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	0.26 1	0.50 169	1.34 46	0.11 71	0.13 87	0.11 1	0.00 1	0.62 1	0.29 1	0.21 3	0.74 102	0.07 34	0.18 76	0.61 3	0.33 4	0.00 1	0.01 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 7
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
weee2	0.45 2	0.21 1	0.93 7	0.02 21	0.10 48	1.23 35	0.00 1	1.17 4	0.89 10	0.43 55	0.04 5	0.07 34	0.11 23	0.68 18	0.80 121	0.36 544	0.57 388	0.00 1	0.26 482	0.00 1	1.19 432

ACM	0.48 3	0.24 18	0.78 3	0.02 21	0.10 48	1.20 19	0.00 1	2.41 17	0.91 29	0.47 70	0.05 17	0.07 34	0.12 32	0.70 23	0.84 146	0.00 1	0.54 381	0.00 1	0.22 423	0.01 42	1.02 387

FoundationStereo	0.48 3	0.38 89	1.70 57	0.82 229	1.00 349	0.42 3	0.06 108	0.63 2	1.44 88	0.38 34	0.04 5	0.11 90	0.37 128	0.93 49	0.39 6	0.03 348	0.86 461	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 57

qyd29nn	0.50 5	0.27 34	1.18 36	0.02 21	0.07 15	1.32 94	0.01 21	2.46 19	0.90 12	0.32 17	0.03 1	0.07 34	0.12 32	0.64 6	0.73 103	0.26 528	0.01 132	0.00 1	0.24 447	0.00 1	1.33 452

ITER124	0.50 5	0.24 18	0.84 4	0.01 1	0.10 48	1.23 35	0.01 21	2.25 12	0.90 12	0.39 39	0.04 5	0.06 7	0.16 68	0.60 2	0.78 119	0.42 551	0.58 394	0.00 1	0.24 447	0.01 42	1.09 406

OmniDepth	0.50 5	0.52 178	1.66 56	0.04 37	0.04 4	1.17 16	0.03 80	3.70 82	1.02 55	0.32 17	0.03 1	0.16 99	0.10 18	0.79 35	0.29 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 98	0.00 1

SX	0.51 8	0.23 9	1.21 41	0.02 21	0.13 87	1.22 27	0.00 1	2.32 14	0.90 12	0.52 78	0.05 17	0.09 72	0.12 32	0.88 43	0.91 172	0.03 348	0.51 376	0.00 1	0.24 447	0.01 42	0.85 357

4.5w_L	0.51 8	0.28 47	1.25 42	0.09 60	0.09 32	1.23 35	0.00 1	3.88 114	0.86 6	0.33 23	0.12 52	0.06 7	0.12 32	0.70 23	0.72 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 541	0.00 1	0.19 129

StePilot	0.51 8	0.29 60	1.26 43	0.04 37	0.08 23	1.24 40	0.00 1	3.84 106	0.86 6	0.32 17	0.14 62	0.06 7	0.09 13	0.75 30	0.74 106	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 532	0.00 1	0.20 138

aaa3	0.52 11	0.23 9	1.20 39	0.01 1	0.10 48	1.25 54	0.00 1	2.77 27	0.95 47	0.45 59	0.04 5	0.06 7	0.12 32	0.62 4	0.77 116	0.00 1	0.44 355	0.00 1	0.23 437	0.00 1	1.13 426

5k_new	0.52 11	0.23 9	1.15 35	0.02 21	0.11 61	1.22 27	0.01 21	2.36 15	0.89 10	0.53 82	0.05 17	0.07 34	0.13 50	1.02 56	0.92 174	0.12 465	0.45 359	0.00 1	0.23 437	0.00 1	0.95 375

uiiii_40	0.52 11	0.28 47	1.42 49	0.04 37	0.07 15	1.28 76	0.00 1	3.86 110	0.85 5	0.33 23	0.09 47	0.05 3	0.10 18	0.63 5	0.74 106	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 532	0.01 42	0.21 146

xxxad45	0.52 11	0.30 66	1.05 21	0.12 78	0.11 61	1.22 27	0.00 1	3.65 71	1.46 92	0.30 10	0.12 52	0.09 72	0.11 23	0.89 46	0.70 91	0.02 300	0.07 248	0.00 1	0.02 272	0.00 1	0.18 118

gc-stereo	0.53 15	0.27 34	1.13 33	0.01 1	0.12 78	1.21 25	0.00 1	2.37 16	0.92 34	0.69 133	0.05 17	0.06 7	0.17 74	0.70 23	0.99 196	0.05 404	0.48 365	0.00 1	0.22 423	0.01 42	1.10 413

PyraSte	0.53 15	0.34 75	1.18 36	0.12 78	0.10 48	1.21 25	0.04 86	3.74 87	1.44 88	0.30 10	0.12 52	0.08 55	0.16 68	0.71 26	0.68 83	0.01 187	0.08 253	0.00 1	0.15 368	0.00 1	0.21 146

v134_o9	0.53 15	0.23 9	0.97 11	0.02 21	0.09 32	1.31 91	0.00 1	3.15 45	0.95 47	0.30 10	0.04 5	0.06 7	0.12 32	0.68 18	0.80 121	0.04 384	0.52 378	0.00 1	0.25 460	0.01 42	1.10 413

ITERv12	0.53 15	0.24 18	0.99 13	0.01 1	0.10 48	1.35 105	0.00 1	2.89 33	0.92 34	0.52 78	0.05 17	0.06 7	0.12 32	0.66 12	0.79 120	0.05 404	0.59 399	0.00 1	0.25 460	0.01 42	1.11 416

vnu138km	0.53 15	0.22 2	0.94 8	0.01 1	0.07 15	1.32 94	0.01 21	2.80 28	0.92 34	0.55 91	0.06 29	0.06 7	0.12 32	0.64 6	0.94 184	0.10 458	0.50 373	0.00 1	0.27 491	0.01 42	1.06 395

LGtest1	0.53 15	0.42 113	1.55 53	0.14 88	0.30 171	1.00 11	0.01 21	2.47 20	1.19 80	0.65 126	0.12 52	0.08 55	0.10 18	1.30 85	0.47 15	0.01 187	0.45 359	0.00 1	0.00 1	0.03 137	0.20 138

S2M2_L	0.53 15	0.50 169	1.58 55	0.53 178	0.18 121	1.13 13	0.01 21	1.47 7	2.18 125	0.18 1	0.87 115	0.13 93	0.20 84	0.87 41	0.51 29	0.01 187	0.01 132	0.00 1	0.00 1	0.20 399	0.01 2
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
5w_v4	0.54 22	0.29 60	1.10 28	0.11 71	0.10 48	1.25 54	0.00 1	3.67 76	1.51 95	0.31 15	0.12 52	0.19 104	0.11 23	0.84 37	0.67 78	0.01 187	0.24 318	0.00 1	0.03 289	0.00 1	0.19 129

v20iiwwt	0.54 22	0.27 34	0.95 10	0.02 21	0.09 32	1.31 91	0.00 1	3.10 43	0.90 12	0.39 39	0.07 37	0.08 55	0.18 76	0.66 12	0.81 132	0.16 483	0.52 378	0.00 1	0.23 437	0.01 42	1.09 406

USM	0.55 24	0.22 2	0.92 6	0.02 21	0.08 23	1.29 80	0.01 21	2.88 32	0.90 12	0.64 122	0.05 17	0.07 34	0.11 23	0.85 39	0.81 132	0.21 513	0.58 394	0.00 1	0.24 447	0.01 42	1.05 393

oiu110	0.55 24	0.27 34	0.98 12	0.02 21	0.12 78	1.29 80	0.01 21	3.29 54	0.90 12	0.40 42	0.05 17	0.07 34	0.17 74	0.84 37	0.71 96	0.06 418	0.49 368	0.00 1	0.20 408	0.01 42	1.11 416

ITERv21	0.55 24	0.24 18	1.12 30	0.02 21	0.10 48	1.27 71	0.01 21	3.05 40	0.90 12	0.44 56	0.09 47	0.07 34	0.16 68	0.65 10	0.81 132	0.09 452	0.57 388	0.00 1	0.24 447	0.00 1	1.09 406

dddd17k	0.55 24	0.27 34	0.74 1	0.01 1	0.12 78	1.29 80	0.01 21	3.18 49	0.88 8	0.52 78	0.04 5	0.08 55	0.18 76	0.69 21	0.89 160	0.26 528	0.48 365	0.00 1	0.22 423	0.01 42	1.06 395

tim_s	0.56 28	0.29 60	1.06 24	0.12 78	0.11 61	1.24 40	0.00 1	3.68 79	1.45 91	0.33 23	0.13 58	0.09 72	0.13 50	1.05 57	0.67 78	0.03 348	0.36 340	0.00 1	0.22 423	0.00 1	0.20 138

ACW_4w	0.56 28	0.23 9	1.12 30	0.12 78	0.11 61	1.25 54	0.03 80	3.68 79	1.46 92	0.31 15	0.13 58	0.10 85	0.13 50	1.24 78	0.71 96	0.01 187	0.40 347	0.00 1	0.02 272	0.00 1	0.19 129

uio108cc	0.56 28	0.25 25	1.03 16	0.02 21	0.09 32	1.25 54	0.01 21	2.84 29	0.90 12	0.39 39	0.06 29	0.07 34	0.13 50	1.08 64	0.84 146	0.16 483	0.51 376	0.00 1	0.27 491	0.00 1	1.39 460

hj116sk	0.56 28	0.23 9	0.94 8	0.02 21	0.11 61	1.35 105	0.00 1	3.50 64	0.98 52	0.32 17	0.10 50	0.07 34	0.16 68	0.66 12	0.74 106	0.09 452	0.54 381	0.00 1	0.24 447	0.01 42	1.11 416

zxcv128	0.56 28	0.27 34	1.04 20	0.01 1	0.08 23	1.29 80	0.00 1	3.37 62	0.88 8	0.60 109	0.04 5	0.07 34	0.12 32	0.66 12	0.80 121	0.04 384	0.58 394	0.00 1	0.23 437	0.01 42	1.11 416

ITERv14	0.56 28	0.26 29	1.19 38	0.01 1	0.10 48	1.25 54	0.01 21	3.21 50	0.90 12	0.63 118	0.04 5	0.06 7	0.13 50	0.68 18	0.83 143	0.03 348	0.57 388	0.00 1	0.22 423	0.01 42	1.09 406

ITERv8	0.56 28	0.22 2	1.03 16	0.01 1	0.09 32	1.31 91	0.01 21	3.35 61	0.92 34	0.63 118	0.05 17	0.06 7	0.13 50	0.67 17	0.83 143	0.12 465	0.45 359	0.00 1	0.23 437	0.01 42	1.10 413

a5sdf	0.56 28	0.22 2	1.05 21	0.01 1	0.09 32	1.32 94	0.01 21	3.30 57	0.92 34	0.60 109	0.05 17	0.06 7	0.12 32	0.64 6	0.88 157	0.18 498	0.50 373	0.00 1	0.22 423	0.01 42	1.08 401

mfccc	0.57 36	0.24 18	1.05 21	0.02 21	0.09 32	1.24 40	0.01 21	3.26 53	0.90 12	0.73 140	0.04 5	0.07 34	0.13 50	0.73 28	0.95 187	0.04 384	0.55 384	0.00 1	0.23 437	0.00 1	1.08 401

ITERv28	0.57 36	0.26 29	1.13 33	0.01 1	0.07 15	1.25 54	0.01 21	2.92 36	0.96 51	0.55 91	0.06 29	0.07 34	0.15 65	0.87 41	0.80 121	0.00 1	0.49 368	0.00 1	0.22 423	0.01 42	1.62 479

ITERv10	0.57 36	0.24 18	1.12 30	0.01 1	0.09 32	1.32 94	0.01 21	3.29 54	0.90 12	0.53 82	0.06 29	0.06 7	0.13 50	0.65 10	0.96 191	0.13 470	0.57 388	0.00 1	0.27 491	0.01 42	1.12 423

99wein	0.57 36	0.23 9	1.09 25	0.01 1	0.08 23	1.33 101	0.01 21	3.13 44	0.92 34	0.63 118	0.05 17	0.06 7	0.12 32	0.64 6	0.92 174	0.20 506	0.54 381	0.00 1	0.28 499	0.01 42	1.15 429

ITERv7	0.57 36	0.23 9	1.03 16	0.01 1	0.10 48	1.33 101	0.01 21	3.33 58	0.92 34	0.63 118	0.06 29	0.07 34	0.12 32	0.69 21	0.89 160	0.17 489	0.44 355	0.00 1	0.24 447	0.01 42	1.08 401

s6wercc	0.57 36	0.22 2	1.03 16	0.01 1	0.09 32	1.30 87	0.01 21	3.33 58	0.92 34	0.64 122	0.05 17	0.06 7	0.13 50	0.66 12	0.90 165	0.18 498	0.49 368	0.00 1	0.26 482	0.01 42	1.09 406

4k_L	0.58 42	0.22 2	1.11 29	0.01 1	0.16 111	1.22 27	0.01 21	2.91 35	0.93 44	0.65 126	0.06 29	0.06 7	0.12 32	0.77 33	0.88 157	0.03 348	0.44 355	0.00 1	0.24 447	0.00 1	1.84 524

SteFusion	0.58 42	0.28 47	1.09 25	0.15 89	0.13 87	1.24 40	0.00 1	3.73 85	1.62 99	0.34 27	0.26 76	0.07 34	0.12 32	1.11 66	0.64 72	0.01 187	0.42 350	0.00 1	0.14 364	0.00 1	0.29 191

iked130	0.58 42	0.28 47	1.31 45	0.01 1	0.09 32	1.28 76	0.01 21	3.22 51	0.91 29	0.57 99	0.04 5	0.06 7	0.13 50	0.74 29	0.94 184	0.08 440	0.59 399	0.00 1	0.25 460	0.01 42	1.09 406

ITERv19	0.59 45	0.28 47	0.77 2	0.01 1	0.11 61	1.20 19	0.01 21	3.15 45	0.90 12	0.66 129	0.04 5	0.07 34	0.14 64	0.78 34	0.82 140	0.19 501	1.09 533	0.00 1	0.27 491	0.00 1	1.26 446

yuret106	0.60 46	0.27 34	1.02 15	0.03 36	0.09 32	1.34 104	0.01 21	3.40 63	0.92 34	0.34 27	0.10 50	0.08 55	0.13 50	0.75 30	0.82 140	0.06 418	0.63 411	0.00 1	0.25 460	0.00 1	1.67 490

FlowAnything_test	0.61 47	0.42 113	2.39 116	0.22 108	0.17 115	1.71 155	0.03 80	1.88 9	1.20 81	1.22 185	0.77 105	0.04 1	0.05 4	0.75 30	0.89 160	0.06 418	0.02 172	0.00 1	0.00 1	0.10 271	0.33 205

ss10	0.62 48	0.26 29	1.09 25	0.01 1	0.10 48	1.17 16	0.01 21	3.91 115	0.92 34	0.64 122	0.05 17	0.08 55	0.11 23	0.95 52	1.00 200	0.19 501	0.57 388	0.00 1	0.24 447	0.00 1	1.07 397

ITERv24	0.62 48	0.23 9	1.01 14	0.02 21	0.11 61	1.30 87	0.01 21	3.83 104	0.90 12	0.38 34	0.06 29	0.14 95	0.18 76	0.96 53	0.76 110	0.41 550	0.71 432	0.00 1	0.25 460	0.01 42	1.23 438

dd23bbn	0.63 50	0.25 25	0.84 4	0.02 21	0.09 32	1.24 40	0.01 21	4.04 128	0.90 12	0.55 91	0.07 37	0.08 55	0.19 81	0.88 43	0.67 78	0.17 489	0.41 348	0.00 1	0.19 394	0.00 1	1.90 536

Wavelet-MonSter	0.63 50	0.41 107	2.46 119	0.06 44	0.44 225	1.25 54	0.01 21	1.29 6	1.41 87	0.40 42	0.06 29	0.06 7	0.08 9	1.54 101	1.13 223	0.00 1	0.96 484	0.00 1	0.27 491	0.00 1	0.85 357

MLG-Stereo_test3	0.63 50	0.42 113	2.06 82	0.38 148	0.40 214	1.36 110	0.01 21	4.13 134	0.95 47	0.48 72	0.13 58	0.06 7	0.07 7	0.89 46	0.37 5	0.02 300	0.61 407	0.00 1	0.00 1	0.02 98	0.18 118

ITERv30	0.65 53	0.24 18	1.20 39	0.01 1	0.11 61	1.24 40	0.01 21	2.87 31	0.90 12	0.29 8	0.04 5	0.13 93	0.12 32	3.14 173	0.72 99	0.14 474	0.12 277	0.00 1	0.22 423	0.01 42	1.43 462

IGEV	0.66 54	0.29 60	1.87 71	0.11 71	1.84 458	1.35 105	0.37 243	2.56 23	1.12 78	0.44 56	0.12 52	0.07 34	0.09 13	1.07 63	0.58 48	0.05 404	0.62 410	0.00 1	0.19 394	0.01 42	0.39 223

3.25w_new	0.68 55	0.36 81	2.09 84	0.05 41	0.19 125	1.26 65	0.01 21	4.00 124	1.10 74	0.46 66	0.26 76	0.08 55	0.41 141	0.93 49	0.51 29	0.00 1	0.94 474	0.00 1	0.22 423	0.01 42	0.75 343

3.25w	0.68 55	0.36 81	2.09 84	0.05 41	0.19 125	1.26 65	0.01 21	4.00 124	1.10 74	0.46 66	0.26 76	0.08 55	0.41 141	0.93 49	0.51 29	0.00 1	0.94 474	0.00 1	0.22 423	0.01 42	0.75 343

MonStereo	0.70 57	0.28 47	2.24 101	0.07 47	0.85 321	1.27 71	0.01 21	3.79 94	0.90 12	0.41 46	0.18 67	0.08 55	0.04 1	1.05 57	0.58 48	0.00 1	0.96 484	0.00 1	0.36 532	0.00 1	0.94 371

Monster-pub-eth3d	0.70 57	0.27 34	2.25 104	0.07 47	0.85 321	1.27 71	0.01 21	3.79 94	0.90 12	0.41 46	0.19 69	0.08 55	0.04 1	1.05 57	0.58 48	0.00 1	0.96 484	0.00 1	0.36 532	0.00 1	0.94 371

asd	0.71 59	0.25 25	2.43 118	0.09 60	0.80 311	1.25 54	0.06 108	3.22 51	1.03 57	0.59 105	0.65 98	0.07 34	0.55 176	1.01 55	0.46 12	0.20 506	0.81 449	0.00 1	0.08 324	0.01 42	0.67 323

MonSter	0.72 60	0.27 34	2.25 104	0.07 47	0.85 321	1.27 71	0.01 21	3.79 94	0.91 29	0.41 46	0.18 67	0.08 55	0.04 1	1.33 87	0.58 48	0.00 1	0.96 484	0.00 1	0.36 532	0.00 1	0.94 371

4.5_new	0.74 61	0.27 34	2.52 125	0.10 64	0.34 187	1.24 40	0.07 117	3.67 76	1.05 62	0.58 100	0.80 107	0.06 7	0.19 81	1.18 70	0.61 63	0.17 489	0.99 508	0.00 1	0.19 394	0.01 42	0.64 307

4.5w-stereo	0.74 61	0.27 34	2.52 125	0.10 64	0.34 187	1.24 40	0.07 117	3.67 76	1.05 62	0.58 100	0.80 107	0.06 7	0.19 81	1.18 70	0.60 59	0.17 489	0.99 508	0.00 1	0.19 394	0.01 42	0.64 307

2w_stereo	0.75 63	0.30 66	2.22 99	0.07 47	0.12 78	1.23 35	0.05 95	4.03 127	1.00 53	0.98 168	0.86 113	0.09 72	1.21 253	1.06 61	0.62 65	0.00 1	0.69 423	0.00 1	0.16 371	0.00 1	0.27 181

zaero_v3	0.76 64	0.41 107	2.24 101	0.08 54	0.14 96	1.30 87	0.02 68	2.89 33	1.98 118	0.93 164	0.28 81	0.11 90	0.26 95	2.70 161	0.76 110	0.00 1	0.56 385	0.00 1	0.31 515	0.01 42	0.24 171

asda	0.76 64	0.28 47	2.30 107	0.07 47	0.61 271	1.28 76	0.09 130	3.82 101	1.03 57	0.54 86	0.43 87	0.07 34	0.71 196	1.25 80	0.46 12	0.22 514	0.99 508	0.00 1	0.25 460	0.01 42	0.71 333

4.25_new	0.76 64	0.28 47	2.16 92	0.08 54	0.91 332	1.24 40	0.05 95	3.81 98	1.03 57	0.45 59	0.91 117	0.06 7	0.42 145	1.33 87	0.49 21	0.22 514	0.98 499	0.00 1	0.25 460	0.00 1	0.57 279

4.5w_new	0.76 64	0.28 47	2.16 92	0.08 54	0.91 332	1.24 40	0.05 95	3.81 98	1.03 57	0.45 59	0.91 117	0.06 7	0.42 145	1.33 87	0.49 21	0.22 514	0.98 499	0.00 1	0.25 460	0.00 1	0.57 279

4.25w-stereo	0.76 64	0.28 47	2.16 92	0.08 54	0.91 332	1.24 40	0.05 95	3.81 98	1.03 57	0.45 59	0.91 117	0.06 7	0.42 145	1.33 87	0.49 21	0.22 514	0.98 499	0.00 1	0.25 460	0.00 1	0.57 279

SGD-Stereo	0.76 64	0.36 81	1.37 47	0.43 157	0.14 96	1.25 54	0.29 222	2.25 12	0.84 4	0.61 115	0.51 89	0.09 72	0.11 23	6.65 304	0.19 1	0.01 187	0.01 132	0.00 1	0.00 1	0.02 98	0.07 44

ITERv4	0.78 70	0.29 60	1.97 74	0.06 44	0.07 15	1.24 40	0.01 21	4.06 129	1.75 108	0.91 162	1.49 144	0.10 85	1.94 300	0.88 43	0.52 35	0.00 1	0.02 172	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 187

LG-Stereo_L2	0.78 70	0.47 146	1.99 77	0.29 126	0.36 198	1.28 76	0.18 188	3.82 101	0.91 29	0.32 17	0.03 1	0.07 34	0.07 7	4.41 217	0.55 40	0.01 187	0.59 399	0.00 1	0.00 1	0.01 42	0.25 175

DEFOM-Stereo	0.78 70	0.56 204	1.98 75	0.21 105	0.12 78	1.93 175	0.44 260	0.99 3	0.93 44	0.70 135	0.51 89	0.15 96	0.09 13	6.39 289	0.40 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 98	0.14 81

3w_stereo	0.79 73	0.33 72	2.53 127	0.08 54	0.14 96	1.26 65	0.03 80	3.97 121	1.06 69	0.62 116	0.58 95	0.09 72	1.02 226	1.54 101	0.64 72	0.00 1	1.00 515	0.00 1	0.23 437	0.01 42	0.65 310

1w_stereo	0.79 73	0.26 29	1.52 52	0.13 85	0.50 238	1.20 19	0.08 125	3.86 110	1.02 55	0.64 122	2.52 188	0.05 3	1.54 281	1.08 64	0.44 9	0.00 1	0.61 407	0.00 1	0.00 1	0.01 42	0.42 241

2.75w_new	0.80 75	0.35 79	2.31 109	0.10 64	0.23 155	1.26 65	0.09 130	3.82 101	1.05 62	0.54 86	0.23 71	0.08 55	0.86 214	2.50 155	0.64 72	0.00 1	0.97 492	0.00 1	0.27 491	0.00 1	0.69 326

AdaDepth	0.81 76	0.41 107	3.63 250	0.17 92	1.35 417	1.62 139	0.08 125	1.20 5	1.66 100	0.33 23	0.58 95	0.10 85	0.29 105	2.59 156	0.63 68	0.02 300	0.79 442	0.00 1	0.20 408	0.01 42	0.62 299

4w-stereo	0.81 76	0.27 34	2.34 111	0.06 44	0.50 238	1.26 65	0.06 108	3.65 71	1.05 62	0.41 46	0.96 122	0.06 7	0.66 190	2.11 131	0.64 72	0.22 514	0.96 484	0.00 1	0.29 506	0.00 1	0.78 350

RAStereo	0.81 76	0.70 259	3.97 282	0.21 105	0.54 259	1.16 14	0.02 68	3.78 92	1.22 82	0.62 116	1.57 146	0.16 99	0.23 90	0.89 46	1.05 209	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 233	0.02 7

3.75w	0.82 79	0.25 25	2.13 90	0.07 47	1.27 402	1.26 65	0.02 68	3.85 108	1.05 62	0.51 73	0.39 86	0.08 55	0.40 138	3.31 177	0.47 15	0.07 431	0.94 474	0.00 1	0.08 324	0.00 1	0.29 191

LG-Stereo_L1	0.82 79	0.46 138	1.74 59	0.28 124	0.34 187	1.36 110	0.19 193	2.56 23	0.91 29	0.32 17	0.03 1	0.07 34	0.06 5	6.62 300	0.54 39	0.01 187	0.63 411	0.00 1	0.00 1	0.01 42	0.21 146

MLG-Stereo_test2	0.82 79	0.40 104	1.99 77	0.39 149	1.07 359	1.43 120	0.02 68	4.01 126	1.75 108	0.37 30	0.07 37	0.15 96	0.10 18	2.62 157	0.57 46	0.32 540	0.65 416	0.00 1	0.00 1	0.02 98	0.42 241

LG-G_1	0.83 82	0.41 107	1.83 65	0.35 141	0.33 182	1.82 167	0.02 68	4.37 154	1.10 74	0.60 109	0.08 41	0.09 72	0.08 9	3.50 182	0.55 40	0.03 348	0.59 399	0.00 1	0.00 1	0.03 137	0.77 346

LG-G	0.83 82	0.41 107	1.83 65	0.35 141	0.33 182	1.82 167	0.02 68	4.37 154	1.10 74	0.60 109	0.08 41	0.09 72	0.08 9	3.50 182	0.55 40	0.03 348	0.59 399	0.00 1	0.00 1	0.03 137	0.77 346

MLG-Stereo_test1	0.85 84	0.34 75	1.80 61	0.10 64	1.66 443	1.22 27	0.01 21	4.24 139	1.68 103	0.19 2	0.08 41	0.09 72	0.11 23	4.16 208	0.46 12	0.01 187	0.70 428	0.00 1	0.01 250	0.01 42	0.17 113

ITERv2	0.86 85	0.43 118	2.76 152	0.11 71	0.13 87	1.30 87	0.01 21	2.70 26	2.12 121	1.59 195	0.99 123	0.06 7	0.13 50	2.48 153	0.84 146	0.00 1	0.58 394	0.00 1	0.36 532	0.01 42	0.57 279

Zero-FE251	0.87 86	0.64 234	3.22 196	0.67 204	0.49 233	1.81 165	0.06 108	2.85 30	0.51 2	2.68 215	0.25 75	0.09 72	0.39 136	0.96 53	0.77 116	0.01 187	0.69 423	0.00 1	0.00 1	0.02 98	1.21 435

3.5w_stereo	0.87 86	0.35 79	2.24 101	0.05 41	0.17 115	1.25 54	0.04 86	4.15 136	1.08 72	0.37 30	1.65 151	0.08 55	0.49 167	3.95 198	0.51 29	0.00 1	0.63 411	0.00 1	0.06 319	0.00 1	0.27 181

GLC_STEREO	0.87 86	0.39 96	1.55 53	0.72 210	0.01 1	1.98 181	0.55 293	3.52 65	3.54 193	0.96 167	1.63 149	0.19 104	0.41 141	1.29 84	0.58 48	0.00 1	0.01 132	0.00 1	0.00 1	0.05 187	0.08 48

IGEV-RUCA	0.88 89	0.27 34	1.43 50	0.59 184	0.33 182	2.12 198	0.49 280	3.65 71	1.79 113	1.04 173	0.16 63	0.24 126	0.55 176	2.95 168	0.57 46	0.12 465	0.21 310	0.20 565	0.25 460	0.22 417	0.33 205

qwe	0.89 90	0.29 60	2.49 121	0.10 64	1.25 398	1.24 40	0.04 86	3.97 121	1.06 69	0.66 129	0.53 93	0.05 3	0.18 76	3.58 184	0.50 27	0.07 431	0.94 474	0.00 1	0.27 491	0.01 42	0.57 279

Monster-pub-mixall	0.90 91	0.46 138	1.43 50	0.04 37	0.13 87	1.29 80	0.02 68	3.04 39	1.07 71	0.99 171	0.51 89	0.08 55	0.09 13	6.37 288	0.67 78	0.01 187	1.06 525	0.00 1	0.16 371	0.02 98	0.54 271

water-stereo	0.90 91	0.56 204	4.39 317	0.11 71	0.08 23	1.57 133	0.15 172	4.51 160	1.69 104	0.80 153	1.31 139	0.27 131	0.24 92	0.71 26	0.56 45	0.26 528	0.06 233	0.00 1	0.02 272	0.03 137	0.71 333

MLG-Stereo	0.91 93	0.34 75	1.91 73	0.16 90	0.41 219	1.23 35	0.00 1	4.57 163	1.74 107	0.41 46	0.08 41	0.09 72	0.10 18	5.68 262	0.45 11	0.02 300	0.77 441	0.00 1	0.00 1	0.01 42	0.16 103

2.25w	0.92 94	0.31 68	2.36 114	0.07 47	0.15 105	1.22 27	0.05 95	3.84 106	1.05 62	0.51 73	1.30 137	0.09 72	0.68 192	4.12 206	0.68 83	0.00 1	0.98 499	0.00 1	0.28 499	0.00 1	0.73 338

252Zero-FE	0.93 95	0.31 68	2.11 89	1.31 287	0.22 151	1.29 80	0.02 68	3.95 120	1.73 105	1.45 192	1.96 169	0.05 3	0.06 5	1.41 94	0.67 78	0.02 300	1.09 533	0.00 1	0.36 532	0.02 98	0.55 272

2.5w	0.94 96	0.33 72	2.20 98	0.09 60	0.35 191	1.27 71	0.09 130	3.86 110	1.05 62	0.54 86	0.73 100	0.04 1	0.55 176	4.75 230	0.59 55	0.00 1	1.04 521	0.00 1	0.29 506	0.00 1	0.96 378

UniTT-Stereo	0.94 96	0.53 182	2.82 156	0.94 246	1.29 409	0.56 5	0.12 149	1.49 8	3.16 164	1.77 199	2.22 178	0.20 109	0.32 118	1.76 115	1.33 255	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 359	0.02 7

dual_stereo	0.95 98	0.39 96	1.83 65	0.37 145	1.11 370	0.84 8	0.03 80	4.34 153	1.83 114	0.30 10	0.08 41	0.21 112	0.12 32	3.16 174	0.98 194	0.00 1	1.34 581	0.00 1	0.20 408	0.00 1	1.83 523

rvit_stereo_0081_aga	0.95 98	1.03 356	4.52 330	0.16 90	0.25 161	1.70 148	0.21 203	4.27 143	3.17 165	0.38 34	0.23 71	0.27 131	0.31 111	1.56 103	0.64 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 328	0.15 94

MaDis-Stereo	0.96 100	1.11 371	4.01 287	0.36 144	1.86 462	1.20 19	0.06 108	3.99 123	1.73 105	0.45 59	0.56 94	0.43 162	0.51 170	1.28 82	1.46 266	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 201	0.08 48

LG-Stereo	1.00 101	0.58 217	4.72 348	0.19 95	0.37 204	1.18 18	0.18 188	4.21 138	3.11 163	0.83 159	1.95 168	0.45 167	0.16 68	0.53 1	0.62 65	0.33 541	0.22 311	0.00 1	0.00 1	0.11 287	0.31 199

ITER	1.01 102	0.38 89	2.57 130	0.10 64	0.09 32	0.96 10	0.01 21	2.55 22	1.76 111	1.20 182	0.13 58	0.10 85	0.15 65	6.49 294	0.80 121	0.00 1	0.59 399	0.00 1	0.32 519	0.01 42	1.94 539

LG-Stereo_Zeroshot	1.02 103	0.42 113	3.22 196	0.48 169	0.63 276	2.02 185	0.27 219	5.79 239	1.32 83	0.82 155	0.75 103	0.87 197	0.23 90	1.24 78	0.86 151	0.15 477	0.58 394	0.00 1	0.26 482	0.03 137	0.49 256

castereo	1.02 103	0.69 252	1.26 43	0.46 165	0.19 125	1.89 171	0.76 363	5.61 227	2.37 127	0.78 149	2.65 194	0.32 146	0.40 138	1.25 80	1.00 200	0.01 187	0.32 330	0.00 1	0.24 447	0.03 137	0.22 155

VIP-Stereo	1.03 105	1.09 366	3.48 227	0.17 92	0.50 238	1.99 183	0.11 144	3.87 113	1.44 88	0.66 129	1.41 141	0.30 139	0.11 23	3.36 178	0.80 121	0.00 1	0.92 468	0.00 1	0.00 1	0.05 187	0.40 225

GIP-stereo	1.03 105	0.79 274	2.35 112	1.91 380	1.40 422	1.47 124	0.05 95	5.06 183	1.85 115	0.30 10	0.43 87	0.57 181	0.37 128	1.14 68	0.75 109	0.07 431	0.50 373	0.00 1	0.00 1	0.06 201	1.57 474

rvit_stereo_0081	1.03 105	0.55 193	2.58 132	0.64 194	0.13 87	1.35 105	0.12 149	3.74 87	5.28 297	0.55 91	0.32 83	0.55 178	0.12 32	4.08 203	0.53 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 98	0.05 30

rvit_stereo_0082	1.03 105	0.55 193	2.58 132	0.64 194	0.13 87	1.35 105	0.12 149	3.74 87	5.28 297	0.55 91	0.32 83	0.55 178	0.12 32	4.08 203	0.53 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 98	0.05 30

IGEV-Stereo++	1.03 105	0.32 71	2.03 81	0.25 117	1.94 469	1.94 176	0.01 21	3.57 67	2.52 131	0.70 135	1.80 163	0.10 85	1.14 236	1.34 91	0.55 40	0.01 187	0.75 436	0.00 1	0.00 1	0.04 166	1.57 474

LoS	1.03 105	0.43 118	2.53 127	0.64 194	0.14 96	2.42 222	0.26 217	5.64 229	2.93 147	1.08 176	0.24 73	0.49 170	0.45 161	2.31 146	0.83 143	0.02 300	0.02 172	0.00 1	0.00 1	0.06 201	0.03 15
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
GEAStereo	1.04 111	0.39 96	1.85 69	0.97 251	1.16 380	1.94 176	0.70 344	4.29 146	1.55 97	0.89 160	0.80 107	0.20 109	0.48 164	1.20 72	0.90 165	0.06 418	1.06 525	0.00 1	0.00 1	0.18 379	2.13 556

Pointernet	1.04 111	0.44 128	2.58 132	0.32 129	0.52 252	1.78 160	0.07 117	5.69 231	2.76 139	0.27 6	2.28 181	0.80 194	0.44 159	1.37 92	0.49 21	0.00 1	0.36 340	0.00 1	0.25 460	0.02 98	0.32 204

DEFOM-Stereo_RVC	1.09 113	2.27 513	1.82 62	1.16 266	0.34 187	0.56 5	0.05 95	2.94 37	1.46 92	0.40 42	0.94 121	0.22 118	2.27 316	6.26 284	0.63 68	0.00 1	0.08 253	0.00 1	0.17 382	0.04 166	0.16 103

rvit_stereo_0080	1.09 113	1.08 364	4.16 298	0.12 78	0.12 78	1.32 94	0.36 238	4.52 161	3.94 225	0.70 135	1.29 135	0.41 157	0.75 201	1.98 122	0.76 110	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 137	0.18 118

trnet	1.09 113	0.47 146	2.19 97	0.12 78	0.21 144	1.70 148	0.02 68	4.28 145	6.97 386	0.78 149	1.77 159	0.48 169	0.67 191	1.50 97	0.58 48	0.00 1	0.01 132	0.00 1	0.00 1	0.01 42	0.03 15

whm_eth	1.09 113	1.08 364	4.16 298	0.12 78	0.12 78	1.32 94	0.36 238	4.52 161	3.94 225	0.70 135	1.29 135	0.41 157	0.75 201	1.98 122	0.76 110	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 137	0.18 118

CASnet	1.09 113	0.47 146	2.09 84	0.79 223	0.08 23	2.10 193	0.14 169	3.83 104	4.26 243	3.84 250	1.56 145	0.32 146	0.30 108	1.13 67	0.77 116	0.01 187	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 166	0.03 15
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CREStereo	1.09 113	0.51 173	2.16 92	0.11 71	0.24 157	1.67 143	0.03 80	4.24 139	6.91 383	0.80 153	1.73 155	0.44 165	0.64 188	1.58 105	0.61 63	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 42	0.02 7
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
monsters	1.12 119	0.45 133	2.32 110	0.54 180	2.80 512	1.38 112	0.01 21	3.74 87	1.00 53	0.46 66	0.63 97	0.06 7	0.13 50	6.08 277	0.88 157	0.15 477	0.96 484	0.00 1	0.31 515	0.00 1	0.55 272

zero-FE	1.13 120	0.36 81	3.08 189	0.48 169	1.95 470	1.75 159	0.80 369	3.70 82	0.69 3	0.54 86	0.16 63	0.30 139	0.43 156	3.59 185	1.37 260	0.31 538	0.79 442	0.00 1	0.26 482	1.40 570	0.65 310

fffft	1.13 120	0.71 263	2.25 104	0.09 60	0.07 15	2.10 193	0.63 320	4.19 137	2.10 120	0.42 52	0.75 103	0.24 126	0.20 84	6.89 318	1.08 214	0.00 1	0.12 277	0.00 1	0.00 1	0.24 434	0.53 268
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	1.13 120	0.92 321	1.82 62	0.80 226	0.09 32	2.07 192	0.16 178	3.61 69	2.17 124	0.38 34	1.37 140	0.19 104	0.29 105	7.04 331	1.02 207	0.00 1	0.03 201	0.00 1	0.00 1	0.19 389	0.51 263

CroCo-Stereo	1.14 123	1.22 397	3.99 285	0.61 191	0.53 255	0.38 2	0.06 108	5.35 209	4.15 236	0.59 105	1.92 167	1.00 202	0.27 100	1.37 92	1.33 255	0.01 187	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 187	0.05 30
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
rvit_stereo_0083	1.16 124	0.47 146	3.68 254	0.54 180	0.10 48	1.25 54	0.24 211	3.17 47	5.31 300	0.52 78	0.80 107	0.82 195	1.16 243	4.52 222	0.51 29	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 98	0.13 76

GREAT-IGEV	1.17 125	0.57 211	3.06 186	1.95 390	1.41 424	1.42 118	0.08 125	2.51 21	3.07 161	0.58 100	0.79 106	0.11 90	0.35 125	2.17 136	1.00 200	0.07 431	1.45 584	0.00 1	0.22 423	0.14 339	2.42 575

monsterstereo	1.18 126	0.50 169	2.75 151	0.50 173	2.62 504	1.22 27	0.01 21	3.73 85	0.95 47	0.59 105	1.62 148	0.06 7	0.09 13	6.02 271	0.96 191	0.01 187	1.10 540	0.00 1	0.34 527	0.01 42	0.56 277

DDF-Stereo	1.19 127	0.37 87	2.48 120	0.53 178	2.10 481	1.78 160	0.80 369	3.63 70	0.94 46	0.44 56	0.09 47	0.30 139	0.49 167	4.72 229	1.53 270	0.30 536	0.80 447	0.00 1	0.23 437	1.62 574	0.62 299

111111	1.21 128	0.28 47	2.10 88	0.22 108	1.45 427	1.42 118	0.05 95	5.30 200	2.01 119	0.55 91	3.02 207	0.09 72	0.20 84	4.87 232	0.58 48	0.00 1	0.75 436	0.00 1	0.00 1	0.10 271	1.09 406

GSStereo	1.22 129	0.39 96	1.85 69	1.51 317	1.16 380	1.94 176	0.70 344	5.97 258	2.69 135	0.60 109	0.80 107	0.43 162	0.48 164	1.20 72	0.90 165	0.03 348	0.95 479	0.00 1	0.51 560	0.18 379	2.12 553

MGS-Stereo	1.22 129	0.44 128	2.92 167	0.83 230	0.07 15	1.82 167	0.65 327	2.44 18	3.95 227	1.11 178	6.19 311	0.49 170	0.37 128	1.73 109	0.81 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.48 521	0.01 2

rvit_stereo_ft	1.23 131	1.42 433	5.16 371	0.94 246	0.36 198	1.22 27	0.24 211	4.57 163	4.49 259	0.51 73	1.04 125	0.73 190	1.10 230	1.50 97	1.01 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 187	0.22 155

RSM++	1.24 132	0.45 133	1.84 68	1.61 327	0.51 248	2.73 264	0.29 222	2.99 38	3.22 168	0.69 133	2.06 171	0.52 175	0.28 102	5.62 258	0.86 151	0.01 187	0.03 201	0.00 1	0.17 382	0.16 359	0.85 357

depthmonostereo	1.25 133	0.95 334	4.67 344	0.28 124	0.11 61	1.43 120	0.04 86	5.43 215	1.76 111	1.02 172	1.47 142	1.59 225	0.98 222	3.61 187	0.92 174	0.03 348	0.11 272	0.00 1	0.02 272	0.04 166	0.47 252

tt45	1.25 133	0.90 316	1.98 75	0.59 184	0.25 161	3.47 347	0.14 169	4.07 130	1.97 117	0.45 59	2.17 175	0.29 136	0.27 100	7.02 329	0.95 187	0.00 1	0.04 218	0.00 1	0.00 1	0.22 417	0.24 171

CAS++	1.27 135	0.68 248	2.40 117	0.25 117	0.30 171	1.80 163	0.61 314	8.46 362	3.61 200	1.80 200	2.42 185	0.18 102	0.21 89	2.12 132	0.49 21	0.01 187	0.01 132	0.00 1	0.00 1	0.02 98	0.06 39
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
AEACV	1.27 135	0.38 89	2.61 136	1.75 355	1.21 392	2.44 225	0.85 391	4.79 171	1.67 101	0.71 139	0.26 76	0.29 136	2.00 303	2.30 144	0.66 77	0.01 187	0.95 479	0.00 1	0.42 549	0.12 306	2.07 550

ours_stereo	1.28 137	0.91 317	2.36 114	0.34 140	0.67 282	1.16 14	0.09 130	3.71 84	2.44 128	0.51 73	3.17 211	0.36 155	0.26 95	6.62 300	0.55 40	0.00 1	0.11 272	0.00 1	0.00 1	0.23 429	2.08 551

gasm-f	1.30 138	0.57 211	2.81 155	0.97 251	1.35 417	2.72 262	0.88 401	4.29 146	1.55 97	0.89 160	3.19 214	0.20 109	0.72 198	1.30 85	1.10 219	0.06 418	1.06 525	0.00 1	0.00 1	0.24 434	2.13 556

MM-Stereo_test2	1.30 138	0.52 178	2.67 144	1.71 347	0.29 169	1.79 162	0.51 283	5.28 198	3.84 219	0.95 165	0.93 120	0.51 174	0.36 126	2.29 143	1.12 220	0.00 1	0.95 479	0.00 1	0.07 321	0.32 482	1.97 543

AIO-Stereo	1.30 138	0.45 133	1.73 58	0.67 204	0.77 306	2.33 214	0.60 310	5.99 261	3.27 170	0.45 59	3.46 219	0.41 157	0.28 102	1.53 100	0.71 96	0.04 384	0.79 442	0.00 1	0.67 570	0.10 271	1.67 490

mms	1.31 141	0.88 312	2.06 82	0.25 117	0.79 308	1.50 126	0.08 125	3.29 54	2.51 130	0.53 82	3.09 209	0.34 152	0.26 95	7.11 338	0.59 55	0.00 1	0.43 352	0.00 1	0.00 1	0.21 410	2.32 569

TANstereo	1.32 142	0.79 274	2.93 168	0.37 145	0.11 61	1.81 165	0.01 21	3.56 66	4.36 251	4.53 270	4.96 266	0.41 157	0.68 192	1.22 75	0.59 55	0.01 187	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 15

AIO_test	1.34 143	0.72 266	3.32 209	0.86 234	1.19 388	2.90 296	0.80 369	4.46 158	3.34 175	0.77 143	0.86 113	1.48 220	0.30 108	2.95 168	0.49 21	0.00 1	1.00 515	0.00 1	0.13 362	0.04 166	1.24 440

sCroCo_RVC	1.34 143	0.85 294	6.15 430	1.21 273	1.28 404	0.90 9	0.18 188	4.50 159	2.86 145	0.37 30	3.18 213	0.52 175	1.52 280	1.83 119	0.93 180	0.13 470	0.25 322	0.00 1	0.00 1	0.08 233	0.16 103

GCAP-Stereo	1.35 145	1.11 371	2.82 156	0.66 202	1.08 366	1.68 145	0.01 21	5.17 194	3.68 205	2.10 205	1.63 149	1.42 214	0.75 201	1.77 118	1.59 277	0.00 1	1.08 531	0.00 1	0.00 1	0.17 368	0.26 178

DilatedVolume-Stereo	1.37 146	0.54 186	3.84 263	1.25 277	0.30 171	2.19 202	0.10 138	3.17 47	1.67 101	3.13 231	2.14 173	0.74 191	0.58 183	5.71 263	0.92 174	0.03 348	0.30 327	0.00 1	0.18 388	0.04 166	0.56 277

CroCo-Stereo Lap2	1.37 146	1.19 387	4.17 301	1.01 254	4.58 574	0.46 4	0.09 130	4.27 143	2.94 148	1.25 186	2.40 184	1.55 224	0.20 84	1.72 108	1.30 250	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 355	0.13 76

xyz-stereo-finetune	1.38 148	0.91 317	2.91 165	0.10 64	0.05 6	3.13 314	0.66 328	4.12 133	3.01 160	1.06 175	1.91 166	0.69 187	0.37 128	6.31 285	2.14 335	0.01 187	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 187	0.13 76

castereo++	1.38 148	0.97 343	2.82 156	0.59 184	0.52 252	4.45 418	0.97 412	5.22 197	1.87 116	0.41 46	2.28 181	1.87 236	0.15 65	4.14 207	0.42 8	0.00 1	0.41 348	0.00 1	0.30 511	0.05 187	0.22 155

Occ-G	1.39 150	0.66 241	3.05 185	0.60 188	0.75 302	1.46 122	0.67 333	3.66 74	3.50 180	1.76 198	0.65 98	5.00 366	0.55 176	1.15 69	1.56 273	0.00 1	0.74 434	0.00 1	0.17 382	0.19 389	1.61 476

Former-RAFT_DAM_RVC	1.39 150	0.74 269	2.72 149	0.73 213	1.26 401	2.42 222	0.02 68	3.78 92	8.16 432	1.81 203	2.94 205	0.28 134	0.32 118	1.51 99	0.76 110	0.04 384	0.01 132	0.00 1	0.00 1	0.08 233	0.19 129

999	1.42 152	0.85 294	2.23 100	1.37 295	0.35 191	3.01 305	0.64 323	3.91 115	2.83 143	0.38 34	3.35 217	0.19 104	0.25 93	7.37 354	1.12 220	0.01 187	0.04 218	0.00 1	0.00 1	0.22 417	0.21 146

WCG-NET	1.42 152	0.84 291	1.90 72	0.61 191	0.10 48	2.10 193	1.05 424	3.33 58	7.10 390	2.86 220	3.53 228	0.75 192	0.93 218	1.28 82	0.72 99	0.00 1	0.97 492	0.00 1	0.00 1	0.16 359	0.22 155

fffy	1.43 154	0.95 334	2.85 160	1.42 305	0.61 271	2.25 205	0.19 193	4.74 169	1.32 83	0.26 5	2.77 196	0.21 112	0.39 136	6.97 327	0.73 103	0.00 1	0.79 442	0.00 1	0.00 1	0.19 389	2.03 548

RSM	1.43 154	0.40 104	1.79 60	0.74 219	0.54 259	2.45 226	0.49 280	4.13 134	3.29 173	0.65 126	2.53 189	2.15 246	0.30 108	6.97 327	0.85 149	0.01 187	0.12 277	0.00 1	0.25 460	0.11 287	0.72 337

rvit_0105_6	1.44 156	1.26 402	5.78 413	0.66 202	0.08 23	1.58 134	0.32 232	4.57 163	6.53 360	0.40 42	0.38 85	1.11 205	0.29 105	4.76 231	0.92 174	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 98	0.20 138

MIF-Stereo (partial)	1.44 156	0.59 218	3.98 283	0.08 54	1.09 367	1.24 40	0.13 159	5.12 189	4.07 234	0.47 70	2.56 190	0.31 142	0.74 200	6.31 285	2.02 329	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 306	0.04 24

EGLCR-Stereo	1.45 158	0.26 29	2.91 165	1.94 386	0.90 329	3.13 314	0.69 339	5.81 241	3.21 167	1.14 180	0.20 70	1.52 223	0.37 128	4.29 214	0.69 90	0.01 187	0.79 442	0.00 1	0.00 1	0.01 42	1.21 435

ff7	1.46 159	0.79 274	2.99 179	0.33 135	0.35 191	2.75 267	0.81 375	4.31 148	2.97 153	0.77 143	1.20 126	0.21 112	0.42 145	7.44 358	0.86 151	0.00 1	0.93 469	0.00 1	0.16 371	0.12 306	1.82 517

ffff	1.46 159	0.79 274	2.99 179	0.33 135	0.35 191	2.75 267	0.81 375	4.31 148	2.97 153	0.77 143	1.20 126	0.21 112	0.42 145	7.44 358	0.86 151	0.00 1	0.93 469	0.00 1	0.16 371	0.12 306	1.82 517

11t	1.46 159	0.79 274	2.99 179	0.33 135	0.35 191	2.75 267	0.81 375	4.31 148	2.97 153	0.77 143	1.20 126	0.21 112	0.42 145	7.44 358	0.87 156	0.00 1	0.93 469	0.00 1	0.16 371	0.12 306	1.82 517

ccc-4	1.46 159	0.79 274	2.99 179	0.33 135	0.35 191	2.75 267	0.81 375	4.31 148	2.97 153	0.77 143	1.20 126	0.21 112	0.42 145	7.44 358	0.86 151	0.00 1	0.93 469	0.00 1	0.16 371	0.12 306	1.82 517

LoS_RVC	1.47 163	1.75 474	2.66 142	0.52 176	3.89 551	1.67 143	0.04 86	2.66 25	2.61 133	0.55 91	2.63 192	0.31 142	1.68 288	1.99 124	0.81 132	0.01 187	0.02 172	0.00 1	0.00 1	0.03 137	5.54 599

Replicate-Monster	1.48 164	2.08 499	10.66 538	0.11 71	0.49 233	1.32 94	0.04 86	4.38 156	1.08 72	1.19 181	0.07 37	0.08 55	0.11 23	5.09 242	0.50 27	0.17 489	1.08 531	0.00 1	0.18 388	0.01 42	0.99 379

AIO_rvc	1.48 164	1.01 354	3.51 230	0.95 248	1.16 380	3.32 334	0.96 411	4.83 172	3.38 177	0.79 151	1.75 156	1.31 212	0.31 111	2.66 158	0.62 65	0.02 300	1.09 533	0.00 1	0.04 308	0.12 306	1.82 517

PMTNet	1.48 164	0.43 118	2.77 154	0.31 128	0.17 115	2.94 298	0.33 235	3.66 74	5.27 296	1.11 178	1.28 134	0.28 134	0.92 216	4.32 215	0.90 165	4.89 601	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 137	0.05 30

knoymous	1.50 167	0.28 47	1.99 77	0.33 135	0.48 230	1.58 134	0.11 144	5.71 233	2.81 142	4.85 274	1.75 156	4.58 346	0.46 163	3.66 190	1.30 250	0.01 187	0.02 172	0.00 1	0.00 1	0.02 98	0.09 52

anonymousdsp	1.51 168	0.81 281	2.70 147	0.60 188	0.69 286	2.76 271	0.79 367	4.86 173	3.00 159	0.82 155	1.25 130	0.31 142	0.42 145	7.44 358	0.81 132	0.00 1	0.83 450	0.00 1	0.17 382	0.12 306	1.85 527

IGEV-Stereo	1.51 168	0.81 281	2.69 146	0.60 188	0.69 286	2.77 272	0.79 367	4.88 177	2.99 158	0.82 155	1.25 130	0.31 142	0.42 145	7.43 357	0.85 149	0.00 1	0.83 450	0.00 1	0.17 382	0.12 306	1.85 527
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
plain	1.53 170	0.86 302	6.50 446	0.42 154	0.05 6	1.56 132	0.09 130	5.18 196	4.02 232	0.54 86	1.76 158	0.59 182	0.75 201	6.48 293	1.23 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 508	0.07 44

IGEVStereo-DCA	1.54 171	1.71 467	2.99 179	0.73 213	0.24 157	2.69 257	0.81 375	4.31 148	2.97 153	0.73 140	0.16 63	0.23 120	0.32 118	7.57 376	2.72 374	0.00 1	0.49 368	0.00 1	0.16 371	0.17 368	1.82 517

sAnonymous2	1.54 171	2.26 510	9.53 525	0.65 198	0.50 238	1.20 19	0.23 209	4.86 173	3.65 203	0.42 52	1.27 132	0.23 120	1.40 266	1.23 76	0.68 83	0.02 300	0.00 1	0.00 1	0.20 408	2.00 582	0.42 241

CroCo_RVC	1.54 171	2.26 510	9.53 525	0.65 198	0.50 238	1.20 19	0.23 209	4.86 173	3.65 203	0.42 52	1.27 132	0.23 120	1.40 266	1.23 76	0.68 83	0.02 300	0.00 1	0.00 1	0.20 408	2.00 582	0.42 241

XX-TBD	1.55 174	1.11 371	2.94 170	2.45 475	0.06 12	2.31 213	0.01 21	3.58 68	7.80 420	3.11 230	5.10 269	0.27 131	0.26 95	1.42 95	0.60 59	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 24

Selective-IGEV	1.56 175	0.34 75	2.13 90	0.77 222	0.76 305	2.36 217	0.52 285	6.80 304	3.08 162	0.53 82	3.34 216	0.26 129	0.31 111	7.24 345	0.73 103	0.01 187	0.80 447	0.00 1	0.14 364	0.08 233	1.01 383

rvit_0105_4	1.58 176	1.41 430	6.67 454	0.65 198	0.05 6	1.60 137	0.41 251	4.70 167	6.48 356	0.46 66	0.87 115	1.40 213	0.53 175	5.08 241	1.12 220	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 98	0.18 118

IGEV++	1.58 176	0.81 281	2.66 142	1.35 290	0.99 347	2.47 230	0.98 415	7.35 331	3.70 207	0.82 155	2.24 179	0.44 165	1.18 247	2.08 130	1.15 226	0.03 348	1.18 563	0.00 1	0.05 312	0.17 368	2.00 547

ProNet	1.58 176	0.86 302	3.17 192	0.75 221	0.72 295	2.84 279	0.66 328	5.91 254	3.28 172	0.37 30	1.47 142	0.40 156	0.37 128	7.19 341	0.70 91	0.02 300	0.98 499	0.00 1	0.05 312	0.20 399	1.77 514

DA	1.63 179	0.48 153	2.87 162	1.25 277	1.17 384	6.01 458	0.58 302	6.36 280	2.96 150	0.58 100	2.91 202	0.61 184	1.16 243	1.76 115	0.47 15	0.01 187	1.09 533	0.00 1	0.00 1	0.02 98	2.21 563

GGEV	1.63 179	0.48 153	2.87 162	1.25 277	1.17 384	6.01 458	0.58 302	6.36 280	2.96 150	0.58 100	2.91 202	0.61 184	1.16 243	1.76 115	0.47 15	0.01 187	1.09 533	0.00 1	0.00 1	0.02 98	2.21 563

HUF	1.64 181	1.03 356	4.14 296	1.19 271	1.34 416	3.02 306	0.40 248	4.88 177	3.60 198	0.79 151	2.87 201	0.83 196	0.31 111	2.88 166	0.81 132	0.06 418	2.03 599	0.00 1	0.00 1	0.16 359	2.41 574

MyStereo07	1.64 181	1.15 379	2.61 136	1.28 283	1.49 430	2.63 247	0.45 261	6.45 288	2.94 148	1.10 177	1.61 147	0.29 136	0.60 186	7.45 365	0.80 121	0.01 187	1.27 571	0.00 1	0.25 460	0.11 287	0.42 241

rrr	1.64 181	1.71 467	6.31 440	0.73 213	0.24 157	2.69 257	0.92 409	4.25 141	1.75 108	0.73 140	0.16 63	0.23 120	0.32 118	7.57 376	2.72 374	0.00 1	0.49 368	0.00 1	0.20 408	0.17 368	1.68 494

rvit_0105_5	1.70 184	1.36 419	6.71 457	0.52 176	0.04 4	1.58 134	0.58 302	5.39 214	6.62 365	0.91 162	1.72 154	1.77 232	0.77 205	4.44 218	1.28 248	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 98	0.23 162

WCG-NET（raft）	1.70 184	0.97 343	2.01 80	0.40 152	0.17 115	2.10 193	0.97 412	3.05 40	6.47 355	2.89 222	3.17 211	4.31 337	1.03 227	3.85 196	0.60 59	0.00 1	1.32 574	0.00 1	0.01 250	0.18 379	0.41 236

CREStereo++_RVC	1.70 184	0.50 169	3.07 188	0.45 162	0.01 1	1.69 147	0.02 68	3.09 42	8.24 433	3.82 248	7.53 356	0.49 170	0.32 118	1.05 57	0.52 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	3.03 608	0.01 42	0.08 48
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
MSCF	1.71 187	1.18 384	2.97 178	1.35 290	1.49 430	3.77 378	0.82 383	5.14 191	2.73 137	2.47 211	2.45 187	0.19 104	2.70 335	2.16 135	0.80 121	0.02 300	0.98 499	0.00 1	0.90 579	0.11 287	1.96 542

test_xeample3	1.71 187	1.75 474	6.64 452	0.90 241	0.29 169	2.55 236	0.90 404	4.08 131	2.36 126	0.56 98	0.24 73	0.23 120	0.31 111	7.51 371	2.73 376	0.00 1	0.70 428	0.00 1	0.36 532	0.18 379	1.92 537

CES	1.72 189	0.40 104	1.82 62	0.65 198	7.83 599	2.62 245	0.13 159	5.35 209	2.68 134	0.36 29	1.30 137	0.33 148	0.32 118	1.92 120	0.72 99	0.01 187	0.02 172	0.00 1	0.00 1	0.56 531	7.35 606

GASTEREO	1.80 190	1.40 429	2.87 162	1.46 309	1.50 434	3.88 386	0.83 384	5.08 184	2.86 145	2.59 213	3.57 230	0.18 102	2.82 345	2.30 144	0.82 140	0.02 300	0.98 499	0.00 1	0.90 579	0.10 271	1.95 540

testlalala	1.80 190	0.49 163	2.67 144	1.24 276	0.46 227	3.91 387	0.87 400	6.62 295	2.96 150	6.78 367	3.83 236	1.74 230	0.40 138	1.57 104	0.76 110	0.01 187	1.16 559	0.00 1	0.38 542	0.01 42	0.17 113

MoCha-V2	1.83 192	0.87 310	3.33 210	1.41 303	1.27 402	2.50 231	0.20 198	5.60 225	3.90 224	0.98 168	3.30 215	0.35 154	1.58 285	7.09 334	0.80 121	0.00 1	1.52 591	0.00 1	0.23 437	0.06 201	1.70 500

MC-Stereo	1.87 193	0.49 163	3.52 231	2.82 505	1.07 359	1.90 173	0.12 149	4.89 180	3.27 170	3.66 244	3.58 232	0.56 180	1.45 269	5.79 265	0.81 132	0.00 1	1.19 564	0.00 1	0.21 416	0.11 287	1.95 540

iRaftStereo_RVC	1.88 194	1.22 397	2.63 139	0.95 248	0.06 12	2.96 300	0.05 95	6.08 266	3.99 231	3.92 254	4.88 262	2.53 255	0.62 187	3.62 188	1.19 235	0.00 1	1.19 564	0.00 1	0.00 1	0.37 494	1.29 449

SCV_C0	1.89 195	0.92 321	4.30 311	0.85 233	1.06 358	2.33 214	0.10 138	7.61 342	4.42 254	1.05 174	2.20 177	0.26 129	0.43 156	7.70 382	1.08 214	0.02 300	1.05 524	0.00 1	0.21 416	0.17 368	1.97 543

IGEV-Stereo+	1.89 195	0.55 193	2.49 121	0.48 169	3.25 526	2.06 190	0.07 117	1.92 10	1.52 96	0.77 143	0.08 41	0.22 118	0.44 159	7.11 338	0.68 83	0.04 384	0.66 417	0.00 1	0.33 523	5.08 597	10.13 617

AE-Stereo	1.89 195	0.38 89	3.86 266	1.94 386	0.38 206	2.51 234	0.58 302	7.19 324	7.28 400	1.60 197	3.51 227	1.07 204	0.77 205	2.12 132	1.24 244	0.03 348	1.02 518	0.00 1	0.28 499	0.11 287	1.84 524

TestStereo	1.89 195	1.59 455	4.22 306	0.37 145	0.28 168	1.33 101	0.01 21	5.63 228	4.13 235	3.59 241	5.11 270	2.06 245	0.70 195	7.62 380	0.93 180	0.02 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 98	0.19 129

MM-Stereo_test1	1.90 199	0.63 230	2.65 141	1.43 306	0.56 264	2.37 218	0.54 289	5.36 211	5.81 327	4.00 256	1.78 160	0.42 161	0.83 211	7.32 352	1.28 248	0.00 1	1.03 520	0.00 1	0.00 1	0.35 488	1.64 481

RAFT-Stereo-weight	1.91 200	0.41 107	2.09 84	1.17 268	0.63 276	3.20 320	0.74 358	5.78 238	6.80 375	5.25 291	3.47 220	2.80 263	0.36 126	3.16 174	1.09 218	0.02 300	0.53 380	0.00 1	0.00 1	0.01 42	0.66 320

Reg-Stereo(zero)	1.92 201	0.28 47	3.18 195	0.63 193	1.41 424	2.02 185	0.48 275	3.85 108	6.29 344	4.49 268	3.12 210	4.55 344	1.62 286	2.77 163	2.16 338	0.00 1	0.61 407	0.00 1	0.26 482	0.02 98	0.62 299

Selective-RAFT	1.92 201	0.54 186	3.87 267	1.15 264	0.21 144	3.83 384	0.06 108	5.00 182	4.68 272	1.59 195	2.14 173	3.05 270	2.77 342	6.63 302	1.34 258	0.00 1	0.95 479	0.00 1	0.32 519	0.05 187	0.19 129

rvit_0105_3	1.94 203	1.44 439	7.39 477	0.88 238	0.02 3	1.61 138	1.64 460	5.88 244	6.73 371	2.37 208	1.78 160	2.01 242	1.16 243	4.46 219	1.26 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 137	0.14 81

HUI-Stereo	1.94 203	0.56 204	3.55 238	0.20 96	0.20 135	3.67 370	0.63 320	5.89 245	3.53 191	5.92 317	4.44 252	3.41 286	1.51 276	4.21 210	0.89 160	0.02 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 248	0.11 66

StereoAnything_RVC	1.96 205	8.91 598	4.47 323	0.54 180	0.91 332	1.09 12	0.05 95	3.94 119	1.37 85	0.25 4	0.29 82	0.15 96	0.68 192	6.92 323	0.47 15	0.02 300	0.84 454	0.00 1	0.00 1	6.61 602	1.61 476

Anonymous3	1.96 205	0.61 222	7.58 483	0.42 154	0.51 248	4.28 410	0.52 285	5.56 223	2.76 139	2.35 207	3.47 220	1.50 221	1.13 234	5.92 269	1.54 271	0.23 520	0.23 315	0.00 1	0.00 1	0.14 339	0.47 252

xyz-stereo-finetune2	1.98 207	0.96 338	2.70 147	0.13 85	0.05 6	6.33 465	0.17 183	4.38 156	2.56 132	0.98 168	6.40 324	0.50 173	3.37 370	7.09 334	3.77 411	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 166	0.11 66

model_zeroshot	1.98 207	0.70 259	4.98 363	2.25 438	1.07 359	3.20 320	0.13 159	7.01 311	3.34 175	3.46 237	3.77 235	2.69 261	0.42 145	2.86 165	1.18 234	0.06 418	0.85 456	0.00 1	0.25 460	0.02 98	1.40 461

4D-IteraStereo	1.99 209	1.32 412	3.77 259	0.13 85	2.84 513	3.51 350	1.03 419	4.26 142	5.38 304	5.50 300	1.03 124	3.86 311	0.38 135	2.44 152	1.88 312	0.00 1	0.43 352	0.00 1	0.01 250	0.11 287	1.84 524

PSM-adaLoss	2.02 210	0.55 193	3.57 241	0.20 96	0.21 144	3.69 374	0.69 339	5.89 245	3.52 187	5.91 312	4.43 251	3.42 287	1.50 272	5.63 259	0.94 184	0.01 187	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 248	0.10 57

ROB_FTStereo	2.03 211	0.57 211	3.57 241	0.20 96	0.21 144	3.66 366	0.73 354	5.89 245	3.51 185	5.92 317	4.35 248	3.37 283	1.50 272	6.02 271	0.90 165	0.01 187	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 248	0.09 52

ROB_FTStereo_v2	2.04 212	0.56 204	3.56 240	0.20 96	0.21 144	3.66 366	0.72 352	5.89 245	3.51 185	5.91 312	4.46 254	3.42 287	1.50 272	6.08 277	0.93 180	0.01 187	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 248	0.09 52

RAFT-IKP	2.04 212	0.57 211	3.54 236	0.20 96	0.20 135	3.45 344	0.62 318	5.90 250	3.52 187	5.91 312	4.44 252	3.46 296	1.50 272	6.20 281	1.00 200	0.01 187	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 248	0.08 48

SCV	2.06 214	0.84 291	3.74 255	3.56 549	1.22 393	2.30 212	0.76 363	7.87 351	3.29 173	0.59 105	2.83 197	0.67 186	0.58 183	8.00 397	0.91 172	0.00 1	0.89 464	0.00 1	0.48 555	0.41 503	2.18 561

GMStereo	2.07 215	1.56 451	5.64 403	0.74 219	0.05 6	3.63 364	0.01 21	5.17 194	11.27 506	4.22 262	2.44 186	0.53 177	0.49 167	4.06 201	1.01 205	0.22 514	0.00 1	0.00 1	0.14 364	0.18 379	0.05 30
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
HART	2.08 216	1.10 368	3.44 226	0.47 167	1.15 378	1.70 148	0.04 86	6.40 285	3.69 206	1.50 193	7.78 364	2.42 253	0.16 68	6.76 312	1.15 226	0.00 1	1.46 586	0.00 1	0.00 1	0.31 477	2.12 553

GMOStereo	2.08 216	0.85 294	2.95 173	0.23 112	0.73 297	1.50 126	0.86 395	5.08 184	4.78 277	8.42 446	6.99 338	3.36 279	1.14 236	1.73 109	1.21 238	0.00 1	1.32 574	0.00 1	0.00 1	0.28 459	0.23 162

error version	2.08 216	0.85 294	2.95 173	0.23 112	0.73 297	1.50 126	0.86 395	5.08 184	4.78 277	8.42 446	6.99 338	3.36 279	1.14 236	1.73 109	1.21 238	0.00 1	1.32 574	0.00 1	0.00 1	0.28 459	0.23 162

test-v	2.08 216	0.85 294	2.95 173	0.23 112	0.73 297	1.50 126	0.86 395	5.08 184	4.78 277	8.42 446	6.99 338	3.36 279	1.14 236	1.73 109	1.21 238	0.00 1	1.32 574	0.00 1	0.00 1	0.28 459	0.23 162

CRE-IMP	2.08 216	0.51 173	3.43 224	0.35 141	0.19 125	3.85 385	0.83 384	5.77 237	3.43 179	5.81 308	4.24 245	3.45 295	0.83 211	6.56 295	1.99 325	0.01 187	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 287	0.20 138

test-2	2.08 216	0.85 294	2.95 173	0.23 112	0.73 297	1.50 126	0.86 395	5.08 184	4.78 277	8.42 446	6.99 338	3.36 279	1.14 236	1.73 109	1.21 238	0.00 1	1.32 574	0.00 1	0.00 1	0.28 459	0.23 162

FE-Mocha	2.09 222	0.54 186	4.88 356	1.49 316	0.36 198	3.25 324	0.16 178	8.13 357	2.80 141	5.20 289	5.70 297	3.61 302	0.85 213	2.21 137	1.19 235	0.00 1	0.74 434	0.00 1	0.19 394	0.02 98	0.50 258

Patchmatch Stereo++	2.09 222	0.55 193	3.57 241	0.20 96	0.20 135	3.68 371	0.64 323	5.90 250	3.52 187	5.91 312	4.41 249	3.42 287	1.51 276	7.07 332	0.95 187	0.01 187	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 248	0.10 57
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
iGMRVC	2.09 222	0.56 204	3.59 246	0.20 96	0.21 144	3.68 371	0.71 349	5.89 245	3.53 191	5.92 317	4.46 254	3.44 293	1.51 276	6.93 324	0.98 194	0.02 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 248	0.09 52

iRAFT	2.09 222	0.55 193	3.57 241	0.20 96	0.20 135	3.68 371	0.64 323	5.90 250	3.52 187	5.91 312	4.41 249	3.42 287	1.51 276	7.07 332	0.95 187	0.01 187	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 248	0.10 57

rafts_anoy	2.09 222	1.42 433	3.34 211	2.87 510	2.72 510	2.46 228	0.17 183	6.20 273	6.48 356	3.40 236	2.25 180	1.91 238	1.32 258	3.59 185	1.75 304	0.01 187	1.52 591	0.00 1	0.01 250	0.06 201	0.28 187

MM-Stereo_test3	2.10 227	0.94 332	2.59 135	1.66 336	3.95 555	2.42 222	0.78 366	6.58 292	7.29 401	1.94 204	4.90 264	1.23 209	0.65 189	3.77 192	1.38 261	0.00 1	0.83 450	0.00 1	0.00 1	0.38 498	0.77 346

s12784h	2.10 227	0.38 89	3.31 207	0.17 92	0.09 32	4.89 433	0.13 159	7.34 330	8.06 429	3.87 252	4.47 256	0.60 183	1.19 252	6.78 315	0.63 68	0.01 187	0.01 132	0.00 1	0.00 1	0.02 98	0.04 24

DIP-Stereo	2.12 229	0.98 345	3.94 279	0.20 96	0.11 61	4.73 429	0.13 159	9.27 391	4.40 253	6.46 343	5.03 268	0.45 167	0.72 198	3.79 193	1.94 320	0.00 1	0.01 132	0.00 1	0.00 1	0.05 187	0.24 171
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
11t1	2.13 230	0.67 246	3.98 283	2.69 496	0.85 321	2.59 243	0.07 117	7.40 334	3.89 223	3.75 246	3.57 230	1.24 210	1.96 301	4.68 228	1.97 322	0.10 458	1.13 546	0.00 1	0.22 423	0.09 248	1.66 487

test-1	2.14 231	0.54 186	6.32 441	1.07 259	1.22 393	2.13 200	0.54 289	6.40 285	4.80 282	3.55 239	5.23 273	4.02 318	0.71 196	1.95 121	2.15 337	0.08 440	0.98 499	0.00 1	0.08 324	0.02 98	1.07 397

rvit_stereo_0075_2	2.15 232	0.39 96	6.61 450	0.67 204	1.95 470	1.74 158	0.10 138	7.81 350	6.03 333	2.97 224	4.01 240	3.07 273	0.57 181	5.49 255	1.13 223	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 137	0.34 209

DeepStereo_RVC	2.15 232	0.55 193	3.26 202	0.21 105	0.19 125	3.47 347	0.68 336	5.76 236	3.60 198	6.36 338	4.19 244	3.42 287	4.44 422	5.04 239	1.59 277	0.02 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 248	0.18 118

EKT-Stereo	2.16 234	0.61 222	3.78 260	2.31 453	4.40 563	1.47 124	0.24 211	5.54 219	4.22 241	3.16 232	3.58 232	3.53 299	2.20 312	5.66 260	1.40 263	0.04 384	0.36 340	0.00 1	0.09 336	0.06 201	0.58 286

raftrobust	2.16 234	1.31 409	2.76 152	2.38 465	3.33 530	2.72 262	0.51 283	5.34 204	4.64 269	6.13 327	3.98 239	1.63 226	2.51 328	3.02 171	1.64 288	0.00 1	0.76 439	0.00 1	0.02 272	0.14 339	0.27 181

Gwc-CoAtRS	2.16 234	0.42 113	3.13 190	1.28 283	0.31 175	3.52 353	0.39 247	6.56 291	6.31 346	5.38 296	5.11 270	5.47 379	1.70 290	2.00 125	1.08 214	0.01 187	0.19 301	0.00 1	0.25 460	0.02 98	0.16 103

tg	2.18 237	1.13 377	2.74 150	0.84 232	0.13 87	4.33 415	0.05 95	6.21 274	4.90 286	4.06 257	5.30 283	2.55 256	0.92 216	7.28 348	0.99 196	0.00 1	0.60 405	0.00 1	0.00 1	0.37 494	1.12 423

test_1	2.18 237	0.38 89	3.87 267	1.54 322	0.91 332	1.38 112	0.80 369	5.36 211	5.53 312	7.12 385	1.86 164	4.05 320	0.41 141	6.65 304	1.17 230	0.00 1	0.99 508	0.00 1	0.28 499	0.20 399	1.08 401

raft+_RVC	2.18 237	1.49 445	3.14 191	2.77 500	2.01 474	1.40 115	0.10 138	7.02 314	5.35 301	2.99 226	5.54 292	1.19 207	1.34 263	4.98 236	1.49 267	0.00 1	1.45 584	0.00 1	0.00 1	0.14 339	1.11 416

RCA-Stereo	2.19 240	0.46 138	3.22 196	0.47 167	0.33 182	2.27 209	0.47 265	5.60 225	15.20 540	2.86 220	5.61 293	0.78 193	3.15 352	1.71 107	0.48 20	0.00 1	0.90 466	0.00 1	0.00 1	0.10 271	0.26 178

test-3	2.19 240	0.38 89	3.88 272	1.55 323	0.91 332	1.39 114	0.80 369	5.36 211	5.51 310	7.36 405	1.90 165	4.05 320	0.42 145	6.67 307	1.17 230	0.00 1	0.99 508	0.00 1	0.28 499	0.20 399	1.08 401

anonymousdsp2	2.20 242	0.57 211	4.59 339	1.69 343	0.82 316	3.58 357	0.48 275	8.57 363	3.63 202	3.37 234	3.03 208	3.32 278	1.00 223	5.57 257	0.80 121	0.01 187	0.94 474	0.02 487	0.15 368	0.06 201	1.89 534

DCRE	2.21 243	0.95 334	3.17 192	2.10 410	1.30 411	1.86 170	0.05 95	5.33 203	4.69 273	3.59 241	9.37 407	3.81 309	1.18 247	2.34 148	1.22 242	0.01 187	0.97 492	0.00 1	0.30 511	0.04 166	1.97 543

gcap-zeroshot	2.22 244	0.68 248	5.64 403	0.79 223	1.15 378	3.33 335	0.73 354	7.14 323	4.59 267	3.86 251	1.79 162	8.42 457	0.56 180	3.00 170	0.89 160	0.02 300	0.66 417	0.00 1	0.26 482	0.01 42	0.83 355

LL-Strereo2	2.22 244	1.39 427	3.39 216	1.26 280	1.01 351	3.73 376	1.47 451	6.47 289	4.61 268	4.66 272	2.64 193	4.17 328	0.37 128	6.03 273	1.61 279	0.09 452	0.24 318	0.00 1	0.08 324	0.08 233	1.16 430

test_3	2.22 244	0.39 96	4.20 305	1.51 317	0.90 329	1.29 80	0.74 358	5.34 204	6.37 350	6.64 357	1.96 169	4.24 334	0.45 161	6.63 302	1.17 230	0.00 1	1.00 515	0.00 1	0.28 499	0.19 389	1.01 383

U	2.23 247	0.36 81	2.93 168	0.26 121	8.08 601	11.12 541	0.00 1	3.68 79	1.12 78	0.29 8	0.52 92	0.16 99	0.08 9	0.83 36	0.30 3	0.00 1	0.00 1	9.75 611	5.13 620	0.02 98	0.02 7

MSKI-zero shot	2.23 247	0.49 163	2.49 121	1.60 326	0.81 314	2.69 257	0.29 222	6.82 305	2.50 129	4.37 266	7.61 358	3.65 306	0.26 95	8.62 446	0.63 68	0.01 187	1.09 533	0.00 1	0.25 460	0.03 137	0.46 251

cross-raft	2.25 249	0.48 153	2.96 177	1.87 373	0.94 339	3.72 375	0.47 265	7.61 342	4.15 236	5.37 295	5.68 296	6.17 404	1.40 266	2.15 134	1.06 211	0.01 187	0.22 311	0.00 1	0.19 394	0.03 137	0.41 236

GCAP-BAT	2.26 250	0.61 222	3.67 253	1.48 314	0.81 314	4.32 413	0.77 365	4.87 176	4.04 233	3.97 255	5.41 284	4.38 340	0.59 185	6.20 281	1.17 230	0.02 300	1.14 553	0.00 1	0.55 563	0.07 220	1.22 437

DCANet-4	2.26 250	0.43 118	6.69 456	0.40 152	0.20 135	1.70 148	0.13 159	5.73 234	9.44 469	6.01 320	5.29 278	1.12 206	2.77 342	2.49 154	2.21 340	0.01 187	0.00 1	0.01 454	0.00 1	0.02 98	0.61 294

CFNet-RSSM	2.26 250	0.43 118	3.24 200	1.28 283	0.31 175	3.19 319	0.40 248	7.62 344	7.29 401	5.88 310	4.68 258	5.32 376	1.68 288	2.26 142	1.04 208	0.01 187	0.09 261	0.00 1	0.31 515	0.03 137	0.16 103

MIPNet	2.27 253	1.14 378	5.55 399	0.49 172	0.22 151	2.03 187	0.19 193	7.60 341	6.17 340	5.83 309	4.16 242	2.05 244	3.44 375	3.65 189	2.23 345	0.00 1	0.01 132	0.01 454	0.01 250	0.24 434	0.48 255

NRIStereo	2.27 253	0.52 178	3.35 213	1.26 280	0.17 115	3.04 307	0.84 386	5.96 257	3.74 208	6.27 331	3.44 218	4.13 325	1.80 298	8.31 423	2.11 333	0.00 1	0.10 267	0.00 1	0.00 1	0.12 306	0.20 138

H2IRNET	2.29 255	0.86 302	3.38 214	1.51 317	0.11 61	1.97 180	0.13 159	5.15 193	7.19 396	1.26 187	7.77 363	5.80 396	3.31 363	5.09 242	1.66 293	0.01 187	0.00 1	0.04 516	0.17 382	0.27 456	0.10 57

x	2.30 256	0.82 285	3.85 264	2.23 432	0.72 295	2.12 198	0.81 375	9.48 398	4.82 283	3.83 249	2.76 195	3.49 297	2.30 319	3.48 181	2.25 346	0.00 1	1.13 546	0.00 1	0.22 423	0.09 248	1.66 487

1test111	2.31 257	0.93 323	3.39 216	3.05 522	0.39 209	5.69 449	0.55 293	9.15 384	4.33 245	1.42 188	3.48 222	0.33 148	3.65 385	4.95 234	2.06 330	0.00 1	1.14 553	0.00 1	0.03 289	0.09 248	1.65 482

Any-RAFT	2.33 258	0.36 81	2.35 112	1.58 325	0.84 318	4.93 434	0.55 293	9.10 382	5.93 331	4.30 264	4.90 264	5.79 395	2.22 314	2.75 162	0.51 29	0.02 300	0.32 330	0.00 1	0.00 1	0.02 98	0.18 118

testlalala2	2.34 259	0.64 234	2.49 121	9.58 599	6.50 590	3.57 356	0.18 188	5.34 204	3.20 166	3.87 252	4.57 257	3.12 275	0.52 172	1.49 96	0.44 9	0.00 1	0.31 329	0.00 1	0.43 551	0.12 306	0.40 225

DCANet	2.35 260	0.96 338	5.51 392	0.39 149	0.19 125	1.72 156	0.25 215	6.06 263	9.33 466	6.31 333	5.42 285	1.44 218	4.14 411	2.22 138	2.28 351	0.01 187	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 166	0.66 320

FENet	2.35 260	0.59 218	3.28 204	2.32 456	0.27 167	2.78 273	0.13 159	7.68 347	6.09 334	5.38 296	2.12 172	4.84 357	3.33 368	4.98 236	2.66 368	0.02 300	0.03 201	0.00 1	0.00 1	0.04 166	0.40 225

dd	2.36 262	1.93 488	6.03 425	0.83 230	0.12 78	1.80 163	0.17 183	5.30 200	11.82 511	2.98 225	3.64 234	1.50 221	1.21 253	5.25 246	3.92 418	0.13 470	0.01 132	0.04 516	0.22 423	0.10 271	0.14 81

FACV-RUCA	2.38 263	0.44 128	4.18 302	1.33 289	2.87 514	2.45 226	1.21 434	8.68 367	6.12 336	4.07 258	7.28 350	1.25 211	2.00 303	3.37 179	1.62 281	0.01 187	0.03 201	0.10 540	0.05 312	0.36 491	0.29 191

NF-Stereo	2.38 263	0.48 153	3.88 272	2.17 421	0.11 61	3.43 341	0.42 253	7.08 322	3.75 210	6.91 370	5.29 278	2.65 260	1.33 260	8.40 429	1.67 296	0.01 187	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 137	0.02 7

OCTAStereo	2.38 263	0.48 153	3.90 274	2.16 416	0.11 61	3.42 339	0.42 253	7.06 317	3.74 208	6.91 370	5.26 274	2.63 259	1.32 258	8.41 431	1.70 300	0.01 187	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 137	0.01 2

PSM-softLoss	2.38 263	0.48 153	4.28 308	1.94 386	0.19 125	2.73 264	0.38 244	6.67 296	3.50 180	6.33 334	6.33 320	2.93 266	0.97 220	8.90 457	1.88 312	0.01 187	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 137	0.03 15

KMStereo	2.38 263	0.48 153	4.28 308	1.94 386	0.19 125	2.73 264	0.38 244	6.67 296	3.50 180	6.33 334	6.33 320	2.93 266	0.97 220	8.90 457	1.88 312	0.01 187	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 137	0.03 15

RE-Stereo	2.38 263	0.48 153	3.91 275	2.17 421	0.11 61	3.43 341	0.42 253	7.07 319	3.75 210	6.91 370	5.26 274	2.62 257	1.33 260	8.41 431	1.72 302	0.01 187	0.00 1	0.01 454	0.00 1	0.03 137	0.01 2

TVStereo	2.38 263	0.48 153	3.91 275	2.17 421	0.11 61	3.43 341	0.42 253	7.07 319	3.75 210	6.91 370	5.26 274	2.62 257	1.33 260	8.41 431	1.72 302	0.01 187	0.00 1	0.01 454	0.00 1	0.03 137	0.01 2

RALCasStereoNet	2.39 270	1.73 472	3.59 246	2.38 465	2.69 509	2.84 279	0.18 188	5.29 199	4.94 287	2.45 210	5.62 295	2.22 248	0.79 210	7.48 370	1.63 284	0.00 1	1.75 594	0.00 1	0.00 1	0.14 339	2.03 548

GANet-ADL	2.40 271	0.65 237	3.92 277	2.22 429	0.11 61	2.23 204	0.47 265	9.29 393	7.27 399	4.77 273	5.95 306	3.96 315	1.26 257	3.08 172	2.27 349	0.04 384	0.08 253	0.02 487	0.00 1	0.15 355	0.21 146

ACVNet-DCA	2.41 272	0.93 323	3.39 216	3.05 522	0.39 209	5.69 449	0.55 293	9.15 384	4.33 245	1.42 188	3.48 222	0.33 148	3.65 385	8.26 412	0.70 91	0.00 1	1.14 553	0.00 1	0.03 289	0.09 248	1.65 482

StereoVision	2.42 273	1.18 384	5.14 370	1.15 264	2.64 507	1.89 171	0.28 220	6.61 294	4.72 274	2.14 206	10.52 436	3.84 310	0.52 172	5.33 249	2.29 353	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 306	0.04 24

CAS	2.42 273	0.37 87	2.30 107	11.49 605	3.97 556	1.65 142	0.02 68	4.08 131	2.84 144	0.51 73	1.65 151	0.25 128	0.28 102	1.73 109	0.92 174	10.05 615	0.01 132	0.00 1	0.00 1	0.01 42	6.26 603

qqq	2.44 275	0.85 294	4.33 313	1.73 353	0.71 292	1.98 181	0.38 244	9.15 384	4.33 245	3.37 234	4.34 246	4.63 349	2.83 346	4.95 234	2.06 330	0.00 1	1.13 546	0.00 1	0.25 460	0.09 248	1.65 482

IPLGR	2.46 276	0.68 248	7.02 465	0.22 108	0.16 111	2.01 184	0.22 205	7.01 311	6.62 365	7.10 384	5.92 305	2.91 265	2.27 316	5.12 244	1.52 269	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 306	0.41 236

RAFT-Stereo + iAFF	2.48 277	1.23 400	3.48 227	1.61 327	1.09 367	1.63 140	0.15 172	5.80 240	6.43 353	7.32 403	9.91 420	3.05 270	1.71 291	2.33 147	1.75 304	0.01 187	0.71 432	0.00 1	0.00 1	0.28 459	1.19 432

AIO-test1	2.49 278	1.41 430	3.78 260	0.87 236	5.11 583	2.46 228	0.93 410	6.49 290	14.84 537	0.95 165	2.85 199	0.92 198	0.31 111	6.05 276	1.88 312	0.15 477	0.07 248	0.00 1	0.21 416	0.21 410	0.31 199

RAFT-Test	2.49 278	0.45 133	4.35 315	1.89 377	1.28 404	4.83 431	0.68 336	7.19 324	4.51 260	5.00 282	7.09 344	6.81 420	1.12 232	2.22 138	1.16 229	0.01 187	0.63 411	0.00 1	0.33 523	0.05 187	0.20 138

riskmin	2.49 278	0.22 2	3.34 211	2.33 458	1.78 451	2.89 295	0.46 263	7.35 331	6.95 385	2.75 218	1.67 153	6.75 416	5.08 456	3.24 176	1.93 319	0.00 1	0.99 508	0.00 1	0.27 491	0.02 98	1.73 507

ADStereo(finetuned)	2.50 281	0.95 334	6.60 449	0.39 149	0.20 135	1.72 156	0.24 211	6.06 263	9.31 465	6.30 332	5.42 285	1.44 218	6.22 486	2.25 141	2.14 335	0.01 187	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 166	0.65 310

PFNet+	2.52 282	0.47 146	4.97 362	0.95 248	0.18 121	3.12 313	0.73 354	4.98 181	6.97 386	7.95 423	6.38 323	2.51 254	1.18 247	8.05 404	1.82 307	0.03 348	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 98	0.05 30

tt1	2.53 283	0.91 317	3.53 234	2.92 511	0.53 255	5.60 446	0.61 314	5.55 220	10.56 485	1.54 194	3.54 229	0.34 152	3.00 349	8.20 410	0.68 83	0.00 1	1.13 546	0.00 1	0.03 289	0.11 287	1.88 531

ICVP	2.53 283	0.47 146	3.64 251	1.20 272	0.69 286	2.71 260	0.84 386	10.63 430	4.66 271	4.31 265	8.99 391	2.75 262	1.93 299	2.91 167	4.07 425	0.06 418	0.24 318	0.01 454	0.01 250	0.13 328	0.26 178
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
fff	2.54 285	0.93 323	5.51 392	0.32 129	0.14 96	1.70 148	0.11 144	6.19 270	12.69 520	6.03 322	5.29 278	1.43 215	5.28 463	2.37 149	2.21 340	0.01 187	0.00 1	0.01 454	0.00 1	0.02 98	0.61 294

csc	2.54 285	0.93 323	5.51 392	0.32 129	0.14 96	1.70 148	0.11 144	6.19 270	12.69 520	6.03 322	5.29 278	1.43 215	5.28 463	2.37 149	2.21 340	0.01 187	0.00 1	0.01 454	0.00 1	0.02 98	0.61 294

cscssc	2.54 285	0.93 323	5.51 392	0.32 129	0.14 96	1.70 148	0.11 144	6.19 270	12.69 520	6.03 322	5.29 278	1.43 215	5.28 463	2.37 149	2.21 340	0.01 187	0.00 1	0.01 454	0.00 1	0.02 98	0.61 294

cc1	2.56 288	0.93 323	3.39 216	3.05 522	0.39 209	5.69 449	0.55 293	5.34 204	10.76 491	1.42 188	3.48 222	0.33 148	3.65 385	8.26 412	0.70 91	0.00 1	1.14 553	0.00 1	0.03 289	0.12 306	1.89 534

IGEV-FE	2.57 289	0.63 230	5.69 408	1.92 383	0.87 325	2.63 247	0.85 391	8.94 377	4.55 264	5.31 293	5.47 289	5.19 370	1.38 264	3.81 195	1.33 255	0.00 1	0.69 423	0.00 1	0.18 388	0.19 389	1.72 504

IGEV_Zeroshot_test	2.57 289	0.63 230	5.70 411	1.93 384	0.87 325	2.63 247	0.85 391	8.94 377	4.55 264	5.30 292	5.48 290	5.23 375	1.38 264	3.76 191	1.32 254	0.00 1	0.69 423	0.00 1	0.18 388	0.19 389	1.72 504

test_4	2.58 291	0.70 259	3.30 205	0.43 157	0.30 171	3.97 393	1.11 430	3.91 115	3.83 217	4.15 261	17.20 529	3.44 293	0.52 172	6.60 298	1.58 274	0.00 1	0.13 284	0.00 1	0.11 350	0.20 399	0.20 138

DisPM	2.59 292	0.47 146	4.32 312	1.89 377	0.20 135	3.42 339	0.63 320	5.56 223	5.60 314	8.66 459	7.05 342	2.82 264	1.03 227	9.05 468	1.07 213	0.02 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 98	0.04 24

RAFT+CT+SA	2.59 292	1.19 387	3.55 238	1.09 260	2.21 484	3.14 317	0.90 404	7.59 339	5.65 316	2.76 219	8.21 381	2.04 243	1.57 284	8.84 454	1.31 252	0.02 300	0.34 334	0.00 1	0.38 542	0.22 417	0.73 338

R-Stereo Train	2.60 294	0.46 138	2.94 170	1.10 262	0.18 121	3.61 359	0.60 310	6.88 307	3.50 180	9.13 477	17.23 530	1.77 232	0.77 205	2.03 127	1.65 290	0.00 1	0.01 132	0.00 1	0.00 1	0.01 42	0.21 146

RAFT-Stereo	2.60 294	0.46 138	2.94 170	1.10 262	0.18 121	3.61 359	0.60 310	6.88 307	3.50 180	9.13 477	17.23 530	1.77 232	0.77 205	2.03 127	1.65 290	0.00 1	0.01 132	0.00 1	0.00 1	0.01 42	0.21 146
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
CASS	2.62 296	0.57 211	4.28 308	0.90 241	0.38 206	3.45 344	0.22 205	9.91 406	4.46 256	7.33 404	7.92 370	3.53 299	3.59 381	4.16 208	1.49 267	0.03 348	0.01 132	0.00 1	0.00 1	0.05 187	0.06 39
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
IPLG	2.63 297	1.09 366	5.67 407	0.73 213	0.31 175	3.00 304	0.25 215	6.84 306	6.02 332	7.93 422	6.31 319	1.91 238	1.72 293	7.47 367	2.53 360	0.01 187	0.01 132	0.00 1	0.00 1	0.29 467	0.58 286

Pruner-Stereo	2.66 298	0.61 222	3.54 236	1.93 384	0.25 161	3.47 347	0.74 358	6.60 293	5.66 320	8.98 470	6.12 309	4.39 341	1.11 231	7.27 347	2.34 356	0.03 348	0.00 1	0.02 487	0.00 1	0.03 137	0.04 24

ACRE	2.67 299	1.66 462	6.50 446	0.72 210	2.03 476	2.65 255	0.84 386	5.97 258	5.52 311	7.85 419	9.23 398	1.72 229	1.09 229	4.09 205	2.73 376	0.02 300	0.19 301	0.02 487	0.08 324	0.26 444	0.21 146

RALAANet	2.68 300	1.71 467	4.73 350	2.79 502	0.80 311	3.30 330	0.15 172	7.92 352	5.92 330	5.79 307	6.06 307	3.51 298	1.13 234	6.76 312	2.28 351	0.00 1	0.28 325	0.00 1	0.10 343	0.27 456	0.13 76

rvit_105_1	2.69 301	1.34 415	6.85 461	1.89 377	0.09 32	1.94 176	3.50 515	6.38 283	9.00 457	4.98 279	2.19 176	3.57 301	1.56 283	7.31 351	3.03 387	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 272	0.06 201	0.16 103

IPLGR_C	2.69 301	1.75 474	6.20 432	0.79 223	2.06 479	2.64 253	0.86 395	6.36 280	5.64 315	8.13 437	9.26 400	1.69 228	1.15 242	3.79 193	2.80 381	0.02 300	0.20 308	0.02 487	0.08 324	0.26 444	0.18 118

GES	2.69 301	0.72 266	5.34 381	1.82 368	0.05 6	4.51 422	1.04 422	10.39 421	4.18 238	5.53 302	6.72 332	1.92 241	3.30 361	5.16 245	2.67 369	0.06 418	0.01 132	0.06 527	0.01 250	0.20 399	0.14 81

MyStereo06	2.71 304	1.05 361	5.43 389	1.39 298	1.20 390	2.57 239	0.10 138	10.39 421	4.79 281	5.54 303	6.16 310	6.39 408	2.33 321	3.40 180	1.35 259	0.01 187	1.24 568	0.00 1	0.21 416	0.13 328	0.50 258

TRStereo	2.71 304	3.79 563	5.46 390	2.19 424	2.22 486	2.98 303	1.07 425	9.83 405	4.39 252	3.46 237	3.48 222	3.92 314	0.77 205	6.43 291	1.70 300	0.03 348	0.63 411	0.00 1	0.29 506	0.11 287	1.49 466

HHNet	2.71 304	0.69 252	3.31 207	0.25 117	0.39 209	2.80 276	0.90 404	6.33 277	5.68 321	7.51 409	13.70 491	0.94 200	3.14 351	5.42 253	2.54 365	0.14 474	0.02 172	0.06 527	0.00 1	0.24 434	0.07 44

BUS	2.72 307	0.43 118	3.76 256	0.70 207	0.50 238	7.31 487	0.48 275	9.93 407	5.65 316	6.50 344	6.23 313	5.21 372	1.18 247	4.27 211	1.89 316	0.01 187	0.03 201	0.03 506	0.00 1	0.06 201	0.14 81

CIPLG	2.72 307	1.69 463	6.02 423	0.80 226	2.14 482	2.66 256	0.84 386	5.90 250	5.59 313	8.12 436	9.58 411	1.74 230	1.14 236	4.53 223	2.82 382	0.02 300	0.19 301	0.02 487	0.09 336	0.26 444	0.22 155

xx1	2.73 309	0.93 323	3.39 216	3.05 522	0.39 209	5.69 449	0.55 293	5.34 204	10.76 491	1.42 188	3.48 222	4.63 349	2.83 346	8.26 412	0.70 91	0.00 1	1.14 553	0.00 1	0.25 460	0.09 248	1.65 482

HCRNet	2.74 310	0.83 288	4.19 303	0.45 162	3.31 529	2.18 201	0.22 205	7.59 339	5.76 325	6.08 325	4.89 263	5.21 372	2.74 339	8.04 403	3.10 390	0.00 1	0.02 172	0.00 1	0.00 1	0.10 271	0.09 52

EAI-Stereo	2.75 311	0.54 186	3.17 192	0.91 243	1.28 404	4.02 396	5.30 545	12.39 482	4.76 276	2.51 212	7.10 345	1.22 208	0.94 219	6.03 273	1.96 321	0.01 187	0.56 385	0.00 1	1.38 594	0.04 166	0.95 375

test_sample2	2.79 312	0.59 218	4.40 318	2.38 465	0.43 223	2.58 242	0.15 172	10.14 414	5.78 326	4.23 263	5.86 298	4.31 337	4.02 405	6.34 287	2.00 327	0.00 1	0.96 484	0.00 1	0.12 356	0.07 220	1.37 459

MIM_Stereo	2.83 313	1.20 395	5.27 376	1.41 303	1.16 380	3.07 308	0.33 235	6.67 296	3.95 227	5.17 288	10.11 424	4.25 335	1.73 295	8.32 424	1.64 288	0.00 1	0.36 340	0.00 1	0.01 250	0.22 417	1.69 497

RAFT_R40	2.83 313	0.46 138	3.85 264	1.38 297	0.32 181	3.78 380	0.97 412	6.16 269	4.82 283	9.74 499	6.35 322	4.96 363	3.94 404	8.78 452	1.05 209	0.01 187	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 166	0.03 15

GwcNet-ADL	2.85 315	0.61 222	4.38 316	0.92 244	0.33 182	2.05 188	0.67 333	8.85 373	9.65 471	6.36 338	6.71 331	4.11 324	1.71 291	5.97 270	4.22 428	0.08 440	0.06 233	0.00 1	0.00 1	0.07 220	0.16 103

SST-Stereo	2.86 316	0.45 133	3.64 251	1.46 309	0.36 198	3.94 390	0.80 369	6.07 265	4.46 256	10.96 528	6.21 312	4.94 362	4.14 411	8.85 455	0.93 180	0.01 187	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 166	0.03 15

ACVNet	2.86 316	0.96 338	3.87 267	0.86 234	0.61 271	2.63 247	0.54 289	8.93 375	6.12 336	5.09 283	9.32 405	5.70 391	3.84 394	2.68 159	5.56 464	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 444	0.23 162

AFF-stereo	2.87 318	1.31 409	3.26 202	1.87 373	0.38 206	1.68 145	0.09 130	6.38 283	7.07 388	6.52 348	11.90 464	6.08 401	2.32 320	5.05 240	1.65 290	0.02 300	0.66 417	0.00 1	0.00 1	0.29 467	0.94 371

test_sample1	2.88 319	0.63 230	4.46 320	2.38 465	0.68 283	2.61 244	0.05 95	10.51 426	5.36 303	4.50 269	4.81 261	3.76 308	5.94 479	6.10 279	2.96 384	0.00 1	0.99 508	0.00 1	0.11 350	0.07 220	1.67 490

HH	2.88 319	0.82 285	4.07 294	1.71 347	0.54 259	4.71 427	0.69 339	8.72 370	3.57 196	1.80 200	6.49 328	7.81 439	3.92 402	8.93 460	0.99 196	0.00 1	1.06 525	0.00 1	0.03 289	0.05 187	1.69 497

HanStereo	2.88 319	0.82 285	4.07 294	1.71 347	0.54 259	4.71 427	0.69 339	8.72 370	3.57 196	1.80 200	6.49 328	7.81 439	3.92 402	8.93 460	0.99 196	0.00 1	1.06 525	0.00 1	0.03 289	0.05 187	1.69 497

raft_robust	2.91 322	1.71 467	3.42 223	1.36 292	0.57 265	1.53 131	0.12 149	7.06 317	9.09 459	6.96 377	7.21 348	4.43 342	2.09 307	9.40 480	1.61 279	0.03 348	0.93 469	0.00 1	0.21 416	0.17 368	0.38 221

BSDual-CNN	2.91 322	0.43 118	3.76 256	0.70 207	0.50 238	6.97 477	1.58 457	9.93 407	5.65 316	6.50 344	6.23 313	6.17 404	2.50 326	4.27 211	2.67 369	0.01 187	0.03 201	0.03 506	0.00 1	0.06 201	0.14 81

GMStereo_Zeroshot	2.92 324	2.33 522	6.12 427	1.66 336	0.36 198	3.61 359	0.09 130	5.95 256	6.20 341	7.15 388	7.11 346	8.37 452	0.91 215	6.17 280	1.97 322	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 417	0.14 81

UDGNet	2.92 324	7.79 592	4.92 359	3.01 517	0.08 23	2.96 300	0.20 198	4.77 170	8.93 453	2.91 223	2.85 199	0.95 201	1.00 223	6.46 292	1.66 293	1.46 582	0.00 1	5.33 609	0.92 582	1.95 581	0.19 129

LCNet	2.94 326	0.55 193	2.57 130	1.03 257	0.59 269	2.05 188	1.55 456	5.51 216	4.19 239	6.08 325	10.58 438	4.54 343	6.63 495	7.59 378	0.90 165	0.01 187	0.00 1	0.01 454	0.76 574	0.31 477	3.43 586

RAFT	2.94 326	1.29 406	4.06 292	1.36 292	0.50 238	2.39 220	0.91 407	6.11 267	3.25 169	6.64 357	7.30 351	9.96 479	4.20 413	6.03 273	2.21 340	0.00 1	1.02 518	0.00 1	0.02 272	0.54 529	1.01 383

XX-Stereo	2.95 328	0.48 153	7.08 470	2.84 508	2.51 501	1.63 140	0.20 198	6.15 268	3.38 177	2.38 209	16.00 515	6.90 423	0.25 93	6.40 290	1.14 225	0.00 1	0.66 417	0.00 1	0.31 515	0.16 359	0.57 279

ccs_rob	2.95 328	0.55 193	4.53 331	0.42 154	0.25 161	2.84 279	0.12 149	8.58 364	8.13 430	7.18 390	10.36 430	6.44 410	2.05 306	5.28 248	1.97 322	0.00 1	0.02 172	0.01 454	0.00 1	0.06 201	0.23 162

AnonymousM	2.96 330	7.19 588	1.41 48	0.92 244	0.06 12	2.37 218	0.52 285	6.05 262	3.83 217	4.97 278	2.37 183	1.91 238	1.00 223	2.23 140	1.06 211	0.01 187	0.57 388	17.64 617	4.90 616	0.02 98	0.27 181

CFNet_pseudo	2.96 330	0.55 193	4.51 327	0.43 157	0.24 157	2.83 277	0.12 149	8.59 365	8.13 430	7.20 393	10.41 431	6.47 411	2.04 305	5.27 247	2.00 327	0.00 1	0.02 172	0.01 454	0.00 1	0.06 201	0.23 162

AIO-test2	2.98 332	1.88 481	4.72 348	1.67 340	3.34 532	2.64 253	0.06 108	6.96 310	15.70 548	2.65 214	7.31 352	0.93 199	0.57 181	5.81 267	1.20 237	3.30 599	0.09 261	0.00 1	0.09 336	0.22 417	0.43 250

IRAFT_RVC	2.98 332	0.66 241	4.23 307	2.20 425	0.40 214	2.91 297	5.04 541	7.03 315	4.21 240	6.59 354	5.52 291	5.02 367	4.77 441	8.41 431	2.30 355	0.01 187	0.17 298	0.01 454	0.00 1	0.03 137	0.05 30

DN-CSS_ROB	3.00 334	2.14 503	7.33 474	2.67 495	0.78 307	3.13 314	0.07 117	6.68 300	4.22 241	5.51 301	12.12 467	2.33 249	1.21 253	8.69 449	2.51 359	0.03 348	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.42 504	0.15 94

111	3.05 335	1.41 430	5.51 392	0.32 129	0.14 96	2.83 277	0.68 336	6.76 303	14.21 534	3.59 241	9.11 394	5.50 380	3.30 361	4.05 199	2.43 357	0.01 187	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 328	1.02 387

PFNet	3.06 336	0.59 218	6.13 428	2.26 441	0.84 318	3.08 309	0.73 354	7.38 333	5.35 301	10.20 505	6.06 307	4.72 351	2.10 310	8.47 436	2.25 346	0.19 501	0.06 233	0.00 1	0.11 350	0.20 399	0.42 241

mmm	3.07 337	0.76 271	4.50 326	2.27 445	1.24 397	3.75 377	0.12 149	10.03 411	5.12 294	6.43 340	11.19 449	3.10 274	3.20 354	4.54 224	1.78 306	0.02 300	1.19 564	0.00 1	0.30 511	0.09 248	1.79 516

DMCA	3.08 338	1.10 368	6.20 432	1.82 368	0.90 329	3.80 383	0.55 293	9.76 401	5.42 306	6.56 353	6.47 327	7.06 428	2.09 307	4.05 199	5.46 462	0.00 1	0.01 132	0.00 1	0.00 1	0.11 287	0.16 103

DFGA-Net	3.09 339	2.73 538	9.21 519	1.79 361	0.47 229	3.30 330	0.20 198	7.49 338	6.20 341	5.54 303	6.42 325	2.17 247	1.12 232	7.96 396	6.56 480	0.01 187	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 508	0.17 113

iRaft-Stereo_20w	3.11 340	0.49 163	6.09 426	1.01 254	1.25 398	3.99 394	1.00 417	14.00 532	4.73 275	6.70 365	6.27 318	2.34 250	2.28 318	7.29 350	1.58 274	0.01 187	0.75 436	0.00 1	0.73 573	0.10 271	1.63 480

HITNet	3.11 340	1.38 426	5.35 383	2.23 432	0.12 78	5.59 445	0.58 302	9.95 410	5.72 323	6.62 356	7.91 369	3.90 313	3.24 357	4.39 216	4.58 443	0.01 187	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 233	0.57 279
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
TestStereo1	3.12 342	1.34 415	4.67 344	3.47 546	0.71 292	2.50 231	1.45 449	7.27 326	8.71 447	4.91 276	9.28 402	2.34 250	3.61 382	9.44 481	1.62 281	0.00 1	0.33 332	0.00 1	0.00 1	0.30 470	0.40 225

SA-5K	3.12 342	1.34 415	4.67 344	3.47 546	0.71 292	2.50 231	1.45 449	7.27 326	8.71 447	4.91 276	9.28 402	2.34 250	3.61 382	9.44 481	1.62 281	0.00 1	0.33 332	0.00 1	0.00 1	0.30 470	0.40 225

PCWNet_CMD	3.14 344	0.51 173	4.47 323	0.44 161	0.26 166	2.87 292	0.15 172	9.66 400	9.78 473	7.28 399	11.50 454	6.84 422	2.40 323	4.47 220	1.83 308	0.01 187	0.02 172	0.02 487	0.00 1	0.06 201	0.29 191

OMP-Stereo	3.15 345	1.19 387	3.49 229	4.34 575	0.51 248	2.20 203	1.21 434	6.67 296	6.52 359	7.99 427	6.24 317	8.38 455	2.44 325	9.65 488	1.92 318	0.01 187	0.02 172	0.00 1	0.00 1	0.08 233	0.15 94

MSMDNet	3.15 345	0.51 173	4.48 325	0.46 165	0.25 161	2.88 294	0.16 178	9.79 403	9.82 474	7.24 395	11.36 452	6.82 421	2.41 324	4.47 220	1.86 310	0.01 187	0.02 172	0.02 487	0.00 1	0.06 201	0.30 197

test_5	3.16 347	1.18 384	4.96 361	2.33 458	3.10 522	4.51 422	1.27 440	7.47 337	7.61 414	3.00 227	7.38 353	5.37 378	4.06 406	8.28 417	1.54 271	0.00 1	0.34 334	0.00 1	0.02 272	0.21 410	0.62 299

PSMNet-ADL	3.17 348	0.56 204	3.00 184	1.55 323	0.40 214	5.97 457	0.28 220	9.06 379	5.75 324	3.56 240	6.80 335	8.33 450	4.51 424	7.65 381	5.51 463	0.03 348	0.09 261	0.00 1	0.00 1	0.03 137	0.28 187

iRaft-Stereo_5w	3.20 349	1.27 404	5.27 376	0.27 123	0.99 347	2.71 260	0.58 302	5.75 235	5.85 328	3.03 229	7.88 367	10.08 481	4.08 409	8.40 429	6.09 470	0.00 1	0.25 322	0.00 1	0.12 356	0.31 477	0.95 375

CFNet_ucs	3.23 350	0.56 204	4.59 339	0.59 184	0.37 204	3.29 329	0.19 193	10.47 424	9.02 458	7.78 417	12.57 476	5.59 384	1.74 296	5.39 251	1.86 310	0.00 1	0.04 218	0.01 454	0.00 1	0.10 271	0.33 205

MyStereo05	3.24 351	1.05 361	5.93 419	1.39 298	1.20 390	2.57 239	0.10 138	9.11 383	13.17 527	6.45 342	3.86 237	3.20 276	3.26 359	8.35 426	3.02 385	0.01 187	1.24 568	0.00 1	0.21 416	0.13 328	0.50 258

test_sample3	3.27 352	0.62 228	5.29 380	2.24 436	0.58 268	4.62 425	0.16 178	12.15 475	7.51 408	6.44 341	7.25 349	3.72 307	3.03 350	6.73 309	3.17 395	0.01 187	0.85 456	0.00 1	0.10 343	0.07 220	0.88 362

IIG-Stereo	3.28 353	0.98 345	3.57 241	4.14 567	0.22 151	2.56 238	0.71 349	7.04 316	6.10 335	8.49 452	9.38 408	7.82 441	2.73 338	9.69 494	1.99 325	0.02 300	0.02 172	0.00 1	0.00 1	0.03 137	0.14 81

test_sample4	3.29 354	0.64 234	5.38 384	2.08 408	0.53 255	3.91 387	0.15 172	12.13 472	7.50 407	7.04 378	7.50 355	3.64 305	3.19 353	6.95 325	3.14 392	0.02 300	0.85 456	0.00 1	0.10 343	0.07 220	0.92 369

MyStereo04	3.29 354	1.15 379	6.64 452	1.28 283	1.49 430	2.63 247	0.45 261	10.57 429	13.30 528	4.41 267	3.90 238	3.06 272	3.56 379	7.87 392	3.35 397	0.01 187	1.27 571	0.00 1	0.25 460	0.11 287	0.42 241

MyStereo8	3.30 356	1.69 463	6.28 438	2.51 480	3.79 549	4.22 406	0.07 117	7.43 336	6.39 352	6.51 347	10.13 425	4.23 333	1.45 269	2.79 164	5.08 455	0.06 418	1.49 589	0.00 1	0.40 545	0.26 444	1.33 452

DCVSM-stereo	3.32 357	0.51 173	3.40 222	1.79 361	0.79 308	2.94 298	0.48 275	7.31 328	5.69 322	11.47 539	5.61 293	10.63 493	5.93 478	5.74 264	3.63 401	0.03 348	0.09 261	0.03 506	0.00 1	0.12 306	0.11 66

ARAFT	3.32 357	1.74 473	7.92 491	0.64 194	0.15 105	4.45 418	2.89 492	8.20 358	6.30 345	9.23 482	7.12 347	5.58 383	1.24 256	8.60 443	1.69 299	0.01 187	0.03 201	0.00 1	0.00 1	0.35 488	0.35 214

test_sample5	3.34 359	0.65 237	5.17 372	2.10 410	0.49 233	3.31 332	0.17 183	11.91 464	7.47 405	6.91 370	9.15 395	3.61 302	3.37 370	7.53 373	3.06 388	0.02 300	0.85 456	0.00 1	0.10 343	0.07 220	0.90 363

SA	3.34 359	1.29 406	4.84 352	1.99 400	0.57 265	3.15 318	1.39 447	7.66 346	9.94 475	4.86 275	10.87 445	2.97 269	4.61 434	9.88 502	1.38 261	0.00 1	0.60 405	0.00 1	0.19 394	0.25 443	0.37 218

psmg	3.34 359	0.43 118	3.76 256	0.73 213	0.50 238	8.47 505	2.74 489	10.88 440	5.65 316	8.91 468	8.78 386	6.17 404	2.50 326	4.27 211	2.67 369	0.01 187	0.04 218	0.06 527	0.00 1	0.12 306	0.10 57

AdaStereo	3.34 359	0.74 269	4.00 286	3.10 529	0.51 248	4.22 406	1.25 439	12.84 497	8.39 438	6.33 334	9.55 410	5.77 394	1.54 281	5.53 256	2.74 378	0.02 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 137	0.15 94
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.
AIO-Stereo-zeroshot	3.35 363	1.28 405	8.51 498	1.86 372	1.83 457	3.51 350	0.31 230	10.50 425	4.32 244	2.74 217	5.87 300	10.30 485	4.53 429	4.66 227	3.16 393	0.02 300	0.87 463	0.00 1	0.97 583	0.38 498	1.43 462

RAFT-345	3.36 364	0.55 193	3.43 224	1.23 274	0.21 144	2.62 245	0.46 263	3.91 115	6.34 347	7.46 408	24.49 572	4.19 329	1.74 296	8.27 416	2.25 346	0.01 187	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 98	0.02 7

UCFNet_RVC	3.37 365	1.25 401	3.30 205	2.55 488	1.80 453	3.92 389	1.28 442	12.49 487	7.16 392	5.12 286	7.88 367	8.14 444	4.59 432	5.67 261	2.11 333	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 339	0.07 44

NINENet	3.38 366	0.81 281	4.16 298	1.88 376	1.40 422	7.31 487	0.48 275	12.95 504	6.64 367	7.29 400	9.24 399	5.21 372	1.18 247	6.72 308	1.89 316	0.17 489	0.08 253	0.07 532	0.00 1	0.09 248	0.03 15

HI	3.39 367	1.19 387	4.03 288	1.46 309	0.19 125	2.26 206	0.04 86	6.21 274	3.86 220	8.51 453	12.61 477	11.86 517	6.44 490	4.55 225	4.27 430	0.00 1	0.06 233	0.00 1	0.00 1	0.12 306	0.15 94

CoSv	3.39 367	1.19 387	4.03 288	1.46 309	0.19 125	2.26 206	0.04 86	6.21 274	3.86 220	8.51 453	12.61 477	11.86 517	6.44 490	4.55 225	4.27 430	0.00 1	0.06 233	0.00 1	0.00 1	0.12 306	0.15 94

ToySt	3.39 367	0.89 315	9.29 521	1.47 313	0.94 339	4.20 405	1.98 471	7.33 329	5.42 306	3.01 228	6.75 333	8.67 462	5.10 457	5.43 254	3.72 406	0.07 431	0.89 464	0.00 1	0.23 437	0.28 459	2.13 556

SFCPSM	3.39 367	0.61 222	5.42 387	0.43 157	0.93 338	8.26 497	2.08 475	15.01 548	5.89 329	7.17 389	7.60 357	3.39 285	2.55 330	5.39 251	2.53 360	0.01 187	0.03 201	0.01 454	0.07 321	0.19 389	0.31 199

ffm	3.41 371	0.98 345	7.03 466	1.64 330	1.07 359	2.84 279	0.47 265	5.55 220	10.56 485	6.68 360	9.59 412	5.66 386	3.87 397	8.20 410	0.68 83	0.00 1	1.13 546	0.00 1	0.19 394	0.11 287	1.88 531

ASMatch	3.41 371	0.62 228	3.59 246	1.99 400	0.48 230	1.91 174	0.66 328	7.01 311	4.43 255	6.25 329	22.02 561	4.56 345	4.72 440	7.78 387	1.85 309	0.01 187	0.01 132	0.00 1	0.03 289	0.02 98	0.21 146

IER	3.42 373	0.91 317	6.38 443	0.73 213	1.60 436	7.07 482	0.55 293	7.07 319	5.45 309	8.17 439	8.89 388	6.13 402	6.13 483	5.36 250	3.77 411	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 233	0.05 30

GMM-Stereo	3.42 373	0.39 96	3.24 200	0.87 236	0.50 238	2.26 206	4.73 536	5.64 229	3.81 214	7.08 382	16.57 521	6.13 402	3.62 384	7.74 385	1.40 263	0.05 404	0.00 1	0.00 1	0.04 308	0.12 306	4.24 596

PSM-AAD	3.43 375	0.31 68	2.16 92	0.80 226	0.57 265	2.53 235	5.97 551	5.53 218	3.98 230	11.00 529	11.90 464	2.93 266	9.36 547	8.03 401	1.00 200	0.01 187	0.01 132	0.00 1	0.00 1	0.06 201	2.39 571

DualNet	3.48 376	0.65 237	5.17 372	2.10 410	0.49 233	3.31 332	0.17 183	11.91 464	7.47 405	7.18 390	11.56 456	3.61 302	3.37 370	7.53 373	3.06 388	0.02 300	0.85 456	0.00 1	0.10 343	0.07 220	0.90 363

AAGNet	3.50 377	0.49 163	3.38 214	1.91 380	0.41 219	3.66 366	1.02 418	5.14 191	5.16 295	9.65 497	7.75 362	4.91 359	6.23 487	7.45 365	12.73 562	0.01 187	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 187	0.06 39

TransformOpticalFlow	3.50 377	0.83 288	4.85 353	1.09 260	0.31 175	3.52 353	0.14 169	10.32 417	8.02 427	5.78 306	13.25 486	6.63 414	4.91 445	8.36 427	1.63 284	0.00 1	0.01 132	0.01 454	0.00 1	0.06 201	0.24 171

DispNO	3.51 379	1.33 414	8.51 498	2.26 441	1.36 419	3.46 346	0.81 375	8.74 372	6.58 361	6.78 367	7.63 359	6.22 407	4.20 413	7.47 367	4.44 437	0.00 1	0.03 201	0.03 506	0.11 350	0.13 328	0.14 81

testlalala_base	3.54 380	0.53 182	3.53 234	2.31 453	2.22 486	4.04 399	0.61 314	6.91 309	2.73 137	2.69 216	4.17 243	1.78 235	0.51 170	2.02 126	1.08 214	13.13 623	3.23 616	0.00 1	0.35 530	16.60 617	2.27 568

STrans-v2	3.55 381	0.94 332	5.06 367	0.32 129	0.60 270	2.97 302	1.15 432	11.08 444	7.97 426	6.01 320	10.93 446	6.65 415	6.86 500	8.37 428	1.66 293	0.00 1	0.01 132	0.00 1	0.00 1	0.04 166	0.39 223

hknet	3.56 382	0.66 241	5.82 414	0.70 207	1.19 388	6.97 477	1.58 457	9.93 407	7.76 416	6.50 344	6.23 313	9.53 471	2.81 344	7.84 388	3.39 398	0.01 187	0.03 201	0.03 506	0.00 1	0.06 201	0.14 81

gwcnet-sp	3.58 383	2.01 496	8.82 508	2.01 404	0.69 286	7.38 489	1.10 427	9.23 388	6.66 368	9.32 483	5.91 302	4.21 330	3.31 363	6.91 320	3.69 403	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 434	0.18 118

scenet	3.58 383	2.01 496	8.82 508	2.01 404	0.69 286	7.38 489	1.10 427	9.23 388	6.66 368	9.32 483	5.91 302	4.21 330	3.31 363	6.91 320	3.69 403	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 434	0.18 118

ssnet	3.58 383	2.01 496	8.82 508	2.01 404	0.69 286	7.38 489	1.10 427	9.23 388	6.66 368	9.32 483	5.91 302	4.21 330	3.31 363	6.91 320	3.69 403	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 434	0.18 118

DMCA-RVC	3.59 386	1.98 494	8.68 503	2.30 451	1.48 429	3.54 355	0.55 293	8.40 360	5.43 308	9.37 487	5.90 301	8.34 451	3.21 355	7.19 341	4.46 438	0.06 418	0.11 272	0.08 538	0.02 272	0.21 410	0.40 225

test_sample6	3.60 387	0.66 241	5.27 376	2.23 432	0.48 230	3.25 324	0.21 203	11.94 467	7.53 410	7.18 390	11.56 456	3.99 317	3.86 396	8.03 401	3.88 416	0.03 348	0.83 450	0.00 1	0.09 336	0.07 220	0.86 360

CoDeX	3.61 388	0.86 302	5.27 376	1.16 266	1.62 437	6.24 463	2.07 474	13.78 531	6.86 379	7.42 406	9.00 393	4.06 322	3.72 390	6.58 296	3.02 385	0.03 348	0.06 233	0.00 1	0.00 1	0.15 355	0.35 214

RAFT_CTSACE	3.62 389	1.65 460	5.41 386	1.36 292	3.08 520	3.95 392	1.03 419	4.62 166	4.65 270	5.33 294	17.73 537	7.63 436	2.71 336	10.98 519	1.15 226	0.00 1	0.48 365	0.00 1	0.00 1	0.31 477	0.25 175

GANet-RSSM	3.67 390	1.16 381	4.56 337	3.24 536	2.03 476	2.63 247	0.50 282	11.53 458	6.83 377	6.25 329	10.58 438	7.35 430	6.65 496	6.77 314	2.94 383	0.00 1	0.00 1	0.08 538	0.00 1	0.26 444	0.12 71

NOSS_ROB	3.67 390	0.86 302	3.81 262	2.53 484	1.11 370	6.10 461	0.72 352	11.08 444	12.36 514	5.45 298	8.91 389	5.65 385	2.09 307	8.30 421	3.16 393	0.20 506	0.07 248	0.00 1	0.00 1	0.11 287	0.80 352

KYRaft	3.68 392	0.43 118	2.53 127	0.89 239	0.49 233	2.28 211	3.89 518	5.30 200	3.82 216	8.99 472	19.28 546	6.54 413	4.96 448	7.92 394	0.96 191	0.01 187	0.00 1	0.00 1	0.01 250	0.06 201	5.17 598

PSMNet-RSSM	3.69 393	1.36 419	4.54 332	2.44 474	1.90 465	2.35 216	0.69 339	11.77 462	6.38 351	6.60 355	11.85 463	7.70 437	5.61 474	6.66 306	3.67 402	0.00 1	0.00 1	0.02 487	0.01 250	0.17 368	0.10 57

BEATNet_4x	3.69 393	2.12 502	8.11 493	1.82 368	0.16 111	5.30 439	1.04 422	10.87 437	6.14 339	7.09 383	8.42 384	4.99 365	4.42 421	5.89 268	6.23 476	0.04 384	0.05 227	0.00 1	0.00 1	0.32 482	0.84 356

CFNet-ft	3.70 395	1.59 455	3.87 267	1.68 341	2.42 495	3.20 320	0.66 328	8.93 375	7.76 416	5.09 283	9.95 421	10.77 499	5.43 470	7.41 355	4.71 445	0.00 1	0.00 1	0.03 506	0.01 250	0.30 470	0.11 66

CFNet_RVC	3.70 395	1.59 455	3.87 267	1.68 341	2.42 495	3.20 320	0.66 328	8.92 374	7.76 416	5.09 283	9.95 421	10.77 499	5.43 470	7.41 355	4.71 445	0.00 1	0.00 1	0.03 506	0.01 250	0.30 470	0.11 66

AACVNet	3.71 397	1.63 458	4.89 357	3.80 557	0.62 274	3.25 324	0.30 229	9.47 397	3.81 214	6.34 337	10.74 442	10.52 489	4.92 446	9.31 478	3.88 416	0.03 348	0.01 132	0.00 1	0.00 1	0.34 486	0.28 187

Prome-Stereo	3.73 398	0.39 96	2.62 138	1.05 258	0.52 252	2.06 190	4.58 532	4.88 177	3.95 227	9.34 486	20.39 551	4.03 319	7.02 505	7.86 390	1.31 252	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 220	4.52 597

G2L-ROB	3.74 399	1.37 424	5.05 366	1.95 390	1.14 376	4.45 418	0.43 257	12.31 478	6.36 349	7.88 421	5.42 285	11.10 507	2.11 311	8.53 440	6.31 477	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 368	0.33 205

G2L-Stereo	3.74 399	1.56 451	5.82 414	1.71 347	2.04 478	2.87 292	0.58 302	9.79 403	6.49 358	7.82 418	7.97 371	8.57 460	2.36 322	9.19 474	7.45 491	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 444	0.40 225

test_sample7	3.75 401	0.67 246	4.34 314	2.21 428	0.35 191	4.47 421	2.08 475	11.31 450	8.40 439	8.64 456	8.05 374	6.80 417	5.05 453	7.22 343	2.53 360	0.07 431	1.04 521	0.00 1	0.00 1	0.06 201	1.66 487

cf-r	3.76 402	1.43 435	5.34 381	2.66 493	2.79 511	2.85 290	0.62 318	9.08 381	6.91 383	7.06 379	11.90 464	9.64 472	3.83 393	6.23 283	4.53 440	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 389	0.17 113

MLCV	3.76 402	1.52 448	6.93 463	1.66 336	0.31 175	4.31 412	0.32 232	7.92 352	7.68 415	9.55 492	12.12 467	5.17 369	2.74 339	10.00 507	4.49 439	0.01 187	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 359	0.27 181

qqq1	3.78 404	0.69 252	4.55 333	1.97 395	0.15 105	2.84 279	0.29 222	13.06 507	11.10 498	7.69 411	10.45 432	4.77 352	4.52 425	9.68 489	1.24 244	0.08 440	0.97 492	0.00 1	0.12 356	0.13 328	1.24 440

fff1	3.78 404	0.69 252	4.55 333	1.97 395	0.15 105	2.84 279	0.29 222	13.06 507	11.10 498	7.69 411	10.45 432	4.77 352	4.52 425	9.68 489	1.24 244	0.08 440	0.97 492	0.00 1	0.12 356	0.13 328	1.24 440

DDVS	3.79 406	0.66 241	5.66 406	2.27 445	1.28 404	6.48 469	0.47 265	9.33 395	4.35 250	7.29 400	7.71 360	12.49 523	2.21 313	9.01 466	5.16 458	0.08 440	0.20 308	0.01 454	0.00 1	0.14 339	1.03 391

Sa-1000	3.81 407	1.26 402	4.64 342	2.29 450	0.55 263	3.51 350	1.58 457	8.37 359	9.13 461	7.97 424	17.42 533	3.98 316	2.76 341	9.61 487	1.68 298	0.00 1	0.69 423	0.00 1	0.18 388	0.23 429	0.27 181

DeepPruner_ROB	3.82 408	1.87 480	5.65 405	1.31 287	1.64 438	3.62 363	0.81 375	14.47 541	5.03 293	8.03 430	10.78 443	6.95 425	2.26 315	8.92 459	4.32 433	0.07 431	0.03 201	0.00 1	0.01 250	0.37 494	0.29 191

DRaft	3.83 409	0.65 237	3.39 216	0.22 108	0.16 111	4.67 426	1.30 444	5.82 242	4.86 285	10.26 508	21.65 557	3.24 277	8.62 536	7.53 373	3.76 408	0.05 404	0.10 267	0.00 1	0.14 364	0.12 306	0.16 103

DEmStereo	3.86 410	0.54 186	4.04 290	0.26 121	0.17 115	5.17 437	2.45 482	4.70 167	4.34 249	8.37 444	19.94 549	5.06 368	10.13 551	7.86 390	3.93 420	0.01 187	0.01 132	0.01 454	0.00 1	0.03 137	0.10 57

GrayStereo	3.86 410	0.33 72	2.63 139	1.66 336	0.62 274	3.09 310	7.92 581	6.43 287	3.88 222	10.61 515	16.51 520	5.75 393	8.40 531	6.75 310	1.58 274	0.01 187	0.00 1	0.01 454	0.62 566	0.04 166	0.38 221

Select-FE	3.87 412	1.07 363	9.42 524	1.76 357	1.52 435	2.55 236	0.43 257	10.23 415	4.52 261	5.58 305	10.29 428	10.35 486	8.75 537	6.61 299	1.67 296	0.01 187	0.76 439	0.02 487	0.65 568	0.05 187	1.05 393

G2L-Stereo_test	3.88 413	1.39 427	4.86 354	2.98 515	1.49 430	4.11 402	1.13 431	12.05 470	6.83 377	8.42 446	9.17 396	9.49 470	2.71 336	7.03 330	5.22 459	0.00 1	0.01 132	0.00 1	0.00 1	0.26 444	0.52 266

acv_ft	3.90 414	0.96 338	5.85 417	2.56 489	4.70 577	7.27 486	0.84 386	9.17 387	6.12 336	10.00 502	9.32 405	5.70 391	4.07 408	2.68 159	8.24 502	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 488	0.23 162

STTStereo	3.90 414	1.43 435	8.20 495	3.03 519	2.28 490	3.64 365	0.64 323	10.11 412	7.09 389	10.20 505	7.08 343	8.73 463	3.57 380	7.44 358	4.00 423	0.00 1	0.02 172	0.01 454	0.01 250	0.04 166	0.40 225

UGAM-zero	3.92 416	0.49 163	5.26 375	1.17 268	0.89 327	4.00 395	0.47 265	12.42 484	3.62 201	5.46 299	5.86 298	15.76 547	8.92 543	8.63 447	2.44 358	0.00 1	0.84 454	0.00 1	0.89 578	0.03 137	1.27 447

LMCR-Stereo	3.92 416	1.96 492	4.92 359	2.85 509	0.23 155	7.88 494	1.47 451	12.52 488	5.39 305	8.71 461	10.65 440	1.90 237	5.04 452	8.53 440	4.89 449	1.05 574	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.42 504	0.05 30

SMFormer	3.94 418	0.69 252	4.55 333	1.97 395	0.15 105	2.84 279	0.29 222	13.06 507	11.10 498	7.69 411	10.45 432	4.77 352	4.52 425	9.68 489	4.89 449	0.08 440	0.97 492	0.00 1	0.16 371	0.11 287	0.92 369

THIR-Stereo	3.94 418	1.12 375	3.06 186	0.23 112	0.13 87	4.17 404	6.40 560	5.83 243	4.54 262	10.46 512	16.98 525	6.49 412	7.44 516	8.00 397	3.58 400	0.01 187	0.07 248	0.07 532	0.00 1	0.14 339	0.06 39

GEStereo_RVC	3.95 420	1.21 396	6.13 428	2.30 451	1.22 393	4.29 411	2.96 497	12.39 482	8.24 433	7.25 397	6.79 334	7.58 435	4.22 415	9.16 471	4.56 441	0.04 384	0.01 132	0.02 487	0.02 272	0.19 389	0.42 241

hitnet-ft	3.95 420	1.16 381	3.92 277	0.89 239	0.73 297	4.88 432	0.54 289	9.78 402	7.91 423	7.42 406	10.24 426	12.50 524	4.84 443	8.15 408	5.56 464	0.03 348	0.00 1	0.06 527	0.00 1	0.24 434	0.12 71

tta	3.96 422	0.69 252	4.55 333	1.97 395	0.15 105	2.84 279	0.29 222	13.06 507	11.10 498	7.69 411	10.45 432	4.77 352	4.52 425	9.68 489	4.89 449	0.08 440	0.97 492	0.00 1	0.16 371	0.13 328	1.24 440

ac_64	3.98 423	0.86 302	5.10 368	3.17 531	3.43 536	5.80 453	0.70 344	10.87 437	4.96 288	8.94 469	6.46 326	10.70 496	5.52 472	7.44 358	5.10 457	0.03 348	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 339	0.31 199

ITSA-stereo	4.02 424	0.73 268	4.51 327	2.16 416	0.31 175	3.58 357	0.70 344	13.77 530	15.84 549	7.13 386	6.59 330	4.25 335	3.48 377	9.04 467	6.12 472	0.09 452	0.08 253	0.11 541	0.10 343	0.19 389	1.54 470

CFNet	4.03 425	1.97 493	6.30 439	2.70 497	1.64 438	5.41 441	0.22 205	12.14 474	10.28 478	5.24 290	11.15 448	6.43 409	3.70 388	8.97 465	4.01 424	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.30 470	0.13 76

RAFT-RH_RVC	4.04 426	0.69 252	3.59 246	1.91 380	0.43 223	3.11 311	0.13 159	3.80 97	6.60 362	11.26 535	31.68 597	5.20 371	1.66 287	8.30 421	2.27 349	0.09 452	0.00 1	0.00 1	0.03 289	0.03 137	0.02 7

iResNet	4.04 426	1.46 443	8.72 505	3.25 537	0.36 198	4.54 424	0.47 265	9.06 379	10.40 483	7.98 425	12.82 483	4.06 322	3.22 356	8.82 453	4.95 452	0.03 348	0.01 132	0.00 1	0.00 1	0.14 339	0.55 272

CrosDoStereo	4.05 428	0.71 263	3.52 231	0.51 174	0.20 135	3.25 324	11.21 597	6.34 278	4.96 288	9.04 473	16.44 517	4.92 360	7.28 510	8.29 418	3.84 414	0.00 1	0.02 172	0.01 454	0.00 1	0.18 379	0.19 129

DeepStereo_LL	4.05 428	0.71 263	3.52 231	0.51 174	0.20 135	3.25 324	11.21 597	6.34 278	4.96 288	9.04 473	16.44 517	4.92 360	7.28 510	8.29 418	3.84 414	0.00 1	0.02 172	0.01 454	0.00 1	0.18 379	0.19 129

PAM	4.07 430	0.44 128	6.47 445	1.97 395	1.18 386	10.83 539	1.64 460	10.66 431	4.55 264	6.54 350	4.69 259	16.99 559	6.88 501	4.07 202	1.63 284	0.00 1	0.68 421	0.00 1	0.77 575	0.10 271	1.24 440

AIO-Stereo-zeroshot1	4.10 431	1.65 460	13.34 552	2.14 415	1.84 458	4.03 397	0.98 415	13.13 512	4.97 291	4.53 270	11.37 453	9.85 477	1.97 302	4.88 233	2.74 378	0.03 348	0.90 466	0.00 1	1.11 587	0.84 556	1.72 504

ISRNet	4.11 432	0.88 312	6.63 451	3.46 545	2.64 507	2.11 197	0.26 217	7.72 349	6.60 362	11.29 536	17.98 539	8.21 446	2.60 332	6.81 316	4.72 447	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 248	0.25 175

ff1	4.11 432	0.98 345	7.03 466	1.64 330	1.07 359	2.84 279	0.47 265	5.55 220	10.56 485	6.68 360	9.59 412	5.66 386	3.87 397	11.33 526	11.69 552	0.00 1	1.13 546	0.00 1	0.19 394	0.11 287	1.88 531

FADNet-RVC-Resample	4.11 432	2.25 508	13.88 555	1.64 330	0.66 281	5.91 456	2.34 480	10.87 437	9.09 459	6.53 349	4.34 246	5.69 390	4.71 439	8.01 400	4.64 444	0.18 498	0.22 311	0.17 561	0.12 356	0.46 516	0.59 289

NLCA_NET_v2_RVC	4.11 432	1.53 450	6.87 462	3.04 521	3.33 530	4.34 416	0.59 309	11.36 453	7.92 424	8.98 470	7.98 372	9.72 474	3.82 392	7.92 394	4.43 436	0.15 477	0.02 172	0.03 506	0.03 289	0.07 220	0.14 81
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PAM_32	4.12 436	0.46 138	5.63 402	1.95 390	1.02 353	10.74 537	0.85 391	11.04 442	5.02 292	6.19 328	5.28 277	17.64 563	7.30 512	5.03 238	1.45 265	0.00 1	0.68 421	0.00 1	0.77 575	0.14 339	1.14 428

GwcNet-RSSM	4.13 437	1.71 467	6.25 436	2.50 479	1.93 468	2.39 220	1.49 453	9.59 399	8.71 447	6.66 359	15.04 505	8.47 458	3.84 394	6.87 317	6.74 481	0.00 1	0.00 1	0.04 516	0.00 1	0.29 467	0.15 94

UPFNet	4.17 438	0.83 288	5.51 392	2.49 478	3.36 533	7.13 484	2.60 483	10.52 428	7.16 392	8.76 464	7.83 365	7.85 442	3.41 374	8.60 443	7.04 487	0.01 187	0.02 172	0.00 1	0.00 1	0.12 306	0.17 113

DAS	4.18 439	0.53 182	6.20 432	2.20 425	3.69 543	2.78 273	3.12 503	8.69 368	10.29 479	9.39 488	12.80 481	4.58 346	7.20 508	9.08 469	2.70 372	0.02 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 166	0.34 209

UNet	4.19 440	0.87 310	7.18 472	2.00 403	3.22 525	9.55 518	0.31 230	10.11 412	6.22 343	7.98 425	6.82 336	10.42 487	5.77 475	7.28 348	5.83 466	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 271	0.12 71

AASNet	4.20 441	1.63 458	5.82 414	3.79 556	3.93 553	6.55 470	1.22 436	19.12 582	6.82 376	7.86 420	8.35 383	4.36 339	2.55 330	3.87 197	7.47 492	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.49 524	0.22 155

SepStereo	4.22 442	0.53 182	6.20 432	2.20 425	3.69 543	2.78 273	3.12 503	8.69 368	10.29 479	9.39 488	12.80 481	4.58 346	7.20 508	9.74 495	2.70 372	0.02 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 166	0.34 209

PS-NSSS	4.22 442	2.53 529	5.89 418	1.01 254	2.93 515	4.05 401	1.93 470	11.44 454	8.94 454	7.14 387	14.70 504	4.96 363	2.60 332	9.09 470	3.92 418	0.40 548	0.04 218	0.83 586	0.00 1	1.09 560	1.02 387

anonymousa	4.24 444	0.78 272	4.05 291	2.16 416	4.87 580	8.76 509	0.35 237	7.41 335	4.47 258	8.21 440	19.70 548	11.03 506	5.87 477	2.04 129	2.20 339	0.00 1	1.16 559	0.00 1	0.55 563	0.04 166	1.11 416

FADNet_RVC	4.24 444	2.32 521	14.23 559	1.18 270	0.79 308	5.64 447	0.60 310	11.50 456	7.19 396	3.68 245	8.08 379	4.14 326	4.06 406	10.29 512	7.47 492	0.36 544	0.44 355	0.18 562	0.47 554	0.93 558	1.23 438

UGAM	4.25 446	0.86 302	5.73 412	0.45 162	0.22 151	3.61 359	1.18 433	5.51 216	15.39 543	4.99 281	12.34 472	15.09 543	3.71 389	10.58 515	3.76 408	0.00 1	0.46 362	0.00 1	0.34 527	0.36 491	0.36 217

HSM	4.25 446	1.10 368	4.14 296	1.78 360	2.14 482	6.67 473	1.08 426	12.92 501	6.90 382	7.06 379	8.17 380	14.17 534	6.03 482	9.16 471	3.11 391	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 248	0.41 236

psm_up	4.33 448	1.34 415	4.43 319	2.27 445	2.62 504	5.29 438	3.30 513	11.49 455	6.89 380	8.05 433	8.06 377	10.09 483	11.10 559	7.12 340	3.76 408	0.24 522	0.01 132	0.00 1	0.00 1	0.20 399	0.37 218

coex_refinement	4.34 449	1.44 439	4.46 320	3.08 528	1.46 428	4.22 406	0.36 238	11.92 466	8.33 435	8.48 451	13.41 488	9.90 478	3.40 373	6.95 325	8.54 506	0.00 1	0.02 172	0.00 1	0.00 1	0.09 248	0.71 333

pcwnet_v2	4.36 450	0.46 138	9.07 516	1.43 306	1.10 369	3.41 338	0.40 248	13.44 520	14.60 536	10.29 509	14.22 498	5.82 397	2.97 348	6.75 310	2.29 353	0.01 187	0.05 227	0.04 516	0.02 272	0.17 368	0.61 294

FADNet-RVC	4.36 450	2.62 536	14.51 563	2.01 404	0.44 225	4.27 409	1.27 440	12.61 490	7.89 421	3.76 247	4.05 241	10.63 493	4.34 418	9.87 500	7.66 495	0.03 348	0.09 261	0.00 1	0.03 289	0.65 536	0.50 258

IGEV-BASED-STEREO-	4.37 452	25.82 616	26.88 604	0.56 183	0.08 23	1.46 122	0.53 288	2.17 11	2.15 123	0.67 132	0.73 100	0.23 120	0.20 84	1.58 105	0.80 121	11.76 621	0.38 344	0.00 1	0.08 324	1.75 578	9.67 615

HBP-ISP	4.37 452	1.56 451	4.59 339	2.23 432	1.29 409	7.87 493	3.96 521	11.80 463	10.91 496	8.06 435	14.45 501	3.38 284	4.87 444	9.27 476	2.53 360	0.14 474	0.06 233	0.00 1	0.01 250	0.08 233	0.30 197

DualNet (step1)	4.40 454	1.36 419	7.91 488	1.40 300	0.63 276	5.54 442	2.72 486	11.31 450	8.40 439	8.64 456	8.05 374	6.80 417	5.05 453	7.22 343	2.53 360	1.74 587	1.04 521	3.05 600	2.96 605	0.22 417	1.35 456

CSP-Net	4.40 454	1.70 465	4.90 358	1.82 368	1.04 355	12.96 559	2.25 478	13.75 528	6.34 347	9.64 494	8.99 391	8.31 449	3.24 357	8.45 435	4.32 433	0.01 187	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 429	0.06 39

HSM-Net_RVC	4.40 454	0.44 128	3.22 196	0.72 210	0.68 283	7.06 481	1.82 467	12.57 489	8.48 442	9.04 473	12.20 470	14.98 540	5.14 459	7.32 352	4.19 426	0.02 300	0.02 172	0.00 1	0.00 1	0.02 98	0.14 81
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ttt	4.41 457	0.70 259	3.95 281	2.53 484	2.01 474	4.34 416	0.41 251	13.09 511	11.69 510	7.20 393	12.20 470	4.15 327	3.35 369	9.54 486	10.11 532	0.07 431	1.11 541	0.00 1	0.19 394	0.10 271	1.47 464

MMNet	4.44 458	1.37 424	6.26 437	1.73 353	1.64 438	10.51 535	0.61 314	9.27 391	9.66 472	9.55 492	9.22 397	7.40 432	6.52 493	7.90 393	6.98 484	0.01 187	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 339	0.10 57

DSFCA	4.48 459	1.03 356	6.84 460	1.61 327	1.68 445	7.26 485	4.46 531	11.27 449	7.51 408	11.01 530	6.89 337	8.49 459	4.54 430	10.41 514	6.18 474	0.03 348	0.06 233	0.02 487	0.03 289	0.13 328	0.14 81

mmx	4.50 460	0.98 345	7.03 466	1.64 330	1.07 359	2.84 279	0.47 265	12.84 497	11.23 503	6.68 360	9.59 412	5.66 386	3.87 397	11.33 526	11.69 552	0.05 404	1.12 542	0.00 1	0.19 394	0.10 271	1.53 468

xxx	4.50 460	0.98 345	7.04 469	1.64 330	1.07 359	2.84 279	0.47 265	12.84 497	11.23 503	6.68 360	9.59 412	5.66 386	3.87 397	11.33 526	11.69 552	0.05 404	1.12 542	0.00 1	0.19 394	0.10 271	1.53 468

SACVNet	4.55 462	1.88 481	5.55 399	3.38 542	1.68 445	3.11 311	2.76 491	12.44 485	6.43 353	11.07 532	11.31 451	10.53 491	5.13 458	9.88 502	4.56 441	0.08 440	0.02 172	0.00 1	0.01 250	0.38 498	0.80 352

FADNet	4.55 462	2.35 523	13.60 553	1.87 373	0.80 311	4.74 430	0.75 361	14.47 541	12.41 515	4.07 258	5.45 288	9.64 472	5.03 450	8.86 456	4.82 448	0.20 506	0.04 218	0.07 532	0.05 312	1.27 567	0.40 225

ADLNet	4.56 464	1.19 387	5.52 398	3.81 560	3.59 540	6.98 479	2.40 481	12.01 469	7.96 425	10.52 513	9.67 416	8.26 448	4.98 449	6.59 297	6.93 483	0.01 187	0.01 132	0.00 1	0.01 250	0.22 417	0.55 272

HGLStereo	4.58 465	1.04 359	6.02 423	3.30 540	5.14 584	6.36 466	0.71 349	11.04 442	7.60 413	8.04 431	12.85 484	6.90 423	8.51 534	7.85 389	5.93 467	0.02 300	0.02 172	0.00 1	0.00 1	0.14 339	0.15 94

TDLM	4.58 465	1.79 479	5.03 365	2.45 475	1.32 414	4.04 399	7.15 573	11.60 460	11.46 507	6.91 370	12.69 479	5.94 398	5.03 450	9.74 495	3.80 413	0.67 565	0.00 1	0.01 454	0.05 312	0.23 429	1.78 515

delet	4.59 467	1.12 375	5.93 419	1.37 295	3.73 546	10.48 533	3.90 519	10.51 426	9.17 463	8.87 467	9.74 417	8.37 452	3.74 391	8.12 407	6.36 479	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 410	0.12 71

FTStereo	4.61 468	0.54 186	2.86 161	0.98 253	0.40 214	2.57 239	8.51 585	5.70 232	3.76 213	10.85 523	29.92 591	5.53 382	7.43 515	7.73 384	1.63 284	0.17 489	0.00 1	0.05 523	0.00 1	0.04 166	3.62 591

RAFT + AFF	4.63 469	2.28 514	7.43 480	1.51 317	2.38 493	5.81 454	6.49 562	10.74 433	8.53 443	7.75 415	8.95 390	7.47 433	6.68 499	9.17 473	5.06 454	0.08 440	0.47 364	0.00 1	0.01 250	0.66 537	1.03 391

ACV-stereo	4.65 470	1.22 397	10.49 537	2.22 429	1.05 356	12.62 557	1.24 438	6.70 301	7.36 404	3.22 233	5.18 272	16.59 555	10.02 549	8.18 409	6.19 475	0.06 418	0.14 288	0.01 454	0.00 1	0.12 306	0.40 225

CBMV_ROB	4.66 471	0.85 294	3.94 279	1.64 330	0.75 302	8.38 504	1.90 469	11.19 446	10.36 481	9.20 481	15.21 506	7.28 429	6.99 504	9.48 483	5.24 460	0.04 384	0.05 227	0.00 1	0.00 1	0.07 220	0.64 307

iResNet_ROB	4.67 472	1.77 477	5.93 419	2.47 477	0.95 342	3.78 380	0.36 238	15.65 554	17.36 557	8.75 463	11.23 450	7.05 427	4.60 433	8.94 462	4.23 429	0.01 187	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 359	0.15 94

CVANet_RVC	4.68 473	1.93 488	5.57 401	2.61 490	1.86 462	4.12 403	4.94 539	12.11 471	9.29 464	8.05 433	11.08 447	10.28 484	6.48 492	9.52 485	3.19 396	0.45 554	0.01 132	0.00 1	0.12 356	0.23 429	1.75 511

ADLNet2	4.72 474	1.44 439	6.68 455	3.03 519	3.90 552	6.80 474	2.91 495	11.67 461	9.63 470	7.99 427	9.89 419	9.75 475	5.32 467	7.70 382	7.13 488	0.01 187	0.03 201	0.00 1	0.00 1	0.26 444	0.22 155

iResNetv2_ROB	4.72 474	2.26 510	8.87 511	3.20 534	1.25 398	4.32 413	1.73 464	14.22 537	10.62 488	10.53 514	12.13 469	7.77 438	5.54 473	8.29 418	2.76 380	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.42 504	0.55 272

ssnet_v2	4.73 476	1.43 435	6.74 458	1.80 364	0.75 302	8.89 511	4.60 533	12.66 491	10.65 489	9.53 490	6.23 313	9.78 476	4.26 417	6.89 318	9.65 528	0.01 187	0.01 132	0.00 1	0.00 1	0.36 491	0.31 199

Anonymous_2	4.74 477	0.98 345	4.46 320	2.35 460	2.27 489	5.66 448	0.67 333	8.08 356	5.28 297	4.98 279	2.60 191	8.74 465	6.92 502	5.79 265	3.46 399	0.24 522	1.70 593	5.16 608	18.18 634	5.41 599	1.85 527

test_xeample	4.78 478	0.93 323	4.68 347	1.48 314	1.28 404	3.94 390	0.13 159	13.35 517	8.62 444	8.21 440	11.63 458	3.43 292	3.54 378	7.59 378	23.47 600	0.02 300	1.16 559	0.00 1	0.25 460	0.11 287	1.74 510

CRFU-Net	4.81 479	0.78 272	5.69 408	3.10 529	1.39 421	13.18 561	3.23 508	12.26 476	4.33 245	10.91 526	9.98 423	10.94 504	7.93 525	7.47 367	3.94 421	0.16 483	0.16 294	0.16 556	0.00 1	0.26 444	0.29 191

NVstereo2D	4.82 480	1.29 406	7.98 492	3.68 553	3.48 537	8.02 496	3.10 502	11.25 447	15.50 546	5.14 287	7.71 360	8.21 446	4.68 437	10.19 511	4.30 432	0.02 300	0.19 301	0.13 550	0.36 532	0.07 220	1.12 423

StereoDRNet-Refined	4.84 481	0.96 338	5.13 369	2.22 429	0.46 227	9.10 514	0.16 178	10.72 432	9.40 468	13.41 556	12.50 474	10.02 480	4.58 431	8.60 443	8.71 511	0.01 187	0.00 1	0.01 454	0.05 312	0.24 434	0.53 268
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DLCB_ROB	4.87 482	1.45 442	4.75 351	2.52 483	1.13 375	6.25 464	3.01 499	10.44 423	8.34 436	11.05 531	13.43 489	14.04 532	3.90 401	9.74 495	6.80 482	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 233	0.37 218

1111x	4.96 483	1.04 359	7.09 471	1.75 355	1.05 356	5.03 435	0.32 232	13.52 521	10.70 490	6.68 360	10.35 429	8.81 466	6.01 481	10.65 516	12.78 563	0.07 431	1.24 568	0.00 1	0.33 523	0.11 287	1.75 511

RASNet	5.00 484	1.19 387	5.69 408	3.68 553	4.80 578	5.04 436	1.29 443	10.26 416	8.99 456	5.89 311	11.65 459	10.55 492	9.76 548	9.96 506	10.32 537	0.20 506	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 248	0.73 338

dad	5.10 485	2.61 534	6.76 459	1.23 274	0.14 96	2.85 290	0.36 238	7.98 354	14.88 538	10.84 522	17.06 526	15.59 545	3.29 360	7.24 345	4.39 435	1.20 577	0.10 267	4.02 605	0.49 557	0.20 399	0.69 326

CBFPSM	5.12 486	1.48 444	16.22 570	1.81 365	1.14 376	11.16 542	2.90 494	7.99 355	6.75 373	6.55 351	5.00 267	15.05 542	8.78 538	7.52 372	8.90 514	0.04 384	0.02 172	0.00 1	0.00 1	0.42 504	0.67 323

LL-Strereo	5.14 487	2.29 517	8.95 512	1.26 280	5.05 582	3.66 366	1.40 448	10.33 418	8.98 455	8.71 461	8.24 382	10.70 496	11.10 559	12.66 550	5.36 461	0.05 404	1.35 582	0.00 1	0.00 1	0.38 498	2.23 567

xxxx	5.16 488	0.86 302	4.86 354	1.96 393	1.22 393	7.56 492	0.07 117	14.67 543	9.15 462	6.55 351	9.87 418	9.30 468	3.47 376	8.07 405	22.20 595	0.05 404	1.16 559	0.00 1	0.26 482	0.10 271	1.76 513

PA-Net	5.40 489	2.35 523	9.55 527	2.75 498	2.21 484	8.74 508	3.92 520	13.05 506	13.35 529	7.30 402	7.98 372	8.08 443	6.39 489	11.17 524	9.30 521	0.02 300	0.03 201	0.00 1	0.03 289	0.16 359	1.55 473
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
SGM-Forest	5.40 489	0.84 291	4.19 303	1.43 306	0.68 283	10.12 527	6.41 561	12.13 472	11.86 512	11.50 540	14.43 500	11.62 512	5.20 460	9.93 505	6.16 473	0.16 483	0.04 218	0.00 1	0.00 1	0.08 233	1.24 440
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
AANet_RVC	5.41 491	2.61 534	8.17 494	2.25 438	1.30 411	2.27 209	1.64 460	10.82 436	18.54 564	8.01 429	18.09 540	8.39 456	3.31 363	11.37 529	8.98 517	1.15 576	0.38 344	0.02 487	0.00 1	0.17 368	0.70 330

PSMNet_ROB	5.41 491	2.45 526	7.39 477	2.36 462	1.90 465	10.11 526	6.54 563	16.32 561	7.59 412	6.84 369	10.83 444	12.06 520	4.13 410	8.73 450	10.24 535	0.02 300	0.01 132	0.01 454	0.11 350	0.26 444	0.40 225

TCMNet	5.54 493	2.53 529	10.92 540	4.50 579	6.58 591	8.90 512	1.31 445	11.59 459	8.68 446	7.24 395	12.74 480	8.37 452	4.65 436	9.30 477	10.83 546	0.11 463	0.19 301	0.31 574	0.09 336	0.84 556	1.07 397

GASNet	5.62 494	5.76 581	12.05 544	5.03 584	2.08 480	3.77 378	1.53 455	12.92 501	11.62 509	9.64 494	7.40 354	8.58 461	7.54 517	14.76 567	8.25 503	0.02 300	0.15 291	0.00 1	0.00 1	0.81 555	0.52 266

YMNet	5.84 495	2.29 517	10.08 531	3.80 557	4.45 566	10.40 530	0.88 401	10.81 434	7.17 394	14.28 565	16.67 522	11.58 510	4.41 419	8.51 438	9.37 523	0.12 465	0.35 338	0.11 541	0.08 324	0.79 551	0.62 299

YMNet_1	5.84 495	2.29 517	10.08 531	3.80 557	4.45 566	10.40 530	0.88 401	10.81 434	7.17 394	14.28 565	16.67 522	11.58 510	4.41 419	8.51 438	9.37 523	0.12 465	0.35 338	0.11 541	0.08 324	0.79 551	0.62 299

222	5.93 497	0.88 312	4.58 338	1.76 357	0.98 346	6.02 460	0.08 125	14.45 540	8.89 452	9.53 490	11.77 462	3.88 312	4.23 416	8.26 412	39.96 632	0.03 348	1.12 542	0.00 1	0.24 447	0.11 287	1.73 507

CBMV	5.97 498	1.52 448	4.51 327	1.99 400	0.53 255	10.02 524	6.94 570	13.27 515	13.80 533	13.08 554	15.93 513	11.36 508	8.11 528	9.82 498	7.27 489	0.08 440	0.15 291	0.00 1	0.00 1	0.30 470	0.74 342
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
PSMNet-RUCA	6.00 499	5.79 582	14.15 558	10.30 602	7.63 597	6.94 476	1.89 468	12.74 493	10.95 497	4.10 260	11.72 460	4.77 352	1.72 293	8.74 451	5.09 456	1.88 591	0.12 277	4.77 606	0.71 572	5.10 598	0.82 354

fast-acv-ft	6.00 499	1.95 491	7.88 487	2.35 460	1.85 460	13.61 565	1.76 466	8.44 361	10.12 476	11.22 534	20.57 552	14.41 538	7.55 518	8.11 406	8.83 512	0.10 458	0.09 261	0.16 556	0.07 321	0.68 540	0.35 214

StereoDRNet	6.02 501	2.40 525	8.22 496	3.43 543	4.43 565	10.57 536	4.21 524	19.44 585	11.24 505	12.86 549	8.06 377	11.64 513	4.79 442	8.65 448	9.32 522	0.01 187	0.10 267	0.00 1	0.03 289	0.34 486	0.69 326

iinet-f	6.21 502	2.11 501	28.74 609	2.13 414	1.38 420	11.62 547	1.49 453	7.64 345	7.19 396	7.77 416	14.38 499	10.49 488	7.79 522	7.76 386	12.90 564	0.03 348	0.03 201	0.05 523	0.00 1	0.67 538	0.12 71

DRN-Test	6.23 503	1.51 446	7.53 481	3.07 527	3.69 543	12.17 554	3.23 508	20.80 599	11.11 502	12.64 548	13.02 485	10.91 503	5.26 461	8.49 437	10.12 533	0.05 404	0.05 227	0.04 516	0.04 308	0.28 459	0.65 310

NCCL2	6.27 504	2.46 527	7.00 464	2.36 462	1.11 370	9.48 517	11.14 596	13.01 505	10.40 483	9.94 501	9.49 409	22.11 589	7.42 514	9.90 504	8.56 507	0.01 187	0.00 1	0.02 487	0.03 289	0.20 399	0.73 338

APVNet	6.28 505	2.46 527	10.09 533	3.51 548	3.97 556	12.15 553	1.75 465	20.08 595	6.73 371	6.92 376	13.45 490	10.75 498	6.29 488	11.86 536	14.34 575	0.05 404	0.02 172	0.11 541	0.03 289	0.63 534	0.34 209

ETE_ROB	6.28 505	2.60 533	9.22 520	1.71 347	0.84 318	6.44 467	6.78 567	13.16 513	8.80 450	13.01 552	15.93 513	21.01 587	6.18 485	10.97 518	8.11 500	0.04 384	0.01 132	0.00 1	0.02 272	0.16 359	0.70 330

test_sample9	6.40 507	1.36 419	7.91 488	1.40 300	0.63 276	5.54 442	2.72 486	11.31 450	8.40 439	8.64 456	8.05 374	6.80 417	5.05 453	12.52 546	13.17 565	1.74 587	25.14 641	3.05 600	2.96 605	0.22 417	1.35 456

MaskLacGwcNet_RVC	6.42 508	6.12 584	6.53 448	4.29 573	3.61 541	15.41 570	4.13 522	12.36 480	7.32 403	7.60 410	8.51 385	8.97 467	2.64 334	10.17 510	3.72 406	8.16 609	2.40 602	2.00 597	0.11 350	8.55 607	5.84 601

DANet	6.46 509	1.58 454	9.58 529	4.10 566	3.99 558	9.13 515	1.34 446	10.37 420	7.76 416	13.76 560	15.66 509	16.14 551	7.03 506	13.07 553	13.62 572	0.19 501	0.12 277	0.02 487	0.02 272	0.15 355	1.61 476
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
XPNet_ROB	6.46 509	1.88 481	7.41 479	2.81 503	0.95 342	6.45 468	6.82 568	13.58 522	8.80 450	15.50 571	15.86 511	19.59 578	7.12 507	11.41 530	9.86 529	0.02 300	0.04 218	0.00 1	0.03 289	0.20 399	0.79 351

NaN_ROB	6.51 511	2.25 508	8.77 506	1.69 343	1.79 452	9.71 521	10.94 594	16.20 559	16.13 550	13.04 553	8.86 387	11.77 514	5.94 479	12.88 551	8.01 498	0.05 404	0.13 284	0.07 532	0.20 408	0.32 482	1.50 467

Wz-Net-LNSev-Ref	6.52 512	2.21 507	12.10 545	2.75 498	3.28 527	10.03 525	3.05 500	12.31 478	11.52 508	10.10 504	21.36 555	11.51 509	7.30 512	11.56 532	10.61 540	0.09 452	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 233	0.51 263

DISCO	6.58 513	0.98 345	6.44 444	3.75 555	1.18 386	11.19 543	3.29 512	12.92 501	16.72 553	7.27 398	11.74 461	17.34 561	6.60 494	19.59 593	11.59 551	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.45 513	0.50 258

z-ln-s-r	6.62 514	2.20 506	17.98 578	1.77 359	2.00 473	3.38 336	2.61 484	8.63 366	13.06 526	7.07 381	25.89 580	8.73 463	7.60 520	12.16 543	18.56 584	0.01 187	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 482	0.49 256

Syn2CoEx	6.70 515	3.69 561	12.14 546	2.78 501	1.68 445	8.36 502	3.21 507	18.59 577	12.66 518	8.86 466	20.79 553	10.52 489	10.54 555	9.68 489	8.70 510	0.01 187	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.69 543	1.00 382

RYNet	6.82 516	1.51 446	7.35 476	1.79 361	4.52 571	16.68 575	4.41 530	14.19 536	17.43 558	11.64 542	7.86 366	15.03 541	8.81 539	10.10 508	14.16 574	0.04 384	0.13 284	0.15 553	0.05 312	0.08 233	0.53 268

S-Stereo	6.85 517	0.93 323	10.76 539	3.34 541	3.51 538	6.55 470	6.01 554	13.75 528	23.86 586	9.65 497	15.54 508	11.81 515	8.24 529	8.59 442	11.23 548	0.13 470	0.16 294	0.00 1	0.42 549	0.14 339	2.39 571

GANet	6.86 518	1.78 478	5.98 422	3.05 522	1.12 373	10.12 527	9.38 589	13.41 519	8.67 445	11.46 538	29.87 590	13.94 531	8.25 530	12.06 540	6.33 478	0.40 548	0.06 233	0.16 556	0.33 523	0.18 379	0.59 289

GwcNet	6.95 519	2.89 545	13.32 551	2.82 505	5.53 586	11.76 548	2.14 477	14.95 547	17.69 560	10.83 521	18.14 541	10.83 501	6.66 497	9.83 499	10.19 534	0.03 348	0.06 233	0.03 506	0.08 324	0.64 535	0.66 320

FINET	6.96 520	2.98 546	13.77 554	3.20 534	4.81 579	9.65 519	9.90 592	13.68 526	23.91 587	8.28 442	13.70 491	5.36 377	5.83 476	10.79 517	8.05 499	0.90 571	1.43 583	0.11 541	0.38 542	0.48 521	1.98 546

GANetREF_RVC	6.97 521	3.59 558	9.14 518	4.00 563	0.40 214	13.17 560	11.27 600	15.95 557	17.51 559	10.62 516	10.66 441	12.15 521	7.97 526	13.18 554	5.04 453	0.45 554	0.00 1	0.01 454	0.15 368	3.47 594	0.60 291
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
FAT-Stereo	6.98 522	0.79 274	7.57 482	2.54 487	1.80 453	6.16 462	4.33 529	19.16 583	18.82 565	10.75 519	17.08 527	18.23 568	13.56 573	9.25 475	8.44 504	0.03 348	0.16 294	0.01 454	0.10 343	0.14 339	0.65 310

LALA_ROB	7.02 523	2.54 531	8.51 498	1.53 321	0.96 344	9.96 523	8.71 586	16.70 563	12.68 519	12.99 551	13.90 496	24.47 592	5.40 469	11.61 534	9.50 525	0.04 384	0.05 227	0.00 1	0.02 272	0.17 368	0.65 310

DGSMNet	7.10 524	3.49 555	15.11 566	4.36 576	4.41 564	8.94 513	6.25 558	15.10 549	14.28 535	8.15 438	14.51 503	10.08 481	5.38 468	11.04 520	7.95 497	1.49 583	2.00 598	1.79 595	1.68 601	2.43 585	3.48 587

Wz-Net-LNSev	7.12 525	2.75 539	18.64 580	1.70 346	4.16 560	12.79 558	6.72 565	13.74 527	13.57 530	11.14 533	17.31 532	11.90 519	8.50 533	8.96 464	9.94 530	0.00 1	0.01 132	0.00 1	0.00 1	0.18 379	0.34 209

edge stereo	7.12 525	1.19 387	7.83 486	2.32 456	2.46 497	6.90 475	3.26 511	15.58 553	12.52 516	15.68 573	18.34 543	21.83 588	13.05 569	11.53 531	8.68 509	0.04 384	0.06 233	0.11 541	0.03 289	0.30 470	0.63 305

DeepPrunerF	7.18 527	3.58 557	25.29 600	4.27 572	7.20 595	3.78 380	4.64 534	14.03 533	20.86 576	8.85 465	10.57 437	7.35 430	7.88 524	12.16 543	10.66 543	0.25 525	0.16 294	0.29 573	0.43 551	0.77 550	0.65 310

xyz-stereo	7.36 528	0.68 248	38.77 622	0.30 127	0.07 15	31.97 613	0.19 193	5.13 190	2.13 122	10.90 525	24.34 571	6.05 399	8.02 527	12.01 539	6.06 468	0.01 187	0.02 172	0.35 576	0.00 1	0.09 248	0.16 103

RGC	7.40 529	2.77 541	7.71 484	4.43 578	4.87 580	8.88 510	2.96 497	16.05 558	12.76 523	11.96 546	19.57 547	18.32 569	11.57 565	13.89 561	9.58 527	0.83 570	0.02 172	0.24 570	0.41 548	0.40 502	0.77 346

test_for_model	7.41 530	28.34 621	2.84 159	22.38 618	16.53 620	3.40 337	0.91 407	6.72 302	4.54 262	8.04 431	2.84 198	1.04 203	0.43 156	0.86 40	0.60 59	9.67 613	3.31 617	0.00 1	0.08 324	26.60 627	9.03 609

RP	7.41 530	1.90 486	7.33 474	4.26 571	5.25 585	6.64 472	3.46 514	12.44 485	16.23 551	10.36 510	23.00 565	18.72 570	16.59 584	11.10 521	8.47 505	1.10 575	0.02 172	0.12 548	0.16 371	0.43 508	0.65 310

NCC-stereo	7.43 532	2.28 514	8.58 501	3.28 538	4.48 568	8.34 498	4.27 526	20.45 597	13.66 531	9.17 479	17.52 534	16.49 553	14.31 579	13.71 557	8.95 515	1.73 585	0.12 277	0.01 454	0.50 558	0.21 410	0.60 291

Abc-Net	7.43 532	2.28 514	8.58 501	3.28 538	4.48 568	8.34 498	4.27 526	20.45 597	13.66 531	9.17 479	17.52 534	16.49 553	14.31 579	13.71 557	8.95 515	1.73 585	0.12 277	0.01 454	0.50 558	0.21 410	0.60 291
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ccnet	7.45 534	1.89 485	7.71 484	3.18 532	2.35 491	12.19 555	6.14 557	18.95 579	9.36 467	13.33 555	20.38 550	16.00 550	9.10 546	10.10 508	15.40 580	0.44 552	0.34 334	0.25 571	0.25 460	0.48 521	1.18 431

Nwc_Net	7.54 535	1.91 487	8.71 504	4.16 568	3.42 535	10.77 538	2.00 472	20.33 596	12.19 513	9.10 476	24.04 570	17.67 564	13.58 574	12.14 542	9.12 519	0.94 573	0.00 1	0.00 1	0.02 272	0.22 417	0.41 236

NLCSM	7.55 536	3.10 547	14.26 560	2.31 453	3.75 548	8.59 506	5.77 550	24.05 609	6.89 380	8.69 460	13.38 487	19.27 575	4.63 435	20.68 595	13.17 565	0.02 300	0.10 267	0.00 1	0.00 1	0.68 540	1.65 482

psmorigin	7.74 537	2.19 505	18.99 582	2.51 480	0.89 327	7.08 483	2.74 489	11.25 447	7.90 422	20.49 588	22.36 563	20.16 580	11.95 566	13.84 559	10.61 540	0.04 384	0.18 299	0.06 527	0.24 447	0.27 456	1.07 397

ADCRef	7.76 538	2.31 520	19.09 583	2.82 505	3.29 528	11.88 550	3.06 501	11.52 457	10.89 495	13.69 559	25.85 579	8.20 445	8.89 541	8.95 463	22.66 596	0.16 483	0.08 253	0.16 556	0.34 527	0.47 518	0.91 366

w-ln-seven-2	7.81 539	3.17 548	25.87 602	2.09 409	1.12 373	8.35 501	3.84 517	12.83 496	16.45 552	13.88 561	21.42 556	11.83 516	11.07 558	11.91 537	10.62 542	0.03 348	0.19 301	0.00 1	0.02 272	0.37 494	1.13 426

SDNR	7.97 540	2.75 539	16.90 575	2.28 448	0.94 339	45.23 628	0.43 257	9.30 394	10.84 493	10.71 518	25.30 577	5.51 381	4.47 423	11.98 538	7.58 494	0.15 477	0.14 288	0.00 1	0.04 308	2.27 584	2.65 578

anonymity	8.04 541	4.13 567	12.86 548	7.43 596	13.11 614	8.34 498	2.02 473	18.21 574	7.55 411	13.88 561	9.27 401	10.63 493	7.79 522	11.57 533	6.06 468	6.25 604	5.59 630	3.71 604	3.28 609	3.27 592	5.78 600

CC-Net-ROB	8.09 542	10.11 603	9.03 514	4.07 564	3.74 547	15.24 569	4.84 538	18.44 575	10.87 494	6.73 366	14.03 497	7.54 434	4.68 437	11.61 534	3.98 422	6.59 605	2.54 606	16.51 616	1.19 590	7.88 606	2.20 562

Wz-Net-MNSev	8.12 543	3.18 549	18.07 579	2.63 491	3.36 533	17.82 582	9.40 590	12.89 500	15.44 545	13.95 563	18.21 542	14.38 536	7.75 521	12.50 545	11.45 550	0.46 556	0.03 201	0.00 1	0.01 250	0.26 444	0.58 286

pmcnn	8.17 544	1.70 465	11.49 542	3.18 532	3.07 519	9.66 520	6.06 556	13.60 523	17.71 561	15.23 570	24.02 568	27.61 600	8.81 539	10.36 513	9.51 526	0.08 440	0.08 253	0.00 1	0.00 1	0.31 477	0.87 361

stereogan	8.18 545	1.32 412	9.05 515	3.59 550	4.00 559	20.16 591	3.13 505	17.25 568	20.16 572	10.68 517	19.19 545	20.56 586	10.70 557	14.74 566	7.00 485	0.34 542	0.04 218	0.21 567	0.08 324	0.70 545	0.65 310

SQANet	8.22 546	4.42 571	7.19 473	12.11 607	9.77 606	11.80 549	3.23 508	12.00 468	6.60 362	8.59 455	11.52 455	10.97 505	5.31 466	11.10 521	4.20 427	9.56 612	2.29 601	10.51 612	1.61 600	13.06 614	8.49 608

SuperB	8.29 547	3.96 565	24.92 598	2.96 514	1.33 415	9.83 522	4.15 523	10.92 441	29.79 598	11.86 543	12.51 475	6.07 400	6.97 503	11.13 523	14.73 576	0.15 477	0.11 272	0.35 576	0.26 482	12.64 612	1.11 416

AF-Net	8.37 548	2.16 504	9.01 513	3.65 552	4.58 574	9.40 516	2.63 485	17.71 570	21.32 578	10.38 511	24.51 573	20.43 583	16.67 585	12.54 548	10.76 545	0.70 567	0.00 1	0.12 548	0.00 1	0.47 518	0.42 241

CSAN	8.41 549	2.86 544	9.35 523	2.43 472	0.82 316	13.59 564	11.68 602	15.80 556	21.98 582	14.71 567	16.46 519	18.00 566	14.42 581	13.68 556	10.10 531	0.10 458	0.13 284	0.15 553	0.19 394	0.43 508	1.28 448

test_sample8	8.50 550	1.36 419	7.91 488	1.40 300	0.63 276	5.54 442	2.72 486	12.78 495	6.78 374	17.61 580	9.29 404	24.63 593	19.17 591	12.52 546	13.17 565	1.74 587	25.14 641	3.05 600	2.96 605	0.22 417	1.35 456

PWCDC_ROB	8.50 550	4.40 570	9.57 528	6.16 593	4.54 573	10.46 532	1.03 419	15.30 550	28.16 595	10.88 524	30.88 595	6.96 426	11.31 562	14.57 564	10.40 538	3.10 598	0.02 172	0.00 1	0.00 1	1.55 573	0.63 305

G-Net	8.60 552	1.93 488	12.59 547	6.04 591	3.66 542	25.93 600	4.26 525	10.35 419	8.05 428	19.71 585	24.73 574	14.15 533	15.49 582	11.30 525	10.69 544	0.50 562	0.46 362	0.19 564	0.25 460	0.80 553	0.91 366

ADCP+	8.60 552	2.78 542	17.44 576	1.69 343	4.27 562	16.95 578	5.29 544	13.38 518	12.52 516	13.57 558	17.57 536	10.86 502	11.28 561	18.43 588	23.91 605	0.03 348	0.05 227	0.01 454	0.18 388	0.47 518	1.31 450

PWC_ROB	8.89 554	4.49 572	15.62 568	2.92 511	4.49 570	7.89 495	1.23 437	17.29 569	20.00 570	16.54 576	28.06 585	14.37 535	11.98 568	14.93 568	15.43 581	0.47 559	0.00 1	0.05 523	0.00 1	0.67 538	1.31 450

aanetorigin	9.02 555	3.75 562	28.68 608	2.16 416	3.86 550	5.84 455	5.40 547	5.93 255	10.39 482	28.12 605	31.02 596	15.98 549	13.74 575	9.38 479	12.55 560	0.25 525	0.22 311	0.22 568	0.24 447	1.24 565	1.47 464

PASM	9.11 556	5.68 580	25.06 599	4.33 574	4.18 561	7.01 480	8.48 583	12.37 481	20.95 577	13.49 557	15.37 507	18.80 571	11.52 564	14.70 565	12.70 561	0.93 572	1.19 564	0.32 575	1.21 591	1.66 575	2.22 566

UDG	9.12 557	10.06 602	6.35 442	10.06 600	9.64 605	10.48 533	2.33 479	12.73 492	10.19 477	8.33 443	10.27 427	16.70 556	10.47 554	8.33 425	9.07 518	4.28 600	2.59 608	18.90 618	3.83 612	11.35 609	6.50 604

MDST_ROB	9.13 558	1.31 409	10.16 535	4.36 576	2.48 499	28.66 608	7.64 577	19.96 590	14.97 539	27.53 604	24.02 568	9.47 469	5.27 462	16.31 576	8.61 508	0.63 563	0.19 301	0.00 1	0.00 1	0.08 233	0.90 363

FBW_ROB	9.17 559	2.08 499	10.31 536	2.51 480	1.66 443	13.22 562	6.04 555	23.09 606	20.11 571	19.55 583	15.80 510	18.97 574	11.96 567	19.34 590	11.38 549	0.66 564	0.30 327	2.15 598	0.90 579	1.15 564	2.16 560

XQC	9.46 560	4.84 575	18.88 581	4.07 564	3.09 521	15.97 573	6.65 564	16.26 560	26.63 592	12.63 547	12.35 473	15.75 546	10.62 556	16.48 577	21.19 591	0.44 552	0.96 484	0.05 523	0.32 519	1.10 561	0.99 379

GCST	9.50 561	17.91 612	6.18 431	53.02 636	11.57 610	10.95 540	0.20 198	7.71 348	7.12 391	9.83 500	4.71 260	4.87 358	1.49 271	9.87 500	2.06 330	8.70 610	0.07 248	22.79 620	0.40 545	6.66 603	3.86 594

Consistency-Raft	9.58 562	5.11 576	13.00 549	5.61 587	8.92 604	4.03 397	5.07 542	19.73 589	24.90 590	11.32 537	29.86 589	13.36 528	6.16 484	8.00 397	13.47 570	0.67 565	0.34 334	1.81 596	4.36 615	12.23 610	3.62 591

MSMD_ROB	9.73 563	1.43 435	5.42 387	1.81 365	0.42 222	16.83 576	4.30 528	14.29 539	15.34 542	23.06 592	40.17 615	25.63 597	22.62 603	13.37 555	8.85 513	0.48 561	0.03 201	0.00 1	0.00 1	0.13 328	0.47 252

RTSC	9.87 564	4.34 569	16.44 572	4.60 581	2.38 493	12.54 556	0.75 361	18.19 573	37.31 616	16.16 575	15.86 511	13.32 527	7.56 519	20.93 598	23.50 601	0.34 542	1.07 530	0.02 487	0.35 530	0.71 546	0.99 379

Wz-Net-SNSev	9.92 565	8.01 594	26.42 603	2.26 441	1.85 460	8.36 502	14.30 610	18.01 572	21.68 579	10.78 520	23.95 566	16.84 557	8.60 535	15.59 572	19.76 590	0.01 187	0.03 201	0.01 454	0.00 1	0.52 527	1.34 455

DDUNet	10.03 566	12.17 608	8.24 497	13.02 608	11.73 611	10.32 529	3.76 516	12.27 477	8.35 437	9.64 494	13.89 495	16.48 552	6.67 498	9.50 484	7.00 485	6.80 606	3.45 620	21.10 619	4.33 614	12.78 613	9.12 610

ADCPNet	10.18 567	3.40 554	33.24 614	2.38 465	1.74 448	17.75 581	7.65 578	13.20 514	13.03 525	14.09 564	21.72 559	19.36 576	11.40 563	15.43 571	23.00 598	0.28 534	1.15 558	0.39 580	1.48 596	0.68 540	2.21 563

WCMA_ROB	10.20 568	1.99 495	9.33 522	3.01 517	2.46 497	15.78 572	7.67 579	12.75 494	15.41 544	25.08 602	33.42 603	27.06 599	19.86 593	13.87 560	12.47 559	1.28 579	0.38 344	0.18 562	0.20 408	0.28 459	1.54 470

PDISCO_ROB	10.27 569	2.79 543	13.30 550	10.58 604	9.96 607	22.78 594	5.99 552	20.01 591	28.57 596	11.88 544	14.49 502	20.54 584	4.92 446	17.01 582	10.29 536	5.79 603	0.42 350	0.14 552	0.13 362	2.53 587	3.25 583

MFN_U_SF_DS_RVC	10.36 570	5.37 578	16.61 574	2.95 513	3.02 518	24.75 597	15.44 612	14.68 544	19.73 568	19.77 586	23.97 567	16.98 558	8.40 531	17.58 585	9.23 520	1.59 584	1.75 594	0.16 556	2.63 603	0.75 548	1.85 527

SHD	10.45 571	3.67 560	14.03 557	4.81 582	4.52 571	11.93 551	1.66 463	21.36 603	38.40 618	18.84 582	21.72 559	17.63 562	13.07 570	15.65 574	17.71 583	0.36 544	1.09 533	0.01 454	0.32 519	0.50 525	1.67 490

FCDSN-DC	10.72 572	1.16 381	5.01 364	2.16 416	1.31 413	17.46 580	4.80 537	17.79 571	19.87 569	25.02 600	32.85 599	33.57 609	23.52 608	16.80 579	12.13 555	0.11 463	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 248	0.76 345
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ADCL	10.77 573	3.23 550	21.50 589	2.26 441	1.96 472	23.65 595	9.07 587	14.69 545	24.88 589	15.21 569	27.20 582	12.68 525	14.02 578	16.94 581	24.43 607	0.26 528	0.18 299	0.74 584	0.67 570	0.80 553	1.02 387

SGM_RVC	10.77 573	1.11 371	4.66 343	2.66 493	0.41 219	21.03 592	6.87 569	20.02 592	15.54 547	25.86 603	24.97 576	33.59 610	20.51 596	20.89 597	14.78 577	0.31 538	0.26 324	0.22 568	0.26 482	0.43 508	1.01 383
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MSAF-DinoV2	10.81 575	5.90 583	16.35 571	3.91 562	2.57 503	8.73 507	4.64 534	14.74 546	22.45 584	10.92 527	18.73 544	29.19 602	17.54 587	23.14 606	29.42 619	0.36 544	0.15 291	0.25 571	0.80 577	2.89 591	3.52 590

DPSNet	10.88 576	2.57 532	20.40 587	2.24 436	1.90 465	24.92 598	17.00 622	21.35 602	28.61 597	12.87 550	13.74 493	17.01 560	20.14 595	15.36 569	14.01 573	0.81 569	0.98 499	0.20 565	0.65 568	1.30 568	1.54 470

w-ln-seven	10.89 577	4.13 567	29.29 611	2.40 470	2.62 504	15.68 571	5.09 543	18.55 576	34.46 608	21.14 590	26.71 581	15.16 544	9.01 545	12.97 552	19.34 588	0.05 404	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.54 529	0.71 333

ADCMid	10.97 578	4.49 572	23.66 594	2.53 484	2.52 502	11.46 545	6.31 559	15.31 551	12.85 524	23.57 596	22.99 564	17.92 565	21.04 598	19.57 592	28.05 616	0.47 559	0.43 352	1.10 589	1.32 593	1.73 577	2.10 552

z-mn7	11.06 579	5.25 577	22.57 591	2.37 464	1.74 448	19.71 588	5.54 549	14.08 534	35.39 613	10.07 503	36.03 609	15.76 547	10.23 552	22.26 603	18.95 586	0.04 384	0.01 132	0.00 1	0.00 1	0.45 513	0.68 325

FC-DCNN	11.29 580	1.01 354	5.50 391	2.25 438	1.65 441	18.23 584	5.36 546	18.99 580	20.65 574	28.95 606	34.83 606	33.83 611	23.18 606	17.04 583	13.37 569	0.17 489	0.01 132	0.02 487	0.02 272	0.10 271	0.70 330

FC-DCNN v2	11.44 581	0.98 345	5.39 385	2.28 448	1.65 441	18.84 586	5.41 548	19.66 587	20.80 575	29.20 607	35.39 608	34.37 613	23.46 607	17.13 584	13.18 568	0.17 489	0.01 132	0.02 487	0.01 250	0.08 233	0.69 326

SANet	11.48 582	3.34 552	13.93 556	2.40 470	1.01 351	16.49 574	12.16 605	20.05 594	37.28 615	19.62 584	28.04 584	25.61 596	20.10 594	14.43 563	12.39 558	0.10 458	0.06 233	0.03 506	0.06 319	0.76 549	1.73 507

zh-mn7	11.74 583	7.51 591	34.00 615	1.96 393	1.02 353	13.44 563	2.89 492	13.67 524	34.35 606	22.18 591	39.79 614	12.33 522	10.28 553	20.97 599	18.78 585	0.30 536	0.01 132	0.00 1	0.01 250	0.45 513	0.91 366

AnyNet_C32	11.82 584	7.08 587	25.83 601	4.55 580	5.88 589	16.92 577	16.97 621	14.14 535	18.11 563	16.87 577	21.66 558	14.78 539	13.87 577	23.54 608	31.83 623	0.24 522	0.28 325	0.35 576	0.53 562	1.35 569	1.71 503

zh-sn7	11.83 585	8.57 595	35.78 617	2.64 492	2.36 492	11.60 546	8.25 582	14.25 538	19.40 567	17.10 579	32.57 598	14.39 537	18.76 589	24.15 609	24.76 608	0.04 384	0.14 288	0.00 1	0.01 250	0.62 533	1.33 452

MeshStereo	11.94 586	1.88 481	5.24 374	2.11 413	1.44 426	20.09 590	4.95 540	21.74 605	16.75 554	33.10 612	35.07 607	39.28 619	22.72 604	19.45 591	13.59 571	0.19 501	0.06 233	0.02 487	0.00 1	0.46 516	0.65 310
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-TNSev	12.01 587	11.86 607	38.26 621	2.81 503	1.82 456	18.12 583	11.31 601	16.67 562	21.73 580	15.06 568	17.17 528	19.72 579	20.69 597	20.68 595	21.41 593	0.04 384	0.06 233	0.00 1	0.16 371	0.74 547	1.93 538

otaku	12.35 588	8.64 596	9.11 517	13.56 609	10.98 608	26.23 601	7.22 574	19.45 586	19.26 566	11.92 545	17.90 538	20.21 581	8.91 542	16.06 575	6.09 470	9.77 614	2.50 605	13.23 613	1.90 602	14.61 615	9.41 613

Ntro	12.91 589	9.95 601	10.01 530	14.12 611	12.55 613	26.31 602	6.76 566	19.04 581	22.03 583	10.23 507	16.26 516	20.22 582	10.06 550	16.81 580	7.93 496	10.16 616	2.55 607	15.19 615	2.86 604	15.27 616	9.93 616

MFN_U_SF_RVC	13.54 590	4.69 574	28.43 607	4.24 570	2.50 500	24.26 596	5.99 552	28.23 615	20.18 573	24.06 599	29.38 588	30.35 605	16.92 586	20.98 600	21.39 592	1.35 580	1.13 546	1.02 587	1.41 595	1.88 580	2.50 576

WZ-Net	13.61 591	5.57 579	42.84 625	3.89 561	3.19 524	19.90 589	15.44 612	15.67 555	32.04 601	16.13 574	28.69 586	22.17 590	15.84 583	21.40 601	26.87 611	0.75 568	0.01 132	0.01 454	0.03 289	0.51 526	1.20 434

ADCS	13.76 592	6.46 585	30.74 612	3.62 551	2.93 515	14.28 567	11.22 599	20.02 592	34.42 607	23.20 593	25.42 578	19.51 577	19.62 592	24.54 610	33.88 626	0.27 533	0.23 315	0.37 579	0.19 394	1.47 571	2.84 579

MultiAttention	14.02 593	0.52 178	4.06 292	2.43 472	1.86 462	58.14 643	83.76 647	19.31 584	15.21 541	8.39 445	21.24 554	13.23 526	2.52 329	33.74 620	8.16 501	0.20 506	0.06 233	0.72 583	0.98 584	2.74 590	3.13 582

MFMNet_re	14.09 594	9.67 600	20.31 586	10.40 603	7.62 596	21.38 593	17.49 624	21.36 603	31.95 600	23.70 597	29.22 587	18.87 572	27.41 614	14.27 562	11.16 547	2.85 596	1.51 590	0.41 581	0.28 499	4.88 596	7.10 605

EDNetEfficient	14.14 595	6.71 586	56.12 631	2.99 516	3.58 539	5.38 440	8.49 584	9.35 396	33.24 602	40.73 623	30.21 592	18.04 567	22.92 605	12.13 541	26.26 610	0.16 483	0.24 318	0.07 532	1.15 588	2.58 588	2.39 571

LSM	14.85 596	7.41 590	36.29 619	7.76 598	43.77 639	11.24 544	12.14 604	16.73 564	23.72 585	23.73 598	32.92 600	18.89 573	13.31 572	16.60 578	12.37 557	0.26 528	0.86 461	0.11 541	0.43 551	1.24 565	17.26 633

SAMSARA	15.67 597	3.89 564	14.48 562	13.77 610	7.92 600	38.69 622	73.90 646	21.22 601	24.66 588	17.04 578	13.86 494	30.01 604	13.07 570	18.07 587	17.48 582	0.23 520	1.46 586	0.07 532	0.40 545	0.99 559	2.15 559

SPS-STEREO	15.83 598	7.38 589	14.92 565	11.63 606	11.77 612	25.30 599	7.12 572	25.20 611	17.06 556	32.24 611	30.34 593	31.63 607	22.59 602	25.67 611	21.97 594	7.71 608	4.50 626	3.35 603	1.56 599	6.97 605	7.72 607
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PVD	16.41 599	3.98 566	16.04 569	5.38 585	4.59 576	19.44 587	7.28 575	28.88 617	49.27 629	31.53 610	43.72 621	30.36 606	32.17 621	26.70 613	23.19 599	0.25 525	1.48 588	0.04 516	0.59 565	0.52 527	2.87 580

ACVNet-4b	16.48 600	23.07 614	14.73 564	16.69 613	15.18 617	31.83 612	7.30 576	19.71 588	27.82 594	11.54 541	22.10 562	31.68 608	8.96 544	18.88 589	7.28 490	11.04 618	2.65 609	24.93 623	5.02 617	18.57 619	10.67 619

AnyNet_C01	16.99 601	12.34 609	60.47 633	4.88 583	3.11 523	31.77 611	16.79 619	18.60 578	17.96 562	18.62 581	38.50 612	24.03 591	19.00 590	30.59 617	35.18 628	0.29 535	0.56 385	0.45 582	0.48 555	2.70 589	3.40 585

MSC_U_SF_DS_RVC	17.08 602	7.98 593	24.37 597	6.82 595	2.93 515	39.68 624	16.11 614	25.46 612	34.93 609	34.13 614	34.20 604	29.20 603	24.94 610	23.01 605	19.39 589	2.79 595	2.87 612	1.18 591	1.53 598	6.78 604	3.31 584

NVStereoNet_ROB	17.22 603	8.76 597	16.47 573	7.52 597	8.42 602	13.75 566	11.07 595	24.24 610	26.67 593	31.00 608	46.49 624	34.88 614	27.06 613	22.72 604	23.61 602	6.83 607	4.32 625	6.32 610	10.37 626	4.39 595	9.57 614
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SGM+DAISY	17.25 604	9.46 599	22.74 592	10.11 601	11.40 609	28.98 609	13.74 608	21.15 600	16.85 555	31.39 609	34.79 605	34.05 612	24.24 609	26.23 612	19.31 587	8.79 611	7.56 634	4.88 607	3.93 613	6.07 601	9.33 611

LE_ROB	17.31 605	2.62 536	14.26 560	4.20 569	1.80 453	17.40 579	9.70 591	15.38 552	55.92 634	63.97 644	40.81 617	35.50 615	39.26 627	15.64 573	28.51 617	0.06 418	0.11 272	0.13 550	0.21 416	0.14 339	0.51 263

ELAS_RVC	17.82 606	3.60 559	11.92 543	6.63 594	5.73 587	30.34 610	19.64 625	26.92 613	35.06 610	40.79 624	41.32 619	37.31 617	31.61 617	30.54 616	22.93 597	1.97 593	2.40 602	1.28 592	1.27 592	1.71 576	3.51 589
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	17.99 607	3.49 555	11.19 541	6.14 592	5.79 588	34.89 618	17.28 623	28.75 616	30.47 599	40.80 625	45.79 623	39.04 618	32.05 620	27.63 614	24.30 606	1.88 591	2.41 604	1.09 588	1.48 596	1.83 579	3.48 587
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DispFullNet	18.06 608	27.03 619	34.90 616	22.68 619	20.79 623	15.03 568	3.18 506	16.95 567	26.06 591	20.48 587	16.91 524	20.55 585	18.37 588	23.48 607	12.16 556	5.31 602	2.91 613	31.24 628	8.09 624	22.63 623	12.44 624

EDNetEfficientorigin	18.25 609	14.44 610	99.41 654	1.72 352	1.00 349	12.07 552	6.97 571	13.67 524	35.06 610	38.59 622	37.10 611	27.03 598	27.46 615	15.38 570	26.92 612	0.05 404	0.08 253	0.15 553	0.62 566	3.33 593	3.92 595

SGM-ForestM	18.61 610	3.38 553	10.14 534	3.44 544	2.24 488	34.17 617	15.39 611	29.44 619	33.93 603	38.55 621	41.08 618	53.64 629	36.76 624	34.82 622	27.16 613	1.25 578	1.81 597	0.74 584	1.01 585	0.61 532	2.61 577

RainbowNet	18.69 611	27.15 620	22.03 590	18.76 615	15.00 616	27.97 607	10.17 593	27.99 614	34.19 605	15.53 572	27.53 583	25.33 594	13.80 576	19.86 594	10.59 539	14.50 627	3.57 621	23.85 622	5.03 618	18.49 618	12.41 623

ACVNet_1	19.51 612	26.19 618	15.50 567	17.71 614	15.28 618	26.46 603	9.36 588	29.16 618	34.18 604	25.06 601	24.89 575	37.18 616	21.93 601	17.80 586	15.03 578	11.08 619	2.83 610	25.29 624	5.06 619	19.11 620	11.14 620

RTS	19.64 613	10.42 604	87.01 641	5.88 588	6.82 592	41.73 625	16.69 617	16.80 565	41.90 623	23.44 594	32.96 601	13.79 529	21.49 599	38.85 627	30.84 620	0.46 556	0.70 428	0.00 1	0.09 336	1.13 562	1.70 500

RTSA	19.64 613	10.42 604	87.01 641	5.88 588	6.82 592	41.73 625	16.69 617	16.80 565	41.90 623	23.44 594	32.96 601	13.79 529	21.49 599	38.85 627	30.84 620	0.46 556	0.70 428	0.00 1	0.09 336	1.13 562	1.70 500

coex-ft	20.15 615	20.03 613	87.93 643	1.81 365	1.77 450	18.77 585	13.73 607	13.28 516	41.87 622	60.24 640	39.04 613	28.27 601	30.39 616	12.57 549	28.66 618	0.20 506	0.23 315	0.04 516	0.30 511	1.52 572	2.34 570

MANE	20.98 616	3.23 550	8.81 507	5.96 590	6.96 594	33.07 615	13.20 606	35.43 622	38.86 619	44.72 629	52.41 633	53.20 628	41.84 630	34.74 621	27.45 614	1.87 590	2.27 600	1.54 594	10.18 625	0.69 543	3.11 581

BEATNet-Init1	24.70 617	11.33 606	44.28 626	5.48 586	3.94 554	47.60 632	22.33 628	34.94 621	40.01 621	48.11 632	49.98 629	59.86 633	43.17 631	39.48 629	31.77 622	1.37 581	1.76 596	1.17 590	1.17 589	2.44 586	3.85 593

DLNR-FE	24.96 618	51.28 637	90.78 645	97.84 652	97.06 651	1.40 115	0.12 149	23.22 608	3.55 194	1.21 183	2.93 204	0.72 188	0.32 118	7.09 334	2.60 366	38.66 637	1.33 580	0.00 1	0.29 506	77.21 650	1.68 494

DLNR_Zeroshot_test	24.96 618	51.28 637	90.69 644	97.84 652	97.22 653	1.40 115	0.12 149	23.19 607	3.55 194	1.21 183	2.95 206	0.72 188	0.31 111	7.09 334	2.61 367	38.70 638	1.32 574	0.00 1	0.29 506	77.04 649	1.68 494

MonStereo1	26.12 620	23.67 615	28.83 610	25.65 620	21.14 627	27.92 606	7.71 580	30.33 620	39.72 620	34.88 618	47.54 626	50.64 624	34.90 622	29.59 615	27.89 615	13.50 624	1.31 573	26.73 625	6.07 623	28.49 631	15.85 629

ACVNet_2	27.45 621	30.56 625	27.90 605	20.72 616	15.55 619	37.22 620	14.00 609	49.32 635	65.88 643	43.17 626	56.99 637	51.90 625	26.98 612	21.46 602	15.38 579	10.77 617	2.85 611	23.12 621	3.62 611	20.08 621	11.47 621

MADNet+	27.96 622	35.32 628	91.41 646	21.04 617	8.86 603	49.25 634	47.41 642	36.98 623	37.84 617	21.00 589	30.83 594	25.41 595	34.95 623	46.51 635	51.54 641	3.04 597	3.33 618	1.48 593	1.05 586	5.85 600	6.05 602

IMH-64-1	28.06 623	29.98 622	19.46 584	32.15 623	20.98 624	27.68 604	16.66 615	47.31 629	44.85 626	34.14 615	50.94 630	41.49 620	31.67 618	37.53 623	23.88 603	14.17 625	2.96 614	34.45 630	11.15 627	26.12 625	13.75 625

IMH-64	28.06 623	29.98 622	19.46 584	32.15 623	20.98 624	27.68 604	16.66 615	47.31 629	44.85 626	34.14 615	50.94 630	41.49 620	31.67 618	37.53 623	23.88 603	14.17 625	2.96 614	34.45 630	11.15 627	26.12 625	13.75 625

JetBlue	29.99 625	17.24 611	55.64 630	16.24 612	21.08 626	62.07 644	33.14 635	40.60 625	35.73 614	34.59 617	40.67 616	57.18 632	43.54 632	51.46 640	52.18 642	2.72 594	4.58 628	2.86 599	3.53 610	10.57 608	14.11 627

WAO-7	30.22 626	25.83 617	23.33 593	33.10 625	14.36 615	36.98 619	22.41 629	52.85 639	64.46 641	43.76 627	59.24 639	52.31 626	45.69 634	32.82 618	32.60 624	11.16 620	5.49 629	13.76 614	12.60 631	12.36 611	9.38 612

IMH	30.65 627	30.30 624	21.09 588	34.89 627	21.75 629	33.16 616	16.91 620	49.53 636	52.50 630	38.41 620	55.10 636	45.13 622	40.36 629	41.57 630	25.66 609	14.74 628	3.36 619	35.43 632	11.69 629	27.31 630	14.16 628

PWCK	31.62 628	45.59 634	49.67 628	30.49 621	7.80 598	42.91 627	29.73 634	45.45 628	44.44 625	47.41 630	36.92 610	47.86 623	26.79 611	41.90 631	33.36 625	22.77 632	4.56 627	29.89 627	5.13 620	29.43 632	10.36 618

TorneroNet-64	33.32 629	33.28 626	33.07 613	35.14 628	21.25 628	48.02 633	21.13 626	43.47 627	58.77 635	33.36 613	46.64 625	62.00 636	38.19 625	44.82 634	35.07 627	15.02 629	3.59 622	35.81 633	12.20 630	29.45 633	16.17 630

Dean	35.52 630	40.12 632	27.99 606	30.63 622	17.33 621	45.80 631	11.68 602	57.61 644	76.54 647	63.70 643	60.65 640	66.93 642	49.40 637	38.12 625	40.28 633	12.18 622	3.73 623	28.86 626	5.94 622	20.69 622	12.16 622

WAO-6	35.59 631	37.89 631	17.67 577	37.86 629	24.46 631	37.85 621	21.49 627	49.01 634	67.96 644	44.22 628	48.08 627	53.02 627	53.39 639	33.67 619	36.83 630	26.05 635	7.83 635	43.19 637	21.76 637	30.18 634	19.37 636

LVE	35.84 632	41.54 633	36.25 618	33.36 626	18.92 622	53.05 639	27.99 633	53.17 642	64.93 642	47.63 631	61.58 641	54.25 630	38.72 626	38.72 626	35.50 629	16.36 631	6.23 631	31.51 629	14.04 632	25.01 624	18.07 634

TorneroNet	36.02 633	35.25 627	36.33 620	38.44 630	22.19 630	50.72 637	24.42 632	48.39 632	54.53 632	38.03 619	53.44 634	62.83 639	44.79 633	47.68 637	42.11 636	15.69 630	3.97 624	37.25 634	15.05 633	30.83 635	18.40 635

WAO-8	38.93 634	36.84 629	23.97 595	43.96 631	24.48 632	45.73 629	22.62 630	53.10 640	75.66 645	53.86 637	66.14 645	62.39 637	55.11 641	43.01 632	40.67 634	22.98 633	7.22 632	37.53 635	19.49 635	27.04 629	16.83 631

Venus	38.93 634	36.84 629	23.97 595	43.96 631	24.48 632	45.73 629	22.62 630	53.10 640	75.66 645	53.86 637	66.17 646	62.39 637	55.11 641	43.01 632	40.67 634	22.98 633	7.22 632	37.53 635	19.49 635	27.02 628	16.83 631

UNDER WATER	45.99 636	49.80 636	68.56 636	49.99 635	32.13 635	55.35 641	39.50 637	41.12 626	52.90 631	50.69 633	45.18 622	67.79 644	58.75 644	51.93 642	50.97 640	30.59 636	14.03 637	51.66 639	37.15 638	40.27 637	31.35 637

UNDER WATER-64	46.01 637	48.25 635	68.05 635	44.59 633	28.11 634	57.02 642	43.78 640	40.20 624	48.80 628	52.08 636	42.95 620	67.22 643	57.71 643	48.98 639	49.57 639	40.01 639	17.98 638	52.15 640	39.41 640	38.99 636	34.41 638

notaker	48.05 638	55.94 639	50.90 629	56.89 639	40.29 636	38.96 623	33.86 636	47.82 631	55.70 633	57.55 639	57.48 638	60.22 634	59.71 645	54.64 643	43.27 637	41.13 640	19.86 639	57.61 641	37.79 639	50.95 639	40.33 639

ktn	49.32 639	58.11 640	40.16 623	59.92 640	43.22 638	49.79 636	42.99 639	48.56 633	60.67 637	51.59 634	54.51 635	55.34 631	52.65 638	47.92 638	37.91 631	57.88 644	24.79 640	63.00 644	43.57 641	52.51 640	41.31 640

DPSimNet_ROB	54.45 640	65.73 644	47.00 627	54.49 637	46.37 640	55.34 640	56.47 643	56.18 643	59.04 636	64.57 645	51.76 632	64.01 640	54.49 640	47.54 636	67.21 646	63.21 645	27.86 643	58.04 642	51.28 644	46.61 638	51.87 644

KSHMR	56.07 641	64.25 643	40.47 624	74.89 642	49.63 641	49.42 635	45.46 641	57.71 645	63.52 639	61.65 642	61.67 642	71.88 645	47.67 636	51.47 641	44.57 638	54.67 643	62.25 645	66.31 645	54.18 645	53.03 642	46.75 642

HanzoNet	57.16 642	60.12 641	60.00 632	55.77 638	42.11 637	51.98 638	41.93 638	52.07 637	61.47 638	65.98 646	65.90 644	72.11 646	70.14 646	71.11 646	61.13 644	64.31 646	34.72 644	62.27 643	50.86 643	52.83 641	46.33 641

JetRed	61.44 643	61.87 642	83.02 640	46.49 634	56.73 643	83.63 645	65.09 644	59.75 646	64.22 640	69.50 647	69.26 647	66.24 641	47.62 635	61.80 644	74.60 647	45.99 641	66.40 647	46.67 638	45.27 642	63.49 643	51.22 643

LRCNet_RVC	66.47 644	66.44 645	69.02 637	71.60 641	54.27 642	32.21 614	2.93 496	63.19 647	21.83 581	82.02 648	90.16 649	83.59 647	72.13 647	69.45 645	53.25 643	95.47 653	64.21 646	95.15 653	95.27 653	72.59 644	74.60 646

TCMNet-wrong-test	67.37 645	85.99 648	81.87 639	95.65 649	94.75 650	89.54 646	85.95 648	52.26 638	35.23 612	51.69 635	62.14 643	60.40 635	40.29 628	77.33 647	64.52 645	48.91 642	9.04 636	69.84 647	68.02 646	91.10 653	82.88 652

MADNet++	82.81 646	81.73 647	74.64 638	87.71 648	82.67 647	93.35 647	70.27 645	86.39 651	82.88 648	93.51 652	86.62 648	86.40 648	81.37 648	88.21 649	88.63 648	86.59 651	84.23 651	72.14 648	68.69 647	78.88 651	81.36 650

tt	83.10 647	0.43 118	99.97 656	79.27 646	93.14 649	100.00 658	100.00 658	100.00 661	99.89 655	60.55 641	48.44 628	99.98 660	99.96 657	99.98 660	100.00 661	91.80 652	99.82 656	73.67 652	73.25 648	86.43 652	55.39 645

xxxxx1	85.58 648	90.37 649	96.61 649	76.69 643	80.77 644	97.50 651	96.92 652	85.57 648	88.66 649	88.63 649	91.64 650	94.27 650	93.09 649	90.03 650	91.91 649	70.77 647	70.62 648	73.61 649	81.26 650	72.90 645	79.86 647

tt_ll	85.58 648	90.37 649	96.61 649	76.69 643	80.77 644	97.50 651	96.92 652	85.57 648	88.66 649	88.63 649	91.64 650	94.27 650	93.09 649	90.03 650	91.91 649	70.77 647	70.62 648	73.61 649	81.26 650	72.90 645	79.86 647

ff	85.58 648	90.37 649	96.61 649	76.69 643	80.77 644	97.50 651	96.92 652	85.57 648	88.66 649	88.63 649	91.64 650	94.27 650	93.09 649	90.03 650	91.91 649	70.77 647	70.62 648	73.61 649	81.26 650	72.90 645	79.86 647

USTest	87.45 651	75.67 646	64.78 634	81.43 647	83.22 648	99.90 657	99.97 656	99.47 656	99.59 654	98.27 653	99.02 655	90.91 649	98.36 654	83.71 648	98.28 655	79.81 650	95.66 652	69.62 646	73.61 649	75.15 648	82.65 651

PML	97.69 652	100.00 658	96.50 648	97.85 654	97.35 654	99.77 656	99.36 655	96.92 652	96.34 652	100.00 660	96.52 653	97.41 654	99.61 655	100.00 661	95.46 652	99.99 659	97.44 653	100.00 657	96.08 654	99.13 655	88.02 653

MEDIAN_ROB	98.44 653	99.70 653	99.34 653	97.13 650	97.06 651	96.94 649	95.91 651	97.71 654	97.33 653	98.78 656	98.91 654	99.19 655	98.13 653	96.94 653	96.99 654	99.97 657	99.18 654	100.00 657	99.99 658	99.70 656	99.83 655

HaxPig	98.85 654	99.94 655	95.36 647	99.99 657	99.98 656	94.12 648	94.52 649	99.12 655	99.96 656	99.96 659	99.99 657	99.98 660	99.89 656	98.16 654	96.14 653	99.98 658	99.99 658	100.00 657	99.99 658	99.99 659	99.95 658

Anonymous_1	99.01 655	99.91 654	99.85 655	97.31 651	99.09 655	100.00 658	100.00 658	99.59 658	99.96 656	99.29 658	99.86 656	99.55 657	99.99 658	99.30 655	99.76 656	95.67 654	99.58 655	97.24 654	98.56 655	97.36 654	98.34 654

test_example2	99.38 656	99.98 657	99.99 657	100.00 660	99.98 656	99.73 655	99.99 657	96.99 653	100.00 658	100.00 660	100.00 658	96.49 653	96.74 652	99.97 657	99.96 657	100.00 661	99.97 657	98.68 655	99.11 656	100.00 660	100.00 662

AVERAGE_ROB	99.63 657	99.96 656	98.88 652	100.00 660	100.00 658	98.16 654	95.64 650	100.00 661	100.00 658	100.00 660	100.00 658	100.00 662	100.00 659	100.00 661	99.99 658	100.00 661	100.00 659	100.00 657	100.00 660	100.00 660	100.00 662

DPSMNet_ROB	99.90 658	100.00 658	99.99 657	99.99 657	100.00 658	100.00 658	100.00 658	99.98 659	100.00 658	98.37 654	100.00 658	99.81 658	100.00 659	99.97 657	99.99 658	100.00 661	100.00 659	100.00 657	100.00 660	100.00 660	99.99 659

DGTPSM_ROB	99.90 658	100.00 658	99.99 657	99.99 657	100.00 658	100.00 658	100.00 658	99.98 659	100.00 658	98.37 654	100.00 658	99.81 658	100.00 659	99.97 657	99.99 658	99.99 659	100.00 659	100.00 657	100.00 660	100.00 660	99.99 659

DPSM_ROB	99.94 660	100.00 658	100.00 660	99.74 655	100.00 658	100.00 658	100.00 658	100.00 661	100.00 658	100.00 660	100.00 658	100.00 662	100.00 659	100.00 661	100.00 661	99.08 655	100.00 659	100.00 657	100.00 660	99.98 657	99.94 656

DPSM	99.94 660	100.00 658	100.00 660	99.74 655	100.00 658	100.00 658	100.00 658	100.00 661	100.00 658	100.00 660	100.00 658	100.00 662	100.00 659	100.00 661	100.00 661	99.08 655	100.00 659	100.00 657	100.00 660	99.98 657	99.94 656

RAFT-FEzeroshot	100.00 662	100.00 658	100.00 660	100.00 660	100.00 658	100.00 658	100.00 658	100.00 661	100.00 658	100.00 660	100.00 658	100.00 662	100.00 659	100.00 661	100.00 661	100.00 661	100.00 659	100.00 657	100.00 660	100.00 660	100.00 662

RAFT-FE	100.00 662	100.00 658	100.00 660	100.00 660	100.00 658	100.00 658	100.00 658	100.00 661	100.00 658	100.00 660	100.00 658	100.00 662	100.00 659	100.00 661	100.00 661	100.00 661	100.00 659	100.00 657	100.00 660	100.00 660	100.00 662

FlowAnything	100.00 662	100.00 658	100.00 660	100.00 660	100.00 658	100.00 658	100.00 658	100.00 661	100.00 658	100.00 660	100.00 658	100.00 662	100.00 659	100.00 661	100.00 661	100.00 661	100.00 659	100.00 657	100.00 660	100.00 660	100.00 662

Selective-RAFT-Error	100.00 662	100.00 658	100.00 660	100.00 660	100.00 658	100.00 658	100.00 658	100.00 661	100.00 658	100.00 660	100.00 658	100.00 662	100.00 659	100.00 661	100.00 661	100.00 661	100.00 659	100.00 657	100.00 660	100.00 660	100.00 662

CasAABBNet	100.00 662	100.00 658	100.00 660	100.00 660	100.00 658	100.00 658	100.00 658	100.00 661	100.00 658	100.00 660	100.00 658	100.00 662	100.00 659	100.00 661	100.00 661	100.00 661	100.00 659	100.00 657	100.00 660	100.00 660	100.00 662

LSM0	100.00 662	100.00 658	100.00 660	100.00 660	100.00 658	100.00 658	100.00 658	100.00 661	100.00 658	100.00 660	100.00 658	100.00 662	100.00 659	100.00 661	100.00 661	100.00 661	100.00 659	100.00 657	100.00 660	100.00 660	99.99 659

GS-Stereo							0.70 344	5.97 258	2.69 135	0.60 109	0.80 107	0.43 162	0.48 164	1.20 72	0.90 165	0.03 348	0.95 479	0.00 1	0.51 560	0.18 379	2.12 553

FSD					0.96 344	0.57 7	0.06 108	3.77 91	1.37 85	0.28 7	0.26 76	1.64 227	0.13 50	1.06 61	0.59 55	0.02 300	1.12 542	0.00 1	0.00 1	0.01 42

ccccc		96.47 652		100.00 660	100.00 658	97.29 650		99.52 657		99.28 657		99.32 656		99.92 656		100.00 661	100.00 659	99.95 656	99.77 657	100.00 660

Low-res two-view benchmark