Low-res two-view results

This table lists the benchmark results for the low-res two-view scenario. This benchmark evaluates the Middlebury stereo metrics (for all metrics, smaller is better):

bad 0.5, 1.0, 2.0, 4.0 [%]: Fraction of pixels with errors larger than the given number of disparities.
Average error [px]: The per-pixel average disparity error.
Root mean square error [px]: The per-pixel root mean square disparity error.
50%, 90%, 95%, 99% error quantile [px]: The highest disparity error within the given percentage of best pixels (for 50%, this is the median error).
Time [s]: The runtime of the method.

The mask determines whether the metric is evaluated for all pixels with ground truth, or only for pixels which are visible in both images (non-occluded).
The coverage selector allows to limit the table to results for all pixels (dense), or a given minimum fraction of pixels.

Methods with suffix _ROB may participate in the Robust Vision Challenge.

Click one or more dataset result cells or column headers to show visualizations. Most visualizations are only available for training datasets. The visualizations may not work with mobile browsers.

Method	all	lakes. 1l	lakes. 1s	sand box 1l	sand box 1s	stora. room 1l	stora. room 1s	stora. room 2l	stora. room 2s	stora. room 2 1l	stora. room 2 1s	stora. room 2 2l	stora. room 2 2s	stora. room 3l	stora. room 3s	tunnel 1l	tunnel 1s	tunnel 2l	tunnel 2s	tunnel 3l	tunnel 3s

LG-Stereo_L1	0.18 1	0.14 14	0.29 73	0.31 34	0.21 136	0.19 8	0.19 30	0.30 7	0.20 9	0.16 1	0.15 2	0.19 17	0.17 20	0.35 69	0.20 9	0.13 74	0.10 56	0.12 66	0.09 6	0.11 58	0.10 6

MLG-Stereo_test2	0.18 1	0.14 14	0.26 32	0.31 34	0.17 18	0.24 38	0.17 3	0.27 4	0.15 2	0.18 3	0.19 11	0.22 38	0.14 1	0.32 28	0.19 1	0.13 74	0.09 18	0.12 66	0.09 6	0.11 58	0.10 6

MLG-Stereo_test1	0.18 1	0.14 14	0.28 63	0.34 100	0.17 18	0.24 38	0.17 3	0.27 4	0.13 1	0.18 3	0.14 1	0.23 46	0.15 4	0.32 28	0.20 9	0.12 45	0.09 18	0.13 104	0.09 6	0.10 30	0.10 6

MLG-Stereo	0.18 1	0.14 14	0.28 63	0.34 100	0.16 4	0.26 73	0.17 3	0.31 12	0.15 2	0.19 7	0.15 2	0.23 46	0.15 4	0.32 28	0.20 9	0.11 30	0.09 18	0.13 104	0.09 6	0.10 30	0.10 6

FoundationStereo	0.18 1	0.15 57	0.26 32	0.31 34	0.17 18	0.23 29	0.20 58	0.24 3	0.16 4	0.19 7	0.16 6	0.21 30	0.19 48	0.27 3	0.22 54	0.14 117	0.10 56	0.12 66	0.09 6	0.10 30	0.10 6

S2M2_XL	0.19 6	0.18 126	0.28 63	0.27 1	0.20 99	0.15 2	0.16 2	0.23 1	0.16 4	0.21 23	0.26 74	0.17 4	0.17 20	0.24 1	0.21 26	0.17 292	0.16 399	0.15 181	0.14 232	0.15 218	0.12 113
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LG-Stereo_L2	0.19 6	0.14 14	0.30 82	0.31 34	0.20 99	0.20 11	0.18 13	0.33 17	0.22 20	0.19 7	0.15 2	0.20 24	0.18 33	0.34 63	0.20 9	0.13 74	0.09 18	0.13 104	0.09 6	0.11 58	0.09 1

4k_L	0.20 8	0.15 57	0.26 32	0.30 8	0.20 99	0.25 60	0.20 58	0.38 61	0.25 47	0.22 47	0.23 38	0.27 97	0.18 33	0.31 20	0.22 54	0.14 117	0.11 139	0.11 1	0.09 6	0.09 1	0.10 6

aaa3	0.20 8	0.15 57	0.25 10	0.30 8	0.20 99	0.22 18	0.19 30	0.37 51	0.25 47	0.21 23	0.20 15	0.26 87	0.22 94	0.32 28	0.23 84	0.13 74	0.11 139	0.11 1	0.09 6	0.09 1	0.10 6

gc-stereo	0.20 8	0.14 14	0.25 10	0.30 8	0.19 57	0.24 38	0.19 30	0.40 85	0.24 38	0.22 47	0.21 22	0.26 87	0.20 66	0.30 10	0.22 54	0.16 248	0.14 342	0.11 1	0.09 6	0.09 1	0.10 6

mfccc	0.20 8	0.14 14	0.27 50	0.30 8	0.20 99	0.29 127	0.18 13	0.39 69	0.23 30	0.21 23	0.20 15	0.28 106	0.20 66	0.32 28	0.22 54	0.14 117	0.12 220	0.11 1	0.09 6	0.09 1	0.11 66

ss10	0.20 8	0.14 14	0.26 32	0.30 8	0.18 32	0.24 38	0.19 30	0.37 51	0.29 75	0.22 47	0.25 61	0.26 87	0.15 4	0.36 76	0.23 84	0.14 117	0.12 220	0.11 1	0.09 6	0.09 1	0.10 6

5k_new	0.20 8	0.15 57	0.26 32	0.30 8	0.20 99	0.24 38	0.19 30	0.33 17	0.27 66	0.22 47	0.21 22	0.25 76	0.17 20	0.36 76	0.22 54	0.13 74	0.10 56	0.11 1	0.09 6	0.09 1	0.11 66

USM	0.20 8	0.13 1	0.26 32	0.32 70	0.17 18	0.31 159	0.20 58	0.38 61	0.29 75	0.21 23	0.24 53	0.24 65	0.15 4	0.32 28	0.22 54	0.14 117	0.11 139	0.12 66	0.09 6	0.09 1	0.10 6

weee2	0.20 8	0.14 14	0.25 10	0.30 8	0.20 99	0.28 108	0.19 30	0.33 17	0.26 60	0.21 23	0.20 15	0.28 106	0.21 80	0.31 20	0.22 54	0.12 45	0.10 56	0.11 1	0.09 6	0.10 30	0.10 6

ACM	0.20 8	0.14 14	0.25 10	0.31 34	0.20 99	0.25 60	0.18 13	0.38 61	0.23 30	0.22 47	0.24 53	0.25 76	0.17 20	0.31 20	0.22 54	0.13 74	0.12 220	0.11 1	0.09 6	0.09 1	0.10 6

uiiii_40	0.20 8	0.14 14	0.23 1	0.30 8	0.20 99	0.25 60	0.17 3	0.30 7	0.21 15	0.21 23	0.20 15	0.27 97	0.31 211	0.41 116	0.19 1	0.11 30	0.09 18	0.12 66	0.09 6	0.10 30	0.10 6

tim_s	0.20 8	0.13 1	0.27 50	0.33 91	0.19 57	0.30 141	0.20 58	0.34 29	0.25 47	0.21 23	0.24 53	0.25 76	0.17 20	0.33 46	0.21 26	0.10 9	0.11 139	0.11 1	0.09 6	0.11 58	0.09 1

yuret106	0.20 8	0.14 14	0.26 32	0.31 34	0.20 99	0.26 73	0.18 13	0.39 69	0.21 15	0.19 7	0.23 38	0.32 133	0.16 14	0.33 46	0.21 26	0.15 194	0.15 369	0.11 1	0.09 6	0.09 1	0.11 66

ITER124	0.20 8	0.14 14	0.24 3	0.30 8	0.19 57	0.30 141	0.20 58	0.37 51	0.22 20	0.23 61	0.20 15	0.23 46	0.22 94	0.33 46	0.22 54	0.13 74	0.13 302	0.11 1	0.09 6	0.10 30	0.10 6

dddd17k	0.20 8	0.14 14	0.25 10	0.32 70	0.19 57	0.26 73	0.19 30	0.39 69	0.20 9	0.22 47	0.25 61	0.21 30	0.19 48	0.31 20	0.21 26	0.14 117	0.12 220	0.11 1	0.09 6	0.09 1	0.10 6

zxcv128	0.20 8	0.14 14	0.25 10	0.30 8	0.20 99	0.24 38	0.19 30	0.42 97	0.18 6	0.20 12	0.25 61	0.27 97	0.20 66	0.32 28	0.20 9	0.15 194	0.14 342	0.11 1	0.09 6	0.09 1	0.10 6

iked130	0.20 8	0.14 14	0.25 10	0.31 34	0.19 57	0.25 60	0.20 58	0.42 97	0.18 6	0.20 12	0.22 29	0.23 46	0.18 33	0.30 10	0.21 26	0.13 74	0.11 139	0.11 1	0.09 6	0.10 30	0.10 6

ITERv14	0.20 8	0.14 14	0.25 10	0.31 34	0.19 57	0.25 60	0.19 30	0.43 105	0.20 9	0.21 23	0.23 38	0.22 38	0.16 14	0.30 10	0.21 26	0.13 74	0.11 139	0.11 1	0.09 6	0.09 1	0.10 6

v134_o9	0.20 8	0.14 14	0.26 32	0.31 34	0.21 136	0.29 127	0.19 30	0.42 97	0.22 20	0.21 23	0.25 61	0.23 46	0.17 20	0.32 28	0.20 9	0.12 45	0.10 56	0.11 1	0.09 6	0.09 1	0.11 66

ITERv12	0.20 8	0.14 14	0.25 10	0.31 34	0.21 136	0.25 60	0.18 13	0.35 35	0.25 47	0.21 23	0.26 74	0.26 87	0.18 33	0.32 28	0.21 26	0.12 45	0.10 56	0.11 1	0.09 6	0.09 1	0.11 66

vnu138km	0.20 8	0.14 14	0.25 10	0.31 34	0.20 99	0.28 108	0.19 30	0.38 61	0.25 47	0.20 12	0.23 38	0.23 46	0.15 4	0.34 63	0.21 26	0.13 74	0.11 139	0.11 1	0.09 6	0.09 1	0.10 6

ITERv10	0.20 8	0.14 14	0.26 32	0.30 8	0.20 99	0.25 60	0.19 30	0.38 61	0.24 38	0.21 23	0.23 38	0.24 65	0.18 33	0.31 20	0.21 26	0.13 74	0.10 56	0.11 1	0.09 6	0.09 1	0.10 6

99wein	0.20 8	0.14 14	0.26 32	0.30 8	0.19 57	0.26 73	0.18 13	0.39 69	0.27 66	0.22 47	0.25 61	0.23 46	0.17 20	0.33 46	0.21 26	0.13 74	0.10 56	0.11 1	0.09 6	0.09 1	0.11 66

ITERv8	0.20 8	0.14 14	0.25 10	0.30 8	0.20 99	0.27 91	0.19 30	0.38 61	0.23 30	0.22 47	0.26 74	0.24 65	0.18 33	0.33 46	0.21 26	0.13 74	0.11 139	0.11 1	0.09 6	0.09 1	0.10 6

ITERv7	0.20 8	0.14 14	0.25 10	0.30 8	0.19 57	0.28 108	0.19 30	0.37 51	0.22 20	0.21 23	0.23 38	0.25 76	0.18 33	0.31 20	0.20 9	0.12 45	0.10 56	0.11 1	0.09 6	0.09 1	0.10 6

s6wercc	0.20 8	0.14 14	0.25 10	0.30 8	0.19 57	0.28 108	0.19 30	0.37 51	0.22 20	0.21 23	0.23 38	0.25 76	0.19 48	0.31 20	0.20 9	0.13 74	0.11 139	0.11 1	0.09 6	0.09 1	0.10 6

a5sdf	0.20 8	0.14 14	0.25 10	0.30 8	0.19 57	0.28 108	0.19 30	0.37 51	0.22 20	0.21 23	0.23 38	0.25 76	0.18 33	0.32 28	0.21 26	0.13 74	0.10 56	0.11 1	0.09 6	0.09 1	0.10 6

MonStereo	0.20 8	0.14 14	0.27 50	0.31 34	0.16 4	0.22 18	0.21 89	0.39 69	0.34 118	0.20 12	0.25 61	0.18 10	0.15 4	0.40 109	0.19 1	0.09 1	0.09 18	0.11 1	0.09 6	0.11 58	0.10 6

Wavelet-MonSter	0.20 8	0.14 14	0.29 73	0.34 100	0.19 57	0.18 4	0.21 89	0.34 29	0.24 38	0.25 74	0.34 134	0.22 38	0.27 152	0.28 6	0.22 54	0.09 1	0.09 18	0.11 1	0.09 6	0.10 30	0.10 6

Monster-pub-eth3d	0.20 8	0.14 14	0.27 50	0.31 34	0.16 4	0.22 18	0.21 89	0.39 69	0.34 118	0.20 12	0.25 61	0.17 4	0.15 4	0.40 109	0.19 1	0.09 1	0.09 18	0.11 1	0.09 6	0.11 58	0.10 6

Monster-pub-mixall	0.20 8	0.14 14	0.27 50	0.31 34	0.17 18	0.20 11	0.17 3	0.43 105	0.24 38	0.23 61	0.21 22	0.17 4	0.16 14	0.46 156	0.19 1	0.13 74	0.10 56	0.11 1	0.08 1	0.10 30	0.12 113

MLG-Stereo_test3	0.20 8	0.14 14	0.28 63	0.33 91	0.17 18	0.38 240	0.18 13	0.32 14	0.22 20	0.25 74	0.16 6	0.25 76	0.17 20	0.32 28	0.21 26	0.13 74	0.10 56	0.12 66	0.09 6	0.11 58	0.11 66

LGtest1	0.20 8	0.15 57	0.30 82	0.35 120	0.17 18	0.26 73	0.17 3	0.33 17	0.21 15	0.21 23	0.16 6	0.23 46	0.21 80	0.33 46	0.20 9	0.15 194	0.10 56	0.13 104	0.10 95	0.12 91	0.11 66

MonSter	0.20 8	0.14 14	0.27 50	0.31 34	0.16 4	0.22 18	0.21 89	0.39 69	0.34 118	0.20 12	0.25 61	0.18 10	0.15 4	0.39 100	0.19 1	0.09 1	0.09 18	0.11 1	0.09 6	0.11 58	0.10 6

dual_stereo	0.20 8	0.15 57	0.27 50	0.32 70	0.17 18	0.16 3	0.20 58	0.30 7	0.21 15	0.24 68	0.20 15	0.25 76	0.14 1	0.55 220	0.25 119	0.14 117	0.10 56	0.12 66	0.09 6	0.10 30	0.10 6

SX	0.21 42	0.15 57	0.27 50	0.31 34	0.19 57	0.28 108	0.18 13	0.37 51	0.26 60	0.22 47	0.17 10	0.29 112	0.19 48	0.36 76	0.23 84	0.14 117	0.11 139	0.11 1	0.09 6	0.09 1	0.11 66

4.5w_L	0.21 42	0.13 1	0.24 3	0.31 34	0.20 99	0.25 60	0.18 13	0.30 7	0.22 20	0.21 23	0.21 22	0.24 65	0.31 211	0.49 186	0.20 9	0.12 45	0.09 18	0.11 1	0.09 6	0.10 30	0.10 6

StePilot	0.21 42	0.13 1	0.24 3	0.31 34	0.20 99	0.25 60	0.18 13	0.31 12	0.25 47	0.21 23	0.23 38	0.23 46	0.31 211	0.50 193	0.20 9	0.11 30	0.09 18	0.11 1	0.09 6	0.10 30	0.10 6

SteFusion	0.21 42	0.13 1	0.26 32	0.32 70	0.20 99	0.31 159	0.22 104	0.35 35	0.30 90	0.22 47	0.25 61	0.21 30	0.16 14	0.45 146	0.20 9	0.09 1	0.10 56	0.12 66	0.10 95	0.10 30	0.10 6

PyraSte	0.21 42	0.13 1	0.27 50	0.34 100	0.19 57	0.31 159	0.19 30	0.35 35	0.23 30	0.24 68	0.27 81	0.26 87	0.17 20	0.38 91	0.21 26	0.10 9	0.10 56	0.11 1	0.09 6	0.11 58	0.09 1

xxxad45	0.21 42	0.13 1	0.25 10	0.33 91	0.19 57	0.31 159	0.25 141	0.36 42	0.29 75	0.21 23	0.21 22	0.26 87	0.21 80	0.30 10	0.21 26	0.10 9	0.12 220	0.11 1	0.09 6	0.11 58	0.10 6

ACW_4w	0.21 42	0.13 1	0.26 32	0.32 70	0.19 57	0.28 108	0.24 127	0.35 35	0.28 71	0.21 23	0.24 53	0.25 76	0.18 33	0.40 109	0.21 26	0.10 9	0.12 220	0.12 66	0.10 95	0.11 58	0.09 1

5w_v4	0.21 42	0.13 1	0.24 3	0.33 91	0.19 57	0.29 127	0.24 127	0.36 42	0.29 75	0.22 47	0.22 29	0.28 106	0.20 66	0.27 3	0.21 26	0.10 9	0.12 220	0.11 1	0.09 6	0.11 58	0.10 6

qyd29nn	0.21 42	0.15 57	0.26 32	0.30 8	0.18 32	0.23 29	0.19 30	0.34 29	0.20 9	0.20 12	0.22 29	0.28 106	0.22 94	0.51 202	0.21 26	0.15 194	0.17 435	0.12 66	0.09 6	0.10 30	0.11 66

uio108cc	0.21 42	0.13 1	0.26 32	0.31 34	0.18 32	0.32 182	0.21 89	0.42 97	0.24 38	0.21 23	0.23 38	0.27 97	0.21 80	0.30 10	0.21 26	0.15 194	0.15 369	0.12 66	0.09 6	0.10 30	0.10 6

oiu110	0.21 42	0.15 57	0.24 3	0.31 34	0.20 99	0.26 73	0.19 30	0.40 85	0.27 66	0.20 12	0.22 29	0.30 119	0.22 94	0.33 46	0.21 26	0.15 194	0.16 399	0.11 1	0.09 6	0.09 1	0.12 113

ITERv24	0.21 42	0.14 14	0.24 3	0.30 8	0.20 99	0.28 108	0.19 30	0.46 125	0.21 15	0.21 23	0.27 81	0.26 87	0.17 20	0.32 28	0.22 54	0.14 117	0.16 399	0.11 1	0.09 6	0.09 1	0.11 66

dd23bbn	0.21 42	0.14 14	0.23 1	0.31 34	0.18 32	0.32 182	0.20 58	0.41 92	0.22 20	0.23 61	0.29 98	0.23 46	0.21 80	0.32 28	0.22 54	0.12 45	0.12 220	0.11 1	0.09 6	0.10 30	0.10 6

hj116sk	0.21 42	0.14 14	0.25 10	0.30 8	0.21 136	0.27 91	0.17 3	0.45 117	0.28 71	0.20 12	0.22 29	0.30 119	0.20 66	0.38 91	0.21 26	0.14 117	0.12 220	0.11 1	0.09 6	0.09 1	0.10 6

ITERv21	0.21 42	0.15 57	0.26 32	0.30 8	0.21 136	0.29 127	0.19 30	0.39 69	0.25 47	0.19 7	0.19 11	0.27 97	0.18 33	0.43 131	0.23 84	0.16 248	0.14 342	0.11 1	0.09 6	0.09 1	0.11 66

v20iiwwt	0.21 42	0.14 14	0.24 3	0.30 8	0.19 57	0.31 159	0.20 58	0.43 105	0.24 38	0.24 68	0.22 29	0.24 65	0.22 94	0.32 28	0.23 84	0.13 74	0.12 220	0.11 1	0.09 6	0.09 1	0.11 66

ITERv19	0.21 42	0.14 14	0.29 73	0.31 34	0.15 2	0.18 4	0.21 89	0.36 42	0.29 75	0.33 129	0.35 140	0.19 17	0.19 48	0.38 91	0.23 84	0.11 30	0.09 18	0.11 1	0.10 95	0.10 30	0.10 6

ITER	0.21 42	0.13 1	0.30 82	0.30 8	0.16 4	0.27 91	0.19 30	0.32 14	0.22 20	0.28 100	0.36 143	0.22 38	0.19 48	0.45 146	0.23 84	0.12 45	0.09 18	0.11 1	0.09 6	0.10 30	0.11 66

OmniDepth	0.21 42	0.15 57	0.27 50	0.35 120	0.14 1	0.38 240	0.26 156	0.30 7	0.23 30	0.18 3	0.19 11	0.28 106	0.30 205	0.32 28	0.22 54	0.11 30	0.08 1	0.11 1	0.10 95	0.11 58	0.11 66

252Zero-FE	0.21 42	0.16 83	0.29 73	0.34 100	0.19 57	0.23 29	0.18 13	0.43 105	0.35 126	0.23 61	0.22 29	0.19 17	0.18 33	0.29 8	0.23 84	0.14 117	0.10 56	0.12 66	0.09 6	0.10 30	0.11 66

4.5_new	0.21 42	0.20 196	0.31 90	0.31 34	0.18 32	0.24 38	0.26 156	0.34 29	0.29 75	0.33 129	0.29 98	0.19 17	0.19 48	0.30 10	0.21 26	0.10 9	0.08 1	0.12 66	0.11 136	0.14 171	0.10 6

4.5w-stereo	0.21 42	0.20 196	0.31 90	0.31 34	0.18 32	0.24 38	0.26 156	0.34 29	0.29 75	0.33 129	0.29 98	0.19 17	0.19 48	0.30 10	0.21 26	0.10 9	0.08 1	0.12 66	0.11 136	0.14 171	0.10 6

IGEV	0.21 42	0.13 1	0.25 10	0.31 34	0.20 99	0.22 18	0.19 30	0.42 97	0.30 90	0.22 47	0.34 134	0.20 24	0.15 4	0.32 28	0.19 1	0.12 45	0.10 56	0.12 66	0.10 95	0.10 30	0.10 6

ITERv30	0.22 65	0.15 57	0.28 63	0.30 8	0.19 57	0.23 29	0.20 58	0.35 35	0.23 30	0.18 3	0.26 74	0.32 133	0.24 114	0.56 230	0.22 54	0.15 194	0.16 399	0.12 66	0.09 6	0.09 1	0.12 113

ITERv28	0.22 65	0.14 14	0.27 50	0.31 34	0.20 99	0.33 196	0.20 58	0.36 42	0.25 47	0.20 12	0.24 53	0.25 76	0.17 20	0.44 139	0.22 54	0.14 117	0.15 369	0.12 66	0.09 6	0.10 30	0.11 66

zaero_v3	0.22 65	0.14 14	0.32 102	0.31 34	0.16 4	0.43 284	0.18 13	0.39 69	0.29 75	0.29 103	0.32 122	0.23 46	0.16 14	0.38 91	0.21 26	0.11 30	0.09 18	0.11 1	0.09 6	0.10 30	0.10 6

ITERv2	0.22 65	0.14 14	0.34 119	0.31 34	0.16 4	0.35 211	0.18 13	0.40 85	0.27 66	0.26 81	0.29 98	0.23 46	0.19 48	0.43 131	0.22 54	0.11 30	0.09 18	0.11 1	0.09 6	0.10 30	0.10 6

asda	0.22 65	0.19 160	0.31 90	0.32 70	0.18 32	0.24 38	0.23 121	0.38 61	0.29 75	0.28 100	0.24 53	0.18 10	0.23 107	0.41 116	0.22 54	0.09 1	0.08 1	0.11 1	0.09 6	0.11 58	0.10 6

asd	0.22 65	0.18 126	0.31 90	0.32 70	0.18 32	0.26 73	0.22 104	0.37 51	0.25 47	0.32 125	0.23 38	0.19 17	0.23 107	0.46 156	0.21 26	0.10 9	0.08 1	0.11 1	0.10 95	0.12 91	0.10 6

4.25_new	0.22 65	0.22 261	0.34 119	0.32 70	0.19 57	0.31 159	0.28 185	0.33 17	0.25 47	0.30 111	0.28 90	0.21 30	0.26 141	0.35 69	0.25 119	0.10 9	0.08 1	0.11 1	0.09 6	0.11 58	0.10 6

4.5w_new	0.22 65	0.22 261	0.34 119	0.32 70	0.19 57	0.31 159	0.28 185	0.33 17	0.25 47	0.30 111	0.28 90	0.21 30	0.26 141	0.35 69	0.25 119	0.10 9	0.08 1	0.11 1	0.09 6	0.11 58	0.10 6

4.25w-stereo	0.22 65	0.22 261	0.34 119	0.32 70	0.19 57	0.31 159	0.28 185	0.33 17	0.25 47	0.30 111	0.28 90	0.21 30	0.26 141	0.35 69	0.25 119	0.10 9	0.08 1	0.11 1	0.09 6	0.11 58	0.10 6

4w-stereo	0.22 65	0.19 160	0.33 107	0.31 34	0.18 32	0.29 127	0.20 58	0.33 17	0.23 30	0.33 129	0.24 53	0.21 30	0.28 167	0.42 125	0.23 84	0.09 1	0.08 1	0.11 1	0.10 95	0.11 58	0.10 6

2.5w	0.22 65	0.18 126	0.34 119	0.32 70	0.18 32	0.31 159	0.27 170	0.33 17	0.24 38	0.29 103	0.35 140	0.18 10	0.19 48	0.41 116	0.21 26	0.10 9	0.08 1	0.11 1	0.10 95	0.12 91	0.10 6

2.75w_new	0.22 65	0.18 126	0.30 82	0.29 4	0.18 32	0.23 29	0.33 275	0.37 51	0.29 75	0.36 150	0.27 81	0.18 10	0.25 124	0.37 82	0.24 108	0.11 30	0.09 18	0.11 1	0.09 6	0.10 30	0.10 6

monsters	0.22 65	0.14 14	0.28 63	0.32 70	0.19 57	0.24 38	0.19 30	0.46 125	0.34 118	0.37 154	0.30 110	0.16 2	0.20 66	0.45 146	0.20 9	0.12 45	0.09 18	0.11 1	0.09 6	0.11 58	0.11 66

111111	0.22 65	0.15 57	0.29 73	0.37 170	0.23 189	0.21 17	0.19 30	0.46 125	0.29 75	0.20 12	0.20 15	0.29 112	0.14 1	0.44 139	0.22 54	0.14 117	0.10 56	0.12 66	0.09 6	0.12 91	0.12 113

LG-G_1	0.22 65	0.14 14	0.31 90	0.34 100	0.16 4	0.52 331	0.17 3	0.36 42	0.20 9	0.21 23	0.22 29	0.26 87	0.19 48	0.37 82	0.20 9	0.14 117	0.10 56	0.13 104	0.09 6	0.11 58	0.11 66

LG-G	0.22 65	0.14 14	0.31 90	0.34 100	0.16 4	0.52 331	0.17 3	0.36 42	0.20 9	0.21 23	0.22 29	0.26 87	0.19 48	0.37 82	0.20 9	0.14 117	0.10 56	0.13 104	0.09 6	0.11 58	0.11 66

SGD-Stereo	0.22 65	0.16 83	0.28 63	0.32 70	0.16 4	0.28 108	0.20 58	0.39 69	0.29 75	0.25 74	0.29 98	0.21 30	0.27 152	0.38 91	0.27 160	0.16 248	0.09 18	0.13 104	0.11 136	0.13 126	0.11 66

StereoAnything_RVC	0.22 65	0.85 593	0.41 202	0.28 2	0.16 4	0.23 29	0.18 13	0.23 1	0.19 8	0.16 1	0.16 6	0.15 1	0.21 80	0.32 28	0.19 1	0.16 248	0.09 18	0.12 66	0.09 6	0.16 271	0.10 6

IGEV-Stereo++	0.22 65	0.16 83	0.29 73	0.38 190	0.20 99	0.22 18	0.18 13	0.44 112	0.36 133	0.23 61	0.29 98	0.24 65	0.17 20	0.28 6	0.23 84	0.12 45	0.10 56	0.12 66	0.10 95	0.12 91	0.11 66

ITERv4	0.23 84	0.15 57	0.27 50	0.29 4	0.16 4	0.26 73	0.18 13	0.44 112	0.31 97	0.30 111	0.44 167	0.20 24	0.24 114	0.37 82	0.28 181	0.11 30	0.10 56	0.12 66	0.10 95	0.10 30	0.12 113

AdaDepth	0.23 84	0.18 126	0.36 151	0.38 190	0.19 57	0.33 196	0.22 104	0.35 35	0.24 38	0.22 47	0.21 22	0.20 24	0.19 48	0.59 254	0.21 26	0.10 9	0.11 139	0.13 104	0.10 95	0.11 58	0.13 163

qwe	0.23 84	0.18 126	0.30 82	0.31 34	0.18 32	0.29 127	0.22 104	0.39 69	0.33 112	0.37 154	0.30 110	0.20 24	0.22 94	0.45 146	0.22 54	0.10 9	0.08 1	0.11 1	0.10 95	0.12 91	0.10 6

2.25w	0.23 84	0.19 160	0.35 135	0.31 34	0.18 32	0.30 141	0.18 13	0.34 29	0.32 104	0.33 129	0.37 147	0.20 24	0.25 124	0.47 168	0.25 119	0.10 9	0.09 18	0.11 1	0.10 95	0.10 30	0.12 113

3.75w	0.23 84	0.17 100	0.33 107	0.32 70	0.19 57	0.42 279	0.24 127	0.36 42	0.26 60	0.33 129	0.28 90	0.17 4	0.25 124	0.38 91	0.21 26	0.10 9	0.08 1	0.11 1	0.10 95	0.11 58	0.10 6

3.5w_stereo	0.23 84	0.18 126	0.31 90	0.31 34	0.18 32	0.27 91	0.22 104	0.39 69	0.30 90	0.33 129	0.27 81	0.24 65	0.29 187	0.52 205	0.25 119	0.09 1	0.08 1	0.11 1	0.09 6	0.11 58	0.11 66

2w_stereo	0.23 84	0.19 160	0.33 107	0.33 91	0.17 18	0.28 108	0.37 339	0.40 85	0.36 133	0.33 129	0.33 125	0.17 4	0.21 80	0.30 10	0.23 84	0.10 9	0.08 1	0.11 1	0.10 95	0.12 91	0.11 66

monsterstereo	0.23 84	0.15 57	0.28 63	0.35 120	0.19 57	0.22 18	0.20 58	0.38 61	0.37 141	0.34 142	0.40 155	0.19 17	0.19 48	0.46 156	0.22 54	0.11 30	0.10 56	0.12 66	0.09 6	0.13 126	0.09 1

GREAT-IGEV	0.23 84	0.15 57	0.33 107	0.30 8	0.23 189	0.20 11	0.26 156	0.35 35	0.34 118	0.21 23	0.31 114	0.22 38	0.21 80	0.50 193	0.22 54	0.12 45	0.10 56	0.12 66	0.09 6	0.13 126	0.12 113

DEFOM-Stereo	0.23 84	0.16 83	0.29 73	0.34 100	0.20 99	0.59 380	0.20 58	0.32 14	0.31 97	0.23 61	0.19 11	0.18 10	0.18 33	0.42 125	0.22 54	0.12 45	0.10 56	0.12 66	0.09 6	0.11 58	0.12 113

GEAStereo	0.24 94	0.16 83	0.31 90	0.35 120	0.26 296	0.35 211	0.29 200	0.46 125	0.30 90	0.27 89	0.29 98	0.24 65	0.20 66	0.33 46	0.22 54	0.18 331	0.10 56	0.13 104	0.10 95	0.14 171	0.13 163

GSStereo	0.24 94	0.16 83	0.31 90	0.35 120	0.26 296	0.35 211	0.29 200	0.50 142	0.29 75	0.30 111	0.29 98	0.23 46	0.20 66	0.33 46	0.22 54	0.16 248	0.09 18	0.13 104	0.10 95	0.14 171	0.13 163

Zero-FE251	0.24 94	0.17 100	0.33 107	0.34 100	0.20 99	0.44 295	0.19 30	0.40 85	0.26 60	0.28 100	0.30 110	0.38 175	0.24 114	0.33 46	0.23 84	0.15 194	0.11 139	0.13 104	0.10 95	0.11 58	0.11 66

3.25w_new	0.24 94	0.17 100	0.34 119	0.31 34	0.18 32	0.43 284	0.20 58	0.39 69	0.32 104	0.39 169	0.29 98	0.23 46	0.27 152	0.43 131	0.23 84	0.10 9	0.09 18	0.11 1	0.09 6	0.10 30	0.11 66

3.25w	0.24 94	0.17 100	0.34 119	0.31 34	0.18 32	0.43 284	0.20 58	0.39 69	0.32 104	0.39 169	0.29 98	0.23 46	0.27 152	0.43 131	0.23 84	0.10 9	0.09 18	0.11 1	0.09 6	0.10 30	0.11 66

LG-Stereo_Zeroshot	0.24 94	0.17 100	0.34 119	0.40 253	0.21 136	0.18 4	0.21 89	0.36 42	0.27 66	0.30 111	0.52 205	0.28 106	0.28 167	0.27 3	0.24 108	0.14 117	0.10 56	0.13 104	0.10 95	0.14 171	0.14 201

AIO_rvc	0.24 94	0.17 100	0.37 163	0.35 120	0.20 99	0.26 73	0.33 275	0.45 117	0.23 30	0.26 81	0.25 61	0.33 143	0.15 4	0.55 220	0.24 108	0.12 45	0.09 18	0.13 104	0.10 95	0.12 91	0.11 66

AIO_test	0.24 94	0.17 100	0.33 107	0.35 120	0.21 136	0.31 159	0.38 357	0.45 117	0.26 60	0.26 81	0.28 90	0.32 133	0.21 80	0.40 109	0.26 138	0.13 74	0.10 56	0.13 104	0.11 136	0.13 126	0.11 66

VIP-Stereo	0.25 102	0.18 126	0.33 107	0.32 70	0.21 136	0.63 397	0.19 30	0.33 17	0.38 147	0.24 68	0.31 114	0.27 97	0.19 48	0.49 186	0.23 84	0.13 74	0.10 56	0.13 104	0.09 6	0.12 91	0.10 6

gasm-f	0.25 102	0.17 100	0.30 82	0.35 120	0.26 296	0.25 60	0.36 325	0.46 125	0.30 90	0.27 89	0.35 140	0.24 65	0.30 205	0.37 82	0.24 108	0.18 331	0.10 56	0.13 104	0.10 95	0.15 218	0.13 163

MSCF	0.25 102	0.17 100	0.36 151	0.41 281	0.21 136	0.20 11	0.31 245	0.47 136	0.32 104	0.37 154	0.33 125	0.23 46	0.34 235	0.37 82	0.23 84	0.15 194	0.10 56	0.13 104	0.11 136	0.13 126	0.13 163

3w_stereo	0.25 102	0.20 196	0.40 193	0.33 91	0.17 18	0.32 182	0.41 408	0.42 97	0.39 154	0.33 129	0.28 90	0.16 2	0.29 187	0.35 69	0.22 54	0.10 9	0.08 1	0.11 1	0.10 95	0.12 91	0.12 113

1w_stereo	0.25 102	0.15 57	0.31 90	0.35 120	0.18 32	0.32 182	0.41 408	0.41 92	0.44 196	0.32 125	0.39 153	0.17 4	0.27 152	0.46 156	0.24 108	0.10 9	0.08 1	0.11 1	0.09 6	0.11 58	0.10 6

LG-Stereo	0.25 102	0.18 126	0.43 234	0.40 253	0.20 99	0.22 18	0.26 156	0.33 17	0.39 154	0.27 89	0.45 170	0.22 38	0.16 14	0.38 91	0.28 181	0.11 30	0.12 220	0.17 250	0.15 258	0.13 126	0.10 6

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 102	0.32 456	0.25 10	0.52 502	0.20 99	0.29 127	0.22 104	0.44 112	0.38 147	0.27 89	0.25 61	0.24 65	0.29 187	0.46 156	0.23 84	0.14 117	0.09 18	0.12 66	0.09 6	0.14 171	0.11 66

HUF	0.25 102	0.17 100	0.38 173	0.33 91	0.19 57	0.25 60	0.39 375	0.53 159	0.36 133	0.26 81	0.23 38	0.33 143	0.27 152	0.36 76	0.25 119	0.14 117	0.11 139	0.13 104	0.10 95	0.12 91	0.12 113

GIP-stereo	0.25 102	0.19 160	0.32 102	0.38 190	0.25 259	0.26 73	0.20 58	0.50 142	0.41 177	0.25 74	0.39 153	0.35 156	0.20 66	0.33 46	0.22 54	0.16 248	0.11 139	0.13 104	0.10 95	0.12 91	0.12 113

RAStereo	0.25 102	0.17 100	0.33 107	0.40 253	0.21 136	0.24 38	0.26 156	0.45 117	0.46 207	0.23 61	0.34 134	0.30 119	0.19 48	0.34 63	0.26 138	0.15 194	0.12 220	0.16 208	0.13 202	0.14 171	0.11 66

IGEV-Stereo+	0.25 102	0.15 57	0.28 63	0.32 70	0.19 57	0.13 1	0.17 3	0.29 6	0.30 90	0.22 47	0.15 2	0.22 38	0.22 94	0.42 125	0.22 54	0.14 117	0.10 56	0.12 66	0.09 6	0.15 218	1.09 621

IGEV++	0.25 102	0.17 100	0.35 135	0.40 253	0.23 189	0.24 38	0.23 121	0.56 177	0.24 38	0.29 103	0.36 143	0.30 119	0.22 94	0.33 46	0.29 200	0.14 117	0.10 56	0.14 137	0.10 95	0.13 126	0.14 201

Selective-IGEV	0.25 102	0.18 126	0.37 163	0.37 170	0.20 99	0.27 91	0.25 141	0.59 188	0.25 47	0.27 89	0.26 74	0.34 148	0.18 33	0.62 295	0.23 84	0.12 45	0.10 56	0.14 137	0.11 136	0.13 126	0.11 66

DDF-Stereo	0.26 115	0.16 83	0.33 107	0.37 170	0.30 408	0.19 8	0.20 58	0.33 17	0.31 97	0.27 89	0.26 74	0.29 112	0.28 167	0.39 100	0.25 119	0.17 292	0.10 56	0.14 137	0.10 95	0.69 597	0.13 163

zero-FE	0.26 115	0.16 83	0.33 107	0.36 151	0.30 408	0.18 4	0.20 58	0.37 51	0.31 97	0.27 89	0.27 81	0.29 112	0.28 167	0.34 63	0.25 119	0.17 292	0.10 56	0.14 137	0.10 95	0.62 595	0.13 163

GASTEREO	0.26 115	0.17 100	0.35 135	0.41 281	0.21 136	0.22 18	0.30 221	0.47 136	0.32 104	0.38 163	0.33 125	0.22 38	0.33 228	0.43 131	0.24 108	0.15 194	0.10 56	0.13 104	0.11 136	0.13 126	0.12 113

S2M2_L	0.26 115	0.23 294	0.34 119	0.32 70	0.25 259	0.24 38	0.13 1	0.36 42	0.42 184	0.25 74	0.37 147	0.29 112	0.25 124	0.31 20	0.26 138	0.22 430	0.19 469	0.17 250	0.19 399	0.21 392	0.19 353
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
castereo++	0.26 115	0.17 100	0.29 73	0.34 100	0.20 99	0.74 455	0.20 58	0.41 92	0.49 220	0.24 68	0.24 53	0.35 156	0.27 152	0.41 116	0.20 9	0.14 117	0.09 18	0.14 137	0.09 6	0.11 58	0.11 66

IGEV-RUCA	0.26 115	0.16 83	0.36 151	0.40 253	0.27 335	0.32 182	0.20 58	0.39 69	0.36 133	0.27 89	0.31 114	0.25 76	0.21 80	0.50 193	0.24 108	0.20 392	0.11 139	0.13 104	0.10 95	0.17 297	0.16 272

fffft	0.26 115	0.18 126	0.39 181	0.37 170	0.23 189	0.29 127	0.35 312	0.46 125	0.26 60	0.37 154	0.23 38	0.27 97	0.22 94	0.55 220	0.28 181	0.12 45	0.09 18	0.16 208	0.13 202	0.13 126	0.13 163
1: 1. 1
AIO-Stereo	0.26 115	0.19 160	0.36 151	0.39 215	0.18 32	0.28 108	0.30 221	0.52 153	0.29 75	0.30 111	0.31 114	0.32 133	0.17 20	0.55 220	0.23 84	0.13 74	0.10 56	0.14 137	0.11 136	0.13 126	0.11 66

RSM++	0.26 115	0.19 160	0.36 151	0.37 170	0.21 136	0.28 108	0.29 200	0.54 165	0.34 118	0.26 81	0.23 38	0.36 167	0.21 80	0.52 205	0.24 108	0.12 45	0.11 139	0.14 137	0.12 166	0.14 171	0.11 66

RSM	0.26 115	0.19 160	0.35 135	0.37 170	0.21 136	0.27 91	0.33 275	0.55 169	0.28 71	0.26 81	0.25 61	0.38 175	0.20 66	0.59 254	0.23 84	0.12 45	0.10 56	0.14 137	0.11 136	0.14 171	0.11 66

MoCha-V2	0.26 115	0.16 83	0.30 82	0.41 281	0.18 32	0.27 91	0.26 156	0.57 181	0.28 71	0.37 154	0.27 81	0.33 143	0.34 235	0.56 230	0.23 84	0.12 45	0.10 56	0.12 66	0.10 95	0.13 126	0.13 163

Replicate-Monster	0.27 126	0.16 83	1.15 547	0.30 8	0.17 18	0.38 240	0.19 30	0.44 112	0.40 168	0.24 68	0.21 22	0.23 46	0.22 94	0.47 168	0.20 9	0.11 30	0.09 18	0.12 66	0.09 6	0.09 1	0.18 341

SCV	0.27 126	0.20 196	0.37 163	0.36 151	0.22 161	0.27 91	0.33 275	0.65 223	0.31 97	0.25 74	0.29 98	0.37 168	0.23 107	0.52 205	0.23 84	0.19 371	0.11 139	0.14 137	0.11 136	0.15 218	0.12 113

SMoEStereo_RVC	0.27 126	0.20 196	0.37 163	0.36 151	0.23 189	0.36 222	0.31 245	0.43 105	0.36 133	0.38 163	0.30 110	0.32 133	0.24 114	0.56 230	0.24 108	0.12 45	0.10 56	0.16 208	0.12 166	0.12 91	0.12 113

mms	0.27 126	0.21 231	0.36 151	0.38 190	0.25 259	0.31 159	0.32 259	0.43 105	0.33 112	0.29 103	0.34 134	0.34 148	0.20 66	0.48 177	0.26 138	0.13 74	0.11 139	0.16 208	0.13 202	0.15 218	0.13 163

ours_stereo	0.27 126	0.22 261	0.35 135	0.38 190	0.24 229	0.30 141	0.32 259	0.46 125	0.39 154	0.27 89	0.34 134	0.35 156	0.23 107	0.49 186	0.27 160	0.13 74	0.11 139	0.16 208	0.12 166	0.14 171	0.12 113

Occ-G	0.27 126	0.15 57	0.32 102	0.35 120	0.21 136	0.28 108	0.32 259	0.44 112	0.34 118	0.29 103	0.43 164	0.49 248	0.25 124	0.50 193	0.30 217	0.14 117	0.11 139	0.14 137	0.11 136	0.13 126	0.13 163

Pointernet	0.27 126	0.15 57	0.35 135	0.36 151	0.23 189	0.35 211	0.21 89	0.74 306	0.41 177	0.39 169	0.37 147	0.34 148	0.25 124	0.37 82	0.27 160	0.15 194	0.11 139	0.12 66	0.09 6	0.11 58	0.11 66

MaDis-Stereo	0.27 126	0.19 160	0.39 181	0.37 170	0.26 296	0.28 108	0.28 185	0.45 117	0.37 141	0.27 89	0.27 81	0.40 191	0.27 152	0.40 109	0.30 217	0.16 248	0.14 342	0.16 208	0.13 202	0.15 218	0.12 113

UniTT-Stereo	0.27 126	0.18 126	0.40 193	0.40 253	0.28 360	0.30 141	0.28 185	0.40 85	0.33 112	0.30 111	0.46 174	0.27 97	0.25 124	0.48 177	0.35 268	0.17 292	0.13 302	0.14 137	0.12 166	0.14 171	0.13 163

EGLCR-Stereo	0.27 126	0.17 100	0.36 151	0.35 120	0.21 136	0.37 234	0.20 58	0.58 184	0.37 141	0.29 103	0.28 90	0.42 205	0.18 33	0.47 168	0.27 160	0.14 117	0.10 56	0.16 208	0.14 232	0.13 126	0.12 113

CroCo-Stereo	0.27 126	0.23 294	0.40 193	0.49 462	0.22 161	0.20 11	0.29 200	0.55 169	0.45 201	0.29 103	0.27 81	0.42 205	0.26 141	0.30 10	0.26 138	0.15 194	0.13 302	0.13 104	0.12 166	0.16 271	0.13 163
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
SCV_C0	0.28 137	0.20 196	0.40 193	0.36 151	0.25 259	0.23 29	0.28 185	0.60 190	0.41 177	0.31 121	0.36 143	0.37 168	0.20 66	0.61 273	0.23 84	0.13 74	0.11 139	0.13 104	0.11 136	0.16 271	0.13 163

tt45	0.28 137	0.18 126	0.36 151	0.36 151	0.24 229	0.37 234	0.28 185	0.50 142	0.31 97	0.41 184	0.27 81	0.38 175	0.25 124	0.61 273	0.26 138	0.13 74	0.11 139	0.16 208	0.13 202	0.12 91	0.15 241

999	0.28 137	0.17 100	0.38 173	0.37 170	0.25 259	0.30 141	0.27 170	0.55 169	0.42 184	0.26 81	0.31 114	0.39 184	0.24 114	0.65 322	0.26 138	0.14 117	0.11 139	0.15 181	0.12 166	0.12 91	0.15 241

trnet	0.28 137	0.15 57	0.25 10	0.29 4	0.16 4	0.38 240	0.23 121	0.53 159	0.77 330	0.43 194	0.52 205	0.34 148	0.28 167	0.39 100	0.27 160	0.15 194	0.11 139	0.12 66	0.08 1	0.11 58	0.11 66

AEACV	0.28 137	0.18 126	0.34 119	0.36 151	0.45 539	0.27 91	0.27 170	0.41 92	0.39 154	0.31 121	0.46 174	0.31 125	0.36 252	0.38 91	0.25 119	0.14 117	0.11 139	0.15 181	0.13 202	0.13 126	0.13 163

LoS_RVC	0.28 137	0.17 100	0.29 73	0.33 91	0.32 448	0.43 284	0.34 289	0.42 97	0.34 118	0.33 129	0.51 198	0.29 112	0.38 266	0.37 82	0.28 181	0.11 30	0.10 56	0.11 1	0.08 1	0.11 58	0.26 470

CREStereo	0.28 137	0.16 83	0.25 10	0.28 2	0.17 18	0.38 240	0.25 141	0.52 153	0.76 327	0.43 194	0.51 198	0.32 133	0.28 167	0.39 100	0.27 160	0.16 248	0.11 139	0.12 66	0.09 6	0.12 91	0.12 113
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
water-stereo	0.29 144	0.15 57	0.32 102	0.36 151	0.20 99	0.36 222	0.24 127	0.65 223	0.39 154	0.41 184	0.61 239	0.44 219	0.39 281	0.29 8	0.28 181	0.14 117	0.13 302	0.14 137	0.12 166	0.12 91	0.12 113

castereo	0.29 144	0.17 100	0.34 119	0.36 151	0.21 136	0.40 258	0.41 408	0.52 153	0.67 280	0.27 89	0.41 158	0.37 168	0.36 252	0.34 63	0.25 119	0.13 74	0.09 18	0.13 104	0.10 95	0.12 91	0.10 6

fffy	0.29 144	0.22 261	0.38 173	0.38 190	0.23 189	0.33 196	0.29 200	0.55 169	0.42 184	0.33 129	0.37 147	0.39 184	0.27 152	0.52 205	0.28 181	0.13 74	0.12 220	0.16 208	0.13 202	0.14 171	0.12 113

WCG-NET	0.29 144	0.15 57	0.35 135	0.34 100	0.19 57	0.32 182	0.27 170	0.42 97	0.82 372	0.46 205	0.49 188	0.39 184	0.25 124	0.42 125	0.27 160	0.12 45	0.09 18	0.13 104	0.11 136	0.12 91	0.11 66

MGS-Stereo	0.29 144	0.20 196	0.42 215	0.37 170	0.24 229	0.37 234	0.30 221	0.40 85	0.50 225	0.32 125	0.51 198	0.40 191	0.24 114	0.45 146	0.28 181	0.16 248	0.12 220	0.15 181	0.13 202	0.15 218	0.14 201

testlalala	0.29 144	0.20 196	0.45 248	0.34 100	0.24 229	0.44 295	0.29 200	0.50 142	0.30 90	0.70 315	0.50 190	0.35 156	0.25 124	0.33 46	0.25 119	0.15 194	0.11 139	0.14 137	0.09 6	0.12 91	0.13 163

GCAP-Stereo	0.29 144	0.21 231	0.45 248	0.39 215	0.20 99	0.39 250	0.22 104	0.60 190	0.46 207	0.47 208	0.50 190	0.39 184	0.27 152	0.34 63	0.24 108	0.14 117	0.12 220	0.14 137	0.11 136	0.13 126	0.12 113

CES	0.29 144	0.15 57	0.25 10	0.31 34	0.71 593	0.36 222	0.27 170	0.51 148	0.47 215	0.34 142	0.48 182	0.27 97	0.23 107	0.40 109	0.24 108	0.13 74	0.11 139	0.12 66	0.08 1	0.13 126	0.32 517

MC-Stereo	0.29 144	0.18 126	0.35 135	0.40 253	0.21 136	0.26 73	0.26 156	0.53 159	0.40 168	0.38 163	0.61 239	0.41 198	0.31 211	0.57 241	0.27 160	0.14 117	0.10 56	0.14 137	0.12 166	0.12 91	0.12 113

CroCo-Stereo Lap2	0.29 144	0.25 347	0.44 240	0.50 473	0.30 408	0.19 8	0.31 245	0.52 153	0.41 177	0.25 74	0.28 90	0.46 232	0.31 211	0.39 100	0.30 217	0.15 194	0.15 369	0.16 208	0.13 202	0.17 297	0.16 272

FlowAnything_test	0.30 154	0.20 196	0.41 202	0.48 451	0.26 296	0.46 306	0.25 141	0.45 117	0.33 112	0.30 111	0.26 74	0.35 156	0.26 141	0.41 116	0.39 313	0.21 408	0.15 369	0.22 427	0.26 520	0.17 297	0.17 315

depthmonostereo	0.30 154	0.15 57	0.36 151	0.35 120	0.18 32	0.45 303	0.27 170	0.71 276	0.57 245	0.36 150	0.43 164	0.34 148	0.40 286	0.36 76	0.27 160	0.14 117	0.12 220	0.13 104	0.12 166	0.11 58	0.12 113

MM-Stereo_test2	0.30 154	0.18 126	0.41 202	0.41 281	0.25 259	0.41 269	0.41 408	0.65 223	0.43 191	0.38 163	0.36 143	0.31 125	0.26 141	0.55 220	0.25 119	0.12 45	0.11 139	0.15 181	0.12 166	0.15 218	0.12 113

HART	0.30 154	0.17 100	0.33 107	0.41 281	0.21 136	0.32 182	0.26 156	0.67 241	0.32 104	0.33 129	0.66 253	0.41 198	0.22 94	0.58 246	0.25 119	0.12 45	0.11 139	0.15 181	0.11 136	0.15 218	0.12 113

ff7	0.30 154	0.22 261	0.42 215	0.37 170	0.26 296	0.31 159	0.34 289	0.66 230	0.35 126	0.39 169	0.33 125	0.31 125	0.28 167	0.61 273	0.26 138	0.14 117	0.11 139	0.17 250	0.12 166	0.15 218	0.16 272

IGEVStereo-DCA	0.30 154	0.24 316	0.42 215	0.36 151	0.27 335	0.38 240	0.34 289	0.66 230	0.35 126	0.39 169	0.31 114	0.35 156	0.27 152	0.62 295	0.25 119	0.16 248	0.12 220	0.16 208	0.12 166	0.14 171	0.16 272

ffff	0.30 154	0.22 261	0.42 215	0.37 170	0.26 296	0.31 159	0.34 289	0.66 230	0.35 126	0.39 169	0.33 125	0.31 125	0.28 167	0.61 273	0.26 138	0.14 117	0.11 139	0.17 250	0.12 166	0.15 218	0.16 272

11t	0.30 154	0.22 261	0.42 215	0.37 170	0.26 296	0.31 159	0.34 289	0.66 230	0.35 126	0.39 169	0.33 125	0.31 125	0.28 167	0.61 273	0.26 138	0.14 117	0.11 139	0.17 250	0.12 166	0.15 218	0.16 272

CASnet	0.30 154	0.20 196	0.34 119	0.42 318	0.17 18	0.25 60	0.24 127	0.53 159	0.56 238	0.54 233	0.54 215	0.39 184	0.24 114	0.41 116	0.26 138	0.15 194	0.10 56	0.22 427	0.18 371	0.18 328	0.12 113
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
anonymousdsp	0.30 154	0.22 261	0.41 202	0.38 190	0.26 296	0.31 159	0.35 312	0.68 247	0.36 133	0.40 181	0.33 125	0.32 133	0.28 167	0.62 295	0.26 138	0.14 117	0.10 56	0.17 250	0.12 166	0.15 218	0.16 272

LoS	0.30 154	0.16 83	0.32 102	0.30 8	0.19 57	0.32 182	0.29 200	0.54 165	0.73 312	0.35 145	0.52 205	0.42 205	0.29 187	0.48 177	0.29 200	0.15 194	0.11 139	0.13 104	0.09 6	0.12 91	0.12 113
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ProNet	0.30 154	0.22 261	0.41 202	0.36 151	0.25 259	0.33 196	0.42 419	0.62 202	0.41 177	0.33 129	0.31 114	0.32 133	0.28 167	0.60 267	0.28 181	0.13 74	0.11 139	0.16 208	0.13 202	0.13 126	0.14 201

ccc-4	0.30 154	0.22 261	0.42 215	0.37 170	0.26 296	0.31 159	0.34 289	0.66 230	0.35 126	0.39 169	0.33 125	0.31 125	0.28 167	0.61 273	0.26 138	0.14 117	0.11 139	0.17 250	0.12 166	0.15 218	0.16 272

IGEV-Stereo	0.30 154	0.22 261	0.41 202	0.38 190	0.26 296	0.30 141	0.35 312	0.68 247	0.36 133	0.40 181	0.33 125	0.32 133	0.28 167	0.62 295	0.26 138	0.14 117	0.10 56	0.17 250	0.12 166	0.15 218	0.16 272
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GLC_STEREO	0.30 154	0.20 196	0.28 63	0.44 384	0.19 57	0.31 159	0.25 141	0.49 140	0.43 191	0.37 154	0.47 180	0.40 191	0.23 107	0.51 202	0.37 288	0.15 194	0.18 451	0.19 331	0.16 287	0.16 271	0.14 201

DA	0.31 169	0.18 126	0.35 135	0.41 281	0.21 136	0.73 449	0.33 275	0.51 148	0.46 207	0.35 145	0.42 160	0.40 191	0.35 243	0.33 46	0.27 160	0.16 248	0.11 139	0.16 208	0.11 136	0.15 218	0.12 113

GGEV	0.31 169	0.18 126	0.35 135	0.41 281	0.21 136	0.73 449	0.33 275	0.51 148	0.46 207	0.35 145	0.42 160	0.40 191	0.35 243	0.33 46	0.27 160	0.16 248	0.11 139	0.16 208	0.11 136	0.15 218	0.12 113

DilatedVolume-Stereo	0.31 169	0.16 83	0.38 173	0.34 100	0.21 136	0.54 343	0.25 141	0.58 184	0.43 191	0.59 245	0.50 190	0.37 168	0.32 221	0.50 193	0.29 200	0.13 74	0.12 220	0.13 104	0.11 136	0.11 58	0.12 113

Reg-Stereo(zero)	0.31 169	0.17 100	0.30 82	0.35 120	0.19 57	0.33 196	0.21 89	0.64 220	0.72 302	0.52 223	0.52 205	0.51 255	0.29 187	0.48 177	0.27 160	0.13 74	0.10 56	0.12 66	0.10 95	0.12 91	0.13 163

WCG-NET（raft）	0.31 169	0.16 83	0.39 181	0.33 91	0.19 57	0.35 211	0.27 170	0.54 165	0.79 341	0.45 198	0.55 221	0.47 237	0.27 152	0.56 230	0.28 181	0.13 74	0.10 56	0.12 66	0.11 136	0.12 91	0.12 113

rrr	0.31 169	0.24 316	0.56 376	0.36 151	0.27 335	0.38 240	0.31 245	0.56 177	0.44 196	0.39 169	0.31 114	0.35 156	0.27 152	0.62 295	0.25 119	0.16 248	0.12 220	0.16 208	0.13 202	0.14 171	0.14 201

TANstereo	0.31 169	0.16 83	0.34 119	0.31 34	0.17 18	0.55 349	0.23 121	0.46 125	0.56 238	0.60 248	0.69 264	0.37 168	0.26 141	0.36 76	0.28 181	0.16 248	0.16 399	0.13 104	0.10 95	0.14 171	0.15 241

test_xeample3	0.31 169	0.23 294	0.56 376	0.36 151	0.26 296	0.35 211	0.32 259	0.60 190	0.38 147	0.44 197	0.32 122	0.33 143	0.28 167	0.66 334	0.27 160	0.14 117	0.12 220	0.16 208	0.12 166	0.14 171	0.14 201

rvit_stereo_0081_aga	0.32 177	0.29 429	0.50 307	0.43 359	0.29 383	0.36 222	0.32 259	0.46 125	0.42 184	0.40 181	0.44 167	0.41 198	0.34 235	0.43 131	0.31 229	0.23 457	0.17 435	0.19 331	0.16 287	0.20 380	0.15 241

GCAP-BAT	0.32 177	0.21 231	0.45 248	0.34 100	0.29 383	0.28 108	0.27 170	0.53 159	0.32 104	0.61 253	0.66 253	0.47 237	0.25 124	0.59 254	0.28 181	0.15 194	0.12 220	0.15 181	0.10 95	0.12 91	0.12 113

rvit_stereo_0080	0.32 177	0.26 382	0.45 248	0.39 215	0.28 360	0.27 91	0.46 445	0.51 148	0.46 207	0.36 150	0.42 160	0.41 198	0.29 187	0.41 116	0.34 259	0.22 430	0.17 435	0.17 250	0.16 287	0.23 438	0.16 272

whm_eth	0.32 177	0.26 382	0.45 248	0.39 215	0.28 360	0.27 91	0.46 445	0.51 148	0.46 207	0.36 150	0.42 160	0.41 198	0.29 187	0.41 116	0.34 259	0.22 430	0.17 435	0.17 250	0.16 287	0.23 438	0.16 272

plain	0.32 177	0.21 231	0.59 395	0.40 253	0.29 383	0.27 91	0.30 221	0.46 125	0.36 133	0.32 125	0.66 253	0.31 125	0.33 228	0.68 353	0.32 236	0.18 331	0.13 302	0.20 368	0.15 258	0.18 328	0.13 163

MIF-Stereo (partial)	0.32 177	0.19 160	0.41 202	0.41 281	0.32 448	0.29 127	0.24 127	0.49 140	0.44 196	0.31 121	0.63 244	0.37 168	0.36 252	0.60 267	0.32 236	0.17 292	0.13 302	0.19 331	0.17 340	0.18 328	0.15 241

CREStereo++_RVC	0.32 177	0.16 83	0.25 10	0.32 70	0.24 229	0.27 91	0.22 104	0.48 139	0.89 415	0.47 208	0.80 318	0.29 112	0.25 124	0.37 82	0.34 259	0.14 117	0.09 18	0.13 104	0.52 605	0.14 171	0.10 6
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
XX-TBD	0.32 177	0.53 545	0.26 32	0.53 512	0.21 136	0.38 240	0.24 127	0.41 92	0.77 330	0.55 235	0.70 267	0.31 125	0.26 141	0.33 46	0.28 181	0.16 248	0.10 56	0.12 66	0.09 6	0.13 126	0.11 66

FE-Mocha	0.33 185	0.20 196	0.55 362	0.39 215	0.27 335	0.31 159	0.20 58	0.77 324	0.38 147	0.67 296	0.56 224	0.57 279	0.26 141	0.38 91	0.23 84	0.15 194	0.10 56	0.17 250	0.16 287	0.13 126	0.13 163

rvit_stereo_0081	0.33 185	0.25 347	0.49 295	0.43 359	0.26 296	0.31 159	0.37 339	0.45 117	0.56 238	0.37 154	0.40 155	0.39 184	0.38 266	0.44 139	0.35 268	0.22 430	0.16 399	0.19 331	0.16 287	0.20 380	0.14 201

rvit_stereo_0082	0.33 185	0.25 347	0.49 295	0.43 359	0.26 296	0.31 159	0.37 339	0.45 117	0.56 238	0.37 154	0.40 155	0.39 184	0.38 266	0.44 139	0.35 268	0.22 430	0.16 399	0.19 331	0.16 287	0.20 380	0.14 201

RAFT-Stereo-weight	0.33 185	0.19 160	0.36 151	0.39 215	0.23 189	0.28 108	0.29 200	0.69 257	0.83 378	0.55 235	0.51 198	0.58 295	0.20 66	0.48 177	0.30 217	0.13 74	0.10 56	0.14 137	0.12 166	0.13 126	0.12 113

CAS++	0.33 185	0.25 347	0.39 181	0.38 190	0.26 296	0.32 182	0.24 127	0.87 358	0.53 235	0.48 214	0.46 174	0.26 87	0.21 80	0.50 193	0.26 138	0.23 457	0.20 478	0.22 427	0.17 340	0.21 392	0.17 315
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo07	0.33 185	0.23 294	0.37 163	0.43 359	0.29 383	0.40 258	0.48 460	0.78 328	0.38 147	0.38 163	0.34 134	0.32 133	0.30 205	0.63 306	0.28 181	0.14 117	0.13 302	0.19 331	0.17 340	0.18 328	0.17 315

MSKI-zero shot	0.33 185	0.19 160	0.36 151	0.41 281	0.22 161	0.32 182	0.22 104	0.65 223	0.45 201	0.52 223	0.64 247	0.60 309	0.19 48	0.78 421	0.27 160	0.14 117	0.11 139	0.14 137	0.10 95	0.13 126	0.13 163

4D-IteraStereo	0.33 185	0.19 160	0.43 234	0.40 253	0.24 229	0.32 182	0.27 170	0.59 188	0.72 302	0.66 287	0.53 212	0.42 205	0.22 94	0.46 156	0.30 217	0.14 117	0.09 18	0.20 368	0.16 287	0.16 271	0.12 113

iRaftStereo_RVC	0.33 185	0.20 196	0.40 193	0.40 253	0.23 189	0.31 159	0.29 200	0.70 269	0.55 237	0.49 217	0.66 253	0.37 168	0.23 107	0.47 168	0.33 247	0.14 117	0.11 139	0.19 331	0.17 340	0.16 271	0.13 163

PMTNet	0.33 185	0.17 100	0.26 32	0.29 4	0.18 32	0.44 295	0.22 104	0.57 181	0.66 274	0.46 205	0.54 215	0.38 175	0.34 235	0.50 193	0.25 119	0.75 605	0.10 56	0.12 66	0.09 6	0.13 126	0.12 113

xyz-stereo-finetune	0.34 195	0.19 160	0.38 173	0.34 100	0.18 32	0.57 364	0.32 259	0.60 190	0.70 293	0.47 208	0.54 215	0.38 175	0.35 243	0.57 241	0.38 303	0.13 74	0.12 220	0.16 208	0.13 202	0.13 126	0.13 163

MM-Stereo_test1	0.34 195	0.19 160	0.37 163	0.42 318	0.23 189	0.35 211	0.44 435	0.62 202	0.56 238	0.61 253	0.51 198	0.38 175	0.36 252	0.65 322	0.27 160	0.15 194	0.13 302	0.17 250	0.14 232	0.15 218	0.13 163

tg	0.34 195	0.19 160	0.40 193	0.40 253	0.23 189	0.38 240	0.26 156	0.74 306	0.60 257	0.48 214	0.65 249	0.42 205	0.24 114	0.57 241	0.33 247	0.14 117	0.10 56	0.18 298	0.17 340	0.14 171	0.12 113

rvit_stereo_0083	0.34 195	0.25 347	0.53 345	0.45 398	0.28 360	0.35 211	0.35 312	0.47 136	0.64 265	0.38 163	0.47 180	0.42 205	0.37 258	0.41 116	0.39 313	0.22 430	0.20 478	0.20 368	0.17 340	0.21 392	0.15 241

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 195	0.28 415	0.48 286	0.37 170	0.25 259	0.47 310	0.30 221	0.60 190	0.92 432	0.43 194	0.37 147	0.30 119	0.29 187	0.50 193	0.30 217	0.17 292	0.14 342	0.18 298	0.15 258	0.18 328	0.16 272

cross-raft	0.34 195	0.20 196	0.38 173	0.45 398	0.24 229	0.32 182	0.35 312	0.77 324	0.42 184	0.62 258	0.77 293	0.58 295	0.27 152	0.46 156	0.31 229	0.12 45	0.10 56	0.15 181	0.13 202	0.15 218	0.12 113

MM-Stereo_test3	0.35 201	0.19 160	0.33 107	0.42 318	0.26 296	0.34 207	0.44 435	0.74 306	0.93 438	0.47 208	0.52 205	0.42 205	0.29 187	0.46 156	0.29 200	0.17 292	0.15 369	0.17 250	0.13 202	0.14 171	0.15 241

model_zeroshot	0.35 201	0.20 196	0.56 376	0.41 281	0.30 408	0.51 323	0.26 156	0.69 257	0.48 217	0.65 281	0.51 198	0.52 259	0.25 124	0.46 156	0.27 160	0.17 292	0.13 302	0.15 181	0.14 232	0.13 126	0.14 201

rvit_stereo_ft	0.35 201	0.26 382	0.54 358	0.53 512	0.32 448	0.33 196	0.46 445	0.52 153	0.52 232	0.35 145	0.41 158	0.41 198	0.34 235	0.49 186	0.36 279	0.22 430	0.14 342	0.19 331	0.18 371	0.19 363	0.15 241

gcap-zeroshot	0.35 201	0.20 196	0.61 401	0.39 215	0.23 189	0.53 336	0.27 170	0.58 184	0.35 126	0.64 275	0.49 188	0.87 438	0.34 235	0.49 186	0.25 119	0.14 117	0.12 220	0.15 181	0.12 166	0.13 126	0.14 201

RAFT-Test	0.35 201	0.19 160	0.42 215	0.39 215	0.24 229	0.50 318	0.23 121	0.74 306	0.44 196	0.62 258	0.85 345	0.64 330	0.28 167	0.48 177	0.30 217	0.14 117	0.11 139	0.14 137	0.11 136	0.13 126	0.13 163

test-3	0.35 201	0.17 100	0.48 286	0.40 253	0.22 161	0.42 279	0.22 104	0.66 230	0.80 350	0.72 327	0.45 170	0.63 323	0.29 187	0.45 146	0.32 236	0.13 74	0.09 18	0.17 250	0.13 202	0.13 126	0.11 66

test_1	0.35 201	0.17 100	0.48 286	0.40 253	0.22 161	0.42 279	0.22 104	0.66 230	0.80 350	0.70 315	0.45 170	0.63 323	0.29 187	0.45 146	0.32 236	0.13 74	0.09 18	0.17 250	0.13 202	0.13 126	0.11 66

raftrobust	0.35 201	0.20 196	0.39 181	0.43 359	0.29 383	0.31 159	0.25 141	0.73 299	0.66 274	0.59 245	0.56 224	0.44 219	0.45 313	0.55 220	0.31 229	0.16 248	0.12 220	0.14 137	0.12 166	0.12 91	0.14 201

CFNet-RSSM	0.35 201	0.18 126	0.47 273	0.39 215	0.22 161	0.35 211	0.23 121	0.78 328	0.86 391	0.67 296	0.54 215	0.56 274	0.28 167	0.49 186	0.28 181	0.14 117	0.10 56	0.14 137	0.12 166	0.13 126	0.12 113

Gwc-CoAtRS	0.35 201	0.18 126	0.46 261	0.39 215	0.23 189	0.34 207	0.22 104	0.74 306	0.77 330	0.62 258	0.60 236	0.58 295	0.29 187	0.47 168	0.29 200	0.14 117	0.11 139	0.14 137	0.12 166	0.13 126	0.13 163

IGEV-FE	0.36 211	0.19 160	0.71 450	0.41 281	0.29 383	0.30 141	0.25 141	0.86 356	0.40 168	0.64 275	0.57 227	0.56 274	0.25 124	0.56 230	0.29 200	0.15 194	0.11 139	0.16 208	0.14 232	0.14 171	0.14 201

AE-Stereo	0.36 211	0.21 231	0.47 273	0.49 462	0.31 423	0.50 318	0.34 289	0.72 287	0.73 312	0.34 142	0.55 221	0.52 259	0.28 167	0.48 177	0.31 229	0.13 74	0.13 302	0.18 298	0.16 287	0.15 218	0.14 201

ACVNet-DCA	0.36 211	0.25 347	0.35 135	0.42 318	0.23 189	0.53 336	0.37 339	0.91 373	0.59 250	0.42 189	0.50 190	0.34 148	0.47 325	0.61 273	0.26 138	0.17 292	0.11 139	0.19 331	0.13 202	0.18 328	0.19 353

IGEV_Zeroshot_test	0.36 211	0.19 160	0.71 450	0.41 281	0.29 383	0.30 141	0.25 141	0.86 356	0.40 168	0.64 275	0.57 227	0.56 274	0.25 124	0.56 230	0.29 200	0.15 194	0.11 139	0.16 208	0.14 232	0.14 171	0.14 201

EKT-Stereo	0.36 211	0.24 316	0.44 240	0.44 384	0.30 408	0.37 234	0.30 221	0.72 287	0.68 282	0.47 208	0.63 244	0.49 248	0.28 167	0.59 254	0.34 259	0.19 371	0.14 342	0.18 298	0.15 258	0.16 271	0.18 341

Any-RAFT	0.36 211	0.17 100	0.31 90	0.35 120	0.21 136	0.51 323	0.21 89	0.93 384	0.75 322	0.56 238	0.73 272	0.66 348	0.29 187	0.48 177	0.25 119	0.15 194	0.10 56	0.13 104	0.10 95	0.13 126	0.13 163

LL-Strereo2	0.36 211	0.25 347	0.52 337	0.43 359	0.27 335	0.36 222	0.27 170	0.70 269	0.46 207	0.55 235	0.53 212	0.65 336	0.24 114	0.69 360	0.32 236	0.14 117	0.13 302	0.23 449	0.20 422	0.19 363	0.14 201

Selective-RAFT	0.36 211	0.23 294	0.54 358	0.45 398	0.22 161	0.64 407	0.27 170	0.62 202	0.65 271	0.41 184	0.38 152	0.55 268	0.39 281	0.59 254	0.36 279	0.14 117	0.12 220	0.14 137	0.12 166	0.16 271	0.14 201

RCA-Stereo	0.36 211	0.18 126	0.37 163	0.38 190	0.23 189	0.31 159	0.33 275	0.70 269	1.25 550	0.45 198	0.65 249	0.46 232	0.43 299	0.40 109	0.29 200	0.14 117	0.10 56	0.14 137	0.12 166	0.12 91	0.12 113

Patchmatch Stereo++	0.36 211	0.24 316	0.51 316	0.42 318	0.22 161	0.24 38	0.21 89	0.63 210	0.39 154	0.63 265	0.73 272	0.57 279	0.38 266	0.61 273	0.39 313	0.18 331	0.12 220	0.20 368	0.16 287	0.21 392	0.16 272
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	0.36 211	0.24 316	0.51 316	0.42 318	0.22 161	0.24 38	0.31 245	0.63 210	0.39 154	0.63 265	0.73 272	0.57 279	0.38 266	0.59 254	0.38 303	0.18 331	0.12 220	0.20 368	0.16 287	0.21 392	0.16 272

ROB_FTStereo_v2	0.36 211	0.24 316	0.51 316	0.42 318	0.22 161	0.24 38	0.31 245	0.63 210	0.39 154	0.63 265	0.73 272	0.57 279	0.38 266	0.60 267	0.39 313	0.18 331	0.12 220	0.20 368	0.16 287	0.21 392	0.16 272

ROB_FTStereo	0.36 211	0.24 316	0.51 316	0.42 318	0.22 161	0.24 38	0.20 58	0.63 210	0.39 154	0.63 265	0.73 272	0.57 279	0.38 266	0.60 267	0.38 303	0.18 331	0.12 220	0.20 368	0.16 287	0.21 392	0.16 272

HUI-Stereo	0.36 211	0.24 316	0.51 316	0.42 318	0.22 161	0.24 38	0.22 104	0.63 210	0.40 168	0.64 275	0.73 272	0.58 295	0.38 266	0.53 211	0.38 303	0.18 331	0.12 220	0.20 368	0.16 287	0.21 392	0.16 272

iGMRVC	0.36 211	0.24 316	0.51 316	0.42 318	0.22 161	0.24 38	0.29 200	0.63 210	0.39 154	0.63 265	0.73 272	0.57 279	0.38 266	0.61 273	0.39 313	0.18 331	0.12 220	0.20 368	0.16 287	0.21 392	0.16 272

iRAFT	0.36 211	0.24 316	0.51 316	0.42 318	0.22 161	0.24 38	0.21 89	0.63 210	0.39 154	0.63 265	0.73 272	0.57 279	0.38 266	0.61 273	0.39 313	0.18 331	0.12 220	0.20 368	0.16 287	0.21 392	0.16 272

RAFT-IKP	0.36 211	0.24 316	0.51 316	0.42 318	0.22 161	0.24 38	0.27 170	0.63 210	0.39 154	0.63 265	0.73 272	0.57 279	0.38 266	0.61 273	0.39 313	0.18 331	0.12 220	0.20 368	0.16 287	0.21 392	0.16 272

sCroCo_RVC	0.36 211	0.29 429	0.73 462	0.52 502	0.39 505	0.42 279	0.31 245	0.52 153	0.46 207	0.31 121	0.48 182	0.38 175	0.32 221	0.46 156	0.33 247	0.22 430	0.23 508	0.19 331	0.19 399	0.21 392	0.22 421

EAI-Stereo	0.36 211	0.21 231	0.46 261	0.40 253	0.22 161	0.33 196	0.36 325	1.22 505	0.32 104	0.52 223	0.75 286	0.35 156	0.28 167	0.65 322	0.30 217	0.14 117	0.11 139	0.14 137	0.14 232	0.14 171	0.13 163

xyz-stereo-finetune2	0.37 230	0.20 196	0.40 193	0.32 70	0.19 57	0.80 475	0.29 200	0.56 177	0.33 112	0.53 231	0.79 307	0.43 215	0.48 329	0.70 368	0.46 364	0.13 74	0.12 220	0.17 250	0.13 202	0.12 91	0.14 201

testlalala2	0.37 230	0.19 160	0.45 248	0.94 601	0.56 572	0.45 303	0.25 141	0.64 220	0.51 231	0.69 309	0.57 227	0.44 219	0.24 114	0.35 69	0.33 247	0.15 194	0.13 302	0.14 137	0.10 95	0.13 126	0.14 201

1test111	0.37 230	0.25 347	0.35 135	0.42 318	0.23 189	0.53 336	0.37 339	0.91 373	0.59 250	0.42 189	0.50 190	0.34 148	0.47 325	0.59 254	0.48 379	0.17 292	0.11 139	0.19 331	0.13 202	0.18 328	0.19 353

tt1	0.37 230	0.25 347	0.35 135	0.43 359	0.23 189	0.52 331	0.37 339	0.72 287	1.13 523	0.42 189	0.46 174	0.35 156	0.44 306	0.61 273	0.26 138	0.17 292	0.11 139	0.19 331	0.13 202	0.16 271	0.17 315

HH	0.37 230	0.22 261	0.49 295	0.41 281	0.26 296	0.36 222	0.30 221	0.87 358	0.41 177	0.45 198	0.59 233	0.78 409	0.43 299	0.77 413	0.26 138	0.15 194	0.11 139	0.15 181	0.14 232	0.14 171	0.14 201

HanStereo	0.37 230	0.22 261	0.49 295	0.41 281	0.26 296	0.36 222	0.30 221	0.87 358	0.41 177	0.45 198	0.59 233	0.78 409	0.43 299	0.77 413	0.26 138	0.15 194	0.11 139	0.15 181	0.14 232	0.14 171	0.14 201

CAS	0.37 230	0.13 1	0.27 50	1.34 615	0.31 423	0.46 306	0.38 357	0.50 142	0.48 217	0.35 145	0.52 205	0.24 65	0.19 48	0.30 10	0.28 181	1.03 617	0.08 1	0.12 66	0.08 1	0.12 91	0.28 491

anonymousdsp2	0.37 230	0.21 231	0.49 295	0.38 190	0.24 229	0.48 315	0.31 245	0.91 373	0.68 282	0.57 241	0.51 198	0.51 255	0.34 235	0.59 254	0.33 247	0.14 117	0.11 139	0.14 137	0.10 95	0.16 271	0.16 272

knoymous	0.37 230	0.22 261	0.34 119	0.32 70	0.22 161	0.38 240	0.29 200	0.63 210	0.65 271	0.69 309	0.69 264	0.60 309	0.40 286	0.61 273	0.36 279	0.17 292	0.11 139	0.20 368	0.12 166	0.18 328	0.19 353

test_4	0.37 230	0.19 160	0.34 119	0.45 398	0.26 296	0.20 11	0.34 289	0.58 184	0.42 184	0.60 248	1.45 552	0.43 215	0.26 141	0.67 344	0.29 200	0.12 45	0.10 56	0.17 250	0.19 399	0.15 218	0.12 113

test_3	0.37 230	0.19 160	0.50 307	0.45 398	0.24 229	0.47 310	0.36 325	0.69 257	0.84 379	0.66 287	0.46 174	0.68 358	0.25 124	0.45 146	0.32 236	0.12 45	0.10 56	0.18 298	0.16 287	0.15 218	0.12 113

NRIStereo	0.37 230	0.21 231	0.49 295	0.42 318	0.23 189	0.33 196	0.25 141	0.68 247	0.59 250	0.65 281	0.63 244	0.55 268	0.37 258	0.67 344	0.40 335	0.16 248	0.12 220	0.18 298	0.15 258	0.17 297	0.15 241

DeepStereo_RVC	0.37 230	0.22 261	0.51 316	0.41 281	0.24 229	0.26 73	0.22 104	0.64 220	0.40 168	0.69 309	0.67 261	0.57 279	0.50 338	0.58 246	0.42 345	0.17 292	0.12 220	0.18 298	0.16 287	0.19 363	0.19 353

CRE-IMP	0.37 230	0.23 294	0.53 345	0.42 318	0.24 229	0.40 258	0.21 89	0.61 198	0.45 201	0.65 281	0.73 272	0.53 264	0.37 258	0.63 306	0.40 335	0.18 331	0.11 139	0.19 331	0.16 287	0.21 392	0.19 353

test-1	0.37 230	0.20 196	0.76 471	0.47 443	0.27 335	0.44 295	0.36 325	0.63 210	0.65 271	0.49 217	0.67 261	0.54 266	0.35 243	0.42 125	0.30 217	0.14 117	0.12 220	0.16 208	0.14 232	0.15 218	0.18 341

s12784h	0.37 230	0.15 57	0.26 32	0.34 100	0.15 2	0.80 475	0.29 200	0.83 348	0.87 398	0.58 244	0.58 231	0.43 215	0.41 291	0.59 254	0.35 268	0.12 45	0.10 56	0.14 137	0.09 6	0.14 171	0.10 6

RALCasStereoNet	0.37 230	0.23 294	0.41 202	0.44 384	0.28 360	0.36 222	0.38 357	0.66 230	0.67 280	0.51 220	0.74 284	0.51 255	0.29 187	0.64 313	0.38 303	0.17 292	0.14 342	0.15 181	0.13 202	0.17 297	0.17 315

RAFT-Stereo + iAFF	0.37 230	0.18 126	0.45 248	0.36 151	0.19 57	0.33 196	0.28 185	0.67 241	0.77 330	0.72 327	0.99 417	0.56 274	0.39 281	0.44 139	0.31 229	0.11 30	0.09 18	0.15 181	0.14 232	0.13 126	0.11 66

H2IRNET	0.38 248	0.21 231	0.36 151	0.39 215	0.25 259	0.26 73	0.24 127	0.61 198	0.74 318	0.39 169	0.89 363	0.74 389	0.53 347	0.53 211	0.44 354	0.16 248	0.13 302	0.19 331	0.20 422	0.17 297	0.15 241

cc1	0.38 248	0.25 347	0.35 135	0.42 318	0.23 189	0.53 336	0.37 339	0.71 276	1.17 535	0.42 189	0.50 190	0.34 148	0.47 325	0.61 273	0.26 138	0.17 292	0.11 139	0.19 331	0.13 202	0.16 271	0.17 315

11t1	0.38 248	0.23 294	0.49 295	0.36 151	0.23 189	0.61 387	0.31 245	0.74 306	0.47 215	0.62 258	0.55 221	0.55 268	0.49 335	0.58 246	0.45 360	0.18 331	0.15 369	0.16 208	0.13 202	0.17 297	0.19 353

DCRE	0.38 248	0.19 160	0.47 273	0.45 398	0.33 460	0.45 303	0.40 388	0.66 230	0.53 235	0.49 217	0.95 392	0.57 279	0.39 281	0.53 211	0.32 236	0.14 117	0.13 302	0.15 181	0.14 232	0.14 171	0.15 241

DCANet-4	0.38 248	0.22 261	0.58 387	0.35 120	0.19 57	0.30 141	0.30 221	0.69 257	0.97 463	0.70 315	0.79 307	0.40 191	0.46 320	0.46 156	0.37 288	0.14 117	0.10 56	0.14 137	0.11 136	0.12 91	0.15 241

GMOStereo	0.38 248	0.19 160	0.42 215	0.43 359	0.24 229	0.40 258	0.39 375	0.55 169	0.64 265	0.89 443	0.84 336	0.65 336	0.37 258	0.39 100	0.29 200	0.14 117	0.12 220	0.20 368	0.18 371	0.15 218	0.12 113

error version	0.38 248	0.19 160	0.42 215	0.43 359	0.24 229	0.40 258	0.39 375	0.55 169	0.64 265	0.89 443	0.84 336	0.65 336	0.37 258	0.39 100	0.29 200	0.14 117	0.12 220	0.20 368	0.18 371	0.15 218	0.12 113

test-v	0.38 248	0.19 160	0.42 215	0.43 359	0.24 229	0.40 258	0.39 375	0.55 169	0.64 265	0.89 443	0.84 336	0.65 336	0.37 258	0.39 100	0.29 200	0.14 117	0.12 220	0.20 368	0.18 371	0.15 218	0.12 113

test-2	0.38 248	0.19 160	0.42 215	0.43 359	0.24 229	0.40 258	0.39 375	0.55 169	0.64 265	0.89 443	0.84 336	0.65 336	0.37 258	0.39 100	0.29 200	0.14 117	0.12 220	0.20 368	0.18 371	0.15 218	0.12 113

rafts_anoy	0.38 248	0.22 261	0.38 173	0.43 359	0.28 360	0.32 182	0.32 259	0.70 269	0.91 426	0.59 245	0.66 253	0.45 228	0.33 228	0.49 186	0.41 340	0.16 248	0.12 220	0.21 412	0.23 481	0.18 328	0.16 272

raft+_RVC	0.38 248	0.20 196	0.38 173	0.39 215	0.27 335	0.44 295	0.35 312	0.81 340	0.90 420	0.52 223	0.78 302	0.50 250	0.29 187	0.56 230	0.41 340	0.15 194	0.12 220	0.17 250	0.15 258	0.14 171	0.13 163

XX-Stereo	0.38 248	0.18 126	0.52 337	0.58 549	0.38 497	0.39 250	0.20 58	0.62 202	0.31 97	0.47 208	1.29 519	0.72 380	0.25 124	0.59 254	0.28 181	0.16 248	0.11 139	0.17 250	0.16 287	0.14 171	0.11 66

DCANet	0.38 248	0.18 126	0.46 261	0.35 120	0.19 57	0.30 141	0.30 221	0.72 287	0.96 458	0.72 327	0.77 293	0.45 228	0.56 365	0.47 168	0.36 279	0.14 117	0.10 56	0.14 137	0.11 136	0.13 126	0.15 241

AIO-test1	0.39 261	0.18 126	0.42 215	0.51 485	0.25 259	0.44 295	0.30 221	0.74 306	1.20 544	0.41 184	0.71 268	0.45 228	0.29 187	0.56 230	0.27 160	0.15 194	0.13 302	0.19 331	0.21 443	0.13 126	0.18 341

MIM_Stereo	0.39 261	0.18 126	0.59 395	0.38 190	0.25 259	0.27 91	0.24 127	0.72 287	0.56 238	0.72 327	1.00 421	0.62 318	0.29 187	0.67 344	0.39 313	0.13 74	0.14 342	0.17 250	0.16 287	0.14 171	0.12 113

fff	0.39 261	0.18 126	0.46 261	0.35 120	0.19 57	0.30 141	0.30 221	0.73 299	1.08 508	0.70 315	0.79 307	0.44 219	0.62 404	0.47 168	0.37 288	0.14 117	0.10 56	0.14 137	0.11 136	0.12 91	0.15 241

ADStereo(finetuned)	0.39 261	0.18 126	0.58 387	0.35 120	0.19 57	0.30 141	0.30 221	0.72 287	0.96 458	0.72 327	0.77 293	0.45 228	0.68 444	0.46 156	0.36 279	0.14 117	0.10 56	0.14 137	0.11 136	0.13 126	0.15 241

MIPNet	0.39 261	0.22 261	0.66 424	0.40 253	0.25 259	0.53 336	0.29 200	0.78 328	0.74 318	0.68 306	0.60 236	0.40 191	0.48 329	0.45 146	0.39 313	0.14 117	0.11 139	0.16 208	0.13 202	0.14 171	0.14 201

TRStereo	0.39 261	0.32 456	0.64 416	0.49 462	0.41 515	0.30 141	0.30 221	0.97 399	0.63 261	0.53 231	0.43 164	0.52 259	0.26 141	0.77 413	0.29 200	0.18 331	0.12 220	0.19 331	0.19 399	0.13 126	0.13 163

NF-Stereo	0.39 261	0.21 231	0.51 316	0.42 318	0.25 259	0.26 73	0.30 221	0.71 276	0.72 302	0.66 287	0.77 293	0.57 279	0.31 211	0.69 360	0.39 313	0.18 331	0.12 220	0.20 368	0.16 287	0.16 271	0.27 480

OCTAStereo	0.39 261	0.21 231	0.51 316	0.42 318	0.25 259	0.26 73	0.30 221	0.71 276	0.72 302	0.66 287	0.77 293	0.58 295	0.31 211	0.69 360	0.39 313	0.18 331	0.12 220	0.20 368	0.16 287	0.16 271	0.27 480

RE-Stereo	0.39 261	0.21 231	0.51 316	0.42 318	0.25 259	0.26 73	0.30 221	0.71 276	0.72 302	0.66 287	0.77 293	0.57 279	0.31 211	0.70 368	0.39 313	0.18 331	0.12 220	0.20 368	0.16 287	0.16 271	0.27 480

Pruner-Stereo	0.39 261	0.21 231	0.51 316	0.41 281	0.25 259	0.22 18	0.24 127	0.71 276	0.59 250	0.90 451	0.75 286	0.67 355	0.30 205	0.64 313	0.39 313	0.19 371	0.12 220	0.20 368	0.17 340	0.17 297	0.19 353

TVStereo	0.39 261	0.21 231	0.51 316	0.42 318	0.25 259	0.26 73	0.30 221	0.71 276	0.72 302	0.66 287	0.77 293	0.57 279	0.31 211	0.70 368	0.39 313	0.18 331	0.12 220	0.20 368	0.16 287	0.16 271	0.27 480

TestStereo	0.39 261	0.32 456	0.42 215	0.45 398	0.20 99	0.41 269	0.38 357	0.69 257	0.66 274	0.56 238	0.78 302	0.48 242	0.43 299	0.59 254	0.37 288	0.18 331	0.13 302	0.20 368	0.15 258	0.23 438	0.14 201

csc	0.39 261	0.18 126	0.46 261	0.35 120	0.19 57	0.30 141	0.30 221	0.73 299	1.08 508	0.70 315	0.79 307	0.44 219	0.62 404	0.47 168	0.37 288	0.14 117	0.10 56	0.14 137	0.11 136	0.12 91	0.15 241

cscssc	0.39 261	0.18 126	0.46 261	0.35 120	0.19 57	0.30 141	0.30 221	0.73 299	1.08 508	0.70 315	0.79 307	0.44 219	0.62 404	0.47 168	0.37 288	0.14 117	0.10 56	0.14 137	0.11 136	0.12 91	0.15 241

AFF-stereo	0.39 261	0.20 196	0.42 215	0.37 170	0.22 161	0.27 91	0.31 245	0.67 241	0.72 302	0.66 287	1.12 469	0.75 394	0.38 266	0.57 241	0.35 268	0.11 30	0.09 18	0.16 208	0.16 287	0.14 171	0.12 113

AIO-test2	0.40 276	0.21 231	0.44 240	0.48 451	0.26 296	0.44 295	0.38 357	0.79 335	1.28 557	0.37 154	0.87 356	0.38 175	0.30 205	0.50 193	0.28 181	0.16 248	0.13 302	0.21 412	0.24 496	0.15 218	0.15 241

rvit_0105_6	0.40 276	0.28 415	0.68 436	0.51 485	0.30 408	0.39 250	0.41 408	0.53 159	0.68 282	0.41 184	0.45 170	0.50 250	0.45 313	0.55 220	0.37 288	0.28 509	0.26 536	0.24 465	0.22 465	0.22 418	0.17 315

MyStereo06	0.40 276	0.22 261	0.65 421	0.42 318	0.29 383	0.43 284	0.48 460	1.05 429	0.43 191	0.64 275	0.54 215	0.78 409	0.27 152	0.53 211	0.31 229	0.14 117	0.13 302	0.18 298	0.17 340	0.17 297	0.17 315

xx1	0.40 276	0.25 347	0.35 135	0.42 318	0.23 189	0.53 336	0.37 339	0.71 276	1.17 535	0.42 189	0.50 190	0.65 336	0.56 365	0.61 273	0.26 138	0.17 292	0.11 139	0.20 368	0.19 399	0.18 328	0.19 353

DisPM	0.40 276	0.20 196	0.50 307	0.42 318	0.27 335	0.24 38	0.30 221	0.68 247	0.61 260	0.88 436	0.87 356	0.59 305	0.32 221	0.80 427	0.34 259	0.19 371	0.12 220	0.19 331	0.17 340	0.16 271	0.21 402

RAFT+CT+SA	0.40 276	0.24 316	0.40 193	0.53 512	0.27 335	0.28 108	0.45 442	0.79 335	0.81 359	0.51 220	0.90 369	0.42 205	0.39 281	0.81 432	0.33 247	0.15 194	0.11 139	0.18 298	0.18 371	0.15 218	0.15 241

IPLG	0.40 276	0.21 231	0.64 416	0.41 281	0.25 259	0.54 343	0.27 170	0.77 324	0.68 282	0.85 411	0.82 328	0.33 143	0.32 221	0.64 313	0.49 388	0.13 74	0.11 139	0.16 208	0.14 232	0.14 171	0.14 201

IPLGR	0.40 276	0.22 261	0.70 448	0.40 253	0.22 161	0.51 323	0.29 200	0.78 328	0.78 334	0.80 378	0.77 293	0.44 219	0.41 291	0.48 177	0.40 335	0.14 117	0.12 220	0.16 208	0.14 232	0.16 271	0.14 201

PSM-softLoss	0.40 276	0.21 231	0.53 345	0.42 318	0.26 296	0.29 127	0.34 289	0.70 269	0.49 220	0.63 265	0.82 328	0.59 305	0.33 228	0.75 396	0.43 347	0.20 392	0.12 220	0.20 368	0.18 371	0.17 297	0.22 421

KMStereo	0.40 276	0.21 231	0.53 345	0.42 318	0.26 296	0.29 127	0.34 289	0.70 269	0.49 220	0.63 265	0.82 328	0.59 305	0.33 228	0.75 396	0.43 347	0.20 392	0.12 220	0.20 368	0.18 371	0.17 297	0.22 421

RALAANet	0.40 276	0.24 316	0.56 376	0.43 359	0.30 408	0.36 222	0.25 141	0.89 367	0.69 289	0.69 309	0.65 249	0.61 311	0.30 205	0.63 306	0.35 268	0.16 248	0.13 302	0.18 298	0.15 258	0.21 392	0.14 201

GMStereo	0.40 276	0.38 492	0.61 401	0.41 281	0.27 335	0.47 310	0.35 312	0.62 202	1.04 490	0.57 241	0.54 215	0.38 175	0.36 252	0.56 230	0.41 340	0.20 392	0.13 302	0.16 208	0.17 340	0.24 451	0.20 384
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DIP-Stereo	0.40 276	0.22 261	0.58 387	0.42 318	0.29 383	0.62 391	0.27 170	0.87 358	0.42 184	0.65 281	0.86 349	0.52 259	0.35 243	0.67 344	0.43 347	0.15 194	0.13 302	0.17 250	0.14 232	0.15 218	0.17 315
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.40 276	0.19 160	0.47 273	0.43 359	0.27 335	0.41 269	0.31 245	0.74 306	0.38 147	0.90 451	1.28 515	0.58 295	0.35 243	0.43 131	0.35 268	0.15 194	0.13 302	0.14 137	0.12 166	0.14 171	0.14 201

RAFT-Stereo	0.40 276	0.19 160	0.47 273	0.43 359	0.27 335	0.41 269	0.31 245	0.74 306	0.38 147	0.90 451	1.28 515	0.58 295	0.35 243	0.43 131	0.35 268	0.15 194	0.13 302	0.14 137	0.12 166	0.14 171	0.14 201
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
riskmin	0.41 291	0.21 231	0.44 240	0.34 100	0.24 229	0.58 370	0.32 259	0.70 269	0.86 391	0.52 223	0.57 227	0.78 409	0.60 393	0.58 246	0.39 313	0.17 292	0.12 220	0.19 331	0.13 202	0.19 363	0.22 421

x	0.41 291	0.25 347	0.46 261	0.36 151	0.24 229	0.54 343	0.31 245	0.94 389	0.58 249	0.60 248	0.72 270	0.61 311	0.53 347	0.52 205	0.50 392	0.18 331	0.16 399	0.17 250	0.16 287	0.17 297	0.18 341

raft_robust	0.41 291	0.24 316	0.39 181	0.43 359	0.22 161	0.40 258	0.33 275	0.80 338	0.98 468	0.80 378	0.88 360	0.41 198	0.32 221	0.89 459	0.30 217	0.14 117	0.12 220	0.16 208	0.18 371	0.15 218	0.13 163

PFNet+	0.41 291	0.20 196	0.53 345	0.40 253	0.25 259	0.28 108	0.22 104	0.66 230	0.76 327	0.85 411	0.79 307	0.63 323	0.34 235	0.75 396	0.37 288	0.20 392	0.14 342	0.23 449	0.20 422	0.17 297	0.21 402

SST-Stereo	0.41 291	0.20 196	0.48 286	0.43 359	0.25 259	0.25 60	0.21 89	0.68 247	0.50 225	1.08 534	0.79 307	0.71 365	0.42 296	0.81 432	0.38 303	0.17 292	0.11 139	0.20 368	0.16 287	0.19 363	0.15 241

RAFT_R40	0.41 291	0.20 196	0.47 273	0.44 384	0.25 259	0.23 29	0.25 141	0.69 257	0.70 293	0.98 495	0.78 302	0.72 380	0.43 299	0.80 427	0.39 313	0.17 292	0.11 139	0.20 368	0.16 287	0.18 328	0.15 241

RAFT-345	0.41 291	0.19 160	0.42 215	0.39 215	0.23 189	0.32 182	0.25 141	0.62 202	0.56 238	0.74 341	1.77 577	0.44 219	0.35 243	0.67 344	0.37 288	0.14 117	0.11 139	0.18 298	0.14 232	0.14 171	0.13 163

rvit_0105_4	0.42 298	0.30 444	0.77 474	0.52 502	0.29 383	0.41 269	0.44 435	0.57 181	0.75 322	0.45 198	0.48 182	0.56 274	0.49 335	0.58 246	0.37 288	0.28 509	0.26 536	0.25 478	0.22 465	0.24 451	0.19 353

MyStereo8	0.42 298	0.21 231	0.64 416	0.43 359	0.29 383	0.55 349	0.28 185	0.72 287	0.50 225	0.73 334	1.01 425	0.57 279	0.44 306	0.52 205	0.52 401	0.15 194	0.12 220	0.16 208	0.14 232	0.19 363	0.21 402

qqq	0.42 298	0.28 415	0.50 307	0.37 170	0.22 161	0.47 310	0.39 375	0.91 373	0.59 250	0.57 241	0.71 268	0.65 336	0.56 365	0.59 254	0.48 379	0.17 292	0.17 435	0.20 368	0.19 399	0.18 328	0.19 353

CIPLG	0.42 298	0.23 294	0.71 450	0.45 398	0.33 460	0.51 323	0.33 275	0.68 247	0.68 282	0.84 398	0.96 396	0.47 237	0.33 228	0.56 230	0.52 401	0.17 292	0.12 220	0.16 208	0.14 232	0.13 126	0.16 272

iRaft-Stereo_20w	0.42 298	0.20 196	0.63 411	0.39 215	0.27 335	0.33 196	0.25 141	1.76 605	0.37 141	0.73 334	0.53 212	0.63 323	0.42 296	0.86 449	0.29 200	0.14 117	0.11 139	0.14 137	0.13 202	0.15 218	0.15 241

IPLGR_C	0.42 298	0.23 294	0.71 450	0.46 423	0.33 460	0.51 323	0.34 289	0.69 257	0.69 289	0.84 398	0.92 383	0.46 232	0.33 228	0.53 211	0.53 412	0.17 292	0.12 220	0.16 208	0.14 232	0.13 126	0.16 272

ACRE	0.42 298	0.23 294	0.73 462	0.45 398	0.33 460	0.50 318	0.33 275	0.68 247	0.70 293	0.82 384	0.92 383	0.46 232	0.32 221	0.53 211	0.52 401	0.17 292	0.12 220	0.15 181	0.14 232	0.13 126	0.16 272

LCNet	0.42 298	0.21 231	0.34 119	0.44 384	0.24 229	0.47 310	0.28 185	0.69 257	0.57 245	0.72 327	1.03 438	0.66 348	0.58 381	0.60 267	0.35 268	0.15 194	0.10 56	0.19 331	0.19 399	0.22 418	0.37 546

HHNet	0.42 298	0.19 160	0.43 234	0.35 120	0.38 497	0.33 196	0.33 275	0.71 276	0.78 334	0.87 426	1.30 521	0.52 259	0.36 252	0.53 211	0.37 288	0.16 248	0.11 139	0.19 331	0.15 258	0.15 218	0.25 465

AnonymousM	0.42 298	0.86 594	0.31 90	0.35 120	0.23 189	0.30 141	0.37 339	0.56 177	0.44 196	0.72 327	0.50 190	0.47 237	0.29 187	0.42 125	0.35 268	0.16 248	0.12 220	1.51 618	0.32 554	0.12 91	0.11 66

sAnonymous2	0.42 298	0.41 512	0.96 524	0.48 451	0.37 490	0.41 269	0.48 460	0.60 190	0.52 232	0.39 169	0.48 182	0.35 156	0.44 306	0.44 139	0.30 217	0.19 371	0.14 342	0.19 331	0.17 340	0.55 587	0.43 568

CroCo_RVC	0.42 298	0.41 512	0.96 524	0.48 451	0.37 490	0.41 269	0.48 460	0.60 190	0.52 232	0.39 169	0.48 182	0.35 156	0.44 306	0.44 139	0.30 217	0.19 371	0.14 342	0.19 331	0.17 340	0.55 587	0.43 568

111	0.42 298	0.18 126	0.46 261	0.35 120	0.19 57	0.52 331	0.28 185	0.76 319	1.16 532	0.52 223	0.92 383	0.65 336	0.51 343	0.65 322	0.37 288	0.15 194	0.10 56	0.14 137	0.12 166	0.13 126	0.16 272

StereoVision	0.43 311	0.29 429	0.54 358	0.50 473	0.28 360	0.37 234	0.38 357	0.75 315	0.63 261	0.46 205	1.11 467	0.53 264	0.38 266	0.57 241	0.34 259	0.21 408	0.24 517	0.25 478	0.24 496	0.26 473	0.17 315

OMP-Stereo	0.43 311	0.23 294	0.50 307	0.53 512	0.25 259	0.36 222	0.24 127	0.73 299	0.81 359	0.78 370	0.64 247	0.88 442	0.41 291	0.95 485	0.36 279	0.15 194	0.12 220	0.20 368	0.15 258	0.16 271	0.13 163

PFNet	0.43 311	0.19 160	0.61 401	0.44 384	0.24 229	0.42 279	0.31 245	0.76 319	0.81 359	1.01 505	0.74 284	0.67 355	0.41 291	0.75 396	0.39 313	0.16 248	0.10 56	0.20 368	0.15 258	0.16 271	0.14 201

IRAFT_RVC	0.43 311	0.20 196	0.52 337	0.45 398	0.24 229	0.26 73	0.51 482	0.76 319	0.78 334	0.77 359	0.80 318	0.73 385	0.50 338	0.74 388	0.39 313	0.18 331	0.10 56	0.21 412	0.17 340	0.17 297	0.15 241

FENet	0.43 311	0.23 294	0.40 193	0.40 253	0.24 229	0.54 343	0.33 275	0.83 348	0.72 302	0.74 341	0.73 272	0.63 323	0.56 365	0.65 322	0.45 360	0.19 371	0.13 302	0.19 331	0.17 340	0.18 328	0.20 384

HITNet	0.43 311	0.27 399	0.50 307	0.34 100	0.18 32	0.65 414	0.32 259	0.99 405	0.70 293	0.73 334	0.86 349	0.66 348	0.56 365	0.61 273	0.47 375	0.14 117	0.10 56	0.15 181	0.13 202	0.18 328	0.13 163
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
rvit_0105_5	0.44 317	0.32 456	0.79 478	0.51 485	0.29 383	0.44 295	0.43 427	0.62 202	0.76 327	0.51 220	0.52 205	0.61 311	0.53 347	0.58 246	0.38 303	0.28 509	0.25 526	0.25 478	0.24 496	0.22 418	0.20 384

AIO-Stereo-zeroshot	0.44 317	0.22 261	0.83 490	0.39 215	0.45 539	0.41 269	0.26 156	1.04 422	0.50 225	0.54 233	0.76 289	1.03 487	0.43 299	0.67 344	0.28 181	0.16 248	0.11 139	0.17 250	0.19 399	0.21 392	0.21 402

test_sample1	0.44 317	0.24 316	0.52 337	0.35 120	0.23 189	0.59 380	0.36 325	1.05 429	0.57 245	0.66 287	0.78 302	0.70 362	0.71 456	0.62 295	0.51 396	0.18 331	0.15 369	0.17 250	0.16 287	0.18 328	0.18 341

TestStereo1	0.44 317	0.24 316	0.45 248	0.52 502	0.25 259	0.35 211	0.40 388	0.81 340	0.94 447	0.70 315	0.96 396	0.48 242	0.45 313	0.94 479	0.33 247	0.16 248	0.13 302	0.18 298	0.16 287	0.15 218	0.14 201

test_5	0.44 317	0.25 347	0.48 286	0.53 512	0.28 360	0.28 108	0.42 419	0.77 324	0.87 398	0.63 265	0.91 377	0.73 385	0.53 347	0.82 438	0.36 279	0.14 117	0.11 139	0.18 298	0.18 371	0.18 328	0.16 272

SA-5K	0.44 317	0.24 316	0.45 248	0.52 502	0.25 259	0.35 211	0.40 388	0.81 340	0.94 447	0.70 315	0.96 396	0.48 242	0.45 313	0.94 479	0.33 247	0.16 248	0.13 302	0.18 298	0.16 287	0.15 218	0.14 201

dd	0.44 317	0.40 506	0.62 407	0.44 384	0.26 296	0.51 323	0.38 357	0.72 287	1.07 504	0.60 248	0.66 253	0.43 215	0.40 286	0.68 353	0.53 412	0.24 468	0.15 369	0.21 412	0.16 287	0.24 451	0.19 353

GANet-ADL	0.44 317	0.27 399	0.48 286	0.44 384	0.30 408	0.54 343	0.36 325	0.94 389	0.88 409	0.64 275	0.72 270	0.68 358	0.44 306	0.55 220	0.44 354	0.22 430	0.15 369	0.15 181	0.13 202	0.18 328	0.21 402

GMM-Stereo	0.44 317	0.20 196	0.39 181	0.42 318	0.25 259	0.50 318	0.44 435	0.72 287	0.57 245	0.77 359	1.37 535	0.76 401	0.38 266	0.62 295	0.34 259	0.15 194	0.10 56	0.20 368	0.19 399	0.17 297	0.28 491

FACV-RUCA	0.45 326	0.28 415	0.51 316	0.46 423	0.33 460	0.62 391	0.34 289	0.87 358	0.75 322	0.60 248	0.84 336	0.48 242	0.54 354	0.56 230	0.39 313	0.22 430	0.15 369	0.35 551	0.16 287	0.29 495	0.22 421

test_sample2	0.45 326	0.24 316	0.49 295	0.34 100	0.21 136	0.60 386	0.43 427	1.01 412	0.73 312	0.67 296	0.80 318	0.70 362	0.64 417	0.65 322	0.41 340	0.19 371	0.15 369	0.18 298	0.16 287	0.19 363	0.19 353

MyStereo04	0.45 326	0.23 294	0.52 337	0.43 359	0.29 383	0.40 258	0.48 460	1.02 415	1.12 517	0.62 258	0.58 231	0.55 268	0.56 365	0.77 413	0.45 360	0.14 117	0.13 302	0.19 331	0.17 340	0.18 328	0.17 315

SA	0.45 326	0.26 382	0.50 307	0.47 443	0.24 229	0.46 306	0.36 325	0.79 335	1.00 475	0.61 253	1.04 441	0.50 250	0.50 338	0.98 497	0.33 247	0.16 248	0.13 302	0.21 412	0.19 399	0.15 218	0.14 201

GwcNet-ADL	0.45 326	0.24 316	0.51 316	0.46 423	0.30 408	0.41 269	0.40 388	0.95 392	0.98 468	0.73 334	0.78 302	0.61 311	0.41 291	0.67 344	0.55 419	0.20 392	0.14 342	0.15 181	0.14 232	0.19 363	0.22 421

IIG-Stereo	0.45 326	0.22 261	0.48 286	0.51 485	0.26 296	0.43 284	0.21 89	0.73 299	0.80 350	0.84 398	0.95 392	0.82 424	0.46 320	0.95 485	0.37 288	0.16 248	0.12 220	0.19 331	0.15 258	0.15 218	0.12 113

DN-CSS_ROB	0.45 326	0.27 399	0.74 466	0.41 281	0.29 383	0.43 284	0.29 200	0.80 338	0.78 334	0.73 334	1.08 460	0.48 242	0.45 313	0.81 432	0.40 335	0.15 194	0.12 220	0.21 412	0.19 399	0.18 328	0.17 315

HI	0.46 333	0.22 261	0.41 202	0.35 120	0.35 479	0.27 91	0.32 259	0.75 315	0.50 225	0.90 451	1.13 476	1.12 523	0.73 472	0.70 368	0.57 427	0.12 45	0.10 56	0.17 250	0.17 340	0.17 297	0.16 272

CoSv	0.46 333	0.22 261	0.41 202	0.35 120	0.35 479	0.27 91	0.32 259	0.75 315	0.50 225	0.90 451	1.13 476	1.12 523	0.73 472	0.70 368	0.57 427	0.12 45	0.10 56	0.17 250	0.17 340	0.17 297	0.16 272

MyStereo05	0.46 333	0.22 261	0.51 316	0.42 318	0.29 383	0.43 284	0.48 460	0.96 397	1.12 517	0.77 359	0.62 243	0.51 255	0.57 377	0.79 424	0.43 347	0.14 117	0.13 302	0.18 298	0.17 340	0.17 297	0.17 315

CASS	0.46 333	0.28 415	0.45 248	0.48 451	0.22 161	0.63 397	0.34 289	0.99 405	0.66 274	0.76 351	0.86 349	0.61 311	0.58 381	0.58 246	0.44 354	0.29 520	0.16 399	0.22 427	0.18 371	0.23 438	0.28 491
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
RAFT_CTSACE	0.46 333	0.20 196	0.48 286	0.46 423	0.27 335	0.34 207	0.39 375	0.62 202	0.74 318	0.78 370	1.44 548	0.86 432	0.38 266	1.09 521	0.27 160	0.13 74	0.13 302	0.18 298	0.16 287	0.16 271	0.12 113

iRaft-Stereo_5w	0.46 333	0.22 261	0.53 345	0.43 359	0.30 408	0.30 141	0.53 493	0.66 230	0.71 300	0.62 258	0.89 363	1.01 483	0.67 436	0.76 406	0.67 457	0.13 74	0.12 220	0.17 250	0.15 258	0.15 218	0.17 315

TransformOpticalFlow	0.46 333	0.21 231	0.49 295	0.42 318	0.24 229	0.36 222	0.46 445	1.04 422	0.84 379	0.67 296	1.14 480	0.73 385	0.56 365	0.78 421	0.33 247	0.15 194	0.10 56	0.17 250	0.15 258	0.14 171	0.15 241

RAFT	0.46 333	0.23 294	0.52 337	0.48 451	0.27 335	0.55 349	0.47 453	0.68 247	0.60 257	0.83 392	0.82 328	1.00 479	0.56 365	0.76 406	0.37 288	0.18 331	0.16 399	0.22 427	0.20 422	0.16 271	0.14 201

Prome-Stereo	0.46 333	0.20 196	0.37 163	0.45 398	0.26 296	0.40 258	0.42 419	0.69 257	0.49 220	0.96 489	1.84 581	0.58 295	0.64 417	0.63 306	0.32 236	0.15 194	0.11 139	0.16 208	0.14 232	0.17 297	0.30 504

GES	0.46 333	0.25 347	0.62 407	0.41 281	0.30 408	0.62 391	0.37 339	1.06 434	0.70 293	0.75 345	0.83 333	0.47 237	0.52 346	0.69 360	0.46 364	0.23 457	0.17 435	0.17 250	0.16 287	0.18 328	0.24 456

HCRNet	0.46 333	0.35 473	0.45 248	0.54 524	0.26 296	0.52 331	0.29 200	0.87 358	0.64 265	0.75 345	0.82 328	0.76 401	0.53 347	0.70 368	0.38 303	0.24 468	0.16 399	0.24 465	0.20 422	0.21 392	0.20 384

DFGA-Net	0.47 344	0.31 453	0.93 517	0.43 359	0.33 460	0.56 355	0.35 312	0.81 340	0.89 415	0.70 315	0.76 289	0.48 242	0.43 299	0.78 421	0.64 452	0.16 248	0.14 342	0.19 331	0.19 399	0.20 380	0.19 353

mmm	0.47 344	0.28 415	0.51 316	0.39 215	0.25 259	0.61 387	0.38 357	1.00 411	0.60 257	0.77 359	1.07 454	0.65 336	0.53 347	0.61 273	0.49 388	0.18 331	0.15 369	0.23 449	0.20 422	0.21 392	0.20 384

ffm	0.47 344	0.28 415	0.68 436	0.39 215	0.26 296	0.56 355	0.40 388	0.72 287	1.13 523	0.76 351	0.98 409	0.71 365	0.55 358	0.61 273	0.26 138	0.17 292	0.11 139	0.25 478	0.21 443	0.16 271	0.17 315

BUS	0.47 344	0.26 382	0.47 273	0.46 423	0.29 383	0.78 463	0.34 289	0.99 405	0.80 350	0.77 359	0.80 318	0.64 330	0.54 354	0.66 334	0.56 421	0.21 408	0.15 369	0.22 427	0.19 399	0.18 328	0.19 353

STrans-v2	0.47 344	0.21 231	0.49 295	0.41 281	0.25 259	0.54 343	0.49 473	1.16 472	0.82 372	0.67 296	1.05 444	0.71 365	0.67 436	0.74 388	0.34 259	0.15 194	0.11 139	0.17 250	0.15 258	0.14 171	0.14 201

Anonymous3	0.47 344	0.35 473	0.91 516	0.50 473	0.38 497	0.81 481	0.55 503	0.76 319	0.66 274	0.52 223	0.65 249	0.44 219	0.45 313	0.66 334	0.39 313	0.25 481	0.25 526	0.22 427	0.21 443	0.23 438	0.24 456

CFNet_pseudo	0.47 344	0.25 347	0.55 362	0.38 190	0.28 360	0.58 370	0.32 259	0.89 367	0.90 420	0.83 392	1.03 438	0.75 394	0.48 329	0.61 273	0.46 364	0.17 292	0.13 302	0.24 465	0.16 287	0.26 473	0.21 402

ACVNet	0.47 344	0.24 316	0.39 181	0.40 253	0.28 360	0.58 370	0.40 388	0.91 373	0.81 359	0.67 296	0.96 396	0.79 416	0.66 427	0.65 322	0.71 468	0.18 331	0.15 369	0.16 208	0.15 258	0.18 328	0.15 241

DMCA	0.47 344	0.27 399	0.59 395	0.39 215	0.29 383	0.53 336	0.34 289	0.98 401	0.70 293	0.78 370	0.83 333	0.79 416	0.55 358	0.54 219	0.57 427	0.21 408	0.16 399	0.21 412	0.16 287	0.19 363	0.22 421

ccs_rob	0.47 344	0.25 347	0.55 362	0.38 190	0.28 360	0.58 370	0.32 259	0.89 367	0.90 420	0.83 392	1.02 428	0.75 394	0.48 329	0.61 273	0.46 364	0.17 292	0.12 220	0.24 465	0.16 287	0.26 473	0.21 402

Select-FE	0.48 354	0.26 382	0.96 524	0.42 318	0.36 486	0.34 207	0.20 58	1.02 415	0.37 141	0.61 253	1.01 425	1.04 492	0.79 498	0.74 388	0.29 200	0.17 292	0.13 302	0.17 250	0.20 422	0.15 218	0.25 465

rvit_0105_3	0.48 354	0.35 473	0.85 503	0.56 537	0.31 423	0.48 315	0.48 460	0.65 223	0.81 359	0.66 287	0.59 233	0.66 348	0.56 365	0.66 334	0.41 340	0.30 527	0.27 543	0.29 526	0.28 534	0.21 392	0.21 402

UGAM-zero	0.48 354	0.21 231	0.66 424	0.38 190	0.23 189	0.36 222	0.22 104	1.30 536	0.43 191	0.67 296	0.61 239	1.74 588	0.89 531	0.79 424	0.27 160	0.15 194	0.12 220	0.15 181	0.12 166	0.13 126	0.14 201

rvit_stereo_0075_2	0.48 354	0.38 492	0.74 466	0.54 524	0.46 548	0.43 284	0.35 312	0.85 352	0.68 282	0.56 238	0.73 272	0.59 305	0.47 325	0.64 313	0.47 375	0.33 543	0.23 508	0.35 551	0.26 520	0.32 514	0.26 470

DispNO	0.48 354	0.24 316	0.84 497	0.40 253	0.31 423	0.58 370	0.39 375	0.91 373	0.79 341	0.79 375	0.83 333	0.71 365	0.59 387	0.75 396	0.50 392	0.19 371	0.14 342	0.20 368	0.18 371	0.16 271	0.17 315

CoDeX	0.48 354	0.21 231	0.53 345	0.43 359	0.25 259	0.74 455	0.38 357	1.36 554	0.82 372	0.84 398	0.96 396	0.63 323	0.57 377	0.63 306	0.40 335	0.17 292	0.13 302	0.17 250	0.15 258	0.16 271	0.15 241

IER	0.48 354	0.25 347	0.60 400	0.38 190	0.28 360	0.67 430	0.38 357	0.82 346	0.68 282	0.88 436	0.95 392	0.74 389	0.79 498	0.62 295	0.46 364	0.17 292	0.14 342	0.17 250	0.17 340	0.17 297	0.16 272

BSDual-CNN	0.48 354	0.26 382	0.47 273	0.46 423	0.29 383	0.75 459	0.46 445	0.99 405	0.80 350	0.77 359	0.80 318	0.76 401	0.59 387	0.66 334	0.48 379	0.21 408	0.15 369	0.22 427	0.19 399	0.18 328	0.19 353

PSM-AAD	0.48 354	0.21 231	0.39 181	0.44 384	0.23 189	0.56 355	0.47 453	0.67 241	0.73 312	1.08 534	1.12 469	0.58 295	0.87 523	0.63 306	0.33 247	0.15 194	0.11 139	0.25 478	0.26 520	0.18 328	0.42 563

KYRaft	0.48 354	0.21 231	0.41 202	0.45 398	0.23 189	0.43 284	0.36 325	0.68 247	0.45 201	0.94 471	1.72 575	0.78 409	0.40 286	0.65 322	0.32 236	0.16 248	0.11 139	0.18 298	0.22 465	0.17 297	0.76 607

ASMatch	0.48 354	0.20 196	0.47 273	0.39 215	0.28 360	0.37 234	0.26 156	0.76 319	0.72 302	0.77 359	2.29 595	0.61 311	0.51 343	0.64 313	0.39 313	0.15 194	0.12 220	0.17 250	0.15 258	0.14 171	0.22 421

ICVP	0.48 354	0.26 382	0.42 215	0.49 462	0.28 360	0.63 397	0.43 427	1.05 429	0.72 302	0.68 306	0.95 392	0.75 394	0.56 365	0.55 220	0.61 443	0.24 468	0.18 451	0.19 331	0.17 340	0.19 363	0.21 402
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ARAFT	0.48 354	0.25 347	0.82 486	0.42 318	0.25 259	0.56 355	0.54 500	0.82 346	0.82 372	0.92 461	0.75 286	0.75 394	0.48 329	0.89 459	0.37 288	0.15 194	0.12 220	0.23 449	0.22 465	0.14 171	0.14 201

SFCPSM	0.48 354	0.22 261	0.59 395	0.41 281	0.27 335	0.85 493	0.36 325	1.39 557	0.79 341	0.81 382	0.85 345	0.54 266	0.50 338	0.60 267	0.39 313	0.18 331	0.14 342	0.18 298	0.20 422	0.17 297	0.16 272

FSD	0.49 368	0.47 536	0.55 362	0.55 532	0.46 548	0.48 315	0.52 488	0.54 165	0.49 220	0.48 214	0.48 182	0.50 250	0.48 329	0.51 202	0.49 388	0.45 581	0.43 600	0.47 584	0.46 589	0.46 567	0.46 578

G2L-ROB	0.49 368	0.20 196	0.48 286	0.36 151	0.22 161	0.58 370	0.42 419	1.19 487	0.74 318	0.86 421	0.76 289	1.08 506	0.59 387	0.81 432	0.60 437	0.17 292	0.12 220	0.15 181	0.12 166	0.17 297	0.20 384

test_sample4	0.49 368	0.27 399	0.55 362	0.36 151	0.23 189	0.70 436	0.37 339	1.22 505	0.86 391	0.82 384	0.86 349	0.62 318	0.58 381	0.71 378	0.49 388	0.21 408	0.16 399	0.21 412	0.20 422	0.22 418	0.21 402

test_sample3	0.49 368	0.27 399	0.55 362	0.36 151	0.23 189	0.70 436	0.37 339	1.21 497	0.87 398	0.79 375	0.84 336	0.66 348	0.53 347	0.70 368	0.50 392	0.21 408	0.16 399	0.20 368	0.19 399	0.21 392	0.21 402

PCWNet_CMD	0.49 368	0.25 347	0.56 376	0.40 253	0.27 335	0.64 407	0.32 259	0.98 401	0.99 471	0.87 426	1.07 454	0.78 409	0.46 320	0.61 273	0.44 354	0.17 292	0.13 302	0.21 412	0.16 287	0.26 473	0.20 384

testlalala_base	0.49 368	0.26 382	0.44 240	0.47 443	0.34 472	0.57 364	0.26 156	0.60 190	0.37 141	0.52 223	0.56 224	0.46 232	0.31 211	0.45 146	0.33 247	1.56 625	0.11 139	0.14 137	0.10 95	1.85 617	0.15 241

Sa-1000	0.49 368	0.25 347	0.45 248	0.46 423	0.25 259	0.64 407	0.34 289	0.85 352	0.95 451	0.85 411	1.51 559	0.55 268	0.44 306	0.94 479	0.31 229	0.16 248	0.12 220	0.21 412	0.20 422	0.15 218	0.14 201

DEmStereo	0.49 368	0.18 126	0.53 345	0.39 215	0.26 296	0.57 364	0.33 275	0.65 223	0.75 322	0.90 451	1.65 569	0.57 279	1.02 554	0.63 306	0.44 354	0.14 117	0.12 220	0.16 208	0.16 287	0.14 171	0.17 315

DRaft	0.49 368	0.18 126	0.50 307	0.38 190	0.25 259	0.57 364	0.39 375	0.67 241	0.86 391	1.02 509	1.75 576	0.50 250	0.79 498	0.65 322	0.42 345	0.14 117	0.11 139	0.16 208	0.16 287	0.14 171	0.17 315

GrayStereo	0.49 368	0.20 196	0.44 240	0.47 443	0.29 383	0.51 323	0.62 526	0.71 276	0.66 274	1.04 517	1.46 553	0.77 406	0.73 472	0.58 246	0.35 268	0.15 194	0.12 220	0.17 250	0.17 340	0.15 218	0.30 504

cf-r	0.49 368	0.24 316	0.49 295	0.40 253	0.23 189	0.58 370	0.38 357	0.92 382	0.87 398	0.77 359	1.06 450	0.98 472	0.67 436	0.59 254	0.61 443	0.21 408	0.14 342	0.17 250	0.19 399	0.15 218	0.16 272

GANet-RSSM	0.49 368	0.22 261	0.42 215	0.39 215	0.26 296	0.58 370	0.41 408	1.12 457	0.82 372	0.73 334	1.02 428	0.88 442	0.75 482	0.67 344	0.48 379	0.22 430	0.16 399	0.18 298	0.19 399	0.18 328	0.18 341

BEATNet_4x	0.49 368	0.35 473	0.72 457	0.38 190	0.20 99	0.65 414	0.36 325	1.08 443	0.78 334	0.78 370	0.88 360	0.73 385	0.64 417	0.71 378	0.60 437	0.16 248	0.12 220	0.16 208	0.15 258	0.24 451	0.18 341

MSMDNet	0.49 368	0.25 347	0.56 376	0.40 253	0.27 335	0.64 407	0.32 259	0.99 405	0.99 471	0.87 426	1.07 454	0.79 416	0.46 320	0.61 273	0.44 354	0.17 292	0.13 302	0.20 368	0.16 287	0.25 462	0.20 384

MLCV	0.49 368	0.26 382	0.73 462	0.38 190	0.18 32	0.64 407	0.33 275	0.84 351	0.89 415	0.96 489	1.12 469	0.72 380	0.45 313	1.00 507	0.59 436	0.14 117	0.10 56	0.14 137	0.11 136	0.14 171	0.14 201

G2L-Stereo_test	0.50 383	0.22 261	0.46 261	0.34 100	0.24 229	0.58 370	0.59 519	1.14 466	0.79 341	0.89 443	0.96 396	0.96 468	0.59 387	0.72 383	0.67 457	0.17 292	0.12 220	0.14 137	0.12 166	0.15 218	0.16 272

PAM_32	0.50 383	0.20 196	0.69 445	0.40 253	0.24 229	1.09 541	0.29 200	1.12 457	0.40 168	0.74 341	0.44 167	1.98 598	0.64 417	0.64 313	0.27 160	0.16 248	0.11 139	0.17 250	0.15 258	0.14 171	0.15 241

PAM	0.50 383	0.21 231	0.75 469	0.41 281	0.26 296	1.11 547	0.37 339	1.10 450	0.39 154	0.75 345	0.46 174	1.92 595	0.61 399	0.62 295	0.28 181	0.16 248	0.10 56	0.16 208	0.14 232	0.14 171	0.15 241

test_sample5	0.50 383	0.28 415	0.55 362	0.37 170	0.23 189	0.65 414	0.38 357	1.19 487	0.86 391	0.81 382	0.97 405	0.64 330	0.60 393	0.72 383	0.48 379	0.22 430	0.16 399	0.22 427	0.21 443	0.23 438	0.22 421

gwcnet-sp	0.50 383	0.25 347	0.84 497	0.41 281	0.27 335	0.79 469	0.40 388	0.93 384	0.85 385	0.95 477	0.79 307	0.65 336	0.63 409	0.69 360	0.52 401	0.18 331	0.17 435	0.18 298	0.18 371	0.18 328	0.19 353

scenet	0.50 383	0.25 347	0.84 497	0.41 281	0.27 335	0.79 469	0.40 388	0.93 384	0.85 385	0.95 477	0.79 307	0.65 336	0.63 409	0.69 360	0.52 401	0.18 331	0.17 435	0.18 298	0.18 371	0.18 328	0.19 353

ssnet	0.50 383	0.25 347	0.84 497	0.41 281	0.27 335	0.79 469	0.40 388	0.93 384	0.85 385	0.95 477	0.79 307	0.65 336	0.63 409	0.69 360	0.52 401	0.18 331	0.17 435	0.18 298	0.18 371	0.18 328	0.19 353

psmg	0.50 383	0.26 382	0.47 273	0.42 318	0.29 383	0.82 484	0.42 419	1.07 438	0.80 350	0.95 477	0.94 388	0.76 401	0.59 387	0.66 334	0.48 379	0.21 408	0.16 399	0.20 368	0.20 422	0.19 363	0.19 353

UDGNet	0.50 383	0.82 588	0.56 376	0.51 485	0.32 448	0.41 269	0.34 289	0.71 276	0.93 438	0.65 281	0.60 236	0.58 295	0.44 306	0.65 322	0.43 347	0.33 543	0.15 369	0.67 603	0.20 422	0.49 575	0.23 445

PSMNet-ADL	0.50 383	0.28 415	0.43 234	0.49 462	0.31 423	0.70 436	0.38 357	0.94 389	0.81 359	0.62 258	0.80 318	0.91 456	0.62 404	0.76 406	0.68 462	0.24 468	0.18 451	0.19 331	0.20 422	0.22 418	0.22 421

PSMNet-RSSM	0.50 383	0.24 316	0.41 202	0.43 359	0.26 296	0.51 323	0.40 388	1.16 472	0.79 341	0.75 345	1.07 454	0.87 438	0.69 446	0.66 334	0.52 401	0.24 468	0.16 399	0.23 449	0.26 520	0.20 380	0.20 384

CFNet-ft	0.50 383	0.25 347	0.39 181	0.41 281	0.26 296	0.66 421	0.37 339	0.91 373	0.87 398	0.67 296	1.00 421	1.05 497	0.70 451	0.68 353	0.57 427	0.23 457	0.16 399	0.24 465	0.21 443	0.24 451	0.19 353

CFNet_RVC	0.50 383	0.25 347	0.39 181	0.41 281	0.26 296	0.66 421	0.37 339	0.91 373	0.87 398	0.67 296	1.00 421	1.05 497	0.70 451	0.68 353	0.57 427	0.23 457	0.16 399	0.24 465	0.21 443	0.24 451	0.19 353

UCFNet_RVC	0.50 383	0.27 399	0.37 163	0.40 253	0.27 335	0.66 421	0.42 419	1.18 483	0.86 391	0.70 315	0.89 363	0.91 456	0.60 393	0.62 295	0.48 379	0.24 468	0.18 451	0.28 518	0.27 527	0.25 462	0.24 456

G2L-Stereo	0.51 397	0.25 347	0.55 362	0.44 384	0.27 335	0.46 306	0.47 453	0.98 401	0.81 359	0.86 421	0.90 369	0.91 456	0.56 365	0.88 457	0.80 489	0.21 408	0.17 435	0.22 427	0.18 371	0.17 297	0.22 421

DCVSM-stereo	0.51 397	0.28 415	0.56 376	0.39 215	0.29 383	0.55 349	0.28 185	0.78 328	0.78 334	1.11 545	0.77 293	1.04 492	0.76 491	0.65 322	0.52 401	0.20 392	0.20 478	0.24 465	0.21 443	0.25 462	0.31 513

test_sample6	0.51 397	0.27 399	0.55 362	0.38 190	0.23 189	0.64 407	0.39 375	1.18 483	0.88 409	0.84 398	1.06 450	0.66 348	0.61 399	0.75 396	0.52 401	0.23 457	0.17 435	0.22 427	0.22 465	0.24 451	0.23 445

qqq1	0.51 397	0.24 316	0.67 429	0.35 120	0.20 99	0.63 397	0.34 289	1.26 519	1.06 496	0.85 411	1.02 428	0.71 365	0.66 427	0.96 488	0.36 279	0.19 371	0.16 399	0.14 137	0.12 166	0.15 218	0.16 272

fff1	0.51 397	0.24 316	0.67 429	0.35 120	0.20 99	0.63 397	0.34 289	1.26 519	1.06 496	0.85 411	1.02 428	0.71 365	0.66 427	0.96 488	0.36 279	0.19 371	0.16 399	0.14 137	0.12 166	0.15 218	0.16 272

DualNet	0.51 397	0.28 415	0.55 362	0.37 170	0.23 189	0.65 414	0.38 357	1.19 487	0.86 391	0.84 398	1.06 450	0.64 330	0.60 393	0.72 383	0.48 379	0.22 430	0.16 399	0.22 427	0.21 443	0.23 438	0.22 421

GMStereo_Zeroshot	0.51 397	0.46 529	0.80 479	0.50 473	0.28 360	0.57 364	0.30 221	0.75 315	0.79 341	0.88 436	0.94 388	0.90 450	0.37 258	0.77 413	0.46 364	0.27 498	0.14 342	0.26 497	0.15 258	0.39 550	0.19 353

CFNet_ucs	0.51 397	0.25 347	0.58 387	0.39 215	0.31 423	0.59 380	0.35 312	1.04 422	0.95 451	0.89 443	1.19 498	0.80 420	0.49 335	0.66 334	0.45 360	0.21 408	0.16 399	0.26 497	0.18 371	0.27 483	0.23 445

anonymousa	0.51 397	0.21 231	0.47 273	0.39 215	0.25 259	0.89 501	0.36 325	0.78 328	0.63 261	0.88 436	1.54 561	1.09 513	0.67 436	0.53 211	0.46 364	0.17 292	0.14 342	0.19 331	0.21 443	0.16 271	0.16 272

hknet	0.51 397	0.26 382	0.58 387	0.46 423	0.29 383	0.75 459	0.46 445	0.99 405	0.89 415	0.77 359	0.80 318	0.96 468	0.67 436	0.75 396	0.50 392	0.19 371	0.15 369	0.22 427	0.19 399	0.18 328	0.19 353

CrosDoStereo	0.51 397	0.19 160	0.46 261	0.39 215	0.24 229	0.39 250	1.14 602	0.69 257	0.87 398	0.94 471	1.36 532	0.62 318	0.75 482	0.68 353	0.46 364	0.15 194	0.12 220	0.17 250	0.18 371	0.14 171	0.16 272

DeepStereo_LL	0.51 397	0.19 160	0.46 261	0.39 215	0.24 229	0.39 250	1.14 602	0.69 257	0.87 398	0.94 471	1.36 532	0.62 318	0.75 482	0.68 353	0.46 364	0.15 194	0.12 220	0.17 250	0.18 371	0.14 171	0.16 272

THIR-Stereo	0.51 397	0.19 160	0.47 273	0.39 215	0.23 189	0.74 455	0.64 535	0.68 247	0.88 409	1.03 512	1.40 538	0.71 365	0.75 482	0.64 313	0.43 347	0.16 248	0.11 139	0.17 250	0.18 371	0.15 218	0.17 315

GwcNet-RSSM	0.51 397	0.25 347	0.51 316	0.41 281	0.24 229	0.56 355	0.41 408	0.97 399	0.96 458	0.75 345	1.17 493	0.89 447	0.66 427	0.66 334	0.74 475	0.22 430	0.15 369	0.19 331	0.21 443	0.17 297	0.16 272

AIO-Stereo-zeroshot1	0.52 411	0.23 294	1.38 571	0.40 253	0.53 567	0.29 127	0.30 221	1.49 575	0.45 201	0.69 309	1.15 483	0.98 472	0.32 221	0.70 368	0.29 200	0.15 194	0.11 139	0.17 250	0.20 422	0.22 418	0.27 480

ToySt	0.52 411	0.27 399	0.93 517	0.42 318	0.28 360	0.67 430	0.56 507	0.88 366	0.79 341	0.61 253	0.85 345	0.92 462	0.70 451	0.72 383	0.61 443	0.16 248	0.17 435	0.21 412	0.21 443	0.22 418	0.21 402

NINENet	0.52 411	0.30 444	0.55 362	0.46 423	0.33 460	0.78 463	0.34 289	1.18 483	0.91 426	0.84 398	0.97 405	0.64 330	0.54 354	0.74 388	0.56 421	0.23 457	0.20 478	0.25 478	0.18 371	0.22 418	0.22 421

AACVNet	0.52 411	0.25 347	0.56 376	0.48 451	0.29 383	0.55 349	0.38 357	0.96 397	0.59 250	0.83 392	1.03 438	1.03 487	0.77 496	0.91 470	0.58 434	0.22 430	0.18 451	0.24 465	0.18 371	0.24 451	0.22 421

acv_ft	0.52 411	0.24 316	0.64 416	0.45 398	0.28 360	0.85 493	0.40 388	0.95 392	0.81 359	1.00 502	0.96 396	0.79 416	0.62 404	0.65 322	0.88 500	0.18 331	0.15 369	0.16 208	0.15 258	0.18 328	0.15 241

AdaStereo	0.52 411	0.34 469	0.53 345	0.49 462	0.25 259	0.71 441	0.36 325	1.24 510	0.91 426	0.77 359	0.98 409	0.75 394	0.50 338	0.71 378	0.51 396	0.27 498	0.13 302	0.28 518	0.18 371	0.23 438	0.18 341
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.
iResNet	0.52 411	0.31 453	0.86 504	0.44 384	0.22 161	0.66 421	0.47 453	0.92 382	1.02 482	0.89 443	1.12 469	0.69 360	0.55 358	0.86 449	0.60 437	0.15 194	0.11 139	0.15 181	0.12 166	0.17 297	0.17 315

DDVS	0.53 418	0.32 456	0.63 411	0.42 318	0.31 423	0.71 441	0.35 312	0.95 392	0.69 289	0.86 421	0.90 369	1.11 517	0.46 320	0.90 467	0.67 457	0.23 457	0.17 435	0.22 427	0.18 371	0.25 462	0.28 491

SMFormer	0.53 418	0.24 316	0.67 429	0.35 120	0.20 99	0.63 397	0.34 289	1.26 519	1.06 496	0.85 411	1.02 428	0.71 365	0.66 427	0.96 488	0.60 437	0.19 371	0.16 399	0.18 298	0.17 340	0.19 363	0.20 384

tta	0.53 418	0.24 316	0.67 429	0.35 120	0.20 99	0.63 397	0.34 289	1.26 519	1.06 496	0.85 411	1.02 428	0.71 365	0.66 427	0.96 488	0.60 437	0.19 371	0.16 399	0.18 298	0.17 340	0.15 218	0.16 272

CFNet	0.53 418	0.30 444	0.53 345	0.42 318	0.28 360	0.73 449	0.35 312	1.21 497	1.01 477	0.74 341	1.07 454	0.85 428	0.60 393	0.83 440	0.58 434	0.19 371	0.15 369	0.23 449	0.23 481	0.21 392	0.17 315

HSM	0.53 418	0.25 347	0.46 261	0.40 253	0.25 259	0.74 455	0.44 435	1.29 534	0.78 334	0.82 384	0.92 383	1.21 533	0.75 482	0.90 467	0.48 379	0.18 331	0.14 342	0.17 250	0.14 232	0.17 297	0.18 341

coex_refinement	0.54 423	0.22 261	0.44 240	0.45 398	0.31 423	0.75 459	0.40 388	1.16 472	0.92 432	0.87 426	1.12 469	0.99 477	0.57 377	0.69 360	0.90 508	0.21 408	0.14 342	0.16 208	0.16 287	0.21 392	0.22 421

UGAM	0.54 423	0.23 294	0.51 316	0.46 423	0.26 296	0.40 258	0.52 488	0.65 223	1.19 541	0.78 370	1.15 483	1.38 562	0.56 365	1.03 513	0.56 421	0.18 331	0.15 369	0.25 478	0.21 443	0.15 218	0.13 163

ITSA-stereo	0.54 423	0.29 429	0.55 362	0.41 281	0.23 189	0.59 380	0.35 312	1.31 538	1.25 550	0.82 384	0.80 318	0.72 380	0.58 381	0.89 459	0.72 471	0.22 430	0.18 451	0.23 449	0.22 465	0.22 418	0.29 498

test_sample7	0.54 423	0.30 444	0.55 362	0.37 170	0.28 360	0.63 397	0.47 453	1.11 452	0.92 432	0.93 464	0.89 363	0.86 432	0.71 456	0.74 388	0.53 412	0.27 498	0.22 497	0.27 507	0.26 520	0.27 483	0.26 470

DAS	0.54 423	0.26 382	0.66 424	0.49 462	0.31 423	0.61 387	0.43 427	0.89 367	1.01 477	0.95 477	1.16 488	0.71 365	0.85 516	0.89 459	0.47 375	0.18 331	0.14 342	0.18 298	0.15 258	0.22 418	0.19 353

SepStereo	0.54 423	0.26 382	0.66 424	0.49 462	0.31 423	0.61 387	0.43 427	0.89 367	1.01 477	0.95 477	1.16 488	0.71 365	0.85 516	0.97 495	0.47 375	0.18 331	0.14 342	0.18 298	0.15 258	0.22 418	0.19 353

RAFT + AFF	0.54 423	0.30 444	0.84 497	0.51 485	0.32 448	0.63 397	0.57 509	1.05 429	0.95 451	0.80 378	0.87 356	0.85 428	0.57 377	0.87 451	0.51 396	0.18 331	0.21 488	0.23 449	0.22 465	0.19 363	0.19 353

ac_64	0.54 423	0.24 316	0.58 387	0.46 423	0.28 360	0.79 469	0.44 435	1.11 452	0.63 261	0.94 471	0.85 345	1.06 501	0.70 451	0.76 406	0.72 471	0.22 430	0.18 451	0.20 368	0.19 399	0.18 328	0.16 272

DMCA-RVC	0.54 423	0.32 456	0.83 490	0.51 485	0.32 448	0.59 380	0.38 357	0.89 367	0.70 293	0.95 477	0.88 360	0.90 450	0.69 446	0.75 396	0.63 450	0.23 457	0.18 451	0.31 537	0.24 496	0.27 483	0.21 402

AASNet	0.55 432	0.27 399	0.62 407	0.51 485	0.32 448	0.73 449	0.44 435	1.55 582	0.88 409	0.88 436	0.94 388	0.64 330	0.63 409	0.62 295	0.84 495	0.23 457	0.20 478	0.20 368	0.16 287	0.22 418	0.20 384

LMCR-Stereo	0.55 432	0.33 464	0.57 385	0.60 555	0.30 408	0.80 475	0.36 325	1.30 536	0.79 341	0.90 451	1.04 441	0.57 279	0.64 417	0.87 451	0.73 474	0.20 392	0.15 369	0.19 331	0.14 232	0.25 462	0.18 341

UNet	0.55 432	0.27 399	0.72 457	0.45 398	0.41 515	0.97 515	0.40 388	1.01 412	0.80 350	0.87 426	0.90 369	1.03 487	0.75 482	0.76 406	0.67 457	0.19 371	0.15 369	0.20 368	0.17 340	0.21 392	0.18 341

UPFNet	0.55 432	0.26 382	0.59 395	0.46 423	0.38 497	0.83 487	0.48 460	1.03 421	0.80 350	0.92 461	0.91 377	0.85 428	0.67 436	0.87 451	0.78 481	0.20 392	0.21 488	0.20 368	0.20 422	0.20 380	0.15 241

HSM-Net_RVC	0.55 432	0.23 294	0.37 163	0.38 190	0.22 161	0.86 495	0.40 388	1.31 538	0.93 438	0.92 461	1.15 483	1.26 537	0.71 456	0.75 396	0.53 412	0.17 292	0.14 342	0.16 208	0.15 258	0.17 297	0.17 315
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NLCA_NET_v2_RVC	0.55 432	0.33 464	0.71 450	0.46 423	0.31 423	0.66 421	0.43 427	1.07 438	0.89 415	0.93 464	0.91 377	0.98 472	0.61 399	0.76 406	0.64 452	0.22 430	0.18 451	0.22 427	0.22 465	0.22 418	0.24 456
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DeepPruner_ROB	0.55 432	0.37 484	0.67 429	0.42 318	0.31 423	0.50 318	0.43 427	1.22 505	0.73 312	0.86 421	1.05 444	0.85 428	0.58 381	0.90 467	0.56 421	0.29 520	0.23 508	0.22 427	0.22 465	0.26 473	0.26 470

iResNetv2_ROB	0.55 432	0.29 429	0.86 504	0.39 215	0.25 259	0.67 430	0.37 339	1.21 497	1.02 482	1.02 509	1.10 462	0.89 447	0.79 498	0.74 388	0.43 347	0.19 371	0.13 302	0.15 181	0.11 136	0.19 363	0.16 272

iResNet_ROB	0.55 432	0.24 316	0.61 401	0.38 190	0.22 161	0.66 421	0.30 221	1.59 591	1.33 567	0.94 471	1.05 444	0.81 422	0.69 446	0.84 444	0.46 364	0.17 292	0.12 220	0.14 137	0.09 6	0.15 218	0.20 384

rvit_105_1	0.56 441	0.42 517	0.84 497	0.59 552	0.37 490	0.59 380	0.68 540	0.73 299	0.97 463	0.82 384	0.69 264	0.75 394	0.63 409	0.80 427	0.56 421	0.34 551	0.29 552	0.31 537	0.34 562	0.23 438	0.23 445

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 441	3.08 644	2.41 608	0.32 70	0.18 32	0.29 127	0.20 58	0.39 69	0.33 112	0.29 103	0.25 61	0.18 10	0.18 33	0.32 28	0.22 54	1.08 618	0.09 18	0.17 250	0.16 287	0.15 218	0.96 614

ff1	0.56 441	0.28 415	0.68 436	0.39 215	0.26 296	0.56 355	0.40 388	0.72 287	1.13 523	0.76 351	0.98 409	0.71 365	0.55 358	1.25 543	1.46 574	0.17 292	0.11 139	0.25 478	0.21 443	0.16 271	0.17 315

ttt	0.56 441	0.27 399	0.49 295	0.39 215	0.25 259	0.65 414	0.42 419	1.24 510	1.08 508	0.76 351	1.10 462	0.63 323	0.51 343	0.95 485	1.03 537	0.25 481	0.22 497	0.22 427	0.21 443	0.25 462	0.25 465

FTStereo	0.56 441	0.21 231	0.39 181	0.42 318	0.25 259	0.39 250	0.73 557	0.69 257	0.45 201	1.09 538	3.23 618	0.69 360	0.71 456	0.55 220	0.34 259	0.15 194	0.13 302	0.19 331	0.17 340	0.15 218	0.32 517

GEStereo_RVC	0.56 441	0.30 444	0.70 448	0.51 485	0.31 423	0.70 436	0.54 500	1.31 538	0.93 438	0.85 411	0.86 349	0.84 426	0.63 409	0.92 472	0.67 457	0.24 468	0.16 399	0.19 331	0.17 340	0.21 392	0.23 445

ISRNet	0.57 447	0.25 347	0.72 457	0.57 543	0.36 486	0.43 284	0.28 185	0.85 352	0.84 379	1.09 538	1.25 506	0.91 456	0.61 399	0.68 353	0.60 437	0.35 557	0.26 536	0.36 556	0.33 560	0.30 503	0.42 563

CSP-Net	0.57 447	0.29 429	0.55 362	0.42 318	0.29 383	1.20 563	0.49 473	1.29 534	0.75 322	0.98 495	0.97 405	0.88 442	0.69 446	0.85 447	0.66 454	0.27 498	0.18 451	0.17 250	0.17 340	0.18 328	0.19 353

ADLNet2	0.57 447	0.26 382	0.71 450	0.48 451	0.31 423	0.83 487	0.51 482	1.10 450	0.99 471	0.85 411	0.99 417	0.99 477	0.70 451	0.79 424	0.78 481	0.21 408	0.17 435	0.18 298	0.18 371	0.22 418	0.22 421

RAFT-RH_RVC	0.57 447	0.18 126	0.44 240	0.38 190	0.23 189	0.56 355	0.24 127	0.61 198	0.73 312	1.18 552	3.90 629	0.55 268	0.40 286	0.67 344	0.38 303	0.14 117	0.11 139	0.20 368	0.15 258	0.12 91	0.14 201

ADLNet	0.57 447	0.29 429	0.58 387	0.46 423	0.35 479	0.80 475	0.46 445	1.14 466	0.88 409	1.03 512	0.98 409	0.92 462	0.66 427	0.71 378	0.83 494	0.22 430	0.16 399	0.22 427	0.22 465	0.22 418	0.23 445

MMNet	0.57 447	0.26 382	0.67 429	0.45 398	0.35 479	1.04 533	0.39 375	0.93 384	0.98 468	0.96 489	0.97 405	0.86 432	0.80 503	0.83 440	0.80 489	0.16 248	0.15 369	0.19 331	0.19 399	0.20 380	0.17 315

delet	0.57 447	0.25 347	0.63 411	0.46 423	0.34 472	1.05 538	0.51 482	1.04 422	0.94 447	0.90 451	0.99 417	0.90 450	0.68 444	0.87 451	0.78 481	0.18 331	0.18 451	0.20 368	0.21 443	0.17 297	0.17 315

psm_up	0.57 447	0.27 399	0.52 337	0.50 473	0.33 460	0.65 414	0.60 522	1.07 438	0.84 379	0.87 426	0.91 377	1.00 479	1.06 560	0.80 427	0.66 454	0.22 430	0.25 526	0.26 497	0.23 481	0.22 418	0.21 402

hitnet-ft	0.57 447	0.29 429	0.43 234	0.42 318	0.29 383	0.81 481	0.40 388	0.98 401	0.91 426	0.84 398	1.01 425	1.13 525	0.72 467	0.83 440	0.71 468	0.28 509	0.21 488	0.28 518	0.22 465	0.29 495	0.27 480

DSFCA	0.57 447	0.27 399	0.71 450	0.41 281	0.36 486	0.78 463	0.53 493	1.08 443	0.85 385	1.08 534	0.84 336	0.90 450	0.66 427	1.05 516	0.63 450	0.26 487	0.22 497	0.21 412	0.21 443	0.22 418	0.20 384

STTStereo	0.57 447	0.39 497	0.87 509	0.45 398	0.32 448	0.62 391	0.45 442	1.01 412	0.87 398	1.01 505	0.91 377	0.95 465	0.58 381	0.77 413	0.66 454	0.25 481	0.24 517	0.27 507	0.33 560	0.25 462	0.26 470

RASNet	0.57 447	0.24 316	0.61 401	0.39 215	0.23 189	0.71 441	0.40 388	1.02 415	0.93 438	0.77 359	1.05 444	1.05 497	0.98 549	0.99 502	1.03 537	0.16 248	0.14 342	0.14 137	0.17 340	0.15 218	0.14 201

LL-Strereo	0.58 459	0.29 429	0.83 490	0.48 451	0.35 479	0.39 250	0.48 460	1.04 422	0.99 471	0.87 426	0.79 307	1.08 506	1.15 572	1.35 563	0.51 396	0.18 331	0.15 369	0.22 427	0.19 399	0.17 297	0.21 402

HGLStereo	0.58 459	0.30 444	0.65 421	0.51 485	0.38 497	0.78 463	0.45 442	1.07 438	0.82 372	0.89 443	1.16 488	0.88 442	0.91 535	0.80 427	0.74 475	0.21 408	0.21 488	0.20 368	0.18 371	0.19 363	0.22 421

FADNet-RVC-Resample	0.58 459	0.35 473	1.34 568	0.50 473	0.34 472	0.73 449	0.43 427	1.09 446	0.96 458	0.83 392	0.87 356	0.76 401	0.66 427	0.77 413	0.52 401	0.19 371	0.18 451	0.26 497	0.27 527	0.28 493	0.29 498

FADNet_RVC	0.58 459	0.39 497	1.26 557	0.45 398	0.32 448	0.55 349	0.34 289	1.12 457	0.90 420	0.68 306	0.90 369	0.61 311	0.71 456	1.03 513	0.80 489	0.21 408	0.18 451	0.27 507	0.23 481	0.33 519	0.30 504

mmx	0.59 463	0.28 415	0.68 436	0.39 215	0.26 296	0.56 355	0.40 388	1.24 510	1.06 496	0.76 351	0.98 409	0.71 365	0.55 358	1.25 543	1.46 574	0.21 408	0.16 399	0.25 478	0.21 443	0.24 451	0.22 421

xxx	0.59 463	0.28 415	0.68 436	0.39 215	0.26 296	0.56 355	0.40 388	1.24 510	1.06 496	0.76 351	0.98 409	0.71 365	0.55 358	1.25 543	1.46 574	0.21 408	0.16 399	0.25 478	0.21 443	0.24 451	0.22 421

CRFU-Net	0.59 463	0.29 429	0.62 407	0.47 443	0.31 423	1.20 563	0.51 482	1.19 487	0.59 250	1.05 522	1.00 421	1.06 501	0.87 523	0.83 440	0.77 480	0.22 430	0.19 469	0.18 298	0.16 287	0.19 363	0.20 384

TDLM	0.59 463	0.35 473	0.57 385	0.53 512	0.32 448	0.67 430	0.72 552	1.09 446	1.03 486	0.84 398	1.11 467	0.84 426	0.71 456	0.96 488	0.61 443	0.28 509	0.18 451	0.26 497	0.22 465	0.27 483	0.21 402

CVANet_RVC	0.59 463	0.35 473	0.54 358	0.49 462	0.33 460	0.70 436	0.67 537	1.12 457	0.97 463	0.88 436	1.05 444	1.01 483	0.72 467	0.94 479	0.55 419	0.30 527	0.20 478	0.28 518	0.26 520	0.32 514	0.23 445

AANet_RVC	0.59 463	0.35 473	0.68 436	0.47 443	0.28 360	0.57 364	0.47 453	1.04 422	1.28 557	0.87 426	1.33 526	0.86 432	0.63 409	1.16 531	0.89 502	0.19 371	0.13 302	0.15 181	0.14 232	0.18 328	0.20 384

NOSS_ROB	0.59 463	0.40 506	0.42 215	0.45 398	0.31 423	0.79 469	0.53 493	1.09 446	1.12 517	0.69 309	0.92 383	0.77 406	0.63 409	0.81 432	0.52 401	0.39 570	0.38 586	0.44 578	0.42 587	0.38 546	0.36 540

DualNet (step1)	0.60 470	0.37 484	0.83 490	0.39 215	0.31 423	0.72 445	0.49 473	1.11 452	0.92 432	0.93 464	0.89 363	0.86 432	0.71 456	0.74 388	0.53 412	0.42 577	0.22 497	0.40 570	0.41 582	0.36 538	0.35 534

pcwnet_v2	0.60 470	0.29 429	0.89 513	0.46 423	0.36 486	0.62 391	0.38 357	1.33 547	1.24 548	1.02 509	1.27 514	0.71 365	0.59 387	0.71 378	0.51 396	0.28 509	0.21 488	0.24 465	0.23 481	0.29 495	0.30 504

PS-NSSS	0.60 470	0.46 529	0.68 436	0.43 359	0.34 472	0.66 421	0.57 509	1.05 429	0.91 426	0.80 378	1.28 515	0.72 380	0.67 436	0.89 459	0.61 443	0.32 536	0.26 536	0.40 570	0.27 527	0.35 532	0.29 498

DLCB_ROB	0.60 470	0.29 429	0.53 345	0.50 473	0.33 460	0.76 462	0.51 482	1.02 415	0.94 447	1.07 533	1.16 488	1.21 533	0.73 472	0.98 497	0.75 477	0.21 408	0.20 478	0.22 427	0.23 481	0.22 418	0.20 384

CBFPSM	0.61 474	0.25 347	1.41 574	0.39 215	0.27 335	1.10 542	0.67 537	0.83 348	0.84 379	0.82 384	0.81 326	1.33 551	0.85 516	0.72 383	0.86 498	0.16 248	0.15 369	0.15 181	0.17 340	0.17 297	0.23 445

ssnet_v2	0.61 474	0.29 429	0.69 445	0.45 398	0.30 408	0.93 507	0.62 526	1.20 494	1.03 486	0.97 492	0.81 326	0.98 472	0.67 436	0.84 444	0.97 528	0.26 487	0.23 508	0.23 449	0.24 496	0.20 380	0.21 402

HBP-ISP	0.61 474	0.47 536	0.45 248	0.46 423	0.33 460	0.79 469	0.29 200	1.15 470	1.05 492	0.85 411	1.18 497	0.67 355	0.71 456	0.92 472	0.57 427	0.37 564	0.38 586	0.47 584	0.41 582	0.39 550	0.32 517

dad	0.61 474	0.53 545	0.72 457	0.44 384	0.31 423	0.64 407	0.37 339	0.85 352	1.28 557	1.05 522	1.17 493	1.18 531	0.61 399	0.70 368	0.54 417	0.36 560	0.23 508	0.37 561	0.21 443	0.31 507	0.23 445

SACVNet	0.61 474	0.36 482	0.67 429	0.57 543	0.37 490	0.65 414	0.47 453	1.16 472	0.80 350	1.04 517	1.06 450	1.02 485	0.81 506	0.99 502	0.57 427	0.28 509	0.21 488	0.25 478	0.24 496	0.30 503	0.39 549

StereoDRNet-Refined	0.61 474	0.33 464	0.63 411	0.47 443	0.31 423	0.94 510	0.41 408	1.04 422	0.97 463	1.15 550	1.13 476	1.00 479	0.74 478	0.93 476	0.93 516	0.18 331	0.13 302	0.22 427	0.21 443	0.20 380	0.21 402
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
FADNet-RVC	0.62 480	0.56 561	1.29 562	0.47 443	0.39 505	0.63 397	0.40 388	1.16 472	0.91 426	0.71 326	0.86 349	1.04 492	0.55 358	0.99 502	0.78 481	0.27 498	0.26 536	0.28 518	0.29 540	0.32 514	0.31 513

NVstereo2D	0.62 480	0.32 456	0.82 486	0.50 473	0.44 533	0.88 498	0.48 460	1.12 457	1.17 535	0.67 296	0.90 369	0.90 450	0.69 446	1.02 511	0.69 464	0.33 543	0.16 399	0.29 526	0.20 422	0.43 560	0.46 578

CBMV_ROB	0.62 480	0.39 497	0.41 202	0.41 281	0.28 360	0.86 495	0.28 185	1.06 434	1.02 482	0.95 477	1.33 526	0.81 422	0.84 512	0.94 479	0.56 421	0.37 564	0.37 585	0.43 576	0.40 577	0.33 519	0.32 517

ACV-stereo	0.63 483	0.37 484	1.03 536	0.44 384	0.31 423	1.27 567	0.41 408	0.78 328	0.84 379	0.65 281	0.76 289	2.07 600	1.00 550	0.84 444	0.68 462	0.22 430	0.17 435	0.19 331	0.18 371	0.22 418	0.23 445

FADNet	0.63 483	0.53 545	1.20 551	0.46 423	0.44 533	0.66 421	0.41 408	1.24 510	1.07 504	0.70 315	0.84 336	0.98 472	0.65 425	0.87 451	0.54 417	0.29 520	0.30 557	0.27 507	0.30 541	0.48 571	0.36 540

1111x	0.64 485	0.23 294	0.61 401	0.39 215	0.21 136	0.68 434	0.46 445	1.32 544	1.03 486	0.76 351	1.02 428	0.95 465	0.72 467	1.13 525	2.15 603	0.18 331	0.18 451	0.18 298	0.19 399	0.20 380	0.19 353

SGM-Forest	0.65 486	0.33 464	0.43 234	0.44 384	0.30 408	1.01 527	0.54 500	1.13 464	1.09 514	1.11 545	1.21 500	1.10 515	0.76 491	0.99 502	0.71 468	0.32 536	0.33 577	0.33 548	0.30 541	0.30 503	0.28 491
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
fast-acv-ft	0.66 487	0.32 456	0.80 479	0.46 423	0.34 472	1.26 566	0.50 479	0.91 373	1.00 475	1.05 522	1.36 532	1.28 540	0.84 512	0.81 432	0.90 508	0.22 430	0.24 517	0.23 449	0.23 481	0.21 392	0.22 421

Wz-Net-LNSev-Ref	0.67 488	0.30 444	1.20 551	0.42 318	0.31 423	1.00 523	0.58 516	1.16 472	1.07 504	1.01 505	1.25 506	1.08 506	0.75 482	1.18 534	1.03 537	0.20 392	0.12 220	0.16 208	0.13 202	0.22 418	0.22 421

StereoDRNet	0.67 488	0.35 473	0.82 486	0.53 512	0.44 533	1.03 531	0.53 493	1.51 579	1.06 496	1.13 548	0.91 377	1.07 505	0.74 478	0.87 451	0.95 521	0.24 468	0.19 469	0.25 478	0.23 481	0.27 483	0.22 421

PSMNet_ROB	0.67 488	0.39 497	0.76 471	0.57 543	0.43 527	1.00 523	0.85 581	1.25 517	0.93 438	0.82 384	1.04 441	1.08 506	0.64 417	0.89 459	1.02 536	0.29 520	0.21 488	0.31 537	0.31 551	0.27 483	0.25 465

TCMNet	0.68 491	0.41 512	1.08 540	0.60 555	0.61 584	0.97 515	0.55 503	1.11 452	0.93 438	0.87 426	1.14 480	0.89 447	0.65 425	0.92 472	1.06 545	0.26 487	0.26 536	0.31 537	0.28 534	0.33 519	0.30 504

YMNet	0.68 491	0.40 506	1.01 532	0.53 512	0.46 548	1.04 533	0.48 460	1.06 434	0.81 359	1.21 555	1.31 522	1.11 517	0.73 472	0.89 459	0.96 523	0.27 498	0.31 565	0.25 478	0.25 509	0.25 462	0.24 456

YMNet_1	0.68 491	0.40 506	1.01 532	0.53 512	0.46 548	1.04 533	0.48 460	1.06 434	0.81 359	1.21 555	1.31 522	1.11 517	0.73 472	0.89 459	0.96 523	0.27 498	0.31 565	0.25 478	0.25 509	0.25 462	0.24 456

DRN-Test	0.68 491	0.34 469	0.77 474	0.52 502	0.40 510	1.14 552	0.61 524	1.56 586	1.04 490	1.18 552	1.10 462	1.05 497	0.72 467	0.82 438	1.01 532	0.24 468	0.18 451	0.26 497	0.25 509	0.26 473	0.23 445

CBMV	0.68 491	0.37 484	0.50 307	0.43 359	0.26 296	1.00 523	0.71 546	1.17 481	1.16 532	1.24 563	1.29 519	1.06 501	0.86 520	0.98 497	0.75 477	0.29 520	0.30 557	0.34 550	0.30 541	0.26 473	0.27 480
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
iinet-f	0.69 496	0.29 429	2.34 606	0.41 281	0.31 423	1.16 556	0.58 516	0.87 358	0.85 385	0.86 421	1.17 493	1.04 492	0.83 509	0.76 406	1.26 563	0.21 408	0.18 451	0.17 250	0.16 287	0.21 392	0.21 402

z-ln-s-r	0.70 497	0.39 497	1.51 579	0.40 253	0.27 335	0.58 370	0.62 526	0.87 358	1.09 514	0.84 398	1.44 548	0.91 456	0.87 523	1.20 538	2.07 599	0.16 248	0.12 220	0.17 250	0.15 258	0.21 392	0.17 315

GASNet	0.70 497	0.77 584	1.16 548	0.71 588	0.49 556	0.62 391	0.48 460	1.12 457	1.05 492	0.98 495	0.84 336	0.94 464	0.82 507	1.41 567	0.85 497	0.33 543	0.22 497	0.29 526	0.28 534	0.44 563	0.26 470

PA-Net	0.70 497	0.46 529	0.96 524	0.51 485	0.53 567	0.94 510	0.73 557	1.14 466	1.15 530	0.83 392	0.90 369	0.88 442	0.76 491	1.19 535	0.96 523	0.25 481	0.41 595	0.29 526	0.44 588	0.27 483	0.39 549
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
MaskLacGwcNet_RVC	0.71 500	0.84 592	0.80 479	0.55 532	0.38 497	1.38 574	0.57 509	1.07 438	0.81 359	0.90 451	0.94 388	0.95 465	0.54 354	1.01 508	0.61 443	0.41 575	0.30 557	0.57 599	0.31 551	0.86 604	0.39 549

DISCO	0.72 501	0.27 399	0.72 457	0.45 398	0.31 423	1.12 549	0.53 493	1.32 544	1.25 550	0.84 398	1.07 454	1.52 579	0.87 523	1.82 594	1.08 551	0.20 392	0.15 369	0.18 298	0.16 287	0.24 451	0.24 456

APVNet	0.73 502	0.39 497	1.01 532	0.58 549	0.45 539	1.16 556	0.68 540	1.47 574	0.87 398	0.84 398	1.15 483	1.04 492	0.84 512	1.14 527	1.18 558	0.27 498	0.28 550	0.32 543	0.31 551	0.29 495	0.32 517

GwcNet	0.73 502	0.39 497	1.37 570	0.53 512	0.43 527	1.10 542	0.52 488	1.27 524	1.19 541	1.05 522	1.41 540	1.06 501	0.86 520	0.98 497	1.01 532	0.26 487	0.24 517	0.24 465	0.23 481	0.23 438	0.28 491

NaN_ROB	0.73 502	0.46 529	0.89 513	0.52 502	0.34 472	0.98 520	1.11 599	1.28 529	1.20 544	1.27 568	0.96 396	1.08 506	0.79 498	1.34 562	0.78 481	0.24 468	0.30 557	0.23 449	0.24 496	0.23 438	0.26 470

XPNet_ROB	0.73 502	0.38 492	0.80 479	0.53 512	0.40 510	0.80 475	0.83 577	1.21 497	0.96 458	1.37 573	1.17 493	1.37 558	0.87 523	1.14 527	0.99 530	0.33 543	0.25 526	0.27 507	0.24 496	0.31 507	0.29 498

ETE_ROB	0.73 502	0.52 542	0.93 517	0.57 543	0.37 490	0.80 475	0.86 582	1.19 487	0.95 451	1.20 554	1.22 502	1.39 564	0.86 520	1.07 517	0.88 500	0.27 498	0.21 488	0.31 537	0.27 527	0.34 527	0.35 534

Syn2CoEx	0.74 507	0.55 559	1.17 549	0.66 574	0.45 539	0.89 501	0.56 507	1.54 581	1.15 530	0.95 477	1.35 531	1.03 487	1.03 555	0.96 488	0.89 502	0.31 531	0.27 543	0.29 526	0.24 496	0.23 438	0.27 480

DANet	0.74 507	0.47 536	0.98 530	0.60 555	0.41 515	0.92 506	0.41 408	1.02 415	0.87 398	1.22 559	1.22 502	1.33 551	0.88 528	1.26 546	1.37 569	0.27 498	0.24 517	0.31 537	0.25 509	0.37 544	0.36 540
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GANet	0.74 507	0.38 492	0.63 411	0.54 524	0.35 479	1.01 527	0.95 590	1.15 470	0.95 451	1.09 538	2.00 589	1.14 527	0.92 537	1.29 551	0.75 477	0.25 481	0.27 543	0.27 507	0.23 481	0.32 514	0.24 456

NCCL2	0.74 507	0.45 524	0.77 474	0.65 572	0.45 539	0.97 515	1.16 604	1.16 472	1.02 482	1.00 502	0.98 409	1.48 573	0.88 528	0.99 502	0.89 502	0.31 531	0.27 543	0.39 567	0.39 573	0.33 519	0.34 530

Wz-Net-LNSev	0.75 511	0.54 553	1.59 586	0.51 485	0.41 515	1.16 556	0.79 570	1.27 524	1.13 523	1.04 517	1.14 480	1.11 517	0.94 542	0.93 476	1.00 531	0.24 468	0.22 497	0.21 412	0.19 399	0.26 473	0.27 480

FINET	0.75 511	0.45 524	1.38 571	0.48 451	0.46 548	0.98 520	1.00 594	1.22 505	1.69 597	0.91 460	1.25 506	0.74 389	0.74 478	1.09 521	0.82 493	0.37 564	0.31 565	0.27 507	0.24 496	0.35 532	0.34 530

FAT-Stereo	0.75 511	0.34 469	0.81 485	0.51 485	0.38 497	0.78 463	0.63 530	1.39 557	1.32 565	1.05 522	1.40 538	1.58 584	1.14 570	0.92 472	0.91 512	0.29 520	0.28 550	0.28 518	0.23 481	0.28 493	0.41 559

S-Stereo	0.76 514	0.36 482	1.10 541	0.57 543	0.46 548	0.83 487	0.59 519	1.31 538	1.62 593	0.98 495	1.41 540	1.11 517	0.93 539	0.85 447	1.07 548	0.27 498	0.31 565	0.28 518	0.25 509	0.33 519	0.50 588

RYNet	0.76 514	0.37 484	0.74 466	0.54 524	0.67 590	1.35 571	0.68 540	1.28 529	1.21 547	1.10 542	0.90 369	1.31 544	0.94 542	1.01 508	1.30 565	0.22 430	0.16 399	0.27 507	0.23 481	0.43 560	0.45 574

LALA_ROB	0.76 514	0.46 529	0.86 504	0.55 532	0.41 515	1.00 523	0.93 589	1.25 517	1.13 523	1.23 561	1.15 483	1.55 581	0.80 503	1.11 524	0.96 523	0.33 543	0.23 508	0.35 551	0.30 541	0.35 532	0.32 517

PSMNet-RUCA	0.78 517	0.78 586	1.23 554	1.01 603	0.91 599	0.68 434	0.53 493	1.16 472	1.06 496	0.79 375	1.10 462	0.82 424	0.72 467	0.94 479	0.70 465	0.55 597	0.27 543	0.76 606	0.46 589	0.70 599	0.49 585

edge stereo	0.79 518	0.40 506	0.82 486	0.52 502	0.44 533	0.83 487	0.58 516	1.34 549	1.08 508	1.30 569	1.38 536	1.79 590	1.13 569	1.15 530	0.92 514	0.34 551	0.32 572	0.42 575	0.28 534	0.33 519	0.39 549

DGSMNet	0.80 519	0.58 566	1.42 575	0.61 560	0.65 587	0.94 510	0.75 562	1.35 550	1.16 532	0.88 436	1.26 510	1.00 479	0.75 482	1.07 517	0.89 502	0.36 560	0.31 565	0.41 574	0.40 577	0.60 593	0.59 600

RP	0.80 519	0.38 492	0.73 462	0.67 576	0.59 579	0.82 484	0.57 509	1.21 497	1.28 557	1.03 512	1.68 571	1.45 568	1.49 593	1.08 520	0.90 508	0.36 560	0.31 565	0.37 561	0.30 541	0.36 538	0.36 540

Wz-Net-MNSev	0.81 521	0.42 517	1.64 592	0.51 485	0.41 515	1.46 578	0.95 590	1.24 510	1.26 555	1.31 570	1.25 506	1.17 530	0.83 509	1.21 540	1.06 545	0.22 430	0.19 469	0.24 465	0.23 481	0.29 495	0.26 470

RGC	0.82 522	0.62 571	0.80 479	0.67 576	0.66 589	0.91 504	0.59 519	1.35 550	1.09 514	1.12 547	1.46 553	1.50 575	1.09 563	1.28 549	0.97 528	0.34 551	0.30 557	0.48 589	0.40 577	0.38 546	0.38 548

NCC-stereo	0.82 522	0.43 520	0.87 509	0.63 567	0.68 591	0.88 498	0.72 552	1.60 593	1.12 517	0.95 477	1.41 540	1.37 558	1.37 585	1.26 546	0.94 518	0.32 536	0.30 557	0.37 561	0.49 600	0.34 527	0.35 534

Nwc_Net	0.82 522	0.40 506	0.86 504	0.62 564	0.56 572	1.04 533	0.57 509	1.72 602	1.08 508	0.93 464	1.88 584	1.44 566	1.24 577	1.19 535	0.94 518	0.31 531	0.25 526	0.36 556	0.39 573	0.31 507	0.31 513

Abc-Net	0.82 522	0.43 520	0.87 509	0.63 567	0.68 591	0.88 498	0.72 552	1.60 593	1.12 517	0.95 477	1.41 540	1.37 558	1.37 585	1.26 546	0.94 518	0.32 536	0.30 557	0.37 561	0.49 600	0.34 527	0.35 534
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
GANetREF_RVC	0.82 522	0.77 584	0.95 523	0.68 580	0.43 527	1.15 554	1.06 597	1.19 487	1.20 544	1.03 512	1.02 428	1.10 515	0.89 531	1.20 538	0.78 481	0.49 588	0.39 590	0.58 600	0.39 573	0.69 597	0.49 585
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
w-ln-seven-2	0.83 527	0.46 529	2.93 611	0.54 524	0.39 505	0.93 507	0.63 530	1.16 472	1.18 539	1.25 564	1.32 524	1.09 513	1.05 559	1.23 541	1.07 548	0.21 408	0.20 478	0.23 449	0.22 465	0.26 473	0.24 456

stereogan	0.83 527	0.33 464	0.89 513	0.61 560	0.51 562	1.80 599	0.50 479	1.41 563	1.39 573	1.05 522	1.47 555	1.56 583	1.04 557	1.32 561	0.87 499	0.29 520	0.29 552	0.29 526	0.25 509	0.39 550	0.40 554

STTRV1_RVC	0.83 527	0.60 569	1.19 550	0.67 576	0.81 597	1.12 549	0.63 530	1.37 556	1.12 517	0.98 495	1.34 530	1.08 506	0.95 544	1.28 549	0.90 508	0.57 599	0.25 526	0.44 578	0.39 573	0.60 593	0.41 559

NLCSM	0.84 530	0.53 545	1.25 555	0.59 552	0.73 596	0.90 503	0.79 570	1.89 609	0.88 409	0.94 471	1.85 582	1.44 566	0.74 478	1.53 578	1.16 556	0.28 509	0.24 517	0.26 497	0.30 541	0.27 483	0.29 498

Anonymous_2	0.84 530	0.45 524	0.66 424	0.41 281	0.45 539	0.82 484	0.53 493	0.81 340	0.81 359	0.73 334	0.61 239	0.91 456	0.76 491	0.77 413	0.61 443	0.51 591	0.55 610	0.54 597	4.92 649	0.54 585	0.42 563

ccnet	0.84 530	0.59 568	0.86 504	0.56 537	0.60 582	1.11 547	0.72 552	1.44 570	0.97 463	1.15 550	1.44 548	1.28 540	0.95 544	1.01 508	1.33 568	0.49 588	0.43 600	0.50 594	0.47 593	0.52 583	0.48 584

psmorigin	0.84 530	0.53 545	2.21 604	0.50 473	0.41 515	0.86 495	0.57 509	1.08 443	0.90 420	1.50 579	1.42 545	1.50 575	1.09 563	1.29 551	1.03 537	0.32 536	0.33 577	0.27 507	0.27 527	0.34 527	0.45 574

ADCRef	0.84 530	0.46 529	1.60 589	0.52 502	0.45 539	1.08 540	0.52 488	1.13 464	1.03 486	1.22 559	1.43 547	0.87 438	0.93 539	0.91 470	3.35 620	0.19 371	0.16 399	0.23 449	0.23 481	0.23 438	0.22 421

CC-Net-ROB	0.84 530	1.01 604	0.93 517	0.60 555	0.45 539	1.25 565	0.71 546	1.20 494	1.05 492	0.84 398	1.24 505	0.90 450	0.78 497	1.14 527	0.70 465	0.48 587	0.34 580	1.71 621	0.38 571	0.78 602	0.40 554

GCST	0.85 536	1.25 612	0.80 479	1.58 618	1.03 611	1.04 533	0.24 127	0.81 340	0.81 359	0.99 501	0.67 261	0.78 409	0.35 243	0.98 497	0.38 303	0.97 613	0.65 615	1.20 615	0.81 618	0.93 607	0.72 604

aanetorigin	0.85 536	0.58 566	1.98 600	0.50 473	0.40 510	0.66 421	0.70 544	0.72 287	1.01 477	2.44 619	2.00 589	1.32 546	1.25 578	0.96 488	1.16 556	0.20 392	0.19 469	0.20 368	0.20 422	0.27 483	0.33 526

AF-Net	0.85 536	0.41 512	0.87 509	0.66 574	0.54 570	0.96 514	0.52 488	1.66 598	1.37 570	1.03 512	2.04 592	1.46 569	1.36 583	1.19 535	1.05 544	0.34 551	0.24 517	0.39 567	0.28 534	0.31 507	0.26 470

SQANet	0.87 539	0.76 583	0.76 471	1.16 610	0.99 607	1.10 542	0.51 482	1.12 457	0.85 385	0.93 464	1.05 444	1.03 487	0.76 491	1.07 517	0.70 465	0.79 606	0.25 526	1.04 613	0.36 566	1.56 615	0.70 603

CSAN	0.88 540	0.52 542	0.93 517	0.61 560	0.42 524	1.19 562	1.11 599	1.27 524	1.48 583	1.37 573	1.44 548	1.37 558	1.30 580	1.46 574	1.01 532	0.39 570	0.31 565	0.36 556	0.37 568	0.35 532	0.36 540

SDNR	0.89 541	0.39 497	1.66 595	0.42 318	0.39 505	3.35 628	0.32 259	0.95 392	1.05 492	1.05 522	2.12 593	0.62 318	0.71 456	1.40 564	0.78 481	0.53 593	0.56 612	0.36 556	0.27 527	0.46 567	0.50 588

test_for_model	0.90 542	3.60 645	0.42 215	2.47 634	2.11 634	0.39 250	0.28 185	0.46 125	0.48 217	0.76 351	0.32 122	0.30 119	0.28 167	0.35 69	0.27 160	0.69 604	0.12 220	0.13 104	0.09 6	3.76 645	0.74 605

PWC_ROB	0.92 543	0.57 563	1.64 592	0.53 512	0.33 460	0.93 507	0.39 375	1.42 568	1.51 585	1.66 590	2.57 606	1.18 531	1.11 565	1.50 576	1.54 580	0.26 487	0.18 451	0.28 518	0.20 422	0.30 503	0.32 517

UDG	0.93 544	1.03 605	0.75 469	1.00 602	0.97 605	1.02 529	0.57 509	1.18 483	1.01 477	0.93 464	1.02 428	1.32 546	1.03 555	0.88 457	0.92 514	0.55 597	0.33 577	1.82 623	0.41 582	1.20 613	0.74 605

RTSC	0.93 544	0.54 553	1.59 586	0.56 537	0.40 510	1.17 560	0.55 503	1.44 570	1.82 602	1.53 582	1.26 510	1.15 528	0.82 507	1.70 588	2.44 607	0.26 487	0.20 478	0.23 449	0.24 496	0.31 507	0.32 517

DeepPrunerF	0.93 544	0.55 559	3.88 619	0.70 586	0.81 597	0.72 445	0.74 559	1.28 529	1.97 606	0.95 477	1.02 428	0.87 438	0.85 516	1.16 531	1.07 548	0.35 557	0.29 552	0.43 576	0.40 577	0.31 507	0.33 526

PWCDC_ROB	0.93 544	0.54 553	0.97 529	0.78 595	0.41 515	1.03 531	0.42 419	1.39 557	2.34 616	1.04 517	3.73 626	0.80 420	1.12 567	1.29 551	1.04 542	0.37 564	0.22 497	0.24 465	0.20 422	0.36 538	0.31 513

FBW_ROB	0.94 548	0.54 553	1.03 536	0.56 537	0.42 524	1.16 556	0.76 564	1.56 586	1.41 574	1.38 575	1.33 526	1.47 571	1.07 561	2.94 624	1.14 555	0.26 487	0.32 572	0.45 580	0.30 541	0.34 527	0.30 504

G-Net	0.95 549	0.48 539	1.13 544	0.67 576	0.49 556	2.07 605	0.63 530	1.02 415	0.90 420	1.77 596	2.62 609	1.28 540	1.60 597	1.09 521	1.06 545	0.37 564	0.30 557	0.35 551	0.25 509	0.46 567	0.45 574

PASM	0.96 550	0.71 580	2.05 602	0.72 589	0.72 595	0.84 492	0.92 585	1.14 466	1.34 568	1.25 564	1.22 502	1.34 554	1.07 561	1.31 559	1.11 552	0.53 593	0.57 613	0.59 601	0.67 611	0.56 592	0.57 599

PDISCO_ROB	0.96 550	0.51 540	1.13 544	1.03 606	1.00 608	1.81 600	0.77 565	1.72 602	1.60 591	1.09 538	1.19 498	1.34 554	0.80 503	1.62 582	1.01 532	0.58 600	0.22 497	0.45 580	0.40 577	0.50 577	0.41 559

XQC	0.97 552	0.70 577	1.54 583	0.70 586	0.55 571	1.48 580	0.81 573	1.41 563	1.57 588	1.21 555	1.12 469	1.33 551	1.04 557	1.55 579	2.00 595	0.39 570	0.25 526	0.37 561	0.32 554	0.55 587	0.49 585

MDST_ROB	0.97 552	0.29 429	1.02 535	0.64 570	0.43 527	2.64 614	0.82 575	1.68 600	1.18 539	2.89 624	1.82 579	0.97 470	0.75 482	1.83 595	0.89 502	0.26 487	0.22 497	0.32 543	0.28 534	0.26 473	0.26 470

anonymity	0.98 554	0.89 596	1.06 539	0.93 600	1.04 613	0.97 515	0.82 575	1.33 547	0.93 438	1.08 534	0.98 409	1.02 485	0.95 544	1.02 511	0.93 516	0.96 612	0.96 636	0.90 610	0.91 622	0.92 606	0.95 613

SHD	0.98 554	0.54 553	1.30 564	0.63 567	0.50 560	1.14 552	0.50 479	1.80 607	2.20 610	1.66 590	1.39 537	1.47 571	1.21 574	1.40 564	1.80 587	0.32 536	0.27 543	0.32 543	0.34 562	0.41 554	0.44 572

Wz-Net-SNSev	0.99 556	0.80 587	3.00 612	0.57 543	0.46 548	0.94 510	1.22 609	1.40 561	1.28 557	1.04 517	1.33 526	1.46 569	0.90 534	2.06 602	1.65 583	0.26 487	0.24 517	0.25 478	0.26 520	0.33 519	0.30 504

SuperB	1.00 557	0.41 512	4.03 622	0.45 398	0.32 448	0.99 522	0.49 473	1.09 446	2.09 609	1.10 542	1.10 462	0.74 389	0.83 509	1.13 525	1.75 586	0.20 392	0.15 369	0.17 250	0.15 258	2.50 634	0.27 480

Consistency-Raft	1.01 558	0.82 588	1.27 560	0.85 597	0.97 605	0.81 481	0.83 577	1.35 550	1.61 592	1.06 531	1.66 570	1.11 517	0.93 539	0.93 476	1.11 552	0.65 602	0.75 622	0.79 607	0.91 622	1.09 612	0.79 608

w-ln-seven	1.02 559	0.52 542	2.86 610	0.55 532	0.51 562	1.37 572	0.75 562	1.72 602	1.84 603	1.54 583	1.52 560	1.27 539	0.95 544	1.30 557	2.07 599	0.24 468	0.22 497	0.25 478	0.25 509	0.31 507	0.28 491

SGM_RVC	1.04 560	0.30 444	0.47 273	0.41 281	0.23 189	1.73 597	0.77 565	1.63 595	1.30 563	2.39 617	1.99 588	2.64 609	1.78 606	2.22 610	1.40 570	0.28 509	0.27 543	0.27 507	0.25 509	0.25 462	0.25 465
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
test_xeample	1.06 561	0.23 294	0.51 316	0.37 170	0.22 161	0.71 441	0.39 375	1.31 538	0.92 432	0.87 426	1.08 460	0.70 362	0.64 417	0.75 396	11.43 645	0.19 371	0.16 399	0.18 298	0.17 340	0.18 328	0.19 353

MFN_U_SF_DS_RVC	1.06 561	0.61 570	1.82 597	0.69 583	0.51 562	2.62 613	1.69 628	1.28 529	1.44 578	1.39 576	1.56 563	1.34 554	0.91 535	1.68 587	0.95 521	0.38 569	0.39 590	0.46 583	0.61 610	0.41 554	0.43 568

z-mn7	1.07 563	0.56 561	2.36 607	0.54 524	0.37 490	1.74 598	0.71 546	1.28 529	2.32 613	1.00 502	2.56 605	1.43 565	1.01 552	2.34 615	1.74 585	0.23 457	0.20 478	0.21 412	0.20 422	0.27 483	0.27 480

xxxx	1.07 563	0.23 294	0.53 345	0.38 190	0.22 161	0.83 487	0.36 325	1.41 563	0.95 451	0.75 345	0.99 417	0.97 470	0.64 417	0.70 368	11.37 644	0.20 392	0.17 435	0.18 298	0.17 340	0.19 363	0.20 384

DPSNet	1.08 565	0.44 522	2.64 609	0.54 524	0.42 524	1.59 587	1.25 610	2.39 619	1.50 584	1.13 548	1.12 469	1.51 577	2.19 619	1.44 571	1.51 579	0.35 557	0.25 526	0.25 478	0.21 443	0.49 575	0.39 549

otaku	1.10 566	0.96 599	0.96 524	1.37 616	1.06 614	1.65 591	0.72 552	1.46 573	1.19 541	1.10 542	1.32 524	1.32 546	0.95 544	1.29 551	0.81 492	0.89 611	0.46 605	1.24 616	0.50 602	1.86 618	0.89 610

DDUNet	1.10 566	2.58 640	0.83 490	1.21 612	1.27 617	1.02 529	0.69 543	1.17 481	0.95 451	0.98 495	1.26 510	1.28 540	0.84 512	0.97 495	0.79 488	0.85 609	0.40 593	2.00 626	0.60 609	1.34 614	0.94 611

ADCL	1.10 566	0.42 517	1.57 585	0.51 485	0.41 515	1.71 596	0.92 585	1.36 554	1.45 579	1.33 571	1.56 563	1.22 536	1.26 579	1.45 572	5.27 633	0.22 430	0.19 469	0.25 478	0.25 509	0.29 495	0.29 498

ADCPNet	1.11 569	0.53 545	3.26 617	0.55 532	0.44 533	1.47 579	0.83 577	1.21 497	1.17 535	1.26 567	1.42 545	1.67 587	1.12 567	1.48 575	3.86 626	0.30 527	0.29 552	0.30 536	0.32 554	0.37 544	0.37 546

MFN_U_SF_RVC	1.14 570	0.63 572	2.33 605	0.69 583	0.46 548	2.04 604	0.70 544	1.90 610	1.37 570	1.62 586	1.56 563	1.94 596	1.36 583	1.73 590	1.90 590	0.41 575	0.38 586	0.45 580	0.48 597	0.45 564	0.47 581

Ntro	1.15 571	1.00 603	1.00 531	1.49 617	1.20 616	1.69 595	0.81 573	1.39 557	1.25 550	1.01 505	1.28 515	1.31 544	1.00 550	1.31 559	0.89 502	1.10 619	0.43 600	1.36 617	0.51 603	1.95 621	0.99 617

SAMSARA	1.15 571	0.69 576	1.44 577	1.09 609	0.93 601	2.10 607	1.87 635	1.64 596	1.47 582	1.64 588	1.21 500	2.06 599	1.14 570	1.61 581	1.50 578	0.39 570	0.45 603	0.36 556	0.38 571	0.50 577	0.51 592

SANet	1.15 571	0.45 524	1.40 573	0.50 473	0.32 448	1.54 586	1.21 607	1.49 575	3.35 629	1.61 585	2.41 601	2.32 606	1.80 607	1.57 580	1.27 564	0.28 509	0.25 526	0.26 497	0.24 496	0.36 538	0.32 517

test_sample9	1.17 574	0.37 484	0.83 490	0.39 215	0.31 423	0.72 445	0.49 473	1.11 452	0.92 432	0.93 464	0.89 363	0.86 432	0.71 456	1.29 551	2.03 597	0.42 577	9.50 656	0.40 570	0.41 582	0.36 538	0.35 534

MFMNet_re	1.17 574	0.99 601	1.31 565	1.02 605	0.95 603	1.32 569	1.32 613	1.44 570	1.58 590	1.72 595	1.70 574	1.21 533	1.57 595	1.16 531	1.04 542	0.88 610	0.76 624	0.79 607	0.75 615	0.90 605	0.94 611

MSAF-DinoV2	1.18 576	0.44 522	3.00 612	0.56 537	0.30 408	0.91 504	0.74 559	1.58 589	1.25 550	1.06 531	1.41 540	2.98 614	1.57 595	3.25 625	3.12 618	0.22 430	0.14 342	0.20 368	0.22 465	0.33 519	0.34 530

ADCP+	1.18 576	0.37 484	3.09 614	0.50 473	0.52 565	1.48 580	0.61 524	1.32 544	1.07 504	1.21 555	1.16 488	1.08 506	1.11 565	1.63 583	7.17 638	0.20 392	0.16 399	0.24 465	0.22 465	0.29 495	0.22 421

zh-sn7	1.20 578	0.86 594	4.54 625	0.58 549	0.43 527	1.10 542	0.92 585	1.24 510	1.34 568	1.45 578	2.00 589	1.26 537	1.62 598	2.13 606	2.79 615	0.26 487	0.26 536	0.26 497	0.27 527	0.35 532	0.33 526

zh-mn7	1.21 579	0.75 582	5.81 630	0.52 502	0.39 505	1.18 561	0.63 530	1.21 497	1.79 601	1.81 598	2.33 596	1.16 529	1.01 552	2.20 609	2.00 595	0.25 481	0.22 497	0.22 427	0.22 465	0.25 462	0.30 504

ADCMid	1.22 580	0.57 563	3.17 616	0.54 524	0.44 533	1.07 539	0.77 565	1.31 538	1.13 523	2.14 611	1.48 556	1.49 574	1.47 592	1.65 585	5.30 634	0.26 487	0.24 517	0.29 526	0.32 554	0.38 546	0.36 540

WCMA_ROB	1.22 580	0.39 497	0.93 517	0.51 485	0.45 539	1.44 577	0.79 570	1.20 494	1.30 563	2.99 630	3.94 630	3.30 622	2.17 618	1.42 568	1.31 566	0.46 582	0.35 582	0.35 551	0.37 568	0.41 554	0.42 563

Wz-Net-TNSev	1.23 582	1.24 610	5.25 628	0.51 485	0.43 527	1.49 583	1.09 598	1.58 589	1.42 576	1.25 564	1.26 510	1.58 584	1.52 594	1.97 599	1.95 591	0.33 543	0.32 572	0.26 497	0.30 541	0.41 554	0.43 568

222	1.25 583	0.23 294	0.53 345	0.38 190	0.23 189	0.78 463	0.37 339	1.41 563	0.93 438	0.97 492	1.13 476	0.74 389	0.71 456	0.74 388	14.86 648	0.20 392	0.16 399	0.17 250	0.16 287	0.18 328	0.20 384

MSMD_ROB	1.25 583	0.51 540	0.64 416	0.60 555	0.50 560	1.66 592	0.67 537	1.26 519	1.26 555	2.64 621	3.82 627	3.06 617	3.20 632	1.45 572	0.91 512	0.46 582	0.41 595	0.49 592	0.51 603	0.47 570	0.45 574

AnyNet_C32	1.27 585	0.72 581	3.33 618	0.59 552	0.56 572	1.51 584	1.53 621	1.27 524	1.28 557	1.52 581	1.48 556	1.38 562	1.23 576	1.64 584	5.26 632	0.30 527	0.29 552	0.29 526	0.34 562	0.38 546	0.44 572

pmcnn	1.27 585	0.31 453	1.14 546	0.41 281	0.23 189	0.97 515	0.71 546	1.23 509	1.32 565	1.83 600	2.34 598	11.25 648	0.89 531	1.04 515	0.96 523	0.15 194	0.12 220	0.12 66	0.10 95	0.15 218	0.16 272

WZ-Net	1.29 587	0.64 573	5.42 629	0.64 570	0.52 565	1.37 572	1.29 612	1.41 563	1.77 600	1.56 584	1.69 573	1.74 588	1.41 587	2.50 619	2.16 604	0.28 509	0.21 488	0.23 449	0.25 509	0.39 550	0.41 559

SPS-STEREO	1.29 587	0.94 598	1.10 541	1.05 608	1.03 611	1.48 580	0.91 583	1.57 588	1.24 548	2.13 608	1.90 585	1.94 596	1.46 590	1.77 591	1.64 582	0.97 613	0.94 635	0.90 610	0.89 621	0.96 609	0.97 615
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
NVStereoNet_ROB	1.31 589	0.96 599	1.33 567	0.90 599	0.92 600	1.15 554	1.05 596	1.49 575	1.62 593	1.63 587	2.51 603	2.31 604	1.62 598	2.16 608	1.42 571	0.81 608	0.73 618	0.79 607	1.02 626	0.73 600	0.97 615
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
PVD	1.34 590	0.70 577	1.42 575	0.78 595	0.65 587	1.68 594	0.91 583	2.12 615	3.01 624	2.25 613	2.35 600	1.90 594	1.99 613	1.98 600	2.14 602	0.40 574	0.38 586	0.49 592	0.37 568	0.51 580	0.67 602

test_sample8	1.36 591	0.37 484	0.83 490	0.39 215	0.31 423	0.72 445	0.49 473	1.19 487	0.79 341	1.51 580	0.96 396	3.29 621	1.64 600	1.29 551	2.03 597	0.42 577	9.50 656	0.40 570	0.41 582	0.36 538	0.35 534

MSC_U_SF_DS_RVC	1.38 592	0.91 597	2.11 603	0.89 598	0.57 577	4.27 634	1.79 632	1.55 582	2.00 608	1.64 588	1.85 582	1.83 591	1.44 589	1.89 598	1.49 577	0.49 588	0.40 593	0.56 598	0.58 607	0.75 601	0.52 594

MeshStereo	1.38 592	0.45 524	0.58 387	0.45 398	0.35 479	1.63 590	0.60 522	2.07 612	1.43 577	4.49 639	3.32 622	4.67 630	2.08 615	2.08 604	1.32 567	0.36 560	0.36 584	0.37 561	0.32 554	0.32 514	0.34 530
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
AAGNet	1.40 594	0.20 196	0.52 337	0.45 398	0.26 296	0.29 127	0.29 200	0.67 241	0.71 300	0.97 492	0.86 349	0.66 348	0.60 393	0.66 334	19.98 652	0.17 292	0.11 139	0.19 331	0.15 258	0.20 380	0.13 163

RainbowNet	1.42 595	1.53 621	1.31 565	1.93 625	1.46 618	1.52 585	1.03 595	1.67 599	1.55 586	1.23 561	1.59 566	1.54 580	1.21 574	1.40 564	1.03 537	1.70 627	0.70 617	1.82 623	0.80 617	2.11 625	1.22 623

ACVNet-4b	1.43 596	1.34 614	1.28 561	1.95 626	1.60 620	1.93 603	0.77 565	1.59 591	1.64 595	1.05 522	1.60 567	2.10 601	0.92 537	1.79 593	0.84 495	1.76 629	0.35 582	2.03 629	0.67 611	2.16 626	1.18 622

FCDSN-DC	1.43 596	0.57 563	0.69 445	0.74 591	0.59 579	1.42 576	0.65 536	1.40 561	1.41 574	3.31 634	4.42 637	4.57 629	3.01 630	1.70 588	1.19 560	0.46 582	0.42 597	0.48 589	0.47 593	0.51 580	0.51 592
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
EDNetEfficient	1.47 598	0.82 588	6.28 632	0.48 451	0.40 510	0.73 449	0.83 577	0.95 392	2.77 622	3.48 636	1.95 586	1.64 586	2.12 616	1.42 568	3.84 625	0.21 408	0.19 469	0.21 412	0.21 443	0.43 560	0.42 563

SGM+DAISY	1.52 599	0.99 601	1.61 590	1.01 603	1.02 610	1.86 602	1.19 606	1.49 575	1.38 572	2.96 628	3.00 616	2.79 612	1.94 609	1.88 596	1.62 581	0.98 615	0.97 637	0.91 612	0.91 622	0.94 608	0.99 617

ACVNet_1	1.55 600	1.36 615	1.35 569	1.96 627	1.63 621	1.83 601	0.96 592	2.09 613	1.85 604	1.43 577	1.54 561	2.31 604	1.68 603	1.42 568	1.18 558	1.76 629	0.51 609	2.05 631	0.59 608	2.24 629	1.30 627

ADCS	1.60 601	0.70 577	4.02 621	0.61 560	0.53 567	1.31 568	1.11 599	1.71 601	1.86 605	1.97 606	1.68 571	1.51 577	1.46 590	2.07 603	9.20 641	0.34 551	0.32 572	0.33 548	0.36 566	0.45 564	0.46 578

AnyNet_C01	1.63 602	1.16 608	7.38 633	0.65 572	0.56 572	2.25 609	1.53 621	1.53 580	1.46 581	1.71 594	1.95 586	1.83 591	1.41 587	2.48 617	4.42 629	0.33 543	0.32 572	0.32 543	0.34 562	0.45 564	0.50 588

DispFullNet	1.64 603	2.64 641	3.14 615	2.57 635	1.78 627	1.32 569	0.55 503	1.42 568	1.45 579	1.89 602	1.48 556	1.55 581	2.35 621	2.08 604	1.12 554	0.60 601	0.19 469	2.33 634	0.73 614	2.35 630	1.30 627

FC-DCNN	1.67 604	0.53 545	0.68 436	0.62 564	0.49 556	1.62 589	0.71 546	1.77 606	1.55 586	4.73 642	4.66 639	5.82 638	3.94 636	2.13 606	1.42 571	0.47 585	0.42 597	0.47 584	0.46 589	0.48 571	0.47 581

FC-DCNN v2	1.74 605	0.53 545	0.68 436	0.62 564	0.49 556	1.67 593	0.71 546	1.85 608	1.57 588	4.84 643	5.01 641	6.42 642	3.92 635	2.24 611	1.43 573	0.47 585	0.42 597	0.47 584	0.46 589	0.48 571	0.47 581

ACVNet_2	1.74 605	1.30 613	1.62 591	1.81 621	1.63 621	2.28 610	1.34 615	2.35 618	2.64 620	1.82 599	2.55 604	2.99 615	1.71 604	1.67 586	1.20 561	1.48 624	0.59 614	1.81 622	0.71 613	2.09 624	1.29 626

ELAS_RVC	1.76 607	0.64 573	1.20 551	0.74 591	0.59 579	2.18 608	2.53 640	2.10 614	2.85 623	3.46 635	3.41 625	3.12 618	4.11 637	2.69 622	2.53 612	0.54 596	0.47 606	0.51 596	0.48 597	0.55 587	0.55 597
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.77 608	0.64 573	1.10 541	0.72 589	0.58 578	3.37 629	1.76 630	2.54 621	2.57 618	3.77 637	3.96 631	2.83 613	3.44 633	2.34 615	2.73 614	0.53 593	0.47 606	0.50 594	0.48 597	0.55 587	0.55 597
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-7	1.96 609	1.24 610	1.52 580	1.28 614	1.06 614	2.92 624	1.64 626	3.32 628	3.05 627	2.28 614	3.32 622	3.19 620	2.38 622	3.39 627	2.49 611	1.02 616	0.92 631	1.06 614	1.04 628	1.05 611	0.99 617

IMH-64-1	1.96 609	1.64 626	1.26 557	2.26 631	1.91 630	2.30 611	1.35 616	2.99 624	2.29 611	1.70 592	2.79 613	2.47 607	1.66 601	2.33 613	1.95 591	2.07 632	0.74 620	2.44 635	1.04 628	2.40 631	1.59 633

IMH-64	1.96 609	1.64 626	1.26 557	2.26 631	1.91 630	2.30 611	1.35 616	2.99 624	2.29 611	1.70 592	2.79 613	2.47 607	1.66 601	2.33 613	1.95 591	2.07 632	0.74 620	2.44 635	1.04 628	2.40 631	1.59 633

RTS	2.03 612	1.03 605	11.50 639	0.68 580	0.63 585	2.71 615	1.56 623	1.55 582	2.32 613	1.93 603	2.57 606	1.32 546	1.32 581	5.20 637	4.30 627	0.31 531	0.23 508	0.29 526	0.30 541	0.41 554	0.40 554

RTSA	2.03 612	1.03 605	11.50 639	0.68 580	0.63 585	2.71 615	1.56 623	1.55 582	2.32 613	1.93 603	2.57 606	1.32 546	1.32 581	5.20 637	4.30 627	0.31 531	0.23 508	0.29 526	0.30 541	0.41 554	0.40 554

MonStereo1	2.06 614	1.51 619	1.56 584	1.85 624	1.70 626	2.84 621	0.78 569	2.52 620	3.49 630	2.33 615	4.36 636	3.41 625	2.72 625	2.32 612	1.83 588	1.32 623	0.55 610	1.66 620	0.88 620	1.94 620	1.70 636

PWCK	2.06 614	1.75 629	4.11 623	1.69 619	0.93 601	3.13 627	2.86 643	2.18 616	2.41 617	2.38 616	2.33 596	2.22 602	1.85 608	3.52 629	2.20 605	1.65 626	0.73 618	1.52 619	0.83 619	1.81 616	1.02 620

Dean	2.07 616	1.39 616	1.69 596	2.17 629	1.83 629	2.75 618	1.28 611	3.49 632	3.80 634	2.13 608	3.30 621	3.18 619	1.98 612	1.78 592	1.72 584	1.73 628	0.79 628	1.99 625	0.91 622	2.17 627	1.34 630

WAO-6	2.11 617	1.52 620	1.25 555	1.73 620	1.69 625	2.72 617	1.62 625	3.15 626	3.64 631	2.01 607	3.28 620	3.52 627	2.20 620	2.59 620	2.48 610	1.31 622	0.92 631	2.04 630	1.22 637	1.89 619	1.35 631

IMH	2.15 618	1.66 628	1.29 562	2.25 630	1.92 632	2.87 622	1.33 614	3.25 627	3.04 626	1.87 601	3.33 624	3.00 616	2.03 614	2.80 623	1.95 591	2.09 634	0.78 625	2.45 637	1.05 631	2.44 633	1.62 635

LVE	2.20 619	1.47 618	1.44 577	2.06 628	1.80 628	2.79 620	1.77 631	2.96 623	3.94 636	1.95 605	4.29 635	3.47 626	1.97 610	2.48 617	1.85 589	2.06 631	0.88 629	2.06 632	1.13 633	2.17 627	1.53 632

MADNet+	2.28 620	2.56 638	10.82 637	1.25 613	0.96 604	2.77 619	1.44 620	2.34 617	1.76 599	1.36 572	1.78 578	1.84 593	1.74 605	6.33 641	4.57 631	0.67 603	0.66 616	0.59 601	0.54 606	0.84 603	0.81 609

KSHMR	2.64 621	1.96 632	1.86 599	2.69 639	2.44 637	2.88 623	2.04 636	3.46 631	6.31 640	2.51 620	3.27 619	3.39 624	1.97 610	2.59 620	2.08 601	2.48 639	1.41 641	2.80 644	1.51 640	2.98 639	2.09 639

notaker	2.87 622	2.31 636	2.01 601	3.03 641	2.60 642	2.94 625	1.82 633	3.43 630	3.06 628	2.89 624	4.21 634	6.15 641	2.71 624	3.42 628	2.90 616	2.67 642	1.18 639	3.00 645	1.67 641	3.13 640	2.26 641

WAO-8	3.00 623	1.60 623	1.52 580	1.82 622	1.65 623	5.57 636	1.35 616	4.65 640	12.37 647	2.89 624	4.04 632	4.89 633	2.78 626	3.73 631	2.44 607	1.29 620	0.93 633	2.00 626	1.16 635	2.02 622	1.23 624

Venus	3.00 623	1.60 623	1.52 580	1.82 622	1.65 623	5.57 636	1.35 616	4.65 640	12.37 647	2.89 624	4.04 632	4.89 633	2.78 626	3.73 631	2.44 607	1.29 620	0.93 633	2.00 626	1.16 635	2.02 622	1.23 624

JetBlue	3.02 625	1.39 616	7.91 634	1.17 611	1.49 619	8.53 640	7.94 646	2.82 622	1.98 607	2.15 612	2.69 611	3.32 623	3.01 630	6.66 642	3.81 624	0.79 606	0.78 625	0.75 605	0.76 616	1.04 610	1.33 629

ktn	3.02 625	2.27 635	1.85 598	2.89 640	2.54 641	3.72 630	2.14 637	3.79 635	5.33 638	2.82 623	5.09 642	5.95 639	2.54 623	3.34 626	2.58 613	2.65 641	1.44 642	2.78 643	2.03 643	2.61 636	2.10 640

U	3.17 627	0.17 100	0.35 135	0.41 281	0.71 593	57.93 669	0.20 58	0.43 105	0.39 154	0.26 81	0.23 38	0.23 46	0.22 94	0.26 2	0.22 54	0.16 248	0.10 56	0.74 604	0.13 202	0.13 126	0.11 66

TorneroNet-64	3.54 628	1.89 630	1.59 586	2.62 638	2.29 635	6.88 639	1.72 629	4.72 642	11.88 645	2.43 618	5.46 645	8.16 644	2.80 628	4.13 635	3.03 617	2.25 637	0.75 622	2.57 639	1.09 632	2.65 637	1.84 638

MultiAttention	3.62 629	0.25 347	0.65 421	0.56 537	0.34 472	23.66 653	2.61 641	1.65 597	1.14 529	0.82 384	1.83 580	1.13 525	0.42 296	35.16 663	0.72 471	0.18 331	0.12 220	0.23 449	0.23 481	0.35 532	0.33 526

UNDER WATER	3.63 630	2.12 634	4.11 623	3.17 642	2.51 639	3.77 632	2.45 639	3.53 633	13.66 650	2.98 629	2.92 615	5.75 637	4.13 638	3.85 633	3.75 623	2.84 643	1.11 638	2.71 642	1.41 638	3.26 642	2.50 643

UNDER WATER-64	3.72 631	2.07 633	4.57 626	3.30 644	2.52 640	5.61 638	2.63 642	3.67 634	12.27 646	3.09 631	2.66 610	5.99 640	4.74 640	3.93 634	3.57 621	2.54 640	1.24 640	2.65 640	1.48 639	3.21 641	2.62 644

MADNet++	4.18 632	2.72 643	4.00 620	3.80 646	3.44 645	4.72 635	4.05 645	4.01 636	3.74 632	4.52 640	5.14 643	4.20 628	4.89 641	7.04 644	6.39 635	3.79 645	3.70 648	3.27 647	2.70 646	3.68 644	3.74 648

xyz-stereo	4.31 633	0.17 100	61.72 668	0.35 120	0.16 4	13.86 648	0.38 357	0.61 198	0.69 289	1.05 522	3.09 617	0.77 406	0.88 528	1.24 542	0.46 364	0.13 74	0.10 56	0.16 208	0.12 166	0.13 126	0.11 66

TorneroNet	4.49 634	1.92 631	1.65 594	2.60 637	2.29 635	14.95 649	1.86 634	4.86 643	19.56 661	3.10 632	7.52 648	7.00 643	2.90 629	4.48 636	3.66 622	2.24 636	0.78 625	2.68 641	1.14 634	2.79 638	1.80 637

MANE	4.73 635	0.54 553	0.77 474	0.69 583	0.60 582	10.35 642	1.67 627	8.68 646	12.66 649	6.90 647	9.43 649	11.59 649	10.59 647	8.26 646	8.41 639	0.51 591	0.45 603	0.48 589	1.02 626	0.50 577	0.50 588

SGM-ForestM	4.73 635	0.34 469	1.05 538	0.46 423	0.28 360	10.26 641	3.48 644	4.52 638	5.16 637	8.68 649	7.48 647	18.87 657	10.80 648	11.26 649	10.01 643	0.32 536	0.34 580	0.32 543	0.32 554	0.29 495	0.30 504

LSM	4.83 637	0.83 591	11.23 638	0.76 594	56.73 664	1.10 542	1.18 605	1.35 550	1.70 598	2.13 608	2.34 598	1.34 554	1.19 573	1.52 577	1.23 562	0.34 551	0.50 608	0.39 567	0.47 593	0.51 580	9.82 652

LE_ROB	4.86 638	0.27 399	9.43 635	0.45 398	0.24 229	1.61 588	0.96 592	2.05 611	17.75 657	16.36 659	4.84 640	5.17 635	19.48 659	2.05 601	15.49 649	0.17 292	0.15 369	0.16 208	0.16 287	0.20 380	0.19 353

DPSimNet_ROB	5.19 639	2.71 642	18.56 645	2.59 636	2.49 638	4.25 633	10.93 648	3.33 629	3.93 635	5.02 644	4.52 638	5.74 636	10.18 644	5.44 639	8.79 640	2.40 638	2.47 645	2.48 638	2.54 644	2.56 635	2.87 645

FADE	5.30 640	2.54 637	14.53 643	1.04 607	1.00 608	2.09 606	0.92 585	4.03 637	3.02 625	1.77 596	1.60 567	2.74 610	6.71 643	6.31 640	4.51 630	14.64 661	1.73 643	21.24 663	14.41 657	0.63 596	0.65 601

JetRed	5.38 641	6.17 646	12.68 642	2.38 633	2.85 643	12.60 646	11.17 649	4.60 639	3.74 632	3.87 638	3.85 628	4.83 631	4.13 638	6.81 643	12.18 646	2.18 635	2.95 647	2.19 633	1.98 642	3.49 643	3.01 646

tt	6.21 642	0.22 261	5.88 631	3.55 645	2.07 633	11.25 645	19.19 651	11.84 650	5.47 639	2.71 622	2.18 594	4.87 632	6.25 642	3.71 630	7.09 637	8.31 653	11.17 658	4.91 649	5.39 652	5.72 647	2.42 642

coex-ft	6.50 643	1.57 622	87.99 669	0.49 462	0.38 497	1.41 575	1.21 607	1.21 497	7.96 642	12.14 651	2.78 612	2.74 610	3.83 634	1.30 557	3.19 619	0.24 468	0.23 508	0.27 507	0.24 496	0.48 571	0.40 554

HanzoNet	6.97 644	2.57 639	4.66 627	3.29 643	2.96 644	3.75 631	2.35 638	5.08 644	7.11 641	14.46 658	13.06 651	17.69 655	22.95 661	13.72 651	6.61 636	4.36 646	1.96 644	3.14 646	2.59 645	3.88 646	3.19 647

TCMNet-wrong-test	9.08 645	10.58 650	9.58 636	19.64 652	17.64 651	12.69 647	8.93 647	13.77 654	2.58 619	4.67 641	5.19 644	14.57 651	11.02 649	7.21 645	9.81 642	5.58 652	0.89 630	3.76 648	3.10 647	10.41 652	10.02 653

EDNetEfficientorigin	9.96 646	1.17 609	175.17 670	0.49 462	0.37 490	1.13 551	0.74 559	1.27 524	2.70 621	3.16 633	2.49 602	2.28 603	2.15 617	1.88 596	2.27 606	0.21 408	0.19 469	0.25 478	0.20 422	0.54 585	0.53 596

ASD4	10.37 647	9.12 649	17.90 644	7.49 648	10.02 646	16.90 650	28.93 655	11.05 649	8.53 643	7.42 648	7.41 646	8.91 645	10.32 645	11.44 650	20.38 653	4.52 647	4.58 649	5.68 653	5.04 650	5.72 647	6.02 650

DGTPSM_ROB	12.12 648	8.03 647	21.12 647	8.97 649	16.81 649	10.68 643	30.77 656	9.14 647	15.23 652	6.55 645	15.49 658	9.02 646	15.13 651	9.26 647	21.71 655	4.58 648	8.60 651	5.07 650	9.26 653	5.88 649	11.06 654

DPSMNet_ROB	12.13 649	8.03 647	21.13 648	9.02 650	16.82 650	10.68 643	30.78 657	9.15 648	15.24 653	6.56 646	15.50 659	9.02 646	15.13 651	9.28 648	21.71 655	4.59 649	8.60 651	5.08 651	9.26 653	5.89 650	11.06 654

USTest	12.98 650	14.10 651	19.89 646	16.19 651	14.95 648	20.69 652	31.85 658	16.52 655	10.99 644	8.83 650	9.55 650	13.88 650	10.36 646	16.06 652	21.35 654	3.19 644	4.82 650	5.08 651	5.36 651	8.77 651	7.20 651

BEATNet-Init1	15.65 651	1.62 625	54.26 667	0.75 593	0.56 572	37.03 662	13.39 650	13.20 651	14.59 651	29.41 667	29.29 667	47.69 670	21.87 660	26.91 661	19.58 651	0.43 580	0.39 590	0.47 584	0.47 593	0.52 583	0.52 594

DPSM_ROB	17.80 652	18.60 653	24.24 654	20.89 654	19.49 652	25.83 655	36.10 660	21.62 661	16.41 655	13.46 653	14.26 656	19.11 658	16.15 654	20.74 654	25.59 658	9.37 655	9.23 654	9.47 655	9.81 655	13.47 653	12.09 657

DPSM	17.80 652	18.60 653	24.24 654	20.89 654	19.49 652	25.83 655	36.10 660	21.62 661	16.41 655	13.46 653	14.26 656	19.11 658	16.15 654	20.74 654	25.59 658	9.37 655	9.23 654	9.47 655	9.81 655	13.47 653	12.09 657

DLNR-FE	20.09 654	36.45 661	38.39 658	170.32 670	60.71 665	0.23 29	0.20 58	13.60 653	0.40 168	0.45 198	0.66 253	0.42 205	0.21 80	0.64 313	0.32 236	5.49 650	0.10 56	0.15 181	0.11 136	72.83 670	0.13 163

DLNR_Zeroshot_test	20.12 655	36.36 660	38.38 657	170.13 669	62.28 666	0.22 18	0.20 58	13.43 652	0.40 168	0.45 198	0.66 253	0.42 205	0.21 80	0.64 313	0.32 236	5.57 651	0.10 56	0.15 181	0.11 136	72.31 669	0.13 163

LRCNet_RVC	21.27 656	31.14 659	21.46 649	28.97 657	23.77 655	3.11 626	0.62 526	20.94 659	1.64 595	25.57 660	28.13 662	21.96 660	14.74 650	21.99 660	16.44 650	29.16 668	14.92 659	33.57 664	31.28 664	29.67 665	26.33 664

HaxPig	31.93 657	37.19 662	34.22 656	24.41 656	24.94 656	18.53 651	20.18 652	21.15 660	28.84 663	35.74 668	38.86 668	26.18 661	28.75 663	33.85 662	34.15 663	35.89 669	38.80 669	37.79 665	40.52 665	39.33 666	39.33 669

Anonymous_1	33.12 658	18.23 652	23.86 650	20.53 653	21.18 654	25.45 654	35.84 659	22.44 663	15.68 654	13.41 652	13.70 655	18.00 656	15.15 653	20.31 653	24.47 657	14.56 660	8.84 653	66.24 668	117.79 668	155.41 671	11.40 656

RAFT-FEzeroshot	35.76 659	37.39 664	48.55 662	42.39 663	39.44 662	51.96 665	72.92 667	43.38 668	32.90 665	26.87 661	28.06 660	38.42 664	32.28 664	41.59 668	51.51 669	18.73 664	18.58 661	19.11 658	19.75 659	27.12 658	24.33 660

RAFT-FE	35.76 659	37.39 664	48.55 662	42.39 663	39.44 662	51.96 665	72.92 667	43.38 668	32.90 665	26.87 661	28.06 660	38.42 664	32.28 664	41.59 668	51.51 669	18.73 664	18.58 661	19.11 658	19.75 659	27.12 658	24.33 660

CasAABBNet	35.77 661	37.38 663	48.59 664	42.20 661	39.23 659	51.95 663	72.92 667	43.36 667	33.03 668	26.93 664	28.31 663	38.43 666	32.32 666	41.58 667	51.50 668	18.71 662	18.58 661	19.11 658	19.75 659	27.11 657	24.33 660

FlowAnything	35.84 662	37.49 667	48.69 665	42.17 660	39.26 660	51.95 663	72.95 670	43.35 666	33.23 669	26.92 663	28.67 664	38.55 668	32.78 668	41.53 666	51.47 667	18.71 662	18.59 664	19.17 662	19.88 663	27.07 656	24.26 659

Selective-RAFT-Error	35.87 663	37.42 666	48.73 666	42.24 662	39.28 661	52.00 667	72.87 666	43.41 670	32.95 667	26.97 665	28.72 665	38.71 669	33.15 669	41.59 668	51.42 666	18.77 666	18.60 665	19.14 661	19.78 662	27.19 660	24.42 663

xxxxx1	36.77 664	19.69 655	24.00 651	62.46 666	66.77 667	27.30 658	39.89 662	20.40 656	18.80 658	14.18 655	13.11 652	17.29 652	17.30 656	21.62 657	27.81 660	13.61 657	18.98 666	111.36 669	133.25 669	28.84 662	38.64 666

tt_ll	36.77 664	19.69 655	24.00 651	62.46 666	66.77 667	27.30 658	39.89 662	20.40 656	18.80 658	14.18 655	13.11 652	17.29 652	17.30 656	21.62 657	27.81 660	13.61 657	18.98 666	111.36 669	133.25 669	28.84 662	38.64 666

ff	36.77 664	19.69 655	24.00 651	62.46 666	66.77 667	27.30 658	39.89 662	20.40 656	18.80 658	14.18 655	13.11 652	17.29 652	17.30 656	21.62 657	27.81 660	13.61 657	18.98 666	111.36 669	133.25 669	28.84 662	38.64 666

MEDIAN_ROB	37.35 667	40.72 670	40.37 660	32.26 658	31.80 657	27.29 657	25.02 653	29.47 664	33.43 670	41.99 670	41.60 670	33.48 662	34.37 670	39.66 665	36.94 664	43.49 671	43.96 671	44.07 667	43.35 667	41.32 668	42.43 671

AVERAGE_ROB	37.53 668	40.05 669	40.01 659	34.74 659	33.76 658	28.46 661	25.14 654	32.31 665	34.08 671	41.20 669	40.52 669	34.51 663	34.78 671	39.11 664	37.48 665	42.68 670	43.32 670	43.80 666	42.99 666	40.42 667	41.31 670

LSM0	38.96 669	37.52 668	48.37 661	43.79 665	91.31 670	52.31 668	72.38 665	43.71 671	32.75 664	27.16 666	28.73 666	38.51 667	32.63 667	41.75 671	51.59 671	18.85 667	18.43 660	19.09 657	19.60 658	27.21 661	33.44 665

PML	40.49 670	30.31 658	12.46 641	7.19 647	14.30 647	91.44 670	212.44 672	7.73 645	23.24 662	74.44 671	185.05 672	49.81 671	25.78 662	21.34 656	12.84 647	8.71 654	2.93 646	8.43 654	3.24 648	13.77 655	4.45 649

test_example2	176.82 671	204.75 671	198.54 671	188.58 671	191.23 671	151.28 671	169.77 671	97.63 672	125.81 672	179.94 672	183.74 671	158.20 672	139.14 672	192.16 672	198.12 672	203.48 672	236.37 672	163.71 672	173.22 672	217.79 672	162.95 672

ccccc	428.22 672	430.66 672	522.50 672	506.24 672	500.20 672	349.93 672	338.04 673	384.19 673	297.84 673	330.97 673	382.26 673	370.48 673	442.91 673	498.75 673	555.79 673	557.84 673	430.47 673	334.14 673	290.91 673	547.74 673	492.55 673

GS-Stereo							0.29 200	0.50 142	0.29 75	0.30 111	0.29 98	0.23 46	0.20 66	0.33 46	0.22 54	0.16 248	0.09 18	0.13 104	0.10 95	0.14 171	0.13 163

Low-res two-view benchmark