Low-res two-view results

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

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

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

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

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

S2M2_XL	1.03 1	1.01 77	3.78 52	2.42 37	0.31 4	0.43 1	0.01 1	1.74 1	1.12 1	1.28 9	2.82 73	1.72 76	1.19 68	1.48 1	1.21 27	0.03 45	0.01 11	0.01 206	0.00 1	0.02 4	0.02 1
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
4k_L	1.53 2	0.68 7	3.48 23	2.11 21	0.45 38	2.12 24	0.02 9	7.25 73	3.26 54	1.83 38	0.63 18	0.50 26	0.39 12	3.55 8	1.45 79	0.24 273	0.47 257	0.00 1	0.26 347	0.02 4	1.92 385

aaa3	1.53 2	0.74 17	3.56 36	2.26 28	0.36 20	2.02 15	0.02 9	6.70 51	3.23 48	1.54 24	0.65 20	1.07 42	0.34 6	4.19 24	1.37 48	0.29 298	0.45 249	0.00 1	0.25 337	0.02 4	1.63 343

uiiii_40	1.55 4	0.75 27	3.38 16	1.51 2	0.35 16	2.39 39	0.10 48	5.22 8	2.50 17	1.87 39	1.33 49	1.63 66	1.29 74	6.73 93	1.18 23	0.02 25	0.03 54	0.00 1	0.38 440	0.03 61	0.29 36

FoundationStereo	1.56 5	0.84 56	3.56 36	3.37 96	1.49 178	2.27 33	0.59 96	3.96 2	2.27 11	2.10 62	0.11 1	2.58 108	2.83 141	2.97 4	1.00 8	0.04 59	0.88 388	0.00 1	0.00 1	0.02 4	0.34 56

ITERv12	1.57 6	0.79 43	3.23 9	2.42 37	0.56 64	2.08 21	0.03 23	6.81 53	3.22 45	1.58 26	0.74 27	1.64 68	0.74 36	3.90 15	1.41 62	0.19 253	0.61 318	0.00 1	0.26 347	0.02 4	1.24 282

weee2	1.59 7	0.74 17	3.22 7	2.42 37	0.35 16	2.15 26	0.02 9	5.40 10	3.17 42	1.79 35	0.61 16	2.15 101	1.22 70	4.28 27	1.38 52	0.61 419	0.61 318	0.00 1	0.27 362	0.02 4	1.34 297

vnu138km	1.62 8	0.74 17	3.25 10	2.11 21	0.35 16	1.96 11	0.03 23	7.11 64	3.29 60	1.62 27	0.62 17	1.80 87	0.76 40	4.84 47	1.43 71	0.43 351	0.52 278	0.00 1	0.29 377	0.02 4	1.20 269

s6wercc	1.63 9	0.73 11	3.62 41	2.40 36	0.42 34	2.08 21	0.03 23	7.11 64	3.29 60	1.94 48	0.74 27	1.66 69	0.68 30	3.96 16	1.41 62	0.47 367	0.51 270	0.00 1	0.29 377	0.02 4	1.20 269

USM	1.64 10	0.75 27	3.37 15	2.81 65	0.33 11	2.05 17	0.01 1	6.47 36	3.22 45	2.00 53	0.59 15	1.56 62	0.29 3	4.92 51	1.34 45	0.57 402	0.61 318	0.00 1	0.25 337	0.02 4	1.63 343

ITERv7	1.65 11	0.73 11	3.63 42	2.44 40	0.39 26	2.06 19	0.03 23	7.24 72	3.37 73	1.87 39	0.78 31	1.77 82	0.49 17	4.43 30	1.43 71	0.47 367	0.46 252	0.00 1	0.25 337	0.02 4	1.18 257

a5sdf	1.65 11	0.73 11	3.51 28	2.45 41	0.47 52	2.07 20	0.02 9	6.87 55	3.27 56	1.94 48	0.69 22	1.68 71	0.90 49	4.49 32	1.44 76	0.47 367	0.51 270	0.00 1	0.23 308	0.02 4	1.19 262

99wein	1.66 13	0.74 17	3.55 34	2.31 31	0.32 10	2.00 13	0.02 9	7.27 74	3.22 45	1.92 43	0.86 34	1.68 71	0.38 11	4.91 50	1.47 81	0.50 382	0.55 290	0.00 1	0.30 391	0.02 4	1.26 286

5k_new	1.67 14	0.75 27	3.52 31	2.69 53	0.33 11	2.10 23	0.02 9	6.19 23	3.23 48	2.05 55	0.47 12	1.68 71	0.48 15	6.16 78	1.47 81	0.48 371	0.48 260	0.00 1	0.24 320	0.02 4	1.14 249

ITERv8	1.67 14	0.74 17	3.30 13	2.36 33	0.46 47	2.03 16	0.02 9	7.27 74	3.24 52	2.06 56	0.80 32	1.55 60	0.73 34	4.97 53	1.42 68	0.47 367	0.47 257	0.00 1	0.25 337	0.02 4	1.19 262

LGtest1	1.67 14	0.87 57	4.47 73	2.67 52	0.82 91	3.00 61	0.11 51	6.42 30	1.80 3	1.94 48	1.62 55	0.65 34	0.92 51	5.90 69	1.02 11	0.04 59	0.55 290	0.00 1	0.00 1	0.10 118	0.46 95

gc-stereo	1.68 17	0.72 9	3.57 38	2.07 19	0.33 11	2.05 17	0.01 1	7.33 78	3.47 78	2.42 82	0.63 18	1.19 46	0.89 48	4.63 36	1.56 89	0.41 340	0.51 270	0.00 1	0.24 320	0.02 4	1.59 336

ITER124	1.68 17	0.74 17	2.93 1	2.29 29	0.44 36	4.12 107	0.03 23	6.31 27	3.00 28	2.34 76	0.41 10	1.73 78	0.41 14	4.78 42	1.40 56	0.59 411	0.60 314	0.00 1	0.26 347	0.02 4	1.18 257

iked130	1.68 17	0.78 40	3.72 50	2.61 48	0.37 22	2.99 60	0.15 58	7.46 84	3.34 70	1.91 42	0.58 14	1.40 53	0.70 31	3.66 9	1.43 71	0.46 366	0.62 322	0.00 1	0.28 370	0.02 4	1.19 262

ITERv14	1.68 17	0.75 27	3.68 47	2.23 27	0.40 29	2.23 31	0.04 31	7.82 100	3.11 33	1.89 41	0.69 22	1.35 52	0.93 52	4.54 33	1.42 68	0.40 334	0.59 309	0.00 1	0.23 308	0.02 4	1.19 262

ACM	1.70 21	0.78 40	3.18 5	2.30 30	0.41 32	3.04 62	0.02 9	7.12 66	3.39 74	2.07 58	0.57 13	1.88 90	0.63 26	4.99 54	1.36 47	0.28 293	0.57 299	0.00 1	0.24 320	0.02 4	1.16 250

dddd17k	1.70 21	0.77 38	3.02 3	2.54 46	0.46 47	2.72 52	0.02 9	7.16 67	3.13 35	2.20 70	0.67 21	1.48 56	1.05 60	4.76 41	1.55 87	0.57 402	0.51 270	0.00 1	0.23 308	0.02 4	1.18 257

v134_o9	1.70 21	0.72 9	3.27 11	2.53 45	0.64 70	2.12 24	0.01 1	7.77 99	3.34 70	1.79 35	0.81 33	1.52 58	1.13 64	4.57 35	1.33 44	0.39 329	0.55 290	0.00 1	0.27 362	0.02 4	1.21 274

uio108cc	1.71 24	0.73 11	3.15 4	2.19 25	0.39 26	3.57 89	0.02 9	7.70 96	3.41 77	1.73 33	0.74 27	1.72 76	0.33 4	4.08 21	1.54 86	0.49 377	0.55 290	0.00 1	0.29 377	0.02 4	1.48 325

yuret106	1.73 25	0.74 17	3.57 38	1.95 12	0.31 4	2.22 30	0.01 1	7.48 86	3.26 54	1.62 27	1.02 39	1.42 55	1.30 75	5.00 55	1.44 76	0.43 351	0.66 331	0.00 1	0.27 362	0.02 4	1.85 375

MLG-Stereo_test1	1.73 25	0.79 43	3.82 54	2.83 67	2.75 312	2.77 53	0.15 58	6.43 34	2.10 10	1.21 4	0.16 2	1.52 58	0.52 18	7.62 116	0.90 4	0.03 45	0.74 352	0.00 1	0.03 138	0.03 61	0.24 29

MLG-Stereo	1.73 25	0.78 40	3.87 55	3.09 81	1.06 123	3.04 62	0.16 61	7.00 58	2.55 19	1.24 5	0.19 4	1.50 57	0.65 29	7.55 113	0.86 2	0.11 185	0.81 370	0.00 1	0.03 138	0.03 61	0.19 25

mfccc	1.74 28	0.79 43	3.44 21	2.06 18	0.37 22	2.98 58	0.02 9	7.38 80	3.18 43	2.07 58	0.34 7	2.08 99	1.14 65	5.08 56	1.45 79	0.41 340	0.57 299	0.00 1	0.25 337	0.02 4	1.24 282

ss10	1.74 28	0.76 34	3.51 28	2.39 34	0.35 16	1.71 6	0.02 9	7.42 82	3.33 65	2.13 63	1.17 43	1.19 46	0.71 32	5.83 67	1.68 92	0.48 371	0.60 314	0.00 1	0.26 347	0.02 4	1.16 250

4.5w_L	1.74 28	0.74 17	3.41 18	1.94 11	0.45 38	2.46 42	0.09 47	5.19 7	2.46 15	1.97 51	1.69 57	1.57 63	1.20 69	9.68 186	1.18 23	0.00 1	0.03 54	0.00 1	0.39 451	0.02 4	0.29 36

zxcv128	1.74 28	0.76 34	3.63 42	2.21 26	0.40 29	3.29 74	0.01 1	7.84 101	3.10 32	2.21 73	0.72 25	1.69 74	0.96 54	4.21 25	1.38 52	0.40 334	0.60 314	0.00 1	0.24 320	0.02 4	1.22 276

StePilot	1.75 32	0.74 17	3.40 17	1.82 8	0.45 38	2.52 45	0.08 42	5.14 5	2.32 12	2.16 65	1.74 58	1.55 60	1.04 59	10.06 199	1.21 27	0.01 5	0.02 36	0.00 1	0.38 440	0.02 4	0.29 36

v20iiwwt	1.75 32	0.82 52	3.49 25	2.57 47	0.34 15	3.14 67	0.05 36	7.59 91	3.52 79	2.08 60	0.86 34	1.77 82	0.63 26	4.14 23	1.37 48	0.59 411	0.53 282	0.00 1	0.25 337	0.02 4	1.20 269

ITERv10	1.75 32	0.73 11	3.69 48	2.47 42	0.39 26	2.18 27	0.04 31	7.67 94	3.16 40	1.76 34	0.98 38	1.75 80	1.02 58	5.17 58	1.49 83	0.44 356	0.59 309	0.00 1	0.29 377	0.02 4	1.22 276

SX	1.76 35	0.75 27	3.55 34	3.15 85	0.40 29	2.00 13	0.03 23	5.95 19	3.32 64	1.65 29	0.30 5	3.08 116	0.83 44	6.44 87	1.51 84	0.39 329	0.54 285	0.00 1	0.26 347	0.02 4	1.06 232

ITERv28	1.76 35	0.71 8	3.52 31	1.82 8	0.53 62	2.28 34	0.02 9	6.37 28	3.23 48	1.48 17	1.18 44	1.57 63	0.39 12	8.03 126	1.44 76	0.03 45	0.51 270	0.00 1	0.24 320	0.02 4	1.90 383

OmniDepth	1.76 35	1.05 83	3.18 5	2.17 24	0.16 1	6.45 258	0.05 36	6.54 42	3.33 65	1.56 25	0.40 9	1.99 95	2.73 138	4.72 40	0.75 1	0.04 59	0.02 36	0.00 1	0.00 1	0.04 76	0.05 2

oiu110	1.77 38	0.76 34	3.48 23	2.31 31	0.41 32	3.05 64	0.04 31	7.38 80	3.29 60	2.04 54	1.26 47	2.02 97	1.45 83	4.23 26	1.30 39	0.45 361	0.52 278	0.00 1	0.22 296	0.02 4	1.19 262

ITERv19	1.78 39	0.74 17	3.01 2	2.39 34	0.44 36	3.19 69	0.04 31	8.24 109	3.18 43	2.09 61	0.72 25	1.78 85	0.71 32	4.39 29	1.32 43	0.55 398	1.13 468	0.00 1	0.29 377	0.02 4	1.35 298

xxxad45	1.79 40	0.67 5	3.50 26	1.79 7	2.27 275	2.45 41	0.43 82	5.77 15	4.16 99	1.11 2	1.28 48	4.79 157	1.12 62	4.47 31	1.10 18	0.07 141	0.38 222	0.00 1	0.04 154	0.01 1	0.32 48

qyd29nn	1.79 40	0.79 43	3.50 26	2.07 19	0.37 22	1.93 10	0.01 1	5.91 18	3.04 30	1.30 11	1.18 44	1.40 53	0.33 4	10.13 201	1.41 62	0.50 382	0.01 11	0.00 1	0.25 337	0.02 4	1.68 353

MLG-Stereo_test3	1.79 40	0.82 52	4.52 75	2.79 63	1.61 196	3.91 98	0.24 71	6.61 44	1.52 2	1.35 13	1.22 46	1.97 93	0.63 26	6.25 82	1.27 33	0.04 59	0.66 331	0.00 1	0.00 1	0.05 81	0.29 36

tim_s	1.81 43	0.66 2	3.69 48	1.73 4	2.56 298	2.31 36	0.33 75	5.75 14	3.89 93	1.20 3	2.00 60	4.17 138	0.84 45	4.92 51	1.14 21	0.08 154	0.43 245	0.00 1	0.23 308	0.02 4	0.29 36

LG-Stereo_L2	1.81 43	1.11 97	5.06 103	3.06 80	0.92 104	2.71 51	0.43 82	7.45 83	1.91 6	1.93 45	0.44 11	0.41 23	0.52 18	8.16 130	1.05 14	0.05 86	0.73 350	0.00 1	0.00 1	0.04 76	0.32 48

LG-Stereo_L1	1.82 45	1.13 100	4.80 87	3.05 79	1.18 134	2.86 56	0.49 87	7.33 78	2.07 8	1.66 30	0.31 6	0.52 27	0.58 23	8.22 133	1.09 17	0.05 86	0.74 352	0.01 206	0.00 1	0.03 61	0.29 36

MLG-Stereo_test2	1.82 45	0.81 50	3.61 40	3.13 83	2.26 274	2.82 55	0.16 61	5.42 11	2.37 13	2.20 70	0.17 3	3.22 119	0.17 1	7.52 112	0.91 5	0.37 323	0.71 346	0.00 1	0.00 1	0.05 81	0.51 109

252Zero-FE	1.84 47	0.98 72	4.47 73	3.26 90	0.75 80	1.97 12	0.08 42	6.80 52	4.77 109	1.93 45	3.67 85	0.18 1	0.28 2	4.02 20	1.16 22	0.04 59	1.19 486	0.09 324	0.42 458	0.04 76	0.69 144

hj116sk	1.85 48	0.79 43	3.22 7	2.04 17	0.42 34	2.28 34	0.10 48	8.13 106	3.28 58	1.52 22	0.97 37	2.68 111	1.55 87	6.24 81	1.28 34	0.41 340	0.58 305	0.00 1	0.26 347	0.02 4	1.20 269

dd23bbn	1.86 49	0.75 27	3.32 14	2.03 16	0.30 3	3.69 91	0.03 23	8.04 105	3.24 52	1.82 37	1.56 53	1.74 79	0.96 54	5.30 61	1.22 29	0.51 387	0.42 242	0.00 1	0.21 293	0.02 4	2.03 420

5w_v4	1.87 50	0.67 5	3.41 18	1.73 4	3.24 342	2.55 47	0.22 69	5.74 13	4.05 95	1.25 6	1.61 54	5.76 181	0.95 53	4.34 28	1.06 16	0.07 141	0.40 228	0.00 1	0.06 182	0.02 4	0.29 36

ITERv21	1.88 51	0.75 27	3.51 28	1.68 3	0.70 74	2.37 38	0.11 51	7.30 77	3.36 72	1.52 22	0.94 36	2.09 100	1.05 60	8.26 137	1.37 48	0.52 389	0.59 309	0.00 1	0.26 347	0.02 4	1.18 257

ITERv24	1.90 52	0.77 38	3.27 11	2.16 23	0.31 4	3.90 97	0.02 9	8.21 108	3.13 35	2.17 66	1.03 40	2.72 112	1.88 104	4.09 22	1.38 52	0.62 422	0.75 357	0.00 1	0.27 362	0.02 4	1.32 296

ACW_4w	1.91 53	0.65 1	3.66 44	2.01 15	2.04 254	2.31 36	0.20 65	5.98 20	3.78 87	1.26 8	1.64 56	4.50 149	0.85 46	7.14 107	1.19 26	0.09 165	0.44 248	0.00 1	0.05 170	0.02 4	0.31 45

SteFusion	2.00 54	0.66 2	3.67 46	1.24 1	2.04 254	2.41 40	0.21 68	6.82 54	3.87 91	1.36 15	4.61 108	1.63 66	0.52 18	8.56 143	1.22 29	0.12 200	0.46 252	0.00 1	0.16 257	0.01 1	0.49 103

Wavelet-MonSter	2.01 55	1.07 91	5.09 108	2.96 73	2.61 301	2.98 58	0.04 31	5.15 6	2.07 8	2.18 68	4.47 102	0.37 20	1.33 77	5.56 62	2.03 112	0.01 5	0.99 426	0.02 231	0.29 377	0.02 4	0.95 209

PyraSte	2.03 56	0.66 2	3.95 58	1.90 10	2.21 271	2.51 44	0.25 72	6.20 24	3.86 89	1.03 1	3.18 76	4.57 152	1.48 86	6.73 93	1.13 20	0.07 141	0.30 203	0.00 1	0.17 264	0.02 4	0.33 52

ITERv30	2.03 56	0.83 54	3.66 44	2.52 44	0.47 52	2.18 27	0.01 1	6.52 39	3.23 48	1.43 16	1.07 41	3.28 120	0.55 22	10.91 221	1.34 45	0.48 371	0.13 146	0.00 1	0.24 320	0.02 4	1.67 350

SGD-Stereo	2.03 56	0.90 59	4.25 63	2.80 64	0.38 25	3.39 78	0.90 113	7.22 71	2.50 17	4.05 127	1.12 42	1.77 82	1.31 76	8.51 141	1.04 12	0.24 273	0.01 11	0.00 1	0.00 1	0.06 91	0.12 15

dual_stereo	2.05 59	0.76 34	3.43 20	2.96 73	1.50 182	2.64 50	0.08 42	5.59 12	2.63 20	1.35 13	0.77 30	2.38 105	0.61 24	10.75 217	1.98 108	0.02 25	1.41 526	0.00 1	0.23 308	0.01 1	1.86 376

MonSter	2.06 60	0.90 59	4.81 88	2.70 54	1.72 215	6.01 230	0.13 54	6.67 46	3.15 38	1.51 20	2.25 62	0.33 15	0.36 7	7.02 99	1.29 36	0.01 5	0.98 412	0.00 1	0.38 440	0.02 4	1.01 219

Monster-pub-eth3d	2.07 61	0.90 59	4.82 90	2.70 54	1.72 215	6.01 230	0.13 54	6.67 46	3.14 37	1.51 20	2.25 62	0.33 15	0.37 9	7.11 106	1.29 36	0.01 5	0.98 412	0.00 1	0.38 440	0.02 4	1.01 219

MonStereo	2.08 62	0.90 59	4.78 86	2.70 54	1.71 214	6.04 233	0.13 54	6.67 46	3.15 38	1.50 18	2.24 61	0.32 14	0.36 7	7.36 108	1.29 36	0.01 5	0.98 412	0.00 1	0.38 440	0.02 4	1.01 219

IGEV	2.11 63	0.73 11	4.37 68	2.86 70	3.48 355	4.13 109	0.94 115	7.90 102	3.86 89	2.26 74	4.35 99	0.28 9	0.61 24	3.78 13	1.05 14	0.08 154	0.72 347	0.00 1	0.20 289	0.03 61	0.56 119

Monster-pub-mixall	2.13 64	0.98 72	4.13 61	2.74 60	0.99 115	2.50 43	0.53 93	6.96 57	3.27 56	3.25 107	3.80 90	0.40 22	0.48 15	9.26 171	1.12 19	0.02 25	1.14 472	0.01 206	0.18 278	0.04 76	0.70 148

4.5_new	2.16 65	0.96 67	4.43 71	2.83 67	1.93 241	5.59 208	1.24 136	6.25 25	2.81 23	4.41 137	3.54 82	0.46 24	0.96 54	3.70 10	1.41 62	0.33 308	1.01 435	0.00 1	0.21 293	0.11 128	1.11 244

4.5w-stereo	2.16 65	0.96 67	4.43 71	2.83 67	1.93 241	5.59 208	1.25 139	6.25 25	2.81 23	4.41 137	3.53 81	0.46 24	0.96 54	3.70 10	1.42 68	0.33 308	1.01 435	0.00 1	0.21 293	0.11 128	1.11 244

S2M2_L	2.24 67	1.47 150	4.41 70	3.77 109	1.20 136	2.26 32	0.06 38	6.51 38	7.31 166	1.92 43	4.58 107	4.42 144	0.81 42	2.90 3	1.83 98	0.58 405	0.11 138	0.03 250	0.00 1	0.49 336	0.09 9
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
4.25_new	2.28 68	1.01 77	4.72 82	3.33 92	2.74 307	4.30 114	2.29 247	6.42 30	3.33 65	2.35 77	3.76 87	0.26 4	2.35 123	4.64 37	1.40 56	0.63 423	0.99 426	0.00 1	0.26 347	0.03 61	0.74 157

4.5w_new	2.28 68	1.01 77	4.72 82	3.33 92	2.74 307	4.30 114	2.29 247	6.42 30	3.33 65	2.35 77	3.76 87	0.26 4	2.35 123	4.64 37	1.40 56	0.63 423	0.99 426	0.00 1	0.26 347	0.03 61	0.74 157

4.25w-stereo	2.28 68	1.01 77	4.72 82	3.33 92	2.74 307	4.31 116	2.30 251	6.42 30	3.33 65	2.35 77	3.76 87	0.26 4	2.35 123	4.64 37	1.40 56	0.63 423	0.99 426	0.00 1	0.26 347	0.03 61	0.74 157

asda	2.30 71	1.05 83	5.07 107	3.16 86	1.97 247	3.28 73	0.84 112	6.58 43	3.63 83	2.65 89	3.26 77	0.65 34	2.93 143	6.05 75	1.83 98	0.70 435	1.01 435	0.00 1	0.27 362	0.10 118	0.86 178

ITER	2.36 72	0.97 69	4.73 85	2.71 58	1.05 119	2.61 49	0.07 41	6.62 45	3.02 29	3.51 114	4.88 118	2.65 109	0.73 34	9.36 177	1.30 39	0.01 5	0.66 331	0.00 1	0.35 417	0.02 4	2.05 427

zaero_v3	2.38 73	0.93 65	4.69 81	1.95 12	1.93 241	7.42 287	0.06 38	7.50 87	3.40 76	3.35 109	3.69 86	1.06 41	1.27 73	7.58 115	1.31 41	0.01 5	0.63 325	0.00 1	0.34 412	0.02 4	0.55 115

LG-G_1	2.39 74	0.79 43	4.63 77	3.83 115	0.64 70	10.74 338	0.58 94	7.00 58	1.89 4	1.72 31	1.33 49	1.33 50	2.10 111	8.16 130	1.40 56	0.05 86	0.66 331	0.00 1	0.00 1	0.06 91	0.94 206

LG-G	2.39 74	0.79 43	4.63 77	3.83 115	0.64 70	10.74 338	0.58 94	7.00 58	1.89 4	1.72 31	1.33 49	1.33 50	2.10 111	8.16 130	1.40 56	0.05 86	0.66 331	0.00 1	0.00 1	0.06 91	0.94 206

asd	2.40 76	0.92 64	4.93 96	2.96 73	2.30 278	3.95 99	0.35 76	7.56 89	2.81 23	3.69 120	2.96 74	0.54 29	2.23 120	8.72 147	1.25 31	0.70 435	0.84 377	0.00 1	0.13 228	0.12 133	0.93 200

4w-stereo	2.40 76	1.23 115	5.26 114	2.81 65	2.14 264	3.64 90	0.60 97	7.00 58	2.73 22	2.99 97	4.33 98	0.35 18	3.26 150	7.50 111	1.55 87	0.32 305	0.98 412	0.00 1	0.30 391	0.05 81	0.96 213

DEFOM-Stereo	2.43 78	1.22 112	4.56 76	3.89 117	1.05 119	12.70 369	0.80 109	5.07 4	2.70 21	3.02 99	1.81 59	0.61 31	0.54 21	8.77 149	1.01 9	0.02 25	0.01 11	0.00 1	0.00 1	0.03 61	0.69 144

2.75w_new	2.45 79	1.02 82	5.11 109	2.65 49	1.60 194	3.48 83	2.22 246	6.17 22	3.29 60	5.05 162	4.14 97	0.30 12	2.34 122	6.69 92	2.71 164	0.06 120	0.99 426	0.00 1	0.28 370	0.03 61	0.85 175

ITERv2	2.47 80	0.98 72	5.34 118	1.95 12	1.59 191	5.10 174	0.06 38	7.67 94	3.77 86	3.68 119	3.63 84	2.34 104	1.16 66	8.59 145	1.31 41	0.01 5	0.66 331	0.00 1	0.39 451	0.02 4	1.05 229

2.5w	2.47 80	0.97 69	5.69 126	3.45 98	1.92 239	3.19 69	2.18 241	6.67 46	2.91 27	2.14 64	5.66 142	0.25 3	1.97 106	7.82 120	1.43 71	0.18 241	1.07 452	0.00 1	0.30 391	0.03 61	1.46 318

GEAStereo	2.49 82	1.24 116	4.35 66	4.86 181	1.65 204	4.29 112	1.45 154	9.09 129	4.32 101	2.74 92	2.76 70	1.20 48	2.22 116	3.97 17	1.97 105	0.07 141	1.09 454	0.05 274	0.00 1	0.25 194	2.16 447

ITERv4	2.50 83	0.91 63	4.00 60	1.77 6	1.90 236	1.62 5	0.03 23	8.14 107	5.25 116	4.50 141	7.61 165	0.71 36	4.60 200	5.96 71	2.34 131	0.02 25	0.04 65	0.00 1	0.00 1	0.03 61	0.56 119

AdaDepth	2.53 84	1.09 93	6.44 158	3.77 109	3.11 337	3.50 87	0.68 100	5.77 15	3.85 88	2.06 56	3.46 80	0.52 27	1.57 88	11.34 243	1.39 55	0.04 59	0.91 395	0.00 1	0.22 296	0.05 81	0.78 167

RAStereo	2.53 84	1.48 153	7.27 196	4.18 138	1.48 172	1.78 7	0.13 54	8.50 115	8.15 193	2.40 81	4.11 96	3.37 121	0.81 42	3.73 12	2.75 167	0.05 86	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 254	0.14 17

monsters	2.54 86	1.47 150	4.92 95	4.14 132	4.45 407	2.18 27	0.17 63	8.94 125	3.39 74	4.75 151	3.04 75	0.22 2	0.75 38	8.85 151	1.43 71	0.17 232	0.98 412	0.00 1	0.32 399	0.02 4	0.60 130

IGEV-Stereo++	2.55 87	0.93 65	4.65 79	4.40 156	3.52 357	3.33 76	0.10 48	8.77 121	4.60 105	2.63 88	4.41 100	2.00 96	4.67 213	3.47 6	0.98 6	0.02 25	0.78 364	0.09 324	0.00 1	0.06 91	1.65 347

3.25w_new	2.57 88	1.05 83	5.06 103	2.75 61	1.49 178	5.86 223	1.15 128	7.21 69	3.61 81	4.57 144	3.97 94	0.64 32	2.42 129	7.83 122	1.41 62	0.07 141	0.97 408	0.00 1	0.23 308	0.08 105	0.95 209

3.25w	2.57 88	1.05 83	5.06 103	2.75 61	1.49 178	5.87 224	1.15 128	7.21 69	3.61 81	4.57 144	3.97 94	0.64 32	2.42 129	7.82 120	1.41 62	0.07 141	0.97 408	0.00 1	0.23 308	0.08 105	0.95 209

qwe	2.64 90	0.97 69	4.85 92	3.09 81	2.86 320	4.53 127	0.28 73	7.28 76	3.06 31	5.38 169	4.85 115	0.57 30	0.88 47	9.13 164	2.39 140	0.42 349	0.96 404	0.00 1	0.30 391	0.12 133	0.90 191

3.75w	2.66 91	1.12 99	4.96 99	2.92 72	3.25 344	7.95 302	1.38 145	6.44 35	3.16 40	3.38 110	4.87 116	0.33 15	2.71 137	6.99 98	1.28 34	0.36 318	0.96 404	0.00 1	0.14 239	0.10 118	0.89 188

2w_stereo	2.67 92	1.09 93	5.38 119	3.25 89	1.25 146	4.61 131	3.77 319	7.59 91	4.10 97	4.28 133	5.14 126	0.27 7	4.25 183	4.81 46	2.06 115	0.11 185	0.72 347	0.00 1	0.18 278	0.02 4	0.48 100

GREAT-IGEV	2.67 92	1.48 153	5.32 117	3.65 104	1.73 217	2.92 57	0.20 65	6.37 28	6.52 154	1.34 12	5.23 129	1.09 44	1.45 83	10.01 196	1.57 90	0.11 185	1.50 538	0.00 1	0.24 320	0.19 169	2.48 478

GSStereo	2.68 94	1.24 116	4.35 66	4.97 194	1.65 204	4.29 112	1.45 154	9.98 144	5.42 121	3.09 101	2.76 70	1.86 88	2.22 116	3.97 17	1.97 105	0.06 120	1.02 443	0.00 1	0.86 507	0.25 194	2.14 443

2.25w	2.72 95	1.05 83	6.11 138	3.00 77	1.81 228	3.48 83	0.41 79	6.68 50	2.83 26	4.84 155	6.79 152	0.37 20	2.42 129	9.01 155	3.30 202	0.22 267	1.00 431	0.00 1	0.30 391	0.02 4	0.81 169

monsterstereo	2.74 96	1.26 120	5.23 113	4.64 168	4.44 403	1.81 9	0.08 42	6.52 39	5.70 127	3.84 125	7.47 160	0.27 7	0.37 9	9.33 173	1.51 84	0.05 86	1.11 465	0.00 1	0.35 417	0.03 61	0.75 161

LG-Stereo	2.75 97	1.78 202	8.47 243	4.32 155	1.04 118	3.56 88	1.20 133	7.18 68	6.19 147	2.53 86	7.57 164	1.07 42	0.75 38	5.24 59	2.51 147	0.49 377	0.27 193	0.01 206	0.03 138	0.34 248	0.44 89

3.5w_stereo	2.78 98	1.48 153	5.51 123	2.66 50	1.61 196	5.90 228	1.09 125	7.46 84	3.28 58	4.31 135	4.49 103	0.35 18	2.04 110	10.32 206	3.27 201	0.21 262	0.66 331	0.00 1	0.09 206	0.02 4	0.88 184

111111	2.79 99	1.16 101	4.90 93	4.16 133	4.50 410	3.40 79	0.22 69	9.37 135	4.11 98	2.47 85	4.41 100	2.27 102	2.02 108	9.21 167	1.37 48	0.01 5	0.79 366	0.08 314	0.01 94	0.14 144	1.19 262

StereoAnything_RVC	2.80 100	12.35 562	6.48 165	2.89 71	1.06 123	1.47 4	0.17 63	5.24 9	2.04 7	1.29 10	0.35 8	0.29 11	3.53 158	8.37 139	1.01 9	0.05 86	0.88 388	0.00 1	0.00 1	6.93 560	1.66 348

3w_stereo	2.85 101	1.08 92	6.84 180	3.00 77	0.62 67	5.35 191	6.31 395	7.70 96	3.87 91	4.12 130	5.00 124	0.30 12	4.15 181	4.87 48	1.71 94	0.00 1	1.02 443	0.00 1	0.24 320	0.03 61	0.87 183

fffft	2.87 102	1.37 135	6.09 137	3.63 103	1.48 172	4.34 119	4.03 327	9.11 131	3.91 94	3.19 103	2.34 64	1.90 91	1.43 82	10.93 222	2.22 122	0.00 1	0.23 181	0.00 1	0.00 1	0.38 283	0.85 175
1: 1. 1
Replicate-Monster	2.96 103	3.67 446	12.48 406	2.73 59	1.29 151	3.18 68	0.44 84	7.55 88	4.93 111	4.05 127	1.50 52	0.77 38	1.12 62	9.21 167	0.87 3	0.19 253	1.15 473	0.00 1	0.22 296	0.28 222	3.54 515

MaDis-Stereo	2.96 103	2.05 270	7.26 195	3.35 95	2.54 294	1.78 7	0.28 73	8.41 112	5.58 125	2.77 94	3.62 83	7.05 203	4.60 200	5.95 70	3.33 203	0.01 5	0.05 77	0.00 1	0.00 1	0.19 169	0.39 74

gasm-f	2.98 105	1.42 142	4.98 100	4.86 181	1.58 190	4.40 123	2.46 261	9.09 129	4.32 101	2.74 92	5.99 146	1.20 48	3.99 173	6.65 91	2.16 121	0.07 141	1.09 454	0.05 274	0.00 1	0.30 232	2.16 447

IGEV-Stereo+	3.03 106	1.10 95	5.14 112	3.52 101	4.87 423	2.53 46	0.68 100	4.40 3	3.11 33	2.20 70	0.71 24	0.79 40	3.45 153	8.89 153	1.25 31	0.08 154	0.70 343	0.00 1	0.40 454	5.72 556	11.13 596

LG-Stereo_Zeroshot	3.06 107	1.06 90	6.40 155	5.55 237	1.90 236	3.79 94	0.82 110	7.92 104	3.70 85	4.01 126	10.87 213	2.27 102	5.15 226	3.49 7	2.09 118	0.19 253	0.64 328	0.00 1	0.35 417	0.42 304	0.58 128

SMoEStereo_RVC	3.08 108	1.77 201	5.88 131	4.29 153	0.76 81	6.25 247	1.85 215	8.81 123	4.44 103	4.08 129	3.85 92	2.76 113	2.21 114	11.07 225	2.28 125	0.01 5	0.13 146	0.03 250	0.00 1	0.35 254	0.83 173

Zero-FE251	3.09 109	1.71 189	6.29 148	4.81 178	2.16 267	7.18 278	0.73 103	8.50 115	3.56 80	5.39 170	2.58 65	5.37 172	4.09 178	4.80 45	1.73 95	0.49 377	0.81 370	0.05 274	0.03 138	0.03 61	1.45 316

AIO_test	3.09 109	1.33 131	5.84 129	4.60 166	3.35 347	5.26 185	2.32 252	9.12 133	5.01 112	1.93 45	4.76 113	4.23 142	1.35 79	7.85 125	1.18 23	0.92 473	1.03 448	0.00 1	0.29 377	0.07 100	1.30 292

GIP-stereo	3.09 109	1.42 142	4.82 90	5.64 245	4.11 382	3.31 75	0.74 104	9.86 142	6.75 158	2.44 83	5.48 132	4.08 135	3.14 146	5.77 66	1.68 92	0.14 212	0.63 325	0.00 1	0.00 1	0.09 115	1.66 348

UniTT-Stereo	3.10 112	1.22 112	7.79 218	4.50 161	2.51 291	2.59 48	0.42 81	5.88 17	5.74 130	5.46 173	7.76 167	1.12 45	1.46 85	9.06 159	5.42 295	0.06 120	0.07 115	0.00 1	0.01 94	0.60 373	0.26 32

IGEV-RUCA	3.15 113	1.28 125	5.12 110	5.23 215	2.34 283	6.02 232	1.75 205	7.71 98	5.31 118	2.77 94	4.98 123	4.01 133	2.39 128	10.02 197	1.73 95	0.17 232	0.26 191	0.21 414	0.29 377	0.74 409	0.58 128

1w_stereo	3.18 114	0.88 58	4.34 65	3.77 109	2.15 265	4.45 125	6.50 401	7.10 63	5.69 126	3.58 116	7.40 159	0.28 9	4.26 185	8.58 144	2.83 180	0.05 86	0.64 328	0.00 1	0.01 94	0.02 4	1.16 250

mms	3.23 115	1.87 228	6.16 143	4.22 143	2.38 285	4.13 109	3.87 320	8.68 119	5.05 113	2.68 90	5.66 142	3.05 115	1.33 77	9.68 186	2.35 134	0.01 5	0.55 290	0.00 1	0.00 1	0.42 304	2.47 477

ours_stereo	3.25 116	1.81 210	5.95 136	4.18 138	1.97 247	3.79 94	2.71 277	8.97 126	6.86 159	2.39 80	5.79 145	3.97 132	1.82 102	9.84 191	2.05 114	0.02 25	0.21 176	0.00 1	0.00 1	0.38 283	2.35 468

zero-FE	3.32 117	1.18 106	5.60 124	4.69 169	4.43 402	3.21 72	1.46 158	6.93 56	2.47 16	1.50 18	2.64 66	1.71 75	4.81 216	6.47 89	3.42 210	0.59 411	0.90 393	0.00 1	0.28 370	13.31 591	0.77 164

AIO-Stereo	3.32 117	1.49 158	5.67 125	5.06 199	1.51 184	4.67 137	1.71 198	10.31 151	5.90 143	3.02 99	4.90 120	5.32 170	0.80 41	10.66 211	1.88 101	0.06 120	0.85 384	0.00 1	0.70 498	0.14 144	1.78 363

AIO_rvc	3.33 119	1.66 182	6.67 174	4.55 162	3.62 360	5.18 179	1.79 210	8.85 124	5.06 114	2.17 66	4.89 119	4.69 154	1.16 66	10.57 209	2.01 111	0.59 411	1.10 461	0.00 1	0.04 154	0.16 153	1.84 372

RSM++	3.35 120	1.29 127	5.82 128	5.16 212	1.00 116	4.93 165	2.54 265	10.70 160	5.17 115	3.45 112	4.81 114	6.63 197	1.86 103	10.23 203	2.06 115	0.05 86	0.06 102	0.01 206	0.18 278	0.19 169	0.95 209

HUF	3.37 121	1.82 218	7.11 191	3.74 108	1.68 209	5.10 174	2.12 235	10.44 155	5.26 117	2.44 83	4.54 105	5.45 175	2.61 134	7.44 110	2.03 112	0.91 471	2.05 558	0.09 324	0.00 1	0.19 169	2.46 474

RSM	3.39 122	1.22 112	5.46 121	5.06 199	1.60 194	4.70 140	1.76 207	10.72 161	4.92 110	3.67 118	4.52 104	7.70 218	1.74 98	11.04 224	2.06 115	0.05 86	0.18 163	0.00 1	0.35 417	0.19 169	0.92 195

FlowAnything_test	3.40 123	1.63 174	7.17 192	8.89 452	1.37 157	8.59 306	2.43 259	8.27 111	4.69 107	4.28 133	2.68 67	3.47 126	0.74 36	6.21 80	5.48 299	0.11 185	0.04 65	0.17 395	0.65 494	0.17 159	0.91 194

DEFOM-Stereo_RVC	3.40 123	7.12 512	4.30 64	11.17 513	1.69 211	4.59 129	0.46 86	9.11 131	3.63 83	2.69 91	3.29 78	0.75 37	7.02 284	9.35 174	2.00 109	0.01 5	0.15 156	0.00 1	0.19 284	0.06 91	0.39 74

EGLCR-Stereo	3.41 125	1.28 125	6.47 161	4.22 143	1.36 155	5.18 179	1.24 136	11.58 181	5.47 123	3.80 123	3.40 79	8.10 226	1.69 96	9.53 183	2.23 124	0.09 165	0.89 392	0.01 206	0.00 1	0.24 190	1.42 313

VIP-Stereo	3.44 126	1.88 229	6.40 155	3.40 97	4.56 415	14.56 399	1.70 196	6.48 37	4.46 104	2.19 69	5.59 137	2.42 106	1.80 100	9.75 190	2.11 120	0.01 5	0.98 412	0.00 1	0.01 94	0.09 115	0.49 103

DDF-Stereo	3.46 127	1.20 107	5.41 120	5.11 207	4.42 401	3.37 77	1.47 160	6.01 21	2.40 14	1.25 6	2.68 67	1.67 70	4.52 199	8.23 136	3.48 212	0.58 405	0.92 397	0.00 1	0.29 377	15.46 597	0.74 157

Selective-IGEV	3.46 127	1.32 130	5.92 135	4.55 162	2.27 275	4.65 134	2.07 234	11.50 178	5.81 132	3.19 103	4.75 112	5.46 176	1.77 99	11.24 237	2.37 137	0.05 86	0.82 375	0.00 1	0.20 289	0.10 118	1.17 255

tt45	3.47 129	1.65 179	5.29 116	4.20 141	1.93 241	8.00 303	1.99 231	9.99 147	4.05 95	5.83 177	4.57 106	4.57 152	2.37 127	11.40 245	2.38 139	0.01 5	0.14 153	0.00 1	0.01 94	0.40 293	0.69 144

MGS-Stereo	3.47 129	1.54 162	7.34 203	3.79 112	0.51 59	4.78 150	1.51 165	6.53 41	9.92 226	4.54 143	10.22 199	5.44 173	1.26 72	8.51 141	2.53 151	0.21 262	0.01 11	0.02 231	0.00 1	0.59 367	0.23 27

IGEV++	3.49 131	1.67 184	6.59 170	6.41 315	1.44 162	4.50 126	1.66 186	11.20 172	5.34 119	3.01 98	6.40 150	4.30 143	4.36 188	5.66 65	3.53 216	0.05 86	1.20 488	0.00 1	0.15 248	0.32 238	2.10 437

CroCo-Stereo	3.51 132	2.49 369	8.03 228	9.10 455	1.26 148	0.97 2	0.96 118	11.24 177	8.52 203	3.79 122	4.87 116	7.93 224	4.44 197	3.26 5	2.76 169	0.03 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 248	0.16 21
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
MSCF	3.53 133	2.33 340	6.43 157	4.97 194	1.76 222	5.30 188	1.43 149	9.49 137	5.37 120	5.50 174	6.46 151	1.79 86	6.92 282	6.16 78	1.85 100	0.11 185	1.01 435	0.00 1	1.07 526	0.27 216	2.30 462

Pointernet	3.56 134	0.99 76	6.55 168	3.79 112	0.85 96	5.19 181	0.36 77	17.55 289	7.32 167	4.50 141	6.92 153	4.82 158	2.69 135	5.26 60	2.99 184	0.04 59	0.53 282	0.00 1	0.35 417	0.05 81	0.42 83

GLC_STEREO	3.61 135	1.35 133	3.91 56	6.86 356	0.23 2	4.69 138	1.61 174	9.80 140	7.20 164	5.64 176	9.11 180	5.19 164	2.02 108	10.25 204	3.70 223	0.07 141	0.04 65	0.22 422	0.00 1	0.24 190	0.17 23

MoCha-V2	3.68 136	1.42 142	5.50 122	6.03 286	1.50 182	4.53 127	1.32 143	11.05 170	6.30 150	5.86 178	5.39 131	2.66 110	6.33 259	10.36 207	1.58 91	0.19 253	1.57 544	0.00 1	0.24 320	0.07 100	1.77 362

GASTEREO	3.69 137	2.44 361	6.32 149	5.26 218	1.76 222	5.46 193	1.44 152	9.55 139	5.71 128	5.61 175	6.96 155	1.61 65	6.99 283	8.15 129	1.89 102	0.10 177	1.01 435	0.00 1	1.07 526	0.17 159	2.30 462

fffy	3.69 137	1.76 198	7.01 184	4.25 152	1.49 178	4.74 146	1.69 195	10.96 166	7.10 162	2.90 96	6.29 148	6.27 192	3.10 145	10.41 208	2.09 118	0.01 5	1.02 443	0.00 1	0.00 1	0.37 271	2.28 459

SCV	3.72 139	1.81 210	7.24 194	5.65 247	1.66 206	4.31 116	1.64 178	12.11 185	6.98 160	2.28 75	4.94 122	6.07 185	2.70 136	10.28 205	2.30 126	0.09 165	0.98 412	0.00 1	0.53 479	0.55 352	2.27 457

999	3.74 140	1.55 164	5.72 127	5.15 211	2.42 287	7.40 285	2.13 236	10.76 162	7.33 168	3.20 105	5.04 125	5.01 160	2.26 121	12.45 306	3.06 189	0.06 120	0.24 185	0.00 1	0.00 1	0.37 271	0.66 138

AEACV	3.74 140	1.42 142	6.45 159	5.61 241	6.24 491	4.69 138	1.54 170	7.61 93	7.19 163	3.59 117	7.87 170	4.20 139	6.43 264	6.07 76	1.96 104	0.03 45	1.03 448	0.04 266	0.54 481	0.23 186	2.12 440

CREStereo	3.75 142	1.21 108	3.79 53	2.66 50	0.66 73	5.52 197	0.39 78	10.77 164	14.18 274	7.14 188	10.54 205	5.25 167	3.54 159	6.27 84	2.88 182	0.04 59	0.01 11	0.03 250	0.01 94	0.05 81	0.05 2
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
castereo++	3.76 143	1.79 204	5.06 103	4.09 129	2.65 302	16.30 441	1.89 223	8.46 114	9.15 216	2.53 86	4.66 109	5.04 161	2.00 107	9.08 161	1.04 12	0.02 25	0.59 309	0.00 1	0.34 412	0.08 105	0.50 107

trnet	3.79 144	1.10 95	3.76 51	2.70 54	0.63 69	5.60 210	0.41 79	10.89 165	14.11 273	7.11 187	10.55 207	5.73 179	3.75 163	6.25 82	2.89 183	0.04 59	0.02 36	0.03 250	0.01 94	0.06 91	0.07 5

SCV_C0	3.81 145	1.92 239	7.94 225	4.22 143	1.75 220	4.82 153	1.56 171	11.79 182	8.00 186	3.23 106	5.14 126	6.19 189	1.81 101	11.49 254	2.42 142	0.17 232	1.09 454	0.00 1	0.23 308	0.38 283	2.04 423

LoS	3.83 146	1.25 119	4.39 69	3.29 91	0.58 65	4.87 154	1.15 128	11.00 167	13.34 262	5.02 158	10.69 208	4.14 136	3.78 165	9.15 166	3.20 196	0.08 154	0.03 54	0.09 324	0.00 1	0.13 142	0.35 58
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
U	3.84 147	0.81 50	6.63 172	4.40 156	11.89 574	11.98 357	0.20 65	8.42 113	5.78 131	1.97 51	2.73 69	0.77 38	1.59 89	2.60 2	0.98 6	0.04 59	0.04 65	10.46 594	5.41 583	0.05 81	0.14 17

IGEVStereo-DCA	3.90 148	2.95 403	7.30 197	4.05 124	0.92 104	4.94 167	1.65 181	14.40 222	5.82 133	4.17 131	4.67 110	4.50 149	3.95 171	11.24 237	4.28 253	0.18 241	0.56 296	0.00 1	0.17 264	0.25 194	1.98 400

ff7	3.92 149	2.12 290	7.30 197	4.22 143	1.47 167	4.90 158	1.65 181	14.40 222	5.82 133	5.08 163	5.59 137	3.45 122	4.61 204	11.48 250	2.76 169	0.04 59	0.98 412	0.00 1	0.17 264	0.35 254	1.98 400

ffff	3.92 149	2.12 290	7.30 197	4.22 143	1.47 167	4.90 158	1.65 181	14.40 222	5.82 133	5.08 163	5.59 137	3.45 122	4.61 204	11.48 250	2.76 169	0.04 59	0.98 412	0.00 1	0.17 264	0.35 254	1.98 400

11t	3.92 149	2.12 290	7.30 197	4.22 143	1.47 167	4.90 158	1.65 181	14.40 222	5.82 133	5.08 163	5.59 137	3.45 122	4.61 204	11.48 250	2.76 169	0.04 59	0.98 412	0.00 1	0.17 264	0.35 254	1.98 400

ccc-4	3.92 149	2.12 290	7.30 197	4.22 143	1.47 167	4.90 158	1.65 181	14.40 222	5.82 133	5.08 163	5.59 137	3.45 122	4.61 204	11.48 250	2.76 169	0.04 59	0.98 412	0.00 1	0.17 264	0.35 254	1.98 400

anonymousdsp	3.97 153	2.10 283	6.76 177	4.43 158	1.82 231	4.92 163	1.68 187	14.84 235	5.82 133	5.26 168	5.54 135	4.20 139	4.37 192	11.54 260	2.68 162	0.04 59	0.87 386	0.00 1	0.18 278	0.36 265	1.98 400

IGEV-Stereo	3.97 153	2.10 283	6.78 179	4.43 158	1.81 228	4.92 163	1.68 187	14.84 235	5.82 133	5.25 167	5.54 135	4.22 141	4.36 188	11.55 261	2.68 162	0.04 59	0.88 388	0.00 1	0.18 278	0.36 265	1.98 400
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
rrr	3.99 155	2.95 403	11.04 364	4.05 124	0.92 104	4.94 167	1.53 169	11.97 184	6.50 153	4.17 131	4.67 110	4.50 149	3.95 171	11.24 237	4.28 253	0.18 241	0.56 296	0.00 1	0.22 296	0.25 194	1.88 378

rvit_stereo_0081_aga	4.01 156	3.10 415	10.05 313	5.65 247	3.01 332	4.91 162	1.88 220	8.80 122	7.27 165	6.97 183	6.94 154	5.81 182	3.23 149	7.63 117	3.77 227	0.08 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.62 377	0.44 89

water-stereo	4.05 157	1.16 101	6.14 140	3.96 119	0.83 94	5.09 173	1.09 125	13.45 208	5.71 128	6.59 181	14.69 248	7.49 212	5.81 246	3.80 14	3.51 213	0.38 327	0.18 163	0.10 337	0.05 170	0.07 100	0.90 191

CES	4.08 158	1.34 132	3.46 22	3.65 104	11.49 571	5.24 183	0.99 120	10.15 148	9.15 216	3.80 123	9.29 185	1.76 81	0.91 50	6.94 96	2.64 161	0.07 141	0.05 77	0.01 206	0.00 1	1.63 475	9.03 581

test_xeample3	4.08 158	2.95 403	11.20 368	4.05 124	1.05 119	5.62 211	1.58 172	13.23 196	4.76 108	7.10 186	3.83 91	3.18 118	3.30 151	11.75 265	4.42 260	0.08 154	0.74 352	0.00 1	0.38 440	0.26 207	2.04 423

LoS_RVC	4.09 160	3.01 409	4.81 88	4.88 184	7.78 531	5.24 183	2.80 282	7.57 90	4.24 100	4.41 137	10.34 201	3.62 128	6.34 260	6.59 90	2.37 137	0.04 59	0.03 54	0.00 1	0.01 94	0.06 91	7.70 569

CASnet	4.11 161	1.27 123	5.28 115	5.63 244	0.31 4	4.89 157	2.86 284	11.52 179	11.73 242	11.06 232	11.80 222	4.16 137	1.63 91	6.30 85	2.22 122	0.63 423	0.00 1	0.60 479	0.13 228	0.15 149	0.07 5
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Occ-G	4.14 162	1.50 160	5.89 134	3.82 114	1.88 234	3.75 93	6.51 402	8.68 119	6.38 152	4.81 152	8.44 173	9.56 249	4.31 186	10.00 195	4.16 244	0.05 86	0.84 377	0.00 1	0.19 284	0.23 186	1.71 355

ProNet	4.14 162	2.35 349	7.50 207	4.22 143	1.47 167	5.67 215	6.24 391	13.78 218	7.71 174	3.38 110	4.93 121	3.72 129	3.52 156	11.52 259	2.72 165	0.08 154	1.32 510	0.01 206	0.26 347	0.47 324	2.02 416

WCG-NET	4.15 164	1.44 148	6.47 161	3.48 99	0.31 4	4.36 122	1.74 203	8.24 109	15.53 288	8.94 212	9.64 188	6.87 201	4.12 180	7.42 109	2.86 181	0.02 25	1.09 454	0.00 1	0.00 1	0.21 178	0.28 34

castereo	4.17 165	1.71 189	4.94 97	4.23 151	1.13 128	6.25 247	6.97 419	10.76 162	16.22 297	3.25 107	7.74 166	3.55 127	7.25 289	5.61 64	2.63 159	0.04 59	0.38 222	0.00 1	0.26 347	0.08 105	0.44 89

rvit_stereo_0081	4.20 166	2.18 309	9.43 288	6.66 339	1.77 224	3.43 80	2.29 247	8.53 117	16.32 302	4.68 149	5.52 133	5.21 165	4.60 200	8.22 133	4.20 246	0.05 86	0.01 11	0.00 1	0.01 94	0.41 297	0.49 103

rvit_stereo_0082	4.20 166	2.18 309	9.43 288	6.66 339	1.77 224	3.43 80	2.29 247	8.53 117	16.32 302	4.68 149	5.52 133	5.21 165	4.60 200	8.22 133	4.20 246	0.05 86	0.01 11	0.00 1	0.01 94	0.41 297	0.49 103

CroCo-Stereo Lap2	4.21 168	2.60 380	9.11 266	10.21 484	6.06 484	1.11 3	0.78 107	10.63 158	8.34 197	3.46 113	5.18 128	8.92 237	5.66 242	6.42 86	4.53 265	0.03 45	0.05 77	0.00 1	0.00 1	0.81 423	0.39 74

HART	4.24 169	2.13 296	6.15 141	5.53 233	1.40 160	4.32 118	0.74 104	13.35 205	5.92 144	6.13 179	12.75 233	6.81 200	1.70 97	11.14 234	2.42 142	0.03 45	1.48 537	0.10 337	0.00 1	0.55 352	2.26 455

CAS++	4.25 170	2.16 304	6.64 173	4.57 165	1.14 131	4.22 111	1.62 175	19.22 314	10.81 233	9.35 215	9.25 184	1.97 93	1.40 81	9.87 193	2.00 109	0.15 223	0.05 77	0.00 1	0.00 1	0.33 242	0.28 34
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
GCAP-Stereo	4.26 171	2.26 326	8.78 252	5.09 203	1.45 163	5.66 212	1.08 124	13.30 204	8.20 194	8.93 211	10.09 197	6.61 196	3.52 156	5.14 57	3.20 196	0.02 25	1.13 468	0.06 286	0.00 1	0.32 238	0.39 74

rvit_stereo_0080	4.27 172	2.89 397	9.02 261	4.10 130	1.93 241	4.06 101	7.35 430	10.37 152	8.86 210	5.39 170	7.51 161	6.20 190	4.36 188	7.08 100	4.75 272	0.45 361	0.01 11	0.00 1	0.00 1	0.59 367	0.45 92

whm_eth	4.27 172	2.89 397	9.02 261	4.10 130	1.93 241	4.06 101	7.35 430	10.37 152	8.86 210	5.39 170	7.51 161	6.20 190	4.36 188	7.08 100	4.75 272	0.45 361	0.01 11	0.00 1	0.00 1	0.59 367	0.45 92

testlalala	4.28 174	1.72 192	8.36 240	4.01 120	3.59 358	7.88 299	1.70 196	9.98 144	5.56 124	13.20 267	10.02 191	7.06 204	1.91 105	5.98 72	2.36 135	0.03 45	1.26 502	0.00 1	0.41 457	0.06 91	0.52 110

DA	4.31 175	1.05 83	5.88 131	5.93 281	1.67 207	16.29 439	1.88 220	10.25 149	8.13 191	4.63 146	7.82 168	6.18 187	4.91 219	4.78 42	3.04 187	0.17 232	1.18 479	0.00 1	0.00 1	0.08 105	2.28 459

GGEV	4.31 175	1.05 83	5.88 131	5.93 281	1.67 207	16.29 439	1.88 220	10.25 149	8.13 191	4.63 146	7.82 168	6.18 187	4.91 219	4.78 42	3.04 187	0.17 232	1.18 479	0.00 1	0.00 1	0.08 105	2.28 459

MM-Stereo_test2	4.38 177	1.62 171	7.85 221	5.85 277	1.12 126	7.07 276	2.18 241	15.22 239	8.69 207	7.23 192	5.26 130	4.83 159	3.75 163	10.87 219	2.40 141	0.03 45	1.04 450	0.00 1	0.14 239	0.41 297	2.02 416

plain	4.41 178	2.18 309	11.50 376	5.46 231	2.97 330	3.20 71	1.38 145	9.01 128	5.96 145	3.56 115	16.63 268	3.01 114	2.76 139	14.80 392	4.25 252	0.32 305	0.00 1	0.04 266	0.01 94	0.79 418	0.43 86

depthmonostereo	4.46 179	2.22 315	7.17 192	4.79 176	1.32 153	7.84 298	1.36 144	15.70 248	12.86 253	5.04 159	7.89 172	5.04 161	6.26 258	6.95 97	3.25 199	0.07 141	0.23 181	0.12 364	0.07 191	0.08 105	1.06 232

MC-Stereo	4.47 180	1.16 101	5.85 130	6.14 292	1.43 161	3.70 92	1.73 199	10.62 157	7.83 183	6.85 182	13.33 239	6.77 199	6.21 257	11.23 236	2.52 149	0.04 59	1.30 504	0.06 286	0.24 320	0.17 159	2.14 443

MIF-Stereo (partial)	4.55 181	1.63 174	8.37 241	5.46 231	5.35 447	3.48 83	0.94 115	9.80 140	8.03 188	4.45 140	15.68 258	5.33 171	5.11 223	11.92 275	4.57 266	0.06 120	0.02 36	0.06 286	0.03 138	0.45 317	0.30 44

DilatedVolume-Stereo	4.62 182	1.66 182	6.95 183	4.21 142	1.86 233	10.94 340	0.99 120	12.18 186	6.28 149	12.65 246	10.00 190	5.44 173	3.80 166	10.06 199	3.61 221	0.13 208	0.49 264	0.09 324	0.28 370	0.09 115	0.68 141

XX-TBD	4.63 183	10.71 542	3.94 57	10.55 498	0.62 67	5.95 229	0.08 42	7.91 103	12.75 249	11.73 238	14.80 251	4.04 134	1.64 92	4.90 49	2.61 157	0.08 154	0.01 11	0.00 1	0.00 1	0.26 207	0.06 4

rvit_stereo_0083	4.77 184	2.28 328	10.63 344	7.49 398	1.73 217	4.88 155	2.71 277	8.97 126	18.71 334	5.01 157	7.88 171	6.38 194	5.11 223	7.80 119	4.86 278	0.28 293	0.04 65	0.00 1	0.01 94	0.26 207	0.39 74

MyStereo07	4.80 185	2.38 354	6.21 144	6.63 334	4.77 420	6.47 259	9.60 468	16.70 271	5.88 141	4.81 152	5.77 144	3.13 117	5.68 243	12.07 281	2.46 144	0.09 165	1.33 514	0.03 250	0.32 399	0.74 409	0.93 200

CREStereo++_RVC	4.83 186	1.16 101	4.67 80	4.71 172	2.02 252	4.01 100	0.11 51	9.48 136	18.00 319	8.87 208	16.74 270	4.43 145	2.15 113	6.09 77	3.39 207	0.07 141	0.00 1	0.00 1	10.51 602	0.05 81	0.12 15
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
WCG-NET（raft）	4.87 187	1.67 184	6.84 180	3.49 100	0.31 4	4.96 169	1.95 227	11.08 171	15.49 287	8.82 206	11.46 219	9.50 247	4.96 221	11.32 241	3.26 200	0.09 165	1.41 526	0.00 1	0.03 138	0.23 186	0.54 113

TANstereo	4.87 187	1.49 158	5.02 102	4.02 122	0.51 59	14.25 395	0.15 58	9.17 134	12.84 251	12.80 257	18.36 288	5.14 163	4.43 194	6.01 73	2.30 126	0.09 165	0.12 145	0.00 1	0.01 94	0.02 4	0.68 141

Former-RAFT_DAM_RVC	4.91 189	3.05 414	9.51 291	4.55 162	3.59 358	9.01 314	1.46 158	14.59 233	19.31 341	7.65 198	7.22 158	2.04 98	2.21 114	10.13 201	2.51 147	0.12 200	0.03 54	0.08 314	0.00 1	0.62 377	0.50 107

Reg-Stereo(zero)	4.96 190	0.83 54	5.01 101	3.71 106	2.33 280	3.81 96	1.18 132	17.25 282	13.30 261	10.52 224	10.73 210	10.47 258	4.43 194	9.47 181	4.17 245	0.06 120	0.74 352	0.00 1	0.27 362	0.04 76	0.88 184

FE-Mocha	4.97 191	2.28 328	10.93 359	5.13 210	2.55 295	4.77 148	0.79 108	14.50 229	5.84 140	13.74 285	11.07 214	12.61 291	3.39 152	6.44 87	2.76 169	0.10 177	1.00 431	0.15 383	0.39 451	0.14 144	0.93 200

rvit_stereo_ft	5.02 192	3.45 433	10.80 351	11.76 524	2.76 313	4.08 106	8.16 448	10.64 159	10.63 232	4.34 136	6.39 149	6.65 198	4.63 209	9.35 174	5.82 312	0.11 185	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 248	0.42 83

iRaftStereo_RVC	5.06 193	2.15 300	7.88 223	5.54 236	0.78 87	5.22 182	0.45 85	18.47 303	11.75 243	9.72 219	15.05 253	5.74 180	3.18 148	9.29 172	2.52 149	0.02 25	1.24 499	0.00 1	0.01 94	0.58 361	1.62 342

MSKI-zero shot	5.11 194	1.81 210	6.47 161	6.17 295	1.78 226	6.42 257	1.50 164	13.59 210	8.66 206	10.63 227	11.58 220	13.29 314	2.35 123	12.34 299	3.09 191	0.05 86	1.21 494	0.02 231	0.29 377	0.15 149	0.85 175

GCAP-BAT	5.15 195	2.42 357	8.74 250	4.07 127	5.04 433	6.61 266	1.82 212	10.43 154	6.66 157	13.47 278	12.76 234	9.14 241	2.87 142	11.51 258	3.58 220	0.03 45	1.24 499	0.01 206	0.60 489	0.13 142	1.81 365

sCroCo_RVC	5.29 196	3.82 450	17.52 481	11.17 513	6.67 504	5.78 221	2.66 272	10.47 156	8.48 202	3.78 121	9.32 186	4.76 156	4.83 217	8.33 138	4.88 279	1.17 507	0.52 278	0.06 286	0.03 138	0.70 399	0.90 191

MM-Stereo_test1	5.41 197	1.55 164	6.52 166	5.96 283	1.09 125	4.88 155	6.82 412	14.32 221	12.83 250	13.28 270	10.54 205	5.88 183	6.54 266	11.72 263	2.75 167	0.18 241	1.13 468	0.00 1	0.02 124	0.48 327	1.73 357

tg	5.41 197	2.04 264	7.70 212	5.40 228	1.27 149	7.45 289	0.49 87	18.97 307	13.10 255	9.51 216	14.60 247	7.15 205	4.05 176	10.89 220	2.99 184	0.02 25	0.70 343	0.00 1	0.00 1	0.55 352	1.42 313

RAFT-Stereo-weight	5.42 199	1.21 108	6.22 145	4.69 169	1.28 150	6.18 244	1.58 172	18.42 302	18.47 328	11.35 235	10.27 200	11.93 283	1.65 93	9.59 184	3.83 229	0.10 177	0.60 314	0.00 1	0.00 1	0.16 153	0.89 188

CAS	5.44 200	0.98 72	3.95 58	17.59 571	7.74 530	7.82 296	6.09 387	9.89 143	9.40 220	4.82 154	10.69 208	1.93 92	1.22 70	4.54 33	2.47 145	10.98 595	0.02 36	0.00 1	0.02 124	0.53 343	8.19 575

4D-IteraStereo	5.47 201	2.05 270	8.66 245	5.34 222	4.93 426	6.11 234	1.79 210	13.74 216	16.35 304	14.53 294	11.10 215	8.22 227	1.59 89	8.73 148	3.37 205	0.00 1	0.49 264	0.09 324	0.02 124	0.25 194	1.98 400

PMTNet	5.52 202	1.11 97	4.24 62	2.49 43	1.38 158	8.75 309	0.67 99	12.64 190	12.84 251	8.66 203	11.27 217	6.00 184	4.70 215	9.91 194	3.02 186	22.39 610	0.01 11	0.04 266	0.02 124	0.06 91	0.23 27

RCA-Stereo	5.58 203	1.26 120	6.71 175	4.85 180	0.80 90	5.51 196	3.97 324	17.56 290	19.40 342	8.45 202	14.11 244	8.73 233	8.70 318	6.88 95	2.77 175	0.05 86	0.98 412	0.11 359	0.00 1	0.14 144	0.61 131

test_1	5.63 204	1.29 127	9.52 293	4.90 190	1.45 163	6.51 261	2.93 288	13.65 213	19.05 339	12.58 245	8.67 174	13.02 308	4.07 177	9.39 179	2.58 152	0.01 5	1.09 454	0.00 1	0.38 440	0.28 222	1.26 286

test-3	5.64 205	1.29 127	9.52 293	4.88 184	1.45 163	6.53 262	2.92 286	13.64 211	19.04 338	12.75 256	8.67 174	13.01 307	4.10 179	9.39 179	2.58 152	0.01 5	1.09 454	0.00 1	0.37 430	0.28 222	1.25 285

xyz-stereo-finetune	5.68 206	2.00 254	6.56 169	3.16 86	0.33 11	11.80 354	3.99 325	13.58 209	21.58 362	8.92 210	12.57 231	6.12 186	3.72 162	12.06 280	6.59 338	0.07 141	0.02 36	0.00 1	0.02 124	0.19 169	0.25 31

AE-Stereo	5.68 206	1.78 202	9.22 280	9.25 459	2.52 292	10.13 322	2.92 286	13.10 195	14.88 279	4.88 156	13.10 237	10.72 261	4.43 194	9.24 170	3.37 205	0.10 177	1.31 508	0.06 286	0.32 399	0.21 178	2.03 420

cross-raft	5.70 208	1.44 148	7.08 186	6.69 341	2.11 259	5.89 225	1.44 152	16.44 262	8.38 198	13.42 276	20.70 321	12.20 287	4.38 193	9.06 159	3.11 192	0.03 45	0.38 222	0.00 1	0.22 296	0.24 190	0.84 174

tt1	5.74 209	2.52 370	6.54 167	6.89 358	0.86 98	10.31 329	4.08 328	19.77 324	16.80 309	7.17 189	9.02 177	4.71 155	8.97 323	11.11 230	2.34 131	0.05 86	1.17 475	0.00 1	0.04 154	0.29 229	2.07 430

test_4	5.75 210	1.40 139	6.47 161	7.20 383	0.89 101	5.81 222	1.82 212	12.26 187	6.62 156	12.85 258	30.51 440	7.61 216	3.81 167	12.70 317	3.47 211	0.02 25	0.27 193	0.03 250	0.17 264	0.39 288	0.67 139

ACVNet-DCA	5.76 211	2.52 370	6.38 151	6.77 349	0.74 75	10.55 332	5.19 356	21.10 345	13.53 263	7.39 194	10.06 192	4.44 146	9.58 332	11.08 226	2.33 128	0.05 86	1.18 479	0.00 1	0.04 154	0.37 271	1.93 388

CFNet-RSSM	5.78 212	1.24 116	9.20 278	4.82 179	1.23 141	6.33 250	1.21 135	17.35 284	18.14 321	13.35 272	11.17 216	11.69 274	5.43 230	9.71 189	3.34 204	0.03 45	0.20 168	0.00 1	0.36 425	0.37 271	0.42 83

cc1	5.79 213	2.52 370	6.38 151	6.77 349	0.74 75	10.55 332	5.19 356	19.19 311	15.95 293	7.39 194	10.06 192	4.44 146	9.58 332	11.08 226	2.33 128	0.05 86	1.18 479	0.00 1	0.04 154	0.34 248	2.04 423

HUI-Stereo	5.80 214	1.98 249	10.42 334	5.66 250	0.45 38	5.52 197	2.68 274	13.29 203	7.82 182	12.71 255	18.16 282	12.91 305	6.60 267	10.73 216	5.36 293	0.89 467	0.08 121	0.10 337	0.00 1	0.25 194	0.36 64

Gwc-CoAtRS	5.80 214	1.37 135	9.07 263	4.80 177	1.39 159	6.90 272	1.27 140	16.50 265	15.48 286	13.07 265	13.35 240	12.64 292	5.61 240	9.14 165	4.20 246	0.04 59	0.32 207	0.00 1	0.29 377	0.30 232	0.33 52

ROB_FTStereo	5.82 216	1.97 242	10.37 330	5.67 257	0.46 47	5.52 197	1.63 176	13.27 201	7.79 176	12.69 249	18.06 279	12.86 300	6.63 271	12.28 295	5.43 296	0.87 466	0.09 123	0.10 337	0.00 1	0.26 207	0.36 64

EAI-Stereo	5.82 216	2.06 274	9.08 264	6.23 300	2.20 270	6.24 246	6.20 390	20.18 332	6.36 151	10.65 228	15.97 263	6.31 193	3.63 161	12.09 284	4.88 279	0.06 120	0.73 350	0.04 266	1.59 546	0.21 178	1.67 350

gcap-zeroshot	5.83 218	1.82 218	11.95 394	5.34 222	1.98 249	11.06 343	1.64 178	11.01 168	7.05 161	15.27 306	9.84 189	18.92 403	5.12 225	9.85 192	2.50 146	0.27 289	0.90 393	0.07 305	0.33 406	0.05 81	1.61 340

PSM-adaLoss	5.83 218	1.97 242	10.44 338	5.66 250	0.46 47	5.54 204	1.91 225	13.24 197	7.80 180	12.69 249	18.19 286	12.80 296	6.65 279	11.89 273	5.45 298	1.02 487	0.09 123	0.10 337	0.00 1	0.26 207	0.36 64

CRE-IMP	5.83 218	1.86 224	11.10 366	6.20 298	0.51 59	6.86 271	1.64 178	12.56 188	9.01 212	13.16 266	16.11 265	10.94 264	6.14 256	12.81 320	6.46 335	0.50 382	0.07 115	0.10 337	0.00 1	0.27 216	0.27 33

model_zeroshot	5.85 221	1.91 236	10.98 361	6.34 311	2.55 295	10.42 330	2.38 255	17.38 285	9.39 219	14.72 297	10.36 202	11.21 267	2.93 143	8.95 154	3.57 218	0.14 212	1.01 435	0.15 383	0.38 440	0.08 105	2.15 446

ROB_FTStereo_v2	5.85 221	1.97 242	10.38 331	5.66 250	0.46 47	5.52 197	1.95 227	13.24 197	7.78 175	12.68 248	18.16 282	12.83 297	6.61 269	12.27 293	5.63 306	1.00 484	0.09 123	0.10 337	0.00 1	0.26 207	0.36 64

RAFT-IKP	5.85 221	1.97 242	10.36 328	5.66 250	0.45 38	5.33 190	2.01 232	13.27 201	7.79 176	12.69 249	18.19 286	12.77 295	6.67 280	12.36 301	5.60 303	1.11 498	0.09 123	0.10 337	0.00 1	0.25 194	0.35 58

iGMRVC	5.86 224	1.97 242	10.41 333	5.66 250	0.45 38	5.53 201	1.75 205	13.35 205	7.81 181	12.69 249	18.17 284	12.86 300	6.53 265	12.34 299	5.77 308	1.13 501	0.09 123	0.10 337	0.00 1	0.26 207	0.34 56

xyz-stereo-finetune2	5.88 225	2.14 299	6.76 177	2.96 73	0.36 20	14.90 402	1.85 215	11.54 180	5.89 142	11.35 235	18.02 278	7.27 210	9.34 330	15.17 397	9.04 374	0.06 120	0.02 36	0.08 314	0.15 248	0.28 222	0.32 48

Patchmatch Stereo++	5.88 225	1.97 242	10.43 336	5.66 250	0.45 38	5.54 204	2.32 252	13.26 199	7.79 176	12.69 249	18.14 280	12.86 300	6.63 271	12.36 301	5.60 303	1.09 495	0.09 123	0.10 337	0.00 1	0.25 194	0.35 58
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
iRAFT	5.88 225	1.97 242	10.43 336	5.66 250	0.45 38	5.54 204	2.32 252	13.26 199	7.79 176	12.69 249	18.14 280	12.86 300	6.63 271	12.36 301	5.60 303	1.09 495	0.09 123	0.10 337	0.00 1	0.25 194	0.35 58

IGEV-FE	5.90 228	2.30 333	15.24 452	6.91 360	2.11 259	4.35 120	1.51 165	15.68 246	8.52 203	13.72 283	11.87 224	11.49 269	3.84 170	11.42 247	4.77 275	0.10 177	0.84 377	0.15 383	0.25 337	0.87 433	1.98 400

IGEV_Zeroshot_test	5.90 228	2.30 333	15.24 452	6.90 359	2.11 259	4.35 120	1.51 165	15.68 246	8.52 203	13.73 284	11.89 225	11.49 269	3.82 168	11.41 246	4.76 274	0.11 185	0.84 377	0.15 383	0.25 337	0.87 433	1.98 400

raftrobust	5.94 230	2.07 278	6.94 182	7.67 405	6.24 491	4.96 169	1.82 212	17.76 291	14.36 275	12.03 239	11.62 221	7.74 219	9.01 324	11.29 240	3.71 225	0.05 86	0.79 366	0.00 1	0.04 154	0.25 194	0.38 72

RAFT-Stereo + iAFF	5.94 230	2.35 349	8.80 253	4.07 127	1.36 155	2.78 54	0.66 98	17.05 277	15.89 292	12.65 246	18.49 290	11.81 278	7.89 299	8.48 140	3.80 228	0.02 25	0.75 357	0.00 1	0.00 1	0.43 308	1.49 328

DeepStereo_RVC	5.95 232	1.88 229	10.44 338	5.76 268	0.60 66	5.45 192	1.78 209	12.93 192	8.02 187	14.07 289	14.98 252	12.40 288	10.05 340	12.02 278	7.35 344	0.61 419	0.10 134	0.12 364	0.00 1	0.21 178	0.29 36

LL-Strereo2	5.97 233	2.88 396	10.62 343	6.59 328	3.38 349	6.31 249	2.20 243	15.61 245	8.46 201	11.33 234	10.75 211	15.69 349	3.45 153	13.58 356	4.65 268	0.16 226	0.48 260	1.33 531	0.13 228	0.36 265	1.42 313

test_3	5.97 233	1.26 120	9.95 310	6.84 355	1.45 163	8.73 308	3.18 296	14.26 220	19.86 344	12.22 241	8.91 176	13.78 320	3.99 173	9.38 178	2.58 152	0.01 5	1.10 461	0.00 1	0.37 430	0.30 232	1.20 269

NRIStereo	5.98 235	1.91 236	9.60 296	6.29 308	0.45 38	6.56 264	2.52 264	15.37 242	11.43 238	12.55 244	15.07 254	11.45 268	6.11 254	12.32 296	6.23 323	0.83 457	0.16 159	0.11 359	0.00 1	0.32 238	0.33 52

HH	6.00 236	2.42 357	9.81 304	5.74 265	1.64 202	7.05 274	3.48 309	17.54 287	7.69 172	8.73 204	12.47 228	14.83 333	8.86 320	13.04 333	2.59 155	0.04 59	1.21 494	0.20 411	0.05 170	0.30 232	2.34 465

HanStereo	6.00 236	2.42 357	9.81 304	5.74 265	1.64 202	7.05 274	3.48 309	17.54 287	7.69 172	8.73 204	12.47 228	14.83 333	8.86 320	13.04 333	2.59 155	0.04 59	1.21 494	0.20 411	0.05 170	0.30 232	2.34 465

MM-Stereo_test3	6.01 238	1.69 187	6.25 147	6.36 312	5.46 456	4.64 133	6.31 395	20.05 329	24.24 397	8.85 207	11.38 218	7.22 206	2.79 140	9.11 162	3.08 190	0.11 185	0.92 397	0.00 1	0.02 124	0.54 350	1.11 244

test-1	6.03 239	1.76 198	15.61 459	8.01 424	1.98 249	7.82 296	1.16 131	13.64 211	13.60 266	9.69 218	15.16 255	11.55 272	5.45 232	7.78 118	4.35 257	0.16 226	1.18 479	0.00 1	0.13 228	0.16 153	1.39 305

rvit_0105_6	6.06 240	3.23 420	15.34 457	10.26 485	1.75 220	5.08 172	5.19 356	11.03 169	20.73 351	6.39 180	7.02 156	10.21 254	7.94 301	11.42 247	3.83 229	0.40 334	0.29 201	0.00 1	0.01 94	0.57 358	0.40 80

Selective-RAFT	6.10 241	1.16 101	10.90 358	7.41 390	0.91 103	15.22 413	1.11 127	14.84 235	16.23 298	7.19 191	7.06 157	11.49 269	8.10 304	12.83 322	5.19 288	0.26 285	0.97 408	0.00 1	0.46 462	0.10 118	0.65 135

H2IRNET	6.11 242	1.63 174	7.52 208	4.69 169	2.30 278	4.07 105	0.71 102	12.58 189	13.88 268	7.18 190	20.80 324	15.50 345	10.48 345	10.72 215	8.26 359	0.19 253	0.00 1	0.07 305	0.52 478	0.52 342	0.55 115

EKT-Stereo	6.11 242	1.71 189	9.09 265	7.69 406	5.56 459	5.16 177	4.26 333	19.18 310	15.13 282	9.20 214	12.84 235	9.55 248	4.18 182	11.74 264	3.24 198	0.53 390	0.62 322	0.09 324	0.14 239	0.17 159	2.16 447

1test111	6.16 244	2.52 370	6.38 151	6.77 349	0.74 75	10.55 332	5.19 356	21.10 345	13.53 263	7.39 194	10.06 192	4.44 146	9.58 332	12.08 282	9.26 381	0.05 86	1.18 479	0.00 1	0.04 154	0.37 271	1.93 388

RAFT-Test	6.19 245	1.47 150	7.90 224	4.91 191	2.70 306	9.97 318	1.52 168	17.08 278	9.06 215	13.21 268	23.67 364	12.89 304	4.63 209	9.47 181	3.57 218	0.02 25	0.81 370	0.00 1	0.38 440	0.21 178	0.39 74

testlalala2	6.22 246	2.05 270	8.67 246	15.89 566	10.72 567	7.88 299	3.50 313	13.65 213	10.50 231	15.90 329	12.54 230	8.50 232	2.47 132	5.89 68	3.87 234	0.06 120	0.63 325	0.00 1	0.50 474	0.54 350	0.61 131

s12784h	6.22 246	1.01 77	4.95 98	3.57 102	0.54 63	19.55 482	0.95 117	19.51 321	18.39 323	12.98 263	12.58 232	7.78 220	5.56 239	11.34 243	4.36 258	0.89 467	0.01 11	0.05 274	0.00 1	0.07 100	0.20 26

Any-RAFT	6.28 248	1.42 142	4.91 94	5.00 196	1.25 146	10.18 323	1.90 224	22.68 364	15.87 291	12.12 240	19.23 298	13.69 319	4.65 211	9.35 174	2.36 135	0.06 120	0.57 299	0.00 1	0.00 1	0.05 81	0.35 58

GMOStereo	6.33 249	2.04 264	8.28 235	5.68 258	1.20 136	6.11 234	2.14 237	11.20 172	13.15 256	18.66 390	21.83 338	17.35 375	6.64 275	7.09 102	2.78 176	0.02 25	1.42 528	0.13 371	0.00 1	0.53 343	0.37 68

error version	6.33 249	2.04 264	8.28 235	5.68 258	1.20 136	6.11 234	2.14 237	11.20 172	13.15 256	18.66 390	21.83 338	17.35 375	6.64 275	7.09 102	2.78 176	0.02 25	1.42 528	0.13 371	0.00 1	0.53 343	0.37 68

test-v	6.33 249	2.04 264	8.28 235	5.68 258	1.20 136	6.11 234	2.14 237	11.20 172	13.15 256	18.66 390	21.83 338	17.35 375	6.64 275	7.09 102	2.78 176	0.02 25	1.42 528	0.13 371	0.00 1	0.53 343	0.37 68

test-2	6.33 249	2.04 264	8.28 235	5.68 258	1.20 136	6.11 234	2.14 237	11.20 172	13.15 256	18.66 390	21.83 338	17.35 375	6.64 275	7.09 102	2.78 176	0.02 25	1.42 528	0.13 371	0.00 1	0.53 343	0.37 68

GMStereo	6.44 253	4.92 478	12.13 398	5.60 240	0.87 99	9.18 316	2.57 269	12.99 193	25.54 415	12.85 258	11.84 223	5.60 177	3.62 160	11.92 275	6.44 334	0.53 390	0.02 36	0.05 274	0.36 425	0.98 440	0.70 148
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
TestStereo	6.45 254	3.34 429	8.02 227	6.23 300	1.68 209	6.33 250	2.48 262	14.54 232	16.71 308	11.71 237	24.13 368	9.38 243	7.13 285	11.83 269	4.32 255	0.12 200	0.01 11	0.00 1	0.00 1	0.73 406	0.33 52

knoymous	6.46 255	1.84 222	5.13 111	4.31 154	1.88 234	6.36 254	5.55 370	15.25 240	14.48 276	13.85 287	21.25 328	12.66 294	6.63 271	13.20 342	5.11 284	0.19 253	0.13 146	0.12 364	0.00 1	0.71 403	0.57 126

rafts_anoy	6.46 255	2.37 351	7.09 187	7.48 397	6.02 481	5.31 189	2.45 260	14.50 229	22.01 368	12.94 262	16.18 266	8.48 231	5.53 237	9.70 188	6.32 329	0.05 86	1.66 546	0.10 337	0.05 170	0.30 232	0.69 144

anonymousdsp2	6.47 257	1.81 210	9.73 301	5.25 217	1.23 141	9.35 317	3.96 323	22.51 360	18.39 323	12.87 260	10.19 198	10.17 253	4.46 198	11.77 266	3.83 229	0.06 120	1.00 431	0.31 450	0.18 278	0.25 194	2.06 429

XX-Stereo	6.50 258	1.81 210	10.42 334	12.71 540	7.14 515	3.46 82	0.90 113	16.31 258	6.13 146	9.03 213	28.11 409	13.48 317	2.22 116	11.87 272	2.61 157	0.45 361	0.78 364	0.08 314	0.42 458	1.09 448	0.88 184

AFF-stereo	6.50 258	2.29 330	8.09 230	4.63 167	0.87 99	3.48 83	0.75 106	16.92 276	13.98 270	13.26 269	25.21 378	15.46 344	7.68 296	11.50 256	3.71 225	0.04 59	0.70 343	0.00 1	0.00 1	0.48 327	1.02 224

xx1	6.52 260	2.52 370	6.38 151	6.77 349	0.74 75	10.55 332	5.19 356	19.19 311	15.95 293	7.39 194	10.07 196	16.17 355	12.10 380	11.08 226	2.33 128	0.05 86	1.18 479	0.02 231	0.36 425	0.37 271	1.93 388

RALCasStereoNet	6.53 261	2.84 395	8.12 231	7.88 419	6.12 486	6.85 270	5.29 363	14.66 234	13.94 269	10.20 220	18.18 285	10.24 255	3.83 169	12.33 297	5.56 302	0.04 59	1.88 552	0.11 359	0.01 94	0.26 207	2.24 454

11t1	6.61 262	1.76 198	9.64 298	5.62 243	2.15 265	13.57 384	2.67 273	15.77 250	8.83 209	13.66 282	11.90 226	12.03 285	9.76 337	12.23 292	8.58 367	0.23 268	1.33 514	0.00 1	0.31 397	0.26 207	1.95 396

TRStereo	6.64 263	6.95 511	12.06 397	9.69 470	7.59 523	5.12 176	1.68 187	20.72 335	12.34 245	10.93 231	9.07 178	10.57 260	3.16 147	14.33 371	4.23 250	0.60 417	0.80 369	0.14 378	0.37 430	0.56 356	1.86 376

DisPM	6.68 264	1.58 169	9.90 308	7.19 382	1.12 126	5.71 216	3.69 315	13.74 216	12.42 246	16.60 341	23.63 363	12.64 292	6.39 262	13.31 348	4.08 242	0.77 445	0.01 11	0.08 314	0.15 248	0.14 144	0.53 111

AIO-test1	6.69 265	2.11 287	7.06 185	10.57 499	6.38 499	8.85 311	1.73 199	22.56 363	20.92 354	7.01 184	17.67 276	8.06 225	4.87 218	10.79 218	3.39 207	0.17 232	0.09 123	0.00 1	0.34 412	0.35 254	0.86 178

DCRE	6.73 266	2.11 287	9.19 277	7.76 412	4.90 424	7.81 295	5.86 382	16.46 263	11.38 237	9.61 217	22.55 353	11.84 280	6.35 261	11.09 229	3.63 222	0.04 59	1.19 486	0.06 286	0.37 430	0.15 149	2.23 452

AnonymousM	6.73 266	12.03 557	3.53 33	4.47 160	1.55 187	4.42 124	3.17 295	11.94 183	8.44 200	17.00 355	10.06 192	9.08 240	4.00 175	7.56 114	4.06 240	0.55 398	0.68 341	23.13 606	8.12 595	0.07 100	0.65 135

iRaft-Stereo_20w	6.75 268	2.17 307	13.20 419	5.07 201	2.34 283	7.43 288	2.61 270	20.20 333	7.85 184	15.28 307	10.36 202	14.42 328	8.13 305	16.81 431	4.20 246	0.06 120	0.84 377	0.13 371	0.83 503	0.66 392	2.42 473

DCANet-4	6.78 269	1.21 108	11.48 374	3.95 118	0.76 81	4.73 142	1.68 187	18.40 301	25.78 418	15.44 311	20.36 314	6.42 195	8.48 313	8.87 152	6.24 324	0.18 241	0.05 77	0.01 206	0.00 1	0.10 118	1.37 299

SST-Stereo	6.85 270	1.67 184	9.39 286	7.24 385	0.82 91	5.89 225	1.87 219	15.34 241	9.89 225	19.25 409	20.26 313	16.63 363	8.40 311	13.81 363	5.75 307	0.40 334	0.05 77	0.13 371	0.00 1	0.10 118	0.08 7

Pruner-Stereo	6.85 270	1.81 210	10.24 323	6.92 362	0.92 104	5.55 207	4.01 326	14.42 227	11.85 244	18.22 386	21.92 344	15.64 348	5.69 244	12.10 285	6.08 316	0.84 459	0.02 36	0.18 400	0.10 215	0.11 128	0.38 72

RALAANet	6.86 272	3.28 425	11.09 365	7.63 402	4.95 428	6.16 243	1.63 176	20.54 334	15.45 284	15.30 308	14.52 246	12.98 306	4.35 187	13.53 352	3.98 235	0.11 185	0.35 217	0.00 1	0.29 377	0.58 361	0.48 100

DCANet	6.87 273	2.02 260	9.12 268	4.03 123	0.76 81	4.77 148	1.74 203	16.15 255	25.07 404	15.88 327	20.79 323	7.89 222	11.31 361	9.23 169	6.15 318	0.18 241	0.05 77	0.00 1	0.00 1	0.28 222	2.01 415

PSM-softLoss	6.90 274	1.81 210	10.84 353	7.04 367	0.93 109	5.53 201	1.97 229	23.18 371	9.65 222	14.16 290	22.01 349	12.84 298	5.15 226	13.03 331	7.95 352	0.76 442	0.06 102	0.27 434	0.55 484	0.21 178	0.14 17

KMStereo	6.90 274	1.81 210	10.84 353	7.04 367	0.93 109	5.53 201	1.97 229	23.18 371	9.65 222	14.16 290	22.01 349	12.84 298	5.15 226	13.03 331	7.95 352	0.76 442	0.06 102	0.27 434	0.55 484	0.21 178	0.14 17

PFNet+	6.92 276	1.64 178	10.96 360	6.27 303	0.90 102	5.66 212	1.68 187	14.43 228	16.02 295	18.13 384	21.24 327	14.33 325	5.97 249	13.13 339	5.51 301	0.90 469	0.20 168	0.11 359	0.30 391	0.08 105	0.94 206

RAFT-345	6.94 277	1.48 153	7.45 205	5.65 247	0.96 113	5.49 195	3.20 297	13.73 215	10.97 234	13.81 286	42.93 557	9.01 239	5.31 229	13.09 338	4.73 271	0.58 405	0.05 77	0.10 337	0.06 182	0.08 105	0.08 7

MyStereo06	6.95 278	2.25 322	14.05 431	6.69 341	4.74 418	7.75 293	9.60 468	17.85 293	9.03 214	13.29 271	10.78 212	18.68 397	5.70 245	10.66 211	4.52 264	0.09 165	1.32 510	0.02 231	0.26 347	0.84 430	0.92 195

NF-Stereo	6.96 279	1.80 207	10.17 317	7.16 381	0.79 89	6.15 242	3.26 304	20.74 340	18.45 327	13.42 276	19.33 299	11.67 273	6.05 250	12.71 318	6.17 319	0.57 402	0.06 102	0.21 414	0.23 308	0.12 133	0.09 9

OCTAStereo	6.97 280	1.80 207	10.20 320	7.15 380	0.78 87	6.12 239	3.38 305	20.72 335	18.47 328	13.41 273	19.33 299	11.91 281	6.05 250	12.68 316	6.19 320	0.59 411	0.06 102	0.21 414	0.22 296	0.12 133	0.10 12

RE-Stereo	6.97 280	1.79 204	10.18 318	7.14 375	0.77 84	6.14 240	3.39 306	20.72 335	18.43 325	13.41 273	19.33 299	11.78 276	6.09 252	12.66 314	6.22 321	0.58 405	0.05 77	0.21 414	0.22 296	0.12 133	0.10 12

TVStereo	6.97 280	1.79 204	10.18 318	7.14 375	0.77 84	6.14 240	3.39 306	20.72 335	18.43 325	13.41 273	19.33 299	11.78 276	6.09 252	12.66 314	6.22 321	0.58 405	0.05 77	0.21 414	0.22 296	0.12 133	0.10 12

sAnonymous2	6.98 283	7.12 512	20.67 512	9.13 456	5.40 449	5.28 186	8.11 446	16.71 272	11.50 240	5.04 159	9.17 181	3.77 130	8.23 306	7.84 123	3.15 193	0.11 185	0.07 115	0.06 286	0.28 370	10.80 582	7.09 565

CroCo_RVC	6.98 283	7.12 512	20.67 512	9.13 456	5.40 449	5.28 186	8.11 446	16.71 272	11.50 240	5.04 159	9.17 181	3.77 130	8.23 306	7.84 123	3.15 193	0.11 185	0.07 115	0.06 286	0.28 370	10.80 582	7.09 565

DIP-Stereo	6.99 285	2.37 351	11.45 373	4.78 174	1.70 213	13.13 375	1.47 160	15.76 249	7.43 169	14.57 295	26.61 395	10.76 262	5.10 222	14.97 395	8.10 356	0.06 120	0.06 102	0.06 286	0.00 1	0.17 159	1.22 276
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
rvit_0105_4	7.09 286	3.33 427	16.60 470	10.68 501	1.59 191	5.89 225	6.84 414	14.50 229	23.99 393	7.31 193	9.49 187	13.18 310	9.62 335	12.33 297	4.32 255	0.39 329	0.46 252	0.00 1	0.02 124	0.67 394	0.68 141

ADStereo(finetuned)	7.09 286	2.04 264	11.52 377	4.01 120	0.77 84	4.78 150	1.73 199	16.15 255	25.08 405	15.89 328	20.74 322	7.88 221	13.56 411	9.11 162	6.07 315	0.18 241	0.05 77	0.00 1	0.00 1	0.28 222	1.93 388

raft+_RVC	7.10 288	2.37 351	6.59 170	6.94 365	5.82 473	6.35 253	5.97 385	21.05 343	23.63 389	10.90 230	17.95 277	9.80 250	5.55 238	11.49 254	4.47 263	0.04 59	1.50 538	0.00 1	0.00 1	0.38 283	1.23 280

OMP-Stereo	7.13 289	2.89 397	9.89 307	10.98 509	1.73 217	4.81 152	1.85 215	18.38 300	16.26 299	16.94 353	14.11 244	17.45 380	7.57 292	13.26 346	5.12 286	0.43 351	0.04 65	0.06 286	0.02 124	0.20 176	0.56 119

RAFT_R40	7.14 290	1.73 194	9.36 285	7.36 389	0.82 91	5.74 218	3.69 315	15.47 244	15.09 281	18.24 387	19.87 307	16.82 364	8.50 314	13.72 361	5.81 311	0.28 293	0.02 36	0.14 378	0.00 1	0.11 128	0.09 9

fff	7.26 291	1.99 250	9.12 268	4.17 134	0.47 52	4.73 142	1.68 187	16.56 267	33.55 486	15.45 312	20.36 314	7.49 212	12.54 388	9.03 156	6.26 325	0.18 241	0.05 77	0.01 206	0.00 1	0.10 118	1.37 299

MIPNet	7.26 291	2.30 333	13.74 425	5.32 221	1.61 196	11.32 346	2.77 281	27.02 418	18.47 328	15.56 318	13.20 238	7.01 202	9.46 331	8.84 150	6.32 329	0.15 223	0.03 54	0.06 286	0.08 198	0.42 304	1.39 305

csc	7.26 291	1.99 250	9.12 268	4.17 134	0.47 52	4.73 142	1.68 187	16.56 267	33.55 486	15.45 312	20.36 314	7.49 212	12.54 388	9.03 156	6.26 325	0.18 241	0.05 77	0.01 206	0.00 1	0.10 118	1.37 299

cscssc	7.26 291	1.99 250	9.12 268	4.17 134	0.47 52	4.73 142	1.68 187	16.56 267	33.55 486	15.45 312	20.36 314	7.49 212	12.54 388	9.03 156	6.26 325	0.18 241	0.05 77	0.01 206	0.00 1	0.10 118	1.37 299

riskmin	7.28 295	1.54 162	8.37 241	5.01 197	3.24 342	11.65 351	3.20 297	16.61 270	18.86 336	10.45 222	13.46 241	16.20 357	12.68 394	12.46 307	6.57 337	0.17 232	1.38 522	0.14 378	0.33 406	0.67 394	2.52 480

AIO-test2	7.31 296	2.95 403	8.32 239	9.20 458	5.66 465	8.78 310	5.13 354	26.30 408	23.78 390	7.04 185	20.37 318	5.69 178	3.51 155	10.05 198	2.74 166	4.35 564	0.14 153	0.03 250	0.62 492	0.71 403	0.80 168

R-Stereo Train	7.33 297	1.62 171	9.31 282	6.80 353	2.33 280	7.57 290	5.36 365	24.47 386	7.63 170	16.40 334	33.07 483	12.42 289	5.52 235	8.06 127	5.23 289	0.05 86	0.05 77	0.01 206	0.00 1	0.12 133	0.56 119

RAFT-Stereo	7.33 297	1.62 171	9.31 282	6.80 353	2.33 280	7.57 290	5.36 365	24.47 386	7.63 170	16.40 334	33.07 483	12.42 289	5.52 235	8.06 127	5.23 289	0.05 86	0.05 77	0.01 206	0.00 1	0.12 133	0.56 119
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MIM_Stereo	7.37 299	2.06 274	12.02 396	4.71 172	1.69 211	5.17 178	1.28 141	19.54 322	13.09 254	16.93 351	28.48 414	13.05 309	5.43 230	13.25 345	7.41 345	0.02 25	0.62 322	0.00 1	0.01 94	0.45 317	2.09 436

UGAM-zero	7.48 300	1.91 236	14.55 438	4.78 174	2.00 251	6.34 252	1.02 123	18.99 308	8.70 208	14.93 300	15.74 259	24.94 466	13.86 421	13.13 339	5.05 281	0.04 59	0.96 404	0.02 231	1.08 528	0.18 165	1.46 318

StereoVision	7.48 300	2.90 400	10.47 340	10.13 480	3.93 373	4.99 171	1.86 218	21.10 345	17.66 315	8.90 209	29.71 430	10.95 265	6.61 269	12.83 322	5.11 284	0.69 434	0.05 77	0.17 395	0.03 138	0.98 440	0.56 119

IPLGR	7.48 300	1.61 170	14.03 430	4.92 192	1.30 152	10.30 327	1.20 133	24.52 389	22.59 376	16.71 348	18.84 293	8.44 230	7.49 291	9.62 185	6.34 331	0.26 285	0.05 77	0.05 274	0.06 182	0.37 271	0.93 200

PAM_32	7.56 303	1.96 241	15.04 449	6.11 291	2.08 256	16.93 452	1.38 145	16.49 264	7.93 185	15.16 303	9.17 181	25.77 472	11.69 370	12.95 327	4.03 238	0.14 212	0.77 363	0.09 324	0.83 503	0.61 375	2.00 414

HHNet	7.57 304	2.01 257	8.03 228	3.71 106	3.46 353	4.93 165	6.17 389	19.69 323	16.27 300	20.91 440	31.75 463	10.56 259	5.82 247	10.69 214	5.10 283	0.67 432	0.07 115	0.21 414	0.14 239	0.63 381	0.54 113

IIG-Stereo	7.59 305	2.47 364	9.40 287	10.39 492	1.78 226	6.67 267	1.47 160	17.83 292	16.51 307	18.91 402	20.12 311	17.76 384	8.74 319	13.21 344	5.43 296	0.44 356	0.05 77	0.03 250	0.00 1	0.17 159	0.45 92

ASMatch	7.61 306	1.63 174	9.18 276	5.79 269	2.27 275	4.63 132	2.54 265	17.23 281	13.73 267	17.27 359	34.28 501	13.26 313	10.15 343	12.39 304	5.49 300	0.12 200	0.24 185	0.21 414	0.17 264	0.18 165	1.55 335

ACRE	7.62 307	3.21 419	14.93 447	7.81 414	5.00 431	10.01 320	4.45 337	16.32 259	15.86 290	17.81 372	19.21 296	8.38 229	4.25 183	11.11 230	10.58 405	0.78 449	0.32 207	0.03 250	0.15 248	0.44 311	1.84 372

LCNet	7.64 308	1.41 140	6.15 141	6.93 363	1.35 154	9.00 313	5.44 367	18.37 299	11.30 235	16.62 342	24.39 371	14.67 329	11.03 351	12.03 279	4.01 236	0.07 141	0.02 36	0.23 423	2.07 555	1.00 443	6.69 560

IPLG	7.65 309	2.00 254	13.81 426	5.86 278	4.35 397	10.97 341	1.43 149	22.52 361	16.50 306	19.78 417	20.62 320	5.28 169	5.49 233	12.58 313	9.70 391	0.13 208	0.06 102	0.03 250	0.07 191	0.41 297	1.38 303

MyStereo8	7.68 310	3.00 407	12.46 404	7.70 409	5.11 437	11.40 348	1.39 148	15.98 252	10.05 230	16.45 336	24.04 367	12.01 284	7.91 300	10.68 213	10.57 404	0.14 212	1.52 541	0.08 314	0.48 469	0.60 373	1.98 400

CIPLG	7.69 311	3.27 423	14.40 435	7.84 416	5.08 436	10.24 324	4.59 342	16.02 253	15.45 284	18.05 382	19.72 305	8.79 236	4.61 204	11.84 271	10.40 401	0.76 442	0.33 213	0.03 250	0.15 248	0.44 311	1.83 371

x	7.70 312	2.12 290	8.93 259	5.08 202	2.55 295	11.65 351	4.40 336	20.91 342	12.53 247	13.58 280	20.49 319	15.73 350	11.10 353	10.65 210	10.16 395	0.11 185	1.37 520	0.04 266	0.29 377	0.34 248	1.95 396

IPLGR_C	7.70 312	3.32 426	14.54 437	7.98 422	5.04 433	10.26 325	4.64 345	16.50 265	16.28 301	17.97 380	18.85 294	8.30 228	4.66 212	11.22 235	10.89 413	0.77 445	0.32 207	0.03 250	0.15 248	0.43 308	1.84 372

qqq	7.72 314	2.15 300	10.06 314	5.01 197	1.82 231	8.62 307	7.27 428	21.10 345	13.53 263	12.48 243	18.71 292	16.17 355	12.10 380	12.08 282	9.26 381	0.08 154	1.35 518	0.02 231	0.36 425	0.36 265	1.93 388

111	7.73 315	2.39 356	9.12 268	4.17 134	0.47 52	10.65 336	3.49 312	21.34 351	28.25 441	10.60 226	16.85 271	14.74 332	10.22 344	12.48 308	6.61 339	0.43 351	0.01 11	0.00 1	0.00 1	0.35 254	2.39 472

AIO-Stereo-zeroshot	7.75 316	3.47 435	14.99 448	5.34 222	7.99 534	7.13 277	0.96 118	23.20 373	10.00 229	11.29 233	17.31 272	18.44 396	9.03 325	13.19 341	5.77 308	0.06 120	1.01 435	0.12 364	1.51 543	1.49 470	2.74 490

RAFT+CT+SA	7.76 317	2.01 257	7.56 209	11.32 516	3.31 345	4.60 130	7.19 425	17.21 280	27.40 433	10.43 221	27.34 399	7.63 217	7.83 298	15.46 403	3.51 213	0.03 45	0.39 226	0.18 400	0.46 462	0.33 242	0.93 200

IGEV-BASED-STEREO-	7.80 318	28.14 599	42.31 572	3.20 88	0.50 58	4.12 107	1.45 154	7.06 62	4.60 105	4.66 148	3.90 93	2.47 107	1.37 80	6.02 74	1.94 103	24.62 611	0.43 245	0.01 206	0.08 198	4.61 543	14.42 601

PAM	7.81 319	1.90 231	15.85 466	6.14 292	2.58 300	17.79 464	4.51 339	16.29 257	8.05 190	16.48 337	9.10 179	25.01 468	11.39 363	12.89 325	3.54 217	0.05 86	0.79 366	0.08 314	0.83 503	0.62 377	2.23 452

testlalala_base	7.81 319	3.52 437	8.75 251	8.73 447	5.44 455	12.21 360	1.77 208	12.73 191	6.24 148	10.56 225	13.62 242	8.76 235	5.61 240	8.69 146	4.24 251	16.24 604	3.38 582	0.00 1	0.46 462	22.32 606	3.02 502

RAFT-RH_RVC	7.88 321	1.51 161	7.72 215	5.41 229	0.96 113	11.41 349	1.48 163	13.43 207	15.04 280	17.54 367	45.66 572	10.86 263	6.42 263	13.48 350	5.26 291	0.81 454	0.04 65	0.12 364	0.13 228	0.12 133	0.17 23

TransformOpticalFlow	7.95 322	2.10 283	9.83 306	6.06 288	1.24 144	6.82 269	7.98 442	18.60 304	14.06 272	14.93 300	28.79 416	18.74 398	11.03 351	12.79 319	4.12 243	0.06 120	0.04 65	0.21 414	0.04 154	0.21 178	1.27 288

rvit_0105_5	8.01 323	3.69 447	17.73 484	10.42 494	1.61 196	7.29 279	6.68 407	18.33 297	25.98 419	10.45 222	10.46 204	15.53 346	11.01 349	12.87 324	5.37 294	0.44 356	0.41 236	0.00 1	0.15 248	0.70 399	1.08 238

TestStereo1	8.04 324	2.22 315	8.85 256	10.87 507	2.12 262	4.66 135	2.40 257	21.17 349	23.79 391	17.41 360	26.31 390	9.41 244	9.09 326	16.23 411	3.85 232	0.14 212	0.40 228	0.02 231	0.13 228	0.58 361	1.10 240

SA-5K	8.04 324	2.22 315	8.85 256	10.87 507	2.12 262	4.66 135	2.40 257	21.17 349	23.79 391	17.41 360	26.31 390	9.41 244	9.09 326	16.23 411	3.85 232	0.14 212	0.40 228	0.02 231	0.13 228	0.58 361	1.10 240

PFNet	8.10 326	1.75 196	12.34 402	7.54 401	2.40 286	7.41 286	5.81 380	23.83 382	17.85 317	20.78 434	17.57 274	15.22 342	7.72 297	13.37 349	6.46 335	0.33 308	0.20 168	0.12 364	0.19 284	0.32 238	0.77 164

FACV-RUCA	8.11 327	2.29 330	10.34 327	8.07 426	6.02 481	14.18 394	3.04 292	20.05 329	19.00 337	12.98 263	18.43 289	8.73 233	11.58 365	12.20 289	5.78 310	0.38 327	0.64 328	4.34 567	0.35 417	1.89 486	1.96 398

Select-FE	8.15 328	3.89 453	22.25 523	6.74 345	4.35 397	4.71 141	1.24 136	20.11 331	6.59 155	12.93 261	23.07 360	20.54 416	12.80 395	14.28 369	4.68 269	0.18 241	1.09 454	0.07 305	0.97 519	0.39 288	2.10 437

AAGNet	8.15 328	1.75 196	10.57 341	7.72 411	0.74 75	5.74 218	4.98 353	15.90 251	14.59 277	20.31 426	23.80 365	15.08 340	11.25 359	12.27 293	16.70 471	0.85 460	0.06 102	0.32 452	0.01 94	0.15 149	0.16 21

STrans-v2	8.16 330	2.09 281	9.79 303	5.44 230	1.53 186	11.87 355	9.69 474	19.77 324	13.20 260	14.01 288	25.80 382	17.88 388	12.55 391	13.30 347	4.39 259	0.06 120	0.01 11	0.18 400	0.01 94	0.25 194	1.31 294

Prome-Stereo	8.22 331	1.48 153	6.24 146	7.06 370	1.55 187	6.54 263	9.08 458	21.88 354	9.88 224	21.12 445	32.48 477	11.82 279	11.59 367	11.99 277	4.04 239	0.08 154	0.02 36	0.19 406	0.12 224	0.45 317	6.89 564

FENet	8.22 331	1.39 137	7.33 202	6.43 319	2.17 269	10.97 341	2.20 243	22.10 357	21.26 355	17.85 375	23.22 361	14.29 323	11.50 364	13.56 355	8.32 361	0.29 298	0.24 185	0.03 250	0.03 138	0.18 165	1.04 226

AIO-Stereo-zeroshot1	8.37 333	4.16 459	20.63 511	5.82 273	11.79 572	6.40 256	2.02 233	20.82 341	8.03 188	14.52 293	21.38 331	17.44 379	5.83 248	14.43 378	5.13 287	0.06 120	1.00 431	0.05 274	1.81 551	2.44 504	3.62 518

raft_robust	8.39 334	2.81 392	7.62 210	6.32 310	1.17 133	5.47 194	0.82 110	34.37 515	35.49 508	18.40 389	20.25 312	7.24 209	5.51 234	15.77 405	3.40 209	0.11 185	1.10 461	0.00 1	0.50 474	0.33 242	1.19 262

HITNet	8.41 335	3.59 444	9.91 309	5.30 219	1.52 185	13.35 381	4.48 338	22.00 355	16.06 296	15.52 316	22.95 359	15.28 343	11.74 371	14.91 394	9.25 380	0.10 177	0.01 11	0.48 468	0.06 182	0.58 361	1.04 226
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
SA	8.43 336	2.16 304	10.02 312	8.41 435	0.93 109	7.36 284	2.21 245	23.73 380	26.15 421	13.55 279	30.84 447	9.89 251	10.09 341	16.84 433	3.52 215	0.18 241	0.68 341	0.17 395	0.40 454	0.48 327	0.92 195

GMM-Stereo	8.44 337	1.27 123	7.36 204	6.64 337	2.56 298	10.00 319	9.29 465	23.79 381	11.33 236	17.96 379	29.59 428	17.14 369	7.59 293	11.77 266	4.61 267	0.13 208	0.01 11	0.24 427	0.94 511	0.49 336	6.14 553

test_sample1	8.49 338	1.83 221	10.60 342	5.53 233	2.95 328	15.17 412	4.51 339	20.73 339	11.47 239	14.78 298	22.80 357	19.06 405	13.86 421	12.52 309	10.17 396	0.14 212	1.20 488	0.02 231	0.19 284	0.28 222	1.93 388

mmm	8.54 339	2.13 296	10.21 321	5.81 271	2.96 329	14.00 390	6.67 405	19.28 317	12.59 248	16.95 354	24.40 372	17.83 387	10.70 348	12.90 326	9.42 386	0.17 232	1.28 503	0.50 470	0.60 489	0.44 311	2.03 420

RAFT_CTSACE	8.55 340	2.62 385	9.63 297	7.41 390	5.06 435	5.76 220	2.54 265	15.38 243	17.84 316	24.33 486	34.69 506	16.37 358	7.22 288	18.05 454	2.63 159	0.01 5	0.56 296	0.00 1	0.03 138	0.42 304	0.41 81

HI	8.56 341	2.44 361	7.70 212	5.09 203	5.21 441	4.06 101	0.49 87	19.26 315	9.96 227	25.77 501	27.88 404	20.72 417	12.22 384	18.06 455	11.58 420	0.05 86	0.11 138	0.00 1	0.10 215	0.16 153	0.31 45

CoSv	8.56 341	2.44 361	7.70 212	5.09 203	5.21 441	4.06 101	0.49 87	19.26 315	9.96 227	25.77 501	27.88 404	20.72 417	12.22 384	18.06 455	11.58 420	0.05 86	0.11 138	0.00 1	0.10 215	0.16 153	0.31 45

dd	8.57 343	5.20 482	13.37 420	6.91 360	1.05 119	10.30 327	3.89 321	17.29 283	34.00 493	15.73 321	17.50 273	7.45 211	6.60 267	15.00 396	10.99 414	1.39 515	0.41 236	0.18 400	0.46 462	2.25 498	1.40 308

CASS	8.64 344	2.03 262	8.60 244	8.71 446	1.59 191	15.02 410	2.75 280	23.27 376	18.58 332	16.29 330	22.78 356	13.42 315	13.68 415	13.07 337	7.66 346	1.18 508	0.05 77	0.13 371	0.01 94	0.75 413	3.24 510
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
test_sample2	8.68 345	1.84 222	9.64 298	5.53 233	2.43 288	13.92 388	8.00 443	21.09 344	16.82 312	14.92 299	22.73 355	19.44 407	13.75 416	12.99 328	6.85 340	0.15 223	1.15 473	0.07 305	0.20 289	0.35 254	1.78 363

DN-CSS_ROB	8.72 346	3.49 436	16.63 471	6.74 345	3.39 350	6.20 245	3.43 308	23.40 377	22.03 369	17.46 364	30.28 436	9.33 242	8.32 309	14.71 385	6.36 332	0.91 471	0.00 1	0.45 464	0.00 1	0.65 387	0.70 148

GANet-ADL	8.73 347	2.80 391	9.48 290	7.87 418	2.77 314	12.88 372	5.29 363	29.97 457	25.61 416	14.50 292	16.64 269	17.02 367	7.60 294	11.61 262	8.01 354	0.51 387	0.40 228	0.10 337	0.12 224	0.77 416	0.70 148

PSM-AAD	8.76 348	1.41 140	6.46 160	6.87 357	1.18 134	12.78 370	9.66 473	20.03 328	15.78 289	21.79 456	24.91 373	14.31 324	13.16 404	12.42 305	4.07 241	0.05 86	0.06 102	2.44 552	0.16 257	0.45 317	7.17 567

FTStereo	8.76 348	1.57 167	6.75 176	6.55 325	2.45 289	7.65 292	11.62 506	18.36 298	9.01 212	20.25 419	40.79 544	15.87 351	12.36 387	11.02 223	4.69 270	0.24 273	0.01 11	0.09 324	0.16 257	0.19 169	5.58 547

GwcNet-ADL	8.81 350	2.00 254	10.21 321	7.70 409	2.82 317	6.99 273	7.05 421	30.58 463	26.21 423	15.71 320	17.65 275	13.93 321	6.83 281	13.90 364	11.43 419	0.49 377	0.76 362	0.01 206	0.01 94	0.55 352	1.46 318

test_5	8.85 351	2.05 270	9.51 291	11.62 520	4.99 430	6.74 268	5.48 369	18.25 296	23.57 387	16.72 349	29.73 431	15.54 347	10.54 347	16.25 414	4.02 237	0.05 86	0.40 228	0.27 434	0.08 198	0.34 248	0.81 169

ARAFT	8.86 352	3.86 451	17.37 480	5.96 283	0.94 112	12.59 367	10.80 490	18.20 295	19.95 345	18.77 397	16.27 267	17.78 385	8.88 322	18.82 465	5.30 292	0.35 315	0.04 65	0.00 1	0.00 1	0.62 377	0.64 133

ffm	8.89 353	2.34 343	12.99 414	6.28 304	3.81 367	12.43 363	7.47 432	19.77 324	16.80 309	16.64 344	32.03 468	17.29 371	11.78 372	11.11 230	2.34 131	0.05 86	1.17 475	0.80 496	0.37 430	0.29 229	2.07 430

Sa-1000	8.91 354	2.10 283	9.11 266	8.07 426	1.16 132	16.62 449	2.39 256	25.58 396	25.43 413	15.52 316	28.24 411	12.19 286	8.67 316	16.40 419	3.70 223	0.39 329	0.86 385	0.16 392	0.23 308	0.48 327	0.89 188

IRAFT_RVC	8.93 355	1.80 207	10.65 345	7.83 415	1.81 228	6.36 254	10.05 481	26.32 409	27.59 435	17.93 378	19.70 304	17.67 383	9.98 339	13.20 342	6.29 328	0.37 323	0.30 203	0.19 406	0.05 170	0.23 186	0.24 29

DMCA	8.96 356	2.60 380	11.84 388	5.61 241	4.25 390	11.09 344	4.36 335	25.89 398	20.23 349	17.10 357	20.96 326	17.55 381	11.92 378	11.47 249	12.27 431	0.60 417	0.09 123	0.35 455	0.05 170	0.48 327	0.57 126

GES	9.01 357	2.61 384	12.88 410	6.76 347	2.02 252	13.08 374	6.33 397	22.23 359	22.21 371	19.80 418	26.73 396	8.97 238	11.01 349	14.41 375	8.35 364	0.54 396	0.10 134	0.30 449	0.15 248	0.82 426	0.99 216

GrayStereo	9.02 358	1.35 133	7.73 216	8.62 442	2.88 322	10.28 326	10.99 494	18.66 305	16.36 305	22.78 468	30.63 443	17.56 382	12.19 383	11.50 256	5.08 282	0.09 165	0.02 36	0.19 406	0.78 502	0.33 242	2.37 469

DEmStereo	9.07 359	1.70 188	10.89 356	4.86 181	1.23 141	11.51 350	5.70 373	14.24 219	27.02 430	22.33 464	32.56 478	11.70 275	15.04 437	11.83 269	8.53 365	0.31 302	0.16 159	0.02 231	0.09 206	0.11 128	1.47 322

RAFT	9.07 359	2.76 389	10.38 331	8.89 452	1.24 144	13.48 382	8.19 449	17.14 279	17.29 314	23.01 471	19.34 303	20.06 414	11.13 354	17.79 452	6.43 333	0.09 165	1.12 467	0.28 440	0.02 124	0.79 418	1.94 395

iRaft-Stereo_5w	9.10 361	2.33 340	10.69 347	6.64 337	4.47 409	4.74 146	10.72 489	16.71 272	16.97 313	15.39 309	26.15 386	21.25 424	12.59 392	16.38 416	12.90 441	0.85 460	0.51 270	0.08 314	0.22 296	0.95 439	1.53 333

HCRNet	9.13 362	1.82 218	8.73 249	14.95 559	5.22 443	10.66 337	2.49 263	26.57 413	18.64 333	16.31 331	25.51 380	18.42 395	11.15 355	13.53 352	7.25 343	0.10 177	0.04 65	0.10 337	0.02 124	0.27 216	0.76 162

SFCPSM	9.16 363	1.72 192	12.32 401	5.64 245	3.51 356	16.58 448	6.93 417	31.11 471	26.15 421	17.05 356	20.08 310	11.05 266	9.94 338	12.55 310	6.05 314	0.36 318	0.17 162	0.37 457	0.22 296	0.40 293	1.01 219

KYRaft	9.17 364	1.39 137	7.74 217	7.07 372	1.03 117	8.05 304	7.90 441	23.72 379	9.22 218	21.43 451	31.08 450	22.52 439	8.03 302	12.21 290	3.16 195	0.10 177	0.02 36	0.05 274	0.67 495	0.46 322	17.51 605

CrosDoStereo	9.41 365	1.65 179	8.83 254	5.19 213	1.13 128	7.34 282	14.47 532	16.33 260	24.64 401	24.44 487	33.36 488	13.18 310	13.52 408	12.56 311	9.08 375	0.06 120	0.11 138	0.09 324	0.04 154	0.41 297	1.73 357

DeepStereo_LL	9.41 365	1.65 179	8.83 254	5.19 213	1.13 128	7.34 282	14.47 532	16.33 260	24.64 401	24.44 487	33.36 488	13.18 310	13.52 408	12.56 311	9.08 375	0.06 120	0.11 138	0.09 324	0.04 154	0.41 297	1.73 357

DRaft	9.41 365	1.56 166	10.09 315	4.18 138	0.92 104	12.87 371	5.68 372	17.40 286	29.75 449	21.24 447	38.12 527	9.96 252	13.97 425	11.81 268	8.08 355	0.66 431	0.30 203	0.07 305	0.26 347	0.33 242	0.88 184

rvit_stereo_0075_2	9.46 368	4.16 459	20.27 508	12.15 535	8.82 549	5.72 217	4.24 332	23.21 374	18.05 320	12.37 242	28.80 417	16.10 354	8.43 312	14.57 381	8.89 370	0.58 405	0.34 215	0.52 472	0.08 198	0.44 311	1.41 311

test_sample3	9.46 368	2.24 318	11.38 371	5.72 263	2.79 316	18.29 472	5.20 361	27.54 425	21.43 358	18.03 381	21.98 348	16.47 359	11.22 357	13.58 356	9.99 394	0.24 273	0.96 404	0.05 274	0.17 264	0.47 324	1.39 305

THIR-Stereo	9.52 370	2.21 312	9.26 281	5.38 226	0.85 96	15.55 418	11.50 505	16.88 275	21.74 366	24.45 489	31.96 466	14.20 322	13.85 420	11.89 273	8.54 366	0.14 212	0.25 190	0.10 337	0.05 170	0.40 293	1.11 244

DFGA-Net	9.58 371	4.57 468	19.91 505	6.37 313	4.05 376	11.38 347	2.98 290	26.08 401	29.76 450	17.13 358	19.22 297	9.43 246	7.17 286	16.49 422	13.39 443	0.13 208	0.00 1	0.06 286	0.13 228	1.89 486	1.46 318

MyStereo04	9.58 371	2.38 354	10.28 326	6.63 334	4.77 420	6.47 259	9.60 468	32.50 489	42.15 544	14.59 296	12.10 227	11.92 282	11.87 377	14.80 392	8.14 358	0.09 165	1.33 514	0.03 250	0.32 399	0.74 409	0.93 200

CoDeX	9.58 371	2.12 290	10.82 352	6.52 323	3.76 366	16.55 447	6.82 412	26.62 414	25.63 417	17.50 365	25.62 381	14.70 331	11.81 376	12.82 321	7.88 351	0.42 349	0.20 168	0.15 383	0.02 124	0.36 265	1.28 289

anonymousa	9.61 374	2.06 274	9.20 278	5.24 216	6.67 504	15.03 411	4.18 331	19.08 309	21.43 358	19.03 404	30.96 449	21.49 427	14.23 427	11.12 233	8.61 368	0.08 154	1.24 499	0.29 445	0.69 496	0.18 165	1.48 325

MyStereo05	9.63 375	2.25 322	10.26 324	6.69 341	4.74 418	7.75 293	9.60 468	31.51 479	41.00 538	17.45 363	13.02 236	10.28 256	12.27 386	14.74 389	7.68 348	0.09 165	1.32 510	0.02 231	0.26 347	0.84 430	0.92 195

rvit_0105_3	9.68 376	4.32 464	19.50 500	12.22 536	1.90 236	9.16 315	8.63 450	19.21 313	30.92 463	15.42 310	14.72 249	18.81 400	12.18 382	15.98 407	7.12 341	0.67 432	0.42 242	0.01 206	0.49 472	0.56 356	1.40 308

test_sample4	9.81 377	2.27 327	11.39 372	5.70 262	2.74 307	17.40 460	5.20 361	28.01 430	21.50 360	18.70 394	28.46 413	14.96 335	12.86 397	13.80 362	9.68 390	0.24 273	0.97 408	0.06 286	0.16 257	0.51 340	1.48 325

DispNO	9.82 378	2.57 376	17.77 486	6.22 299	5.73 467	11.89 356	4.77 348	25.54 395	21.70 365	17.56 368	21.28 330	18.01 389	13.83 419	17.46 443	9.91 393	0.35 315	0.16 159	0.03 250	0.12 224	0.51 340	1.05 229

BUS	9.86 379	1.86 224	9.14 273	7.14 375	4.12 384	19.47 480	2.69 275	34.15 511	23.28 382	18.82 399	21.95 345	14.37 326	11.63 368	14.72 386	12.39 432	0.36 318	0.13 146	0.15 383	0.04 154	0.37 271	0.46 95

CFNet_pseudo	9.92 380	2.21 312	11.76 383	5.09 203	2.93 327	14.43 396	3.12 293	27.16 419	32.52 478	17.58 370	22.81 358	21.97 432	9.29 329	13.06 335	8.34 362	0.23 268	0.46 252	1.23 527	0.27 362	2.89 510	0.99 216

ccs_rob	9.95 381	2.21 312	11.74 382	5.11 207	2.91 323	14.48 398	3.21 299	27.26 421	32.72 482	17.53 366	22.70 354	21.96 431	9.25 328	12.99 328	8.34 362	0.23 268	0.45 249	1.38 532	0.28 370	3.13 518	1.07 236

G2L-ROB	9.96 382	2.29 330	9.59 295	6.06 288	4.08 379	12.02 359	7.60 436	29.90 456	18.79 335	20.31 426	22.15 352	22.44 437	13.11 403	17.47 444	12.03 424	0.03 45	0.01 11	0.01 206	0.02 124	0.27 216	1.07 236

MSMDNet	9.96 382	2.08 279	11.66 381	5.39 227	2.92 324	16.50 446	2.89 285	29.73 452	34.55 499	17.86 376	21.91 343	18.86 401	8.36 310	13.06 335	7.74 350	0.24 273	0.47 257	0.66 486	0.24 320	3.07 514	1.04 226

MLCV	9.96 382	3.33 427	14.77 439	5.75 267	1.62 200	14.91 403	1.31 142	22.06 356	24.83 403	22.51 465	31.57 460	17.20 370	8.07 303	17.07 437	12.11 426	0.48 371	0.01 11	0.05 274	0.05 170	0.48 327	1.10 240

PCWNet_CMD	9.97 385	2.08 279	11.61 380	5.36 225	2.92 324	16.39 443	2.94 289	29.76 453	34.38 496	17.83 373	21.86 342	18.91 402	8.27 308	13.01 330	7.73 349	0.23 268	0.46 252	0.79 494	0.25 337	3.46 528	1.12 248

UCFNet_RVC	10.01 386	2.81 392	6.11 138	7.31 387	3.92 372	16.80 451	8.00 443	28.68 437	20.81 352	16.57 339	23.35 362	25.82 474	13.06 402	13.55 354	9.18 378	0.12 200	0.06 102	1.19 521	0.32 399	1.47 469	1.06 232

test_sample5	10.07 387	2.24 318	11.22 369	5.82 273	2.68 304	16.15 435	5.79 378	27.87 428	21.59 363	19.26 410	32.74 481	15.92 352	12.97 398	14.33 371	9.26 381	0.27 289	0.98 412	0.07 305	0.17 264	0.57 358	1.49 328

Anonymous3	10.07 387	4.14 458	31.49 551	9.77 473	5.11 437	25.00 520	11.85 507	25.20 392	19.24 340	10.80 229	14.78 250	7.92 223	8.68 317	14.40 374	6.12 317	3.25 553	1.40 523	0.08 314	0.06 182	0.81 423	1.30 292

BEATNet_4x	10.11 389	5.82 493	14.80 441	6.14 292	1.55 187	13.87 387	5.98 386	26.24 405	18.35 322	16.53 338	25.41 379	18.01 389	13.78 418	18.01 453	12.39 432	0.48 371	0.18 163	0.81 500	0.11 221	2.02 490	1.70 354

GANet-RSSM	10.17 390	2.02 260	8.21 233	7.09 374	5.57 460	13.17 377	7.29 429	27.27 422	19.65 343	15.81 323	28.83 418	26.18 477	16.33 457	14.58 383	9.28 385	0.25 281	0.27 193	0.16 392	0.04 154	0.65 387	0.72 152

DualNet	10.19 391	2.24 318	11.22 369	5.82 273	2.68 304	16.15 435	5.79 378	27.87 428	21.59 363	20.28 420	34.11 498	15.92 352	12.97 398	14.33 371	9.26 381	0.27 289	0.98 412	0.07 305	0.17 264	0.57 358	1.49 328

DCVSM-stereo	10.23 392	2.16 304	12.54 408	6.23 300	3.65 361	12.01 358	3.56 314	19.41 319	23.18 380	24.08 484	19.88 308	29.55 496	18.82 490	14.49 379	10.42 402	0.25 281	1.17 475	0.28 440	0.06 182	0.82 426	2.07 430

gwcnet-sp	10.26 393	3.56 440	15.31 454	6.59 328	4.30 392	15.71 421	5.71 375	26.09 402	25.15 407	21.68 453	21.77 335	15.01 337	16.42 460	15.21 398	10.76 409	0.12 200	0.20 168	0.02 231	0.09 206	0.63 381	0.86 178

scenet	10.26 393	3.56 440	15.31 454	6.59 328	4.30 392	15.71 421	5.71 375	26.09 402	25.15 407	21.68 453	21.77 335	15.01 337	16.42 460	15.21 398	10.76 409	0.12 200	0.20 168	0.02 231	0.09 206	0.63 381	0.86 178

ssnet	10.26 393	3.56 440	15.31 454	6.59 328	4.30 392	15.71 421	5.71 375	26.09 402	25.15 407	21.68 453	21.77 335	15.01 337	16.42 460	15.21 398	10.76 409	0.12 200	0.20 168	0.02 231	0.09 206	0.63 381	0.86 178

PSMNet-ADL	10.30 396	2.32 338	7.83 220	9.69 470	4.44 403	16.04 428	4.16 329	27.57 426	25.08 405	15.16 303	19.04 295	25.28 470	13.63 414	16.49 422	15.33 457	0.86 463	0.81 370	0.01 206	0.04 154	0.33 242	1.81 365

ff1	10.31 397	2.34 343	12.99 414	6.28 304	3.81 367	12.43 363	7.47 432	19.77 324	16.80 309	16.64 344	32.03 468	17.29 371	11.78 372	17.54 445	24.30 523	0.05 86	1.17 475	0.80 496	0.37 430	0.29 229	2.07 430

PSMNet-RSSM	10.31 397	2.47 364	7.79 218	7.85 417	4.38 400	10.47 331	6.67 405	29.67 450	22.25 372	16.62 342	33.75 494	23.30 446	14.58 432	13.91 365	10.56 403	0.23 268	0.09 123	0.07 305	0.24 320	0.87 433	0.48 100

IER	10.32 399	2.06 274	11.88 390	4.95 193	5.34 446	13.34 380	6.11 388	27.47 424	23.59 388	20.37 428	30.03 433	16.50 360	20.42 509	14.24 368	8.81 369	0.16 226	0.03 54	0.18 400	0.10 215	0.27 216	0.56 119

BSDual-CNN	10.33 400	1.86 224	9.14 273	7.14 375	4.12 384	15.83 426	8.93 455	34.15 511	23.28 382	18.82 399	21.95 345	22.14 434	13.58 412	14.72 386	9.53 387	0.36 318	0.13 146	0.15 383	0.04 154	0.37 271	0.46 95

psmg	10.36 401	1.86 224	9.14 273	5.58 239	4.12 384	15.74 425	7.65 437	30.05 458	23.28 382	21.80 457	26.26 388	22.14 434	13.58 412	14.72 386	9.53 387	0.36 318	0.13 146	0.17 395	0.04 154	0.44 311	0.67 139

test_for_model	10.44 402	31.57 602	7.69 211	28.25 598	19.35 597	5.66 212	1.73 199	9.50 138	9.59 221	13.59 281	6.15 147	5.25 167	2.58 133	5.60 63	1.81 97	10.21 591	3.48 585	0.00 1	0.16 257	35.71 614	10.93 593

CFNet-ft	10.46 403	3.02 410	7.10 188	7.69 406	5.42 452	16.93 452	5.92 383	22.83 368	22.31 373	15.81 323	30.40 438	26.42 480	15.19 440	13.60 358	12.18 428	0.14 212	0.10 134	1.87 539	0.34 412	1.22 454	0.73 155

CFNet_RVC	10.46 403	3.02 410	7.10 188	7.69 406	5.42 452	16.93 452	5.92 383	22.82 367	22.31 373	15.81 323	30.40 438	26.41 479	15.19 440	13.60 358	12.19 429	0.14 212	0.10 134	1.87 539	0.34 412	1.22 454	0.73 155

test_sample6	10.49 405	2.24 318	11.49 375	5.91 280	2.48 290	16.12 434	6.37 400	28.98 441	22.48 375	20.28 420	34.11 498	17.08 368	13.28 405	14.57 381	10.61 406	0.32 305	0.95 403	0.10 337	0.19 284	0.59 367	1.61 340

UGAM	10.51 406	1.74 195	10.16 316	7.06 370	4.44 403	6.56 264	11.34 500	16.06 254	27.83 437	21.09 444	28.18 410	23.47 448	11.21 356	26.86 537	11.33 418	0.05 86	0.49 264	0.46 466	0.36 425	0.44 311	0.97 214

qqq1	10.51 406	1.90 231	14.85 442	4.89 186	1.48 172	14.92 404	3.21 299	31.03 466	30.74 459	20.28 420	29.37 424	18.33 391	14.54 428	16.56 425	4.42 260	0.41 340	1.20 488	0.00 1	0.14 239	0.39 288	1.60 337

fff1	10.51 406	1.90 231	14.85 442	4.89 186	1.48 172	14.92 404	3.21 299	31.03 466	30.74 459	20.28 420	29.37 424	18.33 391	14.54 428	16.56 425	4.42 260	0.41 340	1.20 488	0.00 1	0.14 239	0.39 288	1.60 337

UDGNet	10.51 406	14.75 571	11.91 391	10.29 487	2.78 315	7.93 301	1.94 226	19.31 318	34.57 500	17.74 371	13.70 243	13.56 318	7.30 290	13.52 351	7.18 342	5.80 574	0.11 138	12.86 599	2.76 562	9.87 578	2.34 465

ICVP	10.54 410	2.11 287	7.49 206	9.62 468	3.41 351	13.85 386	6.34 398	26.81 416	23.24 381	16.90 350	31.76 464	27.31 489	12.81 396	12.18 288	12.47 436	1.59 520	0.58 305	0.19 406	0.13 228	0.63 381	1.45 316
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
CFNet_ucs	10.56 411	2.15 300	12.88 410	5.55 237	4.11 382	15.24 414	3.93 322	28.55 435	32.41 476	18.70 394	24.95 375	22.99 441	9.66 336	14.22 367	8.13 357	0.29 298	0.84 377	1.63 536	0.23 308	3.43 527	1.31 294

G2L-Stereo	10.65 412	2.78 390	11.19 367	7.63 402	4.24 389	8.87 312	9.35 466	29.83 455	23.03 379	19.75 416	26.33 392	23.15 445	12.08 379	16.39 417	16.43 468	0.34 313	0.04 65	0.09 324	0.01 94	0.41 297	1.05 229

cf-r	10.67 413	2.34 343	9.77 302	6.17 295	5.79 470	12.94 373	5.14 355	25.21 394	27.86 438	17.84 374	32.03 468	25.81 473	15.91 451	12.22 291	12.56 438	0.17 232	0.19 167	0.05 274	0.06 182	0.59 367	0.72 152

RAFT + AFF	10.71 414	4.59 470	18.51 491	10.52 495	5.02 432	13.14 376	11.12 497	26.24 405	27.48 434	15.09 302	16.07 264	19.83 411	11.23 358	17.09 438	10.38 399	0.45 361	1.45 533	0.65 485	0.23 308	2.31 501	2.74 490

hknet	10.77 415	1.95 240	11.80 385	7.14 375	3.83 371	15.83 426	8.93 455	34.15 511	22.70 377	18.82 399	21.95 345	23.13 443	17.03 468	16.94 435	9.85 392	0.28 293	0.13 146	0.15 383	0.04 154	0.37 271	0.46 95

ttt	10.82 416	2.17 307	9.66 300	7.03 366	4.44 403	14.16 392	6.87 415	33.72 507	30.69 457	15.67 319	31.50 458	14.99 336	10.50 346	16.54 424	13.98 445	0.41 340	1.31 508	0.10 337	0.29 377	0.47 324	1.92 385

ACVNet	10.83 417	2.25 322	7.10 188	6.43 319	3.02 333	13.17 377	3.75 317	22.83 368	35.15 506	15.81 323	30.67 444	24.65 458	15.77 449	16.47 420	18.13 481	0.16 226	0.01 11	0.06 286	0.07 191	0.65 387	0.43 86

AdaStereo	10.85 418	4.57 468	10.79 349	9.59 467	3.46 353	17.49 461	6.29 393	32.70 492	26.07 420	19.04 405	26.55 394	19.60 410	10.12 342	17.71 451	10.38 399	1.00 484	0.05 77	0.42 461	0.02 124	0.70 399	0.46 95
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.
G2L-Stereo_test	11.01 419	2.34 343	9.34 284	5.12 209	4.31 395	12.30 361	13.21 523	33.14 500	23.33 385	23.77 481	25.10 376	21.80 429	13.91 423	16.39 417	14.37 448	0.09 165	0.06 102	0.01 206	0.02 124	0.38 283	1.16 250

SMFormer	11.03 420	1.90 231	14.85 442	4.89 186	1.48 172	14.92 404	3.21 299	31.03 466	30.74 459	20.28 420	29.37 424	18.33 391	14.54 428	16.56 425	14.46 450	0.41 340	1.20 488	0.28 440	0.24 320	0.45 317	1.47 322

tta	11.03 420	1.90 231	14.85 442	4.89 186	1.48 172	14.92 404	3.21 299	31.03 466	30.73 458	20.28 420	29.37 424	18.33 391	14.54 428	16.56 425	14.46 450	0.41 340	1.20 488	0.28 440	0.24 320	0.39 288	1.60 337

iResNet	11.06 422	4.16 459	16.83 473	7.89 420	2.23 273	15.59 419	9.17 463	24.49 388	29.14 446	20.78 434	31.13 452	16.87 366	11.58 365	15.45 402	12.50 437	0.64 427	0.05 77	0.02 231	0.10 215	0.79 418	1.71 355

DDVS	11.10 423	3.37 430	13.49 422	7.49 398	4.07 377	16.17 437	2.73 279	24.18 384	17.91 318	21.37 449	30.15 435	31.23 511	8.50 314	19.92 473	15.00 455	0.82 456	1.56 543	0.08 314	0.22 296	0.84 430	2.84 494

test_sample7	11.16 424	2.69 386	11.55 378	5.82 273	2.21 271	15.39 416	9.15 461	29.36 444	25.26 410	24.82 491	21.48 332	24.89 462	18.88 493	14.41 375	11.06 415	0.78 449	1.96 556	0.43 462	0.14 239	0.73 406	2.20 450

CFNet	11.23 425	3.41 432	10.68 346	7.08 373	4.22 388	17.38 459	4.83 351	31.29 476	31.29 466	19.15 407	26.85 397	24.06 454	13.75 416	16.23 411	12.22 430	0.26 285	0.05 77	0.44 463	0.09 206	0.92 437	0.41 81

AACVNet	11.24 426	3.71 448	11.56 379	9.45 463	3.35 347	11.67 353	4.88 352	23.23 375	14.00 271	28.19 525	29.90 432	30.39 507	18.03 483	20.04 475	13.22 442	0.50 382	0.21 176	0.23 423	0.07 191	0.75 413	1.52 332

DeepPruner_ROB	11.28 427	5.83 494	15.23 450	6.93 363	4.50 410	10.08 321	6.62 404	36.65 542	20.17 348	18.12 383	27.95 406	23.10 442	13.43 407	20.08 476	11.90 423	1.16 504	0.51 270	0.23 423	0.17 264	1.11 449	1.91 384

GMStereo_Zeroshot	11.32 428	8.59 533	21.66 518	10.06 478	2.53 293	12.38 362	1.43 149	21.36 352	21.50 360	23.48 476	35.74 511	24.85 461	6.12 255	20.48 483	8.28 360	0.83 457	0.02 36	0.25 430	0.01 94	6.33 559	0.53 111

LMCR-Stereo	11.32 428	4.98 480	11.87 389	14.09 548	4.01 374	16.97 456	5.70 373	26.41 410	23.41 386	22.57 467	22.11 351	15.18 341	15.44 445	21.48 505	17.57 477	2.29 536	0.04 65	0.00 1	0.03 138	1.53 473	0.65 135

LL-Strereo	11.34 430	4.25 462	13.90 427	9.09 454	6.20 488	7.31 281	8.93 455	35.93 530	30.30 453	16.93 351	15.83 261	21.85 430	17.45 478	21.92 509	10.25 397	0.43 351	1.47 536	0.74 491	0.08 198	1.15 450	2.71 488

GwcNet-RSSM	11.34 430	2.72 388	10.26 324	7.24 385	5.38 448	12.67 368	6.70 408	26.70 415	31.93 472	17.56 368	34.45 503	24.37 457	15.77 449	13.70 360	15.31 456	0.19 253	0.20 168	0.14 378	0.05 170	0.81 423	0.64 133

HSM-Net_RVC	11.37 432	1.57 167	6.32 149	5.99 285	2.67 303	20.99 492	7.19 425	28.50 433	28.64 443	21.03 443	25.84 383	33.64 533	16.37 459	16.83 432	10.76 409	0.21 262	0.08 121	0.02 231	0.00 1	0.16 153	0.55 115
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NINENet	11.46 433	3.02 410	11.83 387	8.45 437	5.40 449	19.47 480	2.69 275	39.63 566	34.82 501	19.11 406	27.64 402	14.37 326	11.63 368	16.21 410	12.39 432	0.94 477	0.21 176	0.29 445	0.00 1	0.48 327	0.55 115

ToySt	11.51 434	2.48 367	17.84 487	6.10 290	2.09 257	16.11 433	12.36 513	25.07 391	28.25 441	15.22 305	25.16 377	25.51 471	15.98 453	17.63 450	15.46 459	0.19 253	1.08 453	0.04 266	0.31 397	0.66 392	2.67 485

DAS	11.51 434	2.60 380	15.62 460	9.37 461	6.27 495	16.04 428	7.71 438	22.70 365	33.92 491	19.53 412	29.03 419	19.51 408	19.10 497	17.44 442	8.98 372	0.78 449	0.02 36	0.29 445	0.01 94	0.48 327	0.81 169

ac_64	11.57 436	2.13 296	11.77 384	8.79 449	5.51 457	19.40 478	6.29 393	24.72 390	15.20 283	23.50 477	24.91 373	33.07 527	16.82 465	19.33 468	17.78 479	0.53 390	0.15 156	0.02 231	0.03 138	0.35 254	1.03 225

mmx	11.59 437	2.34 343	12.99 414	6.28 304	3.81 367	12.43 363	7.47 432	32.76 494	28.92 444	16.64 344	32.03 468	17.29 371	11.78 372	17.54 445	24.30 523	0.24 273	1.21 494	0.80 496	0.37 430	0.65 387	1.89 379

xxx	11.59 437	2.34 343	12.99 414	6.28 304	3.81 367	12.43 363	7.47 432	32.75 493	28.92 444	16.64 344	32.03 468	17.29 371	11.78 372	17.54 445	24.30 523	0.24 273	1.21 494	0.80 496	0.37 430	0.65 387	1.89 379

NOSS_ROB	11.76 439	4.63 472	8.14 232	7.46 395	2.92 324	17.82 465	10.55 487	30.45 462	34.08 495	16.37 332	19.97 309	23.14 444	16.31 455	18.22 458	10.67 408	2.98 548	1.84 550	3.39 565	1.64 547	2.24 497	2.37 469

ITSA-stereo	11.88 440	2.48 367	11.96 395	6.54 324	1.92 239	13.33 379	4.81 350	37.17 548	49.04 571	18.70 394	18.52 291	21.69 428	12.63 393	16.77 430	15.60 461	0.53 390	0.40 228	0.32 452	0.33 406	1.07 446	3.89 527

HSM	11.89 441	2.32 338	8.70 247	6.70 344	4.10 381	16.45 444	8.06 445	30.42 461	20.31 350	23.35 475	26.42 393	41.60 576	17.59 480	20.66 486	9.57 389	0.11 185	0.03 54	0.01 206	0.01 94	0.24 190	1.22 276

coex_refinement	12.03 442	2.30 333	8.72 248	8.56 440	5.30 445	16.95 455	7.17 422	31.75 481	32.48 477	18.92 403	31.46 457	25.97 476	12.98 400	14.55 380	21.39 506	0.33 308	0.06 102	0.02 231	0.10 215	0.49 336	1.18 257

SepStereo	12.04 443	2.60 380	15.62 460	9.37 461	6.27 495	16.04 428	7.71 438	22.70 365	33.92 491	19.53 412	29.03 419	19.51 408	19.10 497	27.97 543	8.98 372	0.78 449	0.02 36	0.29 445	0.01 94	0.48 327	0.81 169

DMCA-RVC	12.06 444	4.35 465	14.21 434	10.52 495	4.86 422	13.84 385	4.33 334	25.20 392	24.13 394	20.56 432	29.22 422	26.65 482	25.85 539	17.02 436	16.34 466	0.41 340	0.35 217	0.55 475	0.24 320	0.83 429	1.81 365

ACV-stereo	12.12 445	6.01 500	30.51 547	7.45 393	3.42 352	21.69 498	6.74 409	22.11 358	20.81 352	17.88 377	21.26 329	26.73 485	17.28 472	20.80 490	14.16 446	0.79 453	1.10 461	0.17 395	0.09 206	0.67 394	2.66 483

1111x	12.31 446	2.33 340	12.13 398	5.79 269	2.84 318	15.49 417	8.70 451	36.34 537	29.33 447	16.58 340	27.52 401	26.70 484	15.76 448	17.21 439	24.79 530	0.26 285	1.37 520	0.04 266	0.42 458	0.46 322	2.07 430

UPFNet	12.31 446	2.15 300	11.91 391	7.90 421	7.21 517	20.03 486	9.28 464	29.44 448	27.18 432	20.88 437	30.86 448	21.23 423	18.11 484	19.60 470	17.41 476	0.55 398	0.57 299	0.26 432	0.07 191	0.67 394	0.92 195

FADNet-RVC-Resample	12.31 446	5.22 483	32.28 554	10.14 481	4.08 379	14.97 408	6.98 420	26.54 412	24.42 399	23.72 479	29.31 423	19.87 412	15.01 436	16.26 415	10.61 406	0.65 428	0.52 278	0.48 468	0.54 481	1.52 472	3.09 506

RASNet	12.38 449	2.58 378	12.48 406	6.76 347	5.97 479	16.37 442	6.74 409	34.99 522	22.20 370	17.44 362	33.11 485	22.81 440	24.84 530	20.33 480	18.27 484	1.16 504	0.05 77	0.06 286	0.01 94	0.27 216	1.06 232

test_xeample	12.39 450	2.09 281	10.36 328	5.73 264	3.06 335	18.17 471	6.27 392	31.98 485	24.37 398	18.78 398	33.92 497	19.09 406	16.00 454	14.60 384	39.03 590	0.19 253	1.32 510	0.01 206	0.33 406	0.36 265	2.04 423

iResNet_ROB	12.41 451	3.19 418	12.39 403	6.63 334	3.72 363	16.98 457	2.64 271	32.29 487	38.58 528	26.93 516	33.73 493	26.24 478	17.40 475	17.36 441	8.95 371	0.33 308	0.01 11	0.00 1	0.00 1	0.40 293	0.35 58

DSFCA	12.44 452	3.00 407	14.87 446	6.04 287	7.03 513	17.06 458	10.86 493	31.11 471	32.12 473	26.41 511	23.81 366	22.37 436	15.13 439	21.13 500	13.53 444	0.95 480	0.66 331	0.28 440	0.38 440	1.21 453	0.77 164

FADNet_RVC	12.44 452	6.19 502	40.86 569	7.04 367	3.69 362	11.30 345	4.17 330	29.67 450	27.67 436	18.20 385	26.04 384	13.47 316	17.15 469	16.85 434	14.95 454	0.99 482	0.75 357	0.60 479	1.32 538	4.18 537	3.62 518

CBMV_ROB	12.51 454	3.86 451	7.98 226	5.81 271	2.99 331	16.05 432	4.62 343	27.61 427	31.37 467	26.75 514	32.62 479	23.97 453	22.66 523	21.14 501	12.09 425	2.15 533	1.78 549	2.24 546	1.27 537	1.64 477	1.54 334

NLCA_NET_v2_RVC	12.58 455	4.09 456	18.25 489	8.26 431	5.83 474	14.72 400	5.85 381	33.49 505	27.86 438	22.14 462	32.16 474	24.94 466	14.01 426	16.19 409	16.82 473	0.90 469	0.35 217	0.37 457	0.58 488	1.51 471	3.31 512
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
acv_ft	12.59 456	2.25 322	13.50 423	8.30 433	6.23 490	19.81 484	6.34 398	26.43 411	35.15 506	26.38 510	30.67 444	24.65 458	14.91 435	16.47 420	19.16 493	0.16 226	0.01 11	0.06 286	0.07 191	0.74 409	0.43 86

hitnet-ft	12.59 456	3.03 413	7.87 222	7.49 398	4.20 387	27.41 540	3.75 317	23.41 378	24.15 395	21.14 446	34.12 500	31.93 519	19.74 505	20.28 479	18.13 481	0.54 396	1.45 533	0.35 455	0.09 206	1.26 457	1.41 311

xxxx	12.60 458	2.03 262	10.79 349	6.18 297	2.86 320	21.84 499	3.02 291	34.55 519	25.46 414	16.39 333	31.58 461	26.87 488	14.75 434	14.00 366	37.45 582	0.21 262	1.36 519	0.01 206	0.32 399	0.35 254	2.07 430

ISRNet	12.68 459	2.57 376	19.05 497	13.05 543	6.24 491	7.30 280	2.84 283	29.80 454	32.13 474	23.26 474	35.61 510	24.75 460	16.48 463	15.81 406	14.55 452	0.85 460	1.01 435	2.29 547	0.55 484	1.08 447	4.43 531

pcwnet_v2	12.68 459	2.30 333	18.36 490	8.32 434	5.74 468	17.73 463	4.77 348	36.75 545	46.28 567	20.98 441	29.07 421	16.62 361	13.52 408	16.56 425	10.30 398	0.55 398	1.02 443	0.34 454	0.24 320	2.10 493	2.11 439

iResNetv2_ROB	12.78 461	4.09 456	15.60 458	6.44 321	3.75 365	14.86 401	7.17 422	34.46 517	37.12 515	26.06 505	34.81 507	29.76 497	16.32 456	14.77 390	7.67 347	0.31 302	0.03 54	0.12 364	0.01 94	0.94 438	1.23 280

ADLNet	12.84 462	2.93 401	11.94 393	8.87 450	6.88 508	17.96 466	8.85 452	34.12 509	26.67 427	27.81 524	26.24 387	26.84 487	15.04 437	17.54 445	19.94 497	0.59 411	0.58 305	0.24 427	0.11 221	0.80 422	2.85 496

CBFPSM	12.96 463	3.37 430	30.97 549	5.30 219	3.22 341	22.79 506	16.93 551	21.82 353	21.35 356	21.93 459	28.34 412	29.99 501	17.38 474	15.32 401	16.39 467	0.11 185	0.48 260	0.10 337	0.17 264	0.58 361	2.72 489

ADLNet2	12.99 464	2.94 402	14.18 432	9.57 466	5.96 478	20.23 489	10.41 486	33.05 498	37.61 519	19.46 411	19.74 306	22.46 438	18.63 487	22.37 512	20.76 501	0.37 323	0.15 156	0.06 286	0.08 198	1.04 445	0.72 152

dad	13.05 465	11.39 550	15.64 462	7.35 388	2.10 258	15.64 420	3.48 309	18.77 306	35.55 509	27.77 522	33.76 495	31.59 513	13.04 401	14.79 391	11.16 417	3.35 554	0.54 285	7.85 589	0.96 518	3.88 534	2.49 479

AASNet	13.05 465	3.27 423	12.23 400	10.28 486	6.90 509	17.61 462	7.88 440	41.14 573	38.29 524	23.20 473	29.62 429	16.85 365	15.59 447	15.50 404	19.03 491	0.39 329	0.03 54	0.78 493	0.05 170	1.32 461	1.08 238

HBP-ISP	13.07 467	8.80 535	8.99 260	8.11 429	4.55 413	13.48 382	6.60 403	29.09 443	30.50 455	21.33 448	36.14 512	16.62 361	19.42 501	20.92 494	12.81 440	3.63 556	2.61 571	7.18 585	4.12 574	3.74 532	2.69 487

222	13.07 467	1.99 250	10.74 348	6.56 326	2.74 307	19.95 485	2.54 265	34.13 510	24.42 399	22.52 466	31.39 454	20.78 419	16.99 467	14.31 370	48.07 614	0.16 226	1.33 514	0.01 206	0.32 399	0.37 271	2.02 416

DualNet (step1)	13.16 469	5.31 485	19.76 501	6.41 315	3.12 338	17.98 467	9.85 477	29.36 444	25.26 410	24.82 491	21.48 332	24.89 462	18.87 491	14.41 375	11.06 415	6.83 578	1.96 556	6.61 578	7.47 588	3.22 521	4.59 532

UNet	13.18 470	2.47 364	14.45 436	7.45 393	7.82 532	26.01 529	4.67 346	34.38 516	29.42 448	20.90 439	31.81 465	26.68 483	18.98 494	21.08 499	15.56 460	0.21 262	0.06 102	0.27 434	0.09 206	0.37 271	1.01 219

HGLStereo	13.21 471	3.45 433	14.01 429	10.32 489	7.72 529	15.72 424	7.19 425	31.94 484	28.12 440	20.83 436	36.16 514	26.61 481	20.82 511	18.74 462	19.63 496	1.01 486	0.22 179	0.07 305	0.08 198	0.59 367	1.00 218

GEStereo_RVC	13.23 472	3.13 416	15.23 450	10.33 490	4.95 428	18.92 477	11.46 504	31.58 480	48.03 569	20.51 431	27.68 403	19.00 404	13.31 406	20.44 482	16.01 464	1.15 503	0.51 270	0.10 337	0.14 239	0.67 394	1.47 322

delet	13.26 473	2.43 360	12.99 414	8.45 437	6.26 494	22.40 502	10.83 492	28.78 438	38.76 529	20.39 430	30.36 437	20.85 420	17.67 481	22.97 514	19.13 492	0.14 212	0.45 249	0.19 406	0.08 198	0.78 417	1.24 282

CRFU-Net	13.32 474	3.53 439	12.90 412	8.76 448	6.05 483	26.25 532	10.15 483	25.86 397	14.68 278	30.76 545	30.58 442	30.11 504	21.59 520	20.52 484	20.28 499	1.53 519	0.48 260	0.27 434	0.16 257	0.64 386	1.28 289

CSP-Net	13.41 475	3.62 445	11.03 363	6.62 333	4.07 377	25.76 528	9.61 472	29.66 449	27.14 431	29.97 539	33.42 490	29.84 499	17.23 471	20.64 485	16.03 465	1.12 499	0.41 236	0.03 250	0.00 1	0.75 413	1.29 291

MMNet	13.55 476	2.82 394	13.90 427	7.63 402	6.36 498	26.45 534	4.63 344	24.00 383	42.67 547	26.25 508	33.12 486	20.98 422	19.45 503	20.14 477	19.49 495	0.75 440	0.54 285	0.11 359	0.01 94	0.53 343	1.10 240

STTStereo	13.60 477	5.63 491	28.73 543	8.07 426	5.65 464	13.97 389	7.17 422	31.25 473	26.70 428	25.59 499	32.06 473	31.71 516	14.71 433	17.24 440	16.46 470	0.29 298	0.40 228	0.71 488	1.43 541	1.31 459	2.82 493

SGM-Forest	13.63 478	2.55 375	8.22 234	6.30 309	2.16 267	23.84 512	11.13 498	34.68 520	32.40 475	27.27 518	33.02 482	30.08 503	17.82 482	22.13 510	15.40 458	1.66 526	0.32 207	0.88 505	0.03 138	0.79 418	1.93 388
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
TDLM	13.70 479	4.93 479	11.80 385	11.93 529	5.53 458	16.75 450	14.38 531	36.12 534	32.59 479	23.08 472	27.03 398	25.90 475	15.40 443	25.87 532	14.23 447	1.24 511	0.09 123	1.53 534	0.61 491	2.06 492	2.94 499

AANet_RVC	13.75 480	6.34 504	12.90 412	8.87 450	4.53 412	14.09 391	9.12 460	29.37 447	38.32 526	23.85 483	37.41 520	23.55 449	17.51 479	23.31 517	18.56 485	2.08 532	1.30 504	0.25 430	0.06 182	0.73 406	2.87 497

xyz-stereo	13.76 481	1.43 147	40.88 570	3.14 84	0.83 94	42.24 594	4.68 347	14.87 238	26.49 424	23.70 478	37.20 518	30.36 506	19.90 506	18.77 463	9.23 379	0.28 293	0.03 54	0.64 483	0.03 138	0.20 176	0.32 48

ssnet_v2	13.84 482	3.15 417	13.44 421	7.99 423	3.08 336	22.60 503	14.51 534	36.65 542	33.59 489	22.04 461	26.10 385	28.64 492	17.16 470	23.13 515	20.86 503	0.50 382	0.32 207	0.20 411	0.13 228	1.41 465	1.38 303

FADNet-RVC	13.86 483	12.75 565	41.65 571	8.64 443	4.63 416	16.45 444	6.89 416	28.91 439	24.20 396	20.89 438	31.44 456	26.73 485	11.37 362	21.58 507	15.91 462	0.25 281	0.14 153	0.14 378	0.24 320	2.97 512	1.50 331

psm_up	13.88 484	2.70 387	10.89 356	10.20 483	5.97 479	15.01 409	12.58 515	39.13 563	31.75 470	21.39 450	31.09 451	30.18 505	25.01 533	20.33 480	17.62 478	0.75 440	0.39 226	0.18 400	0.03 138	0.82 426	1.67 350

DLCB_ROB	13.97 485	3.74 449	11.01 362	9.99 477	5.85 475	21.40 495	10.37 485	30.17 459	30.49 454	28.21 526	32.18 475	32.67 523	21.17 515	20.20 478	18.59 486	0.34 313	0.18 163	0.41 460	0.15 248	0.61 375	1.76 361

StereoDRNet-Refined	14.03 486	3.52 437	12.77 409	8.70 445	3.31 345	18.50 474	4.58 341	29.08 442	30.59 456	29.85 537	42.52 554	25.24 469	19.57 504	23.88 521	23.55 518	0.44 356	0.07 115	0.54 473	0.38 440	0.88 436	2.64 482
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iinet-f	14.05 487	5.00 481	47.51 585	6.57 327	4.04 375	21.14 493	14.37 529	28.25 431	21.37 357	21.95 460	31.37 453	21.31 425	18.66 488	16.15 408	20.61 500	0.31 302	0.41 236	0.09 324	0.05 170	1.00 443	0.76 162

CVANet_RVC	14.09 488	4.82 477	10.86 355	9.46 464	5.60 463	19.70 483	12.94 520	33.38 503	34.86 502	23.72 479	33.31 487	29.76 497	16.35 458	24.37 523	12.45 435	1.22 509	0.23 181	1.45 533	0.87 510	3.41 525	3.01 501

SACVNet	14.10 489	5.24 484	14.19 433	12.11 533	6.12 486	18.45 473	9.11 459	33.13 499	22.94 378	28.79 529	33.88 496	32.69 524	23.78 524	20.91 493	12.13 427	1.08 493	0.54 285	0.84 503	0.48 469	1.41 465	4.26 529

rvit_105_1	14.11 490	6.23 503	22.11 521	13.74 547	4.55 413	15.38 415	28.19 601	27.21 420	43.35 551	19.53 412	24.36 370	22.05 433	15.96 452	18.37 459	12.70 439	2.27 535	0.58 305	0.26 432	2.37 560	0.70 399	2.20 450

PS-NSSS	14.36 491	8.44 531	16.43 469	7.44 392	5.79 470	18.65 476	12.71 518	39.02 560	26.84 429	20.99 442	36.15 513	21.47 426	18.25 485	18.21 457	18.63 487	2.44 541	0.55 290	5.38 571	0.37 430	5.25 550	4.11 528

CBMV	14.52 492	4.59 470	9.99 311	6.61 332	2.85 319	22.76 505	12.45 514	30.63 464	33.32 485	31.98 550	35.00 508	31.68 514	19.43 502	26.53 535	16.71 472	1.28 512	0.61 318	0.63 481	0.12 224	1.26 457	1.89 379
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
FADNet	14.77 493	11.96 556	39.55 568	8.50 439	6.64 503	18.53 475	6.74 409	35.70 528	35.06 504	19.21 408	28.06 408	28.14 490	13.94 424	18.54 461	11.61 422	0.48 371	0.75 357	0.38 459	0.49 472	9.17 573	2.05 427

fast-acv-ft	14.96 494	4.73 474	17.68 483	8.03 425	5.27 444	28.61 548	9.97 480	26.25 407	35.58 510	26.03 504	38.02 526	31.91 518	21.50 517	19.25 467	21.18 504	0.61 419	0.38 222	0.63 481	0.48 469	1.31 459	1.73 357

pmcnn	15.27 495	4.31 463	22.32 524	7.46 395	4.46 408	22.15 501	15.74 542	28.53 434	31.88 471	27.78 523	40.04 540	39.06 560	19.11 499	18.79 464	20.78 502	1.04 491	0.23 181	0.00 1	0.00 1	0.53 343	1.17 255

Anonymous_2	15.61 496	7.12 512	18.63 494	6.49 322	7.98 533	26.94 537	11.93 508	19.48 320	18.48 331	18.25 388	15.95 262	24.18 455	21.32 516	21.17 502	15.94 463	10.88 594	13.80 609	11.19 597	25.13 613	10.92 584	6.42 558

z-ln-s-r	15.70 497	7.13 516	42.53 573	5.88 279	5.57 460	14.47 397	13.18 522	22.93 370	38.31 525	19.68 415	44.92 571	23.85 452	18.42 486	23.81 520	30.69 569	0.37 323	0.02 36	0.00 1	0.01 94	1.15 450	1.16 250

TCMNet	15.72 498	7.51 520	21.42 517	14.39 551	12.57 579	26.22 531	13.91 528	30.23 460	36.03 512	25.57 498	31.73 462	23.65 450	15.35 442	19.98 474	24.06 522	1.44 516	0.67 339	2.04 543	0.99 521	3.41 525	3.26 511

NVstereo2D	15.77 499	4.01 454	17.73 484	9.96 476	8.10 539	30.36 555	9.52 467	43.10 585	43.12 550	15.45 312	28.03 407	23.46 447	16.84 466	24.62 524	17.06 474	3.35 554	0.87 386	1.76 538	1.13 530	7.76 566	9.19 582

test_sample9	15.79 500	5.31 485	19.76 501	6.41 315	3.12 338	17.98 467	9.85 477	29.36 444	25.26 410	24.82 491	21.48 332	24.89 462	18.87 491	21.03 495	22.11 507	6.83 578	36.75 620	6.61 578	7.47 588	3.22 521	4.59 532

StereoDRNet	16.00 501	5.45 489	16.67 472	11.34 517	8.74 548	25.62 525	11.07 496	40.40 571	37.03 514	29.77 536	30.04 434	34.35 542	19.09 496	19.81 471	25.28 533	0.65 428	0.30 203	0.16 392	0.14 239	1.80 484	2.33 464

Wz-Net-LNSev-Ref	16.12 502	4.56 467	29.46 544	7.78 413	6.11 485	26.08 530	13.01 521	31.08 470	37.61 519	27.66 520	46.96 578	29.92 500	15.40 443	21.54 506	22.39 509	1.09 495	0.05 77	0.10 337	0.00 1	0.43 308	1.21 274

YMNet	16.35 503	6.51 507	23.16 528	11.45 518	8.85 550	25.42 523	8.89 453	32.99 495	32.63 480	34.40 566	39.12 534	34.27 539	17.43 476	20.90 491	22.93 512	0.93 474	1.30 504	1.21 523	0.94 511	1.77 482	1.81 365

YMNet_1	16.35 503	6.51 507	23.16 528	11.45 518	8.85 550	25.42 523	8.89 453	32.99 495	32.63 480	34.40 566	39.12 534	34.27 539	17.43 476	20.90 491	22.93 512	0.93 474	1.30 504	1.21 523	0.94 511	1.77 482	1.81 365

DRN-Test	16.60 505	4.76 475	16.90 476	10.75 502	8.16 541	29.42 552	14.37 529	43.26 587	39.35 530	28.93 531	35.46 509	29.03 494	20.11 508	20.78 488	24.51 528	0.94 477	0.93 400	0.46 466	0.35 417	1.42 467	2.12 440

SDNR	16.80 506	5.88 496	30.01 546	6.39 314	6.53 500	57.67 614	3.15 294	24.30 385	31.49 468	21.50 452	36.56 517	14.69 330	16.76 464	19.14 466	14.45 449	11.12 597	14.00 610	3.11 561	0.51 476	8.86 572	9.92 588

DISCO	16.93 507	2.58 378	17.15 479	8.26 431	4.37 399	27.65 542	10.68 488	31.28 475	44.93 560	22.21 463	34.47 504	36.48 550	23.91 525	36.14 572	34.48 577	0.35 315	0.11 138	0.04 266	0.07 191	1.95 488	1.40 308

PA-Net	16.98 508	8.05 528	29.56 545	10.52 495	11.30 570	21.91 500	29.93 605	32.64 490	39.50 531	20.38 429	28.51 415	23.80 451	20.82 511	21.45 504	25.60 535	0.25 281	2.36 568	0.23 423	4.99 579	1.34 462	6.47 559
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
FINET	17.02 509	8.11 529	28.42 542	9.29 460	8.89 553	24.46 515	25.06 593	35.40 526	49.52 576	26.73 513	33.49 492	20.50 415	18.75 489	20.67 487	19.18 494	2.30 537	2.09 559	1.13 519	0.75 501	2.86 508	2.84 494

GwcNet	17.31 510	6.61 510	23.02 526	10.83 506	8.63 546	29.48 553	10.80 490	39.37 565	45.73 562	24.16 485	37.85 525	31.50 512	21.81 522	21.37 503	27.25 549	0.81 454	0.88 388	0.57 478	0.46 462	1.54 474	3.61 516

NaN_ROB	17.35 511	7.91 524	18.84 496	11.29 515	4.93 426	33.28 568	20.75 574	38.10 555	43.81 552	30.28 542	31.53 459	32.88 525	20.88 513	29.10 548	17.85 480	0.40 334	0.43 245	0.31 450	0.44 461	0.98 440	3.03 504

S-Stereo	17.36 512	4.46 466	22.16 522	12.58 539	9.10 555	23.07 507	12.60 516	33.18 501	46.12 565	22.78 468	38.67 532	29.04 495	27.48 547	19.40 469	23.90 521	3.14 552	3.13 580	0.88 505	1.95 554	3.77 533	9.86 587

FAT-Stereo	17.45 513	3.56 440	19.19 498	10.31 488	6.54 501	18.00 470	14.89 537	38.68 558	40.49 534	27.39 519	39.66 537	37.32 552	32.14 575	21.07 498	22.97 514	3.68 557	2.16 565	0.81 500	1.21 534	2.10 493	6.78 562

DANet	17.51 514	8.91 536	27.61 538	14.94 558	7.48 519	22.67 504	5.66 371	27.33 423	26.64 425	32.62 557	36.27 515	37.40 553	30.07 563	31.65 558	26.09 541	1.30 513	1.46 535	2.33 549	0.53 479	3.54 529	5.69 548
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
MaskLacGwcNet_RVC	17.56 515	17.23 579	20.10 507	12.02 531	6.91 510	28.81 549	11.45 503	41.35 574	21.95 367	30.13 541	34.66 505	32.04 520	11.30 360	21.04 497	16.43 468	8.91 586	2.67 572	12.29 598	0.84 506	12.72 590	8.43 577

PSMNet_ROB	17.59 516	6.52 509	16.27 467	14.43 552	7.71 528	29.22 551	33.59 610	43.94 590	38.52 527	24.74 490	33.46 491	34.17 538	17.29 473	18.52 460	25.68 537	0.40 334	0.29 201	0.96 509	2.22 557	2.03 491	1.81 365

Syn2CoEx	17.68 517	11.86 555	28.39 541	20.88 581	8.24 542	25.66 526	12.35 511	37.57 550	33.60 490	29.57 533	39.80 539	30.02 502	28.00 550	19.91 472	18.91 490	1.14 502	0.53 282	1.23 527	0.46 462	1.97 489	3.61 516

GANet	17.85 518	5.41 488	14.79 440	11.91 527	4.73 417	24.54 517	17.04 554	41.01 572	34.96 503	33.06 558	45.84 573	39.83 565	29.19 556	24.71 526	22.45 511	1.34 514	0.41 236	1.09 515	0.70 498	2.15 495	1.89 379

GASNet	17.87 519	20.62 589	32.66 556	21.17 582	9.48 558	16.26 438	9.15 461	45.00 595	40.55 536	26.16 506	24.34 369	33.05 526	15.45 446	29.82 552	18.15 483	3.79 559	0.28 199	1.87 539	0.51 476	7.06 561	1.97 399

test_sample8	17.93 520	5.31 485	19.76 501	6.41 315	3.12 338	17.98 467	9.85 477	32.68 491	20.05 346	33.68 563	26.30 389	40.74 570	34.14 579	21.03 495	22.11 507	6.83 578	36.75 620	6.61 578	7.47 588	3.22 521	4.59 532

NCCL2	17.94 521	7.94 526	16.87 475	24.07 592	7.60 524	24.52 516	17.08 555	35.42 527	26.65 426	32.01 551	38.57 529	41.96 579	27.61 548	22.24 511	24.43 527	0.65 428	0.33 213	2.64 555	2.13 556	2.28 500	3.86 525

ADCRef	18.01 522	8.01 527	44.10 578	10.75 502	8.85 550	27.18 539	11.06 495	31.77 482	34.40 497	31.90 549	42.45 553	18.79 399	21.55 519	25.18 529	35.17 578	1.03 489	0.42 242	2.18 545	1.79 549	1.38 463	2.27 457

XPNet_ROB	18.03 523	6.06 501	18.19 488	11.68 522	6.83 506	21.23 494	16.93 551	36.66 544	39.82 533	32.51 556	42.05 552	41.04 573	25.77 538	25.72 530	28.80 559	1.67 527	0.91 395	0.79 494	0.27 362	1.24 456	2.38 471

SuperB	18.07 524	7.33 517	56.73 599	8.42 436	5.42 452	20.39 490	9.73 475	26.04 400	50.80 580	26.88 515	39.52 536	17.79 386	21.54 518	23.17 516	25.96 540	0.77 445	0.32 207	1.11 518	0.73 500	16.11 598	2.75 492

RP	18.36 525	5.94 498	17.54 482	15.95 569	12.33 578	21.55 497	12.66 517	28.65 436	45.65 561	23.78 482	42.55 555	39.77 564	29.54 560	26.72 536	23.58 520	6.14 576	1.05 451	4.38 568	1.77 548	3.90 535	3.82 524

APVNet	18.42 526	6.37 505	23.10 527	12.76 542	8.28 543	30.74 557	24.17 589	42.08 580	30.76 462	25.86 503	41.66 548	31.83 517	24.99 531	28.01 544	28.77 557	0.49 377	0.57 299	3.05 559	0.55 484	1.80 484	2.46 474

w-ln-seven-2	18.44 527	8.73 534	43.71 577	11.92 528	6.91 510	24.43 514	13.73 526	30.66 465	41.21 540	29.15 532	43.29 562	30.86 509	29.28 557	23.47 518	24.59 529	0.99 482	1.11 465	0.64 483	0.17 264	1.63 475	2.26 455

ETE_ROB	18.45 528	10.71 542	20.90 514	14.23 550	4.92 425	23.28 509	22.01 577	33.00 497	36.14 513	30.68 544	39.03 533	46.10 591	26.28 540	27.52 541	26.22 542	0.53 390	0.49 264	1.16 520	0.94 511	1.69 479	3.07 505

PWCDC_ROB	18.66 529	11.24 548	21.32 516	18.82 576	8.08 538	25.75 527	6.94 418	35.08 523	53.33 587	30.37 543	49.70 586	20.87 421	21.63 521	31.05 557	22.39 509	6.94 582	0.28 199	0.10 337	0.06 182	5.98 558	3.22 509

Nwc_Net	18.76 530	5.80 492	19.91 505	14.99 560	11.96 575	26.32 533	15.90 543	41.68 577	40.50 535	21.85 458	43.58 563	34.89 543	29.47 559	27.48 540	26.34 543	3.75 558	0.27 193	2.55 554	3.31 567	2.25 498	2.46 474

ADCP+	18.93 531	5.83 494	35.35 560	9.85 474	10.36 563	29.49 554	13.65 525	34.22 514	37.75 521	30.02 540	41.45 546	24.18 455	26.43 544	34.71 566	36.58 580	0.27 289	0.40 228	2.00 542	1.19 532	2.31 501	2.66 483

MDST_ROB	18.99 532	3.23 420	15.81 465	14.15 549	6.98 512	44.89 597	16.81 550	43.19 586	42.83 548	43.71 592	43.84 564	28.79 493	19.02 495	30.64 556	18.70 488	1.84 529	0.84 377	0.69 487	0.47 468	0.71 403	2.61 481

Wz-Net-LNSev	19.04 533	11.48 551	43.55 576	10.82 505	8.01 536	24.96 519	17.46 559	34.72 521	44.36 556	33.43 561	44.72 570	32.54 522	24.13 526	21.64 508	24.38 526	0.93 474	0.22 179	0.00 1	0.03 138	1.44 468	1.99 411

AF-Net	19.18 534	6.50 506	16.90 476	16.60 570	11.00 569	23.83 511	11.31 499	36.25 535	51.10 583	25.56 497	38.34 528	41.77 577	31.01 568	30.20 554	27.83 552	4.87 570	0.27 193	4.60 569	1.00 522	2.67 506	2.02 416

PWC_ROB	19.21 535	12.15 561	28.02 540	11.02 511	6.62 502	25.15 521	5.47 368	36.42 539	49.47 574	33.19 559	44.32 567	34.98 544	26.66 545	32.22 561	27.30 550	1.71 528	0.27 193	1.62 535	0.37 430	2.38 503	4.90 539

stereogan	19.38 536	4.02 455	18.62 493	13.54 545	10.30 562	37.03 578	9.83 476	39.12 562	46.13 566	25.09 496	41.76 550	40.01 566	27.19 546	32.16 559	25.48 534	2.44 541	1.13 468	2.70 557	0.86 507	5.45 552	4.81 536

edge stereo	19.38 536	5.98 499	19.25 499	11.11 512	8.07 537	23.51 510	12.74 519	35.93 530	42.55 545	35.05 569	43.06 559	41.34 575	36.05 584	26.06 533	25.62 536	2.70 545	2.47 569	6.38 577	1.54 544	3.18 520	5.01 540

RYNet	19.73 538	5.52 490	18.58 492	11.63 521	15.84 589	47.05 600	17.28 556	38.60 557	49.19 573	27.71 521	27.46 400	38.63 558	26.42 543	20.79 489	32.08 573	0.73 437	0.59 309	0.97 510	0.16 257	7.40 563	8.04 573

LALA_ROB	19.82 539	8.32 530	18.64 495	13.59 546	5.79 470	28.03 546	23.44 584	43.09 584	37.57 518	33.91 565	41.55 547	50.73 602	25.61 537	29.09 547	27.30 550	0.73 437	0.67 339	2.08 544	1.42 540	2.70 507	2.12 440

Wz-Net-MNSev	19.84 540	7.55 521	35.79 561	10.79 504	7.51 521	38.96 586	18.39 566	35.08 523	44.72 558	31.28 546	41.70 549	41.18 574	20.49 510	28.41 545	30.13 568	0.96 481	0.36 220	0.05 274	0.13 228	1.70 480	1.64 345

aanetorigin	19.84 540	13.32 567	54.46 592	10.07 479	7.99 534	14.16 392	15.32 538	17.85 293	34.49 498	49.59 602	48.88 583	34.28 541	31.32 571	23.53 519	29.64 564	1.12 499	0.81 370	0.73 489	0.94 511	3.05 513	5.23 544

SGM_RVC	20.33 542	3.24 422	8.92 258	7.20 383	1.62 200	39.61 588	17.01 553	39.11 561	35.12 505	46.26 597	42.62 556	51.57 604	39.45 591	39.66 594	29.87 566	1.16 504	0.37 221	0.55 475	0.35 417	1.20 452	1.64 345
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
RTSC	20.52 543	11.06 545	33.58 557	12.11 533	7.19 516	28.90 550	11.99 509	38.49 556	58.85 609	32.22 554	37.28 519	33.11 528	21.14 514	36.93 583	38.84 589	1.49 517	1.50 538	0.15 383	0.64 493	2.18 496	2.67 485

NCC-stereo	20.61 544	7.39 518	25.96 532	15.90 567	16.62 590	20.15 487	23.27 580	44.11 593	41.29 541	25.00 494	38.64 530	35.47 545	28.75 553	36.35 575	26.90 547	4.83 568	2.14 562	3.33 563	9.27 599	3.10 515	3.72 522

Abc-Net	20.61 544	7.39 518	25.96 532	15.90 567	16.62 590	20.15 487	23.27 580	44.11 593	41.29 541	25.00 494	38.64 530	35.47 545	28.75 553	36.35 575	26.90 547	4.83 568	2.14 562	3.33 563	9.27 599	3.10 515	3.72 522
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DeepPrunerF	20.61 544	12.13 560	46.35 581	21.53 583	17.78 593	19.41 479	23.64 587	37.23 549	50.61 577	26.20 507	37.72 521	24.90 465	25.02 534	24.63 525	23.53 517	3.13 551	1.65 545	5.69 573	4.09 573	3.64 531	3.34 513

RGC	20.62 547	14.30 569	21.99 520	18.85 577	14.53 584	21.42 496	14.82 536	36.00 533	44.32 555	28.54 528	41.82 551	40.12 567	29.43 558	35.44 571	23.33 515	4.12 561	0.72 347	8.80 590	4.39 577	4.55 542	4.84 538

DGSMNet	20.75 548	13.28 566	34.59 559	14.80 557	17.14 592	23.25 508	17.99 564	36.39 538	43.00 549	20.70 433	32.67 480	36.05 549	19.22 500	30.34 555	25.04 532	4.61 565	4.62 594	6.31 576	5.20 582	14.71 595	15.15 603

WCMA_ROB	21.17 549	5.89 497	22.32 524	10.39 492	7.65 526	34.55 572	16.42 548	33.20 502	34.02 494	42.06 587	52.50 591	44.09 583	37.59 587	33.66 564	26.77 546	7.45 585	3.18 581	1.27 530	1.43 541	4.18 537	4.81 536

MSAF-DinoV2	21.31 550	8.93 537	27.84 539	12.03 532	5.14 439	30.91 559	17.73 560	40.05 569	55.15 592	22.96 470	32.01 467	48.05 597	31.88 573	38.57 590	41.67 597	0.94 477	0.49 264	0.45 464	1.22 535	4.83 545	5.39 546

psmorigin	21.56 551	11.18 547	36.59 563	10.19 482	7.08 514	25.30 522	12.35 511	33.52 506	33.12 484	43.62 591	54.15 600	42.72 580	37.44 586	36.87 582	28.98 560	1.65 525	2.78 575	0.81 500	1.19 532	3.62 530	8.10 574

NLCSM	21.57 552	11.79 553	26.98 535	15.58 562	21.07 600	27.82 544	20.66 573	47.26 601	29.81 451	29.67 535	20.92 325	40.28 569	31.20 570	48.11 606	48.78 616	0.73 437	0.92 397	0.99 512	1.11 529	3.94 536	3.87 526

G-Net	21.66 553	9.10 538	39.39 567	15.85 565	9.60 559	51.00 605	16.73 549	28.32 432	31.17 465	38.99 579	43.24 560	33.26 531	32.09 574	28.50 546	26.50 545	4.74 567	3.92 591	3.60 566	1.02 523	8.42 571	7.86 571

MultiAttention	21.69 554	2.01 257	15.73 464	12.71 540	4.25 390	64.19 624	95.86 648	42.54 581	41.72 543	15.77 322	30.53 441	28.15 491	7.60 294	44.56 603	14.92 453	1.03 489	0.26 191	1.05 513	1.56 545	4.71 544	4.75 535

z-mn7	21.81 555	11.53 552	47.41 584	11.79 525	5.69 466	34.28 571	15.73 541	36.31 536	57.93 605	27.24 517	53.82 595	32.35 521	26.33 541	36.69 578	33.32 576	1.02 487	0.41 236	0.54 473	0.11 221	1.72 481	1.92 385

FBW_ROB	21.87 556	11.80 554	25.52 531	14.64 555	7.49 520	31.20 561	16.35 547	45.28 596	44.78 559	44.85 596	40.36 542	43.50 582	27.85 549	34.94 567	23.52 516	3.07 550	2.15 564	7.53 588	3.03 566	4.30 539	5.17 543

w-ln-seven	21.91 557	10.67 541	57.04 601	12.00 530	10.37 564	30.36 555	19.88 570	37.81 552	56.05 599	37.35 575	44.23 566	33.79 534	24.77 529	23.92 522	31.80 572	0.77 445	0.34 215	0.85 504	0.20 289	2.88 509	3.10 507

SANet	22.05 558	8.47 532	32.65 555	9.90 475	4.31 395	33.49 569	23.44 584	42.82 583	56.64 601	39.67 582	44.09 565	44.62 584	32.96 577	29.24 551	25.79 538	1.08 493	0.74 352	0.98 511	0.69 496	5.69 555	3.66 521

SQANet	22.07 559	25.29 597	21.78 519	26.81 596	18.92 596	30.75 558	10.25 484	33.47 504	30.10 452	25.73 500	34.31 502	33.45 532	19.94 507	29.16 549	20.03 498	11.68 598	3.08 579	26.95 610	5.80 585	20.97 604	12.99 597

UDG	22.21 560	15.90 577	16.41 468	21.71 584	20.17 598	32.51 564	13.78 527	36.62 541	35.77 511	26.64 512	31.43 455	37.49 554	32.33 576	22.77 513	21.19 505	11.08 596	5.60 598	23.12 605	7.74 592	17.07 600	14.89 602

SHD	22.33 561	11.30 549	32.10 552	15.61 563	9.88 560	26.75 535	10.12 482	41.84 578	61.77 614	36.36 572	44.65 569	39.28 561	31.10 569	35.07 568	32.76 575	2.35 538	1.95 555	1.24 529	1.90 553	4.33 540	6.34 555

CSAN	22.36 562	11.11 546	26.06 534	21.79 585	5.59 462	34.55 572	36.54 612	40.04 568	50.84 581	37.47 576	40.31 541	45.09 587	33.07 578	27.44 539	25.80 539	1.60 523	0.75 357	1.08 514	1.80 550	2.89 510	3.36 514

ADCL	22.44 563	7.79 522	49.20 587	10.61 500	7.28 518	40.40 591	21.03 575	32.07 486	55.07 591	28.53 527	48.73 581	31.68 514	31.69 572	34.04 565	38.38 585	1.22 509	0.93 400	2.65 556	1.89 552	2.65 505	2.94 499

zh-mn7	22.69 564	14.64 570	55.04 593	11.01 510	5.85 475	27.67 543	15.65 540	35.14 525	57.38 603	40.62 583	57.78 606	31.22 510	25.60 536	36.79 581	32.55 574	1.50 518	0.57 299	0.24 427	0.22 296	1.40 464	3.02 502

CC-Net-ROB	22.73 565	23.99 594	30.57 548	14.72 556	8.91 554	32.98 565	16.17 545	46.75 600	37.29 516	33.88 564	32.33 476	35.48 547	25.00 532	24.75 527	28.78 558	9.60 590	3.03 578	25.33 608	3.87 571	14.82 596	6.33 554

ADCPNet	22.75 566	10.94 544	58.96 604	12.24 537	7.57 522	37.33 579	20.08 572	33.89 508	37.37 517	33.49 562	44.32 567	39.36 563	28.43 552	32.19 560	38.55 587	2.25 534	2.69 574	2.37 551	3.59 570	4.33 540	5.01 540

MeshStereo	22.95 567	7.84 523	12.46 404	8.13 430	5.20 440	38.49 584	13.36 524	42.69 582	38.05 523	51.34 605	53.82 595	58.22 610	43.29 600	38.42 588	29.59 563	2.96 547	2.84 577	3.11 561	2.33 559	3.12 517	3.65 520
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
Wz-Net-SNSev	23.35 568	18.18 581	47.37 583	14.55 553	8.63 546	28.33 547	29.16 603	39.88 567	55.80 597	32.16 553	53.91 598	39.35 562	24.42 527	27.60 542	38.11 584	1.06 492	0.24 185	1.20 522	0.95 516	3.16 519	2.93 498

DDUNet	23.49 569	20.59 588	17.13 478	24.58 593	22.45 603	24.86 518	17.96 563	31.42 477	31.06 464	29.59 534	37.81 523	37.85 556	26.39 542	25.77 531	18.74 489	18.99 607	8.10 606	26.65 609	11.80 605	19.41 603	18.58 607

MSMD_ROB	23.50 570	10.55 540	15.65 463	17.87 575	10.07 561	35.58 575	19.04 568	34.53 518	37.81 522	41.55 586	60.11 609	46.01 590	39.81 593	32.74 562	24.92 531	6.86 581	3.63 588	8.92 591	11.16 604	7.21 562	5.99 552

LE_ROB	23.59 571	4.64 473	16.84 474	8.59 441	3.05 334	33.01 566	18.53 567	28.96 440	67.40 626	70.71 627	55.67 604	48.44 598	48.90 607	26.06 533	37.98 583	0.44 356	0.24 185	0.27 434	0.54 481	0.49 336	0.98 215

ADCMid	23.61 572	12.42 563	44.10 578	11.85 526	8.33 544	27.89 545	20.03 571	36.49 540	39.56 532	40.81 584	47.01 579	36.89 551	43.95 601	39.12 592	42.60 601	1.95 530	1.55 542	3.05 559	3.98 572	5.20 548	5.37 545

zh-sn7	23.82 573	16.94 578	52.41 590	14.57 554	8.11 540	26.98 538	24.39 591	37.04 547	49.49 575	34.43 568	52.44 590	33.79 534	35.37 582	40.92 597	39.03 590	0.86 463	0.93 400	0.55 475	0.40 454	3.27 524	4.37 530

AnyNet_C32	24.34 574	15.07 573	42.84 574	13.07 544	11.83 573	31.80 562	31.73 607	32.47 488	45.77 563	35.92 570	49.66 585	34.05 536	35.21 581	44.09 602	43.39 605	1.61 524	1.70 547	1.22 526	2.94 565	4.87 546	7.60 568

PSMNet-RUCA	24.65 575	28.24 600	42.85 575	35.58 605	34.48 611	16.04 428	11.34 500	40.36 570	31.70 469	31.88 548	41.00 545	37.50 555	25.41 535	29.19 550	17.07 475	12.35 601	2.12 561	20.72 604	8.27 597	17.19 601	9.64 585

MFN_U_SF_DS_RVC	24.71 576	14.86 572	32.18 553	26.47 595	10.48 565	40.27 590	22.83 579	36.88 546	44.51 557	42.59 588	47.13 580	40.20 568	28.00 550	36.70 579	28.36 553	4.23 563	4.00 592	6.73 581	16.35 610	5.05 547	6.34 555

ccnet	24.80 577	17.64 580	24.53 530	12.35 538	18.18 595	38.47 583	17.76 562	46.24 598	32.78 483	37.51 577	46.76 575	38.80 559	30.45 566	38.35 587	41.98 598	9.41 589	6.40 600	9.67 593	8.04 593	11.64 588	9.00 580

FC-DCNN	25.07 578	12.06 559	20.30 509	19.06 578	9.41 556	38.40 582	23.46 586	41.37 575	44.07 554	46.76 599	53.99 599	50.49 600	39.32 590	36.43 577	29.46 562	7.40 584	3.39 583	6.15 574	5.01 580	8.05 568	6.83 563

FC-DCNN v2	25.13 579	12.03 557	19.82 504	19.08 579	9.43 557	38.89 585	23.42 583	41.85 579	44.02 553	46.96 600	54.51 601	50.70 601	39.69 592	36.34 574	29.25 561	7.36 583	3.39 583	6.17 575	5.02 581	8.00 567	6.71 561

XQC	25.15 580	18.26 582	52.31 589	22.53 590	12.15 576	37.47 580	21.78 576	38.74 559	55.51 596	32.40 555	30.75 446	38.36 557	30.19 565	38.28 586	41.25 596	4.61 565	1.44 532	2.77 558	2.26 558	12.52 589	9.49 584

DPSNet	25.20 581	7.92 525	36.17 562	11.72 523	6.85 507	53.68 607	43.17 618	52.22 611	60.09 612	31.61 547	39.76 538	40.91 572	35.82 583	33.42 563	26.48 544	4.98 571	2.10 560	0.50 470	1.13 530	9.63 575	5.83 549

SGM-ForestM	25.21 582	4.80 476	13.50 423	8.68 444	3.74 364	46.85 599	22.04 578	46.25 599	51.32 585	51.28 604	52.07 589	62.64 617	47.13 605	46.05 604	36.30 579	1.99 531	2.25 567	1.21 523	1.24 536	1.65 478	3.21 508

PDISCO_ROB	25.35 583	10.44 539	31.01 550	29.47 601	20.36 599	38.32 581	17.74 561	45.56 597	55.34 594	29.88 538	42.94 558	46.63 592	29.76 561	36.23 573	31.29 571	10.74 593	2.20 566	6.96 582	3.53 569	9.98 579	8.52 578

EDNetEfficient	25.68 584	22.94 593	77.88 628	9.49 465	7.66 527	20.89 491	17.37 557	22.52 361	56.02 598	61.49 617	53.31 593	35.83 548	41.88 599	25.06 528	39.53 592	0.86 463	0.83 376	0.91 507	2.82 563	8.28 569	7.98 572

Wz-Net-TNSev	25.85 585	21.47 591	59.51 606	10.38 491	7.64 525	42.40 595	23.33 582	35.97 532	54.36 589	36.56 573	43.26 561	45.90 589	41.27 597	37.81 584	37.10 581	2.35 538	1.90 554	0.77 492	1.34 539	5.89 557	7.75 570

WZ-Net	25.86 586	14.23 568	64.17 609	15.77 564	10.61 566	39.36 587	28.01 600	41.38 576	54.97 590	28.82 530	53.68 594	40.90 571	30.14 564	37.91 585	42.98 604	1.59 520	0.49 264	0.73 489	0.95 516	5.43 551	5.12 542

GANetREF_RVC	26.12 587	30.35 601	27.03 536	26.08 594	6.28 497	31.16 560	37.25 614	48.48 603	50.90 582	37.30 574	36.39 516	34.11 537	30.98 567	38.51 589	28.38 554	9.08 587	2.68 573	16.48 601	5.42 584	16.24 599	9.34 583
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
FCDSN-DC	26.18 588	15.77 576	20.36 510	28.79 600	15.78 588	40.13 589	19.12 569	43.57 588	42.59 546	44.78 595	52.51 592	50.73 602	40.32 595	35.32 570	28.55 555	6.41 577	3.61 587	7.11 584	6.54 586	10.58 580	10.93 593
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ADCS	27.11 589	15.49 575	48.87 586	15.20 561	10.99 568	31.86 563	24.37 590	43.99 591	58.30 607	43.12 589	49.92 587	41.90 578	41.43 598	42.90 601	46.29 609	3.00 549	2.60 570	2.45 553	3.47 568	7.63 564	8.41 576

DLNR_Zeroshot_test	27.91 590	51.88 615	91.97 641	98.26 649	97.92 651	3.07 66	0.49 87	31.27 474	8.33 195	8.40 200	15.66 257	7.22 206	1.66 94	12.16 286	4.82 276	40.46 618	1.87 551	0.06 286	0.33 406	80.45 641	1.99 411

DLNR-FE	27.94 591	51.88 615	92.05 642	98.26 649	97.81 650	3.06 65	0.49 87	31.86 483	8.33 195	8.42 201	15.65 256	7.22 206	1.66 94	12.17 287	4.82 276	40.33 617	1.88 552	0.06 286	0.33 406	80.59 642	1.99 411

MFN_U_SF_RVC	28.91 592	15.44 574	55.12 595	22.00 587	8.49 545	41.39 592	15.36 539	52.74 612	46.70 568	47.83 601	53.87 597	54.97 607	40.50 596	39.54 593	40.77 594	6.09 575	4.92 596	7.08 583	9.02 598	7.68 565	8.69 579

PASM	29.37 593	19.17 583	50.43 588	23.55 591	23.15 605	27.62 541	27.82 599	35.90 529	50.76 579	35.98 571	40.55 543	47.26 595	34.98 580	35.28 569	38.72 588	12.58 603	15.96 612	17.57 603	22.46 612	13.71 592	13.92 600

EDNetEfficientorigin	29.50 594	36.05 608	99.77 654	9.67 469	5.93 477	26.79 536	16.02 544	26.87 417	55.18 593	61.15 614	57.72 605	45.04 586	50.99 610	26.90 538	44.78 607	0.53 390	0.54 285	1.72 537	2.53 561	11.05 585	10.75 590

AnyNet_C01	30.67 595	27.57 598	76.09 626	17.61 572	12.18 577	50.42 604	28.89 602	39.14 564	41.14 539	41.36 585	65.66 621	47.21 594	40.16 594	47.50 605	49.82 617	2.38 540	2.79 576	2.31 548	2.83 564	8.35 570	9.99 589

LSM	30.92 596	21.18 590	57.13 603	19.98 580	54.02 623	33.70 570	25.92 595	43.87 589	49.18 572	46.43 598	55.59 603	43.44 581	36.70 585	36.70 579	28.75 556	2.94 546	9.77 607	5.07 570	8.20 596	10.77 581	29.00 614

RTS	30.97 597	24.38 595	96.47 644	17.75 573	12.63 580	58.43 616	26.47 596	38.01 553	63.33 617	44.41 593	46.81 576	33.16 529	45.26 602	52.06 613	42.65 602	2.66 543	1.40 523	1.09 515	1.02 523	5.49 553	5.86 550

RTSA	30.97 597	24.38 595	96.47 644	17.75 573	12.63 580	58.43 616	26.47 596	38.01 553	63.33 617	44.41 593	46.81 576	33.16 529	45.26 602	52.06 613	42.65 602	2.66 543	1.40 523	1.09 515	1.02 523	5.49 553	5.86 550

DispFullNet	31.01 599	32.97 603	59.04 605	30.27 602	28.46 607	33.06 567	11.44 502	37.69 551	54.13 588	33.30 560	37.78 522	44.68 585	28.96 555	42.19 600	29.68 565	12.35 601	3.56 586	36.10 614	12.90 607	32.29 612	19.42 609

coex-ft	31.29 600	39.15 611	93.51 643	9.71 472	5.77 469	36.25 577	26.79 598	31.43 478	59.45 610	73.35 631	58.73 607	45.49 588	48.48 606	30.19 553	46.52 611	1.59 520	1.71 548	0.94 508	0.97 519	9.43 574	6.35 557

MANE	33.27 601	12.69 564	21.10 515	22.10 588	15.09 587	49.75 602	29.51 604	54.10 615	56.36 600	59.73 610	64.93 618	65.43 621	57.34 620	52.70 616	41.02 595	10.52 592	6.09 599	7.35 586	20.29 611	9.66 576	9.65 586

otaku	33.83 602	36.87 609	53.81 591	40.41 608	21.58 601	54.54 609	17.45 558	44.01 592	61.47 613	39.63 580	50.06 588	46.76 593	29.76 561	40.64 596	30.07 567	19.17 608	7.09 603	32.34 612	9.92 601	24.17 607	16.94 604

PVD	34.10 603	19.91 585	39.04 566	27.08 597	18.09 594	35.11 574	44.32 620	52.16 610	66.36 623	53.04 608	64.50 616	52.33 605	56.17 616	52.24 615	42.11 599	4.17 562	4.82 595	9.60 592	4.65 578	11.11 586	25.25 612

ELAS	34.78 604	20.32 586	38.13 565	21.79 585	14.89 585	57.95 615	37.04 613	51.15 609	51.19 584	60.95 613	64.42 615	59.08 612	54.44 613	51.53 611	46.26 608	12.00 599	7.83 604	10.46 594	8.04 593	14.42 593	13.71 599
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS_RVC	34.88 605	20.50 587	37.14 564	22.37 589	15.07 586	54.02 608	38.42 615	50.06 606	56.72 602	61.86 618	63.52 611	58.79 611	54.60 614	54.13 618	43.99 606	12.20 600	7.90 605	10.75 596	7.65 591	14.42 593	13.42 598
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SAMSARA	35.29 606	19.78 584	33.90 558	55.86 617	36.15 612	76.79 637	94.89 647	49.29 604	51.59 586	38.15 578	37.83 524	53.71 606	39.29 589	40.56 595	40.41 593	4.02 560	6.72 602	2.35 550	4.12 574	9.70 577	10.76 591

Ntro	35.59 607	38.58 610	55.41 596	43.66 612	22.54 604	57.26 610	23.73 588	47.69 602	63.99 620	39.63 580	48.82 582	47.68 596	37.60 588	41.55 599	30.80 570	17.85 606	6.61 601	33.21 613	10.52 603	26.65 608	17.97 606

BEATNet-Init1	36.29 608	22.72 592	56.79 600	28.53 599	13.41 583	59.81 619	33.49 608	53.72 614	58.64 608	60.78 612	63.63 612	70.42 624	56.59 618	53.93 617	46.48 610	5.63 572	4.14 593	7.49 587	7.45 587	11.35 587	10.88 592

ACVNet-4b	36.91 609	52.81 617	57.04 601	42.64 611	22.08 602	48.32 601	14.64 535	50.28 607	59.78 611	43.17 590	46.34 574	55.50 608	24.49 528	39.03 591	23.55 518	25.75 613	3.76 589	47.36 617	33.76 617	28.62 609	19.22 608

GCST	37.71 610	41.51 612	27.28 537	92.08 645	36.49 613	24.16 513	0.99 120	26.00 399	20.14 347	26.34 509	15.80 260	19.97 413	4.67 213	17.54 445	5.83 313	80.93 641	35.32 619	87.67 647	74.76 637	73.87 637	42.93 624

MSC_U_SF_DS_RVC	37.85 611	35.62 607	55.10 594	38.16 607	13.19 582	57.63 613	24.72 592	52.87 613	63.40 619	66.39 623	63.74 613	58.16 609	54.28 612	51.56 612	47.39 612	9.36 588	5.44 597	14.82 600	15.34 609	18.80 602	11.04 595

Consistency-Raft	41.94 612	35.39 606	45.40 580	33.16 603	41.47 617	45.14 598	33.50 609	56.78 619	55.37 595	32.11 552	65.41 619	30.46 508	49.76 608	40.94 598	48.33 615	27.72 614	35.00 618	43.33 616	51.89 627	39.60 615	28.04 613

ACVNet_1	42.11 613	50.66 614	66.19 614	45.24 614	25.33 606	50.11 603	25.60 594	55.90 616	65.25 621	60.15 611	59.98 608	63.57 618	50.05 609	50.45 609	38.46 586	20.06 609	11.00 608	38.79 615	14.48 608	31.31 611	19.68 610

NVStereoNet_ROB	42.81 614	34.00 604	46.84 582	37.40 606	28.64 608	35.65 576	33.88 611	49.95 605	58.27 606	69.65 626	75.69 631	66.36 622	65.66 624	48.37 607	62.04 630	16.50 605	25.07 615	23.61 607	32.35 615	21.58 605	24.72 611
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MonStereo1	46.09 615	34.58 605	56.32 598	34.09 604	32.26 610	43.96 596	18.17 565	50.50 608	57.55 604	51.51 606	64.67 617	70.37 623	54.67 615	50.74 610	54.45 622	54.81 625	15.31 611	55.16 623	36.55 618	43.82 616	42.26 623

RainbowNet	51.77 616	63.10 625	65.03 613	60.15 618	39.21 616	59.39 618	31.46 606	57.61 620	78.49 637	50.61 603	66.05 622	59.57 613	45.26 602	50.17 608	42.57 600	46.92 622	45.90 626	53.26 621	32.46 616	54.03 622	34.14 617

anonymity	52.60 617	58.73 619	63.81 608	41.37 610	59.41 627	53.52 606	41.39 616	56.50 618	40.60 537	55.03 609	49.64 584	49.57 599	56.22 617	59.42 620	50.07 618	55.57 626	50.19 632	51.15 619	51.23 625	51.90 618	56.75 627

MADNet+	53.97 618	69.36 626	98.79 651	67.30 622	38.52 614	79.97 641	81.50 643	61.38 622	62.53 615	52.01 607	55.50 602	61.22 616	59.61 622	70.25 629	77.26 644	25.21 612	25.07 615	17.40 602	12.69 606	34.21 613	29.70 616

JetBlue	54.72 619	46.20 613	75.05 624	51.44 615	47.85 618	76.48 636	62.38 629	64.44 624	62.86 616	63.67 621	65.49 620	78.96 631	68.77 625	68.63 627	75.95 643	37.07 615	25.78 617	29.10 611	29.19 614	29.75 610	35.27 618

SGM+DAISY	55.54 620	57.77 618	64.45 611	40.89 609	53.89 621	63.34 622	50.45 622	56.00 617	45.95 564	61.43 616	64.32 614	61.05 615	56.70 619	61.32 622	56.86 624	56.51 628	49.35 630	50.49 618	50.00 624	52.52 619	57.57 628

SPS-STEREO	56.02 621	59.82 622	64.35 610	45.23 613	53.96 622	61.34 620	44.05 619	60.08 621	50.73 578	62.61 619	61.78 610	59.73 614	57.62 621	60.63 621	59.08 625	58.29 629	48.28 627	51.30 620	49.29 623	55.67 623	56.59 626
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ACVNet_2	58.13 622	62.74 624	73.58 623	66.59 621	38.77 615	63.23 621	49.56 621	72.12 635	82.24 641	79.37 639	88.96 647	76.25 628	73.29 630	55.14 619	48.05 613	38.17 616	24.21 614	54.92 622	37.94 619	48.23 617	29.29 615

IMH-64-1	59.89 623	58.89 620	69.08 618	66.46 619	50.96 619	57.48 611	51.18 623	69.03 628	67.25 624	67.90 624	80.31 636	70.42 624	74.30 631	72.66 635	50.07 618	42.88 619	43.00 623	65.88 624	47.48 620	53.41 620	39.15 619

IMH-64	59.89 623	58.89 620	69.08 618	66.46 619	50.96 619	57.48 611	51.18 623	69.03 628	67.25 624	67.90 624	80.31 636	70.42 624	74.30 631	72.66 635	50.07 618	42.88 619	43.00 623	65.88 624	47.48 620	53.41 620	39.15 619

IMH	63.51 625	61.05 623	69.15 620	69.90 623	54.09 624	65.82 626	55.66 625	72.12 635	72.52 630	72.73 629	81.82 638	73.16 627	79.86 636	77.03 640	52.57 621	44.46 621	50.01 631	68.11 626	51.57 626	56.59 624	41.88 622

TorneroNet-64	66.18 626	71.37 628	72.19 622	76.80 627	59.54 628	67.82 627	59.56 626	67.83 627	79.98 638	63.09 620	67.00 623	82.98 636	69.97 627	68.02 624	62.78 631	49.03 623	44.17 625	73.23 628	64.19 629	69.14 628	54.83 625

PWCK	66.53 627	88.82 644	80.30 631	80.69 635	30.85 609	65.18 625	41.64 617	72.55 637	71.28 629	78.68 638	69.18 625	78.14 630	62.17 623	82.93 644	63.46 632	80.46 640	40.52 622	82.05 638	47.71 622	74.54 638	39.47 621

WAO-6	71.06 628	73.42 630	67.24 615	79.78 634	61.93 631	69.67 628	60.23 627	75.12 640	87.02 644	74.87 632	79.60 635	79.28 632	84.75 642	68.25 626	61.91 629	67.67 632	48.98 629	81.65 636	73.43 634	66.76 626	59.64 629

TorneroNet	71.59 629	73.91 631	76.67 627	81.06 636	65.65 632	71.44 630	65.68 631	71.66 634	75.08 632	71.76 628	73.09 630	84.12 640	74.51 633	70.46 630	69.58 635	59.87 630	48.58 628	79.93 632	73.78 635	75.74 639	69.18 638

LVE	71.96 630	73.19 629	84.13 634	75.60 626	55.78 626	75.59 633	63.60 630	77.67 641	83.64 642	82.16 640	87.25 646	83.54 638	82.79 641	76.17 638	65.22 633	49.11 624	57.71 638	74.86 630	62.93 628	66.84 627	61.36 630

MFMNet_re	72.11 631	79.45 636	64.79 612	52.91 616	84.26 642	78.00 639	69.47 634	64.08 623	67.45 627	61.33 615	71.28 627	64.22 619	69.42 626	72.45 632	61.54 627	81.63 643	73.93 645	80.19 634	74.21 636	83.02 644	88.49 645

WAO-7	72.48 632	78.58 633	55.84 597	79.20 632	69.56 637	71.30 629	73.06 638	78.20 644	84.37 643	77.52 635	85.78 642	79.44 633	80.26 637	65.93 623	66.47 634	62.13 631	69.81 643	70.46 627	73.18 633	66.66 625	61.95 631

notaker	72.59 633	79.99 638	79.75 630	79.06 631	68.60 635	63.66 623	62.15 628	69.61 631	75.78 633	77.77 636	79.16 634	79.92 634	84.80 643	77.69 641	59.73 626	70.15 635	61.03 639	77.65 631	68.69 631	70.81 630	65.81 635

ktn	72.86 634	80.20 639	70.88 621	79.38 633	69.76 638	75.01 631	70.17 637	69.27 630	77.21 634	73.05 630	77.79 633	77.79 629	77.01 634	73.04 637	56.44 623	79.36 638	66.31 640	80.24 635	68.37 630	72.53 635	63.45 632

UNDER WATER-64	73.59 635	75.19 632	88.26 637	74.50 625	55.55 625	78.94 640	76.55 640	65.86 625	68.37 628	75.79 634	69.24 626	84.00 639	77.49 635	69.01 628	73.11 638	81.39 642	57.22 637	82.69 639	80.62 640	69.53 629	68.45 637

LRCNet_RVC	73.95 636	70.63 627	75.65 625	77.92 629	60.69 630	41.66 593	16.24 546	71.26 633	48.66 570	88.23 647	93.84 649	90.11 645	82.18 639	80.69 643	61.88 628	97.09 653	72.20 644	96.71 652	97.62 653	77.99 640	77.70 642

DPSimNet_ROB	74.86 637	83.75 642	61.14 607	77.51 628	65.78 633	76.04 635	75.86 639	74.62 639	77.61 635	82.20 641	75.97 632	80.50 635	72.45 628	68.06 625	84.65 646	81.90 644	52.11 633	79.97 633	76.71 639	70.85 631	79.47 643

UNDER WATER	76.36 638	79.65 637	88.23 636	84.62 637	67.01 634	77.90 638	78.03 641	67.43 626	72.64 631	75.52 633	71.49 629	85.52 641	82.57 640	70.68 631	75.48 642	79.61 639	54.01 634	86.59 645	84.76 644	72.44 634	72.94 640

TCMNet-wrong-test	76.88 639	91.55 646	89.69 638	97.65 648	97.33 649	94.96 646	92.79 646	70.14 632	66.18 622	63.79 622	71.43 628	65.35 620	51.30 611	85.36 646	74.52 641	56.30 627	20.24 613	82.94 643	82.30 641	95.20 653	88.51 646

WAO-8	77.20 640	78.94 634	67.39 616	86.73 639	72.82 639	79.98 642	69.63 635	77.88 642	88.66 646	83.17 643	86.77 643	85.56 642	85.20 644	72.63 633	69.82 636	75.00 636	55.65 635	87.92 648	83.63 642	71.60 632	64.97 633

Venus	77.20 640	78.94 634	67.39 616	86.73 639	72.82 639	79.98 642	69.63 635	77.88 642	88.66 646	83.17 643	86.77 643	85.56 642	85.20 644	72.63 633	69.82 636	75.00 636	55.65 635	87.92 648	83.63 642	71.61 633	64.97 633

HanzoNet	77.99 642	81.45 641	83.64 632	78.05 630	69.26 636	75.78 634	69.09 633	73.99 638	78.09 636	82.39 642	83.06 639	85.66 644	87.00 646	86.11 647	74.40 640	85.46 648	68.53 642	81.84 637	75.61 638	73.07 636	67.26 636

JetRed	79.80 643	80.33 640	91.79 640	71.25 624	75.71 641	91.85 645	80.84 642	79.41 645	80.84 639	84.48 645	84.47 641	83.34 637	72.72 629	79.51 642	85.74 647	69.66 634	81.68 646	73.70 629	72.68 632	82.42 643	73.53 641

Dean	80.94 644	86.19 643	83.94 633	85.03 638	60.07 629	75.42 632	67.27 632	81.85 646	88.36 645	92.35 648	87.09 645	92.14 647	93.19 648	83.37 645	74.06 639	68.69 633	66.48 641	94.89 651	84.90 645	83.86 645	69.69 639

KSHMR	88.63 645	93.05 647	84.15 635	95.59 646	91.74 646	82.94 644	83.28 644	84.59 647	81.87 640	87.85 646	83.96 640	91.71 646	81.49 638	76.73 639	82.12 645	96.47 652	96.06 651	96.71 652	97.16 652	92.74 651	92.47 651

tt	89.84 646	1.21 108	99.99 656	99.29 653	100.00 657	100.00 658	100.00 658	100.00 659	99.99 656	78.46 637	68.51 624	99.99 660	100.00 657	100.00 660	100.00 660	95.27 650	99.93 656	87.33 646	86.20 646	94.13 652	86.50 644

xxxxx1	91.89 647	95.36 649	98.42 648	87.40 641	89.37 643	98.54 649	98.20 652	92.95 648	93.30 649	93.53 649	95.30 650	97.01 649	96.36 649	94.68 649	94.93 648	83.39 645	84.31 647	82.86 640	88.15 648	84.30 646	89.46 647

tt_ll	91.89 647	95.36 649	98.42 648	87.40 641	89.37 643	98.54 649	98.20 652	92.95 648	93.30 649	93.53 649	95.30 650	97.01 649	96.36 649	94.68 649	94.93 648	83.39 645	84.31 647	82.86 640	88.15 648	84.30 646	89.46 647

ff	91.89 647	95.36 649	98.42 648	87.40 641	89.37 643	98.54 649	98.20 652	92.95 648	93.30 649	93.53 649	95.30 650	97.01 649	96.36 649	94.68 649	94.93 648	83.39 645	84.31 647	82.86 640	88.15 648	84.30 646	89.46 647

USTest	93.46 650	90.54 645	77.93 629	88.02 644	92.66 647	99.95 656	99.98 656	99.76 656	99.80 654	99.20 655	99.52 655	98.00 652	99.17 654	89.23 648	99.32 655	90.19 649	98.20 652	84.23 644	87.33 647	84.55 649	91.69 650

MADNet++	94.07 651	93.58 648	90.62 639	96.24 647	96.57 648	97.26 648	90.52 645	94.64 651	91.89 648	97.09 652	93.64 648	94.65 648	92.81 647	96.06 652	95.06 651	95.31 651	95.85 650	92.44 650	92.08 651	91.00 650	94.17 653

PML	99.07 652	100.00 658	98.17 647	99.22 652	99.21 653	99.98 657	99.74 655	98.27 653	98.10 652	100.00 660	99.37 653	98.77 654	99.85 655	100.00 660	98.07 653	100.00 657	99.54 653	100.00 657	99.51 655	99.87 656	93.65 652

MEDIAN_ROB	99.20 653	99.85 653	99.64 653	98.51 651	98.53 652	98.60 652	97.88 651	98.83 654	98.59 653	99.35 656	99.47 654	99.57 655	99.05 653	98.38 653	98.37 654	99.99 655	99.63 654	100.00 657	100.00 658	99.82 655	99.92 655

HaxPig	99.40 654	99.99 655	97.53 646	99.99 655	99.99 655	96.91 647	97.19 649	99.57 655	99.99 656	99.98 659	100.00 657	99.99 660	99.96 656	99.06 654	97.86 652	99.99 655	100.00 658	100.00 657	100.00 658	100.00 657	99.98 656

Anonymous_1	99.63 655	99.96 654	99.94 655	99.77 654	99.59 654	100.00 658	100.00 658	99.81 658	99.98 655	99.63 657	99.94 656	99.75 657	100.00 657	99.67 655	99.89 656	98.37 654	99.84 655	98.70 654	99.26 654	99.29 654	99.24 654

test_example2	99.67 656	99.99 655	99.99 656	100.00 656	99.99 655	99.87 655	99.99 657	98.01 652	100.00 658	100.00 660	100.00 657	98.18 653	98.43 652	99.98 657	99.98 657	100.00 657	99.99 657	99.40 655	99.52 656	100.00 657	100.00 657

AVERAGE_ROB	99.81 657	99.99 655	99.44 652	100.00 656	100.00 657	99.02 653	97.81 650	100.00 659	100.00 658	100.00 660	100.00 657	100.00 662	100.00 657	100.00 660	100.00 660	100.00 657	100.00 658	100.00 657	100.00 658	100.00 657	100.00 657

DPSMNet_ROB	99.95 658	100.00 658	100.00 658	100.00 656	100.00 657	100.00 658	100.00 658	100.00 659	100.00 658	99.16 653	100.00 657	99.95 658	100.00 657	99.98 657	99.99 658	100.00 657	100.00 658	100.00 657	100.00 658	100.00 657	100.00 657

DGTPSM_ROB	99.95 658	100.00 658	100.00 658	100.00 656	100.00 657	100.00 658	100.00 658	100.00 659	100.00 658	99.16 653	100.00 657	99.95 658	100.00 657	99.98 657	99.99 658	100.00 657	100.00 658	100.00 657	100.00 658	100.00 657	100.00 657

RAFT-FEzeroshot	100.00 660	100.00 658	100.00 658	100.00 656	100.00 657	100.00 658	100.00 658	100.00 659	100.00 658	100.00 660	100.00 657	100.00 662	100.00 657	100.00 660	100.00 660	100.00 657	100.00 658	100.00 657	100.00 658	100.00 657	100.00 657

RAFT-FE	100.00 660	100.00 658	100.00 658	100.00 656	100.00 657	100.00 658	100.00 658	100.00 659	100.00 658	100.00 660	100.00 657	100.00 662	100.00 657	100.00 660	100.00 660	100.00 657	100.00 658	100.00 657	100.00 658	100.00 657	100.00 657

FlowAnything	100.00 660	100.00 658	100.00 658	100.00 656	100.00 657	100.00 658	100.00 658	100.00 659	100.00 658	100.00 660	100.00 657	100.00 662	100.00 657	100.00 660	100.00 660	100.00 657	100.00 658	100.00 657	100.00 658	100.00 657	100.00 657

Selective-RAFT-Error	100.00 660	100.00 658	100.00 658	100.00 656	100.00 657	100.00 658	100.00 658	100.00 659	100.00 658	100.00 660	100.00 657	100.00 662	100.00 657	100.00 660	100.00 660	100.00 657	100.00 658	100.00 657	100.00 658	100.00 657	100.00 657

CasAABBNet	100.00 660	100.00 658	100.00 658	100.00 656	100.00 657	100.00 658	100.00 658	100.00 659	100.00 658	100.00 660	100.00 657	100.00 662	100.00 657	100.00 660	100.00 660	100.00 657	100.00 658	100.00 657	100.00 658	100.00 657	100.00 657

LSM0	100.00 660	100.00 658	100.00 658	100.00 656	100.00 657	100.00 658	100.00 658	100.00 659	100.00 658	100.00 660	100.00 657	100.00 662	100.00 657	100.00 660	100.00 660	100.00 657	100.00 658	100.00 657	100.00 658	100.00 657	100.00 657

DPSM_ROB	100.00 660	100.00 658	100.00 658	100.00 656	100.00 657	100.00 658	100.00 658	100.00 659	100.00 658	100.00 660	100.00 657	100.00 662	100.00 657	100.00 660	100.00 660	100.00 657	100.00 658	100.00 657	100.00 658	100.00 657	100.00 657

DPSM	100.00 660	100.00 658	100.00 658	100.00 656	100.00 657	100.00 658	100.00 658	100.00 659	100.00 658	100.00 660	100.00 657	100.00 662	100.00 657	100.00 660	100.00 660	100.00 657	100.00 658	100.00 657	100.00 658	100.00 657	100.00 657

GS-Stereo							1.45 154	9.98 144	5.42 121	3.09 101	2.76 70	1.86 88	2.22 116	3.97 17	1.97 105	0.06 120	1.02 443	0.00 1	0.86 507	0.25 194	2.14 443

FSD					6.22 489	8.24 305	12.03 510	13.05 194	8.40 199	8.19 199	7.55 163	10.42 257	7.18 287	11.33 242	9.08 375	5.65 573	3.82 590	5.53 572	4.12 574	5.22 549

ccccc		98.11 652		100.00 656	100.00 657	99.33 654		99.78 657		99.63 657		99.67 656		99.95 656		100.00 657	100.00 658	99.97 656	99.91 657	100.00 657

Low-res two-view benchmark