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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

gasm-f	0.36 184	0.34 234	1.13 134	0.53 542	0.44 525	0.54 251	0.27 324	0.40 72	0.27 17	0.20 78	0.33 190	0.16 39	0.22 155	0.36 161	0.25 195	0.11 291	0.37 577	0.08 85	0.06 36	0.38 532	0.71 595

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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.
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

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

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
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

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

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

IGEV-Stereo	0.34 163	0.54 356	1.47 202	0.25 127	0.16 134	0.56 283	0.23 224	0.49 155	0.40 144	0.25 148	0.24 116	0.22 118	0.24 185	0.54 291	0.19 45	0.09 117	0.10 287	0.10 198	0.18 448	0.24 396	0.29 490
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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-adaLoss	0.38 203	0.27 145	1.78 285	0.44 489	0.17 164	0.60 348	0.29 366	0.51 169	0.52 258	0.47 277	0.43 244	0.44 291	0.28 250	0.47 250	0.28 225	0.12 349	0.08 161	0.12 322	0.10 206	0.17 273	0.12 194

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

AIO-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

test_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

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

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

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

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
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

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.
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

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

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

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

test_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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
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

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

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

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

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

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
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

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

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
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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Low-res two-view benchmark