Low-res two-view results

This table lists the benchmark results for the low-res two-view scenario. This benchmark evaluates the Middlebury stereo metrics (for all metrics, smaller is better):

bad 0.5, 1.0, 2.0, 4.0 [%]: Fraction of pixels with errors larger than the given number of disparities.
Average error [px]: The per-pixel average disparity error.
Root mean square error [px]: The per-pixel root mean square disparity error.
50%, 90%, 95%, 99% error quantile [px]: The highest disparity error within the given percentage of best pixels (for 50%, this is the median error).
Time [s]: The runtime of the method.

The mask determines whether the metric is evaluated for all pixels with ground truth, or only for pixels which are visible in both images (non-occluded).
The coverage selector allows to limit the table to results for all pixels (dense), or a given minimum fraction of pixels.

Methods with suffix _ROB may participate in the Robust Vision Challenge.

Click one or more dataset result cells or column headers to show visualizations. Most visualizations are only available for training datasets. The visualizations may not work with mobile browsers.

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

S2M2_XL	0.10 1	0.10 93	0.24 72	0.14 1	0.10 90	0.09 1	0.09 2	0.12 1	0.09 1	0.11 55	0.12 65	0.09 19	0.09 22	0.12 1	0.11 1	0.09 312	0.07 132	0.08 213	0.07 148	0.08 211	0.07 21
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LGtest1	0.10 1	0.09 69	0.19 17	0.18 75	0.09 18	0.13 15	0.09 2	0.17 7	0.13 15	0.10 19	0.08 6	0.09 19	0.09 22	0.16 18	0.12 11	0.08 227	0.06 55	0.06 70	0.05 22	0.06 90	0.08 70

aaa3	0.11 3	0.07 1	0.18 11	0.16 9	0.09 18	0.13 15	0.12 38	0.20 27	0.14 33	0.10 19	0.11 34	0.10 37	0.11 113	0.17 46	0.15 153	0.07 81	0.09 237	0.05 1	0.07 148	0.05 3	0.12 276

gc-stereo	0.11 3	0.07 1	0.18 11	0.16 9	0.09 18	0.14 23	0.13 80	0.19 23	0.13 15	0.10 19	0.11 34	0.10 37	0.10 67	0.17 46	0.15 153	0.08 227	0.11 314	0.05 1	0.06 67	0.05 3	0.10 180

5k_new	0.11 3	0.07 1	0.20 43	0.16 9	0.09 18	0.13 15	0.12 38	0.18 11	0.14 33	0.10 19	0.09 11	0.10 37	0.09 22	0.18 72	0.14 93	0.07 81	0.10 272	0.05 1	0.06 67	0.05 3	0.11 220

SX	0.11 3	0.08 48	0.20 43	0.16 9	0.09 18	0.15 46	0.12 38	0.18 11	0.14 33	0.10 19	0.08 6	0.12 108	0.10 67	0.18 72	0.15 153	0.07 81	0.11 314	0.05 1	0.06 67	0.05 3	0.09 118

USM	0.11 3	0.07 1	0.17 3	0.17 48	0.08 5	0.16 81	0.13 80	0.20 27	0.16 61	0.10 19	0.10 18	0.10 37	0.08 8	0.17 46	0.14 93	0.07 81	0.11 314	0.05 1	0.07 148	0.05 3	0.11 220

weee2	0.11 3	0.07 1	0.19 17	0.16 9	0.09 18	0.15 46	0.12 38	0.18 11	0.14 33	0.10 19	0.09 11	0.11 86	0.10 67	0.16 18	0.14 93	0.07 81	0.11 314	0.05 1	0.07 148	0.05 3	0.13 317

ACM	0.11 3	0.07 1	0.19 17	0.16 9	0.09 18	0.15 46	0.11 18	0.20 27	0.14 33	0.10 19	0.10 18	0.10 37	0.09 22	0.17 46	0.15 153	0.07 81	0.11 314	0.05 1	0.06 67	0.05 3	0.11 220

uiiii_40	0.11 3	0.08 48	0.17 3	0.16 9	0.09 18	0.13 15	0.11 18	0.21 45	0.12 5	0.09 3	0.09 11	0.10 37	0.11 113	0.16 18	0.13 41	0.06 33	0.05 5	0.06 70	0.08 250	0.05 3	0.08 70

4.5w_L	0.11 3	0.08 48	0.18 11	0.16 9	0.09 18	0.14 23	0.11 18	0.21 45	0.13 15	0.10 19	0.10 18	0.10 37	0.12 147	0.17 46	0.13 41	0.06 33	0.05 5	0.05 1	0.08 250	0.06 90	0.08 70

StePilot	0.11 3	0.08 48	0.17 3	0.16 9	0.09 18	0.14 23	0.11 18	0.21 45	0.14 33	0.10 19	0.11 34	0.10 37	0.11 113	0.18 72	0.13 41	0.06 33	0.05 5	0.05 1	0.09 340	0.05 3	0.07 21

SteFusion	0.11 3	0.07 1	0.17 3	0.17 48	0.10 90	0.15 46	0.13 80	0.24 106	0.19 96	0.10 19	0.11 34	0.08 1	0.09 22	0.15 8	0.12 11	0.05 1	0.05 5	0.06 70	0.06 67	0.05 3	0.07 21

PyraSte	0.11 3	0.07 1	0.17 3	0.18 75	0.09 18	0.16 81	0.12 38	0.24 106	0.15 52	0.11 55	0.12 65	0.10 37	0.10 67	0.15 8	0.13 41	0.05 1	0.05 5	0.05 1	0.06 67	0.05 3	0.07 21

tim_s	0.11 3	0.07 1	0.17 3	0.18 75	0.10 90	0.16 81	0.12 38	0.24 106	0.16 61	0.10 19	0.10 18	0.10 37	0.09 22	0.15 8	0.13 41	0.05 1	0.06 55	0.05 1	0.06 67	0.05 3	0.07 21

xxxad45	0.11 3	0.07 1	0.16 1	0.18 75	0.09 18	0.15 46	0.13 80	0.25 126	0.19 96	0.10 19	0.09 11	0.10 37	0.10 67	0.14 3	0.13 41	0.05 1	0.06 55	0.05 1	0.05 22	0.05 3	0.07 21

ACW_4w	0.11 3	0.07 1	0.17 3	0.18 75	0.09 18	0.15 46	0.13 80	0.24 106	0.19 96	0.10 19	0.11 34	0.09 19	0.10 67	0.16 18	0.13 41	0.05 1	0.06 55	0.06 70	0.05 22	0.05 3	0.06 7

5w_v4	0.11 3	0.07 1	0.16 1	0.18 75	0.10 90	0.15 46	0.13 80	0.25 126	0.18 82	0.10 19	0.10 18	0.11 86	0.10 67	0.14 3	0.13 41	0.05 1	0.06 55	0.05 1	0.05 22	0.05 3	0.07 21

ITERv30	0.11 3	0.07 1	0.20 43	0.15 3	0.09 18	0.14 23	0.12 38	0.18 11	0.13 15	0.08 1	0.13 83	0.13 122	0.10 67	0.20 115	0.14 93	0.08 227	0.07 132	0.06 70	0.06 67	0.05 3	0.12 276

qyd29nn	0.11 3	0.07 1	0.19 17	0.15 3	0.08 5	0.13 15	0.11 18	0.19 23	0.11 2	0.09 3	0.10 18	0.11 86	0.10 67	0.18 72	0.13 41	0.08 227	0.08 195	0.05 1	0.07 148	0.05 3	0.11 220

iked130	0.11 3	0.07 1	0.19 17	0.16 9	0.09 18	0.14 23	0.13 80	0.22 65	0.11 2	0.09 3	0.11 34	0.10 37	0.09 22	0.15 8	0.14 93	0.07 81	0.12 346	0.05 1	0.07 148	0.05 3	0.12 276

vnu138km	0.11 3	0.07 1	0.19 17	0.16 9	0.09 18	0.14 23	0.12 38	0.21 45	0.14 33	0.10 19	0.11 34	0.10 37	0.09 22	0.16 18	0.14 93	0.07 81	0.11 314	0.05 1	0.07 148	0.05 3	0.11 220

ITERv8	0.11 3	0.07 1	0.19 17	0.16 9	0.09 18	0.14 23	0.12 38	0.22 65	0.13 15	0.10 19	0.12 65	0.10 37	0.09 22	0.16 18	0.14 93	0.07 81	0.10 272	0.05 1	0.07 148	0.05 3	0.12 276

ITERv7	0.11 3	0.07 1	0.19 17	0.16 9	0.09 18	0.15 46	0.12 38	0.21 45	0.13 15	0.10 19	0.11 34	0.10 37	0.09 22	0.16 18	0.14 93	0.07 81	0.09 237	0.05 1	0.07 148	0.05 3	0.12 276

s6wercc	0.11 3	0.07 1	0.19 17	0.16 9	0.09 18	0.14 23	0.12 38	0.21 45	0.13 15	0.10 19	0.11 34	0.10 37	0.10 67	0.16 18	0.14 93	0.07 81	0.10 272	0.05 1	0.07 148	0.05 3	0.12 276

a5sdf	0.11 3	0.07 1	0.19 17	0.16 9	0.09 18	0.15 46	0.12 38	0.21 45	0.13 15	0.10 19	0.11 34	0.10 37	0.09 22	0.16 18	0.14 93	0.07 81	0.10 272	0.05 1	0.06 67	0.05 3	0.11 220

OmniDepth	0.11 3	0.11 127	0.22 64	0.19 113	0.07 1	0.16 81	0.12 38	0.18 11	0.13 15	0.08 1	0.09 11	0.14 148	0.14 195	0.15 8	0.11 1	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.05 22	0.05 3	0.05 1

LG-Stereo_L2	0.11 3	0.09 69	0.22 64	0.18 75	0.10 90	0.12 8	0.13 80	0.18 11	0.14 33	0.10 19	0.07 3	0.08 1	0.08 8	0.17 46	0.11 1	0.06 33	0.08 195	0.06 70	0.04 1	0.05 3	0.07 21

LG-Stereo_L1	0.11 3	0.09 69	0.22 64	0.18 75	0.10 90	0.12 8	0.13 80	0.18 11	0.12 5	0.09 3	0.07 3	0.08 1	0.07 2	0.18 72	0.11 1	0.06 33	0.10 272	0.06 70	0.04 1	0.05 3	0.07 21

MLG-Stereo_test3	0.11 3	0.08 48	0.22 64	0.19 113	0.10 90	0.16 81	0.11 18	0.18 11	0.13 15	0.11 55	0.07 3	0.10 37	0.08 8	0.14 3	0.12 11	0.07 81	0.09 237	0.06 70	0.04 1	0.06 90	0.08 70

MLG-Stereo_test1	0.11 3	0.09 69	0.26 88	0.18 75	0.11 125	0.15 46	0.11 18	0.17 7	0.11 2	0.09 3	0.06 1	0.10 37	0.07 2	0.17 46	0.12 11	0.06 33	0.15 430	0.06 70	0.04 1	0.05 3	0.07 21

MLG-Stereo	0.11 3	0.08 48	0.26 88	0.19 113	0.09 18	0.15 46	0.11 18	0.18 11	0.13 15	0.09 3	0.06 1	0.10 37	0.08 8	0.18 72	0.12 11	0.06 33	0.16 444	0.06 70	0.04 1	0.05 3	0.07 21

DEFOM-Stereo	0.11 3	0.10 93	0.21 59	0.18 75	0.09 18	0.21 221	0.14 116	0.14 3	0.17 67	0.11 55	0.10 18	0.09 19	0.08 8	0.21 131	0.12 11	0.06 33	0.05 5	0.06 70	0.04 1	0.05 3	0.06 7

4k_L	0.12 34	0.07 1	0.20 43	0.16 9	0.09 18	0.14 23	0.12 38	0.20 27	0.14 33	0.10 19	0.10 18	0.10 37	0.10 67	0.17 46	0.14 93	0.07 81	0.10 272	0.05 1	0.07 148	0.05 3	0.13 317

mfccc	0.12 34	0.07 1	0.19 17	0.15 3	0.09 18	0.17 109	0.11 18	0.21 45	0.14 33	0.10 19	0.10 18	0.11 86	0.10 67	0.17 46	0.15 153	0.07 81	0.11 314	0.05 1	0.07 148	0.05 3	0.12 276

ss10	0.12 34	0.07 1	0.20 43	0.16 9	0.09 18	0.14 23	0.12 38	0.22 65	0.15 52	0.10 19	0.11 34	0.10 37	0.09 22	0.18 72	0.15 153	0.07 81	0.12 346	0.05 1	0.07 148	0.05 3	0.12 276

ITERv28	0.12 34	0.07 1	0.20 43	0.16 9	0.09 18	0.17 109	0.13 80	0.21 45	0.14 33	0.09 3	0.11 34	0.10 37	0.09 22	0.18 72	0.14 93	0.07 81	0.12 346	0.05 1	0.06 67	0.05 3	0.16 385

yuret106	0.12 34	0.07 1	0.20 43	0.16 9	0.09 18	0.15 46	0.11 18	0.21 45	0.12 5	0.09 3	0.09 11	0.12 108	0.09 22	0.16 18	0.13 41	0.07 81	0.14 397	0.06 70	0.07 148	0.05 3	0.18 415

uio108cc	0.12 34	0.07 1	0.20 43	0.16 9	0.09 18	0.16 81	0.13 80	0.22 65	0.13 15	0.09 3	0.11 34	0.11 86	0.10 67	0.17 46	0.14 93	0.07 81	0.15 430	0.06 70	0.07 148	0.05 3	0.17 409

oiu110	0.12 34	0.07 1	0.19 17	0.16 9	0.09 18	0.16 81	0.12 38	0.23 82	0.14 33	0.10 19	0.11 34	0.11 86	0.11 113	0.16 18	0.14 93	0.08 227	0.13 375	0.05 1	0.06 67	0.05 3	0.16 385

ITERv24	0.12 34	0.07 1	0.19 17	0.16 9	0.09 18	0.16 81	0.12 38	0.26 137	0.12 5	0.11 55	0.12 65	0.11 86	0.10 67	0.18 72	0.15 153	0.07 81	0.14 397	0.05 1	0.07 148	0.05 3	0.16 385

dd23bbn	0.12 34	0.07 1	0.19 17	0.16 9	0.08 5	0.17 109	0.13 80	0.25 126	0.13 15	0.11 55	0.14 117	0.10 37	0.11 113	0.17 46	0.15 153	0.07 81	0.10 272	0.05 1	0.06 67	0.05 3	0.20 450

hj116sk	0.12 34	0.07 1	0.19 17	0.15 3	0.10 90	0.16 81	0.11 18	0.23 82	0.14 33	0.09 3	0.12 65	0.12 108	0.10 67	0.17 46	0.14 93	0.07 81	0.12 346	0.05 1	0.07 148	0.05 3	0.14 351

ITERv21	0.12 34	0.07 1	0.19 17	0.16 9	0.09 18	0.16 81	0.13 80	0.21 45	0.13 15	0.09 3	0.10 18	0.11 86	0.09 22	0.18 72	0.14 93	0.08 227	0.12 346	0.05 1	0.06 67	0.05 3	0.12 276

v20iiwwt	0.12 34	0.07 1	0.19 17	0.16 9	0.09 18	0.17 109	0.12 38	0.22 65	0.14 33	0.11 55	0.11 34	0.10 37	0.10 67	0.16 18	0.15 153	0.07 81	0.11 314	0.05 1	0.07 148	0.05 3	0.13 317

ITER124	0.12 34	0.07 1	0.18 11	0.16 9	0.09 18	0.17 109	0.13 80	0.20 27	0.13 15	0.10 19	0.10 18	0.10 37	0.10 67	0.17 46	0.14 93	0.07 81	0.12 346	0.05 1	0.07 148	0.05 3	0.12 276

dddd17k	0.12 34	0.07 1	0.19 17	0.17 48	0.09 18	0.16 81	0.12 38	0.22 65	0.12 5	0.10 19	0.12 65	0.09 19	0.10 67	0.17 46	0.14 93	0.07 81	0.12 346	0.05 1	0.07 148	0.05 3	0.12 276

zxcv128	0.12 34	0.07 1	0.19 17	0.16 9	0.09 18	0.15 46	0.13 80	0.22 65	0.12 5	0.10 19	0.12 65	0.11 86	0.10 67	0.16 18	0.14 93	0.07 81	0.13 375	0.05 1	0.07 148	0.05 3	0.12 276

ITERv14	0.12 34	0.07 1	0.19 17	0.16 9	0.09 18	0.15 46	0.12 38	0.23 82	0.12 5	0.10 19	0.11 34	0.10 37	0.09 22	0.16 18	0.14 93	0.06 33	0.12 346	0.05 1	0.06 67	0.05 3	0.12 276

v134_o9	0.12 34	0.07 1	0.19 17	0.16 9	0.09 18	0.15 46	0.12 38	0.22 65	0.13 15	0.10 19	0.11 34	0.10 37	0.09 22	0.16 18	0.14 93	0.07 81	0.10 272	0.05 1	0.07 148	0.05 3	0.13 317

ITERv12	0.12 34	0.07 1	0.19 17	0.16 9	0.09 18	0.14 23	0.12 38	0.20 27	0.14 33	0.10 19	0.12 65	0.11 86	0.09 22	0.17 46	0.14 93	0.07 81	0.11 314	0.05 1	0.07 148	0.05 3	0.14 351

ITERv10	0.12 34	0.07 1	0.19 17	0.16 9	0.09 18	0.14 23	0.12 38	0.22 65	0.14 33	0.10 19	0.11 34	0.10 37	0.09 22	0.16 18	0.14 93	0.07 81	0.11 314	0.05 1	0.07 148	0.05 3	0.13 317

99wein	0.12 34	0.07 1	0.19 17	0.16 9	0.09 18	0.14 23	0.12 38	0.21 45	0.15 52	0.10 19	0.12 65	0.10 37	0.09 22	0.17 46	0.14 93	0.07 81	0.11 314	0.05 1	0.07 148	0.05 3	0.13 317

ITERv4	0.12 34	0.08 48	0.20 43	0.16 9	0.09 18	0.13 15	0.10 8	0.23 82	0.17 67	0.14 103	0.17 145	0.09 19	0.14 195	0.17 46	0.13 41	0.06 33	0.05 5	0.05 1	0.05 22	0.05 3	0.08 70

zaero_v3	0.12 34	0.07 1	0.26 88	0.17 48	0.08 5	0.18 140	0.11 18	0.20 27	0.17 67	0.14 103	0.13 83	0.09 19	0.10 67	0.19 94	0.12 11	0.06 33	0.12 346	0.05 1	0.07 148	0.05 3	0.08 70

ITERv2	0.12 34	0.07 1	0.27 102	0.17 48	0.08 5	0.16 81	0.11 18	0.20 27	0.17 67	0.14 103	0.13 83	0.09 19	0.10 67	0.20 115	0.13 41	0.06 33	0.13 375	0.05 1	0.08 250	0.05 3	0.09 118

Wavelet-MonSter	0.12 34	0.08 48	0.25 81	0.18 75	0.10 90	0.13 15	0.12 38	0.16 4	0.14 33	0.11 55	0.14 117	0.10 37	0.11 113	0.20 115	0.15 153	0.05 1	0.16 444	0.05 1	0.07 148	0.05 3	0.12 276

asd	0.12 34	0.10 93	0.23 69	0.18 75	0.10 90	0.15 46	0.10 8	0.20 27	0.14 33	0.13 83	0.12 65	0.09 19	0.11 113	0.21 131	0.12 11	0.05 1	0.14 397	0.05 1	0.05 22	0.05 3	0.09 118

3.75w	0.12 34	0.10 93	0.21 59	0.17 48	0.11 125	0.18 140	0.12 38	0.24 106	0.15 52	0.13 83	0.12 65	0.08 1	0.10 67	0.18 72	0.12 11	0.05 1	0.14 397	0.05 1	0.05 22	0.05 3	0.08 70

3.5w_stereo	0.12 34	0.11 127	0.21 59	0.17 48	0.09 18	0.17 109	0.09 2	0.23 82	0.17 67	0.14 103	0.13 83	0.10 37	0.11 113	0.22 154	0.13 41	0.05 1	0.11 314	0.05 1	0.04 1	0.05 3	0.08 70

IGEV	0.12 34	0.07 1	0.19 17	0.16 9	0.11 125	0.16 81	0.13 80	0.22 65	0.17 67	0.12 72	0.15 124	0.09 19	0.07 2	0.16 18	0.12 11	0.06 33	0.10 272	0.06 70	0.07 148	0.05 3	0.08 70

MLG-Stereo_test2	0.12 34	0.09 69	0.29 110	0.21 187	0.12 162	0.16 81	0.11 18	0.17 7	0.12 5	0.11 55	0.08 6	0.11 86	0.06 1	0.16 18	0.11 1	0.08 227	0.13 375	0.06 70	0.04 1	0.06 90	0.09 118

LG-G_1	0.12 34	0.08 48	0.28 107	0.20 154	0.09 18	0.21 221	0.09 2	0.20 27	0.12 5	0.11 55	0.10 18	0.11 86	0.10 67	0.22 154	0.11 1	0.07 81	0.09 237	0.06 70	0.05 22	0.06 90	0.12 276

LG-G	0.12 34	0.08 48	0.28 107	0.20 154	0.09 18	0.21 221	0.09 2	0.20 27	0.12 5	0.11 55	0.10 18	0.11 86	0.10 67	0.22 154	0.11 1	0.07 81	0.09 237	0.06 70	0.05 22	0.06 90	0.12 276

SGD-Stereo	0.12 34	0.08 48	0.18 11	0.17 48	0.07 1	0.17 109	0.13 80	0.19 23	0.17 67	0.12 72	0.13 83	0.11 86	0.12 147	0.19 94	0.12 11	0.08 227	0.04 1	0.06 70	0.05 22	0.06 90	0.05 1

ITERv19	0.13 66	0.07 1	0.19 17	0.16 9	0.09 18	0.17 109	0.13 80	0.23 82	0.13 15	0.10 19	0.11 34	0.11 86	0.09 22	0.17 46	0.15 153	0.08 227	0.19 494	0.05 1	0.07 148	0.05 3	0.16 385

VIP-Stereo	0.13 66	0.15 290	0.31 126	0.18 75	0.12 162	0.24 291	0.12 38	0.20 27	0.20 110	0.10 19	0.13 83	0.11 86	0.09 22	0.20 115	0.13 41	0.06 33	0.11 314	0.06 70	0.04 1	0.05 3	0.08 70

MonStereo	0.13 66	0.09 69	0.20 43	0.17 48	0.09 18	0.15 46	0.12 38	0.25 126	0.20 110	0.09 3	0.11 34	0.08 1	0.07 2	0.20 115	0.13 41	0.05 1	0.24 548	0.05 1	0.09 340	0.05 3	0.13 317

Monster-pub-eth3d	0.13 66	0.09 69	0.20 43	0.17 48	0.09 18	0.15 46	0.12 38	0.25 126	0.20 110	0.09 3	0.11 34	0.08 1	0.07 2	0.19 94	0.13 41	0.05 1	0.24 548	0.05 1	0.09 340	0.05 3	0.13 317

Monster-pub-mixall	0.13 66	0.07 1	0.20 43	0.17 48	0.08 5	0.11 3	0.09 2	0.21 45	0.13 15	0.12 72	0.11 34	0.08 1	0.08 8	0.27 240	0.13 41	0.07 81	0.35 602	0.05 1	0.06 67	0.05 3	0.09 118

AdaDepth	0.13 66	0.10 93	0.32 138	0.20 154	0.11 125	0.19 159	0.13 80	0.16 4	0.16 61	0.10 19	0.10 18	0.10 37	0.09 22	0.19 94	0.12 11	0.05 1	0.11 314	0.06 70	0.06 67	0.05 3	0.11 220

asda	0.13 66	0.11 127	0.24 72	0.18 75	0.10 90	0.14 23	0.12 38	0.25 126	0.17 67	0.12 72	0.11 34	0.08 1	0.11 113	0.21 131	0.12 11	0.05 1	0.18 481	0.05 1	0.05 22	0.05 3	0.11 220

qwe	0.13 66	0.10 93	0.24 72	0.17 48	0.11 125	0.15 46	0.12 38	0.26 137	0.18 82	0.14 103	0.13 83	0.09 19	0.10 67	0.23 177	0.13 41	0.05 1	0.18 481	0.05 1	0.06 67	0.05 3	0.09 118

2.25w	0.13 66	0.10 93	0.24 72	0.17 48	0.09 18	0.15 46	0.10 8	0.20 27	0.19 96	0.14 103	0.18 157	0.09 19	0.10 67	0.23 177	0.15 153	0.05 1	0.17 469	0.05 1	0.08 250	0.05 3	0.12 276

4.25_new	0.13 66	0.12 178	0.26 88	0.18 75	0.10 90	0.17 109	0.12 38	0.22 65	0.15 52	0.13 83	0.13 83	0.09 19	0.10 67	0.22 154	0.14 93	0.05 1	0.18 481	0.05 1	0.06 67	0.05 3	0.11 220

4.5w_new	0.13 66	0.12 178	0.26 88	0.18 75	0.10 90	0.17 109	0.12 38	0.22 65	0.15 52	0.13 83	0.13 83	0.09 19	0.10 67	0.22 154	0.14 93	0.05 1	0.18 481	0.05 1	0.06 67	0.05 3	0.11 220

4.5_new	0.13 66	0.12 178	0.24 72	0.17 48	0.10 90	0.14 23	0.12 38	0.22 65	0.17 67	0.13 83	0.13 83	0.08 1	0.09 22	0.19 94	0.12 11	0.05 1	0.18 481	0.05 1	0.06 67	0.06 90	0.09 118

4.5w-stereo	0.13 66	0.12 178	0.24 72	0.17 48	0.10 90	0.14 23	0.12 38	0.22 65	0.17 67	0.13 83	0.13 83	0.08 1	0.09 22	0.19 94	0.12 11	0.05 1	0.18 481	0.05 1	0.06 67	0.06 90	0.09 118

4.25w-stereo	0.13 66	0.12 178	0.26 88	0.18 75	0.10 90	0.17 109	0.12 38	0.22 65	0.15 52	0.13 83	0.13 83	0.09 19	0.10 67	0.22 154	0.14 93	0.05 1	0.18 481	0.05 1	0.06 67	0.05 3	0.11 220

4w-stereo	0.13 66	0.11 127	0.31 126	0.17 48	0.10 90	0.15 46	0.10 8	0.20 27	0.14 33	0.13 83	0.12 65	0.08 1	0.12 147	0.23 177	0.13 41	0.05 1	0.18 481	0.05 1	0.08 250	0.05 3	0.15 369

2.5w	0.13 66	0.10 93	0.23 69	0.18 75	0.09 18	0.15 46	0.15 141	0.21 45	0.16 61	0.12 72	0.13 83	0.10 37	0.09 22	0.21 131	0.12 11	0.05 1	0.19 494	0.05 1	0.07 148	0.05 3	0.12 276

2.75w_new	0.13 66	0.10 93	0.25 81	0.16 9	0.09 18	0.15 46	0.12 38	0.26 137	0.18 82	0.14 103	0.13 83	0.08 1	0.11 113	0.22 154	0.15 153	0.05 1	0.19 494	0.05 1	0.07 148	0.05 3	0.10 180

3.25w_new	0.13 66	0.09 69	0.24 72	0.17 48	0.09 18	0.18 140	0.10 8	0.23 82	0.18 82	0.15 129	0.13 83	0.10 37	0.11 113	0.20 115	0.13 41	0.05 1	0.17 469	0.05 1	0.06 67	0.04 1	0.11 220

3.25w	0.13 66	0.09 69	0.24 72	0.17 48	0.09 18	0.18 140	0.10 8	0.23 82	0.18 82	0.15 129	0.13 83	0.10 37	0.11 113	0.20 115	0.13 41	0.05 1	0.17 469	0.05 1	0.06 67	0.04 1	0.11 220

2w_stereo	0.13 66	0.11 127	0.21 59	0.18 75	0.09 18	0.17 109	0.14 116	0.29 170	0.20 110	0.15 129	0.14 117	0.08 1	0.11 113	0.15 8	0.13 41	0.05 1	0.12 346	0.05 1	0.05 22	0.05 3	0.08 70

1w_stereo	0.13 66	0.09 69	0.17 3	0.19 113	0.10 90	0.16 81	0.15 141	0.27 145	0.22 142	0.14 103	0.16 133	0.08 1	0.12 147	0.19 94	0.14 93	0.05 1	0.10 272	0.05 1	0.04 1	0.05 3	0.09 118

monsterstereo	0.13 66	0.10 93	0.20 43	0.19 113	0.12 162	0.14 23	0.12 38	0.26 137	0.18 82	0.14 103	0.16 133	0.08 1	0.09 22	0.22 154	0.14 93	0.05 1	0.16 444	0.06 70	0.09 340	0.06 90	0.07 21

monsters	0.13 66	0.10 93	0.20 43	0.18 75	0.13 212	0.15 46	0.11 18	0.24 106	0.16 61	0.15 129	0.13 83	0.08 1	0.09 22	0.23 177	0.12 11	0.06 33	0.15 430	0.05 1	0.08 250	0.05 3	0.09 118

111111	0.13 66	0.08 48	0.20 43	0.20 154	0.13 212	0.13 15	0.10 8	0.23 82	0.17 67	0.11 55	0.13 83	0.12 108	0.08 8	0.19 94	0.12 11	0.07 81	0.16 444	0.06 70	0.04 1	0.08 211	0.16 385

S2M2_L	0.13 66	0.12 178	0.26 88	0.17 48	0.12 162	0.12 8	0.07 1	0.18 11	0.21 132	0.12 72	0.15 124	0.14 148	0.12 147	0.16 18	0.15 153	0.13 480	0.09 237	0.09 298	0.10 397	0.11 403	0.09 118
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DEFOM-Stereo_RVC	0.13 66	0.15 290	0.21 59	0.27 452	0.09 18	0.15 46	0.13 80	0.23 82	0.21 132	0.12 72	0.11 34	0.10 37	0.13 178	0.22 154	0.13 41	0.07 81	0.05 5	0.06 70	0.05 22	0.07 151	0.07 21

FoundationStereo	0.13 66	0.08 48	0.18 11	0.29 499	0.30 561	0.12 8	0.13 80	0.12 1	0.18 82	0.09 3	0.08 6	0.10 37	0.08 8	0.14 3	0.11 1	0.07 81	0.31 589	0.06 70	0.04 1	0.05 3	0.06 7

MonSter	0.13 66	0.09 69	0.20 43	0.17 48	0.09 18	0.15 46	0.12 38	0.25 126	0.20 110	0.09 3	0.11 34	0.08 1	0.07 2	0.20 115	0.13 41	0.05 1	0.24 548	0.05 1	0.09 340	0.05 3	0.13 317

ITER	0.14 94	0.07 1	0.26 88	0.16 9	0.08 5	0.12 8	0.11 18	0.17 7	0.16 61	0.14 103	0.15 124	0.10 37	0.10 67	0.27 240	0.14 93	0.07 81	0.10 272	0.05 1	0.08 250	0.05 3	0.34 558

3w_stereo	0.14 94	0.11 127	0.31 126	0.19 113	0.09 18	0.16 81	0.16 172	0.28 151	0.20 110	0.13 83	0.12 65	0.08 1	0.12 147	0.19 94	0.12 11	0.05 1	0.19 494	0.05 1	0.06 67	0.05 3	0.10 180

LG-Stereo_Zeroshot	0.14 94	0.10 93	0.27 102	0.21 187	0.11 125	0.16 81	0.14 116	0.24 106	0.17 67	0.17 156	0.20 176	0.18 200	0.11 113	0.16 18	0.17 214	0.07 81	0.08 195	0.07 132	0.07 148	0.07 151	0.09 118

LG-Stereo	0.14 94	0.13 213	0.30 118	0.21 187	0.11 125	0.16 81	0.18 260	0.23 82	0.19 96	0.12 72	0.18 157	0.11 86	0.09 22	0.15 8	0.14 93	0.06 33	0.07 132	0.08 213	0.08 250	0.07 151	0.07 21

castereo++	0.14 94	0.13 213	0.25 81	0.19 113	0.10 90	0.27 332	0.13 80	0.24 106	0.26 204	0.11 55	0.13 83	0.16 172	0.10 67	0.18 72	0.11 1	0.07 81	0.08 195	0.07 132	0.06 67	0.05 3	0.07 21

castereo	0.14 94	0.11 127	0.22 64	0.19 113	0.10 90	0.20 193	0.19 304	0.32 211	0.28 233	0.13 83	0.18 157	0.16 172	0.16 233	0.16 18	0.14 93	0.07 81	0.06 55	0.07 132	0.06 67	0.06 90	0.07 21

fffft	0.14 94	0.12 178	0.30 118	0.19 113	0.10 90	0.17 109	0.18 260	0.23 82	0.17 67	0.14 103	0.11 34	0.13 122	0.10 67	0.24 188	0.18 241	0.06 33	0.05 5	0.07 132	0.06 67	0.07 151	0.09 118
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.14 94	0.15 290	0.29 110	0.19 113	0.10 90	0.19 159	0.17 207	0.21 45	0.21 132	0.15 129	0.13 83	0.12 108	0.11 113	0.25 206	0.16 189	0.06 33	0.05 5	0.08 213	0.06 67	0.06 90	0.08 70

RAStereo	0.14 94	0.15 290	0.40 184	0.22 239	0.11 125	0.15 46	0.18 260	0.25 126	0.24 168	0.13 83	0.17 145	0.11 86	0.09 22	0.15 8	0.13 41	0.08 227	0.06 55	0.08 213	0.06 67	0.07 151	0.05 1

IGEV-Stereo+	0.14 94	0.08 48	0.26 88	0.18 75	0.14 251	0.09 1	0.10 8	0.16 4	0.17 67	0.14 103	0.08 6	0.10 37	0.10 67	0.22 154	0.14 93	0.07 81	0.15 430	0.06 70	0.06 67	0.16 502	0.29 538

RSM++	0.14 94	0.11 127	0.25 81	0.32 532	0.17 381	0.17 109	0.15 141	0.23 82	0.21 132	0.12 72	0.12 65	0.14 148	0.09 22	0.21 131	0.13 41	0.06 33	0.05 5	0.07 132	0.07 148	0.07 151	0.11 220

RSM	0.14 94	0.11 127	0.25 81	0.29 499	0.16 351	0.16 81	0.15 141	0.24 106	0.20 110	0.13 83	0.13 83	0.15 163	0.09 22	0.22 154	0.13 41	0.06 33	0.06 55	0.07 132	0.07 148	0.07 151	0.11 220

trnet	0.14 94	0.09 69	0.26 88	0.15 3	0.07 1	0.21 221	0.12 38	0.25 126	0.26 204	0.16 143	0.21 194	0.15 163	0.13 178	0.19 94	0.14 93	0.09 312	0.05 5	0.06 70	0.04 1	0.06 90	0.06 7

LoS_RVC	0.14 94	0.11 127	0.32 138	0.18 75	0.16 351	0.20 193	0.18 260	0.21 45	0.18 82	0.14 103	0.20 176	0.12 108	0.17 250	0.17 46	0.14 93	0.06 33	0.05 5	0.06 70	0.04 1	0.05 3	0.14 351

CES	0.14 94	0.08 48	0.24 72	0.17 48	0.23 505	0.18 140	0.15 141	0.24 106	0.20 110	0.14 103	0.18 157	0.14 148	0.10 67	0.19 94	0.12 11	0.07 81	0.05 5	0.06 70	0.04 1	0.08 211	0.20 450

CREStereo	0.14 94	0.09 69	0.27 102	0.14 1	0.08 5	0.22 250	0.15 141	0.26 137	0.26 204	0.16 143	0.21 194	0.14 148	0.13 178	0.19 94	0.14 93	0.09 312	0.05 5	0.06 70	0.04 1	0.07 151	0.06 7
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
Replicate-Monster	0.15 110	0.12 178	0.40 184	0.17 48	0.10 90	0.17 109	0.10 8	0.24 106	0.20 110	0.12 72	0.10 18	0.10 37	0.10 67	0.28 264	0.12 11	0.06 33	0.31 589	0.06 70	0.06 67	0.05 3	0.21 462

FlowAnything_test	0.15 110	0.12 178	0.23 69	0.21 187	0.12 162	0.18 140	0.16 172	0.25 126	0.17 67	0.15 129	0.13 83	0.15 163	0.14 195	0.19 94	0.17 214	0.10 379	0.07 132	0.11 428	0.12 474	0.08 211	0.10 180

water-stereo	0.15 110	0.11 127	0.32 138	0.19 113	0.10 90	0.17 109	0.14 116	0.26 137	0.20 110	0.18 174	0.23 215	0.16 172	0.16 233	0.14 3	0.14 93	0.07 81	0.06 55	0.07 132	0.06 67	0.06 90	0.11 220

depthmonostereo	0.15 110	0.12 178	0.34 148	0.19 113	0.09 18	0.20 193	0.15 141	0.28 151	0.24 168	0.16 143	0.18 157	0.16 172	0.18 278	0.21 131	0.14 93	0.07 81	0.07 132	0.07 132	0.06 67	0.05 3	0.08 70

DilatedVolume-Stereo	0.15 110	0.09 69	0.26 88	0.18 75	0.10 90	0.21 221	0.14 116	0.24 106	0.22 142	0.22 214	0.21 194	0.16 172	0.15 214	0.24 188	0.17 214	0.07 81	0.07 132	0.06 70	0.06 67	0.05 3	0.08 70

tt45	0.15 110	0.14 257	0.29 110	0.19 113	0.11 125	0.23 269	0.18 260	0.23 82	0.18 82	0.16 143	0.13 83	0.14 148	0.10 67	0.31 314	0.15 153	0.07 81	0.05 5	0.08 213	0.06 67	0.07 151	0.08 70

999	0.15 110	0.13 213	0.30 118	0.19 113	0.12 162	0.20 193	0.17 207	0.25 126	0.20 110	0.14 103	0.16 133	0.14 148	0.11 113	0.36 362	0.16 189	0.07 81	0.05 5	0.07 132	0.06 67	0.06 90	0.08 70

mms	0.15 110	0.14 257	0.25 81	0.20 154	0.15 313	0.17 109	0.17 207	0.21 45	0.19 96	0.14 103	0.18 157	0.14 148	0.09 22	0.26 226	0.15 153	0.06 33	0.07 132	0.08 213	0.06 67	0.07 151	0.19 432

ours_stereo	0.15 110	0.14 257	0.29 110	0.21 187	0.14 251	0.17 109	0.18 260	0.21 45	0.20 110	0.13 83	0.18 157	0.14 148	0.10 67	0.24 188	0.15 153	0.06 33	0.06 55	0.08 213	0.06 67	0.07 151	0.13 317

fffy	0.15 110	0.14 257	0.31 126	0.21 187	0.14 251	0.19 159	0.18 260	0.24 106	0.19 96	0.13 83	0.17 145	0.15 163	0.13 178	0.25 206	0.15 153	0.06 33	0.08 195	0.08 213	0.06 67	0.07 151	0.15 369

WCG-NET	0.15 110	0.12 178	0.31 126	0.18 75	0.09 18	0.18 140	0.17 207	0.23 82	0.29 252	0.18 174	0.22 204	0.15 163	0.12 147	0.19 94	0.13 41	0.06 33	0.12 346	0.07 132	0.05 22	0.06 90	0.06 7

IGEV-Stereo++	0.15 110	0.09 69	0.27 102	0.21 187	0.13 212	0.14 23	0.11 18	0.23 82	0.19 96	0.15 129	0.14 117	0.11 86	0.11 113	0.19 94	0.12 11	0.06 33	0.21 514	0.06 70	0.05 22	0.06 90	0.28 532

Pointernet	0.15 110	0.08 48	0.35 154	0.19 113	0.12 162	0.20 193	0.12 38	0.34 237	0.25 193	0.15 129	0.16 133	0.13 122	0.11 113	0.18 72	0.13 41	0.08 227	0.06 55	0.06 70	0.05 22	0.06 90	0.08 70

MGS-Stereo	0.15 110	0.12 178	0.38 168	0.19 113	0.11 125	0.18 140	0.17 207	0.21 45	0.23 156	0.14 103	0.24 224	0.16 172	0.10 67	0.19 94	0.13 41	0.07 81	0.06 55	0.07 132	0.06 67	0.10 351	0.07 21

MaDis-Stereo	0.15 110	0.17 354	0.39 175	0.19 113	0.15 313	0.16 81	0.13 80	0.26 137	0.22 142	0.13 83	0.15 124	0.14 148	0.11 113	0.17 46	0.17 214	0.08 227	0.07 132	0.08 213	0.06 67	0.07 151	0.06 7

UniTT-Stereo	0.15 110	0.12 178	0.45 219	0.21 187	0.14 251	0.17 109	0.13 80	0.20 27	0.19 96	0.16 143	0.20 176	0.10 37	0.11 113	0.18 72	0.17 214	0.08 227	0.06 55	0.07 132	0.06 67	0.08 211	0.07 21

CASnet	0.15 110	0.13 213	0.30 118	0.22 239	0.08 5	0.15 46	0.14 116	0.28 151	0.26 204	0.23 222	0.20 176	0.15 163	0.11 113	0.18 72	0.13 41	0.07 81	0.05 5	0.11 428	0.09 340	0.08 211	0.05 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LoS	0.15 110	0.09 69	0.34 148	0.17 48	0.09 18	0.22 250	0.14 116	0.27 145	0.27 221	0.15 129	0.18 157	0.19 210	0.14 195	0.23 177	0.14 93	0.08 227	0.06 55	0.06 70	0.04 1	0.06 90	0.06 7
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
Selective-IGEV	0.15 110	0.10 93	0.34 148	0.32 532	0.19 436	0.16 81	0.14 116	0.29 170	0.20 110	0.13 83	0.14 117	0.13 122	0.08 8	0.23 177	0.14 93	0.06 33	0.13 375	0.07 132	0.06 67	0.06 90	0.11 220

GLC_STEREO	0.15 110	0.11 127	0.31 126	0.22 239	0.09 18	0.17 109	0.15 141	0.24 106	0.28 233	0.17 156	0.20 176	0.17 187	0.11 113	0.24 188	0.17 214	0.07 81	0.09 237	0.09 298	0.08 250	0.07 151	0.07 21

CroCo-Stereo	0.15 110	0.16 323	0.34 148	0.25 374	0.12 162	0.11 3	0.18 260	0.35 246	0.24 168	0.13 83	0.13 83	0.18 200	0.12 147	0.15 8	0.13 41	0.08 227	0.06 55	0.07 132	0.05 22	0.07 151	0.06 7
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
DDF-Stereo	0.16 131	0.08 48	0.30 118	0.21 187	0.20 460	0.12 8	0.14 116	0.20 27	0.19 96	0.11 55	0.10 18	0.13 122	0.12 147	0.24 188	0.20 292	0.09 312	0.18 481	0.07 132	0.06 67	0.20 550	0.19 432

GIP-stereo	0.16 131	0.12 178	0.25 81	0.24 337	0.22 492	0.15 46	0.14 116	0.32 211	0.21 132	0.11 55	0.16 133	0.13 122	0.09 22	0.20 115	0.13 41	0.07 81	0.13 375	0.06 70	0.05 22	0.06 90	0.32 550

rvit_stereo_0081	0.16 131	0.13 213	0.30 118	0.21 187	0.12 162	0.17 109	0.17 207	0.24 106	0.34 315	0.17 156	0.19 167	0.18 200	0.15 214	0.20 115	0.17 214	0.11 418	0.08 195	0.09 298	0.08 250	0.09 289	0.07 21

rvit_stereo_0082	0.16 131	0.13 213	0.30 118	0.21 187	0.12 162	0.17 109	0.17 207	0.24 106	0.34 315	0.17 156	0.19 167	0.18 200	0.15 214	0.20 115	0.17 214	0.11 418	0.08 195	0.09 298	0.08 250	0.09 289	0.07 21

rvit_stereo_0080	0.16 131	0.17 354	0.35 154	0.19 113	0.13 212	0.14 23	0.20 340	0.29 170	0.26 204	0.16 143	0.17 145	0.19 210	0.14 195	0.19 94	0.16 189	0.11 418	0.08 195	0.08 213	0.08 250	0.10 351	0.08 70

AIO-Stereo	0.16 131	0.12 178	0.29 110	0.30 510	0.20 460	0.16 81	0.14 116	0.28 151	0.22 142	0.14 103	0.15 124	0.13 122	0.08 8	0.20 115	0.15 153	0.06 33	0.16 444	0.07 132	0.08 250	0.06 90	0.24 497

WCG-NET（raft）	0.16 131	0.14 257	0.32 138	0.18 75	0.09 18	0.19 159	0.16 172	0.24 106	0.27 221	0.19 179	0.19 167	0.20 222	0.12 147	0.22 154	0.13 41	0.06 33	0.17 469	0.06 70	0.05 22	0.07 151	0.07 21

whm_eth	0.16 131	0.17 354	0.35 154	0.19 113	0.13 212	0.14 23	0.20 340	0.29 170	0.26 204	0.16 143	0.17 145	0.19 210	0.14 195	0.19 94	0.16 189	0.11 418	0.08 195	0.08 213	0.08 250	0.10 351	0.08 70

CAS	0.16 131	0.07 1	0.29 110	0.42 588	0.17 381	0.20 193	0.18 260	0.23 82	0.20 110	0.15 129	0.19 167	0.11 86	0.10 67	0.15 8	0.14 93	0.31 596	0.04 1	0.06 70	0.04 1	0.06 90	0.16 385

ProNet	0.16 131	0.13 213	0.36 160	0.21 187	0.15 313	0.20 193	0.19 304	0.29 170	0.23 156	0.14 103	0.13 83	0.13 122	0.12 147	0.25 206	0.13 41	0.06 33	0.09 237	0.07 132	0.06 67	0.07 151	0.22 476

CroCo-Stereo Lap2	0.16 131	0.18 376	0.39 175	0.26 414	0.18 409	0.11 3	0.19 304	0.30 188	0.22 142	0.13 83	0.16 133	0.15 163	0.11 113	0.17 46	0.15 153	0.07 81	0.07 132	0.08 213	0.06 67	0.08 211	0.07 21

CREStereo++_RVC	0.16 131	0.09 69	0.42 202	0.17 48	0.11 125	0.18 140	0.13 80	0.23 82	0.31 278	0.21 196	0.31 293	0.13 122	0.11 113	0.17 46	0.16 189	0.07 81	0.04 1	0.06 70	0.15 535	0.06 90	0.05 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
TANstereo	0.16 131	0.11 127	0.43 208	0.16 9	0.08 5	0.25 308	0.14 116	0.23 82	0.29 252	0.25 243	0.30 282	0.16 172	0.12 147	0.18 72	0.13 41	0.08 227	0.07 132	0.06 70	0.05 22	0.07 151	0.08 70

XX-TBD	0.16 131	0.21 410	0.43 208	0.22 239	0.10 90	0.23 269	0.15 141	0.23 82	0.28 233	0.22 214	0.26 240	0.14 148	0.12 147	0.16 18	0.14 93	0.08 227	0.05 5	0.06 70	0.04 1	0.07 151	0.06 7

PMTNet	0.16 131	0.09 69	0.31 126	0.15 3	0.09 18	0.23 269	0.15 141	0.26 137	0.24 168	0.17 156	0.21 194	0.16 172	0.14 195	0.23 177	0.14 93	0.29 592	0.05 5	0.06 70	0.04 1	0.07 151	0.07 21

Zero-FE251	0.17 146	0.09 69	0.38 168	0.18 75	0.10 90	0.20 193	0.13 80	0.20 27	0.15 52	0.75 590	0.13 83	0.13 122	0.11 113	0.16 18	0.16 189	0.08 227	0.10 272	0.06 70	0.05 22	0.05 3	0.18 415

xyz-stereo-finetune	0.17 146	0.17 354	0.29 110	0.17 48	0.08 5	0.24 291	0.21 366	0.30 188	0.32 288	0.19 179	0.22 204	0.19 210	0.15 214	0.30 301	0.22 334	0.06 33	0.06 55	0.08 213	0.06 67	0.06 90	0.07 21

rvit_stereo_0083	0.17 146	0.13 213	0.29 110	0.21 187	0.13 212	0.17 109	0.17 207	0.23 82	0.36 342	0.16 143	0.22 204	0.19 210	0.17 250	0.21 131	0.17 214	0.11 418	0.10 272	0.10 371	0.08 250	0.09 289	0.08 70

rvit_stereo_0081_aga	0.17 146	0.17 354	0.40 184	0.21 187	0.14 251	0.20 193	0.17 207	0.24 106	0.26 204	0.18 174	0.21 194	0.20 222	0.14 195	0.20 115	0.15 153	0.12 458	0.08 195	0.09 298	0.08 250	0.10 351	0.08 70

RAFT-Stereo-weight	0.17 146	0.10 93	0.31 126	0.20 154	0.12 162	0.20 193	0.16 172	0.38 284	0.33 304	0.25 243	0.20 176	0.19 210	0.10 67	0.19 94	0.16 189	0.07 81	0.13 375	0.07 132	0.06 67	0.06 90	0.09 118

CAS++	0.17 146	0.13 213	0.35 154	0.18 75	0.13 212	0.17 109	0.16 172	0.42 337	0.25 193	0.19 179	0.18 157	0.13 122	0.10 67	0.22 154	0.12 11	0.12 458	0.10 272	0.11 428	0.08 250	0.10 351	0.09 118
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
testlalala	0.17 146	0.11 127	0.49 274	0.20 154	0.13 212	0.23 269	0.15 141	0.33 230	0.22 142	0.25 243	0.20 176	0.14 148	0.11 113	0.17 46	0.14 93	0.07 81	0.23 535	0.07 132	0.06 67	0.05 3	0.07 21

RCA-Stereo	0.17 146	0.10 93	0.33 144	0.20 154	0.11 125	0.19 159	0.17 207	0.39 305	0.36 342	0.21 196	0.25 232	0.17 187	0.17 250	0.18 72	0.15 153	0.07 81	0.14 397	0.07 132	0.06 67	0.06 90	0.08 70

iRaftStereo_RVC	0.17 146	0.16 323	0.35 154	0.21 187	0.11 125	0.20 193	0.17 207	0.34 237	0.25 193	0.20 189	0.25 232	0.19 210	0.12 147	0.21 131	0.16 189	0.07 81	0.12 346	0.10 371	0.09 340	0.09 289	0.14 351

Gwc-CoAtRS	0.17 146	0.10 93	0.41 193	0.20 154	0.12 162	0.20 193	0.15 141	0.34 237	0.29 252	0.23 222	0.23 215	0.27 311	0.15 214	0.21 131	0.14 93	0.07 81	0.06 55	0.07 132	0.07 148	0.06 90	0.07 21

FE-Mocha	0.18 156	0.11 127	0.40 184	0.26 414	0.14 251	0.19 159	0.14 116	0.36 258	0.24 168	0.24 230	0.24 224	0.23 257	0.14 195	0.27 240	0.19 270	0.08 227	0.08 195	0.08 213	0.08 250	0.07 151	0.08 70

252Zero-FE	0.18 156	0.08 48	0.28 107	0.18 75	0.10 90	0.15 46	0.11 18	0.22 65	0.22 142	0.76 593	0.11 34	0.09 19	0.08 8	0.17 46	0.15 153	0.07 81	0.51 617	0.06 70	0.08 250	0.06 90	0.10 180

xyz-stereo-finetune2	0.18 156	0.16 323	0.32 138	0.16 9	0.09 18	0.27 332	0.19 304	0.29 170	0.21 132	0.23 222	0.29 268	0.21 236	0.23 334	0.37 372	0.23 353	0.06 33	0.05 5	0.08 213	0.06 67	0.06 90	0.07 21

Reg-Stereo(zero)	0.18 156	0.08 48	0.39 175	0.19 113	0.19 436	0.24 291	0.18 260	0.29 170	0.29 252	0.24 230	0.21 194	0.24 275	0.18 278	0.22 154	0.21 316	0.07 81	0.11 314	0.06 70	0.07 148	0.06 90	0.11 220

SCV	0.18 156	0.15 290	0.37 166	0.26 414	0.20 460	0.16 81	0.16 172	0.35 246	0.23 156	0.14 103	0.16 133	0.13 122	0.09 22	0.31 314	0.12 11	0.08 227	0.19 494	0.07 132	0.07 148	0.09 289	0.26 520

tg	0.18 156	0.15 290	0.34 148	0.22 239	0.11 125	0.23 269	0.15 141	0.35 246	0.27 221	0.20 189	0.25 232	0.20 222	0.12 147	0.25 206	0.16 189	0.07 81	0.07 132	0.09 298	0.09 340	0.08 211	0.13 317

dual_stereo	0.18 156	0.08 48	0.26 88	0.21 187	0.32 571	0.11 3	0.13 80	0.27 145	0.20 110	0.11 55	0.09 11	0.10 37	0.08 8	0.20 115	0.14 93	0.07 81	0.45 613	0.06 70	0.05 22	0.05 3	0.65 620

Occ-G	0.18 156	0.10 93	0.38 168	0.23 290	0.15 313	0.16 81	0.18 260	0.23 82	0.26 204	0.15 129	0.20 176	0.21 236	0.11 113	0.22 154	0.19 270	0.07 81	0.17 469	0.07 132	0.06 67	0.08 211	0.30 541

rvit_stereo_ft	0.18 156	0.19 389	0.43 208	0.25 374	0.14 251	0.17 109	0.21 366	0.30 188	0.28 233	0.17 156	0.19 167	0.20 222	0.17 250	0.22 154	0.18 241	0.11 418	0.07 132	0.09 298	0.09 340	0.10 351	0.08 70

MoCha-V2	0.18 156	0.12 178	0.40 184	0.30 510	0.24 522	0.16 81	0.15 141	0.28 151	0.19 96	0.16 143	0.16 133	0.13 122	0.13 178	0.30 301	0.13 41	0.06 33	0.28 569	0.06 70	0.06 67	0.06 90	0.25 508

Former-RAFT_DAM_RVC	0.18 156	0.15 290	0.27 102	0.20 154	0.13 212	0.24 291	0.17 207	0.31 204	0.37 357	0.43 511	0.17 145	0.13 122	0.12 147	0.20 115	0.16 189	0.08 227	0.07 132	0.09 298	0.07 148	0.09 289	0.08 70

MyStereo07	0.18 156	0.15 290	0.44 216	0.22 239	0.16 351	0.25 308	0.22 400	0.31 204	0.26 204	0.22 214	0.13 83	0.12 108	0.13 178	0.33 334	0.14 93	0.07 81	0.13 375	0.09 298	0.09 340	0.09 289	0.11 220

ff7	0.18 156	0.13 213	0.41 193	0.21 187	0.15 313	0.21 221	0.17 207	0.28 151	0.23 156	0.21 196	0.13 83	0.12 108	0.12 147	0.27 240	0.13 41	0.07 81	0.25 553	0.08 213	0.07 148	0.08 211	0.36 565

ffff	0.18 156	0.13 213	0.41 193	0.21 187	0.15 313	0.21 221	0.17 207	0.28 151	0.23 156	0.21 196	0.13 83	0.12 108	0.12 147	0.27 240	0.13 41	0.07 81	0.25 553	0.08 213	0.07 148	0.08 211	0.36 565

11t	0.18 156	0.13 213	0.41 193	0.21 187	0.15 313	0.21 221	0.17 207	0.28 151	0.23 156	0.21 196	0.13 83	0.12 108	0.12 147	0.27 240	0.13 41	0.07 81	0.25 553	0.08 213	0.07 148	0.08 211	0.36 565

plain	0.18 156	0.16 323	0.59 409	0.21 187	0.13 212	0.16 81	0.17 207	0.29 170	0.23 156	0.16 143	0.26 240	0.13 122	0.17 250	0.27 240	0.17 214	0.09 312	0.06 55	0.10 371	0.07 148	0.10 351	0.07 21

MIF-Stereo (partial)	0.18 156	0.13 213	0.50 296	0.22 239	0.15 313	0.16 81	0.13 80	0.29 170	0.26 204	0.17 156	0.26 240	0.16 172	0.17 250	0.25 206	0.18 241	0.09 312	0.06 55	0.10 371	0.08 250	0.09 289	0.08 70

GCAP-Stereo	0.18 156	0.21 410	0.47 239	0.23 290	0.18 409	0.21 221	0.10 8	0.28 151	0.24 168	0.20 189	0.22 204	0.15 163	0.13 178	0.21 131	0.16 189	0.07 81	0.19 494	0.07 132	0.05 22	0.06 90	0.09 118

Any-RAFT	0.18 156	0.09 69	0.33 144	0.19 113	0.10 90	0.29 374	0.16 172	0.44 367	0.32 288	0.25 243	0.27 253	0.29 337	0.16 233	0.23 177	0.13 41	0.08 227	0.07 132	0.06 70	0.05 22	0.07 151	0.07 21

knoymous	0.18 156	0.10 93	0.35 154	0.17 48	0.11 125	0.21 221	0.17 207	0.33 230	0.24 168	0.24 230	0.28 260	0.27 311	0.16 233	0.24 188	0.17 214	0.09 312	0.06 55	0.09 298	0.06 67	0.09 289	0.10 180

MC-Stereo	0.18 156	0.10 93	0.36 160	0.28 480	0.14 251	0.18 140	0.15 141	0.24 106	0.20 110	0.21 196	0.24 224	0.16 172	0.13 178	0.25 206	0.14 93	0.07 81	0.17 469	0.07 132	0.07 148	0.06 90	0.30 541

ccc-4	0.18 156	0.13 213	0.41 193	0.21 187	0.15 313	0.21 221	0.17 207	0.28 151	0.23 156	0.21 196	0.13 83	0.12 108	0.12 147	0.27 240	0.13 41	0.07 81	0.25 553	0.08 213	0.07 148	0.08 211	0.36 565

test-3	0.18 156	0.10 93	0.48 254	0.23 290	0.14 251	0.18 140	0.16 172	0.32 211	0.29 252	0.26 253	0.17 145	0.22 243	0.13 178	0.26 226	0.19 270	0.06 33	0.14 397	0.08 213	0.08 250	0.06 90	0.10 180

test_1	0.18 156	0.10 93	0.48 254	0.23 290	0.14 251	0.18 140	0.16 172	0.32 211	0.29 252	0.26 253	0.17 145	0.22 243	0.13 178	0.26 226	0.19 270	0.06 33	0.14 397	0.08 213	0.08 250	0.06 90	0.10 180

cross-raft	0.18 156	0.12 178	0.40 184	0.27 452	0.16 351	0.20 193	0.24 452	0.34 237	0.24 168	0.23 222	0.28 260	0.29 337	0.15 214	0.19 94	0.16 189	0.06 33	0.05 5	0.08 213	0.07 148	0.07 151	0.07 21

s12784h	0.18 156	0.09 69	0.38 168	0.18 75	0.07 1	0.33 435	0.19 304	0.39 305	0.34 315	0.24 230	0.25 232	0.18 200	0.18 278	0.25 206	0.17 214	0.07 81	0.05 5	0.07 132	0.05 22	0.06 90	0.05 1

CFNet-RSSM	0.18 156	0.10 93	0.45 219	0.20 154	0.12 162	0.20 193	0.16 172	0.40 314	0.31 278	0.23 222	0.21 194	0.26 306	0.15 214	0.21 131	0.14 93	0.07 81	0.05 5	0.07 132	0.07 148	0.06 90	0.06 7

MM-Stereo_test3	0.19 183	0.15 290	0.39 175	0.25 374	0.15 313	0.19 159	0.22 400	0.42 337	0.40 393	0.17 156	0.24 224	0.17 187	0.12 147	0.22 154	0.16 189	0.08 227	0.21 514	0.08 213	0.06 67	0.09 289	0.11 220

MM-Stereo_test2	0.19 183	0.11 127	0.47 239	0.25 374	0.11 125	0.21 221	0.20 340	0.28 151	0.24 168	0.16 143	0.17 145	0.13 122	0.11 113	0.21 131	0.14 93	0.06 33	0.26 560	0.07 132	0.06 67	0.09 289	0.41 581

GREAT-IGEV	0.19 183	0.11 127	0.39 175	0.22 239	0.33 573	0.14 23	0.15 141	0.18 11	0.22 142	0.14 103	0.16 133	0.09 19	0.09 22	0.23 177	0.14 93	0.06 33	0.50 616	0.06 70	0.06 67	0.07 151	0.53 602

SCV_C0	0.19 183	0.14 257	0.40 184	0.30 510	0.20 460	0.15 46	0.16 172	0.35 246	0.26 204	0.17 156	0.16 133	0.13 122	0.09 22	0.31 314	0.14 93	0.07 81	0.22 525	0.06 70	0.06 67	0.09 289	0.25 508

gcap-zeroshot	0.19 183	0.14 257	0.51 314	0.21 187	0.15 313	0.27 332	0.15 141	0.32 211	0.24 168	0.26 253	0.20 176	0.34 393	0.15 214	0.22 154	0.14 93	0.07 81	0.08 195	0.07 132	0.07 148	0.06 90	0.09 118

testlalala2	0.19 183	0.11 127	0.49 274	0.37 563	0.26 539	0.24 291	0.14 116	0.37 273	0.26 204	0.25 243	0.27 253	0.21 236	0.12 147	0.17 46	0.17 214	0.07 81	0.07 132	0.07 132	0.07 148	0.07 151	0.08 70

H2IRNET	0.19 183	0.18 376	0.50 296	0.22 239	0.12 162	0.20 193	0.16 172	0.28 151	0.31 278	0.17 156	0.32 303	0.25 287	0.20 305	0.24 188	0.19 270	0.08 227	0.06 55	0.09 298	0.10 397	0.10 351	0.08 70

IGEV++	0.19 183	0.13 213	0.38 168	0.30 510	0.19 436	0.15 46	0.15 141	0.32 211	0.18 82	0.13 83	0.16 133	0.12 108	0.11 113	0.24 188	0.15 153	0.07 81	0.32 594	0.07 132	0.05 22	0.07 151	0.42 584

MSKI-zero shot	0.19 183	0.10 93	0.47 239	0.30 510	0.14 251	0.21 221	0.14 116	0.33 230	0.22 142	0.24 230	0.25 232	0.22 243	0.10 67	0.32 324	0.14 93	0.07 81	0.30 585	0.07 132	0.07 148	0.06 90	0.09 118

RAFT-Test	0.19 183	0.11 127	0.41 193	0.26 414	0.21 477	0.26 325	0.17 207	0.37 273	0.26 204	0.24 230	0.29 268	0.32 378	0.14 195	0.22 154	0.15 153	0.07 81	0.08 195	0.07 132	0.07 148	0.06 90	0.07 21

EGLCR-Stereo	0.19 183	0.09 69	0.34 148	0.29 499	0.17 381	0.28 350	0.16 172	0.30 188	0.23 156	0.22 214	0.11 34	0.16 172	0.09 22	0.28 264	0.15 153	0.07 81	0.25 553	0.07 132	0.07 148	0.06 90	0.37 573

Selective-RAFT	0.19 183	0.14 257	0.37 166	0.24 337	0.11 125	0.30 388	0.15 141	0.35 246	0.34 315	0.17 156	0.17 145	0.22 243	0.18 278	0.29 286	0.18 241	0.07 81	0.16 444	0.07 132	0.07 148	0.08 211	0.08 70

test_4	0.19 183	0.16 323	0.39 175	0.24 337	0.13 212	0.19 159	0.21 366	0.27 145	0.24 168	0.24 230	0.47 481	0.22 243	0.13 178	0.27 240	0.18 241	0.06 33	0.06 55	0.09 298	0.09 340	0.07 151	0.06 7

Patchmatch Stereo++	0.19 183	0.13 213	0.51 314	0.22 239	0.11 125	0.19 159	0.14 116	0.30 188	0.24 168	0.28 275	0.29 268	0.25 287	0.18 278	0.27 240	0.18 241	0.09 312	0.06 55	0.10 371	0.08 250	0.10 351	0.09 118
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.19 183	0.13 213	0.51 314	0.22 239	0.11 125	0.19 159	0.15 141	0.30 188	0.24 168	0.28 275	0.29 268	0.25 287	0.18 278	0.25 206	0.17 214	0.09 312	0.06 55	0.10 371	0.08 250	0.10 351	0.09 118

ROB_FTStereo_v2	0.19 183	0.13 213	0.51 314	0.22 239	0.11 125	0.19 159	0.15 141	0.30 188	0.24 168	0.28 275	0.29 268	0.25 287	0.18 278	0.25 206	0.18 241	0.09 312	0.06 55	0.10 371	0.08 250	0.10 351	0.09 118

ROB_FTStereo	0.19 183	0.13 213	0.51 314	0.22 239	0.11 125	0.19 159	0.13 80	0.30 188	0.24 168	0.28 275	0.29 268	0.25 287	0.18 278	0.25 206	0.17 214	0.09 312	0.06 55	0.10 371	0.08 250	0.10 351	0.09 118

HUI-Stereo	0.19 183	0.13 213	0.52 335	0.22 239	0.11 125	0.19 159	0.14 116	0.30 188	0.24 168	0.28 275	0.29 268	0.25 287	0.18 278	0.23 177	0.17 214	0.09 312	0.06 55	0.10 371	0.08 250	0.10 351	0.09 118

DeepStereo_RVC	0.19 183	0.12 178	0.47 239	0.22 239	0.11 125	0.19 159	0.16 172	0.29 170	0.24 168	0.28 275	0.27 253	0.23 257	0.28 418	0.24 188	0.19 270	0.08 227	0.06 55	0.09 298	0.07 148	0.09 289	0.10 180

iGMRVC	0.19 183	0.13 213	0.51 314	0.22 239	0.11 125	0.19 159	0.15 141	0.30 188	0.24 168	0.28 275	0.29 268	0.25 287	0.18 278	0.27 240	0.18 241	0.09 312	0.06 55	0.10 371	0.08 250	0.10 351	0.09 118

iRAFT	0.19 183	0.13 213	0.51 314	0.22 239	0.11 125	0.19 159	0.14 116	0.30 188	0.24 168	0.28 275	0.29 268	0.25 287	0.18 278	0.27 240	0.18 241	0.09 312	0.06 55	0.10 371	0.08 250	0.10 351	0.09 118

AnonymousM	0.19 183	0.20 402	0.30 118	0.18 75	0.10 90	0.19 159	0.17 207	0.32 211	0.27 221	0.27 264	0.21 194	0.18 200	0.14 195	0.21 131	0.16 189	0.09 312	0.08 195	0.38 602	0.15 535	0.06 90	0.08 70

CRE-IMP	0.19 183	0.13 213	0.51 314	0.23 290	0.11 125	0.24 291	0.17 207	0.31 204	0.24 168	0.27 264	0.26 240	0.24 275	0.17 250	0.24 188	0.19 270	0.09 312	0.05 5	0.10 371	0.07 148	0.10 351	0.10 180

RAFT-IKP	0.19 183	0.13 213	0.51 314	0.22 239	0.11 125	0.18 140	0.15 141	0.30 188	0.24 168	0.28 275	0.29 268	0.25 287	0.18 278	0.26 226	0.18 241	0.09 312	0.06 55	0.10 371	0.08 250	0.10 351	0.09 118

raftrobust	0.19 183	0.19 389	0.42 202	0.23 290	0.24 522	0.19 159	0.13 80	0.33 230	0.28 233	0.26 253	0.20 176	0.19 210	0.17 250	0.23 177	0.17 214	0.08 227	0.10 272	0.07 132	0.06 67	0.07 151	0.09 118

sCroCo_RVC	0.19 183	0.15 290	0.60 416	0.27 452	0.18 409	0.23 269	0.16 172	0.28 151	0.24 168	0.14 103	0.22 204	0.17 187	0.14 195	0.22 154	0.16 189	0.11 418	0.11 314	0.09 298	0.09 340	0.09 289	0.10 180

R-Stereo Train	0.19 183	0.10 93	0.49 274	0.22 239	0.12 162	0.23 269	0.18 260	0.43 346	0.20 110	0.31 339	0.45 460	0.20 222	0.14 195	0.18 72	0.18 241	0.08 227	0.06 55	0.07 132	0.06 67	0.06 90	0.07 21

RAFT-Stereo	0.19 183	0.10 93	0.49 274	0.22 239	0.12 162	0.23 269	0.18 260	0.43 346	0.20 110	0.31 339	0.45 460	0.20 222	0.14 195	0.18 72	0.18 241	0.08 227	0.06 55	0.07 132	0.06 67	0.06 90	0.07 21
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
GEAStereo	0.20 211	0.10 93	0.31 126	0.35 554	0.42 594	0.19 159	0.16 172	0.23 82	0.18 82	0.14 103	0.15 124	0.10 37	0.09 22	0.21 131	0.18 241	0.08 227	0.28 569	0.06 70	0.05 22	0.08 211	0.57 606

gasm-f	0.20 211	0.12 178	0.36 160	0.35 554	0.36 583	0.18 140	0.17 207	0.23 82	0.18 82	0.14 103	0.19 167	0.10 37	0.11 113	0.20 115	0.19 270	0.08 227	0.28 569	0.06 70	0.05 22	0.09 289	0.57 606

GASTEREO	0.20 211	0.15 290	0.31 126	0.40 579	0.29 556	0.18 140	0.15 141	0.29 170	0.22 142	0.18 174	0.17 145	0.11 86	0.13 178	0.25 206	0.15 153	0.07 81	0.23 535	0.06 70	0.08 250	0.06 90	0.57 606

MSCF	0.20 211	0.14 257	0.31 126	0.40 579	0.29 556	0.17 109	0.15 141	0.29 170	0.22 142	0.17 156	0.16 133	0.11 86	0.13 178	0.24 188	0.15 153	0.07 81	0.23 535	0.06 70	0.08 250	0.07 151	0.57 606

MM-Stereo_test1	0.20 211	0.13 213	0.45 219	0.24 337	0.12 162	0.20 193	0.21 366	0.36 258	0.32 288	0.23 222	0.22 204	0.15 163	0.14 195	0.28 264	0.16 189	0.07 81	0.24 548	0.08 213	0.07 148	0.09 289	0.21 462

HART	0.20 211	0.14 257	0.42 202	0.26 414	0.24 522	0.17 109	0.16 172	0.32 211	0.25 193	0.15 129	0.26 240	0.17 187	0.09 22	0.24 188	0.14 93	0.06 33	0.36 603	0.07 132	0.05 22	0.08 211	0.27 524

AIO_rvc	0.20 211	0.16 323	0.49 274	0.41 585	0.29 556	0.15 46	0.17 207	0.21 45	0.19 96	0.17 156	0.14 117	0.13 122	0.08 8	0.35 356	0.13 41	0.07 81	0.19 494	0.06 70	0.05 22	0.06 90	0.41 581

AIO_test	0.20 211	0.12 178	0.46 233	0.45 592	0.38 587	0.15 46	0.17 207	0.28 151	0.20 110	0.19 179	0.13 83	0.14 148	0.09 22	0.39 378	0.13 41	0.07 81	0.21 514	0.06 70	0.06 67	0.06 90	0.34 558

rvit_0105_6	0.20 211	0.16 323	0.41 193	0.23 290	0.14 251	0.18 140	0.20 340	0.31 204	0.39 383	0.18 174	0.22 204	0.23 257	0.18 278	0.26 226	0.18 241	0.16 530	0.13 375	0.13 489	0.11 431	0.11 403	0.09 118

GCAP-BAT	0.20 211	0.12 178	0.48 254	0.25 374	0.17 381	0.24 291	0.16 172	0.32 211	0.21 132	0.28 275	0.30 282	0.26 306	0.12 147	0.28 264	0.19 270	0.07 81	0.25 553	0.07 132	0.08 250	0.06 90	0.19 432

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 211	0.74 609	0.71 469	0.17 48	0.08 5	0.15 46	0.15 141	0.19 23	0.18 82	0.13 83	0.12 65	0.10 37	0.08 8	0.16 18	0.14 93	0.34 599	0.12 346	0.08 213	0.07 148	0.11 403	0.24 497

IGEVStereo-DCA	0.20 211	0.17 354	0.41 193	0.22 239	0.15 313	0.20 193	0.17 207	0.28 151	0.23 156	0.19 179	0.12 65	0.14 148	0.12 147	0.38 375	0.31 433	0.07 81	0.16 444	0.08 213	0.07 148	0.08 211	0.36 565

MIM_Stereo	0.20 211	0.17 354	0.55 367	0.20 154	0.21 477	0.17 109	0.14 116	0.37 273	0.27 221	0.28 275	0.35 342	0.23 257	0.13 178	0.28 264	0.16 189	0.06 33	0.08 195	0.09 298	0.08 250	0.08 211	0.15 369

AEACV	0.20 211	0.09 69	0.32 138	0.39 574	0.34 575	0.21 221	0.16 172	0.30 188	0.18 82	0.17 156	0.17 145	0.13 122	0.16 233	0.27 240	0.13 41	0.07 81	0.29 584	0.07 132	0.09 340	0.07 151	0.37 573

4D-IteraStereo	0.20 211	0.21 410	0.62 426	0.21 187	0.14 251	0.19 159	0.17 207	0.29 170	0.28 233	0.24 230	0.20 176	0.20 222	0.10 67	0.22 154	0.18 241	0.07 81	0.07 132	0.10 371	0.08 250	0.08 211	0.33 555

anonymousdsp	0.20 211	0.13 213	0.49 274	0.28 480	0.20 460	0.21 221	0.17 207	0.29 170	0.24 168	0.22 214	0.13 83	0.12 108	0.12 147	0.32 324	0.13 41	0.07 81	0.26 560	0.08 213	0.07 148	0.08 211	0.48 595

DCANet-4	0.20 211	0.11 127	0.58 402	0.19 113	0.09 18	0.19 159	0.18 260	0.39 305	0.42 415	0.29 299	0.31 293	0.17 187	0.22 322	0.21 131	0.20 292	0.07 81	0.05 5	0.07 132	0.05 22	0.06 90	0.09 118

fff	0.20 211	0.15 290	0.57 387	0.19 113	0.09 18	0.19 159	0.18 260	0.38 284	0.46 461	0.29 299	0.31 293	0.18 200	0.28 418	0.21 131	0.20 292	0.07 81	0.05 5	0.07 132	0.05 22	0.06 90	0.09 118

DisPM	0.20 211	0.11 127	0.52 335	0.24 337	0.13 212	0.18 140	0.19 304	0.30 188	0.31 278	0.33 377	0.34 334	0.23 257	0.16 233	0.34 349	0.17 214	0.09 312	0.06 55	0.09 298	0.08 250	0.08 211	0.12 276

IGEV-Stereo	0.20 211	0.13 213	0.49 274	0.28 480	0.20 460	0.21 221	0.17 207	0.29 170	0.24 168	0.22 214	0.13 83	0.12 108	0.12 147	0.32 324	0.13 41	0.07 81	0.26 560	0.08 213	0.07 148	0.08 211	0.48 595
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GMOStereo	0.20 211	0.17 354	0.45 219	0.23 290	0.18 409	0.21 221	0.27 486	0.28 151	0.28 233	0.31 339	0.32 303	0.28 324	0.17 250	0.16 18	0.13 41	0.07 81	0.23 535	0.10 371	0.08 250	0.08 211	0.07 21

error version	0.20 211	0.17 354	0.45 219	0.23 290	0.18 409	0.21 221	0.27 486	0.28 151	0.28 233	0.31 339	0.32 303	0.28 324	0.17 250	0.16 18	0.13 41	0.07 81	0.23 535	0.10 371	0.08 250	0.08 211	0.07 21

test-v	0.20 211	0.17 354	0.45 219	0.23 290	0.18 409	0.21 221	0.27 486	0.28 151	0.28 233	0.31 339	0.32 303	0.28 324	0.17 250	0.16 18	0.13 41	0.07 81	0.23 535	0.10 371	0.08 250	0.08 211	0.07 21

test_3	0.20 211	0.12 178	0.49 274	0.26 414	0.14 251	0.22 250	0.25 466	0.34 237	0.33 304	0.25 243	0.18 157	0.23 257	0.13 178	0.25 206	0.20 292	0.06 33	0.14 397	0.09 298	0.10 397	0.07 151	0.10 180

NRIStereo	0.20 211	0.12 178	0.50 296	0.23 290	0.11 125	0.24 291	0.19 304	0.30 188	0.28 233	0.26 253	0.26 240	0.25 287	0.18 278	0.34 349	0.19 270	0.08 227	0.06 55	0.09 298	0.07 148	0.09 289	0.09 118

Pruner-Stereo	0.20 211	0.12 178	0.49 274	0.29 499	0.12 162	0.19 159	0.17 207	0.32 211	0.31 278	0.33 377	0.32 303	0.25 287	0.15 214	0.25 206	0.22 334	0.09 312	0.06 55	0.09 298	0.08 250	0.08 211	0.10 180

test-2	0.20 211	0.17 354	0.45 219	0.23 290	0.18 409	0.21 221	0.27 486	0.28 151	0.28 233	0.31 339	0.32 303	0.28 324	0.17 250	0.16 18	0.13 41	0.07 81	0.23 535	0.10 371	0.08 250	0.08 211	0.07 21

test-1	0.20 211	0.12 178	0.49 274	0.23 290	0.23 505	0.22 250	0.23 428	0.36 258	0.29 252	0.21 196	0.25 232	0.24 275	0.14 195	0.18 72	0.22 334	0.07 81	0.14 397	0.08 213	0.07 148	0.06 90	0.14 351

DCANet	0.20 211	0.15 290	0.57 387	0.19 113	0.09 18	0.19 159	0.18 260	0.37 273	0.41 403	0.30 322	0.31 293	0.19 210	0.23 334	0.21 131	0.20 292	0.07 81	0.05 5	0.07 132	0.05 22	0.07 151	0.10 180

csc	0.20 211	0.15 290	0.57 387	0.19 113	0.09 18	0.19 159	0.18 260	0.38 284	0.46 461	0.29 299	0.31 293	0.18 200	0.28 418	0.21 131	0.20 292	0.07 81	0.05 5	0.07 132	0.05 22	0.06 90	0.09 118

cscssc	0.20 211	0.15 290	0.57 387	0.19 113	0.09 18	0.19 159	0.18 260	0.38 284	0.46 461	0.29 299	0.31 293	0.18 200	0.28 418	0.21 131	0.20 292	0.07 81	0.05 5	0.07 132	0.05 22	0.06 90	0.09 118

RAFT-Stereo + iAFF	0.20 211	0.23 445	0.49 274	0.21 187	0.16 351	0.19 159	0.17 207	0.35 246	0.32 288	0.26 253	0.33 323	0.20 222	0.17 250	0.21 131	0.17 214	0.06 33	0.10 272	0.07 132	0.07 148	0.07 151	0.11 220

AFF-stereo	0.20 211	0.24 456	0.49 274	0.22 239	0.11 125	0.18 140	0.18 260	0.35 246	0.29 252	0.25 243	0.36 357	0.25 287	0.17 250	0.25 206	0.17 214	0.06 33	0.09 237	0.08 213	0.08 250	0.08 211	0.11 220

DIP-Stereo	0.20 211	0.13 213	0.48 254	0.20 154	0.13 212	0.28 350	0.12 38	0.43 346	0.26 204	0.27 264	0.32 303	0.21 236	0.17 250	0.26 226	0.20 292	0.08 227	0.06 55	0.08 213	0.06 67	0.07 151	0.10 180
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
GSStereo	0.21 245	0.10 93	0.31 126	0.36 562	0.42 594	0.19 159	0.16 172	0.38 284	0.21 132	0.14 103	0.15 124	0.10 37	0.09 22	0.21 131	0.18 241	0.08 227	0.31 589	0.06 70	0.06 67	0.08 211	0.63 615

DA	0.21 245	0.11 127	0.33 144	0.28 480	0.23 505	0.30 388	0.16 172	0.29 170	0.27 221	0.15 129	0.22 204	0.17 187	0.15 214	0.26 226	0.15 153	0.07 81	0.28 569	0.07 132	0.05 22	0.07 151	0.56 603

zero-FE	0.21 245	0.08 48	1.10 565	0.24 337	0.27 544	0.12 8	0.14 116	0.20 27	0.20 110	0.12 72	0.11 34	0.13 122	0.11 113	0.22 154	0.19 270	0.09 312	0.23 535	0.07 132	0.08 250	0.19 542	0.27 524

GGEV	0.21 245	0.11 127	0.33 144	0.28 480	0.23 505	0.30 388	0.16 172	0.29 170	0.27 221	0.15 129	0.22 204	0.17 187	0.15 214	0.26 226	0.15 153	0.07 81	0.28 569	0.07 132	0.05 22	0.07 151	0.56 603

HI	0.21 245	0.16 323	0.50 296	0.18 75	0.15 313	0.17 109	0.16 172	0.35 246	0.22 142	0.38 455	0.38 376	0.36 412	0.24 356	0.29 286	0.22 334	0.06 33	0.05 5	0.08 213	0.09 340	0.09 289	0.08 70

CoSv	0.21 245	0.16 323	0.50 296	0.18 75	0.15 313	0.17 109	0.16 172	0.35 246	0.22 142	0.38 455	0.38 376	0.36 412	0.24 356	0.29 286	0.22 334	0.06 33	0.05 5	0.08 213	0.09 340	0.09 289	0.08 70

AIO-test1	0.21 245	0.22 429	0.56 377	0.31 526	0.24 522	0.21 221	0.16 172	0.42 337	0.37 357	0.17 156	0.26 240	0.18 200	0.12 147	0.29 286	0.15 153	0.08 227	0.07 132	0.10 371	0.11 431	0.07 151	0.10 180

IGEV-RUCA	0.21 245	0.09 69	0.26 88	0.20 154	0.19 436	0.28 350	0.23 428	0.24 106	0.22 142	0.21 196	0.23 215	0.29 337	0.48 552	0.26 226	0.19 270	0.09 312	0.08 195	0.18 556	0.14 524	0.18 533	0.19 432

rvit_0105_4	0.21 245	0.17 354	0.49 274	0.23 290	0.14 251	0.20 193	0.23 428	0.35 246	0.40 393	0.19 179	0.24 224	0.25 287	0.20 305	0.28 264	0.18 241	0.16 530	0.13 375	0.12 463	0.11 431	0.11 403	0.10 180

model_zeroshot	0.21 245	0.14 257	0.51 314	0.34 548	0.18 409	0.26 325	0.16 172	0.41 332	0.24 168	0.33 377	0.20 176	0.25 287	0.12 147	0.26 226	0.16 189	0.09 312	0.21 514	0.07 132	0.08 250	0.07 151	0.13 317

AE-Stereo	0.21 245	0.12 178	0.50 296	0.25 374	0.15 313	0.24 291	0.18 260	0.40 314	0.34 315	0.19 179	0.26 240	0.21 236	0.13 178	0.22 154	0.16 189	0.07 81	0.26 560	0.09 298	0.10 397	0.07 151	0.31 545

ACVNet-DCA	0.21 245	0.16 323	0.50 296	0.27 452	0.13 212	0.31 411	0.19 304	0.43 346	0.32 288	0.21 196	0.20 176	0.13 122	0.17 250	0.28 264	0.12 11	0.08 227	0.28 569	0.08 213	0.06 67	0.09 289	0.23 484

11t1	0.21 245	0.12 178	0.45 219	0.20 154	0.15 313	0.27 332	0.17 207	0.37 273	0.28 233	0.27 264	0.25 232	0.24 275	0.23 334	0.28 264	0.25 376	0.09 312	0.19 494	0.07 132	0.07 148	0.09 289	0.23 484

LL-Strereo2	0.21 245	0.25 471	0.53 346	0.32 532	0.20 460	0.25 308	0.14 116	0.32 211	0.25 193	0.25 243	0.20 176	0.24 275	0.12 147	0.28 264	0.18 241	0.07 81	0.07 132	0.12 463	0.09 340	0.09 289	0.16 385

ADStereo(finetuned)	0.21 245	0.15 290	0.59 409	0.19 113	0.09 18	0.19 159	0.18 260	0.37 273	0.41 403	0.30 322	0.31 293	0.19 210	0.31 462	0.21 131	0.20 292	0.07 81	0.05 5	0.07 132	0.05 22	0.07 151	0.10 180

PFNet+	0.21 245	0.11 127	0.54 358	0.22 239	0.12 162	0.17 109	0.18 260	0.31 204	0.36 342	0.33 377	0.32 303	0.24 275	0.16 233	0.33 334	0.18 241	0.10 379	0.07 132	0.11 428	0.10 397	0.08 211	0.12 276

rafts_anoy	0.21 245	0.22 429	0.49 274	0.25 374	0.24 522	0.19 159	0.17 207	0.34 237	0.32 288	0.24 230	0.25 232	0.20 222	0.16 233	0.25 206	0.21 316	0.08 227	0.19 494	0.11 428	0.12 474	0.09 289	0.09 118

raft+_RVC	0.21 245	0.21 410	0.46 233	0.22 239	0.35 578	0.21 221	0.16 172	0.39 305	0.35 326	0.22 214	0.28 260	0.20 222	0.15 214	0.25 206	0.20 292	0.08 227	0.16 444	0.08 213	0.07 148	0.07 151	0.12 276

sAnonymous2	0.21 245	0.24 456	0.79 494	0.24 337	0.17 381	0.22 250	0.20 340	0.36 258	0.29 252	0.17 156	0.19 167	0.17 187	0.16 233	0.18 72	0.15 153	0.10 379	0.07 132	0.09 298	0.08 250	0.23 566	0.18 415

CroCo_RVC	0.21 245	0.24 456	0.79 494	0.24 337	0.17 381	0.22 250	0.20 340	0.36 258	0.29 252	0.17 156	0.19 167	0.17 187	0.16 233	0.18 72	0.15 153	0.10 379	0.07 132	0.09 298	0.08 250	0.23 566	0.18 415

RALAANet	0.21 245	0.24 456	0.53 346	0.23 290	0.14 251	0.22 250	0.13 80	0.38 284	0.30 268	0.29 299	0.26 240	0.25 287	0.15 214	0.28 264	0.20 292	0.08 227	0.08 195	0.09 298	0.08 250	0.10 351	0.07 21

GMStereo	0.21 245	0.30 507	0.57 387	0.21 187	0.12 162	0.24 291	0.18 260	0.30 188	0.41 403	0.26 253	0.24 224	0.17 187	0.16 233	0.25 206	0.19 270	0.10 379	0.07 132	0.08 213	0.08 250	0.11 403	0.09 118
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
StereoAnything_RVC	0.22 267	0.47 572	0.67 449	0.30 510	0.31 568	0.11 3	0.11 18	0.18 11	0.15 52	0.09 3	0.11 34	0.09 19	0.09 22	0.27 240	0.12 11	0.09 312	0.39 605	0.06 70	0.04 1	0.24 570	0.49 597

AIO-test2	0.22 267	0.27 489	0.54 358	0.29 499	0.16 351	0.22 250	0.16 172	0.44 367	0.43 426	0.17 156	0.29 268	0.16 172	0.11 113	0.27 240	0.14 93	0.19 564	0.07 132	0.10 371	0.11 431	0.08 211	0.09 118

FACV-RUCA	0.22 267	0.15 290	0.38 168	0.24 337	0.23 505	0.26 325	0.19 304	0.41 332	0.35 326	0.26 253	0.32 303	0.22 243	0.25 369	0.24 188	0.19 270	0.10 379	0.07 132	0.15 531	0.08 250	0.16 502	0.14 351

rvit_0105_5	0.22 267	0.18 376	0.51 314	0.23 290	0.13 212	0.22 250	0.25 466	0.38 284	0.40 393	0.21 196	0.23 215	0.27 311	0.20 305	0.27 240	0.20 292	0.15 520	0.13 375	0.12 463	0.12 474	0.10 351	0.10 180

1test111	0.22 267	0.16 323	0.50 296	0.27 452	0.13 212	0.31 411	0.19 304	0.43 346	0.32 288	0.21 196	0.20 176	0.13 122	0.17 250	0.36 362	0.28 406	0.08 227	0.28 569	0.08 213	0.06 67	0.09 289	0.23 484

cc1	0.22 267	0.16 323	0.50 296	0.27 452	0.13 212	0.31 411	0.19 304	0.39 305	0.48 482	0.21 196	0.20 176	0.13 122	0.17 250	0.28 264	0.12 11	0.08 227	0.28 569	0.08 213	0.06 67	0.08 211	0.37 573

rrr	0.22 267	0.17 354	0.79 494	0.22 239	0.15 313	0.20 193	0.18 260	0.40 314	0.27 221	0.19 179	0.12 65	0.14 148	0.12 147	0.38 375	0.31 433	0.07 81	0.16 444	0.08 213	0.07 148	0.08 211	0.28 532

tt1	0.22 267	0.16 323	0.49 274	0.26 414	0.15 313	0.31 411	0.19 304	0.38 284	0.46 461	0.21 196	0.19 167	0.13 122	0.16 233	0.28 264	0.12 11	0.08 227	0.28 569	0.08 213	0.06 67	0.08 211	0.37 573

HH	0.22 267	0.12 178	0.55 367	0.32 532	0.16 351	0.27 332	0.18 260	0.36 258	0.25 193	0.20 189	0.26 240	0.34 393	0.18 278	0.33 334	0.15 153	0.07 81	0.16 444	0.07 132	0.07 148	0.07 151	0.31 545

HanStereo	0.22 267	0.12 178	0.55 367	0.32 532	0.16 351	0.27 332	0.18 260	0.36 258	0.25 193	0.20 189	0.26 240	0.34 393	0.18 278	0.33 334	0.15 153	0.07 81	0.16 444	0.07 132	0.07 148	0.07 151	0.31 545

CASS	0.22 267	0.16 323	0.40 184	0.26 414	0.12 162	0.29 374	0.19 304	0.40 314	0.32 288	0.34 397	0.35 342	0.25 287	0.25 369	0.26 226	0.21 316	0.13 480	0.08 195	0.11 428	0.09 340	0.11 403	0.12 276
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
MIPNet	0.22 267	0.19 389	0.64 436	0.22 239	0.12 162	0.28 350	0.20 340	0.48 405	0.39 383	0.31 339	0.24 224	0.19 210	0.24 356	0.28 264	0.20 292	0.07 81	0.05 5	0.08 213	0.07 148	0.07 151	0.08 70

IPLGR	0.22 267	0.14 257	0.75 479	0.21 187	0.11 125	0.25 308	0.18 260	0.44 367	0.38 367	0.29 299	0.28 260	0.21 236	0.19 300	0.37 372	0.19 270	0.07 81	0.06 55	0.08 213	0.07 148	0.07 151	0.07 21

GANet-ADL	0.22 267	0.14 257	0.51 314	0.23 290	0.14 251	0.29 374	0.19 304	0.48 405	0.36 342	0.26 253	0.33 323	0.32 378	0.20 305	0.26 226	0.22 334	0.11 418	0.07 132	0.07 132	0.06 67	0.09 289	0.11 220

TRStereo	0.22 267	0.21 410	0.62 426	0.40 579	0.19 436	0.22 250	0.16 172	0.58 514	0.30 268	0.21 196	0.21 194	0.22 243	0.13 178	0.27 240	0.14 93	0.09 312	0.09 237	0.09 298	0.11 431	0.06 90	0.19 432

LCNet	0.22 267	0.12 178	0.42 202	0.26 414	0.12 162	0.23 269	0.19 304	0.36 258	0.28 233	0.28 275	0.35 342	0.26 306	0.30 445	0.35 356	0.17 214	0.07 81	0.05 5	0.09 298	0.10 397	0.13 458	0.22 476

NF-Stereo	0.22 267	0.11 127	0.52 335	0.25 374	0.12 162	0.21 221	0.18 260	0.40 314	0.35 326	0.28 275	0.30 282	0.22 243	0.17 250	0.52 429	0.21 316	0.09 312	0.06 55	0.09 298	0.08 250	0.08 211	0.13 317

OCTAStereo	0.22 267	0.11 127	0.52 335	0.25 374	0.12 162	0.21 221	0.18 260	0.40 314	0.35 326	0.28 275	0.30 282	0.22 243	0.17 250	0.51 421	0.21 316	0.09 312	0.06 55	0.09 298	0.08 250	0.08 211	0.13 317

PSM-softLoss	0.22 267	0.11 127	0.53 346	0.25 374	0.12 162	0.20 193	0.17 207	0.39 305	0.29 252	0.29 299	0.32 303	0.24 275	0.16 233	0.53 432	0.21 316	0.09 312	0.06 55	0.10 371	0.09 340	0.08 211	0.12 276

KMStereo	0.22 267	0.11 127	0.53 346	0.25 374	0.12 162	0.20 193	0.17 207	0.39 305	0.29 252	0.29 299	0.32 303	0.24 275	0.16 233	0.53 432	0.21 316	0.09 312	0.06 55	0.10 371	0.09 340	0.08 211	0.12 276

SST-Stereo	0.22 267	0.11 127	0.52 335	0.25 374	0.14 251	0.19 159	0.17 207	0.32 211	0.26 204	0.34 397	0.33 323	0.29 337	0.25 369	0.56 449	0.18 241	0.08 227	0.05 5	0.10 371	0.08 250	0.09 289	0.07 21

RAFT_R40	0.22 267	0.11 127	0.52 335	0.25 374	0.13 212	0.18 140	0.18 260	0.32 211	0.31 278	0.33 377	0.33 323	0.30 357	0.23 334	0.55 443	0.19 270	0.08 227	0.05 5	0.10 371	0.08 250	0.09 289	0.07 21

RE-Stereo	0.22 267	0.11 127	0.52 335	0.25 374	0.12 162	0.21 221	0.18 260	0.40 314	0.35 326	0.28 275	0.30 282	0.22 243	0.17 250	0.51 421	0.21 316	0.09 312	0.06 55	0.09 298	0.08 250	0.08 211	0.13 317

TVStereo	0.22 267	0.11 127	0.52 335	0.25 374	0.12 162	0.21 221	0.18 260	0.40 314	0.35 326	0.28 275	0.30 282	0.22 243	0.17 250	0.51 421	0.21 316	0.09 312	0.06 55	0.09 298	0.08 250	0.08 211	0.13 317

RAFT-345	0.22 267	0.11 127	0.55 367	0.22 239	0.12 162	0.20 193	0.16 172	0.27 145	0.28 233	0.27 264	0.65 558	0.20 222	0.17 250	0.55 443	0.22 334	0.07 81	0.06 55	0.08 213	0.07 148	0.06 90	0.07 21

GMM-Stereo	0.22 267	0.10 93	0.56 377	0.23 290	0.13 212	0.24 291	0.24 452	0.38 284	0.29 252	0.31 339	0.44 446	0.27 311	0.21 315	0.31 314	0.17 214	0.07 81	0.05 5	0.10 371	0.09 340	0.08 211	0.19 432

Prome-Stereo	0.22 267	0.10 93	0.43 208	0.24 337	0.13 212	0.23 269	0.23 428	0.37 273	0.27 221	0.33 377	0.58 533	0.24 275	0.28 418	0.30 301	0.16 189	0.07 81	0.05 5	0.08 213	0.07 148	0.08 211	0.20 450

TestStereo	0.22 267	0.24 456	0.48 254	0.25 374	0.11 125	0.22 250	0.22 400	0.32 211	0.31 278	0.24 230	0.34 334	0.23 257	0.19 300	0.62 486	0.19 270	0.08 227	0.07 132	0.10 371	0.07 148	0.11 403	0.07 21

RALCasStereoNet	0.22 267	0.22 429	0.48 254	0.23 290	0.23 505	0.22 250	0.18 260	0.32 211	0.27 221	0.22 214	0.30 282	0.22 243	0.15 214	0.29 286	0.20 292	0.08 227	0.22 525	0.07 132	0.06 67	0.10 351	0.25 508

111	0.22 267	0.22 429	0.57 387	0.19 113	0.09 18	0.24 291	0.17 207	0.44 367	0.46 461	0.24 230	0.30 282	0.29 337	0.22 322	0.25 206	0.19 270	0.08 227	0.05 5	0.07 132	0.06 67	0.07 151	0.15 369

test_xeample3	0.22 267	0.17 354	0.81 499	0.21 187	0.15 313	0.20 193	0.18 260	0.40 314	0.25 193	0.19 179	0.12 65	0.13 122	0.12 147	0.34 349	0.33 451	0.07 81	0.20 509	0.07 132	0.08 250	0.08 211	0.34 558

FENet	0.22 267	0.13 213	0.48 254	0.22 239	0.12 162	0.27 332	0.18 260	0.43 346	0.37 357	0.31 339	0.32 303	0.29 337	0.23 334	0.27 240	0.24 362	0.10 379	0.07 132	0.09 298	0.09 340	0.09 289	0.11 220

HITNet	0.22 267	0.23 445	0.60 416	0.20 154	0.09 18	0.27 332	0.15 141	0.45 376	0.33 304	0.29 299	0.33 323	0.27 311	0.22 322	0.29 286	0.27 398	0.07 81	0.05 5	0.07 132	0.06 67	0.09 289	0.11 220
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
IGEV-FE	0.23 300	0.11 127	0.82 503	0.21 187	0.23 505	0.20 193	0.19 304	0.38 284	0.23 156	0.34 397	0.22 204	0.29 337	0.14 195	0.24 188	0.20 292	0.07 81	0.09 237	0.08 213	0.08 250	0.08 211	0.35 563

test_sample2	0.23 300	0.12 178	0.39 175	0.20 154	0.11 125	0.28 350	0.22 400	0.45 376	0.33 304	0.27 264	0.34 334	0.30 357	0.25 369	0.46 404	0.23 353	0.09 312	0.15 430	0.09 298	0.08 250	0.10 351	0.19 432

MyStereo06	0.23 300	0.15 290	0.74 476	0.22 239	0.14 251	0.25 308	0.22 400	0.43 346	0.25 193	0.36 429	0.24 224	0.34 393	0.18 278	0.24 188	0.20 292	0.07 81	0.12 346	0.09 298	0.09 340	0.09 289	0.11 220

xx1	0.23 300	0.16 323	0.50 296	0.27 452	0.13 212	0.31 411	0.19 304	0.39 305	0.48 482	0.21 196	0.20 176	0.28 324	0.25 369	0.28 264	0.12 11	0.08 227	0.28 569	0.10 371	0.11 431	0.09 289	0.23 484

IGEV_Zeroshot_test	0.23 300	0.11 127	0.82 503	0.21 187	0.23 505	0.20 193	0.19 304	0.38 284	0.23 156	0.34 397	0.22 204	0.29 337	0.14 195	0.24 188	0.20 292	0.07 81	0.09 237	0.08 213	0.08 250	0.08 211	0.35 563

StereoVision	0.23 300	0.23 445	0.55 367	0.27 452	0.17 381	0.23 269	0.22 400	0.40 314	0.32 288	0.21 196	0.51 497	0.22 243	0.16 233	0.29 286	0.19 270	0.11 418	0.12 346	0.13 489	0.13 506	0.10 351	0.08 70

PCWNet_CMD	0.23 300	0.14 257	0.48 254	0.21 187	0.13 212	0.28 350	0.17 207	0.47 394	0.47 474	0.30 322	0.36 357	0.37 418	0.24 356	0.29 286	0.21 316	0.09 312	0.06 55	0.10 371	0.08 250	0.11 403	0.11 220

testlalala_base	0.23 300	0.14 257	0.48 254	0.26 414	0.16 351	0.25 308	0.17 207	0.37 273	0.19 96	0.20 189	0.26 240	0.17 187	0.14 195	0.19 94	0.18 241	0.42 609	0.23 535	0.07 132	0.06 67	0.50 603	0.14 351

anonymousdsp2	0.23 300	0.11 127	0.42 202	0.26 414	0.24 522	0.25 308	0.17 207	0.43 346	0.37 357	0.30 322	0.23 215	0.24 275	0.15 214	0.32 324	0.17 214	0.07 81	0.28 569	0.07 132	0.05 22	0.08 211	0.44 588

TestStereo1	0.23 300	0.22 429	0.50 296	0.27 452	0.14 251	0.26 325	0.27 486	0.43 346	0.38 367	0.29 299	0.39 394	0.23 257	0.21 315	0.33 334	0.18 241	0.08 227	0.08 195	0.09 298	0.08 250	0.08 211	0.10 180

x	0.23 300	0.15 290	0.45 219	0.20 154	0.15 313	0.27 332	0.17 207	0.43 346	0.35 326	0.26 253	0.31 293	0.29 337	0.25 369	0.29 286	0.30 423	0.09 312	0.22 525	0.08 213	0.09 340	0.09 289	0.24 497

RAFT_CTSACE	0.23 300	0.21 410	0.57 387	0.26 414	0.15 313	0.22 250	0.23 428	0.34 237	0.30 268	0.34 397	0.51 497	0.31 367	0.17 250	0.33 334	0.15 153	0.06 33	0.09 237	0.09 298	0.08 250	0.08 211	0.07 21

RAFT+CT+SA	0.23 300	0.24 456	0.48 254	0.25 374	0.18 409	0.23 269	0.29 508	0.42 337	0.38 367	0.24 230	0.39 394	0.20 222	0.17 250	0.34 349	0.17 214	0.07 81	0.07 132	0.09 298	0.12 474	0.09 289	0.13 317

SA-5K	0.23 300	0.22 429	0.50 296	0.27 452	0.14 251	0.26 325	0.27 486	0.43 346	0.38 367	0.29 299	0.39 394	0.23 257	0.21 315	0.33 334	0.18 241	0.08 227	0.08 195	0.09 298	0.08 250	0.08 211	0.10 180

CIPLG	0.23 300	0.28 497	0.75 479	0.24 337	0.16 351	0.25 308	0.20 340	0.38 284	0.33 304	0.32 364	0.34 334	0.23 257	0.15 214	0.27 240	0.22 334	0.09 312	0.07 132	0.08 213	0.07 148	0.08 211	0.09 118

dd	0.23 300	0.32 518	0.55 367	0.23 290	0.12 162	0.27 332	0.21 366	0.32 211	0.45 450	0.30 322	0.29 268	0.25 287	0.17 250	0.31 314	0.26 387	0.13 480	0.07 132	0.10 371	0.08 250	0.12 444	0.09 118

IPLG	0.23 300	0.19 389	0.65 441	0.21 187	0.12 162	0.28 350	0.17 207	0.45 376	0.32 288	0.33 377	0.32 303	0.16 172	0.17 250	0.50 415	0.23 353	0.07 81	0.06 55	0.08 213	0.07 148	0.07 151	0.08 70

IPLGR_C	0.23 300	0.29 501	0.81 499	0.24 337	0.16 351	0.24 291	0.20 340	0.38 284	0.33 304	0.32 364	0.33 323	0.23 257	0.15 214	0.26 226	0.22 334	0.09 312	0.07 132	0.08 213	0.07 148	0.08 211	0.09 118

ACRE	0.23 300	0.27 489	0.83 509	0.24 337	0.15 313	0.24 291	0.20 340	0.38 284	0.32 288	0.32 364	0.33 323	0.23 257	0.15 214	0.26 226	0.22 334	0.09 312	0.07 132	0.08 213	0.07 148	0.08 211	0.09 118

GwcNet-ADL	0.23 300	0.15 290	0.58 402	0.24 337	0.13 212	0.23 269	0.24 452	0.51 433	0.41 403	0.28 275	0.29 268	0.30 357	0.20 305	0.27 240	0.28 406	0.09 312	0.07 132	0.07 132	0.07 148	0.09 289	0.11 220

HHNet	0.23 300	0.12 178	0.66 446	0.19 113	0.18 409	0.20 193	0.20 340	0.36 258	0.32 288	0.33 377	0.59 537	0.19 210	0.21 315	0.24 188	0.31 433	0.08 227	0.06 55	0.09 298	0.07 148	0.08 211	0.12 276

KYRaft	0.23 300	0.11 127	0.43 208	0.23 290	0.12 162	0.23 269	0.23 428	0.37 273	0.26 204	0.35 416	0.53 512	0.34 393	0.26 387	0.29 286	0.16 189	0.07 81	0.05 5	0.09 298	0.10 397	0.08 211	0.30 541

ASMatch	0.23 300	0.11 127	0.55 367	0.25 374	0.14 251	0.19 159	0.16 172	0.32 211	0.30 268	0.28 275	0.68 564	0.28 324	0.26 387	0.50 415	0.22 334	0.07 81	0.06 55	0.08 213	0.07 148	0.06 90	0.11 220

IRAFT_RVC	0.23 300	0.15 290	0.54 358	0.26 414	0.12 162	0.19 159	0.23 428	0.41 332	0.39 383	0.31 339	0.30 282	0.29 337	0.24 356	0.55 443	0.23 353	0.08 227	0.06 55	0.10 371	0.08 250	0.08 211	0.08 70

CFNet_pseudo	0.23 300	0.14 257	0.48 254	0.20 154	0.13 212	0.27 332	0.17 207	0.46 383	0.45 450	0.30 322	0.37 368	0.38 424	0.23 334	0.30 301	0.22 334	0.09 312	0.06 55	0.11 428	0.08 250	0.11 403	0.11 220

GES	0.23 300	0.14 257	0.54 358	0.21 187	0.14 251	0.28 350	0.19 304	0.51 433	0.35 326	0.31 339	0.36 357	0.25 287	0.24 356	0.30 301	0.23 353	0.11 418	0.09 237	0.08 213	0.08 250	0.10 351	0.12 276

SFCPSM	0.23 300	0.12 178	0.51 314	0.21 187	0.14 251	0.34 450	0.22 400	0.57 501	0.41 403	0.29 299	0.32 303	0.23 257	0.22 322	0.28 264	0.20 292	0.10 379	0.07 132	0.09 298	0.10 397	0.09 289	0.09 118

MSMDNet	0.23 300	0.14 257	0.49 274	0.20 154	0.13 212	0.28 350	0.17 207	0.47 394	0.47 474	0.30 322	0.36 357	0.37 418	0.24 356	0.29 286	0.21 316	0.09 312	0.07 132	0.09 298	0.08 250	0.11 403	0.11 220

ccs_rob	0.23 300	0.14 257	0.48 254	0.20 154	0.13 212	0.27 332	0.17 207	0.46 383	0.45 450	0.30 322	0.37 368	0.38 424	0.23 334	0.30 301	0.22 334	0.09 312	0.06 55	0.11 428	0.08 250	0.12 444	0.11 220

rvit_0105_3	0.24 329	0.21 410	0.57 387	0.25 374	0.15 313	0.24 291	0.28 502	0.40 314	0.43 426	0.25 243	0.26 240	0.29 337	0.22 322	0.29 286	0.21 316	0.15 520	0.13 375	0.14 514	0.15 535	0.10 351	0.10 180

test_sample1	0.24 329	0.13 213	0.40 184	0.20 154	0.13 212	0.29 374	0.19 304	0.43 346	0.30 268	0.27 264	0.34 334	0.31 367	0.28 418	0.45 402	0.27 398	0.09 312	0.16 444	0.08 213	0.08 250	0.09 289	0.22 476

MyStereo05	0.24 329	0.15 290	0.58 402	0.22 239	0.14 251	0.25 308	0.22 400	0.50 423	0.54 524	0.32 364	0.23 215	0.26 306	0.23 334	0.32 324	0.25 376	0.07 81	0.12 346	0.09 298	0.09 340	0.09 289	0.11 220

MyStereo04	0.24 329	0.15 290	0.58 402	0.22 239	0.16 351	0.25 308	0.22 400	0.51 433	0.54 524	0.29 299	0.23 215	0.27 311	0.23 334	0.32 324	0.25 376	0.07 81	0.13 375	0.09 298	0.09 340	0.09 289	0.11 220

CoDeX	0.24 329	0.13 213	0.48 254	0.22 239	0.14 251	0.29 374	0.21 366	0.55 483	0.42 415	0.29 299	0.36 357	0.28 324	0.23 334	0.48 409	0.20 292	0.09 312	0.06 55	0.08 213	0.07 148	0.08 211	0.08 70

DCRE	0.24 329	0.15 290	0.45 219	0.26 414	0.26 539	0.23 269	0.21 366	0.37 273	0.29 252	0.23 222	0.81 582	0.23 257	0.16 233	0.24 188	0.18 241	0.07 81	0.14 397	0.07 132	0.08 250	0.07 151	0.25 508

riskmin	0.24 329	0.10 93	0.43 208	0.32 532	0.26 539	0.33 435	0.19 304	0.44 367	0.30 268	0.24 230	0.27 253	0.37 418	0.25 369	0.30 301	0.22 334	0.09 312	0.18 481	0.09 298	0.13 506	0.10 351	0.27 524

qqq	0.24 329	0.16 323	0.46 233	0.20 154	0.15 313	0.23 269	0.20 340	0.43 346	0.32 288	0.26 253	0.31 293	0.28 324	0.25 369	0.36 362	0.28 406	0.08 227	0.22 525	0.10 371	0.11 431	0.09 289	0.23 484

BUS	0.24 329	0.13 213	0.36 160	0.25 374	0.14 251	0.44 517	0.17 207	0.59 523	0.36 342	0.34 397	0.35 342	0.31 367	0.22 322	0.27 240	0.22 334	0.10 379	0.07 132	0.11 428	0.10 397	0.09 289	0.10 180

IER	0.24 329	0.15 290	0.50 296	0.21 187	0.15 313	0.31 411	0.20 340	0.44 367	0.38 367	0.34 397	0.41 414	0.32 378	0.34 485	0.31 314	0.23 353	0.09 312	0.07 132	0.08 213	0.08 250	0.09 289	0.09 118

BSDual-CNN	0.24 329	0.13 213	0.36 160	0.25 374	0.14 251	0.35 465	0.22 400	0.59 523	0.36 342	0.34 397	0.35 342	0.38 424	0.25 369	0.27 240	0.28 406	0.10 379	0.07 132	0.11 428	0.10 397	0.09 289	0.10 180

Sa-1000	0.24 329	0.20 402	0.53 346	0.23 290	0.14 251	0.30 388	0.23 428	0.50 423	0.41 403	0.30 322	0.50 494	0.26 306	0.19 300	0.33 334	0.16 189	0.08 227	0.10 272	0.10 371	0.11 431	0.08 211	0.08 70

SA	0.24 329	0.22 429	0.55 367	0.23 290	0.14 251	0.25 308	0.23 428	0.48 405	0.42 415	0.28 275	0.44 446	0.23 257	0.23 334	0.34 349	0.17 214	0.07 81	0.09 237	0.11 428	0.11 431	0.08 211	0.09 118

psmg	0.24 329	0.13 213	0.36 160	0.21 187	0.14 251	0.35 465	0.23 428	0.54 465	0.36 342	0.36 429	0.38 376	0.38 424	0.25 369	0.27 240	0.28 406	0.10 379	0.08 195	0.10 371	0.10 397	0.09 289	0.09 118

UDGNet	0.24 329	0.37 545	0.53 346	0.25 374	0.14 251	0.24 291	0.18 260	0.32 211	0.44 439	0.29 299	0.28 260	0.24 275	0.20 305	0.30 301	0.21 316	0.16 530	0.07 132	0.21 570	0.11 431	0.16 502	0.11 220

TransformOpticalFlow	0.24 329	0.14 257	0.57 387	0.24 337	0.11 125	0.21 221	0.19 304	0.43 346	0.34 315	0.30 322	0.43 436	0.36 412	0.31 462	0.61 475	0.20 292	0.07 81	0.05 5	0.08 213	0.07 148	0.06 90	0.08 70

OMP-Stereo	0.24 329	0.16 323	0.48 254	0.30 510	0.13 212	0.21 221	0.16 172	0.38 284	0.35 326	0.34 397	0.30 282	0.33 385	0.20 305	0.70 516	0.24 362	0.08 227	0.06 55	0.09 298	0.07 148	0.08 211	0.07 21

IIG-Stereo	0.24 329	0.16 323	0.47 239	0.29 499	0.12 162	0.23 269	0.14 116	0.40 314	0.33 304	0.35 416	0.37 368	0.33 385	0.22 322	0.70 516	0.26 387	0.08 227	0.06 55	0.09 298	0.07 148	0.08 211	0.07 21

PFNet	0.24 329	0.11 127	0.63 431	0.25 374	0.14 251	0.22 250	0.19 304	0.40 314	0.35 326	0.36 429	0.32 303	0.27 311	0.20 305	0.63 489	0.23 353	0.09 312	0.05 5	0.09 298	0.08 250	0.08 211	0.08 70

RAFT	0.24 329	0.24 456	0.46 233	0.27 452	0.15 313	0.26 325	0.26 477	0.37 273	0.31 278	0.34 397	0.34 334	0.41 451	0.22 322	0.30 301	0.18 241	0.08 227	0.15 430	0.11 428	0.10 397	0.11 403	0.13 317

ICVP	0.24 329	0.13 213	0.45 219	0.26 414	0.14 251	0.30 388	0.25 466	0.47 394	0.35 326	0.29 299	0.43 436	0.35 407	0.25 369	0.28 264	0.25 376	0.12 458	0.09 237	0.09 298	0.09 340	0.09 289	0.11 220
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.24 329	0.19 389	0.76 483	0.27 452	0.18 409	0.41 502	0.24 452	0.45 376	0.36 342	0.23 222	0.27 253	0.20 222	0.18 278	0.28 264	0.19 270	0.12 458	0.11 314	0.10 371	0.10 397	0.11 403	0.13 317

ACVNet	0.24 329	0.18 376	0.51 314	0.18 75	0.15 313	0.27 332	0.23 428	0.40 314	0.45 450	0.29 299	0.41 414	0.38 424	0.28 418	0.28 264	0.35 465	0.09 312	0.07 132	0.08 213	0.07 148	0.10 351	0.09 118

DMCA	0.24 329	0.18 376	0.51 314	0.23 290	0.14 251	0.27 332	0.20 340	0.45 376	0.40 393	0.32 364	0.33 323	0.33 385	0.25 369	0.27 240	0.30 423	0.11 418	0.08 195	0.10 371	0.08 250	0.11 403	0.12 276

DN-CSS_ROB	0.24 329	0.33 522	0.69 456	0.25 374	0.14 251	0.26 325	0.13 80	0.42 337	0.35 326	0.30 322	0.42 422	0.22 243	0.20 305	0.34 349	0.22 334	0.07 81	0.06 55	0.11 428	0.11 431	0.11 403	0.09 118

G2L-ROB	0.25 354	0.21 410	0.56 377	0.19 113	0.12 162	0.28 350	0.21 366	0.48 405	0.34 315	0.35 416	0.31 293	0.41 451	0.23 334	0.51 421	0.31 433	0.09 312	0.06 55	0.07 132	0.06 67	0.09 289	0.12 276

DCVSM-stereo	0.25 354	0.14 257	0.53 346	0.21 187	0.14 251	0.27 332	0.14 116	0.35 246	0.35 326	0.42 500	0.33 323	0.46 492	0.30 445	0.31 314	0.27 398	0.11 418	0.10 272	0.12 463	0.10 397	0.12 444	0.15 369

rvit_stereo_0075_2	0.25 354	0.18 376	0.65 441	0.27 452	0.22 492	0.22 250	0.15 141	0.41 332	0.36 342	0.27 264	0.37 368	0.29 337	0.21 315	0.29 286	0.20 292	0.17 544	0.12 346	0.19 563	0.12 474	0.14 481	0.14 351

test_sample3	0.25 354	0.14 257	0.52 335	0.20 154	0.12 162	0.33 435	0.20 340	0.53 450	0.38 367	0.32 364	0.35 342	0.29 337	0.24 356	0.54 438	0.25 376	0.10 379	0.14 397	0.09 298	0.09 340	0.11 403	0.15 369

MyStereo8	0.25 354	0.20 402	0.69 456	0.24 337	0.17 381	0.31 411	0.16 172	0.50 423	0.32 288	0.29 299	0.38 376	0.25 287	0.19 300	0.33 334	0.29 420	0.08 227	0.20 509	0.08 213	0.08 250	0.10 351	0.16 385

mmm	0.25 354	0.15 290	0.44 216	0.23 290	0.20 460	0.28 350	0.21 366	0.43 346	0.32 288	0.31 339	0.40 403	0.30 357	0.24 356	0.31 314	0.28 406	0.09 312	0.21 514	0.11 428	0.12 474	0.10 351	0.26 520

GMStereo_Zeroshot	0.25 354	0.22 429	0.51 314	0.27 452	0.14 251	0.28 350	0.15 141	0.40 314	0.36 342	0.37 446	0.43 436	0.40 442	0.17 250	0.35 356	0.21 316	0.12 458	0.07 132	0.13 489	0.07 148	0.17 517	0.10 180

CFNet_ucs	0.25 354	0.14 257	0.51 314	0.20 154	0.15 313	0.29 374	0.18 260	0.51 433	0.46 461	0.32 364	0.42 422	0.38 424	0.23 334	0.31 314	0.22 334	0.11 418	0.08 195	0.12 463	0.09 340	0.13 458	0.13 317

gwcnet-sp	0.25 354	0.16 323	0.70 462	0.23 290	0.14 251	0.34 450	0.22 400	0.46 383	0.41 403	0.37 446	0.35 342	0.27 311	0.27 395	0.36 362	0.26 387	0.09 312	0.08 195	0.09 298	0.09 340	0.10 351	0.10 180

scenet	0.25 354	0.16 323	0.70 462	0.23 290	0.14 251	0.34 450	0.22 400	0.46 383	0.41 403	0.37 446	0.35 342	0.27 311	0.27 395	0.36 362	0.26 387	0.09 312	0.08 195	0.09 298	0.09 340	0.10 351	0.10 180

ssnet	0.25 354	0.16 323	0.70 462	0.23 290	0.14 251	0.34 450	0.22 400	0.46 383	0.41 403	0.37 446	0.35 342	0.27 311	0.27 395	0.36 362	0.26 387	0.09 312	0.08 195	0.09 298	0.09 340	0.10 351	0.10 180

raft_robust	0.25 354	0.23 445	0.44 216	0.22 239	0.13 212	0.23 269	0.22 400	0.52 440	0.50 501	0.33 377	0.32 303	0.33 385	0.23 334	0.55 443	0.18 241	0.07 81	0.11 314	0.08 213	0.10 397	0.08 211	0.07 21

test_5	0.25 354	0.25 471	0.57 387	0.27 452	0.18 409	0.25 308	0.29 508	0.42 337	0.39 383	0.29 299	0.40 403	0.27 311	0.23 334	0.35 356	0.19 270	0.07 81	0.07 132	0.09 298	0.09 340	0.10 351	0.14 351

iRaft-Stereo_5w	0.25 354	0.24 456	0.50 296	0.23 290	0.18 409	0.19 159	0.19 304	0.39 305	0.35 326	0.28 275	0.36 357	0.34 393	0.23 334	0.66 504	0.28 406	0.07 81	0.07 132	0.08 213	0.07 148	0.09 289	0.14 351

STrans-v2	0.25 354	0.14 257	0.56 377	0.21 187	0.12 162	0.23 269	0.20 340	0.50 423	0.31 278	0.31 339	0.42 422	0.35 407	0.35 492	0.62 486	0.24 362	0.07 81	0.05 5	0.08 213	0.07 148	0.06 90	0.08 70

DRaft	0.25 354	0.11 127	0.47 239	0.18 75	0.12 162	0.28 350	0.23 428	0.34 237	0.40 393	0.38 455	0.60 541	0.20 222	0.41 524	0.48 409	0.41 487	0.07 81	0.06 55	0.08 213	0.08 250	0.07 151	0.08 70

XX-Stereo	0.25 354	0.11 127	1.09 564	0.35 554	0.38 587	0.23 269	0.13 80	0.43 346	0.19 96	0.20 189	0.40 403	0.31 367	0.10 67	0.33 334	0.13 41	0.08 227	0.11 314	0.08 213	0.09 340	0.07 151	0.10 180

HCRNet	0.25 354	0.27 489	0.42 202	0.34 548	0.17 381	0.27 332	0.18 260	0.45 376	0.37 357	0.31 339	0.35 342	0.32 378	0.23 334	0.44 396	0.21 316	0.13 480	0.08 195	0.13 489	0.11 431	0.11 403	0.09 118

BEATNet_4x	0.25 354	0.25 471	0.66 446	0.23 290	0.10 90	0.29 374	0.14 116	0.49 415	0.34 315	0.31 339	0.35 342	0.32 378	0.26 387	0.34 349	0.33 451	0.08 227	0.06 55	0.08 213	0.07 148	0.11 403	0.13 317

UCFNet_RVC	0.25 354	0.21 410	0.49 274	0.19 113	0.15 313	0.34 450	0.18 260	0.47 394	0.36 342	0.30 322	0.35 342	0.40 442	0.26 387	0.35 356	0.24 362	0.13 480	0.08 195	0.13 489	0.14 524	0.13 458	0.13 317

AdaStereo	0.25 354	0.17 354	0.47 239	0.25 374	0.13 212	0.33 435	0.17 207	0.57 501	0.43 426	0.34 397	0.38 376	0.35 407	0.21 315	0.32 324	0.24 362	0.14 506	0.06 55	0.13 489	0.09 340	0.11 403	0.09 118
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.
MLCV	0.25 354	0.23 445	0.59 409	0.22 239	0.09 18	0.30 388	0.18 260	0.40 314	0.38 367	0.38 455	0.44 446	0.31 367	0.22 322	0.44 396	0.32 442	0.07 81	0.05 5	0.07 132	0.06 67	0.07 151	0.08 70

iResNet	0.25 354	0.22 429	0.62 426	0.26 414	0.11 125	0.31 411	0.23 428	0.46 383	0.45 450	0.34 397	0.43 436	0.27 311	0.23 334	0.36 362	0.37 475	0.08 227	0.05 5	0.07 132	0.06 67	0.08 211	0.10 180

DFGA-Net	0.26 377	0.33 522	0.70 462	0.22 239	0.15 313	0.25 308	0.17 207	0.41 332	0.40 393	0.30 322	0.32 303	0.21 236	0.18 278	0.61 475	0.33 451	0.08 227	0.06 55	0.10 371	0.09 340	0.11 403	0.09 118

G2L-Stereo_test	0.26 377	0.22 429	0.54 358	0.20 154	0.13 212	0.28 350	0.24 452	0.51 433	0.40 393	0.38 455	0.37 368	0.40 442	0.26 387	0.53 432	0.32 442	0.09 312	0.06 55	0.07 132	0.06 67	0.09 289	0.11 220

HUF	0.26 377	0.15 290	0.79 494	0.39 574	0.31 568	0.16 81	0.17 207	0.36 258	0.25 193	0.19 179	0.14 117	0.23 257	0.11 113	0.32 324	0.14 93	0.08 227	0.60 629	0.06 70	0.05 22	0.07 151	0.56 603

PAM_32	0.26 377	0.10 93	0.63 431	0.24 337	0.19 436	0.51 550	0.26 477	0.43 346	0.30 268	0.32 364	0.28 260	0.60 557	0.28 418	0.29 286	0.20 292	0.08 227	0.14 397	0.08 213	0.10 397	0.07 151	0.15 369

PAM	0.26 377	0.11 127	0.63 431	0.25 374	0.18 409	0.53 559	0.29 508	0.44 367	0.28 233	0.36 429	0.27 253	0.59 551	0.26 387	0.28 264	0.20 292	0.08 227	0.12 346	0.07 132	0.10 397	0.07 151	0.13 317

DDVS	0.26 377	0.16 323	0.45 219	0.25 374	0.17 381	0.34 450	0.21 366	0.43 346	0.31 278	0.34 397	0.41 414	0.47 502	0.21 315	0.52 429	0.29 420	0.11 418	0.09 237	0.11 428	0.09 340	0.13 458	0.16 385

UGAM-zero	0.26 377	0.11 127	0.56 377	0.20 154	0.16 351	0.28 350	0.18 260	0.48 405	0.25 193	0.31 339	0.28 260	0.56 542	0.32 475	0.66 504	0.17 214	0.07 81	0.10 272	0.07 132	0.09 340	0.07 151	0.31 545

ITSA-stereo	0.26 377	0.16 323	0.39 175	0.24 337	0.11 125	0.28 350	0.18 260	0.58 514	0.59 548	0.32 364	0.32 303	0.33 385	0.28 418	0.51 421	0.34 458	0.11 418	0.08 195	0.11 428	0.11 431	0.11 403	0.15 369

AIO-Stereo-zeroshot	0.26 377	0.15 290	0.96 544	0.21 187	0.25 535	0.30 388	0.21 366	0.54 465	0.28 233	0.25 243	0.29 268	0.46 492	0.23 334	0.28 264	0.20 292	0.08 227	0.10 272	0.08 213	0.12 474	0.11 403	0.17 409

test_sample5	0.26 377	0.14 257	0.51 314	0.21 187	0.12 162	0.31 411	0.21 366	0.53 450	0.38 367	0.33 377	0.43 436	0.29 337	0.25 369	0.56 449	0.24 362	0.10 379	0.14 397	0.10 371	0.10 397	0.11 403	0.16 385

test_sample4	0.26 377	0.14 257	0.53 346	0.21 187	0.12 162	0.32 428	0.21 366	0.53 450	0.38 367	0.33 377	0.38 376	0.28 324	0.25 369	0.54 438	0.25 376	0.10 379	0.14 397	0.10 371	0.09 340	0.11 403	0.16 385

qqq1	0.26 377	0.13 213	0.47 239	0.20 154	0.10 90	0.28 350	0.19 304	0.54 465	0.48 482	0.35 416	0.42 422	0.31 367	0.27 395	0.60 469	0.21 316	0.10 379	0.16 444	0.07 132	0.07 148	0.08 211	0.13 317

fff1	0.26 377	0.13 213	0.47 239	0.20 154	0.10 90	0.28 350	0.19 304	0.54 465	0.48 482	0.35 416	0.42 422	0.31 367	0.27 395	0.60 469	0.21 316	0.10 379	0.16 444	0.07 132	0.07 148	0.08 211	0.13 317

DualNet	0.26 377	0.14 257	0.51 314	0.21 187	0.12 162	0.31 411	0.21 366	0.53 450	0.38 367	0.34 397	0.44 446	0.29 337	0.25 369	0.56 449	0.24 362	0.10 379	0.14 397	0.10 371	0.10 397	0.11 403	0.16 385

anonymousa	0.26 377	0.13 213	0.56 377	0.29 499	0.30 561	0.31 411	0.20 340	0.38 284	0.36 342	0.33 377	0.51 497	0.41 451	0.27 395	0.25 206	0.24 362	0.08 227	0.18 481	0.09 298	0.18 562	0.08 211	0.17 409

hknet	0.26 377	0.15 290	0.49 274	0.25 374	0.16 351	0.35 465	0.22 400	0.59 523	0.40 393	0.34 397	0.35 342	0.43 471	0.28 418	0.38 375	0.26 387	0.09 312	0.07 132	0.11 428	0.10 397	0.09 289	0.10 180

PSMNet-ADL	0.26 377	0.16 323	0.39 175	0.27 452	0.14 251	0.32 428	0.22 400	0.45 376	0.37 357	0.28 275	0.34 334	0.41 451	0.28 418	0.61 475	0.32 442	0.11 418	0.10 272	0.09 298	0.11 431	0.10 351	0.13 317

PSM-AAD	0.26 377	0.11 127	0.43 208	0.24 337	0.12 162	0.27 332	0.37 555	0.36 258	0.30 268	0.36 429	0.39 394	0.28 324	0.77 596	0.30 301	0.16 189	0.07 81	0.06 55	0.12 463	0.11 431	0.09 289	0.21 462

DEmStereo	0.26 377	0.10 93	0.52 335	0.19 113	0.13 212	0.31 411	0.25 466	0.29 170	0.38 367	0.36 429	0.57 530	0.24 275	0.48 552	0.53 432	0.44 502	0.07 81	0.06 55	0.08 213	0.08 250	0.07 151	0.08 70

GrayStereo	0.26 377	0.10 93	0.45 219	0.27 452	0.14 251	0.23 269	0.46 584	0.36 258	0.33 304	0.40 482	0.47 481	0.30 357	0.78 597	0.29 286	0.17 214	0.07 81	0.06 55	0.08 213	0.09 340	0.07 151	0.15 369

RAFT-RH_RVC	0.26 377	0.13 213	0.57 387	0.22 239	0.12 162	0.25 308	0.14 116	0.27 145	0.29 252	0.38 455	1.14 605	0.23 257	0.18 278	0.58 456	0.24 362	0.07 81	0.06 55	0.10 371	0.07 148	0.06 90	0.08 70

ARAFT	0.26 377	0.30 507	0.87 522	0.22 239	0.12 162	0.30 388	0.24 452	0.46 383	0.34 315	0.33 377	0.28 260	0.29 337	0.20 305	0.49 411	0.19 270	0.08 227	0.06 55	0.12 463	0.11 431	0.09 289	0.09 118

acv_ft	0.26 377	0.18 376	0.56 377	0.24 337	0.19 436	0.34 450	0.21 366	0.47 394	0.45 450	0.39 473	0.41 414	0.38 424	0.28 418	0.28 264	0.36 469	0.09 312	0.07 132	0.08 213	0.07 148	0.11 403	0.09 118

cf-r	0.26 377	0.22 429	0.66 446	0.22 239	0.14 251	0.28 350	0.22 400	0.44 367	0.42 415	0.32 364	0.42 422	0.43 471	0.27 395	0.44 396	0.27 398	0.11 418	0.07 132	0.08 213	0.10 397	0.08 211	0.09 118

GANet-RSSM	0.26 377	0.19 389	0.54 358	0.21 187	0.14 251	0.27 332	0.22 400	0.47 394	0.34 315	0.30 322	0.40 403	0.41 451	0.30 445	0.59 464	0.25 376	0.11 418	0.08 195	0.09 298	0.09 340	0.10 351	0.10 180

PSMNet-RSSM	0.26 377	0.21 410	0.50 296	0.21 187	0.14 251	0.25 308	0.21 366	0.50 423	0.38 367	0.31 339	0.45 460	0.40 442	0.27 395	0.53 432	0.24 362	0.12 458	0.08 195	0.11 428	0.13 506	0.10 351	0.10 180

CFNet-ft	0.26 377	0.21 410	0.51 314	0.19 113	0.16 351	0.31 411	0.21 366	0.40 314	0.37 357	0.29 299	0.40 403	0.46 492	0.27 395	0.49 411	0.28 406	0.12 458	0.07 132	0.12 463	0.11 431	0.12 444	0.11 220

CFNet_RVC	0.26 377	0.21 410	0.51 314	0.19 113	0.16 351	0.31 411	0.21 366	0.40 314	0.37 357	0.29 299	0.40 403	0.46 492	0.27 395	0.49 411	0.28 406	0.12 458	0.07 132	0.12 463	0.11 431	0.12 444	0.11 220

Select-FE	0.27 405	0.18 376	0.87 522	0.23 290	0.22 492	0.29 374	0.18 260	0.53 450	0.28 233	0.30 322	0.33 323	0.45 483	0.29 438	0.30 301	0.21 316	0.08 227	0.10 272	0.08 213	0.13 506	0.08 211	0.20 450

G2L-Stereo	0.27 405	0.23 445	0.61 422	0.22 239	0.14 251	0.25 308	0.19 304	0.48 405	0.37 357	0.33 377	0.38 376	0.40 442	0.23 334	0.61 475	0.33 451	0.11 418	0.09 237	0.10 371	0.08 250	0.09 289	0.11 220

test_sample6	0.27 405	0.15 290	0.50 296	0.22 239	0.12 162	0.30 388	0.22 400	0.54 465	0.39 383	0.34 397	0.44 446	0.29 337	0.25 369	0.58 456	0.26 387	0.11 418	0.14 397	0.10 371	0.10 397	0.11 403	0.16 385

SMFormer	0.27 405	0.13 213	0.47 239	0.20 154	0.10 90	0.28 350	0.19 304	0.54 465	0.48 482	0.35 416	0.42 422	0.31 367	0.27 395	0.60 469	0.34 458	0.10 379	0.16 444	0.08 213	0.09 340	0.10 351	0.16 385

tta	0.27 405	0.13 213	0.47 239	0.20 154	0.10 90	0.28 350	0.19 304	0.54 465	0.48 482	0.35 416	0.42 422	0.31 367	0.27 395	0.60 469	0.34 458	0.10 379	0.16 444	0.08 213	0.09 340	0.08 211	0.13 317

ffm	0.27 405	0.17 354	0.84 513	0.21 187	0.13 212	0.29 374	0.21 366	0.38 284	0.46 461	0.31 339	0.44 446	0.34 393	0.24 356	0.28 264	0.12 11	0.08 227	0.28 569	0.12 463	0.11 431	0.08 211	0.37 573

NINENet	0.27 405	0.16 323	0.49 274	0.23 290	0.16 351	0.44 517	0.17 207	0.63 555	0.49 495	0.33 377	0.38 376	0.31 367	0.22 322	0.43 392	0.22 334	0.11 418	0.10 272	0.12 463	0.08 250	0.12 444	0.11 220

SepStereo	0.27 405	0.13 213	0.49 274	0.24 337	0.18 409	0.30 388	0.24 452	0.48 405	0.48 482	0.42 500	0.45 460	0.34 393	0.31 462	0.64 494	0.24 362	0.09 312	0.07 132	0.09 298	0.07 148	0.10 351	0.11 220

UPFNet	0.27 405	0.15 290	0.47 239	0.25 374	0.20 460	0.37 480	0.27 486	0.50 423	0.40 393	0.36 429	0.38 376	0.37 418	0.29 438	0.40 380	0.34 458	0.10 379	0.10 272	0.10 371	0.10 397	0.10 351	0.08 70

iResNet_ROB	0.27 405	0.27 489	0.48 254	0.21 187	0.12 162	0.32 428	0.17 207	0.57 501	0.55 532	0.39 473	0.44 446	0.37 418	0.28 418	0.43 392	0.28 406	0.08 227	0.06 55	0.06 70	0.05 22	0.09 289	0.11 220

coex_refinement	0.28 415	0.22 429	0.50 296	0.23 290	0.15 313	0.31 411	0.20 340	0.51 433	0.43 426	0.35 416	0.42 422	0.45 483	0.27 395	0.56 449	0.41 487	0.10 379	0.07 132	0.07 132	0.07 148	0.11 403	0.12 276

ISRNet	0.28 415	0.15 290	0.54 358	0.27 452	0.19 436	0.24 291	0.15 141	0.47 394	0.45 450	0.40 482	0.49 491	0.42 464	0.27 395	0.33 334	0.30 423	0.20 567	0.12 346	0.17 548	0.16 545	0.16 502	0.21 462

rvit_105_1	0.28 415	0.24 456	0.65 441	0.27 452	0.19 436	0.31 411	0.35 546	0.46 383	0.53 519	0.31 339	0.32 303	0.32 378	0.27 395	0.36 362	0.26 387	0.16 530	0.14 397	0.15 531	0.17 556	0.11 403	0.11 220

UGAM	0.28 415	0.18 376	0.57 387	0.26 414	0.13 212	0.23 269	0.26 477	0.33 230	0.45 450	0.32 364	0.42 422	0.45 483	0.22 322	0.92 580	0.23 353	0.08 227	0.09 237	0.14 514	0.13 506	0.10 351	0.10 180

AIO-Stereo-zeroshot1	0.28 415	0.17 354	0.96 544	0.29 499	0.31 568	0.29 374	0.21 366	0.53 450	0.28 233	0.27 264	0.55 520	0.41 451	0.18 278	0.30 301	0.22 334	0.08 227	0.10 272	0.08 213	0.13 506	0.12 444	0.20 450

test_sample7	0.28 415	0.16 323	0.47 239	0.21 187	0.14 251	0.29 374	0.22 400	0.54 465	0.43 426	0.38 455	0.36 357	0.38 424	0.32 475	0.41 383	0.26 387	0.14 506	0.21 514	0.13 489	0.12 474	0.13 458	0.25 508

CBFPSM	0.28 415	0.23 445	0.76 483	0.21 187	0.14 251	0.38 486	0.26 477	0.42 337	0.37 357	0.34 397	0.36 357	0.55 537	0.38 507	0.33 334	0.40 483	0.08 227	0.08 195	0.07 132	0.08 250	0.09 289	0.12 276

ToySt	0.28 415	0.19 389	0.68 455	0.22 239	0.19 436	0.31 411	0.31 526	0.43 346	0.43 426	0.28 275	0.38 376	0.42 464	0.32 475	0.33 334	0.32 442	0.08 227	0.14 397	0.10 371	0.12 474	0.11 403	0.24 497

CSP-Net	0.28 415	0.17 354	0.41 193	0.22 239	0.14 251	0.44 517	0.24 452	0.52 440	0.42 415	0.42 500	0.44 446	0.42 464	0.27 395	0.66 504	0.30 423	0.12 458	0.09 237	0.08 213	0.08 250	0.10 351	0.10 180

DAS	0.28 415	0.13 213	0.49 274	0.24 337	0.18 409	0.30 388	0.24 452	0.48 405	0.48 482	0.42 500	0.45 460	0.34 393	0.31 462	0.76 541	0.24 362	0.09 312	0.07 132	0.09 298	0.07 148	0.10 351	0.11 220

AACVNet	0.28 415	0.22 429	0.55 367	0.23 290	0.14 251	0.30 388	0.19 304	0.43 346	0.33 304	0.39 473	0.42 422	0.44 477	0.29 438	0.73 526	0.28 406	0.11 418	0.09 237	0.11 428	0.09 340	0.13 458	0.12 276

FTStereo	0.28 415	0.11 127	0.56 377	0.24 337	0.13 212	0.21 221	0.52 596	0.36 258	0.28 233	0.38 455	0.94 595	0.30 357	0.56 571	0.33 334	0.18 241	0.08 227	0.06 55	0.09 298	0.08 250	0.08 211	0.19 432

LMCR-Stereo	0.28 415	0.22 429	0.56 377	0.29 499	0.14 251	0.37 480	0.23 428	0.57 501	0.36 342	0.40 482	0.40 403	0.29 337	0.30 445	0.41 383	0.38 477	0.11 418	0.07 132	0.09 298	0.07 148	0.13 458	0.10 180

MMNet	0.28 415	0.19 389	0.54 358	0.24 337	0.17 381	0.47 534	0.22 400	0.47 394	0.53 519	0.40 482	0.43 436	0.36 412	0.34 485	0.40 380	0.35 465	0.08 227	0.08 195	0.09 298	0.09 340	0.10 351	0.09 118

UNet	0.28 415	0.16 323	0.70 462	0.24 337	0.20 460	0.44 517	0.21 366	0.52 440	0.42 415	0.36 429	0.40 403	0.43 471	0.33 483	0.41 383	0.32 442	0.09 312	0.07 132	0.10 371	0.09 340	0.10 351	0.09 118

ac_64	0.28 415	0.16 323	0.62 426	0.25 374	0.17 381	0.36 472	0.22 400	0.48 405	0.35 326	0.36 429	0.37 368	0.51 520	0.30 445	0.62 486	0.34 458	0.11 418	0.09 237	0.10 371	0.10 397	0.09 289	0.09 118

GwcNet-RSSM	0.28 415	0.25 471	0.61 422	0.22 239	0.14 251	0.28 350	0.24 452	0.46 383	0.44 439	0.33 377	0.46 472	0.41 451	0.28 418	0.55 443	0.31 433	0.11 418	0.07 132	0.09 298	0.10 397	0.10 351	0.09 118

HSM-Net_RVC	0.28 415	0.12 178	0.48 254	0.19 113	0.11 125	0.35 465	0.21 366	0.64 560	0.44 439	0.40 482	0.43 436	0.50 517	0.27 395	0.75 535	0.25 376	0.08 227	0.07 132	0.08 213	0.07 148	0.08 211	0.09 118
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DeepPruner_ROB	0.28 415	0.25 471	0.64 436	0.22 239	0.16 351	0.30 388	0.21 366	0.54 465	0.33 304	0.36 429	0.38 376	0.38 424	0.26 387	0.45 402	0.28 406	0.15 520	0.11 314	0.11 428	0.11 431	0.14 481	0.14 351

StereoDRNet-Refined	0.28 415	0.19 389	0.47 239	0.25 374	0.14 251	0.36 472	0.21 366	0.49 415	0.43 426	0.46 530	0.52 504	0.42 464	0.30 445	0.46 404	0.38 477	0.10 379	0.07 132	0.11 428	0.11 431	0.10 351	0.11 220
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DispNO	0.29 435	0.24 456	0.83 509	0.23 290	0.17 381	0.25 308	0.22 400	0.47 394	0.42 415	0.33 377	0.39 394	0.38 424	0.28 418	0.78 545	0.35 465	0.09 312	0.07 132	0.10 371	0.10 397	0.09 289	0.09 118

CRFU-Net	0.29 435	0.14 257	0.48 254	0.26 414	0.15 313	0.46 528	0.22 400	0.52 440	0.32 288	0.44 517	0.42 422	0.48 506	0.47 548	0.44 396	0.31 433	0.12 458	0.10 272	0.09 298	0.08 250	0.10 351	0.11 220

iRaft-Stereo_20w	0.29 435	0.11 127	0.86 520	0.33 543	0.24 522	0.32 428	0.26 477	0.60 535	0.26 204	0.41 494	0.21 194	0.28 324	0.19 300	0.32 324	0.24 362	0.07 81	0.31 589	0.07 132	0.09 340	0.08 211	0.47 592

AASNet	0.29 435	0.27 489	0.67 449	0.26 414	0.18 409	0.34 450	0.21 366	0.64 560	0.49 495	0.36 429	0.41 414	0.32 378	0.26 387	0.33 334	0.39 481	0.12 458	0.09 237	0.10 371	0.08 250	0.14 481	0.12 276

GEStereo_RVC	0.29 435	0.24 456	0.60 416	0.27 452	0.16 351	0.33 435	0.25 466	0.58 514	0.56 537	0.35 416	0.38 376	0.34 393	0.25 369	0.51 421	0.29 420	0.12 458	0.08 195	0.09 298	0.08 250	0.11 403	0.13 317

EAI-Stereo	0.29 435	0.11 127	0.38 168	0.22 239	0.18 409	0.33 435	1.66 639	0.53 450	0.27 221	0.27 264	0.50 494	0.17 187	0.16 233	0.25 206	0.25 376	0.07 81	0.07 132	0.07 132	0.11 431	0.07 151	0.10 180

delet	0.29 435	0.18 376	0.58 402	0.24 337	0.19 436	0.41 502	0.30 517	0.52 440	0.51 507	0.35 416	0.42 422	0.37 418	0.31 462	0.49 411	0.36 469	0.10 379	0.09 237	0.11 428	0.12 474	0.09 289	0.09 118

HGLStereo	0.29 435	0.19 389	0.60 416	0.24 337	0.21 477	0.33 435	0.23 428	0.52 440	0.44 439	0.36 429	0.49 491	0.41 451	0.35 492	0.46 404	0.34 458	0.11 418	0.11 314	0.09 298	0.09 340	0.11 403	0.12 276

DSFCA	0.29 435	0.18 376	0.48 254	0.21 187	0.17 381	0.39 491	0.32 531	0.49 415	0.44 439	0.44 517	0.38 376	0.40 442	0.30 445	0.53 432	0.38 477	0.12 458	0.10 272	0.10 371	0.11 431	0.11 403	0.11 220

CFNet	0.29 435	0.29 501	0.57 387	0.23 290	0.14 251	0.34 450	0.15 141	0.53 450	0.46 461	0.31 339	0.40 403	0.38 424	0.27 395	0.76 541	0.28 406	0.10 379	0.07 132	0.11 428	0.11 431	0.11 403	0.09 118

NLCA_NET_v2_RVC	0.29 435	0.24 456	0.81 499	0.26 414	0.18 409	0.30 388	0.22 400	0.52 440	0.41 403	0.38 455	0.42 422	0.42 464	0.28 418	0.46 404	0.31 433	0.11 418	0.08 195	0.10 371	0.11 431	0.10 351	0.12 276
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNetv2_ROB	0.29 435	0.37 545	0.92 535	0.24 337	0.13 212	0.30 388	0.19 304	0.55 483	0.51 507	0.39 473	0.46 472	0.39 438	0.27 395	0.36 362	0.30 423	0.09 312	0.06 55	0.07 132	0.05 22	0.13 458	0.11 220

HSM	0.29 435	0.18 376	0.48 254	0.21 187	0.15 313	0.33 435	0.20 340	0.55 483	0.39 383	0.36 429	0.39 394	0.67 582	0.32 475	0.88 568	0.24 362	0.09 312	0.07 132	0.08 213	0.07 148	0.09 289	0.10 180

ACV-stereo	0.30 448	0.20 402	0.82 503	0.23 290	0.16 351	0.48 541	0.20 340	0.38 284	0.34 315	0.29 299	0.33 323	0.66 578	0.43 534	0.55 443	0.31 433	0.10 379	0.09 237	0.09 298	0.09 340	0.11 403	0.12 276

ssnet_v2	0.30 448	0.21 410	0.63 431	0.23 290	0.15 313	0.40 497	0.30 517	0.59 523	0.48 482	0.40 482	0.37 368	0.46 492	0.30 445	0.41 383	0.44 502	0.13 480	0.11 314	0.11 428	0.11 431	0.12 444	0.11 220

dad	0.30 448	0.38 552	0.60 416	0.22 239	0.14 251	0.32 428	0.21 366	0.35 246	0.51 507	0.45 524	0.45 460	0.46 492	0.23 334	0.41 383	0.27 398	0.21 569	0.11 314	0.20 568	0.11 431	0.15 493	0.11 220

THIR-Stereo	0.30 448	0.15 290	0.46 233	0.19 113	0.11 125	0.28 350	0.70 610	0.33 230	0.36 342	0.37 446	0.64 556	0.33 385	0.49 557	0.58 456	0.44 502	0.08 227	0.06 55	0.08 213	0.09 340	0.07 151	0.08 70

ADLNet	0.30 448	0.19 389	0.59 409	0.23 290	0.19 436	0.34 450	0.23 428	0.56 492	0.44 439	0.43 511	0.41 414	0.43 471	0.28 418	0.56 449	0.36 469	0.11 418	0.08 195	0.11 428	0.11 431	0.11 403	0.15 369

RAFT + AFF	0.30 448	0.33 522	0.76 483	0.25 374	0.17 381	0.30 388	0.33 537	0.55 483	0.42 415	0.28 275	0.30 282	0.31 367	0.31 462	0.64 494	0.32 442	0.09 312	0.11 314	0.11 428	0.10 397	0.12 444	0.16 385

psm_up	0.30 448	0.21 410	0.58 402	0.26 414	0.18 409	0.32 428	0.27 486	0.57 501	0.45 450	0.38 455	0.41 414	0.45 483	0.40 519	0.59 464	0.32 442	0.11 418	0.12 346	0.13 489	0.12 474	0.11 403	0.11 220

DMCA-RVC	0.30 448	0.27 489	0.93 539	0.28 480	0.17 381	0.30 388	0.21 366	0.43 346	0.36 342	0.40 482	0.38 376	0.39 438	0.36 497	0.44 396	0.34 458	0.13 480	0.10 272	0.16 539	0.12 474	0.13 458	0.11 220

STTStereo	0.30 448	0.24 456	0.83 509	0.25 374	0.17 381	0.30 388	0.24 452	0.49 415	0.39 383	0.39 473	0.41 414	0.44 477	0.28 418	0.41 383	0.30 423	0.13 480	0.13 375	0.13 489	0.16 545	0.12 444	0.12 276

RASNet	0.30 448	0.19 389	0.59 409	0.23 290	0.19 436	0.33 435	0.20 340	0.50 423	0.41 403	0.31 339	0.44 446	0.47 502	0.38 507	0.79 549	0.40 483	0.09 312	0.07 132	0.07 132	0.09 340	0.08 211	0.10 180

DLCB_ROB	0.30 448	0.20 402	0.45 219	0.28 480	0.17 381	0.37 480	0.25 466	0.50 423	0.45 450	0.46 530	0.47 481	0.51 520	0.34 485	0.56 449	0.38 477	0.10 379	0.10 272	0.11 428	0.11 431	0.10 351	0.11 220

DualNet (step1)	0.31 459	0.21 410	0.69 456	0.18 75	0.17 381	0.36 472	0.21 366	0.54 465	0.43 426	0.38 455	0.36 357	0.38 424	0.32 475	0.41 383	0.26 387	0.24 576	0.21 514	0.28 589	0.24 584	0.18 533	0.21 462

iinet-f	0.31 459	0.23 445	1.16 573	0.20 154	0.16 351	0.44 517	0.23 428	0.47 394	0.38 367	0.36 429	0.44 446	0.41 451	0.35 492	0.36 362	0.43 495	0.10 379	0.09 237	0.08 213	0.08 250	0.13 458	0.12 276

ADLNet2	0.31 459	0.23 445	0.77 489	0.23 290	0.18 409	0.36 472	0.24 452	0.55 483	0.54 524	0.33 377	0.38 376	0.45 483	0.31 462	0.70 516	0.36 469	0.10 379	0.08 195	0.09 298	0.09 340	0.12 444	0.11 220

hitnet-ft	0.31 459	0.21 410	0.56 377	0.19 113	0.14 251	0.40 497	0.23 428	0.46 383	0.42 415	0.37 446	0.46 472	0.53 532	0.35 492	0.76 541	0.35 465	0.14 506	0.10 272	0.14 514	0.10 397	0.15 493	0.14 351

FADNet-RVC-Resample	0.31 459	0.32 518	1.16 573	0.27 452	0.17 381	0.33 435	0.21 366	0.49 415	0.40 393	0.36 429	0.38 376	0.34 393	0.27 395	0.54 438	0.27 398	0.10 379	0.10 272	0.14 514	0.13 506	0.13 458	0.18 415

FADNet_RVC	0.31 459	0.35 535	0.98 548	0.24 337	0.16 351	0.30 388	0.17 207	0.52 440	0.39 383	0.30 322	0.38 376	0.30 357	0.29 438	0.54 438	0.33 451	0.14 506	0.14 397	0.14 514	0.16 545	0.21 557	0.24 497

LL-Strereo	0.32 465	0.33 522	0.77 489	0.26 414	0.24 522	0.22 250	0.23 428	0.58 514	0.44 439	0.35 416	0.32 303	0.41 451	0.40 519	0.93 582	0.25 376	0.08 227	0.13 375	0.11 428	0.09 340	0.09 289	0.22 476

SACVNet	0.32 465	0.25 471	0.59 409	0.26 414	0.19 436	0.35 465	0.25 466	0.54 465	0.41 403	0.43 511	0.45 460	0.46 492	0.34 485	0.71 522	0.30 423	0.14 506	0.10 272	0.12 463	0.12 474	0.16 502	0.20 450

CrosDoStereo	0.32 465	0.11 127	0.53 346	0.19 113	0.12 162	0.22 250	1.07 629	0.36 258	0.38 367	0.38 455	0.60 541	0.28 324	0.45 539	0.61 475	0.56 538	0.08 227	0.06 55	0.08 213	0.09 340	0.08 211	0.09 118

DeepStereo_LL	0.32 465	0.11 127	0.53 346	0.19 113	0.12 162	0.22 250	1.07 629	0.36 258	0.38 367	0.38 455	0.60 541	0.28 324	0.45 539	0.61 475	0.56 538	0.08 227	0.06 55	0.08 213	0.09 340	0.08 211	0.09 118

pcwnet_v2	0.32 465	0.16 323	1.22 584	0.23 290	0.19 436	0.32 428	0.19 304	0.61 543	0.61 553	0.37 446	0.45 460	0.35 407	0.29 438	0.37 372	0.26 387	0.14 506	0.11 314	0.12 463	0.11 431	0.14 481	0.18 415

TDLM	0.32 465	0.27 489	0.52 335	0.30 510	0.15 313	0.33 435	0.32 531	0.54 465	0.50 501	0.44 517	0.43 436	0.39 438	0.30 445	0.92 580	0.30 423	0.14 506	0.09 237	0.13 489	0.12 474	0.13 458	0.14 351

NVstereo2D	0.32 465	0.18 376	0.63 431	0.24 337	0.23 505	0.43 511	0.28 502	0.60 535	0.58 541	0.28 275	0.39 394	0.42 464	0.30 445	0.71 522	0.30 423	0.13 480	0.09 237	0.13 489	0.10 397	0.20 550	0.18 415

YMNet	0.33 472	0.26 481	0.64 436	0.28 480	0.23 505	0.48 541	0.27 486	0.54 465	0.47 474	0.49 543	0.56 525	0.51 520	0.30 445	0.41 383	0.44 502	0.13 480	0.16 444	0.13 489	0.12 474	0.14 481	0.14 351

YMNet_1	0.33 472	0.26 481	0.64 436	0.28 480	0.23 505	0.48 541	0.27 486	0.54 465	0.47 474	0.49 543	0.56 525	0.51 520	0.30 445	0.41 383	0.44 502	0.13 480	0.16 444	0.13 489	0.12 474	0.14 481	0.14 351

test_for_model	0.33 472	0.91 616	0.48 254	0.74 616	0.50 601	0.20 193	0.16 172	0.33 230	0.27 221	0.29 299	0.15 124	0.13 122	0.11 113	0.17 46	0.14 93	0.31 596	0.27 564	0.06 70	0.05 22	0.97 631	0.31 545

ttt	0.33 472	0.14 257	0.54 358	0.22 239	0.14 251	0.30 388	0.22 400	0.59 523	0.51 507	0.31 339	0.46 472	0.30 357	0.23 334	0.71 522	1.07 596	0.13 480	0.22 525	0.10 371	0.11 431	0.12 444	0.24 497

fast-acv-ft	0.33 472	0.26 481	0.88 529	0.25 374	0.18 409	0.49 547	0.27 486	0.44 367	0.50 501	0.40 482	0.55 520	0.49 512	0.36 497	0.39 378	0.41 487	0.11 418	0.11 314	0.11 428	0.12 474	0.13 458	0.11 220

Wz-Net-LNSev-Ref	0.33 472	0.25 471	0.82 503	0.22 239	0.17 381	0.46 528	0.28 502	0.53 450	0.53 519	0.43 511	0.57 530	0.44 477	0.31 462	0.50 415	0.48 515	0.10 379	0.06 55	0.08 213	0.06 67	0.11 403	0.12 276

AANet_RVC	0.33 472	0.31 511	0.69 456	0.23 290	0.14 251	0.30 388	0.23 428	0.49 415	0.55 532	0.39 473	0.60 541	0.43 471	0.30 445	0.88 568	0.54 534	0.11 418	0.08 195	0.07 132	0.07 148	0.10 351	0.12 276

PS-NSSS	0.33 472	0.36 541	0.61 422	0.24 337	0.18 409	0.33 435	0.24 452	0.59 523	0.42 415	0.38 455	0.52 504	0.36 412	0.31 462	0.80 552	0.32 442	0.18 555	0.14 397	0.21 570	0.15 535	0.17 517	0.14 351

DISCO	0.33 472	0.16 323	0.55 367	0.26 414	0.16 351	0.48 541	0.25 466	0.52 440	0.58 541	0.38 455	0.45 460	0.63 567	0.37 502	0.65 498	0.50 522	0.10 379	0.07 132	0.09 298	0.08 250	0.13 458	0.13 317

NOSS_ROB	0.33 472	0.24 456	0.49 274	0.27 452	0.16 351	0.34 450	0.19 304	0.55 483	0.50 501	0.34 397	0.37 368	0.42 464	0.30 445	0.93 582	0.25 376	0.19 564	0.20 509	0.24 579	0.22 578	0.17 517	0.25 508

TCMNet	0.34 482	0.28 497	0.81 499	0.29 499	0.30 561	0.40 497	0.28 502	0.53 450	0.49 495	0.38 455	0.46 472	0.40 442	0.30 445	0.61 475	0.42 491	0.14 506	0.13 375	0.15 531	0.14 524	0.18 533	0.19 432

HBP-ISP	0.34 482	0.35 535	0.76 483	0.23 290	0.17 381	0.33 435	0.22 400	0.56 492	0.47 474	0.42 500	0.49 491	0.33 385	0.41 524	0.73 526	0.27 398	0.18 555	0.19 494	0.24 579	0.20 568	0.16 502	0.16 385

AAGNet	0.34 482	0.12 178	0.53 346	0.26 414	0.16 351	0.20 193	0.19 304	0.31 204	0.29 252	0.35 416	0.35 342	0.27 311	0.30 445	0.44 396	2.56 638	0.08 227	0.05 5	0.10 371	0.07 148	0.09 289	0.07 21

FADNet-RVC	0.34 482	0.43 566	0.97 546	0.25 374	0.20 460	0.33 435	0.20 340	0.51 433	0.42 415	0.34 397	0.40 403	0.41 451	0.29 438	0.65 498	0.36 469	0.14 506	0.14 397	0.14 514	0.15 535	0.19 542	0.20 450

FADNet	0.34 482	0.43 566	0.88 529	0.24 337	0.22 492	0.37 480	0.19 304	0.56 492	0.49 495	0.32 364	0.36 357	0.43 471	0.32 475	0.65 498	0.30 423	0.17 544	0.16 444	0.14 514	0.16 545	0.25 572	0.21 462

CVANet_RVC	0.34 482	0.25 471	0.77 489	0.27 452	0.17 381	0.34 450	0.28 502	0.55 483	0.50 501	0.43 511	0.46 472	0.44 477	0.31 462	0.90 573	0.27 398	0.15 520	0.10 272	0.14 514	0.14 524	0.15 493	0.15 369

StereoDRNet	0.34 482	0.28 497	0.70 462	0.28 480	0.21 477	0.43 511	0.30 517	0.63 555	0.51 507	0.47 536	0.40 403	0.48 506	0.31 462	0.58 456	0.44 502	0.12 458	0.10 272	0.12 463	0.11 431	0.13 458	0.13 317

z-ln-s-r	0.35 489	0.30 507	1.02 553	0.23 290	0.14 251	0.30 388	0.26 477	0.46 383	0.55 532	0.33 377	0.61 549	0.39 438	0.31 462	0.80 552	0.77 568	0.08 227	0.06 55	0.08 213	0.08 250	0.11 403	0.10 180

DRN-Test	0.35 489	0.20 402	0.75 479	0.28 480	0.19 436	0.46 528	0.29 508	0.68 578	0.54 524	0.49 543	0.47 481	0.44 477	0.35 492	0.63 489	0.44 502	0.13 480	0.09 237	0.13 489	0.12 474	0.13 458	0.13 317

XPNet_ROB	0.35 489	0.26 481	0.58 402	0.28 480	0.19 436	0.37 480	0.31 526	0.57 501	0.51 507	0.52 554	0.54 515	0.57 544	0.38 507	0.65 498	0.48 515	0.17 544	0.12 346	0.13 489	0.12 474	0.16 502	0.17 409

ff1	0.36 492	0.17 354	0.84 513	0.21 187	0.13 212	0.29 374	0.21 366	0.38 284	0.46 461	0.31 339	0.44 446	0.34 393	0.24 356	0.91 575	1.30 608	0.08 227	0.28 569	0.12 463	0.11 431	0.08 211	0.37 573

Wz-Net-LNSev	0.36 492	0.35 535	1.06 558	0.26 414	0.21 477	0.47 534	0.33 537	0.56 492	0.58 541	0.45 524	0.54 515	0.50 517	0.37 502	0.40 380	0.42 491	0.12 458	0.11 314	0.10 371	0.09 340	0.14 481	0.15 369

FAT-Stereo	0.36 492	0.19 389	0.75 479	0.26 414	0.18 409	0.34 450	0.30 517	0.62 551	0.61 553	0.47 536	0.61 549	0.59 551	0.50 558	0.61 475	0.36 469	0.13 480	0.14 397	0.13 489	0.12 474	0.14 481	0.20 450

CBMV_ROB	0.36 492	0.21 410	0.57 387	0.22 239	0.14 251	0.35 465	0.20 340	0.55 483	0.47 474	0.52 554	0.58 533	0.45 483	0.53 567	0.75 535	0.50 522	0.18 555	0.19 494	0.23 577	0.21 570	0.15 493	0.20 450

ETE_ROB	0.36 492	0.32 518	0.64 436	0.30 510	0.18 409	0.40 497	0.38 563	0.59 523	0.49 495	0.50 548	0.52 504	0.62 563	0.37 502	0.58 456	0.43 495	0.13 480	0.10 272	0.14 514	0.12 474	0.17 517	0.18 415

PSMNet_ROB	0.36 492	0.31 511	0.71 469	0.31 526	0.21 477	0.44 517	0.44 580	0.61 543	0.49 495	0.39 473	0.45 460	0.49 512	0.32 475	0.66 504	0.53 530	0.14 506	0.10 272	0.15 531	0.14 524	0.13 458	0.13 317

CBMV	0.36 492	0.25 471	0.61 422	0.24 337	0.14 251	0.42 507	0.33 537	0.56 492	0.52 518	0.54 564	0.52 504	0.51 520	0.58 574	0.63 489	0.43 495	0.15 520	0.16 444	0.18 556	0.16 545	0.13 458	0.19 432
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
mmx	0.37 499	0.17 354	0.84 513	0.21 187	0.13 212	0.29 374	0.21 366	0.57 501	0.48 482	0.31 339	0.44 446	0.34 393	0.24 356	0.91 575	1.30 608	0.10 379	0.20 509	0.12 463	0.11 431	0.11 403	0.23 484

xxx	0.37 499	0.17 354	0.84 513	0.21 187	0.13 212	0.29 374	0.21 366	0.57 501	0.48 482	0.31 339	0.44 446	0.34 393	0.24 356	0.91 575	1.30 608	0.10 379	0.20 509	0.12 463	0.11 431	0.11 403	0.23 484

GwcNet	0.37 499	0.29 501	1.12 567	0.25 374	0.24 522	0.48 541	0.27 486	0.58 514	0.60 551	0.39 473	0.54 515	0.51 520	0.34 485	0.60 469	0.46 510	0.13 480	0.12 346	0.12 463	0.11 431	0.13 458	0.15 369

DANet	0.37 499	0.25 471	0.67 449	0.37 563	0.22 492	0.42 507	0.25 466	0.50 423	0.44 439	0.52 554	0.50 494	0.59 551	0.42 530	0.78 545	0.53 530	0.13 480	0.12 346	0.14 514	0.12 474	0.17 517	0.21 462
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NCCL2	0.37 499	0.33 522	0.59 409	0.37 563	0.23 505	0.42 507	0.41 575	0.56 492	0.44 439	0.47 536	0.47 481	0.61 560	0.39 515	0.58 456	0.41 487	0.16 530	0.13 375	0.21 570	0.22 578	0.16 502	0.18 415

APVNet	0.38 504	0.26 481	0.87 522	0.26 414	0.22 492	0.52 556	0.35 546	0.64 560	0.46 461	0.40 482	0.52 504	0.48 506	0.39 515	0.84 562	0.48 515	0.13 480	0.14 397	0.15 531	0.16 545	0.16 502	0.16 385

MaskLacGwcNet_RVC	0.38 504	0.43 566	0.72 475	0.35 554	0.19 436	0.51 550	0.25 466	0.56 492	0.39 383	0.42 500	0.47 481	0.47 502	0.27 395	0.74 530	0.32 442	0.38 605	0.19 494	0.27 582	0.17 556	0.29 589	0.27 524

RP	0.38 504	0.26 481	0.67 449	0.31 526	0.24 522	0.37 480	0.29 508	0.53 450	0.61 553	0.42 500	0.65 558	0.62 563	0.51 560	0.63 489	0.43 495	0.17 544	0.15 430	0.17 548	0.15 535	0.17 517	0.19 432

RYNet	0.38 504	0.23 445	0.65 441	0.26 414	0.28 546	0.62 575	0.33 537	0.61 543	0.62 557	0.42 500	0.39 394	0.58 549	0.40 519	0.89 570	0.57 541	0.11 418	0.09 237	0.12 463	0.11 431	0.19 542	0.22 476

LALA_ROB	0.38 504	0.31 511	0.65 441	0.30 510	0.21 477	0.46 528	0.39 566	0.63 555	0.54 524	0.53 560	0.52 504	0.69 586	0.36 497	0.52 429	0.48 515	0.18 555	0.11 314	0.16 539	0.14 524	0.17 517	0.16 385

NLCSM	0.39 509	0.36 541	0.71 469	0.28 480	0.32 571	0.43 511	0.33 537	0.76 596	0.43 426	0.41 494	0.46 472	0.58 549	0.38 507	0.94 585	0.57 541	0.13 480	0.13 375	0.13 489	0.17 556	0.15 493	0.18 415

PSMNet-RUCA	0.39 509	0.47 572	0.84 513	0.46 595	0.41 592	0.34 450	0.26 477	0.59 523	0.46 461	0.40 482	0.51 497	0.44 477	0.33 483	0.43 392	0.31 433	0.25 583	0.14 397	0.33 599	0.21 570	0.32 594	0.23 484

1111x	0.39 509	0.17 354	0.80 498	0.23 290	0.15 313	0.33 435	0.27 486	0.62 551	0.48 482	0.32 364	0.43 436	0.40 442	0.29 438	0.86 565	1.60 623	0.09 312	0.23 535	0.09 298	0.12 474	0.10 351	0.23 484

EKT-Stereo	0.39 509	0.13 213	0.53 346	0.42 588	3.94 642	0.22 250	0.17 207	0.38 284	0.30 268	0.21 196	0.20 176	0.23 257	0.15 214	0.30 301	0.18 241	0.10 379	0.08 195	0.09 298	0.08 250	0.09 289	0.12 276

GASNet	0.39 509	0.58 594	1.27 586	0.35 554	0.23 505	0.35 465	0.23 428	0.63 555	0.56 537	0.41 494	0.38 376	0.45 483	0.30 445	0.81 556	0.42 491	0.16 530	0.11 314	0.14 514	0.14 524	0.23 566	0.12 276

Wz-Net-MNSev	0.39 509	0.35 535	0.99 550	0.26 414	0.21 477	0.59 572	0.39 566	0.58 514	0.61 553	0.49 543	0.56 525	0.53 532	0.37 502	0.61 475	0.47 513	0.11 418	0.09 237	0.11 428	0.11 431	0.15 493	0.15 369

xxxx	0.39 509	0.14 257	0.47 239	0.20 154	0.16 351	0.38 486	0.20 340	0.61 543	0.43 426	0.30 322	0.44 446	0.38 424	0.25 369	0.50 415	2.41 636	0.11 418	0.21 514	0.09 298	0.10 397	0.10 351	0.26 520

test_xeample	0.39 509	0.14 257	0.46 233	0.19 113	0.16 351	0.34 450	0.22 400	0.59 523	0.43 426	0.33 377	0.47 481	0.30 357	0.27 395	0.60 469	2.44 637	0.10 379	0.21 514	0.09 298	0.09 340	0.09 289	0.25 508

Syn2CoEx	0.39 509	0.39 556	1.08 563	0.35 554	0.21 477	0.41 502	0.29 508	0.63 555	0.51 507	0.43 511	0.56 525	0.45 483	0.45 539	0.69 513	0.39 481	0.17 544	0.14 397	0.16 539	0.12 474	0.13 458	0.16 385

S-Stereo	0.39 509	0.20 402	1.04 555	0.28 480	0.22 492	0.39 491	0.31 526	0.58 514	0.69 573	0.40 482	0.59 537	0.48 506	0.41 524	0.75 535	0.42 491	0.12 458	0.15 430	0.13 489	0.13 506	0.16 502	0.25 508

stereogan	0.39 509	0.20 402	0.78 493	0.28 480	0.22 492	0.65 581	0.26 477	0.62 551	0.65 562	0.45 524	0.60 541	0.67 582	0.45 539	0.69 513	0.37 475	0.14 506	0.14 397	0.14 514	0.12 474	0.20 550	0.19 432

Nwc_Net	0.39 509	0.29 501	0.84 513	0.32 532	0.24 522	0.45 525	0.30 517	0.67 573	0.51 507	0.39 473	0.70 568	0.59 551	0.48 552	0.61 475	0.45 509	0.16 530	0.12 346	0.19 563	0.21 570	0.14 481	0.15 369

w-ln-seven-2	0.40 521	0.37 545	1.34 591	0.28 480	0.18 409	0.38 486	0.29 508	0.53 450	0.59 548	0.47 536	0.56 525	0.46 492	0.42 530	0.70 516	0.64 554	0.10 379	0.10 272	0.12 463	0.11 431	0.14 481	0.16 385

aanetorigin	0.40 521	0.33 522	1.14 570	0.25 374	0.19 436	0.30 388	0.37 555	0.34 237	0.47 474	0.95 605	0.82 583	0.52 527	0.56 571	0.50 415	0.52 526	0.11 418	0.09 237	0.10 371	0.10 397	0.16 502	0.19 432

AF-Net	0.40 521	0.31 511	0.74 476	0.33 543	0.24 522	0.43 511	0.30 517	0.64 560	0.67 567	0.44 517	0.69 567	0.65 574	0.52 562	0.59 464	0.48 515	0.16 530	0.12 346	0.19 563	0.14 524	0.16 502	0.14 351

edge stereo	0.40 521	0.22 429	0.87 522	0.27 452	0.22 492	0.38 486	0.26 477	0.59 523	0.56 537	0.53 560	0.60 541	0.71 590	0.50 558	0.78 545	0.43 495	0.16 530	0.15 430	0.19 563	0.14 524	0.17 517	0.19 432

PA-Net	0.40 521	0.35 535	1.05 556	0.32 532	0.28 546	0.39 491	0.43 578	0.53 450	0.56 537	0.35 416	0.43 436	0.41 451	0.36 497	0.83 561	0.61 549	0.12 458	0.23 535	0.16 539	0.23 582	0.13 458	0.20 450
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GANet	0.40 521	0.28 497	0.67 449	0.31 526	0.18 409	0.43 511	0.39 566	0.60 535	0.46 461	0.48 542	0.78 578	0.55 537	0.45 539	0.96 587	0.55 537	0.13 480	0.14 397	0.13 489	0.12 474	0.15 493	0.16 385

RGC	0.41 527	0.35 535	0.76 483	0.35 554	0.28 546	0.41 502	0.29 508	0.60 535	0.55 532	0.47 536	0.64 556	0.63 567	0.47 548	0.74 530	0.46 510	0.16 530	0.15 430	0.21 570	0.21 570	0.19 542	0.21 462

ADCRef	0.41 527	0.33 522	1.05 556	0.26 414	0.21 477	0.49 547	0.27 486	0.54 465	0.51 507	0.51 551	0.59 537	0.35 407	0.47 548	0.54 438	1.35 614	0.09 312	0.08 195	0.12 463	0.12 474	0.12 444	0.13 317

PWC_ROB	0.41 527	0.38 552	0.92 535	0.26 414	0.20 460	0.39 491	0.19 304	0.61 543	0.69 573	0.58 572	0.84 586	0.52 527	0.44 537	0.74 530	0.62 550	0.13 480	0.09 237	0.14 514	0.10 397	0.17 517	0.18 415

PWCDC_ROB	0.41 527	0.41 562	0.77 489	0.34 548	0.21 477	0.43 511	0.20 340	0.60 535	0.90 600	0.44 517	1.24 610	0.36 412	0.38 507	0.56 449	0.48 515	0.18 555	0.11 314	0.11 428	0.10 397	0.20 550	0.16 385

UDG	0.42 531	0.54 584	0.67 449	0.41 585	0.35 578	0.47 534	0.27 486	0.57 501	0.48 482	0.40 482	0.46 472	0.59 551	0.45 539	0.47 408	0.46 510	0.26 585	0.19 494	0.49 608	0.22 578	0.37 598	0.30 541

NCC-stereo	0.42 531	0.31 511	0.87 522	0.32 532	0.29 556	0.47 534	0.37 555	0.68 578	0.53 519	0.42 500	0.58 533	0.57 544	0.52 562	0.75 535	0.54 534	0.18 555	0.14 397	0.18 556	0.25 589	0.17 517	0.18 415

Abc-Net	0.42 531	0.31 511	0.87 522	0.32 532	0.29 556	0.47 534	0.37 555	0.68 578	0.53 519	0.42 500	0.58 533	0.57 544	0.52 562	0.75 535	0.54 534	0.18 555	0.14 397	0.18 556	0.25 589	0.17 517	0.18 415
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SGM-Forest	0.42 531	0.44 569	0.92 535	0.24 337	0.16 351	0.45 525	0.40 570	0.58 514	0.50 501	0.54 564	0.63 553	0.52 527	0.51 560	0.91 575	0.66 557	0.17 544	0.17 469	0.17 548	0.15 535	0.15 493	0.21 462
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ccnet	0.43 535	0.34 531	0.62 426	0.28 480	0.33 573	0.60 573	0.34 543	0.68 578	0.47 474	0.54 564	0.66 560	0.56 542	0.46 546	0.73 526	0.66 557	0.26 585	0.19 494	0.24 579	0.22 578	0.27 582	0.25 508

RTSC	0.43 535	0.37 545	0.95 543	0.30 510	0.20 460	0.50 549	0.23 428	0.65 566	0.86 596	0.56 568	0.54 515	0.51 520	0.36 497	0.71 522	0.92 580	0.13 480	0.14 397	0.11 428	0.13 506	0.18 533	0.19 432

SQANet	0.44 537	0.57 591	0.89 531	0.49 598	0.39 589	0.47 534	0.23 428	0.53 450	0.44 439	0.41 494	0.48 490	0.47 502	0.34 485	0.58 456	0.43 495	0.38 605	0.15 430	0.40 604	0.21 570	0.50 603	0.34 558

Anonymous_2	0.44 537	0.23 445	0.57 387	0.34 548	0.34 575	0.53 559	0.28 502	0.49 415	0.39 383	0.36 429	0.34 334	0.48 506	0.38 507	0.43 392	0.33 451	0.26 585	0.41 608	0.44 606	1.45 642	0.33 596	0.37 573

NaN_ROB	0.44 537	0.38 552	0.94 542	0.30 510	0.20 460	0.52 556	0.49 591	0.61 543	0.60 551	0.56 568	0.47 481	0.49 512	0.42 530	1.24 608	0.76 567	0.12 458	0.18 481	0.12 463	0.13 506	0.12 444	0.18 415

w-ln-seven	0.45 540	0.40 559	1.40 597	0.27 452	0.22 492	0.58 568	0.33 537	0.65 566	0.83 590	0.59 573	0.63 553	0.53 532	0.39 515	0.66 504	0.81 574	0.12 458	0.11 314	0.13 489	0.12 474	0.16 502	0.17 409

test_sample9	0.45 540	0.21 410	0.69 456	0.18 75	0.17 381	0.36 472	0.21 366	0.54 465	0.43 426	0.38 455	0.36 357	0.38 424	0.32 475	0.70 516	1.01 589	0.24 576	1.93 643	0.28 589	0.24 584	0.18 533	0.21 462

Wz-Net-SNSev	0.45 540	0.53 583	1.42 598	0.31 526	0.21 477	0.44 517	0.45 581	0.64 560	0.68 571	0.46 530	0.66 560	0.62 563	0.40 519	0.78 545	0.65 555	0.12 458	0.11 314	0.12 463	0.13 506	0.17 517	0.19 432

DDUNet	0.45 540	0.60 597	0.71 469	0.45 592	0.39 589	0.46 528	0.32 531	0.53 450	0.44 439	0.46 530	0.53 512	0.57 544	0.38 507	0.51 421	0.43 495	0.34 599	0.21 514	0.56 612	0.25 589	0.41 600	0.36 565

222	0.45 540	0.14 257	0.43 208	0.19 113	0.15 313	0.36 472	0.20 340	0.60 535	0.43 426	0.37 446	0.45 460	0.30 357	0.28 418	0.59 464	3.72 642	0.11 418	0.19 494	0.08 213	0.09 340	0.09 289	0.27 524

SHD	0.45 540	0.34 531	0.89 531	0.37 563	0.28 546	0.46 528	0.23 428	0.72 590	0.96 607	0.65 580	0.61 549	0.61 560	0.48 552	0.64 494	0.69 560	0.16 530	0.16 444	0.16 539	0.16 545	0.21 557	0.25 508

GANetREF_RVC	0.45 540	0.52 580	0.87 522	0.39 574	0.20 460	0.51 550	0.50 593	0.68 578	0.67 567	0.47 536	0.46 472	0.50 517	0.43 534	0.91 575	0.40 483	0.28 591	0.21 514	0.32 596	0.19 564	0.28 587	0.23 484
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
PDISCO_ROB	0.45 540	0.37 545	0.89 531	0.44 590	0.37 584	0.70 584	0.35 546	0.75 594	0.78 585	0.45 524	0.53 512	0.65 574	0.40 519	0.68 512	0.52 526	0.22 572	0.12 346	0.21 570	0.19 564	0.26 576	0.22 476

DeepPrunerF	0.46 548	0.37 545	1.50 602	0.34 548	0.30 561	0.36 472	0.37 555	0.64 560	1.15 621	0.41 494	0.45 460	0.40 442	0.41 524	0.82 557	0.53 530	0.18 555	0.14 397	0.23 577	0.21 570	0.17 517	0.18 415

CC-Net-ROB	0.46 548	0.55 585	0.86 520	0.38 572	0.23 505	0.51 550	0.30 517	0.69 584	0.51 507	0.46 530	0.51 497	0.48 506	0.38 507	0.96 587	0.40 483	0.36 602	0.23 535	0.56 612	0.25 589	0.34 597	0.22 476

FBW_ROB	0.46 548	0.34 531	0.71 469	0.32 532	0.20 460	0.51 550	0.32 531	0.73 591	0.63 559	0.60 574	0.57 530	0.65 574	0.44 537	1.42 620	0.62 550	0.14 506	0.17 469	0.22 575	0.16 545	0.17 517	0.23 484

SDNR	0.47 551	0.29 501	0.92 535	0.24 337	0.37 584	1.27 619	0.17 207	0.54 465	0.58 541	0.44 517	0.85 587	0.55 537	0.28 418	1.19 606	0.52 526	0.23 573	0.24 548	0.17 548	0.13 506	0.19 542	0.26 520

G-Net	0.47 551	0.26 481	1.02 553	0.34 548	0.28 546	0.89 602	0.35 546	0.47 394	0.46 461	0.68 585	1.20 607	0.64 572	0.59 576	0.61 475	0.60 546	0.16 530	0.14 397	0.17 548	0.13 506	0.22 561	0.21 462

XQC	0.47 551	0.45 570	1.07 560	0.40 579	0.28 546	0.58 568	0.38 563	0.67 573	0.76 584	0.53 560	0.47 481	0.59 551	0.47 548	0.74 530	0.80 572	0.18 555	0.14 397	0.18 556	0.16 545	0.26 576	0.24 497

z-mn7	0.48 554	0.52 580	1.28 587	0.26 414	0.19 436	0.62 575	0.34 543	0.59 523	0.96 607	0.45 524	0.97 596	0.53 532	0.41 524	0.99 590	0.70 561	0.11 418	0.10 272	0.10 371	0.10 397	0.14 481	0.16 385

ADCP+	0.48 554	0.36 541	1.47 600	0.26 414	0.22 492	0.57 566	0.40 570	0.56 492	0.54 524	0.46 530	0.52 504	0.46 492	0.53 567	0.59 464	1.93 629	0.10 379	0.08 195	0.11 428	0.11 431	0.14 481	0.15 369

PASM	0.49 556	0.41 562	1.15 571	0.37 563	0.35 578	0.42 507	0.42 576	0.54 465	0.65 562	0.54 564	0.54 515	0.63 567	0.48 552	0.94 585	0.51 525	0.27 589	0.30 585	0.30 592	0.33 602	0.29 589	0.29 538

zh-mn7	0.50 557	0.57 591	1.82 615	0.25 374	0.19 436	0.45 525	0.29 508	0.59 523	0.84 593	0.67 583	0.97 596	0.49 512	0.41 524	0.93 582	0.73 564	0.12 458	0.10 272	0.11 428	0.11 431	0.13 458	0.17 409

GCST	0.50 557	0.67 603	0.82 503	1.04 626	0.55 607	0.38 486	0.11 18	0.42 337	0.33 304	0.42 500	0.35 342	0.29 337	0.18 278	0.50 415	0.23 353	0.70 621	0.42 609	0.79 624	0.62 627	0.63 610	0.47 592

SuperB	0.50 557	0.37 545	2.16 622	0.23 290	0.15 313	0.41 502	0.32 531	0.50 423	0.83 590	0.44 517	0.51 497	0.33 385	0.45 539	0.69 513	1.07 596	0.10 379	0.08 195	0.09 298	0.08 250	0.95 630	0.18 415

ADCL	0.50 557	0.30 507	1.15 571	0.28 480	0.19 436	0.77 592	0.64 606	0.57 501	0.73 582	0.57 571	0.73 573	0.55 537	0.60 578	0.66 504	1.53 620	0.11 418	0.10 272	0.13 489	0.13 506	0.15 493	0.16 385

ADCPNet	0.51 561	0.36 541	1.82 615	0.27 452	0.23 505	0.71 585	0.39 566	0.56 492	0.54 524	0.52 554	0.60 541	0.66 578	0.57 573	0.64 494	1.23 604	0.15 520	0.18 481	0.14 514	0.23 582	0.19 542	0.22 476

DPSNet	0.51 561	0.26 481	1.16 573	0.28 480	0.21 477	0.76 589	0.56 601	0.89 613	0.82 589	0.49 543	0.51 497	0.64 572	0.81 601	0.89 570	0.85 577	0.17 544	0.16 444	0.13 489	0.13 506	0.26 576	0.27 524

MDST_ROB	0.51 561	0.16 323	0.97 546	0.31 526	0.21 477	1.35 623	0.34 543	0.80 600	0.59 548	1.09 615	0.74 574	0.49 512	0.37 502	1.31 615	0.60 546	0.14 506	0.12 346	0.16 539	0.13 506	0.13 458	0.18 415

zh-sn7	0.52 564	0.64 600	1.77 612	0.30 510	0.20 460	0.47 534	0.40 570	0.60 535	0.65 562	0.53 560	0.82 583	0.52 527	0.59 576	1.10 599	0.96 585	0.13 480	0.13 375	0.13 489	0.13 506	0.17 517	0.20 450

test_sample8	0.52 564	0.21 410	0.69 456	0.18 75	0.17 381	0.36 472	0.21 366	0.57 501	0.38 367	0.63 577	0.39 394	1.16 608	0.68 593	0.70 516	1.01 589	0.24 576	1.93 643	0.28 589	0.24 584	0.18 533	0.21 462

psmorigin	0.52 564	0.29 501	3.10 632	0.24 337	0.19 436	0.39 491	0.24 452	0.52 440	0.45 450	0.66 582	0.68 564	0.70 589	0.52 562	0.86 565	0.49 521	0.15 520	0.17 469	0.13 489	0.14 524	0.16 502	0.23 484

MFN_U_SF_DS_RVC	0.53 567	0.60 597	0.98 548	0.40 579	0.25 535	0.87 600	0.57 602	0.60 535	0.64 561	0.60 574	0.67 562	0.63 567	0.42 530	1.13 601	0.50 522	0.23 573	0.28 569	0.27 582	0.35 604	0.25 572	0.33 555

ADCMid	0.53 567	0.45 570	1.46 599	0.27 452	0.22 492	0.51 550	0.38 563	0.61 543	0.58 541	0.75 590	0.67 562	0.62 563	0.66 592	0.66 504	1.75 625	0.13 480	0.12 346	0.17 548	0.17 556	0.20 550	0.21 462

pmcnn	0.54 569	0.24 456	1.06 558	0.25 374	0.26 539	0.40 497	0.31 526	0.55 483	0.55 532	0.56 568	1.22 609	2.53 635	0.39 515	0.84 562	1.08 598	0.09 312	0.06 55	0.06 70	0.05 22	0.10 351	0.14 351

Wz-Net-TNSev	0.55 570	0.72 605	1.90 617	0.26 414	0.21 477	0.64 580	0.45 581	0.66 571	0.71 577	0.52 554	0.55 520	0.71 590	0.63 589	1.04 595	0.94 583	0.16 530	0.15 430	0.13 489	0.15 535	0.21 557	0.24 497

AnyNet_C32	0.55 570	0.51 579	1.34 591	0.29 499	0.28 546	0.61 574	0.62 605	0.57 501	0.62 557	0.63 577	0.68 564	0.54 536	0.55 569	0.82 557	1.81 626	0.15 520	0.15 430	0.15 531	0.18 562	0.21 557	0.25 508

CSAN	0.55 570	0.47 572	1.19 581	0.37 563	0.23 505	0.57 566	0.61 604	0.65 566	0.72 579	0.65 580	0.78 578	0.66 578	0.65 591	1.41 619	0.77 568	0.21 569	0.17 469	0.20 568	0.21 570	0.18 533	0.21 462

WCMA_ROB	0.55 570	0.27 489	0.76 483	0.26 414	0.22 492	0.62 575	0.36 553	0.57 501	0.58 541	0.97 607	1.40 615	1.28 613	0.94 610	0.80 552	0.80 572	0.20 567	0.17 469	0.16 539	0.16 545	0.19 542	0.29 538

WZ-Net	0.56 574	0.49 578	2.14 621	0.30 510	0.24 522	0.58 568	0.48 588	0.65 566	0.80 587	0.51 551	0.72 570	0.68 584	0.60 578	1.06 597	1.01 589	0.13 480	0.10 272	0.11 428	0.12 474	0.19 542	0.23 484

Consistency-Raft	0.56 574	0.52 580	1.12 567	0.45 592	0.49 600	0.48 541	0.45 581	0.73 591	0.74 583	0.45 524	0.82 583	0.46 492	0.60 578	0.51 421	0.63 553	0.39 607	0.40 606	0.44 606	0.51 618	0.53 606	0.38 580

anonymity	0.57 576	0.55 585	0.74 476	0.48 597	0.63 612	0.56 564	0.43 578	0.71 586	0.51 507	0.64 579	0.55 520	0.57 544	0.61 582	0.65 498	0.57 541	0.55 612	0.55 624	0.50 609	0.54 619	0.51 605	0.61 612

SGM_RVC	0.57 576	0.22 429	0.60 416	0.26 414	0.16 351	0.97 608	0.46 584	0.76 596	0.90 600	1.03 612	0.92 594	1.16 608	0.93 609	1.21 607	0.72 563	0.17 544	0.16 444	0.16 539	0.16 545	0.16 502	0.24 497
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
FINET	0.58 578	0.48 576	1.35 593	0.38 572	0.37 584	0.96 607	1.13 633	0.84 608	1.05 611	0.50 548	0.70 568	0.45 483	0.61 582	0.63 489	0.62 550	0.26 585	0.28 569	0.14 514	0.13 506	0.20 550	0.44 588

MFN_U_SF_RVC	0.58 578	0.58 594	1.31 590	0.39 574	0.23 505	0.72 586	0.30 517	0.83 605	0.68 571	0.74 589	0.74 574	0.86 596	0.60 578	0.84 562	0.83 575	0.29 592	0.27 564	0.32 596	0.37 608	0.31 591	0.33 555

SANet	0.58 578	0.41 562	1.38 594	0.27 452	0.16 351	0.72 586	0.48 588	0.71 586	1.34 624	0.69 586	0.97 596	0.94 600	0.78 597	0.97 589	0.93 581	0.14 506	0.12 346	0.12 463	0.12 474	0.18 533	0.20 450

otaku	0.60 581	0.73 607	1.13 569	0.64 606	0.45 599	0.73 588	0.37 555	0.67 573	0.67 567	0.52 554	0.75 576	0.66 578	0.46 546	0.74 530	0.59 545	0.55 612	0.34 599	0.56 612	0.36 606	0.65 612	0.49 597

MeshStereo	0.60 581	0.31 511	0.71 469	0.22 239	0.17 381	0.66 582	0.36 553	0.81 602	0.63 559	1.48 634	1.32 612	1.65 621	0.83 602	1.18 605	0.74 565	0.17 544	0.17 469	0.17 548	0.14 524	0.17 517	0.19 432
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
Ntro	0.61 583	0.75 610	1.16 573	0.67 608	0.50 601	0.76 589	0.37 555	0.68 578	0.71 577	0.50 548	0.59 537	0.65 574	0.52 562	0.79 549	0.58 544	0.58 615	0.32 594	0.57 615	0.34 603	0.69 617	0.50 599

PVD	0.62 584	0.41 562	0.93 539	0.44 590	0.39 589	0.63 579	0.51 595	0.86 609	1.27 622	0.93 604	1.09 602	0.81 594	0.85 603	0.89 570	0.89 579	0.21 569	0.23 535	0.22 575	0.19 564	0.28 587	0.41 581

SAMSARA	0.62 584	0.47 572	0.93 539	0.70 611	0.50 601	1.15 614	1.29 636	0.79 599	0.70 575	0.77 596	0.55 520	0.92 599	0.58 574	0.87 567	0.77 568	0.19 564	0.27 564	0.18 556	0.19 564	0.27 582	0.28 532

ADCS	0.62 584	0.56 587	1.54 605	0.30 510	0.25 535	0.56 564	0.46 584	0.71 586	0.86 596	0.77 596	0.72 570	0.68 584	0.62 587	0.82 557	2.33 635	0.17 544	0.16 444	0.16 539	0.17 556	0.23 566	0.27 524

DGSMNet	0.63 587	0.32 518	1.01 552	0.54 602	0.73 618	0.62 575	1.36 637	0.62 551	0.58 541	0.38 455	0.62 552	0.52 527	0.34 485	0.65 498	0.47 513	0.54 611	0.61 630	0.67 617	0.61 626	0.65 612	0.69 625

MSMD_ROB	0.63 587	0.34 531	0.70 462	0.30 510	0.25 535	0.88 601	0.35 546	0.58 514	0.67 567	1.13 616	1.52 619	1.75 624	1.05 615	0.90 573	0.60 546	0.24 576	0.22 525	0.27 582	0.27 597	0.25 572	0.27 524

EDNetEfficient	0.64 589	0.39 556	2.52 625	0.26 414	0.26 539	0.39 491	0.49 591	0.42 337	1.06 612	1.38 623	0.86 588	0.61 560	0.97 611	0.66 504	1.62 624	0.11 418	0.10 272	0.10 371	0.12 474	0.20 550	0.19 432

FCDSN-DC	0.67 590	0.38 552	0.83 509	0.37 563	0.30 561	0.66 582	0.37 555	0.69 584	0.70 575	1.15 618	1.53 620	1.70 623	1.38 624	1.00 591	0.83 575	0.24 576	0.22 525	0.27 582	0.26 593	0.27 582	0.32 550
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DispFullNet	0.67 590	0.94 618	1.63 607	0.77 617	1.19 635	0.53 559	0.25 466	0.61 543	0.72 579	0.70 587	0.60 541	0.69 586	0.90 607	0.80 552	0.52 526	0.27 589	0.13 375	0.74 620	0.31 601	0.68 615	0.44 588

AnyNet_C01	0.68 592	0.69 604	2.64 627	0.33 543	0.27 544	0.93 603	0.64 606	0.66 571	0.65 562	0.70 587	0.97 596	0.75 592	0.63 589	1.01 592	1.52 619	0.17 544	0.16 444	0.17 548	0.17 556	0.24 570	0.28 532

MSC_U_SF_DS_RVC	0.70 593	0.73 607	1.26 585	0.47 596	0.28 546	1.42 626	0.60 603	0.82 603	0.94 606	0.85 600	0.86 588	0.88 598	0.70 594	1.32 616	0.75 566	0.37 603	0.30 585	0.34 600	0.36 606	0.44 601	0.42 584

FC-DCNN	0.73 594	0.33 522	0.84 513	0.33 543	0.28 546	0.82 598	0.40 570	0.82 603	0.83 590	1.43 626	1.60 623	1.97 626	1.38 624	1.10 599	0.93 581	0.24 576	0.22 525	0.27 582	0.26 593	0.26 576	0.32 550

MFMNet_re	0.74 595	0.84 612	1.16 573	0.64 606	0.70 617	0.79 594	0.71 611	0.77 598	0.85 594	0.79 598	0.86 588	0.69 586	0.80 599	0.73 526	0.65 555	0.66 619	0.59 628	0.61 616	0.58 624	0.68 615	0.71 626

NVStereoNet_ROB	0.74 595	0.64 600	1.20 583	0.55 603	0.43 597	0.54 563	0.48 588	0.75 594	0.87 599	0.88 601	1.72 626	1.06 605	1.03 614	1.29 612	0.98 588	0.35 601	0.42 609	0.41 605	0.48 613	0.38 599	0.43 586
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SPS-STEREO	0.74 595	0.72 605	1.18 580	0.52 601	0.57 609	0.76 589	0.50 593	0.80 600	0.66 566	0.97 607	0.88 591	0.94 600	0.74 595	1.08 598	1.04 594	0.58 615	0.51 617	0.50 609	0.50 617	0.56 607	0.72 627
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
FC-DCNN v2	0.75 598	0.33 522	0.82 503	0.33 543	0.28 546	0.85 599	0.40 570	0.88 611	0.86 596	1.46 628	1.65 624	2.08 628	1.40 626	1.14 603	0.95 584	0.24 576	0.22 525	0.27 582	0.26 593	0.26 576	0.32 550

RainbowNet	0.76 599	1.00 622	1.29 588	0.82 618	0.63 612	0.79 594	0.52 596	0.83 605	0.93 603	0.61 576	0.79 581	0.79 593	0.62 587	0.82 557	0.67 559	0.80 627	0.55 624	0.79 624	0.49 614	0.81 622	0.62 613

ACVNet-4b	0.76 599	0.90 615	1.67 609	0.73 613	0.51 605	0.80 597	0.31 526	0.74 593	0.81 588	0.51 551	0.72 570	0.94 600	0.43 534	1.01 592	1.32 612	1.18 639	0.22 525	0.77 622	0.45 611	0.70 618	0.50 599

ACVNet_1	0.77 601	0.92 617	1.79 614	0.73 613	0.53 606	0.78 593	0.42 576	0.88 611	0.90 600	0.75 590	0.76 577	1.32 614	0.80 599	1.04 595	0.70 561	0.57 614	0.32 594	0.72 619	0.35 604	0.70 618	0.50 599

ELAS_RVC	0.80 602	0.40 559	1.10 565	0.40 579	0.35 578	0.93 603	1.10 632	0.87 610	1.12 619	1.40 624	1.39 613	1.27 612	1.55 632	1.13 601	1.13 599	0.29 592	0.27 564	0.30 592	0.28 598	0.31 591	0.36 565
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.80 602	0.40 559	0.91 534	0.39 574	0.35 578	1.52 628	0.81 619	0.97 615	0.98 609	1.47 633	1.58 622	1.19 610	1.33 623	1.01 592	1.21 602	0.29 592	0.27 564	0.30 592	0.29 600	0.32 594	0.36 565
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MSAF-DinoV2	0.81 604	0.64 600	2.42 624	0.49 598	0.17 381	0.58 568	0.32 531	0.83 605	0.85 594	0.41 494	0.52 504	0.98 604	0.61 582	4.97 646	1.22 603	0.12 458	0.07 132	0.10 371	0.24 584	0.27 582	0.32 550

RTS	0.81 604	0.56 587	4.76 635	0.37 563	0.30 561	1.11 611	0.52 596	0.67 573	1.07 613	0.76 593	0.91 592	0.60 557	0.61 582	1.64 623	1.24 605	0.15 520	0.13 375	0.15 531	0.15 535	0.22 561	0.24 497

RTSA	0.81 604	0.56 587	4.76 635	0.37 563	0.30 561	1.11 611	0.52 596	0.67 573	1.07 613	0.76 593	0.91 592	0.60 557	0.61 582	1.64 623	1.24 605	0.15 520	0.13 375	0.15 531	0.15 535	0.22 561	0.24 497

IMH-64-1	0.94 607	0.95 619	1.07 560	0.98 623	0.76 619	0.93 603	0.72 612	1.30 622	1.11 617	0.91 602	1.45 616	1.14 606	1.00 612	1.25 610	0.97 586	0.77 623	0.51 617	0.97 628	0.55 622	0.90 624	0.66 621

IMH-64	0.94 607	0.95 619	1.07 560	0.98 623	0.76 619	0.93 603	0.72 612	1.30 622	1.11 617	0.91 602	1.45 616	1.14 606	1.00 612	1.25 610	0.97 586	0.77 623	0.51 617	0.97 628	0.55 622	0.90 624	0.66 621

ACVNet_2	0.94 607	0.98 621	1.71 611	0.83 619	0.63 612	1.02 609	0.64 606	1.16 620	1.43 627	1.02 610	1.39 613	1.47 617	0.86 605	1.16 604	0.79 571	0.63 618	0.43 612	0.78 623	0.49 614	0.80 621	0.57 606

MonStereo1	0.96 610	0.61 599	0.99 550	0.70 611	0.59 610	1.37 624	0.35 546	0.97 615	1.27 622	0.97 607	1.92 630	1.53 619	2.13 635	1.29 612	0.87 578	0.71 622	0.34 599	0.75 621	0.47 612	0.75 620	0.68 623

U	1.02 611	0.10 93	0.26 88	0.22 239	3.66 641	6.41 645	0.13 80	0.22 65	0.21 132	0.11 55	0.11 34	0.10 37	0.09 22	0.12 1	0.11 1	0.07 81	0.05 5	5.35 651	2.86 648	0.07 151	0.06 7

MultiAttention	1.05 612	0.14 257	0.50 296	0.35 554	0.43 597	5.62 641	1.71 642	0.71 586	0.54 524	0.36 429	0.63 553	0.55 537	0.22 322	7.50 650	0.56 538	0.09 312	0.06 55	0.14 514	0.24 584	0.27 582	0.34 558

WAO-7	1.05 612	1.00 622	1.19 581	0.83 619	0.67 616	1.22 617	0.84 621	1.43 626	1.56 628	1.13 616	1.75 627	1.46 616	1.25 620	1.56 622	1.28 607	0.61 617	0.62 633	0.70 618	0.68 629	0.66 614	0.62 613

MADNet+	1.05 612	1.26 632	4.77 638	0.73 613	0.50 601	1.25 618	0.97 624	1.05 617	0.93 603	0.67 583	0.78 578	0.87 597	0.85 603	2.14 633	1.83 627	0.40 608	0.42 609	0.32 596	0.28 598	0.45 602	0.43 586

PWCK	1.05 612	1.29 633	2.12 620	0.92 621	0.42 594	1.27 619	1.01 626	1.14 619	1.14 620	1.16 619	1.14 605	1.25 611	0.90 607	1.77 628	1.15 600	0.89 630	0.51 617	0.87 626	0.54 619	1.02 633	0.57 606

IMH	1.09 616	1.04 625	1.29 588	1.03 625	0.79 622	1.11 611	0.69 609	1.40 625	1.42 626	1.02 610	1.71 625	1.42 615	1.19 619	1.78 629	1.03 593	1.14 637	0.56 627	1.00 630	0.58 624	0.93 627	0.68 623

WAO-6	1.11 617	1.01 624	1.17 579	0.96 622	0.79 622	1.30 621	0.78 616	1.36 624	1.99 633	1.04 613	1.54 621	1.59 620	1.27 621	1.37 618	1.30 608	0.78 625	0.55 624	1.03 632	0.75 633	0.87 623	0.72 627

SGM+DAISY	1.12 618	0.86 613	1.64 608	0.68 609	0.80 625	1.68 630	1.68 641	1.08 618	1.10 615	1.53 635	1.76 628	1.47 617	1.53 631	1.24 608	1.42 618	0.66 619	0.65 635	0.52 611	0.54 619	0.57 608	0.91 634

LVE	1.18 619	1.16 627	1.67 609	1.04 626	0.81 626	1.32 622	0.82 620	1.49 628	1.94 631	1.08 614	1.90 629	1.89 625	1.07 616	1.51 621	1.04 594	0.96 633	0.61 630	0.94 627	0.69 630	0.92 626	0.79 632

JetBlue	1.20 620	0.89 614	2.53 626	0.59 604	0.76 619	3.16 639	2.09 643	1.16 620	0.93 603	0.95 605	1.12 604	1.65 621	1.27 621	2.15 634	1.87 628	0.43 610	0.37 604	0.38 602	0.39 610	0.62 609	0.63 615

Dean	1.22 621	1.17 628	1.97 618	1.04 626	0.79 622	1.21 616	0.76 614	1.51 629	1.96 632	1.30 622	1.98 632	2.14 629	1.18 618	1.30 614	1.15 600	0.83 628	0.61 630	1.01 631	0.69 630	0.97 631	0.77 631

xyz-stereo	1.43 622	0.11 127	17.43 653	0.18 75	0.08 5	4.86 640	0.18 260	0.31 204	0.35 326	0.37 446	2.75 640	0.41 451	0.31 462	0.58 456	0.33 451	0.07 81	0.05 5	0.09 298	0.06 67	0.06 90	0.06 7

TorneroNet-64	1.47 623	1.15 626	1.51 603	1.11 631	0.86 629	2.27 635	0.76 614	1.84 635	3.76 640	1.29 620	2.22 636	2.68 637	1.46 627	1.81 630	1.55 621	0.79 626	0.51 617	1.10 633	0.67 628	1.31 636	0.81 633

notaker	1.49 624	1.44 636	1.77 612	1.42 636	1.08 633	1.19 615	0.87 623	1.51 629	1.40 625	1.53 635	3.41 642	2.40 633	1.94 634	1.83 631	1.57 622	1.14 637	0.69 639	1.38 640	0.88 636	1.39 639	1.03 637

WAO-8	1.50 625	1.22 630	1.39 595	1.10 629	0.85 627	2.15 632	0.78 616	1.84 635	3.76 640	1.46 628	2.18 634	2.15 630	1.50 629	3.20 640	1.35 614	0.92 631	0.66 636	1.10 633	0.79 634	0.94 628	0.74 629

Venus	1.50 625	1.22 630	1.39 595	1.10 629	0.85 627	2.15 632	0.78 616	1.84 635	3.76 640	1.46 628	2.18 634	2.15 630	1.50 629	3.20 640	1.35 614	0.92 631	0.66 636	1.10 633	0.79 634	0.94 628	0.74 629

SGM-ForestM	1.59 627	0.56 587	1.52 604	0.41 585	0.34 575	2.77 637	1.67 640	1.69 633	1.73 630	2.48 640	2.27 637	6.02 647	2.90 641	3.08 638	2.83 639	0.25 583	0.30 585	0.19 563	0.20 568	0.18 533	0.45 591

UNDER WATER-64	1.61 628	1.30 634	2.93 631	1.33 634	0.96 631	2.20 634	1.25 635	1.47 627	3.15 637	1.46 628	1.31 611	2.61 636	2.22 637	1.69 625	1.93 629	1.13 636	0.67 638	1.29 638	0.94 637	1.26 634	1.09 638

MANE	1.63 629	0.58 594	1.16 573	0.59 604	0.60 611	2.71 636	1.53 638	2.63 642	3.62 639	2.33 639	3.26 641	3.66 641	2.98 642	2.26 636	2.26 634	0.37 603	0.40 606	0.31 595	0.49 614	0.31 591	0.63 615

UNDER WATER	1.64 630	1.34 635	2.72 629	1.40 635	1.04 632	1.70 631	1.14 634	1.57 632	3.58 638	1.46 628	1.46 618	2.82 638	2.43 638	1.74 626	2.04 632	1.08 635	0.63 634	1.31 639	0.94 637	1.29 635	1.10 639

LSM	1.68 631	0.48 576	2.91 630	2.28 642	17.60 654	0.52 556	0.55 600	0.65 566	0.78 585	0.84 599	1.11 603	0.63 567	0.55 569	0.79 549	0.53 530	0.16 530	0.25 553	0.18 556	0.21 570	0.25 572	2.37 645

ktn	1.80 632	1.46 637	1.49 601	1.44 637	1.14 634	1.50 627	1.07 629	1.53 631	3.90 643	2.77 642	4.62 643	3.42 640	1.49 628	1.74 626	1.40 617	1.45 641	0.77 640	1.46 641	0.99 639	1.41 640	1.00 636

LE_ROB	1.82 633	0.39 556	3.15 633	0.50 600	0.55 607	0.79 594	1.00 625	0.89 613	6.48 647	7.40 650	2.07 633	2.07 627	5.08 645	1.33 617	3.96 643	0.11 418	0.09 237	0.12 463	0.11 431	0.11 403	0.13 317

KSHMR	1.92 634	1.47 638	1.97 618	1.48 638	1.22 636	1.39 625	1.06 628	1.81 634	5.83 646	1.43 626	5.56 646	2.95 639	1.17 617	2.24 635	1.33 613	1.29 640	1.13 641	1.47 642	1.11 641	1.37 638	1.21 640

TorneroNet	2.26 635	1.20 629	1.55 606	1.15 633	0.91 630	5.84 642	0.84 621	2.12 639	8.45 649	2.59 641	5.32 645	3.84 642	2.15 636	1.84 632	1.98 631	0.88 629	0.54 623	1.16 637	0.74 632	1.31 636	0.91 634

MADNet++	2.34 636	1.81 639	2.24 623	2.15 641	1.97 640	2.79 638	2.19 644	2.42 641	2.26 634	2.79 643	2.70 639	2.43 634	2.60 640	3.18 639	3.32 640	2.19 644	1.97 645	1.93 643	1.62 643	2.02 642	2.10 643

JetRed	2.35 637	2.70 641	6.11 640	1.14 632	1.38 638	6.03 644	3.61 645	2.12 639	1.72 629	1.99 638	1.97 631	2.15 630	1.59 633	2.49 637	4.19 644	1.05 634	1.60 642	1.10 633	1.02 640	1.72 641	1.41 642

HanzoNet	3.08 638	1.87 640	2.70 628	1.81 639	1.34 637	1.60 629	1.05 627	2.06 638	2.62 636	5.63 647	5.12 644	5.96 646	7.09 648	4.39 645	3.43 641	3.29 647	2.06 647	1.98 645	2.94 649	2.47 643	2.15 644

coex-ft	3.48 639	0.81 611	48.53 665	0.24 337	0.19 436	0.53 559	0.47 587	0.49 415	2.36 635	7.18 649	1.20 607	0.96 603	2.53 639	0.75 535	2.14 633	0.13 480	0.15 430	0.14 514	0.12 474	0.22 561	0.47 592

TCMNet-wrong-test	4.33 640	5.65 647	4.76 635	11.36 651	10.39 649	5.87 643	4.45 647	4.24 646	1.10 615	1.93 637	2.43 638	6.07 648	3.54 643	3.87 643	4.51 645	2.00 643	0.47 614	1.96 644	1.68 644	5.78 649	4.48 648

tt	4.71 641	0.11 127	3.94 634	2.06 640	1.54 639	10.14 650	16.85 652	9.28 653	4.99 644	1.41 625	1.05 601	4.68 643	4.89 644	3.36 642	5.86 648	5.73 651	9.15 656	2.23 647	2.51 646	3.02 644	1.34 641

BEATNet-Init1	4.91 642	3.27 642	14.39 652	0.69 610	0.65 615	10.19 651	3.83 646	5.04 647	5.11 645	8.73 651	8.52 649	13.95 658	7.66 649	7.79 651	5.79 647	0.32 598	0.34 599	0.34 600	0.38 609	0.64 611	0.64 619

DPSimNet_ROB	6.21 643	5.16 643	9.50 642	5.59 645	5.56 643	7.64 646	10.02 649	4.07 645	7.33 648	6.84 648	6.26 647	7.17 650	10.55 650	4.07 644	5.68 646	5.50 650	4.29 649	5.24 650	3.66 650	4.05 646	5.96 649

USTest	6.84 644	5.16 643	5.45 639	7.18 647	7.26 644	14.27 653	22.53 653	8.48 651	9.29 650	5.44 646	6.42 648	6.27 649	6.69 647	6.83 649	8.49 651	1.95 642	3.27 648	2.16 646	2.54 647	3.76 645	3.31 647

EDNetEfficientorigin	7.48 645	0.57 591	139.59 667	0.25 374	0.17 381	0.44 517	0.30 517	0.48 405	1.04 610	1.29 620	1.02 600	0.82 595	0.87 606	0.76 541	1.02 592	0.10 379	0.09 237	0.12 463	0.11 431	0.22 561	0.25 508

DGTPSM_ROB	8.38 646	5.24 645	10.71 650	5.32 644	10.19 647	8.34 647	23.49 657	6.11 649	13.43 656	4.93 644	10.93 654	5.64 644	10.55 650	6.17 647	12.73 653	3.74 648	7.56 651	3.68 648	7.24 653	4.09 647	7.49 650

DPSMNet_ROB	8.44 647	5.25 646	10.87 651	5.59 645	10.27 648	8.34 647	23.51 658	6.12 650	13.47 657	4.96 645	10.94 655	5.65 645	10.55 650	6.25 648	12.77 654	4.01 649	7.62 652	3.75 649	7.27 654	4.16 648	7.54 651

DLNR-FE	10.53 648	12.31 655	20.33 659	105.85 667	23.36 664	0.14 23	0.13 80	3.25 644	0.20 110	0.16 143	0.23 215	0.16 172	0.10 67	0.31 314	0.16 189	2.59 646	0.32 594	0.07 132	0.07 148	40.66 667	0.28 532

DLNR_Zeroshot_test	10.53 648	12.28 654	20.32 657	105.84 666	23.88 665	0.14 23	0.13 80	3.20 643	0.20 110	0.16 143	0.23 215	0.16 172	0.10 67	0.32 324	0.16 189	2.54 645	0.32 594	0.07 132	0.07 148	40.17 666	0.28 532

LRCNet_RVC	10.94 650	14.45 657	9.66 643	15.38 652	8.02 646	1.08 610	0.35 546	8.72 652	0.72 579	12.63 658	15.84 658	9.73 651	6.52 646	8.58 652	6.38 649	20.33 665	5.39 650	23.79 663	21.95 662	15.35 656	13.96 658

DPSM_ROB	11.46 651	9.79 652	10.18 645	11.11 649	11.31 650	19.08 659	27.38 660	13.42 658	14.23 659	10.34 655	11.13 656	10.97 656	11.33 657	11.89 658	13.49 655	6.74 653	8.19 654	6.00 652	7.05 651	7.74 650	7.76 652

DPSM	11.46 651	9.79 652	10.18 645	11.11 649	11.31 650	19.08 659	27.38 660	13.42 658	14.23 659	10.34 655	11.13 656	10.97 656	11.33 657	11.89 658	13.49 655	6.74 653	8.19 654	6.00 652	7.05 651	7.74 650	7.76 652

xxxxx1	15.30 653	9.78 649	10.23 647	20.34 655	19.47 655	17.10 654	23.00 654	10.36 654	11.04 652	9.25 652	9.66 650	10.74 653	10.66 653	10.60 654	13.72 657	8.14 655	9.35 657	31.88 666	44.61 666	12.63 653	13.46 655

tt_ll	15.30 653	9.78 649	10.23 647	20.34 655	19.47 655	17.10 654	23.00 654	10.36 654	11.04 652	9.25 652	9.66 650	10.74 653	10.66 653	10.60 654	13.72 657	8.14 655	9.35 657	31.88 666	44.61 666	12.63 653	13.46 655

ff	15.30 653	9.78 649	10.23 647	20.34 655	19.47 655	17.10 654	23.00 654	10.36 654	11.04 652	9.25 652	9.66 650	10.74 653	10.66 653	10.60 654	13.72 657	8.14 655	9.35 657	31.88 666	44.61 666	12.63 653	13.46 655

PML	15.86 656	13.12 656	7.07 641	5.22 643	7.66 645	32.93 661	64.30 668	5.37 648	10.12 651	25.87 667	67.29 668	20.25 660	13.20 659	10.09 653	6.81 650	5.94 652	2.00 646	6.03 654	2.18 645	9.13 652	2.62 646

Anonymous_1	16.44 657	9.26 648	9.67 644	10.63 648	14.54 652	18.62 658	26.98 659	12.68 657	13.53 658	10.78 657	10.37 653	10.15 652	10.66 653	10.99 657	12.64 652	15.61 664	7.73 653	16.87 661	43.01 665	56.14 668	7.86 654

HaxPig	17.72 658	20.23 664	19.76 654	16.55 653	16.52 653	9.46 649	9.42 648	14.48 660	13.31 655	18.59 659	18.67 659	17.39 659	16.68 660	17.07 660	16.43 660	21.99 666	20.86 666	22.28 662	21.55 661	21.30 663	21.88 665

MEDIAN_ROB	21.20 659	24.56 665	23.42 663	19.57 654	19.62 658	13.29 652	11.21 650	18.04 661	17.02 661	22.07 666	21.92 660	20.84 661	20.24 661	21.02 661	19.68 661	25.59 667	24.08 667	26.20 664	25.19 663	25.31 664	25.19 666

RAFT-FEzeroshot	23.04 660	19.71 660	20.25 655	22.47 660	22.80 661	38.32 662	55.23 665	26.95 663	28.70 664	20.66 661	22.23 662	22.07 662	22.86 663	23.85 663	27.17 664	13.53 659	16.47 661	12.08 655	14.22 658	15.58 658	15.60 660

RAFT-FE	23.04 660	19.71 660	20.25 655	22.47 660	22.80 661	38.32 662	55.23 665	26.95 663	28.70 664	20.66 661	22.23 662	22.07 662	22.86 663	23.85 663	27.17 664	13.53 659	16.47 661	12.08 655	14.22 658	15.58 658	15.60 660

CasAABBNet	23.04 660	19.69 658	20.32 657	22.42 658	22.73 659	38.35 665	55.23 665	26.99 665	28.74 666	20.67 663	22.28 664	22.11 665	22.86 663	23.84 662	27.17 664	13.52 658	16.47 661	12.08 655	14.21 656	15.57 657	15.60 660

FlowAnything	23.08 663	19.70 659	20.48 660	22.45 659	22.73 659	38.34 664	55.18 663	27.00 666	28.79 667	20.83 665	22.42 666	22.10 664	22.83 662	23.85 663	27.23 668	13.53 659	16.54 664	12.10 659	14.29 660	15.59 660	15.58 659

Selective-RAFT-Error	23.11 664	19.77 662	20.60 661	22.49 662	22.80 661	38.46 667	55.19 664	27.13 668	28.90 668	20.73 664	22.38 665	22.11 665	22.91 667	23.94 666	27.18 667	13.54 662	16.57 665	12.09 658	14.21 656	15.61 661	15.65 663

LSM0	24.21 665	19.88 663	22.33 662	24.42 663	40.13 667	38.41 666	54.99 662	27.05 667	28.61 663	20.59 660	22.00 661	22.29 667	22.86 663	24.12 667	27.16 663	13.59 663	16.33 660	12.13 660	14.08 655	15.72 662	17.53 664

AVERAGE_ROB	25.43 666	29.01 666	27.22 664	24.60 664	24.16 666	17.78 657	12.87 651	22.39 662	21.40 662	26.72 668	26.08 667	25.18 668	24.52 668	25.07 668	23.57 662	29.94 668	28.36 668	30.60 665	29.57 664	29.83 665	29.66 667

test_example2	100.95 667	107.33 667	67.16 666	98.17 665	106.88 668	89.44 668	101.34 669	37.23 669	97.88 669	129.56 669	131.26 669	65.41 669	67.34 669	91.22 669	79.29 669	143.32 669	199.32 669	81.12 669	102.17 669	121.89 669	101.70 668

GS-Stereo							0.16 172	0.38 284	0.21 132	0.14 103	0.15 124	0.10 37	0.09 22	0.21 131	0.18 241	0.08 227	0.31 589	0.06 70	0.06 67	0.08 211	0.63 615

FSD					0.41 592	0.28 350	0.27 486	0.32 211	0.30 268	0.27 264	0.27 253	0.29 337	0.27 395	0.35 356	0.28 406	0.23 573	0.49 615	0.27 582	0.26 593	0.26 576

ccccc		256.25 668		351.50 668	361.31 669	144.22 669		153.19 670		152.98 670		161.94 670		268.06 670		387.64 670	346.97 670	244.11 670	219.32 670	413.57 670

Low-res two-view benchmark