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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

4.5_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

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

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

2.5w	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

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

3.75w	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

test_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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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
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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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++	0.28 112	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

RAFT-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

HITNet	0.46 295	0.92 505	2.09 418	0.33 330	0.14 73	0.55 266	0.22 189	0.83 405	0.56 308	0.51 327	0.49 302	0.48 332	0.37 324	0.48 256	0.54 416	0.09 117	0.06 23	0.10 198	0.08 139	0.23 381	0.09 102
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
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

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

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

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-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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

test_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

RAFT-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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.
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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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
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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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
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

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
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

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

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

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
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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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
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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

PWCK	1.49 605	1.90 628	3.22 600	1.09 609	0.54 557	1.71 606	1.73 628	1.49 610	1.53 610	1.44 609	1.80 599	1.82 607	1.30 591	3.34 624	1.76 578	1.07 620	0.56 604	0.97 616	0.58 607	1.38 625	0.65 592

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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