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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ACW_4w	0.11 3	0.07 1	0.17 3	0.18 75	0.09 19	0.15 47	0.13 80	0.24 106	0.19 96	0.10 19	0.11 34	0.09 19	0.10 66	0.16 18	0.13 41	0.05 1	0.06 55	0.06 70	0.05 22	0.05 3	0.06 7

5w_v4	0.11 3	0.07 1	0.16 1	0.18 75	0.10 90	0.15 47	0.13 80	0.25 126	0.18 82	0.10 19	0.10 18	0.11 87	0.10 66	0.14 3	0.13 41	0.05 1	0.06 55	0.05 1	0.05 22	0.05 3	0.07 21

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

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

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

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

oiu110	0.12 34	0.07 1	0.19 17	0.16 9	0.09 19	0.16 82	0.12 38	0.23 83	0.14 32	0.10 19	0.11 34	0.11 87	0.11 113	0.16 18	0.14 94	0.08 228	0.13 376	0.05 1	0.06 67	0.05 3	0.16 385

ITERv24	0.12 34	0.07 1	0.19 17	0.16 9	0.09 19	0.16 82	0.12 38	0.26 137	0.12 5	0.11 54	0.12 64	0.11 87	0.10 66	0.18 71	0.15 154	0.07 82	0.14 398	0.05 1	0.07 148	0.05 3	0.16 385

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

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

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

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

ITER124	0.12 34	0.07 1	0.18 11	0.16 9	0.09 19	0.17 110	0.13 80	0.20 28	0.13 15	0.10 19	0.10 18	0.10 38	0.10 66	0.17 46	0.14 94	0.07 82	0.12 347	0.05 1	0.07 148	0.05 3	0.12 276

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

zxcv128	0.12 34	0.07 1	0.19 17	0.16 9	0.09 19	0.15 47	0.13 80	0.22 66	0.12 5	0.10 19	0.12 64	0.11 87	0.10 66	0.16 18	0.14 94	0.07 82	0.13 376	0.05 1	0.07 148	0.05 3	0.12 276

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

ITERv14	0.12 34	0.07 1	0.19 17	0.16 9	0.09 19	0.15 47	0.12 38	0.23 83	0.12 5	0.10 19	0.11 34	0.10 38	0.09 22	0.16 18	0.14 94	0.06 33	0.12 347	0.05 1	0.06 67	0.05 3	0.12 276

v134_o9	0.12 34	0.07 1	0.19 17	0.16 9	0.09 19	0.15 47	0.12 38	0.22 66	0.13 15	0.10 19	0.11 34	0.10 38	0.09 22	0.16 18	0.14 94	0.07 82	0.10 273	0.05 1	0.07 148	0.05 3	0.13 317

ITERv12	0.12 34	0.07 1	0.19 17	0.16 9	0.09 19	0.14 24	0.12 38	0.20 28	0.14 32	0.10 19	0.12 64	0.11 87	0.09 22	0.17 46	0.14 94	0.07 82	0.11 315	0.05 1	0.07 148	0.05 3	0.14 351

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

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

99wein	0.12 34	0.07 1	0.19 17	0.16 9	0.09 19	0.14 24	0.12 38	0.21 46	0.15 51	0.10 19	0.12 64	0.10 38	0.09 22	0.17 46	0.14 94	0.07 82	0.11 315	0.05 1	0.07 148	0.05 3	0.13 317

ITERv8	0.11 3	0.07 1	0.19 17	0.16 9	0.09 19	0.14 24	0.12 38	0.22 66	0.13 15	0.10 19	0.12 64	0.10 38	0.09 22	0.16 18	0.14 94	0.07 82	0.10 273	0.05 1	0.07 148	0.05 3	0.12 276

ITERv7	0.11 3	0.07 1	0.19 17	0.16 9	0.09 19	0.15 47	0.12 38	0.21 46	0.13 15	0.10 19	0.11 34	0.10 38	0.09 22	0.16 18	0.14 94	0.07 82	0.09 238	0.05 1	0.07 148	0.05 3	0.12 276

s6wercc	0.11 3	0.07 1	0.19 17	0.16 9	0.09 19	0.14 24	0.12 38	0.21 46	0.13 15	0.10 19	0.11 34	0.10 38	0.10 66	0.16 18	0.14 94	0.07 82	0.10 273	0.05 1	0.07 148	0.05 3	0.12 276

a5sdf	0.11 3	0.07 1	0.19 17	0.16 9	0.09 19	0.15 47	0.12 38	0.21 46	0.13 15	0.10 19	0.11 34	0.10 38	0.09 22	0.16 18	0.14 94	0.07 82	0.10 273	0.05 1	0.06 67	0.05 3	0.11 220

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

LGtest1	0.10 1	0.09 69	0.19 17	0.18 75	0.09 19	0.13 16	0.09 2	0.17 7	0.13 15	0.10 19	0.08 6	0.09 19	0.09 22	0.16 18	0.12 11	0.08 228	0.06 55	0.06 70	0.05 22	0.06 90	0.08 70

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

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

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

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

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

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

SMoEStereo_RVC	0.14 94	0.15 290	0.29 110	0.19 113	0.10 90	0.19 159	0.17 207	0.21 46	0.21 132	0.15 129	0.13 82	0.12 108	0.11 113	0.25 206	0.16 189	0.06 33	0.05 5	0.08 213	0.06 67	0.06 90	0.08 70

999	0.15 110	0.13 213	0.30 118	0.19 113	0.12 162	0.20 193	0.17 207	0.25 126	0.20 110	0.14 103	0.16 133	0.14 148	0.11 113	0.36 362	0.16 189	0.07 82	0.05 5	0.07 132	0.06 67	0.06 90	0.08 70

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

test-3	0.18 156	0.10 93	0.48 254	0.23 290	0.14 251	0.18 140	0.16 172	0.32 211	0.29 252	0.26 253	0.17 145	0.22 243	0.13 178	0.26 226	0.19 270	0.06 33	0.14 398	0.08 213	0.08 249	0.06 90	0.10 180

test_1	0.18 156	0.10 93	0.48 254	0.23 290	0.14 251	0.18 140	0.16 172	0.32 211	0.29 252	0.26 253	0.17 145	0.22 243	0.13 178	0.26 226	0.19 270	0.06 33	0.14 398	0.08 213	0.08 249	0.06 90	0.10 180

TRStereo	0.22 267	0.21 410	0.62 426	0.40 579	0.19 436	0.22 250	0.16 172	0.58 514	0.30 268	0.21 196	0.21 194	0.22 243	0.13 178	0.27 240	0.14 94	0.09 312	0.09 238	0.09 298	0.11 431	0.06 90	0.19 431

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

AIO-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

fffft	0.14 94	0.12 178	0.30 118	0.19 113	0.10 90	0.17 110	0.18 260	0.23 83	0.17 66	0.14 103	0.11 34	0.13 122	0.10 66	0.24 188	0.18 241	0.06 33	0.05 5	0.07 132	0.06 67	0.07 151	0.09 118
1: 1. 1
tt45	0.15 110	0.14 257	0.29 110	0.19 113	0.11 125	0.23 269	0.18 260	0.23 83	0.18 82	0.16 143	0.13 82	0.14 148	0.10 66	0.31 314	0.15 154	0.07 82	0.05 5	0.08 213	0.06 67	0.07 151	0.08 70

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

ours_stereo	0.15 110	0.14 257	0.29 110	0.21 187	0.14 251	0.17 110	0.18 260	0.21 46	0.20 110	0.13 82	0.18 157	0.14 148	0.10 66	0.24 188	0.15 154	0.06 33	0.06 55	0.08 213	0.06 67	0.07 151	0.13 317

fffy	0.15 110	0.14 257	0.31 126	0.21 187	0.14 251	0.19 159	0.18 260	0.24 106	0.19 96	0.13 82	0.17 145	0.15 163	0.13 178	0.25 206	0.15 154	0.06 33	0.08 196	0.08 213	0.06 67	0.07 151	0.15 369

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

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

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

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

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

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

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	0.32 532	0.17 381	0.17 110	0.15 141	0.23 83	0.21 132	0.12 71	0.12 64	0.14 148	0.09 22	0.21 131	0.13 41	0.06 33	0.05 5	0.07 132	0.07 148	0.07 151	0.11 220

RSM	0.14 94	0.11 127	0.25 80	0.29 499	0.16 351	0.16 82	0.15 141	0.24 106	0.20 110	0.13 82	0.13 82	0.15 163	0.09 22	0.22 154	0.13 41	0.06 33	0.06 55	0.07 132	0.07 148	0.07 151	0.11 220

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

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

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

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

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

Any-RAFT	0.18 156	0.09 69	0.33 144	0.19 113	0.10 90	0.29 374	0.16 172	0.44 367	0.32 288	0.25 243	0.27 253	0.29 337	0.16 233	0.23 177	0.13 41	0.08 228	0.07 133	0.06 70	0.05 22	0.07 151	0.07 21

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

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

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

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

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

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

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

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

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

test_3	0.20 211	0.12 178	0.49 274	0.26 414	0.14 251	0.22 250	0.25 466	0.34 237	0.33 304	0.25 243	0.18 157	0.23 257	0.13 178	0.25 206	0.20 292	0.06 33	0.14 398	0.09 298	0.10 397	0.07 151	0.10 180

DEmStereo	0.26 377	0.10 93	0.52 335	0.19 113	0.13 212	0.31 411	0.25 466	0.29 170	0.38 367	0.36 429	0.57 530	0.24 275	0.48 552	0.53 432	0.44 502	0.07 82	0.06 55	0.08 213	0.08 249	0.07 151	0.08 70

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

111	0.22 267	0.22 429	0.57 387	0.19 113	0.09 19	0.24 291	0.17 207	0.44 367	0.46 461	0.24 230	0.30 282	0.29 337	0.22 322	0.25 206	0.19 270	0.08 228	0.05 5	0.07 132	0.06 67	0.07 151	0.15 369

RAFT-Stereo + iAFF	0.20 211	0.23 445	0.49 274	0.21 187	0.16 351	0.19 159	0.17 207	0.35 246	0.32 288	0.26 253	0.33 323	0.20 222	0.17 250	0.21 131	0.17 214	0.06 33	0.10 273	0.07 132	0.07 148	0.07 151	0.11 220

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

CREStereo	0.14 94	0.09 69	0.27 101	0.14 1	0.08 5	0.22 250	0.15 141	0.26 137	0.26 204	0.16 143	0.21 194	0.14 148	0.13 178	0.19 93	0.14 94	0.09 312	0.05 5	0.06 70	0.04 1	0.07 151	0.06 7
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.16 131	0.09 69	0.31 126	0.15 3	0.09 19	0.23 269	0.15 141	0.26 137	0.24 168	0.17 156	0.21 194	0.16 172	0.14 195	0.23 177	0.14 94	0.29 592	0.05 5	0.06 70	0.04 1	0.07 151	0.07 21

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
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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

ff7	0.18 156	0.13 213	0.41 193	0.21 187	0.15 313	0.21 221	0.17 207	0.28 151	0.23 156	0.21 196	0.13 82	0.12 108	0.12 147	0.27 240	0.13 41	0.07 82	0.25 553	0.08 213	0.07 148	0.08 211	0.36 565

IGEVStereo-DCA	0.20 211	0.17 354	0.41 193	0.22 239	0.15 313	0.20 193	0.17 207	0.28 151	0.23 156	0.19 179	0.12 64	0.14 148	0.12 147	0.38 375	0.31 433	0.07 82	0.16 445	0.08 213	0.07 148	0.08 211	0.36 565

ffff	0.18 156	0.13 213	0.41 193	0.21 187	0.15 313	0.21 221	0.17 207	0.28 151	0.23 156	0.21 196	0.13 82	0.12 108	0.12 147	0.27 240	0.13 41	0.07 82	0.25 553	0.08 213	0.07 148	0.08 211	0.36 565

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

ffm	0.27 405	0.17 354	0.84 513	0.21 187	0.13 212	0.29 374	0.21 366	0.38 284	0.46 461	0.31 339	0.44 446	0.34 393	0.24 356	0.28 264	0.12 11	0.08 228	0.28 569	0.12 463	0.11 431	0.08 211	0.37 573

ff1	0.36 492	0.17 354	0.84 513	0.21 187	0.13 212	0.29 374	0.21 366	0.38 284	0.46 461	0.31 339	0.44 446	0.34 393	0.24 356	0.91 575	1.30 608	0.08 228	0.28 569	0.12 463	0.11 431	0.08 211	0.37 573

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

tt1	0.22 267	0.16 323	0.49 274	0.26 414	0.15 313	0.31 411	0.19 304	0.38 284	0.46 461	0.21 196	0.19 167	0.13 122	0.16 233	0.28 264	0.12 11	0.08 228	0.28 569	0.08 213	0.06 67	0.08 211	0.37 573

IGEV_Zeroshot_test	0.23 300	0.11 127	0.82 503	0.21 187	0.23 505	0.20 193	0.19 304	0.38 284	0.23 156	0.34 397	0.22 204	0.29 337	0.14 195	0.24 188	0.20 292	0.07 82	0.09 238	0.08 213	0.08 249	0.08 211	0.35 563

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

MIM_Stereo	0.20 211	0.17 354	0.55 367	0.20 154	0.21 477	0.17 110	0.14 116	0.37 273	0.27 221	0.28 275	0.35 342	0.23 257	0.13 178	0.28 264	0.16 189	0.06 33	0.08 196	0.09 298	0.08 249	0.08 211	0.15 369

CASnet	0.15 110	0.13 213	0.30 118	0.22 239	0.08 5	0.15 47	0.14 116	0.28 151	0.26 204	0.23 222	0.20 176	0.15 163	0.11 113	0.18 71	0.13 41	0.07 82	0.05 5	0.11 428	0.09 340	0.08 211	0.05 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
4D-IteraStereo	0.20 211	0.21 410	0.62 426	0.21 187	0.14 251	0.19 159	0.17 207	0.29 170	0.28 233	0.24 230	0.20 176	0.20 222	0.10 66	0.22 154	0.18 241	0.07 82	0.07 133	0.10 371	0.08 249	0.08 211	0.33 555

anonymousdsp2	0.23 300	0.11 127	0.42 202	0.26 414	0.24 522	0.25 308	0.17 207	0.43 346	0.37 357	0.30 322	0.23 215	0.24 275	0.15 214	0.32 324	0.17 214	0.07 82	0.28 569	0.07 132	0.05 22	0.08 211	0.44 588

anonymousdsp	0.20 211	0.13 213	0.49 274	0.28 480	0.20 460	0.21 221	0.17 207	0.29 170	0.24 168	0.22 214	0.13 82	0.12 108	0.12 147	0.32 324	0.13 41	0.07 82	0.26 560	0.08 213	0.07 148	0.08 211	0.48 595

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

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

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

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

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

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

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_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_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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

NF-Stereo	0.22 267	0.11 127	0.52 335	0.25 374	0.12 162	0.21 221	0.18 260	0.40 314	0.35 326	0.28 275	0.30 282	0.22 243	0.17 250	0.52 429	0.21 316	0.09 312	0.06 55	0.09 298	0.08 249	0.08 211	0.13 317

OCTAStereo	0.22 267	0.11 127	0.52 335	0.25 374	0.12 162	0.21 221	0.18 260	0.40 314	0.35 326	0.28 275	0.30 282	0.22 243	0.17 250	0.51 421	0.21 316	0.09 312	0.06 55	0.09 298	0.08 249	0.08 211	0.13 317

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

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

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

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

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

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

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

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

IRAFT_RVC	0.23 300	0.15 290	0.54 358	0.26 414	0.12 162	0.19 159	0.23 428	0.41 332	0.39 383	0.31 339	0.30 282	0.29 337	0.24 356	0.55 443	0.23 353	0.08 228	0.06 55	0.10 371	0.08 249	0.08 211	0.08 70

test-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

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

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

test_xeample3	0.22 267	0.17 354	0.81 499	0.21 187	0.15 313	0.20 193	0.18 260	0.40 314	0.25 193	0.19 179	0.12 64	0.13 122	0.12 147	0.34 349	0.33 451	0.07 82	0.20 509	0.07 132	0.08 249	0.08 211	0.34 558

AFF-stereo	0.20 211	0.24 456	0.49 274	0.22 239	0.11 125	0.18 140	0.18 260	0.35 246	0.29 252	0.25 243	0.36 357	0.25 287	0.17 250	0.25 206	0.17 214	0.06 33	0.09 238	0.08 213	0.08 249	0.08 211	0.11 220

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

RASNet	0.30 448	0.19 389	0.59 409	0.23 290	0.19 436	0.33 435	0.20 340	0.50 423	0.41 403	0.31 339	0.44 446	0.47 502	0.38 507	0.79 549	0.40 483	0.09 312	0.07 133	0.07 132	0.09 340	0.08 211	0.10 180

HSM-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
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

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

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

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

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

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

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

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

HI	0.21 245	0.16 323	0.50 296	0.18 75	0.15 313	0.17 110	0.16 172	0.35 246	0.22 142	0.38 455	0.38 376	0.36 412	0.24 356	0.29 286	0.22 334	0.06 33	0.05 5	0.08 213	0.09 340	0.09 289	0.08 70

CoSv	0.21 245	0.16 323	0.50 296	0.18 75	0.15 313	0.17 110	0.16 172	0.35 246	0.22 142	0.38 455	0.38 376	0.36 412	0.24 356	0.29 286	0.22 334	0.06 33	0.05 5	0.08 213	0.09 340	0.09 289	0.08 70

SCV_C0	0.19 183	0.14 257	0.40 184	0.30 510	0.20 460	0.15 47	0.16 172	0.35 246	0.26 204	0.17 156	0.16 133	0.13 122	0.09 22	0.31 314	0.14 94	0.07 82	0.22 525	0.06 70	0.06 67	0.09 289	0.25 507

SCV	0.18 156	0.15 290	0.37 166	0.26 414	0.20 460	0.16 82	0.16 172	0.35 246	0.23 156	0.14 103	0.16 133	0.13 122	0.09 22	0.31 314	0.12 11	0.08 228	0.19 495	0.07 132	0.07 148	0.09 289	0.26 519

rvit_stereo_0083	0.17 146	0.13 213	0.29 110	0.21 187	0.13 212	0.17 110	0.17 207	0.23 83	0.36 342	0.16 143	0.22 204	0.19 210	0.17 250	0.21 131	0.17 214	0.11 418	0.10 273	0.10 371	0.08 249	0.09 289	0.08 70

rvit_stereo_0081	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

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

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

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

MyStereo07	0.18 156	0.15 290	0.44 216	0.22 239	0.16 351	0.25 308	0.22 400	0.31 204	0.26 204	0.22 214	0.13 82	0.12 108	0.13 178	0.33 334	0.14 94	0.07 82	0.13 376	0.09 298	0.09 340	0.09 289	0.11 220

MyStereo06	0.23 300	0.15 290	0.74 476	0.22 239	0.14 251	0.25 308	0.22 400	0.43 346	0.25 193	0.36 429	0.24 224	0.34 393	0.18 278	0.24 188	0.20 292	0.07 82	0.12 347	0.09 298	0.09 340	0.09 289	0.11 220

MyStereo05	0.24 329	0.15 290	0.58 402	0.22 239	0.14 251	0.25 308	0.22 400	0.50 423	0.54 524	0.32 364	0.23 215	0.26 306	0.23 334	0.32 324	0.25 376	0.07 82	0.12 347	0.09 298	0.09 340	0.09 289	0.11 220

MyStereo04	0.24 329	0.15 290	0.58 402	0.22 239	0.16 351	0.25 308	0.22 400	0.51 433	0.54 524	0.29 299	0.23 215	0.27 311	0.23 334	0.32 324	0.25 376	0.07 82	0.13 376	0.09 298	0.09 340	0.09 289	0.11 220

ACVNet-DCA	0.21 245	0.16 323	0.50 296	0.27 452	0.13 212	0.31 411	0.19 304	0.43 346	0.32 288	0.21 196	0.20 176	0.13 122	0.17 250	0.28 264	0.12 11	0.08 228	0.28 569	0.08 213	0.06 67	0.09 289	0.23 483

xx1	0.23 300	0.16 323	0.50 296	0.27 452	0.13 212	0.31 411	0.19 304	0.39 305	0.48 482	0.21 196	0.20 176	0.28 324	0.25 369	0.28 264	0.12 11	0.08 228	0.28 569	0.10 371	0.11 431	0.09 289	0.23 483

1test111	0.22 267	0.16 323	0.50 296	0.27 452	0.13 212	0.31 411	0.19 304	0.43 346	0.32 288	0.21 196	0.20 176	0.13 122	0.17 250	0.36 362	0.28 406	0.08 228	0.28 569	0.08 213	0.06 67	0.09 289	0.23 483

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

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

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

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

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

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

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

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

x	0.23 300	0.15 290	0.45 219	0.20 154	0.15 313	0.27 332	0.17 207	0.43 346	0.35 326	0.26 253	0.31 293	0.29 337	0.25 369	0.29 286	0.30 423	0.09 312	0.22 525	0.08 213	0.09 340	0.09 289	0.24 496

BUS	0.24 329	0.13 213	0.36 160	0.25 374	0.14 251	0.44 517	0.17 207	0.59 523	0.36 342	0.34 397	0.35 342	0.31 367	0.22 322	0.27 240	0.22 334	0.10 379	0.07 133	0.11 428	0.10 397	0.09 289	0.10 180

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

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

BSDual-CNN	0.24 329	0.13 213	0.36 160	0.25 374	0.14 251	0.35 465	0.22 400	0.59 523	0.36 342	0.34 397	0.35 342	0.38 424	0.25 369	0.27 240	0.28 406	0.10 379	0.07 133	0.11 428	0.10 397	0.09 289	0.10 180

hknet	0.26 377	0.15 290	0.49 274	0.25 374	0.16 351	0.35 465	0.22 400	0.59 523	0.40 393	0.34 397	0.35 342	0.43 471	0.28 418	0.38 375	0.26 387	0.09 312	0.07 133	0.11 428	0.10 397	0.09 289	0.10 180

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
rafts_anoy	0.21 245	0.22 429	0.49 274	0.25 374	0.24 522	0.19 159	0.17 207	0.34 237	0.32 288	0.24 230	0.25 232	0.20 222	0.16 233	0.25 206	0.21 316	0.08 228	0.19 495	0.11 428	0.12 474	0.09 289	0.09 118

iRaftStereo_RVC	0.17 146	0.16 323	0.35 154	0.21 187	0.11 125	0.20 193	0.17 207	0.34 237	0.25 193	0.20 189	0.25 232	0.19 210	0.12 147	0.21 131	0.16 189	0.07 82	0.12 347	0.10 371	0.09 340	0.09 289	0.14 351

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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_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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

StereoVision	0.23 300	0.23 445	0.55 367	0.27 452	0.17 381	0.23 269	0.22 400	0.40 314	0.32 288	0.21 196	0.51 497	0.22 243	0.16 233	0.29 286	0.19 270	0.11 418	0.12 347	0.13 489	0.13 506	0.10 351	0.08 70

gwcnet-sp	0.25 354	0.16 323	0.70 462	0.23 290	0.14 251	0.34 450	0.22 400	0.46 383	0.41 403	0.37 446	0.35 342	0.27 311	0.27 395	0.36 362	0.26 387	0.09 312	0.08 196	0.09 298	0.09 340	0.10 351	0.10 180

scenet	0.25 354	0.16 323	0.70 462	0.23 290	0.14 251	0.34 450	0.22 400	0.46 383	0.41 403	0.37 446	0.35 342	0.27 311	0.27 395	0.36 362	0.26 387	0.09 312	0.08 196	0.09 298	0.09 340	0.10 351	0.10 180

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

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

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

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

CSP-Net	0.28 415	0.17 354	0.41 193	0.22 239	0.14 251	0.44 517	0.24 452	0.52 440	0.42 415	0.42 500	0.44 446	0.42 464	0.27 395	0.66 504	0.30 423	0.12 458	0.09 238	0.08 213	0.08 249	0.10 351	0.10 180

DAS	0.28 415	0.13 213	0.49 274	0.24 337	0.18 409	0.30 388	0.24 452	0.48 405	0.48 482	0.42 500	0.45 460	0.34 393	0.31 462	0.76 541	0.24 362	0.09 312	0.07 133	0.09 298	0.07 148	0.10 351	0.11 220

SepStereo	0.27 405	0.13 213	0.49 274	0.24 337	0.18 409	0.30 388	0.24 452	0.48 405	0.48 482	0.42 500	0.45 460	0.34 393	0.31 462	0.64 494	0.24 362	0.09 312	0.07 133	0.09 298	0.07 148	0.10 351	0.11 220

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

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
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

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

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

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

RAFT-IKP	0.19 183	0.13 213	0.51 314	0.22 239	0.11 125	0.18 140	0.15 141	0.30 188	0.24 168	0.28 275	0.29 268	0.25 287	0.18 278	0.26 226	0.18 241	0.09 312	0.06 55	0.10 371	0.08 249	0.10 351	0.09 118

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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
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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

test_sample6	0.27 405	0.15 290	0.50 296	0.22 239	0.12 162	0.30 388	0.22 400	0.54 465	0.39 383	0.34 397	0.44 446	0.29 337	0.25 369	0.58 456	0.26 387	0.11 418	0.14 398	0.10 371	0.10 397	0.11 403	0.16 385

test_sample5	0.26 377	0.14 257	0.51 314	0.21 187	0.12 162	0.31 411	0.21 366	0.53 450	0.38 367	0.33 377	0.43 436	0.29 337	0.25 369	0.56 449	0.24 362	0.10 379	0.14 398	0.10 371	0.10 397	0.11 403	0.16 385

test_sample4	0.26 377	0.14 257	0.53 346	0.21 187	0.12 162	0.32 428	0.21 366	0.53 450	0.38 367	0.33 377	0.38 376	0.28 324	0.25 369	0.54 438	0.25 376	0.10 379	0.14 398	0.10 371	0.09 340	0.11 403	0.16 385

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

DCVSM-stereo	0.25 354	0.14 257	0.53 346	0.21 187	0.14 251	0.27 332	0.14 116	0.35 246	0.35 326	0.42 500	0.33 323	0.46 492	0.30 445	0.31 314	0.27 398	0.11 418	0.10 273	0.12 463	0.10 397	0.12 444	0.15 369

AIO-Stereo-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DMCA-RVC	0.30 448	0.27 489	0.93 539	0.28 480	0.17 381	0.30 388	0.21 366	0.43 346	0.36 342	0.40 482	0.38 376	0.39 438	0.36 497	0.44 396	0.34 458	0.13 480	0.10 273	0.16 539	0.12 474	0.13 458	0.11 220

FADNet-RVC-Resample	0.31 459	0.32 518	1.16 573	0.27 452	0.17 381	0.33 435	0.21 366	0.49 415	0.40 393	0.36 429	0.38 376	0.34 393	0.27 395	0.54 438	0.27 398	0.10 379	0.10 273	0.14 514	0.13 506	0.13 458	0.18 414

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

CBMV	0.36 492	0.25 471	0.61 422	0.24 337	0.14 251	0.42 507	0.33 537	0.56 492	0.52 518	0.54 564	0.52 504	0.51 520	0.58 574	0.63 489	0.43 495	0.15 520	0.16 445	0.18 556	0.16 545	0.13 458	0.19 431
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
z-mn7	0.48 554	0.52 580	1.28 587	0.26 414	0.19 436	0.62 575	0.34 543	0.59 523	0.96 607	0.45 524	0.97 596	0.53 532	0.41 524	0.99 590	0.70 561	0.11 418	0.10 273	0.10 371	0.10 397	0.14 481	0.16 385

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

Abc-Net	0.42 531	0.31 511	0.87 522	0.32 532	0.29 556	0.47 534	0.37 555	0.68 578	0.53 519	0.42 500	0.58 533	0.57 544	0.52 562	0.75 535	0.54 534	0.18 555	0.14 398	0.18 556	0.25 589	0.17 517	0.18 414
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DeepPrunerF	0.46 548	0.37 545	1.50 602	0.34 548	0.30 561	0.36 472	0.37 555	0.64 560	1.15 621	0.41 494	0.45 460	0.40 442	0.41 524	0.82 557	0.53 530	0.18 555	0.14 398	0.23 577	0.21 570	0.17 517	0.18 414

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
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

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

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

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

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

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

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
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

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

DualNet (step1)	0.31 459	0.21 410	0.69 456	0.18 75	0.17 381	0.36 472	0.21 366	0.54 465	0.43 426	0.38 455	0.36 357	0.38 424	0.32 475	0.41 383	0.26 387	0.24 576	0.21 514	0.28 589	0.24 584	0.18 533	0.21 461

test_sample9	0.45 540	0.21 410	0.69 456	0.18 75	0.17 381	0.36 472	0.21 366	0.54 465	0.43 426	0.38 455	0.36 357	0.38 424	0.32 475	0.70 516	1.01 589	0.24 576	1.93 643	0.28 589	0.24 584	0.18 533	0.21 461

test_sample8	0.52 564	0.21 410	0.69 456	0.18 75	0.17 381	0.36 472	0.21 366	0.57 501	0.38 367	0.63 577	0.39 394	1.16 608	0.68 593	0.70 516	1.01 589	0.24 576	1.93 643	0.28 589	0.24 584	0.18 533	0.21 461

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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
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

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

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

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

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
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

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
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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

WAO-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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