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_L	0.13 66	0.12 178	0.26 87	0.17 47	0.12 162	0.12 9	0.07 1	0.18 11	0.21 132	0.12 71	0.15 124	0.14 148	0.12 147	0.16 18	0.15 154	0.13 480	0.09 238	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
Monster-pub-mixall	0.13 66	0.07 1	0.20 42	0.17 47	0.08 5	0.11 3	0.09 2	0.21 46	0.13 15	0.12 71	0.11 34	0.08 1	0.08 8	0.27 240	0.13 41	0.07 82	0.35 602	0.05 1	0.06 67	0.05 3	0.09 118

S2M2_XL	0.10 1	0.10 93	0.24 71	0.14 1	0.10 90	0.09 1	0.09 2	0.12 1	0.09 1	0.11 54	0.12 64	0.09 19	0.09 22	0.12 1	0.11 1	0.09 312	0.07 133	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
3.5w_stereo	0.12 34	0.11 127	0.21 58	0.17 47	0.09 19	0.17 110	0.09 2	0.23 83	0.17 66	0.14 103	0.13 82	0.10 38	0.11 113	0.22 154	0.13 41	0.05 1	0.11 315	0.05 1	0.04 1	0.05 3	0.08 70

LG-G_1	0.12 34	0.08 47	0.28 107	0.20 154	0.09 19	0.21 221	0.09 2	0.20 28	0.12 5	0.11 54	0.10 18	0.11 87	0.10 66	0.22 154	0.11 1	0.07 82	0.09 238	0.06 70	0.05 22	0.06 90	0.12 276

LG-G	0.12 34	0.08 47	0.28 107	0.20 154	0.09 19	0.21 221	0.09 2	0.20 28	0.12 5	0.11 54	0.10 18	0.11 87	0.10 66	0.22 154	0.11 1	0.07 82	0.09 238	0.06 70	0.05 22	0.06 90	0.12 276

LGtest1	0.10 1	0.09 69	0.19 17	0.18 75	0.09 19	0.13 16	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	0.08 228	0.06 55	0.06 70	0.05 22	0.06 90	0.08 70

ITERv4	0.12 34	0.08 47	0.20 42	0.16 9	0.09 19	0.13 16	0.10 8	0.23 83	0.17 66	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

Replicate-Monster	0.15 110	0.12 178	0.40 184	0.17 47	0.10 90	0.17 110	0.10 8	0.24 106	0.20 110	0.12 71	0.10 18	0.10 38	0.10 66	0.28 264	0.12 11	0.06 33	0.31 589	0.06 70	0.06 67	0.05 3	0.21 461

asd	0.12 34	0.10 93	0.23 68	0.18 75	0.10 90	0.15 47	0.10 8	0.20 28	0.14 32	0.13 82	0.12 64	0.09 19	0.11 113	0.21 131	0.12 11	0.05 1	0.14 398	0.05 1	0.05 22	0.05 3	0.09 118

2.25w	0.13 66	0.10 93	0.24 71	0.17 47	0.09 19	0.15 47	0.10 8	0.20 28	0.19 96	0.14 103	0.18 157	0.09 19	0.10 66	0.23 177	0.15 154	0.05 1	0.17 470	0.05 1	0.08 249	0.05 3	0.12 276

4w-stereo	0.13 66	0.11 127	0.31 126	0.17 47	0.10 90	0.15 47	0.10 8	0.20 28	0.14 32	0.13 82	0.12 64	0.08 1	0.12 147	0.23 177	0.13 41	0.05 1	0.18 482	0.05 1	0.08 249	0.05 3	0.15 369

3.25w_new	0.13 66	0.09 69	0.24 71	0.17 47	0.09 19	0.18 140	0.10 8	0.23 83	0.18 82	0.15 129	0.13 82	0.10 38	0.11 113	0.20 114	0.13 41	0.05 1	0.17 470	0.05 1	0.06 67	0.04 1	0.11 220

3.25w	0.13 66	0.09 69	0.24 71	0.17 47	0.09 19	0.18 140	0.10 8	0.23 83	0.18 82	0.15 129	0.13 82	0.10 38	0.11 113	0.20 114	0.13 41	0.05 1	0.17 470	0.05 1	0.06 67	0.04 1	0.11 220

111111	0.13 66	0.08 47	0.20 42	0.20 154	0.13 212	0.13 16	0.10 8	0.23 83	0.17 66	0.11 54	0.13 82	0.12 108	0.08 8	0.19 93	0.12 11	0.07 82	0.16 445	0.06 70	0.04 1	0.08 211	0.16 385

IGEV-Stereo+	0.14 94	0.08 47	0.26 87	0.18 75	0.14 251	0.09 1	0.10 8	0.16 4	0.17 66	0.14 103	0.08 6	0.10 38	0.10 66	0.22 154	0.14 94	0.07 82	0.15 431	0.06 70	0.06 67	0.16 502	0.29 537

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 82	0.19 495	0.07 132	0.05 22	0.06 90	0.09 118

mfccc	0.12 34	0.07 1	0.19 17	0.15 3	0.09 19	0.17 110	0.11 18	0.21 46	0.14 32	0.10 19	0.10 18	0.11 87	0.10 66	0.17 46	0.15 154	0.07 82	0.11 315	0.05 1	0.07 148	0.05 3	0.12 276

ACM	0.11 3	0.07 1	0.19 17	0.16 9	0.09 19	0.15 47	0.11 18	0.20 28	0.14 32	0.10 19	0.10 18	0.10 38	0.09 22	0.17 46	0.15 154	0.07 82	0.11 315	0.05 1	0.06 67	0.05 3	0.11 220

uiiii_40	0.11 3	0.08 47	0.17 3	0.16 9	0.09 19	0.13 16	0.11 18	0.21 46	0.12 5	0.09 3	0.09 11	0.10 38	0.11 113	0.16 18	0.13 41	0.06 33	0.05 5	0.06 70	0.08 249	0.05 3	0.08 70

4.5w_L	0.11 3	0.08 47	0.18 11	0.16 9	0.09 19	0.14 24	0.11 18	0.21 46	0.13 15	0.10 19	0.10 18	0.10 38	0.12 147	0.17 46	0.13 41	0.06 33	0.05 5	0.05 1	0.08 249	0.06 90	0.08 70

StePilot	0.11 3	0.08 47	0.17 3	0.16 9	0.09 19	0.14 24	0.11 18	0.21 46	0.14 32	0.10 19	0.11 34	0.10 38	0.11 113	0.18 71	0.13 41	0.06 33	0.05 5	0.05 1	0.09 340	0.05 3	0.07 21

qyd29nn	0.11 3	0.07 1	0.19 17	0.15 3	0.08 5	0.13 16	0.11 18	0.19 23	0.11 2	0.09 3	0.10 18	0.11 87	0.10 66	0.18 71	0.13 41	0.08 228	0.08 196	0.05 1	0.07 148	0.05 3	0.11 220

yuret106	0.12 34	0.07 1	0.20 42	0.16 9	0.09 19	0.15 47	0.11 18	0.21 46	0.12 5	0.09 3	0.09 11	0.12 108	0.09 22	0.16 18	0.13 41	0.07 82	0.14 398	0.06 70	0.07 148	0.05 3	0.18 414

hj116sk	0.12 34	0.07 1	0.19 17	0.15 3	0.10 90	0.16 82	0.11 18	0.23 83	0.14 32	0.09 3	0.12 64	0.12 108	0.10 66	0.17 46	0.14 94	0.07 82	0.12 347	0.05 1	0.07 148	0.05 3	0.14 351

zaero_v3	0.12 34	0.07 1	0.26 87	0.17 47	0.08 5	0.18 140	0.11 18	0.20 28	0.17 66	0.14 103	0.13 82	0.09 19	0.10 66	0.19 93	0.12 11	0.06 33	0.12 347	0.05 1	0.07 148	0.05 3	0.08 70

ITERv2	0.12 34	0.07 1	0.27 101	0.17 47	0.08 5	0.16 82	0.11 18	0.20 28	0.17 66	0.14 103	0.13 82	0.09 19	0.10 66	0.20 114	0.13 41	0.06 33	0.13 376	0.05 1	0.08 249	0.05 3	0.09 118

ITER	0.14 94	0.07 1	0.26 87	0.16 9	0.08 5	0.12 9	0.11 18	0.17 7	0.16 60	0.14 103	0.15 124	0.10 38	0.10 66	0.27 240	0.14 94	0.07 82	0.10 273	0.05 1	0.08 249	0.05 3	0.34 558

252Zero-FE	0.18 156	0.08 47	0.28 107	0.18 75	0.10 90	0.15 47	0.11 18	0.22 66	0.22 142	0.76 593	0.11 34	0.09 19	0.08 8	0.17 46	0.15 154	0.07 82	0.51 617	0.06 70	0.08 249	0.06 90	0.10 180

monsters	0.13 66	0.10 93	0.20 42	0.18 75	0.13 212	0.15 47	0.11 18	0.24 106	0.16 60	0.15 129	0.13 82	0.08 1	0.09 22	0.23 177	0.12 11	0.06 33	0.15 431	0.05 1	0.08 249	0.05 3	0.09 118

MLG-Stereo_test3	0.11 3	0.08 47	0.22 63	0.19 113	0.10 90	0.16 82	0.11 18	0.18 11	0.13 15	0.11 54	0.07 3	0.10 38	0.08 8	0.14 3	0.12 11	0.07 82	0.09 238	0.06 70	0.04 1	0.06 90	0.08 70

MLG-Stereo_test2	0.12 34	0.09 69	0.29 110	0.21 187	0.12 162	0.16 82	0.11 18	0.17 7	0.12 5	0.11 54	0.08 6	0.11 87	0.06 1	0.16 18	0.11 1	0.08 228	0.13 376	0.06 70	0.04 1	0.06 90	0.09 118

MLG-Stereo_test1	0.11 3	0.09 69	0.26 87	0.18 75	0.11 125	0.15 47	0.11 18	0.17 7	0.11 2	0.09 3	0.06 1	0.10 38	0.07 2	0.17 46	0.12 11	0.06 33	0.15 431	0.06 70	0.04 1	0.05 3	0.07 21

MLG-Stereo	0.11 3	0.08 47	0.26 87	0.19 113	0.09 19	0.15 47	0.11 18	0.18 11	0.13 15	0.09 3	0.06 1	0.10 38	0.08 8	0.18 71	0.12 11	0.06 33	0.16 445	0.06 70	0.04 1	0.05 3	0.07 21

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 51	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

IGEV-Stereo++	0.15 110	0.09 69	0.27 101	0.21 187	0.13 212	0.14 24	0.11 18	0.23 83	0.19 96	0.15 129	0.14 116	0.11 87	0.11 113	0.19 93	0.12 11	0.06 33	0.21 514	0.06 70	0.05 22	0.06 90	0.28 531

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

4k_L	0.12 34	0.07 1	0.20 42	0.16 9	0.09 19	0.14 24	0.12 38	0.20 28	0.14 32	0.10 19	0.10 18	0.10 38	0.10 66	0.17 46	0.14 94	0.07 82	0.10 273	0.05 1	0.07 148	0.05 3	0.13 317

aaa3	0.11 3	0.07 1	0.18 11	0.16 9	0.09 19	0.13 16	0.12 38	0.20 28	0.14 32	0.10 19	0.11 34	0.10 38	0.11 113	0.17 46	0.15 154	0.07 82	0.09 238	0.05 1	0.07 148	0.05 3	0.12 276

ss10	0.12 34	0.07 1	0.20 42	0.16 9	0.09 19	0.14 24	0.12 38	0.22 66	0.15 51	0.10 19	0.11 34	0.10 38	0.09 22	0.18 71	0.15 154	0.07 82	0.12 347	0.05 1	0.07 148	0.05 3	0.12 276

5k_new	0.11 3	0.07 1	0.20 42	0.16 9	0.09 19	0.13 16	0.12 38	0.18 11	0.14 32	0.10 19	0.09 11	0.10 38	0.09 22	0.18 71	0.14 94	0.07 82	0.10 273	0.05 1	0.06 67	0.05 3	0.11 220

SX	0.11 3	0.08 47	0.20 42	0.16 9	0.09 19	0.15 47	0.12 38	0.18 11	0.14 32	0.10 19	0.08 6	0.12 108	0.10 66	0.18 71	0.15 154	0.07 82	0.11 315	0.05 1	0.06 67	0.05 3	0.09 118

weee2	0.11 3	0.07 1	0.19 17	0.16 9	0.09 19	0.15 47	0.12 38	0.18 11	0.14 32	0.10 19	0.09 11	0.11 87	0.10 66	0.16 18	0.14 94	0.07 82	0.11 315	0.05 1	0.07 148	0.05 3	0.13 317

PyraSte	0.11 3	0.07 1	0.17 3	0.18 75	0.09 19	0.16 82	0.12 38	0.24 106	0.15 51	0.11 54	0.12 64	0.10 38	0.10 66	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 82	0.12 38	0.24 106	0.16 60	0.10 19	0.10 18	0.10 38	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

ITERv30	0.11 3	0.07 1	0.20 42	0.15 3	0.09 19	0.14 24	0.12 38	0.18 11	0.13 15	0.08 1	0.13 82	0.13 122	0.10 66	0.20 114	0.14 94	0.08 228	0.07 133	0.06 70	0.06 67	0.05 3	0.12 276

oiu110	0.12 34	0.07 1	0.19 17	0.16 9	0.09 19	0.16 82	0.12 38	0.23 83	0.14 32	0.10 19	0.11 34	0.11 87	0.11 113	0.16 18	0.14 94	0.08 228	0.13 376	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 19	0.16 82	0.12 38	0.26 137	0.12 5	0.11 54	0.12 64	0.11 87	0.10 66	0.18 71	0.15 154	0.07 82	0.14 398	0.05 1	0.07 148	0.05 3	0.16 385

v20iiwwt	0.12 34	0.07 1	0.19 17	0.16 9	0.09 19	0.17 110	0.12 38	0.22 66	0.14 32	0.11 54	0.11 34	0.10 38	0.10 66	0.16 18	0.15 154	0.07 82	0.11 315	0.05 1	0.07 148	0.05 3	0.13 317

dddd17k	0.12 34	0.07 1	0.19 17	0.17 47	0.09 19	0.16 82	0.12 38	0.22 66	0.12 5	0.10 19	0.12 64	0.09 19	0.10 66	0.17 46	0.14 94	0.07 82	0.12 347	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 19	0.15 47	0.12 38	0.23 83	0.12 5	0.10 19	0.11 34	0.10 38	0.09 22	0.16 18	0.14 94	0.06 33	0.12 347	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 19	0.15 47	0.12 38	0.22 66	0.13 15	0.10 19	0.11 34	0.10 38	0.09 22	0.16 18	0.14 94	0.07 82	0.10 273	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 19	0.14 24	0.12 38	0.20 28	0.14 32	0.10 19	0.12 64	0.11 87	0.09 22	0.17 46	0.14 94	0.07 82	0.11 315	0.05 1	0.07 148	0.05 3	0.14 351

vnu138km	0.11 3	0.07 1	0.19 17	0.16 9	0.09 19	0.14 24	0.12 38	0.21 46	0.14 32	0.10 19	0.11 34	0.10 38	0.09 22	0.16 18	0.14 94	0.07 82	0.11 315	0.05 1	0.07 148	0.05 3	0.11 220

ITERv10	0.12 34	0.07 1	0.19 17	0.16 9	0.09 19	0.14 24	0.12 38	0.22 66	0.14 32	0.10 19	0.11 34	0.10 38	0.09 22	0.16 18	0.14 94	0.07 82	0.11 315	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 19	0.14 24	0.12 38	0.21 46	0.15 51	0.10 19	0.12 64	0.10 38	0.09 22	0.17 46	0.14 94	0.07 82	0.11 315	0.05 1	0.07 148	0.05 3	0.13 317

ITERv8	0.11 3	0.07 1	0.19 17	0.16 9	0.09 19	0.14 24	0.12 38	0.22 66	0.13 15	0.10 19	0.12 64	0.10 38	0.09 22	0.16 18	0.14 94	0.07 82	0.10 273	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 19	0.15 47	0.12 38	0.21 46	0.13 15	0.10 19	0.11 34	0.10 38	0.09 22	0.16 18	0.14 94	0.07 82	0.09 238	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 19	0.14 24	0.12 38	0.21 46	0.13 15	0.10 19	0.11 34	0.10 38	0.10 66	0.16 18	0.14 94	0.07 82	0.10 273	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 19	0.15 47	0.12 38	0.21 46	0.13 15	0.10 19	0.11 34	0.10 38	0.09 22	0.16 18	0.14 94	0.07 82	0.10 273	0.05 1	0.06 67	0.05 3	0.11 220

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 28	0.20 110	0.10 19	0.13 82	0.11 87	0.09 22	0.20 114	0.13 41	0.06 33	0.11 315	0.06 70	0.04 1	0.05 3	0.08 70

OmniDepth	0.11 3	0.11 127	0.22 63	0.19 113	0.07 1	0.16 82	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

MonStereo	0.13 66	0.09 69	0.20 42	0.17 47	0.09 19	0.15 47	0.12 38	0.25 126	0.20 110	0.09 3	0.11 34	0.08 1	0.07 2	0.20 114	0.13 41	0.05 1	0.24 548	0.05 1	0.09 340	0.05 3	0.13 317

Wavelet-MonSter	0.12 34	0.08 47	0.25 80	0.18 75	0.10 90	0.13 16	0.12 38	0.16 4	0.14 32	0.11 54	0.14 116	0.10 38	0.11 113	0.20 114	0.15 154	0.05 1	0.16 445	0.05 1	0.07 148	0.05 3	0.12 276

Monster-pub-eth3d	0.13 66	0.09 69	0.20 42	0.17 47	0.09 19	0.15 47	0.12 38	0.25 126	0.20 110	0.09 3	0.11 34	0.08 1	0.07 2	0.19 93	0.13 41	0.05 1	0.24 548	0.05 1	0.09 340	0.05 3	0.13 317

asda	0.13 66	0.11 127	0.24 71	0.18 75	0.10 90	0.14 24	0.12 38	0.25 126	0.17 66	0.12 71	0.11 34	0.08 1	0.11 113	0.21 131	0.12 11	0.05 1	0.18 482	0.05 1	0.05 22	0.05 3	0.11 220

qwe	0.13 66	0.10 93	0.24 71	0.17 47	0.11 125	0.15 47	0.12 38	0.26 137	0.18 82	0.14 103	0.13 82	0.09 19	0.10 66	0.23 177	0.13 41	0.05 1	0.18 482	0.05 1	0.06 67	0.05 3	0.09 118

4.25_new	0.13 66	0.12 178	0.26 87	0.18 75	0.10 90	0.17 110	0.12 38	0.22 66	0.15 51	0.13 82	0.13 82	0.09 19	0.10 66	0.22 154	0.14 94	0.05 1	0.18 482	0.05 1	0.06 67	0.05 3	0.11 220

4.5w_new	0.13 66	0.12 178	0.26 87	0.18 75	0.10 90	0.17 110	0.12 38	0.22 66	0.15 51	0.13 82	0.13 82	0.09 19	0.10 66	0.22 154	0.14 94	0.05 1	0.18 482	0.05 1	0.06 67	0.05 3	0.11 220

4.5_new	0.13 66	0.12 178	0.24 71	0.17 47	0.10 90	0.14 24	0.12 38	0.22 66	0.17 66	0.13 82	0.13 82	0.08 1	0.09 22	0.19 93	0.12 11	0.05 1	0.18 482	0.05 1	0.06 67	0.06 90	0.09 118

4.5w-stereo	0.13 66	0.12 178	0.24 71	0.17 47	0.10 90	0.14 24	0.12 38	0.22 66	0.17 66	0.13 82	0.13 82	0.08 1	0.09 22	0.19 93	0.12 11	0.05 1	0.18 482	0.05 1	0.06 67	0.06 90	0.09 118

4.25w-stereo	0.13 66	0.12 178	0.26 87	0.18 75	0.10 90	0.17 110	0.12 38	0.22 66	0.15 51	0.13 82	0.13 82	0.09 19	0.10 66	0.22 154	0.14 94	0.05 1	0.18 482	0.05 1	0.06 67	0.05 3	0.11 220

2.75w_new	0.13 66	0.10 93	0.25 80	0.16 9	0.09 19	0.15 47	0.12 38	0.26 137	0.18 82	0.14 103	0.13 82	0.08 1	0.11 113	0.22 154	0.15 154	0.05 1	0.19 495	0.05 1	0.07 148	0.05 3	0.10 180

3.75w	0.12 34	0.10 93	0.21 58	0.17 47	0.11 125	0.18 140	0.12 38	0.24 106	0.15 51	0.13 82	0.12 64	0.08 1	0.10 66	0.18 71	0.12 11	0.05 1	0.14 398	0.05 1	0.05 22	0.05 3	0.08 70

monsterstereo	0.13 66	0.10 93	0.20 42	0.19 113	0.12 162	0.14 24	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 94	0.05 1	0.16 445	0.06 70	0.09 340	0.06 90	0.07 21

MonSter	0.13 66	0.09 69	0.20 42	0.17 47	0.09 19	0.15 47	0.12 38	0.25 126	0.20 110	0.09 3	0.11 34	0.08 1	0.07 2	0.20 114	0.13 41	0.05 1	0.24 548	0.05 1	0.09 340	0.05 3	0.13 317

Pointernet	0.15 110	0.08 47	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 71	0.13 41	0.08 228	0.06 55	0.06 70	0.05 22	0.06 90	0.08 70

trnet	0.14 94	0.09 69	0.26 87	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 93	0.14 94	0.09 312	0.05 5	0.06 70	0.04 1	0.06 90	0.06 7

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	0.08 228	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
gc-stereo	0.11 3	0.07 1	0.18 11	0.16 9	0.09 19	0.14 24	0.13 80	0.19 23	0.13 15	0.10 19	0.11 34	0.10 38	0.10 66	0.17 46	0.15 154	0.08 228	0.11 315	0.05 1	0.06 67	0.05 3	0.10 180

USM	0.11 3	0.07 1	0.17 3	0.17 47	0.08 5	0.16 82	0.13 80	0.20 28	0.16 60	0.10 19	0.10 18	0.10 38	0.08 8	0.17 46	0.14 94	0.07 82	0.11 315	0.05 1	0.07 148	0.05 3	0.11 220

SteFusion	0.11 3	0.07 1	0.17 3	0.17 47	0.10 90	0.15 47	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

xxxad45	0.11 3	0.07 1	0.16 1	0.18 75	0.09 19	0.15 47	0.13 80	0.25 126	0.19 96	0.10 19	0.09 11	0.10 38	0.10 66	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 19	0.15 47	0.13 80	0.24 106	0.19 96	0.10 19	0.11 34	0.09 19	0.10 66	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 47	0.13 80	0.25 126	0.18 82	0.10 19	0.10 18	0.11 87	0.10 66	0.14 3	0.13 41	0.05 1	0.06 55	0.05 1	0.05 22	0.05 3	0.07 21

ITERv28	0.12 34	0.07 1	0.20 42	0.16 9	0.09 19	0.17 110	0.13 80	0.21 46	0.14 32	0.09 3	0.11 34	0.10 38	0.09 22	0.18 71	0.14 94	0.07 82	0.12 347	0.05 1	0.06 67	0.05 3	0.16 385

uio108cc	0.12 34	0.07 1	0.20 42	0.16 9	0.09 19	0.16 82	0.13 80	0.22 66	0.13 15	0.09 3	0.11 34	0.11 87	0.10 66	0.17 46	0.14 94	0.07 82	0.15 431	0.06 70	0.07 148	0.05 3	0.17 408

dd23bbn	0.12 34	0.07 1	0.19 17	0.16 9	0.08 5	0.17 110	0.13 80	0.25 126	0.13 15	0.11 54	0.14 116	0.10 38	0.11 113	0.17 46	0.15 154	0.07 82	0.10 273	0.05 1	0.06 67	0.05 3	0.20 449

ITERv21	0.12 34	0.07 1	0.19 17	0.16 9	0.09 19	0.16 82	0.13 80	0.21 46	0.13 15	0.09 3	0.10 18	0.11 87	0.09 22	0.18 71	0.14 94	0.08 228	0.12 347	0.05 1	0.06 67	0.05 3	0.12 276

ITERv19	0.13 66	0.08 47	0.27 101	0.17 47	0.08 5	0.11 3	0.13 80	0.19 23	0.17 66	0.13 82	0.14 116	0.09 19	0.10 66	0.20 114	0.13 41	0.06 33	0.06 55	0.05 1	0.08 249	0.05 3	0.31 544

ITER124	0.12 34	0.07 1	0.18 11	0.16 9	0.09 19	0.17 110	0.13 80	0.20 28	0.13 15	0.10 19	0.10 18	0.10 38	0.10 66	0.17 46	0.14 94	0.07 82	0.12 347	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 19	0.15 47	0.13 80	0.22 66	0.12 5	0.10 19	0.12 64	0.11 87	0.10 66	0.16 18	0.14 94	0.07 82	0.13 376	0.05 1	0.07 148	0.05 3	0.12 276

iked130	0.11 3	0.07 1	0.19 17	0.16 9	0.09 19	0.14 24	0.13 80	0.22 66	0.11 2	0.09 3	0.11 34	0.10 38	0.09 22	0.15 8	0.14 94	0.07 82	0.12 347	0.05 1	0.07 148	0.05 3	0.12 276

DLNR-FE	10.53 648	12.31 655	20.33 659	105.85 667	23.36 664	0.14 24	0.13 80	3.25 644	0.20 110	0.16 143	0.23 215	0.16 172	0.10 66	0.31 314	0.16 189	2.59 646	0.32 594	0.07 132	0.07 148	40.66 667	0.28 531

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 28	0.15 51	0.75 590	0.13 82	0.13 122	0.11 113	0.16 18	0.16 189	0.08 228	0.10 273	0.06 70	0.05 22	0.05 3	0.18 414

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 60	0.10 19	0.10 18	0.10 38	0.09 22	0.19 93	0.12 11	0.05 1	0.11 315	0.06 70	0.06 67	0.05 3	0.11 220

IGEV	0.12 34	0.07 1	0.19 17	0.16 9	0.11 125	0.16 82	0.13 80	0.22 66	0.17 66	0.12 71	0.15 124	0.09 19	0.07 2	0.16 18	0.12 11	0.06 33	0.10 273	0.06 70	0.07 148	0.05 3	0.08 70

LG-Stereo_L2	0.11 3	0.09 69	0.22 63	0.18 75	0.10 90	0.12 9	0.13 80	0.18 11	0.14 32	0.10 19	0.07 3	0.08 1	0.08 8	0.17 46	0.11 1	0.06 33	0.08 196	0.06 70	0.04 1	0.05 3	0.07 21

LG-Stereo_L1	0.11 3	0.09 69	0.22 63	0.18 75	0.10 90	0.12 9	0.13 80	0.18 11	0.12 5	0.09 3	0.07 3	0.08 1	0.07 2	0.18 71	0.11 1	0.06 33	0.10 273	0.06 70	0.04 1	0.05 3	0.07 21

SGD-Stereo	0.12 34	0.08 47	0.18 11	0.17 47	0.07 1	0.17 110	0.13 80	0.19 23	0.17 66	0.12 71	0.13 82	0.11 87	0.12 147	0.19 93	0.12 11	0.08 228	0.04 1	0.06 70	0.05 22	0.06 90	0.05 1

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 66	0.15 290	0.21 58	0.27 452	0.09 19	0.15 47	0.13 80	0.23 83	0.21 132	0.12 71	0.11 34	0.10 38	0.13 178	0.22 154	0.13 41	0.07 82	0.05 5	0.06 70	0.05 22	0.07 151	0.07 21

FoundationStereo	0.13 66	0.08 47	0.18 11	0.29 499	0.30 561	0.12 9	0.13 80	0.12 1	0.18 82	0.09 3	0.08 6	0.10 38	0.08 8	0.14 3	0.11 1	0.07 82	0.31 589	0.06 70	0.04 1	0.05 3	0.06 7

castereo++	0.14 94	0.13 213	0.25 80	0.19 113	0.10 90	0.27 332	0.13 80	0.24 106	0.26 204	0.11 54	0.13 82	0.16 172	0.10 66	0.18 71	0.11 1	0.07 82	0.08 196	0.07 132	0.06 67	0.05 3	0.07 21

dual_stereo	0.18 156	0.08 47	0.26 87	0.21 187	0.32 571	0.11 3	0.13 80	0.27 145	0.20 110	0.11 54	0.09 11	0.10 38	0.08 8	0.20 114	0.14 94	0.07 82	0.45 613	0.06 70	0.05 22	0.05 3	0.65 620

U	1.02 611	0.10 93	0.26 87	0.22 239	3.66 641	6.41 645	0.13 80	0.22 66	0.21 132	0.11 54	0.11 34	0.10 38	0.09 22	0.12 1	0.11 1	0.07 82	0.05 5	5.35 651	2.86 648	0.07 151	0.06 7

MaDis-Stereo	0.15 110	0.17 354	0.39 175	0.19 113	0.15 313	0.16 82	0.13 80	0.26 137	0.22 142	0.13 82	0.15 124	0.14 148	0.11 113	0.17 46	0.17 214	0.08 228	0.07 133	0.08 213	0.06 67	0.07 151	0.06 7

MIF-Stereo (partial)	0.18 156	0.13 213	0.50 296	0.22 239	0.15 313	0.16 82	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	0.08 249	0.09 289	0.08 70

UniTT-Stereo	0.15 110	0.12 178	0.45 219	0.21 187	0.14 251	0.17 110	0.13 80	0.20 28	0.19 96	0.16 143	0.20 176	0.10 38	0.11 113	0.18 71	0.17 214	0.08 228	0.06 55	0.07 132	0.06 67	0.08 211	0.07 21

DLNR_Zeroshot_test	10.53 648	12.28 654	20.32 657	105.84 666	23.88 665	0.14 24	0.13 80	3.20 643	0.20 110	0.16 143	0.23 215	0.16 172	0.10 66	0.32 324	0.16 189	2.54 645	0.32 594	0.07 132	0.07 148	40.17 666	0.28 531

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	0.08 249	0.10 351	0.09 118

CREStereo++_RVC	0.16 131	0.09 69	0.42 202	0.17 47	0.11 125	0.18 140	0.13 80	0.23 83	0.31 278	0.21 196	0.31 293	0.13 122	0.11 113	0.17 46	0.16 189	0.07 82	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
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	0.08 228	0.10 273	0.07 132	0.06 67	0.07 151	0.09 118

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	0.08 228	0.08 196	0.09 298	0.08 249	0.10 351	0.07 21

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 66	0.33 334	0.13 41	0.08 228	0.11 315	0.08 213	0.09 340	0.07 151	0.10 180

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 82	0.06 55	0.11 428	0.11 431	0.11 403	0.09 118

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	0.08 228	0.08 196	0.08 213	0.08 249	0.07 151	0.08 70

DDF-Stereo	0.16 131	0.08 47	0.30 118	0.21 187	0.20 460	0.12 9	0.14 116	0.20 28	0.19 96	0.11 54	0.10 18	0.13 122	0.12 147	0.24 188	0.20 292	0.09 312	0.18 482	0.07 132	0.06 67	0.20 550	0.19 431

zero-FE	0.21 245	0.08 47	1.10 565	0.24 337	0.27 544	0.12 9	0.14 116	0.20 28	0.20 110	0.12 71	0.11 34	0.13 122	0.11 113	0.22 154	0.19 270	0.09 312	0.23 535	0.07 132	0.08 249	0.19 542	0.27 523

water-stereo	0.15 110	0.11 127	0.32 138	0.19 113	0.10 90	0.17 110	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 94	0.07 82	0.06 55	0.07 132	0.06 67	0.06 90	0.11 220

DilatedVolume-Stereo	0.15 110	0.09 69	0.26 87	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 82	0.07 133	0.06 70	0.06 67	0.05 3	0.08 70

2w_stereo	0.13 66	0.11 127	0.21 58	0.18 75	0.09 19	0.17 110	0.14 116	0.29 170	0.20 110	0.15 129	0.14 116	0.08 1	0.11 113	0.15 8	0.13 41	0.05 1	0.12 347	0.05 1	0.05 22	0.05 3	0.08 70

LG-Stereo_Zeroshot	0.14 94	0.10 93	0.27 101	0.21 187	0.11 125	0.16 82	0.14 116	0.24 106	0.17 66	0.17 156	0.20 176	0.18 200	0.11 113	0.16 18	0.17 214	0.07 82	0.08 196	0.07 132	0.07 148	0.07 151	0.09 118

GIP-stereo	0.16 131	0.12 178	0.25 80	0.24 337	0.22 492	0.15 47	0.14 116	0.32 211	0.21 132	0.11 54	0.16 133	0.13 122	0.09 22	0.20 114	0.13 41	0.07 82	0.13 376	0.06 70	0.05 22	0.06 90	0.32 550

DEFOM-Stereo	0.11 3	0.10 93	0.21 58	0.18 75	0.09 19	0.21 221	0.14 116	0.14 3	0.17 66	0.11 54	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

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	0.10 273	0.12 463	0.10 397	0.12 444	0.15 369

AIO-Stereo	0.16 131	0.12 178	0.29 110	0.30 510	0.20 460	0.16 82	0.14 116	0.28 151	0.22 142	0.14 103	0.15 124	0.13 122	0.08 8	0.20 114	0.15 154	0.06 33	0.16 445	0.07 132	0.08 249	0.06 90	0.24 496

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 82	0.07 133	0.07 132	0.07 148	0.07 151	0.08 70

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 66	0.32 324	0.14 94	0.07 82	0.30 585	0.07 132	0.07 148	0.06 90	0.09 118

MIM_Stereo	0.20 211	0.17 354	0.55 367	0.20 154	0.21 477	0.17 110	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	0.08 196	0.09 298	0.08 249	0.08 211	0.15 369

CASnet	0.15 110	0.13 213	0.30 118	0.22 239	0.08 5	0.15 47	0.14 116	0.28 151	0.26 204	0.23 222	0.20 176	0.15 163	0.11 113	0.18 71	0.13 41	0.07 82	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)
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 82	0.07 133	0.12 463	0.09 340	0.09 289	0.16 385

LoS	0.15 110	0.09 69	0.34 148	0.17 47	0.09 19	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 94	0.08 228	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 82	0.14 116	0.29 170	0.20 110	0.13 82	0.14 116	0.13 122	0.08 8	0.23 177	0.14 94	0.06 33	0.13 376	0.07 132	0.06 67	0.06 90	0.11 220

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	0.08 249	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
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	0.08 228	0.06 55	0.09 298	0.07 148	0.08 211	0.07 21

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	0.08 249	0.10 351	0.09 118

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 82	0.06 55	0.10 371	0.07 148	0.06 90	0.08 70

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	0.08 249	0.10 351	0.09 118

TANstereo	0.16 131	0.11 127	0.43 208	0.16 9	0.08 5	0.25 308	0.14 116	0.23 83	0.29 252	0.25 243	0.30 282	0.16 172	0.12 147	0.18 71	0.13 41	0.08 228	0.07 133	0.06 70	0.05 22	0.07 151	0.08 70

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	0.08 228	0.06 55	0.08 213	0.07 148	0.11 403	0.13 317

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 87	0.13 178	0.25 206	0.15 154	0.07 82	0.23 535	0.06 70	0.08 249	0.06 90	0.57 606

MSCF	0.20 211	0.14 257	0.31 126	0.40 579	0.29 556	0.17 110	0.15 141	0.29 170	0.22 142	0.17 156	0.16 133	0.11 87	0.13 178	0.24 188	0.15 154	0.07 82	0.23 535	0.06 70	0.08 249	0.07 151	0.57 606

depthmonostereo	0.15 110	0.12 178	0.34 148	0.19 113	0.09 19	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 94	0.07 82	0.07 133	0.07 132	0.06 67	0.05 3	0.08 70

2.5w	0.13 66	0.10 93	0.23 68	0.18 75	0.09 19	0.15 47	0.15 141	0.21 46	0.16 60	0.12 71	0.13 82	0.10 38	0.09 22	0.21 131	0.12 11	0.05 1	0.19 495	0.05 1	0.07 148	0.05 3	0.12 276

1w_stereo	0.13 66	0.09 69	0.17 3	0.19 113	0.10 90	0.16 82	0.15 141	0.27 145	0.22 142	0.14 103	0.16 133	0.08 1	0.12 147	0.19 93	0.14 94	0.05 1	0.10 273	0.05 1	0.04 1	0.05 3	0.09 118

GREAT-IGEV	0.19 183	0.11 127	0.39 175	0.22 239	0.33 573	0.14 24	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 94	0.06 33	0.50 616	0.06 70	0.06 67	0.07 151	0.53 602

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	0.12 347	0.17 548	0.16 545	0.16 502	0.21 461

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 82	0.07 133	0.09 298	0.09 340	0.08 211	0.13 317

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	0.12 347	0.19 563	0.12 474	0.14 481	0.14 351

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 211	0.74 609	0.71 469	0.17 47	0.08 5	0.15 47	0.15 141	0.19 23	0.18 82	0.13 82	0.12 64	0.10 38	0.08 8	0.16 18	0.14 94	0.34 599	0.12 347	0.08 213	0.07 148	0.11 403	0.24 496

RSM++	0.14 94	0.11 127	0.25 80	0.32 532	0.17 381	0.17 110	0.15 141	0.23 83	0.21 132	0.12 71	0.12 64	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 80	0.29 499	0.16 351	0.16 82	0.15 141	0.24 106	0.20 110	0.13 82	0.13 82	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

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 94	0.07 82	0.08 196	0.07 132	0.07 148	0.06 90	0.09 118

MoCha-V2	0.18 156	0.12 178	0.40 184	0.30 510	0.24 522	0.16 82	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	0.25 507

IGEV++	0.19 183	0.13 213	0.38 168	0.30 510	0.19 436	0.15 47	0.15 141	0.32 211	0.18 82	0.13 82	0.16 133	0.12 108	0.11 113	0.24 188	0.15 154	0.07 82	0.32 594	0.07 132	0.05 22	0.07 151	0.42 584

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	0.07 133	0.13 489	0.07 148	0.17 517	0.10 180

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 94	0.07 82	0.23 535	0.07 132	0.06 67	0.05 3	0.07 21

CES	0.14 94	0.08 47	0.24 71	0.17 47	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 66	0.19 93	0.12 11	0.07 82	0.05 5	0.06 70	0.04 1	0.08 211	0.20 449

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 82	0.16 445	0.07 132	0.07 148	0.08 211	0.08 70

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 94	0.07 82	0.17 470	0.07 132	0.07 148	0.06 90	0.30 540

GLC_STEREO	0.15 110	0.11 127	0.31 126	0.22 239	0.09 19	0.17 110	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 82	0.09 238	0.09 298	0.08 249	0.07 151	0.07 21

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	0.08 249	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	0.08 249	0.10 351	0.09 118

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	0.08 249	0.10 351	0.09 118

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	0.08 249	0.10 351	0.09 118

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 83	0.28 233	0.22 214	0.26 240	0.14 148	0.12 147	0.16 18	0.14 94	0.08 228	0.05 5	0.06 70	0.04 1	0.07 151	0.06 7

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 94	0.07 82	0.06 55	0.07 132	0.07 148	0.06 90	0.07 21

CREStereo	0.14 94	0.09 69	0.27 101	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 93	0.14 94	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
PMTNet	0.16 131	0.09 69	0.31 126	0.15 3	0.09 19	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 94	0.29 592	0.05 5	0.06 70	0.04 1	0.07 151	0.07 21

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	0.07 133	0.11 428	0.11 431	0.11 403	0.09 118

HITNet	0.22 267	0.23 445	0.60 416	0.20 154	0.09 19	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 82	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
GEAStereo	0.20 211	0.10 93	0.31 126	0.35 554	0.42 594	0.19 159	0.16 172	0.23 83	0.18 82	0.14 103	0.15 124	0.10 38	0.09 22	0.21 131	0.18 241	0.08 228	0.28 569	0.06 70	0.05 22	0.08 211	0.57 606

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 38	0.09 22	0.21 131	0.18 241	0.08 228	0.31 589	0.06 70	0.06 67	0.08 211	0.63 615

GS-Stereo							0.16 172	0.38 284	0.21 132	0.14 103	0.15 124	0.10 38	0.09 22	0.21 131	0.18 241	0.08 228	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	0.15 154	0.07 82	0.28 569	0.07 132	0.05 22	0.07 151	0.56 603

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	0.15 154	0.07 82	0.28 569	0.07 132	0.05 22	0.07 151	0.56 603

FlowAnything_test	0.15 110	0.12 178	0.23 68	0.21 187	0.12 162	0.18 140	0.16 172	0.25 126	0.17 66	0.15 129	0.13 82	0.15 163	0.14 195	0.19 93	0.17 214	0.10 379	0.07 133	0.11 428	0.12 474	0.08 211	0.10 180

3w_stereo	0.14 94	0.11 127	0.31 126	0.19 113	0.09 19	0.16 82	0.16 172	0.28 151	0.20 110	0.13 82	0.12 64	0.08 1	0.12 147	0.19 93	0.12 11	0.05 1	0.19 495	0.05 1	0.06 67	0.05 3	0.10 180

HART	0.20 211	0.14 257	0.42 202	0.26 414	0.24 522	0.17 110	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 94	0.06 33	0.36 603	0.07 132	0.05 22	0.08 211	0.27 523

HI	0.21 245	0.16 323	0.50 296	0.18 75	0.15 313	0.17 110	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	0.17 110	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

SCV_C0	0.19 183	0.14 257	0.40 184	0.30 510	0.20 460	0.15 47	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 94	0.07 82	0.22 525	0.06 70	0.06 67	0.09 289	0.25 507

SCV	0.18 156	0.15 290	0.37 166	0.26 414	0.20 460	0.16 82	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	0.08 228	0.19 495	0.07 132	0.07 148	0.09 289	0.26 519

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 94	0.19 564	0.07 133	0.10 371	0.11 431	0.08 211	0.09 118

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	0.15 154	0.08 228	0.07 133	0.10 371	0.11 431	0.07 151	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	0.08 249	0.07 151	0.13 317

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 82	0.25 553	0.07 132	0.08 249	0.06 90	0.19 431

WCG-NET（raft）	0.16 131	0.14 257	0.32 138	0.18 75	0.09 19	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	0.17 470	0.06 70	0.05 22	0.07 151	0.07 21

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 66	0.19 93	0.16 189	0.07 82	0.13 376	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	0.17 110	0.16 172	0.42 337	0.25 193	0.19 179	0.18 157	0.13 122	0.10 66	0.22 154	0.12 11	0.12 458	0.10 273	0.11 428	0.08 249	0.10 351	0.09 118
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
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 94	0.31 596	0.27 564	0.06 70	0.05 22	0.97 631	0.31 544

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	0.08 228	0.06 55	0.09 298	0.10 397	0.10 351	0.08 70

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	0.08 228	0.20 509	0.08 213	0.08 249	0.10 351	0.16 385

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 82	0.29 584	0.07 132	0.09 340	0.07 151	0.37 573

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	0.08 228	0.07 133	0.06 70	0.05 22	0.07 151	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	0.15 154	0.07 82	0.25 553	0.07 132	0.07 148	0.06 90	0.37 573

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	0.14 398	0.08 213	0.08 249	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	0.14 398	0.08 213	0.08 249	0.06 90	0.10 180

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 94	0.09 312	0.09 238	0.09 298	0.11 431	0.06 90	0.19 431

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	0.08 228	0.06 55	0.09 298	0.07 148	0.08 211	0.07 21

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 82	0.06 55	0.08 213	0.07 148	0.06 90	0.11 220

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	0.08 228	0.06 55	0.09 298	0.07 148	0.09 289	0.10 180

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 82	0.06 55	0.08 213	0.07 148	0.06 90	0.07 21

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	0.08 228	0.16 445	0.08 213	0.07 148	0.07 151	0.12 276

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	0.11 315	0.09 298	0.09 340	0.09 289	0.10 180

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 94	0.07 82	0.05 5	0.07 132	0.07 148	0.06 90	0.06 7

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 83	0.18 82	0.14 103	0.19 167	0.10 38	0.11 113	0.20 114	0.19 270	0.08 228	0.28 569	0.06 70	0.05 22	0.09 289	0.57 606

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	0.08 228	0.06 55	0.10 371	0.09 340	0.11 403	0.09 118

AIO_rvc	0.20 211	0.16 323	0.49 274	0.41 585	0.29 556	0.15 47	0.17 207	0.21 46	0.19 96	0.17 156	0.14 116	0.13 122	0.08 8	0.35 356	0.13 41	0.07 82	0.19 495	0.06 70	0.05 22	0.06 90	0.41 581

HUF	0.26 377	0.15 290	0.79 494	0.39 574	0.31 568	0.16 82	0.17 207	0.36 258	0.25 193	0.19 179	0.14 116	0.23 257	0.11 113	0.32 324	0.14 94	0.08 228	0.60 629	0.06 70	0.05 22	0.07 151	0.56 603

AIO_test	0.20 211	0.12 178	0.46 233	0.45 592	0.38 587	0.15 47	0.17 207	0.28 151	0.20 110	0.19 179	0.13 82	0.14 148	0.09 22	0.39 378	0.13 41	0.07 82	0.21 514	0.06 70	0.06 67	0.06 90	0.34 558

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 46	0.21 132	0.15 129	0.13 82	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

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 82	0.05 5	0.07 132	0.06 67	0.06 90	0.08 70

mms	0.15 110	0.14 257	0.25 80	0.20 154	0.15 313	0.17 110	0.17 207	0.21 46	0.19 96	0.14 103	0.18 157	0.14 148	0.09 22	0.26 226	0.15 154	0.06 33	0.07 133	0.08 213	0.06 67	0.07 151	0.19 431

rvit_stereo_0083	0.17 146	0.13 213	0.29 110	0.21 187	0.13 212	0.17 110	0.17 207	0.23 83	0.36 342	0.16 143	0.22 204	0.19 210	0.17 250	0.21 131	0.17 214	0.11 418	0.10 273	0.10 371	0.08 249	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	0.20 114	0.15 154	0.12 458	0.08 196	0.09 298	0.08 249	0.10 351	0.08 70

WCG-NET	0.15 110	0.12 178	0.31 126	0.18 75	0.09 19	0.18 140	0.17 207	0.23 83	0.29 252	0.18 174	0.22 204	0.15 163	0.12 147	0.19 93	0.13 41	0.06 33	0.12 347	0.07 132	0.05 22	0.06 90	0.06 7

rvit_stereo_0081	0.16 131	0.13 213	0.30 118	0.21 187	0.12 162	0.17 110	0.17 207	0.24 106	0.34 315	0.17 156	0.19 167	0.18 200	0.15 214	0.20 114	0.17 214	0.11 418	0.08 196	0.09 298	0.08 249	0.09 289	0.07 21

rvit_stereo_0082	0.16 131	0.13 213	0.30 118	0.21 187	0.12 162	0.17 110	0.17 207	0.24 106	0.34 315	0.17 156	0.19 167	0.18 200	0.15 214	0.20 114	0.17 214	0.11 418	0.08 196	0.09 298	0.08 249	0.09 289	0.07 21

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 46	0.23 156	0.14 103	0.24 224	0.16 172	0.10 66	0.19 93	0.13 41	0.07 82	0.06 55	0.07 132	0.06 67	0.10 351	0.07 21

Former-RAFT_DAM_RVC	0.18 156	0.15 290	0.27 101	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	0.20 114	0.16 189	0.08 228	0.07 133	0.09 298	0.07 148	0.09 289	0.08 70

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	0.19 495	0.07 132	0.07 148	0.09 289	0.23 483

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 82	0.12 108	0.12 147	0.27 240	0.13 41	0.07 82	0.25 553	0.08 213	0.07 148	0.08 211	0.36 565

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 64	0.14 148	0.12 147	0.38 375	0.31 433	0.07 82	0.16 445	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 82	0.12 108	0.12 147	0.27 240	0.13 41	0.07 82	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 82	0.12 108	0.12 147	0.27 240	0.13 41	0.07 82	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 82	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

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	0.08 196	0.09 298	0.08 249	0.09 289	0.12 276

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	0.08 249	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 93	0.18 241	0.42 609	0.23 535	0.07 132	0.06 67	0.50 603	0.14 351

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	0.15 154	0.07 82	0.08 196	0.07 132	0.07 148	0.06 90	0.07 21

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	0.26 519

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 66	0.22 154	0.18 241	0.07 82	0.07 133	0.10 371	0.08 249	0.08 211	0.33 555

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 82	0.28 569	0.07 132	0.05 22	0.08 211	0.44 588

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 82	0.12 108	0.12 147	0.32 324	0.13 41	0.07 82	0.26 560	0.08 213	0.07 148	0.08 211	0.48 595

knoymous	0.18 156	0.10 93	0.35 154	0.17 47	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

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 71	0.15 154	0.07 82	0.14 398	0.07 132	0.06 67	0.06 90	0.08 70

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 82	0.12 108	0.12 147	0.27 240	0.13 41	0.07 82	0.25 553	0.08 213	0.07 148	0.08 211	0.36 565

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	0.24 496

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	0.07 133	0.11 428	0.10 397	0.09 289	0.10 180

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	0.10 273	0.12 463	0.08 249	0.12 444	0.11 220

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 82	0.12 108	0.12 147	0.32 324	0.13 41	0.07 82	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
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 82	0.06 55	0.08 213	0.07 148	0.07 151	0.08 70

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	0.08 228	0.05 5	0.10 371	0.08 249	0.09 289	0.07 21

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	0.08 249	0.08 211	0.10 180

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	0.08 196	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

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	0.08 228	0.19 495	0.11 428	0.12 474	0.09 289	0.09 118

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 82	0.12 347	0.10 371	0.09 340	0.09 289	0.14 351

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	0.08 249	0.11 403	0.11 220

111	0.22 267	0.22 429	0.57 387	0.19 113	0.09 19	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	0.08 228	0.05 5	0.07 132	0.06 67	0.07 151	0.15 369

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	0.10 273	0.07 132	0.07 148	0.07 151	0.11 220

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	0.14 398	0.14 514	0.16 545	0.21 557	0.24 496

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	0.07 133	0.09 298	0.08 249	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	0.08 249	0.12 444	0.11 220

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.
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	0.08 228	0.06 55	0.06 70	0.05 22	0.09 289	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	0.08 228	0.10 273	0.08 213	0.13 506	0.08 211	0.20 449

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 82	0.05 5	0.09 298	0.06 67	0.06 90	0.06 7

LG-Stereo	0.14 94	0.13 213	0.30 118	0.21 187	0.11 125	0.16 82	0.18 260	0.23 83	0.19 96	0.12 71	0.18 157	0.11 87	0.09 22	0.15 8	0.14 94	0.06 33	0.07 133	0.08 213	0.08 249	0.07 151	0.07 21

Reg-Stereo(zero)	0.18 156	0.08 47	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 82	0.11 315	0.06 70	0.07 148	0.06 90	0.11 220

fffft	0.14 94	0.12 178	0.30 118	0.19 113	0.10 90	0.17 110	0.18 260	0.23 83	0.17 66	0.14 103	0.11 34	0.13 122	0.10 66	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
tt45	0.15 110	0.14 257	0.29 110	0.19 113	0.11 125	0.23 269	0.18 260	0.23 83	0.18 82	0.16 143	0.13 82	0.14 148	0.10 66	0.31 314	0.15 154	0.07 82	0.05 5	0.08 213	0.06 67	0.07 151	0.08 70

ours_stereo	0.15 110	0.14 257	0.29 110	0.21 187	0.14 251	0.17 110	0.18 260	0.21 46	0.20 110	0.13 82	0.18 157	0.14 148	0.10 66	0.24 188	0.15 154	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 82	0.17 145	0.15 163	0.13 178	0.25 206	0.15 154	0.06 33	0.08 196	0.08 213	0.06 67	0.07 151	0.15 369

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 82	0.10 273	0.07 132	0.09 340	0.07 151	0.31 544

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	0.08 196	0.11 428	0.11 431	0.11 403	0.15 369

RAStereo	0.14 94	0.15 290	0.40 184	0.22 239	0.11 125	0.15 47	0.18 260	0.25 126	0.24 168	0.13 82	0.17 145	0.11 87	0.09 22	0.15 8	0.13 41	0.08 228	0.06 55	0.08 213	0.06 67	0.07 151	0.05 1

Occ-G	0.18 156	0.10 93	0.38 168	0.23 290	0.15 313	0.16 82	0.18 260	0.23 83	0.26 204	0.15 129	0.20 176	0.21 236	0.11 113	0.22 154	0.19 270	0.07 82	0.17 470	0.07 132	0.06 67	0.08 211	0.30 540

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 82	0.26 560	0.09 298	0.10 397	0.07 151	0.31 544

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 64	0.14 148	0.12 147	0.38 375	0.31 433	0.07 82	0.16 445	0.08 213	0.07 148	0.08 211	0.28 531

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	0.08 196	0.12 463	0.09 340	0.13 458	0.13 317

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	0.15 154	0.07 82	0.16 445	0.07 132	0.07 148	0.07 151	0.31 544

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	0.15 154	0.07 82	0.16 445	0.07 132	0.07 148	0.07 151	0.31 544

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 46	0.18 82	0.14 103	0.20 176	0.12 108	0.17 250	0.17 46	0.14 94	0.06 33	0.05 5	0.06 70	0.04 1	0.05 3	0.14 351

CAS	0.16 131	0.07 1	0.29 110	0.42 588	0.17 381	0.20 193	0.18 260	0.23 83	0.20 110	0.15 129	0.19 167	0.11 87	0.10 66	0.15 8	0.14 94	0.31 596	0.04 1	0.06 70	0.04 1	0.06 90	0.16 385

DCANet-4	0.20 211	0.11 127	0.58 402	0.19 113	0.09 19	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 82	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 19	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 82	0.05 5	0.07 132	0.05 22	0.06 90	0.09 118

ADStereo(finetuned)	0.21 245	0.15 290	0.59 409	0.19 113	0.09 19	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 82	0.05 5	0.07 132	0.05 22	0.07 151	0.10 180

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	0.07 133	0.21 570	0.11 431	0.16 502	0.11 220

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 82	0.06 55	0.08 213	0.07 148	0.07 151	0.07 21

PFNet+	0.21 245	0.11 127	0.54 358	0.22 239	0.12 162	0.17 110	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	0.07 133	0.11 428	0.10 397	0.08 211	0.12 276

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	0.08 249	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	0.08 249	0.08 211	0.13 317

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	0.08 228	0.05 5	0.10 371	0.08 249	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	0.08 249	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	0.08 249	0.08 211	0.13 317

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 82	0.13 82	0.18 200	0.12 147	0.15 8	0.13 41	0.08 228	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
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	0.08 228	0.22 525	0.07 132	0.06 67	0.10 351	0.25 507

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	0.08 196	0.13 489	0.11 431	0.11 403	0.09 118

DCANet	0.20 211	0.15 290	0.57 387	0.19 113	0.09 19	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 82	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 19	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 82	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 19	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 82	0.05 5	0.07 132	0.05 22	0.06 90	0.09 118

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 64	0.13 122	0.12 147	0.34 349	0.33 451	0.07 82	0.20 509	0.07 132	0.08 249	0.08 211	0.34 558

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	0.09 238	0.08 213	0.08 249	0.08 211	0.11 220

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	0.07 133	0.08 213	0.08 249	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
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	0.07 133	0.09 298	0.09 340	0.09 289	0.11 220

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 71	0.18 241	0.08 228	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 71	0.18 241	0.08 228	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
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	0.08 196	0.13 489	0.14 524	0.13 458	0.13 317

MLCV	0.25 354	0.23 445	0.59 409	0.22 239	0.09 19	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 82	0.05 5	0.07 132	0.06 67	0.07 151	0.08 70

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 82	0.09 238	0.08 213	0.08 249	0.08 211	0.35 563

xyz-stereo-finetune2	0.18 156	0.16 323	0.32 138	0.16 9	0.09 19	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

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	0.09 238	0.10 371	0.08 249	0.09 289	0.11 220

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	0.07 133	0.15 531	0.08 249	0.16 502	0.14 351

castereo	0.14 94	0.11 127	0.22 63	0.19 113	0.10 90	0.20 193	0.19 304	0.32 211	0.28 233	0.13 82	0.18 157	0.16 172	0.16 233	0.16 18	0.14 94	0.07 82	0.06 55	0.07 132	0.06 67	0.06 90	0.07 21

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	0.16 445	0.08 213	0.08 249	0.09 289	0.22 475

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	0.16 445	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	0.16 445	0.08 213	0.09 340	0.08 211	0.13 317

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	0.16 445	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	0.16 445	0.07 132	0.07 148	0.08 211	0.13 317

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	0.08 228	0.28 569	0.08 213	0.06 67	0.09 289	0.23 483

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	0.08 228	0.28 569	0.10 371	0.11 431	0.09 289	0.23 483

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	0.08 228	0.28 569	0.08 213	0.06 67	0.09 289	0.23 483

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	0.08 228	0.28 569	0.08 213	0.06 67	0.08 211	0.37 573

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	0.08 228	0.28 569	0.08 213	0.06 67	0.08 211	0.37 573

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 82	0.09 238	0.08 213	0.08 249	0.08 211	0.35 563

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	0.08 196	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.
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	0.18 482	0.09 298	0.13 506	0.10 351	0.27 523

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 82	0.13 122	0.12 147	0.25 206	0.13 41	0.06 33	0.09 238	0.07 132	0.06 67	0.07 151	0.22 475

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 82	0.16 133	0.15 163	0.11 113	0.17 46	0.15 154	0.07 82	0.07 133	0.08 213	0.06 67	0.08 211	0.07 21

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	0.08 249	0.08 211	0.12 276

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 82	0.07 133	0.08 213	0.07 148	0.09 289	0.14 351

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	0.09 238	0.11 428	0.09 340	0.13 458	0.12 276

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	0.07 133	0.07 132	0.06 67	0.09 289	0.11 220

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 82	0.05 5	0.09 298	0.10 397	0.13 458	0.22 475

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	0.08 228	0.05 5	0.10 371	0.07 148	0.09 289	0.07 21

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 82	0.05 5	0.08 213	0.07 148	0.06 90	0.08 70

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	0.08 228	0.06 55	0.09 298	0.07 148	0.09 289	0.09 118

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	0.08 249	0.08 211	0.08 70

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 82	0.05 5	0.07 132	0.05 22	0.06 90	0.05 1

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	0.11 315	0.12 463	0.11 431	0.14 481	0.18 414

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	0.09 238	0.08 213	0.08 249	0.10 351	0.12 276

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	0.16 445	0.14 514	0.16 545	0.25 572	0.21 461

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

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	0.25 507

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	0.09 238	0.14 514	0.10 397	0.17 517	0.18 414

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	0.07 133	0.07 132	0.07 148	0.11 403	0.12 276

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 94	0.06 33	0.26 560	0.07 132	0.06 67	0.09 289	0.41 581

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	0.13 376	0.13 489	0.11 431	0.11 403	0.09 118

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	0.09 238	0.09 298	0.09 340	0.11 403	0.12 276

rvit_stereo_0080	0.16 131	0.17 354	0.35 154	0.19 113	0.13 212	0.14 24	0.20 340	0.29 170	0.26 204	0.16 143	0.17 145	0.19 210	0.14 195	0.19 93	0.16 189	0.11 418	0.08 196	0.08 213	0.08 249	0.10 351	0.08 70

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	0.14 398	0.09 298	0.09 340	0.11 403	0.15 369

whm_eth	0.16 131	0.17 354	0.35 154	0.19 113	0.13 212	0.14 24	0.20 340	0.29 170	0.26 204	0.16 143	0.17 145	0.19 210	0.14 195	0.19 93	0.16 189	0.11 418	0.08 196	0.08 213	0.08 249	0.10 351	0.08 70

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	0.08 228	0.18 482	0.09 298	0.18 562	0.08 211	0.17 408

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	0.08 228	0.22 525	0.10 371	0.11 431	0.09 289	0.23 483

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	0.07 133	0.08 213	0.08 249	0.09 289	0.09 118

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	0.07 133	0.08 213	0.07 148	0.08 211	0.09 118

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	0.07 133	0.08 213	0.07 148	0.08 211	0.09 118

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 82	0.05 5	0.08 213	0.07 148	0.07 151	0.08 70

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	0.07 133	0.08 213	0.07 148	0.08 211	0.09 118

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	0.08 228	0.06 55	0.09 298	0.07 148	0.08 211	0.12 276

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 82	0.05 5	0.08 213	0.07 148	0.06 90	0.08 70

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 71	0.15 154	0.10 379	0.07 133	0.09 298	0.08 249	0.23 566	0.18 414

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 71	0.15 154	0.10 379	0.07 133	0.09 298	0.08 249	0.23 566	0.18 414

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	0.19 495	0.08 213	0.09 340	0.09 289	0.27 523

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	0.26 519

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	0.08 196	0.10 371	0.08 249	0.11 403	0.12 276

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	0.14 398	0.14 514	0.15 535	0.19 542	0.20 449

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	0.07 133	0.07 132	0.09 340	0.08 211	0.10 180

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	0.07 133	0.08 213	0.07 148	0.09 289	0.10 180

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	0.19 495	0.23 577	0.21 570	0.15 493	0.20 449

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	0.11 315	0.11 428	0.10 397	0.20 550	0.16 385

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

xyz-stereo-finetune	0.17 146	0.17 354	0.29 110	0.17 47	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

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 82	0.24 548	0.08 213	0.07 148	0.09 289	0.21 461

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	0.09 238	0.11 428	0.09 340	0.13 458	0.16 385

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	0.08 228	0.10 273	0.08 213	0.13 506	0.12 444	0.20 449

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	0.08 228	0.10 273	0.08 213	0.12 474	0.11 403	0.17 408

rvit_stereo_ft	0.18 156	0.19 389	0.43 208	0.25 374	0.14 251	0.17 110	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	0.07 133	0.09 298	0.09 340	0.10 351	0.08 70

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	0.21 461

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	0.21 461

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	0.21 461

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	0.14 398	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	0.14 398	0.10 371	0.09 340	0.11 403	0.16 385

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

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	0.26 519

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	0.14 398	0.10 371	0.10 397	0.11 403	0.16 385

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	0.08 228	0.28 569	0.12 463	0.11 431	0.08 211	0.37 573

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	0.08 228	0.28 569	0.12 463	0.11 431	0.08 211	0.37 573

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	0.23 483

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	0.23 483

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 82	0.14 398	0.07 132	0.08 249	0.07 151	0.25 507

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

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	0.07 133	0.10 371	0.08 249	0.12 444	0.09 118

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	0.11 315	0.20 568	0.11 431	0.15 493	0.11 220

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	0.09 238	0.10 371	0.08 249	0.14 481	0.12 276

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	0.07 133	0.10 371	0.09 340	0.10 351	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	0.07 133	0.08 213	0.07 148	0.11 403	0.09 118

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	0.08 196	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	0.07 133	0.12 463	0.11 431	0.12 444	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	0.10 273	0.16 539	0.12 474	0.13 458	0.11 220

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	0.10 273	0.14 514	0.13 506	0.13 458	0.18 414

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	0.08 228	0.07 133	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
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	0.07 133	0.12 463	0.11 431	0.12 444	0.11 220

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	0.11 315	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	0.07 133	0.11 428	0.11 431	0.10 351	0.11 220
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
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	0.08 228	0.21 514	0.08 213	0.06 67	0.09 289	0.11 220

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	0.25 507

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	0.14 398	0.10 371	0.10 397	0.11 403	0.16 385

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	0.15 431	0.09 298	0.08 249	0.10 351	0.19 431

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	0.07 133	0.10 371	0.10 397	0.09 289	0.09 118

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 82	0.12 108	0.13 178	0.33 334	0.14 94	0.07 82	0.13 376	0.09 298	0.09 340	0.09 289	0.11 220

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 82	0.12 347	0.09 298	0.09 340	0.09 289	0.11 220

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 82	0.12 347	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 82	0.13 376	0.09 298	0.09 340	0.09 289	0.11 220

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	0.24 496

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	0.12 347	0.13 489	0.13 506	0.10 351	0.08 70

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	0.08 196	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	0.08 196	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	0.08 196	0.09 298	0.09 340	0.10 351	0.10 180

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	0.19 495	0.24 579	0.20 568	0.16 502	0.16 385

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 82	0.11 315	0.08 213	0.10 397	0.08 211	0.07 21

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	0.10 273	0.09 298	0.08 249	0.10 351	0.11 220

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	0.07 133	0.11 428	0.10 397	0.09 289	0.10 180

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	0.07 133	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	0.10 273	0.09 298	0.11 431	0.10 351	0.13 317

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	0.08 228	0.07 133	0.10 371	0.07 148	0.11 403	0.07 21

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	0.25 507

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	0.07 133	0.09 298	0.10 397	0.09 289	0.09 118

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	0.08 228	0.08 196	0.09 298	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	0.09 238	0.10 371	0.10 397	0.09 289	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	0.07 133	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	0.08 196	0.09 298	0.09 340	0.10 351	0.10 180

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	0.08 196	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.
IGEV-RUCA	0.21 245	0.09 69	0.26 87	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	0.08 196	0.18 556	0.14 524	0.18 533	0.19 431

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	0.13 376	0.12 463	0.11 431	0.11 403	0.10 180

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	0.15 431	0.40 604	0.21 570	0.50 603	0.34 558

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	0.08 228	0.13 376	0.11 428	0.09 340	0.09 289	0.22 475

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	0.09 238	0.08 213	0.08 249	0.13 458	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	0.11 315	0.14 514	0.14 524	0.23 566	0.12 276

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	0.15 154	0.06 33	0.09 238	0.09 298	0.08 249	0.08 211	0.07 21

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	0.08 228	0.10 273	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 82	0.09 238	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	0.08 196	0.10 371	0.10 397	0.09 289	0.09 118

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 82	0.05 5	0.09 298	0.10 397	0.08 211	0.30 540

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 82	0.06 55	0.08 213	0.08 249	0.07 151	0.08 70

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	0.08 228	0.06 55	0.10 371	0.08 249	0.08 211	0.08 70

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 71	0.22 334	0.07 82	0.14 398	0.08 213	0.07 148	0.06 90	0.14 351

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 82	0.05 5	0.08 213	0.07 148	0.08 211	0.20 449

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	0.07 133	0.09 298	0.07 148	0.13 458	0.10 180

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	0.08 196	0.11 428	0.11 431	0.11 403	0.15 369

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	0.07 133	0.08 213	0.07 148	0.10 351	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	0.11 315	0.09 298	0.09 340	0.11 403	0.12 276

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	0.10 273	0.14 514	0.10 397	0.15 493	0.14 351

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	0.16 445	0.16 539	0.16 545	0.21 557	0.25 507

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	0.14 398	0.11 428	0.13 506	0.18 533	0.19 431

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	0.08 196	0.07 132	0.07 148	0.10 351	0.12 276

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	0.08 228	0.05 5	0.07 132	0.06 67	0.08 211	0.10 180

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

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	0.09 238	0.08 213	0.08 249	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	0.07 133	0.09 298	0.07 148	0.10 351	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	0.07 133	0.09 298	0.07 148	0.10 351	0.11 220

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	0.07 133	0.07 132	0.07 148	0.09 289	0.11 220

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	0.08 196	0.09 298	0.09 340	0.12 444	0.11 220

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 93	0.16 189	0.06 33	0.05 5	0.08 213	0.07 148	0.07 151	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 82	0.05 5	0.10 371	0.09 340	0.08 211	0.19 431

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	0.11 315	0.10 371	0.10 397	0.11 403	0.13 317

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	0.08 228	0.06 55	0.12 463	0.11 431	0.09 289	0.09 118

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	0.17 470	0.13 489	0.14 524	0.16 502	0.23 483

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	0.07 133	0.09 298	0.10 397	0.10 351	0.09 118

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	0.13 376	0.13 489	0.16 545	0.12 444	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	0.14 398	0.21 570	0.15 535	0.17 517	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	0.13 376	0.12 463	0.12 474	0.10 351	0.10 180

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	0.10 273	0.12 463	0.12 474	0.16 502	0.20 449

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	0.14 398	0.09 298	0.10 397	0.07 151	0.10 180

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 82	0.06 55	0.08 213	0.08 249	0.07 151	0.08 70

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	0.09 238	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)
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	0.08 196	0.09 298	0.08 249	0.11 403	0.13 317

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	0.19 495	0.27 582	0.17 556	0.29 589	0.27 523

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	0.12 347	0.14 514	0.12 474	0.17 517	0.21 461
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
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	0.07 133	0.09 298	0.08 249	0.13 458	0.13 317

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	0.10 273	0.11 428	0.11 431	0.10 351	0.11 220

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	0.13 376	0.74 620	0.31 601	0.68 615	0.44 588

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	0.08 228	0.06 55	0.08 213	0.08 249	0.11 403	0.10 180

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	0.14 398	0.33 599	0.21 570	0.32 594	0.23 483

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	0.08 228	0.14 398	0.08 213	0.10 397	0.07 151	0.15 369

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	0.08 228	0.09 238	0.14 514	0.13 506	0.10 351	0.10 180

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	0.08 228	0.08 196	0.07 132	0.08 249	0.09 289	0.12 276

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 82	0.31 589	0.07 132	0.09 340	0.08 211	0.47 592

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	0.08 228	0.15 431	0.11 428	0.10 397	0.11 403	0.13 317

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	0.14 398	0.14 514	0.12 474	0.20 550	0.19 431

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	0.15 431	0.19 563	0.14 524	0.17 517	0.19 431

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

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	0.16 445	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	0.16 445	0.13 489	0.12 474	0.14 481	0.14 351

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	0.23 483

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	0.11 315	0.11 428	0.12 474	0.13 458	0.11 220

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	0.08 228	0.08 196	0.09 298	0.08 249	0.08 211	0.10 180

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	0.08 228	0.08 196	0.09 298	0.08 249	0.08 211	0.10 180

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	0.19 495	0.49 608	0.22 578	0.37 598	0.30 540

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 82	0.23 535	0.10 371	0.08 249	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 82	0.23 535	0.10 371	0.08 249	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 82	0.23 535	0.10 371	0.08 249	0.08 211	0.07 21

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 82	0.23 535	0.10 371	0.08 249	0.08 211	0.07 21

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	0.12 347	0.13 489	0.12 474	0.11 403	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	0.10 273	0.10 371	0.10 397	0.10 351	0.08 70

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	0.12 347	0.12 463	0.11 431	0.13 458	0.15 369

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	0.08 196	0.12 463	0.12 474	0.12 444	0.13 317

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	0.13 376	0.15 531	0.14 524	0.18 533	0.19 431

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	0.13 376	0.14 514	0.15 535	0.10 351	0.10 180

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

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

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	0.10 273	0.14 514	0.14 524	0.15 493	0.15 369

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	0.09 238	0.13 489	0.10 397	0.20 550	0.18 414

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	0.10 273	0.11 428	0.11 431	0.13 458	0.17 408

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	0.10 273	0.12 463	0.11 431	0.14 481	0.16 385

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	0.08 228	0.12 347	0.07 132	0.10 397	0.07 151	0.13 317

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 82	0.07 133	0.09 298	0.12 474	0.09 289	0.13 317

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 82	0.07 133	0.09 298	0.09 340	0.10 351	0.14 351

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	0.14 398	0.16 539	0.12 474	0.13 458	0.16 385

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	0.15 431	0.17 548	0.15 535	0.17 517	0.19 431

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	0.15 431	0.21 570	0.21 570	0.19 542	0.21 461

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	0.09 238	0.13 489	0.12 474	0.13 458	0.13 317

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	0.11 315	0.11 428	0.11 431	0.12 444	0.11 220

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	0.09 238	0.11 428	0.12 474	0.09 289	0.09 118

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	0.09 238	0.12 463	0.11 431	0.22 561	0.25 507

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	0.14 398	0.13 489	0.12 474	0.14 481	0.20 449

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

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	0.12 347	0.19 563	0.14 524	0.16 502	0.14 351

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	0.12 347	0.19 563	0.21 570	0.14 481	0.15 369

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	0.22 475

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	0.10 273	0.12 463	0.11 431	0.13 458	0.13 317

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

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	0.08 228	0.14 398	0.10 371	0.12 474	0.11 403	0.24 496

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	0.15 431	0.13 489	0.13 506	0.16 502	0.25 507

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	0.12 347	0.13 489	0.12 474	0.16 502	0.17 408

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

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	0.07 133	0.10 371	0.24 584	0.27 582	0.32 550

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

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	0.10 273	0.10 371	0.11 431	0.11 403	0.11 220

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	0.08 196	0.09 298	0.08 249	0.95 630	0.18 414

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	0.09 238	0.13 489	0.12 474	0.13 458	0.14 351

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	0.17 470	0.22 575	0.16 545	0.17 517	0.23 483

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	0.13 376	0.13 489	0.17 556	0.15 493	0.18 414

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	0.11 315	0.13 489	0.12 474	0.16 502	0.17 408

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	0.11 315	0.10 371	0.09 340	0.14 481	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	0.11 315	0.11 428	0.10 397	0.12 444	0.16 385

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	0.09 238	0.12 463	0.11 431	0.19 542	0.22 475

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	0.16 445	0.18 556	0.16 545	0.13 458	0.19 431
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
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	0.10 273	0.10 371	0.10 397	0.14 481	0.16 385

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	0.19 495	0.24 579	0.22 578	0.27 582	0.25 507

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	0.12 347	0.16 539	0.13 506	0.13 458	0.18 414

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

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	0.14 398	0.15 531	0.17 556	0.11 403	0.11 220

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

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	0.14 398	0.15 531	0.16 545	0.16 502	0.16 385

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	0.14 398	0.17 548	0.13 506	0.22 561	0.21 461

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	0.12 347	0.21 570	0.19 564	0.26 576	0.22 475

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	0.27 523

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	0.17 470	0.16 539	0.16 545	0.19 542	0.29 537

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	0.17 470	0.17 548	0.14 524	0.17 517	0.19 431
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
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

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

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 82	0.06 55	0.12 463	0.11 431	0.09 289	0.21 461

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.
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	0.09 238	0.10 371	0.10 397	0.16 502	0.19 431

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	0.14 398	0.18 556	0.25 589	0.17 517	0.18 414

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	0.14 398	0.18 556	0.25 589	0.17 517	0.18 414
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
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	0.14 398	0.23 577	0.21 570	0.17 517	0.18 414

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	0.14 398	0.18 556	0.16 545	0.26 576	0.24 496

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	0.12 347	0.17 548	0.17 556	0.20 550	0.21 461

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	0.10 273	0.14 514	0.12 474	0.17 517	0.18 414

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	0.09 238	0.11 428	0.11 431	0.15 493	0.15 369

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	0.18 482	0.14 514	0.23 582	0.19 542	0.22 475

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	0.14 398	0.13 489	0.12 474	0.15 493	0.16 385

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	0.11 315	0.16 539	0.14 524	0.17 517	0.16 385

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	0.13 376	0.13 489	0.13 506	0.17 517	0.20 449

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

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	0.08 196	0.11 428	0.11 431	0.14 481	0.15 369

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

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	0.17 470	0.17 548	0.15 535	0.15 493	0.21 461
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
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	0.13 376	0.21 570	0.22 578	0.16 502	0.18 414

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

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	0.29 537

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

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	0.20 449
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
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	0.10 273	0.15 531	0.14 524	0.13 458	0.13 317

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	0.15 431	0.13 489	0.15 535	0.21 557	0.24 496

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	0.11 315	0.12 463	0.13 506	0.17 517	0.19 431

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

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 82	0.06 55	0.08 213	0.09 340	0.07 151	0.15 369

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	0.16 445	0.16 539	0.17 556	0.23 566	0.27 523

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	0.16 445	0.16 539	0.16 545	0.16 502	0.24 496
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
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	0.15 431	0.14 514	0.12 474	0.22 561	0.47 592

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	0.10 273	0.11 428	0.12 474	0.19 542	0.23 483

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
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	0.12 347	0.12 463	0.12 474	0.18 533	0.20 449

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	0.10 273	0.10 371	0.12 474	0.20 550	0.19 431

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	0.18 482	0.12 463	0.13 506	0.12 444	0.18 414

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	0.23 483
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
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
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

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

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	0.08 228	0.06 55	0.09 298	0.08 249	0.08 211	0.19 431

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	0.13 376	0.15 531	0.15 535	0.22 561	0.24 496

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	0.13 376	0.15 531	0.15 535	0.22 561	0.24 496

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

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	0.16 445	0.13 489	0.13 506	0.26 576	0.27 523

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

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

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	0.17 470	0.20 568	0.21 570	0.18 533	0.21 461

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	0.15 431	0.15 531	0.18 562	0.21 557	0.25 507

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

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	0.10 273	0.13 489	0.13 506	0.15 493	0.16 385

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	0.16 445	0.17 548	0.17 556	0.24 570	0.28 531

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

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	0.08 228	0.06 55	0.08 213	0.09 340	0.07 151	0.08 70

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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	0.09 238	0.12 463	0.11 431	0.11 403	0.13 317

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

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

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

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

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	0.08 228	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	0.08 228	0.06 55	0.08 213	0.09 340	0.08 211	0.09 118

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
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

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

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

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	0.28 531

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

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

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 82	0.07 133	0.07 132	0.11 431	0.07 151	0.10 180

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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