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

BLMT-Stereo	0.17 3	0.11 1	0.22 2	0.32 78	0.20 139	0.16 9	0.22 89	0.20 1	0.22 24	0.14 1	0.18 16	0.15 1	0.14 2	0.25 4	0.22 80	0.10 14	0.09 27	0.14 164	0.13 237	0.10 8	0.10 60

mm2	0.18 8	0.14 25	0.24 16	0.30 24	0.19 97	0.15 4	0.19 28	0.31 30	0.24 39	0.15 2	0.20 21	0.29 128	0.17 21	0.30 47	0.20 30	0.12 61	0.10 95	0.11 4	0.09 13	0.10 8	0.09 6

mm1	0.18 8	0.14 25	0.24 16	0.30 24	0.19 97	0.15 4	0.19 28	0.25 7	0.24 39	0.15 2	0.20 21	0.29 128	0.17 21	0.30 47	0.20 30	0.12 61	0.10 95	0.11 4	0.09 13	0.10 8	0.09 6

PointNet	0.20 28	0.15 66	0.25 30	0.32 78	0.18 67	0.29 138	0.23 115	0.25 7	0.27 65	0.15 2	0.24 61	0.28 122	0.17 21	0.34 93	0.20 30	0.13 117	0.11 226	0.13 108	0.10 83	0.11 36	0.09 6

PSi22a	0.16 1	0.13 4	0.23 6	0.27 2	0.15 5	0.17 12	0.18 12	0.26 14	0.15 5	0.15 2	0.13 1	0.21 47	0.17 21	0.22 1	0.19 12	0.13 117	0.10 95	0.11 4	0.09 13	0.10 8	0.09 6

Foundation-i32	0.16 1	0.13 4	0.22 2	0.27 2	0.13 1	0.15 4	0.20 47	0.25 7	0.13 2	0.15 2	0.14 2	0.22 53	0.20 70	0.23 2	0.20 30	0.13 117	0.09 27	0.11 4	0.09 13	0.10 8	0.08 1

LG-Stereo_L1	0.18 8	0.13 4	0.28 73	0.30 24	0.20 139	0.20 22	0.19 28	0.27 16	0.19 16	0.15 2	0.15 5	0.18 20	0.17 21	0.33 83	0.19 12	0.13 117	0.09 27	0.12 50	0.09 13	0.11 36	0.08 1

PipStereo	0.17 3	0.13 4	0.24 16	0.28 7	0.15 5	0.14 2	0.19 28	0.26 14	0.18 9	0.16 8	0.16 10	0.28 122	0.19 55	0.26 8	0.21 55	0.12 61	0.09 27	0.11 4	0.09 13	0.11 36	0.09 6

PSi22b	0.17 3	0.13 4	0.24 16	0.29 12	0.15 5	0.15 4	0.18 12	0.25 7	0.18 9	0.16 8	0.16 10	0.30 142	0.21 82	0.25 4	0.21 55	0.12 61	0.09 27	0.11 4	0.09 13	0.11 36	0.09 6

StereoAnything_RVC	0.21 47	0.68 642	0.39 256	0.28 7	0.15 5	0.23 45	0.18 12	0.20 1	0.19 16	0.16 8	0.16 10	0.15 1	0.22 96	0.30 47	0.18 4	0.16 312	0.09 27	0.12 50	0.08 1	0.16 323	0.09 6

derf	0.19 16	0.14 25	0.26 44	0.32 78	0.19 97	0.21 29	0.18 12	0.30 23	0.24 39	0.17 11	0.20 21	0.28 122	0.16 17	0.32 66	0.20 30	0.12 61	0.11 226	0.11 4	0.09 13	0.09 1	0.10 60

MLG-Stereo_test2	0.17 3	0.13 4	0.25 30	0.31 50	0.16 24	0.24 58	0.17 3	0.25 7	0.13 2	0.17 11	0.17 15	0.22 53	0.14 2	0.32 66	0.19 12	0.13 117	0.09 27	0.12 50	0.09 13	0.11 36	0.09 6

qqai	0.19 16	0.14 25	0.27 57	0.32 78	0.19 97	0.22 34	0.18 12	0.30 23	0.25 55	0.18 13	0.20 21	0.29 128	0.17 21	0.33 83	0.21 55	0.13 117	0.11 226	0.11 4	0.09 13	0.09 1	0.10 60

BridgeDepth	0.21 47	0.14 25	0.26 44	0.34 127	0.14 2	0.40 293	0.27 193	0.28 18	0.22 24	0.18 13	0.19 18	0.28 122	0.29 199	0.32 66	0.20 30	0.10 14	0.08 2	0.11 4	0.10 83	0.11 36	0.10 60
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
LG-Stereo_L2	0.18 8	0.13 4	0.28 73	0.30 24	0.19 97	0.20 22	0.18 12	0.30 23	0.21 22	0.18 13	0.15 5	0.19 26	0.18 39	0.33 83	0.19 12	0.13 117	0.09 27	0.13 108	0.09 13	0.10 8	0.08 1

MLG-Stereo_test1	0.18 8	0.13 4	0.27 57	0.33 97	0.17 38	0.24 58	0.17 3	0.25 7	0.12 1	0.18 13	0.14 2	0.23 69	0.15 8	0.31 57	0.20 30	0.12 61	0.09 27	0.12 50	0.09 13	0.10 8	0.09 6

MLG-Stereo	0.18 8	0.13 4	0.27 57	0.34 127	0.15 5	0.27 104	0.17 3	0.28 18	0.14 4	0.18 13	0.14 2	0.23 69	0.15 8	0.32 66	0.20 30	0.11 36	0.09 27	0.13 108	0.09 13	0.10 8	0.09 6

FoundationStereo	0.17 3	0.14 25	0.25 30	0.30 24	0.16 24	0.23 45	0.20 47	0.22 4	0.15 5	0.18 13	0.16 10	0.20 35	0.19 55	0.26 8	0.21 55	0.13 117	0.09 27	0.12 50	0.09 13	0.10 8	0.09 6

MGA	0.19 16	0.14 25	0.26 44	0.30 24	0.20 139	0.29 138	0.18 12	0.35 55	0.27 65	0.19 19	0.21 31	0.19 26	0.15 8	0.29 29	0.20 30	0.12 61	0.10 95	0.12 50	0.09 13	0.11 36	0.11 133

MSE-Stereo	0.19 16	0.14 25	0.25 30	0.30 24	0.19 97	0.25 76	0.18 12	0.42 118	0.27 65	0.19 19	0.25 71	0.17 6	0.14 2	0.29 29	0.20 30	0.12 61	0.10 95	0.12 50	0.10 83	0.11 36	0.11 133

monster-pro	0.20 28	0.14 25	0.25 30	0.31 50	0.15 5	0.22 34	0.22 89	0.39 87	0.33 129	0.20 21	0.25 71	0.17 6	0.15 8	0.39 131	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.11 36	0.09 6

aanet-new-90k	0.23 78	0.16 95	0.45 342	0.35 170	0.17 38	0.33 204	0.27 193	0.38 79	0.26 61	0.20 21	0.24 61	0.21 47	0.35 279	0.46 206	0.17 1	0.11 36	0.09 27	0.12 50	0.10 83	0.14 200	0.09 6

LACA1	0.18 8	0.15 66	0.26 44	0.29 12	0.14 2	0.25 76	0.23 115	0.25 7	0.19 16	0.20 21	0.16 10	0.19 26	0.18 39	0.30 47	0.21 55	0.14 177	0.10 95	0.11 4	0.10 83	0.11 36	0.09 6

MatchStereo	0.19 16	0.14 25	0.23 6	0.27 2	0.15 5	0.18 15	0.21 72	0.32 38	0.28 78	0.20 21	0.35 157	0.18 20	0.17 21	0.31 57	0.24 136	0.14 177	0.10 95	0.12 50	0.09 13	0.11 36	0.10 60
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
HiDET	0.20 28	0.13 4	0.26 44	0.30 24	0.19 97	0.23 45	0.18 12	0.36 62	0.26 61	0.20 21	0.23 47	0.27 116	0.16 17	0.30 47	0.23 119	0.12 61	0.10 95	0.11 4	0.09 13	0.09 1	0.09 6

MonStereo	0.20 28	0.14 25	0.25 30	0.31 50	0.15 5	0.22 34	0.22 89	0.39 87	0.33 129	0.20 21	0.25 71	0.17 6	0.15 8	0.39 131	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.11 36	0.09 6

Monster-pub-eth3d	0.20 28	0.14 25	0.25 30	0.31 50	0.15 5	0.22 34	0.22 89	0.39 87	0.33 129	0.20 21	0.25 71	0.17 6	0.15 8	0.39 131	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.11 36	0.09 6

111111	0.21 47	0.14 25	0.27 57	0.37 222	0.22 202	0.21 29	0.19 28	0.43 137	0.27 65	0.20 21	0.20 21	0.29 128	0.14 2	0.41 151	0.22 80	0.14 177	0.10 95	0.12 50	0.09 13	0.12 100	0.12 193

GREAT-IGEV	0.22 61	0.15 66	0.31 115	0.29 12	0.22 202	0.21 29	0.26 170	0.33 49	0.31 109	0.20 21	0.30 118	0.22 53	0.22 96	0.47 215	0.22 80	0.11 36	0.09 27	0.12 50	0.09 13	0.13 149	0.10 60
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
MonSter	0.20 28	0.14 25	0.25 30	0.31 50	0.15 5	0.22 34	0.22 89	0.39 87	0.33 129	0.20 21	0.25 71	0.17 6	0.15 8	0.38 125	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.11 36	0.09 6

LiteMatch*	0.20 28	0.14 25	0.31 115	0.31 50	0.23 256	0.24 58	0.21 72	0.31 30	0.30 98	0.21 31	0.19 18	0.24 84	0.19 55	0.31 57	0.20 30	0.13 117	0.11 226	0.13 108	0.10 83	0.10 8	0.11 133

LiteMatch	0.24 103	0.17 144	0.24 16	0.37 222	0.20 139	0.27 104	0.27 193	0.31 30	0.24 39	0.21 31	0.20 21	0.29 128	0.40 339	0.29 29	0.43 413	0.16 312	0.10 95	0.15 216	0.13 237	0.14 200	0.14 287

GeoVLM	0.19 16	0.14 25	0.24 16	0.30 24	0.19 97	0.27 104	0.19 28	0.31 30	0.24 39	0.21 31	0.20 21	0.29 128	0.20 70	0.29 29	0.22 80	0.12 61	0.10 95	0.11 4	0.09 13	0.10 8	0.09 6

LACA2	0.20 28	0.15 66	0.26 44	0.30 24	0.15 5	0.29 138	0.29 232	0.30 23	0.22 24	0.21 31	0.23 47	0.28 122	0.20 70	0.34 93	0.19 12	0.13 117	0.10 95	0.10 1	0.09 13	0.12 100	0.09 6

Test_v1	0.20 28	0.14 25	0.22 2	0.28 7	0.18 67	0.24 58	0.21 72	0.39 87	0.31 109	0.21 31	0.22 42	0.17 6	0.17 21	0.34 93	0.19 12	0.13 117	0.10 95	0.12 50	0.10 83	0.10 8	0.09 6

BridgeDepth_RVC	0.20 28	0.14 25	0.24 16	0.26 1	0.15 5	0.35 233	0.17 3	0.40 98	0.22 24	0.21 31	0.21 31	0.20 35	0.24 120	0.33 83	0.25 167	0.13 117	0.09 27	0.11 4	0.09 13	0.12 100	0.09 6
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.19 16	0.14 25	0.24 16	0.30 24	0.19 97	0.27 104	0.19 28	0.31 30	0.24 39	0.21 31	0.20 21	0.29 128	0.19 55	0.29 29	0.21 55	0.12 61	0.10 95	0.11 4	0.09 13	0.10 8	0.09 6

LCMNet	0.21 47	0.14 25	0.25 30	0.30 24	0.20 139	0.26 86	0.19 28	0.38 79	0.43 220	0.21 31	0.21 31	0.27 116	0.17 21	0.36 107	0.23 119	0.12 61	0.11 226	0.11 4	0.09 13	0.09 1	0.09 6

AdaDepth	0.22 61	0.17 144	0.32 135	0.37 222	0.18 67	0.34 220	0.22 89	0.33 49	0.23 33	0.21 31	0.21 31	0.20 35	0.20 70	0.56 289	0.21 55	0.10 14	0.10 95	0.13 108	0.10 83	0.11 36	0.12 193

S2M2_XL	0.19 16	0.18 190	0.27 57	0.27 2	0.20 139	0.15 4	0.16 2	0.22 4	0.15 5	0.21 31	0.26 83	0.17 6	0.17 21	0.24 3	0.21 55	0.17 367	0.16 471	0.15 216	0.13 237	0.15 267	0.12 193
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LG-G_1	0.21 47	0.13 4	0.30 94	0.34 127	0.16 24	0.52 374	0.17 3	0.34 52	0.18 9	0.21 31	0.21 31	0.26 108	0.19 55	0.37 117	0.20 30	0.14 177	0.10 95	0.13 108	0.09 13	0.11 36	0.10 60

LG-G	0.21 47	0.13 4	0.30 94	0.34 127	0.16 24	0.52 374	0.17 3	0.34 52	0.18 9	0.21 31	0.21 31	0.26 108	0.19 55	0.37 117	0.20 30	0.14 177	0.10 95	0.13 108	0.09 13	0.11 36	0.10 60

LGtest1	0.19 16	0.14 25	0.29 80	0.34 127	0.16 24	0.26 86	0.17 3	0.32 38	0.20 20	0.21 31	0.15 5	0.23 69	0.20 70	0.32 66	0.20 30	0.15 255	0.10 95	0.13 108	0.09 13	0.12 100	0.11 133

IGEV-Stereo+	0.23 78	0.14 25	0.26 44	0.32 78	0.19 97	0.12 1	0.17 3	0.29 20	0.29 90	0.21 31	0.15 5	0.22 53	0.22 96	0.40 140	0.22 80	0.14 177	0.10 95	0.12 50	0.09 13	0.15 267	0.86 673

aanet-new-78k	0.24 103	0.17 144	0.51 436	0.36 198	0.16 24	0.26 86	0.29 232	0.36 62	0.29 90	0.22 45	0.29 115	0.23 69	0.37 314	0.42 162	0.17 1	0.10 14	0.09 27	0.12 50	0.10 83	0.14 200	0.09 6

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.32 218	0.38 564	2.34 672	0.33 97	0.19 97	0.20 22	0.22 89	0.43 137	0.29 90	0.22 45	0.25 71	0.22 53	0.26 150	0.29 29	0.20 30	0.11 36	0.10 95	0.12 50	0.09 13	0.11 36	0.10 60

CSFM-Stereo	0.20 28	0.14 25	0.23 6	0.30 24	0.17 38	0.29 138	0.20 47	0.39 87	0.22 24	0.22 45	0.21 31	0.26 108	0.20 70	0.30 47	0.20 30	0.13 117	0.12 297	0.11 4	0.09 13	0.10 8	0.09 6

252Zero-FE	0.20 28	0.15 66	0.26 44	0.33 97	0.19 97	0.23 45	0.18 12	0.41 109	0.34 136	0.22 45	0.21 31	0.19 26	0.18 39	0.28 15	0.22 80	0.14 177	0.10 95	0.12 50	0.09 13	0.10 8	0.10 60

IGEV	0.20 28	0.12 2	0.23 6	0.31 50	0.20 139	0.23 45	0.19 28	0.40 98	0.29 90	0.22 45	0.34 149	0.20 35	0.15 8	0.31 57	0.19 12	0.11 36	0.10 95	0.12 50	0.10 83	0.10 8	0.10 60

IGEV-Stereo++	0.21 47	0.15 66	0.27 57	0.37 222	0.19 97	0.22 34	0.18 12	0.42 118	0.35 149	0.22 45	0.28 104	0.24 84	0.18 39	0.27 13	0.22 80	0.12 61	0.09 27	0.12 50	0.10 83	0.12 100	0.10 60

CAR	0.20 28	0.14 25	0.25 30	0.30 24	0.19 97	0.25 76	0.18 12	0.42 118	0.27 65	0.23 51	0.25 71	0.17 6	0.14 2	0.29 29	0.22 80	0.12 61	0.09 27	0.12 50	0.10 83	0.11 36	0.11 133

aanet-new-70k	0.23 78	0.16 95	0.41 281	0.35 170	0.17 38	0.38 273	0.25 148	0.36 62	0.25 55	0.23 51	0.31 132	0.24 84	0.35 279	0.43 173	0.17 1	0.10 14	0.09 27	0.12 50	0.10 83	0.13 149	0.09 6

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.28 171	0.51 610	1.28 633	0.31 50	0.19 97	0.22 34	0.22 89	0.45 152	0.28 78	0.23 51	0.32 135	0.25 99	0.24 120	0.32 66	0.20 30	0.12 61	0.11 226	0.12 50	0.10 83	0.11 36	0.11 133

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.22 61	0.16 95	0.35 191	0.33 97	0.18 67	0.24 58	0.24 134	0.45 152	0.27 65	0.23 51	0.35 157	0.20 35	0.26 150	0.28 15	0.19 12	0.11 36	0.10 95	0.12 50	0.10 83	0.11 36	0.11 133

LACA3	0.20 28	0.17 144	0.25 30	0.29 12	0.15 5	0.32 195	0.25 148	0.29 20	0.22 24	0.23 51	0.21 31	0.21 47	0.22 96	0.44 185	0.19 12	0.13 117	0.10 95	0.11 4	0.08 1	0.11 36	0.08 1

VIP-Stereo	0.24 103	0.17 144	0.29 80	0.32 78	0.21 170	0.64 470	0.19 28	0.31 30	0.37 176	0.23 51	0.30 118	0.27 116	0.19 55	0.47 215	0.22 80	0.12 61	0.09 27	0.13 108	0.09 13	0.12 100	0.09 6

Monster-pub-mixall	0.19 16	0.13 4	0.25 30	0.31 50	0.16 24	0.19 18	0.17 3	0.42 118	0.24 39	0.23 51	0.21 31	0.17 6	0.16 17	0.45 190	0.19 12	0.13 117	0.09 27	0.11 4	0.08 1	0.10 8	0.11 133

Replicate-Monster	0.26 139	0.15 66	1.07 608	0.30 24	0.17 38	0.38 273	0.19 28	0.43 137	0.39 197	0.23 51	0.21 31	0.23 69	0.21 82	0.45 190	0.19 12	0.11 36	0.09 27	0.12 50	0.09 13	0.09 1	0.14 287

castereo++	0.26 139	0.16 95	0.26 44	0.33 97	0.19 97	0.75 517	0.20 47	0.37 70	0.47 248	0.23 51	0.23 47	0.35 185	0.28 180	0.39 131	0.19 12	0.14 177	0.09 27	0.14 164	0.09 13	0.11 36	0.10 60

DEFOM-Stereo	0.22 61	0.15 66	0.26 44	0.33 97	0.20 139	0.61 443	0.21 72	0.30 23	0.31 109	0.23 51	0.19 18	0.18 20	0.18 39	0.41 151	0.22 80	0.12 61	0.10 95	0.12 50	0.09 13	0.11 36	0.11 133

dual_stereo	0.19 16	0.14 25	0.24 16	0.31 50	0.16 24	0.16 9	0.20 47	0.29 20	0.20 20	0.23 51	0.20 21	0.22 53	0.14 2	0.52 255	0.24 136	0.13 117	0.10 95	0.11 4	0.09 13	0.10 8	0.09 6

RAStereo	0.24 103	0.17 144	0.29 80	0.40 334	0.21 170	0.23 45	0.26 170	0.42 118	0.45 236	0.23 51	0.34 149	0.30 142	0.19 55	0.34 93	0.25 167	0.15 255	0.12 297	0.16 253	0.13 237	0.14 200	0.11 133

aanet-new-60k	0.24 103	0.16 95	0.48 394	0.36 198	0.17 38	0.39 287	0.24 134	0.36 62	0.30 98	0.24 63	0.25 71	0.26 108	0.32 242	0.45 190	0.18 4	0.10 14	0.10 95	0.12 50	0.10 83	0.13 149	0.10 60

aanet-new-40k	0.23 78	0.17 144	0.39 256	0.34 127	0.18 67	0.38 273	0.20 47	0.36 62	0.26 61	0.24 63	0.28 104	0.25 99	0.35 279	0.25 4	0.21 55	0.11 36	0.09 27	0.13 108	0.10 83	0.14 200	0.09 6

aanet-new-8k	0.25 121	0.19 231	0.32 135	0.37 222	0.20 139	0.40 293	0.29 232	0.49 177	0.39 197	0.24 63	0.25 71	0.22 53	0.34 273	0.49 232	0.21 55	0.11 36	0.09 27	0.13 108	0.10 83	0.12 100	0.10 60

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.28 171	0.23 381	1.22 628	0.34 127	0.21 170	0.29 138	0.21 72	0.41 109	0.33 129	0.24 63	0.30 118	0.32 153	0.28 180	0.33 83	0.20 30	0.12 61	0.11 226	0.13 108	0.10 83	0.10 8	0.11 133

DepthFocus	0.19 16	0.13 4	0.31 115	0.29 12	0.23 256	0.17 12	0.20 47	0.27 16	0.18 9	0.24 63	0.25 71	0.15 1	0.17 21	0.26 8	0.18 4	0.15 255	0.12 297	0.17 300	0.17 399	0.13 149	0.10 60

Pro-Stereo	0.18 8	0.13 4	0.21 1	0.32 78	0.23 256	0.16 9	0.19 28	0.20 1	0.22 24	0.24 63	0.18 16	0.17 6	0.11 1	0.35 103	0.20 30	0.11 36	0.09 27	0.15 216	0.14 277	0.10 8	0.10 60

MLG-Stereo_test3	0.20 28	0.13 4	0.27 57	0.33 97	0.17 38	0.38 273	0.18 12	0.30 23	0.19 16	0.24 63	0.15 5	0.26 108	0.17 21	0.32 66	0.21 55	0.13 117	0.09 27	0.12 50	0.09 13	0.11 36	0.10 60

SGD-Stereo	0.22 61	0.15 66	0.27 57	0.31 50	0.15 5	0.29 138	0.20 47	0.37 70	0.29 90	0.24 63	0.29 115	0.21 47	0.27 164	0.36 107	0.25 167	0.16 312	0.09 27	0.13 108	0.10 83	0.13 149	0.10 60

SCV	0.26 139	0.19 231	0.33 154	0.35 170	0.21 170	0.27 104	0.34 338	0.56 221	0.28 78	0.24 63	0.28 104	0.37 199	0.23 110	0.49 232	0.22 80	0.18 401	0.10 95	0.14 164	0.11 148	0.15 267	0.11 133

GIP-stereo	0.24 103	0.18 190	0.30 94	0.37 222	0.24 289	0.26 86	0.20 47	0.46 159	0.36 159	0.24 63	0.39 180	0.35 185	0.20 70	0.31 57	0.21 55	0.15 255	0.10 95	0.13 108	0.10 83	0.12 100	0.11 133

CroCo-Stereo Lap2	0.28 171	0.24 419	0.39 256	0.50 549	0.29 457	0.20 22	0.31 280	0.49 177	0.38 185	0.24 63	0.27 91	0.46 282	0.31 235	0.39 131	0.30 265	0.14 177	0.15 439	0.16 253	0.13 237	0.16 323	0.15 319

aanet-new-36k	0.23 78	0.17 144	0.30 94	0.35 170	0.16 24	0.35 233	0.25 148	0.40 98	0.30 98	0.25 74	0.24 61	0.25 99	0.36 307	0.41 151	0.19 12	0.10 14	0.09 27	0.13 108	0.10 83	0.12 100	0.09 6

aanet-new-22k	0.23 78	0.16 95	0.30 94	0.35 170	0.18 67	0.31 176	0.19 28	0.46 159	0.42 216	0.25 74	0.23 47	0.25 99	0.30 218	0.32 66	0.22 80	0.11 36	0.10 95	0.12 50	0.10 83	0.12 100	0.10 60

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.23 78	0.14 25	0.27 57	0.35 170	0.18 67	0.26 86	0.26 170	0.42 118	0.38 185	0.25 74	0.43 197	0.23 69	0.28 180	0.25 4	0.22 80	0.11 36	0.09 27	0.12 50	0.09 13	0.11 36	0.10 60

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.25 121	0.14 25	0.74 552	0.33 97	0.19 97	0.29 138	0.22 89	0.38 79	0.29 90	0.25 74	0.22 42	0.23 69	0.32 242	0.28 15	0.19 12	0.11 36	0.10 95	0.12 50	0.10 83	0.12 100	0.30 574

WQFJA1++	0.23 78	0.15 66	0.27 57	0.30 24	0.21 170	0.31 176	0.18 12	0.36 62	0.17 8	0.25 74	0.30 118	0.29 128	0.28 180	0.40 140	0.22 80	0.15 255	0.10 95	0.13 108	0.10 83	0.42 623	0.11 133

Wavelet-MonSter	0.20 28	0.13 4	0.27 57	0.33 97	0.18 67	0.17 12	0.21 72	0.32 38	0.23 33	0.25 74	0.34 149	0.22 53	0.24 120	0.27 13	0.21 55	0.09 1	0.09 27	0.11 4	0.09 13	0.10 8	0.09 6

S2M2_L	0.26 139	0.22 359	0.33 154	0.31 50	0.25 320	0.24 58	0.13 1	0.35 55	0.41 205	0.25 74	0.36 167	0.30 142	0.25 133	0.30 47	0.26 196	0.22 503	0.19 532	0.17 300	0.19 458	0.21 468	0.18 415
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
HUF	0.24 103	0.16 95	0.33 154	0.32 78	0.18 67	0.25 76	0.40 457	0.42 118	0.34 136	0.25 74	0.23 47	0.32 153	0.28 180	0.34 93	0.24 136	0.13 117	0.10 95	0.13 108	0.09 13	0.12 100	0.10 60

AIO_test	0.23 78	0.16 95	0.28 73	0.34 127	0.20 139	0.30 157	0.39 446	0.38 79	0.25 55	0.25 74	0.28 104	0.32 153	0.22 96	0.38 125	0.25 167	0.12 61	0.09 27	0.13 108	0.10 83	0.12 100	0.09 6

RSM++	0.25 121	0.18 190	0.34 175	0.36 198	0.20 139	0.28 126	0.30 252	0.51 190	0.32 123	0.25 74	0.22 42	0.37 199	0.21 82	0.50 240	0.24 136	0.12 61	0.10 95	0.14 164	0.12 189	0.14 200	0.10 60

GCAPDPT-zeroshot4090	0.25 121	0.14 25	0.74 552	0.33 97	0.19 97	0.29 138	0.22 89	0.38 79	0.29 90	0.25 74	0.22 42	0.23 69	0.32 242	0.28 15	0.19 12	0.11 36	0.10 95	0.12 50	0.10 83	0.12 100	0.30 574

LGCAT	0.20 28	0.14 25	0.24 16	0.29 12	0.19 97	0.14 2	0.19 28	0.24 6	0.18 9	0.26 85	0.20 21	0.20 35	0.19 55	0.32 66	0.21 55	0.23 520	0.18 513	0.11 4	0.14 277	0.10 8	0.19 449

MCSU-Stereo	0.20 28	0.12 2	0.22 2	0.31 50	0.14 2	0.34 220	0.24 134	0.30 23	0.18 9	0.26 85	0.35 157	0.22 53	0.17 21	0.28 15	0.20 30	0.11 36	0.09 27	0.10 1	0.08 1	0.10 8	0.10 60

aanet-new-34k	0.23 78	0.16 95	0.37 221	0.34 127	0.16 24	0.24 58	0.24 134	0.43 137	0.36 159	0.26 85	0.27 91	0.23 69	0.35 279	0.28 15	0.20 30	0.10 14	0.09 27	0.13 108	0.09 13	0.12 100	0.09 6

GCAP-Stereo-DPT26K	0.22 61	0.15 66	0.35 191	0.33 97	0.17 38	0.23 45	0.25 148	0.42 118	0.24 39	0.26 85	0.26 83	0.21 47	0.30 218	0.31 57	0.20 30	0.10 14	0.10 95	0.13 108	0.10 83	0.12 100	0.10 60

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.23 78	0.14 25	0.31 115	0.33 97	0.18 67	0.21 29	0.33 321	0.52 200	0.42 216	0.26 85	0.33 138	0.19 26	0.30 218	0.28 15	0.21 55	0.11 36	0.09 27	0.12 50	0.09 13	0.11 36	0.09 6

BStereo	0.27 163	0.16 95	0.88 583	0.34 127	0.22 202	0.22 34	0.31 280	0.39 87	0.41 205	0.26 85	0.24 61	0.26 108	0.19 55	0.42 162	0.28 239	0.10 14	0.12 297	0.12 50	0.16 344	0.12 100	0.14 287

Wave_Phase_stereo	0.30 204	0.16 95	0.88 583	0.34 127	0.22 202	0.64 470	0.31 280	0.54 215	0.41 205	0.26 85	0.24 61	0.26 108	0.19 55	0.42 162	0.28 239	0.10 14	0.12 297	0.12 50	0.16 344	0.12 100	0.14 287

GEAStereo	0.23 78	0.16 95	0.30 94	0.33 97	0.25 320	0.36 247	0.30 252	0.42 118	0.28 78	0.26 85	0.28 104	0.24 84	0.21 82	0.32 66	0.22 80	0.18 401	0.10 95	0.13 108	0.10 83	0.14 200	0.12 193

gasm-f	0.24 103	0.16 95	0.27 57	0.33 97	0.25 320	0.25 76	0.36 385	0.42 118	0.28 78	0.26 85	0.35 157	0.24 84	0.30 218	0.36 107	0.23 119	0.18 401	0.10 95	0.13 108	0.10 83	0.15 267	0.12 193

DDF-Stereo	0.26 139	0.15 66	0.30 94	0.36 198	0.29 457	0.19 18	0.20 47	0.32 38	0.31 109	0.26 85	0.26 83	0.29 128	0.29 199	0.38 125	0.24 136	0.17 367	0.10 95	0.14 164	0.10 83	0.70 662	0.12 193

zero-FE	0.25 121	0.15 66	0.30 94	0.35 170	0.29 457	0.19 18	0.20 47	0.35 55	0.31 109	0.26 85	0.27 91	0.29 128	0.29 199	0.33 83	0.24 136	0.17 367	0.10 95	0.14 164	0.10 83	0.64 659	0.12 193

LG-Stereo	0.24 103	0.18 190	0.40 270	0.39 291	0.20 139	0.22 34	0.27 193	0.32 38	0.36 159	0.26 85	0.44 199	0.22 53	0.16 17	0.37 117	0.27 216	0.11 36	0.12 297	0.16 253	0.15 310	0.13 149	0.09 6

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 121	0.31 519	0.24 16	0.51 565	0.19 97	0.29 138	0.22 89	0.40 98	0.37 176	0.26 85	0.24 61	0.24 84	0.31 235	0.44 185	0.22 80	0.14 177	0.09 27	0.12 50	0.09 13	0.14 200	0.10 60

AIO_rvc	0.23 78	0.16 95	0.32 135	0.34 127	0.19 97	0.26 86	0.33 321	0.40 98	0.22 24	0.26 85	0.24 61	0.34 170	0.15 8	0.51 248	0.24 136	0.12 61	0.09 27	0.13 108	0.10 83	0.12 100	0.10 60

IGEV-RUCA	0.25 121	0.16 95	0.34 175	0.39 291	0.27 403	0.33 204	0.20 47	0.38 79	0.36 159	0.26 85	0.31 132	0.25 99	0.21 82	0.48 226	0.24 136	0.20 459	0.11 226	0.13 108	0.10 83	0.17 363	0.15 319

castereo	0.28 171	0.16 95	0.32 135	0.35 170	0.21 170	0.40 293	0.42 483	0.50 187	0.66 337	0.26 85	0.41 188	0.37 199	0.36 307	0.33 83	0.24 136	0.13 117	0.09 27	0.13 108	0.10 83	0.11 36	0.10 60

999	0.27 163	0.16 95	0.35 191	0.36 198	0.24 289	0.31 176	0.27 193	0.49 177	0.38 185	0.26 85	0.30 118	0.39 215	0.23 110	0.63 378	0.25 167	0.13 117	0.10 95	0.14 164	0.12 189	0.12 100	0.14 287

ours_stereo	0.26 139	0.21 318	0.33 154	0.38 259	0.23 256	0.30 157	0.33 321	0.42 118	0.38 185	0.26 85	0.34 149	0.35 185	0.23 110	0.47 215	0.27 216	0.13 117	0.11 226	0.16 253	0.12 189	0.14 200	0.10 60

U	0.45 394	0.16 95	0.32 135	0.40 334	0.71 658	3.55 693	0.20 47	0.41 109	0.38 185	0.26 85	0.23 47	0.24 84	0.22 96	0.26 8	0.22 80	0.15 255	0.09 27	0.88 670	0.13 237	0.13 149	0.11 133

RSM	0.25 121	0.18 190	0.33 154	0.36 198	0.20 139	0.27 104	0.34 338	0.51 190	0.27 65	0.26 85	0.23 47	0.39 215	0.21 82	0.56 289	0.22 80	0.12 61	0.10 95	0.14 164	0.11 148	0.14 200	0.10 60

aanet-32k-new	0.23 78	0.16 95	0.30 94	0.36 198	0.17 38	0.26 86	0.26 170	0.33 49	0.30 98	0.27 105	0.30 118	0.23 69	0.34 273	0.42 162	0.18 4	0.13 117	0.09 27	0.13 108	0.10 83	0.15 267	0.10 60

aanet-new-32k	0.23 78	0.15 66	0.32 135	0.36 198	0.18 67	0.38 273	0.21 72	0.40 98	0.24 39	0.27 105	0.23 47	0.34 170	0.35 279	0.30 47	0.19 12	0.12 61	0.10 95	0.13 108	0.10 83	0.13 149	0.10 60

aanet-new-30k	0.23 78	0.15 66	0.32 135	0.36 198	0.18 67	0.38 273	0.21 72	0.40 98	0.24 39	0.27 105	0.23 47	0.34 170	0.35 279	0.30 47	0.19 12	0.12 61	0.10 95	0.13 108	0.10 83	0.13 149	0.10 60

aanet-new-28k	0.23 78	0.17 144	0.40 270	0.36 198	0.17 38	0.33 204	0.22 89	0.35 55	0.27 65	0.27 105	0.23 47	0.29 128	0.34 273	0.31 57	0.22 80	0.13 117	0.10 95	0.13 108	0.11 148	0.16 323	0.12 193

aanet-new-10k	0.25 121	0.18 190	0.44 329	0.38 259	0.18 67	0.45 344	0.21 72	0.44 145	0.35 149	0.27 105	0.31 132	0.25 99	0.30 218	0.28 15	0.21 55	0.13 117	0.09 27	0.13 108	0.10 83	0.16 323	0.10 60

aanet-new-12k	0.24 103	0.19 231	0.39 256	0.41 371	0.17 38	0.33 204	0.22 89	0.41 109	0.37 176	0.27 105	0.23 47	0.22 53	0.35 279	0.29 29	0.24 136	0.12 61	0.08 2	0.14 164	0.11 148	0.16 323	0.11 133

aanet-new	0.26 139	0.19 231	0.34 175	0.38 259	0.25 320	0.51 369	0.24 134	0.40 98	0.30 98	0.27 105	0.27 91	0.23 69	0.36 307	0.43 173	0.22 80	0.14 177	0.09 27	0.14 164	0.10 83	0.15 267	0.12 193

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.25 121	0.14 25	0.30 94	0.34 127	0.21 170	0.44 335	0.25 148	0.44 145	0.35 149	0.27 105	0.35 157	0.37 199	0.35 279	0.28 15	0.26 196	0.12 61	0.09 27	0.13 108	0.11 148	0.11 36	0.09 6

PSi22	0.30 204	0.18 190	0.30 94	0.36 198	0.19 97	0.30 157	0.19 28	0.42 118	0.73 375	0.27 105	0.32 135	0.57 332	0.43 355	0.77 491	0.25 167	0.12 61	0.10 95	0.11 4	0.09 13	0.14 200	0.11 133

Selective-IGEV-i32	0.24 103	0.18 190	0.35 191	0.35 170	0.19 97	0.27 104	0.25 148	0.55 217	0.23 33	0.27 105	0.25 71	0.34 170	0.19 55	0.58 322	0.22 80	0.12 61	0.10 95	0.14 164	0.11 148	0.12 100	0.10 60

Zero-FE251	0.23 78	0.16 95	0.30 94	0.33 97	0.20 139	0.44 335	0.19 28	0.37 70	0.25 55	0.27 105	0.29 115	0.38 208	0.24 120	0.32 66	0.22 80	0.14 177	0.10 95	0.13 108	0.10 83	0.11 36	0.10 60

asda	0.21 47	0.19 231	0.29 80	0.31 50	0.17 38	0.25 76	0.23 115	0.36 62	0.28 78	0.27 105	0.24 61	0.18 20	0.21 82	0.40 140	0.21 55	0.09 1	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.11 36	0.10 60

MaDis-Stereo	0.26 139	0.18 190	0.36 203	0.36 198	0.26 368	0.27 104	0.27 193	0.43 137	0.35 149	0.27 105	0.26 83	0.41 241	0.28 180	0.40 140	0.28 239	0.16 312	0.14 408	0.16 253	0.13 237	0.14 200	0.12 193

Selective-IGEV	0.24 103	0.18 190	0.35 191	0.35 170	0.19 97	0.27 104	0.25 148	0.55 217	0.23 33	0.27 105	0.25 71	0.34 170	0.19 55	0.58 322	0.22 80	0.12 61	0.10 95	0.14 164	0.11 148	0.12 100	0.10 60

aanet-new-16k	0.22 61	0.17 144	0.35 191	0.37 222	0.17 38	0.26 86	0.18 12	0.41 109	0.37 176	0.28 119	0.23 47	0.25 99	0.26 150	0.29 29	0.21 55	0.12 61	0.09 27	0.13 108	0.10 83	0.14 200	0.10 60

aanet-new-14k	0.25 121	0.19 231	0.38 234	0.38 259	0.17 38	0.18 15	0.25 148	0.52 200	0.49 261	0.28 119	0.30 118	0.21 47	0.33 261	0.33 83	0.23 119	0.12 61	0.09 27	0.13 108	0.10 83	0.17 363	0.11 133

GCAP-Stereo-cres-4k	0.25 121	0.16 95	0.33 154	0.38 259	0.20 139	0.46 349	0.27 193	0.41 109	0.34 136	0.28 119	0.38 175	0.24 84	0.35 279	0.29 29	0.24 136	0.11 36	0.09 27	0.13 108	0.10 83	0.13 149	0.10 60

Foundation-i1c-attn	0.23 78	0.13 4	0.23 6	0.29 12	0.15 5	0.35 233	0.27 193	0.45 152	0.28 78	0.28 119	0.34 149	0.40 229	0.30 218	0.33 83	0.24 136	0.13 117	0.10 95	0.12 50	0.09 13	0.10 8	0.09 6

DispViT+	0.23 78	0.14 25	0.27 57	0.29 12	0.17 38	0.19 18	0.20 47	0.59 242	0.45 236	0.28 119	0.26 83	0.24 84	0.17 21	0.46 206	0.24 136	0.13 117	0.10 95	0.10 1	0.08 1	0.10 8	0.10 60

NLSM3	0.26 139	0.16 95	0.30 94	0.38 259	0.21 170	0.34 220	0.27 193	0.57 229	0.47 248	0.28 119	0.35 157	0.29 128	0.24 120	0.42 162	0.27 216	0.12 61	0.10 95	0.16 253	0.15 310	0.12 100	0.10 60

2.5w	0.21 47	0.18 190	0.31 115	0.32 78	0.18 67	0.31 176	0.25 148	0.31 30	0.23 33	0.28 119	0.35 157	0.18 20	0.17 21	0.39 131	0.21 55	0.10 14	0.08 2	0.11 4	0.10 83	0.11 36	0.09 6

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 78	0.16 95	0.32 135	0.39 291	0.21 170	0.18 15	0.21 72	0.34 52	0.26 61	0.28 119	0.51 235	0.28 122	0.29 199	0.26 8	0.24 136	0.14 177	0.10 95	0.13 108	0.10 83	0.14 200	0.12 193

mms	0.26 139	0.21 318	0.33 154	0.37 222	0.25 320	0.30 157	0.33 321	0.40 98	0.32 123	0.28 119	0.34 149	0.34 170	0.20 70	0.45 190	0.26 196	0.12 61	0.11 226	0.16 253	0.12 189	0.14 200	0.11 133

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 515	3.08 707	2.43 675	0.31 50	0.18 67	0.29 138	0.20 47	0.37 70	0.32 123	0.28 119	0.24 61	0.18 20	0.18 39	0.31 57	0.22 80	1.09 681	0.08 2	0.17 300	0.16 344	0.14 200	0.97 682

IGEV++	0.24 103	0.17 144	0.31 115	0.38 259	0.22 202	0.24 58	0.22 89	0.50 187	0.23 33	0.28 119	0.35 157	0.30 142	0.22 96	0.31 57	0.28 239	0.14 177	0.10 95	0.13 108	0.10 83	0.13 149	0.13 241

EGLCR-Stereo	0.25 121	0.16 95	0.33 154	0.34 127	0.20 139	0.35 233	0.20 47	0.52 200	0.36 159	0.28 119	0.27 91	0.41 241	0.18 39	0.45 190	0.26 196	0.14 177	0.10 95	0.16 253	0.14 277	0.13 149	0.11 133

CroCo-Stereo	0.26 139	0.22 359	0.36 203	0.48 520	0.22 202	0.20 22	0.29 232	0.51 190	0.44 227	0.28 119	0.23 47	0.42 251	0.26 150	0.29 29	0.26 196	0.15 255	0.13 369	0.13 108	0.11 148	0.16 323	0.12 193
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
DF	0.26 139	0.15 66	0.38 234	0.35 170	0.19 97	0.26 86	0.26 170	0.42 118	0.27 65	0.29 132	0.49 221	0.50 300	0.22 96	0.48 226	0.20 30	0.14 177	0.10 95	0.13 108	0.10 83	0.12 100	0.11 133

FlowAnything_test	0.29 186	0.19 231	0.39 256	0.47 512	0.26 368	0.46 349	0.25 148	0.43 137	0.31 109	0.29 132	0.26 83	0.35 185	0.26 150	0.40 140	0.37 363	0.21 476	0.15 439	0.22 485	0.26 581	0.16 323	0.16 369

4.25_new	0.22 61	0.21 318	0.32 135	0.32 78	0.18 67	0.31 176	0.27 193	0.32 38	0.24 39	0.29 132	0.27 91	0.20 35	0.23 110	0.34 93	0.23 119	0.09 1	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.11 36	0.09 6

4.5w_new	0.22 61	0.21 318	0.32 135	0.32 78	0.18 67	0.31 176	0.27 193	0.32 38	0.24 39	0.29 132	0.27 91	0.20 35	0.23 110	0.34 93	0.23 119	0.09 1	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.11 36	0.09 6

4.25w-stereo	0.22 61	0.21 318	0.32 135	0.32 78	0.18 67	0.31 176	0.27 193	0.32 38	0.24 39	0.29 132	0.27 91	0.20 35	0.23 110	0.34 93	0.23 119	0.09 1	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.11 36	0.09 6

Occ-G	0.26 139	0.14 25	0.28 73	0.34 127	0.20 139	0.27 104	0.34 338	0.41 109	0.31 109	0.29 132	0.43 197	0.49 295	0.25 133	0.47 215	0.28 239	0.13 117	0.11 226	0.14 164	0.11 148	0.12 100	0.12 193

AIO-Stereo	0.25 121	0.18 190	0.34 175	0.37 222	0.18 67	0.28 126	0.30 252	0.48 172	0.27 65	0.29 132	0.30 118	0.32 153	0.17 21	0.52 255	0.23 119	0.12 61	0.10 95	0.14 164	0.11 148	0.13 149	0.10 60

UniTT-Stereo	0.27 163	0.17 144	0.37 221	0.40 334	0.27 403	0.30 157	0.28 223	0.39 87	0.31 109	0.29 132	0.46 208	0.27 116	0.25 133	0.47 215	0.34 311	0.17 367	0.13 369	0.13 108	0.12 189	0.14 200	0.12 193

aanet-new-24k	0.23 78	0.16 95	0.29 80	0.35 170	0.17 38	0.39 287	0.23 115	0.35 55	0.30 98	0.30 140	0.27 91	0.25 99	0.32 242	0.30 47	0.20 30	0.11 36	0.09 27	0.13 108	0.10 83	0.14 200	0.10 60

GSStereo	0.23 78	0.16 95	0.30 94	0.33 97	0.25 320	0.36 247	0.30 252	0.42 118	0.27 65	0.30 140	0.28 104	0.23 69	0.21 82	0.32 66	0.22 80	0.16 312	0.09 27	0.12 50	0.10 83	0.14 200	0.12 193

GS-Stereo							0.30 252	0.42 118	0.27 65	0.30 140	0.28 104	0.23 69	0.21 82	0.32 66	0.22 80	0.16 312	0.09 27	0.12 50	0.10 83	0.14 200	0.12 193

AEACV	0.27 163	0.17 144	0.31 115	0.34 127	0.45 606	0.26 86	0.28 223	0.37 70	0.32 123	0.30 140	0.46 208	0.31 150	0.37 314	0.36 107	0.24 136	0.14 177	0.10 95	0.15 216	0.12 189	0.13 149	0.11 133

TS12	0.24 103	0.15 66	0.29 80	0.37 222	0.17 38	0.32 195	0.26 170	0.42 118	0.24 39	0.31 144	0.51 235	0.25 99	0.27 164	0.40 140	0.29 258	0.11 36	0.10 95	0.12 50	0.09 13	0.13 149	0.10 60

Foundation-i1b	0.24 103	0.13 4	0.23 6	0.29 12	0.15 5	0.40 293	0.26 170	0.48 172	0.25 55	0.31 144	0.33 138	0.40 229	0.30 218	0.35 103	0.24 136	0.13 117	0.10 95	0.12 50	0.11 148	0.11 36	0.09 6

asd	0.21 47	0.18 190	0.29 80	0.32 78	0.18 67	0.27 104	0.22 89	0.35 55	0.22 24	0.31 144	0.22 42	0.19 26	0.21 82	0.44 185	0.21 55	0.10 14	0.08 2	0.11 4	0.10 83	0.11 36	0.09 6

2.25w	0.22 61	0.18 190	0.31 115	0.31 50	0.18 67	0.31 176	0.18 12	0.32 38	0.31 109	0.31 144	0.37 172	0.20 35	0.22 96	0.45 190	0.24 136	0.10 14	0.09 27	0.11 4	0.09 13	0.10 8	0.10 60

4w-stereo	0.21 47	0.19 231	0.31 115	0.31 50	0.17 38	0.29 138	0.19 28	0.31 30	0.21 22	0.31 144	0.24 61	0.20 35	0.24 120	0.41 151	0.22 80	0.09 1	0.08 2	0.11 4	0.10 83	0.11 36	0.09 6

3.75w	0.22 61	0.17 144	0.30 94	0.31 50	0.19 97	0.43 325	0.24 134	0.35 55	0.24 39	0.31 144	0.27 91	0.17 6	0.22 96	0.37 117	0.20 30	0.10 14	0.07 1	0.11 4	0.09 13	0.11 36	0.09 6

3.5w_stereo	0.22 61	0.18 190	0.29 80	0.30 24	0.18 67	0.27 104	0.23 115	0.37 70	0.28 78	0.31 144	0.26 83	0.22 53	0.26 150	0.50 240	0.24 136	0.09 1	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.11 36	0.09 6

3w_stereo	0.24 103	0.20 278	0.37 221	0.33 97	0.16 24	0.32 195	0.42 483	0.41 109	0.38 185	0.31 144	0.27 91	0.16 4	0.26 150	0.34 93	0.22 80	0.10 14	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.12 100	0.11 133

1w_stereo	0.24 103	0.15 66	0.29 80	0.34 127	0.18 67	0.31 176	0.41 473	0.40 98	0.43 220	0.31 144	0.38 175	0.17 6	0.24 120	0.45 190	0.23 119	0.10 14	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.11 36	0.09 6

SCV_C0	0.26 139	0.18 190	0.34 175	0.35 170	0.24 289	0.23 45	0.28 223	0.51 190	0.36 159	0.31 144	0.36 167	0.37 199	0.20 70	0.57 301	0.22 80	0.13 117	0.10 95	0.13 108	0.11 148	0.16 323	0.12 193

MGS-Stereo	0.28 171	0.19 231	0.40 270	0.36 198	0.23 256	0.37 259	0.30 252	0.39 87	0.44 227	0.31 144	0.51 235	0.40 229	0.24 120	0.43 173	0.26 196	0.15 255	0.12 297	0.15 216	0.13 237	0.14 200	0.13 241

plain	0.31 212	0.20 278	0.50 421	0.39 291	0.29 457	0.27 104	0.30 252	0.44 145	0.35 149	0.31 144	0.66 303	0.30 142	0.31 235	0.65 401	0.31 273	0.17 367	0.13 369	0.20 428	0.15 310	0.17 363	0.12 193

MIF-Stereo (partial)	0.31 212	0.18 190	0.37 221	0.41 371	0.31 498	0.28 126	0.23 115	0.47 163	0.42 216	0.31 144	0.63 287	0.36 195	0.35 279	0.57 301	0.31 273	0.17 367	0.13 369	0.19 397	0.17 399	0.18 392	0.14 287

LoS_RVC	0.27 163	0.16 95	0.27 57	0.32 78	0.30 476	0.44 335	0.34 338	0.41 109	0.33 129	0.31 144	0.51 235	0.29 128	0.32 242	0.36 107	0.28 239	0.11 36	0.10 95	0.11 4	0.08 1	0.11 36	0.19 449

sCroCo_RVC	0.35 267	0.28 493	0.69 529	0.51 565	0.39 571	0.41 313	0.31 280	0.49 177	0.45 236	0.31 144	0.48 217	0.38 208	0.32 242	0.46 206	0.32 282	0.21 476	0.22 561	0.19 397	0.19 458	0.21 468	0.20 474

DN	0.30 204	0.17 144	0.33 154	0.37 222	0.26 368	0.35 233	0.27 193	0.54 215	0.55 290	0.32 159	0.42 191	0.50 300	0.23 110	0.39 131	0.22 80	0.21 476	0.14 408	0.16 253	0.13 237	0.17 363	0.18 415

VMStereo-Base	0.28 171	0.16 95	0.27 57	0.30 24	0.17 38	0.30 157	0.27 193	0.50 187	0.65 333	0.32 159	0.47 214	0.42 251	0.24 120	0.41 151	0.27 216	0.15 255	0.11 226	0.12 50	0.10 83	0.13 149	0.14 287

4.5_new	0.21 47	0.20 278	0.29 80	0.30 24	0.17 38	0.24 58	0.26 170	0.32 38	0.28 78	0.32 159	0.28 104	0.19 26	0.17 21	0.29 29	0.21 55	0.10 14	0.08 2	0.12 50	0.10 83	0.13 149	0.09 6

4.5w-stereo	0.21 47	0.20 278	0.29 80	0.30 24	0.17 38	0.24 58	0.26 170	0.32 38	0.28 78	0.32 159	0.28 104	0.19 26	0.17 21	0.29 29	0.21 55	0.10 14	0.08 2	0.12 50	0.10 83	0.13 149	0.09 6

2w_stereo	0.22 61	0.18 190	0.30 94	0.32 78	0.16 24	0.28 126	0.38 424	0.38 79	0.35 149	0.32 159	0.33 138	0.17 6	0.18 39	0.29 29	0.22 80	0.09 1	0.08 2	0.11 4	0.10 83	0.12 100	0.10 60

fffy	0.28 171	0.21 318	0.34 175	0.37 222	0.23 256	0.33 204	0.29 232	0.51 190	0.41 205	0.32 159	0.37 172	0.39 215	0.27 164	0.50 240	0.27 216	0.12 61	0.11 226	0.16 253	0.13 237	0.14 200	0.11 133

AE-Stereo	0.34 247	0.21 318	0.42 302	0.48 520	0.31 498	0.48 358	0.35 363	0.61 260	0.62 309	0.32 159	0.55 263	0.52 311	0.27 164	0.47 215	0.29 258	0.13 117	0.13 369	0.18 353	0.16 344	0.15 267	0.12 193

Foundation-i1a	0.24 103	0.13 4	0.23 6	0.28 7	0.15 5	0.40 293	0.29 232	0.49 177	0.25 55	0.33 166	0.35 157	0.40 229	0.30 218	0.34 93	0.23 119	0.12 61	0.09 27	0.11 4	0.09 13	0.11 36	0.10 60

monsterstereo	0.22 61	0.14 25	0.26 44	0.34 127	0.18 67	0.21 29	0.20 47	0.37 70	0.35 149	0.33 166	0.40 185	0.19 26	0.18 39	0.45 190	0.21 55	0.11 36	0.09 27	0.12 50	0.09 13	0.13 149	0.08 1

HART	0.29 186	0.16 95	0.32 135	0.40 334	0.21 170	0.32 195	0.26 170	0.62 265	0.31 109	0.33 166	0.65 296	0.41 241	0.22 96	0.55 278	0.25 167	0.12 61	0.10 95	0.15 216	0.11 148	0.15 267	0.11 133

ProNet	0.29 186	0.21 318	0.38 234	0.35 170	0.24 289	0.32 195	0.43 490	0.57 229	0.37 176	0.33 166	0.30 118	0.32 153	0.28 180	0.57 301	0.26 196	0.13 117	0.11 226	0.16 253	0.13 237	0.13 149	0.13 241

DNS	0.26 139	0.17 144	0.36 203	0.37 222	0.22 202	0.33 204	0.23 115	0.47 163	0.30 98	0.34 170	0.34 149	0.45 274	0.24 120	0.28 15	0.21 55	0.19 434	0.11 226	0.13 108	0.12 189	0.16 323	0.16 369

DA	0.29 186	0.17 144	0.31 115	0.40 334	0.20 139	0.74 511	0.33 321	0.47 163	0.44 227	0.34 170	0.39 180	0.39 215	0.32 242	0.32 66	0.24 136	0.15 255	0.11 226	0.16 253	0.11 148	0.15 267	0.10 60

GGEV	0.29 186	0.17 144	0.31 115	0.40 334	0.20 139	0.74 511	0.33 321	0.47 163	0.44 227	0.34 170	0.39 180	0.39 215	0.32 242	0.32 66	0.24 136	0.15 255	0.11 226	0.16 253	0.11 148	0.15 267	0.10 60

2.75w_new	0.21 47	0.18 190	0.28 73	0.29 12	0.17 38	0.23 45	0.34 338	0.36 62	0.28 78	0.34 170	0.26 83	0.17 6	0.22 96	0.36 107	0.23 119	0.10 14	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.10 8	0.09 6

GCAP-BAT	0.28 171	0.15 66	0.42 302	0.33 97	0.21 170	0.25 76	0.25 148	0.45 152	0.54 283	0.34 170	0.42 191	0.43 262	0.27 164	0.48 226	0.24 136	0.14 177	0.11 226	0.14 164	0.12 189	0.11 36	0.12 193

rvit_stereo_ft	0.33 235	0.25 445	0.47 372	0.52 578	0.32 515	0.33 204	0.47 513	0.49 177	0.50 267	0.34 170	0.41 188	0.41 241	0.32 242	0.48 226	0.34 311	0.22 503	0.14 408	0.19 397	0.18 427	0.19 426	0.14 287

GCAPDPT-zeroshot	0.28 171	0.15 66	0.42 302	0.33 97	0.21 170	0.25 76	0.25 148	0.45 152	0.54 283	0.34 170	0.42 191	0.43 262	0.27 164	0.48 226	0.24 136	0.14 177	0.11 226	0.14 164	0.12 189	0.11 36	0.12 193

CAS	0.34 247	0.13 4	0.25 30	1.28 678	0.30 476	0.46 349	0.38 424	0.48 172	0.47 248	0.34 170	0.52 247	0.24 84	0.19 55	0.29 29	0.27 216	0.69 667	0.08 2	0.12 50	0.08 1	0.12 100	0.15 319

LoS	0.29 186	0.15 66	0.30 94	0.29 12	0.18 67	0.33 204	0.29 232	0.51 190	0.72 368	0.34 170	0.52 247	0.41 241	0.28 180	0.47 215	0.28 239	0.15 255	0.11 226	0.13 108	0.09 13	0.11 36	0.11 133
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.28 171	0.14 25	0.23 6	0.30 24	0.70 657	0.37 259	0.27 193	0.48 172	0.46 241	0.34 170	0.48 217	0.27 116	0.22 96	0.39 131	0.23 119	0.13 117	0.11 226	0.12 50	0.08 1	0.13 149	0.17 396

Foundation-i1	0.26 139	0.14 25	0.25 30	0.33 97	0.21 170	0.39 287	0.26 170	0.60 253	0.38 185	0.35 180	0.38 175	0.44 272	0.29 199	0.32 66	0.26 196	0.13 117	0.10 95	0.12 50	0.11 148	0.11 36	0.10 60

qwe	0.22 61	0.18 190	0.28 73	0.31 50	0.18 67	0.29 138	0.21 72	0.38 79	0.32 123	0.35 180	0.30 118	0.20 35	0.20 70	0.43 173	0.21 55	0.09 1	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.12 100	0.09 6

depthmonostereo	0.29 186	0.14 25	0.31 115	0.35 170	0.17 38	0.46 349	0.27 193	0.69 329	0.57 299	0.35 180	0.42 191	0.31 150	0.35 279	0.35 103	0.27 216	0.14 177	0.12 297	0.13 108	0.12 189	0.11 36	0.10 60

rvit_stereo_0080	0.31 212	0.25 445	0.40 270	0.39 291	0.28 428	0.27 104	0.46 506	0.49 177	0.44 227	0.35 180	0.42 191	0.40 229	0.28 180	0.41 151	0.33 295	0.22 503	0.17 491	0.17 300	0.16 344	0.22 491	0.15 319

whm_eth	0.31 212	0.25 445	0.40 270	0.39 291	0.28 428	0.27 104	0.46 506	0.49 177	0.44 227	0.35 180	0.42 191	0.40 229	0.28 180	0.41 151	0.33 295	0.22 503	0.17 491	0.17 300	0.16 344	0.22 491	0.15 319

MSCF	0.25 121	0.16 95	0.33 154	0.39 291	0.20 139	0.20 22	0.31 280	0.43 137	0.31 109	0.36 185	0.33 138	0.23 69	0.35 279	0.36 107	0.23 119	0.15 255	0.10 95	0.13 108	0.11 148	0.13 149	0.11 133

monsters	0.22 61	0.14 25	0.26 44	0.31 50	0.19 97	0.23 45	0.19 28	0.44 145	0.33 129	0.36 185	0.30 118	0.16 4	0.18 39	0.43 173	0.19 12	0.11 36	0.09 27	0.11 4	0.09 13	0.10 8	0.10 60

AIO-test2	0.39 334	0.21 318	0.41 281	0.47 512	0.25 320	0.45 344	0.35 363	0.77 394	1.27 621	0.36 185	0.87 416	0.37 199	0.30 218	0.47 215	0.27 216	0.15 255	0.13 369	0.21 470	0.23 541	0.15 267	0.13 241

fffft	0.25 121	0.17 144	0.37 221	0.36 198	0.22 202	0.28 126	0.36 385	0.42 118	0.24 39	0.36 185	0.23 47	0.27 116	0.22 96	0.52 255	0.27 216	0.12 61	0.09 27	0.16 253	0.12 189	0.12 100	0.12 193
1: 1. 1
rvit_stereo_0081	0.32 218	0.24 419	0.47 372	0.43 438	0.26 368	0.30 157	0.37 402	0.42 118	0.55 290	0.36 185	0.40 185	0.39 215	0.35 279	0.43 173	0.33 295	0.22 503	0.16 471	0.19 397	0.16 344	0.19 426	0.13 241

rvit_stereo_0082	0.32 218	0.24 419	0.47 372	0.43 438	0.26 368	0.30 157	0.37 402	0.42 118	0.55 290	0.36 185	0.40 185	0.39 215	0.35 279	0.43 173	0.33 295	0.22 503	0.16 471	0.19 397	0.16 344	0.19 426	0.13 241

MoCha-V2	0.25 121	0.15 66	0.29 80	0.40 334	0.18 67	0.27 104	0.26 170	0.49 177	0.27 65	0.36 185	0.27 91	0.33 166	0.35 279	0.49 232	0.22 80	0.12 61	0.10 95	0.12 50	0.10 83	0.13 149	0.11 133

WQFJA1	0.32 218	0.19 231	0.34 175	0.39 291	0.26 368	0.62 451	0.30 252	0.56 221	0.47 248	0.37 192	0.39 180	0.38 208	0.33 261	0.50 240	0.42 405	0.14 177	0.18 513	0.16 253	0.14 277	0.14 200	0.13 241

NLMM	0.32 218	0.19 231	0.34 175	0.39 291	0.26 368	0.62 451	0.30 252	0.56 221	0.47 248	0.37 192	0.39 180	0.38 208	0.33 261	0.49 232	0.42 405	0.14 177	0.18 513	0.16 253	0.14 277	0.14 200	0.13 241

NLSM1	0.32 218	0.18 190	0.34 175	0.39 291	0.25 320	0.66 482	0.27 193	0.57 229	0.50 267	0.37 192	0.53 251	0.29 128	0.28 180	0.54 271	0.32 282	0.16 312	0.17 491	0.18 353	0.15 310	0.14 200	0.12 193

GASTEREO	0.25 121	0.16 95	0.32 135	0.40 334	0.20 139	0.22 34	0.30 252	0.43 137	0.31 109	0.37 192	0.33 138	0.22 53	0.35 279	0.41 151	0.23 119	0.15 255	0.10 95	0.13 108	0.11 148	0.12 100	0.11 133

3.25w_new	0.23 78	0.17 144	0.32 135	0.31 50	0.17 38	0.43 325	0.20 47	0.37 70	0.30 98	0.37 192	0.28 104	0.22 53	0.25 133	0.42 162	0.22 80	0.10 14	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.09 1	0.10 60

3.25w	0.23 78	0.17 144	0.32 135	0.31 50	0.17 38	0.43 325	0.20 47	0.37 70	0.30 98	0.37 192	0.28 104	0.22 53	0.25 133	0.42 162	0.22 80	0.10 14	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.09 1	0.10 60

MM-Stereo_test2	0.30 204	0.18 190	0.39 256	0.40 334	0.24 289	0.42 320	0.42 483	0.63 273	0.41 205	0.37 192	0.35 157	0.32 153	0.26 150	0.53 264	0.25 167	0.12 61	0.10 95	0.15 216	0.12 189	0.15 267	0.10 60

SMoEStereo_RVC	0.26 139	0.19 231	0.35 191	0.35 170	0.22 202	0.36 247	0.32 309	0.39 87	0.34 136	0.37 192	0.30 118	0.33 166	0.24 120	0.53 264	0.24 136	0.12 61	0.10 95	0.16 253	0.12 189	0.12 100	0.11 133

rvit_stereo_0083	0.34 247	0.24 419	0.50 421	0.44 458	0.27 403	0.34 220	0.35 363	0.45 152	0.62 309	0.37 192	0.47 214	0.42 251	0.35 279	0.40 140	0.36 346	0.22 503	0.20 544	0.20 428	0.17 399	0.20 444	0.14 287

MyStereo07	0.32 218	0.22 359	0.34 175	0.42 417	0.28 428	0.40 293	0.50 532	0.72 360	0.37 176	0.37 192	0.34 149	0.32 153	0.31 235	0.59 340	0.27 216	0.14 177	0.13 369	0.18 353	0.17 399	0.17 363	0.16 369

MC-Stereo	0.28 171	0.17 144	0.32 135	0.38 259	0.20 139	0.26 86	0.26 170	0.49 177	0.37 176	0.37 192	0.61 283	0.41 241	0.31 235	0.55 278	0.25 167	0.13 117	0.09 27	0.14 164	0.12 189	0.12 100	0.11 133

GLC_STEREO	0.29 186	0.19 231	0.27 57	0.44 458	0.19 97	0.31 176	0.26 170	0.47 163	0.43 220	0.37 192	0.47 214	0.41 241	0.23 110	0.50 240	0.34 311	0.14 177	0.18 513	0.19 397	0.16 344	0.16 323	0.13 241

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.26 139	0.16 95	0.30 94	0.33 97	0.22 202	0.36 247	0.32 309	0.47 163	0.48 257	0.38 204	0.51 235	0.24 84	0.18 39	0.29 29	0.24 136	0.13 117	0.09 27	0.15 216	0.12 189	0.11 36	0.11 133

gcap_with_dpt	0.26 139	0.16 95	0.32 135	0.34 127	0.21 170	0.35 233	0.36 385	0.44 145	0.41 205	0.38 204	0.54 254	0.22 53	0.21 82	0.28 15	0.22 80	0.12 61	0.09 27	0.15 216	0.12 189	0.11 36	0.10 60

gcap-zeroshot	0.26 139	0.16 95	0.31 115	0.33 97	0.22 202	0.36 247	0.31 280	0.47 163	0.46 241	0.38 204	0.50 225	0.24 84	0.18 39	0.28 15	0.24 136	0.13 117	0.09 27	0.15 216	0.12 189	0.11 36	0.10 60

test_for_model	0.26 139	0.16 95	0.31 115	0.33 97	0.22 202	0.36 247	0.32 309	0.47 163	0.48 257	0.38 204	0.51 235	0.24 84	0.18 39	0.29 29	0.24 136	0.13 117	0.09 27	0.15 216	0.12 189	0.11 36	0.11 133

ff7	0.29 186	0.21 318	0.38 234	0.36 198	0.26 368	0.31 176	0.35 363	0.62 265	0.34 136	0.38 204	0.33 138	0.32 153	0.29 199	0.58 322	0.25 167	0.14 177	0.10 95	0.17 300	0.12 189	0.14 200	0.15 319

IGEVStereo-DCA	0.29 186	0.22 359	0.38 234	0.35 170	0.27 403	0.37 259	0.35 363	0.62 265	0.34 136	0.38 204	0.30 118	0.35 185	0.27 164	0.51 248	0.22 80	0.15 255	0.12 297	0.16 253	0.12 189	0.13 149	0.15 319

ffff	0.29 186	0.21 318	0.38 234	0.36 198	0.26 368	0.31 176	0.35 363	0.62 265	0.34 136	0.38 204	0.33 138	0.32 153	0.29 199	0.58 322	0.25 167	0.14 177	0.10 95	0.17 300	0.12 189	0.14 200	0.15 319

rrr	0.29 186	0.22 359	0.41 281	0.35 170	0.27 403	0.37 259	0.32 309	0.52 200	0.42 216	0.38 204	0.30 118	0.35 185	0.27 164	0.51 248	0.22 80	0.15 255	0.12 297	0.16 253	0.13 237	0.13 149	0.14 287

11t	0.29 186	0.21 318	0.38 234	0.36 198	0.26 368	0.31 176	0.35 363	0.62 265	0.34 136	0.38 204	0.33 138	0.32 153	0.29 199	0.58 322	0.25 167	0.14 177	0.10 95	0.17 300	0.12 189	0.14 200	0.15 319

testlalala	0.26 139	0.16 95	0.31 115	0.33 97	0.22 202	0.36 247	0.31 280	0.47 163	0.46 241	0.38 204	0.50 225	0.24 84	0.18 39	0.28 15	0.24 136	0.13 117	0.09 27	0.15 216	0.12 189	0.11 36	0.10 60

ccc-4	0.29 186	0.21 318	0.38 234	0.36 198	0.26 368	0.31 176	0.35 363	0.62 265	0.34 136	0.38 204	0.33 138	0.32 153	0.29 199	0.58 322	0.25 167	0.14 177	0.10 95	0.17 300	0.12 189	0.14 200	0.15 319

sAnonymous2	0.40 346	0.39 572	0.85 576	0.48 520	0.37 555	0.40 293	0.46 506	0.57 229	0.52 275	0.38 204	0.46 208	0.35 185	0.42 349	0.43 173	0.30 265	0.19 434	0.14 408	0.18 353	0.17 399	0.57 652	0.44 637

CroCo_RVC	0.40 346	0.39 572	0.85 576	0.48 520	0.37 555	0.40 293	0.46 506	0.57 229	0.52 275	0.38 204	0.46 208	0.35 185	0.42 349	0.43 173	0.30 265	0.19 434	0.14 408	0.18 353	0.17 399	0.57 652	0.44 637

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.26 139	0.16 95	0.30 94	0.33 97	0.22 202	0.34 220	0.31 280	0.48 172	0.50 267	0.39 217	0.54 254	0.23 69	0.19 55	0.29 29	0.23 119	0.12 61	0.09 27	0.15 216	0.12 189	0.11 36	0.10 60

WQFJX1	0.33 235	0.19 231	0.34 175	0.41 371	0.28 428	0.53 382	0.33 321	0.51 190	0.50 267	0.39 217	0.36 167	0.34 170	0.31 235	0.69 440	0.39 381	0.15 255	0.18 513	0.16 253	0.14 277	0.16 323	0.14 287

WQFJX	0.32 218	0.18 190	0.33 154	0.39 291	0.27 403	0.60 440	0.30 252	0.53 212	0.47 248	0.39 217	0.38 175	0.34 170	0.33 261	0.61 354	0.40 390	0.14 177	0.17 491	0.16 253	0.13 237	0.14 200	0.14 287

water-stereo	0.28 171	0.14 25	0.29 80	0.35 170	0.19 97	0.36 247	0.23 115	0.62 265	0.38 185	0.39 217	0.62 286	0.41 241	0.35 279	0.28 15	0.27 216	0.14 177	0.13 369	0.13 108	0.12 189	0.12 100	0.10 60

rvit_stereo_0081_aga	0.31 212	0.28 493	0.44 329	0.42 417	0.29 457	0.34 220	0.31 280	0.44 145	0.40 201	0.39 217	0.44 199	0.40 229	0.32 242	0.42 162	0.29 258	0.23 520	0.17 491	0.19 397	0.16 344	0.20 444	0.15 319

Pointernet	0.27 163	0.14 25	0.33 154	0.35 170	0.23 256	0.35 233	0.21 72	0.72 360	0.38 185	0.39 217	0.36 167	0.34 170	0.25 133	0.36 107	0.25 167	0.15 255	0.10 95	0.12 50	0.08 1	0.11 36	0.10 60

H2IRNET	0.37 302	0.20 278	0.33 154	0.38 259	0.25 320	0.27 104	0.23 115	0.59 242	0.72 368	0.39 217	0.90 432	0.74 449	0.55 430	0.52 255	0.43 413	0.15 255	0.13 369	0.18 353	0.20 484	0.16 323	0.13 241

anonymousdsp	0.29 186	0.21 318	0.38 234	0.37 222	0.25 320	0.30 157	0.35 363	0.63 273	0.35 149	0.39 217	0.33 138	0.33 166	0.28 180	0.59 340	0.25 167	0.14 177	0.10 95	0.17 300	0.12 189	0.14 200	0.15 319

IGEV-Stereo	0.29 186	0.21 318	0.38 234	0.37 222	0.25 320	0.30 157	0.35 363	0.63 273	0.35 149	0.39 217	0.33 138	0.33 166	0.28 180	0.59 340	0.25 167	0.14 177	0.10 95	0.17 300	0.12 189	0.14 200	0.15 319
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
ManiGeoR	0.33 235	0.17 144	0.43 316	0.31 50	0.22 202	0.40 293	0.27 193	0.73 372	0.49 261	0.40 226	0.63 287	0.40 229	0.32 242	0.62 364	0.41 397	0.16 312	0.11 226	0.14 164	0.12 189	0.15 267	0.16 369

HLf10	0.33 235	0.17 144	0.43 316	0.31 50	0.22 202	0.40 293	0.27 193	0.73 372	0.49 261	0.40 226	0.63 287	0.40 229	0.32 242	0.62 364	0.41 397	0.16 312	0.11 226	0.14 164	0.12 189	0.15 267	0.16 369

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.26 139	0.16 95	0.31 115	0.34 127	0.21 170	0.33 204	0.31 280	0.45 152	0.45 236	0.40 226	0.54 254	0.24 84	0.18 39	0.36 107	0.22 80	0.12 61	0.09 27	0.15 216	0.12 189	0.11 36	0.10 60

AIO-test1	0.38 317	0.18 190	0.38 234	0.50 549	0.24 289	0.46 349	0.30 252	0.70 345	1.19 602	0.40 226	0.71 321	0.45 274	0.29 199	0.53 264	0.27 216	0.15 255	0.13 369	0.19 397	0.21 507	0.13 149	0.17 396

tt45	0.27 163	0.17 144	0.34 175	0.35 170	0.23 256	0.38 273	0.28 223	0.46 159	0.28 78	0.40 226	0.27 91	0.38 208	0.25 133	0.57 301	0.26 196	0.13 117	0.11 226	0.16 253	0.13 237	0.12 100	0.14 287

rvit_0105_6	0.38 317	0.28 493	0.64 502	0.50 549	0.30 476	0.39 287	0.38 424	0.51 190	0.67 341	0.40 226	0.45 203	0.50 300	0.41 347	0.54 271	0.36 346	0.27 563	0.26 595	0.24 523	0.21 507	0.22 491	0.16 369

Selective-RAFT	0.35 267	0.23 381	0.51 436	0.44 458	0.21 170	0.64 470	0.27 193	0.59 242	0.63 320	0.40 226	0.38 175	0.55 324	0.40 339	0.57 301	0.35 329	0.13 117	0.11 226	0.14 164	0.12 189	0.16 323	0.13 241

ACVNet-DCA	0.35 267	0.23 381	0.33 154	0.41 371	0.22 202	0.55 395	0.38 424	0.85 424	0.54 283	0.41 233	0.50 225	0.34 170	0.49 390	0.57 301	0.25 167	0.16 312	0.10 95	0.19 397	0.13 237	0.18 392	0.17 396

xx1	0.39 334	0.23 381	0.33 154	0.41 371	0.22 202	0.55 395	0.38 424	0.67 309	1.06 572	0.41 233	0.50 225	0.65 396	0.53 412	0.57 301	0.25 167	0.16 312	0.10 95	0.20 428	0.19 458	0.18 392	0.17 396

1test111	0.36 286	0.23 381	0.33 154	0.41 371	0.22 202	0.55 395	0.38 424	0.85 424	0.54 283	0.41 233	0.50 225	0.34 170	0.49 390	0.55 278	0.45 440	0.16 312	0.10 95	0.19 397	0.13 237	0.18 392	0.17 396

cc1	0.37 302	0.23 381	0.33 154	0.41 371	0.22 202	0.55 395	0.38 424	0.67 309	1.06 572	0.41 233	0.50 225	0.34 170	0.49 390	0.57 301	0.25 167	0.16 312	0.10 95	0.19 397	0.13 237	0.16 323	0.15 319

tt1	0.36 286	0.24 419	0.32 135	0.41 371	0.22 202	0.54 389	0.38 424	0.68 320	1.04 562	0.41 233	0.46 208	0.35 185	0.45 371	0.57 301	0.25 167	0.16 312	0.10 95	0.19 397	0.13 237	0.16 323	0.16 369

TestStereo_HL3	0.33 235	0.17 144	0.57 470	0.30 24	0.21 170	0.34 220	0.24 134	0.65 288	0.47 248	0.42 238	0.59 274	0.42 251	0.35 279	0.68 433	0.51 477	0.14 177	0.10 95	0.13 108	0.11 148	0.14 200	0.15 319

TestStereo_HL2	0.34 247	0.16 95	0.47 372	0.30 24	0.21 170	0.43 325	0.25 148	0.67 309	0.52 275	0.42 238	0.70 318	0.42 251	0.37 314	0.65 401	0.40 390	0.16 312	0.11 226	0.13 108	0.11 148	0.14 200	0.15 319

NLMM1	0.33 235	0.21 318	0.36 203	0.41 371	0.25 320	0.55 395	0.33 321	0.55 217	0.63 320	0.42 238	0.44 199	0.30 142	0.25 133	0.63 378	0.38 372	0.16 312	0.18 513	0.17 300	0.14 277	0.15 267	0.13 241

trnet	0.27 163	0.14 25	0.23 6	0.28 7	0.15 5	0.37 259	0.23 115	0.52 200	0.72 368	0.42 238	0.51 235	0.34 170	0.26 150	0.39 131	0.25 167	0.15 255	0.11 226	0.12 50	0.08 1	0.11 36	0.10 60

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 247	0.27 479	0.45 342	0.36 198	0.25 320	0.48 358	0.30 252	0.58 237	0.90 493	0.42 238	0.36 167	0.30 142	0.29 199	0.49 232	0.30 265	0.16 312	0.14 408	0.18 353	0.15 310	0.18 392	0.15 319

CREStereo	0.28 171	0.15 66	0.24 16	0.27 2	0.17 38	0.37 259	0.25 148	0.51 190	0.72 368	0.42 238	0.51 235	0.32 153	0.26 150	0.38 125	0.25 167	0.16 312	0.11 226	0.12 50	0.08 1	0.12 100	0.11 133
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
HH	0.35 267	0.20 278	0.47 372	0.40 334	0.25 320	0.33 204	0.31 280	0.76 391	0.38 185	0.43 244	0.57 268	0.79 468	0.44 366	0.71 453	0.25 167	0.15 255	0.11 226	0.15 216	0.14 277	0.14 200	0.12 193

HanStereo	0.35 267	0.20 278	0.47 372	0.40 334	0.25 320	0.33 204	0.31 280	0.76 391	0.38 185	0.43 244	0.57 268	0.79 468	0.44 366	0.71 453	0.25 167	0.15 255	0.11 226	0.15 216	0.14 277	0.14 200	0.12 193

test_xeample3	0.29 186	0.21 318	0.41 281	0.35 170	0.26 368	0.35 233	0.32 309	0.56 221	0.36 159	0.43 244	0.32 135	0.34 170	0.28 180	0.54 271	0.23 119	0.14 177	0.11 226	0.16 253	0.12 189	0.14 200	0.13 241

HLf8	0.33 235	0.17 144	0.39 256	0.30 24	0.22 202	0.43 325	0.27 193	0.71 354	0.67 341	0.44 247	0.60 277	0.36 195	0.30 218	0.58 322	0.35 329	0.18 401	0.11 226	0.14 164	0.12 189	0.17 363	0.18 415

DLNR-FE	20.05 720	36.38 727	38.08 725	170.06 741	60.08 734	0.23 45	0.20 47	14.13 716	0.36 159	0.44 247	0.66 303	0.43 262	0.21 82	0.63 378	0.28 239	5.38 712	0.10 95	0.15 216	0.11 148	73.09 739	0.11 133

StereoVision	0.42 365	0.28 493	0.45 342	0.49 535	0.28 428	0.38 273	0.38 424	0.72 360	0.62 309	0.44 247	1.14 540	0.54 319	0.39 333	0.56 289	0.34 311	0.21 476	0.24 580	0.25 536	0.24 557	0.26 537	0.16 369

DLNR_Zeroshot_test	20.09 721	36.28 726	38.04 724	169.85 740	61.80 735	0.23 45	0.20 47	13.88 715	0.37 176	0.44 247	0.66 303	0.43 262	0.21 82	0.62 364	0.28 239	5.46 713	0.10 95	0.15 216	0.11 148	72.60 738	0.11 133

quiztm	0.29 186	0.19 231	0.35 191	0.40 334	0.23 256	0.27 104	0.33 321	0.63 273	0.39 197	0.45 251	0.60 277	0.39 215	0.18 39	0.40 140	0.26 196	0.14 177	0.10 95	0.14 164	0.11 148	0.14 200	0.10 60

xyz-stereo-finetune	0.33 235	0.18 190	0.36 203	0.33 97	0.18 67	0.57 415	0.31 280	0.58 237	0.69 354	0.45 251	0.54 254	0.38 208	0.33 261	0.56 289	0.36 346	0.12 61	0.12 297	0.16 253	0.13 237	0.13 149	0.12 193

rvit_0105_4	0.41 357	0.29 505	0.71 538	0.50 549	0.29 457	0.41 313	0.41 473	0.55 217	0.73 375	0.45 251	0.48 217	0.55 324	0.44 366	0.57 301	0.36 346	0.28 574	0.26 595	0.25 536	0.22 525	0.23 508	0.18 415

WCG-NET（raft）	0.31 212	0.15 66	0.36 203	0.32 78	0.19 97	0.35 233	0.27 193	0.51 190	0.78 416	0.45 251	0.55 263	0.48 289	0.27 164	0.54 271	0.26 196	0.13 117	0.10 95	0.12 50	0.11 148	0.12 100	0.11 133

EKT-Stereo	0.35 267	0.23 381	0.39 256	0.43 438	0.29 457	0.38 273	0.31 280	0.69 329	0.64 328	0.45 251	0.63 287	0.49 295	0.27 164	0.56 289	0.33 295	0.18 401	0.14 408	0.18 353	0.15 310	0.16 323	0.16 369

GCAP-Stereo	0.28 171	0.19 231	0.40 270	0.38 259	0.19 97	0.38 273	0.23 115	0.57 229	0.41 205	0.45 251	0.49 221	0.39 215	0.27 164	0.33 83	0.23 119	0.14 177	0.12 297	0.14 164	0.11 148	0.12 100	0.11 133

RCA-Stereo	0.35 267	0.17 144	0.34 175	0.38 259	0.22 202	0.31 176	0.34 338	0.68 320	1.24 611	0.45 251	0.65 296	0.47 284	0.43 355	0.38 125	0.27 216	0.13 117	0.10 95	0.14 164	0.11 148	0.11 36	0.11 133

TestStereo_HLe17	0.34 247	0.17 144	0.46 359	0.32 78	0.21 170	0.42 320	0.31 280	0.70 345	0.66 337	0.46 258	0.68 311	0.36 195	0.30 218	0.61 354	0.36 346	0.16 312	0.10 95	0.14 164	0.13 237	0.15 267	0.15 319

NLCSM	0.34 247	0.21 318	0.34 175	0.44 458	0.29 457	0.54 389	0.36 385	0.52 200	0.47 248	0.46 258	0.37 172	0.34 170	0.34 273	0.71 453	0.41 397	0.16 312	0.17 491	0.17 300	0.16 344	0.17 363	0.16 369

MM-Stereo_test3	0.34 247	0.19 231	0.31 115	0.41 371	0.25 320	0.35 233	0.44 499	0.72 360	0.92 505	0.46 258	0.52 247	0.41 241	0.29 199	0.44 185	0.28 239	0.16 312	0.15 439	0.17 300	0.13 237	0.14 200	0.13 241

WCG-NET	0.28 171	0.15 66	0.33 154	0.33 97	0.19 97	0.33 204	0.27 193	0.39 87	0.80 427	0.46 258	0.49 221	0.39 215	0.25 133	0.40 140	0.25 167	0.12 61	0.09 27	0.13 108	0.11 148	0.12 100	0.10 60

CREStereo++_RVC	0.32 218	0.15 66	0.23 6	0.31 50	0.24 289	0.27 104	0.22 89	0.46 159	0.88 476	0.46 258	0.80 371	0.30 142	0.26 150	0.36 107	0.33 295	0.13 117	0.09 27	0.13 108	0.51 664	0.13 149	0.09 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-Stereo	0.37 302	0.17 144	0.45 342	0.55 603	0.36 548	0.38 273	0.20 47	0.60 253	0.30 98	0.46 258	1.30 583	0.73 443	0.26 150	0.56 289	0.26 196	0.16 312	0.11 226	0.17 300	0.16 344	0.14 200	0.10 60

PMTNet	0.32 218	0.16 95	0.24 16	0.29 12	0.18 67	0.45 344	0.22 89	0.56 221	0.63 320	0.46 258	0.54 254	0.39 215	0.34 273	0.48 226	0.24 136	0.75 669	0.10 95	0.12 50	0.08 1	0.12 100	0.11 133

tg	0.33 235	0.18 190	0.37 221	0.39 291	0.22 202	0.38 273	0.26 170	0.70 345	0.56 297	0.47 265	0.65 296	0.42 251	0.24 120	0.55 278	0.33 295	0.14 177	0.10 95	0.18 353	0.17 399	0.14 200	0.11 133

CAS++	0.32 218	0.24 419	0.36 203	0.37 222	0.26 368	0.28 126	0.23 115	0.87 435	0.50 267	0.47 265	0.45 203	0.26 108	0.21 82	0.49 232	0.24 136	0.23 520	0.19 532	0.22 485	0.17 399	0.21 468	0.16 369
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
DCRE	0.37 302	0.18 190	0.46 359	0.45 483	0.32 515	0.42 320	0.37 402	0.63 273	0.51 272	0.47 265	0.94 443	0.56 327	0.36 307	0.52 255	0.32 282	0.14 177	0.13 369	0.15 216	0.14 277	0.14 200	0.13 241

TestStereo_HL1	0.34 247	0.17 144	0.43 316	0.31 50	0.22 202	0.37 259	0.26 170	0.72 360	0.61 305	0.48 268	0.60 277	0.40 229	0.31 235	0.62 364	0.39 381	0.16 312	0.11 226	0.14 164	0.12 189	0.15 267	0.16 369

FSD	0.48 433	0.47 597	0.53 449	0.54 595	0.46 614	0.48 358	0.52 551	0.53 212	0.48 257	0.48 268	0.48 217	0.49 295	0.48 386	0.51 248	0.49 465	0.45 644	0.42 658	0.47 641	0.46 648	0.46 632	0.45 641

test-1	0.36 286	0.19 231	0.71 538	0.46 504	0.26 368	0.44 335	0.36 385	0.60 253	0.59 302	0.48 268	0.67 309	0.53 315	0.36 307	0.40 140	0.29 258	0.14 177	0.11 226	0.16 253	0.14 277	0.15 267	0.16 369

HLF11	0.34 247	0.17 144	0.42 302	0.30 24	0.23 256	0.36 247	0.22 89	0.69 329	0.48 257	0.49 271	0.66 303	0.43 262	0.37 314	0.70 447	0.45 440	0.15 255	0.12 297	0.13 108	0.11 148	0.15 267	0.17 396

TestStereo-Hl	0.35 267	0.17 144	0.48 394	0.31 50	0.22 202	0.38 273	0.27 193	0.74 376	0.61 305	0.49 271	0.69 313	0.39 215	0.32 242	0.64 393	0.38 372	0.16 312	0.11 226	0.14 164	0.12 189	0.15 267	0.16 369

riskmin	0.38 317	0.20 278	0.39 256	0.32 78	0.23 256	0.53 382	0.30 252	0.63 273	0.80 427	0.49 271	0.56 266	0.73 443	0.58 449	0.55 278	0.36 346	0.17 367	0.11 226	0.19 397	0.13 237	0.19 426	0.20 474

iRaftStereo_RVC	0.32 218	0.19 231	0.37 221	0.39 291	0.22 202	0.31 176	0.29 232	0.68 320	0.51 272	0.49 271	0.66 303	0.37 199	0.23 110	0.45 190	0.33 295	0.14 177	0.10 95	0.18 353	0.17 399	0.15 267	0.12 193

EAI-Stereo	0.34 247	0.19 231	0.44 329	0.39 291	0.21 170	0.31 176	0.30 252	1.15 558	0.30 98	0.49 271	0.75 337	0.36 195	0.28 180	0.62 364	0.27 216	0.14 177	0.11 226	0.14 164	0.13 237	0.13 149	0.12 193

Reg-Stereo(zero)	0.30 204	0.16 95	0.28 73	0.34 127	0.18 67	0.32 195	0.20 47	0.63 273	0.68 347	0.50 276	0.52 247	0.51 306	0.30 218	0.45 190	0.25 167	0.13 117	0.10 95	0.12 50	0.10 83	0.12 100	0.11 133

RALCasStereoNet	0.36 286	0.21 318	0.37 221	0.42 417	0.26 368	0.35 233	0.38 424	0.63 273	0.64 328	0.50 276	0.72 322	0.51 306	0.29 199	0.59 340	0.36 346	0.16 312	0.14 408	0.15 216	0.13 237	0.17 363	0.16 369

111	0.40 346	0.17 144	0.41 281	0.34 127	0.19 97	0.52 374	0.28 223	0.74 376	1.16 596	0.50 276	0.91 435	0.63 377	0.48 386	0.61 354	0.35 329	0.14 177	0.10 95	0.14 164	0.12 189	0.13 149	0.13 241

Selective-IGEV-i16pc	0.56 515	0.20 278	1.13 614	0.40 334	0.31 498	2.00 666	0.66 599	0.68 320	1.11 585	0.51 279	0.81 378	0.68 409	0.36 307	0.67 422	0.40 390	0.31 591	0.17 491	0.17 300	0.18 427	0.19 426	0.20 474

xyz-stereo-finetune2	0.36 286	0.19 231	0.38 234	0.32 78	0.19 97	0.82 548	0.29 232	0.52 200	0.32 123	0.51 279	0.78 358	0.43 262	0.45 371	0.69 440	0.44 431	0.13 117	0.12 297	0.17 300	0.13 237	0.12 100	0.13 241

rvit_0105_5	0.42 365	0.31 519	0.73 547	0.50 549	0.29 457	0.44 335	0.42 483	0.61 260	0.74 383	0.51 279	0.51 235	0.60 362	0.47 381	0.57 301	0.38 372	0.27 563	0.25 588	0.25 536	0.23 541	0.22 491	0.18 415

RAFT+CT+SA	0.39 334	0.23 381	0.36 203	0.51 565	0.27 403	0.29 138	0.46 506	0.75 384	0.80 427	0.51 279	0.89 428	0.41 241	0.40 339	0.78 496	0.32 282	0.14 177	0.11 226	0.18 353	0.18 427	0.15 267	0.14 287

Anonymous3	0.46 405	0.34 536	0.86 581	0.50 549	0.37 555	0.81 540	0.50 532	0.72 360	0.65 333	0.51 279	0.65 296	0.45 274	0.45 371	0.64 393	0.38 372	0.24 533	0.24 580	0.22 485	0.21 507	0.23 508	0.23 519

raft+_RVC	0.38 317	0.19 231	0.35 191	0.37 222	0.25 320	0.45 344	0.37 402	0.78 400	0.89 490	0.51 279	0.78 358	0.50 300	0.29 199	0.53 264	0.40 390	0.15 255	0.12 297	0.17 300	0.15 310	0.14 200	0.12 193

MSKI-zero shot	0.32 218	0.17 144	0.34 175	0.39 291	0.21 170	0.32 195	0.22 89	0.61 260	0.43 220	0.52 285	0.64 293	0.61 368	0.20 70	0.74 473	0.25 167	0.14 177	0.10 95	0.14 164	0.10 83	0.12 100	0.12 193

CASnet	0.30 204	0.20 278	0.33 154	0.41 371	0.16 24	0.26 86	0.24 134	0.52 200	0.53 279	0.52 285	0.54 254	0.39 215	0.24 120	0.40 140	0.26 196	0.14 177	0.10 95	0.22 485	0.18 427	0.18 392	0.11 133
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
TRStereo	0.37 302	0.27 479	0.59 476	0.47 512	0.41 583	0.29 138	0.30 252	0.84 421	0.59 302	0.52 285	0.41 188	0.52 311	0.26 150	0.73 466	0.27 216	0.17 367	0.12 297	0.19 397	0.19 458	0.13 149	0.11 133

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 365	0.20 278	0.74 552	0.38 259	0.43 595	0.39 287	0.26 170	0.94 461	0.49 261	0.53 288	0.77 347	0.93 522	0.45 371	0.63 378	0.24 136	0.16 312	0.10 95	0.17 300	0.18 427	0.20 444	0.20 474

RAFT-Stereo-weight	0.32 218	0.18 190	0.33 154	0.39 291	0.22 202	0.26 86	0.29 232	0.67 309	0.80 427	0.53 288	0.51 235	0.58 341	0.20 70	0.47 215	0.27 216	0.13 117	0.10 95	0.14 164	0.11 148	0.13 149	0.11 133

Any-RAFT	0.35 267	0.16 95	0.30 94	0.34 127	0.21 170	0.52 374	0.22 89	0.88 440	0.73 375	0.53 288	0.73 326	0.64 383	0.28 180	0.46 206	0.24 136	0.15 255	0.10 95	0.13 108	0.10 83	0.13 149	0.12 193

TestStereo	0.38 317	0.31 519	0.40 270	0.45 483	0.20 139	0.40 293	0.37 402	0.66 299	0.65 333	0.53 288	0.78 358	0.47 284	0.40 339	0.55 278	0.37 363	0.18 401	0.13 369	0.20 428	0.15 310	0.22 491	0.13 241

LL-Strereo2	0.35 267	0.24 419	0.48 394	0.41 371	0.26 368	0.35 233	0.24 134	0.67 309	0.44 227	0.54 292	0.51 235	0.66 401	0.25 133	0.66 411	0.30 265	0.14 177	0.12 297	0.23 506	0.20 484	0.18 392	0.13 241

XX-TBD	0.32 218	0.53 621	0.26 44	0.51 565	0.20 139	0.37 259	0.24 134	0.40 98	0.73 375	0.54 292	0.69 313	0.31 150	0.25 133	0.32 66	0.27 216	0.16 312	0.10 95	0.12 50	0.09 13	0.13 149	0.11 133

rvit_stereo_0075_2	0.47 420	0.37 554	0.70 533	0.53 588	0.46 614	0.43 325	0.36 385	0.81 411	0.67 341	0.55 294	0.74 335	0.59 356	0.43 355	0.63 378	0.43 413	0.32 603	0.23 571	0.35 609	0.25 566	0.30 565	0.25 535

anonymousdsp2	0.35 267	0.20 278	0.43 316	0.37 222	0.24 289	0.48 358	0.31 280	0.86 428	0.65 333	0.55 294	0.50 225	0.50 300	0.34 273	0.56 289	0.31 273	0.14 177	0.10 95	0.14 164	0.10 83	0.16 323	0.14 287

GMStereo	0.39 334	0.37 554	0.54 455	0.40 334	0.26 368	0.42 320	0.36 385	0.59 242	1.04 562	0.55 294	0.51 235	0.37 199	0.35 279	0.54 271	0.41 397	0.19 434	0.13 369	0.16 253	0.17 399	0.24 521	0.18 415
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DilatedVolume-Stereo	0.30 204	0.15 66	0.34 175	0.33 97	0.20 139	0.53 382	0.25 148	0.56 221	0.43 220	0.56 297	0.50 225	0.35 185	0.29 199	0.49 232	0.28 239	0.13 117	0.11 226	0.12 50	0.11 148	0.11 36	0.10 60

qqq	0.40 346	0.26 462	0.44 329	0.36 198	0.22 202	0.46 349	0.36 385	0.85 424	0.54 283	0.56 297	0.69 313	0.65 396	0.53 412	0.55 278	0.45 440	0.17 367	0.16 471	0.20 428	0.19 458	0.18 392	0.17 396

s12784h	0.36 286	0.15 66	0.24 16	0.34 127	0.15 5	0.77 524	0.29 232	0.80 407	0.83 445	0.56 297	0.57 268	0.43 262	0.40 339	0.57 301	0.33 295	0.12 61	0.10 95	0.14 164	0.09 13	0.14 200	0.09 6

FACV-RUCA	0.43 375	0.28 493	0.47 372	0.45 483	0.33 527	0.58 421	0.34 338	0.82 413	0.73 375	0.57 300	0.84 395	0.47 284	0.50 400	0.54 271	0.39 381	0.22 503	0.15 439	0.35 609	0.16 344	0.28 552	0.21 494

x	0.39 334	0.24 419	0.41 281	0.34 127	0.23 256	0.52 374	0.32 309	0.86 428	0.52 275	0.57 300	0.70 318	0.59 356	0.50 400	0.49 232	0.46 451	0.17 367	0.15 439	0.17 300	0.15 310	0.17 363	0.16 369

rafts_anoy	0.37 302	0.21 318	0.36 203	0.41 371	0.26 368	0.30 157	0.33 321	0.67 309	0.90 493	0.58 302	0.66 303	0.45 274	0.33 261	0.47 215	0.39 381	0.16 312	0.11 226	0.21 470	0.23 541	0.17 363	0.14 287

raftrobust	0.34 247	0.19 231	0.36 203	0.41 371	0.27 403	0.30 157	0.25 148	0.71 354	0.63 320	0.58 302	0.55 263	0.45 274	0.46 377	0.51 248	0.29 258	0.16 312	0.12 297	0.14 164	0.12 189	0.12 100	0.13 241

SA	0.44 383	0.25 445	0.46 359	0.46 504	0.24 289	0.43 325	0.36 385	0.75 384	0.96 525	0.59 304	1.03 495	0.48 289	0.52 407	0.94 570	0.32 282	0.16 312	0.12 297	0.21 470	0.19 458	0.15 267	0.13 241

test_4	0.36 286	0.18 190	0.31 115	0.44 458	0.25 320	0.20 22	0.34 338	0.56 221	0.41 205	0.59 304	1.45 612	0.43 262	0.25 133	0.63 378	0.28 239	0.12 61	0.10 95	0.17 300	0.19 458	0.15 267	0.11 133

dd	0.43 375	0.38 564	0.55 460	0.44 458	0.25 320	0.47 355	0.38 424	0.70 345	1.05 566	0.59 304	0.65 296	0.42 251	0.39 333	0.66 411	0.50 467	0.24 533	0.15 439	0.21 470	0.15 310	0.22 491	0.18 415

TANstereo	0.30 204	0.15 66	0.31 115	0.30 24	0.17 38	0.55 395	0.23 115	0.44 145	0.55 290	0.59 304	0.68 311	0.37 199	0.26 150	0.35 103	0.27 216	0.15 255	0.16 471	0.12 50	0.10 83	0.13 149	0.14 287

Select-FE	0.46 405	0.24 419	0.88 583	0.42 417	0.35 543	0.33 204	0.19 28	0.90 447	0.37 176	0.60 308	1.01 481	0.97 531	0.80 569	0.72 459	0.28 239	0.16 312	0.12 297	0.17 300	0.20 484	0.15 267	0.24 528

MM-Stereo_test1	0.33 235	0.19 231	0.36 203	0.41 371	0.23 256	0.36 247	0.45 502	0.58 237	0.54 283	0.60 308	0.50 225	0.38 208	0.37 314	0.60 346	0.26 196	0.15 255	0.13 369	0.17 300	0.14 277	0.15 267	0.12 193

11t1	0.36 286	0.21 318	0.42 302	0.35 170	0.22 202	0.62 451	0.29 232	0.69 329	0.43 220	0.60 308	0.53 251	0.53 315	0.48 386	0.56 289	0.40 390	0.18 401	0.14 408	0.16 253	0.13 237	0.17 363	0.17 396

RAFT-Test	0.34 247	0.18 190	0.37 221	0.38 259	0.23 256	0.50 365	0.23 115	0.69 329	0.40 201	0.60 308	0.85 405	0.61 368	0.28 180	0.46 206	0.27 216	0.14 177	0.11 226	0.14 164	0.11 148	0.13 149	0.12 193

ToySt	0.49 452	0.27 479	0.75 558	0.40 334	0.27 403	0.64 470	0.49 527	0.84 421	0.77 406	0.60 308	0.83 390	0.88 503	0.66 504	0.70 447	0.56 500	0.16 312	0.17 491	0.21 470	0.20 484	0.21 468	0.19 449

cross-raft	0.34 247	0.20 278	0.37 221	0.44 458	0.23 256	0.32 195	0.35 363	0.74 376	0.40 201	0.60 308	0.77 347	0.57 332	0.27 164	0.43 173	0.28 239	0.12 61	0.10 95	0.15 216	0.13 237	0.15 267	0.11 133

Gwc-CoAtRS	0.34 247	0.17 144	0.44 329	0.39 291	0.23 256	0.34 220	0.22 89	0.70 345	0.75 388	0.60 308	0.59 274	0.58 341	0.29 199	0.45 190	0.26 196	0.14 177	0.11 226	0.14 164	0.12 189	0.12 100	0.12 193

RT-Monster	0.32 218	0.17 144	0.30 94	0.34 127	0.26 368	0.38 273	0.20 47	0.56 221	0.76 397	0.61 315	0.64 293	0.49 295	0.28 180	0.41 151	0.30 265	0.14 177	0.11 226	0.12 50	0.10 83	0.11 36	0.13 241

model_zeroshot	0.33 235	0.18 190	0.48 394	0.39 291	0.28 428	0.45 344	0.25 148	0.63 273	0.45 236	0.61 315	0.50 225	0.51 306	0.25 133	0.45 190	0.26 196	0.16 312	0.13 369	0.15 216	0.14 277	0.13 149	0.13 241

PSMNet-ADL	0.48 433	0.27 479	0.40 270	0.48 520	0.30 476	0.68 490	0.37 402	0.90 447	0.80 427	0.61 315	0.80 371	0.92 519	0.62 473	0.72 459	0.63 521	0.23 520	0.18 513	0.18 353	0.20 484	0.22 491	0.20 474

IGEV-FE	0.34 247	0.18 190	0.67 518	0.39 291	0.28 428	0.30 157	0.25 148	0.74 376	0.31 109	0.62 318	0.57 268	0.54 319	0.25 133	0.53 264	0.27 216	0.14 177	0.10 95	0.15 216	0.14 277	0.14 200	0.12 193

test_sample1	0.42 365	0.22 359	0.46 359	0.34 127	0.23 256	0.58 421	0.35 363	0.99 481	0.49 261	0.62 318	0.75 337	0.69 414	0.61 466	0.58 322	0.44 431	0.18 401	0.14 408	0.17 300	0.15 310	0.17 363	0.17 396

MyStereo06	0.38 317	0.21 318	0.61 484	0.41 371	0.28 428	0.41 313	0.50 532	0.95 468	0.35 149	0.62 318	0.54 254	0.76 458	0.27 164	0.50 240	0.29 258	0.14 177	0.13 369	0.18 353	0.17 399	0.17 363	0.15 319

MyStereo04	0.44 383	0.22 359	0.44 329	0.42 417	0.28 428	0.40 293	0.50 532	1.00 486	1.08 581	0.62 318	0.58 273	0.55 324	0.57 439	0.71 453	0.44 431	0.14 177	0.13 369	0.18 353	0.17 399	0.17 363	0.16 369

IGEV_Zeroshot_test	0.34 247	0.18 190	0.67 518	0.39 291	0.28 428	0.30 157	0.25 148	0.74 376	0.31 109	0.62 318	0.57 268	0.54 319	0.25 133	0.53 264	0.27 216	0.14 177	0.10 95	0.15 216	0.14 277	0.14 200	0.12 193

test_5	0.43 375	0.24 419	0.43 316	0.52 578	0.28 428	0.28 126	0.42 483	0.72 360	0.82 440	0.62 318	0.91 435	0.72 432	0.55 430	0.79 502	0.35 329	0.14 177	0.11 226	0.18 353	0.18 427	0.18 392	0.16 369

iRaft-Stereo_5w	0.45 394	0.21 318	0.48 394	0.42 417	0.28 428	0.31 176	0.54 560	0.63 273	0.62 309	0.62 318	0.89 428	1.01 545	0.69 517	0.75 479	0.66 529	0.13 117	0.12 297	0.17 300	0.15 310	0.14 200	0.15 319

PSM-softLoss	0.38 317	0.20 278	0.48 394	0.41 371	0.26 368	0.30 157	0.35 363	0.69 329	0.46 241	0.62 318	0.82 384	0.59 356	0.33 261	0.70 447	0.39 381	0.19 434	0.12 297	0.20 428	0.18 427	0.16 323	0.22 512

KMStereo	0.38 317	0.20 278	0.48 394	0.41 371	0.26 368	0.30 157	0.35 363	0.69 329	0.46 241	0.62 318	0.82 384	0.59 356	0.33 261	0.70 447	0.39 381	0.19 434	0.12 297	0.20 428	0.18 427	0.16 323	0.22 512

Selective-IGEV-i1	0.44 383	0.20 278	0.53 449	0.41 371	0.22 202	0.62 451	0.50 532	1.01 496	0.88 476	0.63 327	0.81 378	0.79 468	0.38 321	0.54 271	0.38 372	0.16 312	0.13 369	0.15 216	0.13 237	0.15 267	0.15 319

test_sample2	0.42 365	0.22 359	0.43 316	0.33 97	0.21 170	0.58 421	0.39 446	0.95 468	0.67 341	0.63 327	0.77 347	0.69 414	0.57 439	0.61 354	0.38 372	0.19 434	0.14 408	0.18 353	0.16 344	0.19 426	0.18 415

GANet-ADL	0.42 365	0.25 445	0.45 342	0.43 438	0.29 457	0.54 389	0.35 363	0.89 442	0.86 463	0.63 327	0.72 322	0.68 409	0.42 349	0.52 255	0.41 397	0.21 476	0.14 408	0.15 216	0.13 237	0.18 392	0.19 449

Patchmatch Stereo++	0.35 267	0.23 381	0.47 372	0.41 371	0.22 202	0.24 58	0.22 89	0.59 242	0.36 159	0.63 327	0.73 326	0.58 341	0.38 321	0.58 322	0.36 346	0.18 401	0.12 297	0.20 428	0.16 344	0.20 444	0.15 319
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	0.35 267	0.23 381	0.47 372	0.41 371	0.22 202	0.24 58	0.31 280	0.59 242	0.36 159	0.63 327	0.73 326	0.58 341	0.38 321	0.56 289	0.35 329	0.18 401	0.12 297	0.20 428	0.16 344	0.20 444	0.15 319

ROB_FTStereo_v2	0.35 267	0.23 381	0.47 372	0.41 371	0.22 202	0.24 58	0.31 280	0.59 242	0.36 159	0.63 327	0.73 326	0.57 332	0.38 321	0.57 301	0.36 346	0.18 401	0.12 297	0.20 428	0.16 344	0.20 444	0.15 319

ROB_FTStereo	0.35 267	0.23 381	0.47 372	0.41 371	0.22 202	0.25 76	0.21 72	0.59 242	0.36 159	0.63 327	0.73 326	0.58 341	0.38 321	0.57 301	0.35 329	0.18 401	0.12 297	0.20 428	0.16 344	0.20 444	0.15 319

HUI-Stereo	0.35 267	0.23 381	0.47 372	0.41 371	0.22 202	0.24 58	0.22 89	0.60 253	0.36 159	0.63 327	0.73 326	0.58 341	0.38 321	0.50 240	0.35 329	0.18 401	0.12 297	0.20 428	0.16 344	0.20 444	0.15 319

iGMRVC	0.35 267	0.23 381	0.47 372	0.41 371	0.22 202	0.24 58	0.30 252	0.59 242	0.36 159	0.63 327	0.73 326	0.58 341	0.38 321	0.58 322	0.36 346	0.18 401	0.12 297	0.20 428	0.16 344	0.20 444	0.15 319

iRAFT	0.35 267	0.23 381	0.47 372	0.41 371	0.22 202	0.24 58	0.22 89	0.59 242	0.36 159	0.63 327	0.73 326	0.58 341	0.38 321	0.58 322	0.36 346	0.18 401	0.12 297	0.20 428	0.16 344	0.20 444	0.15 319

RAFT-IKP	0.35 267	0.23 381	0.47 372	0.41 371	0.22 202	0.24 58	0.28 223	0.59 242	0.36 159	0.63 327	0.73 326	0.57 332	0.38 321	0.58 322	0.36 346	0.18 401	0.12 297	0.20 428	0.16 344	0.20 444	0.15 319

CCAANet	0.47 420	0.20 278	0.47 372	0.41 371	0.28 428	0.67 487	0.31 280	0.99 481	0.75 388	0.63 327	1.22 562	0.69 414	0.52 407	0.79 502	0.42 405	0.14 177	0.13 369	0.19 397	0.19 458	0.15 267	0.19 449

Hybrid-DGEV-2	0.41 357	0.21 318	0.42 302	0.47 512	0.29 457	0.59 433	0.23 115	0.82 413	0.99 537	0.64 339	0.63 287	0.60 362	0.65 496	0.58 322	0.33 295	0.14 177	0.12 297	0.18 353	0.16 344	0.14 200	0.12 193

ACV-stereo	0.62 543	0.34 536	1.00 599	0.43 438	0.31 498	1.20 621	0.40 457	0.75 384	0.83 445	0.64 339	0.77 347	2.10 659	1.03 619	0.81 507	0.64 524	0.21 476	0.17 491	0.18 353	0.18 427	0.21 468	0.21 494

test_3	0.36 286	0.19 231	0.44 329	0.44 458	0.23 256	0.48 358	0.36 385	0.66 299	0.82 440	0.64 339	0.45 203	0.68 409	0.25 133	0.41 151	0.31 273	0.12 61	0.10 95	0.18 353	0.16 344	0.15 267	0.11 133

NRIStereo	0.36 286	0.20 278	0.45 342	0.41 371	0.23 256	0.34 220	0.26 170	0.65 288	0.55 290	0.64 339	0.63 287	0.56 327	0.37 314	0.65 401	0.37 363	0.15 255	0.11 226	0.18 353	0.15 310	0.17 363	0.14 287

AFF-stereo	0.38 317	0.19 231	0.39 256	0.37 222	0.21 170	0.27 104	0.31 280	0.65 288	0.66 337	0.64 339	1.13 535	0.76 458	0.39 333	0.55 278	0.33 295	0.11 36	0.09 27	0.16 253	0.16 344	0.13 149	0.11 133

ACVNet	0.46 405	0.23 381	0.36 203	0.39 291	0.28 428	0.58 421	0.40 457	0.87 435	0.80 427	0.64 339	0.96 456	0.79 468	0.60 460	0.63 378	0.67 532	0.17 367	0.15 439	0.16 253	0.15 310	0.18 392	0.15 319

CFNet-ft	0.48 433	0.23 381	0.36 203	0.40 334	0.26 368	0.64 470	0.37 402	0.87 435	0.85 458	0.64 339	1.00 478	1.01 545	0.64 490	0.61 354	0.53 488	0.23 520	0.15 439	0.24 523	0.21 507	0.23 508	0.18 415

DIP-Stereo	0.39 334	0.21 318	0.50 421	0.41 371	0.28 428	0.62 451	0.27 193	0.77 394	0.40 201	0.64 339	0.86 408	0.52 311	0.33 261	0.66 411	0.42 405	0.15 255	0.13 369	0.17 300	0.14 277	0.15 267	0.15 319
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
CFNet_RVC	0.48 433	0.23 381	0.36 203	0.40 334	0.26 368	0.64 470	0.37 402	0.87 435	0.85 458	0.64 339	1.00 478	1.01 545	0.64 490	0.61 354	0.53 488	0.23 520	0.15 439	0.24 523	0.21 507	0.23 508	0.18 415

FE-Mocha	0.32 218	0.19 231	0.50 421	0.38 259	0.27 403	0.30 157	0.20 47	0.71 354	0.36 159	0.65 348	0.56 266	0.54 319	0.25 133	0.38 125	0.22 80	0.15 255	0.10 95	0.17 300	0.16 344	0.13 149	0.12 193

rvit_0105_3	0.47 420	0.34 536	0.77 568	0.54 595	0.31 498	0.49 363	0.47 513	0.63 273	0.79 425	0.65 348	0.59 274	0.64 383	0.50 400	0.65 401	0.39 381	0.29 581	0.27 604	0.29 585	0.28 594	0.21 468	0.20 474

4D-IteraStereo	0.33 235	0.18 190	0.40 270	0.40 334	0.24 289	0.32 195	0.27 193	0.58 237	0.72 368	0.65 348	0.54 254	0.42 251	0.23 110	0.45 190	0.28 239	0.14 177	0.09 27	0.19 397	0.16 344	0.16 323	0.11 133

UDGNet	0.48 433	0.77 650	0.50 421	0.48 520	0.31 498	0.41 313	0.34 338	0.70 345	0.92 505	0.65 348	0.60 277	0.58 341	0.43 355	0.63 378	0.41 397	0.32 603	0.15 439	0.66 661	0.19 458	0.36 601	0.21 494

MIPNet	0.37 302	0.21 318	0.59 476	0.39 291	0.25 320	0.50 365	0.28 223	0.77 394	0.70 355	0.65 348	0.60 277	0.40 229	0.49 390	0.44 185	0.37 363	0.14 177	0.11 226	0.16 253	0.13 237	0.14 200	0.13 241

STrans-v2	0.46 405	0.20 278	0.48 394	0.40 334	0.24 289	0.55 395	0.50 532	1.07 520	0.73 375	0.65 348	1.05 505	0.72 432	0.69 517	0.72 459	0.33 295	0.14 177	0.10 95	0.17 300	0.14 277	0.13 149	0.12 193

TransformOpticalFlow	0.44 383	0.20 278	0.47 372	0.41 371	0.23 256	0.37 259	0.47 513	0.94 461	0.76 397	0.65 348	1.14 540	0.73 443	0.56 437	0.76 483	0.32 282	0.15 255	0.10 95	0.17 300	0.15 310	0.14 200	0.13 241

NF-Stereo	0.38 317	0.20 278	0.45 342	0.41 371	0.25 320	0.26 86	0.31 280	0.69 329	0.70 355	0.65 348	0.77 347	0.57 332	0.30 218	0.67 422	0.35 329	0.18 401	0.12 297	0.20 428	0.16 344	0.16 323	0.27 551

OCTAStereo	0.38 317	0.20 278	0.46 359	0.41 371	0.25 320	0.26 86	0.31 280	0.69 329	0.70 355	0.65 348	0.77 347	0.58 341	0.30 218	0.67 422	0.35 329	0.18 401	0.12 297	0.20 428	0.16 344	0.16 323	0.27 551

RE-Stereo	0.38 317	0.20 278	0.46 359	0.41 371	0.25 320	0.26 86	0.31 280	0.69 329	0.70 355	0.65 348	0.77 347	0.58 341	0.30 218	0.67 422	0.35 329	0.18 401	0.12 297	0.20 428	0.16 344	0.16 323	0.27 551

TVStereo	0.38 317	0.20 278	0.46 359	0.41 371	0.25 320	0.26 86	0.31 280	0.69 329	0.70 355	0.65 348	0.77 347	0.58 341	0.30 218	0.67 422	0.35 329	0.18 401	0.12 297	0.20 428	0.16 344	0.16 323	0.27 551

CRE-IMP	0.36 286	0.23 381	0.49 408	0.42 417	0.24 289	0.41 313	0.21 72	0.57 229	0.41 205	0.65 348	0.72 322	0.53 315	0.37 314	0.61 354	0.38 372	0.17 367	0.11 226	0.19 397	0.15 310	0.21 468	0.18 415

CFNet-RSSM	0.34 247	0.17 144	0.45 342	0.39 291	0.22 202	0.35 233	0.23 115	0.73 372	0.84 450	0.65 348	0.54 254	0.57 332	0.28 180	0.46 206	0.26 196	0.13 117	0.10 95	0.14 164	0.12 189	0.13 149	0.11 133

Selective-IGEV-i16pb	1.07 631	0.24 419	9.45 698	0.41 371	0.32 515	1.76 660	0.59 578	1.00 486	1.54 648	0.66 361	1.20 560	0.98 535	0.57 439	0.78 496	0.62 517	0.27 563	0.17 491	0.18 353	0.20 484	0.21 468	0.23 519

Lsterematch	0.38 317	0.17 144	0.38 234	0.37 222	0.20 139	0.42 320	0.27 193	0.57 229	0.71 366	0.66 361	1.02 490	0.49 295	0.40 339	0.57 301	0.43 413	0.16 312	0.10 95	0.15 216	0.13 237	0.14 200	0.14 287

DFGA-Net	0.45 394	0.29 505	0.80 572	0.42 417	0.32 515	0.53 382	0.35 363	0.78 400	0.89 490	0.66 361	0.75 337	0.48 289	0.39 333	0.74 473	0.60 510	0.15 255	0.13 369	0.19 397	0.18 427	0.20 444	0.17 396

UGAM-zero	0.46 405	0.19 231	0.62 487	0.37 222	0.23 256	0.34 220	0.21 72	1.15 558	0.39 197	0.66 361	0.61 283	1.70 647	0.91 594	0.75 479	0.25 167	0.14 177	0.11 226	0.15 216	0.12 189	0.13 149	0.13 241

NVstereo2D	0.60 540	0.30 514	0.75 558	0.48 520	0.43 595	0.89 560	0.48 521	1.05 512	1.15 595	0.66 361	0.86 408	0.88 503	0.70 530	0.99 573	0.65 526	0.32 603	0.15 439	0.28 576	0.20 484	0.40 613	0.36 608

knoymous	0.36 286	0.20 278	0.31 115	0.31 50	0.22 202	0.36 247	0.29 232	0.61 260	0.64 328	0.67 366	0.70 318	0.60 362	0.40 339	0.58 322	0.34 311	0.17 367	0.11 226	0.20 428	0.11 148	0.17 363	0.18 415

ICVP	0.46 405	0.25 445	0.38 234	0.48 520	0.28 428	0.58 421	0.43 490	1.00 486	0.70 355	0.67 366	0.95 452	0.75 451	0.55 430	0.53 264	0.54 493	0.23 520	0.17 491	0.19 397	0.17 399	0.19 426	0.20 474
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
RALAANet	0.38 317	0.23 381	0.48 394	0.42 417	0.29 457	0.35 233	0.25 148	0.86 428	0.64 328	0.67 366	0.65 296	0.60 362	0.29 199	0.60 346	0.34 311	0.15 255	0.12 297	0.17 300	0.15 310	0.21 468	0.13 241

FADNet_RVC	0.55 504	0.37 554	1.17 622	0.44 458	0.31 498	0.56 409	0.34 338	1.06 516	0.88 476	0.67 366	0.90 432	0.61 368	0.65 496	0.93 563	0.70 539	0.21 476	0.18 513	0.26 555	0.23 541	0.31 571	0.28 558

UCFNet_RVC	0.49 452	0.26 462	0.35 191	0.39 291	0.26 368	0.64 470	0.36 385	1.15 558	0.84 450	0.67 366	0.88 424	0.88 503	0.59 456	0.58 322	0.45 440	0.24 533	0.17 491	0.27 568	0.27 588	0.25 530	0.23 519

NOSS_ROB	0.57 523	0.39 572	0.39 256	0.44 458	0.30 476	0.73 510	0.54 560	1.03 504	1.08 581	0.67 366	0.87 416	0.76 458	0.57 439	0.77 491	0.47 458	0.38 630	0.38 649	0.44 636	0.42 646	0.37 606	0.34 601

IGEV_i1	0.43 375	0.22 359	0.50 421	0.39 291	0.22 202	0.64 470	0.40 457	0.96 472	0.61 305	0.68 372	0.69 313	0.75 451	0.45 371	0.72 459	0.41 397	0.15 255	0.13 369	0.16 253	0.13 237	0.17 363	0.16 369

PAM_32	0.46 405	0.19 231	0.67 518	0.39 291	0.24 289	0.75 517	0.27 193	0.95 468	0.34 136	0.68 372	0.44 199	1.91 655	0.65 496	0.62 364	0.26 196	0.15 255	0.10 95	0.16 253	0.15 310	0.14 200	0.13 241

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 433	0.21 318	1.26 632	0.39 291	0.51 627	0.28 126	0.30 252	1.25 606	0.44 227	0.68 372	1.11 524	0.86 492	0.33 261	0.67 422	0.27 216	0.15 255	0.11 226	0.17 300	0.20 484	0.22 491	0.24 528

TestStereo1	0.43 375	0.23 381	0.41 281	0.51 565	0.24 289	0.34 220	0.40 457	0.77 394	0.90 493	0.68 372	0.96 456	0.48 289	0.46 377	0.91 554	0.32 282	0.16 312	0.13 369	0.18 353	0.15 310	0.14 200	0.13 241

SA-5K	0.43 375	0.23 381	0.41 281	0.51 565	0.24 289	0.34 220	0.40 457	0.77 394	0.90 493	0.68 372	0.96 456	0.48 289	0.46 377	0.91 554	0.32 282	0.16 312	0.13 369	0.18 353	0.15 310	0.14 200	0.13 241

test_1	0.34 247	0.16 95	0.43 316	0.39 291	0.21 170	0.43 325	0.23 115	0.63 273	0.78 416	0.68 372	0.45 203	0.64 383	0.27 164	0.43 173	0.31 273	0.12 61	0.09 27	0.17 300	0.13 237	0.12 100	0.10 60

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 286	0.17 144	0.41 281	0.35 170	0.19 97	0.33 204	0.29 232	0.65 288	0.73 375	0.68 372	1.01 481	0.56 327	0.40 339	0.42 162	0.30 265	0.11 36	0.09 27	0.15 216	0.14 277	0.13 149	0.10 60

GANet-RSSM	0.47 420	0.21 318	0.37 221	0.38 259	0.25 320	0.58 421	0.36 385	1.07 520	0.78 416	0.68 372	1.01 481	0.86 492	0.67 507	0.62 364	0.44 431	0.21 476	0.15 439	0.18 353	0.18 427	0.18 392	0.17 396

DCANet-4	0.36 286	0.20 278	0.48 394	0.34 127	0.19 97	0.29 138	0.30 252	0.66 299	0.92 505	0.69 380	0.78 358	0.40 229	0.47 381	0.45 190	0.34 311	0.14 177	0.10 95	0.14 164	0.11 148	0.11 36	0.13 241

fff	0.37 302	0.16 95	0.41 281	0.34 127	0.19 97	0.29 138	0.30 252	0.69 329	1.06 572	0.69 380	0.78 358	0.42 251	0.63 479	0.46 206	0.34 311	0.14 177	0.10 95	0.14 164	0.11 148	0.11 36	0.13 241

iRaft-Stereo_20w	0.39 334	0.19 231	0.57 470	0.37 222	0.27 403	0.31 176	0.24 134	1.44 643	0.29 90	0.69 380	0.53 251	0.60 362	0.42 349	0.83 518	0.27 216	0.14 177	0.11 226	0.14 164	0.13 237	0.15 267	0.13 241

DeepStereo_RVC	0.36 286	0.21 318	0.47 372	0.40 334	0.24 289	0.26 86	0.22 89	0.60 253	0.38 185	0.69 380	0.67 309	0.57 332	0.51 405	0.56 289	0.39 381	0.16 312	0.12 297	0.18 353	0.15 310	0.19 426	0.18 415

csc	0.37 302	0.16 95	0.41 281	0.34 127	0.19 97	0.29 138	0.30 252	0.69 329	1.06 572	0.69 380	0.78 358	0.42 251	0.63 479	0.46 206	0.34 311	0.14 177	0.10 95	0.14 164	0.11 148	0.11 36	0.13 241

cscssc	0.37 302	0.16 95	0.41 281	0.34 127	0.19 97	0.29 138	0.30 252	0.69 329	1.06 572	0.69 380	0.78 358	0.42 251	0.63 479	0.46 206	0.34 311	0.14 177	0.10 95	0.14 164	0.11 148	0.11 36	0.13 241

PAM	0.46 405	0.19 231	0.70 533	0.40 334	0.26 368	0.75 517	0.33 321	0.85 424	0.34 136	0.70 386	0.46 208	1.83 650	0.63 479	0.61 354	0.26 196	0.15 255	0.10 95	0.16 253	0.14 277	0.14 200	0.13 241

ADStereo(finetuned)	0.37 302	0.16 95	0.49 408	0.34 127	0.19 97	0.30 157	0.30 252	0.68 320	0.91 500	0.70 386	0.77 347	0.43 262	0.69 517	0.45 190	0.33 295	0.14 177	0.10 95	0.14 164	0.11 148	0.13 149	0.12 193

AnonymousM	0.41 357	0.81 653	0.29 80	0.34 127	0.22 202	0.28 126	0.38 424	0.53 212	0.41 205	0.70 386	0.49 221	0.47 284	0.27 164	0.41 151	0.31 273	0.15 255	0.12 297	1.51 679	0.26 581	0.12 100	0.10 60

DCANet	0.36 286	0.16 95	0.41 281	0.34 127	0.19 97	0.30 157	0.30 252	0.68 320	0.91 500	0.70 386	0.77 347	0.43 262	0.57 439	0.45 190	0.34 311	0.14 177	0.10 95	0.14 164	0.11 148	0.13 149	0.12 193

PSMNet-RSSM	0.48 433	0.22 359	0.38 234	0.42 417	0.25 320	0.50 365	0.37 402	1.10 531	0.77 406	0.70 386	1.06 512	0.84 485	0.64 490	0.62 364	0.47 458	0.23 520	0.15 439	0.23 506	0.25 566	0.20 444	0.19 449

FADNet-RVC	0.60 540	0.53 621	1.14 616	0.46 504	0.39 571	0.61 443	0.39 446	1.12 543	0.87 472	0.70 386	0.84 395	1.04 554	0.55 430	0.94 570	0.69 536	0.26 553	0.25 588	0.28 576	0.28 594	0.31 571	0.31 584

FADNet	0.61 542	0.51 610	1.10 610	0.45 483	0.44 602	0.65 480	0.41 473	1.19 575	1.05 566	0.70 386	0.84 395	0.98 535	0.66 504	0.82 510	0.50 467	0.29 581	0.30 618	0.27 568	0.30 602	0.46 632	0.35 606

MyStereo8	0.40 346	0.20 278	0.54 455	0.41 371	0.29 457	0.53 382	0.29 232	0.65 288	0.49 261	0.71 393	0.98 470	0.58 341	0.43 355	0.50 240	0.51 477	0.15 255	0.12 297	0.16 253	0.14 277	0.19 426	0.19 449

1111x	0.55 504	0.22 359	0.46 359	0.38 259	0.20 139	0.66 482	0.43 490	1.23 595	0.99 537	0.71 393	0.99 475	0.95 526	0.69 517	0.90 547	1.08 620	0.18 401	0.17 491	0.18 353	0.19 458	0.20 444	0.18 415

CASS	0.45 394	0.27 479	0.42 302	0.48 520	0.22 202	0.61 443	0.34 338	0.97 476	0.62 309	0.71 393	0.85 405	0.61 368	0.55 430	0.57 301	0.41 397	0.29 581	0.16 471	0.22 485	0.18 427	0.22 491	0.28 558
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Anonymous_2	0.82 590	0.44 590	0.63 497	0.40 334	0.43 595	0.80 535	0.52 551	0.72 360	0.77 406	0.71 393	0.60 277	0.87 498	0.76 551	0.75 479	0.58 503	0.52 656	0.54 671	0.54 654	4.82 714	0.56 650	0.40 625

test-3	0.34 247	0.16 95	0.43 316	0.39 291	0.21 170	0.43 325	0.22 89	0.63 273	0.78 416	0.71 393	0.45 203	0.64 383	0.27 164	0.43 173	0.31 273	0.12 61	0.09 27	0.17 300	0.13 237	0.12 100	0.10 60

GwcNet-ADL	0.44 383	0.22 359	0.48 394	0.45 483	0.30 476	0.40 293	0.37 402	0.92 454	0.97 528	0.71 393	0.78 358	0.61 368	0.42 349	0.62 364	0.50 467	0.19 434	0.14 408	0.15 216	0.14 277	0.18 392	0.18 415

HCRNet	0.44 383	0.34 536	0.41 281	0.53 588	0.26 368	0.53 382	0.29 232	0.83 418	0.63 320	0.71 393	0.81 378	0.77 464	0.50 400	0.66 411	0.36 346	0.24 533	0.16 471	0.24 523	0.20 484	0.21 468	0.18 415

xxxx	1.01 619	0.22 359	0.43 316	0.36 198	0.21 170	0.82 548	0.36 385	1.32 620	0.88 476	0.71 393	0.94 443	0.97 531	0.63 479	0.64 393	10.58 706	0.20 459	0.16 471	0.18 353	0.17 399	0.19 426	0.19 449

FENet	0.42 365	0.22 359	0.38 234	0.39 291	0.24 289	0.55 395	0.32 309	0.79 404	0.70 355	0.71 393	0.72 322	0.63 377	0.57 439	0.62 364	0.44 431	0.19 434	0.13 369	0.19 397	0.17 399	0.18 392	0.19 449

GwcNet-RSSM	0.49 452	0.24 419	0.42 302	0.40 334	0.23 256	0.55 395	0.38 424	0.93 456	0.93 511	0.71 393	1.16 551	0.86 492	0.60 460	0.62 364	0.66 529	0.21 476	0.14 408	0.19 397	0.20 484	0.16 323	0.15 319

HITNet	0.41 357	0.26 462	0.45 342	0.33 97	0.17 38	0.63 463	0.30 252	0.93 456	0.64 328	0.71 393	0.82 384	0.64 383	0.52 407	0.59 340	0.43 413	0.14 177	0.10 95	0.15 216	0.13 237	0.19 426	0.12 193
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
mmm	0.44 383	0.27 479	0.46 359	0.38 259	0.24 289	0.61 443	0.35 363	0.94 461	0.53 279	0.72 404	1.05 505	0.63 377	0.50 400	0.57 301	0.45 440	0.18 401	0.15 439	0.23 506	0.20 484	0.20 444	0.18 415

MIM_Stereo	0.38 317	0.17 144	0.53 449	0.37 222	0.24 289	0.27 104	0.24 134	0.70 345	0.54 283	0.72 404	1.00 478	0.63 377	0.29 199	0.64 393	0.38 372	0.13 117	0.14 408	0.17 300	0.16 344	0.14 200	0.11 133

LCNet	0.41 357	0.20 278	0.32 135	0.44 458	0.24 289	0.47 355	0.29 232	0.67 309	0.53 279	0.72 404	1.03 495	0.66 401	0.60 460	0.58 322	0.34 311	0.14 177	0.10 95	0.19 397	0.19 458	0.21 468	0.36 608

cf-r	0.47 420	0.23 381	0.41 281	0.39 291	0.23 256	0.59 433	0.37 402	0.88 440	0.85 458	0.72 404	1.05 505	0.94 524	0.62 473	0.56 289	0.54 493	0.21 476	0.14 408	0.17 300	0.19 458	0.15 267	0.15 319

CFNet	0.51 475	0.29 505	0.46 359	0.41 371	0.27 403	0.70 497	0.32 309	1.13 545	1.00 544	0.72 404	1.07 515	0.85 487	0.60 460	0.76 483	0.52 485	0.19 434	0.14 408	0.23 506	0.23 541	0.21 468	0.16 369

DN-CSS_ROB	0.43 375	0.26 462	0.62 487	0.40 334	0.29 457	0.44 335	0.27 193	0.77 394	0.75 388	0.72 404	1.09 521	0.48 289	0.43 355	0.69 440	0.37 363	0.15 255	0.12 297	0.21 470	0.19 458	0.18 392	0.16 369

ffm	0.44 383	0.26 462	0.49 408	0.37 222	0.25 320	0.55 395	0.37 402	0.68 320	1.04 562	0.73 410	0.96 456	0.71 423	0.53 412	0.57 301	0.25 167	0.16 312	0.10 95	0.25 536	0.21 507	0.16 323	0.16 369

ff1	0.49 452	0.26 462	0.49 408	0.37 222	0.25 320	0.55 395	0.37 402	0.68 320	1.04 562	0.73 410	0.96 456	0.71 423	0.53 412	1.01 577	0.88 582	0.16 312	0.10 95	0.25 536	0.21 507	0.16 323	0.16 369

mmx	0.53 490	0.26 462	0.49 408	0.37 222	0.25 320	0.55 395	0.37 402	1.16 566	1.03 556	0.73 410	0.96 456	0.71 423	0.53 412	1.01 577	0.88 582	0.20 459	0.15 439	0.25 536	0.21 507	0.22 491	0.20 474

xxx	0.53 490	0.26 462	0.49 408	0.37 222	0.25 320	0.55 395	0.37 402	1.16 566	1.03 556	0.73 410	0.96 456	0.71 423	0.53 412	1.01 577	0.88 582	0.20 459	0.15 439	0.25 536	0.21 507	0.22 491	0.20 474

RASNet	0.53 490	0.22 359	0.52 442	0.38 259	0.22 202	0.68 490	0.38 424	0.97 476	0.88 476	0.73 410	1.04 501	1.03 552	0.92 599	0.90 547	0.86 572	0.16 312	0.14 408	0.14 164	0.17 399	0.15 267	0.13 241

RAFT-345	0.40 346	0.18 190	0.40 270	0.38 259	0.22 202	0.33 204	0.26 170	0.61 260	0.51 272	0.74 415	1.79 637	0.45 274	0.33 261	0.66 411	0.36 346	0.14 177	0.11 226	0.18 353	0.14 277	0.13 149	0.13 241

GES	0.44 383	0.23 381	0.57 470	0.40 334	0.30 476	0.59 433	0.36 385	0.96 472	0.68 347	0.74 415	0.83 390	0.47 284	0.48 386	0.67 422	0.43 413	0.22 503	0.16 471	0.17 300	0.16 344	0.18 392	0.23 519

test_sample3	0.46 405	0.25 445	0.50 421	0.35 170	0.23 256	0.69 492	0.37 402	1.15 558	0.81 435	0.75 417	0.79 368	0.66 401	0.49 390	0.63 378	0.46 451	0.21 476	0.15 439	0.20 428	0.19 458	0.21 468	0.19 449

DispNO	0.47 420	0.23 381	0.71 538	0.39 291	0.31 498	0.60 440	0.38 424	0.89 442	0.77 406	0.75 417	0.84 395	0.72 432	0.54 424	0.73 466	0.46 451	0.19 434	0.14 408	0.20 428	0.18 427	0.16 323	0.17 396

BUS	0.45 394	0.25 445	0.43 316	0.45 483	0.28 428	0.70 497	0.34 338	0.94 461	0.76 397	0.75 417	0.80 371	0.65 396	0.49 390	0.64 393	0.51 477	0.20 459	0.14 408	0.22 485	0.19 458	0.18 392	0.18 415

BSDual-CNN	0.46 405	0.25 445	0.43 316	0.45 483	0.28 428	0.77 524	0.40 457	0.94 461	0.76 397	0.75 417	0.80 371	0.76 458	0.54 424	0.64 393	0.43 413	0.20 459	0.14 408	0.22 485	0.19 458	0.18 392	0.18 415

hknet	0.49 452	0.25 445	0.51 436	0.45 483	0.29 457	0.77 524	0.40 457	0.94 461	0.83 445	0.75 417	0.80 371	0.97 531	0.61 466	0.73 466	0.45 440	0.18 401	0.14 408	0.22 485	0.19 458	0.18 392	0.18 415

DMCA	0.45 394	0.26 462	0.50 421	0.38 259	0.28 428	0.51 369	0.34 338	0.93 456	0.68 347	0.75 417	0.83 390	0.79 468	0.53 412	0.51 248	0.54 493	0.21 476	0.16 471	0.21 470	0.16 344	0.19 426	0.21 494

AdaStereo	0.50 468	0.32 523	0.47 372	0.48 520	0.25 320	0.67 487	0.32 309	1.17 571	0.88 476	0.75 417	0.99 475	0.75 451	0.49 390	0.67 422	0.46 451	0.27 563	0.12 297	0.28 576	0.18 427	0.23 508	0.18 415
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.
UGAM	0.52 483	0.22 359	0.46 359	0.45 483	0.25 320	0.41 313	0.52 551	0.62 265	1.16 596	0.76 424	1.13 535	1.32 611	0.57 439	1.00 576	0.53 488	0.17 367	0.14 408	0.25 536	0.21 507	0.15 267	0.13 241

MyStereo05	0.44 383	0.21 318	0.45 342	0.41 371	0.28 428	0.41 313	0.50 532	0.93 456	1.09 583	0.76 424	0.61 283	0.51 306	0.57 439	0.73 466	0.42 405	0.14 177	0.13 369	0.18 353	0.17 399	0.17 363	0.15 319

RAFT_CTSACE	0.45 394	0.20 278	0.44 329	0.45 483	0.27 403	0.34 220	0.39 446	0.60 253	0.73 375	0.76 424	1.44 609	0.83 482	0.38 321	1.08 593	0.26 196	0.12 61	0.13 369	0.18 353	0.16 344	0.15 267	0.11 133

ASMatch	0.48 433	0.19 231	0.45 342	0.39 291	0.28 428	0.37 259	0.26 170	0.74 376	0.68 347	0.76 424	2.34 657	0.61 368	0.52 407	0.62 364	0.37 363	0.14 177	0.12 297	0.17 300	0.15 310	0.14 200	0.21 494

IRAFT_RVC	0.42 365	0.20 278	0.48 394	0.44 458	0.24 289	0.27 104	0.54 560	0.74 376	0.77 406	0.76 424	0.80 371	0.73 443	0.51 405	0.70 447	0.36 346	0.17 367	0.10 95	0.21 470	0.16 344	0.16 323	0.14 287

GMM-Stereo	0.44 383	0.19 231	0.36 203	0.42 417	0.25 320	0.51 369	0.47 513	0.71 354	0.53 279	0.76 424	1.37 593	0.76 458	0.38 321	0.60 346	0.33 295	0.15 255	0.10 95	0.20 428	0.19 458	0.16 323	0.27 551

test_sample5	0.47 420	0.26 462	0.49 408	0.36 198	0.22 202	0.64 470	0.39 446	1.13 545	0.81 435	0.77 430	0.94 443	0.64 383	0.54 424	0.65 401	0.43 413	0.21 476	0.16 471	0.22 485	0.20 484	0.22 491	0.20 474

OMP-Stereo	0.42 365	0.22 359	0.46 359	0.52 578	0.24 289	0.36 247	0.25 148	0.71 354	0.78 416	0.77 430	0.64 293	0.89 507	0.39 333	0.91 554	0.35 329	0.15 255	0.12 297	0.20 428	0.15 310	0.15 267	0.12 193

BEATNet_4x	0.46 405	0.32 523	0.56 466	0.37 222	0.19 97	0.63 463	0.35 363	1.01 496	0.72 368	0.77 430	0.83 390	0.70 419	0.59 456	0.68 433	0.53 488	0.16 312	0.12 297	0.16 253	0.14 277	0.24 521	0.16 369

PS-NSSS	0.58 530	0.44 590	0.62 487	0.42 417	0.33 527	0.66 482	0.58 575	1.02 500	0.86 463	0.77 430	1.28 576	0.72 432	0.64 490	0.82 510	0.59 508	0.31 591	0.26 595	0.40 627	0.27 588	0.33 584	0.26 541

DStereoRT	0.74 573	0.19 231	0.50 421	0.51 565	0.33 527	1.10 604	0.34 338	0.82 413	0.76 397	0.78 434	1.05 505	0.51 306	0.73 541	0.76 483	0.48 462	0.16 312	0.13 369	3.96 711	1.37 701	0.19 426	0.14 287

PSMNet-RUCA	0.76 576	0.75 647	1.08 609	1.01 668	0.90 664	0.69 492	0.50 532	1.11 537	1.03 556	0.78 434	1.11 524	0.80 477	0.72 538	0.88 539	0.63 521	0.53 660	0.27 604	0.76 664	0.46 648	0.66 660	0.47 648

test_sample4	0.47 420	0.26 462	0.50 421	0.35 170	0.22 202	0.69 492	0.38 424	1.15 558	0.81 435	0.78 434	0.82 384	0.62 375	0.53 412	0.63 378	0.44 431	0.21 476	0.15 439	0.21 470	0.19 458	0.21 468	0.19 449

IPLGR	0.39 334	0.21 318	0.63 497	0.39 291	0.22 202	0.49 363	0.29 232	0.76 391	0.74 383	0.78 434	0.77 347	0.44 272	0.42 349	0.47 215	0.38 372	0.13 117	0.12 297	0.16 253	0.14 277	0.15 267	0.13 241

RAFT + AFF	0.53 490	0.29 505	0.75 558	0.51 565	0.32 515	0.63 463	0.60 581	1.00 486	0.91 500	0.78 434	0.87 416	0.83 482	0.58 449	0.80 504	0.47 458	0.17 367	0.20 544	0.23 506	0.22 525	0.18 392	0.18 415

raft_robust	0.41 357	0.23 381	0.36 203	0.42 417	0.21 170	0.40 293	0.33 321	0.79 404	0.98 532	0.79 439	0.87 416	0.39 215	0.33 261	0.84 523	0.29 258	0.13 117	0.12 297	0.16 253	0.17 399	0.15 267	0.12 193

PSMNet_ROB	0.64 546	0.37 554	0.65 508	0.56 606	0.42 589	0.97 577	0.83 638	1.21 582	0.92 505	0.79 439	1.02 490	1.08 567	0.63 479	0.82 510	0.91 596	0.29 581	0.20 544	0.31 594	0.31 610	0.26 537	0.23 519

MultiAttention	3.58 693	0.24 419	0.62 487	0.54 595	0.34 536	22.90 716	2.72 707	1.60 660	1.13 591	0.80 441	1.81 638	1.14 588	0.43 355	35.29 729	0.61 514	0.17 367	0.12 297	0.23 506	0.23 541	0.34 590	0.29 565

z-ln-s-r	0.66 550	0.36 547	1.30 637	0.39 291	0.26 368	0.57 415	0.63 590	0.80 407	1.03 556	0.80 441	1.43 606	0.91 514	0.76 551	1.08 593	1.87 662	0.16 312	0.12 297	0.17 300	0.14 277	0.20 444	0.16 369

ITSA-stereo	0.53 490	0.28 493	0.52 442	0.40 334	0.23 256	0.56 409	0.34 338	1.24 602	1.24 611	0.80 441	0.81 378	0.72 432	0.58 449	0.82 510	0.65 526	0.21 476	0.17 491	0.23 506	0.21 507	0.22 491	0.26 541

test_sample6	0.49 452	0.26 462	0.50 421	0.37 222	0.22 202	0.63 463	0.40 457	1.12 543	0.83 445	0.80 441	1.03 495	0.66 401	0.55 430	0.67 422	0.46 451	0.22 503	0.16 471	0.22 485	0.22 525	0.23 508	0.21 494

DualNet	0.48 433	0.26 462	0.49 408	0.36 198	0.22 202	0.64 470	0.39 446	1.13 545	0.81 435	0.80 441	1.03 495	0.64 383	0.54 424	0.65 401	0.43 413	0.21 476	0.16 471	0.22 485	0.20 484	0.22 491	0.20 474

CBFPSM	0.59 537	0.22 359	1.31 638	0.38 259	0.27 403	1.12 609	0.65 596	0.79 404	0.82 440	0.80 441	0.81 378	1.35 620	0.87 587	0.67 422	0.76 552	0.16 312	0.15 439	0.15 216	0.16 344	0.17 363	0.22 512

iinet-f	0.67 555	0.26 462	2.15 669	0.39 291	0.31 498	1.19 620	0.56 571	0.84 421	0.84 450	0.80 441	1.17 553	1.05 558	0.84 581	0.71 453	1.21 631	0.20 459	0.18 513	0.17 300	0.15 310	0.20 444	0.20 474

NINENet	0.50 468	0.29 505	0.51 436	0.45 483	0.32 515	0.70 497	0.34 338	1.10 531	0.88 476	0.80 441	0.94 443	0.65 396	0.49 390	0.73 466	0.51 477	0.22 503	0.20 544	0.25 536	0.18 427	0.22 491	0.21 494

ACRE	0.40 346	0.21 318	0.65 508	0.45 483	0.33 527	0.51 369	0.33 321	0.66 299	0.63 320	0.80 441	0.92 439	0.45 274	0.32 242	0.52 255	0.45 440	0.16 312	0.12 297	0.15 216	0.14 277	0.13 149	0.14 287

ADLNet2	0.55 504	0.25 445	0.65 508	0.47 512	0.30 476	0.83 551	0.50 532	1.05 512	0.95 524	0.80 441	0.98 470	0.99 537	0.69 517	0.77 491	0.73 547	0.20 459	0.16 471	0.17 300	0.18 427	0.21 468	0.21 494

RAFT	0.45 394	0.22 359	0.45 342	0.47 512	0.26 368	0.54 389	0.47 513	0.66 299	0.58 301	0.80 441	0.82 384	0.94 524	0.57 439	0.75 479	0.34 311	0.17 367	0.15 439	0.22 485	0.20 484	0.16 323	0.12 193

SFCPSM	0.47 420	0.21 318	0.55 460	0.40 334	0.27 403	0.87 559	0.37 402	1.33 622	0.77 406	0.80 441	0.84 395	0.54 319	0.49 390	0.57 301	0.37 363	0.18 401	0.13 369	0.18 353	0.20 484	0.16 323	0.15 319

PA-Net	0.67 555	0.43 585	0.83 574	0.50 549	0.53 632	0.94 569	0.68 607	1.10 531	1.14 594	0.80 441	0.88 424	0.87 498	0.77 558	1.02 582	0.88 582	0.24 533	0.41 656	0.29 585	0.44 647	0.26 537	0.34 601
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
SMFormer	0.51 475	0.23 381	0.62 487	0.34 127	0.20 139	0.62 451	0.34 338	1.21 582	1.02 551	0.81 454	1.01 481	0.71 423	0.65 496	0.84 523	0.55 498	0.19 434	0.15 439	0.18 353	0.16 344	0.18 392	0.18 415

tta	0.51 475	0.23 381	0.62 487	0.34 127	0.20 139	0.62 451	0.34 338	1.21 582	1.02 551	0.81 454	1.01 481	0.71 423	0.65 496	0.84 523	0.55 498	0.19 434	0.15 439	0.18 353	0.16 344	0.15 267	0.14 287

qqq1	0.49 452	0.23 381	0.62 487	0.34 127	0.20 139	0.62 451	0.34 338	1.21 582	1.02 551	0.81 454	1.01 481	0.71 423	0.65 496	0.84 523	0.34 311	0.19 434	0.15 439	0.14 164	0.12 189	0.15 267	0.14 287

fff1	0.49 452	0.23 381	0.62 487	0.34 127	0.20 139	0.62 451	0.34 338	1.21 582	1.02 551	0.81 454	1.01 481	0.71 423	0.65 496	0.84 523	0.34 311	0.19 434	0.15 439	0.14 164	0.12 189	0.15 267	0.14 287

AACVNet	0.50 468	0.23 381	0.49 408	0.46 504	0.29 457	0.52 374	0.38 424	0.90 447	0.55 290	0.81 454	1.03 495	1.00 541	0.70 530	0.83 518	0.54 493	0.21 476	0.18 513	0.24 523	0.18 427	0.23 508	0.20 474

test_xeample	1.01 619	0.21 318	0.42 302	0.35 170	0.21 170	0.71 502	0.39 446	1.23 595	0.86 463	0.81 454	1.04 501	0.69 414	0.61 466	0.69 440	10.93 707	0.19 434	0.15 439	0.18 353	0.17 399	0.18 392	0.17 396

APVNet	0.71 566	0.37 554	0.89 587	0.56 606	0.45 606	1.18 619	0.68 607	1.41 639	0.85 458	0.81 454	1.15 546	1.04 554	0.81 570	1.10 597	1.17 628	0.26 553	0.28 608	0.32 600	0.31 610	0.29 556	0.30 574

HSM	0.51 475	0.24 419	0.41 281	0.39 291	0.24 289	0.75 517	0.40 457	1.22 590	0.75 388	0.81 454	0.91 435	1.21 593	0.69 517	0.87 536	0.46 451	0.17 367	0.13 369	0.17 300	0.14 277	0.17 363	0.17 396

DISCO	0.70 562	0.26 462	0.68 523	0.44 458	0.31 498	1.14 611	0.51 548	1.23 595	1.23 609	0.81 454	1.05 505	1.50 635	0.85 582	1.82 660	1.03 614	0.19 434	0.15 439	0.18 353	0.16 344	0.24 521	0.23 519

rvit_105_1	0.54 502	0.40 577	0.76 563	0.58 614	0.37 555	0.59 433	0.68 607	0.70 345	0.94 518	0.82 463	0.69 313	0.73 443	0.58 449	0.78 496	0.54 493	0.32 603	0.29 613	0.31 594	0.34 622	0.23 508	0.20 474

CoDeX	0.47 420	0.20 278	0.49 408	0.42 417	0.25 320	0.75 517	0.36 385	1.27 610	0.80 427	0.82 463	0.96 456	0.62 375	0.57 439	0.60 346	0.36 346	0.17 367	0.12 297	0.17 300	0.15 310	0.16 323	0.14 287

Sa-1000	0.48 433	0.24 419	0.41 281	0.45 483	0.25 320	0.59 433	0.34 338	0.81 411	0.93 511	0.82 463	1.50 616	0.53 315	0.45 371	0.92 557	0.30 265	0.15 255	0.12 297	0.21 470	0.19 458	0.15 267	0.13 241

CIPLG	0.41 357	0.21 318	0.63 497	0.45 483	0.33 527	0.52 374	0.33 321	0.65 288	0.60 304	0.82 463	0.96 456	0.46 282	0.32 242	0.55 278	0.44 431	0.16 312	0.12 297	0.15 216	0.14 277	0.13 149	0.14 287

IPLGR_C	0.40 346	0.21 318	0.64 502	0.45 483	0.33 527	0.52 374	0.34 338	0.66 299	0.62 309	0.82 463	0.92 439	0.45 274	0.32 242	0.52 255	0.46 451	0.17 367	0.12 297	0.15 216	0.14 277	0.13 149	0.14 287

GEStereo_RVC	0.55 504	0.29 505	0.63 497	0.49 535	0.31 498	0.70 497	0.54 560	1.22 590	0.92 505	0.82 463	0.85 405	0.85 487	0.63 479	0.90 547	0.65 526	0.24 533	0.16 471	0.19 397	0.16 344	0.21 468	0.22 512

CFNet_pseudo	0.46 405	0.24 419	0.52 442	0.37 222	0.27 403	0.58 421	0.30 252	0.86 428	0.88 476	0.82 463	1.03 495	0.75 451	0.47 381	0.58 322	0.44 431	0.17 367	0.12 297	0.24 523	0.16 344	0.24 521	0.19 449

psm_up	0.55 504	0.26 462	0.47 372	0.49 535	0.32 515	0.65 480	0.56 571	1.04 507	0.82 440	0.82 463	0.88 424	1.01 545	0.94 605	0.74 473	0.61 514	0.21 476	0.25 588	0.26 555	0.23 541	0.21 468	0.20 474

hitnet-ft	0.55 504	0.27 479	0.39 256	0.41 371	0.28 428	0.78 528	0.40 457	0.92 454	0.90 493	0.82 463	1.01 481	1.13 585	0.70 530	0.78 496	0.67 532	0.28 574	0.20 544	0.28 576	0.22 525	0.29 556	0.26 541

FADNet-RVC-Resample	0.56 515	0.33 531	1.16 617	0.49 535	0.34 536	0.71 502	0.43 490	1.01 496	0.93 511	0.82 463	0.87 416	0.74 449	0.67 507	0.73 466	0.45 440	0.18 401	0.18 513	0.26 555	0.27 588	0.26 537	0.27 551

TDLM	0.57 523	0.33 531	0.49 408	0.51 565	0.30 476	0.66 482	0.73 627	1.03 504	1.01 548	0.82 463	1.10 523	0.84 485	0.70 530	0.86 534	0.58 503	0.28 574	0.17 491	0.25 536	0.22 525	0.26 537	0.19 449

ccs_rob	0.46 405	0.24 419	0.52 442	0.37 222	0.27 403	0.58 421	0.31 280	0.86 428	0.88 476	0.82 463	1.02 490	0.75 451	0.47 381	0.58 322	0.44 431	0.17 367	0.12 297	0.24 523	0.16 344	0.24 521	0.19 449

LL-Strereo	0.57 523	0.27 479	0.68 523	0.48 520	0.34 536	0.39 287	0.48 521	0.94 461	0.97 528	0.83 475	0.78 358	1.10 575	1.18 634	1.33 629	0.49 465	0.17 367	0.14 408	0.22 485	0.19 458	0.16 323	0.17 396

HBP-ISP	0.59 537	0.45 594	0.43 316	0.45 483	0.33 527	0.70 497	0.28 223	1.11 537	1.00 544	0.83 475	1.18 555	0.65 396	0.68 513	0.88 539	0.52 485	0.35 622	0.38 649	0.47 641	0.41 642	0.38 610	0.31 584

IER	0.46 405	0.23 381	0.50 421	0.38 259	0.28 428	0.69 492	0.35 363	0.80 407	0.66 337	0.83 475	0.94 443	0.75 451	0.77 558	0.60 346	0.42 405	0.17 367	0.14 408	0.17 300	0.17 399	0.17 363	0.15 319

IIG-Stereo	0.43 375	0.21 318	0.44 329	0.50 549	0.25 320	0.44 335	0.21 72	0.71 354	0.76 397	0.83 475	0.95 452	0.83 482	0.43 355	0.90 547	0.35 329	0.15 255	0.12 297	0.19 397	0.14 277	0.15 267	0.11 133

DGSMNet	0.76 576	0.55 623	1.29 636	0.58 614	0.62 648	0.94 569	0.70 617	1.26 608	1.11 585	0.83 475	1.24 569	1.00 541	0.71 534	1.03 584	0.81 562	0.34 618	0.29 613	0.41 631	0.40 637	0.57 652	0.55 660

UNet	0.54 502	0.26 462	0.66 514	0.44 458	0.40 576	0.99 582	0.41 473	0.98 479	0.75 388	0.83 475	0.89 428	1.04 554	0.72 538	0.73 466	0.62 517	0.19 434	0.14 408	0.20 428	0.17 399	0.20 444	0.17 396

CC-Net-ROB	0.82 590	0.96 665	0.85 576	0.58 614	0.45 606	1.27 629	0.70 617	1.17 571	1.02 551	0.83 475	1.23 567	0.90 512	0.77 558	1.06 587	0.69 536	0.46 646	0.34 641	1.71 682	0.38 630	0.59 656	0.36 608

G2L-ROB	0.47 420	0.19 231	0.42 302	0.35 170	0.22 202	0.57 415	0.42 483	1.14 554	0.71 366	0.84 482	0.75 337	1.09 571	0.53 412	0.74 473	0.53 488	0.17 367	0.12 297	0.14 164	0.12 189	0.17 363	0.19 449

G2L-Stereo	0.49 452	0.23 381	0.48 394	0.43 438	0.26 368	0.47 355	0.42 483	0.93 456	0.78 416	0.84 482	0.86 408	0.91 514	0.52 407	0.78 496	0.70 539	0.20 459	0.17 491	0.22 485	0.18 427	0.17 363	0.21 494

TCMNet	0.66 550	0.39 572	0.98 597	0.59 618	0.61 647	0.96 575	0.55 565	1.05 512	0.90 493	0.84 482	1.14 540	0.89 507	0.65 496	0.85 529	1.01 613	0.26 553	0.26 595	0.31 594	0.28 594	0.32 577	0.29 565

IPLG	0.39 334	0.20 278	0.59 476	0.40 334	0.24 289	0.54 389	0.27 193	0.75 384	0.63 320	0.84 482	0.81 378	0.32 153	0.32 242	0.60 346	0.45 440	0.13 117	0.11 226	0.16 253	0.13 237	0.13 149	0.12 193

coex_refinement	0.53 490	0.21 318	0.39 256	0.44 458	0.30 476	0.76 523	0.39 446	1.09 528	0.90 493	0.85 486	1.12 528	1.00 541	0.56 437	0.63 378	0.81 562	0.21 476	0.13 369	0.16 253	0.16 344	0.20 444	0.21 494

DDVS	0.52 483	0.30 514	0.56 466	0.41 371	0.31 498	0.71 502	0.34 338	0.91 452	0.67 341	0.85 486	0.89 428	1.12 579	0.46 377	0.86 534	0.60 510	0.22 503	0.16 471	0.22 485	0.18 427	0.25 530	0.26 541

anonymousa	0.49 452	0.20 278	0.42 302	0.38 259	0.23 256	0.91 563	0.35 363	0.75 384	0.62 309	0.85 486	1.54 621	1.06 560	0.66 504	0.51 248	0.43 413	0.16 312	0.13 369	0.19 397	0.21 507	0.16 323	0.14 287

PFNet+	0.40 346	0.19 231	0.49 408	0.39 291	0.25 320	0.28 126	0.23 115	0.64 287	0.70 355	0.85 486	0.79 368	0.64 383	0.35 279	0.72 459	0.34 311	0.19 434	0.14 408	0.23 506	0.20 484	0.16 323	0.20 474

delet	0.55 504	0.24 419	0.55 460	0.44 458	0.33 527	1.07 596	0.50 532	1.00 486	0.86 463	0.85 486	0.96 456	0.90 512	0.63 479	0.83 518	0.74 550	0.18 401	0.18 513	0.20 428	0.21 507	0.16 323	0.15 319

CVANet_RVC	0.57 523	0.33 531	0.44 329	0.47 512	0.32 515	0.67 487	0.61 586	1.05 512	0.93 511	0.85 486	1.04 501	1.01 545	0.73 541	0.83 518	0.52 485	0.29 581	0.19 532	0.27 568	0.25 566	0.31 571	0.21 494

DeepPruner_ROB	0.53 490	0.34 536	0.59 476	0.41 371	0.30 476	0.50 365	0.43 490	1.19 575	0.70 355	0.85 486	1.05 505	0.86 492	0.55 430	0.84 523	0.51 477	0.29 581	0.23 571	0.22 485	0.22 525	0.26 537	0.25 535

G2L-Stereo_test	0.48 433	0.20 278	0.40 270	0.34 127	0.23 256	0.57 415	0.58 575	1.10 531	0.77 406	0.86 493	0.94 443	0.95 526	0.54 424	0.68 433	0.60 510	0.16 312	0.12 297	0.14 164	0.12 189	0.15 267	0.15 319

GMStereo_Zeroshot	0.49 452	0.44 590	0.74 552	0.49 535	0.27 403	0.56 409	0.29 232	0.73 372	0.76 397	0.86 493	0.94 443	0.91 514	0.36 307	0.74 473	0.43 413	0.26 553	0.14 408	0.26 555	0.15 310	0.36 601	0.18 415

PCWNet_CMD	0.48 433	0.24 419	0.52 442	0.39 291	0.27 403	0.63 463	0.30 252	0.95 468	0.96 525	0.86 493	1.07 515	0.79 468	0.44 366	0.57 301	0.43 413	0.17 367	0.12 297	0.21 470	0.16 344	0.24 521	0.19 449

AASNet	0.53 490	0.25 445	0.52 442	0.49 535	0.32 515	0.74 511	0.40 457	1.50 649	0.86 463	0.86 493	0.92 439	0.64 383	0.59 456	0.59 340	0.79 557	0.23 520	0.19 532	0.20 428	0.16 344	0.21 468	0.19 449

HHNet	0.41 357	0.17 144	0.41 281	0.34 127	0.37 555	0.33 204	0.34 338	0.69 329	0.75 388	0.86 493	1.30 583	0.52 311	0.32 242	0.52 255	0.35 329	0.15 255	0.11 226	0.19 397	0.15 310	0.15 267	0.24 528

HGLStereo	0.56 515	0.28 493	0.57 470	0.50 549	0.37 555	0.80 535	0.45 502	1.02 500	0.78 416	0.86 493	1.14 540	0.89 507	0.82 574	0.76 483	0.73 547	0.21 476	0.20 544	0.19 397	0.18 427	0.19 426	0.21 494

MSMDNet	0.48 433	0.24 419	0.52 442	0.39 291	0.27 403	0.63 463	0.30 252	0.96 472	0.96 525	0.86 493	1.07 515	0.79 468	0.44 366	0.57 301	0.43 413	0.17 367	0.12 297	0.20 428	0.16 344	0.23 508	0.19 449

AANet_RVC	0.57 523	0.32 523	0.54 455	0.45 483	0.27 403	0.57 415	0.48 521	1.00 486	1.28 623	0.86 493	1.33 587	0.87 498	0.58 449	1.07 590	0.75 551	0.18 401	0.12 297	0.15 216	0.13 237	0.18 392	0.18 415

fast-iter	0.45 394	0.21 318	0.36 203	0.34 127	0.35 543	0.28 126	0.31 280	0.72 360	0.46 241	0.87 501	1.13 535	1.09 571	0.76 551	0.69 440	0.56 500	0.12 61	0.10 95	0.17 300	0.17 399	0.17 363	0.15 319

CoSv	0.45 394	0.21 318	0.36 203	0.34 127	0.35 543	0.28 126	0.31 280	0.72 360	0.46 241	0.87 501	1.13 535	1.09 571	0.76 551	0.69 440	0.56 500	0.12 61	0.10 95	0.17 300	0.17 399	0.17 363	0.15 319

DisPM	0.39 334	0.19 231	0.44 329	0.41 371	0.27 403	0.24 58	0.31 280	0.65 288	0.57 299	0.87 501	0.87 416	0.60 362	0.32 242	0.76 483	0.32 282	0.18 401	0.12 297	0.19 397	0.17 399	0.15 267	0.20 474

GMOStereo	0.37 302	0.19 231	0.38 234	0.43 438	0.24 289	0.37 259	0.38 424	0.52 200	0.62 309	0.87 501	0.84 395	0.64 383	0.35 279	0.37 117	0.28 239	0.13 117	0.11 226	0.20 428	0.18 427	0.15 267	0.11 133

error version	0.37 302	0.19 231	0.38 234	0.43 438	0.24 289	0.37 259	0.38 424	0.52 200	0.62 309	0.87 501	0.84 395	0.64 383	0.35 279	0.37 117	0.28 239	0.13 117	0.11 226	0.20 428	0.18 427	0.15 267	0.11 133

test-v	0.37 302	0.19 231	0.38 234	0.43 438	0.24 289	0.37 259	0.38 424	0.52 200	0.62 309	0.87 501	0.84 395	0.64 383	0.35 279	0.37 117	0.28 239	0.13 117	0.11 226	0.20 428	0.18 427	0.15 267	0.11 133

test-2	0.37 302	0.19 231	0.38 234	0.43 438	0.24 289	0.37 259	0.38 424	0.52 200	0.62 309	0.87 501	0.84 395	0.64 383	0.35 279	0.37 117	0.28 239	0.13 117	0.11 226	0.20 428	0.18 427	0.15 267	0.11 133

FINET	0.67 555	0.42 583	1.00 599	0.46 504	0.43 595	0.83 551	0.89 646	1.08 524	1.50 644	0.87 501	1.14 540	0.71 423	0.68 513	0.92 557	0.70 539	0.36 626	0.30 618	0.26 555	0.24 557	0.35 595	0.33 593

UPFNet	0.53 490	0.24 419	0.51 436	0.45 483	0.38 565	0.84 554	0.49 527	0.99 481	0.75 388	0.87 501	0.88 424	0.86 492	0.64 490	0.80 504	0.71 544	0.20 459	0.20 544	0.20 428	0.20 484	0.19 426	0.15 319

iResNet	0.49 452	0.29 505	0.79 570	0.42 417	0.21 170	0.61 443	0.40 457	0.82 413	0.99 537	0.87 501	1.12 528	0.69 414	0.53 412	0.78 496	0.51 477	0.15 255	0.11 226	0.14 164	0.12 189	0.17 363	0.15 319

CFNet_ucs	0.50 468	0.24 419	0.55 460	0.38 259	0.31 498	0.58 421	0.33 321	0.98 479	0.93 511	0.88 511	1.19 559	0.80 477	0.49 390	0.63 378	0.43 413	0.21 476	0.15 439	0.26 555	0.18 427	0.26 537	0.22 512

LMCR-Stereo	0.53 490	0.30 514	0.53 449	0.58 614	0.30 476	0.83 551	0.36 385	1.19 575	0.76 397	0.88 511	1.04 501	0.56 327	0.62 473	0.82 510	0.67 532	0.19 434	0.15 439	0.19 397	0.14 277	0.23 508	0.17 396

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 555	0.81 653	0.73 547	0.53 588	0.37 555	1.40 635	0.53 556	1.04 507	0.79 425	0.88 511	0.94 443	0.95 526	0.53 412	0.93 563	0.58 503	0.39 632	0.30 618	0.57 656	0.31 610	0.53 646	0.30 574

Nwc_Net	0.78 582	0.38 564	0.73 547	0.60 624	0.55 636	1.05 594	0.55 565	1.67 666	1.05 566	0.88 511	1.86 642	1.40 625	1.09 625	1.10 597	0.87 578	0.30 588	0.25 588	0.36 614	0.38 630	0.29 556	0.29 565

RT-IGEV	0.52 483	0.19 231	0.59 476	0.40 334	0.25 320	0.79 531	0.62 588	1.15 558	0.74 383	0.89 515	0.99 475	1.18 592	0.61 466	0.65 401	0.31 273	0.19 434	0.13 369	0.17 300	0.13 237	0.15 267	0.20 474

DAS	0.51 475	0.25 445	0.60 482	0.48 520	0.31 498	0.58 421	0.41 473	0.83 418	0.97 528	0.89 515	1.12 528	0.70 419	0.75 548	0.82 510	0.43 413	0.17 367	0.13 369	0.18 353	0.15 310	0.20 444	0.18 415

SepStereo	0.51 475	0.25 445	0.60 482	0.48 520	0.31 498	0.58 421	0.41 473	0.83 418	0.97 528	0.89 515	1.12 528	0.70 419	0.75 548	0.93 563	0.43 413	0.17 367	0.13 369	0.18 353	0.15 310	0.20 444	0.18 415

DEmStereo	0.48 433	0.17 144	0.50 421	0.38 259	0.25 320	0.59 433	0.34 338	0.63 273	0.74 383	0.89 515	1.66 629	0.58 341	1.06 622	0.60 346	0.42 405	0.14 177	0.11 226	0.16 253	0.16 344	0.14 200	0.15 319

Pruner-Stereo	0.38 317	0.20 278	0.45 342	0.40 334	0.25 320	0.22 34	0.24 134	0.67 309	0.55 290	0.89 515	0.76 343	0.68 409	0.29 199	0.62 364	0.35 329	0.18 401	0.12 297	0.20 428	0.17 399	0.17 363	0.18 415

ARAFT	0.47 420	0.24 419	0.79 570	0.42 417	0.25 320	0.55 395	0.55 565	0.75 384	0.81 435	0.89 515	0.75 337	0.73 443	0.47 381	0.88 539	0.37 363	0.15 255	0.12 297	0.23 506	0.22 525	0.14 200	0.13 241

R-Stereo Train	0.39 334	0.18 190	0.42 302	0.42 417	0.26 368	0.40 293	0.32 309	0.72 360	0.34 136	0.89 515	1.28 576	0.57 332	0.35 279	0.42 162	0.32 282	0.15 255	0.12 297	0.14 164	0.12 189	0.14 200	0.13 241

RAFT-Stereo	0.39 334	0.18 190	0.42 302	0.42 417	0.26 368	0.40 293	0.32 309	0.72 360	0.34 136	0.89 515	1.28 576	0.57 332	0.35 279	0.42 162	0.32 282	0.15 255	0.12 297	0.14 164	0.12 189	0.14 200	0.13 241
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
UDG	0.88 602	0.82 656	0.67 518	1.00 667	0.96 669	1.02 586	0.57 574	1.13 545	0.99 537	0.90 523	0.97 469	1.31 606	0.99 614	0.85 529	0.84 567	0.54 661	0.32 633	1.77 683	0.40 637	0.94 669	0.66 664

NCC-stereo	0.78 582	0.40 577	0.76 563	0.61 626	0.67 653	0.81 540	0.69 612	1.54 657	1.11 585	0.90 523	1.36 590	1.33 614	1.16 631	1.19 608	0.88 582	0.31 591	0.30 618	0.37 619	0.48 657	0.33 584	0.33 593

Abc-Net	0.78 582	0.40 577	0.76 563	0.61 626	0.67 653	0.81 540	0.69 612	1.54 657	1.11 585	0.90 523	1.36 590	1.33 614	1.16 631	1.19 608	0.88 582	0.31 591	0.30 618	0.37 619	0.48 657	0.33 584	0.33 593
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
HSM-Net_RVC	0.53 490	0.22 359	0.35 191	0.37 222	0.21 170	0.85 555	0.37 402	1.23 595	0.93 511	0.90 523	1.15 546	1.26 598	0.63 479	0.72 459	0.48 462	0.17 367	0.13 369	0.16 253	0.15 310	0.17 363	0.15 319
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
iResNet_ROB	0.52 483	0.21 318	0.53 449	0.37 222	0.21 170	0.61 443	0.29 232	1.51 652	1.32 628	0.90 523	1.02 490	0.80 477	0.62 473	0.76 483	0.43 413	0.16 312	0.12 297	0.13 108	0.09 13	0.15 267	0.18 415

SQANet	0.82 590	0.74 646	0.67 518	1.13 673	0.98 672	1.11 605	0.47 513	1.07 520	0.83 445	0.91 528	1.05 505	1.03 552	0.74 544	1.01 577	0.64 524	0.61 664	0.24 580	1.03 674	0.35 625	1.18 678	0.58 661

gwcnet-sp	0.48 433	0.23 381	0.70 533	0.40 334	0.26 368	0.81 540	0.41 473	0.89 442	0.84 450	0.91 528	0.76 343	0.66 401	0.61 466	0.66 411	0.50 467	0.18 401	0.17 491	0.18 353	0.18 427	0.18 392	0.18 415

scenet	0.48 433	0.23 381	0.70 533	0.40 334	0.26 368	0.81 540	0.41 473	0.89 442	0.84 450	0.91 528	0.76 343	0.66 401	0.61 466	0.66 411	0.50 467	0.18 401	0.17 491	0.18 353	0.18 427	0.18 392	0.18 415

ssnet	0.48 433	0.23 381	0.70 533	0.40 334	0.26 368	0.81 540	0.41 473	0.89 442	0.84 450	0.91 528	0.76 343	0.66 401	0.61 466	0.66 411	0.50 467	0.18 401	0.17 491	0.18 353	0.18 427	0.18 392	0.18 415

psmg	0.49 452	0.25 445	0.43 316	0.41 371	0.28 428	0.85 555	0.43 490	0.99 481	0.76 397	0.91 528	0.94 443	0.76 458	0.54 424	0.64 393	0.43 413	0.20 459	0.15 439	0.20 428	0.20 484	0.18 392	0.18 415

MMNet	0.55 504	0.25 445	0.61 484	0.43 438	0.34 536	1.07 596	0.39 446	0.87 435	0.91 500	0.91 528	0.93 442	0.86 492	0.76 551	0.81 507	0.76 552	0.15 255	0.14 408	0.18 353	0.19 458	0.20 444	0.16 369

ac_64	0.52 483	0.22 359	0.50 421	0.45 483	0.28 428	0.80 535	0.45 502	1.02 500	0.61 305	0.91 528	0.83 390	1.07 565	0.68 513	0.74 473	0.70 539	0.21 476	0.18 513	0.20 428	0.19 458	0.18 392	0.15 319

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 490	0.32 523	0.64 502	0.44 458	0.30 476	0.66 482	0.44 499	1.04 507	0.88 476	0.91 528	0.91 435	0.99 537	0.60 460	0.68 433	0.60 510	0.21 476	0.17 491	0.22 485	0.22 525	0.21 468	0.21 494
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DualNet (step1)	0.57 523	0.36 547	0.72 543	0.38 259	0.30 476	0.71 502	0.43 490	1.06 516	0.88 476	0.92 536	0.86 408	0.85 487	0.69 517	0.68 433	0.50 467	0.41 637	0.20 544	0.40 627	0.41 642	0.36 601	0.33 593

test_sample9	1.05 628	0.36 547	0.72 543	0.38 259	0.30 476	0.71 502	0.43 490	1.06 516	0.88 476	0.92 536	0.86 408	0.85 487	0.69 517	1.20 610	1.36 640	0.41 637	8.41 715	0.40 627	0.41 642	0.36 601	0.33 593

test_sample7	0.52 483	0.29 505	0.50 421	0.36 198	0.27 403	0.62 451	0.41 473	1.06 516	0.88 476	0.92 536	0.86 408	0.85 487	0.69 517	0.68 433	0.50 467	0.26 553	0.20 544	0.27 568	0.26 581	0.27 548	0.24 528

222	1.18 644	0.22 359	0.44 329	0.37 222	0.22 202	0.79 531	0.37 402	1.31 619	0.89 490	0.92 536	1.08 518	0.72 432	0.71 534	0.66 411	13.89 710	0.20 459	0.15 439	0.17 300	0.16 344	0.18 392	0.19 449

ssnet_v2	0.58 530	0.28 493	0.56 466	0.43 438	0.29 457	0.95 572	0.59 578	1.13 545	0.99 537	0.93 540	0.80 371	0.99 537	0.64 490	0.82 510	0.94 598	0.25 543	0.22 561	0.23 506	0.24 557	0.20 444	0.19 449

Syn2CoEx	0.71 566	0.51 610	0.95 592	0.64 633	0.45 606	0.91 563	0.53 556	1.48 646	1.13 591	0.93 540	1.35 589	1.02 550	0.99 614	0.92 557	0.80 559	0.30 588	0.27 604	0.28 576	0.24 557	0.23 508	0.24 528

DeepPrunerF	0.89 604	0.52 618	3.43 683	0.68 648	0.81 660	0.72 509	0.72 625	1.22 590	1.99 668	0.93 540	1.01 481	0.87 498	0.86 584	1.08 593	0.95 601	0.34 618	0.28 608	0.43 633	0.39 634	0.30 565	0.32 588

Hybrid-DGEV-03	0.45 394	0.19 231	0.33 154	0.43 438	0.27 403	0.56 409	0.26 170	0.65 288	0.74 383	0.94 543	1.92 644	0.61 368	0.30 218	0.55 278	0.34 311	0.14 177	0.10 95	0.18 353	0.16 344	0.14 200	0.11 133

GASNet	0.67 555	0.72 644	0.96 594	0.70 651	0.48 619	0.62 451	0.47 513	1.08 524	1.03 556	0.94 543	0.82 384	0.93 522	0.83 579	1.33 629	0.80 559	0.31 591	0.22 561	0.29 585	0.28 594	0.44 625	0.24 528

CrosDoStereo	0.50 468	0.18 190	0.45 342	0.38 259	0.24 289	0.40 293	1.18 668	0.67 309	0.86 463	0.94 543	1.37 593	0.63 377	0.77 558	0.65 401	0.45 440	0.15 255	0.12 297	0.17 300	0.18 427	0.14 200	0.14 287

KYRaft	0.48 433	0.20 278	0.38 234	0.44 458	0.23 256	0.44 335	0.37 402	0.66 299	0.41 205	0.94 543	1.73 633	0.79 468	0.41 347	0.63 378	0.31 273	0.16 312	0.11 226	0.18 353	0.22 525	0.16 323	0.78 668

DeepStereo_LL	0.50 468	0.18 190	0.45 342	0.38 259	0.24 289	0.40 293	1.18 668	0.67 309	0.86 463	0.94 543	1.37 593	0.63 377	0.77 558	0.65 401	0.45 440	0.15 255	0.12 297	0.17 300	0.18 427	0.14 200	0.14 287

DMCA-RVC	0.51 475	0.30 514	0.59 476	0.50 549	0.32 515	0.54 389	0.38 424	0.86 428	0.68 347	0.94 543	0.86 408	0.91 514	0.68 513	0.70 447	0.59 508	0.23 520	0.18 513	0.31 594	0.23 541	0.26 537	0.19 449

MLCV	0.47 420	0.24 419	0.61 484	0.37 222	0.17 38	0.61 443	0.33 321	0.80 407	0.87 472	0.94 543	1.13 535	0.72 432	0.43 355	0.89 545	0.51 477	0.13 117	0.10 95	0.13 108	0.11 148	0.14 200	0.12 193

CBMV_ROB	0.59 537	0.37 554	0.38 234	0.39 291	0.28 428	0.74 511	0.28 223	1.00 486	0.98 532	0.94 543	1.25 571	0.81 480	0.78 563	0.87 536	0.50 467	0.36 626	0.37 647	0.43 633	0.40 637	0.33 584	0.30 574

CSP-Net	0.56 515	0.27 479	0.49 408	0.41 371	0.28 428	1.22 623	0.50 532	1.23 595	0.72 368	0.95 551	0.95 452	0.89 507	0.62 473	0.83 518	0.62 517	0.26 553	0.17 491	0.17 300	0.17 399	0.18 392	0.17 396

z-mn7	1.00 618	0.50 606	1.70 660	0.53 588	0.36 548	1.75 659	0.71 623	1.22 590	2.28 674	0.96 552	2.54 664	1.42 626	0.95 608	2.19 676	1.54 647	0.22 503	0.19 532	0.21 470	0.20 484	0.27 548	0.25 535

DDUNet	1.06 629	2.56 704	0.68 523	1.21 675	1.26 681	1.03 589	0.69 612	1.11 537	0.94 518	0.96 552	1.22 562	1.27 600	0.82 574	0.93 563	0.72 546	0.84 672	0.38 649	1.99 686	0.60 669	1.10 677	0.85 672

Prome-Stereo	0.46 405	0.19 231	0.35 191	0.44 458	0.26 368	0.40 293	0.45 502	0.68 320	0.44 227	0.96 552	1.84 640	0.59 356	0.67 507	0.61 354	0.32 282	0.14 177	0.11 226	0.16 253	0.14 277	0.16 323	0.29 565

S-Stereo	0.74 573	0.35 542	0.96 594	0.56 606	0.45 606	0.82 548	0.60 581	1.24 602	1.60 656	0.96 552	1.41 601	1.12 579	0.94 605	0.80 504	1.04 617	0.26 553	0.31 627	0.28 576	0.25 566	0.32 577	0.47 648

AF-Net	0.81 589	0.39 572	0.68 523	0.64 633	0.54 634	0.91 563	0.51 548	1.61 662	1.31 627	0.96 552	2.02 650	1.46 629	1.26 642	1.11 599	0.99 608	0.32 603	0.24 580	0.39 624	0.27 588	0.30 565	0.25 535

GCST	0.83 596	1.22 676	0.74 552	1.58 681	1.01 675	1.06 595	0.23 115	0.78 400	0.78 416	0.97 557	0.65 296	0.78 466	0.35 279	0.92 557	0.34 311	0.96 675	0.65 677	1.20 676	0.81 680	0.91 667	0.70 665

Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 545	0.28 493	0.99 598	0.40 334	0.30 476	1.03 589	0.56 571	1.10 531	0.99 537	0.97 557	1.22 562	1.06 560	0.69 517	1.07 590	0.95 601	0.19 434	0.11 226	0.16 253	0.13 237	0.22 491	0.21 494

AAGNet	1.43 658	0.20 278	0.48 394	0.44 458	0.25 320	0.29 138	0.31 280	0.65 288	0.68 347	0.97 557	0.86 408	0.67 408	0.62 473	0.64 393	20.63 716	0.16 312	0.11 226	0.19 397	0.15 310	0.19 426	0.12 193

acv_ft	0.51 475	0.23 381	0.56 466	0.44 458	0.28 428	0.86 558	0.39 446	0.91 452	0.80 427	0.97 557	0.96 456	0.79 468	0.59 456	0.63 378	0.87 578	0.17 367	0.15 439	0.16 253	0.15 310	0.17 363	0.15 319

RP	0.76 576	0.36 547	0.63 497	0.66 641	0.58 644	0.80 535	0.55 565	1.14 554	1.22 608	0.97 557	1.65 627	1.43 628	1.32 644	1.01 577	0.84 567	0.33 612	0.30 618	0.36 614	0.30 602	0.34 590	0.34 601

RAFT_R40	0.40 346	0.19 231	0.44 329	0.43 438	0.25 320	0.23 45	0.26 170	0.67 309	0.67 341	0.98 562	0.78 358	0.72 432	0.43 355	0.76 483	0.35 329	0.16 312	0.11 226	0.20 428	0.16 344	0.18 392	0.14 287

STTRV1_RVC	0.82 590	0.59 628	1.16 617	0.67 644	0.81 660	1.11 605	0.63 590	1.30 617	1.11 585	0.98 562	1.33 587	1.08 567	0.95 608	1.26 620	0.87 578	0.55 662	0.25 588	0.43 633	0.39 634	0.58 655	0.40 625

NCCL2	0.72 570	0.41 581	0.65 508	0.64 633	0.44 602	0.98 581	1.20 670	1.11 537	1.00 544	0.98 562	0.96 456	1.49 634	0.87 587	0.90 547	0.79 557	0.31 591	0.26 595	0.39 624	0.39 634	0.32 577	0.32 588

SDNR	0.86 599	0.37 554	1.47 653	0.40 334	0.38 565	3.38 692	0.33 321	0.90 447	0.98 532	0.99 565	2.09 653	0.59 356	0.71 534	1.29 624	0.70 539	0.51 655	0.56 673	0.36 614	0.26 581	0.43 624	0.46 643

pcwnet_v2	0.58 530	0.28 493	0.84 575	0.45 483	0.35 543	0.61 443	0.35 363	1.27 610	1.21 606	0.99 565	1.27 574	0.72 432	0.58 449	0.67 422	0.48 462	0.27 563	0.21 554	0.24 523	0.23 541	0.29 556	0.29 565

ADLNet	0.55 504	0.27 479	0.51 436	0.44 458	0.35 543	0.78 528	0.46 506	1.08 524	0.86 463	0.99 565	0.98 470	0.92 519	0.63 479	0.69 440	0.81 562	0.22 503	0.16 471	0.22 485	0.22 525	0.21 468	0.21 494

STTStereo	0.55 504	0.37 554	0.76 563	0.44 458	0.31 498	0.60 440	0.44 499	0.96 472	0.86 463	0.99 565	0.90 432	0.96 529	0.58 449	0.71 453	0.61 514	0.25 543	0.23 571	0.26 555	0.32 617	0.24 521	0.23 519

iResNetv2_ROB	0.52 483	0.27 479	0.69 529	0.38 259	0.25 320	0.62 451	0.35 363	1.17 571	1.01 548	0.99 565	1.06 512	0.88 503	0.67 507	0.66 411	0.39 381	0.19 434	0.13 369	0.15 216	0.11 148	0.18 392	0.16 369

Ntro	1.09 635	0.97 668	0.91 590	1.44 680	1.19 680	1.69 657	0.80 636	1.35 628	1.25 617	1.00 570	1.29 580	1.31 606	0.97 612	1.26 620	0.84 567	0.84 672	0.43 663	1.36 678	0.50 662	1.56 681	0.78 668

CRFU-Net	0.57 523	0.27 479	0.57 470	0.46 504	0.30 476	1.20 621	0.52 551	1.10 531	0.56 297	1.00 570	0.98 470	1.06 560	0.79 565	0.81 507	0.71 544	0.21 476	0.19 532	0.18 353	0.16 344	0.18 392	0.19 449

PFNet	0.42 365	0.18 190	0.58 475	0.43 438	0.24 289	0.43 325	0.32 309	0.74 376	0.78 416	1.00 570	0.74 335	0.68 409	0.39 333	0.72 459	0.37 363	0.16 312	0.10 95	0.20 428	0.15 310	0.16 323	0.13 241

GwcNet	0.69 560	0.36 547	1.10 610	0.51 565	0.42 589	1.08 600	0.50 532	1.21 582	1.16 596	1.00 570	1.37 593	1.06 560	0.79 565	0.92 557	0.94 598	0.25 543	0.24 580	0.24 523	0.22 525	0.23 508	0.26 541

stereogan	0.80 586	0.31 519	0.71 538	0.59 618	0.50 623	1.72 658	0.48 521	1.35 628	1.37 631	1.00 570	1.46 614	1.56 641	0.95 608	1.29 624	0.84 567	0.28 574	0.29 613	0.29 585	0.25 566	0.38 610	0.38 619

xyz-stereo	4.23 698	0.17 144	61.76 739	0.34 127	0.16 24	12.16 709	0.37 402	0.58 237	0.68 347	1.01 575	3.36 684	0.77 464	0.82 574	1.21 614	0.40 390	0.12 61	0.10 95	0.16 253	0.11 148	0.13 149	0.10 60

dad	0.58 530	0.50 606	0.64 502	0.43 438	0.30 476	0.59 433	0.36 385	0.78 400	1.25 617	1.01 575	1.17 553	1.15 589	0.53 412	0.68 433	0.50 467	0.35 622	0.23 571	0.37 619	0.21 507	0.29 556	0.20 474

GANetREF_RVC	0.80 586	0.75 647	0.86 581	0.66 641	0.42 589	1.15 613	0.98 656	1.14 554	1.19 602	1.01 575	1.02 490	1.10 575	0.90 593	1.15 602	0.76 552	0.48 650	0.39 653	0.57 656	0.38 630	0.63 658	0.46 643
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
fast-acv-ft	0.64 546	0.30 514	0.73 547	0.45 483	0.34 536	1.17 617	0.49 527	0.86 428	0.98 532	1.02 578	1.36 590	1.29 603	0.85 582	0.76 483	0.81 562	0.21 476	0.23 571	0.23 506	0.23 541	0.21 468	0.20 474

Wz-Net-SNSev	0.91 608	0.73 645	2.13 668	0.56 606	0.45 606	0.95 572	1.13 667	1.34 624	1.24 611	1.02 578	1.30 583	1.46 629	0.86 584	1.81 659	1.50 646	0.25 543	0.23 571	0.25 536	0.26 581	0.32 577	0.29 565

Wz-Net-LNSev	0.71 566	0.51 610	1.36 647	0.50 549	0.41 583	1.15 613	0.69 612	1.21 582	1.07 578	1.02 578	1.12 528	1.08 567	0.87 587	0.89 545	0.89 592	0.24 533	0.22 561	0.21 470	0.19 458	0.26 537	0.26 541

SACVNet	0.58 530	0.34 536	0.55 460	0.55 603	0.36 548	0.63 463	0.48 521	1.13 545	0.77 406	1.02 578	1.06 512	1.02 550	0.74 544	0.90 547	0.51 477	0.27 563	0.21 554	0.25 536	0.24 557	0.29 556	0.36 608

THIR-Stereo	0.50 468	0.18 190	0.45 342	0.38 259	0.23 256	0.75 517	0.67 602	0.66 299	0.87 472	1.02 578	1.40 599	0.72 432	0.76 551	0.62 364	0.42 405	0.15 255	0.11 226	0.17 300	0.18 427	0.14 200	0.15 319

DRaft	0.49 452	0.17 144	0.47 372	0.37 222	0.25 320	0.58 421	0.40 457	0.65 288	0.85 458	1.02 578	1.75 636	0.50 300	0.82 574	0.63 378	0.40 390	0.13 117	0.11 226	0.16 253	0.16 344	0.14 200	0.15 319

GrayStereo	0.49 452	0.19 231	0.42 302	0.46 504	0.28 428	0.53 382	0.67 602	0.69 329	0.63 320	1.02 578	1.47 615	0.78 466	0.76 551	0.56 289	0.33 295	0.14 177	0.12 297	0.17 300	0.17 399	0.15 267	0.29 565

PWCDC_ROB	0.89 604	0.49 602	0.80 572	0.74 655	0.40 576	1.03 589	0.39 446	1.33 622	2.35 679	1.02 578	3.77 686	0.81 480	0.92 599	1.20 610	0.90 594	0.34 618	0.22 561	0.24 523	0.20 484	0.34 590	0.29 565

FAT-Stereo	0.73 572	0.33 531	0.75 558	0.49 535	0.37 555	0.71 502	0.59 578	1.36 631	1.30 626	1.03 586	1.40 599	1.59 644	1.15 630	0.87 536	0.86 572	0.28 574	0.28 608	0.28 576	0.23 541	0.28 552	0.38 619

GANet	0.70 562	0.37 554	0.55 460	0.51 565	0.34 536	0.94 569	0.96 655	1.08 524	0.94 518	1.04 587	1.98 648	1.13 585	0.88 591	1.12 600	0.66 529	0.25 543	0.26 595	0.27 568	0.22 525	0.31 571	0.22 512

DLCB_ROB	0.58 530	0.28 493	0.47 372	0.49 535	0.32 515	0.77 524	0.50 532	0.99 481	0.92 505	1.04 587	1.14 540	1.21 593	0.69 517	0.88 539	0.69 536	0.20 459	0.20 544	0.22 485	0.22 525	0.21 468	0.18 415

MSAF-DinoV2	1.04 624	0.38 564	1.32 640	0.54 595	0.29 457	0.89 560	0.72 625	1.52 655	1.24 611	1.05 589	1.41 601	2.98 675	1.49 654	2.74 685	2.83 680	0.22 503	0.14 408	0.20 428	0.22 525	0.32 577	0.32 588

ACVNet-4b	1.35 654	1.31 679	1.10 610	1.90 690	1.59 684	1.92 663	0.77 631	1.52 655	1.62 657	1.05 589	1.60 625	2.11 660	0.94 605	1.64 651	0.77 556	1.30 687	0.35 643	2.03 690	0.67 673	1.88 692	0.84 671

Consistency-Raft	1.01 619	0.81 653	1.24 630	0.84 660	0.97 670	0.81 540	0.84 641	1.30 617	1.59 653	1.05 589	1.68 632	1.12 579	0.91 594	0.92 557	1.11 622	0.65 665	0.74 681	0.79 667	0.90 684	1.06 676	0.79 670

RYNet	0.72 570	0.35 542	0.64 502	0.53 588	0.67 653	1.31 631	0.67 602	1.20 580	1.18 600	1.05 589	0.87 416	1.27 600	0.93 604	0.93 563	1.27 636	0.22 503	0.16 471	0.26 555	0.23 541	0.40 613	0.39 622

DSFCA	0.55 504	0.25 445	0.62 487	0.40 334	0.36 548	0.74 511	0.52 551	1.04 507	0.82 440	1.06 593	0.84 395	0.89 507	0.63 479	0.99 573	0.58 503	0.25 543	0.21 554	0.21 470	0.21 507	0.21 468	0.19 449

PDISCO_ROB	0.91 608	0.48 598	1.06 605	0.99 665	0.97 670	1.67 656	0.63 590	1.64 664	1.59 653	1.06 593	1.18 555	1.31 606	0.79 565	1.55 642	0.97 604	0.49 652	0.22 561	0.45 637	0.40 637	0.45 629	0.37 613

SGM-Forest	0.62 543	0.32 523	0.39 256	0.43 438	0.30 476	1.02 586	0.55 565	1.09 528	1.05 566	1.06 593	1.18 555	1.10 575	0.67 507	0.88 539	0.62 517	0.31 591	0.33 639	0.33 605	0.30 602	0.30 565	0.28 558
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ISRNet	0.56 515	0.24 419	0.66 514	0.56 606	0.36 548	0.44 335	0.25 148	0.82 413	0.84 450	1.07 596	1.25 571	0.91 514	0.60 460	0.66 411	0.58 503	0.35 622	0.26 595	0.36 614	0.33 620	0.30 565	0.42 630

anonymity	0.97 615	0.89 660	1.05 604	0.92 663	1.03 676	0.97 577	0.81 637	1.29 614	0.91 500	1.07 596	0.98 470	1.00 541	0.95 608	1.02 582	0.92 597	0.96 675	0.95 697	0.90 671	0.91 687	0.92 668	0.94 676

PSM-AAD	0.48 433	0.20 278	0.37 221	0.43 438	0.23 256	0.56 409	0.50 532	0.65 288	0.70 355	1.07 596	1.12 528	0.58 341	0.92 599	0.61 354	0.32 282	0.15 255	0.11 226	0.25 536	0.26 581	0.18 392	0.43 636

RGC	0.79 585	0.59 628	0.71 538	0.65 638	0.65 651	0.92 568	0.58 575	1.29 614	1.05 566	1.07 596	1.45 612	1.47 632	1.03 619	1.21 614	0.88 582	0.32 603	0.30 618	0.48 646	0.40 637	0.37 606	0.37 613

otaku	1.04 624	0.93 662	0.88 583	1.33 679	1.05 678	1.66 654	0.70 617	1.40 638	1.18 600	1.08 600	1.32 586	1.33 614	0.91 594	1.23 617	0.76 552	0.72 668	0.46 668	1.24 677	0.50 662	1.40 679	0.75 666

SST-Stereo	0.40 346	0.19 231	0.45 342	0.42 417	0.25 320	0.25 76	0.21 72	0.66 299	0.47 248	1.08 600	0.79 368	0.72 432	0.43 355	0.77 491	0.35 329	0.16 312	0.11 226	0.20 428	0.16 344	0.19 426	0.15 319

FTStereo	0.56 515	0.20 278	0.37 221	0.41 371	0.25 320	0.40 293	0.79 635	0.66 299	0.43 220	1.09 602	3.27 679	0.70 419	0.73 541	0.55 278	0.33 295	0.14 177	0.13 369	0.19 397	0.17 399	0.15 267	0.30 574

SuperB	1.04 624	0.37 554	4.81 691	0.43 438	0.31 498	0.99 582	0.46 506	1.02 500	2.09 669	1.09 602	1.09 521	0.75 451	0.81 570	1.06 587	1.76 655	0.19 434	0.15 439	0.17 300	0.15 310	2.82 705	0.26 541

DPSNet	0.99 617	0.42 583	1.88 665	0.53 588	0.41 583	1.59 650	1.26 676	2.21 679	1.43 637	1.10 604	1.11 524	1.46 629	1.95 676	1.34 631	1.26 634	0.34 618	0.25 588	0.25 536	0.21 507	0.46 632	0.37 613

StereoDRNet	0.64 546	0.33 531	0.68 523	0.51 565	0.43 595	1.03 589	0.53 556	1.47 645	0.99 537	1.10 604	0.87 416	1.07 565	0.71 534	0.82 510	0.88 582	0.23 520	0.19 532	0.25 536	0.23 541	0.27 548	0.19 449

DCVSM-stereo	0.49 452	0.27 479	0.53 449	0.39 291	0.29 457	0.51 369	0.26 170	0.75 384	0.75 388	1.11 606	0.75 337	1.05 558	0.72 538	0.60 346	0.47 458	0.20 459	0.19 532	0.24 523	0.20 484	0.25 530	0.30 574

ccnet	0.82 590	0.57 626	0.75 558	0.54 595	0.59 645	1.09 603	0.66 599	1.38 634	0.94 518	1.12 607	1.44 609	1.29 603	0.92 599	0.95 572	1.24 632	0.49 652	0.42 658	0.50 651	0.47 655	0.51 641	0.46 643

StereoDRNet-Refined	0.58 530	0.32 523	0.54 455	0.46 504	0.30 476	0.96 575	0.40 457	1.00 486	0.94 518	1.12 607	1.08 518	0.96 529	0.67 507	0.90 547	0.89 592	0.17 367	0.13 369	0.22 485	0.21 507	0.20 444	0.19 449
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DRN-Test	0.66 550	0.32 523	0.66 514	0.50 549	0.39 571	1.15 613	0.61 586	1.49 648	1.01 548	1.12 607	1.08 518	1.06 560	0.69 517	0.77 491	0.94 598	0.23 520	0.17 491	0.26 555	0.25 566	0.25 530	0.21 494

XQC	0.89 604	0.65 638	1.31 638	0.67 644	0.52 631	1.22 623	0.68 607	1.26 608	1.52 645	1.14 610	1.11 524	1.28 602	1.04 621	1.40 639	1.77 656	0.38 630	0.24 580	0.37 619	0.31 610	0.53 646	0.47 648

ADCP+	1.06 629	0.35 542	1.51 655	0.49 535	0.51 627	1.45 642	0.55 565	1.25 606	1.03 556	1.16 611	1.15 546	1.10 575	1.07 624	1.56 644	6.75 702	0.19 434	0.16 471	0.23 506	0.21 507	0.28 552	0.21 494

ADCRef	0.80 586	0.43 585	1.32 640	0.50 549	0.45 606	1.07 596	0.51 548	1.07 520	0.98 532	1.17 612	1.42 603	0.87 498	0.91 594	0.85 529	3.19 682	0.18 401	0.16 471	0.23 506	0.23 541	0.22 491	0.21 494

CBMV	0.64 546	0.35 542	0.41 281	0.42 417	0.25 320	1.01 584	0.77 631	1.13 545	1.09 583	1.17 612	1.22 562	1.04 554	0.75 548	0.88 539	0.63 521	0.28 574	0.30 618	0.34 607	0.30 602	0.26 537	0.26 541
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
YMNet	0.66 550	0.38 564	0.90 588	0.52 578	0.46 614	1.08 600	0.49 527	1.00 486	0.77 406	1.18 614	1.29 580	1.12 579	0.74 544	0.85 529	0.86 572	0.27 563	0.31 627	0.25 536	0.25 566	0.24 521	0.23 519

YMNet_1	0.66 550	0.38 564	0.90 588	0.52 578	0.46 614	1.08 600	0.49 527	1.00 486	0.77 406	1.18 614	1.29 580	1.12 579	0.74 544	0.85 529	0.86 572	0.27 563	0.31 627	0.25 536	0.25 566	0.24 521	0.23 519

DStereoO	0.96 613	0.70 643	0.72 543	0.62 630	0.45 606	0.74 511	0.92 652	1.09 528	1.29 625	1.19 616	1.23 567	0.99 537	1.71 667	1.29 624	0.99 608	2.01 698	0.35 643	0.77 665	0.30 602	1.42 680	0.38 619

w-ln-seven-2	0.76 576	0.43 585	2.32 671	0.52 578	0.38 565	0.90 562	0.65 596	1.11 537	1.12 590	1.19 616	1.28 576	1.09 571	0.99 614	1.07 590	0.87 578	0.20 459	0.19 532	0.23 506	0.22 525	0.26 537	0.22 512

RAFT-RH_RVC	0.56 515	0.17 144	0.41 281	0.37 222	0.23 256	0.57 415	0.24 134	0.60 253	0.70 355	1.19 616	3.94 691	0.56 327	0.38 321	0.65 401	0.36 346	0.13 117	0.11 226	0.20 428	0.14 277	0.12 100	0.13 241

PASM	0.90 607	0.64 637	1.69 658	0.69 650	0.69 656	0.78 528	0.84 641	1.03 504	1.26 620	1.19 616	1.15 546	1.31 606	0.98 613	1.24 618	1.03 614	0.52 656	0.56 673	0.59 659	0.66 672	0.56 650	0.54 659

ETE_ROB	0.70 562	0.49 602	0.73 547	0.56 606	0.36 548	0.79 531	0.87 645	1.14 554	0.93 511	1.19 616	1.18 555	1.39 623	0.82 574	0.99 573	0.80 559	0.26 553	0.21 554	0.31 594	0.26 581	0.33 584	0.34 601

RainbowNet	1.35 654	1.49 684	1.19 624	1.88 689	1.45 682	1.48 643	1.07 664	1.61 662	1.55 649	1.20 621	1.59 624	1.54 639	1.13 628	1.34 631	0.97 604	1.36 690	0.70 678	1.82 684	0.79 679	1.71 684	1.07 685

DANet	0.71 566	0.45 594	0.91 590	0.59 618	0.40 576	0.81 540	0.40 457	0.97 476	0.84 450	1.20 621	1.22 562	1.33 614	0.88 591	1.16 604	1.24 632	0.27 563	0.23 571	0.31 594	0.25 566	0.35 595	0.32 588
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
Wz-Net-TNSev	1.14 639	1.06 673	4.32 690	0.49 535	0.42 589	1.51 645	1.11 666	1.48 646	1.40 636	1.22 623	1.26 573	1.58 643	1.43 651	1.76 657	1.70 651	0.32 603	0.31 627	0.26 555	0.30 602	0.41 619	0.41 629

ADCPNet	1.03 623	0.48 598	2.70 676	0.54 595	0.42 589	1.40 635	0.75 629	1.13 545	1.07 578	1.22 623	1.42 603	1.68 646	1.09 625	1.36 636	3.45 686	0.30 588	0.28 608	0.29 585	0.32 617	0.37 606	0.35 606

LALA_ROB	0.74 573	0.43 585	0.69 529	0.54 595	0.40 576	1.01 584	0.95 654	1.21 582	1.07 578	1.22 623	1.12 528	1.56 641	0.79 565	1.04 586	0.86 572	0.33 612	0.22 561	0.35 609	0.30 602	0.35 595	0.31 584

DStereoSA	1.73 669	0.63 636	1.57 657	0.80 659	0.79 659	1.26 628	1.30 677	1.34 624	1.43 637	1.24 626	7.52 709	0.92 519	7.68 705	1.65 655	2.29 675	0.41 637	0.29 613	0.63 660	0.60 669	1.04 674	1.18 692

NaN_ROB	0.69 560	0.44 590	0.69 529	0.51 565	0.33 527	0.97 577	1.06 662	1.22 590	1.19 602	1.24 626	0.96 456	1.08 567	0.78 563	1.20 610	0.67 532	0.24 533	0.30 618	0.23 506	0.24 557	0.23 508	0.25 535

Wz-Net-MNSev	0.76 576	0.40 577	1.34 642	0.50 549	0.40 576	1.44 641	0.83 638	1.15 558	1.16 596	1.25 628	1.20 560	1.13 585	0.81 570	1.16 604	1.00 612	0.22 503	0.19 532	0.24 523	0.23 541	0.28 552	0.26 541

edge stereo	0.76 576	0.38 564	0.74 552	0.52 578	0.43 595	0.80 535	0.53 556	1.28 613	1.06 572	1.28 629	1.38 598	1.81 649	1.11 627	1.08 593	0.85 571	0.33 612	0.32 633	0.41 631	0.28 594	0.32 577	0.36 608

ADCL	1.04 624	0.38 564	1.35 643	0.50 549	0.39 571	1.61 651	0.89 646	1.29 614	1.39 634	1.29 630	1.50 616	1.24 596	1.24 639	1.37 637	4.87 695	0.21 476	0.19 532	0.25 536	0.25 566	0.29 556	0.27 551

MADNet+	2.23 682	2.43 701	10.85 701	1.22 676	0.91 666	2.76 680	1.40 685	2.12 678	1.67 659	1.32 631	1.74 635	1.86 654	1.74 668	6.25 702	4.41 693	0.65 665	0.64 676	0.58 658	0.54 666	0.80 664	0.76 667

CSAN	0.83 596	0.49 602	0.77 568	0.60 624	0.41 583	1.14 611	1.06 662	1.19 575	1.46 642	1.32 631	1.43 606	1.37 621	1.19 636	1.27 623	0.86 572	0.39 632	0.31 627	0.36 614	0.37 627	0.35 595	0.34 601

FBW_ROB	0.88 602	0.50 606	0.85 576	0.55 603	0.40 576	1.17 617	0.78 633	1.50 649	1.37 631	1.33 633	1.27 574	1.48 633	1.00 617	2.57 684	0.98 607	0.25 543	0.32 633	0.45 637	0.30 602	0.34 590	0.28 558

XPNet_ROB	0.70 562	0.35 542	0.68 523	0.52 578	0.40 576	0.79 531	0.85 644	1.16 566	0.94 518	1.33 633	1.15 546	1.38 622	0.83 579	1.03 584	0.90 594	0.32 603	0.25 588	0.26 555	0.24 557	0.31 571	0.28 558

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 622	0.57 626	1.51 655	0.67 644	0.50 623	2.57 676	1.66 692	1.20 580	1.43 637	1.38 635	1.57 623	1.33 614	0.92 599	1.64 651	0.88 582	0.37 629	0.39 653	0.46 640	0.60 669	0.41 619	0.40 625

ACVNet_1	1.46 659	1.33 680	1.12 613	1.91 691	1.62 685	1.83 662	0.98 656	2.00 676	1.85 665	1.39 636	1.53 620	2.32 665	1.53 655	1.34 631	1.11 622	1.30 687	0.50 670	2.06 692	0.58 668	1.93 694	0.95 678

zh-sn7	1.09 635	0.75 647	3.23 681	0.57 612	0.42 589	1.11 605	0.89 646	1.19 575	1.27 621	1.41 637	1.98 648	1.25 597	1.47 653	1.99 668	2.62 677	0.26 553	0.26 595	0.26 555	0.27 588	0.35 595	0.30 574

psmorigin	0.82 590	0.51 610	2.09 667	0.49 535	0.41 583	0.85 555	0.50 532	1.04 507	0.88 476	1.45 638	1.43 606	1.50 635	1.06 622	1.22 616	0.97 604	0.31 591	0.32 633	0.27 568	0.27 588	0.33 584	0.42 630

w-ln-seven	0.96 613	0.48 598	2.41 674	0.54 595	0.50 623	1.41 637	0.70 617	1.67 666	1.81 663	1.49 639	1.50 616	1.26 598	0.87 587	1.15 602	1.80 660	0.23 520	0.21 554	0.25 536	0.25 566	0.31 571	0.26 541

AnyNet_C32	1.16 643	0.62 635	2.40 673	0.57 612	0.55 636	1.41 637	1.34 682	1.18 574	1.24 611	1.49 639	1.42 603	1.39 623	1.20 638	1.55 642	4.82 694	0.29 581	0.28 608	0.29 585	0.34 622	0.38 610	0.42 630

test_sample8	1.25 649	0.36 547	0.72 543	0.38 259	0.30 476	0.71 502	0.43 490	1.13 545	0.75 388	1.50 641	0.95 452	3.29 683	1.59 661	1.20 610	1.36 640	0.41 637	8.41 715	0.40 627	0.41 642	0.36 601	0.33 593

SAMSARA	1.07 631	0.65 638	1.19 624	1.06 672	0.90 664	1.76 660	1.76 696	1.46 644	1.44 640	1.51 642	1.16 551	2.00 658	1.14 629	1.48 640	1.31 638	0.39 632	0.44 665	0.35 609	0.38 630	0.49 638	0.49 654

RTSC	0.87 600	0.48 598	1.23 629	0.52 578	0.37 555	1.13 610	0.50 532	1.34 624	1.79 662	1.51 642	1.24 569	1.12 579	0.81 570	1.62 648	2.16 668	0.25 543	0.19 532	0.23 506	0.24 557	0.30 565	0.31 584

DStereoFS	1.87 672	0.85 658	1.03 602	0.75 658	0.62 648	2.04 668	0.65 596	1.74 670	1.55 649	1.52 644	1.90 643	2.36 667	12.92 711	3.85 695	1.74 653	0.44 642	0.31 627	0.82 669	0.46 648	0.84 665	1.10 686

WZ-Net	1.19 645	0.59 628	4.07 688	0.62 630	0.51 627	1.34 632	1.31 681	1.32 620	1.74 660	1.53 645	1.65 627	1.74 648	1.28 643	2.25 678	2.01 665	0.27 563	0.21 554	0.23 506	0.25 566	0.40 613	0.39 622

SHD	0.93 611	0.50 606	1.18 623	0.59 618	0.46 614	0.97 577	0.48 521	1.70 668	2.15 670	1.58 646	1.37 593	1.42 626	1.19 636	1.31 627	1.60 649	0.31 591	0.26 595	0.32 600	0.33 620	0.40 613	0.42 630

SANet	1.07 631	0.41 581	1.06 605	0.48 520	0.30 476	1.41 637	0.94 653	1.42 640	3.36 692	1.58 646	2.43 661	2.33 666	1.70 666	1.34 631	1.07 619	0.28 574	0.24 580	0.26 555	0.23 541	0.34 590	0.30 574

NVStereoNet_ROB	1.24 648	0.90 661	1.13 614	0.86 661	0.88 663	1.11 605	0.99 658	1.42 640	1.53 646	1.59 648	2.48 662	2.24 663	1.53 655	1.96 667	1.30 637	0.76 670	0.70 678	0.78 666	1.00 690	0.71 663	0.88 674
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MFN_U_SF_RVC	1.09 635	0.59 628	1.97 666	0.67 644	0.44 602	1.93 664	0.60 581	1.85 672	1.36 629	1.61 649	1.54 621	1.95 657	1.37 647	1.64 651	1.73 652	0.40 636	0.37 647	0.45 637	0.48 657	0.44 625	0.44 637

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 652	0.87 659	1.76 662	0.86 661	0.56 639	4.29 697	1.79 697	1.50 649	1.98 667	1.61 649	1.85 641	1.84 651	1.41 649	1.89 662	1.36 640	0.48 650	0.40 655	0.56 655	0.57 667	0.69 661	0.48 651

PWC_ROB	0.87 600	0.52 618	1.28 633	0.50 549	0.32 515	0.91 563	0.37 402	1.36 631	1.46 642	1.61 649	2.59 668	1.16 590	1.01 618	1.34 631	1.40 644	0.25 543	0.18 513	0.28 576	0.20 484	0.29 556	0.28 558

AnyNet_C01	1.56 662	1.05 671	7.45 695	0.64 633	0.54 634	1.99 665	1.38 684	1.43 642	1.36 629	1.63 652	1.92 644	1.84 651	1.33 646	2.40 680	4.03 689	0.33 612	0.32 633	0.32 600	0.34 622	0.44 625	0.45 641

IMH-64-1	1.86 670	1.62 689	1.16 617	2.20 694	1.89 694	2.33 673	1.30 677	2.89 685	2.29 675	1.66 653	2.80 673	2.49 669	1.61 662	2.10 671	1.78 658	1.60 691	0.74 681	2.43 696	1.02 691	2.12 695	1.17 690

IMH-64	1.86 670	1.62 689	1.16 617	2.20 694	1.89 694	2.33 673	1.30 677	2.89 685	2.29 675	1.66 653	2.80 673	2.49 669	1.61 662	2.10 671	1.78 658	1.60 691	0.74 681	2.43 696	1.02 691	2.12 695	1.17 690

pmcnn	1.23 647	0.29 505	0.96 594	0.40 334	0.23 256	0.95 572	0.69 612	1.16 566	1.28 623	1.67 655	2.33 656	11.15 711	0.86 584	0.93 563	0.88 582	0.15 255	0.12 297	0.12 50	0.10 83	0.15 267	0.15 319

MFMNet_re	1.14 639	0.97 668	1.19 624	0.99 665	0.95 668	1.25 627	1.22 673	1.39 635	1.55 649	1.69 656	1.67 631	1.21 593	1.53 655	1.12 600	0.99 608	0.87 674	0.75 685	0.79 667	0.75 676	0.90 666	0.94 676

zh-mn7	1.08 634	0.65 638	4.00 687	0.52 578	0.38 565	1.16 616	0.62 588	1.15 558	1.77 661	1.74 657	2.31 654	1.17 591	0.91 594	2.10 671	1.77 656	0.24 533	0.21 554	0.22 485	0.22 525	0.25 530	0.28 558

G-Net	0.95 612	0.46 596	1.04 603	0.64 633	0.48 619	2.12 671	0.64 594	1.01 496	0.87 472	1.75 658	2.82 675	1.30 605	1.64 665	1.06 587	0.96 603	0.36 626	0.29 613	0.35 609	0.25 566	0.45 629	0.42 630

FADE	5.17 702	2.05 697	13.14 706	1.03 669	0.99 673	2.09 669	0.91 650	3.91 699	3.00 687	1.76 659	1.60 625	2.73 672	6.73 704	5.95 701	3.95 688	11.57 722	1.70 706	23.09 732	15.86 724	0.62 657	0.65 663

ACVNet_2	1.65 667	1.27 678	1.41 650	1.75 685	1.62 685	2.22 672	1.20 670	2.30 680	2.62 681	1.78 660	2.56 665	3.03 676	1.61 662	1.54 641	1.12 626	1.06 680	0.58 675	1.82 684	0.70 675	1.82 688	0.96 679

IMH	2.04 679	1.62 689	1.20 627	2.20 694	1.89 694	2.91 689	1.30 677	3.11 688	3.03 688	1.81 661	3.35 683	3.03 676	1.90 673	2.48 681	1.80 660	1.66 694	0.77 687	2.45 698	1.04 694	2.15 697	1.19 694

DispFullNet	1.60 664	2.63 705	2.75 677	2.56 700	1.79 692	1.24 626	0.47 513	1.37 633	1.45 641	1.87 662	1.50 616	1.55 640	2.46 682	2.04 670	1.04 617	0.59 663	0.18 513	2.32 695	0.68 674	2.29 698	1.14 687

RTS	1.98 675	0.96 665	11.36 702	0.65 638	0.57 642	2.77 681	1.40 685	1.39 635	2.26 672	1.89 663	2.56 665	1.32 611	1.25 640	5.20 699	4.05 690	0.31 591	0.22 561	0.29 585	0.29 600	0.40 613	0.37 613

RTSA	1.98 675	0.96 665	11.36 702	0.65 638	0.57 642	2.77 681	1.40 685	1.39 635	2.26 672	1.89 663	2.56 665	1.32 611	1.25 640	5.20 699	4.05 690	0.31 591	0.22 561	0.29 585	0.29 600	0.40 613	0.37 613

LVE	2.12 681	1.44 682	1.36 647	1.99 692	1.78 691	2.75 679	1.79 697	2.82 684	3.95 698	1.90 665	4.33 696	3.52 687	1.81 669	2.24 677	1.74 653	1.74 695	0.87 690	2.06 692	1.13 696	1.91 693	1.35 697

ADCS	1.51 661	0.61 632	3.42 682	0.59 618	0.51 627	1.27 629	1.08 665	1.59 659	1.81 663	1.91 666	1.66 629	1.51 638	1.42 650	1.94 666	8.60 704	0.33 612	0.32 633	0.33 605	0.36 626	0.44 625	0.42 630

WAO-6	2.04 679	1.50 685	1.16 617	1.70 683	1.67 689	2.69 677	1.44 688	3.06 687	3.63 696	1.98 667	3.27 679	3.54 688	2.07 679	2.36 679	2.22 671	1.31 689	0.91 692	2.04 691	1.22 700	1.73 685	1.27 695

LSM	4.74 701	0.77 650	10.16 699	0.70 651	56.56 733	1.02 586	1.00 660	1.24 602	1.62 657	2.04 668	2.34 657	1.33 614	1.17 633	1.38 638	1.09 621	0.33 612	0.49 669	0.39 624	0.46 648	0.51 641	10.09 715

Dean	1.98 675	1.36 681	1.36 647	2.12 693	1.81 693	2.74 678	1.36 683	3.37 694	3.80 697	2.08 669	3.32 681	3.21 681	1.82 670	1.71 656	1.67 650	1.27 684	0.77 687	1.99 686	0.90 684	1.86 689	1.03 684

SPS-STEREO	1.25 649	0.93 662	1.06 605	1.04 670	1.03 676	1.41 637	0.91 650	1.51 652	1.19 602	2.09 670	1.83 639	1.94 656	1.39 648	1.62 648	1.39 643	0.97 677	0.94 696	0.90 671	0.89 683	0.96 671	0.96 679
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
JetBlue	2.78 685	1.26 677	7.04 694	1.16 674	1.48 683	8.00 705	6.02 710	2.60 683	1.92 666	2.12 671	2.64 669	3.34 684	3.05 693	6.49 703	3.39 684	0.78 671	0.76 686	0.75 663	0.76 677	0.97 673	1.18 692

ADCMid	1.14 639	0.52 618	2.23 670	0.53 588	0.43 595	1.07 596	0.75 629	1.23 595	1.05 566	2.15 672	1.44 609	1.50 635	1.43 651	1.56 644	5.01 696	0.26 553	0.24 580	0.29 585	0.31 610	0.37 606	0.33 593

PVD	1.28 651	0.67 641	1.28 633	0.74 655	0.62 648	1.50 644	0.84 641	1.99 675	2.96 686	2.18 673	2.36 659	1.85 653	1.95 676	1.92 664	1.94 663	0.39 632	0.36 646	0.49 649	0.37 627	0.51 641	0.64 662

MonStereo1	1.98 675	1.48 683	1.43 652	1.81 688	1.69 690	2.88 686	0.78 633	2.47 682	3.47 693	2.20 674	4.36 697	3.39 685	2.50 684	2.18 675	1.58 648	1.19 682	0.54 671	1.65 681	0.87 682	1.78 686	1.29 696

WAO-7	1.90 673	1.20 675	1.35 643	1.27 677	1.06 679	2.84 683	1.56 691	3.23 690	3.06 690	2.23 675	3.33 682	3.17 680	2.28 681	3.12 686	2.21 669	1.02 679	0.91 692	1.06 675	1.03 693	1.04 674	0.97 682

SGM_RVC	0.97 615	0.28 493	0.41 281	0.39 291	0.22 202	1.55 647	0.73 627	1.51 652	1.25 617	2.25 676	1.92 644	2.58 671	1.56 659	2.02 669	1.19 630	0.27 563	0.27 604	0.27 568	0.25 566	0.25 530	0.25 535
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
TorneroNet-64	3.44 689	1.86 693	1.42 651	2.58 701	2.28 699	6.87 702	1.68 693	4.70 704	12.03 707	2.31 677	5.59 706	8.25 706	2.55 686	3.97 696	2.73 678	1.81 696	0.74 681	2.57 700	1.07 695	2.35 699	1.44 698

AANet	1.13 638	1.01 670	2.99 679	0.44 458	0.37 555	0.91 563	0.54 560	1.27 610	2.31 677	2.35 678	2.37 660	2.22 661	1.53 655	1.18 607	1.43 645	0.32 603	0.23 571	0.28 576	0.25 566	0.35 595	0.33 593

PWCK	1.92 674	1.66 692	3.12 680	1.65 682	0.91 666	2.84 683	2.26 703	2.10 677	2.41 680	2.36 679	2.31 654	2.22 661	1.82 670	3.43 689	2.03 666	1.61 693	0.71 680	1.51 679	0.82 681	1.69 683	0.91 675

aanetorigin	0.83 596	0.56 624	1.87 664	0.49 535	0.38 565	0.56 409	0.66 599	0.70 345	1.00 544	2.42 680	2.02 650	1.31 606	1.18 634	0.93 563	1.13 627	0.20 459	0.18 513	0.20 428	0.19 458	0.27 548	0.30 574

MSMD_ROB	1.21 646	0.49 602	0.62 487	0.59 618	0.50 623	1.62 653	0.67 602	1.23 595	1.24 611	2.45 681	3.77 686	3.09 679	2.98 692	1.32 628	0.81 562	0.45 644	0.41 656	0.49 649	0.51 664	0.47 635	0.44 637

KSHMR	2.57 683	1.93 695	1.69 658	2.63 702	2.42 701	2.86 685	2.07 700	3.27 692	6.50 702	2.49 682	3.36 684	3.41 686	1.92 674	2.49 682	1.94 663	2.13 701	1.40 704	2.79 706	1.50 704	2.73 703	1.77 700

SGM+DAISY	1.35 654	0.94 664	1.25 631	0.96 664	1.00 674	1.52 646	1.02 661	1.34 624	1.21 606	2.64 683	2.65 670	2.44 668	1.56 659	1.64 651	1.26 634	0.97 677	0.95 697	0.90 671	0.90 684	0.94 669	0.96 679

tt	6.20 704	0.20 278	5.89 692	3.55 708	2.07 697	11.26 708	19.21 715	11.74 712	5.46 700	2.69 684	2.04 652	4.87 696	6.25 703	3.70 693	7.09 703	8.32 715	11.17 725	4.93 712	5.41 716	5.74 712	2.37 706

ktn	2.98 688	2.25 699	1.73 661	2.84 703	2.53 704	3.76 696	2.15 701	3.70 696	5.47 701	2.75 685	5.17 705	5.94 700	2.48 683	3.23 687	2.46 676	2.34 705	1.44 705	2.78 705	2.03 707	2.45 701	2.01 704

notaker	2.76 684	2.29 700	1.80 663	2.96 704	2.58 705	2.90 688	1.75 695	3.24 691	3.05 689	2.78 686	4.24 695	6.15 702	2.51 685	3.34 688	2.75 679	2.31 703	1.18 700	3.00 707	1.65 705	2.84 706	1.97 702

MDST_ROB	0.91 608	0.27 479	0.85 576	0.63 632	0.41 583	2.53 675	0.71 623	1.60 660	1.13 591	2.83 687	1.73 633	0.97 531	0.69 517	1.61 647	0.73 547	0.25 543	0.22 561	0.32 600	0.28 594	0.25 530	0.24 528

WAO-8	2.92 686	1.55 687	1.35 643	1.79 686	1.63 687	5.23 699	1.22 673	4.58 702	12.56 710	2.84 688	4.07 694	4.83 693	2.72 689	3.49 690	2.25 672	1.27 684	0.91 692	1.99 686	1.15 698	1.86 689	1.15 688

Venus	2.92 686	1.55 687	1.35 643	1.79 686	1.63 687	5.23 699	1.22 673	4.58 702	12.56 710	2.84 688	4.06 693	4.83 693	2.72 689	3.49 690	2.25 672	1.27 684	0.91 692	1.99 686	1.15 698	1.86 689	1.15 688

WCMA_ROB	1.14 639	0.36 547	0.76 563	0.49 535	0.44 602	1.23 625	0.67 602	1.11 537	1.23 609	2.84 688	3.95 692	3.28 682	1.83 672	1.25 619	0.99 608	0.44 642	0.34 641	0.34 607	0.37 627	0.41 619	0.40 625

TorneroNet	4.53 700	1.89 694	1.48 654	2.55 699	2.27 698	13.78 712	1.69 694	4.84 706	23.73 728	2.89 691	7.70 710	7.06 705	2.69 688	4.26 698	3.42 685	1.84 697	0.77 687	2.68 702	1.13 696	2.42 700	1.47 699

UNDER WATER	3.46 690	2.07 698	3.64 685	3.09 705	2.48 702	3.75 695	2.42 705	3.31 693	13.77 712	2.90 692	2.95 676	5.84 698	3.69 698	3.69 692	3.48 687	2.07 700	1.11 699	2.70 704	1.40 702	2.84 706	1.98 703

UNDER WATER-64	3.53 691	2.01 696	3.94 686	3.22 707	2.49 703	5.41 701	2.60 706	3.43 695	12.41 709	3.03 693	2.68 671	6.07 701	4.04 699	3.79 694	3.33 683	2.02 699	1.24 702	2.63 701	1.46 703	2.78 704	2.08 705

EDNetEfficientorigin	9.93 708	1.15 674	175.16 741	0.48 520	0.36 548	1.04 593	0.68 607	1.24 602	2.69 683	3.17 694	2.50 663	2.30 664	2.07 679	1.76 657	2.21 669	0.20 459	0.18 513	0.24 523	0.19 458	0.51 641	0.50 655

FCDSN-DC	1.39 657	0.56 624	0.65 508	0.74 655	0.59 645	1.38 634	0.63 590	1.35 628	1.39 634	3.26 695	4.50 698	4.61 690	2.63 687	1.58 646	1.03 614	0.46 646	0.42 658	0.48 646	0.47 655	0.50 640	0.50 655
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ELAS_RVC	1.60 664	0.61 632	1.01 601	0.70 651	0.56 639	2.00 666	1.89 699	1.96 674	2.65 682	3.33 696	3.26 678	3.03 676	3.41 697	2.49 682	2.09 667	0.52 656	0.45 666	0.50 651	0.48 657	0.54 648	0.52 657
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
EDNetEfficient	1.46 659	0.80 652	6.12 693	0.47 512	0.39 571	0.69 492	0.83 638	0.90 447	2.77 685	3.50 697	1.96 647	1.66 645	2.03 678	1.26 620	4.18 692	0.21 476	0.18 513	0.21 470	0.20 484	0.41 619	0.39 622

ELAS	1.63 666	0.61 632	0.95 592	0.68 648	0.55 636	3.01 690	1.55 690	2.39 681	2.33 678	3.64 698	3.89 690	2.75 673	2.90 691	2.15 674	2.27 674	0.52 656	0.45 666	0.50 651	0.48 657	0.54 648	0.52 657
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
JetRed	5.27 703	5.84 708	12.81 705	2.36 697	2.83 706	12.23 710	10.50 713	4.46 701	3.60 694	3.86 699	3.83 688	4.85 695	4.18 700	6.78 705	11.96 708	2.17 702	2.96 711	2.18 694	1.97 706	3.38 709	2.68 708

MADNet++	4.03 695	2.70 706	3.44 684	3.72 709	3.44 708	4.44 698	3.52 708	3.95 700	3.61 695	4.46 700	4.98 702	4.10 689	4.58 701	7.00 706	5.89 698	3.74 707	3.67 712	3.27 709	2.71 710	3.70 710	3.66 710

MeshStereo	1.34 652	0.43 585	0.54 455	0.44 458	0.34 536	1.66 654	0.60 581	1.94 673	1.37 631	4.47 701	3.25 677	4.71 692	1.94 675	1.92 664	1.17 628	0.35 622	0.35 643	0.37 619	0.31 610	0.32 577	0.32 588
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
TCMNet-wrong-test	8.97 707	10.42 712	8.74 697	19.56 716	17.61 715	12.53 711	9.01 712	13.59 714	2.18 671	4.64 702	5.11 704	14.63 713	11.09 710	7.19 707	9.73 705	5.56 714	0.89 691	3.77 710	3.11 711	10.34 716	9.80 714

FC-DCNN	1.59 663	0.51 610	0.66 514	0.61 626	0.49 621	1.56 648	0.70 617	1.66 665	1.53 646	4.64 702	4.62 699	5.85 699	3.34 696	1.84 661	1.11 622	0.46 646	0.42 658	0.47 641	0.46 648	0.48 636	0.46 643

DPSimNet_ROB	3.58 693	2.45 702	8.57 696	2.53 698	2.37 700	2.88 686	3.77 709	3.14 689	3.23 691	4.71 704	3.86 689	4.68 691	4.87 702	4.07 697	5.62 697	2.33 704	2.33 708	2.47 699	2.52 708	2.51 702	2.64 707

FC-DCNN v2	1.65 667	0.51 610	0.65 508	0.61 626	0.49 621	1.61 651	0.70 617	1.75 671	1.56 652	4.74 705	4.91 701	6.46 703	3.31 694	1.91 663	1.11 622	0.46 646	0.42 658	0.47 641	0.46 648	0.48 636	0.46 643

light-stereo	3.53 691	1.05 671	10.69 700	9.45 714	6.82 709	2.10 670	0.64 594	3.71 697	2.70 684	4.77 706	4.98 702	6.83 704	1.32 644	6.71 704	1.35 639	1.20 683	1.29 703	0.66 661	0.77 678	1.79 687	1.85 701

DGTPSM_ROB	12.07 710	8.00 709	20.99 711	8.93 712	16.78 713	10.67 706	30.87 720	9.01 709	15.16 714	6.50 707	15.41 723	9.04 708	14.85 713	9.25 709	21.67 718	4.57 710	8.57 717	5.08 713	9.28 717	5.90 713	10.95 716

DPSMNet_ROB	12.08 711	8.00 709	21.00 712	8.97 713	16.79 714	10.67 706	30.89 721	9.02 710	15.17 715	6.51 708	15.41 723	9.04 708	14.85 713	9.27 710	21.67 718	4.58 711	8.57 717	5.09 715	9.29 720	5.90 713	10.95 716

MANE	4.13 697	0.51 610	0.64 502	0.66 641	0.56 639	6.89 703	0.99 658	7.55 707	12.04 708	6.68 709	8.57 711	10.69 710	9.45 707	7.59 708	6.39 700	0.49 652	0.43 663	0.48 646	0.98 688	0.49 638	0.48 651

ASD4	9.96 709	8.86 711	17.78 708	7.17 710	9.80 710	16.08 713	28.92 719	9.77 711	8.20 705	7.02 710	7.08 708	8.47 707	9.57 708	11.17 712	20.26 715	4.12 708	4.14 713	5.57 716	4.74 713	5.53 711	4.90 712

SGM-ForestM	4.04 696	0.32 523	0.46 359	0.43 438	0.27 403	7.50 704	1.45 689	3.84 698	4.24 699	8.19 711	6.76 707	19.00 721	9.08 706	10.74 711	6.62 701	0.31 591	0.33 639	0.32 600	0.32 617	0.29 556	0.29 565

USTest	12.99 712	14.18 713	20.00 710	16.24 715	14.97 712	20.80 715	31.95 722	16.20 717	10.91 706	8.79 712	9.48 712	13.94 712	10.50 709	16.11 714	21.44 717	3.17 706	4.82 714	5.08 713	5.36 715	8.81 715	7.13 713

coex-ft	6.43 705	1.51 686	87.33 740	0.49 535	0.38 565	1.34 632	1.21 672	1.16 566	8.09 704	12.12 713	2.79 672	2.77 674	3.31 694	1.16 604	3.15 681	0.24 533	0.23 571	0.27 568	0.24 557	0.45 629	0.37 613

iinet-test	16.76 715	17.57 714	22.97 714	19.69 717	18.39 716	24.48 717	34.18 723	20.02 718	15.35 716	12.55 714	12.85 713	18.13 719	15.39 716	19.59 715	24.25 720	8.86 717	8.72 719	8.95 719	9.28 717	12.74 717	11.26 719

IINet	16.76 715	17.57 714	22.97 714	19.69 717	18.39 716	24.48 717	34.18 723	20.02 718	15.35 716	12.55 714	12.85 713	18.13 719	15.39 716	19.59 715	24.25 720	8.86 717	8.72 719	8.95 719	9.28 717	12.74 717	11.26 719

Anonymous_1	33.25 724	18.26 716	23.92 716	20.54 719	21.28 721	25.59 719	35.94 725	22.01 727	15.57 718	13.33 716	13.49 719	18.08 718	15.29 715	20.36 717	24.60 722	16.28 727	8.84 721	66.59 737	118.00 739	155.73 742	11.23 718

DPSM_ROB	17.78 717	18.63 717	24.31 720	20.90 720	19.47 718	25.97 720	36.21 726	21.23 725	16.24 719	13.38 717	14.06 720	19.18 722	16.30 718	20.78 718	25.67 723	9.38 719	9.23 722	9.49 721	9.82 721	13.51 720	11.91 721

DPSM	17.78 717	18.63 717	24.31 720	20.90 720	19.47 718	25.97 720	36.21 726	21.23 725	16.24 719	13.38 717	14.06 720	19.18 722	16.30 718	20.78 718	25.67 723	9.38 719	9.23 722	9.49 721	9.82 721	13.51 720	11.91 721

HanzoNet	6.76 706	2.45 702	4.22 689	3.19 706	2.94 707	3.62 694	2.28 704	4.79 705	7.20 703	14.00 719	13.19 718	17.49 717	22.30 725	13.25 713	6.19 699	4.20 709	1.93 707	3.10 708	2.56 709	3.35 708	2.88 709

xxxxx1	36.64 732	19.51 720	24.21 717	61.66 735	64.63 736	27.28 723	40.10 729	20.25 720	18.63 723	14.07 720	12.97 715	17.26 714	17.36 720	21.70 721	27.93 726	13.18 724	18.50 728	111.26 740	133.37 740	29.24 731	39.73 734

tt_ll	36.64 732	19.51 720	24.21 717	61.66 735	64.63 736	27.28 723	40.10 729	20.25 720	18.63 723	14.07 720	12.97 715	17.26 714	17.36 720	21.70 721	27.93 726	13.18 724	18.50 728	111.26 740	133.37 740	29.24 731	39.73 734

ff	36.64 732	19.51 720	24.21 717	61.66 735	64.63 736	27.28 723	40.10 729	20.25 720	18.63 723	14.07 720	12.97 715	17.26 714	17.36 720	21.70 721	27.93 726	13.18 724	18.50 728	111.26 740	133.37 740	29.24 731	39.73 734

real-time stereo	18.86 719	19.13 719	25.10 722	21.98 722	20.64 720	27.70 726	37.36 728	24.94 728	16.89 721	14.12 723	14.79 722	21.16 724	18.29 723	21.71 724	26.43 725	10.17 721	9.37 724	10.44 723	10.39 723	14.04 722	12.58 724

LE_ROB	4.42 699	0.24 419	2.75 677	0.42 417	0.23 256	1.57 649	0.90 649	1.71 669	17.88 722	16.56 724	4.88 700	5.17 697	18.85 724	1.63 650	14.62 711	0.17 367	0.14 408	0.16 253	0.16 344	0.19 426	0.17 396

Selective-IGEV-i1pa	15.35 714	22.27 723	18.31 709	1.71 684	0.87 662	28.61 728	12.26 714	25.48 729	20.48 726	19.78 725	22.75 725	28.20 727	22.64 726	29.07 727	17.31 713	12.88 723	2.88 709	6.84 717	0.99 689	1.67 682	12.03 723

LRCNet_RVC	21.24 722	31.15 725	21.41 713	28.98 724	23.82 722	3.13 691	0.60 581	20.96 724	1.59 653	25.58 726	28.15 731	21.99 725	14.79 712	21.94 725	16.41 712	28.89 736	14.87 726	33.53 733	31.28 733	29.51 734	26.16 732

fast-reg	35.48 725	37.51 734	48.70 733	42.44 733	40.46 732	52.73 737	73.11 735	42.56 732	32.38 730	26.19 727	27.27 726	36.81 730	30.62 730	41.02 732	51.32 732	18.30 728	18.53 731	19.10 724	19.67 726	27.14 723	23.66 725

Hybrid-DGEV	35.78 729	37.50 733	48.96 737	42.25 731	39.20 726	52.33 735	73.10 734	42.63 737	32.52 731	26.62 728	28.31 734	38.50 731	32.87 734	41.67 734	51.55 733	18.77 733	18.56 732	19.18 730	19.83 731	27.20 725	23.97 727

RAFT-FEzeroshot	35.73 726	37.45 730	48.67 731	42.23 729	39.22 728	52.25 731	73.13 737	42.62 735	32.59 732	26.71 729	27.70 727	38.57 732	32.57 731	41.68 736	51.67 737	18.75 730	18.58 734	19.15 726	19.78 728	27.21 727	23.98 728

RAFT-FE	35.73 726	37.45 730	48.67 731	42.23 729	39.22 728	52.25 731	73.13 737	42.62 735	32.59 732	26.71 729	27.70 727	38.57 732	32.57 731	41.68 736	51.67 737	18.75 730	18.58 734	19.15 726	19.78 728	27.21 727	23.98 728

FlowAnything	35.81 730	37.53 735	48.80 735	42.20 727	39.22 728	52.25 731	73.16 739	42.56 732	32.89 737	26.76 731	28.30 732	38.69 736	33.09 736	41.63 733	51.62 735	18.76 732	18.59 737	19.21 731	19.92 732	27.16 724	23.91 726

CasAABBNet	35.74 728	37.43 729	48.72 734	42.22 728	39.20 726	52.24 730	73.12 736	42.61 734	32.62 735	26.78 732	27.95 729	38.58 734	32.60 733	41.67 734	51.65 736	18.74 729	18.57 733	19.15 726	19.77 727	27.20 725	23.98 728

Selective-RAFT-Error	35.84 731	37.49 732	48.83 736	42.26 732	39.24 731	52.30 734	73.09 733	42.66 738	32.61 734	26.80 733	28.30 732	38.84 737	33.51 737	41.68 736	51.59 734	18.82 734	18.58 734	19.17 729	19.80 730	27.28 729	24.05 731

LSM0	38.95 737	37.60 736	48.58 730	43.57 734	91.06 739	52.57 736	72.57 732	43.17 739	32.63 736	26.97 734	27.97 730	38.65 735	32.94 735	41.86 739	51.78 739	18.89 735	18.41 727	19.13 725	19.63 725	27.29 730	33.77 733

BEATNet-Init1	15.13 713	0.82 656	50.86 738	0.72 654	0.53 632	38.10 729	7.03 711	11.83 713	14.25 713	29.78 735	30.17 735	48.21 738	22.64 726	26.78 726	18.11 714	0.42 641	0.38 649	0.47 641	0.46 648	0.51 641	0.48 651

HaxPig	31.96 723	37.24 728	34.27 723	24.37 723	24.88 723	18.26 714	19.86 716	20.64 723	28.52 729	35.97 736	38.75 736	25.57 726	28.72 729	33.88 728	34.39 729	35.94 737	38.87 738	37.80 734	40.48 736	39.68 735	41.15 737

RSGM-EC	74.81 739	63.03 739	41.60 728	97.74 738	92.11 740	74.93 738	114.81 740	53.77 740	38.96 740	39.88 737	48.98 739	90.73 740	64.81 740	139.63 740	128.53 741	93.27 740	53.96 741	95.12 738	38.31 734	81.45 740	44.63 740

acva	74.81 739	63.03 739	41.60 728	97.74 738	92.11 740	74.93 738	114.81 740	53.77 740	38.96 740	39.88 737	48.98 739	90.73 740	64.81 740	139.63 740	128.53 741	93.27 740	53.96 741	95.12 738	38.31 734	81.45 740	44.63 740

AVERAGE_ROB	37.58 736	40.13 737	40.15 726	34.81 726	33.82 725	28.55 727	25.10 718	32.02 731	34.06 739	41.28 739	40.66 737	34.46 729	34.81 739	39.18 730	37.57 731	42.78 738	43.44 739	43.82 735	43.03 737	40.47 736	41.51 738

MEDIAN_ROB	37.38 735	40.85 738	40.60 727	32.31 725	31.85 724	27.20 722	24.55 717	29.10 730	33.19 738	42.09 740	41.76 738	33.35 728	34.39 738	39.78 731	37.07 730	43.64 739	44.10 740	44.12 736	43.40 738	41.51 737	42.76 739

Selective-IGEV-i16pa	78.59 741	120.99 741	16.46 707	1.04 670	0.66 652	181.07 742	2.17 702	153.90 743	139.75 743	56.45 741	153.05 741	107.32 742	157.92 743	200.46 743	96.57 740	94.09 742	1.23 701	2.69 703	0.31 610	0.96 671	84.68 742

PML	40.80 738	29.24 724	11.87 704	7.20 711	14.47 711	92.13 740	213.69 743	7.63 708	23.35 727	74.72 742	190.14 743	50.17 739	26.15 728	21.39 720	12.70 709	8.76 716	2.92 710	8.45 718	3.25 712	13.26 719	4.42 711

test_example2	176.61 742	205.14 742	198.86 742	188.60 742	190.98 742	152.67 741	170.61 742	94.86 742	123.55 742	178.88 743	179.48 742	158.94 743	141.34 742	192.61 742	198.96 743	203.76 743	236.37 743	164.13 743	173.55 743	218.58 743	160.41 743

ccccc	429.48 743	429.19 743	527.00 743	507.10 743	501.20 743	356.95 743	342.70 744	380.82 744	297.90 744	334.51 744	389.17 744	372.86 744	449.39 744	499.17 744	553.56 744	561.44 744	431.22 744	334.28 744	290.86 744	540.88 744	489.46 744

Low-res two-view benchmark