	1.44 502	1.62 508	1.73 529	1.19 509	1.73 425	0.98 469	2.89 627	0.57 606	1.74 615	0.60 596	2.78 623	1.94 624

Ntro	1.64 564	1.15 597	1.23 494	2.48 623	1.83 614	2.09 577	1.16 568	1.96 525	1.38 517	1.21 396	1.62 508	1.62 509	1.29 527	1.87 444	1.11 489	3.04 628	0.56 605	1.82 617	0.64 598	2.80 624	2.05 625

RainbowNet	1.97 587	1.76 617	1.57 544	2.81 626	2.21 620	1.98 572	1.81 604	2.54 603	1.89 579	1.50 516	1.84 540	1.96 559	1.65 565	2.14 469	1.25 505	3.33 634	0.85 622	2.39 627	0.98 619	2.82 626	2.22 626

DispFullNet	2.34 599	2.85 637	3.66 604	3.08 632	2.27 622	1.97 570	0.67 460	2.00 534	1.70 564	2.52 598	2.00 557	2.23 573	5.86 634	3.44 537	1.58 551	1.01 603	0.32 539	2.64 633	1.94 638	2.85 628	2.24 627

ACVNet_2	2.43 604	1.41 607	2.04 573	2.62 624	2.24 621	2.63 599	1.88 610	3.31 615	3.01 613	2.19 584	3.45 602	4.62 616	2.04 592	4.50 554	1.47 544	2.55 623	0.64 611	2.22 621	0.84 609	2.69 622	2.29 628

MonStereo1	3.14 618	1.66 615	1.81 561	2.43 622	2.32 625	5.80 633	1.58 596	3.52 619	4.70 631	3.09 618	8.22 638	4.76 620	3.36 620	6.52 600	2.29 578	2.33 620	0.61 609	1.91 619	1.05 623	2.44 617	2.34 629

ACVNet_1	2.18 593	1.45 610	1.72 555	2.85 627	2.33 626	2.28 584	1.46 588	3.08 613	2.22 596	1.82 565	2.05 563	3.56 607	1.98 590	3.09 526	1.40 528	3.17 629	0.60 608	2.40 628	0.92 614	2.91 630	2.37 630

ACVNet-4b	2.15 592	1.41 607	1.64 547	2.80 625	2.31 624	2.31 586	1.24 574	2.32 588	2.14 593	1.26 426	2.39 578	2.66 592	1.48 550	5.95 592	1.06 477	3.20 632	0.45 587	2.37 624	0.89 612	2.83 627	2.37 630

LVE	3.31 620	1.67 616	1.64 547	2.85 627	2.42 627	3.20 611	2.26 625	4.78 631	5.05 633	2.35 591	6.91 626	6.02 628	2.37 605	9.15 630	2.17 576	3.19 631	1.08 635	2.38 626	1.47 632	2.81 625	2.40 632

Dean	2.91 617	1.53 613	2.07 574	2.96 631	2.51 628	3.15 609	2.14 621	4.75 630	4.41 629	2.76 606	6.10 624	5.53 626	2.37 605	2.97 520	1.92 566	3.18 630	0.85 622	2.51 631	1.04 622	2.88 629	2.47 633

tt	6.58 634	0.26 190	6.10 619	3.77 641	2.16 617	11.55 640	19.63 649	13.33 649	5.74 635	2.96 612	2.65 588	4.97 624	6.33 639	3.81 541	7.24 620	9.15 650	11.32 656	5.89 650	6.24 649	6.03 645	2.55 634

IMH	3.21 619	1.85 623	1.48 537	3.25 634	2.69 631	4.07 623	2.02 616	4.41 628	3.80 623	2.72 603	7.11 629	4.75 619	2.92 615	5.92 590	2.55 581	3.85 642	0.88 625	2.78 636	1.36 628	3.19 634	2.59 635

IMH-64-1	2.70 611	1.79 619	1.46 532	3.26 635	2.66 629	3.23 612	2.10 618	4.08 623	2.75 611	2.34 589	3.81 606	3.06 601	2.22 602	4.25 548	2.59 583	3.75 638	0.84 619	2.75 634	1.35 626	3.15 632	2.60 636

IMH-64	2.70 611	1.79 619	1.46 532	3.26 635	2.66 629	3.23 612	2.10 618	4.08 623	2.75 611	2.34 589	3.81 606	3.06 601	2.22 602	4.25 548	2.59 583	3.75 638	0.84 619	2.75 634	1.35 626	3.15 632	2.60 636

ktn	4.70 626	2.38 633	2.12 579	3.76 640	3.24 637	4.85 628	2.95 636	5.52 633	7.37 639	4.07 626	19.32 652	7.46 632	3.47 621	7.39 615	2.95 589	4.04 643	1.85 641	3.26 642	2.22 641	3.08 631	2.65 638

TorneroNet-64	5.30 630	2.03 625	1.74 558	3.43 637	2.81 632	10.09 638	2.12 620	9.10 645	17.12 653	4.96 635	9.27 641	10.72 645	3.70 625	9.20 631	4.55 610	3.31 633	0.84 619	2.88 637	1.55 633	3.49 635	3.04 639

TorneroNet	10.70 643	2.03 625	1.82 563	3.43 637	3.01 635	43.83 660	2.22 624	8.87 644	67.47 671	7.17 644	27.36 656	10.68 644	3.85 628	8.67 629	7.65 625	3.59 636	0.88 625	3.04 638	1.57 634	3.71 636	3.17 640

KSHMR	8.75 639	2.06 628	2.11 578	3.53 639	3.11 636	4.13 624	2.69 631	5.60 635	61.37 670	3.00 614	55.83 669	4.98 625	2.45 608	4.49 552	2.61 585	3.46 635	1.55 640	3.14 640	1.94 638	3.72 637	3.18 641

notaker	3.98 622	2.40 634	2.68 596	3.82 642	3.27 639	3.97 622	2.14 621	4.78 631	3.45 620	4.12 627	6.94 627	7.65 634	3.26 619	7.82 624	5.30 613	4.04 643	1.41 638	3.36 643	2.10 640	3.88 638	3.31 642

JetRed	6.91 635	8.80 647	25.96 650	2.85 627	3.25 638	13.98 646	11.87 645	6.25 640	4.28 628	4.45 629	4.56 612	6.69 629	5.46 633	7.46 618	14.05 640	2.59 624	3.31 644	2.59 632	2.29 642	4.20 641	3.36 643

UNDER WATER-64	5.27 629	2.32 631	8.78 628	3.93 643	3.54 641	7.61 634	3.03 637	5.84 637	14.19 644	4.04 624	4.04 608	9.39 639	6.26 637	5.93 591	8.48 628	3.60 637	1.51 639	3.13 639	1.88 636	4.29 642	3.61 644

UNDER WATER	5.08 628	2.33 632	5.55 615	3.94 644	3.51 640	5.20 631	2.72 633	5.61 636	16.52 650	3.84 621	4.60 613	9.21 638	5.89 635	5.90 589	8.66 629	3.75 638	1.34 637	3.18 641	1.88 636	4.33 643	3.61 644

HanzoNet	11.04 644	3.62 641	8.10 626	4.08 645	3.55 642	4.90 629	2.73 634	7.19 642	10.10 640	31.86 666	28.92 657	21.96 658	36.36 659	18.08 652	10.17 633	7.94 649	3.32 645	3.47 644	3.31 643	7.06 648	4.04 646

MADNet++	5.01 627	3.14 638	4.91 612	4.55 646	3.94 643	5.20 631	4.41 640	4.40 627	4.13 627	4.95 634	6.08 623	4.74 618	5.37 632	9.40 635	10.67 636	4.65 645	4.15 647	3.97 645	3.34 644	4.09 640	4.08 647

PML	51.67 666	36.25 659	13.28 636	7.46 647	20.81 650	108.69 669	232.22 671	8.72 643	27.82 659	87.01 671	269.67 671	69.67 671	61.95 670	24.76 660	14.20 641	9.74 652	3.40 646	9.62 652	4.70 646	18.74 655	4.72 648

DPSimNet_ROB	11.20 645	4.98 644	35.43 654	2.90 630	4.52 644	7.89 635	17.09 648	4.66 629	6.06 637	14.89 653	10.93 645	17.29 650	36.81 661	13.18 648	15.68 644	2.86 626	6.29 649	5.75 649	5.09 647	3.91 639	7.70 649

USTest	14.33 648	14.94 651	21.04 642	17.44 651	16.05 646	23.26 648	33.84 657	21.73 652	11.80 643	9.36 647	10.14 642	15.97 648	13.20 646	17.28 651	22.43 651	3.78 641	5.01 648	6.17 651	6.16 648	9.25 650	7.72 650

TCMNet-wrong-test	10.31 641	11.40 649	14.84 637	20.96 652	18.45 649	13.80 645	10.76 644	15.78 650	3.53 621	5.20 637	5.52 622	16.26 649	12.61 644	7.51 620	10.15 632	7.43 648	2.37 642	4.31 646	3.43 645	11.36 651	10.61 651

DPSMNet_ROB	13.02 647	8.23 645	21.91 644	9.53 649	18.11 648	11.56 641	32.02 656	10.64 647	16.23 647	7.05 643	19.49 654	10.16 642	16.66 649	9.85 642	22.43 651	4.77 647	8.68 650	5.38 648	10.26 653	6.17 647	11.36 652

DGTPSM_ROB	13.01 646	8.23 645	21.87 643	9.51 648	18.10 647	11.56 641	32.01 655	10.63 646	16.20 646	7.03 642	19.48 653	10.15 641	16.66 649	9.83 641	22.42 650	4.75 646	8.68 650	5.37 647	10.25 652	6.16 646	11.36 652

Anonymous_1	43.04 665	18.73 652	24.79 647	21.81 653	46.26 662	27.80 649	37.60 658	28.08 658	16.14 645	14.66 652	14.30 646	20.65 652	17.88 651	21.56 653	25.94 655	117.93 670	8.92 652	100.65 667	126.50 667	158.64 671	12.08 654

DPSM_ROB	19.08 650	19.14 653	25.17 648	22.15 654	20.85 651	28.17 650	37.82 659	26.56 656	16.85 651	14.14 650	14.84 647	21.70 653	18.75 652	21.87 654	26.55 656	10.16 654	9.30 653	10.47 653	10.42 654	14.03 652	12.61 655

DPSM	19.08 650	19.14 653	25.17 648	22.15 654	20.85 651	28.17 650	37.82 659	26.56 656	16.85 651	14.14 650	14.84 647	21.70 653	18.75 652	21.87 654	26.55 656	10.16 654	9.30 653	10.47 653	10.42 654	14.03 652	12.61 655

ASD4	15.85 649	10.99 648	19.63 641	10.21 650	11.70 645	19.24 647	31.10 654	19.35 651	10.68 641	11.14 648	10.18 643	12.59 646	12.64 645	14.74 649	24.83 654	12.93 656	9.94 655	26.83 661	19.40 656	16.23 654	12.70 657

LSM	6.33 632	1.10 591	13.19 635	1.41 608	68.17 664	1.64 539	1.90 611	1.92 516	2.46 600	2.99 613	3.11 597	1.88 546	1.80 578	2.61 507	2.06 573	0.41 545	0.58 607	0.50 570	0.57 591	0.64 576	17.66 658

FlowAnything	38.37 659	38.41 660	50.38 663	44.76 664	41.94 660	56.64 661	76.34 665	53.28 670	34.23 666	28.25 660	29.72 662	43.60 664	37.79 666	43.83 665	53.38 666	20.39 661	18.71 664	21.07 655	21.14 662	28.23 656	25.29 659

CasAABBNet	38.33 658	38.46 663	50.35 662	44.75 663	41.84 657	56.68 662	76.37 666	53.22 666	33.83 664	28.31 663	29.54 661	43.62 666	37.71 665	43.84 668	53.41 667	20.30 657	18.70 660	21.07 655	21.07 658	28.24 657	25.34 660

RAFT-FEzeroshot	38.32 656	38.45 661	50.28 660	44.74 661	41.87 658	56.68 662	76.38 667	53.24 667	33.76 662	28.29 661	29.37 659	43.69 667	37.66 663	43.83 665	53.41 667	20.32 658	18.70 660	21.07 655	21.07 658	28.25 658	25.35 661

RAFT-FE	38.32 656	38.45 661	50.28 660	44.74 661	41.87 658	56.68 662	76.38 667	53.24 667	33.76 662	28.29 661	29.37 659	43.69 667	37.66 663	43.83 665	53.41 667	20.32 658	18.70 660	21.07 655	21.07 658	28.25 658	25.35 661

Selective-RAFT-Error	38.39 660	38.47 664	50.44 664	44.73 660	41.97 661	56.68 662	76.38 667	53.24 667	33.92 665	28.34 664	29.85 663	43.60 664	38.20 667	43.75 664	53.34 665	20.38 660	18.70 660	21.09 659	21.05 657	28.30 660	25.43 663

LRCNet_RVC	22.74 652	32.10 658	21.97 645	29.84 656	26.23 653	4.42 626	0.81 502	22.66 653	2.02 588	26.93 659	29.26 658	23.06 660	15.59 648	23.84 656	18.88 647	31.75 663	19.90 665	34.65 662	32.13 663	30.54 662	28.32 664

LSM0	42.82 664	38.75 665	50.81 665	47.07 665	109.38 670	57.00 666	76.02 664	53.74 671	33.71 661	29.02 665	30.41 664	43.87 669	37.22 662	43.91 669	53.54 670	20.52 662	18.62 659	21.10 660	21.11 661	28.41 661	42.22 665

AVERAGE_ROB	40.43 662	42.37 667	42.73 656	36.96 659	35.58 656	30.50 653	27.61 652	36.71 665	38.39 668	44.91 668	44.36 666	37.45 663	36.70 660	41.88 663	40.35 662	45.43 668	46.81 669	47.11 664	46.35 664	42.51 664	43.87 666

HaxPig	38.92 661	41.40 666	41.64 655	29.95 657	32.27 654	28.90 652	27.60 651	29.73 659	37.71 667	43.82 667	43.87 665	33.17 661	35.56 658	41.53 662	40.37 663	43.94 667	47.51 670	45.82 663	47.08 665	42.38 663	44.15 667

MEDIAN_ROB	42.00 663	44.40 668	44.29 659	35.15 658	34.95 655	31.28 658	29.60 653	35.88 664	40.02 669	47.20 669	46.64 667	37.37 662	38.48 668	44.35 670	42.45 664	48.03 669	49.39 671	49.71 665	49.03 666	45.14 665	46.65 668

xxxxx1	54.10 667	25.67 655	27.13 651	113.43 666	96.96 667	30.69 654	47.44 661	32.38 660	25.60 655	17.75 654	17.27 649	21.81 655	21.02 654	24.43 657	33.82 658	33.37 664	40.54 666	157.71 669	175.86 669	66.16 666	72.93 669

tt_ll	54.10 667	25.67 655	27.13 651	113.43 666	96.96 667	30.69 654	47.44 661	32.38 660	25.60 655	17.75 654	17.27 649	21.81 655	21.02 654	24.43 657	33.82 658	33.37 664	40.54 666	157.71 669	175.86 669	66.16 666	72.93 669

ff	54.10 667	25.67 655	27.13 651	113.43 666	96.96 667	30.69 654	47.44 661	32.38 660	25.60 655	17.75 654	17.27 649	21.81 655	21.02 654	24.43 657	33.82 658	33.37 664	40.54 666	157.71 669	175.86 669	66.16 666	72.93 669

test_example2	192.40 670	210.76 671	206.48 670	199.83 671	204.73 671	172.94 670	183.52 670	133.93 672	133.41 672	191.38 672	196.19 670	187.13 672	178.77 671	205.33 672	208.00 671	222.09 672	238.72 672	186.54 672	190.54 672	227.34 672	170.31 672

ccccc	497.63 671	492.34 672	595.97 671	530.87 672	530.37 672	478.08 671	442.62 672	491.76 673	343.70 673	448.18 673	520.80 672	476.12 673	550.57 672	541.64 673	605.32 672	663.49 673	459.54 673	353.94 673	309.79 673	586.66 673	530.90 673

Low-res two-view benchmark