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

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

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

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

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

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

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

StereoAnything_RVC	0.22 65	0.85 591	0.41 202	0.28 2	0.16 4	0.23 29	0.18 13	0.23 1	0.19 8	0.16 1	0.16 6	0.15 1	0.21 80	0.32 28	0.19 1	0.16 248	0.09 18	0.12 66	0.09 6	0.16 271	0.10 6

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

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

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

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

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

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

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

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

Replicate-Monster	0.27 126	0.16 83	1.15 546	0.30 8	0.17 18	0.38 240	0.19 30	0.44 112	0.40 168	0.24 68	0.21 22	0.23 46	0.22 94	0.47 168	0.20 9	0.11 30	0.09 18	0.12 66	0.09 6	0.09 1	0.18 341

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

LG-Stereo_L2	0.19 6	0.14 14	0.30 82	0.31 34	0.20 99	0.20 11	0.18 13	0.33 17	0.22 20	0.19 7	0.15 2	0.20 24	0.18 33	0.34 63	0.20 9	0.13 74	0.09 18	0.13 104	0.09 6	0.11 58	0.09 1

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

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

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

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

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

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

castereo++	0.26 115	0.17 100	0.29 73	0.34 100	0.20 99	0.74 455	0.20 58	0.41 92	0.49 220	0.24 68	0.24 53	0.35 156	0.27 152	0.41 116	0.20 9	0.14 117	0.09 18	0.14 137	0.09 6	0.11 58	0.11 66

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

S2M2_XL	0.19 6	0.18 126	0.28 63	0.27 1	0.20 99	0.15 2	0.16 2	0.23 1	0.16 4	0.21 23	0.26 74	0.17 4	0.17 20	0.24 1	0.21 26	0.17 292	0.16 399	0.15 181	0.14 232	0.15 218	0.12 113
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asd	0.22 65	0.18 126	0.31 90	0.32 70	0.18 32	0.26 73	0.22 104	0.37 51	0.25 47	0.32 125	0.23 38	0.19 17	0.23 107	0.46 156	0.21 26	0.10 9	0.08 1	0.11 1	0.10 95	0.12 91	0.10 6

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

U	3.17 625	0.17 100	0.35 135	0.41 281	0.71 593	57.93 666	0.20 58	0.43 105	0.39 154	0.26 81	0.23 38	0.23 46	0.22 94	0.26 2	0.22 54	0.16 248	0.10 56	0.74 603	0.13 202	0.13 126	0.11 66

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 440	3.08 641	2.41 606	0.32 70	0.18 32	0.29 127	0.20 58	0.39 69	0.33 112	0.29 103	0.25 61	0.18 10	0.18 33	0.32 28	0.22 54	1.08 617	0.09 18	0.17 250	0.16 287	0.15 218	0.96 611

IGEV-Stereo+	0.25 102	0.15 57	0.28 63	0.32 70	0.19 57	0.13 1	0.17 3	0.29 6	0.30 90	0.22 47	0.15 2	0.22 38	0.22 94	0.42 125	0.22 54	0.14 117	0.10 56	0.12 66	0.09 6	0.15 218	1.09 618

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

SCV_C0	0.28 137	0.20 196	0.40 193	0.36 151	0.25 259	0.23 29	0.28 185	0.60 190	0.41 177	0.31 121	0.36 143	0.37 168	0.20 66	0.61 273	0.23 84	0.13 74	0.11 139	0.13 104	0.11 136	0.16 271	0.13 163

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

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

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

AIO-Stereo	0.26 115	0.19 160	0.36 151	0.39 215	0.18 32	0.28 108	0.30 221	0.52 153	0.29 75	0.30 111	0.31 114	0.32 133	0.17 20	0.55 220	0.23 84	0.13 74	0.10 56	0.14 137	0.11 136	0.13 126	0.11 66

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DDF-Stereo	0.26 115	0.16 83	0.33 107	0.37 170	0.30 408	0.19 8	0.20 58	0.33 17	0.31 97	0.27 89	0.26 74	0.29 112	0.28 167	0.39 100	0.25 119	0.17 292	0.10 56	0.14 137	0.10 95	0.69 595	0.13 163

zero-FE	0.26 115	0.16 83	0.33 107	0.36 151	0.30 408	0.18 4	0.20 58	0.37 51	0.31 97	0.27 89	0.27 81	0.29 112	0.28 167	0.34 63	0.25 119	0.17 292	0.10 56	0.14 137	0.10 95	0.62 594	0.13 163

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

gcap-zeroshot	0.35 201	0.20 196	0.61 400	0.39 215	0.23 189	0.53 336	0.27 170	0.58 184	0.35 126	0.64 275	0.49 188	0.87 438	0.34 235	0.49 186	0.25 119	0.14 117	0.12 220	0.15 181	0.12 166	0.13 126	0.14 201

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

rrr	0.31 169	0.24 316	0.56 375	0.36 151	0.27 335	0.38 240	0.31 245	0.56 177	0.44 196	0.39 169	0.31 114	0.35 156	0.27 152	0.62 295	0.25 119	0.16 248	0.12 220	0.16 208	0.13 202	0.14 171	0.14 201

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

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

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

PMTNet	0.33 185	0.17 100	0.26 32	0.29 4	0.18 32	0.44 295	0.22 104	0.57 181	0.66 274	0.46 205	0.54 215	0.38 175	0.34 235	0.50 193	0.25 119	0.75 604	0.10 56	0.12 66	0.09 6	0.13 126	0.12 113

S2M2_L	0.26 115	0.23 294	0.34 119	0.32 70	0.25 259	0.24 38	0.13 1	0.36 42	0.42 184	0.25 74	0.37 147	0.29 112	0.25 124	0.31 20	0.26 138	0.22 430	0.19 469	0.17 250	0.19 399	0.21 392	0.19 353
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
AIO_test	0.24 94	0.17 100	0.33 107	0.35 120	0.21 136	0.31 159	0.38 357	0.45 117	0.26 60	0.26 81	0.28 90	0.32 133	0.21 80	0.40 109	0.26 138	0.13 74	0.10 56	0.13 104	0.11 136	0.13 126	0.11 66

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

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

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

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

CAS++	0.33 185	0.25 347	0.39 181	0.38 190	0.26 296	0.32 182	0.24 127	0.87 358	0.53 235	0.48 214	0.46 174	0.26 87	0.21 80	0.50 193	0.26 138	0.23 457	0.20 478	0.22 427	0.17 340	0.21 392	0.17 315
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
ACVNet-DCA	0.36 211	0.25 347	0.35 135	0.42 318	0.23 189	0.53 336	0.37 339	0.91 373	0.59 250	0.42 189	0.50 190	0.34 148	0.47 325	0.61 273	0.26 138	0.17 292	0.11 139	0.19 331	0.13 202	0.18 328	0.19 353

xx1	0.40 276	0.25 347	0.35 135	0.42 318	0.23 189	0.53 336	0.37 339	0.71 276	1.17 534	0.42 189	0.50 190	0.65 336	0.56 365	0.61 273	0.26 138	0.17 292	0.11 139	0.20 368	0.19 399	0.18 328	0.19 353

cc1	0.38 248	0.25 347	0.35 135	0.42 318	0.23 189	0.53 336	0.37 339	0.71 276	1.17 534	0.42 189	0.50 190	0.34 148	0.47 325	0.61 273	0.26 138	0.17 292	0.11 139	0.19 331	0.13 202	0.16 271	0.17 315

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

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

ffm	0.47 344	0.28 415	0.68 435	0.39 215	0.26 296	0.56 355	0.40 388	0.72 287	1.13 522	0.76 351	0.98 409	0.71 365	0.55 358	0.61 273	0.26 138	0.17 292	0.11 139	0.25 478	0.21 443	0.16 271	0.17 315

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

tt1	0.37 230	0.25 347	0.35 135	0.43 359	0.23 189	0.52 331	0.37 339	0.72 287	1.13 522	0.42 189	0.46 174	0.35 156	0.44 306	0.61 273	0.26 138	0.17 292	0.11 139	0.19 331	0.13 202	0.16 271	0.17 315

CASnet	0.30 154	0.20 196	0.34 119	0.42 318	0.17 18	0.25 60	0.24 127	0.53 159	0.56 238	0.54 233	0.54 215	0.39 184	0.24 114	0.41 116	0.26 138	0.15 194	0.10 56	0.22 427	0.18 371	0.18 328	0.12 113
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
HH	0.37 230	0.22 261	0.49 295	0.41 281	0.26 296	0.36 222	0.30 221	0.87 358	0.41 177	0.45 198	0.59 233	0.78 409	0.43 299	0.77 413	0.26 138	0.15 194	0.11 139	0.15 181	0.14 232	0.14 171	0.14 201

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

anonymousdsp	0.30 154	0.22 261	0.41 202	0.38 190	0.26 296	0.31 159	0.35 312	0.68 247	0.36 133	0.40 181	0.33 125	0.32 133	0.28 167	0.62 295	0.26 138	0.14 117	0.10 56	0.17 250	0.12 166	0.15 218	0.16 272

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

IGEV-Stereo	0.30 154	0.22 261	0.41 202	0.38 190	0.26 296	0.30 141	0.35 312	0.68 247	0.36 133	0.40 181	0.33 125	0.32 133	0.28 167	0.62 295	0.26 138	0.14 117	0.10 56	0.17 250	0.12 166	0.15 218	0.16 272
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CroCo-Stereo	0.27 126	0.23 294	0.40 193	0.49 462	0.22 161	0.20 11	0.29 200	0.55 169	0.45 201	0.29 103	0.27 81	0.42 205	0.26 141	0.30 10	0.26 138	0.15 194	0.13 302	0.13 104	0.12 166	0.16 271	0.13 163
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
DA	0.31 169	0.18 126	0.35 135	0.41 281	0.21 136	0.73 449	0.33 275	0.51 148	0.46 207	0.35 145	0.42 160	0.40 191	0.35 243	0.33 46	0.27 160	0.16 248	0.11 139	0.16 208	0.11 136	0.15 218	0.12 113

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

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

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

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

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

AIO-test1	0.39 261	0.18 126	0.42 215	0.51 485	0.25 259	0.44 295	0.30 221	0.74 306	1.20 543	0.41 184	0.71 268	0.45 228	0.29 187	0.56 230	0.27 160	0.15 194	0.13 302	0.19 331	0.21 443	0.13 126	0.18 341

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

PAM_32	0.50 382	0.20 196	0.69 444	0.40 253	0.24 229	1.09 541	0.29 200	1.12 457	0.40 168	0.74 341	0.44 167	1.98 597	0.64 417	0.64 313	0.27 160	0.16 248	0.11 139	0.17 250	0.15 258	0.14 171	0.15 241

UGAM-zero	0.48 354	0.21 231	0.66 423	0.38 190	0.23 189	0.36 222	0.22 104	1.30 536	0.43 191	0.67 296	0.61 239	1.74 587	0.89 531	0.79 424	0.27 160	0.15 194	0.12 220	0.15 181	0.12 166	0.13 126	0.14 201

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

model_zeroshot	0.35 201	0.20 196	0.56 375	0.41 281	0.30 408	0.51 323	0.26 156	0.69 257	0.48 217	0.65 281	0.51 198	0.52 259	0.25 124	0.46 156	0.27 160	0.17 292	0.13 302	0.15 181	0.14 232	0.13 126	0.14 201

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

test_for_model	0.90 540	3.60 642	0.42 215	2.47 631	2.11 632	0.39 250	0.28 185	0.46 125	0.48 217	0.76 351	0.32 122	0.30 119	0.28 167	0.35 69	0.27 160	0.69 603	0.12 220	0.13 104	0.09 6	3.76 643	0.74 602

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

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

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

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

RAFT_CTSACE	0.46 333	0.20 196	0.48 286	0.46 423	0.27 335	0.34 207	0.39 375	0.62 202	0.74 318	0.78 370	1.44 547	0.86 432	0.38 266	1.09 521	0.27 160	0.13 74	0.13 302	0.18 298	0.16 287	0.16 271	0.12 113

test_xeample3	0.31 169	0.23 294	0.56 375	0.36 151	0.26 296	0.35 211	0.32 259	0.60 190	0.38 147	0.44 197	0.32 122	0.33 143	0.28 167	0.66 334	0.27 160	0.14 117	0.12 220	0.16 208	0.12 166	0.14 171	0.14 201

CREStereo	0.28 137	0.16 83	0.25 10	0.28 2	0.17 18	0.38 240	0.25 141	0.52 153	0.76 327	0.43 194	0.51 198	0.32 133	0.28 167	0.39 100	0.27 160	0.16 248	0.11 139	0.12 66	0.09 6	0.12 91	0.12 113
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
ITERv4	0.23 84	0.15 57	0.27 50	0.29 4	0.16 4	0.26 73	0.18 13	0.44 112	0.31 97	0.30 111	0.44 167	0.20 24	0.24 114	0.37 82	0.28 181	0.11 30	0.10 56	0.12 66	0.10 95	0.10 30	0.12 113

water-stereo	0.29 144	0.15 57	0.32 102	0.36 151	0.20 99	0.36 222	0.24 127	0.65 223	0.39 154	0.41 184	0.61 239	0.44 219	0.39 281	0.29 8	0.28 181	0.14 117	0.13 302	0.14 137	0.12 166	0.12 91	0.12 113

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

AIO-test2	0.40 276	0.21 231	0.44 240	0.48 451	0.26 296	0.44 295	0.38 357	0.79 335	1.28 556	0.37 154	0.87 356	0.38 175	0.30 205	0.50 193	0.28 181	0.16 248	0.13 302	0.21 412	0.24 496	0.15 218	0.15 241

fffft	0.26 115	0.18 126	0.39 181	0.37 170	0.23 189	0.29 127	0.35 312	0.46 125	0.26 60	0.37 154	0.23 38	0.27 97	0.22 94	0.55 220	0.28 181	0.12 45	0.09 18	0.16 208	0.13 202	0.13 126	0.13 163
1: 1. 1
fffy	0.29 144	0.22 261	0.38 173	0.38 190	0.23 189	0.33 196	0.29 200	0.55 169	0.42 184	0.33 129	0.37 147	0.39 184	0.27 152	0.52 205	0.28 181	0.13 74	0.12 220	0.16 208	0.13 202	0.14 171	0.12 113

PAM	0.50 382	0.21 231	0.75 468	0.41 281	0.26 296	1.11 547	0.37 339	1.10 450	0.39 154	0.75 345	0.46 174	1.92 594	0.61 399	0.62 295	0.28 181	0.16 248	0.10 56	0.16 208	0.14 232	0.14 171	0.15 241

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

AIO-Stereo-zeroshot	0.44 317	0.22 261	0.83 489	0.39 215	0.45 539	0.41 269	0.26 156	1.04 422	0.50 225	0.54 233	0.76 289	1.03 487	0.43 299	0.67 344	0.28 181	0.16 248	0.11 139	0.17 250	0.19 399	0.21 392	0.21 402

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

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

MyStereo07	0.33 185	0.23 294	0.37 163	0.43 359	0.29 383	0.40 258	0.48 460	0.78 328	0.38 147	0.38 163	0.34 134	0.32 133	0.30 205	0.63 306	0.28 181	0.14 117	0.13 302	0.19 331	0.17 340	0.18 328	0.17 315

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

CAS	0.37 230	0.13 1	0.27 50	1.34 612	0.31 423	0.46 306	0.38 357	0.50 142	0.48 217	0.35 145	0.52 205	0.24 65	0.19 48	0.30 10	0.28 181	1.03 616	0.08 1	0.12 66	0.08 1	0.12 91	0.28 491

ProNet	0.30 154	0.22 261	0.41 202	0.36 151	0.25 259	0.33 196	0.42 419	0.62 202	0.41 177	0.33 129	0.31 114	0.32 133	0.28 167	0.60 267	0.28 181	0.13 74	0.11 139	0.16 208	0.13 202	0.13 126	0.14 201

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

XX-TBD	0.32 177	0.53 544	0.26 32	0.53 512	0.21 136	0.38 240	0.24 127	0.41 92	0.77 330	0.55 235	0.70 267	0.31 125	0.26 141	0.33 46	0.28 181	0.16 248	0.10 56	0.12 66	0.09 6	0.13 126	0.11 66

XX-Stereo	0.38 248	0.18 126	0.52 337	0.58 548	0.38 497	0.39 250	0.20 58	0.62 202	0.31 97	0.47 208	1.29 519	0.72 380	0.25 124	0.59 254	0.28 181	0.16 248	0.11 139	0.17 250	0.16 287	0.14 171	0.11 66

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

Select-FE	0.48 354	0.26 382	0.96 523	0.42 318	0.36 486	0.34 207	0.20 58	1.02 415	0.37 141	0.61 253	1.01 425	1.04 492	0.79 498	0.74 388	0.29 200	0.17 292	0.13 302	0.17 250	0.20 422	0.15 218	0.25 465

IGEV-FE	0.36 211	0.19 160	0.71 449	0.41 281	0.29 383	0.30 141	0.25 141	0.86 356	0.40 168	0.64 275	0.57 227	0.56 274	0.25 124	0.56 230	0.29 200	0.15 194	0.11 139	0.16 208	0.14 232	0.14 171	0.14 201

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

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

AIO-Stereo-zeroshot1	0.52 410	0.23 294	1.38 569	0.40 253	0.53 567	0.29 127	0.30 221	1.49 574	0.45 201	0.69 309	1.15 483	0.98 472	0.32 221	0.70 368	0.29 200	0.15 194	0.11 139	0.17 250	0.20 422	0.22 418	0.27 480

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

IGEV_Zeroshot_test	0.36 211	0.19 160	0.71 449	0.41 281	0.29 383	0.30 141	0.25 141	0.86 356	0.40 168	0.64 275	0.57 227	0.56 274	0.25 124	0.56 230	0.29 200	0.15 194	0.11 139	0.16 208	0.14 232	0.14 171	0.14 201

LoS	0.30 154	0.16 83	0.32 102	0.30 8	0.19 57	0.32 182	0.29 200	0.54 165	0.73 312	0.35 145	0.52 205	0.42 205	0.29 187	0.48 177	0.29 200	0.15 194	0.11 139	0.13 104	0.09 6	0.12 91	0.12 113
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
RCA-Stereo	0.36 211	0.18 126	0.37 163	0.38 190	0.23 189	0.31 159	0.33 275	0.70 269	1.25 549	0.45 198	0.65 249	0.46 232	0.43 299	0.40 109	0.29 200	0.14 117	0.10 56	0.14 137	0.12 166	0.12 91	0.12 113

test_4	0.37 230	0.19 160	0.34 119	0.45 398	0.26 296	0.20 11	0.34 289	0.58 184	0.42 184	0.60 248	1.45 551	0.43 215	0.26 141	0.67 344	0.29 200	0.12 45	0.10 56	0.17 250	0.19 399	0.15 218	0.12 113

iRaft-Stereo_20w	0.42 298	0.20 196	0.63 410	0.39 215	0.27 335	0.33 196	0.25 141	1.76 604	0.37 141	0.73 334	0.53 212	0.63 323	0.42 296	0.86 449	0.29 200	0.14 117	0.11 139	0.14 137	0.13 202	0.15 218	0.15 241

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

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

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

TRStereo	0.39 261	0.32 456	0.64 415	0.49 462	0.41 515	0.30 141	0.30 221	0.97 399	0.63 261	0.53 231	0.43 164	0.52 259	0.26 141	0.77 413	0.29 200	0.18 331	0.12 220	0.19 331	0.19 399	0.13 126	0.13 163

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

test-1	0.37 230	0.20 196	0.76 470	0.47 443	0.27 335	0.44 295	0.36 325	0.63 210	0.65 271	0.49 217	0.67 261	0.54 266	0.35 243	0.42 125	0.30 217	0.14 117	0.12 220	0.16 208	0.14 232	0.15 218	0.18 341

sAnonymous2	0.42 298	0.41 512	0.96 523	0.48 451	0.37 490	0.41 269	0.48 460	0.60 190	0.52 232	0.39 169	0.48 182	0.35 156	0.44 306	0.44 139	0.30 217	0.19 371	0.14 342	0.19 331	0.17 340	0.55 587	0.43 567

CroCo_RVC	0.42 298	0.41 512	0.96 523	0.48 451	0.37 490	0.41 269	0.48 460	0.60 190	0.52 232	0.39 169	0.48 182	0.35 156	0.44 306	0.44 139	0.30 217	0.19 371	0.14 342	0.19 331	0.17 340	0.55 587	0.43 567

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

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

MyStereo06	0.40 276	0.22 261	0.65 420	0.42 318	0.29 383	0.43 284	0.48 460	1.05 429	0.43 191	0.64 275	0.54 215	0.78 409	0.27 152	0.53 211	0.31 229	0.14 117	0.13 302	0.18 298	0.17 340	0.17 297	0.17 315

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

Sa-1000	0.49 368	0.25 347	0.45 248	0.46 423	0.25 259	0.64 407	0.34 289	0.85 352	0.95 451	0.85 411	1.51 558	0.55 268	0.44 306	0.94 479	0.31 229	0.16 248	0.12 220	0.21 412	0.20 422	0.15 218	0.14 201

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

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

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

DLNR-FE	20.09 650	36.45 657	38.39 654	170.32 666	60.71 662	0.23 29	0.20 58	13.60 650	0.40 168	0.45 198	0.66 253	0.42 205	0.21 80	0.64 313	0.32 236	5.49 648	0.10 56	0.15 181	0.11 136	72.83 667	0.13 163

plain	0.32 177	0.21 231	0.59 394	0.40 253	0.29 383	0.27 91	0.30 221	0.46 125	0.36 133	0.32 125	0.66 253	0.31 125	0.33 228	0.68 353	0.32 236	0.18 331	0.13 302	0.20 368	0.15 258	0.18 328	0.13 163

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

DLNR_Zeroshot_test	20.12 651	36.36 656	38.38 653	170.13 665	62.28 663	0.22 18	0.20 58	13.43 649	0.40 168	0.45 198	0.66 253	0.42 205	0.21 80	0.64 313	0.32 236	5.57 649	0.10 56	0.15 181	0.11 136	72.31 666	0.13 163

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

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

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

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

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

KYRaft	0.48 354	0.21 231	0.41 202	0.45 398	0.23 189	0.43 284	0.36 325	0.68 247	0.45 201	0.94 471	1.72 573	0.78 409	0.40 286	0.65 322	0.32 236	0.16 248	0.11 139	0.18 298	0.22 465	0.17 297	0.76 604

Prome-Stereo	0.46 333	0.20 196	0.37 163	0.45 398	0.26 296	0.40 258	0.42 419	0.69 257	0.49 220	0.96 489	1.84 579	0.58 295	0.64 417	0.63 306	0.32 236	0.15 194	0.11 139	0.16 208	0.14 232	0.17 297	0.30 504

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

testlalala2	0.37 230	0.19 160	0.45 248	0.94 599	0.56 572	0.45 303	0.25 141	0.64 220	0.51 231	0.69 309	0.57 227	0.44 219	0.24 114	0.35 69	0.33 247	0.15 194	0.13 302	0.14 137	0.10 95	0.13 126	0.14 201

testlalala_base	0.49 368	0.26 382	0.44 240	0.47 443	0.34 472	0.57 364	0.26 156	0.60 190	0.37 141	0.52 223	0.56 224	0.46 232	0.31 211	0.45 146	0.33 247	1.56 624	0.11 139	0.14 137	0.10 95	1.85 615	0.15 241

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

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

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

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

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

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

PSM-AAD	0.48 354	0.21 231	0.39 181	0.44 384	0.23 189	0.56 355	0.47 453	0.67 241	0.73 312	1.08 533	1.12 469	0.58 295	0.87 523	0.63 306	0.33 247	0.15 194	0.11 139	0.25 478	0.26 520	0.18 328	0.42 562

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

sCroCo_RVC	0.36 211	0.29 429	0.73 461	0.52 502	0.39 505	0.42 279	0.31 245	0.52 153	0.46 207	0.31 121	0.48 182	0.38 175	0.32 221	0.46 156	0.33 247	0.22 430	0.23 508	0.19 331	0.19 399	0.21 392	0.22 421

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

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

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

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

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

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

FTStereo	0.56 440	0.21 231	0.39 181	0.42 318	0.25 259	0.39 250	0.73 556	0.69 257	0.45 201	1.09 537	3.23 616	0.69 360	0.71 456	0.55 220	0.34 259	0.15 194	0.13 302	0.19 331	0.17 340	0.15 218	0.32 517

GMM-Stereo	0.44 317	0.20 196	0.39 181	0.42 318	0.25 259	0.50 318	0.44 435	0.72 287	0.57 245	0.77 359	1.37 534	0.76 401	0.38 266	0.62 295	0.34 259	0.15 194	0.10 56	0.20 368	0.19 399	0.17 297	0.28 491

CREStereo++_RVC	0.32 177	0.16 83	0.25 10	0.32 70	0.24 229	0.27 91	0.22 104	0.48 139	0.89 415	0.47 208	0.80 318	0.29 112	0.25 124	0.37 82	0.34 259	0.14 117	0.09 18	0.13 104	0.52 604	0.14 171	0.10 6
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
rvit_stereo_0081	0.33 185	0.25 347	0.49 295	0.43 359	0.26 296	0.31 159	0.37 339	0.45 117	0.56 238	0.37 154	0.40 155	0.39 184	0.38 266	0.44 139	0.35 268	0.22 430	0.16 399	0.19 331	0.16 287	0.20 380	0.14 201

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

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

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

GrayStereo	0.49 368	0.20 196	0.44 240	0.47 443	0.29 383	0.51 323	0.62 526	0.71 276	0.66 274	1.04 516	1.46 552	0.77 406	0.73 472	0.58 246	0.35 268	0.15 194	0.12 220	0.17 250	0.17 340	0.15 218	0.30 504

AnonymousM	0.42 298	0.86 592	0.31 90	0.35 120	0.23 189	0.30 141	0.37 339	0.56 177	0.44 196	0.72 327	0.50 190	0.47 237	0.29 187	0.42 125	0.35 268	0.16 248	0.12 220	1.51 617	0.32 554	0.12 91	0.11 66

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

RALAANet	0.40 276	0.24 316	0.56 375	0.43 359	0.30 408	0.36 222	0.25 141	0.89 367	0.69 289	0.69 309	0.65 249	0.61 311	0.30 205	0.63 306	0.35 268	0.16 248	0.13 302	0.18 298	0.15 258	0.21 392	0.14 201

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

R-Stereo Train	0.40 276	0.19 160	0.47 273	0.43 359	0.27 335	0.41 269	0.31 245	0.74 306	0.38 147	0.90 451	1.28 515	0.58 295	0.35 243	0.43 131	0.35 268	0.15 194	0.13 302	0.14 137	0.12 166	0.14 171	0.14 201

RAFT-Stereo	0.40 276	0.19 160	0.47 273	0.43 359	0.27 335	0.41 269	0.31 245	0.74 306	0.38 147	0.90 451	1.28 515	0.58 295	0.35 243	0.43 131	0.35 268	0.15 194	0.13 302	0.14 137	0.12 166	0.14 171	0.14 201
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
rvit_stereo_ft	0.35 201	0.26 382	0.54 358	0.53 512	0.32 448	0.33 196	0.46 445	0.52 153	0.52 232	0.35 145	0.41 158	0.41 198	0.34 235	0.49 186	0.36 279	0.22 430	0.14 342	0.19 331	0.18 371	0.19 363	0.15 241

qqq1	0.51 396	0.24 316	0.67 428	0.35 120	0.20 99	0.63 397	0.34 289	1.26 519	1.06 496	0.85 411	1.02 428	0.71 365	0.66 427	0.96 488	0.36 279	0.19 371	0.16 399	0.14 137	0.12 166	0.15 218	0.16 272

fff1	0.51 396	0.24 316	0.67 428	0.35 120	0.20 99	0.63 397	0.34 289	1.26 519	1.06 496	0.85 411	1.02 428	0.71 365	0.66 427	0.96 488	0.36 279	0.19 371	0.16 399	0.14 137	0.12 166	0.15 218	0.16 272

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

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

ADStereo(finetuned)	0.39 261	0.18 126	0.58 386	0.35 120	0.19 57	0.30 141	0.30 221	0.72 287	0.96 458	0.72 327	0.77 293	0.45 228	0.68 444	0.46 156	0.36 279	0.14 117	0.10 56	0.14 137	0.11 136	0.13 126	0.15 241

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

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

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

rvit_0105_6	0.40 276	0.28 415	0.68 435	0.51 485	0.30 408	0.39 250	0.41 408	0.53 159	0.68 282	0.41 184	0.45 170	0.50 250	0.45 313	0.55 220	0.37 288	0.28 509	0.26 535	0.24 465	0.22 465	0.22 418	0.17 315

rvit_0105_4	0.42 298	0.30 444	0.77 473	0.52 502	0.29 383	0.41 269	0.44 435	0.57 181	0.75 322	0.45 198	0.48 182	0.56 274	0.49 335	0.58 246	0.37 288	0.28 509	0.26 535	0.25 478	0.22 465	0.24 451	0.19 353

DCANet-4	0.38 248	0.22 261	0.58 386	0.35 120	0.19 57	0.30 141	0.30 221	0.69 257	0.97 463	0.70 315	0.79 307	0.40 191	0.46 320	0.46 156	0.37 288	0.14 117	0.10 56	0.14 137	0.11 136	0.12 91	0.15 241

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

GLC_STEREO	0.30 154	0.20 196	0.28 63	0.44 384	0.19 57	0.31 159	0.25 141	0.49 140	0.43 191	0.37 154	0.47 180	0.40 191	0.23 107	0.51 202	0.37 288	0.15 194	0.18 451	0.19 331	0.16 287	0.16 271	0.14 201

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

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

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

RAFT-345	0.41 291	0.19 160	0.42 215	0.39 215	0.23 189	0.32 182	0.25 141	0.62 202	0.56 238	0.74 341	1.77 575	0.44 219	0.35 243	0.67 344	0.37 288	0.14 117	0.11 139	0.18 298	0.14 232	0.14 171	0.13 163

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

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

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

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

111	0.42 298	0.18 126	0.46 261	0.35 120	0.19 57	0.52 331	0.28 185	0.76 319	1.16 531	0.52 223	0.92 383	0.65 336	0.51 343	0.65 322	0.37 288	0.15 194	0.10 56	0.14 137	0.12 166	0.13 126	0.16 272

ARAFT	0.48 354	0.25 347	0.82 485	0.42 318	0.25 259	0.56 355	0.54 500	0.82 346	0.82 372	0.92 461	0.75 286	0.75 394	0.48 329	0.89 459	0.37 288	0.15 194	0.12 220	0.23 449	0.22 465	0.14 171	0.14 201

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

rvit_0105_5	0.44 317	0.32 456	0.79 477	0.51 485	0.29 383	0.44 295	0.43 427	0.62 202	0.76 327	0.51 220	0.52 205	0.61 311	0.53 347	0.58 246	0.38 303	0.28 509	0.25 526	0.25 478	0.24 496	0.22 418	0.20 384

GCST	0.85 534	1.25 610	0.80 478	1.58 615	1.03 609	1.04 533	0.24 127	0.81 340	0.81 359	0.99 500	0.67 261	0.78 409	0.35 243	0.98 497	0.38 303	0.97 612	0.65 614	1.20 614	0.81 617	0.93 605	0.72 601

PSM-adaLoss	0.36 211	0.24 316	0.51 316	0.42 318	0.22 161	0.24 38	0.31 245	0.63 210	0.39 154	0.63 265	0.73 272	0.57 279	0.38 266	0.59 254	0.38 303	0.18 331	0.12 220	0.20 368	0.16 287	0.21 392	0.16 272

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

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

SST-Stereo	0.41 291	0.20 196	0.48 286	0.43 359	0.25 259	0.25 60	0.21 89	0.68 247	0.50 225	1.08 533	0.79 307	0.71 365	0.42 296	0.81 432	0.38 303	0.17 292	0.11 139	0.20 368	0.16 287	0.19 363	0.15 241

RAFT-RH_RVC	0.57 446	0.18 126	0.44 240	0.38 190	0.23 189	0.56 355	0.24 127	0.61 198	0.73 312	1.18 551	3.90 627	0.55 268	0.40 286	0.67 344	0.38 303	0.14 117	0.11 139	0.20 368	0.15 258	0.12 91	0.14 201

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

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

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

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

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

MIM_Stereo	0.39 261	0.18 126	0.59 394	0.38 190	0.25 259	0.27 91	0.24 127	0.72 287	0.56 238	0.72 327	1.00 421	0.62 318	0.29 187	0.67 344	0.39 313	0.13 74	0.14 342	0.17 250	0.16 287	0.14 171	0.12 113

riskmin	0.41 291	0.21 231	0.44 240	0.34 100	0.24 229	0.58 370	0.32 259	0.70 269	0.86 391	0.52 223	0.57 227	0.78 409	0.60 393	0.58 246	0.39 313	0.17 292	0.12 220	0.19 331	0.13 202	0.19 363	0.22 421

MIPNet	0.39 261	0.22 261	0.66 423	0.40 253	0.25 259	0.53 336	0.29 200	0.78 328	0.74 318	0.68 306	0.60 236	0.40 191	0.48 329	0.45 146	0.39 313	0.14 117	0.11 139	0.16 208	0.13 202	0.14 171	0.14 201

Patchmatch Stereo++	0.36 211	0.24 316	0.51 316	0.42 318	0.22 161	0.24 38	0.21 89	0.63 210	0.39 154	0.63 265	0.73 272	0.57 279	0.38 266	0.61 273	0.39 313	0.18 331	0.12 220	0.20 368	0.16 287	0.21 392	0.16 272
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
NF-Stereo	0.39 261	0.21 231	0.51 316	0.42 318	0.25 259	0.26 73	0.30 221	0.71 276	0.72 302	0.66 287	0.77 293	0.57 279	0.31 211	0.69 360	0.39 313	0.18 331	0.12 220	0.20 368	0.16 287	0.16 271	0.27 480

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

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

ASMatch	0.48 354	0.20 196	0.47 273	0.39 215	0.28 360	0.37 234	0.26 156	0.76 319	0.72 302	0.77 359	2.29 593	0.61 311	0.51 343	0.64 313	0.39 313	0.15 194	0.12 220	0.17 250	0.15 258	0.14 171	0.22 421

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

PFNet	0.43 311	0.19 160	0.61 400	0.44 384	0.24 229	0.42 279	0.31 245	0.76 319	0.81 359	1.01 504	0.74 284	0.67 355	0.41 291	0.75 396	0.39 313	0.16 248	0.10 56	0.20 368	0.15 258	0.16 271	0.14 201

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

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

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

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

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

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

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

Anonymous3	0.47 344	0.35 473	0.91 515	0.50 473	0.38 497	0.81 481	0.55 503	0.76 319	0.66 274	0.52 223	0.65 249	0.44 219	0.45 313	0.66 334	0.39 313	0.25 481	0.25 526	0.22 427	0.21 443	0.23 438	0.24 456

SFCPSM	0.48 354	0.22 261	0.59 394	0.41 281	0.27 335	0.85 493	0.36 325	1.39 556	0.79 341	0.81 382	0.85 345	0.54 266	0.50 338	0.60 267	0.39 313	0.18 331	0.14 342	0.18 298	0.20 422	0.17 297	0.16 272

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

IPLGR	0.40 276	0.22 261	0.70 447	0.40 253	0.22 161	0.51 323	0.29 200	0.78 328	0.78 334	0.80 378	0.77 293	0.44 219	0.41 291	0.48 177	0.40 335	0.14 117	0.12 220	0.16 208	0.14 232	0.16 271	0.14 201

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

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

DN-CSS_ROB	0.45 326	0.27 399	0.74 465	0.41 281	0.29 383	0.43 284	0.29 200	0.80 338	0.78 334	0.73 334	1.08 460	0.48 242	0.45 313	0.81 432	0.40 335	0.15 194	0.12 220	0.21 412	0.19 399	0.18 328	0.17 315

rvit_0105_3	0.48 354	0.35 473	0.85 502	0.56 536	0.31 423	0.48 315	0.48 460	0.65 223	0.81 359	0.66 287	0.59 233	0.66 348	0.56 365	0.66 334	0.41 340	0.30 527	0.27 542	0.29 526	0.28 534	0.21 392	0.21 402

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

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

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

GMStereo	0.40 276	0.38 492	0.61 400	0.41 281	0.27 335	0.47 310	0.35 312	0.62 202	1.04 490	0.57 241	0.54 215	0.38 175	0.36 252	0.56 230	0.41 340	0.20 392	0.13 302	0.16 208	0.17 340	0.24 451	0.20 384
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DRaft	0.49 368	0.18 126	0.50 307	0.38 190	0.25 259	0.57 364	0.39 375	0.67 241	0.86 391	1.02 508	1.75 574	0.50 250	0.79 498	0.65 322	0.42 345	0.14 117	0.11 139	0.16 208	0.16 287	0.14 171	0.17 315

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

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

UDGNet	0.50 382	0.82 586	0.56 375	0.51 485	0.32 448	0.41 269	0.34 289	0.71 276	0.93 438	0.65 281	0.60 236	0.58 295	0.44 306	0.65 322	0.43 347	0.33 543	0.15 369	0.67 602	0.20 422	0.49 575	0.23 445

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

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

THIR-Stereo	0.51 396	0.19 160	0.47 273	0.39 215	0.23 189	0.74 455	0.64 534	0.68 247	0.88 409	1.03 511	1.40 537	0.71 365	0.75 482	0.64 313	0.43 347	0.16 248	0.11 139	0.17 250	0.18 371	0.15 218	0.17 315

DIP-Stereo	0.40 276	0.22 261	0.58 386	0.42 318	0.29 383	0.62 391	0.27 170	0.87 358	0.42 184	0.65 281	0.86 349	0.52 259	0.35 243	0.67 344	0.43 347	0.15 194	0.13 302	0.17 250	0.14 232	0.15 218	0.17 315
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
iResNetv2_ROB	0.55 431	0.29 429	0.86 503	0.39 215	0.25 259	0.67 430	0.37 339	1.21 497	1.02 482	1.02 508	1.10 462	0.89 447	0.79 498	0.74 388	0.43 347	0.19 371	0.13 302	0.15 181	0.11 136	0.19 363	0.16 272

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

PCWNet_CMD	0.49 368	0.25 347	0.56 375	0.40 253	0.27 335	0.64 407	0.32 259	0.98 401	0.99 471	0.87 426	1.07 454	0.78 409	0.46 320	0.61 273	0.44 354	0.17 292	0.13 302	0.21 412	0.16 287	0.26 473	0.20 384

CASS	0.46 333	0.28 415	0.45 248	0.48 451	0.22 161	0.63 397	0.34 289	0.99 405	0.66 274	0.76 351	0.86 349	0.61 311	0.58 381	0.58 246	0.44 354	0.29 520	0.16 399	0.22 427	0.18 371	0.23 438	0.28 491
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
GANet-ADL	0.44 317	0.27 399	0.48 286	0.44 384	0.30 408	0.54 343	0.36 325	0.94 389	0.88 409	0.64 275	0.72 270	0.68 358	0.44 306	0.55 220	0.44 354	0.22 430	0.15 369	0.15 181	0.13 202	0.18 328	0.21 402

DEmStereo	0.49 368	0.18 126	0.53 345	0.39 215	0.26 296	0.57 364	0.33 275	0.65 223	0.75 322	0.90 451	1.65 567	0.57 279	1.02 553	0.63 306	0.44 354	0.14 117	0.12 220	0.16 208	0.16 287	0.14 171	0.17 315

MSMDNet	0.49 368	0.25 347	0.56 375	0.40 253	0.27 335	0.64 407	0.32 259	0.99 405	0.99 471	0.87 426	1.07 454	0.79 416	0.46 320	0.61 273	0.44 354	0.17 292	0.13 302	0.20 368	0.16 287	0.25 462	0.20 384

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

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

CFNet_ucs	0.51 396	0.25 347	0.58 386	0.39 215	0.31 423	0.59 380	0.35 312	1.04 422	0.95 451	0.89 443	1.19 498	0.80 420	0.49 335	0.66 334	0.45 360	0.21 408	0.16 399	0.26 497	0.18 371	0.27 483	0.23 445

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

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

xyz-stereo	4.31 631	0.17 100	61.72 664	0.35 120	0.16 4	13.86 646	0.38 357	0.61 198	0.69 289	1.05 521	3.09 615	0.77 406	0.88 528	1.24 542	0.46 364	0.13 74	0.10 56	0.16 208	0.12 166	0.13 126	0.11 66

GMStereo_Zeroshot	0.51 396	0.46 529	0.80 478	0.50 473	0.28 360	0.57 364	0.30 221	0.75 315	0.79 341	0.88 436	0.94 388	0.90 450	0.37 258	0.77 413	0.46 364	0.27 498	0.14 342	0.26 497	0.15 258	0.39 550	0.19 353

anonymousa	0.51 396	0.21 231	0.47 273	0.39 215	0.25 259	0.89 501	0.36 325	0.78 328	0.63 261	0.88 436	1.54 560	1.09 512	0.67 436	0.53 211	0.46 364	0.17 292	0.14 342	0.19 331	0.21 443	0.16 271	0.16 272

IER	0.48 354	0.25 347	0.60 399	0.38 190	0.28 360	0.67 430	0.38 357	0.82 346	0.68 282	0.88 436	0.95 392	0.74 389	0.79 498	0.62 295	0.46 364	0.17 292	0.14 342	0.17 250	0.17 340	0.17 297	0.16 272

CrosDoStereo	0.51 396	0.19 160	0.46 261	0.39 215	0.24 229	0.39 250	1.14 600	0.69 257	0.87 398	0.94 471	1.36 531	0.62 318	0.75 482	0.68 353	0.46 364	0.15 194	0.12 220	0.17 250	0.18 371	0.14 171	0.16 272

DeepStereo_LL	0.51 396	0.19 160	0.46 261	0.39 215	0.24 229	0.39 250	1.14 600	0.69 257	0.87 398	0.94 471	1.36 531	0.62 318	0.75 482	0.68 353	0.46 364	0.15 194	0.12 220	0.17 250	0.18 371	0.14 171	0.16 272

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

GES	0.46 333	0.25 347	0.62 406	0.41 281	0.30 408	0.62 391	0.37 339	1.06 434	0.70 293	0.75 345	0.83 333	0.47 237	0.52 346	0.69 360	0.46 364	0.23 457	0.17 435	0.17 250	0.16 287	0.18 328	0.24 456

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

iResNet_ROB	0.55 431	0.24 316	0.61 400	0.38 190	0.22 161	0.66 421	0.30 221	1.59 590	1.33 566	0.94 471	1.05 444	0.81 422	0.69 446	0.84 444	0.46 364	0.17 292	0.12 220	0.14 137	0.09 6	0.15 218	0.20 384

rvit_stereo_0075_2	0.48 354	0.38 492	0.74 465	0.54 524	0.46 548	0.43 284	0.35 312	0.85 352	0.68 282	0.56 238	0.73 272	0.59 305	0.47 325	0.64 313	0.47 375	0.33 543	0.23 508	0.35 551	0.26 520	0.32 514	0.26 470

DAS	0.54 422	0.26 382	0.66 423	0.49 462	0.31 423	0.61 387	0.43 427	0.89 367	1.01 477	0.95 477	1.16 488	0.71 365	0.85 516	0.89 459	0.47 375	0.18 331	0.14 342	0.18 298	0.15 258	0.22 418	0.19 353

SepStereo	0.54 422	0.26 382	0.66 423	0.49 462	0.31 423	0.61 387	0.43 427	0.89 367	1.01 477	0.95 477	1.16 488	0.71 365	0.85 516	0.97 495	0.47 375	0.18 331	0.14 342	0.18 298	0.15 258	0.22 418	0.19 353

HITNet	0.43 311	0.27 399	0.50 307	0.34 100	0.18 32	0.65 414	0.32 259	0.99 405	0.70 293	0.73 334	0.86 349	0.66 348	0.56 365	0.61 273	0.47 375	0.14 117	0.10 56	0.15 181	0.13 202	0.18 328	0.13 163
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
test_sample5	0.50 382	0.28 415	0.55 362	0.37 170	0.23 189	0.65 414	0.38 357	1.19 487	0.86 391	0.81 382	0.97 405	0.64 330	0.60 393	0.72 383	0.48 379	0.22 430	0.16 399	0.22 427	0.21 443	0.23 438	0.22 421

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

DualNet	0.51 396	0.28 415	0.55 362	0.37 170	0.23 189	0.65 414	0.38 357	1.19 487	0.86 391	0.84 398	1.06 450	0.64 330	0.60 393	0.72 383	0.48 379	0.22 430	0.16 399	0.22 427	0.21 443	0.23 438	0.22 421

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

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

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

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

UCFNet_RVC	0.50 382	0.27 399	0.37 163	0.40 253	0.27 335	0.66 421	0.42 419	1.18 483	0.86 391	0.70 315	0.89 363	0.91 456	0.60 393	0.62 295	0.48 379	0.24 468	0.18 451	0.28 518	0.27 527	0.25 462	0.24 456

HSM	0.53 417	0.25 347	0.46 261	0.40 253	0.25 259	0.74 455	0.44 435	1.29 534	0.78 334	0.82 384	0.92 383	1.21 532	0.75 482	0.90 467	0.48 379	0.18 331	0.14 342	0.17 250	0.14 232	0.17 297	0.18 341

FSD					0.46 548	0.48 315	0.52 488	0.54 165	0.49 220	0.48 214	0.48 182	0.50 250	0.48 329	0.51 202	0.49 388	0.45 581	0.43 599	0.47 583	0.46 588	0.46 567

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

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

IPLG	0.40 276	0.21 231	0.64 415	0.41 281	0.25 259	0.54 343	0.27 170	0.77 324	0.68 282	0.85 411	0.82 328	0.33 143	0.32 221	0.64 313	0.49 388	0.13 74	0.11 139	0.16 208	0.14 232	0.14 171	0.14 201

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

DispNO	0.48 354	0.24 316	0.84 496	0.40 253	0.31 423	0.58 370	0.39 375	0.91 373	0.79 341	0.79 375	0.83 333	0.71 365	0.59 387	0.75 396	0.50 392	0.19 371	0.14 342	0.20 368	0.18 371	0.16 271	0.17 315

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

hknet	0.51 396	0.26 382	0.58 386	0.46 423	0.29 383	0.75 459	0.46 445	0.99 405	0.89 415	0.77 359	0.80 318	0.96 468	0.67 436	0.75 396	0.50 392	0.19 371	0.15 369	0.22 427	0.19 399	0.18 328	0.19 353

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

LL-Strereo	0.58 458	0.29 429	0.83 489	0.48 451	0.35 479	0.39 250	0.48 460	1.04 422	0.99 471	0.87 426	0.79 307	1.08 506	1.15 571	1.35 562	0.51 396	0.18 331	0.15 369	0.22 427	0.19 399	0.17 297	0.21 402

pcwnet_v2	0.60 469	0.29 429	0.89 512	0.46 423	0.36 486	0.62 391	0.38 357	1.33 547	1.24 547	1.02 508	1.27 514	0.71 365	0.59 387	0.71 378	0.51 396	0.28 509	0.21 488	0.24 465	0.23 481	0.29 495	0.30 504

RAFT + AFF	0.54 422	0.30 444	0.84 496	0.51 485	0.32 448	0.63 397	0.57 509	1.05 429	0.95 451	0.80 378	0.87 356	0.85 428	0.57 377	0.87 451	0.51 396	0.18 331	0.21 488	0.23 449	0.22 465	0.19 363	0.19 353

AdaStereo	0.52 410	0.34 469	0.53 345	0.49 462	0.25 259	0.71 441	0.36 325	1.24 510	0.91 426	0.77 359	0.98 409	0.75 394	0.50 338	0.71 378	0.51 396	0.27 498	0.13 302	0.28 518	0.18 371	0.23 438	0.18 341
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
DCVSM-stereo	0.51 396	0.28 415	0.56 375	0.39 215	0.29 383	0.55 349	0.28 185	0.78 328	0.78 334	1.11 544	0.77 293	1.04 492	0.76 491	0.65 322	0.52 401	0.20 392	0.20 478	0.24 465	0.21 443	0.25 462	0.31 513

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

MyStereo8	0.42 298	0.21 231	0.64 415	0.43 359	0.29 383	0.55 349	0.28 185	0.72 287	0.50 225	0.73 334	1.01 425	0.57 279	0.44 306	0.52 205	0.52 401	0.15 194	0.12 220	0.16 208	0.14 232	0.19 363	0.21 402

gwcnet-sp	0.50 382	0.25 347	0.84 496	0.41 281	0.27 335	0.79 469	0.40 388	0.93 384	0.85 385	0.95 477	0.79 307	0.65 336	0.63 409	0.69 360	0.52 401	0.18 331	0.17 435	0.18 298	0.18 371	0.18 328	0.19 353

scenet	0.50 382	0.25 347	0.84 496	0.41 281	0.27 335	0.79 469	0.40 388	0.93 384	0.85 385	0.95 477	0.79 307	0.65 336	0.63 409	0.69 360	0.52 401	0.18 331	0.17 435	0.18 298	0.18 371	0.18 328	0.19 353

ssnet	0.50 382	0.25 347	0.84 496	0.41 281	0.27 335	0.79 469	0.40 388	0.93 384	0.85 385	0.95 477	0.79 307	0.65 336	0.63 409	0.69 360	0.52 401	0.18 331	0.17 435	0.18 298	0.18 371	0.18 328	0.19 353

CIPLG	0.42 298	0.23 294	0.71 449	0.45 398	0.33 460	0.51 323	0.33 275	0.68 247	0.68 282	0.84 398	0.96 396	0.47 237	0.33 228	0.56 230	0.52 401	0.17 292	0.12 220	0.16 208	0.14 232	0.13 126	0.16 272

ACRE	0.42 298	0.23 294	0.73 461	0.45 398	0.33 460	0.50 318	0.33 275	0.68 247	0.70 293	0.82 384	0.92 383	0.46 232	0.32 221	0.53 211	0.52 401	0.17 292	0.12 220	0.15 181	0.14 232	0.13 126	0.16 272

PSMNet-RSSM	0.50 382	0.24 316	0.41 202	0.43 359	0.26 296	0.51 323	0.40 388	1.16 472	0.79 341	0.75 345	1.07 454	0.87 438	0.69 446	0.66 334	0.52 401	0.24 468	0.16 399	0.23 449	0.26 520	0.20 380	0.20 384

FADNet-RVC-Resample	0.58 458	0.35 473	1.34 566	0.50 473	0.34 472	0.73 449	0.43 427	1.09 446	0.96 458	0.83 392	0.87 356	0.76 401	0.66 427	0.77 413	0.52 401	0.19 371	0.18 451	0.26 497	0.27 527	0.28 493	0.29 498

NOSS_ROB	0.59 462	0.40 506	0.42 215	0.45 398	0.31 423	0.79 469	0.53 493	1.09 446	1.12 517	0.69 309	0.92 383	0.77 406	0.63 409	0.81 432	0.52 401	0.39 570	0.38 585	0.44 578	0.42 586	0.38 546	0.36 540

DualNet (step1)	0.60 469	0.37 484	0.83 489	0.39 215	0.31 423	0.72 445	0.49 473	1.11 452	0.92 432	0.93 464	0.89 363	0.86 432	0.71 456	0.74 388	0.53 412	0.42 577	0.22 497	0.40 570	0.41 581	0.36 538	0.35 534

test_sample7	0.54 422	0.30 444	0.55 362	0.37 170	0.28 360	0.63 397	0.47 453	1.11 452	0.92 432	0.93 464	0.89 363	0.86 432	0.71 456	0.74 388	0.53 412	0.27 498	0.22 497	0.27 507	0.26 520	0.27 483	0.26 470

dd	0.44 317	0.40 506	0.62 406	0.44 384	0.26 296	0.51 323	0.38 357	0.72 287	1.07 504	0.60 248	0.66 253	0.43 215	0.40 286	0.68 353	0.53 412	0.24 468	0.15 369	0.21 412	0.16 287	0.24 451	0.19 353

IPLGR_C	0.42 298	0.23 294	0.71 449	0.46 423	0.33 460	0.51 323	0.34 289	0.69 257	0.69 289	0.84 398	0.92 383	0.46 232	0.33 228	0.53 211	0.53 412	0.17 292	0.12 220	0.16 208	0.14 232	0.13 126	0.16 272

HSM-Net_RVC	0.55 431	0.23 294	0.37 163	0.38 190	0.22 161	0.86 495	0.40 388	1.31 538	0.93 438	0.92 461	1.15 483	1.26 536	0.71 456	0.75 396	0.53 412	0.17 292	0.14 342	0.16 208	0.15 258	0.17 297	0.17 315
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
dad	0.61 473	0.53 544	0.72 456	0.44 384	0.31 423	0.64 407	0.37 339	0.85 352	1.28 556	1.05 521	1.17 493	1.18 530	0.61 399	0.70 368	0.54 417	0.36 560	0.23 508	0.37 561	0.21 443	0.31 507	0.23 445

FADNet	0.63 482	0.53 544	1.20 549	0.46 423	0.44 533	0.66 421	0.41 408	1.24 510	1.07 504	0.70 315	0.84 336	0.98 472	0.65 425	0.87 451	0.54 417	0.29 520	0.30 556	0.27 507	0.30 541	0.48 571	0.36 540

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

CVANet_RVC	0.59 462	0.35 473	0.54 358	0.49 462	0.33 460	0.70 436	0.67 536	1.12 457	0.97 463	0.88 436	1.05 444	1.01 483	0.72 467	0.94 479	0.55 419	0.30 527	0.20 478	0.28 518	0.26 520	0.32 514	0.23 445

rvit_105_1	0.56 440	0.42 517	0.84 496	0.59 551	0.37 490	0.59 380	0.68 539	0.73 299	0.97 463	0.82 384	0.69 264	0.75 394	0.63 409	0.80 427	0.56 421	0.34 551	0.29 551	0.31 537	0.34 562	0.23 438	0.23 445

UGAM	0.54 422	0.23 294	0.51 316	0.46 423	0.26 296	0.40 258	0.52 488	0.65 223	1.19 540	0.78 370	1.15 483	1.38 561	0.56 365	1.03 513	0.56 421	0.18 331	0.15 369	0.25 478	0.21 443	0.15 218	0.13 163

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

NINENet	0.52 410	0.30 444	0.55 362	0.46 423	0.33 460	0.78 463	0.34 289	1.18 483	0.91 426	0.84 398	0.97 405	0.64 330	0.54 354	0.74 388	0.56 421	0.23 457	0.20 478	0.25 478	0.18 371	0.22 418	0.22 421

DeepPruner_ROB	0.55 431	0.37 484	0.67 428	0.42 318	0.31 423	0.50 318	0.43 427	1.22 505	0.73 312	0.86 421	1.05 444	0.85 428	0.58 381	0.90 467	0.56 421	0.29 520	0.23 508	0.22 427	0.22 465	0.26 473	0.26 470

CBMV_ROB	0.62 479	0.39 497	0.41 202	0.41 281	0.28 360	0.86 495	0.28 185	1.06 434	1.02 482	0.95 477	1.33 526	0.81 422	0.84 512	0.94 479	0.56 421	0.37 564	0.37 584	0.43 576	0.40 576	0.33 519	0.32 517

HI	0.46 333	0.22 261	0.41 202	0.35 120	0.35 479	0.27 91	0.32 259	0.75 315	0.50 225	0.90 451	1.13 476	1.12 522	0.73 472	0.70 368	0.57 427	0.12 45	0.10 56	0.17 250	0.17 340	0.17 297	0.16 272

CoSv	0.46 333	0.22 261	0.41 202	0.35 120	0.35 479	0.27 91	0.32 259	0.75 315	0.50 225	0.90 451	1.13 476	1.12 522	0.73 472	0.70 368	0.57 427	0.12 45	0.10 56	0.17 250	0.17 340	0.17 297	0.16 272

HBP-ISP	0.61 473	0.47 536	0.45 248	0.46 423	0.33 460	0.79 469	0.29 200	1.15 470	1.05 492	0.85 411	1.18 497	0.67 355	0.71 456	0.92 472	0.57 427	0.37 564	0.38 585	0.47 583	0.41 581	0.39 550	0.32 517

SACVNet	0.61 473	0.36 482	0.67 428	0.57 542	0.37 490	0.65 414	0.47 453	1.16 472	0.80 350	1.04 516	1.06 450	1.02 485	0.81 506	0.99 502	0.57 427	0.28 509	0.21 488	0.25 478	0.24 496	0.30 503	0.39 549

CFNet-ft	0.50 382	0.25 347	0.39 181	0.41 281	0.26 296	0.66 421	0.37 339	0.91 373	0.87 398	0.67 296	1.00 421	1.05 497	0.70 451	0.68 353	0.57 427	0.23 457	0.16 399	0.24 465	0.21 443	0.24 451	0.19 353

DMCA	0.47 344	0.27 399	0.59 394	0.39 215	0.29 383	0.53 336	0.34 289	0.98 401	0.70 293	0.78 370	0.83 333	0.79 416	0.55 358	0.54 219	0.57 427	0.21 408	0.16 399	0.21 412	0.16 287	0.19 363	0.22 421

CFNet_RVC	0.50 382	0.25 347	0.39 181	0.41 281	0.26 296	0.66 421	0.37 339	0.91 373	0.87 398	0.67 296	1.00 421	1.05 497	0.70 451	0.68 353	0.57 427	0.23 457	0.16 399	0.24 465	0.21 443	0.24 451	0.19 353

AACVNet	0.52 410	0.25 347	0.56 375	0.48 451	0.29 383	0.55 349	0.38 357	0.96 397	0.59 250	0.83 392	1.03 438	1.03 487	0.77 496	0.91 470	0.58 434	0.22 430	0.18 451	0.24 465	0.18 371	0.24 451	0.22 421

CFNet	0.53 417	0.30 444	0.53 345	0.42 318	0.28 360	0.73 449	0.35 312	1.21 497	1.01 477	0.74 341	1.07 454	0.85 428	0.60 393	0.83 440	0.58 434	0.19 371	0.15 369	0.23 449	0.23 481	0.21 392	0.17 315

MLCV	0.49 368	0.26 382	0.73 461	0.38 190	0.18 32	0.64 407	0.33 275	0.84 351	0.89 415	0.96 489	1.12 469	0.72 380	0.45 313	1.00 507	0.59 436	0.14 117	0.10 56	0.14 137	0.11 136	0.14 171	0.14 201

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

ISRNet	0.57 446	0.25 347	0.72 456	0.57 542	0.36 486	0.43 284	0.28 185	0.85 352	0.84 379	1.09 537	1.25 506	0.91 456	0.61 399	0.68 353	0.60 437	0.35 557	0.26 535	0.36 556	0.33 560	0.30 503	0.42 562

SMFormer	0.53 417	0.24 316	0.67 428	0.35 120	0.20 99	0.63 397	0.34 289	1.26 519	1.06 496	0.85 411	1.02 428	0.71 365	0.66 427	0.96 488	0.60 437	0.19 371	0.16 399	0.18 298	0.17 340	0.19 363	0.20 384

tta	0.53 417	0.24 316	0.67 428	0.35 120	0.20 99	0.63 397	0.34 289	1.26 519	1.06 496	0.85 411	1.02 428	0.71 365	0.66 427	0.96 488	0.60 437	0.19 371	0.16 399	0.18 298	0.17 340	0.15 218	0.16 272

BEATNet_4x	0.49 368	0.35 473	0.72 456	0.38 190	0.20 99	0.65 414	0.36 325	1.08 443	0.78 334	0.78 370	0.88 360	0.73 385	0.64 417	0.71 378	0.60 437	0.16 248	0.12 220	0.16 208	0.15 258	0.24 451	0.18 341

iResNet	0.52 410	0.31 453	0.86 503	0.44 384	0.22 161	0.66 421	0.47 453	0.92 382	1.02 482	0.89 443	1.12 469	0.69 360	0.55 358	0.86 449	0.60 437	0.15 194	0.11 139	0.15 181	0.12 166	0.17 297	0.17 315

ToySt	0.52 410	0.27 399	0.93 516	0.42 318	0.28 360	0.67 430	0.56 507	0.88 366	0.79 341	0.61 253	0.85 345	0.92 462	0.70 451	0.72 383	0.61 443	0.16 248	0.17 435	0.21 412	0.21 443	0.22 418	0.21 402

Anonymous_2	0.84 528	0.45 524	0.66 423	0.41 281	0.45 539	0.82 484	0.53 493	0.81 340	0.81 359	0.73 334	0.61 239	0.91 456	0.76 491	0.77 413	0.61 443	0.51 591	0.55 609	0.54 596	4.92 648	0.54 585	0.42 562

ICVP	0.48 354	0.26 382	0.42 215	0.49 462	0.28 360	0.63 397	0.43 427	1.05 429	0.72 302	0.68 306	0.95 392	0.75 394	0.56 365	0.55 220	0.61 443	0.24 468	0.18 451	0.19 331	0.17 340	0.19 363	0.21 402
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
cf-r	0.49 368	0.24 316	0.49 295	0.40 253	0.23 189	0.58 370	0.38 357	0.92 382	0.87 398	0.77 359	1.06 450	0.98 472	0.67 436	0.59 254	0.61 443	0.21 408	0.14 342	0.17 250	0.19 399	0.15 218	0.16 272

MaskLacGwcNet_RVC	0.71 499	0.84 590	0.80 478	0.55 532	0.38 497	1.38 573	0.57 509	1.07 438	0.81 359	0.90 451	0.94 388	0.95 465	0.54 354	1.01 508	0.61 443	0.41 575	0.30 556	0.57 598	0.31 551	0.86 602	0.39 549

TDLM	0.59 462	0.35 473	0.57 384	0.53 512	0.32 448	0.67 430	0.72 551	1.09 446	1.03 486	0.84 398	1.11 467	0.84 426	0.71 456	0.96 488	0.61 443	0.28 509	0.18 451	0.26 497	0.22 465	0.27 483	0.21 402

PS-NSSS	0.60 469	0.46 529	0.68 435	0.43 359	0.34 472	0.66 421	0.57 509	1.05 429	0.91 426	0.80 378	1.28 515	0.72 380	0.67 436	0.89 459	0.61 443	0.32 536	0.26 535	0.40 570	0.27 527	0.35 532	0.29 498

DSFCA	0.57 446	0.27 399	0.71 449	0.41 281	0.36 486	0.78 463	0.53 493	1.08 443	0.85 385	1.08 533	0.84 336	0.90 450	0.66 427	1.05 516	0.63 450	0.26 487	0.22 497	0.21 412	0.21 443	0.22 418	0.20 384

DMCA-RVC	0.54 422	0.32 456	0.83 489	0.51 485	0.32 448	0.59 380	0.38 357	0.89 367	0.70 293	0.95 477	0.88 360	0.90 450	0.69 446	0.75 396	0.63 450	0.23 457	0.18 451	0.31 537	0.24 496	0.27 483	0.21 402

DFGA-Net	0.47 344	0.31 453	0.93 516	0.43 359	0.33 460	0.56 355	0.35 312	0.81 340	0.89 415	0.70 315	0.76 289	0.48 242	0.43 299	0.78 421	0.64 452	0.16 248	0.14 342	0.19 331	0.19 399	0.20 380	0.19 353

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 431	0.33 464	0.71 449	0.46 423	0.31 423	0.66 421	0.43 427	1.07 438	0.89 415	0.93 464	0.91 377	0.98 472	0.61 399	0.76 406	0.64 452	0.22 430	0.18 451	0.22 427	0.22 465	0.22 418	0.24 456
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
CSP-Net	0.57 446	0.29 429	0.55 362	0.42 318	0.29 383	1.20 562	0.49 473	1.29 534	0.75 322	0.98 495	0.97 405	0.88 442	0.69 446	0.85 447	0.66 454	0.27 498	0.18 451	0.17 250	0.17 340	0.18 328	0.19 353

psm_up	0.57 446	0.27 399	0.52 337	0.50 473	0.33 460	0.65 414	0.60 522	1.07 438	0.84 379	0.87 426	0.91 377	1.00 479	1.06 559	0.80 427	0.66 454	0.22 430	0.25 526	0.26 497	0.23 481	0.22 418	0.21 402

STTStereo	0.57 446	0.39 497	0.87 508	0.45 398	0.32 448	0.62 391	0.45 442	1.01 412	0.87 398	1.01 504	0.91 377	0.95 465	0.58 381	0.77 413	0.66 454	0.25 481	0.24 517	0.27 507	0.33 560	0.25 462	0.26 470

G2L-Stereo_test	0.50 382	0.22 261	0.46 261	0.34 100	0.24 229	0.58 370	0.59 519	1.14 466	0.79 341	0.89 443	0.96 396	0.96 468	0.59 387	0.72 383	0.67 457	0.17 292	0.12 220	0.14 137	0.12 166	0.15 218	0.16 272

DDVS	0.53 417	0.32 456	0.63 410	0.42 318	0.31 423	0.71 441	0.35 312	0.95 392	0.69 289	0.86 421	0.90 369	1.11 516	0.46 320	0.90 467	0.67 457	0.23 457	0.17 435	0.22 427	0.18 371	0.25 462	0.28 491

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

GEStereo_RVC	0.56 440	0.30 444	0.70 447	0.51 485	0.31 423	0.70 436	0.54 500	1.31 538	0.93 438	0.85 411	0.86 349	0.84 426	0.63 409	0.92 472	0.67 457	0.24 468	0.16 399	0.19 331	0.17 340	0.21 392	0.23 445

UNet	0.55 431	0.27 399	0.72 456	0.45 398	0.41 515	0.97 515	0.40 388	1.01 412	0.80 350	0.87 426	0.90 369	1.03 487	0.75 482	0.76 406	0.67 457	0.19 371	0.15 369	0.20 368	0.17 340	0.21 392	0.18 341

ACV-stereo	0.63 482	0.37 484	1.03 535	0.44 384	0.31 423	1.27 566	0.41 408	0.78 328	0.84 379	0.65 281	0.76 289	2.07 599	1.00 549	0.84 444	0.68 462	0.22 430	0.17 435	0.19 331	0.18 371	0.22 418	0.23 445

PSMNet-ADL	0.50 382	0.28 415	0.43 234	0.49 462	0.31 423	0.70 436	0.38 357	0.94 389	0.81 359	0.62 258	0.80 318	0.91 456	0.62 404	0.76 406	0.68 462	0.24 468	0.18 451	0.19 331	0.20 422	0.22 418	0.22 421

NVstereo2D	0.62 479	0.32 456	0.82 485	0.50 473	0.44 533	0.88 498	0.48 460	1.12 457	1.17 534	0.67 296	0.90 369	0.90 450	0.69 446	1.02 511	0.69 464	0.33 543	0.16 399	0.29 526	0.20 422	0.43 560	0.46 577

PSMNet-RUCA	0.78 516	0.78 584	1.23 552	1.01 601	0.91 598	0.68 434	0.53 493	1.16 472	1.06 496	0.79 375	1.10 462	0.82 424	0.72 467	0.94 479	0.70 465	0.55 597	0.27 542	0.76 605	0.46 588	0.70 597	0.49 583

SQANet	0.87 537	0.76 581	0.76 470	1.16 607	0.99 606	1.10 542	0.51 482	1.12 457	0.85 385	0.93 464	1.05 444	1.03 487	0.76 491	1.07 517	0.70 465	0.79 605	0.25 526	1.04 612	0.36 566	1.56 613	0.70 600

CC-Net-ROB	0.84 528	1.01 602	0.93 516	0.60 554	0.45 539	1.25 564	0.71 545	1.20 494	1.05 492	0.84 398	1.24 505	0.90 450	0.78 497	1.14 527	0.70 465	0.48 587	0.34 579	1.71 620	0.38 571	0.78 600	0.40 554

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

hitnet-ft	0.57 446	0.29 429	0.43 234	0.42 318	0.29 383	0.81 481	0.40 388	0.98 401	0.91 426	0.84 398	1.01 425	1.13 524	0.72 467	0.83 440	0.71 468	0.28 509	0.21 488	0.28 518	0.22 465	0.29 495	0.27 480

SGM-Forest	0.65 485	0.33 464	0.43 234	0.44 384	0.30 408	1.01 527	0.54 500	1.13 464	1.09 514	1.11 544	1.21 500	1.10 514	0.76 491	0.99 502	0.71 468	0.32 536	0.33 576	0.33 548	0.30 541	0.30 503	0.28 491
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
MultiAttention	3.62 627	0.25 347	0.65 420	0.56 536	0.34 472	23.66 650	2.61 639	1.65 596	1.14 528	0.82 384	1.83 578	1.13 524	0.42 296	35.16 660	0.72 471	0.18 331	0.12 220	0.23 449	0.23 481	0.35 532	0.33 526

ITSA-stereo	0.54 422	0.29 429	0.55 362	0.41 281	0.23 189	0.59 380	0.35 312	1.31 538	1.25 549	0.82 384	0.80 318	0.72 380	0.58 381	0.89 459	0.72 471	0.22 430	0.18 451	0.23 449	0.22 465	0.22 418	0.29 498

ac_64	0.54 422	0.24 316	0.58 386	0.46 423	0.28 360	0.79 469	0.44 435	1.11 452	0.63 261	0.94 471	0.85 345	1.06 501	0.70 451	0.76 406	0.72 471	0.22 430	0.18 451	0.20 368	0.19 399	0.18 328	0.16 272

LMCR-Stereo	0.55 431	0.33 464	0.57 384	0.60 554	0.30 408	0.80 475	0.36 325	1.30 536	0.79 341	0.90 451	1.04 441	0.57 279	0.64 417	0.87 451	0.73 474	0.20 392	0.15 369	0.19 331	0.14 232	0.25 462	0.18 341

HGLStereo	0.58 458	0.30 444	0.65 420	0.51 485	0.38 497	0.78 463	0.45 442	1.07 438	0.82 372	0.89 443	1.16 488	0.88 442	0.91 535	0.80 427	0.74 475	0.21 408	0.21 488	0.20 368	0.18 371	0.19 363	0.22 421

GwcNet-RSSM	0.51 396	0.25 347	0.51 316	0.41 281	0.24 229	0.56 355	0.41 408	0.97 399	0.96 458	0.75 345	1.17 493	0.89 447	0.66 427	0.66 334	0.74 475	0.22 430	0.15 369	0.19 331	0.21 443	0.17 297	0.16 272

GANet	0.74 506	0.38 492	0.63 410	0.54 524	0.35 479	1.01 527	0.95 588	1.15 470	0.95 451	1.09 537	2.00 587	1.14 526	0.92 537	1.29 550	0.75 477	0.25 481	0.27 542	0.27 507	0.23 481	0.32 514	0.24 456

DLCB_ROB	0.60 469	0.29 429	0.53 345	0.50 473	0.33 460	0.76 462	0.51 482	1.02 415	0.94 447	1.07 532	1.16 488	1.21 532	0.73 472	0.98 497	0.75 477	0.21 408	0.20 478	0.22 427	0.23 481	0.22 418	0.20 384

CBMV	0.68 490	0.37 484	0.50 307	0.43 359	0.26 296	1.00 523	0.71 545	1.17 481	1.16 531	1.24 562	1.29 519	1.06 501	0.86 520	0.98 497	0.75 477	0.29 520	0.30 556	0.34 550	0.30 541	0.26 473	0.27 480
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
CRFU-Net	0.59 462	0.29 429	0.62 406	0.47 443	0.31 423	1.20 562	0.51 482	1.19 487	0.59 250	1.05 521	1.00 421	1.06 501	0.87 523	0.83 440	0.77 480	0.22 430	0.19 469	0.18 298	0.16 287	0.19 363	0.20 384

SDNR	0.89 539	0.39 497	1.66 593	0.42 318	0.39 505	3.35 626	0.32 259	0.95 392	1.05 492	1.05 521	2.12 591	0.62 318	0.71 456	1.40 563	0.78 481	0.53 593	0.56 611	0.36 556	0.27 527	0.46 567	0.50 586

ADLNet2	0.57 446	0.26 382	0.71 449	0.48 451	0.31 423	0.83 487	0.51 482	1.10 450	0.99 471	0.85 411	0.99 417	0.99 477	0.70 451	0.79 424	0.78 481	0.21 408	0.17 435	0.18 298	0.18 371	0.22 418	0.22 421

delet	0.57 446	0.25 347	0.63 410	0.46 423	0.34 472	1.05 538	0.51 482	1.04 422	0.94 447	0.90 451	0.99 417	0.90 450	0.68 444	0.87 451	0.78 481	0.18 331	0.18 451	0.20 368	0.21 443	0.17 297	0.17 315

UPFNet	0.55 431	0.26 382	0.59 394	0.46 423	0.38 497	0.83 487	0.48 460	1.03 421	0.80 350	0.92 461	0.91 377	0.85 428	0.67 436	0.87 451	0.78 481	0.20 392	0.21 488	0.20 368	0.20 422	0.20 380	0.15 241

FADNet-RVC	0.62 479	0.56 560	1.29 560	0.47 443	0.39 505	0.63 397	0.40 388	1.16 472	0.91 426	0.71 326	0.86 349	1.04 492	0.55 358	0.99 502	0.78 481	0.27 498	0.26 535	0.28 518	0.29 540	0.32 514	0.31 513

GANetREF_RVC	0.82 521	0.77 582	0.95 522	0.68 578	0.43 527	1.15 553	1.06 595	1.19 487	1.20 543	1.03 511	1.02 428	1.10 514	0.89 531	1.20 538	0.78 481	0.49 588	0.39 589	0.58 599	0.39 573	0.69 595	0.49 583
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
NaN_ROB	0.73 501	0.46 529	0.89 512	0.52 502	0.34 472	0.98 520	1.11 597	1.28 529	1.20 543	1.27 567	0.96 396	1.08 506	0.79 498	1.34 561	0.78 481	0.24 468	0.30 556	0.23 449	0.24 496	0.23 438	0.26 470

DDUNet	1.10 564	2.58 637	0.83 489	1.21 609	1.27 615	1.02 529	0.69 542	1.17 481	0.95 451	0.98 495	1.26 510	1.28 539	0.84 512	0.97 495	0.79 488	0.85 608	0.40 592	2.00 625	0.60 608	1.34 612	0.94 608

G2L-Stereo	0.51 396	0.25 347	0.55 362	0.44 384	0.27 335	0.46 306	0.47 453	0.98 401	0.81 359	0.86 421	0.90 369	0.91 456	0.56 365	0.88 457	0.80 489	0.21 408	0.17 435	0.22 427	0.18 371	0.17 297	0.22 421

MMNet	0.57 446	0.26 382	0.67 428	0.45 398	0.35 479	1.04 533	0.39 375	0.93 384	0.98 468	0.96 489	0.97 405	0.86 432	0.80 503	0.83 440	0.80 489	0.16 248	0.15 369	0.19 331	0.19 399	0.20 380	0.17 315

FADNet_RVC	0.58 458	0.39 497	1.26 555	0.45 398	0.32 448	0.55 349	0.34 289	1.12 457	0.90 420	0.68 306	0.90 369	0.61 311	0.71 456	1.03 513	0.80 489	0.21 408	0.18 451	0.27 507	0.23 481	0.33 519	0.30 504

otaku	1.10 564	0.96 597	0.96 523	1.37 613	1.06 612	1.65 590	0.72 551	1.46 572	1.19 540	1.10 541	1.32 524	1.32 545	0.95 544	1.29 550	0.81 492	0.89 610	0.46 604	1.24 615	0.50 601	1.86 616	0.89 607

FINET	0.75 510	0.45 524	1.38 569	0.48 451	0.46 548	0.98 520	1.00 592	1.22 505	1.69 596	0.91 460	1.25 506	0.74 389	0.74 478	1.09 521	0.82 493	0.37 564	0.31 564	0.27 507	0.24 496	0.35 532	0.34 530

ADLNet	0.57 446	0.29 429	0.58 386	0.46 423	0.35 479	0.80 475	0.46 445	1.14 466	0.88 409	1.03 511	0.98 409	0.92 462	0.66 427	0.71 378	0.83 494	0.22 430	0.16 399	0.22 427	0.22 465	0.22 418	0.23 445

ACVNet-4b	1.43 594	1.34 612	1.28 559	1.95 623	1.60 618	1.93 602	0.77 564	1.59 590	1.64 594	1.05 521	1.60 566	2.10 600	0.92 537	1.79 592	0.84 495	1.76 628	0.35 581	2.03 628	0.67 610	2.16 624	1.18 619

AASNet	0.55 431	0.27 399	0.62 406	0.51 485	0.32 448	0.73 449	0.44 435	1.55 581	0.88 409	0.88 436	0.94 388	0.64 330	0.63 409	0.62 295	0.84 495	0.23 457	0.20 478	0.20 368	0.16 287	0.22 418	0.20 384

GASNet	0.70 496	0.77 582	1.16 547	0.71 586	0.49 556	0.62 391	0.48 460	1.12 457	1.05 492	0.98 495	0.84 336	0.94 464	0.82 507	1.41 566	0.85 497	0.33 543	0.22 497	0.29 526	0.28 534	0.44 563	0.26 470

CBFPSM	0.61 473	0.25 347	1.41 572	0.39 215	0.27 335	1.10 542	0.67 536	0.83 348	0.84 379	0.82 384	0.81 326	1.33 550	0.85 516	0.72 383	0.86 498	0.16 248	0.15 369	0.15 181	0.17 340	0.17 297	0.23 445

stereogan	0.83 526	0.33 464	0.89 512	0.61 559	0.51 562	1.80 598	0.50 479	1.41 562	1.39 572	1.05 521	1.47 554	1.56 582	1.04 556	1.32 560	0.87 499	0.29 520	0.29 551	0.29 526	0.25 509	0.39 550	0.40 554

acv_ft	0.52 410	0.24 316	0.64 415	0.45 398	0.28 360	0.85 493	0.40 388	0.95 392	0.81 359	1.00 501	0.96 396	0.79 416	0.62 404	0.65 322	0.88 500	0.18 331	0.15 369	0.16 208	0.15 258	0.18 328	0.15 241

ETE_ROB	0.73 501	0.52 541	0.93 516	0.57 542	0.37 490	0.80 475	0.86 581	1.19 487	0.95 451	1.20 553	1.22 502	1.39 563	0.86 520	1.07 517	0.88 500	0.27 498	0.21 488	0.31 537	0.27 527	0.34 527	0.35 534

Ntro	1.15 569	1.00 601	1.00 530	1.49 614	1.20 614	1.69 594	0.81 572	1.39 556	1.25 549	1.01 504	1.28 515	1.31 543	1.00 549	1.31 558	0.89 502	1.10 618	0.43 599	1.36 616	0.51 602	1.95 619	0.99 614

DGSMNet	0.80 518	0.58 565	1.42 573	0.61 559	0.65 587	0.94 510	0.75 561	1.35 550	1.16 531	0.88 436	1.26 510	1.00 479	0.75 482	1.07 517	0.89 502	0.36 560	0.31 564	0.41 574	0.40 576	0.60 593	0.59 598

Syn2CoEx	0.74 506	0.55 558	1.17 548	0.66 573	0.45 539	0.89 501	0.56 507	1.54 580	1.15 529	0.95 477	1.35 530	1.03 487	1.03 554	0.96 488	0.89 502	0.31 531	0.27 542	0.29 526	0.24 496	0.23 438	0.27 480

AANet_RVC	0.59 462	0.35 473	0.68 435	0.47 443	0.28 360	0.57 364	0.47 453	1.04 422	1.28 556	0.87 426	1.33 526	0.86 432	0.63 409	1.16 531	0.89 502	0.19 371	0.13 302	0.15 181	0.14 232	0.18 328	0.20 384

NCCL2	0.74 506	0.45 524	0.77 473	0.65 571	0.45 539	0.97 515	1.16 602	1.16 472	1.02 482	1.00 501	0.98 409	1.48 572	0.88 528	0.99 502	0.89 502	0.31 531	0.27 542	0.39 567	0.39 573	0.33 519	0.34 530

MDST_ROB	0.97 550	0.29 429	1.02 534	0.64 569	0.43 527	2.64 612	0.82 574	1.68 599	1.18 538	2.89 622	1.82 577	0.97 470	0.75 482	1.83 594	0.89 502	0.26 487	0.22 497	0.32 543	0.28 534	0.26 473	0.26 470

coex_refinement	0.54 422	0.22 261	0.44 240	0.45 398	0.31 423	0.75 459	0.40 388	1.16 472	0.92 432	0.87 426	1.12 469	0.99 477	0.57 377	0.69 360	0.90 508	0.21 408	0.14 342	0.16 208	0.16 287	0.21 392	0.22 421

fast-acv-ft	0.66 486	0.32 456	0.80 478	0.46 423	0.34 472	1.26 565	0.50 479	0.91 373	1.00 475	1.05 521	1.36 531	1.28 539	0.84 512	0.81 432	0.90 508	0.22 430	0.24 517	0.23 449	0.23 481	0.21 392	0.22 421

RP	0.80 518	0.38 492	0.73 461	0.67 575	0.59 579	0.82 484	0.57 509	1.21 497	1.28 556	1.03 511	1.68 569	1.45 567	1.49 592	1.08 520	0.90 508	0.36 560	0.31 564	0.37 561	0.30 541	0.36 538	0.36 540

FAT-Stereo	0.75 510	0.34 469	0.81 484	0.51 485	0.38 497	0.78 463	0.63 530	1.39 556	1.32 564	1.05 521	1.40 537	1.58 583	1.14 569	0.92 472	0.91 511	0.29 520	0.28 549	0.28 518	0.23 481	0.28 493	0.41 559

MSMD_ROB	1.25 581	0.51 539	0.64 415	0.60 554	0.50 560	1.66 591	0.67 536	1.26 519	1.26 554	2.64 619	3.82 625	3.06 615	3.20 631	1.45 571	0.91 511	0.46 582	0.41 594	0.49 591	0.51 602	0.47 570	0.45 573

UDG	0.93 542	1.03 603	0.75 468	1.00 600	0.97 604	1.02 529	0.57 509	1.18 483	1.01 477	0.93 464	1.02 428	1.32 545	1.03 554	0.88 457	0.92 513	0.55 597	0.33 576	1.82 622	0.41 581	1.20 611	0.74 602

edge stereo	0.79 517	0.40 506	0.82 485	0.52 502	0.44 533	0.83 487	0.58 516	1.34 549	1.08 508	1.30 568	1.38 535	1.79 589	1.13 568	1.15 530	0.92 513	0.34 551	0.32 571	0.42 575	0.28 534	0.33 519	0.39 549

anonymity	0.98 552	0.89 594	1.06 538	0.93 598	1.04 611	0.97 515	0.82 574	1.33 547	0.93 438	1.08 533	0.98 409	1.02 485	0.95 544	1.02 511	0.93 515	0.96 611	0.96 635	0.90 609	0.91 621	0.92 604	0.95 610

StereoDRNet-Refined	0.61 473	0.33 464	0.63 410	0.47 443	0.31 423	0.94 510	0.41 408	1.04 422	0.97 463	1.15 549	1.13 476	1.00 479	0.74 478	0.93 476	0.93 515	0.18 331	0.13 302	0.22 427	0.21 443	0.20 380	0.21 402
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
NCC-stereo	0.82 521	0.43 520	0.87 508	0.63 566	0.68 591	0.88 498	0.72 551	1.60 592	1.12 517	0.95 477	1.41 539	1.37 557	1.37 584	1.26 546	0.94 517	0.32 536	0.30 556	0.37 561	0.49 599	0.34 527	0.35 534

Nwc_Net	0.82 521	0.40 506	0.86 503	0.62 563	0.56 572	1.04 533	0.57 509	1.72 601	1.08 508	0.93 464	1.88 582	1.44 565	1.24 576	1.19 535	0.94 517	0.31 531	0.25 526	0.36 556	0.39 573	0.31 507	0.31 513

Abc-Net	0.82 521	0.43 520	0.87 508	0.63 566	0.68 591	0.88 498	0.72 551	1.60 592	1.12 517	0.95 477	1.41 539	1.37 557	1.37 584	1.26 546	0.94 517	0.32 536	0.30 556	0.37 561	0.49 599	0.34 527	0.35 534
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
MFN_U_SF_DS_RVC	1.06 559	0.61 568	1.82 595	0.69 581	0.51 562	2.62 611	1.69 626	1.28 529	1.44 577	1.39 575	1.56 562	1.34 553	0.91 535	1.68 586	0.95 520	0.38 569	0.39 589	0.46 582	0.61 609	0.41 554	0.43 567

StereoDRNet	0.67 487	0.35 473	0.82 485	0.53 512	0.44 533	1.03 531	0.53 493	1.51 578	1.06 496	1.13 547	0.91 377	1.07 505	0.74 478	0.87 451	0.95 520	0.24 468	0.19 469	0.25 478	0.23 481	0.27 483	0.22 421

YMNet	0.68 490	0.40 506	1.01 531	0.53 512	0.46 548	1.04 533	0.48 460	1.06 434	0.81 359	1.21 554	1.31 522	1.11 516	0.73 472	0.89 459	0.96 522	0.27 498	0.31 564	0.25 478	0.25 509	0.25 462	0.24 456

YMNet_1	0.68 490	0.40 506	1.01 531	0.53 512	0.46 548	1.04 533	0.48 460	1.06 434	0.81 359	1.21 554	1.31 522	1.11 516	0.73 472	0.89 459	0.96 522	0.27 498	0.31 564	0.25 478	0.25 509	0.25 462	0.24 456

PA-Net	0.70 496	0.46 529	0.96 523	0.51 485	0.53 567	0.94 510	0.73 556	1.14 466	1.15 529	0.83 392	0.90 369	0.88 442	0.76 491	1.19 535	0.96 522	0.25 481	0.41 594	0.29 526	0.44 587	0.27 483	0.39 549
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
LALA_ROB	0.76 513	0.46 529	0.86 503	0.55 532	0.41 515	1.00 523	0.93 587	1.25 517	1.13 522	1.23 560	1.15 483	1.55 580	0.80 503	1.11 524	0.96 522	0.33 543	0.23 508	0.35 551	0.30 541	0.35 532	0.32 517

pmcnn	1.27 583	0.31 453	1.14 545	0.41 281	0.23 189	0.97 515	0.71 545	1.23 509	1.32 564	1.83 598	2.34 596	11.25 645	0.89 531	1.04 515	0.96 522	0.15 194	0.12 220	0.12 66	0.10 95	0.15 218	0.16 272

ssnet_v2	0.61 473	0.29 429	0.69 444	0.45 398	0.30 408	0.93 507	0.62 526	1.20 494	1.03 486	0.97 492	0.81 326	0.98 472	0.67 436	0.84 444	0.97 527	0.26 487	0.23 508	0.23 449	0.24 496	0.20 380	0.21 402

RGC	0.82 521	0.62 569	0.80 478	0.67 575	0.66 589	0.91 504	0.59 519	1.35 550	1.09 514	1.12 546	1.46 552	1.50 574	1.09 562	1.28 549	0.97 527	0.34 551	0.30 556	0.48 588	0.40 576	0.38 546	0.38 548

XPNet_ROB	0.73 501	0.38 492	0.80 478	0.53 512	0.40 510	0.80 475	0.83 576	1.21 497	0.96 458	1.37 572	1.17 493	1.37 557	0.87 523	1.14 527	0.99 529	0.33 543	0.25 526	0.27 507	0.24 496	0.31 507	0.29 498

Wz-Net-LNSev	0.75 510	0.54 552	1.59 584	0.51 485	0.41 515	1.16 555	0.79 569	1.27 524	1.13 522	1.04 516	1.14 480	1.11 516	0.94 542	0.93 476	1.00 530	0.24 468	0.22 497	0.21 412	0.19 399	0.26 473	0.27 480

GwcNet	0.73 501	0.39 497	1.37 568	0.53 512	0.43 527	1.10 542	0.52 488	1.27 524	1.19 540	1.05 521	1.41 539	1.06 501	0.86 520	0.98 497	1.01 531	0.26 487	0.24 517	0.24 465	0.23 481	0.23 438	0.28 491

DRN-Test	0.68 490	0.34 469	0.77 473	0.52 502	0.40 510	1.14 551	0.61 524	1.56 585	1.04 490	1.18 551	1.10 462	1.05 497	0.72 467	0.82 438	1.01 531	0.24 468	0.18 451	0.26 497	0.25 509	0.26 473	0.23 445

CSAN	0.88 538	0.52 541	0.93 516	0.61 559	0.42 524	1.19 561	1.11 597	1.27 524	1.48 582	1.37 572	1.44 547	1.37 557	1.30 579	1.46 573	1.01 531	0.39 570	0.31 564	0.36 556	0.37 568	0.35 532	0.36 540

PDISCO_ROB	0.96 548	0.51 539	1.13 543	1.03 604	1.00 607	1.81 599	0.77 564	1.72 601	1.60 590	1.09 537	1.19 498	1.34 553	0.80 503	1.62 581	1.01 531	0.58 599	0.22 497	0.45 579	0.40 576	0.50 577	0.41 559

PSMNet_ROB	0.67 487	0.39 497	0.76 470	0.57 542	0.43 527	1.00 523	0.85 580	1.25 517	0.93 438	0.82 384	1.04 441	1.08 506	0.64 417	0.89 459	1.02 535	0.29 520	0.21 488	0.31 537	0.31 551	0.27 483	0.25 465

ttt	0.56 440	0.27 399	0.49 295	0.39 215	0.25 259	0.65 414	0.42 419	1.24 510	1.08 508	0.76 351	1.10 462	0.63 323	0.51 343	0.95 485	1.03 536	0.25 481	0.22 497	0.22 427	0.21 443	0.25 462	0.25 465

RainbowNet	1.42 593	1.53 619	1.31 563	1.93 622	1.46 616	1.52 584	1.03 593	1.67 598	1.55 585	1.23 560	1.59 565	1.54 579	1.21 573	1.40 563	1.03 536	1.70 626	0.70 616	1.82 622	0.80 616	2.11 623	1.22 620

Wz-Net-LNSev-Ref	0.67 487	0.30 444	1.20 549	0.42 318	0.31 423	1.00 523	0.58 516	1.16 472	1.07 504	1.01 504	1.25 506	1.08 506	0.75 482	1.18 534	1.03 536	0.20 392	0.12 220	0.16 208	0.13 202	0.22 418	0.22 421

psmorigin	0.84 528	0.53 544	2.21 602	0.50 473	0.41 515	0.86 495	0.57 509	1.08 443	0.90 420	1.50 578	1.42 544	1.50 574	1.09 562	1.29 550	1.03 536	0.32 536	0.33 576	0.27 507	0.27 527	0.34 527	0.45 573

RASNet	0.57 446	0.24 316	0.61 400	0.39 215	0.23 189	0.71 441	0.40 388	1.02 415	0.93 438	0.77 359	1.05 444	1.05 497	0.98 548	0.99 502	1.03 536	0.16 248	0.14 342	0.14 137	0.17 340	0.15 218	0.14 201

MFMNet_re	1.17 572	0.99 599	1.31 563	1.02 603	0.95 602	1.32 568	1.32 611	1.44 569	1.58 589	1.72 594	1.70 572	1.21 532	1.57 594	1.16 531	1.04 541	0.88 609	0.76 623	0.79 606	0.75 614	0.90 603	0.94 608

PWCDC_ROB	0.93 542	0.54 552	0.97 528	0.78 593	0.41 515	1.03 531	0.42 419	1.39 556	2.34 615	1.04 516	3.73 624	0.80 420	1.12 566	1.29 550	1.04 541	0.37 564	0.22 497	0.24 465	0.20 422	0.36 538	0.31 513

AF-Net	0.85 534	0.41 512	0.87 508	0.66 573	0.54 570	0.96 514	0.52 488	1.66 597	1.37 569	1.03 511	2.04 590	1.46 568	1.36 582	1.19 535	1.05 543	0.34 551	0.24 517	0.39 567	0.28 534	0.31 507	0.26 470

TCMNet	0.68 490	0.41 512	1.08 539	0.60 554	0.61 584	0.97 515	0.55 503	1.11 452	0.93 438	0.87 426	1.14 480	0.89 447	0.65 425	0.92 472	1.06 544	0.26 487	0.26 535	0.31 537	0.28 534	0.33 519	0.30 504

Wz-Net-MNSev	0.81 520	0.42 517	1.64 590	0.51 485	0.41 515	1.46 577	0.95 588	1.24 510	1.26 554	1.31 569	1.25 506	1.17 529	0.83 509	1.21 540	1.06 544	0.22 430	0.19 469	0.24 465	0.23 481	0.29 495	0.26 470

G-Net	0.95 547	0.48 538	1.13 543	0.67 575	0.49 556	2.07 604	0.63 530	1.02 415	0.90 420	1.77 595	2.62 607	1.28 539	1.60 596	1.09 521	1.06 544	0.37 564	0.30 556	0.35 551	0.25 509	0.46 567	0.45 573

w-ln-seven-2	0.83 526	0.46 529	2.93 609	0.54 524	0.39 505	0.93 507	0.63 530	1.16 472	1.18 538	1.25 563	1.32 524	1.09 512	1.05 558	1.23 541	1.07 547	0.21 408	0.20 478	0.23 449	0.22 465	0.26 473	0.24 456

S-Stereo	0.76 513	0.36 482	1.10 540	0.57 542	0.46 548	0.83 487	0.59 519	1.31 538	1.62 592	0.98 495	1.41 539	1.11 516	0.93 539	0.85 447	1.07 547	0.27 498	0.31 564	0.28 518	0.25 509	0.33 519	0.50 586

DeepPrunerF	0.93 542	0.55 558	3.88 617	0.70 584	0.81 597	0.72 445	0.74 558	1.28 529	1.97 605	0.95 477	1.02 428	0.87 438	0.85 516	1.16 531	1.07 547	0.35 557	0.29 551	0.43 576	0.40 576	0.31 507	0.33 526

DISCO	0.72 500	0.27 399	0.72 456	0.45 398	0.31 423	1.12 549	0.53 493	1.32 544	1.25 549	0.84 398	1.07 454	1.52 578	0.87 523	1.82 593	1.08 550	0.20 392	0.15 369	0.18 298	0.16 287	0.24 451	0.24 456

Consistency-Raft	1.01 556	0.82 586	1.27 558	0.85 595	0.97 604	0.81 481	0.83 576	1.35 550	1.61 591	1.06 530	1.66 568	1.11 516	0.93 539	0.93 476	1.11 551	0.65 601	0.75 621	0.79 606	0.91 621	1.09 610	0.79 605

PASM	0.96 548	0.71 578	2.05 600	0.72 587	0.72 595	0.84 492	0.92 584	1.14 466	1.34 567	1.25 563	1.22 502	1.34 553	1.07 560	1.31 558	1.11 551	0.53 593	0.57 612	0.59 600	0.67 610	0.56 592	0.57 597

DispFullNet	1.64 601	2.64 638	3.14 613	2.57 632	1.78 625	1.32 568	0.55 503	1.42 567	1.45 578	1.89 600	1.48 555	1.55 580	2.35 620	2.08 603	1.12 553	0.60 600	0.19 469	2.33 633	0.73 613	2.35 628	1.30 624

FBW_ROB	0.94 546	0.54 552	1.03 535	0.56 536	0.42 524	1.16 555	0.76 563	1.56 585	1.41 573	1.38 574	1.33 526	1.47 570	1.07 560	2.94 623	1.14 554	0.26 487	0.32 571	0.45 579	0.30 541	0.34 527	0.30 504

NLCSM	0.84 528	0.53 544	1.25 553	0.59 551	0.73 596	0.90 503	0.79 569	1.89 608	0.88 409	0.94 471	1.85 580	1.44 565	0.74 478	1.53 577	1.16 555	0.28 509	0.24 517	0.26 497	0.30 541	0.27 483	0.29 498

aanetorigin	0.85 534	0.58 565	1.98 598	0.50 473	0.40 510	0.66 421	0.70 543	0.72 287	1.01 477	2.44 617	2.00 587	1.32 545	1.25 577	0.96 488	1.16 555	0.20 392	0.19 469	0.20 368	0.20 422	0.27 483	0.33 526

ACVNet_1	1.55 598	1.36 613	1.35 567	1.96 624	1.63 619	1.83 600	0.96 590	2.09 612	1.85 603	1.43 576	1.54 560	2.31 603	1.68 602	1.42 567	1.18 557	1.76 628	0.51 608	2.05 630	0.59 607	2.24 627	1.30 624

APVNet	0.73 501	0.39 497	1.01 531	0.58 548	0.45 539	1.16 555	0.68 539	1.47 573	0.87 398	0.84 398	1.15 483	1.04 492	0.84 512	1.14 527	1.18 557	0.27 498	0.28 549	0.32 543	0.31 551	0.29 495	0.32 517

FCDSN-DC	1.43 594	0.57 562	0.69 444	0.74 589	0.59 579	1.42 575	0.65 535	1.40 560	1.41 573	3.31 632	4.42 635	4.57 627	3.01 629	1.70 587	1.19 559	0.46 582	0.42 596	0.48 588	0.47 592	0.51 580	0.51 590
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ACVNet_2	1.74 603	1.30 611	1.62 589	1.81 618	1.63 619	2.28 608	1.34 613	2.35 617	2.64 619	1.82 597	2.55 602	2.99 613	1.71 603	1.67 585	1.20 560	1.48 623	0.59 613	1.81 621	0.71 612	2.09 622	1.29 623

LSM	4.83 635	0.83 589	11.23 636	0.76 592	56.73 661	1.10 542	1.18 603	1.35 550	1.70 597	2.13 606	2.34 596	1.34 553	1.19 572	1.52 576	1.23 561	0.34 551	0.50 607	0.39 567	0.47 592	0.51 580	9.82 648

iinet-f	0.69 495	0.29 429	2.34 604	0.41 281	0.31 423	1.16 555	0.58 516	0.87 358	0.85 385	0.86 421	1.17 493	1.04 492	0.83 509	0.76 406	1.26 562	0.21 408	0.18 451	0.17 250	0.16 287	0.21 392	0.21 402

SANet	1.15 569	0.45 524	1.40 571	0.50 473	0.32 448	1.54 585	1.21 605	1.49 574	3.35 627	1.61 584	2.41 599	2.32 605	1.80 606	1.57 579	1.27 563	0.28 509	0.25 526	0.26 497	0.24 496	0.36 538	0.32 517

RYNet	0.76 513	0.37 484	0.74 465	0.54 524	0.67 590	1.35 570	0.68 539	1.28 529	1.21 546	1.10 541	0.90 369	1.31 543	0.94 542	1.01 508	1.30 564	0.22 430	0.16 399	0.27 507	0.23 481	0.43 560	0.45 573

WCMA_ROB	1.22 578	0.39 497	0.93 516	0.51 485	0.45 539	1.44 576	0.79 569	1.20 494	1.30 562	2.99 628	3.94 628	3.30 620	2.17 617	1.42 567	1.31 565	0.46 582	0.35 581	0.35 551	0.37 568	0.41 554	0.42 562

MeshStereo	1.38 590	0.45 524	0.58 386	0.45 398	0.35 479	1.63 589	0.60 522	2.07 611	1.43 576	4.49 637	3.32 620	4.67 628	2.08 614	2.08 603	1.32 566	0.36 560	0.36 583	0.37 561	0.32 554	0.32 514	0.34 530
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
ccnet	0.84 528	0.59 567	0.86 503	0.56 536	0.60 582	1.11 547	0.72 551	1.44 569	0.97 463	1.15 549	1.44 547	1.28 539	0.95 544	1.01 508	1.33 567	0.49 588	0.43 599	0.50 593	0.47 592	0.52 583	0.48 582

DANet	0.74 506	0.47 536	0.98 529	0.60 554	0.41 515	0.92 506	0.41 408	1.02 415	0.87 398	1.22 558	1.22 502	1.33 550	0.88 528	1.26 546	1.37 568	0.27 498	0.24 517	0.31 537	0.25 509	0.37 544	0.36 540
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
SGM_RVC	1.04 558	0.30 444	0.47 273	0.41 281	0.23 189	1.73 596	0.77 564	1.63 594	1.30 562	2.39 615	1.99 586	2.64 608	1.78 605	2.22 609	1.40 569	0.28 509	0.27 542	0.27 507	0.25 509	0.25 462	0.25 465
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
FC-DCNN	1.67 602	0.53 544	0.68 435	0.62 563	0.49 556	1.62 588	0.71 545	1.77 605	1.55 585	4.73 640	4.66 637	5.82 636	3.94 635	2.13 605	1.42 570	0.47 585	0.42 596	0.47 583	0.46 588	0.48 571	0.47 579

NVStereoNet_ROB	1.31 587	0.96 597	1.33 565	0.90 597	0.92 599	1.15 553	1.05 594	1.49 574	1.62 592	1.63 586	2.51 601	2.31 603	1.62 597	2.16 607	1.42 570	0.81 607	0.73 617	0.79 606	1.02 625	0.73 598	0.97 612
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
FC-DCNN v2	1.74 603	0.53 544	0.68 435	0.62 563	0.49 556	1.67 592	0.71 545	1.85 607	1.57 587	4.84 641	5.01 639	6.42 640	3.92 634	2.24 610	1.43 572	0.47 585	0.42 596	0.47 583	0.46 588	0.48 571	0.47 579

ff1	0.56 440	0.28 415	0.68 435	0.39 215	0.26 296	0.56 355	0.40 388	0.72 287	1.13 522	0.76 351	0.98 409	0.71 365	0.55 358	1.25 543	1.46 573	0.17 292	0.11 139	0.25 478	0.21 443	0.16 271	0.17 315

mmx	0.59 462	0.28 415	0.68 435	0.39 215	0.26 296	0.56 355	0.40 388	1.24 510	1.06 496	0.76 351	0.98 409	0.71 365	0.55 358	1.25 543	1.46 573	0.21 408	0.16 399	0.25 478	0.21 443	0.24 451	0.22 421

xxx	0.59 462	0.28 415	0.68 435	0.39 215	0.26 296	0.56 355	0.40 388	1.24 510	1.06 496	0.76 351	0.98 409	0.71 365	0.55 358	1.25 543	1.46 573	0.21 408	0.16 399	0.25 478	0.21 443	0.24 451	0.22 421

MSC_U_SF_DS_RVC	1.38 590	0.91 595	2.11 601	0.89 596	0.57 577	4.27 632	1.79 630	1.55 581	2.00 607	1.64 587	1.85 580	1.83 590	1.44 588	1.89 597	1.49 576	0.49 588	0.40 592	0.56 597	0.58 606	0.75 599	0.52 592

SAMSARA	1.15 569	0.69 574	1.44 575	1.09 606	0.93 600	2.10 605	1.87 633	1.64 595	1.47 581	1.64 587	1.21 500	2.06 598	1.14 569	1.61 580	1.50 577	0.39 570	0.45 602	0.36 556	0.38 571	0.50 577	0.51 590

DPSNet	1.08 563	0.44 522	2.64 607	0.54 524	0.42 524	1.59 586	1.25 608	2.39 618	1.50 583	1.13 547	1.12 469	1.51 576	2.19 618	1.44 570	1.51 578	0.35 557	0.25 526	0.25 478	0.21 443	0.49 575	0.39 549

PWC_ROB	0.92 541	0.57 562	1.64 590	0.53 512	0.33 460	0.93 507	0.39 375	1.42 567	1.51 584	1.66 589	2.57 604	1.18 530	1.11 564	1.50 575	1.54 579	0.26 487	0.18 451	0.28 518	0.20 422	0.30 503	0.32 517

SGM+DAISY	1.52 597	0.99 599	1.61 588	1.01 601	1.02 608	1.86 601	1.19 604	1.49 574	1.38 571	2.96 626	3.00 614	2.79 610	1.94 608	1.88 595	1.62 580	0.98 614	0.97 636	0.91 611	0.91 621	0.94 606	0.99 614

SPS-STEREO	1.29 585	0.94 596	1.10 540	1.05 605	1.03 609	1.48 579	0.91 582	1.57 587	1.24 547	2.13 606	1.90 583	1.94 595	1.46 589	1.77 590	1.64 581	0.97 612	0.94 634	0.90 609	0.89 620	0.96 607	0.97 612
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
Wz-Net-SNSev	0.99 554	0.80 585	3.00 610	0.57 542	0.46 548	0.94 510	1.22 607	1.40 560	1.28 556	1.04 516	1.33 526	1.46 568	0.90 534	2.06 601	1.65 582	0.26 487	0.24 517	0.25 478	0.26 520	0.33 519	0.30 504

Dean	2.07 614	1.39 614	1.69 594	2.17 626	1.83 627	2.75 616	1.28 609	3.49 631	3.80 632	2.13 606	3.30 619	3.18 617	1.98 611	1.78 591	1.72 583	1.73 627	0.79 627	1.99 624	0.91 621	2.17 625	1.34 627

z-mn7	1.07 561	0.56 560	2.36 605	0.54 524	0.37 490	1.74 597	0.71 545	1.28 529	2.32 612	1.00 501	2.56 603	1.43 564	1.01 551	2.34 614	1.74 584	0.23 457	0.20 478	0.21 412	0.20 422	0.27 483	0.27 480

SuperB	1.00 555	0.41 512	4.03 620	0.45 398	0.32 448	0.99 522	0.49 473	1.09 446	2.09 608	1.10 541	1.10 462	0.74 389	0.83 509	1.13 525	1.75 585	0.20 392	0.15 369	0.17 250	0.15 258	2.50 632	0.27 480

SHD	0.98 552	0.54 552	1.30 562	0.63 566	0.50 560	1.14 551	0.50 479	1.80 606	2.20 609	1.66 589	1.39 536	1.47 570	1.21 573	1.40 563	1.80 586	0.32 536	0.27 542	0.32 543	0.34 562	0.41 554	0.44 571

MonStereo1	2.06 612	1.51 617	1.56 582	1.85 621	1.70 624	2.84 619	0.78 568	2.52 619	3.49 628	2.33 613	4.36 634	3.41 623	2.72 624	2.32 611	1.83 587	1.32 622	0.55 609	1.66 619	0.88 619	1.94 618	1.70 633

LVE	2.20 617	1.47 616	1.44 575	2.06 625	1.80 626	2.79 618	1.77 629	2.96 622	3.94 634	1.95 603	4.29 633	3.47 624	1.97 609	2.48 616	1.85 588	2.06 630	0.88 628	2.06 631	1.13 632	2.17 625	1.53 629

MFN_U_SF_RVC	1.14 568	0.63 570	2.33 603	0.69 581	0.46 548	2.04 603	0.70 543	1.90 609	1.37 569	1.62 585	1.56 562	1.94 595	1.36 582	1.73 589	1.90 589	0.41 575	0.38 585	0.45 579	0.48 596	0.45 564	0.47 579

IMH-64-1	1.96 607	1.64 624	1.26 555	2.26 628	1.91 628	2.30 609	1.35 614	2.99 623	2.29 610	1.70 591	2.79 611	2.47 606	1.66 600	2.33 612	1.95 590	2.07 631	0.74 619	2.44 634	1.04 627	2.40 629	1.59 630

IMH-64	1.96 607	1.64 624	1.26 555	2.26 628	1.91 628	2.30 609	1.35 614	2.99 623	2.29 610	1.70 591	2.79 611	2.47 606	1.66 600	2.33 612	1.95 590	2.07 631	0.74 619	2.44 634	1.04 627	2.40 629	1.59 630

IMH	2.15 616	1.66 626	1.29 560	2.25 627	1.92 630	2.87 620	1.33 612	3.25 626	3.04 624	1.87 599	3.33 622	3.00 614	2.03 613	2.80 622	1.95 590	2.09 633	0.78 624	2.45 636	1.05 630	2.44 631	1.62 632

Wz-Net-TNSev	1.23 580	1.24 608	5.25 626	0.51 485	0.43 527	1.49 582	1.09 596	1.58 588	1.42 575	1.25 563	1.26 510	1.58 583	1.52 593	1.97 598	1.95 590	0.33 543	0.32 571	0.26 497	0.30 541	0.41 554	0.43 567

zh-mn7	1.21 577	0.75 580	5.81 628	0.52 502	0.39 505	1.18 560	0.63 530	1.21 497	1.79 600	1.81 596	2.33 594	1.16 528	1.01 551	2.20 608	2.00 594	0.25 481	0.22 497	0.22 427	0.22 465	0.25 462	0.30 504

XQC	0.97 550	0.70 575	1.54 581	0.70 584	0.55 571	1.48 579	0.81 572	1.41 562	1.57 587	1.21 554	1.12 469	1.33 550	1.04 556	1.55 578	2.00 594	0.39 570	0.25 526	0.37 561	0.32 554	0.55 587	0.49 583

test_sample9	1.17 572	0.37 484	0.83 489	0.39 215	0.31 423	0.72 445	0.49 473	1.11 452	0.92 432	0.93 464	0.89 363	0.86 432	0.71 456	1.29 550	2.03 596	0.42 577	9.50 653	0.40 570	0.41 581	0.36 538	0.35 534

test_sample8	1.36 589	0.37 484	0.83 489	0.39 215	0.31 423	0.72 445	0.49 473	1.19 487	0.79 341	1.51 579	0.96 396	3.29 619	1.64 599	1.29 550	2.03 596	0.42 577	9.50 653	0.40 570	0.41 581	0.36 538	0.35 534

z-ln-s-r	0.70 496	0.39 497	1.51 577	0.40 253	0.27 335	0.58 370	0.62 526	0.87 358	1.09 514	0.84 398	1.44 547	0.91 456	0.87 523	1.20 538	2.07 598	0.16 248	0.12 220	0.17 250	0.15 258	0.21 392	0.17 315

w-ln-seven	1.02 557	0.52 541	2.86 608	0.55 532	0.51 562	1.37 571	0.75 561	1.72 601	1.84 602	1.54 582	1.52 559	1.27 538	0.95 544	1.30 556	2.07 598	0.24 468	0.22 497	0.25 478	0.25 509	0.31 507	0.28 491

KSHMR	2.64 619	1.96 630	1.86 597	2.69 636	2.44 635	2.88 621	2.04 634	3.46 630	6.31 638	2.51 618	3.27 617	3.39 622	1.97 609	2.59 619	2.08 600	2.48 638	1.41 640	2.80 643	1.51 639	2.98 637	2.09 636

PVD	1.34 588	0.70 575	1.42 573	0.78 593	0.65 587	1.68 593	0.91 582	2.12 614	3.01 623	2.25 611	2.35 598	1.90 593	1.99 612	1.98 599	2.14 601	0.40 574	0.38 585	0.49 591	0.37 568	0.51 580	0.67 599

1111x	0.64 484	0.23 294	0.61 400	0.39 215	0.21 136	0.68 434	0.46 445	1.32 544	1.03 486	0.76 351	1.02 428	0.95 465	0.72 467	1.13 525	2.15 602	0.18 331	0.18 451	0.18 298	0.19 399	0.20 380	0.19 353

WZ-Net	1.29 585	0.64 571	5.42 627	0.64 569	0.52 565	1.37 571	1.29 610	1.41 562	1.77 599	1.56 583	1.69 571	1.74 587	1.41 586	2.50 618	2.16 603	0.28 509	0.21 488	0.23 449	0.25 509	0.39 550	0.41 559

PWCK	2.06 612	1.75 627	4.11 621	1.69 616	0.93 600	3.13 625	2.86 641	2.18 615	2.41 616	2.38 614	2.33 594	2.22 601	1.85 607	3.52 628	2.20 604	1.65 625	0.73 617	1.52 618	0.83 618	1.81 614	1.02 617

EDNetEfficientorigin	9.96 643	1.17 607	175.17 666	0.49 462	0.37 490	1.13 550	0.74 558	1.27 524	2.70 620	3.16 631	2.49 600	2.28 602	2.15 616	1.88 595	2.27 605	0.21 408	0.19 469	0.25 478	0.20 422	0.54 585	0.53 594

WAO-8	3.00 621	1.60 621	1.52 578	1.82 619	1.65 621	5.57 634	1.35 614	4.65 638	12.37 644	2.89 622	4.04 630	4.89 631	2.78 625	3.73 630	2.44 606	1.29 619	0.93 632	2.00 625	1.16 634	2.02 620	1.23 621

Venus	3.00 621	1.60 621	1.52 578	1.82 619	1.65 621	5.57 634	1.35 614	4.65 638	12.37 644	2.89 622	4.04 630	4.89 631	2.78 625	3.73 630	2.44 606	1.29 619	0.93 632	2.00 625	1.16 634	2.02 620	1.23 621

RTSC	0.93 542	0.54 552	1.59 584	0.56 536	0.40 510	1.17 559	0.55 503	1.44 569	1.82 601	1.53 581	1.26 510	1.15 527	0.82 507	1.70 587	2.44 606	0.26 487	0.20 478	0.23 449	0.24 496	0.31 507	0.32 517

WAO-6	2.11 615	1.52 618	1.25 553	1.73 617	1.69 623	2.72 615	1.62 623	3.15 625	3.64 629	2.01 605	3.28 618	3.52 625	2.20 619	2.59 619	2.48 609	1.31 621	0.92 630	2.04 629	1.22 636	1.89 617	1.35 628

WAO-7	1.96 607	1.24 608	1.52 578	1.28 611	1.06 612	2.92 622	1.64 624	3.32 627	3.05 625	2.28 612	3.32 620	3.19 618	2.38 621	3.39 626	2.49 610	1.02 615	0.92 630	1.06 613	1.04 627	1.05 609	0.99 614

ELAS_RVC	1.76 605	0.64 571	1.20 549	0.74 589	0.59 579	2.18 606	2.53 638	2.10 613	2.85 622	3.46 633	3.41 623	3.12 616	4.11 636	2.69 621	2.53 611	0.54 596	0.47 605	0.51 595	0.48 596	0.55 587	0.55 595
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ktn	3.02 623	2.27 633	1.85 596	2.89 637	2.54 639	3.72 628	2.14 635	3.79 634	5.33 636	2.82 621	5.09 640	5.95 637	2.54 622	3.34 625	2.58 612	2.65 640	1.44 641	2.78 642	2.03 642	2.61 634	2.10 637

ELAS	1.77 606	0.64 571	1.10 540	0.72 587	0.58 578	3.37 627	1.76 628	2.54 620	2.57 617	3.77 635	3.96 629	2.83 611	3.44 632	2.34 614	2.73 613	0.53 593	0.47 605	0.50 593	0.48 596	0.55 587	0.55 595
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
zh-sn7	1.20 576	0.86 592	4.54 623	0.58 548	0.43 527	1.10 542	0.92 584	1.24 510	1.34 567	1.45 577	2.00 587	1.26 536	1.62 597	2.13 605	2.79 614	0.26 487	0.26 535	0.26 497	0.27 527	0.35 532	0.33 526

notaker	2.87 620	2.31 634	2.01 599	3.03 638	2.60 640	2.94 623	1.82 631	3.43 629	3.06 626	2.89 622	4.21 632	6.15 639	2.71 623	3.42 627	2.90 615	2.67 641	1.18 638	3.00 644	1.67 640	3.13 638	2.26 638

TorneroNet-64	3.54 626	1.89 628	1.59 584	2.62 635	2.29 633	6.88 637	1.72 627	4.72 640	11.88 642	2.43 616	5.46 643	8.16 642	2.80 627	4.13 634	3.03 616	2.25 636	0.75 621	2.57 638	1.09 631	2.65 635	1.84 635

MSAF-DinoV2	1.18 574	0.44 522	3.00 610	0.56 536	0.30 408	0.91 504	0.74 558	1.58 588	1.25 549	1.06 530	1.41 539	2.98 612	1.57 594	3.25 624	3.12 617	0.22 430	0.14 342	0.20 368	0.22 465	0.33 519	0.34 530

coex-ft	6.50 640	1.57 620	87.99 665	0.49 462	0.38 497	1.41 574	1.21 605	1.21 497	7.96 640	12.14 648	2.78 610	2.74 609	3.83 633	1.30 556	3.19 618	0.24 468	0.23 508	0.27 507	0.24 496	0.48 571	0.40 554

ADCRef	0.84 528	0.46 529	1.60 587	0.52 502	0.45 539	1.08 540	0.52 488	1.13 464	1.03 486	1.22 558	1.43 546	0.87 438	0.93 539	0.91 470	3.35 619	0.19 371	0.16 399	0.23 449	0.23 481	0.23 438	0.22 421

UNDER WATER-64	3.72 629	2.07 631	4.57 624	3.30 641	2.52 638	5.61 636	2.63 640	3.67 633	12.27 643	3.09 629	2.66 608	5.99 638	4.74 639	3.93 633	3.57 620	2.54 639	1.24 639	2.65 639	1.48 638	3.21 639	2.62 641

TorneroNet	4.49 632	1.92 629	1.65 592	2.60 634	2.29 633	14.95 647	1.86 632	4.86 641	19.56 658	3.10 630	7.52 645	7.00 641	2.90 628	4.48 635	3.66 621	2.24 635	0.78 624	2.68 640	1.14 633	2.79 636	1.80 634

UNDER WATER	3.63 628	2.12 632	4.11 621	3.17 639	2.51 637	3.77 630	2.45 637	3.53 632	13.66 647	2.98 627	2.92 613	5.75 635	4.13 637	3.85 632	3.75 622	2.84 642	1.11 637	2.71 641	1.41 637	3.26 640	2.50 640

JetBlue	3.02 623	1.39 614	7.91 632	1.17 608	1.49 617	8.53 638	7.94 644	2.82 621	1.98 606	2.15 610	2.69 609	3.32 621	3.01 629	6.66 640	3.81 623	0.79 605	0.78 624	0.75 604	0.76 615	1.04 608	1.33 626

EDNetEfficient	1.47 596	0.82 586	6.28 630	0.48 451	0.40 510	0.73 449	0.83 576	0.95 392	2.77 621	3.48 634	1.95 584	1.64 585	2.12 615	1.42 567	3.84 624	0.21 408	0.19 469	0.21 412	0.21 443	0.43 560	0.42 562

ADCPNet	1.11 567	0.53 544	3.26 615	0.55 532	0.44 533	1.47 578	0.83 576	1.21 497	1.17 534	1.26 566	1.42 544	1.67 586	1.12 566	1.48 574	3.86 625	0.30 527	0.29 551	0.30 536	0.32 554	0.37 544	0.37 546

RTS	2.03 610	1.03 603	11.50 637	0.68 578	0.63 585	2.71 613	1.56 621	1.55 581	2.32 612	1.93 601	2.57 604	1.32 545	1.32 580	5.20 636	4.30 626	0.31 531	0.23 508	0.29 526	0.30 541	0.41 554	0.40 554

RTSA	2.03 610	1.03 603	11.50 637	0.68 578	0.63 585	2.71 613	1.56 621	1.55 581	2.32 612	1.93 601	2.57 604	1.32 545	1.32 580	5.20 636	4.30 626	0.31 531	0.23 508	0.29 526	0.30 541	0.41 554	0.40 554

AnyNet_C01	1.63 600	1.16 606	7.38 631	0.65 571	0.56 572	2.25 607	1.53 619	1.53 579	1.46 580	1.71 593	1.95 584	1.83 590	1.41 586	2.48 616	4.42 628	0.33 543	0.32 571	0.32 543	0.34 562	0.45 564	0.50 586

MADNet+	2.28 618	2.56 635	10.82 635	1.25 610	0.96 603	2.77 617	1.44 618	2.34 616	1.76 598	1.36 571	1.78 576	1.84 592	1.74 604	6.33 639	4.57 629	0.67 602	0.66 615	0.59 600	0.54 605	0.84 601	0.81 606

AnyNet_C32	1.27 583	0.72 579	3.33 616	0.59 551	0.56 572	1.51 583	1.53 619	1.27 524	1.28 556	1.52 580	1.48 555	1.38 561	1.23 575	1.64 583	5.26 630	0.30 527	0.29 551	0.29 526	0.34 562	0.38 546	0.44 571

ADCL	1.10 564	0.42 517	1.57 583	0.51 485	0.41 515	1.71 595	0.92 584	1.36 554	1.45 578	1.33 570	1.56 562	1.22 535	1.26 578	1.45 571	5.27 631	0.22 430	0.19 469	0.25 478	0.25 509	0.29 495	0.29 498

ADCMid	1.22 578	0.57 562	3.17 614	0.54 524	0.44 533	1.07 539	0.77 564	1.31 538	1.13 522	2.14 609	1.48 555	1.49 573	1.47 591	1.65 584	5.30 632	0.26 487	0.24 517	0.29 526	0.32 554	0.38 546	0.36 540

MADNet++	4.18 630	2.72 640	4.00 618	3.80 643	3.44 643	4.72 633	4.05 643	4.01 635	3.74 630	4.52 638	5.14 641	4.20 626	4.89 640	7.04 642	6.39 633	3.79 644	3.70 646	3.27 646	2.70 645	3.68 642	3.74 645

HanzoNet	6.97 641	2.57 636	4.66 625	3.29 640	2.96 642	3.75 629	2.35 636	5.08 642	7.11 639	14.46 655	13.06 648	17.69 652	22.95 658	13.72 648	6.61 634	4.36 645	1.96 642	3.14 645	2.59 644	3.88 644	3.19 644

tt	6.21 639	0.22 261	5.88 629	3.55 642	2.07 631	11.25 643	19.19 649	11.84 647	5.47 637	2.71 620	2.18 592	4.87 630	6.25 641	3.71 629	7.09 635	8.31 651	11.17 655	4.91 648	5.39 650	5.72 645	2.42 639

ADCP+	1.18 574	0.37 484	3.09 612	0.50 473	0.52 565	1.48 579	0.61 524	1.32 544	1.07 504	1.21 554	1.16 488	1.08 506	1.11 564	1.63 582	7.17 636	0.20 392	0.16 399	0.24 465	0.22 465	0.29 495	0.22 421

MANE	4.73 633	0.54 552	0.77 473	0.69 581	0.60 582	10.35 640	1.67 625	8.68 644	12.66 646	6.90 645	9.43 646	11.59 646	10.59 644	8.26 644	8.41 637	0.51 591	0.45 602	0.48 588	1.02 625	0.50 577	0.50 586

DPSimNet_ROB	5.19 637	2.71 639	18.56 641	2.59 633	2.49 636	4.25 631	10.93 646	3.33 628	3.93 633	5.02 642	4.52 636	5.74 634	10.18 642	5.44 638	8.79 638	2.40 637	2.47 643	2.48 637	2.54 643	2.56 633	2.87 642

ADCS	1.60 599	0.70 575	4.02 619	0.61 559	0.53 567	1.31 567	1.11 597	1.71 600	1.86 604	1.97 604	1.68 569	1.51 576	1.46 589	2.07 602	9.20 639	0.34 551	0.32 571	0.33 548	0.36 566	0.45 564	0.46 577

TCMNet-wrong-test	9.08 642	10.58 646	9.58 634	19.64 648	17.64 648	12.69 645	8.93 645	13.77 651	2.58 618	4.67 639	5.19 642	14.57 648	11.02 646	7.21 643	9.81 640	5.58 650	0.89 629	3.76 647	3.10 646	10.41 649	10.02 649

SGM-ForestM	4.73 633	0.34 469	1.05 537	0.46 423	0.28 360	10.26 639	3.48 642	4.52 636	5.16 635	8.68 646	7.48 644	18.87 654	10.80 645	11.26 647	10.01 641	0.32 536	0.34 579	0.32 543	0.32 554	0.29 495	0.30 504

xxxx	1.07 561	0.23 294	0.53 345	0.38 190	0.22 161	0.83 487	0.36 325	1.41 562	0.95 451	0.75 345	0.99 417	0.97 470	0.64 417	0.70 368	11.37 642	0.20 392	0.17 435	0.18 298	0.17 340	0.19 363	0.20 384

test_xeample	1.06 559	0.23 294	0.51 316	0.37 170	0.22 161	0.71 441	0.39 375	1.31 538	0.92 432	0.87 426	1.08 460	0.70 362	0.64 417	0.75 396	11.43 643	0.19 371	0.16 399	0.18 298	0.17 340	0.18 328	0.19 353

JetRed	5.38 638	6.17 643	12.68 640	2.38 630	2.85 641	12.60 644	11.17 647	4.60 637	3.74 630	3.87 636	3.85 626	4.83 629	4.13 637	6.81 641	12.18 644	2.18 634	2.95 645	2.19 632	1.98 641	3.49 641	3.01 643

PML	40.49 666	30.31 654	12.46 639	7.19 644	14.30 644	91.44 667	212.44 669	7.73 643	23.24 659	74.44 668	185.05 669	49.81 668	25.78 659	21.34 653	12.84 645	8.71 652	2.93 644	8.43 652	3.24 647	13.77 652	4.45 646

222	1.25 581	0.23 294	0.53 345	0.38 190	0.23 189	0.78 463	0.37 339	1.41 562	0.93 438	0.97 492	1.13 476	0.74 389	0.71 456	0.74 388	14.86 646	0.20 392	0.16 399	0.17 250	0.16 287	0.18 328	0.20 384

LE_ROB	4.86 636	0.27 399	9.43 633	0.45 398	0.24 229	1.61 587	0.96 590	2.05 610	17.75 654	16.36 656	4.84 638	5.17 633	19.48 656	2.05 600	15.49 647	0.17 292	0.15 369	0.16 208	0.16 287	0.20 380	0.19 353

LRCNet_RVC	21.27 652	31.14 655	21.46 645	28.97 653	23.77 652	3.11 624	0.62 526	20.94 656	1.64 594	25.57 657	28.13 659	21.96 657	14.74 647	21.99 657	16.44 648	29.16 665	14.92 656	33.57 661	31.28 661	29.67 662	26.33 660

BEATNet-Init1	15.65 647	1.62 623	54.26 663	0.75 591	0.56 572	37.03 659	13.39 648	13.20 648	14.59 648	29.41 664	29.29 664	47.69 667	21.87 657	26.91 658	19.58 649	0.43 580	0.39 589	0.47 583	0.47 592	0.52 583	0.52 592

AAGNet	1.40 592	0.20 196	0.52 337	0.45 398	0.26 296	0.29 127	0.29 200	0.67 241	0.71 300	0.97 492	0.86 349	0.66 348	0.60 393	0.66 334	19.98 650	0.17 292	0.11 139	0.19 331	0.15 258	0.20 380	0.13 163

USTest	12.98 646	14.10 647	19.89 642	16.19 647	14.95 645	20.69 649	31.85 655	16.52 652	10.99 641	8.83 647	9.55 647	13.88 647	10.36 643	16.06 649	21.35 651	3.19 643	4.82 647	5.08 650	5.36 649	8.77 648	7.20 647

DPSMNet_ROB	12.13 645	8.03 644	21.13 644	9.02 646	16.82 647	10.68 641	30.78 654	9.15 646	15.24 650	6.56 644	15.50 656	9.02 643	15.13 648	9.28 646	21.71 652	4.59 647	8.60 648	5.08 650	9.26 651	5.89 647	11.06 650

DGTPSM_ROB	12.12 644	8.03 644	21.12 643	8.97 645	16.81 646	10.68 641	30.77 653	9.14 645	15.23 649	6.55 643	15.49 655	9.02 643	15.13 648	9.26 645	21.71 652	4.58 646	8.60 648	5.07 649	9.26 651	5.88 646	11.06 650

Anonymous_1	33.12 654	18.23 648	23.86 646	20.53 649	21.18 651	25.45 651	35.84 656	22.44 660	15.68 651	13.41 649	13.70 652	18.00 653	15.15 650	20.31 650	24.47 654	14.56 658	8.84 650	66.24 665	117.79 665	155.41 668	11.40 652

DPSM_ROB	17.80 648	18.60 649	24.24 650	20.89 650	19.49 649	25.83 652	36.10 657	21.62 658	16.41 652	13.46 650	14.26 653	19.11 655	16.15 651	20.74 651	25.59 655	9.37 653	9.23 651	9.47 653	9.81 653	13.47 650	12.09 653

DPSM	17.80 648	18.60 649	24.24 650	20.89 650	19.49 649	25.83 652	36.10 657	21.62 658	16.41 652	13.46 650	14.26 653	19.11 655	16.15 651	20.74 651	25.59 655	9.37 653	9.23 651	9.47 653	9.81 653	13.47 650	12.09 653

xxxxx1	36.77 660	19.69 651	24.00 647	62.46 662	66.77 664	27.30 655	39.89 659	20.40 653	18.80 655	14.18 652	13.11 649	17.29 649	17.30 653	21.62 654	27.81 657	13.61 655	18.98 663	111.36 666	133.25 666	28.84 659	38.64 662

tt_ll	36.77 660	19.69 651	24.00 647	62.46 662	66.77 664	27.30 655	39.89 659	20.40 653	18.80 655	14.18 652	13.11 649	17.29 649	17.30 653	21.62 654	27.81 657	13.61 655	18.98 663	111.36 666	133.25 666	28.84 659	38.64 662

ff	36.77 660	19.69 651	24.00 647	62.46 662	66.77 664	27.30 655	39.89 659	20.40 653	18.80 655	14.18 652	13.11 649	17.29 649	17.30 653	21.62 654	27.81 657	13.61 655	18.98 663	111.36 666	133.25 666	28.84 659	38.64 662

HaxPig	31.93 653	37.19 658	34.22 652	24.41 652	24.94 653	18.53 648	20.18 650	21.15 657	28.84 660	35.74 665	38.86 665	26.18 658	28.75 660	33.85 659	34.15 660	35.89 666	38.80 666	37.79 662	40.52 662	39.33 663	39.33 665

MEDIAN_ROB	37.35 663	40.72 666	40.37 656	32.26 654	31.80 654	27.29 654	25.02 651	29.47 661	33.43 667	41.99 667	41.60 667	33.48 659	34.37 667	39.66 662	36.94 661	43.49 668	43.96 668	44.07 664	43.35 664	41.32 665	42.43 667

AVERAGE_ROB	37.53 664	40.05 665	40.01 655	34.74 655	33.76 655	28.46 658	25.14 652	32.31 662	34.08 668	41.20 666	40.52 666	34.51 660	34.78 668	39.11 661	37.48 662	42.68 667	43.32 667	43.80 663	42.99 663	40.42 664	41.31 666

Selective-RAFT-Error	35.87 659	37.42 662	48.73 662	42.24 658	39.28 658	52.00 664	72.87 663	43.41 667	32.95 664	26.97 662	28.72 662	38.71 666	33.15 666	41.59 665	51.42 663	18.77 663	18.60 662	19.14 659	19.78 659	27.19 657	24.42 659

FlowAnything	35.84 658	37.49 663	48.69 661	42.17 656	39.26 657	51.95 660	72.95 667	43.35 663	33.23 666	26.92 660	28.67 661	38.55 665	32.78 665	41.53 663	51.47 664	18.71 659	18.59 661	19.17 660	19.88 660	27.07 653	24.26 655

CasAABBNet	35.77 657	37.38 659	48.59 660	42.20 657	39.23 656	51.95 660	72.92 664	43.36 664	33.03 665	26.93 661	28.31 660	38.43 663	32.32 663	41.58 664	51.50 665	18.71 659	18.58 658	19.11 656	19.75 656	27.11 654	24.33 656

RAFT-FEzeroshot	35.76 655	37.39 660	48.55 658	42.39 659	39.44 659	51.96 662	72.92 664	43.38 665	32.90 662	26.87 658	28.06 657	38.42 661	32.28 661	41.59 665	51.51 666	18.73 661	18.58 658	19.11 656	19.75 656	27.12 655	24.33 656

RAFT-FE	35.76 655	37.39 660	48.55 658	42.39 659	39.44 659	51.96 662	72.92 664	43.38 665	32.90 662	26.87 658	28.06 657	38.42 661	32.28 661	41.59 665	51.51 666	18.73 661	18.58 658	19.11 656	19.75 656	27.12 655	24.33 656

LSM0	38.96 665	37.52 664	48.37 657	43.79 661	91.31 667	52.31 665	72.38 662	43.71 668	32.75 661	27.16 663	28.73 663	38.51 664	32.63 664	41.75 668	51.59 668	18.85 664	18.43 657	19.09 655	19.60 655	27.21 658	33.44 661

test_example2	176.82 667	204.75 667	198.54 667	188.58 667	191.23 668	151.28 668	169.77 668	97.63 669	125.81 669	179.94 669	183.74 668	158.20 669	139.14 669	192.16 669	198.12 669	203.48 669	236.37 669	163.71 669	173.22 669	217.79 669	162.95 668

ccccc		430.66 668		506.24 668	500.20 669	349.93 669		384.19 670		330.97 670		370.48 670		498.75 670		557.84 670	430.47 670	334.14 670	290.91 670	547.74 670

Low-res two-view benchmark