Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

S2M2_XL	0.10 1	0.10 93	0.24 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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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	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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

4.25w-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

3.5w_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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_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

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

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.
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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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
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

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	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

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
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	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

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

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
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

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

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
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

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
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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

MADNet+	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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