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

SteFusion	0.21 30	0.13 1	0.26 20	0.32 52	0.20 88	0.31 143	0.22 80	0.35 35	0.30 69	0.22 29	0.25 51	0.21 30	0.16 14	0.45 129	0.20 10	0.09 1	0.10 56	0.12 50	0.10 71	0.10 11	0.10 6

MonStereo	0.20 8	0.14 13	0.27 31	0.31 26	0.16 4	0.22 20	0.21 65	0.39 64	0.34 99	0.20 9	0.25 51	0.18 10	0.15 4	0.40 93	0.19 1	0.09 1	0.09 18	0.11 1	0.09 6	0.11 34	0.10 6

Wavelet-MonSter	0.20 8	0.14 13	0.29 54	0.34 81	0.19 54	0.18 4	0.21 65	0.34 30	0.24 26	0.25 54	0.34 116	0.22 37	0.27 133	0.28 6	0.22 40	0.09 1	0.09 18	0.11 1	0.09 6	0.10 11	0.10 6

Monster-pub-eth3d	0.20 8	0.14 13	0.27 31	0.31 26	0.16 4	0.22 20	0.21 65	0.39 64	0.34 99	0.20 9	0.25 51	0.17 4	0.15 4	0.40 93	0.19 1	0.09 1	0.09 18	0.11 1	0.09 6	0.11 34	0.10 6

asda	0.22 48	0.19 141	0.31 71	0.32 52	0.18 31	0.24 39	0.23 98	0.38 59	0.29 54	0.28 81	0.24 44	0.18 10	0.23 90	0.41 100	0.22 40	0.09 1	0.08 1	0.11 1	0.09 6	0.11 34	0.10 6

4w-stereo	0.22 48	0.19 141	0.33 88	0.31 26	0.18 31	0.29 113	0.20 39	0.33 17	0.23 20	0.33 110	0.24 44	0.21 30	0.28 148	0.42 109	0.23 67	0.09 1	0.08 1	0.11 1	0.10 71	0.11 34	0.10 6

3.5w_stereo	0.23 66	0.18 107	0.31 71	0.31 26	0.18 31	0.27 84	0.22 80	0.39 64	0.30 69	0.33 110	0.27 64	0.24 59	0.29 168	0.52 187	0.25 101	0.09 1	0.08 1	0.11 1	0.09 6	0.11 34	0.11 55

MonSter	0.20 8	0.14 13	0.27 31	0.31 26	0.16 4	0.22 20	0.21 65	0.39 64	0.34 99	0.20 9	0.25 51	0.18 10	0.15 4	0.39 84	0.19 1	0.09 1	0.09 18	0.11 1	0.09 6	0.11 34	0.10 6

PyraSte	0.21 30	0.13 1	0.27 31	0.34 81	0.19 54	0.31 143	0.19 25	0.35 35	0.23 20	0.24 48	0.27 64	0.26 76	0.17 19	0.38 75	0.21 26	0.10 9	0.10 56	0.11 1	0.09 6	0.11 34	0.09 1

tim_s	0.20 8	0.13 1	0.27 31	0.33 72	0.19 54	0.30 125	0.20 39	0.34 30	0.25 32	0.21 14	0.24 44	0.25 69	0.17 19	0.33 35	0.21 26	0.10 9	0.11 134	0.11 1	0.09 6	0.11 34	0.09 1

xxxad45	0.21 30	0.13 1	0.25 6	0.33 72	0.19 54	0.31 143	0.25 122	0.36 40	0.29 54	0.21 14	0.21 23	0.26 76	0.21 68	0.30 11	0.21 26	0.10 9	0.12 211	0.11 1	0.09 6	0.11 34	0.10 6

ACW_4w	0.21 30	0.13 1	0.26 20	0.32 52	0.19 54	0.28 99	0.24 105	0.35 35	0.28 51	0.21 14	0.24 44	0.25 69	0.18 29	0.40 93	0.21 26	0.10 9	0.12 211	0.12 50	0.10 71	0.11 34	0.09 1

5w_v4	0.21 30	0.13 1	0.24 2	0.33 72	0.19 54	0.29 113	0.24 105	0.36 40	0.29 54	0.22 29	0.22 30	0.28 91	0.20 56	0.27 3	0.21 26	0.10 9	0.12 211	0.11 1	0.09 6	0.11 34	0.10 6

AdaDepth	0.23 66	0.18 107	0.36 132	0.38 171	0.19 54	0.33 178	0.22 80	0.35 35	0.24 26	0.22 29	0.21 23	0.20 25	0.19 39	0.59 235	0.21 26	0.10 9	0.11 134	0.13 85	0.10 71	0.11 34	0.13 144

asd	0.22 48	0.18 107	0.31 71	0.32 52	0.18 31	0.26 70	0.22 80	0.37 50	0.25 32	0.32 106	0.23 36	0.19 17	0.23 90	0.46 139	0.21 26	0.10 9	0.08 1	0.11 1	0.10 71	0.12 71	0.10 6

qwe	0.23 66	0.18 107	0.30 63	0.31 26	0.18 31	0.29 113	0.22 80	0.39 64	0.33 93	0.37 135	0.30 91	0.20 25	0.22 80	0.45 129	0.22 40	0.10 9	0.08 1	0.11 1	0.10 71	0.12 71	0.10 6

2.25w	0.23 66	0.19 141	0.35 116	0.31 26	0.18 31	0.30 125	0.18 12	0.34 30	0.32 85	0.33 110	0.37 129	0.20 25	0.25 105	0.47 151	0.25 101	0.10 9	0.09 18	0.11 1	0.10 71	0.10 11	0.12 97

4.25_new	0.22 48	0.22 242	0.34 100	0.32 52	0.19 54	0.31 143	0.28 166	0.33 17	0.25 32	0.30 93	0.28 72	0.21 30	0.26 122	0.35 53	0.25 101	0.10 9	0.08 1	0.11 1	0.09 6	0.11 34	0.10 6

4.5w_new	0.22 48	0.22 242	0.34 100	0.32 52	0.19 54	0.31 143	0.28 166	0.33 17	0.25 32	0.30 93	0.28 72	0.21 30	0.26 122	0.35 53	0.25 101	0.10 9	0.08 1	0.11 1	0.09 6	0.11 34	0.10 6

4.5_new	0.21 30	0.20 177	0.31 71	0.31 26	0.18 31	0.24 39	0.26 137	0.34 30	0.29 54	0.33 110	0.29 80	0.19 17	0.19 39	0.30 11	0.21 26	0.10 9	0.08 1	0.12 50	0.11 117	0.14 152	0.10 6

4.5w-stereo	0.21 30	0.20 177	0.31 71	0.31 26	0.18 31	0.24 39	0.26 137	0.34 30	0.29 54	0.33 110	0.29 80	0.19 17	0.19 39	0.30 11	0.21 26	0.10 9	0.08 1	0.12 50	0.11 117	0.14 152	0.10 6

4.25w-stereo	0.22 48	0.22 242	0.34 100	0.32 52	0.19 54	0.31 143	0.28 166	0.33 17	0.25 32	0.30 93	0.28 72	0.21 30	0.26 122	0.35 53	0.25 101	0.10 9	0.08 1	0.11 1	0.09 6	0.11 34	0.10 6

2.5w	0.22 48	0.18 107	0.34 100	0.32 52	0.18 31	0.31 143	0.27 151	0.33 17	0.24 26	0.29 85	0.35 122	0.18 10	0.19 39	0.41 100	0.21 26	0.10 9	0.08 1	0.11 1	0.10 71	0.12 71	0.10 6

3.25w_new	0.24 75	0.17 81	0.34 100	0.31 26	0.18 31	0.43 265	0.20 39	0.39 64	0.32 85	0.39 150	0.29 80	0.23 44	0.27 133	0.43 116	0.23 67	0.10 9	0.09 18	0.11 1	0.09 6	0.10 11	0.11 55

3.25w	0.24 75	0.17 81	0.34 100	0.31 26	0.18 31	0.43 265	0.20 39	0.39 64	0.32 85	0.39 150	0.29 80	0.23 44	0.27 133	0.43 116	0.23 67	0.10 9	0.09 18	0.11 1	0.09 6	0.10 11	0.11 55

3.75w	0.23 66	0.17 81	0.33 88	0.32 52	0.19 54	0.42 260	0.24 105	0.36 40	0.26 41	0.33 110	0.28 72	0.17 4	0.25 105	0.38 75	0.21 26	0.10 9	0.08 1	0.11 1	0.10 71	0.11 34	0.10 6

3w_stereo	0.25 83	0.20 177	0.40 174	0.33 72	0.17 17	0.32 166	0.41 389	0.42 87	0.39 135	0.33 110	0.28 72	0.16 2	0.29 168	0.35 53	0.22 40	0.10 9	0.08 1	0.11 1	0.10 71	0.12 71	0.12 97

2w_stereo	0.23 66	0.19 141	0.33 88	0.33 72	0.17 17	0.28 99	0.37 320	0.40 77	0.36 114	0.33 110	0.33 107	0.17 4	0.21 68	0.30 11	0.23 67	0.10 9	0.08 1	0.11 1	0.10 71	0.12 71	0.11 55

1w_stereo	0.25 83	0.15 37	0.31 71	0.35 101	0.18 31	0.32 166	0.41 389	0.41 83	0.44 177	0.32 106	0.39 135	0.17 4	0.27 133	0.46 139	0.24 89	0.10 9	0.08 1	0.11 1	0.09 6	0.11 34	0.10 6

uiiii_40	0.20 8	0.14 13	0.23 1	0.30 13	0.20 88	0.25 60	0.17 3	0.30 7	0.21 12	0.21 14	0.20 16	0.27 84	0.31 192	0.41 100	0.19 1	0.11 30	0.09 18	0.12 50	0.09 6	0.10 11	0.10 6

StePilot	0.21 30	0.13 1	0.24 2	0.31 26	0.20 88	0.25 60	0.18 12	0.31 12	0.25 32	0.21 14	0.23 36	0.23 44	0.31 192	0.50 176	0.20 10	0.11 30	0.09 18	0.11 1	0.09 6	0.10 11	0.10 6

ITERv19	0.21 30	0.14 13	0.29 54	0.31 26	0.15 2	0.18 4	0.21 65	0.36 40	0.29 54	0.33 110	0.35 122	0.19 17	0.19 39	0.38 75	0.23 67	0.11 30	0.09 18	0.11 1	0.10 71	0.10 11	0.10 6

zaero_v3	0.22 48	0.14 13	0.32 83	0.31 26	0.16 4	0.43 265	0.18 12	0.39 64	0.29 54	0.29 85	0.32 104	0.23 44	0.16 14	0.38 75	0.21 26	0.11 30	0.09 18	0.11 1	0.09 6	0.10 11	0.10 6

ITERv2	0.22 48	0.14 13	0.34 100	0.31 26	0.16 4	0.35 192	0.18 12	0.40 77	0.27 47	0.26 62	0.29 80	0.23 44	0.19 39	0.43 116	0.22 40	0.11 30	0.09 18	0.11 1	0.09 6	0.10 11	0.10 6

OmniDepth	0.21 30	0.15 37	0.27 31	0.35 101	0.14 1	0.38 221	0.26 137	0.30 7	0.23 20	0.18 3	0.19 13	0.28 91	0.30 186	0.32 24	0.22 40	0.11 30	0.08 1	0.11 1	0.10 71	0.11 34	0.11 55

Replicate-Monster	0.27 107	0.16 62	1.15 527	0.30 13	0.17 17	0.38 221	0.19 25	0.44 96	0.40 149	0.24 48	0.21 23	0.23 44	0.22 80	0.47 151	0.20 10	0.11 30	0.09 18	0.12 50	0.09 6	0.09 1	0.18 322

2.75w_new	0.22 48	0.18 107	0.30 63	0.29 6	0.18 31	0.23 32	0.33 256	0.37 50	0.29 54	0.36 131	0.27 64	0.18 10	0.25 105	0.37 66	0.24 89	0.11 30	0.09 18	0.11 1	0.09 6	0.10 11	0.10 6

monsterstereo	0.23 66	0.15 37	0.28 45	0.35 101	0.19 54	0.22 20	0.20 39	0.38 59	0.37 122	0.34 123	0.40 137	0.19 17	0.19 39	0.46 139	0.22 40	0.11 30	0.10 56	0.12 50	0.09 6	0.13 107	0.09 1

MLG-Stereo	0.18 1	0.14 13	0.28 45	0.34 81	0.16 4	0.26 70	0.17 3	0.31 12	0.15 2	0.19 6	0.15 2	0.23 44	0.15 4	0.32 24	0.20 10	0.11 30	0.09 18	0.13 85	0.09 6	0.10 11	0.10 6

LG-Stereo	0.25 83	0.18 107	0.43 215	0.40 234	0.20 88	0.22 20	0.26 137	0.33 17	0.39 135	0.27 70	0.45 151	0.22 37	0.16 14	0.38 75	0.28 163	0.11 30	0.12 211	0.17 231	0.15 239	0.13 107	0.10 6

LoS_RVC	0.28 118	0.17 81	0.29 54	0.33 72	0.32 429	0.43 265	0.34 270	0.42 87	0.34 99	0.33 110	0.51 179	0.29 97	0.38 247	0.37 66	0.28 163	0.11 30	0.10 56	0.11 1	0.08 1	0.11 34	0.26 451

RAFT-Stereo + iAFF	0.37 211	0.18 107	0.45 229	0.36 132	0.19 54	0.33 178	0.28 166	0.67 222	0.77 311	0.72 308	0.99 398	0.56 255	0.39 262	0.44 123	0.31 210	0.11 30	0.09 18	0.15 162	0.14 213	0.13 107	0.11 55

AFF-stereo	0.39 242	0.20 177	0.42 196	0.37 151	0.22 140	0.27 84	0.31 226	0.67 222	0.72 283	0.66 268	1.12 450	0.75 375	0.38 247	0.57 222	0.35 249	0.11 30	0.09 18	0.16 189	0.16 268	0.14 152	0.12 97

weee2	0.20 8	0.14 13	0.25 6	0.30 13	0.20 88	0.28 99	0.19 25	0.33 17	0.26 41	0.21 14	0.20 16	0.28 91	0.21 68	0.31 19	0.22 40	0.12 44	0.10 56	0.11 1	0.09 6	0.10 11	0.10 6

4.5w_L	0.21 30	0.13 1	0.24 2	0.31 26	0.20 88	0.25 60	0.18 12	0.30 7	0.22 15	0.21 14	0.21 23	0.24 59	0.31 192	0.49 169	0.20 10	0.12 44	0.09 18	0.11 1	0.09 6	0.10 11	0.10 6

ITER	0.21 30	0.13 1	0.30 63	0.30 13	0.16 4	0.27 84	0.19 25	0.32 14	0.22 15	0.28 81	0.36 125	0.22 37	0.19 39	0.45 129	0.23 67	0.12 44	0.09 18	0.11 1	0.09 6	0.10 11	0.11 55

monsters	0.22 48	0.14 13	0.28 45	0.32 52	0.19 54	0.24 39	0.19 25	0.46 107	0.34 99	0.37 135	0.30 91	0.16 2	0.20 56	0.45 129	0.20 10	0.12 44	0.09 18	0.11 1	0.09 6	0.11 34	0.11 55

IGEV	0.21 30	0.13 1	0.25 6	0.31 26	0.20 88	0.22 20	0.19 25	0.42 87	0.30 69	0.22 29	0.34 116	0.20 25	0.15 4	0.32 24	0.19 1	0.12 44	0.10 56	0.12 50	0.10 71	0.10 11	0.10 6

MLG-Stereo_test1	0.18 1	0.14 13	0.28 45	0.34 81	0.17 17	0.24 39	0.17 3	0.27 4	0.13 1	0.18 3	0.14 1	0.23 44	0.15 4	0.32 24	0.20 10	0.12 44	0.09 18	0.13 85	0.09 6	0.10 11	0.10 6

MM-Stereo_test2	0.30 135	0.18 107	0.41 183	0.41 262	0.25 240	0.41 250	0.41 389	0.65 204	0.43 172	0.38 144	0.36 125	0.31 108	0.26 122	0.55 202	0.25 101	0.12 44	0.11 134	0.15 162	0.12 147	0.15 199	0.12 97

HART	0.30 135	0.17 81	0.33 88	0.41 262	0.21 119	0.32 166	0.26 137	0.67 222	0.32 85	0.33 110	0.66 234	0.41 179	0.22 80	0.58 227	0.25 101	0.12 44	0.11 134	0.15 162	0.11 117	0.15 199	0.12 97

GREAT-IGEV	0.23 66	0.15 37	0.33 88	0.30 13	0.23 170	0.20 11	0.26 137	0.35 35	0.34 99	0.21 14	0.31 96	0.22 37	0.21 68	0.50 176	0.22 40	0.12 44	0.10 56	0.12 50	0.09 6	0.13 107	0.12 97

HI	0.46 314	0.22 242	0.41 183	0.35 101	0.35 460	0.27 84	0.32 240	0.75 296	0.50 206	0.90 432	1.13 457	1.12 503	0.73 453	0.70 349	0.57 408	0.12 44	0.10 56	0.17 231	0.17 321	0.17 278	0.16 253

CoSv	0.46 314	0.22 242	0.41 183	0.35 101	0.35 460	0.27 84	0.32 240	0.75 296	0.50 206	0.90 432	1.13 457	1.12 503	0.73 453	0.70 349	0.57 408	0.12 44	0.10 56	0.17 231	0.17 321	0.17 278	0.16 253

AIO_rvc	0.24 75	0.17 81	0.37 144	0.35 101	0.20 88	0.26 70	0.33 256	0.45 100	0.23 20	0.26 62	0.25 51	0.33 124	0.15 4	0.55 202	0.24 89	0.12 44	0.09 18	0.13 85	0.10 71	0.12 71	0.11 55

fffft	0.26 96	0.18 107	0.39 162	0.37 151	0.23 170	0.29 113	0.35 293	0.46 107	0.26 41	0.37 135	0.23 36	0.27 84	0.22 80	0.55 202	0.28 163	0.12 44	0.09 18	0.16 189	0.13 183	0.13 107	0.13 144
1: 1. 1
DEFOM-Stereo	0.23 66	0.16 62	0.29 54	0.34 81	0.20 88	0.59 361	0.20 39	0.32 14	0.31 79	0.23 41	0.19 13	0.18 10	0.18 29	0.42 109	0.22 40	0.12 44	0.10 56	0.12 50	0.09 6	0.11 34	0.12 97

SMoEStereo_RVC	0.27 107	0.20 177	0.37 144	0.36 132	0.23 170	0.36 203	0.31 226	0.43 91	0.36 114	0.38 144	0.30 91	0.32 116	0.24 97	0.56 212	0.24 89	0.12 44	0.10 56	0.16 189	0.12 147	0.12 71	0.12 97

WCG-NET	0.29 125	0.15 37	0.35 116	0.34 81	0.19 54	0.32 166	0.27 151	0.42 87	0.82 353	0.46 186	0.49 169	0.39 165	0.25 105	0.42 109	0.27 142	0.12 44	0.09 18	0.13 85	0.11 117	0.12 71	0.11 55

IGEV-Stereo++	0.22 48	0.16 62	0.29 54	0.38 171	0.20 88	0.22 20	0.18 12	0.44 96	0.36 114	0.23 41	0.29 80	0.24 59	0.17 19	0.28 6	0.23 67	0.12 44	0.10 56	0.12 50	0.10 71	0.12 71	0.11 55

RSM++	0.26 96	0.19 141	0.36 132	0.37 151	0.21 119	0.28 99	0.29 181	0.54 146	0.34 99	0.26 62	0.23 36	0.36 148	0.21 68	0.52 187	0.24 89	0.12 44	0.11 134	0.14 118	0.12 147	0.14 152	0.11 55

RSM	0.26 96	0.19 141	0.35 116	0.37 151	0.21 119	0.27 84	0.33 256	0.55 150	0.28 51	0.26 62	0.25 51	0.38 156	0.20 56	0.59 235	0.23 67	0.12 44	0.10 56	0.14 118	0.11 117	0.14 152	0.11 55

MoCha-V2	0.26 96	0.16 62	0.30 63	0.41 262	0.18 31	0.27 84	0.26 137	0.57 162	0.28 51	0.37 135	0.27 64	0.33 124	0.34 216	0.56 212	0.23 67	0.12 44	0.10 56	0.12 50	0.10 71	0.13 107	0.13 144

Selective-IGEV	0.25 83	0.18 107	0.37 144	0.37 151	0.20 88	0.27 84	0.25 122	0.59 169	0.25 32	0.27 70	0.26 60	0.34 129	0.18 29	0.62 276	0.23 67	0.12 44	0.10 56	0.14 118	0.11 117	0.13 107	0.11 55

test_4	0.37 211	0.19 141	0.34 100	0.45 379	0.26 277	0.20 11	0.34 270	0.58 165	0.42 165	0.60 229	1.45 532	0.43 196	0.26 122	0.67 325	0.29 181	0.12 44	0.10 56	0.17 231	0.19 380	0.15 199	0.12 97

test_3	0.37 211	0.19 141	0.50 288	0.45 379	0.24 210	0.47 291	0.36 306	0.69 238	0.84 360	0.66 268	0.46 155	0.68 339	0.25 105	0.45 129	0.32 217	0.12 44	0.10 56	0.18 279	0.16 268	0.15 199	0.12 97

cross-raft	0.34 176	0.20 177	0.38 154	0.45 379	0.24 210	0.32 166	0.35 293	0.77 305	0.42 165	0.62 239	0.77 274	0.58 276	0.27 133	0.46 139	0.31 210	0.12 44	0.10 56	0.15 162	0.13 183	0.15 199	0.12 97

s12784h	0.37 211	0.15 37	0.26 20	0.34 81	0.15 2	0.80 456	0.29 181	0.83 329	0.87 379	0.58 225	0.58 212	0.43 196	0.41 272	0.59 235	0.35 249	0.12 44	0.10 56	0.14 118	0.09 6	0.14 152	0.10 6

aaa3	0.20 8	0.15 37	0.25 6	0.30 13	0.20 88	0.22 20	0.19 25	0.37 50	0.25 32	0.21 14	0.20 16	0.26 76	0.22 80	0.32 24	0.23 67	0.13 69	0.11 134	0.11 1	0.09 6	0.09 1	0.10 6

5k_new	0.20 8	0.15 37	0.26 20	0.30 13	0.20 88	0.24 39	0.19 25	0.33 17	0.27 47	0.22 29	0.21 23	0.25 69	0.17 19	0.36 60	0.22 40	0.13 69	0.10 56	0.11 1	0.09 6	0.09 1	0.11 55

ACM	0.20 8	0.14 13	0.25 6	0.31 26	0.20 88	0.25 60	0.18 12	0.38 59	0.23 20	0.22 29	0.24 44	0.25 69	0.17 19	0.31 19	0.22 40	0.13 69	0.12 211	0.11 1	0.09 6	0.09 1	0.10 6

ITER124	0.20 8	0.14 13	0.24 2	0.30 13	0.19 54	0.30 125	0.20 39	0.37 50	0.22 15	0.23 41	0.20 16	0.23 44	0.22 80	0.33 35	0.22 40	0.13 69	0.13 290	0.11 1	0.09 6	0.10 11	0.10 6

VIP-Stereo	0.25 83	0.18 107	0.33 88	0.32 52	0.21 119	0.63 378	0.19 25	0.33 17	0.38 128	0.24 48	0.31 96	0.27 84	0.19 39	0.49 169	0.23 67	0.13 69	0.10 56	0.13 85	0.09 6	0.12 71	0.10 6

Monster-pub-mixall	0.20 8	0.14 13	0.27 31	0.31 26	0.17 17	0.20 11	0.17 3	0.43 91	0.24 26	0.23 41	0.21 23	0.17 4	0.16 14	0.46 139	0.19 1	0.13 69	0.10 56	0.11 1	0.08 1	0.10 11	0.12 97

DilatedVolume-Stereo	0.31 150	0.16 62	0.38 154	0.34 81	0.21 119	0.54 324	0.25 122	0.58 165	0.43 172	0.59 226	0.50 171	0.37 149	0.32 202	0.50 176	0.29 181	0.13 69	0.12 211	0.13 85	0.11 117	0.11 34	0.12 97

xyz-stereo-finetune2	0.37 211	0.20 177	0.40 174	0.32 52	0.19 54	0.80 456	0.29 181	0.56 158	0.33 93	0.53 212	0.79 288	0.43 196	0.48 310	0.70 349	0.46 345	0.13 69	0.12 211	0.17 231	0.13 183	0.12 71	0.14 182

xyz-stereo-finetune	0.34 176	0.19 141	0.38 154	0.34 81	0.18 31	0.57 345	0.32 240	0.60 171	0.70 274	0.47 189	0.54 196	0.38 156	0.35 224	0.57 222	0.38 284	0.13 69	0.12 211	0.16 189	0.13 183	0.13 107	0.13 144

xyz-stereo	4.31 612	0.17 81	61.72 670	0.35 101	0.16 4	13.86 627	0.38 338	0.61 179	0.69 270	1.05 502	3.09 596	0.77 387	0.88 509	1.24 523	0.46 345	0.13 69	0.10 56	0.16 189	0.12 147	0.13 107	0.11 55

LG-Stereo_L2	0.19 6	0.14 13	0.30 63	0.31 26	0.20 88	0.20 11	0.18 12	0.33 17	0.22 15	0.19 6	0.15 2	0.20 25	0.18 29	0.34 48	0.20 10	0.13 69	0.09 18	0.13 85	0.09 6	0.11 34	0.09 1

LG-Stereo_L1	0.18 1	0.14 13	0.29 54	0.31 26	0.21 119	0.19 8	0.19 25	0.30 7	0.20 7	0.16 1	0.15 2	0.19 17	0.17 19	0.35 53	0.20 10	0.13 69	0.10 56	0.12 50	0.09 6	0.11 34	0.10 6

MLG-Stereo_test3	0.20 8	0.14 13	0.28 45	0.33 72	0.17 17	0.38 221	0.18 12	0.32 14	0.22 15	0.25 54	0.16 6	0.25 69	0.17 19	0.32 24	0.21 26	0.13 69	0.10 56	0.12 50	0.09 6	0.11 34	0.11 55

MLG-Stereo_test2	0.18 1	0.14 13	0.26 20	0.31 26	0.17 17	0.24 39	0.17 3	0.27 4	0.15 2	0.18 3	0.19 13	0.22 37	0.14 1	0.32 24	0.19 1	0.13 69	0.09 18	0.12 50	0.09 6	0.11 34	0.10 6

Reg-Stereo(zero)	0.31 150	0.17 81	0.30 63	0.35 101	0.19 54	0.33 178	0.21 65	0.64 201	0.72 283	0.52 204	0.52 186	0.51 236	0.29 168	0.48 160	0.27 142	0.13 69	0.10 56	0.12 50	0.10 71	0.12 71	0.13 144

SCV_C0	0.28 118	0.20 177	0.40 174	0.36 132	0.25 240	0.23 32	0.28 166	0.60 171	0.41 158	0.31 102	0.36 125	0.37 149	0.20 56	0.61 254	0.23 67	0.13 69	0.11 134	0.13 85	0.11 117	0.16 252	0.13 144

AIO_test	0.24 75	0.17 81	0.33 88	0.35 101	0.21 119	0.31 143	0.38 338	0.45 100	0.26 41	0.26 62	0.28 72	0.32 116	0.21 68	0.40 93	0.26 120	0.13 69	0.10 56	0.13 85	0.11 117	0.13 107	0.11 55

castereo	0.29 125	0.17 81	0.34 100	0.36 132	0.21 119	0.40 239	0.41 389	0.52 134	0.67 261	0.27 70	0.41 140	0.37 149	0.36 233	0.34 48	0.25 101	0.13 69	0.09 18	0.13 85	0.10 71	0.12 71	0.10 6

tt45	0.28 118	0.18 107	0.36 132	0.36 132	0.24 210	0.37 215	0.28 166	0.50 123	0.31 79	0.41 165	0.27 64	0.38 156	0.25 105	0.61 254	0.26 120	0.13 69	0.11 134	0.16 189	0.13 183	0.12 71	0.15 222

mms	0.27 107	0.21 212	0.36 132	0.38 171	0.25 240	0.31 143	0.32 240	0.43 91	0.33 93	0.29 85	0.34 116	0.34 129	0.20 56	0.48 160	0.26 120	0.13 69	0.11 134	0.16 189	0.13 183	0.15 199	0.13 144

ours_stereo	0.27 107	0.22 242	0.35 116	0.38 171	0.24 210	0.30 125	0.32 240	0.46 107	0.39 135	0.27 70	0.34 116	0.35 137	0.23 90	0.49 169	0.27 142	0.13 69	0.11 134	0.16 189	0.12 147	0.14 152	0.12 97

fffy	0.29 125	0.22 242	0.38 154	0.38 171	0.23 170	0.33 178	0.29 181	0.55 150	0.42 165	0.33 110	0.37 129	0.39 165	0.27 133	0.52 187	0.28 163	0.13 69	0.12 211	0.16 189	0.13 183	0.14 152	0.12 97

AIO-Stereo	0.26 96	0.19 141	0.36 132	0.39 196	0.18 31	0.28 99	0.30 202	0.52 134	0.29 54	0.30 93	0.31 96	0.32 116	0.17 19	0.55 202	0.23 67	0.13 69	0.10 56	0.14 118	0.11 117	0.13 107	0.11 55

WCG-NET（raft）	0.31 150	0.16 62	0.39 162	0.33 72	0.19 54	0.35 192	0.27 151	0.54 146	0.79 322	0.45 179	0.55 202	0.47 218	0.27 133	0.56 212	0.28 163	0.13 69	0.10 56	0.12 50	0.11 117	0.12 71	0.12 97

RAFT-Stereo-weight	0.33 166	0.19 141	0.36 132	0.39 196	0.23 170	0.28 99	0.29 181	0.69 238	0.83 359	0.55 216	0.51 179	0.58 276	0.20 56	0.48 160	0.30 198	0.13 69	0.10 56	0.14 118	0.12 147	0.13 107	0.12 97

AE-Stereo	0.36 192	0.21 212	0.47 254	0.49 443	0.31 404	0.50 299	0.34 270	0.72 268	0.73 293	0.34 123	0.55 202	0.52 240	0.28 148	0.48 160	0.31 210	0.13 69	0.13 290	0.18 279	0.16 268	0.15 199	0.14 182

MIM_Stereo	0.39 242	0.18 107	0.59 375	0.38 171	0.25 240	0.27 84	0.24 105	0.72 268	0.56 219	0.72 308	1.00 402	0.62 299	0.29 168	0.67 325	0.39 294	0.13 69	0.14 331	0.17 231	0.16 268	0.14 152	0.12 97

CES	0.29 125	0.15 37	0.25 6	0.31 26	0.71 574	0.36 203	0.27 151	0.51 129	0.47 196	0.34 123	0.48 163	0.27 84	0.23 90	0.40 93	0.24 89	0.13 69	0.11 134	0.12 50	0.08 1	0.13 107	0.32 498

ProNet	0.30 135	0.22 242	0.41 183	0.36 132	0.25 240	0.33 178	0.42 400	0.62 183	0.41 158	0.33 110	0.31 96	0.32 116	0.28 148	0.60 248	0.28 163	0.13 69	0.11 134	0.16 189	0.13 183	0.13 107	0.14 182

RAFT_CTSACE	0.46 314	0.20 177	0.48 267	0.46 404	0.27 316	0.34 188	0.39 356	0.62 183	0.74 299	0.78 351	1.44 528	0.86 413	0.38 247	1.09 502	0.27 142	0.13 69	0.13 290	0.18 279	0.16 268	0.16 252	0.12 97

iRaft-Stereo_5w	0.46 314	0.22 242	0.53 326	0.43 340	0.30 389	0.30 125	0.53 474	0.66 211	0.71 281	0.62 239	0.89 344	1.01 464	0.67 417	0.76 387	0.67 438	0.13 69	0.12 211	0.17 231	0.15 239	0.15 199	0.17 296

IPLG	0.40 257	0.21 212	0.64 396	0.41 262	0.25 240	0.54 324	0.27 151	0.77 305	0.68 263	0.85 392	0.82 309	0.33 124	0.32 202	0.64 294	0.49 369	0.13 69	0.11 134	0.16 189	0.14 213	0.14 152	0.14 182

test-3	0.35 182	0.17 81	0.48 267	0.40 234	0.22 140	0.42 260	0.22 80	0.66 211	0.80 331	0.72 308	0.45 151	0.63 304	0.29 168	0.45 129	0.32 217	0.13 69	0.09 18	0.17 231	0.13 183	0.13 107	0.11 55

test_1	0.35 182	0.17 81	0.48 267	0.40 234	0.22 140	0.42 260	0.22 80	0.66 211	0.80 331	0.70 296	0.45 151	0.63 304	0.29 168	0.45 129	0.32 217	0.13 69	0.09 18	0.17 231	0.13 183	0.13 107	0.11 55

4k_L	0.20 8	0.15 37	0.26 20	0.30 13	0.20 88	0.25 60	0.20 39	0.38 59	0.25 32	0.22 29	0.23 36	0.27 84	0.18 29	0.31 19	0.22 40	0.14 103	0.11 134	0.11 1	0.09 6	0.09 1	0.10 6

mfccc	0.20 8	0.14 13	0.27 31	0.30 13	0.20 88	0.29 113	0.18 12	0.39 64	0.23 20	0.21 14	0.20 16	0.28 91	0.20 56	0.32 24	0.22 40	0.14 103	0.12 211	0.11 1	0.09 6	0.09 1	0.11 55

ss10	0.20 8	0.14 13	0.26 20	0.30 13	0.18 31	0.24 39	0.19 25	0.37 50	0.29 54	0.22 29	0.25 51	0.26 76	0.15 4	0.36 60	0.23 67	0.14 103	0.12 211	0.11 1	0.09 6	0.09 1	0.10 6

SX	0.21 30	0.15 37	0.27 31	0.31 26	0.19 54	0.28 99	0.18 12	0.37 50	0.26 41	0.22 29	0.17 10	0.29 97	0.19 39	0.36 60	0.23 67	0.14 103	0.11 134	0.11 1	0.09 6	0.09 1	0.11 55

USM	0.20 8	0.13 1	0.26 20	0.32 52	0.17 17	0.31 143	0.20 39	0.38 59	0.29 54	0.21 14	0.24 44	0.24 59	0.15 4	0.32 24	0.22 40	0.14 103	0.11 134	0.12 50	0.09 6	0.09 1	0.10 6

252Zero-FE	0.21 30	0.16 62	0.29 54	0.34 81	0.19 54	0.23 32	0.18 12	0.43 91	0.35 107	0.23 41	0.22 30	0.19 17	0.18 29	0.29 9	0.23 67	0.14 103	0.10 56	0.12 50	0.09 6	0.10 11	0.11 55

water-stereo	0.29 125	0.15 37	0.32 83	0.36 132	0.20 88	0.36 203	0.24 105	0.65 204	0.39 135	0.41 165	0.61 220	0.44 200	0.39 262	0.29 9	0.28 163	0.14 103	0.13 290	0.14 118	0.12 147	0.12 71	0.12 97

depthmonostereo	0.30 135	0.15 37	0.36 132	0.35 101	0.18 31	0.45 284	0.27 151	0.71 257	0.57 226	0.36 131	0.43 146	0.34 129	0.40 267	0.36 60	0.27 142	0.14 103	0.12 211	0.13 85	0.12 147	0.11 34	0.12 97

111111	0.22 48	0.15 37	0.29 54	0.37 151	0.23 170	0.21 17	0.19 25	0.46 107	0.29 54	0.20 9	0.20 16	0.29 97	0.14 1	0.44 123	0.22 40	0.14 103	0.10 56	0.12 50	0.09 6	0.12 71	0.12 97

LG-G_1	0.22 48	0.14 13	0.31 71	0.34 81	0.16 4	0.52 312	0.17 3	0.36 40	0.20 7	0.21 14	0.22 30	0.26 76	0.19 39	0.37 66	0.20 10	0.14 103	0.10 56	0.13 85	0.09 6	0.11 34	0.11 55

LG-G	0.22 48	0.14 13	0.31 71	0.34 81	0.16 4	0.52 312	0.17 3	0.36 40	0.20 7	0.21 14	0.22 30	0.26 76	0.19 39	0.37 66	0.20 10	0.14 103	0.10 56	0.13 85	0.09 6	0.11 34	0.11 55

LG-Stereo_Zeroshot	0.24 75	0.17 81	0.34 100	0.40 234	0.21 119	0.18 4	0.21 65	0.36 40	0.27 47	0.30 93	0.52 186	0.28 91	0.28 148	0.27 3	0.24 89	0.14 103	0.10 56	0.13 85	0.10 71	0.14 152	0.14 182

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 83	0.32 437	0.25 6	0.52 483	0.20 88	0.29 113	0.22 80	0.44 96	0.38 128	0.27 70	0.25 51	0.24 59	0.29 168	0.46 139	0.23 67	0.14 103	0.09 18	0.12 50	0.09 6	0.14 152	0.11 55

FoundationStereo	0.18 1	0.15 37	0.26 20	0.31 26	0.17 17	0.23 32	0.20 39	0.24 3	0.16 4	0.19 6	0.16 6	0.21 30	0.19 39	0.27 3	0.22 40	0.14 103	0.10 56	0.12 50	0.09 6	0.10 11	0.10 6

HUF	0.25 83	0.17 81	0.38 154	0.33 72	0.19 54	0.25 60	0.39 356	0.53 140	0.36 114	0.26 62	0.23 36	0.33 124	0.27 133	0.36 60	0.25 101	0.14 103	0.11 134	0.13 85	0.10 71	0.12 71	0.12 97

castereo++	0.26 96	0.17 81	0.29 54	0.34 81	0.20 88	0.74 436	0.20 39	0.41 83	0.49 201	0.24 48	0.24 44	0.35 137	0.27 133	0.41 100	0.20 10	0.14 103	0.09 18	0.14 118	0.09 6	0.11 34	0.11 55

999	0.28 118	0.17 81	0.38 154	0.37 151	0.25 240	0.30 125	0.27 151	0.55 150	0.42 165	0.26 62	0.31 96	0.39 165	0.24 97	0.65 303	0.26 120	0.14 103	0.11 134	0.15 162	0.12 147	0.12 71	0.15 222

tg	0.34 176	0.19 141	0.40 174	0.40 234	0.23 170	0.38 221	0.26 137	0.74 287	0.60 238	0.48 195	0.65 230	0.42 186	0.24 97	0.57 222	0.33 228	0.14 103	0.10 56	0.18 279	0.17 321	0.14 152	0.12 97

dual_stereo	0.20 8	0.15 37	0.27 31	0.32 52	0.17 17	0.16 3	0.20 39	0.30 7	0.21 12	0.24 48	0.20 16	0.25 69	0.14 1	0.55 202	0.25 101	0.14 103	0.10 56	0.12 50	0.09 6	0.10 11	0.10 6

Occ-G	0.27 107	0.15 37	0.32 83	0.35 101	0.21 119	0.28 99	0.32 240	0.44 96	0.34 99	0.29 85	0.43 146	0.49 229	0.25 105	0.50 176	0.30 198	0.14 103	0.11 134	0.14 118	0.11 117	0.13 107	0.13 144

IGEV-Stereo+	0.25 83	0.15 37	0.28 45	0.32 52	0.19 54	0.13 1	0.17 3	0.29 6	0.30 69	0.22 29	0.15 2	0.22 37	0.22 80	0.42 109	0.22 40	0.14 103	0.10 56	0.12 50	0.09 6	0.15 199	1.09 599

gcap-zeroshot	0.35 182	0.20 177	0.61 381	0.39 196	0.23 170	0.53 317	0.27 151	0.58 165	0.35 107	0.64 256	0.49 169	0.87 419	0.34 216	0.49 169	0.25 101	0.14 103	0.12 211	0.15 162	0.12 147	0.13 107	0.14 182

IGEV++	0.25 83	0.17 81	0.35 116	0.40 234	0.23 170	0.24 39	0.23 98	0.56 158	0.24 26	0.29 85	0.36 125	0.30 104	0.22 80	0.33 35	0.29 181	0.14 103	0.10 56	0.14 118	0.10 71	0.13 107	0.14 182

MyStereo07	0.33 166	0.23 275	0.37 144	0.43 340	0.29 364	0.40 239	0.48 441	0.78 309	0.38 128	0.38 144	0.34 116	0.32 116	0.30 186	0.63 287	0.28 163	0.14 103	0.13 290	0.19 312	0.17 321	0.18 309	0.17 296

MyStereo06	0.40 257	0.22 242	0.65 401	0.42 299	0.29 364	0.43 265	0.48 441	1.05 410	0.43 172	0.64 256	0.54 196	0.78 390	0.27 133	0.53 193	0.31 210	0.14 103	0.13 290	0.18 279	0.17 321	0.17 278	0.17 296

MyStereo05	0.46 314	0.22 242	0.51 297	0.42 299	0.29 364	0.43 265	0.48 441	0.96 378	1.12 498	0.77 340	0.62 224	0.51 236	0.57 358	0.79 405	0.43 328	0.14 103	0.13 290	0.18 279	0.17 321	0.17 278	0.17 296

MyStereo04	0.45 307	0.23 275	0.52 318	0.43 340	0.29 364	0.40 239	0.48 441	1.02 396	1.12 498	0.62 239	0.58 212	0.55 249	0.56 346	0.77 394	0.45 341	0.14 103	0.13 290	0.19 312	0.17 321	0.18 309	0.17 296

ff7	0.30 135	0.22 242	0.42 196	0.37 151	0.26 277	0.31 143	0.34 270	0.66 211	0.35 107	0.39 150	0.33 107	0.31 108	0.28 148	0.61 254	0.26 120	0.14 103	0.11 134	0.17 231	0.12 147	0.15 199	0.16 253

ffff	0.30 135	0.22 242	0.42 196	0.37 151	0.26 277	0.31 143	0.34 270	0.66 211	0.35 107	0.39 150	0.33 107	0.31 108	0.28 148	0.61 254	0.26 120	0.14 103	0.11 134	0.17 231	0.12 147	0.15 199	0.16 253

11t	0.30 135	0.22 242	0.42 196	0.37 151	0.26 277	0.31 143	0.34 270	0.66 211	0.35 107	0.39 150	0.33 107	0.31 108	0.28 148	0.61 254	0.26 120	0.14 103	0.11 134	0.17 231	0.12 147	0.15 199	0.16 253

MSKI-zero shot	0.33 166	0.19 141	0.36 132	0.41 262	0.22 140	0.32 166	0.22 80	0.65 204	0.45 182	0.52 204	0.64 228	0.60 290	0.19 39	0.78 402	0.27 142	0.14 103	0.11 134	0.14 118	0.10 71	0.13 107	0.13 144

AEACV	0.28 118	0.18 107	0.34 100	0.36 132	0.45 520	0.27 84	0.27 151	0.41 83	0.39 135	0.31 102	0.46 155	0.31 108	0.36 233	0.38 75	0.25 101	0.14 103	0.11 134	0.15 162	0.13 183	0.13 107	0.13 144

GCAP-Stereo	0.29 125	0.21 212	0.45 229	0.39 196	0.20 88	0.39 231	0.22 80	0.60 171	0.46 188	0.47 189	0.50 171	0.39 165	0.27 133	0.34 48	0.24 89	0.14 103	0.12 211	0.14 118	0.11 117	0.13 107	0.12 97

RAFT-Test	0.35 182	0.19 141	0.42 196	0.39 196	0.24 210	0.50 299	0.23 98	0.74 287	0.44 177	0.62 239	0.85 326	0.64 311	0.28 148	0.48 160	0.30 198	0.14 103	0.11 134	0.14 118	0.11 117	0.13 107	0.13 144

LL-Strereo2	0.36 192	0.25 328	0.52 318	0.43 340	0.27 316	0.36 203	0.27 151	0.70 250	0.46 188	0.55 216	0.53 193	0.65 317	0.24 97	0.69 341	0.32 217	0.14 103	0.13 290	0.23 430	0.20 403	0.19 344	0.14 182

4D-IteraStereo	0.33 166	0.19 141	0.43 215	0.40 234	0.24 210	0.32 166	0.27 151	0.59 169	0.72 283	0.66 268	0.53 193	0.42 186	0.22 80	0.46 139	0.30 198	0.14 103	0.09 18	0.20 349	0.16 268	0.16 252	0.12 97

anonymousdsp2	0.37 211	0.21 212	0.49 276	0.38 171	0.24 210	0.48 296	0.31 226	0.91 354	0.68 263	0.57 222	0.51 179	0.51 236	0.34 216	0.59 235	0.33 228	0.14 103	0.11 134	0.14 118	0.10 71	0.16 252	0.16 253

anonymousdsp	0.30 135	0.22 242	0.41 183	0.38 171	0.26 277	0.31 143	0.35 293	0.68 228	0.36 114	0.40 162	0.33 107	0.32 116	0.28 148	0.62 276	0.26 120	0.14 103	0.10 56	0.17 231	0.12 147	0.15 199	0.16 253

EGLCR-Stereo	0.27 107	0.17 81	0.36 132	0.35 101	0.21 119	0.37 215	0.20 39	0.58 165	0.37 122	0.29 85	0.28 72	0.42 186	0.18 29	0.47 151	0.27 142	0.14 103	0.10 56	0.16 189	0.14 213	0.13 107	0.12 97

DCRE	0.38 229	0.19 141	0.47 254	0.45 379	0.33 441	0.45 284	0.40 369	0.66 211	0.53 216	0.49 198	0.95 373	0.57 260	0.39 262	0.53 193	0.32 217	0.14 103	0.13 290	0.15 162	0.14 213	0.14 152	0.15 222

Selective-RAFT	0.36 192	0.23 275	0.54 339	0.45 379	0.22 140	0.64 388	0.27 151	0.62 183	0.65 252	0.41 165	0.38 134	0.55 249	0.39 262	0.59 235	0.36 260	0.14 103	0.12 211	0.14 118	0.12 147	0.16 252	0.14 182

MC-Stereo	0.29 125	0.18 107	0.35 116	0.40 234	0.21 119	0.26 70	0.26 137	0.53 140	0.40 149	0.38 144	0.61 220	0.41 179	0.31 192	0.57 222	0.27 142	0.14 103	0.10 56	0.14 118	0.12 147	0.12 71	0.12 97

RCA-Stereo	0.36 192	0.18 107	0.37 144	0.38 171	0.23 170	0.31 143	0.33 256	0.70 250	1.25 530	0.45 179	0.65 230	0.46 213	0.43 280	0.40 93	0.29 181	0.14 103	0.10 56	0.14 118	0.12 147	0.12 71	0.12 97

DCANet-4	0.38 229	0.22 242	0.58 367	0.35 101	0.19 54	0.30 125	0.30 202	0.69 238	0.97 444	0.70 296	0.79 288	0.40 172	0.46 301	0.46 139	0.37 269	0.14 103	0.10 56	0.14 118	0.11 117	0.12 71	0.15 222

ccc-4	0.30 135	0.22 242	0.42 196	0.37 151	0.26 277	0.31 143	0.34 270	0.66 211	0.35 107	0.39 150	0.33 107	0.31 108	0.28 148	0.61 254	0.26 120	0.14 103	0.11 134	0.17 231	0.12 147	0.15 199	0.16 253

fff	0.39 242	0.18 107	0.46 242	0.35 101	0.19 54	0.30 125	0.30 202	0.73 280	1.08 489	0.70 296	0.79 288	0.44 200	0.62 385	0.47 151	0.37 269	0.14 103	0.10 56	0.14 118	0.11 117	0.12 71	0.15 222

ADStereo(finetuned)	0.39 242	0.18 107	0.58 367	0.35 101	0.19 54	0.30 125	0.30 202	0.72 268	0.96 439	0.72 308	0.77 274	0.45 209	0.68 425	0.46 139	0.36 260	0.14 103	0.10 56	0.14 118	0.11 117	0.13 107	0.15 222

raft_robust	0.41 272	0.24 297	0.39 162	0.43 340	0.22 140	0.40 239	0.33 256	0.80 319	0.98 449	0.80 359	0.88 341	0.41 179	0.32 202	0.89 440	0.30 198	0.14 103	0.12 211	0.16 189	0.18 352	0.15 199	0.13 144

test_5	0.44 298	0.25 328	0.48 267	0.53 493	0.28 341	0.28 99	0.42 400	0.77 305	0.87 379	0.63 246	0.91 358	0.73 366	0.53 328	0.82 419	0.36 260	0.14 103	0.11 134	0.18 279	0.18 352	0.18 309	0.16 253

IGEV-Stereo	0.30 135	0.22 242	0.41 183	0.38 171	0.26 277	0.30 125	0.35 293	0.68 228	0.36 114	0.40 162	0.33 107	0.32 116	0.28 148	0.62 276	0.26 120	0.14 103	0.10 56	0.17 231	0.12 147	0.15 199	0.16 253
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_20w	0.42 279	0.20 177	0.63 391	0.39 196	0.27 316	0.33 178	0.25 122	1.76 585	0.37 122	0.73 315	0.53 193	0.63 304	0.42 277	0.86 430	0.29 181	0.14 103	0.11 134	0.14 118	0.13 183	0.15 199	0.15 222

MIPNet	0.39 242	0.22 242	0.66 404	0.40 234	0.25 240	0.53 317	0.29 181	0.78 309	0.74 299	0.68 287	0.60 217	0.40 172	0.48 310	0.45 129	0.39 294	0.14 103	0.11 134	0.16 189	0.13 183	0.14 152	0.14 182

IPLGR	0.40 257	0.22 242	0.70 428	0.40 234	0.22 140	0.51 304	0.29 181	0.78 309	0.78 315	0.80 359	0.77 274	0.44 200	0.41 272	0.48 160	0.40 316	0.14 103	0.12 211	0.16 189	0.14 213	0.16 252	0.14 182

GMOStereo	0.38 229	0.19 141	0.42 196	0.43 340	0.24 210	0.40 239	0.39 356	0.55 150	0.64 246	0.89 424	0.84 317	0.65 317	0.37 239	0.39 84	0.29 181	0.14 103	0.12 211	0.20 349	0.18 352	0.15 199	0.12 97

error version	0.38 229	0.19 141	0.42 196	0.43 340	0.24 210	0.40 239	0.39 356	0.55 150	0.64 246	0.89 424	0.84 317	0.65 317	0.37 239	0.39 84	0.29 181	0.14 103	0.12 211	0.20 349	0.18 352	0.15 199	0.12 97

test-v	0.38 229	0.19 141	0.42 196	0.43 340	0.24 210	0.40 239	0.39 356	0.55 150	0.64 246	0.89 424	0.84 317	0.65 317	0.37 239	0.39 84	0.29 181	0.14 103	0.12 211	0.20 349	0.18 352	0.15 199	0.12 97

DEmStereo	0.49 349	0.18 107	0.53 326	0.39 196	0.26 277	0.57 345	0.33 256	0.65 204	0.75 303	0.90 432	1.65 548	0.57 260	1.02 534	0.63 287	0.44 335	0.14 103	0.12 211	0.16 189	0.16 268	0.14 152	0.17 296

DRaft	0.49 349	0.18 107	0.50 288	0.38 171	0.25 240	0.57 345	0.39 356	0.67 222	0.86 372	1.02 489	1.75 555	0.50 231	0.79 479	0.65 303	0.42 326	0.14 103	0.11 134	0.16 189	0.16 268	0.14 152	0.17 296

RAFT-RH_RVC	0.57 427	0.18 107	0.44 221	0.38 171	0.23 170	0.56 336	0.24 105	0.61 179	0.73 293	1.18 532	3.90 608	0.55 249	0.40 267	0.67 325	0.38 284	0.14 103	0.11 134	0.20 349	0.15 239	0.12 71	0.14 182

RAFT-345	0.41 272	0.19 141	0.42 196	0.39 196	0.23 170	0.32 166	0.25 122	0.62 183	0.56 219	0.74 322	1.77 556	0.44 200	0.35 224	0.67 325	0.37 269	0.14 103	0.11 134	0.18 279	0.14 213	0.14 152	0.13 144

test-2	0.38 229	0.19 141	0.42 196	0.43 340	0.24 210	0.40 239	0.39 356	0.55 150	0.64 246	0.89 424	0.84 317	0.65 317	0.37 239	0.39 84	0.29 181	0.14 103	0.12 211	0.20 349	0.18 352	0.15 199	0.12 97

test-1	0.37 211	0.20 177	0.76 451	0.47 424	0.27 316	0.44 276	0.36 306	0.63 191	0.65 252	0.49 198	0.67 242	0.54 247	0.35 224	0.42 109	0.30 198	0.14 103	0.12 211	0.16 189	0.14 213	0.15 199	0.18 322

iRaftStereo_RVC	0.33 166	0.20 177	0.40 174	0.40 234	0.23 170	0.31 143	0.29 181	0.70 250	0.55 218	0.49 198	0.66 234	0.37 149	0.23 90	0.47 151	0.33 228	0.14 103	0.11 134	0.19 312	0.17 321	0.16 252	0.13 144

CREStereo++_RVC	0.32 158	0.16 62	0.25 6	0.32 52	0.24 210	0.27 84	0.22 80	0.48 120	0.89 396	0.47 189	0.80 299	0.29 97	0.25 105	0.37 66	0.34 240	0.14 103	0.09 18	0.13 85	0.52 585	0.14 152	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
DCANet	0.38 229	0.18 107	0.46 242	0.35 101	0.19 54	0.30 125	0.30 202	0.72 268	0.96 439	0.72 308	0.77 274	0.45 209	0.56 346	0.47 151	0.36 260	0.14 103	0.10 56	0.14 118	0.11 117	0.13 107	0.15 222

csc	0.39 242	0.18 107	0.46 242	0.35 101	0.19 54	0.30 125	0.30 202	0.73 280	1.08 489	0.70 296	0.79 288	0.44 200	0.62 385	0.47 151	0.37 269	0.14 103	0.10 56	0.14 118	0.11 117	0.12 71	0.15 222

cscssc	0.39 242	0.18 107	0.46 242	0.35 101	0.19 54	0.30 125	0.30 202	0.73 280	1.08 489	0.70 296	0.79 288	0.44 200	0.62 385	0.47 151	0.37 269	0.14 103	0.10 56	0.14 118	0.11 117	0.12 71	0.15 222

test_xeample3	0.31 150	0.23 275	0.56 356	0.36 132	0.26 277	0.35 192	0.32 240	0.60 171	0.38 128	0.44 178	0.32 104	0.33 124	0.28 148	0.66 315	0.27 142	0.14 103	0.12 211	0.16 189	0.12 147	0.14 152	0.14 182

EAI-Stereo	0.36 192	0.21 212	0.46 242	0.40 234	0.22 140	0.33 178	0.36 306	1.22 486	0.32 85	0.52 204	0.75 267	0.35 137	0.28 148	0.65 303	0.30 198	0.14 103	0.11 134	0.14 118	0.14 213	0.14 152	0.13 144

CFNet-RSSM	0.35 182	0.18 107	0.47 254	0.39 196	0.22 140	0.35 192	0.23 98	0.78 309	0.86 372	0.67 277	0.54 196	0.56 255	0.28 148	0.49 169	0.28 163	0.14 103	0.10 56	0.14 118	0.12 147	0.13 107	0.12 97

Gwc-CoAtRS	0.35 182	0.18 107	0.46 242	0.39 196	0.23 170	0.34 188	0.22 80	0.74 287	0.77 311	0.62 239	0.60 217	0.58 276	0.29 168	0.47 151	0.29 181	0.14 103	0.11 134	0.14 118	0.12 147	0.13 107	0.13 144

HITNet	0.43 292	0.27 380	0.50 288	0.34 81	0.18 31	0.65 395	0.32 240	0.99 386	0.70 274	0.73 315	0.86 330	0.66 329	0.56 346	0.61 254	0.47 356	0.14 103	0.10 56	0.15 162	0.13 183	0.18 309	0.13 144
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
MLCV	0.49 349	0.26 363	0.73 442	0.38 171	0.18 31	0.64 388	0.33 256	0.84 332	0.89 396	0.96 470	1.12 450	0.72 361	0.45 294	1.00 488	0.59 417	0.14 103	0.10 56	0.14 118	0.11 117	0.14 152	0.14 182

2k_new	0.20 8	0.15 37	0.25 6	0.28 2	0.22 140	0.26 70	0.23 98	0.36 40	0.30 69	0.22 29	0.17 10	0.19 17	0.19 39	0.37 66	0.20 10	0.15 176	0.10 56	0.12 50	0.10 71	0.12 71	0.11 55

CNT	0.20 8	0.15 37	0.27 31	0.28 2	0.22 140	0.25 60	0.21 65	0.39 64	0.30 69	0.20 9	0.22 30	0.24 59	0.18 29	0.28 6	0.20 10	0.15 176	0.10 56	0.12 50	0.10 71	0.11 34	0.11 55

FE-Mocha	0.33 166	0.20 177	0.55 343	0.39 196	0.27 316	0.31 143	0.20 39	0.77 305	0.38 128	0.67 277	0.56 205	0.57 260	0.26 122	0.38 75	0.23 67	0.15 176	0.10 56	0.17 231	0.16 268	0.13 107	0.13 144

IGEV-FE	0.36 192	0.19 141	0.71 430	0.41 262	0.29 364	0.30 125	0.25 122	0.86 337	0.40 149	0.64 256	0.57 208	0.56 255	0.25 105	0.56 212	0.29 181	0.15 176	0.11 134	0.16 189	0.14 213	0.14 152	0.14 182

Zero-FE251	0.24 75	0.17 81	0.33 88	0.34 81	0.20 88	0.44 276	0.19 25	0.40 77	0.26 41	0.28 81	0.30 91	0.38 156	0.24 97	0.33 35	0.23 67	0.15 176	0.11 134	0.13 85	0.10 71	0.11 34	0.11 55

GASTEREO	0.26 96	0.17 81	0.35 116	0.41 262	0.21 119	0.22 20	0.30 202	0.47 117	0.32 85	0.38 144	0.33 107	0.22 37	0.33 209	0.43 116	0.24 89	0.15 176	0.10 56	0.13 85	0.11 117	0.13 107	0.12 97

MSCF	0.25 83	0.17 81	0.36 132	0.41 262	0.21 119	0.20 11	0.31 226	0.47 117	0.32 85	0.37 135	0.33 107	0.23 44	0.34 216	0.37 66	0.23 67	0.15 176	0.10 56	0.13 85	0.11 117	0.13 107	0.13 144

LGtest1	0.20 8	0.15 37	0.30 63	0.35 101	0.17 17	0.26 70	0.17 3	0.33 17	0.21 12	0.21 14	0.16 6	0.23 44	0.21 68	0.33 35	0.20 10	0.15 176	0.10 56	0.13 85	0.10 71	0.12 71	0.11 55

MM-Stereo_test1	0.34 176	0.19 141	0.37 144	0.42 299	0.23 170	0.35 192	0.44 416	0.62 183	0.56 219	0.61 234	0.51 179	0.38 156	0.36 233	0.65 303	0.27 142	0.15 176	0.13 290	0.17 231	0.14 213	0.15 199	0.13 144

AIO-test1	0.39 242	0.18 107	0.42 196	0.51 466	0.25 240	0.44 276	0.30 202	0.74 287	1.20 524	0.41 165	0.71 249	0.45 209	0.29 168	0.56 212	0.27 142	0.15 176	0.13 290	0.19 312	0.21 424	0.13 107	0.18 322

UGAM-zero	0.48 335	0.21 212	0.66 404	0.38 171	0.23 170	0.36 203	0.22 80	1.30 517	0.43 172	0.67 277	0.61 220	1.74 568	0.89 512	0.79 405	0.27 142	0.15 176	0.12 211	0.15 162	0.12 147	0.13 107	0.14 182

GCAP-BAT	0.32 158	0.21 212	0.45 229	0.34 81	0.29 364	0.28 99	0.27 151	0.53 140	0.32 85	0.61 234	0.66 234	0.47 218	0.25 105	0.59 235	0.28 163	0.15 176	0.12 211	0.15 162	0.10 71	0.12 71	0.12 97

RAStereo	0.25 83	0.17 81	0.33 88	0.40 234	0.21 119	0.24 39	0.26 137	0.45 100	0.46 188	0.23 41	0.34 116	0.30 104	0.19 39	0.34 48	0.26 120	0.15 176	0.12 211	0.16 189	0.13 183	0.14 152	0.11 55

Pointernet	0.27 107	0.15 37	0.35 116	0.36 132	0.23 170	0.35 192	0.21 65	0.74 287	0.41 158	0.39 150	0.37 129	0.34 129	0.25 105	0.37 66	0.27 142	0.15 176	0.11 134	0.12 50	0.09 6	0.11 34	0.11 55

AIO-Stereo-zeroshot1	0.52 391	0.23 275	1.38 550	0.40 234	0.53 548	0.29 113	0.30 202	1.49 555	0.45 182	0.69 290	1.15 464	0.98 453	0.32 202	0.70 349	0.29 181	0.15 176	0.11 134	0.17 231	0.20 403	0.22 399	0.27 461

trnet	0.28 118	0.15 37	0.25 6	0.29 6	0.16 4	0.38 221	0.23 98	0.53 140	0.77 311	0.43 175	0.52 186	0.34 129	0.28 148	0.39 84	0.27 142	0.15 176	0.11 134	0.12 50	0.08 1	0.11 34	0.11 55

testlalala2	0.37 211	0.19 141	0.45 229	0.94 580	0.56 553	0.45 284	0.25 122	0.64 201	0.51 212	0.69 290	0.57 208	0.44 200	0.24 97	0.35 53	0.33 228	0.15 176	0.13 290	0.14 118	0.10 71	0.13 107	0.14 182

MyStereo8	0.42 279	0.21 212	0.64 396	0.43 340	0.29 364	0.55 330	0.28 166	0.72 268	0.50 206	0.73 315	1.01 406	0.57 260	0.44 287	0.52 187	0.52 382	0.15 176	0.12 211	0.16 189	0.14 213	0.19 344	0.21 383

IGEV_Zeroshot_test	0.36 192	0.19 141	0.71 430	0.41 262	0.29 364	0.30 125	0.25 122	0.86 337	0.40 149	0.64 256	0.57 208	0.56 255	0.25 105	0.56 212	0.29 181	0.15 176	0.11 134	0.16 189	0.14 213	0.14 152	0.14 182

CASnet	0.30 135	0.20 177	0.34 100	0.42 299	0.17 17	0.25 60	0.24 105	0.53 140	0.56 219	0.54 214	0.54 196	0.39 165	0.24 97	0.41 100	0.26 120	0.15 176	0.10 56	0.22 408	0.18 352	0.18 309	0.12 97
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
testlalala	0.29 125	0.20 177	0.45 229	0.34 81	0.24 210	0.44 276	0.29 181	0.50 123	0.30 69	0.70 296	0.50 171	0.35 137	0.25 105	0.33 35	0.25 101	0.15 176	0.11 134	0.14 118	0.09 6	0.12 71	0.13 144

Any-RAFT	0.36 192	0.17 81	0.31 71	0.35 101	0.21 119	0.51 304	0.21 65	0.93 365	0.75 303	0.56 219	0.73 253	0.66 329	0.29 168	0.48 160	0.25 101	0.15 176	0.10 56	0.13 85	0.10 71	0.13 107	0.13 144

HH	0.37 211	0.22 242	0.49 276	0.41 262	0.26 277	0.36 203	0.30 202	0.87 339	0.41 158	0.45 179	0.59 214	0.78 390	0.43 280	0.77 394	0.26 120	0.15 176	0.11 134	0.15 162	0.14 213	0.14 152	0.14 182

HanStereo	0.37 211	0.22 242	0.49 276	0.41 262	0.26 277	0.36 203	0.30 202	0.87 339	0.41 158	0.45 179	0.59 214	0.78 390	0.43 280	0.77 394	0.26 120	0.15 176	0.11 134	0.15 162	0.14 213	0.14 152	0.14 182

LoS	0.30 135	0.16 62	0.32 83	0.30 13	0.19 54	0.32 166	0.29 181	0.54 146	0.73 293	0.35 126	0.52 186	0.42 186	0.29 168	0.48 160	0.29 181	0.15 176	0.11 134	0.13 85	0.09 6	0.12 71	0.12 97
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CroCo-Stereo Lap2	0.29 125	0.25 328	0.44 221	0.50 454	0.30 389	0.19 8	0.31 226	0.52 134	0.41 158	0.25 54	0.28 72	0.46 213	0.31 192	0.39 84	0.30 198	0.15 176	0.15 357	0.16 189	0.13 183	0.17 278	0.16 253

RAFT+CT+SA	0.40 257	0.24 297	0.40 174	0.53 493	0.27 316	0.28 99	0.45 423	0.79 316	0.81 340	0.51 201	0.90 350	0.42 186	0.39 262	0.81 413	0.33 228	0.15 176	0.11 134	0.18 279	0.18 352	0.15 199	0.15 222

GLC_STEREO	0.30 135	0.20 177	0.28 45	0.44 365	0.19 54	0.31 143	0.25 122	0.49 121	0.43 172	0.37 135	0.47 161	0.40 172	0.23 90	0.51 185	0.37 269	0.15 176	0.18 432	0.19 312	0.16 268	0.16 252	0.14 182

CrosDoStereo	0.51 377	0.19 141	0.46 242	0.39 196	0.24 210	0.39 231	1.14 581	0.69 238	0.87 379	0.94 452	1.36 512	0.62 299	0.75 463	0.68 334	0.46 345	0.15 176	0.12 211	0.17 231	0.18 352	0.14 152	0.16 253

LCNet	0.42 279	0.21 212	0.34 100	0.44 365	0.24 210	0.47 291	0.28 166	0.69 238	0.57 226	0.72 308	1.03 419	0.66 329	0.58 362	0.60 248	0.35 249	0.15 176	0.10 56	0.19 312	0.19 380	0.22 399	0.37 527

STrans-v2	0.47 325	0.21 212	0.49 276	0.41 262	0.25 240	0.54 324	0.49 454	1.16 453	0.82 353	0.67 277	1.05 425	0.71 346	0.67 417	0.74 369	0.34 240	0.15 176	0.11 134	0.17 231	0.15 239	0.14 152	0.14 182

TransformOpticalFlow	0.46 314	0.21 212	0.49 276	0.42 299	0.24 210	0.36 203	0.46 426	1.04 403	0.84 360	0.67 277	1.14 461	0.73 366	0.56 346	0.78 402	0.33 228	0.15 176	0.10 56	0.17 231	0.15 239	0.14 152	0.15 222

OMP-Stereo	0.43 292	0.23 275	0.50 288	0.53 493	0.25 240	0.36 203	0.24 105	0.73 280	0.81 340	0.78 351	0.64 228	0.88 423	0.41 272	0.95 466	0.36 260	0.15 176	0.12 211	0.20 349	0.15 239	0.16 252	0.13 144

PSM-AAD	0.48 335	0.21 212	0.39 162	0.44 365	0.23 170	0.56 336	0.47 434	0.67 222	0.73 293	1.08 514	1.12 450	0.58 276	0.87 504	0.63 287	0.33 228	0.15 176	0.11 134	0.25 459	0.26 501	0.18 309	0.42 543

FTStereo	0.56 421	0.21 212	0.39 162	0.42 299	0.25 240	0.39 231	0.73 537	0.69 238	0.45 182	1.09 518	3.23 597	0.69 341	0.71 437	0.55 202	0.34 240	0.15 176	0.13 290	0.19 312	0.17 321	0.15 199	0.32 498

ASMatch	0.48 335	0.20 177	0.47 254	0.39 196	0.28 341	0.37 215	0.26 137	0.76 300	0.72 283	0.77 340	2.29 574	0.61 292	0.51 324	0.64 294	0.39 294	0.15 176	0.12 211	0.17 231	0.15 239	0.14 152	0.22 402

DeepStereo_LL	0.51 377	0.19 141	0.46 242	0.39 196	0.24 210	0.39 231	1.14 581	0.69 238	0.87 379	0.94 452	1.36 512	0.62 299	0.75 463	0.68 334	0.46 345	0.15 176	0.12 211	0.17 231	0.18 352	0.14 152	0.16 253

GrayStereo	0.49 349	0.20 177	0.44 221	0.47 424	0.29 364	0.51 304	0.62 507	0.71 257	0.66 255	1.04 497	1.46 533	0.77 387	0.73 453	0.58 227	0.35 249	0.15 176	0.12 211	0.17 231	0.17 321	0.15 199	0.30 485

CroCo-Stereo	0.27 107	0.23 275	0.40 174	0.49 443	0.22 140	0.20 11	0.29 181	0.55 150	0.45 182	0.29 85	0.27 64	0.42 186	0.26 122	0.30 11	0.26 120	0.15 176	0.13 290	0.13 85	0.12 147	0.16 252	0.13 144
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
GMM-Stereo	0.44 298	0.20 177	0.39 162	0.42 299	0.25 240	0.50 299	0.44 416	0.72 268	0.57 226	0.77 340	1.37 515	0.76 382	0.38 247	0.62 276	0.34 240	0.15 176	0.10 56	0.20 349	0.19 380	0.17 278	0.28 472

Prome-Stereo	0.46 314	0.20 177	0.37 144	0.45 379	0.26 277	0.40 239	0.42 400	0.69 238	0.49 201	0.96 470	1.84 560	0.58 276	0.64 398	0.63 287	0.32 217	0.15 176	0.11 134	0.16 189	0.14 213	0.17 278	0.30 485

raft+_RVC	0.38 229	0.20 177	0.38 154	0.39 196	0.27 316	0.44 276	0.35 293	0.81 321	0.90 401	0.52 204	0.78 283	0.50 231	0.29 168	0.56 212	0.41 321	0.15 176	0.12 211	0.17 231	0.15 239	0.14 152	0.13 144

111	0.42 279	0.18 107	0.46 242	0.35 101	0.19 54	0.52 312	0.28 166	0.76 300	1.16 512	0.52 204	0.92 364	0.65 317	0.51 324	0.65 303	0.37 269	0.15 176	0.10 56	0.14 118	0.12 147	0.13 107	0.16 253

ARAFT	0.48 335	0.25 328	0.82 466	0.42 299	0.25 240	0.56 336	0.54 481	0.82 327	0.82 353	0.92 442	0.75 267	0.75 375	0.48 310	0.89 440	0.37 269	0.15 176	0.12 211	0.23 430	0.22 446	0.14 152	0.14 182

DIP-Stereo	0.40 257	0.22 242	0.58 367	0.42 299	0.29 364	0.62 372	0.27 151	0.87 339	0.42 165	0.65 262	0.86 330	0.52 240	0.35 224	0.67 325	0.43 328	0.15 176	0.13 290	0.17 231	0.14 213	0.15 199	0.17 296
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.40 257	0.19 141	0.47 254	0.43 340	0.27 316	0.41 250	0.31 226	0.74 287	0.38 128	0.90 432	1.28 496	0.58 276	0.35 224	0.43 116	0.35 249	0.15 176	0.13 290	0.14 118	0.12 147	0.14 152	0.14 182

RAFT-Stereo	0.40 257	0.19 141	0.47 254	0.43 340	0.27 316	0.41 250	0.31 226	0.74 287	0.38 128	0.90 432	1.28 496	0.58 276	0.35 224	0.43 116	0.35 249	0.15 176	0.13 290	0.14 118	0.12 147	0.14 152	0.14 182
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
iResNet	0.52 391	0.31 434	0.86 484	0.44 365	0.22 140	0.66 402	0.47 434	0.92 363	1.02 463	0.89 424	1.12 450	0.69 341	0.55 339	0.86 430	0.60 418	0.15 176	0.11 134	0.15 162	0.12 147	0.17 278	0.17 296

DN-CSS_ROB	0.45 307	0.27 380	0.74 446	0.41 262	0.29 364	0.43 265	0.29 181	0.80 319	0.78 315	0.73 315	1.08 441	0.48 223	0.45 294	0.81 413	0.40 316	0.15 176	0.12 211	0.21 393	0.19 380	0.18 309	0.17 296

pmcnn	1.27 564	0.31 434	1.14 526	0.41 262	0.23 170	0.97 496	0.71 526	1.23 490	1.32 545	1.83 579	2.34 577	11.25 626	0.89 512	1.04 496	0.96 503	0.15 176	0.12 211	0.12 50	0.10 71	0.15 199	0.16 253

gc-stereo	0.20 8	0.14 13	0.25 6	0.30 13	0.19 54	0.24 39	0.19 25	0.40 77	0.24 26	0.22 29	0.21 23	0.26 76	0.20 56	0.30 11	0.22 40	0.16 226	0.14 331	0.11 1	0.09 6	0.09 1	0.10 6

GSStereo	0.24 75	0.16 62	0.31 71	0.35 101	0.26 277	0.35 192	0.29 181	0.50 123	0.29 54	0.30 93	0.29 80	0.23 44	0.20 56	0.33 35	0.22 40	0.16 226	0.09 18	0.13 85	0.10 71	0.14 152	0.13 144

GS-Stereo							0.29 181	0.50 123	0.29 54	0.30 93	0.29 80	0.23 44	0.20 56	0.33 35	0.22 40	0.16 226	0.09 18	0.13 85	0.10 71	0.14 152	0.13 144

DA	0.31 150	0.18 107	0.35 116	0.41 262	0.21 119	0.73 430	0.33 256	0.51 129	0.46 188	0.35 126	0.42 142	0.40 172	0.35 224	0.33 35	0.27 142	0.16 226	0.11 134	0.16 189	0.11 117	0.15 199	0.12 97

GGEV	0.31 150	0.18 107	0.35 116	0.41 262	0.21 119	0.73 430	0.33 256	0.51 129	0.46 188	0.35 126	0.42 142	0.40 172	0.35 224	0.33 35	0.27 142	0.16 226	0.11 134	0.16 189	0.11 117	0.15 199	0.12 97

z-ln-s-r	0.70 477	0.39 478	1.51 558	0.40 234	0.27 316	0.58 351	0.62 507	0.87 339	1.09 495	0.84 379	1.44 528	0.91 437	0.87 504	1.20 519	2.07 579	0.16 226	0.12 211	0.17 231	0.15 239	0.21 373	0.17 296

DFGA-Net	0.47 325	0.31 434	0.93 497	0.43 340	0.33 441	0.56 336	0.35 293	0.81 321	0.89 396	0.70 296	0.76 270	0.48 223	0.43 280	0.78 402	0.64 433	0.16 226	0.14 331	0.19 312	0.19 380	0.20 361	0.19 334

SGD-Stereo	0.22 48	0.16 62	0.28 45	0.32 52	0.16 4	0.28 99	0.20 39	0.39 64	0.29 54	0.25 54	0.29 80	0.21 30	0.27 133	0.38 75	0.27 142	0.16 226	0.09 18	0.13 85	0.11 117	0.13 107	0.11 55

StereoAnything_RVC	0.22 48	0.85 572	0.41 183	0.28 2	0.16 4	0.23 32	0.18 12	0.23 1	0.19 6	0.16 1	0.16 6	0.15 1	0.21 68	0.32 24	0.19 1	0.16 226	0.09 18	0.12 50	0.09 6	0.16 252	0.10 6

AIO-test2	0.40 257	0.21 212	0.44 221	0.48 432	0.26 277	0.44 276	0.38 338	0.79 316	1.28 537	0.37 135	0.87 337	0.38 156	0.30 186	0.50 176	0.28 163	0.16 226	0.13 290	0.21 393	0.24 477	0.15 199	0.15 222

GIP-stereo	0.25 83	0.19 141	0.32 83	0.38 171	0.25 240	0.26 70	0.20 39	0.50 123	0.41 158	0.25 54	0.39 135	0.35 137	0.20 56	0.33 35	0.22 40	0.16 226	0.11 134	0.13 85	0.10 71	0.12 71	0.12 97

PAM_32	0.50 363	0.20 177	0.69 425	0.40 234	0.24 210	1.09 522	0.29 181	1.12 438	0.40 149	0.74 322	0.44 149	1.98 578	0.64 398	0.64 294	0.27 142	0.16 226	0.11 134	0.17 231	0.15 239	0.14 152	0.15 222

PAM	0.50 363	0.21 212	0.75 449	0.41 262	0.26 277	1.11 528	0.37 320	1.10 431	0.39 135	0.75 326	0.46 155	1.92 575	0.61 380	0.62 276	0.28 163	0.16 226	0.10 56	0.16 189	0.14 213	0.14 152	0.15 222

AIO-Stereo-zeroshot	0.44 298	0.22 242	0.83 470	0.39 196	0.45 520	0.41 250	0.26 137	1.04 403	0.50 206	0.54 214	0.76 270	1.03 468	0.43 280	0.67 325	0.28 163	0.16 226	0.11 134	0.17 231	0.19 380	0.21 373	0.21 383

U	3.17 606	0.17 81	0.35 116	0.41 262	0.71 574	57.93 672	0.20 39	0.43 91	0.39 135	0.26 62	0.23 36	0.23 44	0.22 80	0.26 2	0.22 40	0.16 226	0.10 56	0.74 584	0.13 183	0.13 107	0.11 55

H2IRNET	0.38 229	0.21 212	0.36 132	0.39 196	0.25 240	0.26 70	0.24 105	0.61 179	0.74 299	0.39 150	0.89 344	0.74 370	0.53 328	0.53 193	0.44 335	0.16 226	0.13 290	0.19 312	0.20 403	0.17 278	0.15 222

MGS-Stereo	0.29 125	0.20 177	0.42 196	0.37 151	0.24 210	0.37 215	0.30 202	0.40 77	0.50 206	0.32 106	0.51 179	0.40 172	0.24 97	0.45 129	0.28 163	0.16 226	0.12 211	0.15 162	0.13 183	0.15 199	0.14 182

IGEVStereo-DCA	0.30 135	0.24 297	0.42 196	0.36 132	0.27 316	0.38 221	0.34 270	0.66 211	0.35 107	0.39 150	0.31 96	0.35 137	0.27 133	0.62 276	0.25 101	0.16 226	0.12 211	0.16 189	0.12 147	0.14 152	0.16 253

rrr	0.31 150	0.24 297	0.56 356	0.36 132	0.27 316	0.38 221	0.31 226	0.56 158	0.44 177	0.39 150	0.31 96	0.35 137	0.27 133	0.62 276	0.25 101	0.16 226	0.12 211	0.16 189	0.13 183	0.14 152	0.14 182

MaDis-Stereo	0.27 107	0.19 141	0.39 162	0.37 151	0.26 277	0.28 99	0.28 166	0.45 100	0.37 122	0.27 70	0.27 64	0.40 172	0.27 133	0.40 93	0.30 198	0.16 226	0.14 331	0.16 189	0.13 183	0.15 199	0.12 97

CBFPSM	0.61 454	0.25 328	1.41 553	0.39 196	0.27 316	1.10 523	0.67 517	0.83 329	0.84 360	0.82 365	0.81 307	1.33 531	0.85 497	0.72 364	0.86 479	0.16 226	0.15 357	0.15 162	0.17 321	0.17 278	0.23 426

ToySt	0.52 391	0.27 380	0.93 497	0.42 299	0.28 341	0.67 411	0.56 488	0.88 347	0.79 322	0.61 234	0.85 326	0.92 443	0.70 432	0.72 364	0.61 424	0.16 226	0.17 417	0.21 393	0.21 424	0.22 399	0.21 383

TestStereo1	0.44 298	0.24 297	0.45 229	0.52 483	0.25 240	0.35 192	0.40 369	0.81 321	0.94 428	0.70 296	0.96 377	0.48 223	0.45 294	0.94 460	0.33 228	0.16 226	0.13 290	0.18 279	0.16 268	0.15 199	0.14 182

SA-5K	0.44 298	0.24 297	0.45 229	0.52 483	0.25 240	0.35 192	0.40 369	0.81 321	0.94 428	0.70 296	0.96 377	0.48 223	0.45 294	0.94 460	0.33 228	0.16 226	0.13 290	0.18 279	0.16 268	0.15 199	0.14 182

Sa-1000	0.49 349	0.25 328	0.45 229	0.46 404	0.25 240	0.64 388	0.34 270	0.85 333	0.95 432	0.85 392	1.51 539	0.55 249	0.44 287	0.94 460	0.31 210	0.16 226	0.12 211	0.21 393	0.20 403	0.15 199	0.14 182

SA	0.45 307	0.26 363	0.50 288	0.47 424	0.24 210	0.46 287	0.36 306	0.79 316	1.00 456	0.61 234	1.04 422	0.50 231	0.50 319	0.98 478	0.33 228	0.16 226	0.13 290	0.21 393	0.19 380	0.15 199	0.14 182

HHNet	0.42 279	0.19 141	0.43 215	0.35 101	0.38 478	0.33 178	0.33 256	0.71 257	0.78 315	0.87 407	1.30 502	0.52 240	0.36 233	0.53 193	0.37 269	0.16 226	0.11 134	0.19 312	0.15 239	0.15 199	0.25 446

IIG-Stereo	0.45 307	0.22 242	0.48 267	0.51 466	0.26 277	0.43 265	0.21 65	0.73 280	0.80 331	0.84 379	0.95 373	0.82 405	0.46 301	0.95 466	0.37 269	0.16 226	0.12 211	0.19 312	0.15 239	0.15 199	0.12 97

NRIStereo	0.37 211	0.21 212	0.49 276	0.42 299	0.23 170	0.33 178	0.25 122	0.68 228	0.59 231	0.65 262	0.63 225	0.55 249	0.37 239	0.67 325	0.40 316	0.16 226	0.12 211	0.18 279	0.15 239	0.17 278	0.15 222

KYRaft	0.48 335	0.21 212	0.41 183	0.45 379	0.23 170	0.43 265	0.36 306	0.68 228	0.45 182	0.94 452	1.72 554	0.78 390	0.40 267	0.65 303	0.32 217	0.16 226	0.11 134	0.18 279	0.22 446	0.17 278	0.76 585

THIR-Stereo	0.51 377	0.19 141	0.47 254	0.39 196	0.23 170	0.74 436	0.64 515	0.68 228	0.88 390	1.03 492	1.40 518	0.71 346	0.75 463	0.64 294	0.43 328	0.16 226	0.11 134	0.17 231	0.18 352	0.15 199	0.17 296

PFNet	0.43 292	0.19 141	0.61 381	0.44 365	0.24 210	0.42 260	0.31 226	0.76 300	0.81 340	1.01 485	0.74 265	0.67 336	0.41 272	0.75 377	0.39 294	0.16 226	0.10 56	0.20 349	0.15 239	0.16 252	0.14 182

AnonymousM	0.42 279	0.86 573	0.31 71	0.35 101	0.23 170	0.30 125	0.37 320	0.56 158	0.44 177	0.72 308	0.50 171	0.47 218	0.29 168	0.42 109	0.35 249	0.16 226	0.12 211	1.51 598	0.32 535	0.12 71	0.11 55

rafts_anoy	0.38 229	0.22 242	0.38 154	0.43 340	0.28 341	0.32 166	0.32 240	0.70 250	0.91 407	0.59 226	0.66 234	0.45 209	0.33 209	0.49 169	0.41 321	0.16 226	0.12 211	0.21 393	0.23 462	0.18 309	0.16 253

TANstereo	0.31 150	0.16 62	0.34 100	0.31 26	0.17 17	0.55 330	0.23 98	0.46 107	0.56 219	0.60 229	0.69 245	0.37 149	0.26 122	0.36 60	0.28 163	0.16 226	0.16 384	0.13 85	0.10 71	0.14 152	0.15 222

XX-TBD	0.32 158	0.53 525	0.26 20	0.53 493	0.21 119	0.38 221	0.24 105	0.41 83	0.77 311	0.55 216	0.70 248	0.31 108	0.26 122	0.33 35	0.28 163	0.16 226	0.10 56	0.12 50	0.09 6	0.13 107	0.11 55

raftrobust	0.35 182	0.20 177	0.39 162	0.43 340	0.29 364	0.31 143	0.25 122	0.73 280	0.66 255	0.59 226	0.56 205	0.44 200	0.45 294	0.55 202	0.31 210	0.16 226	0.12 211	0.14 118	0.12 147	0.12 71	0.14 182

RALAANet	0.40 257	0.24 297	0.56 356	0.43 340	0.30 389	0.36 203	0.25 122	0.89 348	0.69 270	0.69 290	0.65 230	0.61 292	0.30 186	0.63 287	0.35 249	0.16 226	0.13 290	0.18 279	0.15 239	0.21 373	0.14 182

XX-Stereo	0.38 229	0.18 107	0.52 318	0.58 529	0.38 478	0.39 231	0.20 39	0.62 183	0.31 79	0.47 189	1.29 500	0.72 361	0.25 105	0.59 235	0.28 163	0.16 226	0.11 134	0.17 231	0.16 268	0.14 152	0.11 55

MMNet	0.57 427	0.26 363	0.67 409	0.45 379	0.35 460	1.04 514	0.39 356	0.93 365	0.98 449	0.96 470	0.97 386	0.86 413	0.80 484	0.83 421	0.80 470	0.16 226	0.15 357	0.19 312	0.19 380	0.20 361	0.17 296

CREStereo	0.28 118	0.16 62	0.25 6	0.28 2	0.17 17	0.38 221	0.25 122	0.52 134	0.76 308	0.43 175	0.51 179	0.32 116	0.28 148	0.39 84	0.27 142	0.16 226	0.11 134	0.12 50	0.09 6	0.12 71	0.12 97
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
BEATNet_4x	0.49 349	0.35 454	0.72 437	0.38 171	0.20 88	0.65 395	0.36 306	1.08 424	0.78 315	0.78 351	0.88 341	0.73 366	0.64 398	0.71 359	0.60 418	0.16 226	0.12 211	0.16 189	0.15 239	0.24 432	0.18 322

RASNet	0.57 427	0.24 297	0.61 381	0.39 196	0.23 170	0.71 422	0.40 369	1.02 396	0.93 419	0.77 340	1.05 425	1.05 478	0.98 529	0.99 483	1.03 517	0.16 226	0.14 331	0.14 118	0.17 321	0.15 199	0.14 182

mnv4	0.21 30	0.15 37	0.27 31	0.29 6	0.18 31	0.31 143	0.24 105	0.37 50	0.20 7	0.23 41	0.18 12	0.27 84	0.18 29	0.30 11	0.24 89	0.17 269	0.12 211	0.11 1	0.10 71	0.11 34	0.10 6

wo013ll	0.21 30	0.15 37	0.25 6	0.29 6	0.20 88	0.22 20	0.24 105	0.37 50	0.30 69	0.25 54	0.22 30	0.23 44	0.16 14	0.31 19	0.20 10	0.17 269	0.11 134	0.11 1	0.10 71	0.11 34	0.10 6

Select-FE	0.48 335	0.26 363	0.96 504	0.42 299	0.36 467	0.34 188	0.20 39	1.02 396	0.37 122	0.61 234	1.01 406	1.04 473	0.79 479	0.74 369	0.29 181	0.17 269	0.13 290	0.17 231	0.20 403	0.15 199	0.25 446

DDF-Stereo	0.26 96	0.16 62	0.33 88	0.37 151	0.30 389	0.19 8	0.20 39	0.33 17	0.31 79	0.27 70	0.26 60	0.29 97	0.28 148	0.39 84	0.25 101	0.17 269	0.10 56	0.14 118	0.10 71	0.69 576	0.13 144

zero-FE	0.26 96	0.16 62	0.33 88	0.36 132	0.30 389	0.18 4	0.20 39	0.37 50	0.31 79	0.27 70	0.27 64	0.29 97	0.28 148	0.34 48	0.25 101	0.17 269	0.10 56	0.14 118	0.10 71	0.62 575	0.13 144

S2M2_XL	0.19 6	0.18 107	0.28 45	0.27 1	0.20 88	0.15 2	0.16 2	0.23 1	0.16 4	0.21 14	0.26 60	0.17 4	0.17 19	0.24 1	0.21 26	0.17 269	0.16 384	0.15 162	0.14 213	0.15 199	0.12 97
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
G2L-ROB	0.49 349	0.20 177	0.48 267	0.36 132	0.22 140	0.58 351	0.42 400	1.19 468	0.74 299	0.86 402	0.76 270	1.08 487	0.59 368	0.81 413	0.60 418	0.17 269	0.12 211	0.15 162	0.12 147	0.17 278	0.20 365

G2L-Stereo_test	0.50 363	0.22 242	0.46 242	0.34 81	0.24 210	0.58 351	0.59 500	1.14 447	0.79 322	0.89 424	0.96 377	0.96 449	0.59 368	0.72 364	0.67 438	0.17 269	0.12 211	0.14 118	0.12 147	0.15 199	0.16 253

MM-Stereo_test3	0.35 182	0.19 141	0.33 88	0.42 299	0.26 277	0.34 188	0.44 416	0.74 287	0.93 419	0.47 189	0.52 186	0.42 186	0.29 168	0.46 139	0.29 181	0.17 269	0.15 357	0.17 231	0.13 183	0.14 152	0.15 222

model_zeroshot	0.35 182	0.20 177	0.56 356	0.41 262	0.30 389	0.51 304	0.26 137	0.69 238	0.48 198	0.65 262	0.51 179	0.52 240	0.25 105	0.46 139	0.27 142	0.17 269	0.13 290	0.15 162	0.14 213	0.13 107	0.14 182

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 176	0.28 396	0.48 267	0.37 151	0.25 240	0.47 291	0.30 202	0.60 171	0.92 413	0.43 175	0.37 129	0.30 104	0.29 168	0.50 176	0.30 198	0.17 269	0.14 331	0.18 279	0.15 239	0.18 309	0.16 253

CoDeX	0.48 335	0.21 212	0.53 326	0.43 340	0.25 240	0.74 436	0.38 338	1.36 535	0.82 353	0.84 379	0.96 377	0.63 304	0.57 358	0.63 287	0.40 316	0.17 269	0.13 290	0.17 231	0.15 239	0.16 252	0.15 222

ACVNet-DCA	0.36 192	0.25 328	0.35 116	0.42 299	0.23 170	0.53 317	0.37 320	0.91 354	0.59 231	0.42 170	0.50 171	0.34 129	0.47 306	0.61 254	0.26 120	0.17 269	0.11 134	0.19 312	0.13 183	0.18 309	0.19 334

xx1	0.40 257	0.25 328	0.35 116	0.42 299	0.23 170	0.53 317	0.37 320	0.71 257	1.17 515	0.42 170	0.50 171	0.65 317	0.56 346	0.61 254	0.26 120	0.17 269	0.11 134	0.20 349	0.19 380	0.18 309	0.19 334

1test111	0.37 211	0.25 328	0.35 116	0.42 299	0.23 170	0.53 317	0.37 320	0.91 354	0.59 231	0.42 170	0.50 171	0.34 129	0.47 306	0.59 235	0.48 360	0.17 269	0.11 134	0.19 312	0.13 183	0.18 309	0.19 334

cc1	0.38 229	0.25 328	0.35 116	0.42 299	0.23 170	0.53 317	0.37 320	0.71 257	1.17 515	0.42 170	0.50 171	0.34 129	0.47 306	0.61 254	0.26 120	0.17 269	0.11 134	0.19 312	0.13 183	0.16 252	0.17 296

ffm	0.47 325	0.28 396	0.68 416	0.39 196	0.26 277	0.56 336	0.40 369	0.72 268	1.13 503	0.76 332	0.98 390	0.71 346	0.55 339	0.61 254	0.26 120	0.17 269	0.11 134	0.25 459	0.21 424	0.16 252	0.17 296

ff1	0.56 421	0.28 396	0.68 416	0.39 196	0.26 277	0.56 336	0.40 369	0.72 268	1.13 503	0.76 332	0.98 390	0.71 346	0.55 339	1.25 524	1.46 554	0.17 269	0.11 134	0.25 459	0.21 424	0.16 252	0.17 296

tt1	0.37 211	0.25 328	0.35 116	0.43 340	0.23 170	0.52 312	0.37 320	0.72 268	1.13 503	0.42 170	0.46 155	0.35 137	0.44 287	0.61 254	0.26 120	0.17 269	0.11 134	0.19 312	0.13 183	0.16 252	0.17 296

MIF-Stereo (partial)	0.32 158	0.19 141	0.41 183	0.41 262	0.32 429	0.29 113	0.24 105	0.49 121	0.44 177	0.31 102	0.63 225	0.37 149	0.36 233	0.60 248	0.32 217	0.17 269	0.13 290	0.19 312	0.17 321	0.18 309	0.15 222

UniTT-Stereo	0.27 107	0.18 107	0.40 174	0.40 234	0.28 341	0.30 125	0.28 166	0.40 77	0.33 93	0.30 93	0.46 155	0.27 84	0.25 105	0.48 160	0.35 249	0.17 269	0.13 290	0.14 118	0.12 147	0.14 152	0.13 144

PCWNet_CMD	0.49 349	0.25 328	0.56 356	0.40 234	0.27 316	0.64 388	0.32 240	0.98 382	0.99 452	0.87 407	1.07 435	0.78 390	0.46 301	0.61 254	0.44 335	0.17 269	0.13 290	0.21 393	0.16 268	0.26 454	0.20 365

knoymous	0.37 211	0.22 242	0.34 100	0.32 52	0.22 140	0.38 221	0.29 181	0.63 191	0.65 252	0.69 290	0.69 245	0.60 290	0.40 267	0.61 254	0.36 260	0.17 269	0.11 134	0.20 349	0.12 147	0.18 309	0.19 334

anonymousa	0.51 377	0.21 212	0.47 254	0.39 196	0.25 240	0.89 482	0.36 306	0.78 309	0.63 242	0.88 417	1.54 541	1.09 493	0.67 417	0.53 193	0.46 345	0.17 269	0.14 331	0.19 312	0.21 424	0.16 252	0.16 253

riskmin	0.41 272	0.21 212	0.44 221	0.34 81	0.24 210	0.58 351	0.32 240	0.70 250	0.86 372	0.52 204	0.57 208	0.78 390	0.60 374	0.58 227	0.39 294	0.17 269	0.12 211	0.19 312	0.13 183	0.19 344	0.22 402

qqq	0.42 279	0.28 396	0.50 288	0.37 151	0.22 140	0.47 291	0.39 356	0.91 354	0.59 231	0.57 222	0.71 249	0.65 317	0.56 346	0.59 235	0.48 360	0.17 269	0.17 417	0.20 349	0.19 380	0.18 309	0.19 334

IER	0.48 335	0.25 328	0.60 380	0.38 171	0.28 341	0.67 411	0.38 338	0.82 327	0.68 263	0.88 417	0.95 373	0.74 370	0.79 479	0.62 276	0.46 345	0.17 269	0.14 331	0.17 231	0.17 321	0.17 278	0.16 253

CIPLG	0.42 279	0.23 275	0.71 430	0.45 379	0.33 441	0.51 304	0.33 256	0.68 228	0.68 263	0.84 379	0.96 377	0.47 218	0.33 209	0.56 212	0.52 382	0.17 269	0.12 211	0.16 189	0.14 213	0.13 107	0.16 253

IPLGR_C	0.42 279	0.23 275	0.71 430	0.46 404	0.33 441	0.51 304	0.34 270	0.69 238	0.69 270	0.84 379	0.92 364	0.46 213	0.33 209	0.53 193	0.53 393	0.17 269	0.12 211	0.16 189	0.14 213	0.13 107	0.16 253

ACRE	0.42 279	0.23 275	0.73 442	0.45 379	0.33 441	0.50 299	0.33 256	0.68 228	0.70 274	0.82 365	0.92 364	0.46 213	0.32 202	0.53 193	0.52 382	0.17 269	0.12 211	0.15 162	0.14 213	0.13 107	0.16 253

AAGNet	1.40 573	0.20 177	0.52 318	0.45 379	0.26 277	0.29 113	0.29 181	0.67 222	0.71 281	0.97 473	0.86 330	0.66 329	0.60 374	0.66 315	19.98 656	0.17 269	0.11 134	0.19 312	0.15 239	0.20 361	0.13 144

SST-Stereo	0.41 272	0.20 177	0.48 267	0.43 340	0.25 240	0.25 60	0.21 65	0.68 228	0.50 206	1.08 514	0.79 288	0.71 346	0.42 277	0.81 413	0.38 284	0.17 269	0.11 134	0.20 349	0.16 268	0.19 344	0.15 222

RAFT_R40	0.41 272	0.20 177	0.47 254	0.44 365	0.25 240	0.23 32	0.25 122	0.69 238	0.70 274	0.98 476	0.78 283	0.72 361	0.43 280	0.80 408	0.39 294	0.17 269	0.11 134	0.20 349	0.16 268	0.18 309	0.15 222

DeepStereo_RVC	0.37 211	0.22 242	0.51 297	0.41 262	0.24 210	0.26 70	0.22 80	0.64 201	0.40 149	0.69 290	0.67 242	0.57 260	0.50 319	0.58 227	0.42 326	0.17 269	0.12 211	0.18 279	0.16 268	0.19 344	0.19 334

CFNet_pseudo	0.47 325	0.25 328	0.55 343	0.38 171	0.28 341	0.58 351	0.32 240	0.89 348	0.90 401	0.83 373	1.03 419	0.75 375	0.48 310	0.61 254	0.46 345	0.17 269	0.13 290	0.24 446	0.16 268	0.26 454	0.21 383

RALCasStereoNet	0.37 211	0.23 275	0.41 183	0.44 365	0.28 341	0.36 203	0.38 338	0.66 211	0.67 261	0.51 201	0.74 265	0.51 236	0.29 168	0.64 294	0.38 284	0.17 269	0.14 331	0.15 162	0.13 183	0.17 278	0.17 296

MSMDNet	0.49 349	0.25 328	0.56 356	0.40 234	0.27 316	0.64 388	0.32 240	0.99 386	0.99 452	0.87 407	1.07 435	0.79 397	0.46 301	0.61 254	0.44 335	0.17 269	0.13 290	0.20 349	0.16 268	0.25 443	0.20 365

HSM-Net_RVC	0.55 412	0.23 275	0.37 144	0.38 171	0.22 140	0.86 476	0.40 369	1.31 519	0.93 419	0.92 442	1.15 464	1.26 517	0.71 437	0.75 377	0.53 393	0.17 269	0.14 331	0.16 189	0.15 239	0.17 278	0.17 296
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ccs_rob	0.47 325	0.25 328	0.55 343	0.38 171	0.28 341	0.58 351	0.32 240	0.89 348	0.90 401	0.83 373	1.02 409	0.75 375	0.48 310	0.61 254	0.46 345	0.17 269	0.12 211	0.24 446	0.16 268	0.26 454	0.21 383

iResNet_ROB	0.55 412	0.24 297	0.61 381	0.38 171	0.22 140	0.66 402	0.30 202	1.59 571	1.33 547	0.94 452	1.05 425	0.81 403	0.69 427	0.84 425	0.46 345	0.17 269	0.12 211	0.14 118	0.09 6	0.15 199	0.20 365

LE_ROB	4.86 617	0.27 380	9.43 639	0.45 379	0.24 210	1.61 568	0.96 571	2.05 591	17.75 660	16.36 637	4.84 619	5.17 614	19.48 662	2.05 581	15.49 633	0.17 269	0.15 357	0.16 189	0.16 268	0.20 361	0.19 334

GEAStereo	0.24 75	0.16 62	0.31 71	0.35 101	0.26 277	0.35 192	0.29 181	0.46 107	0.30 69	0.27 70	0.29 80	0.24 59	0.20 56	0.33 35	0.22 40	0.18 310	0.10 56	0.13 85	0.10 71	0.14 152	0.13 144

gasm-f	0.25 83	0.17 81	0.30 63	0.35 101	0.26 277	0.25 60	0.36 306	0.46 107	0.30 69	0.27 70	0.35 122	0.24 59	0.30 186	0.37 66	0.24 89	0.18 310	0.10 56	0.13 85	0.10 71	0.15 199	0.13 144

MultiAttention	3.62 608	0.25 328	0.65 401	0.56 517	0.34 453	23.66 631	2.61 620	1.65 577	1.14 509	0.82 365	1.83 559	1.13 505	0.42 277	35.16 666	0.72 452	0.18 310	0.12 211	0.23 430	0.23 462	0.35 513	0.33 507

UGAM	0.54 403	0.23 275	0.51 297	0.46 404	0.26 277	0.40 239	0.52 469	0.65 204	1.19 521	0.78 351	1.15 464	1.38 542	0.56 346	1.03 494	0.56 402	0.18 310	0.15 357	0.25 459	0.21 424	0.15 199	0.13 144

test_sample1	0.44 298	0.24 297	0.52 318	0.35 101	0.23 170	0.59 361	0.36 306	1.05 410	0.57 226	0.66 268	0.78 283	0.70 343	0.71 437	0.62 276	0.51 377	0.18 310	0.15 357	0.17 231	0.16 268	0.18 309	0.18 322

mmm	0.47 325	0.28 396	0.51 297	0.39 196	0.25 240	0.61 368	0.38 338	1.00 392	0.60 238	0.77 340	1.07 435	0.65 317	0.53 328	0.61 254	0.49 369	0.18 310	0.15 357	0.23 430	0.20 403	0.21 373	0.20 365

11t1	0.38 229	0.23 275	0.49 276	0.36 132	0.23 170	0.61 368	0.31 226	0.74 287	0.47 196	0.62 239	0.55 202	0.55 249	0.49 316	0.58 227	0.45 341	0.18 310	0.15 357	0.16 189	0.13 183	0.17 278	0.19 334

1111x	0.64 465	0.23 275	0.61 381	0.39 196	0.21 119	0.68 415	0.46 426	1.32 525	1.03 467	0.76 332	1.02 409	0.95 446	0.72 448	1.13 506	2.15 583	0.18 310	0.18 432	0.18 279	0.19 380	0.20 361	0.19 334

plain	0.32 158	0.21 212	0.59 375	0.40 234	0.29 364	0.27 84	0.30 202	0.46 107	0.36 114	0.32 106	0.66 234	0.31 108	0.33 209	0.68 334	0.32 217	0.18 310	0.13 290	0.20 349	0.15 239	0.18 309	0.13 144

LL-Strereo	0.58 439	0.29 410	0.83 470	0.48 432	0.35 460	0.39 231	0.48 441	1.04 403	0.99 452	0.87 407	0.79 288	1.08 487	1.15 552	1.35 543	0.51 377	0.18 310	0.15 357	0.22 408	0.19 380	0.17 278	0.21 383

gwcnet-sp	0.50 363	0.25 328	0.84 477	0.41 262	0.27 316	0.79 450	0.40 369	0.93 365	0.85 366	0.95 458	0.79 288	0.65 317	0.63 390	0.69 341	0.52 382	0.18 310	0.17 417	0.18 279	0.18 352	0.18 309	0.19 334

scenet	0.50 363	0.25 328	0.84 477	0.41 262	0.27 316	0.79 450	0.40 369	0.93 365	0.85 366	0.95 458	0.79 288	0.65 317	0.63 390	0.69 341	0.52 382	0.18 310	0.17 417	0.18 279	0.18 352	0.18 309	0.19 334

ssnet	0.50 363	0.25 328	0.84 477	0.41 262	0.27 316	0.79 450	0.40 369	0.93 365	0.85 366	0.95 458	0.79 288	0.65 317	0.63 390	0.69 341	0.52 382	0.18 310	0.17 417	0.18 279	0.18 352	0.18 309	0.19 334

x	0.41 272	0.25 328	0.46 242	0.36 132	0.24 210	0.54 324	0.31 226	0.94 370	0.58 230	0.60 229	0.72 251	0.61 292	0.53 328	0.52 187	0.50 373	0.18 310	0.16 384	0.17 231	0.16 268	0.17 278	0.18 322

DAS	0.54 403	0.26 363	0.66 404	0.49 443	0.31 404	0.61 368	0.43 408	0.89 348	1.01 458	0.95 458	1.16 469	0.71 346	0.85 497	0.89 440	0.47 356	0.18 310	0.14 331	0.18 279	0.15 239	0.22 399	0.19 334

SepStereo	0.54 403	0.26 363	0.66 404	0.49 443	0.31 404	0.61 368	0.43 408	0.89 348	1.01 458	0.95 458	1.16 469	0.71 346	0.85 497	0.97 476	0.47 356	0.18 310	0.14 331	0.18 279	0.15 239	0.22 399	0.19 334

TRStereo	0.39 242	0.32 437	0.64 396	0.49 443	0.41 496	0.30 125	0.30 202	0.97 380	0.63 242	0.53 212	0.43 146	0.52 240	0.26 122	0.77 394	0.29 181	0.18 310	0.12 211	0.19 312	0.19 380	0.13 107	0.13 144

Patchmatch Stereo++	0.36 192	0.24 297	0.51 297	0.42 299	0.22 140	0.24 39	0.21 65	0.63 191	0.39 135	0.63 246	0.73 253	0.57 260	0.38 247	0.61 254	0.39 294	0.18 310	0.12 211	0.20 349	0.16 268	0.21 373	0.16 253
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	0.39 242	0.21 212	0.51 297	0.42 299	0.25 240	0.26 70	0.30 202	0.71 257	0.72 283	0.66 268	0.77 274	0.57 260	0.31 192	0.69 341	0.39 294	0.18 310	0.12 211	0.20 349	0.16 268	0.16 252	0.27 461

OCTAStereo	0.39 242	0.21 212	0.51 297	0.42 299	0.25 240	0.26 70	0.30 202	0.71 257	0.72 283	0.66 268	0.77 274	0.58 276	0.31 192	0.69 341	0.39 294	0.18 310	0.12 211	0.20 349	0.16 268	0.16 252	0.27 461

PSM-adaLoss	0.36 192	0.24 297	0.51 297	0.42 299	0.22 140	0.24 39	0.31 226	0.63 191	0.39 135	0.63 246	0.73 253	0.57 260	0.38 247	0.59 235	0.38 284	0.18 310	0.12 211	0.20 349	0.16 268	0.21 373	0.16 253

ROB_FTStereo_v2	0.36 192	0.24 297	0.51 297	0.42 299	0.22 140	0.24 39	0.31 226	0.63 191	0.39 135	0.63 246	0.73 253	0.57 260	0.38 247	0.60 248	0.39 294	0.18 310	0.12 211	0.20 349	0.16 268	0.21 373	0.16 253

ROB_FTStereo	0.36 192	0.24 297	0.51 297	0.42 299	0.22 140	0.24 39	0.20 39	0.63 191	0.39 135	0.63 246	0.73 253	0.57 260	0.38 247	0.60 248	0.38 284	0.18 310	0.12 211	0.20 349	0.16 268	0.21 373	0.16 253

HUI-Stereo	0.36 192	0.24 297	0.51 297	0.42 299	0.22 140	0.24 39	0.22 80	0.63 191	0.40 149	0.64 256	0.73 253	0.58 276	0.38 247	0.53 193	0.38 284	0.18 310	0.12 211	0.20 349	0.16 268	0.21 373	0.16 253

RE-Stereo	0.39 242	0.21 212	0.51 297	0.42 299	0.25 240	0.26 70	0.30 202	0.71 257	0.72 283	0.66 268	0.77 274	0.57 260	0.31 192	0.70 349	0.39 294	0.18 310	0.12 211	0.20 349	0.16 268	0.16 252	0.27 461

TVStereo	0.39 242	0.21 212	0.51 297	0.42 299	0.25 240	0.26 70	0.30 202	0.71 257	0.72 283	0.66 268	0.77 274	0.57 260	0.31 192	0.70 349	0.39 294	0.18 310	0.12 211	0.20 349	0.16 268	0.16 252	0.27 461

iGMRVC	0.36 192	0.24 297	0.51 297	0.42 299	0.22 140	0.24 39	0.29 181	0.63 191	0.39 135	0.63 246	0.73 253	0.57 260	0.38 247	0.61 254	0.39 294	0.18 310	0.12 211	0.20 349	0.16 268	0.21 373	0.16 253

IRAFT_RVC	0.43 292	0.20 177	0.52 318	0.45 379	0.24 210	0.26 70	0.51 463	0.76 300	0.78 315	0.77 340	0.80 299	0.73 366	0.50 319	0.74 369	0.39 294	0.18 310	0.10 56	0.21 393	0.17 321	0.17 278	0.15 222

iRAFT	0.36 192	0.24 297	0.51 297	0.42 299	0.22 140	0.24 39	0.21 65	0.63 191	0.39 135	0.63 246	0.73 253	0.57 260	0.38 247	0.61 254	0.39 294	0.18 310	0.12 211	0.20 349	0.16 268	0.21 373	0.16 253

CRE-IMP	0.37 211	0.23 275	0.53 326	0.42 299	0.24 210	0.40 239	0.21 65	0.61 179	0.45 182	0.65 262	0.73 253	0.53 245	0.37 239	0.63 287	0.40 316	0.18 310	0.11 134	0.19 312	0.16 268	0.21 373	0.19 334

RAFT	0.46 314	0.23 275	0.52 318	0.48 432	0.27 316	0.55 330	0.47 434	0.68 228	0.60 238	0.83 373	0.82 309	1.00 460	0.56 346	0.76 387	0.37 269	0.18 310	0.16 384	0.22 408	0.20 403	0.16 252	0.14 182

RAFT-IKP	0.36 192	0.24 297	0.51 297	0.42 299	0.22 140	0.24 39	0.27 151	0.63 191	0.39 135	0.63 246	0.73 253	0.57 260	0.38 247	0.61 254	0.39 294	0.18 310	0.12 211	0.20 349	0.16 268	0.21 373	0.16 253

TestStereo	0.39 242	0.32 437	0.42 196	0.45 379	0.20 88	0.41 250	0.38 338	0.69 238	0.66 255	0.56 219	0.78 283	0.48 223	0.43 280	0.59 235	0.37 269	0.18 310	0.13 290	0.20 349	0.15 239	0.23 419	0.14 182

RAFT + AFF	0.54 403	0.30 425	0.84 477	0.51 466	0.32 429	0.63 378	0.57 490	1.05 410	0.95 432	0.80 359	0.87 337	0.85 409	0.57 358	0.87 432	0.51 377	0.18 310	0.21 469	0.23 430	0.22 446	0.19 344	0.19 334

SFCPSM	0.48 335	0.22 242	0.59 375	0.41 262	0.27 316	0.85 474	0.36 306	1.39 537	0.79 322	0.81 363	0.85 326	0.54 247	0.50 319	0.60 248	0.39 294	0.18 310	0.14 331	0.18 279	0.20 403	0.17 278	0.16 253

delet	0.57 427	0.25 328	0.63 391	0.46 404	0.34 453	1.05 519	0.51 463	1.04 403	0.94 428	0.90 432	0.99 398	0.90 431	0.68 425	0.87 432	0.78 462	0.18 310	0.18 432	0.20 349	0.21 424	0.17 278	0.17 296

ACVNet	0.47 325	0.24 297	0.39 162	0.40 234	0.28 341	0.58 351	0.40 369	0.91 354	0.81 340	0.67 277	0.96 377	0.79 397	0.66 408	0.65 303	0.71 449	0.18 310	0.15 357	0.16 189	0.15 239	0.18 309	0.15 222

acv_ft	0.52 391	0.24 297	0.64 396	0.45 379	0.28 341	0.85 474	0.40 369	0.95 373	0.81 340	1.00 482	0.96 377	0.79 397	0.62 385	0.65 303	0.88 481	0.18 310	0.15 357	0.16 189	0.15 239	0.18 309	0.15 222

HSM	0.53 398	0.25 328	0.46 242	0.40 234	0.25 240	0.74 436	0.44 416	1.29 515	0.78 315	0.82 365	0.92 364	1.21 513	0.75 463	0.90 448	0.48 360	0.18 310	0.14 331	0.17 231	0.14 213	0.17 278	0.18 322

StereoDRNet-Refined	0.61 454	0.33 445	0.63 391	0.47 424	0.31 404	0.94 491	0.41 389	1.04 403	0.97 444	1.15 530	1.13 457	1.00 460	0.74 459	0.93 457	0.93 496	0.18 310	0.13 290	0.22 408	0.21 424	0.20 361	0.21 383
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
SCV	0.27 107	0.20 177	0.37 144	0.36 132	0.22 140	0.27 84	0.33 256	0.65 204	0.31 79	0.25 54	0.29 80	0.37 149	0.23 90	0.52 187	0.23 67	0.19 350	0.11 134	0.14 118	0.11 117	0.15 199	0.12 97

test_sample2	0.45 307	0.24 297	0.49 276	0.34 81	0.21 119	0.60 367	0.43 408	1.01 393	0.73 293	0.67 277	0.80 299	0.70 343	0.64 398	0.65 303	0.41 321	0.19 350	0.15 357	0.18 279	0.16 268	0.19 344	0.19 334

DispNO	0.48 335	0.24 297	0.84 477	0.40 234	0.31 404	0.58 351	0.39 356	0.91 354	0.79 322	0.79 356	0.83 314	0.71 346	0.59 368	0.75 377	0.50 373	0.19 350	0.14 331	0.20 349	0.18 352	0.16 252	0.17 296

SMFormer	0.53 398	0.24 297	0.67 409	0.35 101	0.20 88	0.63 378	0.34 270	1.26 500	1.06 477	0.85 392	1.02 409	0.71 346	0.66 408	0.96 469	0.60 418	0.19 350	0.16 384	0.18 279	0.17 321	0.19 344	0.20 365

tta	0.53 398	0.24 297	0.67 409	0.35 101	0.20 88	0.63 378	0.34 270	1.26 500	1.06 477	0.85 392	1.02 409	0.71 346	0.66 408	0.96 469	0.60 418	0.19 350	0.16 384	0.18 279	0.17 321	0.15 199	0.16 253

qqq1	0.51 377	0.24 297	0.67 409	0.35 101	0.20 88	0.63 378	0.34 270	1.26 500	1.06 477	0.85 392	1.02 409	0.71 346	0.66 408	0.96 469	0.36 260	0.19 350	0.16 384	0.14 118	0.12 147	0.15 199	0.16 253

fff1	0.51 377	0.24 297	0.67 409	0.35 101	0.20 88	0.63 378	0.34 270	1.26 500	1.06 477	0.85 392	1.02 409	0.71 346	0.66 408	0.96 469	0.36 260	0.19 350	0.16 384	0.14 118	0.12 147	0.15 199	0.16 253

EKT-Stereo	0.36 192	0.24 297	0.44 221	0.44 365	0.30 389	0.37 215	0.30 202	0.72 268	0.68 263	0.47 189	0.63 225	0.49 229	0.28 148	0.59 235	0.34 240	0.19 350	0.14 331	0.18 279	0.15 239	0.16 252	0.18 322

DisPM	0.40 257	0.20 177	0.50 288	0.42 299	0.27 316	0.24 39	0.30 202	0.68 228	0.61 241	0.88 417	0.87 337	0.59 286	0.32 202	0.80 408	0.34 240	0.19 350	0.12 211	0.19 312	0.17 321	0.16 252	0.21 383

hknet	0.51 377	0.26 363	0.58 367	0.46 404	0.29 364	0.75 440	0.46 426	0.99 386	0.89 396	0.77 340	0.80 299	0.96 449	0.67 417	0.75 377	0.50 373	0.19 350	0.15 357	0.22 408	0.19 380	0.18 309	0.19 334

Pruner-Stereo	0.39 242	0.21 212	0.51 297	0.41 262	0.25 240	0.22 20	0.24 105	0.71 257	0.59 231	0.90 432	0.75 267	0.67 336	0.30 186	0.64 294	0.39 294	0.19 350	0.12 211	0.20 349	0.17 321	0.17 278	0.19 334

sAnonymous2	0.42 279	0.41 493	0.96 504	0.48 432	0.37 471	0.41 250	0.48 441	0.60 171	0.52 213	0.39 150	0.48 163	0.35 137	0.44 287	0.44 123	0.30 198	0.19 350	0.14 331	0.19 312	0.17 321	0.55 568	0.43 548

CroCo_RVC	0.42 279	0.41 493	0.96 504	0.48 432	0.37 471	0.41 250	0.48 441	0.60 171	0.52 213	0.39 150	0.48 163	0.35 137	0.44 287	0.44 123	0.30 198	0.19 350	0.14 331	0.19 312	0.17 321	0.55 568	0.43 548

test_xeample	1.06 540	0.23 275	0.51 297	0.37 151	0.22 140	0.71 422	0.39 356	1.31 519	0.92 413	0.87 407	1.08 441	0.70 343	0.64 398	0.75 377	11.43 624	0.19 350	0.16 384	0.18 279	0.17 321	0.18 309	0.19 334

UNet	0.55 412	0.27 380	0.72 437	0.45 379	0.41 496	0.97 496	0.40 369	1.01 393	0.80 331	0.87 407	0.90 350	1.03 468	0.75 463	0.76 387	0.67 438	0.19 350	0.15 357	0.20 349	0.17 321	0.21 373	0.18 322

FENet	0.43 292	0.23 275	0.40 174	0.40 234	0.24 210	0.54 324	0.33 256	0.83 329	0.72 283	0.74 322	0.73 253	0.63 304	0.56 346	0.65 303	0.45 341	0.19 350	0.13 290	0.19 312	0.17 321	0.18 309	0.20 365

FADNet-RVC-Resample	0.58 439	0.35 454	1.34 547	0.50 454	0.34 453	0.73 430	0.43 408	1.09 427	0.96 439	0.83 373	0.87 337	0.76 382	0.66 408	0.77 394	0.52 382	0.19 350	0.18 432	0.26 478	0.27 508	0.28 474	0.29 479

ADCRef	0.84 509	0.46 510	1.60 568	0.52 483	0.45 520	1.08 521	0.52 469	1.13 445	1.03 467	1.22 539	1.43 527	0.87 419	0.93 520	0.91 451	3.35 600	0.19 350	0.16 384	0.23 430	0.23 462	0.23 419	0.22 402

CFNet	0.53 398	0.30 425	0.53 326	0.42 299	0.28 341	0.73 430	0.35 293	1.21 478	1.01 458	0.74 322	1.07 435	0.85 409	0.60 374	0.83 421	0.58 415	0.19 350	0.15 357	0.23 430	0.23 462	0.21 373	0.17 296

AANet_RVC	0.59 443	0.35 454	0.68 416	0.47 424	0.28 341	0.57 345	0.47 434	1.04 403	1.28 537	0.87 407	1.33 507	0.86 413	0.63 390	1.16 512	0.89 483	0.19 350	0.13 290	0.15 162	0.14 213	0.18 309	0.20 365

iResNetv2_ROB	0.55 412	0.29 410	0.86 484	0.39 196	0.25 240	0.67 411	0.37 320	1.21 478	1.02 463	1.02 489	1.10 443	0.89 428	0.79 479	0.74 369	0.43 328	0.19 350	0.13 290	0.15 162	0.11 117	0.19 344	0.16 253

SX1w	0.21 30	0.16 62	0.25 6	0.29 6	0.19 54	0.21 17	0.24 105	0.33 17	0.20 7	0.28 81	0.30 91	0.24 59	0.15 4	0.38 75	0.19 1	0.20 371	0.13 290	0.11 1	0.10 71	0.10 11	0.11 55

5k_stereo	0.22 48	0.16 62	0.27 31	0.29 6	0.20 88	0.21 17	0.22 80	0.36 40	0.27 47	0.24 48	0.23 36	0.28 91	0.17 19	0.42 109	0.22 40	0.20 371	0.14 331	0.11 1	0.10 71	0.11 34	0.11 55

IGEV-RUCA	0.26 96	0.16 62	0.36 132	0.40 234	0.27 316	0.32 166	0.20 39	0.39 64	0.36 114	0.27 70	0.31 96	0.25 69	0.21 68	0.50 176	0.24 89	0.20 371	0.11 134	0.13 85	0.10 71	0.17 278	0.16 253

DCVSM-stereo	0.51 377	0.28 396	0.56 356	0.39 196	0.29 364	0.55 330	0.28 166	0.78 309	0.78 315	1.11 525	0.77 274	1.04 473	0.76 472	0.65 303	0.52 382	0.20 371	0.20 459	0.24 446	0.21 424	0.25 443	0.31 494

Wz-Net-LNSev-Ref	0.67 468	0.30 425	1.20 530	0.42 299	0.31 404	1.00 504	0.58 497	1.16 453	1.07 485	1.01 485	1.25 487	1.08 487	0.75 463	1.18 515	1.03 517	0.20 371	0.12 211	0.16 189	0.13 183	0.22 399	0.22 402

GwcNet-ADL	0.45 307	0.24 297	0.51 297	0.46 404	0.30 389	0.41 250	0.40 369	0.95 373	0.98 449	0.73 315	0.78 283	0.61 292	0.41 272	0.67 325	0.55 400	0.20 371	0.14 331	0.15 162	0.14 213	0.19 344	0.22 402

PFNet+	0.41 272	0.20 177	0.53 326	0.40 234	0.25 240	0.28 99	0.22 80	0.66 211	0.76 308	0.85 392	0.79 288	0.63 304	0.34 216	0.75 377	0.37 269	0.20 371	0.14 331	0.23 430	0.20 403	0.17 278	0.21 383

PSM-softLoss	0.40 257	0.21 212	0.53 326	0.42 299	0.26 277	0.29 113	0.34 270	0.70 250	0.49 201	0.63 246	0.82 309	0.59 286	0.33 209	0.75 377	0.43 328	0.20 371	0.12 211	0.20 349	0.18 352	0.17 278	0.22 402

KMStereo	0.40 257	0.21 212	0.53 326	0.42 299	0.26 277	0.29 113	0.34 270	0.70 250	0.49 201	0.63 246	0.82 309	0.59 286	0.33 209	0.75 377	0.43 328	0.20 371	0.12 211	0.20 349	0.18 352	0.17 278	0.22 402

LMCR-Stereo	0.55 412	0.33 445	0.57 365	0.60 535	0.30 389	0.80 456	0.36 306	1.30 517	0.79 322	0.90 432	1.04 422	0.57 260	0.64 398	0.87 432	0.73 455	0.20 371	0.15 357	0.19 312	0.14 213	0.25 443	0.18 322

222	1.25 562	0.23 275	0.53 326	0.38 171	0.23 170	0.78 444	0.37 320	1.41 543	0.93 419	0.97 473	1.13 457	0.74 370	0.71 437	0.74 369	14.86 632	0.20 371	0.16 384	0.17 231	0.16 268	0.18 309	0.20 365

xxxx	1.07 542	0.23 275	0.53 326	0.38 171	0.22 140	0.83 468	0.36 306	1.41 543	0.95 432	0.75 326	0.99 398	0.97 451	0.64 398	0.70 349	11.37 623	0.20 371	0.17 417	0.18 279	0.17 321	0.19 344	0.20 365

GMStereo	0.40 257	0.38 473	0.61 381	0.41 262	0.27 316	0.47 291	0.35 293	0.62 183	1.04 471	0.57 222	0.54 196	0.38 156	0.36 233	0.56 212	0.41 321	0.20 371	0.13 290	0.16 189	0.17 321	0.24 432	0.20 365
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UPFNet	0.55 412	0.26 363	0.59 375	0.46 404	0.38 478	0.83 468	0.48 441	1.03 402	0.80 331	0.92 442	0.91 358	0.85 409	0.67 417	0.87 432	0.78 462	0.20 371	0.21 469	0.20 349	0.20 403	0.20 361	0.15 222

aanetorigin	0.85 515	0.58 546	1.98 579	0.50 454	0.40 491	0.66 402	0.70 524	0.72 268	1.01 458	2.44 598	2.00 568	1.32 526	1.25 558	0.96 469	1.16 536	0.20 371	0.19 450	0.20 349	0.20 403	0.27 464	0.33 507

SuperB	1.00 536	0.41 493	4.03 601	0.45 379	0.32 429	0.99 503	0.49 454	1.09 427	2.09 589	1.10 522	1.10 443	0.74 370	0.83 490	1.13 506	1.75 566	0.20 371	0.15 357	0.17 231	0.15 239	2.50 613	0.27 461

ADCP+	1.18 555	0.37 465	3.09 593	0.50 454	0.52 546	1.48 560	0.61 505	1.32 525	1.07 485	1.21 535	1.16 469	1.08 487	1.11 545	1.63 563	7.17 617	0.20 371	0.16 384	0.24 446	0.22 446	0.29 476	0.22 402

DISCO	0.72 481	0.27 380	0.72 437	0.45 379	0.31 404	1.12 530	0.53 474	1.32 525	1.25 530	0.84 379	1.07 435	1.52 559	0.87 504	1.82 574	1.08 531	0.20 371	0.15 357	0.18 279	0.16 268	0.24 432	0.24 437

FlowAnything_test	0.30 135	0.20 177	0.41 183	0.48 432	0.26 277	0.46 287	0.25 122	0.45 100	0.33 93	0.30 93	0.26 60	0.35 137	0.26 122	0.41 100	0.39 294	0.21 389	0.15 357	0.22 408	0.26 501	0.17 278	0.17 296

w-ln-seven-2	0.83 507	0.46 510	2.93 590	0.54 505	0.39 486	0.93 488	0.63 511	1.16 453	1.18 519	1.25 544	1.32 505	1.09 493	1.05 539	1.23 522	1.07 528	0.21 389	0.20 459	0.23 430	0.22 446	0.26 454	0.24 437

coex_refinement	0.54 403	0.22 242	0.44 221	0.45 379	0.31 404	0.75 440	0.40 369	1.16 453	0.92 413	0.87 407	1.12 450	0.99 458	0.57 358	0.69 341	0.90 489	0.21 389	0.14 331	0.16 189	0.16 268	0.21 373	0.22 402

G2L-Stereo	0.51 377	0.25 328	0.55 343	0.44 365	0.27 316	0.46 287	0.47 434	0.98 382	0.81 340	0.86 402	0.90 350	0.91 437	0.56 346	0.88 438	0.80 470	0.21 389	0.17 417	0.22 408	0.18 352	0.17 278	0.22 402

test_sample4	0.49 349	0.27 380	0.55 343	0.36 132	0.23 170	0.70 417	0.37 320	1.22 486	0.86 372	0.82 365	0.86 330	0.62 299	0.58 362	0.71 359	0.49 369	0.21 389	0.16 384	0.21 393	0.20 403	0.22 399	0.21 383

test_sample3	0.49 349	0.27 380	0.55 343	0.36 132	0.23 170	0.70 417	0.37 320	1.21 478	0.87 379	0.79 356	0.84 317	0.66 329	0.53 328	0.70 349	0.50 373	0.21 389	0.16 384	0.20 349	0.19 380	0.21 373	0.21 383

mmx	0.59 443	0.28 396	0.68 416	0.39 196	0.26 277	0.56 336	0.40 369	1.24 491	1.06 477	0.76 332	0.98 390	0.71 346	0.55 339	1.25 524	1.46 554	0.21 389	0.16 384	0.25 459	0.21 424	0.24 432	0.22 402

xxx	0.59 443	0.28 396	0.68 416	0.39 196	0.26 277	0.56 336	0.40 369	1.24 491	1.06 477	0.76 332	0.98 390	0.71 346	0.55 339	1.25 524	1.46 554	0.21 389	0.16 384	0.25 459	0.21 424	0.24 432	0.22 402

StereoVision	0.43 292	0.29 410	0.54 339	0.50 454	0.28 341	0.37 215	0.38 338	0.75 296	0.63 242	0.46 186	1.11 448	0.53 245	0.38 247	0.57 222	0.34 240	0.21 389	0.24 498	0.25 459	0.24 477	0.26 454	0.17 296

CFNet_ucs	0.51 377	0.25 328	0.58 367	0.39 196	0.31 404	0.59 361	0.35 293	1.04 403	0.95 432	0.89 424	1.19 479	0.80 401	0.49 316	0.66 315	0.45 341	0.21 389	0.16 384	0.26 478	0.18 352	0.27 464	0.23 426

iinet-f	0.69 476	0.29 410	2.34 585	0.41 262	0.31 404	1.16 536	0.58 497	0.87 339	0.85 366	0.86 402	1.17 474	1.04 473	0.83 490	0.76 387	1.26 543	0.21 389	0.18 432	0.17 231	0.16 268	0.21 373	0.21 383

BUS	0.47 325	0.26 363	0.47 254	0.46 404	0.29 364	0.78 444	0.34 270	0.99 386	0.80 331	0.77 340	0.80 299	0.64 311	0.54 335	0.66 315	0.56 402	0.21 389	0.15 357	0.22 408	0.19 380	0.18 309	0.19 334

BSDual-CNN	0.48 335	0.26 363	0.47 254	0.46 404	0.29 364	0.75 440	0.46 426	0.99 386	0.80 331	0.77 340	0.80 299	0.76 382	0.59 368	0.66 315	0.48 360	0.21 389	0.15 357	0.22 408	0.19 380	0.18 309	0.19 334

psmg	0.50 363	0.26 363	0.47 254	0.42 299	0.29 364	0.82 465	0.42 400	1.07 419	0.80 331	0.95 458	0.94 369	0.76 382	0.59 368	0.66 315	0.48 360	0.21 389	0.16 384	0.20 349	0.20 403	0.19 344	0.19 334

ADLNet2	0.57 427	0.26 363	0.71 430	0.48 432	0.31 404	0.83 468	0.51 463	1.10 431	0.99 452	0.85 392	0.99 398	0.99 458	0.70 432	0.79 405	0.78 462	0.21 389	0.17 417	0.18 279	0.18 352	0.22 399	0.22 402

EDNetEfficientorigin	9.96 624	1.17 588	175.17 672	0.49 443	0.37 471	1.13 531	0.74 539	1.27 505	2.70 601	3.16 612	2.49 581	2.28 583	2.15 597	1.88 576	2.27 586	0.21 389	0.19 450	0.25 459	0.20 403	0.54 566	0.53 575

EDNetEfficient	1.47 577	0.82 567	6.28 636	0.48 432	0.40 491	0.73 430	0.83 557	0.95 373	2.77 602	3.48 615	1.95 565	1.64 566	2.12 596	1.42 548	3.84 605	0.21 389	0.19 450	0.21 393	0.21 424	0.43 541	0.42 543

HGLStereo	0.58 439	0.30 425	0.65 401	0.51 466	0.38 478	0.78 444	0.45 423	1.07 419	0.82 353	0.89 424	1.16 469	0.88 423	0.91 516	0.80 408	0.74 456	0.21 389	0.21 469	0.20 349	0.18 352	0.19 344	0.22 402

cf-r	0.49 349	0.24 297	0.49 276	0.40 234	0.23 170	0.58 351	0.38 338	0.92 363	0.87 379	0.77 340	1.06 431	0.98 453	0.67 417	0.59 235	0.61 424	0.21 389	0.14 331	0.17 231	0.19 380	0.15 199	0.16 253

DMCA	0.47 325	0.27 380	0.59 375	0.39 196	0.29 364	0.53 317	0.34 270	0.98 382	0.70 274	0.78 351	0.83 314	0.79 397	0.55 339	0.54 201	0.57 408	0.21 389	0.16 384	0.21 393	0.16 268	0.19 344	0.22 402

FADNet_RVC	0.58 439	0.39 478	1.26 536	0.45 379	0.32 429	0.55 330	0.34 270	1.12 438	0.90 401	0.68 287	0.90 350	0.61 292	0.71 437	1.03 494	0.80 470	0.21 389	0.18 432	0.27 488	0.23 462	0.33 500	0.30 485

DLCB_ROB	0.60 450	0.29 410	0.53 326	0.50 454	0.33 441	0.76 443	0.51 463	1.02 396	0.94 428	1.07 513	1.16 469	1.21 513	0.73 453	0.98 478	0.75 458	0.21 389	0.20 459	0.22 408	0.23 462	0.22 399	0.20 365

MSAF-DinoV2	1.18 555	0.44 503	3.00 591	0.56 517	0.30 389	0.91 485	0.74 539	1.58 569	1.25 530	1.06 511	1.41 520	2.98 593	1.57 575	3.25 605	3.12 598	0.22 411	0.14 331	0.20 349	0.22 446	0.33 500	0.34 511

S2M2_L	0.26 96	0.23 275	0.34 100	0.32 52	0.25 240	0.24 39	0.13 1	0.36 40	0.42 165	0.25 54	0.37 129	0.29 97	0.25 105	0.31 19	0.26 120	0.22 411	0.19 450	0.17 231	0.19 380	0.21 373	0.19 334
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
FACV-RUCA	0.45 307	0.28 396	0.51 297	0.46 404	0.33 441	0.62 372	0.34 270	0.87 339	0.75 303	0.60 229	0.84 317	0.48 223	0.54 335	0.56 212	0.39 294	0.22 411	0.15 357	0.35 532	0.16 268	0.29 476	0.22 402

rvit_stereo_0083	0.34 176	0.25 328	0.53 326	0.45 379	0.28 341	0.35 192	0.35 293	0.47 117	0.64 246	0.38 144	0.47 161	0.42 186	0.37 239	0.41 100	0.39 294	0.22 411	0.20 459	0.20 349	0.17 321	0.21 373	0.15 222

rvit_stereo_0081	0.33 166	0.25 328	0.49 276	0.43 340	0.26 277	0.31 143	0.37 320	0.45 100	0.56 219	0.37 135	0.40 137	0.39 165	0.38 247	0.44 123	0.35 249	0.22 411	0.16 384	0.19 312	0.16 268	0.20 361	0.14 182

ACV-stereo	0.63 463	0.37 465	1.03 516	0.44 365	0.31 404	1.27 547	0.41 389	0.78 309	0.84 360	0.65 262	0.76 270	2.07 580	1.00 530	0.84 425	0.68 443	0.22 411	0.17 417	0.19 312	0.18 352	0.22 399	0.23 426

ITSA-stereo	0.54 403	0.29 410	0.55 343	0.41 262	0.23 170	0.59 361	0.35 293	1.31 519	1.25 530	0.82 365	0.80 299	0.72 361	0.58 362	0.89 440	0.72 452	0.22 411	0.18 432	0.23 430	0.22 446	0.22 399	0.29 479

rvit_stereo_0082	0.33 166	0.25 328	0.49 276	0.43 340	0.26 277	0.31 143	0.37 320	0.45 100	0.56 219	0.37 135	0.40 137	0.39 165	0.38 247	0.44 123	0.35 249	0.22 411	0.16 384	0.19 312	0.16 268	0.20 361	0.14 182

rvit_stereo_0080	0.32 158	0.26 363	0.45 229	0.39 196	0.28 341	0.27 84	0.46 426	0.51 129	0.46 188	0.36 131	0.42 142	0.41 179	0.29 168	0.41 100	0.34 240	0.22 411	0.17 417	0.17 231	0.16 268	0.23 419	0.16 253

rvit_stereo_ft	0.35 182	0.26 363	0.54 339	0.53 493	0.32 429	0.33 178	0.46 426	0.52 134	0.52 213	0.35 126	0.41 140	0.41 179	0.34 216	0.49 169	0.36 260	0.22 411	0.14 331	0.19 312	0.18 352	0.19 344	0.15 222

test_sample5	0.50 363	0.28 396	0.55 343	0.37 151	0.23 170	0.65 395	0.38 338	1.19 468	0.86 372	0.81 363	0.97 386	0.64 311	0.60 374	0.72 364	0.48 360	0.22 411	0.16 384	0.22 408	0.21 424	0.23 419	0.22 402

DualNet	0.51 377	0.28 396	0.55 343	0.37 151	0.23 170	0.65 395	0.38 338	1.19 468	0.86 372	0.84 379	1.06 431	0.64 311	0.60 374	0.72 364	0.48 360	0.22 411	0.16 384	0.22 408	0.21 424	0.23 419	0.22 402

whm_eth	0.32 158	0.26 363	0.45 229	0.39 196	0.28 341	0.27 84	0.46 426	0.51 129	0.46 188	0.36 131	0.42 142	0.41 179	0.29 168	0.41 100	0.34 240	0.22 411	0.17 417	0.17 231	0.16 268	0.23 419	0.16 253

fast-acv-ft	0.66 467	0.32 437	0.80 459	0.46 404	0.34 453	1.26 546	0.50 460	0.91 354	1.00 456	1.05 502	1.36 512	1.28 520	0.84 493	0.81 413	0.90 489	0.22 411	0.24 498	0.23 430	0.23 462	0.21 373	0.22 402

Wz-Net-MNSev	0.81 501	0.42 498	1.64 571	0.51 466	0.41 496	1.46 558	0.95 569	1.24 491	1.26 535	1.31 550	1.25 487	1.17 510	0.83 490	1.21 521	1.06 525	0.22 411	0.19 450	0.24 446	0.23 462	0.29 476	0.26 451

CRFU-Net	0.59 443	0.29 410	0.62 387	0.47 424	0.31 404	1.20 543	0.51 463	1.19 468	0.59 231	1.05 502	1.00 402	1.06 482	0.87 504	0.83 421	0.77 461	0.22 411	0.19 450	0.18 279	0.16 268	0.19 344	0.20 365

AACVNet	0.52 391	0.25 328	0.56 356	0.48 432	0.29 364	0.55 330	0.38 338	0.96 378	0.59 231	0.83 373	1.03 419	1.03 468	0.77 477	0.91 451	0.58 415	0.22 411	0.18 432	0.24 446	0.18 352	0.24 432	0.22 402

GANet-ADL	0.44 298	0.27 380	0.48 267	0.44 365	0.30 389	0.54 324	0.36 306	0.94 370	0.88 390	0.64 256	0.72 251	0.68 339	0.44 287	0.55 202	0.44 335	0.22 411	0.15 357	0.15 162	0.13 183	0.18 309	0.21 383

sCroCo_RVC	0.36 192	0.29 410	0.73 442	0.52 483	0.39 486	0.42 260	0.31 226	0.52 134	0.46 188	0.31 102	0.48 163	0.38 156	0.32 202	0.46 139	0.33 228	0.22 411	0.23 489	0.19 312	0.19 380	0.21 373	0.22 402

ADLNet	0.57 427	0.29 410	0.58 367	0.46 404	0.35 460	0.80 456	0.46 426	1.14 447	0.88 390	1.03 492	0.98 390	0.92 443	0.66 408	0.71 359	0.83 475	0.22 411	0.16 384	0.22 408	0.22 446	0.22 399	0.23 426

psm_up	0.57 427	0.27 380	0.52 318	0.50 454	0.33 441	0.65 395	0.60 503	1.07 419	0.84 360	0.87 407	0.91 358	1.00 460	1.06 540	0.80 408	0.66 435	0.22 411	0.25 507	0.26 478	0.23 462	0.22 399	0.21 383

ac_64	0.54 403	0.24 297	0.58 367	0.46 404	0.28 341	0.79 450	0.44 416	1.11 433	0.63 242	0.94 452	0.85 326	1.06 482	0.70 432	0.76 387	0.72 452	0.22 411	0.18 432	0.20 349	0.19 380	0.18 309	0.16 253

GANet-RSSM	0.49 349	0.22 242	0.42 196	0.39 196	0.26 277	0.58 351	0.41 389	1.12 438	0.82 353	0.73 315	1.02 409	0.88 423	0.75 463	0.67 325	0.48 360	0.22 411	0.16 384	0.18 279	0.19 380	0.18 309	0.18 322

GwcNet-RSSM	0.51 377	0.25 328	0.51 297	0.41 262	0.24 210	0.56 336	0.41 389	0.97 380	0.96 439	0.75 326	1.17 474	0.89 428	0.66 408	0.66 315	0.74 456	0.22 411	0.15 357	0.19 312	0.21 424	0.17 278	0.16 253

ADCL	1.10 545	0.42 498	1.57 564	0.51 466	0.41 496	1.71 576	0.92 565	1.36 535	1.45 559	1.33 551	1.56 543	1.22 516	1.26 559	1.45 552	5.27 612	0.22 411	0.19 450	0.25 459	0.25 490	0.29 476	0.29 479

RYNet	0.76 494	0.37 465	0.74 446	0.54 505	0.67 571	1.35 551	0.68 520	1.28 510	1.21 527	1.10 522	0.90 350	1.31 524	0.94 523	1.01 489	1.30 545	0.22 411	0.16 384	0.27 488	0.23 462	0.43 541	0.45 554

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 412	0.33 445	0.71 430	0.46 404	0.31 404	0.66 402	0.43 408	1.07 419	0.89 396	0.93 445	0.91 358	0.98 453	0.61 380	0.76 387	0.64 433	0.22 411	0.18 432	0.22 408	0.22 446	0.22 399	0.24 437
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
z-mn7	1.07 542	0.56 541	2.36 586	0.54 505	0.37 471	1.74 578	0.71 526	1.28 510	2.32 593	1.00 482	2.56 584	1.43 545	1.01 532	2.34 595	1.74 565	0.23 438	0.20 459	0.21 393	0.20 403	0.27 464	0.27 461

DDVS	0.53 398	0.32 437	0.63 391	0.42 299	0.31 404	0.71 422	0.35 293	0.95 373	0.69 270	0.86 402	0.90 350	1.11 497	0.46 301	0.90 448	0.67 438	0.23 438	0.17 417	0.22 408	0.18 352	0.25 443	0.28 472

rvit_stereo_0081_aga	0.32 158	0.29 410	0.50 288	0.43 340	0.29 364	0.36 203	0.32 240	0.46 107	0.42 165	0.40 162	0.44 149	0.41 179	0.34 216	0.43 116	0.31 210	0.23 438	0.17 417	0.19 312	0.16 268	0.20 361	0.15 222

test_sample6	0.51 377	0.27 380	0.55 343	0.38 171	0.23 170	0.64 388	0.39 356	1.18 464	0.88 390	0.84 379	1.06 431	0.66 329	0.61 380	0.75 377	0.52 382	0.23 438	0.17 417	0.22 408	0.22 446	0.24 432	0.23 426

CAS++	0.33 166	0.25 328	0.39 162	0.38 171	0.26 277	0.32 166	0.24 105	0.87 339	0.53 216	0.48 195	0.46 155	0.26 76	0.21 68	0.50 176	0.26 120	0.23 438	0.20 459	0.22 408	0.17 321	0.21 373	0.17 296
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
NINENet	0.52 391	0.30 425	0.55 343	0.46 404	0.33 441	0.78 444	0.34 270	1.18 464	0.91 407	0.84 379	0.97 386	0.64 311	0.54 335	0.74 369	0.56 402	0.23 438	0.20 459	0.25 459	0.18 352	0.22 399	0.22 402

AASNet	0.55 412	0.27 380	0.62 387	0.51 466	0.32 429	0.73 430	0.44 416	1.55 562	0.88 390	0.88 417	0.94 369	0.64 311	0.63 390	0.62 276	0.84 476	0.23 438	0.20 459	0.20 349	0.16 268	0.22 399	0.20 365

GES	0.46 314	0.25 328	0.62 387	0.41 262	0.30 389	0.62 372	0.37 320	1.06 415	0.70 274	0.75 326	0.83 314	0.47 218	0.52 327	0.69 341	0.46 345	0.23 438	0.17 417	0.17 231	0.16 268	0.18 309	0.24 437

CFNet-ft	0.50 363	0.25 328	0.39 162	0.41 262	0.26 277	0.66 402	0.37 320	0.91 354	0.87 379	0.67 277	1.00 402	1.05 478	0.70 432	0.68 334	0.57 408	0.23 438	0.16 384	0.24 446	0.21 424	0.24 432	0.19 334

DMCA-RVC	0.54 403	0.32 437	0.83 470	0.51 466	0.32 429	0.59 361	0.38 338	0.89 348	0.70 274	0.95 458	0.88 341	0.90 431	0.69 427	0.75 377	0.63 431	0.23 438	0.18 432	0.31 518	0.24 477	0.27 464	0.21 383

CFNet_RVC	0.50 363	0.25 328	0.39 162	0.41 262	0.26 277	0.66 402	0.37 320	0.91 354	0.87 379	0.67 277	1.00 402	1.05 478	0.70 432	0.68 334	0.57 408	0.23 438	0.16 384	0.24 446	0.21 424	0.24 432	0.19 334

w-ln-seven	1.02 538	0.52 522	2.86 589	0.55 513	0.51 543	1.37 552	0.75 542	1.72 582	1.84 583	1.54 563	1.52 540	1.27 519	0.95 525	1.30 537	2.07 579	0.24 449	0.22 478	0.25 459	0.25 490	0.31 488	0.28 472

coex-ft	6.50 621	1.57 601	87.99 671	0.49 443	0.38 478	1.41 555	1.21 586	1.21 478	7.96 621	12.14 629	2.78 591	2.74 590	3.83 614	1.30 537	3.19 599	0.24 449	0.23 489	0.27 488	0.24 477	0.48 552	0.40 535

Wz-Net-LNSev	0.75 491	0.54 533	1.59 565	0.51 466	0.41 496	1.16 536	0.79 550	1.27 505	1.13 503	1.04 497	1.14 461	1.11 497	0.94 523	0.93 457	1.00 511	0.24 449	0.22 478	0.21 393	0.19 380	0.26 454	0.27 461

dd	0.44 298	0.40 487	0.62 387	0.44 365	0.26 277	0.51 304	0.38 338	0.72 268	1.07 485	0.60 229	0.66 234	0.43 196	0.40 267	0.68 334	0.53 393	0.24 449	0.15 357	0.21 393	0.16 268	0.24 432	0.19 334

PSMNet-ADL	0.50 363	0.28 396	0.43 215	0.49 443	0.31 404	0.70 417	0.38 338	0.94 370	0.81 340	0.62 239	0.80 299	0.91 437	0.62 385	0.76 387	0.68 443	0.24 449	0.18 432	0.19 312	0.20 403	0.22 399	0.22 402

ICVP	0.48 335	0.26 363	0.42 196	0.49 443	0.28 341	0.63 378	0.43 408	1.05 410	0.72 283	0.68 287	0.95 373	0.75 375	0.56 346	0.55 202	0.61 424	0.24 449	0.18 432	0.19 312	0.17 321	0.19 344	0.21 383
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GEStereo_RVC	0.56 421	0.30 425	0.70 428	0.51 466	0.31 404	0.70 417	0.54 481	1.31 519	0.93 419	0.85 392	0.86 330	0.84 407	0.63 390	0.92 453	0.67 438	0.24 449	0.16 384	0.19 312	0.17 321	0.21 373	0.23 426

HCRNet	0.46 314	0.35 454	0.45 229	0.54 505	0.26 277	0.52 312	0.29 181	0.87 339	0.64 246	0.75 326	0.82 309	0.76 382	0.53 328	0.70 349	0.38 284	0.24 449	0.16 384	0.24 446	0.20 403	0.21 373	0.20 365

PSMNet-RSSM	0.50 363	0.24 297	0.41 183	0.43 340	0.26 277	0.51 304	0.40 369	1.16 453	0.79 322	0.75 326	1.07 435	0.87 419	0.69 427	0.66 315	0.52 382	0.24 449	0.16 384	0.23 430	0.26 501	0.20 361	0.20 365

UCFNet_RVC	0.50 363	0.27 380	0.37 144	0.40 234	0.27 316	0.66 402	0.42 400	1.18 464	0.86 372	0.70 296	0.89 344	0.91 437	0.60 374	0.62 276	0.48 360	0.24 449	0.18 432	0.28 499	0.27 508	0.25 443	0.24 437

DRN-Test	0.68 471	0.34 450	0.77 454	0.52 483	0.40 491	1.14 532	0.61 505	1.56 566	1.04 471	1.18 532	1.10 443	1.05 478	0.72 448	0.82 419	1.01 512	0.24 449	0.18 432	0.26 478	0.25 490	0.26 454	0.23 426

StereoDRNet	0.67 468	0.35 454	0.82 466	0.53 493	0.44 514	1.03 512	0.53 474	1.51 559	1.06 477	1.13 528	0.91 358	1.07 486	0.74 459	0.87 432	0.95 501	0.24 449	0.19 450	0.25 459	0.23 462	0.27 464	0.22 402

NaN_ROB	0.73 482	0.46 510	0.89 493	0.52 483	0.34 453	0.98 501	1.11 578	1.28 510	1.20 524	1.27 548	0.96 377	1.08 487	0.79 479	1.34 542	0.78 462	0.24 449	0.30 537	0.23 430	0.24 477	0.23 419	0.26 451

zh-mn7	1.21 558	0.75 561	5.81 629	0.52 483	0.39 486	1.18 541	0.63 511	1.21 478	1.79 581	1.81 577	2.33 575	1.16 509	1.01 532	2.20 589	2.00 575	0.25 462	0.22 478	0.22 408	0.22 446	0.25 443	0.30 485

ttt	0.56 421	0.27 380	0.49 276	0.39 196	0.25 240	0.65 395	0.42 400	1.24 491	1.08 489	0.76 332	1.10 443	0.63 304	0.51 324	0.95 466	1.03 517	0.25 462	0.22 478	0.22 408	0.21 424	0.25 443	0.25 446

Anonymous3	0.47 325	0.35 454	0.91 496	0.50 454	0.38 478	0.81 462	0.55 484	0.76 300	0.66 255	0.52 204	0.65 230	0.44 200	0.45 294	0.66 315	0.39 294	0.25 462	0.25 507	0.22 408	0.21 424	0.23 419	0.24 437

STTStereo	0.57 427	0.39 478	0.87 489	0.45 379	0.32 429	0.62 372	0.45 423	1.01 393	0.87 379	1.01 485	0.91 358	0.95 446	0.58 362	0.77 394	0.66 435	0.25 462	0.24 498	0.27 488	0.33 541	0.25 443	0.26 451

PA-Net	0.70 477	0.46 510	0.96 504	0.51 466	0.53 548	0.94 491	0.73 537	1.14 447	1.15 510	0.83 373	0.90 350	0.88 423	0.76 472	1.19 516	0.96 503	0.25 462	0.41 575	0.29 507	0.44 568	0.27 464	0.39 530
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GANet	0.74 487	0.38 473	0.63 391	0.54 505	0.35 460	1.01 508	0.95 569	1.15 451	0.95 432	1.09 518	2.00 568	1.14 507	0.92 518	1.29 531	0.75 458	0.25 462	0.27 523	0.27 488	0.23 462	0.32 495	0.24 437

zh-sn7	1.20 557	0.86 573	4.54 604	0.58 529	0.43 508	1.10 523	0.92 565	1.24 491	1.34 548	1.45 558	2.00 568	1.26 517	1.62 578	2.13 586	2.79 595	0.26 468	0.26 516	0.26 478	0.27 508	0.35 513	0.33 507

TCMNet	0.68 471	0.41 493	1.08 520	0.60 535	0.61 565	0.97 496	0.55 484	1.11 433	0.93 419	0.87 407	1.14 461	0.89 428	0.65 406	0.92 453	1.06 525	0.26 468	0.26 516	0.31 518	0.28 515	0.33 500	0.30 485

ssnet_v2	0.61 454	0.29 410	0.69 425	0.45 379	0.30 389	0.93 488	0.62 507	1.20 475	1.03 467	0.97 473	0.81 307	0.98 453	0.67 417	0.84 425	0.97 508	0.26 468	0.23 489	0.23 430	0.24 477	0.20 361	0.21 383

Wz-Net-SNSev	0.99 535	0.80 566	3.00 591	0.57 523	0.46 529	0.94 491	1.22 588	1.40 541	1.28 537	1.04 497	1.33 507	1.46 549	0.90 515	2.06 582	1.65 563	0.26 468	0.24 498	0.25 459	0.26 501	0.33 500	0.30 485

GwcNet	0.73 482	0.39 478	1.37 549	0.53 493	0.43 508	1.10 523	0.52 469	1.27 505	1.19 521	1.05 502	1.41 520	1.06 482	0.86 501	0.98 478	1.01 512	0.26 468	0.24 498	0.24 446	0.23 462	0.23 419	0.28 472

DSFCA	0.57 427	0.27 380	0.71 430	0.41 262	0.36 467	0.78 444	0.53 474	1.08 424	0.85 366	1.08 514	0.84 317	0.90 431	0.66 408	1.05 497	0.63 431	0.26 468	0.22 478	0.21 393	0.21 424	0.22 399	0.20 365

RTSC	0.93 523	0.54 533	1.59 565	0.56 517	0.40 491	1.17 540	0.55 484	1.44 550	1.82 582	1.53 562	1.26 491	1.15 508	0.82 488	1.70 568	2.44 587	0.26 468	0.20 459	0.23 430	0.24 477	0.31 488	0.32 498

ADCMid	1.22 559	0.57 543	3.17 595	0.54 505	0.44 514	1.07 520	0.77 545	1.31 519	1.13 503	2.14 590	1.48 536	1.49 554	1.47 572	1.65 565	5.30 613	0.26 468	0.24 498	0.29 507	0.32 535	0.38 527	0.36 521

MDST_ROB	0.97 531	0.29 410	1.02 515	0.64 550	0.43 508	2.64 593	0.82 555	1.68 580	1.18 519	2.89 603	1.82 558	0.97 451	0.75 463	1.83 575	0.89 483	0.26 468	0.22 478	0.32 524	0.28 515	0.26 454	0.26 451

FBW_ROB	0.94 527	0.54 533	1.03 516	0.56 517	0.42 505	1.16 536	0.76 544	1.56 566	1.41 554	1.38 555	1.33 507	1.47 551	1.07 541	2.94 604	1.14 535	0.26 468	0.32 552	0.45 560	0.30 522	0.34 508	0.30 485

PWC_ROB	0.92 522	0.57 543	1.64 571	0.53 493	0.33 441	0.93 488	0.39 356	1.42 548	1.51 565	1.66 570	2.57 585	1.18 511	1.11 545	1.50 556	1.54 560	0.26 468	0.18 432	0.28 499	0.20 403	0.30 484	0.32 498

YMNet	0.68 471	0.40 487	1.01 512	0.53 493	0.46 529	1.04 514	0.48 441	1.06 415	0.81 340	1.21 535	1.31 503	1.11 497	0.73 453	0.89 440	0.96 503	0.27 479	0.31 545	0.25 459	0.25 490	0.25 443	0.24 437

YMNet_1	0.68 471	0.40 487	1.01 512	0.53 493	0.46 529	1.04 514	0.48 441	1.06 415	0.81 340	1.21 535	1.31 503	1.11 497	0.73 453	0.89 440	0.96 503	0.27 479	0.31 545	0.25 459	0.25 490	0.25 443	0.24 437

test_sample7	0.54 403	0.30 425	0.55 343	0.37 151	0.28 341	0.63 378	0.47 434	1.11 433	0.92 413	0.93 445	0.89 344	0.86 413	0.71 437	0.74 369	0.53 393	0.27 479	0.22 478	0.27 488	0.26 501	0.27 464	0.26 451

GMStereo_Zeroshot	0.51 377	0.46 510	0.80 459	0.50 454	0.28 341	0.57 345	0.30 202	0.75 296	0.79 322	0.88 417	0.94 369	0.90 431	0.37 239	0.77 394	0.46 345	0.27 479	0.14 331	0.26 478	0.15 239	0.39 531	0.19 334

CSP-Net	0.57 427	0.29 410	0.55 343	0.42 299	0.29 364	1.20 543	0.49 454	1.29 515	0.75 303	0.98 476	0.97 386	0.88 423	0.69 427	0.85 428	0.66 435	0.27 479	0.18 432	0.17 231	0.17 321	0.18 309	0.19 334

APVNet	0.73 482	0.39 478	1.01 512	0.58 529	0.45 520	1.16 536	0.68 520	1.47 554	0.87 379	0.84 379	1.15 464	1.04 473	0.84 493	1.14 508	1.18 538	0.27 479	0.28 530	0.32 524	0.31 532	0.29 476	0.32 498

FADNet-RVC	0.62 460	0.56 541	1.29 541	0.47 424	0.39 486	0.63 378	0.40 369	1.16 453	0.91 407	0.71 307	0.86 330	1.04 473	0.55 339	0.99 483	0.78 462	0.27 479	0.26 516	0.28 499	0.29 521	0.32 495	0.31 494

S-Stereo	0.76 494	0.36 463	1.10 521	0.57 523	0.46 529	0.83 468	0.59 500	1.31 519	1.62 573	0.98 476	1.41 520	1.11 497	0.93 520	0.85 428	1.07 528	0.27 479	0.31 545	0.28 499	0.25 490	0.33 500	0.50 567

DANet	0.74 487	0.47 517	0.98 510	0.60 535	0.41 496	0.92 487	0.41 389	1.02 396	0.87 379	1.22 539	1.22 483	1.33 531	0.88 509	1.26 527	1.37 549	0.27 479	0.24 498	0.31 518	0.25 490	0.37 525	0.36 521
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
AdaStereo	0.52 391	0.34 450	0.53 326	0.49 443	0.25 240	0.71 422	0.36 306	1.24 491	0.91 407	0.77 340	0.98 390	0.75 375	0.50 319	0.71 359	0.51 377	0.27 479	0.13 290	0.28 499	0.18 352	0.23 419	0.18 322
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.
ETE_ROB	0.73 482	0.52 522	0.93 497	0.57 523	0.37 471	0.80 456	0.86 562	1.19 468	0.95 432	1.20 534	1.22 483	1.39 544	0.86 501	1.07 498	0.88 481	0.27 479	0.21 469	0.31 518	0.27 508	0.34 508	0.35 515

NLCSM	0.84 509	0.53 525	1.25 534	0.59 532	0.73 577	0.90 484	0.79 550	1.89 589	0.88 390	0.94 452	1.85 561	1.44 546	0.74 459	1.53 558	1.16 536	0.28 490	0.24 498	0.26 478	0.30 522	0.27 464	0.29 479

rvit_0105_6	0.40 257	0.28 396	0.68 416	0.51 466	0.30 389	0.39 231	0.41 389	0.53 140	0.68 263	0.41 165	0.45 151	0.50 231	0.45 294	0.55 202	0.37 269	0.28 490	0.26 516	0.24 446	0.22 446	0.22 399	0.17 296

rvit_0105_5	0.44 298	0.32 437	0.79 458	0.51 466	0.29 364	0.44 276	0.43 408	0.62 183	0.76 308	0.51 201	0.52 186	0.61 292	0.53 328	0.58 227	0.38 284	0.28 490	0.25 507	0.25 459	0.24 477	0.22 399	0.20 365

rvit_0105_4	0.42 279	0.30 425	0.77 454	0.52 483	0.29 364	0.41 250	0.44 416	0.57 162	0.75 303	0.45 179	0.48 163	0.56 255	0.49 316	0.58 227	0.37 269	0.28 490	0.26 516	0.25 459	0.22 446	0.24 432	0.19 334

WZ-Net	1.29 566	0.64 552	5.42 628	0.64 550	0.52 546	1.37 552	1.29 591	1.41 543	1.77 580	1.56 564	1.69 552	1.74 568	1.41 567	2.50 599	2.16 584	0.28 490	0.21 469	0.23 430	0.25 490	0.39 531	0.41 540

SACVNet	0.61 454	0.36 463	0.67 409	0.57 523	0.37 471	0.65 395	0.47 434	1.16 453	0.80 331	1.04 497	1.06 431	1.02 466	0.81 487	0.99 483	0.57 408	0.28 490	0.21 469	0.25 459	0.24 477	0.30 484	0.39 530

pcwnet_v2	0.60 450	0.29 410	0.89 493	0.46 404	0.36 467	0.62 372	0.38 338	1.33 528	1.24 528	1.02 489	1.27 495	0.71 346	0.59 368	0.71 359	0.51 377	0.28 490	0.21 469	0.24 446	0.23 462	0.29 476	0.30 485

hitnet-ft	0.57 427	0.29 410	0.43 215	0.42 299	0.29 364	0.81 462	0.40 369	0.98 382	0.91 407	0.84 379	1.01 406	1.13 505	0.72 448	0.83 421	0.71 449	0.28 490	0.21 469	0.28 499	0.22 446	0.29 476	0.27 461

TDLM	0.59 443	0.35 454	0.57 365	0.53 493	0.32 429	0.67 411	0.72 532	1.09 427	1.03 467	0.84 379	1.11 448	0.84 407	0.71 437	0.96 469	0.61 424	0.28 490	0.18 432	0.26 478	0.22 446	0.27 464	0.21 383

SANet	1.15 550	0.45 505	1.40 552	0.50 454	0.32 429	1.54 566	1.21 586	1.49 555	3.35 608	1.61 565	2.41 580	2.32 586	1.80 587	1.57 560	1.27 544	0.28 490	0.25 507	0.26 478	0.24 477	0.36 519	0.32 498

SGM_RVC	1.04 539	0.30 425	0.47 254	0.41 262	0.23 170	1.73 577	0.77 545	1.63 575	1.30 543	2.39 596	1.99 567	2.64 589	1.78 586	2.22 590	1.40 550	0.28 490	0.27 523	0.27 488	0.25 490	0.25 443	0.25 446
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
CASS	0.46 314	0.28 396	0.45 229	0.48 432	0.22 140	0.63 378	0.34 270	0.99 386	0.66 255	0.76 332	0.86 330	0.61 292	0.58 362	0.58 227	0.44 335	0.29 501	0.16 384	0.22 408	0.18 352	0.23 419	0.28 472
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
FAT-Stereo	0.75 491	0.34 450	0.81 465	0.51 466	0.38 478	0.78 444	0.63 511	1.39 537	1.32 545	1.05 502	1.40 518	1.58 564	1.14 550	0.92 453	0.91 492	0.29 501	0.28 530	0.28 499	0.23 462	0.28 474	0.41 540

FADNet	0.63 463	0.53 525	1.20 530	0.46 404	0.44 514	0.66 402	0.41 389	1.24 491	1.07 485	0.70 296	0.84 317	0.98 453	0.65 406	0.87 432	0.54 398	0.29 501	0.30 537	0.27 488	0.30 522	0.48 552	0.36 521

stereogan	0.83 507	0.33 445	0.89 493	0.61 540	0.51 543	1.80 579	0.50 460	1.41 543	1.39 553	1.05 502	1.47 535	1.56 563	1.04 537	1.32 541	0.87 480	0.29 501	0.29 532	0.29 507	0.25 490	0.39 531	0.40 535

DeepPruner_ROB	0.55 412	0.37 465	0.67 409	0.42 299	0.31 404	0.50 299	0.43 408	1.22 486	0.73 293	0.86 402	1.05 425	0.85 409	0.58 362	0.90 448	0.56 402	0.29 501	0.23 489	0.22 408	0.22 446	0.26 454	0.26 451

PSMNet_ROB	0.67 468	0.39 478	0.76 451	0.57 523	0.43 508	1.00 504	0.85 561	1.25 498	0.93 419	0.82 365	1.04 422	1.08 487	0.64 398	0.89 440	1.02 516	0.29 501	0.21 469	0.31 518	0.31 532	0.27 464	0.25 446

CBMV	0.68 471	0.37 465	0.50 288	0.43 340	0.26 277	1.00 504	0.71 526	1.17 462	1.16 512	1.24 543	1.29 500	1.06 482	0.86 501	0.98 478	0.75 458	0.29 501	0.30 537	0.34 531	0.30 522	0.26 454	0.27 461
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
rvit_0105_3	0.48 335	0.35 454	0.85 483	0.56 517	0.31 404	0.48 296	0.48 441	0.65 204	0.81 340	0.66 268	0.59 214	0.66 329	0.56 346	0.66 315	0.41 321	0.30 508	0.27 523	0.29 507	0.28 515	0.21 373	0.21 383

AnyNet_C32	1.27 564	0.72 560	3.33 597	0.59 532	0.56 553	1.51 564	1.53 600	1.27 505	1.28 537	1.52 561	1.48 536	1.38 542	1.23 556	1.64 564	5.26 611	0.30 508	0.29 532	0.29 507	0.34 543	0.38 527	0.44 552

ADCPNet	1.11 548	0.53 525	3.26 596	0.55 513	0.44 514	1.47 559	0.83 557	1.21 478	1.17 515	1.26 547	1.42 525	1.67 567	1.12 547	1.48 555	3.86 606	0.30 508	0.29 532	0.30 517	0.32 535	0.37 525	0.37 527

CVANet_RVC	0.59 443	0.35 454	0.54 339	0.49 443	0.33 441	0.70 417	0.67 517	1.12 438	0.97 444	0.88 417	1.05 425	1.01 464	0.72 448	0.94 460	0.55 400	0.30 508	0.20 459	0.28 499	0.26 501	0.32 495	0.23 426

Syn2CoEx	0.74 487	0.55 539	1.17 529	0.66 554	0.45 520	0.89 482	0.56 488	1.54 561	1.15 510	0.95 458	1.35 511	1.03 468	1.03 535	0.96 469	0.89 483	0.31 512	0.27 523	0.29 507	0.24 477	0.23 419	0.27 461

Nwc_Net	0.82 502	0.40 487	0.86 484	0.62 544	0.56 553	1.04 514	0.57 490	1.72 582	1.08 489	0.93 445	1.88 563	1.44 546	1.24 557	1.19 516	0.94 498	0.31 512	0.25 507	0.36 537	0.39 554	0.31 488	0.31 494

RTS	2.03 591	1.03 584	11.50 643	0.68 559	0.63 566	2.71 594	1.56 602	1.55 562	2.32 593	1.93 582	2.57 585	1.32 526	1.32 561	5.20 617	4.30 607	0.31 512	0.23 489	0.29 507	0.30 522	0.41 535	0.40 535

RTSA	2.03 591	1.03 584	11.50 643	0.68 559	0.63 566	2.71 594	1.56 602	1.55 562	2.32 593	1.93 582	2.57 585	1.32 526	1.32 561	5.20 617	4.30 607	0.31 512	0.23 489	0.29 507	0.30 522	0.41 535	0.40 535

NCCL2	0.74 487	0.45 505	0.77 454	0.65 552	0.45 520	0.97 496	1.16 583	1.16 453	1.02 463	1.00 482	0.98 390	1.48 553	0.88 509	0.99 483	0.89 483	0.31 512	0.27 523	0.39 548	0.39 554	0.33 500	0.34 511

psmorigin	0.84 509	0.53 525	2.21 583	0.50 454	0.41 496	0.86 476	0.57 490	1.08 424	0.90 401	1.50 559	1.42 525	1.50 555	1.09 543	1.29 531	1.03 517	0.32 517	0.33 557	0.27 488	0.27 508	0.34 508	0.45 554

NCC-stereo	0.82 502	0.43 501	0.87 489	0.63 547	0.68 572	0.88 479	0.72 532	1.60 573	1.12 498	0.95 458	1.41 520	1.37 538	1.37 565	1.26 527	0.94 498	0.32 517	0.30 537	0.37 542	0.49 580	0.34 508	0.35 515

Abc-Net	0.82 502	0.43 501	0.87 489	0.63 547	0.68 572	0.88 479	0.72 532	1.60 573	1.12 498	0.95 458	1.41 520	1.37 538	1.37 565	1.26 527	0.94 498	0.32 517	0.30 537	0.37 542	0.49 580	0.34 508	0.35 515
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SHD	0.98 533	0.54 533	1.30 543	0.63 547	0.50 541	1.14 532	0.50 460	1.80 587	2.20 590	1.66 570	1.39 517	1.47 551	1.21 554	1.40 544	1.80 567	0.32 517	0.27 523	0.32 524	0.34 543	0.41 535	0.44 552

SGM-ForestM	4.73 614	0.34 450	1.05 518	0.46 404	0.28 341	10.26 620	3.48 623	4.52 617	5.16 616	8.68 627	7.48 625	18.87 640	10.80 626	11.26 628	10.01 622	0.32 517	0.34 560	0.32 524	0.32 535	0.29 476	0.30 485

PS-NSSS	0.60 450	0.46 510	0.68 416	0.43 340	0.34 453	0.66 402	0.57 490	1.05 410	0.91 407	0.80 359	1.28 496	0.72 361	0.67 417	0.89 440	0.61 424	0.32 517	0.26 516	0.40 551	0.27 508	0.35 513	0.29 479

SGM-Forest	0.65 466	0.33 445	0.43 215	0.44 365	0.30 389	1.01 508	0.54 481	1.13 445	1.09 495	1.11 525	1.21 481	1.10 495	0.76 472	0.99 483	0.71 449	0.32 517	0.33 557	0.33 529	0.30 522	0.30 484	0.28 472
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
rvit_stereo_0075_2	0.48 335	0.38 473	0.74 446	0.54 505	0.46 529	0.43 265	0.35 293	0.85 333	0.68 263	0.56 219	0.73 253	0.59 286	0.47 306	0.64 294	0.47 356	0.33 524	0.23 489	0.35 532	0.26 501	0.32 495	0.26 451

GASNet	0.70 477	0.77 563	1.16 528	0.71 567	0.49 537	0.62 372	0.48 441	1.12 438	1.05 473	0.98 476	0.84 317	0.94 445	0.82 488	1.41 547	0.85 478	0.33 524	0.22 478	0.29 507	0.28 515	0.44 544	0.26 451

Wz-Net-TNSev	1.23 561	1.24 589	5.25 615	0.51 466	0.43 508	1.49 563	1.09 577	1.58 569	1.42 556	1.25 544	1.26 491	1.58 564	1.52 574	1.97 579	1.95 571	0.33 524	0.32 552	0.26 478	0.30 522	0.41 535	0.43 548

UDGNet	0.50 363	0.82 567	0.56 356	0.51 466	0.32 429	0.41 250	0.34 270	0.71 257	0.93 419	0.65 262	0.60 217	0.58 276	0.44 287	0.65 303	0.43 328	0.33 524	0.15 357	0.67 583	0.20 403	0.49 556	0.23 426

AnyNet_C01	1.63 581	1.16 587	7.38 637	0.65 552	0.56 553	2.25 588	1.53 600	1.53 560	1.46 561	1.71 574	1.95 565	1.83 571	1.41 567	2.48 597	4.42 609	0.33 524	0.32 552	0.32 524	0.34 543	0.45 545	0.50 567

NVstereo2D	0.62 460	0.32 437	0.82 466	0.50 454	0.44 514	0.88 479	0.48 441	1.12 438	1.17 515	0.67 277	0.90 350	0.90 431	0.69 427	1.02 492	0.69 445	0.33 524	0.16 384	0.29 507	0.20 403	0.43 541	0.46 558

XPNet_ROB	0.73 482	0.38 473	0.80 459	0.53 493	0.40 491	0.80 456	0.83 557	1.21 478	0.96 439	1.37 553	1.17 474	1.37 538	0.87 504	1.14 508	0.99 510	0.33 524	0.25 507	0.27 488	0.24 477	0.31 488	0.29 479

LALA_ROB	0.76 494	0.46 510	0.86 484	0.55 513	0.41 496	1.00 504	0.93 568	1.25 498	1.13 503	1.23 541	1.15 464	1.55 561	0.80 484	1.11 505	0.96 503	0.33 524	0.23 489	0.35 532	0.30 522	0.35 513	0.32 498

rvit_105_1	0.56 421	0.42 498	0.84 477	0.59 532	0.37 471	0.59 361	0.68 520	0.73 280	0.97 444	0.82 365	0.69 245	0.75 375	0.63 390	0.80 408	0.56 402	0.34 532	0.29 532	0.31 518	0.34 543	0.23 419	0.23 426

AF-Net	0.85 515	0.41 493	0.87 489	0.66 554	0.54 551	0.96 495	0.52 469	1.66 578	1.37 550	1.03 492	2.04 571	1.46 549	1.36 563	1.19 516	1.05 524	0.34 532	0.24 498	0.39 548	0.28 515	0.31 488	0.26 451

RGC	0.82 502	0.62 550	0.80 459	0.67 556	0.66 570	0.91 485	0.59 500	1.35 531	1.09 495	1.12 527	1.46 533	1.50 555	1.09 543	1.28 530	0.97 508	0.34 532	0.30 537	0.48 569	0.40 557	0.38 527	0.38 529

edge stereo	0.79 498	0.40 487	0.82 466	0.52 483	0.44 514	0.83 468	0.58 497	1.34 530	1.08 489	1.30 549	1.38 516	1.79 570	1.13 549	1.15 511	0.92 494	0.34 532	0.32 552	0.42 556	0.28 515	0.33 500	0.39 530

ADCS	1.60 580	0.70 556	4.02 600	0.61 540	0.53 548	1.31 548	1.11 578	1.71 581	1.86 585	1.97 585	1.68 550	1.51 557	1.46 570	2.07 583	9.20 620	0.34 532	0.32 552	0.33 529	0.36 547	0.45 545	0.46 558

LSM	4.83 616	0.83 570	11.23 642	0.76 573	56.73 667	1.10 523	1.18 584	1.35 531	1.70 578	2.13 587	2.34 577	1.34 534	1.19 553	1.52 557	1.23 542	0.34 532	0.50 588	0.39 548	0.47 573	0.51 561	9.82 629

ISRNet	0.57 427	0.25 328	0.72 437	0.57 523	0.36 467	0.43 265	0.28 166	0.85 333	0.84 360	1.09 518	1.25 487	0.91 437	0.61 380	0.68 334	0.60 418	0.35 538	0.26 516	0.36 537	0.33 541	0.30 484	0.42 543

DeepPrunerF	0.93 523	0.55 539	3.88 598	0.70 565	0.81 578	0.72 426	0.74 539	1.28 510	1.97 586	0.95 458	1.02 409	0.87 419	0.85 497	1.16 512	1.07 528	0.35 538	0.29 532	0.43 557	0.40 557	0.31 488	0.33 507

DPSNet	1.08 544	0.44 503	2.64 588	0.54 505	0.42 505	1.59 567	1.25 589	2.39 599	1.50 564	1.13 528	1.12 450	1.51 557	2.19 599	1.44 551	1.51 559	0.35 538	0.25 507	0.25 459	0.21 424	0.49 556	0.39 530

dad	0.61 454	0.53 525	0.72 437	0.44 365	0.31 404	0.64 388	0.37 320	0.85 333	1.28 537	1.05 502	1.17 474	1.18 511	0.61 380	0.70 349	0.54 398	0.36 541	0.23 489	0.37 542	0.21 424	0.31 488	0.23 426

DGSMNet	0.80 499	0.58 546	1.42 554	0.61 540	0.65 568	0.94 491	0.75 542	1.35 531	1.16 512	0.88 417	1.26 491	1.00 460	0.75 463	1.07 498	0.89 483	0.36 541	0.31 545	0.41 555	0.40 557	0.60 574	0.59 579

RP	0.80 499	0.38 473	0.73 442	0.67 556	0.59 560	0.82 465	0.57 490	1.21 478	1.28 537	1.03 492	1.68 550	1.45 548	1.49 573	1.08 501	0.90 489	0.36 541	0.31 545	0.37 542	0.30 522	0.36 519	0.36 521

MeshStereo	1.38 571	0.45 505	0.58 367	0.45 379	0.35 460	1.63 570	0.60 503	2.07 592	1.43 557	4.49 618	3.32 601	4.67 609	2.08 595	2.08 584	1.32 547	0.36 541	0.36 564	0.37 542	0.32 535	0.32 495	0.34 511
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
HBP-ISP	0.61 454	0.47 517	0.45 229	0.46 404	0.33 441	0.79 450	0.29 181	1.15 451	1.05 473	0.85 392	1.18 478	0.67 336	0.71 437	0.92 453	0.57 408	0.37 545	0.38 566	0.47 564	0.41 562	0.39 531	0.32 498

FINET	0.75 491	0.45 505	1.38 550	0.48 432	0.46 529	0.98 501	1.00 573	1.22 486	1.69 577	0.91 441	1.25 487	0.74 370	0.74 459	1.09 502	0.82 474	0.37 545	0.31 545	0.27 488	0.24 477	0.35 513	0.34 511

G-Net	0.95 528	0.48 519	1.13 524	0.67 556	0.49 537	2.07 585	0.63 511	1.02 396	0.90 401	1.77 576	2.62 588	1.28 520	1.60 577	1.09 502	1.06 525	0.37 545	0.30 537	0.35 532	0.25 490	0.46 548	0.45 554

CBMV_ROB	0.62 460	0.39 478	0.41 183	0.41 262	0.28 341	0.86 476	0.28 166	1.06 415	1.02 463	0.95 458	1.33 507	0.81 403	0.84 493	0.94 460	0.56 402	0.37 545	0.37 565	0.43 557	0.40 557	0.33 500	0.32 498

PWCDC_ROB	0.93 523	0.54 533	0.97 509	0.78 574	0.41 496	1.03 512	0.42 400	1.39 537	2.34 596	1.04 497	3.73 605	0.80 401	1.12 547	1.29 531	1.04 522	0.37 545	0.22 478	0.24 446	0.20 403	0.36 519	0.31 494

MFN_U_SF_DS_RVC	1.06 540	0.61 549	1.82 576	0.69 562	0.51 543	2.62 592	1.69 607	1.28 510	1.44 558	1.39 556	1.56 543	1.34 534	0.91 516	1.68 567	0.95 501	0.38 550	0.39 570	0.46 563	0.61 590	0.41 535	0.43 548

SAMSARA	1.15 550	0.69 555	1.44 556	1.09 587	0.93 581	2.10 586	1.87 614	1.64 576	1.47 562	1.64 568	1.21 481	2.06 579	1.14 550	1.61 561	1.50 558	0.39 551	0.45 583	0.36 537	0.38 552	0.50 558	0.51 571

XQC	0.97 531	0.70 556	1.54 562	0.70 565	0.55 552	1.48 560	0.81 553	1.41 543	1.57 568	1.21 535	1.12 450	1.33 531	1.04 537	1.55 559	2.00 575	0.39 551	0.25 507	0.37 542	0.32 535	0.55 568	0.49 564

CSAN	0.88 519	0.52 522	0.93 497	0.61 540	0.42 505	1.19 542	1.11 578	1.27 505	1.48 563	1.37 553	1.44 528	1.37 538	1.30 560	1.46 554	1.01 512	0.39 551	0.31 545	0.36 537	0.37 549	0.35 513	0.36 521

NOSS_ROB	0.59 443	0.40 487	0.42 196	0.45 379	0.31 404	0.79 450	0.53 474	1.09 427	1.12 498	0.69 290	0.92 364	0.77 387	0.63 390	0.81 413	0.52 382	0.39 551	0.38 566	0.44 559	0.42 567	0.38 527	0.36 521

PVD	1.34 569	0.70 556	1.42 554	0.78 574	0.65 568	1.68 574	0.91 563	2.12 595	3.01 604	2.25 592	2.35 579	1.90 574	1.99 593	1.98 580	2.14 582	0.40 555	0.38 566	0.49 572	0.37 549	0.51 561	0.67 580

MFN_U_SF_RVC	1.14 549	0.63 551	2.33 584	0.69 562	0.46 529	2.04 584	0.70 524	1.90 590	1.37 550	1.62 566	1.56 543	1.94 576	1.36 563	1.73 570	1.90 570	0.41 556	0.38 566	0.45 560	0.48 577	0.45 545	0.47 560

MaskLacGwcNet_RVC	0.71 480	0.84 571	0.80 459	0.55 513	0.38 478	1.38 554	0.57 490	1.07 419	0.81 340	0.90 432	0.94 369	0.95 446	0.54 335	1.01 489	0.61 424	0.41 556	0.30 537	0.57 579	0.31 532	0.86 583	0.39 530

DualNet (step1)	0.60 450	0.37 465	0.83 470	0.39 196	0.31 404	0.72 426	0.49 454	1.11 433	0.92 413	0.93 445	0.89 344	0.86 413	0.71 437	0.74 369	0.53 393	0.42 558	0.22 478	0.40 551	0.41 562	0.36 519	0.35 515

test_sample9	1.17 553	0.37 465	0.83 470	0.39 196	0.31 404	0.72 426	0.49 454	1.11 433	0.92 413	0.93 445	0.89 344	0.86 413	0.71 437	1.29 531	2.03 577	0.42 558	9.50 634	0.40 551	0.41 562	0.36 519	0.35 515

test_sample8	1.36 570	0.37 465	0.83 470	0.39 196	0.31 404	0.72 426	0.49 454	1.19 468	0.79 322	1.51 560	0.96 377	3.29 600	1.64 580	1.29 531	2.03 577	0.42 558	9.50 634	0.40 551	0.41 562	0.36 519	0.35 515

BEATNet-Init1	15.65 628	1.62 604	54.26 669	0.75 572	0.56 553	37.03 640	13.39 629	13.20 654	14.59 654	29.41 670	29.29 670	47.69 673	21.87 663	26.91 652	19.58 655	0.43 561	0.39 570	0.47 564	0.47 573	0.52 564	0.52 573

FSD					0.46 529	0.48 296	0.52 469	0.54 146	0.49 201	0.48 195	0.48 163	0.50 231	0.48 310	0.51 185	0.49 369	0.45 562	0.43 580	0.47 564	0.46 569	0.46 548

FCDSN-DC	1.43 575	0.57 543	0.69 425	0.74 570	0.59 560	1.42 556	0.65 516	1.40 541	1.41 554	3.31 613	4.42 616	4.57 608	3.01 610	1.70 568	1.19 540	0.46 563	0.42 577	0.48 569	0.47 573	0.51 561	0.51 571
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MSMD_ROB	1.25 562	0.51 520	0.64 396	0.60 535	0.50 541	1.66 572	0.67 517	1.26 500	1.26 535	2.64 600	3.82 606	3.06 596	3.20 612	1.45 552	0.91 492	0.46 563	0.41 575	0.49 572	0.51 583	0.47 551	0.45 554

WCMA_ROB	1.22 559	0.39 478	0.93 497	0.51 466	0.45 520	1.44 557	0.79 550	1.20 475	1.30 543	2.99 609	3.94 609	3.30 601	2.17 598	1.42 548	1.31 546	0.46 563	0.35 562	0.35 532	0.37 549	0.41 535	0.42 543

FC-DCNN v2	1.74 584	0.53 525	0.68 416	0.62 544	0.49 537	1.67 573	0.71 526	1.85 588	1.57 568	4.84 622	5.01 620	6.42 621	3.92 615	2.24 591	1.43 553	0.47 566	0.42 577	0.47 564	0.46 569	0.48 552	0.47 560

FC-DCNN	1.67 583	0.53 525	0.68 416	0.62 544	0.49 537	1.62 569	0.71 526	1.77 586	1.55 566	4.73 621	4.66 618	5.82 617	3.94 616	2.13 586	1.42 551	0.47 566	0.42 577	0.47 564	0.46 569	0.48 552	0.47 560

CC-Net-ROB	0.84 509	1.01 583	0.93 497	0.60 535	0.45 520	1.25 545	0.71 526	1.20 475	1.05 473	0.84 379	1.24 486	0.90 431	0.78 478	1.14 508	0.70 446	0.48 568	0.34 560	1.71 601	0.38 552	0.78 581	0.40 535

ccnet	0.84 509	0.59 548	0.86 484	0.56 517	0.60 563	1.11 528	0.72 532	1.44 550	0.97 444	1.15 530	1.44 528	1.28 520	0.95 525	1.01 489	1.33 548	0.49 569	0.43 580	0.50 574	0.47 573	0.52 564	0.48 563

MSC_U_SF_DS_RVC	1.38 571	0.91 576	2.11 582	0.89 577	0.57 558	4.27 613	1.79 611	1.55 562	2.00 588	1.64 568	1.85 561	1.83 571	1.44 569	1.89 578	1.49 557	0.49 569	0.40 573	0.56 578	0.58 587	0.75 580	0.52 573

GANetREF_RVC	0.82 502	0.77 563	0.95 503	0.68 559	0.43 508	1.15 534	1.06 576	1.19 468	1.20 524	1.03 492	1.02 409	1.10 495	0.89 512	1.20 519	0.78 462	0.49 569	0.39 570	0.58 580	0.39 554	0.69 576	0.49 564
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
Anonymous_2	0.84 509	0.45 505	0.66 404	0.41 262	0.45 520	0.82 465	0.53 474	0.81 321	0.81 340	0.73 315	0.61 220	0.91 437	0.76 472	0.77 394	0.61 424	0.51 572	0.55 590	0.54 577	4.92 629	0.54 566	0.42 543

MANE	4.73 614	0.54 533	0.77 454	0.69 562	0.60 563	10.35 621	1.67 606	8.68 650	12.66 652	6.90 626	9.43 627	11.59 627	10.59 625	8.26 625	8.41 618	0.51 572	0.45 583	0.48 569	1.02 606	0.50 558	0.50 567

SDNR	0.89 520	0.39 478	1.66 574	0.42 299	0.39 486	3.35 607	0.32 240	0.95 373	1.05 473	1.05 502	2.12 572	0.62 299	0.71 437	1.40 544	0.78 462	0.53 574	0.56 592	0.36 537	0.27 508	0.46 548	0.50 567

PASM	0.96 529	0.71 559	2.05 581	0.72 568	0.72 576	0.84 473	0.92 565	1.14 447	1.34 548	1.25 544	1.22 483	1.34 534	1.07 541	1.31 539	1.11 532	0.53 574	0.57 593	0.59 581	0.67 591	0.56 573	0.57 578

ELAS	1.77 587	0.64 552	1.10 521	0.72 568	0.58 559	3.37 608	1.76 609	2.54 601	2.57 598	3.77 616	3.96 610	2.83 592	3.44 613	2.34 595	2.73 594	0.53 574	0.47 586	0.50 574	0.48 577	0.55 568	0.55 576
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS_RVC	1.76 586	0.64 552	1.20 530	0.74 570	0.59 560	2.18 587	2.53 619	2.10 594	2.85 603	3.46 614	3.41 604	3.12 597	4.11 617	2.69 602	2.53 592	0.54 577	0.47 586	0.51 576	0.48 577	0.55 568	0.55 576
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PSMNet-RUCA	0.78 497	0.78 565	1.23 533	1.01 582	0.91 579	0.68 415	0.53 474	1.16 453	1.06 477	0.79 356	1.10 443	0.82 405	0.72 448	0.94 460	0.70 446	0.55 578	0.27 523	0.76 586	0.46 569	0.70 578	0.49 564

UDG	0.93 523	1.03 584	0.75 449	1.00 581	0.97 585	1.02 510	0.57 490	1.18 464	1.01 458	0.93 445	1.02 409	1.32 526	1.03 535	0.88 438	0.92 494	0.55 578	0.33 557	1.82 603	0.41 562	1.20 592	0.74 583

PDISCO_ROB	0.96 529	0.51 520	1.13 524	1.03 585	1.00 588	1.81 580	0.77 545	1.72 582	1.60 571	1.09 518	1.19 479	1.34 534	0.80 484	1.62 562	1.01 512	0.58 580	0.22 478	0.45 560	0.40 557	0.50 558	0.41 540

DispFullNet	1.64 582	2.64 619	3.14 594	2.57 613	1.78 606	1.32 549	0.55 484	1.42 548	1.45 559	1.89 581	1.48 536	1.55 561	2.35 601	2.08 584	1.12 534	0.60 581	0.19 450	2.33 614	0.73 594	2.35 609	1.30 605

Consistency-Raft	1.01 537	0.82 567	1.27 539	0.85 576	0.97 585	0.81 462	0.83 557	1.35 531	1.61 572	1.06 511	1.66 549	1.11 497	0.93 520	0.93 457	1.11 532	0.65 582	0.75 602	0.79 587	0.91 602	1.09 591	0.79 586

MADNet+	2.28 599	2.56 616	10.82 641	1.25 591	0.96 584	2.77 598	1.44 599	2.34 597	1.76 579	1.36 552	1.78 557	1.84 573	1.74 585	6.33 620	4.57 610	0.67 583	0.66 596	0.59 581	0.54 586	0.84 582	0.81 587

test_for_model	0.90 521	3.60 623	0.42 196	2.47 612	2.11 613	0.39 231	0.28 166	0.46 107	0.48 198	0.76 332	0.32 104	0.30 104	0.28 148	0.35 53	0.27 142	0.69 584	0.12 211	0.13 85	0.09 6	3.76 624	0.74 583

PMTNet	0.33 166	0.17 81	0.26 20	0.29 6	0.18 31	0.44 276	0.22 80	0.57 162	0.66 255	0.46 186	0.54 196	0.38 156	0.34 216	0.50 176	0.25 101	0.75 585	0.10 56	0.12 50	0.09 6	0.13 107	0.12 97

JetBlue	3.02 604	1.39 595	7.91 638	1.17 589	1.49 598	8.53 619	7.94 625	2.82 602	1.98 587	2.15 591	2.69 590	3.32 602	3.01 610	6.66 621	3.81 604	0.79 586	0.78 605	0.75 585	0.76 596	1.04 589	1.33 607

SQANet	0.87 518	0.76 562	0.76 451	1.16 588	0.99 587	1.10 523	0.51 463	1.12 438	0.85 366	0.93 445	1.05 425	1.03 468	0.76 472	1.07 498	0.70 446	0.79 586	0.25 507	1.04 593	0.36 547	1.56 594	0.70 581

NVStereoNet_ROB	1.31 568	0.96 578	1.33 546	0.90 578	0.92 580	1.15 534	1.05 575	1.49 555	1.62 573	1.63 567	2.51 582	2.31 584	1.62 578	2.16 588	1.42 551	0.81 588	0.73 598	0.79 587	1.02 606	0.73 579	0.97 593
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
DDUNet	1.10 545	2.58 618	0.83 470	1.21 590	1.27 596	1.02 510	0.69 523	1.17 462	0.95 432	0.98 476	1.26 491	1.28 520	0.84 493	0.97 476	0.79 469	0.85 589	0.40 573	2.00 606	0.60 589	1.34 593	0.94 589

MFMNet_re	1.17 553	0.99 580	1.31 544	1.02 584	0.95 583	1.32 549	1.32 592	1.44 550	1.58 570	1.72 575	1.70 553	1.21 513	1.57 575	1.16 512	1.04 522	0.88 590	0.76 604	0.79 587	0.75 595	0.90 584	0.94 589

otaku	1.10 545	0.96 578	0.96 504	1.37 594	1.06 593	1.65 571	0.72 532	1.46 553	1.19 521	1.10 522	1.32 505	1.32 526	0.95 525	1.29 531	0.81 473	0.89 591	0.46 585	1.24 596	0.50 582	1.86 597	0.89 588

anonymity	0.98 533	0.89 575	1.06 519	0.93 579	1.04 592	0.97 496	0.82 555	1.33 528	0.93 419	1.08 514	0.98 390	1.02 466	0.95 525	1.02 492	0.93 496	0.96 592	0.96 616	0.90 590	0.91 602	0.92 585	0.95 591

GCST	0.85 515	1.25 591	0.80 459	1.58 596	1.03 590	1.04 514	0.24 105	0.81 321	0.81 340	0.99 481	0.67 242	0.78 390	0.35 224	0.98 478	0.38 284	0.97 593	0.65 595	1.20 595	0.81 598	0.93 586	0.72 582

SPS-STEREO	1.29 566	0.94 577	1.10 521	1.05 586	1.03 590	1.48 560	0.91 563	1.57 568	1.24 528	2.13 587	1.90 564	1.94 576	1.46 570	1.77 571	1.64 562	0.97 593	0.94 615	0.90 590	0.89 601	0.96 588	0.97 593
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	1.52 578	0.99 580	1.61 569	1.01 582	1.02 589	1.86 582	1.19 585	1.49 555	1.38 552	2.96 607	3.00 595	2.79 591	1.94 589	1.88 576	1.62 561	0.98 595	0.97 617	0.91 592	0.91 602	0.94 587	0.99 595

WAO-7	1.96 588	1.24 589	1.52 559	1.28 592	1.06 593	2.92 603	1.64 605	3.32 608	3.05 606	2.28 593	3.32 601	3.19 599	2.38 602	3.39 607	2.49 591	1.02 596	0.92 611	1.06 594	1.04 608	1.05 590	0.99 595

CAS	0.37 211	0.13 1	0.27 31	1.34 593	0.31 404	0.46 287	0.38 338	0.50 123	0.48 198	0.35 126	0.52 186	0.24 59	0.19 39	0.30 11	0.28 163	1.03 597	0.08 1	0.12 50	0.08 1	0.12 71	0.28 472

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 421	3.08 622	2.41 587	0.32 52	0.18 31	0.29 113	0.20 39	0.39 64	0.33 93	0.29 85	0.25 51	0.18 10	0.18 29	0.32 24	0.22 40	1.08 598	0.09 18	0.17 231	0.16 268	0.15 199	0.96 592

Ntro	1.15 550	1.00 582	1.00 511	1.49 595	1.20 595	1.69 575	0.81 553	1.39 537	1.25 530	1.01 485	1.28 496	1.31 524	1.00 530	1.31 539	0.89 483	1.10 599	0.43 580	1.36 597	0.51 583	1.95 600	0.99 595

WAO-8	3.00 602	1.60 602	1.52 559	1.82 600	1.65 602	5.57 615	1.35 595	4.65 619	12.37 650	2.89 603	4.04 611	4.89 612	2.78 606	3.73 611	2.44 587	1.29 600	0.93 613	2.00 606	1.16 615	2.02 601	1.23 602

Venus	3.00 602	1.60 602	1.52 559	1.82 600	1.65 602	5.57 615	1.35 595	4.65 619	12.37 650	2.89 603	4.04 611	4.89 612	2.78 606	3.73 611	2.44 587	1.29 600	0.93 613	2.00 606	1.16 615	2.02 601	1.23 602

WAO-6	2.11 596	1.52 599	1.25 534	1.73 598	1.69 604	2.72 596	1.62 604	3.15 606	3.64 610	2.01 586	3.28 599	3.52 606	2.20 600	2.59 600	2.48 590	1.31 602	0.92 611	2.04 610	1.22 617	1.89 598	1.35 609

MonStereo1	2.06 593	1.51 598	1.56 563	1.85 602	1.70 605	2.84 600	0.78 549	2.52 600	3.49 609	2.33 594	4.36 615	3.41 604	2.72 605	2.32 592	1.83 568	1.32 603	0.55 590	1.66 600	0.88 600	1.94 599	1.70 614

ACVNet_2	1.74 584	1.30 592	1.62 570	1.81 599	1.63 600	2.28 589	1.34 594	2.35 598	2.64 600	1.82 578	2.55 583	2.99 594	1.71 584	1.67 566	1.20 541	1.48 604	0.59 594	1.81 602	0.71 593	2.09 603	1.29 604

testlalala_base	0.49 349	0.26 363	0.44 221	0.47 424	0.34 453	0.57 345	0.26 137	0.60 171	0.37 122	0.52 204	0.56 205	0.46 213	0.31 192	0.45 129	0.33 228	1.56 605	0.11 134	0.14 118	0.10 71	1.85 596	0.15 222

PWCK	2.06 593	1.75 608	4.11 602	1.69 597	0.93 581	3.13 606	2.86 622	2.18 596	2.41 597	2.38 595	2.33 575	2.22 582	1.85 588	3.52 609	2.20 585	1.65 606	0.73 598	1.52 599	0.83 599	1.81 595	1.02 598

RainbowNet	1.42 574	1.53 600	1.31 544	1.93 603	1.46 597	1.52 565	1.03 574	1.67 579	1.55 566	1.23 541	1.59 546	1.54 560	1.21 554	1.40 544	1.03 517	1.70 607	0.70 597	1.82 603	0.80 597	2.11 604	1.22 601

Dean	2.07 595	1.39 595	1.69 575	2.17 607	1.83 608	2.75 597	1.28 590	3.49 612	3.80 613	2.13 587	3.30 600	3.18 598	1.98 592	1.78 572	1.72 564	1.73 608	0.79 608	1.99 605	0.91 602	2.17 606	1.34 608

ACVNet_1	1.55 579	1.36 594	1.35 548	1.96 605	1.63 600	1.83 581	0.96 571	2.09 593	1.85 584	1.43 557	1.54 541	2.31 584	1.68 583	1.42 548	1.18 538	1.76 609	0.51 589	2.05 611	0.59 588	2.24 608	1.30 605

ACVNet-4b	1.43 575	1.34 593	1.28 540	1.95 604	1.60 599	1.93 583	0.77 545	1.59 571	1.64 575	1.05 502	1.60 547	2.10 581	0.92 518	1.79 573	0.84 476	1.76 609	0.35 562	2.03 609	0.67 591	2.16 605	1.18 600

LVE	2.20 598	1.47 597	1.44 556	2.06 606	1.80 607	2.79 599	1.77 610	2.96 603	3.94 615	1.95 584	4.29 614	3.47 605	1.97 590	2.48 597	1.85 569	2.06 611	0.88 609	2.06 612	1.13 613	2.17 606	1.53 610

IMH-64-1	1.96 588	1.64 605	1.26 536	2.26 609	1.91 609	2.30 590	1.35 595	2.99 604	2.29 591	1.70 572	2.79 592	2.47 587	1.66 581	2.33 593	1.95 571	2.07 612	0.74 600	2.44 615	1.04 608	2.40 610	1.59 611

IMH-64	1.96 588	1.64 605	1.26 536	2.26 609	1.91 609	2.30 590	1.35 595	2.99 604	2.29 591	1.70 572	2.79 592	2.47 587	1.66 581	2.33 593	1.95 571	2.07 612	0.74 600	2.44 615	1.04 608	2.40 610	1.59 611

IMH	2.15 597	1.66 607	1.29 541	2.25 608	1.92 611	2.87 601	1.33 593	3.25 607	3.04 605	1.87 580	3.33 603	3.00 595	2.03 594	2.80 603	1.95 571	2.09 614	0.78 605	2.45 617	1.05 611	2.44 612	1.62 613

JetRed	5.38 619	6.17 624	12.68 646	2.38 611	2.85 622	12.60 625	11.17 628	4.60 618	3.74 611	3.87 617	3.85 607	4.83 610	4.13 618	6.81 622	12.18 625	2.18 615	2.95 626	2.19 613	1.98 622	3.49 622	3.01 624

TorneroNet	4.49 613	1.92 610	1.65 573	2.60 615	2.29 614	14.95 628	1.86 613	4.86 622	19.56 664	3.10 611	7.52 626	7.00 622	2.90 609	4.48 616	3.66 602	2.24 616	0.78 605	2.68 621	1.14 614	2.79 617	1.80 615

TorneroNet-64	3.54 607	1.89 609	1.59 565	2.62 616	2.29 614	6.88 618	1.72 608	4.72 621	11.88 648	2.43 597	5.46 624	8.16 623	2.80 608	4.13 615	3.03 597	2.25 617	0.75 602	2.57 619	1.09 612	2.65 616	1.84 616

DPSimNet_ROB	5.19 618	2.71 620	18.56 647	2.59 614	2.49 617	4.25 612	10.93 627	3.33 609	3.93 614	5.02 623	4.52 617	5.74 615	10.18 623	5.44 619	8.79 619	2.40 618	2.47 624	2.48 618	2.54 624	2.56 614	2.87 623

KSHMR	2.64 600	1.96 611	1.86 578	2.69 617	2.44 616	2.88 602	2.04 615	3.46 611	6.31 619	2.51 599	3.27 598	3.39 603	1.97 590	2.59 600	2.08 581	2.48 619	1.41 621	2.80 624	1.51 620	2.98 618	2.09 617

UNDER WATER-64	3.72 610	2.07 612	4.57 605	3.30 622	2.52 619	5.61 617	2.63 621	3.67 614	12.27 649	3.09 610	2.66 589	5.99 619	4.74 620	3.93 614	3.57 601	2.54 620	1.24 620	2.65 620	1.48 619	3.21 620	2.62 622

ktn	3.02 604	2.27 614	1.85 577	2.89 618	2.54 620	3.72 609	2.14 616	3.79 615	5.33 617	2.82 602	5.09 621	5.95 618	2.54 603	3.34 606	2.58 593	2.65 621	1.44 622	2.78 623	2.03 623	2.61 615	2.10 618

notaker	2.87 601	2.31 615	2.01 580	3.03 619	2.60 621	2.94 604	1.82 612	3.43 610	3.06 607	2.89 603	4.21 613	6.15 620	2.71 604	3.42 608	2.90 596	2.67 622	1.18 619	3.00 625	1.67 621	3.13 619	2.26 619

UNDER WATER	3.63 609	2.12 613	4.11 602	3.17 620	2.51 618	3.77 611	2.45 618	3.53 613	13.66 653	2.98 608	2.92 594	5.75 616	4.13 618	3.85 613	3.75 603	2.84 623	1.11 618	2.71 622	1.41 618	3.26 621	2.50 621

USTest	12.98 627	14.10 628	19.89 648	16.19 653	14.95 651	20.69 630	31.85 636	16.52 658	10.99 647	8.83 628	9.55 628	13.88 628	10.36 624	16.06 630	21.35 657	3.19 624	4.82 628	5.08 631	5.36 630	8.77 629	7.20 628

MADNet++	4.18 611	2.72 621	4.00 599	3.80 624	3.44 624	4.72 614	4.05 624	4.01 616	3.74 611	4.52 619	5.14 622	4.20 607	4.89 621	7.04 623	6.39 614	3.79 625	3.70 627	3.27 627	2.70 626	3.68 623	3.74 626

HanzoNet	6.97 622	2.57 617	4.66 606	3.29 621	2.96 623	3.75 610	2.35 617	5.08 623	7.11 620	14.46 636	13.06 629	17.69 638	22.95 664	13.72 629	6.61 615	4.36 626	1.96 623	3.14 626	2.59 625	3.88 625	3.19 625

DGTPSM_ROB	12.12 625	8.03 625	21.12 649	8.97 626	16.81 652	10.68 622	30.77 634	9.14 651	15.23 655	6.55 624	15.49 636	9.02 624	15.13 641	9.26 626	21.71 658	4.58 627	8.60 629	5.07 630	9.26 652	5.88 627	11.06 631

DPSMNet_ROB	12.13 626	8.03 625	21.13 650	9.02 627	16.82 653	10.68 622	30.78 635	9.15 652	15.24 656	6.56 625	15.50 637	9.02 624	15.13 641	9.28 627	21.71 658	4.59 628	8.60 629	5.08 631	9.26 652	5.89 628	11.06 631

DLNR-FE	20.09 656	36.45 663	38.39 660	170.32 672	60.71 668	0.23 32	0.20 39	13.60 656	0.40 149	0.45 179	0.66 234	0.42 186	0.21 68	0.64 294	0.32 217	5.49 629	0.10 56	0.15 162	0.11 117	72.83 673	0.13 144

DLNR_Zeroshot_test	20.12 657	36.36 662	38.38 659	170.13 671	62.28 669	0.22 20	0.20 39	13.43 655	0.40 149	0.45 179	0.66 234	0.42 186	0.21 68	0.64 294	0.32 217	5.57 630	0.10 56	0.15 162	0.11 117	72.31 672	0.13 144

TCMNet-wrong-test	9.08 623	10.58 627	9.58 640	19.64 654	17.64 654	12.69 626	8.93 626	13.77 657	2.58 599	4.67 620	5.19 623	14.57 629	11.02 627	7.21 624	9.81 621	5.58 631	0.89 610	3.76 628	3.10 627	10.41 630	10.02 630

tt	6.21 620	0.22 242	5.88 630	3.55 623	2.07 612	11.25 624	19.19 630	11.84 653	5.47 618	2.71 601	2.18 573	4.87 611	6.25 622	3.71 610	7.09 616	8.31 632	11.17 636	4.91 629	5.39 631	5.72 626	2.42 620

PML	40.49 672	30.31 660	12.46 645	7.19 625	14.30 650	91.44 673	212.44 675	7.73 634	23.24 665	74.44 674	185.05 675	49.81 674	25.78 665	21.34 634	12.84 626	8.71 633	2.93 625	8.43 633	3.24 628	13.77 633	4.45 627

DPSM_ROB	17.80 629	18.60 655	24.24 656	20.89 656	19.49 655	25.83 633	36.10 638	21.62 664	16.41 658	13.46 631	14.26 634	19.11 641	16.15 657	20.74 632	25.59 661	9.37 634	9.23 632	9.47 634	9.81 659	13.47 631	12.09 634

DPSM	17.80 629	18.60 655	24.24 656	20.89 656	19.49 655	25.83 633	36.10 638	21.62 664	16.41 658	13.46 631	14.26 634	19.11 641	16.15 657	20.74 632	25.59 661	9.37 634	9.23 632	9.47 634	9.81 659	13.47 631	12.09 634

xxxxx1	36.77 666	19.69 657	24.00 653	62.46 668	66.77 670	27.30 636	39.89 640	20.40 659	18.80 661	14.18 633	13.11 630	17.29 635	17.30 659	21.62 635	27.81 663	13.61 636	18.98 669	111.36 672	133.25 672	28.84 665	38.64 668

tt_ll	36.77 666	19.69 657	24.00 653	62.46 668	66.77 670	27.30 636	39.89 640	20.40 659	18.80 661	14.18 633	13.11 630	17.29 635	17.30 659	21.62 635	27.81 663	13.61 636	18.98 669	111.36 672	133.25 672	28.84 665	38.64 668

ff	36.77 666	19.69 657	24.00 653	62.46 668	66.77 670	27.30 636	39.89 640	20.40 659	18.80 661	14.18 633	13.11 630	17.29 635	17.30 659	21.62 635	27.81 663	13.61 636	18.98 669	111.36 672	133.25 672	28.84 665	38.64 668

Anonymous_1	33.12 660	18.23 654	23.86 652	20.53 655	21.18 657	25.45 632	35.84 637	22.44 666	15.68 657	13.41 630	13.70 633	18.00 639	15.15 643	20.31 631	24.47 660	14.56 639	8.84 631	66.24 671	117.79 671	155.41 674	11.40 633

FlowAnything	35.84 664	37.49 669	48.69 667	42.17 662	39.26 663	51.95 666	72.95 673	43.35 669	33.23 672	26.92 641	28.67 667	38.55 671	32.78 671	41.53 669	51.47 670	18.71 640	18.59 667	19.17 666	19.88 666	27.07 659	24.26 661

CasAABBNet	35.77 663	37.38 665	48.59 666	42.20 663	39.23 662	51.95 666	72.92 670	43.36 670	33.03 671	26.93 642	28.31 666	38.43 669	32.32 669	41.58 670	51.50 671	18.71 640	18.58 664	19.11 662	19.75 662	27.11 660	24.33 662

RAFT-FEzeroshot	35.76 661	37.39 666	48.55 664	42.39 665	39.44 665	51.96 668	72.92 670	43.38 671	32.90 668	26.87 639	28.06 663	38.42 667	32.28 667	41.59 671	51.51 672	18.73 642	18.58 664	19.11 662	19.75 662	27.12 661	24.33 662

RAFT-FE	35.76 661	37.39 666	48.55 664	42.39 665	39.44 665	51.96 668	72.92 670	43.38 671	32.90 668	26.87 639	28.06 663	38.42 667	32.28 667	41.59 671	51.51 672	18.73 642	18.58 664	19.11 662	19.75 662	27.12 661	24.33 662

Selective-RAFT-Error	35.87 665	37.42 668	48.73 668	42.24 664	39.28 664	52.00 670	72.87 669	43.41 673	32.95 670	26.97 643	28.72 668	38.71 672	33.15 672	41.59 671	51.42 669	18.77 644	18.60 668	19.14 665	19.78 665	27.19 663	24.42 665

LSM0	38.96 671	37.52 670	48.37 663	43.79 667	91.31 673	52.31 671	72.38 668	43.71 674	32.75 667	27.16 649	28.73 669	38.51 670	32.63 670	41.75 674	51.59 674	18.85 645	18.43 663	19.09 661	19.60 661	27.21 664	33.44 667

LRCNet_RVC	21.27 658	31.14 661	21.46 651	28.97 659	23.77 658	3.11 605	0.62 507	20.94 662	1.64 575	25.57 638	28.13 665	21.96 663	14.74 628	21.99 643	16.44 634	29.16 646	14.92 637	33.57 667	31.28 667	29.67 668	26.33 666

oiu110	18.49 631	14.96 649	5.89 631	11.98 628	9.26 638	41.07 641	43.90 663	7.61 624	9.36 642	27.10 644	25.19 658	16.48 630	15.56 644	21.88 638	14.81 627	33.09 647	16.52 658	11.50 656	9.26 652	19.76 654	14.69 656

dddd17k	18.49 631	14.96 649	5.89 631	11.98 628	9.26 638	41.07 641	43.90 663	7.61 624	9.36 642	27.10 644	25.19 658	16.48 630	15.56 644	21.88 638	14.81 627	33.09 647	16.52 658	11.50 656	9.26 652	19.76 654	14.69 656

ITERv10	18.49 631	14.96 649	5.89 631	11.98 628	9.26 638	41.07 641	43.90 663	7.61 624	9.36 642	27.10 644	25.19 658	16.48 630	15.56 644	21.88 638	14.81 627	33.09 647	16.52 658	11.50 656	9.26 652	19.76 654	14.69 656

ITERv8	18.49 631	14.96 649	5.89 631	11.98 628	9.26 638	41.07 641	43.90 663	7.61 624	9.36 642	27.10 644	25.19 658	16.48 630	15.56 644	21.88 638	14.81 627	33.09 647	16.52 658	11.50 656	9.26 652	19.76 654	14.69 656

ITERv4	18.49 631	14.96 649	5.89 631	11.98 628	9.26 638	41.07 641	43.90 663	7.61 624	9.36 642	27.10 644	25.19 658	16.48 630	15.56 644	21.88 638	14.81 627	33.09 647	16.52 658	11.50 656	9.26 652	19.76 654	14.69 656

ITERv28	19.22 649	14.72 642	5.32 621	13.45 646	9.48 643	42.06 659	43.31 656	8.37 643	9.19 635	27.46 655	24.72 646	19.48 651	15.08 634	28.89 658	19.42 648	35.25 652	15.99 638	11.22 649	8.21 645	19.19 647	13.53 636

ITERv24	19.22 649	14.72 642	5.32 621	13.45 646	9.48 643	42.06 659	43.31 656	8.37 643	9.19 635	27.46 655	24.72 646	19.48 651	15.08 634	28.89 658	19.42 648	35.25 652	15.99 638	11.22 649	8.21 645	19.19 647	13.53 636

dd23bbn	19.22 649	14.72 642	5.32 621	13.45 646	9.48 643	42.06 659	43.31 656	8.37 643	9.19 635	27.46 655	24.72 646	19.48 651	15.08 634	28.89 658	19.42 648	35.25 652	15.99 638	11.22 649	8.21 645	19.19 647	13.53 636

ITERv21	19.22 649	14.72 642	5.32 621	13.45 646	9.48 643	42.06 659	43.31 656	8.37 643	9.19 635	27.46 655	24.72 646	19.48 651	15.08 634	28.89 658	19.42 648	35.25 652	15.99 638	11.22 649	8.21 645	19.19 647	13.53 636

zxcv128	19.22 649	14.72 642	5.32 621	13.45 646	9.48 643	42.06 659	43.31 656	8.37 643	9.19 635	27.46 655	24.72 646	19.48 651	15.08 634	28.89 658	19.42 648	35.25 652	15.99 638	11.22 649	8.21 645	19.19 647	13.53 636

ITERv12	19.22 649	14.72 642	5.32 621	13.45 646	9.48 643	42.06 659	43.31 656	8.37 643	9.19 635	27.46 655	24.72 646	19.48 651	15.08 634	28.89 658	19.42 648	35.25 652	15.99 638	11.22 649	8.21 645	19.19 647	13.53 636

s6wercc	19.22 649	14.72 642	5.32 621	13.45 646	9.48 643	42.06 659	43.31 656	8.37 643	9.19 635	27.46 655	24.72 646	19.48 651	15.08 634	28.89 658	19.42 648	35.25 652	15.99 638	11.22 649	8.21 645	19.19 647	13.53 636

hj116sk	18.78 644	14.51 637	5.29 616	13.01 641	8.99 633	41.40 646	40.67 651	7.70 629	8.90 630	27.16 649	24.81 653	19.89 658	14.76 629	27.79 653	17.84 635	35.75 659	16.32 653	10.60 644	7.98 640	18.36 634	13.93 651

iked130	18.78 644	14.51 637	5.29 616	13.01 641	8.99 633	41.40 646	40.67 651	7.70 629	8.90 630	27.16 649	24.81 653	19.89 658	14.76 629	27.79 653	17.84 635	35.75 659	16.32 653	10.60 644	7.98 640	18.36 634	13.93 651

vnu138km	18.78 644	14.51 637	5.29 616	13.01 641	8.99 633	41.40 646	40.67 651	7.70 629	8.90 630	27.16 649	24.81 653	19.89 658	14.76 629	27.79 653	17.84 635	35.75 659	16.32 653	10.60 644	7.98 640	18.36 634	13.93 651

99wein	18.78 644	14.51 637	5.29 616	13.01 641	8.99 633	41.40 646	40.67 651	7.70 629	8.90 630	27.16 649	24.81 653	19.89 658	14.76 629	27.79 653	17.84 635	35.75 659	16.32 653	10.60 644	7.98 640	18.36 634	13.93 651

a5sdf	18.78 644	14.51 637	5.29 616	13.01 641	8.99 633	41.40 646	40.67 651	7.70 629	8.90 630	27.16 649	24.81 653	19.89 658	14.76 629	27.79 653	17.84 635	35.75 659	16.32 653	10.60 644	7.98 640	18.36 634	13.93 651

ITERv30	18.73 636	14.48 629	5.13 607	12.58 633	8.11 625	41.60 651	39.98 643	8.08 635	8.40 622	28.41 662	24.41 638	19.47 643	15.62 649	26.53 644	19.26 640	35.76 664	16.16 645	10.42 636	7.31 632	19.12 639	13.80 643

qyd29nn	18.73 636	14.48 629	5.13 607	12.58 633	8.11 625	41.60 651	39.98 643	8.08 635	8.40 622	28.41 662	24.41 638	19.47 643	15.62 649	26.53 644	19.26 640	35.76 664	16.16 645	10.42 636	7.31 632	19.12 639	13.80 643

yuret106	18.73 636	14.48 629	5.13 607	12.58 633	8.11 625	41.60 651	39.98 643	8.08 635	8.40 622	28.41 662	24.41 638	19.47 643	15.62 649	26.53 644	19.26 640	35.76 664	16.16 645	10.42 636	7.31 632	19.12 639	13.80 643

uio108cc	18.73 636	14.48 629	5.13 607	12.58 633	8.11 625	41.60 651	39.98 643	8.08 635	8.40 622	28.41 662	24.41 638	19.47 643	15.62 649	26.53 644	19.26 640	35.76 664	16.16 645	10.42 636	7.31 632	19.12 639	13.80 643

v20iiwwt	18.73 636	14.48 629	5.13 607	12.58 633	8.11 625	41.60 651	39.98 643	8.08 635	8.40 622	28.41 662	24.41 638	19.47 643	15.62 649	26.53 644	19.26 640	35.76 664	16.16 645	10.42 636	7.31 632	19.12 639	13.80 643

ITERv14	18.73 636	14.48 629	5.13 607	12.58 633	8.11 625	41.60 651	39.98 643	8.08 635	8.40 622	28.41 662	24.41 638	19.47 643	15.62 649	26.53 644	19.26 640	35.76 664	16.16 645	10.42 636	7.31 632	19.12 639	13.80 643

v134_o9	18.73 636	14.48 629	5.13 607	12.58 633	8.11 625	41.60 651	39.98 643	8.08 635	8.40 622	28.41 662	24.41 638	19.47 643	15.62 649	26.53 644	19.26 640	35.76 664	16.16 645	10.42 636	7.31 632	19.12 639	13.80 643

ITERv7	18.73 636	14.48 629	5.13 607	12.58 633	8.11 625	41.60 651	39.98 643	8.08 635	8.40 622	28.41 662	24.41 638	19.47 643	15.62 649	26.53 644	19.26 640	35.76 664	16.16 645	10.42 636	7.31 632	19.12 639	13.80 643

HaxPig	31.93 659	37.19 664	34.22 658	24.41 658	24.94 659	18.53 629	20.18 631	21.15 663	28.84 666	35.74 671	38.86 671	26.18 664	28.75 666	33.85 665	34.15 666	35.89 672	38.80 672	37.79 668	40.52 668	39.33 669	39.33 671

AVERAGE_ROB	37.53 670	40.05 671	40.01 661	34.74 661	33.76 661	28.46 639	25.14 633	32.31 668	34.08 674	41.20 672	40.52 672	34.51 666	34.78 674	39.11 667	37.48 668	42.68 673	43.32 673	43.80 669	42.99 669	40.42 670	41.31 672

MEDIAN_ROB	37.35 669	40.72 672	40.37 662	32.26 660	31.80 660	27.29 635	25.02 632	29.47 667	33.43 673	41.99 673	41.60 673	33.48 665	34.37 673	39.66 668	36.94 667	43.49 674	43.96 674	44.07 670	43.35 670	41.32 671	42.43 673

test_example2	176.82 673	204.75 673	198.54 673	188.58 673	191.23 674	151.28 674	169.77 674	97.63 675	125.81 675	179.94 675	183.74 674	158.20 675	139.14 675	192.16 675	198.12 675	203.48 675	236.37 675	163.71 675	173.22 675	217.79 675	162.95 674

ccccc		430.66 674		506.24 674	500.20 675	349.93 675		384.19 676		330.97 676		370.48 676		498.75 676		557.84 676	430.47 676	334.14 676	290.91 676	547.74 676

Low-res two-view benchmark