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

S2M2_XL	0.25 1	0.25 127	0.43 57	0.36 1	0.24 39	0.16 2	0.18 2	0.34 1	0.24 4	0.29 15	0.41 79	0.24 9	0.23 14	0.32 1	0.27 23	0.20 251	0.18 364	0.18 168	0.16 208	0.18 172	0.15 60
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
FoundationStereo	0.26 2	0.23 84	0.41 49	0.40 71	0.24 39	0.32 25	0.22 54	0.43 2	0.24 4	0.31 47	0.25 8	0.30 41	0.32 93	0.36 3	0.27 23	0.16 82	0.12 46	0.15 71	0.11 7	0.13 24	0.14 28

4k_L	0.27 3	0.20 38	0.40 37	0.39 49	0.25 71	0.32 25	0.21 35	0.59 36	0.33 22	0.32 52	0.30 39	0.35 70	0.28 57	0.44 11	0.29 66	0.16 82	0.13 100	0.14 8	0.11 7	0.12 1	0.14 28

aaa3	0.27 3	0.20 38	0.40 37	0.38 25	0.25 71	0.28 10	0.21 35	0.57 19	0.34 29	0.33 62	0.26 13	0.35 70	0.28 57	0.47 23	0.28 39	0.15 62	0.12 46	0.14 8	0.11 7	0.13 24	0.16 109

5k_new	0.27 3	0.20 38	0.40 37	0.39 49	0.25 71	0.30 17	0.20 16	0.54 12	0.35 40	0.30 28	0.27 21	0.37 91	0.26 31	0.54 65	0.29 66	0.14 37	0.12 46	0.14 8	0.11 7	0.12 1	0.15 60

USM	0.27 3	0.18 4	0.39 27	0.41 81	0.21 8	0.38 70	0.21 35	0.56 16	0.39 71	0.29 15	0.31 49	0.38 99	0.21 6	0.50 49	0.28 39	0.16 82	0.13 100	0.14 8	0.11 7	0.13 24	0.14 28

weee2	0.27 3	0.20 38	0.38 11	0.39 49	0.24 39	0.35 41	0.20 16	0.53 7	0.33 22	0.30 28	0.27 21	0.39 104	0.26 31	0.47 23	0.28 39	0.13 23	0.12 46	0.14 8	0.11 7	0.13 24	0.15 60

uiiii_40	0.27 3	0.19 12	0.37 3	0.36 1	0.25 71	0.32 25	0.19 7	0.53 7	0.28 8	0.30 28	0.26 13	0.33 59	0.40 145	0.55 70	0.27 23	0.13 23	0.11 22	0.15 71	0.11 7	0.13 24	0.13 4

iked130	0.27 3	0.19 12	0.38 11	0.39 49	0.24 39	0.35 41	0.22 54	0.60 42	0.32 19	0.30 28	0.27 21	0.33 59	0.26 31	0.44 11	0.27 23	0.15 62	0.13 100	0.14 8	0.11 7	0.13 24	0.15 60

ITERv14	0.27 3	0.19 12	0.39 27	0.38 25	0.23 23	0.35 41	0.21 35	0.64 60	0.34 29	0.29 15	0.29 33	0.34 65	0.23 14	0.47 23	0.28 39	0.14 37	0.13 100	0.14 8	0.11 7	0.12 1	0.15 60

v134_o9	0.27 3	0.19 12	0.38 11	0.39 49	0.27 108	0.37 61	0.22 54	0.62 55	0.35 40	0.30 28	0.31 49	0.31 44	0.26 31	0.48 32	0.26 7	0.14 37	0.12 46	0.14 8	0.11 7	0.13 24	0.15 60

ITERv12	0.27 3	0.19 12	0.37 3	0.38 25	0.26 97	0.32 25	0.20 16	0.57 19	0.34 29	0.29 15	0.31 49	0.38 99	0.27 46	0.46 20	0.27 23	0.14 37	0.12 46	0.14 8	0.11 7	0.13 24	0.15 60

vnu138km	0.27 3	0.19 12	0.38 11	0.38 25	0.24 39	0.36 52	0.21 35	0.58 28	0.35 40	0.30 28	0.26 13	0.37 91	0.25 22	0.49 40	0.29 66	0.15 62	0.13 100	0.14 8	0.11 7	0.13 24	0.14 28

ITERv10	0.27 3	0.19 12	0.39 27	0.38 25	0.25 71	0.33 30	0.20 16	0.59 36	0.34 29	0.30 28	0.28 29	0.36 81	0.29 64	0.51 56	0.29 66	0.14 37	0.12 46	0.14 8	0.11 7	0.12 1	0.14 28

99wein	0.27 3	0.19 12	0.38 11	0.37 6	0.23 23	0.32 25	0.20 16	0.61 49	0.35 40	0.30 28	0.32 55	0.36 81	0.24 18	0.50 49	0.29 66	0.14 37	0.12 46	0.14 8	0.11 7	0.12 1	0.15 60

ITERv7	0.27 3	0.20 38	0.38 11	0.37 6	0.23 23	0.36 52	0.20 16	0.60 42	0.35 40	0.30 28	0.31 49	0.35 70	0.26 31	0.48 32	0.29 66	0.14 37	0.12 46	0.14 8	0.11 7	0.12 1	0.15 60

s6wercc	0.27 3	0.19 12	0.38 11	0.37 6	0.24 39	0.36 52	0.20 16	0.57 19	0.35 40	0.30 28	0.29 33	0.35 70	0.27 46	0.46 20	0.28 39	0.14 37	0.12 46	0.14 8	0.11 7	0.12 1	0.15 60

a5sdf	0.27 3	0.20 38	0.38 11	0.37 6	0.24 39	0.35 41	0.20 16	0.57 19	0.35 40	0.30 28	0.30 39	0.35 70	0.26 31	0.48 32	0.29 66	0.14 37	0.12 46	0.14 8	0.11 7	0.12 1	0.15 60

MLG-Stereo_test2	0.27 3	0.22 68	0.40 37	0.39 49	0.24 39	0.35 41	0.18 2	0.58 28	0.23 2	0.28 9	0.24 6	0.34 65	0.19 1	0.79 165	0.24 3	0.16 82	0.11 22	0.15 71	0.11 7	0.13 24	0.14 28

gc-stereo	0.28 20	0.19 12	0.38 11	0.39 49	0.23 23	0.31 22	0.21 35	0.58 28	0.34 29	0.33 62	0.26 13	0.36 81	0.30 76	0.48 32	0.30 86	0.18 162	0.16 297	0.14 8	0.11 7	0.12 1	0.15 60

mfccc	0.28 20	0.19 12	0.40 37	0.38 25	0.24 39	0.39 73	0.20 16	0.59 36	0.33 22	0.31 47	0.24 6	0.40 109	0.29 64	0.50 49	0.29 66	0.15 62	0.14 180	0.13 1	0.11 7	0.12 1	0.16 109

ss10	0.28 20	0.19 12	0.39 27	0.39 49	0.23 23	0.30 17	0.21 35	0.65 66	0.36 60	0.32 52	0.33 59	0.33 59	0.23 14	0.53 61	0.31 99	0.16 82	0.14 180	0.14 8	0.11 7	0.13 24	0.13 4

SX	0.28 20	0.20 38	0.41 49	0.39 49	0.23 23	0.33 30	0.20 16	0.57 19	0.36 60	0.31 47	0.21 2	0.42 113	0.25 22	0.56 74	0.30 86	0.16 82	0.13 100	0.13 1	0.11 7	0.12 1	0.15 60

ACM	0.28 20	0.19 12	0.39 27	0.39 49	0.26 97	0.37 61	0.19 7	0.57 19	0.35 40	0.32 52	0.32 55	0.36 81	0.24 18	0.50 49	0.29 66	0.15 62	0.14 180	0.14 8	0.11 7	0.12 1	0.14 28

4.5w_L	0.28 20	0.18 4	0.37 3	0.37 6	0.26 97	0.33 30	0.21 35	0.53 7	0.27 7	0.31 47	0.27 21	0.31 44	0.39 139	0.67 126	0.28 39	0.13 23	0.11 22	0.14 8	0.11 7	0.13 24	0.13 4

StePilot	0.28 20	0.18 4	0.38 11	0.37 6	0.25 71	0.33 30	0.20 16	0.52 6	0.29 11	0.32 52	0.28 29	0.29 36	0.39 139	0.76 151	0.28 39	0.13 23	0.11 22	0.14 8	0.11 7	0.12 1	0.13 4

tim_s	0.28 20	0.18 4	0.39 27	0.41 81	0.35 294	0.36 52	0.24 81	0.57 19	0.40 74	0.29 15	0.30 39	0.45 129	0.22 10	0.50 49	0.26 7	0.12 6	0.13 100	0.14 8	0.11 7	0.14 57	0.12 1

qyd29nn	0.28 20	0.20 38	0.40 37	0.37 6	0.22 14	0.31 22	0.20 16	0.59 36	0.32 19	0.28 9	0.29 33	0.34 65	0.29 64	0.68 131	0.27 23	0.18 162	0.19 384	0.14 8	0.11 7	0.13 24	0.14 28

yuret106	0.28 20	0.19 12	0.40 37	0.38 25	0.25 71	0.33 30	0.20 16	0.65 66	0.31 15	0.27 5	0.27 21	0.39 104	0.30 76	0.50 49	0.28 39	0.17 122	0.17 328	0.14 8	0.11 7	0.12 1	0.14 28

uio108cc	0.28 20	0.18 4	0.37 3	0.38 25	0.23 23	0.43 103	0.24 81	0.63 57	0.35 40	0.28 9	0.29 33	0.37 91	0.29 64	0.46 20	0.26 7	0.18 162	0.17 328	0.14 8	0.11 7	0.13 24	0.13 4

oiu110	0.28 20	0.20 38	0.38 11	0.38 25	0.25 71	0.35 41	0.21 35	0.61 49	0.35 40	0.29 15	0.28 29	0.38 99	0.33 96	0.47 23	0.27 23	0.17 122	0.18 364	0.14 8	0.11 7	0.12 1	0.16 109

dd23bbn	0.28 20	0.19 12	0.36 1	0.39 49	0.23 23	0.43 103	0.22 54	0.66 71	0.33 22	0.29 15	0.37 68	0.32 49	0.27 46	0.51 56	0.28 39	0.14 37	0.14 180	0.13 1	0.11 7	0.13 24	0.14 28

hj116sk	0.28 20	0.19 12	0.38 11	0.38 25	0.26 97	0.36 52	0.19 7	0.64 60	0.37 66	0.27 5	0.27 21	0.42 113	0.25 22	0.54 65	0.28 39	0.16 82	0.14 180	0.13 1	0.11 7	0.12 1	0.14 28

v20iiwwt	0.28 20	0.20 38	0.37 3	0.39 49	0.24 39	0.43 103	0.23 71	0.61 49	0.33 22	0.33 62	0.30 39	0.38 99	0.28 57	0.47 23	0.31 99	0.14 37	0.14 180	0.14 8	0.11 7	0.13 24	0.16 109

ITER124	0.28 20	0.19 12	0.36 1	0.38 25	0.24 39	0.44 111	0.21 35	0.55 14	0.34 29	0.35 73	0.25 8	0.37 91	0.27 46	0.49 40	0.28 39	0.15 62	0.15 258	0.14 8	0.11 7	0.14 57	0.15 60

dddd17k	0.28 20	0.19 12	0.38 11	0.39 49	0.24 39	0.35 41	0.21 35	0.57 19	0.34 29	0.32 52	0.30 39	0.35 70	0.27 46	0.49 40	0.28 39	0.16 82	0.14 180	0.14 8	0.11 7	0.13 24	0.15 60

zxcv128	0.28 20	0.19 12	0.38 11	0.37 6	0.26 97	0.34 36	0.21 35	0.64 60	0.30 14	0.30 28	0.30 39	0.36 81	0.30 76	0.47 23	0.28 39	0.17 122	0.17 328	0.14 8	0.11 7	0.13 24	0.14 28

ITERv8	0.28 20	0.19 12	0.38 11	0.38 25	0.24 39	0.36 52	0.20 16	0.64 60	0.36 60	0.30 28	0.33 59	0.34 65	0.26 31	0.50 49	0.29 66	0.14 37	0.12 46	0.14 8	0.11 7	0.12 1	0.15 60

LGtest1	0.28 20	0.23 84	0.46 65	0.42 93	0.22 14	0.41 83	0.19 7	0.58 28	0.29 11	0.30 28	0.25 8	0.29 36	0.29 64	0.57 81	0.26 7	0.18 162	0.12 46	0.16 102	0.12 73	0.14 57	0.16 109

SteFusion	0.29 40	0.17 1	0.40 37	0.38 25	0.30 178	0.40 75	0.25 86	0.58 28	0.40 74	0.30 28	0.47 106	0.28 31	0.22 10	0.60 95	0.28 39	0.11 1	0.12 46	0.14 8	0.12 73	0.14 57	0.13 4

xxxad45	0.29 40	0.18 4	0.37 3	0.41 81	0.34 275	0.37 61	0.29 119	0.56 16	0.43 89	0.29 15	0.27 21	0.48 149	0.28 57	0.47 23	0.27 23	0.12 6	0.14 180	0.14 8	0.12 73	0.15 88	0.13 4

ACW_4w	0.29 40	0.17 1	0.38 11	0.40 71	0.34 275	0.34 36	0.28 110	0.58 28	0.40 74	0.29 15	0.32 55	0.47 142	0.24 18	0.61 100	0.27 23	0.12 6	0.14 180	0.15 71	0.12 73	0.15 88	0.13 4

5w_v4	0.29 40	0.17 1	0.37 3	0.41 81	0.37 313	0.35 41	0.28 110	0.56 16	0.43 89	0.30 28	0.31 49	0.54 181	0.27 46	0.45 15	0.27 23	0.12 6	0.14 180	0.14 8	0.12 73	0.15 88	0.13 4

ITERv28	0.29 40	0.19 12	0.40 37	0.38 25	0.26 97	0.41 83	0.23 71	0.62 55	0.33 22	0.29 15	0.31 49	0.35 70	0.26 31	0.60 95	0.28 39	0.17 122	0.17 328	0.14 8	0.11 7	0.13 24	0.15 60

ITERv24	0.29 40	0.19 12	0.37 3	0.37 6	0.24 39	0.42 95	0.21 35	0.63 57	0.34 29	0.32 52	0.35 64	0.35 70	0.31 83	0.47 23	0.28 39	0.16 82	0.18 364	0.14 8	0.11 7	0.13 24	0.16 109

ITERv21	0.29 40	0.20 38	0.39 27	0.37 6	0.27 108	0.37 61	0.21 35	0.58 28	0.34 29	0.28 9	0.26 13	0.39 104	0.26 31	0.64 117	0.30 86	0.18 162	0.16 297	0.14 8	0.11 7	0.12 1	0.15 60

ITERv19	0.29 40	0.20 38	0.46 65	0.39 49	0.23 23	0.28 10	0.23 71	0.53 7	0.38 68	0.44 115	0.54 139	0.27 21	0.29 64	0.58 85	0.30 86	0.13 23	0.10 2	0.14 8	0.12 73	0.14 57	0.14 28

252Zero-FE	0.29 40	0.24 105	0.47 75	0.42 93	0.25 71	0.29 15	0.19 7	0.71 90	0.49 108	0.32 52	0.34 62	0.22 2	0.25 22	0.43 10	0.30 86	0.16 82	0.13 100	0.14 8	0.12 73	0.13 24	0.15 60

MonStereo	0.29 40	0.19 12	0.47 75	0.37 6	0.22 14	0.55 209	0.31 135	0.60 42	0.44 93	0.29 15	0.28 29	0.23 3	0.20 2	0.60 95	0.26 7	0.11 1	0.11 22	0.14 8	0.11 7	0.14 57	0.14 28

Wavelet-MonSter	0.29 40	0.21 58	0.51 106	0.41 81	0.27 108	0.26 4	0.25 86	0.51 5	0.31 15	0.37 84	0.48 109	0.28 31	0.35 112	0.54 65	0.29 66	0.11 1	0.11 22	0.14 8	0.11 7	0.13 24	0.13 4

Monster-pub-eth3d	0.29 40	0.19 12	0.48 80	0.37 6	0.22 14	0.55 209	0.31 135	0.60 42	0.44 93	0.29 15	0.29 33	0.23 3	0.21 6	0.59 91	0.26 7	0.11 1	0.11 22	0.14 8	0.11 7	0.14 57	0.14 28

IGEV	0.29 40	0.18 4	0.43 57	0.38 25	0.31 200	0.45 116	0.21 35	0.63 57	0.42 84	0.32 52	0.44 93	0.26 17	0.20 2	0.44 11	0.26 7	0.14 37	0.12 46	0.16 102	0.13 117	0.12 1	0.14 28

MLG-Stereo_test3	0.29 40	0.20 38	0.46 65	0.43 100	0.24 39	0.47 130	0.19 7	0.75 101	0.31 15	0.36 77	0.22 4	0.35 70	0.21 6	0.61 100	0.26 7	0.16 82	0.12 46	0.16 102	0.11 7	0.13 24	0.15 60

MLG-Stereo_test1	0.29 40	0.21 58	0.42 54	0.41 81	0.25 71	0.37 61	0.20 16	0.71 90	0.20 1	0.25 2	0.17 1	0.33 59	0.26 31	0.92 212	0.26 7	0.15 62	0.11 22	0.16 102	0.11 7	0.13 24	0.13 4

MonSter	0.29 40	0.19 12	0.48 80	0.37 6	0.22 14	0.55 209	0.31 135	0.60 42	0.44 93	0.29 15	0.29 33	0.23 3	0.20 2	0.60 95	0.26 7	0.11 1	0.11 22	0.14 8	0.11 7	0.14 57	0.14 28

dual_stereo	0.29 40	0.21 58	0.39 27	0.40 71	0.23 23	0.25 3	0.22 54	0.59 36	0.32 19	0.33 62	0.26 13	0.40 109	0.23 14	0.86 189	0.30 86	0.16 82	0.13 100	0.14 8	0.11 7	0.14 57	0.14 28

PyraSte	0.30 57	0.18 4	0.41 49	0.41 81	0.32 233	0.38 70	0.22 54	0.60 42	0.41 82	0.30 28	0.40 76	0.47 142	0.25 22	0.59 91	0.26 7	0.12 6	0.12 46	0.14 8	0.12 73	0.14 57	0.12 1

ITERv30	0.30 57	0.20 38	0.41 49	0.36 1	0.24 39	0.30 17	0.22 54	0.57 19	0.36 60	0.26 3	0.30 39	0.41 112	0.31 83	0.89 203	0.28 39	0.17 122	0.19 384	0.14 8	0.11 7	0.12 1	0.16 109

OmniDepth	0.30 57	0.21 58	0.39 27	0.41 81	0.18 1	0.57 220	0.32 145	0.71 90	0.35 40	0.27 5	0.26 13	0.39 104	0.43 162	0.48 32	0.29 66	0.14 37	0.10 2	0.13 1	0.12 73	0.15 88	0.13 4

LG-Stereo_L2	0.30 57	0.23 84	0.50 98	0.38 25	0.26 97	0.26 4	0.20 16	0.84 133	0.31 15	0.31 47	0.26 13	0.25 13	0.26 31	0.94 216	0.23 1	0.15 62	0.12 46	0.16 102	0.12 73	0.14 57	0.13 4

asda	0.31 61	0.24 105	0.51 106	0.39 49	0.24 39	0.43 103	0.33 153	0.68 75	0.40 74	0.39 95	0.44 93	0.27 21	0.35 112	0.55 70	0.31 99	0.12 6	0.10 2	0.14 8	0.11 7	0.14 57	0.13 4

4.5_new	0.31 61	0.25 127	0.46 65	0.38 25	0.24 39	0.52 181	0.36 192	0.65 66	0.35 40	0.48 140	0.43 84	0.27 21	0.27 46	0.42 8	0.26 7	0.14 37	0.10 2	0.15 71	0.13 117	0.17 136	0.15 60

4.5w-stereo	0.31 61	0.25 127	0.46 65	0.38 25	0.24 39	0.52 181	0.36 192	0.65 66	0.35 40	0.48 140	0.43 84	0.27 21	0.27 46	0.42 8	0.26 7	0.14 37	0.10 2	0.15 71	0.13 117	0.17 136	0.15 60

LG-Stereo_L1	0.31 61	0.24 105	0.49 88	0.38 25	0.27 108	0.28 10	0.21 35	0.68 75	0.29 11	0.27 5	0.25 8	0.25 13	0.22 10	1.25 299	0.24 3	0.16 82	0.12 46	0.15 71	0.12 73	0.14 57	0.13 4

MLG-Stereo	0.31 61	0.20 38	0.42 54	0.42 93	0.20 3	0.41 83	0.19 7	0.85 135	0.24 4	0.26 3	0.22 4	0.33 59	0.27 46	1.09 264	0.27 23	0.15 62	0.11 22	0.16 102	0.11 7	0.13 24	0.13 4

zaero_v3	0.32 66	0.20 38	0.48 80	0.38 25	0.23 23	0.57 220	0.20 16	0.69 80	0.40 74	0.42 108	0.43 84	0.32 49	0.24 18	0.73 142	0.27 23	0.13 23	0.11 22	0.14 8	0.12 73	0.13 24	0.14 28

ITERv2	0.32 66	0.20 38	0.53 117	0.38 25	0.23 23	0.51 174	0.19 7	0.68 75	0.41 82	0.41 107	0.41 79	0.35 70	0.25 22	0.76 151	0.29 66	0.13 23	0.11 22	0.14 8	0.12 73	0.13 24	0.14 28

Monster-pub-mixall	0.32 66	0.20 38	0.44 62	0.37 6	0.22 14	0.28 10	0.18 2	0.69 80	0.36 60	0.37 84	0.36 66	0.27 21	0.20 2	1.43 348	0.25 5	0.15 62	0.12 46	0.13 1	0.11 7	0.12 1	0.15 60

asd	0.32 66	0.22 68	0.49 88	0.40 71	0.25 71	0.47 130	0.30 128	0.77 105	0.35 40	0.44 115	0.40 76	0.28 31	0.34 104	0.64 117	0.29 66	0.13 23	0.10 2	0.14 8	0.12 73	0.15 88	0.13 4

4.25_new	0.32 66	0.27 171	0.49 88	0.40 71	0.27 108	0.49 146	0.39 231	0.69 80	0.35 40	0.40 102	0.43 84	0.27 21	0.36 120	0.48 32	0.32 112	0.12 6	0.10 2	0.15 71	0.11 7	0.14 57	0.13 4

4.5w_new	0.32 66	0.27 171	0.49 88	0.40 71	0.27 108	0.49 146	0.39 231	0.69 80	0.35 40	0.40 102	0.43 84	0.27 21	0.36 120	0.48 32	0.32 112	0.12 6	0.10 2	0.15 71	0.11 7	0.14 57	0.13 4

4.25w-stereo	0.32 66	0.27 171	0.49 88	0.40 71	0.27 108	0.49 146	0.39 231	0.69 80	0.35 40	0.40 102	0.43 84	0.27 21	0.36 120	0.48 32	0.32 112	0.12 6	0.10 2	0.15 71	0.12 73	0.14 57	0.13 4

4w-stereo	0.32 66	0.25 127	0.52 113	0.38 25	0.25 71	0.46 121	0.28 110	0.68 75	0.35 40	0.43 112	0.45 97	0.28 31	0.39 139	0.63 115	0.31 99	0.12 6	0.10 2	0.15 71	0.12 73	0.14 57	0.14 28

IGEV-Stereo++	0.32 66	0.22 68	0.47 75	0.48 155	0.33 254	0.33 30	0.22 54	0.78 113	0.48 105	0.35 73	0.41 79	0.32 49	0.47 196	0.40 4	0.29 66	0.15 62	0.12 46	0.15 71	0.12 73	0.15 88	0.15 60

ITERv4	0.33 75	0.20 38	0.42 54	0.36 1	0.24 39	0.34 36	0.20 16	0.78 113	0.52 116	0.47 131	0.58 151	0.28 31	0.46 187	0.53 61	0.37 167	0.13 23	0.12 46	0.14 8	0.12 73	0.14 57	0.20 221

AdaDepth	0.33 75	0.23 84	0.69 201	0.46 128	0.29 161	0.44 111	0.24 81	0.54 12	0.38 68	0.33 62	0.38 70	0.26 17	0.31 83	0.81 169	0.27 23	0.12 6	0.13 100	0.16 102	0.13 117	0.16 112	0.20 221

2.5w	0.33 75	0.23 84	0.53 117	0.41 81	0.25 71	0.42 95	0.38 217	0.69 80	0.35 40	0.38 88	0.54 139	0.24 9	0.26 31	0.91 210	0.29 66	0.13 23	0.10 2	0.14 8	0.13 117	0.14 57	0.15 60

2.75w_new	0.33 75	0.24 105	0.51 106	0.36 1	0.24 39	0.41 83	0.42 257	0.61 49	0.40 74	0.50 157	0.44 93	0.24 9	0.34 104	0.77 155	0.34 126	0.13 23	0.11 22	0.14 8	0.11 7	0.13 24	0.13 4

3.25w_new	0.33 75	0.22 68	0.50 98	0.39 49	0.24 39	0.52 181	0.33 153	0.77 105	0.43 89	0.49 148	0.46 103	0.32 49	0.37 127	0.64 117	0.28 39	0.12 6	0.10 2	0.14 8	0.12 73	0.12 1	0.15 60

3.25w	0.33 75	0.22 68	0.50 98	0.39 49	0.24 39	0.52 181	0.33 153	0.77 105	0.43 89	0.49 148	0.46 103	0.32 49	0.37 127	0.64 117	0.28 39	0.12 6	0.10 2	0.14 8	0.12 73	0.12 1	0.15 60

LG-G_1	0.33 75	0.22 68	0.48 80	0.44 107	0.20 3	0.64 272	0.18 2	0.80 117	0.28 8	0.30 28	0.30 39	0.36 81	0.35 112	0.88 198	0.26 7	0.17 122	0.13 100	0.16 102	0.11 7	0.14 57	0.16 109

LG-G	0.33 75	0.22 68	0.48 80	0.44 107	0.20 3	0.64 272	0.18 2	0.80 117	0.28 8	0.30 28	0.30 39	0.36 81	0.35 112	0.88 198	0.26 7	0.17 122	0.13 100	0.16 102	0.11 7	0.14 57	0.16 109

GEAStereo	0.34 83	0.23 84	0.46 65	0.49 170	0.33 254	0.46 121	0.35 179	0.87 146	0.42 84	0.36 77	0.39 72	0.32 49	0.33 96	0.45 15	0.29 66	0.22 321	0.13 100	0.17 129	0.13 117	0.17 136	0.16 109

ITER	0.34 83	0.20 38	0.48 80	0.37 6	0.22 14	0.37 61	0.20 16	0.61 49	0.35 40	0.42 108	0.49 114	0.34 65	0.25 22	1.36 325	0.30 86	0.14 37	0.11 22	0.13 1	0.11 7	0.13 24	0.14 28

qwe	0.34 83	0.22 68	0.48 80	0.39 49	0.27 108	0.49 146	0.30 128	0.76 103	0.40 74	0.51 167	0.49 114	0.26 17	0.29 64	0.83 177	0.35 135	0.12 6	0.10 2	0.14 8	0.12 73	0.15 88	0.14 28

3.75w	0.34 83	0.23 84	0.50 98	0.39 49	0.30 178	0.62 252	0.36 192	0.70 89	0.38 68	0.44 115	0.49 114	0.25 13	0.36 120	0.72 139	0.28 39	0.13 23	0.09 1	0.14 8	0.12 73	0.13 24	0.15 60

2w_stereo	0.34 83	0.25 127	0.52 113	0.40 71	0.23 23	0.46 121	0.47 327	0.77 105	0.44 93	0.47 131	0.51 125	0.24 9	0.44 170	0.49 40	0.31 99	0.12 6	0.10 2	0.15 71	0.12 73	0.15 88	0.16 109

SGD-Stereo	0.34 83	0.22 68	0.44 62	0.39 49	0.20 3	0.42 95	0.22 54	0.71 90	0.33 22	0.43 112	0.34 62	0.27 21	0.35 112	1.15 278	0.33 121	0.21 286	0.11 22	0.16 102	0.13 117	0.17 136	0.15 60

GREAT-IGEV	0.34 83	0.22 68	0.54 122	0.40 71	0.31 200	0.36 52	0.28 110	0.59 36	0.66 166	0.28 9	0.51 125	0.29 36	0.29 64	0.86 189	0.28 39	0.15 62	0.12 46	0.15 71	0.11 7	0.17 136	0.16 109

DEFOM-Stereo	0.34 83	0.23 84	0.46 65	0.44 107	0.29 161	0.79 346	0.23 71	0.50 4	0.39 71	0.38 88	0.32 55	0.23 3	0.25 22	1.21 294	0.28 39	0.17 122	0.12 46	0.15 71	0.11 7	0.14 57	0.16 109

2.25w	0.35 91	0.24 105	0.55 125	0.38 25	0.24 39	0.44 111	0.25 86	0.69 80	0.42 84	0.49 148	0.59 155	0.27 21	0.35 112	0.83 177	0.37 167	0.13 23	0.11 22	0.14 8	0.12 73	0.13 24	0.17 139

3.5w_stereo	0.35 91	0.27 171	0.55 125	0.38 25	0.25 71	0.54 203	0.34 166	0.73 96	0.40 74	0.46 129	0.45 97	0.31 44	0.38 137	0.80 168	0.40 198	0.12 6	0.10 2	0.15 71	0.12 73	0.14 57	0.16 109

3w_stereo	0.35 91	0.25 127	0.60 150	0.41 81	0.21 8	0.52 181	0.53 372	0.72 95	0.47 103	0.47 131	0.50 121	0.23 3	0.45 177	0.49 40	0.30 86	0.13 23	0.10 2	0.15 71	0.12 73	0.15 88	0.17 139

monsters	0.35 91	0.21 58	0.49 88	0.43 100	0.39 337	0.34 36	0.26 97	0.69 80	0.44 93	0.49 148	0.41 79	0.23 3	0.26 31	1.38 333	0.27 23	0.14 37	0.11 22	0.14 8	0.12 73	0.13 24	0.15 60

S2M2_L	0.35 91	0.28 188	0.47 75	0.43 100	0.30 178	0.31 22	0.16 1	0.61 49	0.68 171	0.32 52	0.49 114	0.47 142	0.34 104	0.40 4	0.33 121	0.25 388	0.22 431	0.20 233	0.22 372	0.25 374	0.23 300
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
GSStereo	0.36 96	0.23 84	0.46 65	0.50 189	0.33 254	0.46 121	0.35 179	1.31 298	0.53 121	0.38 88	0.39 72	0.32 49	0.33 96	0.45 15	0.29 66	0.20 251	0.12 46	0.16 102	0.13 117	0.17 136	0.18 157

Zero-FE251	0.36 96	0.25 127	0.64 174	0.49 170	0.30 178	0.57 220	0.24 81	0.86 142	0.36 60	0.53 173	0.39 72	0.51 164	0.41 146	0.49 40	0.28 39	0.19 206	0.15 258	0.17 129	0.12 73	0.14 57	0.16 109

1w_stereo	0.36 96	0.21 58	0.47 75	0.44 107	0.27 108	0.47 130	0.54 386	0.66 71	0.51 114	0.44 115	0.67 173	0.25 13	0.45 177	0.62 106	0.34 126	0.12 6	0.10 2	0.14 8	0.11 7	0.14 57	0.15 60

monsterstereo	0.36 96	0.21 58	0.53 117	0.48 155	0.36 303	0.27 8	0.29 119	0.58 28	0.52 116	0.45 124	0.61 159	0.26 17	0.27 46	1.23 296	0.28 39	0.14 37	0.12 46	0.15 71	0.12 73	0.16 112	0.13 4

111111	0.36 96	0.22 68	0.49 88	0.47 143	0.45 392	0.36 52	0.22 54	1.04 198	0.44 93	0.33 62	0.33 59	0.40 109	0.26 31	0.99 232	0.27 23	0.17 122	0.12 46	0.15 71	0.11 7	0.15 88	0.15 60

RAStereo	0.36 96	0.22 68	0.85 296	0.48 155	0.28 146	0.27 8	0.28 110	0.77 105	0.65 164	0.33 62	0.43 84	0.44 119	0.31 83	0.45 15	0.35 135	0.18 162	0.15 258	0.19 196	0.15 171	0.19 208	0.15 60

VIP-Stereo	0.37 102	0.25 127	0.62 162	0.41 81	0.46 401	0.82 363	0.22 54	0.67 74	0.48 105	0.32 52	0.55 143	0.37 91	0.31 83	0.85 186	0.28 39	0.18 162	0.12 46	0.16 102	0.12 73	0.15 88	0.14 28

gasm-f	0.37 102	0.24 105	0.50 98	0.49 170	0.33 254	0.37 61	0.44 294	0.87 146	0.42 84	0.36 77	0.65 167	0.32 49	0.46 187	0.58 85	0.30 86	0.22 321	0.13 100	0.17 129	0.13 117	0.19 208	0.16 109

LG-Stereo	0.37 102	0.27 171	0.94 341	0.48 155	0.26 97	0.37 61	0.30 128	0.88 150	0.57 135	0.38 88	0.58 151	0.29 36	0.21 6	0.51 56	0.37 167	0.14 37	0.14 180	0.20 233	0.18 250	0.18 172	0.14 28

GIP-stereo	0.37 102	0.25 127	0.49 88	0.55 281	0.41 363	0.37 61	0.22 54	1.03 191	0.56 132	0.35 73	0.52 128	0.46 133	0.37 127	0.55 70	0.28 39	0.20 251	0.13 100	0.16 102	0.12 73	0.16 112	0.16 109

zero-FE	0.38 106	0.24 105	0.54 122	0.48 155	0.46 401	0.29 15	0.23 71	0.69 80	0.34 29	0.34 70	0.41 79	0.37 91	0.49 213	0.68 131	0.35 135	0.23 345	0.12 46	0.18 168	0.13 117	0.82 589	0.19 193

LG-Stereo_Zeroshot	0.38 106	0.25 127	0.61 157	0.53 251	0.29 161	0.36 52	0.22 54	1.24 280	0.42 84	0.45 124	0.65 167	0.37 91	0.51 224	0.41 7	0.30 86	0.18 162	0.12 46	0.17 129	0.13 117	0.18 172	0.20 221

AIO_rvc	0.38 106	0.25 127	0.65 181	0.47 143	0.31 200	0.55 209	0.38 217	0.98 172	0.51 114	0.35 73	0.48 109	0.49 153	0.22 10	0.87 194	0.31 99	0.16 82	0.12 46	0.16 102	0.12 73	0.15 88	0.15 60

AIO_test	0.38 106	0.24 105	0.59 141	0.47 143	0.31 200	0.55 209	0.44 294	0.86 142	0.50 111	0.34 70	0.48 109	0.46 133	0.30 76	0.76 151	0.31 99	0.17 122	0.12 46	0.17 129	0.13 117	0.16 112	0.15 60

IGEV-RUCA	0.38 106	0.24 105	0.51 106	0.51 205	0.36 303	0.59 236	0.23 71	0.68 75	0.52 116	0.39 95	0.50 121	0.44 119	0.31 83	0.86 189	0.31 99	0.24 367	0.13 100	0.16 102	0.12 73	0.20 247	0.21 250

MaDis-Stereo	0.38 106	0.27 171	0.72 211	0.45 116	0.35 294	0.30 17	0.31 135	0.81 120	0.54 124	0.38 88	0.38 70	0.58 198	0.49 213	0.53 61	0.39 181	0.20 251	0.16 297	0.19 196	0.15 171	0.19 208	0.15 60

UniTT-Stereo	0.38 106	0.24 105	0.67 190	0.49 170	0.36 303	0.40 75	0.32 145	0.55 14	0.55 128	0.55 180	0.55 143	0.36 81	0.31 83	0.59 91	0.52 292	0.21 286	0.15 258	0.17 129	0.15 171	0.19 208	0.17 139

DDF-Stereo	0.39 113	0.24 105	0.53 117	0.51 205	0.45 392	0.30 17	0.23 71	0.64 60	0.34 29	0.34 70	0.40 76	0.37 91	0.48 201	0.94 216	0.35 135	0.24 367	0.12 46	0.18 168	0.13 117	0.85 590	0.19 193

HUF	0.39 113	0.27 171	0.71 209	0.43 100	0.24 39	0.51 174	0.47 327	0.99 180	0.55 128	0.37 84	0.45 97	0.53 177	0.41 146	0.70 135	0.29 66	0.18 162	0.14 180	0.16 102	0.12 73	0.15 88	0.17 139

fffft	0.39 113	0.24 105	0.56 131	0.45 116	0.34 275	0.42 95	0.48 334	0.85 135	0.39 71	0.45 124	0.35 64	0.38 99	0.31 83	1.32 319	0.34 126	0.14 37	0.12 46	0.19 196	0.15 171	0.16 112	0.18 157
1: 1. 1
AIO-Stereo	0.39 113	0.26 147	0.54 122	0.50 189	0.24 39	0.45 116	0.39 231	1.13 233	0.57 135	0.42 108	0.49 114	0.52 172	0.25 22	0.74 143	0.32 112	0.16 82	0.13 100	0.18 168	0.14 151	0.16 112	0.15 60

ours_stereo	0.40 117	0.30 236	0.57 133	0.47 143	0.31 200	0.40 75	0.44 294	0.79 116	0.58 138	0.36 77	0.58 151	0.46 133	0.33 96	1.14 277	0.33 121	0.17 122	0.13 100	0.19 196	0.15 171	0.19 208	0.20 221

RSM++	0.40 117	0.26 147	0.55 125	0.51 205	0.27 108	0.49 146	0.41 249	0.83 127	0.52 116	0.39 95	0.47 106	0.60 208	0.34 104	1.02 243	0.31 99	0.16 82	0.13 100	0.17 129	0.15 171	0.18 172	0.15 60

RSM	0.40 117	0.25 127	0.53 117	0.50 189	0.27 108	0.46 121	0.40 239	0.94 166	0.49 108	0.42 108	0.44 93	0.65 227	0.33 96	1.07 257	0.32 112	0.15 62	0.13 100	0.17 129	0.14 151	0.17 136	0.15 60

trnet	0.40 117	0.23 84	0.40 37	0.37 6	0.20 3	0.53 190	0.29 119	0.81 120	1.15 363	0.59 184	0.72 192	0.53 177	0.43 162	0.56 74	0.37 167	0.18 162	0.13 100	0.15 71	0.10 1	0.14 57	0.14 28

CREStereo	0.40 117	0.24 105	0.40 37	0.37 6	0.22 14	0.52 181	0.29 119	0.81 120	1.15 363	0.59 184	0.72 192	0.51 164	0.42 154	0.57 81	0.37 167	0.19 206	0.13 100	0.15 71	0.10 1	0.14 57	0.15 60
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
FlowAnything_test	0.41 122	0.27 171	0.67 190	0.60 365	0.33 254	0.62 252	0.35 179	0.64 60	0.48 105	0.46 129	0.36 66	0.45 129	0.37 127	0.54 65	0.52 292	0.25 388	0.19 384	0.28 449	0.33 531	0.22 313	0.22 279

MSCF	0.41 122	0.28 188	0.64 174	0.50 189	0.27 108	0.58 234	0.37 207	1.03 191	0.54 124	0.54 175	0.72 192	0.32 49	0.64 293	0.56 74	0.30 86	0.19 206	0.13 100	0.17 129	0.15 171	0.17 136	0.21 250

water-stereo	0.41 122	0.21 58	0.69 201	0.45 116	0.28 146	0.50 165	0.27 103	0.96 167	0.52 116	0.57 183	0.78 206	0.59 204	0.53 232	0.44 11	0.43 222	0.17 122	0.16 297	0.17 129	0.15 171	0.17 136	0.22 279

DEFOM-Stereo_RVC	0.41 122	0.68 541	0.45 64	0.66 434	0.30 178	0.48 140	0.25 86	0.87 146	0.46 101	0.39 95	0.37 68	0.30 41	0.69 313	1.16 282	0.31 99	0.17 122	0.11 22	0.16 102	0.12 73	0.18 172	0.14 28

castereo++	0.41 122	0.26 147	0.51 106	0.44 107	0.32 233	0.96 428	0.22 54	1.13 233	0.61 152	0.33 62	0.45 97	0.50 160	0.39 139	0.94 216	0.25 5	0.18 162	0.12 46	0.17 129	0.12 73	0.14 57	0.16 109

SMoEStereo_RVC	0.41 122	0.26 147	0.55 125	0.46 128	0.31 200	0.60 241	0.36 192	0.85 135	0.47 103	0.47 131	0.43 84	0.42 113	0.34 104	1.40 338	0.31 99	0.15 62	0.12 46	0.20 233	0.15 171	0.16 112	0.18 157

Pointernet	0.41 122	0.21 58	0.63 165	0.45 116	0.29 161	0.51 174	0.27 103	1.54 346	0.70 175	0.48 140	0.64 163	0.49 153	0.37 127	0.51 56	0.36 154	0.18 162	0.13 100	0.14 8	0.11 7	0.14 57	0.14 28

AEACV	0.41 122	0.25 127	0.60 150	0.55 281	0.52 441	0.43 103	0.38 217	0.98 172	0.63 156	0.44 115	0.56 147	0.46 133	0.59 273	0.56 74	0.31 99	0.17 122	0.13 100	0.18 168	0.16 208	0.17 136	0.17 139

LoS	0.41 122	0.23 84	0.46 65	0.39 49	0.23 23	0.48 140	0.40 239	1.12 229	0.94 261	0.50 157	0.66 170	0.49 153	0.42 154	0.63 115	0.39 181	0.19 206	0.14 180	0.16 102	0.11 7	0.14 57	0.15 60
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
EGLCR-Stereo	0.41 122	0.24 105	0.59 141	0.45 116	0.27 108	0.54 203	0.22 54	1.23 278	0.56 132	0.44 115	0.43 84	0.68 235	0.29 64	0.89 203	0.34 126	0.17 122	0.12 46	0.20 233	0.17 232	0.17 136	0.18 157

GLC_STEREO	0.41 122	0.27 171	0.43 57	0.55 281	0.24 39	0.47 130	0.30 128	0.81 120	0.64 161	0.53 173	0.74 198	0.50 160	0.31 83	0.65 123	0.45 240	0.18 162	0.20 400	0.23 334	0.19 273	0.21 293	0.21 250

mms	0.42 133	0.29 211	0.60 150	0.47 143	0.33 254	0.43 103	0.46 316	0.75 101	0.50 111	0.36 77	0.61 159	0.44 119	0.30 76	1.39 336	0.34 126	0.16 82	0.14 180	0.18 168	0.15 171	0.19 208	0.21 250

CASnet	0.42 133	0.26 147	0.52 113	0.52 228	0.21 8	0.49 146	0.35 179	0.85 135	0.85 227	0.84 241	0.69 180	0.48 149	0.31 83	0.57 81	0.34 126	0.19 206	0.12 46	0.27 433	0.22 372	0.23 333	0.15 60
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Selective-IGEV	0.42 133	0.26 147	0.56 131	0.48 155	0.27 108	0.45 116	0.33 153	1.56 352	0.61 152	0.36 77	0.47 106	0.52 172	0.30 76	1.08 260	0.33 121	0.15 62	0.13 100	0.17 129	0.13 117	0.16 112	0.15 60

CroCo-Stereo	0.42 133	0.33 307	0.83 281	0.59 357	0.28 146	0.26 4	0.33 153	1.22 273	0.85 227	0.43 112	0.49 114	0.65 227	0.46 187	0.40 4	0.36 154	0.19 206	0.15 258	0.16 102	0.14 151	0.20 247	0.17 139
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
Replicate-Monster	0.43 137	0.30 236	2.04 531	0.37 6	0.22 14	0.47 130	0.23 71	0.82 125	0.50 111	0.44 115	0.27 21	0.31 44	0.29 64	1.01 239	0.26 7	0.14 37	0.11 22	0.14 8	0.12 73	0.13 24	0.38 491

GASTEREO	0.43 137	0.29 211	0.62 162	0.51 205	0.27 108	0.62 252	0.36 192	1.02 183	0.58 138	0.55 180	0.83 221	0.30 41	0.65 298	0.64 117	0.30 86	0.19 206	0.13 100	0.17 129	0.15 171	0.16 112	0.21 250

castereo	0.43 137	0.25 127	0.50 98	0.46 128	0.30 178	0.60 241	0.56 403	1.23 278	0.83 220	0.39 95	0.70 186	0.45 129	0.68 309	0.54 65	0.33 121	0.17 122	0.11 22	0.17 129	0.13 117	0.16 112	0.14 28

WCG-NET	0.43 137	0.23 84	0.58 135	0.42 93	0.26 97	0.46 121	0.32 145	0.77 105	1.16 370	0.77 222	0.75 199	0.58 198	0.44 170	0.62 106	0.38 175	0.16 82	0.12 46	0.16 102	0.14 151	0.15 88	0.14 28

MGS-Stereo	0.43 137	0.28 188	0.61 157	0.46 128	0.28 146	0.49 146	0.33 153	0.60 42	0.89 237	0.47 131	1.32 408	0.51 164	0.32 93	0.66 125	0.39 181	0.20 251	0.16 297	0.18 168	0.16 208	0.18 172	0.18 157

MoCha-V2	0.43 137	0.23 84	0.55 125	0.56 302	0.23 23	0.44 111	0.32 145	1.35 306	0.63 156	0.54 175	0.55 143	0.42 113	0.57 252	1.12 273	0.28 39	0.15 62	0.13 100	0.15 71	0.13 117	0.17 136	0.18 157

GCAP-Stereo	0.43 137	0.32 287	0.80 258	0.50 189	0.27 108	0.53 190	0.31 135	1.05 202	0.67 168	0.69 208	0.71 189	0.58 198	0.42 154	0.51 56	0.35 135	0.18 162	0.15 258	0.18 168	0.13 117	0.17 136	0.15 60

MM-Stereo_test2	0.44 144	0.25 127	0.70 206	0.54 265	0.33 254	0.55 209	0.45 310	1.02 183	0.84 223	0.61 195	0.51 125	0.49 153	0.42 154	0.82 171	0.32 112	0.16 82	0.13 100	0.18 168	0.14 151	0.19 208	0.17 139

fffy	0.44 144	0.29 211	0.67 190	0.47 143	0.30 178	0.46 121	0.34 166	0.98 172	0.57 135	0.40 102	0.59 155	0.55 185	0.41 146	1.26 303	0.37 167	0.16 82	0.14 180	0.19 196	0.16 208	0.19 208	0.20 221

Occ-G	0.44 144	0.23 84	0.59 141	0.44 107	0.27 108	0.43 103	0.61 435	0.85 135	0.62 154	0.48 140	0.66 170	1.00 363	0.45 177	0.79 165	0.45 240	0.17 122	0.14 180	0.18 168	0.13 117	0.16 112	0.18 157

depthmonostereo	0.45 147	0.26 147	0.89 314	0.49 170	0.24 39	0.60 241	0.36 192	1.03 191	0.77 193	0.50 157	0.65 167	0.50 160	0.55 243	0.70 135	0.39 181	0.16 82	0.16 297	0.16 102	0.14 151	0.16 112	0.20 221

IGEV++	0.45 147	0.24 105	0.63 165	0.58 338	0.32 233	0.42 95	0.25 86	2.16 519	0.65 164	0.38 88	0.58 151	0.46 133	0.44 170	0.56 74	0.40 198	0.20 251	0.13 100	0.16 102	0.13 117	0.17 136	0.18 157

ff7	0.45 147	0.30 236	0.64 174	0.47 143	0.33 254	0.49 146	0.42 257	0.93 156	0.59 141	0.50 157	0.53 132	0.44 119	0.48 201	1.41 341	0.36 154	0.18 162	0.13 100	0.21 267	0.15 171	0.18 172	0.21 250

ffff	0.45 147	0.30 236	0.64 174	0.47 143	0.33 254	0.49 146	0.42 257	0.93 156	0.59 141	0.50 157	0.53 132	0.44 119	0.48 201	1.41 341	0.36 154	0.18 162	0.13 100	0.21 267	0.15 171	0.18 172	0.21 250

11t	0.45 147	0.30 236	0.64 174	0.47 143	0.33 254	0.49 146	0.42 257	0.93 156	0.59 141	0.50 157	0.53 132	0.44 119	0.48 201	1.41 341	0.36 154	0.18 162	0.13 100	0.21 267	0.15 171	0.18 172	0.21 250

LoS_RVC	0.45 147	0.29 211	0.48 80	0.49 170	0.83 558	0.51 174	0.43 275	0.65 66	0.44 93	0.47 131	0.78 206	0.44 119	0.60 279	0.59 91	0.37 167	0.14 37	0.12 46	0.14 8	0.10 1	0.14 57	1.08 604

anonymousdsp	0.45 147	0.30 236	0.60 150	0.48 155	0.34 275	0.49 146	0.42 257	0.97 168	0.60 147	0.51 167	0.53 132	0.46 133	0.47 196	1.36 325	0.35 135	0.18 162	0.13 100	0.21 267	0.15 171	0.18 172	0.21 250

ccc-4	0.45 147	0.30 236	0.64 174	0.47 143	0.33 254	0.49 146	0.42 257	0.93 156	0.59 141	0.50 157	0.53 132	0.44 119	0.48 201	1.41 341	0.36 154	0.18 162	0.13 100	0.21 267	0.15 171	0.18 172	0.21 250

IGEV-Stereo	0.45 147	0.30 236	0.60 150	0.48 155	0.34 275	0.49 146	0.42 257	0.98 172	0.60 147	0.51 167	0.53 132	0.46 133	0.47 196	1.36 325	0.35 135	0.18 162	0.13 100	0.21 267	0.15 171	0.18 172	0.21 250
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
TANstereo	0.45 147	0.23 84	0.50 98	0.43 100	0.21 8	0.65 278	0.26 97	0.83 127	0.88 236	0.95 268	0.99 262	0.51 164	0.45 177	0.56 74	0.36 154	0.19 206	0.24 469	0.16 102	0.13 117	0.17 136	0.27 382

DilatedVolume-Stereo	0.46 157	0.24 105	0.72 211	0.45 116	0.33 254	0.72 311	0.29 119	0.83 127	0.53 121	0.82 234	0.73 196	0.52 172	0.44 170	1.16 282	0.42 216	0.15 62	0.15 258	0.15 71	0.14 151	0.16 112	0.17 139

Reg-Stereo(zero)	0.46 157	0.23 84	0.50 98	0.45 116	0.25 71	0.41 83	0.27 103	0.80 117	1.12 346	0.93 263	0.79 209	0.91 323	0.46 187	0.74 143	0.44 227	0.15 62	0.13 100	0.15 71	0.12 73	0.15 88	0.18 157

rvit_stereo_0081_aga	0.46 157	0.37 397	0.91 329	0.52 228	0.41 363	0.49 146	0.40 239	0.88 150	0.66 166	0.59 184	0.56 147	0.53 177	0.43 162	0.67 126	0.44 227	0.27 435	0.21 416	0.22 300	0.20 302	0.26 386	0.19 193

rvit_stereo_0081	0.46 157	0.34 337	0.72 211	0.56 302	0.35 294	0.41 83	0.44 294	0.74 99	1.04 306	0.49 148	0.52 128	0.51 164	0.49 213	0.86 189	0.47 256	0.25 388	0.20 400	0.22 300	0.19 273	0.26 386	0.19 193

rvit_stereo_0082	0.46 157	0.34 337	0.72 211	0.56 302	0.35 294	0.41 83	0.44 294	0.74 99	1.04 306	0.49 148	0.52 128	0.51 164	0.49 213	0.86 189	0.47 256	0.25 388	0.20 400	0.22 300	0.19 273	0.26 386	0.19 193

IGEV-Stereo+	0.46 157	0.23 84	0.51 106	0.42 93	0.46 401	0.15 1	0.19 7	0.45 3	0.37 66	0.28 9	0.25 8	0.31 44	0.41 146	1.43 348	0.31 99	0.18 162	0.13 100	0.15 71	0.12 73	1.09 603	1.74 617

WCG-NET（raft）	0.46 157	0.23 84	0.59 141	0.42 93	0.24 39	0.50 165	0.35 179	0.76 103	1.10 331	0.72 214	0.76 200	0.91 323	0.50 221	0.88 198	0.40 198	0.16 82	0.13 100	0.15 71	0.14 151	0.15 88	0.17 139

ProNet	0.46 157	0.30 236	0.69 201	0.46 128	0.32 233	0.57 220	0.52 366	1.15 249	0.67 168	0.44 115	0.50 121	0.44 119	0.43 162	1.31 313	0.38 175	0.16 82	0.15 258	0.19 196	0.16 208	0.18 172	0.18 157

MC-Stereo	0.46 157	0.24 105	0.58 135	0.63 397	0.30 178	0.38 70	0.32 145	0.98 172	0.74 186	0.66 203	0.85 225	0.56 194	0.60 279	1.07 257	0.32 112	0.17 122	0.12 46	0.17 129	0.15 171	0.16 112	0.16 109

CroCo-Stereo Lap2	0.46 157	0.37 397	0.87 305	0.62 387	0.79 549	0.28 10	0.35 179	0.81 120	0.73 179	0.39 95	0.54 139	0.71 250	0.54 240	0.60 95	0.48 264	0.18 162	0.18 364	0.19 196	0.16 208	0.21 293	0.21 250

DA	0.47 167	0.23 84	0.59 141	0.54 265	0.26 97	1.08 450	0.44 294	1.51 336	0.63 156	0.48 140	0.69 180	0.55 185	0.49 213	0.49 40	0.38 175	0.20 251	0.14 180	0.19 196	0.13 117	0.19 208	0.17 139

GGEV	0.47 167	0.23 84	0.59 141	0.54 265	0.26 97	1.08 450	0.44 294	1.51 336	0.63 156	0.48 140	0.69 180	0.55 185	0.49 213	0.49 40	0.38 175	0.20 251	0.14 180	0.19 196	0.13 117	0.19 208	0.17 139

tt45	0.47 167	0.25 127	0.52 113	0.47 143	0.34 275	0.78 338	0.32 145	0.86 142	0.45 100	0.52 170	0.45 97	0.49 153	0.37 127	2.12 459	0.36 154	0.16 82	0.13 100	0.19 196	0.16 208	0.17 136	0.21 250

rvit_stereo_0080	0.47 167	0.35 366	0.87 305	0.48 155	0.36 303	0.42 95	0.54 386	0.93 156	0.78 197	0.52 170	0.60 157	0.55 185	0.47 196	0.62 106	0.48 264	0.27 435	0.21 416	0.20 233	0.20 302	0.31 448	0.20 221

Former-RAFT_DAM_RVC	0.47 167	0.38 415	0.75 235	0.48 155	0.37 313	0.67 289	0.35 179	0.82 125	1.14 358	0.61 195	0.64 163	0.39 104	0.39 139	0.74 143	0.39 181	0.20 251	0.17 328	0.22 300	0.18 250	0.24 362	0.20 221

whm_eth	0.47 167	0.35 366	0.87 305	0.48 155	0.36 303	0.42 95	0.54 386	0.93 156	0.78 197	0.52 170	0.60 157	0.55 185	0.47 196	0.62 106	0.48 264	0.27 435	0.21 416	0.20 233	0.20 302	0.31 448	0.20 221

XX-TBD	0.47 167	0.71 547	0.39 27	0.81 537	0.25 71	0.57 220	0.26 97	0.73 96	1.30 455	0.78 224	1.01 269	0.45 129	0.33 96	0.49 40	0.39 181	0.20 251	0.15 258	0.15 71	0.11 7	0.17 136	0.15 60

PMTNet	0.47 167	0.22 68	0.43 57	0.39 49	0.24 39	0.71 308	0.26 97	0.78 113	1.03 300	0.65 200	0.69 180	0.55 185	0.48 201	0.90 207	0.36 154	0.99 602	0.13 100	0.15 71	0.10 1	0.15 88	0.15 60

HART	0.48 175	0.24 105	0.63 165	0.52 228	0.27 108	0.41 83	0.29 119	1.32 302	0.54 124	0.59 184	1.47 458	0.61 215	0.34 104	1.09 264	0.32 112	0.16 82	0.14 180	0.19 196	0.14 151	0.19 208	0.18 157

SCV_C0	0.48 175	0.29 211	0.88 310	0.46 128	0.31 200	0.46 121	0.31 135	1.67 374	0.87 233	0.40 102	0.52 128	0.54 181	0.29 64	1.27 306	0.34 126	0.18 162	0.14 180	0.17 129	0.14 151	0.20 247	0.18 157

CAS++	0.48 175	0.34 337	0.59 141	0.48 155	0.32 233	0.45 116	0.29 119	1.73 401	0.78 197	0.71 210	0.73 196	0.36 81	0.28 57	0.70 135	0.35 135	0.27 435	0.22 431	0.26 418	0.21 344	0.29 425	0.22 279
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MIF-Stereo (partial)	0.48 175	0.28 188	0.83 281	0.51 205	0.53 449	0.39 73	0.27 103	1.03 191	0.64 161	0.47 131	0.71 189	0.51 164	0.51 224	1.13 275	0.47 256	0.20 251	0.16 297	0.23 334	0.20 302	0.24 362	0.20 221

StereoAnything_RVC	0.49 179	1.60 610	0.87 305	0.37 6	0.21 8	0.26 4	0.21 35	0.53 7	0.23 2	0.23 1	0.21 2	0.19 1	0.35 112	1.29 310	0.23 1	0.22 321	0.11 22	0.15 71	0.11 7	2.36 614	0.13 4

999	0.49 179	0.25 127	0.55 125	0.51 205	0.35 294	0.74 318	0.31 135	0.89 154	0.59 141	0.39 95	0.50 121	0.50 160	0.36 120	2.41 486	0.41 208	0.17 122	0.13 100	0.18 168	0.15 171	0.16 112	0.23 300

rvit_stereo_0083	0.49 179	0.34 337	0.85 296	0.57 324	0.36 303	0.49 146	0.43 275	0.73 96	1.05 312	0.50 157	0.57 150	0.55 185	0.50 221	0.92 212	0.50 280	0.25 388	0.25 481	0.24 358	0.20 302	0.25 374	0.19 193

rvit_stereo_ft	0.49 179	0.38 415	1.03 373	0.68 460	0.42 373	0.40 75	0.58 416	0.93 156	0.86 230	0.47 131	0.55 143	0.57 196	0.48 201	0.67 126	0.53 302	0.26 414	0.17 328	0.22 300	0.22 372	0.24 362	0.19 193

RAFT-Stereo-weight	0.49 179	0.26 147	0.58 135	0.49 170	0.28 146	0.61 249	0.34 166	1.16 254	1.11 338	1.06 302	0.79 209	0.75 256	0.28 57	0.79 165	0.42 216	0.16 82	0.13 100	0.17 129	0.15 171	0.16 112	0.18 157

IGEVStereo-DCA	0.49 179	0.33 307	0.64 174	0.46 128	0.34 275	0.50 165	0.42 257	0.93 156	0.59 141	0.48 140	0.48 109	0.48 149	0.45 177	2.28 475	0.44 227	0.19 206	0.14 180	0.19 196	0.15 171	0.17 136	0.21 250

plain	0.49 179	0.29 211	1.23 444	0.51 205	0.40 349	0.35 41	0.37 207	1.04 198	0.62 154	0.44 115	0.76 200	0.42 113	0.41 146	1.17 287	0.46 246	0.23 345	0.15 258	0.24 358	0.19 273	0.25 374	0.18 157

testlalala	0.49 179	0.30 236	0.70 206	0.44 107	0.40 349	0.68 293	0.38 217	1.38 312	0.58 138	1.28 419	0.82 219	0.61 215	0.36 120	0.57 81	0.34 126	0.21 286	0.14 180	0.18 168	0.12 73	0.15 88	0.16 109

iRaftStereo_RVC	0.49 179	0.28 188	0.72 211	0.53 251	0.29 161	0.52 181	0.33 153	1.14 237	0.84 223	0.85 243	0.99 262	0.55 185	0.36 120	0.83 177	0.40 198	0.18 162	0.13 100	0.22 300	0.20 302	0.20 247	0.18 157

CREStereo++_RVC	0.49 179	0.22 68	0.46 65	0.48 155	0.38 328	0.45 116	0.25 86	0.77 105	1.30 455	0.82 234	1.23 373	0.47 142	0.37 127	0.55 70	0.44 227	0.16 82	0.11 22	0.16 102	0.80 607	0.18 172	0.12 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
xyz-stereo-finetune	0.50 189	0.27 171	0.63 165	0.43 100	0.23 23	0.79 346	0.46 316	0.83 127	0.82 215	0.63 198	0.63 162	0.54 181	0.44 170	1.69 400	0.62 345	0.16 82	0.15 258	0.19 196	0.16 208	0.17 136	0.16 109

MyStereo07	0.50 189	0.30 236	0.58 135	0.58 338	0.48 414	0.59 236	0.78 482	1.19 262	0.60 147	0.49 148	0.54 139	0.43 118	0.55 243	1.32 319	0.36 154	0.18 162	0.18 364	0.24 358	0.21 344	0.23 333	0.23 300

4D-IteraStereo	0.50 189	0.26 147	0.84 290	0.51 205	0.49 421	0.64 272	0.31 135	0.91 155	1.02 297	1.05 296	0.72 192	0.76 258	0.32 93	0.69 133	0.40 198	0.18 162	0.11 22	0.23 334	0.20 302	0.19 208	0.16 109

MM-Stereo_test1	0.51 192	0.26 147	0.59 141	0.53 251	0.31 200	0.50 165	0.53 372	1.06 204	1.09 327	0.88 250	0.70 186	0.54 181	0.59 273	1.18 288	0.35 135	0.19 206	0.17 328	0.20 233	0.17 232	0.20 247	0.18 157

SCV	0.51 192	0.29 211	0.72 211	0.63 397	0.27 108	0.40 75	0.38 217	2.32 548	0.75 191	0.36 77	0.49 114	0.55 185	0.35 112	1.31 313	0.34 126	0.25 388	0.13 100	0.17 129	0.14 151	0.18 172	0.18 157

CES	0.51 192	0.21 58	0.40 37	0.42 93	1.40 606	0.53 190	0.34 166	1.04 198	0.68 171	0.45 124	0.67 173	0.35 70	0.28 57	0.58 85	0.35 135	0.16 82	0.13 100	0.15 71	0.10 1	0.19 208	1.69 616

sCroCo_RVC	0.51 192	0.43 448	1.15 412	0.66 434	0.60 486	0.52 181	0.40 239	0.93 156	0.64 161	0.45 124	0.76 200	0.49 153	0.49 213	0.65 123	0.49 277	0.27 435	0.28 504	0.23 334	0.22 372	0.29 425	0.28 398

FE-Mocha	0.52 196	0.32 287	0.98 356	0.51 205	0.37 313	0.46 121	0.22 54	1.71 395	0.56 132	1.02 287	1.10 309	0.82 281	0.41 146	0.58 85	0.32 112	0.19 206	0.13 100	0.21 267	0.21 344	0.17 136	0.19 193

RCA-Stereo	0.52 196	0.26 147	0.66 186	0.49 170	0.33 254	0.54 203	0.44 294	1.20 266	1.41 502	0.69 208	1.06 293	0.63 223	0.79 348	0.62 106	0.35 135	0.17 122	0.12 46	0.17 129	0.14 151	0.16 112	0.16 109

MM-Stereo_test3	0.53 198	0.26 147	0.60 150	0.56 302	0.73 528	0.49 146	0.53 372	1.31 298	1.08 319	0.64 199	0.97 256	0.61 215	0.42 154	0.82 171	0.40 198	0.21 286	0.18 364	0.20 233	0.16 208	0.19 208	0.21 250

model_zeroshot	0.53 198	0.31 269	1.00 364	0.57 324	0.39 337	0.74 318	0.39 231	1.38 312	0.67 168	0.88 250	0.85 225	0.71 250	0.37 127	0.77 155	0.39 181	0.21 286	0.17 328	0.19 196	0.17 232	0.17 136	0.22 279

knoymous	0.53 198	0.32 287	0.51 106	0.46 128	0.30 178	0.57 220	0.54 386	1.10 225	0.78 197	0.99 274	0.84 223	0.95 343	0.57 252	0.89 203	0.51 284	0.21 286	0.14 180	0.26 418	0.14 151	0.23 333	0.25 344

tg	0.54 201	0.25 127	0.70 206	0.52 228	0.31 200	0.89 394	0.29 119	1.12 229	0.98 277	0.85 243	1.03 279	0.62 218	0.42 154	1.37 329	0.41 208	0.17 122	0.13 100	0.22 300	0.21 344	0.17 136	0.17 139

GCAP-BAT	0.54 201	0.33 307	0.75 235	0.45 116	0.50 426	0.84 379	0.35 179	0.98 172	0.80 210	0.88 250	1.04 285	0.88 307	0.37 127	1.25 299	0.41 208	0.19 206	0.15 258	0.18 168	0.13 117	0.17 136	0.22 279

HUI-Stereo	0.54 201	0.33 307	0.81 263	0.52 228	0.27 108	0.62 252	0.29 119	1.14 237	0.74 186	1.13 321	0.96 247	0.82 281	0.60 279	0.83 177	0.52 292	0.23 345	0.14 180	0.24 358	0.20 302	0.27 392	0.20 221

FSD	0.55 204	0.53 490	0.67 190	0.64 412	0.52 441	0.54 203	0.58 416	0.71 90	0.54 124	0.54 175	0.53 132	0.60 208	0.52 229	0.58 85	0.56 320	0.51 572	0.48 590	0.50 570	0.49 577	0.50 546	0.51 543

Any-RAFT	0.55 204	0.27 171	0.49 88	0.50 189	0.27 108	0.98 432	0.25 86	1.71 395	1.08 319	0.90 255	0.99 262	1.13 406	0.46 187	0.74 143	0.35 135	0.19 206	0.13 100	0.17 129	0.13 117	0.16 112	0.19 193

Selective-RAFT	0.55 204	0.29 211	0.85 296	0.58 338	0.28 146	0.91 401	0.34 166	1.00 182	0.96 270	0.59 184	0.64 163	0.80 269	0.76 328	1.34 323	0.51 284	0.21 286	0.15 258	0.17 129	0.15 171	0.19 208	0.19 193

test_4	0.55 204	0.23 84	0.67 190	0.56 302	0.32 233	0.71 308	0.39 231	0.83 127	0.72 178	0.93 263	1.87 544	0.70 243	0.41 146	1.21 294	0.39 181	0.16 82	0.13 100	0.21 267	0.23 404	0.20 247	0.18 157

GMOStereo	0.55 204	0.28 188	0.72 211	0.52 228	0.30 178	0.53 190	0.43 275	1.02 183	0.98 277	1.44 489	1.14 338	0.88 307	0.57 252	0.62 106	0.39 181	0.16 82	0.14 180	0.24 358	0.22 372	0.20 247	0.18 157

error version	0.55 204	0.28 188	0.72 211	0.52 228	0.30 178	0.53 190	0.43 275	1.02 183	0.98 277	1.44 489	1.14 338	0.88 307	0.57 252	0.62 106	0.39 181	0.16 82	0.14 180	0.24 358	0.22 372	0.20 247	0.18 157

test-v	0.55 204	0.28 188	0.72 211	0.52 228	0.30 178	0.53 190	0.43 275	1.02 183	0.98 277	1.44 489	1.14 338	0.88 307	0.57 252	0.62 106	0.39 181	0.16 82	0.14 180	0.24 358	0.22 372	0.20 247	0.18 157

test-2	0.55 204	0.28 188	0.72 211	0.52 228	0.30 178	0.53 190	0.43 275	1.02 183	0.98 277	1.44 489	1.14 338	0.88 307	0.57 252	0.62 106	0.39 181	0.16 82	0.14 180	0.24 358	0.22 372	0.20 247	0.18 157

rafts_anoy	0.55 204	0.32 287	0.66 186	0.72 492	0.61 492	0.53 190	0.40 239	1.24 280	1.06 314	0.85 243	0.83 221	0.67 233	0.53 232	0.77 155	0.55 314	0.20 251	0.15 258	0.25 397	0.26 444	0.22 313	0.21 250

s12784h	0.55 204	0.22 68	0.49 88	0.43 100	0.19 2	1.00 434	0.34 166	1.40 318	1.30 455	0.84 241	0.93 242	0.63 223	0.52 229	1.48 360	0.47 256	0.15 62	0.12 46	0.17 129	0.11 7	0.19 208	0.13 4

raftrobust	0.55 204	0.27 171	0.63 165	0.68 460	0.69 521	0.50 165	0.34 166	1.08 212	0.97 274	1.32 436	0.88 233	0.62 218	0.80 355	0.82 171	0.44 227	0.20 251	0.16 297	0.16 102	0.14 151	0.15 88	0.18 157

Gwc-CoAtRS	0.55 204	0.27 171	0.73 225	0.49 170	0.30 178	0.63 263	0.25 86	1.38 312	1.12 346	1.05 296	1.02 272	1.10 397	0.55 243	0.72 139	0.44 227	0.17 122	0.14 180	0.17 129	0.15 171	0.16 112	0.17 139

rvit_0105_6	0.56 216	0.38 415	1.13 405	0.67 448	0.38 328	0.50 165	0.51 355	0.88 150	1.33 466	0.54 175	0.56 147	0.65 227	0.57 252	0.97 230	0.46 246	0.32 488	0.31 523	0.28 449	0.25 426	0.29 425	0.23 300

MSKI-zero shot	0.56 216	0.30 236	0.61 157	0.55 281	0.28 146	0.68 293	0.28 110	1.25 284	0.68 171	0.92 260	1.33 414	0.81 275	0.33 96	1.94 435	0.36 154	0.18 162	0.13 100	0.17 129	0.13 117	0.16 112	0.19 193

EKT-Stereo	0.56 216	0.33 307	0.84 290	0.61 379	0.64 500	0.51 174	0.48 334	1.14 237	0.95 266	0.74 217	0.89 235	0.77 262	0.42 154	1.18 288	0.42 216	0.23 345	0.17 328	0.21 267	0.18 250	0.20 247	0.26 364

LL-Strereo2	0.56 216	0.36 376	0.77 243	0.56 302	0.40 349	0.68 293	0.37 207	1.21 271	0.83 220	0.96 271	0.79 209	0.91 323	0.41 146	1.08 260	0.48 264	0.18 162	0.17 328	0.29 461	0.25 426	0.22 313	0.19 193

test-3	0.56 216	0.24 105	0.82 272	0.50 189	0.29 161	0.57 220	0.34 166	1.09 219	1.03 300	1.33 442	0.69 180	0.87 301	0.45 177	1.68 396	0.39 181	0.17 122	0.12 46	0.20 233	0.17 232	0.17 136	0.16 109

test_1	0.56 216	0.24 105	0.82 272	0.50 189	0.29 161	0.57 220	0.34 166	1.09 219	1.03 300	1.28 419	0.69 180	0.87 301	0.45 177	1.67 394	0.39 181	0.17 122	0.12 46	0.20 233	0.17 232	0.17 136	0.16 109

PSM-adaLoss	0.56 216	0.33 307	0.81 263	0.52 228	0.27 108	0.63 263	0.41 249	1.14 237	0.73 179	1.13 321	0.96 247	0.82 281	0.60 279	1.09 264	0.52 292	0.23 345	0.14 180	0.24 358	0.20 302	0.27 392	0.20 221

ROB_FTStereo	0.56 216	0.33 307	0.82 272	0.52 228	0.27 108	0.62 252	0.25 86	1.14 237	0.74 186	1.13 321	0.96 247	0.82 281	0.60 279	1.18 288	0.52 292	0.23 345	0.14 180	0.24 358	0.20 302	0.27 392	0.20 221

cross-raft	0.56 216	0.26 147	0.65 181	0.55 281	0.31 200	0.66 284	0.37 207	1.68 378	0.82 215	1.06 302	1.07 296	1.25 431	0.45 177	0.74 143	0.39 181	0.15 62	0.13 100	0.19 196	0.16 208	0.19 208	0.17 139

test-1	0.56 216	0.28 188	1.13 405	0.58 338	0.34 275	0.60 241	0.38 217	1.56 352	0.98 277	0.80 227	1.02 272	0.83 291	0.52 229	0.64 117	0.46 246	0.17 122	0.16 297	0.20 233	0.17 232	0.20 247	0.26 364

raft+_RVC	0.56 216	0.29 211	0.61 157	0.65 420	0.56 468	0.53 190	0.53 372	1.40 318	1.02 297	0.78 224	1.04 285	0.70 243	0.55 243	1.00 236	0.49 277	0.18 162	0.16 297	0.19 196	0.19 273	0.18 172	0.17 139

RAFT-Stereo + iAFF	0.56 216	0.28 188	0.81 263	0.45 116	0.25 71	0.40 75	0.34 166	1.12 229	1.13 352	1.35 455	1.58 495	0.80 269	0.67 305	0.71 138	0.43 222	0.14 37	0.11 22	0.18 168	0.17 232	0.18 172	0.16 109

H2IRNET	0.57 228	0.28 188	0.75 235	0.49 170	0.35 294	0.40 75	0.27 103	1.03 191	1.18 381	0.62 197	1.26 381	1.07 382	0.85 374	1.02 243	0.64 353	0.20 251	0.16 297	0.23 334	0.25 426	0.22 313	0.20 221

11t1	0.57 228	0.30 236	0.84 290	0.54 265	0.30 178	0.83 371	0.41 249	1.34 305	0.79 206	0.88 250	0.82 219	0.70 243	0.70 316	0.96 226	0.67 363	0.21 286	0.21 416	0.20 233	0.16 208	0.21 293	0.26 364

rrr	0.57 228	0.33 307	2.43 551	0.46 128	0.34 275	0.50 165	0.38 217	0.84 133	0.55 128	0.48 140	0.48 109	0.48 149	0.45 177	2.28 475	0.44 227	0.19 206	0.14 180	0.19 196	0.15 171	0.17 136	0.18 157

test_3	0.57 228	0.24 105	0.87 305	0.55 281	0.30 178	0.60 241	0.40 239	1.07 207	1.08 319	1.20 369	0.68 175	0.92 331	0.43 162	1.68 396	0.40 198	0.16 82	0.13 100	0.22 300	0.19 273	0.21 293	0.17 139

Patchmatch Stereo++	0.57 228	0.33 307	0.82 272	0.52 228	0.27 108	0.63 263	0.28 110	1.14 237	0.73 179	1.13 321	0.96 247	0.82 281	0.60 279	1.40 338	0.52 292	0.23 345	0.14 180	0.24 358	0.20 302	0.27 392	0.20 221
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
ROB_FTStereo_v2	0.57 228	0.33 307	0.81 263	0.52 228	0.27 108	0.62 252	0.42 257	1.14 237	0.73 179	1.13 321	0.97 256	0.82 281	0.60 279	1.15 278	0.53 302	0.23 345	0.14 180	0.24 358	0.20 302	0.27 392	0.20 221

DeepStereo_RVC	0.57 228	0.31 269	0.78 249	0.53 251	0.30 178	0.57 220	0.32 145	1.11 227	0.80 210	1.17 345	0.94 244	0.83 291	0.93 416	1.01 239	0.61 342	0.23 345	0.14 180	0.21 267	0.19 273	0.24 362	0.26 364

iRAFT	0.57 228	0.33 307	0.82 272	0.52 228	0.27 108	0.63 263	0.28 110	1.14 237	0.73 179	1.13 321	0.96 247	0.82 281	0.60 279	1.40 338	0.52 292	0.23 345	0.14 180	0.24 358	0.20 302	0.27 392	0.20 221

CRE-IMP	0.57 228	0.32 287	0.82 272	0.54 265	0.29 161	0.77 337	0.25 86	1.19 262	0.79 206	1.09 307	0.95 245	0.81 275	0.57 252	1.11 271	0.57 324	0.22 321	0.14 180	0.23 334	0.19 273	0.28 408	0.24 323

RAFT-IKP	0.57 228	0.33 307	0.82 272	0.52 228	0.27 108	0.57 220	0.35 179	1.14 237	0.73 179	1.13 321	0.96 247	0.83 291	0.61 288	1.26 303	0.53 302	0.23 345	0.14 180	0.24 358	0.20 302	0.27 392	0.20 221

test_xeample3	0.57 228	0.33 307	3.11 573	0.46 128	0.34 275	0.55 209	0.38 217	0.86 142	0.49 108	0.54 175	0.46 103	0.44 119	0.44 170	1.49 367	0.45 240	0.18 162	0.14 180	0.19 196	0.15 171	0.17 136	0.18 157

CFNet-RSSM	0.57 228	0.25 127	0.76 240	0.49 170	0.28 146	0.59 236	0.27 103	1.89 446	1.17 375	1.09 307	0.95 245	1.06 379	0.53 232	0.74 143	0.41 208	0.17 122	0.13 100	0.17 129	0.15 171	0.16 112	0.16 109

rvit_0105_4	0.58 240	0.40 430	1.19 433	0.68 460	0.38 328	0.53 190	0.55 396	0.93 156	1.27 431	0.56 182	0.61 159	0.72 252	0.63 289	1.01 239	0.47 256	0.33 495	0.33 541	0.29 461	0.25 426	0.29 425	0.26 364

AE-Stereo	0.58 240	0.29 211	0.81 263	0.62 387	0.41 363	0.69 302	0.46 316	2.49 577	1.25 419	0.49 148	0.77 204	0.69 240	0.46 187	0.61 100	0.42 216	0.17 122	0.16 297	0.21 267	0.20 302	0.19 208	0.18 157

1test111	0.58 240	0.34 337	0.63 165	0.60 365	0.27 108	1.16 469	0.51 355	1.58 357	0.91 243	0.60 191	0.80 214	0.47 142	0.87 391	0.99 232	0.67 363	0.21 286	0.13 100	0.25 397	0.15 171	0.23 333	0.25 344

RAFT-Test	0.58 240	0.27 171	0.81 263	0.50 189	0.33 254	0.95 422	0.27 103	1.40 318	0.89 237	1.00 278	1.12 322	1.39 466	0.48 201	0.74 143	0.41 208	0.17 122	0.14 180	0.17 129	0.14 151	0.16 112	0.18 157

anonymousdsp2	0.58 240	0.29 211	0.93 334	0.51 205	0.30 178	0.75 323	0.46 316	1.95 465	0.87 233	0.81 232	0.78 206	0.76 258	0.48 201	1.10 268	0.45 240	0.19 206	0.14 180	0.18 168	0.13 117	0.20 247	0.22 279

fff	0.58 240	0.26 147	1.15 412	0.46 128	0.25 71	0.48 140	0.36 192	1.20 266	1.28 439	1.13 321	1.03 279	0.59 204	1.04 468	0.77 155	0.58 329	0.17 122	0.14 180	0.17 129	0.13 117	0.15 88	0.24 323

iGMRVC	0.58 240	0.33 307	0.81 263	0.52 228	0.27 108	0.62 252	0.38 217	1.14 237	0.73 179	1.13 321	0.97 256	0.82 281	0.59 273	1.54 370	0.53 302	0.23 345	0.14 180	0.24 358	0.20 302	0.27 392	0.20 221

RALCasStereoNet	0.58 240	0.34 337	0.77 243	0.65 420	0.64 500	0.64 272	0.51 355	1.06 204	0.99 286	0.71 210	1.06 293	0.77 262	0.44 170	1.38 333	0.52 292	0.20 251	0.18 364	0.18 168	0.16 208	0.20 247	0.22 279

DCANet	0.58 240	0.26 147	1.15 412	0.45 116	0.25 71	0.49 146	0.36 192	1.18 258	1.35 471	1.15 337	1.04 285	0.60 208	0.91 406	0.84 182	0.58 329	0.17 122	0.14 180	0.17 129	0.13 117	0.19 208	0.25 344

csc	0.58 240	0.26 147	1.15 412	0.46 128	0.25 71	0.48 140	0.36 192	1.20 266	1.28 439	1.13 321	1.03 279	0.59 204	1.04 468	0.77 155	0.58 329	0.17 122	0.14 180	0.17 129	0.13 117	0.15 88	0.24 323

cscssc	0.58 240	0.26 147	1.15 412	0.46 128	0.25 71	0.48 140	0.36 192	1.20 266	1.28 439	1.13 321	1.03 279	0.59 204	1.04 468	0.77 155	0.58 329	0.17 122	0.14 180	0.17 129	0.13 117	0.15 88	0.24 323

GMStereo	0.58 240	0.50 478	1.09 392	0.52 228	0.32 233	0.80 353	0.43 275	1.02 183	1.41 502	0.89 254	0.77 204	0.52 172	0.46 187	0.89 203	0.56 320	0.25 388	0.16 297	0.20 233	0.22 372	0.31 448	0.27 382
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
IGEV-FE	0.59 252	0.33 307	1.11 399	0.63 397	0.37 313	0.41 83	0.33 153	1.80 418	0.79 206	1.04 293	1.10 309	1.05 378	0.43 162	0.87 194	0.48 264	0.18 162	0.13 100	0.19 196	0.18 250	0.20 247	0.23 300

xyz-stereo-finetune2	0.59 252	0.29 211	0.66 186	0.41 81	0.24 39	1.08 450	0.34 166	0.87 146	0.60 147	0.68 207	1.08 303	0.58 198	0.79 348	2.39 485	0.83 407	0.17 122	0.15 258	0.21 267	0.17 232	0.16 112	0.18 157

gcap-zeroshot	0.59 252	0.30 236	1.11 399	0.51 205	0.30 178	0.79 346	0.36 192	1.86 438	0.86 230	0.90 255	0.68 175	1.44 475	0.50 221	0.82 171	0.35 135	0.19 206	0.16 297	0.18 168	0.15 171	0.18 172	0.18 157

ACVNet-DCA	0.59 252	0.34 337	0.63 165	0.60 365	0.27 108	1.16 469	0.51 355	1.58 357	0.91 243	0.60 191	0.80 214	0.47 142	0.87 391	1.48 360	0.35 135	0.21 286	0.13 100	0.25 397	0.15 171	0.23 333	0.25 344

IGEV_Zeroshot_test	0.59 252	0.33 307	1.11 399	0.63 397	0.37 313	0.41 83	0.33 153	1.80 418	0.79 206	1.04 293	1.10 309	1.06 379	0.43 162	0.87 194	0.48 264	0.18 162	0.13 100	0.19 196	0.18 250	0.20 247	0.23 300

DCANet-4	0.59 252	0.28 188	1.65 499	0.44 107	0.25 71	0.48 140	0.36 192	1.15 249	1.36 480	1.13 321	1.03 279	0.56 194	0.74 322	0.77 155	0.58 329	0.17 122	0.14 180	0.17 129	0.13 117	0.15 88	0.24 323

x	0.59 252	0.34 337	0.79 253	0.51 205	0.32 233	0.69 302	0.46 316	1.64 370	0.97 274	0.86 248	0.86 227	0.83 291	0.74 322	0.75 150	0.70 371	0.21 286	0.22 431	0.22 300	0.20 302	0.21 293	0.24 323

sAnonymous2	0.59 252	0.61 516	1.82 512	0.61 379	0.52 441	0.51 174	0.54 386	0.97 168	0.70 175	0.50 157	0.68 175	0.46 133	0.63 289	0.61 100	0.41 208	0.22 321	0.17 328	0.23 334	0.21 344	0.85 590	0.56 559

CroCo_RVC	0.59 252	0.61 516	1.82 512	0.61 379	0.52 441	0.51 174	0.54 386	0.97 168	0.70 175	0.50 157	0.68 175	0.46 133	0.63 289	0.61 100	0.41 208	0.22 321	0.17 328	0.23 334	0.21 344	0.85 590	0.56 559

testlalala2	0.60 261	0.30 236	0.68 195	1.79 611	1.30 604	0.65 278	0.41 249	1.06 204	0.75 191	0.91 257	0.96 247	0.75 256	0.34 104	0.56 74	0.45 240	0.18 162	0.16 297	0.17 129	0.13 117	0.17 136	0.19 193

MIM_Stereo	0.60 261	0.26 147	1.02 369	0.49 170	0.32 233	0.52 181	0.28 110	1.41 322	0.82 215	1.02 287	1.16 346	0.93 333	0.53 232	1.48 360	0.63 349	0.17 122	0.17 328	0.20 233	0.19 273	0.17 136	0.18 157

MIPNet	0.60 261	0.31 269	1.07 386	0.51 205	0.34 275	0.68 293	0.40 239	1.67 374	1.14 358	1.11 310	0.93 242	0.60 208	0.78 339	0.77 155	0.58 329	0.18 162	0.14 180	0.19 196	0.16 208	0.18 172	0.21 250

AFF-stereo	0.60 261	0.28 188	0.72 211	0.48 155	0.29 161	0.34 36	0.37 207	1.22 273	1.20 387	1.21 376	1.59 499	1.10 397	0.70 316	1.01 239	0.44 227	0.14 37	0.12 46	0.19 196	0.20 302	0.18 172	0.15 60

R-Stereo Train	0.60 261	0.30 236	0.72 211	0.57 324	0.37 313	0.68 293	0.52 366	1.45 327	0.78 197	1.61 530	1.50 469	0.76 258	0.53 232	0.67 126	0.51 284	0.19 206	0.16 297	0.18 168	0.15 171	0.18 172	0.19 193

RAFT-Stereo	0.60 261	0.30 236	0.72 211	0.57 324	0.37 313	0.68 293	0.52 366	1.45 327	0.78 197	1.61 530	1.50 469	0.76 258	0.53 232	0.67 126	0.51 284	0.19 206	0.16 297	0.18 168	0.15 171	0.18 172	0.19 193
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
AIO-test2	0.61 267	0.30 236	0.93 334	0.65 420	0.65 505	0.79 346	0.50 353	1.33 304	1.40 498	0.65 200	1.15 344	0.53 177	0.42 154	1.18 288	0.36 154	0.25 388	0.18 364	0.26 418	0.31 510	0.20 247	0.21 250

AIO-test1	0.61 267	0.27 171	0.68 195	0.68 460	1.02 582	0.79 346	0.36 192	1.59 362	1.35 471	0.59 184	0.89 235	0.60 208	0.49 213	1.20 293	0.36 154	0.18 162	0.17 328	0.23 334	0.25 426	0.18 172	0.26 364

rvit_0105_5	0.61 267	0.41 440	1.19 433	0.67 448	0.37 313	0.57 220	0.56 403	1.08 212	1.28 439	0.65 200	0.68 175	0.77 262	0.67 305	0.91 210	0.51 284	0.33 495	0.32 535	0.30 473	0.27 462	0.28 408	0.28 398

riskmin	0.62 270	0.29 211	0.73 225	0.50 189	0.34 275	0.86 387	0.44 294	1.74 403	1.07 316	0.76 221	0.76 200	1.19 415	1.01 452	0.84 182	0.60 339	0.20 251	0.16 297	0.24 358	0.16 208	0.24 362	0.29 412

qqq	0.62 270	0.36 376	0.88 310	0.50 189	0.28 146	0.64 272	0.62 438	1.58 357	0.91 243	0.83 236	0.96 247	0.95 343	0.79 348	0.99 232	0.67 363	0.21 286	0.23 459	0.24 358	0.23 404	0.23 333	0.25 344

ADStereo(finetuned)	0.62 270	0.26 147	1.59 495	0.45 116	0.25 71	0.49 146	0.36 192	1.18 258	1.35 471	1.16 341	1.04 285	0.60 208	1.18 505	0.85 186	0.57 324	0.17 122	0.14 180	0.17 129	0.13 117	0.19 208	0.24 323

dd	0.62 270	0.51 482	1.17 427	0.56 302	0.33 254	0.74 318	0.46 316	1.03 191	1.40 498	0.80 227	0.87 230	0.60 208	0.57 252	1.02 243	0.86 412	0.28 453	0.18 364	0.26 418	0.19 273	0.35 478	0.27 382

IPLGR	0.62 270	0.28 188	1.32 462	0.50 189	0.29 161	0.65 278	0.34 166	1.47 332	1.19 383	1.21 376	1.07 296	0.70 243	0.65 298	1.05 250	0.55 314	0.18 162	0.15 258	0.20 233	0.17 232	0.21 293	0.20 221

PFNet+	0.62 270	0.31 269	0.99 359	0.57 324	0.31 200	0.57 220	0.30 128	0.99 180	1.25 419	1.33 442	1.10 309	0.79 267	0.57 252	1.35 324	0.53 302	0.26 414	0.17 328	0.28 449	0.26 444	0.21 293	0.27 382

NRIStereo	0.62 270	0.31 269	0.78 249	0.56 302	0.28 146	0.63 263	0.33 153	1.16 254	0.92 248	1.15 337	0.87 230	0.90 319	0.58 269	2.24 470	0.56 320	0.22 321	0.14 180	0.21 267	0.19 273	0.22 313	0.18 157

RALAANet	0.62 270	0.37 397	0.97 353	0.66 434	0.50 426	0.67 289	0.31 135	1.27 289	1.09 327	1.11 310	1.17 349	0.88 307	0.46 187	1.27 306	0.45 240	0.20 251	0.15 258	0.21 267	0.18 250	0.27 392	0.19 193

FENet	0.62 270	0.30 236	0.68 195	0.57 324	0.33 254	0.82 363	0.40 239	1.41 322	1.12 346	1.03 291	0.87 230	0.98 352	0.84 369	1.00 236	0.70 371	0.23 345	0.16 297	0.23 334	0.20 302	0.22 313	0.24 323

RAFT+CT+SA	0.63 279	0.30 236	0.73 225	0.69 473	0.37 313	0.40 75	0.55 396	1.93 460	1.04 306	0.72 214	1.23 373	0.62 218	0.69 313	1.69 400	0.42 216	0.19 206	0.13 100	0.22 300	0.22 372	0.21 293	0.19 193

GANet-ADL	0.63 279	0.38 415	0.82 272	0.67 448	0.41 363	0.68 293	0.51 355	1.64 370	1.16 370	0.98 273	1.10 309	0.90 319	0.58 269	0.81 169	0.63 349	0.27 435	0.18 364	0.18 168	0.16 208	0.23 333	0.27 382

AnonymousM	0.63 279	1.14 587	0.43 57	0.46 128	0.32 233	0.43 103	0.46 316	1.27 289	0.78 197	1.00 278	0.66 170	0.68 235	0.45 177	0.61 100	0.46 246	0.21 286	0.16 297	1.84 618	0.98 615	0.15 88	0.15 60

HHNet	0.64 282	0.28 188	0.69 201	0.45 116	0.46 401	0.50 165	0.57 409	1.13 233	1.03 300	1.26 408	2.21 570	0.70 243	0.59 273	1.10 268	0.51 284	0.21 286	0.13 100	0.23 334	0.19 273	0.20 247	0.31 438

Pruner-Stereo	0.64 282	0.31 269	0.79 253	0.66 434	0.31 200	0.61 249	0.42 257	1.22 273	1.09 327	1.53 513	1.09 307	0.94 339	0.55 243	1.37 329	0.56 320	0.25 388	0.14 180	0.24 358	0.21 344	0.21 293	0.25 344

Anonymous3	0.64 282	0.47 464	1.31 459	0.59 357	0.50 426	0.93 412	0.69 459	1.11 227	0.83 220	0.74 217	0.89 235	0.65 227	0.68 309	1.08 260	0.54 311	0.40 536	0.31 523	0.26 418	0.26 444	0.31 448	0.30 428

DIP-Stereo	0.64 282	0.32 287	0.91 329	0.49 170	0.36 303	0.91 401	0.33 153	2.51 580	0.77 193	1.25 395	1.00 267	0.68 235	0.51 224	0.92 212	0.65 358	0.19 206	0.15 258	0.21 267	0.17 232	0.19 208	0.22 279
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
tt1	0.65 286	0.34 337	0.65 181	0.60 365	0.27 108	1.14 462	0.48 334	1.08 212	2.62 601	0.59 184	0.79 209	0.49 153	0.80 355	1.57 373	0.35 135	0.21 286	0.13 100	0.25 397	0.16 208	0.20 247	0.23 300

TestStereo	0.65 286	0.42 443	0.83 281	0.52 228	0.27 108	0.57 220	0.44 294	1.07 207	0.92 248	0.85 243	1.01 269	0.68 235	0.56 249	3.22 521	0.47 256	0.23 345	0.15 258	0.24 358	0.18 250	0.28 408	0.18 157

FACV-RUCA	0.66 288	0.36 376	0.89 314	0.63 397	0.65 505	0.84 379	0.41 249	1.67 374	1.11 338	0.91 257	1.14 338	0.63 223	0.77 332	0.84 182	0.54 311	0.28 453	0.19 384	0.47 565	0.22 372	0.36 482	0.29 412

rvit_0105_3	0.66 288	0.47 464	1.27 452	0.74 507	0.40 349	0.63 263	0.70 466	1.22 273	1.28 439	0.83 236	0.71 189	0.82 281	0.72 321	0.93 215	0.58 329	0.37 526	0.34 545	0.34 513	0.32 517	0.28 408	0.31 438

rvit_stereo_0075_2	0.66 288	0.47 464	1.21 441	0.67 448	0.66 511	0.53 190	0.48 334	1.24 280	1.17 375	0.77 222	0.91 238	0.78 266	0.59 273	1.05 250	0.63 349	0.37 526	0.28 504	0.40 547	0.31 510	0.38 494	0.34 466

CAS	0.66 288	0.19 12	0.41 49	2.31 618	0.86 562	0.56 218	0.53 372	0.83 127	0.63 156	0.49 148	0.70 186	0.36 81	0.26 31	0.47 23	0.37 167	2.33 619	0.10 2	0.14 8	0.10 1	0.17 136	1.31 610

TestStereo1	0.66 288	0.29 211	0.95 345	0.82 540	0.32 233	0.47 130	0.43 275	1.52 340	1.22 402	0.99 274	1.32 408	0.65 227	0.76 328	1.78 411	0.44 227	0.20 251	0.16 297	0.22 300	0.19 273	0.21 293	0.20 221

RAFT_CTSACE	0.66 288	0.29 211	1.14 410	0.57 324	0.51 436	0.68 293	0.44 294	0.88 150	0.98 277	1.03 291	1.83 537	1.23 426	0.67 305	1.48 360	0.38 175	0.16 82	0.16 297	0.21 267	0.20 302	0.20 247	0.17 139

SA-5K	0.66 288	0.29 211	0.95 345	0.82 540	0.32 233	0.47 130	0.43 275	1.52 340	1.22 402	0.99 274	1.32 408	0.65 227	0.76 328	1.78 411	0.44 227	0.20 251	0.16 297	0.22 300	0.19 273	0.21 293	0.20 221

ACRE	0.66 288	0.37 397	1.27 452	0.60 365	0.50 426	0.74 318	0.47 327	1.26 285	1.10 331	1.40 476	1.56 489	0.62 218	0.46 187	0.88 198	0.78 391	0.24 367	0.15 258	0.19 196	0.16 208	0.19 208	0.29 412

ICVP	0.66 288	0.35 366	0.71 209	0.63 397	0.41 363	0.85 386	0.56 403	1.78 411	0.96 270	0.92 260	1.24 377	0.88 307	0.75 327	0.76 151	0.93 436	0.31 480	0.22 431	0.22 300	0.21 344	0.24 362	0.28 398
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
111	0.66 288	0.27 171	1.15 412	0.46 128	0.25 71	0.72 311	0.42 257	1.57 355	1.44 515	0.83 236	1.39 435	1.10 397	0.80 355	0.97 230	0.65 358	0.20 251	0.14 180	0.18 168	0.15 171	0.18 172	0.28 398

ACVNet	0.66 288	0.33 307	0.74 230	0.55 281	0.37 313	0.80 353	0.47 327	1.46 329	1.11 338	1.01 283	1.31 403	1.07 382	0.91 406	0.82 171	1.09 464	0.22 321	0.19 384	0.21 267	0.18 250	0.23 333	0.19 193

HI	0.67 299	0.34 337	0.80 258	0.51 205	0.51 436	0.41 83	0.37 207	1.15 249	0.80 210	1.34 449	1.42 446	1.60 504	1.11 486	0.96 226	0.90 425	0.16 82	0.12 46	0.20 233	0.21 344	0.20 247	0.20 221

CoSv	0.67 299	0.34 337	0.80 258	0.51 205	0.51 436	0.41 83	0.37 207	1.15 249	0.80 210	1.34 449	1.42 446	1.60 504	1.11 486	0.96 226	0.90 425	0.16 82	0.12 46	0.20 233	0.21 344	0.20 247	0.20 221

test_sample2	0.67 299	0.31 269	0.89 314	0.54 265	0.29 161	0.80 353	0.63 443	1.83 426	1.10 331	0.93 263	1.06 293	0.94 339	0.92 414	1.24 298	0.59 336	0.23 345	0.20 400	0.22 300	0.21 344	0.24 362	0.25 344

test_sample1	0.67 299	0.32 287	0.90 324	0.54 265	0.33 254	0.76 328	0.48 334	1.75 405	1.06 314	0.95 268	0.99 262	0.91 323	1.10 483	1.25 299	0.79 396	0.22 321	0.19 384	0.21 267	0.20 302	0.21 293	0.25 344

MyStereo06	0.67 299	0.29 211	1.06 381	0.58 338	0.48 414	0.62 252	0.72 470	2.26 538	0.89 237	1.07 304	1.12 322	1.22 422	0.56 249	0.83 177	0.47 256	0.17 122	0.17 328	0.24 358	0.21 344	0.23 333	0.23 300

StereoVision	0.67 299	0.37 397	1.02 369	0.60 365	0.41 363	0.50 165	0.41 249	1.32 302	0.96 270	0.73 216	2.48 585	0.82 281	0.57 252	1.06 255	0.50 280	0.26 414	0.28 504	0.29 461	0.28 473	0.37 488	0.22 279

CASS	0.67 299	0.36 376	0.84 290	0.57 324	0.28 146	0.82 363	0.43 275	1.62 369	0.92 248	1.39 470	1.28 396	0.87 301	0.84 369	0.88 198	0.59 336	0.36 523	0.19 384	0.26 418	0.22 372	0.29 425	0.43 518
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
CIPLG	0.67 299	0.37 397	1.17 427	0.60 365	0.51 436	0.75 323	0.48 334	1.26 285	1.11 338	1.43 486	1.58 495	0.64 226	0.48 201	0.94 216	0.78 391	0.24 367	0.15 258	0.19 196	0.16 208	0.19 208	0.29 412

IPLGR_C	0.67 299	0.38 415	1.20 437	0.60 365	0.50 426	0.75 323	0.48 334	1.28 293	1.13 352	1.42 482	1.57 493	0.62 218	0.48 201	0.85 186	0.80 403	0.24 367	0.15 258	0.19 196	0.16 208	0.19 208	0.29 412

GwcNet-ADL	0.67 299	0.33 307	0.90 324	0.58 338	0.41 363	0.60 241	0.59 423	1.55 349	1.28 439	1.11 310	1.13 333	0.90 319	0.59 273	1.11 271	0.91 429	0.28 453	0.18 364	0.18 168	0.18 250	0.25 374	0.33 456

TRStereo	0.67 299	0.71 547	1.06 381	0.77 526	0.68 518	0.53 190	0.38 217	2.52 581	0.96 270	0.81 232	0.84 223	0.87 301	0.39 139	1.16 282	0.46 246	0.24 367	0.17 328	0.23 334	0.24 417	0.18 172	0.20 221

RAFT	0.67 299	0.32 287	0.83 281	0.63 397	0.34 275	0.69 302	0.57 409	1.14 237	0.84 223	1.12 318	1.20 357	1.75 532	0.92 414	1.09 264	0.60 339	0.22 321	0.19 384	0.27 433	0.24 417	0.22 313	0.23 300

DN-CSS_ROB	0.67 299	0.36 376	1.36 469	0.59 357	0.41 363	0.54 203	0.45 310	1.30 296	0.95 266	1.05 296	1.47 458	0.69 240	0.64 293	1.80 418	0.60 339	0.19 206	0.15 258	0.25 397	0.23 404	0.22 313	0.23 300

cc1	0.68 312	0.34 337	0.63 165	0.60 365	0.27 108	1.16 469	0.51 355	1.07 207	3.23 614	0.60 191	0.80 214	0.47 142	0.87 391	1.48 360	0.35 135	0.21 286	0.13 100	0.25 397	0.15 171	0.19 208	0.23 300

mmm	0.68 312	0.37 397	0.91 329	0.54 265	0.34 275	0.86 387	0.58 416	1.72 399	1.02 297	1.13 321	1.41 445	0.83 291	0.78 339	0.95 225	0.67 363	0.22 321	0.20 400	0.29 461	0.26 444	0.27 392	0.27 382

PCWNet_CMD	0.68 312	0.34 337	0.93 334	0.51 205	0.38 328	0.80 353	0.42 257	1.51 336	1.34 468	1.17 345	1.31 403	1.23 426	0.65 298	0.94 216	0.62 345	0.21 286	0.17 328	0.27 433	0.19 273	0.43 514	0.28 398

HH	0.68 312	0.33 307	0.83 281	0.53 251	0.34 275	0.92 408	0.45 310	1.79 414	0.74 186	0.71 210	1.13 333	1.60 504	0.83 366	1.95 438	0.39 181	0.18 162	0.14 180	0.19 196	0.17 232	0.19 208	0.19 193

HanStereo	0.68 312	0.33 307	0.83 281	0.53 251	0.34 275	0.92 408	0.45 310	1.79 414	0.74 186	0.71 210	1.13 333	1.60 504	0.83 366	1.95 438	0.39 181	0.18 162	0.14 180	0.19 196	0.17 232	0.19 208	0.19 193

DisPM	0.68 312	0.30 236	0.85 296	0.66 434	0.35 294	0.60 241	0.44 294	1.10 225	1.10 331	1.56 521	1.10 309	0.80 269	0.58 269	2.37 483	0.46 246	0.25 388	0.14 180	0.23 334	0.21 344	0.20 247	0.26 364

CFNet_pseudo	0.68 312	0.34 337	0.93 334	0.50 189	0.39 337	0.72 311	0.42 257	1.44 325	1.25 419	1.17 345	1.35 423	1.22 422	0.66 303	1.04 247	0.64 353	0.21 286	0.17 328	0.33 505	0.19 273	0.39 499	0.28 398

MSMDNet	0.68 312	0.34 337	0.93 334	0.52 228	0.38 328	0.80 353	0.42 257	1.52 340	1.35 471	1.17 345	1.31 403	1.23 426	0.65 298	0.94 216	0.62 345	0.21 286	0.17 328	0.26 418	0.19 273	0.41 507	0.28 398

ccs_rob	0.68 312	0.34 337	0.93 334	0.50 189	0.39 337	0.72 311	0.42 257	1.43 324	1.25 419	1.17 345	1.34 418	1.22 422	0.66 303	1.04 247	0.64 353	0.21 286	0.17 328	0.35 520	0.20 302	0.40 503	0.29 412

SA	0.69 321	0.31 269	0.97 353	0.64 412	0.30 178	0.56 218	0.38 217	1.84 428	1.35 471	0.99 274	1.37 428	0.69 240	0.94 419	1.88 430	0.43 222	0.20 251	0.16 297	0.25 397	0.23 404	0.22 313	0.19 193

MyStereo8	0.70 322	0.32 287	1.24 447	0.63 397	0.53 449	0.90 398	0.34 166	1.60 364	1.35 471	1.20 369	1.31 403	0.89 317	0.64 293	0.77 155	1.02 457	0.18 162	0.15 258	0.20 233	0.18 250	0.22 313	0.30 428

MyStereo05	0.70 322	0.29 211	1.22 442	0.58 338	0.48 414	0.62 252	0.72 470	1.52 340	1.54 537	1.17 345	0.91 238	0.77 262	0.79 348	1.45 353	0.68 367	0.17 122	0.17 328	0.24 358	0.21 344	0.23 333	0.23 300

xx1	0.70 322	0.34 337	0.63 165	0.60 365	0.27 108	1.16 469	0.51 355	1.07 207	3.23 614	0.60 191	0.80 214	0.95 343	0.79 348	1.48 360	0.35 135	0.21 286	0.13 100	0.24 358	0.23 404	0.23 333	0.25 344

GMStereo_Zeroshot	0.70 322	0.64 527	1.11 399	0.65 420	0.38 328	0.84 379	0.37 207	1.09 219	1.16 370	1.14 335	1.07 296	1.26 437	0.55 243	1.23 296	0.65 358	0.34 505	0.17 328	0.31 480	0.18 250	0.57 563	0.23 300

test_5	0.70 322	0.32 287	0.99 359	0.69 473	0.50 426	0.89 394	0.51 355	1.88 444	1.14 358	0.78 224	1.13 333	1.04 374	0.89 400	1.59 380	0.46 246	0.19 206	0.14 180	0.23 334	0.22 372	0.22 313	0.20 221

GES	0.70 322	0.37 397	1.05 379	0.62 387	0.38 328	0.94 415	0.57 409	2.37 558	0.92 248	1.05 296	1.12 322	0.67 233	0.77 332	1.02 243	0.65 358	0.28 453	0.20 400	0.20 233	0.20 302	0.22 313	0.31 438

IGEV-BASED-STEREO-	0.71 328	3.18 638	2.55 556	0.40 71	0.24 39	0.42 95	0.23 71	0.66 71	0.46 101	0.47 131	0.45 97	0.33 59	0.27 46	0.58 85	0.30 86	1.34 613	0.10 2	0.22 300	0.19 273	0.45 528	1.32 612

MyStereo04	0.71 328	0.30 236	1.28 455	0.58 338	0.48 414	0.59 236	0.78 482	1.74 403	1.49 531	0.94 266	0.91 238	0.74 254	0.86 382	1.59 380	0.69 368	0.18 162	0.18 364	0.24 358	0.21 344	0.23 333	0.23 300

raft_robust	0.71 328	0.32 287	0.75 235	0.54 265	0.28 146	0.54 203	0.35 179	1.54 346	1.24 411	1.18 356	1.07 296	0.73 253	0.53 232	3.65 530	0.40 198	0.19 206	0.16 297	0.20 233	0.22 372	0.21 293	0.19 193

iRaft-Stereo_20w	0.71 328	0.33 307	1.25 449	0.50 189	0.36 303	0.82 363	0.31 135	3.16 609	0.89 237	1.24 391	1.14 338	0.79 267	0.65 298	1.15 278	0.43 222	0.18 162	0.13 100	0.18 168	0.17 232	0.20 247	0.23 300

DMCA	0.71 328	0.36 376	1.17 427	0.53 251	0.45 392	0.84 379	0.46 316	1.52 340	1.09 327	1.20 369	1.12 322	1.21 418	0.74 322	0.87 194	1.09 464	0.25 388	0.20 400	0.27 433	0.19 273	0.24 362	0.29 412

HITNet	0.71 328	0.42 443	1.07 386	0.52 228	0.25 71	1.05 442	0.48 334	2.12 502	1.08 319	1.21 376	1.23 373	0.91 323	0.84 369	0.90 207	0.91 429	0.17 122	0.12 46	0.21 267	0.17 232	0.29 425	0.18 157
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
IPLG	0.72 334	0.29 211	1.12 404	0.53 251	0.44 388	0.79 346	0.33 153	1.35 306	1.10 331	1.32 436	1.11 318	0.52 172	0.54 240	3.13 517	0.71 374	0.17 122	0.14 180	0.20 233	0.17 232	0.18 172	0.21 250

HCRNet	0.72 334	0.40 430	0.86 303	0.61 379	0.57 473	0.75 323	0.35 179	1.39 316	1.21 394	1.11 310	0.99 262	1.01 368	0.76 328	2.18 465	0.73 375	0.28 453	0.19 384	0.28 449	0.23 404	0.25 374	0.26 364

UCFNet_RVC	0.72 334	0.37 397	0.59 141	0.66 434	0.41 363	0.89 394	0.68 456	1.78 411	1.15 363	1.01 283	1.20 357	1.22 422	0.95 424	1.07 257	0.66 362	0.28 453	0.21 416	0.34 513	0.31 510	0.33 466	0.29 412

test_sample3	0.73 337	0.35 366	1.06 381	0.55 281	0.32 233	0.97 431	0.51 355	2.12 502	1.25 419	1.16 341	1.17 349	0.88 307	0.78 339	1.27 306	0.79 396	0.26 414	0.21 416	0.25 397	0.25 426	0.26 386	0.27 382

CFNet_ucs	0.73 337	0.34 337	0.94 341	0.53 251	0.44 388	0.76 328	0.46 316	1.73 401	1.34 468	1.24 391	1.54 480	1.08 392	0.64 293	1.05 250	0.64 353	0.26 414	0.20 400	0.37 533	0.22 372	0.42 511	0.30 428

ToySt	0.73 337	0.35 366	1.64 497	0.54 265	0.37 313	0.92 408	0.81 498	1.21 271	1.03 300	0.86 248	1.12 322	1.31 449	1.01 452	1.04 247	0.88 418	0.19 206	0.20 400	0.24 358	0.24 417	0.27 392	0.28 398

LCNet	0.73 337	0.30 236	0.58 135	0.58 338	0.31 200	0.68 293	0.53 372	1.09 219	0.94 261	1.19 364	1.34 418	0.96 348	1.32 526	2.50 493	0.46 246	0.19 206	0.13 100	0.21 267	0.25 426	0.28 408	0.69 583

test_sample4	0.74 341	0.36 376	1.09 392	0.55 281	0.32 233	0.92 408	0.51 355	2.14 512	1.25 419	1.22 384	1.22 365	0.86 299	0.82 361	1.29 310	0.76 385	0.26 414	0.21 416	0.26 418	0.26 444	0.27 392	0.28 398

IER	0.74 341	0.33 307	1.25 449	0.50 189	0.53 449	1.32 494	0.55 396	1.31 298	1.08 319	1.30 427	1.34 418	1.11 402	1.10 483	1.05 250	0.81 405	0.20 251	0.17 328	0.21 267	0.21 344	0.20 247	0.21 250

SFCPSM	0.74 341	0.30 236	1.06 381	0.52 228	0.39 337	1.36 503	0.64 445	2.42 564	1.11 338	1.18 356	1.21 363	0.81 275	0.78 339	1.08 260	0.57 324	0.22 321	0.17 328	0.22 300	0.24 417	0.23 333	0.21 250

AdaStereo	0.74 341	0.48 470	0.86 303	0.75 516	0.38 328	0.94 415	0.56 403	2.05 491	1.24 411	1.15 337	1.22 365	1.07 382	0.67 305	1.05 250	0.73 375	0.33 495	0.16 297	0.32 493	0.22 372	0.29 425	0.23 300
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.
DCVSM-stereo	0.75 345	0.36 376	0.82 272	0.58 338	0.43 378	0.78 338	0.42 257	1.30 296	1.05 312	1.79 555	1.04 285	1.60 504	1.08 477	1.12 273	0.86 412	0.25 388	0.27 498	0.29 461	0.24 417	0.30 441	0.37 483

test_sample5	0.75 345	0.36 376	1.04 374	0.55 281	0.31 200	0.84 379	0.53 372	2.12 502	1.23 407	1.18 356	1.30 401	0.88 307	0.86 382	1.37 329	0.76 385	0.26 414	0.22 431	0.27 433	0.28 473	0.28 408	0.29 412

DualNet	0.75 345	0.36 376	1.04 374	0.55 281	0.31 200	0.84 379	0.53 372	2.12 502	1.23 407	1.21 376	1.40 440	0.88 307	0.86 382	1.37 329	0.76 385	0.26 414	0.22 431	0.27 433	0.28 473	0.28 408	0.29 412

BSDual-CNN	0.75 345	0.34 337	0.77 243	0.55 281	0.45 392	1.25 487	0.66 451	2.65 590	1.04 306	1.25 395	1.12 322	1.11 402	0.77 332	0.94 216	0.76 385	0.25 388	0.18 364	0.25 397	0.22 372	0.23 333	0.24 323

psmg	0.75 345	0.34 337	0.77 243	0.52 228	0.45 392	1.46 518	0.73 473	2.15 517	1.04 306	1.25 395	1.33 414	1.11 402	0.77 332	0.94 216	0.76 385	0.25 388	0.20 400	0.25 397	0.26 444	0.23 333	0.24 323

UDGNet	0.75 345	1.23 593	0.99 359	0.82 540	0.42 373	0.76 328	0.38 217	0.98 172	1.37 485	0.83 236	0.88 233	0.70 243	0.60 279	1.25 299	0.57 324	0.57 581	0.19 384	1.03 609	0.26 444	0.79 588	0.35 475

PSMNet-ADL	0.75 345	0.36 376	0.69 201	0.71 486	0.47 412	1.13 459	0.46 316	1.47 332	1.07 316	0.85 243	1.18 352	1.31 449	0.94 419	1.56 371	1.06 462	0.34 505	0.22 431	0.22 300	0.23 404	0.27 392	0.36 479

GMM-Stereo	0.75 345	0.27 171	0.66 186	0.56 302	0.34 275	0.71 308	0.97 535	1.09 219	0.91 243	1.37 462	1.79 530	1.11 402	0.79 348	2.08 455	0.48 264	0.19 206	0.12 46	0.25 397	0.25 426	0.21 293	0.78 590

rvit_105_1	0.76 353	0.54 494	1.27 452	0.80 533	0.49 421	0.74 318	0.86 512	1.39 316	1.23 407	1.00 278	0.80 214	0.93 333	0.78 339	1.29 310	0.78 391	0.43 545	0.36 557	0.36 530	0.42 559	0.30 441	0.36 479

qqq1	0.76 353	0.32 287	0.95 345	0.49 170	0.27 108	0.83 371	0.43 275	2.16 519	1.45 520	1.27 413	1.50 469	0.98 352	0.96 426	1.87 424	0.48 264	0.24 367	0.22 431	0.18 168	0.15 171	0.19 208	0.22 279

fff1	0.76 353	0.32 287	0.95 345	0.49 170	0.27 108	0.83 371	0.43 275	2.16 519	1.45 520	1.27 413	1.50 469	0.98 352	0.96 426	1.87 424	0.48 264	0.24 367	0.22 431	0.18 168	0.15 171	0.19 208	0.22 279

Sa-1000	0.76 353	0.30 236	0.92 332	0.62 387	0.31 200	0.78 338	0.37 207	2.00 478	1.38 487	1.30 427	2.04 560	0.86 299	0.74 322	1.87 424	0.40 198	0.19 206	0.14 180	0.25 397	0.24 417	0.21 293	0.19 193

Prome-Stereo	0.76 353	0.29 211	0.57 133	0.58 338	0.33 254	0.58 234	0.94 530	0.98 172	0.92 248	1.46 498	2.45 583	0.91 323	1.38 533	1.60 385	0.44 227	0.19 206	0.13 100	0.19 196	0.18 250	0.20 247	0.87 596

EAI-Stereo	0.76 353	0.31 269	0.74 230	0.55 281	0.28 146	0.70 306	1.72 599	2.57 584	0.90 242	0.75 219	3.03 597	0.57 196	0.43 162	1.10 268	0.49 277	0.19 206	0.14 180	0.17 129	0.18 250	0.17 136	0.21 250

DFGA-Net	0.77 359	0.47 464	1.75 505	0.55 281	0.46 401	0.83 371	0.44 294	1.38 312	1.10 331	1.05 296	1.20 357	0.70 243	0.58 269	2.27 473	1.31 493	0.19 206	0.17 328	0.24 358	0.24 417	0.28 408	0.30 428

G2L-Stereo_test	0.77 359	0.31 269	0.97 353	0.51 205	0.41 363	0.90 398	0.80 493	1.67 374	1.22 402	1.32 436	1.27 390	1.50 489	0.81 359	1.74 405	1.02 457	0.20 251	0.14 180	0.16 102	0.16 208	0.18 172	0.22 279

test_sample6	0.77 359	0.36 376	1.07 386	0.56 302	0.31 200	0.82 363	0.56 403	2.12 502	1.24 411	1.21 376	1.40 440	0.90 319	0.90 403	1.45 353	0.87 417	0.28 453	0.23 459	0.28 449	0.29 492	0.28 408	0.30 428

KYRaft	0.77 359	0.29 211	0.68 195	0.59 357	0.29 161	0.66 284	0.83 503	1.05 202	0.89 237	1.63 536	2.22 571	1.15 410	0.99 443	1.59 380	0.41 208	0.21 286	0.14 180	0.22 300	0.28 473	0.21 293	1.01 600

MLCV	0.77 359	0.39 424	1.31 459	0.55 281	0.25 71	0.91 401	0.39 231	1.48 334	1.28 439	1.49 507	1.54 480	1.02 370	0.68 309	2.12 459	0.93 436	0.19 206	0.13 100	0.19 196	0.14 151	0.19 208	0.22 279

test_sample7	0.78 364	0.39 424	0.89 314	0.55 281	0.35 294	0.93 412	0.75 475	1.99 474	1.27 431	1.25 395	1.22 365	1.09 393	1.01 452	1.31 313	0.73 375	0.32 488	0.32 535	0.32 493	0.32 517	0.33 466	0.33 456

CoDeX	0.78 364	0.31 269	1.04 374	0.56 302	0.37 313	1.13 459	0.60 430	2.77 597	1.29 451	1.17 345	1.26 381	0.91 323	0.87 391	1.42 346	0.74 379	0.21 286	0.16 297	0.21 267	0.18 250	0.21 293	0.21 250

anonymousa	0.78 364	0.30 236	0.85 296	0.51 205	0.96 578	1.41 513	0.47 327	1.61 366	0.94 261	1.33 442	1.77 528	1.66 516	1.11 486	0.72 139	0.63 349	0.19 206	0.18 364	0.23 334	0.25 426	0.20 247	0.22 279

BUS	0.78 364	0.34 337	0.77 243	0.55 281	0.45 392	2.30 583	0.42 257	2.65 590	1.04 306	1.25 395	1.12 322	1.02 370	0.70 316	0.94 216	0.75 382	0.25 388	0.18 364	0.25 397	0.22 372	0.23 333	0.24 323

acv_ft	0.78 364	0.33 307	1.10 397	0.73 501	0.86 562	1.23 484	0.57 409	1.65 373	1.11 338	1.31 433	1.31 403	1.07 382	0.91 406	0.82 171	1.35 503	0.22 321	0.19 384	0.21 267	0.18 250	0.22 313	0.19 193

GANet-RSSM	0.78 364	0.31 269	0.90 324	0.67 448	0.58 476	0.80 353	0.62 438	2.04 487	1.15 363	1.11 310	1.27 390	1.26 437	1.18 505	1.68 396	0.74 379	0.26 414	0.21 416	0.22 300	0.22 372	0.23 333	0.23 300

PSMNet-RSSM	0.78 364	0.32 287	0.89 314	0.65 420	0.43 378	0.73 316	0.58 416	2.14 512	1.19 383	1.18 356	1.38 433	1.31 449	1.07 476	1.43 348	0.82 406	0.28 453	0.21 416	0.27 433	0.29 492	0.25 374	0.26 364

CFNet-ft	0.78 364	0.36 376	0.74 230	0.67 448	0.56 468	0.86 387	0.54 386	1.46 329	1.17 375	1.01 283	1.28 396	1.68 521	1.03 462	1.57 373	0.95 443	0.27 435	0.21 416	0.33 505	0.26 444	0.31 448	0.26 364

CFNet_RVC	0.78 364	0.36 376	0.74 230	0.67 448	0.56 468	0.86 387	0.54 386	1.46 329	1.17 375	1.01 283	1.28 396	1.68 521	1.03 462	1.57 373	0.95 443	0.27 435	0.21 416	0.33 505	0.26 444	0.31 448	0.26 364

G2L-ROB	0.79 373	0.28 188	1.01 366	0.57 324	0.39 337	0.94 415	0.65 447	1.76 407	1.18 381	1.27 413	1.03 279	1.62 509	0.78 339	1.93 434	1.26 488	0.20 251	0.14 180	0.17 129	0.15 171	0.20 247	0.24 323

SMFormer	0.79 373	0.32 287	0.95 345	0.49 170	0.27 108	0.83 371	0.43 275	2.16 519	1.45 520	1.27 413	1.50 469	0.98 352	0.96 426	1.87 424	0.99 449	0.24 367	0.22 431	0.22 300	0.21 344	0.23 333	0.27 382

tta	0.79 373	0.32 287	0.95 345	0.49 170	0.27 108	0.83 371	0.43 275	2.16 519	1.45 520	1.27 413	1.50 469	0.98 352	0.96 426	1.87 424	0.99 449	0.24 367	0.22 431	0.22 300	0.21 344	0.19 208	0.22 279

ffm	0.79 373	0.36 376	1.51 483	0.56 302	0.40 349	0.76 328	0.59 423	1.08 212	2.62 601	1.19 364	1.49 462	1.07 382	0.85 374	1.57 373	0.35 135	0.21 286	0.13 100	0.31 480	0.28 473	0.20 247	0.23 300

cf-r	0.79 373	0.32 287	1.06 381	0.57 324	0.64 500	0.78 338	0.51 355	2.04 487	1.22 402	1.20 369	1.27 390	1.53 495	0.91 406	1.47 358	0.94 441	0.25 388	0.19 384	0.22 300	0.23 404	0.19 208	0.21 250

DeepPruner_ROB	0.79 373	0.55 498	1.14 410	0.61 379	0.46 401	0.78 338	0.54 386	1.83 426	1.00 290	1.42 482	1.27 390	1.23 426	0.77 332	1.56 371	0.89 421	0.35 516	0.28 504	0.27 433	0.26 444	0.32 459	0.34 466

DDVS	0.80 379	0.43 448	1.09 392	0.64 412	0.44 388	1.27 490	0.43 275	1.49 335	0.94 261	1.21 376	1.16 346	1.42 469	0.63 289	2.14 461	1.02 457	0.29 469	0.22 431	0.26 418	0.23 404	0.31 448	0.37 483

gwcnet-sp	0.80 379	0.37 397	1.94 520	0.62 387	0.45 392	1.38 504	0.53 372	1.68 378	1.20 387	1.37 462	1.08 303	0.93 333	0.82 361	1.45 353	0.79 396	0.22 321	0.22 431	0.22 300	0.21 344	0.23 333	0.25 344

scenet	0.80 379	0.37 397	1.94 520	0.62 387	0.45 392	1.38 504	0.53 372	1.68 378	1.20 387	1.37 462	1.08 303	0.93 333	0.82 361	1.45 353	0.79 396	0.22 321	0.22 431	0.22 300	0.21 344	0.23 333	0.25 344

ssnet	0.80 379	0.37 397	1.94 520	0.62 387	0.45 392	1.38 504	0.53 372	1.68 378	1.20 387	1.37 462	1.08 303	0.93 333	0.82 361	1.45 353	0.79 396	0.22 321	0.22 431	0.22 300	0.21 344	0.23 333	0.25 344

AASNet	0.80 379	0.39 424	1.16 426	0.84 548	0.80 551	1.14 462	0.59 423	2.12 502	1.21 394	1.26 408	1.26 381	0.93 333	0.77 332	0.84 182	1.23 484	0.28 453	0.24 469	0.24 358	0.20 302	0.28 408	0.27 382

PSM-softLoss	0.80 379	0.33 307	0.89 314	0.63 397	0.32 233	0.55 209	0.40 239	1.26 285	0.78 197	1.25 395	1.07 296	0.83 291	0.51 224	5.33 566	0.61 342	0.25 388	0.15 258	0.25 397	0.22 372	0.20 247	0.26 364

KMStereo	0.80 379	0.33 307	0.89 314	0.63 397	0.32 233	0.55 209	0.40 239	1.26 285	0.78 197	1.25 395	1.07 296	0.83 291	0.51 224	5.33 566	0.61 342	0.25 388	0.15 258	0.25 397	0.22 372	0.20 247	0.26 364

PSM-AAD	0.80 379	0.29 211	0.58 135	0.58 338	0.29 161	0.76 328	1.19 566	1.08 212	0.94 261	1.65 539	1.58 495	0.81 275	2.12 594	1.67 394	0.44 227	0.19 206	0.14 180	0.38 537	0.32 517	0.22 313	0.68 581

iResNet	0.80 379	0.45 456	1.47 478	0.72 492	0.31 200	0.96 428	0.64 445	1.80 418	1.28 439	1.31 433	1.48 461	0.94 339	0.78 339	1.77 409	0.99 449	0.19 206	0.14 180	0.18 168	0.15 171	0.22 313	0.27 382

NINENet	0.81 388	0.40 430	0.89 314	0.65 420	0.53 449	2.30 583	0.42 257	2.12 502	1.13 352	1.20 369	1.27 390	1.02 370	0.70 316	1.26 303	0.75 382	0.29 469	0.24 469	0.31 480	0.21 344	0.27 392	0.26 364

DRaft	0.81 388	0.26 147	0.77 243	0.47 143	0.31 200	0.95 422	0.52 366	1.13 233	0.99 286	1.78 554	2.01 558	0.80 269	1.71 567	2.64 500	0.74 379	0.19 206	0.14 180	0.20 233	0.20 302	0.18 172	0.24 323

hknet	0.82 390	0.34 337	1.15 412	0.55 281	0.39 337	1.25 487	0.66 451	2.65 590	1.10 331	1.25 395	1.12 322	1.58 503	0.85 374	1.41 341	0.79 396	0.23 345	0.18 364	0.25 397	0.22 372	0.23 333	0.24 323

NF-Stereo	0.82 390	0.33 307	0.83 281	0.65 420	0.31 200	0.63 263	0.43 275	1.35 306	0.93 255	1.30 427	1.02 272	0.81 275	0.57 252	5.37 570	0.55 314	0.26 414	0.14 180	0.24 358	0.20 302	0.20 247	0.30 428

OCTAStereo	0.82 390	0.33 307	0.83 281	0.65 420	0.31 200	0.62 252	0.44 294	1.35 306	0.93 255	1.30 427	1.02 272	0.81 275	0.57 252	5.32 565	0.55 314	0.26 414	0.14 180	0.24 358	0.20 302	0.20 247	0.30 428

RE-Stereo	0.82 390	0.33 307	0.84 290	0.65 420	0.31 200	0.63 263	0.44 294	1.35 306	0.93 255	1.30 427	1.02 272	0.80 269	0.57 252	5.34 568	0.55 314	0.26 414	0.14 180	0.24 358	0.20 302	0.20 247	0.31 438

TVStereo	0.82 390	0.33 307	0.84 290	0.65 420	0.31 200	0.63 263	0.44 294	1.35 306	0.93 255	1.30 427	1.02 272	0.80 269	0.57 252	5.34 568	0.55 314	0.26 414	0.14 180	0.24 358	0.20 302	0.20 247	0.31 438

ARAFT	0.82 390	0.40 430	1.77 507	0.53 251	0.31 200	0.89 394	0.81 498	2.32 548	1.08 319	1.66 542	1.25 379	1.04 374	0.64 293	1.91 431	0.52 292	0.20 251	0.15 258	0.28 449	0.27 462	0.17 136	0.18 157

STTStereo	0.82 390	0.53 490	1.53 490	0.68 460	0.56 468	0.88 392	0.56 403	1.57 355	1.14 358	1.39 470	1.10 309	1.26 437	0.84 369	1.49 367	0.90 425	0.29 469	0.28 504	0.33 505	0.40 555	0.33 466	0.37 483

BEATNet_4x	0.82 390	0.54 494	2.02 527	0.56 302	0.28 146	1.04 439	0.55 396	2.14 512	1.13 352	1.24 391	1.26 381	1.00 363	0.94 419	1.13 275	1.23 484	0.21 286	0.14 180	0.24 358	0.20 302	0.37 488	0.23 300

iResNet_ROB	0.82 390	0.36 376	1.13 405	0.60 365	0.37 313	0.91 401	0.38 217	2.41 563	1.61 550	1.35 455	1.35 423	1.25 431	0.97 437	1.75 407	0.88 418	0.21 286	0.14 180	0.17 129	0.12 73	0.19 208	0.30 428

ISRNet	0.83 399	0.35 366	1.31 459	0.84 548	0.65 505	0.60 241	0.41 249	1.28 293	1.15 363	1.61 530	1.55 483	1.34 456	0.77 332	1.33 322	0.98 448	0.40 536	0.34 545	0.43 554	0.38 552	0.34 474	0.49 535

testlalala_base	0.83 399	0.41 440	0.80 258	0.67 448	0.53 449	0.78 338	0.30 128	1.84 428	0.60 147	0.75 219	0.91 238	0.68 235	0.54 240	0.69 133	0.46 246	2.92 625	0.15 258	0.17 129	0.12 73	2.95 625	0.27 382

GrayStereo	0.83 399	0.28 188	0.62 162	0.66 434	0.37 313	0.76 328	1.79 603	1.19 262	0.91 243	1.98 573	1.89 545	1.07 382	1.76 572	1.43 348	0.50 280	0.20 251	0.15 258	0.19 196	0.21 344	0.18 172	0.41 506

psm_up	0.83 399	0.37 397	0.88 310	0.68 460	0.59 482	1.05 442	0.92 524	1.68 378	1.17 375	1.41 478	1.22 365	1.30 447	1.31 524	1.39 336	0.89 421	0.27 435	0.30 518	0.31 480	0.27 462	0.28 408	0.28 398

GwcNet-RSSM	0.83 399	0.34 337	1.29 458	0.65 420	0.55 463	0.78 338	0.62 438	1.89 446	1.27 431	1.18 356	1.39 435	1.56 500	0.91 406	1.60 385	1.22 481	0.26 414	0.20 400	0.23 334	0.24 417	0.21 293	0.21 250

DMCA-RVC	0.83 399	0.46 459	2.19 542	0.68 460	0.49 421	0.84 379	0.48 334	1.44 325	1.07 316	1.56 521	1.04 285	1.29 444	0.86 382	1.49 367	0.92 433	0.27 435	0.22 431	0.35 520	0.28 473	0.32 459	0.28 398

coex_refinement	0.84 405	0.30 236	0.89 314	0.72 492	0.52 441	0.95 422	0.60 430	1.92 458	1.29 451	1.38 467	1.37 428	1.80 537	0.82 361	1.48 360	1.31 493	0.27 435	0.17 328	0.19 196	0.20 302	0.25 374	0.27 382

G2L-Stereo	0.84 405	0.35 366	1.15 412	0.63 397	0.43 378	0.78 338	0.69 459	1.69 387	1.20 387	1.36 460	1.18 352	1.43 474	0.78 339	2.47 492	1.26 488	0.25 388	0.20 400	0.26 418	0.21 344	0.20 247	0.27 382

RAFT_R40	0.84 405	0.30 236	0.83 281	0.63 397	0.31 200	0.66 284	0.43 275	1.15 249	0.99 286	1.47 499	1.10 309	1.00 363	0.84 369	5.44 571	0.53 302	0.23 345	0.13 100	0.23 334	0.20 302	0.23 333	0.19 193

UPFNet	0.84 405	0.34 337	1.09 392	0.62 387	0.74 533	1.25 487	0.78 482	1.69 387	1.20 387	1.39 470	1.13 333	1.30 447	0.87 391	1.73 404	1.22 481	0.24 367	0.26 488	0.24 358	0.23 404	0.26 386	0.20 221

hitnet-ft	0.84 405	0.38 415	0.75 235	0.59 357	0.44 388	0.99 433	0.47 327	1.61 366	1.38 487	1.21 376	1.22 365	1.82 539	0.99 443	1.87 424	1.09 464	0.33 495	0.29 514	0.34 513	0.27 462	0.36 482	0.33 456

NLCA_NET_v2_RVC	0.84 405	0.46 459	1.40 474	0.69 473	0.61 492	0.95 422	0.52 366	1.68 378	1.21 394	1.39 470	1.15 344	1.42 469	0.88 397	1.78 411	0.93 436	0.26 414	0.23 459	0.27 433	0.27 462	0.30 441	0.39 496
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
StereoDRNet-Refined	0.84 405	0.43 448	1.01 366	0.66 434	0.43 378	1.32 494	0.49 345	1.64 370	1.24 411	1.53 513	1.45 454	1.49 486	0.97 437	1.32 319	1.31 493	0.21 286	0.17 328	0.27 433	0.25 426	0.25 374	0.34 466
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
ITSA-stereo	0.85 412	0.38 415	0.92 332	0.58 338	0.32 233	0.86 387	0.49 345	2.33 554	1.69 556	1.16 341	1.12 322	0.95 343	0.85 374	2.46 487	1.18 473	0.27 435	0.23 459	0.28 449	0.28 473	0.28 408	0.41 506

AIO-Stereo-zeroshot	0.85 412	0.38 415	2.79 565	0.51 205	0.60 486	0.72 311	0.38 217	2.87 605	0.77 193	0.80 227	1.07 296	2.14 571	0.93 416	0.96 226	0.62 345	0.21 286	0.13 100	0.21 267	0.26 444	0.29 425	0.32 447

DCRE	0.85 412	0.28 188	0.76 240	0.60 365	0.49 421	0.59 236	0.53 372	1.04 198	0.92 248	0.80 227	7.34 630	0.87 301	0.57 252	0.78 164	0.43 222	0.16 82	0.17 328	0.19 196	0.17 232	0.18 172	0.22 279

SST-Stereo	0.85 412	0.30 236	0.81 263	0.63 397	0.31 200	0.70 306	0.25 86	1.16 254	0.95 266	1.47 499	1.11 318	0.99 357	0.86 382	5.69 574	0.53 302	0.23 345	0.13 100	0.23 334	0.19 273	0.23 333	0.19 193

PAM	0.86 416	0.31 269	1.19 433	0.55 281	0.35 294	2.17 577	0.47 327	2.26 538	0.87 233	1.18 356	0.96 247	3.01 599	1.41 540	0.90 207	0.40 198	0.19 206	0.13 100	0.19 196	0.18 250	0.20 247	0.27 382

RAFT-345	0.86 416	0.26 147	0.73 225	0.53 251	0.28 146	0.53 190	0.41 249	0.85 135	1.31 462	1.33 442	2.32 575	0.85 298	0.53 232	5.69 574	0.48 264	0.19 206	0.14 180	0.22 300	0.17 232	0.17 136	0.17 139

UNet	0.86 416	0.36 376	1.52 487	0.62 387	0.74 533	1.56 528	0.49 345	1.55 349	1.12 346	1.28 419	1.10 309	1.52 494	1.10 483	1.69 400	1.14 469	0.24 367	0.18 364	0.25 397	0.21 344	0.25 374	0.25 344

ac_64	0.86 416	0.32 287	1.02 369	0.74 507	0.60 486	1.04 439	0.53 372	2.20 533	0.99 286	1.23 387	1.11 318	1.96 554	1.06 474	2.01 446	1.01 454	0.30 476	0.22 431	0.24 358	0.23 404	0.22 313	0.22 279

Select-FE	0.87 420	0.42 443	2.64 562	0.57 324	0.48 414	0.47 130	0.23 71	2.59 586	0.85 227	1.08 306	1.32 408	2.00 558	1.73 569	1.15 278	0.47 256	0.21 286	0.17 328	0.21 267	0.26 444	0.20 247	0.33 456

PAM_32	0.87 420	0.30 236	1.08 389	0.56 302	0.32 233	2.10 576	0.36 192	2.26 538	1.01 293	1.13 321	1.05 292	3.14 604	1.47 547	1.00 236	0.42 216	0.19 206	0.14 180	0.20 233	0.18 250	0.19 208	0.25 344

SepStereo	0.87 420	0.37 397	1.20 437	0.66 434	0.69 521	0.82 363	0.62 438	1.79 414	1.26 427	1.93 568	1.55 483	0.96 348	1.17 498	2.34 478	0.69 368	0.22 321	0.16 297	0.25 397	0.18 250	0.29 425	0.24 323

LMCR-Stereo	0.87 420	0.50 478	0.99 359	0.80 533	0.43 378	1.32 494	0.55 396	2.79 601	1.03 300	1.55 519	1.49 462	0.74 254	1.01 452	1.76 408	0.99 449	0.30 476	0.17 328	0.22 300	0.18 250	0.31 448	0.22 279

FADNet_RVC	0.88 424	0.56 502	2.15 539	0.57 324	0.43 378	1.17 476	0.46 316	1.68 378	1.12 346	0.91 257	1.24 377	0.91 323	0.94 419	2.22 467	1.20 476	0.28 453	0.22 431	0.32 493	0.28 473	0.46 535	0.42 514

iResNetv2_ROB	0.88 424	0.43 448	2.62 561	0.60 365	0.38 328	0.94 415	0.67 453	1.88 444	1.38 487	1.27 413	1.45 454	1.26 437	1.05 473	1.92 432	0.64 353	0.24 367	0.15 258	0.19 196	0.14 151	0.24 362	0.21 250

DualNet (step1)	0.89 426	0.51 482	1.35 464	0.58 338	0.40 349	1.07 446	0.80 493	1.99 474	1.27 431	1.25 395	1.22 365	1.09 393	1.01 452	1.31 313	0.73 375	0.59 584	0.32 535	0.62 593	0.67 600	0.45 528	0.48 530

iRaft-Stereo_5w	0.89 426	0.31 269	1.04 374	0.56 302	0.47 412	0.47 130	0.68 456	1.19 262	1.08 319	0.80 227	1.35 423	1.46 481	0.90 403	5.11 560	1.16 471	0.18 162	0.15 258	0.22 300	0.19 273	0.21 293	0.24 323

DAS	0.89 426	0.37 397	1.20 437	0.66 434	0.69 521	0.82 363	0.62 438	1.79 414	1.26 427	1.93 568	1.55 483	0.96 348	1.17 498	2.72 505	0.69 368	0.22 321	0.16 297	0.25 397	0.18 250	0.29 425	0.24 323

SACVNet	0.89 426	0.51 482	1.08 389	0.83 544	0.58 476	0.83 371	0.78 482	1.84 428	1.17 375	1.39 470	1.33 414	1.25 431	1.01 452	2.31 477	0.92 433	0.35 516	0.26 488	0.31 480	0.29 492	0.35 478	0.48 530

ASMatch	0.89 426	0.29 211	0.72 211	0.56 302	0.36 303	0.47 130	0.37 207	1.16 254	0.95 266	1.11 310	3.26 600	0.95 343	0.96 426	4.88 557	0.53 302	0.20 251	0.16 297	0.22 300	0.19 273	0.20 247	0.30 428

ADLNet	0.89 426	0.39 424	1.09 392	0.88 559	0.73 528	1.24 486	0.75 475	2.02 480	1.41 502	1.58 525	1.37 428	1.26 437	1.00 449	1.31 313	1.18 473	0.28 453	0.21 416	0.26 418	0.26 444	0.29 425	0.36 479

MMNet	0.89 426	0.35 366	1.44 475	0.64 412	0.59 482	1.83 556	0.48 334	1.70 391	1.38 487	1.45 495	1.19 356	1.25 431	1.16 494	1.77 409	1.27 491	0.20 251	0.19 384	0.23 334	0.22 372	0.25 374	0.24 323

HGLStereo	0.89 426	0.42 443	1.15 412	0.82 540	1.03 583	1.16 469	0.57 409	1.68 378	1.28 439	1.26 408	1.62 502	1.13 406	1.31 524	1.85 420	1.11 468	0.25 388	0.24 469	0.24 358	0.22 372	0.24 362	0.29 412

CRFU-Net	0.90 434	0.42 443	1.10 397	0.69 473	0.59 482	1.76 547	0.84 505	2.33 554	0.92 248	1.45 495	1.20 357	1.62 509	1.25 514	1.38 333	0.94 441	0.28 453	0.23 459	0.22 300	0.19 273	0.24 362	0.27 382

dad	0.90 434	0.73 553	1.28 455	0.59 357	0.39 337	0.83 371	0.45 310	1.24 280	1.54 537	1.52 510	1.28 396	1.36 459	0.86 382	2.54 496	0.91 429	0.43 545	0.27 498	0.82 601	0.26 444	0.44 525	0.34 466

AACVNet	0.90 434	0.40 430	0.98 356	0.86 554	0.40 349	0.80 353	0.49 345	1.81 422	0.86 230	1.11 310	1.34 418	1.32 453	0.99 443	4.23 541	0.86 412	0.26 414	0.22 431	0.28 449	0.22 372	0.30 441	0.28 398

IRAFT_RVC	0.90 434	0.30 236	0.89 314	0.67 448	0.31 200	0.64 272	1.00 541	1.40 318	0.97 274	1.23 387	1.04 285	1.00 363	0.96 426	5.77 579	0.57 324	0.24 367	0.13 100	0.25 397	0.21 344	0.20 247	0.21 250

delet	0.90 434	0.34 337	1.15 412	0.69 473	0.66 511	1.63 536	0.81 498	1.95 465	1.49 531	1.42 482	1.38 433	1.29 444	0.91 406	1.78 411	1.18 473	0.22 321	0.22 431	0.24 358	0.25 426	0.22 313	0.24 323

pcwnet_v2	0.91 439	0.39 424	2.74 563	0.64 412	0.55 463	0.81 361	0.49 345	2.19 530	1.63 551	1.44 489	1.64 508	1.09 393	0.79 348	1.31 313	0.70 371	0.32 488	0.25 481	0.29 461	0.27 462	0.37 488	0.37 483

FADNet-RVC-Resample	0.91 439	0.51 482	2.92 568	0.64 412	0.46 401	1.07 446	0.60 430	1.76 407	1.24 411	1.10 309	0.98 261	1.06 379	0.98 440	2.17 464	0.95 443	0.24 367	0.22 431	0.30 473	0.32 517	0.36 482	0.40 501

HSM-Net_RVC	0.91 439	0.31 269	0.60 150	0.54 265	0.31 200	1.15 466	0.60 430	3.76 618	1.30 455	1.57 524	1.75 524	1.67 518	1.01 452	1.61 387	0.90 425	0.23 345	0.17 328	0.19 196	0.18 250	0.20 247	0.22 279
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ssnet_v2	0.92 442	0.39 424	1.22 442	0.66 434	0.39 337	1.31 493	0.96 534	2.32 548	1.45 520	1.48 505	1.17 349	1.53 495	0.91 406	1.16 282	1.71 547	0.31 480	0.27 498	0.30 473	0.29 492	0.28 408	0.29 412

ADLNet2	0.92 442	0.37 397	1.25 449	0.80 533	0.65 505	1.12 458	0.75 475	1.95 465	1.42 511	1.26 408	1.67 513	1.68 521	1.04 468	1.80 418	1.23 484	0.25 388	0.22 431	0.21 267	0.22 372	0.27 392	0.31 438

FTStereo	0.92 442	0.28 188	0.61 157	0.57 324	0.34 275	0.65 278	1.80 606	1.09 219	0.84 223	1.75 550	4.13 610	1.04 374	1.62 556	1.59 380	0.48 264	0.21 286	0.17 328	0.23 334	0.22 372	0.19 208	0.58 565

PFNet	0.92 442	0.28 188	1.20 437	0.68 460	0.32 233	0.62 252	0.55 396	1.27 289	1.01 293	1.47 499	1.09 307	0.97 351	0.68 309	6.58 599	0.59 336	0.21 286	0.13 100	0.24 358	0.19 273	0.20 247	0.20 221

DLCB_ROB	0.92 442	0.43 448	0.95 345	0.71 486	0.55 463	1.11 456	0.83 503	1.61 366	1.32 464	1.67 543	1.66 511	1.70 524	0.93 416	1.96 440	1.34 501	0.26 414	0.25 481	0.27 433	0.28 473	0.28 408	0.28 398

GEStereo_RVC	0.93 447	0.40 430	1.15 412	0.67 448	0.50 426	0.95 422	0.78 482	2.73 595	1.21 394	1.20 369	1.12 322	1.25 431	0.91 406	3.21 520	0.95 443	0.31 480	0.20 400	0.23 334	0.20 302	0.28 408	0.31 438

CBFPSM	0.95 448	0.37 397	2.10 535	0.51 205	0.39 337	1.73 543	0.87 516	1.59 362	1.13 352	1.11 310	1.00 267	2.34 580	1.64 561	1.42 346	1.44 512	0.19 206	0.18 364	0.20 233	0.20 302	0.22 313	0.36 479

OMP-Stereo	0.95 448	0.35 366	0.79 253	0.92 571	0.32 233	0.49 146	0.35 179	1.22 273	1.11 338	1.58 525	1.12 322	1.44 475	0.69 313	6.92 605	0.51 284	0.20 251	0.15 258	0.24 358	0.19 273	0.21 293	0.16 109

DSFCA	0.95 448	0.38 415	1.23 444	0.55 281	0.66 511	1.50 521	0.93 528	1.58 357	1.24 411	1.59 528	1.16 346	1.48 484	0.95 424	2.96 512	1.20 476	0.31 480	0.28 504	0.25 397	0.26 444	0.29 425	0.26 364

PSMNet_ROB	0.95 448	0.57 507	1.45 476	0.75 516	0.64 500	1.28 491	1.12 555	1.84 428	1.15 363	1.16 341	1.29 400	1.44 475	0.89 400	1.74 405	1.70 545	0.33 495	0.25 481	0.37 533	0.39 553	0.36 482	0.32 447

FADNet-RVC	0.96 452	0.72 550	2.96 569	0.64 412	0.49 421	0.90 398	0.59 423	1.85 436	1.27 431	0.92 260	0.97 256	1.36 459	0.90 403	2.36 480	1.31 493	0.30 476	0.29 514	0.32 493	0.32 517	0.42 511	0.37 483

TransformOpticalFlow	0.97 453	0.30 236	0.96 352	0.54 265	0.31 200	0.65 278	0.54 386	1.87 439	1.19 383	1.12 318	1.44 452	1.34 456	0.98 440	6.68 602	0.44 227	0.19 206	0.12 46	0.21 267	0.19 273	0.18 172	0.23 300

IIG-Stereo	0.97 453	0.34 337	0.80 258	0.90 569	0.33 254	0.61 249	0.26 97	1.27 289	1.08 319	1.69 545	1.37 428	1.44 475	0.74 322	6.94 606	0.53 302	0.21 286	0.14 180	0.23 334	0.18 250	0.20 247	0.15 60

XX-Stereo	0.97 453	0.28 188	8.28 611	0.85 551	0.70 527	0.44 111	0.22 54	1.07 207	0.69 174	0.66 203	1.56 489	1.38 465	0.38 137	1.36 325	0.38 175	0.21 286	0.14 180	0.20 233	0.19 273	0.19 208	0.16 109

DispNO	0.98 456	0.34 337	2.02 527	0.58 338	0.55 463	0.88 392	0.49 345	1.70 391	1.24 411	1.22 384	1.26 381	1.18 413	0.88 397	5.17 561	0.88 418	0.23 345	0.18 364	0.24 358	0.22 372	0.19 208	0.22 279

DEmStereo	0.98 456	0.25 127	0.85 296	0.49 170	0.33 254	1.02 437	0.55 396	0.97 168	0.93 255	1.41 478	2.13 565	1.01 368	2.01 584	5.62 573	0.78 391	0.19 206	0.15 258	0.20 233	0.20 302	0.18 172	0.25 344

FADNet	0.98 456	0.64 527	2.57 557	0.66 434	0.55 463	0.95 422	0.57 409	1.91 451	1.38 487	0.94 266	1.02 272	1.36 459	1.00 449	2.69 503	0.97 447	0.34 505	0.34 545	0.31 480	0.34 537	0.61 572	0.42 514

CFNet	0.99 459	0.40 430	1.23 444	0.65 420	0.43 378	1.03 438	0.49 345	2.01 479	1.35 471	1.02 287	1.39 435	1.10 397	0.86 382	5.47 572	0.89 421	0.24 367	0.18 364	0.28 449	0.27 462	0.27 392	0.22 279

NVstereo2D	0.99 459	0.45 456	2.21 543	0.79 532	0.75 537	1.20 480	0.86 512	1.98 470	1.41 502	1.02 287	1.18 352	1.31 449	0.97 437	2.25 471	0.93 436	0.45 557	0.22 431	0.39 541	0.25 426	0.59 566	0.68 581

CBMV_ROB	0.99 459	0.46 459	0.68 195	0.53 251	0.39 337	1.40 511	0.48 334	2.09 498	1.30 455	1.53 513	2.29 574	1.36 459	1.23 510	2.46 487	1.04 461	0.44 554	0.42 579	0.47 565	0.44 565	0.41 507	0.39 496

ACV-stereo	1.00 462	0.55 498	1.47 478	0.59 357	0.42 373	2.38 587	0.58 416	1.20 266	1.21 394	0.83 236	1.01 269	3.36 606	2.10 590	1.64 390	1.17 472	0.28 453	0.22 431	0.23 334	0.22 372	0.29 425	0.35 475

fast-acv-ft	1.00 462	0.48 470	1.85 516	0.61 379	0.52 441	1.77 549	0.69 459	1.52 340	1.47 526	1.34 449	1.85 541	1.73 527	1.24 513	1.62 388	1.56 525	0.27 435	0.28 504	0.28 449	0.28 473	0.28 408	0.31 438

HBP-ISP	1.00 462	0.60 511	0.85 296	0.64 412	0.48 414	1.63 536	0.77 479	2.24 537	1.30 455	1.33 442	1.53 479	0.87 301	0.99 443	3.26 523	0.76 385	0.46 558	0.44 581	0.54 579	0.48 574	0.48 540	0.42 514

CSP-Net	1.00 462	0.41 440	0.99 359	0.56 302	0.43 378	1.62 535	0.76 478	2.16 519	1.16 370	1.33 442	1.22 365	1.32 453	0.89 400	4.67 552	0.93 436	0.35 516	0.24 469	0.20 233	0.20 302	0.23 333	0.30 428

ETE_ROB	1.01 466	0.69 542	1.49 481	0.72 492	0.50 426	1.15 466	1.12 555	1.91 451	1.24 411	1.94 570	1.50 469	1.73 527	1.06 474	1.78 411	1.33 500	0.33 495	0.26 488	0.38 537	0.34 537	0.40 503	0.44 521

THIR-Stereo	1.02 467	0.29 211	0.73 225	0.51 205	0.29 161	0.94 415	1.31 576	1.08 212	0.98 277	1.35 455	1.91 549	1.16 411	1.54 552	6.37 597	0.79 396	0.20 251	0.14 180	0.21 267	0.22 372	0.19 208	0.25 344

PS-NSSS	1.02 467	0.62 523	1.17 427	0.61 379	0.58 476	0.91 401	0.79 490	2.02 480	1.19 383	1.17 345	1.68 515	1.00 363	0.85 374	4.43 546	0.86 412	0.38 528	0.31 523	0.52 574	0.32 517	0.52 550	0.45 523

XPNet_ROB	1.02 467	0.56 502	1.33 463	0.75 516	0.58 476	1.11 456	1.13 557	1.77 409	1.29 451	1.88 562	1.43 450	1.63 513	1.13 493	2.04 449	1.69 543	0.40 536	0.31 523	0.33 505	0.29 492	0.37 488	0.37 483

YMNet	1.04 470	0.59 508	1.67 500	0.86 554	0.86 562	1.84 557	0.61 435	1.70 391	1.28 439	1.65 539	1.98 553	1.75 532	0.96 426	1.57 373	1.58 528	0.34 505	0.37 562	0.32 493	0.32 517	0.33 466	0.32 447

YMNet_1	1.04 470	0.59 508	1.67 500	0.86 554	0.86 562	1.84 557	0.61 435	1.70 391	1.28 439	1.65 539	1.98 553	1.75 532	0.96 426	1.57 373	1.58 528	0.34 505	0.37 562	0.32 493	0.32 517	0.33 466	0.32 447

iinet-f	1.04 470	0.50 478	4.24 590	0.58 338	0.43 378	1.78 553	0.70 466	1.29 295	1.16 370	1.25 395	1.42 446	1.57 502	1.42 541	1.47 358	1.70 545	0.26 414	0.23 459	0.20 233	0.20 302	0.26 386	0.26 364

RAFT-RH_RVC	1.04 470	0.26 147	0.76 240	0.53 251	0.29 161	0.80 353	0.32 145	0.85 135	1.12 346	2.04 576	4.63 616	1.03 373	0.57 252	5.93 583	0.52 292	0.20 251	0.13 100	0.26 418	0.20 302	0.16 112	0.19 193

CBMV	1.04 470	0.48 470	0.88 310	0.56 302	0.36 303	1.52 523	1.55 589	1.87 439	1.59 546	2.11 580	1.67 513	1.46 481	1.35 529	1.92 432	1.31 493	0.35 516	0.35 553	0.39 541	0.33 531	0.34 474	0.34 466
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
UGAM-zero	1.05 475	0.33 307	1.04 374	0.49 170	0.31 200	0.67 289	0.26 97	2.37 558	0.80 210	1.05 296	1.11 318	2.86 597	1.81 575	6.26 590	0.50 280	0.18 162	0.15 258	0.19 196	0.16 208	0.17 136	0.21 250

StereoDRNet	1.05 475	0.53 490	2.21 543	0.80 533	0.93 572	1.50 521	0.90 519	2.06 492	1.44 515	1.68 544	1.20 357	1.48 484	0.99 443	1.86 423	1.60 532	0.29 469	0.24 469	0.29 461	0.28 473	0.35 478	0.33 456

AIO-Stereo-zeroshot1	1.06 477	0.43 448	3.59 582	0.53 251	0.66 511	0.79 346	0.39 231	2.60 587	0.98 277	0.96 271	4.58 614	2.05 569	0.56 249	0.99 232	0.51 284	0.19 206	0.14 180	0.21 267	0.28 473	0.32 459	0.41 506

STrans-v2	1.06 477	0.31 269	1.02 369	0.52 228	0.33 254	0.67 289	0.78 482	2.66 593	1.26 427	1.15 337	1.46 456	1.37 463	1.40 536	6.68 602	0.46 246	0.19 206	0.13 100	0.21 267	0.18 250	0.18 172	0.21 250

DISCO	1.06 477	0.37 397	1.19 433	0.73 501	0.46 401	2.04 572	0.84 505	2.26 538	1.54 537	1.25 395	1.36 427	2.38 582	1.08 477	2.60 499	1.62 535	0.24 367	0.19 384	0.22 300	0.20 302	0.32 459	0.29 412

NCCL2	1.06 477	0.64 527	1.35 464	0.78 530	0.58 476	1.32 494	1.69 595	1.89 446	1.38 487	1.52 510	1.20 357	1.91 544	1.17 498	1.79 416	1.50 519	0.35 516	0.31 523	0.45 559	0.44 565	0.41 507	0.45 523

LALA_ROB	1.06 477	0.66 534	1.37 472	0.70 482	0.53 449	1.61 533	1.25 573	1.81 422	1.48 530	1.82 558	1.40 440	1.93 548	1.03 462	1.68 396	1.69 543	0.38 528	0.28 504	0.43 554	0.37 549	0.43 514	0.38 491

TCMNet	1.07 482	0.66 534	2.49 553	0.92 571	1.32 605	1.14 462	0.67 453	1.91 451	1.29 451	1.20 369	1.57 493	1.29 444	0.96 426	2.23 468	1.59 531	0.32 488	0.31 523	0.38 537	0.35 541	0.43 514	0.40 501

PSMNet-RUCA	1.07 482	1.06 579	1.64 497	1.23 600	1.10 587	1.39 507	0.65 447	1.91 451	1.43 512	0.95 268	1.52 477	0.99 357	0.83 366	1.28 309	1.01 454	0.71 595	0.34 545	0.99 607	0.61 596	1.01 598	0.67 577

RAFT + AFF	1.07 482	0.47 464	1.36 469	0.68 460	0.50 426	1.20 480	1.22 569	2.58 585	1.26 427	1.33 442	1.56 489	1.19 415	1.49 550	3.89 539	1.01 454	0.22 321	0.26 488	0.30 473	0.27 462	0.29 425	0.32 447

DRN-Test	1.07 482	0.49 475	1.95 524	0.75 516	0.81 555	1.61 533	0.78 482	2.26 538	1.53 535	1.84 559	1.35 423	1.42 469	1.04 468	2.26 472	1.61 533	0.28 453	0.23 459	0.31 480	0.30 504	0.33 466	0.33 456

TDLM	1.08 486	0.50 478	1.01 366	0.69 473	0.54 457	0.91 401	1.40 582	1.60 364	1.36 480	1.17 345	1.40 440	1.07 382	1.00 449	6.19 586	0.85 411	0.34 505	0.22 431	0.35 520	0.26 444	0.38 494	0.29 412

Wz-Net-LNSev-Ref	1.09 487	0.46 459	2.61 560	0.71 486	0.65 505	2.00 569	0.78 482	2.07 494	1.47 526	1.62 534	1.47 458	1.53 495	1.29 520	2.10 457	1.65 541	0.24 367	0.14 180	0.20 233	0.16 208	0.28 408	0.28 398

FAT-Stereo	1.10 488	0.43 448	1.46 477	0.74 507	0.60 486	1.13 459	0.92 524	2.06 492	1.71 559	1.75 550	2.00 556	2.02 562	1.47 547	2.02 448	1.26 488	0.44 554	0.36 557	0.34 513	0.29 492	0.36 482	0.57 562

CVANet_RVC	1.10 488	0.49 475	1.15 412	0.65 420	0.54 457	0.93 412	1.00 541	1.69 387	1.36 480	1.42 482	1.39 435	1.24 430	1.17 498	6.22 588	0.80 403	0.35 516	0.24 469	0.35 520	0.30 504	0.44 525	0.32 447

APVNet	1.11 490	0.59 508	1.95 524	0.87 557	0.77 543	1.90 562	0.82 502	2.03 484	1.15 363	1.14 335	1.43 450	1.55 498	1.12 492	3.03 514	1.62 535	0.32 488	0.34 545	0.42 553	0.36 545	0.36 482	0.41 506

GANetREF_RVC	1.11 490	0.90 568	1.56 492	0.88 559	0.53 449	1.41 513	1.35 579	1.91 451	1.54 537	1.28 419	1.32 408	1.46 481	1.23 510	2.04 449	1.00 453	0.57 581	0.45 583	0.67 596	0.52 584	0.91 594	0.62 572
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
GCST	1.13 492	1.50 604	1.17 427	1.74 610	1.17 598	1.29 492	0.30 128	1.55 349	1.21 394	1.31 433	0.97 256	0.99 357	0.48 201	2.38 484	0.54 311	1.24 612	0.70 614	1.31 613	0.86 610	1.03 600	0.92 598

GASNet	1.13 492	1.10 585	3.29 578	1.00 586	0.68 518	0.82 363	0.67 453	1.85 436	1.38 487	1.39 470	1.25 379	1.25 431	1.20 508	2.72 505	1.62 535	0.46 558	0.26 488	0.36 530	0.34 537	0.55 560	0.33 456

anonymity	1.14 494	0.98 576	1.24 447	1.09 591	1.13 591	1.08 450	0.90 519	2.02 480	1.23 407	1.32 436	1.27 390	1.27 442	1.09 480	1.16 282	1.03 460	1.02 603	1.01 630	0.97 605	0.97 614	0.98 596	1.01 600

PA-Net	1.14 494	0.63 524	2.12 537	0.67 448	0.75 537	1.19 479	0.91 522	1.91 451	1.46 525	1.18 356	1.23 373	1.33 455	1.17 498	4.31 544	1.41 509	0.29 469	0.46 587	0.33 505	0.50 580	0.33 466	0.57 562
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
edge stereo	1.15 496	0.54 494	1.50 482	0.73 501	0.66 511	1.18 478	0.84 505	2.13 510	1.41 502	1.73 548	1.84 538	2.53 588	1.46 545	2.46 487	1.35 503	0.43 545	0.41 574	0.54 579	0.36 545	0.43 514	0.50 539

RASNet	1.16 497	0.34 337	1.11 399	0.73 501	0.86 562	1.00 434	0.60 430	1.56 352	1.43 512	1.07 304	1.37 428	2.08 570	1.44 544	7.00 607	1.56 525	0.20 251	0.17 328	0.17 129	0.19 273	0.19 208	0.19 193

DANet	1.16 497	0.64 527	1.52 487	0.88 559	0.74 533	1.52 523	0.52 366	1.68 378	1.21 394	1.81 556	1.55 483	2.02 562	1.11 486	3.30 525	2.28 566	0.34 505	0.31 523	0.40 547	0.30 504	0.46 535	0.54 550
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
UGAM	1.17 499	0.29 211	1.08 389	0.55 281	0.43 378	0.69 302	0.71 469	1.14 237	1.35 471	1.00 278	1.49 462	1.90 542	0.86 382	9.61 632	0.89 421	0.21 286	0.19 384	0.30 473	0.25 426	0.20 247	0.18 157

Wz-Net-LNSev	1.17 499	0.72 550	4.71 594	0.66 434	0.84 560	1.72 540	1.13 557	1.97 469	1.43 512	1.34 449	1.32 408	1.66 516	1.30 523	1.44 352	1.51 521	0.29 469	0.26 488	0.24 358	0.23 404	0.33 466	0.35 475

S-Stereo	1.17 499	0.48 470	2.25 547	0.83 544	0.81 555	1.22 482	1.17 564	2.12 502	2.08 586	1.47 499	2.13 565	1.55 498	1.16 494	2.09 456	1.46 515	0.42 544	0.40 573	0.35 520	0.32 517	0.45 528	0.73 585

MaskLacGwcNet_RVC	1.17 499	1.06 579	1.28 455	0.88 559	0.69 521	1.92 564	0.92 524	1.71 395	1.14 358	1.17 345	1.26 381	1.49 486	0.80 355	2.04 449	0.86 412	2.02 615	0.34 545	0.79 600	0.36 545	1.38 610	1.33 613

RP	1.17 499	0.54 494	1.48 480	0.93 577	1.05 584	1.14 462	0.85 511	1.99 474	1.70 557	1.72 547	2.07 562	1.91 544	1.93 582	2.00 445	1.37 506	0.55 579	0.37 562	0.48 567	0.37 549	0.46 535	0.46 528

z-ln-s-r	1.18 504	0.61 516	2.91 567	0.54 265	0.56 468	0.81 361	0.86 512	1.72 399	1.55 543	1.18 356	1.62 502	1.37 463	1.16 494	3.67 533	3.77 592	0.20 251	0.15 258	0.21 267	0.17 232	0.29 425	0.24 323

ccnet	1.19 505	0.71 547	1.36 469	0.81 537	0.75 537	1.72 540	1.13 557	1.98 470	1.31 462	1.52 510	1.84 538	1.75 532	1.36 531	2.01 446	2.04 558	0.57 581	0.54 600	0.57 588	0.56 589	0.60 569	0.60 570

Nwc_Net	1.19 505	0.53 490	2.34 549	0.92 571	0.81 555	1.49 520	0.70 466	2.28 546	1.32 464	1.41 478	2.27 572	2.03 565	1.76 572	2.05 453	1.46 515	0.43 545	0.30 518	0.43 554	0.46 570	0.39 499	0.40 501

NCC-stereo	1.20 507	0.60 511	1.84 514	0.88 559	0.95 576	1.32 494	0.94 530	2.14 512	1.36 480	1.43 486	1.79 530	1.93 548	2.13 595	2.54 496	1.41 509	0.49 566	0.38 567	0.45 559	0.59 593	0.43 514	0.45 523

Abc-Net	1.20 507	0.60 511	1.84 514	0.88 559	0.95 576	1.32 494	0.94 530	2.14 512	1.36 480	1.43 486	1.79 530	1.93 548	2.13 595	2.54 496	1.41 509	0.49 566	0.38 567	0.45 559	0.59 593	0.43 514	0.45 523
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
Wz-Net-MNSev	1.21 509	0.66 534	3.44 580	0.69 473	0.73 528	1.93 565	1.44 584	2.16 519	1.59 546	1.85 561	1.49 462	1.50 489	1.34 528	2.05 453	1.54 524	0.27 435	0.24 469	0.28 449	0.28 473	0.35 478	0.32 447

RGC	1.22 510	0.82 562	1.71 503	0.95 582	0.98 581	1.53 525	0.80 493	2.18 528	1.35 471	1.69 545	1.94 550	2.03 565	1.66 562	2.36 480	1.50 519	0.46 558	0.36 557	0.59 591	0.48 574	0.49 544	0.49 535

stereogan	1.22 510	0.45 456	2.03 530	0.87 557	0.85 561	2.52 589	0.72 470	1.98 470	1.78 567	1.92 566	1.94 550	2.31 579	1.42 541	2.10 457	1.14 469	0.38 528	0.36 557	0.39 541	0.32 517	0.52 550	0.49 535

AANet_RVC	1.22 510	0.60 511	1.94 520	0.69 473	0.46 401	0.75 323	0.69 459	1.51 336	1.57 544	1.36 460	1.90 547	1.51 492	0.87 391	7.23 609	1.89 555	0.26 414	0.19 384	0.19 196	0.16 208	0.23 333	0.37 483

HSM	1.22 510	0.34 337	0.81 263	0.61 379	0.39 337	1.22 482	0.63 443	2.45 568	1.25 419	1.32 436	1.26 381	1.91 544	1.08 477	9.21 628	0.75 382	0.23 345	0.17 328	0.20 233	0.16 208	0.22 313	0.24 323

Syn2CoEx	1.23 514	0.80 558	3.07 572	0.83 544	0.68 518	1.39 507	0.87 516	2.23 535	1.57 544	1.28 419	1.58 495	1.42 469	1.57 554	3.79 537	1.48 518	0.36 523	0.32 535	0.34 513	0.30 504	0.30 441	0.41 506

AF-Net	1.23 514	0.56 502	2.31 548	0.88 559	0.93 572	1.41 513	0.73 473	2.27 544	1.71 559	1.76 553	2.42 580	2.00 558	1.70 565	1.98 441	1.62 535	0.50 570	0.29 514	0.49 569	0.33 531	0.40 503	0.34 466

NaN_ROB	1.23 514	0.63 524	1.76 506	0.67 448	0.50 426	1.59 532	2.00 609	1.87 439	1.52 534	2.14 582	1.26 381	1.40 467	1.09 480	4.60 550	1.75 548	0.28 453	0.34 545	0.28 449	0.29 492	0.30 441	0.37 483

DGSMNet	1.24 517	0.84 565	3.20 574	0.91 570	0.92 568	1.39 507	1.34 578	2.46 572	1.44 515	1.34 449	1.66 511	1.50 489	1.03 462	1.85 420	1.30 492	0.48 564	0.48 590	0.55 584	0.51 583	0.78 587	0.79 591

RYNet	1.24 517	0.52 488	1.57 494	0.73 501	0.97 579	1.74 545	0.95 533	2.09 498	1.54 537	1.44 489	1.18 352	1.94 552	1.29 520	4.57 549	1.93 556	0.27 435	0.23 459	0.35 520	0.27 462	0.57 563	0.59 567

ttt	1.26 519	0.36 376	0.79 253	0.65 420	0.42 373	0.94 415	0.57 409	2.33 554	1.38 487	1.25 395	1.65 509	0.92 331	0.78 339	2.64 500	8.73 623	0.30 476	0.28 504	0.26 418	0.25 426	0.29 425	0.32 447

aanetorigin	1.26 519	0.85 566	3.00 570	0.72 492	0.80 551	1.08 450	1.05 548	1.12 229	1.39 496	3.53 619	2.60 587	1.72 525	1.73 569	1.98 441	1.77 551	0.26 414	0.24 469	0.26 418	0.25 426	0.38 494	0.51 543

GwcNet	1.26 519	0.63 524	5.13 596	0.81 537	1.15 595	1.73 543	0.69 459	1.84 428	1.53 535	1.51 508	1.71 520	1.72 525	1.09 480	2.20 466	1.61 533	0.31 480	0.30 518	0.29 461	0.27 462	0.30 441	0.41 506

Consistency-Raft	1.27 522	1.01 578	2.17 540	1.04 588	1.20 600	0.96 428	1.00 541	1.84 428	1.95 579	1.38 467	2.11 564	1.44 475	1.03 462	1.18 288	1.40 508	0.73 596	0.83 616	0.89 603	0.99 617	1.33 608	0.95 599

NLCSM	1.29 523	0.74 555	1.80 511	0.72 492	0.92 568	1.32 494	1.04 546	2.78 599	1.11 338	1.24 391	2.00 556	1.82 539	0.96 426	5.79 580	1.56 525	0.34 505	0.28 504	0.31 480	0.35 541	0.42 511	0.40 501

NOSS_ROB	1.29 523	0.49 475	0.68 195	0.60 365	0.40 349	1.09 455	0.77 479	1.94 462	1.44 515	1.04 293	1.46 456	1.10 397	0.81 359	10.57 644	0.78 391	0.46 558	0.43 580	0.48 567	0.45 568	0.45 528	0.43 518

SGM-Forest	1.29 523	0.40 430	0.74 230	0.54 265	0.37 313	1.55 526	1.26 574	1.82 424	1.39 496	2.22 583	1.81 536	1.64 514	1.02 460	7.65 615	1.20 476	0.39 534	0.37 562	0.39 541	0.34 537	0.37 488	0.34 466
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Anonymous_2	1.37 526	0.56 502	0.94 341	0.57 324	0.62 496	1.04 439	0.65 447	1.82 424	1.01 293	1.00 278	0.79 209	1.42 469	1.27 517	1.06 255	0.83 407	0.62 587	0.67 611	1.05 610	9.88 651	1.09 603	0.55 557

test_for_model	1.38 527	3.71 641	0.65 181	3.45 635	2.88 633	0.57 220	0.33 153	1.91 451	0.93 255	1.47 499	0.64 163	0.51 164	0.37 127	0.53 61	0.35 135	2.54 621	0.16 297	0.17 129	0.12 73	4.56 643	1.84 619

SQANet	1.38 527	0.95 574	1.37 472	1.89 614	1.47 610	1.44 517	0.81 498	1.89 446	1.13 352	1.34 449	1.26 381	1.28 443	1.02 460	1.64 390	0.91 429	2.55 622	0.35 553	1.47 614	0.56 589	2.48 616	1.74 617

PWC_ROB	1.39 529	0.93 573	4.07 588	0.77 526	0.83 558	1.16 469	0.53 372	1.87 439	2.01 582	2.36 588	3.06 598	1.65 515	1.60 555	2.65 502	2.29 568	0.34 505	0.23 459	0.36 530	0.25 426	0.39 499	0.49 535

PWCDC_ROB	1.39 529	0.91 571	2.10 535	1.08 590	0.92 568	1.72 540	0.58 416	2.03 484	3.30 616	1.32 436	4.87 619	1.21 418	1.71 567	1.98 441	1.75 548	0.65 590	0.26 488	0.29 461	0.25 426	0.56 561	0.41 506

GANet	1.41 531	0.52 488	1.18 432	0.74 507	0.48 414	1.40 511	1.69 595	1.87 439	1.28 439	1.56 521	2.39 578	1.56 500	1.25 514	9.13 626	1.20 476	0.31 480	0.32 535	0.34 513	0.29 492	0.40 503	0.33 456

PDISCO_ROB	1.41 531	0.73 553	2.04 531	1.40 603	1.46 609	2.83 600	1.07 551	2.64 589	2.11 588	1.41 478	1.50 469	1.73 527	0.99 443	2.83 510	1.46 515	1.03 604	0.27 498	0.54 579	0.47 572	0.77 586	0.84 595

w-ln-seven-2	1.42 533	0.69 542	6.86 604	0.71 486	0.62 496	1.23 484	0.92 524	1.84 428	1.59 546	1.74 549	1.59 499	1.49 486	1.40 536	3.69 534	2.22 563	0.27 435	0.26 488	0.29 461	0.26 444	0.34 474	0.33 456

LL-Strereo	1.42 533	0.44 455	2.02 527	0.62 387	1.07 585	0.73 316	0.65 447	2.02 480	1.21 394	1.60 529	1.62 502	2.02 562	2.10 590	9.67 633	1.07 463	0.22 321	0.20 400	0.27 433	0.24 417	0.23 333	0.33 456

SHD	1.42 533	0.81 561	2.79 565	0.98 584	0.92 568	1.97 566	0.68 456	2.43 566	2.55 598	2.54 597	1.72 521	2.01 561	1.62 556	2.14 461	2.70 575	0.40 536	0.33 541	0.39 541	0.40 555	0.48 540	0.54 550

RTSC	1.43 536	0.89 567	3.62 584	0.94 580	0.64 500	1.85 559	0.69 459	2.20 533	2.04 585	2.22 583	1.70 518	1.67 518	1.27 517	2.53 495	4.48 600	0.33 495	0.25 481	0.27 433	0.29 492	0.38 494	0.40 501

UDG	1.47 537	2.69 634	1.13 405	1.45 607	1.65 612	1.34 501	0.79 490	1.75 405	1.27 431	1.29 424	1.74 523	1.99 557	1.39 535	1.66 393	1.51 521	0.91 600	0.55 602	2.30 622	0.76 604	1.99 611	1.20 609

MFMNet_re	1.47 537	1.20 591	2.50 554	1.46 608	1.08 586	1.58 530	1.51 585	1.96 468	1.87 574	2.31 587	2.20 569	1.51 492	1.88 580	1.57 373	1.34 501	0.94 601	0.83 616	0.84 602	0.80 607	1.00 597	1.06 603

PASM	1.48 539	1.08 582	3.96 587	0.93 577	0.93 572	1.17 476	1.19 566	1.77 409	1.65 552	1.90 563	1.52 477	1.75 532	1.42 541	4.54 548	1.52 523	0.64 589	0.68 613	0.69 598	0.79 606	0.70 581	0.74 586

ADCRef	1.50 540	0.61 516	3.83 586	0.76 524	0.77 543	1.91 563	0.77 479	2.16 519	1.34 468	1.63 536	1.59 499	1.35 458	1.40 536	1.79 416	8.32 620	0.25 388	0.21 416	0.32 493	0.31 510	0.31 448	0.32 447

XQC	1.51 541	0.98 576	3.20 574	0.92 571	0.76 542	2.01 570	1.17 564	2.53 582	1.99 581	2.01 575	1.54 480	2.00 558	1.54 552	3.16 518	3.46 589	0.49 566	0.31 523	0.45 559	0.40 555	0.71 583	0.62 572

CC-Net-ROB	1.53 542	1.31 598	1.68 502	0.92 571	0.80 551	1.75 546	0.99 539	2.04 487	1.27 431	1.12 318	1.62 502	1.20 417	0.98 440	7.82 616	0.92 433	1.15 611	0.41 574	2.20 620	0.46 570	1.37 609	0.56 559

FINET	1.54 543	0.67 538	7.28 607	0.76 524	0.97 579	1.42 516	1.38 581	2.80 603	3.12 613	1.23 387	1.68 515	1.04 374	1.11 486	3.35 526	1.78 552	0.43 545	0.37 562	0.32 493	0.29 492	0.43 514	0.41 506

test_xeample	1.55 544	0.31 269	0.94 341	0.54 265	0.31 200	0.94 415	0.58 416	2.40 562	1.40 498	1.29 424	1.55 483	0.89 317	0.88 397	1.72 403	15.94 643	0.22 321	0.22 431	0.22 300	0.21 344	0.23 333	0.25 344

w-ln-seven	1.56 545	0.83 564	5.96 599	0.78 530	0.74 533	2.64 595	1.01 544	2.13 510	2.03 583	2.09 579	1.76 525	1.84 541	1.27 517	2.98 513	3.23 586	0.29 469	0.26 488	0.31 480	0.30 504	0.41 507	0.38 491

DDUNet	1.56 545	2.70 635	1.35 464	1.79 611	1.88 614	1.82 555	0.91 522	1.84 428	1.20 387	1.40 476	1.79 530	1.62 509	1.17 498	1.59 380	1.22 481	1.11 608	0.76 615	2.38 625	0.94 612	2.12 612	1.53 615

CrosDoStereo	1.56 545	0.26 147	0.78 249	0.51 205	0.29 161	0.66 284	11.86 643	1.18 258	1.00 290	1.35 455	1.76 525	0.99 357	1.83 577	6.64 600	0.83 407	0.19 206	0.15 258	0.20 233	0.22 372	0.18 172	0.25 344

DeepStereo_LL	1.56 545	0.26 147	0.78 249	0.51 205	0.29 161	0.66 284	11.86 643	1.18 258	1.00 290	1.35 455	1.76 525	0.99 357	1.83 577	6.64 600	0.83 407	0.19 206	0.15 258	0.20 233	0.22 372	0.18 172	0.25 344

STTRV1_RVC	1.60 549	0.69 542	2.04 531	0.88 559	1.12 588	1.58 530	0.90 519	2.42 564	1.78 567	1.29 424	2.02 559	1.40 467	1.22 509	9.72 634	1.35 503	0.86 598	0.34 545	0.54 579	0.49 577	0.75 585	0.54 550

xxxx	1.61 550	0.32 287	0.98 356	0.58 338	0.31 200	1.15 466	0.43 275	2.43 566	1.41 502	1.17 345	1.40 440	1.21 418	0.86 382	1.94 435	16.68 645	0.24 367	0.24 469	0.21 267	0.20 302	0.23 333	0.27 382

CSAN	1.61 550	0.67 538	3.24 577	0.74 507	0.52 441	1.77 549	1.74 600	1.98 470	1.94 578	2.47 595	2.33 576	1.93 548	2.04 587	6.45 598	1.95 557	0.43 545	0.36 557	0.41 552	0.42 559	0.43 514	0.44 521

MFN_U_SF_RVC	1.62 552	0.96 575	4.36 592	0.92 571	0.69 521	2.62 594	1.10 553	2.50 578	1.74 562	1.99 574	1.86 543	2.45 586	1.78 574	3.08 516	2.84 578	0.54 575	0.50 597	0.56 586	0.60 595	0.60 569	0.67 577

SDNR	1.66 553	0.55 498	2.36 550	0.56 302	0.58 476	3.79 619	0.45 310	1.78 411	1.40 498	1.38 467	2.45 583	1.13 406	0.96 426	11.03 645	1.31 493	0.67 592	0.64 608	0.43 554	0.32 517	0.71 583	0.76 589

otaku	1.67 554	1.18 589	1.56 492	2.27 617	1.59 611	1.98 567	1.23 571	2.23 535	1.37 485	1.48 505	1.63 507	1.73 527	1.23 510	1.85 420	1.09 464	2.96 626	0.58 606	1.74 615	0.61 596	2.94 623	2.15 623

222	1.67 554	0.31 269	0.93 334	0.59 357	0.31 200	1.05 442	0.43 275	2.39 560	1.47 526	1.37 462	1.55 483	0.94 339	0.94 419	1.98 441	17.76 646	0.24 367	0.22 431	0.21 267	0.20 302	0.22 313	0.26 364

Wz-Net-SNSev	1.68 556	1.45 600	8.71 615	0.71 486	0.67 517	1.35 502	1.51 585	2.15 517	1.47 526	1.51 508	1.68 515	2.27 575	1.38 533	4.23 541	2.36 570	0.32 488	0.29 514	0.31 480	0.33 531	0.43 514	0.39 496

DeepPrunerF	1.68 556	0.82 562	6.82 603	0.94 580	1.20 600	0.91 401	0.97 535	2.50 578	5.19 634	1.22 384	1.30 401	1.18 413	1.29 520	4.96 559	1.75 548	0.43 545	0.35 553	0.52 574	0.48 574	0.43 514	0.42 514

psmorigin	1.69 558	0.74 555	13.13 627	0.70 482	0.60 486	1.16 469	0.79 490	1.69 387	1.25 419	2.07 578	1.77 528	2.23 572	1.51 551	2.14 461	1.45 513	0.39 534	0.41 574	0.34 513	0.33 531	0.45 528	0.63 574

G-Net	1.71 559	0.67 538	2.09 534	1.14 596	0.75 537	2.96 606	0.89 518	1.58 357	1.30 455	2.76 602	8.12 638	2.29 577	2.51 606	1.94 435	2.23 565	0.49 566	0.45 583	0.45 559	0.31 510	0.62 573	0.59 567

Ntro	1.72 560	1.21 592	1.62 496	2.54 623	1.86 613	2.09 575	1.14 560	2.08 495	1.38 487	1.23 387	1.62 502	1.62 509	1.33 527	2.04 449	1.21 480	3.09 627	0.56 603	1.82 617	0.65 598	2.97 627	2.25 625

z-mn7	1.77 561	1.06 579	7.02 606	0.74 507	0.54 457	2.58 591	1.03 545	1.90 450	2.73 609	1.61 530	3.00 596	1.96 554	1.40 536	5.23 563	2.87 579	0.31 480	0.25 481	0.27 433	0.25 426	0.34 474	0.35 475

FBW_ROB	1.78 562	0.66 534	1.90 519	0.72 492	0.66 511	1.79 554	1.07 551	2.79 601	1.77 563	1.84 559	1.79 530	1.98 556	1.37 532	12.42 647	2.22 563	0.36 523	0.38 567	0.57 588	0.39 553	0.46 535	0.51 543

SPS-STEREO	1.78 562	1.09 584	1.52 487	1.22 599	1.14 593	1.87 561	1.11 554	2.27 544	1.70 557	3.17 616	2.39 578	2.84 596	1.93 582	4.41 545	2.93 580	1.04 606	0.99 629	0.97 605	0.94 612	1.03 600	1.05 602
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MFN_U_SF_DS_RVC	1.80 564	1.11 586	4.33 591	0.84 548	0.77 543	3.70 614	2.41 629	2.04 487	1.85 573	1.75 550	1.90 547	1.92 547	1.25 514	7.33 610	1.45 513	0.47 562	0.47 588	0.53 578	0.77 605	0.50 546	0.55 557

SAMSARA	1.80 564	0.90 568	3.37 579	1.28 602	1.13 591	3.71 615	2.33 624	2.53 582	1.93 577	3.17 616	1.73 522	2.99 598	1.68 564	3.53 529	2.46 572	0.47 562	0.54 600	0.43 554	0.47 572	0.59 566	0.64 575

PVD	1.82 566	0.91 571	3.02 571	1.03 587	0.94 575	2.61 593	1.14 560	2.78 599	3.40 618	3.08 614	2.75 590	2.39 584	2.49 605	2.81 508	3.66 591	0.48 564	0.49 596	0.59 591	0.49 577	0.60 569	0.81 593

ADCL	1.82 566	0.70 545	4.57 593	0.70 482	0.63 499	2.56 590	1.77 602	2.08 495	1.77 563	1.95 572	1.89 545	2.04 567	1.88 580	2.36 480	9.55 627	0.27 435	0.25 481	0.35 520	0.32 517	0.39 499	0.39 496

zh-mn7	1.84 568	1.51 605	9.67 619	0.70 482	0.54 457	1.47 519	0.84 505	1.93 460	2.13 590	2.50 596	2.70 589	1.67 518	1.35 529	4.75 556	3.14 585	0.32 488	0.27 498	0.27 433	0.27 462	0.32 459	0.39 496

AAGNet	1.84 568	0.30 236	0.79 253	0.66 434	0.32 233	0.65 278	0.50 353	1.02 183	1.01 293	1.47 499	1.21 363	0.99 357	1.16 494	2.76 507	22.69 653	0.24 367	0.13 100	0.22 300	0.20 302	0.24 362	0.16 109

ff1	1.88 570	0.36 376	1.51 483	0.56 302	0.40 349	0.76 328	0.59 423	1.08 212	2.62 601	1.19 364	1.49 462	1.07 382	0.85 374	9.88 638	13.82 637	0.21 286	0.13 100	0.31 480	0.28 473	0.20 247	0.23 300

MDST_ROB	1.88 570	0.40 430	1.71 503	0.93 577	0.60 486	4.27 625	1.23 571	3.99 621	1.44 515	4.61 629	2.63 588	1.44 475	1.03 462	9.78 635	1.62 535	0.33 495	0.26 488	0.37 533	0.33 531	0.31 448	0.34 466

SGM_RVC	1.88 570	0.40 430	0.90 324	0.63 397	0.30 178	2.81 599	1.26 574	2.73 595	1.81 571	4.09 621	2.85 593	3.88 612	3.19 614	8.42 622	2.44 571	0.33 495	0.31 523	0.30 473	0.28 473	0.31 448	0.31 438
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
mmx	1.89 573	0.36 376	1.51 483	0.56 302	0.40 349	0.76 328	0.59 423	2.32 548	1.41 502	1.19 364	1.49 462	1.07 382	0.85 374	9.88 638	13.82 637	0.25 388	0.21 416	0.31 480	0.28 473	0.32 459	0.29 412

xxx	1.89 573	0.36 376	1.51 483	0.56 302	0.40 349	0.76 328	0.59 423	2.32 548	1.41 502	1.19 364	1.49 462	1.07 382	0.85 374	9.88 638	13.82 637	0.25 388	0.21 416	0.31 480	0.28 473	0.32 459	0.29 412

DPSNet	1.91 575	0.64 527	5.95 598	0.73 501	0.59 482	2.04 572	1.61 593	3.84 619	1.96 580	1.54 516	1.39 435	2.27 575	3.32 617	4.95 558	4.79 603	0.50 570	0.31 523	0.29 461	0.26 444	0.67 578	0.54 550

test_sample9	1.96 576	0.51 482	1.35 464	0.58 338	0.40 349	1.07 446	0.80 493	1.99 474	1.27 431	1.25 395	1.22 365	1.09 393	1.01 452	2.46 487	8.57 621	0.59 584	12.85 655	0.62 593	0.67 600	0.45 528	0.48 530

1111x	1.96 576	0.32 287	1.54 491	0.54 265	0.30 178	1.00 434	0.69 459	2.47 573	1.33 466	1.21 376	1.44 452	1.21 418	1.11 486	8.49 623	16.14 644	0.22 321	0.23 459	0.22 300	0.23 404	0.25 374	0.26 364

ADCPNet	1.97 578	0.78 557	9.38 617	0.74 507	0.61 492	2.73 597	1.36 580	2.11 501	1.66 553	1.92 566	1.70 518	2.45 586	2.07 588	2.50 493	6.84 615	0.38 528	0.38 567	0.38 537	0.43 563	0.47 539	0.50 539

zh-sn7	2.00 579	1.73 614	9.50 618	0.77 526	0.73 528	1.77 549	1.32 577	2.08 495	1.66 553	1.91 564	2.48 585	1.81 538	2.25 598	5.74 576	4.07 596	0.33 495	0.33 541	0.32 493	0.32 517	0.44 525	0.46 528

WCMA_ROB	2.05 580	0.55 498	1.77 507	0.74 507	0.61 492	2.24 580	1.56 590	2.17 527	1.79 569	4.16 625	6.36 626	5.66 626	4.66 629	3.19 519	2.77 576	0.55 579	0.45 583	0.40 547	0.43 563	0.48 540	0.50 539

RainbowNet	2.06 581	1.86 616	1.97 526	2.86 626	2.25 620	2.03 571	1.79 603	2.77 597	1.92 576	1.54 516	1.84 538	1.95 553	1.73 569	2.23 468	1.38 507	3.40 633	0.86 621	2.39 627	1.00 618	2.94 623	2.42 627

MSMD_ROB	2.08 582	0.61 516	1.15 412	0.71 486	0.62 496	4.00 621	0.93 528	1.94 462	1.79 569	4.71 631	4.60 615	8.14 635	3.87 625	3.75 536	1.65 541	0.54 575	0.48 590	0.55 584	0.58 591	0.53 555	0.52 546

Wz-Net-TNSev	2.10 583	2.71 636	9.30 616	0.72 492	0.65 505	2.41 588	1.81 607	2.45 568	1.77 563	1.62 534	1.56 489	2.56 589	2.01 584	5.30 564	4.46 599	0.41 540	0.38 567	0.33 505	0.37 549	0.54 558	0.64 575

ADCMid	2.11 584	0.90 568	8.39 613	0.75 516	0.69 521	1.98 567	1.14 560	2.18 528	1.67 555	2.85 604	1.85 541	2.35 581	2.02 586	2.35 479	10.58 632	0.34 505	0.32 535	0.39 541	0.44 565	0.51 549	0.53 549

ADCP+	2.12 585	0.56 502	10.01 620	0.68 460	0.91 567	2.25 581	1.04 546	1.92 458	1.50 533	1.58 525	1.34 418	1.73 527	1.62 556	2.27 473	13.20 634	0.25 388	0.22 431	0.32 493	0.29 492	0.38 494	0.34 466

WZ-Net	2.14 586	1.08 582	11.68 626	0.89 567	0.78 547	1.76 547	1.59 592	2.39 560	2.03 583	2.11 580	1.95 552	2.30 578	2.28 599	5.94 584	3.86 595	0.35 516	0.27 498	0.29 461	0.32 517	0.52 550	0.50 539

AnyNet_C32	2.14 586	1.45 600	7.38 608	0.95 582	1.12 588	2.23 579	2.34 625	2.10 500	1.54 537	2.44 591	1.79 530	2.04 567	1.66 562	2.69 503	10.48 631	0.38 528	0.35 553	0.35 520	0.42 559	0.50 546	0.60 570

NVStereoNet_ROB	2.17 588	1.18 589	3.51 581	1.14 596	1.26 603	1.57 529	1.51 585	2.19 530	2.11 588	2.04 576	4.80 617	3.17 605	2.11 593	7.97 618	2.10 559	1.12 609	0.94 626	1.10 611	1.34 625	0.95 595	1.31 610
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MSC_U_SF_DS_RVC	2.22 589	1.29 597	4.14 589	1.10 592	0.78 547	5.00 628	2.38 628	2.47 573	2.67 606	1.94 570	2.28 573	2.66 593	1.70 565	9.10 625	2.29 568	0.68 594	0.52 598	0.68 597	0.71 603	1.17 606	0.81 593

SANet	2.26 590	0.70 545	6.94 605	0.69 473	0.46 401	2.76 598	1.76 601	2.61 588	5.84 636	2.45 592	3.52 604	3.71 609	3.38 619	5.90 581	2.14 561	0.34 505	0.31 523	0.32 493	0.29 492	0.54 558	0.43 518

test_sample8	2.29 591	0.51 482	1.35 464	0.58 338	0.40 349	1.07 446	0.80 493	2.03 484	1.22 402	2.28 586	1.33 414	4.98 624	2.51 606	2.46 487	8.57 621	0.59 584	12.85 655	0.62 593	0.67 600	0.45 528	0.48 530

ADCS	2.35 592	1.26 594	6.54 602	0.85 551	0.77 543	2.18 578	1.79 603	2.47 573	2.20 591	2.80 603	2.14 567	2.38 582	2.09 589	2.81 508	13.83 640	0.43 545	0.41 574	0.40 547	0.45 568	0.59 566	0.67 577

MeshStereo	2.36 593	0.60 511	1.05 379	0.63 397	0.51 436	2.58 591	0.99 539	3.46 613	2.21 592	7.38 643	5.06 621	7.50 631	3.10 613	7.02 608	2.54 573	0.44 554	0.44 581	0.45 559	0.40 555	0.43 514	0.45 523
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
AnyNet_C01	2.38 594	2.21 626	10.17 621	0.99 585	0.79 549	3.12 607	2.37 626	2.69 594	1.89 575	2.58 599	2.44 582	2.70 594	1.86 579	3.65 530	7.12 616	0.41 540	0.41 574	0.40 547	0.42 559	0.68 579	0.79 591

DispFullNet	2.39 595	2.89 637	3.74 585	3.09 631	2.27 622	2.04 572	0.84 505	2.19 530	1.73 561	2.54 597	1.98 553	2.23 572	5.83 632	3.44 528	1.84 554	1.03 604	0.33 541	2.65 633	1.97 637	2.87 622	2.34 626

EDNetEfficient	2.40 596	1.14 587	8.59 614	0.77 526	0.73 528	1.06 445	1.53 588	1.54 346	4.06 624	4.87 632	2.81 591	2.23 572	3.53 620	3.04 515	9.65 628	0.27 435	0.24 469	0.27 433	0.31 510	0.70 581	0.67 577

MSAF-DinoV2	2.45 597	1.88 619	17.19 635	0.89 567	0.52 441	1.39 507	0.97 535	2.84 604	1.77 563	1.55 519	1.65 509	3.60 608	2.28 599	5.74 576	4.64 602	0.28 453	0.17 328	0.26 418	0.28 473	0.49 544	0.54 550

FCDSN-DC	2.47 598	0.65 533	1.00 364	0.85 551	0.75 537	2.26 582	0.97 535	2.31 547	1.83 572	5.52 638	7.65 633	7.72 634	7.70 639	4.43 546	2.64 574	0.52 573	0.48 590	0.52 574	0.52 584	0.57 563	0.59 567
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SuperB	2.50 599	0.72 550	18.07 639	0.72 492	0.53 449	1.85 559	0.86 512	1.80 418	2.40 595	1.54 516	1.42 446	1.13 406	1.17 498	4.18 540	4.80 605	0.25 388	0.20 400	0.23 334	0.19 273	7.64 648	0.38 491

ELAS	2.67 600	0.80 558	2.13 538	1.13 593	1.15 595	6.25 633	2.56 630	3.50 614	3.68 621	5.36 636	4.92 620	3.79 610	5.56 631	3.65 530	5.22 607	0.66 591	0.57 604	0.56 586	0.54 587	0.65 576	0.75 588
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
RTS	2.76 601	1.55 608	15.40 630	1.13 593	1.42 607	3.75 617	2.21 619	2.45 568	2.72 607	2.91 607	2.85 593	2.58 590	1.62 556	6.28 592	5.80 610	0.41 540	0.30 518	0.35 520	0.35 541	0.52 550	0.54 550

RTSA	2.76 601	1.55 608	15.40 630	1.13 593	1.42 607	3.75 617	2.21 619	2.45 568	2.72 607	2.91 607	2.85 593	2.58 590	1.62 556	6.28 592	5.80 610	0.41 540	0.30 518	0.35 520	0.35 541	0.52 550	0.54 550

WAO-7	2.78 603	1.54 607	2.18 541	1.41 606	1.19 599	3.92 620	2.01 612	4.19 623	3.89 623	2.98 610	5.47 622	4.18 614	3.28 616	8.24 621	4.27 597	1.13 610	1.01 630	1.18 612	1.13 624	1.19 607	1.13 608

MADNet+	2.80 604	3.38 640	11.57 625	1.50 609	1.21 602	3.18 609	2.00 609	3.52 615	2.61 600	1.81 556	2.09 563	2.83 595	2.18 597	7.55 613	5.44 609	0.84 597	0.83 616	0.71 599	0.66 599	1.05 602	1.08 604

IMH-64-1	2.82 605	1.87 617	1.77 507	3.31 633	2.69 629	3.22 610	2.07 614	4.25 624	2.77 610	2.46 593	3.78 607	3.05 600	2.34 602	4.67 552	3.00 582	3.84 638	0.84 619	2.75 634	1.39 626	3.34 632	2.93 636

IMH-64	2.82 605	1.87 617	1.77 507	3.31 633	2.69 629	3.22 610	2.07 614	4.25 624	2.77 610	2.46 593	3.78 607	3.05 600	2.34 602	4.67 552	3.00 582	3.84 638	0.84 619	2.75 634	1.39 626	3.34 632	2.93 636

pmcnn	2.84 607	0.46 459	5.19 597	0.68 460	0.42 373	1.55 526	1.16 563	2.32 548	1.60 549	2.72 600	7.49 631	17.96 650	1.48 549	6.04 585	6.64 614	0.18 162	0.15 258	0.15 71	0.12 73	0.20 247	0.20 221

ACVNet_2	2.86 608	1.47 602	8.28 611	2.68 624	2.26 621	2.70 596	1.84 608	3.41 611	3.04 612	2.27 585	3.42 603	4.58 616	2.10 590	5.91 582	1.62 535	2.58 623	0.67 611	2.22 621	0.85 609	2.79 620	2.47 628

ELAS_RVC	2.87 609	0.80 558	3.22 576	1.16 598	1.12 588	2.92 604	5.33 639	2.98 607	4.18 626	5.04 633	4.82 618	4.71 618	8.23 640	4.25 543	4.79 603	0.67 592	0.57 604	0.57 588	0.53 586	0.66 577	0.74 586
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FC-DCNN	2.88 610	0.61 516	1.15 412	0.75 516	0.57 473	2.85 602	1.05 548	3.44 612	2.64 604	6.93 639	7.63 632	9.86 640	7.02 637	5.76 578	4.31 598	0.54 575	0.48 590	0.51 572	0.50 580	0.53 555	0.52 546

FC-DCNN v2	2.96 611	0.61 516	1.13 405	0.75 516	0.57 473	2.90 603	1.06 550	3.59 617	2.66 605	7.05 640	7.66 634	10.26 643	7.17 638	6.27 591	4.49 601	0.54 575	0.48 590	0.51 572	0.50 580	0.53 555	0.52 546

WAO-6	2.98 612	1.67 612	1.88 518	2.38 621	2.30 623	3.53 613	2.37 626	4.38 626	4.64 630	2.42 589	4.50 611	4.85 620	2.99 612	5.22 562	5.37 608	1.77 614	1.16 636	2.31 623	1.47 631	2.42 615	1.99 622

ACVNet-4b	3.05 613	1.42 599	18.09 640	2.85 625	2.33 624	2.32 586	1.22 569	2.47 573	2.21 592	1.26 408	2.36 577	2.64 592	1.46 545	6.32 595	1.23 484	3.29 630	0.45 583	2.37 624	1.02 620	3.03 628	2.61 630

ACVNet_1	3.08 614	1.48 603	17.70 636	2.90 628	2.35 626	2.30 583	1.43 583	3.16 609	2.26 594	1.91 564	2.05 561	3.51 607	2.32 601	3.71 535	1.58 528	3.25 629	0.66 610	2.40 628	1.06 621	3.07 629	2.59 629

MonStereo1	3.22 615	1.70 613	2.23 546	2.51 622	2.33 624	5.55 631	1.61 593	3.55 616	4.67 631	3.29 618	8.09 637	4.79 619	3.75 622	6.30 594	2.79 577	2.52 620	0.64 608	1.91 619	1.07 622	2.53 617	2.62 631

PWCK	3.24 616	2.37 627	10.86 623	2.14 616	1.14 593	3.71 615	4.19 637	3.02 608	3.55 620	3.05 613	3.63 605	3.09 603	2.35 604	8.16 620	3.41 588	2.17 618	0.96 627	1.77 616	1.01 619	2.84 621	1.40 614

IMH	3.35 617	1.95 620	1.86 517	3.30 632	2.72 631	4.03 623	2.00 609	4.58 628	3.83 622	2.87 605	6.99 629	4.69 617	3.21 615	6.77 604	2.97 581	3.91 641	0.89 623	2.78 636	1.40 630	3.36 634	2.93 636

LVE	3.40 618	1.80 615	2.21 543	2.90 628	2.44 627	3.27 612	2.25 621	4.80 629	5.06 632	2.43 590	6.79 627	5.99 627	2.64 610	9.20 627	2.28 566	3.30 631	1.11 635	2.38 625	1.48 632	2.95 625	2.62 631

Dean	3.77 619	1.65 611	17.87 637	3.01 630	2.54 628	3.15 608	2.10 617	4.80 629	4.42 627	2.89 606	6.03 624	5.45 625	2.55 609	3.40 527	2.13 560	3.22 628	0.89 623	2.51 631	1.07 622	3.07 629	2.65 634

JetBlue	4.18 620	2.45 631	10.42 622	1.40 603	2.89 634	10.68 639	10.68 641	3.91 620	2.52 596	2.74 601	3.39 602	4.50 615	4.27 627	7.97 618	7.67 619	0.89 599	0.97 628	0.89 603	0.92 611	2.26 613	2.21 624

notaker	4.29 621	2.42 630	5.06 595	3.89 642	3.29 639	4.00 621	2.25 621	4.93 631	3.47 619	4.21 627	6.79 627	7.67 633	3.37 618	9.25 629	6.47 612	4.09 643	1.42 638	3.35 643	2.13 640	4.11 639	3.54 641

ktn	4.56 622	2.41 629	2.54 555	3.79 641	3.25 637	4.81 627	2.91 634	5.52 633	7.36 637	4.12 624	14.55 647	7.54 632	3.70 621	7.84 617	3.35 587	4.06 642	1.86 641	3.26 642	2.22 641	3.27 631	2.86 635

WAO-8	4.57 623	2.01 621	2.58 558	2.37 619	2.21 618	9.75 635	1.71 597	6.04 638	16.34 646	4.11 622	7.69 635	7.41 629	3.85 623	10.02 641	3.85 593	2.05 616	1.09 633	2.44 629	1.39 626	2.56 618	1.86 620

Venus	4.57 623	2.01 621	2.58 558	2.37 619	2.21 618	9.75 635	1.71 597	6.04 638	16.34 646	4.11 622	7.69 635	7.41 629	3.85 623	10.02 641	3.85 593	2.05 616	1.09 633	2.44 629	1.39 626	2.56 618	1.86 620

MultiAttention	4.59 625	0.35 366	0.90 324	0.75 516	0.46 401	31.81 660	4.41 638	2.35 557	1.41 502	1.64 538	2.43 581	2.42 585	0.70 316	38.40 661	1.78 552	0.23 345	0.15 258	0.30 473	0.30 504	0.48 540	0.48 530

SGM+DAISY	5.38 626	1.28 596	8.24 610	1.27 601	1.16 597	10.62 638	16.01 648	2.93 606	2.53 597	8.64 646	13.03 645	8.26 636	13.38 645	6.34 596	7.59 618	1.07 607	1.05 632	1.00 608	0.98 615	1.02 599	1.12 607

TorneroNet-64	5.41 627	2.10 624	2.43 551	3.49 637	2.83 632	9.90 637	2.13 618	8.87 644	16.79 651	5.39 637	9.18 640	10.68 645	3.92 626	9.55 631	5.11 606	3.36 632	0.86 621	2.88 637	1.62 633	3.76 635	3.37 639

MADNet++	5.41 627	3.18 638	6.43 601	4.66 646	3.95 643	6.15 632	6.75 640	4.51 627	4.51 629	5.06 634	6.27 625	4.96 622	6.14 633	9.39 630	11.70 633	4.71 644	4.19 647	3.97 645	3.33 643	4.08 638	4.25 646

UNDER WATER	5.68 629	2.46 632	15.52 632	3.98 644	3.53 640	5.15 629	2.74 632	5.58 635	16.41 649	4.00 620	4.56 612	9.12 638	6.43 635	6.22 588	9.11 625	3.85 640	1.35 637	3.18 641	1.98 638	4.51 642	3.84 645

UNDER WATER-64	5.84 630	2.48 633	17.93 638	3.97 643	3.58 641	7.70 634	3.03 635	5.72 637	14.13 643	4.18 626	4.00 609	9.27 639	6.80 636	6.20 587	9.22 626	3.67 635	1.52 639	3.14 639	1.95 636	4.43 641	3.83 644

LSM	6.55 631	1.26 594	15.64 633	1.79 611	68.74 664	1.67 539	2.08 616	2.26 538	2.59 599	3.13 615	3.08 599	1.90 542	1.81 575	2.89 511	2.16 562	0.43 545	0.59 607	0.50 570	0.58 591	0.64 574	17.24 657

tt	6.61 632	0.28 188	6.10 600	3.77 640	2.17 617	11.53 640	19.61 649	13.53 649	5.81 635	3.00 611	2.82 592	4.97 623	6.33 634	3.83 538	7.23 617	9.13 650	11.32 654	5.87 649	6.22 649	6.01 645	2.63 633

JetRed	7.02 633	8.94 646	25.72 650	2.89 627	3.27 638	14.25 644	12.27 645	6.69 640	4.45 628	4.46 628	4.56 612	6.65 628	5.43 630	7.46 612	14.41 642	2.60 624	3.31 644	2.61 632	2.30 642	4.34 640	3.79 643

xyz-stereo	7.03 634	0.24 105	70.23 667	0.44 107	0.21 8	29.74 654	0.49 345	1.03 191	0.77 193	1.45 495	26.78 656	1.17 412	1.19 507	4.72 555	1.32 499	0.16 82	0.12 46	0.20 233	0.14 151	0.17 136	0.14 28

MANE	7.50 635	0.64 527	7.97 609	1.40 603	2.10 616	16.86 646	12.56 646	12.91 648	17.51 654	8.50 645	11.60 643	14.66 647	13.33 644	12.02 646	13.28 635	0.62 587	0.52 598	0.52 574	1.90 635	0.56 561	0.58 565

SGM-ForestM	7.81 636	0.48 470	11.02 624	0.74 507	0.40 349	16.83 645	12.72 647	7.91 642	8.13 638	11.53 648	10.25 642	22.44 658	14.01 646	17.02 649	20.52 648	0.38 528	0.39 572	0.37 533	0.36 545	0.37 488	0.38 491

coex-ft	8.35 637	2.39 628	100.24 669	0.68 460	0.54 457	1.77 549	1.57 591	1.71 395	11.00 640	18.91 656	3.76 606	3.85 611	8.23 640	3.29 524	6.58 613	0.31 480	0.31 523	0.32 493	0.31 510	0.69 580	0.57 562

LE_ROB	8.35 637	0.47 464	27.42 654	0.83 544	0.34 275	2.84 601	3.36 636	4.03 622	27.04 658	25.20 658	8.72 639	8.55 637	27.35 658	7.37 611	22.13 649	0.22 321	0.20 400	0.20 233	0.21 344	0.25 374	0.25 344

KSHMR	8.76 639	2.14 625	3.59 582	3.60 639	3.13 636	4.15 624	2.67 631	5.61 636	58.90 670	3.04 612	55.71 670	4.94 621	2.54 608	4.61 551	3.05 584	3.49 634	1.57 640	3.14 639	1.98 638	3.84 636	3.49 640

U	9.23 640	0.22 68	0.65 181	0.48 155	53.11 663	61.26 669	0.24 81	0.77 105	0.55 128	0.37 84	0.30 39	0.29 36	0.34 104	0.34 2	0.27 23	0.20 251	0.12 46	60.47 666	4.24 646	0.18 172	0.14 28

TCMNet-wrong-test	10.42 641	11.55 649	15.31 629	20.99 652	18.49 648	13.94 643	10.69 642	16.07 650	4.14 625	5.27 635	5.64 623	16.22 649	12.57 642	7.57 614	10.26 629	7.44 648	2.38 642	4.30 646	3.43 644	11.37 651	10.87 650

EDNetEfficientorigin	10.59 642	1.52 606	177.33 670	0.68 460	0.54 457	1.66 538	1.20 568	1.94 462	3.39 617	4.69 630	3.37 601	3.08 602	2.79 611	3.25 522	3.63 590	0.26 414	0.24 469	0.33 505	0.28 473	0.85 590	0.87 596

TorneroNet	10.72 643	2.09 623	2.76 564	3.48 636	3.03 635	44.72 661	2.31 623	8.62 643	67.06 671	7.45 644	23.21 655	10.59 644	4.28 628	9.03 624	9.00 624	3.67 635	0.91 625	3.04 638	1.63 634	3.92 637	3.55 642

HanzoNet	11.92 644	5.12 642	17.18 634	4.19 645	3.59 642	5.16 630	2.82 633	7.41 641	9.96 639	33.31 666	27.60 657	22.25 657	37.31 662	18.18 651	13.57 636	8.13 649	3.44 646	3.50 644	3.44 645	7.77 649	4.52 647

DGTPSM_ROB	13.06 645	8.27 644	22.29 645	9.53 648	18.14 646	11.53 640	31.97 655	10.82 646	16.25 644	7.14 641	19.39 653	10.12 641	16.69 650	9.85 636	22.49 651	4.77 645	8.72 649	5.37 647	10.24 652	6.15 646	11.56 651

DPSMNet_ROB	13.08 646	8.28 645	22.32 646	9.54 649	18.15 647	11.53 640	31.98 656	10.83 647	16.27 645	7.17 642	19.40 654	10.12 641	16.69 650	9.87 637	22.50 652	4.78 646	8.72 649	5.38 648	10.25 653	6.16 647	11.59 652

USTest	14.33 647	14.93 650	21.00 643	17.41 651	16.02 645	23.11 648	33.76 657	22.02 651	11.81 641	9.47 647	10.19 641	15.94 648	13.17 643	17.25 650	22.38 650	3.81 637	5.01 648	6.17 650	6.18 648	9.23 650	7.81 649

ASD4	17.95 648	11.38 648	20.07 641	11.32 650	12.21 644	21.39 647	31.23 654	22.73 653	12.78 642	12.19 649	12.67 644	13.79 646	14.32 648	20.13 652	25.17 655	18.93 656	15.37 657	28.00 661	22.52 662	17.63 654	15.21 656

DPSM_ROB	19.12 649	19.13 652	25.13 648	22.15 654	20.86 651	28.06 651	37.75 659	27.18 656	16.95 652	14.25 650	15.07 648	21.66 652	18.69 653	21.83 654	26.51 657	10.15 652	9.30 652	10.45 653	10.41 654	14.00 652	12.85 654

DPSM	19.12 649	19.13 652	25.13 648	22.15 654	20.86 651	28.06 651	37.75 659	27.18 656	16.95 652	14.25 650	15.07 648	21.66 652	18.69 653	21.83 654	26.51 657	10.15 652	9.30 652	10.45 653	10.41 654	14.00 652	12.85 654

LRCNet_RVC	22.79 651	32.09 658	22.06 644	29.83 656	26.15 653	4.40 626	0.84 505	22.64 652	2.10 587	26.93 659	29.25 658	23.03 659	15.56 649	23.91 656	18.92 647	32.00 663	20.04 665	34.68 662	32.13 663	30.66 662	28.52 663

DLNR_Zeroshot_test	23.23 652	48.25 669	43.77 658	177.04 669	78.39 666	0.35 41	0.21 35	23.33 654	0.82 215	0.67 205	0.86 227	0.58 198	0.30 76	1.64 390	0.48 264	10.69 654	0.13 100	0.18 168	0.14 151	76.63 669	0.23 300

DLNR-FE	23.24 653	48.33 670	43.35 657	177.19 670	78.30 665	0.35 41	0.21 35	23.45 655	0.82 215	0.67 205	0.86 227	0.58 198	0.29 64	1.62 388	0.48 264	10.93 655	0.13 100	0.18 168	0.14 151	76.65 670	0.23 300

DPSimNet_ROB	24.77 654	9.69 647	61.46 666	3.56 638	19.46 649	25.95 649	77.56 670	5.09 632	16.60 650	21.50 657	29.82 659	25.12 660	85.69 671	13.37 648	23.07 654	7.23 647	17.79 658	8.55 651	7.57 650	4.57 644	31.84 664

FADE	26.94 655	6.16 643	20.86 642	1.90 615	1.95 615	2.92 604	2.01 612	5.55 634	5.12 633	2.92 609	2.17 568	4.13 613	14.15 647	10.56 643	10.39 630	193.84 671	2.80 643	122.45 668	126.70 668	1.14 605	1.11 606

BEATNet-Init1	27.39 656	21.01 654	73.65 668	1.07 589	0.80 551	56.07 662	22.82 650	33.14 663	31.71 660	51.78 670	52.93 669	65.63 670	48.54 669	48.75 671	36.36 662	0.52 573	0.47 588	0.54 579	0.54 587	0.64 574	0.72 584

CasAABBNet	38.42 657	38.42 661	50.26 662	44.76 661	41.87 657	56.47 664	76.22 666	54.44 666	33.92 664	28.53 663	30.36 664	43.53 666	37.59 665	43.77 668	53.32 668	20.27 657	18.70 660	21.03 655	21.04 657	28.19 657	25.79 659

RAFT-FEzeroshot	38.43 658	38.42 661	50.19 660	44.92 663	41.98 659	56.48 666	76.24 667	54.46 668	33.87 662	28.51 661	30.31 662	43.61 667	37.54 663	43.76 665	53.32 668	20.29 658	18.70 660	21.03 655	21.04 657	28.21 658	25.79 659

RAFT-FE	38.43 658	38.42 661	50.19 660	44.92 663	41.98 659	56.48 666	76.24 667	54.46 668	33.87 662	28.51 661	30.31 662	43.61 667	37.54 663	43.76 665	53.32 668	20.29 658	18.70 660	21.03 655	21.04 657	28.21 658	25.79 659

FlowAnything	38.45 660	38.38 660	50.32 663	44.77 662	41.97 658	56.43 663	76.20 665	54.49 670	34.43 666	28.45 660	30.15 660	43.52 665	37.69 666	43.76 665	53.31 667	20.36 660	18.71 663	21.03 655	21.10 661	28.18 656	25.74 658

Selective-RAFT-Error	38.47 661	38.44 664	50.38 664	44.74 660	42.01 661	56.47 664	76.24 667	54.44 666	34.02 665	28.59 664	30.30 661	43.51 664	38.10 667	43.69 664	53.24 666	20.36 660	18.72 664	21.05 659	21.02 656	28.25 660	25.87 662

HaxPig	39.02 662	41.39 666	41.59 655	30.10 657	32.36 654	29.49 653	27.65 652	30.56 659	37.94 667	43.75 667	43.81 666	33.42 661	35.69 659	41.51 662	40.33 664	43.91 667	47.48 670	45.87 663	47.14 665	42.29 663	44.06 667

AVERAGE_ROB	40.42 663	42.30 667	42.61 656	36.91 659	35.54 656	30.42 655	27.59 651	37.45 665	38.45 668	44.87 668	44.27 667	37.55 663	36.69 660	41.82 663	40.25 663	45.36 668	46.73 669	47.09 664	46.32 664	42.47 664	43.74 666

MEDIAN_ROB	42.01 664	44.30 668	44.14 659	35.08 658	34.90 655	31.33 659	29.90 653	36.77 664	40.11 669	47.14 669	46.55 668	37.49 662	38.50 668	44.30 670	42.32 665	47.93 669	49.31 671	49.68 665	49.00 666	44.98 665	46.46 668

Anonymous_1	42.79 665	18.71 651	24.75 647	21.81 653	45.16 662	27.68 650	37.52 658	28.64 658	16.34 646	14.72 652	14.53 646	20.60 651	17.82 652	21.52 653	25.88 656	113.45 670	8.91 651	100.63 667	126.37 667	158.50 671	12.31 653

LSM0	42.92 666	38.72 665	50.66 665	47.49 665	110.18 670	56.77 668	75.87 664	54.87 671	33.74 661	29.48 665	31.12 665	43.77 669	37.12 661	43.85 669	53.44 671	20.50 662	18.67 659	21.05 659	21.07 660	28.37 661	41.73 665

PML	51.64 667	37.49 659	14.31 628	7.45 647	20.27 650	107.80 670	231.34 672	8.94 645	27.70 659	86.74 671	268.93 672	69.03 671	61.09 670	24.71 660	14.36 641	9.71 651	3.40 645	9.60 652	4.67 647	20.46 655	4.76 648

xxxxx1	54.34 668	26.72 655	27.03 651	114.14 666	99.00 667	30.68 656	47.19 661	32.52 660	26.09 655	17.85 653	17.48 650	21.86 654	20.92 655	24.38 657	33.78 659	34.73 664	41.33 666	157.67 669	175.68 669	65.82 666	71.99 669

tt_ll	54.34 668	26.72 655	27.03 651	114.14 666	99.00 667	30.68 656	47.19 661	32.52 660	26.09 655	17.85 653	17.48 650	21.86 654	20.92 655	24.38 657	33.78 659	34.73 664	41.33 666	157.67 669	175.68 669	65.82 666	71.99 669

ff	54.34 668	26.72 655	27.03 651	114.14 666	99.00 667	30.68 656	47.19 661	32.52 660	26.09 655	17.85 653	17.48 650	21.86 654	20.92 655	24.38 657	33.78 659	34.73 664	41.33 666	157.67 669	175.68 669	65.82 666	71.99 669

test_example2	192.91 671	210.59 671	206.44 671	199.86 671	204.90 671	172.02 671	182.95 671	138.34 672	134.89 672	193.14 672	200.54 671	186.77 672	177.82 672	204.95 672	207.57 672	221.83 672	238.70 672	186.02 672	190.07 672	226.94 672	173.78 672

ccccc	497.36 672	492.94 672	590.78 672	530.37 672	529.69 672	476.06 672	438.68 673	494.48 673	344.79 673	446.40 673	517.23 673	473.27 673	547.51 673	541.46 673	607.83 673	660.58 673	458.79 673	353.88 673	309.98 673	597.94 673	534.45 673

GS-Stereo							0.35 179	1.31 298	0.53 121	0.38 88	0.39 72	0.32 49	0.33 96	0.45 15	0.29 66	0.20 251	0.12 46	0.16 102	0.13 117	0.17 136	0.18 157

Low-res two-view benchmark