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

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 66	0.28 9	0.25 8	0.31 44	0.41 146	1.43 348	0.31 99	0.18 162	0.13 100	0.15 71	0.12 73	1.09 602	1.74 614

S2M2_XL	0.25 1	0.25 127	0.43 57	0.36 1	0.24 39	0.16 2	0.18 2	0.34 1	0.24 4	0.29 15	0.41 79	0.24 9	0.23 14	0.32 1	0.27 23	0.20 251	0.18 364	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
dual_stereo	0.29 40	0.21 58	0.39 27	0.40 71	0.23 23	0.25 3	0.22 54	0.59 36	0.32 19	0.33 62	0.26 13	0.40 109	0.23 14	0.86 189	0.30 86	0.16 82	0.13 100	0.14 8	0.11 7	0.14 57	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 84	0.48 109	0.28 31	0.35 112	0.54 65	0.29 66	0.11 1	0.11 22	0.14 8	0.11 7	0.13 24	0.13 4

LG-Stereo_L2	0.30 57	0.23 84	0.50 98	0.38 25	0.26 97	0.26 4	0.20 16	0.84 133	0.31 15	0.31 47	0.26 13	0.25 13	0.26 31	0.94 216	0.23 1	0.15 62	0.12 46	0.16 102	0.12 73	0.14 57	0.13 4

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 22	0.15 71	0.11 7	2.36 612	0.13 4

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	0.43 112	0.49 114	0.65 227	0.46 187	0.40 4	0.36 154	0.19 206	0.15 258	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
monsterstereo	0.36 96	0.21 58	0.53 117	0.48 155	0.36 303	0.27 8	0.29 119	0.58 28	0.52 116	0.45 124	0.61 159	0.26 17	0.27 46	1.23 296	0.28 39	0.14 37	0.12 46	0.15 71	0.12 73	0.16 112	0.13 4

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 62	0.43 84	0.44 119	0.31 83	0.45 15	0.35 135	0.18 162	0.15 258	0.19 196	0.15 171	0.19 208	0.15 60

aaa3	0.27 3	0.20 38	0.40 37	0.38 25	0.25 71	0.28 10	0.21 35	0.57 19	0.34 29	0.33 62	0.26 13	0.35 70	0.28 57	0.47 23	0.28 39	0.15 62	0.12 46	0.14 8	0.11 7	0.13 24	0.16 109

ITERv19	0.29 40	0.20 38	0.46 65	0.39 49	0.23 23	0.28 10	0.23 71	0.53 7	0.38 68	0.44 115	0.54 139	0.27 21	0.29 64	0.58 85	0.30 86	0.13 23	0.10 2	0.14 8	0.12 73	0.14 57	0.14 28

Monster-pub-mixall	0.32 66	0.20 38	0.44 62	0.37 6	0.22 14	0.28 10	0.18 2	0.69 80	0.36 60	0.37 84	0.36 66	0.27 21	0.20 2	1.43 348	0.25 5	0.15 62	0.12 46	0.13 1	0.11 7	0.12 1	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 82	0.12 46	0.15 71	0.12 73	0.14 57	0.13 4

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 95	0.54 139	0.71 250	0.54 240	0.60 95	0.48 264	0.18 162	0.18 364	0.19 196	0.16 208	0.21 293	0.21 250

252Zero-FE	0.29 40	0.24 105	0.47 75	0.42 93	0.25 71	0.29 15	0.19 7	0.71 90	0.49 108	0.32 52	0.34 62	0.22 2	0.25 22	0.43 10	0.30 86	0.16 82	0.13 100	0.14 8	0.12 73	0.13 24	0.15 60

zero-FE	0.38 106	0.24 105	0.54 122	0.48 155	0.46 401	0.29 15	0.23 71	0.69 80	0.34 29	0.34 70	0.41 79	0.37 91	0.49 213	0.68 131	0.35 135	0.23 345	0.12 46	0.18 168	0.13 117	0.82 588	0.19 193

ss10	0.28 20	0.19 12	0.39 27	0.39 49	0.23 23	0.30 17	0.21 35	0.65 66	0.36 60	0.32 52	0.33 59	0.33 59	0.23 14	0.53 61	0.31 99	0.16 82	0.14 180	0.14 8	0.11 7	0.13 24	0.13 4

5k_new	0.27 3	0.20 38	0.40 37	0.39 49	0.25 71	0.30 17	0.20 16	0.54 12	0.35 40	0.30 28	0.27 21	0.37 91	0.26 31	0.54 65	0.29 66	0.14 37	0.12 46	0.14 8	0.11 7	0.12 1	0.15 60

ITERv30	0.30 57	0.20 38	0.41 49	0.36 1	0.24 39	0.30 17	0.22 54	0.57 19	0.36 60	0.26 3	0.30 39	0.41 112	0.31 83	0.89 203	0.28 39	0.17 122	0.19 384	0.14 8	0.11 7	0.12 1	0.16 109

DDF-Stereo	0.39 113	0.24 105	0.53 117	0.51 205	0.45 392	0.30 17	0.23 71	0.64 60	0.34 29	0.34 70	0.40 76	0.37 91	0.48 201	0.94 216	0.35 135	0.24 367	0.12 46	0.18 168	0.13 117	0.85 589	0.19 193

MaDis-Stereo	0.38 106	0.27 171	0.72 210	0.45 116	0.35 294	0.30 17	0.31 135	0.81 120	0.54 124	0.38 88	0.38 70	0.58 198	0.49 213	0.53 61	0.39 181	0.20 251	0.16 297	0.19 196	0.15 171	0.19 208	0.15 60

gc-stereo	0.28 20	0.19 12	0.38 11	0.39 49	0.23 23	0.31 22	0.21 35	0.58 28	0.34 29	0.33 62	0.26 13	0.36 81	0.30 76	0.48 32	0.30 86	0.18 162	0.16 297	0.14 8	0.11 7	0.12 1	0.15 60

qyd29nn	0.28 20	0.20 38	0.40 37	0.37 6	0.22 14	0.31 22	0.20 16	0.59 36	0.32 19	0.28 9	0.29 33	0.34 65	0.29 64	0.68 131	0.27 23	0.18 162	0.19 384	0.14 8	0.11 7	0.13 24	0.14 28

S2M2_L	0.35 91	0.28 188	0.47 75	0.43 100	0.30 178	0.31 22	0.16 1	0.61 49	0.68 171	0.32 52	0.49 114	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
4k_L	0.27 3	0.20 38	0.40 37	0.39 49	0.25 71	0.32 25	0.21 35	0.59 36	0.33 22	0.32 52	0.30 39	0.35 70	0.28 57	0.44 11	0.29 66	0.16 82	0.13 100	0.14 8	0.11 7	0.12 1	0.14 28

uiiii_40	0.27 3	0.19 12	0.37 3	0.36 1	0.25 71	0.32 25	0.19 7	0.53 7	0.28 8	0.30 28	0.26 13	0.33 59	0.40 145	0.55 70	0.27 23	0.13 23	0.11 22	0.15 71	0.11 7	0.13 24	0.13 4

ITERv12	0.27 3	0.19 12	0.37 3	0.38 25	0.26 97	0.32 25	0.20 16	0.57 19	0.34 29	0.29 15	0.31 49	0.38 99	0.27 46	0.46 20	0.27 23	0.14 37	0.12 46	0.14 8	0.11 7	0.13 24	0.15 60

99wein	0.27 3	0.19 12	0.38 11	0.37 6	0.23 23	0.32 25	0.20 16	0.61 49	0.35 40	0.30 28	0.32 55	0.36 81	0.24 18	0.50 49	0.29 66	0.14 37	0.12 46	0.14 8	0.11 7	0.12 1	0.15 60

FoundationStereo	0.26 2	0.23 84	0.41 49	0.40 71	0.24 39	0.32 25	0.22 54	0.43 2	0.24 4	0.31 47	0.25 8	0.30 41	0.32 93	0.36 3	0.27 23	0.16 82	0.12 46	0.15 71	0.11 7	0.13 24	0.14 28

SX	0.28 20	0.20 38	0.41 49	0.39 49	0.23 23	0.33 30	0.20 16	0.57 19	0.36 60	0.31 47	0.21 2	0.42 113	0.25 22	0.56 74	0.30 86	0.16 82	0.13 100	0.13 1	0.11 7	0.12 1	0.15 60

4.5w_L	0.28 20	0.18 4	0.37 3	0.37 6	0.26 97	0.33 30	0.21 35	0.53 7	0.27 7	0.31 47	0.27 21	0.31 44	0.39 139	0.67 126	0.28 39	0.13 23	0.11 22	0.14 8	0.11 7	0.13 24	0.13 4

StePilot	0.28 20	0.18 4	0.38 11	0.37 6	0.25 71	0.33 30	0.20 16	0.52 6	0.29 11	0.32 52	0.28 29	0.29 36	0.39 139	0.76 151	0.28 39	0.13 23	0.11 22	0.14 8	0.11 7	0.12 1	0.13 4

yuret106	0.28 20	0.19 12	0.40 37	0.38 25	0.25 71	0.33 30	0.20 16	0.65 66	0.31 15	0.27 5	0.27 21	0.39 104	0.30 76	0.50 49	0.28 39	0.17 122	0.17 328	0.14 8	0.11 7	0.12 1	0.14 28

ITERv10	0.27 3	0.19 12	0.39 27	0.38 25	0.25 71	0.33 30	0.20 16	0.59 36	0.34 29	0.30 28	0.28 29	0.36 81	0.29 64	0.51 56	0.29 66	0.14 37	0.12 46	0.14 8	0.11 7	0.12 1	0.14 28

IGEV-Stereo++	0.32 66	0.22 68	0.47 75	0.48 155	0.33 254	0.33 30	0.22 54	0.78 113	0.48 105	0.35 73	0.41 79	0.32 49	0.47 196	0.40 4	0.29 66	0.15 62	0.12 46	0.15 71	0.12 73	0.15 88	0.15 60

ACW_4w	0.29 40	0.17 1	0.38 11	0.40 71	0.34 275	0.34 36	0.28 110	0.58 28	0.40 74	0.29 15	0.32 55	0.47 142	0.24 18	0.61 100	0.27 23	0.12 6	0.14 180	0.15 71	0.12 73	0.15 88	0.13 4

zxcv128	0.28 20	0.19 12	0.38 11	0.37 6	0.26 97	0.34 36	0.21 35	0.64 60	0.30 14	0.30 28	0.30 39	0.36 81	0.30 76	0.47 23	0.28 39	0.17 122	0.17 328	0.14 8	0.11 7	0.13 24	0.14 28

ITERv4	0.33 75	0.20 38	0.42 54	0.36 1	0.24 39	0.34 36	0.20 16	0.78 113	0.52 116	0.47 131	0.58 151	0.28 31	0.46 187	0.53 61	0.37 167	0.13 23	0.12 46	0.14 8	0.12 73	0.14 57	0.20 221

monsters	0.35 91	0.21 58	0.49 88	0.43 100	0.39 337	0.34 36	0.26 97	0.69 80	0.44 93	0.49 148	0.41 79	0.23 3	0.26 31	1.38 333	0.27 23	0.14 37	0.11 22	0.14 8	0.12 73	0.13 24	0.15 60

AFF-stereo	0.60 260	0.28 188	0.72 210	0.48 155	0.29 161	0.34 36	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 37	0.12 46	0.19 196	0.20 302	0.18 172	0.15 60

weee2	0.27 3	0.20 38	0.38 11	0.39 49	0.24 39	0.35 41	0.20 16	0.53 7	0.33 22	0.30 28	0.27 21	0.39 104	0.26 31	0.47 23	0.28 39	0.13 23	0.12 46	0.14 8	0.11 7	0.13 24	0.15 60

5w_v4	0.29 40	0.17 1	0.37 3	0.41 81	0.37 313	0.35 41	0.28 110	0.56 16	0.43 89	0.30 28	0.31 49	0.54 181	0.27 46	0.45 15	0.27 23	0.12 6	0.14 180	0.14 8	0.12 73	0.15 88	0.13 4

oiu110	0.28 20	0.20 38	0.38 11	0.38 25	0.25 71	0.35 41	0.21 35	0.61 49	0.35 40	0.29 15	0.28 29	0.38 99	0.33 96	0.47 23	0.27 23	0.17 122	0.18 364	0.14 8	0.11 7	0.12 1	0.16 109

dddd17k	0.28 20	0.19 12	0.38 11	0.39 49	0.24 39	0.35 41	0.21 35	0.57 19	0.34 29	0.32 52	0.30 39	0.35 70	0.27 46	0.49 40	0.28 39	0.16 82	0.14 180	0.14 8	0.11 7	0.13 24	0.15 60

iked130	0.27 3	0.19 12	0.38 11	0.39 49	0.24 39	0.35 41	0.22 54	0.60 42	0.32 19	0.30 28	0.27 21	0.33 59	0.26 31	0.44 11	0.27 23	0.15 62	0.13 100	0.14 8	0.11 7	0.13 24	0.15 60

ITERv14	0.27 3	0.19 12	0.39 27	0.38 25	0.23 23	0.35 41	0.21 35	0.64 60	0.34 29	0.29 15	0.29 33	0.34 65	0.23 14	0.47 23	0.28 39	0.14 37	0.13 100	0.14 8	0.11 7	0.12 1	0.15 60

a5sdf	0.27 3	0.20 38	0.38 11	0.37 6	0.24 39	0.35 41	0.20 16	0.57 19	0.35 40	0.30 28	0.30 39	0.35 70	0.26 31	0.48 32	0.29 66	0.14 37	0.12 46	0.14 8	0.11 7	0.12 1	0.15 60

DLNR-FE	23.24 650	48.33 666	43.35 653	177.19 666	78.30 662	0.35 41	0.21 35	23.45 652	0.82 215	0.67 205	0.86 227	0.58 198	0.29 64	1.62 388	0.48 264	10.93 654	0.13 100	0.18 168	0.14 151	76.65 667	0.23 300

MLG-Stereo_test2	0.27 3	0.22 68	0.40 37	0.39 49	0.24 39	0.35 41	0.18 2	0.58 28	0.23 2	0.28 9	0.24 6	0.34 65	0.19 1	0.79 165	0.24 3	0.16 82	0.11 22	0.15 71	0.11 7	0.13 24	0.14 28

plain	0.49 179	0.29 211	1.23 443	0.51 205	0.40 349	0.35 41	0.37 207	1.04 198	0.62 154	0.44 115	0.76 200	0.42 113	0.41 146	1.17 287	0.46 246	0.23 345	0.15 258	0.24 358	0.19 273	0.25 374	0.18 157

DLNR_Zeroshot_test	23.23 649	48.25 665	43.77 654	177.04 665	78.39 663	0.35 41	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	0.13 100	0.18 168	0.14 151	76.63 666	0.23 300

tim_s	0.28 20	0.18 4	0.39 27	0.41 81	0.35 294	0.36 52	0.24 81	0.57 19	0.40 74	0.29 15	0.30 39	0.45 129	0.22 10	0.50 49	0.26 7	0.12 6	0.13 100	0.14 8	0.11 7	0.14 57	0.12 1

hj116sk	0.28 20	0.19 12	0.38 11	0.38 25	0.26 97	0.36 52	0.19 7	0.64 60	0.37 66	0.27 5	0.27 21	0.42 113	0.25 22	0.54 65	0.28 39	0.16 82	0.14 180	0.13 1	0.11 7	0.12 1	0.14 28

vnu138km	0.27 3	0.19 12	0.38 11	0.38 25	0.24 39	0.36 52	0.21 35	0.58 28	0.35 40	0.30 28	0.26 13	0.37 91	0.25 22	0.49 40	0.29 66	0.15 62	0.13 100	0.14 8	0.11 7	0.13 24	0.14 28

ITERv8	0.28 20	0.19 12	0.38 11	0.38 25	0.24 39	0.36 52	0.20 16	0.64 60	0.36 60	0.30 28	0.33 59	0.34 65	0.26 31	0.50 49	0.29 66	0.14 37	0.12 46	0.14 8	0.11 7	0.12 1	0.15 60

ITERv7	0.27 3	0.20 38	0.38 11	0.37 6	0.23 23	0.36 52	0.20 16	0.60 42	0.35 40	0.30 28	0.31 49	0.35 70	0.26 31	0.48 32	0.29 66	0.14 37	0.12 46	0.14 8	0.11 7	0.12 1	0.15 60

s6wercc	0.27 3	0.19 12	0.38 11	0.37 6	0.24 39	0.36 52	0.20 16	0.57 19	0.35 40	0.30 28	0.29 33	0.35 70	0.27 46	0.46 20	0.28 39	0.14 37	0.12 46	0.14 8	0.11 7	0.12 1	0.15 60

111111	0.36 96	0.22 68	0.49 88	0.47 143	0.45 392	0.36 52	0.22 54	1.04 198	0.44 93	0.33 62	0.33 59	0.40 109	0.26 31	0.99 232	0.27 23	0.17 122	0.12 46	0.15 71	0.11 7	0.15 88	0.15 60

LG-Stereo_Zeroshot	0.38 106	0.25 127	0.61 157	0.53 251	0.29 161	0.36 52	0.22 54	1.24 280	0.42 84	0.45 124	0.65 167	0.37 91	0.51 224	0.41 7	0.30 86	0.18 162	0.12 46	0.17 129	0.13 117	0.18 172	0.20 221

GREAT-IGEV	0.34 83	0.22 68	0.54 122	0.40 71	0.31 200	0.36 52	0.28 110	0.59 36	0.66 166	0.28 9	0.51 125	0.29 36	0.29 64	0.86 189	0.28 39	0.15 62	0.12 46	0.15 71	0.11 7	0.17 136	0.16 109

ACM	0.28 20	0.19 12	0.39 27	0.39 49	0.26 97	0.37 61	0.19 7	0.57 19	0.35 40	0.32 52	0.32 55	0.36 81	0.24 18	0.50 49	0.29 66	0.15 62	0.14 180	0.14 8	0.11 7	0.12 1	0.14 28

xxxad45	0.29 40	0.18 4	0.37 3	0.41 81	0.34 275	0.37 61	0.29 119	0.56 16	0.43 89	0.29 15	0.27 21	0.48 149	0.28 57	0.47 23	0.27 23	0.12 6	0.14 180	0.14 8	0.12 73	0.15 88	0.13 4

ITERv21	0.29 40	0.20 38	0.39 27	0.37 6	0.27 108	0.37 61	0.21 35	0.58 28	0.34 29	0.28 9	0.26 13	0.39 104	0.26 31	0.64 117	0.30 86	0.18 162	0.16 297	0.14 8	0.11 7	0.12 1	0.15 60

v134_o9	0.27 3	0.19 12	0.38 11	0.39 49	0.27 108	0.37 61	0.22 54	0.62 55	0.35 40	0.30 28	0.31 49	0.31 44	0.26 31	0.48 32	0.26 7	0.14 37	0.12 46	0.14 8	0.11 7	0.13 24	0.15 60

ITER	0.34 83	0.20 38	0.48 80	0.37 6	0.22 14	0.37 61	0.20 16	0.61 49	0.35 40	0.42 108	0.49 114	0.34 65	0.25 22	1.36 325	0.30 86	0.14 37	0.11 22	0.13 1	0.11 7	0.13 24	0.14 28

gasm-f	0.37 102	0.24 105	0.50 98	0.49 170	0.33 254	0.37 61	0.44 294	0.87 146	0.42 84	0.36 77	0.65 167	0.32 49	0.46 187	0.58 85	0.30 86	0.22 321	0.13 100	0.17 129	0.13 117	0.19 208	0.16 109

MLG-Stereo_test1	0.29 40	0.21 58	0.42 54	0.41 81	0.25 71	0.37 61	0.20 16	0.71 90	0.20 1	0.25 2	0.17 1	0.33 59	0.26 31	0.92 212	0.26 7	0.15 62	0.11 22	0.16 102	0.11 7	0.13 24	0.13 4

LG-Stereo	0.37 102	0.27 171	0.94 340	0.48 155	0.26 97	0.37 61	0.30 128	0.88 150	0.57 135	0.38 88	0.58 151	0.29 36	0.21 6	0.51 56	0.37 167	0.14 37	0.14 180	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 61	0.22 54	1.03 191	0.56 132	0.35 73	0.52 128	0.46 133	0.37 127	0.55 70	0.28 39	0.20 251	0.13 100	0.16 102	0.12 73	0.16 112	0.16 109

USM	0.27 3	0.18 4	0.39 27	0.41 81	0.21 8	0.38 70	0.21 35	0.56 16	0.39 71	0.29 15	0.31 49	0.38 99	0.21 6	0.50 49	0.28 39	0.16 82	0.13 100	0.14 8	0.11 7	0.13 24	0.14 28

PyraSte	0.30 57	0.18 4	0.41 49	0.41 81	0.32 233	0.38 70	0.22 54	0.60 42	0.41 82	0.30 28	0.40 76	0.47 142	0.25 22	0.59 91	0.26 7	0.12 6	0.12 46	0.14 8	0.12 73	0.14 57	0.12 1

MC-Stereo	0.46 157	0.24 105	0.58 135	0.63 397	0.30 178	0.38 70	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	0.17 122	0.12 46	0.17 129	0.15 171	0.16 112	0.16 109

mfccc	0.28 20	0.19 12	0.40 37	0.38 25	0.24 39	0.39 73	0.20 16	0.59 36	0.33 22	0.31 47	0.24 6	0.40 109	0.29 64	0.50 49	0.29 66	0.15 62	0.14 180	0.13 1	0.11 7	0.12 1	0.16 109

MIF-Stereo (partial)	0.48 175	0.28 188	0.83 280	0.51 205	0.53 449	0.39 73	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	0.16 297	0.23 334	0.20 302	0.24 362	0.20 221

SteFusion	0.29 40	0.17 1	0.40 37	0.38 25	0.30 178	0.40 75	0.25 86	0.58 28	0.40 74	0.30 28	0.47 106	0.28 31	0.22 10	0.60 95	0.28 39	0.11 1	0.12 46	0.14 8	0.12 73	0.14 57	0.13 4

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 77	0.49 114	0.55 185	0.35 112	1.31 313	0.34 126	0.25 388	0.13 100	0.17 129	0.14 151	0.18 172	0.18 157

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 77	0.58 151	0.46 133	0.33 96	1.14 277	0.33 121	0.17 122	0.13 100	0.19 196	0.15 171	0.19 208	0.20 221

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	0.17 328	0.22 300	0.22 372	0.24 362	0.19 193

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	0.16 297	0.23 334	0.25 426	0.22 313	0.20 221

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 14	0.55 128	0.55 180	0.55 143	0.36 81	0.31 83	0.59 91	0.52 292	0.21 286	0.15 258	0.17 129	0.15 171	0.19 208	0.17 139

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	0.13 100	0.22 300	0.22 372	0.21 293	0.19 193

RAFT-Stereo + iAFF	0.56 215	0.28 188	0.81 262	0.45 116	0.25 71	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 37	0.11 22	0.18 168	0.17 232	0.18 172	0.16 109

ITERv28	0.29 40	0.19 12	0.40 37	0.38 25	0.26 97	0.41 83	0.23 71	0.62 55	0.33 22	0.29 15	0.31 49	0.35 70	0.26 31	0.60 95	0.28 39	0.17 122	0.17 328	0.14 8	0.11 7	0.13 24	0.15 60

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	0.18 162	0.13 100	0.19 196	0.18 250	0.20 247	0.23 300

2.75w_new	0.33 75	0.24 105	0.51 106	0.36 1	0.24 39	0.41 83	0.42 257	0.61 49	0.40 74	0.50 157	0.44 93	0.24 9	0.34 104	0.77 155	0.34 126	0.13 23	0.11 22	0.14 8	0.11 7	0.13 24	0.13 4

MLG-Stereo	0.31 61	0.20 38	0.42 54	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 59	0.27 46	1.09 264	0.27 23	0.15 62	0.11 22	0.16 102	0.11 7	0.13 24	0.13 4

LGtest1	0.28 20	0.23 84	0.46 65	0.42 93	0.22 14	0.41 83	0.19 7	0.58 28	0.29 11	0.30 28	0.25 8	0.29 36	0.29 64	0.57 81	0.26 7	0.18 162	0.12 46	0.16 102	0.12 73	0.14 57	0.16 109

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 82	0.14 180	0.19 196	0.14 151	0.19 208	0.18 157

Reg-Stereo(zero)	0.46 157	0.23 84	0.50 98	0.45 116	0.25 71	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 62	0.13 100	0.15 71	0.12 73	0.15 88	0.18 157

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 82	0.12 46	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 82	0.12 46	0.20 233	0.21 344	0.20 247	0.20 221

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	0.52 128	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	0.52 128	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_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	0.18 162	0.13 100	0.19 196	0.18 250	0.20 247	0.23 300

ITERv24	0.29 40	0.19 12	0.37 3	0.37 6	0.24 39	0.42 95	0.21 35	0.63 57	0.34 29	0.32 52	0.35 64	0.35 70	0.31 83	0.47 23	0.28 39	0.16 82	0.18 364	0.14 8	0.11 7	0.13 24	0.16 109

2.5w	0.33 75	0.23 84	0.53 117	0.41 81	0.25 71	0.42 95	0.38 217	0.69 80	0.35 40	0.38 88	0.54 139	0.24 9	0.26 31	0.91 210	0.29 66	0.13 23	0.10 2	0.14 8	0.13 117	0.14 57	0.15 60

SGD-Stereo	0.34 83	0.22 68	0.44 62	0.39 49	0.20 3	0.42 95	0.22 54	0.71 90	0.33 22	0.43 112	0.34 62	0.27 21	0.35 112	1.15 278	0.33 121	0.21 286	0.11 22	0.16 102	0.13 117	0.17 136	0.15 60

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 64	0.38 99	0.31 83	1.32 319	0.34 126	0.14 37	0.12 46	0.19 196	0.15 171	0.16 112	0.18 157
1: 1. 1
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

IGEV-BASED-STEREO-	0.71 327	3.18 636	2.55 554	0.40 71	0.24 39	0.42 95	0.23 71	0.66 71	0.46 101	0.47 131	0.45 97	0.33 59	0.27 46	0.58 85	0.30 86	1.34 612	0.10 2	0.22 300	0.19 273	0.45 528	1.32 609

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 88	0.58 151	0.46 133	0.44 170	0.56 74	0.40 198	0.20 251	0.13 100	0.16 102	0.13 117	0.17 136	0.18 157

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

uio108cc	0.28 20	0.18 4	0.37 3	0.38 25	0.23 23	0.43 103	0.24 81	0.63 57	0.35 40	0.28 9	0.29 33	0.37 91	0.29 64	0.46 20	0.26 7	0.18 162	0.17 328	0.14 8	0.11 7	0.13 24	0.13 4

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 68	0.32 49	0.27 46	0.51 56	0.28 39	0.14 37	0.14 180	0.13 1	0.11 7	0.13 24	0.14 28

v20iiwwt	0.28 20	0.20 38	0.37 3	0.39 49	0.24 39	0.43 103	0.23 71	0.61 49	0.33 22	0.33 62	0.30 39	0.38 99	0.28 57	0.47 23	0.31 99	0.14 37	0.14 180	0.14 8	0.11 7	0.13 24	0.16 109

asda	0.31 61	0.24 105	0.51 106	0.39 49	0.24 39	0.43 103	0.33 153	0.68 75	0.40 74	0.39 95	0.44 93	0.27 21	0.35 112	0.55 70	0.31 99	0.12 6	0.10 2	0.14 8	0.11 7	0.14 57	0.13 4

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 77	0.61 159	0.44 119	0.30 76	1.39 336	0.34 126	0.16 82	0.14 180	0.18 168	0.15 171	0.19 208	0.21 250

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	0.17 122	0.14 180	0.18 168	0.13 117	0.16 112	0.18 157

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	0.44 115	0.56 147	0.46 133	0.59 273	0.56 74	0.31 99	0.17 122	0.13 100	0.18 168	0.16 208	0.17 136	0.17 139

AnonymousM	0.63 278	1.14 585	0.43 57	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	0.16 297	1.84 617	0.98 614	0.15 88	0.15 60

ITER124	0.28 20	0.19 12	0.36 1	0.38 25	0.24 39	0.44 111	0.21 35	0.55 14	0.34 29	0.35 73	0.25 8	0.37 91	0.27 46	0.49 40	0.28 39	0.15 62	0.15 258	0.14 8	0.11 7	0.14 57	0.15 60

AdaDepth	0.33 75	0.23 84	0.69 200	0.46 128	0.29 161	0.44 111	0.24 81	0.54 12	0.38 68	0.33 62	0.38 70	0.26 17	0.31 83	0.81 169	0.27 23	0.12 6	0.13 100	0.16 102	0.13 117	0.16 112	0.20 221

2.25w	0.35 91	0.24 105	0.55 125	0.38 25	0.24 39	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 22	0.14 8	0.12 73	0.13 24	0.17 139

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 62	0.13 100	0.15 71	0.13 117	0.17 136	0.18 157

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	0.14 180	0.20 233	0.19 273	0.19 208	0.16 109

IGEV	0.29 40	0.18 4	0.43 57	0.38 25	0.31 200	0.45 116	0.21 35	0.63 57	0.42 84	0.32 52	0.44 93	0.26 17	0.20 2	0.44 11	0.26 7	0.14 37	0.12 46	0.16 102	0.13 117	0.12 1	0.14 28

AIO-Stereo	0.39 113	0.26 147	0.54 122	0.50 189	0.24 39	0.45 116	0.39 231	1.13 233	0.57 135	0.42 108	0.49 114	0.52 172	0.25 22	0.74 143	0.32 112	0.16 82	0.13 100	0.18 168	0.14 151	0.16 112	0.15 60

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 81	0.28 57	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
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 77	0.47 106	0.52 172	0.30 76	1.08 260	0.33 121	0.15 62	0.13 100	0.17 129	0.13 117	0.16 112	0.15 60

CREStereo++_RVC	0.49 179	0.22 68	0.46 65	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 70	0.44 227	0.16 82	0.11 22	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
GEAStereo	0.34 83	0.23 84	0.46 65	0.49 170	0.33 254	0.46 121	0.35 179	0.87 146	0.42 84	0.36 77	0.39 72	0.32 49	0.33 96	0.45 15	0.29 66	0.22 321	0.13 100	0.17 129	0.13 117	0.17 136	0.16 109

GSStereo	0.36 96	0.23 84	0.46 65	0.50 189	0.33 254	0.46 121	0.35 179	1.31 298	0.53 121	0.38 88	0.39 72	0.32 49	0.33 96	0.45 15	0.29 66	0.20 251	0.12 46	0.16 102	0.13 117	0.17 136	0.18 157

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 85	0.32 112	0.19 206	0.13 100	0.21 267	0.21 344	0.17 136	0.19 193

4w-stereo	0.32 66	0.25 127	0.52 113	0.38 25	0.25 71	0.46 121	0.28 110	0.68 75	0.35 40	0.43 112	0.45 97	0.28 31	0.39 139	0.63 115	0.31 99	0.12 6	0.10 2	0.15 71	0.12 73	0.14 57	0.14 28

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	0.51 125	0.24 9	0.44 170	0.49 40	0.31 99	0.12 6	0.10 2	0.15 71	0.12 73	0.15 88	0.16 109

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	0.40 102	0.52 128	0.54 181	0.29 64	1.27 306	0.34 126	0.18 162	0.14 180	0.17 129	0.14 151	0.20 247	0.18 157

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	0.40 102	0.59 155	0.55 185	0.41 146	1.26 303	0.37 167	0.16 82	0.14 180	0.19 196	0.16 208	0.19 208	0.20 221

WCG-NET	0.43 137	0.23 84	0.58 135	0.42 93	0.26 97	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 82	0.12 46	0.16 102	0.14 151	0.15 88	0.14 28

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	0.42 108	0.44 93	0.65 227	0.33 96	1.07 257	0.32 112	0.15 62	0.13 100	0.17 129	0.14 151	0.17 136	0.15 60

Select-FE	0.87 419	0.42 443	2.64 560	0.57 324	0.48 414	0.47 130	0.23 71	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	0.17 328	0.21 267	0.26 444	0.20 247	0.33 456

Replicate-Monster	0.43 137	0.30 236	2.04 530	0.37 6	0.22 14	0.47 130	0.23 71	0.82 125	0.50 111	0.44 115	0.27 21	0.31 44	0.29 64	1.01 239	0.26 7	0.14 37	0.11 22	0.14 8	0.12 73	0.13 24	0.38 491

asd	0.32 66	0.22 68	0.49 88	0.40 71	0.25 71	0.47 130	0.30 128	0.77 105	0.35 40	0.44 115	0.40 76	0.28 31	0.34 104	0.64 117	0.29 66	0.13 23	0.10 2	0.14 8	0.12 73	0.15 88	0.13 4

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	0.44 115	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 57	0.15 60

MLG-Stereo_test3	0.29 40	0.20 38	0.46 65	0.43 100	0.24 39	0.47 130	0.19 7	0.75 101	0.31 15	0.36 77	0.22 4	0.35 70	0.21 6	0.61 100	0.26 7	0.16 82	0.12 46	0.16 102	0.11 7	0.13 24	0.15 60

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	0.16 297	0.22 300	0.19 273	0.21 293	0.20 221

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	0.16 297	0.22 300	0.19 273	0.21 293	0.20 221

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	0.18 162	0.15 258	0.22 300	0.19 273	0.21 293	0.24 323

GLC_STEREO	0.41 122	0.27 171	0.43 57	0.55 281	0.24 39	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	0.18 162	0.20 400	0.23 334	0.19 273	0.21 293	0.21 250

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	0.16 297	0.22 300	0.19 273	0.20 247	0.30 428

DEFOM-Stereo_RVC	0.41 122	0.68 540	0.45 64	0.66 433	0.30 178	0.48 140	0.25 86	0.87 146	0.46 101	0.39 95	0.37 68	0.30 41	0.69 313	1.16 282	0.31 99	0.17 122	0.11 22	0.16 102	0.12 73	0.18 172	0.14 28

LoS	0.41 122	0.23 84	0.46 65	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	0.14 180	0.16 102	0.11 7	0.14 57	0.15 60
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
DCANet-4	0.59 251	0.28 188	1.65 498	0.44 107	0.25 71	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	0.17 122	0.14 180	0.17 129	0.13 117	0.15 88	0.24 323

fff	0.58 239	0.26 147	1.15 411	0.46 128	0.25 71	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	0.17 122	0.14 180	0.17 129	0.13 117	0.15 88	0.24 323

csc	0.58 239	0.26 147	1.15 411	0.46 128	0.25 71	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	0.17 122	0.14 180	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 71	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	0.17 122	0.14 180	0.17 129	0.13 117	0.15 88	0.24 323

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	0.49 114	0.26 17	0.29 64	0.83 177	0.35 135	0.12 6	0.10 2	0.14 8	0.12 73	0.15 88	0.14 28

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 40	0.40 102	0.43 84	0.27 21	0.36 120	0.48 32	0.32 112	0.12 6	0.10 2	0.15 71	0.11 7	0.14 57	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 40	0.40 102	0.43 84	0.27 21	0.36 120	0.48 32	0.32 112	0.12 6	0.10 2	0.15 71	0.11 7	0.14 57	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 40	0.40 102	0.43 84	0.27 21	0.36 120	0.48 32	0.32 112	0.12 6	0.10 2	0.15 71	0.12 73	0.14 57	0.13 4

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	0.18 364	0.20 233	0.16 208	0.19 208	0.21 250

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_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

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 95	0.47 106	0.60 208	0.34 104	1.02 243	0.31 99	0.16 82	0.13 100	0.17 129	0.15 171	0.18 172	0.15 60

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 42	0.89 237	0.47 131	1.32 408	0.51 164	0.32 93	0.66 125	0.39 181	0.20 251	0.16 297	0.18 168	0.16 208	0.18 172	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	0.53 132	0.44 119	0.48 201	1.41 341	0.36 154	0.18 162	0.13 100	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	0.53 132	0.44 119	0.48 201	1.41 341	0.36 154	0.18 162	0.13 100	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	0.53 132	0.44 119	0.48 201	1.41 341	0.36 154	0.18 162	0.13 100	0.21 267	0.15 171	0.18 172	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 81	0.34 126	0.19 206	0.12 46	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)
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	0.53 132	0.46 133	0.47 196	1.36 325	0.35 135	0.18 162	0.13 100	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	0.53 132	0.44 119	0.48 201	1.41 341	0.36 154	0.18 162	0.13 100	0.21 267	0.15 171	0.18 172	0.21 250

ADStereo(finetuned)	0.62 269	0.26 147	1.59 494	0.45 116	0.25 71	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	0.17 122	0.14 180	0.17 129	0.13 117	0.19 208	0.24 323

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	0.53 132	0.46 133	0.47 196	1.36 325	0.35 135	0.18 162	0.13 100	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
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	0.15 258	0.24 358	0.19 273	0.21 293	0.16 109

DCANet	0.58 239	0.26 147	1.15 411	0.45 116	0.25 71	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	0.17 122	0.14 180	0.17 129	0.13 117	0.19 208	0.25 344

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	0.17 122	0.16 297	0.17 129	0.15 171	0.17 136	0.22 279

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	0.17 328	0.20 233	0.17 232	0.20 247	0.18 157

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

WCG-NET（raft）	0.46 157	0.23 84	0.59 141	0.42 93	0.24 39	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 82	0.13 100	0.15 71	0.14 151	0.15 88	0.17 139

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	0.48 109	0.48 149	0.45 177	2.28 475	0.44 227	0.19 206	0.14 180	0.19 196	0.15 171	0.17 136	0.21 250

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	0.48 109	0.48 149	0.45 177	2.28 475	0.44 227	0.19 206	0.14 180	0.19 196	0.15 171	0.17 136	0.18 157

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

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	0.13 100	0.23 334	0.19 273	0.20 247	0.31 438

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	0.16 297	0.16 102	0.14 151	0.15 88	0.18 157

ITERv2	0.32 66	0.20 38	0.53 117	0.38 25	0.23 23	0.51 174	0.19 7	0.68 75	0.41 82	0.41 107	0.41 79	0.35 70	0.25 22	0.76 151	0.29 66	0.13 23	0.11 22	0.14 8	0.12 73	0.13 24	0.14 28

HUF	0.39 113	0.27 171	0.71 208	0.43 100	0.24 39	0.51 174	0.47 327	0.99 180	0.55 128	0.37 84	0.45 97	0.53 177	0.41 146	0.70 135	0.29 66	0.18 162	0.14 180	0.16 102	0.12 73	0.15 88	0.17 139

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 56	0.36 154	0.18 162	0.13 100	0.14 8	0.11 7	0.14 57	0.14 28

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	0.17 328	0.21 267	0.18 250	0.20 247	0.26 364

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 66	0.44 93	0.47 131	0.78 206	0.44 119	0.60 279	0.59 91	0.37 167	0.14 37	0.12 46	0.14 8	0.10 1	0.14 57	1.08 602

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	0.17 328	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	0.17 328	0.23 334	0.21 344	0.85 589	0.56 557

4.5_new	0.31 61	0.25 127	0.46 65	0.38 25	0.24 39	0.52 181	0.36 192	0.65 66	0.35 40	0.48 140	0.43 84	0.27 21	0.27 46	0.42 8	0.26 7	0.14 37	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 65	0.38 25	0.24 39	0.52 181	0.36 192	0.65 66	0.35 40	0.48 140	0.43 84	0.27 21	0.27 46	0.42 8	0.26 7	0.14 37	0.10 2	0.15 71	0.13 117	0.17 136	0.15 60

3.25w_new	0.33 75	0.22 68	0.50 98	0.39 49	0.24 39	0.52 181	0.33 153	0.77 105	0.43 89	0.49 148	0.46 103	0.32 49	0.37 127	0.64 117	0.28 39	0.12 6	0.10 2	0.14 8	0.12 73	0.12 1	0.15 60

3.25w	0.33 75	0.22 68	0.50 98	0.39 49	0.24 39	0.52 181	0.33 153	0.77 105	0.43 89	0.49 148	0.46 103	0.32 49	0.37 127	0.64 117	0.28 39	0.12 6	0.10 2	0.14 8	0.12 73	0.12 1	0.15 60

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	0.50 121	0.23 3	0.45 177	0.49 40	0.30 86	0.13 23	0.10 2	0.15 71	0.12 73	0.15 88	0.17 139

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	0.17 122	0.17 328	0.20 233	0.19 273	0.17 136	0.18 157

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	0.18 162	0.13 100	0.22 300	0.20 302	0.20 247	0.18 157

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

CREStereo	0.40 117	0.24 105	0.40 37	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 81	0.37 167	0.19 206	0.13 100	0.15 71	0.10 1	0.14 57	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
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

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

trnet	0.40 117	0.23 84	0.40 37	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 74	0.37 167	0.18 162	0.13 100	0.15 71	0.10 1	0.14 57	0.14 28

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 56	0.35 135	0.18 162	0.15 258	0.18 168	0.13 117	0.17 136	0.15 60

CES	0.51 192	0.21 58	0.40 37	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 70	0.28 57	0.58 85	0.35 135	0.16 82	0.13 100	0.15 71	0.10 1	0.19 208	1.69 613

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 82	0.14 180	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 82	0.14 180	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 82	0.14 180	0.24 358	0.22 372	0.20 247	0.18 157

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	0.17 328	0.23 334	0.24 417	0.18 172	0.20 221

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	0.14 180	0.22 300	0.17 232	0.17 136	0.17 139

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 82	0.14 180	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	0.15 258	0.25 397	0.26 444	0.22 313	0.21 250

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	0.18 162	0.16 297	0.19 196	0.19 273	0.18 172	0.17 139

FSD					0.52 441	0.54 203	0.58 416	0.71 90	0.54 124	0.54 175	0.53 132	0.60 208	0.52 229	0.58 85	0.56 320	0.51 572	0.48 589	0.50 570	0.49 577	0.50 546

3.5w_stereo	0.35 91	0.27 171	0.55 125	0.38 25	0.25 71	0.54 203	0.34 166	0.73 96	0.40 74	0.46 129	0.45 97	0.31 44	0.38 137	0.80 168	0.40 198	0.12 6	0.10 2	0.15 71	0.12 73	0.14 57	0.16 109

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	0.44 115	0.43 84	0.68 235	0.29 64	0.89 203	0.34 126	0.17 122	0.12 46	0.20 233	0.17 232	0.17 136	0.18 157

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	0.17 122	0.12 46	0.17 129	0.14 151	0.16 112	0.16 109

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	0.16 297	0.20 233	0.22 372	0.21 293	0.19 193

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	0.15 258	0.25 397	0.23 404	0.22 313	0.23 300

MonStereo	0.29 40	0.19 12	0.47 75	0.37 6	0.22 14	0.55 209	0.31 135	0.60 42	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 22	0.14 8	0.11 7	0.14 57	0.14 28

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 42	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 22	0.14 8	0.11 7	0.14 57	0.14 28

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	0.51 125	0.49 153	0.42 154	0.82 171	0.32 112	0.16 82	0.13 100	0.18 168	0.14 151	0.19 208	0.17 139

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 73	0.48 109	0.49 153	0.22 10	0.87 194	0.31 99	0.16 82	0.12 46	0.16 102	0.12 73	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 70	0.48 109	0.46 133	0.30 76	0.76 151	0.31 99	0.17 122	0.12 46	0.17 129	0.13 117	0.16 112	0.15 60

MonSter	0.29 40	0.19 12	0.48 80	0.37 6	0.22 14	0.55 209	0.31 135	0.60 42	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 22	0.14 8	0.11 7	0.14 57	0.14 28

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	0.15 258	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	0.15 258	0.25 397	0.22 372	0.20 247	0.26 364

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	0.46 103	0.44 119	0.44 170	1.49 367	0.45 240	0.18 162	0.14 180	0.19 196	0.15 171	0.17 136	0.18 157

CAS	0.66 287	0.19 12	0.41 49	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 81	0.26 31	0.47 23	0.37 167	2.33 618	0.10 2	0.14 8	0.10 1	0.17 136	1.31 607

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	0.16 297	0.25 397	0.23 404	0.22 313	0.19 193

zaero_v3	0.32 66	0.20 38	0.48 80	0.38 25	0.23 23	0.57 220	0.20 16	0.69 80	0.40 74	0.42 108	0.43 84	0.32 49	0.24 18	0.73 142	0.27 23	0.13 23	0.11 22	0.14 8	0.12 73	0.13 24	0.14 28

OmniDepth	0.30 57	0.21 58	0.39 27	0.41 81	0.18 1	0.57 220	0.32 145	0.71 90	0.35 40	0.27 5	0.26 13	0.39 104	0.43 162	0.48 32	0.29 66	0.14 37	0.10 2	0.13 1	0.12 73	0.15 88	0.13 4

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 60	0.53 173	0.39 72	0.51 164	0.41 146	0.49 40	0.28 39	0.19 206	0.15 258	0.17 129	0.12 73	0.14 57	0.16 109

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

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 61	0.35 135	2.54 620	0.16 297	0.17 129	0.12 73	4.56 641	1.84 616

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	0.14 180	0.26 418	0.14 151	0.23 333	0.25 344

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	0.44 115	0.50 121	0.44 119	0.43 162	1.31 313	0.38 175	0.16 82	0.15 258	0.19 196	0.16 208	0.18 172	0.18 157

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	0.17 122	0.12 46	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	0.17 122	0.12 46	0.20 233	0.17 232	0.17 136	0.16 109

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	0.17 328	0.28 449	0.26 444	0.21 293	0.27 382

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	0.14 180	0.21 267	0.19 273	0.24 362	0.26 364

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	0.14 180	0.24 358	0.20 302	0.27 392	0.20 221

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	0.15 258	0.24 358	0.18 250	0.28 408	0.18 157

XX-TBD	0.47 167	0.71 545	0.39 27	0.81 536	0.25 71	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 40	0.39 181	0.20 251	0.15 258	0.15 71	0.11 7	0.17 136	0.15 60

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 49	0.64 293	0.56 74	0.30 86	0.19 206	0.13 100	0.17 129	0.15 171	0.17 136	0.21 250

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	0.13 100	0.19 196	0.18 250	0.20 247	0.87 594

IGEV-RUCA	0.38 106	0.24 105	0.51 106	0.51 205	0.36 303	0.59 236	0.23 71	0.68 75	0.52 116	0.39 95	0.50 121	0.44 119	0.31 83	0.86 189	0.31 99	0.24 367	0.13 100	0.16 102	0.12 73	0.20 247	0.21 250

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	0.54 139	0.43 118	0.55 243	1.32 319	0.36 154	0.18 162	0.18 364	0.24 358	0.21 344	0.23 333	0.23 300

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	0.18 162	0.18 364	0.24 358	0.21 344	0.23 333	0.23 300

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 82	0.17 328	0.19 196	0.17 232	0.18 172	0.22 279

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	0.17 122	0.13 100	0.17 129	0.15 171	0.16 112	0.16 109

depthmonostereo	0.45 147	0.26 147	0.89 313	0.49 170	0.24 39	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 82	0.16 297	0.16 102	0.14 151	0.16 112	0.20 221

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

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 95	0.70 186	0.45 129	0.68 309	0.54 65	0.33 121	0.17 122	0.11 22	0.17 129	0.13 117	0.16 112	0.14 28

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 84	0.42 113	0.34 104	1.40 338	0.31 99	0.15 62	0.12 46	0.20 233	0.15 171	0.16 112	0.18 157

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	0.14 180	0.23 334	0.21 344	0.20 247	0.26 364

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 82	0.13 100	0.22 300	0.19 273	0.21 293	0.17 139

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	0.18 364	0.18 168	0.18 250	0.25 374	0.33 456

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	0.17 122	0.16 297	0.20 233	0.17 232	0.20 247	0.26 364

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 57	0.79 165	0.42 216	0.16 82	0.13 100	0.17 129	0.15 171	0.16 112	0.18 157

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	0.14 180	0.23 334	0.18 250	0.20 247	0.15 60

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	0.14 180	0.24 358	0.21 344	0.21 293	0.25 344

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 60	0.48 105	0.46 129	0.36 66	0.45 129	0.37 127	0.54 65	0.52 292	0.25 388	0.19 384	0.28 449	0.33 531	0.22 313	0.22 279

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 41	0.65 298	0.64 117	0.30 86	0.19 206	0.13 100	0.17 129	0.15 171	0.16 112	0.21 250

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 68	0.44 115	0.49 114	0.25 13	0.36 120	0.72 139	0.28 39	0.13 23	0.09 1	0.14 8	0.12 73	0.13 24	0.15 60

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	0.17 122	0.17 328	0.24 358	0.21 344	0.23 333	0.23 300

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	0.17 122	0.17 328	0.24 358	0.21 344	0.23 333	0.23 300

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	0.14 180	0.24 358	0.20 302	0.20 247	0.30 428

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	0.14 180	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	0.14 180	0.24 358	0.20 302	0.27 392	0.20 221

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	0.14 180	0.24 358	0.20 302	0.27 392	0.20 221

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	0.13 100	0.24 358	0.19 273	0.20 247	0.20 221

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	0.14 180	0.24 358	0.20 302	0.27 392	0.20 221

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

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	0.14 180	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
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	0.14 180	0.24 358	0.20 302	0.20 247	0.30 428

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	0.14 180	0.21 267	0.19 273	0.22 313	0.18 157

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	0.14 180	0.24 358	0.20 302	0.27 392	0.20 221

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	0.14 180	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	0.14 180	0.24 358	0.20 302	0.20 247	0.31 438

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	0.14 180	0.24 358	0.20 302	0.27 392	0.20 221

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	0.17 122	0.14 180	0.17 129	0.15 171	0.16 112	0.17 139

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 81	0.35 112	0.88 198	0.26 7	0.17 122	0.13 100	0.16 102	0.11 7	0.14 57	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 81	0.35 112	0.88 198	0.26 7	0.17 122	0.13 100	0.16 102	0.11 7	0.14 57	0.16 109

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	0.18 162	0.11 22	0.23 334	0.20 302	0.19 208	0.16 109

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

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	0.13 100	0.25 397	0.21 344	0.20 247	0.21 250

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	0.18 364	0.18 168	0.16 208	0.20 247	0.22 279

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 74	0.45 240	0.18 162	0.16 297	0.17 129	0.13 117	0.17 136	0.19 193

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	0.18 162	0.15 258	0.20 233	0.17 232	0.21 293	0.20 221

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	0.13 100	0.22 300	0.20 302	0.24 362	0.16 109

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 46	0.21 267	0.19 273	0.18 172	0.23 300

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	0.17 328	0.23 334	0.22 372	0.19 208	0.58 563

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 74	0.36 154	0.19 206	0.24 469	0.16 102	0.13 117	0.17 136	0.27 382

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	0.15 258	0.20 233	0.22 372	0.18 172	0.25 344

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	0.14 180	0.22 300	0.28 473	0.21 293	1.01 598

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	0.15 258	0.20 233	0.22 372	0.18 172	0.25 344

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	0.13 100	0.23 334	0.20 302	0.23 333	0.19 193

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 62	0.13 100	0.19 196	0.16 208	0.19 208	0.17 139

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	0.18 162	0.15 258	0.19 196	0.16 208	0.17 136	0.21 250

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	0.39 104	0.39 139	0.74 143	0.39 181	0.20 251	0.17 328	0.22 300	0.18 250	0.24 362	0.20 221

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	0.13 100	0.21 267	0.18 250	0.18 172	0.21 250

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	0.15 258	0.21 267	0.18 250	0.27 392	0.19 193

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	0.18 162	0.13 100	0.17 129	0.13 117	0.16 112	0.19 193

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 81	0.34 126	0.21 286	0.14 180	0.18 168	0.12 73	0.15 88	0.16 109

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	0.18 162	0.17 328	0.29 461	0.25 426	0.22 313	0.19 193

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 82	0.16 297	0.21 267	0.20 302	0.20 247	0.17 139

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	0.18 162	0.14 180	0.19 196	0.16 208	0.18 172	0.21 250

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	0.18 364	0.18 168	0.16 208	0.23 333	0.27 382

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	0.13 100	0.21 267	0.25 426	0.28 408	0.69 581

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	0.16 297	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	0.16 297	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
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	0.19 384	0.30 473	0.25 426	0.20 247	0.18 157

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	0.17 122	0.16 297	0.21 267	0.20 302	0.19 208	0.18 157

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

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	0.19 384	0.27 433	0.24 417	0.22 313	0.23 300

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	0.13 100	0.23 334	0.19 273	0.23 333	0.19 193

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	0.14 180	0.17 129	0.18 250	0.17 136	0.21 250

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 82	0.13 100	0.21 267	0.23 404	0.20 247	0.18 157

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 46	0.25 397	0.25 426	0.21 293	0.78 588

PMTNet	0.47 167	0.22 68	0.43 57	0.39 49	0.24 39	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	0.13 100	0.15 71	0.10 1	0.15 88	0.15 60

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 62	0.15 258	0.15 71	0.14 151	0.16 112	0.17 139

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	0.13 100	0.21 267	0.26 444	0.29 425	0.32 447

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	0.17 328	0.33 505	0.19 273	0.39 499	0.28 398

111	0.66 287	0.27 171	1.15 411	0.46 128	0.25 71	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	0.14 180	0.18 168	0.15 171	0.18 172	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	0.17 328	0.35 520	0.20 302	0.40 503	0.29 412

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

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

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 95	0.50 121	0.50 160	0.36 120	2.41 486	0.41 208	0.17 122	0.13 100	0.18 168	0.15 171	0.16 112	0.23 300

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

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	0.17 328	0.19 196	0.17 232	0.17 136	0.22 279

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	0.18 364	0.26 418	0.19 273	0.35 478	0.27 382

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	0.15 258	0.19 196	0.16 208	0.19 208	0.29 412

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	0.14 180	0.18 168	0.13 117	0.20 247	0.22 279

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	0.15 258	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	0.15 258	0.19 196	0.16 208	0.19 208	0.29 412

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	0.19 384	0.28 449	0.23 404	0.25 374	0.26 364

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	0.19 384	0.19 196	0.16 208	0.23 333	0.37 483

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	0.19 384	0.21 267	0.20 302	0.21 293	0.25 344

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	0.13 100	0.31 480	0.28 473	0.20 247	0.23 300

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	0.13 100	0.31 480	0.28 473	0.20 247	0.23 300

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

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

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	0.19 384	1.03 608	0.26 444	0.79 587	0.35 475

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	0.14 180	0.38 537	0.32 517	0.22 313	0.68 579

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	0.15 258	0.19 196	0.21 344	0.18 172	0.41 506

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	0.14 180	0.23 334	0.19 273	0.28 408	0.24 323

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

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 97	0.49 153	0.37 127	2.12 459	0.36 154	0.16 82	0.13 100	0.19 196	0.16 208	0.17 136	0.21 250

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

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	0.15 258	0.17 129	0.12 73	2.95 623	0.27 382

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	0.14 180	0.25 397	0.24 417	0.21 293	0.19 193

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	0.19 384	0.22 300	0.23 404	0.19 208	0.21 250

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

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

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 82	0.15 258	0.19 196	0.16 208	0.17 136	0.16 109

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	0.18 364	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	0.18 162	0.17 328	0.23 334	0.25 426	0.18 172	0.26 364

DEFOM-Stereo	0.34 83	0.23 84	0.46 65	0.44 107	0.29 161	0.79 346	0.23 71	0.50 4	0.39 71	0.38 88	0.32 55	0.23 3	0.25 22	1.21 294	0.28 39	0.17 122	0.12 46	0.15 71	0.11 7	0.14 57	0.16 109

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	0.14 180	0.21 267	0.28 473	0.32 459	0.41 506

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	0.16 297	0.18 168	0.15 171	0.18 172	0.18 157

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	0.17 122	0.14 180	0.20 233	0.17 232	0.18 172	0.21 250

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

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	0.17 328	0.27 433	0.19 273	0.43 514	0.28 398

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

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	0.13 100	0.26 418	0.20 302	0.16 112	0.19 193

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	0.16 297	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
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	0.19 384	0.21 267	0.18 250	0.23 333	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

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	0.17 328	0.26 418	0.19 273	0.41 507	0.28 398

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	0.15 258	0.21 267	0.17 232	0.29 425	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

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 52	0.55 143	0.37 91	0.31 83	0.85 186	0.28 39	0.18 162	0.12 46	0.16 102	0.12 73	0.15 88	0.14 28

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

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

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	0.19 384	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.
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	0.18 162	0.13 100	0.18 168	0.17 232	0.20 247	0.23 300

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	0.16 297	0.25 397	0.18 250	0.29 425	0.24 323

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	0.16 297	0.25 397	0.18 250	0.29 425	0.24 323

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	0.16 297	0.23 334	0.20 302	0.22 313	0.24 323

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	0.17 328	0.24 358	0.24 417	0.28 408	0.30 428

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

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

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

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

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

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	0.19 384	0.47 565	0.22 372	0.36 482	0.29 412

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	0.15 258	0.18 168	0.13 117	0.17 136	0.22 279

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

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	0.17 328	0.31 480	0.18 250	0.57 563	0.23 300

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

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

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)
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

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

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	0.16 297	0.24 358	0.16 208	0.24 362	0.29 412

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

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	0.18 364	0.24 358	0.22 372	0.19 208	0.22 279

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

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	0.17 122	0.13 100	0.22 300	0.21 344	0.17 136	0.17 139

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	0.14 180	0.23 334	0.22 372	0.22 313	0.20 221

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	0.15 258	0.28 449	0.27 462	0.17 136	0.18 157

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

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	0.14 180	0.16 102	0.16 208	0.18 172	0.22 279

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	0.18 162	0.15 258	0.20 233	0.18 250	0.22 313	0.30 428

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

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	0.15 258	0.17 129	0.15 171	0.19 208	0.19 193

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	0.15 258	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
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

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

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

MLCV	0.77 358	0.39 424	1.31 458	0.55 281	0.25 71	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	0.13 100	0.19 196	0.14 151	0.19 208	0.22 279

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	0.14 180	0.17 129	0.12 73	0.19 208	0.30 428

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

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	0.18 162	0.14 180	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	0.18 162	0.14 180	0.19 196	0.17 232	0.19 208	0.19 193

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

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

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

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

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	0.14 180	0.17 129	0.15 171	0.20 247	0.24 323

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

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	0.14 180	0.21 267	0.22 372	0.19 208	0.25 344

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

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

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	0.16 297	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.
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	0.15 258	0.19 196	0.14 151	0.24 362	0.21 250

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	0.17 328	0.19 196	0.20 302	0.25 374	0.27 382

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	0.17 122	0.14 180	0.17 129	0.14 151	0.16 112	0.18 157

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	0.14 180	0.20 233	0.20 302	0.18 172	0.24 323

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

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

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.
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 62	0.45 97	0.50 160	0.39 139	0.94 216	0.25 5	0.18 162	0.12 46	0.17 129	0.12 73	0.14 57	0.16 109

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

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	0.14 180	0.18 168	0.15 171	0.22 313	0.27 382

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

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	0.13 100	0.17 129	0.13 117	0.16 112	0.19 193

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

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

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 62	0.12 46	0.17 129	0.11 7	0.19 208	0.13 4

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	0.17 328	0.17 129	0.19 273	0.19 208	0.19 193

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	0.15 258	0.20 233	0.20 302	0.18 172	0.25 344

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	0.18 364	0.28 449	0.27 462	0.27 392	0.22 279

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

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

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	0.14 180	0.24 358	0.20 302	0.37 488	0.23 300

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

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

HITNet	0.71 327	0.42 443	1.07 385	0.52 228	0.25 71	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	0.17 122	0.12 46	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
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

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

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

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

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

DA	0.47 167	0.23 84	0.59 141	0.54 265	0.26 97	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 40	0.38 175	0.20 251	0.14 180	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 97	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 40	0.38 175	0.20 251	0.14 180	0.19 196	0.13 117	0.19 208	0.17 139

xyz-stereo-finetune2	0.59 251	0.29 211	0.66 186	0.41 81	0.24 39	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	0.17 122	0.15 258	0.21 267	0.17 232	0.16 112	0.18 157

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

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

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

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

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

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

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	0.16 297	0.21 267	0.18 250	0.21 293	0.21 250

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

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

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

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	0.13 100	0.25 397	0.16 208	0.20 247	0.23 300

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

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

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

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	0.17 328	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
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

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	0.13 100	0.25 397	0.15 171	0.23 333	0.25 344

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	0.13 100	0.24 358	0.23 404	0.23 333	0.25 344

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	0.13 100	0.25 397	0.15 171	0.23 333	0.25 344

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	0.13 100	0.25 397	0.15 171	0.19 208	0.23 300

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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	0.17 328	0.20 233	0.16 208	0.22 313	0.24 323

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

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	0.19 384	0.21 267	0.18 250	0.22 313	0.19 193

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

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	0.18 364	0.25 397	0.22 372	0.23 333	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	0.18 364	0.25 397	0.22 372	0.23 333	0.24 323

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

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

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

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

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

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

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	0.17 328	0.21 267	0.21 344	0.20 247	0.21 250

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	0.17 328	0.22 300	0.18 250	0.31 448	0.22 279

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
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	0.17 328	0.27 433	0.25 426	0.25 374	0.34 466
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
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

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

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

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	0.17 328	0.22 300	0.24 417	0.23 333	0.21 250

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

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	0.17 328	0.26 418	0.28 473	0.49 544	0.54 549

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

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

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

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

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

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	0.18 364	0.23 334	0.25 426	0.20 247	0.22 279

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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
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
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

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
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	0.18 162	0.15 258	0.15 71	0.12 73	0.20 247	0.20 221

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	0.18 364	0.25 397	0.21 344	0.25 374	0.25 344

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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	0.18 364	0.20 233	0.20 302	0.22 313	0.36 479

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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	0.19 384	0.23 334	0.22 372	0.25 374	0.24 323

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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	0.14 180	0.20 233	0.16 208	0.28 408	0.28 398

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

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

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

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	0.19 384	0.22 300	0.20 302	0.32 459	0.29 412

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

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

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	0.14 180	0.20 233	0.18 250	0.19 208	0.25 344

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	0.13 100	0.19 196	0.18 250	0.20 247	0.27 382

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

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

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

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

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.
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

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	0.18 364	0.25 397	0.22 372	0.23 333	0.24 323

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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 82	0.12 46	0.20 233	0.14 151	0.17 136	0.14 28

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

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

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

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	0.15 258	0.30 473	0.30 504	0.48 540	0.48 530

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

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

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

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

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

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 84	0.30 39	0.29 36	0.34 104	0.34 2	0.27 23	0.20 251	0.12 46	60.47 664	4.24 645	0.18 172	0.14 28

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

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

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

GS-Stereo							0.35 179	1.31 298	0.53 121	0.38 88	0.39 72	0.32 49	0.33 96	0.45 15	0.29 66	0.20 251	0.12 46	0.16 102	0.13 117	0.17 136	0.18 157

Low-res two-view benchmark