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

5k_stereo	0.29 40	0.20 40	0.42 63	0.36 9	0.24 52	0.31 21	0.25 62	0.56 37	0.33 41	0.36 61	0.36 47	0.41 94	0.23 16	0.52 52	0.29 72	0.23 348	0.15 266	0.13 1	0.12 67	0.13 13	0.12 29

mnv4	0.28 26	0.19 25	0.43 70	0.37 23	0.22 23	0.40 63	0.27 84	0.56 37	0.27 14	0.39 85	0.36 47	0.38 86	0.23 16	0.42 12	0.32 110	0.20 256	0.14 202	0.13 1	0.11 9	0.13 13	0.11 2

wo013ll	0.27 10	0.18 10	0.40 44	0.35 4	0.26 90	0.30 17	0.26 76	0.54 28	0.37 62	0.41 89	0.34 43	0.32 48	0.21 4	0.42 12	0.24 5	0.20 256	0.13 143	0.13 1	0.12 67	0.13 13	0.11 2

mfccc	0.27 10	0.19 25	0.39 34	0.37 23	0.24 52	0.39 59	0.19 8	0.56 37	0.30 20	0.30 27	0.24 8	0.40 91	0.29 55	0.49 43	0.28 63	0.15 58	0.13 143	0.13 1	0.11 9	0.12 1	0.12 29

SX	0.27 10	0.19 25	0.39 34	0.38 47	0.23 32	0.33 29	0.20 16	0.52 18	0.31 27	0.30 27	0.21 2	0.43 98	0.25 26	0.54 61	0.28 63	0.16 82	0.12 69	0.13 1	0.11 9	0.12 1	0.12 29

weee2	0.26 4	0.19 25	0.37 12	0.37 23	0.24 52	0.34 34	0.20 16	0.49 12	0.31 27	0.29 16	0.26 15	0.40 91	0.26 36	0.45 21	0.27 43	0.13 29	0.12 69	0.13 1	0.11 9	0.13 13	0.12 29

ACM	0.27 10	0.19 25	0.37 12	0.37 23	0.26 90	0.37 49	0.19 8	0.54 28	0.31 27	0.30 27	0.32 39	0.36 71	0.24 21	0.48 40	0.28 63	0.14 46	0.13 143	0.13 1	0.11 9	0.12 1	0.12 29

ITERv19	0.28 26	0.19 25	0.37 12	0.37 23	0.22 23	0.28 10	0.23 48	0.48 9	0.35 53	0.44 108	0.53 116	0.27 22	0.29 55	0.56 72	0.29 72	0.13 29	0.10 9	0.13 1	0.12 67	0.14 45	0.11 2

ITER	0.32 63	0.18 10	0.39 34	0.36 9	0.21 11	0.37 49	0.20 16	0.56 37	0.30 20	0.41 89	0.48 96	0.35 66	0.25 26	1.31 309	0.29 72	0.14 46	0.11 32	0.13 1	0.11 9	0.13 13	0.12 29

OmniDepth	0.29 40	0.19 25	0.37 12	0.40 67	0.17 1	0.58 207	0.32 126	0.60 60	0.29 17	0.26 5	0.26 15	0.39 89	0.43 145	0.47 33	0.26 26	0.13 29	0.10 9	0.13 1	0.12 67	0.15 73	0.12 29

Monster-pub-mixall	0.30 46	0.19 25	0.39 34	0.36 9	0.21 11	0.28 10	0.18 2	0.58 49	0.34 48	0.36 61	0.34 43	0.26 17	0.20 2	1.40 343	0.24 5	0.15 58	0.11 32	0.13 1	0.10 2	0.12 1	0.13 68

SX1w	0.28 26	0.20 40	0.40 44	0.36 9	0.24 52	0.31 21	0.27 84	0.52 18	0.25 7	0.38 76	0.44 79	0.34 62	0.17 1	0.53 57	0.24 5	0.24 365	0.15 266	0.14 12	0.12 67	0.13 13	0.12 29

2k_new	0.27 10	0.18 10	0.39 34	0.34 1	0.29 160	0.34 34	0.25 62	0.54 28	0.37 62	0.36 61	0.23 6	0.29 34	0.25 26	0.47 33	0.25 15	0.17 130	0.12 69	0.14 12	0.12 67	0.13 13	0.12 29

CNT	0.28 26	0.19 25	0.40 44	0.35 4	0.35 280	0.36 45	0.23 48	0.65 75	0.38 68	0.31 32	0.29 29	0.34 62	0.27 42	0.40 8	0.24 5	0.17 130	0.12 69	0.14 12	0.12 67	0.13 13	0.13 68

4k_L	0.26 4	0.19 25	0.38 23	0.38 47	0.24 52	0.32 25	0.21 27	0.56 37	0.30 20	0.31 32	0.30 33	0.35 66	0.28 49	0.43 15	0.27 43	0.16 82	0.13 143	0.14 12	0.11 9	0.12 1	0.11 2

aaa3	0.26 4	0.19 25	0.38 23	0.37 23	0.25 77	0.29 13	0.21 27	0.55 33	0.31 27	0.32 43	0.26 15	0.35 66	0.28 49	0.46 25	0.27 43	0.14 46	0.12 69	0.14 12	0.11 9	0.13 13	0.13 68

gc-stereo	0.27 10	0.18 10	0.37 12	0.37 23	0.23 32	0.32 25	0.20 16	0.56 37	0.32 35	0.31 32	0.26 15	0.36 71	0.30 61	0.46 25	0.28 63	0.18 172	0.16 309	0.14 12	0.11 9	0.12 1	0.12 29

ss10	0.27 10	0.18 10	0.37 12	0.37 23	0.22 23	0.29 13	0.20 16	0.57 47	0.35 53	0.31 32	0.33 41	0.33 58	0.23 16	0.50 46	0.29 72	0.16 82	0.14 202	0.14 12	0.11 9	0.13 13	0.11 2

5k_new	0.26 4	0.19 25	0.38 23	0.38 47	0.24 52	0.30 17	0.20 16	0.52 18	0.32 35	0.29 16	0.27 23	0.37 79	0.26 36	0.52 52	0.28 63	0.14 46	0.12 69	0.14 12	0.11 9	0.12 1	0.12 29

USM	0.27 10	0.17 1	0.37 12	0.39 57	0.20 4	0.37 49	0.21 27	0.53 23	0.37 62	0.29 16	0.31 35	0.38 86	0.21 4	0.47 33	0.27 43	0.16 82	0.13 143	0.14 12	0.11 9	0.13 13	0.11 2

uiiii_40	0.25 3	0.18 10	0.35 1	0.35 4	0.25 77	0.32 25	0.18 2	0.45 5	0.26 11	0.29 16	0.25 10	0.33 58	0.36 108	0.54 61	0.26 26	0.12 9	0.11 32	0.14 12	0.11 9	0.13 13	0.11 2

4.5w_L	0.26 4	0.17 1	0.35 1	0.36 9	0.26 90	0.33 29	0.21 27	0.46 8	0.25 7	0.30 27	0.26 15	0.31 45	0.35 98	0.66 116	0.27 43	0.13 29	0.11 32	0.14 12	0.11 9	0.12 1	0.11 2

StePilot	0.27 10	0.17 1	0.35 1	0.36 9	0.25 77	0.33 29	0.19 8	0.45 5	0.28 15	0.31 32	0.28 25	0.29 34	0.36 108	0.76 146	0.27 43	0.13 29	0.11 32	0.14 12	0.11 9	0.12 1	0.11 2

SteFusion	0.28 26	0.17 1	0.38 23	0.37 23	0.29 160	0.40 63	0.25 62	0.54 28	0.37 62	0.29 16	0.47 91	0.29 34	0.22 12	0.58 82	0.27 43	0.11 1	0.11 32	0.14 12	0.12 67	0.14 45	0.11 2

PyraSte	0.28 26	0.17 1	0.38 23	0.40 67	0.31 211	0.38 55	0.20 16	0.53 23	0.33 41	0.29 16	0.39 57	0.48 127	0.26 36	0.57 78	0.26 26	0.12 9	0.12 69	0.14 12	0.11 9	0.14 45	0.11 2

tim_s	0.27 10	0.17 1	0.37 12	0.40 67	0.34 274	0.35 38	0.23 48	0.51 16	0.32 35	0.28 9	0.30 33	0.45 109	0.22 12	0.48 40	0.26 26	0.12 9	0.13 143	0.14 12	0.11 9	0.14 45	0.11 2

xxxad45	0.28 26	0.17 1	0.35 1	0.40 67	0.33 255	0.36 45	0.27 84	0.50 14	0.35 53	0.27 8	0.26 15	0.49 136	0.27 42	0.45 21	0.26 26	0.12 9	0.14 202	0.14 12	0.11 9	0.15 73	0.11 2

5w_v4	0.28 26	0.17 1	0.35 1	0.40 67	0.37 308	0.35 38	0.28 93	0.50 14	0.34 48	0.29 16	0.31 35	0.55 167	0.27 42	0.43 15	0.26 26	0.12 9	0.14 202	0.14 12	0.11 9	0.14 45	0.11 2

ITER124	0.27 10	0.18 10	0.35 1	0.37 23	0.24 52	0.45 97	0.21 27	0.52 18	0.30 20	0.34 52	0.25 10	0.37 79	0.26 36	0.48 40	0.27 43	0.15 58	0.15 266	0.14 12	0.11 9	0.13 13	0.12 29

zaero_v3	0.30 46	0.18 10	0.41 53	0.37 23	0.23 32	0.57 203	0.20 16	0.62 65	0.36 57	0.41 89	0.42 65	0.32 48	0.24 21	0.68 122	0.26 26	0.13 29	0.11 32	0.14 12	0.11 9	0.13 13	0.11 2

ITERv2	0.30 46	0.18 10	0.43 70	0.36 9	0.23 32	0.50 143	0.19 8	0.62 65	0.36 57	0.39 85	0.39 57	0.36 71	0.25 26	0.74 144	0.27 43	0.13 29	0.11 32	0.14 12	0.11 9	0.13 13	0.11 2

252Zero-FE	0.27 10	0.22 82	0.40 44	0.41 81	0.24 52	0.29 13	0.19 8	0.59 51	0.46 97	0.31 32	0.33 41	0.22 2	0.25 26	0.40 8	0.29 72	0.16 82	0.12 69	0.14 12	0.11 9	0.13 13	0.13 68

MonStereo	0.28 26	0.18 10	0.39 34	0.36 9	0.21 11	0.55 191	0.31 117	0.55 33	0.43 83	0.28 9	0.28 25	0.23 4	0.21 4	0.57 78	0.25 15	0.11 1	0.10 9	0.14 12	0.11 9	0.14 45	0.11 2

Wavelet-MonSter	0.27 10	0.20 40	0.41 53	0.39 57	0.26 90	0.26 4	0.25 62	0.49 12	0.29 17	0.36 61	0.47 91	0.28 32	0.32 76	0.49 43	0.26 26	0.11 1	0.10 9	0.14 12	0.11 9	0.13 13	0.12 29

Monster-pub-eth3d	0.28 26	0.18 10	0.39 34	0.36 9	0.21 11	0.55 191	0.31 117	0.55 33	0.43 83	0.28 9	0.28 25	0.23 4	0.21 4	0.56 72	0.25 15	0.11 1	0.10 9	0.14 12	0.11 9	0.14 45	0.11 2

Replicate-Monster	0.41 121	0.26 171	2.03 553	0.36 9	0.21 11	0.46 104	0.23 48	0.67 87	0.48 104	0.42 98	0.27 23	0.31 45	0.30 61	0.98 224	0.24 5	0.14 46	0.10 9	0.14 12	0.11 9	0.13 13	0.28 423

asda	0.30 46	0.24 120	0.42 63	0.38 47	0.23 32	0.43 87	0.34 147	0.58 49	0.37 62	0.38 76	0.42 65	0.27 22	0.34 90	0.52 52	0.30 87	0.11 1	0.09 1	0.14 12	0.11 9	0.14 45	0.12 29

asd	0.30 46	0.21 61	0.41 53	0.39 57	0.24 52	0.47 111	0.30 110	0.69 89	0.30 20	0.41 89	0.39 57	0.28 32	0.33 80	0.62 103	0.27 43	0.13 29	0.09 1	0.14 12	0.12 67	0.14 45	0.12 29

qwe	0.32 63	0.21 61	0.40 44	0.37 23	0.26 90	0.49 129	0.29 100	0.64 71	0.39 70	0.49 141	0.48 96	0.26 17	0.27 42	0.80 162	0.34 145	0.12 9	0.10 9	0.14 12	0.11 9	0.15 73	0.12 29

2.25w	0.32 63	0.24 120	0.48 104	0.37 23	0.24 52	0.45 97	0.25 62	0.62 65	0.40 74	0.45 117	0.58 136	0.27 22	0.32 76	0.74 144	0.35 155	0.12 9	0.10 9	0.14 12	0.12 67	0.13 13	0.14 99

2.5w	0.31 58	0.23 99	0.46 97	0.39 57	0.24 52	0.42 78	0.39 215	0.61 62	0.30 20	0.37 68	0.53 116	0.24 9	0.25 26	0.77 150	0.28 63	0.12 9	0.10 9	0.14 12	0.12 67	0.14 45	0.12 29

2.75w_new	0.31 58	0.23 99	0.43 70	0.35 4	0.23 32	0.42 78	0.42 243	0.54 28	0.35 53	0.47 127	0.43 75	0.24 9	0.30 61	0.66 116	0.33 128	0.12 9	0.10 9	0.14 12	0.11 9	0.13 13	0.12 29

3.25w_new	0.32 63	0.21 61	0.45 89	0.38 47	0.23 32	0.52 165	0.34 147	0.65 75	0.39 70	0.47 127	0.45 85	0.32 48	0.35 98	0.61 101	0.27 43	0.12 9	0.10 9	0.14 12	0.11 9	0.12 1	0.12 29

3.25w	0.32 63	0.21 61	0.45 89	0.37 23	0.23 32	0.52 165	0.34 147	0.65 75	0.39 70	0.47 127	0.45 85	0.32 48	0.35 98	0.61 101	0.27 43	0.12 9	0.10 9	0.14 12	0.11 9	0.12 1	0.12 29

3.75w	0.32 63	0.23 99	0.44 76	0.37 23	0.29 160	0.62 237	0.36 171	0.59 51	0.32 35	0.41 89	0.47 91	0.25 15	0.34 90	0.64 107	0.26 26	0.12 9	0.09 1	0.14 12	0.12 67	0.13 13	0.12 29

1w_stereo	0.34 76	0.20 40	0.42 63	0.43 96	0.26 90	0.47 111	0.54 364	0.59 51	0.50 111	0.41 89	0.66 154	0.25 15	0.44 154	0.62 103	0.33 128	0.12 9	0.10 9	0.14 12	0.11 9	0.14 45	0.12 29

monsters	0.34 76	0.20 40	0.41 53	0.39 57	0.36 292	0.34 34	0.27 84	0.66 81	0.43 83	0.47 127	0.40 60	0.22 2	0.23 16	1.33 317	0.25 15	0.13 29	0.10 9	0.14 12	0.11 9	0.13 13	0.13 68

StereoAnything_RVC	0.45 152	1.43 590	0.48 104	0.35 4	0.20 4	0.26 4	0.21 27	0.43 3	0.22 4	0.22 1	0.21 2	0.19 1	0.36 108	1.27 301	0.22 1	0.21 292	0.11 32	0.14 12	0.10 2	2.37 597	0.11 2

MonSter	0.28 26	0.18 10	0.39 34	0.36 9	0.21 11	0.55 191	0.31 117	0.55 33	0.43 83	0.28 9	0.29 29	0.23 4	0.21 4	0.56 72	0.25 15	0.11 1	0.10 9	0.14 12	0.11 9	0.14 45	0.11 2

DEFOM-Stereo	0.33 72	0.20 40	0.40 44	0.42 89	0.28 143	0.80 346	0.23 48	0.48 9	0.37 62	0.37 68	0.31 35	0.23 4	0.24 21	1.20 284	0.27 43	0.16 82	0.12 69	0.14 12	0.11 9	0.14 45	0.14 99

dual_stereo	0.27 10	0.19 25	0.35 1	0.39 57	0.21 11	0.25 3	0.22 37	0.48 9	0.31 27	0.32 43	0.26 15	0.37 79	0.24 21	0.83 173	0.29 72	0.16 82	0.12 69	0.14 12	0.11 9	0.14 45	0.11 2

Pointernet	0.37 94	0.20 40	0.57 172	0.43 96	0.28 143	0.51 161	0.27 84	0.93 180	0.61 150	0.47 127	0.63 146	0.49 136	0.38 122	0.49 43	0.33 128	0.17 130	0.13 143	0.14 12	0.11 9	0.13 13	0.12 29

LoS_RVC	0.42 125	0.26 171	0.40 44	0.44 121	0.82 546	0.51 161	0.44 275	0.64 71	0.41 78	0.44 108	0.78 190	0.44 101	0.47 175	0.56 72	0.36 165	0.13 29	0.12 69	0.14 12	0.10 2	0.13 13	0.84 578

CAS	0.63 276	0.18 10	0.37 12	2.27 599	0.84 548	0.57 203	0.54 364	0.79 122	0.62 152	0.48 135	0.70 169	0.36 71	0.26 36	0.45 21	0.35 155	2.24 600	0.10 9	0.14 12	0.09 1	0.15 73	1.06 590

ACW_4w	0.28 26	0.17 1	0.36 9	0.39 57	0.34 274	0.33 29	0.28 93	0.51 16	0.32 35	0.28 9	0.32 39	0.47 121	0.24 21	0.59 84	0.26 26	0.12 9	0.14 202	0.15 55	0.12 67	0.15 73	0.11 2

VIP-Stereo	0.35 86	0.22 82	0.49 111	0.40 67	0.43 371	0.82 357	0.22 37	0.59 51	0.45 90	0.31 32	0.53 116	0.37 79	0.31 69	0.83 173	0.27 43	0.17 130	0.11 32	0.15 55	0.11 9	0.15 73	0.12 29

DilatedVolume-Stereo	0.43 131	0.21 61	0.55 158	0.43 96	0.32 234	0.72 300	0.29 100	0.80 130	0.51 120	0.77 208	0.73 178	0.48 127	0.40 128	1.13 267	0.39 197	0.15 58	0.14 202	0.15 55	0.14 136	0.16 97	0.14 99

4.25_new	0.30 46	0.26 171	0.44 76	0.38 47	0.26 90	0.49 129	0.40 223	0.59 51	0.31 27	0.38 76	0.42 65	0.27 22	0.34 90	0.46 25	0.31 105	0.12 9	0.09 1	0.15 55	0.11 9	0.14 45	0.12 29

4.5w_new	0.30 46	0.26 171	0.44 76	0.38 47	0.26 90	0.49 129	0.40 223	0.59 51	0.31 27	0.38 76	0.42 65	0.27 22	0.34 90	0.46 25	0.31 105	0.12 9	0.09 1	0.15 55	0.11 9	0.14 45	0.12 29

4.5_new	0.29 40	0.25 148	0.41 53	0.36 9	0.23 32	0.52 165	0.36 171	0.56 37	0.34 48	0.45 117	0.42 65	0.27 22	0.25 26	0.40 8	0.24 5	0.13 29	0.10 9	0.15 55	0.13 106	0.16 97	0.12 29

4.5w-stereo	0.29 40	0.25 148	0.41 53	0.36 9	0.23 32	0.52 165	0.36 171	0.56 37	0.34 48	0.45 117	0.42 65	0.27 22	0.25 26	0.40 8	0.24 5	0.13 29	0.10 9	0.15 55	0.13 106	0.16 97	0.12 29

4.25w-stereo	0.30 46	0.26 171	0.44 76	0.38 47	0.26 90	0.49 129	0.40 223	0.59 51	0.32 35	0.38 76	0.42 65	0.27 22	0.34 90	0.46 25	0.31 105	0.12 9	0.09 1	0.15 55	0.11 9	0.14 45	0.12 29

4w-stereo	0.30 46	0.24 120	0.44 76	0.37 23	0.23 32	0.46 104	0.27 84	0.63 69	0.31 27	0.41 89	0.44 79	0.27 22	0.36 108	0.59 84	0.30 87	0.11 1	0.09 1	0.15 55	0.12 67	0.13 13	0.12 29

3.5w_stereo	0.33 72	0.25 148	0.45 89	0.37 23	0.24 52	0.54 182	0.35 155	0.66 81	0.36 57	0.43 104	0.44 79	0.29 34	0.34 90	0.77 150	0.39 197	0.11 1	0.09 1	0.15 55	0.11 9	0.14 45	0.13 68

3w_stereo	0.33 72	0.25 148	0.52 136	0.40 67	0.21 11	0.53 174	0.54 364	0.65 75	0.46 97	0.44 108	0.48 96	0.23 4	0.45 158	0.46 25	0.29 72	0.12 9	0.10 9	0.15 55	0.12 67	0.15 73	0.15 136

2w_stereo	0.32 63	0.24 120	0.45 89	0.39 57	0.22 23	0.46 104	0.47 309	0.69 89	0.42 81	0.43 104	0.50 108	0.24 9	0.45 158	0.47 33	0.29 72	0.12 9	0.10 9	0.15 55	0.12 67	0.15 73	0.13 68

monsterstereo	0.34 76	0.20 40	0.44 76	0.45 135	0.35 280	0.27 9	0.29 100	0.53 23	0.51 120	0.44 108	0.61 141	0.26 17	0.25 26	1.19 282	0.27 43	0.13 29	0.11 32	0.15 55	0.12 67	0.15 73	0.10 1

111111	0.34 76	0.20 40	0.41 53	0.45 135	0.42 360	0.37 49	0.22 37	0.95 192	0.38 68	0.31 32	0.31 35	0.40 91	0.27 42	0.96 215	0.26 26	0.17 130	0.12 69	0.15 55	0.11 9	0.15 73	0.13 68

LG-Stereo_L2	0.29 40	0.20 40	0.45 89	0.37 23	0.25 77	0.26 4	0.20 16	0.78 117	0.28 15	0.28 9	0.26 15	0.24 9	0.26 36	0.91 200	0.23 2	0.15 58	0.11 32	0.15 55	0.12 67	0.14 45	0.11 2

LG-Stereo_L1	0.30 46	0.20 40	0.44 76	0.37 23	0.26 90	0.29 13	0.21 27	0.66 81	0.26 11	0.25 3	0.25 10	0.24 9	0.22 12	1.24 294	0.23 2	0.15 58	0.11 32	0.15 55	0.12 67	0.14 45	0.11 2

MLG-Stereo_test2	0.26 4	0.20 40	0.36 9	0.37 23	0.22 23	0.35 38	0.18 2	0.45 5	0.21 2	0.26 5	0.23 6	0.34 62	0.20 2	0.77 150	0.23 2	0.16 82	0.11 32	0.15 55	0.11 9	0.13 13	0.11 2

SGD-Stereo	0.32 63	0.20 40	0.40 44	0.38 47	0.19 2	0.43 87	0.22 37	0.64 71	0.33 41	0.42 98	0.34 43	0.27 22	0.35 98	1.15 270	0.30 87	0.20 256	0.10 9	0.15 55	0.13 106	0.17 128	0.13 68

GREAT-IGEV	0.32 63	0.20 40	0.42 63	0.37 23	0.29 160	0.36 45	0.28 93	0.56 37	0.58 140	0.28 9	0.50 108	0.29 34	0.29 55	0.84 178	0.27 43	0.14 46	0.11 32	0.15 55	0.11 9	0.17 128	0.14 99

Reg-Stereo(zero)	0.44 144	0.22 82	0.45 89	0.43 96	0.23 32	0.38 55	0.25 62	0.76 110	1.08 330	0.90 241	0.78 190	0.90 301	0.47 175	0.70 127	0.36 165	0.15 58	0.12 69	0.15 55	0.12 67	0.15 73	0.15 136

FoundationStereo	0.24 1	0.21 61	0.36 9	0.38 47	0.22 23	0.32 25	0.22 37	0.39 2	0.23 6	0.30 27	0.25 10	0.30 42	0.33 80	0.34 3	0.26 26	0.16 82	0.12 69	0.15 55	0.11 9	0.13 13	0.12 29

IGEV-Stereo++	0.30 46	0.20 40	0.40 44	0.46 145	0.30 185	0.33 29	0.22 37	0.75 107	0.45 90	0.32 43	0.41 63	0.32 48	0.48 188	0.38 4	0.27 43	0.15 58	0.11 32	0.15 55	0.12 67	0.15 73	0.13 68

IGEV-Stereo+	0.45 152	0.21 61	0.43 70	0.41 81	0.39 336	0.15 1	0.19 8	0.44 4	0.36 57	0.26 5	0.25 10	0.31 45	0.41 131	1.43 346	0.30 87	0.17 130	0.12 69	0.15 55	0.11 9	1.16 586	1.70 602

WCG-NET（raft）	0.45 152	0.21 61	0.55 158	0.40 67	0.24 52	0.50 143	0.36 171	0.73 100	1.09 339	0.71 195	0.76 186	0.92 313	0.51 207	0.84 178	0.34 145	0.16 82	0.12 69	0.15 55	0.14 136	0.14 45	0.14 99

trnet	0.39 104	0.21 61	0.37 12	0.36 9	0.20 4	0.53 174	0.29 100	0.78 117	1.12 352	0.59 175	0.71 172	0.53 160	0.42 137	0.54 61	0.34 145	0.18 172	0.13 143	0.15 55	0.10 2	0.14 45	0.13 68

MoCha-V2	0.40 113	0.20 40	0.49 111	0.50 213	0.21 11	0.44 93	0.33 135	0.93 180	0.53 131	0.53 158	0.53 116	0.42 95	0.58 253	1.09 255	0.27 43	0.14 46	0.12 69	0.15 55	0.12 67	0.17 128	0.15 136

CES	0.48 172	0.20 40	0.37 12	0.39 57	1.39 590	0.55 191	0.35 155	0.98 204	0.66 177	0.44 108	0.66 154	0.35 66	0.27 42	0.56 72	0.33 128	0.15 58	0.13 143	0.15 55	0.10 2	0.19 207	1.46 597

CREStereo++_RVC	0.47 166	0.21 61	0.38 23	0.45 135	0.38 326	0.45 97	0.25 62	0.75 107	1.29 455	0.80 216	1.21 353	0.47 121	0.37 115	0.53 57	0.44 240	0.16 82	0.11 32	0.15 55	0.80 588	0.18 163	0.11 2
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
XX-TBD	0.46 159	0.70 538	0.35 1	0.79 523	0.25 77	0.58 207	0.26 76	0.69 89	1.27 446	0.76 203	1.00 249	0.45 109	0.33 80	0.47 33	0.37 177	0.19 217	0.15 266	0.15 55	0.11 9	0.17 128	0.14 99

CREStereo	0.39 104	0.21 61	0.38 23	0.34 1	0.22 23	0.53 174	0.29 100	0.77 113	1.11 348	0.58 167	0.71 172	0.51 147	0.41 131	0.54 61	0.34 145	0.18 172	0.13 143	0.15 55	0.10 2	0.14 45	0.14 99
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.46 159	0.21 61	0.38 23	0.37 23	0.23 32	0.71 297	0.27 84	0.74 104	1.04 311	0.64 183	0.70 169	0.55 167	0.47 175	0.86 187	0.35 155	1.00 583	0.13 143	0.15 55	0.10 2	0.15 73	0.13 68

pmcnn	2.37 581	0.42 444	2.71 578	0.63 421	0.43 371	1.54 510	1.19 552	2.01 519	1.53 531	2.64 583	7.60 613	18.07 632	1.45 527	3.44 518	2.78 567	0.18 172	0.15 266	0.15 55	0.12 67	0.20 243	0.18 223

GSStereo	0.33 72	0.21 61	0.43 70	0.45 135	0.31 211	0.46 104	0.36 171	0.92 171	0.47 101	0.37 68	0.38 53	0.32 48	0.33 80	0.43 15	0.26 26	0.19 217	0.11 32	0.16 87	0.12 67	0.17 128	0.15 136

GS-Stereo							0.36 171	0.92 171	0.47 101	0.37 68	0.38 53	0.32 48	0.33 80	0.43 15	0.26 26	0.19 217	0.11 32	0.16 87	0.12 67	0.17 128	0.15 136

AdaDepth	0.30 46	0.22 82	0.49 111	0.44 121	0.27 118	0.44 93	0.24 57	0.52 18	0.30 20	0.31 32	0.37 52	0.26 17	0.32 76	0.79 159	0.25 15	0.12 9	0.12 69	0.16 87	0.13 106	0.16 97	0.15 136

GASTEREO	0.40 113	0.25 148	0.51 127	0.48 183	0.25 77	0.65 260	0.36 171	0.81 135	0.49 106	0.51 155	0.82 203	0.30 42	0.66 289	0.62 103	0.28 63	0.19 217	0.12 69	0.16 87	0.14 136	0.16 97	0.14 99

depthmonostereo	0.41 121	0.23 99	0.53 142	0.47 156	0.23 32	0.61 228	0.35 155	1.00 210	0.76 208	0.48 135	0.65 153	0.47 121	0.49 197	0.67 120	0.37 177	0.16 82	0.15 266	0.16 87	0.14 136	0.16 97	0.15 136

IGEV	0.28 26	0.18 10	0.39 34	0.37 23	0.31 211	0.45 97	0.21 27	0.59 51	0.40 74	0.31 32	0.43 75	0.26 17	0.21 4	0.43 15	0.25 15	0.13 29	0.12 69	0.16 87	0.13 106	0.12 1	0.12 29

MLG-Stereo_test3	0.28 26	0.18 10	0.42 63	0.40 67	0.23 32	0.47 111	0.19 8	0.61 62	0.29 17	0.35 56	0.21 2	0.35 66	0.21 4	0.60 97	0.25 15	0.15 58	0.11 32	0.16 87	0.11 9	0.13 13	0.13 68

MLG-Stereo_test1	0.27 10	0.19 25	0.38 23	0.40 67	0.24 52	0.38 55	0.20 16	0.59 51	0.19 1	0.24 2	0.17 1	0.33 58	0.27 42	0.90 199	0.25 15	0.14 46	0.11 32	0.16 87	0.11 9	0.13 13	0.12 29

MLG-Stereo	0.29 40	0.19 25	0.38 23	0.41 81	0.20 4	0.42 78	0.20 16	0.66 81	0.21 2	0.25 3	0.22 5	0.33 58	0.28 49	1.09 255	0.25 15	0.14 46	0.11 32	0.16 87	0.11 9	0.13 13	0.12 29

LG-G_1	0.31 58	0.20 40	0.44 76	0.42 89	0.20 4	0.64 244	0.18 2	0.70 93	0.25 7	0.29 16	0.29 29	0.36 71	0.35 98	0.87 190	0.24 5	0.16 82	0.12 69	0.16 87	0.11 9	0.13 13	0.13 68

LG-G	0.31 58	0.20 40	0.44 76	0.42 89	0.20 4	0.64 244	0.18 2	0.70 93	0.25 7	0.29 16	0.29 29	0.36 71	0.35 98	0.87 190	0.24 5	0.16 82	0.12 69	0.16 87	0.11 9	0.13 13	0.13 68

G2L-Stereo_test	0.73 349	0.27 201	0.74 298	0.49 201	0.40 347	0.90 381	0.81 483	1.53 383	1.14 367	1.28 412	1.27 375	1.52 476	0.72 307	1.62 383	0.94 438	0.19 217	0.14 202	0.16 87	0.15 155	0.18 163	0.19 263

LGtest1	0.27 10	0.21 61	0.44 76	0.41 81	0.21 11	0.42 78	0.19 8	0.56 37	0.26 11	0.29 16	0.24 8	0.29 34	0.29 55	0.55 69	0.25 15	0.18 172	0.12 69	0.16 87	0.12 67	0.14 45	0.13 68

SCV_C0	0.43 131	0.26 171	0.65 216	0.43 96	0.29 160	0.47 111	0.31 117	1.34 328	0.73 198	0.38 76	0.49 105	0.54 162	0.29 55	1.24 294	0.30 87	0.17 130	0.13 143	0.16 87	0.13 106	0.20 243	0.15 136

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 113	0.67 530	0.42 63	0.64 430	0.29 160	0.48 117	0.25 62	0.85 149	0.44 88	0.38 76	0.36 47	0.30 42	0.70 299	1.15 270	0.29 72	0.16 82	0.11 32	0.16 87	0.11 9	0.18 163	0.12 29

AIO_rvc	0.36 88	0.23 99	0.49 111	0.43 96	0.27 118	0.59 214	0.38 200	0.94 187	0.45 90	0.33 49	0.46 89	0.49 136	0.22 12	0.84 178	0.30 87	0.16 82	0.11 32	0.16 87	0.12 67	0.15 73	0.13 68

HUF	0.36 88	0.23 99	0.52 136	0.40 67	0.22 23	0.54 182	0.47 309	0.82 140	0.43 83	0.36 61	0.43 75	0.50 143	0.42 137	0.64 107	0.29 72	0.17 130	0.12 69	0.16 87	0.12 67	0.15 73	0.14 99

AIO_test	0.35 86	0.22 82	0.44 76	0.43 96	0.27 118	0.57 203	0.44 275	0.79 122	0.41 78	0.32 43	0.47 91	0.46 114	0.30 61	0.69 123	0.30 87	0.16 82	0.11 32	0.16 87	0.13 106	0.15 73	0.12 29

IGEV-RUCA	0.37 94	0.23 99	0.48 104	0.49 201	0.36 292	0.60 222	0.23 48	0.64 71	0.49 106	0.39 85	0.49 105	0.44 101	0.31 69	0.85 183	0.30 87	0.24 365	0.13 143	0.16 87	0.12 67	0.20 243	0.19 263

castereo	0.41 121	0.22 82	0.46 97	0.44 121	0.30 185	0.61 228	0.56 390	0.97 200	0.80 220	0.38 76	0.69 165	0.45 109	0.69 294	0.51 49	0.30 87	0.16 82	0.11 32	0.16 87	0.13 106	0.16 97	0.12 29

GIP-stereo	0.34 76	0.23 99	0.45 89	0.50 213	0.36 292	0.38 55	0.23 48	0.78 117	0.52 127	0.34 52	0.51 111	0.46 114	0.38 122	0.51 49	0.27 43	0.20 256	0.12 69	0.16 87	0.12 67	0.16 97	0.14 99

WCG-NET	0.42 125	0.21 61	0.54 148	0.40 67	0.25 77	0.47 111	0.32 126	0.73 100	1.15 379	0.76 203	0.73 178	0.58 184	0.45 158	0.60 97	0.34 145	0.15 58	0.11 32	0.16 87	0.14 136	0.15 73	0.13 68

test_for_model	1.30 512	3.71 623	0.58 178	3.22 614	2.84 614	0.59 214	0.33 135	1.40 343	0.83 229	1.42 481	0.61 141	0.52 154	0.37 115	0.51 49	0.33 128	2.46 602	0.15 266	0.16 87	0.11 9	4.39 625	1.50 598

IGEV++	0.40 113	0.22 82	0.51 127	0.52 266	0.29 160	0.45 97	0.25 62	1.65 413	0.46 97	0.37 68	0.57 133	0.46 114	0.45 158	0.50 46	0.38 188	0.19 217	0.12 69	0.16 87	0.13 106	0.16 97	0.15 136

Any-RAFT	0.53 196	0.24 120	0.47 100	0.47 156	0.27 118	1.00 419	0.25 62	1.58 395	1.05 315	0.85 234	0.99 245	1.06 362	0.47 175	0.70 127	0.32 110	0.18 172	0.13 143	0.16 87	0.13 106	0.16 97	0.16 169

LoS	0.40 113	0.21 61	0.44 76	0.37 23	0.22 23	0.50 143	0.40 223	1.00 210	0.94 265	0.48 135	0.66 154	0.48 127	0.40 128	0.60 97	0.37 177	0.18 172	0.14 202	0.16 87	0.11 9	0.14 45	0.14 99
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CroCo-Stereo	0.40 113	0.31 313	0.73 282	0.58 360	0.27 118	0.26 4	0.33 135	0.95 192	0.81 223	0.42 98	0.47 91	0.65 211	0.47 175	0.39 6	0.34 145	0.18 172	0.15 266	0.16 87	0.14 136	0.19 207	0.16 169
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
TANstereo	0.44 144	0.21 61	0.44 76	0.41 81	0.21 11	0.65 260	0.26 76	0.79 122	0.83 229	0.93 249	0.98 243	0.51 147	0.46 165	0.54 61	0.35 155	0.18 172	0.24 459	0.16 87	0.13 106	0.16 97	0.26 401

raftrobust	0.52 186	0.25 148	0.56 162	0.65 444	0.52 441	0.49 129	0.34 147	0.98 204	0.91 255	1.30 427	0.87 213	0.63 205	0.81 346	0.78 155	0.41 216	0.19 217	0.15 266	0.16 87	0.14 136	0.15 73	0.16 169

GEAStereo	0.31 58	0.21 61	0.43 70	0.43 96	0.31 211	0.46 104	0.36 171	0.74 104	0.33 41	0.34 52	0.38 53	0.32 48	0.33 80	0.43 15	0.26 26	0.21 292	0.12 69	0.17 116	0.12 67	0.17 128	0.14 99

gasm-f	0.34 76	0.22 82	0.42 63	0.43 96	0.31 211	0.39 59	0.44 275	0.74 104	0.33 41	0.34 52	0.64 149	0.32 48	0.46 165	0.55 69	0.28 63	0.21 292	0.12 69	0.17 116	0.12 67	0.18 163	0.14 99

Zero-FE251	0.34 76	0.23 99	0.51 127	0.45 135	0.29 160	0.58 207	0.24 57	0.82 140	0.34 48	0.49 141	0.38 53	0.52 154	0.42 137	0.47 33	0.27 43	0.18 172	0.14 202	0.17 116	0.12 67	0.14 45	0.13 68

MSCF	0.38 100	0.25 148	0.52 136	0.47 156	0.25 77	0.62 237	0.37 193	0.81 135	0.47 101	0.50 150	0.71 172	0.32 48	0.65 286	0.54 61	0.28 63	0.19 217	0.12 69	0.17 116	0.14 136	0.17 128	0.14 99

water-stereo	0.39 104	0.20 40	0.48 104	0.44 121	0.27 118	0.50 143	0.26 76	0.92 171	0.51 120	0.53 158	0.78 190	0.55 167	0.49 197	0.42 12	0.42 227	0.16 82	0.15 266	0.17 116	0.15 155	0.16 97	0.15 136

G2L-ROB	0.73 349	0.25 148	0.76 312	0.54 299	0.39 336	0.95 401	0.66 437	1.66 418	1.09 339	1.24 397	1.02 263	1.64 498	0.71 304	1.63 385	1.02 454	0.20 256	0.14 202	0.17 116	0.15 155	0.20 243	0.22 331

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 88	0.23 99	0.54 148	0.50 213	0.28 143	0.36 45	0.22 37	1.02 217	0.39 70	0.42 98	0.64 149	0.36 71	0.51 207	0.39 6	0.29 72	0.18 172	0.12 69	0.17 116	0.13 106	0.18 163	0.18 223

SCV	0.46 159	0.26 171	0.55 158	0.47 156	0.25 77	0.39 59	0.38 200	1.98 512	0.60 149	0.35 56	0.48 96	0.55 167	0.36 108	1.28 303	0.32 110	0.24 365	0.12 69	0.17 116	0.13 106	0.18 163	0.14 99

castereo++	0.38 100	0.23 99	0.41 53	0.43 96	0.31 211	0.97 411	0.22 37	0.86 151	0.58 140	0.32 43	0.44 79	0.51 147	0.39 124	0.93 209	0.24 5	0.17 130	0.11 32	0.17 116	0.12 67	0.14 45	0.14 99

AIO-Stereo	0.37 94	0.25 148	0.51 127	0.47 156	0.23 32	0.45 97	0.39 215	1.07 251	0.52 127	0.41 89	0.48 96	0.52 154	0.25 26	0.72 134	0.30 87	0.16 82	0.12 69	0.17 116	0.13 106	0.16 97	0.13 68

RSM++	0.38 100	0.24 120	0.51 127	0.47 156	0.26 90	0.50 143	0.41 239	0.79 122	0.45 90	0.37 68	0.45 85	0.60 193	0.35 98	1.02 236	0.30 87	0.15 58	0.13 143	0.17 116	0.14 136	0.18 163	0.13 68

RSM	0.39 104	0.24 120	0.49 111	0.46 145	0.26 90	0.47 111	0.40 223	0.92 171	0.44 88	0.41 89	0.42 65	0.65 211	0.33 80	1.07 250	0.29 72	0.15 58	0.12 69	0.17 116	0.13 106	0.17 128	0.13 68

RAFT-Stereo-weight	0.47 166	0.24 120	0.53 142	0.48 183	0.27 118	0.60 222	0.35 155	1.02 217	1.07 324	0.99 268	0.78 190	0.76 242	0.28 49	0.76 146	0.36 165	0.16 82	0.12 69	0.17 116	0.15 155	0.16 97	0.15 136

testlalala2	0.58 250	0.27 201	0.68 233	1.72 592	1.27 588	0.68 280	0.42 243	0.93 180	0.70 188	0.90 241	0.93 226	0.76 242	0.34 90	0.52 52	0.40 205	0.18 172	0.15 266	0.17 116	0.13 106	0.17 128	0.17 197

MSKI-zero shot	0.55 228	0.26 171	0.57 172	0.51 245	0.26 90	0.69 285	0.28 93	1.18 285	0.64 160	0.91 246	1.32 398	0.82 264	0.33 80	1.92 428	0.32 110	0.17 130	0.12 69	0.17 116	0.13 106	0.16 97	0.16 169

UniTT-Stereo	0.36 88	0.23 99	0.59 185	0.48 183	0.36 292	0.40 63	0.32 126	0.53 23	0.49 106	0.54 161	0.55 127	0.36 71	0.31 69	0.58 82	0.51 299	0.20 256	0.15 266	0.17 116	0.15 155	0.19 207	0.15 136

testlalala_base	0.77 371	0.40 432	0.70 252	0.65 444	0.50 417	0.79 338	0.28 93	1.50 368	0.51 120	0.73 201	0.90 219	0.69 225	0.54 223	0.66 116	0.40 205	2.82 606	0.14 202	0.17 116	0.12 67	2.68 602	0.19 263

GCAP-Stereo	0.40 113	0.28 223	0.68 233	0.47 156	0.25 77	0.53 174	0.32 126	0.82 140	0.58 140	0.65 185	0.69 165	0.58 184	0.42 137	0.47 33	0.29 72	0.17 130	0.14 202	0.17 116	0.13 106	0.17 128	0.14 99

RAFT-Test	0.54 212	0.25 148	0.64 209	0.47 156	0.30 185	0.97 411	0.27 84	1.24 312	0.81 223	0.96 258	1.12 313	1.28 426	0.48 188	0.71 131	0.36 165	0.17 130	0.13 143	0.17 116	0.14 136	0.16 97	0.16 169

Selective-IGEV	0.39 104	0.24 120	0.50 120	0.44 121	0.25 77	0.46 104	0.33 135	1.25 314	0.40 74	0.35 56	0.45 85	0.52 154	0.30 61	1.07 250	0.30 87	0.14 46	0.12 69	0.17 116	0.13 106	0.16 97	0.13 68

Selective-RAFT	0.52 186	0.28 223	0.79 330	0.55 323	0.27 118	0.91 385	0.33 135	0.80 130	0.88 243	0.58 167	0.63 146	0.81 259	0.77 325	1.29 307	0.48 280	0.19 217	0.14 202	0.17 116	0.15 155	0.19 207	0.17 197

MC-Stereo	0.43 131	0.23 99	0.48 104	0.51 245	0.28 143	0.39 59	0.32 126	0.88 160	0.68 182	0.60 177	0.84 206	0.56 176	0.61 266	1.03 237	0.31 105	0.17 130	0.11 32	0.17 116	0.15 155	0.16 97	0.13 68

RCA-Stereo	0.50 183	0.23 99	0.58 178	0.48 183	0.33 255	0.55 191	0.45 295	0.97 200	1.38 498	0.68 190	1.05 278	0.63 205	0.80 342	0.59 84	0.32 110	0.17 130	0.12 69	0.17 116	0.14 136	0.16 97	0.14 99

DCANet-4	0.54 212	0.26 171	1.07 445	0.42 89	0.24 52	0.48 117	0.36 171	0.99 206	1.30 461	1.10 309	1.02 263	0.56 176	0.75 313	0.73 138	0.52 306	0.16 82	0.13 143	0.17 116	0.13 106	0.15 73	0.19 263

fff	0.53 196	0.24 120	0.70 252	0.43 96	0.24 52	0.48 117	0.36 171	1.07 251	1.25 435	1.10 309	1.02 263	0.57 179	1.06 462	0.73 138	0.52 306	0.16 82	0.13 143	0.17 116	0.13 106	0.15 73	0.19 263

ADStereo(finetuned)	0.57 244	0.24 120	1.06 440	0.43 96	0.24 52	0.49 129	0.35 155	1.05 236	1.30 461	1.12 317	1.03 273	0.58 184	1.20 493	0.84 178	0.51 299	0.16 82	0.13 143	0.17 116	0.13 106	0.18 163	0.19 263

s12784h	0.52 186	0.20 40	0.38 23	0.41 81	0.19 2	0.96 407	0.34 147	1.17 280	1.25 435	0.81 220	0.90 219	0.63 205	0.50 203	1.45 350	0.42 227	0.14 46	0.12 69	0.17 116	0.11 9	0.18 163	0.11 2

DCANet	0.54 212	0.24 120	0.70 252	0.43 96	0.24 52	0.49 129	0.36 171	1.05 236	1.30 461	1.12 317	1.03 273	0.58 184	0.92 397	0.81 168	0.52 306	0.16 82	0.13 143	0.17 116	0.13 106	0.18 163	0.19 263

csc	0.53 196	0.24 120	0.70 252	0.43 96	0.24 52	0.48 117	0.36 171	1.07 251	1.25 435	1.10 309	1.02 263	0.57 179	1.06 462	0.73 138	0.52 306	0.16 82	0.13 143	0.17 116	0.13 106	0.15 73	0.19 263

cscssc	0.53 196	0.24 120	0.70 252	0.43 96	0.24 52	0.48 117	0.36 171	1.07 251	1.25 435	1.10 309	1.02 263	0.57 179	1.06 462	0.73 138	0.52 306	0.16 82	0.13 143	0.17 116	0.13 106	0.15 73	0.19 263

111	0.60 259	0.23 99	0.70 252	0.43 96	0.24 52	0.72 300	0.42 243	1.18 285	1.41 513	0.80 216	1.38 421	1.10 380	0.79 336	0.96 215	0.58 332	0.18 172	0.13 143	0.17 116	0.15 155	0.17 128	0.19 263

EAI-Stereo	0.65 296	0.28 223	0.69 246	0.53 284	0.27 118	0.60 222	0.40 223	2.28 567	0.64 160	0.71 195	3.18 580	0.57 179	0.43 145	1.06 246	0.41 216	0.18 172	0.13 143	0.17 116	0.17 218	0.17 128	0.17 197

CFNet-RSSM	0.54 212	0.24 120	0.70 252	0.48 183	0.28 143	0.60 222	0.27 84	1.49 364	1.14 367	1.06 291	0.93 226	1.08 368	0.54 223	0.70 127	0.35 155	0.16 82	0.12 69	0.17 116	0.15 155	0.16 97	0.14 99

Gwc-CoAtRS	0.52 186	0.24 120	0.68 233	0.48 183	0.29 160	0.64 244	0.25 62	1.16 278	1.08 330	1.01 278	1.00 249	1.12 385	0.56 235	0.69 123	0.37 177	0.16 82	0.13 143	0.17 116	0.15 155	0.15 73	0.15 136

R-Stereo Train	0.57 244	0.26 171	0.63 202	0.54 299	0.36 292	0.69 285	0.54 364	1.22 306	0.72 194	1.61 519	1.50 458	0.75 238	0.53 218	0.64 107	0.44 240	0.18 172	0.15 266	0.17 116	0.15 155	0.17 128	0.17 197

RAFT-Stereo	0.57 244	0.26 171	0.63 202	0.54 299	0.36 292	0.69 285	0.54 364	1.22 306	0.72 194	1.61 519	1.50 458	0.75 238	0.53 218	0.64 107	0.44 240	0.18 172	0.15 266	0.17 116	0.15 155	0.17 128	0.17 197
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RASNet	1.12 489	0.30 278	0.91 384	0.66 451	0.77 532	0.97 411	0.57 401	1.37 334	1.35 486	1.02 282	1.34 407	2.11 552	1.43 523	7.09 592	1.39 508	0.19 217	0.17 340	0.17 116	0.19 259	0.18 163	0.16 169

iResNet_ROB	0.77 371	0.30 278	0.99 410	0.57 354	0.36 292	0.83 363	0.36 171	2.33 570	1.58 536	1.27 410	1.30 385	1.25 415	0.84 363	1.65 388	0.79 405	0.20 256	0.14 202	0.17 116	0.12 67	0.18 163	0.27 411

DLNR-FE	23.17 634	48.55 676	42.94 664	176.85 676	78.48 671	0.35 38	0.21 27	23.51 661	0.75 201	0.66 188	0.86 209	0.59 191	0.30 61	1.55 371	0.44 240	9.85 634	0.12 69	0.18 154	0.14 136	76.92 675	0.16 169

DDF-Stereo	0.37 94	0.22 82	0.47 100	0.48 183	0.42 360	0.31 21	0.24 57	0.53 23	0.33 41	0.33 49	0.40 60	0.37 79	0.48 188	0.91 200	0.32 110	0.23 348	0.11 32	0.18 154	0.12 67	0.86 572	0.16 169

zero-FE	0.36 88	0.22 82	0.47 100	0.45 135	0.43 371	0.30 17	0.24 57	0.61 62	0.33 41	0.33 49	0.41 63	0.37 79	0.50 203	0.64 107	0.32 110	0.22 321	0.11 32	0.18 154	0.12 67	0.83 570	0.16 169

S2M2_XL	0.24 1	0.24 120	0.39 34	0.34 1	0.24 52	0.16 2	0.18 2	0.32 1	0.22 4	0.29 16	0.40 60	0.24 9	0.23 16	0.32 1	0.26 26	0.20 256	0.18 362	0.18 154	0.16 197	0.18 163	0.14 99
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MM-Stereo_test2	0.43 131	0.24 120	0.67 229	0.51 245	0.32 234	0.55 191	0.45 295	0.97 200	0.77 212	0.59 175	0.51 111	0.49 136	0.42 137	0.80 162	0.30 87	0.15 58	0.13 143	0.18 154	0.14 136	0.19 207	0.14 99

999	0.48 172	0.22 82	0.49 111	0.48 183	0.34 274	0.75 313	0.31 117	0.85 149	0.55 135	0.37 68	0.48 96	0.50 143	0.36 108	2.45 477	0.39 197	0.16 82	0.13 143	0.18 154	0.15 155	0.16 97	0.19 263

mms	0.40 113	0.27 201	0.52 136	0.46 145	0.32 234	0.43 87	0.46 302	0.70 93	0.46 97	0.35 56	0.58 136	0.44 101	0.30 61	1.36 327	0.33 128	0.16 82	0.13 143	0.18 154	0.15 155	0.19 207	0.15 136

GCAP-BAT	0.49 178	0.31 313	0.64 209	0.41 81	0.46 399	0.70 292	0.35 155	0.77 113	0.64 160	0.86 236	1.00 249	0.77 245	0.37 115	1.18 280	0.36 165	0.18 172	0.14 202	0.18 154	0.13 106	0.17 128	0.15 136

Occ-G	0.42 125	0.21 61	0.48 104	0.41 81	0.26 90	0.42 78	0.62 423	0.77 113	0.49 106	0.43 104	0.66 154	1.02 353	0.46 165	0.78 155	0.41 216	0.16 82	0.13 143	0.18 154	0.13 106	0.16 97	0.16 169

gcap-zeroshot	0.53 196	0.28 223	0.89 377	0.49 201	0.28 143	0.76 319	0.37 193	1.34 328	0.73 198	0.89 239	0.67 158	1.35 441	0.51 207	0.79 159	0.33 128	0.18 172	0.15 266	0.18 154	0.15 155	0.17 128	0.16 169

MGS-Stereo	0.42 125	0.26 171	0.58 178	0.44 121	0.28 143	0.50 143	0.34 147	0.57 47	0.83 229	0.46 122	1.31 391	0.52 154	0.33 80	0.65 114	0.36 165	0.19 217	0.16 309	0.18 154	0.15 155	0.17 128	0.16 169

qqq1	0.72 331	0.30 278	0.86 352	0.46 145	0.26 90	0.82 357	0.43 262	2.05 526	1.39 503	1.23 389	1.47 448	0.98 337	0.95 416	1.71 402	0.44 240	0.24 365	0.20 398	0.18 154	0.15 155	0.18 163	0.18 223

fff1	0.72 331	0.30 278	0.86 352	0.46 145	0.26 90	0.82 357	0.43 262	2.05 526	1.39 503	1.23 389	1.47 448	0.98 337	0.95 416	1.71 402	0.44 240	0.24 365	0.20 398	0.18 154	0.15 155	0.18 163	0.18 223

DLNR_Zeroshot_test	23.17 634	48.52 675	43.29 665	176.68 675	78.69 672	0.35 38	0.21 27	23.41 660	0.75 201	0.66 188	0.86 209	0.59 191	0.30 61	1.56 374	0.44 240	9.57 632	0.12 69	0.18 154	0.14 136	76.92 675	0.16 169

testlalala	0.45 152	0.28 223	0.59 185	0.42 89	0.39 336	0.71 297	0.39 215	1.08 257	0.45 90	1.24 397	0.80 201	0.61 197	0.36 108	0.54 61	0.33 128	0.20 256	0.13 143	0.18 154	0.12 67	0.15 73	0.15 136

AEACV	0.37 94	0.24 120	0.52 136	0.47 156	0.51 429	0.37 49	0.38 200	0.65 75	0.53 131	0.42 98	0.56 130	0.46 114	0.60 257	0.53 57	0.30 87	0.16 82	0.13 143	0.18 154	0.15 155	0.17 128	0.14 99

anonymousdsp2	0.53 196	0.27 201	0.74 298	0.48 183	0.29 160	0.76 319	0.47 309	1.61 404	0.82 228	0.77 208	0.77 188	0.75 238	0.47 175	1.03 237	0.40 205	0.18 172	0.13 143	0.18 154	0.13 106	0.19 207	0.18 223

iRaft-Stereo_20w	0.65 296	0.31 313	1.00 416	0.47 156	0.34 274	0.73 304	0.30 110	2.96 592	0.70 188	1.15 341	1.14 322	0.76 242	0.65 286	1.11 261	0.38 188	0.17 130	0.13 143	0.18 154	0.16 197	0.19 207	0.18 223

GwcNet-ADL	0.64 288	0.31 313	0.79 330	0.56 337	0.41 355	0.60 222	0.58 405	1.41 345	1.26 440	1.08 295	1.13 318	0.91 304	0.60 257	1.04 243	0.78 399	0.27 432	0.18 362	0.18 154	0.18 236	0.25 360	0.29 429

GANet-ADL	0.60 259	0.35 396	0.72 270	0.64 430	0.40 347	0.68 280	0.51 339	1.49 364	1.12 352	0.95 256	1.08 289	0.91 304	0.57 244	0.76 146	0.55 323	0.26 416	0.18 362	0.18 154	0.16 197	0.23 333	0.25 377

cross-raft	0.54 212	0.25 148	0.61 193	0.52 266	0.29 160	0.68 280	0.37 193	1.46 358	0.76 208	1.01 278	1.06 280	1.28 426	0.46 165	0.71 131	0.35 155	0.15 58	0.12 69	0.18 154	0.16 197	0.19 207	0.14 99

RALCasStereoNet	0.54 212	0.30 278	0.66 224	0.59 373	0.51 429	0.61 228	0.52 350	0.94 187	0.93 262	0.70 193	1.01 255	0.78 249	0.44 154	1.33 317	0.47 275	0.20 256	0.16 309	0.18 154	0.16 197	0.20 243	0.19 263

RAFT-Stereo + iAFF	0.54 212	0.25 148	0.68 233	0.43 96	0.24 52	0.40 63	0.34 147	1.04 228	1.09 339	1.32 441	1.60 482	0.80 255	0.68 291	0.67 120	0.39 197	0.13 29	0.10 9	0.18 154	0.17 218	0.17 128	0.13 68

MLCV	0.72 331	0.34 375	1.10 455	0.51 245	0.23 32	0.91 385	0.39 215	1.33 323	1.23 426	1.46 487	1.55 469	1.01 351	0.64 280	1.95 433	0.80 409	0.18 172	0.12 69	0.18 154	0.14 136	0.19 207	0.17 197

iResNet	0.75 363	0.40 432	1.36 497	0.67 463	0.29 160	0.92 392	0.59 414	1.52 377	1.25 435	1.28 412	1.48 453	0.94 318	0.76 321	1.62 383	0.78 399	0.18 172	0.14 202	0.18 154	0.15 155	0.22 308	0.23 351

IGEV-FE	0.53 196	0.30 278	0.99 410	0.56 337	0.35 280	0.41 70	0.32 126	1.37 334	0.63 155	1.00 273	1.09 294	0.94 318	0.41 131	0.83 173	0.39 197	0.18 172	0.12 69	0.19 179	0.18 236	0.19 207	0.17 197

DA	0.43 131	0.23 99	0.49 111	0.50 213	0.25 77	1.08 434	0.44 275	1.18 285	0.58 140	0.46 122	0.64 149	0.54 162	0.47 175	0.46 25	0.32 110	0.19 217	0.13 143	0.19 179	0.13 106	0.18 163	0.14 99

GGEV	0.43 131	0.23 99	0.49 111	0.50 213	0.25 77	1.08 434	0.44 275	1.18 285	0.58 140	0.46 122	0.64 149	0.54 162	0.47 175	0.46 25	0.32 110	0.19 217	0.13 143	0.19 179	0.13 106	0.18 163	0.14 99

xyz-stereo-finetune	0.48 172	0.25 148	0.54 148	0.42 89	0.23 32	0.80 346	0.42 243	0.80 130	0.80 220	0.61 178	0.62 144	0.54 162	0.43 145	1.70 400	0.58 332	0.15 58	0.15 266	0.19 179	0.15 155	0.16 97	0.15 136

coex_refinement	0.80 386	0.28 223	0.73 282	0.70 484	0.51 429	0.95 401	0.60 418	1.78 453	1.23 426	1.36 458	1.37 416	1.82 523	0.81 346	1.32 314	1.13 473	0.26 416	0.17 340	0.19 179	0.20 291	0.24 348	0.25 377

HART	0.45 152	0.22 82	0.54 148	0.50 213	0.26 90	0.41 70	0.29 100	1.03 222	0.50 111	0.58 167	1.45 441	0.61 197	0.35 98	1.08 254	0.30 87	0.15 58	0.13 143	0.19 179	0.14 136	0.19 207	0.14 99

fffft	0.38 100	0.23 99	0.51 127	0.44 121	0.32 234	0.43 87	0.48 320	0.76 110	0.36 57	0.44 108	0.34 43	0.38 86	0.31 69	1.31 309	0.32 110	0.14 46	0.11 32	0.19 179	0.15 155	0.16 97	0.16 169
1: 1. 1
tt45	0.45 152	0.23 99	0.46 97	0.45 135	0.33 255	0.79 338	0.32 126	0.78 117	0.41 78	0.51 155	0.44 79	0.49 136	0.37 115	2.14 450	0.34 145	0.16 82	0.13 143	0.19 179	0.16 197	0.17 128	0.18 223

ours_stereo	0.39 104	0.28 223	0.51 127	0.46 145	0.30 185	0.40 63	0.44 275	0.73 100	0.56 137	0.35 56	0.56 130	0.46 114	0.33 80	1.11 261	0.32 110	0.16 82	0.13 143	0.19 179	0.15 155	0.19 207	0.14 99

fffy	0.42 125	0.27 201	0.57 172	0.46 145	0.29 160	0.48 117	0.35 155	0.91 168	0.55 135	0.40 88	0.58 136	0.55 167	0.41 131	1.26 298	0.36 165	0.15 58	0.13 143	0.19 179	0.16 197	0.18 163	0.14 99

PAM	0.76 369	0.29 258	1.08 449	0.52 266	0.33 255	1.38 490	0.39 215	2.01 519	0.67 178	1.06 291	0.96 233	2.89 580	1.43 523	0.86 187	0.35 155	0.19 217	0.12 69	0.19 179	0.17 218	0.19 207	0.20 296

UGAM-zero	1.00 458	0.30 278	0.93 390	0.47 156	0.30 185	0.57 203	0.25 62	2.25 563	0.63 155	1.01 278	1.10 300	2.73 576	1.85 563	6.26 575	0.40 205	0.17 130	0.14 202	0.19 179	0.15 155	0.16 97	0.17 197

model_zeroshot	0.48 172	0.29 258	0.86 352	0.51 245	0.36 292	0.69 285	0.37 193	1.12 270	0.62 152	0.85 234	0.84 206	0.66 215	0.37 115	0.73 138	0.34 145	0.20 256	0.16 309	0.19 179	0.16 197	0.17 128	0.16 169

RAStereo	0.34 76	0.21 61	0.66 224	0.47 156	0.27 118	0.26 4	0.29 100	0.69 89	0.63 155	0.32 43	0.42 65	0.45 109	0.31 69	0.45 21	0.34 145	0.17 130	0.15 266	0.19 179	0.15 155	0.18 163	0.13 68

11t1	0.52 186	0.28 223	0.68 233	0.51 245	0.28 143	0.83 363	0.39 215	1.22 306	0.63 155	0.84 229	0.74 182	0.68 220	0.68 291	0.91 200	0.57 329	0.21 292	0.18 362	0.19 179	0.16 197	0.20 243	0.21 313

IGEVStereo-DCA	0.46 159	0.28 223	0.56 162	0.43 96	0.33 255	0.49 129	0.42 243	0.87 152	0.50 111	0.47 127	0.48 96	0.48 127	0.46 165	2.03 440	0.30 87	0.19 217	0.14 202	0.19 179	0.15 155	0.16 97	0.18 223

rrr	0.46 159	0.28 223	0.73 282	0.43 96	0.33 255	0.49 129	0.38 200	0.76 110	0.50 111	0.47 127	0.48 96	0.48 127	0.46 165	2.03 440	0.30 87	0.19 217	0.14 202	0.19 179	0.15 155	0.16 97	0.16 169

MaDis-Stereo	0.36 88	0.25 148	0.58 178	0.44 121	0.34 274	0.30 17	0.30 110	0.72 98	0.50 111	0.37 68	0.36 47	0.58 184	0.49 197	0.52 52	0.36 165	0.19 217	0.16 309	0.19 179	0.15 155	0.18 163	0.14 99

IGEV_Zeroshot_test	0.53 196	0.30 278	0.99 410	0.56 337	0.35 280	0.41 70	0.32 126	1.37 334	0.63 155	1.00 273	1.09 294	0.95 327	0.41 131	0.83 173	0.39 197	0.18 172	0.12 69	0.19 179	0.18 236	0.19 207	0.17 197

HH	0.63 276	0.30 278	0.77 319	0.50 213	0.32 234	0.49 129	0.46 302	1.65 413	0.64 160	0.69 191	1.09 294	1.63 495	0.85 366	1.90 426	0.37 177	0.18 172	0.13 143	0.19 179	0.17 218	0.19 207	0.16 169

HanStereo	0.63 276	0.30 278	0.77 319	0.50 213	0.32 234	0.49 129	0.46 302	1.65 413	0.64 160	0.69 191	1.09 294	1.63 495	0.85 366	1.90 426	0.37 177	0.18 172	0.13 143	0.19 179	0.17 218	0.19 207	0.16 169

EGLCR-Stereo	0.37 94	0.22 82	0.51 127	0.43 96	0.26 90	0.44 93	0.22 37	0.99 206	0.48 104	0.42 98	0.42 65	0.67 218	0.29 55	0.86 187	0.33 128	0.17 130	0.12 69	0.19 179	0.17 218	0.17 128	0.15 136

DCRE	0.82 397	0.26 171	0.70 252	0.58 360	0.44 380	0.54 182	0.48 320	0.95 192	0.78 215	0.78 211	7.33 612	0.86 284	0.52 212	0.76 146	0.41 216	0.16 82	0.16 309	0.19 179	0.17 218	0.18 163	0.17 197

ProNet	0.43 131	0.28 223	0.58 178	0.43 96	0.30 185	0.56 198	0.52 350	1.00 210	0.58 140	0.44 108	0.49 105	0.43 98	0.43 145	1.28 303	0.36 165	0.15 58	0.13 143	0.19 179	0.16 197	0.17 128	0.16 169

CroCo-Stereo Lap2	0.44 144	0.34 375	0.77 319	0.61 399	0.79 537	0.28 10	0.35 155	0.75 107	0.71 193	0.38 76	0.50 108	0.72 233	0.55 230	0.57 78	0.47 275	0.17 130	0.18 362	0.19 179	0.16 197	0.21 284	0.20 296

CIPLG	0.62 269	0.33 351	0.96 404	0.58 360	0.50 417	0.75 313	0.48 320	1.05 236	0.96 272	1.40 473	1.57 477	0.64 208	0.48 188	0.89 197	0.70 371	0.23 348	0.15 266	0.19 179	0.16 197	0.19 207	0.21 313

IPLG	0.69 318	0.27 201	0.97 406	0.51 245	0.43 371	0.79 338	0.33 135	1.21 298	1.06 319	1.30 427	1.10 300	0.52 154	0.55 230	3.16 509	0.63 352	0.16 82	0.14 202	0.19 179	0.16 197	0.18 163	0.17 197

IPLGR_C	0.62 269	0.33 351	0.99 410	0.58 360	0.49 410	0.76 319	0.48 320	1.10 262	0.96 272	1.40 473	1.56 473	0.62 202	0.48 188	0.80 162	0.71 376	0.23 348	0.15 266	0.19 179	0.16 197	0.19 207	0.21 313

MIPNet	0.56 237	0.28 223	0.94 394	0.49 201	0.33 255	0.66 269	0.38 200	1.35 331	1.08 330	1.06 291	0.92 223	0.60 193	0.79 336	0.73 138	0.52 306	0.17 130	0.14 202	0.19 179	0.16 197	0.18 163	0.17 197

ACRE	0.61 265	0.33 351	1.01 420	0.58 360	0.49 410	0.75 313	0.47 309	1.06 249	0.95 267	1.37 461	1.55 469	0.62 202	0.46 165	0.83 173	0.70 371	0.23 348	0.15 266	0.19 179	0.16 197	0.18 163	0.21 313

GrayStereo	0.82 397	0.26 171	0.58 178	0.63 421	0.37 308	0.76 319	1.86 589	1.11 268	0.87 239	1.99 557	1.89 528	1.08 368	1.82 562	1.39 337	0.48 280	0.19 217	0.14 202	0.19 179	0.21 336	0.18 163	0.39 497

Prome-Stereo	0.75 363	0.27 201	0.53 142	0.55 323	0.32 234	0.59 214	0.97 521	0.89 161	0.88 243	1.45 485	2.46 565	0.91 304	1.41 521	1.58 377	0.44 240	0.18 172	0.13 143	0.19 179	0.17 218	0.20 243	0.92 581

raft+_RVC	0.53 196	0.26 171	0.54 148	0.60 385	0.47 405	0.54 182	0.54 364	1.27 316	0.99 291	0.76 203	1.03 273	0.70 229	0.56 235	0.93 209	0.47 275	0.18 172	0.14 202	0.19 179	0.18 236	0.18 163	0.15 136

test_xeample3	0.42 125	0.28 223	0.69 246	0.43 96	0.33 255	0.56 198	0.38 200	0.79 122	0.45 90	0.53 158	0.46 89	0.44 101	0.44 154	1.38 332	0.31 105	0.18 172	0.14 202	0.19 179	0.15 155	0.17 128	0.16 169

AFF-stereo	0.58 250	0.25 148	0.64 209	0.46 145	0.29 160	0.34 34	0.38 200	1.15 276	1.14 367	1.17 360	1.60 482	1.10 380	0.71 304	0.97 223	0.43 237	0.13 29	0.11 32	0.19 179	0.19 259	0.17 128	0.14 99

HSM-Net_RVC	0.87 421	0.29 258	0.53 142	0.53 284	0.30 185	1.15 451	0.55 382	3.57 601	1.28 451	1.53 501	1.74 508	1.68 504	0.93 406	1.49 358	0.77 397	0.22 321	0.17 340	0.19 179	0.18 236	0.20 243	0.19 263
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
AANet_RVC	1.16 500	0.52 485	1.49 520	0.65 444	0.45 387	0.75 313	0.69 449	1.42 347	1.55 534	1.34 453	1.87 526	1.53 477	0.78 332	7.43 598	1.38 505	0.25 393	0.17 340	0.19 179	0.16 197	0.22 308	0.26 401

iResNetv2_ROB	0.80 386	0.37 413	1.71 535	0.56 337	0.37 308	0.94 397	0.64 430	1.73 432	1.34 476	1.23 389	1.42 430	1.26 419	0.92 397	1.85 422	0.56 326	0.23 348	0.15 266	0.19 179	0.14 136	0.24 348	0.19 263

xyz-stereo	7.16 617	0.22 82	69.90 673	0.42 89	0.21 11	32.92 641	0.49 330	0.87 152	0.76 208	1.38 466	27.04 637	1.19 399	1.16 482	4.69 538	0.97 447	0.16 82	0.12 69	0.20 217	0.14 136	0.16 97	0.12 29

LG-Stereo	0.34 76	0.25 148	0.78 327	0.47 156	0.26 90	0.37 49	0.30 110	0.71 97	0.52 127	0.36 61	0.57 133	0.29 34	0.21 4	0.50 46	0.36 165	0.13 29	0.13 143	0.20 217	0.18 236	0.18 163	0.12 29

S2M2_L	0.34 76	0.28 223	0.45 89	0.40 67	0.30 185	0.31 21	0.16 1	0.60 60	0.64 160	0.31 32	0.48 96	0.47 121	0.34 90	0.38 4	0.32 110	0.25 393	0.22 438	0.20 217	0.22 365	0.25 360	0.22 331
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MM-Stereo_test3	0.50 183	0.24 120	0.54 148	0.54 299	0.74 521	0.49 129	0.53 358	1.09 259	1.05 315	0.62 181	0.95 230	0.61 197	0.42 137	0.77 150	0.38 188	0.20 256	0.17 340	0.20 217	0.16 197	0.18 163	0.18 223

MM-Stereo_test1	0.49 178	0.24 120	0.56 162	0.51 245	0.30 185	0.50 143	0.54 364	0.91 168	1.03 306	0.84 229	0.69 165	0.54 162	0.60 257	1.16 274	0.33 128	0.18 172	0.16 309	0.20 217	0.17 218	0.19 207	0.15 136

HI	0.64 288	0.32 329	0.68 233	0.47 156	0.51 429	0.41 70	0.36 171	1.04 228	0.75 201	1.31 437	1.43 434	1.62 490	1.12 475	0.94 212	0.88 428	0.15 58	0.12 69	0.20 217	0.20 291	0.20 243	0.18 223

CoSv	0.64 288	0.32 329	0.68 233	0.47 156	0.51 429	0.41 70	0.36 171	1.04 228	0.75 201	1.31 437	1.43 434	1.62 490	1.12 475	0.94 212	0.88 428	0.15 58	0.12 69	0.20 217	0.20 291	0.20 243	0.18 223

SMoEStereo_RVC	0.39 104	0.25 148	0.50 120	0.45 135	0.30 185	0.61 228	0.36 171	0.72 98	0.45 90	0.46 122	0.43 75	0.42 95	0.35 98	1.39 337	0.29 72	0.15 58	0.12 69	0.20 217	0.15 155	0.16 97	0.15 136

PAM_32	0.77 371	0.28 223	1.03 431	0.52 266	0.30 185	1.32 479	0.35 155	1.97 510	0.65 175	1.02 282	1.06 280	3.05 581	1.49 533	0.96 215	0.36 165	0.19 217	0.13 143	0.20 217	0.18 236	0.19 207	0.19 263

rvit_stereo_0080	0.44 144	0.32 329	0.71 264	0.47 156	0.36 292	0.42 78	0.55 382	0.82 140	0.68 182	0.50 150	0.60 139	0.55 167	0.47 175	0.59 84	0.44 240	0.26 416	0.21 420	0.20 217	0.20 291	0.31 436	0.19 263

test_sample1	0.61 265	0.29 258	0.75 302	0.50 213	0.31 211	0.76 319	0.48 320	1.59 397	0.84 233	0.90 241	0.94 229	0.88 292	0.95 416	1.16 274	0.67 363	0.22 321	0.18 362	0.20 217	0.19 259	0.21 284	0.21 313

MyStereo8	0.65 296	0.29 258	1.00 416	0.58 360	0.49 410	0.91 385	0.35 155	1.18 285	1.31 465	1.16 351	1.27 375	0.90 301	0.64 280	0.72 134	0.95 442	0.18 172	0.14 202	0.20 217	0.18 236	0.22 308	0.26 401

whm_eth	0.44 144	0.32 329	0.71 264	0.47 156	0.36 292	0.42 78	0.55 382	0.82 140	0.68 182	0.50 150	0.60 139	0.55 167	0.47 175	0.59 84	0.44 240	0.26 416	0.21 420	0.20 217	0.20 291	0.31 436	0.19 263

MIM_Stereo	0.57 244	0.24 120	0.92 388	0.46 145	0.30 185	0.54 182	0.28 93	1.27 316	0.75 201	1.00 273	1.16 335	0.93 315	0.53 218	1.45 350	0.61 345	0.16 82	0.16 309	0.20 217	0.19 259	0.17 128	0.14 99

CBFPSM	0.92 432	0.33 351	1.86 547	0.49 201	0.38 326	1.75 528	0.84 487	1.39 341	1.12 352	1.09 301	0.99 245	2.37 562	1.66 550	1.32 314	1.42 517	0.19 217	0.18 362	0.20 217	0.20 291	0.21 284	0.33 467

iinet-f	0.99 453	0.45 457	3.71 587	0.55 323	0.43 371	1.81 537	0.68 445	1.14 274	1.14 367	1.18 365	1.42 430	1.58 485	1.44 525	1.34 321	1.59 534	0.24 365	0.23 450	0.20 217	0.19 259	0.26 372	0.25 377

Wz-Net-LNSev-Ref	0.99 453	0.40 432	1.82 544	0.66 451	0.62 489	2.05 556	0.78 471	1.91 494	1.29 455	1.54 507	1.42 430	1.51 474	1.23 499	1.99 436	1.33 497	0.23 348	0.14 202	0.20 217	0.15 155	0.27 386	0.26 401

raft_robust	0.68 316	0.30 278	0.64 209	0.52 266	0.26 90	0.54 182	0.35 155	1.33 323	1.24 432	1.16 351	1.07 284	0.60 193	0.54 223	3.58 521	0.37 177	0.18 172	0.14 202	0.20 217	0.22 365	0.20 243	0.16 169

test_4	0.53 196	0.22 82	0.56 162	0.54 299	0.32 234	0.64 244	0.39 215	0.80 130	0.62 152	0.92 248	1.87 526	0.68 220	0.42 137	1.16 274	0.37 177	0.15 58	0.13 143	0.20 217	0.22 365	0.20 243	0.15 136

CSP-Net	0.97 447	0.38 420	0.83 344	0.53 284	0.41 355	1.63 518	0.77 469	2.00 515	1.05 315	1.25 403	1.20 351	1.33 436	0.83 359	4.93 546	0.85 424	0.32 477	0.22 438	0.20 217	0.20 291	0.23 333	0.25 377

IPLGR	0.58 250	0.27 201	1.14 465	0.48 183	0.28 143	0.65 260	0.33 135	1.22 306	1.13 364	1.18 365	1.05 278	0.69 225	0.66 289	0.96 215	0.52 306	0.17 130	0.15 266	0.20 217	0.17 218	0.20 243	0.18 223

test-3	0.54 212	0.22 82	0.68 233	0.47 156	0.27 118	0.58 207	0.35 155	0.92 171	1.00 296	1.32 441	0.69 165	0.87 288	0.45 158	1.68 398	0.37 177	0.16 82	0.11 32	0.20 217	0.16 197	0.17 128	0.13 68

test_1	0.54 212	0.22 82	0.68 233	0.47 156	0.27 118	0.58 207	0.35 155	0.92 171	1.00 296	1.28 412	0.68 161	0.87 288	0.45 158	1.67 393	0.37 177	0.16 82	0.11 32	0.20 217	0.16 197	0.17 128	0.13 68

CrosDoStereo	1.58 538	0.24 120	0.72 270	0.48 183	0.29 160	0.67 273	12.49 628	1.10 262	0.98 284	1.34 453	1.75 511	1.00 344	1.89 565	6.65 583	0.81 411	0.19 217	0.15 266	0.20 217	0.22 365	0.18 163	0.19 263

STrans-v2	1.04 473	0.28 223	0.96 404	0.49 201	0.32 234	0.68 280	0.79 474	2.47 582	1.12 352	1.12 317	1.46 447	1.40 448	1.46 528	6.70 587	0.43 237	0.18 172	0.13 143	0.20 217	0.18 236	0.18 163	0.18 223

TransformOpticalFlow	0.96 441	0.28 223	0.89 377	0.52 266	0.31 211	0.66 269	0.54 364	1.75 439	1.12 352	1.09 301	1.44 439	1.37 446	1.01 446	6.70 587	0.42 227	0.19 217	0.12 69	0.20 217	0.19 259	0.18 163	0.19 263

DeepStereo_LL	1.58 538	0.24 120	0.72 270	0.48 183	0.29 160	0.67 273	12.49 628	1.10 262	0.98 284	1.34 453	1.75 511	1.00 344	1.89 565	6.65 583	0.81 411	0.19 217	0.15 266	0.20 217	0.22 365	0.18 163	0.19 263

DEmStereo	0.97 447	0.23 99	0.79 330	0.47 156	0.32 234	1.04 427	0.56 390	0.93 180	0.89 246	1.39 472	2.14 549	1.02 353	2.07 576	5.64 564	0.77 397	0.17 130	0.15 266	0.20 217	0.20 291	0.18 163	0.20 296

DRaft	0.80 386	0.24 120	0.70 252	0.45 135	0.30 185	0.97 411	0.53 358	1.05 236	0.97 279	1.78 538	2.02 541	0.80 255	1.74 553	2.73 493	0.72 379	0.17 130	0.14 202	0.20 217	0.20 291	0.18 163	0.21 313

test-1	0.52 186	0.26 171	1.04 435	0.56 337	0.32 234	0.61 228	0.38 200	1.10 262	0.91 255	0.78 211	1.01 255	0.77 245	0.52 212	0.60 97	0.42 227	0.17 130	0.14 202	0.20 217	0.17 218	0.20 243	0.23 351

XX-Stereo	0.63 276	0.26 171	1.90 548	0.81 529	0.67 502	0.43 87	0.23 48	1.03 222	0.58 140	0.65 185	1.56 473	1.41 451	0.39 124	1.28 303	0.35 155	0.20 256	0.14 202	0.20 217	0.19 259	0.18 163	0.14 99

GES	0.66 303	0.34 375	0.90 381	0.59 373	0.38 326	0.94 397	0.57 401	2.11 536	0.86 235	1.02 282	1.11 306	0.66 215	0.79 336	0.99 228	0.61 345	0.27 432	0.19 380	0.20 217	0.20 291	0.21 284	0.30 443

GMStereo	0.55 228	0.45 457	0.94 394	0.50 213	0.32 234	0.64 244	0.43 262	1.00 210	1.40 508	0.82 224	0.73 178	0.51 147	0.45 158	0.85 183	0.55 323	0.24 365	0.15 266	0.20 217	0.21 336	0.31 436	0.24 365
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
HSM	1.19 503	0.32 329	0.65 216	0.57 354	0.38 326	1.23 466	0.59 414	2.25 563	1.19 406	1.30 427	1.25 365	1.94 537	1.03 453	9.32 614	0.71 376	0.22 321	0.16 309	0.20 217	0.16 197	0.21 284	0.21 313

LE_ROB	8.05 618	0.37 413	23.53 653	0.74 509	0.33 255	2.77 583	2.87 617	3.71 603	27.24 664	25.39 639	8.87 621	8.46 618	26.71 664	6.65 583	21.99 636	0.21 292	0.19 380	0.20 217	0.21 336	0.25 360	0.22 331

FE-Mocha	0.49 178	0.30 278	0.87 363	0.48 183	0.36 292	0.45 97	0.22 37	1.58 395	0.49 106	1.00 273	1.09 294	0.74 235	0.41 131	0.55 69	0.30 87	0.18 172	0.12 69	0.21 252	0.20 291	0.17 128	0.15 136

Select-FE	0.74 354	0.39 425	1.56 523	0.55 323	0.46 399	0.40 63	0.22 37	1.86 478	0.68 182	1.05 290	1.31 391	1.82 523	1.74 553	1.11 261	0.38 188	0.21 292	0.16 309	0.21 252	0.25 416	0.19 207	0.31 453

z-ln-s-r	1.02 467	0.55 496	2.09 556	0.52 266	0.55 454	0.78 332	0.87 496	1.47 360	1.34 476	1.12 317	1.62 489	1.37 446	1.06 462	2.62 489	3.32 579	0.19 217	0.14 202	0.21 252	0.17 218	0.27 386	0.21 313

xyz-stereo-finetune2	0.58 250	0.27 201	0.57 172	0.40 67	0.24 52	1.09 439	0.32 126	0.79 122	0.53 131	0.65 185	1.07 284	0.58 184	0.80 342	2.47 482	0.80 409	0.16 82	0.15 266	0.21 252	0.17 218	0.16 97	0.17 197

AIO-Stereo-zeroshot1	0.98 451	0.39 425	3.21 582	0.50 213	0.63 490	0.64 244	0.39 215	2.36 573	0.75 201	0.95 256	4.63 596	1.81 520	0.56 235	0.96 215	0.41 216	0.18 172	0.13 143	0.21 252	0.26 434	0.32 445	0.35 477

AIO-Stereo-zeroshot	0.72 331	0.35 396	1.70 533	0.49 201	0.56 457	0.63 241	0.38 200	2.41 578	0.65 175	0.77 208	1.07 284	1.82 523	0.95 416	0.93 209	0.43 237	0.20 256	0.13 143	0.21 252	0.25 416	0.28 405	0.26 401

AE-Stereo	0.49 178	0.27 201	0.67 229	0.60 385	0.39 336	0.67 273	0.46 302	1.18 285	1.09 339	0.47 127	0.75 184	0.69 225	0.47 175	0.59 84	0.40 205	0.16 82	0.15 266	0.21 252	0.20 291	0.19 207	0.15 136

CoDeX	0.73 349	0.29 258	0.93 390	0.54 299	0.36 292	1.14 445	0.61 420	2.34 572	1.17 391	1.16 351	1.25 365	0.91 304	0.87 379	1.33 317	0.64 356	0.20 256	0.16 309	0.21 252	0.18 236	0.20 243	0.18 223

ff7	0.43 131	0.27 201	0.56 162	0.44 121	0.33 255	0.50 143	0.42 243	0.87 152	0.50 111	0.49 141	0.53 116	0.44 101	0.48 188	1.38 332	0.33 128	0.17 130	0.12 69	0.21 252	0.15 155	0.18 163	0.18 223

ffff	0.43 131	0.27 201	0.56 162	0.44 121	0.33 255	0.50 143	0.42 243	0.87 152	0.50 111	0.49 141	0.53 116	0.44 101	0.48 188	1.38 332	0.33 128	0.17 130	0.12 69	0.21 252	0.15 155	0.18 163	0.18 223

11t	0.43 131	0.27 201	0.56 162	0.44 121	0.33 255	0.50 143	0.42 243	0.87 152	0.50 111	0.49 141	0.53 116	0.44 101	0.48 188	1.38 332	0.33 128	0.17 130	0.12 69	0.21 252	0.15 155	0.18 163	0.18 223

EKT-Stereo	0.53 196	0.30 278	0.73 282	0.58 360	0.60 480	0.51 161	0.48 320	0.94 187	0.90 250	0.71 195	0.88 215	0.77 245	0.43 145	1.07 250	0.40 205	0.22 321	0.16 309	0.21 252	0.18 236	0.20 243	0.22 331

anonymousdsp	0.43 131	0.27 201	0.53 142	0.44 121	0.32 234	0.50 143	0.42 243	0.89 161	0.51 120	0.49 141	0.53 116	0.47 121	0.47 175	1.33 317	0.33 128	0.17 130	0.12 69	0.21 252	0.15 155	0.18 163	0.18 223

ccc-4	0.43 131	0.27 201	0.56 162	0.44 121	0.33 255	0.50 143	0.42 243	0.87 152	0.50 111	0.49 141	0.53 116	0.44 101	0.48 188	1.38 332	0.33 128	0.17 130	0.12 69	0.21 252	0.15 155	0.18 163	0.18 223

IER	0.70 322	0.31 313	1.02 427	0.48 183	0.52 441	1.34 484	0.51 339	1.17 280	0.99 291	1.23 389	1.34 407	1.12 385	1.11 472	0.99 228	0.71 376	0.20 256	0.16 309	0.21 252	0.21 336	0.20 243	0.19 263

RAFT_CTSACE	0.63 276	0.26 171	0.88 371	0.55 323	0.51 429	0.71 297	0.44 275	0.80 130	0.97 279	0.97 261	1.84 521	1.18 398	0.68 291	1.47 356	0.36 165	0.16 82	0.15 266	0.21 252	0.20 291	0.20 243	0.14 99

CRFU-Net	0.86 417	0.39 425	1.00 416	0.65 444	0.57 460	1.78 535	0.86 494	2.15 543	0.81 223	1.38 466	1.18 340	1.64 498	1.19 490	1.35 322	0.90 434	0.26 416	0.22 438	0.21 252	0.19 259	0.23 333	0.24 365

IGEV-Stereo	0.43 131	0.27 201	0.54 148	0.45 135	0.32 234	0.50 143	0.42 243	0.90 167	0.51 120	0.49 141	0.53 116	0.47 121	0.47 175	1.32 314	0.33 128	0.17 130	0.12 69	0.21 252	0.15 155	0.18 163	0.18 223
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
PSMNet-ADL	0.72 331	0.35 396	0.62 199	0.69 478	0.46 399	1.14 445	0.44 275	1.37 334	1.01 299	0.83 226	1.17 338	1.33 436	0.96 423	1.43 346	0.95 442	0.33 486	0.22 438	0.21 252	0.23 388	0.27 386	0.29 429

ADLNet2	0.88 422	0.34 375	1.17 469	0.77 519	0.64 493	1.12 443	0.76 466	1.74 437	1.24 432	1.21 377	1.65 496	1.71 508	1.05 459	1.67 393	1.17 479	0.24 365	0.21 420	0.21 252	0.22 365	0.26 372	0.29 429

LCNet	0.72 331	0.28 223	0.52 136	0.55 323	0.31 211	0.69 285	0.54 364	1.00 210	0.88 243	1.19 369	1.34 407	0.97 335	1.34 516	2.56 485	0.45 254	0.18 172	0.13 143	0.21 252	0.25 416	0.27 386	0.73 573

NRIStereo	0.60 259	0.29 258	0.69 246	0.53 284	0.28 143	0.63 241	0.33 135	1.08 257	0.87 239	1.14 335	0.87 213	0.91 304	0.59 254	2.24 461	0.49 288	0.20 256	0.14 202	0.21 252	0.19 259	0.21 284	0.17 197

THIR-Stereo	1.02 467	0.27 201	0.69 246	0.49 201	0.28 143	0.95 401	1.34 563	1.03 222	0.97 279	1.34 453	1.90 529	1.17 395	1.58 539	6.44 579	0.78 399	0.19 217	0.14 202	0.21 252	0.22 365	0.19 207	0.20 296

DeepStereo_RVC	0.55 228	0.29 258	0.72 270	0.51 245	0.30 185	0.59 214	0.33 135	1.03 222	0.70 188	1.16 351	0.93 226	0.83 271	0.94 411	0.96 215	0.54 319	0.21 292	0.14 202	0.21 252	0.19 259	0.24 348	0.24 365

RALAANet	0.60 259	0.33 351	0.87 363	0.62 411	0.50 417	0.69 285	0.31 117	1.21 298	1.06 319	1.09 301	1.16 335	0.88 292	0.46 165	1.22 287	0.42 227	0.19 217	0.15 266	0.21 252	0.17 218	0.27 386	0.17 197

222	1.61 543	0.29 258	0.67 229	0.56 337	0.29 160	1.06 431	0.42 243	2.17 552	1.31 465	1.31 437	1.52 461	0.92 313	0.94 411	1.76 412	17.65 628	0.24 365	0.20 398	0.21 252	0.19 259	0.22 308	0.23 351

xxxx	1.51 533	0.28 223	0.68 233	0.54 299	0.28 143	1.16 453	0.44 275	2.19 556	1.29 455	1.09 301	1.36 414	1.22 404	0.85 366	1.79 415	15.70 627	0.24 365	0.21 420	0.21 252	0.20 291	0.22 308	0.23 351

ACVNet	0.63 276	0.31 313	0.54 148	0.54 299	0.36 292	0.80 346	0.46 302	1.37 334	1.07 324	0.93 249	1.30 385	1.08 368	0.85 366	0.80 162	0.94 438	0.21 292	0.19 380	0.21 252	0.18 236	0.22 308	0.18 223

acv_ft	0.75 363	0.31 313	0.95 398	0.70 484	0.86 553	1.24 467	0.53 358	1.44 354	1.07 324	1.24 397	1.30 385	1.08 368	0.92 397	0.80 162	1.34 499	0.21 292	0.19 380	0.21 252	0.18 236	0.21 284	0.18 223

DIP-Stereo	0.62 269	0.30 278	0.83 344	0.48 183	0.36 292	0.95 401	0.33 135	2.37 575	0.67 178	1.25 403	1.00 249	0.68 220	0.51 207	0.91 200	0.61 345	0.18 172	0.15 266	0.21 252	0.17 218	0.19 207	0.19 263
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
HITNet	0.65 296	0.40 432	0.77 319	0.48 183	0.24 52	1.05 428	0.49 330	1.76 445	1.02 302	1.18 365	1.18 340	0.89 300	0.80 342	0.85 183	0.79 405	0.17 130	0.12 69	0.21 252	0.17 218	0.29 416	0.15 136
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
AIO-test1	0.56 237	0.25 148	0.55 158	0.64 430	0.78 534	0.80 346	0.36 171	1.18 285	1.34 476	0.57 165	0.88 215	0.61 197	0.50 203	1.12 265	0.35 155	0.17 130	0.17 340	0.22 283	0.24 401	0.18 163	0.23 351

tg	0.52 186	0.24 120	0.61 193	0.49 201	0.30 185	0.90 381	0.29 100	1.07 251	0.83 229	0.83 226	1.02 263	0.62 202	0.43 145	1.35 322	0.41 216	0.17 130	0.12 69	0.22 283	0.20 291	0.17 128	0.15 136

rvit_stereo_0081_aga	0.44 144	0.34 375	0.73 282	0.51 245	0.41 355	0.50 143	0.40 223	0.81 135	0.57 139	0.58 167	0.56 130	0.53 160	0.43 145	0.66 116	0.40 205	0.26 416	0.21 420	0.22 283	0.20 291	0.26 372	0.18 223

rvit_stereo_0081	0.44 144	0.33 351	0.64 209	0.54 299	0.35 280	0.41 70	0.44 275	0.66 81	0.95 267	0.48 135	0.52 113	0.50 143	0.46 165	0.82 171	0.44 240	0.25 393	0.20 398	0.22 283	0.19 259	0.25 360	0.17 197

ACV-stereo	0.99 453	0.51 481	1.41 504	0.56 337	0.41 355	2.43 572	0.57 401	1.15 276	1.18 398	0.81 220	1.01 255	3.39 587	2.14 579	1.60 380	1.07 461	0.27 432	0.22 438	0.22 283	0.22 365	0.28 405	0.32 460

rvit_stereo_0082	0.44 144	0.33 351	0.64 209	0.54 299	0.35 280	0.41 70	0.44 275	0.66 81	0.95 267	0.48 135	0.52 113	0.50 143	0.46 165	0.82 171	0.44 240	0.25 393	0.20 398	0.22 283	0.19 259	0.25 360	0.17 197

IGEV-BASED-STEREO-	0.70 322	3.18 620	2.55 573	0.39 57	0.23 32	0.44 93	0.23 48	0.63 69	0.42 81	0.44 108	0.44 79	0.34 62	0.28 49	0.56 72	0.29 72	1.35 594	0.10 9	0.22 283	0.19 259	0.46 520	1.31 595

rvit_stereo_ft	0.47 166	0.35 396	0.87 363	0.67 463	0.42 360	0.40 63	0.59 414	0.81 135	0.74 200	0.46 122	0.55 127	0.57 179	0.49 197	0.65 114	0.50 294	0.25 393	0.17 340	0.22 283	0.22 365	0.24 348	0.17 197

test_sample2	0.62 269	0.29 258	0.74 298	0.50 213	0.28 143	0.80 346	0.61 420	1.61 404	1.00 296	0.88 238	0.99 245	0.94 318	0.83 359	1.16 274	0.51 299	0.23 348	0.18 362	0.22 283	0.21 336	0.23 333	0.22 331

H2IRNET	0.56 237	0.26 171	0.66 224	0.47 156	0.35 280	0.41 70	0.26 76	0.92 171	1.17 391	0.61 178	1.28 381	1.08 368	0.86 374	0.99 228	0.63 352	0.19 217	0.16 309	0.22 283	0.25 416	0.21 284	0.18 223

Former-RAFT_DAM_RVC	0.46 159	0.36 406	0.71 264	0.47 156	0.36 292	0.67 273	0.35 155	0.78 117	1.12 352	0.61 178	0.62 144	0.39 89	0.39 124	0.71 131	0.39 197	0.20 256	0.17 340	0.22 283	0.18 236	0.23 333	0.19 263

SMFormer	0.75 363	0.30 278	0.86 352	0.46 145	0.26 90	0.82 357	0.43 262	2.05 526	1.39 503	1.23 389	1.47 448	0.98 337	0.95 416	1.71 402	0.82 416	0.24 365	0.20 398	0.22 283	0.21 336	0.23 333	0.24 365

tta	0.75 363	0.30 278	0.86 352	0.46 145	0.26 90	0.82 357	0.43 262	2.05 526	1.39 503	1.23 389	1.47 448	0.98 337	0.95 416	1.71 402	0.82 416	0.24 365	0.20 398	0.22 283	0.21 336	0.18 163	0.18 223

1111x	1.70 551	0.29 258	0.86 352	0.51 245	0.27 118	1.01 420	0.68 445	2.22 560	1.28 451	1.13 332	1.40 427	1.21 402	1.10 471	5.53 560	15.20 625	0.22 321	0.21 420	0.22 283	0.22 365	0.24 348	0.22 331

gwcnet-sp	0.74 354	0.33 351	1.44 506	0.57 354	0.45 387	1.40 494	0.54 364	1.50 368	1.14 367	1.30 427	1.02 263	0.94 318	0.82 351	1.39 337	0.76 391	0.21 292	0.21 420	0.22 283	0.21 336	0.22 308	0.22 331

scenet	0.74 354	0.33 351	1.44 506	0.57 354	0.45 387	1.40 494	0.54 364	1.50 368	1.14 367	1.30 427	1.02 263	0.94 318	0.82 351	1.39 337	0.76 391	0.21 292	0.21 420	0.22 283	0.21 336	0.22 308	0.22 331

ssnet	0.74 354	0.33 351	1.44 506	0.57 354	0.45 387	1.40 494	0.54 364	1.50 368	1.14 367	1.30 427	1.02 263	0.94 318	0.82 351	1.39 337	0.76 391	0.21 292	0.21 420	0.22 283	0.21 336	0.22 308	0.22 331

TestStereo1	0.63 276	0.28 223	0.75 302	0.76 516	0.31 211	0.48 117	0.43 262	1.30 321	1.21 417	0.97 261	1.31 391	0.64 208	0.77 325	1.75 407	0.42 227	0.20 256	0.15 266	0.22 283	0.18 236	0.21 284	0.17 197

x	0.54 212	0.31 313	0.61 193	0.47 156	0.30 185	0.67 273	0.47 309	1.53 383	0.79 219	0.81 220	0.83 204	0.78 249	0.70 299	0.70 127	0.62 348	0.21 292	0.19 380	0.22 283	0.19 259	0.21 284	0.20 296

RAFT+CT+SA	0.58 250	0.29 258	0.60 190	0.66 451	0.37 308	0.42 78	0.55 382	1.27 316	1.03 306	0.70 193	1.22 355	0.60 193	0.70 299	1.64 387	0.41 216	0.18 172	0.13 143	0.22 283	0.22 365	0.21 284	0.18 223

SA-5K	0.63 276	0.28 223	0.75 302	0.76 516	0.31 211	0.48 117	0.43 262	1.30 321	1.21 417	0.97 261	1.31 391	0.64 208	0.77 325	1.75 407	0.42 227	0.20 256	0.15 266	0.22 283	0.18 236	0.21 284	0.17 197

iRaft-Stereo_5w	0.85 412	0.29 258	0.91 384	0.53 284	0.43 371	0.49 129	0.68 445	0.99 206	0.87 239	0.79 214	1.34 407	1.46 463	0.91 394	5.11 547	1.11 470	0.17 130	0.14 202	0.22 283	0.18 236	0.20 243	0.20 296

test_3	0.55 228	0.23 99	0.71 264	0.53 284	0.28 143	0.61 228	0.40 223	0.92 171	1.05 315	1.19 369	0.68 161	0.93 315	0.44 154	1.67 393	0.39 197	0.15 58	0.12 69	0.22 283	0.19 259	0.21 284	0.14 99

AAGNet	1.83 558	0.28 223	0.72 270	0.61 399	0.32 234	0.67 273	0.51 339	0.96 199	0.98 284	1.47 488	1.20 351	1.00 344	1.18 487	2.83 495	22.77 640	0.22 321	0.13 143	0.22 283	0.19 259	0.23 333	0.15 136

KYRaft	0.75 363	0.28 223	0.62 199	0.56 337	0.29 160	0.67 273	0.86 494	0.94 187	0.84 233	1.62 523	2.21 552	1.16 394	1.02 451	1.57 375	0.40 205	0.20 256	0.13 143	0.22 283	0.28 466	0.20 243	1.02 585

ASMatch	0.88 422	0.26 171	0.69 246	0.51 245	0.35 280	0.48 117	0.37 193	1.12 270	0.92 260	1.10 309	3.28 581	0.96 333	0.98 434	4.90 544	0.49 288	0.19 217	0.16 309	0.22 283	0.19 259	0.19 207	0.27 411

RAFT-345	0.84 408	0.25 148	0.66 224	0.50 213	0.27 118	0.54 182	0.42 243	0.83 145	1.11 348	1.32 441	2.34 558	0.86 284	0.54 223	5.72 565	0.47 275	0.18 172	0.13 143	0.22 283	0.17 218	0.17 128	0.16 169

LMCR-Stereo	0.82 397	0.46 459	0.88 371	0.75 513	0.43 371	1.33 481	0.56 390	2.43 580	0.98 284	1.53 501	1.49 455	0.74 235	1.00 444	1.63 385	0.89 431	0.28 446	0.17 340	0.22 283	0.17 218	0.29 416	0.20 296

ICVP	0.63 276	0.33 351	0.57 172	0.61 399	0.40 347	0.80 346	0.58 405	1.61 404	0.89 246	0.90 241	1.24 361	0.88 292	0.73 309	0.72 134	0.88 428	0.29 457	0.21 420	0.22 283	0.21 336	0.24 348	0.27 411
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
iRaftStereo_RVC	0.47 166	0.26 171	0.64 209	0.50 213	0.29 160	0.53 174	0.33 135	1.05 236	0.77 212	0.84 229	1.00 249	0.55 167	0.37 115	0.81 168	0.40 205	0.17 130	0.12 69	0.22 283	0.20 291	0.19 207	0.15 136

sAnonymous2	0.55 228	0.56 500	1.46 513	0.60 385	0.51 429	0.48 117	0.52 350	0.79 122	0.68 182	0.50 150	0.67 158	0.46 114	0.62 271	0.59 84	0.40 205	0.22 321	0.17 340	0.22 283	0.21 336	0.86 572	0.56 548

CroCo_RVC	0.55 228	0.56 500	1.46 513	0.60 385	0.51 429	0.48 117	0.52 350	0.79 122	0.68 182	0.50 150	0.67 158	0.46 114	0.62 271	0.59 84	0.40 205	0.22 321	0.17 340	0.22 283	0.21 336	0.86 572	0.56 548

test_xeample	1.45 529	0.28 223	0.65 216	0.51 245	0.28 143	0.94 397	0.59 414	2.14 541	1.29 455	1.24 397	1.51 460	0.88 292	0.86 374	1.46 352	15.10 624	0.22 321	0.20 398	0.22 283	0.20 291	0.22 308	0.22 331

SFCPSM	0.70 322	0.28 223	1.02 427	0.51 245	0.38 326	1.37 487	0.66 437	2.00 515	1.03 306	1.17 360	1.21 353	0.82 264	0.78 332	1.03 237	0.53 313	0.21 292	0.17 340	0.22 283	0.24 401	0.21 284	0.19 263

cf-r	0.73 349	0.30 278	0.77 319	0.55 323	0.63 490	0.78 332	0.48 320	1.79 459	1.15 379	1.13 332	1.26 372	1.43 453	0.87 379	1.40 343	0.85 424	0.25 393	0.18 362	0.22 283	0.23 388	0.19 207	0.19 263

GANet-RSSM	0.72 331	0.28 223	0.63 202	0.64 430	0.58 469	0.80 346	0.58 405	1.89 487	1.08 330	1.04 289	1.25 365	1.15 393	1.04 455	1.49 358	0.62 348	0.25 393	0.19 380	0.22 283	0.22 365	0.22 308	0.21 313

SuperB	2.53 587	0.59 510	18.45 646	0.69 478	0.50 417	1.87 544	0.88 499	1.67 420	2.39 579	1.50 497	1.42 430	1.14 392	1.15 481	4.28 531	5.07 592	0.24 365	0.19 380	0.22 283	0.19 259	7.86 630	0.34 472

DISCO	1.03 470	0.34 375	1.11 457	0.69 478	0.45 387	2.07 557	0.84 487	2.13 537	1.50 526	1.15 341	1.33 400	2.40 564	1.07 466	2.60 487	1.51 530	0.23 348	0.18 362	0.22 283	0.20 291	0.31 436	0.27 411

MyStereo06	0.61 265	0.28 223	0.95 398	0.56 337	0.46 399	0.61 228	0.73 458	1.78 453	0.67 178	1.03 286	1.12 313	1.13 390	0.56 235	0.78 155	0.41 216	0.17 130	0.16 309	0.23 321	0.20 291	0.22 308	0.20 296

MyStereo05	0.66 303	0.28 223	1.07 445	0.56 337	0.46 399	0.61 228	0.73 458	1.34 328	1.41 513	1.15 341	0.91 221	0.77 245	0.80 342	1.41 345	0.63 352	0.17 130	0.16 309	0.23 321	0.20 291	0.22 308	0.20 296

MIF-Stereo (partial)	0.45 152	0.25 148	0.70 252	0.50 213	0.52 441	0.35 38	0.26 76	0.91 168	0.59 148	0.45 117	0.71 172	0.51 147	0.51 207	1.11 261	0.45 254	0.20 256	0.16 309	0.23 321	0.20 291	0.24 348	0.18 223

4D-IteraStereo	0.48 172	0.24 120	0.76 312	0.50 213	0.44 380	0.66 269	0.31 117	0.87 152	1.02 302	1.03 286	0.72 176	0.78 249	0.32 76	0.64 107	0.37 177	0.17 130	0.11 32	0.23 321	0.19 259	0.19 207	0.13 68

anonymousa	0.72 331	0.27 201	0.75 302	0.47 156	0.63 490	1.43 500	0.45 295	1.24 312	0.89 246	1.28 412	1.75 511	1.62 490	1.13 479	0.69 123	0.59 335	0.19 217	0.16 309	0.23 321	0.25 416	0.20 243	0.18 223

DisPM	0.66 303	0.28 223	0.72 270	0.61 399	0.35 280	0.62 237	0.45 295	1.02 217	0.99 291	1.56 511	1.10 300	0.80 255	0.59 254	2.37 472	0.41 216	0.23 348	0.14 202	0.23 321	0.21 336	0.20 243	0.25 377

test_5	0.65 296	0.30 278	0.75 302	0.67 463	0.50 417	0.92 392	0.52 350	1.39 341	1.12 352	0.76 203	1.11 306	1.00 344	0.90 391	1.53 367	0.45 254	0.18 172	0.13 143	0.23 321	0.22 365	0.21 284	0.19 263

GLC_STEREO	0.39 104	0.25 148	0.41 53	0.54 299	0.23 32	0.48 117	0.30 110	0.73 100	0.58 140	0.52 157	0.73 178	0.51 147	0.31 69	0.64 107	0.42 227	0.17 130	0.20 398	0.23 321	0.19 259	0.21 284	0.17 197

TRStereo	0.60 259	0.60 518	0.97 406	0.74 509	0.67 502	0.46 104	0.38 200	1.85 475	0.89 246	0.79 214	0.80 201	0.88 292	0.39 124	1.10 258	0.41 216	0.23 348	0.15 266	0.23 321	0.24 401	0.17 128	0.15 136

HHNet	0.62 269	0.26 171	0.63 202	0.43 96	0.45 387	0.50 143	0.58 405	1.07 251	1.01 299	1.25 403	2.23 553	0.70 229	0.61 266	1.07 250	0.47 275	0.20 256	0.13 143	0.23 321	0.19 259	0.19 207	0.30 443

IIG-Stereo	0.96 441	0.31 313	0.72 270	0.88 556	0.33 255	0.61 228	0.26 76	1.19 295	1.03 306	1.69 531	1.37 416	1.46 463	0.75 313	6.96 591	0.51 299	0.19 217	0.14 202	0.23 321	0.18 236	0.20 243	0.14 99

FTStereo	0.91 430	0.26 171	0.56 162	0.54 299	0.33 255	0.66 269	1.87 590	1.00 210	0.75 201	1.75 535	4.15 591	1.04 360	1.65 546	1.57 375	0.46 268	0.19 217	0.16 309	0.23 321	0.21 336	0.18 163	0.63 561

SST-Stereo	0.83 403	0.28 223	0.72 270	0.59 373	0.31 211	0.72 300	0.26 76	1.09 259	0.86 235	1.47 488	1.10 300	1.00 344	0.87 379	5.73 566	0.45 254	0.22 321	0.13 143	0.23 321	0.19 259	0.23 333	0.18 223

RAFT_R40	0.83 403	0.28 223	0.73 282	0.59 373	0.31 211	0.69 285	0.44 275	1.10 262	0.95 267	1.47 488	1.10 300	1.00 344	0.85 366	5.53 560	0.46 268	0.22 321	0.13 143	0.23 321	0.20 291	0.23 333	0.18 223

CRE-IMP	0.55 228	0.30 278	0.74 298	0.52 266	0.29 160	0.79 338	0.25 62	1.04 228	0.72 194	1.09 301	0.95 230	0.81 259	0.57 244	1.10 258	0.50 294	0.21 292	0.14 202	0.23 321	0.19 259	0.28 405	0.22 331

GEStereo_RVC	0.90 427	0.37 413	0.99 410	0.64 430	0.50 417	0.95 401	0.79 474	2.42 579	1.17 391	1.16 351	1.11 306	1.26 419	0.92 397	3.24 510	0.90 434	0.29 457	0.19 380	0.23 321	0.20 291	0.27 386	0.29 429

sCroCo_RVC	0.49 178	0.40 432	1.02 427	0.65 444	0.60 480	0.52 165	0.40 223	0.83 145	0.61 150	0.44 108	0.74 182	0.49 136	0.50 203	0.63 106	0.48 280	0.26 416	0.27 483	0.23 321	0.22 365	0.29 416	0.25 377

MMNet	0.84 408	0.32 329	1.09 452	0.60 385	0.59 477	1.85 542	0.49 330	1.51 375	1.27 446	1.37 461	1.15 330	1.26 419	1.18 487	1.67 393	1.22 483	0.19 217	0.18 362	0.23 321	0.22 365	0.25 360	0.21 313

FENet	0.60 259	0.28 223	0.63 202	0.54 299	0.33 255	0.83 363	0.38 200	1.27 316	1.07 324	1.00 273	0.86 209	0.99 343	0.85 366	0.96 215	0.68 367	0.22 321	0.15 266	0.23 321	0.20 291	0.22 308	0.23 351

GwcNet-RSSM	0.77 371	0.32 329	1.01 420	0.62 411	0.54 448	0.78 332	0.51 339	1.73 432	1.20 411	1.09 301	1.37 416	1.46 463	0.85 366	1.53 367	1.09 464	0.25 393	0.18 362	0.23 321	0.24 401	0.20 243	0.19 263

DFGA-Net	0.72 331	0.40 432	1.40 499	0.52 266	0.45 387	0.83 363	0.44 275	1.28 320	1.08 330	0.99 268	1.19 347	0.70 229	0.55 230	2.14 450	1.16 476	0.18 172	0.16 309	0.24 341	0.23 388	0.27 386	0.25 377

rvit_stereo_0083	0.47 166	0.33 351	0.81 336	0.56 337	0.36 292	0.50 143	0.44 275	0.68 88	0.95 267	0.49 141	0.57 133	0.55 167	0.49 197	0.88 192	0.46 268	0.25 393	0.25 468	0.24 341	0.20 291	0.24 348	0.17 197

DispNO	0.93 435	0.30 278	1.34 496	0.55 323	0.55 454	0.89 378	0.49 330	1.48 362	1.21 417	1.17 360	1.27 375	1.19 399	0.90 391	5.23 550	0.74 383	0.22 321	0.17 340	0.24 341	0.21 336	0.19 207	0.20 296

MyStereo07	0.48 172	0.29 258	0.50 120	0.55 323	0.45 387	0.59 214	0.79 474	1.05 236	0.51 120	0.48 135	0.53 116	0.43 98	0.55 230	1.30 308	0.34 145	0.17 130	0.16 309	0.24 341	0.20 291	0.23 333	0.20 296

MyStereo04	0.67 312	0.29 258	1.07 445	0.55 323	0.45 387	0.59 214	0.79 474	1.50 368	1.40 508	0.91 246	0.91 221	0.74 235	0.86 374	1.52 363	0.62 348	0.17 130	0.16 309	0.24 341	0.20 291	0.23 333	0.20 296

xx1	0.67 312	0.31 313	0.50 120	0.54 299	0.26 90	1.18 456	0.51 339	0.93 180	3.05 595	0.58 167	0.79 196	0.95 327	0.77 325	1.46 352	0.32 110	0.20 256	0.12 69	0.24 341	0.23 388	0.22 308	0.21 313

tt1	0.62 269	0.32 329	0.51 127	0.54 299	0.26 90	1.16 453	0.48 320	0.95 192	2.47 582	0.57 165	0.77 188	0.49 136	0.81 346	1.55 371	0.32 110	0.20 256	0.12 69	0.24 341	0.15 155	0.19 207	0.20 296

plain	0.46 159	0.27 201	1.01 420	0.50 213	0.40 347	0.35 38	0.37 193	0.87 152	0.56 137	0.43 104	0.76 186	0.42 95	0.40 128	1.13 267	0.45 254	0.21 292	0.15 266	0.24 341	0.19 259	0.24 348	0.16 169

ToySt	0.66 303	0.33 351	1.23 475	0.51 245	0.33 255	0.86 375	0.68 445	1.10 262	0.97 279	0.84 229	1.08 289	1.25 415	0.94 411	1.01 233	0.74 383	0.19 217	0.19 380	0.24 341	0.24 401	0.27 386	0.23 351

riskmin	0.56 237	0.27 201	0.60 190	0.43 96	0.31 211	0.83 363	0.42 243	1.14 274	1.04 311	0.73 201	0.75 184	1.11 384	1.01 446	0.81 168	0.51 299	0.20 256	0.14 202	0.24 341	0.15 155	0.24 348	0.25 377

qqq	0.57 244	0.34 375	0.71 264	0.47 156	0.27 118	0.64 244	0.62 423	1.42 347	0.78 215	0.80 216	0.92 223	0.95 327	0.77 325	0.88 192	0.59 335	0.21 292	0.20 398	0.24 341	0.23 388	0.22 308	0.21 313

Wz-Net-LNSev	1.03 470	0.67 530	2.71 578	0.64 430	0.84 548	1.75 528	1.00 528	1.80 462	1.32 469	1.28 412	1.25 365	1.65 501	1.22 497	1.39 337	1.40 509	0.28 446	0.26 474	0.24 341	0.23 388	0.33 454	0.32 460

AASNet	0.76 369	0.35 396	0.91 384	0.79 523	0.81 544	1.14 445	0.56 390	2.02 523	1.08 330	1.22 382	1.24 361	0.93 315	0.76 321	0.77 150	1.16 476	0.27 432	0.23 450	0.24 341	0.20 291	0.28 405	0.24 365

GMOStereo	0.53 196	0.26 171	0.65 216	0.50 213	0.29 160	0.52 165	0.43 262	0.89 161	0.96 272	1.41 475	1.14 322	0.85 280	0.56 235	0.59 84	0.38 188	0.16 82	0.14 202	0.24 341	0.21 336	0.20 243	0.15 136

error version	0.53 196	0.26 171	0.65 216	0.50 213	0.29 160	0.52 165	0.43 262	0.89 161	0.96 272	1.41 475	1.14 322	0.85 280	0.56 235	0.59 84	0.38 188	0.16 82	0.14 202	0.24 341	0.21 336	0.20 243	0.15 136

test-v	0.53 196	0.26 171	0.65 216	0.50 213	0.29 160	0.52 165	0.43 262	0.89 161	0.96 272	1.41 475	1.14 322	0.85 280	0.56 235	0.59 84	0.38 188	0.16 82	0.14 202	0.24 341	0.21 336	0.20 243	0.15 136

Patchmatch Stereo++	0.55 228	0.30 278	0.73 282	0.50 213	0.27 118	0.65 260	0.29 100	1.05 236	0.64 160	1.12 317	0.96 233	0.83 271	0.60 257	1.37 328	0.45 254	0.22 321	0.14 202	0.24 341	0.20 291	0.26 372	0.18 223
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
OMP-Stereo	0.94 437	0.33 351	0.72 270	0.90 561	0.31 211	0.49 129	0.36 171	1.16 278	1.06 319	1.58 517	1.12 313	1.46 463	0.69 294	6.94 590	0.49 288	0.19 217	0.14 202	0.24 341	0.18 236	0.20 243	0.14 99

NF-Stereo	0.80 386	0.30 278	0.75 302	0.60 385	0.31 211	0.64 244	0.44 275	1.21 298	0.90 250	1.29 418	1.02 263	0.82 264	0.57 244	5.40 558	0.48 280	0.23 348	0.14 202	0.24 341	0.20 291	0.20 243	0.30 443

OCTAStereo	0.80 386	0.30 278	0.75 302	0.60 385	0.31 211	0.64 244	0.44 275	1.21 298	0.90 250	1.29 418	1.01 255	0.82 264	0.57 244	5.35 552	0.48 280	0.24 365	0.14 202	0.24 341	0.20 291	0.20 243	0.30 443

PSM-adaLoss	0.54 212	0.30 278	0.73 282	0.50 213	0.27 118	0.65 260	0.41 239	1.04 228	0.64 160	1.12 317	0.96 233	0.82 264	0.61 266	1.06 246	0.45 254	0.22 321	0.14 202	0.24 341	0.20 291	0.26 372	0.18 223

ROB_FTStereo_v2	0.54 212	0.30 278	0.73 282	0.50 213	0.27 118	0.64 244	0.42 243	1.05 236	0.64 160	1.12 317	0.96 233	0.83 271	0.60 257	1.12 265	0.46 268	0.22 321	0.14 202	0.24 341	0.20 291	0.26 372	0.18 223

ROB_FTStereo	0.54 212	0.30 278	0.73 282	0.50 213	0.27 118	0.64 244	0.25 62	1.05 236	0.64 160	1.12 317	0.95 230	0.82 264	0.61 266	1.15 270	0.45 254	0.22 321	0.14 202	0.24 341	0.20 291	0.26 372	0.18 223

HUI-Stereo	0.52 186	0.30 278	0.73 282	0.50 213	0.27 118	0.65 260	0.30 110	1.04 228	0.64 160	1.12 317	0.96 233	0.83 271	0.60 257	0.79 159	0.45 254	0.22 321	0.14 202	0.24 341	0.20 291	0.26 372	0.18 223

PFNet	0.91 430	0.26 171	1.10 455	0.63 421	0.32 234	0.64 244	0.56 390	1.17 280	0.99 291	1.47 488	1.08 289	0.98 337	0.69 294	6.62 582	0.54 319	0.20 256	0.12 69	0.24 341	0.19 259	0.20 243	0.17 197

RE-Stereo	0.80 386	0.30 278	0.75 302	0.60 385	0.31 211	0.64 244	0.44 275	1.21 298	0.90 250	1.29 418	1.01 255	0.81 259	0.57 244	5.37 555	0.48 280	0.24 365	0.14 202	0.24 341	0.20 291	0.20 243	0.30 443

Pruner-Stereo	0.62 269	0.29 258	0.70 252	0.61 399	0.31 211	0.63 241	0.43 262	1.17 280	0.99 291	1.53 501	1.08 289	0.95 327	0.55 230	1.35 322	0.51 299	0.23 348	0.14 202	0.24 341	0.21 336	0.21 284	0.23 351

TVStereo	0.80 386	0.30 278	0.75 302	0.60 385	0.31 211	0.64 244	0.44 275	1.21 298	0.90 250	1.29 418	1.01 255	0.81 259	0.57 244	5.37 555	0.48 280	0.24 365	0.14 202	0.24 341	0.20 291	0.20 243	0.30 443

iGMRVC	0.56 237	0.30 278	0.73 282	0.50 213	0.27 118	0.65 260	0.38 200	1.05 236	0.64 160	1.12 317	0.96 233	0.83 271	0.60 257	1.52 363	0.46 268	0.22 321	0.14 202	0.24 341	0.20 291	0.26 372	0.18 223

iRAFT	0.55 228	0.30 278	0.73 282	0.50 213	0.27 118	0.65 260	0.29 100	1.05 236	0.64 160	1.12 317	0.96 233	0.83 271	0.60 257	1.37 328	0.45 254	0.22 321	0.14 202	0.24 341	0.20 291	0.26 372	0.18 223

test-2	0.53 196	0.26 171	0.65 216	0.50 213	0.29 160	0.52 165	0.43 262	0.89 161	0.96 272	1.41 475	1.14 322	0.85 280	0.56 235	0.59 84	0.38 188	0.16 82	0.14 202	0.24 341	0.21 336	0.20 243	0.15 136

RAFT-IKP	0.54 212	0.30 278	0.73 282	0.50 213	0.27 118	0.59 214	0.36 171	1.04 228	0.64 160	1.12 317	0.96 233	0.83 271	0.61 266	1.22 287	0.45 254	0.22 321	0.14 202	0.24 341	0.20 291	0.26 372	0.18 223

rafts_anoy	0.52 186	0.29 258	0.59 185	0.59 373	0.50 417	0.53 174	0.40 223	1.11 268	1.03 306	0.84 229	0.83 204	0.68 220	0.54 223	0.72 134	0.51 299	0.19 217	0.14 202	0.24 341	0.26 434	0.21 284	0.18 223

TestStereo	0.64 288	0.39 425	0.71 264	0.51 245	0.27 118	0.56 198	0.42 243	1.03 222	0.91 255	0.80 216	1.00 249	0.68 220	0.52 212	3.25 511	0.45 254	0.22 321	0.15 266	0.24 341	0.18 236	0.27 386	0.16 169

delet	0.85 412	0.32 329	0.95 398	0.65 444	0.66 498	1.64 520	0.84 487	1.75 439	1.35 486	1.32 441	1.30 385	1.30 430	0.88 384	1.68 398	1.10 467	0.21 292	0.21 420	0.24 341	0.24 401	0.21 284	0.21 313

UPFNet	0.80 386	0.32 329	0.90 381	0.59 373	0.74 521	1.26 470	0.80 480	1.52 377	1.10 346	1.30 427	1.12 313	1.30 430	0.84 363	1.67 393	1.09 464	0.24 365	0.24 459	0.24 341	0.23 388	0.25 360	0.18 223

ac_64	0.82 397	0.29 258	0.81 336	0.71 492	0.60 480	1.05 428	0.54 364	1.99 514	0.92 260	1.18 365	1.06 280	1.99 543	1.08 467	1.94 432	0.97 447	0.27 432	0.22 438	0.24 341	0.23 388	0.22 308	0.19 263

HGLStereo	0.85 412	0.38 420	0.94 394	0.80 526	1.03 567	1.17 455	0.58 405	1.52 377	1.20 411	1.19 369	1.62 489	1.13 390	1.20 493	1.80 416	1.06 458	0.24 365	0.24 459	0.24 341	0.21 336	0.23 333	0.27 411

BEATNet_4x	0.73 349	0.49 471	1.17 469	0.53 284	0.26 90	1.03 425	0.55 382	1.82 466	1.06 319	1.21 377	1.22 355	0.96 333	0.91 394	1.01 233	1.06 458	0.21 292	0.14 202	0.24 341	0.19 259	0.37 472	0.21 313

test_sample3	0.68 316	0.32 329	0.88 371	0.52 266	0.30 185	0.97 411	0.52 350	1.86 478	1.15 379	1.08 295	1.11 306	0.88 292	0.71 304	1.17 278	0.68 367	0.25 393	0.20 398	0.25 380	0.25 416	0.25 360	0.25 377

ACVNet-DCA	0.56 237	0.31 313	0.50 120	0.54 299	0.26 90	1.18 456	0.51 339	1.42 347	0.78 215	0.58 167	0.79 196	0.48 127	0.88 384	1.46 352	0.32 110	0.20 256	0.12 69	0.25 380	0.15 155	0.22 308	0.21 313

1test111	0.54 212	0.31 313	0.50 120	0.54 299	0.26 90	1.18 456	0.51 339	1.42 347	0.78 215	0.58 167	0.79 196	0.48 127	0.88 384	0.88 192	0.59 335	0.20 256	0.12 69	0.25 380	0.15 155	0.22 308	0.21 313

cc1	0.64 288	0.31 313	0.50 120	0.54 299	0.26 90	1.18 456	0.51 339	0.93 180	3.05 595	0.58 167	0.79 196	0.48 127	0.88 384	1.46 352	0.32 110	0.20 256	0.12 69	0.25 380	0.15 155	0.19 207	0.19 263

BUS	0.74 354	0.32 329	0.68 233	0.54 299	0.44 380	2.34 568	0.42 243	2.16 546	0.98 284	1.20 373	1.11 306	1.03 357	0.62 271	0.91 200	0.70 371	0.24 365	0.17 340	0.25 380	0.22 365	0.22 308	0.22 331

BSDual-CNN	0.71 329	0.32 329	0.68 233	0.54 299	0.44 380	1.27 471	0.65 432	2.16 546	0.98 284	1.20 373	1.11 306	1.12 385	0.74 311	0.91 200	0.66 360	0.24 365	0.17 340	0.25 380	0.22 365	0.22 308	0.22 331

hknet	0.77 371	0.32 329	0.95 398	0.54 299	0.38 326	1.27 471	0.65 432	2.16 546	1.07 324	1.20 373	1.11 306	1.59 486	0.81 346	1.37 328	0.66 360	0.22 321	0.17 340	0.25 380	0.22 365	0.22 308	0.22 331

Sa-1000	0.72 331	0.29 258	0.76 312	0.59 373	0.30 185	0.73 304	0.37 193	1.62 408	1.33 473	1.28 412	2.04 543	0.86 284	0.75 313	1.84 419	0.38 188	0.19 217	0.14 202	0.25 380	0.23 388	0.20 243	0.16 169

SA	0.66 303	0.30 278	0.82 339	0.61 399	0.30 185	0.58 207	0.38 200	1.44 354	1.30 461	0.96 258	1.36 414	0.66 215	0.95 416	1.85 422	0.42 227	0.19 217	0.15 266	0.25 380	0.23 388	0.21 284	0.17 197

psmg	0.72 331	0.32 329	0.68 233	0.50 213	0.44 380	1.48 504	0.75 463	1.94 503	0.98 284	1.21 377	1.33 400	1.12 385	0.74 311	0.91 200	0.66 360	0.24 365	0.19 380	0.25 380	0.25 416	0.23 333	0.22 331

DAS	0.84 408	0.34 375	1.03 431	0.64 430	0.69 510	0.77 327	0.63 428	1.54 386	1.20 411	1.79 541	1.55 469	0.95 327	1.04 455	2.83 495	0.60 343	0.21 292	0.16 309	0.25 380	0.18 236	0.27 386	0.22 331

SepStereo	0.82 397	0.34 375	1.03 431	0.64 430	0.69 510	0.77 327	0.63 428	1.54 386	1.20 411	1.79 541	1.55 469	0.95 327	1.04 455	2.30 467	0.60 343	0.21 292	0.16 309	0.25 380	0.18 236	0.27 386	0.22 331

PSM-softLoss	0.78 379	0.31 313	0.77 319	0.58 360	0.32 234	0.56 198	0.40 223	1.18 285	0.70 188	1.24 397	1.07 284	0.83 271	0.52 212	5.36 553	0.53 313	0.24 365	0.15 266	0.25 380	0.22 365	0.20 243	0.25 377

KMStereo	0.78 379	0.31 313	0.77 319	0.58 360	0.32 234	0.56 198	0.40 223	1.18 285	0.70 188	1.24 397	1.07 284	0.83 271	0.52 212	5.36 553	0.53 313	0.24 365	0.15 266	0.25 380	0.22 365	0.20 243	0.25 377

IRAFT_RVC	0.88 422	0.28 223	0.76 312	0.63 421	0.31 211	0.65 260	1.02 531	1.22 306	0.94 265	1.22 382	1.04 276	1.01 351	0.98 434	5.82 568	0.53 313	0.22 321	0.12 69	0.25 380	0.20 291	0.20 243	0.19 263

GMM-Stereo	0.74 354	0.25 148	0.59 185	0.54 299	0.34 274	0.72 300	0.99 526	1.01 216	0.87 239	1.36 458	1.78 514	1.12 385	0.81 346	2.09 446	0.46 268	0.18 172	0.12 69	0.25 380	0.25 416	0.20 243	0.85 579

UNet	0.83 403	0.34 375	1.31 488	0.58 360	0.74 521	1.58 514	0.49 330	1.41 345	1.04 311	1.21 377	1.08 289	1.54 478	1.12 475	1.65 388	1.09 464	0.23 348	0.17 340	0.25 380	0.20 291	0.25 360	0.22 331

DSFCA	0.93 435	0.34 375	1.06 440	0.52 266	0.65 495	1.55 511	0.93 513	1.49 364	1.19 406	1.56 511	1.15 330	1.50 472	0.96 423	3.07 504	1.02 454	0.30 462	0.26 474	0.25 380	0.25 416	0.28 405	0.24 365

DN-CSS_ROB	0.64 288	0.32 329	1.05 436	0.55 323	0.40 347	0.54 182	0.45 295	1.21 298	0.93 262	1.03 286	1.47 448	0.69 225	0.63 276	1.76 412	0.49 288	0.18 172	0.14 202	0.25 380	0.22 365	0.22 308	0.20 296

MSAF-DinoV2	1.97 568	0.80 552	10.38 633	0.86 548	0.48 406	1.39 492	0.97 521	2.55 585	1.72 548	1.53 501	1.65 496	3.59 589	2.20 582	5.39 557	3.94 586	0.27 432	0.17 340	0.26 399	0.28 466	0.47 521	0.46 522

G2L-Stereo	0.80 386	0.32 329	0.95 398	0.60 385	0.42 360	0.78 332	0.69 449	1.50 368	1.09 339	1.33 449	1.14 322	1.45 460	0.72 307	2.45 477	1.10 467	0.25 393	0.20 398	0.26 399	0.21 336	0.20 243	0.26 401

AIO-test2	0.57 244	0.28 223	0.63 202	0.61 399	0.58 469	0.79 338	0.51 339	1.18 285	1.40 508	0.63 182	1.15 330	0.51 147	0.43 145	1.09 255	0.35 155	0.21 292	0.17 340	0.26 399	0.30 487	0.20 243	0.19 263

DDVS	0.78 379	0.41 440	0.94 394	0.60 385	0.43 371	1.30 476	0.43 262	1.40 343	0.91 255	1.20 373	1.15 330	1.43 453	0.64 280	2.18 456	0.89 431	0.28 446	0.22 438	0.26 399	0.23 388	0.31 436	0.33 467

test_sample4	0.69 318	0.33 351	0.91 384	0.51 245	0.30 185	0.92 392	0.52 350	1.87 481	1.15 379	1.14 335	1.18 340	0.87 288	0.75 313	1.18 280	0.68 367	0.25 393	0.20 398	0.26 399	0.26 434	0.26 372	0.25 377

CAS++	0.47 166	0.31 313	0.56 162	0.47 156	0.32 234	0.42 78	0.28 93	1.76 445	0.72 194	0.71 195	0.72 176	0.37 79	0.28 49	0.69 123	0.33 128	0.27 432	0.22 438	0.26 399	0.21 336	0.29 416	0.19 263
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
ttt	0.94 437	0.34 375	0.59 185	0.61 399	0.37 308	0.94 397	0.50 338	2.17 552	1.34 476	1.23 389	1.61 486	0.91 304	0.76 321	1.85 422	3.97 588	0.30 462	0.26 474	0.26 399	0.24 401	0.29 416	0.29 429

CASS	0.65 296	0.34 375	0.72 270	0.56 337	0.27 118	0.78 332	0.42 243	1.59 397	0.86 235	1.30 427	1.25 365	0.87 288	0.84 363	0.84 178	0.54 319	0.35 504	0.19 380	0.26 399	0.21 336	0.28 405	0.42 507
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
knoymous	0.51 185	0.29 258	0.47 100	0.43 96	0.30 185	0.55 191	0.55 382	1.02 217	0.77 212	0.98 265	0.85 208	0.94 318	0.56 235	0.85 183	0.45 254	0.20 256	0.14 202	0.26 399	0.14 136	0.23 333	0.23 351

dd	0.59 256	0.48 468	0.97 406	0.55 323	0.32 234	0.64 244	0.47 309	1.02 217	1.34 476	0.78 211	0.86 209	0.58 184	0.54 223	1.01 233	0.86 426	0.28 446	0.18 362	0.26 399	0.19 259	0.32 445	0.24 365

RAFT-RH_RVC	1.03 470	0.24 120	0.67 229	0.49 201	0.28 143	0.81 355	0.33 135	0.83 145	1.08 330	2.05 561	4.65 598	1.04 360	0.57 244	5.98 574	0.50 294	0.18 172	0.13 143	0.26 399	0.20 291	0.16 97	0.17 197

Anonymous3	0.61 265	0.44 450	1.11 457	0.59 373	0.49 410	0.93 396	0.65 432	0.93 180	0.81 223	0.72 200	0.88 215	0.65 211	0.69 294	1.06 246	0.53 313	0.35 504	0.30 506	0.26 399	0.26 434	0.31 436	0.27 411

ADLNet	0.85 412	0.36 406	0.89 377	0.85 546	0.72 515	1.24 467	0.76 466	1.82 466	1.36 490	1.52 500	1.35 413	1.27 423	0.99 442	1.23 289	1.15 475	0.27 432	0.20 398	0.26 399	0.25 416	0.28 405	0.30 443

aanetorigin	1.23 504	0.79 550	2.78 580	0.70 484	0.79 537	0.99 417	1.06 538	1.06 249	1.37 494	3.52 600	2.61 569	1.72 509	1.63 544	1.99 436	1.78 540	0.25 393	0.24 459	0.26 399	0.25 416	0.38 481	0.45 519

EDNetEfficient	2.37 581	1.10 572	8.08 606	0.74 509	0.71 513	0.98 416	1.56 574	1.46 358	4.06 606	4.90 614	2.82 574	2.25 555	3.48 603	2.95 499	9.97 613	0.26 416	0.24 459	0.26 399	0.30 487	0.68 563	0.61 559

MSMDNet	0.66 303	0.32 329	0.87 363	0.49 201	0.37 308	0.79 338	0.40 223	1.43 353	1.31 465	1.15 341	1.31 391	1.24 411	0.63 276	0.88 192	0.57 329	0.21 292	0.16 309	0.26 399	0.19 259	0.39 485	0.24 365

DLCB_ROB	0.86 417	0.40 432	0.78 327	0.68 474	0.54 448	1.11 440	0.84 487	1.49 364	1.23 426	1.64 527	1.65 496	1.70 507	0.91 394	1.70 400	1.05 456	0.25 393	0.24 459	0.26 399	0.27 445	0.27 386	0.24 365

zh-mn7	1.70 551	1.21 581	8.30 608	0.69 478	0.53 444	1.45 502	0.84 487	1.70 428	2.09 573	2.41 577	2.67 571	1.68 504	1.23 499	4.49 533	2.87 569	0.30 462	0.26 474	0.27 416	0.27 445	0.31 436	0.35 477

z-mn7	1.56 537	0.84 553	4.36 592	0.71 492	0.51 429	2.60 577	1.04 533	1.73 432	2.70 591	1.53 501	2.99 577	1.94 537	1.34 516	4.78 541	2.41 561	0.29 457	0.24 459	0.27 416	0.24 401	0.34 458	0.31 453

test_sample6	0.71 329	0.34 375	0.87 363	0.52 266	0.30 185	0.82 357	0.58 405	1.79 459	1.15 379	1.14 335	1.33 400	0.91 304	0.79 336	1.31 309	0.74 383	0.27 432	0.21 420	0.27 416	0.29 478	0.28 405	0.27 411

test_sample5	0.69 318	0.34 375	0.87 363	0.52 266	0.30 185	0.84 371	0.54 364	1.83 471	1.14 367	1.11 315	1.25 365	0.88 292	0.78 332	1.23 289	0.65 357	0.26 416	0.20 398	0.27 416	0.27 445	0.27 386	0.26 401

DualNet	0.70 322	0.34 375	0.87 363	0.52 266	0.30 185	0.84 371	0.54 364	1.83 471	1.14 367	1.14 335	1.33 400	0.88 292	0.78 332	1.23 289	0.65 357	0.26 416	0.20 398	0.27 416	0.27 445	0.27 386	0.26 401

CASnet	0.41 121	0.25 148	0.48 104	0.50 213	0.20 4	0.50 143	0.36 171	0.81 135	0.80 220	0.83 226	0.68 161	0.48 127	0.31 69	0.54 61	0.32 110	0.18 172	0.12 69	0.27 416	0.22 365	0.23 333	0.14 99
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
PCWNet_CMD	0.66 303	0.32 329	0.88 371	0.49 201	0.37 308	0.78 332	0.40 223	1.42 347	1.31 465	1.16 351	1.31 391	1.25 415	0.62 271	0.89 197	0.57 329	0.20 256	0.16 309	0.27 416	0.19 259	0.40 490	0.25 377

LL-Strereo	1.33 517	0.39 425	1.38 498	0.61 399	0.61 483	0.75 313	0.66 437	1.63 410	1.17 391	1.56 511	1.60 482	2.03 548	2.12 578	9.72 620	0.97 447	0.21 292	0.18 362	0.27 416	0.23 388	0.22 308	0.25 377

RAFT	0.64 288	0.30 278	0.73 282	0.59 373	0.33 255	0.68 280	0.58 405	1.04 228	0.76 208	1.08 295	1.19 347	1.65 501	0.93 406	1.06 246	0.56 326	0.21 292	0.18 362	0.27 416	0.24 401	0.22 308	0.17 197

PSMNet-RSSM	0.72 331	0.30 278	0.61 193	0.63 421	0.42 360	0.73 304	0.56 390	1.92 497	1.10 346	1.09 301	1.37 416	1.22 404	0.98 434	1.28 303	0.72 379	0.27 432	0.19 380	0.27 416	0.29 478	0.24 348	0.24 365

DMCA	0.67 312	0.34 375	0.90 381	0.51 245	0.44 380	0.86 375	0.47 309	1.42 347	1.02 302	1.17 360	1.12 313	1.23 409	0.75 313	0.78 155	0.95 442	0.25 393	0.19 380	0.27 416	0.19 259	0.24 348	0.27 411

RTSC	1.29 510	0.73 542	2.44 570	0.83 540	0.57 460	1.85 542	0.65 432	1.88 484	2.00 568	2.20 566	1.66 499	1.60 488	1.26 505	2.33 469	3.92 585	0.32 477	0.23 450	0.27 416	0.29 478	0.37 472	0.37 488

NLCA_NET_v2_RVC	0.79 383	0.43 447	1.05 436	0.64 430	0.58 469	0.95 401	0.53 358	1.53 383	1.18 398	1.37 461	1.15 330	1.43 453	0.88 384	1.61 382	0.84 421	0.25 393	0.22 438	0.27 416	0.27 445	0.29 416	0.29 429
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DeepPruner_ROB	0.74 354	0.48 468	0.87 363	0.57 354	0.44 380	0.79 338	0.54 364	1.73 432	0.96 272	1.38 466	1.27 375	1.24 411	0.73 309	1.43 346	0.73 382	0.34 497	0.28 491	0.27 416	0.26 434	0.31 436	0.31 453

StereoDRNet-Refined	0.80 386	0.41 440	0.88 371	0.62 411	0.42 360	1.33 481	0.48 320	1.52 377	1.17 391	1.45 485	1.44 439	1.44 458	0.90 391	1.26 298	1.24 485	0.20 256	0.16 309	0.27 416	0.24 401	0.25 360	0.28 423
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
FlowAnything_test	0.39 104	0.26 171	0.61 193	0.59 373	0.33 255	0.62 237	0.36 171	0.62 65	0.40 74	0.45 117	0.36 47	0.45 109	0.37 115	0.53 57	0.48 280	0.24 365	0.18 362	0.28 431	0.33 512	0.21 284	0.19 263

rvit_0105_6	0.53 196	0.37 413	0.98 409	0.65 444	0.38 326	0.51 161	0.51 339	0.77 113	1.20 411	0.54 161	0.55 127	0.65 211	0.53 218	0.94 212	0.44 240	0.32 477	0.32 520	0.28 431	0.24 401	0.28 405	0.21 313

ITSA-stereo	0.82 397	0.36 406	0.82 339	0.54 299	0.31 211	0.80 346	0.47 309	2.17 552	1.67 542	1.13 332	1.13 318	0.94 318	0.86 374	2.46 480	1.00 452	0.26 416	0.23 450	0.28 431	0.27 445	0.28 405	0.36 483

fast-acv-ft	0.94 437	0.44 450	1.40 499	0.58 360	0.51 429	1.77 533	0.69 449	1.36 333	1.42 516	1.29 418	1.86 524	1.74 512	1.25 503	1.52 363	1.38 505	0.26 416	0.28 491	0.28 431	0.28 466	0.27 386	0.26 401

Wz-Net-MNSev	1.11 487	0.58 507	2.23 565	0.66 451	0.71 513	1.95 550	1.46 569	1.98 512	1.45 520	1.79 541	1.43 434	1.49 471	1.33 515	1.97 435	1.42 517	0.27 432	0.23 450	0.28 431	0.28 466	0.34 458	0.31 453

AACVNet	0.86 417	0.35 396	0.79 330	0.82 537	0.39 336	0.76 319	0.49 330	1.61 404	0.81 223	1.08 295	1.33 400	1.30 430	0.93 406	4.34 532	0.74 383	0.25 393	0.21 420	0.28 431	0.22 365	0.29 416	0.25 377

PFNet+	0.59 256	0.28 223	0.77 319	0.53 284	0.30 185	0.59 214	0.31 117	0.92 171	1.14 367	1.33 449	1.10 300	0.79 253	0.57 244	1.31 309	0.49 288	0.25 393	0.17 340	0.28 431	0.26 434	0.21 284	0.25 377

HCRNet	0.70 322	0.39 425	0.73 282	0.60 385	0.59 477	0.76 319	0.35 155	1.22 306	1.13 364	1.02 282	0.99 245	1.02 353	0.76 321	2.19 458	0.70 371	0.28 446	0.19 380	0.28 431	0.23 388	0.25 360	0.23 351

ARAFT	0.77 371	0.36 406	1.49 520	0.51 245	0.31 211	0.90 381	0.82 485	1.90 490	1.06 319	1.62 523	1.24 361	1.02 353	0.64 280	1.84 419	0.50 294	0.18 172	0.14 202	0.28 431	0.27 445	0.17 128	0.16 169

CFNet	0.96 441	0.36 406	1.01 420	0.62 411	0.42 360	0.99 417	0.47 309	1.90 490	1.32 469	0.99 268	1.39 425	1.10 380	0.86 374	5.58 563	0.79 405	0.23 348	0.17 340	0.28 431	0.27 445	0.26 372	0.21 313

NaN_ROB	1.13 492	0.55 496	1.15 466	0.64 430	0.48 406	1.61 516	2.03 599	1.72 431	1.48 523	2.09 563	1.27 375	1.40 448	1.08 467	3.94 524	1.30 494	0.28 446	0.34 527	0.28 431	0.28 466	0.30 427	0.33 467

MultiAttention	4.51 606	0.33 351	0.82 339	0.73 505	0.45 387	30.98 639	4.50 623	2.18 555	1.40 508	1.61 519	2.41 562	2.43 566	0.70 299	38.42 647	1.36 503	0.22 321	0.15 266	0.29 442	0.30 487	0.47 521	0.43 514

w-ln-seven-2	1.18 502	0.61 520	4.25 589	0.68 474	0.61 483	1.20 462	0.93 513	1.63 410	1.35 486	1.66 528	1.53 462	1.47 468	1.37 519	3.00 503	1.74 538	0.25 393	0.24 459	0.29 442	0.26 434	0.33 454	0.28 423

rvit_0105_4	0.56 237	0.38 420	1.06 440	0.66 451	0.38 326	0.53 174	0.53 358	0.84 148	1.17 391	0.56 164	0.61 141	0.72 233	0.59 254	0.98 224	0.45 254	0.32 477	0.33 525	0.29 442	0.25 416	0.29 416	0.23 351

DCVSM-stereo	0.72 331	0.35 396	0.76 312	0.55 323	0.42 360	0.73 304	0.38 200	1.21 298	1.02 302	1.79 541	1.04 276	1.62 490	1.03 453	1.04 243	0.79 405	0.24 365	0.27 483	0.29 442	0.24 401	0.30 427	0.36 483

mmm	0.63 276	0.35 396	0.72 270	0.51 245	0.30 185	0.86 375	0.54 364	1.59 397	0.86 235	1.07 294	1.38 421	0.79 253	0.75 313	0.91 200	0.58 332	0.22 321	0.18 362	0.29 442	0.25 416	0.25 360	0.23 351

StereoVision	0.65 296	0.34 375	0.86 352	0.59 373	0.40 347	0.50 143	0.41 239	1.09 259	0.93 262	0.71 195	2.50 567	0.82 264	0.57 244	1.03 237	0.49 288	0.25 393	0.28 491	0.29 442	0.28 466	0.36 468	0.20 296

LL-Strereo2	0.52 186	0.33 351	0.69 246	0.52 266	0.37 308	0.70 292	0.30 110	1.13 273	0.67 178	0.94 254	0.78 190	0.91 304	0.42 137	1.05 245	0.42 227	0.17 130	0.16 309	0.29 442	0.25 416	0.21 284	0.16 169

WZ-Net	1.95 566	0.95 562	10.10 625	0.86 548	0.78 534	1.69 523	1.60 578	2.20 559	1.98 566	2.08 562	1.93 531	2.30 558	1.97 570	5.30 551	3.17 576	0.34 497	0.26 474	0.29 442	0.31 494	0.51 535	0.47 526

pcwnet_v2	0.97 447	0.37 413	4.33 590	0.62 411	0.54 448	0.79 338	0.45 295	2.02 523	1.58 536	1.42 481	1.64 494	1.09 378	0.79 336	1.24 294	0.67 363	0.32 477	0.25 468	0.29 442	0.27 445	0.37 472	0.35 477

GwcNet	1.08 479	0.51 481	2.33 567	0.79 523	1.18 582	1.76 530	0.70 452	1.68 421	1.47 522	1.41 475	1.64 494	1.74 512	1.04 455	2.20 459	1.41 513	0.30 462	0.29 502	0.29 442	0.27 445	0.30 427	0.35 477

DPSNet	1.69 550	0.59 510	4.33 590	0.70 484	0.57 460	2.02 555	1.62 579	3.35 598	1.78 553	1.48 494	1.38 421	2.17 553	2.84 595	4.77 540	3.66 582	0.48 549	0.31 512	0.29 442	0.25 416	0.64 557	0.48 529

StereoDRNet	0.98 451	0.47 464	1.70 533	0.76 516	0.94 562	1.51 507	0.91 507	1.92 497	1.32 469	1.61 519	1.13 318	1.47 468	0.97 426	1.75 407	1.46 524	0.28 446	0.23 450	0.29 442	0.27 445	0.35 461	0.27 411

PWCDC_ROB	1.29 510	0.75 547	1.33 493	1.05 575	0.88 556	1.73 527	0.52 350	1.89 487	3.28 597	1.29 418	4.88 601	1.22 404	1.46 528	1.77 414	1.45 521	0.60 569	0.26 474	0.29 442	0.25 416	0.52 537	0.37 488

rvit_0105_5	0.58 250	0.39 425	1.05 436	0.66 451	0.37 308	0.58 207	0.56 390	0.94 187	1.18 398	0.64 183	0.68 161	0.75 238	0.63 276	0.88 192	0.50 294	0.32 477	0.32 520	0.30 455	0.27 445	0.28 405	0.25 377

UGAM	1.14 494	0.27 201	0.95 398	0.53 284	0.42 360	0.70 292	0.72 457	0.95 192	1.32 469	0.98 265	1.48 453	1.78 519	0.87 379	9.65 619	0.87 427	0.21 292	0.18 362	0.30 455	0.24 401	0.19 207	0.16 169

ssnet_v2	0.88 422	0.36 406	1.02 427	0.62 411	0.38 326	1.32 479	0.97 521	2.07 532	1.34 476	1.37 461	1.18 340	1.54 478	0.92 397	1.10 258	1.65 535	0.30 462	0.27 483	0.30 455	0.28 466	0.27 386	0.26 401

RAFT + AFF	1.00 458	0.42 444	1.09 452	0.67 463	0.50 417	1.22 465	1.24 555	2.24 562	1.19 406	1.30 427	1.56 473	1.17 395	1.49 533	3.44 518	0.83 418	0.21 292	0.25 468	0.30 455	0.26 434	0.27 386	0.27 411

FADNet-RVC-Resample	0.84 408	0.47 464	2.10 557	0.61 399	0.45 387	1.07 433	0.61 420	1.59 397	1.20 411	1.08 295	0.98 243	1.03 357	0.98 434	2.17 453	0.72 379	0.23 348	0.22 438	0.30 455	0.32 502	0.35 461	0.34 472

SGM_RVC	1.68 549	0.36 406	0.61 193	0.59 373	0.29 160	2.25 564	1.18 551	2.38 576	1.68 544	3.60 601	2.67 571	3.69 591	2.42 588	8.13 607	1.90 546	0.31 470	0.31 512	0.30 455	0.28 466	0.30 427	0.29 429
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
NLCSM	1.27 509	0.70 538	1.67 531	0.71 492	0.92 559	1.33 481	1.05 535	2.66 587	1.08 330	1.22 382	1.99 535	1.76 516	0.97 426	5.87 569	1.47 525	0.33 486	0.27 483	0.31 461	0.35 523	0.39 485	0.32 460

w-ln-seven	1.38 523	0.70 538	3.91 588	0.75 513	0.72 515	2.69 581	0.95 518	2.02 523	1.99 567	1.99 557	1.73 506	1.82 523	1.17 483	2.45 477	2.84 568	0.28 446	0.25 468	0.31 461	0.30 487	0.41 493	0.33 467

YMNet	1.00 458	0.54 491	1.40 499	0.81 529	0.85 551	1.87 544	0.62 423	1.55 390	1.18 398	1.63 525	1.99 535	1.77 517	0.97 426	1.50 360	1.45 521	0.33 486	0.37 545	0.31 461	0.32 502	0.32 445	0.29 429

YMNet_1	1.00 458	0.54 491	1.40 499	0.81 529	0.85 551	1.87 544	0.62 423	1.55 390	1.18 398	1.63 525	1.99 535	1.77 517	0.97 426	1.50 360	1.45 521	0.33 486	0.37 545	0.31 461	0.32 502	0.32 445	0.29 429

ffm	0.72 331	0.33 351	0.85 346	0.53 284	0.37 308	0.74 308	0.56 390	0.95 192	2.47 582	1.15 341	1.45 441	1.06 362	0.82 351	1.55 371	0.32 110	0.20 256	0.12 69	0.31 461	0.27 445	0.19 207	0.20 296

ff1	1.37 521	0.33 351	0.85 346	0.53 284	0.37 308	0.74 308	0.56 390	0.95 192	2.47 582	1.15 341	1.45 441	1.06 362	0.82 351	7.22 593	7.61 603	0.20 256	0.12 69	0.31 461	0.27 445	0.19 207	0.20 296

mmx	1.39 524	0.33 351	0.85 346	0.53 284	0.37 308	0.74 308	0.56 390	2.13 537	1.37 494	1.15 341	1.45 441	1.06 362	0.82 351	7.22 593	7.61 603	0.24 365	0.19 380	0.31 461	0.27 445	0.30 427	0.25 377

xxx	1.39 524	0.33 351	0.85 346	0.53 284	0.37 308	0.74 308	0.56 390	2.13 537	1.37 494	1.15 341	1.45 441	1.06 362	0.82 351	7.22 593	7.61 603	0.24 365	0.19 380	0.31 461	0.27 445	0.30 427	0.25 377

GMStereo_Zeroshot	0.67 312	0.61 520	1.01 420	0.64 430	0.37 308	0.84 371	0.35 155	1.05 236	1.12 352	1.12 317	1.06 280	1.27 423	0.54 223	1.19 282	0.59 335	0.32 477	0.17 340	0.31 461	0.18 236	0.52 537	0.22 331

Wz-Net-SNSev	1.49 530	1.23 582	6.27 601	0.68 474	0.67 502	1.37 487	1.41 566	2.00 515	1.39 503	1.48 494	1.61 486	2.29 557	1.32 514	3.93 523	2.14 556	0.31 470	0.28 491	0.31 461	0.33 512	0.42 498	0.36 483

NINENet	0.77 371	0.37 413	0.78 327	0.62 411	0.51 429	2.34 568	0.42 243	1.83 471	1.04 311	1.14 335	1.23 359	1.03 357	0.62 271	1.24 294	0.70 371	0.28 446	0.23 450	0.31 461	0.21 336	0.26 372	0.25 377

SACVNet	0.85 412	0.46 459	0.85 346	0.81 529	0.56 457	0.80 346	0.79 474	1.68 421	1.12 352	1.34 453	1.33 400	1.25 415	0.94 411	2.39 474	0.76 391	0.34 497	0.26 474	0.31 461	0.29 478	0.35 461	0.44 517

psm_up	0.77 371	0.34 375	0.70 252	0.66 451	0.58 469	1.05 428	0.92 509	1.52 377	1.12 352	1.26 407	1.16 335	1.31 434	1.23 499	1.20 284	0.81 411	0.25 393	0.29 502	0.31 461	0.27 445	0.27 386	0.25 377

FADNet_RVC	0.83 403	0.51 481	1.83 546	0.54 299	0.42 360	1.19 460	0.46 302	1.51 375	1.09 339	0.89 239	1.24 361	0.91 304	0.87 379	2.11 448	1.11 470	0.27 432	0.22 438	0.31 461	0.28 466	0.43 504	0.38 494

FADNet	0.92 432	0.61 520	1.81 542	0.62 411	0.55 454	0.96 407	0.57 401	1.78 453	1.33 473	0.93 249	1.01 255	1.36 443	1.01 446	2.71 492	0.75 388	0.33 486	0.34 527	0.31 461	0.34 518	0.59 550	0.40 498

DRN-Test	1.00 458	0.44 450	1.13 461	0.70 484	0.81 544	1.62 517	0.79 474	2.14 541	1.44 519	1.78 538	1.33 400	1.43 453	1.05 459	2.18 456	1.53 531	0.27 432	0.21 420	0.31 461	0.30 487	0.32 445	0.28 423

zh-sn7	1.76 557	1.38 584	6.58 602	0.74 509	0.72 515	1.78 535	1.31 561	1.88 484	1.56 535	1.86 549	2.47 566	1.81 520	2.08 577	5.12 548	3.80 584	0.32 477	0.32 520	0.32 477	0.32 502	0.44 510	0.40 498

test_sample7	0.74 354	0.37 413	0.76 312	0.52 266	0.35 280	0.91 385	0.67 441	1.78 453	1.21 417	1.22 382	1.18 340	1.08 368	0.92 397	1.23 289	0.67 363	0.31 470	0.28 491	0.32 477	0.31 494	0.33 454	0.29 429

coex-ft	8.13 619	2.13 611	98.04 675	0.67 463	0.53 444	1.71 524	1.56 574	1.65 413	11.11 636	18.17 638	3.75 587	3.88 593	7.61 623	2.98 502	6.49 598	0.30 462	0.30 506	0.32 477	0.31 494	0.66 561	0.50 536

FINET	0.97 447	0.54 491	1.60 527	0.63 421	0.79 537	1.08 434	1.07 539	1.56 393	2.20 576	1.15 341	1.49 455	0.94 318	0.88 384	2.32 468	1.05 456	0.42 530	0.35 538	0.32 477	0.28 466	0.43 504	0.38 494

FADNet-RVC	0.88 422	0.67 530	1.93 550	0.60 385	0.48 406	0.91 385	0.60 418	1.71 430	1.18 398	0.90 241	0.96 233	1.36 443	0.92 397	2.25 463	1.17 479	0.30 462	0.29 502	0.32 477	0.32 502	0.41 493	0.35 477

ADCRef	1.35 519	0.55 496	2.37 569	0.72 497	0.77 532	1.94 549	0.78 471	1.91 494	1.27 446	1.57 515	1.59 481	1.36 443	1.41 521	1.54 369	7.53 602	0.23 348	0.20 398	0.32 477	0.30 487	0.29 416	0.29 429

ADCP+	1.99 570	0.48 468	7.73 604	0.66 451	0.91 557	2.30 566	1.05 535	1.82 466	1.34 476	1.54 507	1.32 398	1.74 512	1.61 543	2.17 453	13.37 620	0.24 365	0.21 420	0.32 477	0.28 466	0.37 472	0.29 429

AdaStereo	0.70 322	0.43 447	0.75 302	0.73 505	0.37 308	0.92 392	0.53 358	1.85 475	1.18 398	1.12 317	1.23 359	1.07 367	0.65 286	0.96 215	0.63 352	0.31 470	0.15 266	0.32 477	0.21 336	0.29 416	0.22 331
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.
SANet	1.88 562	0.57 504	2.18 564	0.63 421	0.40 347	2.80 585	1.57 576	2.39 577	5.88 617	2.36 574	3.57 585	3.72 592	2.97 597	4.74 539	1.76 539	0.34 497	0.30 506	0.32 477	0.29 478	0.48 526	0.37 488

Wz-Net-TNSev	1.88 562	2.08 610	7.66 603	0.67 463	0.64 493	2.42 571	1.83 587	2.33 570	1.74 551	1.57 515	1.56 473	2.58 570	1.90 567	4.86 542	3.12 573	0.39 519	0.37 545	0.33 486	0.37 531	0.53 539	0.58 553

CFNet_pseudo	0.66 303	0.32 329	0.86 352	0.48 183	0.39 336	0.70 292	0.40 223	1.33 323	1.22 423	1.16 351	1.34 407	1.24 411	0.64 280	0.98 224	0.59 335	0.21 292	0.16 309	0.33 486	0.19 259	0.36 468	0.25 377

EDNetEfficientorigin	10.57 623	1.47 592	177.42 676	0.67 463	0.53 444	1.58 514	1.16 549	1.90 490	3.37 599	4.71 613	3.38 582	3.10 585	2.69 594	3.13 508	3.58 581	0.25 393	0.23 450	0.33 486	0.27 445	0.83 570	0.81 576

CFNet-ft	0.72 331	0.32 329	0.54 148	0.66 451	0.54 448	0.83 363	0.55 382	1.37 334	1.15 379	0.93 249	1.28 381	1.57 482	0.97 426	1.35 322	0.81 411	0.26 416	0.20 398	0.33 486	0.25 416	0.30 427	0.23 351

STTStereo	0.78 379	0.50 478	1.22 474	0.64 430	0.54 448	0.89 378	0.54 364	1.44 354	1.11 348	1.38 466	1.09 294	1.27 423	0.85 366	1.43 346	0.83 418	0.29 457	0.27 483	0.33 486	0.39 535	0.32 445	0.30 443

PA-Net	1.01 464	0.57 504	1.29 486	0.64 430	0.74 521	1.19 460	0.84 487	1.69 423	1.43 518	1.16 351	1.19 347	1.32 435	1.19 490	3.42 516	1.25 486	0.29 457	0.45 568	0.33 486	0.49 559	0.32 445	0.47 526
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GANet	1.36 520	0.47 464	0.86 352	0.67 463	0.45 387	1.34 484	1.73 582	1.64 412	1.24 432	1.49 496	2.38 559	1.55 480	1.20 493	9.30 613	0.93 436	0.30 462	0.31 512	0.33 486	0.28 466	0.39 485	0.30 443

TDLM	1.06 474	0.44 450	0.79 330	0.63 421	0.50 417	0.89 378	1.44 568	1.48 362	1.26 440	1.12 317	1.40 427	1.08 368	0.98 434	6.65 583	0.78 399	0.33 486	0.21 420	0.33 486	0.26 434	0.37 472	0.24 365

CFNet_RVC	0.72 331	0.32 329	0.54 148	0.66 451	0.54 448	0.83 363	0.55 382	1.37 334	1.15 379	0.93 249	1.28 381	1.57 482	0.97 426	1.35 322	0.81 411	0.26 416	0.20 398	0.33 486	0.25 416	0.30 427	0.23 351

XPNet_ROB	0.96 441	0.49 471	1.09 452	0.72 497	0.57 460	1.11 440	1.14 546	1.66 418	1.23 426	1.85 548	1.39 425	1.64 498	1.11 472	1.80 416	1.42 517	0.38 516	0.30 506	0.33 486	0.29 478	0.37 472	0.34 472

rvit_0105_3	0.63 276	0.44 450	1.08 449	0.72 497	0.40 347	0.64 244	0.71 454	1.03 222	1.17 391	0.82 224	0.70 169	0.80 255	0.70 299	0.91 200	0.56 326	0.35 504	0.34 527	0.34 496	0.32 502	0.27 386	0.28 423

Syn2CoEx	1.14 494	0.69 535	1.66 530	0.80 526	0.67 502	1.40 494	0.88 499	2.06 531	1.54 532	1.25 403	1.58 480	1.42 452	1.50 535	4.09 526	1.40 509	0.36 508	0.32 520	0.34 496	0.29 478	0.29 416	0.34 472

psmorigin	1.52 534	0.69 535	10.52 634	0.68 474	0.59 477	1.13 444	0.70 452	1.57 394	1.19 406	1.99 557	1.79 515	2.26 556	1.47 530	2.09 446	1.36 503	0.39 519	0.40 556	0.34 496	0.33 512	0.43 504	0.56 548

hitnet-ft	0.79 383	0.35 396	0.57 172	0.58 360	0.42 360	0.96 407	0.46 302	1.47 360	1.33 473	1.19 369	1.22 355	1.81 520	0.98 434	1.66 392	0.94 438	0.33 486	0.28 491	0.34 496	0.27 445	0.35 461	0.31 453

FAT-Stereo	1.07 476	0.41 440	1.32 491	0.72 497	0.58 469	1.08 434	0.89 501	1.96 506	1.65 540	1.75 535	1.98 534	2.03 548	1.48 531	2.02 439	1.18 482	0.42 530	0.35 538	0.34 496	0.29 478	0.35 461	0.53 543

ADCL	1.72 555	0.57 504	3.66 585	0.67 463	0.61 483	2.61 579	1.85 588	1.96 506	1.67 542	1.90 553	1.83 519	2.06 551	1.90 567	2.13 449	9.15 612	0.26 416	0.24 459	0.34 496	0.32 502	0.38 481	0.35 477

CVANet_RVC	1.07 476	0.43 447	0.76 312	0.60 385	0.50 417	0.90 381	0.97 521	1.52 377	1.26 440	1.33 449	1.38 421	1.24 411	1.18 487	6.75 589	0.75 388	0.34 497	0.23 450	0.34 496	0.29 478	0.42 498	0.27 411

UCFNet_RVC	0.69 318	0.35 396	0.49 111	0.64 430	0.39 336	0.85 374	0.58 405	1.75 439	1.14 367	0.97 261	1.19 347	1.17 395	0.93 406	0.99 228	0.62 348	0.28 446	0.20 398	0.34 496	0.31 494	0.32 445	0.27 411

DMCA-RVC	0.74 354	0.40 432	1.27 484	0.66 451	0.49 410	0.77 327	0.47 309	1.35 331	1.01 299	1.53 501	1.01 255	1.29 429	0.82 351	1.31 309	0.78 399	0.27 432	0.21 420	0.35 504	0.27 445	0.32 445	0.24 365

S-Stereo	1.15 498	0.46 459	2.17 562	0.81 529	0.80 542	1.21 464	1.19 552	1.93 501	2.02 569	1.47 488	2.11 546	1.57 482	1.17 483	2.05 443	1.41 513	0.40 522	0.40 556	0.35 504	0.31 494	0.44 510	0.70 570

RTS	2.67 589	1.38 584	15.28 644	0.99 571	1.26 586	3.78 599	1.96 595	2.15 543	2.62 588	2.61 581	2.85 575	2.60 571	1.59 540	6.27 576	5.71 595	0.40 522	0.28 491	0.35 504	0.35 523	0.50 530	0.48 529

RTSA	2.67 589	1.38 584	15.28 644	0.99 571	1.26 586	3.78 599	1.96 595	2.15 543	2.62 588	2.61 581	2.85 575	2.60 571	1.59 540	6.27 576	5.71 595	0.40 522	0.28 491	0.35 504	0.35 523	0.50 530	0.48 529

AnyNet_C32	1.96 567	1.10 572	5.17 595	0.90 561	1.11 573	2.12 560	2.37 610	1.85 475	1.48 523	2.45 578	1.70 503	2.05 550	1.64 545	2.50 483	10.28 616	0.37 512	0.34 527	0.35 504	0.41 540	0.49 529	0.54 544

RYNet	1.17 501	0.49 471	1.24 478	0.70 484	0.97 566	1.71 524	0.92 509	1.91 494	1.46 521	1.38 466	1.14 322	1.88 527	1.30 512	4.24 528	1.87 543	0.26 416	0.21 420	0.35 504	0.27 445	0.55 543	0.54 544

ccs_rob	0.66 303	0.33 351	0.86 352	0.48 183	0.39 336	0.70 292	0.40 223	1.33 323	1.22 423	1.16 351	1.34 407	1.23 409	0.64 280	0.98 224	0.59 335	0.21 292	0.16 309	0.35 504	0.20 291	0.37 472	0.25 377

PWC_ROB	1.24 505	0.76 548	2.46 571	0.72 497	0.78 534	1.15 451	0.49 330	1.75 439	1.92 563	2.31 569	3.07 578	1.59 486	1.40 520	2.46 480	2.10 555	0.33 486	0.22 438	0.35 504	0.24 401	0.38 481	0.41 503

rvit_105_1	0.72 331	0.52 485	1.01 420	0.78 521	0.49 410	0.75 313	0.87 496	1.12 270	1.18 398	0.99 268	0.79 196	0.90 301	0.77 325	1.26 298	0.75 388	0.41 526	0.36 543	0.36 512	0.41 540	0.30 427	0.33 467

GASNet	0.99 453	0.97 563	1.72 536	0.98 570	0.68 508	0.83 363	0.67 441	1.60 401	1.28 451	1.31 437	1.22 355	1.22 404	1.21 496	2.41 475	1.41 513	0.43 535	0.26 474	0.36 512	0.34 518	0.55 543	0.31 453

SGM-ForestM	6.52 614	0.38 420	1.26 481	0.63 421	0.35 280	13.59 626	5.32 624	6.32 622	6.70 619	11.14 629	9.18 622	22.51 645	13.93 628	16.89 631	20.07 630	0.36 508	0.37 545	0.36 512	0.35 523	0.36 468	0.34 472

CFNet_ucs	0.70 322	0.33 351	0.88 371	0.50 213	0.43 371	0.74 308	0.44 275	1.60 401	1.29 455	1.22 382	1.54 467	1.09 378	0.63 276	0.99 228	0.59 335	0.25 393	0.20 398	0.37 515	0.21 336	0.40 490	0.28 423

MDST_ROB	1.67 547	0.34 375	1.58 526	0.92 566	0.58 469	4.26 607	1.11 542	2.83 589	1.41 513	4.49 611	2.55 568	1.45 460	0.97 426	7.79 604	1.17 479	0.31 470	0.25 468	0.37 515	0.33 512	0.31 436	0.30 443

PSMNet_ROB	0.90 427	0.52 485	1.17 469	0.72 497	0.61 483	1.27 471	1.12 544	1.76 445	1.12 352	1.09 301	1.28 381	1.45 460	0.89 390	1.65 388	1.42 517	0.33 486	0.25 468	0.37 515	0.39 535	0.35 461	0.29 429

TCMNet	1.01 464	0.60 518	2.10 557	0.86 548	1.33 589	1.14 445	0.67 441	1.69 423	1.23 426	1.11 315	1.57 477	1.30 430	0.97 426	2.01 438	1.50 529	0.31 470	0.31 512	0.38 518	0.34 518	0.42 498	0.36 483

PSM-AAD	0.79 383	0.27 201	0.53 142	0.55 323	0.28 143	0.77 327	1.24 555	0.99 206	0.91 255	1.66 528	1.57 477	0.81 259	2.19 581	1.65 388	0.44 240	0.19 217	0.14 202	0.38 518	0.32 502	0.21 284	0.70 570

SHD	1.31 514	0.71 541	2.34 568	0.86 548	0.75 528	1.77 533	0.65 432	2.22 560	2.50 585	2.40 576	1.71 504	1.91 532	1.60 542	1.93 431	2.37 560	0.38 516	0.31 512	0.38 518	0.40 539	0.48 526	0.50 536

ADCPNet	1.85 560	0.69 535	8.07 605	0.71 492	0.58 469	2.79 584	1.22 554	1.94 503	1.54 532	1.88 550	1.69 502	2.46 568	2.04 573	2.37 472	6.48 597	0.38 516	0.37 545	0.38 518	0.43 545	0.47 521	0.45 519

NVstereo2D	0.92 432	0.41 440	1.48 518	0.72 497	0.72 515	1.20 462	0.87 496	1.75 439	1.38 498	0.99 268	1.13 318	1.26 419	0.98 434	2.21 460	0.89 431	0.43 535	0.20 398	0.38 518	0.24 401	0.57 546	0.63 561

ETE_ROB	0.96 441	0.64 527	1.16 467	0.69 478	0.48 406	1.14 445	1.13 545	1.77 449	1.19 406	1.91 554	1.45 441	1.73 510	1.05 459	1.60 380	1.14 474	0.32 477	0.26 474	0.38 518	0.34 518	0.39 485	0.41 503

stereogan	1.15 498	0.42 444	1.40 499	0.86 548	0.84 548	2.38 570	0.71 454	1.88 484	1.73 549	1.72 533	1.94 533	2.31 559	1.29 508	2.07 444	1.08 462	0.36 508	0.35 538	0.39 524	0.31 494	0.51 535	0.46 522

ADCMid	1.89 565	0.73 542	5.06 594	0.72 497	0.67 502	2.00 554	1.14 546	1.97 510	1.48 523	2.86 590	1.81 518	2.37 562	2.05 575	2.24 461	10.39 617	0.33 486	0.31 512	0.39 524	0.43 545	0.50 530	0.44 517

WCMA_ROB	1.84 559	0.47 464	1.31 488	0.69 478	0.57 460	2.11 559	1.14 546	1.87 481	1.73 549	4.04 605	6.43 607	5.62 608	3.61 604	2.59 486	1.94 548	0.52 555	0.44 564	0.39 524	0.42 543	0.48 526	0.47 526

SGM-Forest	1.24 505	0.38 420	0.60 190	0.52 266	0.37 308	1.56 512	1.30 560	1.65 413	1.36 490	2.11 564	1.79 515	1.63 495	0.93 406	7.48 600	0.95 442	0.36 508	0.37 545	0.39 524	0.34 518	0.37 472	0.32 460
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CBMV	0.95 440	0.44 450	0.66 224	0.53 284	0.35 280	1.53 509	1.63 580	1.69 423	1.42 516	2.00 560	1.60 482	1.43 453	1.17 483	1.59 379	0.99 451	0.34 497	0.34 527	0.39 524	0.33 512	0.33 454	0.32 460
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
rvit_stereo_0075_2	0.64 288	0.46 459	1.05 436	0.66 451	0.66 498	0.53 174	0.48 320	1.20 297	1.12 352	0.76 203	0.92 223	0.78 249	0.53 218	1.03 237	0.59 335	0.37 512	0.28 491	0.40 529	0.31 494	0.37 472	0.32 460

ADCS	2.25 576	0.99 566	5.55 596	0.81 529	0.74 521	2.19 562	1.80 584	2.27 566	2.14 574	2.80 589	2.13 548	2.40 564	2.03 572	2.64 490	13.69 621	0.41 526	0.39 554	0.40 529	0.45 549	0.58 548	0.56 548

AnyNet_C01	2.26 577	1.78 599	10.22 627	0.93 567	0.74 521	2.92 588	2.20 605	2.29 568	1.80 555	2.53 580	2.41 562	2.71 575	1.73 552	3.41 515	6.72 599	0.41 526	0.39 554	0.40 529	0.42 543	0.67 562	0.63 561

DANet	1.08 479	0.61 520	1.32 491	0.85 546	0.72 515	1.37 487	0.51 339	1.54 386	1.15 379	1.78 538	1.54 467	2.01 545	1.11 472	2.90 498	2.00 551	0.33 486	0.30 506	0.40 529	0.30 487	0.44 510	0.45 519
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
CSAN	1.41 527	0.59 510	1.26 481	0.70 484	0.50 417	1.76 530	1.78 583	1.77 449	1.90 562	2.35 572	2.32 556	1.92 535	1.94 569	5.56 562	1.49 528	0.43 535	0.35 538	0.40 529	0.41 540	0.43 504	0.41 503

APVNet	1.06 474	0.53 490	1.42 505	0.84 541	0.79 537	1.92 547	0.82 485	1.90 490	1.08 330	1.08 295	1.43 434	1.56 481	1.13 479	3.07 504	1.58 532	0.31 470	0.34 527	0.42 534	0.36 528	0.36 468	0.37 488

SAMSARA	1.55 536	0.84 553	2.61 575	1.22 583	1.07 569	2.50 574	1.93 593	2.05 526	1.89 560	2.75 586	1.66 499	2.81 577	1.69 551	3.08 506	1.97 550	0.46 547	0.51 580	0.42 534	0.46 552	0.58 548	0.59 555

ISRNet	0.80 386	0.33 351	1.07 445	0.81 529	0.66 498	0.60 222	0.34 147	1.19 295	1.13 364	1.59 518	1.53 462	1.35 441	0.77 325	1.27 301	0.94 438	0.39 519	0.34 527	0.43 536	0.38 533	0.34 458	0.49 533

SDNR	1.62 544	0.51 481	2.17 562	0.53 284	0.56 457	3.80 601	0.45 295	1.54 386	1.29 455	1.33 449	2.41 562	1.08 368	0.96 423	11.18 626	1.16 476	0.66 575	0.63 591	0.43 536	0.32 502	0.64 557	0.67 567

Nwc_Net	1.09 482	0.49 471	1.33 493	0.89 560	0.80 542	1.49 506	0.66 437	2.19 556	1.27 446	1.32 441	2.26 554	1.96 540	1.54 536	1.92 428	1.34 499	0.40 522	0.30 506	0.43 536	0.45 549	0.38 481	0.37 488

LALA_ROB	1.01 464	0.59 510	1.16 467	0.67 463	0.51 429	1.63 518	1.26 559	1.69 423	1.38 498	1.81 545	1.37 416	1.94 537	1.02 451	1.58 377	1.38 505	0.37 512	0.27 483	0.43 536	0.37 531	0.43 504	0.37 488

XQC	1.37 521	0.87 558	2.56 574	0.84 541	0.69 510	1.83 540	0.89 501	2.07 532	1.88 559	1.88 550	1.53 462	1.91 532	1.55 538	2.85 497	3.05 571	0.48 549	0.29 502	0.44 540	0.39 535	0.69 564	0.60 558

G-Net	1.66 546	0.63 525	1.56 523	1.11 580	0.74 521	2.98 590	0.91 507	1.55 390	1.22 423	2.76 587	8.18 619	2.32 560	2.53 592	1.92 428	1.87 543	0.48 549	0.44 564	0.45 541	0.31 494	0.60 554	0.57 552

NCC-stereo	1.10 484	0.54 491	1.24 478	0.84 541	0.94 562	1.29 474	0.89 501	2.01 519	1.34 476	1.32 441	1.74 508	1.88 527	1.74 553	2.35 470	1.25 486	0.45 541	0.37 545	0.45 541	0.58 573	0.42 498	0.42 507

Abc-Net	1.10 484	0.54 491	1.24 478	0.84 541	0.94 562	1.29 474	0.89 501	2.01 519	1.34 476	1.32 441	1.74 508	1.88 527	1.74 553	2.35 470	1.25 486	0.45 541	0.37 545	0.45 541	0.58 573	0.42 498	0.42 507
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
NCCL2	1.00 458	0.56 500	1.06 440	0.75 513	0.57 460	1.31 478	1.72 581	1.77 449	1.36 490	1.50 497	1.17 338	1.91 532	1.17 483	1.54 369	1.29 493	0.35 504	0.31 512	0.45 541	0.44 547	0.40 490	0.40 498

MeshStereo	2.26 577	0.56 500	0.92 388	0.61 399	0.49 410	2.60 577	1.02 531	3.18 595	2.05 571	7.40 626	4.98 602	7.58 614	2.98 598	6.37 578	1.96 549	0.43 535	0.43 561	0.45 541	0.39 535	0.43 504	0.42 507
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
FACV-RUCA	0.63 276	0.34 375	0.82 339	0.62 411	0.65 495	0.81 355	0.41 239	1.44 354	1.07 324	0.86 236	1.14 322	0.61 197	0.69 294	0.80 162	0.53 313	0.28 446	0.19 380	0.47 546	0.21 336	0.35 461	0.25 377

CBMV_ROB	0.90 427	0.44 450	0.63 202	0.51 245	0.37 308	1.25 469	0.49 330	1.77 449	1.27 446	1.41 475	2.00 538	1.33 436	1.08 467	2.17 453	0.76 391	0.43 535	0.42 560	0.47 546	0.44 547	0.41 493	0.36 483

RP	1.09 482	0.50 478	1.12 459	0.90 561	1.04 568	1.11 440	0.84 487	1.80 462	1.62 538	1.55 510	2.00 538	1.90 531	1.78 557	1.84 419	1.25 486	0.52 555	0.36 543	0.48 548	0.36 528	0.45 514	0.43 514

NOSS_ROB	1.26 508	0.46 459	0.62 199	0.56 337	0.38 326	1.06 431	0.78 471	1.73 432	1.40 508	1.01 278	1.43 434	1.10 380	0.75 313	10.62 625	0.65 357	0.45 541	0.43 561	0.48 548	0.45 549	0.44 510	0.41 503

AF-Net	1.13 492	0.52 485	1.33 493	0.86 548	0.91 557	1.38 490	0.71 454	2.16 546	1.62 538	1.56 511	2.40 561	1.99 543	1.65 546	1.81 418	1.48 527	0.48 549	0.28 491	0.49 550	0.33 512	0.39 485	0.32 460

FSD	0.54 212	0.52 485	0.65 216	0.62 411	0.50 417	0.54 182	0.58 405	0.65 75	0.53 131	0.54 161	0.52 113	0.56 176	0.52 212	0.57 78	0.55 323	0.51 554	0.47 572	0.50 551	0.49 559	0.50 530	0.49 533

LSM	6.33 613	1.10 572	13.19 641	1.41 589	68.17 670	1.64 520	1.90 592	1.92 497	2.46 581	2.99 594	3.11 579	1.88 527	1.80 559	2.61 488	2.06 554	0.41 526	0.58 588	0.50 551	0.57 572	0.64 557	17.66 639

FC-DCNN v2	2.81 595	0.59 510	0.85 346	0.73 505	0.57 460	2.97 589	1.05 535	3.39 599	2.61 587	6.98 622	7.67 615	10.38 624	6.31 619	5.75 567	3.37 580	0.53 561	0.48 574	0.51 553	0.50 563	0.53 539	0.51 540

FC-DCNN	2.72 594	0.59 510	0.86 352	0.73 505	0.57 460	2.91 586	1.04 533	3.01 593	2.60 586	6.83 621	7.64 614	9.92 621	6.33 620	5.21 549	3.14 574	0.53 561	0.48 574	0.51 553	0.50 563	0.53 539	0.51 540

FCDSN-DC	2.32 579	0.63 525	0.81 336	0.84 541	0.75 528	2.23 563	0.94 516	2.09 535	1.80 555	5.45 619	7.72 616	7.77 616	6.93 622	3.39 513	1.80 541	0.52 555	0.48 574	0.52 555	0.51 566	0.57 546	0.58 553
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MFN_U_SF_DS_RVC	1.74 556	0.87 558	3.56 584	0.80 526	0.75 528	3.72 598	2.44 612	1.82 466	1.82 557	1.74 534	1.91 530	1.92 535	1.26 505	7.69 603	1.28 492	0.45 541	0.47 572	0.52 555	0.77 586	0.50 530	0.50 536

DeepPrunerF	1.60 541	0.73 542	5.81 599	0.88 556	1.19 583	0.91 385	0.95 518	2.19 556	5.24 615	1.17 360	1.30 385	1.19 399	1.30 512	4.90 544	1.66 537	0.42 530	0.34 527	0.52 555	0.47 554	0.41 493	0.40 498

MANE	6.19 612	0.59 510	1.03 431	0.93 567	1.22 585	13.38 625	2.69 613	12.81 629	17.94 660	8.21 627	10.82 626	14.72 628	11.68 624	11.39 627	11.90 619	0.59 568	0.50 579	0.52 555	1.76 616	0.55 543	0.54 544

PS-NSSS	0.99 453	0.58 507	0.93 390	0.58 360	0.57 460	0.91 385	0.80 480	1.81 465	1.14 367	1.14 335	1.67 501	1.00 344	0.83 359	4.62 537	0.78 399	0.37 512	0.31 512	0.52 555	0.32 502	0.45 514	0.38 494

BEATNet-Init1	26.87 662	13.43 631	70.68 674	0.91 564	0.68 508	57.02 674	21.06 632	32.82 669	32.67 666	52.12 676	53.61 675	66.05 676	49.56 676	48.79 677	34.71 668	0.49 553	0.44 564	0.53 560	0.53 568	0.63 555	0.59 555

HBP-ISP	0.96 441	0.58 507	0.72 270	0.61 399	0.46 399	1.64 520	0.76 466	1.86 478	1.28 451	1.30 427	1.53 462	0.86 284	0.94 411	3.27 512	0.69 370	0.45 541	0.44 564	0.54 561	0.48 556	0.47 521	0.40 498

edge stereo	1.11 487	0.50 478	1.30 487	0.71 492	0.65 495	1.14 445	0.75 463	1.93 501	1.37 494	1.71 532	1.83 519	2.54 569	1.44 525	2.43 476	1.23 484	0.42 530	0.41 558	0.54 561	0.35 523	0.42 498	0.46 522

STTRV1_RVC	1.58 538	0.68 534	1.96 552	0.88 556	1.12 575	1.57 513	0.90 506	2.25 563	1.75 552	1.29 418	2.02 541	1.40 448	1.22 497	9.77 621	1.31 495	0.81 579	0.33 525	0.54 561	0.49 559	0.73 568	0.52 542

PDISCO_ROB	1.32 516	0.65 528	1.44 506	1.36 585	1.46 592	2.55 575	0.92 509	2.45 581	2.07 572	1.37 461	1.49 455	1.65 501	1.00 444	2.82 494	1.35 502	1.01 584	0.27 483	0.54 561	0.47 554	0.71 566	0.73 573

MSMD_ROB	1.99 570	0.59 510	0.89 377	0.70 484	0.61 483	3.95 603	0.94 516	1.80 462	1.79 554	4.41 609	4.43 592	8.17 617	3.66 605	3.40 514	1.33 497	0.52 555	0.48 574	0.54 561	0.58 573	0.53 539	0.50 536

DGSMNet	1.14 494	0.76 548	2.49 572	0.81 529	0.86 553	1.39 492	1.39 565	2.13 537	1.35 486	1.26 407	1.63 493	1.48 470	0.98 434	1.75 407	1.10 467	0.45 541	0.43 561	0.55 566	0.49 559	0.75 569	0.70 570

MFN_U_SF_RVC	1.52 534	0.84 553	3.42 583	0.87 555	0.66 498	2.56 576	0.95 518	2.36 573	1.70 545	1.98 556	1.86 524	2.45 567	1.79 558	2.95 499	2.58 563	0.52 555	0.48 574	0.55 566	0.59 576	0.59 550	0.61 559

ELAS	2.37 581	0.74 545	1.54 522	0.99 571	0.92 559	4.78 609	2.33 609	3.33 597	3.37 599	5.05 617	4.77 600	3.67 590	4.53 612	3.42 516	4.50 590	0.62 571	0.53 582	0.55 566	0.53 568	0.63 555	0.64 565
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FBW_ROB	1.71 554	0.62 524	1.45 511	0.67 463	0.61 483	1.81 537	1.08 540	2.52 583	1.70 545	1.77 537	1.73 506	1.98 542	1.25 503	12.57 628	1.84 542	0.34 497	0.37 545	0.56 569	0.38 533	0.45 514	0.43 514

ELAS_RVC	2.48 586	0.74 545	1.90 548	1.05 575	0.92 559	2.76 582	4.01 621	2.76 588	4.11 607	4.69 612	4.63 596	4.62 597	5.96 617	3.97 525	3.96 587	0.63 573	0.53 582	0.56 569	0.52 567	0.64 557	0.63 561
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ccnet	1.12 489	0.67 530	1.01 420	0.78 521	0.73 520	1.72 526	0.99 526	1.84 474	1.26 440	1.47 488	1.85 523	1.75 515	1.29 508	1.75 407	1.88 545	0.57 564	0.53 582	0.57 571	0.55 570	0.59 550	0.54 544

RGC	1.14 494	0.79 550	1.26 481	0.91 564	0.96 565	1.52 508	0.77 469	1.92 497	1.26 440	1.54 507	1.93 531	2.02 547	1.54 536	2.25 463	1.31 495	0.44 540	0.35 538	0.58 572	0.48 556	0.47 521	0.46 522

PVD	1.70 551	0.84 553	2.26 566	0.94 569	0.83 547	2.48 573	0.97 521	2.59 586	3.35 598	3.01 596	2.77 573	2.34 561	2.47 590	2.67 491	3.14 574	0.47 548	0.45 568	0.59 573	0.48 556	0.59 550	0.75 575

DualNet (step1)	0.83 403	0.49 471	1.13 461	0.56 337	0.39 336	1.02 422	0.73 458	1.78 453	1.21 417	1.22 382	1.18 340	1.08 368	0.92 397	1.23 289	0.67 363	0.57 564	0.28 491	0.62 574	0.67 581	0.45 514	0.42 507

test_sample9	1.86 561	0.49 471	1.13 461	0.56 337	0.39 336	1.02 422	0.73 458	1.78 453	1.21 417	1.22 382	1.18 340	1.08 368	0.92 397	2.27 465	7.92 607	0.57 564	12.61 638	0.62 574	0.67 581	0.45 514	0.42 507

test_sample8	2.19 575	0.49 471	1.13 461	0.56 337	0.39 336	1.02 422	0.73 458	1.82 466	1.15 379	2.26 567	1.30 385	4.94 603	2.52 591	2.27 465	7.92 607	0.57 564	12.61 638	0.62 574	0.67 581	0.45 514	0.42 507

GANetREF_RVC	1.07 476	0.86 557	1.31 488	0.82 537	0.53 444	1.41 499	1.31 561	1.76 445	1.52 529	1.27 410	1.31 391	1.46 463	1.24 502	2.03 440	0.96 446	0.56 563	0.45 568	0.67 577	0.50 563	0.88 575	0.59 555
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
MSC_U_SF_DS_RVC	2.12 572	1.15 578	3.10 581	1.05 575	0.76 531	5.03 612	2.40 611	2.16 546	2.62 588	1.89 552	2.28 555	2.69 574	1.65 546	9.35 615	2.04 552	0.64 574	0.51 580	0.68 578	0.71 584	1.09 585	0.67 567

PASM	1.34 518	0.92 561	2.62 576	0.86 548	0.87 555	1.03 425	1.08 540	1.50 368	1.51 528	1.82 546	1.41 429	1.68 504	1.26 505	4.87 543	1.34 499	0.61 570	0.65 594	0.68 578	0.78 587	0.69 564	0.68 569

MADNet+	2.69 591	3.22 621	11.53 640	1.44 590	1.12 575	3.19 592	1.81 585	2.85 590	2.37 578	1.68 530	2.07 545	2.85 579	2.18 580	7.41 597	5.23 593	0.79 578	0.76 596	0.69 580	0.65 580	0.98 578	0.95 582

MaskLacGwcNet_RVC	1.10 484	1.02 568	1.00 416	0.82 537	0.67 502	1.93 548	0.93 513	1.62 408	1.11 348	1.15 341	1.25 365	1.50 472	0.79 336	1.96 434	0.76 391	1.89 596	0.34 527	0.79 581	0.36 528	1.25 590	0.83 577

dad	0.86 417	0.66 529	1.06 440	0.56 337	0.37 308	0.76 319	0.44 275	1.17 280	1.50 526	1.44 483	1.27 375	1.34 440	0.75 313	2.52 484	0.84 421	0.42 530	0.27 483	0.83 582	0.26 434	0.41 493	0.29 429

MFMNet_re	1.40 526	1.14 577	1.68 532	1.39 587	1.07 569	1.48 504	1.43 567	1.87 481	1.82 557	2.26 567	2.19 551	1.51 474	1.86 564	1.52 363	1.25 486	0.93 582	0.83 599	0.84 583	0.80 588	0.99 580	1.05 589

JetBlue	3.97 602	2.01 605	10.19 626	1.38 586	2.84 614	10.53 621	9.54 625	3.60 602	2.41 580	2.73 585	3.39 583	4.54 596	4.31 610	7.85 606	6.84 600	0.88 580	0.93 609	0.89 584	0.91 594	1.74 592	1.91 604

Consistency-Raft	1.25 507	0.99 566	1.93 550	1.02 574	1.21 584	0.96 407	1.01 530	1.75 439	1.92 563	1.36 458	2.12 547	1.44 458	1.01 446	1.14 269	1.40 509	0.72 577	0.82 598	0.89 584	0.98 600	1.31 591	0.95 582

anonymity	1.12 489	0.97 563	1.21 472	1.07 578	1.12 575	1.08 434	0.89 501	1.95 505	1.16 388	1.29 418	1.26 372	1.22 404	1.09 470	1.15 270	1.01 453	1.02 586	1.00 611	0.97 586	0.97 598	0.98 578	0.99 584

SPS-STEREO	1.67 547	1.04 569	1.23 475	1.21 582	1.13 578	1.82 539	1.11 542	2.16 546	1.52 529	3.07 598	2.32 556	2.82 578	1.80 559	4.11 527	2.04 552	1.03 587	0.99 610	0.97 586	0.94 596	1.03 583	1.02 585
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PSMNet-RUCA	1.02 467	0.97 563	1.44 506	1.23 584	1.10 571	1.40 494	0.62 423	1.69 423	1.38 498	0.94 254	1.53 462	0.97 335	0.83 359	1.17 278	0.93 436	0.69 576	0.34 527	0.99 588	0.60 577	0.97 577	0.64 565

SGM+DAISY	2.41 584	1.07 570	2.14 561	1.18 581	1.10 571	2.14 561	1.36 564	1.96 506	1.66 541	5.46 620	7.07 610	4.95 604	4.32 611	5.50 559	2.26 558	1.04 588	1.02 613	0.99 588	0.97 598	1.02 581	1.04 587

UDGNet	0.72 331	1.17 580	0.80 335	0.77 519	0.41 355	0.77 327	0.38 200	0.97 200	1.34 476	0.81 220	0.88 215	0.71 232	0.60 257	1.21 286	0.54 319	0.52 555	0.19 380	1.02 590	0.26 434	0.71 566	0.31 453

Anonymous_2	1.30 512	0.55 496	0.82 339	0.52 266	0.58 469	1.01 420	0.64 430	1.25 314	0.97 279	0.96 258	0.78 190	1.33 436	1.29 508	1.03 237	0.74 383	0.62 571	0.64 592	1.06 591	9.63 632	1.16 586	0.49 533

NVStereoNet_ROB	1.88 562	1.07 570	1.45 511	1.07 578	1.17 580	1.47 503	1.48 571	1.89 487	1.93 565	1.94 555	4.67 599	3.08 584	1.80 559	6.51 580	1.65 535	1.06 589	0.86 605	1.08 592	1.32 606	0.93 576	1.26 594
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
WAO-7	2.66 588	1.40 587	1.73 538	1.39 587	1.17 580	3.93 602	1.94 594	4.11 606	3.88 605	2.92 591	5.50 603	4.18 595	3.00 599	7.63 602	3.71 583	1.13 592	1.00 611	1.17 593	1.13 605	1.18 588	1.09 591

GCST	1.08 479	1.47 592	0.93 390	1.73 593	1.14 579	1.30 476	0.31 117	1.33 323	1.16 388	1.29 418	0.97 242	0.98 337	0.49 197	2.08 445	0.46 268	1.19 593	0.70 595	1.30 594	0.85 592	1.02 581	0.89 580

SQANet	1.31 514	0.88 560	1.08 449	1.83 595	1.44 591	1.44 501	0.75 463	1.74 437	1.09 339	1.32 441	1.26 372	1.28 426	1.01 446	1.50 360	0.83 418	2.50 603	0.34 527	1.47 595	0.55 570	2.32 596	1.57 599

otaku	1.60 541	1.11 575	1.21 472	2.20 598	1.56 593	1.97 551	1.24 555	2.07 532	1.36 490	1.44 483	1.62 489	1.73 510	1.19 490	1.73 406	0.98 450	2.89 608	0.57 587	1.74 596	0.60 577	2.78 604	1.94 605

PWCK	2.88 597	2.05 608	5.72 598	2.08 597	1.11 573	3.55 596	3.90 620	2.86 591	3.54 603	3.03 597	3.63 586	3.10 585	2.31 585	8.15 609	3.09 572	2.12 599	0.91 608	1.75 597	0.98 600	2.57 601	1.18 593

Ntro	1.64 545	1.15 578	1.23 475	2.48 604	1.83 595	2.09 558	1.16 549	1.96 506	1.38 498	1.21 377	1.62 489	1.62 490	1.29 508	1.87 425	1.11 470	3.04 609	0.56 586	1.82 598	0.64 579	2.80 605	2.05 606

AnonymousM	0.59 256	1.11 575	0.41 53	0.44 121	0.32 234	0.43 87	0.47 309	1.05 236	0.64 160	0.98 265	0.63 146	0.67 218	0.43 145	0.59 84	0.41 216	0.20 256	0.15 266	1.84 599	0.84 590	0.14 45	0.13 68

MonStereo1	3.14 599	1.66 596	1.81 542	2.43 603	2.32 606	5.80 615	1.58 577	3.52 600	4.70 612	3.09 599	8.22 620	4.76 601	3.36 601	6.52 581	2.29 559	2.33 601	0.61 590	1.91 600	1.05 604	2.44 598	2.34 610

CC-Net-ROB	1.49 530	1.26 583	1.27 484	0.88 556	0.79 537	1.76 530	1.00 528	1.79 459	1.26 440	1.10 309	1.61 486	1.21 402	0.99 442	8.13 607	0.84 421	1.09 590	0.41 558	2.20 601	0.46 552	1.20 589	0.48 529

ACVNet_2	2.43 585	1.41 588	2.04 554	2.62 605	2.24 602	2.63 580	1.88 591	3.31 596	3.01 594	2.19 565	3.45 584	4.62 597	2.04 573	4.50 535	1.47 525	2.55 604	0.64 592	2.22 602	0.84 590	2.69 603	2.29 609

UDG	1.41 527	2.65 616	0.99 410	1.44 590	1.64 594	1.34 484	0.80 480	1.60 401	1.23 426	1.23 389	1.71 504	2.01 545	1.34 516	1.47 356	1.41 513	0.90 581	0.54 585	2.29 603	0.75 585	1.84 593	1.04 587

WAO-6	2.81 595	1.60 595	1.46 513	2.36 602	2.28 604	3.55 596	2.29 608	4.21 607	4.56 611	2.36 574	4.51 593	4.88 602	2.66 593	4.60 536	4.07 589	1.72 595	1.15 617	2.31 604	1.46 612	2.31 595	1.85 603

ACVNet-4b	2.15 573	1.41 588	1.64 528	2.80 606	2.31 605	2.31 567	1.24 555	2.32 569	2.14 574	1.26 407	2.39 560	2.66 573	1.48 531	5.95 573	1.06 458	3.20 613	0.45 568	2.37 605	0.89 593	2.83 608	2.37 611

DDUNet	1.50 532	2.69 617	1.12 459	1.77 594	1.88 596	1.84 541	0.92 509	1.70 428	1.16 388	1.38 466	1.79 515	1.60 488	1.12 475	1.37 328	1.08 462	1.10 591	0.76 596	2.37 605	0.94 596	2.00 594	1.37 596

LVE	3.31 601	1.67 597	1.64 528	2.85 608	2.42 608	3.20 593	2.26 607	4.78 612	5.05 614	2.35 572	6.91 608	6.02 609	2.37 586	9.15 611	2.17 557	3.19 612	1.08 616	2.38 607	1.47 613	2.81 606	2.40 613

RainbowNet	1.97 568	1.76 598	1.57 525	2.81 607	2.21 601	1.98 553	1.81 585	2.54 584	1.89 560	1.50 497	1.84 521	1.96 540	1.65 546	2.14 450	1.25 486	3.33 615	0.85 603	2.39 608	0.98 600	2.82 607	2.22 607

ACVNet_1	2.18 574	1.45 591	1.72 536	2.85 608	2.33 607	2.28 565	1.46 569	3.08 594	2.22 577	1.82 546	2.05 544	3.56 588	1.98 571	3.09 507	1.40 509	3.17 610	0.60 589	2.40 609	0.92 595	2.91 611	2.37 611

WAO-8	4.40 604	1.82 602	1.79 540	2.34 600	2.20 599	9.19 618	1.53 572	6.09 619	16.46 654	3.94 603	7.84 617	7.32 611	3.72 607	9.41 617	3.31 577	2.00 597	1.07 614	2.44 610	1.37 610	2.50 599	1.68 600

Venus	4.40 604	1.82 602	1.79 540	2.34 600	2.20 599	9.19 618	1.53 572	6.09 619	16.46 654	3.94 603	7.84 617	7.32 611	3.72 607	9.41 617	3.31 577	2.00 597	1.07 614	2.44 610	1.37 610	2.50 599	1.68 600

Dean	2.91 598	1.53 594	2.07 555	2.96 612	2.51 609	3.15 591	2.14 603	4.75 611	4.41 610	2.76 587	6.10 606	5.53 607	2.37 586	2.97 501	1.92 547	3.18 611	0.85 603	2.51 612	1.04 603	2.88 610	2.47 614

JetRed	6.91 616	8.80 628	25.96 657	2.85 608	3.25 619	13.98 628	11.87 627	6.25 621	4.28 609	4.45 610	4.56 594	6.69 610	5.46 614	7.46 599	14.05 622	2.59 605	3.31 625	2.59 613	2.29 623	4.20 622	3.36 624

DispFullNet	2.34 580	2.85 618	3.66 585	3.08 613	2.27 603	1.97 551	0.67 441	2.00 515	1.70 545	2.52 579	2.00 538	2.23 554	5.86 615	3.44 518	1.58 532	1.01 584	0.32 520	2.64 614	1.94 619	2.85 609	2.24 608

IMH-64-1	2.70 592	1.79 600	1.46 513	3.26 616	2.66 610	3.23 594	2.10 600	4.08 604	2.75 592	2.34 570	3.81 588	3.06 582	2.22 583	4.25 529	2.59 564	3.75 619	0.84 600	2.75 615	1.35 607	3.15 613	2.60 617

IMH-64	2.70 592	1.79 600	1.46 513	3.26 616	2.66 610	3.23 594	2.10 600	4.08 604	2.75 592	2.34 570	3.81 588	3.06 582	2.22 583	4.25 529	2.59 564	3.75 619	0.84 600	2.75 615	1.35 607	3.15 613	2.60 617

IMH	3.21 600	1.85 604	1.48 518	3.25 615	2.69 612	4.07 605	2.02 598	4.41 609	3.80 604	2.72 584	7.11 611	4.75 600	2.92 596	5.92 571	2.55 562	3.85 623	0.88 606	2.78 617	1.36 609	3.19 615	2.59 616

TorneroNet-64	5.30 611	2.03 606	1.74 539	3.43 618	2.81 613	10.09 620	2.12 602	9.10 626	17.12 659	4.96 616	9.27 623	10.72 626	3.70 606	9.20 612	4.55 591	3.31 614	0.84 600	2.88 618	1.55 614	3.49 616	3.04 620

TorneroNet	10.70 624	2.03 606	1.82 544	3.43 618	3.01 616	43.83 642	2.22 606	8.87 625	67.47 677	7.17 625	27.36 638	10.68 625	3.85 609	8.67 610	7.65 606	3.59 617	0.88 606	3.04 619	1.57 615	3.71 617	3.17 621

UNDER WATER-64	5.27 610	2.32 612	8.78 609	3.93 624	3.54 622	7.61 616	3.03 619	5.84 618	14.19 650	4.04 605	4.04 590	9.39 620	6.26 618	5.93 572	8.48 610	3.60 618	1.51 620	3.13 620	1.88 617	4.29 623	3.61 625

KSHMR	8.75 620	2.06 609	2.11 559	3.53 620	3.11 617	4.13 606	2.69 613	5.60 616	61.37 676	3.00 595	55.83 676	4.98 606	2.45 589	4.49 533	2.61 566	3.46 616	1.55 621	3.14 621	1.94 619	3.72 618	3.18 622

UNDER WATER	5.08 609	2.33 613	5.55 596	3.94 625	3.51 621	5.20 613	2.72 615	5.61 617	16.52 656	3.84 602	4.60 595	9.21 619	5.89 616	5.90 570	8.66 611	3.75 619	1.34 618	3.18 622	1.88 617	4.33 624	3.61 625

ktn	4.70 607	2.38 614	2.12 560	3.76 621	3.24 618	4.85 610	2.95 618	5.52 614	7.37 620	4.07 607	19.32 634	7.46 613	3.47 602	7.39 596	2.95 570	4.04 624	1.85 622	3.26 623	2.22 622	3.08 612	2.65 619

notaker	3.98 603	2.40 615	2.68 577	3.82 623	3.27 620	3.97 604	2.14 603	4.78 612	3.45 601	4.12 608	6.94 609	7.65 615	3.26 600	7.82 605	5.30 594	4.04 624	1.41 619	3.36 624	2.10 621	3.88 619	3.31 623

HanzoNet	11.04 625	3.62 622	8.10 607	4.08 626	3.55 623	4.90 611	2.73 616	7.19 623	10.10 621	31.86 647	28.92 639	21.96 644	36.36 666	18.08 633	10.17 615	7.94 630	3.32 626	3.47 625	3.31 624	7.06 629	4.04 627

MADNet++	5.01 608	3.14 619	4.91 593	4.55 627	3.94 624	5.20 613	4.41 622	4.40 608	4.13 608	4.95 615	6.08 605	4.74 599	5.37 613	9.40 616	10.67 618	4.65 626	4.15 628	3.97 626	3.34 625	4.09 621	4.08 628

TCMNet-wrong-test	10.31 622	11.40 630	14.84 643	20.96 658	18.45 655	13.80 627	10.76 626	15.78 656	3.53 602	5.20 618	5.52 604	16.26 630	12.61 625	7.51 601	10.15 614	7.43 629	2.37 623	4.31 627	3.43 626	11.36 632	10.61 632

DGTPSM_ROB	13.01 627	8.23 626	21.87 650	9.51 629	18.10 653	11.56 623	32.01 637	10.63 627	16.20 652	7.03 623	19.48 635	10.15 622	16.66 631	9.83 622	22.42 637	4.75 627	8.68 631	5.37 628	10.25 641	6.16 627	11.36 633

DPSMNet_ROB	13.02 628	8.23 626	21.91 651	9.53 630	18.11 654	11.56 623	32.02 638	10.64 628	16.23 653	7.05 624	19.49 636	10.16 623	16.66 631	9.85 623	22.43 638	4.77 628	8.68 631	5.38 629	10.26 642	6.17 628	11.36 633

DPSimNet_ROB	11.20 626	4.98 625	35.43 661	2.90 611	4.52 625	7.89 617	17.09 630	4.66 610	6.06 618	14.89 634	10.93 627	17.29 631	36.81 668	13.18 629	15.68 626	2.86 607	6.29 630	5.75 630	5.09 628	3.91 620	7.70 630

tt	6.58 615	0.26 171	6.10 600	3.77 622	2.16 598	11.55 622	19.63 631	13.33 635	5.74 616	2.96 593	2.65 570	4.97 605	6.33 620	3.81 522	7.24 601	9.15 631	11.32 637	5.89 631	6.24 630	6.03 626	2.55 615

USTest	14.33 629	14.94 632	21.04 649	17.44 650	16.05 652	23.26 630	33.84 639	21.73 658	11.80 649	9.36 628	10.14 624	15.97 629	13.20 627	17.28 632	22.43 638	3.78 622	5.01 629	6.17 632	6.16 629	9.25 631	7.72 631

PML	51.67 673	36.25 665	13.28 642	7.46 628	20.81 656	108.69 676	232.22 678	8.72 624	27.82 665	87.01 677	269.67 678	69.67 677	61.95 677	24.76 641	14.20 623	9.74 633	3.40 627	9.62 633	4.70 627	18.74 636	4.72 629

DPSM_ROB	19.08 631	19.14 654	25.17 655	22.15 660	20.85 657	28.17 632	37.82 641	26.56 662	16.85 657	14.14 631	14.84 629	21.70 639	18.75 659	21.87 635	26.55 656	10.16 635	9.30 634	10.47 634	10.42 648	14.03 633	12.61 636

DPSM	19.08 631	19.14 654	25.17 655	22.15 660	20.85 657	28.17 632	37.82 641	26.56 662	16.85 657	14.14 631	14.84 629	21.70 639	18.75 659	21.87 635	26.55 656	10.16 635	9.30 634	10.47 634	10.42 648	14.03 633	12.61 636

ITERv30	24.27 636	18.11 633	9.33 610	16.12 637	12.22 627	47.37 643	44.56 643	14.83 648	10.12 622	36.09 653	30.85 647	24.47 654	18.39 646	42.06 650	25.89 647	40.92 653	20.33 647	14.04 636	9.71 633	31.83 654	18.25 645

qyd29nn	24.27 636	18.11 633	9.33 610	16.12 637	12.22 627	47.37 643	44.56 643	14.83 648	10.12 622	36.09 653	30.85 647	24.47 654	18.39 646	42.06 650	25.89 647	40.92 653	20.33 647	14.04 636	9.71 633	31.83 654	18.25 645

yuret106	24.27 636	18.11 633	9.33 610	16.12 637	12.22 627	47.37 643	44.56 643	14.83 648	10.12 622	36.09 653	30.85 647	24.47 654	18.39 646	42.06 650	25.89 647	40.92 653	20.33 647	14.04 636	9.71 633	31.83 654	18.25 645

uio108cc	24.27 636	18.11 633	9.33 610	16.12 637	12.22 627	47.37 643	44.56 643	14.83 648	10.12 622	36.09 653	30.85 647	24.47 654	18.39 646	42.06 650	25.89 647	40.92 653	20.33 647	14.04 636	9.71 633	31.83 654	18.25 645

v20iiwwt	24.27 636	18.11 633	9.33 610	16.12 637	12.22 627	47.37 643	44.56 643	14.83 648	10.12 622	36.09 653	30.85 647	24.47 654	18.39 646	42.06 650	25.89 647	40.92 653	20.33 647	14.04 636	9.71 633	31.83 654	18.25 645

ITERv14	24.27 636	18.11 633	9.33 610	16.12 637	12.22 627	47.37 643	44.56 643	14.83 648	10.12 622	36.09 653	30.85 647	24.47 654	18.39 646	42.06 650	25.89 647	40.92 653	20.33 647	14.04 636	9.71 633	31.83 654	18.25 645

v134_o9	24.27 636	18.11 633	9.33 610	16.12 637	12.22 627	47.37 643	44.56 643	14.83 648	10.12 622	36.09 653	30.85 647	24.47 654	18.39 646	42.06 650	25.89 647	40.92 653	20.33 647	14.04 636	9.71 633	31.83 654	18.25 645

ITERv7	24.27 636	18.11 633	9.33 610	16.12 637	12.22 627	47.37 643	44.56 643	14.83 648	10.12 622	36.09 653	30.85 647	24.47 654	18.39 646	42.06 650	25.89 647	40.92 653	20.33 647	14.04 636	9.71 633	31.83 654	18.25 645

hj116sk	24.55 649	18.45 641	10.35 628	16.75 645	13.62 635	47.92 651	45.30 651	14.32 636	10.82 631	35.69 648	30.95 655	25.02 662	18.02 634	42.39 665	24.33 641	41.25 668	20.34 655	15.32 644	10.39 643	31.78 649	18.02 640

iked130	24.55 649	18.45 641	10.35 628	16.75 645	13.62 635	47.92 651	45.30 651	14.32 636	10.82 631	35.69 648	30.95 655	25.02 662	18.02 634	42.39 665	24.33 641	41.25 668	20.34 655	15.32 644	10.39 643	31.78 649	18.02 640

vnu138km	24.55 649	18.45 641	10.35 628	16.75 645	13.62 635	47.92 651	45.30 651	14.32 636	10.82 631	35.69 648	30.95 655	25.02 662	18.02 634	42.39 665	24.33 641	41.25 668	20.34 655	15.32 644	10.39 643	31.78 649	18.02 640

99wein	24.55 649	18.45 641	10.35 628	16.75 645	13.62 635	47.92 651	45.30 651	14.32 636	10.82 631	35.69 648	30.95 655	25.02 662	18.02 634	42.39 665	24.33 641	41.25 668	20.34 655	15.32 644	10.39 643	31.78 649	18.02 640

a5sdf	24.55 649	18.45 641	10.35 628	16.75 645	13.62 635	47.92 651	45.30 651	14.32 636	10.82 631	35.69 648	30.95 655	25.02 662	18.02 634	42.39 665	24.33 641	41.25 668	20.34 655	15.32 644	10.39 643	31.78 649	18.02 640

ITERv28	25.47 654	18.47 646	9.67 618	17.88 651	14.57 645	49.32 656	48.60 659	14.60 641	11.15 637	36.49 661	32.83 660	24.22 647	18.27 639	42.38 658	30.04 658	41.08 661	20.36 660	17.59 649	10.69 650	32.92 662	18.28 653

ITERv24	25.47 654	18.47 646	9.67 618	17.88 651	14.57 645	49.32 656	48.60 659	14.60 641	11.15 637	36.49 661	32.83 660	24.22 647	18.27 639	42.38 658	30.04 658	41.08 661	20.36 660	17.59 649	10.69 650	32.92 662	18.28 653

dd23bbn	25.47 654	18.47 646	9.67 618	17.88 651	14.57 645	49.32 656	48.60 659	14.60 641	11.15 637	36.49 661	32.83 660	24.22 647	18.27 639	42.38 658	30.04 658	41.08 661	20.36 660	17.59 649	10.69 650	32.92 662	18.28 653

ITERv21	25.47 654	18.47 646	9.67 618	17.88 651	14.57 645	49.32 656	48.60 659	14.60 641	11.15 637	36.49 661	32.83 660	24.22 647	18.27 639	42.38 658	30.04 658	41.08 661	20.36 660	17.59 649	10.69 650	32.92 662	18.28 653

zxcv128	25.47 654	18.47 646	9.67 618	17.88 651	14.57 645	49.32 656	48.60 659	14.60 641	11.15 637	36.49 661	32.83 660	24.22 647	18.27 639	42.38 658	30.04 658	41.08 661	20.36 660	17.59 649	10.69 650	32.92 662	18.28 653

ITERv12	25.47 654	18.47 646	9.67 618	17.88 651	14.57 645	49.32 656	48.60 659	14.60 641	11.15 637	36.49 661	32.83 660	24.22 647	18.27 639	42.38 658	30.04 658	41.08 661	20.36 660	17.59 649	10.69 650	32.92 662	18.28 653

s6wercc	25.47 654	18.47 646	9.67 618	17.88 651	14.57 645	49.32 656	48.60 659	14.60 641	11.15 637	36.49 661	32.83 660	24.22 647	18.27 639	42.38 658	30.04 658	41.08 661	20.36 660	17.59 649	10.69 650	32.92 662	18.28 653

oiu110	24.37 644	19.32 656	10.70 635	15.62 632	14.31 640	49.60 663	49.07 666	13.13 630	11.38 644	36.72 668	33.01 667	21.16 634	18.54 654	32.98 642	21.63 631	38.08 648	21.48 667	18.51 656	12.23 657	29.64 643	20.28 660

dddd17k	24.37 644	19.32 656	10.70 635	15.62 632	14.31 640	49.60 663	49.07 666	13.13 630	11.38 644	36.72 668	33.01 667	21.16 634	18.54 654	32.98 642	21.63 631	38.08 648	21.48 667	18.51 656	12.23 657	29.64 643	20.28 660

ITERv10	24.37 644	19.32 656	10.70 635	15.62 632	14.31 640	49.60 663	49.07 666	13.13 630	11.38 644	36.72 668	33.01 667	21.16 634	18.54 654	32.98 642	21.63 631	38.08 648	21.48 667	18.51 656	12.23 657	29.64 643	20.28 660

ITERv8	24.37 644	19.32 656	10.70 635	15.62 632	14.31 640	49.60 663	49.07 666	13.13 630	11.38 644	36.72 668	33.01 667	21.16 634	18.54 654	32.98 642	21.63 631	38.08 648	21.48 667	18.51 656	12.23 657	29.64 643	20.28 660

ITERv4	24.37 644	19.32 656	10.70 635	15.62 632	14.31 640	49.60 663	49.07 666	13.13 630	11.38 644	36.72 668	33.01 667	21.16 634	18.54 654	32.98 642	21.63 631	38.08 648	21.48 667	18.51 656	12.23 657	29.64 643	20.28 660

RAFT-FEzeroshot	38.32 663	38.45 667	50.28 667	44.74 667	41.87 664	56.68 669	76.38 674	53.24 673	33.76 668	28.29 642	29.37 641	43.69 673	37.66 670	43.83 671	53.41 674	20.32 639	18.70 641	21.07 661	21.07 664	28.25 639	25.35 667

RAFT-FE	38.32 663	38.45 667	50.28 667	44.74 667	41.87 664	56.68 669	76.38 674	53.24 673	33.76 668	28.29 642	29.37 641	43.69 673	37.66 670	43.83 671	53.41 674	20.32 639	18.70 641	21.07 661	21.07 664	28.25 639	25.35 667

FlowAnything	38.37 666	38.41 666	50.38 670	44.76 670	41.94 666	56.64 668	76.34 672	53.28 676	34.23 672	28.25 641	29.72 644	43.60 670	37.79 673	43.83 671	53.38 673	20.39 642	18.71 645	21.07 661	21.14 668	28.23 637	25.29 665

CasAABBNet	38.33 665	38.46 669	50.35 669	44.75 669	41.84 663	56.68 669	76.37 673	53.22 672	33.83 670	28.31 644	29.54 643	43.62 672	37.71 672	43.84 674	53.41 674	20.30 638	18.70 641	21.07 661	21.07 664	28.24 638	25.34 666

Selective-RAFT-Error	38.39 667	38.47 670	50.44 671	44.73 666	41.97 667	56.68 669	76.38 674	53.24 673	33.92 671	28.34 645	29.85 645	43.60 670	38.20 674	43.75 670	53.34 672	20.38 641	18.70 641	21.09 665	21.05 663	28.30 641	25.43 669

LSM0	42.82 671	38.75 671	50.81 672	47.07 671	109.38 676	57.00 673	76.02 671	53.74 677	33.71 667	29.02 646	30.41 646	43.87 675	37.22 669	43.91 675	53.54 677	20.52 643	18.62 640	21.10 666	21.11 667	28.41 642	42.22 671

ASD4	15.85 630	10.99 629	19.63 647	10.21 631	11.70 626	19.24 629	31.10 636	19.35 657	10.68 630	11.14 629	10.18 625	12.59 627	12.64 626	14.74 630	24.83 646	12.93 637	9.94 636	26.83 667	19.40 662	16.23 635	12.70 638

LRCNet_RVC	22.74 633	32.10 664	21.97 652	29.84 662	26.23 659	4.42 608	0.81 483	22.66 659	2.02 569	26.93 640	29.26 640	23.06 646	15.59 630	23.84 637	18.88 629	31.75 644	19.90 646	34.65 668	32.13 669	30.54 648	28.32 670

HaxPig	38.92 668	41.40 672	41.64 662	29.95 663	32.27 660	28.90 634	27.60 633	29.73 665	37.71 673	43.82 673	43.87 672	33.17 667	35.56 665	41.53 648	40.37 670	43.94 673	47.51 676	45.82 669	47.08 671	42.38 669	44.15 673

AVERAGE_ROB	40.43 669	42.37 673	42.73 663	36.96 665	35.58 662	30.50 635	27.61 634	36.71 671	38.39 674	44.91 674	44.36 673	37.45 669	36.70 667	41.88 649	40.35 669	45.43 674	46.81 675	47.11 670	46.35 670	42.51 670	43.87 672

MEDIAN_ROB	42.00 670	44.40 674	44.29 666	35.15 664	34.95 661	31.28 640	29.60 635	35.88 670	40.02 675	47.20 675	46.64 674	37.37 668	38.48 675	44.35 676	42.45 671	48.03 675	49.39 677	49.71 671	49.03 672	45.14 671	46.65 674

U	9.45 621	0.21 61	0.58 178	0.47 156	53.11 669	61.27 675	0.24 57	0.70 93	0.52 127	0.36 61	0.28 25	0.29 34	0.35 98	0.33 2	0.26 26	0.19 217	0.11 32	60.50 672	8.88 631	0.17 128	0.13 68

Anonymous_1	43.04 672	18.73 653	24.79 654	21.81 659	46.26 668	27.80 631	37.60 640	28.08 664	16.14 651	14.66 633	14.30 628	20.65 633	17.88 633	21.56 634	25.94 655	117.93 676	8.92 633	100.65 673	126.50 673	158.64 677	12.08 635

FADE	26.59 661	4.78 624	20.96 648	1.89 596	1.92 597	2.91 586	2.00 597	5.58 615	5.04 613	2.92 591	2.16 550	4.13 594	14.18 629	10.23 624	8.46 609	188.09 677	2.77 624	123.78 674	127.92 674	1.06 584	1.10 592

xxxxx1	54.10 674	25.67 661	27.13 658	113.43 672	96.96 673	30.69 636	47.44 656	32.38 666	25.60 661	17.75 635	17.27 631	21.81 641	21.02 661	24.43 638	33.82 665	33.37 645	40.54 672	157.71 675	175.86 675	66.16 672	72.93 675

tt_ll	54.10 674	25.67 661	27.13 658	113.43 672	96.96 673	30.69 636	47.44 656	32.38 666	25.60 661	17.75 635	17.27 631	21.81 641	21.02 661	24.43 638	33.82 665	33.37 645	40.54 672	157.71 675	175.86 675	66.16 672	72.93 675

ff	54.10 674	25.67 661	27.13 658	113.43 672	96.96 673	30.69 636	47.44 656	32.38 666	25.60 661	17.75 635	17.27 631	21.81 641	21.02 661	24.43 638	33.82 665	33.37 645	40.54 672	157.71 675	175.86 675	66.16 672	72.93 675

test_example2	192.40 677	210.76 677	206.48 677	199.83 677	204.73 677	172.94 677	183.52 677	133.93 678	133.41 678	191.38 678	196.19 677	187.13 678	178.77 678	205.33 678	208.00 678	222.09 678	238.72 678	186.54 678	190.54 678	227.34 678	170.31 678

ccccc	497.63 678	492.34 678	595.97 678	530.87 678	530.37 678	478.08 678	442.62 679	491.76 679	343.70 679	448.18 679	520.80 679	476.12 679	550.57 679	541.64 679	605.32 679	663.49 679	459.54 679	353.94 679	309.79 679	586.66 679	530.90 679

Low-res two-view benchmark