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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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
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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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 + 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

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
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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
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

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

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

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

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)
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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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	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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

UDGNet	0.75 344	1.23 591	0.99 358	0.82 539	0.42 373	0.76 328	0.38 217	0.98 172	1.37 485	0.83 236	0.88 233	0.70 243	0.60 279	1.25 299	0.57 324	0.57 581	0.19 384	1.03 608	0.26 444	0.79 587	0.35 475

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GwcNet	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

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

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

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

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.
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

ITSA-stereo	0.85 411	0.38 415	0.92 331	0.58 338	0.32 233	0.86 387	0.49 345	2.33 554	1.69 556	1.16 341	1.12 322	0.95 343	0.85 374	2.46 487	1.18 473	0.27 435	0.23 459	0.28 449	0.28 473	0.28 408	0.41 506

AIO-Stereo-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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.
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
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
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

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
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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Low-res two-view benchmark