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

ITERv19	0.07 3	0.05 47	0.09 78	0.14 62	0.05 1	0.04 1	0.12 89	0.11 34	0.09 58	0.06 19	0.07 49	0.06 30	0.07 121	0.07 3	0.08 14	0.06 130	0.04 23	0.04 1	0.04 68	0.04 19	0.04 40

zaero_v3	0.07 3	0.04 1	0.10 125	0.14 62	0.05 1	0.06 10	0.11 54	0.10 17	0.09 58	0.07 76	0.07 49	0.04 1	0.07 121	0.08 16	0.08 14	0.06 130	0.04 23	0.04 1	0.04 68	0.04 19	0.04 40

ITERv2	0.07 3	0.04 1	0.10 125	0.14 62	0.05 1	0.08 61	0.11 54	0.12 57	0.07 16	0.06 19	0.07 49	0.05 7	0.07 121	0.08 16	0.09 52	0.06 130	0.04 23	0.04 1	0.04 68	0.05 142	0.04 40

ITER	0.07 3	0.04 1	0.10 125	0.14 62	0.05 1	0.07 29	0.11 54	0.10 17	0.07 16	0.06 19	0.08 98	0.06 30	0.08 187	0.08 16	0.09 52	0.06 130	0.04 23	0.04 1	0.03 1	0.05 142	0.05 156

MonStereo	0.07 3	0.06 102	0.06 1	0.15 115	0.05 1	0.08 61	0.10 28	0.15 138	0.15 219	0.05 2	0.06 13	0.05 7	0.06 42	0.07 3	0.09 52	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

Monster-pub-eth3d	0.07 3	0.06 102	0.06 1	0.15 115	0.05 1	0.08 61	0.10 28	0.15 138	0.15 219	0.05 2	0.06 13	0.05 7	0.06 42	0.07 3	0.10 136	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

xyz-stereo	0.14 371	0.07 181	0.22 501	0.15 115	0.05 1	0.22 500	0.15 295	0.17 224	0.31 474	0.15 332	0.28 471	0.26 484	0.17 447	0.13 299	0.12 297	0.05 35	0.05 185	0.06 162	0.05 174	0.04 19	0.04 40

MLG-Stereo_test1	0.06 1	0.05 47	0.08 27	0.17 271	0.05 1	0.07 29	0.11 54	0.09 10	0.03 1	0.05 2	0.04 1	0.06 30	0.05 14	0.09 48	0.09 52	0.05 35	0.04 23	0.05 74	0.03 1	0.04 19	0.05 156

MLG-Stereo	0.07 3	0.05 47	0.09 78	0.17 271	0.05 1	0.07 29	0.11 54	0.08 4	0.05 4	0.05 2	0.04 1	0.06 30	0.05 14	0.10 84	0.09 52	0.05 35	0.04 23	0.05 74	0.03 1	0.04 19	0.05 156

FoundationStereo	0.06 1	0.04 1	0.08 27	0.13 10	0.05 1	0.09 110	0.13 155	0.06 1	0.09 58	0.05 2	0.05 7	0.06 30	0.04 1	0.07 3	0.07 1	0.06 130	0.04 23	0.05 74	0.04 68	0.05 142	0.04 40

StereoAnything_RVC	0.07 3	0.16 538	0.17 421	0.11 1	0.05 1	0.06 10	0.11 54	0.08 4	0.08 33	0.06 19	0.06 13	0.05 7	0.05 14	0.09 48	0.08 14	0.08 367	0.04 23	0.05 74	0.03 1	0.05 142	0.04 40

castereo++	0.08 66	0.06 102	0.08 27	0.15 115	0.05 1	0.14 341	0.11 54	0.11 34	0.15 219	0.07 76	0.07 49	0.08 157	0.06 42	0.08 16	0.08 14	0.06 130	0.04 23	0.05 74	0.04 68	0.04 19	0.03 1

MonSter	0.07 3	0.06 102	0.06 1	0.15 115	0.05 1	0.08 61	0.10 28	0.15 138	0.15 219	0.05 2	0.06 13	0.05 7	0.06 42	0.07 3	0.09 52	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

dual_stereo	0.07 3	0.05 47	0.08 27	0.15 115	0.05 1	0.05 4	0.13 155	0.12 57	0.08 33	0.07 76	0.06 13	0.05 7	0.05 14	0.07 3	0.09 52	0.06 130	0.04 23	0.05 74	0.03 1	0.04 19	0.04 40

trnet	0.08 66	0.05 47	0.07 6	0.12 4	0.05 1	0.12 269	0.10 28	0.13 76	0.10 76	0.08 118	0.13 243	0.09 184	0.08 187	0.11 163	0.10 136	0.08 367	0.05 185	0.05 74	0.03 1	0.06 247	0.05 156

s12784h	0.10 202	0.06 102	0.08 27	0.15 115	0.05 1	0.16 395	0.18 429	0.16 186	0.15 219	0.10 185	0.11 212	0.11 241	0.11 285	0.11 163	0.12 297	0.05 35	0.04 23	0.06 162	0.04 68	0.04 19	0.04 40

gc-stereo	0.08 66	0.04 1	0.10 125	0.13 10	0.06 17	0.09 110	0.13 155	0.13 76	0.08 33	0.06 19	0.09 131	0.06 30	0.07 121	0.10 84	0.11 225	0.06 130	0.05 185	0.04 1	0.03 1	0.04 19	0.04 40

ss10	0.08 66	0.04 1	0.10 125	0.14 62	0.06 17	0.09 110	0.12 89	0.15 138	0.09 58	0.06 19	0.08 98	0.05 7	0.07 121	0.10 84	0.10 136	0.06 130	0.05 185	0.04 1	0.03 1	0.04 19	0.04 40

USM	0.08 66	0.05 47	0.09 78	0.14 62	0.06 17	0.10 175	0.13 155	0.15 138	0.10 76	0.06 19	0.07 49	0.05 7	0.07 121	0.10 84	0.10 136	0.05 35	0.05 185	0.04 1	0.03 1	0.04 19	0.04 40

weee2	0.08 66	0.04 1	0.10 125	0.13 10	0.06 17	0.10 175	0.13 155	0.13 76	0.08 33	0.06 19	0.07 49	0.06 30	0.08 187	0.10 84	0.11 225	0.06 130	0.05 185	0.04 1	0.03 1	0.04 19	0.05 156

SteFusion	0.07 3	0.05 47	0.08 27	0.15 115	0.06 17	0.07 29	0.13 155	0.15 138	0.14 198	0.06 19	0.06 13	0.05 7	0.08 187	0.08 16	0.09 52	0.04 6	0.04 23	0.04 1	0.04 68	0.04 19	0.03 1

PyraSte	0.07 3	0.05 47	0.08 27	0.17 271	0.06 17	0.08 61	0.12 89	0.15 138	0.09 58	0.07 76	0.07 49	0.04 1	0.07 121	0.08 16	0.10 136	0.04 6	0.04 23	0.04 1	0.04 68	0.04 19	0.03 1

tim_s	0.07 3	0.04 1	0.08 27	0.16 192	0.06 17	0.09 110	0.12 89	0.14 100	0.09 58	0.06 19	0.06 13	0.04 1	0.08 187	0.08 16	0.10 136	0.04 6	0.04 23	0.04 1	0.04 68	0.04 19	0.03 1

xxxad45	0.07 3	0.05 47	0.08 27	0.16 192	0.06 17	0.07 29	0.12 89	0.15 138	0.12 139	0.07 76	0.05 7	0.04 1	0.08 187	0.08 16	0.09 52	0.04 6	0.05 185	0.04 1	0.04 68	0.04 19	0.03 1

ACW_4w	0.07 3	0.05 47	0.09 78	0.15 115	0.06 17	0.08 61	0.12 89	0.14 100	0.13 175	0.06 19	0.07 49	0.04 1	0.08 187	0.08 16	0.09 52	0.04 6	0.04 23	0.04 1	0.04 68	0.04 19	0.03 1

5w_v4	0.07 3	0.05 47	0.08 27	0.15 115	0.06 17	0.08 61	0.12 89	0.15 138	0.11 106	0.07 76	0.06 13	0.04 1	0.08 187	0.08 16	0.09 52	0.04 6	0.05 185	0.04 1	0.04 68	0.04 19	0.03 1

qyd29nn	0.07 3	0.04 1	0.09 78	0.13 10	0.06 17	0.07 29	0.11 54	0.13 76	0.06 6	0.05 2	0.07 49	0.06 30	0.08 187	0.09 48	0.10 136	0.07 305	0.06 363	0.04 1	0.03 1	0.04 19	0.04 40

ITERv28	0.08 66	0.05 47	0.10 125	0.13 10	0.06 17	0.10 175	0.13 155	0.14 100	0.08 33	0.05 2	0.08 98	0.06 30	0.07 121	0.09 48	0.10 136	0.06 130	0.06 363	0.04 1	0.03 1	0.05 142	0.05 156

uio108cc	0.08 66	0.05 47	0.09 78	0.14 62	0.06 17	0.09 110	0.12 89	0.15 138	0.07 16	0.05 2	0.07 49	0.07 114	0.08 187	0.09 48	0.10 136	0.06 130	0.06 363	0.05 74	0.04 68	0.04 19	0.04 40

ITERv24	0.08 66	0.04 1	0.09 78	0.13 10	0.06 17	0.09 110	0.12 89	0.16 186	0.06 6	0.06 19	0.08 98	0.07 114	0.08 187	0.10 84	0.11 225	0.06 130	0.06 363	0.04 1	0.03 1	0.04 19	0.04 40

dd23bbn	0.08 66	0.05 47	0.09 78	0.14 62	0.06 17	0.09 110	0.13 155	0.16 186	0.07 16	0.07 76	0.11 212	0.07 114	0.08 187	0.08 16	0.10 136	0.05 35	0.05 185	0.04 1	0.03 1	0.04 19	0.04 40

v20iiwwt	0.08 66	0.05 47	0.10 125	0.13 10	0.06 17	0.10 175	0.12 89	0.15 138	0.08 33	0.07 76	0.09 131	0.06 30	0.08 187	0.10 84	0.11 225	0.06 130	0.05 185	0.04 1	0.03 1	0.04 19	0.04 40

ITER124	0.08 66	0.04 1	0.10 125	0.14 62	0.06 17	0.10 175	0.13 155	0.15 138	0.07 16	0.06 19	0.08 98	0.06 30	0.08 187	0.10 84	0.10 136	0.06 130	0.05 185	0.04 1	0.04 68	0.04 19	0.04 40

dddd17k	0.08 66	0.04 1	0.10 125	0.14 62	0.06 17	0.09 110	0.12 89	0.14 100	0.05 4	0.06 19	0.09 131	0.05 7	0.07 121	0.10 84	0.11 225	0.06 130	0.05 185	0.04 1	0.04 68	0.04 19	0.04 40

zxcv128	0.08 66	0.04 1	0.10 125	0.13 10	0.06 17	0.09 110	0.13 155	0.14 100	0.06 6	0.06 19	0.10 173	0.06 30	0.08 187	0.10 84	0.11 225	0.06 130	0.05 185	0.04 1	0.04 68	0.04 19	0.04 40

iked130	0.07 3	0.04 1	0.10 125	0.14 62	0.06 17	0.09 110	0.13 155	0.15 138	0.04 2	0.05 2	0.08 98	0.06 30	0.07 121	0.10 84	0.11 225	0.06 130	0.05 185	0.04 1	0.03 1	0.04 19	0.04 40

ITERv14	0.08 66	0.04 1	0.10 125	0.13 10	0.06 17	0.09 110	0.12 89	0.15 138	0.06 6	0.06 19	0.09 131	0.06 30	0.07 121	0.10 84	0.10 136	0.05 35	0.05 185	0.04 1	0.04 68	0.04 19	0.04 40

v134_o9	0.08 66	0.04 1	0.11 190	0.13 10	0.06 17	0.10 175	0.12 89	0.16 186	0.07 16	0.06 19	0.08 98	0.06 30	0.08 187	0.10 84	0.10 136	0.06 130	0.05 185	0.04 1	0.03 1	0.04 19	0.04 40

ITERv10	0.08 66	0.04 1	0.11 190	0.13 10	0.06 17	0.09 110	0.13 155	0.15 138	0.08 33	0.06 19	0.09 131	0.06 30	0.07 121	0.10 84	0.10 136	0.05 35	0.04 23	0.04 1	0.04 68	0.04 19	0.04 40

99wein	0.08 66	0.04 1	0.11 190	0.13 10	0.06 17	0.09 110	0.12 89	0.15 138	0.09 58	0.07 76	0.09 131	0.06 30	0.07 121	0.10 84	0.10 136	0.06 130	0.05 185	0.04 1	0.03 1	0.04 19	0.04 40

ITERv7	0.08 66	0.04 1	0.11 190	0.13 10	0.06 17	0.09 110	0.12 89	0.15 138	0.07 16	0.06 19	0.09 131	0.06 30	0.07 121	0.10 84	0.10 136	0.05 35	0.05 185	0.04 1	0.03 1	0.04 19	0.04 40

s6wercc	0.08 66	0.04 1	0.10 125	0.13 10	0.06 17	0.09 110	0.13 155	0.15 138	0.07 16	0.06 19	0.09 131	0.06 30	0.07 121	0.10 84	0.10 136	0.06 130	0.05 185	0.04 1	0.03 1	0.04 19	0.04 40

a5sdf	0.08 66	0.04 1	0.11 190	0.13 10	0.06 17	0.09 110	0.12 89	0.15 138	0.07 16	0.06 19	0.09 131	0.06 30	0.07 121	0.10 84	0.10 136	0.06 130	0.05 185	0.04 1	0.03 1	0.04 19	0.04 40

ITERv4	0.07 3	0.06 102	0.09 78	0.14 62	0.06 17	0.06 10	0.10 28	0.11 34	0.07 16	0.07 76	0.08 98	0.06 30	0.07 121	0.08 16	0.09 52	0.05 35	0.05 185	0.05 74	0.04 68	0.03 1	0.03 1

VIP-Stereo	0.07 3	0.07 181	0.08 27	0.15 115	0.06 17	0.11 226	0.10 28	0.11 34	0.11 106	0.06 19	0.07 49	0.06 30	0.05 14	0.10 84	0.08 14	0.05 35	0.04 23	0.05 74	0.04 68	0.03 1	0.03 1

OmniDepth	0.07 3	0.07 181	0.08 27	0.18 354	0.06 17	0.07 29	0.11 54	0.10 17	0.06 6	0.04 1	0.07 49	0.10 217	0.09 232	0.08 16	0.08 14	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 68	0.03 1	0.03 1

Zero-FE251	0.08 66	0.05 47	0.10 125	0.13 10	0.06 17	0.12 269	0.12 89	0.11 34	0.10 76	0.07 76	0.08 98	0.06 30	0.06 42	0.10 84	0.08 14	0.06 130	0.04 23	0.05 74	0.04 68	0.04 19	0.04 40

Wavelet-MonSter	0.07 3	0.05 47	0.07 6	0.16 192	0.06 17	0.07 29	0.11 54	0.10 17	0.08 33	0.06 19	0.07 49	0.07 114	0.07 121	0.09 48	0.09 52	0.04 6	0.04 23	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

Monster-pub-mixall	0.07 3	0.04 1	0.09 78	0.13 10	0.06 17	0.06 10	0.08 7	0.12 57	0.07 16	0.06 19	0.06 13	0.05 7	0.06 42	0.09 48	0.09 52	0.06 130	0.04 23	0.04 1	0.03 1	0.05 142	0.05 156

Replicate-Monster	0.07 3	0.05 47	0.09 78	0.14 62	0.06 17	0.09 110	0.09 18	0.14 100	0.12 139	0.05 2	0.07 49	0.06 30	0.06 42	0.08 16	0.10 136	0.06 130	0.04 23	0.05 74	0.03 1	0.04 19	0.04 40

AdaDepth	0.07 3	0.06 102	0.07 6	0.18 354	0.06 17	0.11 226	0.11 54	0.10 17	0.08 33	0.06 19	0.05 7	0.07 114	0.06 42	0.09 48	0.10 136	0.04 6	0.05 185	0.05 74	0.04 68	0.04 19	0.04 40

qwe	0.08 66	0.08 296	0.07 6	0.15 115	0.06 17	0.07 29	0.10 28	0.18 252	0.12 139	0.07 76	0.07 49	0.06 30	0.06 42	0.10 84	0.09 52	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 68	0.04 19	0.03 1

depthmonostereo	0.09 139	0.06 102	0.09 78	0.15 115	0.06 17	0.11 226	0.13 155	0.14 100	0.15 219	0.10 185	0.10 173	0.09 184	0.11 285	0.08 16	0.09 52	0.06 130	0.05 185	0.06 162	0.04 68	0.04 19	0.03 1

DilatedVolume-Stereo	0.09 139	0.05 47	0.08 27	0.15 115	0.06 17	0.11 226	0.12 89	0.14 100	0.16 247	0.11 224	0.11 212	0.09 184	0.10 255	0.11 163	0.11 225	0.06 130	0.05 185	0.05 74	0.04 68	0.03 1	0.03 1

2.25w	0.07 3	0.07 181	0.08 27	0.15 115	0.06 17	0.08 61	0.09 18	0.10 17	0.15 219	0.08 118	0.10 173	0.07 114	0.06 42	0.09 48	0.10 136	0.05 35	0.04 23	0.04 1	0.04 68	0.03 1	0.04 40

4.25_new	0.07 3	0.08 296	0.09 78	0.15 115	0.06 17	0.08 61	0.08 7	0.14 100	0.08 33	0.07 76	0.07 49	0.06 30	0.06 42	0.12 247	0.10 136	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 19	0.03 1

4.5w_new	0.07 3	0.08 296	0.09 78	0.15 115	0.06 17	0.08 61	0.08 7	0.14 100	0.08 33	0.07 76	0.07 49	0.06 30	0.06 42	0.12 247	0.10 136	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 19	0.03 1

4.25w-stereo	0.07 3	0.08 296	0.09 78	0.15 115	0.06 17	0.08 61	0.08 7	0.14 100	0.08 33	0.07 76	0.07 49	0.06 30	0.06 42	0.12 247	0.10 136	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 19	0.03 1

2.5w	0.07 3	0.07 181	0.08 27	0.16 192	0.06 17	0.08 61	0.12 89	0.10 17	0.10 76	0.07 76	0.06 13	0.09 184	0.06 42	0.08 16	0.09 52	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 68	0.03 1	0.03 1

2.75w_new	0.07 3	0.07 181	0.07 6	0.13 10	0.06 17	0.08 61	0.08 7	0.18 252	0.13 175	0.08 118	0.08 98	0.06 30	0.06 42	0.09 48	0.11 225	0.04 6	0.04 23	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 40

3.25w_new	0.07 3	0.06 102	0.08 27	0.15 115	0.06 17	0.10 175	0.07 3	0.12 57	0.11 106	0.08 118	0.07 49	0.07 114	0.06 42	0.11 163	0.10 136	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 40

3.25w	0.07 3	0.06 102	0.08 27	0.15 115	0.06 17	0.10 175	0.07 3	0.12 57	0.11 106	0.08 118	0.07 49	0.07 114	0.06 42	0.11 163	0.10 136	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 40

2w_stereo	0.08 66	0.08 296	0.09 78	0.16 192	0.06 17	0.09 110	0.10 28	0.20 293	0.15 219	0.08 118	0.07 49	0.06 30	0.06 42	0.06 1	0.10 136	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 68	0.03 1	0.03 1

1w_stereo	0.08 66	0.06 102	0.07 6	0.16 192	0.06 17	0.07 29	0.10 28	0.14 100	0.15 219	0.07 76	0.08 98	0.05 7	0.06 42	0.10 84	0.09 52	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 40

monsterstereo	0.08 66	0.06 102	0.07 6	0.16 192	0.06 17	0.08 61	0.10 28	0.16 186	0.12 139	0.07 76	0.08 98	0.06 30	0.07 121	0.08 16	0.09 52	0.04 6	0.04 23	0.05 74	0.04 68	0.04 19	0.03 1

monsters	0.07 3	0.06 102	0.06 1	0.15 115	0.06 17	0.08 61	0.09 18	0.13 76	0.09 58	0.09 154	0.07 49	0.06 30	0.06 42	0.09 48	0.08 14	0.05 35	0.04 23	0.04 1	0.04 68	0.03 1	0.04 40

IGEV	0.08 66	0.04 1	0.09 78	0.13 10	0.06 17	0.09 110	0.12 89	0.14 100	0.10 76	0.06 19	0.09 131	0.07 114	0.05 14	0.09 48	0.09 52	0.06 130	0.04 23	0.05 74	0.04 68	0.05 142	0.04 40

xyz-stereo-finetune	0.11 241	0.08 296	0.13 273	0.14 62	0.06 17	0.10 175	0.19 473	0.18 252	0.19 308	0.12 256	0.14 256	0.15 330	0.11 285	0.13 299	0.12 297	0.05 35	0.04 23	0.07 263	0.05 174	0.04 19	0.05 156

111111	0.07 3	0.05 47	0.10 125	0.17 271	0.06 17	0.05 4	0.10 28	0.11 34	0.10 76	0.06 19	0.06 13	0.07 114	0.05 14	0.08 16	0.09 52	0.06 130	0.04 23	0.05 74	0.04 68	0.07 316	0.06 255

LG-Stereo_L2	0.07 3	0.05 47	0.10 125	0.14 62	0.06 17	0.07 29	0.12 89	0.09 10	0.10 76	0.06 19	0.04 1	0.05 7	0.05 14	0.08 16	0.08 14	0.05 35	0.04 23	0.05 74	0.03 1	0.04 19	0.03 1

LG-Stereo_L1	0.07 3	0.05 47	0.11 190	0.14 62	0.06 17	0.07 29	0.12 89	0.09 10	0.08 33	0.05 2	0.04 1	0.05 7	0.04 1	0.08 16	0.08 14	0.05 35	0.04 23	0.05 74	0.03 1	0.04 19	0.04 40

MLG-Stereo_test3	0.07 3	0.05 47	0.10 125	0.15 115	0.06 17	0.07 29	0.10 28	0.08 4	0.06 6	0.06 19	0.04 1	0.06 30	0.06 42	0.08 16	0.10 136	0.06 130	0.04 23	0.05 74	0.04 68	0.05 142	0.06 255

MLG-Stereo_test2	0.07 3	0.04 1	0.10 125	0.15 115	0.06 17	0.07 29	0.11 54	0.09 10	0.04 2	0.06 19	0.05 7	0.06 30	0.04 1	0.08 16	0.09 52	0.06 130	0.04 23	0.05 74	0.03 1	0.05 142	0.05 156

LG-G_1	0.07 3	0.04 1	0.11 190	0.15 115	0.06 17	0.09 110	0.08 7	0.08 4	0.06 6	0.06 19	0.06 13	0.07 114	0.07 121	0.11 163	0.08 14	0.07 305	0.04 23	0.05 74	0.04 68	0.05 142	0.06 255

LG-G	0.07 3	0.04 1	0.11 190	0.15 115	0.06 17	0.09 110	0.08 7	0.08 4	0.06 6	0.06 19	0.06 13	0.07 114	0.07 121	0.11 163	0.08 14	0.07 305	0.04 23	0.05 74	0.04 68	0.05 142	0.06 255

LGtest1	0.07 3	0.05 47	0.11 190	0.15 115	0.06 17	0.07 29	0.09 18	0.08 4	0.06 6	0.06 19	0.04 1	0.06 30	0.07 121	0.10 84	0.09 52	0.07 305	0.04 23	0.05 74	0.04 68	0.06 247	0.06 255

SGD-Stereo	0.08 66	0.05 47	0.10 125	0.14 62	0.06 17	0.12 269	0.12 89	0.11 34	0.12 139	0.07 76	0.09 131	0.09 184	0.09 232	0.08 16	0.08 14	0.06 130	0.04 23	0.05 74	0.04 68	0.05 142	0.04 40

Reg-Stereo(zero)	0.09 139	0.05 47	0.08 27	0.16 192	0.06 17	0.12 269	0.11 54	0.15 138	0.11 106	0.12 256	0.09 131	0.10 217	0.08 187	0.11 163	0.09 52	0.06 130	0.05 185	0.05 74	0.04 68	0.04 19	0.05 156

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 66	0.07 181	0.09 78	0.22 522	0.06 17	0.08 61	0.12 89	0.10 17	0.10 76	0.07 76	0.07 49	0.06 30	0.05 14	0.11 163	0.09 52	0.06 130	0.04 23	0.05 74	0.03 1	0.06 247	0.04 40

AIO_rvc	0.07 3	0.06 102	0.08 27	0.15 115	0.06 17	0.08 61	0.14 221	0.09 10	0.08 33	0.07 76	0.08 98	0.07 114	0.04 1	0.10 84	0.08 14	0.05 35	0.04 23	0.05 74	0.04 68	0.04 19	0.03 1

HUF	0.08 66	0.05 47	0.08 27	0.14 62	0.06 17	0.09 110	0.13 155	0.13 76	0.13 175	0.07 76	0.07 49	0.09 184	0.06 42	0.10 84	0.09 52	0.06 130	0.04 23	0.05 74	0.04 68	0.05 142	0.04 40

castereo	0.09 139	0.06 102	0.11 190	0.15 115	0.06 17	0.11 226	0.14 221	0.14 100	0.18 286	0.08 118	0.10 173	0.11 241	0.08 187	0.09 48	0.10 136	0.05 35	0.04 23	0.05 74	0.04 68	0.04 19	0.04 40

DEFOM-Stereo	0.07 3	0.05 47	0.07 6	0.14 62	0.06 17	0.09 110	0.13 155	0.07 2	0.13 175	0.06 19	0.07 49	0.06 30	0.05 14	0.10 84	0.09 52	0.05 35	0.04 23	0.05 74	0.03 1	0.04 19	0.04 40

WCG-NET	0.08 66	0.05 47	0.10 125	0.15 115	0.06 17	0.11 226	0.14 221	0.13 76	0.14 198	0.07 76	0.09 131	0.07 114	0.06 42	0.13 299	0.08 14	0.05 35	0.04 23	0.06 162	0.04 68	0.04 19	0.03 1

IGEV-Stereo++	0.07 3	0.06 102	0.08 27	0.18 354	0.06 17	0.05 4	0.10 28	0.11 34	0.11 106	0.06 19	0.07 49	0.07 114	0.06 42	0.09 48	0.09 52	0.05 35	0.04 23	0.05 74	0.04 68	0.05 142	0.04 40

IGEV-BASED-STEREO-	0.09 139	0.10 433	0.32 554	0.15 115	0.06 17	0.08 61	0.14 221	0.11 34	0.10 76	0.07 76	0.07 49	0.06 30	0.04 1	0.11 163	0.07 1	0.12 523	0.04 23	0.07 263	0.05 174	0.05 142	0.05 156

IGEV-Stereo+	0.07 3	0.04 1	0.08 27	0.15 115	0.06 17	0.04 1	0.09 18	0.10 17	0.09 58	0.06 19	0.06 13	0.06 30	0.06 42	0.06 1	0.09 52	0.06 130	0.04 23	0.05 74	0.04 68	0.06 247	0.06 255

AIO-Stereo	0.08 66	0.06 102	0.10 125	0.18 354	0.06 17	0.09 110	0.11 54	0.16 186	0.09 58	0.09 154	0.08 98	0.07 114	0.05 14	0.11 163	0.08 14	0.05 35	0.05 185	0.05 74	0.04 68	0.04 19	0.04 40

WCG-NET（raft）	0.08 66	0.05 47	0.10 125	0.15 115	0.06 17	0.11 226	0.13 155	0.15 138	0.12 139	0.08 118	0.07 49	0.06 30	0.06 42	0.13 299	0.08 14	0.05 35	0.04 23	0.05 74	0.04 68	0.05 142	0.04 40

CASnet	0.09 139	0.09 368	0.09 78	0.19 414	0.06 17	0.07 29	0.11 54	0.18 252	0.14 198	0.11 224	0.10 173	0.09 184	0.07 121	0.10 84	0.10 136	0.06 130	0.04 23	0.10 476	0.08 405	0.06 247	0.03 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAP-Stereo	0.09 139	0.07 181	0.13 273	0.18 354	0.06 17	0.11 226	0.07 3	0.14 100	0.12 139	0.09 154	0.10 173	0.07 114	0.09 232	0.13 299	0.10 136	0.06 130	0.05 185	0.05 74	0.04 68	0.04 19	0.05 156

Selective-IGEV	0.07 3	0.06 102	0.09 78	0.17 271	0.06 17	0.08 61	0.12 89	0.13 76	0.08 33	0.08 118	0.07 49	0.06 30	0.04 1	0.10 84	0.09 52	0.05 35	0.04 23	0.05 74	0.04 68	0.04 19	0.03 1

MC-Stereo	0.09 139	0.07 181	0.09 78	0.17 271	0.06 17	0.10 175	0.14 221	0.12 57	0.11 106	0.09 154	0.12 228	0.09 184	0.06 42	0.11 163	0.10 136	0.06 130	0.04 23	0.06 162	0.05 174	0.04 19	0.04 40

RCA-Stereo	0.09 139	0.06 102	0.09 78	0.16 192	0.06 17	0.09 110	0.13 155	0.18 252	0.14 198	0.10 185	0.11 212	0.08 157	0.07 121	0.12 247	0.11 225	0.06 130	0.04 23	0.06 162	0.05 174	0.05 142	0.04 40

DCANet-4	0.11 241	0.07 181	0.13 273	0.16 192	0.06 17	0.09 110	0.17 381	0.18 252	0.20 329	0.13 285	0.17 305	0.09 184	0.14 381	0.12 247	0.13 332	0.06 130	0.04 23	0.05 74	0.04 68	0.04 19	0.05 156

ADStereo(finetuned)	0.10 202	0.06 102	0.13 273	0.16 192	0.06 17	0.09 110	0.17 381	0.16 186	0.20 329	0.13 285	0.18 328	0.10 217	0.12 317	0.12 247	0.12 297	0.06 130	0.04 23	0.05 74	0.04 68	0.05 142	0.05 156

TANstereo	0.09 139	0.04 1	0.08 27	0.13 10	0.06 17	0.11 226	0.13 155	0.15 138	0.19 308	0.11 224	0.15 269	0.10 217	0.07 121	0.12 247	0.09 52	0.07 305	0.05 185	0.05 74	0.04 68	0.06 247	0.05 156

DCANet	0.10 202	0.06 102	0.12 240	0.16 192	0.06 17	0.09 110	0.17 381	0.16 186	0.20 329	0.13 285	0.18 328	0.10 217	0.11 285	0.11 163	0.12 297	0.06 130	0.04 23	0.05 74	0.04 68	0.05 142	0.05 156

CREStereo	0.09 139	0.05 47	0.08 27	0.11 1	0.06 17	0.14 341	0.14 221	0.14 100	0.10 76	0.09 154	0.13 243	0.09 184	0.08 187	0.12 247	0.10 136	0.08 367	0.04 23	0.05 74	0.03 1	0.06 247	0.06 255
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.09 139	0.05 47	0.09 78	0.12 4	0.06 17	0.13 301	0.14 221	0.16 186	0.11 106	0.09 154	0.13 243	0.10 217	0.07 121	0.14 327	0.10 136	0.15 564	0.04 23	0.05 74	0.03 1	0.07 316	0.06 255

HITNet	0.11 241	0.06 102	0.12 240	0.14 62	0.06 17	0.12 269	0.10 28	0.18 252	0.18 286	0.13 285	0.17 305	0.15 330	0.11 285	0.15 345	0.14 368	0.06 130	0.04 23	0.04 1	0.04 68	0.06 247	0.05 156
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
MLCV	0.13 341	0.08 296	0.17 421	0.18 354	0.06 17	0.16 395	0.17 381	0.19 279	0.22 365	0.19 420	0.25 429	0.17 367	0.13 349	0.15 345	0.14 368	0.05 35	0.04 23	0.05 74	0.04 68	0.05 142	0.04 40

4k_L	0.08 66	0.04 1	0.10 125	0.13 10	0.07 103	0.09 110	0.12 89	0.15 138	0.08 33	0.06 19	0.08 98	0.06 30	0.07 121	0.10 84	0.10 136	0.06 130	0.05 185	0.04 1	0.03 1	0.04 19	0.04 40

aaa3	0.08 66	0.04 1	0.09 78	0.13 10	0.07 103	0.08 61	0.12 89	0.15 138	0.08 33	0.05 2	0.09 131	0.06 30	0.08 187	0.10 84	0.11 225	0.06 130	0.05 185	0.04 1	0.03 1	0.04 19	0.04 40

mfccc	0.08 66	0.04 1	0.11 190	0.13 10	0.07 103	0.10 175	0.11 54	0.14 100	0.09 58	0.06 19	0.08 98	0.06 30	0.08 187	0.10 84	0.11 225	0.06 130	0.05 185	0.04 1	0.03 1	0.04 19	0.04 40

5k_new	0.07 3	0.04 1	0.10 125	0.13 10	0.07 103	0.08 61	0.12 89	0.13 76	0.07 16	0.06 19	0.06 13	0.06 30	0.07 121	0.11 163	0.10 136	0.06 130	0.05 185	0.04 1	0.03 1	0.05 142	0.05 156

SX	0.08 66	0.04 1	0.11 190	0.13 10	0.07 103	0.10 175	0.12 89	0.12 57	0.08 33	0.07 76	0.06 13	0.07 114	0.07 121	0.11 163	0.11 225	0.06 130	0.05 185	0.04 1	0.03 1	0.05 142	0.05 156

ACM	0.08 66	0.04 1	0.11 190	0.13 10	0.07 103	0.09 110	0.11 54	0.14 100	0.08 33	0.06 19	0.08 98	0.06 30	0.07 121	0.10 84	0.11 225	0.06 130	0.05 185	0.04 1	0.03 1	0.04 19	0.05 156

uiiii_40	0.07 3	0.06 102	0.06 1	0.13 10	0.07 103	0.07 29	0.10 28	0.14 100	0.07 16	0.05 2	0.06 13	0.06 30	0.06 42	0.10 84	0.09 52	0.05 35	0.04 23	0.04 1	0.03 1	0.05 142	0.05 156

4.5w_L	0.07 3	0.06 102	0.07 6	0.14 62	0.07 103	0.08 61	0.10 28	0.14 100	0.10 76	0.06 19	0.07 49	0.06 30	0.06 42	0.10 84	0.09 52	0.06 130	0.04 23	0.04 1	0.03 1	0.05 142	0.05 156

StePilot	0.07 3	0.06 102	0.07 6	0.14 62	0.07 103	0.08 61	0.10 28	0.14 100	0.10 76	0.06 19	0.07 49	0.06 30	0.06 42	0.10 84	0.10 136	0.05 35	0.04 23	0.04 1	0.03 1	0.05 142	0.05 156

ITERv30	0.07 3	0.04 1	0.11 190	0.12 4	0.07 103	0.08 61	0.12 89	0.11 34	0.08 33	0.05 2	0.10 173	0.07 114	0.07 121	0.10 84	0.10 136	0.06 130	0.06 363	0.05 74	0.04 68	0.04 19	0.04 40

yuret106	0.07 3	0.04 1	0.10 125	0.13 10	0.07 103	0.08 61	0.11 54	0.13 76	0.06 6	0.05 2	0.06 13	0.07 114	0.07 121	0.11 163	0.10 136	0.06 130	0.06 363	0.04 1	0.03 1	0.04 19	0.04 40

oiu110	0.08 66	0.04 1	0.09 78	0.13 10	0.07 103	0.09 110	0.12 89	0.14 100	0.07 16	0.06 19	0.09 131	0.06 30	0.07 121	0.09 48	0.11 225	0.06 130	0.06 363	0.04 1	0.03 1	0.04 19	0.05 156

hj116sk	0.08 66	0.04 1	0.10 125	0.13 10	0.07 103	0.09 110	0.11 54	0.15 138	0.08 33	0.06 19	0.09 131	0.07 114	0.08 187	0.10 84	0.10 136	0.06 130	0.05 185	0.04 1	0.03 1	0.04 19	0.04 40

ITERv21	0.08 66	0.04 1	0.11 190	0.13 10	0.07 103	0.10 175	0.12 89	0.13 76	0.07 16	0.06 19	0.08 98	0.06 30	0.07 121	0.10 84	0.11 225	0.06 130	0.06 363	0.04 1	0.03 1	0.04 19	0.05 156

ITERv12	0.08 66	0.04 1	0.11 190	0.13 10	0.07 103	0.09 110	0.12 89	0.13 76	0.09 58	0.07 76	0.09 131	0.07 114	0.07 121	0.10 84	0.10 136	0.06 130	0.05 185	0.04 1	0.03 1	0.05 142	0.05 156

vnu138km	0.08 66	0.04 1	0.11 190	0.13 10	0.07 103	0.09 110	0.12 89	0.15 138	0.07 16	0.06 19	0.09 131	0.06 30	0.06 42	0.10 84	0.10 136	0.06 130	0.05 185	0.04 1	0.03 1	0.04 19	0.04 40

ITERv8	0.08 66	0.04 1	0.10 125	0.13 10	0.07 103	0.09 110	0.12 89	0.15 138	0.08 33	0.06 19	0.09 131	0.06 30	0.07 121	0.10 84	0.11 225	0.06 130	0.05 185	0.04 1	0.03 1	0.04 19	0.04 40

252Zero-FE	0.08 66	0.04 1	0.10 125	0.13 10	0.07 103	0.13 301	0.11 54	0.13 76	0.14 198	0.07 76	0.05 7	0.06 30	0.05 14	0.09 48	0.10 136	0.06 130	0.04 23	0.05 74	0.04 68	0.05 142	0.06 255

water-stereo	0.09 139	0.06 102	0.08 27	0.16 192	0.07 103	0.10 175	0.13 155	0.15 138	0.13 175	0.11 224	0.12 228	0.09 184	0.10 255	0.07 3	0.08 14	0.06 130	0.05 185	0.05 74	0.05 174	0.04 19	0.04 40

asda	0.07 3	0.08 296	0.08 27	0.16 192	0.07 103	0.06 10	0.10 28	0.16 186	0.11 106	0.06 19	0.06 13	0.05 7	0.06 42	0.10 84	0.10 136	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 19	0.03 1

asd	0.07 3	0.08 296	0.08 27	0.16 192	0.07 103	0.08 61	0.08 7	0.11 34	0.08 33	0.07 76	0.07 49	0.06 30	0.06 42	0.10 84	0.09 52	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 68	0.04 19	0.03 1

4.5_new	0.07 3	0.09 368	0.08 27	0.15 115	0.07 103	0.07 29	0.10 28	0.14 100	0.11 106	0.06 19	0.08 98	0.06 30	0.06 42	0.08 16	0.10 136	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 68	0.04 19	0.03 1

4.5w-stereo	0.07 3	0.09 368	0.08 27	0.15 115	0.07 103	0.07 29	0.10 28	0.14 100	0.11 106	0.06 19	0.08 98	0.06 30	0.06 42	0.08 16	0.10 136	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 68	0.04 19	0.03 1

4w-stereo	0.07 3	0.08 296	0.08 27	0.16 192	0.07 103	0.07 29	0.08 7	0.11 34	0.09 58	0.07 76	0.07 49	0.05 7	0.06 42	0.09 48	0.10 136	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 68	0.04 19	0.03 1

3.75w	0.07 3	0.07 181	0.08 27	0.16 192	0.07 103	0.07 29	0.09 18	0.16 186	0.10 76	0.07 76	0.06 13	0.06 30	0.06 42	0.09 48	0.10 136	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

3.5w_stereo	0.07 3	0.07 181	0.07 6	0.15 115	0.07 103	0.09 110	0.06 1	0.14 100	0.11 106	0.08 118	0.07 49	0.06 30	0.07 121	0.10 84	0.09 52	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

3w_stereo	0.08 66	0.09 368	0.10 125	0.17 271	0.07 103	0.08 61	0.11 54	0.20 293	0.13 175	0.06 19	0.07 49	0.05 7	0.06 42	0.08 16	0.09 52	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 19	0.03 1

xyz-stereo-finetune2	0.11 241	0.07 181	0.13 273	0.13 10	0.07 103	0.11 226	0.19 473	0.17 224	0.12 139	0.15 332	0.15 269	0.17 367	0.13 349	0.13 299	0.11 225	0.05 35	0.04 23	0.07 263	0.05 174	0.04 19	0.06 255

LG-Stereo_Zeroshot	0.07 3	0.06 102	0.10 125	0.16 192	0.07 103	0.04 1	0.13 155	0.10 17	0.10 76	0.05 2	0.11 212	0.07 114	0.05 14	0.07 3	0.09 52	0.06 130	0.04 23	0.05 74	0.04 68	0.05 142	0.04 40

LG-Stereo	0.08 66	0.08 296	0.10 125	0.18 354	0.07 103	0.10 175	0.17 381	0.11 34	0.08 33	0.06 19	0.08 98	0.06 30	0.07 121	0.09 48	0.09 52	0.04 6	0.05 185	0.07 263	0.07 338	0.04 19	0.04 40

MM-Stereo_test3	0.10 202	0.07 181	0.07 6	0.18 354	0.07 103	0.12 269	0.19 473	0.24 377	0.19 308	0.06 19	0.10 173	0.08 157	0.06 42	0.11 163	0.09 52	0.06 130	0.06 363	0.07 263	0.05 174	0.05 142	0.04 40

MM-Stereo_test1	0.10 202	0.07 181	0.09 78	0.18 354	0.07 103	0.12 269	0.18 429	0.21 311	0.20 329	0.09 154	0.11 212	0.08 157	0.06 42	0.10 84	0.10 136	0.06 130	0.05 185	0.07 263	0.06 246	0.05 142	0.04 40

HART	0.08 66	0.07 181	0.09 78	0.18 354	0.07 103	0.10 175	0.16 355	0.13 76	0.11 106	0.09 154	0.10 173	0.08 157	0.05 14	0.10 84	0.08 14	0.05 35	0.04 23	0.06 162	0.04 68	0.05 142	0.04 40

GREAT-IGEV	0.07 3	0.06 102	0.09 78	0.13 10	0.07 103	0.07 29	0.14 221	0.10 17	0.09 58	0.06 19	0.08 98	0.06 30	0.05 14	0.10 84	0.07 1	0.05 35	0.04 23	0.05 74	0.04 68	0.05 142	0.04 40

AIO_test	0.07 3	0.06 102	0.07 6	0.15 115	0.07 103	0.07 29	0.14 221	0.10 17	0.10 76	0.07 76	0.07 49	0.06 30	0.05 14	0.08 16	0.10 136	0.05 35	0.04 23	0.05 74	0.04 68	0.04 19	0.03 1

AIO-test1	0.10 202	0.07 181	0.11 190	0.24 552	0.07 103	0.09 110	0.13 155	0.22 334	0.15 219	0.11 224	0.12 228	0.09 184	0.07 121	0.11 163	0.09 52	0.06 130	0.05 185	0.09 428	0.10 489	0.04 19	0.07 334

GIP-stereo	0.08 66	0.06 102	0.11 190	0.15 115	0.07 103	0.09 110	0.13 155	0.15 138	0.11 106	0.07 76	0.08 98	0.05 7	0.04 1	0.10 84	0.07 1	0.05 35	0.04 23	0.05 74	0.04 68	0.05 142	0.04 40

fffft	0.09 139	0.06 102	0.12 240	0.16 192	0.07 103	0.09 110	0.16 355	0.12 57	0.11 106	0.09 154	0.07 49	0.09 184	0.06 42	0.11 163	0.12 297	0.05 35	0.04 23	0.06 162	0.05 174	0.04 19	0.05 156
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.08 66	0.06 102	0.12 240	0.16 192	0.07 103	0.09 110	0.13 155	0.11 34	0.14 198	0.09 154	0.07 49	0.07 114	0.07 121	0.12 247	0.10 136	0.05 35	0.04 23	0.06 162	0.05 174	0.04 19	0.04 40

tt45	0.09 139	0.06 102	0.11 190	0.15 115	0.07 103	0.12 269	0.15 295	0.13 76	0.12 139	0.09 154	0.06 13	0.08 157	0.06 42	0.13 299	0.10 136	0.06 130	0.04 23	0.06 162	0.05 174	0.05 142	0.06 255

fffy	0.09 139	0.08 296	0.10 125	0.16 192	0.07 103	0.13 301	0.17 381	0.13 76	0.12 139	0.08 118	0.09 131	0.08 157	0.09 232	0.13 299	0.11 225	0.05 35	0.05 185	0.07 263	0.05 174	0.04 19	0.05 156

Occ-G	0.08 66	0.05 47	0.07 6	0.14 62	0.07 103	0.09 110	0.14 221	0.14 100	0.15 219	0.07 76	0.12 228	0.07 114	0.05 14	0.09 48	0.10 136	0.06 130	0.05 185	0.05 74	0.04 68	0.05 142	0.06 255

RSM++	0.08 66	0.06 102	0.09 78	0.17 271	0.07 103	0.09 110	0.12 89	0.11 34	0.11 106	0.08 118	0.06 13	0.07 114	0.05 14	0.10 84	0.09 52	0.05 35	0.04 23	0.06 162	0.05 174	0.05 142	0.03 1

RSM	0.08 66	0.06 102	0.09 78	0.17 271	0.07 103	0.08 61	0.12 89	0.12 57	0.10 76	0.08 118	0.07 49	0.06 30	0.05 14	0.11 163	0.09 52	0.04 6	0.04 23	0.05 74	0.04 68	0.04 19	0.04 40

RAFT-Stereo-weight	0.09 139	0.06 102	0.11 190	0.16 192	0.07 103	0.09 110	0.14 221	0.19 279	0.16 247	0.11 224	0.10 173	0.08 157	0.06 42	0.10 84	0.11 225	0.06 130	0.04 23	0.06 162	0.04 68	0.04 19	0.04 40

gcap-zeroshot	0.09 139	0.06 102	0.10 125	0.16 192	0.07 103	0.14 341	0.13 155	0.11 34	0.12 139	0.13 285	0.12 228	0.09 184	0.08 187	0.09 48	0.09 52	0.06 130	0.05 185	0.06 162	0.05 174	0.04 19	0.04 40

MoCha-V2	0.08 66	0.05 47	0.11 190	0.20 470	0.07 103	0.10 175	0.14 221	0.12 57	0.08 33	0.07 76	0.08 98	0.07 114	0.06 42	0.09 48	0.08 14	0.05 35	0.05 185	0.05 74	0.04 68	0.04 19	0.04 40

IGEV++	0.08 66	0.06 102	0.09 78	0.18 354	0.07 103	0.10 175	0.13 155	0.10 17	0.10 76	0.08 118	0.08 98	0.06 30	0.05 14	0.13 299	0.09 52	0.05 35	0.04 23	0.05 74	0.04 68	0.05 142	0.04 40

MSKI-zero shot	0.09 139	0.05 47	0.09 78	0.16 192	0.07 103	0.10 175	0.13 155	0.15 138	0.14 198	0.09 154	0.09 131	0.09 184	0.06 42	0.12 247	0.11 225	0.06 130	0.04 23	0.05 74	0.04 68	0.04 19	0.05 156

MIM_Stereo	0.10 202	0.07 181	0.11 190	0.15 115	0.07 103	0.07 29	0.12 89	0.20 293	0.14 198	0.13 285	0.14 256	0.09 184	0.05 14	0.12 247	0.08 14	0.05 35	0.06 363	0.07 263	0.06 246	0.06 247	0.05 156

Any-RAFT	0.10 202	0.05 47	0.10 125	0.15 115	0.07 103	0.13 301	0.14 221	0.21 311	0.15 219	0.11 224	0.12 228	0.13 286	0.10 255	0.13 299	0.10 136	0.07 305	0.04 23	0.05 74	0.04 68	0.06 247	0.05 156

RAFT-Test	0.09 139	0.06 102	0.10 125	0.16 192	0.07 103	0.11 226	0.15 295	0.16 186	0.13 175	0.09 154	0.10 173	0.11 241	0.09 232	0.12 247	0.09 52	0.06 130	0.04 23	0.05 74	0.04 68	0.05 142	0.05 156

4D-IteraStereo	0.10 202	0.07 181	0.10 125	0.18 354	0.07 103	0.09 110	0.15 295	0.18 252	0.15 219	0.10 185	0.11 212	0.10 217	0.07 121	0.12 247	0.09 52	0.05 35	0.03 1	0.08 344	0.07 338	0.06 247	0.05 156

LoS_RVC	0.08 66	0.05 47	0.07 6	0.15 115	0.07 103	0.08 61	0.15 295	0.12 57	0.11 106	0.08 118	0.09 131	0.06 30	0.09 232	0.10 84	0.09 52	0.05 35	0.04 23	0.05 74	0.03 1	0.04 19	0.04 40

LoS	0.09 139	0.05 47	0.11 190	0.13 10	0.07 103	0.14 341	0.11 54	0.15 138	0.15 219	0.09 154	0.09 131	0.12 262	0.09 232	0.15 345	0.10 136	0.07 305	0.05 185	0.05 74	0.03 1	0.05 142	0.05 156
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.08 66	0.04 1	0.08 27	0.14 62	0.07 103	0.09 110	0.14 221	0.11 34	0.09 58	0.08 118	0.09 131	0.11 241	0.07 121	0.12 247	0.08 14	0.06 130	0.04 23	0.05 74	0.03 1	0.05 142	0.05 156

EGLCR-Stereo	0.08 66	0.05 47	0.08 27	0.14 62	0.07 103	0.11 226	0.12 89	0.11 34	0.16 247	0.06 19	0.05 7	0.07 114	0.05 14	0.10 84	0.11 225	0.06 130	0.04 23	0.06 162	0.05 174	0.04 19	0.04 40

knoymous	0.11 241	0.06 102	0.12 240	0.14 62	0.07 103	0.15 367	0.13 155	0.20 293	0.14 198	0.11 224	0.17 305	0.13 286	0.09 232	0.14 327	0.11 225	0.09 423	0.05 185	0.06 162	0.05 174	0.07 316	0.07 334

fff	0.10 202	0.06 102	0.12 240	0.15 115	0.07 103	0.09 110	0.17 381	0.16 186	0.21 343	0.13 285	0.17 305	0.10 217	0.11 285	0.12 247	0.13 332	0.06 130	0.04 23	0.05 74	0.04 68	0.04 19	0.05 156

GLC_STEREO	0.11 241	0.07 181	0.11 190	0.18 354	0.07 103	0.08 61	0.13 155	0.16 186	0.24 385	0.12 256	0.13 243	0.12 262	0.08 187	0.18 428	0.12 297	0.06 130	0.08 473	0.08 344	0.06 246	0.05 142	0.05 156

test-3	0.09 139	0.06 102	0.10 125	0.18 354	0.07 103	0.07 29	0.14 221	0.12 57	0.16 247	0.10 185	0.08 98	0.08 157	0.08 187	0.11 163	0.10 136	0.05 35	0.04 23	0.07 263	0.05 174	0.04 19	0.04 40

test_1	0.09 139	0.06 102	0.10 125	0.18 354	0.07 103	0.07 29	0.14 221	0.12 57	0.16 247	0.10 185	0.08 98	0.08 157	0.08 187	0.11 163	0.10 136	0.05 35	0.04 23	0.07 263	0.05 174	0.04 19	0.04 40

TransformOpticalFlow	0.10 202	0.08 296	0.13 273	0.18 354	0.07 103	0.09 110	0.15 295	0.19 279	0.16 247	0.12 256	0.16 286	0.11 241	0.11 285	0.11 163	0.11 225	0.05 35	0.04 23	0.06 162	0.06 246	0.05 142	0.05 156

AnonymousM	0.10 202	0.06 102	0.10 125	0.14 62	0.07 103	0.09 110	0.13 155	0.19 279	0.14 198	0.13 285	0.12 228	0.09 184	0.08 187	0.13 299	0.10 136	0.08 367	0.05 185	0.08 344	0.05 174	0.05 142	0.05 156

cross-raft	0.10 202	0.09 368	0.09 78	0.19 414	0.07 103	0.11 226	0.24 542	0.13 76	0.15 219	0.08 118	0.10 173	0.12 262	0.10 255	0.09 48	0.11 225	0.05 35	0.04 23	0.06 162	0.05 174	0.04 19	0.04 40

CREStereo++_RVC	0.08 66	0.04 1	0.07 6	0.13 10	0.07 103	0.09 110	0.12 89	0.14 100	0.14 198	0.10 185	0.14 256	0.08 157	0.07 121	0.10 84	0.11 225	0.06 130	0.04 23	0.05 74	0.05 174	0.04 19	0.04 40
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
raft+_RVC	0.11 241	0.07 181	0.09 78	0.16 192	0.07 103	0.10 175	0.11 54	0.24 377	0.20 329	0.12 256	0.15 269	0.12 262	0.08 187	0.12 247	0.13 332	0.07 305	0.04 23	0.07 263	0.06 246	0.05 142	0.05 156

XX-TBD	0.09 139	0.06 102	0.07 6	0.14 62	0.07 103	0.13 301	0.16 355	0.14 100	0.14 198	0.11 224	0.12 228	0.09 184	0.08 187	0.10 84	0.10 136	0.06 130	0.04 23	0.05 74	0.04 68	0.06 247	0.05 156

csc	0.10 202	0.06 102	0.12 240	0.15 115	0.07 103	0.09 110	0.17 381	0.16 186	0.21 343	0.13 285	0.17 305	0.10 217	0.11 285	0.12 247	0.13 332	0.06 130	0.04 23	0.05 74	0.04 68	0.04 19	0.05 156

cscssc	0.10 202	0.06 102	0.12 240	0.15 115	0.07 103	0.09 110	0.17 381	0.16 186	0.21 343	0.13 285	0.17 305	0.10 217	0.11 285	0.12 247	0.13 332	0.06 130	0.04 23	0.05 74	0.04 68	0.04 19	0.05 156

111	0.11 241	0.06 102	0.12 240	0.15 115	0.07 103	0.10 175	0.14 221	0.21 311	0.24 385	0.11 224	0.12 228	0.14 305	0.12 317	0.13 299	0.10 136	0.06 130	0.04 23	0.06 162	0.04 68	0.06 247	0.05 156

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 139	0.06 102	0.10 125	0.17 271	0.07 103	0.10 175	0.15 295	0.17 224	0.15 219	0.10 185	0.10 173	0.08 157	0.09 232	0.12 247	0.10 136	0.05 35	0.04 23	0.06 162	0.06 246	0.04 19	0.03 1

AFF-stereo	0.09 139	0.07 181	0.10 125	0.17 271	0.07 103	0.10 175	0.15 295	0.18 252	0.10 76	0.10 185	0.11 212	0.09 184	0.10 255	0.12 247	0.10 136	0.05 35	0.04 23	0.07 263	0.07 338	0.04 19	0.04 40

EAI-Stereo	0.09 139	0.07 181	0.11 190	0.16 192	0.07 103	0.10 175	0.15 295	0.16 186	0.09 58	0.08 118	0.09 131	0.08 157	0.07 121	0.09 48	0.11 225	0.05 35	0.05 185	0.05 74	0.05 174	0.05 142	0.04 40

CFNet-RSSM	0.09 139	0.07 181	0.10 125	0.16 192	0.07 103	0.09 110	0.15 295	0.17 224	0.18 286	0.08 118	0.12 228	0.11 241	0.09 232	0.12 247	0.10 136	0.06 130	0.04 23	0.06 162	0.04 68	0.04 19	0.04 40

Gwc-CoAtRS	0.09 139	0.07 181	0.10 125	0.16 192	0.07 103	0.10 175	0.15 295	0.18 252	0.17 272	0.08 118	0.10 173	0.12 262	0.09 232	0.12 247	0.09 52	0.06 130	0.04 23	0.06 162	0.04 68	0.04 19	0.05 156

BEATNet_4x	0.12 314	0.09 368	0.15 356	0.18 354	0.07 103	0.15 367	0.07 3	0.23 353	0.19 308	0.16 361	0.19 342	0.19 391	0.14 381	0.17 411	0.15 402	0.07 305	0.05 185	0.05 74	0.05 174	0.06 247	0.07 334

iResNet_ROB	0.14 371	0.07 181	0.13 273	0.15 115	0.07 103	0.19 456	0.14 221	0.26 411	0.32 480	0.23 487	0.26 442	0.23 452	0.16 423	0.15 345	0.14 368	0.07 305	0.05 185	0.05 74	0.04 68	0.08 382	0.08 403

pmcnn	0.15 412	0.07 181	0.20 480	0.15 115	0.07 103	0.21 486	0.16 355	0.25 398	0.26 422	0.21 458	0.33 511	0.29 509	0.19 479	0.18 428	0.17 438	0.07 305	0.05 185	0.05 74	0.04 68	0.07 316	0.06 255

GEAStereo	0.08 66	0.06 102	0.09 78	0.13 10	0.08 182	0.08 61	0.14 221	0.10 17	0.10 76	0.08 118	0.10 173	0.06 30	0.04 1	0.11 163	0.08 14	0.06 130	0.04 23	0.05 74	0.04 68	0.05 142	0.05 156

GSStereo	0.08 66	0.06 102	0.09 78	0.13 10	0.08 182	0.08 61	0.14 221	0.11 34	0.12 139	0.08 118	0.10 173	0.05 7	0.04 1	0.11 163	0.08 14	0.06 130	0.04 23	0.05 74	0.04 68	0.05 142	0.05 156

gasm-f	0.08 66	0.05 47	0.08 27	0.13 10	0.08 182	0.08 61	0.14 221	0.10 17	0.10 76	0.08 118	0.10 173	0.06 30	0.05 14	0.10 84	0.08 14	0.06 130	0.04 23	0.05 74	0.04 68	0.06 247	0.05 156

IGEV-FE	0.09 139	0.05 47	0.13 273	0.14 62	0.08 182	0.12 269	0.13 155	0.17 224	0.11 106	0.10 185	0.06 13	0.09 184	0.06 42	0.11 163	0.09 52	0.06 130	0.04 23	0.06 162	0.06 246	0.05 142	0.05 156

DA	0.09 139	0.07 181	0.07 6	0.19 414	0.08 182	0.10 175	0.13 155	0.13 76	0.12 139	0.08 118	0.10 173	0.10 217	0.08 187	0.09 48	0.10 136	0.05 35	0.04 23	0.06 162	0.04 68	0.05 142	0.04 40

GGEV	0.09 139	0.07 181	0.07 6	0.19 414	0.08 182	0.10 175	0.13 155	0.13 76	0.12 139	0.08 118	0.10 173	0.10 217	0.08 187	0.09 48	0.10 136	0.05 35	0.04 23	0.06 162	0.04 68	0.05 142	0.04 40

GASTEREO	0.08 66	0.05 47	0.09 78	0.19 414	0.08 182	0.08 61	0.12 89	0.14 100	0.11 106	0.10 185	0.09 131	0.07 114	0.04 1	0.12 247	0.08 14	0.06 130	0.05 185	0.05 74	0.04 68	0.04 19	0.05 156

MSCF	0.08 66	0.05 47	0.09 78	0.19 414	0.08 182	0.07 29	0.12 89	0.14 100	0.11 106	0.10 185	0.09 131	0.07 114	0.04 1	0.11 163	0.08 14	0.06 130	0.05 185	0.05 74	0.04 68	0.05 142	0.05 156

z-ln-s-r	0.18 476	0.10 433	0.41 574	0.19 414	0.08 182	0.18 434	0.18 429	0.23 353	0.34 496	0.19 420	0.41 562	0.22 435	0.17 447	0.20 471	0.25 533	0.07 305	0.05 185	0.07 263	0.07 338	0.07 316	0.06 255

S2M2_XL	0.08 66	0.06 102	0.12 240	0.12 4	0.08 182	0.09 110	0.09 18	0.07 2	0.07 16	0.08 118	0.07 49	0.07 114	0.06 42	0.09 48	0.09 52	0.08 367	0.06 363	0.07 263	0.06 246	0.08 382	0.06 255
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
G2L-ROB	0.13 341	0.07 181	0.13 273	0.13 10	0.08 182	0.14 341	0.17 381	0.25 398	0.19 308	0.20 442	0.19 342	0.20 408	0.14 381	0.18 428	0.16 421	0.08 367	0.05 185	0.06 162	0.05 174	0.08 382	0.09 448

G2L-Stereo_test	0.14 371	0.07 181	0.11 190	0.13 10	0.08 182	0.12 269	0.17 381	0.31 495	0.28 451	0.21 458	0.23 389	0.20 408	0.16 423	0.17 411	0.19 466	0.07 305	0.05 185	0.05 74	0.05 174	0.07 316	0.07 334

MM-Stereo_test2	0.09 139	0.07 181	0.09 78	0.19 414	0.08 182	0.12 269	0.18 429	0.15 138	0.14 198	0.07 76	0.10 173	0.07 114	0.06 42	0.12 247	0.09 52	0.05 35	0.04 23	0.06 162	0.05 174	0.06 247	0.04 40

SCV	0.08 66	0.09 368	0.08 27	0.15 115	0.08 182	0.10 175	0.12 89	0.11 34	0.12 139	0.07 76	0.07 49	0.06 30	0.04 1	0.10 84	0.08 14	0.05 35	0.05 185	0.06 162	0.04 68	0.06 247	0.04 40

999	0.09 139	0.06 102	0.13 273	0.15 115	0.08 182	0.10 175	0.14 221	0.15 138	0.12 139	0.10 185	0.08 98	0.08 157	0.08 187	0.16 372	0.10 136	0.06 130	0.04 23	0.06 162	0.05 174	0.04 19	0.06 255

mms	0.09 139	0.07 181	0.08 27	0.17 271	0.08 182	0.11 226	0.15 295	0.12 57	0.11 106	0.09 154	0.09 131	0.08 157	0.06 42	0.11 163	0.12 297	0.05 35	0.04 23	0.07 263	0.05 174	0.04 19	0.04 40

ours_stereo	0.09 139	0.07 181	0.09 78	0.17 271	0.08 182	0.11 226	0.16 355	0.11 34	0.12 139	0.08 118	0.10 173	0.08 157	0.06 42	0.12 247	0.12 297	0.05 35	0.04 23	0.06 162	0.05 174	0.04 19	0.04 40

tg	0.10 202	0.06 102	0.10 125	0.18 354	0.08 182	0.11 226	0.16 355	0.20 293	0.12 139	0.08 118	0.11 212	0.11 241	0.07 121	0.11 163	0.10 136	0.05 35	0.04 23	0.08 344	0.08 405	0.04 19	0.04 40

PAM_32	0.10 202	0.06 102	0.17 421	0.15 115	0.08 182	0.10 175	0.15 295	0.14 100	0.16 247	0.09 154	0.08 98	0.10 217	0.07 121	0.14 327	0.09 52	0.06 130	0.05 185	0.06 162	0.06 246	0.05 142	0.06 255

UGAM-zero	0.10 202	0.05 47	0.15 356	0.15 115	0.08 182	0.10 175	0.13 155	0.20 293	0.15 219	0.11 224	0.15 269	0.07 114	0.08 187	0.09 48	0.10 136	0.06 130	0.05 185	0.06 162	0.05 174	0.05 142	0.06 255

UGAM	0.13 341	0.10 433	0.09 78	0.22 522	0.08 182	0.13 301	0.20 492	0.18 252	0.24 385	0.22 473	0.16 286	0.13 286	0.13 349	0.19 453	0.13 332	0.07 305	0.05 185	0.13 542	0.11 519	0.07 316	0.05 156

GCAP-BAT	0.09 139	0.07 181	0.14 318	0.15 115	0.08 182	0.10 175	0.12 89	0.15 138	0.11 106	0.11 224	0.10 173	0.09 184	0.07 121	0.12 247	0.10 136	0.06 130	0.05 185	0.06 162	0.04 68	0.04 19	0.04 40

ITSA-stereo	0.16 439	0.11 458	0.14 318	0.19 414	0.08 182	0.13 301	0.14 221	0.30 479	0.49 570	0.17 373	0.18 328	0.22 435	0.15 402	0.17 411	0.16 421	0.10 465	0.06 363	0.08 344	0.08 405	0.08 382	0.09 448

RAStereo	0.10 202	0.09 368	0.08 27	0.20 470	0.08 182	0.13 301	0.18 429	0.16 186	0.17 272	0.10 185	0.12 228	0.05 7	0.06 42	0.09 48	0.08 14	0.07 305	0.05 185	0.07 263	0.05 174	0.05 142	0.04 40

Pointernet	0.09 139	0.05 47	0.10 125	0.16 192	0.08 182	0.13 301	0.10 28	0.15 138	0.18 286	0.09 154	0.07 49	0.06 30	0.06 42	0.11 163	0.10 136	0.08 367	0.04 23	0.05 74	0.03 1	0.06 247	0.05 156

test_sample6	0.14 371	0.09 368	0.14 318	0.17 271	0.08 182	0.17 418	0.19 473	0.26 411	0.18 286	0.18 405	0.28 471	0.19 391	0.15 402	0.15 345	0.13 332	0.08 367	0.05 185	0.08 344	0.07 338	0.08 382	0.08 403

test_sample5	0.14 371	0.08 296	0.14 318	0.16 192	0.08 182	0.18 434	0.18 429	0.25 398	0.17 272	0.17 373	0.28 471	0.18 382	0.15 402	0.16 372	0.13 332	0.08 367	0.06 363	0.08 344	0.07 338	0.09 446	0.08 403

test_sample4	0.14 371	0.08 296	0.15 356	0.15 115	0.08 182	0.19 456	0.18 429	0.26 411	0.18 286	0.17 373	0.26 442	0.18 382	0.15 402	0.17 411	0.13 332	0.08 367	0.06 363	0.08 344	0.06 246	0.09 446	0.08 403

test_sample2	0.13 341	0.07 181	0.12 240	0.14 62	0.08 182	0.16 395	0.18 429	0.21 311	0.16 247	0.14 308	0.21 369	0.20 408	0.15 402	0.15 345	0.13 332	0.08 367	0.06 363	0.07 263	0.06 246	0.08 382	0.08 403

test_sample1	0.13 341	0.07 181	0.14 318	0.14 62	0.08 182	0.19 456	0.17 381	0.20 293	0.15 219	0.14 308	0.22 385	0.18 382	0.16 423	0.17 411	0.15 402	0.07 305	0.06 363	0.06 162	0.06 246	0.08 382	0.08 403

MGS-Stereo	0.09 139	0.07 181	0.12 240	0.16 192	0.08 182	0.09 110	0.15 295	0.12 57	0.12 139	0.07 76	0.10 173	0.08 157	0.06 42	0.11 163	0.09 52	0.05 35	0.04 23	0.06 162	0.05 174	0.06 247	0.05 156

Former-RAFT_DAM_RVC	0.11 241	0.08 296	0.13 273	0.16 192	0.08 182	0.15 367	0.16 355	0.18 252	0.19 308	0.10 185	0.09 131	0.09 184	0.08 187	0.11 163	0.12 297	0.07 305	0.05 185	0.08 344	0.06 246	0.07 316	0.06 255

SMFormer	0.14 371	0.07 181	0.18 453	0.14 62	0.08 182	0.17 418	0.17 381	0.27 425	0.27 435	0.19 420	0.20 352	0.19 391	0.15 402	0.15 345	0.17 438	0.08 367	0.05 185	0.07 263	0.06 246	0.08 382	0.07 334

tta	0.14 371	0.07 181	0.18 453	0.14 62	0.08 182	0.17 418	0.17 381	0.27 425	0.27 435	0.19 420	0.20 352	0.19 391	0.15 402	0.15 345	0.17 438	0.08 367	0.05 185	0.07 263	0.06 246	0.06 247	0.06 255

qqq1	0.14 371	0.07 181	0.18 453	0.14 62	0.08 182	0.17 418	0.17 381	0.27 425	0.27 435	0.19 420	0.20 352	0.19 391	0.15 402	0.15 345	0.12 297	0.08 367	0.05 185	0.05 74	0.05 174	0.06 247	0.06 255

fff1	0.14 371	0.07 181	0.18 453	0.14 62	0.08 182	0.17 418	0.17 381	0.27 425	0.27 435	0.19 420	0.20 352	0.19 391	0.15 402	0.15 345	0.12 297	0.08 367	0.05 185	0.05 74	0.05 174	0.06 247	0.06 255

CoDeX	0.12 314	0.07 181	0.13 273	0.17 271	0.08 182	0.12 269	0.16 355	0.23 353	0.27 435	0.13 285	0.17 305	0.15 330	0.12 317	0.14 327	0.11 225	0.07 305	0.05 185	0.07 263	0.06 246	0.06 247	0.05 156

11t1	0.12 314	0.07 181	0.14 318	0.14 62	0.08 182	0.17 418	0.15 295	0.19 279	0.15 219	0.15 332	0.15 269	0.17 367	0.16 423	0.15 345	0.13 332	0.08 367	0.05 185	0.06 162	0.05 174	0.08 382	0.07 334

DualNet	0.14 371	0.08 296	0.14 318	0.16 192	0.08 182	0.18 434	0.18 429	0.25 398	0.17 272	0.18 405	0.28 471	0.18 382	0.15 402	0.16 372	0.13 332	0.08 367	0.06 363	0.08 344	0.07 338	0.09 446	0.08 403

ttt	0.14 371	0.08 296	0.14 318	0.15 115	0.08 182	0.15 367	0.18 429	0.27 425	0.30 464	0.16 361	0.24 401	0.17 367	0.14 381	0.13 299	0.14 368	0.11 497	0.08 473	0.09 428	0.08 405	0.09 446	0.09 448

1111x	0.16 439	0.09 368	0.13 273	0.18 354	0.08 182	0.18 434	0.25 558	0.32 500	0.25 409	0.17 373	0.24 401	0.27 491	0.15 402	0.14 327	0.24 525	0.07 305	0.07 442	0.08 344	0.09 451	0.07 316	0.07 334

IGEV_Zeroshot_test	0.09 139	0.05 47	0.13 273	0.14 62	0.08 182	0.12 269	0.13 155	0.17 224	0.11 106	0.10 185	0.06 13	0.09 184	0.06 42	0.11 163	0.09 52	0.06 130	0.04 23	0.06 162	0.06 246	0.05 142	0.05 156

UniTT-Stereo	0.09 139	0.07 181	0.08 27	0.18 354	0.08 182	0.13 301	0.11 54	0.12 57	0.11 106	0.10 185	0.12 228	0.05 7	0.06 42	0.09 48	0.10 136	0.07 305	0.06 363	0.05 74	0.05 174	0.06 247	0.05 156

testlalala	0.08 66	0.07 181	0.17 421	0.16 192	0.08 182	0.09 110	0.12 89	0.15 138	0.10 76	0.07 76	0.09 131	0.06 30	0.06 42	0.11 163	0.09 52	0.05 35	0.04 23	0.06 162	0.04 68	0.04 19	0.04 40

testlalala_base	0.10 202	0.09 368	0.14 318	0.21 501	0.08 182	0.10 175	0.14 221	0.13 76	0.11 106	0.08 118	0.15 269	0.07 114	0.08 187	0.11 163	0.12 297	0.08 367	0.05 185	0.05 74	0.03 1	0.07 316	0.05 156

HH	0.09 139	0.06 102	0.13 273	0.17 271	0.08 182	0.11 226	0.16 355	0.15 138	0.10 76	0.08 118	0.10 173	0.08 157	0.07 121	0.10 84	0.09 52	0.06 130	0.04 23	0.06 162	0.05 174	0.05 142	0.04 40

HanStereo	0.09 139	0.06 102	0.13 273	0.17 271	0.08 182	0.11 226	0.16 355	0.15 138	0.10 76	0.08 118	0.10 173	0.08 157	0.07 121	0.10 84	0.09 52	0.06 130	0.04 23	0.06 162	0.05 174	0.05 142	0.04 40

LL-Strereo2	0.11 241	0.10 433	0.16 398	0.18 354	0.08 182	0.15 367	0.09 18	0.17 224	0.14 198	0.14 308	0.11 212	0.09 184	0.07 121	0.16 372	0.10 136	0.05 35	0.05 185	0.11 506	0.07 338	0.06 247	0.05 156

CAS	0.08 66	0.04 1	0.07 6	0.17 271	0.08 182	0.10 175	0.13 155	0.12 57	0.09 58	0.09 154	0.10 173	0.08 157	0.06 42	0.09 48	0.09 52	0.08 367	0.04 23	0.05 74	0.03 1	0.05 142	0.04 40

riskmin	0.11 241	0.06 102	0.13 273	0.14 62	0.08 182	0.14 341	0.14 221	0.18 252	0.15 219	0.12 256	0.15 269	0.17 367	0.11 285	0.14 327	0.12 297	0.09 423	0.05 185	0.07 263	0.05 174	0.08 382	0.08 403

Selective-RAFT	0.11 241	0.11 458	0.12 240	0.21 501	0.08 182	0.16 395	0.13 155	0.21 311	0.23 375	0.10 185	0.10 173	0.11 241	0.10 255	0.15 345	0.11 225	0.05 35	0.05 185	0.06 162	0.05 174	0.06 247	0.05 156

ProNet	0.09 139	0.07 181	0.11 190	0.17 271	0.08 182	0.11 226	0.15 295	0.15 138	0.12 139	0.10 185	0.06 13	0.07 114	0.06 42	0.11 163	0.09 52	0.05 35	0.05 185	0.06 162	0.05 174	0.04 19	0.06 255

TestStereo1	0.13 341	0.08 296	0.08 27	0.20 470	0.08 182	0.18 434	0.29 589	0.23 353	0.17 272	0.17 373	0.20 352	0.16 350	0.11 285	0.12 247	0.13 332	0.06 130	0.06 363	0.08 344	0.06 246	0.05 142	0.05 156

qqq	0.13 341	0.09 368	0.15 356	0.16 192	0.08 182	0.13 301	0.15 295	0.24 377	0.16 247	0.15 332	0.19 342	0.16 350	0.16 423	0.15 345	0.16 421	0.07 305	0.06 363	0.08 344	0.08 405	0.07 316	0.07 334

x	0.13 341	0.08 296	0.15 356	0.14 62	0.08 182	0.19 456	0.14 221	0.22 334	0.21 343	0.15 332	0.20 352	0.20 408	0.18 461	0.18 428	0.18 451	0.07 305	0.05 185	0.06 162	0.06 246	0.07 316	0.07 334

raft_robust	0.13 341	0.10 433	0.07 6	0.18 354	0.08 182	0.13 301	0.24 542	0.29 468	0.34 496	0.20 442	0.20 352	0.15 330	0.10 255	0.11 163	0.12 297	0.05 35	0.05 185	0.07 263	0.07 338	0.05 142	0.04 40

RAFT_CTSACE	0.12 314	0.09 368	0.10 125	0.22 522	0.08 182	0.12 269	0.24 542	0.18 252	0.17 272	0.21 458	0.27 460	0.13 286	0.07 121	0.13 299	0.09 52	0.05 35	0.06 363	0.08 344	0.07 338	0.04 19	0.04 40

SA-5K	0.13 341	0.08 296	0.08 27	0.20 470	0.08 182	0.18 434	0.29 589	0.23 353	0.17 272	0.17 373	0.20 352	0.16 350	0.11 285	0.12 247	0.13 332	0.06 130	0.06 363	0.08 344	0.06 246	0.05 142	0.05 156

Sa-1000	0.12 314	0.08 296	0.09 78	0.18 354	0.08 182	0.15 367	0.22 520	0.22 334	0.19 308	0.15 332	0.20 352	0.17 367	0.11 285	0.10 84	0.10 136	0.06 130	0.05 185	0.09 428	0.09 451	0.05 142	0.05 156

SA	0.13 341	0.09 368	0.09 78	0.18 354	0.08 182	0.12 269	0.24 542	0.23 353	0.19 308	0.17 373	0.27 460	0.15 330	0.11 285	0.11 163	0.11 225	0.05 35	0.05 185	0.09 428	0.08 405	0.05 142	0.05 156

iRaft-Stereo_5w	0.12 314	0.09 368	0.12 240	0.20 470	0.08 182	0.09 110	0.12 89	0.22 334	0.22 365	0.19 420	0.14 256	0.11 241	0.09 232	0.20 471	0.16 421	0.05 35	0.05 185	0.07 263	0.06 246	0.05 142	0.06 255

CIPLG	0.11 241	0.08 296	0.15 356	0.17 271	0.08 182	0.13 301	0.15 295	0.17 224	0.16 247	0.14 308	0.11 212	0.16 350	0.10 255	0.17 411	0.12 297	0.07 305	0.05 185	0.06 162	0.06 246	0.05 142	0.06 255

IPLG	0.11 241	0.08 296	0.15 356	0.17 271	0.08 182	0.11 226	0.14 221	0.20 293	0.15 219	0.13 285	0.18 328	0.07 114	0.07 121	0.14 327	0.14 368	0.06 130	0.04 23	0.06 162	0.05 174	0.04 19	0.04 40

IPLGR_C	0.11 241	0.08 296	0.15 356	0.17 271	0.08 182	0.12 269	0.15 295	0.17 224	0.15 219	0.14 308	0.11 212	0.16 350	0.10 255	0.16 372	0.12 297	0.07 305	0.05 185	0.06 162	0.06 246	0.05 142	0.06 255

IPLGR	0.11 241	0.09 368	0.17 421	0.18 354	0.08 182	0.13 301	0.16 355	0.21 311	0.24 385	0.12 256	0.12 228	0.11 241	0.09 232	0.13 299	0.12 297	0.06 130	0.05 185	0.06 162	0.06 246	0.05 142	0.04 40

GMOStereo	0.11 241	0.09 368	0.08 27	0.19 414	0.08 182	0.12 269	0.28 578	0.13 76	0.18 286	0.11 224	0.17 305	0.14 305	0.12 317	0.07 3	0.07 1	0.05 35	0.05 185	0.09 428	0.07 338	0.04 19	0.04 40

error version	0.11 241	0.09 368	0.08 27	0.19 414	0.08 182	0.12 269	0.28 578	0.13 76	0.18 286	0.11 224	0.17 305	0.14 305	0.12 317	0.07 3	0.07 1	0.05 35	0.05 185	0.09 428	0.07 338	0.04 19	0.04 40

test-v	0.11 241	0.09 368	0.08 27	0.19 414	0.08 182	0.12 269	0.28 578	0.13 76	0.18 286	0.11 224	0.17 305	0.14 305	0.12 317	0.07 3	0.07 1	0.05 35	0.05 185	0.09 428	0.07 338	0.04 19	0.04 40

ACRE	0.11 241	0.08 296	0.15 356	0.17 271	0.08 182	0.13 301	0.15 295	0.17 224	0.14 198	0.14 308	0.11 212	0.16 350	0.10 255	0.16 372	0.12 297	0.07 305	0.05 185	0.06 162	0.06 246	0.05 142	0.06 255

test_3	0.11 241	0.09 368	0.10 125	0.21 501	0.08 182	0.13 301	0.25 558	0.14 100	0.21 343	0.10 185	0.10 173	0.09 184	0.10 255	0.08 16	0.11 225	0.05 35	0.04 23	0.08 344	0.07 338	0.04 19	0.04 40

Patchmatch Stereo++	0.11 241	0.09 368	0.17 421	0.19 414	0.08 182	0.06 10	0.11 54	0.17 224	0.13 175	0.15 332	0.16 286	0.14 305	0.12 317	0.11 163	0.11 225	0.06 130	0.05 185	0.08 344	0.06 246	0.08 382	0.07 334
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
STrans-v2	0.10 202	0.07 181	0.13 273	0.18 354	0.08 182	0.10 175	0.14 221	0.22 334	0.11 106	0.11 224	0.15 269	0.12 262	0.10 255	0.11 163	0.12 297	0.05 35	0.04 23	0.06 162	0.06 246	0.05 142	0.05 156

OMP-Stereo	0.11 241	0.07 181	0.14 318	0.18 354	0.08 182	0.09 110	0.12 89	0.21 311	0.21 343	0.13 285	0.14 256	0.11 241	0.12 317	0.11 163	0.13 332	0.06 130	0.05 185	0.07 263	0.06 246	0.05 142	0.04 40

IIG-Stereo	0.11 241	0.06 102	0.13 273	0.17 271	0.08 182	0.11 226	0.12 89	0.22 334	0.18 286	0.14 308	0.17 305	0.12 262	0.13 349	0.12 247	0.13 332	0.06 130	0.05 185	0.07 263	0.06 246	0.06 247	0.05 156

NRIStereo	0.11 241	0.08 296	0.15 356	0.18 354	0.08 182	0.10 175	0.13 155	0.17 224	0.15 219	0.12 256	0.15 269	0.13 286	0.13 349	0.13 299	0.10 136	0.06 130	0.04 23	0.07 263	0.06 246	0.06 247	0.07 334

PSM-adaLoss	0.11 241	0.09 368	0.17 421	0.19 414	0.08 182	0.06 10	0.12 89	0.17 224	0.13 175	0.15 332	0.16 286	0.14 305	0.12 317	0.11 163	0.11 225	0.06 130	0.05 185	0.08 344	0.06 246	0.08 382	0.07 334

ROB_FTStereo_v2	0.11 241	0.09 368	0.17 421	0.19 414	0.08 182	0.06 10	0.12 89	0.17 224	0.13 175	0.15 332	0.16 286	0.14 305	0.12 317	0.11 163	0.11 225	0.06 130	0.05 185	0.08 344	0.06 246	0.08 382	0.07 334

ROB_FTStereo	0.11 241	0.09 368	0.17 421	0.19 414	0.08 182	0.06 10	0.11 54	0.17 224	0.13 175	0.15 332	0.16 286	0.14 305	0.12 317	0.11 163	0.11 225	0.06 130	0.05 185	0.08 344	0.06 246	0.08 382	0.07 334

HUI-Stereo	0.11 241	0.09 368	0.17 421	0.19 414	0.08 182	0.06 10	0.11 54	0.17 224	0.13 175	0.15 332	0.16 286	0.14 305	0.12 317	0.11 163	0.11 225	0.06 130	0.05 185	0.08 344	0.06 246	0.08 382	0.07 334

THIR-Stereo	0.12 314	0.07 181	0.11 190	0.15 115	0.08 182	0.14 341	0.16 355	0.18 252	0.25 409	0.17 373	0.24 401	0.13 286	0.13 349	0.12 247	0.14 368	0.06 130	0.05 185	0.07 263	0.07 338	0.05 142	0.05 156

PFNet	0.12 314	0.06 102	0.17 421	0.18 354	0.08 182	0.09 110	0.15 295	0.26 411	0.20 329	0.16 361	0.16 286	0.14 305	0.12 317	0.13 299	0.11 225	0.06 130	0.04 23	0.07 263	0.06 246	0.05 142	0.05 156

DeepStereo_RVC	0.11 241	0.08 296	0.17 421	0.18 354	0.08 182	0.08 61	0.11 54	0.17 224	0.12 139	0.13 285	0.15 269	0.12 262	0.12 317	0.12 247	0.11 225	0.06 130	0.04 23	0.07 263	0.06 246	0.07 316	0.08 403

iGMRVC	0.11 241	0.09 368	0.17 421	0.19 414	0.08 182	0.06 10	0.12 89	0.17 224	0.13 175	0.15 332	0.16 286	0.14 305	0.12 317	0.11 163	0.11 225	0.06 130	0.05 185	0.08 344	0.06 246	0.08 382	0.07 334

IRAFT_RVC	0.12 314	0.08 296	0.17 421	0.19 414	0.08 182	0.07 29	0.14 221	0.25 398	0.23 375	0.14 308	0.15 269	0.15 330	0.12 317	0.12 247	0.11 225	0.06 130	0.04 23	0.09 428	0.06 246	0.06 247	0.06 255

RAFT-345	0.11 241	0.07 181	0.16 398	0.17 271	0.08 182	0.08 61	0.12 89	0.16 186	0.10 76	0.11 224	0.34 521	0.09 184	0.10 255	0.11 163	0.12 297	0.05 35	0.05 185	0.07 263	0.06 246	0.04 19	0.05 156

iRAFT	0.11 241	0.09 368	0.17 421	0.19 414	0.08 182	0.06 10	0.11 54	0.17 224	0.13 175	0.15 332	0.16 286	0.14 305	0.12 317	0.11 163	0.11 225	0.06 130	0.05 185	0.08 344	0.06 246	0.08 382	0.07 334

test-2	0.11 241	0.09 368	0.08 27	0.19 414	0.08 182	0.12 269	0.28 578	0.13 76	0.18 286	0.11 224	0.17 305	0.14 305	0.12 317	0.07 3	0.07 1	0.05 35	0.05 185	0.09 428	0.07 338	0.04 19	0.04 40

RAFT	0.13 341	0.09 368	0.11 190	0.18 354	0.08 182	0.15 367	0.23 532	0.21 311	0.20 329	0.21 458	0.21 369	0.18 382	0.13 349	0.17 411	0.10 136	0.06 130	0.07 442	0.10 476	0.09 451	0.06 247	0.05 156

test-1	0.10 202	0.07 181	0.17 421	0.19 414	0.08 182	0.11 226	0.24 542	0.15 138	0.18 286	0.09 154	0.07 49	0.10 217	0.08 187	0.08 16	0.09 52	0.06 130	0.04 23	0.06 162	0.06 246	0.04 19	0.05 156

RAFT-IKP	0.11 241	0.09 368	0.17 421	0.19 414	0.08 182	0.06 10	0.11 54	0.17 224	0.13 175	0.15 332	0.16 286	0.14 305	0.12 317	0.11 163	0.11 225	0.06 130	0.05 185	0.08 344	0.06 246	0.08 382	0.07 334

rafts_anoy	0.11 241	0.06 102	0.10 125	0.17 271	0.08 182	0.10 175	0.14 221	0.18 252	0.14 198	0.13 285	0.13 243	0.12 262	0.11 285	0.11 163	0.13 332	0.07 305	0.05 185	0.09 428	0.11 519	0.07 316	0.06 255

TestStereo	0.14 371	0.15 527	0.11 190	0.23 541	0.08 182	0.15 367	0.21 508	0.20 293	0.23 375	0.14 308	0.25 429	0.16 350	0.13 349	0.16 372	0.14 368	0.06 130	0.06 363	0.08 344	0.06 246	0.09 446	0.05 156

raftrobust	0.09 139	0.06 102	0.11 190	0.17 271	0.08 182	0.09 110	0.10 28	0.18 252	0.16 247	0.10 185	0.09 131	0.12 262	0.08 187	0.12 247	0.10 136	0.08 367	0.05 185	0.06 162	0.05 174	0.05 142	0.06 255

RALCasStereoNet	0.11 241	0.07 181	0.09 78	0.16 192	0.08 182	0.13 301	0.14 221	0.17 224	0.11 106	0.12 256	0.17 305	0.14 305	0.10 255	0.12 247	0.11 225	0.07 305	0.06 363	0.06 162	0.05 174	0.08 382	0.07 334

222	0.16 439	0.07 181	0.15 356	0.14 62	0.08 182	0.25 528	0.18 429	0.30 479	0.21 343	0.18 405	0.29 486	0.17 367	0.16 423	0.16 372	0.44 609	0.10 465	0.05 185	0.07 263	0.06 246	0.08 382	0.08 403

xxxx	0.15 412	0.07 181	0.14 318	0.14 62	0.08 182	0.24 519	0.18 429	0.32 500	0.20 329	0.14 308	0.28 471	0.22 435	0.14 381	0.15 345	0.29 568	0.09 423	0.05 185	0.07 263	0.07 338	0.08 382	0.08 403

test_xeample	0.15 412	0.07 181	0.14 318	0.15 115	0.08 182	0.22 500	0.20 492	0.29 468	0.21 343	0.16 361	0.29 486	0.19 391	0.17 447	0.16 372	0.28 560	0.09 423	0.05 185	0.07 263	0.07 338	0.07 316	0.07 334

FENet	0.13 341	0.08 296	0.13 273	0.16 192	0.08 182	0.15 367	0.16 355	0.23 353	0.23 375	0.17 373	0.24 401	0.16 350	0.13 349	0.14 327	0.15 402	0.08 367	0.05 185	0.08 344	0.08 405	0.08 382	0.08 403

cf-r	0.14 371	0.07 181	0.13 273	0.16 192	0.08 182	0.14 341	0.19 473	0.21 311	0.25 409	0.17 373	0.26 442	0.22 435	0.17 447	0.14 327	0.15 402	0.10 465	0.05 185	0.06 162	0.08 405	0.06 247	0.06 255

GANet-RSSM	0.14 371	0.07 181	0.13 273	0.13 10	0.08 182	0.14 341	0.18 429	0.23 353	0.21 343	0.17 373	0.25 429	0.24 461	0.16 423	0.16 372	0.16 421	0.10 465	0.06 363	0.07 263	0.08 405	0.08 382	0.07 334

PSMNet-RSSM	0.14 371	0.07 181	0.14 318	0.15 115	0.08 182	0.13 301	0.16 355	0.25 398	0.24 385	0.17 373	0.28 471	0.23 452	0.14 381	0.16 372	0.14 368	0.11 497	0.06 363	0.09 428	0.12 540	0.08 382	0.07 334

GwcNet-RSSM	0.14 371	0.07 181	0.12 240	0.16 192	0.08 182	0.15 367	0.20 492	0.22 334	0.28 451	0.18 405	0.28 471	0.23 452	0.17 447	0.15 345	0.16 421	0.10 465	0.06 363	0.07 263	0.09 451	0.07 316	0.07 334

R-Stereo Train	0.10 202	0.06 102	0.11 190	0.17 271	0.08 182	0.11 226	0.14 221	0.24 377	0.11 106	0.12 256	0.19 342	0.11 241	0.08 187	0.10 84	0.11 225	0.07 305	0.05 185	0.06 162	0.05 174	0.05 142	0.05 156

RAFT-Stereo	0.10 202	0.06 102	0.11 190	0.17 271	0.08 182	0.11 226	0.14 221	0.24 377	0.11 106	0.12 256	0.19 342	0.11 241	0.08 187	0.10 84	0.11 225	0.07 305	0.05 185	0.06 162	0.05 174	0.05 142	0.05 156
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RASNet	0.15 412	0.07 181	0.15 356	0.16 192	0.08 182	0.19 456	0.14 221	0.30 479	0.21 343	0.17 373	0.25 429	0.21 417	0.19 479	0.20 471	0.20 476	0.07 305	0.06 363	0.06 162	0.08 405	0.06 247	0.06 255

HSM-Net_RVC	0.14 371	0.08 296	0.12 240	0.15 115	0.08 182	0.16 395	0.15 295	0.27 425	0.29 458	0.20 442	0.21 369	0.29 509	0.14 381	0.18 428	0.13 332	0.06 130	0.06 363	0.06 162	0.06 246	0.07 316	0.06 255
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet	0.15 412	0.11 458	0.17 421	0.17 271	0.08 182	0.19 456	0.10 28	0.29 468	0.26 422	0.19 420	0.24 401	0.24 461	0.18 461	0.18 428	0.15 402	0.08 367	0.06 363	0.09 428	0.10 489	0.08 382	0.07 334

iResNetv2_ROB	0.15 412	0.08 296	0.16 398	0.16 192	0.08 182	0.16 395	0.13 155	0.26 411	0.36 515	0.21 458	0.29 486	0.24 461	0.13 349	0.14 327	0.14 368	0.06 130	0.06 363	0.06 162	0.04 68	0.09 446	0.08 403

iResNet	0.13 341	0.10 433	0.18 453	0.19 414	0.08 182	0.14 341	0.18 429	0.21 311	0.27 435	0.16 361	0.24 401	0.15 330	0.13 349	0.14 327	0.15 402	0.06 130	0.04 23	0.06 162	0.05 174	0.06 247	0.05 156

LE_ROB	0.50 610	0.07 181	0.14 318	0.15 115	0.08 182	0.26 540	0.17 381	0.23 353	1.71 644	4.68 648	0.67 606	0.46 593	0.47 605	0.21 489	0.30 573	0.07 305	0.06 363	0.06 162	0.06 246	0.08 382	0.06 255

FE-Mocha	0.09 139	0.06 102	0.14 318	0.16 192	0.09 292	0.11 226	0.15 295	0.19 279	0.16 247	0.10 185	0.09 131	0.07 114	0.07 121	0.09 48	0.09 52	0.06 130	0.04 23	0.06 162	0.06 246	0.05 142	0.05 156

FlowAnything_test	0.11 241	0.08 296	0.14 318	0.15 115	0.09 292	0.08 61	0.14 221	0.20 293	0.11 106	0.10 185	0.09 131	0.12 262	0.12 317	0.13 299	0.11 225	0.09 423	0.06 363	0.09 428	0.09 451	0.06 247	0.09 448

G2L-Stereo	0.14 371	0.07 181	0.13 273	0.17 271	0.09 292	0.13 301	0.12 89	0.27 425	0.22 365	0.17 373	0.27 460	0.21 417	0.13 349	0.18 428	0.18 451	0.09 423	0.08 473	0.08 344	0.07 338	0.07 316	0.07 334

HI	0.11 241	0.06 102	0.12 240	0.13 10	0.09 292	0.09 110	0.14 221	0.22 334	0.11 106	0.20 442	0.17 305	0.14 305	0.10 255	0.16 372	0.09 52	0.05 35	0.04 23	0.07 263	0.08 405	0.07 316	0.06 255

CoSv	0.11 241	0.06 102	0.12 240	0.13 10	0.09 292	0.09 110	0.14 221	0.22 334	0.11 106	0.20 442	0.17 305	0.14 305	0.10 255	0.16 372	0.09 52	0.05 35	0.04 23	0.07 263	0.08 405	0.07 316	0.06 255

AIO-test2	0.10 202	0.08 296	0.10 125	0.23 541	0.09 292	0.11 226	0.11 54	0.23 353	0.24 385	0.08 118	0.09 131	0.08 157	0.05 14	0.10 84	0.08 14	0.06 130	0.05 185	0.08 344	0.09 451	0.05 142	0.05 156

IGEV-RUCA	0.08 66	0.06 102	0.11 190	0.14 62	0.09 292	0.10 175	0.12 89	0.10 17	0.12 139	0.06 19	0.07 49	0.08 157	0.06 42	0.09 48	0.08 14	0.06 130	0.05 185	0.05 74	0.04 68	0.05 142	0.06 255

PAM	0.10 202	0.06 102	0.17 421	0.15 115	0.09 292	0.10 175	0.16 355	0.15 138	0.16 247	0.12 256	0.09 131	0.10 217	0.07 121	0.13 299	0.09 52	0.06 130	0.05 185	0.06 162	0.06 246	0.05 142	0.06 255

rvit_0105_5	0.14 371	0.10 433	0.14 318	0.17 271	0.09 292	0.14 341	0.23 532	0.24 377	0.27 435	0.14 308	0.15 269	0.18 382	0.13 349	0.17 411	0.14 368	0.14 560	0.11 536	0.10 476	0.11 519	0.08 382	0.07 334

rvit_stereo_0083	0.12 314	0.08 296	0.17 421	0.16 192	0.09 292	0.11 226	0.15 295	0.15 138	0.26 422	0.11 224	0.14 256	0.13 286	0.10 255	0.12 247	0.13 332	0.10 465	0.08 473	0.09 428	0.07 338	0.07 316	0.06 255

rvit_stereo_0081	0.11 241	0.08 296	0.16 398	0.16 192	0.09 292	0.11 226	0.14 221	0.14 100	0.24 385	0.11 224	0.13 243	0.14 305	0.09 232	0.11 163	0.12 297	0.10 465	0.07 442	0.08 344	0.07 338	0.07 316	0.06 255

model_zeroshot	0.10 202	0.05 47	0.12 240	0.15 115	0.09 292	0.13 301	0.14 221	0.20 293	0.14 198	0.11 224	0.10 173	0.12 262	0.07 121	0.12 247	0.11 225	0.07 305	0.06 363	0.06 162	0.05 174	0.06 247	0.06 255

rvit_stereo_0082	0.11 241	0.08 296	0.16 398	0.16 192	0.09 292	0.11 226	0.14 221	0.14 100	0.24 385	0.11 224	0.13 243	0.14 305	0.09 232	0.11 163	0.12 297	0.10 465	0.07 442	0.08 344	0.07 338	0.07 316	0.06 255

test_sample3	0.14 371	0.08 296	0.15 356	0.14 62	0.09 292	0.20 475	0.17 381	0.27 425	0.18 286	0.17 373	0.22 385	0.19 391	0.15 402	0.17 411	0.14 368	0.09 423	0.06 363	0.07 263	0.06 246	0.09 446	0.08 403

H2IRNET	0.10 202	0.09 368	0.10 125	0.18 354	0.09 292	0.12 269	0.15 295	0.14 100	0.21 343	0.10 185	0.10 173	0.10 217	0.11 285	0.10 84	0.10 136	0.06 130	0.04 23	0.08 344	0.08 405	0.06 247	0.05 156

MyStereo8	0.12 314	0.07 181	0.15 356	0.15 115	0.09 292	0.18 434	0.14 221	0.19 279	0.22 365	0.12 256	0.18 328	0.11 241	0.10 255	0.16 372	0.18 451	0.07 305	0.05 185	0.07 263	0.05 174	0.08 382	0.09 448

MyStereo07	0.10 202	0.07 181	0.10 125	0.17 271	0.09 292	0.14 341	0.17 381	0.15 138	0.15 219	0.09 154	0.06 13	0.06 30	0.07 121	0.12 247	0.09 52	0.06 130	0.05 185	0.08 344	0.07 338	0.06 247	0.06 255

MyStereo06	0.10 202	0.07 181	0.12 240	0.17 271	0.09 292	0.13 301	0.18 429	0.19 279	0.12 139	0.13 285	0.08 98	0.07 114	0.07 121	0.11 163	0.09 52	0.06 130	0.05 185	0.08 344	0.07 338	0.06 247	0.06 255

MyStereo05	0.13 341	0.07 181	0.10 125	0.17 271	0.09 292	0.13 301	0.18 429	0.28 450	0.35 510	0.17 373	0.14 256	0.15 330	0.11 285	0.15 345	0.13 332	0.06 130	0.05 185	0.08 344	0.07 338	0.06 247	0.06 255

MyStereo04	0.13 341	0.07 181	0.10 125	0.17 271	0.09 292	0.14 341	0.17 381	0.29 468	0.38 527	0.17 373	0.14 256	0.16 350	0.11 285	0.15 345	0.13 332	0.06 130	0.05 185	0.08 344	0.07 338	0.06 247	0.06 255

AE-Stereo	0.10 202	0.08 296	0.11 190	0.19 414	0.09 292	0.10 175	0.15 295	0.14 100	0.20 329	0.09 154	0.15 269	0.12 262	0.08 187	0.11 163	0.10 136	0.05 35	0.06 363	0.07 263	0.06 246	0.05 142	0.04 40

ACVNet-DCA	0.10 202	0.08 296	0.13 273	0.17 271	0.09 292	0.13 301	0.15 295	0.24 377	0.16 247	0.09 154	0.09 131	0.06 30	0.06 42	0.10 84	0.07 1	0.06 130	0.05 185	0.06 162	0.05 174	0.07 316	0.07 334

xx1	0.11 241	0.08 296	0.13 273	0.17 271	0.09 292	0.13 301	0.15 295	0.16 186	0.18 286	0.09 154	0.09 131	0.16 350	0.16 423	0.10 84	0.07 1	0.06 130	0.05 185	0.08 344	0.08 405	0.07 316	0.07 334

1test111	0.11 241	0.08 296	0.13 273	0.17 271	0.09 292	0.13 301	0.15 295	0.24 377	0.16 247	0.09 154	0.09 131	0.06 30	0.06 42	0.15 345	0.16 421	0.06 130	0.05 185	0.06 162	0.05 174	0.07 316	0.07 334

cc1	0.10 202	0.08 296	0.13 273	0.17 271	0.09 292	0.13 301	0.15 295	0.16 186	0.18 286	0.09 154	0.09 131	0.06 30	0.06 42	0.10 84	0.07 1	0.06 130	0.05 185	0.06 162	0.05 174	0.06 247	0.06 255

mmm	0.14 371	0.08 296	0.18 453	0.17 271	0.09 292	0.17 418	0.18 429	0.21 311	0.16 247	0.16 361	0.23 389	0.21 417	0.16 423	0.16 372	0.17 438	0.08 367	0.05 185	0.08 344	0.08 405	0.08 382	0.07 334

ff7	0.09 139	0.07 181	0.11 190	0.16 192	0.09 292	0.11 226	0.15 295	0.16 186	0.12 139	0.10 185	0.06 13	0.06 30	0.06 42	0.11 163	0.09 52	0.05 35	0.04 23	0.06 162	0.05 174	0.05 142	0.06 255

ffff	0.09 139	0.07 181	0.11 190	0.16 192	0.09 292	0.11 226	0.15 295	0.16 186	0.12 139	0.10 185	0.06 13	0.06 30	0.06 42	0.11 163	0.09 52	0.05 35	0.04 23	0.06 162	0.05 174	0.05 142	0.06 255

ffm	0.12 314	0.09 368	0.15 356	0.16 192	0.09 292	0.17 418	0.17 381	0.15 138	0.19 308	0.15 332	0.26 442	0.19 391	0.13 349	0.10 84	0.08 14	0.06 130	0.05 185	0.09 428	0.08 405	0.06 247	0.06 255

ff1	0.13 341	0.09 368	0.15 356	0.16 192	0.09 292	0.17 418	0.17 381	0.15 138	0.19 308	0.15 332	0.26 442	0.19 391	0.13 349	0.15 345	0.22 502	0.06 130	0.05 185	0.09 428	0.08 405	0.06 247	0.06 255

mmx	0.15 412	0.09 368	0.15 356	0.16 192	0.09 292	0.17 418	0.17 381	0.27 425	0.26 422	0.15 332	0.26 442	0.19 391	0.13 349	0.15 345	0.22 502	0.08 367	0.06 363	0.09 428	0.08 405	0.08 382	0.08 403

11t	0.09 139	0.07 181	0.11 190	0.16 192	0.09 292	0.11 226	0.15 295	0.16 186	0.12 139	0.10 185	0.06 13	0.06 30	0.06 42	0.11 163	0.09 52	0.05 35	0.04 23	0.06 162	0.05 174	0.05 142	0.06 255

tt1	0.10 202	0.08 296	0.13 273	0.17 271	0.09 292	0.13 301	0.15 295	0.15 138	0.19 308	0.09 154	0.08 98	0.06 30	0.06 42	0.10 84	0.08 14	0.06 130	0.05 185	0.06 162	0.05 174	0.06 247	0.06 255

xxx	0.15 412	0.09 368	0.15 356	0.16 192	0.09 292	0.17 418	0.17 381	0.27 425	0.26 422	0.15 332	0.26 442	0.19 391	0.13 349	0.15 345	0.22 502	0.08 367	0.06 363	0.09 428	0.08 405	0.08 382	0.08 403

plain	0.11 241	0.09 368	0.10 125	0.19 414	0.09 292	0.11 226	0.14 221	0.14 100	0.13 175	0.13 285	0.15 269	0.09 184	0.12 317	0.13 299	0.12 297	0.07 305	0.05 185	0.09 428	0.06 246	0.06 247	0.06 255

MaDis-Stereo	0.09 139	0.09 368	0.08 27	0.17 271	0.09 292	0.14 341	0.11 54	0.16 186	0.16 247	0.09 154	0.11 212	0.06 30	0.06 42	0.09 48	0.13 332	0.07 305	0.06 363	0.08 344	0.05 174	0.05 142	0.04 40

PCWNet_CMD	0.14 371	0.08 296	0.15 356	0.17 271	0.09 292	0.14 341	0.14 221	0.29 468	0.36 515	0.14 308	0.20 352	0.21 417	0.13 349	0.17 411	0.14 368	0.07 305	0.05 185	0.07 263	0.07 338	0.07 316	0.07 334

anonymousdsp2	0.11 241	0.07 181	0.11 190	0.16 192	0.09 292	0.13 301	0.14 221	0.19 279	0.23 375	0.13 285	0.14 256	0.12 262	0.09 232	0.14 327	0.11 225	0.05 35	0.05 185	0.05 74	0.04 68	0.06 247	0.06 255

anonymousdsp	0.09 139	0.07 181	0.11 190	0.17 271	0.09 292	0.11 226	0.15 295	0.16 186	0.12 139	0.10 185	0.06 13	0.06 30	0.06 42	0.11 163	0.09 52	0.05 35	0.04 23	0.06 162	0.05 174	0.05 142	0.06 255

CBFPSM	0.15 412	0.07 181	0.27 529	0.17 271	0.09 292	0.13 301	0.15 295	0.22 334	0.23 375	0.20 442	0.27 460	0.23 452	0.16 423	0.16 372	0.19 466	0.06 130	0.06 363	0.06 162	0.07 338	0.07 316	0.07 334

gwcnet-sp	0.14 371	0.07 181	0.13 273	0.18 354	0.09 292	0.16 395	0.18 429	0.24 377	0.24 385	0.19 420	0.24 401	0.15 330	0.16 423	0.16 372	0.15 402	0.08 367	0.07 442	0.07 263	0.08 405	0.08 382	0.07 334

scenet	0.14 371	0.07 181	0.13 273	0.18 354	0.09 292	0.16 395	0.18 429	0.24 377	0.24 385	0.19 420	0.24 401	0.15 330	0.16 423	0.16 372	0.15 402	0.08 367	0.07 442	0.07 263	0.08 405	0.08 382	0.07 334

CASS	0.14 371	0.12 477	0.12 240	0.23 541	0.09 292	0.15 367	0.17 381	0.19 279	0.20 329	0.17 373	0.18 328	0.15 330	0.15 402	0.15 345	0.14 368	0.09 423	0.06 363	0.10 476	0.08 405	0.09 446	0.07 334
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
anonymousa	0.13 341	0.07 181	0.14 318	0.18 354	0.09 292	0.13 301	0.17 381	0.20 293	0.29 458	0.15 332	0.24 401	0.16 350	0.14 381	0.14 327	0.14 368	0.07 305	0.05 185	0.07 263	0.09 451	0.05 142	0.07 334

ssnet	0.14 371	0.07 181	0.13 273	0.18 354	0.09 292	0.16 395	0.18 429	0.24 377	0.24 385	0.19 420	0.24 401	0.15 330	0.16 423	0.16 372	0.15 402	0.08 367	0.07 442	0.07 263	0.08 405	0.08 382	0.07 334

CroCo-Stereo Lap2	0.09 139	0.09 368	0.08 27	0.22 522	0.09 292	0.09 110	0.18 429	0.16 186	0.12 139	0.09 154	0.10 173	0.05 7	0.05 14	0.08 16	0.08 14	0.06 130	0.06 363	0.07 263	0.05 174	0.06 247	0.05 156

ccc-4	0.09 139	0.07 181	0.11 190	0.16 192	0.09 292	0.11 226	0.15 295	0.16 186	0.12 139	0.10 185	0.06 13	0.06 30	0.06 42	0.11 163	0.09 52	0.05 35	0.04 23	0.06 162	0.05 174	0.05 142	0.06 255

DisPM	0.11 241	0.07 181	0.13 273	0.16 192	0.09 292	0.06 10	0.13 155	0.18 252	0.17 272	0.14 308	0.19 342	0.12 262	0.10 255	0.12 247	0.11 225	0.07 305	0.05 185	0.07 263	0.06 246	0.06 247	0.11 502

IER	0.14 371	0.08 296	0.13 273	0.17 271	0.09 292	0.14 341	0.16 355	0.26 411	0.27 435	0.18 405	0.26 442	0.17 367	0.20 491	0.17 411	0.14 368	0.08 367	0.05 185	0.07 263	0.06 246	0.08 382	0.07 334

CRFU-Net	0.16 439	0.08 296	0.15 356	0.17 271	0.09 292	0.20 475	0.14 221	0.27 425	0.21 343	0.28 538	0.28 471	0.29 509	0.18 461	0.19 453	0.18 451	0.09 423	0.09 500	0.07 263	0.07 338	0.08 382	0.09 448

RAFT+CT+SA	0.13 341	0.11 458	0.09 78	0.19 414	0.09 292	0.15 367	0.28 578	0.22 334	0.22 365	0.15 332	0.26 442	0.10 217	0.10 255	0.11 163	0.12 297	0.05 35	0.04 23	0.07 263	0.08 405	0.07 316	0.06 255

test_4	0.11 241	0.10 433	0.08 27	0.19 414	0.09 292	0.08 61	0.21 508	0.15 138	0.18 286	0.12 256	0.18 328	0.12 262	0.09 232	0.08 16	0.11 225	0.04 6	0.04 23	0.08 344	0.08 405	0.04 19	0.04 40

IGEV-Stereo	0.09 139	0.07 181	0.11 190	0.17 271	0.09 292	0.11 226	0.15 295	0.16 186	0.12 139	0.10 185	0.06 13	0.06 30	0.06 42	0.11 163	0.09 52	0.05 35	0.04 23	0.06 162	0.05 174	0.05 142	0.06 255
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CSP-Net	0.16 439	0.09 368	0.14 318	0.17 271	0.09 292	0.19 456	0.18 429	0.25 398	0.33 485	0.26 517	0.31 496	0.25 474	0.16 423	0.21 489	0.19 466	0.09 423	0.06 363	0.07 263	0.07 338	0.08 382	0.08 403

iRaft-Stereo_20w	0.09 139	0.05 47	0.13 273	0.14 62	0.09 292	0.12 269	0.15 295	0.19 279	0.11 106	0.11 224	0.08 98	0.08 157	0.05 14	0.10 84	0.09 52	0.06 130	0.04 23	0.06 162	0.05 174	0.06 247	0.05 156

dd	0.15 412	0.17 548	0.17 421	0.19 414	0.09 292	0.15 367	0.18 429	0.22 334	0.26 422	0.23 487	0.20 352	0.21 417	0.10 255	0.21 489	0.17 438	0.10 465	0.06 363	0.08 344	0.06 246	0.08 382	0.07 334

MIPNet	0.11 241	0.08 296	0.15 356	0.17 271	0.09 292	0.12 269	0.14 221	0.21 311	0.25 409	0.12 256	0.10 173	0.09 184	0.07 121	0.13 299	0.13 332	0.06 130	0.04 23	0.06 162	0.05 174	0.04 19	0.04 40

AASNet	0.16 439	0.08 296	0.13 273	0.19 414	0.09 292	0.19 456	0.15 295	0.38 566	0.37 521	0.20 442	0.24 401	0.20 408	0.17 447	0.17 411	0.21 489	0.10 465	0.08 473	0.08 344	0.07 338	0.09 446	0.09 448

GwcNet-ADL	0.13 341	0.08 296	0.14 318	0.20 470	0.09 292	0.12 269	0.20 492	0.30 479	0.25 409	0.14 308	0.14 256	0.18 382	0.14 381	0.13 299	0.15 402	0.07 305	0.05 185	0.06 162	0.05 174	0.07 316	0.06 255

PSMNet-ADL	0.15 412	0.12 477	0.13 273	0.22 522	0.09 292	0.13 301	0.20 492	0.26 411	0.23 375	0.18 405	0.20 352	0.23 452	0.17 447	0.18 428	0.18 451	0.09 423	0.08 473	0.08 344	0.11 519	0.08 382	0.07 334

ADLNet2	0.16 439	0.09 368	0.14 318	0.17 271	0.09 292	0.20 475	0.16 355	0.32 500	0.39 532	0.17 373	0.20 352	0.20 408	0.19 479	0.21 489	0.23 513	0.08 367	0.07 442	0.07 263	0.07 338	0.09 446	0.07 334

CrosDoStereo	0.12 314	0.07 181	0.12 240	0.14 62	0.09 292	0.12 269	0.15 295	0.17 224	0.22 365	0.19 420	0.24 401	0.15 330	0.11 285	0.11 163	0.12 297	0.06 130	0.05 185	0.07 263	0.07 338	0.05 142	0.05 156

PFNet+	0.12 314	0.06 102	0.14 318	0.16 192	0.09 292	0.05 4	0.12 89	0.18 252	0.21 343	0.16 361	0.19 342	0.14 305	0.10 255	0.11 163	0.11 225	0.08 367	0.05 185	0.09 428	0.08 405	0.06 247	0.11 502

LCNet	0.11 241	0.07 181	0.09 78	0.19 414	0.09 292	0.08 61	0.14 221	0.21 311	0.15 219	0.12 256	0.15 269	0.16 350	0.11 285	0.12 247	0.11 225	0.05 35	0.04 23	0.08 344	0.07 338	0.06 247	0.14 552

AAGNet	0.12 314	0.08 296	0.17 421	0.19 414	0.09 292	0.08 61	0.13 155	0.19 279	0.13 175	0.16 361	0.21 369	0.13 286	0.14 381	0.11 163	0.14 368	0.06 130	0.04 23	0.09 428	0.06 246	0.06 247	0.05 156

NF-Stereo	0.11 241	0.07 181	0.13 273	0.17 271	0.09 292	0.10 175	0.13 155	0.23 353	0.19 308	0.12 256	0.17 305	0.12 262	0.12 317	0.11 163	0.11 225	0.06 130	0.04 23	0.07 263	0.06 246	0.07 316	0.12 523

OCTAStereo	0.11 241	0.07 181	0.14 318	0.17 271	0.09 292	0.10 175	0.13 155	0.23 353	0.19 308	0.12 256	0.17 305	0.12 262	0.12 317	0.11 163	0.11 225	0.06 130	0.04 23	0.07 263	0.06 246	0.07 316	0.11 502

PSM-softLoss	0.12 314	0.07 181	0.15 356	0.17 271	0.09 292	0.08 61	0.12 89	0.24 377	0.17 272	0.15 332	0.19 342	0.13 286	0.11 285	0.11 163	0.11 225	0.07 305	0.05 185	0.08 344	0.07 338	0.07 316	0.12 523

KMStereo	0.12 314	0.07 181	0.15 356	0.17 271	0.09 292	0.08 61	0.12 89	0.24 377	0.17 272	0.15 332	0.19 342	0.13 286	0.11 285	0.11 163	0.11 225	0.07 305	0.05 185	0.08 344	0.07 338	0.07 316	0.12 523

PSM-AAD	0.11 241	0.07 181	0.10 125	0.20 470	0.09 292	0.10 175	0.14 221	0.21 311	0.13 175	0.12 256	0.14 256	0.18 382	0.11 285	0.11 163	0.10 136	0.05 35	0.05 185	0.09 428	0.08 405	0.06 247	0.14 552

FTStereo	0.12 314	0.07 181	0.14 318	0.18 354	0.09 292	0.07 29	0.15 295	0.22 334	0.18 286	0.12 256	0.24 401	0.11 241	0.13 349	0.13 299	0.14 368	0.05 35	0.05 185	0.07 263	0.07 338	0.06 247	0.10 478

KYRaft	0.12 314	0.07 181	0.10 125	0.19 414	0.09 292	0.08 61	0.15 295	0.23 353	0.12 139	0.13 285	0.16 286	0.20 408	0.10 255	0.12 247	0.11 225	0.06 130	0.04 23	0.08 344	0.08 405	0.06 247	0.15 566

DeepStereo_LL	0.12 314	0.07 181	0.12 240	0.14 62	0.09 292	0.12 269	0.15 295	0.17 224	0.22 365	0.19 420	0.24 401	0.15 330	0.11 285	0.11 163	0.12 297	0.06 130	0.05 185	0.07 263	0.07 338	0.05 142	0.05 156

SST-Stereo	0.11 241	0.07 181	0.16 398	0.18 354	0.09 292	0.06 10	0.12 89	0.18 252	0.10 76	0.15 332	0.18 328	0.13 286	0.12 317	0.10 84	0.11 225	0.06 130	0.04 23	0.09 428	0.06 246	0.07 316	0.06 255

RAFT_R40	0.11 241	0.07 181	0.15 356	0.18 354	0.09 292	0.06 10	0.13 155	0.17 224	0.15 219	0.14 308	0.18 328	0.15 330	0.12 317	0.10 84	0.11 225	0.06 130	0.04 23	0.09 428	0.06 246	0.06 247	0.05 156

DRaft	0.12 314	0.06 102	0.12 240	0.14 62	0.09 292	0.14 341	0.17 381	0.21 311	0.30 464	0.18 405	0.27 460	0.10 217	0.16 423	0.11 163	0.12 297	0.05 35	0.04 23	0.07 263	0.07 338	0.05 142	0.05 156

GrayStereo	0.11 241	0.06 102	0.11 190	0.19 414	0.09 292	0.09 110	0.16 355	0.18 252	0.17 272	0.14 308	0.17 305	0.17 367	0.11 285	0.12 247	0.11 225	0.05 35	0.05 185	0.07 263	0.06 246	0.06 247	0.10 478

RE-Stereo	0.11 241	0.07 181	0.13 273	0.17 271	0.09 292	0.10 175	0.13 155	0.23 353	0.19 308	0.12 256	0.17 305	0.12 262	0.12 317	0.11 163	0.11 225	0.06 130	0.04 23	0.07 263	0.06 246	0.07 316	0.11 502

Pruner-Stereo	0.11 241	0.07 181	0.12 240	0.17 271	0.09 292	0.06 10	0.12 89	0.18 252	0.17 272	0.14 308	0.19 342	0.13 286	0.10 255	0.11 163	0.11 225	0.06 130	0.04 23	0.07 263	0.06 246	0.06 247	0.08 403

TVStereo	0.11 241	0.07 181	0.13 273	0.17 271	0.09 292	0.10 175	0.13 155	0.23 353	0.19 308	0.12 256	0.17 305	0.12 262	0.12 317	0.11 163	0.11 225	0.06 130	0.04 23	0.07 263	0.06 246	0.07 316	0.11 502

RAFT-RH_RVC	0.12 314	0.06 102	0.14 318	0.16 192	0.09 292	0.12 269	0.12 89	0.17 224	0.12 139	0.13 285	0.40 551	0.11 241	0.10 255	0.13 299	0.12 297	0.05 35	0.04 23	0.08 344	0.05 174	0.05 142	0.06 255

CRE-IMP	0.11 241	0.09 368	0.16 398	0.19 414	0.09 292	0.10 175	0.12 89	0.18 252	0.10 76	0.14 308	0.14 256	0.14 305	0.13 349	0.12 247	0.12 297	0.07 305	0.04 23	0.08 344	0.06 246	0.08 382	0.08 403

CroCo-Stereo	0.09 139	0.08 296	0.08 27	0.22 522	0.09 292	0.09 110	0.18 429	0.16 186	0.12 139	0.07 76	0.07 49	0.08 157	0.06 42	0.08 16	0.07 1	0.07 305	0.05 185	0.06 162	0.04 68	0.05 142	0.04 40
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
GMM-Stereo	0.11 241	0.07 181	0.10 125	0.18 354	0.09 292	0.08 61	0.14 221	0.24 377	0.16 247	0.11 224	0.15 269	0.13 286	0.11 285	0.11 163	0.11 225	0.05 35	0.04 23	0.08 344	0.07 338	0.06 247	0.09 448

Prome-Stereo	0.11 241	0.07 181	0.11 190	0.18 354	0.09 292	0.12 269	0.14 221	0.23 353	0.13 175	0.13 285	0.16 286	0.13 286	0.08 187	0.12 247	0.10 136	0.05 35	0.05 185	0.07 263	0.06 246	0.06 247	0.10 478

LMCR-Stereo	0.15 412	0.08 296	0.14 318	0.21 501	0.09 292	0.18 434	0.19 473	0.28 450	0.19 308	0.24 499	0.24 401	0.23 452	0.17 447	0.20 471	0.17 438	0.07 305	0.06 363	0.08 344	0.06 246	0.10 481	0.09 448

ICVP	0.16 439	0.09 368	0.12 240	0.22 522	0.09 292	0.18 434	0.21 508	0.26 411	0.24 385	0.18 405	0.30 492	0.27 491	0.18 461	0.18 428	0.15 402	0.10 465	0.07 442	0.08 344	0.07 338	0.07 316	0.08 403
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
iRaftStereo_RVC	0.10 202	0.07 181	0.10 125	0.17 271	0.09 292	0.11 226	0.17 381	0.18 252	0.12 139	0.09 154	0.11 212	0.10 217	0.07 121	0.11 163	0.10 136	0.05 35	0.04 23	0.08 344	0.08 405	0.04 19	0.04 40

CFNet_pseudo	0.14 371	0.08 296	0.16 398	0.16 192	0.09 292	0.13 301	0.14 221	0.27 425	0.34 496	0.15 332	0.21 369	0.22 435	0.13 349	0.18 428	0.14 368	0.07 305	0.05 185	0.08 344	0.06 246	0.07 316	0.07 334

RALAANet	0.11 241	0.08 296	0.10 125	0.17 271	0.09 292	0.14 341	0.10 28	0.20 293	0.16 247	0.14 308	0.13 243	0.16 350	0.09 232	0.12 247	0.12 297	0.06 130	0.05 185	0.08 344	0.07 338	0.06 247	0.04 40

XX-Stereo	0.09 139	0.05 47	0.09 78	0.17 271	0.09 292	0.15 367	0.12 89	0.21 311	0.10 76	0.10 185	0.14 256	0.07 114	0.06 42	0.13 299	0.08 14	0.06 130	0.05 185	0.06 162	0.06 246	0.04 19	0.04 40

test_xeample3	0.09 139	0.07 181	0.12 240	0.16 192	0.09 292	0.11 226	0.15 295	0.16 186	0.14 198	0.10 185	0.07 49	0.08 157	0.06 42	0.10 84	0.09 52	0.06 130	0.04 23	0.06 162	0.05 174	0.05 142	0.06 255

ARAFT	0.12 314	0.08 296	0.18 453	0.19 414	0.09 292	0.15 367	0.17 381	0.20 293	0.13 175	0.12 256	0.13 243	0.14 305	0.12 317	0.15 345	0.13 332	0.06 130	0.05 185	0.10 476	0.09 451	0.06 247	0.04 40

GMStereo	0.13 341	0.15 527	0.14 318	0.18 354	0.09 292	0.16 395	0.16 355	0.20 293	0.25 409	0.17 373	0.17 305	0.11 241	0.11 285	0.16 372	0.13 332	0.07 305	0.06 363	0.06 162	0.06 246	0.07 316	0.06 255
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SFCPSM	0.13 341	0.07 181	0.15 356	0.17 271	0.09 292	0.15 367	0.16 355	0.28 450	0.27 435	0.14 308	0.18 328	0.12 262	0.13 349	0.14 327	0.11 225	0.08 367	0.05 185	0.07 263	0.07 338	0.07 316	0.06 255

hitnet-ft	0.18 476	0.10 433	0.17 421	0.14 62	0.09 292	0.27 549	0.20 492	0.25 398	0.26 422	0.24 499	0.32 505	0.32 540	0.23 512	0.24 526	0.21 489	0.12 523	0.07 442	0.10 476	0.08 405	0.12 521	0.11 502

CFNet-ft	0.14 371	0.07 181	0.15 356	0.12 4	0.09 292	0.17 418	0.18 429	0.22 334	0.24 385	0.17 373	0.26 442	0.24 461	0.14 381	0.16 372	0.15 402	0.11 497	0.06 363	0.08 344	0.09 451	0.09 446	0.08 403

DMCA	0.14 371	0.09 368	0.17 421	0.19 414	0.09 292	0.15 367	0.17 381	0.23 353	0.28 451	0.14 308	0.20 352	0.17 367	0.18 461	0.15 345	0.17 438	0.10 465	0.06 363	0.08 344	0.06 246	0.09 446	0.10 478

DIP-Stereo	0.11 241	0.08 296	0.15 356	0.17 271	0.09 292	0.13 301	0.09 18	0.16 186	0.16 247	0.12 256	0.16 286	0.14 305	0.12 317	0.16 372	0.14 368	0.06 130	0.05 185	0.06 162	0.05 174	0.05 142	0.07 334
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
SuperB	0.20 497	0.10 433	0.57 595	0.16 192	0.09 292	0.19 456	0.18 429	0.25 398	0.51 577	0.27 524	0.39 548	0.17 367	0.22 506	0.22 507	0.21 489	0.08 367	0.06 363	0.06 162	0.06 246	0.12 521	0.11 502

MSMDNet	0.14 371	0.08 296	0.15 356	0.17 271	0.09 292	0.14 341	0.14 221	0.29 468	0.36 515	0.14 308	0.20 352	0.21 417	0.13 349	0.18 428	0.14 368	0.07 305	0.05 185	0.07 263	0.07 338	0.07 316	0.07 334

CFNet_RVC	0.14 371	0.07 181	0.15 356	0.12 4	0.09 292	0.17 418	0.18 429	0.22 334	0.24 385	0.17 373	0.26 442	0.24 461	0.14 381	0.16 372	0.15 402	0.11 497	0.06 363	0.08 344	0.09 451	0.09 446	0.08 403

ccs_rob	0.14 371	0.09 368	0.16 398	0.16 192	0.09 292	0.13 301	0.14 221	0.27 425	0.34 496	0.15 332	0.21 369	0.22 435	0.13 349	0.18 428	0.14 368	0.07 305	0.05 185	0.08 344	0.07 338	0.07 316	0.07 334

AANet_RVC	0.16 439	0.10 433	0.11 190	0.18 354	0.09 292	0.19 456	0.18 429	0.27 425	0.32 480	0.22 473	0.35 525	0.21 417	0.22 506	0.22 507	0.17 438	0.06 130	0.05 185	0.06 162	0.06 246	0.07 316	0.06 255

AdaStereo	0.15 412	0.11 458	0.16 398	0.19 414	0.09 292	0.21 486	0.11 54	0.33 514	0.28 451	0.21 458	0.23 389	0.21 417	0.13 349	0.19 453	0.15 402	0.13 540	0.05 185	0.10 476	0.07 338	0.09 446	0.07 334
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.
HSM	0.15 412	0.09 368	0.15 356	0.16 192	0.09 292	0.16 395	0.14 221	0.28 450	0.25 409	0.20 442	0.24 401	0.37 560	0.17 447	0.20 471	0.15 402	0.07 305	0.05 185	0.07 263	0.06 246	0.07 316	0.06 255

SGM_RVC	0.24 543	0.12 477	0.16 398	0.15 115	0.09 292	0.34 577	0.19 473	0.35 543	0.32 480	0.44 596	0.38 540	0.53 604	0.36 586	0.36 581	0.26 546	0.13 540	0.13 563	0.13 542	0.13 551	0.11 503	0.11 502
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DDF-Stereo	0.08 66	0.05 47	0.10 125	0.15 115	0.10 399	0.05 4	0.13 155	0.09 10	0.14 198	0.06 19	0.06 13	0.07 114	0.06 42	0.09 48	0.10 136	0.06 130	0.04 23	0.06 162	0.04 68	0.08 382	0.05 156

zero-FE	0.08 66	0.05 47	0.10 125	0.15 115	0.10 399	0.05 4	0.13 155	0.09 10	0.14 198	0.07 76	0.06 13	0.07 114	0.06 42	0.09 48	0.10 136	0.06 130	0.04 23	0.06 162	0.04 68	0.08 382	0.05 156

MSAF-DinoV2	0.23 532	0.11 458	0.25 518	0.17 271	0.10 399	0.28 560	0.17 381	0.38 566	0.56 589	0.21 458	0.27 460	0.47 596	0.28 553	0.36 581	0.40 601	0.09 423	0.06 363	0.07 263	0.09 451	0.12 521	0.11 502

DFGA-Net	0.13 341	0.11 458	0.19 476	0.18 354	0.10 399	0.13 301	0.13 155	0.23 353	0.25 409	0.16 361	0.16 286	0.13 286	0.12 317	0.17 411	0.15 402	0.07 305	0.05 185	0.08 344	0.07 338	0.05 142	0.05 156

coex_refinement	0.14 371	0.07 181	0.12 240	0.17 271	0.10 399	0.16 395	0.15 295	0.27 425	0.29 458	0.18 405	0.21 369	0.22 435	0.17 447	0.16 372	0.19 466	0.08 367	0.05 185	0.06 162	0.06 246	0.09 446	0.08 403

S2M2_L	0.09 139	0.08 296	0.11 190	0.13 10	0.10 399	0.08 61	0.06 1	0.10 17	0.10 76	0.10 185	0.10 173	0.09 184	0.09 232	0.11 163	0.11 225	0.13 540	0.07 442	0.08 344	0.09 451	0.10 481	0.08 403
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SCV_C0	0.08 66	0.07 181	0.08 27	0.16 192	0.10 399	0.08 61	0.14 221	0.11 34	0.13 175	0.08 118	0.07 49	0.06 30	0.05 14	0.11 163	0.07 1	0.05 35	0.05 185	0.05 74	0.04 68	0.06 247	0.05 156

rvit_0105_6	0.14 371	0.09 368	0.18 453	0.17 271	0.10 399	0.10 175	0.17 381	0.19 279	0.26 422	0.12 256	0.18 328	0.17 367	0.13 349	0.18 428	0.13 332	0.15 564	0.11 536	0.12 528	0.10 489	0.09 446	0.06 255

rvit_0105_4	0.15 412	0.09 368	0.17 421	0.17 271	0.10 399	0.12 269	0.20 492	0.23 353	0.27 435	0.14 308	0.20 352	0.17 367	0.14 381	0.17 411	0.13 332	0.15 564	0.11 536	0.11 506	0.10 489	0.09 446	0.06 255

rvit_stereo_0081_aga	0.12 314	0.09 368	0.15 356	0.18 354	0.10 399	0.14 341	0.14 221	0.14 100	0.19 308	0.10 185	0.18 328	0.16 350	0.09 232	0.12 247	0.10 136	0.10 465	0.06 363	0.08 344	0.07 338	0.07 316	0.06 255

DCVSM-stereo	0.15 412	0.09 368	0.16 398	0.16 192	0.10 399	0.15 367	0.09 18	0.20 293	0.24 385	0.20 442	0.24 401	0.26 484	0.15 402	0.19 453	0.14 368	0.09 423	0.07 442	0.09 428	0.08 405	0.10 481	0.12 523

U	0.08 66	0.07 181	0.10 125	0.19 414	0.10 399	0.10 175	0.13 155	0.12 57	0.17 272	0.07 76	0.07 49	0.06 30	0.05 14	0.07 3	0.09 52	0.06 130	0.04 23	0.06 162	0.04 68	0.06 247	0.05 156

rvit_stereo_0080	0.10 202	0.08 296	0.15 356	0.15 115	0.10 399	0.07 29	0.15 295	0.16 186	0.16 247	0.11 224	0.10 173	0.15 330	0.09 232	0.12 247	0.10 136	0.09 423	0.07 442	0.07 263	0.06 246	0.07 316	0.05 156

rvit_stereo_ft	0.12 314	0.07 181	0.13 273	0.19 414	0.10 399	0.12 269	0.17 381	0.16 186	0.16 247	0.13 285	0.13 243	0.15 330	0.10 255	0.14 327	0.13 332	0.10 465	0.06 363	0.08 344	0.07 338	0.07 316	0.06 255

CAS++	0.11 241	0.07 181	0.11 190	0.14 62	0.10 399	0.13 301	0.14 221	0.24 377	0.14 198	0.11 224	0.09 131	0.11 241	0.07 121	0.14 327	0.09 52	0.11 497	0.09 500	0.09 428	0.07 338	0.07 316	0.08 403
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
testlalala2	0.10 202	0.06 102	0.11 190	0.20 470	0.10 399	0.10 175	0.11 54	0.17 224	0.13 175	0.12 256	0.13 243	0.09 184	0.08 187	0.11 163	0.13 332	0.06 130	0.05 185	0.05 74	0.04 68	0.05 142	0.05 156

IGEVStereo-DCA	0.09 139	0.07 181	0.11 190	0.16 192	0.10 399	0.11 226	0.15 295	0.16 186	0.12 139	0.10 185	0.06 13	0.08 157	0.06 42	0.10 84	0.09 52	0.06 130	0.05 185	0.06 162	0.05 174	0.05 142	0.06 255

rrr	0.09 139	0.07 181	0.13 273	0.16 192	0.10 399	0.11 226	0.15 295	0.16 186	0.15 219	0.10 185	0.06 13	0.08 157	0.06 42	0.10 84	0.09 52	0.06 130	0.05 185	0.06 162	0.05 174	0.05 142	0.06 255

whm_eth	0.10 202	0.08 296	0.15 356	0.15 115	0.10 399	0.07 29	0.15 295	0.16 186	0.16 247	0.11 224	0.10 173	0.15 330	0.09 232	0.12 247	0.10 136	0.09 423	0.07 442	0.07 263	0.06 246	0.07 316	0.05 156

GMStereo_Zeroshot	0.16 439	0.13 505	0.25 518	0.20 470	0.10 399	0.17 418	0.13 155	0.30 479	0.25 409	0.23 487	0.32 505	0.25 474	0.11 285	0.19 453	0.14 368	0.09 423	0.06 363	0.11 506	0.06 246	0.12 521	0.08 403

StereoVision	0.14 371	0.13 505	0.10 125	0.24 552	0.10 399	0.16 395	0.21 508	0.21 311	0.20 329	0.12 256	0.25 429	0.10 217	0.10 255	0.16 372	0.10 136	0.09 423	0.10 523	0.12 528	0.12 540	0.06 247	0.05 156

MIF-Stereo (partial)	0.11 241	0.06 102	0.10 125	0.19 414	0.10 399	0.10 175	0.12 89	0.17 224	0.19 308	0.14 308	0.16 286	0.10 217	0.11 285	0.12 247	0.12 297	0.08 367	0.05 185	0.08 344	0.07 338	0.06 247	0.07 334

EKT-Stereo	0.11 241	0.07 181	0.14 318	0.16 192	0.10 399	0.13 301	0.14 221	0.19 279	0.21 343	0.11 224	0.08 98	0.13 286	0.10 255	0.11 163	0.12 297	0.08 367	0.06 363	0.07 263	0.06 246	0.08 382	0.07 334

LL-Strereo	0.13 341	0.10 433	0.12 240	0.20 470	0.10 399	0.11 226	0.18 429	0.33 514	0.25 409	0.16 361	0.16 286	0.14 305	0.14 381	0.19 453	0.11 225	0.06 130	0.05 185	0.09 428	0.08 405	0.04 19	0.05 156

iinet-f	0.17 461	0.07 181	0.46 581	0.14 62	0.10 399	0.21 486	0.14 221	0.27 425	0.23 375	0.22 473	0.25 429	0.21 417	0.16 423	0.18 428	0.22 502	0.09 423	0.07 442	0.07 263	0.06 246	0.09 446	0.10 478

BUS	0.15 412	0.09 368	0.14 318	0.22 522	0.10 399	0.20 475	0.14 221	0.34 528	0.20 329	0.17 373	0.23 389	0.16 350	0.14 381	0.16 372	0.14 368	0.08 367	0.06 363	0.10 476	0.09 451	0.07 316	0.07 334

test_5	0.14 371	0.12 477	0.08 27	0.20 470	0.10 399	0.14 341	0.28 578	0.21 311	0.24 385	0.19 420	0.28 471	0.11 241	0.15 402	0.12 247	0.13 332	0.06 130	0.05 185	0.07 263	0.08 405	0.08 382	0.07 334

BSDual-CNN	0.15 412	0.09 368	0.14 318	0.22 522	0.10 399	0.15 367	0.15 295	0.34 528	0.20 329	0.17 373	0.23 389	0.25 474	0.16 423	0.16 372	0.14 368	0.08 367	0.06 363	0.10 476	0.09 451	0.07 316	0.07 334

psmg	0.14 371	0.09 368	0.14 318	0.17 271	0.10 399	0.15 367	0.17 381	0.29 468	0.20 329	0.17 373	0.21 369	0.25 474	0.16 423	0.16 372	0.14 368	0.08 367	0.07 442	0.08 344	0.08 405	0.07 316	0.07 334

UDGNet	0.14 371	0.13 505	0.17 421	0.18 354	0.10 399	0.12 269	0.16 355	0.21 311	0.27 435	0.20 442	0.20 352	0.17 367	0.13 349	0.16 372	0.14 368	0.10 465	0.06 363	0.09 428	0.07 338	0.07 316	0.07 334

DAS	0.15 412	0.08 296	0.18 453	0.19 414	0.10 399	0.19 456	0.17 381	0.28 450	0.30 464	0.18 405	0.26 442	0.21 417	0.16 423	0.16 372	0.13 332	0.08 367	0.06 363	0.06 162	0.06 246	0.07 316	0.07 334

SepStereo	0.15 412	0.08 296	0.18 453	0.19 414	0.10 399	0.19 456	0.17 381	0.28 450	0.30 464	0.18 405	0.26 442	0.21 417	0.16 423	0.26 535	0.13 332	0.08 367	0.06 363	0.06 162	0.06 246	0.07 316	0.07 334

AACVNet	0.16 439	0.08 296	0.15 356	0.15 115	0.10 399	0.18 434	0.15 295	0.24 377	0.25 409	0.27 524	0.27 460	0.28 501	0.18 461	0.19 453	0.17 438	0.09 423	0.07 442	0.09 428	0.07 338	0.10 481	0.09 448

GANet-ADL	0.13 341	0.07 181	0.15 356	0.17 271	0.10 399	0.19 456	0.15 295	0.30 479	0.21 343	0.13 285	0.18 328	0.19 391	0.13 349	0.16 372	0.14 368	0.08 367	0.06 363	0.06 162	0.05 174	0.07 316	0.08 403

ASMatch	0.11 241	0.06 102	0.13 273	0.17 271	0.10 399	0.08 61	0.14 221	0.18 252	0.16 247	0.12 256	0.16 286	0.16 350	0.11 285	0.13 299	0.11 225	0.05 35	0.04 23	0.06 162	0.06 246	0.04 19	0.09 448

DEmStereo	0.12 314	0.06 102	0.14 318	0.14 62	0.10 399	0.16 395	0.15 295	0.16 186	0.24 385	0.17 373	0.23 389	0.12 262	0.14 381	0.12 247	0.14 368	0.05 35	0.04 23	0.07 263	0.06 246	0.05 142	0.05 156

ADLNet	0.16 439	0.08 296	0.15 356	0.16 192	0.10 399	0.16 395	0.17 381	0.33 514	0.27 435	0.23 487	0.27 460	0.24 461	0.16 423	0.18 428	0.21 489	0.10 465	0.06 363	0.10 476	0.10 489	0.08 382	0.09 448

GES	0.14 371	0.08 296	0.16 398	0.15 115	0.10 399	0.13 301	0.13 155	0.28 450	0.26 422	0.17 373	0.24 401	0.19 391	0.14 381	0.16 372	0.14 368	0.08 367	0.08 473	0.07 263	0.06 246	0.08 382	0.09 448

RAFT + AFF	0.13 341	0.08 296	0.21 490	0.20 470	0.10 399	0.14 341	0.23 532	0.27 425	0.21 343	0.12 256	0.10 173	0.12 262	0.10 255	0.16 372	0.12 297	0.08 367	0.07 442	0.09 428	0.09 451	0.06 247	0.09 448

aanetorigin	0.22 519	0.17 548	0.57 595	0.18 354	0.10 399	0.16 395	0.19 473	0.20 293	0.33 485	0.49 602	0.48 582	0.30 518	0.28 553	0.21 489	0.24 525	0.08 367	0.07 442	0.08 344	0.07 338	0.10 481	0.09 448

EDNetEfficientorigin	7.92 648	0.32 603	152.98 667	0.20 470	0.10 399	0.22 500	0.17 381	0.23 353	0.60 597	0.73 618	0.67 606	0.41 581	0.51 610	0.24 526	0.41 603	0.08 367	0.07 442	0.09 428	0.07 338	0.12 521	0.11 502

EDNetEfficient	0.30 578	0.24 584	1.18 630	0.18 354	0.10 399	0.20 475	0.20 492	0.21 311	0.61 598	0.74 620	0.56 593	0.30 518	0.40 594	0.23 515	0.32 583	0.09 423	0.07 442	0.08 344	0.07 338	0.11 503	0.10 478

ac_64	0.16 439	0.09 368	0.15 356	0.18 354	0.10 399	0.22 500	0.17 381	0.24 377	0.22 365	0.19 420	0.24 401	0.29 509	0.18 461	0.19 453	0.22 502	0.09 423	0.08 473	0.08 344	0.09 451	0.07 316	0.06 255

acv_ft	0.15 412	0.09 368	0.16 398	0.19 414	0.10 399	0.16 395	0.17 381	0.25 398	0.34 496	0.19 420	0.26 442	0.21 417	0.17 447	0.18 428	0.19 466	0.07 305	0.06 363	0.06 162	0.06 246	0.08 382	0.06 255

DSFCA	0.16 439	0.09 368	0.14 318	0.16 192	0.10 399	0.21 486	0.19 473	0.28 450	0.31 474	0.23 487	0.25 429	0.22 435	0.16 423	0.20 471	0.20 476	0.10 465	0.07 442	0.09 428	0.09 451	0.08 382	0.08 403

TDLM	0.18 476	0.12 477	0.14 318	0.24 552	0.10 399	0.18 434	0.18 429	0.37 559	0.30 464	0.22 473	0.28 471	0.28 501	0.18 461	0.23 515	0.19 466	0.11 497	0.07 442	0.10 476	0.10 489	0.08 382	0.08 403

NLCA_NET_v2_RVC	0.17 461	0.10 433	0.23 509	0.20 470	0.10 399	0.15 367	0.18 429	0.31 495	0.25 409	0.21 458	0.31 496	0.25 474	0.17 447	0.21 489	0.20 476	0.09 423	0.06 363	0.08 344	0.09 451	0.07 316	0.08 403
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
UCFNet_RVC	0.15 412	0.08 296	0.13 273	0.11 1	0.10 399	0.20 475	0.10 28	0.24 377	0.23 375	0.17 373	0.21 369	0.24 461	0.15 402	0.18 428	0.15 402	0.12 523	0.07 442	0.11 506	0.13 551	0.11 503	0.10 478

DeepPruner_ROB	0.16 439	0.11 458	0.16 398	0.17 271	0.10 399	0.17 418	0.15 295	0.32 500	0.21 343	0.19 420	0.21 369	0.22 435	0.19 479	0.21 489	0.16 421	0.13 540	0.09 500	0.09 428	0.10 489	0.11 503	0.11 502

PS-NSSS	0.20 497	0.21 575	0.23 509	0.20 470	0.10 399	0.19 456	0.17 381	0.36 550	0.26 422	0.27 524	0.34 521	0.27 491	0.24 521	0.20 471	0.20 476	0.15 564	0.12 551	0.17 575	0.14 556	0.10 481	0.09 448

StereoDRNet-Refined	0.17 461	0.12 477	0.16 398	0.20 470	0.10 399	0.18 434	0.18 429	0.27 425	0.24 385	0.26 517	0.41 562	0.23 452	0.18 461	0.21 489	0.21 489	0.09 423	0.05 185	0.09 428	0.10 489	0.07 316	0.07 334
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DRN-Test	0.20 497	0.11 458	0.21 490	0.22 522	0.10 399	0.22 500	0.22 520	0.40 575	0.38 527	0.24 499	0.33 511	0.26 484	0.22 506	0.22 507	0.25 533	0.11 497	0.07 442	0.11 506	0.10 489	0.09 446	0.08 403

DISCO	0.20 497	0.09 368	0.22 501	0.17 271	0.10 399	0.25 528	0.18 429	0.28 450	0.45 559	0.23 487	0.32 505	0.34 550	0.26 537	0.29 553	0.29 568	0.08 367	0.06 363	0.07 263	0.07 338	0.09 446	0.10 478

DN-CSS_ROB	0.13 341	0.13 505	0.17 421	0.18 354	0.10 399	0.16 395	0.08 7	0.22 334	0.19 308	0.17 373	0.23 389	0.13 286	0.13 349	0.13 299	0.14 368	0.05 35	0.05 185	0.10 476	0.10 489	0.08 382	0.06 255

CBMV	0.20 497	0.15 527	0.18 453	0.18 354	0.10 399	0.20 475	0.11 54	0.30 479	0.31 474	0.29 547	0.31 496	0.31 533	0.23 512	0.28 546	0.19 466	0.13 540	0.15 577	0.17 575	0.16 575	0.10 481	0.10 478
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
Select-FE	0.11 241	0.06 102	0.21 490	0.15 115	0.11 454	0.12 269	0.13 155	0.22 334	0.18 286	0.09 154	0.11 212	0.10 217	0.06 42	0.12 247	0.09 52	0.07 305	0.05 185	0.07 263	0.08 405	0.06 247	0.08 403

test_for_model	0.09 139	0.12 477	0.14 318	0.23 541	0.11 454	0.08 61	0.13 155	0.12 57	0.13 175	0.10 185	0.07 49	0.07 114	0.06 42	0.11 163	0.10 136	0.06 130	0.05 185	0.05 74	0.04 68	0.08 382	0.05 156

CFNet_ucs	0.15 412	0.09 368	0.17 421	0.16 192	0.11 454	0.14 341	0.14 221	0.30 479	0.34 496	0.16 361	0.24 401	0.23 452	0.14 381	0.18 428	0.15 402	0.09 423	0.06 363	0.08 344	0.07 338	0.09 446	0.09 448

ToySt	0.17 461	0.11 458	0.19 476	0.17 271	0.11 454	0.16 395	0.26 567	0.24 377	0.33 485	0.19 420	0.24 401	0.26 484	0.24 521	0.19 453	0.21 489	0.07 305	0.08 473	0.09 428	0.10 489	0.09 446	0.08 403

DCRE	0.11 241	0.07 181	0.13 273	0.16 192	0.11 454	0.11 226	0.17 381	0.18 252	0.17 272	0.11 224	0.18 328	0.11 241	0.10 255	0.15 345	0.11 225	0.06 130	0.05 185	0.06 162	0.06 246	0.05 142	0.05 156

ssnet_v2	0.17 461	0.10 433	0.18 453	0.17 271	0.11 454	0.21 486	0.22 520	0.34 528	0.25 409	0.23 487	0.23 389	0.27 491	0.19 479	0.22 507	0.21 489	0.11 497	0.10 523	0.09 428	0.09 451	0.08 382	0.08 403

HBP-ISP	0.18 476	0.13 505	0.17 421	0.15 115	0.11 454	0.08 61	0.13 155	0.28 450	0.30 464	0.22 473	0.33 511	0.21 417	0.25 529	0.23 515	0.18 451	0.15 564	0.17 586	0.21 589	0.17 583	0.10 481	0.09 448

Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 476	0.09 368	0.30 547	0.15 115	0.11 454	0.23 513	0.20 492	0.27 425	0.40 536	0.26 517	0.43 573	0.25 474	0.15 402	0.21 489	0.20 476	0.07 305	0.05 185	0.06 162	0.05 174	0.10 481	0.09 448

NINENet	0.16 439	0.10 433	0.16 398	0.17 271	0.11 454	0.20 475	0.14 221	0.41 580	0.37 521	0.18 405	0.21 369	0.16 350	0.14 381	0.16 372	0.14 368	0.08 367	0.08 473	0.10 476	0.07 338	0.10 481	0.09 448

hknet	0.15 412	0.11 458	0.14 318	0.22 522	0.11 454	0.15 367	0.15 295	0.34 528	0.26 422	0.17 373	0.23 389	0.22 435	0.18 461	0.17 411	0.13 332	0.07 305	0.06 363	0.10 476	0.09 451	0.07 316	0.07 334

dad	0.18 476	0.20 570	0.21 490	0.17 271	0.11 454	0.20 475	0.19 473	0.21 311	0.28 451	0.30 553	0.24 401	0.30 518	0.13 349	0.19 453	0.17 438	0.18 587	0.09 500	0.11 506	0.09 451	0.11 503	0.07 334

GEStereo_RVC	0.17 461	0.12 477	0.16 398	0.22 522	0.11 454	0.19 456	0.18 429	0.32 500	0.49 570	0.20 442	0.25 429	0.17 367	0.13 349	0.21 489	0.16 421	0.10 465	0.06 363	0.08 344	0.07 338	0.09 446	0.08 403

sCroCo_RVC	0.12 314	0.09 368	0.24 515	0.24 552	0.11 454	0.19 456	0.14 221	0.17 224	0.15 219	0.10 185	0.13 243	0.12 262	0.07 121	0.14 327	0.11 225	0.08 367	0.08 473	0.08 344	0.08 405	0.05 142	0.07 334

HCRNet	0.16 439	0.23 581	0.12 240	0.35 601	0.11 454	0.15 367	0.17 381	0.26 411	0.22 365	0.19 420	0.24 401	0.21 417	0.14 381	0.15 345	0.13 332	0.11 497	0.07 442	0.11 506	0.10 489	0.09 446	0.07 334

MMNet	0.17 461	0.10 433	0.17 421	0.20 470	0.11 454	0.27 549	0.20 492	0.26 411	0.42 545	0.22 473	0.30 492	0.22 435	0.20 491	0.18 428	0.20 476	0.06 130	0.06 363	0.07 263	0.07 338	0.08 382	0.07 334

delet	0.17 461	0.09 368	0.18 453	0.19 414	0.11 454	0.21 486	0.22 520	0.30 479	0.38 527	0.17 373	0.27 460	0.19 391	0.19 479	0.19 453	0.21 489	0.08 367	0.08 473	0.09 428	0.11 519	0.06 247	0.07 334

psm_up	0.19 488	0.10 433	0.18 453	0.21 501	0.11 454	0.17 418	0.19 473	0.38 566	0.34 496	0.22 473	0.28 471	0.29 509	0.25 529	0.20 471	0.22 502	0.09 423	0.10 523	0.11 506	0.11 519	0.08 382	0.08 403

DMCA-RVC	0.17 461	0.10 433	0.16 398	0.24 552	0.11 454	0.19 456	0.18 429	0.26 411	0.24 385	0.21 458	0.27 460	0.25 474	0.27 544	0.18 428	0.21 489	0.12 523	0.08 473	0.13 542	0.10 489	0.10 481	0.08 403

FADNet_RVC	0.17 461	0.14 520	0.41 574	0.20 470	0.11 454	0.13 301	0.13 155	0.27 425	0.22 365	0.21 458	0.23 389	0.20 408	0.18 461	0.15 345	0.17 438	0.08 367	0.08 473	0.12 528	0.09 451	0.11 503	0.10 478

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 519	0.21 575	0.25 518	0.26 569	0.11 454	0.24 519	0.14 221	0.39 572	0.24 385	0.32 566	0.36 530	0.30 518	0.21 499	0.19 453	0.22 502	0.17 586	0.14 573	0.21 589	0.16 575	0.13 536	0.12 523

STTStereo	0.18 476	0.13 505	0.28 532	0.20 470	0.11 454	0.16 395	0.21 508	0.29 468	0.23 375	0.22 473	0.30 492	0.29 509	0.18 461	0.20 471	0.20 476	0.12 523	0.11 536	0.11 506	0.14 556	0.09 446	0.08 403

CVANet_RVC	0.18 476	0.11 458	0.14 318	0.21 501	0.11 454	0.19 456	0.18 429	0.34 528	0.34 496	0.22 473	0.31 496	0.28 501	0.18 461	0.24 526	0.18 451	0.12 523	0.08 473	0.12 528	0.12 540	0.09 446	0.08 403

SGM-ForestM	0.33 586	0.12 477	0.17 421	0.16 192	0.11 454	0.42 598	0.20 492	0.43 591	0.53 586	0.53 605	0.57 597	1.41 637	0.44 604	0.42 603	0.29 568	0.14 560	0.16 582	0.16 573	0.16 575	0.12 521	0.13 536

StereoDRNet	0.19 488	0.11 458	0.18 453	0.22 522	0.11 454	0.22 500	0.22 520	0.37 559	0.34 496	0.24 499	0.28 471	0.30 518	0.19 479	0.20 471	0.21 489	0.10 465	0.08 473	0.11 506	0.09 451	0.09 446	0.07 334

MDST_ROB	0.22 519	0.10 433	0.18 453	0.18 354	0.11 454	0.40 595	0.19 473	0.44 595	0.42 545	0.40 585	0.40 551	0.29 509	0.21 499	0.27 537	0.19 466	0.11 497	0.10 523	0.14 555	0.11 519	0.10 481	0.08 403

CBMV_ROB	0.19 488	0.13 505	0.18 453	0.16 192	0.11 454	0.16 395	0.12 89	0.27 425	0.29 458	0.27 524	0.31 496	0.27 491	0.24 521	0.24 526	0.16 421	0.15 564	0.18 588	0.22 593	0.20 589	0.10 481	0.12 523

SANet	0.25 550	0.14 520	0.29 541	0.21 501	0.11 454	0.29 564	0.25 558	0.40 575	0.65 608	0.36 575	0.40 551	0.42 583	0.27 544	0.27 537	0.25 533	0.12 523	0.09 500	0.10 476	0.09 451	0.13 536	0.12 523

DLCB_ROB	0.18 476	0.10 433	0.16 398	0.23 541	0.11 454	0.24 519	0.18 429	0.30 479	0.28 451	0.27 524	0.29 486	0.28 501	0.25 529	0.20 471	0.20 476	0.08 367	0.08 473	0.09 428	0.09 451	0.07 316	0.07 334

PWC_ROB	0.21 511	0.16 538	0.27 529	0.18 354	0.11 454	0.22 500	0.13 155	0.33 514	0.49 570	0.30 553	0.40 551	0.32 540	0.25 529	0.31 560	0.23 513	0.10 465	0.07 442	0.11 506	0.08 405	0.11 503	0.10 478

MeshStereo	0.27 569	0.13 505	0.18 453	0.15 115	0.11 454	0.33 573	0.24 542	0.41 580	0.36 515	0.53 605	0.58 601	0.67 614	0.41 595	0.36 581	0.27 552	0.14 560	0.13 563	0.13 542	0.11 519	0.11 503	0.11 502
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
w-ln-seven-2	0.20 497	0.14 520	0.39 570	0.23 541	0.12 484	0.21 486	0.21 508	0.29 468	0.38 527	0.25 512	0.38 540	0.28 501	0.23 512	0.21 489	0.25 533	0.08 367	0.08 473	0.09 428	0.09 451	0.10 481	0.09 448

FACV-RUCA	0.13 341	0.11 458	0.13 273	0.19 414	0.12 484	0.15 367	0.16 355	0.22 334	0.21 343	0.16 361	0.16 286	0.15 330	0.16 423	0.14 327	0.13 332	0.07 305	0.05 185	0.08 344	0.06 246	0.10 481	0.08 403

DDVS	0.16 439	0.10 433	0.22 501	0.16 192	0.12 484	0.15 367	0.14 221	0.25 398	0.19 308	0.18 405	0.30 492	0.27 491	0.13 349	0.20 471	0.16 421	0.09 423	0.06 363	0.09 428	0.07 338	0.11 503	0.11 502

rvit_0105_3	0.16 439	0.10 433	0.15 356	0.20 470	0.12 484	0.15 367	0.26 567	0.25 398	0.30 464	0.15 332	0.17 305	0.21 417	0.14 381	0.18 428	0.14 368	0.14 560	0.11 536	0.12 528	0.14 556	0.07 316	0.07 334

ACV-stereo	0.15 412	0.10 433	0.29 541	0.18 354	0.12 484	0.15 367	0.13 155	0.23 353	0.21 343	0.19 420	0.23 389	0.22 435	0.15 402	0.23 515	0.17 438	0.08 367	0.07 442	0.07 263	0.07 338	0.08 382	0.07 334

test_sample7	0.16 439	0.10 433	0.16 398	0.14 62	0.12 484	0.16 395	0.17 381	0.28 450	0.24 385	0.21 458	0.21 369	0.24 461	0.20 491	0.16 372	0.16 421	0.12 523	0.06 363	0.10 476	0.09 451	0.11 503	0.10 478

DispNO	0.15 412	0.09 368	0.18 453	0.19 414	0.12 484	0.11 226	0.21 508	0.23 353	0.29 458	0.18 405	0.23 389	0.19 391	0.17 447	0.16 372	0.16 421	0.07 305	0.05 185	0.08 344	0.08 405	0.07 316	0.06 255

SDNR	0.20 497	0.09 368	0.19 476	0.16 192	0.12 484	0.79 625	0.13 155	0.26 411	0.33 485	0.19 420	0.25 429	0.19 391	0.12 317	0.19 453	0.15 402	0.16 581	0.18 588	0.14 555	0.11 519	0.08 382	0.12 523

fast-acv-ft	0.18 476	0.11 458	0.20 480	0.19 414	0.12 484	0.26 540	0.21 508	0.26 411	0.35 510	0.22 473	0.34 521	0.27 491	0.21 499	0.21 489	0.23 513	0.09 423	0.09 500	0.08 344	0.10 489	0.08 382	0.07 334

TRStereo	0.10 202	0.05 47	0.12 240	0.16 192	0.12 484	0.10 175	0.13 155	0.18 252	0.19 308	0.09 154	0.09 131	0.09 184	0.07 121	0.10 84	0.08 14	0.07 305	0.05 185	0.07 263	0.07 338	0.04 19	0.04 40

sAnonymous2	0.13 341	0.12 477	0.25 518	0.20 470	0.12 484	0.18 434	0.14 221	0.27 425	0.21 343	0.11 224	0.12 228	0.13 286	0.08 187	0.11 163	0.11 225	0.09 423	0.05 185	0.08 344	0.06 246	0.15 564	0.10 478

CroCo_RVC	0.13 341	0.12 477	0.25 518	0.20 470	0.12 484	0.18 434	0.14 221	0.27 425	0.21 343	0.11 224	0.12 228	0.13 286	0.08 187	0.11 163	0.11 225	0.09 423	0.05 185	0.08 344	0.06 246	0.15 564	0.10 478

UNet	0.17 461	0.09 368	0.18 453	0.19 414	0.12 484	0.28 560	0.19 473	0.33 514	0.30 464	0.21 458	0.25 429	0.23 452	0.19 479	0.20 471	0.19 466	0.07 305	0.06 363	0.08 344	0.07 338	0.08 382	0.07 334

UPFNet	0.16 439	0.08 296	0.12 240	0.20 470	0.12 484	0.20 475	0.23 532	0.28 450	0.26 422	0.18 405	0.24 401	0.22 435	0.20 491	0.19 453	0.22 502	0.09 423	0.07 442	0.08 344	0.09 451	0.08 382	0.06 255

GwcNet	0.20 497	0.14 520	0.20 480	0.18 354	0.12 484	0.25 528	0.20 492	0.36 550	0.45 559	0.20 442	0.33 511	0.33 546	0.21 499	0.22 507	0.25 533	0.11 497	0.09 500	0.09 428	0.09 451	0.09 446	0.10 478

ACVNet	0.15 412	0.09 368	0.15 356	0.13 10	0.12 484	0.14 341	0.20 492	0.22 334	0.34 496	0.17 373	0.26 442	0.21 417	0.17 447	0.18 428	0.21 489	0.07 305	0.06 363	0.06 162	0.06 246	0.08 382	0.06 255

HGLStereo	0.17 461	0.09 368	0.19 476	0.17 271	0.12 484	0.18 434	0.18 429	0.31 495	0.33 485	0.22 473	0.33 511	0.24 461	0.18 461	0.20 471	0.21 489	0.10 465	0.09 500	0.07 263	0.07 338	0.09 446	0.10 478

FAT-Stereo	0.21 511	0.13 505	0.22 501	0.21 501	0.12 484	0.18 434	0.18 429	0.35 543	0.40 536	0.28 538	0.37 533	0.33 546	0.33 578	0.21 489	0.20 476	0.09 423	0.11 536	0.10 476	0.09 451	0.11 503	0.14 552

FADNet-RVC-Resample	0.17 461	0.12 477	0.32 554	0.22 522	0.12 484	0.19 456	0.14 221	0.25 398	0.24 385	0.24 499	0.27 460	0.20 408	0.15 402	0.17 411	0.16 421	0.07 305	0.08 473	0.12 528	0.10 489	0.09 446	0.11 502

RP	0.22 519	0.13 505	0.22 501	0.23 541	0.12 484	0.21 486	0.20 492	0.26 411	0.45 559	0.22 473	0.38 540	0.37 560	0.25 529	0.28 546	0.25 533	0.11 497	0.12 551	0.13 542	0.12 540	0.13 536	0.14 552

stereogan	0.22 519	0.11 458	0.21 490	0.20 470	0.12 484	0.32 571	0.19 473	0.36 550	0.45 559	0.23 487	0.39 548	0.35 555	0.27 544	0.33 569	0.23 513	0.10 465	0.12 551	0.10 476	0.10 489	0.14 552	0.14 552

ADCL	0.25 550	0.12 477	0.49 587	0.22 522	0.12 484	0.36 585	0.29 589	0.30 479	0.57 591	0.24 499	0.47 581	0.30 518	0.31 573	0.30 559	0.30 573	0.09 423	0.07 442	0.09 428	0.09 451	0.10 481	0.10 478

ADCRef	0.20 497	0.12 477	0.43 579	0.20 470	0.12 484	0.23 513	0.18 429	0.32 500	0.37 521	0.26 517	0.33 511	0.18 382	0.23 512	0.25 531	0.26 546	0.07 305	0.06 363	0.09 428	0.09 451	0.08 382	0.09 448

ADCP+	0.20 497	0.10 433	0.35 565	0.21 501	0.12 484	0.22 500	0.27 572	0.31 495	0.35 510	0.26 517	0.37 533	0.22 435	0.22 506	0.27 537	0.28 560	0.09 423	0.06 363	0.08 344	0.08 405	0.10 481	0.10 478

NOSS_ROB	0.19 488	0.13 505	0.18 453	0.16 192	0.12 484	0.16 395	0.12 89	0.30 479	0.33 485	0.20 442	0.22 385	0.27 491	0.24 521	0.21 489	0.16 421	0.16 581	0.18 588	0.23 594	0.21 591	0.13 536	0.13 536

PWCDC_ROB	0.21 511	0.13 505	0.23 509	0.25 560	0.12 484	0.20 475	0.15 295	0.34 528	0.55 587	0.29 547	0.49 583	0.21 417	0.15 402	0.28 546	0.20 476	0.11 497	0.09 500	0.10 476	0.08 405	0.11 503	0.09 448

MultiAttention	0.30 578	0.08 296	0.15 356	0.19 414	0.13 510	1.56 643	1.33 645	0.36 550	0.36 515	0.20 442	0.21 369	0.24 461	0.11 285	0.39 593	0.18 451	0.06 130	0.05 185	0.08 344	0.08 405	0.11 503	0.09 448

z-mn7	0.25 550	0.15 527	0.47 584	0.19 414	0.13 510	0.28 560	0.25 558	0.35 543	0.64 605	0.27 524	0.57 597	0.29 509	0.24 521	0.32 565	0.27 552	0.08 367	0.08 473	0.08 344	0.08 405	0.10 481	0.10 478

ISRNet	0.18 476	0.08 296	0.20 480	0.19 414	0.13 510	0.15 367	0.12 89	0.30 479	0.33 485	0.21 458	0.26 442	0.27 491	0.18 461	0.17 411	0.20 476	0.20 595	0.08 473	0.14 555	0.14 556	0.14 552	0.17 584

AIO-Stereo-zeroshot	0.11 241	0.05 47	0.12 240	0.15 115	0.13 510	0.14 341	0.16 355	0.23 353	0.18 286	0.10 185	0.13 243	0.10 217	0.07 121	0.12 247	0.09 52	0.06 130	0.05 185	0.06 162	0.06 246	0.07 316	0.08 403

AEACV	0.09 139	0.05 47	0.08 27	0.14 62	0.13 510	0.14 341	0.13 155	0.15 138	0.09 58	0.07 76	0.09 131	0.07 114	0.08 187	0.10 84	0.09 52	0.06 130	0.04 23	0.06 162	0.05 174	0.05 142	0.04 40

coex-ft	3.24 641	0.35 606	57.83 666	0.18 354	0.13 510	0.27 549	0.23 532	0.28 450	0.72 615	1.89 646	0.70 611	0.43 585	0.47 605	0.29 553	0.43 606	0.09 423	0.09 500	0.12 528	0.09 451	0.14 552	0.14 552

Wz-Net-LNSev	0.22 519	0.16 538	0.41 574	0.22 522	0.13 510	0.25 528	0.24 542	0.33 514	0.44 555	0.30 553	0.42 570	0.32 540	0.19 479	0.23 515	0.27 552	0.10 465	0.09 500	0.08 344	0.08 405	0.12 521	0.11 502

SACVNet	0.19 488	0.12 477	0.15 356	0.17 271	0.13 510	0.22 500	0.18 429	0.31 495	0.31 474	0.24 499	0.31 496	0.30 518	0.23 512	0.23 515	0.17 438	0.11 497	0.08 473	0.10 476	0.10 489	0.12 521	0.14 552

psmorigin	0.25 550	0.16 538	0.35 565	0.17 271	0.13 510	0.24 519	0.14 221	0.34 528	0.34 496	0.41 589	0.55 591	0.41 581	0.38 589	0.35 577	0.28 560	0.11 497	0.15 577	0.11 506	0.11 519	0.12 521	0.17 584

S-Stereo	0.21 511	0.12 477	0.25 518	0.21 501	0.13 510	0.21 486	0.19 473	0.33 514	0.45 559	0.23 487	0.36 530	0.28 501	0.29 557	0.20 471	0.23 513	0.09 423	0.12 551	0.10 476	0.10 489	0.13 536	0.14 552

AF-Net	0.23 532	0.17 548	0.17 421	0.27 577	0.13 510	0.26 540	0.24 542	0.33 514	0.51 577	0.25 512	0.33 511	0.39 571	0.27 544	0.28 546	0.26 546	0.11 497	0.10 523	0.16 573	0.12 540	0.11 503	0.11 502

edge stereo	0.23 532	0.14 520	0.21 490	0.21 501	0.13 510	0.24 519	0.16 355	0.32 500	0.42 545	0.32 566	0.40 551	0.39 571	0.35 582	0.25 531	0.25 533	0.13 540	0.11 536	0.14 555	0.11 519	0.12 521	0.14 552

RTSC	0.23 532	0.13 505	0.30 547	0.21 501	0.13 510	0.29 564	0.17 381	0.36 550	0.68 610	0.27 524	0.34 521	0.30 518	0.22 506	0.32 565	0.31 578	0.10 465	0.08 473	0.09 428	0.10 489	0.13 536	0.14 552

DANet	0.21 511	0.16 538	0.29 541	0.25 560	0.13 510	0.23 513	0.19 473	0.28 450	0.27 435	0.28 538	0.32 505	0.35 555	0.32 575	0.31 560	0.24 525	0.11 497	0.09 500	0.11 506	0.10 489	0.13 536	0.11 502
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DPSNet	0.28 571	0.16 538	0.33 556	0.18 354	0.13 510	0.55 607	0.42 616	0.52 609	0.68 610	0.29 547	0.38 540	0.39 571	0.30 568	0.32 565	0.23 513	0.11 497	0.10 523	0.11 506	0.08 405	0.20 589	0.16 575

NaN_ROB	0.23 532	0.20 570	0.25 518	0.25 560	0.13 510	0.31 569	0.27 572	0.34 528	0.41 543	0.31 559	0.31 496	0.32 540	0.23 512	0.31 560	0.22 502	0.11 497	0.17 586	0.10 476	0.11 519	0.08 382	0.09 448

XPNet_ROB	0.22 519	0.12 477	0.20 480	0.22 522	0.13 510	0.22 500	0.19 473	0.35 543	0.40 536	0.30 553	0.40 551	0.38 566	0.27 544	0.26 535	0.29 568	0.15 564	0.10 523	0.10 476	0.10 489	0.13 536	0.12 523

SGM-Forest	0.20 497	0.14 520	0.18 453	0.20 470	0.13 510	0.21 486	0.22 520	0.33 514	0.31 474	0.24 499	0.29 486	0.28 501	0.20 491	0.23 515	0.18 451	0.15 564	0.16 582	0.15 566	0.14 556	0.13 536	0.12 523
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
zh-sn7	0.26 562	0.17 548	0.55 592	0.24 552	0.14 528	0.25 528	0.25 558	0.34 528	0.49 570	0.29 547	0.55 591	0.29 509	0.32 575	0.37 586	0.33 586	0.10 465	0.10 523	0.11 506	0.11 519	0.12 521	0.12 523

zh-mn7	0.26 562	0.15 527	0.59 600	0.19 414	0.14 528	0.24 519	0.22 520	0.35 543	0.63 604	0.35 572	0.67 606	0.31 533	0.25 529	0.31 560	0.26 546	0.09 423	0.08 473	0.09 428	0.09 451	0.09 446	0.11 502

w-ln-seven	0.24 543	0.15 527	0.58 598	0.20 470	0.14 528	0.26 540	0.22 520	0.36 550	0.62 601	0.30 553	0.40 551	0.30 518	0.23 512	0.22 507	0.28 560	0.09 423	0.09 500	0.11 506	0.10 489	0.11 503	0.10 478

YMNet	0.20 497	0.12 477	0.20 480	0.21 501	0.14 528	0.27 549	0.23 532	0.32 500	0.34 496	0.28 538	0.35 525	0.30 518	0.18 461	0.18 428	0.22 502	0.11 497	0.13 563	0.10 476	0.10 489	0.09 446	0.09 448

YMNet_1	0.20 497	0.12 477	0.20 480	0.21 501	0.14 528	0.27 549	0.23 532	0.32 500	0.34 496	0.28 538	0.35 525	0.30 518	0.18 461	0.18 428	0.22 502	0.11 497	0.13 563	0.10 476	0.10 489	0.09 446	0.09 448

DualNet (step1)	0.17 461	0.12 477	0.21 490	0.13 10	0.14 528	0.18 434	0.14 221	0.28 450	0.24 385	0.21 458	0.21 369	0.24 461	0.20 491	0.16 372	0.16 421	0.15 564	0.06 363	0.14 555	0.14 556	0.15 564	0.13 536

test_sample9	0.18 476	0.12 477	0.21 490	0.13 10	0.14 528	0.18 434	0.14 221	0.28 450	0.24 385	0.21 458	0.21 369	0.24 461	0.20 491	0.19 453	0.18 451	0.15 564	0.30 613	0.14 555	0.14 556	0.15 564	0.13 536

test_sample8	0.20 497	0.12 477	0.21 490	0.13 10	0.14 528	0.18 434	0.14 221	0.32 500	0.21 343	0.28 538	0.22 385	0.36 557	0.26 537	0.19 453	0.18 451	0.15 564	0.30 613	0.14 555	0.14 556	0.15 564	0.13 536

Wz-Net-SNSev	0.26 562	0.17 548	0.46 581	0.25 560	0.14 528	0.26 540	0.24 542	0.38 566	0.57 591	0.30 553	0.56 593	0.39 571	0.26 537	0.24 526	0.32 583	0.10 465	0.09 500	0.10 476	0.11 519	0.11 503	0.11 502

HHNet	0.11 241	0.06 102	0.16 398	0.15 115	0.14 528	0.07 29	0.13 155	0.20 293	0.18 286	0.15 332	0.25 429	0.11 241	0.09 232	0.13 299	0.10 136	0.06 130	0.04 23	0.08 344	0.06 246	0.05 142	0.09 448

Anonymous3	0.16 439	0.14 520	0.34 559	0.26 569	0.14 528	0.27 549	0.18 429	0.28 450	0.28 451	0.15 332	0.17 305	0.14 305	0.11 285	0.16 372	0.12 297	0.08 367	0.08 473	0.08 344	0.08 405	0.08 382	0.11 502

pcwnet_v2	0.19 488	0.11 458	0.26 527	0.18 354	0.14 528	0.18 434	0.15 295	0.37 559	0.46 566	0.19 420	0.24 401	0.21 417	0.19 479	0.21 489	0.20 476	0.13 540	0.10 523	0.10 476	0.10 489	0.11 503	0.13 536

APVNet	0.23 532	0.12 477	0.20 480	0.18 354	0.14 528	0.32 571	0.31 597	0.40 575	0.33 485	0.27 524	0.40 551	0.30 518	0.29 557	0.27 537	0.25 533	0.11 497	0.12 551	0.11 506	0.14 556	0.12 521	0.13 536

ADCMid	0.26 562	0.15 527	0.42 577	0.20 470	0.14 528	0.25 528	0.26 567	0.35 543	0.40 536	0.37 579	0.45 577	0.34 550	0.42 599	0.36 581	0.36 591	0.10 465	0.09 500	0.11 506	0.11 519	0.13 536	0.13 536

GANet	0.22 519	0.13 505	0.21 490	0.25 560	0.14 528	0.23 513	0.22 520	0.42 585	0.27 435	0.31 559	0.43 573	0.37 560	0.29 557	0.23 515	0.23 513	0.10 465	0.12 551	0.10 476	0.09 451	0.10 481	0.08 403

FBW_ROB	0.25 550	0.17 548	0.23 509	0.27 577	0.14 528	0.26 540	0.22 520	0.42 585	0.43 553	0.42 591	0.41 562	0.43 585	0.27 544	0.32 565	0.24 525	0.09 423	0.15 577	0.15 566	0.12 540	0.12 521	0.10 478

ETE_ROB	0.23 532	0.17 548	0.23 509	0.25 560	0.14 528	0.26 540	0.29 589	0.32 500	0.37 521	0.28 538	0.37 533	0.45 589	0.27 544	0.28 546	0.27 552	0.11 497	0.09 500	0.12 528	0.10 489	0.14 552	0.13 536

WCMA_ROB	0.24 543	0.11 458	0.24 515	0.17 271	0.14 528	0.34 577	0.16 355	0.33 514	0.33 485	0.39 582	0.54 590	0.40 578	0.35 582	0.35 577	0.26 546	0.12 523	0.12 551	0.12 528	0.11 519	0.14 552	0.14 552

Wz-Net-TNSev	0.29 575	0.20 570	0.69 614	0.19 414	0.15 546	0.38 591	0.27 572	0.36 550	0.56 589	0.35 572	0.42 570	0.45 589	0.39 590	0.33 569	0.31 578	0.13 540	0.13 563	0.10 476	0.12 540	0.15 564	0.15 566

Wz-Net-MNSev	0.23 532	0.13 505	0.33 556	0.20 470	0.15 546	0.36 585	0.25 558	0.34 528	0.45 559	0.29 547	0.41 562	0.39 571	0.19 479	0.25 531	0.27 552	0.09 423	0.07 442	0.09 428	0.09 451	0.12 521	0.10 478

DDUNet	0.23 532	0.18 563	0.22 501	0.22 522	0.15 546	0.25 528	0.24 542	0.30 479	0.31 474	0.31 559	0.37 533	0.34 550	0.26 537	0.25 531	0.21 489	0.18 587	0.13 563	0.17 575	0.11 519	0.16 575	0.17 584

UDG	0.21 511	0.17 548	0.20 480	0.23 541	0.15 546	0.31 569	0.20 492	0.33 514	0.35 510	0.24 499	0.28 471	0.31 533	0.29 557	0.21 489	0.23 513	0.15 564	0.12 551	0.13 542	0.09 451	0.14 552	0.15 566

Syn2CoEx	0.22 519	0.16 538	0.29 541	0.29 590	0.15 546	0.26 540	0.21 508	0.34 528	0.32 480	0.29 547	0.36 530	0.28 501	0.25 529	0.20 471	0.25 533	0.16 581	0.12 551	0.14 555	0.11 519	0.09 446	0.08 403

MFN_U_SF_RVC	0.33 586	0.22 579	0.58 598	0.31 595	0.15 546	0.36 585	0.17 381	0.54 612	0.46 566	0.47 601	0.56 593	0.58 607	0.39 590	0.36 581	0.38 598	0.15 564	0.15 577	0.18 584	0.21 591	0.16 575	0.16 575

Nwc_Net	0.23 532	0.17 548	0.22 501	0.25 560	0.15 546	0.25 528	0.27 572	0.38 566	0.39 532	0.22 473	0.41 562	0.30 518	0.29 557	0.28 546	0.25 533	0.11 497	0.10 523	0.17 575	0.20 589	0.10 481	0.11 502

RTS	0.46 605	0.19 566	3.33 639	0.25 560	0.15 546	0.72 620	0.21 508	0.37 559	0.78 622	0.42 591	0.44 575	0.31 533	0.43 602	0.55 615	0.37 595	0.10 465	0.09 500	0.13 542	0.13 551	0.15 564	0.15 566

RTSA	0.46 605	0.19 566	3.33 639	0.25 560	0.15 546	0.72 620	0.21 508	0.37 559	0.78 622	0.42 591	0.44 575	0.31 533	0.43 602	0.55 615	0.37 595	0.10 465	0.09 500	0.13 542	0.13 551	0.15 564	0.15 566

ADCPNet	0.26 562	0.17 548	0.62 603	0.21 501	0.15 546	0.36 585	0.25 558	0.33 514	0.37 521	0.31 559	0.41 562	0.36 557	0.29 557	0.29 553	0.34 589	0.12 523	0.10 523	0.11 506	0.12 540	0.14 552	0.13 536

CC-Net-ROB	0.28 571	0.31 602	0.36 567	0.30 593	0.15 546	0.25 528	0.19 473	0.45 597	0.34 496	0.39 582	0.37 533	0.39 571	0.31 573	0.27 537	0.27 552	0.24 609	0.18 588	0.30 610	0.23 598	0.19 587	0.15 566

PSMNet_ROB	0.22 519	0.12 477	0.15 356	0.27 577	0.15 546	0.25 528	0.36 608	0.43 591	0.37 521	0.27 524	0.33 511	0.32 540	0.23 512	0.21 489	0.27 552	0.12 523	0.08 473	0.13 542	0.11 519	0.10 481	0.09 448

rvit_105_1	0.19 488	0.12 477	0.25 518	0.21 501	0.16 558	0.22 500	0.28 578	0.32 500	0.42 545	0.20 442	0.21 369	0.22 435	0.18 461	0.19 453	0.18 451	0.12 523	0.12 551	0.13 542	0.15 571	0.08 382	0.07 334

rvit_stereo_0075_2	0.17 461	0.12 477	0.25 518	0.23 541	0.16 558	0.13 301	0.10 28	0.30 479	0.27 435	0.20 442	0.28 471	0.22 435	0.15 402	0.18 428	0.13 332	0.16 581	0.10 523	0.17 575	0.10 489	0.10 481	0.10 478

Anonymous_2	0.22 519	0.17 548	0.28 532	0.15 115	0.16 558	0.33 573	0.22 520	0.23 353	0.18 286	0.23 487	0.24 401	0.26 484	0.27 544	0.27 537	0.24 525	0.22 602	0.26 609	0.17 575	0.17 583	0.16 575	0.18 587

WZ-Net	0.29 575	0.17 548	0.82 622	0.23 541	0.16 558	0.35 581	0.29 589	0.40 575	0.59 596	0.24 499	0.57 597	0.37 560	0.25 529	0.34 572	0.37 595	0.09 423	0.08 473	0.09 428	0.10 489	0.14 552	0.16 575

FINET	0.22 519	0.18 563	0.28 532	0.19 414	0.16 558	0.24 519	0.24 542	0.33 514	0.49 570	0.26 517	0.33 511	0.22 435	0.23 512	0.23 515	0.18 451	0.18 587	0.16 582	0.11 506	0.10 489	0.15 564	0.14 552

MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 578	0.24 584	0.30 547	0.36 603	0.16 558	0.36 585	0.31 597	0.34 528	0.43 553	0.41 589	0.46 579	0.38 566	0.30 568	0.35 577	0.29 568	0.19 590	0.20 594	0.26 597	0.29 608	0.18 584	0.19 592

FADNet-RVC	0.21 511	0.20 570	0.40 572	0.21 501	0.16 558	0.21 486	0.15 295	0.27 425	0.27 435	0.26 517	0.32 505	0.26 484	0.21 499	0.22 507	0.19 466	0.12 523	0.13 563	0.12 528	0.14 556	0.13 536	0.18 587

RGC	0.25 550	0.20 570	0.29 541	0.28 583	0.16 558	0.22 500	0.23 532	0.33 514	0.44 555	0.27 524	0.40 551	0.38 566	0.28 553	0.37 586	0.23 513	0.11 497	0.13 563	0.17 575	0.17 583	0.15 564	0.16 575

G-Net	0.25 550	0.17 548	0.38 569	0.23 541	0.16 558	0.51 604	0.23 532	0.29 468	0.35 510	0.36 575	0.38 540	0.31 533	0.29 557	0.28 546	0.27 552	0.11 497	0.09 500	0.12 528	0.10 489	0.16 575	0.14 552

DeepPrunerF	0.24 543	0.17 548	0.45 580	0.26 569	0.16 558	0.23 513	0.29 589	0.37 559	0.51 577	0.27 524	0.31 496	0.24 461	0.28 553	0.22 507	0.23 513	0.15 564	0.11 536	0.20 588	0.18 587	0.12 521	0.14 552

GANetREF_RVC	0.31 584	0.34 605	0.29 541	0.35 601	0.16 558	0.33 573	0.42 616	0.48 603	0.52 583	0.35 572	0.35 525	0.34 550	0.32 575	0.40 597	0.33 586	0.27 611	0.20 594	0.29 608	0.15 571	0.19 587	0.18 587
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
NVstereo2D	0.19 488	0.11 458	0.16 398	0.17 271	0.16 558	0.28 560	0.23 532	0.44 595	0.42 545	0.15 332	0.28 471	0.25 474	0.19 479	0.23 515	0.18 451	0.09 423	0.06 363	0.10 476	0.08 405	0.15 564	0.10 478

GASNet	0.22 519	0.24 584	0.34 559	0.26 569	0.17 570	0.27 549	0.16 355	0.45 597	0.42 545	0.27 524	0.24 401	0.30 518	0.16 423	0.27 537	0.18 451	0.12 523	0.09 500	0.12 528	0.11 519	0.16 575	0.08 403

FADNet	0.21 511	0.23 581	0.37 568	0.18 354	0.17 570	0.25 528	0.13 155	0.32 500	0.32 480	0.23 487	0.25 429	0.27 491	0.21 499	0.19 453	0.16 421	0.13 540	0.15 577	0.12 528	0.15 571	0.17 582	0.18 587

NCC-stereo	0.25 550	0.15 527	0.31 550	0.26 569	0.17 570	0.21 486	0.31 597	0.41 580	0.40 536	0.24 499	0.38 540	0.33 546	0.29 557	0.37 586	0.28 560	0.13 540	0.11 536	0.15 566	0.22 594	0.13 536	0.13 536

Abc-Net	0.25 550	0.15 527	0.31 550	0.26 569	0.17 570	0.21 486	0.31 597	0.41 580	0.40 536	0.24 499	0.38 540	0.33 546	0.29 557	0.37 586	0.28 560	0.13 540	0.11 536	0.15 566	0.22 594	0.13 536	0.13 536
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
AnyNet_C01	0.37 593	0.26 590	1.41 633	0.22 522	0.17 570	0.51 604	0.28 578	0.36 550	0.40 536	0.39 582	0.75 616	0.46 593	0.39 590	0.46 605	0.50 617	0.13 540	0.13 563	0.13 542	0.14 556	0.14 552	0.16 575

AnyNet_C32	0.26 562	0.16 538	0.39 570	0.20 470	0.17 570	0.26 540	0.31 597	0.32 500	0.45 559	0.31 559	0.50 585	0.30 518	0.34 579	0.41 602	0.36 591	0.12 523	0.12 551	0.12 528	0.14 556	0.14 552	0.15 566

RYNet	0.23 532	0.12 477	0.22 501	0.19 414	0.17 570	0.47 601	0.26 567	0.39 572	0.49 570	0.24 499	0.29 486	0.34 550	0.24 521	0.20 471	0.31 578	0.10 465	0.06 363	0.09 428	0.09 451	0.14 552	0.15 566

DispFullNet	0.27 569	0.22 579	0.66 606	0.28 583	0.17 570	0.27 549	0.17 381	0.34 528	0.57 591	0.27 524	0.37 533	0.43 585	0.24 521	0.39 593	0.25 533	0.12 523	0.06 363	0.19 586	0.11 519	0.23 593	0.16 575

LALA_ROB	0.25 550	0.16 538	0.23 509	0.27 577	0.17 570	0.27 549	0.27 572	0.42 585	0.38 527	0.33 570	0.39 548	0.51 600	0.26 537	0.29 553	0.28 560	0.16 581	0.09 500	0.13 542	0.12 540	0.13 536	0.13 536

TCMNet	0.19 488	0.12 477	0.20 480	0.21 501	0.18 579	0.21 486	0.24 542	0.28 450	0.36 515	0.23 487	0.26 442	0.25 474	0.20 491	0.20 471	0.23 513	0.13 540	0.11 536	0.11 506	0.12 540	0.13 536	0.12 523

SHD	0.26 562	0.15 527	0.31 550	0.24 552	0.18 579	0.23 513	0.15 295	0.39 572	0.72 615	0.32 566	0.42 570	0.36 557	0.29 557	0.33 569	0.30 573	0.13 540	0.11 536	0.14 555	0.13 551	0.16 575	0.20 595

ADCS	0.30 578	0.19 566	0.48 586	0.21 501	0.18 579	0.29 564	0.24 542	0.42 585	0.64 605	0.40 585	0.50 585	0.40 578	0.37 587	0.40 597	0.43 606	0.13 540	0.13 563	0.13 542	0.14 556	0.16 575	0.16 575

NCCL2	0.24 543	0.15 527	0.18 453	0.34 599	0.18 579	0.24 519	0.24 542	0.34 528	0.29 458	0.31 559	0.38 540	0.38 566	0.29 557	0.23 515	0.25 533	0.15 564	0.12 551	0.18 584	0.21 591	0.13 536	0.13 536

SQANet	0.24 543	0.24 584	0.31 550	0.31 595	0.19 583	0.27 549	0.13 155	0.30 479	0.33 485	0.25 512	0.37 533	0.31 533	0.22 506	0.27 537	0.23 513	0.15 564	0.10 523	0.21 589	0.16 575	0.22 590	0.16 575

XQC	0.29 575	0.23 581	0.53 589	0.29 590	0.19 583	0.36 585	0.28 578	0.37 559	0.58 594	0.31 559	0.31 496	0.37 560	0.30 568	0.39 593	0.39 599	0.13 540	0.09 500	0.15 566	0.12 540	0.18 584	0.18 587

CSAN	0.30 578	0.24 584	0.28 532	0.34 599	0.19 583	0.34 577	0.42 616	0.38 566	0.51 577	0.38 581	0.40 551	0.44 588	0.34 579	0.29 553	0.31 578	0.19 590	0.16 582	0.19 586	0.19 588	0.14 552	0.15 566

MonStereo1	0.49 609	0.27 592	0.61 601	0.29 590	0.20 586	0.40 595	0.19 473	0.51 608	0.66 609	0.53 605	0.91 625	1.02 624	0.59 618	0.51 610	0.58 622	0.53 625	0.32 616	0.55 623	0.40 616	0.36 614	0.38 618

MSC_U_SF_DS_RVC	0.44 602	0.39 609	0.56 593	0.40 606	0.20 586	0.66 615	0.33 606	0.54 612	0.72 615	0.71 616	0.72 613	0.62 609	0.55 612	0.52 611	0.47 613	0.20 595	0.19 593	0.29 608	0.30 610	0.24 599	0.19 592

PDISCO_ROB	0.28 571	0.16 538	0.28 532	0.28 583	0.20 586	0.33 573	0.27 572	0.45 597	0.58 594	0.28 538	0.41 562	0.45 589	0.30 568	0.34 572	0.35 590	0.12 523	0.09 500	0.17 575	0.16 575	0.17 582	0.13 536

AIO-Stereo-zeroshot1	0.11 241	0.05 47	0.14 318	0.16 192	0.21 589	0.09 110	0.17 381	0.21 311	0.16 247	0.11 224	0.15 269	0.10 217	0.07 121	0.10 84	0.08 14	0.06 130	0.05 185	0.07 263	0.07 338	0.07 316	0.09 448

BEATNet-Init1	0.54 612	0.28 593	0.68 613	0.31 595	0.21 589	0.85 628	0.31 597	0.57 614	0.69 613	0.89 627	1.00 629	2.17 644	0.66 622	0.58 619	0.44 609	0.19 590	0.18 588	0.23 594	0.22 594	0.22 590	0.21 596

MSMD_ROB	0.31 584	0.26 590	0.26 527	0.24 552	0.21 589	0.34 577	0.25 558	0.34 528	0.39 532	0.40 585	0.69 610	0.45 589	0.41 595	0.34 572	0.28 560	0.20 595	0.20 594	0.26 597	0.25 600	0.23 593	0.22 599

PA-Net	0.24 543	0.18 563	0.34 559	0.28 583	0.22 592	0.22 500	0.39 613	0.29 468	0.39 532	0.22 473	0.33 511	0.25 474	0.26 537	0.21 489	0.25 533	0.10 465	0.23 607	0.15 566	0.22 594	0.09 446	0.13 536
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NLCSM	0.25 550	0.17 548	0.21 490	0.21 501	0.23 593	0.27 549	0.18 429	0.46 600	0.30 464	0.27 524	0.24 401	0.39 571	0.35 582	0.47 606	0.49 615	0.09 423	0.11 536	0.11 506	0.16 575	0.11 503	0.12 523

FSD					0.23 593	0.25 528	0.25 558	0.27 425	0.26 422	0.25 512	0.26 442	0.26 484	0.26 537	0.27 537	0.24 525	0.21 598	0.20 594	0.27 600	0.26 601	0.25 601

FC-DCNN v2	0.33 586	0.28 593	0.28 532	0.26 569	0.23 593	0.39 593	0.29 589	0.41 580	0.44 555	0.46 599	0.57 597	0.51 600	0.41 595	0.38 591	0.30 573	0.21 598	0.20 594	0.27 600	0.26 601	0.25 601	0.24 601

PVD	0.40 597	0.21 575	0.40 572	0.32 598	0.23 593	0.30 567	0.45 620	0.53 611	0.97 629	0.55 608	0.80 620	0.54 605	0.60 619	0.53 613	0.40 601	0.19 590	0.14 573	0.17 575	0.14 556	0.24 599	0.32 613

FC-DCNN	0.33 586	0.28 593	0.28 532	0.26 569	0.23 593	0.38 591	0.29 589	0.40 575	0.44 555	0.46 599	0.56 593	0.51 600	0.41 595	0.38 591	0.31 578	0.21 598	0.20 594	0.27 600	0.26 601	0.25 601	0.24 601

ACVNet-4b	0.39 595	0.53 615	0.56 593	0.45 611	0.24 598	0.46 600	0.18 429	0.50 605	0.64 605	0.42 591	0.45 577	0.60 608	0.27 544	0.34 572	0.24 525	0.33 614	0.14 573	0.48 617	0.42 618	0.31 611	0.27 608

DGSMNet	0.25 550	0.19 566	0.34 559	0.21 501	0.24 598	0.24 519	0.21 508	0.36 550	0.42 545	0.25 512	0.32 505	0.38 566	0.21 499	0.29 553	0.24 525	0.13 540	0.11 536	0.14 555	0.16 575	0.23 593	0.23 600

FCDSN-DC	0.33 586	0.28 593	0.28 532	0.30 593	0.24 598	0.39 593	0.28 578	0.43 591	0.42 545	0.44 596	0.53 589	0.51 600	0.42 599	0.37 586	0.30 573	0.21 598	0.20 594	0.27 600	0.26 601	0.25 601	0.25 603
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MANE	0.47 607	0.28 593	0.28 532	0.27 577	0.24 598	0.50 602	0.32 605	0.57 614	0.62 601	0.74 620	1.20 639	1.21 630	0.64 621	0.54 614	0.39 599	0.22 602	0.20 594	0.27 600	0.31 611	0.26 605	0.25 603

ELAS_RVC	0.42 600	0.29 600	0.33 556	0.28 583	0.24 598	0.56 608	0.38 611	0.50 605	0.61 598	0.74 620	0.76 617	0.67 614	0.56 614	0.55 615	0.42 605	0.22 602	0.21 604	0.27 600	0.26 601	0.27 607	0.26 606
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.42 600	0.29 600	0.34 559	0.28 583	0.24 598	0.63 612	0.37 609	0.52 609	0.52 583	0.72 617	0.82 621	0.68 616	0.56 614	0.52 611	0.45 612	0.22 602	0.21 604	0.27 600	0.26 601	0.26 605	0.26 606
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PASM	0.33 586	0.25 589	0.51 588	0.28 583	0.27 604	0.30 567	0.31 597	0.35 543	0.51 577	0.36 575	0.40 551	0.47 596	0.35 582	0.34 572	0.36 591	0.23 607	0.26 609	0.26 597	0.28 607	0.23 593	0.21 596

otaku	0.39 595	0.38 608	0.53 589	0.44 610	0.28 605	0.57 609	0.24 542	0.42 585	0.62 601	0.40 585	0.50 585	0.46 593	0.34 579	0.40 597	0.33 586	0.30 612	0.30 613	0.39 614	0.33 613	0.30 608	0.29 609

ACVNet_1	0.45 604	0.51 614	0.61 601	0.45 611	0.28 605	0.50 602	0.28 578	0.58 619	0.71 614	0.63 611	0.59 603	0.74 619	0.50 608	0.50 608	0.36 591	0.26 610	0.25 608	0.39 614	0.29 608	0.32 612	0.25 603

ccnet	0.30 578	0.28 593	0.24 515	0.20 470	0.28 605	0.41 597	0.22 520	0.46 600	0.33 485	0.37 579	0.46 579	0.37 560	0.30 568	0.40 597	0.43 606	0.23 607	0.14 573	0.21 589	0.17 583	0.23 593	0.19 592

NVStereoNet_ROB	0.47 607	0.37 607	0.47 584	0.42 609	0.29 608	0.35 581	0.35 607	0.50 605	0.61 598	0.73 618	0.94 626	0.70 618	0.68 623	0.48 607	0.62 625	0.22 602	0.33 617	0.34 612	0.34 615	0.30 608	0.31 612
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
Ntro	0.41 598	0.40 610	0.54 591	0.46 614	0.30 609	0.64 613	0.24 542	0.47 602	0.68 610	0.42 591	0.49 583	0.47 596	0.42 599	0.40 597	0.32 583	0.32 613	0.28 611	0.37 613	0.31 611	0.33 613	0.29 609

PSMNet-RUCA	0.28 571	0.33 604	0.42 577	0.36 603	0.32 610	0.18 434	0.20 492	0.42 585	0.30 464	0.33 570	0.41 562	0.40 578	0.24 521	0.31 560	0.20 476	0.19 590	0.11 536	0.25 596	0.15 571	0.22 590	0.16 575

PWCK	0.72 620	0.95 634	0.99 628	0.77 623	0.32 610	0.79 625	0.38 611	0.92 628	0.90 627	0.96 631	0.76 617	0.97 623	0.62 620	0.87 632	0.68 628	0.73 635	0.46 622	0.76 631	0.49 622	0.71 632	0.44 623

GCST	0.37 593	0.42 612	0.27 529	1.03 636	0.39 612	0.18 434	0.08 7	0.21 311	0.18 286	0.28 538	0.25 429	0.15 330	0.12 317	0.16 372	0.14 368	0.64 632	0.43 621	0.75 629	0.65 631	0.64 625	0.46 624

SAMSARA	0.41 598	0.28 593	0.34 559	0.55 617	0.39 612	0.85 628	1.25 644	0.49 604	0.52 583	0.36 575	0.35 525	0.56 606	0.39 590	0.39 593	0.41 603	0.15 564	0.20 594	0.15 566	0.14 556	0.23 593	0.21 596

ACVNet_2	0.67 619	0.68 624	0.70 617	0.64 619	0.41 614	0.75 623	0.50 621	0.98 634	1.38 639	0.90 628	1.09 633	1.04 625	0.74 626	0.55 615	0.48 614	0.43 618	0.40 620	0.53 621	0.45 619	0.48 617	0.36 617

MADNet+	0.76 623	0.72 625	3.76 642	0.67 620	0.41 614	0.99 634	0.97 642	0.72 623	0.75 620	0.52 604	0.58 601	0.64 612	0.68 623	0.89 635	1.04 641	0.35 615	0.36 618	0.28 607	0.23 598	0.38 615	0.33 614

RainbowNet	0.54 612	0.61 619	0.71 619	0.57 618	0.43 616	0.66 615	0.37 609	0.60 620	0.87 626	0.51 603	0.67 606	0.63 610	0.47 605	0.50 608	0.44 609	0.47 622	0.48 627	0.53 621	0.41 617	0.53 620	0.41 621

Consistency-Raft	0.44 602	0.40 610	0.46 581	0.37 605	0.43 616	0.42 598	0.41 614	0.57 614	0.55 587	0.32 566	0.73 614	0.32 540	0.50 608	0.42 603	0.49 615	0.39 616	0.36 618	0.45 616	0.52 627	0.42 616	0.30 611

JetBlue	0.73 622	0.46 613	1.21 631	0.52 616	0.47 618	2.16 644	0.67 632	0.78 624	0.72 615	0.70 615	0.79 619	1.21 630	0.84 630	1.06 641	1.04 641	0.40 617	0.28 611	0.33 611	0.33 613	0.30 608	0.34 615

IMH-64-1	0.66 617	0.62 620	0.69 614	0.72 621	0.51 619	0.60 610	0.51 622	0.92 628	0.84 624	0.75 623	1.02 630	0.81 620	0.78 628	0.80 626	0.50 617	0.43 618	0.46 622	0.72 626	0.48 620	0.55 621	0.40 619

IMH-64	0.66 617	0.62 620	0.69 614	0.72 621	0.51 619	0.60 610	0.51 622	0.92 628	0.84 624	0.75 623	1.02 630	0.81 620	0.78 628	0.80 626	0.50 617	0.43 618	0.46 622	0.72 626	0.48 620	0.55 621	0.40 619

IMH	0.72 620	0.65 622	0.70 617	0.77 623	0.54 621	0.71 619	0.56 625	0.99 636	1.08 630	0.82 626	1.09 633	0.89 622	0.88 632	0.88 634	0.53 621	0.44 621	0.50 631	0.75 629	0.51 625	0.58 624	0.42 622

SPS-STEREO	0.58 615	0.59 618	0.66 606	0.45 611	0.55 622	0.65 614	0.44 619	0.63 621	0.51 577	0.69 614	0.65 605	0.66 613	0.58 617	0.62 621	0.62 625	0.62 631	0.47 626	0.51 619	0.49 622	0.55 621	0.58 626
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	0.57 614	0.58 616	0.67 610	0.41 607	0.55 622	0.68 617	0.51 622	0.57 614	0.46 566	0.67 612	0.70 611	0.69 617	0.57 616	0.64 622	0.58 622	0.59 629	0.49 628	0.50 618	0.50 624	0.52 618	0.59 629

LVE	0.84 628	0.87 632	0.86 625	0.81 626	0.56 624	1.09 639	0.66 631	1.07 638	1.45 641	0.97 632	1.23 641	1.11 628	0.86 631	0.84 629	0.72 632	0.49 623	0.56 637	0.76 631	0.60 630	0.66 627	0.60 632

UNDER WATER-64	0.97 632	0.96 635	1.48 635	0.88 631	0.57 625	1.24 642	0.90 640	0.78 624	0.96 628	1.05 634	0.85 622	1.56 642	1.26 644	0.97 639	0.99 639	0.88 640	0.57 639	1.04 640	0.88 640	0.81 636	0.75 637

Dean	0.88 629	0.88 633	0.81 621	0.82 627	0.57 625	0.91 630	0.62 629	1.17 644	1.71 644	1.15 639	1.16 637	1.31 634	1.00 637	0.82 628	0.83 637	0.57 626	0.56 637	0.78 633	0.65 631	0.67 628	0.58 626

TorneroNet-64	0.76 623	0.73 626	0.77 620	0.78 625	0.58 627	0.94 633	0.58 626	0.85 627	1.26 634	0.67 612	0.88 623	1.41 637	0.76 627	0.87 632	0.68 628	0.49 623	0.46 622	0.73 628	0.59 628	0.68 629	0.54 625

anonymity	0.53 611	0.58 616	0.66 606	0.41 607	0.61 628	0.54 606	0.41 614	0.57 614	0.41 543	0.56 609	0.50 585	0.50 599	0.55 612	0.59 620	0.50 617	0.58 628	0.50 631	0.51 619	0.51 625	0.52 618	0.58 626

LSM	0.34 592	0.21 575	0.62 603	0.27 577	0.62 629	0.35 581	0.26 567	0.43 591	0.49 570	0.45 598	0.60 604	0.42 583	0.37 587	0.35 577	0.26 546	0.13 540	0.21 604	0.14 555	0.16 575	0.18 584	0.34 615

WAO-6	0.82 626	0.81 629	0.63 605	0.87 630	0.63 630	0.79 625	0.60 628	0.98 634	1.52 643	0.91 630	0.97 628	1.08 627	1.04 638	0.72 625	0.70 631	0.72 634	0.49 628	0.91 637	0.71 635	0.70 631	0.59 629

TorneroNet	0.83 627	0.75 627	0.83 624	0.85 628	0.63 630	1.03 637	0.65 630	0.96 632	1.14 632	0.80 625	1.10 635	1.36 635	0.88 632	0.95 637	0.82 636	0.57 626	0.49 628	0.79 634	0.66 633	0.74 635	0.64 635

WAO-7	0.80 625	0.78 628	0.57 595	0.85 628	0.67 632	0.76 624	0.69 635	1.07 638	1.30 636	0.90 628	1.20 639	1.05 626	0.93 634	0.71 624	0.68 628	0.60 630	0.62 641	0.67 625	0.68 634	0.64 625	0.59 629

MFMNet_re	0.65 616	0.66 623	0.66 606	0.51 615	0.69 633	0.70 618	0.58 626	0.65 622	0.75 620	0.61 610	0.73 614	0.63 610	0.68 623	0.65 623	0.60 624	0.66 633	0.58 640	0.63 624	0.59 628	0.68 629	0.69 636

WAO-8	0.92 630	0.83 630	0.67 610	0.94 633	0.70 634	0.92 631	0.68 633	1.08 640	1.80 646	1.06 636	1.42 643	1.29 632	1.08 640	0.86 630	0.80 634	0.74 636	0.54 634	0.86 635	0.75 636	0.71 632	0.63 633

Venus	0.92 630	0.83 630	0.67 610	0.94 633	0.70 634	0.92 631	0.68 633	1.08 640	1.80 646	1.06 636	1.42 643	1.29 632	1.08 640	0.86 630	0.80 634	0.74 636	0.54 634	0.86 635	0.75 636	0.71 632	0.63 633

UNDER WATER	0.99 634	1.00 636	1.47 634	1.00 635	0.71 636	1.18 641	0.86 638	0.81 626	1.09 631	1.02 633	0.90 624	1.53 641	1.26 644	1.06 641	1.02 640	0.79 638	0.54 634	1.02 639	0.88 640	0.83 637	0.75 637

notaker	0.98 633	1.13 637	1.02 629	1.14 638	0.81 637	0.73 622	0.69 635	0.94 631	1.15 633	1.19 641	1.19 638	1.41 637	1.17 643	1.10 643	0.74 633	0.82 639	0.64 642	1.18 641	0.79 638	1.02 639	0.82 640

HanzoNet	1.31 638	1.29 641	1.22 632	1.13 637	0.85 638	1.05 638	0.84 637	1.06 637	1.47 642	1.66 644	1.63 645	2.48 646	1.78 646	1.63 645	1.69 643	1.27 644	0.80 644	1.32 644	1.02 643	1.07 642	0.90 641

ktn	1.02 635	1.23 639	0.82 622	1.24 640	0.86 639	1.00 636	0.86 638	0.96 632	1.37 638	1.05 634	1.12 636	1.16 629	1.06 639	0.95 637	0.62 625	1.28 645	0.71 643	1.39 645	0.83 639	1.06 641	0.77 639

DPSimNet_ROB	1.14 637	1.25 640	0.87 626	1.15 639	0.90 640	1.15 640	1.18 643	1.20 645	1.26 634	1.45 643	1.05 632	1.44 640	1.13 642	0.92 636	1.70 644	1.47 646	0.52 633	1.22 643	1.04 645	0.92 638	1.03 643

KSHMR	1.10 636	1.19 638	0.90 627	1.26 641	1.00 641	0.99 634	0.96 641	1.13 643	1.35 637	1.16 640	1.28 642	1.40 636	0.97 636	1.03 640	0.93 638	1.03 643	1.08 645	1.20 642	1.03 644	1.03 640	0.98 642

JetRed	1.66 639	1.51 642	3.09 638	0.93 632	1.21 642	5.28 647	1.61 647	1.29 646	1.42 640	1.84 645	1.77 646	1.59 643	0.95 635	1.43 644	2.51 648	0.91 642	1.61 646	0.93 638	0.91 642	1.36 643	1.03 643

tt	4.65 643	0.07 181	3.54 641	2.01 643	1.55 643	10.25 651	16.66 652	8.90 656	5.03 649	1.33 642	0.96 627	4.71 647	4.74 648	3.33 647	5.86 650	6.06 655	10.30 659	1.87 649	2.09 649	2.61 646	1.19 645

MADNet++	1.97 640	1.75 643	1.66 636	1.83 642	1.69 644	2.38 645	1.45 646	2.36 647	2.11 648	2.58 647	2.37 648	2.25 645	2.21 647	2.28 646	2.36 647	1.87 647	1.67 647	1.53 646	1.34 646	1.87 644	1.78 646

LRCNet_RVC	10.76 654	13.97 657	7.97 651	19.07 656	2.04 645	0.35 581	0.31 597	5.29 648	0.48 569	13.02 658	17.65 659	8.69 653	5.73 649	4.78 649	2.22 645	23.53 666	2.69 652	27.60 667	25.75 667	17.60 663	16.54 664

xxxxx1	7.75 645	5.06 649	7.26 645	3.15 644	3.91 646	16.37 655	22.88 657	5.87 652	8.68 651	7.99 652	8.55 650	9.13 654	8.46 652	10.05 654	10.47 652	2.43 649	2.48 649	3.56 652	12.26 656	3.48 647	3.02 649

tt_ll	7.75 645	5.06 649	7.26 645	3.15 644	3.91 646	16.37 655	22.88 657	5.87 652	8.68 651	7.99 652	8.55 650	9.13 654	8.46 652	10.05 654	10.47 652	2.43 649	2.48 649	3.56 652	12.26 656	3.48 647	3.02 649

ff	7.75 645	5.06 649	7.26 645	3.15 644	3.91 646	16.37 655	22.88 657	5.87 652	8.68 651	7.99 652	8.55 650	9.13 654	8.46 652	10.05 654	10.47 652	2.43 649	2.48 649	3.56 652	12.26 656	3.48 647	3.02 649

PML	8.57 651	9.39 656	6.24 644	5.34 647	6.36 649	13.21 653	20.99 653	5.35 649	6.68 650	17.75 660	26.46 668	7.58 652	6.08 650	7.89 653	5.76 649	5.33 654	1.83 648	5.95 658	1.93 648	8.75 655	2.53 648

USTest	6.16 644	2.65 646	2.79 637	6.48 650	7.21 650	14.33 654	21.38 654	6.98 655	9.55 654	5.35 651	6.12 649	5.71 650	7.69 651	6.31 652	6.75 651	1.97 648	3.38 653	1.63 647	2.14 650	2.49 645	2.35 647

Anonymous_1	10.87 655	7.82 653	7.41 648	10.29 651	10.08 651	18.64 659	26.11 660	11.02 657	13.45 658	9.43 655	10.10 655	9.73 657	11.31 657	10.69 657	12.47 655	6.42 656	8.38 656	5.70 655	10.22 655	11.41 656	6.65 653

DGTPSM_ROB	8.06 649	4.50 647	8.69 652	5.34 647	10.73 652	8.32 649	22.71 655	5.47 650	13.38 656	5.13 649	9.98 653	5.10 648	10.47 655	5.53 650	12.77 656	3.79 652	8.00 654	3.49 650	6.95 653	3.74 650	7.09 654

DPSMNet_ROB	8.06 649	4.50 647	8.69 652	5.36 649	10.74 653	8.32 649	22.71 655	5.47 650	13.38 656	5.13 649	9.98 653	5.10 648	10.47 655	5.53 650	12.77 656	3.80 653	8.00 654	3.49 650	6.95 653	3.75 651	7.09 654

DPSM_ROB	11.10 656	8.47 654	7.95 649	10.84 652	11.58 654	19.10 660	26.50 661	12.02 658	14.09 659	10.38 656	10.91 656	10.39 658	11.92 658	11.67 658	13.39 658	6.99 657	8.79 657	5.82 656	6.92 651	6.97 653	7.31 656

DPSM	11.10 656	8.47 654	7.95 649	10.84 652	11.58 654	19.10 660	26.50 661	12.02 658	14.09 659	10.38 656	10.91 656	10.39 658	11.92 658	11.67 658	13.39 658	6.99 657	8.79 657	5.82 656	6.92 651	6.97 653	7.31 656

TCMNet-wrong-test	3.69 642	5.54 652	3.91 643	12.22 654	11.75 656	4.77 646	3.86 648	1.08 640	0.74 619	1.13 638	2.21 647	6.16 651	0.53 611	3.43 648	2.33 646	0.90 641	0.20 594	1.85 648	1.69 647	5.71 652	3.79 652

DLNR-FE	10.51 653	2.29 645	19.85 662	120.28 666	13.21 657	0.06 10	0.13 155	0.24 377	0.10 76	0.08 118	0.10 173	0.09 184	0.07 121	0.10 84	0.09 52	0.13 540	0.04 23	0.06 162	0.04 68	53.18 668	0.04 40

DLNR_Zeroshot_test	10.48 652	2.27 644	19.78 661	120.28 666	13.29 658	0.06 10	0.13 155	0.24 377	0.10 76	0.08 118	0.10 173	0.09 184	0.07 121	0.10 84	0.09 52	0.13 540	0.04 23	0.06 162	0.04 68	52.68 667	0.04 40

HaxPig	15.73 658	18.55 664	19.19 660	16.92 655	15.89 659	7.80 648	7.57 649	13.37 660	10.80 655	15.40 659	14.87 658	15.95 660	14.81 660	15.67 660	15.97 660	18.96 665	16.72 660	19.47 665	18.10 665	19.45 664	19.06 665

MEDIAN_ROB	20.38 659	24.05 665	23.36 663	21.18 657	21.62 660	10.51 652	8.17 650	17.68 661	15.46 661	20.04 661	19.65 660	20.30 661	20.16 661	21.17 661	21.03 661	23.81 667	21.77 667	24.98 666	23.75 666	25.01 665	23.94 666

FlowAnything	22.34 663	17.13 661	15.98 657	22.00 661	23.23 661	38.39 667	53.32 664	24.19 666	28.48 667	21.00 667	21.93 665	20.83 662	23.97 662	23.44 666	26.83 663	14.04 659	17.80 666	11.63 659	14.08 664	14.00 657	14.65 658

CasAABBNet	22.33 660	17.11 658	15.84 656	21.94 658	23.28 662	38.30 662	53.40 666	24.05 665	28.44 666	20.66 662	21.86 664	21.03 666	24.04 664	23.35 664	27.03 665	14.06 660	17.69 662	11.70 660	13.94 660	14.04 658	14.76 660

RAFT-FEzeroshot	22.33 660	17.12 659	15.83 654	21.95 659	23.32 663	38.31 663	53.41 667	23.99 663	28.43 664	20.66 662	21.84 662	21.02 664	24.05 665	23.33 662	27.09 666	14.06 660	17.69 662	11.70 660	13.95 661	14.05 659	14.76 660

RAFT-FE	22.33 660	17.12 659	15.83 654	21.95 659	23.32 663	38.31 663	53.41 667	23.99 663	28.43 664	20.66 662	21.84 662	21.02 664	24.05 665	23.33 662	27.09 666	14.06 660	17.69 662	11.70 660	13.95 661	14.05 659	14.76 660

Selective-RAFT-Error	22.39 664	17.14 662	16.01 658	22.00 661	23.34 665	38.37 665	53.36 665	24.24 668	28.53 668	20.80 665	21.94 666	20.94 663	24.02 663	23.48 667	27.33 668	14.07 663	17.70 665	11.70 660	13.93 659	14.05 659	14.83 663

AVERAGE_ROB	24.89 666	29.12 666	27.98 664	24.83 664	24.59 666	17.82 658	11.61 651	21.45 662	19.91 662	25.04 668	24.38 667	25.06 668	25.31 668	24.69 668	22.86 662	29.74 668	27.09 668	28.97 668	27.94 668	30.07 666	29.35 667

LSM0	22.80 665	17.22 663	19.17 659	22.12 663	28.90 667	38.38 666	53.27 663	24.21 667	28.36 663	20.84 666	21.11 661	21.63 667	24.25 667	23.42 665	26.98 664	14.08 664	17.39 661	11.72 664	13.98 663	14.22 662	14.66 659

test_example2	97.69 667	92.93 667	45.57 665	96.02 665	109.84 668	88.44 668	93.70 669	25.54 669	94.63 669	130.46 670	126.87 669	58.93 669	75.48 669	87.99 669	77.94 669	150.16 669	221.11 669	76.29 669	98.21 669	108.42 669	95.33 668

ccccc		285.89 668		366.70 668	366.78 669	118.88 669		113.97 670		125.77 669		120.54 670		252.62 670		382.79 670	352.84 670	254.30 670	222.62 670	426.61 670

GS-Stereo							0.14 221	0.11 34	0.12 139	0.08 118	0.10 173	0.05 7	0.04 1	0.11 163	0.08 14	0.06 130	0.04 23	0.05 74	0.04 68	0.05 142	0.05 156

Low-res two-view benchmark