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

S2M2_XL	0.25 1	0.25 127	0.43 58	0.36 1	0.24 38	0.16 2	0.18 2	0.34 1	0.24 4	0.29 15	0.41 80	0.24 9	0.23 14	0.32 1	0.27 23	0.20 251	0.18 363	0.18 168	0.16 208	0.18 172	0.15 60
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
FoundationStereo	0.26 2	0.23 84	0.41 50	0.40 71	0.24 38	0.32 24	0.22 54	0.43 2	0.24 4	0.31 48	0.25 8	0.30 40	0.32 93	0.36 3	0.27 23	0.16 81	0.12 45	0.15 71	0.11 7	0.13 24	0.14 28

4k_L	0.27 3	0.20 39	0.40 38	0.39 49	0.25 70	0.32 24	0.21 35	0.59 35	0.33 22	0.32 53	0.30 39	0.35 69	0.28 58	0.44 11	0.29 66	0.16 81	0.13 99	0.14 8	0.11 7	0.12 1	0.14 28

aaa3	0.27 3	0.20 39	0.40 38	0.38 25	0.25 70	0.28 10	0.21 35	0.57 18	0.34 29	0.33 63	0.26 13	0.35 69	0.28 58	0.47 23	0.28 39	0.15 61	0.12 45	0.14 8	0.11 7	0.13 24	0.16 109

5k_new	0.27 3	0.20 39	0.40 38	0.39 49	0.25 70	0.30 16	0.20 16	0.54 11	0.35 41	0.30 28	0.27 21	0.37 90	0.26 32	0.54 66	0.29 66	0.14 36	0.12 45	0.14 8	0.11 7	0.12 1	0.15 60

USM	0.27 3	0.18 4	0.39 28	0.41 81	0.21 8	0.38 69	0.21 35	0.56 15	0.39 71	0.29 15	0.31 49	0.38 98	0.21 6	0.50 50	0.28 39	0.16 81	0.13 99	0.14 8	0.11 7	0.13 24	0.14 28

weee2	0.27 3	0.20 39	0.38 12	0.39 49	0.24 38	0.35 40	0.20 16	0.53 7	0.33 22	0.30 28	0.27 21	0.39 103	0.26 32	0.47 23	0.28 39	0.13 23	0.12 45	0.14 8	0.11 7	0.13 24	0.15 60

uiiii_40	0.27 3	0.19 12	0.37 3	0.36 1	0.25 70	0.32 24	0.19 7	0.53 7	0.28 8	0.30 28	0.26 13	0.33 58	0.40 145	0.55 71	0.27 23	0.13 23	0.11 21	0.15 71	0.11 7	0.13 24	0.13 4

iked130	0.27 3	0.19 12	0.38 12	0.39 49	0.24 38	0.35 40	0.22 54	0.60 41	0.32 19	0.30 28	0.27 21	0.33 58	0.26 32	0.44 11	0.27 23	0.15 61	0.13 99	0.14 8	0.11 7	0.13 24	0.15 60

ITERv14	0.27 3	0.19 12	0.39 28	0.38 25	0.23 23	0.35 40	0.21 35	0.64 59	0.34 29	0.29 15	0.29 33	0.34 64	0.23 14	0.47 23	0.28 39	0.14 36	0.13 99	0.14 8	0.11 7	0.12 1	0.15 60

v134_o9	0.27 3	0.19 12	0.38 12	0.39 49	0.27 108	0.37 60	0.22 54	0.62 54	0.35 41	0.30 28	0.31 49	0.31 43	0.26 32	0.48 33	0.26 7	0.14 36	0.12 45	0.14 8	0.11 7	0.13 24	0.15 60

ITERv12	0.27 3	0.19 12	0.37 3	0.38 25	0.26 96	0.32 24	0.20 16	0.57 18	0.34 29	0.29 15	0.31 49	0.38 98	0.27 47	0.46 20	0.27 23	0.14 36	0.12 45	0.14 8	0.11 7	0.13 24	0.15 60

vnu138km	0.27 3	0.19 12	0.38 12	0.38 25	0.24 38	0.36 51	0.21 35	0.58 27	0.35 41	0.30 28	0.26 13	0.37 90	0.25 23	0.49 41	0.29 66	0.15 61	0.13 99	0.14 8	0.11 7	0.13 24	0.14 28

ITERv10	0.27 3	0.19 12	0.39 28	0.38 25	0.25 70	0.33 29	0.20 16	0.59 35	0.34 29	0.30 28	0.28 29	0.36 80	0.29 65	0.51 57	0.29 66	0.14 36	0.12 45	0.14 8	0.11 7	0.12 1	0.14 28

99wein	0.27 3	0.19 12	0.38 12	0.37 6	0.23 23	0.32 24	0.20 16	0.61 48	0.35 41	0.30 28	0.32 55	0.36 80	0.24 18	0.50 50	0.29 66	0.14 36	0.12 45	0.14 8	0.11 7	0.12 1	0.15 60

ITERv7	0.27 3	0.20 39	0.38 12	0.37 6	0.23 23	0.36 51	0.20 16	0.60 41	0.35 41	0.30 28	0.31 49	0.35 69	0.26 32	0.48 33	0.29 66	0.14 36	0.12 45	0.14 8	0.11 7	0.12 1	0.15 60

s6wercc	0.27 3	0.19 12	0.38 12	0.37 6	0.24 38	0.36 51	0.20 16	0.57 18	0.35 41	0.30 28	0.29 33	0.35 69	0.27 47	0.46 20	0.28 39	0.14 36	0.12 45	0.14 8	0.11 7	0.12 1	0.15 60

a5sdf	0.27 3	0.20 39	0.38 12	0.37 6	0.24 38	0.35 40	0.20 16	0.57 18	0.35 41	0.30 28	0.30 39	0.35 69	0.26 32	0.48 33	0.29 66	0.14 36	0.12 45	0.14 8	0.11 7	0.12 1	0.15 60

MLG-Stereo_test2	0.27 3	0.22 68	0.40 38	0.39 49	0.24 38	0.35 40	0.18 2	0.58 27	0.23 2	0.28 9	0.24 6	0.34 64	0.19 1	0.79 165	0.24 3	0.16 81	0.11 21	0.15 71	0.11 7	0.13 24	0.14 28

gc-stereo	0.28 20	0.19 12	0.38 12	0.39 49	0.23 23	0.31 21	0.21 35	0.58 27	0.34 29	0.33 63	0.26 13	0.36 80	0.30 76	0.48 33	0.30 87	0.18 161	0.16 296	0.14 8	0.11 7	0.12 1	0.15 60

mfccc	0.28 20	0.19 12	0.40 38	0.38 25	0.24 38	0.39 72	0.20 16	0.59 35	0.33 22	0.31 48	0.24 6	0.40 108	0.29 65	0.50 50	0.29 66	0.15 61	0.14 179	0.13 1	0.11 7	0.12 1	0.16 109

ss10	0.28 20	0.19 12	0.39 28	0.39 49	0.23 23	0.30 16	0.21 35	0.65 65	0.36 61	0.32 53	0.33 60	0.33 58	0.23 14	0.53 62	0.31 99	0.16 81	0.14 179	0.14 8	0.11 7	0.13 24	0.13 4

SX	0.28 20	0.20 39	0.41 50	0.39 49	0.23 23	0.33 29	0.20 16	0.57 18	0.36 61	0.31 48	0.21 2	0.42 113	0.25 23	0.56 75	0.30 87	0.16 81	0.13 99	0.13 1	0.11 7	0.12 1	0.15 60

ACM	0.28 20	0.19 12	0.39 28	0.39 49	0.26 96	0.37 60	0.19 7	0.57 18	0.35 41	0.32 53	0.32 55	0.36 80	0.24 18	0.50 50	0.29 66	0.15 61	0.14 179	0.14 8	0.11 7	0.12 1	0.14 28

4.5w_L	0.28 20	0.18 4	0.37 3	0.37 6	0.26 96	0.33 29	0.21 35	0.53 7	0.27 7	0.31 48	0.27 21	0.31 43	0.39 139	0.67 126	0.28 39	0.13 23	0.11 21	0.14 8	0.11 7	0.13 24	0.13 4

StePilot	0.28 20	0.18 4	0.38 12	0.37 6	0.25 70	0.33 29	0.20 16	0.52 6	0.29 11	0.32 53	0.28 29	0.29 35	0.39 139	0.76 151	0.28 39	0.13 23	0.11 21	0.14 8	0.11 7	0.12 1	0.13 4

tim_s	0.28 20	0.18 4	0.39 28	0.41 81	0.35 294	0.36 51	0.24 81	0.57 18	0.40 74	0.29 15	0.30 39	0.45 129	0.22 10	0.50 50	0.26 7	0.12 6	0.13 99	0.14 8	0.11 7	0.14 58	0.12 1

qyd29nn	0.28 20	0.20 39	0.40 38	0.37 6	0.22 14	0.31 21	0.20 16	0.59 35	0.32 19	0.28 9	0.29 33	0.34 64	0.29 65	0.68 131	0.27 23	0.18 161	0.19 383	0.14 8	0.11 7	0.13 24	0.14 28

yuret106	0.28 20	0.19 12	0.40 38	0.38 25	0.25 70	0.33 29	0.20 16	0.65 65	0.31 15	0.27 5	0.27 21	0.39 103	0.30 76	0.50 50	0.28 39	0.17 121	0.17 327	0.14 8	0.11 7	0.12 1	0.14 28

uio108cc	0.28 20	0.18 4	0.37 3	0.38 25	0.23 23	0.43 103	0.24 81	0.63 56	0.35 41	0.28 9	0.29 33	0.37 90	0.29 65	0.46 20	0.26 7	0.18 161	0.17 327	0.14 8	0.11 7	0.13 24	0.13 4

oiu110	0.28 20	0.20 39	0.38 12	0.38 25	0.25 70	0.35 40	0.21 35	0.61 48	0.35 41	0.29 15	0.28 29	0.38 98	0.33 96	0.47 23	0.27 23	0.17 121	0.18 363	0.14 8	0.11 7	0.12 1	0.16 109

dd23bbn	0.28 20	0.19 12	0.36 1	0.39 49	0.23 23	0.43 103	0.22 54	0.66 71	0.33 22	0.29 15	0.37 69	0.32 48	0.27 47	0.51 57	0.28 39	0.14 36	0.14 179	0.13 1	0.11 7	0.13 24	0.14 28

hj116sk	0.28 20	0.19 12	0.38 12	0.38 25	0.26 96	0.36 51	0.19 7	0.64 59	0.37 67	0.27 5	0.27 21	0.42 113	0.25 23	0.54 66	0.28 39	0.16 81	0.14 179	0.13 1	0.11 7	0.12 1	0.14 28

v20iiwwt	0.28 20	0.20 39	0.37 3	0.39 49	0.24 38	0.43 103	0.23 72	0.61 48	0.33 22	0.33 63	0.30 39	0.38 98	0.28 58	0.47 23	0.31 99	0.14 36	0.14 179	0.14 8	0.11 7	0.13 24	0.16 109

ITER124	0.28 20	0.19 12	0.36 1	0.38 25	0.24 38	0.44 111	0.21 35	0.55 13	0.34 29	0.35 74	0.25 8	0.37 90	0.27 47	0.49 41	0.28 39	0.15 61	0.15 257	0.14 8	0.11 7	0.14 58	0.15 60

dddd17k	0.28 20	0.19 12	0.38 12	0.39 49	0.24 38	0.35 40	0.21 35	0.57 18	0.34 29	0.32 53	0.30 39	0.35 69	0.27 47	0.49 41	0.28 39	0.16 81	0.14 179	0.14 8	0.11 7	0.13 24	0.15 60

zxcv128	0.28 20	0.19 12	0.38 12	0.37 6	0.26 96	0.34 35	0.21 35	0.64 59	0.30 14	0.30 28	0.30 39	0.36 80	0.30 76	0.47 23	0.28 39	0.17 121	0.17 327	0.14 8	0.11 7	0.13 24	0.14 28

ITERv8	0.28 20	0.19 12	0.38 12	0.38 25	0.24 38	0.36 51	0.20 16	0.64 59	0.36 61	0.30 28	0.33 60	0.34 64	0.26 32	0.50 50	0.29 66	0.14 36	0.12 45	0.14 8	0.11 7	0.12 1	0.15 60

LGtest1	0.28 20	0.23 84	0.46 66	0.42 93	0.22 14	0.41 83	0.19 7	0.58 27	0.29 11	0.30 28	0.25 8	0.29 35	0.29 65	0.57 82	0.26 7	0.18 161	0.12 45	0.16 102	0.12 74	0.14 58	0.16 109

SteFusion	0.29 40	0.17 1	0.40 38	0.38 25	0.30 178	0.40 75	0.25 86	0.58 27	0.40 74	0.30 28	0.47 107	0.28 30	0.22 10	0.60 95	0.28 39	0.11 1	0.12 45	0.14 8	0.12 74	0.14 58	0.13 4

xxxad45	0.29 40	0.18 4	0.37 3	0.41 81	0.34 275	0.37 60	0.29 119	0.56 15	0.43 89	0.29 15	0.27 21	0.48 149	0.28 58	0.47 23	0.27 23	0.12 6	0.14 179	0.14 8	0.12 74	0.15 88	0.13 4

ACW_4w	0.29 40	0.17 1	0.38 12	0.40 71	0.34 275	0.34 35	0.28 110	0.58 27	0.40 74	0.29 15	0.32 55	0.47 142	0.24 18	0.61 100	0.27 23	0.12 6	0.14 179	0.15 71	0.12 74	0.15 88	0.13 4

5w_v4	0.29 40	0.17 1	0.37 3	0.41 81	0.37 313	0.35 40	0.28 110	0.56 15	0.43 89	0.30 28	0.31 49	0.54 181	0.27 47	0.45 15	0.27 23	0.12 6	0.14 179	0.14 8	0.12 74	0.15 88	0.13 4

ITERv28	0.29 40	0.19 12	0.40 38	0.38 25	0.26 96	0.41 83	0.23 72	0.62 54	0.33 22	0.29 15	0.31 49	0.35 69	0.26 32	0.60 95	0.28 39	0.17 121	0.17 327	0.14 8	0.11 7	0.13 24	0.15 60

ITERv24	0.29 40	0.19 12	0.37 3	0.37 6	0.24 38	0.42 95	0.21 35	0.63 56	0.34 29	0.32 53	0.35 65	0.35 69	0.31 83	0.47 23	0.28 39	0.16 81	0.18 363	0.14 8	0.11 7	0.13 24	0.16 109

ITERv21	0.29 40	0.20 39	0.39 28	0.37 6	0.27 108	0.37 60	0.21 35	0.58 27	0.34 29	0.28 9	0.26 13	0.39 103	0.26 32	0.64 117	0.30 87	0.18 161	0.16 296	0.14 8	0.11 7	0.12 1	0.15 60

ITERv19	0.29 40	0.19 12	0.37 3	0.39 49	0.26 96	0.39 72	0.22 54	0.65 65	0.34 29	0.30 28	0.32 55	0.40 108	0.24 18	0.47 23	0.29 66	0.18 161	0.19 383	0.14 8	0.11 7	0.13 24	0.14 28

252Zero-FE	0.29 40	0.24 105	0.47 75	0.42 93	0.25 70	0.29 14	0.19 7	0.71 90	0.49 108	0.32 53	0.34 63	0.22 2	0.25 23	0.43 10	0.30 87	0.16 81	0.13 99	0.14 8	0.12 74	0.13 24	0.15 60

MonStereo	0.29 40	0.19 12	0.47 75	0.37 6	0.22 14	0.55 209	0.31 135	0.60 41	0.44 93	0.29 15	0.28 29	0.23 3	0.20 2	0.60 95	0.26 7	0.11 1	0.11 21	0.14 8	0.11 7	0.14 58	0.14 28

Wavelet-MonSter	0.29 40	0.21 58	0.51 106	0.41 81	0.27 108	0.26 4	0.25 86	0.51 5	0.31 15	0.37 85	0.48 110	0.28 30	0.35 112	0.54 66	0.29 66	0.11 1	0.11 21	0.14 8	0.11 7	0.13 24	0.13 4

Monster-pub-eth3d	0.29 40	0.19 12	0.48 80	0.37 6	0.22 14	0.55 209	0.31 135	0.60 41	0.44 93	0.29 15	0.29 33	0.23 3	0.21 6	0.59 91	0.26 7	0.11 1	0.11 21	0.14 8	0.11 7	0.14 58	0.14 28

IGEV	0.29 40	0.18 4	0.43 58	0.38 25	0.31 200	0.45 116	0.21 35	0.63 56	0.42 84	0.32 53	0.44 94	0.26 17	0.20 2	0.44 11	0.26 7	0.14 36	0.12 45	0.16 102	0.13 117	0.12 1	0.14 28

MLG-Stereo_test3	0.29 40	0.20 39	0.46 66	0.43 100	0.24 38	0.47 130	0.19 7	0.75 101	0.31 15	0.36 78	0.22 4	0.35 69	0.21 6	0.61 100	0.26 7	0.16 81	0.12 45	0.16 102	0.11 7	0.13 24	0.15 60

MLG-Stereo_test1	0.29 40	0.21 58	0.42 55	0.41 81	0.25 70	0.37 60	0.20 16	0.71 90	0.20 1	0.25 2	0.17 1	0.33 58	0.26 32	0.92 212	0.26 7	0.15 61	0.11 21	0.16 102	0.11 7	0.13 24	0.13 4

MonSter	0.29 40	0.19 12	0.48 80	0.37 6	0.22 14	0.55 209	0.31 135	0.60 41	0.44 93	0.29 15	0.29 33	0.23 3	0.20 2	0.60 95	0.26 7	0.11 1	0.11 21	0.14 8	0.11 7	0.14 58	0.14 28

dual_stereo	0.29 40	0.21 58	0.39 28	0.40 71	0.23 23	0.25 3	0.22 54	0.59 35	0.32 19	0.33 63	0.26 13	0.40 108	0.23 14	0.86 189	0.30 87	0.16 81	0.13 99	0.14 8	0.11 7	0.14 58	0.14 28

PyraSte	0.30 57	0.18 4	0.41 50	0.41 81	0.32 233	0.38 69	0.22 54	0.60 41	0.41 82	0.30 28	0.40 77	0.47 142	0.25 23	0.59 91	0.26 7	0.12 6	0.12 45	0.14 8	0.12 74	0.14 58	0.12 1

ITERv30	0.30 57	0.20 39	0.41 50	0.36 1	0.24 38	0.30 16	0.22 54	0.57 18	0.36 61	0.26 3	0.30 39	0.41 112	0.31 83	0.89 203	0.28 39	0.17 121	0.19 383	0.14 8	0.11 7	0.12 1	0.16 109

OmniDepth	0.30 57	0.21 58	0.39 28	0.41 81	0.18 1	0.57 220	0.32 145	0.71 90	0.35 41	0.27 5	0.26 13	0.39 103	0.43 162	0.48 33	0.29 66	0.14 36	0.10 2	0.13 1	0.12 74	0.15 88	0.13 4

LG-Stereo_L2	0.30 57	0.23 84	0.50 98	0.38 25	0.26 96	0.26 4	0.20 16	0.84 133	0.31 15	0.31 48	0.26 13	0.25 13	0.26 32	0.94 216	0.23 1	0.15 61	0.12 45	0.16 102	0.12 74	0.14 58	0.13 4

asda	0.31 61	0.24 105	0.51 106	0.39 49	0.24 38	0.43 103	0.33 153	0.68 75	0.40 74	0.39 96	0.44 94	0.27 21	0.35 112	0.55 71	0.31 99	0.12 6	0.10 2	0.14 8	0.11 7	0.14 58	0.13 4

4.5_new	0.31 61	0.25 127	0.46 66	0.38 25	0.24 38	0.52 181	0.36 192	0.65 65	0.35 41	0.48 140	0.43 85	0.27 21	0.27 47	0.42 8	0.26 7	0.14 36	0.10 2	0.15 71	0.13 117	0.17 136	0.15 60

4.5w-stereo	0.31 61	0.25 127	0.46 66	0.38 25	0.24 38	0.52 181	0.36 192	0.65 65	0.35 41	0.48 140	0.43 85	0.27 21	0.27 47	0.42 8	0.26 7	0.14 36	0.10 2	0.15 71	0.13 117	0.17 136	0.15 60

LG-Stereo_L1	0.31 61	0.24 105	0.49 88	0.38 25	0.27 108	0.28 10	0.21 35	0.68 75	0.29 11	0.27 5	0.25 8	0.25 13	0.22 10	1.25 299	0.24 3	0.16 81	0.12 45	0.15 71	0.12 74	0.14 58	0.13 4

MLG-Stereo	0.31 61	0.20 39	0.42 55	0.42 93	0.20 3	0.41 83	0.19 7	0.85 135	0.24 4	0.26 3	0.22 4	0.33 58	0.27 47	1.09 264	0.27 23	0.15 61	0.11 21	0.16 102	0.11 7	0.13 24	0.13 4

zaero_v3	0.32 66	0.20 39	0.48 80	0.38 25	0.23 23	0.57 220	0.20 16	0.69 80	0.40 74	0.42 109	0.43 85	0.32 48	0.24 18	0.73 142	0.27 23	0.13 23	0.11 21	0.14 8	0.12 74	0.13 24	0.14 28

ITERv2	0.32 66	0.20 39	0.53 117	0.38 25	0.23 23	0.51 174	0.19 7	0.68 75	0.41 82	0.41 108	0.41 80	0.35 69	0.25 23	0.76 151	0.29 66	0.13 23	0.11 21	0.14 8	0.12 74	0.13 24	0.14 28

Monster-pub-mixall	0.32 66	0.20 39	0.44 63	0.37 6	0.22 14	0.28 10	0.18 2	0.69 80	0.36 61	0.37 85	0.36 67	0.27 21	0.20 2	1.43 348	0.25 5	0.15 61	0.12 45	0.13 1	0.11 7	0.12 1	0.15 60

asd	0.32 66	0.22 68	0.49 88	0.40 71	0.25 70	0.47 130	0.30 128	0.77 105	0.35 41	0.44 116	0.40 77	0.28 30	0.34 104	0.64 117	0.29 66	0.13 23	0.10 2	0.14 8	0.12 74	0.15 88	0.13 4

4.25_new	0.32 66	0.27 171	0.49 88	0.40 71	0.27 108	0.49 146	0.39 231	0.69 80	0.35 41	0.40 103	0.43 85	0.27 21	0.36 120	0.48 33	0.32 112	0.12 6	0.10 2	0.15 71	0.11 7	0.14 58	0.13 4

4.5w_new	0.32 66	0.27 171	0.49 88	0.40 71	0.27 108	0.49 146	0.39 231	0.69 80	0.35 41	0.40 103	0.43 85	0.27 21	0.36 120	0.48 33	0.32 112	0.12 6	0.10 2	0.15 71	0.11 7	0.14 58	0.13 4

4.25w-stereo	0.32 66	0.27 171	0.49 88	0.40 71	0.27 108	0.49 146	0.39 231	0.69 80	0.35 41	0.40 103	0.43 85	0.27 21	0.36 120	0.48 33	0.32 112	0.12 6	0.10 2	0.15 71	0.12 74	0.14 58	0.13 4

4w-stereo	0.32 66	0.25 127	0.52 113	0.38 25	0.25 70	0.46 121	0.28 110	0.68 75	0.35 41	0.43 113	0.45 98	0.28 30	0.39 139	0.63 115	0.31 99	0.12 6	0.10 2	0.15 71	0.12 74	0.14 58	0.14 28

IGEV-Stereo++	0.32 66	0.22 68	0.47 75	0.48 155	0.33 254	0.33 29	0.22 54	0.78 113	0.48 105	0.35 74	0.41 80	0.32 48	0.47 196	0.40 4	0.29 66	0.15 61	0.12 45	0.15 71	0.12 74	0.15 88	0.15 60

ITERv4	0.33 75	0.20 39	0.42 55	0.36 1	0.24 38	0.34 35	0.20 16	0.78 113	0.52 116	0.47 131	0.58 151	0.28 30	0.46 187	0.53 62	0.37 167	0.13 23	0.12 45	0.14 8	0.12 74	0.14 58	0.20 221

AdaDepth	0.33 75	0.23 84	0.69 200	0.46 128	0.29 161	0.44 111	0.24 81	0.54 11	0.38 69	0.33 63	0.38 71	0.26 17	0.31 83	0.81 169	0.27 23	0.12 6	0.13 99	0.16 102	0.13 117	0.16 112	0.20 221

2.5w	0.33 75	0.23 84	0.53 117	0.41 81	0.25 70	0.42 95	0.38 217	0.69 80	0.35 41	0.38 89	0.54 140	0.24 9	0.26 32	0.91 210	0.29 66	0.13 23	0.10 2	0.14 8	0.13 117	0.14 58	0.15 60

2.75w_new	0.33 75	0.24 105	0.51 106	0.36 1	0.24 38	0.41 83	0.42 257	0.61 48	0.40 74	0.50 157	0.44 94	0.24 9	0.34 104	0.77 155	0.34 126	0.13 23	0.11 21	0.14 8	0.11 7	0.13 24	0.13 4

3.25w_new	0.33 75	0.22 68	0.50 98	0.39 49	0.24 38	0.52 181	0.33 153	0.77 105	0.43 89	0.49 148	0.46 104	0.32 48	0.37 127	0.64 117	0.28 39	0.12 6	0.10 2	0.14 8	0.12 74	0.12 1	0.15 60

3.25w	0.33 75	0.22 68	0.50 98	0.39 49	0.24 38	0.52 181	0.33 153	0.77 105	0.43 89	0.49 148	0.46 104	0.32 48	0.37 127	0.64 117	0.28 39	0.12 6	0.10 2	0.14 8	0.12 74	0.12 1	0.15 60

LG-G_1	0.33 75	0.22 68	0.48 80	0.44 107	0.20 3	0.64 272	0.18 2	0.80 117	0.28 8	0.30 28	0.30 39	0.36 80	0.35 112	0.88 198	0.26 7	0.17 121	0.13 99	0.16 102	0.11 7	0.14 58	0.16 109

LG-G	0.33 75	0.22 68	0.48 80	0.44 107	0.20 3	0.64 272	0.18 2	0.80 117	0.28 8	0.30 28	0.30 39	0.36 80	0.35 112	0.88 198	0.26 7	0.17 121	0.13 99	0.16 102	0.11 7	0.14 58	0.16 109

GEAStereo	0.34 83	0.23 84	0.46 66	0.49 170	0.33 254	0.46 121	0.35 179	0.87 146	0.42 84	0.36 78	0.39 73	0.32 48	0.33 96	0.45 15	0.29 66	0.22 321	0.13 99	0.17 129	0.13 117	0.17 136	0.16 109

ITER	0.34 83	0.20 39	0.48 80	0.37 6	0.22 14	0.37 60	0.20 16	0.61 48	0.35 41	0.42 109	0.49 115	0.34 64	0.25 23	1.36 325	0.30 87	0.14 36	0.11 21	0.13 1	0.11 7	0.13 24	0.14 28

qwe	0.34 83	0.22 68	0.48 80	0.39 49	0.27 108	0.49 146	0.30 128	0.76 103	0.40 74	0.51 167	0.49 115	0.26 17	0.29 65	0.83 177	0.35 135	0.12 6	0.10 2	0.14 8	0.12 74	0.15 88	0.14 28

3.75w	0.34 83	0.23 84	0.50 98	0.39 49	0.30 178	0.62 252	0.36 192	0.70 89	0.38 69	0.44 116	0.49 115	0.25 13	0.36 120	0.72 139	0.28 39	0.13 23	0.09 1	0.14 8	0.12 74	0.13 24	0.15 60

2w_stereo	0.34 83	0.25 127	0.52 113	0.40 71	0.23 23	0.46 121	0.47 327	0.77 105	0.44 93	0.47 131	0.51 126	0.24 9	0.44 170	0.49 41	0.31 99	0.12 6	0.10 2	0.15 71	0.12 74	0.15 88	0.16 109

SGD-Stereo	0.34 83	0.22 68	0.44 63	0.39 49	0.20 3	0.42 95	0.22 54	0.71 90	0.33 22	0.43 113	0.34 63	0.27 21	0.35 112	1.15 278	0.33 121	0.21 286	0.11 21	0.16 102	0.13 117	0.17 136	0.15 60

GREAT-IGEV	0.34 83	0.22 68	0.54 122	0.40 71	0.31 200	0.36 51	0.28 110	0.59 35	0.66 166	0.28 9	0.51 126	0.29 35	0.29 65	0.86 189	0.28 39	0.15 61	0.12 45	0.15 71	0.11 7	0.17 136	0.16 109

DEFOM-Stereo	0.34 83	0.23 84	0.46 66	0.44 107	0.29 161	0.79 346	0.23 72	0.50 4	0.39 71	0.38 89	0.32 55	0.23 3	0.25 23	1.21 294	0.28 39	0.17 121	0.12 45	0.15 71	0.11 7	0.14 58	0.16 109

2.25w	0.35 91	0.24 105	0.55 125	0.38 25	0.24 38	0.44 111	0.25 86	0.69 80	0.42 84	0.49 148	0.59 155	0.27 21	0.35 112	0.83 177	0.37 167	0.13 23	0.11 21	0.14 8	0.12 74	0.13 24	0.17 139

3.5w_stereo	0.35 91	0.27 171	0.55 125	0.38 25	0.25 70	0.54 203	0.34 166	0.73 96	0.40 74	0.46 129	0.45 98	0.31 43	0.38 137	0.80 168	0.40 198	0.12 6	0.10 2	0.15 71	0.12 74	0.14 58	0.16 109

3w_stereo	0.35 91	0.25 127	0.60 150	0.41 81	0.21 8	0.52 181	0.53 372	0.72 95	0.47 103	0.47 131	0.50 122	0.23 3	0.45 177	0.49 41	0.30 87	0.13 23	0.10 2	0.15 71	0.12 74	0.15 88	0.17 139

monsters	0.35 91	0.21 58	0.49 88	0.43 100	0.39 337	0.34 35	0.26 97	0.69 80	0.44 93	0.49 148	0.41 80	0.23 3	0.26 32	1.38 333	0.27 23	0.14 36	0.11 21	0.14 8	0.12 74	0.13 24	0.15 60

S2M2_L	0.35 91	0.28 188	0.47 75	0.43 100	0.30 178	0.31 21	0.16 1	0.61 48	0.68 171	0.32 53	0.49 115	0.47 142	0.34 104	0.40 4	0.33 121	0.25 388	0.22 431	0.20 233	0.22 372	0.25 374	0.23 300
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
GSStereo	0.36 96	0.23 84	0.46 66	0.50 189	0.33 254	0.46 121	0.35 179	1.31 298	0.53 121	0.38 89	0.39 73	0.32 48	0.33 96	0.45 15	0.29 66	0.20 251	0.12 45	0.16 102	0.13 117	0.17 136	0.18 157

Zero-FE251	0.36 96	0.25 127	0.64 174	0.49 170	0.30 178	0.57 220	0.24 81	0.86 142	0.36 61	0.53 173	0.39 73	0.51 164	0.41 146	0.49 41	0.28 39	0.19 206	0.15 257	0.17 129	0.12 74	0.14 58	0.16 109

1w_stereo	0.36 96	0.21 58	0.47 75	0.44 107	0.27 108	0.47 130	0.54 386	0.66 71	0.51 114	0.44 116	0.67 173	0.25 13	0.45 177	0.62 106	0.34 126	0.12 6	0.10 2	0.14 8	0.11 7	0.14 58	0.15 60

monsterstereo	0.36 96	0.21 58	0.53 117	0.48 155	0.36 303	0.27 8	0.29 119	0.58 27	0.52 116	0.45 124	0.61 159	0.26 17	0.27 47	1.23 296	0.28 39	0.14 36	0.12 45	0.15 71	0.12 74	0.16 112	0.13 4

111111	0.36 96	0.22 68	0.49 88	0.47 143	0.45 392	0.36 51	0.22 54	1.04 198	0.44 93	0.33 63	0.33 60	0.40 108	0.26 32	0.99 232	0.27 23	0.17 121	0.12 45	0.15 71	0.11 7	0.15 88	0.15 60

RAStereo	0.36 96	0.22 68	0.85 295	0.48 155	0.28 146	0.27 8	0.28 110	0.77 105	0.65 164	0.33 63	0.43 85	0.44 119	0.31 83	0.45 15	0.35 135	0.18 161	0.15 257	0.19 196	0.15 171	0.19 208	0.15 60

VIP-Stereo	0.37 102	0.25 127	0.62 162	0.41 81	0.46 401	0.82 363	0.22 54	0.67 74	0.48 105	0.32 53	0.55 143	0.37 90	0.31 83	0.85 186	0.28 39	0.18 161	0.12 45	0.16 102	0.12 74	0.15 88	0.14 28

gasm-f	0.37 102	0.24 105	0.50 98	0.49 170	0.33 254	0.37 60	0.44 294	0.87 146	0.42 84	0.36 78	0.65 167	0.32 48	0.46 187	0.58 86	0.30 87	0.22 321	0.13 99	0.17 129	0.13 117	0.19 208	0.16 109

LG-Stereo	0.37 102	0.27 171	0.94 340	0.48 155	0.26 96	0.37 60	0.30 128	0.88 150	0.57 135	0.38 89	0.58 151	0.29 35	0.21 6	0.51 57	0.37 167	0.14 36	0.14 179	0.20 233	0.18 250	0.18 172	0.14 28

GIP-stereo	0.37 102	0.25 127	0.49 88	0.55 281	0.41 363	0.37 60	0.22 54	1.03 191	0.56 132	0.35 74	0.52 129	0.46 133	0.37 127	0.55 71	0.28 39	0.20 251	0.13 99	0.16 102	0.12 74	0.16 112	0.16 109

zero-FE	0.38 106	0.24 105	0.54 122	0.48 155	0.46 401	0.29 14	0.23 72	0.69 80	0.34 29	0.34 71	0.41 80	0.37 90	0.49 213	0.68 131	0.35 135	0.23 345	0.12 45	0.18 168	0.13 117	0.82 588	0.19 193

LG-Stereo_Zeroshot	0.38 106	0.25 127	0.61 157	0.53 251	0.29 161	0.36 51	0.22 54	1.24 280	0.42 84	0.45 124	0.65 167	0.37 90	0.51 224	0.41 7	0.30 87	0.18 161	0.12 45	0.17 129	0.13 117	0.18 172	0.20 221

AIO_rvc	0.38 106	0.25 127	0.65 181	0.47 143	0.31 200	0.55 209	0.38 217	0.98 172	0.51 114	0.35 74	0.48 110	0.49 153	0.22 10	0.87 194	0.31 99	0.16 81	0.12 45	0.16 102	0.12 74	0.15 88	0.15 60

AIO_test	0.38 106	0.24 105	0.59 141	0.47 143	0.31 200	0.55 209	0.44 294	0.86 142	0.50 111	0.34 71	0.48 110	0.46 133	0.30 76	0.76 151	0.31 99	0.17 121	0.12 45	0.17 129	0.13 117	0.16 112	0.15 60

IGEV-RUCA	0.38 106	0.24 105	0.51 106	0.51 205	0.36 303	0.59 236	0.23 72	0.68 75	0.52 116	0.39 96	0.50 122	0.44 119	0.31 83	0.86 189	0.31 99	0.24 367	0.13 99	0.16 102	0.12 74	0.20 247	0.21 250

MaDis-Stereo	0.38 106	0.27 171	0.72 210	0.45 116	0.35 294	0.30 16	0.31 135	0.81 120	0.54 124	0.38 89	0.38 71	0.58 198	0.49 213	0.53 62	0.39 181	0.20 251	0.16 296	0.19 196	0.15 171	0.19 208	0.15 60

UniTT-Stereo	0.38 106	0.24 105	0.67 190	0.49 170	0.36 303	0.40 75	0.32 145	0.55 13	0.55 128	0.55 180	0.55 143	0.36 80	0.31 83	0.59 91	0.52 292	0.21 286	0.15 257	0.17 129	0.15 171	0.19 208	0.17 139

DDF-Stereo	0.39 113	0.24 105	0.53 117	0.51 205	0.45 392	0.30 16	0.23 72	0.64 59	0.34 29	0.34 71	0.40 77	0.37 90	0.48 201	0.94 216	0.35 135	0.24 367	0.12 45	0.18 168	0.13 117	0.85 589	0.19 193

HUF	0.39 113	0.27 171	0.71 208	0.43 100	0.24 38	0.51 174	0.47 327	0.99 180	0.55 128	0.37 85	0.45 98	0.53 177	0.41 146	0.70 135	0.29 66	0.18 161	0.14 179	0.16 102	0.12 74	0.15 88	0.17 139

fffft	0.39 113	0.24 105	0.56 131	0.45 116	0.34 275	0.42 95	0.48 334	0.85 135	0.39 71	0.45 124	0.35 65	0.38 98	0.31 83	1.32 319	0.34 126	0.14 36	0.12 45	0.19 196	0.15 171	0.16 112	0.18 157
1: 1. 1
AIO-Stereo	0.39 113	0.26 147	0.54 122	0.50 189	0.24 38	0.45 116	0.39 231	1.13 233	0.57 135	0.42 109	0.49 115	0.52 172	0.25 23	0.74 143	0.32 112	0.16 81	0.13 99	0.18 168	0.14 151	0.16 112	0.15 60

ours_stereo	0.40 117	0.30 236	0.57 133	0.47 143	0.31 200	0.40 75	0.44 294	0.79 116	0.58 138	0.36 78	0.58 151	0.46 133	0.33 96	1.14 277	0.33 121	0.17 121	0.13 99	0.19 196	0.15 171	0.19 208	0.20 221

RSM++	0.40 117	0.26 147	0.55 125	0.51 205	0.27 108	0.49 146	0.41 249	0.83 127	0.52 116	0.39 96	0.47 107	0.60 208	0.34 104	1.02 243	0.31 99	0.16 81	0.13 99	0.17 129	0.15 171	0.18 172	0.15 60

RSM	0.40 117	0.25 127	0.53 117	0.50 189	0.27 108	0.46 121	0.40 239	0.94 166	0.49 108	0.42 109	0.44 94	0.65 227	0.33 96	1.07 257	0.32 112	0.15 61	0.13 99	0.17 129	0.14 151	0.17 136	0.15 60

trnet	0.40 117	0.23 84	0.40 38	0.37 6	0.20 3	0.53 190	0.29 119	0.81 120	1.15 363	0.59 184	0.72 192	0.53 177	0.43 162	0.56 75	0.37 167	0.18 161	0.13 99	0.15 71	0.10 1	0.14 58	0.14 28

CREStereo	0.40 117	0.24 105	0.40 38	0.37 6	0.22 14	0.52 181	0.29 119	0.81 120	1.15 363	0.59 184	0.72 192	0.51 164	0.42 154	0.57 82	0.37 167	0.19 206	0.13 99	0.15 71	0.10 1	0.14 58	0.15 60
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
FlowAnything_test	0.41 122	0.27 171	0.67 190	0.60 365	0.33 254	0.62 252	0.35 179	0.64 59	0.48 105	0.46 129	0.36 67	0.45 129	0.37 127	0.54 66	0.52 292	0.25 388	0.19 383	0.28 449	0.33 531	0.22 313	0.22 279

MSCF	0.41 122	0.28 188	0.64 174	0.50 189	0.27 108	0.58 234	0.37 207	1.03 191	0.54 124	0.54 175	0.72 192	0.32 48	0.64 293	0.56 75	0.30 87	0.19 206	0.13 99	0.17 129	0.15 171	0.17 136	0.21 250

water-stereo	0.41 122	0.21 58	0.69 200	0.45 116	0.28 146	0.50 165	0.27 103	0.96 167	0.52 116	0.57 183	0.78 206	0.59 204	0.53 232	0.44 11	0.43 222	0.17 121	0.16 296	0.17 129	0.15 171	0.17 136	0.22 279

DEFOM-Stereo_RVC	0.41 122	0.68 540	0.45 65	0.66 433	0.30 178	0.48 140	0.25 86	0.87 146	0.46 101	0.39 96	0.37 69	0.30 40	0.69 313	1.16 282	0.31 99	0.17 121	0.11 21	0.16 102	0.12 74	0.18 172	0.14 28

castereo++	0.41 122	0.26 147	0.51 106	0.44 107	0.32 233	0.96 428	0.22 54	1.13 233	0.61 152	0.33 63	0.45 98	0.50 160	0.39 139	0.94 216	0.25 5	0.18 161	0.12 45	0.17 129	0.12 74	0.14 58	0.16 109

SMoEStereo_RVC	0.41 122	0.26 147	0.55 125	0.46 128	0.31 200	0.60 241	0.36 192	0.85 135	0.47 103	0.47 131	0.43 85	0.42 113	0.34 104	1.40 338	0.31 99	0.15 61	0.12 45	0.20 233	0.15 171	0.16 112	0.18 157

Pointernet	0.41 122	0.21 58	0.63 165	0.45 116	0.29 161	0.51 174	0.27 103	1.54 346	0.70 175	0.48 140	0.64 163	0.49 153	0.37 127	0.51 57	0.36 154	0.18 161	0.13 99	0.14 8	0.11 7	0.14 58	0.14 28

AEACV	0.41 122	0.25 127	0.60 150	0.55 281	0.52 441	0.43 103	0.38 217	0.98 172	0.63 156	0.44 116	0.56 147	0.46 133	0.59 273	0.56 75	0.31 99	0.17 121	0.13 99	0.18 168	0.16 208	0.17 136	0.17 139

LoS	0.41 122	0.23 84	0.46 66	0.39 49	0.23 23	0.48 140	0.40 239	1.12 229	0.94 261	0.50 157	0.66 170	0.49 153	0.42 154	0.63 115	0.39 181	0.19 206	0.14 179	0.16 102	0.11 7	0.14 58	0.15 60
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
EGLCR-Stereo	0.41 122	0.24 105	0.59 141	0.45 116	0.27 108	0.54 203	0.22 54	1.23 278	0.56 132	0.44 116	0.43 85	0.68 235	0.29 65	0.89 203	0.34 126	0.17 121	0.12 45	0.20 233	0.17 232	0.17 136	0.18 157

GLC_STEREO	0.41 122	0.27 171	0.43 58	0.55 281	0.24 38	0.47 130	0.30 128	0.81 120	0.64 161	0.53 173	0.74 198	0.50 160	0.31 83	0.65 123	0.45 240	0.18 161	0.20 400	0.23 334	0.19 273	0.21 293	0.21 250

mms	0.42 133	0.29 211	0.60 150	0.47 143	0.33 254	0.43 103	0.46 316	0.75 101	0.50 111	0.36 78	0.61 159	0.44 119	0.30 76	1.39 336	0.34 126	0.16 81	0.14 179	0.18 168	0.15 171	0.19 208	0.21 250

CASnet	0.42 133	0.26 147	0.52 113	0.52 228	0.21 8	0.49 146	0.35 179	0.85 135	0.85 227	0.84 241	0.69 180	0.48 149	0.31 83	0.57 82	0.34 126	0.19 206	0.12 45	0.27 433	0.22 372	0.23 333	0.15 60
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Selective-IGEV	0.42 133	0.26 147	0.56 131	0.48 155	0.27 108	0.45 116	0.33 153	1.56 352	0.61 152	0.36 78	0.47 107	0.52 172	0.30 76	1.08 260	0.33 121	0.15 61	0.13 99	0.17 129	0.13 117	0.16 112	0.15 60

CroCo-Stereo	0.42 133	0.33 307	0.83 280	0.59 357	0.28 146	0.26 4	0.33 153	1.22 273	0.85 227	0.43 113	0.49 115	0.65 227	0.46 187	0.40 4	0.36 154	0.19 206	0.15 257	0.16 102	0.14 151	0.20 247	0.17 139
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
Replicate-Monster	0.43 137	0.30 236	2.04 530	0.37 6	0.22 14	0.47 130	0.23 72	0.82 125	0.50 111	0.44 116	0.27 21	0.31 43	0.29 65	1.01 239	0.26 7	0.14 36	0.11 21	0.14 8	0.12 74	0.13 24	0.38 491

GASTEREO	0.43 137	0.29 211	0.62 162	0.51 205	0.27 108	0.62 252	0.36 192	1.02 183	0.58 138	0.55 180	0.83 221	0.30 40	0.65 298	0.64 117	0.30 87	0.19 206	0.13 99	0.17 129	0.15 171	0.16 112	0.21 250

castereo	0.43 137	0.25 127	0.50 98	0.46 128	0.30 178	0.60 241	0.56 403	1.23 278	0.83 220	0.39 96	0.70 186	0.45 129	0.68 309	0.54 66	0.33 121	0.17 121	0.11 21	0.17 129	0.13 117	0.16 112	0.14 28

WCG-NET	0.43 137	0.23 84	0.58 135	0.42 93	0.26 96	0.46 121	0.32 145	0.77 105	1.16 370	0.77 222	0.75 199	0.58 198	0.44 170	0.62 106	0.38 175	0.16 81	0.12 45	0.16 102	0.14 151	0.15 88	0.14 28

MGS-Stereo	0.43 137	0.28 188	0.61 157	0.46 128	0.28 146	0.49 146	0.33 153	0.60 41	0.89 237	0.47 131	1.32 408	0.51 164	0.32 93	0.66 125	0.39 181	0.20 251	0.16 296	0.18 168	0.16 208	0.18 172	0.18 157

MoCha-V2	0.43 137	0.23 84	0.55 125	0.56 302	0.23 23	0.44 111	0.32 145	1.35 306	0.63 156	0.54 175	0.55 143	0.42 113	0.57 252	1.12 273	0.28 39	0.15 61	0.13 99	0.15 71	0.13 117	0.17 136	0.18 157

GCAP-Stereo	0.43 137	0.32 287	0.80 257	0.50 189	0.27 108	0.53 190	0.31 135	1.05 202	0.67 168	0.69 208	0.71 189	0.58 198	0.42 154	0.51 57	0.35 135	0.18 161	0.15 257	0.18 168	0.13 117	0.17 136	0.15 60

MM-Stereo_test2	0.44 144	0.25 127	0.70 205	0.54 265	0.33 254	0.55 209	0.45 310	1.02 183	0.84 223	0.61 195	0.51 126	0.49 153	0.42 154	0.82 171	0.32 112	0.16 81	0.13 99	0.18 168	0.14 151	0.19 208	0.17 139

fffy	0.44 144	0.29 211	0.67 190	0.47 143	0.30 178	0.46 121	0.34 166	0.98 172	0.57 135	0.40 103	0.59 155	0.55 185	0.41 146	1.26 303	0.37 167	0.16 81	0.14 179	0.19 196	0.16 208	0.19 208	0.20 221

Occ-G	0.44 144	0.23 84	0.59 141	0.44 107	0.27 108	0.43 103	0.61 435	0.85 135	0.62 154	0.48 140	0.66 170	1.00 363	0.45 177	0.79 165	0.45 240	0.17 121	0.14 179	0.18 168	0.13 117	0.16 112	0.18 157

depthmonostereo	0.45 147	0.26 147	0.89 313	0.49 170	0.24 38	0.60 241	0.36 192	1.03 191	0.77 193	0.50 157	0.65 167	0.50 160	0.55 243	0.70 135	0.39 181	0.16 81	0.16 296	0.16 102	0.14 151	0.16 112	0.20 221

IGEV++	0.45 147	0.24 105	0.63 165	0.58 338	0.32 233	0.42 95	0.25 86	2.16 519	0.65 164	0.38 89	0.58 151	0.46 133	0.44 170	0.56 75	0.40 198	0.20 251	0.13 99	0.16 102	0.13 117	0.17 136	0.18 157

ff7	0.45 147	0.30 236	0.64 174	0.47 143	0.33 254	0.49 146	0.42 257	0.93 156	0.59 141	0.50 157	0.53 133	0.44 119	0.48 201	1.41 341	0.36 154	0.18 161	0.13 99	0.21 267	0.15 171	0.18 172	0.21 250

ffff	0.45 147	0.30 236	0.64 174	0.47 143	0.33 254	0.49 146	0.42 257	0.93 156	0.59 141	0.50 157	0.53 133	0.44 119	0.48 201	1.41 341	0.36 154	0.18 161	0.13 99	0.21 267	0.15 171	0.18 172	0.21 250

11t	0.45 147	0.30 236	0.64 174	0.47 143	0.33 254	0.49 146	0.42 257	0.93 156	0.59 141	0.50 157	0.53 133	0.44 119	0.48 201	1.41 341	0.36 154	0.18 161	0.13 99	0.21 267	0.15 171	0.18 172	0.21 250

LoS_RVC	0.45 147	0.29 211	0.48 80	0.49 170	0.83 558	0.51 174	0.43 275	0.65 65	0.44 93	0.47 131	0.78 206	0.44 119	0.60 279	0.59 91	0.37 167	0.14 36	0.12 45	0.14 8	0.10 1	0.14 58	1.08 602

anonymousdsp	0.45 147	0.30 236	0.60 150	0.48 155	0.34 275	0.49 146	0.42 257	0.97 168	0.60 147	0.51 167	0.53 133	0.46 133	0.47 196	1.36 325	0.35 135	0.18 161	0.13 99	0.21 267	0.15 171	0.18 172	0.21 250

ccc-4	0.45 147	0.30 236	0.64 174	0.47 143	0.33 254	0.49 146	0.42 257	0.93 156	0.59 141	0.50 157	0.53 133	0.44 119	0.48 201	1.41 341	0.36 154	0.18 161	0.13 99	0.21 267	0.15 171	0.18 172	0.21 250

IGEV-Stereo	0.45 147	0.30 236	0.60 150	0.48 155	0.34 275	0.49 146	0.42 257	0.98 172	0.60 147	0.51 167	0.53 133	0.46 133	0.47 196	1.36 325	0.35 135	0.18 161	0.13 99	0.21 267	0.15 171	0.18 172	0.21 250
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
TANstereo	0.45 147	0.23 84	0.50 98	0.43 100	0.21 8	0.65 278	0.26 97	0.83 127	0.88 236	0.95 268	0.99 262	0.51 164	0.45 177	0.56 75	0.36 154	0.19 206	0.24 469	0.16 102	0.13 117	0.17 136	0.27 382

DilatedVolume-Stereo	0.46 157	0.24 105	0.72 210	0.45 116	0.33 254	0.72 311	0.29 119	0.83 127	0.53 121	0.82 234	0.73 196	0.52 172	0.44 170	1.16 282	0.42 216	0.15 61	0.15 257	0.15 71	0.14 151	0.16 112	0.17 139

Reg-Stereo(zero)	0.46 157	0.23 84	0.50 98	0.45 116	0.25 70	0.41 83	0.27 103	0.80 117	1.12 346	0.93 263	0.79 209	0.91 323	0.46 187	0.74 143	0.44 227	0.15 61	0.13 99	0.15 71	0.12 74	0.15 88	0.18 157

rvit_stereo_0081_aga	0.46 157	0.37 397	0.91 328	0.52 228	0.41 363	0.49 146	0.40 239	0.88 150	0.66 166	0.59 184	0.56 147	0.53 177	0.43 162	0.67 126	0.44 227	0.27 435	0.21 416	0.22 300	0.20 302	0.26 386	0.19 193

rvit_stereo_0081	0.46 157	0.34 337	0.72 210	0.56 302	0.35 294	0.41 83	0.44 294	0.74 99	1.04 306	0.49 148	0.52 129	0.51 164	0.49 213	0.86 189	0.47 256	0.25 388	0.20 400	0.22 300	0.19 273	0.26 386	0.19 193

rvit_stereo_0082	0.46 157	0.34 337	0.72 210	0.56 302	0.35 294	0.41 83	0.44 294	0.74 99	1.04 306	0.49 148	0.52 129	0.51 164	0.49 213	0.86 189	0.47 256	0.25 388	0.20 400	0.22 300	0.19 273	0.26 386	0.19 193

IGEV-Stereo+	0.46 157	0.23 84	0.51 106	0.42 93	0.46 401	0.15 1	0.19 7	0.45 3	0.37 67	0.28 9	0.25 8	0.31 43	0.41 146	1.43 348	0.31 99	0.18 161	0.13 99	0.15 71	0.12 74	1.09 602	1.74 614

WCG-NET（raft）	0.46 157	0.23 84	0.59 141	0.42 93	0.24 38	0.50 165	0.35 179	0.76 103	1.10 331	0.72 214	0.76 200	0.91 323	0.50 221	0.88 198	0.40 198	0.16 81	0.13 99	0.15 71	0.14 151	0.15 88	0.17 139

ProNet	0.46 157	0.30 236	0.69 200	0.46 128	0.32 233	0.57 220	0.52 366	1.15 249	0.67 168	0.44 116	0.50 122	0.44 119	0.43 162	1.31 313	0.38 175	0.16 81	0.15 257	0.19 196	0.16 208	0.18 172	0.18 157

MC-Stereo	0.46 157	0.24 105	0.58 135	0.63 397	0.30 178	0.38 69	0.32 145	0.98 172	0.74 186	0.66 203	0.85 225	0.56 194	0.60 279	1.07 257	0.32 112	0.17 121	0.12 45	0.17 129	0.15 171	0.16 112	0.16 109

CroCo-Stereo Lap2	0.46 157	0.37 397	0.87 304	0.62 387	0.79 549	0.28 10	0.35 179	0.81 120	0.73 179	0.39 96	0.54 140	0.71 250	0.54 240	0.60 95	0.48 264	0.18 161	0.18 363	0.19 196	0.16 208	0.21 293	0.21 250

DA	0.47 167	0.23 84	0.59 141	0.54 265	0.26 96	1.08 450	0.44 294	1.51 336	0.63 156	0.48 140	0.69 180	0.55 185	0.49 213	0.49 41	0.38 175	0.20 251	0.14 179	0.19 196	0.13 117	0.19 208	0.17 139

GGEV	0.47 167	0.23 84	0.59 141	0.54 265	0.26 96	1.08 450	0.44 294	1.51 336	0.63 156	0.48 140	0.69 180	0.55 185	0.49 213	0.49 41	0.38 175	0.20 251	0.14 179	0.19 196	0.13 117	0.19 208	0.17 139

tt45	0.47 167	0.25 127	0.52 113	0.47 143	0.34 275	0.78 338	0.32 145	0.86 142	0.45 100	0.52 170	0.45 98	0.49 153	0.37 127	2.12 459	0.36 154	0.16 81	0.13 99	0.19 196	0.16 208	0.17 136	0.21 250

rvit_stereo_0080	0.47 167	0.35 366	0.87 304	0.48 155	0.36 303	0.42 95	0.54 386	0.93 156	0.78 197	0.52 170	0.60 157	0.55 185	0.47 196	0.62 106	0.48 264	0.27 435	0.21 416	0.20 233	0.20 302	0.31 448	0.20 221

Former-RAFT_DAM_RVC	0.47 167	0.38 415	0.75 234	0.48 155	0.37 313	0.67 289	0.35 179	0.82 125	1.14 358	0.61 195	0.64 163	0.39 103	0.39 139	0.74 143	0.39 181	0.20 251	0.17 327	0.22 300	0.18 250	0.24 362	0.20 221

whm_eth	0.47 167	0.35 366	0.87 304	0.48 155	0.36 303	0.42 95	0.54 386	0.93 156	0.78 197	0.52 170	0.60 157	0.55 185	0.47 196	0.62 106	0.48 264	0.27 435	0.21 416	0.20 233	0.20 302	0.31 448	0.20 221

XX-TBD	0.47 167	0.71 545	0.39 28	0.81 536	0.25 70	0.57 220	0.26 97	0.73 96	1.30 455	0.78 224	1.01 269	0.45 129	0.33 96	0.49 41	0.39 181	0.20 251	0.15 257	0.15 71	0.11 7	0.17 136	0.15 60

PMTNet	0.47 167	0.22 68	0.43 58	0.39 49	0.24 38	0.71 308	0.26 97	0.78 113	1.03 300	0.65 200	0.69 180	0.55 185	0.48 201	0.90 207	0.36 154	0.99 601	0.13 99	0.15 71	0.10 1	0.15 88	0.15 60

HART	0.48 175	0.24 105	0.63 165	0.52 228	0.27 108	0.41 83	0.29 119	1.32 302	0.54 124	0.59 184	1.47 458	0.61 215	0.34 104	1.09 264	0.32 112	0.16 81	0.14 179	0.19 196	0.14 151	0.19 208	0.18 157

SCV_C0	0.48 175	0.29 211	0.88 309	0.46 128	0.31 200	0.46 121	0.31 135	1.67 374	0.87 233	0.40 103	0.52 129	0.54 181	0.29 65	1.27 306	0.34 126	0.18 161	0.14 179	0.17 129	0.14 151	0.20 247	0.18 157

CAS++	0.48 175	0.34 337	0.59 141	0.48 155	0.32 233	0.45 116	0.29 119	1.73 401	0.78 197	0.71 210	0.73 196	0.36 80	0.28 58	0.70 135	0.35 135	0.27 435	0.22 431	0.26 418	0.21 344	0.29 425	0.22 279
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MIF-Stereo (partial)	0.48 175	0.28 188	0.83 280	0.51 205	0.53 449	0.39 72	0.27 103	1.03 191	0.64 161	0.47 131	0.71 189	0.51 164	0.51 224	1.13 275	0.47 256	0.20 251	0.16 296	0.23 334	0.20 302	0.24 362	0.20 221

StereoAnything_RVC	0.49 179	1.60 608	0.87 304	0.37 6	0.21 8	0.26 4	0.21 35	0.53 7	0.23 2	0.23 1	0.21 2	0.19 1	0.35 112	1.29 310	0.23 1	0.22 321	0.11 21	0.15 71	0.11 7	2.36 612	0.13 4

999	0.49 179	0.25 127	0.55 125	0.51 205	0.35 294	0.74 318	0.31 135	0.89 154	0.59 141	0.39 96	0.50 122	0.50 160	0.36 120	2.41 486	0.41 208	0.17 121	0.13 99	0.18 168	0.15 171	0.16 112	0.23 300

rvit_stereo_0083	0.49 179	0.34 337	0.85 295	0.57 324	0.36 303	0.49 146	0.43 275	0.73 96	1.05 312	0.50 157	0.57 150	0.55 185	0.50 221	0.92 212	0.50 280	0.25 388	0.25 481	0.24 358	0.20 302	0.25 374	0.19 193

rvit_stereo_ft	0.49 179	0.38 415	1.03 372	0.68 459	0.42 373	0.40 75	0.58 416	0.93 156	0.86 230	0.47 131	0.55 143	0.57 196	0.48 201	0.67 126	0.53 302	0.26 414	0.17 327	0.22 300	0.22 372	0.24 362	0.19 193

RAFT-Stereo-weight	0.49 179	0.26 147	0.58 135	0.49 170	0.28 146	0.61 249	0.34 166	1.16 254	1.11 338	1.06 302	0.79 209	0.75 256	0.28 58	0.79 165	0.42 216	0.16 81	0.13 99	0.17 129	0.15 171	0.16 112	0.18 157

IGEVStereo-DCA	0.49 179	0.33 307	0.64 174	0.46 128	0.34 275	0.50 165	0.42 257	0.93 156	0.59 141	0.48 140	0.48 110	0.48 149	0.45 177	2.28 475	0.44 227	0.19 206	0.14 179	0.19 196	0.15 171	0.17 136	0.21 250

plain	0.49 179	0.29 211	1.23 443	0.51 205	0.40 349	0.35 40	0.37 207	1.04 198	0.62 154	0.44 116	0.76 200	0.42 113	0.41 146	1.17 287	0.46 246	0.23 345	0.15 257	0.24 358	0.19 273	0.25 374	0.18 157

testlalala	0.49 179	0.30 236	0.70 205	0.44 107	0.40 349	0.68 293	0.38 217	1.38 312	0.58 138	1.28 419	0.82 219	0.61 215	0.36 120	0.57 82	0.34 126	0.21 286	0.14 179	0.18 168	0.12 74	0.15 88	0.16 109

iRaftStereo_RVC	0.49 179	0.28 188	0.72 210	0.53 251	0.29 161	0.52 181	0.33 153	1.14 237	0.84 223	0.85 243	0.99 262	0.55 185	0.36 120	0.83 177	0.40 198	0.18 161	0.13 99	0.22 300	0.20 302	0.20 247	0.18 157

CREStereo++_RVC	0.49 179	0.22 68	0.46 66	0.48 155	0.38 328	0.45 116	0.25 86	0.77 105	1.30 455	0.82 234	1.23 373	0.47 142	0.37 127	0.55 71	0.44 227	0.16 81	0.11 21	0.16 102	0.80 606	0.18 172	0.12 1
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
xyz-stereo-finetune	0.50 189	0.27 171	0.63 165	0.43 100	0.23 23	0.79 346	0.46 316	0.83 127	0.82 215	0.63 198	0.63 162	0.54 181	0.44 170	1.69 400	0.62 345	0.16 81	0.15 257	0.19 196	0.16 208	0.17 136	0.16 109

MyStereo07	0.50 189	0.30 236	0.58 135	0.58 338	0.48 414	0.59 236	0.78 482	1.19 262	0.60 147	0.49 148	0.54 140	0.43 118	0.55 243	1.32 319	0.36 154	0.18 161	0.18 363	0.24 358	0.21 344	0.23 333	0.23 300

4D-IteraStereo	0.50 189	0.26 147	0.84 289	0.51 205	0.49 421	0.64 272	0.31 135	0.91 155	1.02 297	1.05 296	0.72 192	0.76 258	0.32 93	0.69 133	0.40 198	0.18 161	0.11 21	0.23 334	0.20 302	0.19 208	0.16 109

MM-Stereo_test1	0.51 192	0.26 147	0.59 141	0.53 251	0.31 200	0.50 165	0.53 372	1.06 204	1.09 327	0.88 250	0.70 186	0.54 181	0.59 273	1.18 288	0.35 135	0.19 206	0.17 327	0.20 233	0.17 232	0.20 247	0.18 157

SCV	0.51 192	0.29 211	0.72 210	0.63 397	0.27 108	0.40 75	0.38 217	2.32 548	0.75 191	0.36 78	0.49 115	0.55 185	0.35 112	1.31 313	0.34 126	0.25 388	0.13 99	0.17 129	0.14 151	0.18 172	0.18 157

CES	0.51 192	0.21 58	0.40 38	0.42 93	1.40 605	0.53 190	0.34 166	1.04 198	0.68 171	0.45 124	0.67 173	0.35 69	0.28 58	0.58 86	0.35 135	0.16 81	0.13 99	0.15 71	0.10 1	0.19 208	1.69 613

sCroCo_RVC	0.51 192	0.43 448	1.15 411	0.66 433	0.60 486	0.52 181	0.40 239	0.93 156	0.64 161	0.45 124	0.76 200	0.49 153	0.49 213	0.65 123	0.49 277	0.27 435	0.28 504	0.23 334	0.22 372	0.29 425	0.28 398

FE-Mocha	0.52 196	0.32 287	0.98 355	0.51 205	0.37 313	0.46 121	0.22 54	1.71 395	0.56 132	1.02 287	1.10 309	0.82 281	0.41 146	0.58 86	0.32 112	0.19 206	0.13 99	0.21 267	0.21 344	0.17 136	0.19 193

RCA-Stereo	0.52 196	0.26 147	0.66 186	0.49 170	0.33 254	0.54 203	0.44 294	1.20 266	1.41 502	0.69 208	1.06 293	0.63 223	0.79 348	0.62 106	0.35 135	0.17 121	0.12 45	0.17 129	0.14 151	0.16 112	0.16 109

MM-Stereo_test3	0.53 198	0.26 147	0.60 150	0.56 302	0.73 528	0.49 146	0.53 372	1.31 298	1.08 319	0.64 199	0.97 256	0.61 215	0.42 154	0.82 171	0.40 198	0.21 286	0.18 363	0.20 233	0.16 208	0.19 208	0.21 250

model_zeroshot	0.53 198	0.31 269	1.00 363	0.57 324	0.39 337	0.74 318	0.39 231	1.38 312	0.67 168	0.88 250	0.85 225	0.71 250	0.37 127	0.77 155	0.39 181	0.21 286	0.17 327	0.19 196	0.17 232	0.17 136	0.22 279

knoymous	0.53 198	0.32 287	0.51 106	0.46 128	0.30 178	0.57 220	0.54 386	1.10 225	0.78 197	0.99 274	0.84 223	0.95 343	0.57 252	0.89 203	0.51 284	0.21 286	0.14 179	0.26 418	0.14 151	0.23 333	0.25 344

tg	0.54 201	0.25 127	0.70 205	0.52 228	0.31 200	0.89 394	0.29 119	1.12 229	0.98 277	0.85 243	1.03 279	0.62 218	0.42 154	1.37 329	0.41 208	0.17 121	0.13 99	0.22 300	0.21 344	0.17 136	0.17 139

GCAP-BAT	0.54 201	0.33 307	0.75 234	0.45 116	0.50 426	0.84 379	0.35 179	0.98 172	0.80 210	0.88 250	1.04 285	0.88 307	0.37 127	1.25 299	0.41 208	0.19 206	0.15 257	0.18 168	0.13 117	0.17 136	0.22 279

HUI-Stereo	0.54 201	0.33 307	0.81 262	0.52 228	0.27 108	0.62 252	0.29 119	1.14 237	0.74 186	1.13 321	0.96 247	0.82 281	0.60 279	0.83 177	0.52 292	0.23 345	0.14 179	0.24 358	0.20 302	0.27 392	0.20 221

Any-RAFT	0.55 204	0.27 171	0.49 88	0.50 189	0.27 108	0.98 432	0.25 86	1.71 395	1.08 319	0.90 255	0.99 262	1.13 406	0.46 187	0.74 143	0.35 135	0.19 206	0.13 99	0.17 129	0.13 117	0.16 112	0.19 193

Selective-RAFT	0.55 204	0.29 211	0.85 295	0.58 338	0.28 146	0.91 401	0.34 166	1.00 182	0.96 270	0.59 184	0.64 163	0.80 269	0.76 328	1.34 323	0.51 284	0.21 286	0.15 257	0.17 129	0.15 171	0.19 208	0.19 193

test_4	0.55 204	0.23 84	0.67 190	0.56 302	0.32 233	0.71 308	0.39 231	0.83 127	0.72 178	0.93 263	1.87 544	0.70 243	0.41 146	1.21 294	0.39 181	0.16 81	0.13 99	0.21 267	0.23 404	0.20 247	0.18 157

GMOStereo	0.55 204	0.28 188	0.72 210	0.52 228	0.30 178	0.53 190	0.43 275	1.02 183	0.98 277	1.44 488	1.14 338	0.88 307	0.57 252	0.62 106	0.39 181	0.16 81	0.14 179	0.24 358	0.22 372	0.20 247	0.18 157

error version	0.55 204	0.28 188	0.72 210	0.52 228	0.30 178	0.53 190	0.43 275	1.02 183	0.98 277	1.44 488	1.14 338	0.88 307	0.57 252	0.62 106	0.39 181	0.16 81	0.14 179	0.24 358	0.22 372	0.20 247	0.18 157

test-v	0.55 204	0.28 188	0.72 210	0.52 228	0.30 178	0.53 190	0.43 275	1.02 183	0.98 277	1.44 488	1.14 338	0.88 307	0.57 252	0.62 106	0.39 181	0.16 81	0.14 179	0.24 358	0.22 372	0.20 247	0.18 157

test-2	0.55 204	0.28 188	0.72 210	0.52 228	0.30 178	0.53 190	0.43 275	1.02 183	0.98 277	1.44 488	1.14 338	0.88 307	0.57 252	0.62 106	0.39 181	0.16 81	0.14 179	0.24 358	0.22 372	0.20 247	0.18 157

rafts_anoy	0.55 204	0.32 287	0.66 186	0.72 491	0.61 492	0.53 190	0.40 239	1.24 280	1.06 314	0.85 243	0.83 221	0.67 233	0.53 232	0.77 155	0.55 314	0.20 251	0.15 257	0.25 397	0.26 444	0.22 313	0.21 250

s12784h	0.55 204	0.22 68	0.49 88	0.43 100	0.19 2	1.00 434	0.34 166	1.40 318	1.30 455	0.84 241	0.93 242	0.63 223	0.52 229	1.48 360	0.47 256	0.15 61	0.12 45	0.17 129	0.11 7	0.19 208	0.13 4

raftrobust	0.55 204	0.27 171	0.63 165	0.68 459	0.69 521	0.50 165	0.34 166	1.08 212	0.97 274	1.32 435	0.88 233	0.62 218	0.80 355	0.82 171	0.44 227	0.20 251	0.16 296	0.16 102	0.14 151	0.15 88	0.18 157

Gwc-CoAtRS	0.55 204	0.27 171	0.73 224	0.49 170	0.30 178	0.63 263	0.25 86	1.38 312	1.12 346	1.05 296	1.02 272	1.10 397	0.55 243	0.72 139	0.44 227	0.17 121	0.14 179	0.17 129	0.15 171	0.16 112	0.17 139

rvit_0105_6	0.56 215	0.38 415	1.13 404	0.67 447	0.38 328	0.50 165	0.51 355	0.88 150	1.33 466	0.54 175	0.56 147	0.65 227	0.57 252	0.97 230	0.46 246	0.32 488	0.31 523	0.28 449	0.25 426	0.29 425	0.23 300

MSKI-zero shot	0.56 215	0.30 236	0.61 157	0.55 281	0.28 146	0.68 293	0.28 110	1.25 284	0.68 171	0.92 260	1.33 414	0.81 275	0.33 96	1.94 435	0.36 154	0.18 161	0.13 99	0.17 129	0.13 117	0.16 112	0.19 193

EKT-Stereo	0.56 215	0.33 307	0.84 289	0.61 379	0.64 500	0.51 174	0.48 334	1.14 237	0.95 266	0.74 217	0.89 235	0.77 262	0.42 154	1.18 288	0.42 216	0.23 345	0.17 327	0.21 267	0.18 250	0.20 247	0.26 364

LL-Strereo2	0.56 215	0.36 376	0.77 242	0.56 302	0.40 349	0.68 293	0.37 207	1.21 271	0.83 220	0.96 271	0.79 209	0.91 323	0.41 146	1.08 260	0.48 264	0.18 161	0.17 327	0.29 461	0.25 426	0.22 313	0.19 193

test-3	0.56 215	0.24 105	0.82 271	0.50 189	0.29 161	0.57 220	0.34 166	1.09 219	1.03 300	1.33 441	0.69 180	0.87 301	0.45 177	1.68 396	0.39 181	0.17 121	0.12 45	0.20 233	0.17 232	0.17 136	0.16 109

test_1	0.56 215	0.24 105	0.82 271	0.50 189	0.29 161	0.57 220	0.34 166	1.09 219	1.03 300	1.28 419	0.69 180	0.87 301	0.45 177	1.67 394	0.39 181	0.17 121	0.12 45	0.20 233	0.17 232	0.17 136	0.16 109

PSM-adaLoss	0.56 215	0.33 307	0.81 262	0.52 228	0.27 108	0.63 263	0.41 249	1.14 237	0.73 179	1.13 321	0.96 247	0.82 281	0.60 279	1.09 264	0.52 292	0.23 345	0.14 179	0.24 358	0.20 302	0.27 392	0.20 221

ROB_FTStereo	0.56 215	0.33 307	0.82 271	0.52 228	0.27 108	0.62 252	0.25 86	1.14 237	0.74 186	1.13 321	0.96 247	0.82 281	0.60 279	1.18 288	0.52 292	0.23 345	0.14 179	0.24 358	0.20 302	0.27 392	0.20 221

cross-raft	0.56 215	0.26 147	0.65 181	0.55 281	0.31 200	0.66 284	0.37 207	1.68 378	0.82 215	1.06 302	1.07 296	1.25 431	0.45 177	0.74 143	0.39 181	0.15 61	0.13 99	0.19 196	0.16 208	0.19 208	0.17 139

test-1	0.56 215	0.28 188	1.13 404	0.58 338	0.34 275	0.60 241	0.38 217	1.56 352	0.98 277	0.80 227	1.02 272	0.83 291	0.52 229	0.64 117	0.46 246	0.17 121	0.16 296	0.20 233	0.17 232	0.20 247	0.26 364

raft+_RVC	0.56 215	0.29 211	0.61 157	0.65 419	0.56 468	0.53 190	0.53 372	1.40 318	1.02 297	0.78 224	1.04 285	0.70 243	0.55 243	1.00 236	0.49 277	0.18 161	0.16 296	0.19 196	0.19 273	0.18 172	0.17 139

RAFT-Stereo + iAFF	0.56 215	0.28 188	0.81 262	0.45 116	0.25 70	0.40 75	0.34 166	1.12 229	1.13 352	1.35 454	1.58 495	0.80 269	0.67 305	0.71 138	0.43 222	0.14 36	0.11 21	0.18 168	0.17 232	0.18 172	0.16 109

H2IRNET	0.57 227	0.28 188	0.75 234	0.49 170	0.35 294	0.40 75	0.27 103	1.03 191	1.18 381	0.62 197	1.26 381	1.07 382	0.85 374	1.02 243	0.64 353	0.20 251	0.16 296	0.23 334	0.25 426	0.22 313	0.20 221

11t1	0.57 227	0.30 236	0.84 289	0.54 265	0.30 178	0.83 371	0.41 249	1.34 305	0.79 206	0.88 250	0.82 219	0.70 243	0.70 316	0.96 226	0.67 363	0.21 286	0.21 416	0.20 233	0.16 208	0.21 293	0.26 364

rrr	0.57 227	0.33 307	2.43 549	0.46 128	0.34 275	0.50 165	0.38 217	0.84 133	0.55 128	0.48 140	0.48 110	0.48 149	0.45 177	2.28 475	0.44 227	0.19 206	0.14 179	0.19 196	0.15 171	0.17 136	0.18 157

test_3	0.57 227	0.24 105	0.87 304	0.55 281	0.30 178	0.60 241	0.40 239	1.07 207	1.08 319	1.20 369	0.68 175	0.92 331	0.43 162	1.68 396	0.40 198	0.16 81	0.13 99	0.22 300	0.19 273	0.21 293	0.17 139

Patchmatch Stereo++	0.57 227	0.33 307	0.82 271	0.52 228	0.27 108	0.63 263	0.28 110	1.14 237	0.73 179	1.13 321	0.96 247	0.82 281	0.60 279	1.40 338	0.52 292	0.23 345	0.14 179	0.24 358	0.20 302	0.27 392	0.20 221
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
ROB_FTStereo_v2	0.57 227	0.33 307	0.81 262	0.52 228	0.27 108	0.62 252	0.42 257	1.14 237	0.73 179	1.13 321	0.97 256	0.82 281	0.60 279	1.15 278	0.53 302	0.23 345	0.14 179	0.24 358	0.20 302	0.27 392	0.20 221

DeepStereo_RVC	0.57 227	0.31 269	0.78 248	0.53 251	0.30 178	0.57 220	0.32 145	1.11 227	0.80 210	1.17 345	0.94 244	0.83 291	0.93 416	1.01 239	0.61 342	0.23 345	0.14 179	0.21 267	0.19 273	0.24 362	0.26 364

iRAFT	0.57 227	0.33 307	0.82 271	0.52 228	0.27 108	0.63 263	0.28 110	1.14 237	0.73 179	1.13 321	0.96 247	0.82 281	0.60 279	1.40 338	0.52 292	0.23 345	0.14 179	0.24 358	0.20 302	0.27 392	0.20 221

CRE-IMP	0.57 227	0.32 287	0.82 271	0.54 265	0.29 161	0.77 337	0.25 86	1.19 262	0.79 206	1.09 307	0.95 245	0.81 275	0.57 252	1.11 271	0.57 324	0.22 321	0.14 179	0.23 334	0.19 273	0.28 408	0.24 323

RAFT-IKP	0.57 227	0.33 307	0.82 271	0.52 228	0.27 108	0.57 220	0.35 179	1.14 237	0.73 179	1.13 321	0.96 247	0.83 291	0.61 288	1.26 303	0.53 302	0.23 345	0.14 179	0.24 358	0.20 302	0.27 392	0.20 221

test_xeample3	0.57 227	0.33 307	3.11 571	0.46 128	0.34 275	0.55 209	0.38 217	0.86 142	0.49 108	0.54 175	0.46 104	0.44 119	0.44 170	1.49 367	0.45 240	0.18 161	0.14 179	0.19 196	0.15 171	0.17 136	0.18 157

CFNet-RSSM	0.57 227	0.25 127	0.76 239	0.49 170	0.28 146	0.59 236	0.27 103	1.89 446	1.17 375	1.09 307	0.95 245	1.06 379	0.53 232	0.74 143	0.41 208	0.17 121	0.13 99	0.17 129	0.15 171	0.16 112	0.16 109

rvit_0105_4	0.58 239	0.40 430	1.19 432	0.68 459	0.38 328	0.53 190	0.55 396	0.93 156	1.27 431	0.56 182	0.61 159	0.72 252	0.63 289	1.01 239	0.47 256	0.33 495	0.33 541	0.29 461	0.25 426	0.29 425	0.26 364

AE-Stereo	0.58 239	0.29 211	0.81 262	0.62 387	0.41 363	0.69 302	0.46 316	2.49 576	1.25 419	0.49 148	0.77 204	0.69 240	0.46 187	0.61 100	0.42 216	0.17 121	0.16 296	0.21 267	0.20 302	0.19 208	0.18 157

1test111	0.58 239	0.34 337	0.63 165	0.60 365	0.27 108	1.16 469	0.51 355	1.58 357	0.91 243	0.60 191	0.80 214	0.47 142	0.87 391	0.99 232	0.67 363	0.21 286	0.13 99	0.25 397	0.15 171	0.23 333	0.25 344

RAFT-Test	0.58 239	0.27 171	0.81 262	0.50 189	0.33 254	0.95 422	0.27 103	1.40 318	0.89 237	1.00 278	1.12 322	1.39 466	0.48 201	0.74 143	0.41 208	0.17 121	0.14 179	0.17 129	0.14 151	0.16 112	0.18 157

anonymousdsp2	0.58 239	0.29 211	0.93 333	0.51 205	0.30 178	0.75 323	0.46 316	1.95 465	0.87 233	0.81 232	0.78 206	0.76 258	0.48 201	1.10 268	0.45 240	0.19 206	0.14 179	0.18 168	0.13 117	0.20 247	0.22 279

fff	0.58 239	0.26 147	1.15 411	0.46 128	0.25 70	0.48 140	0.36 192	1.20 266	1.28 439	1.13 321	1.03 279	0.59 204	1.04 468	0.77 155	0.58 329	0.17 121	0.14 179	0.17 129	0.13 117	0.15 88	0.24 323

iGMRVC	0.58 239	0.33 307	0.81 262	0.52 228	0.27 108	0.62 252	0.38 217	1.14 237	0.73 179	1.13 321	0.97 256	0.82 281	0.59 273	1.54 370	0.53 302	0.23 345	0.14 179	0.24 358	0.20 302	0.27 392	0.20 221

RALCasStereoNet	0.58 239	0.34 337	0.77 242	0.65 419	0.64 500	0.64 272	0.51 355	1.06 204	0.99 286	0.71 210	1.06 293	0.77 262	0.44 170	1.38 333	0.52 292	0.20 251	0.18 363	0.18 168	0.16 208	0.20 247	0.22 279

DCANet	0.58 239	0.26 147	1.15 411	0.45 116	0.25 70	0.49 146	0.36 192	1.18 258	1.35 471	1.15 337	1.04 285	0.60 208	0.91 406	0.84 182	0.58 329	0.17 121	0.14 179	0.17 129	0.13 117	0.19 208	0.25 344

csc	0.58 239	0.26 147	1.15 411	0.46 128	0.25 70	0.48 140	0.36 192	1.20 266	1.28 439	1.13 321	1.03 279	0.59 204	1.04 468	0.77 155	0.58 329	0.17 121	0.14 179	0.17 129	0.13 117	0.15 88	0.24 323

cscssc	0.58 239	0.26 147	1.15 411	0.46 128	0.25 70	0.48 140	0.36 192	1.20 266	1.28 439	1.13 321	1.03 279	0.59 204	1.04 468	0.77 155	0.58 329	0.17 121	0.14 179	0.17 129	0.13 117	0.15 88	0.24 323

GMStereo	0.58 239	0.50 478	1.09 391	0.52 228	0.32 233	0.80 353	0.43 275	1.02 183	1.41 502	0.89 254	0.77 204	0.52 172	0.46 187	0.89 203	0.56 320	0.25 388	0.16 296	0.20 233	0.22 372	0.31 448	0.27 382
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
IGEV-FE	0.59 251	0.33 307	1.11 398	0.63 397	0.37 313	0.41 83	0.33 153	1.80 418	0.79 206	1.04 293	1.10 309	1.05 378	0.43 162	0.87 194	0.48 264	0.18 161	0.13 99	0.19 196	0.18 250	0.20 247	0.23 300

xyz-stereo-finetune2	0.59 251	0.29 211	0.66 186	0.41 81	0.24 38	1.08 450	0.34 166	0.87 146	0.60 147	0.68 207	1.08 303	0.58 198	0.79 348	2.39 485	0.83 407	0.17 121	0.15 257	0.21 267	0.17 232	0.16 112	0.18 157

gcap-zeroshot	0.59 251	0.30 236	1.11 398	0.51 205	0.30 178	0.79 346	0.36 192	1.86 438	0.86 230	0.90 255	0.68 175	1.44 474	0.50 221	0.82 171	0.35 135	0.19 206	0.16 296	0.18 168	0.15 171	0.18 172	0.18 157

ACVNet-DCA	0.59 251	0.34 337	0.63 165	0.60 365	0.27 108	1.16 469	0.51 355	1.58 357	0.91 243	0.60 191	0.80 214	0.47 142	0.87 391	1.48 360	0.35 135	0.21 286	0.13 99	0.25 397	0.15 171	0.23 333	0.25 344

IGEV_Zeroshot_test	0.59 251	0.33 307	1.11 398	0.63 397	0.37 313	0.41 83	0.33 153	1.80 418	0.79 206	1.04 293	1.10 309	1.06 379	0.43 162	0.87 194	0.48 264	0.18 161	0.13 99	0.19 196	0.18 250	0.20 247	0.23 300

DCANet-4	0.59 251	0.28 188	1.65 498	0.44 107	0.25 70	0.48 140	0.36 192	1.15 249	1.36 480	1.13 321	1.03 279	0.56 194	0.74 322	0.77 155	0.58 329	0.17 121	0.14 179	0.17 129	0.13 117	0.15 88	0.24 323

x	0.59 251	0.34 337	0.79 252	0.51 205	0.32 233	0.69 302	0.46 316	1.64 370	0.97 274	0.86 248	0.86 227	0.83 291	0.74 322	0.75 150	0.70 371	0.21 286	0.22 431	0.22 300	0.20 302	0.21 293	0.24 323

sAnonymous2	0.59 251	0.61 515	1.82 511	0.61 379	0.52 441	0.51 174	0.54 386	0.97 168	0.70 175	0.50 157	0.68 175	0.46 133	0.63 289	0.61 100	0.41 208	0.22 321	0.17 327	0.23 334	0.21 344	0.85 589	0.56 557

CroCo_RVC	0.59 251	0.61 515	1.82 511	0.61 379	0.52 441	0.51 174	0.54 386	0.97 168	0.70 175	0.50 157	0.68 175	0.46 133	0.63 289	0.61 100	0.41 208	0.22 321	0.17 327	0.23 334	0.21 344	0.85 589	0.56 557

testlalala2	0.60 260	0.30 236	0.68 194	1.79 609	1.30 603	0.65 278	0.41 249	1.06 204	0.75 191	0.91 257	0.96 247	0.75 256	0.34 104	0.56 75	0.45 240	0.18 161	0.16 296	0.17 129	0.13 117	0.17 136	0.19 193

MIM_Stereo	0.60 260	0.26 147	1.02 368	0.49 170	0.32 233	0.52 181	0.28 110	1.41 322	0.82 215	1.02 287	1.16 346	0.93 333	0.53 232	1.48 360	0.63 349	0.17 121	0.17 327	0.20 233	0.19 273	0.17 136	0.18 157

MIPNet	0.60 260	0.31 269	1.07 385	0.51 205	0.34 275	0.68 293	0.40 239	1.67 374	1.14 358	1.11 310	0.93 242	0.60 208	0.78 339	0.77 155	0.58 329	0.18 161	0.14 179	0.19 196	0.16 208	0.18 172	0.21 250

AFF-stereo	0.60 260	0.28 188	0.72 210	0.48 155	0.29 161	0.34 35	0.37 207	1.22 273	1.20 387	1.21 376	1.59 499	1.10 397	0.70 316	1.01 239	0.44 227	0.14 36	0.12 45	0.19 196	0.20 302	0.18 172	0.15 60

R-Stereo Train	0.60 260	0.30 236	0.72 210	0.57 324	0.37 313	0.68 293	0.52 366	1.45 327	0.78 197	1.61 529	1.50 469	0.76 258	0.53 232	0.67 126	0.51 284	0.19 206	0.16 296	0.18 168	0.15 171	0.18 172	0.19 193

RAFT-Stereo	0.60 260	0.30 236	0.72 210	0.57 324	0.37 313	0.68 293	0.52 366	1.45 327	0.78 197	1.61 529	1.50 469	0.76 258	0.53 232	0.67 126	0.51 284	0.19 206	0.16 296	0.18 168	0.15 171	0.18 172	0.19 193
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
AIO-test2	0.61 266	0.30 236	0.93 333	0.65 419	0.65 505	0.79 346	0.50 353	1.33 304	1.40 498	0.65 200	1.15 344	0.53 177	0.42 154	1.18 288	0.36 154	0.25 388	0.18 363	0.26 418	0.31 510	0.20 247	0.21 250

AIO-test1	0.61 266	0.27 171	0.68 194	0.68 459	1.02 582	0.79 346	0.36 192	1.59 362	1.35 471	0.59 184	0.89 235	0.60 208	0.49 213	1.20 293	0.36 154	0.18 161	0.17 327	0.23 334	0.25 426	0.18 172	0.26 364

rvit_0105_5	0.61 266	0.41 440	1.19 432	0.67 447	0.37 313	0.57 220	0.56 403	1.08 212	1.28 439	0.65 200	0.68 175	0.77 262	0.67 305	0.91 210	0.51 284	0.33 495	0.32 535	0.30 473	0.27 462	0.28 408	0.28 398

riskmin	0.62 269	0.29 211	0.73 224	0.50 189	0.34 275	0.86 387	0.44 294	1.74 403	1.07 316	0.76 221	0.76 200	1.19 415	1.01 452	0.84 182	0.60 339	0.20 251	0.16 296	0.24 358	0.16 208	0.24 362	0.29 412

qqq	0.62 269	0.36 376	0.88 309	0.50 189	0.28 146	0.64 272	0.62 438	1.58 357	0.91 243	0.83 236	0.96 247	0.95 343	0.79 348	0.99 232	0.67 363	0.21 286	0.23 459	0.24 358	0.23 404	0.23 333	0.25 344

ADStereo(finetuned)	0.62 269	0.26 147	1.59 494	0.45 116	0.25 70	0.49 146	0.36 192	1.18 258	1.35 471	1.16 341	1.04 285	0.60 208	1.18 505	0.85 186	0.57 324	0.17 121	0.14 179	0.17 129	0.13 117	0.19 208	0.24 323

dd	0.62 269	0.51 482	1.17 426	0.56 302	0.33 254	0.74 318	0.46 316	1.03 191	1.40 498	0.80 227	0.87 230	0.60 208	0.57 252	1.02 243	0.86 412	0.28 453	0.18 363	0.26 418	0.19 273	0.35 478	0.27 382

IPLGR	0.62 269	0.28 188	1.32 461	0.50 189	0.29 161	0.65 278	0.34 166	1.47 332	1.19 383	1.21 376	1.07 296	0.70 243	0.65 298	1.05 250	0.55 314	0.18 161	0.15 257	0.20 233	0.17 232	0.21 293	0.20 221

PFNet+	0.62 269	0.31 269	0.99 358	0.57 324	0.31 200	0.57 220	0.30 128	0.99 180	1.25 419	1.33 441	1.10 309	0.79 267	0.57 252	1.35 324	0.53 302	0.26 414	0.17 327	0.28 449	0.26 444	0.21 293	0.27 382

NRIStereo	0.62 269	0.31 269	0.78 248	0.56 302	0.28 146	0.63 263	0.33 153	1.16 254	0.92 248	1.15 337	0.87 230	0.90 319	0.58 269	2.24 470	0.56 320	0.22 321	0.14 179	0.21 267	0.19 273	0.22 313	0.18 157

RALAANet	0.62 269	0.37 397	0.97 352	0.66 433	0.50 426	0.67 289	0.31 135	1.27 289	1.09 327	1.11 310	1.17 349	0.88 307	0.46 187	1.27 306	0.45 240	0.20 251	0.15 257	0.21 267	0.18 250	0.27 392	0.19 193

FENet	0.62 269	0.30 236	0.68 194	0.57 324	0.33 254	0.82 363	0.40 239	1.41 322	1.12 346	1.03 291	0.87 230	0.98 352	0.84 369	1.00 236	0.70 371	0.23 345	0.16 296	0.23 334	0.20 302	0.22 313	0.24 323

RAFT+CT+SA	0.63 278	0.30 236	0.73 224	0.69 472	0.37 313	0.40 75	0.55 396	1.93 460	1.04 306	0.72 214	1.23 373	0.62 218	0.69 313	1.69 400	0.42 216	0.19 206	0.13 99	0.22 300	0.22 372	0.21 293	0.19 193

GANet-ADL	0.63 278	0.38 415	0.82 271	0.67 447	0.41 363	0.68 293	0.51 355	1.64 370	1.16 370	0.98 273	1.10 309	0.90 319	0.58 269	0.81 169	0.63 349	0.27 435	0.18 363	0.18 168	0.16 208	0.23 333	0.27 382

AnonymousM	0.63 278	1.14 585	0.43 58	0.46 128	0.32 233	0.43 103	0.46 316	1.27 289	0.78 197	1.00 278	0.66 170	0.68 235	0.45 177	0.61 100	0.46 246	0.21 286	0.16 296	1.84 617	0.98 614	0.15 88	0.15 60

HHNet	0.64 281	0.28 188	0.69 200	0.45 116	0.46 401	0.50 165	0.57 409	1.13 233	1.03 300	1.26 408	2.21 568	0.70 243	0.59 273	1.10 268	0.51 284	0.21 286	0.13 99	0.23 334	0.19 273	0.20 247	0.31 438

Pruner-Stereo	0.64 281	0.31 269	0.79 252	0.66 433	0.31 200	0.61 249	0.42 257	1.22 273	1.09 327	1.53 512	1.09 307	0.94 339	0.55 243	1.37 329	0.56 320	0.25 388	0.14 179	0.24 358	0.21 344	0.21 293	0.25 344

Anonymous3	0.64 281	0.47 464	1.31 458	0.59 357	0.50 426	0.93 412	0.69 459	1.11 227	0.83 220	0.74 217	0.89 235	0.65 227	0.68 309	1.08 260	0.54 311	0.40 536	0.31 523	0.26 418	0.26 444	0.31 448	0.30 428

DIP-Stereo	0.64 281	0.32 287	0.91 328	0.49 170	0.36 303	0.91 401	0.33 153	2.51 579	0.77 193	1.25 395	1.00 267	0.68 235	0.51 224	0.92 212	0.65 358	0.19 206	0.15 257	0.21 267	0.17 232	0.19 208	0.22 279
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
tt1	0.65 285	0.34 337	0.65 181	0.60 365	0.27 108	1.14 462	0.48 334	1.08 212	2.62 600	0.59 184	0.79 209	0.49 153	0.80 355	1.57 373	0.35 135	0.21 286	0.13 99	0.25 397	0.16 208	0.20 247	0.23 300

TestStereo	0.65 285	0.42 443	0.83 280	0.52 228	0.27 108	0.57 220	0.44 294	1.07 207	0.92 248	0.85 243	1.01 269	0.68 235	0.56 249	3.22 521	0.47 256	0.23 345	0.15 257	0.24 358	0.18 250	0.28 408	0.18 157

FACV-RUCA	0.66 287	0.36 376	0.89 313	0.63 397	0.65 505	0.84 379	0.41 249	1.67 374	1.11 338	0.91 257	1.14 338	0.63 223	0.77 332	0.84 182	0.54 311	0.28 453	0.19 383	0.47 565	0.22 372	0.36 482	0.29 412

rvit_0105_3	0.66 287	0.47 464	1.27 451	0.74 506	0.40 349	0.63 263	0.70 466	1.22 273	1.28 439	0.83 236	0.71 189	0.82 281	0.72 321	0.93 215	0.58 329	0.37 526	0.34 545	0.34 513	0.32 517	0.28 408	0.31 438

rvit_stereo_0075_2	0.66 287	0.47 464	1.21 440	0.67 447	0.66 511	0.53 190	0.48 334	1.24 280	1.17 375	0.77 222	0.91 238	0.78 266	0.59 273	1.05 250	0.63 349	0.37 526	0.28 504	0.40 547	0.31 510	0.38 494	0.34 466

CAS	0.66 287	0.19 12	0.41 50	2.31 615	0.86 562	0.56 218	0.53 372	0.83 127	0.63 156	0.49 148	0.70 186	0.36 80	0.26 32	0.47 23	0.37 167	2.33 618	0.10 2	0.14 8	0.10 1	0.17 136	1.31 607

TestStereo1	0.66 287	0.29 211	0.95 344	0.82 539	0.32 233	0.47 130	0.43 275	1.52 340	1.22 402	0.99 274	1.32 408	0.65 227	0.76 328	1.78 411	0.44 227	0.20 251	0.16 296	0.22 300	0.19 273	0.21 293	0.20 221

RAFT_CTSACE	0.66 287	0.29 211	1.14 409	0.57 324	0.51 436	0.68 293	0.44 294	0.88 150	0.98 277	1.03 291	1.83 537	1.23 426	0.67 305	1.48 360	0.38 175	0.16 81	0.16 296	0.21 267	0.20 302	0.20 247	0.17 139

SA-5K	0.66 287	0.29 211	0.95 344	0.82 539	0.32 233	0.47 130	0.43 275	1.52 340	1.22 402	0.99 274	1.32 408	0.65 227	0.76 328	1.78 411	0.44 227	0.20 251	0.16 296	0.22 300	0.19 273	0.21 293	0.20 221

ACRE	0.66 287	0.37 397	1.27 451	0.60 365	0.50 426	0.74 318	0.47 327	1.26 285	1.10 331	1.40 475	1.56 489	0.62 218	0.46 187	0.88 198	0.78 391	0.24 367	0.15 257	0.19 196	0.16 208	0.19 208	0.29 412

ICVP	0.66 287	0.35 366	0.71 208	0.63 397	0.41 363	0.85 386	0.56 403	1.78 411	0.96 270	0.92 260	1.24 377	0.88 307	0.75 327	0.76 151	0.93 436	0.31 480	0.22 431	0.22 300	0.21 344	0.24 362	0.28 398
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
111	0.66 287	0.27 171	1.15 411	0.46 128	0.25 70	0.72 311	0.42 257	1.57 355	1.44 515	0.83 236	1.39 435	1.10 397	0.80 355	0.97 230	0.65 358	0.20 251	0.14 179	0.18 168	0.15 171	0.18 172	0.28 398

ACVNet	0.66 287	0.33 307	0.74 229	0.55 281	0.37 313	0.80 353	0.47 327	1.46 329	1.11 338	1.01 283	1.31 403	1.07 382	0.91 406	0.82 171	1.09 464	0.22 321	0.19 383	0.21 267	0.18 250	0.23 333	0.19 193

HI	0.67 298	0.34 337	0.80 257	0.51 205	0.51 436	0.41 83	0.37 207	1.15 249	0.80 210	1.34 448	1.42 446	1.60 503	1.11 486	0.96 226	0.90 425	0.16 81	0.12 45	0.20 233	0.21 344	0.20 247	0.20 221

CoSv	0.67 298	0.34 337	0.80 257	0.51 205	0.51 436	0.41 83	0.37 207	1.15 249	0.80 210	1.34 448	1.42 446	1.60 503	1.11 486	0.96 226	0.90 425	0.16 81	0.12 45	0.20 233	0.21 344	0.20 247	0.20 221

test_sample2	0.67 298	0.31 269	0.89 313	0.54 265	0.29 161	0.80 353	0.63 443	1.83 426	1.10 331	0.93 263	1.06 293	0.94 339	0.92 414	1.24 298	0.59 336	0.23 345	0.20 400	0.22 300	0.21 344	0.24 362	0.25 344

test_sample1	0.67 298	0.32 287	0.90 323	0.54 265	0.33 254	0.76 328	0.48 334	1.75 405	1.06 314	0.95 268	0.99 262	0.91 323	1.10 483	1.25 299	0.79 396	0.22 321	0.19 383	0.21 267	0.20 302	0.21 293	0.25 344

MyStereo06	0.67 298	0.29 211	1.06 380	0.58 338	0.48 414	0.62 252	0.72 470	2.26 538	0.89 237	1.07 304	1.12 322	1.22 422	0.56 249	0.83 177	0.47 256	0.17 121	0.17 327	0.24 358	0.21 344	0.23 333	0.23 300

StereoVision	0.67 298	0.37 397	1.02 368	0.60 365	0.41 363	0.50 165	0.41 249	1.32 302	0.96 270	0.73 216	2.48 583	0.82 281	0.57 252	1.06 255	0.50 280	0.26 414	0.28 504	0.29 461	0.28 473	0.37 488	0.22 279

CASS	0.67 298	0.36 376	0.84 289	0.57 324	0.28 146	0.82 363	0.43 275	1.62 369	0.92 248	1.39 469	1.28 396	0.87 301	0.84 369	0.88 198	0.59 336	0.36 523	0.19 383	0.26 418	0.22 372	0.29 425	0.43 518
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
CIPLG	0.67 298	0.37 397	1.17 426	0.60 365	0.51 436	0.75 323	0.48 334	1.26 285	1.11 338	1.43 485	1.58 495	0.64 226	0.48 201	0.94 216	0.78 391	0.24 367	0.15 257	0.19 196	0.16 208	0.19 208	0.29 412

IPLGR_C	0.67 298	0.38 415	1.20 436	0.60 365	0.50 426	0.75 323	0.48 334	1.28 293	1.13 352	1.42 481	1.57 493	0.62 218	0.48 201	0.85 186	0.80 403	0.24 367	0.15 257	0.19 196	0.16 208	0.19 208	0.29 412

GwcNet-ADL	0.67 298	0.33 307	0.90 323	0.58 338	0.41 363	0.60 241	0.59 423	1.55 349	1.28 439	1.11 310	1.13 333	0.90 319	0.59 273	1.11 271	0.91 429	0.28 453	0.18 363	0.18 168	0.18 250	0.25 374	0.33 456

TRStereo	0.67 298	0.71 545	1.06 380	0.77 525	0.68 518	0.53 190	0.38 217	2.52 580	0.96 270	0.81 232	0.84 223	0.87 301	0.39 139	1.16 282	0.46 246	0.24 367	0.17 327	0.23 334	0.24 417	0.18 172	0.20 221

RAFT	0.67 298	0.32 287	0.83 280	0.63 397	0.34 275	0.69 302	0.57 409	1.14 237	0.84 223	1.12 318	1.20 357	1.75 531	0.92 414	1.09 264	0.60 339	0.22 321	0.19 383	0.27 433	0.24 417	0.22 313	0.23 300

DN-CSS_ROB	0.67 298	0.36 376	1.36 468	0.59 357	0.41 363	0.54 203	0.45 310	1.30 296	0.95 266	1.05 296	1.47 458	0.69 240	0.64 293	1.80 418	0.60 339	0.19 206	0.15 257	0.25 397	0.23 404	0.22 313	0.23 300

cc1	0.68 311	0.34 337	0.63 165	0.60 365	0.27 108	1.16 469	0.51 355	1.07 207	3.23 613	0.60 191	0.80 214	0.47 142	0.87 391	1.48 360	0.35 135	0.21 286	0.13 99	0.25 397	0.15 171	0.19 208	0.23 300

mmm	0.68 311	0.37 397	0.91 328	0.54 265	0.34 275	0.86 387	0.58 416	1.72 399	1.02 297	1.13 321	1.41 445	0.83 291	0.78 339	0.95 225	0.67 363	0.22 321	0.20 400	0.29 461	0.26 444	0.27 392	0.27 382

PCWNet_CMD	0.68 311	0.34 337	0.93 333	0.51 205	0.38 328	0.80 353	0.42 257	1.51 336	1.34 468	1.17 345	1.31 403	1.23 426	0.65 298	0.94 216	0.62 345	0.21 286	0.17 327	0.27 433	0.19 273	0.43 514	0.28 398

HH	0.68 311	0.33 307	0.83 280	0.53 251	0.34 275	0.92 408	0.45 310	1.79 414	0.74 186	0.71 210	1.13 333	1.60 503	0.83 366	1.95 438	0.39 181	0.18 161	0.14 179	0.19 196	0.17 232	0.19 208	0.19 193

HanStereo	0.68 311	0.33 307	0.83 280	0.53 251	0.34 275	0.92 408	0.45 310	1.79 414	0.74 186	0.71 210	1.13 333	1.60 503	0.83 366	1.95 438	0.39 181	0.18 161	0.14 179	0.19 196	0.17 232	0.19 208	0.19 193

DisPM	0.68 311	0.30 236	0.85 295	0.66 433	0.35 294	0.60 241	0.44 294	1.10 225	1.10 331	1.56 520	1.10 309	0.80 269	0.58 269	2.37 483	0.46 246	0.25 388	0.14 179	0.23 334	0.21 344	0.20 247	0.26 364

CFNet_pseudo	0.68 311	0.34 337	0.93 333	0.50 189	0.39 337	0.72 311	0.42 257	1.44 325	1.25 419	1.17 345	1.35 423	1.22 422	0.66 303	1.04 247	0.64 353	0.21 286	0.17 327	0.33 505	0.19 273	0.39 499	0.28 398

MSMDNet	0.68 311	0.34 337	0.93 333	0.52 228	0.38 328	0.80 353	0.42 257	1.52 340	1.35 471	1.17 345	1.31 403	1.23 426	0.65 298	0.94 216	0.62 345	0.21 286	0.17 327	0.26 418	0.19 273	0.41 507	0.28 398

ccs_rob	0.68 311	0.34 337	0.93 333	0.50 189	0.39 337	0.72 311	0.42 257	1.43 324	1.25 419	1.17 345	1.34 418	1.22 422	0.66 303	1.04 247	0.64 353	0.21 286	0.17 327	0.35 520	0.20 302	0.40 503	0.29 412

SA	0.69 320	0.31 269	0.97 352	0.64 412	0.30 178	0.56 218	0.38 217	1.84 428	1.35 471	0.99 274	1.37 428	0.69 240	0.94 419	1.88 430	0.43 222	0.20 251	0.16 296	0.25 397	0.23 404	0.22 313	0.19 193

MyStereo8	0.70 321	0.32 287	1.24 446	0.63 397	0.53 449	0.90 398	0.34 166	1.60 364	1.35 471	1.20 369	1.31 403	0.89 317	0.64 293	0.77 155	1.02 457	0.18 161	0.15 257	0.20 233	0.18 250	0.22 313	0.30 428

MyStereo05	0.70 321	0.29 211	1.22 441	0.58 338	0.48 414	0.62 252	0.72 470	1.52 340	1.54 537	1.17 345	0.91 238	0.77 262	0.79 348	1.45 353	0.68 367	0.17 121	0.17 327	0.24 358	0.21 344	0.23 333	0.23 300

xx1	0.70 321	0.34 337	0.63 165	0.60 365	0.27 108	1.16 469	0.51 355	1.07 207	3.23 613	0.60 191	0.80 214	0.95 343	0.79 348	1.48 360	0.35 135	0.21 286	0.13 99	0.24 358	0.23 404	0.23 333	0.25 344

GMStereo_Zeroshot	0.70 321	0.64 526	1.11 398	0.65 419	0.38 328	0.84 379	0.37 207	1.09 219	1.16 370	1.14 335	1.07 296	1.26 437	0.55 243	1.23 296	0.65 358	0.34 505	0.17 327	0.31 480	0.18 250	0.57 563	0.23 300

test_5	0.70 321	0.32 287	0.99 358	0.69 472	0.50 426	0.89 394	0.51 355	1.88 444	1.14 358	0.78 224	1.13 333	1.04 374	0.89 400	1.59 380	0.46 246	0.19 206	0.14 179	0.23 334	0.22 372	0.22 313	0.20 221

GES	0.70 321	0.37 397	1.05 378	0.62 387	0.38 328	0.94 415	0.57 409	2.37 558	0.92 248	1.05 296	1.12 322	0.67 233	0.77 332	1.02 243	0.65 358	0.28 453	0.20 400	0.20 233	0.20 302	0.22 313	0.31 438

IGEV-BASED-STEREO-	0.71 327	3.18 636	2.55 554	0.40 71	0.24 38	0.42 95	0.23 72	0.66 71	0.46 101	0.47 131	0.45 98	0.33 58	0.27 47	0.58 86	0.30 87	1.34 612	0.10 2	0.22 300	0.19 273	0.45 528	1.32 609

MyStereo04	0.71 327	0.30 236	1.28 454	0.58 338	0.48 414	0.59 236	0.78 482	1.74 403	1.49 531	0.94 266	0.91 238	0.74 254	0.86 382	1.59 380	0.69 368	0.18 161	0.18 363	0.24 358	0.21 344	0.23 333	0.23 300

raft_robust	0.71 327	0.32 287	0.75 234	0.54 265	0.28 146	0.54 203	0.35 179	1.54 346	1.24 411	1.18 356	1.07 296	0.73 253	0.53 232	3.65 530	0.40 198	0.19 206	0.16 296	0.20 233	0.22 372	0.21 293	0.19 193

iRaft-Stereo_20w	0.71 327	0.33 307	1.25 448	0.50 189	0.36 303	0.82 363	0.31 135	3.16 608	0.89 237	1.24 391	1.14 338	0.79 267	0.65 298	1.15 278	0.43 222	0.18 161	0.13 99	0.18 168	0.17 232	0.20 247	0.23 300

DMCA	0.71 327	0.36 376	1.17 426	0.53 251	0.45 392	0.84 379	0.46 316	1.52 340	1.09 327	1.20 369	1.12 322	1.21 418	0.74 322	0.87 194	1.09 464	0.25 388	0.20 400	0.27 433	0.19 273	0.24 362	0.29 412

HITNet	0.71 327	0.42 443	1.07 385	0.52 228	0.25 70	1.05 442	0.48 334	2.12 502	1.08 319	1.21 376	1.23 373	0.91 323	0.84 369	0.90 207	0.91 429	0.17 121	0.12 45	0.21 267	0.17 232	0.29 425	0.18 157
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
IPLG	0.72 333	0.29 211	1.12 403	0.53 251	0.44 388	0.79 346	0.33 153	1.35 306	1.10 331	1.32 435	1.11 318	0.52 172	0.54 240	3.13 517	0.71 374	0.17 121	0.14 179	0.20 233	0.17 232	0.18 172	0.21 250

HCRNet	0.72 333	0.40 430	0.86 302	0.61 379	0.57 473	0.75 323	0.35 179	1.39 316	1.21 394	1.11 310	0.99 262	1.01 368	0.76 328	2.18 465	0.73 375	0.28 453	0.19 383	0.28 449	0.23 404	0.25 374	0.26 364

UCFNet_RVC	0.72 333	0.37 397	0.59 141	0.66 433	0.41 363	0.89 394	0.68 456	1.78 411	1.15 363	1.01 283	1.20 357	1.22 422	0.95 424	1.07 257	0.66 362	0.28 453	0.21 416	0.34 513	0.31 510	0.33 466	0.29 412

test_sample3	0.73 336	0.35 366	1.06 380	0.55 281	0.32 233	0.97 431	0.51 355	2.12 502	1.25 419	1.16 341	1.17 349	0.88 307	0.78 339	1.27 306	0.79 396	0.26 414	0.21 416	0.25 397	0.25 426	0.26 386	0.27 382

CFNet_ucs	0.73 336	0.34 337	0.94 340	0.53 251	0.44 388	0.76 328	0.46 316	1.73 401	1.34 468	1.24 391	1.54 480	1.08 392	0.64 293	1.05 250	0.64 353	0.26 414	0.20 400	0.37 533	0.22 372	0.42 511	0.30 428

ToySt	0.73 336	0.35 366	1.64 496	0.54 265	0.37 313	0.92 408	0.81 498	1.21 271	1.03 300	0.86 248	1.12 322	1.31 449	1.01 452	1.04 247	0.88 418	0.19 206	0.20 400	0.24 358	0.24 417	0.27 392	0.28 398

LCNet	0.73 336	0.30 236	0.58 135	0.58 338	0.31 200	0.68 293	0.53 372	1.09 219	0.94 261	1.19 364	1.34 418	0.96 348	1.32 525	2.50 493	0.46 246	0.19 206	0.13 99	0.21 267	0.25 426	0.28 408	0.69 581

test_sample4	0.74 340	0.36 376	1.09 391	0.55 281	0.32 233	0.92 408	0.51 355	2.14 512	1.25 419	1.22 384	1.22 365	0.86 299	0.82 361	1.29 310	0.76 385	0.26 414	0.21 416	0.26 418	0.26 444	0.27 392	0.28 398

IER	0.74 340	0.33 307	1.25 448	0.50 189	0.53 449	1.32 494	0.55 396	1.31 298	1.08 319	1.30 426	1.34 418	1.11 402	1.10 483	1.05 250	0.81 405	0.20 251	0.17 327	0.21 267	0.21 344	0.20 247	0.21 250

SFCPSM	0.74 340	0.30 236	1.06 380	0.52 228	0.39 337	1.36 503	0.64 445	2.42 564	1.11 338	1.18 356	1.21 363	0.81 275	0.78 339	1.08 260	0.57 324	0.22 321	0.17 327	0.22 300	0.24 417	0.23 333	0.21 250

AdaStereo	0.74 340	0.48 470	0.86 302	0.75 515	0.38 328	0.94 415	0.56 403	2.05 491	1.24 411	1.15 337	1.22 365	1.07 382	0.67 305	1.05 250	0.73 375	0.33 495	0.16 296	0.32 493	0.22 372	0.29 425	0.23 300
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
DCVSM-stereo	0.75 344	0.36 376	0.82 271	0.58 338	0.43 378	0.78 338	0.42 257	1.30 296	1.05 312	1.79 554	1.04 285	1.60 503	1.08 477	1.12 273	0.86 412	0.25 388	0.27 498	0.29 461	0.24 417	0.30 441	0.37 483

test_sample5	0.75 344	0.36 376	1.04 373	0.55 281	0.31 200	0.84 379	0.53 372	2.12 502	1.23 407	1.18 356	1.30 401	0.88 307	0.86 382	1.37 329	0.76 385	0.26 414	0.22 431	0.27 433	0.28 473	0.28 408	0.29 412

DualNet	0.75 344	0.36 376	1.04 373	0.55 281	0.31 200	0.84 379	0.53 372	2.12 502	1.23 407	1.21 376	1.40 440	0.88 307	0.86 382	1.37 329	0.76 385	0.26 414	0.22 431	0.27 433	0.28 473	0.28 408	0.29 412

BSDual-CNN	0.75 344	0.34 337	0.77 242	0.55 281	0.45 392	1.25 487	0.66 451	2.65 589	1.04 306	1.25 395	1.12 322	1.11 402	0.77 332	0.94 216	0.76 385	0.25 388	0.18 363	0.25 397	0.22 372	0.23 333	0.24 323

psmg	0.75 344	0.34 337	0.77 242	0.52 228	0.45 392	1.46 518	0.73 473	2.15 517	1.04 306	1.25 395	1.33 414	1.11 402	0.77 332	0.94 216	0.76 385	0.25 388	0.20 400	0.25 397	0.26 444	0.23 333	0.24 323

UDGNet	0.75 344	1.23 591	0.99 358	0.82 539	0.42 373	0.76 328	0.38 217	0.98 172	1.37 485	0.83 236	0.88 233	0.70 243	0.60 279	1.25 299	0.57 324	0.57 581	0.19 383	1.03 608	0.26 444	0.79 587	0.35 475

PSMNet-ADL	0.75 344	0.36 376	0.69 200	0.71 485	0.47 412	1.13 459	0.46 316	1.47 332	1.07 316	0.85 243	1.18 352	1.31 449	0.94 419	1.56 371	1.06 462	0.34 505	0.22 431	0.22 300	0.23 404	0.27 392	0.36 479

GMM-Stereo	0.75 344	0.27 171	0.66 186	0.56 302	0.34 275	0.71 308	0.97 534	1.09 219	0.91 243	1.37 461	1.79 530	1.11 402	0.79 348	2.08 455	0.48 264	0.19 206	0.12 45	0.25 397	0.25 426	0.21 293	0.78 588

rvit_105_1	0.76 352	0.54 493	1.27 451	0.80 532	0.49 421	0.74 318	0.86 512	1.39 316	1.23 407	1.00 278	0.80 214	0.93 333	0.78 339	1.29 310	0.78 391	0.43 545	0.36 556	0.36 530	0.42 559	0.30 441	0.36 479

qqq1	0.76 352	0.32 287	0.95 344	0.49 170	0.27 108	0.83 371	0.43 275	2.16 519	1.45 520	1.27 413	1.50 469	0.98 352	0.96 426	1.87 424	0.48 264	0.24 367	0.22 431	0.18 168	0.15 171	0.19 208	0.22 279

fff1	0.76 352	0.32 287	0.95 344	0.49 170	0.27 108	0.83 371	0.43 275	2.16 519	1.45 520	1.27 413	1.50 469	0.98 352	0.96 426	1.87 424	0.48 264	0.24 367	0.22 431	0.18 168	0.15 171	0.19 208	0.22 279

Sa-1000	0.76 352	0.30 236	0.92 331	0.62 387	0.31 200	0.78 338	0.37 207	2.00 478	1.38 487	1.30 426	2.04 559	0.86 299	0.74 322	1.87 424	0.40 198	0.19 206	0.14 179	0.25 397	0.24 417	0.21 293	0.19 193

Prome-Stereo	0.76 352	0.29 211	0.57 133	0.58 338	0.33 254	0.58 234	0.94 529	0.98 172	0.92 248	1.46 497	2.45 581	0.91 323	1.38 532	1.60 385	0.44 227	0.19 206	0.13 99	0.19 196	0.18 250	0.20 247	0.87 594

EAI-Stereo	0.76 352	0.31 269	0.74 229	0.55 281	0.28 146	0.70 306	1.72 598	2.57 583	0.90 242	0.75 219	3.03 595	0.57 196	0.43 162	1.10 268	0.49 277	0.19 206	0.14 179	0.17 129	0.18 250	0.17 136	0.21 250

DFGA-Net	0.77 358	0.47 464	1.75 504	0.55 281	0.46 401	0.83 371	0.44 294	1.38 312	1.10 331	1.05 296	1.20 357	0.70 243	0.58 269	2.27 473	1.31 493	0.19 206	0.17 327	0.24 358	0.24 417	0.28 408	0.30 428

G2L-Stereo_test	0.77 358	0.31 269	0.97 352	0.51 205	0.41 363	0.90 398	0.80 493	1.67 374	1.22 402	1.32 435	1.27 390	1.50 488	0.81 359	1.74 405	1.02 457	0.20 251	0.14 179	0.16 102	0.16 208	0.18 172	0.22 279

test_sample6	0.77 358	0.36 376	1.07 385	0.56 302	0.31 200	0.82 363	0.56 403	2.12 502	1.24 411	1.21 376	1.40 440	0.90 319	0.90 403	1.45 353	0.87 417	0.28 453	0.23 459	0.28 449	0.29 492	0.28 408	0.30 428

KYRaft	0.77 358	0.29 211	0.68 194	0.59 357	0.29 161	0.66 284	0.83 503	1.05 202	0.89 237	1.63 535	2.22 569	1.15 410	0.99 443	1.59 380	0.41 208	0.21 286	0.14 179	0.22 300	0.28 473	0.21 293	1.01 598

MLCV	0.77 358	0.39 424	1.31 458	0.55 281	0.25 70	0.91 401	0.39 231	1.48 334	1.28 439	1.49 506	1.54 480	1.02 370	0.68 309	2.12 459	0.93 436	0.19 206	0.13 99	0.19 196	0.14 151	0.19 208	0.22 279

test_sample7	0.78 363	0.39 424	0.89 313	0.55 281	0.35 294	0.93 412	0.75 475	1.99 474	1.27 431	1.25 395	1.22 365	1.09 393	1.01 452	1.31 313	0.73 375	0.32 488	0.32 535	0.32 493	0.32 517	0.33 466	0.33 456

CoDeX	0.78 363	0.31 269	1.04 373	0.56 302	0.37 313	1.13 459	0.60 430	2.77 596	1.29 451	1.17 345	1.26 381	0.91 323	0.87 391	1.42 346	0.74 379	0.21 286	0.16 296	0.21 267	0.18 250	0.21 293	0.21 250

anonymousa	0.78 363	0.30 236	0.85 295	0.51 205	0.96 578	1.41 513	0.47 327	1.61 366	0.94 261	1.33 441	1.77 528	1.66 515	1.11 486	0.72 139	0.63 349	0.19 206	0.18 363	0.23 334	0.25 426	0.20 247	0.22 279

BUS	0.78 363	0.34 337	0.77 242	0.55 281	0.45 392	2.30 582	0.42 257	2.65 589	1.04 306	1.25 395	1.12 322	1.02 370	0.70 316	0.94 216	0.75 382	0.25 388	0.18 363	0.25 397	0.22 372	0.23 333	0.24 323

acv_ft	0.78 363	0.33 307	1.10 396	0.73 500	0.86 562	1.23 484	0.57 409	1.65 373	1.11 338	1.31 432	1.31 403	1.07 382	0.91 406	0.82 171	1.35 503	0.22 321	0.19 383	0.21 267	0.18 250	0.22 313	0.19 193

GANet-RSSM	0.78 363	0.31 269	0.90 323	0.67 447	0.58 476	0.80 353	0.62 438	2.04 487	1.15 363	1.11 310	1.27 390	1.26 437	1.18 505	1.68 396	0.74 379	0.26 414	0.21 416	0.22 300	0.22 372	0.23 333	0.23 300

PSMNet-RSSM	0.78 363	0.32 287	0.89 313	0.65 419	0.43 378	0.73 316	0.58 416	2.14 512	1.19 383	1.18 356	1.38 433	1.31 449	1.07 476	1.43 348	0.82 406	0.28 453	0.21 416	0.27 433	0.29 492	0.25 374	0.26 364

CFNet-ft	0.78 363	0.36 376	0.74 229	0.67 447	0.56 468	0.86 387	0.54 386	1.46 329	1.17 375	1.01 283	1.28 396	1.68 520	1.03 462	1.57 373	0.95 443	0.27 435	0.21 416	0.33 505	0.26 444	0.31 448	0.26 364

CFNet_RVC	0.78 363	0.36 376	0.74 229	0.67 447	0.56 468	0.86 387	0.54 386	1.46 329	1.17 375	1.01 283	1.28 396	1.68 520	1.03 462	1.57 373	0.95 443	0.27 435	0.21 416	0.33 505	0.26 444	0.31 448	0.26 364

G2L-ROB	0.79 372	0.28 188	1.01 365	0.57 324	0.39 337	0.94 415	0.65 447	1.76 407	1.18 381	1.27 413	1.03 279	1.62 508	0.78 339	1.93 434	1.26 488	0.20 251	0.14 179	0.17 129	0.15 171	0.20 247	0.24 323

SMFormer	0.79 372	0.32 287	0.95 344	0.49 170	0.27 108	0.83 371	0.43 275	2.16 519	1.45 520	1.27 413	1.50 469	0.98 352	0.96 426	1.87 424	0.99 449	0.24 367	0.22 431	0.22 300	0.21 344	0.23 333	0.27 382

tta	0.79 372	0.32 287	0.95 344	0.49 170	0.27 108	0.83 371	0.43 275	2.16 519	1.45 520	1.27 413	1.50 469	0.98 352	0.96 426	1.87 424	0.99 449	0.24 367	0.22 431	0.22 300	0.21 344	0.19 208	0.22 279

ffm	0.79 372	0.36 376	1.51 482	0.56 302	0.40 349	0.76 328	0.59 423	1.08 212	2.62 600	1.19 364	1.49 462	1.07 382	0.85 374	1.57 373	0.35 135	0.21 286	0.13 99	0.31 480	0.28 473	0.20 247	0.23 300

cf-r	0.79 372	0.32 287	1.06 380	0.57 324	0.64 500	0.78 338	0.51 355	2.04 487	1.22 402	1.20 369	1.27 390	1.53 494	0.91 406	1.47 358	0.94 441	0.25 388	0.19 383	0.22 300	0.23 404	0.19 208	0.21 250

DeepPruner_ROB	0.79 372	0.55 497	1.14 409	0.61 379	0.46 401	0.78 338	0.54 386	1.83 426	1.00 290	1.42 481	1.27 390	1.23 426	0.77 332	1.56 371	0.89 421	0.35 516	0.28 504	0.27 433	0.26 444	0.32 459	0.34 466

DDVS	0.80 378	0.43 448	1.09 391	0.64 412	0.44 388	1.27 490	0.43 275	1.49 335	0.94 261	1.21 376	1.16 346	1.42 468	0.63 289	2.14 461	1.02 457	0.29 469	0.22 431	0.26 418	0.23 404	0.31 448	0.37 483

gwcnet-sp	0.80 378	0.37 397	1.94 519	0.62 387	0.45 392	1.38 504	0.53 372	1.68 378	1.20 387	1.37 461	1.08 303	0.93 333	0.82 361	1.45 353	0.79 396	0.22 321	0.22 431	0.22 300	0.21 344	0.23 333	0.25 344

scenet	0.80 378	0.37 397	1.94 519	0.62 387	0.45 392	1.38 504	0.53 372	1.68 378	1.20 387	1.37 461	1.08 303	0.93 333	0.82 361	1.45 353	0.79 396	0.22 321	0.22 431	0.22 300	0.21 344	0.23 333	0.25 344

ssnet	0.80 378	0.37 397	1.94 519	0.62 387	0.45 392	1.38 504	0.53 372	1.68 378	1.20 387	1.37 461	1.08 303	0.93 333	0.82 361	1.45 353	0.79 396	0.22 321	0.22 431	0.22 300	0.21 344	0.23 333	0.25 344

AASNet	0.80 378	0.39 424	1.16 425	0.84 547	0.80 551	1.14 462	0.59 423	2.12 502	1.21 394	1.26 408	1.26 381	0.93 333	0.77 332	0.84 182	1.23 484	0.28 453	0.24 469	0.24 358	0.20 302	0.28 408	0.27 382

PSM-softLoss	0.80 378	0.33 307	0.89 313	0.63 397	0.32 233	0.55 209	0.40 239	1.26 285	0.78 197	1.25 395	1.07 296	0.83 291	0.51 224	5.33 566	0.61 342	0.25 388	0.15 257	0.25 397	0.22 372	0.20 247	0.26 364

KMStereo	0.80 378	0.33 307	0.89 313	0.63 397	0.32 233	0.55 209	0.40 239	1.26 285	0.78 197	1.25 395	1.07 296	0.83 291	0.51 224	5.33 566	0.61 342	0.25 388	0.15 257	0.25 397	0.22 372	0.20 247	0.26 364

PSM-AAD	0.80 378	0.29 211	0.58 135	0.58 338	0.29 161	0.76 328	1.19 565	1.08 212	0.94 261	1.65 538	1.58 495	0.81 275	2.12 593	1.67 394	0.44 227	0.19 206	0.14 179	0.38 537	0.32 517	0.22 313	0.68 579

iResNet	0.80 378	0.45 456	1.47 477	0.72 491	0.31 200	0.96 428	0.64 445	1.80 418	1.28 439	1.31 432	1.48 461	0.94 339	0.78 339	1.77 409	0.99 449	0.19 206	0.14 179	0.18 168	0.15 171	0.22 313	0.27 382

NINENet	0.81 387	0.40 430	0.89 313	0.65 419	0.53 449	2.30 582	0.42 257	2.12 502	1.13 352	1.20 369	1.27 390	1.02 370	0.70 316	1.26 303	0.75 382	0.29 469	0.24 469	0.31 480	0.21 344	0.27 392	0.26 364

DRaft	0.81 387	0.26 147	0.77 242	0.47 143	0.31 200	0.95 422	0.52 366	1.13 233	0.99 286	1.78 553	2.01 558	0.80 269	1.71 566	2.64 500	0.74 379	0.19 206	0.14 179	0.20 233	0.20 302	0.18 172	0.24 323

hknet	0.82 389	0.34 337	1.15 411	0.55 281	0.39 337	1.25 487	0.66 451	2.65 589	1.10 331	1.25 395	1.12 322	1.58 502	0.85 374	1.41 341	0.79 396	0.23 345	0.18 363	0.25 397	0.22 372	0.23 333	0.24 323

NF-Stereo	0.82 389	0.33 307	0.83 280	0.65 419	0.31 200	0.63 263	0.43 275	1.35 306	0.93 255	1.30 426	1.02 272	0.81 275	0.57 252	5.37 570	0.55 314	0.26 414	0.14 179	0.24 358	0.20 302	0.20 247	0.30 428

OCTAStereo	0.82 389	0.33 307	0.83 280	0.65 419	0.31 200	0.62 252	0.44 294	1.35 306	0.93 255	1.30 426	1.02 272	0.81 275	0.57 252	5.32 565	0.55 314	0.26 414	0.14 179	0.24 358	0.20 302	0.20 247	0.30 428

RE-Stereo	0.82 389	0.33 307	0.84 289	0.65 419	0.31 200	0.63 263	0.44 294	1.35 306	0.93 255	1.30 426	1.02 272	0.80 269	0.57 252	5.34 568	0.55 314	0.26 414	0.14 179	0.24 358	0.20 302	0.20 247	0.31 438

TVStereo	0.82 389	0.33 307	0.84 289	0.65 419	0.31 200	0.63 263	0.44 294	1.35 306	0.93 255	1.30 426	1.02 272	0.80 269	0.57 252	5.34 568	0.55 314	0.26 414	0.14 179	0.24 358	0.20 302	0.20 247	0.31 438

ARAFT	0.82 389	0.40 430	1.77 506	0.53 251	0.31 200	0.89 394	0.81 498	2.32 548	1.08 319	1.66 541	1.25 379	1.04 374	0.64 293	1.91 431	0.52 292	0.20 251	0.15 257	0.28 449	0.27 462	0.17 136	0.18 157

STTStereo	0.82 389	0.53 490	1.53 489	0.68 459	0.56 468	0.88 392	0.56 403	1.57 355	1.14 358	1.39 469	1.10 309	1.26 437	0.84 369	1.49 367	0.90 425	0.29 469	0.28 504	0.33 505	0.40 555	0.33 466	0.37 483

BEATNet_4x	0.82 389	0.54 493	2.02 526	0.56 302	0.28 146	1.04 439	0.55 396	2.14 512	1.13 352	1.24 391	1.26 381	1.00 363	0.94 419	1.13 275	1.23 484	0.21 286	0.14 179	0.24 358	0.20 302	0.37 488	0.23 300

iResNet_ROB	0.82 389	0.36 376	1.13 404	0.60 365	0.37 313	0.91 401	0.38 217	2.41 563	1.61 550	1.35 454	1.35 423	1.25 431	0.97 437	1.75 407	0.88 418	0.21 286	0.14 179	0.17 129	0.12 74	0.19 208	0.30 428

ISRNet	0.83 398	0.35 366	1.31 458	0.84 547	0.65 505	0.60 241	0.41 249	1.28 293	1.15 363	1.61 529	1.55 483	1.34 456	0.77 332	1.33 322	0.98 448	0.40 536	0.34 545	0.43 554	0.38 552	0.34 474	0.49 535

testlalala_base	0.83 398	0.41 440	0.80 257	0.67 447	0.53 449	0.78 338	0.30 128	1.84 428	0.60 147	0.75 219	0.91 238	0.68 235	0.54 240	0.69 133	0.46 246	2.92 624	0.15 257	0.17 129	0.12 74	2.95 623	0.27 382

GrayStereo	0.83 398	0.28 188	0.62 162	0.66 433	0.37 313	0.76 328	1.79 602	1.19 262	0.91 243	1.98 572	1.89 545	1.07 382	1.76 571	1.43 348	0.50 280	0.20 251	0.15 257	0.19 196	0.21 344	0.18 172	0.41 506

psm_up	0.83 398	0.37 397	0.88 309	0.68 459	0.59 482	1.05 442	0.92 523	1.68 378	1.17 375	1.41 477	1.22 365	1.30 447	1.31 523	1.39 336	0.89 421	0.27 435	0.30 518	0.31 480	0.27 462	0.28 408	0.28 398

GwcNet-RSSM	0.83 398	0.34 337	1.29 457	0.65 419	0.55 463	0.78 338	0.62 438	1.89 446	1.27 431	1.18 356	1.39 435	1.56 499	0.91 406	1.60 385	1.22 481	0.26 414	0.20 400	0.23 334	0.24 417	0.21 293	0.21 250

DMCA-RVC	0.83 398	0.46 459	2.19 540	0.68 459	0.49 421	0.84 379	0.48 334	1.44 325	1.07 316	1.56 520	1.04 285	1.29 444	0.86 382	1.49 367	0.92 433	0.27 435	0.22 431	0.35 520	0.28 473	0.32 459	0.28 398

coex_refinement	0.84 404	0.30 236	0.89 313	0.72 491	0.52 441	0.95 422	0.60 430	1.92 458	1.29 451	1.38 466	1.37 428	1.80 536	0.82 361	1.48 360	1.31 493	0.27 435	0.17 327	0.19 196	0.20 302	0.25 374	0.27 382

G2L-Stereo	0.84 404	0.35 366	1.15 411	0.63 397	0.43 378	0.78 338	0.69 459	1.69 387	1.20 387	1.36 459	1.18 352	1.43 473	0.78 339	2.47 492	1.26 488	0.25 388	0.20 400	0.26 418	0.21 344	0.20 247	0.27 382

RAFT_R40	0.84 404	0.30 236	0.83 280	0.63 397	0.31 200	0.66 284	0.43 275	1.15 249	0.99 286	1.47 498	1.10 309	1.00 363	0.84 369	5.44 571	0.53 302	0.23 345	0.13 99	0.23 334	0.20 302	0.23 333	0.19 193

UPFNet	0.84 404	0.34 337	1.09 391	0.62 387	0.74 533	1.25 487	0.78 482	1.69 387	1.20 387	1.39 469	1.13 333	1.30 447	0.87 391	1.73 404	1.22 481	0.24 367	0.26 488	0.24 358	0.23 404	0.26 386	0.20 221

hitnet-ft	0.84 404	0.38 415	0.75 234	0.59 357	0.44 388	0.99 433	0.47 327	1.61 366	1.38 487	1.21 376	1.22 365	1.82 538	0.99 443	1.87 424	1.09 464	0.33 495	0.29 514	0.34 513	0.27 462	0.36 482	0.33 456

NLCA_NET_v2_RVC	0.84 404	0.46 459	1.40 473	0.69 472	0.61 492	0.95 422	0.52 366	1.68 378	1.21 394	1.39 469	1.15 344	1.42 468	0.88 397	1.78 411	0.93 436	0.26 414	0.23 459	0.27 433	0.27 462	0.30 441	0.39 496
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
StereoDRNet-Refined	0.84 404	0.43 448	1.01 365	0.66 433	0.43 378	1.32 494	0.49 345	1.64 370	1.24 411	1.53 512	1.45 454	1.49 485	0.97 437	1.32 319	1.31 493	0.21 286	0.17 327	0.27 433	0.25 426	0.25 374	0.34 466
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
ITSA-stereo	0.85 411	0.38 415	0.92 331	0.58 338	0.32 233	0.86 387	0.49 345	2.33 554	1.69 556	1.16 341	1.12 322	0.95 343	0.85 374	2.46 487	1.18 473	0.27 435	0.23 459	0.28 449	0.28 473	0.28 408	0.41 506

AIO-Stereo-zeroshot	0.85 411	0.38 415	2.79 563	0.51 205	0.60 486	0.72 311	0.38 217	2.87 604	0.77 193	0.80 227	1.07 296	2.14 570	0.93 416	0.96 226	0.62 345	0.21 286	0.13 99	0.21 267	0.26 444	0.29 425	0.32 447

DCRE	0.85 411	0.28 188	0.76 239	0.60 365	0.49 421	0.59 236	0.53 372	1.04 198	0.92 248	0.80 227	7.34 628	0.87 301	0.57 252	0.78 164	0.43 222	0.16 81	0.17 327	0.19 196	0.17 232	0.18 172	0.22 279

SST-Stereo	0.85 411	0.30 236	0.81 262	0.63 397	0.31 200	0.70 306	0.25 86	1.16 254	0.95 266	1.47 498	1.11 318	0.99 357	0.86 382	5.69 574	0.53 302	0.23 345	0.13 99	0.23 334	0.19 273	0.23 333	0.19 193

PAM	0.86 415	0.31 269	1.19 432	0.55 281	0.35 294	2.17 576	0.47 327	2.26 538	0.87 233	1.18 356	0.96 247	3.01 598	1.41 539	0.90 207	0.40 198	0.19 206	0.13 99	0.19 196	0.18 250	0.20 247	0.27 382

RAFT-345	0.86 415	0.26 147	0.73 224	0.53 251	0.28 146	0.53 190	0.41 249	0.85 135	1.31 462	1.33 441	2.32 573	0.85 298	0.53 232	5.69 574	0.48 264	0.19 206	0.14 179	0.22 300	0.17 232	0.17 136	0.17 139

UNet	0.86 415	0.36 376	1.52 486	0.62 387	0.74 533	1.56 528	0.49 345	1.55 349	1.12 346	1.28 419	1.10 309	1.52 493	1.10 483	1.69 400	1.14 469	0.24 367	0.18 363	0.25 397	0.21 344	0.25 374	0.25 344

ac_64	0.86 415	0.32 287	1.02 368	0.74 506	0.60 486	1.04 439	0.53 372	2.20 533	0.99 286	1.23 387	1.11 318	1.96 553	1.06 474	2.01 446	1.01 454	0.30 476	0.22 431	0.24 358	0.23 404	0.22 313	0.22 279

Select-FE	0.87 419	0.42 443	2.64 560	0.57 324	0.48 414	0.47 130	0.23 72	2.59 585	0.85 227	1.08 306	1.32 408	2.00 557	1.73 568	1.15 278	0.47 256	0.21 286	0.17 327	0.21 267	0.26 444	0.20 247	0.33 456

PAM_32	0.87 419	0.30 236	1.08 388	0.56 302	0.32 233	2.10 575	0.36 192	2.26 538	1.01 293	1.13 321	1.05 292	3.14 603	1.47 546	1.00 236	0.42 216	0.19 206	0.14 179	0.20 233	0.18 250	0.19 208	0.25 344

SepStereo	0.87 419	0.37 397	1.20 436	0.66 433	0.69 521	0.82 363	0.62 438	1.79 414	1.26 427	1.93 567	1.55 483	0.96 348	1.17 498	2.34 478	0.69 368	0.22 321	0.16 296	0.25 397	0.18 250	0.29 425	0.24 323

LMCR-Stereo	0.87 419	0.50 478	0.99 358	0.80 532	0.43 378	1.32 494	0.55 396	2.79 600	1.03 300	1.55 518	1.49 462	0.74 254	1.01 452	1.76 408	0.99 449	0.30 476	0.17 327	0.22 300	0.18 250	0.31 448	0.22 279

FADNet_RVC	0.88 423	0.56 501	2.15 537	0.57 324	0.43 378	1.17 476	0.46 316	1.68 378	1.12 346	0.91 257	1.24 377	0.91 323	0.94 419	2.22 467	1.20 476	0.28 453	0.22 431	0.32 493	0.28 473	0.46 535	0.42 514

iResNetv2_ROB	0.88 423	0.43 448	2.62 559	0.60 365	0.38 328	0.94 415	0.67 453	1.88 444	1.38 487	1.27 413	1.45 454	1.26 437	1.05 473	1.92 432	0.64 353	0.24 367	0.15 257	0.19 196	0.14 151	0.24 362	0.21 250

DualNet (step1)	0.89 425	0.51 482	1.35 463	0.58 338	0.40 349	1.07 446	0.80 493	1.99 474	1.27 431	1.25 395	1.22 365	1.09 393	1.01 452	1.31 313	0.73 375	0.59 584	0.32 535	0.62 592	0.67 599	0.45 528	0.48 530

iRaft-Stereo_5w	0.89 425	0.31 269	1.04 373	0.56 302	0.47 412	0.47 130	0.68 456	1.19 262	1.08 319	0.80 227	1.35 423	1.46 480	0.90 403	5.11 560	1.16 471	0.18 161	0.15 257	0.22 300	0.19 273	0.21 293	0.24 323

DAS	0.89 425	0.37 397	1.20 436	0.66 433	0.69 521	0.82 363	0.62 438	1.79 414	1.26 427	1.93 567	1.55 483	0.96 348	1.17 498	2.72 505	0.69 368	0.22 321	0.16 296	0.25 397	0.18 250	0.29 425	0.24 323

SACVNet	0.89 425	0.51 482	1.08 388	0.83 543	0.58 476	0.83 371	0.78 482	1.84 428	1.17 375	1.39 469	1.33 414	1.25 431	1.01 452	2.31 477	0.92 433	0.35 516	0.26 488	0.31 480	0.29 492	0.35 478	0.48 530

ASMatch	0.89 425	0.29 211	0.72 210	0.56 302	0.36 303	0.47 130	0.37 207	1.16 254	0.95 266	1.11 310	3.26 598	0.95 343	0.96 426	4.88 557	0.53 302	0.20 251	0.16 296	0.22 300	0.19 273	0.20 247	0.30 428

ADLNet	0.89 425	0.39 424	1.09 391	0.88 558	0.73 528	1.24 486	0.75 475	2.02 480	1.41 502	1.58 524	1.37 428	1.26 437	1.00 449	1.31 313	1.18 473	0.28 453	0.21 416	0.26 418	0.26 444	0.29 425	0.36 479

MMNet	0.89 425	0.35 366	1.44 474	0.64 412	0.59 482	1.83 555	0.48 334	1.70 391	1.38 487	1.45 494	1.19 356	1.25 431	1.16 494	1.77 409	1.27 491	0.20 251	0.19 383	0.23 334	0.22 372	0.25 374	0.24 323

HGLStereo	0.89 425	0.42 443	1.15 411	0.82 539	1.03 583	1.16 469	0.57 409	1.68 378	1.28 439	1.26 408	1.62 502	1.13 406	1.31 523	1.85 420	1.11 468	0.25 388	0.24 469	0.24 358	0.22 372	0.24 362	0.29 412

CRFU-Net	0.90 433	0.42 443	1.10 396	0.69 472	0.59 482	1.76 546	0.84 505	2.33 554	0.92 248	1.45 494	1.20 357	1.62 508	1.25 513	1.38 333	0.94 441	0.28 453	0.23 459	0.22 300	0.19 273	0.24 362	0.27 382

dad	0.90 433	0.73 551	1.28 454	0.59 357	0.39 337	0.83 371	0.45 310	1.24 280	1.54 537	1.52 509	1.28 396	1.36 459	0.86 382	2.54 496	0.91 429	0.43 545	0.27 498	0.82 600	0.26 444	0.44 525	0.34 466

AACVNet	0.90 433	0.40 430	0.98 355	0.86 553	0.40 349	0.80 353	0.49 345	1.81 422	0.86 230	1.11 310	1.34 418	1.32 453	0.99 443	4.23 541	0.86 412	0.26 414	0.22 431	0.28 449	0.22 372	0.30 441	0.28 398

IRAFT_RVC	0.90 433	0.30 236	0.89 313	0.67 447	0.31 200	0.64 272	1.00 540	1.40 318	0.97 274	1.23 387	1.04 285	1.00 363	0.96 426	5.77 579	0.57 324	0.24 367	0.13 99	0.25 397	0.21 344	0.20 247	0.21 250

delet	0.90 433	0.34 337	1.15 411	0.69 472	0.66 511	1.63 535	0.81 498	1.95 465	1.49 531	1.42 481	1.38 433	1.29 444	0.91 406	1.78 411	1.18 473	0.22 321	0.22 431	0.24 358	0.25 426	0.22 313	0.24 323

pcwnet_v2	0.91 438	0.39 424	2.74 561	0.64 412	0.55 463	0.81 361	0.49 345	2.19 530	1.63 551	1.44 488	1.64 508	1.09 393	0.79 348	1.31 313	0.70 371	0.32 488	0.25 481	0.29 461	0.27 462	0.37 488	0.37 483

FADNet-RVC-Resample	0.91 438	0.51 482	2.92 566	0.64 412	0.46 401	1.07 446	0.60 430	1.76 407	1.24 411	1.10 309	0.98 261	1.06 379	0.98 440	2.17 464	0.95 443	0.24 367	0.22 431	0.30 473	0.32 517	0.36 482	0.40 501

HSM-Net_RVC	0.91 438	0.31 269	0.60 150	0.54 265	0.31 200	1.15 466	0.60 430	3.76 617	1.30 455	1.57 523	1.75 524	1.67 517	1.01 452	1.61 387	0.90 425	0.23 345	0.17 327	0.19 196	0.18 250	0.20 247	0.22 279
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ssnet_v2	0.92 441	0.39 424	1.22 441	0.66 433	0.39 337	1.31 493	0.96 533	2.32 548	1.45 520	1.48 504	1.17 349	1.53 494	0.91 406	1.16 282	1.71 546	0.31 480	0.27 498	0.30 473	0.29 492	0.28 408	0.29 412

ADLNet2	0.92 441	0.37 397	1.25 448	0.80 532	0.65 505	1.12 458	0.75 475	1.95 465	1.42 511	1.26 408	1.67 513	1.68 520	1.04 468	1.80 418	1.23 484	0.25 388	0.22 431	0.21 267	0.22 372	0.27 392	0.31 438

FTStereo	0.92 441	0.28 188	0.61 157	0.57 324	0.34 275	0.65 278	1.80 605	1.09 219	0.84 223	1.75 549	4.13 608	1.04 374	1.62 555	1.59 380	0.48 264	0.21 286	0.17 327	0.23 334	0.22 372	0.19 208	0.58 563

PFNet	0.92 441	0.28 188	1.20 436	0.68 459	0.32 233	0.62 252	0.55 396	1.27 289	1.01 293	1.47 498	1.09 307	0.97 351	0.68 309	6.58 599	0.59 336	0.21 286	0.13 99	0.24 358	0.19 273	0.20 247	0.20 221

DLCB_ROB	0.92 441	0.43 448	0.95 344	0.71 485	0.55 463	1.11 456	0.83 503	1.61 366	1.32 464	1.67 542	1.66 511	1.70 523	0.93 416	1.96 440	1.34 501	0.26 414	0.25 481	0.27 433	0.28 473	0.28 408	0.28 398

GEStereo_RVC	0.93 446	0.40 430	1.15 411	0.67 447	0.50 426	0.95 422	0.78 482	2.73 594	1.21 394	1.20 369	1.12 322	1.25 431	0.91 406	3.21 520	0.95 443	0.31 480	0.20 400	0.23 334	0.20 302	0.28 408	0.31 438

CBFPSM	0.95 447	0.37 397	2.10 533	0.51 205	0.39 337	1.73 542	0.87 516	1.59 362	1.13 352	1.11 310	1.00 267	2.34 579	1.64 560	1.42 346	1.44 511	0.19 206	0.18 363	0.20 233	0.20 302	0.22 313	0.36 479

OMP-Stereo	0.95 447	0.35 366	0.79 252	0.92 569	0.32 233	0.49 146	0.35 179	1.22 273	1.11 338	1.58 524	1.12 322	1.44 474	0.69 313	6.92 605	0.51 284	0.20 251	0.15 257	0.24 358	0.19 273	0.21 293	0.16 109

DSFCA	0.95 447	0.38 415	1.23 443	0.55 281	0.66 511	1.50 521	0.93 527	1.58 357	1.24 411	1.59 527	1.16 346	1.48 483	0.95 424	2.96 512	1.20 476	0.31 480	0.28 504	0.25 397	0.26 444	0.29 425	0.26 364

PSMNet_ROB	0.95 447	0.57 506	1.45 475	0.75 515	0.64 500	1.28 491	1.12 554	1.84 428	1.15 363	1.16 341	1.29 400	1.44 474	0.89 400	1.74 405	1.70 544	0.33 495	0.25 481	0.37 533	0.39 553	0.36 482	0.32 447

FADNet-RVC	0.96 451	0.72 548	2.96 567	0.64 412	0.49 421	0.90 398	0.59 423	1.85 436	1.27 431	0.92 260	0.97 256	1.36 459	0.90 403	2.36 480	1.31 493	0.30 476	0.29 514	0.32 493	0.32 517	0.42 511	0.37 483

TransformOpticalFlow	0.97 452	0.30 236	0.96 351	0.54 265	0.31 200	0.65 278	0.54 386	1.87 439	1.19 383	1.12 318	1.44 452	1.34 456	0.98 440	6.68 602	0.44 227	0.19 206	0.12 45	0.21 267	0.19 273	0.18 172	0.23 300

IIG-Stereo	0.97 452	0.34 337	0.80 257	0.90 567	0.33 254	0.61 249	0.26 97	1.27 289	1.08 319	1.69 544	1.37 428	1.44 474	0.74 322	6.94 606	0.53 302	0.21 286	0.14 179	0.23 334	0.18 250	0.20 247	0.15 60

XX-Stereo	0.97 452	0.28 188	8.28 609	0.85 550	0.70 527	0.44 111	0.22 54	1.07 207	0.69 174	0.66 203	1.56 489	1.38 465	0.38 137	1.36 325	0.38 175	0.21 286	0.14 179	0.20 233	0.19 273	0.19 208	0.16 109

DispNO	0.98 455	0.34 337	2.02 526	0.58 338	0.55 463	0.88 392	0.49 345	1.70 391	1.24 411	1.22 384	1.26 381	1.18 413	0.88 397	5.17 561	0.88 418	0.23 345	0.18 363	0.24 358	0.22 372	0.19 208	0.22 279

DEmStereo	0.98 455	0.25 127	0.85 295	0.49 170	0.33 254	1.02 437	0.55 396	0.97 168	0.93 255	1.41 477	2.13 564	1.01 368	2.01 583	5.62 573	0.78 391	0.19 206	0.15 257	0.20 233	0.20 302	0.18 172	0.25 344

FADNet	0.98 455	0.64 526	2.57 555	0.66 433	0.55 463	0.95 422	0.57 409	1.91 451	1.38 487	0.94 266	1.02 272	1.36 459	1.00 449	2.69 503	0.97 447	0.34 505	0.34 545	0.31 480	0.34 537	0.61 572	0.42 514

CFNet	0.99 458	0.40 430	1.23 443	0.65 419	0.43 378	1.03 438	0.49 345	2.01 479	1.35 471	1.02 287	1.39 435	1.10 397	0.86 382	5.47 572	0.89 421	0.24 367	0.18 363	0.28 449	0.27 462	0.27 392	0.22 279

NVstereo2D	0.99 458	0.45 456	2.21 541	0.79 531	0.75 537	1.20 480	0.86 512	1.98 470	1.41 502	1.02 287	1.18 352	1.31 449	0.97 437	2.25 471	0.93 436	0.45 557	0.22 431	0.39 541	0.25 426	0.59 566	0.68 579

CBMV_ROB	0.99 458	0.46 459	0.68 194	0.53 251	0.39 337	1.40 511	0.48 334	2.09 498	1.30 455	1.53 512	2.29 572	1.36 459	1.23 509	2.46 487	1.04 461	0.44 554	0.42 578	0.47 565	0.44 565	0.41 507	0.39 496

ACV-stereo	1.00 461	0.55 497	1.47 477	0.59 357	0.42 373	2.38 586	0.58 416	1.20 266	1.21 394	0.83 236	1.01 269	3.36 605	2.10 589	1.64 390	1.17 472	0.28 453	0.22 431	0.23 334	0.22 372	0.29 425	0.35 475

fast-acv-ft	1.00 461	0.48 470	1.85 515	0.61 379	0.52 441	1.77 548	0.69 459	1.52 340	1.47 526	1.34 448	1.85 541	1.73 526	1.24 512	1.62 388	1.56 524	0.27 435	0.28 504	0.28 449	0.28 473	0.28 408	0.31 438

HBP-ISP	1.00 461	0.60 510	0.85 295	0.64 412	0.48 414	1.63 535	0.77 479	2.24 537	1.30 455	1.33 441	1.53 479	0.87 301	0.99 443	3.26 523	0.76 385	0.46 558	0.44 580	0.54 579	0.48 574	0.48 540	0.42 514

CSP-Net	1.00 461	0.41 440	0.99 358	0.56 302	0.43 378	1.62 534	0.76 478	2.16 519	1.16 370	1.33 441	1.22 365	1.32 453	0.89 400	4.67 552	0.93 436	0.35 516	0.24 469	0.20 233	0.20 302	0.23 333	0.30 428

ETE_ROB	1.01 465	0.69 541	1.49 480	0.72 491	0.50 426	1.15 466	1.12 554	1.91 451	1.24 411	1.94 569	1.50 469	1.73 526	1.06 474	1.78 411	1.33 500	0.33 495	0.26 488	0.38 537	0.34 537	0.40 503	0.44 521

THIR-Stereo	1.02 466	0.29 211	0.73 224	0.51 205	0.29 161	0.94 415	1.31 575	1.08 212	0.98 277	1.35 454	1.91 549	1.16 411	1.54 551	6.37 597	0.79 396	0.20 251	0.14 179	0.21 267	0.22 372	0.19 208	0.25 344

PS-NSSS	1.02 466	0.62 522	1.17 426	0.61 379	0.58 476	0.91 401	0.79 490	2.02 480	1.19 383	1.17 345	1.68 515	1.00 363	0.85 374	4.43 546	0.86 412	0.38 528	0.31 523	0.52 574	0.32 517	0.52 550	0.45 523

XPNet_ROB	1.02 466	0.56 501	1.33 462	0.75 515	0.58 476	1.11 456	1.13 556	1.77 409	1.29 451	1.88 561	1.43 450	1.63 512	1.13 493	2.04 449	1.69 542	0.40 536	0.31 523	0.33 505	0.29 492	0.37 488	0.37 483

YMNet	1.04 469	0.59 507	1.67 499	0.86 553	0.86 562	1.84 556	0.61 435	1.70 391	1.28 439	1.65 538	1.98 553	1.75 531	0.96 426	1.57 373	1.58 527	0.34 505	0.37 561	0.32 493	0.32 517	0.33 466	0.32 447

YMNet_1	1.04 469	0.59 507	1.67 499	0.86 553	0.86 562	1.84 556	0.61 435	1.70 391	1.28 439	1.65 538	1.98 553	1.75 531	0.96 426	1.57 373	1.58 527	0.34 505	0.37 561	0.32 493	0.32 517	0.33 466	0.32 447

iinet-f	1.04 469	0.50 478	4.24 588	0.58 338	0.43 378	1.78 552	0.70 466	1.29 295	1.16 370	1.25 395	1.42 446	1.57 501	1.42 540	1.47 358	1.70 544	0.26 414	0.23 459	0.20 233	0.20 302	0.26 386	0.26 364

RAFT-RH_RVC	1.04 469	0.26 147	0.76 239	0.53 251	0.29 161	0.80 353	0.32 145	0.85 135	1.12 346	2.04 575	4.63 614	1.03 373	0.57 252	5.93 583	0.52 292	0.20 251	0.13 99	0.26 418	0.20 302	0.16 112	0.19 193

CBMV	1.04 469	0.48 470	0.88 309	0.56 302	0.36 303	1.52 523	1.55 588	1.87 439	1.59 546	2.11 579	1.67 513	1.46 480	1.35 528	1.92 432	1.31 493	0.35 516	0.35 552	0.39 541	0.33 531	0.34 474	0.34 466
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
UGAM-zero	1.05 474	0.33 307	1.04 373	0.49 170	0.31 200	0.67 289	0.26 97	2.37 558	0.80 210	1.05 296	1.11 318	2.86 596	1.81 574	6.26 590	0.50 280	0.18 161	0.15 257	0.19 196	0.16 208	0.17 136	0.21 250

StereoDRNet	1.05 474	0.53 490	2.21 541	0.80 532	0.93 572	1.50 521	0.90 519	2.06 492	1.44 515	1.68 543	1.20 357	1.48 483	0.99 443	1.86 423	1.60 531	0.29 469	0.24 469	0.29 461	0.28 473	0.35 478	0.33 456

AIO-Stereo-zeroshot1	1.06 476	0.43 448	3.59 580	0.53 251	0.66 511	0.79 346	0.39 231	2.60 586	0.98 277	0.96 271	4.58 612	2.05 568	0.56 249	0.99 232	0.51 284	0.19 206	0.14 179	0.21 267	0.28 473	0.32 459	0.41 506

STrans-v2	1.06 476	0.31 269	1.02 368	0.52 228	0.33 254	0.67 289	0.78 482	2.66 592	1.26 427	1.15 337	1.46 456	1.37 463	1.40 535	6.68 602	0.46 246	0.19 206	0.13 99	0.21 267	0.18 250	0.18 172	0.21 250

DISCO	1.06 476	0.37 397	1.19 432	0.73 500	0.46 401	2.04 571	0.84 505	2.26 538	1.54 537	1.25 395	1.36 427	2.38 581	1.08 477	2.60 499	1.62 534	0.24 367	0.19 383	0.22 300	0.20 302	0.32 459	0.29 412

NCCL2	1.06 476	0.64 526	1.35 463	0.78 529	0.58 476	1.32 494	1.69 594	1.89 446	1.38 487	1.52 509	1.20 357	1.91 543	1.17 498	1.79 416	1.50 518	0.35 516	0.31 523	0.45 559	0.44 565	0.41 507	0.45 523

LALA_ROB	1.06 476	0.66 533	1.37 471	0.70 481	0.53 449	1.61 532	1.25 572	1.81 422	1.48 530	1.82 557	1.40 440	1.93 547	1.03 462	1.68 396	1.69 542	0.38 528	0.28 504	0.43 554	0.37 549	0.43 514	0.38 491

TCMNet	1.07 481	0.66 533	2.49 551	0.92 569	1.32 604	1.14 462	0.67 453	1.91 451	1.29 451	1.20 369	1.57 493	1.29 444	0.96 426	2.23 468	1.59 530	0.32 488	0.31 523	0.38 537	0.35 541	0.43 514	0.40 501

PSMNet-RUCA	1.07 481	1.06 577	1.64 496	1.23 598	1.10 587	1.39 507	0.65 447	1.91 451	1.43 512	0.95 268	1.52 477	0.99 357	0.83 366	1.28 309	1.01 454	0.71 595	0.34 545	0.99 606	0.61 595	1.01 597	0.67 575

RAFT + AFF	1.07 481	0.47 464	1.36 468	0.68 459	0.50 426	1.20 480	1.22 568	2.58 584	1.26 427	1.33 441	1.56 489	1.19 415	1.49 549	3.89 539	1.01 454	0.22 321	0.26 488	0.30 473	0.27 462	0.29 425	0.32 447

DRN-Test	1.07 481	0.49 475	1.95 523	0.75 515	0.81 555	1.61 532	0.78 482	2.26 538	1.53 535	1.84 558	1.35 423	1.42 468	1.04 468	2.26 472	1.61 532	0.28 453	0.23 459	0.31 480	0.30 504	0.33 466	0.33 456

TDLM	1.08 485	0.50 478	1.01 365	0.69 472	0.54 457	0.91 401	1.40 581	1.60 364	1.36 480	1.17 345	1.40 440	1.07 382	1.00 449	6.19 586	0.85 411	0.34 505	0.22 431	0.35 520	0.26 444	0.38 494	0.29 412

Wz-Net-LNSev-Ref	1.09 486	0.46 459	2.61 558	0.71 485	0.65 505	2.00 568	0.78 482	2.07 494	1.47 526	1.62 533	1.47 458	1.53 494	1.29 519	2.10 457	1.65 540	0.24 367	0.14 179	0.20 233	0.16 208	0.28 408	0.28 398

FAT-Stereo	1.10 487	0.43 448	1.46 476	0.74 506	0.60 486	1.13 459	0.92 523	2.06 492	1.71 559	1.75 549	2.00 556	2.02 561	1.47 546	2.02 448	1.26 488	0.44 554	0.36 556	0.34 513	0.29 492	0.36 482	0.57 560

CVANet_RVC	1.10 487	0.49 475	1.15 411	0.65 419	0.54 457	0.93 412	1.00 540	1.69 387	1.36 480	1.42 481	1.39 435	1.24 430	1.17 498	6.22 588	0.80 403	0.35 516	0.24 469	0.35 520	0.30 504	0.44 525	0.32 447

APVNet	1.11 489	0.59 507	1.95 523	0.87 556	0.77 543	1.90 561	0.82 502	2.03 484	1.15 363	1.14 335	1.43 450	1.55 497	1.12 492	3.03 514	1.62 534	0.32 488	0.34 545	0.42 553	0.36 545	0.36 482	0.41 506

GANetREF_RVC	1.11 489	0.90 566	1.56 491	0.88 558	0.53 449	1.41 513	1.35 578	1.91 451	1.54 537	1.28 419	1.32 408	1.46 480	1.23 509	2.04 449	1.00 453	0.57 581	0.45 582	0.67 595	0.52 583	0.91 593	0.62 570
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
GCST	1.13 491	1.50 602	1.17 426	1.74 608	1.17 597	1.29 492	0.30 128	1.55 349	1.21 394	1.31 432	0.97 256	0.99 357	0.48 201	2.38 484	0.54 311	1.24 611	0.70 613	1.31 612	0.86 609	1.03 599	0.92 596

GASNet	1.13 491	1.10 583	3.29 576	1.00 584	0.68 518	0.82 363	0.67 453	1.85 436	1.38 487	1.39 469	1.25 379	1.25 431	1.20 508	2.72 505	1.62 534	0.46 558	0.26 488	0.36 530	0.34 537	0.55 560	0.33 456

anonymity	1.14 493	0.98 574	1.24 446	1.09 589	1.13 590	1.08 450	0.90 519	2.02 480	1.23 407	1.32 435	1.27 390	1.27 442	1.09 480	1.16 282	1.03 460	1.02 602	1.01 629	0.97 604	0.97 613	0.98 595	1.01 598

PA-Net	1.14 493	0.63 523	2.12 535	0.67 447	0.75 537	1.19 479	0.91 521	1.91 451	1.46 525	1.18 356	1.23 373	1.33 455	1.17 498	4.31 544	1.41 508	0.29 469	0.46 586	0.33 505	0.50 579	0.33 466	0.57 560
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
edge stereo	1.15 495	0.54 493	1.50 481	0.73 500	0.66 511	1.18 478	0.84 505	2.13 510	1.41 502	1.73 547	1.84 538	2.53 587	1.46 544	2.46 487	1.35 503	0.43 545	0.41 573	0.54 579	0.36 545	0.43 514	0.50 539

RASNet	1.16 496	0.34 337	1.11 398	0.73 500	0.86 562	1.00 434	0.60 430	1.56 352	1.43 512	1.07 304	1.37 428	2.08 569	1.44 543	7.00 607	1.56 524	0.20 251	0.17 327	0.17 129	0.19 273	0.19 208	0.19 193

DANet	1.16 496	0.64 526	1.52 486	0.88 558	0.74 533	1.52 523	0.52 366	1.68 378	1.21 394	1.81 555	1.55 483	2.02 561	1.11 486	3.30 525	2.28 565	0.34 505	0.31 523	0.40 547	0.30 504	0.46 535	0.54 549
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
UGAM	1.17 498	0.29 211	1.08 388	0.55 281	0.43 378	0.69 302	0.71 469	1.14 237	1.35 471	1.00 278	1.49 462	1.90 541	0.86 382	9.61 632	0.89 421	0.21 286	0.19 383	0.30 473	0.25 426	0.20 247	0.18 157

Wz-Net-LNSev	1.17 498	0.72 548	4.71 592	0.66 433	0.84 560	1.72 539	1.13 556	1.97 469	1.43 512	1.34 448	1.32 408	1.66 515	1.30 522	1.44 352	1.51 520	0.29 469	0.26 488	0.24 358	0.23 404	0.33 466	0.35 475

S-Stereo	1.17 498	0.48 470	2.25 545	0.83 543	0.81 555	1.22 482	1.17 563	2.12 502	2.08 585	1.47 498	2.13 564	1.55 497	1.16 494	2.09 456	1.46 514	0.42 544	0.40 572	0.35 520	0.32 517	0.45 528	0.73 583

MaskLacGwcNet_RVC	1.17 498	1.06 577	1.28 454	0.88 558	0.69 521	1.92 563	0.92 523	1.71 395	1.14 358	1.17 345	1.26 381	1.49 485	0.80 355	2.04 449	0.86 412	2.02 614	0.34 545	0.79 599	0.36 545	1.38 608	1.33 610

RP	1.17 498	0.54 493	1.48 479	0.93 575	1.05 584	1.14 462	0.85 511	1.99 474	1.70 557	1.72 546	2.07 561	1.91 543	1.93 581	2.00 445	1.37 505	0.55 579	0.37 561	0.48 567	0.37 549	0.46 535	0.46 528

z-ln-s-r	1.18 503	0.61 515	2.91 565	0.54 265	0.56 468	0.81 361	0.86 512	1.72 399	1.55 543	1.18 356	1.62 502	1.37 463	1.16 494	3.67 533	3.77 591	0.20 251	0.15 257	0.21 267	0.17 232	0.29 425	0.24 323

ccnet	1.19 504	0.71 545	1.36 468	0.81 536	0.75 537	1.72 539	1.13 556	1.98 470	1.31 462	1.52 509	1.84 538	1.75 531	1.36 530	2.01 446	2.04 557	0.57 581	0.54 599	0.57 587	0.56 588	0.60 569	0.60 568

Nwc_Net	1.19 504	0.53 490	2.34 547	0.92 569	0.81 555	1.49 520	0.70 466	2.28 546	1.32 464	1.41 477	2.27 570	2.03 564	1.76 571	2.05 453	1.46 514	0.43 545	0.30 518	0.43 554	0.46 570	0.39 499	0.40 501

NCC-stereo	1.20 506	0.60 510	1.84 513	0.88 558	0.95 576	1.32 494	0.94 529	2.14 512	1.36 480	1.43 485	1.79 530	1.93 547	2.13 594	2.54 496	1.41 508	0.49 566	0.38 566	0.45 559	0.59 592	0.43 514	0.45 523

Abc-Net	1.20 506	0.60 510	1.84 513	0.88 558	0.95 576	1.32 494	0.94 529	2.14 512	1.36 480	1.43 485	1.79 530	1.93 547	2.13 594	2.54 496	1.41 508	0.49 566	0.38 566	0.45 559	0.59 592	0.43 514	0.45 523
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
Wz-Net-MNSev	1.21 508	0.66 533	3.44 578	0.69 472	0.73 528	1.93 564	1.44 583	2.16 519	1.59 546	1.85 560	1.49 462	1.50 488	1.34 527	2.05 453	1.54 523	0.27 435	0.24 469	0.28 449	0.28 473	0.35 478	0.32 447

RGC	1.22 509	0.82 560	1.71 502	0.95 580	0.98 581	1.53 525	0.80 493	2.18 528	1.35 471	1.69 544	1.94 550	2.03 564	1.66 561	2.36 480	1.50 518	0.46 558	0.36 556	0.59 590	0.48 574	0.49 544	0.49 535

stereogan	1.22 509	0.45 456	2.03 529	0.87 556	0.85 561	2.52 588	0.72 470	1.98 470	1.78 567	1.92 565	1.94 550	2.31 578	1.42 540	2.10 457	1.14 469	0.38 528	0.36 556	0.39 541	0.32 517	0.52 550	0.49 535

AANet_RVC	1.22 509	0.60 510	1.94 519	0.69 472	0.46 401	0.75 323	0.69 459	1.51 336	1.57 544	1.36 459	1.90 547	1.51 491	0.87 391	7.23 609	1.89 554	0.26 414	0.19 383	0.19 196	0.16 208	0.23 333	0.37 483

HSM	1.22 509	0.34 337	0.81 262	0.61 379	0.39 337	1.22 482	0.63 443	2.45 567	1.25 419	1.32 435	1.26 381	1.91 543	1.08 477	9.21 628	0.75 382	0.23 345	0.17 327	0.20 233	0.16 208	0.22 313	0.24 323

Syn2CoEx	1.23 513	0.80 556	3.07 570	0.83 543	0.68 518	1.39 507	0.87 516	2.23 535	1.57 544	1.28 419	1.58 495	1.42 468	1.57 553	3.79 537	1.48 517	0.36 523	0.32 535	0.34 513	0.30 504	0.30 441	0.41 506

AF-Net	1.23 513	0.56 501	2.31 546	0.88 558	0.93 572	1.41 513	0.73 473	2.27 544	1.71 559	1.76 552	2.42 578	2.00 557	1.70 564	1.98 441	1.62 534	0.50 570	0.29 514	0.49 569	0.33 531	0.40 503	0.34 466

NaN_ROB	1.23 513	0.63 523	1.76 505	0.67 447	0.50 426	1.59 531	2.00 608	1.87 439	1.52 534	2.14 581	1.26 381	1.40 467	1.09 480	4.60 550	1.75 547	0.28 453	0.34 545	0.28 449	0.29 492	0.30 441	0.37 483

DGSMNet	1.24 516	0.84 563	3.20 572	0.91 568	0.92 568	1.39 507	1.34 577	2.46 571	1.44 515	1.34 448	1.66 511	1.50 488	1.03 462	1.85 420	1.30 492	0.48 564	0.48 589	0.55 583	0.51 582	0.78 586	0.79 589

RYNet	1.24 516	0.52 488	1.57 493	0.73 500	0.97 579	1.74 544	0.95 532	2.09 498	1.54 537	1.44 488	1.18 352	1.94 551	1.29 519	4.57 549	1.93 555	0.27 435	0.23 459	0.35 520	0.27 462	0.57 563	0.59 565

ttt	1.26 518	0.36 376	0.79 252	0.65 419	0.42 373	0.94 415	0.57 409	2.33 554	1.38 487	1.25 395	1.65 509	0.92 331	0.78 339	2.64 500	8.73 622	0.30 476	0.28 504	0.26 418	0.25 426	0.29 425	0.32 447

aanetorigin	1.26 518	0.85 564	3.00 568	0.72 491	0.80 551	1.08 450	1.05 547	1.12 229	1.39 496	3.53 617	2.60 585	1.72 524	1.73 568	1.98 441	1.77 550	0.26 414	0.24 469	0.26 418	0.25 426	0.38 494	0.51 543

GwcNet	1.26 518	0.63 523	5.13 594	0.81 536	1.15 594	1.73 542	0.69 459	1.84 428	1.53 535	1.51 507	1.71 520	1.72 524	1.09 480	2.20 466	1.61 532	0.31 480	0.30 518	0.29 461	0.27 462	0.30 441	0.41 506

Consistency-Raft	1.27 521	1.01 576	2.17 538	1.04 586	1.20 599	0.96 428	1.00 540	1.84 428	1.95 578	1.38 466	2.11 563	1.44 474	1.03 462	1.18 288	1.40 507	0.73 596	0.83 615	0.89 602	0.99 616	1.33 606	0.95 597

NLCSM	1.29 522	0.74 553	1.80 510	0.72 491	0.92 568	1.32 494	1.04 545	2.78 598	1.11 338	1.24 391	2.00 556	1.82 538	0.96 426	5.79 580	1.56 524	0.34 505	0.28 504	0.31 480	0.35 541	0.42 511	0.40 501

NOSS_ROB	1.29 522	0.49 475	0.68 194	0.60 365	0.40 349	1.09 455	0.77 479	1.94 462	1.44 515	1.04 293	1.46 456	1.10 397	0.81 359	10.57 642	0.78 391	0.46 558	0.43 579	0.48 567	0.45 568	0.45 528	0.43 518

SGM-Forest	1.29 522	0.40 430	0.74 229	0.54 265	0.37 313	1.55 526	1.26 573	1.82 424	1.39 496	2.22 582	1.81 536	1.64 513	1.02 460	7.65 615	1.20 476	0.39 534	0.37 561	0.39 541	0.34 537	0.37 488	0.34 466
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Anonymous_2	1.37 525	0.56 501	0.94 340	0.57 324	0.62 496	1.04 439	0.65 447	1.82 424	1.01 293	1.00 278	0.79 209	1.42 468	1.27 516	1.06 255	0.83 407	0.62 587	0.67 610	1.05 609	9.88 650	1.09 602	0.55 555

test_for_model	1.38 526	3.71 639	0.65 181	3.45 632	2.88 631	0.57 220	0.33 153	1.91 451	0.93 255	1.47 498	0.64 163	0.51 164	0.37 127	0.53 62	0.35 135	2.54 620	0.16 296	0.17 129	0.12 74	4.56 641	1.84 616

SQANet	1.38 526	0.95 572	1.37 471	1.89 612	1.47 609	1.44 517	0.81 498	1.89 446	1.13 352	1.34 448	1.26 381	1.28 443	1.02 460	1.64 390	0.91 429	2.55 621	0.35 552	1.47 613	0.56 588	2.48 614	1.74 614

PWC_ROB	1.39 528	0.93 571	4.07 586	0.77 525	0.83 558	1.16 469	0.53 372	1.87 439	2.01 581	2.36 587	3.06 596	1.65 514	1.60 554	2.65 502	2.29 567	0.34 505	0.23 459	0.36 530	0.25 426	0.39 499	0.49 535

PWCDC_ROB	1.39 528	0.91 569	2.10 533	1.08 588	0.92 568	1.72 539	0.58 416	2.03 484	3.30 615	1.32 435	4.87 617	1.21 418	1.71 566	1.98 441	1.75 547	0.65 590	0.26 488	0.29 461	0.25 426	0.56 561	0.41 506

GANet	1.41 530	0.52 488	1.18 431	0.74 506	0.48 414	1.40 511	1.69 594	1.87 439	1.28 439	1.56 520	2.39 576	1.56 499	1.25 513	9.13 626	1.20 476	0.31 480	0.32 535	0.34 513	0.29 492	0.40 503	0.33 456

PDISCO_ROB	1.41 530	0.73 551	2.04 530	1.40 601	1.46 608	2.83 599	1.07 550	2.64 588	2.11 587	1.41 477	1.50 469	1.73 526	0.99 443	2.83 510	1.46 514	1.03 603	0.27 498	0.54 579	0.47 572	0.77 585	0.84 593

w-ln-seven-2	1.42 532	0.69 541	6.86 602	0.71 485	0.62 496	1.23 484	0.92 523	1.84 428	1.59 546	1.74 548	1.59 499	1.49 485	1.40 535	3.69 534	2.22 562	0.27 435	0.26 488	0.29 461	0.26 444	0.34 474	0.33 456

LL-Strereo	1.42 532	0.44 455	2.02 526	0.62 387	1.07 585	0.73 316	0.65 447	2.02 480	1.21 394	1.60 528	1.62 502	2.02 561	2.10 589	9.67 633	1.07 463	0.22 321	0.20 400	0.27 433	0.24 417	0.23 333	0.33 456

SHD	1.42 532	0.81 559	2.79 563	0.98 582	0.92 568	1.97 565	0.68 456	2.43 565	2.55 597	2.54 596	1.72 521	2.01 560	1.62 555	2.14 461	2.70 574	0.40 536	0.33 541	0.39 541	0.40 555	0.48 540	0.54 549

RTSC	1.43 535	0.89 565	3.62 582	0.94 578	0.64 500	1.85 558	0.69 459	2.20 533	2.04 584	2.22 582	1.70 518	1.67 517	1.27 516	2.53 495	4.48 599	0.33 495	0.25 481	0.27 433	0.29 492	0.38 494	0.40 501

UDG	1.47 536	2.69 632	1.13 404	1.45 605	1.65 611	1.34 501	0.79 490	1.75 405	1.27 431	1.29 424	1.74 523	1.99 556	1.39 534	1.66 393	1.51 520	0.91 599	0.55 601	2.30 621	0.76 603	1.99 609	1.20 606

MFMNet_re	1.47 536	1.20 589	2.50 552	1.46 606	1.08 586	1.58 530	1.51 584	1.96 468	1.87 573	2.31 586	2.20 567	1.51 491	1.88 579	1.57 373	1.34 501	0.94 600	0.83 615	0.84 601	0.80 606	1.00 596	1.06 601

PASM	1.48 538	1.08 580	3.96 585	0.93 575	0.93 572	1.17 476	1.19 565	1.77 409	1.65 552	1.90 562	1.52 477	1.75 531	1.42 540	4.54 548	1.52 522	0.64 589	0.68 612	0.69 597	0.79 605	0.70 581	0.74 584

ADCRef	1.50 539	0.61 515	3.83 584	0.76 523	0.77 543	1.91 562	0.77 479	2.16 519	1.34 468	1.63 535	1.59 499	1.35 458	1.40 535	1.79 416	8.32 619	0.25 388	0.21 416	0.32 493	0.31 510	0.31 448	0.32 447

XQC	1.51 540	0.98 574	3.20 572	0.92 569	0.76 542	2.01 569	1.17 563	2.53 581	1.99 580	2.01 574	1.54 480	2.00 557	1.54 551	3.16 518	3.46 588	0.49 566	0.31 523	0.45 559	0.40 555	0.71 583	0.62 570

CC-Net-ROB	1.53 541	1.31 596	1.68 501	0.92 569	0.80 551	1.75 545	0.99 538	2.04 487	1.27 431	1.12 318	1.62 502	1.20 417	0.98 440	7.82 616	0.92 433	1.15 610	0.41 573	2.20 619	0.46 570	1.37 607	0.56 557

FINET	1.54 542	0.67 537	7.28 605	0.76 523	0.97 579	1.42 516	1.38 580	2.80 602	3.12 612	1.23 387	1.68 515	1.04 374	1.11 486	3.35 526	1.78 551	0.43 545	0.37 561	0.32 493	0.29 492	0.43 514	0.41 506

test_xeample	1.55 543	0.31 269	0.94 340	0.54 265	0.31 200	0.94 415	0.58 416	2.40 562	1.40 498	1.29 424	1.55 483	0.89 317	0.88 397	1.72 403	15.94 641	0.22 321	0.22 431	0.22 300	0.21 344	0.23 333	0.25 344

w-ln-seven	1.56 544	0.83 562	5.96 597	0.78 529	0.74 533	2.64 594	1.01 543	2.13 510	2.03 582	2.09 578	1.76 525	1.84 540	1.27 516	2.98 513	3.23 585	0.29 469	0.26 488	0.31 480	0.30 504	0.41 507	0.38 491

DDUNet	1.56 544	2.70 633	1.35 463	1.79 609	1.88 613	1.82 554	0.91 521	1.84 428	1.20 387	1.40 475	1.79 530	1.62 508	1.17 498	1.59 380	1.22 481	1.11 607	0.76 614	2.38 624	0.94 611	2.12 610	1.53 612

CrosDoStereo	1.56 544	0.26 147	0.78 248	0.51 205	0.29 161	0.66 284	11.86 641	1.18 258	1.00 290	1.35 454	1.76 525	0.99 357	1.83 576	6.64 600	0.83 407	0.19 206	0.15 257	0.20 233	0.22 372	0.18 172	0.25 344

DeepStereo_LL	1.56 544	0.26 147	0.78 248	0.51 205	0.29 161	0.66 284	11.86 641	1.18 258	1.00 290	1.35 454	1.76 525	0.99 357	1.83 576	6.64 600	0.83 407	0.19 206	0.15 257	0.20 233	0.22 372	0.18 172	0.25 344

xxxx	1.61 548	0.32 287	0.98 355	0.58 338	0.31 200	1.15 466	0.43 275	2.43 565	1.41 502	1.17 345	1.40 440	1.21 418	0.86 382	1.94 435	16.68 643	0.24 367	0.24 469	0.21 267	0.20 302	0.23 333	0.27 382

CSAN	1.61 548	0.67 537	3.24 575	0.74 506	0.52 441	1.77 548	1.74 599	1.98 470	1.94 577	2.47 594	2.33 574	1.93 547	2.04 586	6.45 598	1.95 556	0.43 545	0.36 556	0.41 552	0.42 559	0.43 514	0.44 521

MFN_U_SF_RVC	1.62 550	0.96 573	4.36 590	0.92 569	0.69 521	2.62 593	1.10 552	2.50 577	1.74 562	1.99 573	1.86 543	2.45 585	1.78 573	3.08 516	2.84 577	0.54 575	0.50 596	0.56 585	0.60 594	0.60 569	0.67 575

SDNR	1.66 551	0.55 497	2.36 548	0.56 302	0.58 476	3.79 617	0.45 310	1.78 411	1.40 498	1.38 466	2.45 581	1.13 406	0.96 426	11.03 643	1.31 493	0.67 592	0.64 607	0.43 554	0.32 517	0.71 583	0.76 587

otaku	1.67 552	1.18 587	1.56 491	2.27 614	1.59 610	1.98 566	1.23 570	2.23 535	1.37 485	1.48 504	1.63 507	1.73 526	1.23 509	1.85 420	1.09 464	2.96 625	0.58 605	1.74 614	0.61 595	2.94 621	2.15 620

222	1.67 552	0.31 269	0.93 333	0.59 357	0.31 200	1.05 442	0.43 275	2.39 560	1.47 526	1.37 461	1.55 483	0.94 339	0.94 419	1.98 441	17.76 644	0.24 367	0.22 431	0.21 267	0.20 302	0.22 313	0.26 364

Wz-Net-SNSev	1.68 554	1.45 598	8.71 613	0.71 485	0.67 517	1.35 502	1.51 584	2.15 517	1.47 526	1.51 507	1.68 515	2.27 574	1.38 532	4.23 541	2.36 569	0.32 488	0.29 514	0.31 480	0.33 531	0.43 514	0.39 496

DeepPrunerF	1.68 554	0.82 560	6.82 601	0.94 578	1.20 599	0.91 401	0.97 534	2.50 577	5.19 632	1.22 384	1.30 401	1.18 413	1.29 519	4.96 559	1.75 547	0.43 545	0.35 552	0.52 574	0.48 574	0.43 514	0.42 514

psmorigin	1.69 556	0.74 553	13.13 625	0.70 481	0.60 486	1.16 469	0.79 490	1.69 387	1.25 419	2.07 577	1.77 528	2.23 571	1.51 550	2.14 461	1.45 512	0.39 534	0.41 573	0.34 513	0.33 531	0.45 528	0.63 572

G-Net	1.71 557	0.67 537	2.09 532	1.14 594	0.75 537	2.96 604	0.89 518	1.58 357	1.30 455	2.76 601	8.12 636	2.29 576	2.51 605	1.94 435	2.23 564	0.49 566	0.45 582	0.45 559	0.31 510	0.62 573	0.59 565

Ntro	1.72 558	1.21 590	1.62 495	2.54 620	1.86 612	2.09 574	1.14 559	2.08 495	1.38 487	1.23 387	1.62 502	1.62 508	1.33 526	2.04 449	1.21 480	3.09 626	0.56 602	1.82 616	0.65 597	2.97 625	2.25 622

z-mn7	1.77 559	1.06 577	7.02 604	0.74 506	0.54 457	2.58 590	1.03 544	1.90 450	2.73 608	1.61 529	3.00 594	1.96 553	1.40 535	5.23 563	2.87 578	0.31 480	0.25 481	0.27 433	0.25 426	0.34 474	0.35 475

FBW_ROB	1.78 560	0.66 533	1.90 518	0.72 491	0.66 511	1.79 553	1.07 550	2.79 600	1.77 563	1.84 558	1.79 530	1.98 555	1.37 531	12.42 645	2.22 562	0.36 523	0.38 566	0.57 587	0.39 553	0.46 535	0.51 543

SPS-STEREO	1.78 560	1.09 582	1.52 486	1.22 597	1.14 592	1.87 560	1.11 553	2.27 544	1.70 557	3.17 614	2.39 576	2.84 595	1.93 581	4.41 545	2.93 579	1.04 605	0.99 628	0.97 604	0.94 611	1.03 599	1.05 600
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MFN_U_SF_DS_RVC	1.80 562	1.11 584	4.33 589	0.84 547	0.77 543	3.70 612	2.41 627	2.04 487	1.85 572	1.75 549	1.90 547	1.92 546	1.25 513	7.33 610	1.45 512	0.47 562	0.47 587	0.53 578	0.77 604	0.50 546	0.55 555

SAMSARA	1.80 562	0.90 566	3.37 577	1.28 600	1.13 590	3.71 613	2.33 622	2.53 581	1.93 576	3.17 614	1.73 522	2.99 597	1.68 563	3.53 529	2.46 571	0.47 562	0.54 599	0.43 554	0.47 572	0.59 566	0.64 573

PVD	1.82 564	0.91 569	3.02 569	1.03 585	0.94 575	2.61 592	1.14 559	2.78 598	3.40 617	3.08 612	2.75 588	2.39 583	2.49 604	2.81 508	3.66 590	0.48 564	0.49 595	0.59 590	0.49 577	0.60 569	0.81 591

ADCL	1.82 564	0.70 543	4.57 591	0.70 481	0.63 499	2.56 589	1.77 601	2.08 495	1.77 563	1.95 571	1.89 545	2.04 566	1.88 579	2.36 480	9.55 626	0.27 435	0.25 481	0.35 520	0.32 517	0.39 499	0.39 496

zh-mn7	1.84 566	1.51 603	9.67 617	0.70 481	0.54 457	1.47 519	0.84 505	1.93 460	2.13 589	2.50 595	2.70 587	1.67 517	1.35 528	4.75 556	3.14 584	0.32 488	0.27 498	0.27 433	0.27 462	0.32 459	0.39 496

AAGNet	1.84 566	0.30 236	0.79 252	0.66 433	0.32 233	0.65 278	0.50 353	1.02 183	1.01 293	1.47 498	1.21 363	0.99 357	1.16 494	2.76 507	22.69 651	0.24 367	0.13 99	0.22 300	0.20 302	0.24 362	0.16 109

ff1	1.88 568	0.36 376	1.51 482	0.56 302	0.40 349	0.76 328	0.59 423	1.08 212	2.62 600	1.19 364	1.49 462	1.07 382	0.85 374	9.88 637	13.82 635	0.21 286	0.13 99	0.31 480	0.28 473	0.20 247	0.23 300

MDST_ROB	1.88 568	0.40 430	1.71 502	0.93 575	0.60 486	4.27 623	1.23 570	3.99 620	1.44 515	4.61 627	2.63 586	1.44 474	1.03 462	9.78 634	1.62 534	0.33 495	0.26 488	0.37 533	0.33 531	0.31 448	0.34 466

SGM_RVC	1.88 568	0.40 430	0.90 323	0.63 397	0.30 178	2.81 598	1.26 573	2.73 594	1.81 570	4.09 619	2.85 591	3.88 611	3.19 613	8.42 622	2.44 570	0.33 495	0.31 523	0.30 473	0.28 473	0.31 448	0.31 438
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
mmx	1.89 571	0.36 376	1.51 482	0.56 302	0.40 349	0.76 328	0.59 423	2.32 548	1.41 502	1.19 364	1.49 462	1.07 382	0.85 374	9.88 637	13.82 635	0.25 388	0.21 416	0.31 480	0.28 473	0.32 459	0.29 412

xxx	1.89 571	0.36 376	1.51 482	0.56 302	0.40 349	0.76 328	0.59 423	2.32 548	1.41 502	1.19 364	1.49 462	1.07 382	0.85 374	9.88 637	13.82 635	0.25 388	0.21 416	0.31 480	0.28 473	0.32 459	0.29 412

DPSNet	1.91 573	0.64 526	5.95 596	0.73 500	0.59 482	2.04 571	1.61 592	3.84 618	1.96 579	1.54 515	1.39 435	2.27 574	3.32 616	4.95 558	4.79 602	0.50 570	0.31 523	0.29 461	0.26 444	0.67 578	0.54 549

test_sample9	1.96 574	0.51 482	1.35 463	0.58 338	0.40 349	1.07 446	0.80 493	1.99 474	1.27 431	1.25 395	1.22 365	1.09 393	1.01 452	2.46 487	8.57 620	0.59 584	12.85 653	0.62 592	0.67 599	0.45 528	0.48 530

1111x	1.96 574	0.32 287	1.54 490	0.54 265	0.30 178	1.00 434	0.69 459	2.47 572	1.33 466	1.21 376	1.44 452	1.21 418	1.11 486	8.49 623	16.14 642	0.22 321	0.23 459	0.22 300	0.23 404	0.25 374	0.26 364

ADCPNet	1.97 576	0.78 555	9.38 615	0.74 506	0.61 492	2.73 596	1.36 579	2.11 501	1.66 553	1.92 565	1.70 518	2.45 585	2.07 587	2.50 493	6.84 614	0.38 528	0.38 566	0.38 537	0.43 563	0.47 539	0.50 539

zh-sn7	2.00 577	1.73 612	9.50 616	0.77 525	0.73 528	1.77 548	1.32 576	2.08 495	1.66 553	1.91 563	2.48 583	1.81 537	2.25 597	5.74 576	4.07 595	0.33 495	0.33 541	0.32 493	0.32 517	0.44 525	0.46 528

WCMA_ROB	2.05 578	0.55 497	1.77 506	0.74 506	0.61 492	2.24 579	1.56 589	2.17 527	1.79 568	4.16 623	6.36 624	5.66 624	4.66 628	3.19 519	2.77 575	0.55 579	0.45 582	0.40 547	0.43 563	0.48 540	0.50 539

RainbowNet	2.06 579	1.86 614	1.97 525	2.86 623	2.25 618	2.03 570	1.79 602	2.77 596	1.92 575	1.54 515	1.84 538	1.95 552	1.73 568	2.23 468	1.38 506	3.40 632	0.86 620	2.39 626	1.00 617	2.94 621	2.42 624

MSMD_ROB	2.08 580	0.61 515	1.15 411	0.71 485	0.62 496	4.00 619	0.93 527	1.94 462	1.79 568	4.71 629	4.60 613	8.14 633	3.87 624	3.75 536	1.65 540	0.54 575	0.48 589	0.55 583	0.58 590	0.53 555	0.52 545

Wz-Net-TNSev	2.10 581	2.71 634	9.30 614	0.72 491	0.65 505	2.41 587	1.81 606	2.45 567	1.77 563	1.62 533	1.56 489	2.56 588	2.01 583	5.30 564	4.46 598	0.41 540	0.38 566	0.33 505	0.37 549	0.54 558	0.64 573

ADCMid	2.11 582	0.90 566	8.39 611	0.75 515	0.69 521	1.98 566	1.14 559	2.18 528	1.67 555	2.85 603	1.85 541	2.35 580	2.02 585	2.35 479	10.58 630	0.34 505	0.32 535	0.39 541	0.44 565	0.51 549	0.53 548

ADCP+	2.12 583	0.56 501	10.01 618	0.68 459	0.91 567	2.25 580	1.04 545	1.92 458	1.50 533	1.58 524	1.34 418	1.73 526	1.62 555	2.27 473	13.20 632	0.25 388	0.22 431	0.32 493	0.29 492	0.38 494	0.34 466

WZ-Net	2.14 584	1.08 580	11.68 624	0.89 565	0.78 547	1.76 546	1.59 591	2.39 560	2.03 582	2.11 579	1.95 552	2.30 577	2.28 598	5.94 584	3.86 594	0.35 516	0.27 498	0.29 461	0.32 517	0.52 550	0.50 539

AnyNet_C32	2.14 584	1.45 598	7.38 606	0.95 580	1.12 588	2.23 578	2.34 623	2.10 500	1.54 537	2.44 590	1.79 530	2.04 566	1.66 561	2.69 503	10.48 629	0.38 528	0.35 552	0.35 520	0.42 559	0.50 546	0.60 568

NVStereoNet_ROB	2.17 586	1.18 587	3.51 579	1.14 594	1.26 602	1.57 529	1.51 584	2.19 530	2.11 587	2.04 575	4.80 615	3.17 604	2.11 592	7.97 618	2.10 558	1.12 608	0.94 625	1.10 610	1.34 624	0.95 594	1.31 607
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MSC_U_SF_DS_RVC	2.22 587	1.29 595	4.14 587	1.10 590	0.78 547	5.00 626	2.38 626	2.47 572	2.67 605	1.94 569	2.28 571	2.66 592	1.70 564	9.10 625	2.29 567	0.68 594	0.52 597	0.68 596	0.71 602	1.17 604	0.81 591

SANet	2.26 588	0.70 543	6.94 603	0.69 472	0.46 401	2.76 597	1.76 600	2.61 587	5.84 634	2.45 591	3.52 602	3.71 608	3.38 618	5.90 581	2.14 560	0.34 505	0.31 523	0.32 493	0.29 492	0.54 558	0.43 518

test_sample8	2.29 589	0.51 482	1.35 463	0.58 338	0.40 349	1.07 446	0.80 493	2.03 484	1.22 402	2.28 585	1.33 414	4.98 622	2.51 605	2.46 487	8.57 620	0.59 584	12.85 653	0.62 592	0.67 599	0.45 528	0.48 530

ADCS	2.35 590	1.26 592	6.54 600	0.85 550	0.77 543	2.18 577	1.79 602	2.47 572	2.20 590	2.80 602	2.14 566	2.38 581	2.09 588	2.81 508	13.83 638	0.43 545	0.41 573	0.40 547	0.45 568	0.59 566	0.67 575

MeshStereo	2.36 591	0.60 510	1.05 378	0.63 397	0.51 436	2.58 590	0.99 538	3.46 612	2.21 591	7.38 641	5.06 619	7.50 629	3.10 612	7.02 608	2.54 572	0.44 554	0.44 580	0.45 559	0.40 555	0.43 514	0.45 523
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
AnyNet_C01	2.38 592	2.21 624	10.17 619	0.99 583	0.79 549	3.12 605	2.37 624	2.69 593	1.89 574	2.58 598	2.44 580	2.70 593	1.86 578	3.65 530	7.12 615	0.41 540	0.41 573	0.40 547	0.42 559	0.68 579	0.79 589

DispFullNet	2.39 593	2.89 635	3.74 583	3.09 628	2.27 620	2.04 571	0.84 505	2.19 530	1.73 561	2.54 596	1.98 553	2.23 571	5.83 631	3.44 528	1.84 553	1.03 603	0.33 541	2.65 632	1.97 636	2.87 620	2.34 623

EDNetEfficient	2.40 594	1.14 585	8.59 612	0.77 525	0.73 528	1.06 445	1.53 587	1.54 346	4.06 623	4.87 630	2.81 589	2.23 571	3.53 619	3.04 515	9.65 627	0.27 435	0.24 469	0.27 433	0.31 510	0.70 581	0.67 575

MSAF-DinoV2	2.45 595	1.88 617	17.19 633	0.89 565	0.52 441	1.39 507	0.97 534	2.84 603	1.77 563	1.55 518	1.65 509	3.60 607	2.28 598	5.74 576	4.64 601	0.28 453	0.17 327	0.26 418	0.28 473	0.49 544	0.54 549

FCDSN-DC	2.47 596	0.65 532	1.00 363	0.85 550	0.75 537	2.26 581	0.97 534	2.31 547	1.83 571	5.52 636	7.65 631	7.72 632	7.70 638	4.43 546	2.64 573	0.52 573	0.48 589	0.52 574	0.52 583	0.57 563	0.59 565
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SuperB	2.50 597	0.72 548	18.07 637	0.72 491	0.53 449	1.85 558	0.86 512	1.80 418	2.40 594	1.54 515	1.42 446	1.13 406	1.17 498	4.18 540	4.80 604	0.25 388	0.20 400	0.23 334	0.19 273	7.64 646	0.38 491

ELAS	2.67 598	0.80 556	2.13 536	1.13 591	1.15 594	6.25 631	2.56 628	3.50 613	3.68 620	5.36 634	4.92 618	3.79 609	5.56 630	3.65 530	5.22 606	0.66 591	0.57 603	0.56 585	0.54 586	0.65 576	0.75 586
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
RTS	2.76 599	1.55 606	15.40 628	1.13 591	1.42 606	3.75 615	2.21 617	2.45 567	2.72 606	2.91 606	2.85 591	2.58 589	1.62 555	6.28 592	5.80 609	0.41 540	0.30 518	0.35 520	0.35 541	0.52 550	0.54 549

RTSA	2.76 599	1.55 606	15.40 628	1.13 591	1.42 606	3.75 615	2.21 617	2.45 567	2.72 606	2.91 606	2.85 591	2.58 589	1.62 555	6.28 592	5.80 609	0.41 540	0.30 518	0.35 520	0.35 541	0.52 550	0.54 549

WAO-7	2.78 601	1.54 605	2.18 539	1.41 604	1.19 598	3.92 618	2.01 611	4.19 622	3.89 622	2.98 608	5.47 620	4.18 612	3.28 615	8.24 621	4.27 596	1.13 609	1.01 629	1.18 611	1.13 623	1.19 605	1.13 605

MADNet+	2.80 602	3.38 638	11.57 623	1.50 607	1.21 601	3.18 607	2.00 608	3.52 614	2.61 599	1.81 555	2.09 562	2.83 594	2.18 596	7.55 613	5.44 608	0.84 597	0.83 615	0.71 598	0.66 598	1.05 601	1.08 602

IMH-64-1	2.82 603	1.87 615	1.77 506	3.31 630	2.69 627	3.22 608	2.07 612	4.25 623	2.77 609	2.46 592	3.78 605	3.05 599	2.34 601	4.67 552	3.00 581	3.84 637	0.84 618	2.75 633	1.39 625	3.34 630	2.93 633

IMH-64	2.82 603	1.87 615	1.77 506	3.31 630	2.69 627	3.22 608	2.07 612	4.25 623	2.77 609	2.46 592	3.78 605	3.05 599	2.34 601	4.67 552	3.00 581	3.84 637	0.84 618	2.75 633	1.39 625	3.34 630	2.93 633

pmcnn	2.84 605	0.46 459	5.19 595	0.68 459	0.42 373	1.55 526	1.16 562	2.32 548	1.60 549	2.72 599	7.49 629	17.96 647	1.48 548	6.04 585	6.64 613	0.18 161	0.15 257	0.15 71	0.12 74	0.20 247	0.20 221

ACVNet_2	2.86 606	1.47 600	8.28 609	2.68 621	2.26 619	2.70 595	1.84 607	3.41 610	3.04 611	2.27 584	3.42 601	4.58 614	2.10 589	5.91 582	1.62 534	2.58 622	0.67 610	2.22 620	0.85 608	2.79 618	2.47 625

ELAS_RVC	2.87 607	0.80 556	3.22 574	1.16 596	1.12 588	2.92 603	5.33 637	2.98 606	4.18 625	5.04 631	4.82 616	4.71 616	8.23 639	4.25 543	4.79 602	0.67 592	0.57 603	0.57 587	0.53 585	0.66 577	0.74 584
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FC-DCNN	2.88 608	0.61 515	1.15 411	0.75 515	0.57 473	2.85 601	1.05 547	3.44 611	2.64 603	6.93 637	7.63 630	9.86 638	7.02 636	5.76 578	4.31 597	0.54 575	0.48 589	0.51 572	0.50 579	0.53 555	0.52 545

FC-DCNN v2	2.96 609	0.61 515	1.13 404	0.75 515	0.57 473	2.90 602	1.06 549	3.59 616	2.66 604	7.05 638	7.66 632	10.26 641	7.17 637	6.27 591	4.49 600	0.54 575	0.48 589	0.51 572	0.50 579	0.53 555	0.52 545

WAO-6	2.98 610	1.67 610	1.88 517	2.38 618	2.30 621	3.53 611	2.37 624	4.38 625	4.64 629	2.42 588	4.50 609	4.85 618	2.99 611	5.22 562	5.37 607	1.77 613	1.16 635	2.31 622	1.47 630	2.42 613	1.99 619

ACVNet-4b	3.05 611	1.42 597	18.09 638	2.85 622	2.33 622	2.32 585	1.22 568	2.47 572	2.21 591	1.26 408	2.36 575	2.64 591	1.46 544	6.32 595	1.23 484	3.29 629	0.45 582	2.37 623	1.02 619	3.03 626	2.61 627

ACVNet_1	3.08 612	1.48 601	17.70 634	2.90 625	2.35 624	2.30 582	1.43 582	3.16 608	2.26 593	1.91 563	2.05 560	3.51 606	2.32 600	3.71 535	1.58 527	3.25 628	0.66 609	2.40 627	1.06 620	3.07 627	2.59 626

MonStereo1	3.22 613	1.70 611	2.23 544	2.51 619	2.33 622	5.55 629	1.61 592	3.55 615	4.67 630	3.29 616	8.09 635	4.79 617	3.75 621	6.30 594	2.79 576	2.52 619	0.64 607	1.91 618	1.07 621	2.53 615	2.62 628

PWCK	3.24 614	2.37 625	10.86 621	2.14 613	1.14 592	3.71 613	4.19 635	3.02 607	3.55 619	3.05 611	3.63 603	3.09 602	2.35 603	8.16 620	3.41 587	2.17 617	0.96 626	1.77 615	1.01 618	2.84 619	1.40 611

IMH	3.35 615	1.95 618	1.86 516	3.30 629	2.72 629	4.03 621	2.00 608	4.58 627	3.83 621	2.87 604	6.99 627	4.69 615	3.21 614	6.77 604	2.97 580	3.91 640	0.89 622	2.78 635	1.40 629	3.36 632	2.93 633

LVE	3.40 616	1.80 613	2.21 541	2.90 625	2.44 625	3.27 610	2.25 619	4.80 628	5.06 631	2.43 589	6.79 625	5.99 625	2.64 609	9.20 627	2.28 565	3.30 630	1.11 634	2.38 624	1.48 631	2.95 623	2.62 628

Dean	3.77 617	1.65 609	17.87 635	3.01 627	2.54 626	3.15 606	2.10 615	4.80 628	4.42 626	2.89 605	6.03 622	5.45 623	2.55 608	3.40 527	2.13 559	3.22 627	0.89 622	2.51 630	1.07 621	3.07 627	2.65 631

JetBlue	4.18 618	2.45 629	10.42 620	1.40 601	2.89 632	10.68 637	10.68 639	3.91 619	2.52 595	2.74 600	3.39 600	4.50 613	4.27 626	7.97 618	7.67 618	0.89 598	0.97 627	0.89 602	0.92 610	2.26 611	2.21 621

notaker	4.29 619	2.42 628	5.06 593	3.89 639	3.29 637	4.00 619	2.25 619	4.93 630	3.47 618	4.21 625	6.79 625	7.67 631	3.37 617	9.25 629	6.47 611	4.09 642	1.42 637	3.35 642	2.13 639	4.11 637	3.54 638

ktn	4.56 620	2.41 627	2.54 553	3.79 638	3.25 635	4.81 625	2.91 632	5.52 632	7.36 635	4.12 622	14.55 644	7.54 630	3.70 620	7.84 617	3.35 586	4.06 641	1.86 640	3.26 641	2.22 640	3.27 629	2.86 632

WAO-8	4.57 621	2.01 619	2.58 556	2.37 616	2.21 616	9.75 633	1.71 596	6.04 636	16.34 643	4.11 620	7.69 633	7.41 627	3.85 622	10.02 640	3.85 592	2.05 615	1.09 632	2.44 628	1.39 625	2.56 616	1.86 617

Venus	4.57 621	2.01 619	2.58 556	2.37 616	2.21 616	9.75 633	1.71 596	6.04 636	16.34 643	4.11 620	7.69 633	7.41 627	3.85 622	10.02 640	3.85 592	2.05 615	1.09 632	2.44 628	1.39 625	2.56 616	1.86 617

MultiAttention	4.59 623	0.35 366	0.90 323	0.75 515	0.46 401	31.81 657	4.41 636	2.35 557	1.41 502	1.64 537	2.43 579	2.42 584	0.70 316	38.40 658	1.78 551	0.23 345	0.15 257	0.30 473	0.30 504	0.48 540	0.48 530

SGM+DAISY	5.38 624	1.28 594	8.24 608	1.27 599	1.16 596	10.62 636	16.01 646	2.93 605	2.53 596	8.64 644	13.03 642	8.26 634	13.38 644	6.34 596	7.59 617	1.07 606	1.05 631	1.00 607	0.98 614	1.02 598	1.12 604

TorneroNet-64	5.41 625	2.10 622	2.43 549	3.49 634	2.83 630	9.90 635	2.13 616	8.87 642	16.79 648	5.39 635	9.18 638	10.68 643	3.92 625	9.55 631	5.11 605	3.36 631	0.86 620	2.88 636	1.62 632	3.76 633	3.37 636

MADNet++	5.41 625	3.18 636	6.43 599	4.66 643	3.95 641	6.15 630	6.75 638	4.51 626	4.51 628	5.06 632	6.27 623	4.96 620	6.14 632	9.39 630	11.70 631	4.71 643	4.19 645	3.97 644	3.33 642	4.08 636	4.25 643

UNDER WATER	5.68 627	2.46 630	15.52 630	3.98 641	3.53 638	5.15 627	2.74 630	5.58 633	16.41 646	4.00 618	4.56 610	9.12 636	6.43 634	6.22 588	9.11 624	3.85 639	1.35 636	3.18 640	1.98 637	4.51 640	3.84 642

UNDER WATER-64	5.84 628	2.48 631	17.93 636	3.97 640	3.58 639	7.70 632	3.03 633	5.72 635	14.13 640	4.18 624	4.00 607	9.27 637	6.80 635	6.20 587	9.22 625	3.67 634	1.52 638	3.14 638	1.95 635	4.43 639	3.83 641

LSM	6.55 629	1.26 592	15.64 631	1.79 609	68.74 661	1.67 538	2.08 614	2.26 538	2.59 598	3.13 613	3.08 597	1.90 541	1.81 574	2.89 511	2.16 561	0.43 545	0.59 606	0.50 570	0.58 590	0.64 574	17.24 653

tt	6.61 630	0.28 188	6.10 598	3.77 637	2.17 615	11.53 638	19.61 647	13.53 647	5.81 633	3.00 609	2.82 590	4.97 621	6.33 633	3.83 538	7.23 616	9.13 649	11.32 652	5.87 648	6.22 648	6.01 643	2.63 630

JetRed	7.02 631	8.94 643	25.72 646	2.89 624	3.27 636	14.25 642	12.27 643	6.69 638	4.45 627	4.46 626	4.56 610	6.65 626	5.43 629	7.46 612	14.41 640	2.60 623	3.31 642	2.61 631	2.30 641	4.34 638	3.79 640

xyz-stereo	7.03 632	0.24 105	70.23 663	0.44 107	0.21 8	29.74 651	0.49 345	1.03 191	0.77 193	1.45 494	26.78 653	1.17 412	1.19 507	4.72 555	1.32 499	0.16 81	0.12 45	0.20 233	0.14 151	0.17 136	0.14 28

MANE	7.50 633	0.64 526	7.97 607	1.40 601	2.10 614	16.86 644	12.56 644	12.91 646	17.51 651	8.50 643	11.60 641	14.66 644	13.33 643	12.02 644	13.28 633	0.62 587	0.52 597	0.52 574	1.90 634	0.56 561	0.58 563

SGM-ForestM	7.81 634	0.48 470	11.02 622	0.74 506	0.40 349	16.83 643	12.72 645	7.91 640	8.13 636	11.53 646	10.25 640	22.44 655	14.01 645	17.02 647	20.52 646	0.38 528	0.39 571	0.37 533	0.36 545	0.37 488	0.38 491

coex-ft	8.35 635	2.39 626	100.24 665	0.68 459	0.54 457	1.77 548	1.57 590	1.71 395	11.00 638	18.91 653	3.76 604	3.85 610	8.23 639	3.29 524	6.58 612	0.31 480	0.31 523	0.32 493	0.31 510	0.69 580	0.57 560

LE_ROB	8.35 635	0.47 464	27.42 650	0.83 543	0.34 275	2.84 600	3.36 634	4.03 621	27.04 655	25.20 655	8.72 637	8.55 635	27.35 655	7.37 611	22.13 647	0.22 321	0.20 400	0.20 233	0.21 344	0.25 374	0.25 344

KSHMR	8.76 637	2.14 623	3.59 580	3.60 636	3.13 634	4.15 622	2.67 629	5.61 634	58.90 667	3.04 610	55.71 667	4.94 619	2.54 607	4.61 551	3.05 583	3.49 633	1.57 639	3.14 638	1.98 637	3.84 634	3.49 637

U	9.23 638	0.22 68	0.65 181	0.48 155	53.11 660	61.26 666	0.24 81	0.77 105	0.55 128	0.37 85	0.30 39	0.29 35	0.34 104	0.34 2	0.27 23	0.20 251	0.12 45	60.47 664	4.24 645	0.18 172	0.14 28

TCMNet-wrong-test	10.42 639	11.55 645	15.31 627	20.99 648	18.49 645	13.94 641	10.69 640	16.07 648	4.14 624	5.27 633	5.64 621	16.22 646	12.57 641	7.57 614	10.26 628	7.44 647	2.38 641	4.30 645	3.43 643	11.37 649	10.87 647

EDNetEfficientorigin	10.59 640	1.52 604	177.33 666	0.68 459	0.54 457	1.66 537	1.20 567	1.94 462	3.39 616	4.69 628	3.37 599	3.08 601	2.79 610	3.25 522	3.63 589	0.26 414	0.24 469	0.33 505	0.28 473	0.85 589	0.87 594

TorneroNet	10.72 641	2.09 621	2.76 562	3.48 633	3.03 633	44.72 658	2.31 621	8.62 641	67.06 668	7.45 642	23.21 652	10.59 642	4.28 627	9.03 624	9.00 623	3.67 634	0.91 624	3.04 637	1.63 633	3.92 635	3.55 639

HanzoNet	11.92 642	5.12 640	17.18 632	4.19 642	3.59 640	5.16 628	2.82 631	7.41 639	9.96 637	33.31 663	27.60 654	22.25 654	37.31 659	18.18 649	13.57 634	8.13 648	3.44 644	3.50 643	3.44 644	7.77 647	4.52 644

DGTPSM_ROB	13.06 643	8.27 641	22.29 641	9.53 645	18.14 643	11.53 638	31.97 652	10.82 644	16.25 641	7.14 639	19.39 650	10.12 639	16.69 647	9.85 635	22.49 649	4.77 644	8.72 647	5.37 646	10.24 651	6.15 644	11.56 648

DPSMNet_ROB	13.08 644	8.28 642	22.32 642	9.54 646	18.15 644	11.53 638	31.98 653	10.83 645	16.27 642	7.17 640	19.40 651	10.12 639	16.69 647	9.87 636	22.50 650	4.78 645	8.72 647	5.38 647	10.25 652	6.16 645	11.59 649

USTest	14.33 645	14.93 646	21.00 639	17.41 647	16.02 642	23.11 645	33.76 654	22.02 649	11.81 639	9.47 645	10.19 639	15.94 645	13.17 642	17.25 648	22.38 648	3.81 636	5.01 646	6.17 649	6.18 647	9.23 648	7.81 646

DPSM_ROB	19.12 646	19.13 648	25.13 644	22.15 650	20.86 648	28.06 648	37.75 656	27.18 653	16.95 649	14.25 647	15.07 645	21.66 649	18.69 650	21.83 651	26.51 654	10.15 651	9.30 650	10.45 652	10.41 653	14.00 650	12.85 651

DPSM	19.12 646	19.13 648	25.13 644	22.15 650	20.86 648	28.06 648	37.75 656	27.18 653	16.95 649	14.25 647	15.07 645	21.66 649	18.69 650	21.83 651	26.51 654	10.15 651	9.30 650	10.45 652	10.41 653	14.00 650	12.85 651

LRCNet_RVC	22.79 648	32.09 654	22.06 640	29.83 652	26.15 650	4.40 624	0.84 505	22.64 650	2.10 586	26.93 656	29.25 655	23.03 656	15.56 646	23.91 653	18.92 645	32.00 661	20.04 662	34.68 660	32.13 661	30.66 659	28.52 659

DLNR_Zeroshot_test	23.23 649	48.25 665	43.77 654	177.04 665	78.39 663	0.35 40	0.21 35	23.33 651	0.82 215	0.67 205	0.86 227	0.58 198	0.30 76	1.64 390	0.48 264	10.69 653	0.13 99	0.18 168	0.14 151	76.63 666	0.23 300

DLNR-FE	23.24 650	48.33 666	43.35 653	177.19 666	78.30 662	0.35 40	0.21 35	23.45 652	0.82 215	0.67 205	0.86 227	0.58 198	0.29 65	1.62 388	0.48 264	10.93 654	0.13 99	0.18 168	0.14 151	76.65 667	0.23 300

DPSimNet_ROB	24.77 651	9.69 644	61.46 662	3.56 635	19.46 646	25.95 646	77.56 667	5.09 631	16.60 647	21.50 654	29.82 656	25.12 657	85.69 668	13.37 646	23.07 652	7.23 646	17.79 655	8.55 650	7.57 649	4.57 642	31.84 660

BEATNet-Init1	27.39 652	21.01 650	73.65 664	1.07 587	0.80 551	56.07 659	22.82 648	33.14 660	31.71 657	51.78 667	52.93 666	65.63 667	48.54 666	48.75 668	36.36 659	0.52 573	0.47 587	0.54 579	0.54 586	0.64 574	0.72 582

CasAABBNet	38.42 653	38.42 657	50.26 658	44.76 657	41.87 654	56.47 661	76.22 663	54.44 663	33.92 661	28.53 660	30.36 661	43.53 663	37.59 662	43.77 665	53.32 665	20.27 655	18.70 657	21.03 654	21.04 656	28.19 654	25.79 655

RAFT-FEzeroshot	38.43 654	38.42 657	50.19 656	44.92 659	41.98 656	56.48 663	76.24 664	54.46 665	33.87 659	28.51 658	30.31 659	43.61 664	37.54 660	43.76 662	53.32 665	20.29 656	18.70 657	21.03 654	21.04 656	28.21 655	25.79 655

RAFT-FE	38.43 654	38.42 657	50.19 656	44.92 659	41.98 656	56.48 663	76.24 664	54.46 665	33.87 659	28.51 658	30.31 659	43.61 664	37.54 660	43.76 662	53.32 665	20.29 656	18.70 657	21.03 654	21.04 656	28.21 655	25.79 655

FlowAnything	38.45 656	38.38 656	50.32 659	44.77 658	41.97 655	56.43 660	76.20 662	54.49 667	34.43 663	28.45 657	30.15 657	43.52 662	37.69 663	43.76 662	53.31 664	20.36 658	18.71 660	21.03 654	21.10 660	28.18 653	25.74 654

Selective-RAFT-Error	38.47 657	38.44 660	50.38 660	44.74 656	42.01 658	56.47 661	76.24 664	54.44 663	34.02 662	28.59 661	30.30 658	43.51 661	38.10 664	43.69 661	53.24 663	20.36 658	18.72 661	21.05 658	21.02 655	28.25 657	25.87 658

HaxPig	39.02 658	41.39 662	41.59 651	30.10 653	32.36 651	29.49 650	27.65 650	30.56 656	37.94 664	43.75 664	43.81 663	33.42 658	35.69 656	41.51 659	40.33 661	43.91 665	47.48 667	45.87 661	47.14 663	42.29 660	44.06 663

AVERAGE_ROB	40.42 659	42.30 663	42.61 652	36.91 655	35.54 653	30.42 652	27.59 649	37.45 662	38.45 665	44.87 665	44.27 664	37.55 660	36.69 657	41.82 660	40.25 660	45.36 666	46.73 666	47.09 662	46.32 662	42.47 661	43.74 662

MEDIAN_ROB	42.01 660	44.30 664	44.14 655	35.08 654	34.90 652	31.33 656	29.90 651	36.77 661	40.11 666	47.14 666	46.55 665	37.49 659	38.50 665	44.30 667	42.32 662	47.93 667	49.31 668	49.68 663	49.00 664	44.98 662	46.46 664

Anonymous_1	42.79 661	18.71 647	24.75 643	21.81 649	45.16 659	27.68 647	37.52 655	28.64 655	16.34 643	14.72 649	14.53 643	20.60 648	17.82 649	21.52 650	25.88 653	113.45 668	8.91 649	100.63 665	126.37 665	158.50 668	12.31 650

LSM0	42.92 662	38.72 661	50.66 661	47.49 661	110.18 667	56.77 665	75.87 661	54.87 668	33.74 658	29.48 662	31.12 662	43.77 666	37.12 658	43.85 666	53.44 668	20.50 660	18.67 656	21.05 658	21.07 659	28.37 658	41.73 661

PML	51.64 663	37.49 655	14.31 626	7.45 644	20.27 647	107.80 667	231.34 669	8.94 643	27.70 656	86.74 668	268.93 669	69.03 668	61.09 667	24.71 657	14.36 639	9.71 650	3.40 643	9.60 651	4.67 646	20.46 652	4.76 645

xxxxx1	54.34 664	26.72 651	27.03 647	114.14 662	99.00 664	30.68 653	47.19 658	32.52 657	26.09 652	17.85 650	17.48 647	21.86 651	20.92 652	24.38 654	33.78 656	34.73 662	41.33 663	157.67 666	175.68 666	65.82 663	71.99 665

tt_ll	54.34 664	26.72 651	27.03 647	114.14 662	99.00 664	30.68 653	47.19 658	32.52 657	26.09 652	17.85 650	17.48 647	21.86 651	20.92 652	24.38 654	33.78 656	34.73 662	41.33 663	157.67 666	175.68 666	65.82 663	71.99 665

ff	54.34 664	26.72 651	27.03 647	114.14 662	99.00 664	30.68 653	47.19 658	32.52 657	26.09 652	17.85 650	17.48 647	21.86 651	20.92 652	24.38 654	33.78 656	34.73 662	41.33 663	157.67 666	175.68 666	65.82 663	71.99 665

test_example2	192.91 667	210.59 667	206.44 667	199.86 667	204.90 668	172.02 668	182.95 668	138.34 669	134.89 669	193.14 669	200.54 668	186.77 669	177.82 669	204.95 669	207.57 669	221.83 669	238.70 669	186.02 669	190.07 669	226.94 669	173.78 668

GS-Stereo							0.35 179	1.31 298	0.53 121	0.38 89	0.39 73	0.32 48	0.33 96	0.45 15	0.29 66	0.20 251	0.12 45	0.16 102	0.13 117	0.17 136	0.18 157

FSD					0.52 441	0.54 203	0.58 416	0.71 90	0.54 124	0.54 175	0.53 133	0.60 208	0.52 229	0.58 86	0.56 320	0.51 572	0.48 589	0.50 570	0.49 577	0.50 546

ccccc		492.94 668		530.37 668	529.69 669	476.06 669		494.48 670		446.40 670		473.27 670		541.46 670		660.58 670	458.79 670	353.88 670	309.98 670	597.94 670

Low-res two-view benchmark