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.

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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

tim_s	0.72 70	0.37 3	0.94 25	0.52 3	0.63 241	3.06 232	0.42 94	2.56 199	1.07 101	0.50 7	0.64 61	0.67 116	0.48 40	0.95 76	0.43 17	0.16 6	0.16 48	0.20 40	0.16 50	0.21 70	0.17 1

OmniDepth	0.54 8	0.42 57	1.05 49	0.58 17	0.25 1	1.30 41	0.36 71	1.53 46	0.86 59	0.56 19	0.37 6	0.57 78	0.65 109	0.87 52	0.40 6	0.20 69	0.15 24	0.19 19	0.16 50	0.22 87	0.17 1

monsterstereo	0.82 119	0.50 119	1.26 120	0.77 132	1.41 514	2.54 173	0.40 83	3.14 275	0.71 13	0.70 95	1.11 150	0.41 23	0.39 7	1.50 208	0.50 84	0.19 57	0.16 48	0.22 70	0.16 50	0.21 70	0.17 1

CREStereo++_RVC	1.02 183	0.49 115	1.54 160	0.83 160	0.55 192	4.01 440	0.31 51	1.63 63	1.99 358	1.63 252	2.13 453	0.84 166	0.65 109	0.88 56	0.70 157	0.27 170	0.15 24	0.23 84	1.22 604	0.24 105	0.17 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
4k_L	0.56 16	0.38 5	0.90 12	0.57 13	0.36 26	2.14 133	0.27 34	1.31 25	0.87 62	0.77 130	0.46 29	0.45 35	0.43 18	0.71 10	0.44 26	0.18 43	0.16 48	0.19 19	0.15 9	0.19 5	0.18 5

uiiii_40	0.57 20	0.41 41	1.06 53	0.51 2	0.35 20	1.71 78	0.24 8	1.99 113	0.63 4	0.56 19	0.54 48	0.62 98	0.51 61	0.79 34	0.42 11	0.17 16	0.15 24	0.20 40	0.15 9	0.19 5	0.18 5

4.5w_L	0.60 30	0.39 11	0.99 42	0.55 9	0.40 79	1.97 108	0.30 47	2.15 130	0.63 4	0.60 45	0.61 57	0.61 93	0.49 48	0.86 50	0.43 17	0.17 16	0.15 24	0.20 40	0.15 9	0.19 5	0.18 5

StePilot	0.61 33	0.39 11	1.00 43	0.54 8	0.39 71	2.07 126	0.28 37	2.16 131	0.61 3	0.63 67	0.64 61	0.61 93	0.48 40	0.91 68	0.44 26	0.16 6	0.15 24	0.20 40	0.15 9	0.19 5	0.18 5

PyraSte	0.71 67	0.39 11	0.94 25	0.53 4	0.62 236	3.05 226	0.37 74	2.47 179	1.07 101	0.47 1	0.64 61	0.71 132	0.56 79	0.89 62	0.43 17	0.17 16	0.15 24	0.21 62	0.16 50	0.22 87	0.18 5

xxxad45	0.72 70	0.38 5	0.89 8	0.53 4	0.62 236	3.26 265	0.44 104	2.51 184	1.08 105	0.49 5	0.51 44	0.75 147	0.52 64	0.88 56	0.40 6	0.16 6	0.17 73	0.20 40	0.16 50	0.22 87	0.18 5

ACW_4w	0.71 67	0.38 5	0.96 31	0.55 9	0.59 221	2.99 220	0.34 63	2.52 185	1.07 101	0.51 11	0.56 53	0.70 124	0.48 40	0.98 85	0.44 26	0.16 6	0.17 73	0.21 62	0.16 50	0.22 87	0.18 5

5w_v4	0.73 74	0.38 5	0.92 19	0.53 4	0.68 275	3.32 280	0.34 63	2.53 186	1.10 108	0.51 11	0.55 49	0.82 161	0.50 57	0.88 56	0.40 6	0.16 6	0.17 73	0.20 40	0.16 50	0.22 87	0.18 5

qyd29nn	0.52 3	0.42 57	0.97 37	0.58 17	0.33 10	1.61 69	0.24 8	1.09 6	0.67 7	0.53 14	0.50 40	0.54 57	0.42 15	0.86 50	0.49 76	0.22 90	0.22 260	0.19 19	0.15 9	0.20 38	0.18 5

uio108cc	0.54 8	0.39 11	0.88 6	0.59 25	0.34 14	1.82 90	0.30 47	1.26 23	0.78 22	0.62 59	0.44 19	0.57 78	0.40 8	0.79 34	0.47 56	0.21 78	0.20 192	0.19 19	0.16 50	0.20 38	0.18 5

StereoAnything_RVC	0.94 150	2.66 586	2.20 228	0.76 126	0.34 14	1.18 21	0.39 77	2.31 155	0.69 11	0.51 11	0.34 4	0.32 1	0.89 199	1.57 220	0.35 1	0.32 317	0.16 48	0.23 84	0.15 9	3.31 609	0.18 5

s12784h	1.31 254	0.45 74	2.41 255	0.71 97	0.35 20	4.42 533	0.50 124	4.22 507	2.73 514	2.01 356	2.48 511	0.91 187	0.96 215	2.01 292	0.70 157	0.29 230	0.18 113	0.24 115	0.16 50	0.27 151	0.18 5

gc-stereo	0.54 8	0.38 5	0.93 22	0.57 13	0.33 10	2.11 131	0.23 4	1.13 10	0.86 59	0.64 78	0.43 16	0.51 43	0.49 48	0.70 6	0.45 36	0.21 78	0.19 149	0.18 2	0.15 9	0.19 5	0.19 17

ss10	0.58 28	0.39 11	0.93 22	0.58 17	0.35 20	1.84 92	0.25 14	1.79 87	0.94 87	0.66 83	0.50 40	0.51 43	0.47 30	0.81 39	0.47 56	0.18 43	0.17 73	0.18 2	0.15 9	0.20 38	0.19 17

5k_new	0.53 5	0.40 22	0.94 25	0.61 35	0.36 26	1.65 75	0.26 22	1.20 16	0.88 66	0.62 59	0.41 9	0.55 61	0.45 25	0.76 30	0.44 26	0.17 16	0.16 48	0.18 2	0.15 9	0.19 5	0.19 17

USM	0.54 8	0.40 22	0.86 5	0.59 25	0.31 5	1.97 108	0.26 22	1.22 18	0.87 62	0.64 78	0.44 19	0.53 51	0.40 8	0.77 32	0.42 11	0.19 57	0.16 48	0.18 2	0.15 9	0.20 38	0.19 17

ACM	0.57 20	0.41 41	0.82 4	0.61 35	0.40 79	2.56 174	0.24 8	1.18 15	0.94 87	0.64 78	0.43 16	0.57 78	0.47 30	0.73 20	0.44 26	0.18 43	0.17 73	0.18 2	0.15 9	0.19 5	0.19 17

SteFusion	0.72 70	0.36 1	0.96 31	0.49 1	0.64 244	3.19 249	0.32 55	2.41 162	1.13 110	0.54 17	0.77 80	0.58 82	0.44 24	0.97 82	0.47 56	0.14 1	0.15 24	0.21 62	0.16 50	0.22 87	0.19 17

yuret106	0.60 30	0.41 41	0.94 25	0.57 13	0.37 51	2.58 177	0.24 8	1.69 71	0.84 50	0.61 49	0.48 37	0.53 51	0.52 64	0.71 10	0.46 44	0.20 69	0.20 192	0.20 40	0.15 9	0.20 38	0.19 17

dd23bbn	0.65 49	0.41 41	0.79 2	0.58 17	0.33 10	3.18 245	0.28 37	2.03 117	0.78 22	0.69 92	0.55 49	0.56 69	0.50 57	0.85 47	0.44 26	0.16 6	0.17 73	0.18 2	0.15 9	0.20 38	0.19 17

hj116sk	0.65 49	0.39 11	0.91 17	0.58 17	0.38 64	3.19 249	0.30 47	1.77 84	0.97 92	0.59 37	0.47 36	0.59 88	0.55 76	0.71 10	0.46 44	0.19 57	0.17 73	0.18 2	0.15 9	0.19 5	0.19 17

ITERv21	0.63 42	0.39 11	0.96 31	0.53 4	0.45 119	3.23 255	0.28 37	1.36 27	0.85 55	0.61 49	0.46 29	0.56 69	0.51 61	0.89 62	0.47 56	0.21 78	0.19 149	0.19 19	0.14 2	0.20 38	0.19 17

v20iiwwt	0.61 33	0.41 41	0.88 6	0.60 32	0.37 51	3.27 268	0.34 63	1.22 18	0.79 28	0.62 59	0.46 29	0.54 57	0.47 30	0.70 6	0.47 56	0.17 16	0.17 73	0.18 2	0.15 9	0.20 38	0.19 17

dddd17k	0.64 46	0.41 41	0.77 1	0.61 35	0.38 64	3.14 240	0.26 22	1.80 89	0.92 78	0.61 49	0.44 19	0.60 91	0.51 61	0.74 26	0.49 76	0.18 43	0.17 73	0.19 19	0.15 9	0.21 70	0.19 17

zxcv128	0.63 42	0.40 22	0.91 17	0.61 35	0.39 71	2.91 203	0.25 14	1.74 78	0.85 55	0.62 59	0.45 26	0.58 82	0.50 57	0.71 10	0.45 36	0.20 69	0.19 149	0.18 2	0.15 9	0.20 38	0.19 17

ITERv14	0.61 33	0.41 41	0.96 31	0.60 32	0.36 26	2.85 193	0.28 37	1.72 75	0.79 28	0.61 49	0.44 19	0.53 51	0.49 48	0.73 20	0.45 36	0.16 6	0.16 48	0.20 40	0.14 2	0.19 5	0.19 17

v134_o9	0.57 20	0.40 22	0.90 12	0.62 47	0.45 119	1.95 105	0.27 34	1.61 56	0.84 50	0.58 32	0.45 26	0.58 82	0.52 64	0.73 20	0.46 44	0.16 6	0.15 24	0.19 19	0.15 9	0.20 38	0.19 17

ITERv12	0.55 13	0.41 41	0.89 8	0.62 47	0.41 88	1.93 103	0.26 22	1.47 40	0.87 62	0.56 19	0.44 19	0.55 61	0.48 40	0.67 3	0.47 56	0.17 16	0.15 24	0.19 19	0.15 9	0.20 38	0.19 17

vnu138km	0.53 5	0.40 22	0.90 12	0.59 25	0.36 26	1.78 85	0.26 22	1.26 23	0.87 62	0.56 19	0.42 12	0.56 69	0.48 40	0.68 4	0.47 56	0.17 16	0.15 24	0.19 19	0.14 2	0.20 38	0.19 17

ITERv10	0.57 20	0.39 11	0.96 31	0.62 47	0.39 71	1.77 83	0.26 22	1.81 91	0.88 66	0.60 45	0.48 37	0.56 69	0.50 57	0.72 16	0.48 69	0.17 16	0.15 24	0.19 19	0.15 9	0.19 5	0.19 17

99wein	0.55 13	0.40 22	0.92 19	0.61 35	0.34 14	1.77 83	0.25 14	1.53 46	0.85 55	0.61 49	0.46 29	0.56 69	0.42 15	0.70 6	0.47 56	0.17 16	0.15 24	0.19 19	0.15 9	0.19 5	0.19 17

VIP-Stereo	0.85 126	0.83 403	1.59 167	0.76 126	0.87 356	3.18 245	0.80 293	1.94 109	0.83 44	0.78 134	1.04 134	0.64 105	0.59 90	1.24 147	0.61 112	0.28 207	0.18 113	0.23 84	0.17 79	0.22 87	0.19 17

GEAStereo	0.84 125	0.48 106	1.09 73	0.85 182	0.45 119	4.54 555	0.83 312	1.88 95	0.91 73	0.75 111	0.89 104	0.53 51	0.80 171	0.92 71	0.53 93	0.30 273	0.19 149	0.27 201	0.19 128	0.28 168	0.19 17

zaero_v3	0.67 54	0.44 68	1.17 102	0.59 25	0.64 244	2.08 127	0.23 4	1.65 67	1.14 111	0.89 162	0.78 84	0.51 43	0.56 79	1.16 126	0.47 56	0.17 16	0.15 24	0.19 19	0.16 50	0.20 38	0.19 17

gasm-f	0.89 137	0.49 115	1.30 129	0.85 182	0.44 111	4.42 533	0.95 399	1.88 95	0.91 73	0.75 111	1.46 237	0.53 51	0.88 193	0.88 56	0.57 104	0.30 273	0.19 149	0.27 201	0.19 128	0.28 168	0.19 17

MonStereo	0.62 39	0.43 64	1.07 56	0.66 79	0.82 332	1.13 16	0.39 77	2.57 202	0.92 78	0.58 32	0.64 61	0.36 4	0.36 4	0.90 65	0.43 17	0.15 2	0.15 24	0.20 40	0.17 79	0.21 70	0.19 17

Wavelet-MonSter	0.57 20	0.47 96	1.13 94	0.66 79	0.78 314	1.60 68	0.30 47	1.17 13	0.68 8	0.58 32	0.69 69	0.39 14	0.48 40	0.99 89	0.46 44	0.15 2	0.16 48	0.20 40	0.16 50	0.20 38	0.19 17

Monster-pub-eth3d	0.62 39	0.43 64	1.07 56	0.66 79	0.82 332	1.13 16	0.39 77	2.57 202	0.92 78	0.58 32	0.64 61	0.36 4	0.36 4	0.88 56	0.43 17	0.15 2	0.15 24	0.20 40	0.17 79	0.21 70	0.19 17

2.75w_new	0.75 80	0.45 74	1.10 79	0.65 70	0.62 236	2.45 160	0.56 150	2.75 229	0.74 16	0.78 134	0.73 73	0.38 12	0.92 207	1.04 98	0.66 134	0.17 16	0.14 11	0.22 70	0.17 79	0.18 1	0.19 17

monsters	0.82 119	0.58 195	1.16 100	0.76 126	1.52 530	2.92 207	0.40 83	2.66 217	0.72 14	0.66 83	0.84 94	0.38 12	0.41 12	1.84 272	0.48 69	0.20 69	0.16 48	0.20 40	0.16 50	0.19 5	0.19 17

xyz-stereo	10.85 629	0.45 74	79.01 664	0.62 47	0.45 119	83.70 666	0.77 272	2.59 209	1.34 139	2.19 419	32.02 655	2.76 455	1.62 394	5.75 423	2.39 498	0.25 138	0.17 73	0.33 353	0.21 164	0.25 119	0.19 17

111111	0.87 132	0.50 119	1.13 94	0.66 79	1.08 423	3.37 285	0.33 58	2.33 158	1.47 178	0.74 109	1.50 251	0.61 93	0.59 90	1.40 184	0.48 69	0.24 117	0.19 149	0.22 70	0.16 50	0.24 105	0.19 17

LG-Stereo_L1	0.61 33	0.47 96	1.10 79	0.73 109	0.49 158	1.72 79	0.33 58	1.95 110	0.65 6	0.56 19	0.40 8	0.40 16	0.43 18	1.40 184	0.42 11	0.23 103	0.19 149	0.23 84	0.18 103	0.21 70	0.19 17

LG-Stereo	0.85 126	0.60 215	2.71 277	0.59 25	0.45 119	2.85 193	0.55 146	2.41 162	1.34 139	0.59 37	1.19 162	0.43 27	0.40 8	0.76 30	0.75 177	0.20 69	0.17 73	0.31 298	0.24 238	0.29 186	0.19 17

DEFOM-Stereo_RVC	0.81 116	1.13 481	1.23 114	0.97 267	0.57 208	0.81 7	0.43 100	3.49 322	0.84 50	0.73 104	0.95 121	0.44 32	1.17 285	1.45 198	0.60 110	0.26 153	0.18 113	0.24 115	0.17 79	0.30 209	0.19 17

MonSter	0.62 39	0.43 64	1.07 56	0.66 79	0.82 332	1.13 16	0.39 77	2.57 202	0.92 78	0.58 32	0.64 61	0.36 4	0.35 3	0.95 76	0.43 17	0.15 2	0.15 24	0.20 40	0.17 79	0.21 70	0.19 17

GIP-stereo	0.88 134	0.50 119	1.34 135	1.32 455	0.94 378	2.90 200	0.42 94	3.41 316	1.06 100	0.63 67	0.76 77	0.90 185	0.76 150	0.91 68	0.52 92	0.27 170	0.18 113	0.25 141	0.16 50	0.25 119	0.19 17

dual_stereo	0.68 58	0.40 22	1.05 49	0.64 62	0.37 51	0.84 8	0.34 63	3.40 315	1.03 97	0.50 7	0.46 29	0.58 82	0.40 8	1.85 278	0.49 76	0.23 103	0.17 73	0.21 62	0.16 50	0.20 38	0.19 17

trnet	0.91 144	0.48 106	1.46 149	0.62 47	0.31 5	4.40 529	0.41 90	2.20 135	1.53 224	0.94 171	1.14 155	0.88 179	0.89 199	1.09 104	0.71 160	0.27 170	0.19 149	0.22 70	0.15 9	0.21 70	0.19 17

CASnet	0.78 102	0.51 125	1.29 128	0.81 139	0.29 2	1.28 38	0.74 246	1.51 43	1.89 345	1.64 255	1.09 146	0.65 110	0.64 106	0.91 68	0.76 181	0.29 230	0.17 73	0.41 456	0.31 388	0.32 255	0.19 17
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CREStereo	0.92 145	0.53 143	1.45 148	0.61 35	0.34 14	4.42 533	0.40 83	2.21 138	1.54 233	0.94 171	1.12 152	0.87 176	0.87 191	1.12 113	0.72 165	0.28 207	0.19 149	0.22 70	0.15 9	0.22 87	0.19 17
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	0.99 174	0.48 106	1.73 175	0.62 47	0.56 196	4.20 499	0.43 100	1.88 95	1.58 256	1.00 180	1.05 140	0.78 151	0.98 224	1.50 208	0.85 212	1.21 590	0.20 192	0.23 84	0.15 9	0.22 87	0.19 17

mfccc	0.63 42	0.41 41	0.89 8	0.58 17	0.36 26	3.48 310	0.26 22	1.38 30	0.86 59	0.69 92	0.41 9	0.56 69	0.52 64	0.75 28	0.48 69	0.18 43	0.17 73	0.18 2	0.15 9	0.19 5	0.20 57

SX	0.54 8	0.40 22	0.98 40	0.64 62	0.34 14	1.69 77	0.26 22	1.23 20	0.83 44	0.59 37	0.36 5	0.60 91	0.49 48	0.79 34	0.47 56	0.19 57	0.16 48	0.18 2	0.15 9	0.19 5	0.20 57

weee2	0.52 3	0.42 57	0.89 8	0.61 35	0.36 26	1.64 74	0.25 14	0.96 4	0.91 73	0.62 59	0.42 12	0.56 69	0.53 69	0.71 10	0.45 36	0.17 16	0.15 24	0.18 2	0.14 2	0.19 5	0.20 57

ITERv28	0.61 33	0.40 22	0.96 31	0.55 9	0.42 96	2.96 216	0.29 45	1.24 22	0.83 44	0.60 45	0.50 40	0.53 51	0.41 12	0.85 47	0.46 44	0.19 57	0.21 228	0.18 2	0.15 9	0.20 38	0.20 57

oiu110	0.66 52	0.41 41	0.94 25	0.61 35	0.38 64	3.30 278	0.27 34	1.92 104	0.83 44	0.63 67	0.52 46	0.57 78	0.54 73	0.73 20	0.43 17	0.20 69	0.21 228	0.18 2	0.14 2	0.19 5	0.20 57

ITERv24	0.69 59	0.40 22	0.90 12	0.62 47	0.36 26	3.40 290	0.26 22	2.29 154	0.89 69	0.68 89	0.50 40	0.61 93	0.59 90	0.75 28	0.47 56	0.19 57	0.21 228	0.18 2	0.15 9	0.19 5	0.20 57

ITER124	0.58 28	0.40 22	0.80 3	0.60 32	0.36 26	2.87 197	0.28 37	1.12 8	0.79 28	0.63 67	0.41 9	0.62 98	0.43 18	0.73 20	0.48 69	0.18 43	0.18 113	0.18 2	0.15 9	0.20 38	0.20 57

iked130	0.57 20	0.41 41	1.01 45	0.62 47	0.36 26	2.10 130	0.31 51	1.46 38	0.82 39	0.59 37	0.42 12	0.55 61	0.47 30	0.74 26	0.45 36	0.18 43	0.16 48	0.18 2	0.15 9	0.20 38	0.20 57

ITERv8	0.56 16	0.40 22	0.90 12	0.61 35	0.38 64	1.75 82	0.26 22	1.73 76	0.84 50	0.60 45	0.46 29	0.55 61	0.48 40	0.71 10	0.46 44	0.17 16	0.16 48	0.19 19	0.15 9	0.19 5	0.20 57

ITERv7	0.56 16	0.40 22	0.93 22	0.63 57	0.35 20	1.84 92	0.25 14	1.71 73	0.82 39	0.61 49	0.46 29	0.56 69	0.45 25	0.73 20	0.46 44	0.17 16	0.15 24	0.19 19	0.15 9	0.19 5	0.20 57

s6wercc	0.56 16	0.40 22	0.94 25	0.62 47	0.35 20	2.00 112	0.26 22	1.53 46	0.85 55	0.61 49	0.45 26	0.55 61	0.47 30	0.72 16	0.46 44	0.17 16	0.15 24	0.19 19	0.15 9	0.19 5	0.20 57

a5sdf	0.57 20	0.40 22	0.92 19	0.62 47	0.36 26	2.04 121	0.25 14	1.58 53	0.84 50	0.61 49	0.44 19	0.55 61	0.49 48	0.72 16	0.46 44	0.17 16	0.15 24	0.20 40	0.15 9	0.19 5	0.20 57

ITERv2	0.73 74	0.43 64	1.19 106	0.61 35	0.58 217	2.98 219	0.22 2	1.37 28	1.27 130	1.23 204	0.90 108	0.62 98	0.54 73	1.13 116	0.44 26	0.18 43	0.15 24	0.20 40	0.16 50	0.20 38	0.20 57

252Zero-FE	0.72 70	0.46 81	1.08 65	1.01 295	0.41 88	1.27 32	0.22 2	1.79 87	1.03 97	2.52 501	1.24 175	0.32 1	0.41 12	1.03 93	0.45 36	0.21 78	0.17 73	0.20 40	0.17 79	0.20 38	0.20 57

Zero-FE251	0.80 107	0.75 365	1.71 173	0.88 200	0.70 286	2.59 179	0.45 109	1.38 30	0.83 44	1.79 287	0.61 57	0.73 139	0.81 175	0.82 43	0.61 112	0.29 230	0.23 289	0.27 201	0.19 128	0.20 38	0.20 57

asda	0.77 97	0.46 81	1.10 79	0.64 62	0.82 332	3.33 281	0.49 122	2.40 161	0.81 38	0.63 67	0.80 88	0.44 32	0.85 184	0.88 56	0.60 110	0.17 16	0.13 1	0.24 115	0.17 79	0.20 38	0.20 57

asd	0.70 62	0.45 74	1.10 79	0.67 87	0.90 368	2.88 198	0.43 100	1.64 65	0.79 28	0.68 89	0.88 101	0.43 27	0.74 140	0.85 47	0.49 76	0.19 57	0.13 1	0.24 115	0.17 79	0.22 87	0.20 57

qwe	0.75 80	0.45 74	1.10 79	0.67 87	1.06 417	2.49 163	0.45 109	2.57 202	0.90 70	0.71 99	0.83 93	0.43 27	0.48 40	1.10 105	0.64 122	0.17 16	0.14 11	0.24 115	0.16 50	0.21 70	0.20 57

4.25_new	0.73 74	0.46 81	1.08 65	0.71 97	0.97 386	2.52 167	0.58 162	2.28 150	0.93 82	0.57 28	0.94 118	0.40 16	0.65 109	0.87 52	0.50 84	0.17 16	0.13 1	0.25 141	0.17 79	0.19 5	0.20 57

4.5w_new	0.73 74	0.46 81	1.08 65	0.71 97	0.97 386	2.52 167	0.58 162	2.28 150	0.93 82	0.57 28	0.94 118	0.40 16	0.65 109	0.87 52	0.50 84	0.17 16	0.13 1	0.25 141	0.17 79	0.19 5	0.20 57

4.5_new	0.67 54	0.46 81	1.11 86	0.63 57	0.78 314	1.97 108	0.51 128	2.18 132	0.78 22	0.73 104	0.90 108	0.42 25	0.49 48	0.81 39	0.49 76	0.21 78	0.14 11	0.26 170	0.19 128	0.22 87	0.20 57

4.5w-stereo	0.67 54	0.46 81	1.11 86	0.63 57	0.78 314	1.97 108	0.51 128	2.18 132	0.77 18	0.73 104	0.90 108	0.42 25	0.49 48	0.81 39	0.49 76	0.21 78	0.14 11	0.26 170	0.19 128	0.22 87	0.20 57

4.25w-stereo	0.73 74	0.46 81	1.08 65	0.71 97	0.97 386	2.52 167	0.58 162	2.28 150	0.93 82	0.57 28	0.94 118	0.40 16	0.65 109	0.87 52	0.50 84	0.17 16	0.13 1	0.25 141	0.17 79	0.19 5	0.20 57

4w-stereo	0.67 54	0.49 115	1.07 56	0.63 57	0.75 303	1.63 73	0.44 104	2.23 142	0.77 18	0.56 19	0.92 113	0.40 16	0.82 177	1.08 102	0.53 93	0.18 43	0.13 1	0.25 141	0.18 103	0.19 5	0.20 57

3.25w_new	0.69 59	0.46 81	1.10 79	0.61 35	0.61 230	2.23 142	0.51 128	2.45 172	0.90 70	0.63 67	0.78 84	0.47 39	0.71 127	0.78 33	0.50 84	0.17 16	0.14 11	0.20 40	0.17 79	0.20 38	0.20 57

3.25w	0.69 59	0.46 81	1.10 79	0.61 35	0.61 230	2.23 142	0.51 128	2.45 172	0.90 70	0.63 67	0.78 84	0.47 39	0.71 127	0.79 34	0.50 84	0.17 16	0.14 11	0.20 40	0.17 79	0.20 38	0.20 57

IGEV	0.70 62	0.36 1	1.07 56	0.71 97	1.31 481	2.82 189	0.41 90	1.76 81	0.98 94	0.73 104	0.71 70	0.35 3	0.42 15	0.90 65	0.42 11	0.18 43	0.18 113	0.22 70	0.18 103	0.18 1	0.20 57

LG-Stereo_L2	0.63 42	0.46 81	1.15 99	0.70 91	0.43 103	2.32 148	0.28 37	1.86 94	0.68 8	0.56 19	0.42 12	0.37 8	0.45 25	1.36 178	0.40 6	0.23 103	0.18 113	0.22 70	0.18 103	0.21 70	0.20 57

MLG-Stereo_test2	0.76 89	0.40 22	1.07 56	0.64 62	0.82 332	3.49 314	0.23 4	1.69 71	2.14 398	0.62 59	0.32 3	0.67 116	0.33 1	1.14 119	0.37 3	0.23 103	0.19 149	0.23 84	0.16 50	0.19 5	0.20 57

MLG-Stereo_test1	0.80 107	0.39 11	1.02 46	0.65 70	1.20 457	3.14 240	0.29 45	1.59 55	3.05 557	0.50 7	0.24 1	0.67 116	0.43 18	1.33 172	0.40 6	0.21 78	0.18 113	0.23 84	0.15 9	0.19 5	0.20 57

MLG-Stereo	0.77 97	0.39 11	1.04 47	0.64 62	0.41 88	3.01 223	0.31 51	1.89 98	2.92 543	0.47 1	0.29 2	0.66 115	0.47 30	1.35 176	0.39 4	0.20 69	0.18 113	0.24 115	0.16 50	0.19 5	0.20 57

SGD-Stereo	0.65 49	0.41 41	1.06 53	0.85 182	0.31 5	2.44 158	0.46 113	1.09 6	0.69 11	0.84 153	0.52 46	0.55 61	0.53 69	1.49 207	0.46 44	0.31 296	0.14 11	0.25 141	0.18 103	0.23 100	0.20 57

FoundationStereo	0.50 2	0.39 11	1.11 86	0.79 136	0.42 96	0.70 4	0.36 71	0.76 2	0.80 34	0.62 59	0.38 7	0.73 139	0.77 152	0.69 5	0.36 2	0.26 153	0.17 73	0.23 84	0.16 50	0.18 1	0.20 57

DEFOM-Stereo	0.70 62	0.46 81	1.13 94	0.72 105	0.48 150	3.40 290	0.44 104	0.90 3	0.77 18	0.86 156	0.58 54	0.45 35	0.43 18	1.76 259	0.43 17	0.24 117	0.18 113	0.22 70	0.16 50	0.21 70	0.20 57

IGEV-Stereo++	0.93 147	0.44 68	1.08 65	0.70 91	1.20 457	3.87 402	0.33 58	3.36 310	1.43 162	0.75 111	1.17 159	0.68 119	1.04 237	0.95 76	0.42 11	0.22 90	0.16 48	0.23 84	0.17 79	0.24 105	0.20 57

Pointernet	0.88 134	0.44 68	2.26 237	0.84 170	0.37 51	2.29 146	0.38 75	3.06 269	1.46 173	0.66 83	1.39 223	0.91 187	0.73 135	1.01 91	0.72 165	0.23 103	0.19 149	0.20 40	0.18 103	0.19 5	0.20 57

U	12.82 637	0.38 5	1.99 201	0.66 79	58.94 659	63.38 665	0.34 63	1.91 103	0.94 87	0.59 37	0.80 88	0.46 37	0.57 82	0.83 45	0.44 26	0.29 230	0.17 73	63.35 664	59.81 663	0.29 186	0.20 57

RSM++	0.77 97	0.51 125	1.08 65	0.95 254	0.42 96	1.52 62	0.71 226	2.11 125	1.40 153	0.80 139	1.23 174	0.90 185	0.59 90	1.14 119	0.69 151	0.24 117	0.19 149	0.25 141	0.21 164	0.28 168	0.20 57

RSM	0.80 107	0.50 119	1.08 65	0.83 160	0.51 165	1.31 42	0.77 272	2.28 150	1.43 162	0.82 143	1.44 234	1.22 238	0.62 100	1.17 134	0.63 119	0.22 90	0.18 113	0.24 115	0.19 128	0.27 151	0.20 57

LoS	0.94 150	0.52 131	1.88 189	0.86 189	0.36 26	4.15 472	0.51 128	2.18 132	1.45 165	0.97 179	0.88 101	0.62 98	0.79 164	1.59 226	0.86 219	0.26 153	0.19 149	0.24 115	0.16 50	0.21 70	0.20 57
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
Selective-IGEV	0.80 107	0.52 131	1.05 49	0.75 112	0.61 230	1.31 42	0.82 307	2.60 210	1.41 156	0.82 143	1.64 293	0.71 132	0.62 100	1.22 144	0.64 122	0.22 90	0.19 149	0.24 115	0.18 103	0.25 119	0.20 57

AFF-stereo	1.31 254	0.77 374	1.46 149	1.10 348	0.45 119	3.93 414	0.48 121	2.92 252	2.92 543	1.90 312	2.21 467	2.11 379	1.52 369	1.93 283	1.12 297	0.21 78	0.16 48	0.25 141	0.25 250	0.29 186	0.20 57

aaa3	0.53 5	0.41 41	0.98 40	0.58 17	0.36 26	1.82 90	0.25 14	1.14 11	0.93 82	0.56 19	0.43 16	0.51 43	0.43 18	0.66 2	0.44 26	0.17 16	0.16 48	0.19 19	0.15 9	0.20 38	0.21 99

ITERv30	0.57 20	0.44 68	0.97 37	0.66 79	0.39 71	1.88 97	0.25 14	1.23 20	0.77 18	0.56 19	0.49 39	0.65 110	0.46 29	1.11 107	0.47 56	0.20 69	0.22 260	0.19 19	0.15 9	0.19 5	0.21 99

ITERv19	0.66 52	0.42 57	1.23 114	0.72 105	0.66 262	2.47 161	0.33 58	1.38 30	0.91 73	0.72 101	0.84 94	0.41 23	0.65 109	0.89 62	0.43 17	0.17 16	0.14 11	0.19 19	0.16 50	0.21 70	0.21 99

ITER	0.61 33	0.44 68	1.19 106	0.65 70	0.50 162	0.95 9	0.24 8	1.20 16	0.95 91	0.93 169	0.77 80	0.68 119	0.47 30	1.70 251	0.46 44	0.18 43	0.14 11	0.19 19	0.16 50	0.20 38	0.21 99

GSStereo	0.96 162	0.48 106	1.09 73	0.97 267	0.45 119	4.54 555	0.83 312	3.32 302	1.37 145	0.75 111	0.89 104	0.76 148	0.80 171	0.92 71	0.53 93	0.26 153	0.18 113	0.26 170	0.20 148	0.28 168	0.21 99

GS-Stereo							0.83 312	3.32 302	1.37 145	0.75 111	0.89 104	0.76 148	0.80 171	0.92 71	0.53 93	0.26 153	0.18 113	0.26 170	0.20 148	0.28 168	0.21 99

Monster-pub-mixall	0.64 46	0.42 57	1.00 43	0.83 160	0.48 150	1.39 49	0.32 55	1.45 36	0.82 39	0.88 159	0.85 98	0.39 14	0.36 4	1.99 288	0.47 56	0.20 69	0.16 48	0.17 1	0.15 9	0.18 1	0.21 99

2.25w	0.75 80	0.47 96	1.09 73	0.69 90	0.65 255	2.28 145	0.40 83	2.42 166	0.80 34	0.73 104	1.03 129	0.40 16	0.81 175	1.24 147	0.80 194	0.16 6	0.15 24	0.21 62	0.17 79	0.19 5	0.21 99

2.5w	0.75 80	0.44 68	1.06 53	0.66 79	0.69 282	2.39 154	0.56 150	2.77 232	0.82 39	0.63 67	0.88 101	0.37 8	0.75 143	1.36 178	0.50 84	0.18 43	0.14 11	0.22 70	0.17 79	0.19 5	0.21 99

3.75w	0.75 80	0.47 96	1.09 73	0.63 57	1.10 429	2.61 180	0.53 138	2.46 175	0.97 92	0.62 59	0.80 88	0.40 16	0.66 117	1.11 107	0.48 69	0.19 57	0.13 1	0.23 84	0.18 103	0.20 38	0.21 99

3.5w_stereo	0.77 97	0.53 143	1.09 73	0.65 70	0.72 291	2.52 167	0.51 128	2.43 169	0.80 34	0.76 125	1.20 164	0.43 27	0.66 117	1.23 146	0.73 168	0.17 16	0.13 1	0.23 84	0.17 79	0.20 38	0.21 99

2w_stereo	0.75 80	0.46 81	1.08 65	0.68 89	0.56 196	2.00 112	0.61 173	2.87 250	0.83 44	0.93 169	0.93 116	0.36 4	1.13 269	0.90 65	0.61 112	0.17 16	0.13 1	0.23 84	0.17 79	0.20 38	0.21 99

MLG-Stereo_test3	0.60 30	0.37 3	1.12 89	0.59 25	0.57 208	2.19 139	0.31 51	1.68 70	0.56 2	0.49 5	0.51 44	0.56 69	0.33 1	0.96 81	0.54 99	0.21 78	0.17 73	0.23 84	0.16 50	0.20 38	0.21 99

LG-G_1	0.70 62	0.40 22	1.12 89	0.71 97	0.30 3	2.80 187	0.40 83	2.21 138	0.78 22	0.59 37	0.55 49	0.51 43	0.58 85	1.24 147	0.49 76	0.24 117	0.18 113	0.23 84	0.15 9	0.21 70	0.21 99

LG-G	0.70 62	0.40 22	1.12 89	0.71 97	0.30 3	2.80 187	0.40 83	2.21 138	0.78 22	0.59 37	0.55 49	0.51 43	0.58 85	1.24 147	0.49 76	0.24 117	0.18 113	0.23 84	0.15 9	0.21 70	0.21 99

AIO_rvc	0.78 102	0.55 161	1.25 119	0.75 112	0.65 255	1.46 55	0.99 416	2.13 126	1.52 217	0.57 28	1.15 156	1.09 213	0.55 76	1.15 124	0.53 93	0.24 117	0.17 73	0.24 115	0.17 79	0.25 119	0.21 99

AIO_test	0.76 89	0.47 96	1.31 130	0.81 139	0.70 286	1.36 46	0.88 356	1.40 34	1.45 165	0.55 18	0.95 121	1.81 331	0.58 85	1.16 126	0.46 44	0.27 170	0.17 73	0.24 115	0.19 128	0.24 105	0.21 99

castereo	0.82 119	0.70 317	1.04 47	0.85 182	0.50 162	1.29 40	0.91 374	3.22 285	1.20 117	0.83 151	1.24 175	0.72 135	0.91 204	1.00 90	0.67 139	0.26 153	0.16 48	0.25 141	0.20 148	0.24 105	0.21 99

WCG-NET	0.88 134	0.49 115	1.26 120	0.90 216	0.37 51	1.48 57	1.07 435	1.73 76	2.30 431	1.63 252	1.49 250	0.92 192	0.97 218	0.95 76	0.76 181	0.22 90	0.16 48	0.23 84	0.20 148	0.25 119	0.21 99

AIO-Stereo	0.76 89	0.54 155	1.07 56	0.73 109	0.40 79	1.28 38	0.82 307	2.26 145	1.49 195	0.70 95	1.58 274	0.89 181	0.45 25	1.03 93	0.55 100	0.24 117	0.18 113	0.25 141	0.20 148	0.26 138	0.21 99

WCG-NET（raft）	0.95 157	0.55 161	1.20 112	0.84 170	0.31 5	1.44 53	1.01 420	1.55 50	2.37 452	1.64 255	1.42 230	2.38 402	1.01 229	1.29 164	0.76 181	0.22 90	0.19 149	0.22 70	0.20 148	0.25 119	0.21 99

S2M2_XL	0.46 1	0.41 41	1.09 73	0.65 70	0.34 14	0.29 1	0.23 4	0.67 1	0.50 1	0.53 14	0.92 113	0.65 110	0.53 69	0.54 1	0.50 84	0.28 207	0.24 324	0.25 141	0.21 164	0.23 100	0.22 120
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
3w_stereo	0.71 67	0.47 96	1.14 97	0.65 70	0.39 71	1.73 81	0.68 212	2.79 240	0.79 28	0.67 87	0.84 94	0.37 8	1.02 232	1.03 93	0.56 101	0.18 43	0.14 11	0.23 84	0.18 103	0.20 38	0.22 120

1w_stereo	0.86 128	0.42 57	1.07 56	0.72 105	0.81 323	3.00 221	0.67 205	3.28 293	0.75 17	0.74 109	1.32 203	0.37 8	1.37 321	0.92 71	0.68 142	0.16 6	0.14 11	0.20 40	0.16 50	0.19 5	0.22 120

MM-Stereo_test2	1.79 318	0.53 143	20.16 567	1.43 500	0.47 142	2.57 175	0.73 234	1.67 68	1.47 178	0.94 171	0.96 123	0.84 166	0.79 164	1.16 126	0.68 142	0.24 117	0.17 73	0.25 141	0.22 197	0.30 209	0.22 120

RAStereo	0.75 80	0.52 131	2.86 286	0.58 17	0.62 236	1.19 22	0.32 55	1.81 91	0.99 95	0.75 111	1.05 140	0.64 105	0.47 30	0.80 38	0.94 259	0.22 90	0.20 192	0.27 201	0.21 164	0.34 292	0.22 120

IGEV++	0.90 141	0.58 195	1.32 133	0.94 250	0.45 119	1.27 32	1.00 417	3.32 302	1.55 241	0.82 143	1.34 210	0.86 174	1.09 257	1.16 126	0.89 232	0.33 334	0.18 113	0.23 84	0.19 128	0.29 186	0.22 120

AE-Stereo	1.18 208	0.60 215	2.05 208	1.10 348	0.60 225	4.39 525	0.72 229	3.74 371	1.62 281	1.10 194	1.90 401	1.01 204	0.92 207	1.45 198	0.82 203	0.28 207	0.22 260	0.28 234	0.28 325	0.26 138	0.22 120

MaDis-Stereo	0.82 119	0.66 285	1.53 157	0.65 70	1.87 582	1.24 28	0.36 71	2.13 126	1.27 130	0.67 87	0.75 76	0.88 179	0.70 125	1.15 124	1.07 285	0.29 230	0.23 289	0.26 170	0.20 148	0.31 228	0.22 120

IIG-Stereo	1.95 345	0.79 384	2.14 224	2.78 608	0.66 262	4.62 572	0.76 259	4.27 529	1.53 224	2.63 525	3.14 563	3.35 504	1.61 391	7.65 467	1.41 359	0.39 415	0.20 192	0.31 298	0.25 250	0.33 274	0.22 120

AnonymousM	1.22 222	1.32 520	0.97 37	0.88 200	0.56 196	4.03 444	0.69 218	2.41 162	1.68 295	1.48 231	1.31 202	1.15 222	1.00 227	1.18 139	0.73 168	0.32 317	0.40 489	2.07 610	1.70 613	0.24 105	0.22 120

XX-TBD	1.03 184	0.95 443	1.94 195	1.30 449	0.43 103	3.97 434	0.33 58	1.74 78	1.73 311	1.59 242	2.02 424	0.69 123	0.60 95	1.16 126	0.66 134	0.30 273	0.25 348	0.23 84	0.15 9	0.31 228	0.22 120

DA	0.98 166	0.46 81	1.34 135	0.92 230	0.43 103	4.34 517	0.85 327	2.79 240	1.35 142	0.82 143	1.30 197	0.89 181	1.08 255	1.11 107	0.56 101	0.30 273	0.18 113	0.24 115	0.18 103	0.25 119	0.23 131

GGEV	0.98 166	0.46 81	1.34 135	0.92 230	0.43 103	4.34 517	0.85 327	2.79 240	1.35 142	0.82 143	1.30 197	0.89 181	1.08 255	1.11 107	0.56 101	0.30 273	0.18 113	0.24 115	0.18 103	0.25 119	0.23 131

DilatedVolume-Stereo	0.81 116	0.60 215	1.51 156	1.01 295	0.59 221	1.34 44	0.51 128	1.56 51	1.08 105	1.26 207	1.24 175	0.77 150	0.87 191	1.79 265	0.72 165	0.23 103	0.24 324	0.22 70	0.21 164	0.25 119	0.23 131

xyz-stereo-finetune	1.05 186	0.62 242	1.46 149	0.59 25	0.36 26	3.48 310	0.81 303	2.69 221	1.74 317	0.94 171	1.21 168	0.91 187	0.78 160	2.53 339	1.28 337	0.24 117	0.24 324	0.26 170	0.23 212	0.30 209	0.23 131

LGtest1	0.55 13	0.41 41	1.14 97	0.70 91	0.40 79	0.99 11	0.26 22	1.32 26	0.93 82	0.53 14	0.60 55	0.44 32	0.49 48	1.02 92	0.45 36	0.27 170	0.19 149	0.23 84	0.16 50	0.21 70	0.23 131

SCV_C0	0.89 137	0.59 203	1.96 200	0.83 160	0.44 111	1.24 28	0.64 191	3.33 308	1.66 291	0.82 143	1.20 164	0.73 139	0.66 117	1.62 234	0.66 134	0.32 317	0.21 228	0.24 115	0.20 148	0.28 168	0.23 131

castereo++	0.93 147	0.56 172	1.26 120	0.92 230	0.73 296	2.48 162	1.00 417	2.99 258	1.03 97	0.68 89	1.41 228	1.92 346	0.59 90	1.26 154	0.44 26	0.25 138	0.19 149	0.28 234	0.19 128	0.23 100	0.23 131

RAFT-Stereo-weight	1.11 195	0.48 106	1.22 113	0.99 281	0.42 96	4.17 487	0.80 293	3.60 342	1.50 201	1.97 335	1.50 251	1.30 248	0.65 109	1.24 147	0.85 212	0.25 138	0.19 149	0.26 170	0.22 197	0.27 151	0.23 131

MoCha-V2	0.87 132	0.48 106	1.87 188	0.88 200	0.32 9	1.37 47	0.55 146	2.71 223	1.42 158	0.92 168	1.75 327	0.65 110	1.17 285	1.45 198	0.57 104	0.21 78	0.21 228	0.20 40	0.19 128	0.24 105	0.23 131

testlalala	1.14 202	0.62 242	1.34 135	1.00 289	0.78 314	4.38 522	0.93 389	2.46 175	2.20 409	2.44 489	1.52 254	1.31 249	0.61 98	1.04 98	0.65 129	0.35 366	0.19 149	0.24 115	0.19 128	0.24 105	0.23 131

AEACV	0.79 105	0.54 155	1.35 139	0.97 267	0.63 241	1.13 16	0.92 387	2.02 116	0.91 73	0.76 125	0.79 87	0.80 157	1.61 391	1.28 159	0.61 112	0.22 90	0.18 113	0.26 170	0.23 212	0.27 151	0.23 131

GCAP-Stereo	0.93 147	0.68 303	1.35 139	0.85 182	0.41 88	3.61 346	0.52 137	2.20 135	1.50 201	1.11 197	1.04 134	1.17 224	0.84 182	1.11 107	0.71 160	0.25 138	0.20 192	0.27 201	0.18 103	0.28 168	0.23 131

4D-IteraStereo	1.97 349	0.84 408	20.43 584	0.78 134	1.56 540	2.09 129	1.05 432	2.43 169	1.56 247	1.41 225	1.00 125	1.94 348	0.61 98	1.22 144	1.06 282	0.27 170	0.18 113	0.31 298	0.26 270	0.27 151	0.23 131

RCA-Stereo	1.21 218	0.52 131	1.58 165	0.90 216	0.46 132	4.68 581	0.79 283	4.13 482	1.74 317	1.92 319	1.80 350	0.94 197	1.48 356	1.14 119	0.70 157	0.27 170	0.18 113	0.25 141	0.19 128	0.25 119	0.23 131

RAFT-Stereo + iAFF	1.25 232	0.72 333	1.74 178	1.05 316	0.36 26	4.13 468	0.42 94	2.95 254	2.84 537	2.02 361	2.40 505	1.61 289	1.11 266	1.26 154	0.97 266	0.21 78	0.15 24	0.26 170	0.23 212	0.29 186	0.23 131

CFNet-RSSM	2.08 369	0.52 131	20.06 561	1.01 295	0.56 196	3.39 287	0.64 191	3.67 355	1.55 241	1.72 273	1.37 218	2.57 428	1.19 291	1.11 107	0.86 219	0.27 170	0.20 192	0.25 141	0.23 212	0.27 151	0.23 131

Gwc-CoAtRS	1.58 281	0.57 182	11.69 420	1.01 295	0.60 225	2.53 171	0.64 191	2.36 159	1.56 247	1.80 288	1.47 242	2.74 447	1.18 287	1.12 113	0.90 236	0.27 170	0.21 228	0.25 141	0.22 197	0.27 151	0.23 131

MM-Stereo_test1	1.90 333	0.53 143	19.85 553	1.39 492	0.48 150	1.81 89	0.79 283	3.00 260	1.82 329	1.69 264	1.09 146	0.87 176	0.97 218	1.45 198	0.74 174	0.24 117	0.21 228	0.27 201	0.24 238	0.35 310	0.24 148

HART	1.03 184	0.85 412	3.13 296	0.84 170	0.38 64	1.17 20	0.42 94	3.54 334	1.47 178	1.08 192	2.17 459	1.48 272	0.57 82	1.37 183	0.74 174	0.23 103	0.18 113	0.28 234	0.21 164	0.32 255	0.24 148

fffft	0.76 89	0.47 96	1.28 127	0.82 149	0.54 184	1.51 60	0.80 293	2.09 124	1.18 115	0.63 67	0.84 94	0.59 88	0.55 76	1.80 266	0.85 212	0.19 57	0.18 113	0.27 201	0.20 148	0.26 138	0.24 148
1: 1. 1
Occ-G	0.86 128	0.52 131	1.39 142	0.82 149	0.66 262	1.37 47	0.79 283	1.58 53	1.31 136	1.56 240	0.87 100	2.18 382	0.89 199	0.97 82	0.88 229	0.26 153	0.19 149	0.26 170	0.19 128	0.25 119	0.24 148

LL-Strereo2	1.23 223	0.85 412	2.38 251	0.93 246	0.68 275	3.72 363	1.37 495	2.54 196	1.99 358	1.75 279	1.40 226	1.82 332	0.73 135	1.40 184	0.99 272	0.31 296	0.23 289	0.55 536	0.35 433	0.29 186	0.24 148

MC-Stereo	1.06 187	0.48 106	1.55 161	1.15 380	0.41 88	4.56 565	0.61 173	2.06 120	1.46 173	1.90 312	1.61 286	0.89 181	1.12 267	1.35 176	0.73 168	0.25 138	0.18 113	0.26 170	0.22 197	0.25 119	0.24 148

AAGNet	2.86 495	0.60 215	1.77 180	2.05 585	0.46 132	4.76 599	1.09 444	2.27 147	1.56 247	2.17 413	1.84 376	2.41 405	4.00 570	6.23 435	24.22 645	0.46 479	0.19 149	0.30 275	0.29 353	0.32 255	0.24 148

OMP-Stereo	1.97 349	0.93 435	1.88 189	2.76 607	0.67 270	4.58 567	1.48 511	4.31 548	1.54 233	3.15 568	2.76 539	3.25 495	1.38 322	7.66 468	1.35 352	0.40 423	0.20 192	0.33 353	0.26 270	0.33 274	0.24 148

TestStereo	2.00 355	1.02 457	12.25 423	0.70 91	0.61 230	1.88 97	0.55 146	2.31 155	1.52 217	1.41 225	1.33 205	1.27 243	0.90 202	11.62 587	0.81 200	0.34 346	0.19 149	0.33 353	0.24 238	0.44 415	0.24 148

test_xeample3	2.12 374	0.63 251	21.55 620	0.91 224	0.47 142	1.85 95	0.94 395	7.96 627	1.23 119	0.75 111	0.76 77	0.64 105	0.70 125	1.77 260	0.83 206	0.30 273	0.21 228	0.27 201	0.21 164	0.27 151	0.24 148

GREAT-IGEV	0.74 79	0.54 155	1.86 187	1.10 348	0.44 111	2.44 158	0.34 63	1.37 28	1.51 208	0.48 3	0.86 99	0.51 43	0.60 95	1.07 101	0.45 36	0.22 90	0.17 73	0.21 62	0.17 79	0.23 100	0.25 158

HI	1.27 244	0.90 424	2.33 246	1.10 348	0.68 275	2.92 207	0.45 109	2.49 180	1.76 321	2.13 393	1.65 299	2.42 408	1.84 449	1.58 221	1.61 403	0.26 153	0.16 48	0.28 234	0.29 353	0.26 138	0.25 158

CoSv	1.27 244	0.90 424	2.33 246	1.10 348	0.68 275	2.92 207	0.45 109	2.49 180	1.76 321	2.13 393	1.65 299	2.42 408	1.84 449	1.58 221	1.61 403	0.26 153	0.16 48	0.28 234	0.29 353	0.26 138	0.25 158

SCV	0.95 157	0.63 251	1.38 141	1.70 552	0.41 88	1.23 24	0.89 361	3.53 333	1.57 253	0.61 49	1.54 263	0.93 193	0.77 152	1.66 243	0.66 134	0.36 378	0.20 192	0.25 141	0.19 128	0.29 186	0.25 158

HUF	1.15 203	0.64 263	8.62 380	0.90 216	0.35 20	1.35 45	0.78 276	1.97 111	1.50 201	0.63 67	1.52 254	0.83 164	0.66 117	1.28 159	0.63 119	0.29 230	0.23 289	0.26 170	0.17 79	0.23 100	0.25 158

SMoEStereo_RVC	0.80 107	0.53 143	1.12 89	0.92 230	0.44 111	2.41 156	0.79 283	1.49 42	1.16 112	0.70 95	1.12 152	0.64 105	0.64 106	1.69 249	0.87 225	0.22 90	0.16 48	0.31 298	0.22 197	0.26 138	0.25 158

gcap-zeroshot	1.30 250	0.61 232	4.09 326	0.94 250	0.56 196	3.50 318	0.84 318	3.12 273	1.72 308	1.84 294	1.22 170	2.72 445	0.88 193	1.46 202	0.80 194	0.29 230	0.30 407	0.27 201	0.21 164	0.29 186	0.25 158

MGS-Stereo	0.80 107	0.56 172	1.53 157	0.93 246	0.39 71	1.26 31	0.73 234	1.45 36	1.30 135	1.01 181	2.26 474	0.80 157	0.56 79	1.16 126	0.65 129	0.27 170	0.23 289	0.26 170	0.22 197	0.27 151	0.25 158

rrr	2.27 398	0.65 274	23.82 639	0.90 216	0.46 132	1.57 64	0.96 406	7.98 628	1.19 116	0.65 81	0.77 80	0.74 144	0.72 130	2.59 344	0.86 219	0.28 207	0.21 228	0.28 234	0.21 164	0.29 186	0.25 158

UniTT-Stereo	0.82 119	0.47 96	2.63 272	0.96 260	1.19 451	0.78 6	0.39 77	1.12 8	1.54 233	1.19 202	1.26 184	0.51 43	0.64 106	1.13 116	1.03 278	0.30 273	0.20 192	0.24 115	0.21 164	0.40 353	0.25 158

RAFT-Test	1.44 266	0.59 203	6.10 351	1.01 295	0.69 282	2.90 200	0.80 293	3.68 357	1.70 304	1.85 295	1.68 305	3.15 487	1.03 233	1.20 141	0.99 272	0.27 170	0.22 260	0.25 141	0.23 212	0.27 151	0.25 158

EGLCR-Stereo	1.06 187	0.51 125	1.56 163	1.02 306	0.39 71	4.27 510	0.42 94	4.08 469	1.48 187	0.90 163	0.68 68	1.09 213	0.66 117	1.81 267	0.62 116	0.27 170	0.19 149	0.29 255	0.23 212	0.37 333	0.25 158

Selective-RAFT	1.15 203	0.46 81	1.64 170	0.99 281	0.45 119	4.17 487	0.51 128	3.21 283	1.69 301	1.12 198	1.34 210	1.45 269	1.40 329	2.08 296	0.94 259	0.41 438	0.20 192	0.24 115	0.23 212	0.27 151	0.25 158

ProNet	0.82 119	0.71 329	1.50 154	0.86 189	0.45 119	1.78 85	0.83 312	1.75 80	1.28 132	0.66 83	1.13 154	0.78 151	0.76 150	1.66 243	0.71 160	0.24 117	0.20 192	0.25 141	0.23 212	0.29 186	0.25 158

test_4	1.30 250	0.50 119	6.16 352	0.84 170	0.45 119	1.61 69	1.12 450	2.14 128	1.42 158	1.52 235	2.31 495	1.84 338	0.79 164	2.52 337	1.19 309	0.27 170	0.17 73	0.29 255	0.29 353	0.29 186	0.25 158

test-3	1.19 210	0.52 131	2.00 202	1.01 295	0.42 96	1.95 105	0.91 374	4.35 558	1.47 178	2.24 440	1.16 157	2.06 372	0.79 164	2.68 350	0.76 181	0.27 170	0.18 113	0.28 234	0.26 270	0.26 138	0.25 158

test_1	1.19 210	0.52 131	2.00 202	1.01 295	0.42 96	1.95 105	0.90 366	4.36 563	1.47 178	2.17 413	1.16 157	2.06 372	0.78 160	2.68 350	0.76 181	0.27 170	0.18 113	0.28 234	0.26 270	0.26 138	0.25 158

RAFT-345	2.46 445	0.55 161	19.69 548	1.02 306	0.49 158	4.43 536	0.78 276	1.64 65	2.34 441	2.09 379	3.12 561	1.96 355	1.31 310	6.65 444	1.43 362	0.36 378	0.23 289	0.32 318	0.25 250	0.28 168	0.25 158

cross-raft	2.01 358	0.57 182	19.01 531	1.03 313	0.56 196	2.11 131	0.72 229	3.63 347	1.57 253	1.77 281	1.51 253	3.17 489	1.13 269	1.16 126	0.85 212	0.23 103	0.21 228	0.26 170	0.23 212	0.28 168	0.25 158

raft+_RVC	1.21 218	0.83 403	2.61 268	1.35 472	0.97 386	3.60 342	0.76 259	3.23 287	1.51 208	1.33 211	1.67 302	1.03 208	1.10 263	1.87 279	0.92 248	0.24 117	0.22 260	0.25 141	0.24 238	0.26 138	0.25 158

ARAFT	2.56 466	1.13 481	19.50 543	0.89 207	0.48 150	4.15 472	1.40 501	4.36 563	2.82 535	2.36 476	1.88 390	1.70 304	1.04 237	6.45 439	1.22 319	0.29 230	0.18 113	0.37 418	0.35 433	0.35 310	0.25 158

R-Stereo Train	1.20 215	0.58 195	1.81 184	0.99 281	0.67 270	3.78 374	0.90 366	4.09 471	1.51 208	2.16 409	1.71 316	1.13 219	0.94 212	1.40 184	0.91 243	0.30 273	0.24 324	0.26 170	0.21 164	0.26 138	0.25 158

RAFT-Stereo	1.20 215	0.58 195	1.81 184	0.99 281	0.67 270	3.78 374	0.90 366	4.09 471	1.51 208	2.16 409	1.71 316	1.13 219	0.94 212	1.40 184	0.91 243	0.30 273	0.24 324	0.26 170	0.21 164	0.26 138	0.25 158
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
HITNet	2.07 367	0.82 399	14.77 462	1.34 467	0.56 196	3.47 306	0.80 293	4.07 465	2.35 443	2.16 409	1.61 286	1.64 292	1.44 345	2.09 299	2.56 518	0.26 153	0.18 113	0.41 456	0.26 270	0.45 423	0.25 158
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
ITERv4	0.76 89	0.41 41	1.18 104	0.55 9	0.64 244	2.03 115	0.24 8	2.20 135	0.78 22	0.91 164	1.28 192	0.46 37	1.90 460	0.82 43	0.53 93	0.19 57	0.16 48	0.19 19	0.18 103	0.21 70	0.26 182

AdaDepth	0.76 89	0.45 74	1.41 145	0.70 91	1.27 475	3.12 238	0.43 100	1.02 5	0.94 87	0.63 67	0.91 111	0.43 27	0.58 85	1.41 189	0.48 69	0.18 43	0.21 228	0.23 84	0.19 128	0.25 119	0.26 182

depthmonostereo	0.94 150	0.71 329	2.39 252	0.85 182	0.54 184	2.21 141	0.53 138	1.83 93	1.17 114	0.95 175	1.09 146	0.99 200	0.97 218	2.37 322	0.68 142	0.23 103	0.27 372	0.22 70	0.20 148	0.25 119	0.26 182

xyz-stereo-finetune2	1.16 207	0.63 251	1.50 154	0.57 13	0.36 26	3.47 306	0.65 200	2.70 222	1.23 119	0.88 159	1.75 327	0.91 187	1.76 432	3.54 374	1.74 429	0.24 117	0.22 260	0.30 275	0.27 296	0.31 228	0.26 182

Reg-Stereo(zero)	1.60 287	0.42 57	10.69 408	0.89 207	0.68 275	3.27 268	0.47 119	2.27 147	1.54 233	1.48 231	1.24 175	2.55 426	2.68 520	1.48 205	1.10 291	0.19 57	0.19 149	0.22 70	0.18 103	0.24 105	0.26 182

MSKI-zero shot	2.22 386	0.64 263	20.09 565	0.96 260	0.56 196	4.04 446	0.70 224	3.91 415	1.50 201	1.92 319	2.28 479	1.92 346	0.71 127	2.93 360	0.67 139	0.26 153	0.23 289	0.26 170	0.21 164	0.28 168	0.26 182

anonymousdsp	0.95 157	0.69 306	1.27 125	0.83 160	0.52 174	4.54 555	0.84 318	1.76 81	1.24 121	0.76 125	1.06 142	0.78 151	0.77 152	1.67 247	0.69 151	0.27 170	0.17 73	0.29 255	0.21 164	0.31 228	0.26 182

RAFT_CTSACE	1.80 320	1.06 469	10.00 397	1.71 553	1.39 505	3.49 314	1.06 433	3.05 266	1.62 281	1.70 268	2.04 429	2.51 423	1.80 442	1.98 287	0.94 259	0.25 138	0.22 260	0.28 234	0.30 372	0.30 209	0.26 182

IGEV-Stereo	0.95 157	0.69 306	1.27 125	0.84 170	0.52 174	4.54 555	0.84 318	1.76 81	1.24 121	0.75 111	1.06 142	0.79 155	0.77 152	1.68 248	0.69 151	0.27 170	0.17 73	0.29 255	0.21 164	0.31 228	0.26 182
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GMOStereo	1.13 197	0.70 317	2.26 237	0.75 112	0.44 111	3.05 226	0.91 374	2.78 235	1.45 165	2.37 477	1.52 254	1.53 276	1.05 242	1.17 134	0.92 248	0.25 138	0.19 149	0.35 390	0.28 325	0.34 292	0.26 182

error version	1.13 197	0.70 317	2.26 237	0.75 112	0.44 111	3.05 226	0.91 374	2.78 235	1.45 165	2.37 477	1.52 254	1.53 276	1.05 242	1.17 134	0.92 248	0.25 138	0.19 149	0.35 390	0.28 325	0.34 292	0.26 182

test-v	1.13 197	0.70 317	2.26 237	0.75 112	0.44 111	3.05 226	0.91 374	2.78 235	1.45 165	2.37 477	1.52 254	1.53 276	1.05 242	1.17 134	0.92 248	0.25 138	0.19 149	0.35 390	0.28 325	0.34 292	0.26 182

SST-Stereo	1.76 314	0.58 195	3.10 294	1.44 503	0.46 132	4.71 593	0.76 259	2.22 141	2.79 523	2.07 378	2.18 461	2.43 411	3.22 548	6.66 445	0.84 209	0.42 449	0.19 149	0.30 275	0.27 296	0.35 310	0.26 182

RAFT_R40	1.70 305	0.59 203	2.99 290	1.46 509	0.46 132	4.74 597	0.98 415	2.23 142	1.56 247	2.02 361	2.35 503	2.71 443	2.56 514	6.71 449	0.90 236	0.40 423	0.19 149	0.30 275	0.27 296	0.33 274	0.26 182

test-2	1.13 197	0.70 317	2.26 237	0.75 112	0.44 111	3.05 226	0.91 374	2.78 235	1.45 165	2.37 477	1.52 254	1.53 276	1.05 242	1.17 134	0.92 248	0.25 138	0.19 149	0.35 390	0.28 325	0.34 292	0.26 182

XX-Stereo	2.54 461	0.61 232	20.21 569	1.78 561	1.19 451	4.30 514	0.46 113	4.39 569	1.58 256	2.32 464	1.89 396	4.64 582	0.60 95	4.16 394	0.82 203	0.31 296	0.21 228	0.28 234	0.27 296	0.51 451	0.26 182

RASNet	2.56 466	0.70 317	10.06 398	1.60 538	2.25 600	3.67 355	1.00 417	3.38 312	3.14 565	1.81 289	2.11 448	4.60 579	2.30 495	10.25 532	2.61 519	0.37 386	0.24 324	0.25 141	0.24 238	0.28 168	0.26 182

tt45	0.96 162	0.48 106	1.19 106	0.89 207	0.66 262	3.91 407	0.76 259	1.90 101	1.26 129	0.70 95	1.30 197	0.71 132	0.63 103	2.59 344	0.74 174	0.22 90	0.17 73	0.28 234	0.23 212	0.27 151	0.27 199

tg	1.15 203	0.67 295	1.31 130	0.94 250	0.54 184	4.02 442	0.41 90	2.96 255	1.59 271	1.69 264	1.85 383	1.84 338	0.97 218	1.78 261	0.83 206	0.27 170	0.17 73	0.29 255	0.26 270	0.29 186	0.27 199

rvit_stereo_0081_aga	0.81 116	0.75 365	1.84 186	0.72 105	0.73 296	1.21 23	0.63 188	1.92 104	1.39 149	0.87 158	0.80 88	0.79 155	0.69 123	1.27 158	0.69 151	0.35 366	0.29 394	0.26 170	0.25 250	0.40 353	0.27 199

rvit_stereo_0081	0.80 107	0.63 251	1.19 106	0.91 224	0.64 244	1.27 32	0.61 173	2.05 118	1.71 305	0.82 143	0.73 73	0.85 170	0.75 143	1.30 168	0.80 194	0.31 296	0.26 361	0.27 201	0.25 250	0.38 338	0.27 199

rvit_stereo_0082	0.80 107	0.63 251	1.19 106	0.91 224	0.64 244	1.27 32	0.61 173	2.05 118	1.71 305	0.82 143	0.73 73	0.85 170	0.75 143	1.30 168	0.80 194	0.31 296	0.26 361	0.27 201	0.25 250	0.38 338	0.27 199

rvit_stereo_ft	1.00 176	0.87 418	3.55 313	0.97 267	0.66 262	1.06 12	0.80 293	2.78 235	1.67 293	0.78 134	0.96 123	0.95 198	1.14 276	1.06 100	0.90 236	0.32 317	0.24 324	0.27 201	0.28 325	0.39 348	0.27 199

ff7	0.98 166	0.69 306	2.05 208	0.84 170	0.52 174	4.55 560	0.86 332	1.62 58	1.24 121	0.75 111	1.03 129	0.70 124	0.77 152	1.84 272	0.68 142	0.27 170	0.17 73	0.29 255	0.21 164	0.31 228	0.27 199

IGEVStereo-DCA	0.86 128	0.65 274	2.05 208	0.90 216	0.46 132	1.57 64	0.86 332	1.62 58	1.24 121	0.65 81	0.77 80	0.74 144	0.72 130	2.59 344	0.86 219	0.28 207	0.21 228	0.28 234	0.21 164	0.29 186	0.27 199

ffff	0.98 166	0.69 306	2.05 208	0.84 170	0.52 174	4.55 560	0.86 332	1.62 58	1.24 121	0.75 111	1.03 129	0.70 124	0.77 152	1.84 272	0.68 142	0.27 170	0.17 73	0.29 255	0.21 164	0.31 228	0.27 199

11t	0.98 166	0.69 306	2.05 208	0.84 170	0.52 174	4.55 560	0.86 332	1.62 58	1.24 121	0.75 111	1.03 129	0.70 124	0.77 152	1.84 272	0.68 142	0.27 170	0.17 73	0.29 255	0.21 164	0.31 228	0.27 199

MIM_Stereo	1.20 215	0.78 380	3.30 304	1.05 316	0.43 103	3.04 224	0.60 169	2.46 175	1.51 208	1.60 243	1.58 274	1.82 332	1.29 306	2.00 289	1.07 285	0.24 117	0.24 324	0.28 234	0.25 250	0.27 151	0.27 199

HH	2.23 389	0.86 415	21.59 621	0.98 275	0.51 165	1.49 58	0.82 307	2.74 227	1.54 233	1.10 194	1.69 310	4.62 580	1.86 454	2.55 340	0.69 151	0.26 153	0.22 260	0.29 255	0.23 212	0.34 292	0.27 199

HanStereo	2.23 389	0.86 415	21.59 621	0.98 275	0.51 165	1.49 58	0.82 307	2.74 227	1.54 233	1.10 194	1.69 310	4.62 580	1.86 454	2.55 340	0.69 151	0.26 153	0.22 260	0.29 255	0.23 212	0.34 292	0.27 199

ccc-4	0.98 166	0.69 306	2.05 208	0.84 170	0.52 174	4.55 560	0.86 332	1.62 58	1.24 121	0.75 111	1.03 129	0.70 124	0.77 152	1.84 272	0.68 142	0.27 170	0.17 73	0.29 255	0.21 164	0.31 228	0.27 199

test_3	1.19 210	0.51 125	2.08 220	0.99 281	0.41 88	2.05 123	0.87 352	4.40 571	1.42 158	1.99 342	1.18 160	2.03 366	0.79 164	2.70 352	0.75 177	0.27 170	0.17 73	0.29 255	0.29 353	0.30 209	0.27 199

CroCo-Stereo	0.98 166	0.87 418	3.44 309	0.87 195	0.53 183	0.49 2	0.50 124	3.99 441	1.49 195	0.81 141	1.25 183	1.00 203	0.75 143	1.10 105	1.09 290	0.24 117	0.21 228	0.24 115	0.19 128	0.35 310	0.27 199
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
RALAANet	1.28 247	1.08 472	3.21 298	1.25 421	0.94 378	1.44 53	0.69 218	3.15 277	2.57 494	2.01 356	1.80 350	1.29 247	1.05 242	2.00 289	1.48 376	0.27 170	0.20 192	0.27 201	0.24 238	0.40 353	0.27 199

ACVNet	1.46 269	0.64 263	3.56 315	0.93 246	0.85 346	4.22 500	0.80 293	2.85 245	2.08 380	1.78 283	1.88 390	3.10 482	1.46 352	1.33 172	1.89 447	0.29 230	0.26 361	0.30 275	0.26 270	0.39 348	0.27 199

acv_ft	1.55 274	0.64 263	3.29 303	1.14 367	2.01 589	2.93 211	0.97 409	3.81 384	2.08 380	2.22 433	1.88 390	3.10 482	1.66 414	1.33 172	2.22 488	0.29 230	0.26 361	0.30 275	0.26 270	0.39 348	0.27 199

UGAM-zero	2.79 490	0.57 182	20.87 600	0.98 275	0.77 313	2.08 127	0.35 70	3.88 403	1.51 208	2.05 370	1.64 293	5.07 594	3.42 558	9.83 513	1.24 324	0.28 207	0.21 228	0.27 201	0.29 353	0.29 186	0.28 218

rvit_stereo_0083	0.86 128	0.67 295	1.42 146	0.87 195	0.65 255	1.23 24	0.64 191	1.67 68	2.28 427	0.79 137	0.93 116	0.93 193	1.07 252	1.46 202	0.75 177	0.32 317	0.36 456	0.30 275	0.26 270	0.33 274	0.28 218

testlalala2	2.31 410	0.63 251	20.54 587	2.56 604	2.87 609	3.79 378	0.76 259	4.20 498	1.48 187	1.42 227	1.43 232	2.45 416	0.80 171	1.03 93	0.68 142	0.27 170	0.25 348	0.24 115	0.21 164	0.33 274	0.28 218

plain	1.55 274	0.69 306	13.59 439	0.65 70	0.73 296	1.66 76	0.57 153	3.17 280	1.94 352	0.77 130	1.24 175	0.80 157	0.86 187	1.60 228	0.96 265	0.33 334	0.21 228	0.32 318	0.25 250	0.42 397	0.28 218

MIF-Stereo (partial)	0.98 166	0.55 161	2.83 283	0.71 97	1.03 409	1.08 13	0.49 122	2.55 197	1.66 291	0.79 137	1.20 164	0.80 157	0.90 202	1.61 233	1.56 394	0.36 378	0.24 324	0.33 353	0.25 250	0.40 353	0.28 218

Any-RAFT	1.40 262	0.53 143	2.78 282	1.09 339	0.64 244	4.41 531	0.81 303	3.97 435	2.78 521	1.99 342	1.34 210	2.36 400	1.56 383	1.56 217	0.75 177	0.27 170	0.20 192	0.25 141	0.18 103	0.25 119	0.28 218

anonymousa	2.16 379	0.67 295	19.19 532	1.04 315	1.67 561	2.06 125	0.79 283	2.86 248	1.96 353	1.85 295	2.14 454	3.23 494	1.81 445	1.12 113	1.15 300	0.26 153	0.26 361	0.34 371	0.32 400	0.30 209	0.28 218

NRIStereo	1.28 247	0.61 232	1.67 171	1.15 380	0.38 64	4.73 594	0.90 366	2.42 166	1.50 201	1.93 323	1.33 205	1.75 310	1.22 294	2.96 362	1.33 348	0.46 479	0.22 260	0.29 255	0.26 270	0.30 209	0.28 218

raftrobust	1.19 210	0.72 333	2.30 243	1.26 428	1.31 481	3.55 332	0.68 212	2.75 229	1.47 178	2.21 431	1.38 221	1.17 224	1.22 294	1.20 141	1.11 294	0.28 207	0.24 324	0.21 62	0.19 128	0.25 119	0.28 218

pmcnn	5.45 598	1.22 503	17.40 502	1.60 538	2.41 603	3.48 310	2.12 562	4.52 591	3.26 578	3.67 584	13.15 634	22.10 641	3.46 560	11.92 606	17.16 626	0.34 346	0.21 228	0.23 84	0.19 128	0.36 323	0.28 218

DDF-Stereo	0.90 141	0.53 143	1.16 100	0.88 200	1.31 481	1.59 67	0.86 332	2.26 145	0.79 28	0.48 3	0.63 60	0.54 57	0.73 135	2.97 363	1.03 278	0.39 415	0.17 73	0.24 115	0.18 103	1.06 568	0.29 228

zero-FE	0.95 157	0.52 131	2.63 272	0.86 189	1.27 475	1.41 51	0.86 332	2.27 147	0.73 15	0.50 7	0.64 61	0.54 57	0.78 160	2.70 352	1.02 276	0.35 366	0.17 73	0.24 115	0.18 103	1.03 565	0.29 228

water-stereo	0.78 102	0.45 74	1.94 195	0.79 136	0.48 150	2.36 151	0.47 119	1.53 46	1.09 107	0.88 159	1.04 134	0.82 161	0.75 143	0.72 16	0.78 187	0.22 90	0.23 289	0.25 141	0.23 212	0.24 105	0.29 228

999	0.97 164	0.48 106	1.24 118	1.03 313	0.64 244	3.25 263	0.92 387	1.40 34	1.39 149	0.71 99	1.68 305	0.70 124	0.66 117	3.03 365	0.89 232	0.23 103	0.19 149	0.25 141	0.21 164	0.25 119	0.29 228

rvit_stereo_0080	0.94 150	0.72 333	2.56 262	0.64 62	0.59 221	1.90 99	0.75 256	2.71 223	1.40 153	0.91 164	1.04 134	0.85 170	0.82 177	1.14 119	0.78 187	0.35 366	0.29 394	0.25 141	0.27 296	0.45 423	0.29 228

CAS++	0.89 137	0.64 263	1.46 149	0.81 139	0.51 165	1.24 28	0.86 332	3.44 317	1.46 173	1.14 199	1.29 195	0.62 98	0.58 85	1.13 116	0.59 108	0.34 346	0.30 407	0.34 371	0.26 270	0.41 378	0.29 228
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
H2IRNET	1.90 333	0.53 143	14.29 458	1.14 367	0.60 225	4.48 540	0.44 104	2.65 215	1.81 328	1.05 190	2.30 488	1.67 295	1.40 329	2.17 308	1.50 380	0.36 378	0.21 228	0.33 353	0.37 455	0.34 292	0.29 228

Former-RAFT_DAM_RVC	0.92 145	0.73 344	1.42 146	0.92 230	1.08 423	2.97 218	0.53 138	1.77 84	1.39 149	1.16 200	1.54 263	0.58 82	0.65 109	1.03 93	0.84 209	0.25 138	0.23 289	0.30 275	0.24 238	0.43 407	0.29 228

tta	2.00 355	0.57 182	4.46 330	1.36 478	0.57 208	2.03 115	0.73 234	4.25 521	2.80 527	2.32 464	2.31 495	1.95 350	1.52 369	10.99 559	2.13 480	0.34 346	0.32 425	0.36 406	0.31 388	0.29 186	0.29 228

qqq1	1.92 340	0.57 182	4.46 330	1.36 478	0.57 208	2.03 115	0.73 234	4.25 521	2.80 527	2.32 464	2.31 495	1.95 350	1.52 369	10.99 559	0.71 160	0.34 346	0.32 425	0.30 275	0.23 212	0.29 186	0.29 228

fff1	1.92 340	0.57 182	4.46 330	1.36 478	0.57 208	2.03 115	0.73 234	4.25 521	2.80 527	2.32 464	2.31 495	1.95 350	1.52 369	10.99 559	0.71 160	0.34 346	0.32 425	0.30 275	0.23 212	0.29 186	0.29 228

cc1	1.98 351	0.74 352	13.77 442	1.78 561	0.36 26	4.48 540	0.74 246	4.23 511	3.95 602	1.01 181	1.81 362	0.72 135	1.62 394	2.13 301	0.64 122	0.29 230	0.17 73	0.32 318	0.21 164	0.31 228	0.29 228

ffm	1.72 306	0.60 215	5.21 343	1.14 367	0.99 396	3.62 347	0.86 332	4.22 507	3.37 586	2.20 422	2.30 488	3.48 515	1.62 394	2.21 314	0.65 129	0.29 230	0.16 48	0.48 496	0.37 455	0.30 209	0.29 228

ff1	2.96 509	0.60 215	5.21 343	1.14 367	0.99 396	3.62 347	0.86 332	4.22 507	3.37 586	2.20 422	2.30 488	3.48 515	1.62 394	11.62 587	16.09 618	0.29 230	0.16 48	0.48 496	0.37 455	0.30 209	0.29 228

tt1	1.79 318	0.73 344	10.41 405	1.75 558	0.36 26	4.55 560	0.79 283	4.22 507	3.37 586	1.08 192	1.80 350	0.74 144	1.48 356	2.21 314	0.65 129	0.29 230	0.16 48	0.31 298	0.22 197	0.30 209	0.29 228

whm_eth	0.94 150	0.72 333	2.56 262	0.64 62	0.59 221	1.90 99	0.75 256	2.71 223	1.40 153	0.91 164	1.04 134	0.85 170	0.82 177	1.14 119	0.78 187	0.35 366	0.29 394	0.25 141	0.27 296	0.45 423	0.29 228

anonymousdsp2	1.26 239	0.60 215	3.74 323	1.02 306	0.41 88	3.60 342	0.72 229	3.68 357	1.47 178	1.37 218	1.56 271	1.83 335	1.01 229	2.00 289	0.66 134	0.29 230	0.20 192	0.28 234	0.20 148	0.32 255	0.29 228

Patchmatch Stereo++	1.25 232	0.65 274	2.06 217	0.75 112	0.37 51	4.68 581	0.76 259	2.53 186	1.58 256	1.99 342	1.47 242	1.78 316	1.14 276	2.44 324	0.90 236	0.48 493	0.23 289	0.32 318	0.27 296	0.40 353	0.29 228
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	1.24 228	0.65 274	2.03 205	0.75 112	0.37 51	4.68 581	0.73 234	2.53 186	1.58 256	1.99 342	1.47 242	1.78 316	1.13 269	2.18 310	0.87 225	0.48 493	0.23 289	0.32 318	0.27 296	0.40 353	0.29 228

ROB_FTStereo_v2	1.23 223	0.66 285	2.02 204	0.75 112	0.37 51	4.67 580	0.76 259	2.53 186	1.58 256	1.99 342	1.46 237	1.78 316	1.14 276	2.08 296	0.88 229	0.48 493	0.22 260	0.32 318	0.27 296	0.40 353	0.29 228

ROB_FTStereo	1.25 232	0.66 285	2.14 224	0.75 112	0.37 51	4.65 577	0.77 272	2.53 186	1.58 256	1.99 342	1.47 242	1.78 316	1.13 269	2.26 319	0.86 219	0.47 488	0.22 260	0.32 318	0.27 296	0.40 353	0.29 228

HUI-Stereo	1.25 232	0.66 285	2.33 246	0.75 112	0.37 51	4.68 581	0.78 276	2.53 186	1.58 256	1.99 342	1.46 237	1.79 323	1.13 269	2.17 308	0.85 212	0.48 493	0.23 289	0.32 318	0.27 296	0.40 353	0.29 228

iGMRVC	1.26 239	0.66 285	2.14 224	0.75 112	0.37 51	4.66 578	0.74 246	2.53 186	1.58 256	1.99 342	1.46 237	1.78 316	1.14 276	2.46 326	0.92 248	0.48 493	0.23 289	0.32 318	0.27 296	0.40 353	0.29 228

RAFT-RH_RVC	2.63 473	0.55 161	19.97 558	1.26 428	0.47 142	4.46 538	0.57 153	1.71 73	1.64 285	3.06 562	5.51 596	2.03 366	1.28 303	6.70 446	1.52 389	0.42 449	0.22 260	0.37 418	0.34 417	0.28 168	0.29 228

iRAFT	1.25 232	0.65 274	2.06 217	0.75 112	0.37 51	4.68 581	0.76 259	2.53 186	1.58 256	1.99 342	1.47 242	1.78 316	1.14 276	2.44 324	0.90 236	0.48 493	0.23 289	0.32 318	0.27 296	0.40 353	0.29 228

RAFT-IKP	1.25 232	0.66 285	2.23 235	0.75 112	0.37 51	4.64 575	0.74 246	2.53 186	1.58 256	1.99 342	1.47 242	1.78 316	1.13 269	2.22 316	0.92 248	0.48 493	0.22 260	0.32 318	0.27 296	0.40 353	0.29 228

DIP-Stereo	1.24 228	0.69 306	1.77 180	0.65 70	0.61 230	4.29 512	0.58 162	4.44 577	2.53 487	1.98 337	1.33 205	0.91 187	0.86 187	1.25 153	1.25 327	0.36 378	0.23 289	0.32 318	0.23 212	0.32 255	0.29 228
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
HSM-Net_RVC	2.87 499	0.57 182	17.46 505	0.92 230	0.90 368	3.70 359	1.20 469	5.64 622	2.51 485	3.22 571	2.43 506	2.54 425	1.59 384	11.41 577	1.65 416	0.34 346	0.25 348	0.26 170	0.23 212	0.30 209	0.29 228
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
iResNetv2_ROB	2.65 475	5.00 604	19.28 538	2.06 586	1.09 427	3.83 384	1.13 453	4.14 488	2.09 383	1.85 295	2.03 426	2.01 365	1.51 367	3.58 375	1.58 396	0.34 346	0.21 228	0.32 318	0.21 164	0.44 415	0.29 228

FlowAnything_test	0.75 80	0.60 215	1.18 104	0.82 149	0.58 217	2.29 146	0.66 203	1.38 30	0.80 34	1.03 188	0.76 77	0.63 103	0.49 48	0.84 46	0.91 243	0.31 296	0.27 372	0.40 444	0.48 520	0.31 228	0.30 257

MM-Stereo_test3	1.09 192	0.59 203	1.55 161	1.73 556	1.18 444	1.91 101	0.86 332	3.52 329	1.76 321	1.25 205	1.86 386	1.10 216	0.69 123	1.32 171	0.86 219	0.27 170	0.23 289	0.27 201	0.22 197	0.34 292	0.30 257

UGAM	2.58 470	0.56 172	18.55 523	0.89 207	0.71 289	3.23 255	1.03 426	2.75 229	1.75 319	1.36 215	2.77 540	2.69 440	1.28 303	10.75 547	1.40 355	0.28 207	0.24 324	0.40 444	0.31 388	0.35 310	0.30 257

DCRE	1.44 266	0.74 352	3.50 312	1.13 366	0.72 291	1.78 85	0.67 205	2.14 128	1.56 247	1.99 342	8.09 608	1.73 308	1.07 252	1.24 147	0.83 206	0.23 103	0.25 348	0.26 170	0.26 270	0.28 168	0.30 257

Sa-1000	1.63 295	0.79 384	3.56 315	1.11 355	0.48 150	4.06 449	1.41 504	4.49 586	2.75 518	2.00 354	2.80 543	1.84 338	1.43 342	2.64 349	1.50 380	0.27 170	0.19 149	0.36 406	0.33 408	0.36 323	0.30 257

SA	1.62 291	0.75 365	3.78 325	1.07 325	0.43 103	4.26 505	1.36 490	4.45 580	3.12 562	1.63 252	1.97 415	1.68 297	2.26 493	2.55 340	1.27 333	0.27 170	0.22 260	0.37 418	0.37 455	0.35 310	0.30 257

GLC_STEREO	0.76 89	0.52 131	1.12 89	0.83 160	0.33 10	1.86 96	0.82 307	1.46 38	1.38 148	0.95 175	1.04 134	0.68 119	0.72 130	0.97 82	0.80 194	0.23 103	0.25 348	0.32 318	0.25 250	0.32 255	0.30 257

LMCR-Stereo	2.40 434	1.31 518	18.61 524	1.59 536	0.86 351	3.87 402	1.15 456	4.32 552	1.60 272	2.25 443	2.27 475	1.13 219	2.43 505	2.48 328	1.60 400	0.88 576	0.24 324	0.29 255	0.24 238	0.56 472	0.30 257

rafts_anoy	1.24 228	0.80 388	3.61 319	1.17 388	1.20 457	3.00 221	0.61 173	3.17 280	1.58 256	1.37 218	1.26 184	1.19 232	1.12 267	1.78 261	1.25 327	0.32 317	0.23 289	0.32 318	0.32 400	0.31 228	0.30 257

RALCasStereoNet	1.19 210	1.02 457	2.06 217	1.12 359	1.14 435	3.08 234	0.70 224	2.99 258	1.73 311	1.34 212	1.68 305	1.18 228	0.91 204	2.16 306	1.00 274	0.30 273	0.26 361	0.24 115	0.21 164	0.29 186	0.30 257

GASTEREO	1.00 176	0.98 451	1.23 114	0.90 216	0.40 79	3.40 290	0.88 356	2.77 232	1.44 164	1.39 221	1.30 197	0.55 61	1.35 318	1.33 172	0.64 122	0.25 138	0.19 149	0.25 141	0.25 250	0.25 119	0.31 267

G2L-Stereo_test	2.11 372	0.86 415	7.12 360	1.65 545	1.19 451	3.54 329	1.02 424	3.57 338	2.01 364	2.50 496	1.68 305	3.15 487	1.50 363	9.21 497	1.62 408	0.28 207	0.19 149	0.23 84	0.22 197	0.27 151	0.31 267

S2M2_L	0.64 46	0.55 161	1.07 56	0.89 207	0.54 184	1.08 13	0.20 1	1.16 12	1.37 145	0.59 37	0.81 92	0.86 174	0.47 30	0.70 6	0.65 129	0.31 296	0.33 432	0.27 201	0.27 296	0.36 323	0.31 267
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
ours_stereo	0.76 89	0.64 263	1.40 144	0.86 189	0.61 230	1.12 15	0.57 153	1.63 63	1.20 117	0.72 101	1.43 232	0.70 124	0.62 100	1.56 217	0.58 107	0.25 138	0.18 113	0.26 170	0.21 164	0.29 186	0.31 267

x	1.15 203	0.57 182	1.53 157	1.44 503	0.67 270	1.94 104	0.97 409	3.87 400	1.57 253	1.61 248	1.28 192	1.58 284	1.22 294	1.93 283	1.04 280	0.28 207	0.30 407	0.34 371	0.29 353	0.32 255	0.31 267

iRaft-Stereo_20w	1.88 330	0.62 242	10.58 407	0.90 216	0.83 338	2.96 216	0.78 276	4.90 607	1.58 256	2.29 450	1.60 282	1.25 241	4.51 582	2.28 320	0.90 236	0.29 230	0.21 228	0.26 170	0.24 238	0.41 378	0.31 267

PSM-softLoss	1.66 300	0.59 203	5.15 341	2.25 591	0.48 150	4.68 581	0.69 218	2.57 202	1.52 217	2.14 396	1.45 235	1.42 266	0.99 225	6.04 430	1.20 312	0.41 438	0.23 289	0.37 418	0.39 475	0.32 255	0.31 267

KMStereo	1.66 300	0.59 203	5.15 341	2.25 591	0.48 150	4.68 581	0.69 218	2.57 202	1.52 217	2.14 396	1.45 235	1.42 266	0.99 225	6.04 430	1.20 312	0.41 438	0.23 289	0.37 418	0.39 475	0.32 255	0.31 267

CRE-IMP	1.23 223	0.61 232	2.14 224	0.82 149	0.39 71	4.54 555	0.83 312	2.63 213	1.55 241	1.95 329	1.46 237	1.87 343	0.96 215	1.48 205	1.33 348	0.45 472	0.21 228	0.31 298	0.26 270	0.41 378	0.31 267

iRaftStereo_RVC	1.09 192	0.70 317	1.39 142	0.95 254	0.45 119	3.83 384	0.42 94	2.37 160	1.58 256	1.69 264	1.76 336	1.80 326	0.83 181	1.50 208	0.98 269	0.28 207	0.18 113	0.29 255	0.26 270	0.30 209	0.31 267

DN-CSS_ROB	1.91 337	1.55 544	11.13 414	1.82 568	0.88 360	3.99 437	0.61 173	4.01 445	1.67 293	1.64 255	1.89 396	1.39 259	1.06 249	3.23 366	1.50 380	0.31 296	0.19 149	0.44 472	0.29 353	0.37 333	0.31 267

DLNR-FE	28.68 651	56.10 664	49.61 655	183.75 667	105.98 663	3.44 297	0.28 37	29.58 654	1.49 195	1.01 181	1.26 184	0.93 193	0.63 103	3.81 382	1.51 386	33.14 659	0.41 499	0.26 170	0.23 212	99.94 666	0.32 278

IGEV-FE	2.16 379	0.69 306	20.56 588	1.22 412	0.54 184	2.18 136	0.53 138	3.38 312	1.61 276	1.93 323	1.55 267	3.74 535	1.06 249	1.56 217	0.91 243	0.29 230	0.20 192	0.27 201	0.29 353	0.40 353	0.32 278

MSCF	0.97 164	0.82 399	1.26 120	0.88 200	0.40 79	3.17 243	0.88 356	2.79 240	1.39 149	1.32 210	1.19 162	0.58 82	1.33 313	1.28 159	0.64 122	0.25 138	0.19 149	0.25 141	0.25 250	0.28 168	0.32 278

G2L-ROB	2.13 376	0.78 380	10.06 398	1.19 397	1.06 417	3.84 389	0.93 389	3.32 302	2.27 423	2.20 422	1.47 242	2.65 438	1.20 293	8.38 478	1.81 437	0.28 207	0.19 149	0.23 84	0.22 197	0.28 168	0.32 278

LG-Stereo_Zeroshot	0.89 137	0.47 96	2.08 220	0.76 126	0.73 296	3.91 407	0.41 90	2.07 122	1.07 101	0.77 130	0.89 104	0.64 105	0.86 187	0.95 76	0.77 186	0.26 153	0.18 113	0.26 170	0.19 128	0.32 255	0.32 278

fffy	0.80 107	0.59 203	1.56 163	1.00 289	0.47 142	1.27 32	0.76 259	1.90 101	1.02 96	0.75 111	1.35 213	0.83 164	0.72 130	1.70 251	0.62 116	0.23 103	0.19 149	0.27 201	0.21 164	0.28 168	0.32 278

model_zeroshot	1.21 218	0.60 215	3.55 313	1.05 316	0.57 208	3.46 303	0.63 188	2.73 226	1.55 241	2.05 370	1.38 221	1.50 275	0.82 177	1.69 249	0.87 225	0.29 230	0.23 289	0.30 275	0.23 212	0.27 151	0.32 278

test_sample1	1.62 291	0.55 161	1.88 189	1.44 503	0.79 318	2.27 144	0.64 191	4.00 443	1.82 329	1.87 302	1.35 213	1.57 282	1.62 394	9.55 506	1.24 324	0.30 273	0.27 372	0.31 298	0.28 325	0.32 255	0.32 278

ACVNet-DCA	1.85 324	0.74 352	13.77 442	1.78 561	0.36 26	4.48 540	0.74 246	3.98 437	1.53 224	1.01 181	1.81 362	0.72 135	1.62 394	2.13 301	0.64 122	0.29 230	0.17 73	0.32 318	0.21 164	0.33 274	0.32 278

xx1	2.03 360	0.74 352	13.77 442	1.78 561	0.36 26	4.48 540	0.74 246	4.23 511	3.95 602	1.01 181	1.81 362	1.79 323	1.34 315	2.13 301	0.64 122	0.29 230	0.17 73	0.33 353	0.33 408	0.33 274	0.32 278

1test111	1.99 354	0.74 352	13.77 442	1.78 561	0.36 26	4.48 540	0.74 246	3.98 437	1.53 224	1.01 181	1.81 362	0.72 135	1.62 394	4.66 400	0.98 269	0.29 230	0.17 73	0.32 318	0.21 164	0.33 274	0.32 278

IGEV_Zeroshot_test	2.16 379	0.69 306	20.60 592	1.22 412	0.54 184	2.18 136	0.53 138	3.38 312	1.61 276	1.93 323	1.55 267	3.76 537	1.05 242	1.55 216	0.91 243	0.29 230	0.20 192	0.27 201	0.29 353	0.40 353	0.32 278

DLNR_Zeroshot_test	28.62 650	55.50 663	49.94 657	183.62 666	115.05 665	3.43 296	0.28 37	29.49 653	1.49 195	1.01 181	1.26 184	0.93 193	0.63 103	3.92 389	1.51 386	29.81 658	0.41 499	0.26 170	0.23 212	93.28 664	0.32 278

qqq	1.30 250	0.57 182	1.67 171	1.15 380	0.51 165	2.18 136	0.91 374	3.98 437	1.53 224	1.50 234	1.24 175	1.79 323	1.34 315	4.66 400	0.98 269	0.28 207	0.31 417	0.33 353	0.33 408	0.33 274	0.32 278

raft_robust	1.92 340	1.15 486	3.34 307	1.02 306	0.43 103	3.84 389	0.46 113	4.42 573	2.52 486	1.67 262	1.36 217	2.17 381	6.37 606	6.78 451	1.04 280	0.28 207	0.24 324	0.30 275	0.35 433	0.31 228	0.32 278

IPLGR	2.53 459	0.58 195	20.46 585	0.82 149	0.52 174	4.56 565	0.50 124	4.30 545	2.38 457	1.87 302	1.53 261	1.68 297	1.72 427	6.95 454	1.15 300	0.28 207	0.21 228	0.27 201	0.23 212	0.33 274	0.32 278

IRAFT_RVC	1.87 326	0.60 215	4.33 329	2.40 600	0.66 262	4.59 568	1.59 526	2.96 255	1.51 208	2.23 437	1.75 327	2.09 376	2.63 517	6.70 446	1.50 380	0.33 334	0.21 228	0.33 353	0.29 353	0.32 255	0.32 278

EAI-Stereo	2.35 426	0.63 251	2.97 289	0.95 254	0.65 255	3.84 389	14.27 640	5.04 610	2.19 407	2.06 375	7.25 601	1.10 216	0.94 212	1.65 242	1.37 353	0.31 296	0.22 260	0.27 201	0.60 556	0.27 151	0.32 278

FE-Mocha	1.06 187	0.74 352	2.45 257	0.97 267	0.69 282	1.57 64	0.40 83	2.92 252	1.47 178	1.82 291	1.81 362	1.62 290	0.88 193	1.36 178	0.78 187	0.29 230	0.20 192	0.35 390	0.31 388	0.26 138	0.33 296

AIO-test2	1.61 289	1.30 514	3.40 308	1.16 386	1.31 481	3.18 245	0.74 246	4.06 462	1.52 217	1.72 273	2.21 467	0.78 151	0.74 140	3.64 379	0.95 264	3.64 623	0.26 361	0.35 390	0.42 500	0.37 333	0.33 296

test_sample2	1.75 313	0.56 172	2.25 236	1.41 496	0.80 320	2.91 203	0.86 332	4.05 458	2.04 372	1.91 317	1.39 223	1.57 282	1.55 381	10.65 544	1.06 282	0.32 317	0.28 384	0.32 318	0.30 372	0.36 323	0.33 296

GMStereo_Zeroshot	1.41 264	1.21 497	3.33 306	1.29 442	0.72 291	3.35 283	0.53 138	2.58 208	1.68 295	2.35 472	1.56 271	2.42 408	0.96 215	2.50 329	1.16 303	0.45 472	0.23 289	0.40 444	0.24 238	0.79 544	0.33 296

StereoVision	1.65 297	0.75 365	7.47 365	1.01 295	1.80 579	2.61 180	0.61 173	3.06 269	1.96 353	1.25 205	3.46 574	1.85 341	0.88 193	2.07 294	1.93 452	0.43 455	0.36 456	0.37 418	0.36 443	0.48 441	0.33 296

BUS	1.49 273	0.59 203	1.94 195	0.87 195	0.85 346	4.50 549	0.76 259	4.48 583	1.88 341	2.93 550	1.83 371	3.63 532	0.97 218	1.60 228	1.17 306	0.34 346	0.25 348	0.31 298	0.28 325	0.35 310	0.33 296

RAFT+CT+SA	1.62 291	0.72 333	7.42 363	0.97 267	1.42 516	4.04 446	0.94 395	3.90 410	1.61 276	1.61 248	1.63 291	1.33 251	1.18 287	2.73 356	1.10 291	0.27 170	0.19 149	0.31 298	0.34 417	0.33 274	0.33 296

test_5	1.87 326	0.75 365	10.23 402	1.14 367	1.40 507	3.85 397	1.27 478	3.91 415	1.93 351	1.69 264	1.78 344	1.67 295	1.79 437	2.99 364	1.17 306	0.30 273	0.18 113	0.35 390	0.33 408	0.34 292	0.33 296

BSDual-CNN	1.46 269	0.59 203	1.94 195	0.87 195	0.85 346	4.16 482	1.16 458	4.48 583	1.88 341	2.93 550	1.83 371	2.60 431	1.31 310	1.60 228	1.21 316	0.34 346	0.25 348	0.31 298	0.28 325	0.35 310	0.33 296

hknet	1.98 351	0.64 263	8.70 381	0.87 195	1.07 421	4.16 482	1.16 458	4.48 583	1.73 311	2.93 550	1.83 371	3.48 515	1.30 309	3.91 388	1.51 386	0.31 296	0.25 348	0.31 298	0.28 325	0.35 310	0.33 296

TRStereo	2.31 410	1.87 561	19.74 549	1.53 524	1.16 442	4.26 505	1.08 440	4.73 603	1.45 165	1.55 238	1.28 192	1.75 310	0.85 184	1.81 267	1.20 312	0.36 378	0.26 361	0.32 318	0.36 443	0.34 292	0.33 296

test_xeample	2.67 479	0.56 172	2.05 208	1.09 339	0.81 323	3.24 260	0.80 293	4.55 593	2.70 511	2.42 486	2.27 475	1.39 259	1.40 329	10.75 547	17.51 628	0.30 273	0.30 407	0.32 318	0.28 325	0.34 292	0.33 296

CFNet	2.34 421	1.10 476	8.96 383	1.34 467	1.24 467	4.09 456	0.73 234	4.04 454	2.77 520	1.62 251	1.87 389	2.27 386	1.45 349	11.41 577	1.82 439	0.31 296	0.24 324	0.43 467	0.36 443	0.43 407	0.33 296

IGEV-RUCA	0.90 141	0.53 143	1.05 49	0.81 139	0.74 301	3.89 404	0.80 293	1.92 104	1.41 156	0.96 178	0.71 70	0.70 124	0.73 135	1.30 168	0.68 142	0.29 230	0.20 192	0.25 141	0.19 128	0.43 407	0.34 309

mms	0.77 97	0.68 303	1.17 102	0.83 160	0.71 289	1.41 51	0.67 205	1.61 56	1.12 109	0.77 130	1.37 218	0.63 103	0.54 73	1.75 258	0.63 119	0.24 117	0.19 149	0.26 170	0.21 164	0.31 228	0.34 309

rvit_0105_6	1.00 176	0.93 435	2.21 230	0.92 230	0.55 192	1.52 62	0.79 283	2.41 162	2.96 547	0.76 125	0.72 72	1.02 205	0.75 143	1.42 191	0.81 200	0.40 423	0.43 508	0.34 371	0.31 388	0.43 407	0.34 309

mmm	1.27 244	0.58 195	2.20 228	1.41 496	0.68 275	2.39 154	0.85 327	3.90 410	1.63 284	2.20 422	1.84 376	1.28 244	1.50 363	1.91 282	0.89 232	0.31 296	0.27 372	0.45 479	0.37 455	0.38 338	0.34 309

11t1	1.11 195	0.53 143	1.80 183	1.55 531	0.65 255	2.20 140	0.60 169	3.66 354	1.49 195	1.60 243	1.26 184	1.03 208	1.35 318	1.72 254	0.97 266	0.28 207	0.31 417	0.29 255	0.23 212	0.30 209	0.34 309

1111x	3.13 532	0.57 182	8.38 376	1.20 402	0.76 307	3.80 380	0.88 356	4.61 598	2.63 502	2.31 460	2.16 457	1.95 350	1.81 445	11.54 583	18.13 631	0.32 317	0.31 417	0.32 318	0.30 372	0.35 310	0.34 309

CroCo-Stereo Lap2	0.99 174	0.89 422	2.55 261	0.99 281	1.80 579	0.54 3	0.46 113	3.10 271	1.24 121	1.07 191	1.21 168	1.05 212	0.78 160	1.26 154	1.08 287	0.27 170	0.23 289	0.27 201	0.21 164	0.43 407	0.34 309

IER	1.69 303	0.65 274	7.19 361	0.94 250	1.15 437	3.28 273	0.89 361	3.48 319	1.97 355	2.10 382	1.98 417	2.28 387	2.12 478	2.25 318	1.75 432	0.29 230	0.23 289	0.36 406	0.30 372	0.32 255	0.34 309

psmg	1.47 272	0.59 203	1.94 195	0.92 230	0.85 346	4.30 514	1.42 506	4.10 479	1.88 341	2.64 526	2.09 443	2.60 431	1.31 310	1.60 228	1.21 316	0.34 346	0.27 372	0.33 353	0.34 417	0.36 323	0.34 309

DAS	2.31 410	0.67 295	4.79 337	1.14 367	1.64 553	2.93 211	2.13 563	4.09 471	2.74 515	4.17 596	2.52 516	2.46 418	1.79 437	11.55 584	1.63 411	0.37 386	0.22 260	0.39 438	0.25 250	0.41 378	0.34 309

SepStereo	2.15 378	0.67 295	4.79 337	1.14 367	1.64 553	2.93 211	2.13 563	4.09 471	2.74 515	4.17 596	2.52 516	2.46 418	1.79 437	8.36 476	1.63 411	0.37 386	0.22 260	0.39 438	0.25 250	0.41 378	0.34 309

222	2.68 483	0.57 182	2.03 205	1.11 355	0.81 323	3.23 255	0.65 200	4.52 591	2.45 473	2.34 471	2.29 483	1.41 265	1.44 345	10.50 538	18.47 633	0.32 317	0.30 407	0.32 318	0.27 296	0.32 255	0.34 309

xxxx	2.67 479	0.54 155	2.03 205	1.22 412	0.81 323	3.49 314	0.63 188	4.49 586	2.49 481	2.22 433	2.23 470	2.05 370	1.38 322	10.05 525	17.91 629	0.32 317	0.32 425	0.30 275	0.27 296	0.33 274	0.34 309

AdaStereo	1.45 268	0.83 403	2.34 249	1.28 438	0.81 323	3.21 251	1.14 455	4.20 498	2.46 476	2.05 370	1.77 341	2.48 420	1.18 287	1.71 253	1.44 364	0.43 455	0.25 348	0.43 467	0.28 325	0.44 415	0.34 309
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.
G2L-Stereo	2.49 452	0.94 441	14.54 461	1.15 380	1.35 495	3.57 338	0.95 399	3.62 346	2.00 362	2.11 386	1.61 286	3.20 490	1.34 315	9.54 504	1.91 450	0.34 346	0.27 372	0.35 390	0.28 325	0.30 209	0.35 323

AIO-test1	2.18 383	0.66 285	18.95 529	0.89 207	1.48 524	3.40 290	0.97 409	4.19 497	1.68 295	0.86 156	1.35 213	0.99 200	0.75 143	4.47 397	1.27 333	0.23 103	0.23 289	0.28 234	0.33 408	0.31 228	0.35 323

GCAP-BAT	1.21 218	0.74 352	3.23 299	0.95 254	0.70 286	3.86 399	0.93 389	1.89 98	1.48 187	1.85 295	1.96 409	1.68 297	0.79 164	1.78 261	0.81 200	0.29 230	0.20 192	0.24 115	0.20 148	0.26 138	0.35 323

RAFT	1.23 223	0.84 408	2.05 208	0.96 260	0.47 142	1.80 88	0.94 395	3.18 282	1.46 173	1.60 243	1.71 316	3.04 477	1.59 384	1.64 240	1.32 344	0.38 403	0.24 324	0.40 444	0.32 400	0.40 353	0.35 323

PSMNet-RSSM	1.96 347	0.77 374	3.26 301	1.29 442	1.31 481	4.19 494	0.96 406	3.68 357	1.89 345	2.05 370	1.80 350	2.60 431	1.70 423	9.84 514	1.81 437	0.35 366	0.29 394	0.35 390	0.37 455	0.42 397	0.35 323

HSM	2.35 426	0.81 392	2.21 230	1.14 367	1.55 537	3.44 297	1.03 426	3.99 441	2.25 418	2.29 450	2.11 448	8.04 616	3.05 539	11.60 585	1.71 422	0.33 334	0.22 260	0.28 234	0.23 212	0.32 255	0.35 323

SMFormer	2.00 355	0.57 182	4.46 330	1.36 478	0.57 208	2.03 115	0.73 234	4.25 521	2.80 527	2.32 464	2.31 495	1.95 350	1.52 369	10.99 559	2.13 480	0.34 346	0.32 425	0.36 406	0.31 388	0.38 338	0.36 329

MyStereo06	2.46 445	0.72 333	19.97 558	1.02 306	0.99 396	4.26 505	0.86 332	3.51 328	1.68 295	1.92 319	1.73 321	4.01 549	4.22 575	1.62 234	0.88 229	0.24 117	0.23 289	0.34 371	0.26 270	0.42 397	0.36 329

MyStereo05	2.37 432	0.72 333	19.94 556	1.02 306	0.99 396	4.26 505	0.86 332	4.01 445	2.62 500	2.14 396	1.26 184	2.28 387	1.63 407	2.07 294	1.68 419	0.24 117	0.23 289	0.34 371	0.26 270	0.42 397	0.36 329

TestStereo1	1.56 278	0.81 392	2.32 244	1.61 541	0.64 244	4.13 468	1.36 490	3.79 380	3.20 573	1.60 243	2.57 523	1.39 259	2.15 482	2.51 332	1.30 341	0.29 230	0.20 192	0.34 371	0.25 250	0.40 353	0.36 329

Wz-Net-LNSev-Ref	2.42 438	1.47 538	14.14 453	1.30 449	1.35 495	3.51 321	1.64 532	4.04 454	2.10 391	2.46 491	1.88 390	2.28 387	2.51 511	4.73 403	3.17 536	0.38 403	0.19 149	0.35 390	0.20 148	0.40 353	0.36 329

NINENet	1.87 326	0.74 352	2.60 265	1.12 359	1.06 417	4.50 549	0.76 259	4.41 572	2.24 415	2.16 409	1.86 386	3.63 532	0.97 218	8.00 473	1.17 306	0.41 438	0.30 407	0.41 456	0.30 372	0.41 378	0.36 329

SA-5K	1.56 278	0.81 392	2.32 244	1.61 541	0.64 244	4.13 468	1.36 490	3.79 380	3.20 573	1.60 243	2.57 523	1.39 259	2.15 482	2.51 332	1.30 341	0.29 230	0.20 192	0.34 371	0.25 250	0.40 353	0.36 329

IPLG	2.48 450	0.65 274	19.63 546	0.91 224	0.79 318	4.60 570	0.56 150	4.31 548	1.84 336	1.91 317	2.00 422	1.31 249	1.38 322	6.61 442	1.53 390	0.27 170	0.20 192	0.27 201	0.23 212	0.31 228	0.36 329

GANet-ADL	2.20 385	0.73 344	20.11 566	1.25 421	0.69 282	3.83 384	0.76 259	3.49 322	1.71 305	1.65 259	1.99 420	2.10 377	1.10 263	1.42 191	1.26 330	0.38 403	0.33 432	0.25 141	0.22 197	0.42 397	0.36 329

NF-Stereo	1.58 281	0.61 232	2.66 275	2.26 593	0.47 142	4.68 581	0.67 205	3.31 297	1.48 187	2.11 386	1.59 278	1.36 255	1.09 257	6.08 432	1.20 312	0.40 423	0.20 192	0.36 406	0.34 417	0.31 228	0.36 329

test-1	1.23 223	0.65 274	1.88 189	0.96 260	0.52 174	3.84 389	0.62 186	4.01 445	1.47 178	1.93 323	1.78 344	1.83 335	0.92 207	1.19 140	1.28 337	0.26 153	0.29 394	0.31 298	0.24 238	0.29 186	0.36 329

GMStereo	1.01 179	1.00 455	2.86 286	0.83 160	0.45 119	1.47 56	0.57 153	1.89 98	2.11 393	1.52 235	1.24 175	0.87 176	0.74 140	1.58 221	0.94 259	0.40 423	0.21 228	0.30 275	0.30 372	0.47 438	0.36 329
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
GwcNet-RSSM	2.66 477	1.05 464	15.91 479	1.22 412	1.19 451	4.12 465	1.12 450	3.84 391	2.02 366	1.93 323	1.79 347	3.12 485	1.46 352	10.37 535	2.05 469	0.33 334	0.27 372	0.35 390	0.30 372	0.40 353	0.36 329

MLCV	1.87 326	0.91 429	8.59 378	1.10 348	0.57 208	3.59 340	0.53 138	3.70 367	2.20 409	2.80 542	2.25 473	2.00 362	1.42 339	4.13 393	1.86 444	0.30 273	0.20 192	0.32 318	0.21 164	0.33 274	0.36 329

coex_refinement	2.10 370	0.85 412	3.67 322	1.31 452	1.13 434	3.21 251	0.85 327	3.86 397	2.31 435	2.51 499	1.92 404	3.49 521	1.69 421	11.08 566	2.13 480	0.37 386	0.25 348	0.27 201	0.31 388	0.41 378	0.37 343

test_sample3	2.34 421	0.61 232	11.94 421	1.33 460	0.85 346	3.10 237	0.73 234	4.24 519	2.19 407	2.21 431	1.75 327	1.80 326	1.41 334	11.11 568	1.46 368	0.35 366	0.29 394	0.34 371	0.35 433	0.39 348	0.37 343

MyStereo07	1.01 179	0.80 388	1.26 120	1.00 289	1.04 412	3.95 424	0.95 399	2.07 122	1.42 158	0.75 111	1.22 170	0.68 119	0.91 204	1.63 238	0.67 139	0.24 117	0.24 324	0.34 371	0.26 270	0.41 378	0.37 343

MyStereo04	2.29 406	0.80 388	18.77 525	1.00 289	1.04 412	3.95 424	0.95 399	3.91 415	2.54 491	1.99 342	1.27 191	2.31 394	1.65 412	2.02 293	1.77 433	0.24 117	0.24 324	0.34 371	0.26 270	0.41 378	0.37 343

mmx	2.98 515	0.60 215	5.21 343	1.14 367	0.99 396	3.62 347	0.86 332	4.49 586	3.05 557	2.20 422	2.30 488	3.48 515	1.62 394	11.62 587	16.09 618	0.33 334	0.28 384	0.48 496	0.37 455	0.44 415	0.37 343

xxx	2.98 515	0.60 215	5.21 343	1.14 367	0.99 396	3.62 347	0.86 332	4.49 586	3.05 557	2.20 422	2.30 488	3.48 515	1.62 394	11.62 587	16.09 618	0.33 334	0.28 384	0.48 496	0.37 455	0.44 415	0.37 343

knoymous	1.30 250	0.60 215	5.57 348	0.88 200	0.75 303	3.04 224	0.90 366	2.68 219	1.33 138	1.48 231	1.07 144	2.78 457	0.88 193	1.29 164	0.85 212	0.31 296	0.22 260	0.35 390	0.20 148	0.45 423	0.37 343

OCTAStereo	1.58 281	0.61 232	2.72 278	2.27 596	0.46 132	4.68 581	0.67 205	3.30 296	1.48 187	2.11 386	1.59 278	1.36 255	1.09 257	6.02 429	1.21 316	0.41 438	0.20 192	0.36 406	0.34 417	0.31 228	0.37 343

DEmStereo	2.97 513	0.58 195	13.42 435	0.79 136	0.51 165	3.84 389	1.84 549	2.42 166	1.60 272	2.25 443	2.74 536	2.03 366	6.04 600	6.79 453	12.80 609	0.35 366	0.26 361	0.26 170	0.27 296	0.27 151	0.37 343

DRaft	2.28 403	0.56 172	2.64 274	0.74 111	0.46 132	3.94 419	1.23 474	2.32 157	1.55 241	2.64 526	2.80 543	1.60 287	5.34 593	6.96 455	10.99 600	0.34 346	0.22 260	0.27 201	0.27 296	0.29 186	0.37 343

RE-Stereo	1.58 281	0.61 232	2.72 278	2.26 593	0.46 132	4.68 581	0.68 212	3.31 297	1.48 187	2.11 386	1.59 278	1.36 255	1.09 257	6.01 427	1.22 319	0.41 438	0.20 192	0.36 406	0.34 417	0.31 228	0.37 343

TVStereo	1.58 281	0.61 232	2.72 278	2.26 593	0.46 132	4.68 581	0.68 212	3.31 297	1.48 187	2.11 386	1.59 278	1.36 255	1.09 257	6.01 427	1.22 319	0.41 438	0.20 192	0.36 406	0.34 417	0.31 228	0.37 343

HCRNet	1.60 287	0.56 172	2.47 258	0.78 134	1.36 498	4.11 463	0.71 226	3.57 338	2.79 523	1.75 279	1.61 286	1.58 284	1.41 334	5.79 424	1.56 394	0.34 346	0.28 384	0.36 406	0.29 353	0.33 274	0.37 343

SFCPSM	2.18 383	0.63 251	17.03 495	0.88 200	0.98 393	3.74 368	1.28 480	4.09 471	2.16 402	1.85 295	1.83 371	1.65 293	1.39 325	2.50 329	1.50 380	0.33 334	0.27 372	0.39 438	0.36 443	0.34 292	0.37 343

cf-r	2.57 469	0.79 384	16.09 481	1.48 515	1.35 495	4.19 494	0.93 389	3.68 357	2.36 446	1.97 335	1.81 362	3.42 511	1.45 349	8.24 475	1.83 441	0.32 317	0.26 361	0.33 353	0.30 372	0.34 292	0.37 343

z-ln-s-r	2.67 479	1.16 489	12.43 425	1.34 467	1.26 473	3.70 359	1.21 472	4.20 498	2.38 457	2.04 368	1.92 404	2.43 411	1.60 390	10.58 540	5.19 564	0.29 230	0.20 192	0.32 318	0.24 238	0.51 451	0.38 358

test_sample4	2.34 421	0.63 251	11.59 418	1.30 449	0.83 338	3.07 233	0.72 229	4.27 529	2.30 431	2.30 454	1.88 390	1.73 308	1.42 339	11.14 569	1.46 368	0.35 366	0.29 394	0.35 390	0.36 443	0.40 353	0.38 358

CrosDoStereo	5.24 594	0.60 215	20.23 570	0.82 149	0.51 165	3.39 287	18.11 644	3.82 387	2.27 423	1.98 337	8.74 613	1.96 355	6.96 612	7.35 459	26.35 647	0.30 273	0.22 260	0.30 275	0.28 325	0.33 274	0.38 358

DeepStereo_LL	5.24 594	0.60 215	20.23 570	0.82 149	0.51 165	3.39 287	18.11 644	3.82 387	2.27 423	1.98 337	8.74 613	1.96 355	6.96 612	7.35 459	26.35 647	0.30 273	0.22 260	0.30 275	0.28 325	0.33 274	0.38 358

DeepStereo_RVC	1.55 274	0.63 251	3.32 305	0.77 132	0.42 96	4.49 546	0.72 229	2.50 182	1.58 256	2.02 361	1.81 362	1.54 280	6.38 608	1.73 255	1.19 309	0.46 479	0.22 260	0.29 255	0.28 325	0.35 310	0.38 358

sCroCo_RVC	1.06 187	0.82 399	5.05 339	1.02 306	1.05 414	0.98 10	0.61 173	2.06 120	1.29 133	0.69 92	1.26 184	0.82 161	1.10 263	1.20 141	0.90 236	0.42 449	0.40 489	0.33 353	0.30 372	0.46 434	0.38 358

DMCA	1.72 306	0.74 352	6.63 354	1.14 367	0.96 382	3.98 436	0.90 366	3.75 372	2.76 519	2.83 545	1.58 274	2.35 398	1.18 287	1.58 221	1.98 461	0.40 423	0.27 372	0.42 463	0.26 270	0.36 323	0.38 358

test_sample5	2.33 417	0.62 242	11.29 415	1.29 442	0.83 338	3.09 235	0.74 246	4.28 534	2.31 435	2.20 422	1.97 415	1.68 297	1.39 325	11.19 570	1.47 373	0.37 386	0.31 417	0.37 418	0.37 455	0.41 378	0.39 365

DispNO	3.00 519	0.75 365	18.92 528	1.17 388	1.10 429	3.72 363	0.94 395	4.29 537	2.54 491	2.24 440	2.28 479	4.51 574	2.12 478	11.40 576	2.09 475	0.31 296	0.28 384	0.31 298	0.28 325	0.36 323	0.39 365

CoDeX	2.40 434	0.78 380	13.21 432	1.00 289	1.18 444	3.24 260	1.32 484	4.14 488	2.41 464	1.74 277	1.84 376	2.05 370	1.47 354	10.03 524	1.60 400	0.34 346	0.28 384	0.32 318	0.27 296	0.32 255	0.39 365

DualNet	2.33 417	0.62 242	11.29 415	1.29 442	0.83 338	3.09 235	0.74 246	4.28 534	2.31 435	2.26 446	2.04 429	1.68 297	1.39 325	11.19 570	1.47 373	0.37 386	0.31 417	0.37 418	0.37 455	0.41 378	0.39 365

iinet-f	2.26 396	1.18 492	13.71 440	1.14 367	1.11 431	3.77 372	1.10 446	4.14 488	2.17 404	2.06 375	1.76 336	2.99 473	2.99 532	2.50 329	2.49 510	0.35 366	0.39 484	0.27 201	0.28 325	0.45 423	0.39 365

gwcnet-sp	2.31 410	1.21 497	17.34 497	1.08 333	0.92 371	3.56 334	1.04 429	3.69 362	2.09 383	2.55 506	1.60 282	1.80 326	1.62 394	3.87 385	1.95 456	0.29 230	0.29 394	0.30 275	0.28 325	0.38 338	0.39 365

scenet	2.31 410	1.21 497	17.34 497	1.08 333	0.92 371	3.56 334	1.04 429	3.69 362	2.09 383	2.55 506	1.60 282	1.80 326	1.62 394	3.87 385	1.95 456	0.29 230	0.29 394	0.30 275	0.28 325	0.38 338	0.39 365

ToySt	1.35 257	0.72 333	3.65 321	1.01 295	0.50 162	3.31 279	1.01 420	3.46 318	1.73 311	1.30 208	1.55 267	2.07 375	1.47 354	1.88 280	1.40 355	0.27 170	0.27 372	0.30 275	0.32 400	0.42 397	0.39 365

ssnet	2.31 410	1.21 497	17.34 497	1.08 333	0.92 371	3.56 334	1.04 429	3.69 362	2.09 383	2.55 506	1.60 282	1.80 326	1.62 394	3.87 385	1.95 456	0.29 230	0.29 394	0.30 275	0.28 325	0.38 338	0.39 365

iRaft-Stereo_5w	2.10 370	0.83 403	8.57 377	0.81 139	0.76 307	3.21 251	0.84 318	3.71 368	1.65 289	1.56 240	2.50 513	2.20 383	2.23 491	9.13 494	2.01 465	0.38 403	0.19 149	0.35 390	0.27 296	0.45 423	0.39 365

MIPNet	2.33 417	0.71 329	19.82 551	0.89 207	0.56 196	4.76 599	0.61 173	4.32 552	2.37 452	1.83 293	1.48 249	1.48 272	1.98 468	2.63 347	1.44 364	0.29 230	0.20 192	0.26 170	0.23 212	0.30 209	0.39 365

PFNet	2.47 448	0.60 215	16.95 494	2.15 590	0.81 323	4.63 574	0.91 374	2.55 197	1.52 217	2.40 484	2.79 541	1.83 335	1.42 339	7.54 463	1.34 351	0.33 334	0.21 228	0.36 406	0.27 296	0.32 255	0.39 365

Pruner-Stereo	1.32 256	0.59 203	2.11 223	1.79 566	0.47 142	4.73 594	0.79 283	2.53 186	1.72 308	2.47 493	1.58 274	1.48 272	1.03 233	1.66 243	1.47 373	0.44 463	0.21 228	0.34 371	0.30 372	0.30 209	0.39 365

psm_up	2.28 403	0.81 392	5.45 347	1.26 428	1.50 527	3.84 389	1.23 474	4.23 511	2.03 368	2.55 506	1.80 350	2.44 415	1.65 412	12.90 619	1.58 396	0.37 386	0.38 475	0.41 456	0.34 417	0.43 407	0.39 365

UNet	2.51 455	0.74 352	20.17 568	1.14 367	1.44 517	3.48 310	0.76 259	3.77 376	1.87 339	2.05 370	1.57 273	2.75 449	2.39 502	3.51 373	2.51 512	0.32 317	0.26 361	0.41 456	0.26 270	0.38 338	0.39 365

UPFNet	1.81 321	0.63 251	6.71 355	1.25 421	1.44 517	3.50 318	1.35 488	4.02 449	1.85 337	2.40 484	1.52 254	2.41 405	1.40 329	3.62 377	1.88 446	0.34 346	0.33 432	0.37 418	0.31 388	0.41 378	0.39 365

FENet	2.25 393	0.50 119	20.29 577	1.35 472	0.67 270	4.01 440	0.60 169	3.95 428	1.99 358	1.96 333	1.11 150	2.43 411	1.43 342	1.60 228	1.39 354	0.32 317	0.22 260	0.33 353	0.26 270	0.29 186	0.39 365

ac_64	2.35 426	0.62 242	9.77 393	1.32 455	1.71 567	3.27 268	0.93 389	3.48 319	2.50 482	1.74 277	1.73 321	3.91 543	1.77 434	10.21 530	1.86 444	0.40 423	0.31 417	0.33 353	0.30 372	0.34 292	0.39 365

CFNet-ft	1.90 333	0.95 443	3.56 315	1.07 325	1.54 533	4.09 456	0.90 366	2.85 245	1.82 329	1.78 283	1.70 312	2.75 449	1.48 356	9.33 499	1.72 424	0.33 334	0.30 407	0.61 554	0.36 443	0.52 455	0.39 365

CFNet_RVC	1.90 333	0.95 443	3.56 315	1.07 325	1.54 533	4.09 456	0.90 366	2.85 245	1.82 329	1.78 283	1.70 312	2.75 449	1.48 356	9.33 499	1.72 424	0.33 334	0.30 407	0.61 554	0.36 443	0.52 455	0.39 365

rvit_0105_4	1.07 191	0.99 452	2.39 252	0.93 246	0.54 184	1.62 72	0.84 318	2.77 232	2.91 541	0.80 139	0.91 111	1.09 213	0.86 187	1.63 238	0.85 212	0.40 423	0.45 518	0.35 390	0.31 388	0.43 407	0.40 385

ttt	2.76 489	0.56 172	2.28 242	1.41 496	1.21 463	3.67 355	0.77 272	4.59 596	2.94 546	2.35 472	2.30 488	2.45 416	1.54 379	11.25 573	15.56 616	0.43 455	0.36 456	0.37 418	0.33 408	0.40 353	0.40 385

GANet-RSSM	1.98 351	0.62 242	3.49 310	1.69 549	1.23 465	4.22 500	0.91 374	3.31 297	1.86 338	1.81 289	1.74 323	2.34 396	1.82 447	10.92 556	1.73 428	0.34 346	0.29 394	0.31 298	0.28 325	0.39 348	0.40 385

BEATNet_4x	1.92 340	1.36 525	8.75 382	1.20 402	0.56 196	3.46 303	1.03 426	4.00 443	2.43 468	2.25 443	1.70 312	2.10 377	1.59 384	2.57 343	3.05 534	0.37 386	0.22 260	0.47 488	0.29 353	0.60 486	0.40 385

iResNet_ROB	1.89 331	1.02 457	8.60 379	1.39 492	0.98 393	3.72 363	0.66 203	3.84 391	2.65 505	1.88 305	2.05 435	1.98 359	1.27 301	4.52 398	1.67 418	0.30 273	0.20 192	0.28 234	0.18 103	0.31 228	0.40 385

LE_ROB	18.58 643	1.21 497	48.38 654	8.60 644	23.00 648	7.32 623	19.74 647	9.94 631	38.69 658	43.53 656	21.91 643	28.40 651	40.92 653	23.18 643	54.71 659	0.34 346	0.33 432	0.32 318	0.36 443	0.42 397	0.40 385

FACV-RUCA	1.26 239	0.65 274	2.21 230	1.06 322	1.50 527	2.69 184	1.15 456	3.05 266	1.87 339	1.36 215	1.99 420	1.03 208	1.15 284	1.36 178	1.10 291	0.41 438	0.41 499	0.73 578	0.41 493	0.61 491	0.41 391

STrans-v2	3.03 523	0.77 374	20.91 602	0.81 139	0.63 241	3.89 404	1.01 420	4.27 529	2.64 504	2.28 448	3.70 578	4.13 556	5.20 590	7.33 458	1.27 333	0.31 296	0.18 113	0.29 255	0.25 250	0.29 186	0.41 391

THIR-Stereo	4.14 575	0.82 399	10.85 411	0.86 189	0.43 103	2.16 135	16.77 642	3.22 285	1.54 233	2.04 368	12.05 631	2.68 439	7.53 617	7.30 457	12.62 608	0.30 273	0.21 228	0.29 255	0.28 325	0.33 274	0.41 391

DISCO	2.25 393	0.73 344	10.06 398	1.76 559	1.12 432	3.47 306	1.25 477	3.24 289	2.26 421	2.65 530	1.96 409	4.53 576	1.92 463	4.17 395	3.61 541	0.32 317	0.25 348	0.31 298	0.29 353	0.66 513	0.41 391

test_sample6	2.35 426	0.62 242	10.78 410	1.33 460	0.83 338	3.15 242	0.79 283	4.36 563	2.43 468	2.26 446	2.04 429	1.69 302	1.39 325	11.48 582	1.61 403	0.38 403	0.32 425	0.37 418	0.39 475	0.41 378	0.42 395

DCANet-4	1.96 347	0.51 125	14.31 459	0.82 149	0.40 79	4.16 482	0.57 153	4.29 537	2.98 551	2.30 454	1.80 350	1.03 208	1.54 379	1.44 194	1.44 364	0.29 230	0.23 289	0.23 84	0.18 103	0.24 105	0.42 395

fff	1.74 309	0.70 317	9.08 384	0.81 139	0.36 26	4.15 472	0.57 153	4.23 511	2.09 383	2.30 454	1.80 350	1.19 232	3.02 535	1.44 194	1.46 368	0.29 230	0.23 289	0.23 84	0.18 103	0.24 105	0.42 395

HHNet	2.48 450	0.71 329	20.52 586	0.64 62	0.64 244	4.07 454	0.93 389	3.76 374	1.56 247	2.15 404	4.92 592	0.98 199	3.37 553	1.66 243	1.79 436	0.32 317	0.20 192	0.31 298	0.27 296	0.36 323	0.42 395

Anonymous3	1.72 306	0.76 371	11.61 419	0.83 160	0.84 345	4.46 538	0.84 318	3.57 338	1.16 112	1.34 212	1.37 218	1.11 218	1.03 233	1.58 221	1.13 298	0.70 560	0.58 561	0.33 353	0.35 433	0.47 438	0.42 395

csc	1.74 309	0.70 317	9.08 384	0.81 139	0.36 26	4.15 472	0.57 153	4.23 511	2.09 383	2.30 454	1.80 350	1.19 232	3.02 535	1.44 194	1.46 368	0.29 230	0.23 289	0.23 84	0.18 103	0.24 105	0.42 395

cscssc	1.74 309	0.70 317	9.08 384	0.81 139	0.36 26	4.15 472	0.57 153	4.23 511	2.09 383	2.30 454	1.80 350	1.19 232	3.02 535	1.44 194	1.46 368	0.29 230	0.23 289	0.23 84	0.18 103	0.24 105	0.42 395

MMNet	2.02 359	0.81 392	10.76 409	1.12 359	1.23 465	3.53 325	0.89 361	3.79 380	2.08 380	2.15 404	1.76 336	2.15 380	2.12 478	3.69 380	2.32 495	0.31 296	0.29 394	0.34 371	0.27 296	0.38 338	0.42 395

DSFCA	1.89 331	0.69 306	3.14 297	1.10 348	1.18 444	3.99 437	1.79 542	3.50 325	2.16 402	3.10 563	1.64 293	2.91 468	2.50 510	5.38 412	2.26 490	0.43 455	0.38 475	0.37 418	0.36 443	0.50 449	0.42 395

test_sample7	1.65 297	0.70 317	2.60 265	1.48 515	0.76 307	2.38 152	1.07 435	4.35 558	2.11 393	2.14 396	1.75 327	1.75 310	1.67 416	6.26 436	1.26 330	0.44 463	0.48 537	0.43 467	0.40 486	0.46 434	0.43 404

MyStereo8	2.33 417	1.13 481	19.26 536	1.22 412	1.62 549	4.16 482	0.57 153	3.50 325	2.36 446	2.15 404	1.75 327	2.28 387	1.14 276	1.46 202	2.20 486	0.24 117	0.21 228	0.32 318	0.27 296	0.36 323	0.43 404

riskmin	1.25 232	0.56 172	2.05 208	1.05 316	0.93 376	2.86 196	0.55 146	3.23 287	1.34 139	1.55 238	1.07 144	3.56 530	2.03 469	1.29 164	1.00 274	0.28 207	0.27 372	0.34 371	0.21 164	0.41 378	0.43 404

CRFU-Net	2.49 452	0.78 380	10.36 403	2.30 597	1.08 423	3.91 407	1.41 504	3.85 394	1.65 289	2.15 404	1.76 336	3.34 503	7.95 620	5.56 418	1.48 376	0.47 488	0.35 450	0.30 275	0.28 325	0.37 333	0.43 404

ADLNet2	3.15 535	0.92 431	20.06 561	1.20 402	1.79 576	3.83 384	1.48 511	3.94 426	3.59 592	2.19 419	2.47 510	4.65 583	1.93 464	10.69 546	1.96 459	0.39 415	0.37 469	0.28 234	0.30 372	0.48 441	0.43 404

UCFNet_RVC	1.57 280	0.84 408	3.25 300	1.36 478	1.40 507	4.07 454	1.01 420	2.68 219	1.50 201	2.11 386	1.88 390	2.37 401	1.50 363	3.41 371	1.42 361	0.36 378	0.28 384	0.52 523	0.40 486	0.53 461	0.43 404

rvit_0105_5	1.13 197	0.93 435	2.60 265	0.91 224	0.56 196	1.92 102	0.91 374	3.02 263	2.63 502	0.95 175	1.20 164	1.18 228	0.93 210	1.51 211	0.93 257	0.40 423	0.43 508	0.37 418	0.35 433	0.42 397	0.44 410

DisPM	1.36 258	0.55 161	2.39 252	1.54 526	0.51 165	4.59 568	0.79 283	2.50 182	1.88 341	2.50 496	1.83 371	1.45 269	1.01 229	2.71 354	0.93 257	0.46 479	0.20 192	0.32 318	0.31 388	0.31 228	0.44 410

AACVNet	1.83 322	1.02 457	2.41 255	1.45 507	0.87 356	3.21 251	0.73 234	3.16 278	1.61 276	2.01 356	1.82 370	2.28 387	1.33 313	10.98 558	1.49 379	0.39 415	0.32 425	0.38 434	0.32 400	0.43 407	0.44 410

CFNet_pseudo	2.12 374	0.67 295	15.14 473	0.85 182	0.74 301	3.95 424	0.64 191	3.95 428	1.78 324	1.90 312	1.79 347	3.27 497	1.62 394	2.51 332	1.16 303	0.31 296	0.36 456	0.53 528	0.27 296	0.63 497	0.44 410

DMCA-RVC	2.45 442	1.22 503	18.29 516	1.23 417	1.14 435	2.49 163	0.85 327	3.29 295	1.68 295	3.02 557	1.41 228	2.00 362	1.53 376	6.39 438	2.00 463	0.38 403	0.30 407	0.44 472	0.35 433	0.45 423	0.44 410

MDST_ROB	5.53 599	0.59 203	23.11 635	2.55 603	2.69 605	21.20 644	1.98 555	4.77 605	2.65 505	9.36 633	4.25 585	4.14 557	4.45 580	22.57 641	3.68 543	0.48 493	0.33 432	0.47 488	0.44 506	0.44 415	0.44 410

LL-Strereo	3.01 521	1.81 560	17.59 508	1.12 359	2.10 595	2.90 200	1.09 444	4.33 554	2.00 362	3.12 565	2.24 471	3.29 498	3.15 542	11.31 574	1.84 442	0.30 273	0.28 384	0.46 485	0.34 417	0.49 447	0.45 416

fast-acv-ft	2.54 461	1.19 494	20.08 564	1.41 496	1.40 507	3.18 245	1.17 461	3.37 311	2.28 427	1.90 312	2.15 456	2.69 440	2.17 487	2.91 358	2.31 494	0.37 386	0.39 484	0.45 479	0.39 475	0.57 477	0.45 416

CIPLG	2.27 398	1.18 492	19.24 533	0.92 230	1.34 494	3.95 424	0.89 361	4.23 511	1.82 329	2.31 460	2.67 532	1.17 224	1.06 249	1.53 215	1.32 344	0.37 386	0.23 289	0.27 201	0.22 197	0.31 228	0.45 416

IPLGR_C	2.28 403	1.31 518	19.46 541	0.92 230	1.32 488	3.93 414	0.89 361	4.20 498	1.82 329	2.30 454	2.63 529	1.16 223	1.07 252	1.41 189	1.29 340	0.37 386	0.23 289	0.27 201	0.22 197	0.31 228	0.45 416

AASNet	2.44 441	0.92 431	19.79 550	1.35 472	1.49 525	3.81 382	1.07 435	3.85 394	2.93 545	1.95 329	2.29 483	1.96 355	1.29 306	1.73 255	1.93 452	0.39 415	0.33 432	0.45 479	0.30 372	0.55 466	0.45 416

delet	1.92 340	0.76 371	5.14 340	1.01 295	1.65 557	3.44 297	2.03 558	3.76 374	2.48 477	2.01 356	2.05 435	2.63 435	1.90 460	5.34 411	2.12 477	0.28 207	0.29 394	0.40 444	0.31 388	0.41 378	0.45 416

HGLStereo	2.03 360	0.74 352	7.50 366	1.23 417	1.56 540	3.62 347	0.95 399	3.78 379	1.89 345	2.03 365	2.20 465	3.12 485	2.14 481	5.68 421	2.04 467	0.37 386	0.31 417	0.32 318	0.29 353	0.40 353	0.45 416

MSMDNet	2.23 389	0.64 263	17.32 496	0.84 170	0.75 303	3.53 325	0.64 191	3.61 345	1.98 357	1.71 272	1.64 293	3.22 492	2.99 532	2.08 296	1.11 294	0.31 296	0.37 469	0.45 479	0.26 270	0.62 495	0.45 416

ccs_rob	2.13 376	0.67 295	15.11 472	0.84 170	0.75 303	3.96 429	0.65 200	3.95 428	1.78 324	1.88 305	1.79 347	3.26 496	1.64 410	2.51 332	1.16 303	0.31 296	0.36 456	0.54 535	0.27 296	0.65 508	0.45 416

iResNet	2.52 458	0.94 441	21.17 611	1.84 570	0.72 291	3.75 369	0.81 303	4.14 488	2.55 493	2.33 470	2.03 426	1.35 254	1.44 345	3.27 367	2.16 484	0.35 366	0.23 289	0.28 234	0.22 197	0.44 415	0.45 416

dd	1.26 239	1.15 486	2.47 258	0.92 230	0.49 158	4.35 520	0.75 256	1.92 104	2.11 393	1.44 228	1.24 175	1.19 232	1.05 242	1.78 261	1.70 421	0.57 532	0.34 444	0.35 390	0.33 408	0.60 486	0.46 426

ACRE	2.27 398	1.11 479	19.45 540	0.91 224	1.30 479	3.94 419	0.87 352	4.21 504	1.80 327	2.28 448	2.62 527	1.17 224	1.04 237	1.52 213	1.30 341	0.37 386	0.23 289	0.27 201	0.22 197	0.31 228	0.46 426

TransformOpticalFlow	3.03 523	0.77 374	20.99 605	1.00 289	0.55 192	4.18 490	0.64 191	4.33 554	3.02 555	2.18 415	3.09 559	4.35 567	5.07 588	7.36 461	1.27 333	0.32 317	0.18 113	0.32 318	0.26 270	0.28 168	0.46 426

TANstereo	1.01 179	0.55 161	1.73 175	0.76 126	0.36 26	4.04 446	0.38 75	1.48 41	1.62 281	2.03 365	2.10 444	0.84 166	0.93 210	0.98 85	0.62 116	0.28 207	0.36 456	0.23 84	0.20 148	0.25 119	0.46 426

CBMV_ROB	3.62 555	0.70 317	21.42 618	1.21 409	0.89 365	4.43 536	1.76 541	4.39 569	2.79 523	5.88 615	3.38 571	4.18 559	5.12 589	10.75 547	2.32 495	0.56 530	0.55 553	0.53 528	0.51 534	0.55 466	0.46 426

w-ln-seven-2	2.73 488	2.13 572	12.47 427	1.18 394	1.01 406	3.54 329	1.58 525	3.93 422	3.26 578	2.43 488	2.02 424	2.63 435	2.28 494	7.93 472	5.45 567	0.40 423	0.40 489	0.44 472	0.34 417	0.62 495	0.47 431

PCWNet_CMD	2.23 389	0.65 274	17.36 500	0.83 160	0.76 307	3.51 321	0.64 191	3.60 342	1.97 355	1.70 268	1.63 291	3.22 492	3.05 539	2.09 299	1.11 294	0.31 296	0.36 456	0.47 488	0.26 270	0.64 505	0.47 431

Wz-Net-MNSev	2.71 487	2.54 584	13.91 449	1.52 522	1.37 500	3.28 273	2.47 573	4.03 450	2.32 439	2.57 510	2.07 440	2.29 392	3.01 534	7.55 464	2.74 524	0.38 403	0.36 456	0.36 406	0.37 455	0.57 477	0.47 431

GES	1.38 261	0.64 263	2.61 268	1.09 339	0.57 208	4.30 514	1.02 424	3.86 397	1.51 208	1.72 273	1.74 323	1.28 244	1.77 434	1.62 234	1.61 403	0.39 415	0.27 372	0.33 353	0.30 372	0.41 378	0.47 431

DLCB_ROB	2.05 364	0.95 443	2.37 250	1.24 419	1.02 408	2.92 207	1.30 481	3.68 357	2.30 431	2.91 548	2.17 459	3.32 502	1.52 369	10.37 535	2.50 511	0.40 423	0.33 432	0.40 444	0.36 443	0.41 378	0.47 431

z-mn7	3.36 548	9.42 627	14.16 454	1.28 438	1.22 464	3.78 374	1.43 508	3.92 420	3.35 585	2.85 546	3.36 570	3.06 481	1.97 467	9.66 508	5.16 561	0.42 449	0.35 450	0.43 467	0.33 408	0.63 497	0.48 436

DFGA-Net	2.11 372	3.00 590	7.43 364	1.11 355	0.76 307	3.72 363	0.60 169	2.63 213	1.91 349	2.01 356	2.07 440	1.22 238	1.04 237	10.26 533	2.26 490	0.27 170	0.22 260	0.34 371	0.34 417	0.61 491	0.48 436

PAM_32	2.45 442	0.63 251	20.74 595	1.05 316	0.65 255	2.83 190	0.46 113	2.91 251	1.54 233	1.95 329	2.66 531	4.99 590	3.78 565	1.96 286	0.92 248	0.27 170	0.22 260	0.27 201	0.25 250	0.36 323	0.48 436

EKT-Stereo	6.79 613	0.64 263	4.24 328	1.77 560	106.39 664	4.51 553	0.61 173	3.16 278	1.53 224	1.88 305	1.22 170	1.98 359	1.36 320	3.81 382	0.84 209	0.35 366	0.24 324	0.29 255	0.26 270	0.34 292	0.48 436

hitnet-ft	2.37 432	0.73 344	8.34 374	0.96 260	0.89 365	3.77 372	0.80 293	3.55 336	2.58 495	2.24 440	2.04 429	3.65 534	1.49 362	11.71 597	1.89 447	0.44 463	0.53 546	0.44 472	0.35 433	0.52 455	0.48 436

FADNet-RVC	2.51 455	2.27 576	14.03 451	1.09 339	0.81 323	3.54 329	1.10 446	4.13 482	2.48 477	1.39 221	1.22 170	1.85 341	1.77 434	9.78 512	2.06 470	0.38 403	0.37 469	0.40 444	0.40 486	0.67 515	0.48 436

SGM_RVC	4.57 583	0.72 333	17.46 505	1.84 570	0.58 217	4.23 503	3.45 605	4.66 600	3.66 595	7.99 628	8.82 616	7.56 614	8.74 625	12.30 610	6.84 576	0.43 455	0.38 475	0.39 438	0.35 433	0.51 451	0.48 436
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
CFNet_ucs	2.36 431	0.68 303	18.42 521	0.89 207	0.81 323	3.85 397	0.68 212	4.29 537	2.37 452	2.09 379	2.04 429	3.31 501	1.24 299	2.63 347	1.14 299	0.36 378	0.45 518	0.56 538	0.29 353	0.66 513	0.49 443

Wz-Net-LNSev	2.30 409	1.67 553	14.88 465	1.18 394	1.65 557	3.49 314	1.54 521	3.63 347	2.03 368	1.88 305	1.64 293	3.29 498	2.06 473	2.71 354	2.02 466	0.40 423	0.33 432	0.32 318	0.31 388	0.53 461	0.49 443

GwcNet-ADL	2.47 448	0.67 295	21.48 619	0.96 260	0.72 291	4.61 571	0.95 399	4.42 573	2.36 446	1.98 337	1.80 350	2.55 426	1.24 299	1.90 281	1.41 359	0.40 423	0.46 527	0.24 115	0.27 296	0.41 378	0.49 443

PFNet+	1.46 269	0.57 182	2.84 284	0.92 230	0.47 142	4.64 575	0.84 318	2.46 175	1.99 358	2.14 396	1.64 293	1.34 252	1.03 233	4.68 402	1.23 322	0.45 472	0.33 432	0.37 418	0.39 475	0.32 255	0.49 443

FINET	2.96 509	1.07 470	23.18 637	1.29 442	1.86 581	2.03 115	1.52 516	4.30 545	4.71 610	2.23 437	2.34 502	1.65 293	1.48 356	5.89 426	2.81 528	0.51 515	0.47 531	0.49 510	0.40 486	0.59 482	0.49 443

PSMNet_ROB	2.95 506	1.38 528	18.46 522	1.19 397	1.20 457	3.80 380	1.65 535	3.54 334	2.35 443	1.98 337	1.71 316	2.75 449	1.79 437	11.43 579	2.78 526	0.42 449	0.36 456	0.50 513	0.60 556	0.59 482	0.49 443

SGM-Forest	2.96 509	0.62 242	3.49 310	1.09 339	0.80 320	4.06 449	3.30 601	4.37 566	3.09 561	4.18 599	3.27 568	4.67 584	3.86 568	11.69 596	7.91 586	0.51 515	0.46 527	0.49 510	0.39 475	0.48 441	0.49 443
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
PAM	2.43 439	0.61 232	20.86 598	1.07 325	0.73 296	2.93 211	0.53 138	3.24 289	1.53 224	1.89 311	2.43 506	5.29 600	2.76 522	1.84 272	1.02 276	0.27 170	0.24 324	0.26 170	0.25 250	0.40 353	0.50 450

rvit_0105_3	1.24 228	0.93 435	2.84 284	0.97 267	0.58 217	2.38 152	1.08 440	3.26 292	2.53 487	1.18 201	1.40 226	1.24 240	1.04 237	1.73 255	0.97 266	0.44 463	0.44 513	0.40 444	0.42 500	0.42 397	0.50 450

CSP-Net	1.78 317	1.32 520	1.92 194	1.16 386	1.03 409	3.38 286	1.31 483	3.52 329	1.75 319	1.96 333	1.93 407	2.40 403	1.48 356	8.58 482	1.58 396	0.46 479	0.34 444	0.27 201	0.26 270	0.41 378	0.50 450

ASMatch	2.62 472	0.60 215	20.65 593	1.37 488	0.64 244	4.39 525	0.78 276	1.97 111	1.58 256	1.70 268	3.89 583	1.94 348	3.79 566	5.46 414	1.64 414	0.31 296	0.24 324	0.34 371	0.28 325	0.33 274	0.50 450

GEStereo_RVC	1.91 337	0.80 388	6.57 353	1.20 402	1.06 417	4.02 442	1.43 508	4.13 482	1.89 345	2.03 365	1.80 350	2.34 396	1.86 454	4.94 404	1.77 433	0.48 493	0.38 475	0.32 318	0.28 325	0.42 397	0.50 450

GANet	2.93 505	1.05 464	11.29 415	1.64 543	0.96 382	3.91 407	2.52 576	3.72 369	2.41 464	2.95 555	3.00 552	3.21 491	2.03 469	12.42 613	4.72 554	0.51 515	0.41 499	0.46 485	0.39 475	0.60 486	0.50 450

TDLM	2.29 406	1.08 472	4.61 336	1.29 442	1.01 406	4.26 505	2.17 565	3.75 372	2.79 523	2.31 460	1.98 417	2.06 372	1.59 384	12.45 614	1.72 424	0.51 515	0.28 384	0.52 523	0.35 433	0.56 472	0.50 450

CVANet_RVC	2.55 465	1.10 476	9.13 389	1.46 509	1.15 437	3.96 429	1.53 518	3.91 415	2.50 482	3.04 559	2.04 429	2.60 431	1.72 427	12.46 615	1.50 380	0.49 505	0.30 407	0.51 517	0.41 493	0.63 497	0.50 450

rvit_stereo_0075_2	1.18 208	0.74 352	2.66 275	0.90 216	1.27 475	2.51 165	0.69 218	2.25 144	2.06 377	1.40 223	1.86 386	1.46 271	0.84 182	1.42 191	0.94 259	0.46 479	0.40 489	0.48 496	0.38 468	0.46 434	0.51 458

ADStereo(finetuned)	2.04 362	0.73 344	13.28 433	0.82 149	0.40 79	4.16 482	0.59 166	4.25 521	2.97 548	2.35 472	1.84 376	1.18 228	3.40 554	1.52 213	1.54 391	0.29 230	0.24 324	0.23 84	0.18 103	0.30 209	0.51 458

PSMNet-ADL	1.91 337	0.72 333	1.78 182	1.09 339	0.86 351	4.18 490	0.78 276	3.77 376	2.10 391	1.72 273	1.85 383	2.91 468	1.82 447	10.38 537	1.91 450	0.48 493	0.46 527	0.28 234	0.29 353	0.38 338	0.51 458

ICVP	2.26 396	0.66 285	21.18 612	0.99 281	0.88 360	4.28 511	0.95 399	3.32 302	1.60 272	1.66 260	1.76 336	1.34 252	1.14 276	1.62 234	1.32 344	0.53 524	0.35 450	0.33 353	0.29 353	0.40 353	0.51 458
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
STTStereo	2.34 421	0.95 443	14.93 468	1.43 500	1.54 533	3.86 399	0.86 332	3.65 351	2.44 472	2.15 404	1.55 267	2.49 422	1.59 384	5.14 408	1.44 364	0.38 403	0.39 484	0.47 488	0.51 534	0.52 455	0.51 458

ssnet_v2	2.04 362	0.88 421	7.87 368	1.20 402	0.87 356	3.86 399	1.64 532	4.01 445	2.60 499	2.61 520	1.96 409	3.79 538	1.71 425	2.20 312	2.96 530	0.41 438	0.35 450	0.42 463	0.37 455	0.55 466	0.52 463

DeepPruner_ROB	2.05 364	1.09 475	10.50 406	1.01 295	1.20 457	4.39 525	0.91 374	3.14 275	1.72 308	2.60 518	1.54 263	2.78 457	1.27 301	4.52 398	1.72 424	0.51 515	0.40 489	0.37 418	0.34 417	0.48 441	0.52 463

dad	1.65 297	1.19 494	3.04 293	0.98 275	0.56 196	4.22 500	0.84 318	1.99 113	2.48 477	2.14 396	1.68 305	1.62 290	1.13 269	3.85 384	2.04 467	1.03 583	0.40 489	2.04 609	0.48 520	0.75 538	0.53 465

GrayStereo	2.58 470	0.53 143	1.63 168	1.58 535	0.89 365	4.17 487	8.17 631	3.03 264	1.52 217	2.80 542	2.50 513	1.70 304	17.10 637	2.83 357	1.15 300	0.33 334	0.21 228	0.27 201	0.32 400	0.28 168	0.53 465

DCANet	1.74 309	0.73 344	9.08 384	0.82 149	0.40 79	4.18 490	0.59 166	4.25 521	2.97 548	2.35 472	1.84 376	1.18 228	1.63 407	1.51 211	1.55 392	0.29 230	0.24 324	0.23 84	0.18 103	0.30 209	0.53 465

FADNet	2.49 452	1.76 557	13.17 431	1.17 388	0.95 381	3.27 268	0.88 356	3.94 426	2.27 423	1.40 223	1.29 195	2.51 423	2.06 473	9.93 519	1.94 454	0.43 455	0.45 518	0.40 444	0.43 503	1.06 568	0.53 465

SGM-ForestM	11.55 631	1.16 489	21.62 623	2.14 589	0.81 323	22.25 646	19.08 646	16.50 646	11.34 633	15.94 648	14.44 639	27.12 650	22.61 647	24.76 647	28.39 654	0.50 509	0.48 537	0.47 488	0.44 506	0.55 466	0.53 465

CBMV	3.32 545	0.96 449	21.16 610	1.32 455	0.83 338	3.81 382	3.91 618	4.47 582	2.53 487	3.34 576	2.24 471	4.45 571	2.58 515	10.07 526	1.96 459	0.45 472	0.43 508	0.48 496	0.38 468	0.52 455	0.53 465
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
YMNet	2.40 434	1.41 533	13.46 436	1.36 478	1.67 561	3.96 429	0.97 409	3.81 384	2.37 452	2.64 526	2.57 523	3.35 504	1.53 376	3.28 368	2.42 503	0.48 493	0.54 548	0.52 523	0.49 524	0.70 521	0.54 471

YMNet_1	2.40 434	1.41 533	13.46 436	1.36 478	1.67 561	3.96 429	0.97 409	3.81 384	2.37 452	2.64 526	2.57 523	3.35 504	1.53 376	3.28 368	2.42 503	0.48 493	0.54 548	0.52 523	0.49 524	0.70 521	0.54 471

111	1.83 322	0.92 431	9.08 384	0.81 139	0.36 26	4.25 504	0.91 374	4.44 577	2.70 511	2.39 482	1.96 409	2.30 393	1.64 410	1.28 159	1.82 439	0.28 207	0.22 260	0.24 115	0.20 148	0.31 228	0.54 471

NOSS_ROB	2.27 398	0.73 344	3.00 291	1.71 553	1.00 405	3.90 406	0.97 409	4.29 537	2.81 533	2.94 554	2.19 463	3.88 542	1.19 291	11.77 599	1.62 408	0.59 535	0.54 548	0.56 538	0.52 538	0.56 472	0.54 471

Select-FE	2.25 393	0.87 418	17.36 500	1.06 322	0.99 396	2.04 121	0.46 113	3.79 380	1.61 276	2.52 501	1.81 362	4.41 570	3.15 542	1.83 270	0.92 248	0.32 317	0.35 450	0.30 275	0.41 493	0.32 255	0.55 475

FSD	0.75 80	0.64 263	1.23 114	0.76 126	0.60 225	0.77 5	0.67 205	1.57 52	0.68 8	0.72 101	0.62 59	1.02 205	0.72 130	0.81 39	0.73 168	0.59 535	0.54 548	0.57 541	0.54 544	0.57 477	0.55 475

w-ln-seven	2.86 495	3.06 591	14.02 450	1.27 436	1.32 488	4.10 462	1.59 526	3.90 410	2.59 498	3.03 558	2.27 475	3.42 511	2.25 492	6.70 446	4.81 557	0.39 415	0.34 444	0.48 496	0.40 486	0.74 535	0.55 475

Nwc_Net	2.88 501	1.16 489	18.30 517	1.35 472	1.68 564	3.52 324	1.18 462	3.90 410	2.06 377	2.52 501	2.82 546	3.82 540	2.34 499	6.78 451	2.55 517	0.86 575	0.40 489	0.59 546	0.67 564	0.57 477	0.55 475

AANet_RVC	3.03 523	1.72 554	12.78 429	1.17 388	1.12 432	3.79 378	1.10 446	3.86 397	3.13 563	2.62 522	4.26 586	3.96 546	1.41 334	11.43 579	5.23 565	0.94 578	0.47 531	0.34 371	0.23 212	0.40 353	0.55 475

pcwnet_v2	2.70 486	0.65 274	22.48 631	1.08 333	1.03 409	3.56 334	0.81 303	4.29 537	3.14 565	2.29 450	2.29 483	3.01 475	1.71 425	3.32 370	1.43 362	0.43 455	0.50 543	0.41 456	0.34 417	0.61 491	0.56 480

FADNet-RVC-Resample	2.83 493	2.02 569	21.07 606	1.12 359	0.91 370	3.53 325	1.37 495	4.08 469	2.09 383	1.68 263	1.33 205	2.03 366	1.51 367	9.54 504	1.69 420	0.38 403	0.37 469	0.42 463	0.44 506	0.56 472	0.56 480

AF-Net	2.87 499	1.30 514	16.24 482	1.33 460	1.75 571	3.26 265	1.59 526	4.09 471	2.43 468	2.69 533	2.94 549	4.51 574	3.20 547	5.84 425	2.75 525	0.76 564	0.36 456	0.72 575	0.49 524	0.70 521	0.56 480

XPNet_ROB	2.27 398	1.11 479	4.10 327	1.36 478	0.97 386	3.94 419	1.63 530	4.07 465	2.14 398	2.82 544	2.00 422	2.32 395	1.73 430	10.81 551	3.39 538	0.51 515	0.47 531	0.48 496	0.40 486	0.51 451	0.56 480

ISRNet	1.69 303	0.76 371	5.69 349	1.27 436	1.36 498	2.85 193	0.61 173	3.60 342	1.91 349	2.13 393	2.12 451	2.90 465	1.41 334	2.51 332	1.71 422	0.49 505	0.50 543	0.56 538	0.47 515	0.49 447	0.57 484

APVNet	3.13 532	1.25 509	21.14 608	1.31 452	1.52 530	3.94 419	1.13 453	3.32 302	2.14 398	2.20 422	2.03 426	3.05 480	1.96 466	11.79 600	2.53 514	0.42 449	0.45 518	0.64 562	0.46 512	0.67 515	0.57 484

DRN-Test	3.03 523	0.99 452	18.18 513	1.35 472	1.60 546	3.59 340	1.48 511	4.13 482	2.45 473	3.47 581	1.92 404	2.58 430	2.53 512	10.88 553	2.80 527	0.39 415	0.36 456	0.44 472	0.41 493	0.55 466	0.57 484

LALA_ROB	1.95 345	1.48 539	3.11 295	1.05 316	0.98 393	3.99 437	1.82 546	4.44 577	2.28 427	3.31 573	1.85 383	2.76 455	1.67 416	4.04 392	3.23 537	0.46 479	0.41 499	0.55 536	0.52 538	0.60 486	0.57 484

WCMA_ROB	5.12 592	0.90 424	21.33 614	1.50 519	1.33 492	4.09 456	3.49 606	4.03 450	4.59 609	6.57 621	10.95 625	12.92 627	8.41 624	9.86 515	8.78 591	0.75 563	0.58 561	0.51 517	0.50 530	0.68 518	0.57 484

rvit_105_1	1.43 265	0.90 424	3.27 302	1.08 333	0.68 275	2.79 186	1.27 478	3.52 329	2.35 443	1.38 220	1.54 263	1.28 244	1.14 276	2.91 358	1.40 355	0.54 526	0.47 531	0.45 479	0.59 554	0.44 415	0.58 489

GASNet	3.24 540	5.55 608	20.58 591	1.56 533	1.25 470	2.32 148	1.12 450	4.04 454	2.67 508	1.88 305	2.10 444	3.00 474	2.16 485	10.59 541	2.43 505	0.65 548	0.37 469	0.61 554	0.45 510	0.87 552	0.58 489

UDGNet	1.40 262	1.52 542	2.22 233	1.38 490	0.62 236	4.39 525	0.68 212	1.80 89	2.18 406	1.34 212	1.18 160	0.99 200	1.00 227	2.16 306	1.19 309	1.09 584	0.34 444	1.30 602	0.98 591	1.10 575	0.58 489

StereoDRNet	2.84 494	1.49 540	14.48 460	1.33 460	1.57 544	3.44 297	2.06 559	3.69 362	2.36 446	3.26 572	1.84 376	2.79 459	1.80 442	10.88 553	3.16 535	0.41 438	0.33 432	0.39 438	0.36 443	0.59 482	0.58 489

MeshStereo	5.35 596	1.32 520	21.34 615	1.34 467	1.15 437	4.40 529	3.90 617	5.18 612	4.55 607	10.14 638	11.82 630	11.47 622	5.84 598	13.84 631	7.03 580	0.61 539	0.58 561	0.60 551	0.58 552	0.72 533	0.59 493
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
AIO-Stereo-zeroshot	2.35 426	0.99 452	19.62 545	1.09 339	0.96 382	1.51 60	0.44 104	4.05 458	1.64 285	1.31 209	1.67 302	4.93 587	2.45 507	2.52 337	1.40 355	0.30 273	0.20 192	0.31 298	0.50 530	0.57 477	0.60 494

Wz-Net-SNSev	2.98 515	4.36 601	15.98 480	1.57 534	1.19 451	3.28 273	1.80 544	3.96 433	2.40 462	2.32 464	2.28 479	3.48 515	2.05 472	7.84 471	3.82 544	0.47 488	0.39 484	0.53 528	0.49 524	0.71 530	0.60 494

RTSC	2.95 506	2.51 580	15.49 477	1.54 526	1.30 479	3.51 321	0.86 332	3.89 405	2.48 477	3.64 582	3.12 561	3.04 477	2.30 495	5.70 422	6.67 571	0.55 528	0.35 450	0.37 418	0.39 475	0.70 521	0.60 494

FC-DCNN v2	6.91 616	0.77 374	19.25 534	1.69 549	1.64 553	9.13 628	2.40 572	7.20 626	9.47 631	11.07 643	11.62 629	20.05 640	15.79 635	12.55 617	11.99 607	0.66 550	0.57 556	0.58 543	0.56 548	0.63 497	0.61 497

HBP-ISP	3.25 542	1.10 476	20.86 598	1.54 526	1.15 437	4.50 549	2.89 590	4.43 576	2.38 457	4.14 595	1.96 409	1.90 344	2.04 471	11.08 566	1.32 344	0.66 550	0.57 556	0.66 565	0.61 559	0.64 505	0.61 497

FC-DCNN	6.64 611	0.77 374	19.26 536	1.68 548	1.64 553	8.27 626	2.35 571	6.35 624	9.23 630	10.85 641	11.27 627	19.89 638	13.33 630	12.51 616	11.79 606	0.66 550	0.57 556	0.58 543	0.56 548	0.63 497	0.61 497

DCVSM-stereo	2.31 410	0.66 285	20.69 594	1.11 355	0.93 376	2.58 177	0.73 234	2.61 211	1.60 272	2.57 510	1.53 261	3.30 500	1.72 427	2.19 311	1.23 322	0.34 346	0.53 546	0.41 456	0.32 400	0.45 423	0.62 500

NLCA_NET_v2_RVC	2.54 461	1.04 463	16.73 490	1.53 524	2.00 588	3.96 429	0.87 352	3.87 400	2.31 435	2.54 505	1.67 302	2.85 462	1.63 407	5.55 417	1.62 408	0.46 479	0.33 432	0.38 434	0.38 468	0.53 461	0.62 500
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
ETE_ROB	2.07 367	1.40 531	3.01 292	1.09 339	0.92 371	3.94 419	1.53 518	4.25 521	2.23 413	3.31 573	2.06 439	2.35 398	1.52 369	8.74 484	2.07 473	0.44 463	0.36 456	0.51 517	0.48 520	0.54 464	0.62 500

PWCDC_ROB	2.95 506	3.26 593	14.06 452	1.59 536	1.56 540	4.19 494	0.86 332	4.30 545	4.08 604	2.06 375	7.37 602	2.75 449	2.42 504	3.59 376	2.67 522	1.34 602	0.36 456	0.39 438	0.34 417	1.13 578	0.62 500

zh-mn7	3.15 535	9.61 629	12.45 426	1.26 428	0.99 396	2.91 203	1.32 484	4.12 480	2.74 515	3.33 575	3.07 556	2.84 461	1.89 459	8.91 488	4.69 553	0.49 505	0.40 489	0.38 434	0.38 468	0.56 472	0.63 504

ACV-stereo	2.92 504	0.92 431	20.27 575	1.33 460	1.05 414	4.68 581	1.10 446	2.66 217	1.64 285	1.46 229	1.32 203	5.41 602	4.24 576	7.83 470	1.90 449	0.44 463	0.52 545	0.32 318	0.29 353	0.45 423	0.63 504

CASS	1.29 249	0.66 285	2.62 271	0.95 254	0.66 262	2.84 191	0.69 218	3.00 260	1.79 326	2.57 510	1.95 408	1.39 259	1.55 381	1.59 226	1.06 282	0.50 509	0.28 384	0.34 371	0.28 325	0.46 434	0.63 504
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
MSMD_ROB	5.61 600	1.08 472	16.68 489	1.21 409	0.83 338	10.14 629	2.07 561	3.93 422	6.22 624	10.37 639	8.03 607	22.22 642	9.45 626	11.66 593	4.52 550	0.66 550	0.58 561	0.66 565	0.68 567	0.65 508	0.63 504

SuperB	4.79 588	4.41 602	21.08 607	1.45 507	1.08 423	3.91 407	3.08 598	4.18 494	3.01 554	2.50 496	2.10 444	2.75 449	3.49 561	8.80 485	19.60 638	0.44 463	0.33 432	0.53 528	0.39 475	12.01 648	0.64 508

StereoDRNet-Refined	1.77 316	0.81 392	2.22 233	1.21 409	0.76 307	3.26 265	0.71 226	3.82 387	2.05 375	2.29 450	2.05 435	2.98 472	1.44 345	7.15 456	2.27 492	0.30 273	0.23 289	0.42 463	0.33 408	0.45 423	0.64 508
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
NCCL2	2.53 459	1.35 524	10.90 412	1.15 380	0.97 386	3.53 325	2.56 579	3.65 351	2.23 413	2.76 538	1.80 350	2.41 405	1.66 414	10.35 534	2.07 473	0.44 463	0.40 489	0.57 541	0.53 542	0.59 482	0.65 510

CSAN	4.71 586	1.39 530	20.23 570	1.19 397	0.87 356	3.65 353	3.50 607	4.57 595	3.87 598	3.89 588	7.82 605	3.54 529	6.16 604	23.47 646	6.82 575	0.52 521	0.45 518	0.49 510	0.52 538	0.63 497	0.66 511

AIO-Stereo-zeroshot1	2.68 483	1.26 510	22.01 628	1.08 333	0.99 396	1.61 69	0.86 332	3.69 362	1.64 285	1.52 235	5.62 598	3.35 504	3.44 559	2.20 312	1.33 348	0.26 153	0.21 228	0.30 275	0.62 560	0.93 558	0.67 512

edge stereo	3.37 549	1.01 456	21.99 627	1.28 438	1.37 500	2.67 183	1.39 499	3.98 437	2.87 538	2.93 550	3.27 568	4.35 567	2.43 505	11.62 587	2.39 498	0.60 537	0.63 571	0.79 581	0.55 546	0.68 518	0.67 512

ADCRef	3.30 543	1.23 507	14.90 466	1.17 388	1.41 514	3.95 424	1.64 532	3.88 403	2.36 446	3.05 561	2.21 467	2.40 403	2.81 526	5.04 405	16.63 623	0.46 479	0.34 444	0.63 559	0.62 560	0.54 464	0.67 512

RP	2.79 490	1.20 496	10.36 403	1.54 526	1.93 585	3.44 297	1.97 554	4.05 458	2.34 441	2.66 531	2.79 541	3.98 547	2.58 515	10.21 530	2.61 519	0.95 579	0.47 531	0.71 571	0.57 551	0.71 530	0.68 515

stereogan	3.09 528	0.93 435	16.43 485	1.37 488	1.66 560	3.70 359	1.67 537	3.87 400	3.15 567	3.04 559	2.70 535	5.04 593	2.79 524	9.96 520	1.78 435	0.63 542	0.49 542	0.69 568	0.47 515	0.83 550	0.68 515

DualNet (step1)	2.34 421	1.05 464	7.87 368	1.07 325	0.86 351	3.93 414	1.19 465	4.35 558	2.11 393	2.14 396	1.75 327	1.75 310	1.67 416	6.26 436	1.26 330	1.23 592	0.48 537	4.27 638	2.09 624	0.70 521	0.69 517

test_sample9	3.79 562	1.05 464	7.87 368	1.07 325	0.86 351	3.93 414	1.19 465	4.35 558	2.11 393	2.14 396	1.75 327	1.75 310	1.67 416	11.06 563	11.61 604	1.23 592	14.45 653	4.27 638	2.09 624	0.70 521	0.69 517

test_sample8	4.76 587	1.05 464	7.87 368	1.07 325	0.86 351	3.93 414	1.19 465	4.38 567	2.05 375	5.49 611	1.89 396	12.98 628	6.37 606	11.06 563	11.61 604	1.23 592	14.45 653	4.27 638	2.09 624	0.70 521	0.69 517

RAFT + AFF	2.51 455	2.66 586	4.48 334	1.15 380	1.95 586	4.15 472	2.01 557	4.46 581	3.30 583	2.19 419	2.51 515	2.22 384	4.87 586	8.91 488	2.06 470	0.30 273	0.60 566	0.48 496	0.38 468	0.77 540	0.69 517

STTRV1_RVC	3.52 552	1.03 462	20.87 600	1.47 512	1.47 522	3.23 255	1.55 522	4.06 462	3.22 575	1.95 329	3.50 575	2.63 435	2.07 475	11.96 607	2.21 487	1.86 605	4.03 641	0.81 584	0.73 571	1.06 568	0.70 521

NLCSM	2.22 386	1.98 567	7.74 367	1.20 402	1.25 470	3.47 306	1.30 481	3.63 347	2.01 364	1.61 248	2.28 479	2.73 446	1.95 465	7.78 469	1.99 462	0.43 455	0.40 489	0.50 513	0.51 534	0.90 555	0.71 522

zh-sn7	3.81 563	11.43 636	15.78 478	1.25 421	1.15 437	3.68 358	2.58 581	4.15 492	2.42 467	2.61 520	3.10 560	3.38 509	3.03 538	11.43 579	6.88 577	0.45 472	0.48 537	0.45 479	0.43 503	0.72 533	0.71 522

sAnonymous2	1.37 259	1.22 503	9.79 394	0.92 230	0.88 360	1.23 24	0.61 173	2.56 199	1.69 301	0.85 154	1.02 126	0.73 139	1.23 297	0.98 85	0.78 187	0.29 230	0.25 348	0.31 298	0.30 372	1.06 568	0.71 522

CroCo_RVC	1.37 259	1.22 503	9.79 394	0.92 230	0.88 360	1.23 24	0.61 173	2.56 199	1.69 301	0.85 154	1.02 126	0.73 139	1.23 297	0.98 85	0.78 187	0.29 230	0.25 348	0.31 298	0.30 372	1.06 568	0.71 522

ADLNet	2.29 406	0.83 403	3.62 320	1.35 472	1.60 546	3.67 355	1.24 476	3.95 428	2.98 551	2.58 514	2.29 483	4.01 549	1.79 437	11.23 572	2.09 475	0.37 386	0.38 475	0.36 406	0.34 417	0.45 423	0.71 522

NCC-stereo	3.16 537	1.28 512	18.31 518	1.25 421	1.75 571	4.06 449	1.40 501	3.89 405	2.22 411	2.72 535	2.55 519	3.49 521	2.65 518	9.91 517	2.99 531	1.29 598	0.65 573	0.64 562	0.86 583	0.65 508	0.71 522

Abc-Net	3.16 537	1.28 512	18.31 518	1.25 421	1.75 571	4.06 449	1.40 501	3.89 405	2.22 411	2.72 535	2.55 519	3.49 521	2.65 518	9.91 517	2.99 531	1.29 598	0.65 573	0.64 562	0.86 583	0.65 508	0.71 522
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DeepPrunerF	3.70 558	1.72 554	14.87 464	1.33 460	1.74 570	3.70 359	1.55 522	4.20 498	14.00 638	2.02 361	1.77 341	2.74 447	2.30 495	10.88 553	6.88 577	0.68 556	0.60 566	0.78 580	0.78 579	0.81 547	0.71 522

Syn2CoEx	3.08 527	2.55 585	19.88 554	1.34 467	1.18 444	2.43 157	1.65 535	3.91 415	2.40 462	2.39 482	2.27 475	2.90 465	3.17 546	9.57 507	2.54 516	0.50 509	0.45 518	0.53 528	0.39 475	0.74 535	0.72 530

WZ-Net	3.62 555	4.87 603	16.77 492	1.43 500	1.40 507	3.75 369	2.29 569	4.12 480	2.50 482	2.74 537	2.19 463	4.06 552	5.29 592	10.19 529	7.36 582	0.54 526	0.37 469	0.47 488	0.49 524	0.77 540	0.73 531

Anonymous_2	3.01 521	0.89 422	4.53 335	1.06 322	1.18 444	2.93 211	0.87 352	3.24 289	1.46 173	1.86 300	1.35 213	4.11 555	2.35 500	1.64 240	1.28 337	0.82 571	0.90 593	8.71 649	15.84 652	4.44 626	0.74 532

SHD	2.82 492	2.04 570	13.80 446	1.69 549	1.79 576	2.73 185	1.07 435	3.85 394	3.18 569	4.63 604	2.74 536	3.38 509	2.77 523	5.48 416	3.66 542	0.62 541	0.47 531	0.51 517	0.55 546	0.65 508	0.74 532

PWC_ROB	2.69 485	2.01 568	8.36 375	1.33 460	1.90 584	3.23 255	1.18 462	4.33 554	3.25 577	3.11 564	3.41 572	2.71 443	2.18 489	9.15 495	4.48 549	0.56 530	0.31 417	0.61 554	0.36 443	0.69 520	0.74 532

SACVNet	2.46 445	1.14 485	9.47 391	1.44 503	1.18 444	4.06 449	1.49 515	3.84 391	2.24 415	2.62 522	1.89 396	2.57 428	1.28 303	11.35 575	1.64 414	0.50 509	0.39 484	0.48 496	0.41 493	0.55 466	0.75 535

RYNet	2.97 513	0.93 435	15.09 471	1.12 359	1.38 503	3.66 354	1.42 506	4.03 450	2.29 430	2.10 382	1.70 312	3.79 538	2.16 485	13.64 629	3.02 533	0.37 386	0.41 499	0.48 496	0.34 417	0.81 547	0.75 535

GwcNet	3.00 519	1.63 547	19.83 552	1.32 455	2.04 593	3.27 268	1.55 522	3.65 351	2.33 440	2.00 354	2.12 451	3.56 530	1.68 420	9.47 502	2.45 507	0.44 463	0.45 518	0.46 485	0.38 468	0.60 486	0.76 537

RTS	3.90 566	7.04 612	17.94 510	1.92 576	2.19 597	5.00 605	2.96 592	4.29 537	3.19 570	4.05 592	3.08 557	4.94 588	3.16 544	7.64 465	6.72 572	0.66 550	0.44 513	0.51 517	0.47 515	0.95 559	0.76 537

RTSA	3.90 566	7.04 612	17.94 510	1.92 576	2.19 597	5.00 605	2.96 592	4.29 537	3.19 570	4.05 592	3.08 557	4.94 588	3.16 544	7.64 465	6.72 572	0.66 550	0.44 513	0.51 517	0.47 515	0.95 559	0.76 537

ADCL	4.35 579	1.63 547	14.21 456	1.29 442	1.26 473	5.56 612	11.16 634	3.97 435	3.37 586	6.07 616	4.67 589	4.30 566	5.72 597	5.08 407	14.51 613	0.50 509	0.48 537	0.89 588	0.77 576	0.78 542	0.76 537

Replicate-Monster	0.79 105	1.36 525	2.08 220	0.70 91	0.52 174	2.05 123	0.34 63	1.92 104	0.82 39	1.03 188	0.60 55	0.48 42	0.52 64	1.28 159	0.39 4	0.19 57	0.14 11	0.19 19	0.16 50	0.22 87	0.78 541

TCMNet	2.98 515	1.30 514	18.26 515	1.47 512	2.09 594	3.84 389	1.08 440	3.96 433	2.39 461	2.53 504	2.29 483	2.43 411	1.75 431	10.09 527	2.39 498	0.52 521	0.45 518	0.61 554	0.50 530	0.80 546	0.78 541

FCDSN-DC	6.04 607	0.84 408	19.25 534	1.24 419	1.09 427	4.38 522	2.62 582	4.38 567	4.71 610	9.59 636	11.22 626	19.19 637	17.40 638	12.30 610	8.55 590	0.69 559	0.57 556	0.60 551	0.60 556	0.70 521	0.78 541
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
RGC	3.10 530	1.45 537	14.90 466	1.46 509	1.79 576	3.33 281	1.39 499	4.04 454	2.26 421	2.77 539	3.26 567	4.00 548	2.71 521	11.63 592	2.62 521	0.82 571	0.46 527	0.79 581	0.79 580	0.71 530	0.78 541

DDVS	1.68 302	0.79 384	2.52 260	1.26 428	1.16 442	3.17 243	0.78 276	3.12 273	1.82 329	1.86 300	1.91 402	2.92 470	1.43 342	6.20 434	1.63 411	0.45 472	0.65 573	0.34 371	0.38 468	0.48 441	0.79 545

CBFPSM	2.05 364	0.95 443	10.12 401	1.07 325	1.05 414	2.84 191	1.20 469	3.28 293	1.73 311	1.82 291	1.30 197	4.56 578	4.06 571	2.34 321	2.34 497	0.25 138	0.38 475	0.32 318	0.27 296	0.37 333	0.79 545

ccnet	2.66 477	0.97 450	8.01 372	1.54 526	1.24 467	3.75 369	2.18 566	4.07 465	2.41 464	2.66 531	3.25 566	2.87 464	2.31 498	9.89 516	3.50 539	0.78 565	0.75 587	0.71 571	0.67 564	0.76 539	0.81 547

FAT-Stereo	3.34 546	0.81 392	20.05 560	1.25 421	1.20 457	3.44 297	1.99 556	4.23 511	2.67 508	3.14 566	3.82 581	3.51 524	3.32 552	11.68 595	1.94 454	0.64 545	0.67 577	0.48 496	0.52 538	0.61 491	0.81 547

ADCP+	3.74 561	1.96 565	16.90 493	1.09 339	1.55 537	4.35 520	3.65 613	3.93 422	2.98 551	2.22 433	1.66 301	3.95 544	4.83 585	3.41 371	18.87 636	0.38 403	0.41 499	0.63 559	0.53 542	0.64 505	0.81 547

NaN_ROB	4.06 573	1.13 481	16.64 488	1.12 359	1.25 470	3.50 318	3.05 596	4.29 537	3.26 578	3.64 582	2.56 521	2.97 471	4.79 584	13.33 623	16.91 624	0.37 386	0.41 499	0.38 434	0.39 475	0.48 441	0.81 547

SANet	5.65 602	1.72 554	20.94 603	1.26 428	0.88 360	7.20 621	3.81 616	4.60 597	11.23 632	4.56 603	8.78 615	7.49 613	6.95 611	11.85 603	18.11 630	0.49 505	0.44 513	0.50 513	0.42 500	0.90 555	0.82 551

XQC	2.96 509	2.42 579	14.85 463	1.36 478	1.32 488	3.29 277	1.53 518	4.28 534	2.78 521	3.21 570	2.46 508	3.53 526	2.92 530	6.58 441	4.67 551	0.70 560	0.41 499	0.59 546	0.56 548	0.96 563	0.83 552

DANet	2.63 473	1.07 470	8.10 373	1.83 569	1.70 566	3.25 263	1.16 458	4.31 548	2.38 457	3.40 579	2.18 461	4.08 553	1.80 442	9.77 510	3.89 545	0.52 521	0.55 553	0.59 546	0.44 506	0.63 497	0.86 553
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GANetREF_RVC	3.20 539	1.93 563	18.84 526	1.51 521	0.80 320	4.12 465	1.82 546	4.16 493	2.91 541	1.87 302	1.74 323	2.48 420	1.84 449	13.18 620	1.74 429	0.80 568	0.57 556	0.79 581	0.74 572	1.20 587	0.86 553
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
DPSNet	3.43 550	1.37 527	12.19 422	1.39 492	1.24 467	4.15 472	2.06 559	4.51 590	3.34 584	2.69 533	1.96 409	3.52 525	5.56 595	10.68 545	9.68 594	0.93 577	0.73 585	0.40 444	0.37 455	1.06 568	0.86 553

G-Net	4.11 574	1.21 497	19.47 542	2.31 598	2.94 610	4.74 597	2.95 591	3.33 308	2.14 398	4.44 602	9.43 618	6.93 611	3.84 567	9.01 492	4.92 560	0.79 566	0.80 590	0.70 570	0.50 530	0.95 559	0.87 556

psmorigin	6.59 610	1.15 486	88.11 665	1.52 522	0.97 386	2.88 198	1.20 469	3.21 283	2.04 372	3.73 585	2.46 508	5.15 598	2.55 513	10.60 542	2.47 509	0.55 528	0.68 580	0.48 496	0.51 534	0.70 521	0.88 557

SAMSARA	3.55 553	2.16 574	14.18 455	1.86 573	1.49 525	4.62 572	2.65 583	3.58 341	2.80 527	7.05 623	3.05 555	5.16 599	4.07 572	9.18 496	4.80 556	0.64 545	0.67 577	0.59 546	0.68 567	0.89 553	0.91 558

aanetorigin	3.30 543	1.66 551	17.52 507	1.18 394	1.58 545	2.57 175	3.80 615	2.65 215	2.03 368	6.12 618	4.30 587	2.82 460	5.70 596	5.47 415	4.67 551	0.50 509	0.44 513	0.43 467	0.47 515	1.17 584	0.92 559

PS-NSSS	2.22 386	1.33 523	2.90 288	0.97 267	1.53 532	4.11 463	1.08 440	4.55 593	2.65 505	2.10 382	2.32 500	1.77 315	1.40 329	11.79 600	1.61 403	0.68 556	0.45 518	0.96 590	0.43 503	0.95 559	0.92 559

PSMNet-RUCA	1.64 296	1.50 541	2.57 264	1.50 519	1.38 503	3.05 226	1.36 490	3.31 297	2.24 415	1.36 215	2.07 440	1.40 264	1.09 257	1.83 270	1.55 392	1.15 588	0.69 581	1.26 601	0.96 589	1.64 597	0.94 561

NVstereo2D	2.54 461	0.90 424	11.10 413	1.32 455	1.47 522	3.58 339	1.38 497	4.13 482	2.45 473	1.90 312	1.71 316	2.86 463	1.76 432	10.86 552	1.66 417	0.60 537	0.43 508	0.53 528	0.41 493	0.78 542	0.94 561

FADNet_RVC	2.65 475	2.28 578	16.51 487	0.98 275	0.92 371	4.09 456	0.83 312	4.26 528	1.73 311	1.46 229	1.78 344	1.60 287	1.50 363	8.88 486	2.39 498	0.47 488	0.38 475	0.44 472	0.58 552	0.89 553	0.97 563

AnyNet_C32	4.17 576	5.75 609	12.62 428	1.60 538	1.54 533	5.51 611	4.09 619	3.90 410	3.23 576	4.22 600	3.03 554	3.10 482	3.41 555	8.01 474	18.85 635	0.53 524	0.58 561	0.53 528	0.74 572	1.19 586	0.97 563

ITSA-stereo	1.86 325	0.72 333	3.74 323	1.20 402	0.66 262	4.09 456	0.91 374	4.24 519	2.53 487	1.93 323	1.77 341	1.59 286	2.15 482	6.12 433	2.44 506	0.40 423	0.38 475	0.40 444	0.40 486	0.50 449	0.98 565

PA-Net	3.09 528	1.24 508	18.84 526	1.38 490	1.19 451	3.42 295	1.75 540	3.89 405	3.27 582	1.88 305	2.10 444	3.03 476	1.88 458	11.60 585	2.88 529	0.40 423	0.54 548	0.44 472	0.62 560	0.52 455	1.02 566
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
MFN_U_SF_DS_RVC	3.94 568	10.88 634	12.30 424	1.26 428	1.55 537	5.19 608	3.33 603	4.42 573	2.82 535	2.58 514	2.62 527	5.00 591	2.11 477	14.03 633	2.73 523	1.28 597	2.34 626	0.67 567	1.83 618	0.81 547	1.03 567

Wz-Net-TNSev	3.67 557	8.83 618	13.47 438	1.48 515	1.18 444	3.60 342	2.49 575	4.27 529	3.13 563	2.18 415	1.89 396	4.21 563	2.80 525	12.10 608	7.58 585	0.57 532	0.55 553	0.47 488	0.54 544	0.91 557	1.05 568

PASM	2.67 479	2.05 571	9.71 392	1.73 556	1.37 500	2.53 171	1.52 516	3.10 271	2.17 404	2.79 541	1.84 376	2.90 465	1.85 453	11.89 604	2.19 485	0.81 570	0.85 591	0.87 587	1.01 593	1.14 579	1.05 568

ADCMid	3.96 569	3.27 594	15.48 476	1.26 428	1.40 507	4.66 578	2.28 568	4.06 462	3.54 591	3.94 589	3.02 553	3.85 541	3.67 564	4.03 391	18.65 634	0.68 556	0.61 568	1.09 597	1.18 602	1.38 592	1.08 570

anonymity	1.76 314	1.26 510	2.73 281	1.66 546	1.32 488	1.84 92	1.07 435	3.49 322	2.30 431	2.11 386	2.11 448	1.71 306	3.90 569	1.82 269	1.48 376	1.10 585	1.09 598	1.08 596	1.08 597	1.05 567	1.09 571

Consistency-Raft	2.86 495	1.66 551	19.61 544	1.40 495	1.75 571	3.84 389	1.32 484	4.07 465	2.25 418	1.78 283	2.67 532	1.82 332	4.41 579	1.94 285	2.06 470	0.83 573	0.94 595	1.03 592	1.12 598	1.70 599	1.09 571

testlalala_base	1.62 291	0.74 352	1.63 168	1.19 397	1.40 507	2.63 182	0.84 318	4.09 471	1.31 136	1.22 203	1.42 230	1.21 237	0.85 184	1.16 126	0.73 168	3.92 629	2.10 618	0.27 201	0.18 103	4.49 627	1.11 573

PVD	3.12 531	1.97 566	12.80 430	1.79 566	1.63 551	3.83 384	1.34 487	3.48 319	3.88 599	5.77 613	3.56 576	3.45 514	3.29 550	5.58 420	5.30 566	0.71 562	0.69 581	0.74 579	0.77 576	0.79 544	1.13 574

SDNR	3.97 570	1.93 563	20.28 576	1.31 452	0.94 378	5.16 607	0.67 205	4.33 554	2.58 495	4.82 608	5.94 599	5.01 592	1.45 349	17.52 637	2.53 514	0.79 566	0.72 584	0.59 546	0.45 510	1.15 582	1.17 575

SPS-STEREO	3.97 570	1.44 536	20.85 597	1.72 555	1.71 567	3.24 260	2.30 570	3.55 336	2.68 510	4.79 607	3.66 577	5.44 603	2.97 531	9.11 493	9.35 593	1.15 588	1.10 599	1.06 595	1.02 595	1.16 583	1.18 576
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
S-Stereo	3.48 551	0.91 429	22.06 630	1.36 478	1.50 527	3.55 332	2.53 578	4.21 504	2.81 533	2.37 477	3.81 580	3.75 536	1.84 449	11.90 605	2.51 512	0.63 542	0.71 583	0.48 496	0.76 574	0.67 515	1.19 577

ADCS	4.22 578	5.33 605	16.32 483	1.64 543	1.31 481	3.91 407	3.64 612	4.21 504	2.89 539	5.11 609	2.81 545	4.46 572	3.06 541	5.21 409	19.50 637	0.63 542	0.64 572	0.69 568	0.69 569	1.12 577	1.26 578

coex-ft	18.59 644	6.62 611	113.53 667	1.17 388	1.31 481	2.33 150	1.93 552	2.81 244	14.00 638	124.82 670	8.45 611	5.90 606	51.74 663	9.99 522	22.69 641	0.57 532	0.62 569	0.50 513	0.49 524	1.08 574	1.28 579

PDISCO_ROB	2.86 495	1.53 543	14.27 457	1.98 582	2.19 597	4.52 554	1.35 488	4.65 599	3.19 570	2.09 379	2.16 457	3.53 526	2.45 507	5.32 410	2.12 477	1.30 600	0.78 589	0.72 575	0.59 554	1.24 588	1.28 579

AnyNet_C01	4.37 580	7.80 614	16.40 484	1.98 582	1.40 507	6.37 616	6.47 626	4.09 471	5.03 615	4.06 594	3.78 579	4.16 558	3.31 551	6.62 443	10.00 595	0.61 539	0.67 577	0.63 559	0.67 564	2.01 600	1.31 581

FBW_ROB	3.24 540	1.02 457	9.21 390	1.49 518	1.07 421	3.78 374	1.48 511	4.31 548	3.08 560	2.46 491	2.32 500	4.20 562	2.08 476	15.19 635	7.16 581	0.84 574	0.62 569	1.33 603	0.92 586	0.99 564	1.31 581

PSM-AAD	2.43 439	0.54 155	1.32 133	0.92 230	0.54 184	4.48 540	7.47 627	2.96 255	1.55 241	2.31 460	2.56 521	1.26 242	16.23 636	2.46 326	0.89 232	0.28 207	0.21 228	0.58 543	0.41 493	0.34 292	1.32 583

GCST	2.56 466	1.79 559	18.02 512	1.92 576	1.33 492	1.72 79	0.51 128	3.67 355	2.03 368	1.70 268	1.61 286	1.55 281	1.29 306	5.06 406	1.24 324	2.06 607	0.77 588	1.45 605	0.97 590	1.14 579	1.34 584

ADCPNet	3.89 565	1.63 547	20.25 574	1.28 438	1.27 475	6.43 617	2.65 583	3.93 422	2.70 511	2.78 540	2.20 465	4.28 565	6.16 604	5.56 418	10.27 597	0.65 548	1.18 601	0.71 571	1.70 613	0.84 551	1.37 585

SGM+DAISY	8.36 622	3.82 598	24.83 641	2.02 584	1.75 571	14.80 637	17.22 643	4.27 529	11.79 635	13.88 645	14.38 638	11.74 625	13.83 631	10.56 539	15.12 614	1.21 590	1.19 603	1.14 599	1.13 600	1.17 584	1.37 585

CC-Net-ROB	3.35 547	1.76 557	13.89 448	2.33 599	1.65 557	4.49 546	1.62 529	4.73 603	2.90 540	1.92 319	2.05 435	1.99 361	1.61 391	12.57 618	1.60 400	2.46 610	2.18 619	2.68 620	1.04 596	2.11 602	1.38 587

EDNetEfficient	5.61 600	2.14 573	16.75 491	1.67 547	3.64 622	4.12 465	7.51 628	3.05 266	5.63 621	11.57 644	4.83 591	3.95 544	12.72 629	8.44 480	20.78 640	0.41 438	0.43 508	0.47 488	1.01 593	1.66 598	1.39 588

WAO-7	5.16 593	3.21 592	18.98 530	1.88 575	1.44 517	5.34 609	3.09 599	4.91 608	5.81 622	4.35 601	8.92 617	6.55 608	6.06 601	13.40 625	10.81 599	1.34 602	1.20 604	1.48 606	1.35 608	1.60 596	1.45 589

LoS_RVC	0.94 150	1.30 514	1.31 130	0.84 170	1.63 551	2.02 114	0.59 166	1.51 43	1.36 144	0.81 141	1.33 205	0.84 166	0.88 193	1.36 178	0.73 168	0.21 78	0.17 73	0.20 40	0.14 2	0.20 38	1.45 589

MFMNet_re	2.91 502	1.91 562	18.25 514	3.06 612	1.89 583	3.13 239	1.67 537	3.52 329	2.97 548	3.14 566	2.87 548	2.26 385	2.41 503	2.42 323	2.00 463	1.10 585	1.05 597	0.94 589	0.90 585	1.28 589	1.46 591

ELAS_RVC	5.72 603	1.64 550	20.40 581	2.09 588	2.01 589	4.95 604	11.47 636	4.66 600	6.31 626	8.09 629	8.01 606	8.06 618	11.65 628	8.36 476	10.22 596	0.99 582	1.17 600	0.81 584	0.76 574	1.14 579	1.58 592
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
NVStereoNet_ROB	4.91 591	1.40 531	16.46 486	1.47 512	1.72 569	3.46 303	1.96 553	3.89 405	3.61 593	2.90 547	24.61 647	4.81 585	4.49 581	13.57 627	4.87 558	1.33 601	1.29 606	1.70 607	1.68 611	1.41 594	1.66 593
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
ELAS	5.99 606	1.62 545	20.29 577	1.96 581	2.01 589	15.09 638	8.38 632	5.23 613	5.54 619	9.02 632	8.61 612	6.74 609	9.75 627	7.48 462	11.40 603	0.96 580	1.18 601	0.72 575	0.93 587	1.30 590	1.67 594
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MANE	11.39 630	1.38 528	23.16 636	4.82 638	2.79 608	22.02 645	14.51 641	25.81 648	26.28 651	10.93 642	13.17 635	19.90 639	18.03 641	15.69 636	20.41 639	0.96 580	0.74 586	1.42 604	3.24 641	0.74 535	1.71 595

CAS	1.26 239	0.40 22	1.46 149	2.97 611	1.61 548	4.13 468	0.73 234	1.78 86	1.49 195	0.83 151	1.10 149	0.59 88	0.53 69	1.26 154	0.80 194	2.99 615	0.13 1	0.21 62	0.13 1	0.31 228	1.72 596

MSC_U_SF_DS_RVC	4.48 581	10.62 632	15.18 474	1.55 531	1.45 521	6.16 614	3.54 610	5.41 620	3.68 596	2.59 517	2.74 536	4.81 585	2.20 490	13.79 630	4.40 548	2.04 606	3.36 639	1.05 594	1.20 603	2.09 601	1.72 596

MFN_U_SF_RVC	3.81 563	10.78 633	15.01 469	1.84 570	1.39 505	3.73 367	1.63 530	4.05 458	3.26 578	2.91 548	2.38 504	4.36 569	3.65 563	8.43 479	4.91 559	1.11 587	1.04 596	0.99 591	1.31 605	1.58 595	1.75 598

LCNet	1.55 274	0.54 155	1.88 189	0.99 281	0.55 192	3.60 342	1.21 472	2.86 248	1.53 224	2.18 415	1.74 323	1.43 268	4.17 574	3.62 377	0.87 225	0.29 230	0.20 192	0.28 234	0.77 576	0.47 438	1.85 599

MADNet+	3.97 570	9.54 628	13.83 447	1.87 574	1.69 565	4.19 494	2.87 589	4.80 606	4.10 605	2.51 499	2.67 532	4.55 577	3.41 555	8.72 483	6.92 579	1.25 595	1.27 605	1.04 593	0.93 587	1.39 593	1.85 599

UDG	3.55 553	2.81 589	17.45 504	2.69 605	1.98 587	3.97 434	1.19 465	4.35 558	2.02 366	2.42 486	2.53 518	4.50 573	2.46 509	6.53 440	2.41 502	2.12 608	1.77 614	2.63 619	2.57 632	2.64 606	1.95 601

PWCK	5.85 604	9.95 630	15.22 475	2.90 609	1.56 540	5.66 613	7.69 629	5.27 614	4.74 612	3.88 587	7.51 603	8.04 616	5.28 591	15.18 634	8.40 589	3.08 616	1.51 609	2.24 613	1.37 609	5.55 632	1.96 602

IGEV-BASED-STEREO-	1.09 192	3.30 595	2.61 268	0.82 149	0.38 64	1.27 32	0.62 186	1.51 43	1.29 133	0.91 164	0.92 113	0.65 110	0.57 82	1.08 102	0.59 108	1.55 604	0.15 24	0.32 318	0.28 325	1.10 575	1.98 603

FTStereo	3.71 560	0.53 143	20.37 579	0.96 260	0.65 255	4.34 517	11.29 635	2.62 212	1.50 201	2.58 514	5.04 593	1.90 344	13.84 632	3.71 381	1.25 327	0.38 403	0.24 324	0.31 298	0.32 400	0.30 209	2.10 604

Prome-Stereo	1.61 289	0.55 161	1.71 173	0.98 275	0.60 225	4.41 531	1.82 546	3.03 264	1.53 224	2.18 415	3.45 573	1.72 307	3.49 561	2.23 317	1.08 287	0.29 230	0.20 192	0.26 170	0.25 250	0.34 292	2.16 605

test_for_model	2.16 379	3.87 599	1.58 165	4.16 626	3.64 622	2.51 165	0.96 406	3.63 347	2.62 500	2.45 490	1.39 223	1.02 205	0.73 135	0.92 71	0.57 104	2.97 614	2.19 620	0.26 170	0.17 79	5.32 631	2.24 606

CES	1.01 179	0.55 161	1.74 178	0.92 230	2.15 596	2.15 134	0.50 124	2.01 115	1.45 165	0.76 125	1.02 126	0.61 93	0.47 30	1.29 164	0.79 193	0.22 90	0.17 73	0.24 115	0.14 2	0.63 497	2.29 607

BEATNet-Init1	49.72 662	64.32 665	97.77 666	4.68 636	4.28 632	84.75 667	60.42 659	73.38 667	68.59 663	88.29 667	88.51 669	91.94 668	97.99 669	85.26 669	70.96 669	0.80 568	0.65 573	0.85 586	0.70 570	7.96 644	2.33 608

DDUNet	2.91 502	2.78 588	6.94 359	3.53 618	2.26 601	3.28 273	1.36 490	3.77 376	2.04 372	2.62 522	2.49 512	4.18 559	1.69 421	5.38 412	1.85 443	2.21 609	1.77 614	2.61 618	2.43 630	2.60 605	2.34 609

IGEV-Stereo+	0.94 150	0.47 96	1.19 106	0.86 189	2.02 592	1.40 50	0.39 77	1.17 13	0.88 66	0.61 49	0.44 19	0.47 39	0.79 164	2.14 304	0.42 11	0.27 170	0.19 149	0.22 70	0.17 79	2.26 604	2.41 610

GMM-Stereo	2.45 442	0.52 131	20.38 580	0.89 207	0.82 332	4.18 490	1.91 551	2.45 172	1.48 187	2.48 494	2.30 488	1.69 302	1.86 454	2.93 360	1.08 287	0.28 207	0.18 113	0.33 353	0.48 520	0.35 310	2.41 610

EDNetEfficientorigin	12.35 635	2.51 580	179.47 670	1.19 397	0.96 382	2.91 203	1.81 545	3.00 260	5.35 617	8.91 631	4.79 590	4.18 559	4.64 583	9.98 521	11.30 601	0.37 386	0.38 475	0.60 551	0.85 582	1.32 591	2.43 612

KYRaft	1.59 286	0.52 131	1.73 175	0.95 254	0.49 158	4.38 522	1.79 542	2.43 169	1.51 208	2.49 495	2.98 551	2.00 362	3.41 555	2.14 304	0.82 203	0.30 273	0.21 228	0.33 353	0.46 512	0.35 310	2.45 613

DGSMNet	7.55 619	1.62 545	17.42 503	1.92 576	12.73 639	7.45 624	42.99 658	4.13 482	2.07 379	2.10 382	3.16 564	3.42 511	1.70 423	9.24 498	2.30 493	3.70 626	10.89 651	11.80 653	5.54 643	4.24 622	2.66 614

WAO-6	5.87 605	2.27 576	15.05 470	2.96 610	2.77 607	12.01 632	3.58 611	5.37 619	11.91 636	3.34 576	9.69 619	6.78 610	5.84 598	11.82 602	8.89 592	2.87 612	2.35 627	2.50 614	1.84 619	2.85 607	2.67 615

WAO-8	11.95 632	13.02 638	20.56 588	3.50 616	3.08 614	15.11 639	2.80 586	12.91 637	19.11 647	7.69 625	13.12 632	11.62 623	7.01 614	84.40 667	7.91 586	3.42 619	1.92 616	3.54 634	1.93 622	3.68 613	2.69 616

Venus	11.95 632	13.02 638	20.56 588	3.50 616	3.08 614	15.11 639	2.80 586	12.91 637	19.11 647	7.69 625	13.12 632	11.62 623	7.01 614	84.40 667	7.91 586	3.42 619	1.92 616	3.54 634	1.93 622	3.68 613	2.69 616

SQANet	3.70 558	9.34 626	18.41 520	2.75 606	2.74 606	3.40 290	1.47 510	3.50 325	1.68 295	2.60 518	1.75 327	2.69 440	1.91 462	6.72 450	1.74 429	2.96 613	1.41 608	1.85 608	1.12 598	3.17 608	2.70 618

MaskLacGwcNet_RVC	3.13 532	1.43 535	9.93 396	2.50 602	1.62 549	4.29 512	1.68 539	3.95 428	2.43 468	1.66 260	1.91 402	3.04 477	1.41 334	13.26 621	1.58 396	3.82 627	1.59 610	1.12 598	0.46 512	2.21 603	2.74 619

Ntro	4.21 577	8.94 622	19.89 555	3.22 614	2.96 611	4.15 472	1.89 550	3.92 420	2.36 446	1.77 281	2.14 454	3.35 504	2.17 487	9.48 503	2.24 489	3.52 622	1.76 613	2.13 611	1.31 605	3.83 618	3.09 620

ACVNet_2	5.41 597	12.60 637	20.42 583	3.27 615	3.15 617	4.50 549	3.02 595	4.66 600	3.73 597	3.35 578	5.36 595	7.86 615	2.88 527	12.33 612	4.76 555	3.12 617	2.22 621	2.70 622	1.69 612	3.49 611	3.10 621

otaku	4.58 584	8.93 621	19.95 557	3.11 613	2.67 604	3.91 407	2.57 580	3.82 387	2.25 418	2.22 433	9.72 620	4.08 553	2.35 500	8.57 481	2.13 480	3.51 621	1.65 612	2.15 612	1.17 601	3.69 615	3.15 622

LVE	6.88 615	9.31 625	21.14 608	3.61 621	3.18 618	4.49 546	2.79 585	10.21 632	11.69 634	3.16 569	11.53 628	18.33 634	4.31 577	11.66 593	3.52 540	4.45 636	2.93 631	2.56 616	1.91 621	3.62 612	3.16 623

ACVNet_1	6.04 607	13.97 644	21.36 616	3.58 620	3.14 616	4.73 594	2.48 574	4.20 498	3.17 568	2.98 556	2.83 547	23.31 643	4.34 578	11.06 563	2.45 507	3.68 624	2.33 625	2.60 617	1.79 617	3.69 615	3.19 624

ACVNet-4b	6.73 612	13.67 642	21.87 626	3.54 619	3.07 613	4.19 494	2.25 567	4.03 450	3.65 594	1.64 255	3.98 584	5.88 605	2.89 528	10.01 523	16.98 625	23.29 657	2.24 622	2.53 615	1.78 616	3.87 619	3.21 625

Dean	7.52 618	9.08 623	21.41 617	3.74 623	3.53 620	4.81 601	3.53 608	5.33 618	5.25 616	4.17 596	26.53 648	25.62 649	4.09 573	10.97 557	4.32 547	3.69 625	2.30 624	2.91 624	1.87 620	4.03 621	3.24 626

MonStereo1	8.07 621	2.24 575	5.83 350	4.68 636	3.60 621	18.80 643	2.52 576	5.89 623	5.86 623	4.76 606	13.98 637	7.41 612	50.63 662	13.28 622	5.16 561	4.40 634	0.90 593	2.69 621	1.55 610	3.92 620	3.30 627

RainbowNet	4.56 582	8.28 615	20.07 563	3.64 622	3.23 619	4.15 472	2.99 594	4.18 494	3.03 556	2.20 422	2.65 530	4.26 564	2.90 529	9.77 510	2.12 477	3.88 628	2.27 623	2.71 623	1.72 615	3.78 617	3.31 628

DispFullNet	4.64 585	3.48 596	23.95 640	3.99 624	3.03 612	3.35 283	1.06 433	4.18 494	2.80 527	6.33 620	2.94 549	4.04 551	7.81 619	3.92 389	5.16 561	2.75 611	1.61 611	3.10 628	2.68 635	3.32 610	3.31 628

IMH	6.81 614	13.66 641	20.41 582	4.33 632	3.74 624	5.50 610	3.06 597	5.49 621	6.22 624	4.64 605	10.35 622	9.30 619	8.03 622	13.61 628	6.81 574	4.80 641	2.99 636	3.09 627	2.12 627	4.36 625	3.61 630

IMH-64-1	4.84 589	2.53 582	6.83 356	4.30 630	3.74 624	4.81 601	6.05 623	5.30 615	3.92 600	3.95 590	8.33 609	5.08 595	6.06 601	8.96 490	6.30 569	4.57 638	2.96 633	3.04 625	2.12 627	4.28 623	3.62 631

IMH-64	4.84 589	2.53 582	6.83 356	4.30 630	3.74 624	4.81 601	6.05 623	5.30 615	3.92 600	3.95 590	8.33 609	5.08 595	6.06 601	8.96 490	6.30 569	4.57 638	2.96 633	3.04 625	2.12 627	4.28 623	3.62 631

tt	7.19 617	0.51 125	6.83 356	4.03 625	2.30 602	12.05 633	20.19 648	15.46 644	6.58 627	3.42 580	3.22 565	5.37 601	6.39 609	4.20 396	7.46 583	9.81 647	11.53 652	7.05 645	7.46 647	6.31 635	3.71 633

ktn	21.74 647	10.34 631	19.68 547	4.53 634	4.00 629	6.53 618	4.51 621	6.79 625	78.82 666	84.69 666	100.86 670	58.49 663	7.57 618	12.11 609	13.35 610	4.58 640	3.24 638	3.49 631	2.62 633	4.65 628	3.84 634

JetBlue	6.27 609	9.15 624	13.76 441	1.94 580	4.60 635	11.91 631	12.00 637	5.12 611	3.45 590	3.79 586	4.52 588	9.54 620	6.56 610	9.40 501	13.48 611	1.26 596	1.37 607	1.17 600	1.34 607	7.06 641	3.95 635

notaker	10.50 628	8.60 616	20.23 570	4.54 635	3.95 628	6.27 615	3.44 604	8.07 629	4.75 613	8.73 630	46.45 657	13.86 632	27.86 648	13.49 626	13.61 612	4.56 637	3.18 637	3.52 633	2.68 635	8.13 645	4.05 636

TorneroNet	25.88 649	11.28 635	21.62 623	4.20 627	4.07 630	55.25 658	3.15 600	15.16 643	76.94 665	58.09 661	82.72 667	86.88 667	41.15 654	13.35 624	18.13 631	4.32 631	2.85 629	3.45 630	2.62 633	8.33 646	4.14 637

TorneroNet-64	10.12 625	8.74 617	20.95 604	4.27 628	3.76 627	13.86 636	2.85 588	15.05 642	23.15 650	10.07 637	23.84 646	13.47 629	8.24 623	13.96 632	17.21 627	3.96 630	2.72 628	3.23 629	2.48 631	6.29 634	4.27 638

KSHMR	16.96 642	5.37 606	21.64 625	4.46 633	4.50 633	8.30 627	3.32 602	15.58 645	76.24 664	6.62 622	61.47 662	56.53 662	5.43 594	35.17 653	11.37 602	4.39 633	2.97 635	3.63 636	2.74 637	5.10 630	4.34 639

PML	64.32 664	53.22 662	17.88 509	8.10 643	32.94 650	148.46 670	247.79 672	12.18 635	45.42 661	111.41 668	288.92 672	101.47 670	101.31 670	31.67 649	15.55 615	14.03 650	4.83 643	10.98 650	6.18 645	28.82 653	5.17 640

MADNet++	7.57 620	5.80 610	13.28 433	6.38 641	5.26 637	7.18 620	7.77 630	5.32 617	5.62 620	6.11 617	7.78 604	6.02 607	8.01 621	11.74 598	16.36 622	9.36 646	4.95 644	8.57 648	5.66 644	4.83 629	5.34 641

UNDER WATER-64	9.33 624	5.37 606	22.60 633	5.22 640	4.86 636	10.75 630	4.61 622	11.45 633	17.30 642	7.59 624	9.80 621	15.99 633	17.90 640	10.63 543	15.72 617	4.36 632	2.87 630	4.39 641	2.86 638	7.01 640	5.36 642

UNDER WATER	10.47 626	3.95 600	22.62 634	5.07 639	4.51 634	7.78 625	3.77 614	12.56 636	21.72 649	7.84 627	10.78 623	23.96 645	31.66 649	10.78 550	16.19 621	4.44 635	2.93 631	4.24 637	2.86 638	6.33 636	5.47 643

MSAF-DinoV2	13.69 638	13.09 640	22.03 629	2.41 601	1.44 517	4.03 444	1.38 497	9.07 630	9.20 629	2.23 437	1.98 417	5.08 595	5.06 587	177.66 671	5.46 568	0.45 472	0.34 444	0.40 444	0.62 560	6.09 633	5.80 644

FADE	78.44 665	13.79 643	36.09 648	10.71 647	13.34 640	4.15 472	4.14 620	28.60 652	8.36 628	5.15 610	3.88 582	11.85 626	36.55 650	44.37 655	28.26 653	474.90 672	161.58 671	347.36 672	322.13 672	7.29 642	6.23 645

MultiAttention	8.74 623	0.56 172	7.25 362	2.07 587	22.74 647	35.86 654	8.44 633	4.97 609	2.58 495	2.57 510	5.11 594	5.55 604	1.59 384	52.70 665	7.50 584	0.47 488	0.24 324	0.52 523	1.00 592	6.84 639	6.30 646

JetRed	10.48 627	27.10 651	35.70 647	4.27 628	4.09 631	15.55 641	12.83 639	12.16 634	5.50 618	5.83 614	5.56 597	10.14 621	7.43 616	8.88 486	26.39 649	3.32 618	3.81 640	3.51 632	2.96 640	7.85 643	6.69 647

USTest	15.98 641	15.58 646	22.56 632	18.49 648	16.99 641	26.43 647	36.08 654	27.68 651	12.77 637	10.69 640	10.80 624	18.35 635	15.09 633	18.62 638	23.37 642	4.85 642	5.34 645	7.38 646	7.43 646	9.90 647	11.23 648

TCMNet-wrong-test	12.32 634	14.13 645	19.38 539	22.38 649	19.85 644	15.99 642	12.34 638	22.95 647	4.56 608	6.24 619	6.27 600	18.40 636	15.71 634	10.10 528	10.72 598	9.06 645	4.78 642	5.35 642	3.95 642	12.28 649	11.97 649

DGTPSM_ROB	15.31 639	8.85 619	28.14 645	9.90 645	18.89 642	12.44 634	33.21 651	13.48 639	17.86 645	9.50 634	22.89 644	13.78 630	19.67 642	21.26 639	23.68 643	5.08 643	8.84 646	5.62 643	11.50 648	6.72 637	14.87 650

DPSMNet_ROB	15.52 640	8.89 620	31.44 646	10.07 646	18.91 643	12.44 634	33.22 652	13.51 640	17.94 646	9.58 635	22.91 645	13.79 631	19.67 642	21.43 640	23.73 644	5.17 644	8.84 646	5.63 644	11.52 651	6.79 638	14.90 651

DPSM_ROB	20.78 645	20.03 649	26.57 643	23.62 651	22.46 645	31.10 649	39.97 656	33.52 655	17.41 643	15.25 646	15.80 641	24.06 646	20.71 645	23.30 644	27.62 651	10.78 648	9.41 649	11.69 651	11.50 648	14.49 650	16.36 652

DPSM	20.78 645	20.03 649	26.57 643	23.62 651	22.46 645	31.10 649	39.97 656	33.52 655	17.41 643	15.25 646	15.80 641	24.06 646	20.71 645	23.30 644	27.62 651	10.78 648	9.41 649	11.69 651	11.50 648	14.49 650	16.36 652

LSM	12.71 636	3.52 597	20.79 596	55.63 662	84.76 661	3.63 352	6.30 625	3.73 370	4.93 614	5.55 612	13.92 636	3.53 526	3.25 549	9.72 509	4.12 546	0.64 545	0.85 591	0.71 571	0.81 581	1.03 565	26.84 654

Anonymous_1	57.11 663	19.68 648	26.15 642	23.10 650	142.31 667	30.84 648	39.75 655	33.86 657	16.98 641	70.53 665	15.42 640	23.46 644	19.75 644	23.04 642	27.23 650	164.73 670	9.02 648	130.38 666	137.40 667	161.27 671	27.24 655

HanzoNet	31.60 652	17.23 647	21.22 613	7.32 642	5.84 638	7.25 622	3.53 608	13.82 641	14.20 640	50.38 659	47.01 658	44.45 653	56.61 664	36.61 654	32.00 655	63.89 664	56.57 665	7.97 647	89.20 665	28.69 652	28.25 656

FlowAnything	41.75 653	39.90 653	53.36 661	47.83 661	45.06 654	62.45 659	80.51 664	67.34 665	34.89 655	30.56 653	31.52 650	48.18 657	42.05 659	46.66 663	55.24 661	21.71 656	18.88 656	23.49 658	23.13 653	29.12 654	33.04 657

RAFT-FEzeroshot	41.78 655	40.21 657	53.07 658	47.74 659	45.19 656	62.51 660	80.73 667	67.30 663	34.75 652	30.51 651	31.88 652	48.27 659	41.88 657	46.64 661	55.54 663	21.62 653	18.89 658	23.48 654	23.22 656	29.20 657	33.05 658

RAFT-FE	41.78 655	40.21 657	53.07 658	47.74 659	45.19 656	62.51 660	80.73 667	67.30 663	34.75 652	30.51 651	31.88 652	48.27 659	41.88 657	46.64 661	55.54 663	21.62 653	18.89 658	23.48 654	23.22 656	29.20 657	33.05 658

CasAABBNet	41.80 657	40.20 656	53.41 662	47.73 657	45.18 655	62.51 660	80.71 666	67.26 662	34.80 654	30.49 650	31.88 652	48.24 658	41.81 656	46.63 660	55.64 665	21.60 651	18.88 656	23.48 654	23.22 656	29.19 656	33.05 658

Selective-RAFT-Error	41.77 654	40.16 655	53.34 660	47.73 657	45.25 658	62.51 660	80.64 665	67.22 661	34.93 656	30.64 654	31.81 651	48.11 656	42.11 660	46.57 658	54.95 660	21.61 652	18.87 655	23.48 654	23.15 655	29.16 655	33.08 661

LRCNet_RVC	25.52 648	33.45 652	23.21 638	31.79 653	32.78 649	6.74 619	1.18 462	25.88 649	4.46 606	28.94 649	30.89 649	24.91 648	17.57 639	27.66 648	24.34 646	35.26 660	25.60 661	35.91 660	33.81 659	31.90 660	34.10 662

HaxPig	43.25 658	43.65 659	45.00 652	33.85 654	35.61 651	32.69 651	30.52 649	45.09 658	42.97 659	48.77 657	48.17 659	43.00 652	40.26 652	44.58 656	43.61 656	47.18 661	49.30 662	51.54 662	50.25 661	43.73 661	45.29 663

AVERAGE_ROB	44.46 659	45.91 660	46.59 653	40.59 656	38.66 652	32.99 652	30.52 649	46.19 659	43.26 660	49.59 658	48.97 660	44.62 654	39.89 651	45.04 657	43.94 657	48.74 662	50.69 663	50.80 661	49.79 660	45.54 662	46.97 664

MEDIAN_ROB	47.37 660	49.08 661	49.92 656	40.32 655	39.97 653	34.95 653	33.43 653	49.17 660	46.39 662	53.06 660	52.65 661	47.65 655	42.23 661	48.35 664	47.29 658	52.10 663	54.04 664	54.28 663	53.48 662	48.76 663	50.33 665

LSM0	49.58 661	40.04 654	53.62 663	97.15 663	128.68 666	62.75 664	79.89 663	67.63 666	35.11 657	33.02 655	32.61 656	48.43 661	41.60 655	46.60 659	55.43 662	21.63 655	18.99 660	23.62 659	23.13 653	29.47 659	52.26 666

DPSimNet_ROB	102.30 666	119.72 670	143.59 669	109.42 665	94.10 662	127.22 669	127.15 670	26.62 650	102.36 671	149.58 671	83.99 668	139.34 671	137.54 671	64.62 666	82.36 670	105.18 666	66.15 666	120.15 665	69.61 664	99.58 665	77.72 667

ASD4	103.30 667	113.98 669	120.24 668	106.67 664	79.75 660	115.36 668	120.35 669	119.13 671	79.65 670	120.04 669	74.64 663	101.45 669	65.48 665	109.11 670	84.31 671	104.31 665	90.04 667	133.15 667	103.58 666	130.15 667	94.66 668

xxxxx1	112.33 668	88.53 666	37.76 649	227.84 669	157.23 668	39.05 655	61.41 660	93.76 668	79.29 667	62.45 662	74.79 664	78.32 664	70.96 666	33.47 650	70.69 666	114.00 667	130.36 668	259.31 669	274.34 669	145.54 668	147.50 669

tt_ll	112.33 668	88.53 666	37.76 649	227.84 669	157.23 668	39.05 655	61.41 660	93.76 668	79.29 667	62.45 662	74.79 664	78.32 664	70.96 666	33.47 650	70.69 666	114.00 667	130.36 668	259.31 669	274.34 669	145.54 668	147.50 669

ff	112.33 668	88.53 666	37.76 649	227.84 669	157.23 668	39.05 655	61.41 660	93.76 668	79.29 667	62.45 662	74.79 664	78.32 664	70.96 666	33.47 650	70.69 666	114.00 667	130.36 668	259.31 669	274.34 669	145.54 668	147.50 669

test_example2	212.63 671	219.92 671	221.87 671	213.67 668	221.17 671	199.47 671	200.74 671	185.30 672	141.66 672	209.52 672	213.45 671	210.82 672	205.48 672	221.27 672	216.64 672	236.83 671	242.07 672	213.93 668	217.01 668	235.69 672	226.10 672

ccccc	590.94 672	629.75 672	645.59 672	567.84 672	570.84 672	582.44 672	641.68 673	613.82 673	494.59 673	614.58 673	651.20 673	555.57 673	637.59 673	666.94 673	652.42 673	781.57 673	507.24 673	391.36 673	342.44 673	689.82 673	581.48 673

Low-res two-view benchmark