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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

qwe	0.21 55	0.22 81	0.61 20	0.21 46	0.20 250	0.41 119	0.15 70	0.46 126	0.35 81	0.26 162	0.22 95	0.14 15	0.14 15	0.31 108	0.22 128	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 36	0.08 66	0.07 30

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

uiiii_40	0.19 6	0.18 12	0.69 70	0.19 1	0.13 40	0.32 38	0.12 4	0.37 47	0.25 6	0.15 6	0.14 16	0.16 39	0.17 76	0.25 16	0.18 25	0.07 29	0.06 23	0.07 1	0.06 36	0.08 66	0.06 1

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

SGD-Stereo	0.22 81	0.28 169	0.77 89	0.22 76	0.11 2	0.40 108	0.16 88	0.31 9	0.36 101	0.19 70	0.19 67	0.17 69	0.17 76	0.37 172	0.16 6	0.10 222	0.06 23	0.08 85	0.07 108	0.10 107	0.07 30

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

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

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

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

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

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

252Zero-FE	0.62 446	0.27 145	0.83 98	0.24 108	0.13 40	0.31 29	0.13 14	0.39 67	0.32 60	8.03 646	0.23 106	0.12 2	0.12 6	0.26 38	0.44 367	0.09 117	0.12 362	0.07 1	0.06 36	0.09 88	0.12 194

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

S2M2_L	0.24 95	0.29 179	0.90 110	0.23 90	0.17 164	0.24 5	0.09 1	0.36 39	0.45 195	0.17 50	0.25 123	0.23 127	0.17 76	0.24 9	0.28 225	0.15 441	0.12 362	0.11 264	0.12 309	0.15 214	0.11 157
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
FSD	0.36 184	0.41 286	0.91 111	0.34 361	0.29 395	0.35 64	0.33 418	0.44 106	0.46 205	0.32 197	0.32 181	0.37 234	0.32 288	0.35 148	0.32 283	0.28 565	0.27 555	0.31 568	0.30 538	0.31 470	0.29 490

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

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

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

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

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 345	0.33 221	0.93 115	0.26 158	0.22 291	0.46 175	0.20 142	1.10 583	1.34 601	3.16 638	0.32 181	0.22 118	0.20 134	0.30 101	0.22 128	0.10 222	0.09 237	0.11 264	0.09 170	0.15 214	0.19 371

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

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

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

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

rvit_0105_6	0.31 140	0.29 179	1.00 121	0.31 278	0.18 202	0.35 64	0.25 277	0.51 169	0.61 352	0.25 148	0.28 142	0.32 212	0.25 201	0.39 186	0.25 195	0.18 491	0.16 451	0.15 447	0.13 343	0.14 194	0.13 232

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

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

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

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

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

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

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

CroCo-Stereo	0.30 132	0.45 318	1.08 128	0.31 278	0.17 164	0.19 2	0.21 163	0.73 314	0.50 242	0.21 86	0.24 116	0.55 358	0.22 155	0.27 60	0.26 205	0.09 117	0.08 161	0.08 85	0.07 108	0.12 140	0.09 102
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
DEFOM-Stereo_RVC	0.28 112	0.28 169	1.09 130	0.33 330	0.15 103	0.30 20	0.16 88	0.58 225	0.42 165	0.19 70	0.19 67	0.17 69	0.26 215	0.38 180	0.37 318	0.09 117	0.08 161	0.08 85	0.25 508	0.10 107	0.06 1

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

S2M2_XL	0.20 31	0.32 212	1.10 132	0.19 1	0.13 40	0.16 1	0.11 2	0.27 2	0.17 1	0.15 6	0.19 67	0.15 33	0.14 15	0.19 1	0.21 95	0.11 291	0.09 237	0.10 198	0.08 139	0.10 107	0.08 76
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
fffft	0.29 122	0.21 58	1.10 132	0.24 108	0.15 103	0.42 138	0.24 257	0.42 88	0.38 115	0.21 86	0.18 62	0.20 105	0.16 54	0.44 215	0.70 464	0.07 29	0.06 23	0.10 198	0.08 139	0.28 445	0.20 387
1: 1. 1
gasm-f	0.36 184	0.34 234	1.13 134	0.53 542	0.44 525	0.54 251	0.27 324	0.40 72	0.27 17	0.20 78	0.33 190	0.16 39	0.22 155	0.36 161	0.25 195	0.11 291	0.37 577	0.08 85	0.06 36	0.38 532	0.71 595

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

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

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

GASTEREO	0.35 174	0.72 433	1.15 138	0.56 556	0.20 250	0.52 234	0.22 189	0.56 214	0.40 144	0.30 183	0.31 175	0.16 39	0.31 281	0.35 148	0.26 205	0.09 117	0.14 407	0.08 85	0.28 524	0.14 194	0.20 387

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

IGEV-RUCA	2.28 619	0.30 192	1.15 138	0.40 459	1.86 634	2.06 620	1.90 630	1.36 604	1.80 621	3.70 640	3.76 635	5.02 638	8.19 645	2.12 560	1.63 571	0.25 552	0.76 623	2.72 643	1.91 639	2.39 638	2.36 643

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CASnet	0.28 112	0.31 204	1.20 150	0.28 200	0.11 2	0.47 182	0.19 123	0.44 106	0.44 180	0.38 223	0.31 175	0.23 127	0.17 76	0.29 91	0.19 45	0.10 222	0.06 23	0.15 447	0.12 309	0.16 251	0.07 30
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LG-Stereo_Zeroshot	0.37 193	0.37 255	1.21 152	0.26 158	0.18 202	0.73 487	0.18 114	0.53 192	0.41 154	0.35 206	0.30 161	0.58 383	0.22 155	0.33 128	0.95 502	0.09 117	0.07 53	0.09 144	0.35 561	0.13 170	0.15 287

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

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

test_sample2	0.41 231	0.19 18	1.23 155	0.31 278	0.17 164	0.51 215	0.27 324	0.81 392	0.55 297	0.44 256	0.45 259	0.46 313	0.38 331	1.51 461	0.30 260	0.12 349	0.09 237	0.11 264	0.10 206	0.14 194	0.14 252

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

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

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

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

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

DMCA	0.41 231	0.52 346	1.26 160	0.31 278	0.24 324	0.59 336	0.26 299	0.77 353	0.63 382	0.58 418	0.48 285	0.57 376	0.35 303	0.40 191	0.50 398	0.14 422	0.10 287	0.14 417	0.10 206	0.15 214	0.15 287

Zero-FE251	0.56 407	0.29 179	1.27 162	0.26 158	0.16 134	0.44 149	0.16 88	0.44 106	0.35 81	5.31 643	0.19 67	0.22 118	0.19 123	0.24 9	1.08 524	0.10 222	0.07 53	0.08 85	0.06 36	0.09 88	0.13 232

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

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

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

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

CAS	0.35 174	0.25 122	1.30 167	0.79 589	0.34 457	0.51 215	0.23 224	0.46 126	0.39 128	0.22 98	0.31 175	0.20 105	0.17 76	0.28 74	0.23 157	0.73 605	0.06 23	0.07 1	0.05 1	0.09 88	0.37 544

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

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

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

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

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

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

CREStereo	0.28 112	0.30 192	1.33 172	0.19 1	0.13 40	0.55 266	0.17 98	0.48 148	0.46 205	0.27 169	0.33 190	0.24 141	0.21 145	0.31 108	0.21 95	0.11 291	0.07 53	0.08 85	0.05 1	0.10 107	0.07 30
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
qqq	0.38 203	0.21 58	1.34 175	0.28 200	0.15 103	0.45 156	0.26 299	0.76 342	0.52 258	0.39 229	0.41 238	0.46 313	0.36 309	0.96 393	0.30 260	0.11 291	0.14 407	0.12 322	0.12 309	0.12 140	0.14 252

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

x	0.35 174	0.20 35	1.36 177	0.33 330	0.17 164	0.47 182	0.24 257	0.75 329	0.54 290	0.40 231	0.40 234	0.42 276	0.34 301	0.45 230	0.32 283	0.11 291	0.14 407	0.11 264	0.09 170	0.12 140	0.14 252

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CAS++	0.31 140	0.33 221	1.43 192	0.25 127	0.17 164	0.31 29	0.20 142	0.78 368	0.41 154	0.30 183	0.30 161	0.21 114	0.16 54	0.33 128	0.18 25	0.15 441	0.12 362	0.13 381	0.10 206	0.15 214	0.11 157
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
FE-Mocha	0.41 231	0.31 204	1.44 194	0.28 200	0.33 448	0.41 119	0.17 98	0.69 286	0.45 195	0.44 256	0.50 310	0.41 262	0.45 404	0.36 161	1.17 539	0.10 222	0.08 161	0.11 264	0.21 485	0.13 170	0.13 232

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

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

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

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

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

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

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

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

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

IGEV-Stereo	0.34 163	0.54 356	1.47 202	0.25 127	0.16 134	0.56 283	0.23 224	0.49 155	0.40 144	0.25 148	0.24 116	0.22 118	0.24 185	0.54 291	0.19 45	0.09 117	0.10 287	0.10 198	0.18 448	0.24 396	0.29 490
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GREAT-IGEV	0.37 193	0.28 169	1.48 205	0.25 127	0.38 495	0.46 175	0.18 114	0.33 21	0.34 75	0.15 6	0.29 148	0.15 33	0.17 76	0.36 161	0.23 157	0.07 29	0.76 623	0.07 1	0.26 516	0.21 351	1.03 623

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

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

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

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

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

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

DIP-Stereo	0.37 193	0.34 234	1.50 211	0.27 175	0.18 202	0.63 406	0.17 98	0.92 484	0.53 277	0.49 307	0.48 285	0.30 201	0.30 272	0.39 186	0.30 260	0.10 222	0.08 161	0.10 198	0.08 139	0.15 214	0.12 194
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
StereoDRNet-Refined	0.50 345	0.41 286	1.50 211	0.33 330	0.21 264	0.68 458	0.26 299	0.81 392	0.68 430	0.67 494	0.68 468	0.73 468	0.42 382	1.10 408	0.59 436	0.11 291	0.08 161	0.14 417	0.14 371	0.25 409	0.21 399
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
RAStereo	0.28 112	0.48 333	1.52 214	0.26 158	0.18 202	0.25 6	0.19 123	0.42 88	0.35 81	0.20 78	0.25 123	0.20 105	0.16 54	0.24 9	0.24 182	0.09 117	0.08 161	0.10 198	0.08 139	0.12 140	0.08 76

LoS	0.31 140	0.30 192	1.52 214	0.23 90	0.13 40	0.54 251	0.20 142	0.48 148	0.49 232	0.25 148	0.28 142	0.37 234	0.24 185	0.38 180	0.23 157	0.10 222	0.08 161	0.08 85	0.05 1	0.15 214	0.07 30
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
GMStereo_Zeroshot	0.41 231	0.36 252	1.54 216	0.41 466	0.19 235	0.52 234	0.19 123	0.59 233	0.52 258	0.57 400	0.59 391	0.63 401	0.29 264	0.58 303	0.33 294	0.15 441	0.09 237	0.16 466	0.09 170	0.24 396	0.12 194

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CASS	0.39 218	0.30 192	1.61 229	0.32 307	0.17 164	0.53 243	0.24 257	0.70 294	0.49 232	0.59 432	0.54 352	0.40 256	0.40 353	0.41 195	0.30 260	0.17 479	0.10 287	0.14 417	0.11 269	0.18 300	0.17 334
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
delet	0.52 375	0.54 356	1.62 230	0.31 278	0.35 470	0.74 491	0.46 500	0.85 423	0.74 487	0.55 377	0.60 406	0.67 431	0.50 446	1.12 414	0.57 429	0.11 291	0.11 336	0.13 381	0.14 371	0.16 251	0.12 194

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

RAFT-Stereo	0.36 184	0.21 58	1.70 245	0.29 232	0.18 202	0.55 266	0.26 299	0.78 368	0.36 101	0.57 400	0.67 460	0.33 218	0.24 185	0.32 117	0.23 157	0.10 222	0.08 161	0.09 144	0.07 108	0.09 88	0.12 194
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
HI	0.41 231	0.63 398	1.72 252	0.27 175	0.21 264	0.45 156	0.19 123	0.55 207	0.41 154	0.57 400	0.59 391	0.65 415	0.45 404	0.45 230	0.39 336	0.08 51	0.09 237	0.10 198	0.11 269	0.20 337	0.10 132

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CREStereo++_RVC	0.33 155	0.29 179	1.74 259	0.24 108	0.16 134	0.54 251	0.15 70	0.40 72	0.55 297	0.37 215	0.51 315	0.24 141	0.19 123	0.27 60	0.26 205	0.09 117	0.06 23	0.08 85	0.30 538	0.08 66	0.06 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
DFGA-Net	0.51 362	1.06 555	1.75 265	0.30 251	0.24 324	0.54 251	0.22 189	0.63 259	0.60 335	0.48 295	0.51 315	0.35 228	0.27 235	1.82 516	0.53 410	0.10 222	0.08 161	0.12 322	0.12 309	0.37 525	0.15 287

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

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

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

TANstereo	0.33 155	0.49 336	1.75 265	0.23 90	0.12 9	0.54 251	0.16 88	0.40 72	0.45 195	0.45 267	0.51 315	0.26 168	0.22 155	0.29 91	0.20 73	0.10 222	0.10 287	0.08 85	0.06 36	0.08 66	0.11 157

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

MonStereo1	1.98 617	1.01 546	1.78 285	1.19 614	1.04 612	3.58 633	0.61 551	1.53 613	1.93 624	1.39 605	3.37 632	2.23 615	10.80 648	2.84 614	1.25 549	1.04 618	0.38 581	0.96 615	0.57 604	1.10 611	1.00 622

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Pruner-Stereo	0.51 362	0.27 145	1.78 285	1.79 627	0.19 235	0.62 389	0.45 497	0.57 219	0.60 335	0.61 450	0.48 285	0.41 262	0.24 185	0.46 239	1.00 512	0.12 349	0.07 53	0.12 322	0.10 206	0.12 140	0.13 232

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

AdaStereo	0.44 267	0.38 265	1.79 306	0.34 361	0.20 250	0.57 301	0.28 342	0.92 484	0.69 439	0.52 336	0.55 362	0.61 394	0.33 293	0.48 256	0.39 336	0.17 479	0.08 161	0.17 485	0.11 269	0.18 300	0.12 194
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
test_sample6	0.52 375	0.44 310	1.81 313	0.33 330	0.18 202	0.55 266	0.27 324	0.94 501	0.66 419	0.54 359	0.62 418	0.47 321	0.36 309	1.97 543	0.38 325	0.14 422	0.10 287	0.13 381	0.13 343	0.17 273	0.16 316

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

PSMNet-RUCA	0.58 419	0.82 476	1.89 353	0.59 567	0.56 563	0.64 419	0.36 438	0.84 416	0.69 439	0.51 327	0.68 468	0.53 348	0.43 392	0.56 298	0.43 361	0.34 577	0.18 483	0.44 590	0.29 528	0.48 570	0.30 501

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

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

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

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

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

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

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

hitnet-ft	0.67 477	0.80 467	1.90 358	0.28 200	0.22 291	0.69 464	0.36 438	0.85 423	0.65 404	0.56 389	0.84 525	1.03 565	0.95 570	2.32 572	0.55 417	0.23 539	0.14 407	0.41 586	0.13 343	0.24 396	0.17 334

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

GMStereo	0.38 203	0.99 540	1.91 364	0.27 175	0.16 134	0.39 100	0.23 224	0.47 140	0.62 370	0.38 223	0.34 197	0.25 154	0.25 201	0.39 186	0.29 240	0.14 422	0.08 161	0.10 198	0.12 309	0.15 214	0.11 157
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
BEATNet_4x	0.47 310	0.73 440	1.91 364	0.33 330	0.15 103	0.56 283	0.25 277	0.85 423	0.58 323	0.54 359	0.51 315	0.57 376	0.42 382	0.57 299	0.61 441	0.11 291	0.08 161	0.12 322	0.09 170	0.20 337	0.16 316

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

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

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

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

MultiAttention	2.38 620	0.50 342	1.93 370	1.80 628	2.56 636	10.86 646	2.30 634	1.22 595	0.80 527	0.62 461	1.16 573	1.13 581	0.56 468	16.09 656	1.18 540	0.20 516	0.09 237	0.43 589	1.62 637	0.94 607	1.58 637

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

NCCL2	0.65 466	0.94 513	1.96 392	0.43 482	0.30 408	0.71 474	0.68 567	0.84 416	0.65 404	0.70 509	0.60 406	0.86 526	0.54 458	1.56 467	0.57 429	0.20 516	0.16 451	0.67 602	0.25 508	0.22 368	0.24 450

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

test_5	0.51 362	0.87 492	1.99 398	0.37 421	0.65 583	0.58 319	0.35 431	0.78 368	0.62 370	0.48 295	0.55 362	0.45 300	0.40 353	0.72 359	0.30 260	0.09 117	0.07 53	0.12 322	0.12 309	0.33 488	0.38 547

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

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

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

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

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

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

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

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

GANet	0.75 520	0.84 482	2.01 401	0.40 459	0.25 342	0.74 491	0.66 561	0.87 442	0.73 483	0.71 513	1.07 567	0.84 516	0.59 483	2.71 608	1.15 535	0.17 479	0.16 451	0.44 590	0.16 416	0.31 470	0.20 387

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

HITNet	0.46 295	0.92 505	2.09 418	0.33 330	0.14 73	0.55 266	0.22 189	0.83 405	0.56 308	0.51 327	0.49 302	0.48 332	0.37 324	0.48 256	0.54 416	0.09 117	0.06 23	0.10 198	0.08 139	0.23 381	0.09 102
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
PWCDC_ROB	0.72 505	1.06 555	2.09 418	0.47 513	0.36 478	0.78 514	0.26 299	0.98 532	1.34 601	0.61 450	2.07 604	0.64 410	0.61 496	0.83 380	0.71 467	0.31 572	0.14 407	0.15 447	0.12 309	0.60 588	0.21 399

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

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

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

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

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

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

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

THIR-Stereo	0.86 550	0.62 387	2.13 428	0.25 127	0.16 134	0.58 319	2.74 639	0.59 233	0.51 250	0.62 461	1.62 595	0.97 554	1.80 615	1.69 490	2.25 598	0.10 222	0.08 161	0.14 417	0.11 269	0.15 214	0.11 157

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

PVD	0.90 556	0.85 486	2.15 434	0.53 542	0.50 547	0.99 561	0.56 537	1.15 592	1.64 613	1.41 607	1.41 590	1.11 580	1.13 585	1.35 436	1.31 553	0.26 556	0.28 558	0.28 559	0.26 516	0.37 525	0.49 574

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

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

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

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

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

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

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

DANet	0.80 535	0.65 409	2.21 445	1.19 614	0.48 544	0.74 491	1.25 615	0.89 457	1.53 610	0.89 558	0.71 491	0.96 551	0.56 468	1.83 517	0.96 503	0.18 491	0.16 451	0.19 512	0.16 416	0.26 429	0.29 490
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
cross-raft	0.40 224	0.27 145	2.22 449	0.30 251	0.17 164	0.49 197	0.35 431	0.71 297	0.39 128	0.43 250	0.45 259	0.64 410	0.25 201	0.32 117	0.25 195	0.08 51	0.08 161	0.09 144	0.23 498	0.11 129	0.14 252

SAMSARA	0.91 557	0.97 531	2.22 449	0.80 590	0.58 568	1.32 588	1.31 617	1.01 561	0.94 562	1.36 601	0.87 533	1.38 596	0.90 562	1.72 495	1.02 518	0.24 547	0.30 563	0.22 532	0.25 508	0.36 517	0.35 529

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

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

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

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

HSM-Net_RVC	0.67 477	0.34 234	2.23 453	0.26 158	0.19 235	0.67 446	0.29 366	1.26 600	0.69 439	0.72 516	0.70 487	0.78 491	0.42 382	3.77 630	0.41 350	0.13 379	0.09 237	0.10 198	0.09 170	0.12 140	0.11 157
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CoDeX	0.52 375	0.43 299	2.25 456	0.29 232	0.26 359	0.61 369	0.32 410	0.99 544	0.68 430	0.48 295	0.55 362	0.52 346	0.40 353	1.60 478	0.35 309	0.12 349	0.09 237	0.11 264	0.10 206	0.13 170	0.12 194

DEmStereo	0.68 484	0.31 204	2.25 456	0.42 477	0.17 164	0.66 440	0.89 591	0.51 169	0.59 330	0.60 441	1.01 558	0.45 300	1.26 588	1.54 465	2.26 599	0.10 222	0.08 161	0.10 198	0.10 206	0.10 107	0.11 157

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

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

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

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

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

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

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

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

WAO-6	1.58 609	1.54 604	2.32 466	1.14 613	1.00 608	2.30 624	1.03 603	1.82 621	2.85 634	1.25 594	2.61 620	2.20 613	1.56 608	2.47 590	1.99 586	0.95 614	0.67 612	1.19 624	0.83 621	1.08 610	0.88 612

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

SHD	0.72 505	0.77 455	2.36 477	0.45 503	0.40 507	0.71 474	0.32 410	1.02 564	1.25 595	1.07 577	0.84 525	0.90 536	0.73 531	1.09 407	0.98 506	0.21 523	0.18 483	0.20 521	0.21 485	0.32 479	0.31 509

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 399	0.92 505	2.36 477	0.38 437	0.37 489	0.60 348	0.28 342	0.82 399	0.62 370	0.62 461	0.55 362	0.72 463	0.45 404	1.00 398	0.43 361	0.15 441	0.11 336	0.14 417	0.14 371	0.15 214	0.16 316
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
TRStereo	0.53 381	0.76 446	2.38 479	0.42 477	0.29 395	0.69 464	0.23 224	1.81 620	0.55 297	0.36 211	0.32 181	0.47 321	0.40 353	0.46 239	0.25 195	0.12 349	0.11 336	0.11 264	0.41 582	0.13 170	0.32 515

MSMD_ROB	1.34 594	0.96 523	2.38 479	0.39 448	0.32 435	1.96 614	0.62 556	0.91 475	1.43 605	2.94 636	2.60 619	4.77 637	1.95 617	2.43 586	1.33 555	0.29 567	0.26 548	0.32 572	0.32 551	0.30 461	0.30 501

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

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

MIPNet	0.83 546	0.81 472	2.40 483	0.61 572	0.18 202	1.48 594	1.39 622	1.60 615	0.74 487	1.94 616	0.85 529	0.73 468	1.68 611	0.87 388	0.31 272	0.09 117	0.08 161	0.11 264	0.32 551	0.25 409	0.12 194

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

ICVP	0.46 295	0.29 179	2.41 484	0.33 330	0.22 291	0.59 336	0.55 532	0.75 329	0.50 242	0.44 256	0.60 406	0.49 334	0.35 303	0.53 287	0.37 318	0.16 462	0.16 451	0.14 417	0.11 269	0.15 214	0.15 287
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
FENet	0.44 267	0.30 192	2.42 486	0.32 307	0.17 164	0.58 319	0.22 189	0.77 353	0.59 330	0.47 277	0.42 242	0.55 358	0.38 331	0.49 268	0.47 382	0.12 349	0.09 237	0.12 322	0.11 269	0.13 170	0.16 316

FADNet_RVC	0.81 544	1.14 567	2.42 486	0.30 251	0.24 324	0.71 474	0.24 257	0.95 514	0.61 352	0.44 256	0.56 374	0.59 386	0.42 382	1.52 463	0.68 460	0.94 613	0.96 630	0.28 559	1.00 628	0.90 605	1.36 632

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

Abc-Net	0.79 533	0.94 513	2.42 486	0.59 567	0.45 534	1.90 611	0.46 500	0.99 544	0.72 468	0.64 481	0.84 525	0.91 538	0.73 531	1.80 512	1.00 512	0.27 561	0.19 496	0.23 539	0.31 545	0.24 396	0.22 414
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
IPLG	0.69 489	0.84 482	2.43 490	0.35 379	0.21 264	1.65 604	0.61 551	1.36 604	0.58 323	1.39 605	0.51 315	0.37 234	0.87 556	1.41 444	0.36 312	0.09 117	0.07 53	0.14 417	0.12 309	0.32 479	0.11 157

ADCL	0.99 566	0.79 465	2.43 490	0.39 448	0.32 435	1.50 596	1.90 630	0.92 484	0.97 566	1.26 598	1.27 578	1.00 560	1.42 602	1.14 417	3.31 619	0.17 479	0.14 407	0.22 532	0.21 485	0.30 461	0.22 414

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

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

DRN-Test	0.64 457	0.43 299	2.44 492	0.39 448	0.44 525	0.80 526	0.41 467	1.02 564	0.78 519	0.80 537	0.63 430	0.69 445	0.56 468	1.79 508	0.69 462	0.15 441	0.12 362	0.17 485	0.16 416	0.18 300	0.17 334

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

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

HUF	0.59 427	0.65 409	2.46 495	0.45 503	0.77 595	0.34 56	0.24 257	0.46 126	0.39 128	0.31 188	0.28 142	0.25 154	0.19 123	0.67 341	0.18 25	0.12 349	2.03 641	0.08 85	0.06 36	0.31 470	1.59 638

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

GANetREF_RVC	0.75 520	1.15 571	2.46 495	0.47 513	0.26 359	0.83 533	0.61 551	0.97 528	0.89 555	0.62 461	0.61 413	0.72 463	0.59 483	2.42 583	0.55 417	0.32 573	0.25 546	0.36 578	0.24 500	0.39 542	0.31 509
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
MSKI-zero shot	0.46 295	0.38 265	2.47 500	0.27 175	0.43 523	0.56 283	0.20 142	0.77 353	0.43 176	0.60 441	0.51 315	0.44 291	0.17 76	0.68 344	0.21 95	0.09 117	0.29 559	0.09 144	0.32 551	0.14 194	0.10 132

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

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

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

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

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

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

FCDSN-DC	1.29 591	0.54 356	2.50 507	0.47 513	0.41 514	1.12 580	0.60 547	1.10 583	1.27 597	2.23 624	2.87 624	3.67 628	3.12 632	2.39 580	1.69 574	0.30 570	0.26 548	0.31 568	0.30 538	0.35 510	0.38 547
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 594	1.70 616	2.50 507	0.56 556	0.40 507	2.15 622	0.99 597	1.24 598	1.26 596	1.02 573	1.10 569	1.29 591	0.88 560	3.10 620	1.08 524	1.66 633	0.83 626	0.68 603	0.88 623	1.57 626	1.80 641

SGM_RVC	1.89 614	0.92 505	2.50 507	0.96 604	0.93 604	1.63 602	1.37 620	1.52 612	12.43 647	1.85 615	1.69 597	2.40 617	1.74 614	2.81 613	1.71 575	0.53 591	0.47 597	0.42 587	0.47 588	0.74 596	0.74 597
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SQANet	0.80 535	1.58 606	2.53 510	0.76 586	0.83 596	0.76 501	0.36 438	0.83 405	0.64 390	0.63 471	0.69 477	0.73 468	0.51 448	1.21 422	0.53 410	0.77 609	0.29 559	0.59 598	0.29 528	0.86 604	0.61 588

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

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

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

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

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

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

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

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

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

NVStereoNet_ROB	1.16 582	0.95 520	2.54 516	0.58 562	0.55 560	0.78 514	0.63 558	1.00 552	1.08 581	1.03 574	4.07 637	1.48 600	1.22 587	2.88 615	1.27 551	0.50 590	0.46 594	0.54 595	0.62 610	0.50 575	0.63 591
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
TCMNet	0.66 472	0.85 486	2.55 521	0.50 527	0.52 554	0.72 480	0.39 458	0.87 442	0.72 468	0.58 418	0.68 468	0.63 401	0.46 419	1.70 491	0.63 445	0.18 491	0.18 483	0.23 539	0.18 448	0.38 532	0.27 477

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

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

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

aanetorigin	0.77 527	0.80 467	2.59 524	0.43 482	0.44 525	0.58 319	1.01 602	0.57 219	0.68 430	1.53 611	1.23 576	0.81 503	1.08 580	1.07 405	1.07 523	0.18 491	0.15 433	0.17 485	0.21 485	0.54 582	0.30 501

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

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

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

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

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

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

CBMV	0.71 502	0.76 446	2.64 531	0.33 330	0.20 250	0.78 514	0.79 582	0.98 532	0.78 519	0.85 555	0.71 491	0.86 526	1.10 582	1.46 451	0.62 443	0.18 491	0.20 507	0.21 529	0.19 468	0.25 409	0.33 523
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MyStereo04	0.48 316	0.40 279	2.65 533	0.29 232	0.23 311	0.60 348	0.31 387	0.83 405	0.75 500	0.47 277	0.36 208	0.53 348	0.42 382	0.53 287	0.39 336	0.09 117	0.18 483	0.12 322	0.11 269	0.16 251	0.19 371

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

WCMA_ROB	1.12 576	0.83 480	2.66 534	0.58 562	0.34 457	1.17 586	0.71 573	0.93 492	0.94 562	1.74 614	2.63 621	3.09 624	1.71 613	1.70 491	1.84 581	0.26 556	0.21 516	0.20 521	0.21 485	0.28 445	0.43 564

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

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

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

IMH	2.02 618	2.15 639	2.69 539	1.68 624	1.12 618	1.66 605	0.92 593	2.10 626	1.92 623	1.32 600	2.66 622	2.21 614	1.69 612	5.78 638	1.68 573	5.54 645	0.96 630	1.31 627	0.71 616	1.32 624	0.99 620

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

FC-DCNN v2	1.54 607	0.58 373	2.80 557	0.44 489	0.39 498	2.05 619	0.66 561	1.90 623	1.84 622	2.79 634	2.97 628	4.41 635	3.07 630	2.65 601	2.30 600	0.29 567	0.26 548	0.31 568	0.30 538	0.32 479	0.38 547

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

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

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

ELAS	1.39 599	0.79 465	2.86 560	0.53 542	0.50 547	2.81 629	2.20 633	1.61 616	1.50 609	2.28 626	2.35 613	1.82 607	2.13 619	1.73 496	2.22 596	0.35 578	0.37 577	0.35 576	0.35 561	0.49 573	0.47 570
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FAT-Stereo	0.70 493	0.54 356	2.88 562	0.36 398	0.29 395	0.62 389	0.54 529	0.97 528	0.87 547	0.76 528	0.92 542	0.94 548	0.80 544	1.84 522	0.57 429	0.18 491	0.19 496	0.17 485	0.16 416	0.22 368	0.25 459

FC-DCNN	1.49 605	0.59 375	2.88 562	0.44 489	0.39 498	1.97 616	0.66 561	1.67 617	1.70 615	2.72 633	2.89 625	4.22 631	2.97 629	2.55 596	2.19 595	0.29 567	0.26 548	0.31 568	0.30 538	0.32 479	0.39 553

SPS-STEREO	1.07 575	1.13 565	2.88 562	0.65 578	0.69 587	0.99 561	0.68 567	1.05 576	0.87 547	1.36 601	1.23 576	1.46 599	0.94 567	1.87 526	1.72 576	0.66 601	0.61 607	0.58 596	0.57 604	0.65 590	0.77 601
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
WAO-8	2.80 626	2.14 637	2.89 565	1.91 632	1.04 612	3.98 635	0.96 595	3.26 637	6.17 640	2.15 622	3.37 632	3.31 626	2.41 623	11.84 648	2.03 588	2.05 637	1.86 638	1.54 633	0.92 624	1.22 616	0.87 610

ktn	4.35 637	2.10 634	2.89 565	1.80 628	1.49 629	2.13 621	1.41 625	2.26 627	12.72 648	11.41 650	16.43 654	11.15 650	3.75 633	4.36 635	3.18 617	1.82 635	0.98 632	1.73 639	1.21 633	2.97 641	1.27 629

Venus	2.80 626	2.14 637	2.89 565	1.91 632	1.04 612	3.98 635	0.96 595	3.26 637	6.17 640	2.15 622	3.37 632	3.31 626	2.41 623	11.84 648	2.03 588	2.05 637	1.86 638	1.54 633	0.92 624	1.22 616	0.87 610

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

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

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

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

DeepPrunerF	0.86 550	0.86 489	2.91 570	0.45 503	0.50 547	0.64 419	0.48 512	1.14 589	2.64 632	0.63 471	0.61 413	0.65 415	0.62 501	2.21 566	1.31 553	0.23 539	0.19 496	0.30 567	0.28 524	0.36 517	0.25 459

MANE	2.90 629	1.14 567	2.96 573	1.03 606	1.01 609	5.01 639	2.45 636	5.36 644	6.88 644	3.58 639	4.76 641	5.99 641	4.99 637	4.23 633	4.61 634	0.56 596	0.67 612	0.44 590	0.78 619	0.51 577	1.03 623

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

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

MADNet++	2.79 625	2.11 636	2.97 576	2.49 637	2.28 635	2.95 630	2.31 635	2.67 630	2.47 629	3.03 637	3.13 630	2.70 620	2.92 626	4.10 632	4.48 632	2.68 640	2.24 644	3.04 646	2.44 643	2.37 637	2.34 642

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

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

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

MeshStereo	1.21 585	1.15 571	3.01 580	0.34 361	0.28 387	1.10 579	0.69 569	1.35 603	1.01 572	2.71 632	2.41 615	2.96 621	1.45 603	2.80 612	1.40 561	0.22 536	0.22 522	0.22 532	0.19 468	0.50 575	0.26 469
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
GASNet	0.73 514	1.47 601	3.04 581	0.47 513	0.33 448	0.57 301	0.34 423	0.91 475	0.75 500	0.58 418	0.58 388	0.74 474	0.55 464	2.03 549	0.65 453	0.21 523	0.15 433	0.19 512	0.17 435	0.51 577	0.28 484

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

TorneroNet	5.50 640	1.92 630	3.16 593	1.47 622	1.25 622	14.07 648	1.06 605	4.90 642	20.99 664	10.17 647	16.48 655	11.88 652	6.93 642	3.34 624	4.20 630	1.30 627	0.69 618	1.45 632	0.86 622	2.61 639	1.20 627

MFN_U_SF_RVC	1.55 608	2.39 641	3.16 593	0.65 578	0.41 514	1.12 580	0.46 500	1.23 597	1.33 600	1.61 612	1.20 574	1.43 598	0.98 571	1.76 501	1.97 584	1.90 636	1.80 636	1.98 640	2.15 641	1.63 627	1.77 640

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

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

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

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

ELAS_RVC	1.37 598	0.78 463	3.21 599	0.55 554	0.50 547	1.49 595	2.48 637	1.48 609	1.71 616	2.13 621	2.09 605	2.07 611	2.56 625	1.90 536	2.02 587	0.35 578	0.36 575	0.37 582	0.34 558	0.49 573	0.47 570
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PWCK	1.49 605	1.90 628	3.22 600	1.09 609	0.54 557	1.71 606	1.73 628	1.49 610	1.53 610	1.44 609	1.80 599	1.82 607	1.30 591	3.34 624	1.76 578	1.07 620	0.56 604	0.97 616	0.58 607	1.38 625	0.65 592

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

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

TorneroNet-64	2.65 622	1.83 622	3.30 603	1.46 621	1.20 619	3.89 634	0.99 597	3.51 641	6.71 643	2.56 629	4.60 639	4.22 631	3.85 635	3.33 623	3.14 616	1.19 624	0.65 610	1.39 630	0.79 620	3.31 642	1.15 626

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

notaker	2.66 623	2.07 633	3.31 605	2.61 639	1.43 623	1.76 609	1.11 608	2.76 632	1.79 619	2.26 625	11.53 650	3.96 629	4.29 636	3.09 619	2.76 609	1.55 632	0.88 628	1.70 638	1.07 630	2.00 634	1.35 631

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

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

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

PA-Net	0.84 548	1.00 542	3.49 609	0.63 574	0.40 507	0.70 471	0.52 520	0.86 433	0.84 541	0.52 336	0.59 391	0.70 455	0.54 458	2.35 573	2.23 597	0.17 479	0.27 555	0.19 512	0.28 524	0.22 368	0.36 537
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
XX-Stereo	0.55 399	0.54 356	3.50 610	0.48 521	0.39 498	0.54 251	0.17 98	0.89 457	0.40 144	0.44 256	0.65 455	0.85 520	0.19 123	0.77 372	0.21 95	0.10 222	0.14 407	0.10 198	0.32 551	0.17 273	0.14 252

SGM-ForestM	2.98 630	1.70 616	3.52 611	0.67 580	0.47 542	5.18 640	3.36 641	3.30 639	2.86 635	4.44 641	3.79 636	9.80 648	5.50 640	6.29 641	6.52 641	0.27 561	0.36 575	0.24 546	0.27 521	0.38 532	0.58 586

SGM-Forest	1.04 573	0.42 294	3.59 612	0.41 466	0.32 435	1.05 570	1.32 618	0.94 501	0.83 538	1.16 584	2.23 612	1.03 565	1.39 600	2.49 591	2.35 601	0.21 523	0.21 516	0.20 521	0.19 468	0.23 381	0.32 515
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
WZ-Net	0.92 559	1.31 590	3.76 613	0.41 466	0.36 478	0.86 541	0.71 573	1.00 552	1.06 579	0.82 548	0.92 542	1.06 572	1.05 577	2.16 563	1.61 570	0.19 506	0.13 386	0.15 447	0.16 416	0.32 479	0.28 484

SGM+DAISY	1.83 613	1.43 599	3.81 614	0.87 595	1.01 609	2.38 626	2.53 638	1.36 604	1.75 617	2.92 635	3.22 631	2.65 619	2.93 627	2.22 569	3.10 615	0.72 604	0.69 618	0.63 600	0.62 610	0.77 600	0.98 615

MDST_ROB	1.17 583	0.42 294	3.87 615	0.54 547	0.44 525	4.11 637	0.58 543	1.31 602	0.84 541	2.12 618	1.12 570	0.98 555	0.71 525	4.24 634	0.99 511	0.16 462	0.14 407	0.19 512	0.17 435	0.18 300	0.35 529

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

JetBlue	1.78 611	1.63 608	3.92 617	0.73 583	1.21 620	4.38 638	3.35 640	1.59 614	1.20 592	1.26 598	1.52 593	2.37 616	1.88 616	3.23 622	3.00 611	0.53 591	0.47 597	0.48 593	0.49 591	1.29 621	0.97 614

Dean	1.79 612	1.83 622	3.92 617	1.29 617	1.07 615	1.55 598	1.00 600	1.95 625	2.33 627	1.47 610	4.19 638	4.26 634	1.33 595	2.21 566	1.48 565	1.14 622	0.68 616	1.18 621	0.74 617	1.24 619	0.98 615

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

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

EDNetEfficient	1.27 590	0.70 427	4.05 621	0.64 575	0.98 605	0.94 556	1.40 623	0.85 423	1.75 617	2.34 627	1.33 585	1.05 570	2.21 621	1.58 475	4.15 629	0.15 441	0.19 496	0.14 417	0.27 521	0.38 532	0.32 515

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

tt	4.93 639	0.27 145	4.20 623	2.29 636	1.58 630	10.20 645	16.97 652	9.42 651	5.02 638	1.67 613	1.28 579	4.68 636	5.03 638	3.37 626	5.92 638	6.16 647	9.47 655	2.82 644	3.18 645	3.60 643	1.53 636

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

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

UNDER WATER	2.74 624	1.85 624	4.54 626	1.81 630	1.44 625	2.34 625	1.40 623	3.24 636	6.60 642	2.60 630	2.76 623	5.75 640	5.24 639	3.02 617	4.01 627	1.45 629	0.81 625	1.59 636	1.06 629	1.80 631	1.51 635

UNDER WATER-64	2.47 621	1.89 627	4.86 627	1.82 631	1.44 625	3.18 631	1.57 627	2.62 629	5.64 639	2.05 617	2.13 607	4.13 630	3.76 634	2.62 599	3.42 622	1.47 630	0.85 627	1.57 635	1.07 630	1.82 632	1.49 634

HanzoNet	7.64 643	2.86 642	5.05 628	7.01 646	3.97 640	2.18 623	1.34 619	3.37 640	4.05 636	13.17 652	10.58 644	10.73 649	16.52 655	8.45 646	10.51 649	10.48 654	9.72 656	5.59 650	13.46 655	6.84 650	6.83 651

DispFullNet	1.67 610	2.10 634	5.22 629	1.53 623	8.90 642	0.86 541	0.31 387	0.96 519	0.96 565	1.37 604	1.01 558	1.13 581	1.98 618	1.51 461	0.91 497	0.54 593	0.31 565	1.18 621	0.63 612	1.13 613	0.80 603

KSHMR	4.10 636	1.97 632	5.27 630	1.71 626	1.47 627	1.96 614	1.28 616	3.19 635	17.33 658	2.12 618	15.91 653	9.18 647	1.57 609	8.42 645	1.98 585	1.52 631	1.26 634	1.67 637	1.19 632	1.67 629	1.40 633

LSM	3.31 634	1.11 561	5.29 631	9.40 649	30.65 664	0.84 535	1.12 609	0.91 475	1.22 593	1.36 601	2.19 609	0.93 544	0.83 548	1.66 485	0.90 496	0.21 523	0.31 565	0.24 546	0.28 524	0.39 542	6.33 650

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

MADNet+	1.36 596	1.93 631	5.95 633	0.81 593	0.59 570	1.57 599	1.09 606	1.39 607	1.22 593	0.84 551	1.01 558	1.25 590	1.12 584	3.19 621	2.36 602	0.45 586	0.47 597	0.38 584	0.34 558	0.59 585	0.57 584

TCMNet-wrong-test	5.51 641	6.62 647	6.20 634	13.02 653	11.90 647	7.14 641	5.53 646	6.99 648	1.44 606	2.65 631	3.10 629	8.37 646	5.95 641	4.75 637	6.05 639	3.07 642	0.98 632	2.38 642	1.99 640	6.62 649	5.43 649

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

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

PML	23.15 658	16.83 653	7.78 637	5.49 644	9.93 644	51.13 669	104.50 670	5.76 645	13.62 651	37.30 671	105.93 670	30.86 671	23.50 662	12.07 650	7.87 644	6.30 648	2.12 643	6.32 651	2.43 642	10.44 653	2.90 644

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

USTest	8.10 644	7.17 648	8.96 639	9.25 648	9.05 643	15.27 649	23.78 654	9.96 652	9.47 645	5.94 645	6.75 642	7.80 645	7.48 643	8.83 647	11.21 650	2.21 639	3.56 645	2.86 645	3.20 646	5.02 647	4.16 646

LE_ROB	4.43 638	1.35 597	9.38 640	2.79 640	3.93 639	2.43 627	3.46 642	2.68 631	11.19 646	11.66 651	4.73 640	5.26 639	10.46 647	4.50 636	9.49 646	0.82 610	0.69 618	1.34 628	0.98 627	0.75 598	0.76 600

JetRed	3.29 633	4.93 644	10.17 641	1.45 620	1.72 632	7.44 642	5.05 645	3.06 634	2.12 626	2.41 628	2.39 614	2.99 622	2.37 622	3.51 627	6.44 640	1.32 628	1.90 640	1.37 629	1.23 634	2.21 636	1.76 639

MSAF-DinoV2	3.10 632	1.86 626	10.68 642	3.61 643	0.30 408	3.34 632	0.82 587	2.81 633	1.79 619	0.80 537	0.87 533	1.56 604	1.10 582	26.49 669	1.96 583	0.17 479	0.13 386	0.19 512	1.63 638	0.92 606	0.99 620

Anonymous_1	22.91 657	11.20 650	12.13 643	12.75 650	26.28 663	19.43 656	27.92 660	14.08 655	13.61 650	14.96 653	10.58 644	11.26 651	11.19 651	12.55 652	14.57 654	38.28 670	7.88 650	34.96 667	63.99 667	89.57 671	10.94 656

DGTPSM_ROB	8.89 646	5.62 645	12.25 644	5.92 645	11.32 645	8.54 643	24.18 655	6.40 646	13.49 649	5.15 642	11.46 648	6.19 643	10.92 649	7.00 642	13.72 651	4.47 643	7.65 649	3.92 647	7.45 651	4.38 645	7.87 652

DPSM_ROB	12.34 649	11.21 651	12.51 645	12.91 651	12.80 649	19.84 658	28.28 661	14.38 657	14.28 654	10.58 648	11.26 646	12.03 653	11.85 652	13.15 654	15.34 656	7.11 651	8.31 652	6.50 652	7.35 649	8.84 651	8.31 654

DPSM	12.34 649	11.21 651	12.51 645	12.91 651	12.80 649	19.84 658	28.28 661	14.38 657	14.28 654	10.58 648	11.26 646	12.03 653	11.85 652	13.15 654	15.34 656	7.11 651	8.31 652	6.50 652	7.35 649	8.84 651	8.31 654

LRCNet_RVC	13.74 653	19.30 654	12.75 647	19.46 656	12.69 648	1.86 610	0.41 467	12.33 653	1.05 576	15.77 654	18.83 659	12.62 655	8.70 646	12.21 651	9.62 647	22.22 663	8.37 654	25.85 663	24.01 664	19.32 661	17.44 663

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

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

xxxxx1	28.96 667	20.11 658	14.07 650	49.74 666	39.15 667	18.98 652	26.64 657	21.94 661	20.21 661	16.45 655	17.48 656	18.36 656	21.56 658	16.21 657	20.88 660	23.07 664	26.55 666	66.40 669	78.70 669	30.27 665	32.51 669

tt_ll	28.96 667	20.11 658	14.07 650	49.74 666	39.15 667	18.98 652	26.64 657	21.94 661	20.21 661	16.45 655	17.48 656	18.36 656	21.56 658	16.21 657	20.88 660	23.07 664	26.55 666	66.40 669	78.70 669	30.27 665	32.51 669

ff	28.96 667	20.11 658	14.07 650	49.74 666	39.15 667	18.98 652	26.64 657	21.94 661	20.21 661	16.45 655	17.48 656	18.36 656	21.56 658	16.21 657	20.88 660	23.07 664	26.55 666	66.40 669	78.70 669	30.27 665	32.51 669

ASD4	21.52 656	19.65 655	22.13 653	22.45 658	16.42 653	23.29 662	30.71 663	33.06 671	17.47 659	24.18 668	14.11 651	21.71 660	15.88 654	21.06 662	18.11 658	19.78 662	17.78 664	26.52 664	20.33 662	27.03 663	18.73 664

HaxPig	19.86 655	22.40 662	22.34 654	17.95 655	17.95 654	11.77 647	11.89 649	16.02 659	15.89 657	21.10 660	21.41 661	18.74 659	18.39 656	20.08 661	19.69 659	23.63 667	23.22 665	24.06 662	23.69 663	23.00 662	23.95 666

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

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

RAFT-FEzeroshot	24.80 660	22.55 665	24.73 657	26.10 661	25.76 659	39.84 663	57.07 668	28.84 665	28.79 667	21.14 661	22.48 663	24.18 663	23.88 664	26.38 664	30.87 666	14.26 656	16.71 659	13.09 654	14.82 658	17.79 657	16.72 660

RAFT-FE	24.80 660	22.55 665	24.73 657	26.10 661	25.76 659	39.84 663	57.07 668	28.84 665	28.79 667	21.14 661	22.48 663	24.18 663	23.88 664	26.38 664	30.87 666	14.26 656	16.71 659	13.09 654	14.82 658	17.79 657	16.72 660

CasAABBNet	24.81 662	22.53 663	24.83 659	26.08 660	25.74 658	39.86 665	57.06 667	28.87 667	28.83 669	21.16 664	22.54 665	24.22 665	23.89 667	26.38 664	30.87 666	14.25 655	16.71 659	13.09 654	14.81 657	17.78 655	16.71 659

DPSimNet_ROB	17.97 654	20.20 661	24.98 660	17.62 654	15.92 652	21.53 660	21.00 653	13.70 654	15.61 656	23.89 667	14.69 652	22.87 661	24.58 669	12.70 653	14.56 653	18.48 661	12.91 657	20.21 661	12.05 653	17.76 654	14.17 657

FlowAnything	24.85 663	22.54 664	25.10 661	26.11 663	25.76 659	39.86 665	57.00 665	28.89 668	28.87 670	21.31 666	22.68 667	24.22 665	23.87 663	26.39 667	30.89 670	14.26 656	16.78 663	13.10 657	14.90 661	17.78 655	16.69 658

Selective-RAFT-Error	24.87 664	22.59 667	25.14 662	26.13 664	25.82 662	39.93 667	57.03 666	28.97 669	28.95 671	21.21 665	22.65 666	24.25 667	23.98 668	26.43 668	30.83 665	14.27 659	16.71 659	13.10 657	14.82 658	17.82 659	16.76 662

LSM0	26.58 665	22.63 668	25.88 663	30.13 665	52.21 670	39.94 668	56.74 664	28.97 669	28.72 666	21.14 661	22.26 662	24.43 668	23.88 664	26.54 670	30.87 666	14.32 660	16.55 658	13.12 659	14.71 656	17.92 660	20.60 665

MEDIAN_ROB	23.96 659	27.05 669	26.39 664	22.16 657	22.13 656	16.12 651	13.97 650	20.24 660	20.05 660	25.50 669	25.31 668	22.96 662	22.63 661	24.39 663	23.24 663	28.20 668	27.23 669	28.62 665	27.75 665	27.50 664	27.76 667

BEATNet-Init1	12.10 648	11.19 649	27.29 665	2.99 641	3.51 638	21.84 661	11.10 648	14.34 656	13.83 653	20.34 659	20.33 660	26.35 670	20.03 657	19.06 660	14.80 655	1.74 634	1.81 637	2.05 641	2.49 644	3.69 644	3.12 645

AVERAGE_ROB	26.93 666	30.34 670	29.27 666	25.82 659	25.34 657	19.48 657	15.17 651	23.55 664	23.00 665	28.45 670	27.87 669	26.25 669	25.86 670	26.96 671	25.55 664	31.30 669	30.07 670	31.76 666	30.81 666	30.79 668	30.93 668

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

coex-ft	5.95 642	1.67 612	60.57 668	0.34 361	0.30 408	0.77 509	0.69 569	0.74 318	4.41 637	19.22 658	2.15 608	1.62 605	7.97 644	1.81 515	8.96 645	0.44 584	2.08 642	0.18 506	0.19 468	0.38 532	4.62 648

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

EDNetEfficientorigin	8.18 645	0.98 535	145.96 670	0.51 532	0.89 600	0.72 480	0.48 512	0.85 423	1.56 612	2.12 618	1.49 591	1.29 591	1.31 592	1.83 517	2.13 594	0.13 379	0.12 362	0.17 485	0.18 448	0.39 542	0.45 567

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

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

FADE		3.00 643		2.11 634	2.94 637			5.00 643	2.49 630	1.25 594		3.05 623		8.02 644		94.83 671	35.90 671	65.83 668	66.18 668	1.66 628	1.30 630

Low-res two-view benchmark