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.

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Method	all	lakes. 1l	lakes. 1s	sand box 1l	sand box 1s	stora. room 1l	stora. room 1s	stora. room 2l	stora. room 2s	stora. room 2 1l	stora. room 2 1s	stora. room 2 2l	stora. room 2 2s	stora. room 3l	stora. room 3s	tunnel 1l	tunnel 1s	tunnel 2l	tunnel 2s	tunnel 3l	tunnel 3s

S2M2_XL	0.49 1	0.51 81	1.16 50	0.70 82	0.34 9	0.29 1	0.23 4	0.68 1	0.53 1	0.55 9	0.92 103	0.65 107	0.53 68	0.65 1	0.59 27	0.28 150	0.24 181	0.25 131	0.21 149	0.23 92	0.23 6
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
CroCo-Stereo	1.07 117	1.18 390	3.66 143	0.91 179	0.60 165	0.49 2	0.49 115	4.07 420	1.91 210	0.84 123	1.29 186	1.00 202	0.75 147	1.32 131	1.38 291	0.26 118	0.21 97	0.24 105	0.20 132	0.37 307	0.30 24
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
CroCo-Stereo Lap2	1.65 163	1.14 383	14.70 246	1.00 254	1.80 552	0.53 3	0.46 112	3.18 261	1.62 160	1.10 187	1.24 165	1.05 208	0.78 156	1.40 154	1.18 237	0.31 219	0.23 151	0.27 191	0.22 182	0.46 414	0.38 112

FoundationStereo	0.77 48	0.42 13	1.20 53	0.95 218	1.01 351	0.70 4	0.35 70	0.78 2	4.64 581	0.64 36	0.38 7	0.73 135	0.77 152	0.96 47	0.50 7	0.29 167	0.24 181	0.23 80	0.16 13	0.18 1	0.32 38

FSD					0.76 253	0.77 5	0.67 198	1.63 53	2.26 268	0.76 93	0.63 56	1.69 287	0.72 131	1.05 65	0.78 102	0.59 521	7.66 608	0.57 540	0.54 533	0.57 466

UniTT-Stereo	1.73 170	0.60 131	20.25 465	0.98 241	1.19 416	0.78 6	0.39 77	1.19 12	1.55 130	1.21 193	1.28 181	0.52 49	0.64 106	1.17 92	1.16 235	0.35 303	0.20 68	0.25 131	0.22 182	0.42 371	0.31 33

DEFOM-Stereo_RVC	1.03 110	1.15 385	1.34 64	1.03 265	0.59 158	0.81 7	0.43 98	3.53 303	4.67 583	0.78 100	0.98 120	0.44 31	1.16 281	1.46 167	0.71 75	0.27 130	0.19 46	0.24 105	0.18 73	0.30 186	0.34 61

dual_stereo	4.32 551	0.42 13	1.51 75	0.75 101	1.37 466	0.88 8	0.34 64	3.50 299	4.78 591	0.55 9	0.47 29	0.60 90	0.40 7	2.09 276	0.95 183	0.24 85	32.26 660	0.21 60	0.17 52	0.21 58	34.78 658

ITER	1.60 155	0.49 68	3.45 138	0.69 74	0.51 116	0.95 9	0.24 7	1.32 23	1.86 200	1.14 188	0.79 82	0.68 118	0.47 32	1.74 228	0.65 46	0.19 25	0.20 68	0.19 18	0.18 73	0.20 25	16.04 622

sCroCo_RVC	1.81 173	0.93 321	19.44 375	1.04 272	1.05 368	0.97 10	0.61 167	2.08 114	1.36 92	0.71 75	1.28 181	0.82 159	1.10 260	1.31 126	0.97 188	0.54 506	0.41 370	0.33 349	0.30 351	0.46 414	0.48 203

LGtest1	0.61 5	0.45 54	1.19 52	0.71 87	0.45 80	1.00 11	0.26 23	1.33 24	1.55 130	0.62 29	0.64 58	0.44 31	0.49 47	1.06 69	0.51 12	0.28 150	0.23 151	0.24 105	0.17 52	0.21 58	0.36 97

rvit_stereo_ft	1.28 137	1.39 426	6.72 174	0.99 248	0.66 205	1.06 12	0.79 288	2.81 218	3.14 424	0.83 119	1.02 125	0.95 198	1.13 267	1.27 113	1.00 200	0.34 287	0.24 181	0.27 191	0.29 332	0.40 339	0.35 74

S2M2_L	0.69 19	0.59 123	1.35 65	0.92 189	0.55 136	1.07 13	0.20 1	1.17 9	1.61 156	0.61 24	0.82 87	0.86 168	0.47 32	0.92 35	0.71 75	0.36 330	0.33 293	0.27 191	0.27 270	0.37 307	0.33 50
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MIF-Stereo (partial)	1.93 176	0.69 186	21.14 579	0.74 94	1.02 354	1.07 13	0.49 115	2.75 210	1.78 190	0.82 114	1.22 161	0.80 155	0.90 201	1.68 202	1.63 350	0.38 362	0.24 181	0.33 349	0.26 251	0.41 359	0.32 38

ours_stereo	1.00 105	0.88 292	2.52 116	0.91 179	0.74 240	1.10 15	0.57 146	1.68 57	1.24 82	0.76 93	1.49 231	0.70 123	0.62 100	1.61 193	0.62 42	0.26 118	0.20 68	0.26 165	0.21 149	0.30 186	3.24 516

StereoAnything_RVC	4.17 540	12.66 595	20.44 490	0.88 159	0.57 152	1.16 16	0.39 77	2.35 145	4.38 564	0.53 3	0.37 4	0.33 1	0.89 198	1.62 196	0.50 7	0.33 265	0.22 117	0.24 105	0.15 3	3.36 609	31.99 651

Monster-pub-eth3d	0.70 22	0.47 59	1.58 85	0.69 74	0.89 307	1.18 17	0.39 77	2.57 185	0.93 41	0.62 29	0.66 62	0.37 5	0.36 4	1.03 59	0.59 27	0.16 1	0.35 316	0.20 40	0.19 96	0.21 58	0.53 239

HART	3.57 500	1.13 380	17.80 320	0.90 173	1.12 390	1.18 17	0.41 92	3.55 305	4.60 576	1.09 184	2.19 457	1.49 269	0.57 82	1.46 167	1.14 229	0.25 99	21.58 656	0.28 226	0.21 149	0.36 301	10.06 591

RAStereo	1.53 154	0.71 201	17.55 311	0.62 17	0.65 196	1.18 17	0.32 56	1.94 93	1.15 72	0.80 108	1.07 133	0.64 104	0.47 32	0.89 28	1.01 204	0.25 99	0.20 68	0.27 191	0.21 149	0.36 301	0.27 13

MonStereo	0.70 22	0.47 59	1.57 84	0.69 74	0.88 305	1.19 20	0.39 77	2.57 185	0.93 41	0.62 29	0.66 62	0.37 5	0.36 4	1.01 56	0.59 27	0.16 1	0.38 347	0.20 40	0.19 96	0.21 58	0.52 230

MonSter	0.70 22	0.47 59	1.58 85	0.69 74	0.89 307	1.19 20	0.39 77	2.57 185	0.93 41	0.62 29	0.66 62	0.37 5	0.35 3	1.08 75	0.59 27	0.16 1	0.36 326	0.20 40	0.19 96	0.21 58	0.52 230

rvit_stereo_0083	0.91 88	0.73 215	1.60 88	0.90 173	0.66 205	1.21 22	0.64 189	1.75 71	2.71 338	0.83 119	0.93 105	0.94 196	1.06 247	1.50 179	0.79 113	0.34 287	0.36 326	0.30 273	0.27 270	0.34 267	0.34 61

rvit_stereo_0081_aga	1.06 114	1.02 356	5.34 162	0.75 101	0.74 240	1.21 22	0.63 184	2.00 103	2.30 281	0.88 138	0.82 87	0.79 153	0.69 124	1.42 158	0.78 102	0.36 330	0.29 259	0.26 165	0.26 251	0.41 359	0.32 38

sAnonymous2	2.00 185	1.54 445	21.24 589	0.93 197	0.89 307	1.21 22	0.62 179	2.58 189	2.28 274	0.86 127	1.04 126	0.73 135	1.22 292	1.10 79	0.85 144	0.30 195	0.25 200	0.31 293	0.31 370	1.06 565	0.72 324

CroCo_RVC	2.00 185	1.54 445	21.24 589	0.93 197	0.89 307	1.21 22	0.62 179	2.58 189	2.28 274	0.86 127	1.04 126	0.73 135	1.22 292	1.10 79	0.85 144	0.30 195	0.25 200	0.31 293	0.31 370	1.06 565	0.72 324

MaDis-Stereo	1.60 155	1.11 374	16.13 275	0.67 62	1.87 554	1.22 26	0.39 77	2.17 123	1.42 99	0.69 63	0.78 78	0.88 175	0.70 125	1.24 108	1.13 226	0.32 238	0.23 151	0.26 165	0.21 149	0.32 220	0.28 16

CAS++	1.01 109	0.77 257	3.30 133	0.86 146	0.53 126	1.23 27	0.85 332	3.43 291	1.57 138	1.16 190	1.33 193	0.62 98	0.58 85	1.18 93	0.63 44	0.37 346	0.30 269	0.35 388	0.27 270	0.41 359	0.38 112
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
252Zero-FE	0.95 95	0.49 68	1.65 89	1.03 265	0.45 80	1.25 28	0.22 2	1.85 85	2.13 246	3.05 549	1.31 188	0.33 1	0.41 12	1.14 84	0.56 20	0.22 68	1.93 547	0.20 40	0.20 132	0.20 25	0.39 126

IGEV-BASED-STEREO-	1.13 127	3.31 527	2.61 123	0.87 153	0.40 63	1.26 29	0.61 167	1.55 40	1.61 156	0.93 153	0.94 113	0.65 107	0.57 82	1.10 79	0.68 62	1.55 597	0.19 46	0.32 314	0.28 297	1.11 573	2.04 466

MGS-Stereo	1.24 135	0.66 168	9.68 194	0.97 235	0.40 63	1.26 29	0.72 230	1.50 36	1.35 91	1.03 177	2.26 468	0.80 155	0.56 79	1.28 117	0.78 102	0.31 219	0.23 151	0.26 165	0.22 182	0.28 145	0.34 61

SCV_C0	2.17 210	0.93 321	12.88 215	0.96 227	1.06 373	1.27 31	0.63 184	3.68 326	3.30 460	1.03 177	1.26 173	0.73 135	0.66 117	1.73 223	1.06 215	0.35 303	1.97 550	0.25 131	0.21 149	0.29 163	9.23 584

SCV	2.09 199	0.89 297	11.43 207	1.91 555	2.09 568	1.27 31	0.87 344	3.66 322	2.13 246	0.67 54	1.59 271	0.93 192	0.77 152	1.80 239	0.89 158	0.37 346	0.38 347	0.25 131	0.22 182	0.30 186	9.45 585

fffy	1.18 132	0.92 313	3.05 131	1.09 296	0.68 220	1.27 31	0.74 247	1.98 101	1.06 58	0.78 100	1.39 208	0.83 161	0.72 131	1.71 212	0.80 118	0.24 85	0.53 443	0.27 191	0.21 149	0.29 163	5.07 547

rvit_stereo_0081	0.87 79	0.73 215	1.54 78	0.92 189	0.65 196	1.27 31	0.61 167	2.11 118	2.35 288	0.86 127	0.75 73	0.86 168	0.74 141	1.36 144	0.83 132	0.33 265	0.26 225	0.27 191	0.25 234	0.38 320	0.35 74

rvit_stereo_0082	0.87 79	0.73 215	1.54 78	0.92 189	0.65 196	1.27 31	0.61 167	2.11 118	2.35 288	0.86 127	0.75 73	0.86 168	0.74 141	1.36 144	0.83 132	0.33 265	0.26 225	0.27 191	0.25 234	0.38 320	0.35 74

IGEV++	3.59 501	0.91 306	13.63 222	1.08 292	0.98 338	1.27 31	0.98 414	3.33 280	1.89 209	0.93 153	1.38 207	0.86 168	1.09 254	1.71 212	1.09 220	0.36 330	21.52 655	0.23 80	0.21 149	0.31 198	18.10 632

OmniDepth	0.58 2	0.53 92	1.13 45	0.61 13	0.27 1	1.28 37	0.36 71	1.56 42	1.05 57	0.59 13	0.37 4	0.58 81	0.65 109	0.93 37	0.45 1	0.25 99	0.15 3	0.19 18	0.17 52	0.23 92	0.23 6

AIO-Stereo	1.40 148	0.62 144	1.44 71	0.85 139	0.76 253	1.28 37	0.79 288	2.39 146	2.83 360	0.75 89	1.62 277	0.89 179	0.46 29	1.30 122	0.77 98	0.28 150	0.27 238	0.25 131	0.23 197	0.27 132	9.88 590

castereo	0.88 82	0.78 259	1.15 48	0.89 161	0.51 116	1.31 39	0.90 367	3.42 290	1.28 85	0.88 138	1.28 181	0.72 134	0.91 203	1.05 65	1.01 204	0.28 150	0.17 10	0.26 165	0.20 132	0.24 102	0.34 61

RSM	0.99 100	0.54 96	1.25 55	0.94 206	0.61 169	1.32 40	0.74 247	2.54 174	4.08 541	0.89 146	1.49 231	1.22 236	0.62 100	1.24 108	0.80 118	0.25 99	0.20 68	0.25 131	0.21 149	0.29 163	0.42 151

Selective-IGEV	1.42 150	0.58 114	8.82 191	0.92 189	0.85 288	1.32 40	0.80 298	2.85 227	3.84 527	0.87 133	1.68 297	0.71 131	0.62 100	1.30 122	0.75 91	0.24 85	0.27 238	0.24 105	0.19 96	0.27 132	1.18 404

DilatedVolume-Stereo	0.94 93	0.70 194	3.01 130	1.06 282	0.63 183	1.34 42	0.49 115	1.58 45	1.16 73	1.41 215	1.26 173	0.88 175	0.88 192	1.81 243	0.93 168	0.25 99	0.28 249	0.22 69	0.23 197	0.25 107	0.39 126

HUF	5.25 580	1.03 357	26.85 641	1.03 265	13.21 632	1.35 43	0.76 267	2.97 244	3.00 388	0.79 106	1.56 259	0.92 188	0.66 117	1.53 184	0.74 88	0.35 303	27.70 658	0.26 165	0.18 73	0.24 102	19.90 636

AIO_test	3.76 516	0.71 201	19.58 384	0.93 197	17.34 638	1.36 44	0.86 337	1.61 50	1.99 226	0.74 83	0.97 115	1.77 306	0.58 85	1.49 174	0.55 18	0.35 303	0.97 514	0.24 105	0.20 132	0.25 107	22.60 640

CASnet	0.85 72	0.59 123	1.66 91	0.91 179	0.30 2	1.37 45	0.73 237	1.63 53	1.94 216	1.66 248	1.14 148	0.66 112	0.63 103	1.07 71	0.90 163	0.37 346	0.17 10	0.41 452	0.31 370	0.33 244	0.23 6
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
MoCha-V2	3.53 499	0.90 303	17.00 297	1.32 417	8.54 624	1.38 46	0.55 139	2.89 231	3.31 463	0.99 167	1.82 347	0.66 112	1.16 281	1.79 233	0.84 138	0.26 118	15.15 639	0.20 40	0.20 132	0.25 107	11.33 596

Monster-pub-mixall	0.80 58	0.49 68	1.14 47	0.85 139	0.50 114	1.40 47	0.31 51	1.48 34	1.17 75	0.99 167	0.87 95	0.39 13	0.36 4	2.02 269	0.53 15	0.20 43	2.40 564	0.17 1	0.16 13	0.19 3	0.38 112

mms	1.08 119	0.87 288	1.41 69	0.89 161	0.87 301	1.40 47	0.67 198	1.63 53	1.70 177	0.82 114	1.41 215	0.64 104	0.54 75	1.81 243	0.66 51	0.25 99	0.23 151	0.26 165	0.21 149	0.32 220	5.10 548

IGEV-Stereo+	1.08 119	0.55 98	2.59 122	0.89 161	2.06 566	1.40 47	0.38 73	1.18 11	1.29 86	0.76 93	0.45 19	0.47 38	0.79 164	2.16 288	0.65 46	0.29 167	0.25 200	0.22 69	0.19 96	2.27 600	2.70 500

zero-FE	2.19 214	0.56 103	26.48 638	0.91 179	1.44 481	1.41 50	0.83 313	2.29 140	0.91 34	0.59 13	0.65 60	0.54 57	0.78 156	2.84 349	1.09 220	0.39 370	0.30 269	0.25 131	0.19 96	1.03 561	0.39 126

WCG-NET（raft）	1.44 151	0.92 313	1.56 82	0.89 161	0.32 3	1.43 51	0.97 411	1.69 64	2.42 297	1.68 253	1.44 220	2.37 393	1.01 226	1.33 132	0.85 144	0.25 99	8.56 614	0.22 69	0.21 149	0.28 145	0.32 38

AIO_rvc	3.97 532	1.01 354	18.99 352	0.98 241	11.92 630	1.45 52	0.97 411	2.17 123	4.51 574	0.71 75	1.18 152	1.09 211	0.56 79	1.56 189	0.72 80	0.28 150	11.98 635	0.24 105	0.19 96	0.25 107	18.74 633

rvit_0105_6	1.10 124	1.17 387	3.33 137	0.93 197	0.55 136	1.45 52	0.79 288	2.51 166	3.30 460	0.78 100	0.74 72	1.03 205	0.75 147	1.45 164	0.97 188	0.42 395	0.43 383	0.34 369	0.31 370	0.44 395	0.38 112

RALAANet	2.29 243	2.73 517	21.08 568	1.29 401	0.94 332	1.45 52	0.68 209	3.25 271	2.61 325	2.02 330	1.80 339	1.28 241	1.04 236	2.12 282	1.79 391	0.30 195	0.22 117	0.27 191	0.27 270	0.41 359	0.35 74

WCG-NET	1.00 105	0.81 269	1.65 89	0.93 197	0.38 39	1.48 55	1.04 430	1.81 78	2.80 353	1.67 250	1.52 237	0.93 192	0.97 216	1.18 93	0.84 138	0.25 99	0.81 500	0.23 80	0.21 149	0.27 132	0.26 10

fffft	0.84 69	0.67 172	1.73 93	0.85 139	0.55 136	1.51 56	0.78 278	2.13 120	1.24 82	0.65 39	0.90 101	0.59 86	0.55 76	1.85 251	1.19 242	0.20 43	0.20 68	0.27 191	0.20 132	0.28 145	0.44 164
1: 1. 1
Occ-G	2.25 229	0.74 224	13.22 220	0.90 173	0.89 307	1.52 57	0.78 278	1.82 81	2.87 371	1.65 246	0.89 99	2.18 373	0.89 198	1.04 63	1.69 366	0.28 150	0.27 238	0.26 165	0.19 96	0.25 107	12.70 598

RSM++	0.99 100	0.56 103	1.35 65	1.54 496	0.50 114	1.53 58	0.68 209	2.31 143	4.13 544	0.86 127	1.27 179	0.90 181	0.60 95	1.21 104	0.78 102	0.27 130	0.20 68	0.25 131	0.21 149	0.29 163	0.42 151

rvit_0105_4	1.63 159	1.29 413	12.50 212	0.94 206	0.54 129	1.56 59	0.84 325	2.84 225	3.25 445	0.82 114	0.94 113	1.10 213	0.86 188	1.65 198	1.07 217	0.43 412	0.45 400	0.35 388	0.31 370	0.44 395	0.45 170

DDF-Stereo	1.06 114	0.57 111	3.31 134	0.92 189	1.46 485	1.58 60	0.83 313	2.28 134	0.97 48	0.54 6	0.63 56	0.55 60	0.73 133	3.12 361	1.15 230	0.43 412	0.30 269	0.25 131	0.19 96	1.05 563	0.39 126

FE-Mocha	1.31 139	0.79 263	5.00 157	1.08 292	0.77 257	1.59 61	0.39 77	2.94 234	1.56 134	1.83 283	1.81 344	2.44 408	0.88 192	1.68 202	1.18 237	0.32 238	0.49 428	0.35 388	0.32 386	0.27 132	0.48 203

IGEVStereo-DCA	3.09 433	3.48 532	16.25 278	0.96 227	0.49 105	1.59 61	0.83 313	1.68 57	3.44 492	0.75 89	0.78 78	0.74 143	0.73 133	5.79 413	7.75 559	0.32 238	0.26 225	0.28 226	0.21 149	0.32 220	15.08 612

rrr	3.66 507	3.48 532	23.50 631	0.96 227	0.49 105	1.59 61	0.92 387	8.19 626	2.75 344	0.75 89	0.78 78	0.74 143	0.73 133	5.79 413	7.75 559	0.32 238	0.26 225	0.28 226	0.21 149	0.32 220	13.47 599

qyd29nn	0.64 8	0.43 38	1.08 39	0.64 30	0.33 5	1.60 64	0.24 7	1.13 4	0.84 12	0.58 12	0.52 41	0.54 57	0.42 14	0.90 30	0.73 85	0.23 77	0.22 117	0.19 18	0.16 13	0.20 25	1.71 445

Wavelet-MonSter	0.77 48	0.52 89	2.45 114	0.70 82	0.80 268	1.61 65	0.30 47	1.19 12	1.61 156	0.59 13	0.71 68	0.39 13	0.53 68	1.20 101	1.12 224	0.16 1	0.46 406	0.20 40	0.18 73	0.20 25	0.40 134

4w-stereo	0.85 72	0.55 98	2.85 127	0.69 74	0.80 268	1.62 66	0.43 98	2.23 129	1.36 92	0.65 39	0.99 122	0.40 16	0.81 175	1.19 96	0.68 62	0.23 77	0.32 283	0.25 131	0.19 96	0.21 58	0.48 203

weee2	0.68 17	0.44 51	0.97 5	0.65 38	0.36 18	1.63 67	0.25 14	1.13 4	0.93 41	0.67 54	0.44 15	0.57 77	0.53 68	0.83 17	0.68 62	0.19 25	0.19 46	0.18 2	0.15 3	0.19 3	2.59 495

5k_new	0.60 3	0.42 13	1.05 30	0.66 50	0.36 18	1.64 68	0.26 23	1.21 16	0.90 30	0.71 75	0.43 12	0.55 60	0.45 25	1.01 56	0.82 127	0.18 14	0.19 46	0.18 2	0.16 13	0.20 25	0.72 324

plain	2.00 185	0.89 297	21.49 600	0.67 62	0.73 235	1.66 69	0.57 146	3.27 274	2.18 251	0.80 108	1.25 169	0.80 155	0.86 188	1.72 218	1.13 226	0.34 287	0.21 97	0.32 314	0.25 234	0.44 395	0.34 61

GMStereo	2.01 188	2.26 503	20.93 556	0.90 173	0.48 96	1.67 70	0.56 142	1.90 88	2.19 253	1.58 237	1.31 188	0.87 173	0.74 141	1.68 202	1.00 200	0.41 384	0.21 97	0.30 273	0.32 386	0.50 440	0.46 180
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SX	0.60 3	0.42 13	1.07 35	0.68 70	0.34 9	1.68 71	0.26 23	1.24 17	0.88 20	0.65 39	0.37 4	0.60 90	0.48 40	0.93 37	0.83 132	0.20 43	0.20 68	0.18 2	0.16 13	0.19 3	0.57 259

uiiii_40	0.61 5	0.43 38	1.15 48	0.55 2	0.35 14	1.70 72	0.24 7	2.00 103	0.73 4	0.59 13	0.58 51	0.62 98	0.52 64	0.87 23	0.58 24	0.17 6	0.15 3	0.20 40	0.17 52	0.19 3	0.34 61

LG-Stereo_L1	0.67 16	0.55 98	1.50 74	0.78 116	0.54 129	1.71 73	0.33 58	1.96 98	0.83 9	0.62 29	0.41 8	0.40 16	0.43 17	1.42 158	0.55 18	0.24 85	0.28 249	0.23 80	0.18 73	0.22 79	0.30 24

ITERv8	0.71 29	0.42 13	1.01 14	0.64 30	0.38 39	1.73 74	0.26 23	1.74 69	0.88 20	0.64 36	0.47 29	0.55 60	0.47 32	0.81 9	0.78 102	0.19 25	0.18 21	0.19 18	0.16 13	0.19 3	2.56 493

3w_stereo	0.99 100	0.52 89	4.37 154	0.70 82	0.42 67	1.73 74	0.68 209	2.80 215	1.26 84	0.78 100	0.87 95	0.37 5	1.01 226	1.34 139	0.66 51	0.19 25	0.95 510	0.23 80	0.20 132	0.21 58	0.43 158

GCST	2.86 392	3.95 538	20.52 507	1.93 557	1.56 506	1.74 76	0.50 121	3.69 331	2.10 236	1.79 277	1.64 287	1.60 276	1.29 303	5.27 403	1.90 411	2.10 600	0.77 495	1.45 601	0.97 583	1.15 576	1.38 417

ITERv10	0.75 39	0.42 13	1.04 27	0.65 38	0.39 57	1.76 77	0.25 14	1.83 83	0.90 30	0.65 39	0.50 37	0.56 68	0.50 55	0.77 7	0.94 176	0.18 14	0.18 21	0.19 18	0.16 13	0.19 3	3.02 511

99wein	0.74 34	0.42 13	1.03 22	0.64 30	0.34 9	1.76 77	0.25 14	1.55 40	0.89 27	0.65 39	0.48 33	0.56 68	0.42 14	0.76 5	0.84 138	0.19 25	0.18 21	0.19 18	0.16 13	0.19 3	3.19 514

vnu138km	0.64 8	0.42 13	0.98 8	0.63 22	0.36 18	1.77 79	0.26 23	1.27 20	0.89 27	0.60 19	0.43 12	0.56 68	0.48 40	0.75 4	0.87 150	0.19 25	0.17 10	0.19 18	0.15 3	0.20 25	1.60 439

uio108cc	0.88 82	0.42 13	1.02 18	0.63 22	0.35 14	1.81 80	0.30 47	1.28 22	0.82 8	0.65 39	0.45 19	0.57 77	0.40 7	1.05 65	0.81 121	0.22 68	0.21 97	0.19 18	0.17 52	0.20 25	6.13 560

aaa3	0.66 13	0.43 38	1.07 35	0.62 17	0.36 18	1.82 81	0.25 14	1.20 14	0.96 46	0.62 29	0.45 19	0.51 43	0.43 17	0.73 3	0.69 69	0.19 25	0.17 10	0.19 18	0.16 13	0.20 25	2.17 474

ss10	0.71 29	0.42 13	1.03 22	0.63 22	0.35 14	1.83 82	0.25 14	1.81 78	0.97 48	0.73 80	0.52 41	0.51 43	0.46 29	0.97 49	1.01 204	0.20 43	0.19 46	0.18 2	0.16 13	0.21 58	1.81 455

ITERv7	0.70 22	0.42 13	1.01 14	0.66 50	0.35 14	1.83 82	0.25 14	1.74 69	0.87 18	0.65 39	0.47 29	0.56 68	0.45 25	0.81 9	0.83 132	0.19 25	0.18 21	0.19 18	0.16 13	0.19 3	2.14 471

TestStereo	2.41 275	1.95 487	19.15 357	0.77 104	0.61 169	1.83 82	0.58 157	2.33 144	1.53 125	1.44 223	1.37 204	1.26 239	0.90 201	11.59 584	0.94 176	0.36 330	0.19 46	0.33 349	0.24 218	0.45 404	0.32 38

MM-Stereo_test1	2.52 293	0.64 152	20.07 437	1.83 547	0.52 123	1.86 85	0.77 271	3.11 253	3.40 486	1.77 273	1.12 144	0.87 173	0.97 216	1.54 186	1.51 317	0.27 130	2.44 569	0.27 191	0.24 218	0.37 307	6.91 565

anonymity	2.02 190	1.28 411	5.16 160	1.73 536	1.63 522	1.86 85	1.06 434	3.50 299	2.42 297	2.19 391	2.11 437	1.88 333	3.89 565	1.92 257	1.56 329	1.11 578	1.14 524	1.08 591	1.11 590	1.05 563	2.68 499

ITERv30	0.71 29	0.46 56	1.08 39	0.69 74	0.39 57	1.87 87	0.27 32	1.27 20	0.88 20	0.61 24	0.51 39	0.65 107	0.45 25	1.14 84	0.64 45	0.22 68	0.22 117	0.19 18	0.16 13	0.19 3	2.26 480

GLC_STEREO	0.83 68	0.59 123	1.71 92	0.89 161	0.34 9	1.88 88	0.80 298	1.48 34	1.60 150	0.98 165	1.06 130	0.68 118	0.71 127	1.19 96	0.89 158	0.25 99	0.25 200	0.32 314	0.25 234	0.32 220	0.34 61

test_xeample3	3.67 509	3.52 534	21.53 601	0.98 241	0.51 116	1.88 88	0.91 379	8.10 625	2.76 347	0.82 114	0.76 76	0.65 107	0.70 125	5.88 417	7.74 558	0.32 238	0.29 259	0.27 191	0.22 182	0.29 163	15.33 618

rvit_stereo_0080	1.10 124	1.09 369	3.78 144	0.65 38	0.60 165	1.91 90	0.74 247	2.74 208	2.65 331	0.94 155	1.09 136	0.85 165	0.81 175	1.20 101	0.89 158	0.39 370	0.29 259	0.25 131	0.28 297	0.46 414	0.35 74

whm_eth	1.10 124	1.09 369	3.78 144	0.65 38	0.60 165	1.91 90	0.74 247	2.74 208	2.65 331	0.94 155	1.09 136	0.85 165	0.81 175	1.20 101	0.89 158	0.39 370	0.29 259	0.25 131	0.28 297	0.46 414	0.35 74

RAFT	2.36 260	1.62 455	18.03 325	1.75 540	0.54 129	1.91 90	0.91 379	3.24 268	3.65 516	1.64 243	1.73 315	3.45 504	1.58 375	1.82 246	1.74 381	0.42 395	1.06 519	0.40 443	0.32 386	0.44 395	1.03 388

ITERv12	0.70 22	0.43 38	1.00 12	0.65 38	0.42 67	1.92 93	0.26 23	1.50 36	0.91 34	0.61 24	0.46 26	0.55 60	0.48 40	0.72 2	0.74 88	0.19 25	0.19 46	0.19 18	0.16 13	0.20 25	2.35 483

rvit_0105_5	1.72 168	1.26 404	13.05 218	0.92 189	0.56 142	1.92 93	0.90 367	3.07 251	3.04 408	0.98 165	1.24 165	1.19 229	0.93 209	1.55 187	1.22 249	0.43 412	0.43 383	0.37 417	0.36 431	0.43 381	0.51 222

v134_o9	0.72 33	0.42 13	0.99 10	0.65 38	0.45 80	1.94 95	0.27 32	1.62 52	0.90 30	0.61 24	0.47 29	0.58 81	0.51 60	0.82 14	0.67 59	0.18 14	0.18 21	0.19 18	0.16 13	0.20 25	2.51 492

MM-Stereo_test3	2.20 221	0.95 330	19.62 386	1.94 558	1.18 408	1.95 96	0.83 313	3.56 307	3.91 534	1.33 204	1.86 372	1.10 213	0.68 123	1.48 172	1.63 350	0.29 167	0.35 316	0.27 191	0.22 182	0.37 307	0.56 254

USM	0.62 7	0.42 13	0.97 5	0.64 30	0.32 3	1.96 97	0.26 23	1.25 19	0.91 34	0.70 69	0.44 15	0.53 50	0.40 7	0.94 42	0.71 75	0.20 43	0.18 21	0.18 2	0.16 13	0.20 25	1.07 392

4.5_new	0.80 58	0.49 68	1.36 67	0.67 62	0.79 264	1.96 97	0.51 125	2.18 126	1.46 105	0.77 98	0.93 105	0.43 25	0.49 47	1.08 75	0.65 46	0.30 195	0.68 482	0.26 165	0.20 132	0.23 92	0.57 259

4.5w-stereo	0.80 58	0.49 68	1.36 67	0.66 50	0.79 264	1.96 97	0.51 125	2.18 126	1.45 102	0.77 98	0.93 105	0.43 25	0.49 47	1.08 75	0.66 51	0.30 195	0.68 482	0.26 165	0.20 132	0.23 92	0.57 259

LoS_RVC	1.23 134	1.51 441	6.09 169	0.88 159	1.71 540	1.96 97	0.59 159	1.61 50	1.37 94	0.84 123	1.35 196	0.84 162	1.15 279	1.49 174	0.83 132	0.21 58	0.17 10	0.20 40	0.14 1	0.20 25	1.49 428

4.5w_L	0.64 8	0.41 9	1.12 42	0.59 9	0.40 63	1.97 101	0.30 47	2.16 122	0.70 2	0.65 39	0.65 60	0.61 93	0.51 60	0.92 35	0.58 24	0.18 14	0.15 3	0.20 40	0.17 52	0.19 3	0.34 61

2w_stereo	0.84 69	0.52 89	1.87 98	0.71 87	0.56 142	1.98 102	0.61 167	2.88 229	1.00 53	0.99 167	0.97 115	0.36 4	1.11 263	1.03 59	0.77 98	0.19 25	0.19 46	0.23 80	0.18 73	0.21 58	0.37 101

s6wercc	0.70 22	0.42 13	1.01 14	0.65 38	0.36 18	1.99 103	0.25 14	1.56 42	0.88 20	0.65 39	0.46 26	0.55 60	0.47 32	0.82 14	0.83 132	0.18 14	0.17 10	0.19 18	0.16 13	0.20 25	2.21 479

ITERv4	0.85 72	0.47 59	1.41 69	0.63 22	0.64 189	2.01 104	0.24 7	2.60 194	1.20 78	0.96 158	1.47 226	0.46 36	1.87 451	0.94 42	0.66 51	0.20 43	0.16 7	0.19 18	0.18 73	0.21 58	0.39 126

a5sdf	0.69 19	0.42 13	1.02 18	0.66 50	0.37 32	2.03 105	0.25 14	1.60 47	0.88 20	0.65 39	0.45 19	0.55 60	0.49 47	0.79 8	0.82 127	0.19 25	0.18 21	0.20 40	0.16 13	0.20 25	1.84 459

Replicate-Monster	0.97 96	1.43 431	2.10 107	0.73 91	0.60 165	2.04 106	0.34 64	1.94 93	1.14 71	1.08 182	0.64 58	0.49 41	0.52 64	1.33 132	0.45 1	0.20 43	2.78 574	0.19 18	0.17 52	0.23 92	0.99 380

SMFormer	2.40 269	0.73 215	8.34 185	1.41 452	0.61 169	2.04 106	0.72 230	4.30 512	4.43 565	2.41 468	2.40 494	1.94 343	1.52 362	10.99 553	3.10 503	0.35 303	0.84 501	0.36 406	0.33 395	0.40 339	0.77 339

tta	2.44 280	0.73 215	8.34 185	1.41 452	0.61 169	2.04 106	0.72 230	4.30 512	4.43 565	2.41 468	2.40 494	1.94 343	1.52 362	10.99 553	3.10 503	0.35 303	0.84 501	0.36 406	0.33 395	0.31 198	1.75 448

qqq1	2.35 258	0.73 215	8.34 185	1.41 452	0.61 169	2.04 106	0.72 230	4.30 512	4.43 565	2.41 468	2.40 494	1.94 343	1.52 362	10.99 553	1.36 285	0.35 303	0.84 501	0.30 273	0.25 234	0.31 198	1.75 448

fff1	2.35 258	0.73 215	8.34 185	1.41 452	0.61 169	2.04 106	0.72 230	4.30 512	4.43 565	2.41 468	2.40 494	1.94 343	1.52 362	10.99 553	1.36 285	0.35 303	0.84 501	0.30 273	0.25 234	0.31 198	1.75 448

anonymousa	3.14 442	0.83 276	19.20 362	1.62 513	9.63 626	2.06 111	0.78 278	2.93 232	2.20 256	1.95 307	2.17 449	3.41 501	1.81 438	1.33 132	1.67 361	0.29 167	8.64 617	0.34 369	0.37 441	0.32 220	1.33 414

StePilot	0.65 12	0.41 9	1.11 41	0.58 7	0.39 57	2.07 112	0.28 38	2.17 123	0.71 3	0.68 61	0.68 67	0.61 93	0.50 55	0.94 42	0.60 34	0.17 6	0.15 3	0.20 40	0.17 52	0.19 3	0.34 61

test-3	2.19 214	0.59 123	18.63 339	1.13 319	0.75 248	2.07 112	0.89 352	4.37 545	1.53 125	2.25 408	1.20 155	2.05 366	0.79 164	2.68 338	1.35 278	0.29 167	0.95 510	0.28 226	0.27 270	0.27 132	1.47 427

test_1	2.19 214	0.59 123	18.67 341	1.13 319	0.78 261	2.07 112	0.89 352	4.37 545	1.53 125	2.18 384	1.20 155	2.05 366	0.78 156	2.68 338	1.36 285	0.29 167	0.93 507	0.28 226	0.27 270	0.28 145	1.53 432

iked130	0.71 29	0.43 38	1.07 35	0.66 50	0.36 18	2.09 115	0.31 51	1.52 39	0.86 16	0.65 39	0.42 9	0.55 60	0.47 32	0.89 28	0.87 150	0.19 25	0.18 21	0.18 2	0.16 13	0.20 25	2.20 478

gc-stereo	0.64 8	0.40 4	1.06 33	0.61 13	0.34 9	2.10 116	0.24 7	1.14 7	0.90 30	0.70 69	0.45 19	0.51 43	0.49 47	0.82 14	0.98 193	0.22 68	0.20 68	0.18 2	0.16 13	0.19 3	1.16 402

4k_L	0.75 39	0.39 2	1.03 22	0.61 13	0.36 18	2.13 117	0.27 32	1.33 24	0.92 40	0.84 123	0.46 26	0.45 34	0.43 17	0.88 24	0.80 118	0.20 43	0.18 21	0.19 18	0.16 13	0.19 3	3.16 513

CES	1.08 119	0.63 147	2.53 117	0.95 218	2.18 572	2.13 117	0.50 121	2.07 113	1.46 105	0.79 106	1.06 130	0.61 93	0.48 40	1.45 164	0.87 150	0.24 85	0.18 21	0.24 105	0.15 3	0.64 494	2.36 485

x	2.94 408	0.83 276	16.07 272	1.51 488	0.83 279	2.13 117	0.96 407	3.97 392	4.73 585	1.73 265	1.43 218	1.61 277	1.27 297	2.24 301	1.71 372	0.29 167	6.91 605	0.34 369	0.31 370	0.34 267	9.60 588

test_3	2.17 210	0.58 114	18.64 340	1.11 304	0.78 261	2.15 120	0.85 332	4.42 557	1.47 108	2.00 319	1.20 155	2.02 360	0.79 164	2.70 342	1.35 278	0.29 167	1.04 518	0.29 251	0.29 332	0.31 198	1.07 392

IGEV-FE	2.66 346	0.75 238	21.55 602	1.50 485	0.89 307	2.21 121	0.90 367	3.52 301	1.83 195	2.17 380	1.58 268	4.06 545	1.59 378	1.73 223	1.21 246	0.32 238	0.33 293	0.28 226	0.30 351	0.44 395	6.08 557

depthmonostereo	1.22 133	0.96 334	6.67 173	0.89 161	0.56 142	2.21 121	0.57 146	1.84 84	1.21 80	1.01 172	1.09 136	1.38 254	0.99 220	2.41 314	0.93 168	0.24 85	0.28 249	0.22 69	0.21 149	0.25 107	0.53 239

3.25w_new	0.79 53	0.51 81	1.52 76	0.63 22	0.65 196	2.21 121	0.51 125	2.45 158	1.45 102	0.66 50	0.80 83	0.47 38	0.71 127	0.90 30	0.66 51	0.19 25	0.32 283	0.20 40	0.19 96	0.21 58	0.47 192

3.25w	0.79 53	0.51 81	1.52 76	0.63 22	0.65 196	2.21 121	0.51 125	2.45 158	1.45 102	0.66 50	0.80 83	0.47 38	0.71 127	0.90 30	0.66 51	0.19 25	0.32 283	0.20 40	0.19 96	0.21 58	0.47 192

MLG-Stereo_test3	0.66 13	0.40 4	1.55 80	0.64 30	0.65 196	2.21 121	0.31 51	1.69 64	0.81 7	0.59 13	0.54 46	0.56 68	0.33 1	0.98 52	0.60 34	0.21 58	0.23 151	0.24 105	0.17 52	0.20 25	0.34 61

IGEV_Zeroshot_test	2.66 346	0.75 238	21.55 602	1.50 485	0.89 307	2.21 121	0.90 367	3.52 301	1.83 195	2.17 380	1.57 260	4.09 547	1.60 380	1.73 223	1.21 246	0.32 238	0.33 293	0.28 226	0.30 351	0.44 395	6.09 558

4D-IteraStereo	2.95 410	1.83 478	20.75 542	0.81 125	1.56 506	2.22 127	1.03 425	2.48 164	1.56 134	1.42 218	1.00 123	1.93 341	0.61 98	1.65 198	2.04 435	0.31 219	0.22 117	0.31 293	0.26 251	0.28 145	16.75 627

zaero_v3	0.79 53	0.48 64	2.04 105	0.66 50	0.64 189	2.23 128	0.23 4	1.96 98	1.50 118	0.96 158	0.83 90	0.50 42	0.55 76	1.21 104	0.65 46	0.18 14	0.21 97	0.19 18	0.18 73	0.20 25	0.37 101

THIR-Stereo	4.50 560	1.11 374	18.71 342	0.89 161	0.47 91	2.25 129	16.71 637	3.53 303	1.58 141	2.04 338	12.04 628	2.66 432	7.52 607	7.29 455	11.25 576	0.32 238	0.21 97	0.29 251	0.28 297	0.35 282	0.52 230

cross-raft	1.95 177	0.66 168	16.17 277	1.23 369	0.92 322	2.25 129	0.70 221	3.69 331	1.68 171	1.78 274	1.53 238	3.15 479	1.13 267	1.35 141	1.06 215	0.24 85	0.23 151	0.26 165	0.24 218	0.29 163	0.45 170

2.25w	0.89 86	0.51 81	2.54 118	0.72 90	0.66 205	2.27 131	0.40 85	2.43 154	1.22 81	0.83 119	1.05 128	0.40 16	0.80 169	1.28 117	0.89 158	0.18 14	0.56 453	0.21 60	0.18 73	0.19 3	0.38 112

11t1	2.82 386	0.72 209	17.81 322	1.60 509	0.93 326	2.27 131	0.62 179	3.76 345	4.47 570	1.72 262	1.33 193	1.05 208	1.34 311	1.84 250	1.45 310	0.29 167	5.57 600	0.29 251	0.26 251	0.32 220	8.80 582

FlowAnything_test	0.79 53	0.65 160	1.32 62	0.83 132	0.59 158	2.29 133	0.65 193	1.45 31	1.03 54	1.06 181	0.76 76	0.63 103	0.49 47	0.91 33	0.97 188	0.32 238	0.27 238	0.40 443	0.47 505	0.31 198	0.48 203

qqq	2.96 412	0.88 292	15.54 261	1.27 393	0.74 240	2.29 133	0.90 367	4.07 420	4.63 577	1.63 242	1.32 191	1.78 315	1.36 314	5.19 401	1.68 363	0.29 167	6.43 603	0.33 349	0.36 431	0.35 282	8.09 571

Pointernet	0.99 100	0.50 75	3.54 140	0.89 161	0.44 78	2.30 135	0.38 73	3.12 255	1.48 110	0.69 63	1.44 220	0.92 188	0.73 133	1.28 117	0.82 127	0.24 85	0.23 151	0.21 60	0.19 96	0.19 3	0.25 9

LG-Stereo_L2	0.69 19	0.54 96	1.56 82	0.74 94	0.48 96	2.32 136	0.28 38	1.87 86	0.80 6	0.60 19	0.43 12	0.38 10	0.45 25	1.38 151	0.54 17	0.24 85	0.28 249	0.23 80	0.18 73	0.22 79	0.32 38

test_sample1	2.29 243	0.72 209	5.74 165	1.51 488	0.86 292	2.35 137	0.64 189	4.07 420	3.45 498	2.01 328	1.51 235	1.70 291	1.71 420	9.53 498	1.73 378	0.31 219	0.97 514	0.31 293	0.31 370	0.33 244	6.12 559

GASNet	3.86 524	15.35 636	21.16 582	1.63 516	1.25 434	2.35 137	1.11 447	4.11 438	2.86 369	1.99 315	2.11 437	2.99 463	2.16 481	10.62 538	3.75 516	0.71 545	0.37 333	0.61 551	0.46 503	0.91 552	0.70 319

water-stereo	0.98 97	0.63 147	5.05 158	0.82 130	0.48 96	2.36 139	0.52 132	1.56 42	1.32 90	0.95 157	1.05 128	0.86 168	0.75 147	0.84 19	0.82 127	0.25 99	0.25 200	0.25 131	0.24 218	0.24 102	0.46 180

coex-ft	20.00 642	11.54 587	120.82 664	1.18 345	1.30 443	2.36 139	1.99 550	2.96 242	13.96 634	129.83 667	8.40 609	5.88 602	52.82 661	9.93 513	31.13 653	0.61 523	0.62 471	0.50 508	0.49 513	1.10 572	2.63 497

2.5w	1.07 117	0.49 68	2.54 118	0.68 70	0.71 232	2.37 141	0.56 142	2.77 212	1.39 96	0.67 54	0.92 103	0.37 5	0.74 141	1.40 154	0.62 42	0.25 99	3.40 586	0.22 69	0.19 96	0.20 25	0.90 367

rvit_0105_3	1.97 178	1.34 422	16.03 271	0.98 241	0.59 158	2.37 141	1.08 437	3.30 276	3.01 393	1.21 193	1.47 226	1.24 238	1.04 236	1.82 246	1.23 252	0.47 451	0.44 393	0.40 443	0.43 490	0.43 381	0.55 251

ProNet	1.63 159	0.91 306	5.70 164	0.96 227	0.64 189	2.40 143	0.82 309	1.92 90	3.28 451	0.69 63	1.17 151	0.78 150	0.76 150	1.72 218	0.87 150	0.27 130	0.97 514	0.25 131	0.26 251	0.31 198	7.97 570

SGD-Stereo	0.68 17	0.46 56	1.13 45	0.90 173	0.33 5	2.42 144	0.44 104	1.17 9	0.75 5	0.87 133	0.53 43	0.55 60	0.53 68	1.50 179	0.50 7	0.34 287	0.14 1	0.25 131	0.19 96	0.23 92	0.27 13

test_sample7	2.85 390	0.81 269	14.48 240	1.59 508	0.77 257	2.42 144	1.08 437	4.40 552	4.92 595	2.20 398	1.85 366	1.90 335	2.00 461	6.87 448	1.75 384	0.47 451	1.36 531	0.44 470	0.41 479	0.47 427	6.81 564

2.75w_new	0.88 82	0.51 81	2.22 111	0.67 62	0.66 205	2.44 146	0.55 139	2.75 210	1.08 59	0.87 133	0.75 73	0.39 13	0.91 203	1.41 157	0.74 88	0.21 58	0.43 383	0.22 69	0.18 73	0.19 3	0.41 142

mmm	2.70 359	0.80 266	8.26 184	1.50 485	1.18 408	2.44 146	0.85 332	4.08 429	4.59 575	2.31 431	1.95 402	1.51 270	1.55 372	2.33 309	1.72 375	0.31 219	7.71 609	0.45 478	0.42 485	0.40 339	9.56 587

ITERv19	1.72 168	0.47 59	7.57 179	0.77 104	0.66 205	2.46 148	0.33 58	1.46 32	1.46 105	0.78 100	0.86 94	0.42 24	0.65 109	0.99 54	0.59 27	0.17 6	0.19 46	0.19 18	0.19 96	0.21 58	13.98 603

qwe	0.85 72	0.49 68	2.01 104	0.69 74	1.09 380	2.48 149	0.45 107	2.57 185	1.18 76	0.80 108	0.85 93	0.43 25	0.48 40	1.15 87	0.72 80	0.21 58	0.32 283	0.24 105	0.18 73	0.23 92	0.45 170

GREAT-IGEV	4.43 557	0.74 224	13.12 219	1.32 417	9.52 625	2.48 149	0.34 64	1.40 26	1.88 206	0.61 24	0.89 99	0.51 43	0.60 95	1.26 111	1.01 204	0.23 77	31.64 659	0.21 60	0.18 73	0.24 102	20.38 637

castereo++	1.26 136	0.99 351	3.48 139	0.95 218	0.74 240	2.48 149	0.98 414	3.14 256	4.28 558	0.75 89	1.46 224	1.92 340	0.58 85	1.29 121	0.51 12	0.27 130	0.24 181	0.28 226	0.19 96	0.24 102	0.35 74

rvit_stereo_0075_2	2.14 205	0.76 249	21.42 599	0.91 179	1.26 436	2.49 152	0.68 209	2.30 141	2.10 236	1.42 218	1.86 372	1.45 265	0.85 184	1.49 174	1.03 209	0.47 451	0.40 363	0.48 493	0.38 450	0.47 427	0.53 239

Syn2CoEx	3.42 488	7.66 564	20.57 519	1.42 461	1.18 408	2.49 152	1.64 529	4.07 420	2.68 334	2.51 485	2.27 471	2.89 455	3.15 540	9.56 499	2.58 481	0.52 501	0.45 400	0.53 524	0.42 485	0.79 539	1.00 382

DMCA-RVC	2.72 363	3.31 527	20.08 443	1.27 393	1.13 393	2.49 152	0.85 332	3.43 291	1.85 199	3.04 548	1.58 268	1.99 355	1.51 358	6.42 434	2.86 491	0.39 370	0.31 277	0.44 470	0.37 441	0.47 427	0.65 304

3.5w_stereo	0.87 79	0.60 131	1.48 72	0.67 62	0.73 235	2.50 155	0.50 121	2.43 154	1.79 191	0.85 126	1.25 169	0.43 25	0.66 117	1.25 110	0.78 102	0.21 58	0.18 21	0.23 80	0.18 73	0.20 25	0.47 192

4.25_new	0.81 64	0.50 75	1.30 57	0.74 94	0.98 338	2.51 156	0.57 146	2.28 134	1.13 67	0.60 19	0.97 115	0.40 16	0.65 109	1.19 96	0.60 34	0.24 85	0.44 393	0.25 131	0.18 73	0.20 25	0.38 112

4.5w_new	0.81 64	0.50 75	1.30 57	0.74 94	0.98 338	2.51 156	0.57 146	2.28 134	1.13 67	0.60 19	0.97 115	0.40 16	0.65 109	1.19 96	0.60 34	0.24 85	0.44 393	0.25 131	0.18 73	0.20 25	0.38 112

4.25w-stereo	0.80 58	0.50 75	1.30 57	0.74 94	0.98 338	2.51 156	0.57 146	2.28 134	1.13 67	0.60 19	0.97 115	0.40 16	0.65 109	1.19 96	0.60 34	0.24 85	0.43 383	0.25 131	0.18 73	0.20 25	0.38 112

monsterstereo	1.31 139	0.58 114	2.10 107	0.79 119	1.41 475	2.51 156	0.40 85	3.15 259	0.84 12	0.74 83	1.18 152	0.41 23	0.40 7	1.55 187	0.97 188	0.20 43	8.12 611	0.22 69	0.18 73	0.22 79	0.33 50

DCVSM-stereo	2.31 249	0.72 209	20.28 468	1.15 326	0.93 326	2.53 160	0.75 258	2.70 204	1.69 174	2.56 490	1.53 238	3.27 488	1.71 420	2.23 299	1.38 291	0.36 330	0.53 443	0.41 452	0.33 395	0.46 414	0.64 300

ACM	0.66 13	0.43 38	0.90 3	0.65 38	0.40 63	2.55 161	0.24 7	1.20 14	0.96 46	0.74 83	0.44 15	0.57 77	0.46 29	0.81 9	0.72 80	0.19 25	0.19 46	0.18 2	0.16 13	0.20 25	1.14 398

SMoEStereo_RVC	0.88 82	0.92 313	1.55 80	0.96 227	0.46 86	2.56 162	0.78 278	1.60 47	1.20 78	0.71 75	1.20 155	0.64 104	0.63 103	1.71 212	1.01 204	0.22 68	0.18 21	0.31 293	0.22 182	0.28 145	0.42 151

test_for_model	3.36 482	3.87 535	21.00 559	4.24 621	3.68 603	2.57 163	0.94 396	3.80 355	3.64 515	2.59 494	1.40 211	1.02 204	0.73 133	0.97 49	0.70 74	3.05 610	2.42 565	0.26 165	0.17 52	5.36 630	4.82 545

aanetorigin	3.34 480	2.00 489	17.58 314	1.20 352	1.57 509	2.57 163	3.75 611	2.73 207	2.10 236	6.11 614	4.27 582	2.88 454	5.64 588	5.46 408	4.60 529	0.53 503	0.46 406	0.45 478	0.48 509	1.15 576	1.22 405

yuret106	0.98 97	0.42 13	1.01 14	0.61 13	0.37 32	2.58 165	0.24 7	1.72 67	0.87 18	0.67 54	0.50 37	0.53 50	0.52 64	0.81 9	0.73 85	0.21 58	0.22 117	0.20 40	0.16 13	0.20 25	7.09 566

StereoVision	2.36 260	1.15 385	20.38 484	1.07 289	1.79 550	2.58 165	0.61 167	3.14 256	2.34 285	1.33 204	3.46 571	1.85 328	0.88 192	2.12 282	2.01 429	0.46 442	0.36 326	0.37 417	0.36 431	0.50 440	0.41 142

Zero-FE251	3.94 530	0.81 269	12.30 211	0.94 206	0.75 248	2.59 167	0.45 107	1.44 30	0.91 34	50.12 656	0.62 55	0.73 135	0.81 175	0.97 49	0.75 91	0.36 330	0.33 293	0.28 226	0.19 96	0.21 58	3.31 520

3.75w	0.82 67	0.53 92	1.49 73	0.65 38	1.10 384	2.60 168	0.52 132	2.46 160	1.19 77	0.70 69	0.82 87	0.40 16	0.66 117	1.16 90	0.59 27	0.26 118	0.27 238	0.23 80	0.19 96	0.22 79	0.47 192

edge stereo	3.45 491	1.08 366	22.14 618	1.31 410	1.36 463	2.68 169	1.54 515	4.13 448	3.27 449	2.94 540	3.27 566	4.34 564	2.48 504	11.60 586	2.79 486	0.62 529	0.64 474	0.79 580	0.56 540	0.70 516	0.82 349

FACV-RUCA	1.35 144	0.70 194	2.58 121	1.07 289	1.49 489	2.70 170	1.13 451	3.21 263	2.64 329	1.42 218	1.99 410	1.06 210	1.15 279	1.44 161	1.16 235	0.41 384	0.42 381	0.73 577	0.41 479	0.63 489	0.67 310

testlalala_base	2.69 358	0.77 257	21.10 575	1.22 362	1.46 485	2.72 171	0.83 313	4.11 438	1.49 115	1.28 203	1.45 223	1.21 235	0.85 184	1.28 117	1.19 242	3.94 625	2.36 561	0.27 191	0.19 96	4.48 626	1.58 436

MM-Stereo_test2	2.80 384	0.63 147	20.19 452	1.75 540	0.52 123	2.77 172	0.71 226	1.80 77	1.72 183	0.99 167	0.98 120	0.84 162	0.79 164	1.45 164	1.26 268	0.27 130	0.62 471	0.25 131	0.23 197	0.31 198	17.86 631

SHD	3.22 460	4.21 542	14.19 233	2.37 579	2.12 571	2.77 172	1.19 461	4.24 492	3.25 445	4.64 601	2.73 536	3.62 524	2.76 517	6.30 432	4.75 532	0.66 536	1.25 529	0.52 517	0.59 544	0.69 515	1.64 442

PASM	3.22 460	2.89 519	15.38 257	2.00 562	1.57 509	2.77 172	1.96 548	3.62 317	2.75 344	2.95 543	2.26 468	3.10 475	2.24 486	11.87 596	2.46 470	0.97 573	1.06 519	0.87 583	1.02 585	1.20 580	1.41 420

IGEV	0.74 34	0.39 2	1.16 50	0.73 91	1.31 447	2.78 175	0.38 73	1.81 78	1.03 54	0.80 108	0.72 70	0.35 3	0.42 14	1.11 83	0.52 14	0.19 25	0.23 151	0.22 69	0.19 96	0.18 1	0.33 50

rvit_105_1	2.17 210	1.36 424	16.82 294	1.09 296	0.68 220	2.78 175	1.26 476	3.55 305	2.90 376	1.40 212	1.57 260	1.29 243	1.14 273	2.91 353	1.49 315	0.55 509	0.47 417	0.45 478	0.61 550	0.45 404	0.63 295

LG-G_1	0.80 58	0.43 38	1.77 94	0.78 116	0.36 18	2.81 177	0.40 85	2.23 129	1.29 86	0.76 93	0.60 52	0.51 43	0.58 85	1.27 113	0.69 69	0.25 99	0.23 151	0.23 80	0.15 3	0.21 58	0.46 180

LG-G	0.80 58	0.43 38	1.77 94	0.78 116	0.36 18	2.81 177	0.40 85	2.23 129	1.29 86	0.76 93	0.60 52	0.51 43	0.58 85	1.27 113	0.69 69	0.25 99	0.23 151	0.23 80	0.15 3	0.21 58	0.46 180

ISRNet	1.98 179	0.94 325	10.75 200	1.30 406	1.35 461	2.84 179	0.69 218	3.80 355	2.07 233	2.14 366	2.11 437	2.89 455	1.41 330	2.52 325	1.74 381	0.49 468	0.50 434	0.56 536	0.47 505	0.51 445	0.59 279

ITER124	0.70 22	0.41 9	0.89 2	0.64 30	0.36 18	2.85 180	0.27 32	1.16 8	0.83 9	0.67 54	0.42 9	0.62 98	0.43 17	0.85 21	0.71 75	0.20 43	0.20 68	0.18 2	0.16 13	0.20 25	2.00 464

ITERv14	0.77 48	0.42 13	1.07 35	0.64 30	0.36 18	2.85 180	0.28 38	1.76 73	0.83 9	0.67 54	0.45 19	0.53 50	0.49 47	0.84 19	0.78 102	0.18 14	0.19 46	0.20 40	0.15 3	0.20 25	2.44 488

LG-Stereo	0.94 93	0.71 201	3.31 134	0.62 17	0.51 116	2.85 180	0.54 137	2.59 193	1.40 97	0.88 138	1.23 163	0.53 50	0.40 7	0.81 9	0.86 147	0.23 77	0.18 21	0.31 293	0.24 218	0.29 163	0.22 1

CBFPSM	2.24 227	2.06 491	12.12 210	1.13 319	1.05 368	2.85 180	1.23 472	3.37 285	2.05 231	1.82 281	1.33 193	4.55 572	4.00 567	2.38 312	2.35 462	0.27 130	0.38 347	0.32 314	0.28 297	0.39 334	0.89 365

asd	0.81 64	0.48 64	1.97 103	0.70 82	0.93 326	2.86 184	0.43 98	1.64 56	1.12 65	0.73 80	0.91 102	0.43 25	0.73 133	1.00 55	0.59 27	0.28 150	0.20 68	0.24 105	0.18 73	0.23 92	0.45 170

psmorigin	6.62 602	1.45 434	87.38 662	1.55 500	0.97 337	2.86 184	1.42 501	3.30 276	2.12 243	3.74 582	2.45 504	5.15 589	2.59 511	10.55 536	2.91 496	0.55 509	0.68 482	0.48 493	0.53 530	0.73 523	1.02 386

UGAM-zero	3.14 442	0.62 144	20.64 530	1.02 261	0.93 326	2.87 186	0.51 125	4.52 573	1.57 138	2.19 391	1.65 290	5.78 600	3.40 555	9.89 510	1.71 372	0.33 265	0.44 393	0.28 226	0.59 544	0.30 186	3.59 529

zxcv128	0.78 52	0.43 38	1.02 18	0.65 38	0.39 57	2.88 187	0.25 14	1.79 75	0.88 20	0.70 69	0.45 19	0.58 81	0.50 55	0.85 21	0.72 80	0.21 58	0.21 97	0.18 2	0.16 13	0.21 58	2.58 494

CASS	1.65 163	0.73 215	8.72 189	0.97 235	0.67 212	2.88 187	0.69 218	3.07 251	1.86 200	2.82 530	2.02 414	1.39 255	1.55 372	1.75 230	1.36 285	0.51 490	0.28 249	0.34 369	0.28 297	0.47 427	0.63 295
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Gwc-CoAtRS	1.80 172	0.61 137	14.92 250	1.08 292	0.61 169	2.88 187	0.63 184	2.47 161	1.62 160	1.80 279	1.50 234	2.73 436	1.17 283	1.35 141	1.08 219	0.30 195	0.22 117	0.25 131	0.23 197	0.28 145	0.30 24

EDNetEfficientorigin	12.42 627	3.26 526	179.44 666	1.21 358	1.00 349	2.89 190	1.82 542	3.05 249	5.37 606	8.87 625	4.78 587	4.17 553	4.80 579	9.91 511	11.32 578	0.41 384	0.41 370	0.62 558	0.88 575	1.33 587	2.81 503

LL-Strereo	4.26 547	13.69 605	20.37 483	1.24 370	2.18 572	2.90 191	1.08 437	4.35 540	2.22 259	3.20 562	2.26 468	3.29 489	3.13 537	11.30 571	1.91 414	0.33 265	3.89 591	0.46 485	0.34 405	0.54 453	6.47 563

monsters	0.91 88	0.67 172	1.83 97	0.79 119	1.55 501	2.91 192	0.40 85	2.66 201	0.99 51	0.70 69	0.87 95	0.38 10	0.44 23	1.90 255	0.79 113	0.22 68	0.35 316	0.20 40	0.18 73	0.20 25	0.28 16

GIP-stereo	2.03 192	0.67 172	4.11 153	1.51 488	1.13 393	2.91 192	0.42 94	3.45 297	3.19 428	0.67 54	0.78 78	0.90 181	0.76 150	1.06 69	0.69 69	0.29 167	0.25 200	0.25 131	0.17 52	0.26 123	17.22 630

zh-mn7	3.65 504	13.21 598	16.35 286	1.28 395	1.01 351	2.94 194	1.31 483	4.24 492	3.12 421	3.44 572	3.10 556	2.84 451	2.09 467	9.17 488	5.46 539	0.61 523	0.43 383	0.38 432	0.38 450	0.60 476	0.94 374

DLCB_ROB	2.55 307	1.32 419	10.26 197	1.31 410	1.04 365	2.94 194	1.29 479	3.81 359	2.73 341	2.93 538	2.17 449	3.37 498	1.53 366	10.40 534	3.26 508	0.42 395	0.35 316	0.41 452	0.37 441	0.43 381	0.68 312

Former-RAFT_DAM_RVC	0.99 100	0.85 282	1.58 85	0.95 218	1.08 377	2.95 196	0.53 135	1.93 91	2.00 227	1.19 192	1.63 282	0.59 86	0.65 109	1.10 79	0.90 163	0.28 150	0.23 151	0.31 293	0.25 234	0.45 404	0.32 38

ITERv28	0.93 91	0.42 13	1.05 30	0.60 10	0.43 73	2.96 197	0.30 47	1.40 26	0.97 48	0.69 63	0.53 43	0.53 50	0.41 12	0.95 46	0.76 96	0.20 43	0.22 117	0.19 18	0.16 13	0.20 25	5.67 553

test_sample2	2.20 221	0.70 194	6.07 168	1.49 480	0.81 273	2.96 197	0.86 337	4.13 448	3.31 463	2.07 349	1.54 249	1.56 273	1.63 399	10.61 537	1.80 392	0.33 265	0.77 495	0.32 314	0.32 386	0.38 320	2.35 483

DAS	2.52 293	0.76 249	7.72 180	1.16 333	1.64 526	2.96 197	2.10 560	4.14 453	3.31 463	4.16 592	2.51 512	2.56 422	1.81 438	11.54 582	1.83 397	0.44 421	0.23 151	0.39 438	0.25 234	0.42 371	0.45 170

SepStereo	2.36 260	0.76 249	7.72 180	1.16 333	1.64 526	2.96 197	2.10 560	4.14 453	3.31 463	4.16 592	2.51 512	2.56 422	1.81 438	8.34 474	1.83 397	0.44 421	0.23 151	0.39 438	0.25 234	0.42 371	0.45 170

knoymous	1.50 152	0.65 160	8.73 190	0.91 179	0.75 248	2.97 201	0.90 367	2.93 232	1.38 95	1.56 233	1.07 133	2.75 441	0.88 192	1.43 160	1.13 226	0.32 238	0.22 117	0.35 388	0.20 132	0.45 404	0.41 142

acv_ft	2.45 282	0.97 339	19.57 383	1.15 326	2.01 562	2.97 201	0.96 407	3.88 370	2.85 363	2.34 447	1.91 391	3.07 472	1.65 408	1.52 181	2.26 455	0.33 265	0.27 238	0.30 273	0.27 270	0.42 371	0.35 74

1w_stereo	0.91 88	0.46 56	1.12 42	0.74 94	0.80 268	2.98 203	0.67 198	3.29 275	1.04 56	0.83 119	1.36 201	0.38 10	1.36 314	1.03 59	0.75 91	0.17 6	0.18 21	0.20 40	0.17 52	0.20 25	0.57 259

HI	2.19 214	1.11 374	19.93 420	1.14 323	0.69 228	2.98 203	0.45 107	2.58 189	1.87 204	2.18 384	1.65 290	2.41 398	1.83 443	1.72 218	1.63 350	0.30 195	0.17 10	0.28 226	0.31 370	0.27 132	0.32 38

CoSv	2.19 214	1.11 374	19.93 420	1.14 323	0.69 228	2.98 203	0.45 107	2.58 189	1.87 204	2.18 384	1.65 290	2.41 398	1.83 443	1.72 218	1.63 350	0.30 195	0.17 10	0.28 226	0.31 370	0.27 132	0.32 38

ACW_4w	0.74 34	0.40 4	1.06 33	0.60 10	0.59 158	3.00 206	0.34 64	2.52 171	1.09 61	0.53 3	0.57 49	0.70 123	0.48 40	1.05 65	0.61 40	0.17 6	0.18 21	0.21 60	0.17 52	0.22 79	0.31 33

MLG-Stereo	0.86 76	0.42 13	1.96 102	0.66 50	0.54 129	3.01 207	0.31 51	1.90 88	3.21 433	0.57 11	0.30 2	0.66 112	0.47 32	1.35 141	0.46 3	0.21 58	0.25 200	0.24 105	0.16 13	0.19 3	0.29 20

rafts_anoy	2.76 376	1.68 460	20.42 488	1.42 461	3.90 608	3.03 208	0.61 167	3.24 268	1.66 168	1.42 218	1.26 173	1.19 229	1.11 263	2.13 284	1.64 356	0.33 265	8.77 619	0.32 314	0.32 386	0.32 220	0.38 112

PyraSte	0.74 34	0.42 13	1.12 42	0.56 3	0.63 183	3.04 209	0.36 71	2.47 161	1.09 61	0.51 1	0.66 62	0.71 131	0.56 79	0.93 37	0.57 22	0.18 14	0.16 7	0.21 60	0.17 52	0.22 79	0.31 33

tim_s	0.75 39	0.40 4	1.04 27	0.56 3	0.63 183	3.06 210	0.42 94	2.56 184	1.09 61	0.54 6	0.67 66	0.67 115	0.48 40	1.02 58	0.58 24	0.17 6	0.17 10	0.20 40	0.17 52	0.21 58	0.30 24

RAFT-Test	1.67 165	0.64 152	6.13 170	1.25 386	1.82 553	3.06 210	0.78 278	4.02 405	3.09 418	1.88 287	1.70 303	3.76 529	1.03 229	1.40 154	1.07 217	0.29 167	0.33 293	0.25 131	0.23 197	0.29 163	0.33 50

dddd17k	0.75 39	0.43 38	0.85 1	0.65 38	0.38 39	3.07 212	0.26 23	1.88 87	0.95 45	0.68 61	0.44 15	0.60 90	0.51 60	0.88 24	0.86 147	0.20 43	0.18 21	0.19 18	0.16 13	0.21 58	1.51 430

PSMNet-RUCA	2.60 323	1.83 478	20.55 511	1.51 488	1.39 469	3.07 212	1.36 493	3.56 307	2.43 300	1.41 215	2.07 431	1.42 259	1.09 254	2.07 273	1.60 341	1.20 583	0.69 489	1.26 599	0.96 580	1.65 596	0.97 377

ITERv2	1.04 111	0.50 75	5.08 159	0.68 70	0.58 156	3.08 214	0.22 2	1.58 45	2.02 228	1.39 210	1.00 123	0.62 98	0.53 68	1.18 93	0.79 113	0.18 14	0.22 117	0.20 40	0.18 73	0.20 25	0.52 230

test_sample4	2.68 354	0.76 249	15.85 267	1.45 471	0.83 279	3.10 215	0.72 230	4.31 523	3.37 477	2.39 463	1.90 390	1.72 295	1.47 350	11.13 565	1.86 403	0.36 330	0.47 417	0.35 388	0.37 441	0.42 371	0.85 358

MIM_Stereo	2.71 361	1.26 404	20.92 555	1.34 424	5.57 621	3.10 215	0.59 159	3.25 271	2.51 312	1.64 243	1.61 273	1.82 323	1.29 303	2.07 273	1.35 278	0.25 99	0.31 277	0.28 226	0.26 251	0.29 163	4.43 542

RALCasStereoNet	3.17 450	1.87 482	20.86 551	1.17 340	1.63 522	3.10 215	0.70 221	3.21 263	2.19 253	1.39 210	1.73 315	1.18 225	0.91 203	2.46 315	1.64 356	0.31 219	8.75 618	0.25 131	0.22 182	0.31 198	9.45 585

test_sample5	2.68 354	0.76 249	14.56 242	1.40 448	0.83 279	3.11 218	0.74 247	4.33 534	4.48 571	2.29 425	2.04 418	1.67 283	1.45 340	11.18 566	1.88 407	0.37 346	0.47 417	0.37 417	0.39 459	0.43 381	0.78 342

DualNet	2.68 354	0.76 249	14.56 242	1.40 448	0.83 279	3.11 218	0.74 247	4.33 534	4.48 571	2.35 449	2.13 441	1.67 283	1.45 340	11.18 566	1.88 407	0.37 346	0.47 417	0.37 417	0.39 459	0.43 381	0.78 342

AdaDepth	1.16 131	0.53 92	7.56 178	0.73 91	1.29 440	3.13 220	0.43 98	1.13 4	1.92 212	0.69 63	0.93 105	0.43 25	0.58 85	1.67 200	0.66 51	0.20 43	0.33 293	0.24 105	0.19 96	0.25 107	0.36 97

MLG-Stereo_test1	0.89 86	0.42 13	2.06 106	0.67 62	1.33 453	3.13 220	0.29 45	1.60 47	3.31 463	0.53 3	0.25 1	0.67 115	0.43 17	1.34 139	0.47 5	0.22 68	0.25 200	0.24 105	0.16 13	0.19 3	0.30 24

MFMNet_re	3.44 489	8.89 569	19.36 371	3.25 609	1.91 557	3.13 220	1.99 550	3.60 314	4.16 546	3.17 561	2.86 544	2.25 378	2.41 499	2.61 333	2.35 462	1.13 579	1.06 519	0.94 585	0.91 578	1.29 585	1.57 435

test_sample3	2.65 340	0.75 238	15.69 264	1.42 461	0.85 288	3.14 223	0.73 237	4.28 508	3.21 433	2.28 419	1.79 334	1.78 315	1.46 345	11.11 563	1.84 399	0.36 330	0.46 406	0.34 369	0.36 431	0.40 339	0.76 338

fast-acv-ft	2.62 331	1.62 455	20.48 503	1.45 471	1.39 469	3.16 224	1.16 459	3.41 288	2.45 308	1.97 311	2.15 444	2.68 433	2.15 479	2.92 354	2.47 472	0.43 412	0.40 363	0.45 478	0.40 468	0.62 483	0.64 300

SteFusion	0.75 39	0.38 1	1.04 27	0.52 1	0.65 196	3.17 225	0.32 56	2.41 148	1.16 73	0.59 13	0.80 83	0.58 81	0.44 23	1.04 63	0.57 22	0.16 1	0.17 10	0.21 60	0.17 52	0.22 79	0.35 74

dd23bbn	1.06 114	0.42 13	0.91 4	0.63 22	0.33 5	3.17 225	0.28 38	2.05 110	0.84 12	0.78 100	0.56 48	0.56 68	0.50 55	0.93 37	0.60 34	0.18 14	0.18 21	0.18 2	0.16 13	0.21 58	7.71 568

DDVS	1.78 171	0.84 281	3.58 141	1.32 417	1.15 397	3.17 225	0.77 271	3.35 282	1.86 200	1.88 287	1.91 391	2.91 459	1.42 333	6.19 428	1.85 401	0.47 451	0.65 477	0.35 388	0.38 450	0.48 434	1.01 384

test_sample6	2.71 361	0.76 249	14.30 235	1.43 468	0.83 279	3.17 225	0.79 288	4.40 552	4.65 582	2.35 449	2.13 441	1.69 287	1.45 340	11.48 579	1.99 423	0.39 370	0.46 406	0.38 432	0.40 468	0.43 381	0.77 339

IER	2.09 199	0.91 306	14.11 232	0.97 235	1.15 397	3.17 225	0.89 352	3.59 312	2.39 291	2.15 373	1.98 407	2.27 380	2.11 472	2.39 313	1.80 392	0.35 303	0.24 181	0.36 406	0.30 351	0.34 267	0.42 151

hj116sk	0.79 53	0.42 13	0.98 8	0.62 17	0.39 57	3.18 230	0.29 45	1.79 75	0.99 51	0.64 36	0.49 35	0.59 86	0.55 76	0.76 5	0.61 40	0.20 43	0.19 46	0.18 2	0.16 13	0.19 3	2.64 498

ITERv21	0.77 48	0.42 13	1.03 22	0.58 7	0.45 80	3.18 230	0.28 38	1.40 26	0.88 20	0.71 75	0.49 35	0.56 68	0.50 55	0.94 42	0.69 69	0.22 68	0.20 68	0.19 18	0.15 3	0.20 25	2.27 482

VIP-Stereo	1.29 138	1.10 372	6.84 175	0.79 119	0.91 320	3.20 232	0.79 288	1.95 96	3.31 463	0.88 138	1.07 133	0.65 107	0.59 92	1.31 126	0.76 96	0.32 238	0.44 393	0.24 105	0.17 52	0.22 79	0.32 38

coex_refinement	3.01 420	1.69 462	20.28 468	1.31 410	1.15 397	3.21 233	0.86 337	3.94 386	2.43 300	2.51 485	1.92 397	3.49 507	1.68 412	11.06 557	2.54 478	0.38 362	0.26 225	0.27 191	0.31 370	0.41 359	0.58 276

AdaStereo	2.22 224	0.90 303	16.41 288	1.33 422	0.83 279	3.21 233	1.12 449	4.25 503	2.91 378	2.06 343	1.76 320	2.47 411	1.17 283	1.93 260	1.65 359	0.50 482	0.26 225	0.43 467	0.29 332	0.46 414	0.39 126
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.
PWC_ROB	3.32 476	4.61 545	14.41 238	1.46 473	1.90 556	3.21 233	1.15 457	4.39 551	3.46 501	3.13 555	3.40 569	2.79 447	2.34 494	9.17 488	6.94 549	0.61 523	0.34 306	0.61 551	0.37 441	0.73 523	1.40 418

AIO-test2	3.07 430	12.11 591	20.58 522	1.49 480	1.34 456	3.22 236	0.73 237	4.07 420	1.56 134	1.72 262	2.20 459	0.90 181	0.74 141	3.75 377	1.39 294	3.67 619	0.26 225	0.35 388	0.44 494	0.41 359	0.44 164

iRaft-Stereo_5w	2.47 286	1.37 425	13.85 225	0.87 153	0.99 343	3.22 236	0.84 325	3.72 339	2.12 243	1.57 235	2.49 508	2.20 375	2.22 485	9.12 487	2.03 433	0.48 461	0.27 238	0.35 388	0.29 332	0.48 434	0.94 374

GMOStereo	2.64 336	0.92 313	19.83 409	0.81 125	0.68 220	3.22 236	0.89 352	2.94 234	1.48 110	2.36 455	1.54 249	1.75 299	1.04 236	1.33 132	1.15 230	0.26 118	11.32 630	0.35 388	0.28 297	0.35 282	0.33 50

error version	2.64 336	0.92 313	19.83 409	0.81 125	0.68 220	3.22 236	0.89 352	2.94 234	1.48 110	2.36 455	1.54 249	1.75 299	1.04 236	1.33 132	1.15 230	0.26 118	11.32 630	0.35 388	0.28 297	0.35 282	0.33 50

test-v	2.64 336	0.92 313	19.83 409	0.81 125	0.68 220	3.22 236	0.89 352	2.94 234	1.48 110	2.36 455	1.54 249	1.75 299	1.04 236	1.33 132	1.15 230	0.26 118	11.32 630	0.35 388	0.28 297	0.35 282	0.33 50

test-2	2.64 336	0.92 313	19.83 409	0.81 125	0.68 220	3.22 236	0.89 352	2.94 234	1.48 110	2.36 455	1.54 249	1.75 299	1.04 236	1.33 132	1.15 230	0.26 118	11.32 630	0.35 388	0.28 297	0.35 282	0.33 50

GwcNet	3.26 470	3.93 536	20.24 463	1.38 440	2.04 564	3.24 242	1.53 513	3.72 339	3.66 517	2.17 380	2.25 467	3.55 520	1.69 415	9.38 495	3.03 499	0.48 461	0.49 428	0.46 485	0.39 459	0.66 505	0.86 362

SPS-STEREO	5.18 578	10.36 581	21.09 573	1.74 538	1.72 542	3.24 242	2.26 566	3.92 379	4.12 543	5.06 605	3.66 574	5.43 594	3.33 549	9.56 499	12.34 587	1.17 582	1.17 526	1.07 590	1.03 587	1.17 578	10.25 592
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
xxxad45	0.75 39	0.41 9	1.02 18	0.56 3	0.62 179	3.25 244	0.44 104	2.51 166	1.09 61	0.52 2	0.53 43	0.75 146	0.52 64	0.96 47	0.56 20	0.17 6	0.18 21	0.21 60	0.17 52	0.22 79	0.30 24

v20iiwwt	0.74 34	0.44 51	0.97 5	0.65 38	0.37 32	3.25 244	0.34 64	1.24 17	0.86 16	0.66 50	0.48 33	0.54 57	0.47 32	0.83 17	0.67 59	0.19 25	0.18 21	0.18 2	0.16 13	0.20 25	2.07 467

DANet	2.82 386	1.17 387	10.20 196	1.87 550	1.72 542	3.25 244	1.15 457	4.36 542	3.02 397	3.42 571	2.18 454	4.09 547	1.79 435	9.78 504	4.32 523	0.55 509	0.57 455	0.60 548	0.44 494	0.65 501	1.25 408
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
999	1.08 119	0.86 284	2.44 113	1.06 282	0.65 196	3.27 247	0.91 379	1.47 33	1.43 101	0.74 83	1.73 315	0.70 123	0.66 117	3.03 358	1.18 237	0.24 85	0.22 117	0.25 131	0.21 149	0.27 132	0.37 101

UGAM	2.78 381	0.78 259	19.69 397	0.93 197	0.73 235	3.27 247	1.02 422	2.88 229	3.06 413	1.40 212	2.76 539	3.51 515	1.28 300	10.74 542	1.44 306	0.30 195	0.30 269	0.40 443	0.33 395	0.37 307	0.49 211

Wz-Net-MNSev	3.26 470	7.24 561	17.26 303	1.58 505	1.37 466	3.27 247	2.45 571	4.10 435	4.50 573	2.61 501	2.17 449	2.33 387	3.02 533	7.48 461	2.88 494	0.46 442	0.39 359	0.37 417	0.38 450	0.61 478	0.63 295

222	3.82 521	0.88 292	6.92 176	1.15 326	0.99 343	3.27 247	0.64 189	4.57 580	5.37 606	2.43 472	2.32 483	1.41 258	1.44 338	10.64 539	18.51 631	0.32 238	4.89 596	0.32 314	0.30 351	0.34 267	9.80 589

oiu110	0.86 76	0.43 38	0.99 10	0.64 30	0.38 39	3.28 251	0.27 32	1.99 102	0.85 15	0.70 69	0.54 46	0.57 77	0.53 68	0.88 24	0.65 46	0.21 58	0.22 117	0.18 2	0.16 13	0.20 25	3.48 527

CoDeX	2.47 286	0.91 306	13.65 223	1.03 265	1.17 406	3.28 251	1.30 480	4.17 463	2.99 386	1.78 274	1.85 366	2.04 363	1.46 345	9.99 517	1.66 360	0.38 362	0.28 249	0.32 314	0.28 297	0.34 267	0.57 259

AACVNet	2.77 378	1.64 458	19.22 364	1.57 503	0.86 292	3.28 251	0.74 247	3.31 279	1.66 168	2.06 343	1.82 347	2.47 411	1.40 325	10.95 552	1.92 418	0.41 384	0.35 316	0.38 432	0.33 395	0.46 414	0.61 288

test_xeample	4.19 541	0.93 321	14.09 231	1.16 333	1.17 406	3.28 251	0.80 298	4.63 587	5.30 602	2.46 477	2.35 486	1.39 255	1.42 333	10.88 547	17.68 625	0.30 195	6.50 604	0.32 314	0.32 386	0.36 301	8.38 579

5w_v4	0.75 39	0.40 4	1.05 30	0.56 3	0.69 228	3.29 255	0.34 64	2.53 172	1.12 65	0.54 6	0.57 49	0.82 159	0.49 47	0.93 37	0.53 15	0.17 6	0.18 21	0.20 40	0.17 52	0.22 79	0.30 24

MSCF	3.21 459	1.25 403	4.06 152	1.06 282	10.61 628	3.29 255	0.85 332	2.81 218	3.31 463	1.36 207	1.19 154	0.58 81	1.33 309	2.07 273	0.88 155	0.27 130	0.65 477	0.26 165	0.66 558	0.31 198	27.42 646

Wz-Net-SNSev	3.47 495	10.51 583	16.90 296	1.65 521	1.20 419	3.29 255	2.03 556	4.16 459	3.03 403	2.35 449	2.39 492	3.48 506	2.12 474	7.95 470	4.28 522	0.51 490	0.40 363	0.53 524	0.49 513	0.74 527	1.46 426

ac_64	2.93 403	0.87 288	19.66 388	1.35 426	1.70 539	3.29 255	0.92 387	3.56 307	3.46 501	1.91 291	1.79 334	3.90 536	1.76 429	10.23 526	1.93 419	0.44 421	0.32 283	0.33 349	0.31 370	0.35 282	0.51 222

StereoDRNet-Refined	2.23 225	0.98 342	10.62 199	1.25 386	0.78 261	3.29 255	0.71 226	3.96 389	2.20 256	2.43 472	2.05 425	2.97 461	1.46 345	6.87 448	2.33 460	0.37 346	0.25 200	0.42 463	0.34 405	0.47 427	0.80 347
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
asda	0.86 76	0.51 81	1.32 62	0.66 50	0.82 278	3.30 260	0.49 115	2.41 148	1.13 67	0.66 50	0.84 92	0.44 31	0.84 181	1.14 84	0.67 59	0.23 77	0.70 490	0.25 131	0.18 73	0.22 79	0.41 142

FADNet	3.20 455	11.55 588	16.16 276	1.24 370	0.95 334	3.30 260	0.87 344	4.00 398	2.73 341	1.42 218	1.35 196	2.51 414	2.04 465	9.95 515	2.39 467	0.44 421	0.46 406	0.40 443	0.44 494	1.13 575	0.61 288

AF-Net	3.15 445	2.65 516	18.81 344	1.37 436	1.76 546	3.30 260	1.57 520	4.20 474	3.05 411	2.76 520	2.94 548	4.50 569	3.21 544	5.88 417	3.07 501	0.88 568	0.39 359	0.72 574	0.50 521	0.75 528	0.66 309

GMStereo_Zeroshot	1.51 153	1.27 408	4.75 155	1.54 496	0.72 234	3.33 263	0.54 137	2.67 202	1.74 185	2.34 447	1.57 260	2.40 394	0.96 214	2.51 321	1.21 246	0.48 461	0.23 151	0.41 452	0.24 218	0.82 543	0.40 134

RGC	3.35 481	1.84 481	18.13 327	1.52 493	1.79 550	3.33 263	1.37 494	4.18 469	2.39 291	2.96 544	3.23 564	3.98 541	2.71 514	11.53 580	3.42 511	0.90 569	0.48 424	0.79 580	0.79 569	0.75 528	0.89 365

111111	1.15 130	0.56 103	1.31 60	0.69 74	1.19 416	3.37 265	0.33 58	2.41 148	1.68 171	0.82 114	1.54 249	0.61 93	0.59 92	1.44 161	0.66 51	0.26 118	0.23 151	0.23 80	0.17 52	0.25 107	4.66 544

PCWNet_CMD	2.16 207	0.71 201	15.44 258	0.84 134	0.76 253	3.38 266	0.68 209	3.69 331	2.24 262	1.72 262	1.63 282	3.20 482	3.00 532	2.09 276	1.23 252	0.32 238	0.37 333	0.47 487	0.27 270	0.65 501	0.51 222

DispFullNet	4.71 569	3.93 536	23.92 633	4.00 619	3.01 591	3.38 266	1.31 483	4.23 486	3.26 447	6.31 616	2.92 546	4.03 543	7.80 608	3.93 383	5.15 534	2.80 606	1.61 539	3.11 627	2.70 634	3.32 608	3.38 524

ITERv24	0.98 97	0.42 13	1.00 12	0.66 50	0.37 32	3.39 268	0.26 23	2.30 141	0.91 34	0.73 80	0.51 39	0.61 93	0.58 85	0.98 52	0.68 62	0.21 58	0.23 151	0.18 2	0.16 13	0.19 3	5.13 549

DEFOM-Stereo	0.75 39	0.62 144	1.22 54	0.74 94	0.51 116	3.39 268	0.43 98	1.00 3	0.91 34	0.91 149	0.61 54	0.45 34	0.43 17	1.78 231	0.50 7	0.27 130	0.18 21	0.22 69	0.16 13	0.21 58	0.43 158

PA-Net	3.45 491	2.50 510	20.39 487	1.42 461	1.20 419	3.39 268	1.73 535	3.93 383	3.57 511	1.94 301	2.17 449	3.02 466	1.87 451	11.67 587	6.48 546	0.40 381	0.55 451	0.44 470	0.63 557	0.55 456	1.13 397
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CrosDoStereo	5.27 581	0.75 238	20.07 437	0.85 139	0.53 126	3.40 271	18.03 638	3.90 374	3.29 456	1.99 315	8.27 605	1.95 347	6.95 604	7.34 457	25.94 645	0.33 265	0.22 117	0.30 273	0.28 297	0.35 282	0.61 288

DeepStereo_LL	5.27 581	0.75 238	20.07 437	0.85 139	0.53 126	3.40 271	18.03 638	3.90 374	3.29 456	1.99 315	8.27 605	1.95 347	6.95 604	7.34 457	25.94 645	0.33 265	0.22 117	0.30 273	0.28 297	0.35 282	0.61 288

XQC	3.41 486	6.58 556	15.18 253	1.97 559	1.62 519	3.40 271	1.76 537	4.53 574	3.67 519	3.40 570	2.45 504	3.73 527	2.91 522	6.78 445	5.36 536	0.73 553	0.90 506	0.60 548	0.61 550	1.02 560	0.99 380

SQANet	4.22 542	14.03 613	20.30 475	2.78 597	2.75 586	3.41 274	1.48 510	3.66 322	2.25 265	2.62 504	1.77 327	2.68 433	1.90 455	7.41 460	3.78 517	2.97 609	1.42 533	1.85 606	1.13 591	3.28 607	2.86 505

MSMDNet	2.16 207	0.71 201	15.36 256	0.86 146	0.75 248	3.41 274	0.69 218	3.70 334	2.25 265	1.73 265	1.64 287	3.21 483	2.95 524	2.09 276	1.24 257	0.32 238	0.37 333	0.45 478	0.27 270	0.63 489	0.50 216

AIO-test1	2.33 253	1.54 445	20.24 463	0.97 235	1.61 516	3.42 276	0.94 396	4.22 480	1.71 180	0.97 162	1.35 196	0.98 199	0.74 141	4.52 393	1.40 295	0.27 130	0.24 181	0.28 226	0.35 420	0.34 267	0.46 180

CSP-Net	1.99 184	1.70 463	4.84 156	1.22 362	1.02 354	3.42 276	1.30 480	3.66 322	2.11 241	2.07 349	1.93 400	2.40 394	1.48 351	8.56 478	1.62 346	0.51 490	0.41 370	0.27 191	0.27 270	0.44 395	0.54 247

CFNet-RSSM	2.17 210	0.56 103	20.50 505	1.08 292	0.57 152	3.42 276	0.62 179	4.24 492	1.60 150	1.73 265	1.39 208	2.55 418	1.19 288	1.36 144	1.04 210	0.29 167	0.20 68	0.26 165	0.23 197	0.28 145	0.32 38

RP	3.26 470	1.73 466	17.70 319	1.56 502	1.93 558	3.43 279	1.94 546	4.18 469	2.72 339	2.77 521	3.05 552	3.96 540	2.69 513	10.17 523	2.86 491	1.04 574	0.50 434	0.71 571	0.59 544	0.75 528	0.83 351

DLNR-FE	29.89 649	56.07 661	50.63 653	183.98 663	105.34 659	3.44 280	0.28 38	29.60 651	1.59 144	1.03 177	1.25 169	0.93 192	0.64 106	3.83 378	1.62 346	40.96 659	1.67 542	0.26 165	0.23 197	99.33 663	15.08 612

DLNR_Zeroshot_test	29.83 648	55.48 659	50.99 654	183.84 662	114.74 661	3.44 280	0.28 38	29.52 650	1.59 144	1.03 177	1.25 169	0.93 192	0.64 106	3.95 384	1.62 346	37.16 658	1.69 543	0.26 165	0.23 197	92.97 662	15.07 611

FAT-Stereo	3.38 484	0.88 292	19.96 426	1.28 395	1.20 419	3.44 280	1.97 549	4.26 504	3.15 426	3.14 558	3.92 578	3.50 512	3.28 546	11.68 590	2.04 435	0.65 535	0.68 482	0.48 493	0.54 533	0.63 489	0.91 368

BEATNet_4x	2.65 340	4.43 544	18.10 326	1.41 452	0.59 158	3.44 280	1.02 422	4.08 429	2.97 383	2.28 419	1.75 319	2.18 373	1.61 386	2.80 347	3.54 513	0.39 370	0.25 200	0.47 487	0.31 370	0.61 478	0.86 362

mfccc	0.76 47	0.44 51	1.03 22	0.62 17	0.37 32	3.45 284	0.27 32	1.41 29	0.89 27	0.74 83	0.42 9	0.56 68	0.51 60	0.88 24	0.91 166	0.19 25	0.19 46	0.18 2	0.16 13	0.19 3	1.73 447

UNet	2.53 298	0.91 306	20.07 437	1.19 350	1.44 481	3.45 284	0.75 258	3.80 355	1.98 222	2.09 355	1.57 260	2.74 439	2.37 496	3.51 369	2.52 477	0.35 303	0.30 269	0.41 452	0.28 297	0.40 339	0.50 216

HSM	3.25 468	1.08 366	19.18 360	1.19 350	1.54 497	3.45 284	1.02 422	4.04 412	2.61 325	2.31 431	2.17 449	8.01 614	2.99 531	11.59 584	1.80 392	0.35 303	0.24 181	0.28 226	0.24 218	0.33 244	0.55 251

StereoDRNet	3.07 430	2.92 522	16.33 285	1.36 430	1.57 509	3.45 284	2.04 557	3.77 348	2.85 363	3.31 567	1.85 366	2.78 446	1.79 435	10.85 546	3.41 510	0.45 430	0.36 326	0.39 438	0.37 441	0.62 483	0.85 358

NLCSM	2.82 386	2.42 508	17.95 323	1.24 370	1.25 434	3.47 288	1.30 480	3.65 321	2.17 249	1.67 250	2.33 485	2.85 452	1.94 458	7.78 467	2.06 438	0.47 451	0.48 424	0.50 508	0.51 526	0.92 554	1.54 434

ToySt	2.53 298	0.89 297	19.20 362	1.12 314	0.95 334	3.47 288	1.13 451	3.72 339	2.25 265	1.36 207	1.71 307	2.22 376	1.59 378	2.14 287	1.81 396	0.28 150	0.64 474	0.30 273	0.33 395	0.43 381	5.14 550

DDUNet	3.65 504	2.81 518	19.59 385	3.57 614	2.26 575	3.47 288	1.35 490	4.21 479	2.40 294	2.68 510	2.48 507	4.17 553	1.78 432	5.48 409	2.61 483	2.25 602	1.77 544	2.61 616	2.43 629	2.63 604	2.40 486

delet	2.66 346	1.11 374	18.42 334	1.05 276	1.65 530	3.47 288	2.00 553	3.81 359	2.82 359	2.15 373	2.11 437	2.62 428	1.88 454	5.38 405	2.21 452	0.34 287	0.38 347	0.40 443	0.32 386	0.45 404	0.54 247

HITNet	2.49 289	2.91 520	19.23 365	1.54 496	0.57 152	3.47 288	0.79 288	4.16 459	2.93 379	2.18 384	1.65 290	1.68 286	1.45 340	2.17 290	2.99 498	0.28 150	0.20 68	0.41 452	0.27 270	0.45 404	0.52 230
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
DISCO	2.40 269	0.99 351	11.99 208	1.81 546	1.12 390	3.47 288	1.24 474	3.34 281	2.57 320	2.73 517	1.96 403	4.52 571	1.90 455	4.18 390	3.62 515	0.37 346	0.27 238	0.31 293	0.30 351	0.70 516	0.62 292

pmcnn	5.90 589	1.81 475	22.30 621	1.69 528	2.37 580	3.47 288	2.10 560	4.58 582	5.56 613	3.75 583	13.12 631	22.07 639	3.70 561	11.99 599	17.13 618	0.58 517	0.23 151	0.23 80	0.19 96	0.37 307	0.70 319

xyz-stereo-finetune2	1.31 139	0.95 330	3.28 132	0.60 10	0.36 18	3.48 295	0.65 193	2.82 220	1.47 108	0.99 167	1.86 372	0.91 184	1.75 426	3.54 370	1.86 403	0.27 130	0.22 117	0.30 273	0.28 297	0.33 244	0.34 61

xyz-stereo-finetune	1.14 129	0.88 292	1.93 100	0.63 22	0.37 32	3.48 295	0.79 288	2.86 228	1.95 217	1.02 173	1.26 173	0.91 184	0.78 156	2.53 327	1.84 399	0.30 195	0.24 181	0.26 165	0.24 218	0.31 198	0.30 24

NCCL2	2.96 412	4.07 541	15.75 265	1.24 370	1.03 359	3.48 295	2.55 576	3.79 350	2.39 291	2.78 523	1.80 339	2.41 398	1.67 411	10.27 529	2.48 474	0.46 442	0.41 370	0.57 540	0.55 538	0.61 478	0.86 362

Wz-Net-LNSev	2.78 381	6.16 553	17.27 304	1.24 370	1.65 530	3.49 298	1.55 517	3.70 334	3.61 512	1.96 309	1.76 320	3.30 490	2.17 483	2.78 345	2.24 453	0.49 468	0.35 316	0.32 314	0.31 370	0.56 462	0.65 304

NaN_ROB	4.73 570	6.66 557	21.89 608	1.26 391	1.28 438	3.49 298	3.02 592	4.38 549	3.93 535	3.65 580	2.55 516	2.97 461	5.01 581	13.23 620	17.43 623	0.38 362	0.42 381	0.38 432	0.40 468	0.50 440	1.82 456

GASTEREO	3.25 468	1.46 436	3.62 142	1.10 299	10.80 629	3.50 300	0.86 337	2.79 213	3.54 508	1.44 223	1.31 188	0.56 68	1.35 312	2.09 276	0.88 155	0.26 118	0.57 455	0.25 131	0.68 559	0.27 132	27.73 649

gcap-zeroshot	2.25 229	0.74 224	19.48 377	0.97 235	1.18 408	3.50 300	0.83 313	3.21 263	2.66 333	1.86 285	1.23 163	3.24 485	0.88 192	1.92 257	0.94 176	0.34 287	0.43 383	0.28 226	0.22 182	0.29 163	0.83 351

Wz-Net-LNSev-Ref	2.72 363	2.55 513	14.91 249	1.37 436	1.36 463	3.50 300	1.63 526	4.11 438	3.38 480	2.55 489	2.04 418	2.35 391	2.50 507	5.14 400	4.64 530	0.53 503	0.22 117	0.35 388	0.21 149	0.41 359	0.60 284

RAFT_CTSACE	2.41 275	1.83 478	20.33 479	1.77 544	1.39 469	3.50 300	1.03 425	3.25 271	1.64 164	1.80 279	2.04 418	2.82 448	1.78 432	2.11 281	1.10 222	0.27 130	0.24 181	0.28 226	0.30 351	0.31 198	0.33 50

xxxx	4.25 545	0.86 284	14.59 244	1.30 406	1.16 404	3.51 304	0.63 184	4.56 578	5.42 609	2.33 445	2.29 476	2.04 363	1.39 321	10.23 526	18.00 627	0.33 265	7.15 607	0.31 293	0.30 351	0.35 282	8.33 577

UPFNet	2.23 225	0.86 284	14.25 234	1.28 395	1.44 481	3.51 304	1.34 487	4.05 415	2.11 241	2.44 475	1.53 238	2.41 398	1.39 321	3.62 374	1.91 414	0.41 384	0.41 370	0.37 417	0.32 386	0.44 395	0.48 203

FADNet-RVC-Resample	3.31 474	8.52 568	22.84 627	1.18 345	0.91 320	3.52 306	1.35 490	4.13 448	2.32 283	1.75 270	1.35 196	2.26 379	1.51 358	9.51 497	2.03 433	0.42 395	0.38 347	0.42 463	0.44 494	0.59 472	0.71 321

FADNet-RVC	3.23 463	12.51 593	17.02 298	1.17 340	0.81 273	3.52 306	1.09 441	4.16 459	2.74 343	1.44 223	1.29 186	1.86 329	1.76 429	9.82 506	2.46 470	0.39 370	0.38 347	0.40 443	0.41 479	0.68 513	0.59 279

AEACV	2.12 202	0.67 172	6.33 171	1.38 440	1.50 491	3.53 308	0.90 367	2.83 222	1.60 150	0.91 149	0.81 86	0.80 155	1.61 386	1.56 189	0.73 85	0.25 99	0.60 466	0.26 165	0.27 270	0.29 163	15.65 619

Nwc_Net	3.03 424	1.90 484	19.16 358	1.38 440	1.69 538	3.53 308	1.19 461	4.03 408	2.19 253	2.79 525	2.84 543	3.80 532	2.46 503	6.93 451	2.87 493	0.96 572	0.41 370	0.59 544	0.68 559	0.60 476	0.65 304

RTSC	3.44 489	6.78 558	16.53 291	1.76 543	1.54 497	3.53 308	0.94 396	4.22 480	2.97 383	3.65 580	3.23 564	3.31 492	2.29 490	6.22 429	7.41 555	0.61 523	1.32 530	0.37 417	0.42 485	0.78 534	0.98 379

w-ln-seven-2	3.65 504	9.76 578	15.93 269	1.26 391	1.02 354	3.54 311	1.56 519	4.14 453	3.86 530	2.57 492	2.05 425	2.63 429	2.26 489	8.48 477	10.24 570	0.50 482	0.52 440	0.44 470	0.34 405	0.64 494	1.25 408

G2L-Stereo_test	2.89 398	2.06 491	20.60 524	1.68 526	1.18 408	3.55 312	1.01 418	3.66 322	2.33 284	2.59 494	1.68 297	3.14 478	1.48 351	9.19 490	1.86 403	0.30 195	0.21 97	0.23 80	0.23 197	0.28 145	0.57 259

MMNet	2.15 206	1.33 420	12.06 209	1.22 362	1.23 427	3.55 312	0.89 352	3.84 363	2.26 268	2.19 391	1.78 331	2.15 372	2.10 470	3.70 375	2.35 462	0.45 430	0.38 347	0.34 369	0.28 297	0.40 339	0.52 230

S-Stereo	3.51 498	0.96 334	22.00 616	1.38 440	1.50 491	3.55 312	2.49 574	4.27 507	3.00 388	2.38 461	3.94 579	3.73 527	1.84 446	11.89 597	2.59 482	0.64 533	0.71 491	0.49 506	0.81 571	0.68 513	1.31 412

riskmin	2.46 284	0.61 137	12.91 217	1.22 362	1.65 530	3.56 315	0.61 167	4.30 512	1.50 118	1.86 285	1.16 150	4.30 562	2.02 464	1.53 184	1.32 276	0.29 167	0.95 510	0.34 369	0.23 197	0.43 381	8.34 578

G2L-Stereo	2.85 390	2.33 507	19.94 423	1.15 326	1.34 456	3.57 316	0.95 401	3.70 334	2.22 259	2.14 366	1.61 273	3.19 480	1.33 309	9.50 496	2.02 431	0.36 330	0.27 238	0.35 388	0.28 297	0.30 186	0.51 222

DCRE	3.02 421	0.95 330	18.48 336	1.18 345	1.89 555	3.57 316	0.82 309	3.36 284	1.70 177	2.04 338	8.12 603	1.73 298	1.07 250	1.31 126	1.24 257	0.24 85	0.87 505	0.26 165	0.27 270	0.28 145	11.03 594

NVstereo2D	2.79 383	1.13 380	13.75 224	1.37 436	1.47 488	3.57 316	1.38 495	4.17 463	3.77 525	2.04 338	1.72 309	3.05 468	1.75 426	10.84 545	1.72 375	0.62 529	0.48 424	0.56 536	0.54 533	0.79 539	1.02 386

pcwnet_v2	2.73 368	0.70 194	22.43 625	1.11 304	1.02 354	3.58 319	0.80 298	4.31 523	3.42 490	2.39 463	2.28 474	2.99 463	1.68 412	3.31 364	1.54 324	0.44 421	0.51 437	0.41 452	0.34 405	0.62 483	0.74 335

gwcnet-sp	2.38 265	1.51 441	17.58 314	1.11 304	0.92 322	3.59 320	1.03 425	3.79 350	2.43 300	2.60 497	1.63 282	1.80 318	1.61 386	3.87 380	1.99 423	0.33 265	0.32 283	0.30 273	0.29 332	0.40 339	0.47 192

scenet	2.38 265	1.51 441	17.58 314	1.11 304	0.92 322	3.59 320	1.03 425	3.79 350	2.43 300	2.60 497	1.63 282	1.80 318	1.61 386	3.87 380	1.99 423	0.33 265	0.32 283	0.30 273	0.29 332	0.40 339	0.47 192

ssnet	2.38 265	1.51 441	17.58 314	1.11 304	0.92 322	3.59 320	1.03 425	3.79 350	2.43 300	2.60 497	1.63 282	1.80 318	1.61 386	3.87 380	1.99 423	0.33 265	0.32 283	0.30 273	0.29 332	0.40 339	0.47 192

raftrobust	2.05 196	1.45 434	13.44 221	1.29 401	5.81 622	3.59 320	0.67 198	2.80 215	1.50 118	2.21 401	1.41 215	1.17 222	1.22 292	1.37 149	1.46 312	0.29 167	0.33 293	0.22 69	0.20 132	0.27 132	0.36 97

LCNet	2.54 302	0.60 131	20.89 553	1.01 257	0.57 152	3.60 324	1.21 470	3.20 262	1.70 177	2.17 380	1.76 320	1.43 262	4.12 569	3.61 372	0.94 176	0.32 238	0.20 68	0.28 226	0.76 566	0.50 440	1.83 458

MLCV	2.52 293	1.77 469	18.20 330	1.17 340	0.63 183	3.60 324	0.53 135	3.88 370	2.35 288	2.82 530	2.24 465	1.99 355	1.42 333	4.59 394	3.09 502	0.39 370	0.22 117	0.33 349	0.22 182	0.35 282	0.52 230

MLG-Stereo_test2	0.84 69	0.43 38	1.95 101	0.66 50	1.04 365	3.61 326	0.23 4	1.70 66	2.18 251	0.69 63	0.33 3	0.67 115	0.33 1	1.16 90	0.46 3	0.25 99	0.26 225	0.23 80	0.16 13	0.19 3	0.35 74

AIO-Stereo-zeroshot	2.84 389	1.17 387	20.72 540	1.15 326	2.05 565	3.61 326	0.49 115	4.63 587	2.10 236	1.41 215	1.66 294	6.02 603	2.40 497	2.79 346	2.09 443	0.30 195	0.51 437	0.31 293	0.96 580	0.59 472	1.93 460

Wz-Net-TNSev	4.22 542	13.55 601	15.87 268	1.57 503	1.19 416	3.61 326	2.48 573	4.38 549	3.45 498	2.29 425	1.91 391	4.20 556	2.86 520	12.11 600	10.56 572	0.61 523	0.59 464	0.48 493	0.54 533	0.93 556	1.24 407

DRN-Test	3.17 450	1.30 416	19.66 388	1.41 452	1.60 515	3.61 326	1.47 508	4.18 469	2.83 360	3.48 574	1.92 397	2.58 424	2.50 507	10.81 544	2.90 495	0.49 468	0.49 428	0.44 470	0.42 485	0.57 466	0.78 342

HGLStereo	2.74 369	1.03 357	20.80 545	1.24 370	1.55 501	3.62 330	0.94 396	3.83 362	2.09 234	2.18 384	2.20 459	3.11 476	2.12 474	5.65 411	2.07 439	0.50 482	0.34 306	0.32 314	0.30 351	0.42 371	0.50 216

raft+_RVC	3.46 494	2.57 514	19.51 380	1.49 480	17.54 639	3.63 331	0.76 267	3.24 268	1.53 125	1.35 206	1.67 295	1.03 205	1.10 260	1.98 266	1.53 321	0.25 99	7.10 606	0.25 131	0.24 218	0.28 145	2.18 476

ffm	4.27 548	0.98 342	21.04 563	1.24 370	1.03 359	3.64 332	0.87 344	4.23 486	4.73 585	2.31 431	2.40 494	3.49 507	1.64 402	2.29 306	0.78 102	0.30 195	19.28 652	0.48 493	0.40 468	0.31 198	14.02 604

ff1	5.58 584	0.98 342	21.04 563	1.24 370	1.03 359	3.64 332	0.87 344	4.23 486	4.73 585	2.31 431	2.40 494	3.49 507	1.64 402	12.40 603	16.90 612	0.30 195	19.28 652	0.48 493	0.40 468	0.31 198	14.02 604

mmx	4.56 562	0.98 342	21.04 563	1.24 370	1.03 359	3.64 332	0.87 344	4.53 574	5.34 604	2.31 431	2.40 494	3.49 507	1.64 402	12.40 603	16.90 612	0.34 287	5.98 601	0.48 493	0.40 468	0.46 414	5.71 554

xxx	4.56 562	0.98 342	21.04 563	1.24 370	1.03 359	3.64 332	0.87 344	4.53 574	5.34 604	2.31 431	2.40 494	3.49 507	1.64 402	12.40 603	16.90 612	0.34 287	5.98 601	0.48 493	0.40 468	0.46 414	5.71 554

LSM	13.03 632	7.72 566	21.01 560	55.44 659	85.65 658	3.65 336	6.27 622	3.91 378	5.06 599	5.63 608	13.91 632	3.53 518	3.46 558	9.93 513	4.36 525	0.72 550	0.95 510	0.72 574	0.85 574	1.09 570	26.67 645

CSAN	5.95 590	13.70 606	21.94 611	1.35 426	0.93 326	3.65 336	3.46 601	4.73 595	4.26 555	3.98 587	7.70 601	3.54 519	6.94 603	22.83 641	16.00 606	0.53 503	0.47 417	0.50 508	0.55 538	0.65 501	1.22 405

zh-sn7	4.13 538	13.99 612	17.43 308	1.29 401	1.15 397	3.66 338	2.56 578	4.26 504	2.78 351	2.66 509	3.11 561	3.37 498	3.17 542	11.53 580	7.43 556	0.48 461	0.49 428	0.45 478	0.44 494	0.75 528	1.52 431

anonymousdsp2	2.72 363	0.68 181	11.15 204	1.20 352	0.64 189	3.66 338	0.71 226	3.71 337	2.14 248	1.62 241	1.61 273	1.95 347	1.00 223	2.24 301	0.81 121	0.32 238	0.50 434	0.28 226	0.20 132	0.34 267	19.58 635

GCAP-Stereo	2.59 320	1.07 362	20.48 503	0.91 179	4.13 613	3.67 340	0.51 125	2.27 132	1.76 187	1.18 191	1.15 149	1.18 225	0.84 181	1.36 144	1.54 324	0.27 130	8.46 613	0.27 191	0.19 96	0.29 163	0.30 24

RASNet	3.15 445	1.20 400	19.81 407	1.63 516	2.26 575	3.67 340	1.09 441	3.58 310	3.44 492	1.99 315	2.15 444	4.59 574	2.30 492	10.24 528	2.98 497	0.57 516	0.26 225	0.25 131	0.25 234	0.30 186	0.54 247

RYNet	3.15 445	1.48 438	16.27 283	1.24 370	1.39 469	3.67 340	1.44 506	4.09 433	3.20 430	2.26 414	1.70 303	3.83 533	2.15 479	13.64 627	3.23 507	0.45 430	0.45 400	0.50 508	0.35 420	0.81 541	0.83 351

DFGA-Net	2.93 403	7.27 562	18.55 337	1.18 345	0.79 264	3.68 343	0.60 163	2.84 225	1.98 222	2.19 391	2.07 431	1.22 236	1.04 236	10.28 530	2.51 476	0.30 195	0.23 151	0.34 369	0.35 420	0.63 489	0.54 247

Anonymous_2	4.03 535	0.99 351	11.19 205	1.20 352	1.71 540	3.68 343	0.93 393	3.76 345	1.63 162	2.07 349	1.43 218	4.76 580	2.34 494	1.86 253	1.78 387	0.82 565	2.42 565	8.69 647	16.64 651	4.38 623	8.29 576

ttt	4.23 544	0.75 238	19.96 426	1.48 478	1.31 447	3.69 345	0.87 344	4.65 589	5.33 603	2.45 476	2.39 492	2.44 408	1.54 369	11.35 573	16.49 608	0.43 412	4.35 592	0.37 417	0.35 420	0.41 359	4.01 536

ADLNet	3.23 463	1.19 396	21.03 562	1.36 430	1.61 516	3.69 345	1.23 472	4.05 415	3.41 488	2.72 515	2.29 476	4.00 542	1.77 431	11.21 568	2.15 446	0.42 395	0.43 383	0.36 406	0.35 420	0.47 427	0.82 349

DeepPrunerF	4.00 534	5.64 551	16.81 293	1.36 430	1.75 544	3.69 345	1.54 515	4.24 492	13.98 635	2.21 401	1.77 327	2.73 436	2.29 490	10.90 549	6.64 547	0.71 545	0.61 468	0.77 579	0.79 569	0.87 549	0.79 346

NVStereoNet_ROB	6.63 603	9.57 576	19.28 367	3.19 607	2.11 569	3.69 345	1.99 550	4.32 531	6.27 622	3.26 566	24.57 645	5.45 596	11.39 622	13.56 625	12.37 588	2.79 605	2.05 551	1.76 605	1.75 613	1.49 591	1.75 448
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
Select-FE	2.58 319	1.05 360	18.42 334	1.09 296	1.24 431	3.70 349	0.61 167	3.97 392	2.27 273	2.61 501	1.83 360	5.04 586	3.16 541	2.02 269	1.40 295	0.35 303	0.56 453	0.31 293	0.48 509	0.35 282	1.14 398

z-ln-s-r	3.37 483	4.66 546	19.53 381	1.42 461	1.29 440	3.70 349	1.20 464	4.24 492	3.96 537	2.16 377	1.92 397	2.43 404	1.62 395	10.90 549	6.24 542	0.36 330	0.23 151	0.32 314	0.24 218	0.53 449	0.53 239

model_zeroshot	2.43 278	0.72 209	19.99 430	1.24 370	1.23 427	3.70 349	0.63 184	3.76 345	1.61 156	2.79 525	1.41 215	2.24 377	0.82 179	2.87 352	1.22 249	0.33 265	0.52 440	0.30 273	0.25 234	0.28 145	2.59 495

ccnet	3.03 424	1.48 438	12.88 215	1.54 496	1.26 436	3.71 352	2.32 569	4.11 438	3.05 411	2.92 537	3.21 562	2.86 453	2.40 497	9.87 508	4.19 520	0.80 561	0.76 494	0.71 571	0.70 562	0.78 534	1.07 392

HSM-Net_RVC	3.02 421	0.65 160	19.48 377	0.94 206	0.90 315	3.71 352	1.20 464	5.61 616	2.87 371	3.24 564	2.49 508	2.53 415	1.61 386	11.39 574	1.90 411	0.37 346	0.27 238	0.27 191	0.24 218	0.31 198	0.39 126
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ETE_ROB	2.93 403	2.12 497	17.80 320	1.13 319	0.94 332	3.71 352	1.53 513	4.29 510	2.98 385	3.32 568	2.13 441	2.34 390	1.51 358	8.68 480	2.82 489	0.44 421	0.40 363	0.51 514	0.49 513	0.56 462	0.80 347

LL-Strereo2	2.36 260	1.81 475	19.35 370	1.04 272	1.03 359	3.73 355	1.35 490	2.70 204	2.04 230	1.76 271	1.44 220	1.82 323	0.73 133	1.48 172	1.53 321	0.33 265	0.30 269	0.55 533	0.35 420	0.30 186	3.51 528

MFN_U_SF_RVC	4.08 536	13.72 608	15.13 252	2.00 562	1.43 479	3.73 355	1.68 533	4.11 438	3.39 485	2.93 538	2.38 490	4.39 565	3.63 559	8.63 479	6.14 541	1.14 580	1.07 522	1.01 587	1.35 603	1.63 594	2.09 470

DispNO	3.22 460	2.06 491	19.82 408	1.21 358	1.11 387	3.74 357	0.93 393	4.31 523	2.89 374	2.37 460	2.27 471	4.51 570	2.09 467	11.41 575	3.47 512	0.35 303	0.28 249	0.31 293	0.29 332	0.39 334	0.51 222

SFCPSM	2.16 207	0.75 238	15.82 266	0.91 179	0.98 338	3.74 357	1.27 477	4.15 457	2.56 317	1.90 290	1.82 347	1.64 282	1.39 321	2.51 321	1.57 332	0.36 330	0.28 249	0.39 438	0.36 431	0.36 301	0.50 216

iResNet_ROB	2.72 363	10.38 582	14.41 238	1.46 473	0.99 343	3.74 357	0.66 196	4.01 400	2.84 362	2.04 338	2.05 425	1.98 354	1.38 318	4.73 396	1.91 414	0.35 303	0.20 68	0.28 226	0.19 96	0.33 244	0.41 142

WZ-Net	4.39 554	12.37 592	17.44 309	1.47 477	1.42 478	3.76 360	2.27 567	4.17 463	3.11 419	2.89 534	2.24 465	4.05 544	5.69 590	10.89 548	12.07 585	0.66 536	0.41 370	0.47 487	0.49 513	0.78 534	1.12 396

hitnet-ft	2.99 418	1.23 402	19.37 372	0.96 227	0.90 315	3.76 360	0.79 288	3.60 314	2.68 334	2.31 431	2.04 418	3.63 525	1.49 355	11.70 591	2.37 465	0.45 430	0.54 445	0.44 470	0.36 431	0.54 453	0.56 254

stereogan	3.26 470	1.26 404	18.01 324	1.38 440	1.66 533	3.76 360	1.64 529	4.06 417	3.86 530	3.23 563	2.70 534	5.02 585	2.85 519	9.88 509	1.85 401	0.71 545	0.51 437	0.69 568	0.48 509	0.86 547	0.85 358

iResNet	2.70 359	1.35 423	20.93 556	2.01 564	0.73 235	3.76 360	0.83 313	4.28 508	2.93 379	2.38 461	2.03 416	1.35 248	1.54 369	3.28 363	4.42 526	0.42 395	0.25 200	0.29 251	0.23 197	0.45 404	0.64 300

PSMNet_ROB	3.38 484	5.24 550	20.61 526	1.24 370	1.22 426	3.76 360	1.64 529	3.59 312	2.80 353	2.07 349	1.72 309	2.75 441	1.79 435	11.42 577	4.58 528	0.42 395	0.38 347	0.50 508	0.62 553	0.62 483	0.69 315

z-mn7	3.78 518	14.53 623	15.59 262	1.34 424	1.23 427	3.78 365	1.42 501	4.17 463	3.45 498	2.94 540	3.37 568	3.05 468	2.09 467	10.03 521	5.54 540	0.50 482	0.39 359	0.43 467	0.34 405	0.67 507	0.73 330

iinet-f	2.44 280	1.82 477	14.97 251	1.21 358	1.11 387	3.78 365	1.10 446	4.19 472	2.90 376	2.10 357	1.76 320	2.99 463	2.97 526	2.84 349	2.79 486	0.38 362	0.38 347	0.28 226	0.28 297	0.50 440	0.47 192

R-Stereo Train	2.13 203	0.65 160	19.43 373	1.02 261	0.67 212	3.79 367	0.89 352	4.12 444	1.55 130	2.15 373	1.72 309	1.13 217	0.94 211	1.46 167	1.30 273	0.32 238	0.25 200	0.27 191	0.21 149	0.28 145	0.37 101

RAFT-Stereo	2.13 203	0.65 160	19.43 373	1.02 261	0.67 212	3.79 367	0.89 352	4.12 444	1.55 130	2.15 373	1.72 309	1.13 217	0.94 211	1.46 167	1.30 273	0.32 238	0.25 200	0.27 191	0.21 149	0.28 145	0.37 101
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
AANet_RVC	3.70 514	7.03 560	17.25 302	1.21 358	1.12 390	3.79 367	1.09 441	3.98 394	3.38 480	2.65 508	4.29 583	3.95 539	1.40 325	11.43 578	7.88 561	1.25 585	0.57 455	0.34 369	0.25 234	0.43 381	0.71 321

testlalala2	2.47 286	0.75 238	20.46 494	2.58 592	2.91 588	3.80 370	0.76 267	4.20 474	3.87 532	1.45 226	1.57 260	2.43 404	0.80 169	1.23 106	0.71 75	0.28 150	0.33 293	0.24 105	0.21 149	0.35 282	0.38 112

PVD	3.91 527	4.36 543	13.89 229	2.81 601	4.79 618	3.80 370	1.94 546	3.89 372	4.11 542	5.75 610	3.56 572	3.59 521	3.34 550	6.44 436	6.44 545	0.73 553	2.84 575	0.74 578	0.84 573	0.82 543	3.45 526

FBW_ROB	3.91 527	2.07 494	15.46 259	1.60 509	1.16 404	3.80 370	1.48 510	4.37 545	3.41 488	2.53 487	2.45 504	4.19 555	2.10 470	15.17 634	9.45 567	0.86 567	0.65 477	1.54 604	0.96 580	1.08 569	3.80 530

CBMV	4.12 537	1.27 408	21.14 579	1.52 493	0.85 288	3.80 370	3.89 615	4.58 582	3.02 397	3.56 578	2.37 489	4.44 566	13.88 629	11.23 570	3.78 517	0.56 513	0.43 383	0.48 493	0.39 459	0.55 456	0.74 335
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
1111x	4.75 571	1.05 360	20.89 553	1.28 395	1.02 354	3.81 374	0.88 351	4.65 589	5.52 610	2.43 472	2.27 471	1.97 353	1.81 438	12.40 603	18.19 629	0.32 238	9.06 624	0.32 314	0.34 405	0.38 320	6.34 562

GANet-ADL	2.25 229	0.80 266	20.17 450	1.28 395	0.69 228	3.83 375	0.75 258	3.63 318	1.83 195	1.68 253	2.04 418	2.09 370	1.10 260	1.63 197	1.43 302	0.42 395	0.33 293	0.26 165	0.23 197	0.43 381	0.41 142

iRaftStereo_RVC	1.70 167	1.18 390	3.88 149	0.99 248	0.46 86	3.83 375	0.41 92	2.41 148	1.60 150	1.69 257	1.76 320	1.81 321	0.83 180	1.58 191	1.23 252	0.31 219	4.86 595	0.29 251	0.26 251	0.33 244	4.33 540

G2L-ROB	2.75 373	1.93 485	19.94 423	1.25 386	1.05 368	3.84 377	0.93 393	3.45 297	2.56 317	2.29 425	1.47 226	2.64 430	1.20 290	8.34 474	2.28 457	0.29 167	0.20 68	0.24 105	0.23 197	0.29 163	0.52 230

TCMNet	3.13 440	1.71 464	19.53 381	1.49 480	2.11 569	3.84 377	1.07 436	4.12 444	3.03 403	2.64 506	2.29 476	2.43 404	1.74 425	10.10 522	2.47 472	0.56 513	0.45 400	0.61 551	0.50 521	0.87 549	1.04 390

AASNet	2.65 340	3.20 525	20.19 452	1.38 440	1.49 489	3.84 377	1.06 434	3.92 379	3.28 451	2.07 349	2.28 474	1.95 347	1.28 300	2.19 293	2.17 448	0.42 395	0.33 293	0.45 478	0.30 351	0.59 472	0.52 230

STTStereo	2.62 331	1.28 411	19.16 358	1.52 493	1.55 501	3.84 377	0.89 352	3.75 344	2.59 324	2.23 405	1.59 271	2.48 413	1.58 375	5.11 399	1.72 375	0.38 362	0.41 370	0.47 487	0.54 533	0.53 449	0.75 337

iResNetv2_ROB	3.31 474	14.88 629	20.01 432	2.17 571	1.09 380	3.84 377	1.13 451	4.22 480	3.15 426	2.02 330	2.06 428	2.00 359	1.69 415	3.61 372	2.10 444	0.36 330	0.22 117	0.32 314	0.22 182	0.48 434	0.58 276

Consistency-Raft	2.93 403	1.93 485	19.72 400	1.41 452	1.75 544	3.85 382	1.32 485	4.09 433	2.75 344	1.82 281	2.66 529	1.81 321	4.34 575	2.29 306	2.08 440	0.90 569	0.94 509	1.03 588	1.13 591	1.71 598	1.10 395

DEmStereo	3.24 465	0.65 160	18.95 349	0.83 132	0.54 129	3.85 382	1.79 539	2.53 172	2.54 316	2.25 408	2.74 537	2.02 360	6.02 592	6.78 445	11.30 577	0.40 381	0.26 225	0.27 191	0.27 270	0.28 145	0.57 259

test-1	1.81 173	0.72 209	9.51 193	1.02 261	1.57 509	3.85 382	0.60 163	4.07 420	1.51 122	1.94 301	1.81 344	2.04 363	0.91 203	1.39 152	1.73 378	0.27 130	0.93 507	0.31 293	0.25 234	0.29 163	1.37 416

CFNet_ucs	2.32 250	0.75 238	17.05 299	0.90 173	0.81 273	3.86 385	0.68 209	4.31 523	2.68 334	2.13 364	2.04 418	3.30 490	1.24 295	2.63 334	1.23 252	0.37 346	0.46 406	0.56 536	0.30 351	0.67 507	0.53 239

ssnet_v2	2.81 385	1.39 426	21.16 582	1.25 386	0.90 315	3.86 385	1.63 526	4.10 435	3.22 440	2.79 525	1.96 403	3.78 530	1.70 418	2.53 327	3.12 505	0.44 421	0.37 333	0.42 463	0.38 450	0.59 472	0.58 276

raft_robust	3.17 450	2.15 500	20.28 468	1.06 282	0.55 136	3.86 385	0.46 112	4.42 557	2.77 348	1.70 259	1.37 204	7.48 611	6.35 595	6.81 447	1.44 306	0.31 219	0.74 493	0.30 273	0.37 441	0.32 220	0.57 259

ADLNet2	3.20 455	1.43 431	20.11 449	1.22 362	1.78 549	3.86 385	1.47 508	3.96 389	3.89 533	2.26 414	2.49 508	4.63 578	1.92 457	10.68 541	2.00 428	0.42 395	0.37 333	0.29 251	0.30 351	0.51 445	0.46 180

psm_up	3.04 426	1.30 416	18.97 351	1.31 410	1.51 493	3.86 385	1.22 471	4.26 504	2.31 282	2.72 515	1.83 360	2.43 404	1.68 412	12.86 614	1.78 387	0.43 412	0.41 370	0.41 452	0.34 405	0.46 414	0.67 310

IGEV-Stereo++	1.68 166	0.48 64	1.27 56	0.77 104	1.31 447	3.87 390	0.33 58	3.41 288	1.72 183	0.89 146	1.20 155	0.68 118	1.03 229	1.15 87	0.49 6	0.23 77	0.22 117	0.23 80	0.18 73	0.26 123	13.90 601

test_5	2.45 282	1.43 431	19.72 400	1.20 352	1.39 469	3.88 391	1.25 475	4.03 408	1.98 222	1.74 268	1.82 347	1.86 329	1.78 432	3.57 371	1.35 278	0.33 265	0.21 97	0.35 388	0.33 395	0.34 267	0.43 158

LMCR-Stereo	2.53 298	2.30 505	18.81 344	1.64 520	0.86 292	3.88 391	1.14 454	4.33 534	1.63 162	2.27 417	2.35 486	1.13 217	2.41 499	2.63 334	2.26 455	1.06 576	0.24 181	0.29 251	0.25 234	0.62 483	0.42 151

SuperB	5.03 577	8.93 570	20.96 558	1.51 488	1.11 387	3.88 391	3.00 590	4.24 492	3.13 423	2.53 487	2.10 436	2.74 439	3.37 553	8.76 481	19.44 637	0.45 430	0.34 306	0.53 524	0.40 468	11.97 646	1.15 401

IGEV-RUCA	0.93 91	0.56 103	1.31 60	0.85 139	0.74 240	3.89 394	0.78 278	1.93 91	1.42 99	1.02 173	0.72 70	0.70 123	0.73 133	1.37 149	0.77 98	0.30 195	0.20 68	0.25 131	0.19 96	0.43 381	0.40 134

tt45	1.08 119	0.92 313	2.50 115	0.92 189	0.67 212	3.90 395	0.75 258	2.00 103	1.29 86	0.74 83	1.35 196	0.71 131	0.63 103	2.59 331	0.97 188	0.23 77	0.19 46	0.28 226	0.23 197	0.29 163	0.37 101

STrans-v2	3.11 435	0.95 330	20.80 545	0.86 146	0.64 189	3.90 395	1.01 418	4.30 512	3.61 512	2.28 419	3.65 573	4.11 550	5.17 584	7.32 456	1.63 350	0.34 287	0.18 21	0.29 251	0.26 251	0.30 186	0.65 304

ADCS	4.77 572	12.63 594	17.40 307	1.72 534	1.34 456	3.90 395	3.60 608	4.30 512	3.54 508	5.11 606	2.81 542	4.44 566	3.05 536	6.15 427	19.32 636	0.74 556	0.68 482	0.70 569	0.70 562	1.25 584	1.98 461

NOSS_ROB	3.12 438	0.89 297	19.03 353	2.01 564	1.07 374	3.90 395	0.97 411	4.32 531	3.08 415	2.94 540	2.19 457	3.85 535	1.18 286	11.75 593	1.69 366	0.69 541	0.54 445	0.57 540	0.52 528	0.57 466	0.72 324

otaku	5.59 585	14.82 628	20.70 537	3.13 606	2.70 585	3.91 399	2.56 578	3.90 374	2.48 310	2.25 408	9.38 614	4.06 545	2.32 493	9.59 501	14.37 598	3.52 617	1.66 541	2.15 610	1.19 594	3.73 615	3.35 523

CRFU-Net	2.56 314	0.89 297	10.77 201	2.53 589	1.09 380	3.91 399	1.40 498	3.87 369	1.92 212	2.25 408	1.80 339	3.32 493	7.85 610	5.53 410	1.54 324	0.58 517	0.36 326	0.31 293	0.28 297	0.39 334	0.56 254

CFNet_pseudo	2.03 192	0.74 224	12.75 214	0.87 153	0.74 240	3.91 399	0.65 193	4.04 412	1.93 214	1.93 295	1.79 334	3.25 487	1.61 386	2.51 321	1.25 263	0.32 238	0.37 333	0.53 524	0.28 297	0.64 494	0.50 216

GANet	3.64 503	1.76 467	19.65 387	1.92 556	1.04 365	3.91 399	2.51 575	3.86 366	2.81 358	3.13 555	3.03 551	3.19 480	2.19 484	12.43 608	8.23 562	0.60 522	0.43 383	0.52 517	0.43 490	0.63 489	0.63 295

ccs_rob	2.03 192	0.74 224	12.67 213	0.87 153	0.75 248	3.91 399	0.66 196	4.04 412	1.93 214	1.92 294	1.79 334	3.24 485	1.63 399	2.52 325	1.25 263	0.32 238	0.37 333	0.54 532	0.28 297	0.66 505	0.51 222

XPNet_ROB	2.99 418	1.58 450	17.06 301	1.38 440	0.99 343	3.91 399	1.62 525	4.20 474	2.42 297	2.87 533	2.03 416	2.31 385	1.72 423	10.76 543	3.60 514	0.55 509	0.49 428	0.48 493	0.40 468	0.53 449	0.85 358

LALA_ROB	2.88 396	2.13 499	19.08 354	1.10 299	0.99 343	3.91 399	1.81 541	4.50 571	3.04 408	3.32 568	1.87 378	2.75 441	1.66 409	4.06 386	4.02 519	0.47 451	0.44 393	0.55 533	0.53 530	0.61 478	0.73 330

DMCA	2.02 190	1.07 362	11.33 206	1.17 340	0.96 336	3.92 406	0.89 352	3.80 355	3.11 419	2.89 534	1.58 268	2.35 391	1.17 283	1.79 233	2.25 454	0.42 395	0.29 259	0.42 463	0.27 270	0.38 320	0.43 158

IPLGR_C	2.96 412	11.71 589	20.02 433	0.95 218	1.31 447	3.93 407	0.92 387	4.22 480	3.76 523	2.35 449	2.62 525	1.16 221	1.07 250	1.71 212	1.34 277	0.45 430	0.25 200	0.27 191	0.23 197	0.33 244	0.60 284

APVNet	3.24 465	1.59 452	21.72 606	1.36 430	1.52 495	3.93 407	1.12 449	3.58 310	2.80 353	2.32 442	2.02 414	3.05 468	1.96 459	11.77 594	2.61 483	0.44 421	0.46 406	0.65 563	0.47 505	0.73 523	0.73 330

ADCRef	3.66 507	5.95 552	15.50 260	1.20 352	1.41 475	3.93 407	1.61 523	3.92 379	2.77 348	3.13 555	2.20 459	2.40 394	2.78 518	6.23 431	16.59 609	0.50 482	0.35 316	0.63 559	0.62 553	0.58 470	0.92 370

ACRE	2.75 373	7.69 565	19.93 420	0.93 197	1.30 443	3.94 410	0.90 367	4.23 486	3.66 517	2.33 445	2.61 524	1.17 222	1.04 236	1.80 239	1.35 278	0.46 442	0.25 200	0.27 191	0.23 197	0.32 220	0.60 284

AFF-stereo	2.54 302	3.44 531	20.84 550	1.30 406	0.48 96	3.94 410	0.48 114	3.30 276	3.40 486	1.94 301	2.21 463	2.10 371	1.51 358	2.36 311	1.62 346	0.23 77	0.21 97	0.25 131	0.25 234	0.33 244	0.53 239

YMNet	2.55 307	1.78 470	14.80 247	1.41 452	1.67 536	3.95 412	0.96 407	3.86 366	3.02 397	2.68 510	2.57 520	3.35 496	1.53 366	3.40 365	2.57 479	0.49 468	0.54 445	0.52 517	0.49 513	0.76 532	0.69 315

YMNet_1	2.55 307	1.78 470	14.80 247	1.41 452	1.67 536	3.95 412	0.96 407	3.86 366	3.02 397	2.68 510	2.57 520	3.35 496	1.53 366	3.40 365	2.57 479	0.49 468	0.54 445	0.52 517	0.49 513	0.76 532	0.69 315

CIPLG	2.88 396	10.01 580	20.02 433	0.95 218	1.34 456	3.95 412	0.91 379	4.24 492	3.69 520	2.36 455	2.66 529	1.17 222	1.06 247	1.82 246	1.37 290	0.45 430	0.25 200	0.27 191	0.23 197	0.33 244	0.60 284

UDG	3.84 523	2.91 520	20.05 436	2.98 603	1.98 560	3.95 412	1.18 460	4.43 559	2.24 262	2.47 478	2.53 515	4.49 568	2.44 502	6.52 437	4.74 531	2.14 601	1.77 544	2.64 617	2.58 631	2.66 605	2.19 477

DRaft	3.12 438	0.68 181	20.57 519	0.77 104	0.49 105	3.95 412	1.20 464	2.40 147	1.60 150	2.64 506	2.80 541	1.59 275	5.33 585	6.94 452	9.51 568	0.43 412	0.22 117	0.27 191	0.27 270	0.32 220	0.47 192

NLCA_NET_v2_RVC	2.76 376	1.48 438	19.72 400	1.62 513	2.00 561	3.95 412	0.86 337	3.92 379	2.51 312	2.56 490	1.69 301	2.83 450	1.61 386	5.65 411	1.78 387	0.48 461	0.36 326	0.38 432	0.42 485	0.56 462	0.77 339
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
MyStereo07	2.29 243	1.18 390	20.10 446	1.04 272	1.21 424	3.96 418	0.95 401	2.13 120	3.37 477	1.09 184	1.28 181	0.68 118	0.91 203	1.74 228	0.86 147	0.26 118	3.49 588	0.34 369	0.27 270	0.43 381	0.49 211

MyStereo04	2.54 302	1.18 390	18.82 346	1.04 272	1.21 424	3.96 418	0.95 401	4.02 405	3.01 393	2.06 343	1.27 179	2.33 387	1.66 409	2.06 272	2.01 429	0.26 118	3.49 588	0.34 369	0.27 270	0.43 381	0.49 211

XX-TBD	1.98 179	1.08 366	20.29 473	1.31 410	0.43 73	3.97 420	0.33 58	1.76 73	1.77 188	1.59 238	2.18 454	0.69 122	0.59 92	1.44 161	0.75 91	0.33 265	0.25 200	0.23 80	0.16 13	0.31 198	0.22 1

DSFCA	2.38 265	1.03 357	11.06 202	1.15 326	1.18 408	3.97 420	1.75 536	3.63 318	2.44 306	3.14 558	1.68 297	2.90 457	2.48 504	5.38 405	3.17 506	0.49 468	0.45 400	0.37 417	0.37 441	0.54 453	0.46 180

LG-Stereo_Zeroshot	1.04 111	0.53 92	2.93 129	0.80 123	0.77 257	3.99 422	0.39 77	2.10 116	1.96 221	0.90 148	0.93 105	0.75 146	0.85 184	1.31 126	0.87 150	0.28 150	0.21 97	0.26 165	0.21 149	0.32 220	0.38 112

EDNetEfficient	5.62 586	2.26 503	17.51 310	1.67 523	3.59 601	3.99 422	7.25 624	3.14 256	5.63 614	11.52 640	4.82 588	3.94 538	12.48 623	8.39 476	20.56 639	0.46 442	0.46 406	0.48 493	1.06 588	1.65 596	1.62 441

CVANet_RVC	3.32 476	1.63 457	21.06 567	1.66 522	1.29 440	3.99 422	1.55 517	3.98 394	3.00 388	3.51 575	2.06 428	2.58 424	1.72 423	12.46 610	1.70 369	0.62 529	0.34 306	0.53 524	0.47 505	0.64 494	1.66 444

MSAF-DinoV2	14.43 634	15.18 633	21.76 607	2.38 580	1.44 481	4.01 425	1.38 495	8.63 627	9.06 626	2.28 419	1.99 410	5.37 592	5.16 583	177.39 668	15.79 604	0.49 468	0.34 306	0.40 443	0.60 547	6.27 632	8.64 581

UCFNet_RVC	2.53 298	1.29 413	20.56 515	1.42 461	1.40 474	4.01 425	1.04 430	2.79 213	1.67 170	2.27 417	1.88 380	2.94 460	1.50 356	3.48 367	1.68 363	0.37 346	0.29 259	0.52 517	0.41 479	0.55 456	0.51 222

DN-CSS_ROB	2.89 398	9.72 577	19.71 398	2.07 569	0.90 315	4.01 425	0.61 167	4.06 417	3.35 475	1.66 248	1.89 382	1.39 255	1.06 247	3.24 362	1.88 407	0.44 421	0.19 46	0.44 470	0.29 332	0.40 339	0.42 151

tg	1.40 148	1.14 383	2.71 126	0.97 235	0.54 129	4.02 428	0.42 94	3.02 248	2.64 329	1.70 259	1.85 366	1.84 326	0.97 216	1.81 243	0.99 196	0.31 219	0.22 117	0.29 251	0.26 251	0.32 220	2.01 465

GEStereo_RVC	2.66 346	1.20 400	20.38 484	1.29 401	1.05 368	4.02 428	1.42 501	4.17 463	2.24 262	2.10 357	1.86 372	2.33 387	1.84 446	4.93 397	1.78 387	0.51 490	0.38 347	0.32 314	0.29 332	0.44 395	0.56 254

CREStereo++_RVC	1.98 179	0.59 123	19.94 423	0.87 153	0.55 136	4.02 428	0.31 51	1.75 71	2.09 234	1.65 246	2.20 459	0.85 165	0.65 109	1.03 59	0.72 80	0.29 167	0.16 7	0.23 80	1.22 598	0.25 107	0.22 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
AnonymousM	1.38 145	1.33 420	2.35 112	0.95 218	0.56 142	4.03 431	0.67 198	2.63 198	2.49 311	1.51 229	1.36 201	1.15 220	1.00 223	1.26 111	1.04 210	0.41 384	0.46 406	2.07 608	1.71 610	0.25 107	0.40 134

RAFT+CT+SA	2.32 250	1.30 416	19.71 398	1.01 257	1.41 475	4.04 432	0.92 387	3.96 389	1.64 164	1.64 243	1.69 301	1.63 281	1.18 286	3.06 359	1.19 242	0.28 150	0.22 117	0.32 314	0.34 405	0.34 267	0.47 192

FENet	2.30 247	0.61 137	20.21 458	1.43 468	0.68 220	4.04 432	0.60 163	4.01 400	2.26 268	2.03 335	1.13 145	2.42 402	1.42 333	1.72 218	1.43 302	0.36 330	0.24 181	0.33 349	0.27 270	0.29 163	0.51 222

NCC-stereo	3.49 496	2.07 494	20.23 461	1.31 410	1.76 546	4.04 432	1.42 501	4.01 400	2.34 285	3.06 550	2.59 522	3.51 515	3.02 533	10.02 519	5.44 537	1.38 589	0.66 480	0.64 561	0.88 575	0.67 507	0.84 355

Abc-Net	3.49 496	2.07 494	20.23 461	1.31 410	1.76 546	4.04 432	1.42 501	4.01 400	2.34 285	3.06 550	2.59 522	3.51 515	3.02 533	10.02 519	5.44 537	1.38 589	0.66 480	0.64 561	0.88 575	0.67 507	0.84 355
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
MSKI-zero shot	2.33 253	0.69 186	20.22 460	1.14 323	0.77 257	4.05 436	0.68 209	3.95 387	1.51 122	1.93 295	2.35 486	1.91 339	0.71 127	3.01 357	0.79 113	0.28 150	1.47 534	0.27 191	0.21 149	0.28 145	0.44 164

SACVNet	3.06 429	1.61 454	19.29 368	1.46 473	1.18 408	4.05 436	1.48 510	4.03 408	2.58 323	2.75 519	1.89 382	2.55 418	1.38 318	11.33 572	2.28 457	0.51 490	0.41 370	0.48 493	0.43 490	0.57 466	0.93 373

TANstereo	1.98 179	0.87 288	20.35 481	0.80 123	0.37 32	4.05 436	0.38 73	1.50 36	1.65 166	2.03 335	2.16 448	0.84 162	0.93 209	1.09 78	0.68 62	0.30 195	0.36 326	0.24 105	0.20 132	0.26 123	0.46 180

SGM-Forest	4.96 576	0.86 284	21.02 561	1.22 362	0.83 279	4.05 436	3.26 596	4.40 552	3.49 505	4.40 597	3.69 575	4.66 579	13.91 630	11.94 598	17.16 620	0.66 536	0.46 406	0.49 506	0.39 459	0.49 439	1.77 452
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ITSA-stereo	2.11 201	0.85 282	7.84 183	1.24 370	0.68 220	4.06 440	0.91 379	4.30 512	2.57 320	1.94 301	1.77 327	1.61 277	2.12 474	6.12 426	2.79 486	0.42 395	0.38 347	0.40 443	0.41 479	0.51 445	1.26 410

AIO-Stereo-zeroshot1	3.20 455	1.87 482	21.91 610	1.18 345	2.03 563	4.07 441	0.98 414	3.99 396	2.17 249	1.57 235	5.62 595	4.27 558	2.92 523	2.69 341	2.50 475	0.27 130	0.49 428	0.31 293	1.20 595	0.92 554	3.04 512

Sa-1000	2.54 302	1.47 437	20.36 482	1.16 333	0.55 136	4.07 441	1.39 497	4.49 567	3.01 393	2.06 343	2.79 540	1.84 326	1.43 337	2.68 338	1.53 321	0.31 219	0.26 225	0.36 406	0.33 395	0.37 307	0.46 180

HHNet	2.51 291	0.76 249	20.83 547	0.67 62	0.67 212	4.07 441	0.90 367	3.85 365	1.59 144	2.14 366	4.91 589	0.98 199	3.32 548	1.73 223	1.80 392	0.41 384	0.20 68	0.31 293	0.28 297	0.38 320	0.44 164

WCMA_ROB	5.78 588	2.42 508	21.71 605	1.67 523	1.55 501	4.07 441	3.53 605	4.14 453	4.73 585	6.59 617	10.89 621	12.82 625	9.59 619	10.17 523	12.65 590	1.05 575	0.61 468	0.52 517	0.52 528	0.71 521	5.64 552

CAS	1.34 142	0.48 64	2.20 109	3.01 605	1.66 533	4.08 445	0.73 237	1.96 98	1.51 122	0.86 127	1.10 139	0.59 86	0.53 68	1.36 144	0.94 176	3.07 611	0.14 1	0.21 60	0.14 1	0.38 320	1.78 453

w-ln-seven	3.68 511	8.30 567	15.93 269	1.36 430	1.34 456	4.09 446	1.60 522	4.13 448	3.03 403	3.06 550	2.31 481	3.41 501	2.24 486	9.78 504	9.71 569	0.46 442	0.37 333	0.47 487	0.40 468	0.78 534	0.84 355

CFNet-ft	2.87 394	1.80 472	20.20 454	1.10 299	1.54 497	4.09 446	0.89 352	2.97 244	1.88 206	1.93 295	1.70 303	3.50 512	1.60 380	9.35 493	2.17 448	0.35 303	0.32 283	0.61 551	0.38 450	0.55 456	0.45 170

FADNet_RVC	3.10 434	7.62 563	19.12 355	1.05 276	0.93 326	4.09 446	0.84 325	4.34 539	2.05 231	1.54 230	1.78 331	1.61 277	1.50 356	8.92 484	2.64 485	0.50 482	0.38 347	0.44 470	0.61 550	0.91 552	1.16 402

CFNet	3.04 426	6.89 559	16.27 283	1.36 430	1.24 431	4.09 446	0.72 230	4.15 457	3.00 388	1.69 257	1.88 380	2.27 380	1.45 340	11.41 575	2.12 445	0.36 330	0.29 259	0.43 467	0.36 431	0.48 434	0.38 112

CFNet_RVC	2.87 394	1.80 472	20.20 454	1.10 299	1.54 497	4.09 446	0.89 352	2.97 244	1.88 206	1.93 295	1.70 303	3.50 512	1.60 380	9.35 493	2.17 448	0.35 303	0.32 283	0.61 551	0.38 450	0.55 456	0.45 170

test_4	1.98 179	0.68 181	15.65 263	0.91 179	0.48 96	4.11 451	1.09 441	2.41 148	1.50 118	1.55 232	2.31 481	1.87 332	0.79 164	2.86 351	1.51 317	0.34 287	0.19 46	0.29 251	0.29 332	0.30 186	0.40 134

HCRNet	2.24 227	0.74 224	14.54 241	0.82 130	1.36 463	4.11 451	0.70 221	3.61 316	3.03 403	1.83 283	1.61 273	1.58 274	1.40 325	5.79 413	1.60 341	0.35 303	0.28 249	0.36 406	0.29 332	0.34 267	0.46 180

Ntro	4.83 573	14.73 625	20.47 497	3.24 608	2.97 590	4.12 453	1.88 544	4.00 398	2.57 320	1.79 277	2.15 444	3.34 495	2.16 481	10.01 518	7.34 552	3.53 618	1.77 544	2.13 609	1.32 601	3.89 617	3.23 515

GwcNet-RSSM	3.13 440	5.08 547	19.86 413	1.28 395	1.20 419	4.12 453	1.11 447	3.89 372	2.80 353	2.13 364	1.81 344	3.11 476	1.46 345	10.33 532	2.19 451	0.36 330	0.34 306	0.35 388	0.31 370	0.45 404	0.43 158

PS-NSSS	3.11 435	1.60 453	19.48 377	1.00 254	1.53 496	4.12 453	1.08 437	4.59 585	2.80 353	2.19 391	2.38 490	1.76 305	1.39 321	11.79 595	1.94 422	0.69 541	0.45 400	0.95 586	0.43 490	1.03 561	1.00 382

TestStereo1	2.56 314	1.41 429	20.56 515	1.63 516	0.74 240	4.13 456	1.34 487	3.93 383	3.38 480	1.61 239	2.56 517	1.43 262	2.13 477	2.55 329	1.70 369	0.32 238	0.22 117	0.34 369	0.26 251	0.40 339	0.53 239

SA-5K	2.56 314	1.41 429	20.56 515	1.63 516	0.74 240	4.13 456	1.34 487	3.93 383	3.38 480	1.61 239	2.56 517	1.43 262	2.13 477	2.55 329	1.70 369	0.32 238	0.22 117	0.34 369	0.26 251	0.40 339	0.53 239

PSMNet-ADL	2.01 188	0.78 259	2.89 128	1.11 304	0.86 292	4.13 456	0.80 298	3.84 363	2.26 268	1.74 268	1.87 378	2.90 457	1.81 438	10.37 533	2.34 461	0.49 468	0.47 417	0.29 251	0.30 351	0.39 334	0.56 254

RAFT-Stereo + iAFF	2.49 289	1.68 460	20.50 505	1.11 304	1.32 452	4.13 456	0.42 94	3.23 267	3.30 460	2.05 342	2.40 494	1.61 277	1.11 263	1.49 174	1.63 350	0.22 68	0.22 117	0.26 165	0.24 218	0.31 198	2.47 491

GANetREF_RVC	3.45 491	5.10 548	19.89 417	1.58 505	0.80 268	4.13 456	1.82 542	4.24 492	3.33 473	1.91 291	1.76 320	2.46 410	1.83 443	13.17 619	1.87 406	0.83 566	0.57 455	0.79 580	0.77 567	1.21 581	0.91 368
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
ACVNet-4b	6.98 608	14.78 626	22.17 619	3.56 613	3.11 594	4.14 461	2.23 564	4.08 429	3.84 527	1.67 250	3.96 580	5.86 601	2.87 521	10.30 531	17.16 620	26.09 656	2.24 557	2.53 613	1.79 614	3.91 618	3.28 519

LoS	1.05 113	0.58 114	3.31 134	0.91 179	0.38 39	4.14 461	0.50 121	2.22 128	1.49 115	1.02 173	0.88 98	0.62 98	0.84 181	1.69 208	0.94 176	0.27 130	0.20 68	0.24 105	0.17 52	0.22 79	0.32 38
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
RAFT + AFF	3.98 533	14.10 614	20.78 543	1.16 333	1.96 559	4.14 461	2.00 553	4.56 578	3.52 507	2.23 405	2.51 512	2.27 380	4.92 580	8.94 485	2.82 489	0.33 265	0.60 466	0.48 493	0.39 459	0.81 541	1.03 388

fff	2.40 269	0.96 334	20.47 497	0.84 134	0.38 39	4.15 464	0.57 146	4.30 512	2.85 363	2.31 431	1.82 347	1.19 229	2.98 528	1.68 202	1.57 332	0.35 303	0.24 181	0.23 80	0.19 96	0.25 107	0.57 259

csc	2.40 269	0.96 334	20.47 497	0.84 134	0.38 39	4.15 464	0.57 146	4.30 512	2.85 363	2.31 431	1.82 347	1.19 229	2.98 528	1.68 202	1.57 332	0.35 303	0.24 181	0.23 80	0.19 96	0.25 107	0.57 259

cscssc	2.40 269	0.96 334	20.47 497	0.84 134	0.38 39	4.15 464	0.57 146	4.30 512	2.85 363	2.31 431	1.82 347	1.19 229	2.98 528	1.68 202	1.57 332	0.35 303	0.24 181	0.23 80	0.19 96	0.25 107	0.57 259

MyStereo8	2.97 417	1.76 467	18.94 348	1.55 500	1.62 519	4.16 467	0.57 146	3.79 350	2.41 296	2.22 403	2.93 547	2.27 380	1.14 273	2.16 288	2.28 457	0.27 130	8.58 615	0.32 314	0.29 332	0.37 307	1.72 446

HH	3.19 453	0.91 306	21.34 594	1.24 370	0.61 169	4.16 467	0.80 298	2.94 234	1.82 193	1.23 199	1.84 362	4.61 576	1.84 446	2.63 334	0.99 196	0.29 167	1.53 536	0.30 273	0.24 218	0.34 267	14.22 607

HanStereo	3.19 453	0.91 306	21.34 594	1.24 370	0.61 169	4.16 467	0.80 298	2.94 234	1.82 193	1.23 199	1.84 362	4.61 576	1.84 446	2.63 334	0.99 196	0.29 167	1.53 536	0.30 273	0.24 218	0.34 267	14.22 607

DCANet-4	2.06 197	0.58 114	15.30 254	0.86 146	0.44 78	4.16 467	0.57 146	4.31 523	3.28 451	2.31 431	1.82 347	1.04 207	1.54 369	1.69 208	1.56 329	0.35 303	0.24 181	0.24 105	0.19 96	0.25 107	0.57 259

ARAFT	3.24 465	13.49 600	19.88 416	0.93 197	0.49 105	4.16 467	1.40 498	4.37 545	3.21 433	2.40 467	1.91 391	1.70 291	1.04 236	6.43 435	1.45 310	0.37 346	0.19 46	0.37 417	0.35 420	0.37 307	0.35 74

ADStereo(finetuned)	2.30 247	0.97 339	17.29 305	0.86 146	0.43 73	4.17 472	0.59 159	4.31 523	3.29 456	2.35 449	1.86 372	1.18 225	3.35 551	1.69 208	1.59 337	0.34 287	0.25 200	0.23 80	0.19 96	0.31 198	0.72 324

GrayStereo	3.68 511	0.56 103	20.61 526	1.71 533	0.90 315	4.17 472	8.11 628	3.17 260	4.13 544	2.80 528	2.49 508	1.70 291	17.06 636	2.83 348	1.25 263	0.37 346	0.23 151	0.27 191	0.32 386	0.30 186	0.57 259

DPSNet	3.94 530	2.01 490	14.69 245	1.58 505	1.30 443	4.17 472	2.08 559	4.57 580	4.63 577	2.78 523	1.99 410	3.79 531	7.88 611	10.66 540	11.35 579	0.94 571	0.99 517	0.41 452	0.57 541	1.09 570	1.40 418

RainbowNet	5.20 579	15.03 631	21.14 579	3.66 616	3.25 599	4.18 475	2.98 589	4.22 480	3.20 430	2.30 428	2.65 527	4.24 557	2.97 526	9.92 512	6.29 543	3.92 624	2.27 558	2.71 621	1.73 612	3.82 616	3.43 525

BSDual-CNN	1.61 157	0.64 152	3.82 146	0.94 206	0.86 292	4.18 475	1.14 454	4.49 567	2.29 278	2.96 544	1.82 347	2.58 424	1.30 305	1.79 233	1.44 306	0.39 370	0.25 200	0.31 293	0.28 297	0.38 320	0.41 142

hknet	2.34 256	0.78 259	13.86 227	0.94 206	1.07 374	4.18 475	1.14 454	4.49 567	3.00 388	2.96 544	1.82 347	3.47 505	1.30 305	4.11 388	1.77 386	0.35 303	0.25 200	0.31 293	0.28 297	0.38 320	0.41 142

TransformOpticalFlow	3.07 430	0.87 288	20.87 552	1.10 299	0.56 142	4.18 475	0.64 189	4.36 542	3.28 451	2.19 391	3.08 554	4.32 563	5.01 581	7.36 459	1.59 337	0.34 287	0.18 21	0.32 314	0.26 251	0.29 163	0.57 259

GMM-Stereo	2.52 293	0.56 103	20.57 519	0.92 189	0.83 279	4.18 475	1.88 544	2.51 166	2.40 294	2.48 480	2.30 480	1.69 287	1.84 446	2.93 355	1.25 263	0.32 238	0.19 46	0.33 349	0.49 513	0.37 307	2.40 486

DCANet	2.37 264	0.98 342	20.47 497	0.86 146	0.43 73	4.18 475	0.59 159	4.31 523	3.29 456	2.35 449	1.86 372	1.18 225	1.63 399	1.69 208	1.59 337	0.34 287	0.25 200	0.24 105	0.19 96	0.31 198	0.73 330

cf-r	2.93 403	2.19 501	20.59 523	1.49 480	1.35 461	4.18 475	0.92 387	3.73 343	3.12 421	2.16 377	1.82 347	3.40 500	1.44 338	8.22 471	1.93 419	0.34 287	0.31 277	0.33 349	0.30 351	0.38 320	0.45 170

MADNet+	4.46 558	11.36 586	14.35 237	2.23 572	2.50 583	4.18 475	2.86 587	5.46 611	4.43 565	2.74 518	2.69 533	4.55 572	3.43 556	8.97 486	9.42 566	1.47 594	2.06 552	1.09 592	1.02 585	1.54 592	2.96 510

RAFT-Stereo-weight	1.38 145	0.57 111	5.44 163	1.05 276	0.63 183	4.19 483	0.77 271	3.95 387	1.53 125	2.01 328	1.53 238	1.30 244	0.65 109	1.30 122	1.05 213	0.27 130	0.26 225	0.26 165	0.22 182	0.28 145	0.38 112

Selective-RAFT	1.34 142	0.58 114	2.21 110	1.01 257	0.49 105	4.19 483	0.51 125	3.39 286	3.62 514	1.15 189	1.40 211	1.45 265	1.40 325	2.09 276	1.31 275	0.43 412	0.40 363	0.25 131	0.26 251	0.29 163	0.38 112

PSMNet-RSSM	2.91 401	1.55 449	20.10 446	1.32 417	1.30 443	4.19 483	0.95 401	3.78 349	2.28 274	2.28 419	1.80 339	2.64 430	1.87 451	9.83 507	1.93 419	0.37 346	0.33 293	0.35 388	0.38 450	0.46 414	0.40 134

PWCDC_ROB	3.62 502	9.86 579	17.35 306	1.62 513	1.57 509	4.19 483	1.01 418	4.35 540	4.20 547	2.26 414	7.36 599	2.73 436	2.75 515	4.10 387	4.51 527	1.47 594	0.37 333	0.39 438	0.34 405	1.22 582	0.73 330

dad	2.65 340	3.40 529	19.45 376	1.05 276	0.65 196	4.21 487	0.84 325	2.10 116	2.77 348	2.32 442	1.72 309	1.72 295	1.27 297	3.86 379	2.04 435	1.06 576	0.40 363	2.04 607	0.49 513	0.78 534	0.83 351

PMTNet	1.13 127	0.55 98	3.88 149	0.71 87	0.59 158	4.21 487	0.43 98	2.00 103	1.58 141	1.02 173	1.06 130	0.78 150	0.98 219	1.58 191	0.93 168	1.21 584	0.20 68	0.23 80	0.15 3	0.23 92	0.27 13

DualNet (step1)	3.32 476	1.19 396	20.68 533	1.11 304	0.87 301	4.22 489	1.20 464	4.40 552	4.92 595	2.20 398	1.85 366	1.90 335	2.00 461	6.87 448	1.75 384	1.41 591	1.36 531	4.19 636	2.07 623	0.70 516	1.43 422

test_sample9	4.68 566	1.19 396	20.68 533	1.11 304	0.87 301	4.22 489	1.20 464	4.40 552	4.92 595	2.20 398	1.85 366	1.90 335	2.00 461	11.08 561	11.57 582	1.41 591	14.65 637	4.19 636	2.07 623	0.70 516	1.43 422

test_sample8	5.57 583	1.19 396	20.68 533	1.11 304	0.87 301	4.22 489	1.20 464	4.43 559	3.76 523	5.63 608	1.97 406	12.99 626	6.34 594	11.08 561	11.57 582	1.41 591	14.65 637	4.19 636	2.07 623	0.70 516	1.43 422

ICVP	2.19 214	0.72 209	19.18 360	1.03 265	0.88 305	4.22 489	0.94 396	3.44 293	1.69 174	1.68 253	1.76 320	1.35 248	1.19 288	1.80 239	1.40 295	0.58 517	0.37 333	0.34 369	0.30 351	0.41 359	0.59 279
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ACVNet	2.40 269	0.97 339	20.20 454	0.94 206	0.86 292	4.22 489	0.79 288	2.97 244	2.85 363	1.93 295	1.91 391	3.07 472	1.46 345	1.52 181	2.37 465	0.33 265	0.27 238	0.30 273	0.27 270	0.42 371	0.35 74

GANet-RSSM	2.96 412	1.27 408	21.17 584	1.73 536	1.23 427	4.22 489	0.91 379	3.39 286	2.02 228	1.97 311	1.74 318	2.53 415	2.06 466	10.91 551	1.88 407	0.37 346	0.35 316	0.32 314	0.29 332	0.42 371	0.46 180

dd	2.27 236	3.06 523	20.18 451	0.96 227	0.51 116	4.24 495	0.74 247	1.94 93	2.43 300	1.48 227	1.28 181	1.19 229	1.05 245	1.82 246	1.69 366	0.63 532	0.34 306	0.35 388	0.33 395	0.61 478	0.57 259

GCAP-BAT	2.74 369	0.79 263	19.74 403	1.06 282	0.85 288	4.25 496	0.91 379	2.80 215	1.83 195	2.14 366	2.08 434	2.55 418	0.80 169	1.87 254	1.41 298	0.35 303	7.97 610	0.24 105	0.22 182	0.27 132	2.72 501

MyStereo06	2.74 369	1.07 362	21.19 587	1.06 282	1.08 377	4.26 497	0.86 337	3.72 339	1.80 192	2.25 408	1.77 327	4.28 560	4.12 569	1.85 251	1.38 291	0.25 99	2.43 567	0.34 369	0.27 270	0.46 414	0.48 203

MyStereo05	2.55 307	1.07 362	19.87 415	1.06 282	1.08 377	4.26 497	0.86 337	4.10 435	3.01 393	2.19 391	1.26 173	2.30 384	1.64 402	2.13 284	1.99 423	0.25 99	2.43 567	0.34 369	0.27 270	0.46 414	0.48 203

SA	2.55 307	1.54 445	20.70 537	1.12 314	0.48 96	4.26 497	1.33 486	4.45 563	3.28 451	1.68 253	1.96 403	1.69 287	2.25 488	2.60 332	1.57 332	0.30 195	0.29 259	0.37 417	0.38 450	0.36 301	0.47 192

111	2.59 320	3.10 524	20.47 497	0.84 134	0.38 39	4.26 497	0.91 379	4.45 563	2.96 382	2.48 480	2.07 431	2.31 385	1.64 402	1.49 174	1.90 411	0.35 303	0.22 117	0.25 131	0.21 149	0.32 220	1.14 398

MaskLacGwcNet_RVC	3.77 517	1.65 459	20.61 526	2.55 590	1.63 522	4.29 501	1.67 532	3.99 396	2.56 317	1.76 271	1.93 400	3.03 467	1.41 330	13.24 621	2.02 431	4.47 630	1.63 540	1.12 594	0.48 509	2.42 603	2.85 504

TDLM	3.20 455	1.58 450	18.80 343	1.70 532	1.10 384	4.29 501	2.17 563	3.81 359	3.27 449	2.89 534	1.98 407	2.06 368	1.70 418	12.44 609	2.15 446	0.58 517	0.31 277	0.56 536	0.40 468	0.58 470	1.59 437

GES	2.26 233	0.79 263	19.68 396	1.12 314	0.59 158	4.30 503	1.01 418	3.90 374	1.59 144	1.78 274	1.78 331	1.28 241	1.75 426	1.80 239	1.61 344	0.42 395	0.29 259	0.33 349	0.31 370	0.45 404	0.50 216

DIP-Stereo	2.03 192	0.98 342	16.44 290	0.67 62	0.62 179	4.30 503	0.58 157	4.43 559	2.89 374	1.97 311	1.40 211	0.91 184	0.86 188	1.31 126	1.27 271	0.38 362	0.23 151	0.33 349	0.23 197	0.33 244	0.57 259
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
ADCP+	4.42 556	12.67 596	18.95 349	1.12 314	1.55 501	4.30 503	3.60 608	4.01 400	3.80 526	2.30 428	1.71 307	3.93 537	4.29 572	3.49 368	18.77 635	0.40 381	0.41 370	0.63 559	0.53 530	0.67 507	1.35 415

XX-Stereo	2.66 346	0.70 194	21.17 584	2.33 578	1.24 431	4.31 506	0.45 107	4.48 566	1.60 150	2.39 463	1.89 382	4.60 575	0.60 95	4.17 389	1.11 223	0.34 287	0.26 225	0.29 251	0.29 332	0.53 449	0.43 158

FTStereo	3.74 515	0.60 131	20.43 489	0.99 248	0.66 205	4.34 507	11.24 631	2.63 198	1.95 217	2.58 493	5.03 590	1.90 335	13.77 627	3.70 375	1.28 272	0.41 384	0.24 181	0.31 293	0.33 395	0.32 220	2.08 468

psmg	1.63 159	0.64 152	3.82 146	0.96 227	0.86 292	4.35 508	1.41 500	4.11 438	2.29 278	2.68 510	2.09 435	2.58 424	1.30 305	1.79 233	1.44 306	0.39 370	0.29 259	0.33 349	0.34 405	0.38 320	0.44 164

TRStereo	2.86 392	2.12 497	19.98 429	1.68 526	1.18 408	4.35 508	1.05 432	5.07 602	3.48 503	1.56 233	1.39 208	1.75 299	0.85 184	2.01 268	1.50 316	0.43 412	0.34 306	0.33 349	0.36 431	0.36 301	7.50 567

DA	2.77 378	0.51 81	6.04 166	1.05 276	1.15 397	4.36 510	0.84 325	2.83 222	3.02 397	0.87 133	1.57 260	0.92 188	1.07 250	1.61 193	0.68 62	0.35 303	2.66 571	0.24 105	0.19 96	0.26 123	25.18 643

GGEV	2.77 378	0.51 81	6.04 166	1.05 276	1.15 397	4.36 510	0.84 325	2.83 222	3.02 397	0.87 133	1.57 260	0.92 188	1.07 250	1.61 193	0.68 62	0.35 303	2.66 571	0.24 105	0.19 96	0.26 123	25.18 643

KYRaft	2.55 307	0.57 111	20.60 524	0.98 241	0.51 116	4.38 512	1.76 537	2.51 166	1.59 144	2.48 480	2.98 549	1.99 355	3.36 552	2.17 290	0.96 185	0.34 287	0.22 117	0.33 349	0.46 503	0.38 320	2.44 488

FCDSN-DC	6.71 607	1.18 390	21.61 604	1.29 401	1.10 384	4.38 512	2.59 580	4.58 582	5.52 610	9.58 629	11.19 622	19.17 635	17.69 638	13.03 617	17.11 617	0.73 553	0.57 455	0.61 551	0.60 547	0.71 521	0.92 370
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DeepPruner_ROB	2.61 328	1.97 488	19.32 369	1.03 265	1.20 419	4.38 512	0.90 367	3.44 293	1.77 188	2.61 501	1.54 249	2.77 445	1.27 297	5.05 398	2.08 440	0.52 501	0.40 363	0.37 417	0.35 420	0.52 448	0.62 292

MeshStereo	5.67 587	1.80 472	21.28 591	1.40 448	1.14 395	4.38 512	3.83 614	5.51 614	4.85 594	10.12 634	11.72 626	11.44 620	5.87 591	13.86 629	12.31 586	0.68 540	0.61 468	0.61 551	0.60 547	0.73 523	0.68 312
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
gasm-f	4.41 555	0.71 201	10.58 198	0.99 248	16.98 636	4.39 516	0.92 387	2.05 110	1.71 180	0.97 162	1.46 224	0.53 50	0.88 192	1.39 152	1.12 224	0.31 219	18.89 645	0.27 191	0.20 132	0.30 186	23.53 641

AE-Stereo	2.91 401	0.63 147	17.05 299	1.15 326	0.63 183	4.39 516	0.70 221	4.02 405	2.12 243	1.24 201	2.04 418	1.01 203	0.91 203	1.67 200	1.42 300	0.30 195	1.14 524	0.28 226	0.28 297	0.27 132	16.93 629

testlalala	2.95 410	0.66 168	20.83 547	1.03 265	0.81 273	4.39 516	0.90 367	2.96 242	3.69 520	2.50 484	1.55 258	1.31 245	0.61 98	1.15 87	0.77 98	0.42 395	14.33 636	0.25 131	0.20 132	0.26 123	0.36 97

UDGNet	2.34 256	1.71 464	20.28 468	1.42 461	0.62 179	4.39 516	0.67 198	1.82 81	2.28 274	1.40 212	1.21 160	0.99 201	1.00 223	2.23 299	1.23 252	1.14 580	0.35 316	1.30 600	0.98 584	1.11 573	0.62 292

ASMatch	2.65 340	0.68 181	20.65 531	1.60 509	0.71 232	4.40 520	0.77 271	2.02 108	1.65 166	1.71 261	3.89 577	1.93 341	3.75 563	5.45 407	1.67 361	0.33 265	0.24 181	0.34 369	0.28 297	0.34 267	0.57 259

Prome-Stereo	2.57 318	0.60 131	20.29 473	1.01 257	0.62 179	4.40 520	1.80 540	3.22 266	1.74 185	2.18 384	3.43 570	1.71 294	3.45 557	2.24 301	1.19 242	0.32 238	0.20 68	0.27 191	0.25 234	0.37 307	2.15 472

trnet	1.00 105	0.55 98	1.89 99	0.66 50	0.33 5	4.41 522	0.40 85	2.42 153	1.95 217	0.96 158	1.24 165	0.88 175	0.89 198	1.27 113	0.78 102	0.30 195	0.19 46	0.23 80	0.15 3	0.22 79	0.22 1

Any-RAFT	1.62 158	0.59 123	5.29 161	1.12 314	0.76 253	4.41 522	0.79 288	4.12 444	3.26 447	2.02 330	1.36 201	2.82 448	1.56 374	1.90 255	0.81 121	0.29 167	0.25 200	0.26 165	0.19 96	0.25 107	0.35 74

s12784h	2.08 198	0.50 75	16.85 295	0.75 101	0.36 18	4.42 524	0.49 115	4.23 486	3.08 415	2.03 335	2.67 531	0.91 184	1.05 245	2.05 271	0.78 102	0.37 346	0.18 21	0.24 105	0.16 13	0.27 132	0.26 10

RAFT-345	2.55 307	0.60 131	19.89 417	1.22 362	0.49 105	4.43 525	0.77 271	1.68 57	3.54 508	2.09 355	3.10 556	1.95 347	1.30 305	6.65 439	1.47 313	0.41 384	0.23 151	0.32 314	0.26 251	0.29 163	0.28 16

CREStereo	1.00 105	0.59 123	1.82 96	0.66 50	0.36 18	4.43 525	0.40 85	2.43 154	1.98 222	0.96 158	1.22 161	0.88 175	0.87 191	1.30 122	0.79 113	0.30 195	0.20 68	0.23 80	0.16 13	0.23 92	0.22 1
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
CBMV_ROB	4.57 564	0.90 303	21.30 593	1.46 473	0.89 307	4.43 525	1.69 534	4.51 572	3.14 424	5.97 612	4.23 581	4.16 552	7.83 609	11.06 557	16.47 607	0.61 523	0.55 451	0.53 524	0.51 526	0.56 462	0.59 279

PSM-AAD	3.41 486	0.58 114	20.55 511	0.95 218	0.56 142	4.46 528	7.40 626	3.11 253	1.58 141	2.30 428	2.56 517	1.26 239	16.19 634	2.47 318	1.00 200	0.32 238	0.22 117	0.58 543	0.41 479	0.37 307	1.32 413

RAFT-RH_RVC	2.72 363	0.64 152	20.10 446	1.48 478	0.49 105	4.46 528	0.56 142	1.73 68	2.86 369	3.06 550	5.50 593	2.02 360	1.28 300	6.70 442	1.56 329	0.46 442	0.22 117	0.37 417	0.34 405	0.29 163	0.33 50

Anonymous3	2.20 221	0.80 266	20.08 443	0.86 146	0.86 292	4.46 528	0.84 325	3.64 320	1.40 97	1.37 209	1.40 211	1.11 216	1.03 229	1.71 212	1.24 257	0.75 558	0.58 463	0.34 369	0.35 420	0.48 434	0.65 304

ACVNet-DCA	3.67 509	0.94 325	19.66 388	1.87 550	0.42 67	4.47 531	0.73 237	4.07 420	4.63 577	1.21 193	1.89 382	0.73 135	1.62 395	2.20 294	0.81 121	0.31 219	18.77 640	0.32 314	0.21 149	0.35 282	8.09 571

xx1	3.69 513	0.94 325	19.66 388	1.87 550	0.42 67	4.47 531	0.73 237	4.24 492	4.01 539	1.21 193	1.89 382	1.78 315	1.36 314	2.20 294	0.81 121	0.31 219	18.77 640	0.33 349	0.36 431	0.35 282	8.09 571

1test111	3.86 524	0.94 325	19.66 388	1.87 550	0.42 67	4.47 531	0.73 237	4.07 420	4.63 577	1.21 193	1.89 382	0.73 135	1.62 395	5.19 401	1.68 363	0.31 219	18.77 640	0.32 314	0.21 149	0.35 282	8.09 571

cc1	3.93 529	0.94 325	19.66 388	1.87 550	0.42 67	4.47 531	0.73 237	4.24 492	4.01 539	1.21 193	1.89 382	0.73 135	1.62 395	2.20 294	0.81 121	0.31 219	18.77 640	0.32 314	0.21 149	0.32 220	13.93 602

H2IRNET	2.19 214	0.83 276	19.13 356	1.25 386	0.61 169	4.48 535	0.44 104	2.94 234	1.86 200	1.08 182	2.29 476	1.67 283	1.40 325	2.18 292	1.64 356	0.41 384	0.21 97	0.33 349	0.37 441	0.38 320	0.39 126

CC-Net-ROB	3.82 521	3.41 530	20.20 454	2.40 581	1.66 533	4.49 536	1.61 523	4.77 597	3.08 415	2.06 343	2.06 428	1.99 355	1.60 380	12.57 612	1.91 414	2.82 607	2.19 554	2.67 618	1.06 588	2.31 602	1.59 437

ACVNet_2	6.09 593	15.28 635	21.36 596	3.30 610	3.17 596	4.50 537	3.00 590	4.70 591	3.96 537	3.52 576	5.34 592	7.79 612	2.95 524	12.40 603	13.76 593	3.28 613	2.23 556	2.70 620	1.70 609	3.52 610	3.24 516

BUS	1.64 162	0.64 152	3.82 146	0.94 206	0.86 292	4.50 537	0.75 258	4.49 567	2.29 278	2.96 544	1.82 347	3.61 522	1.03 229	1.79 233	1.18 237	0.39 370	0.25 200	0.31 293	0.28 297	0.38 320	0.41 142

NINENet	2.59 320	0.89 297	16.09 273	1.16 333	1.07 374	4.50 537	0.75 258	4.43 559	2.61 325	2.18 384	1.91 391	3.61 522	1.03 229	7.92 469	1.18 237	0.49 468	0.34 306	0.41 452	0.30 351	0.42 371	0.44 164

DeepStereo_RVC	2.42 277	0.70 194	18.41 333	0.79 119	0.43 73	4.50 537	0.70 221	2.51 166	3.51 506	2.02 330	1.79 334	1.54 272	6.35 595	1.93 260	1.22 249	0.47 451	0.22 117	0.29 251	0.29 332	0.35 282	0.40 134

EKT-Stereo	7.93 614	0.75 238	21.17 584	1.84 549	109.80 660	4.51 541	0.61 167	4.13 448	1.59 144	1.89 289	1.24 165	1.96 352	1.35 312	4.02 385	1.36 285	0.42 395	0.31 277	0.29 251	0.27 270	0.35 282	0.78 342

Reg-Stereo(zero)	1.88 175	0.45 54	11.07 203	0.94 206	2.06 566	4.52 542	0.55 139	2.72 206	1.69 174	1.54 230	1.26 173	2.55 418	2.52 509	1.73 223	2.43 468	0.20 43	0.28 249	0.22 69	0.19 96	0.25 107	0.40 134

PDISCO_ROB	3.32 476	5.22 549	18.16 328	2.03 566	2.19 574	4.52 542	1.63 526	4.74 596	3.32 471	2.22 403	2.18 454	3.71 526	2.41 499	5.36 404	2.43 468	1.35 587	0.79 497	0.72 574	0.62 553	1.31 586	1.53 432

GEAStereo	3.16 449	0.61 137	2.62 124	0.99 248	1.33 453	4.53 544	0.81 306	2.05 110	1.71 180	0.97 162	0.93 105	0.53 50	0.80 169	1.07 71	0.84 138	0.31 219	18.89 645	0.27 191	0.20 132	0.29 163	23.53 641

GSStereo	2.65 340	0.61 137	2.62 124	1.07 289	1.33 453	4.53 544	0.81 306	3.44 293	4.24 552	0.80 108	0.93 105	0.76 148	0.80 169	1.07 71	0.84 138	0.28 150	0.54 445	0.26 165	0.26 251	0.29 163	27.59 647

tt1	3.79 520	0.93 321	15.34 255	1.83 547	0.45 80	4.54 546	0.78 278	4.23 486	4.73 585	1.27 202	1.89 382	0.74 143	1.48 351	2.29 306	0.78 102	0.30 195	19.28 652	0.32 314	0.22 182	0.31 198	14.02 604

LVE	7.57 613	15.80 638	21.28 591	3.69 617	3.19 598	4.54 546	2.78 582	10.13 630	11.63 630	3.24 564	11.52 625	18.10 632	4.55 577	11.67 587	10.30 571	4.62 637	2.95 578	2.56 614	1.91 619	3.63 611	3.26 518

anonymousdsp	3.14 442	0.83 276	20.28 468	0.94 206	0.64 189	4.54 546	0.82 309	2.03 109	3.32 471	0.91 149	1.13 145	0.78 150	0.77 152	1.78 231	0.90 163	0.29 167	0.25 200	0.29 251	0.21 149	0.33 244	21.81 638

HBP-ISP	3.78 518	9.10 572	20.83 547	1.72 534	1.14 395	4.54 546	2.82 585	4.61 586	3.03 403	4.13 591	1.98 407	1.88 333	3.31 547	11.06 557	1.52 320	0.74 556	0.57 455	0.67 565	0.62 553	0.65 501	0.64 300

IGEV-Stereo	3.15 445	0.83 276	20.31 477	0.94 206	0.64 189	4.54 546	0.82 309	2.01 107	3.31 463	0.91 149	1.13 145	0.79 153	0.77 152	1.79 233	0.92 167	0.29 167	0.25 200	0.29 251	0.21 149	0.33 244	21.85 639
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CRE-IMP	2.28 240	0.68 181	19.67 395	0.85 139	0.39 57	4.54 546	0.80 298	2.63 198	4.84 593	1.96 309	1.51 235	1.86 329	0.96 214	1.52 181	1.43 302	0.47 451	0.21 97	0.31 293	0.26 251	0.41 359	0.35 74

ff7	2.60 323	0.81 269	16.25 278	0.89 161	0.56 142	4.55 552	0.83 313	1.68 57	3.44 492	0.88 138	1.10 139	0.70 123	0.78 156	1.93 260	0.93 168	0.29 167	0.37 333	0.29 251	0.21 149	0.33 244	15.08 612

ffff	2.60 323	0.81 269	16.25 278	0.89 161	0.56 142	4.55 552	0.83 313	1.68 57	3.44 492	0.88 138	1.10 139	0.70 123	0.78 156	1.93 260	0.93 168	0.29 167	0.37 333	0.29 251	0.21 149	0.33 244	15.08 612

11t	2.60 323	0.81 269	16.25 278	0.89 161	0.56 142	4.55 552	0.83 313	1.68 57	3.44 492	0.88 138	1.10 139	0.70 123	0.78 156	1.93 260	0.93 168	0.29 167	0.37 333	0.29 251	0.21 149	0.33 244	15.08 612

ccc-4	2.60 323	0.81 269	16.25 278	0.89 161	0.56 142	4.55 552	0.83 313	1.68 57	3.44 492	0.88 138	1.10 139	0.70 123	0.78 156	1.93 260	0.93 168	0.29 167	0.37 333	0.29 251	0.21 149	0.33 244	15.08 612

MC-Stereo	2.54 302	0.58 114	6.38 172	1.30 406	1.37 466	4.56 556	0.60 163	2.08 114	1.57 138	1.97 311	1.68 297	0.89 179	1.12 266	1.46 167	0.88 155	0.27 130	8.44 612	0.27 191	0.22 182	0.26 123	14.87 609

DisPM	2.29 243	0.61 137	20.25 465	1.79 545	0.52 123	4.58 557	0.77 271	2.50 165	2.22 259	2.49 483	1.82 347	1.45 265	1.01 226	2.73 343	1.04 210	0.48 461	0.20 68	0.32 314	0.31 370	0.32 220	0.45 170

IPLGR	2.61 328	0.73 215	20.72 540	0.87 153	0.54 129	4.58 557	0.52 132	4.32 531	2.79 352	1.91 291	1.54 249	1.72 295	1.71 420	6.94 452	1.43 302	0.31 219	0.21 97	0.27 191	0.24 218	0.34 267	0.48 203

GwcNet-ADL	2.51 291	0.75 238	21.41 598	0.98 241	0.73 235	4.58 557	0.95 401	4.46 565	2.61 325	2.06 343	1.80 339	2.54 417	1.24 295	1.98 266	1.73 378	0.41 384	0.46 406	0.24 105	0.27 270	0.41 359	0.55 251

OMP-Stereo	2.94 408	1.26 404	20.07 437	2.73 595	0.67 212	4.58 557	1.46 507	4.33 534	2.21 258	3.14 558	2.68 532	3.22 484	1.38 318	7.65 464	1.42 300	0.46 442	0.21 97	0.33 349	0.26 251	0.34 267	0.31 33

IPLG	2.56 314	1.11 374	19.89 417	0.95 218	0.79 264	4.60 561	0.56 142	4.31 523	2.10 236	1.94 301	2.00 413	1.34 246	1.37 317	6.59 438	1.59 337	0.32 238	0.21 97	0.27 191	0.23 197	0.32 220	0.63 295

IRAFT_RVC	2.74 369	0.71 201	19.80 405	2.52 588	0.67 212	4.60 561	1.57 520	3.05 249	2.99 386	2.23 405	1.72 309	2.08 369	2.59 511	6.69 441	1.61 344	0.37 346	0.21 97	0.33 349	0.29 332	0.33 244	0.35 74

IIG-Stereo	2.89 398	0.98 342	19.80 405	2.78 597	0.67 212	4.62 563	0.74 247	4.29 510	2.26 268	2.62 504	3.10 556	3.33 494	1.60 380	7.64 463	1.51 317	0.42 395	0.21 97	0.32 314	0.25 234	0.33 244	0.28 16

ADCMid	4.55 561	10.78 584	17.67 318	1.32 417	1.43 479	4.62 563	2.24 565	4.22 480	4.97 598	3.93 586	3.01 550	3.84 534	3.66 560	4.22 391	18.57 633	0.69 541	0.62 471	1.09 592	1.20 595	1.48 590	1.49 428

PFNet+	2.46 284	0.64 152	21.10 575	0.98 241	0.48 96	4.63 565	0.83 313	2.47 161	3.48 503	2.14 366	1.67 295	1.34 246	1.03 229	4.66 395	1.35 278	0.49 468	0.33 293	0.38 432	0.39 459	0.33 244	0.49 211

PFNet	2.75 373	0.69 186	19.96 426	2.25 573	0.80 268	4.63 565	0.90 367	2.60 194	3.85 529	2.39 463	2.71 535	1.82 323	1.41 330	7.53 462	1.41 298	0.36 330	0.21 97	0.36 406	0.27 270	0.32 220	0.46 180

RAFT-IKP	2.27 236	0.74 224	20.55 511	0.77 104	0.38 39	4.64 567	0.73 237	2.54 174	3.21 433	2.00 319	1.53 238	1.77 306	1.13 267	2.25 304	1.00 200	0.51 490	0.22 117	0.32 314	0.28 297	0.40 339	0.35 74

ACV-stereo	2.96 412	1.09 369	20.34 480	1.37 436	1.05 368	4.65 568	1.09 441	2.82 220	1.68 171	1.48 227	1.32 191	5.40 593	4.22 571	7.83 468	2.08 440	0.46 442	0.52 440	0.33 349	0.30 351	0.45 404	0.71 321

ROB_FTStereo	2.26 233	0.74 224	20.44 490	0.77 104	0.38 39	4.65 568	0.75 258	2.54 174	3.19 428	2.00 319	1.54 249	1.77 306	1.13 267	2.28 305	0.94 176	0.49 468	0.22 117	0.32 314	0.28 297	0.40 339	0.35 74

iGMRVC	2.27 236	0.74 224	20.46 494	0.77 104	0.38 39	4.65 568	0.73 237	2.54 174	3.21 433	2.00 319	1.53 238	1.77 306	1.14 273	2.47 318	0.99 196	0.51 490	0.23 151	0.32 314	0.28 297	0.40 339	0.35 74

ROB_FTStereo_v2	2.25 229	0.74 224	20.45 493	0.77 104	0.38 39	4.66 571	0.74 247	2.54 174	3.20 430	2.00 319	1.53 238	1.77 306	1.14 273	2.13 284	0.96 185	0.50 482	0.22 117	0.32 314	0.28 297	0.40 339	0.35 74

Patchmatch Stereo++	2.28 240	0.74 224	20.54 509	0.77 104	0.38 39	4.67 572	0.75 258	2.55 181	3.21 433	2.00 319	1.53 238	1.77 306	1.14 273	2.46 315	0.98 193	0.51 490	0.23 151	0.32 314	0.28 297	0.40 339	0.35 74
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
NF-Stereo	2.68 354	0.67 172	21.09 573	2.43 582	0.47 91	4.67 572	0.67 198	3.68 326	4.30 559	2.11 359	1.62 277	1.36 250	1.09 254	6.07 425	1.24 257	0.45 430	0.20 68	0.36 406	0.34 405	0.32 220	0.37 101

OCTAStereo	2.67 351	0.67 172	21.08 568	2.43 582	0.47 91	4.67 572	0.67 198	3.68 326	4.31 562	2.11 359	1.62 277	1.36 250	1.09 254	6.02 422	1.25 263	0.45 430	0.20 68	0.36 406	0.34 405	0.32 220	0.37 101

PSM-adaLoss	2.26 233	0.74 224	20.53 508	0.77 104	0.38 39	4.67 572	0.71 226	2.54 174	3.22 440	2.00 319	1.53 238	1.77 306	1.13 267	2.22 298	0.96 185	0.50 482	0.23 151	0.32 314	0.28 297	0.40 339	0.35 74

HUI-Stereo	2.27 236	0.74 224	20.56 515	0.77 104	0.38 39	4.67 572	0.78 278	2.54 174	3.23 443	2.00 319	1.53 238	1.77 306	1.13 267	2.21 297	0.93 168	0.49 468	0.23 151	0.32 314	0.28 297	0.40 339	0.35 74

RE-Stereo	2.67 351	0.67 172	21.08 568	2.43 582	0.47 91	4.67 572	0.67 198	3.68 326	4.30 559	2.11 359	1.62 277	1.36 250	1.09 254	6.01 419	1.26 268	0.45 430	0.20 68	0.36 406	0.34 405	0.32 220	0.37 101

TVStereo	2.67 351	0.67 172	21.08 568	2.43 582	0.47 91	4.67 572	0.67 198	3.68 326	4.30 559	2.11 359	1.62 277	1.36 250	1.09 254	6.01 419	1.26 268	0.45 430	0.20 68	0.36 406	0.34 405	0.32 220	0.37 101

iRAFT	2.28 240	0.74 224	20.54 509	0.77 104	0.38 39	4.67 572	0.75 258	2.55 181	3.21 433	2.00 319	1.53 238	1.77 306	1.14 273	2.46 315	0.98 193	0.51 490	0.23 151	0.32 314	0.28 297	0.40 339	0.35 74

RCA-Stereo	1.38 145	0.61 137	3.95 151	0.94 206	0.48 96	4.68 580	0.78 278	4.17 463	1.95 217	1.93 295	1.84 362	0.94 196	1.48 351	1.23 106	0.75 91	0.30 195	0.43 383	0.25 131	0.20 132	0.26 123	0.37 101

PSM-softLoss	2.62 331	0.65 160	21.11 577	2.46 586	0.49 105	4.68 580	0.68 209	2.61 196	4.23 550	2.14 366	1.47 226	1.42 259	0.99 220	6.04 423	1.24 257	0.47 451	0.23 151	0.37 417	0.39 459	0.33 244	0.34 61

KMStereo	2.62 331	0.65 160	21.11 577	2.46 586	0.49 105	4.68 580	0.68 209	2.61 196	4.23 550	2.14 366	1.47 226	1.42 259	0.99 220	6.04 423	1.24 257	0.47 451	0.23 151	0.37 417	0.39 459	0.33 244	0.34 61

EAI-Stereo	4.89 574	0.69 186	7.74 182	0.99 248	1.63 522	4.68 580	51.52 656	5.79 617	3.37 477	3.64 579	7.24 598	1.10 213	0.95 213	2.51 321	1.71 372	0.33 265	0.31 277	0.28 226	2.04 622	0.28 145	0.92 370

G-Net	4.16 539	1.39 426	20.31 477	2.30 576	2.91 588	4.68 580	2.86 587	3.35 282	2.44 306	4.43 598	9.43 615	6.89 607	3.83 564	8.91 483	4.83 533	0.80 561	0.80 498	0.70 569	0.50 521	0.95 558	0.97 377

ACVNet_1	6.63 603	14.79 627	21.40 597	3.59 615	3.17 596	4.69 585	2.46 572	4.24 492	3.34 474	3.11 554	2.86 544	23.21 641	4.59 578	11.06 557	12.59 589	3.75 620	2.34 560	2.60 615	1.80 615	3.70 612	3.31 520

SST-Stereo	2.63 335	0.63 147	19.76 404	1.69 528	0.46 86	4.71 586	0.74 247	2.27 132	3.07 414	2.07 349	2.15 444	2.42 402	3.17 542	6.66 440	0.95 183	0.45 430	0.19 46	0.30 273	0.27 270	0.35 282	0.31 33

NRIStereo	2.32 250	0.69 186	20.07 437	1.35 426	0.38 39	4.73 587	0.89 352	2.43 154	3.35 475	1.95 307	1.37 204	1.75 299	1.21 291	2.97 356	1.35 278	0.49 468	0.22 117	0.29 251	0.26 251	0.31 198	0.33 50

Pruner-Stereo	2.33 253	0.70 194	20.66 532	2.05 568	0.48 96	4.73 587	0.78 278	2.55 181	2.70 337	2.47 478	1.57 260	1.48 268	1.03 229	1.71 212	1.55 327	0.48 461	0.21 97	0.34 369	0.30 351	0.31 198	0.42 151

MIPNet	2.43 278	1.13 380	20.00 431	0.93 197	0.58 156	4.74 589	0.62 179	4.33 534	2.95 381	1.94 301	1.49 231	1.52 271	1.96 459	2.77 344	1.60 341	0.35 303	0.20 68	0.27 191	0.23 197	0.32 220	0.59 279

RAFT_R40	2.61 328	0.64 152	19.86 413	1.69 528	0.46 86	4.74 589	0.95 401	2.28 134	2.52 314	2.02 330	2.32 483	2.69 435	2.52 509	6.70 442	1.05 213	0.42 395	0.19 46	0.30 273	0.27 270	0.33 244	0.29 20

AAGNet	3.88 526	0.67 172	20.04 435	2.27 574	0.46 86	4.76 591	1.05 432	2.28 134	3.38 480	2.16 377	1.84 362	2.40 394	3.95 566	6.22 429	24.21 642	0.49 468	0.19 46	0.30 273	0.29 332	0.33 244	0.29 20

IMH-64-1	6.10 594	13.83 609	17.55 311	4.34 624	3.78 605	4.79 592	5.94 620	5.34 605	4.20 547	4.10 589	8.31 607	5.07 587	6.92 601	9.63 502	7.36 553	4.60 634	2.96 580	3.04 623	2.14 626	4.30 621	3.88 533

IMH-64	6.10 594	13.83 609	17.55 311	4.34 624	3.78 605	4.79 592	5.94 620	5.34 605	4.20 547	4.10 589	8.31 607	5.07 587	6.92 601	9.63 502	7.36 553	4.60 634	2.96 580	3.04 623	2.14 626	4.30 621	3.88 533

Dean	8.35 617	15.23 634	22.34 622	3.76 618	3.55 600	4.81 594	3.51 603	5.34 605	5.37 606	4.49 599	26.13 646	25.59 647	4.33 574	11.21 568	13.12 591	3.78 621	2.31 559	2.90 622	1.89 618	4.04 619	3.34 522

ELAS_RVC	6.36 598	2.53 511	20.21 458	2.67 594	2.48 581	4.90 595	11.89 632	4.84 599	6.31 623	9.03 626	8.54 610	8.09 615	12.73 625	9.32 492	13.25 592	1.92 598	2.18 553	1.51 603	1.31 599	1.40 589	2.15 472
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
RTS	4.29 549	9.35 573	18.25 331	2.79 599	2.29 577	4.98 596	3.41 599	4.72 593	4.27 556	4.35 595	3.10 556	4.93 582	3.14 538	7.71 465	6.99 550	0.71 545	0.68 482	0.51 514	0.50 521	1.07 567	1.98 461

RTSA	4.29 549	9.35 573	18.25 331	2.79 599	2.29 577	4.98 596	3.41 599	4.72 593	4.27 556	4.35 595	3.10 556	4.93 582	3.14 538	7.71 465	6.99 550	0.71 545	0.68 482	0.51 514	0.50 521	1.07 567	1.98 461

iRaft-Stereo_20w	3.11 435	0.69 186	18.89 347	1.00 254	1.09 380	5.03 598	1.00 417	5.86 618	2.46 309	2.83 532	1.64 287	3.06 471	4.30 573	3.08 360	1.74 381	0.31 219	0.30 269	0.27 191	0.35 420	0.42 371	7.93 569

SDNR	4.37 552	2.22 502	20.63 529	1.60 509	0.99 343	5.15 599	0.67 198	4.36 542	5.55 612	4.89 603	7.17 597	5.50 597	1.58 375	17.48 636	4.33 524	0.80 561	0.72 492	0.59 544	0.45 501	1.18 579	1.43 422

MFN_U_SF_DS_RVC	4.38 553	13.66 603	13.95 230	1.39 447	1.58 514	5.18 600	3.31 597	4.53 574	3.22 440	2.60 497	2.62 525	4.99 584	2.11 472	13.99 631	4.21 521	1.53 596	2.56 570	0.67 565	1.82 616	0.83 546	2.92 508

EGLCR-Stereo	2.52 293	0.56 103	9.39 192	1.16 333	0.81 273	5.24 601	0.61 167	4.20 474	1.56 134	1.09 184	0.71 68	1.09 211	0.66 117	1.92 257	0.82 127	0.29 167	0.30 269	0.29 251	0.24 218	0.37 307	19.09 634

WAO-7	6.00 592	14.29 617	20.46 494	1.97 559	1.51 493	5.31 602	3.06 594	5.00 600	5.92 618	4.55 600	8.87 612	6.52 605	6.47 598	13.38 624	13.85 594	1.35 587	1.24 528	1.48 602	1.36 604	1.63 594	1.79 454

AnyNet_C32	4.49 559	9.53 575	13.85 225	1.67 523	1.56 506	5.40 603	4.06 617	4.03 408	3.69 520	4.21 594	3.09 555	3.09 474	3.38 554	8.24 472	18.76 634	0.56 513	0.64 474	0.53 524	0.81 571	1.36 588	1.42 421

IMH	7.25 610	16.24 641	21.08 568	4.40 626	3.79 607	5.46 604	3.03 593	5.58 615	6.26 621	4.92 604	10.32 618	9.24 617	8.30 614	13.62 626	11.56 580	4.84 638	3.00 583	3.09 626	2.14 626	4.38 623	3.83 532

ADCL	4.70 568	4.04 539	16.12 274	1.35 426	1.28 438	5.46 604	10.88 630	4.08 429	4.25 554	5.97 612	4.51 585	4.29 561	5.60 586	6.37 433	15.21 603	0.54 506	0.48 424	0.88 584	0.78 568	0.86 547	1.01 384

PWCK	6.49 600	13.40 599	20.27 467	2.95 602	1.61 516	5.68 606	7.63 627	5.37 608	4.77 590	3.90 585	7.48 600	7.96 613	5.63 587	15.15 633	10.93 574	3.21 612	1.55 538	2.34 611	1.43 606	6.05 631	2.45 490

MSC_U_SF_DS_RVC	4.90 575	13.94 611	16.59 292	1.69 528	1.46 485	6.15 607	3.52 604	5.47 612	3.95 536	2.77 521	2.74 537	4.81 581	2.49 506	13.78 628	5.33 535	2.34 603	3.46 587	1.05 589	1.21 597	2.28 601	2.94 509

AnyNet_C01	4.68 566	10.90 585	16.41 288	2.03 566	1.62 519	6.25 608	6.40 623	4.19 472	5.13 601	4.03 588	3.77 576	4.14 551	3.26 545	7.23 454	11.19 575	0.64 533	0.80 498	0.65 563	0.72 564	2.18 599	2.08 468

notaker	10.92 624	14.17 615	20.38 484	4.56 630	3.98 610	6.29 609	3.53 605	7.68 624	5.10 600	9.04 627	46.37 656	13.84 630	28.85 647	14.18 632	14.16 596	4.57 633	3.19 584	3.52 631	2.70 634	8.16 641	4.13 537

ADCPNet	4.25 545	4.04 539	21.95 612	1.33 422	1.31 447	6.34 610	2.63 581	4.07 420	3.23 443	2.81 529	2.21 463	4.27 558	6.08 593	6.01 419	11.73 584	0.67 539	1.17 526	0.71 571	1.71 610	0.87 549	1.82 456

ktn	22.24 645	14.37 620	20.30 475	4.54 629	4.02 611	6.52 611	4.50 618	6.78 622	78.80 664	84.67 664	100.54 666	58.48 661	8.39 615	13.13 618	17.09 615	4.61 636	3.24 585	3.49 630	2.62 632	4.70 627	3.96 535

SAMSARA	4.67 565	6.50 555	16.40 287	4.62 631	3.13 595	6.62 612	3.49 602	5.24 604	3.04 408	7.78 621	3.07 553	5.32 590	4.05 568	9.98 516	6.42 544	0.69 541	2.39 563	0.60 548	0.74 565	0.99 559	2.26 480

LRCNet_RVC	25.63 646	33.47 649	24.35 634	31.77 650	32.74 647	6.73 613	1.19 461	25.87 647	4.67 583	28.95 646	30.91 647	24.89 646	17.54 637	27.82 647	24.57 644	35.48 657	25.62 657	35.91 659	33.80 658	31.95 658	34.38 657

SANet	6.43 599	13.71 607	22.08 617	1.43 468	1.00 349	6.86 614	3.78 613	4.71 592	11.10 629	4.71 602	8.72 611	7.47 610	7.91 612	12.46 610	18.12 628	0.51 490	0.47 417	0.50 508	0.45 501	0.94 557	1.60 439

DGSMNet	8.13 615	2.31 506	18.62 338	2.77 596	13.96 635	6.91 615	42.17 655	4.16 459	2.53 315	2.25 408	3.21 562	3.41 501	1.69 415	9.19 490	3.03 499	3.79 622	10.31 629	11.70 652	5.68 642	4.38 623	10.58 593

LE_ROB	19.18 641	12.99 597	48.22 651	8.42 640	23.91 646	7.26 616	19.71 640	9.92 629	38.58 656	43.44 653	21.85 641	28.15 649	41.18 651	23.00 642	54.71 657	0.38 362	0.34 306	0.32 314	0.36 431	0.43 381	0.49 211

HanzoNet	31.86 650	17.33 642	21.23 588	7.52 636	5.85 623	7.49 617	3.61 610	14.35 639	13.37 633	50.38 657	46.35 655	44.46 651	56.50 662	36.53 653	28.25 651	64.05 663	58.31 664	9.45 648	89.24 664	31.17 657	31.77 650

UNDER WATER	11.28 626	13.60 602	22.90 629	5.11 633	4.53 616	7.75 618	3.75 611	12.50 633	21.62 647	7.80 622	10.68 619	23.75 643	35.20 648	11.54 582	17.40 622	4.46 629	2.95 578	4.23 639	2.90 637	6.57 634	6.27 561

KSHMR	17.50 640	14.38 621	22.35 623	4.50 628	4.51 615	8.17 619	3.33 598	15.44 643	76.15 662	7.32 619	61.40 660	56.33 660	5.66 589	32.91 649	13.97 595	4.42 628	2.99 582	3.64 635	2.79 636	5.13 629	4.55 543

FC-DCNN	7.08 609	1.01 354	21.89 608	1.74 538	1.64 526	8.18 620	2.31 568	6.50 621	9.16 627	10.85 638	11.33 623	19.85 637	13.33 626	12.94 615	17.10 616	0.72 550	0.57 455	0.59 544	0.57 541	0.64 494	0.69 315

PAM	3.02 421	0.69 186	20.70 537	1.20 352	1.15 397	8.88 621	1.28 478	4.06 417	1.91 210	2.32 442	2.42 503	5.75 599	2.75 515	2.47 318	1.55 327	0.28 150	0.35 316	0.27 191	0.30 351	0.41 359	1.65 443

PAM_32	3.04 426	0.69 186	20.55 511	1.17 340	1.01 351	8.89 622	0.76 267	3.71 337	3.43 491	2.12 363	2.65 527	5.44 595	3.73 562	2.35 310	1.48 314	0.27 130	0.33 293	0.28 226	0.29 332	0.39 334	1.27 411

FC-DCNN v2	7.41 612	0.98 342	22.19 620	1.75 540	1.64 526	8.98 623	2.37 570	7.60 623	9.44 628	11.09 639	11.95 627	20.04 638	16.35 635	12.99 616	17.14 619	0.72 550	0.57 455	0.59 544	0.57 541	0.64 494	0.68 312

MADNet++	8.64 618	6.17 554	13.88 228	6.61 635	5.25 620	10.15 624	14.20 636	5.89 619	8.25 625	7.14 618	8.18 604	6.41 604	9.84 620	11.71 592	16.73 611	9.65 645	5.03 597	8.63 646	5.68 642	4.83 628	8.57 580

MSMD_ROB	5.99 591	1.29 413	19.23 365	1.40 448	0.84 287	10.25 625	2.05 558	4.20 474	6.02 619	10.42 636	8.00 602	22.21 640	9.45 618	11.67 587	8.73 563	0.76 559	0.59 464	0.67 565	0.68 559	0.67 507	0.72 324

UNDER WATER-64	10.08 620	14.27 616	22.85 628	5.26 634	4.88 619	11.00 626	4.57 619	11.41 631	17.25 640	7.68 620	9.72 617	15.96 631	21.47 645	11.12 564	16.63 610	4.38 627	2.88 577	4.41 640	2.95 638	7.12 638	5.81 556

WAO-6	6.68 605	9.03 571	20.68 533	2.98 603	2.79 587	11.93 627	3.56 607	5.39 609	11.65 631	3.55 577	9.59 616	6.77 606	6.72 600	12.28 601	11.56 580	2.88 608	2.36 561	2.50 612	1.84 617	2.89 606	2.72 501

JetBlue	6.69 606	12.01 590	14.30 235	1.98 561	4.64 617	11.97 628	12.29 633	5.39 609	4.32 563	3.81 584	4.51 585	9.50 618	6.53 599	10.22 525	14.50 599	1.32 586	1.47 534	1.18 595	1.36 604	7.48 640	5.05 546

tt	7.29 611	0.58 114	7.34 177	4.04 620	2.30 579	12.04 629	20.18 641	15.60 644	7.41 624	3.46 573	3.36 567	5.36 591	6.39 597	4.27 392	7.46 557	9.80 646	11.53 634	7.04 644	7.45 645	6.31 633	3.81 531

DPSMNet_ROB	16.76 639	21.81 647	40.95 648	10.20 643	19.08 641	12.43 630	33.21 649	13.73 638	18.21 644	9.76 631	22.88 643	13.78 629	19.64 640	21.39 639	24.21 642	5.20 641	8.97 622	5.63 643	11.51 650	6.80 636	15.82 621

DGTPSM_ROB	16.67 638	21.79 646	40.19 647	10.00 641	19.05 640	12.43 630	33.20 648	13.71 637	18.09 643	9.71 630	22.85 642	13.77 628	19.64 640	21.23 638	24.07 641	5.09 640	8.95 621	5.62 642	11.49 647	6.73 635	15.75 620

TorneroNet-64	10.52 621	14.33 618	21.95 612	4.29 623	3.76 604	13.77 632	2.83 586	14.96 641	23.11 648	10.24 635	23.77 644	13.44 627	8.15 613	13.98 630	17.70 626	4.03 626	2.73 573	3.23 628	2.53 630	7.27 639	4.35 541

WAO-8	12.61 629	16.02 639	21.99 614	3.55 611	3.10 592	15.07 633	2.80 583	12.81 635	19.10 645	7.93 623	13.05 629	11.75 622	8.46 616	83.86 665	15.10 600	3.51 615	1.94 548	3.54 632	1.96 620	3.72 613	2.89 506

Venus	12.61 629	16.02 639	21.99 614	3.55 611	3.10 592	15.07 633	2.80 583	12.81 635	19.10 645	7.93 623	13.05 629	11.75 622	8.46 616	83.86 665	15.10 600	3.51 615	1.94 548	3.54 632	1.96 620	3.72 613	2.89 506

ELAS	6.58 601	2.54 512	20.08 443	2.66 593	2.48 581	15.49 635	7.29 625	5.50 613	5.72 615	10.05 633	8.94 613	6.91 608	10.83 621	8.33 473	14.27 597	1.92 598	2.19 554	1.23 597	1.31 599	1.62 593	2.17 474
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
JetRed	10.68 623	26.07 648	35.62 643	4.40 626	4.16 614	15.72 636	13.07 635	14.57 640	5.83 616	5.85 611	5.55 594	10.12 619	7.37 606	8.86 482	25.99 647	3.33 614	3.82 590	3.59 634	2.98 639	8.51 642	8.22 575

SGM_RVC	6.11 596	1.10 372	20.44 490	2.15 570	0.66 205	15.87 637	3.98 616	5.00 600	6.19 620	9.79 632	11.46 624	8.23 616	12.63 624	12.32 602	9.15 565	0.54 506	0.39 359	0.41 452	0.35 420	0.55 456	1.05 391
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
TCMNet-wrong-test	12.48 628	15.10 632	19.66 388	22.40 646	19.87 642	15.98 638	12.30 634	23.88 646	4.80 592	6.29 615	6.46 596	18.38 634	15.65 633	10.50 535	10.86 573	9.07 644	4.79 593	5.34 641	3.95 640	12.27 647	12.13 597

MonStereo1	8.19 616	2.63 515	9.96 195	4.90 632	3.64 602	18.09 639	2.55 576	5.89 619	5.83 616	5.29 607	13.95 633	7.40 609	45.20 659	13.30 622	6.87 548	4.47 630	1.10 523	2.69 619	1.59 608	4.07 620	4.31 539

MDST_ROB	6.31 597	1.18 390	22.96 630	2.56 591	2.69 584	21.07 640	2.01 555	4.79 598	2.87 371	9.49 628	4.45 584	4.10 549	4.48 576	22.33 640	17.61 624	0.79 560	0.44 393	0.47 487	0.44 494	0.47 427	0.95 376

FINET	10.59 622	14.44 622	25.84 636	2.30 576	3.90 608	21.74 641	25.19 644	8.85 628	16.99 638	2.68 510	15.19 635	11.45 621	13.83 628	6.71 444	15.11 602	0.80 561	8.59 616	0.53 524	0.44 494	0.62 483	16.67 623

SGM+DAISY	13.18 633	14.36 619	24.65 635	8.10 638	13.49 634	22.47 642	25.54 645	12.13 632	17.08 639	14.77 642	15.82 637	12.17 624	13.97 631	12.65 613	18.22 630	8.40 642	9.18 625	1.23 597	1.33 602	1.23 583	16.81 628

SGM-ForestM	15.60 636	14.94 630	28.17 642	7.84 637	10.49 627	23.43 643	24.58 643	20.87 645	16.87 636	15.92 645	15.89 638	27.08 648	22.45 646	24.86 646	28.42 652	3.85 623	8.90 620	0.55 533	1.15 593	0.64 494	15.05 610

MANE	15.29 635	13.67 604	23.58 632	10.15 642	13.37 633	23.58 644	23.86 642	27.83 649	26.26 649	12.02 641	15.10 634	19.83 636	18.01 639	15.68 635	20.35 638	8.58 643	9.20 626	3.05 625	4.19 641	0.82 543	16.69 624

USTest	15.98 637	15.57 637	22.51 626	18.47 645	16.98 636	26.39 645	36.05 651	27.65 648	12.77 632	10.72 637	10.87 620	18.34 633	15.08 632	18.60 637	23.36 640	4.90 639	5.38 599	7.40 645	7.45 645	9.88 644	11.26 595

Anonymous_1	57.77 661	19.65 643	26.12 637	23.12 647	141.97 664	30.79 646	39.72 652	34.10 654	16.98 637	70.09 663	15.64 636	23.44 642	19.73 642	23.03 643	27.21 648	164.70 668	9.02 623	130.41 664	137.42 665	161.21 668	41.01 659

DPSM_ROB	20.83 643	20.01 644	26.54 639	23.64 648	22.42 643	31.06 647	39.94 653	34.02 652	17.42 641	15.35 643	16.05 639	24.04 644	20.69 643	23.28 644	27.60 649	10.77 647	9.41 627	11.68 650	11.50 648	14.48 648	16.71 625

DPSM	20.83 643	20.01 644	26.54 639	23.64 648	22.42 643	31.06 647	39.94 653	34.02 652	17.42 641	15.35 643	16.05 639	24.04 644	20.69 643	23.28 644	27.60 649	10.77 647	9.41 627	11.68 650	11.50 648	14.48 648	16.71 625

HaxPig	43.31 656	43.63 656	45.01 649	33.88 651	35.67 649	32.79 649	30.52 647	45.50 655	42.95 657	48.75 654	48.14 657	43.24 650	40.44 650	44.58 654	43.63 654	47.17 660	49.30 661	51.65 661	50.37 660	43.72 659	45.27 660

AVERAGE_ROB	44.46 657	45.87 657	46.48 650	40.54 653	38.62 650	32.95 650	30.49 646	46.80 656	43.31 658	49.57 655	48.93 658	44.57 652	39.87 649	45.01 655	43.89 655	48.70 661	50.65 662	50.80 660	49.79 659	45.54 660	46.89 661

MEDIAN_ROB	47.37 658	49.00 658	49.74 652	40.28 652	39.94 651	34.93 651	33.41 650	49.78 657	46.38 660	53.04 658	52.61 659	47.67 653	42.28 658	48.33 662	47.25 656	52.06 662	53.99 663	54.28 662	53.48 661	48.70 661	50.27 662

MultiAttention	9.51 619	0.66 168	18.16 328	2.27 574	22.44 645	36.03 652	8.40 629	5.18 603	2.72 339	2.59 494	5.12 591	5.53 598	1.60 380	52.66 663	8.87 564	0.51 490	0.24 181	0.52 517	0.94 579	6.88 637	8.91 583

xxxxx1	112.85 663	94.19 663	38.10 644	228.21 665	161.02 665	39.23 653	61.26 658	92.54 665	79.08 665	63.44 660	74.84 661	77.80 662	69.88 663	33.55 650	70.96 664	117.25 664	130.44 666	258.49 667	273.88 667	145.63 665	147.24 665

tt_ll	112.85 663	94.19 663	38.10 644	228.21 665	161.02 665	39.23 653	61.26 658	92.54 665	79.08 665	63.44 660	74.84 661	77.80 662	69.88 663	33.55 650	70.96 664	117.25 664	130.44 666	258.49 667	273.88 667	145.63 665	147.24 665

ff	112.85 663	94.19 663	38.10 644	228.21 665	161.02 665	39.23 653	61.26 658	92.54 665	79.08 665	63.44 660	74.84 661	77.80 662	69.88 663	33.55 650	70.96 664	117.25 664	130.44 666	258.49 667	273.88 667	145.63 665	147.24 665

TorneroNet	26.32 647	14.70 624	22.40 624	4.24 621	4.08 612	54.72 656	3.19 595	15.11 642	76.73 663	57.99 659	82.55 664	86.65 665	45.79 660	13.34 623	18.51 631	4.52 632	2.86 576	3.45 629	2.63 633	8.75 643	4.28 538

FlowAnything	41.86 651	39.86 650	53.27 658	47.82 658	45.01 652	62.36 657	80.44 662	68.40 663	35.33 655	30.77 650	32.01 648	48.15 655	42.00 656	46.64 661	55.21 659	21.70 655	18.87 644	23.47 657	23.12 652	29.11 651	33.59 652

RAFT-FEzeroshot	41.89 653	40.15 654	52.92 655	47.78 656	45.48 655	62.42 658	80.67 665	68.35 661	34.76 650	30.69 648	32.35 652	48.23 657	41.82 654	46.61 658	55.50 661	21.61 652	18.89 645	23.46 653	23.21 655	29.18 654	33.72 653

RAFT-FE	41.89 653	40.15 654	52.92 655	47.78 656	45.48 655	62.42 658	80.67 665	68.35 661	34.76 650	30.69 648	32.35 652	48.23 657	41.82 654	46.61 658	55.50 661	21.61 652	18.89 645	23.46 653	23.21 655	29.18 654	33.72 653

Selective-RAFT-Error	41.88 652	40.10 652	53.23 657	47.74 655	45.20 654	62.42 658	80.58 663	68.27 659	34.95 653	30.85 651	32.30 650	48.08 654	42.07 657	46.54 656	54.92 658	21.60 651	19.12 650	23.46 653	23.15 654	29.14 652	33.95 656

CasAABBNet	41.89 653	40.14 653	53.33 659	47.71 654	45.10 653	62.42 658	80.65 664	68.29 660	34.85 652	30.67 647	32.34 651	48.22 656	41.76 653	46.61 658	55.60 663	21.59 650	18.89 645	23.46 653	23.21 655	29.17 653	33.75 655

LSM0	49.69 659	40.02 651	53.50 660	97.07 660	129.56 662	62.65 662	79.82 661	68.02 658	35.12 654	33.72 652	33.34 654	48.41 659	41.54 652	46.57 657	55.40 660	21.63 654	19.16 651	23.60 658	23.13 653	29.46 656	52.08 663

U	12.87 631	0.43 38	2.54 118	0.68 70	58.93 657	63.36 663	0.33 58	1.95 96	1.08 59	0.62 29	0.83 90	0.46 36	0.57 82	0.91 33	0.50 7	0.31 219	0.17 10	63.34 663	59.81 662	0.30 186	0.26 10

xyz-stereo	10.93 625	0.71 201	79.25 661	0.70 82	0.45 80	83.14 664	0.77 271	2.68 203	1.49 115	2.28 419	32.01 648	2.76 444	1.61 386	5.80 416	3.32 509	0.29 167	0.18 21	0.33 349	0.23 197	0.26 123	0.29 20

BEATNet-Init1	51.93 660	71.67 662	99.39 663	10.91 644	13.10 631	84.39 665	59.36 657	73.78 664	67.97 661	88.09 665	88.15 665	91.73 666	97.51 666	85.13 667	72.56 667	2.59 604	5.18 598	1.20 596	1.49 607	10.61 645	13.83 600

PML	64.55 662	56.00 660	20.79 544	8.10 638	32.82 648	147.60 666	247.57 669	12.71 634	45.39 659	111.32 666	288.85 669	101.42 667	100.62 667	31.63 648	15.84 605	13.96 649	4.84 594	10.95 649	6.18 644	28.99 650	5.33 551

DPSimNet_ROB	143.68 666	156.64 666	170.66 665	162.59 661	135.40 663	195.13 667	174.01 667	141.76 668	167.78 669	174.58 668	138.78 667	186.01 668	183.75 668	82.32 664	97.85 668	151.24 667	102.48 665	131.25 665	82.78 663	115.21 664	123.37 664

test_example2	213.42 667	219.67 667	222.97 667	213.78 664	220.82 668	199.03 668	200.49 668	189.27 669	143.61 668	211.05 669	218.08 668	210.69 669	205.21 669	221.14 669	216.49 669	236.74 669	242.08 669	213.66 666	216.96 666	235.55 669	231.06 668

ccccc		628.29 668		567.59 668	570.62 669	580.23 669		613.89 670		613.55 670		554.19 670		666.02 670		780.28 670	507.01 670	391.46 670	342.94 670	701.16 670

GS-Stereo							0.81 306	3.44 293	4.24 552	0.80 108	0.93 105	0.76 148	0.80 169	1.07 71	0.84 138	0.28 150	0.54 445	0.26 165	0.26 251	0.29 163	27.59 647

Low-res two-view benchmark