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

SteFusion	0.10 2	0.07 8	0.14 8	0.16 28	0.09 39	0.15 52	0.13 87	0.22 89	0.18 108	0.10 37	0.11 40	0.08 3	0.09 23	0.15 56	0.11 16	0.04 1	0.05 32	0.06 73	0.05 92	0.05 5	0.04 1

PyraSte	0.10 2	0.07 8	0.14 8	0.18 101	0.09 39	0.15 52	0.12 37	0.23 114	0.14 59	0.10 37	0.12 67	0.10 43	0.09 23	0.14 19	0.11 16	0.05 10	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

tim_s	0.10 2	0.06 1	0.14 8	0.17 61	0.09 39	0.15 52	0.12 37	0.22 89	0.15 71	0.09 8	0.10 22	0.10 43	0.09 23	0.13 7	0.11 16	0.05 10	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

xxxad45	0.10 2	0.06 1	0.13 1	0.17 61	0.09 39	0.15 52	0.13 87	0.23 114	0.17 95	0.10 37	0.09 12	0.10 43	0.10 71	0.12 2	0.11 16	0.05 10	0.06 186	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

ACW_4w	0.10 2	0.06 1	0.14 8	0.17 61	0.09 39	0.14 27	0.12 37	0.23 114	0.18 108	0.09 8	0.10 22	0.09 22	0.10 71	0.14 19	0.11 16	0.05 10	0.05 32	0.06 73	0.05 92	0.05 5	0.04 1

5w_v4	0.10 2	0.06 1	0.14 8	0.17 61	0.10 120	0.15 52	0.12 37	0.23 114	0.17 95	0.10 37	0.09 12	0.11 90	0.10 71	0.12 2	0.11 16	0.05 10	0.06 186	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

ITERv4	0.11 64	0.08 58	0.17 78	0.16 28	0.09 39	0.13 16	0.10 8	0.21 69	0.12 17	0.13 103	0.17 150	0.09 22	0.14 201	0.14 19	0.12 68	0.06 34	0.05 32	0.05 1	0.05 92	0.05 5	0.04 1

OmniDepth	0.10 2	0.09 93	0.14 8	0.19 145	0.07 1	0.16 90	0.12 37	0.16 5	0.12 17	0.08 1	0.09 12	0.14 148	0.13 179	0.14 19	0.10 1	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.05 92	0.05 5	0.04 1

MonStereo	0.10 2	0.08 58	0.13 1	0.17 61	0.08 10	0.14 27	0.12 37	0.24 132	0.19 127	0.09 8	0.11 40	0.08 3	0.07 2	0.14 19	0.11 16	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

Wavelet-MonSter	0.10 2	0.08 58	0.13 1	0.18 101	0.10 120	0.13 16	0.12 37	0.15 4	0.12 17	0.10 37	0.13 88	0.10 43	0.10 71	0.14 19	0.11 16	0.05 10	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 2	0.08 58	0.13 1	0.17 61	0.08 10	0.13 16	0.12 37	0.24 132	0.19 127	0.09 8	0.11 40	0.08 3	0.07 2	0.14 19	0.11 16	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

asda	0.11 64	0.11 201	0.16 51	0.17 61	0.09 39	0.14 27	0.12 37	0.24 132	0.16 78	0.11 68	0.11 40	0.08 3	0.10 71	0.15 56	0.12 68	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

asd	0.10 2	0.10 135	0.15 22	0.17 61	0.10 120	0.16 90	0.10 8	0.19 30	0.13 39	0.12 85	0.11 40	0.09 22	0.10 71	0.16 79	0.11 16	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 92	0.05 5	0.04 1

qwe	0.11 64	0.10 135	0.14 8	0.17 61	0.10 120	0.15 52	0.12 37	0.25 141	0.17 95	0.14 130	0.13 88	0.09 22	0.09 23	0.18 122	0.12 68	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

4.25_new	0.11 64	0.11 201	0.16 51	0.17 61	0.10 120	0.17 118	0.12 37	0.21 69	0.14 59	0.12 85	0.13 88	0.09 22	0.10 71	0.15 56	0.12 68	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

4.5w_new	0.11 64	0.11 201	0.16 51	0.17 61	0.10 120	0.17 118	0.12 37	0.21 69	0.14 59	0.12 85	0.13 88	0.09 22	0.10 71	0.15 56	0.12 68	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

4.5_new	0.11 64	0.11 201	0.15 22	0.17 61	0.09 39	0.14 27	0.12 37	0.21 69	0.16 78	0.13 103	0.13 88	0.08 3	0.09 23	0.13 7	0.11 16	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.05 92	0.06 96	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 64	0.11 201	0.15 22	0.17 61	0.09 39	0.14 27	0.12 37	0.21 69	0.16 78	0.13 103	0.13 88	0.08 3	0.09 23	0.13 7	0.11 16	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.05 92	0.06 96	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 64	0.11 201	0.16 51	0.17 61	0.10 120	0.17 118	0.12 37	0.21 69	0.14 59	0.12 85	0.13 88	0.09 22	0.10 71	0.15 56	0.12 68	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

4w-stereo	0.10 2	0.10 135	0.15 22	0.17 61	0.09 39	0.15 52	0.10 8	0.19 30	0.13 39	0.12 85	0.12 67	0.08 3	0.11 120	0.16 79	0.12 68	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 92	0.05 5	0.04 1

2.5w	0.11 64	0.10 135	0.15 22	0.18 101	0.09 39	0.15 52	0.15 142	0.20 43	0.15 71	0.12 85	0.13 88	0.10 43	0.09 23	0.17 99	0.11 16	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.05 92	0.05 5	0.04 1

3.75w	0.11 64	0.09 93	0.15 22	0.17 61	0.11 167	0.18 142	0.12 37	0.23 114	0.14 59	0.13 103	0.11 40	0.08 3	0.10 71	0.16 79	0.11 16	0.05 10	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

3.5w_stereo	0.11 64	0.10 135	0.14 8	0.17 61	0.09 39	0.17 118	0.09 2	0.22 89	0.16 78	0.13 103	0.13 88	0.09 22	0.11 120	0.19 146	0.13 139	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

2w_stereo	0.11 64	0.10 135	0.15 22	0.18 101	0.08 10	0.16 90	0.14 118	0.27 165	0.20 152	0.14 130	0.14 120	0.08 3	0.11 120	0.13 7	0.12 68	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.05 92	0.05 5	0.04 1

monsterstereo	0.11 64	0.09 93	0.14 8	0.19 145	0.12 224	0.14 27	0.12 37	0.25 141	0.17 95	0.13 103	0.16 139	0.08 3	0.09 23	0.19 146	0.11 16	0.05 10	0.05 32	0.06 73	0.05 92	0.05 5	0.04 1

monsters	0.11 64	0.09 93	0.13 1	0.17 61	0.12 224	0.15 52	0.11 17	0.23 114	0.15 71	0.14 130	0.12 67	0.08 3	0.09 23	0.21 183	0.10 1	0.06 34	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

LG-Stereo_L2	0.10 2	0.08 58	0.19 97	0.16 28	0.09 39	0.12 9	0.13 87	0.18 20	0.13 39	0.09 8	0.07 3	0.08 3	0.08 8	0.16 79	0.10 1	0.06 34	0.05 32	0.06 73	0.04 1	0.05 5	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 2	0.08 58	0.19 97	0.16 28	0.09 39	0.12 9	0.13 87	0.17 12	0.11 7	0.08 1	0.07 3	0.08 3	0.07 2	0.17 99	0.10 1	0.06 34	0.05 32	0.06 73	0.04 1	0.05 5	0.04 1

SGD-Stereo	0.11 64	0.08 58	0.17 78	0.17 61	0.07 1	0.17 118	0.13 87	0.18 20	0.16 78	0.11 68	0.13 88	0.11 90	0.12 147	0.18 122	0.11 16	0.08 255	0.04 2	0.06 73	0.05 92	0.06 96	0.04 1

castereo++	0.13 108	0.10 135	0.18 89	0.18 101	0.10 120	0.27 349	0.13 87	0.23 114	0.23 201	0.11 68	0.13 88	0.16 182	0.10 71	0.18 122	0.10 1	0.07 102	0.05 32	0.07 137	0.06 146	0.05 5	0.04 1

MonSter	0.10 2	0.08 58	0.13 1	0.17 61	0.08 10	0.14 27	0.12 37	0.24 132	0.19 127	0.09 8	0.11 40	0.08 3	0.07 2	0.14 19	0.11 16	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

4k_L	0.10 2	0.07 8	0.16 51	0.15 4	0.09 39	0.14 27	0.12 37	0.20 43	0.13 39	0.10 37	0.10 22	0.10 43	0.09 23	0.14 19	0.12 68	0.07 102	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

aaa3	0.10 2	0.07 8	0.15 22	0.15 4	0.09 39	0.13 16	0.12 37	0.20 43	0.13 39	0.09 8	0.10 22	0.10 43	0.10 71	0.14 19	0.12 68	0.07 102	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

gc-stereo	0.10 2	0.07 8	0.15 22	0.15 4	0.09 39	0.14 27	0.12 37	0.18 20	0.12 17	0.10 37	0.11 40	0.10 43	0.10 71	0.14 19	0.13 139	0.08 255	0.06 186	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

mfccc	0.10 2	0.07 8	0.16 51	0.15 4	0.09 39	0.16 90	0.11 17	0.20 43	0.13 39	0.09 8	0.10 22	0.11 90	0.10 71	0.14 19	0.13 139	0.07 102	0.06 186	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

ss10	0.10 2	0.07 8	0.15 22	0.16 28	0.09 39	0.13 16	0.12 37	0.21 69	0.14 59	0.10 37	0.11 40	0.10 43	0.09 23	0.14 19	0.12 68	0.07 102	0.06 186	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

5k_new	0.10 2	0.07 8	0.16 51	0.15 4	0.09 39	0.13 16	0.12 37	0.18 20	0.13 39	0.10 37	0.09 12	0.10 43	0.09 23	0.15 56	0.12 68	0.06 34	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

SX	0.10 2	0.07 8	0.17 78	0.16 28	0.09 39	0.14 27	0.11 17	0.17 12	0.13 39	0.10 37	0.08 10	0.12 108	0.09 23	0.15 56	0.13 139	0.07 102	0.06 186	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

USM	0.10 2	0.07 8	0.15 22	0.17 61	0.08 10	0.15 52	0.12 37	0.20 43	0.15 71	0.10 37	0.10 22	0.10 43	0.08 8	0.14 19	0.12 68	0.06 34	0.06 186	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

weee2	0.10 2	0.07 8	0.15 22	0.16 28	0.09 39	0.15 52	0.12 37	0.17 12	0.13 39	0.09 8	0.09 12	0.11 90	0.10 71	0.14 19	0.12 68	0.06 34	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

ACM	0.10 2	0.07 8	0.16 51	0.16 28	0.09 39	0.15 52	0.11 17	0.19 30	0.13 39	0.10 37	0.10 22	0.10 43	0.09 23	0.15 56	0.13 139	0.07 102	0.06 186	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

uiiii_40	0.10 2	0.07 8	0.13 1	0.15 4	0.09 39	0.14 27	0.11 17	0.20 43	0.11 7	0.09 8	0.09 12	0.10 43	0.11 120	0.15 56	0.11 16	0.06 34	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

4.5w_L	0.10 2	0.07 8	0.14 8	0.16 28	0.09 39	0.14 27	0.11 17	0.20 43	0.12 17	0.09 8	0.10 22	0.10 43	0.11 120	0.17 99	0.11 16	0.06 34	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.06 96	0.05 32

StePilot	0.10 2	0.07 8	0.14 8	0.16 28	0.09 39	0.14 27	0.11 17	0.20 43	0.13 39	0.09 8	0.10 22	0.10 43	0.10 71	0.17 99	0.11 16	0.06 34	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

ITERv30	0.10 2	0.07 8	0.17 78	0.15 4	0.09 39	0.13 16	0.12 37	0.17 12	0.12 17	0.08 1	0.12 67	0.13 122	0.10 71	0.18 122	0.12 68	0.07 102	0.07 323	0.06 73	0.04 1	0.05 5	0.05 32

qyd29nn	0.10 2	0.07 8	0.15 22	0.15 4	0.08 10	0.13 16	0.12 37	0.18 20	0.10 3	0.09 8	0.10 22	0.11 90	0.10 71	0.16 79	0.12 68	0.07 102	0.08 416	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

ITERv28	0.10 2	0.07 8	0.16 51	0.15 4	0.09 39	0.16 90	0.13 87	0.20 43	0.13 39	0.09 8	0.11 40	0.10 43	0.08 8	0.15 56	0.12 68	0.07 102	0.07 323	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

yuret106	0.10 2	0.07 8	0.16 51	0.16 28	0.09 39	0.15 52	0.11 17	0.20 43	0.11 7	0.08 1	0.09 12	0.12 108	0.09 23	0.14 19	0.12 68	0.07 102	0.07 323	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

uio108cc	0.10 2	0.07 8	0.16 51	0.16 28	0.08 10	0.16 90	0.13 87	0.21 69	0.12 17	0.09 8	0.11 40	0.11 90	0.10 71	0.13 7	0.11 16	0.07 102	0.07 323	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

oiu110	0.11 64	0.07 8	0.16 51	0.15 4	0.09 39	0.16 90	0.12 37	0.22 89	0.13 39	0.09 8	0.11 40	0.11 90	0.10 71	0.13 7	0.12 68	0.07 102	0.07 323	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

ITERv24	0.11 64	0.07 8	0.15 22	0.15 4	0.09 39	0.16 90	0.12 37	0.25 141	0.10 3	0.10 37	0.12 67	0.11 90	0.10 71	0.14 19	0.12 68	0.07 102	0.07 323	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

dd23bbn	0.11 64	0.07 8	0.15 22	0.16 28	0.08 10	0.17 118	0.13 87	0.24 132	0.12 17	0.11 68	0.14 120	0.10 43	0.10 71	0.13 7	0.12 68	0.06 34	0.06 186	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

hj116sk	0.10 2	0.07 8	0.16 51	0.15 4	0.09 39	0.15 52	0.11 17	0.22 89	0.13 39	0.09 8	0.12 67	0.12 108	0.10 71	0.14 19	0.12 68	0.07 102	0.06 186	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

ITERv21	0.10 2	0.07 8	0.16 51	0.15 4	0.09 39	0.16 90	0.12 37	0.20 43	0.12 17	0.09 8	0.10 22	0.11 90	0.09 23	0.16 79	0.13 139	0.07 102	0.07 323	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

v20iiwwt	0.10 2	0.07 8	0.15 22	0.16 28	0.09 39	0.17 118	0.12 37	0.21 69	0.12 17	0.10 37	0.11 40	0.10 43	0.10 71	0.13 7	0.13 139	0.06 34	0.06 186	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

ITERv19	0.10 2	0.07 8	0.15 22	0.17 61	0.08 10	0.11 4	0.13 87	0.18 20	0.14 59	0.12 85	0.14 120	0.09 22	0.10 71	0.14 19	0.11 16	0.06 34	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

ITER124	0.10 2	0.07 8	0.15 22	0.16 28	0.09 39	0.16 90	0.13 87	0.20 43	0.12 17	0.10 37	0.10 22	0.10 43	0.10 71	0.14 19	0.12 68	0.07 102	0.06 186	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

dddd17k	0.10 2	0.07 8	0.15 22	0.16 28	0.09 39	0.15 52	0.12 37	0.21 69	0.11 7	0.10 37	0.12 67	0.09 22	0.10 71	0.14 19	0.12 68	0.07 102	0.06 186	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

zxcv128	0.10 2	0.07 8	0.15 22	0.15 4	0.09 39	0.15 52	0.12 37	0.21 69	0.11 7	0.09 8	0.12 67	0.11 90	0.10 71	0.13 7	0.12 68	0.07 102	0.07 323	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

iked130	0.10 2	0.07 8	0.16 51	0.16 28	0.09 39	0.14 27	0.13 87	0.21 69	0.09 1	0.09 8	0.11 40	0.10 43	0.09 23	0.13 7	0.12 68	0.06 34	0.06 186	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

ITERv14	0.10 2	0.07 8	0.15 22	0.16 28	0.09 39	0.15 52	0.12 37	0.22 89	0.11 7	0.09 8	0.11 40	0.10 43	0.09 23	0.14 19	0.12 68	0.06 34	0.06 186	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

v134_o9	0.10 2	0.07 8	0.16 51	0.16 28	0.09 39	0.15 52	0.12 37	0.22 89	0.12 17	0.09 8	0.11 40	0.10 43	0.09 23	0.14 19	0.12 68	0.06 34	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

ITERv12	0.10 2	0.06 1	0.16 51	0.15 4	0.09 39	0.14 27	0.12 37	0.19 30	0.13 39	0.10 37	0.12 67	0.11 90	0.09 23	0.14 19	0.12 68	0.06 34	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

vnu138km	0.10 2	0.07 8	0.16 51	0.16 28	0.09 39	0.14 27	0.12 37	0.20 43	0.13 39	0.09 8	0.11 40	0.10 43	0.08 8	0.14 19	0.12 68	0.06 34	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

ITERv10	0.10 2	0.07 8	0.16 51	0.15 4	0.09 39	0.13 16	0.12 37	0.21 69	0.13 39	0.09 8	0.11 40	0.10 43	0.09 23	0.14 19	0.12 68	0.06 34	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

99wein	0.10 2	0.07 8	0.16 51	0.15 4	0.09 39	0.14 27	0.11 17	0.20 43	0.14 59	0.10 37	0.12 67	0.10 43	0.09 23	0.14 19	0.12 68	0.06 34	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

ITERv8	0.10 2	0.07 8	0.15 22	0.15 4	0.09 39	0.14 27	0.12 37	0.21 69	0.12 17	0.10 37	0.12 67	0.10 43	0.09 23	0.14 19	0.12 68	0.06 34	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

ITERv7	0.10 2	0.07 8	0.16 51	0.15 4	0.09 39	0.14 27	0.12 37	0.20 43	0.12 17	0.10 37	0.11 40	0.10 43	0.09 23	0.14 19	0.12 68	0.06 34	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

s6wercc	0.10 2	0.07 8	0.16 51	0.15 4	0.09 39	0.14 27	0.12 37	0.20 43	0.11 7	0.09 8	0.11 40	0.10 43	0.09 23	0.14 19	0.12 68	0.06 34	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

a5sdf	0.10 2	0.07 8	0.16 51	0.15 4	0.09 39	0.14 27	0.12 37	0.20 43	0.12 17	0.09 8	0.11 40	0.10 43	0.09 23	0.14 19	0.12 68	0.06 34	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

VIP-Stereo	0.12 93	0.12 243	0.21 117	0.18 101	0.11 167	0.24 304	0.12 37	0.19 30	0.18 108	0.10 37	0.13 88	0.11 90	0.09 23	0.19 146	0.11 16	0.06 34	0.05 32	0.06 73	0.04 1	0.05 5	0.05 32

zaero_v3	0.10 2	0.07 8	0.17 78	0.16 28	0.08 10	0.17 118	0.11 17	0.18 20	0.13 39	0.13 103	0.13 88	0.08 3	0.10 71	0.15 56	0.10 1	0.06 34	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

ITERv2	0.10 2	0.07 8	0.18 89	0.16 28	0.08 10	0.16 90	0.11 17	0.19 30	0.12 17	0.12 85	0.13 88	0.09 22	0.10 71	0.16 79	0.11 16	0.06 34	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

ITER	0.10 2	0.06 1	0.16 51	0.16 28	0.08 10	0.12 9	0.11 17	0.16 5	0.12 17	0.12 85	0.14 120	0.10 43	0.10 71	0.20 163	0.11 16	0.07 102	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

Zero-FE251	0.14 133	0.09 93	0.24 141	0.17 61	0.09 39	0.20 204	0.13 87	0.20 43	0.14 59	0.61 578	0.13 88	0.13 122	0.11 120	0.14 19	0.16 229	0.07 102	0.05 32	0.06 73	0.05 92	0.05 5	0.05 32

AdaDepth	0.11 64	0.09 93	0.20 108	0.20 208	0.10 120	0.19 169	0.13 87	0.16 5	0.13 39	0.10 37	0.10 22	0.09 22	0.09 23	0.19 146	0.12 68	0.05 10	0.05 32	0.06 73	0.06 146	0.05 5	0.05 32

water-stereo	0.13 108	0.08 58	0.20 108	0.19 145	0.10 120	0.17 118	0.14 118	0.25 141	0.19 127	0.17 179	0.23 215	0.15 165	0.15 220	0.12 2	0.13 139	0.07 102	0.06 186	0.07 137	0.06 146	0.06 96	0.05 32

depthmonostereo	0.14 133	0.09 93	0.19 97	0.19 145	0.08 10	0.20 204	0.15 142	0.27 165	0.23 201	0.16 166	0.18 163	0.14 148	0.17 262	0.19 146	0.13 139	0.07 102	0.06 186	0.07 137	0.05 92	0.05 5	0.05 32

DilatedVolume-Stereo	0.14 133	0.08 58	0.18 89	0.18 101	0.09 39	0.21 232	0.14 118	0.24 132	0.21 169	0.21 216	0.21 200	0.15 165	0.14 201	0.23 208	0.15 204	0.07 102	0.06 186	0.06 73	0.06 146	0.05 5	0.05 32

2.25w	0.11 64	0.09 93	0.15 22	0.17 61	0.09 39	0.15 52	0.10 8	0.19 30	0.18 108	0.14 130	0.17 150	0.09 22	0.10 71	0.18 122	0.13 139	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

2.75w_new	0.11 64	0.09 93	0.14 8	0.16 28	0.09 39	0.15 52	0.12 37	0.25 141	0.16 78	0.14 130	0.13 88	0.08 3	0.10 71	0.16 79	0.13 139	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 32

3.25w_new	0.11 64	0.09 93	0.15 22	0.17 61	0.09 39	0.19 169	0.10 8	0.22 89	0.17 95	0.14 130	0.12 67	0.10 43	0.11 120	0.17 99	0.12 68	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 32

3.25w	0.11 64	0.09 93	0.15 22	0.17 61	0.09 39	0.19 169	0.10 8	0.22 89	0.17 95	0.14 130	0.12 67	0.10 43	0.11 120	0.17 99	0.12 68	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 32

3w_stereo	0.12 93	0.11 201	0.18 89	0.18 101	0.08 10	0.16 90	0.15 142	0.27 165	0.19 127	0.12 85	0.12 67	0.07 1	0.12 147	0.15 56	0.11 16	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

1w_stereo	0.12 93	0.08 58	0.14 8	0.18 101	0.09 39	0.16 90	0.15 142	0.25 141	0.21 169	0.13 103	0.16 139	0.08 3	0.12 147	0.16 79	0.13 139	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

IGEV	0.11 64	0.06 1	0.17 78	0.15 4	0.11 167	0.16 90	0.13 87	0.21 69	0.16 78	0.11 68	0.15 126	0.09 22	0.07 2	0.14 19	0.11 16	0.06 34	0.05 32	0.06 73	0.05 92	0.05 5	0.05 32

xyz-stereo	1.40 625	0.10 135	17.09 656	0.18 101	0.07 1	4.78 642	0.18 259	0.29 197	0.34 339	0.36 448	2.81 641	0.40 456	0.29 445	0.56 460	0.24 402	0.07 102	0.05 32	0.09 300	0.06 146	0.06 96	0.05 32

MLG-Stereo_test2	0.10 2	0.08 58	0.15 22	0.17 61	0.09 39	0.15 52	0.11 17	0.16 5	0.10 3	0.09 8	0.07 3	0.10 43	0.06 1	0.15 56	0.11 16	0.07 102	0.05 32	0.06 73	0.04 1	0.06 96	0.05 32

MLG-Stereo_test1	0.10 2	0.08 58	0.15 22	0.18 101	0.09 39	0.15 52	0.11 17	0.16 5	0.10 3	0.08 1	0.06 1	0.10 43	0.07 2	0.17 99	0.11 16	0.06 34	0.05 32	0.06 73	0.04 1	0.05 5	0.05 32

MLG-Stereo	0.10 2	0.08 58	0.15 22	0.18 101	0.07 1	0.15 52	0.11 17	0.17 12	0.11 7	0.08 1	0.06 1	0.10 43	0.08 8	0.18 122	0.11 16	0.06 34	0.05 32	0.06 73	0.04 1	0.05 5	0.05 32

LG-Stereo	0.13 108	0.10 135	0.24 141	0.20 208	0.09 39	0.16 90	0.18 259	0.21 69	0.18 108	0.11 68	0.17 150	0.09 22	0.09 23	0.15 56	0.14 180	0.05 10	0.06 186	0.08 220	0.08 278	0.07 165	0.05 32

MM-Stereo_test2	0.15 165	0.10 135	0.44 383	0.23 362	0.11 167	0.21 232	0.21 382	0.27 165	0.22 182	0.15 144	0.16 139	0.13 122	0.11 120	0.20 163	0.13 139	0.06 34	0.05 32	0.07 137	0.06 146	0.09 301	0.05 32

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 108	0.14 349	0.19 97	0.26 484	0.09 39	0.15 52	0.13 87	0.22 89	0.18 108	0.12 85	0.11 40	0.10 43	0.13 179	0.21 183	0.12 68	0.07 102	0.05 32	0.06 73	0.05 92	0.07 165	0.05 32

FoundationStereo	0.09 1	0.07 8	0.16 51	0.16 28	0.08 10	0.12 9	0.13 87	0.11 1	0.12 17	0.09 8	0.07 3	0.10 43	0.09 23	0.11 1	0.10 1	0.07 102	0.05 32	0.06 73	0.04 1	0.05 5	0.05 32

StereoAnything_RVC	0.13 108	0.37 576	0.36 276	0.14 1	0.07 1	0.11 4	0.12 37	0.17 12	0.12 17	0.08 1	0.07 3	0.07 1	0.10 71	0.20 163	0.10 1	0.09 339	0.05 32	0.06 73	0.04 1	0.24 571	0.05 32

AIO_test	0.12 93	0.09 93	0.20 108	0.19 145	0.11 167	0.15 52	0.17 216	0.19 30	0.16 78	0.11 68	0.13 88	0.14 148	0.09 23	0.20 163	0.12 68	0.07 102	0.05 32	0.06 73	0.05 92	0.06 96	0.05 32

castereo	0.14 133	0.10 135	0.19 97	0.18 101	0.10 120	0.20 204	0.19 304	0.30 216	0.27 249	0.13 103	0.18 163	0.16 182	0.16 236	0.15 56	0.13 139	0.07 102	0.05 32	0.06 73	0.06 146	0.06 96	0.05 32

GIP-stereo	0.12 93	0.09 93	0.20 108	0.19 145	0.11 167	0.16 90	0.14 118	0.29 197	0.18 108	0.11 68	0.16 139	0.13 122	0.09 23	0.15 56	0.12 68	0.07 102	0.05 32	0.06 73	0.05 92	0.06 96	0.05 32

DEFOM-Stereo	0.11 64	0.08 58	0.17 78	0.17 61	0.09 39	0.22 260	0.14 118	0.14 3	0.16 78	0.11 68	0.10 22	0.09 22	0.08 8	0.21 183	0.11 16	0.06 34	0.05 32	0.06 73	0.04 1	0.05 5	0.05 32

ours_stereo	0.13 108	0.11 201	0.23 133	0.20 208	0.11 167	0.17 118	0.18 259	0.20 43	0.19 127	0.13 103	0.18 163	0.14 148	0.10 71	0.23 208	0.14 180	0.06 34	0.05 32	0.08 220	0.06 146	0.06 96	0.05 32

dual_stereo	0.10 2	0.07 8	0.14 8	0.17 61	0.08 10	0.09 1	0.13 87	0.24 132	0.13 39	0.10 37	0.09 12	0.09 22	0.08 8	0.18 122	0.12 68	0.07 102	0.06 186	0.06 73	0.04 1	0.05 5	0.05 32

WCG-NET	0.14 133	0.09 93	0.23 133	0.18 101	0.08 10	0.18 142	0.17 216	0.21 69	0.28 264	0.18 196	0.21 200	0.15 165	0.12 147	0.18 122	0.12 68	0.06 34	0.05 32	0.06 73	0.05 92	0.06 96	0.05 32

IGEV-Stereo++	0.11 64	0.08 58	0.15 22	0.19 145	0.11 167	0.14 27	0.10 8	0.22 89	0.18 108	0.10 37	0.13 88	0.10 43	0.11 120	0.14 19	0.11 16	0.06 34	0.05 32	0.06 73	0.05 92	0.06 96	0.05 32

RAStereo	0.13 108	0.12 243	0.27 171	0.22 314	0.11 167	0.15 52	0.18 259	0.23 114	0.23 201	0.13 103	0.17 150	0.11 90	0.09 23	0.15 56	0.13 139	0.08 255	0.06 186	0.08 220	0.06 146	0.07 165	0.05 32

Pointernet	0.13 108	0.07 8	0.27 171	0.19 145	0.11 167	0.20 204	0.12 37	0.31 227	0.24 216	0.15 144	0.15 126	0.13 122	0.11 120	0.17 99	0.13 139	0.08 255	0.05 32	0.06 73	0.05 92	0.06 96	0.05 32

WCG-NET（raft）	0.14 133	0.09 93	0.23 133	0.17 61	0.08 10	0.19 169	0.16 175	0.23 114	0.26 238	0.18 196	0.19 171	0.20 225	0.12 147	0.21 183	0.12 68	0.06 34	0.06 186	0.06 73	0.05 92	0.06 96	0.05 32

RSM++	0.12 93	0.09 93	0.19 97	0.20 208	0.09 39	0.17 118	0.15 142	0.21 69	0.19 127	0.12 85	0.12 67	0.14 148	0.09 23	0.20 163	0.12 68	0.06 34	0.05 32	0.07 137	0.07 202	0.07 165	0.05 32

RSM	0.12 93	0.09 93	0.20 108	0.20 208	0.09 39	0.16 90	0.15 142	0.23 114	0.18 108	0.13 103	0.13 88	0.15 165	0.09 23	0.21 183	0.12 68	0.06 34	0.05 32	0.07 137	0.07 202	0.06 96	0.05 32

RAFT-Stereo-weight	0.15 165	0.09 93	0.26 162	0.20 208	0.10 120	0.19 169	0.17 216	0.36 304	0.29 283	0.24 242	0.20 188	0.19 216	0.10 71	0.18 122	0.15 204	0.07 102	0.05 32	0.07 137	0.05 92	0.06 96	0.05 32

trnet	0.13 108	0.08 58	0.21 117	0.15 4	0.07 1	0.21 232	0.12 37	0.24 132	0.24 216	0.16 166	0.21 200	0.15 165	0.13 179	0.18 122	0.13 139	0.08 255	0.05 32	0.06 73	0.04 1	0.06 96	0.05 32

MoCha-V2	0.13 108	0.08 58	0.26 162	0.23 362	0.09 39	0.16 90	0.15 142	0.26 151	0.16 78	0.15 144	0.15 126	0.13 122	0.14 201	0.20 163	0.11 16	0.06 34	0.07 323	0.06 73	0.06 146	0.06 96	0.05 32

CASnet	0.14 133	0.12 243	0.22 127	0.22 314	0.08 10	0.16 90	0.15 142	0.27 165	0.25 229	0.22 222	0.20 188	0.15 165	0.11 120	0.17 99	0.13 139	0.07 102	0.05 32	0.11 430	0.09 366	0.08 231	0.05 32
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
testlalala	0.15 165	0.10 135	0.36 276	0.19 145	0.12 224	0.23 282	0.16 175	0.26 151	0.19 127	0.24 242	0.19 171	0.14 148	0.11 120	0.16 79	0.13 139	0.07 102	0.05 32	0.07 137	0.06 146	0.05 5	0.05 32

Selective-IGEV	0.12 93	0.09 93	0.22 127	0.19 145	0.10 120	0.15 52	0.14 118	0.27 165	0.15 71	0.13 103	0.14 120	0.13 122	0.08 8	0.21 183	0.12 68	0.06 34	0.05 32	0.07 137	0.06 146	0.06 96	0.05 32

MC-Stereo	0.14 133	0.09 93	0.25 154	0.21 253	0.09 39	0.18 142	0.16 175	0.23 114	0.19 127	0.18 196	0.23 215	0.16 182	0.13 179	0.22 199	0.13 139	0.07 102	0.05 32	0.07 137	0.07 202	0.06 96	0.05 32

RCA-Stereo	0.16 179	0.09 93	0.25 154	0.20 208	0.10 120	0.19 169	0.17 216	0.36 304	0.35 355	0.20 205	0.25 238	0.17 192	0.17 262	0.18 122	0.14 180	0.07 102	0.05 32	0.07 137	0.06 146	0.06 96	0.05 32

test_4	0.18 222	0.12 243	0.34 246	0.23 362	0.12 224	0.18 142	0.22 408	0.26 151	0.24 216	0.24 242	0.47 486	0.22 249	0.13 179	0.24 221	0.16 229	0.06 34	0.05 32	0.09 300	0.09 366	0.07 165	0.05 32

GMOStereo	0.18 222	0.14 349	0.30 199	0.22 314	0.12 224	0.20 204	0.27 490	0.26 151	0.28 264	0.31 360	0.32 310	0.26 310	0.17 262	0.15 56	0.12 68	0.07 102	0.07 323	0.10 373	0.08 278	0.08 231	0.05 32

error version	0.18 222	0.14 349	0.30 199	0.22 314	0.12 224	0.20 204	0.27 490	0.26 151	0.28 264	0.31 360	0.32 310	0.26 310	0.17 262	0.15 56	0.12 68	0.07 102	0.07 323	0.10 373	0.08 278	0.08 231	0.05 32

test-v	0.18 222	0.14 349	0.30 199	0.22 314	0.12 224	0.20 204	0.27 490	0.26 151	0.28 264	0.31 360	0.32 310	0.26 310	0.17 262	0.15 56	0.12 68	0.07 102	0.07 323	0.10 373	0.08 278	0.08 231	0.05 32

AnonymousM	0.17 198	0.19 457	0.24 141	0.18 101	0.10 120	0.18 142	0.17 216	0.30 216	0.23 201	0.26 263	0.20 188	0.18 202	0.14 201	0.19 146	0.14 180	0.09 339	0.06 186	0.38 603	0.15 536	0.06 96	0.05 32

test-2	0.18 222	0.14 349	0.30 199	0.22 314	0.12 224	0.20 204	0.27 490	0.26 151	0.28 264	0.31 360	0.32 310	0.26 310	0.17 262	0.15 56	0.12 68	0.07 102	0.07 323	0.10 373	0.08 278	0.08 231	0.05 32

cross-raft	0.17 198	0.12 243	0.41 353	0.23 362	0.10 120	0.20 204	0.24 455	0.33 252	0.23 201	0.23 228	0.28 261	0.29 346	0.15 220	0.17 99	0.15 204	0.06 34	0.05 32	0.07 137	0.07 202	0.06 96	0.05 32

CREStereo++_RVC	0.15 165	0.08 58	0.26 162	0.17 61	0.11 167	0.18 142	0.13 87	0.22 89	0.30 296	0.21 216	0.30 287	0.13 122	0.11 120	0.16 79	0.15 204	0.07 102	0.04 2	0.06 73	0.15 536	0.06 96	0.05 32
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	0.17 198	0.09 93	0.26 162	0.18 101	0.07 1	0.32 434	0.19 304	0.37 314	0.32 317	0.23 228	0.25 238	0.18 202	0.17 262	0.25 252	0.16 229	0.07 102	0.05 32	0.07 137	0.05 92	0.06 96	0.05 32

XX-Stereo	0.21 296	0.10 135	0.83 554	0.26 484	0.17 449	0.23 282	0.13 87	0.40 343	0.18 108	0.20 205	0.41 416	0.31 373	0.10 71	0.32 347	0.12 68	0.08 255	0.06 186	0.08 220	0.08 278	0.07 165	0.05 32

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 198	0.14 349	0.32 219	0.20 208	0.09 39	0.19 169	0.17 216	0.32 238	0.30 296	0.25 251	0.33 331	0.20 225	0.17 262	0.19 146	0.15 204	0.06 34	0.05 32	0.07 137	0.07 202	0.07 165	0.05 32

AFF-stereo	0.18 222	0.15 383	0.32 219	0.21 253	0.10 120	0.18 142	0.18 259	0.33 252	0.27 249	0.25 251	0.37 371	0.25 289	0.17 262	0.24 221	0.15 204	0.06 34	0.05 32	0.08 220	0.08 278	0.07 165	0.05 32

CFNet-RSSM	0.17 198	0.10 135	0.40 330	0.20 208	0.11 167	0.20 204	0.15 142	0.36 304	0.30 296	0.23 228	0.21 200	0.26 310	0.15 220	0.20 163	0.13 139	0.07 102	0.05 32	0.07 137	0.07 202	0.06 96	0.05 32

FE-Mocha	0.16 179	0.10 135	0.33 236	0.19 145	0.13 302	0.19 169	0.15 142	0.35 285	0.22 182	0.24 242	0.24 229	0.20 225	0.14 201	0.17 99	0.17 260	0.07 102	0.05 32	0.08 220	0.08 278	0.07 165	0.06 130

DLNR-FE	10.45 652	12.13 659	19.94 659	106.10 671	23.12 667	0.14 27	0.13 87	3.28 647	0.17 95	0.16 166	0.23 215	0.16 182	0.10 71	0.31 340	0.15 204	2.41 647	0.06 186	0.07 137	0.07 202	40.22 670	0.06 130

IGEV-FE	0.18 222	0.10 135	0.65 506	0.20 208	0.12 224	0.19 169	0.15 142	0.34 260	0.19 127	0.28 283	0.22 210	0.27 319	0.13 179	0.23 208	0.18 282	0.07 102	0.06 186	0.08 220	0.08 278	0.07 165	0.06 130

DDF-Stereo	0.13 108	0.08 58	0.19 97	0.19 145	0.16 427	0.12 9	0.15 142	0.18 20	0.18 108	0.11 68	0.10 22	0.13 122	0.12 147	0.23 208	0.19 312	0.08 255	0.05 32	0.07 137	0.05 92	0.21 558	0.06 130

252Zero-FE	0.14 133	0.07 8	0.17 78	0.17 61	0.09 39	0.15 52	0.11 17	0.21 69	0.19 127	0.77 599	0.11 40	0.08 3	0.08 8	0.13 7	0.13 139	0.07 102	0.05 32	0.06 73	0.04 1	0.06 96	0.06 130

Monster-pub-mixall	0.10 2	0.07 8	0.16 51	0.16 28	0.08 10	0.11 4	0.09 2	0.20 43	0.12 17	0.11 68	0.11 40	0.08 3	0.08 8	0.23 208	0.11 16	0.07 102	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.06 130

zero-FE	0.16 179	0.08 58	0.81 547	0.19 145	0.18 470	0.12 9	0.15 142	0.19 30	0.19 127	0.10 37	0.10 22	0.13 122	0.12 147	0.21 183	0.19 312	0.08 255	0.05 32	0.07 137	0.05 92	0.19 546	0.06 130

GASTEREO	0.13 108	0.12 243	0.21 117	0.23 362	0.10 120	0.18 142	0.15 142	0.26 151	0.18 108	0.17 179	0.16 139	0.11 90	0.13 179	0.19 146	0.11 16	0.07 102	0.05 32	0.06 73	0.07 202	0.06 96	0.06 130

MSCF	0.13 108	0.12 243	0.21 117	0.22 314	0.10 120	0.16 90	0.15 142	0.26 151	0.18 108	0.17 179	0.16 139	0.11 90	0.13 179	0.18 122	0.11 16	0.07 102	0.05 32	0.06 73	0.07 202	0.06 96	0.06 130

S2M2_XL	0.10 2	0.09 93	0.21 117	0.14 1	0.10 120	0.09 1	0.09 2	0.11 1	0.09 1	0.10 37	0.11 40	0.09 22	0.09 23	0.12 2	0.11 16	0.09 339	0.07 323	0.08 220	0.07 202	0.08 231	0.06 130
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
xyz-stereo-finetune	0.16 179	0.12 243	0.23 133	0.16 28	0.08 10	0.23 282	0.20 351	0.29 197	0.31 308	0.19 201	0.22 210	0.19 216	0.15 220	0.29 318	0.20 329	0.06 34	0.06 186	0.08 220	0.06 146	0.06 96	0.06 130

111111	0.11 64	0.07 8	0.17 78	0.19 145	0.11 167	0.13 16	0.11 17	0.22 89	0.15 71	0.11 68	0.12 67	0.12 108	0.08 8	0.18 122	0.11 16	0.07 102	0.05 32	0.06 73	0.04 1	0.08 231	0.06 130

MLG-Stereo_test3	0.10 2	0.08 58	0.16 51	0.17 61	0.08 10	0.16 90	0.12 37	0.17 12	0.12 17	0.10 37	0.07 3	0.10 43	0.08 8	0.14 19	0.11 16	0.07 102	0.05 32	0.06 73	0.04 1	0.06 96	0.06 130

LG-G_1	0.11 64	0.08 58	0.18 89	0.18 101	0.07 1	0.21 232	0.09 2	0.19 30	0.11 7	0.10 37	0.09 12	0.11 90	0.10 71	0.19 146	0.10 1	0.07 102	0.05 32	0.06 73	0.04 1	0.06 96	0.06 130

LG-G	0.11 64	0.08 58	0.18 89	0.18 101	0.07 1	0.21 232	0.09 2	0.19 30	0.11 7	0.10 37	0.09 12	0.11 90	0.10 71	0.19 146	0.10 1	0.07 102	0.05 32	0.06 73	0.04 1	0.06 96	0.06 130

LGtest1	0.10 2	0.08 58	0.17 78	0.17 61	0.08 10	0.13 16	0.09 2	0.16 5	0.12 17	0.09 8	0.07 3	0.09 22	0.09 23	0.15 56	0.11 16	0.08 255	0.05 32	0.06 73	0.05 92	0.06 96	0.06 130

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 108	0.09 93	0.24 141	0.20 208	0.10 120	0.15 52	0.14 118	0.22 89	0.16 78	0.12 85	0.19 171	0.15 165	0.11 120	0.13 7	0.17 260	0.07 102	0.05 32	0.06 73	0.06 146	0.07 165	0.06 130

MM-Stereo_test3	0.17 198	0.12 243	0.29 192	0.23 362	0.14 345	0.19 169	0.22 408	0.39 332	0.36 368	0.16 166	0.24 229	0.17 192	0.12 147	0.19 146	0.14 180	0.07 102	0.07 323	0.08 220	0.06 146	0.09 301	0.06 130

MM-Stereo_test1	0.17 198	0.10 135	0.39 322	0.23 362	0.11 167	0.20 204	0.22 408	0.33 252	0.29 283	0.22 222	0.21 200	0.15 165	0.14 201	0.23 208	0.13 139	0.07 102	0.06 186	0.08 220	0.07 202	0.09 301	0.06 130

HART	0.15 165	0.11 201	0.30 199	0.21 253	0.09 39	0.17 118	0.16 175	0.30 216	0.19 127	0.15 144	0.25 238	0.17 192	0.09 23	0.21 183	0.12 68	0.06 34	0.07 323	0.07 137	0.05 92	0.08 231	0.06 130

Reg-Stereo(zero)	0.16 179	0.07 8	0.36 276	0.19 145	0.10 120	0.19 169	0.14 118	0.28 184	0.24 216	0.22 222	0.20 188	0.24 281	0.18 287	0.21 183	0.18 282	0.07 102	0.05 32	0.06 73	0.06 146	0.06 96	0.06 130

SCV_C0	0.14 133	0.11 201	0.25 154	0.19 145	0.12 224	0.15 52	0.16 175	0.30 216	0.22 182	0.13 103	0.15 126	0.13 122	0.09 23	0.24 221	0.10 1	0.06 34	0.05 32	0.06 73	0.06 146	0.09 301	0.06 130

SCV	0.14 133	0.14 349	0.24 141	0.21 253	0.11 167	0.15 52	0.16 175	0.31 227	0.18 108	0.11 68	0.15 126	0.13 122	0.10 71	0.23 208	0.11 16	0.07 102	0.05 32	0.07 137	0.06 146	0.09 301	0.06 130

fffft	0.13 108	0.09 93	0.24 141	0.19 145	0.10 120	0.17 118	0.19 304	0.22 89	0.16 78	0.14 130	0.11 40	0.13 122	0.10 71	0.24 221	0.18 282	0.06 34	0.05 32	0.07 137	0.06 146	0.07 165	0.06 130
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.13 108	0.10 135	0.22 127	0.19 145	0.10 120	0.19 169	0.17 216	0.19 30	0.19 127	0.15 144	0.13 88	0.12 108	0.11 120	0.24 221	0.16 229	0.06 34	0.05 32	0.07 137	0.06 146	0.06 96	0.06 130

fffy	0.14 133	0.11 201	0.24 141	0.20 208	0.10 120	0.19 169	0.18 259	0.22 89	0.19 127	0.13 103	0.16 139	0.15 165	0.13 179	0.25 252	0.14 180	0.06 34	0.06 186	0.08 220	0.06 146	0.07 165	0.06 130

GCAP-BAT	0.16 179	0.11 201	0.36 276	0.18 101	0.13 302	0.21 232	0.16 175	0.23 114	0.18 108	0.26 263	0.28 261	0.20 225	0.11 120	0.24 221	0.17 260	0.07 102	0.06 186	0.07 137	0.06 146	0.05 5	0.06 130

Occ-G	0.13 108	0.08 58	0.21 117	0.17 61	0.10 120	0.15 52	0.19 304	0.22 89	0.19 127	0.13 103	0.19 171	0.21 237	0.11 120	0.17 99	0.14 180	0.07 102	0.06 186	0.07 137	0.06 146	0.07 165	0.06 130

U	1.00 614	0.09 93	0.21 117	0.21 253	3.68 643	6.12 647	0.14 118	0.21 69	0.21 169	0.11 68	0.11 40	0.10 43	0.09 23	0.12 2	0.11 16	0.07 102	0.05 32	5.42 652	2.90 650	0.07 165	0.06 130

AIO-Stereo	0.13 108	0.10 135	0.22 127	0.20 208	0.09 39	0.16 90	0.15 142	0.27 165	0.16 78	0.13 103	0.15 126	0.13 122	0.08 8	0.18 122	0.11 16	0.06 34	0.05 32	0.07 137	0.07 202	0.06 96	0.06 130

gcap-zeroshot	0.17 198	0.11 201	0.36 276	0.20 208	0.12 224	0.26 339	0.16 175	0.30 216	0.22 182	0.26 263	0.20 188	0.30 362	0.14 201	0.20 163	0.13 139	0.07 102	0.06 186	0.07 137	0.07 202	0.06 96	0.06 130

testlalala2	0.18 222	0.10 135	0.50 435	0.36 579	0.25 562	0.23 282	0.14 118	0.34 260	0.24 216	0.25 251	0.25 238	0.21 237	0.12 147	0.16 79	0.16 229	0.07 102	0.06 186	0.07 137	0.07 202	0.06 96	0.06 130

H2IRNET	0.18 222	0.13 306	0.35 256	0.21 253	0.12 224	0.20 204	0.15 142	0.27 165	0.30 296	0.17 179	0.31 301	0.25 289	0.20 311	0.24 221	0.18 282	0.07 102	0.06 186	0.09 300	0.10 408	0.09 301	0.06 130

MGS-Stereo	0.14 133	0.11 201	0.32 219	0.19 145	0.11 167	0.18 142	0.17 216	0.20 43	0.22 182	0.14 130	0.24 229	0.15 165	0.10 71	0.18 122	0.12 68	0.07 102	0.06 186	0.07 137	0.06 146	0.10 367	0.06 130

AE-Stereo	0.17 198	0.11 201	0.31 213	0.24 413	0.14 345	0.23 282	0.18 259	0.34 260	0.29 283	0.15 144	0.25 238	0.21 237	0.13 179	0.20 163	0.14 180	0.07 102	0.08 416	0.09 300	0.10 408	0.07 165	0.06 130

MaDis-Stereo	0.14 133	0.13 306	0.26 162	0.19 145	0.14 345	0.16 90	0.13 87	0.25 141	0.21 169	0.13 103	0.14 120	0.14 148	0.11 120	0.17 99	0.17 260	0.08 255	0.07 323	0.08 220	0.06 146	0.07 165	0.06 130

IGEV_Zeroshot_test	0.18 222	0.10 135	0.65 506	0.20 208	0.12 224	0.19 169	0.15 142	0.34 260	0.19 127	0.28 283	0.22 210	0.27 319	0.13 179	0.23 208	0.18 282	0.07 102	0.06 186	0.08 220	0.08 278	0.07 165	0.06 130

MSKI-zero shot	0.17 198	0.09 93	0.43 374	0.20 208	0.11 167	0.21 232	0.15 142	0.32 238	0.21 169	0.23 228	0.24 229	0.23 269	0.10 71	0.31 340	0.13 139	0.07 102	0.06 186	0.07 137	0.06 146	0.06 96	0.06 130

UniTT-Stereo	0.14 133	0.10 135	0.30 199	0.21 253	0.13 302	0.17 118	0.13 87	0.19 30	0.18 108	0.15 144	0.20 188	0.10 43	0.11 120	0.18 122	0.16 229	0.08 255	0.06 186	0.07 137	0.06 146	0.08 231	0.06 130

MIM_Stereo	0.18 222	0.12 243	0.38 307	0.20 208	0.11 167	0.17 118	0.14 118	0.35 285	0.25 229	0.27 273	0.35 352	0.23 269	0.13 179	0.27 287	0.16 229	0.06 34	0.07 323	0.08 220	0.08 278	0.08 231	0.06 130

DLNR_Zeroshot_test	10.44 651	12.10 658	19.93 658	106.08 670	23.66 668	0.14 27	0.13 87	3.22 646	0.17 95	0.16 166	0.23 215	0.16 182	0.10 71	0.31 340	0.15 204	2.36 646	0.06 186	0.07 137	0.07 202	39.70 669	0.06 130

AEACV	0.13 108	0.09 93	0.23 133	0.18 101	0.19 492	0.19 169	0.16 175	0.23 114	0.14 59	0.13 103	0.17 150	0.13 122	0.16 236	0.16 79	0.12 68	0.07 102	0.05 32	0.07 137	0.08 278	0.07 165	0.06 130

GCAP-Stereo	0.14 133	0.14 349	0.33 236	0.20 208	0.09 39	0.21 232	0.10 8	0.26 151	0.20 152	0.18 196	0.19 171	0.15 165	0.13 179	0.17 99	0.13 139	0.07 102	0.06 186	0.07 137	0.05 92	0.06 96	0.06 130

Any-RAFT	0.17 198	0.08 58	0.31 213	0.19 145	0.10 120	0.29 390	0.16 175	0.42 369	0.30 296	0.24 242	0.27 255	0.27 319	0.16 236	0.21 183	0.12 68	0.08 255	0.05 32	0.06 73	0.05 92	0.07 165	0.06 130

RAFT-Test	0.17 198	0.10 135	0.38 307	0.19 145	0.12 224	0.25 319	0.17 216	0.33 252	0.23 201	0.23 228	0.29 274	0.27 319	0.14 201	0.20 163	0.14 180	0.07 102	0.06 186	0.07 137	0.07 202	0.06 96	0.06 130

HH	0.18 222	0.12 243	0.55 463	0.22 314	0.12 224	0.18 142	0.18 259	0.34 260	0.19 127	0.20 205	0.24 229	0.34 396	0.18 287	0.29 318	0.12 68	0.07 102	0.05 32	0.07 137	0.07 202	0.07 165	0.06 130

HanStereo	0.18 222	0.12 243	0.55 463	0.22 314	0.12 224	0.18 142	0.18 259	0.34 260	0.19 127	0.20 205	0.24 229	0.34 396	0.18 287	0.29 318	0.12 68	0.07 102	0.05 32	0.07 137	0.07 202	0.07 165	0.06 130

4D-IteraStereo	0.17 198	0.16 408	0.50 435	0.21 253	0.14 345	0.19 169	0.17 216	0.28 184	0.28 264	0.23 228	0.20 188	0.20 225	0.11 120	0.19 146	0.14 180	0.06 34	0.04 2	0.10 373	0.08 278	0.08 231	0.06 130

LoS	0.14 133	0.08 58	0.27 171	0.16 28	0.09 39	0.22 260	0.14 118	0.26 151	0.26 238	0.15 144	0.18 163	0.18 202	0.13 179	0.22 199	0.14 180	0.08 255	0.06 186	0.06 73	0.04 1	0.06 96	0.06 130
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
EGLCR-Stereo	0.13 108	0.08 58	0.20 108	0.18 101	0.09 39	0.21 232	0.13 87	0.27 165	0.21 169	0.13 103	0.10 22	0.15 165	0.09 23	0.20 163	0.13 139	0.07 102	0.05 32	0.07 137	0.07 202	0.06 96	0.06 130

DCRE	0.20 276	0.13 306	0.40 330	0.21 253	0.15 395	0.20 204	0.19 304	0.30 216	0.27 249	0.22 222	0.80 583	0.23 269	0.16 236	0.23 208	0.15 204	0.07 102	0.07 323	0.07 137	0.08 278	0.07 165	0.06 130

Selective-RAFT	0.17 198	0.12 243	0.30 199	0.24 413	0.10 120	0.29 390	0.15 142	0.32 238	0.31 308	0.17 179	0.17 150	0.21 237	0.18 287	0.28 301	0.17 260	0.07 102	0.06 186	0.07 137	0.07 202	0.08 231	0.06 130

raft_robust	0.22 326	0.17 427	0.30 199	0.22 314	0.12 224	0.23 282	0.22 408	0.49 437	0.48 502	0.32 383	0.32 310	0.26 310	0.23 346	0.53 441	0.15 204	0.07 102	0.06 186	0.08 220	0.10 408	0.08 231	0.06 130

RAFT_CTSACE	0.21 296	0.16 408	0.41 353	0.25 450	0.15 395	0.22 260	0.24 455	0.32 238	0.28 264	0.33 395	0.51 502	0.29 346	0.17 262	0.32 347	0.13 139	0.06 34	0.07 323	0.09 300	0.08 278	0.08 231	0.06 130

Sa-1000	0.22 326	0.15 383	0.35 256	0.23 362	0.13 302	0.28 369	0.23 433	0.47 417	0.39 403	0.30 343	0.50 496	0.26 310	0.19 302	0.33 354	0.16 229	0.07 102	0.06 186	0.10 373	0.11 447	0.08 231	0.06 130

SA	0.22 326	0.16 408	0.36 276	0.23 362	0.13 302	0.24 304	0.23 433	0.45 398	0.40 419	0.27 273	0.44 456	0.23 269	0.23 346	0.33 354	0.17 260	0.07 102	0.06 186	0.10 373	0.11 447	0.08 231	0.06 130

GLC_STEREO	0.15 165	0.10 135	0.24 141	0.21 253	0.09 39	0.17 118	0.15 142	0.23 114	0.27 249	0.17 179	0.20 188	0.17 192	0.11 120	0.23 208	0.16 229	0.07 102	0.09 451	0.09 300	0.08 278	0.07 165	0.06 130

IPLG	0.21 296	0.15 383	0.53 454	0.21 253	0.12 224	0.28 369	0.17 216	0.42 369	0.30 296	0.33 395	0.32 310	0.15 165	0.17 262	0.50 423	0.21 352	0.07 102	0.05 32	0.08 220	0.07 202	0.07 165	0.06 130

MIPNet	0.21 296	0.15 383	0.52 450	0.21 253	0.12 224	0.27 349	0.20 351	0.45 398	0.37 379	0.30 343	0.23 215	0.19 216	0.24 364	0.27 287	0.19 312	0.07 102	0.05 32	0.08 220	0.07 202	0.07 165	0.06 130

IPLGR	0.21 296	0.13 306	0.61 487	0.21 253	0.11 167	0.25 319	0.18 259	0.41 355	0.37 379	0.28 283	0.27 255	0.21 237	0.19 302	0.37 377	0.18 282	0.07 102	0.06 186	0.08 220	0.07 202	0.07 165	0.06 130

test-3	0.16 179	0.09 93	0.31 213	0.21 253	0.11 167	0.18 142	0.16 175	0.30 216	0.27 249	0.26 263	0.16 139	0.22 249	0.12 147	0.26 268	0.18 282	0.06 34	0.04 2	0.08 220	0.08 278	0.06 96	0.06 130

test_1	0.16 179	0.09 93	0.31 213	0.21 253	0.11 167	0.18 142	0.16 175	0.30 216	0.27 249	0.25 251	0.16 139	0.22 249	0.12 147	0.26 268	0.18 282	0.06 34	0.04 2	0.08 220	0.08 278	0.06 96	0.06 130

test_3	0.18 222	0.11 201	0.32 219	0.24 413	0.11 167	0.22 260	0.25 472	0.31 227	0.31 308	0.25 251	0.18 163	0.23 269	0.13 179	0.25 252	0.19 312	0.06 34	0.05 32	0.09 300	0.10 408	0.07 165	0.06 130

TRStereo	0.19 261	0.17 427	0.47 410	0.23 362	0.19 492	0.19 169	0.16 175	0.52 481	0.28 264	0.20 205	0.19 171	0.21 237	0.13 179	0.24 221	0.13 139	0.09 339	0.06 186	0.09 300	0.11 447	0.06 96	0.06 130

AAGNet	0.33 492	0.11 201	0.37 288	0.25 450	0.16 427	0.20 204	0.19 304	0.30 216	0.27 249	0.35 432	0.35 352	0.27 319	0.30 459	0.44 402	2.66 640	0.08 255	0.05 32	0.10 373	0.07 202	0.08 231	0.06 130

STrans-v2	0.24 374	0.13 306	0.54 457	0.21 253	0.12 224	0.23 282	0.21 382	0.47 417	0.28 264	0.31 360	0.42 432	0.36 415	0.35 498	0.62 494	0.23 391	0.07 102	0.05 32	0.08 220	0.07 202	0.06 96	0.06 130

OMP-Stereo	0.23 343	0.14 349	0.35 256	0.29 538	0.13 302	0.21 232	0.16 175	0.37 314	0.33 329	0.34 415	0.30 287	0.34 396	0.19 302	0.70 523	0.24 402	0.07 102	0.06 186	0.09 300	0.07 202	0.07 165	0.06 130

IIG-Stereo	0.23 343	0.13 306	0.35 256	0.29 538	0.12 224	0.23 282	0.14 118	0.38 320	0.31 308	0.34 415	0.37 371	0.33 389	0.21 318	0.70 523	0.26 425	0.08 255	0.06 186	0.09 300	0.07 202	0.07 165	0.06 130

RAFT-345	0.21 296	0.10 135	0.46 402	0.22 314	0.11 167	0.20 204	0.16 175	0.26 151	0.25 229	0.27 273	0.66 562	0.21 237	0.16 236	0.55 449	0.21 352	0.07 102	0.06 186	0.08 220	0.07 202	0.06 96	0.06 130

CroCo-Stereo	0.14 133	0.13 306	0.24 141	0.25 450	0.11 167	0.11 4	0.18 259	0.32 238	0.23 201	0.12 85	0.12 67	0.18 202	0.12 147	0.14 19	0.13 139	0.08 255	0.06 186	0.07 137	0.05 92	0.07 165	0.06 130
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
RAFT	0.21 296	0.17 427	0.32 219	0.24 413	0.12 224	0.25 319	0.27 490	0.35 285	0.28 264	0.33 395	0.33 331	0.38 429	0.22 331	0.29 318	0.17 260	0.08 255	0.08 416	0.11 430	0.10 408	0.10 367	0.06 130

TestStereo	0.21 296	0.19 457	0.40 330	0.25 450	0.10 120	0.22 260	0.21 382	0.31 227	0.31 308	0.23 228	0.34 341	0.22 249	0.18 287	0.62 494	0.18 282	0.08 255	0.06 186	0.10 373	0.07 202	0.11 415	0.06 130

XX-TBD	0.15 165	0.18 441	0.28 182	0.22 314	0.10 120	0.22 260	0.15 142	0.22 89	0.27 249	0.22 222	0.26 248	0.14 148	0.12 147	0.16 79	0.13 139	0.08 255	0.05 32	0.06 73	0.04 1	0.07 165	0.06 130

RALAANet	0.19 261	0.18 441	0.37 288	0.23 362	0.14 345	0.23 282	0.13 87	0.37 314	0.29 283	0.28 283	0.26 248	0.25 289	0.15 220	0.26 268	0.18 282	0.08 255	0.06 186	0.09 300	0.08 278	0.09 301	0.06 130

ARAFT	0.24 374	0.21 483	0.78 535	0.22 314	0.12 224	0.29 390	0.24 455	0.43 381	0.32 317	0.33 395	0.28 261	0.28 335	0.19 302	0.49 419	0.18 282	0.07 102	0.06 186	0.12 468	0.11 447	0.09 301	0.06 130

Gwc-CoAtRS	0.17 198	0.10 135	0.37 288	0.20 208	0.12 224	0.19 169	0.15 142	0.32 238	0.28 264	0.23 228	0.23 215	0.27 319	0.15 220	0.20 163	0.13 139	0.07 102	0.05 32	0.07 137	0.07 202	0.06 96	0.06 130

CREStereo	0.13 108	0.08 58	0.21 117	0.14 1	0.08 10	0.22 260	0.15 142	0.25 141	0.24 216	0.16 166	0.21 200	0.14 148	0.13 179	0.18 122	0.13 139	0.09 339	0.05 32	0.06 73	0.04 1	0.07 165	0.06 130
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.15 165	0.08 58	0.23 133	0.15 4	0.09 39	0.23 282	0.16 175	0.25 141	0.23 201	0.17 179	0.21 200	0.16 182	0.14 201	0.22 199	0.13 139	0.29 597	0.05 32	0.06 73	0.04 1	0.07 165	0.06 130

R-Stereo Train	0.18 222	0.09 93	0.32 219	0.22 314	0.12 224	0.22 260	0.19 304	0.42 369	0.19 127	0.31 360	0.45 468	0.20 225	0.14 201	0.18 122	0.15 204	0.08 255	0.06 186	0.07 137	0.06 146	0.06 96	0.06 130

RAFT-Stereo	0.18 222	0.09 93	0.32 219	0.22 314	0.12 224	0.22 260	0.19 304	0.42 369	0.19 127	0.31 360	0.45 468	0.20 225	0.14 201	0.18 122	0.15 204	0.08 255	0.06 186	0.07 137	0.06 146	0.06 96	0.06 130
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
HITNet	0.20 276	0.17 427	0.43 374	0.19 145	0.08 10	0.27 349	0.14 118	0.42 369	0.30 296	0.29 312	0.32 310	0.27 319	0.21 318	0.28 301	0.25 412	0.07 102	0.05 32	0.07 137	0.06 146	0.09 301	0.06 130
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
MLCV	0.22 326	0.16 408	0.44 383	0.21 253	0.08 10	0.29 390	0.19 304	0.38 320	0.37 379	0.38 470	0.44 456	0.31 373	0.21 318	0.41 393	0.24 402	0.07 102	0.05 32	0.06 73	0.05 92	0.07 165	0.06 130

DA	0.14 133	0.10 135	0.18 89	0.21 253	0.10 120	0.29 390	0.16 175	0.28 184	0.20 152	0.14 130	0.17 150	0.16 182	0.14 201	0.17 99	0.12 68	0.07 102	0.05 32	0.07 137	0.05 92	0.07 165	0.07 212

GGEV	0.14 133	0.10 135	0.18 89	0.21 253	0.10 120	0.29 390	0.16 175	0.28 184	0.20 152	0.14 130	0.17 150	0.16 182	0.14 201	0.17 99	0.12 68	0.07 102	0.05 32	0.07 137	0.05 92	0.07 165	0.07 212

xyz-stereo-finetune2	0.17 198	0.11 201	0.26 162	0.16 28	0.09 39	0.27 349	0.19 304	0.27 165	0.20 152	0.22 222	0.28 261	0.21 237	0.22 331	0.37 377	0.22 372	0.06 34	0.05 32	0.08 220	0.06 146	0.06 96	0.07 212

HI	0.20 276	0.13 306	0.33 236	0.18 101	0.15 395	0.17 118	0.16 175	0.34 260	0.21 169	0.37 455	0.39 398	0.36 415	0.24 364	0.29 318	0.21 352	0.06 34	0.05 32	0.08 220	0.09 366	0.09 301	0.07 212

CoSv	0.20 276	0.13 306	0.33 236	0.18 101	0.15 395	0.17 118	0.16 175	0.34 260	0.21 169	0.37 455	0.39 398	0.36 415	0.24 364	0.29 318	0.21 352	0.06 34	0.05 32	0.08 220	0.09 366	0.09 301	0.07 212

AIO_rvc	0.12 93	0.11 201	0.22 127	0.19 145	0.10 120	0.15 52	0.17 216	0.20 43	0.16 78	0.11 68	0.13 88	0.13 122	0.08 8	0.22 199	0.11 16	0.06 34	0.05 32	0.06 73	0.05 92	0.06 96	0.07 212

AIO-test2	0.20 276	0.20 469	0.36 276	0.26 484	0.15 395	0.22 260	0.16 175	0.42 369	0.42 436	0.16 166	0.29 274	0.15 165	0.11 120	0.26 268	0.13 139	0.18 561	0.06 186	0.10 373	0.11 447	0.07 165	0.07 212

tt45	0.14 133	0.09 93	0.22 127	0.19 145	0.11 167	0.23 282	0.18 259	0.22 89	0.17 95	0.15 144	0.13 88	0.14 148	0.10 71	0.30 333	0.14 180	0.07 102	0.05 32	0.08 220	0.06 146	0.07 165	0.07 212

999	0.14 133	0.08 58	0.24 141	0.19 145	0.11 167	0.20 204	0.17 216	0.24 132	0.18 108	0.13 103	0.16 139	0.14 148	0.11 120	0.36 374	0.15 204	0.07 102	0.05 32	0.07 137	0.06 146	0.06 96	0.07 212

mms	0.13 108	0.11 201	0.19 97	0.19 145	0.12 224	0.16 90	0.17 216	0.20 43	0.17 95	0.13 103	0.17 150	0.14 148	0.09 23	0.24 221	0.14 180	0.06 34	0.05 32	0.08 220	0.06 146	0.07 165	0.07 212

tg	0.16 179	0.11 201	0.25 154	0.21 253	0.11 167	0.23 282	0.15 142	0.34 260	0.24 216	0.20 205	0.25 238	0.19 216	0.12 147	0.24 221	0.15 204	0.07 102	0.05 32	0.09 300	0.09 366	0.08 231	0.07 212

UGAM-zero	0.23 343	0.10 135	0.54 457	0.19 145	0.13 302	0.21 232	0.14 118	0.44 388	0.22 182	0.28 283	0.28 261	0.51 524	0.33 485	0.65 508	0.14 180	0.07 102	0.06 186	0.07 137	0.08 278	0.06 96	0.07 212

UGAM	0.26 418	0.14 349	0.45 394	0.25 450	0.12 224	0.23 282	0.25 472	0.32 238	0.41 429	0.31 360	0.42 432	0.41 463	0.22 331	0.92 583	0.22 372	0.08 255	0.06 186	0.14 516	0.12 486	0.10 367	0.07 212

rvit_stereo_0083	0.16 179	0.12 243	0.26 162	0.21 253	0.13 302	0.17 118	0.17 216	0.22 89	0.34 339	0.16 166	0.21 200	0.19 216	0.16 236	0.21 183	0.16 229	0.11 427	0.10 476	0.10 373	0.08 278	0.09 301	0.07 212

rvit_stereo_0081_aga	0.16 179	0.14 349	0.28 182	0.21 253	0.13 302	0.19 169	0.17 216	0.23 114	0.24 216	0.17 179	0.21 200	0.19 216	0.13 179	0.19 146	0.14 180	0.11 427	0.08 416	0.09 300	0.08 278	0.09 301	0.07 212

rvit_stereo_0081	0.16 179	0.11 201	0.24 141	0.21 253	0.12 224	0.16 90	0.17 216	0.22 89	0.33 329	0.16 166	0.18 163	0.18 202	0.14 201	0.20 163	0.16 229	0.11 427	0.08 416	0.09 300	0.08 278	0.09 301	0.07 212

model_zeroshot	0.17 198	0.11 201	0.39 322	0.20 208	0.12 224	0.24 304	0.15 142	0.34 260	0.22 182	0.30 343	0.20 188	0.22 249	0.12 147	0.24 221	0.14 180	0.08 255	0.07 323	0.07 137	0.07 202	0.07 165	0.07 212

rvit_stereo_0082	0.16 179	0.11 201	0.24 141	0.21 253	0.12 224	0.16 90	0.17 216	0.22 89	0.33 329	0.16 166	0.18 163	0.18 202	0.14 201	0.20 163	0.16 229	0.11 427	0.08 416	0.09 300	0.08 278	0.09 301	0.07 212

rvit_stereo_0080	0.15 165	0.13 306	0.25 154	0.19 145	0.13 302	0.15 52	0.20 351	0.28 184	0.24 216	0.15 144	0.17 150	0.19 216	0.13 179	0.19 146	0.15 204	0.11 427	0.08 416	0.08 220	0.08 278	0.10 367	0.07 212

rvit_stereo_ft	0.17 198	0.14 349	0.30 199	0.25 450	0.14 345	0.17 118	0.21 382	0.28 184	0.26 238	0.16 166	0.19 171	0.20 225	0.16 236	0.22 199	0.17 260	0.11 427	0.07 323	0.09 300	0.09 366	0.09 301	0.07 212

IGEV++	0.13 108	0.10 135	0.23 133	0.21 253	0.10 120	0.15 52	0.15 142	0.29 197	0.16 78	0.12 85	0.15 126	0.12 108	0.12 147	0.17 99	0.14 180	0.07 102	0.06 186	0.07 137	0.05 92	0.07 165	0.07 212

tta	0.24 374	0.12 243	0.40 330	0.19 145	0.10 120	0.27 349	0.19 304	0.51 464	0.45 470	0.34 415	0.41 416	0.31 373	0.26 394	0.58 471	0.28 435	0.10 388	0.07 323	0.08 220	0.08 278	0.08 231	0.07 212

qqq1	0.24 374	0.12 243	0.40 330	0.19 145	0.10 120	0.27 349	0.19 304	0.51 464	0.45 470	0.34 415	0.41 416	0.31 373	0.26 394	0.58 471	0.16 229	0.10 388	0.07 323	0.07 137	0.06 146	0.08 231	0.07 212

fff1	0.24 374	0.12 243	0.40 330	0.19 145	0.10 120	0.27 349	0.19 304	0.51 464	0.45 470	0.34 415	0.41 416	0.31 373	0.26 394	0.58 471	0.16 229	0.10 388	0.07 323	0.07 137	0.06 146	0.08 231	0.07 212

CoDeX	0.23 343	0.12 243	0.46 402	0.21 253	0.14 345	0.29 390	0.21 382	0.53 492	0.41 429	0.29 312	0.35 352	0.29 346	0.22 331	0.48 414	0.19 312	0.09 339	0.06 186	0.08 220	0.07 202	0.08 231	0.07 212

ff7	0.14 133	0.12 243	0.27 171	0.19 145	0.12 224	0.21 232	0.18 259	0.27 165	0.20 152	0.15 144	0.13 88	0.12 108	0.12 147	0.24 221	0.12 68	0.07 102	0.05 32	0.08 220	0.07 202	0.07 165	0.07 212

IGEVStereo-DCA	0.14 133	0.11 201	0.27 171	0.19 145	0.12 224	0.20 204	0.18 259	0.27 165	0.20 152	0.15 144	0.12 67	0.14 148	0.12 147	0.28 301	0.14 180	0.07 102	0.06 186	0.08 220	0.07 202	0.07 165	0.07 212

ffff	0.14 133	0.12 243	0.27 171	0.19 145	0.12 224	0.21 232	0.18 259	0.27 165	0.20 152	0.15 144	0.13 88	0.12 108	0.12 147	0.24 221	0.12 68	0.07 102	0.05 32	0.08 220	0.07 202	0.07 165	0.07 212

rrr	0.17 198	0.11 201	0.57 470	0.19 145	0.12 224	0.20 204	0.18 259	0.35 285	0.22 182	0.15 144	0.12 67	0.14 148	0.12 147	0.28 301	0.14 180	0.07 102	0.06 186	0.08 220	0.07 202	0.07 165	0.07 212

11t	0.14 133	0.12 243	0.27 171	0.19 145	0.12 224	0.21 232	0.18 259	0.27 165	0.20 152	0.15 144	0.13 88	0.12 108	0.12 147	0.24 221	0.12 68	0.07 102	0.05 32	0.08 220	0.07 202	0.07 165	0.07 212

whm_eth	0.15 165	0.13 306	0.25 154	0.19 145	0.13 302	0.15 52	0.20 351	0.28 184	0.24 216	0.15 144	0.17 150	0.19 216	0.13 179	0.19 146	0.15 204	0.11 427	0.08 416	0.08 220	0.08 278	0.10 367	0.07 212

plain	0.17 198	0.13 306	0.43 374	0.21 253	0.13 302	0.16 90	0.17 216	0.27 165	0.22 182	0.16 166	0.26 248	0.13 122	0.16 236	0.27 287	0.16 229	0.08 255	0.06 186	0.10 373	0.07 202	0.10 367	0.07 212

StereoVision	0.22 326	0.18 441	0.37 288	0.27 512	0.17 449	0.23 282	0.22 408	0.38 320	0.31 308	0.20 205	0.51 502	0.22 249	0.16 236	0.28 301	0.18 282	0.11 427	0.12 517	0.13 489	0.13 513	0.10 367	0.07 212

LL-Strereo2	0.18 222	0.18 441	0.39 322	0.22 314	0.12 224	0.24 304	0.13 87	0.31 227	0.23 201	0.24 242	0.20 188	0.24 281	0.12 147	0.26 268	0.15 204	0.06 34	0.06 186	0.12 468	0.09 366	0.08 231	0.07 212

anonymousdsp2	0.17 198	0.10 135	0.28 182	0.20 208	0.11 167	0.25 319	0.17 216	0.41 355	0.31 308	0.23 228	0.23 215	0.22 249	0.15 220	0.25 252	0.15 204	0.07 102	0.05 32	0.07 137	0.05 92	0.08 231	0.07 212

anonymousdsp	0.14 133	0.12 243	0.27 171	0.19 145	0.12 224	0.21 232	0.18 259	0.28 184	0.20 152	0.15 144	0.13 88	0.12 108	0.12 147	0.24 221	0.12 68	0.07 102	0.05 32	0.08 220	0.07 202	0.08 231	0.07 212

ProNet	0.14 133	0.12 243	0.25 154	0.19 145	0.11 167	0.19 169	0.19 304	0.27 165	0.20 152	0.14 130	0.13 88	0.13 122	0.12 147	0.24 221	0.12 68	0.06 34	0.05 32	0.07 137	0.06 146	0.07 165	0.07 212

CroCo-Stereo Lap2	0.15 165	0.15 383	0.28 182	0.25 450	0.18 470	0.11 4	0.19 304	0.28 184	0.21 169	0.13 103	0.16 139	0.15 165	0.12 147	0.17 99	0.14 180	0.07 102	0.07 323	0.08 220	0.06 146	0.08 231	0.07 212

TestStereo1	0.21 296	0.16 408	0.32 219	0.26 484	0.13 302	0.26 339	0.27 490	0.40 343	0.36 368	0.29 312	0.39 398	0.22 249	0.21 318	0.33 354	0.17 260	0.07 102	0.06 186	0.09 300	0.08 278	0.08 231	0.07 212

DCANet-4	0.19 261	0.10 135	0.52 450	0.19 145	0.09 39	0.19 169	0.18 259	0.36 304	0.39 403	0.29 312	0.30 287	0.17 192	0.22 331	0.20 163	0.18 282	0.07 102	0.05 32	0.07 137	0.05 92	0.05 5	0.07 212

ccc-4	0.14 133	0.12 243	0.27 171	0.19 145	0.12 224	0.21 232	0.18 259	0.27 165	0.20 152	0.15 144	0.13 88	0.12 108	0.12 147	0.24 221	0.12 68	0.07 102	0.05 32	0.08 220	0.07 202	0.07 165	0.07 212

fff	0.19 261	0.13 306	0.40 330	0.18 101	0.09 39	0.19 169	0.18 259	0.35 285	0.43 444	0.29 312	0.30 287	0.18 202	0.28 430	0.20 163	0.18 282	0.07 102	0.05 32	0.07 137	0.05 92	0.05 5	0.07 212

ADStereo(finetuned)	0.19 261	0.13 306	0.49 424	0.19 145	0.09 39	0.19 169	0.18 259	0.34 260	0.39 403	0.29 312	0.31 301	0.18 202	0.31 475	0.21 183	0.19 312	0.07 102	0.05 32	0.07 137	0.05 92	0.06 96	0.07 212

SA-5K	0.21 296	0.16 408	0.32 219	0.26 484	0.13 302	0.26 339	0.27 490	0.40 343	0.36 368	0.29 312	0.39 398	0.22 249	0.21 318	0.33 354	0.17 260	0.07 102	0.06 186	0.09 300	0.08 278	0.08 231	0.07 212

IGEV-Stereo	0.14 133	0.12 243	0.27 171	0.19 145	0.12 224	0.21 232	0.18 259	0.28 184	0.20 152	0.15 144	0.13 88	0.12 108	0.12 147	0.24 221	0.12 68	0.07 102	0.05 32	0.08 220	0.07 202	0.08 231	0.07 212
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CrosDoStereo	0.31 474	0.10 135	0.49 424	0.18 101	0.12 224	0.22 260	1.11 638	0.34 260	0.37 379	0.38 470	0.61 551	0.28 335	0.46 554	0.61 486	0.57 553	0.07 102	0.06 186	0.08 220	0.08 278	0.07 165	0.07 212

TransformOpticalFlow	0.24 374	0.13 306	0.56 467	0.23 362	0.11 167	0.21 232	0.19 304	0.40 343	0.32 317	0.30 343	0.43 445	0.36 415	0.31 475	0.61 486	0.20 329	0.07 102	0.05 32	0.08 220	0.07 202	0.06 96	0.07 212

DeepStereo_LL	0.31 474	0.10 135	0.49 424	0.18 101	0.12 224	0.22 260	1.11 638	0.34 260	0.37 379	0.38 470	0.61 551	0.28 335	0.46 554	0.61 486	0.57 553	0.07 102	0.06 186	0.08 220	0.08 278	0.07 165	0.07 212

DEmStereo	0.26 418	0.09 93	0.47 410	0.19 145	0.12 224	0.30 409	0.25 472	0.28 184	0.36 368	0.36 448	0.58 537	0.25 289	0.48 563	0.53 441	0.44 525	0.07 102	0.06 186	0.08 220	0.08 278	0.06 96	0.07 212

SST-Stereo	0.21 296	0.10 135	0.37 288	0.24 413	0.13 302	0.19 169	0.17 216	0.31 227	0.24 216	0.34 415	0.33 331	0.29 346	0.25 385	0.56 460	0.17 260	0.08 255	0.05 32	0.10 373	0.08 278	0.09 301	0.07 212

THIR-Stereo	0.29 458	0.12 243	0.41 353	0.19 145	0.11 167	0.28 369	0.72 616	0.32 238	0.35 355	0.37 455	0.65 560	0.34 396	0.50 566	0.57 464	0.45 528	0.07 102	0.06 186	0.08 220	0.09 366	0.07 165	0.07 212

RAFT_R40	0.21 296	0.10 135	0.37 288	0.24 413	0.13 302	0.18 142	0.18 259	0.31 227	0.29 283	0.33 395	0.33 331	0.30 362	0.24 364	0.55 449	0.18 282	0.08 255	0.05 32	0.10 373	0.08 278	0.08 231	0.07 212

PFNet	0.23 343	0.10 135	0.57 470	0.24 413	0.14 345	0.22 260	0.19 304	0.39 332	0.33 329	0.35 432	0.32 310	0.27 319	0.19 302	0.64 502	0.22 372	0.09 339	0.05 32	0.09 300	0.07 202	0.08 231	0.07 212

RAFT-RH_RVC	0.25 402	0.11 201	0.45 394	0.21 253	0.12 224	0.25 319	0.14 118	0.27 165	0.27 249	0.38 470	1.15 607	0.23 269	0.17 262	0.57 464	0.24 402	0.07 102	0.05 32	0.10 373	0.07 202	0.06 96	0.07 212

IRAFT_RVC	0.22 326	0.12 243	0.39 322	0.26 484	0.11 167	0.18 142	0.24 455	0.40 343	0.37 379	0.31 360	0.30 287	0.29 346	0.24 364	0.55 449	0.22 372	0.08 255	0.06 186	0.10 373	0.08 278	0.08 231	0.07 212

iRaftStereo_RVC	0.16 179	0.12 243	0.26 162	0.21 253	0.11 167	0.20 204	0.17 216	0.32 238	0.23 201	0.20 205	0.25 238	0.18 202	0.12 147	0.20 163	0.15 204	0.07 102	0.05 32	0.09 300	0.09 366	0.08 231	0.07 212

TANstereo	0.15 165	0.09 93	0.28 182	0.16 28	0.08 10	0.25 319	0.14 118	0.23 114	0.28 264	0.24 242	0.30 287	0.16 182	0.12 147	0.17 99	0.13 139	0.08 255	0.07 323	0.06 73	0.05 92	0.06 96	0.07 212

raftrobust	0.16 179	0.13 306	0.29 192	0.22 314	0.15 395	0.19 169	0.13 87	0.32 238	0.26 238	0.26 263	0.20 188	0.19 216	0.17 262	0.21 183	0.15 204	0.08 255	0.06 186	0.07 137	0.06 146	0.06 96	0.07 212

DCANet	0.18 222	0.13 306	0.40 330	0.19 145	0.09 39	0.19 169	0.18 259	0.34 260	0.39 403	0.29 312	0.31 301	0.18 202	0.23 346	0.20 163	0.19 312	0.07 102	0.05 32	0.07 137	0.05 92	0.06 96	0.07 212

csc	0.19 261	0.13 306	0.40 330	0.18 101	0.09 39	0.19 169	0.18 259	0.35 285	0.43 444	0.29 312	0.30 287	0.18 202	0.28 430	0.20 163	0.18 282	0.07 102	0.05 32	0.07 137	0.05 92	0.05 5	0.07 212

cscssc	0.19 261	0.13 306	0.40 330	0.18 101	0.09 39	0.19 169	0.18 259	0.35 285	0.43 444	0.29 312	0.30 287	0.18 202	0.28 430	0.20 163	0.18 282	0.07 102	0.05 32	0.07 137	0.05 92	0.05 5	0.07 212

test_xeample3	0.16 179	0.11 201	0.56 467	0.19 145	0.12 224	0.20 204	0.18 259	0.35 285	0.20 152	0.16 166	0.12 67	0.13 122	0.12 147	0.24 221	0.15 204	0.07 102	0.06 186	0.07 137	0.08 278	0.07 165	0.07 212

EAI-Stereo	0.21 296	0.10 135	0.33 236	0.21 253	0.12 224	0.30 409	0.46 589	0.46 409	0.20 152	0.25 251	0.50 496	0.17 192	0.16 236	0.24 221	0.23 391	0.07 102	0.06 186	0.07 137	0.10 408	0.06 96	0.07 212

ACVNet	0.23 343	0.13 306	0.35 256	0.18 101	0.15 395	0.27 349	0.23 433	0.39 332	0.44 459	0.28 283	0.41 416	0.38 429	0.26 394	0.27 287	0.32 467	0.08 255	0.07 323	0.08 220	0.07 202	0.10 367	0.07 212

acv_ft	0.25 402	0.13 306	0.40 330	0.23 362	0.19 492	0.34 458	0.21 382	0.45 398	0.44 459	0.38 470	0.41 416	0.38 429	0.27 413	0.27 287	0.35 483	0.08 255	0.07 323	0.08 220	0.07 202	0.11 415	0.07 212

RASNet	0.28 447	0.14 349	0.44 383	0.22 314	0.18 470	0.32 434	0.19 304	0.48 429	0.38 393	0.29 312	0.43 445	0.47 501	0.37 511	0.79 557	0.36 489	0.09 339	0.07 323	0.07 137	0.09 366	0.07 165	0.07 212

iResNet	0.24 374	0.18 441	0.61 487	0.25 450	0.11 167	0.29 390	0.21 382	0.42 369	0.43 444	0.33 395	0.43 445	0.27 319	0.22 331	0.34 360	0.26 425	0.07 102	0.05 32	0.07 137	0.06 146	0.08 231	0.07 212

DN-CSS_ROB	0.22 326	0.25 514	0.47 410	0.24 413	0.14 345	0.25 319	0.12 37	0.40 343	0.33 329	0.29 312	0.42 432	0.22 249	0.20 311	0.33 354	0.19 312	0.07 102	0.06 186	0.11 430	0.11 447	0.11 415	0.07 212

GEAStereo	0.12 93	0.09 93	0.20 108	0.18 101	0.12 224	0.19 169	0.16 175	0.20 43	0.14 59	0.12 85	0.15 126	0.10 43	0.09 23	0.16 79	0.10 1	0.08 255	0.06 186	0.06 73	0.05 92	0.08 231	0.08 280

GSStereo	0.12 93	0.09 93	0.20 108	0.17 61	0.12 224	0.19 169	0.16 175	0.26 151	0.18 108	0.13 103	0.15 126	0.10 43	0.09 23	0.16 79	0.10 1	0.07 102	0.05 32	0.06 73	0.05 92	0.08 231	0.08 280

GS-Stereo							0.16 175	0.26 151	0.18 108	0.13 103	0.15 126	0.10 43	0.09 23	0.16 79	0.10 1	0.07 102	0.05 32	0.06 73	0.05 92	0.08 231	0.08 280

gasm-f	0.12 93	0.09 93	0.19 97	0.18 101	0.12 224	0.18 142	0.18 259	0.20 43	0.14 59	0.12 85	0.19 171	0.10 43	0.11 120	0.16 79	0.11 16	0.08 255	0.06 186	0.06 73	0.05 92	0.09 301	0.08 280

Replicate-Monster	0.12 93	0.10 135	0.32 219	0.16 28	0.08 10	0.17 118	0.10 8	0.22 89	0.19 127	0.11 68	0.10 22	0.10 43	0.09 23	0.19 146	0.11 16	0.06 34	0.05 32	0.06 73	0.04 1	0.05 5	0.08 280

z-ln-s-r	0.32 483	0.21 483	0.82 551	0.23 362	0.14 345	0.30 409	0.26 484	0.43 381	0.50 519	0.32 383	0.60 544	0.39 441	0.29 445	0.73 533	0.66 573	0.08 255	0.06 186	0.08 220	0.07 202	0.10 367	0.08 280

DFGA-Net	0.23 343	0.24 509	0.49 424	0.22 314	0.15 395	0.25 319	0.17 216	0.39 332	0.39 403	0.29 312	0.31 301	0.21 237	0.17 262	0.59 477	0.28 435	0.08 255	0.06 186	0.09 300	0.09 366	0.10 367	0.08 280

G2L-Stereo_test	0.24 374	0.16 408	0.38 307	0.19 145	0.13 302	0.27 349	0.24 455	0.49 437	0.38 393	0.37 455	0.37 371	0.40 456	0.24 364	0.52 434	0.28 435	0.08 255	0.06 186	0.06 73	0.06 146	0.09 301	0.08 280

rvit_0105_6	0.19 261	0.14 349	0.34 246	0.23 362	0.14 345	0.18 142	0.20 351	0.29 197	0.37 379	0.18 196	0.22 210	0.23 269	0.17 262	0.26 268	0.17 260	0.15 524	0.13 530	0.13 489	0.11 447	0.11 415	0.08 280

rvit_0105_4	0.20 276	0.15 383	0.38 307	0.23 362	0.14 345	0.20 204	0.22 408	0.33 252	0.39 403	0.19 201	0.24 229	0.25 289	0.19 302	0.27 287	0.17 260	0.16 539	0.13 530	0.13 489	0.11 447	0.11 415	0.08 280

DispNO	0.27 426	0.18 441	0.62 495	0.23 362	0.17 449	0.25 319	0.22 408	0.45 398	0.41 429	0.32 383	0.39 398	0.38 429	0.27 413	0.77 553	0.27 431	0.09 339	0.07 323	0.10 373	0.10 408	0.08 231	0.08 280

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 198	0.13 306	0.24 141	0.19 145	0.13 302	0.24 304	0.17 216	0.30 216	0.37 379	0.43 521	0.17 150	0.13 122	0.12 147	0.19 146	0.15 204	0.08 255	0.07 323	0.09 300	0.07 202	0.09 301	0.08 280

MyStereo07	0.16 179	0.12 243	0.26 162	0.22 314	0.14 345	0.25 319	0.23 433	0.29 197	0.21 169	0.15 144	0.13 88	0.12 108	0.13 179	0.25 252	0.13 139	0.07 102	0.07 323	0.09 300	0.08 278	0.08 231	0.08 280

MyStereo06	0.20 276	0.12 243	0.57 470	0.21 253	0.14 345	0.25 319	0.23 433	0.40 343	0.21 169	0.30 343	0.24 229	0.31 373	0.18 287	0.22 199	0.18 282	0.07 102	0.07 323	0.09 300	0.08 278	0.08 231	0.08 280

MyStereo05	0.23 343	0.12 243	0.57 470	0.21 253	0.14 345	0.25 319	0.23 433	0.48 429	0.52 530	0.31 360	0.23 215	0.25 289	0.22 331	0.30 333	0.21 352	0.07 102	0.07 323	0.09 300	0.08 278	0.08 231	0.08 280

MyStereo04	0.23 343	0.12 243	0.55 463	0.22 314	0.14 345	0.25 319	0.23 433	0.49 437	0.52 530	0.28 283	0.23 215	0.27 319	0.23 346	0.30 333	0.22 372	0.07 102	0.07 323	0.09 300	0.08 278	0.08 231	0.08 280

cc1	0.18 222	0.14 349	0.38 307	0.23 362	0.11 167	0.31 425	0.19 304	0.35 285	0.47 492	0.17 179	0.19 171	0.13 122	0.18 287	0.28 301	0.11 16	0.08 255	0.05 32	0.08 220	0.06 146	0.08 231	0.08 280

ffm	0.22 326	0.12 243	0.42 363	0.20 208	0.13 302	0.28 369	0.20 351	0.35 285	0.44 459	0.30 343	0.42 432	0.34 396	0.23 346	0.27 287	0.11 16	0.08 255	0.05 32	0.11 430	0.10 408	0.08 231	0.08 280

ff1	0.29 458	0.12 243	0.42 363	0.20 208	0.13 302	0.28 369	0.20 351	0.35 285	0.44 459	0.30 343	0.42 432	0.34 396	0.23 346	0.81 564	1.08 604	0.08 255	0.05 32	0.11 430	0.10 408	0.08 231	0.08 280

tt1	0.18 222	0.14 349	0.35 256	0.23 362	0.11 167	0.30 409	0.19 304	0.35 285	0.44 459	0.17 179	0.19 171	0.13 122	0.16 236	0.27 287	0.11 16	0.08 255	0.05 32	0.08 220	0.06 146	0.08 231	0.08 280

1111x	0.32 483	0.11 201	0.40 330	0.22 314	0.11 167	0.32 434	0.26 484	0.59 548	0.43 444	0.31 360	0.41 416	0.39 441	0.28 430	0.76 547	1.37 620	0.09 339	0.08 416	0.09 300	0.10 408	0.09 301	0.08 280

MIF-Stereo (partial)	0.16 179	0.10 135	0.34 246	0.21 253	0.15 395	0.15 52	0.13 87	0.28 184	0.25 229	0.17 179	0.26 248	0.15 165	0.16 236	0.25 252	0.17 260	0.09 339	0.06 186	0.10 373	0.08 278	0.09 301	0.08 280

testlalala_base	0.20 276	0.13 306	0.35 256	0.25 450	0.15 395	0.25 319	0.16 175	0.34 260	0.17 95	0.19 201	0.26 248	0.17 192	0.14 201	0.18 122	0.16 229	0.39 609	0.09 451	0.07 137	0.05 92	0.45 604	0.08 280

anonymousa	0.23 343	0.11 201	0.50 435	0.21 253	0.16 427	0.31 425	0.20 351	0.36 304	0.35 355	0.32 383	0.50 496	0.39 441	0.26 394	0.22 199	0.20 329	0.08 255	0.06 186	0.09 300	0.11 447	0.07 165	0.08 280

x	0.19 261	0.11 201	0.29 192	0.20 208	0.11 167	0.26 339	0.18 259	0.41 355	0.29 283	0.25 251	0.29 274	0.28 335	0.24 364	0.26 268	0.23 391	0.09 339	0.07 323	0.08 220	0.07 202	0.09 301	0.08 280

IER	0.23 343	0.12 243	0.39 322	0.20 208	0.14 345	0.31 425	0.19 304	0.42 369	0.36 368	0.33 395	0.40 408	0.32 382	0.33 485	0.29 318	0.22 372	0.09 339	0.07 323	0.08 220	0.08 278	0.09 301	0.08 280

iRaft-Stereo_5w	0.23 343	0.18 441	0.44 383	0.22 314	0.13 302	0.19 169	0.19 304	0.37 314	0.32 317	0.28 283	0.37 371	0.34 396	0.23 346	0.65 508	0.27 431	0.06 34	0.06 186	0.08 220	0.07 202	0.09 301	0.08 280

psmg	0.23 343	0.12 243	0.28 182	0.21 253	0.14 345	0.35 473	0.23 433	0.51 464	0.34 339	0.35 432	0.38 385	0.38 429	0.24 364	0.26 268	0.21 352	0.10 388	0.08 416	0.10 373	0.10 408	0.09 301	0.08 280

CIPLG	0.21 296	0.21 483	0.55 463	0.23 362	0.15 395	0.25 319	0.20 351	0.35 285	0.29 283	0.31 360	0.33 331	0.22 249	0.15 220	0.26 268	0.20 329	0.08 255	0.07 323	0.07 137	0.07 202	0.08 231	0.08 280

iRaft-Stereo_20w	0.19 261	0.10 135	0.46 402	0.19 145	0.13 302	0.25 319	0.19 304	0.52 481	0.19 127	0.29 312	0.21 200	0.22 249	0.20 311	0.28 301	0.18 282	0.07 102	0.06 186	0.07 137	0.08 278	0.08 231	0.08 280

IPLGR_C	0.21 296	0.22 496	0.60 484	0.23 362	0.15 395	0.24 304	0.20 351	0.35 285	0.29 283	0.31 360	0.32 310	0.22 249	0.15 220	0.25 252	0.20 329	0.08 255	0.07 323	0.07 137	0.07 202	0.08 231	0.08 280

ACRE	0.21 296	0.20 469	0.62 495	0.23 362	0.15 395	0.24 304	0.20 351	0.35 285	0.28 264	0.31 360	0.32 310	0.22 249	0.15 220	0.25 252	0.20 329	0.08 255	0.07 323	0.07 137	0.07 202	0.08 231	0.08 280

Patchmatch Stereo++	0.18 222	0.12 243	0.37 288	0.22 314	0.10 120	0.18 142	0.14 118	0.29 197	0.22 182	0.28 283	0.29 274	0.25 289	0.17 262	0.26 268	0.16 229	0.08 255	0.06 186	0.10 373	0.08 278	0.10 367	0.08 280
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
NRIStereo	0.18 222	0.11 201	0.35 256	0.23 362	0.11 167	0.24 304	0.20 351	0.29 197	0.26 238	0.26 263	0.25 238	0.25 289	0.18 287	0.34 360	0.18 282	0.07 102	0.06 186	0.09 300	0.07 202	0.09 301	0.08 280

PSM-adaLoss	0.18 222	0.12 243	0.37 288	0.22 314	0.10 120	0.18 142	0.16 175	0.29 197	0.22 182	0.28 283	0.29 274	0.25 289	0.18 287	0.24 221	0.16 229	0.08 255	0.06 186	0.10 373	0.08 278	0.10 367	0.08 280

ROB_FTStereo_v2	0.18 222	0.12 243	0.37 288	0.22 314	0.10 120	0.18 142	0.16 175	0.29 197	0.22 182	0.28 283	0.29 274	0.25 289	0.17 262	0.24 221	0.16 229	0.08 255	0.06 186	0.10 373	0.08 278	0.10 367	0.08 280

ROB_FTStereo	0.18 222	0.12 243	0.37 288	0.22 314	0.10 120	0.18 142	0.14 118	0.29 197	0.22 182	0.28 283	0.28 261	0.25 289	0.17 262	0.24 221	0.16 229	0.08 255	0.06 186	0.10 373	0.08 278	0.10 367	0.08 280

HUI-Stereo	0.18 222	0.12 243	0.37 288	0.22 314	0.10 120	0.18 142	0.14 118	0.29 197	0.22 182	0.28 283	0.28 261	0.25 289	0.17 262	0.22 199	0.16 229	0.08 255	0.06 186	0.10 373	0.08 278	0.10 367	0.08 280

DRaft	0.24 374	0.10 135	0.34 246	0.18 101	0.12 224	0.28 369	0.23 433	0.33 252	0.39 403	0.38 470	0.61 551	0.21 237	0.41 530	0.48 414	0.42 519	0.07 102	0.06 186	0.08 220	0.08 278	0.07 165	0.08 280

iGMRVC	0.18 222	0.12 243	0.37 288	0.22 314	0.10 120	0.18 142	0.15 142	0.29 197	0.22 182	0.28 283	0.29 274	0.25 289	0.17 262	0.27 287	0.17 260	0.08 255	0.06 186	0.10 373	0.08 278	0.10 367	0.08 280

iRAFT	0.18 222	0.12 243	0.37 288	0.22 314	0.10 120	0.18 142	0.14 118	0.29 197	0.22 182	0.28 283	0.29 274	0.25 289	0.17 262	0.26 268	0.16 229	0.08 255	0.06 186	0.10 373	0.08 278	0.10 367	0.08 280

test-1	0.17 198	0.11 201	0.40 330	0.23 362	0.13 302	0.22 260	0.23 433	0.34 260	0.26 238	0.20 205	0.24 229	0.22 249	0.14 201	0.16 79	0.20 329	0.07 102	0.06 186	0.08 220	0.07 202	0.06 96	0.08 280

RAFT-IKP	0.18 222	0.12 243	0.37 288	0.22 314	0.10 120	0.18 142	0.15 142	0.29 197	0.22 182	0.28 283	0.29 274	0.25 289	0.18 287	0.25 252	0.16 229	0.08 255	0.06 186	0.10 373	0.08 278	0.10 367	0.08 280

rafts_anoy	0.18 222	0.15 383	0.35 256	0.22 314	0.14 345	0.19 169	0.17 216	0.32 238	0.30 296	0.23 228	0.25 238	0.20 225	0.16 236	0.22 199	0.19 312	0.08 255	0.07 323	0.10 373	0.12 486	0.09 301	0.08 280

raft+_RVC	0.18 222	0.14 349	0.32 219	0.21 253	0.15 395	0.21 232	0.16 175	0.38 320	0.34 339	0.21 216	0.28 261	0.20 225	0.15 220	0.24 221	0.19 312	0.08 255	0.06 186	0.08 220	0.07 202	0.07 165	0.08 280

111	0.20 276	0.17 427	0.40 330	0.18 101	0.09 39	0.24 304	0.17 216	0.41 355	0.45 470	0.23 228	0.29 274	0.29 346	0.21 318	0.24 221	0.18 282	0.07 102	0.05 32	0.07 137	0.06 146	0.07 165	0.08 280

GMStereo	0.19 261	0.25 514	0.40 330	0.21 253	0.12 224	0.22 260	0.19 304	0.29 197	0.40 419	0.25 251	0.23 215	0.16 182	0.15 220	0.25 252	0.19 312	0.09 339	0.06 186	0.08 220	0.08 278	0.10 367	0.08 280
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SFCPSM	0.22 326	0.10 135	0.51 446	0.21 253	0.14 345	0.34 458	0.22 408	0.55 509	0.39 403	0.29 312	0.32 310	0.23 269	0.21 318	0.27 287	0.19 312	0.09 339	0.07 323	0.09 300	0.09 366	0.09 301	0.08 280

MMNet	0.27 426	0.14 349	0.49 424	0.24 413	0.17 449	0.47 540	0.22 408	0.45 398	0.51 523	0.39 485	0.41 416	0.36 415	0.33 485	0.39 384	0.34 479	0.08 255	0.07 323	0.09 300	0.09 366	0.10 367	0.08 280

delet	0.27 426	0.14 349	0.40 330	0.23 362	0.19 492	0.41 508	0.29 512	0.49 437	0.48 502	0.33 395	0.41 416	0.37 421	0.30 459	0.48 414	0.34 479	0.09 339	0.09 451	0.11 430	0.12 486	0.08 231	0.08 280

UNet	0.28 447	0.14 349	0.69 518	0.23 362	0.20 509	0.44 526	0.22 408	0.50 447	0.40 419	0.34 415	0.39 398	0.43 476	0.33 485	0.40 391	0.31 462	0.09 339	0.07 323	0.10 373	0.08 278	0.10 367	0.08 280

UPFNet	0.25 402	0.12 243	0.38 307	0.24 413	0.19 492	0.37 483	0.28 506	0.48 429	0.38 393	0.34 415	0.37 371	0.37 421	0.28 430	0.39 384	0.33 474	0.10 388	0.09 451	0.10 373	0.10 408	0.10 367	0.08 280

ac_64	0.27 426	0.13 306	0.41 353	0.24 413	0.17 449	0.36 478	0.22 408	0.46 409	0.33 329	0.35 432	0.36 362	0.52 530	0.30 459	0.62 494	0.32 467	0.11 427	0.09 451	0.10 373	0.10 408	0.09 301	0.08 280

cf-r	0.24 374	0.15 383	0.44 383	0.21 253	0.14 345	0.27 349	0.22 408	0.42 369	0.40 419	0.30 343	0.42 432	0.42 472	0.26 394	0.43 398	0.25 412	0.11 427	0.06 186	0.08 220	0.10 408	0.08 231	0.08 280

GwcNet-RSSM	0.26 418	0.17 427	0.46 402	0.21 253	0.13 302	0.28 369	0.23 433	0.44 388	0.42 436	0.31 360	0.45 468	0.40 456	0.26 394	0.55 449	0.28 435	0.11 427	0.07 323	0.09 300	0.10 408	0.09 301	0.08 280

DIP-Stereo	0.18 222	0.12 243	0.33 236	0.20 208	0.13 302	0.28 369	0.12 37	0.42 369	0.25 229	0.27 273	0.32 310	0.21 237	0.17 262	0.25 252	0.20 329	0.07 102	0.06 186	0.08 220	0.06 146	0.07 165	0.08 280
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
BEATNet_4x	0.22 326	0.18 441	0.47 410	0.22 314	0.10 120	0.28 369	0.14 118	0.46 409	0.32 317	0.31 360	0.34 341	0.31 373	0.25 385	0.31 340	0.29 447	0.08 255	0.06 186	0.08 220	0.06 146	0.10 367	0.08 280

HSM-Net_RVC	0.27 426	0.11 201	0.42 363	0.19 145	0.11 167	0.34 458	0.20 351	0.62 569	0.43 444	0.40 495	0.43 445	0.50 520	0.26 394	0.76 547	0.22 372	0.08 255	0.07 323	0.07 137	0.07 202	0.08 231	0.08 280
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet	0.27 426	0.20 469	0.44 383	0.22 314	0.14 345	0.33 445	0.14 118	0.51 464	0.45 470	0.30 343	0.40 408	0.38 429	0.27 413	0.76 547	0.25 412	0.09 339	0.07 323	0.11 430	0.11 447	0.11 415	0.08 280

AdaStereo	0.24 374	0.16 408	0.37 288	0.24 413	0.12 224	0.32 434	0.17 216	0.54 499	0.42 436	0.33 395	0.38 385	0.35 410	0.21 318	0.30 333	0.22 372	0.14 511	0.06 186	0.13 489	0.08 278	0.11 415	0.08 280
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.
HSM	0.28 447	0.16 408	0.35 256	0.20 208	0.15 395	0.33 445	0.19 304	0.53 492	0.37 379	0.36 448	0.38 385	0.67 581	0.31 475	0.89 578	0.23 391	0.08 255	0.06 186	0.08 220	0.07 202	0.08 231	0.08 280

pmcnn	0.50 570	0.20 469	0.78 535	0.24 413	0.26 567	0.39 499	0.30 523	0.51 464	0.50 519	0.54 569	1.23 610	2.52 637	0.37 511	0.77 553	0.95 597	0.08 255	0.06 186	0.06 73	0.05 92	0.10 367	0.08 280

FlowAnything_test	0.14 133	0.11 201	0.21 117	0.21 253	0.12 224	0.17 118	0.16 175	0.25 141	0.16 78	0.15 144	0.13 88	0.15 165	0.14 201	0.18 122	0.16 229	0.10 388	0.07 323	0.11 430	0.12 486	0.08 231	0.09 342

S2M2_L	0.13 108	0.11 201	0.20 108	0.16 28	0.12 224	0.12 9	0.07 1	0.18 20	0.20 152	0.12 85	0.15 126	0.14 148	0.12 147	0.15 56	0.14 180	0.13 485	0.09 451	0.09 300	0.10 408	0.11 415	0.09 342
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
G2L-Stereo	0.25 402	0.16 408	0.47 410	0.22 314	0.14 345	0.25 319	0.18 259	0.46 409	0.35 355	0.33 395	0.37 371	0.40 456	0.22 331	0.60 479	0.30 455	0.10 388	0.09 451	0.10 373	0.08 278	0.09 301	0.09 342

AIO-test1	0.19 261	0.14 349	0.41 353	0.27 512	0.15 395	0.21 232	0.16 175	0.39 332	0.36 368	0.17 179	0.26 248	0.18 202	0.13 179	0.28 301	0.14 180	0.07 102	0.06 186	0.10 373	0.11 447	0.06 96	0.09 342

PAM_32	0.23 343	0.10 135	0.63 498	0.21 253	0.14 345	0.33 445	0.19 304	0.36 304	0.23 201	0.29 312	0.28 261	0.56 545	0.28 430	0.27 287	0.18 282	0.08 255	0.06 186	0.08 220	0.09 366	0.07 165	0.09 342

PAM	0.23 343	0.10 135	0.63 498	0.22 314	0.15 395	0.34 458	0.21 382	0.37 314	0.22 182	0.31 360	0.27 255	0.55 541	0.26 394	0.26 268	0.17 260	0.08 255	0.06 186	0.07 137	0.09 366	0.07 165	0.09 342

rvit_0105_5	0.21 296	0.15 383	0.38 307	0.23 362	0.13 302	0.22 260	0.24 455	0.36 304	0.39 403	0.21 216	0.23 215	0.26 310	0.19 302	0.26 268	0.19 312	0.15 524	0.13 530	0.12 468	0.12 486	0.10 367	0.09 342

rvit_0105_3	0.23 343	0.17 427	0.40 330	0.25 450	0.15 395	0.24 304	0.28 506	0.38 320	0.41 429	0.25 251	0.25 238	0.28 335	0.21 318	0.28 301	0.20 329	0.15 524	0.13 530	0.14 516	0.15 536	0.10 367	0.09 342

test_sample2	0.21 296	0.10 135	0.28 182	0.19 145	0.11 167	0.27 349	0.21 382	0.43 381	0.29 283	0.26 263	0.31 301	0.30 362	0.24 364	0.45 405	0.18 282	0.09 339	0.07 323	0.08 220	0.07 202	0.09 301	0.09 342

test_sample1	0.20 276	0.10 135	0.28 182	0.19 145	0.12 224	0.28 369	0.19 304	0.41 355	0.25 229	0.26 263	0.31 301	0.29 346	0.26 394	0.44 402	0.21 352	0.09 339	0.07 323	0.08 220	0.07 202	0.09 301	0.09 342

CAS++	0.16 179	0.12 243	0.27 171	0.18 101	0.12 224	0.17 118	0.15 142	0.42 369	0.24 216	0.19 201	0.18 163	0.13 122	0.10 71	0.21 183	0.12 68	0.12 465	0.10 476	0.11 430	0.08 278	0.10 367	0.09 342
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
SMFormer	0.25 402	0.12 243	0.40 330	0.19 145	0.10 120	0.27 349	0.19 304	0.51 464	0.45 470	0.34 415	0.41 416	0.31 373	0.26 394	0.58 471	0.28 435	0.10 388	0.07 323	0.08 220	0.08 278	0.09 301	0.09 342

ACVNet-DCA	0.18 222	0.14 349	0.38 307	0.23 362	0.11 167	0.31 425	0.19 304	0.41 355	0.27 249	0.17 179	0.19 171	0.13 122	0.18 287	0.28 301	0.11 16	0.08 255	0.05 32	0.08 220	0.06 146	0.09 301	0.09 342

xx1	0.20 276	0.14 349	0.38 307	0.23 362	0.11 167	0.31 425	0.19 304	0.35 285	0.47 492	0.17 179	0.19 171	0.28 335	0.24 364	0.28 301	0.11 16	0.08 255	0.05 32	0.10 373	0.09 366	0.09 301	0.09 342

1test111	0.19 261	0.14 349	0.38 307	0.23 362	0.11 167	0.31 425	0.19 304	0.41 355	0.27 249	0.17 179	0.19 171	0.13 122	0.18 287	0.34 360	0.22 372	0.08 255	0.05 32	0.08 220	0.06 146	0.09 301	0.09 342

mmm	0.21 296	0.12 243	0.31 213	0.22 314	0.12 224	0.28 369	0.21 382	0.41 355	0.27 249	0.29 312	0.38 385	0.29 346	0.24 364	0.29 318	0.22 372	0.09 339	0.07 323	0.11 430	0.09 366	0.10 367	0.09 342

11t1	0.18 222	0.10 135	0.30 199	0.20 208	0.11 167	0.27 349	0.17 216	0.35 285	0.23 201	0.25 251	0.23 215	0.23 269	0.23 346	0.25 252	0.18 282	0.09 339	0.07 323	0.07 137	0.06 146	0.09 301	0.09 342

GMStereo_Zeroshot	0.24 374	0.21 483	0.45 394	0.26 484	0.13 302	0.28 369	0.15 142	0.39 332	0.35 355	0.37 455	0.43 445	0.40 456	0.17 262	0.34 360	0.20 329	0.12 465	0.07 323	0.13 489	0.07 202	0.16 508	0.09 342

EKT-Stereo	0.38 526	0.12 243	0.38 307	0.42 593	3.88 645	0.21 232	0.17 216	0.35 285	0.28 264	0.20 205	0.20 188	0.23 269	0.15 220	0.28 301	0.16 229	0.09 339	0.07 323	0.09 300	0.07 202	0.09 301	0.09 342

PCWNet_CMD	0.23 343	0.13 306	0.48 419	0.20 208	0.13 302	0.28 369	0.16 175	0.46 409	0.46 487	0.29 312	0.36 362	0.37 421	0.24 364	0.28 301	0.20 329	0.09 339	0.06 186	0.10 373	0.08 278	0.11 415	0.09 342

LL-Strereo	0.29 458	0.25 514	0.58 475	0.25 450	0.21 517	0.23 282	0.24 455	0.55 509	0.42 436	0.34 415	0.32 310	0.41 463	0.40 526	0.94 587	0.23 391	0.08 255	0.07 323	0.11 430	0.09 366	0.09 301	0.09 342

fast-acv-ft	0.31 474	0.20 469	0.81 547	0.24 413	0.18 470	0.46 534	0.27 490	0.41 355	0.49 511	0.39 485	0.55 524	0.49 513	0.35 498	0.37 377	0.38 492	0.11 427	0.11 500	0.11 430	0.12 486	0.12 452	0.09 342

gwcnet-sp	0.24 374	0.13 306	0.63 498	0.22 314	0.14 345	0.34 458	0.22 408	0.44 388	0.39 403	0.35 432	0.34 341	0.27 319	0.27 413	0.35 369	0.25 412	0.09 339	0.08 416	0.09 300	0.09 366	0.09 301	0.09 342

scenet	0.24 374	0.13 306	0.63 498	0.22 314	0.14 345	0.34 458	0.22 408	0.44 388	0.39 403	0.35 432	0.34 341	0.27 319	0.27 413	0.35 369	0.25 412	0.09 339	0.08 416	0.09 300	0.09 366	0.09 301	0.09 342

knoymous	0.17 198	0.09 93	0.32 219	0.17 61	0.11 167	0.21 232	0.17 216	0.32 238	0.23 201	0.23 228	0.28 261	0.27 319	0.16 236	0.23 208	0.16 229	0.09 339	0.06 186	0.09 300	0.06 146	0.09 301	0.09 342

ssnet	0.24 374	0.13 306	0.63 498	0.22 314	0.14 345	0.34 458	0.22 408	0.44 388	0.39 403	0.35 432	0.34 341	0.27 319	0.27 413	0.35 369	0.25 412	0.09 339	0.08 416	0.09 300	0.09 366	0.09 301	0.09 342

qqq	0.20 276	0.12 243	0.31 213	0.20 208	0.11 167	0.23 282	0.19 304	0.41 355	0.27 249	0.24 242	0.28 261	0.28 335	0.24 364	0.34 360	0.22 372	0.08 255	0.07 323	0.10 373	0.09 366	0.09 301	0.09 342

BUS	0.23 343	0.12 243	0.28 182	0.25 450	0.14 345	0.43 523	0.17 216	0.56 524	0.34 339	0.34 415	0.35 352	0.32 382	0.20 311	0.26 268	0.21 352	0.10 388	0.07 323	0.11 430	0.10 408	0.09 301	0.09 342

RAFT+CT+SA	0.21 296	0.18 441	0.33 236	0.25 450	0.18 470	0.23 282	0.29 512	0.40 343	0.36 368	0.24 242	0.38 385	0.18 202	0.16 236	0.32 347	0.16 229	0.07 102	0.05 32	0.09 300	0.12 486	0.09 301	0.09 342

BSDual-CNN	0.23 343	0.12 243	0.28 182	0.25 450	0.14 345	0.35 473	0.21 382	0.56 524	0.34 339	0.34 415	0.35 352	0.38 429	0.24 364	0.26 268	0.21 352	0.10 388	0.07 323	0.11 430	0.10 408	0.09 301	0.09 342

hknet	0.25 402	0.14 349	0.40 330	0.25 450	0.15 395	0.35 473	0.21 382	0.56 524	0.37 379	0.34 415	0.35 352	0.43 476	0.27 413	0.37 377	0.21 352	0.09 339	0.07 323	0.11 430	0.10 408	0.09 301	0.09 342

CSP-Net	0.27 426	0.15 383	0.30 199	0.21 253	0.14 345	0.44 526	0.24 455	0.50 447	0.40 419	0.41 505	0.43 445	0.42 472	0.26 394	0.66 513	0.28 435	0.12 465	0.08 416	0.08 220	0.08 278	0.10 367	0.09 342

dd	0.22 326	0.26 525	0.40 330	0.22 314	0.12 224	0.25 319	0.21 382	0.32 238	0.44 459	0.29 312	0.28 261	0.25 289	0.16 236	0.30 333	0.25 412	0.12 465	0.07 323	0.10 373	0.08 278	0.11 415	0.09 342

DAS	0.27 426	0.12 243	0.42 363	0.24 413	0.18 470	0.29 390	0.24 455	0.45 398	0.45 470	0.41 505	0.44 456	0.34 396	0.29 445	0.75 542	0.21 352	0.09 339	0.07 323	0.09 300	0.07 202	0.09 301	0.09 342

SepStereo	0.26 418	0.12 243	0.42 363	0.24 413	0.18 470	0.29 390	0.24 455	0.45 398	0.45 470	0.41 505	0.44 456	0.34 396	0.29 445	0.64 502	0.21 352	0.09 339	0.07 323	0.09 300	0.07 202	0.09 301	0.09 342

GwcNet-ADL	0.22 326	0.14 349	0.58 475	0.24 413	0.13 302	0.22 260	0.23 433	0.49 437	0.40 419	0.27 273	0.29 274	0.30 362	0.20 311	0.26 268	0.23 391	0.09 339	0.07 323	0.07 137	0.07 202	0.09 301	0.09 342

Pruner-Stereo	0.19 261	0.11 201	0.34 246	0.29 538	0.12 224	0.19 169	0.17 216	0.31 227	0.29 283	0.33 395	0.32 310	0.25 289	0.15 220	0.24 221	0.21 352	0.09 339	0.06 186	0.09 300	0.08 278	0.08 231	0.09 342

LMCR-Stereo	0.26 418	0.18 441	0.49 424	0.28 534	0.14 345	0.36 478	0.23 433	0.54 499	0.34 339	0.39 485	0.40 408	0.29 346	0.29 445	0.37 377	0.27 431	0.11 427	0.07 323	0.09 300	0.07 202	0.13 467	0.09 342

CFNet_pseudo	0.23 343	0.13 306	0.47 410	0.19 145	0.13 302	0.26 339	0.16 175	0.44 388	0.44 459	0.29 312	0.37 371	0.38 429	0.23 346	0.29 318	0.21 352	0.09 339	0.06 186	0.11 430	0.08 278	0.11 415	0.09 342

RALCasStereoNet	0.18 222	0.15 383	0.33 236	0.21 253	0.14 345	0.21 232	0.18 259	0.31 227	0.25 229	0.21 216	0.29 274	0.22 249	0.15 220	0.27 287	0.17 260	0.08 255	0.10 476	0.07 137	0.06 146	0.09 301	0.09 342

sCroCo_RVC	0.18 222	0.14 349	0.49 424	0.27 512	0.18 470	0.22 260	0.17 216	0.27 165	0.23 201	0.14 130	0.22 210	0.17 192	0.14 201	0.21 183	0.15 204	0.10 388	0.11 500	0.09 300	0.09 366	0.09 301	0.09 342

HCRNet	0.24 374	0.25 514	0.33 236	0.34 568	0.16 427	0.27 349	0.18 259	0.43 381	0.35 355	0.30 343	0.35 352	0.32 382	0.22 331	0.44 402	0.20 329	0.13 485	0.08 416	0.13 489	0.11 447	0.10 367	0.09 342

222	0.41 540	0.10 135	0.29 192	0.19 145	0.11 167	0.36 478	0.20 351	0.57 534	0.39 403	0.35 432	0.44 456	0.30 362	0.27 413	0.55 449	3.56 643	0.11 427	0.07 323	0.08 220	0.08 278	0.09 301	0.09 342

xxxx	0.34 500	0.10 135	0.29 192	0.19 145	0.11 167	0.37 483	0.20 351	0.58 543	0.38 393	0.29 312	0.42 432	0.38 429	0.24 364	0.46 408	2.20 636	0.11 427	0.07 323	0.09 300	0.08 278	0.09 301	0.09 342

test_xeample	0.34 500	0.10 135	0.29 192	0.19 145	0.11 167	0.33 445	0.23 433	0.55 509	0.38 393	0.32 383	0.45 468	0.29 346	0.26 394	0.57 464	2.24 638	0.10 388	0.07 323	0.09 300	0.08 278	0.09 301	0.09 342

FENet	0.21 296	0.11 201	0.45 394	0.21 253	0.12 224	0.26 339	0.17 216	0.41 355	0.35 355	0.30 343	0.31 301	0.29 346	0.23 346	0.26 268	0.23 391	0.09 339	0.06 186	0.09 300	0.09 366	0.09 301	0.09 342

GANet-RSSM	0.24 374	0.14 349	0.36 276	0.21 253	0.14 345	0.27 349	0.21 382	0.45 398	0.33 329	0.29 312	0.39 398	0.39 441	0.28 430	0.58 471	0.23 391	0.11 427	0.07 323	0.09 300	0.09 366	0.10 367	0.09 342

PSMNet-RSSM	0.24 374	0.15 383	0.36 276	0.21 253	0.14 345	0.25 319	0.20 351	0.48 429	0.37 379	0.30 343	0.44 456	0.38 429	0.26 394	0.52 434	0.22 372	0.12 465	0.07 323	0.11 430	0.13 513	0.10 367	0.09 342

CFNet-ft	0.24 374	0.15 383	0.35 256	0.18 101	0.15 395	0.30 409	0.21 382	0.39 332	0.36 368	0.28 283	0.40 408	0.43 476	0.25 385	0.47 412	0.24 402	0.12 465	0.07 323	0.12 468	0.11 447	0.12 452	0.09 342

MSMDNet	0.23 343	0.13 306	0.48 419	0.20 208	0.13 302	0.28 369	0.16 175	0.46 409	0.46 487	0.29 312	0.36 362	0.37 421	0.24 364	0.28 301	0.20 329	0.09 339	0.06 186	0.09 300	0.08 278	0.11 415	0.09 342

CFNet_RVC	0.24 374	0.15 383	0.35 256	0.18 101	0.15 395	0.30 409	0.21 382	0.39 332	0.36 368	0.28 283	0.40 408	0.43 476	0.25 385	0.47 412	0.24 402	0.12 465	0.07 323	0.12 468	0.11 447	0.12 452	0.09 342

ccs_rob	0.23 343	0.13 306	0.47 410	0.20 208	0.13 302	0.26 339	0.17 216	0.44 388	0.44 459	0.29 312	0.37 371	0.38 429	0.23 346	0.29 318	0.21 352	0.09 339	0.06 186	0.11 430	0.08 278	0.11 415	0.09 342

AANet_RVC	0.31 474	0.22 496	0.50 435	0.23 362	0.14 345	0.30 409	0.24 455	0.47 417	0.54 539	0.38 470	0.60 544	0.43 476	0.29 445	0.87 573	0.40 508	0.11 427	0.07 323	0.07 137	0.07 202	0.09 301	0.09 342

iResNetv2_ROB	0.27 426	0.26 525	0.72 528	0.23 362	0.13 302	0.29 390	0.18 259	0.52 481	0.49 511	0.37 455	0.45 468	0.39 441	0.25 385	0.34 360	0.20 329	0.08 255	0.06 186	0.07 137	0.05 92	0.12 452	0.09 342

DLCB_ROB	0.28 447	0.16 408	0.34 246	0.27 512	0.16 427	0.38 491	0.25 472	0.48 429	0.43 444	0.46 536	0.46 478	0.51 524	0.33 485	0.53 441	0.33 474	0.10 388	0.10 476	0.11 430	0.11 447	0.10 367	0.09 342

iResNet_ROB	0.25 402	0.19 457	0.40 330	0.20 208	0.12 224	0.30 409	0.16 175	0.55 509	0.53 534	0.38 470	0.43 445	0.37 421	0.26 394	0.38 382	0.22 372	0.08 255	0.06 186	0.06 73	0.04 1	0.09 301	0.09 342

G2L-ROB	0.23 343	0.15 383	0.41 353	0.19 145	0.12 224	0.27 349	0.21 382	0.47 417	0.33 329	0.34 415	0.31 301	0.41 463	0.22 331	0.49 419	0.26 425	0.09 339	0.06 186	0.07 137	0.06 146	0.09 301	0.10 398

coex_refinement	0.26 418	0.16 408	0.36 276	0.23 362	0.15 395	0.31 425	0.20 351	0.49 437	0.42 436	0.35 432	0.42 432	0.45 491	0.27 413	0.55 449	0.33 474	0.10 388	0.06 186	0.07 137	0.07 202	0.10 367	0.10 398

GREAT-IGEV	0.12 93	0.09 93	0.25 154	0.16 28	0.11 167	0.14 27	0.16 175	0.17 12	0.17 95	0.10 37	0.15 126	0.09 22	0.09 23	0.18 122	0.10 1	0.06 34	0.07 323	0.06 73	0.05 92	0.07 165	0.10 398

rvit_105_1	0.27 426	0.19 457	0.46 402	0.27 512	0.19 492	0.30 409	0.35 552	0.44 388	0.51 523	0.31 360	0.31 301	0.31 373	0.26 394	0.35 369	0.25 412	0.15 524	0.14 540	0.15 531	0.17 557	0.11 415	0.10 398

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 343	0.13 306	0.83 554	0.20 208	0.21 517	0.23 282	0.17 216	0.48 429	0.27 249	0.23 228	0.29 274	0.39 441	0.23 346	0.25 252	0.15 204	0.08 255	0.06 186	0.08 220	0.11 447	0.11 415	0.10 398

test_sample6	0.25 402	0.13 306	0.41 353	0.21 253	0.11 167	0.30 409	0.22 408	0.51 464	0.35 355	0.33 395	0.43 445	0.30 362	0.24 364	0.57 464	0.22 372	0.10 388	0.07 323	0.10 373	0.10 408	0.11 415	0.10 398

test_sample5	0.24 374	0.13 306	0.42 363	0.21 253	0.12 224	0.30 409	0.21 382	0.50 447	0.34 339	0.32 383	0.41 416	0.29 346	0.23 346	0.55 449	0.21 352	0.10 388	0.07 323	0.10 373	0.09 366	0.11 415	0.10 398

test_sample4	0.24 374	0.13 306	0.43 374	0.20 208	0.12 224	0.32 434	0.21 382	0.51 464	0.34 339	0.31 360	0.37 371	0.28 335	0.23 346	0.53 441	0.21 352	0.10 388	0.07 323	0.10 373	0.09 366	0.11 415	0.10 398

test_sample3	0.23 343	0.12 243	0.43 374	0.19 145	0.12 224	0.32 434	0.20 351	0.50 447	0.34 339	0.31 360	0.33 331	0.29 346	0.22 331	0.53 441	0.22 372	0.10 388	0.07 323	0.09 300	0.08 278	0.10 367	0.10 398

DualNet	0.24 374	0.13 306	0.42 363	0.21 253	0.12 224	0.30 409	0.21 382	0.50 447	0.34 339	0.33 395	0.43 445	0.29 346	0.23 346	0.55 449	0.21 352	0.10 388	0.07 323	0.10 373	0.09 366	0.11 415	0.10 398

mmx	0.31 474	0.12 243	0.42 363	0.20 208	0.13 302	0.28 369	0.20 351	0.55 509	0.45 470	0.30 343	0.42 432	0.34 396	0.23 346	0.81 564	1.08 604	0.10 388	0.07 323	0.11 430	0.10 408	0.11 415	0.10 398

xxx	0.31 474	0.12 243	0.42 363	0.20 208	0.13 302	0.28 369	0.20 351	0.55 509	0.45 470	0.30 343	0.42 432	0.34 396	0.23 346	0.81 564	1.08 604	0.10 388	0.07 323	0.11 430	0.10 408	0.11 415	0.10 398

ToySt	0.24 374	0.16 408	0.48 419	0.21 253	0.13 302	0.29 390	0.29 512	0.39 332	0.39 403	0.27 273	0.35 352	0.39 441	0.31 475	0.31 340	0.29 447	0.08 255	0.09 451	0.10 373	0.11 447	0.11 415	0.10 398

riskmin	0.18 222	0.09 93	0.34 246	0.18 101	0.12 224	0.24 304	0.16 175	0.34 260	0.28 264	0.21 216	0.23 215	0.33 389	0.24 364	0.23 208	0.17 260	0.09 339	0.06 186	0.09 300	0.06 146	0.10 367	0.10 398

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 467	0.20 469	0.70 524	0.21 253	0.17 449	0.46 534	0.27 490	0.50 447	0.49 511	0.42 515	0.55 524	0.43 476	0.30 459	0.46 408	0.38 492	0.09 339	0.06 186	0.07 137	0.06 146	0.11 415	0.10 398

CRFU-Net	0.28 447	0.14 349	0.45 394	0.25 450	0.15 395	0.45 532	0.23 433	0.50 447	0.30 296	0.43 521	0.41 416	0.48 508	0.46 554	0.43 398	0.29 447	0.11 427	0.10 476	0.09 300	0.08 278	0.10 367	0.10 398

test_5	0.23 343	0.19 457	0.38 307	0.26 484	0.18 470	0.25 319	0.29 512	0.40 343	0.37 379	0.29 312	0.40 408	0.25 289	0.22 331	0.34 360	0.18 282	0.07 102	0.05 32	0.09 300	0.09 366	0.10 367	0.10 398

NINENet	0.25 402	0.15 383	0.37 288	0.23 362	0.16 427	0.43 523	0.17 216	0.60 556	0.46 487	0.32 383	0.37 371	0.32 382	0.20 311	0.42 396	0.21 352	0.10 388	0.10 476	0.12 468	0.08 278	0.11 415	0.10 398

UDGNet	0.23 343	0.31 557	0.38 307	0.24 413	0.14 345	0.24 304	0.18 259	0.32 238	0.43 444	0.29 312	0.28 261	0.24 281	0.19 302	0.29 318	0.20 329	0.15 524	0.07 323	0.21 571	0.11 447	0.14 485	0.10 398

dad	0.28 447	0.31 557	0.44 383	0.21 253	0.14 345	0.30 409	0.20 351	0.33 252	0.49 511	0.44 528	0.44 456	0.45 491	0.21 318	0.41 393	0.26 425	0.20 570	0.11 500	0.20 568	0.11 447	0.14 485	0.10 398

PSMNet-ADL	0.25 402	0.15 383	0.32 219	0.26 484	0.14 345	0.31 425	0.22 408	0.44 388	0.36 368	0.27 273	0.33 331	0.41 463	0.28 430	0.61 486	0.29 447	0.11 427	0.09 451	0.09 300	0.11 447	0.10 367	0.10 398

GANet-ADL	0.21 296	0.12 243	0.45 394	0.23 362	0.14 345	0.29 390	0.19 304	0.46 409	0.35 355	0.25 251	0.32 310	0.32 382	0.19 302	0.24 221	0.20 329	0.10 388	0.07 323	0.07 137	0.06 146	0.09 301	0.10 398

ADLNet2	0.30 467	0.17 427	0.72 528	0.23 362	0.17 449	0.36 478	0.24 455	0.52 481	0.51 523	0.32 383	0.38 385	0.45 491	0.30 459	0.69 520	0.35 483	0.10 388	0.08 416	0.09 300	0.09 366	0.12 452	0.10 398

DeepStereo_RVC	0.18 222	0.11 201	0.40 330	0.21 253	0.11 167	0.19 169	0.16 175	0.28 184	0.22 182	0.27 273	0.27 255	0.23 269	0.28 430	0.24 221	0.18 282	0.08 255	0.06 186	0.09 300	0.07 202	0.09 301	0.10 398

CRE-IMP	0.18 222	0.12 243	0.37 288	0.22 314	0.11 167	0.24 304	0.17 216	0.29 197	0.21 169	0.27 273	0.26 248	0.24 281	0.17 262	0.23 208	0.18 282	0.08 255	0.05 32	0.10 373	0.07 202	0.10 367	0.10 398

ICVP	0.23 343	0.13 306	0.44 383	0.26 484	0.14 345	0.29 390	0.25 472	0.45 398	0.33 329	0.29 312	0.43 445	0.35 410	0.25 385	0.26 268	0.23 391	0.12 465	0.09 451	0.09 300	0.08 278	0.09 301	0.10 398
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
psm_up	0.29 458	0.16 408	0.41 353	0.26 484	0.17 449	0.32 434	0.26 484	0.55 509	0.43 444	0.36 448	0.40 408	0.45 491	0.37 511	0.58 471	0.30 455	0.11 427	0.12 517	0.13 489	0.12 486	0.10 367	0.10 398

DSFCA	0.27 426	0.13 306	0.36 276	0.20 208	0.17 449	0.38 491	0.31 528	0.47 417	0.43 444	0.43 521	0.37 371	0.39 441	0.29 445	0.52 434	0.32 467	0.12 465	0.10 476	0.10 373	0.11 447	0.11 415	0.10 398

DMCA-RVC	0.27 426	0.21 483	0.61 487	0.28 534	0.17 449	0.29 390	0.21 382	0.42 369	0.35 355	0.40 495	0.37 371	0.39 441	0.36 502	0.43 398	0.30 455	0.13 485	0.10 476	0.15 531	0.11 447	0.13 467	0.10 398

TDLM	0.30 467	0.21 483	0.38 307	0.28 534	0.15 395	0.33 445	0.32 535	0.52 481	0.47 492	0.38 470	0.43 445	0.39 441	0.29 445	0.91 582	0.28 435	0.14 511	0.08 416	0.13 489	0.11 447	0.12 452	0.10 398

CVANet_RVC	0.30 467	0.19 457	0.41 353	0.26 484	0.16 427	0.33 445	0.26 484	0.52 481	0.47 492	0.40 495	0.46 478	0.43 476	0.31 475	0.89 578	0.26 425	0.14 511	0.09 451	0.14 516	0.13 513	0.14 485	0.10 398

StereoDRNet-Refined	0.27 426	0.17 427	0.35 256	0.25 450	0.14 345	0.37 483	0.21 382	0.47 417	0.41 429	0.44 528	0.51 502	0.41 463	0.28 430	0.45 405	0.37 490	0.09 339	0.06 186	0.11 430	0.11 447	0.10 367	0.10 398
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DRN-Test	0.33 492	0.17 427	0.61 487	0.27 512	0.19 492	0.46 534	0.29 512	0.65 578	0.51 523	0.47 544	0.46 478	0.44 487	0.34 494	0.62 494	0.41 516	0.12 465	0.08 416	0.13 489	0.12 486	0.12 452	0.10 398

StereoDRNet	0.32 483	0.22 496	0.61 487	0.27 512	0.21 517	0.42 515	0.30 523	0.61 560	0.48 502	0.46 536	0.39 398	0.48 508	0.30 459	0.57 464	0.40 508	0.11 427	0.09 451	0.12 468	0.11 447	0.12 452	0.10 398

LE_ROB	1.76 634	0.20 469	2.68 634	0.48 601	0.52 609	0.78 598	0.96 631	0.84 613	6.61 650	7.40 653	2.08 635	2.08 629	4.83 645	1.27 616	3.79 644	0.10 388	0.08 416	0.12 468	0.11 447	0.11 415	0.10 398

w-ln-seven-2	0.36 509	0.29 543	1.06 591	0.27 512	0.18 470	0.37 483	0.30 523	0.50 447	0.54 539	0.45 532	0.55 524	0.45 491	0.41 530	0.62 494	0.49 539	0.10 388	0.10 476	0.12 468	0.11 447	0.14 485	0.11 433

ACV-stereo	0.29 458	0.18 441	0.79 542	0.23 362	0.16 427	0.47 540	0.19 304	0.36 304	0.34 339	0.29 312	0.33 331	0.67 581	0.42 539	0.54 447	0.30 455	0.10 388	0.09 451	0.09 300	0.09 366	0.10 367	0.11 433

ttt	0.29 458	0.12 243	0.34 246	0.21 253	0.13 302	0.29 390	0.20 351	0.56 524	0.47 492	0.31 360	0.44 456	0.30 362	0.22 331	0.65 508	0.85 590	0.13 485	0.10 476	0.10 373	0.10 408	0.11 415	0.11 433

CFNet_ucs	0.24 374	0.13 306	0.50 435	0.20 208	0.15 395	0.28 369	0.17 216	0.49 437	0.45 470	0.32 383	0.42 432	0.39 441	0.22 331	0.31 340	0.21 352	0.11 427	0.08 416	0.12 468	0.09 366	0.12 452	0.11 433

CBFPSM	0.27 426	0.16 408	0.67 512	0.20 208	0.14 345	0.38 491	0.25 472	0.40 343	0.36 368	0.33 395	0.36 362	0.56 545	0.38 515	0.32 347	0.38 492	0.08 255	0.08 416	0.07 137	0.08 278	0.09 301	0.11 433

iinet-f	0.30 467	0.18 441	1.03 589	0.20 208	0.15 395	0.44 526	0.22 408	0.45 398	0.37 379	0.35 432	0.44 456	0.41 463	0.34 494	0.34 360	0.40 508	0.10 388	0.09 451	0.08 220	0.08 278	0.13 467	0.11 433

CASS	0.21 296	0.15 383	0.32 219	0.26 484	0.11 167	0.28 369	0.19 304	0.39 332	0.30 296	0.32 383	0.34 341	0.25 289	0.24 364	0.25 252	0.20 329	0.13 485	0.08 416	0.11 430	0.09 366	0.11 415	0.11 433
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet_v2	0.28 447	0.16 408	0.44 383	0.22 314	0.15 395	0.40 504	0.30 523	0.57 534	0.46 487	0.38 470	0.36 362	0.47 501	0.29 445	0.38 382	0.39 500	0.13 485	0.11 500	0.11 430	0.11 447	0.11 415	0.11 433

DisPM	0.19 261	0.10 135	0.35 256	0.23 362	0.13 302	0.18 142	0.20 351	0.29 197	0.29 283	0.33 395	0.34 341	0.23 269	0.16 236	0.33 354	0.16 229	0.09 339	0.06 186	0.09 300	0.08 278	0.07 165	0.11 433

AASNet	0.27 426	0.19 457	0.49 424	0.26 484	0.17 449	0.34 458	0.20 351	0.62 569	0.48 502	0.35 432	0.40 408	0.32 382	0.25 385	0.28 301	0.34 479	0.11 427	0.09 451	0.10 373	0.08 278	0.13 467	0.11 433

AACVNet	0.26 418	0.16 408	0.37 288	0.22 314	0.14 345	0.29 390	0.19 304	0.41 355	0.31 308	0.38 470	0.42 432	0.43 476	0.28 430	0.73 533	0.25 412	0.11 427	0.08 416	0.11 430	0.09 366	0.13 467	0.11 433

HHNet	0.22 326	0.12 243	0.52 450	0.18 101	0.18 470	0.20 204	0.20 351	0.34 260	0.31 308	0.32 383	0.59 539	0.20 225	0.21 318	0.24 221	0.31 462	0.08 255	0.05 32	0.09 300	0.07 202	0.08 231	0.11 433

ASMatch	0.23 343	0.11 201	0.51 446	0.24 413	0.14 345	0.19 169	0.17 216	0.31 227	0.28 264	0.28 283	0.68 566	0.27 319	0.26 394	0.50 423	0.22 372	0.07 102	0.06 186	0.08 220	0.07 202	0.06 96	0.11 433

GEStereo_RVC	0.27 426	0.20 469	0.44 383	0.27 512	0.16 427	0.33 445	0.25 472	0.56 524	0.54 539	0.34 415	0.38 385	0.34 396	0.25 385	0.51 428	0.28 435	0.12 465	0.08 416	0.09 300	0.08 278	0.11 415	0.11 433

GES	0.22 326	0.12 243	0.42 363	0.20 208	0.14 345	0.27 349	0.19 304	0.49 437	0.33 329	0.30 343	0.36 362	0.25 289	0.23 346	0.29 318	0.22 372	0.10 388	0.08 416	0.08 220	0.07 202	0.10 367	0.11 433

RAFT + AFF	0.27 426	0.23 505	0.50 435	0.25 450	0.17 449	0.30 409	0.33 546	0.52 481	0.40 419	0.28 283	0.30 287	0.30 362	0.31 475	0.62 494	0.24 402	0.09 339	0.10 476	0.11 430	0.10 408	0.11 415	0.11 433

DMCA	0.22 326	0.14 349	0.36 276	0.22 314	0.14 345	0.27 349	0.20 351	0.43 381	0.38 393	0.31 360	0.32 310	0.33 389	0.24 364	0.24 221	0.28 435	0.11 427	0.08 416	0.10 373	0.08 278	0.10 367	0.11 433

STTStereo	0.28 447	0.20 469	0.61 487	0.25 450	0.17 449	0.29 390	0.24 455	0.47 417	0.39 403	0.39 485	0.41 416	0.44 487	0.28 430	0.40 391	0.28 435	0.13 485	0.12 517	0.13 489	0.16 548	0.12 452	0.11 433

ADCRef	0.38 526	0.24 509	0.88 566	0.26 484	0.21 517	0.49 551	0.27 490	0.52 481	0.48 502	0.50 550	0.58 537	0.35 410	0.47 557	0.48 414	1.29 619	0.09 339	0.08 416	0.12 468	0.12 486	0.11 415	0.11 433

GANet	0.36 509	0.22 496	0.49 424	0.29 538	0.17 449	0.41 508	0.38 567	0.57 534	0.45 470	0.46 536	0.75 577	0.55 541	0.40 526	0.94 587	0.41 516	0.13 485	0.13 530	0.13 489	0.11 447	0.14 485	0.11 433

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 426	0.21 483	0.59 482	0.25 450	0.18 470	0.29 390	0.22 408	0.50 447	0.40 419	0.38 470	0.41 416	0.43 476	0.27 413	0.43 398	0.29 447	0.11 427	0.08 416	0.10 373	0.10 408	0.10 367	0.11 433
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DISCO	0.32 483	0.13 306	0.51 446	0.25 450	0.16 427	0.48 546	0.25 472	0.50 447	0.57 551	0.37 455	0.45 468	0.62 565	0.36 502	0.64 502	0.49 539	0.09 339	0.07 323	0.09 300	0.08 278	0.12 452	0.11 433

PSMNet_ROB	0.33 492	0.24 509	0.54 457	0.31 554	0.21 517	0.42 515	0.43 583	0.59 548	0.47 492	0.37 455	0.44 456	0.49 513	0.31 475	0.64 502	0.43 520	0.14 511	0.10 476	0.15 531	0.14 527	0.13 467	0.11 433

Select-FE	0.23 343	0.14 349	0.78 535	0.22 314	0.18 470	0.22 260	0.13 87	0.43 381	0.26 238	0.28 283	0.33 331	0.39 441	0.29 445	0.27 287	0.19 312	0.08 255	0.07 323	0.08 220	0.13 513	0.08 231	0.12 456

YMNet	0.32 483	0.22 496	0.58 475	0.27 512	0.23 546	0.48 546	0.27 490	0.51 464	0.45 470	0.48 547	0.56 531	0.51 524	0.30 459	0.39 384	0.40 508	0.13 485	0.16 562	0.13 489	0.12 486	0.13 467	0.12 456

YMNet_1	0.32 483	0.22 496	0.58 475	0.27 512	0.23 546	0.48 546	0.27 490	0.51 464	0.45 470	0.48 547	0.56 531	0.51 524	0.30 459	0.39 384	0.40 508	0.13 485	0.16 562	0.13 489	0.12 486	0.13 467	0.12 456

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 402	0.14 349	0.95 578	0.21 253	0.27 569	0.20 204	0.19 304	0.48 429	0.25 229	0.26 263	0.55 524	0.34 396	0.18 287	0.25 252	0.17 260	0.07 102	0.06 186	0.08 220	0.12 486	0.12 452	0.12 456

test_sample7	0.25 402	0.15 383	0.35 256	0.20 208	0.14 345	0.28 369	0.21 382	0.51 464	0.38 393	0.37 455	0.34 341	0.37 421	0.30 459	0.39 384	0.23 391	0.14 511	0.09 451	0.13 489	0.12 486	0.13 467	0.12 456

MyStereo8	0.22 326	0.15 383	0.63 498	0.21 253	0.17 449	0.31 425	0.16 175	0.36 304	0.32 317	0.28 283	0.36 362	0.25 289	0.18 287	0.25 252	0.28 435	0.08 255	0.07 323	0.08 220	0.07 202	0.10 367	0.12 456

LoS_RVC	0.13 108	0.10 135	0.19 97	0.18 101	0.16 427	0.20 204	0.18 259	0.20 43	0.17 95	0.13 103	0.19 171	0.12 108	0.15 220	0.17 99	0.13 139	0.06 34	0.05 32	0.06 73	0.04 1	0.05 5	0.12 456

GASNet	0.36 509	0.46 589	0.88 566	0.34 568	0.23 546	0.35 473	0.22 408	0.60 556	0.53 534	0.40 495	0.37 371	0.45 491	0.30 459	0.79 557	0.35 483	0.15 524	0.10 476	0.14 516	0.14 527	0.22 565	0.12 456

PFNet+	0.20 276	0.10 135	0.37 288	0.21 253	0.12 224	0.17 118	0.19 304	0.29 197	0.34 339	0.33 395	0.32 310	0.24 281	0.16 236	0.32 347	0.17 260	0.10 388	0.07 323	0.11 430	0.10 408	0.08 231	0.12 456

PSM-softLoss	0.21 296	0.10 135	0.39 322	0.24 413	0.12 224	0.20 204	0.18 259	0.38 320	0.26 238	0.29 312	0.32 310	0.24 281	0.16 236	0.52 434	0.20 329	0.09 339	0.06 186	0.10 373	0.09 366	0.08 231	0.12 456

KMStereo	0.21 296	0.10 135	0.39 322	0.24 413	0.12 224	0.20 204	0.18 259	0.38 320	0.26 238	0.29 312	0.32 310	0.24 281	0.16 236	0.52 434	0.20 329	0.09 339	0.06 186	0.10 373	0.09 366	0.08 231	0.12 456

Anonymous3	0.23 343	0.18 441	0.63 498	0.27 512	0.18 470	0.41 508	0.23 433	0.43 381	0.35 355	0.23 228	0.27 255	0.20 225	0.18 287	0.27 287	0.18 282	0.12 465	0.11 500	0.10 373	0.10 408	0.11 415	0.12 456

ADLNet	0.28 447	0.15 383	0.42 363	0.23 362	0.19 492	0.34 458	0.23 433	0.53 492	0.43 444	0.42 515	0.41 416	0.44 487	0.27 413	0.55 449	0.35 483	0.11 427	0.08 416	0.11 430	0.11 447	0.11 415	0.12 456

Syn2CoEx	0.36 509	0.31 557	0.78 535	0.34 568	0.21 517	0.41 508	0.28 506	0.61 560	0.49 511	0.42 515	0.56 531	0.45 491	0.44 545	0.69 520	0.38 492	0.17 550	0.14 540	0.15 531	0.12 486	0.13 467	0.12 456

HGLStereo	0.27 426	0.14 349	0.46 402	0.24 413	0.21 517	0.33 445	0.23 433	0.50 447	0.42 436	0.35 432	0.48 492	0.41 463	0.33 485	0.45 405	0.33 474	0.11 427	0.10 476	0.09 300	0.09 366	0.10 367	0.12 456

UCFNet_RVC	0.24 374	0.16 408	0.34 246	0.18 101	0.15 395	0.33 445	0.16 175	0.46 409	0.35 355	0.29 312	0.35 352	0.39 441	0.25 385	0.34 360	0.22 372	0.13 485	0.08 416	0.13 489	0.14 527	0.13 467	0.12 456

MDST_ROB	0.48 564	0.14 349	0.95 578	0.30 548	0.21 517	1.33 625	0.32 535	0.77 603	0.56 548	1.06 616	0.71 571	0.49 513	0.35 498	1.26 615	0.38 492	0.13 485	0.11 500	0.16 542	0.13 513	0.12 452	0.12 456

z-mn7	0.44 555	0.40 581	1.09 593	0.25 450	0.18 470	0.61 579	0.34 548	0.56 524	0.93 610	0.43 521	0.96 597	0.53 535	0.39 522	0.94 587	0.59 559	0.10 388	0.09 451	0.10 373	0.10 408	0.14 485	0.13 473

w-ln-seven	0.42 543	0.30 550	1.18 600	0.26 484	0.22 533	0.58 572	0.31 528	0.62 569	0.81 594	0.58 574	0.61 551	0.53 535	0.36 502	0.57 464	0.65 572	0.11 427	0.10 476	0.13 489	0.12 486	0.15 499	0.13 473

FACV-RUCA	0.21 296	0.15 383	0.32 219	0.23 362	0.23 546	0.26 339	0.19 304	0.39 332	0.34 339	0.25 251	0.32 310	0.21 237	0.24 364	0.24 221	0.19 312	0.10 388	0.07 323	0.15 531	0.08 278	0.16 508	0.13 473

ITSA-stereo	0.25 402	0.15 383	0.33 236	0.23 362	0.11 167	0.27 349	0.18 259	0.56 524	0.59 554	0.31 360	0.32 310	0.33 389	0.28 430	0.49 419	0.30 455	0.11 427	0.08 416	0.11 430	0.10 408	0.11 415	0.13 473

rvit_stereo_0075_2	0.24 374	0.17 427	0.50 435	0.26 484	0.22 533	0.22 260	0.15 142	0.40 343	0.35 355	0.27 273	0.37 371	0.29 346	0.20 311	0.28 301	0.19 312	0.17 550	0.12 517	0.19 564	0.12 486	0.13 467	0.13 473

HBP-ISP	0.33 492	0.30 550	0.72 528	0.22 314	0.16 427	0.32 434	0.22 408	0.54 499	0.44 459	0.41 505	0.49 494	0.33 389	0.38 515	0.73 533	0.25 412	0.18 561	0.19 579	0.24 580	0.20 570	0.16 508	0.13 473

Wz-Net-LNSev	0.34 500	0.29 543	0.91 571	0.26 484	0.21 517	0.47 540	0.31 528	0.54 499	0.54 539	0.44 528	0.52 510	0.50 520	0.35 498	0.39 384	0.39 500	0.11 427	0.11 500	0.10 373	0.09 366	0.14 485	0.13 473

Wz-Net-MNSev	0.36 509	0.26 525	0.79 542	0.26 484	0.21 517	0.59 575	0.38 567	0.55 509	0.56 548	0.48 547	0.54 520	0.53 535	0.36 502	0.60 479	0.44 525	0.11 427	0.09 451	0.11 430	0.11 447	0.15 499	0.13 473

NF-Stereo	0.20 276	0.10 135	0.35 256	0.24 413	0.12 224	0.21 232	0.18 259	0.38 320	0.32 317	0.28 283	0.30 287	0.22 249	0.16 236	0.51 428	0.20 329	0.08 255	0.06 186	0.09 300	0.08 278	0.08 231	0.13 473

OCTAStereo	0.20 276	0.10 135	0.35 256	0.24 413	0.12 224	0.21 232	0.18 259	0.38 320	0.32 317	0.28 283	0.30 287	0.22 249	0.16 236	0.51 428	0.20 329	0.08 255	0.06 186	0.09 300	0.08 278	0.08 231	0.13 473

GrayStereo	0.25 402	0.09 93	0.32 219	0.26 484	0.13 302	0.23 282	0.47 593	0.34 260	0.30 296	0.39 485	0.47 486	0.30 362	0.79 602	0.29 318	0.16 229	0.07 102	0.06 186	0.08 220	0.09 366	0.07 165	0.13 473

RE-Stereo	0.20 276	0.10 135	0.35 256	0.24 413	0.12 224	0.21 232	0.18 259	0.38 320	0.32 317	0.28 283	0.30 287	0.22 249	0.16 236	0.51 428	0.20 329	0.08 255	0.06 186	0.09 300	0.08 278	0.08 231	0.13 473

TVStereo	0.20 276	0.10 135	0.35 256	0.24 413	0.12 224	0.21 232	0.18 259	0.38 320	0.32 317	0.28 283	0.30 287	0.22 249	0.16 236	0.51 428	0.20 329	0.08 255	0.06 186	0.09 300	0.08 278	0.08 231	0.13 473

hitnet-ft	0.29 458	0.17 427	0.40 330	0.19 145	0.14 345	0.39 499	0.23 433	0.44 388	0.41 429	0.36 448	0.46 478	0.53 535	0.34 494	0.76 547	0.32 467	0.14 511	0.10 476	0.13 489	0.10 408	0.15 499	0.13 473

AF-Net	0.37 519	0.26 525	0.56 467	0.32 560	0.23 546	0.41 508	0.29 512	0.61 560	0.64 568	0.42 515	0.68 566	0.65 576	0.49 564	0.57 464	0.44 525	0.15 524	0.11 500	0.19 564	0.14 527	0.15 499	0.13 473

Nwc_Net	0.37 519	0.25 514	0.68 517	0.31 554	0.24 554	0.44 526	0.30 523	0.65 578	0.50 519	0.37 455	0.69 570	0.58 554	0.45 548	0.60 479	0.40 508	0.15 524	0.12 517	0.19 564	0.21 573	0.14 485	0.13 473

ADCP+	0.45 557	0.24 509	1.15 599	0.25 450	0.22 533	0.56 568	0.39 572	0.54 499	0.51 523	0.44 528	0.51 502	0.46 499	0.52 571	0.56 460	1.89 632	0.10 388	0.08 416	0.11 430	0.10 408	0.14 485	0.13 473

DeepPruner_ROB	0.26 418	0.19 457	0.44 383	0.21 253	0.16 427	0.30 409	0.21 382	0.52 481	0.32 317	0.35 432	0.38 385	0.39 441	0.26 394	0.42 396	0.24 402	0.15 524	0.11 500	0.11 430	0.11 447	0.14 485	0.13 473

PS-NSSS	0.32 483	0.30 550	0.46 402	0.23 362	0.17 449	0.33 445	0.24 455	0.57 534	0.41 429	0.37 455	0.52 510	0.35 410	0.30 459	0.80 561	0.30 455	0.17 550	0.14 540	0.21 571	0.15 536	0.15 499	0.13 473

PWCDC_ROB	0.38 526	0.30 550	0.60 484	0.33 566	0.20 509	0.42 515	0.19 304	0.58 543	0.89 604	0.42 515	1.26 611	0.36 415	0.34 494	0.50 423	0.38 492	0.18 561	0.11 500	0.11 430	0.09 366	0.19 546	0.13 473

CBMV	0.33 492	0.21 483	0.54 457	0.23 362	0.13 302	0.42 515	0.33 546	0.53 492	0.48 502	0.52 561	0.49 494	0.50 520	0.41 530	0.56 460	0.31 462	0.15 524	0.16 562	0.18 556	0.16 548	0.13 467	0.13 473
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
zh-mn7	0.46 559	0.45 588	1.48 615	0.25 450	0.19 492	0.44 526	0.29 512	0.56 524	0.82 595	0.65 585	0.96 597	0.49 513	0.38 515	0.88 576	0.63 568	0.12 465	0.10 476	0.11 430	0.11 447	0.13 467	0.14 494

HUF	0.15 165	0.11 201	0.38 307	0.17 61	0.11 167	0.16 90	0.17 216	0.22 89	0.20 152	0.11 68	0.13 88	0.14 148	0.11 120	0.18 122	0.12 68	0.07 102	0.20 584	0.06 73	0.05 92	0.07 165	0.14 494

DDVS	0.25 402	0.15 383	0.39 322	0.24 413	0.17 449	0.34 458	0.21 382	0.41 355	0.30 296	0.33 395	0.41 416	0.48 508	0.21 318	0.52 434	0.27 431	0.11 427	0.09 451	0.11 430	0.09 366	0.13 467	0.14 494

CAS	0.15 165	0.07 8	0.21 117	0.41 592	0.16 427	0.20 204	0.18 259	0.22 89	0.19 127	0.15 144	0.19 171	0.11 90	0.09 23	0.14 19	0.13 139	0.29 597	0.04 2	0.06 73	0.04 1	0.06 96	0.14 494

Wz-Net-SNSev	0.43 549	0.41 585	1.27 607	0.30 548	0.21 517	0.44 526	0.41 578	0.61 560	0.65 569	0.46 536	0.65 560	0.62 565	0.39 522	0.74 541	0.59 559	0.12 465	0.11 500	0.12 468	0.13 513	0.16 508	0.14 494

GwcNet	0.35 505	0.23 505	0.88 566	0.25 450	0.24 554	0.48 546	0.27 490	0.55 509	0.57 551	0.38 470	0.52 510	0.51 524	0.32 482	0.60 479	0.41 516	0.13 485	0.11 500	0.12 468	0.11 447	0.13 467	0.14 494

SuperB	0.49 567	0.28 535	2.23 626	0.23 362	0.15 395	0.41 508	0.32 535	0.47 417	0.82 595	0.43 521	0.50 496	0.33 389	0.45 548	0.68 518	1.08 604	0.10 388	0.07 323	0.09 300	0.08 278	0.98 635	0.14 494

ADCL	0.47 561	0.22 496	1.00 584	0.27 512	0.19 492	0.74 592	0.64 611	0.54 499	0.69 578	0.56 571	0.71 571	0.55 541	0.60 583	0.60 479	1.43 621	0.11 427	0.09 451	0.13 489	0.13 513	0.14 485	0.14 494

NaN_ROB	0.41 540	0.28 535	0.62 495	0.30 548	0.19 492	0.51 556	0.47 593	0.58 543	0.59 554	0.56 571	0.47 486	0.49 513	0.41 530	1.21 612	0.64 570	0.12 465	0.18 575	0.12 468	0.13 513	0.11 415	0.14 494

XPNet_ROB	0.33 492	0.20 469	0.43 374	0.27 512	0.18 470	0.37 483	0.31 528	0.55 509	0.50 519	0.51 555	0.53 517	0.58 554	0.37 511	0.63 500	0.45 528	0.17 550	0.12 517	0.13 489	0.12 486	0.15 499	0.14 494

PWC_ROB	0.38 526	0.29 543	0.69 518	0.25 450	0.20 509	0.38 491	0.19 304	0.58 543	0.67 573	0.57 573	0.85 589	0.51 524	0.40 526	0.71 526	0.52 548	0.13 485	0.09 451	0.14 516	0.10 408	0.17 525	0.14 494

MeshStereo	0.58 585	0.27 532	0.67 512	0.22 314	0.17 449	0.66 585	0.37 561	0.78 604	0.61 561	1.47 637	1.30 612	1.65 623	0.79 602	1.12 606	0.59 559	0.17 550	0.17 569	0.17 548	0.14 527	0.17 525	0.14 494
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
NLCSM	0.38 526	0.31 557	0.58 475	0.28 534	0.31 585	0.43 523	0.32 535	0.74 600	0.42 436	0.40 495	0.46 478	0.57 550	0.38 515	0.94 587	0.55 551	0.12 465	0.12 517	0.13 489	0.17 557	0.15 499	0.15 506

TCMNet	0.33 492	0.23 505	0.72 528	0.29 538	0.30 582	0.40 504	0.28 506	0.50 447	0.47 492	0.37 455	0.45 468	0.40 456	0.29 445	0.60 479	0.39 500	0.14 511	0.13 530	0.15 531	0.14 527	0.17 525	0.15 506

DCVSM-stereo	0.24 374	0.13 306	0.52 450	0.20 208	0.14 345	0.26 339	0.13 87	0.34 260	0.34 339	0.41 505	0.33 331	0.47 501	0.29 445	0.30 333	0.22 372	0.10 388	0.10 476	0.11 430	0.10 408	0.12 452	0.15 506

pcwnet_v2	0.32 483	0.15 383	1.26 606	0.23 362	0.18 470	0.32 434	0.18 259	0.59 548	0.60 558	0.36 448	0.45 468	0.35 410	0.29 445	0.36 374	0.25 412	0.14 511	0.11 500	0.12 468	0.11 447	0.14 485	0.15 506

APVNet	0.36 509	0.20 469	0.70 524	0.26 484	0.22 533	0.52 565	0.35 552	0.61 560	0.44 459	0.38 470	0.52 510	0.48 508	0.38 515	0.84 569	0.46 534	0.13 485	0.14 540	0.15 531	0.16 548	0.16 508	0.15 506

aanetorigin	0.39 532	0.29 543	1.09 593	0.24 413	0.19 492	0.28 369	0.37 561	0.33 252	0.47 492	0.94 608	0.82 586	0.52 530	0.54 572	0.49 419	0.50 545	0.11 427	0.09 451	0.10 373	0.10 408	0.16 508	0.15 506

DANet	0.35 505	0.23 505	0.60 484	0.36 579	0.22 533	0.39 499	0.25 472	0.48 429	0.43 444	0.52 561	0.50 496	0.59 556	0.41 530	0.76 547	0.49 539	0.13 485	0.11 500	0.14 516	0.12 486	0.17 525	0.15 506
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
CBMV_ROB	0.33 492	0.18 441	0.53 454	0.21 253	0.14 345	0.33 445	0.20 351	0.51 464	0.45 470	0.51 555	0.55 524	0.45 491	0.42 539	0.71 526	0.32 467	0.18 561	0.19 579	0.23 578	0.21 573	0.14 485	0.15 506

LALA_ROB	0.36 509	0.25 514	0.46 402	0.30 548	0.21 517	0.47 540	0.39 572	0.61 560	0.51 523	0.52 561	0.51 502	0.69 587	0.36 502	0.50 423	0.43 520	0.17 550	0.11 500	0.16 542	0.14 527	0.17 525	0.15 506

SGM-Forest	0.36 509	0.17 427	0.47 410	0.23 362	0.16 427	0.45 532	0.41 578	0.55 509	0.48 502	0.52 561	0.60 544	0.52 530	0.41 530	0.85 570	0.50 545	0.17 550	0.17 569	0.17 548	0.15 536	0.15 499	0.15 506
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
zh-sn7	0.48 564	0.51 600	1.43 614	0.29 538	0.20 509	0.47 540	0.39 572	0.57 534	0.62 563	0.52 561	0.81 584	0.52 530	0.56 576	1.05 601	0.87 591	0.12 465	0.13 530	0.13 489	0.13 513	0.17 525	0.16 516

DualNet (step1)	0.28 447	0.19 457	0.50 435	0.18 101	0.16 427	0.34 458	0.20 351	0.51 464	0.38 393	0.37 455	0.34 341	0.37 421	0.30 459	0.39 384	0.23 391	0.23 575	0.09 451	0.28 590	0.24 585	0.18 539	0.16 516

test_sample9	0.42 543	0.19 457	0.50 435	0.18 101	0.16 427	0.34 458	0.20 351	0.51 464	0.38 393	0.37 455	0.34 341	0.37 421	0.30 459	0.66 513	0.91 594	0.23 575	1.82 644	0.28 590	0.24 585	0.18 539	0.16 516

test_sample8	0.49 567	0.19 457	0.50 435	0.18 101	0.16 427	0.34 458	0.20 351	0.55 509	0.34 339	0.62 579	0.38 385	1.15 610	0.67 594	0.66 513	0.91 594	0.23 575	1.82 644	0.28 590	0.24 585	0.18 539	0.16 516

FINET	0.34 500	0.27 532	0.80 545	0.24 413	0.24 554	0.36 478	0.34 548	0.54 499	0.72 583	0.39 485	0.47 486	0.32 382	0.30 459	0.51 428	0.32 467	0.19 567	0.17 569	0.13 489	0.12 486	0.18 539	0.16 516

FADNet-RVC-Resample	0.29 458	0.25 514	0.93 575	0.26 484	0.16 427	0.32 434	0.21 382	0.47 417	0.39 403	0.35 432	0.38 385	0.33 389	0.27 413	0.53 441	0.24 402	0.10 388	0.10 476	0.14 516	0.13 513	0.13 467	0.16 516

NCC-stereo	0.39 532	0.25 514	0.69 518	0.32 560	0.28 574	0.46 534	0.36 557	0.65 578	0.52 530	0.40 495	0.57 535	0.56 545	0.47 557	0.73 533	0.45 528	0.17 550	0.14 540	0.18 556	0.25 590	0.16 508	0.16 516

Abc-Net	0.39 532	0.25 514	0.69 518	0.32 560	0.28 574	0.46 534	0.36 557	0.65 578	0.52 530	0.40 495	0.57 535	0.56 545	0.47 557	0.73 533	0.45 528	0.17 550	0.14 540	0.18 556	0.25 590	0.16 508	0.16 516
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
NVstereo2D	0.31 474	0.16 408	0.54 457	0.24 413	0.22 533	0.42 515	0.28 506	0.58 543	0.56 548	0.28 283	0.38 385	0.40 456	0.30 459	0.71 526	0.28 435	0.13 485	0.08 416	0.13 489	0.10 408	0.19 546	0.16 516

NCCL2	0.35 505	0.26 525	0.49 424	0.36 579	0.22 533	0.41 508	0.41 578	0.53 492	0.42 436	0.47 544	0.46 478	0.61 563	0.39 522	0.55 449	0.37 490	0.16 539	0.13 530	0.21 571	0.21 573	0.16 508	0.16 516

SANet	0.53 579	0.28 535	0.96 580	0.26 484	0.15 395	0.69 587	0.44 586	0.67 589	1.34 625	0.67 587	0.98 600	0.94 601	0.71 598	0.89 578	0.76 578	0.14 511	0.12 517	0.12 468	0.11 447	0.17 525	0.16 516

ETE_ROB	0.34 500	0.26 525	0.45 394	0.29 538	0.18 470	0.40 504	0.37 561	0.57 534	0.47 492	0.50 550	0.50 496	0.62 565	0.36 502	0.55 449	0.38 492	0.13 485	0.10 476	0.14 516	0.12 486	0.16 508	0.16 516

IGEV-RUCA	0.21 296	0.08 58	0.23 133	0.19 145	0.19 492	0.28 369	0.24 455	0.23 114	0.21 169	0.20 205	0.23 215	0.28 335	0.49 564	0.26 268	0.18 282	0.09 339	0.08 416	0.18 556	0.13 513	0.17 525	0.17 528

SACVNet	0.30 467	0.20 469	0.41 353	0.25 450	0.18 470	0.34 458	0.25 472	0.52 481	0.40 419	0.41 505	0.44 456	0.46 499	0.32 482	0.71 526	0.25 412	0.13 485	0.10 476	0.12 468	0.12 486	0.16 508	0.17 528

sAnonymous2	0.20 276	0.21 483	0.58 475	0.24 413	0.17 449	0.22 260	0.19 304	0.34 260	0.28 264	0.17 179	0.19 171	0.17 192	0.16 236	0.17 99	0.14 180	0.10 388	0.07 323	0.09 300	0.08 278	0.23 568	0.17 528

CroCo_RVC	0.20 276	0.21 483	0.58 475	0.24 413	0.17 449	0.22 260	0.19 304	0.34 260	0.28 264	0.17 179	0.19 171	0.17 192	0.16 236	0.17 99	0.14 180	0.10 388	0.07 323	0.09 300	0.08 278	0.23 568	0.17 528

EDNetEfficient	0.63 591	0.37 576	2.40 630	0.26 484	0.25 562	0.38 491	0.49 599	0.41 355	1.06 617	1.38 626	0.87 593	0.62 565	0.95 613	0.65 508	1.65 625	0.11 427	0.09 451	0.10 373	0.11 447	0.19 546	0.17 528

RP	0.35 505	0.22 496	0.51 446	0.31 554	0.24 554	0.37 483	0.28 506	0.50 447	0.58 553	0.40 495	0.63 557	0.61 563	0.47 557	0.61 486	0.39 500	0.16 539	0.15 555	0.17 548	0.15 536	0.17 525	0.17 528

stereogan	0.37 519	0.17 427	0.65 506	0.27 512	0.22 533	0.62 581	0.26 484	0.59 548	0.63 567	0.43 521	0.60 544	0.67 581	0.42 539	0.68 518	0.35 483	0.13 485	0.14 540	0.14 516	0.12 486	0.19 546	0.17 528

edge stereo	0.39 532	0.22 496	0.81 547	0.27 512	0.22 533	0.37 483	0.24 455	0.56 524	0.54 539	0.53 567	0.60 544	0.71 590	0.50 566	0.78 555	0.40 508	0.16 539	0.14 540	0.19 564	0.14 527	0.16 508	0.17 528

RTSC	0.39 532	0.28 535	0.78 535	0.27 512	0.18 470	0.49 551	0.22 408	0.59 548	0.84 602	0.55 570	0.53 517	0.49 513	0.36 502	0.67 517	0.82 586	0.13 485	0.10 476	0.11 430	0.12 486	0.17 525	0.17 528

ADCMid	0.49 567	0.34 566	1.13 598	0.26 484	0.21 517	0.51 556	0.37 561	0.57 534	0.54 539	0.75 596	0.66 562	0.62 565	0.64 593	0.64 502	1.68 626	0.13 485	0.12 517	0.17 548	0.17 557	0.20 555	0.17 528

DeepPrunerF	0.44 555	0.29 543	1.29 609	0.33 566	0.30 582	0.35 473	0.36 557	0.62 569	1.15 622	0.40 495	0.44 456	0.39 441	0.41 530	0.80 561	0.52 548	0.18 561	0.14 540	0.23 578	0.21 573	0.17 525	0.17 528

STTRV1_RVC	0.42 543	0.32 563	0.89 569	0.29 538	0.36 592	0.49 551	0.31 528	0.61 560	0.53 534	0.46 536	0.56 531	0.47 501	0.43 543	1.00 596	0.39 500	0.27 591	0.21 586	0.20 568	0.18 564	0.25 573	0.17 528

NOSS_ROB	0.31 474	0.20 469	0.35 256	0.24 413	0.16 427	0.32 434	0.19 304	0.52 481	0.48 502	0.33 395	0.36 362	0.42 472	0.28 430	0.93 585	0.24 402	0.19 567	0.20 584	0.24 580	0.22 581	0.17 525	0.17 528

SGM_RVC	0.50 570	0.19 457	0.50 435	0.25 450	0.15 395	0.69 587	0.39 572	0.68 592	0.82 595	0.95 610	0.84 588	1.13 607	0.76 600	1.16 608	0.60 562	0.16 539	0.16 562	0.16 542	0.16 548	0.16 508	0.17 528
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
test_for_model	0.29 458	0.89 622	0.34 246	0.69 614	0.49 605	0.20 204	0.16 175	0.30 216	0.23 201	0.28 283	0.15 126	0.13 122	0.11 120	0.17 99	0.13 139	0.29 597	0.10 476	0.06 73	0.04 1	0.86 628	0.18 542

CES	0.14 133	0.08 58	0.19 97	0.17 61	0.22 533	0.18 142	0.16 175	0.23 114	0.19 127	0.14 130	0.17 150	0.14 148	0.10 71	0.18 122	0.12 68	0.07 102	0.05 32	0.06 73	0.04 1	0.08 231	0.18 542

FAT-Stereo	0.36 509	0.18 441	0.73 532	0.26 484	0.18 470	0.33 445	0.29 512	0.60 556	0.59 554	0.46 536	0.60 544	0.60 559	0.50 566	0.61 486	0.34 479	0.13 485	0.14 540	0.13 489	0.12 486	0.14 485	0.18 542

RYNet	0.37 519	0.18 441	0.59 482	0.25 450	0.28 574	0.61 579	0.32 535	0.59 548	0.59 554	0.41 505	0.38 385	0.57 550	0.39 522	0.87 573	0.53 550	0.11 427	0.08 416	0.12 468	0.11 447	0.18 539	0.18 542

PA-Net	0.37 519	0.28 535	0.83 554	0.31 554	0.28 574	0.39 499	0.42 581	0.51 464	0.55 545	0.34 415	0.42 432	0.41 463	0.36 502	0.79 557	0.49 539	0.12 465	0.23 596	0.16 542	0.23 583	0.12 452	0.18 542
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
SGM-ForestM	1.36 624	0.28 535	0.79 542	0.26 484	0.16 427	2.26 637	1.00 633	1.42 628	1.46 629	2.38 642	2.05 634	5.95 650	2.66 642	2.95 640	2.46 639	0.17 550	0.18 575	0.18 556	0.18 564	0.15 499	0.18 542

FBW_ROB	0.43 549	0.26 525	0.54 457	0.31 554	0.20 509	0.51 556	0.32 535	0.70 595	0.60 558	0.59 575	0.55 524	0.65 576	0.41 530	1.40 621	0.51 547	0.13 485	0.17 569	0.21 571	0.16 548	0.17 525	0.18 542

CSAN	0.50 570	0.35 568	0.78 535	0.36 579	0.23 546	0.56 568	0.59 608	0.61 560	0.70 580	0.64 583	0.78 581	0.65 576	0.60 583	1.38 620	0.62 565	0.21 572	0.17 569	0.20 568	0.20 570	0.18 539	0.18 542

FTStereo	0.28 447	0.10 135	0.43 374	0.23 362	0.13 302	0.21 232	0.53 603	0.34 260	0.26 238	0.38 470	0.95 596	0.30 362	0.56 576	0.32 347	0.18 282	0.08 255	0.06 186	0.09 300	0.08 278	0.07 165	0.19 550

GMM-Stereo	0.21 296	0.10 135	0.43 374	0.23 362	0.13 302	0.24 304	0.25 472	0.37 314	0.27 249	0.30 343	0.45 468	0.27 319	0.21 318	0.31 340	0.17 260	0.07 102	0.05 32	0.10 373	0.09 366	0.08 231	0.19 550

FADNet-RVC	0.31 474	0.35 568	0.78 535	0.25 450	0.20 509	0.33 445	0.20 351	0.49 437	0.40 419	0.34 415	0.39 398	0.41 463	0.29 445	0.63 500	0.31 462	0.13 485	0.14 540	0.14 516	0.15 536	0.19 546	0.19 550

FADNet	0.32 483	0.36 571	0.74 533	0.23 362	0.22 533	0.37 483	0.19 304	0.53 492	0.48 502	0.32 383	0.36 362	0.43 476	0.32 482	0.64 502	0.25 412	0.16 539	0.16 562	0.14 516	0.16 548	0.24 571	0.19 550

RGC	0.39 532	0.32 563	0.64 505	0.34 568	0.27 569	0.40 504	0.29 512	0.57 534	0.53 534	0.45 532	0.64 559	0.62 565	0.45 548	0.72 531	0.39 500	0.15 524	0.15 555	0.21 571	0.20 570	0.18 539	0.19 550

G-Net	0.46 559	0.25 514	0.86 563	0.34 568	0.28 574	0.90 607	0.35 552	0.47 417	0.45 470	0.68 588	1.22 609	0.64 575	0.60 583	0.61 486	0.57 553	0.16 539	0.14 540	0.17 548	0.13 513	0.22 565	0.19 550

RTS	0.78 607	0.48 593	4.68 638	0.34 568	0.28 574	1.12 615	0.46 589	0.62 569	1.03 614	0.73 592	0.89 594	0.60 559	0.59 581	1.61 624	1.16 612	0.14 511	0.11 500	0.15 531	0.15 536	0.21 558	0.19 550

RTSA	0.78 607	0.48 593	4.68 638	0.34 568	0.28 574	1.12 615	0.46 589	0.62 569	1.03 614	0.73 592	0.89 594	0.60 559	0.59 581	1.61 624	1.16 612	0.14 511	0.11 500	0.15 531	0.15 536	0.21 558	0.19 550

ADCPNet	0.48 564	0.29 543	1.60 619	0.27 512	0.23 546	0.70 590	0.38 567	0.53 492	0.51 523	0.51 555	0.59 539	0.67 581	0.56 576	0.60 479	1.14 609	0.15 524	0.18 575	0.14 516	0.23 583	0.19 546	0.19 550

WCMA_ROB	0.51 574	0.21 483	0.65 506	0.25 450	0.21 517	0.58 572	0.32 535	0.54 499	0.55 545	0.95 610	1.40 615	1.28 615	0.81 605	0.73 533	0.62 565	0.18 561	0.15 555	0.15 531	0.15 536	0.19 546	0.19 550

ISRNet	0.27 426	0.13 306	0.45 394	0.26 484	0.19 492	0.24 304	0.14 118	0.45 398	0.43 444	0.39 485	0.48 492	0.42 472	0.27 413	0.32 347	0.29 447	0.20 570	0.12 517	0.17 548	0.16 548	0.16 508	0.20 560

SDNR	0.42 543	0.21 483	0.82 551	0.21 253	0.18 470	1.27 622	0.17 216	0.50 447	0.49 511	0.42 515	0.81 584	0.38 429	0.27 413	1.19 609	0.38 492	0.23 575	0.24 598	0.17 548	0.13 513	0.17 525	0.20 560

Wz-Net-TNSev	0.51 574	0.58 605	1.61 621	0.25 450	0.21 517	0.65 583	0.45 587	0.63 576	0.69 578	0.51 555	0.54 520	0.71 590	0.60 583	1.00 596	0.77 581	0.15 524	0.15 555	0.13 489	0.15 536	0.21 558	0.20 560

WZ-Net	0.52 578	0.38 579	1.90 623	0.30 548	0.24 554	0.57 571	0.48 597	0.62 569	0.78 591	0.50 550	0.71 571	0.68 585	0.54 572	0.98 595	0.84 587	0.13 485	0.10 476	0.11 430	0.12 486	0.19 546	0.20 560

Prome-Stereo	0.21 296	0.10 135	0.30 199	0.24 413	0.12 224	0.23 282	0.23 433	0.36 304	0.25 229	0.33 395	0.59 539	0.24 281	0.28 430	0.29 318	0.16 229	0.07 102	0.05 32	0.08 220	0.07 202	0.08 231	0.20 560

AnyNet_C32	0.51 574	0.40 581	1.10 597	0.29 538	0.28 574	0.59 575	0.58 606	0.54 499	0.60 558	0.62 579	0.66 562	0.54 539	0.54 572	0.78 555	1.74 629	0.15 524	0.14 540	0.15 531	0.17 557	0.20 555	0.20 560

CC-Net-ROB	0.43 549	0.47 591	0.65 506	0.37 585	0.23 546	0.51 556	0.29 512	0.66 584	0.49 511	0.46 536	0.51 502	0.48 508	0.38 515	0.96 592	0.35 483	0.34 603	0.23 596	0.55 613	0.25 590	0.31 594	0.20 560

PDISCO_ROB	0.43 549	0.30 550	0.67 512	0.43 594	0.36 592	0.67 586	0.32 535	0.72 598	0.76 588	0.43 521	0.53 517	0.63 573	0.40 526	0.66 513	0.47 536	0.21 572	0.12 517	0.21 571	0.19 569	0.25 573	0.20 560

Anonymous_2	0.37 519	0.21 483	0.47 410	0.20 208	0.21 517	0.42 515	0.26 484	0.38 320	0.29 283	0.33 395	0.30 287	0.44 487	0.38 515	0.36 374	0.29 447	0.26 586	0.29 606	0.44 607	1.41 643	0.34 598	0.21 568

PSM-AAD	0.25 402	0.10 135	0.30 199	0.24 413	0.12 224	0.26 339	0.38 567	0.34 260	0.28 264	0.35 432	0.39 398	0.28 335	0.79 602	0.30 333	0.16 229	0.07 102	0.06 186	0.12 468	0.11 447	0.08 231	0.21 568

psmorigin	0.50 570	0.25 514	3.03 635	0.24 413	0.19 492	0.38 491	0.22 408	0.50 447	0.44 459	0.64 583	0.68 566	0.71 590	0.51 569	0.85 570	0.45 528	0.14 511	0.17 569	0.13 489	0.14 527	0.16 508	0.21 568

S-Stereo	0.38 526	0.20 469	1.05 590	0.27 512	0.22 533	0.38 491	0.32 535	0.55 509	0.66 570	0.39 485	0.59 539	0.49 513	0.41 530	0.75 542	0.40 508	0.12 465	0.15 555	0.13 489	0.13 513	0.16 508	0.21 568

DPSNet	0.47 561	0.24 509	0.93 575	0.27 512	0.20 509	0.75 594	0.57 605	0.84 613	0.79 592	0.47 544	0.51 502	0.60 559	0.69 596	0.87 573	0.71 576	0.16 539	0.13 530	0.12 468	0.10 408	0.25 573	0.21 568

PSMNet-RUCA	0.37 519	0.41 585	0.66 511	0.46 599	0.41 597	0.34 458	0.25 472	0.57 534	0.45 470	0.39 485	0.52 510	0.43 476	0.33 485	0.41 393	0.29 447	0.25 585	0.14 540	0.33 600	0.21 573	0.31 594	0.22 573

LCNet	0.21 296	0.11 201	0.29 192	0.25 450	0.12 224	0.23 282	0.19 304	0.34 260	0.26 238	0.28 283	0.35 352	0.26 310	0.30 459	0.35 369	0.17 260	0.07 102	0.05 32	0.09 300	0.10 408	0.13 467	0.22 573

ccnet	0.42 543	0.31 557	0.48 419	0.27 512	0.32 587	0.60 578	0.32 535	0.65 578	0.46 487	0.53 567	0.66 562	0.56 545	0.45 548	0.72 531	0.61 563	0.26 586	0.19 579	0.24 580	0.21 573	0.26 581	0.22 573

EDNetEfficientorigin	7.51 648	0.52 602	140.47 670	0.25 450	0.17 449	0.42 515	0.29 512	0.47 417	1.03 614	1.28 623	1.02 601	0.83 596	0.84 608	0.75 542	0.99 599	0.10 388	0.09 451	0.12 468	0.10 408	0.21 558	0.22 573

SHD	0.42 543	0.27 532	0.81 547	0.31 554	0.25 562	0.42 515	0.22 408	0.66 584	0.94 612	0.63 581	0.60 544	0.59 556	0.47 557	0.59 477	0.58 558	0.15 524	0.13 530	0.16 542	0.16 548	0.20 555	0.22 573

ADCS	0.58 585	0.40 581	1.35 612	0.29 538	0.24 554	0.55 567	0.45 587	0.67 589	0.83 599	0.76 598	0.71 571	0.68 585	0.60 583	0.76 547	2.23 637	0.16 539	0.16 562	0.16 542	0.17 557	0.22 565	0.22 573

GANetREF_RVC	0.43 549	0.47 591	0.69 518	0.38 587	0.20 509	0.51 556	0.48 597	0.66 584	0.66 570	0.46 536	0.46 478	0.50 520	0.44 545	0.90 581	0.39 500	0.27 591	0.21 586	0.32 598	0.18 564	0.27 586	0.22 573
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
IGEV-BASED-STEREO-	0.20 276	0.72 613	0.70 524	0.17 61	0.08 10	0.15 52	0.15 142	0.18 20	0.16 78	0.13 103	0.12 67	0.09 22	0.08 8	0.16 79	0.13 139	0.35 604	0.04 2	0.08 220	0.07 202	0.11 415	0.23 580

FADNet_RVC	0.30 467	0.28 535	0.83 554	0.23 362	0.15 395	0.30 409	0.17 216	0.49 437	0.37 379	0.30 343	0.38 385	0.30 362	0.27 413	0.52 434	0.31 462	0.14 511	0.14 540	0.14 516	0.16 548	0.21 558	0.23 580

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 509	0.36 571	0.53 454	0.34 568	0.19 492	0.51 556	0.24 455	0.55 509	0.38 393	0.41 505	0.47 486	0.47 501	0.27 413	0.73 533	0.30 455	0.36 605	0.19 579	0.27 583	0.17 557	0.26 581	0.23 580

XQC	0.43 549	0.37 576	0.96 580	0.34 568	0.25 562	0.53 566	0.34 548	0.60 556	0.73 586	0.51 555	0.46 478	0.57 550	0.47 557	0.70 523	0.72 577	0.17 550	0.12 517	0.18 556	0.15 536	0.25 573	0.23 580

AnyNet_C01	0.65 593	0.58 605	2.60 633	0.32 560	0.26 567	0.88 605	0.61 609	0.63 576	0.62 563	0.68 588	0.96 597	0.76 593	0.60 583	0.96 592	1.43 621	0.16 539	0.16 562	0.17 548	0.17 557	0.23 568	0.23 580

FSD	0.27 426	0.28 535	0.32 219	0.27 512	0.24 554	0.27 349	0.27 490	0.31 227	0.29 283	0.26 263	0.27 255	0.28 335	0.27 413	0.28 301	0.26 425	0.23 575	0.22 591	0.27 583	0.26 594	0.25 573	0.24 585

IGEV-Stereo+	0.12 93	0.08 58	0.17 78	0.18 101	0.13 302	0.09 1	0.11 17	0.16 5	0.15 71	0.10 37	0.08 10	0.10 43	0.10 71	0.21 183	0.11 16	0.07 102	0.05 32	0.06 73	0.05 92	0.16 508	0.24 585

MSMD_ROB	0.60 589	0.33 565	0.61 487	0.30 548	0.25 562	0.86 604	0.35 552	0.55 509	0.67 573	1.10 618	1.49 620	1.76 626	0.97 616	0.88 576	0.49 539	0.23 575	0.21 586	0.27 583	0.27 598	0.25 573	0.24 585

FC-DCNN v2	0.71 599	0.30 550	0.67 512	0.32 560	0.27 569	0.84 602	0.39 572	0.84 613	0.85 603	1.44 633	1.64 626	2.09 630	1.28 627	1.06 602	0.80 585	0.24 582	0.22 591	0.27 583	0.26 594	0.26 581	0.25 588

SAMSARA	0.56 581	0.39 580	0.80 545	0.60 610	0.46 602	1.00 611	1.23 641	0.67 589	0.68 576	0.71 591	0.54 520	0.89 600	0.57 579	0.81 564	0.62 565	0.19 567	0.22 591	0.18 556	0.18 564	0.27 586	0.25 588

MSAF-DinoV2	0.76 606	0.44 587	1.98 624	0.49 604	0.16 427	0.58 572	0.31 528	0.81 610	0.83 599	0.41 505	0.52 510	0.98 605	0.58 580	4.97 648	1.03 601	0.11 427	0.07 323	0.10 373	0.24 585	0.27 586	0.26 590

UDG	0.40 538	0.46 589	0.49 424	0.40 591	0.35 591	0.47 540	0.27 490	0.54 499	0.47 492	0.39 485	0.45 468	0.59 556	0.44 545	0.46 408	0.39 500	0.26 586	0.19 579	0.48 609	0.22 581	0.34 598	0.26 590

FC-DCNN	0.70 598	0.30 550	0.69 518	0.32 560	0.27 569	0.81 601	0.39 572	0.79 607	0.82 595	1.41 629	1.58 625	1.98 628	1.26 625	1.02 599	0.77 581	0.24 582	0.22 591	0.27 583	0.26 594	0.26 581	0.26 590

PASM	0.45 557	0.35 568	0.90 570	0.35 577	0.33 588	0.39 499	0.38 567	0.50 447	0.61 561	0.52 561	0.51 502	0.62 565	0.45 548	0.93 585	0.48 537	0.26 586	0.29 606	0.29 594	0.33 603	0.29 592	0.26 590

FCDSN-DC	0.63 591	0.31 557	0.61 487	0.36 579	0.30 582	0.65 583	0.37 561	0.66 584	0.68 576	1.14 620	1.54 623	1.71 625	1.26 625	0.92 583	0.64 570	0.24 582	0.22 591	0.27 583	0.26 594	0.27 586	0.27 594
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 574	0.50 598	0.86 563	0.39 589	0.24 554	0.84 602	0.55 604	0.56 524	0.62 563	0.60 576	0.68 566	0.62 565	0.42 539	1.13 607	0.43 520	0.23 575	0.27 602	0.27 583	0.35 605	0.25 573	0.29 595

MultiAttention	1.02 618	0.13 306	0.43 374	0.35 577	0.43 600	5.36 643	1.71 643	0.69 593	0.53 534	0.36 448	0.63 557	0.55 541	0.22 331	7.60 653	0.43 520	0.09 339	0.06 186	0.14 516	0.24 585	0.26 581	0.30 596

ELAS_RVC	0.74 604	0.36 571	1.00 584	0.37 585	0.33 588	0.88 605	0.93 630	0.83 612	1.08 618	1.35 625	1.33 614	1.24 613	1.33 629	1.06 602	0.95 597	0.27 591	0.25 600	0.29 594	0.27 598	0.30 593	0.30 596
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.74 604	0.36 571	0.85 562	0.36 579	0.33 588	1.36 626	0.77 621	0.93 617	0.92 608	1.41 629	1.53 622	1.16 611	1.17 621	0.95 591	1.03 601	0.26 586	0.25 600	0.28 590	0.28 601	0.31 594	0.30 596
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SQANet	0.40 538	0.48 593	0.67 512	0.48 601	0.39 594	0.48 546	0.22 408	0.51 464	0.43 444	0.40 495	0.47 486	0.47 501	0.33 485	0.54 447	0.32 467	0.36 605	0.15 555	0.40 605	0.21 573	0.45 604	0.31 599

KYRaft	0.22 326	0.10 135	0.30 199	0.23 362	0.12 224	0.23 282	0.23 433	0.35 285	0.24 216	0.35 432	0.54 520	0.34 396	0.26 394	0.29 318	0.15 204	0.07 102	0.05 32	0.09 300	0.10 408	0.08 231	0.31 599

MFN_U_SF_RVC	0.56 581	0.51 600	1.19 601	0.38 587	0.22 533	0.69 587	0.27 490	0.80 608	0.67 573	0.73 592	0.74 576	0.87 597	0.61 592	0.81 564	0.76 578	0.29 597	0.27 602	0.32 598	0.37 609	0.32 597	0.31 599

DDUNet	0.41 540	0.50 598	0.48 419	0.44 596	0.39 594	0.46 534	0.32 535	0.50 447	0.43 444	0.45 532	0.52 510	0.57 550	0.36 502	0.48 414	0.33 474	0.33 602	0.21 586	0.55 613	0.25 590	0.37 601	0.32 602

MANE	1.41 626	0.36 571	0.74 533	0.43 594	0.41 597	2.16 636	0.80 623	2.39 644	3.38 640	2.22 641	3.06 642	3.54 643	2.73 643	2.15 636	1.94 634	0.28 595	0.27 602	0.30 596	0.46 613	0.28 591	0.34 603

PVD	0.58 585	0.34 566	0.84 559	0.39 589	0.31 585	0.59 575	0.47 593	0.80 608	1.25 623	0.92 606	1.09 603	0.79 594	0.82 606	0.85 570	0.76 578	0.21 572	0.18 575	0.22 577	0.18 564	0.27 586	0.35 604

Consistency-Raft	0.55 580	0.48 593	1.02 587	0.45 597	0.49 605	0.49 551	0.47 593	0.72 598	0.72 583	0.45 532	0.82 586	0.47 501	0.60 583	0.50 423	0.63 568	0.39 609	0.39 615	0.44 607	0.51 619	0.52 608	0.37 605

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 596	0.64 610	1.06 591	0.45 597	0.27 569	1.40 629	0.58 606	0.78 604	0.92 608	0.84 602	0.86 590	0.88 599	0.68 595	1.33 619	0.68 575	0.37 607	0.29 606	0.34 601	0.36 608	0.43 602	0.37 605

MADNet+	1.01 616	1.16 635	4.72 640	0.70 616	0.47 603	1.24 621	0.96 631	0.97 619	0.89 604	0.65 585	0.77 580	0.87 597	0.85 610	2.09 634	1.68 626	0.38 608	0.39 615	0.31 597	0.27 598	0.43 602	0.39 607

DispFullNet	0.66 594	0.89 622	1.59 618	0.77 620	1.21 637	0.51 556	0.23 433	0.59 548	0.72 583	0.69 590	0.61 551	0.69 587	0.91 612	0.79 557	0.48 537	0.27 591	0.12 517	0.73 621	0.30 602	0.65 618	0.40 608

NVStereoNet_ROB	0.67 595	0.49 597	0.83 554	0.48 601	0.40 596	0.51 556	0.46 589	0.70 595	0.77 590	0.84 602	1.72 627	1.02 606	0.83 607	1.23 613	0.79 584	0.32 601	0.38 614	0.40 605	0.46 613	0.36 600	0.41 609
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
coex-ft	3.44 641	0.73 614	48.55 668	0.24 413	0.19 492	0.50 555	0.43 583	0.47 417	2.40 637	7.03 652	1.20 608	0.97 604	2.23 639	0.73 533	1.92 633	0.12 465	0.15 555	0.14 516	0.12 486	0.21 558	0.43 610

FADE		1.06 631		0.71 617	0.76 624			1.85 639	1.52 630	0.75 596		1.17 612		2.83 639		24.23 669	4.70 652	17.35 664	17.61 663	0.49 606	0.44 611

otaku	0.57 584	0.62 609	0.87 565	0.63 612	0.44 601	0.73 591	0.37 561	0.65 578	0.66 570	0.51 555	0.75 577	0.66 580	0.45 548	0.69 520	0.46 534	0.53 612	0.34 612	0.55 613	0.35 605	0.60 613	0.45 612

ACVNet_1	0.72 600	0.81 617	1.37 613	0.72 618	0.53 610	0.77 595	0.42 581	0.85 616	0.90 606	0.74 595	0.75 577	1.32 617	0.72 599	1.02 599	0.55 551	0.54 614	0.31 609	0.71 620	0.35 605	0.64 617	0.45 612

BEATNet-Init1	4.73 645	2.61 644	13.29 655	0.58 608	0.53 610	10.12 651	3.33 647	4.83 649	5.01 648	8.75 654	8.51 651	14.08 661	7.60 652	7.70 654	5.34 648	0.28 595	0.28 605	0.34 601	0.37 609	0.57 611	0.45 612

GCST	0.47 561	0.60 607	0.57 470	1.04 631	0.48 604	0.38 491	0.11 17	0.40 343	0.32 317	0.41 505	0.34 341	0.29 346	0.17 262	0.46 408	0.19 312	0.69 622	0.42 617	0.79 626	0.62 628	0.62 614	0.46 615

Ntro	0.58 585	0.64 610	0.92 573	0.66 613	0.50 607	0.77 595	0.36 557	0.66 584	0.70 580	0.50 550	0.59 539	0.65 576	0.51 569	0.75 542	0.45 528	0.56 616	0.32 610	0.56 616	0.34 604	0.63 615	0.46 615

ACVNet-4b	0.72 600	0.81 617	1.33 611	0.72 618	0.50 607	0.80 600	0.31 528	0.71 597	0.80 593	0.50 550	0.72 575	0.95 603	0.43 543	0.96 592	1.20 616	1.13 640	0.21 586	0.76 623	0.45 612	0.65 618	0.46 615

ACVNet_2	0.89 610	0.87 621	1.25 605	0.82 621	0.62 616	0.97 610	0.62 610	1.14 622	1.42 627	1.00 613	1.40 615	1.47 620	0.84 608	1.11 604	0.66 573	0.61 619	0.43 618	0.78 624	0.49 616	0.75 623	0.52 618

PWCK	1.00 614	1.17 636	1.70 622	0.91 624	0.41 597	1.19 619	0.92 629	1.10 620	1.14 621	1.16 621	1.14 606	1.25 614	0.88 611	1.75 630	1.04 603	0.87 631	0.50 620	0.87 627	0.53 621	0.96 634	0.52 618

JetBlue	1.14 622	0.76 615	2.36 628	0.59 609	0.75 621	3.04 640	1.78 644	1.11 621	0.90 606	0.94 608	1.10 604	1.66 624	1.28 627	2.09 634	1.72 628	0.43 611	0.36 613	0.38 603	0.38 611	0.58 612	0.56 620

anonymity	0.56 581	0.54 603	0.70 524	0.47 600	0.61 615	0.56 568	0.43 583	0.69 593	0.49 511	0.63 581	0.55 524	0.54 539	0.60 583	0.61 486	0.57 553	0.55 615	0.53 625	0.50 610	0.54 622	0.51 607	0.56 620

MonStereo1	0.93 613	0.56 604	0.82 551	0.69 614	0.58 613	1.37 627	0.35 552	0.94 618	1.25 623	0.93 607	1.90 630	1.52 621	2.10 638	1.27 616	0.77 581	0.69 622	0.33 611	0.75 622	0.47 615	0.70 622	0.57 622

RainbowNet	0.72 600	0.89 622	1.02 587	0.82 621	0.63 617	0.78 598	0.52 601	0.81 610	0.93 610	0.60 576	0.79 582	0.80 595	0.60 583	0.80 561	0.57 553	0.78 627	0.55 628	0.78 624	0.49 616	0.76 624	0.58 623

SPS-STEREO	0.69 597	0.61 608	0.98 582	0.52 607	0.57 612	0.74 592	0.50 600	0.78 604	0.62 563	0.95 610	0.86 590	0.94 601	0.70 597	1.01 598	0.87 591	0.58 618	0.51 622	0.50 610	0.50 618	0.55 610	0.58 623
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
WAO-7	1.01 616	0.89 622	0.93 575	0.83 623	0.66 618	1.18 617	0.81 625	1.40 627	1.57 631	1.11 619	1.76 629	1.45 619	1.19 622	1.50 623	1.14 609	0.61 619	0.62 635	0.70 619	0.68 630	0.66 620	0.60 625

IMH-64-1	0.91 611	0.86 619	0.84 559	0.97 626	0.75 621	0.92 608	0.71 614	1.27 623	1.10 619	0.89 604	1.45 617	1.14 608	0.96 614	1.19 609	0.84 587	0.74 624	0.51 622	0.97 629	0.55 623	0.84 626	0.60 625

IMH-64	0.91 611	0.86 619	0.84 559	0.97 626	0.75 621	0.92 608	0.71 614	1.27 623	1.10 619	0.89 604	1.45 617	1.14 608	0.96 614	1.19 609	0.84 587	0.74 624	0.51 622	0.97 629	0.55 623	0.84 626	0.60 625

DGSMNet	0.61 590	0.29 543	0.91 571	0.51 605	0.70 619	0.62 581	1.38 642	0.59 548	0.55 545	0.37 455	0.61 551	0.52 530	0.33 485	0.65 508	0.43 520	0.53 612	0.60 632	0.67 618	0.61 627	0.63 615	0.61 628

SGM+DAISY	0.87 609	0.66 612	1.30 610	0.51 605	0.60 614	1.03 612	0.84 627	0.76 602	0.73 586	1.39 627	1.51 621	1.31 616	1.22 623	1.11 604	1.08 604	0.57 617	0.53 625	0.51 612	0.51 619	0.54 609	0.61 628

IMH	1.05 619	0.95 627	1.00 584	1.01 628	0.78 625	1.11 614	0.68 613	1.38 626	1.43 628	1.00 613	1.72 627	1.43 618	1.14 618	1.73 629	0.89 593	1.09 637	0.55 628	0.99 631	0.57 625	0.87 629	0.62 630

WAO-6	1.07 620	0.93 626	0.92 573	0.96 625	0.78 625	1.28 623	0.75 618	1.34 625	2.00 635	1.02 615	1.54 623	1.59 622	1.22 623	1.31 618	1.14 609	0.78 627	0.55 628	1.02 633	0.75 634	0.83 625	0.69 631

WAO-8	1.46 629	1.10 633	1.09 593	1.10 632	0.84 629	2.06 633	0.75 618	1.84 636	3.83 643	1.44 633	2.21 636	2.15 631	1.43 631	3.17 641	1.19 614	0.91 632	0.65 637	1.09 634	0.79 635	0.90 631	0.71 632

Venus	1.46 629	1.10 633	1.09 593	1.10 632	0.84 629	2.06 633	0.75 618	1.84 636	3.83 643	1.44 633	2.21 636	2.15 631	1.43 631	3.17 641	1.19 614	0.91 632	0.65 637	1.09 634	0.79 635	0.90 631	0.71 632

MFMNet_re	0.72 600	0.76 615	0.99 583	0.62 611	0.70 619	0.77 595	0.67 612	0.75 601	0.83 599	0.78 600	0.86 590	0.69 587	0.78 601	0.71 526	0.61 563	0.66 621	0.59 631	0.61 617	0.58 626	0.68 621	0.71 632

Dean	1.17 623	1.04 630	1.49 617	1.03 630	0.78 625	1.20 620	0.77 621	1.48 631	1.96 633	1.28 623	1.99 633	2.15 631	1.14 618	1.25 614	1.00 600	0.81 629	0.60 632	1.01 632	0.69 631	0.92 633	0.74 635

LVE	1.13 621	1.02 628	1.28 608	1.01 628	0.80 628	1.29 624	0.81 625	1.47 630	1.96 633	1.07 617	1.90 630	1.90 627	1.01 617	1.48 622	0.91 594	0.93 634	0.61 634	0.94 628	0.69 631	0.87 629	0.75 636

TorneroNet-64	1.43 627	1.03 629	1.20 602	1.10 632	0.86 631	2.26 637	0.73 617	1.84 636	3.84 645	1.25 622	2.25 638	2.69 639	1.42 630	1.76 631	1.43 621	0.76 626	0.50 620	1.09 634	0.66 629	1.23 638	0.76 637

TorneroNet	2.22 637	1.08 632	1.24 604	1.14 636	0.90 632	5.58 644	0.80 623	2.12 642	8.69 652	2.58 643	5.42 647	3.88 644	1.97 636	1.78 633	1.87 631	0.86 630	0.54 627	1.15 638	0.74 633	1.23 638	0.85 638

ktn	1.77 635	1.36 640	1.22 603	1.43 640	1.14 636	1.52 630	1.08 636	1.51 633	3.96 646	2.77 645	4.69 645	3.35 642	1.46 633	1.69 628	1.25 618	1.43 642	0.77 641	1.45 642	0.99 640	1.32 641	0.96 639

notaker	1.45 628	1.34 639	1.48 615	1.40 639	1.07 635	1.18 617	0.85 628	1.48 631	1.40 626	1.51 638	3.46 643	2.40 636	1.81 635	1.76 631	1.45 624	1.11 638	0.69 640	1.38 641	0.87 637	1.31 640	0.97 640

UNDER WATER-64	1.55 631	1.19 637	2.52 631	1.31 637	0.95 633	2.12 635	1.21 640	1.45 629	3.19 639	1.43 632	1.32 613	2.64 638	2.04 637	1.63 626	1.83 630	1.11 638	0.67 639	1.28 639	0.92 638	1.19 636	1.02 641

UNDER WATER	1.59 632	1.22 638	2.36 628	1.38 638	1.03 634	1.67 632	1.10 637	1.54 634	3.63 641	1.44 633	1.47 619	2.85 640	2.25 640	1.67 627	1.94 634	1.06 636	0.62 635	1.31 640	0.93 639	1.21 637	1.02 641

KSHMR	1.89 636	1.36 640	1.60 619	1.47 641	1.22 638	1.38 628	1.06 635	1.79 635	5.97 649	1.42 631	5.65 649	2.98 641	1.14 618	2.23 637	1.20 616	1.27 641	1.12 642	1.46 643	1.10 642	1.32 641	1.15 643

JetRed	2.30 639	2.64 645	6.12 642	1.12 635	1.38 640	5.85 646	3.29 646	1.99 640	1.67 632	1.98 640	1.95 632	2.16 634	1.60 634	2.48 638	4.10 645	1.05 635	1.60 643	1.09 634	1.01 641	1.67 643	1.28 644

tt	4.71 644	0.10 135	3.94 636	2.06 644	1.53 641	10.14 652	16.88 653	9.27 656	4.98 647	1.39 627	1.02 601	4.68 645	4.90 646	3.35 644	5.86 649	5.76 653	9.15 659	2.24 648	2.53 647	3.10 646	1.32 645

HanzoNet	2.97 640	1.69 642	2.29 627	1.74 642	1.33 639	1.53 631	1.03 634	1.99 640	2.64 638	5.51 649	5.16 646	5.90 649	6.82 651	4.32 647	3.29 642	3.16 648	2.02 648	1.92 644	2.87 649	2.24 645	1.89 646

MADNet++	2.26 638	1.80 643	2.06 625	2.13 645	1.97 642	2.61 639	1.79 645	2.38 643	2.16 636	2.75 644	2.65 640	2.38 635	2.43 641	3.17 641	3.21 641	2.17 645	1.95 646	1.94 645	1.63 644	2.06 644	2.01 647

LSM	1.64 633	0.40 581	2.56 632	2.02 643	17.61 657	0.51 556	0.52 601	0.61 560	0.76 588	0.82 601	1.11 605	0.63 573	0.54 572	0.75 542	0.49 539	0.16 539	0.24 598	0.18 556	0.21 573	0.25 573	2.42 648

PML	16.10 659	12.82 660	6.78 643	5.23 647	7.76 648	33.92 663	66.56 670	5.30 650	10.28 654	26.12 670	68.59 670	20.51 663	13.49 661	10.06 656	6.78 651	5.96 654	2.00 647	6.04 655	2.18 646	8.96 655	2.60 649

USTest	6.88 646	5.23 649	5.63 641	7.22 651	7.29 647	14.34 655	22.76 655	8.48 654	9.32 653	5.42 648	6.39 650	6.29 653	6.64 649	6.92 651	8.62 652	1.94 643	3.29 650	2.16 647	2.55 648	3.85 648	3.29 650

DPSimNet_ROB	4.34 643	4.23 646	6.89 644	3.67 646	3.68 643	4.75 641	5.21 649	2.67 645	3.68 642	5.82 650	3.95 644	5.57 646	6.72 650	3.46 645	4.48 646	4.05 651	2.88 649	4.68 651	3.12 651	3.69 647	3.62 651

TCMNet-wrong-test	4.29 642	5.57 650	4.65 637	11.33 655	10.39 652	5.73 645	4.48 648	4.13 648	1.02 613	1.91 639	2.39 639	6.16 652	3.62 644	3.84 646	4.50 647	1.99 644	0.47 619	1.97 646	1.69 645	5.69 651	4.31 652

ASD4	7.23 647	6.65 651	7.69 645	5.24 648	5.62 646	11.85 653	20.36 654	7.57 653	7.14 651	6.55 651	5.47 648	5.99 651	5.78 647	7.22 652	9.24 653	4.85 652	4.44 651	6.40 656	5.19 652	6.53 652	4.89 653

DGTPSM_ROB	8.34 649	5.10 647	10.37 653	5.31 649	10.18 650	8.33 648	23.60 659	6.06 651	13.41 659	4.90 646	10.87 656	5.65 647	10.44 653	6.17 649	12.59 654	3.74 649	7.55 654	3.69 649	7.26 655	4.14 649	7.46 654

DPSMNet_ROB	8.40 650	5.11 648	10.49 654	5.58 650	10.25 651	8.34 649	23.62 660	6.07 652	13.45 660	4.93 647	10.88 657	5.66 648	10.44 653	6.24 650	12.64 655	3.98 650	7.61 655	3.76 650	7.30 656	4.20 650	7.51 655

Anonymous_1	16.62 660	9.35 652	9.84 647	10.66 652	14.64 655	18.66 660	27.12 661	12.64 660	13.51 661	10.76 660	10.30 655	10.13 655	10.60 655	11.06 660	12.74 656	15.87 666	7.74 656	16.92 663	43.48 668	58.66 671	7.68 656

DPSM_ROB	11.49 654	9.87 656	10.35 651	11.13 653	11.31 653	19.11 661	27.51 662	13.37 661	14.21 662	10.31 658	11.06 658	10.96 659	11.27 659	11.96 661	13.59 657	6.78 655	8.19 657	6.03 653	7.09 653	7.93 653	7.73 657

DPSM	11.49 654	9.87 656	10.35 651	11.13 653	11.31 653	19.11 661	27.51 662	13.37 661	14.21 662	10.31 658	11.06 658	10.96 659	11.27 659	11.96 661	13.59 657	6.78 655	8.19 657	6.03 653	7.09 653	7.93 653	7.73 657

xxxxx1	15.27 656	9.54 653	10.31 648	20.13 659	18.88 658	17.08 656	23.03 656	10.36 657	10.99 655	9.21 655	9.62 652	10.74 656	10.61 656	10.72 657	13.89 659	7.97 657	9.20 660	31.85 669	44.72 669	12.84 656	13.69 659

tt_ll	15.27 656	9.54 653	10.31 648	20.13 659	18.88 658	17.08 656	23.03 656	10.36 657	10.99 655	9.21 655	9.62 652	10.74 656	10.61 656	10.72 657	13.89 659	7.97 657	9.20 660	31.85 669	44.72 669	12.84 656	13.69 659

ff	15.27 656	9.54 653	10.31 648	20.13 659	18.88 658	17.08 656	23.03 656	10.36 657	10.99 655	9.21 655	9.62 652	10.74 656	10.61 656	10.72 657	13.89 659	7.97 657	9.20 660	31.85 669	44.72 669	12.84 656	13.69 659

LRCNet_RVC	10.90 653	14.34 661	9.35 646	15.35 656	8.04 649	1.08 613	0.34 548	8.78 655	0.70 580	12.63 661	16.05 660	9.85 654	6.54 648	8.57 655	6.34 650	20.27 667	5.40 653	23.70 666	21.88 665	14.87 659	13.83 662

FlowAnything	23.14 666	19.87 663	20.79 663	22.50 665	22.74 663	38.39 666	55.46 665	26.89 668	28.72 670	20.77 668	22.29 668	22.07 667	22.72 664	23.99 665	27.41 670	13.60 663	16.55 668	12.15 660	14.36 662	15.97 663	15.52 663

CasAABBNet	23.10 663	19.86 662	20.64 662	22.47 662	22.73 662	38.41 667	55.50 667	26.89 668	28.70 669	20.61 666	22.15 666	22.08 668	22.75 667	23.99 665	27.36 666	13.59 660	16.48 664	12.14 657	14.27 658	15.95 660	15.53 664

RAFT-FEzeroshot	23.10 663	19.88 664	20.56 660	22.49 663	22.75 664	38.38 664	55.50 667	26.84 666	28.66 667	20.60 664	22.10 664	22.05 665	22.74 665	24.00 667	27.37 668	13.59 660	16.48 664	12.14 657	14.28 659	15.96 661	15.54 665

RAFT-FE	23.10 663	19.88 664	20.56 660	22.49 663	22.75 664	38.38 664	55.50 667	26.84 666	28.66 667	20.60 664	22.10 664	22.05 665	22.74 665	24.00 667	27.37 668	13.59 660	16.48 664	12.14 657	14.28 659	15.96 661	15.54 665

Selective-RAFT-Error	23.16 667	19.93 666	20.87 664	22.54 666	22.81 666	38.52 669	55.47 666	27.01 671	28.83 671	20.66 667	22.25 667	22.09 669	22.80 669	24.09 669	27.36 666	13.61 664	16.48 664	12.15 660	14.28 659	15.99 664	15.57 667

LSM0	24.24 668	19.98 667	22.32 665	24.22 667	40.14 670	38.48 668	55.20 664	26.95 670	28.57 666	20.49 663	21.83 662	22.26 670	22.75 667	24.22 670	27.30 665	13.66 665	16.32 663	12.19 662	14.15 657	16.10 665	17.66 668

HaxPig	17.72 661	20.22 668	19.73 657	16.53 657	16.51 656	9.27 650	9.33 650	14.34 663	13.27 658	18.65 662	18.70 661	17.35 662	16.77 662	17.04 663	16.45 662	22.05 668	20.89 669	22.27 665	21.53 664	21.29 666	22.13 669

MEDIAN_ROB	21.21 662	24.62 669	23.47 666	19.58 658	19.65 661	13.22 654	10.96 651	17.88 664	17.00 664	22.14 669	22.02 663	20.86 664	20.36 663	21.06 664	19.71 663	25.63 670	24.13 670	26.21 667	25.20 666	25.17 667	25.38 670

AVERAGE_ROB	25.43 669	29.06 670	27.24 667	24.63 668	24.20 669	17.73 659	12.61 652	22.29 665	21.39 665	26.79 671	26.16 669	25.20 671	24.64 670	25.07 671	23.53 664	29.96 671	28.40 671	30.60 668	29.58 667	29.72 668	29.84 671

test_example2	101.33 670	108.28 671	68.15 669	98.43 669	106.93 671	89.75 670	102.43 671	36.80 672	97.65 672	129.04 672	130.15 671	65.26 672	66.62 671	92.11 672	80.24 671	144.10 672	199.48 672	81.81 672	103.01 672	125.01 672	101.27 672

ccccc	256.34 671	256.29 672	313.62 671	354.40 672	364.36 672	149.10 671	168.46 672	152.89 673	131.30 673	153.93 673	155.56 672	164.00 673	204.39 672	268.02 673	295.19 672	390.55 673	349.22 673	244.59 673	219.82 673	412.30 673	378.83 673

Low-res two-view benchmark