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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CREStereo++_RVC	0.32 177	0.16 83	0.25 10	0.32 70	0.24 229	0.27 91	0.22 104	0.48 139	0.89 415	0.47 208	0.80 318	0.29 112	0.25 124	0.37 82	0.34 259	0.14 117	0.09 18	0.13 104	0.52 604	0.14 171	0.10 6
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
s12784h	0.37 230	0.15 57	0.26 32	0.34 100	0.15 2	0.80 475	0.29 200	0.83 348	0.87 398	0.58 244	0.58 231	0.43 215	0.41 291	0.59 254	0.35 268	0.12 45	0.10 56	0.14 137	0.09 6	0.14 171	0.10 6

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

S2M2_XL	0.19 6	0.18 126	0.28 63	0.27 1	0.20 99	0.15 2	0.16 2	0.23 1	0.16 4	0.21 23	0.26 74	0.17 4	0.17 20	0.24 1	0.21 26	0.17 292	0.16 399	0.15 181	0.14 232	0.15 218	0.12 113
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
water-stereo	0.29 144	0.15 57	0.32 102	0.36 151	0.20 99	0.36 222	0.24 127	0.65 223	0.39 154	0.41 184	0.61 239	0.44 219	0.39 281	0.29 8	0.28 181	0.14 117	0.13 302	0.14 137	0.12 166	0.12 91	0.12 113

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CASnet	0.30 154	0.20 196	0.34 119	0.42 318	0.17 18	0.25 60	0.24 127	0.53 159	0.56 238	0.54 233	0.54 215	0.39 184	0.24 114	0.41 116	0.26 138	0.15 194	0.10 56	0.22 427	0.18 371	0.18 328	0.12 113
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAP-Stereo	0.29 144	0.21 231	0.45 248	0.39 215	0.20 99	0.39 250	0.22 104	0.60 190	0.46 207	0.47 208	0.50 190	0.39 184	0.27 152	0.34 63	0.24 108	0.14 117	0.12 220	0.14 137	0.11 136	0.13 126	0.12 113

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

LoS	0.30 154	0.16 83	0.32 102	0.30 8	0.19 57	0.32 182	0.29 200	0.54 165	0.73 312	0.35 145	0.52 205	0.42 205	0.29 187	0.48 177	0.29 200	0.15 194	0.11 139	0.13 104	0.09 6	0.12 91	0.12 113
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
EGLCR-Stereo	0.27 126	0.17 100	0.36 151	0.35 120	0.21 136	0.37 234	0.20 58	0.58 184	0.37 141	0.29 103	0.28 90	0.42 205	0.18 33	0.47 168	0.27 160	0.14 117	0.10 56	0.16 208	0.14 232	0.13 126	0.12 113

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

RCA-Stereo	0.36 211	0.18 126	0.37 163	0.38 190	0.23 189	0.31 159	0.33 275	0.70 269	1.25 549	0.45 198	0.65 249	0.46 232	0.43 299	0.40 109	0.29 200	0.14 117	0.10 56	0.14 137	0.12 166	0.12 91	0.12 113

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CREStereo	0.28 137	0.16 83	0.25 10	0.28 2	0.17 18	0.38 240	0.25 141	0.52 153	0.76 327	0.43 194	0.51 198	0.32 133	0.28 167	0.39 100	0.27 160	0.16 248	0.11 139	0.12 66	0.09 6	0.12 91	0.12 113
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.33 185	0.17 100	0.26 32	0.29 4	0.18 32	0.44 295	0.22 104	0.57 181	0.66 274	0.46 205	0.54 215	0.38 175	0.34 235	0.50 193	0.25 119	0.75 604	0.10 56	0.12 66	0.09 6	0.13 126	0.12 113

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

fffft	0.26 115	0.18 126	0.39 181	0.37 170	0.23 189	0.29 127	0.35 312	0.46 125	0.26 60	0.37 154	0.23 38	0.27 97	0.22 94	0.55 220	0.28 181	0.12 45	0.09 18	0.16 208	0.13 202	0.13 126	0.13 163
1: 1. 1
mms	0.27 126	0.21 231	0.36 151	0.38 190	0.25 259	0.31 159	0.32 259	0.43 105	0.33 112	0.29 103	0.34 134	0.34 148	0.20 66	0.48 177	0.26 138	0.13 74	0.11 139	0.16 208	0.13 202	0.15 218	0.13 163

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CroCo-Stereo	0.27 126	0.23 294	0.40 193	0.49 462	0.22 161	0.20 11	0.29 200	0.55 169	0.45 201	0.29 103	0.27 81	0.42 205	0.26 141	0.30 10	0.26 138	0.15 194	0.13 302	0.13 104	0.12 166	0.16 271	0.13 163
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
iRaftStereo_RVC	0.33 185	0.20 196	0.40 193	0.40 253	0.23 189	0.31 159	0.29 200	0.70 269	0.55 237	0.49 217	0.66 253	0.37 168	0.23 107	0.47 168	0.33 247	0.14 117	0.11 139	0.19 331	0.17 340	0.16 271	0.13 163

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

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

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

HITNet	0.43 311	0.27 399	0.50 307	0.34 100	0.18 32	0.65 414	0.32 259	0.99 405	0.70 293	0.73 334	0.86 349	0.66 348	0.56 365	0.61 273	0.47 375	0.14 117	0.10 56	0.15 181	0.13 202	0.18 328	0.13 163
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
IGEV-FE	0.36 211	0.19 160	0.71 449	0.41 281	0.29 383	0.30 141	0.25 141	0.86 356	0.40 168	0.64 275	0.57 227	0.56 274	0.25 124	0.56 230	0.29 200	0.15 194	0.11 139	0.16 208	0.14 232	0.14 171	0.14 201

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

RAFT-Stereo	0.40 276	0.19 160	0.47 273	0.43 359	0.27 335	0.41 269	0.31 245	0.74 306	0.38 147	0.90 451	1.28 515	0.58 295	0.35 243	0.43 131	0.35 268	0.15 194	0.13 302	0.14 137	0.12 166	0.14 171	0.14 201
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RASNet	0.57 446	0.24 316	0.61 400	0.39 215	0.23 189	0.71 441	0.40 388	1.02 415	0.93 438	0.77 359	1.05 444	1.05 497	0.98 548	0.99 502	1.03 536	0.16 248	0.14 342	0.14 137	0.17 340	0.15 218	0.14 201

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

IGEV-Stereo	0.30 154	0.22 261	0.41 202	0.38 190	0.26 296	0.30 141	0.35 312	0.68 247	0.36 133	0.40 181	0.33 125	0.32 133	0.28 167	0.62 295	0.26 138	0.14 117	0.10 56	0.17 250	0.12 166	0.15 218	0.16 272
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CIPLG	0.42 298	0.23 294	0.71 449	0.45 398	0.33 460	0.51 323	0.33 275	0.68 247	0.68 282	0.84 398	0.96 396	0.47 237	0.33 228	0.56 230	0.52 401	0.17 292	0.12 220	0.16 208	0.14 232	0.13 126	0.16 272

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

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

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

Patchmatch Stereo++	0.36 211	0.24 316	0.51 316	0.42 318	0.22 161	0.24 38	0.21 89	0.63 210	0.39 154	0.63 265	0.73 272	0.57 279	0.38 266	0.61 273	0.39 313	0.18 331	0.12 220	0.20 368	0.16 287	0.21 392	0.16 272
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.36 211	0.24 316	0.51 316	0.42 318	0.22 161	0.24 38	0.31 245	0.63 210	0.39 154	0.63 265	0.73 272	0.57 279	0.38 266	0.59 254	0.38 303	0.18 331	0.12 220	0.20 368	0.16 287	0.21 392	0.16 272

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

iResNetv2_ROB	0.55 431	0.29 429	0.86 503	0.39 215	0.25 259	0.67 430	0.37 339	1.21 497	1.02 482	1.02 508	1.10 462	0.89 447	0.79 498	0.74 388	0.43 347	0.19 371	0.13 302	0.15 181	0.11 136	0.19 363	0.16 272

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

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

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

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

CAS++	0.33 185	0.25 347	0.39 181	0.38 190	0.26 296	0.32 182	0.24 127	0.87 358	0.53 235	0.48 214	0.46 174	0.26 87	0.21 80	0.50 193	0.26 138	0.23 457	0.20 478	0.22 427	0.17 340	0.21 392	0.17 315
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
DispNO	0.48 354	0.24 316	0.84 496	0.40 253	0.31 423	0.58 370	0.39 375	0.91 373	0.79 341	0.79 375	0.83 333	0.71 365	0.59 387	0.75 396	0.50 392	0.19 371	0.14 342	0.20 368	0.18 371	0.16 271	0.17 315

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DRaft	0.49 368	0.18 126	0.50 307	0.38 190	0.25 259	0.57 364	0.39 375	0.67 241	0.86 391	1.02 508	1.75 574	0.50 250	0.79 498	0.65 322	0.42 345	0.14 117	0.11 139	0.16 208	0.16 287	0.14 171	0.17 315

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

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

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

DIP-Stereo	0.40 276	0.22 261	0.58 386	0.42 318	0.29 383	0.62 391	0.27 170	0.87 358	0.42 184	0.65 281	0.86 349	0.52 259	0.35 243	0.67 344	0.43 347	0.15 194	0.13 302	0.17 250	0.14 232	0.15 218	0.17 315
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
HSM-Net_RVC	0.55 431	0.23 294	0.37 163	0.38 190	0.22 161	0.86 495	0.40 388	1.31 538	0.93 438	0.92 461	1.15 483	1.26 536	0.71 456	0.75 396	0.53 412	0.17 292	0.14 342	0.16 208	0.15 258	0.17 297	0.17 315
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet	0.53 417	0.30 444	0.53 345	0.42 318	0.28 360	0.73 449	0.35 312	1.21 497	1.01 477	0.74 341	1.07 454	0.85 428	0.60 393	0.83 440	0.58 434	0.19 371	0.15 369	0.23 449	0.23 481	0.21 392	0.17 315

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

AdaStereo	0.52 410	0.34 469	0.53 345	0.49 462	0.25 259	0.71 441	0.36 325	1.24 510	0.91 426	0.77 359	0.98 409	0.75 394	0.50 338	0.71 378	0.51 396	0.27 498	0.13 302	0.28 518	0.18 371	0.23 438	0.18 341
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
HSM	0.53 417	0.25 347	0.46 261	0.40 253	0.25 259	0.74 455	0.44 435	1.29 534	0.78 334	0.82 384	0.92 383	1.21 532	0.75 482	0.90 467	0.48 379	0.18 331	0.14 342	0.17 250	0.14 232	0.17 297	0.18 341

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

S2M2_L	0.26 115	0.23 294	0.34 119	0.32 70	0.25 259	0.24 38	0.13 1	0.36 42	0.42 184	0.25 74	0.37 147	0.29 112	0.25 124	0.31 20	0.26 138	0.22 430	0.19 469	0.17 250	0.19 399	0.21 392	0.19 353
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
rvit_0105_4	0.42 298	0.30 444	0.77 473	0.52 502	0.29 383	0.41 269	0.44 435	0.57 181	0.75 322	0.45 198	0.48 182	0.56 274	0.49 335	0.58 246	0.37 288	0.28 509	0.26 535	0.25 478	0.22 465	0.24 451	0.19 353

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CSP-Net	0.57 446	0.29 429	0.55 362	0.42 318	0.29 383	1.20 562	0.49 473	1.29 534	0.75 322	0.98 495	0.97 405	0.88 442	0.69 446	0.85 447	0.66 454	0.27 498	0.18 451	0.17 250	0.17 340	0.18 328	0.19 353

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CRFU-Net	0.59 462	0.29 429	0.62 406	0.47 443	0.31 423	1.20 562	0.51 482	1.19 487	0.59 250	1.05 521	1.00 421	1.06 501	0.87 523	0.83 440	0.77 480	0.22 430	0.19 469	0.18 298	0.16 287	0.19 363	0.20 384

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

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

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

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

GMStereo	0.40 276	0.38 492	0.61 400	0.41 281	0.27 335	0.47 310	0.35 312	0.62 202	1.04 490	0.57 241	0.54 215	0.38 175	0.36 252	0.56 230	0.41 340	0.20 392	0.13 302	0.16 208	0.17 340	0.24 451	0.20 384
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
FENet	0.43 311	0.23 294	0.40 193	0.40 253	0.24 229	0.54 343	0.33 275	0.83 348	0.72 302	0.74 341	0.73 272	0.63 323	0.56 365	0.65 322	0.45 360	0.19 371	0.13 302	0.19 331	0.17 340	0.18 328	0.20 384

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ICVP	0.48 354	0.26 382	0.42 215	0.49 462	0.28 360	0.63 397	0.43 427	1.05 429	0.72 302	0.68 306	0.95 392	0.75 394	0.56 365	0.55 220	0.61 443	0.24 468	0.18 451	0.19 331	0.17 340	0.19 363	0.21 402
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
CFNet_pseudo	0.47 344	0.25 347	0.55 362	0.38 190	0.28 360	0.58 370	0.32 259	0.89 367	0.90 420	0.83 392	1.03 438	0.75 394	0.48 329	0.61 273	0.46 364	0.17 292	0.13 302	0.24 465	0.16 287	0.26 473	0.21 402

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

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

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

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

StereoDRNet-Refined	0.61 473	0.33 464	0.63 410	0.47 443	0.31 423	0.94 510	0.41 408	1.04 422	0.97 463	1.15 549	1.13 476	1.00 479	0.74 478	0.93 476	0.93 515	0.18 331	0.13 302	0.22 427	0.21 443	0.20 380	0.21 402
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
coex_refinement	0.54 422	0.22 261	0.44 240	0.45 398	0.31 423	0.75 459	0.40 388	1.16 472	0.92 432	0.87 426	1.12 469	0.99 477	0.57 377	0.69 360	0.90 508	0.21 408	0.14 342	0.16 208	0.16 287	0.21 392	0.22 421

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

dad	0.61 473	0.53 544	0.72 456	0.44 384	0.31 423	0.64 407	0.37 339	0.85 352	1.28 556	1.05 521	1.17 493	1.18 530	0.61 399	0.70 368	0.54 417	0.36 560	0.23 508	0.37 561	0.21 443	0.31 507	0.23 445

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 431	0.33 464	0.71 449	0.46 423	0.31 423	0.66 421	0.43 427	1.07 438	0.89 415	0.93 464	0.91 377	0.98 472	0.61 399	0.76 406	0.64 452	0.22 430	0.18 451	0.22 427	0.22 465	0.22 418	0.24 456
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
UCFNet_RVC	0.50 382	0.27 399	0.37 163	0.40 253	0.27 335	0.66 421	0.42 419	1.18 483	0.86 391	0.70 315	0.89 363	0.91 456	0.60 393	0.62 295	0.48 379	0.24 468	0.18 451	0.28 518	0.27 527	0.25 462	0.24 456

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

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

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

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

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

SGM_RVC	1.04 558	0.30 444	0.47 273	0.41 281	0.23 189	1.73 596	0.77 564	1.63 594	1.30 562	2.39 615	1.99 586	2.64 608	1.78 605	2.22 609	1.40 569	0.28 509	0.27 542	0.27 507	0.25 509	0.25 462	0.25 465
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
rvit_stereo_0075_2	0.48 354	0.38 492	0.74 465	0.54 524	0.46 548	0.43 284	0.35 312	0.85 352	0.68 282	0.56 238	0.73 272	0.59 305	0.47 325	0.64 313	0.47 375	0.33 543	0.23 508	0.35 551	0.26 520	0.32 514	0.26 470

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

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

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

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

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

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

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

NaN_ROB	0.73 501	0.46 529	0.89 512	0.52 502	0.34 472	0.98 520	1.11 597	1.28 529	1.20 543	1.27 567	0.96 396	1.08 506	0.79 498	1.34 561	0.78 481	0.24 468	0.30 556	0.23 449	0.24 496	0.23 438	0.26 470

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CBMV	0.68 490	0.37 484	0.50 307	0.43 359	0.26 296	1.00 523	0.71 545	1.17 481	1.16 531	1.24 562	1.29 519	1.06 501	0.86 520	0.98 497	0.75 477	0.29 520	0.30 556	0.34 550	0.30 541	0.26 473	0.27 480
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
w-ln-seven	1.02 557	0.52 541	2.86 608	0.55 532	0.51 562	1.37 571	0.75 561	1.72 601	1.84 602	1.54 582	1.52 559	1.27 538	0.95 544	1.30 556	2.07 598	0.24 468	0.22 497	0.25 478	0.25 509	0.31 507	0.28 491

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

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

CASS	0.46 333	0.28 415	0.45 248	0.48 451	0.22 161	0.63 397	0.34 289	0.99 405	0.66 274	0.76 351	0.86 349	0.61 311	0.58 381	0.58 246	0.44 354	0.29 520	0.16 399	0.22 427	0.18 371	0.23 438	0.28 491
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
GMM-Stereo	0.44 317	0.20 196	0.39 181	0.42 318	0.25 259	0.50 318	0.44 435	0.72 287	0.57 245	0.77 359	1.37 534	0.76 401	0.38 266	0.62 295	0.34 259	0.15 194	0.10 56	0.20 368	0.19 399	0.17 297	0.28 491

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

SGM-Forest	0.65 485	0.33 464	0.43 234	0.44 384	0.30 408	1.01 527	0.54 500	1.13 464	1.09 514	1.11 544	1.21 500	1.10 514	0.76 491	0.99 502	0.71 468	0.32 536	0.33 576	0.33 548	0.30 541	0.30 503	0.28 491
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
NLCSM	0.84 528	0.53 544	1.25 553	0.59 551	0.73 596	0.90 503	0.79 569	1.89 608	0.88 409	0.94 471	1.85 580	1.44 565	0.74 478	1.53 577	1.16 555	0.28 509	0.24 517	0.26 497	0.30 541	0.27 483	0.29 498

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

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

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

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

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

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

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

Wz-Net-SNSev	0.99 554	0.80 585	3.00 610	0.57 542	0.46 548	0.94 510	1.22 607	1.40 560	1.28 556	1.04 516	1.33 526	1.46 568	0.90 534	2.06 601	1.65 582	0.26 487	0.24 517	0.25 478	0.26 520	0.33 519	0.30 504

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

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

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

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

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

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

DCVSM-stereo	0.51 396	0.28 415	0.56 375	0.39 215	0.29 383	0.55 349	0.28 185	0.78 328	0.78 334	1.11 544	0.77 293	1.04 492	0.76 491	0.65 322	0.52 401	0.20 392	0.20 478	0.24 465	0.21 443	0.25 462	0.31 513

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

LALA_ROB	0.76 513	0.46 529	0.86 503	0.55 532	0.41 515	1.00 523	0.93 587	1.25 517	1.13 522	1.23 560	1.15 483	1.55 580	0.80 503	1.11 524	0.96 522	0.33 543	0.23 508	0.35 551	0.30 541	0.35 532	0.32 517

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

MultiAttention	3.62 627	0.25 347	0.65 420	0.56 536	0.34 472	23.66 650	2.61 639	1.65 596	1.14 528	0.82 384	1.83 578	1.13 524	0.42 296	35.16 660	0.72 471	0.18 331	0.12 220	0.23 449	0.23 481	0.35 532	0.33 526

zh-sn7	1.20 576	0.86 592	4.54 623	0.58 548	0.43 527	1.10 542	0.92 584	1.24 510	1.34 567	1.45 577	2.00 587	1.26 536	1.62 597	2.13 605	2.79 614	0.26 487	0.26 535	0.26 497	0.27 527	0.35 532	0.33 526

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

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

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

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

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

MeshStereo	1.38 590	0.45 524	0.58 386	0.45 398	0.35 479	1.63 589	0.60 522	2.07 611	1.43 576	4.49 637	3.32 620	4.67 628	2.08 614	2.08 603	1.32 566	0.36 560	0.36 583	0.37 561	0.32 554	0.32 514	0.34 530
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
DualNet (step1)	0.60 469	0.37 484	0.83 489	0.39 215	0.31 423	0.72 445	0.49 473	1.11 452	0.92 432	0.93 464	0.89 363	0.86 432	0.71 456	0.74 388	0.53 412	0.42 577	0.22 497	0.40 570	0.41 581	0.36 538	0.35 534

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

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

NCC-stereo	0.82 521	0.43 520	0.87 508	0.63 566	0.68 591	0.88 498	0.72 551	1.60 592	1.12 517	0.95 477	1.41 539	1.37 557	1.37 584	1.26 546	0.94 517	0.32 536	0.30 556	0.37 561	0.49 599	0.34 527	0.35 534

Abc-Net	0.82 521	0.43 520	0.87 508	0.63 566	0.68 591	0.88 498	0.72 551	1.60 592	1.12 517	0.95 477	1.41 539	1.37 557	1.37 584	1.26 546	0.94 517	0.32 536	0.30 556	0.37 561	0.49 599	0.34 527	0.35 534
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ETE_ROB	0.73 501	0.52 541	0.93 516	0.57 542	0.37 490	0.80 475	0.86 581	1.19 487	0.95 451	1.20 553	1.22 502	1.39 563	0.86 520	1.07 517	0.88 500	0.27 498	0.21 488	0.31 537	0.27 527	0.34 527	0.35 534

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

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

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

DANet	0.74 506	0.47 536	0.98 529	0.60 554	0.41 515	0.92 506	0.41 408	1.02 415	0.87 398	1.22 558	1.22 502	1.33 550	0.88 528	1.26 546	1.37 568	0.27 498	0.24 517	0.31 537	0.25 509	0.37 544	0.36 540
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
CSAN	0.88 538	0.52 541	0.93 516	0.61 559	0.42 524	1.19 561	1.11 597	1.27 524	1.48 582	1.37 572	1.44 547	1.37 557	1.30 579	1.46 573	1.01 531	0.39 570	0.31 564	0.36 556	0.37 568	0.35 532	0.36 540

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

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

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

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

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

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

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

PA-Net	0.70 496	0.46 529	0.96 523	0.51 485	0.53 567	0.94 510	0.73 556	1.14 466	1.15 529	0.83 392	0.90 369	0.88 442	0.76 491	1.19 535	0.96 522	0.25 481	0.41 594	0.29 526	0.44 587	0.27 483	0.39 549
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DPSNet	1.08 563	0.44 522	2.64 607	0.54 524	0.42 524	1.59 586	1.25 608	2.39 618	1.50 583	1.13 547	1.12 469	1.51 576	2.19 618	1.44 570	1.51 578	0.35 557	0.25 526	0.25 478	0.21 443	0.49 575	0.39 549

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

MFN_U_SF_DS_RVC	1.06 559	0.61 568	1.82 595	0.69 581	0.51 562	2.62 611	1.69 626	1.28 529	1.44 577	1.39 575	1.56 562	1.34 553	0.91 535	1.68 586	0.95 520	0.38 569	0.39 589	0.46 582	0.61 609	0.41 554	0.43 567

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

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

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

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

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

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

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

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

FC-DCNN v2	1.74 603	0.53 544	0.68 435	0.62 563	0.49 556	1.67 592	0.71 545	1.85 607	1.57 587	4.84 641	5.01 639	6.42 640	3.92 634	2.24 610	1.43 572	0.47 585	0.42 596	0.47 583	0.46 588	0.48 571	0.47 579

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

FC-DCNN	1.67 602	0.53 544	0.68 435	0.62 563	0.49 556	1.62 588	0.71 545	1.77 605	1.55 585	4.73 640	4.66 637	5.82 636	3.94 635	2.13 605	1.42 570	0.47 585	0.42 596	0.47 583	0.46 588	0.48 571	0.47 579

ccnet	0.84 528	0.59 567	0.86 503	0.56 536	0.60 582	1.11 547	0.72 551	1.44 569	0.97 463	1.15 549	1.44 547	1.28 539	0.95 544	1.01 508	1.33 567	0.49 588	0.43 599	0.50 593	0.47 592	0.52 583	0.48 582

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

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

GANetREF_RVC	0.82 521	0.77 582	0.95 522	0.68 578	0.43 527	1.15 553	1.06 595	1.19 487	1.20 543	1.03 511	1.02 428	1.10 514	0.89 531	1.20 538	0.78 481	0.49 588	0.39 589	0.58 599	0.39 573	0.69 595	0.49 583
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
SDNR	0.89 539	0.39 497	1.66 593	0.42 318	0.39 505	3.35 626	0.32 259	0.95 392	1.05 492	1.05 521	2.12 591	0.62 318	0.71 456	1.40 563	0.78 481	0.53 593	0.56 611	0.36 556	0.27 527	0.46 567	0.50 586

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

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

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

FCDSN-DC	1.43 594	0.57 562	0.69 444	0.74 589	0.59 579	1.42 575	0.65 535	1.40 560	1.41 573	3.31 632	4.42 635	4.57 627	3.01 629	1.70 587	1.19 559	0.46 582	0.42 596	0.48 588	0.47 592	0.51 580	0.51 590
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SAMSARA	1.15 569	0.69 574	1.44 575	1.09 606	0.93 600	2.10 605	1.87 633	1.64 595	1.47 581	1.64 587	1.21 500	2.06 598	1.14 569	1.61 580	1.50 577	0.39 570	0.45 602	0.36 556	0.38 571	0.50 577	0.51 590

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

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

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

ELAS_RVC	1.76 605	0.64 571	1.20 549	0.74 589	0.59 579	2.18 606	2.53 638	2.10 613	2.85 622	3.46 633	3.41 623	3.12 616	4.11 636	2.69 621	2.53 611	0.54 596	0.47 605	0.51 595	0.48 596	0.55 587	0.55 595
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.77 606	0.64 571	1.10 540	0.72 587	0.58 578	3.37 627	1.76 628	2.54 620	2.57 617	3.77 635	3.96 629	2.83 611	3.44 632	2.34 614	2.73 613	0.53 593	0.47 605	0.50 593	0.48 596	0.55 587	0.55 595
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PASM	0.96 548	0.71 578	2.05 600	0.72 587	0.72 595	0.84 492	0.92 584	1.14 466	1.34 567	1.25 563	1.22 502	1.34 553	1.07 560	1.31 558	1.11 551	0.53 593	0.57 612	0.59 600	0.67 610	0.56 592	0.57 597

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

NVStereoNet_ROB	1.31 587	0.96 597	1.33 565	0.90 597	0.92 599	1.15 553	1.05 594	1.49 574	1.62 592	1.63 586	2.51 601	2.31 603	1.62 597	2.16 607	1.42 570	0.81 607	0.73 617	0.79 606	1.02 625	0.73 598	0.97 612
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SPS-STEREO	1.29 585	0.94 596	1.10 540	1.05 605	1.03 609	1.48 579	0.91 582	1.57 587	1.24 547	2.13 606	1.90 583	1.94 595	1.46 589	1.77 590	1.64 581	0.97 612	0.94 634	0.90 609	0.89 620	0.96 607	0.97 612
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
WAO-7	1.96 607	1.24 608	1.52 578	1.28 611	1.06 612	2.92 622	1.64 624	3.32 627	3.05 625	2.28 612	3.32 620	3.19 618	2.38 621	3.39 626	2.49 610	1.02 615	0.92 630	1.06 613	1.04 627	1.05 609	0.99 614

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

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

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

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

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

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

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

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

ACVNet_2	1.74 603	1.30 611	1.62 589	1.81 618	1.63 619	2.28 608	1.34 613	2.35 617	2.64 619	1.82 597	2.55 602	2.99 613	1.71 603	1.67 585	1.20 560	1.48 623	0.59 613	1.81 621	0.71 612	2.09 622	1.29 623

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ktn	3.02 623	2.27 633	1.85 596	2.89 637	2.54 639	3.72 628	2.14 635	3.79 634	5.33 636	2.82 621	5.09 640	5.95 637	2.54 622	3.34 625	2.58 612	2.65 640	1.44 641	2.78 642	2.03 642	2.61 634	2.10 637

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Low-res two-view benchmark