Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

FlowAnything_test	0.25 3	0.41 114	0.71 1	0.28 90	0.17 59	0.37 40	0.20 74	0.39 15	0.28 2	0.25 41	0.20 15	0.21 55	0.17 27	0.28 6	0.26 75	0.13 292	0.10 129	0.14 347	0.16 296	0.17 166	0.16 56

LGtest1	0.26 4	0.43 128	0.82 2	0.23 20	0.21 138	0.31 16	0.11 2	0.36 9	0.43 55	0.24 34	0.18 7	0.16 28	0.14 10	0.30 11	0.28 98	0.10 108	0.16 242	0.08 28	0.06 8	0.10 48	0.42 241

1w_stereo	0.35 29	0.28 5	0.86 3	0.24 30	0.17 59	0.44 86	0.22 116	0.60 149	0.43 55	0.27 67	0.30 86	0.14 8	0.26 146	0.61 176	0.25 60	0.07 4	0.79 415	0.07 1	0.06 8	0.08 17	0.79 408

SGD-Stereo	0.23 2	0.31 26	0.87 4	0.23 20	0.11 1	0.40 55	0.16 31	0.33 6	0.40 40	0.20 8	0.19 11	0.18 38	0.17 27	0.38 56	0.17 1	0.11 197	0.06 1	0.08 28	0.07 30	0.10 48	0.09 3

rvit_stereo_0083	0.28 7	0.37 84	0.88 5	0.28 90	0.18 77	0.28 8	0.22 116	0.40 20	0.58 161	0.25 41	0.30 86	0.27 106	0.27 161	0.38 56	0.25 60	0.14 329	0.12 176	0.13 311	0.10 119	0.13 89	0.14 34

FoundationStereo	0.61 250	0.37 84	0.91 6	1.96 551	2.40 558	0.20 3	0.16 31	0.26 1	0.86 438	0.16 1	0.12 2	0.19 43	0.17 27	0.58 164	0.32 145	0.10 108	2.98 564	0.08 28	0.06 8	0.07 1	0.20 88

111111	0.39 58	0.28 5	0.93 7	0.33 189	0.42 368	0.43 79	0.13 7	0.48 64	0.39 34	0.24 34	0.31 97	0.18 38	0.17 27	0.43 85	0.23 33	0.09 44	1.32 483	0.08 28	0.06 8	0.25 318	1.00 459

LG-Stereo_L2	0.29 8	0.42 118	0.97 8	0.36 256	0.25 202	0.31 16	0.22 116	0.40 20	0.28 2	0.19 5	0.12 2	0.13 1	0.12 3	0.44 89	0.23 33	0.08 15	0.49 365	0.08 28	0.06 8	0.08 17	0.58 335

LG-Stereo_L1	0.30 11	0.42 118	0.97 8	0.35 237	0.28 245	0.28 8	0.21 98	0.39 15	0.30 4	0.19 5	0.12 2	0.13 1	0.12 3	0.45 91	0.22 16	0.08 15	0.71 410	0.08 28	0.06 8	0.08 17	0.51 299

2w_stereo	0.35 29	0.30 20	0.99 10	0.23 20	0.13 11	0.41 61	0.20 74	0.54 106	0.37 17	0.28 74	0.23 41	0.13 1	0.23 108	0.69 210	0.24 43	0.06 1	1.07 447	0.07 1	0.19 343	0.07 1	0.64 358

castereo	0.34 23	0.48 158	1.00 11	0.25 42	0.29 253	0.41 61	0.27 240	0.76 218	0.49 87	0.23 25	0.30 86	0.24 76	0.31 210	0.29 9	0.29 109	0.09 44	0.20 284	0.09 73	0.31 434	0.12 72	0.44 265

3.75w	0.33 18	0.27 3	1.02 12	0.22 10	0.21 138	0.44 86	0.16 31	0.47 59	0.33 6	0.25 41	0.21 22	0.13 1	0.18 46	0.54 149	0.24 43	0.08 15	1.14 456	0.07 1	0.08 51	0.07 1	0.56 325

IGEV	0.36 38	0.34 59	1.03 13	0.21 4	0.24 193	0.42 74	0.16 31	0.38 14	0.41 42	0.37 109	0.22 32	0.14 8	0.12 3	0.63 183	0.40 201	0.08 15	0.73 412	0.08 28	0.53 514	0.09 30	0.52 306

MLG-Stereo_test3	0.31 12	0.44 141	1.03 13	0.48 370	0.40 350	0.36 36	0.13 7	0.39 15	0.46 71	0.28 74	0.19 11	0.17 33	0.12 3	0.25 3	0.18 2	0.09 44	0.53 374	0.08 28	0.06 8	0.09 30	0.45 270

monsters	0.39 58	0.39 101	1.04 15	0.24 30	0.32 290	0.42 74	0.13 7	0.49 68	0.35 10	0.27 67	0.21 22	0.14 8	0.15 17	0.60 171	0.43 219	0.09 44	1.09 450	0.07 1	0.70 532	0.07 1	0.65 361

GIP-stereo	0.61 250	0.68 243	1.05 16	0.95 489	1.46 532	0.42 74	0.17 40	0.69 188	0.49 87	0.19 5	0.24 45	0.23 66	0.18 46	0.95 285	0.59 296	0.10 108	1.33 484	0.08 28	0.06 8	0.18 191	2.21 540

2.5w	0.40 69	0.31 26	1.07 17	0.23 20	0.16 37	0.39 52	0.19 60	0.50 82	0.39 34	0.23 25	0.23 41	0.13 1	0.17 27	0.73 227	0.24 43	0.07 4	1.53 510	0.07 1	0.46 498	0.07 1	0.92 442

monsterstereo	0.40 69	0.43 128	1.07 17	0.26 59	0.27 231	0.39 52	0.14 15	0.55 116	0.37 17	0.28 74	0.27 66	0.14 8	0.13 8	0.67 202	0.44 225	0.07 4	1.12 454	0.07 1	0.81 542	0.08 17	0.53 312

MonSter	0.47 122	0.29 8	1.07 17	0.22 10	0.18 77	0.51 140	0.14 15	0.49 68	0.35 10	0.26 57	0.18 7	0.15 16	0.11 2	0.88 269	0.47 241	0.06 1	2.11 543	0.07 1	0.81 542	0.07 1	1.01 460

2.25w	0.42 82	0.30 20	1.12 20	0.22 10	0.15 26	0.36 36	0.13 7	0.45 45	0.37 17	0.26 57	0.27 66	0.14 8	0.19 59	0.91 274	0.36 180	0.07 4	1.38 489	0.07 1	0.67 531	0.07 1	0.91 438

Former-RAFT_DAM_RVC	0.52 165	0.51 177	1.12 20	0.26 59	0.22 151	0.46 99	0.20 74	1.10 486	1.33 522	3.13 563	0.33 112	0.22 58	0.20 74	0.34 35	0.26 75	0.11 197	0.09 99	0.11 195	0.09 82	0.17 166	0.21 95

rvit_stereo_0081	0.29 8	0.46 152	1.13 22	0.28 90	0.17 59	0.32 19	0.22 116	0.45 45	0.58 161	0.25 41	0.26 60	0.26 95	0.22 92	0.36 49	0.25 60	0.14 329	0.10 129	0.11 195	0.10 119	0.13 89	0.11 14

rvit_stereo_0082	0.29 8	0.46 152	1.13 22	0.28 90	0.17 59	0.32 19	0.22 116	0.45 45	0.58 161	0.25 41	0.26 60	0.26 95	0.22 92	0.36 49	0.25 60	0.14 329	0.10 129	0.11 195	0.10 119	0.13 89	0.11 14

3.5w_stereo	0.34 23	0.33 51	1.17 24	0.21 4	0.15 26	0.40 55	0.14 15	0.46 52	0.36 15	0.23 25	0.25 53	0.15 16	0.19 59	0.80 251	0.24 43	0.07 4	1.02 443	0.07 1	0.07 30	0.07 1	0.52 306

asd	0.36 38	0.28 5	1.21 25	0.23 20	0.19 108	0.41 61	0.14 15	0.37 12	0.34 8	0.26 57	0.21 22	0.15 16	0.19 59	0.91 274	0.20 7	0.10 108	1.14 456	0.07 1	0.08 51	0.08 17	0.71 383

DilatedVolume-Stereo	0.35 29	0.38 94	1.21 25	0.26 59	0.20 124	0.41 61	0.18 52	0.43 33	0.38 24	0.37 109	0.35 126	0.29 121	0.24 114	0.64 190	0.55 279	0.09 44	0.19 269	0.08 28	0.11 167	0.12 72	0.50 292

DEFOM-Stereo_RVC	0.32 16	0.40 108	1.21 25	0.35 237	0.16 37	0.29 11	0.16 31	0.59 142	0.56 147	0.20 8	0.20 15	0.17 33	0.26 146	0.40 67	0.38 194	0.09 44	0.08 45	0.08 28	0.25 394	0.12 72	0.43 249

DEFOM-Stereo	0.26 4	0.61 216	1.22 28	0.24 30	0.14 17	0.49 122	0.18 52	0.31 3	0.31 5	0.20 8	0.18 7	0.15 16	0.14 10	0.42 83	0.19 5	0.08 15	0.06 1	0.08 28	0.06 8	0.09 30	0.16 56

asda	0.41 74	0.31 26	1.23 29	0.22 10	0.17 59	0.43 79	0.16 31	0.46 52	0.38 24	0.25 41	0.20 15	0.15 16	0.20 74	0.99 287	0.23 33	0.10 108	1.49 504	0.07 1	0.23 381	0.08 17	0.88 434

xyz-stereo-finetune	0.37 48	0.90 337	1.23 29	0.22 10	0.12 4	0.53 167	0.26 222	0.57 129	0.58 161	0.30 85	0.33 112	0.29 121	0.24 114	0.60 171	0.62 310	0.09 44	0.08 45	0.10 128	0.08 51	0.13 89	0.14 34

4.5_new	0.39 58	0.29 8	1.25 31	0.22 10	0.16 37	0.40 55	0.17 40	0.43 33	0.37 17	0.27 67	0.22 32	0.15 16	0.14 10	1.04 295	0.23 33	0.09 44	1.49 504	0.07 1	0.14 250	0.09 30	0.62 347

4.5w-stereo	0.39 58	0.29 8	1.25 31	0.22 10	0.16 37	0.40 55	0.17 40	0.43 33	0.37 17	0.27 67	0.22 32	0.15 16	0.14 10	1.04 295	0.23 33	0.09 44	1.49 504	0.07 1	0.14 250	0.09 30	0.62 347

3.25w_new	0.39 58	0.30 20	1.27 33	0.21 4	0.22 151	0.37 40	0.14 15	0.46 52	0.38 24	0.25 41	0.21 22	0.16 28	0.19 59	0.71 219	0.23 33	0.07 4	1.41 494	0.07 1	0.35 464	0.07 1	0.80 411

3.25w	0.39 58	0.30 20	1.27 33	0.21 4	0.22 151	0.37 40	0.14 15	0.46 52	0.38 24	0.25 41	0.21 22	0.16 28	0.19 59	0.71 219	0.23 33	0.07 4	1.41 494	0.07 1	0.35 464	0.07 1	0.80 411

U	3.41 560	0.37 84	1.27 33	0.27 74	13.75 577	19.65 583	0.15 23	0.43 33	0.33 6	0.18 4	0.19 11	0.27 106	0.15 17	0.23 2	0.19 5	0.10 108	0.06 1	17.75 583	12.73 578	0.11 61	0.10 7

RSM++	0.48 133	0.52 181	1.27 33	1.62 532	1.27 522	0.39 52	0.20 74	0.49 68	0.56 147	0.22 20	0.25 53	0.24 76	0.17 27	0.39 60	0.23 33	0.09 44	0.11 158	0.09 73	0.35 464	0.29 375	0.80 411

qwe	0.41 74	0.29 8	1.29 37	0.22 10	0.22 151	0.41 61	0.15 23	0.49 68	0.38 24	0.28 74	0.23 41	0.14 8	0.15 17	0.94 279	0.24 43	0.08 15	1.47 503	0.07 1	0.25 394	0.08 17	0.76 395

LG-Stereo_Zeroshot	0.53 179	0.39 101	1.30 38	0.45 358	0.21 138	0.74 405	0.17 40	0.71 204	0.44 64	1.17 499	0.38 142	0.89 453	0.23 108	0.86 262	0.94 395	0.11 197	0.49 365	0.09 73	0.40 483	0.13 89	0.50 292

IGEV-BASED-STEREO-	0.45 107	1.36 455	1.30 38	0.24 30	0.12 4	0.33 25	0.20 74	0.41 24	0.37 17	0.32 92	0.21 22	0.16 28	0.14 10	0.29 9	0.62 310	0.55 517	1.42 497	0.11 195	0.13 227	0.25 318	0.56 325

mms	0.39 58	0.63 225	1.31 40	0.34 214	0.65 441	0.32 19	0.22 116	0.39 15	0.39 34	0.27 67	0.31 97	0.23 66	0.17 27	0.57 158	0.22 16	0.08 15	0.21 293	0.10 128	0.08 51	0.24 296	1.16 472

S2M2_XL	0.22 1	0.36 72	1.33 41	0.20 2	0.13 11	0.16 1	0.11 2	0.27 2	0.18 1	0.16 1	0.20 15	0.15 16	0.14 10	0.21 1	0.22 16	0.11 197	0.09 99	0.10 128	0.08 51	0.10 48	0.08 1

IGEV-RUCA	2.30 546	0.38 94	1.36 42	0.41 330	1.90 548	2.03 545	1.86 554	1.37 522	1.78 542	3.73 565	3.72 559	5.06 561	8.09 570	2.15 484	1.63 470	0.26 481	0.77 414	2.71 568	1.91 564	2.43 563	2.42 548

RSM	0.47 122	0.51 177	1.36 42	1.37 517	1.04 498	0.37 40	0.21 98	0.52 89	0.55 141	0.23 25	0.28 72	0.28 113	0.17 27	0.40 67	0.22 16	0.09 44	0.24 305	0.09 73	0.35 464	0.24 296	0.80 411

LG-Stereo	0.36 38	0.61 216	1.37 44	0.26 59	0.37 333	0.43 79	0.20 74	0.55 116	0.44 64	0.25 41	0.30 86	0.50 254	0.17 27	0.30 11	0.37 186	0.10 108	0.18 263	0.11 195	0.10 119	0.24 296	0.43 249

castereo++	0.39 58	0.83 305	1.38 45	0.29 109	0.18 77	0.53 167	0.20 74	0.57 129	0.58 161	0.20 8	0.27 66	0.32 140	0.17 27	0.34 35	0.22 16	0.09 44	0.54 377	0.09 73	0.29 417	0.15 123	0.52 306

999	0.35 29	0.74 277	1.38 45	0.27 74	0.18 77	0.50 132	0.23 153	0.40 20	0.41 42	0.21 13	0.33 112	0.23 66	0.18 46	0.74 231	0.37 186	0.09 44	0.08 45	0.09 73	0.08 51	0.26 338	0.26 132

2.75w_new	0.46 115	0.32 39	1.39 47	0.21 4	0.19 108	0.40 55	0.18 52	0.51 88	0.39 34	0.27 67	0.21 22	0.13 1	0.20 74	1.10 307	0.44 225	0.07 4	1.58 513	0.07 1	0.61 528	0.07 1	0.82 421

4.25_new	0.43 86	0.29 8	1.40 48	0.23 20	0.19 108	0.41 61	0.17 40	0.44 39	0.38 24	0.34 102	0.22 32	0.15 16	0.18 46	1.06 298	0.30 116	0.10 108	1.44 498	0.07 1	0.32 443	0.07 1	0.93 444

4.5w_new	0.43 86	0.29 8	1.40 48	0.23 20	0.19 108	0.41 61	0.17 40	0.44 39	0.38 24	0.34 102	0.22 32	0.15 16	0.18 46	1.06 298	0.30 116	0.10 108	1.44 498	0.07 1	0.32 443	0.07 1	0.93 444

4.25w-stereo	0.43 86	0.29 8	1.40 48	0.23 20	0.19 108	0.41 61	0.17 40	0.44 39	0.38 24	0.34 102	0.22 32	0.15 16	0.18 46	1.06 298	0.30 116	0.10 108	1.44 498	0.07 1	0.32 443	0.07 1	0.93 444

xyz-stereo-finetune2	0.40 69	0.89 331	1.40 48	0.22 10	0.12 4	0.58 231	0.23 153	0.55 116	0.50 97	0.33 95	0.47 191	0.30 125	0.41 287	0.81 255	0.60 300	0.09 44	0.07 9	0.11 195	0.09 82	0.12 72	0.12 17

S2M2	0.27 6	0.32 39	1.41 52	0.24 30	0.17 59	0.24 5	0.09 1	0.36 9	0.50 97	0.17 3	0.25 53	0.22 58	0.17 27	0.27 5	0.29 109	0.16 379	0.12 176	0.11 195	0.12 205	0.15 123	0.12 17

rvit_stereo_0080	0.33 18	0.77 286	1.43 53	0.24 30	0.18 77	0.34 27	0.27 240	0.58 133	0.51 104	0.25 41	0.27 66	0.27 106	0.22 92	0.32 25	0.27 85	0.14 329	0.10 129	0.10 128	0.10 119	0.15 123	0.17 64

IGEV-Stereo+	0.48 133	0.32 39	1.43 53	0.26 59	0.46 383	0.30 13	0.13 7	0.32 5	0.57 154	0.80 442	0.24 45	0.19 43	0.19 59	0.57 158	0.46 236	0.10 108	1.36 486	0.08 28	0.22 376	0.46 489	1.04 464

whm_eth	0.33 18	0.77 286	1.43 53	0.24 30	0.18 77	0.34 27	0.27 240	0.58 133	0.51 104	0.25 41	0.27 66	0.27 106	0.22 92	0.32 25	0.27 85	0.14 329	0.10 129	0.10 128	0.10 119	0.15 123	0.17 64

anonymity	0.86 427	0.68 243	1.44 56	0.64 440	0.83 469	0.67 371	0.52 438	0.98 402	0.73 322	0.96 473	0.70 395	0.81 419	0.86 476	1.10 307	1.34 449	0.64 520	0.72 411	0.58 522	1.44 561	0.60 509	0.91 438

MLG-Stereo	0.38 53	0.43 128	1.46 57	0.24 30	0.42 368	0.44 86	0.13 7	0.42 29	0.51 104	0.27 67	0.14 5	0.17 33	0.13 8	0.35 45	0.18 2	0.08 15	1.45 502	0.08 28	0.06 8	0.09 30	0.47 277

tt45	0.35 29	0.80 298	1.46 57	0.26 59	0.17 59	0.55 191	0.22 116	0.44 39	0.39 34	0.24 34	0.26 60	0.25 85	0.18 46	0.64 190	0.36 180	0.09 44	0.08 45	0.10 128	0.08 51	0.24 296	0.29 151

ITSA-stereo	0.52 165	0.42 118	1.46 57	0.34 214	0.18 77	0.60 266	0.29 281	0.99 411	0.82 410	0.51 215	0.48 199	0.53 269	0.59 406	1.25 339	0.73 352	0.15 360	0.12 176	0.17 413	0.16 296	0.19 222	0.32 175

CES	0.33 18	0.32 39	1.46 57	0.25 42	0.50 388	0.40 55	0.20 74	0.48 64	0.48 82	0.22 20	0.29 77	0.26 95	0.19 59	0.35 45	0.22 16	0.09 44	0.07 9	0.08 28	0.05 1	0.16 143	0.54 317

SMoEStereo_RVC	0.36 38	0.83 305	1.48 61	0.26 59	0.15 26	0.46 99	0.22 116	0.40 20	0.43 55	0.23 25	0.24 45	0.21 55	0.18 46	0.47 100	0.59 296	0.07 4	0.07 9	0.10 128	0.08 51	0.24 296	0.42 241

rvit_0105_6	0.36 38	0.55 195	1.48 61	0.31 146	0.18 77	0.35 32	0.26 222	0.56 122	0.66 231	0.26 57	0.29 77	0.33 148	0.26 146	0.41 76	0.27 85	0.18 413	0.16 242	0.15 376	0.13 227	0.15 123	0.25 124

MLG-Stereo_test1	0.36 38	0.45 149	1.50 63	0.24 30	0.35 315	0.45 91	0.13 7	0.36 9	0.51 104	0.20 8	0.10 1	0.18 38	0.12 3	0.33 29	0.18 2	0.08 15	1.36 486	0.08 28	0.06 8	0.09 30	0.47 277

fffft	0.36 38	0.70 255	1.51 64	0.25 42	0.15 26	0.42 74	0.24 179	0.46 52	0.42 49	0.22 20	0.19 11	0.20 47	0.16 23	0.47 100	0.69 336	0.07 4	0.09 99	0.10 128	0.08 51	0.30 384	0.45 270
1: 1. 1
3w_stereo	0.44 102	0.29 8	1.53 65	0.23 20	0.20 124	0.37 40	0.22 116	0.53 95	0.41 42	0.25 41	0.21 22	0.13 1	0.22 92	0.90 272	0.24 43	0.06 1	1.52 509	0.07 1	0.44 493	0.08 17	0.83 422

fffy	0.39 58	0.67 234	1.57 66	0.45 358	0.52 394	0.37 40	0.22 116	0.45 45	0.35 10	0.21 13	0.30 86	0.26 95	0.20 74	0.45 91	0.24 43	0.08 15	0.29 327	0.10 128	0.08 51	0.25 318	0.77 399

water-stereo	0.36 38	0.61 216	1.58 67	0.25 42	0.14 17	0.38 48	0.18 52	0.44 39	0.35 10	0.31 88	0.35 126	0.28 113	0.25 134	0.45 91	0.38 194	0.12 245	0.09 99	0.09 73	0.08 51	0.11 61	0.74 392

BUS	0.45 107	0.32 39	1.58 67	0.31 146	0.22 151	0.91 469	0.23 153	1.05 461	0.67 244	0.64 363	0.53 244	0.65 334	0.32 218	0.48 113	0.34 169	0.13 292	0.10 129	0.14 347	0.12 205	0.13 89	0.15 43

BSDual-CNN	0.48 133	0.32 39	1.58 67	0.31 146	0.22 151	0.76 413	0.32 319	1.05 461	0.67 244	0.64 363	0.53 244	0.63 321	0.38 253	0.48 113	0.97 397	0.13 292	0.10 129	0.14 347	0.12 205	0.13 89	0.15 43

psmg	0.48 133	0.32 39	1.58 67	0.28 90	0.22 151	0.75 408	0.35 351	0.94 369	0.67 244	0.61 329	0.59 310	0.63 321	0.38 253	0.48 113	0.97 397	0.13 292	0.11 158	0.13 311	0.13 227	0.14 112	0.15 43

depthmonostereo	0.38 53	0.68 243	1.59 71	0.48 370	0.14 17	0.41 61	0.19 60	0.52 89	0.42 49	0.26 57	0.29 77	0.31 133	0.29 193	0.64 190	0.33 158	0.09 44	0.10 129	0.09 73	0.08 51	0.10 48	0.50 292

RAFT-Stereo-weight	0.46 115	0.37 84	1.60 72	0.29 109	0.51 391	0.57 220	0.22 116	0.84 285	0.67 244	0.48 168	0.38 142	0.36 159	0.17 27	0.39 60	0.27 85	0.09 44	1.28 475	0.09 73	0.07 30	0.09 30	0.41 236

LG-G_1	0.41 74	0.43 128	1.62 73	0.50 389	0.35 315	0.50 132	0.12 4	0.47 59	0.44 64	0.33 95	0.20 15	0.19 43	0.15 17	0.94 279	0.21 10	0.09 44	0.61 389	0.08 28	0.06 8	0.09 30	0.87 432

LG-G	0.41 74	0.43 128	1.62 73	0.50 389	0.35 315	0.50 132	0.12 4	0.47 59	0.44 64	0.33 95	0.20 15	0.19 43	0.15 17	0.94 279	0.21 10	0.09 44	0.61 389	0.08 28	0.06 8	0.09 30	0.87 432

ours_stereo	0.37 48	0.67 234	1.63 75	0.30 129	0.50 388	0.35 32	0.22 116	0.41 24	0.38 24	0.21 13	0.32 109	0.23 66	0.17 27	0.47 100	0.22 16	0.08 15	0.09 99	0.10 128	0.08 51	0.24 296	0.77 399

AIO-Stereo	0.64 294	0.60 210	1.63 75	1.31 511	1.45 529	0.38 48	0.20 74	0.55 116	0.83 417	0.31 88	0.31 97	0.23 66	0.15 17	0.39 60	0.63 317	0.10 108	1.25 468	0.09 73	0.41 488	0.21 256	1.73 519

AdaDepth	0.36 38	0.43 128	1.65 77	0.26 59	0.22 151	0.46 99	0.16 31	0.31 3	0.53 127	0.21 13	0.20 15	0.14 8	0.18 46	0.37 52	0.21 10	0.07 4	0.67 399	0.08 28	0.24 385	0.10 48	0.74 392

trnet	0.31 12	0.31 26	1.65 77	0.20 2	0.12 4	0.55 191	0.15 23	0.50 82	0.51 104	0.28 74	0.34 119	0.24 76	0.21 84	0.34 35	0.24 43	0.11 197	0.07 9	0.08 28	0.05 1	0.09 30	0.12 17

IGEV-Stereo++	0.58 215	0.29 8	1.66 79	0.37 269	0.53 401	0.47 111	0.13 7	0.54 106	0.37 17	1.02 482	0.25 53	0.17 33	0.22 92	1.04 295	0.27 85	0.08 15	1.98 537	0.08 28	0.06 8	0.17 166	1.92 523

CREStereo	0.31 12	0.35 68	1.66 79	0.19 1	0.13 11	0.55 191	0.17 40	0.50 82	0.50 97	0.28 74	0.34 119	0.24 76	0.21 84	0.34 35	0.23 33	0.11 197	0.07 9	0.08 28	0.05 1	0.10 48	0.12 17
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
GASTEREO	0.89 443	0.83 305	1.67 81	2.15 552	1.89 547	0.52 158	0.21 98	0.62 159	0.62 194	0.33 95	0.31 97	0.16 28	0.31 210	1.11 312	0.68 333	0.11 197	1.92 529	0.08 28	0.29 417	0.19 222	3.79 565

MSCF	0.88 435	0.84 310	1.67 81	2.15 552	1.87 546	0.51 140	0.21 98	0.63 167	0.61 183	0.32 92	0.29 77	0.17 33	0.30 204	1.06 298	0.67 330	0.11 197	1.92 529	0.08 28	0.31 434	0.19 222	3.72 564

CroCo-Stereo	0.35 29	0.71 259	1.67 81	0.32 167	0.17 59	0.19 2	0.21 98	0.79 241	0.54 132	0.22 20	0.25 53	0.55 285	0.22 92	0.28 6	0.28 98	0.10 108	0.08 45	0.08 28	0.07 30	0.12 72	0.10 7
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
DDVS	0.67 328	0.46 152	1.74 84	2.40 556	0.35 315	0.86 454	0.98 516	0.72 206	0.52 116	0.53 234	0.57 298	0.89 453	0.37 243	1.22 330	0.57 286	0.15 360	0.14 209	0.14 347	0.12 205	0.19 222	0.42 241

PMTNet	0.35 29	0.38 94	1.75 85	0.21 4	0.14 17	0.57 220	0.24 179	0.48 64	0.44 64	0.28 74	0.32 109	0.26 95	0.24 114	0.41 76	0.24 43	0.42 506	0.07 9	0.08 28	0.05 1	0.18 191	0.15 43

MLG-Stereo_test2	0.46 115	0.49 162	1.77 86	0.79 470	0.70 450	0.63 322	0.12 4	0.37 12	0.48 82	0.39 120	0.15 6	0.24 76	0.10 1	0.46 95	0.20 7	0.16 379	1.21 463	0.08 28	0.06 8	0.09 30	0.66 363

WCG-NET	0.41 74	0.80 298	1.77 86	0.25 42	0.13 11	0.43 79	0.24 179	0.42 29	0.59 172	0.38 115	0.41 159	0.26 95	0.24 114	0.37 52	0.24 43	0.08 15	0.81 421	0.08 28	0.07 30	0.26 338	0.31 169

WCG-NET（raft）	0.44 102	0.97 355	1.78 88	0.24 30	0.17 59	0.43 79	0.24 179	0.42 29	0.52 116	0.38 115	0.35 126	0.46 231	0.25 134	0.41 76	0.26 75	0.08 15	1.08 448	0.08 28	0.08 51	0.27 352	0.40 227

rvit_stereo_0081_aga	0.34 23	0.67 234	1.79 89	0.27 74	0.20 124	0.34 27	0.21 98	0.43 33	0.48 82	0.26 57	0.28 72	0.27 106	0.21 84	0.33 29	0.25 60	0.14 329	0.11 158	0.11 195	0.10 119	0.14 112	0.18 73

CAS	0.39 58	0.31 26	1.79 89	0.81 474	0.34 307	0.51 140	0.23 153	0.49 68	0.42 49	0.23 25	0.31 97	0.20 47	0.17 27	0.30 11	0.25 60	0.77 530	0.06 1	0.07 1	0.05 1	0.10 48	0.41 236

dual_stereo	0.94 460	0.31 26	1.80 91	0.90 480	2.52 559	0.54 178	0.15 23	0.69 188	1.02 490	0.25 41	0.18 7	0.18 38	0.14 10	0.63 183	0.35 177	0.09 44	3.76 566	0.07 1	0.47 500	0.07 1	4.59 571

CASnet	0.32 16	0.40 108	1.80 91	0.28 90	0.11 1	0.47 111	0.19 60	0.45 45	0.47 78	0.39 120	0.31 97	0.23 66	0.17 27	0.31 15	0.21 10	0.11 197	0.06 1	0.15 376	0.12 205	0.16 143	0.08 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
RCA-Stereo	0.45 107	0.38 94	1.80 91	0.27 74	0.25 202	0.58 231	0.23 153	0.84 285	0.66 231	0.42 132	0.44 177	0.28 113	0.35 233	0.31 15	0.21 10	0.09 44	1.01 438	0.09 73	0.07 30	0.21 256	0.53 312

GLC_STEREO	0.31 12	0.30 20	1.80 91	0.29 109	0.12 4	0.41 61	0.20 74	0.39 15	0.42 49	0.26 57	0.31 97	0.25 85	0.19 59	0.36 49	0.26 75	0.09 44	0.11 158	0.12 250	0.10 119	0.13 89	0.15 43

CSP-Net	0.55 192	0.61 216	1.81 95	0.30 129	0.23 181	0.77 423	0.35 351	0.90 344	0.62 194	0.62 342	0.60 319	0.65 334	0.42 300	1.76 421	0.47 241	0.17 400	0.12 176	0.10 128	0.10 119	0.21 256	0.16 56

mmm	0.66 322	0.53 185	1.83 96	0.38 289	0.86 472	0.49 122	0.27 240	0.82 265	0.83 417	0.59 308	0.69 382	0.47 240	0.38 253	0.81 255	0.73 352	0.12 245	1.37 488	0.14 347	0.45 494	0.18 191	1.35 497

knoymous	0.37 48	0.34 59	1.83 96	0.25 42	0.18 77	0.45 91	0.24 179	0.60 149	0.40 40	0.42 132	0.39 148	0.54 276	0.25 134	0.41 76	0.29 109	0.12 245	0.08 45	0.12 250	0.07 30	0.13 89	0.20 88

AnonymousM	0.45 107	0.49 162	1.83 96	0.29 109	0.15 26	0.53 167	0.22 116	0.64 171	0.66 231	0.47 165	0.33 112	0.30 125	0.25 134	0.49 126	0.29 109	0.12 245	0.27 324	0.71 530	0.37 475	0.12 72	0.41 236

test_sample2	0.59 232	0.42 118	1.84 99	0.33 189	0.18 77	0.52 158	0.28 253	0.86 309	0.70 294	0.47 165	0.53 244	0.46 231	0.41 287	1.51 377	0.66 327	0.12 245	0.93 431	0.11 195	0.24 385	0.16 143	1.01 460

test_sample1	0.61 250	0.45 149	1.84 99	0.33 189	0.29 253	0.49 122	0.24 179	0.83 276	0.73 322	0.51 215	0.53 244	0.52 266	0.45 329	1.40 358	0.72 348	0.11 197	0.96 432	0.10 128	0.24 385	0.15 123	1.25 487

GMStereo_Zeroshot	0.44 102	0.44 141	1.84 99	0.44 351	0.20 124	0.52 158	0.19 60	0.60 149	0.54 132	0.58 289	0.59 310	0.63 321	0.29 193	0.59 165	0.34 169	0.16 379	0.09 99	0.16 396	0.09 82	0.26 338	0.26 132

AEACV	0.89 443	0.29 8	1.84 99	2.50 557	1.68 541	0.53 167	0.21 98	1.01 431	0.42 49	0.68 394	0.31 97	0.22 58	0.39 268	1.63 400	0.25 60	0.09 44	2.60 559	0.09 73	0.54 516	0.23 289	2.27 546

tg	0.45 107	0.83 305	1.85 103	0.29 109	0.16 37	0.57 220	0.18 52	0.60 149	0.56 147	0.37 109	0.44 177	0.38 170	0.24 114	0.48 113	0.28 98	0.09 44	0.30 328	0.11 195	0.11 167	0.44 482	0.77 399

ProNet	0.46 115	0.60 210	1.85 103	0.35 237	0.67 443	0.49 122	0.25 205	0.53 95	0.57 154	0.21 13	0.24 45	0.22 58	0.20 74	0.52 136	0.22 16	0.09 44	0.47 361	0.10 128	0.09 82	0.23 289	1.33 494

DAS	0.61 250	0.42 118	1.85 103	0.34 214	0.34 307	0.52 158	0.42 392	0.89 335	0.80 396	0.85 458	0.69 382	0.57 296	0.51 372	2.38 502	0.57 286	0.13 292	0.09 99	0.12 250	0.09 82	0.18 191	0.37 203

SepStereo	0.57 207	0.42 118	1.85 103	0.34 214	0.34 307	0.52 158	0.42 392	0.89 335	0.80 396	0.85 458	0.69 382	0.57 296	0.51 372	1.55 381	0.57 286	0.13 292	0.09 99	0.12 250	0.09 82	0.18 191	0.37 203

4w-stereo	0.50 152	0.26 1	1.86 107	0.22 10	0.30 267	0.38 48	0.14 15	0.41 24	0.35 10	0.25 41	0.21 22	0.14 8	0.20 74	1.18 325	0.33 158	0.09 44	1.56 512	0.07 1	0.72 537	0.07 1	1.23 486

rvit_stereo_ft	0.38 53	1.01 362	1.86 107	0.33 189	0.21 138	0.28 8	0.27 240	0.59 142	0.55 141	0.24 34	0.28 72	0.28 113	0.27 161	0.35 45	0.28 98	0.14 329	0.09 99	0.11 195	0.11 167	0.14 112	0.31 169

Selective-IGEV	0.57 207	0.42 118	1.87 109	1.67 536	1.33 523	0.36 36	0.20 74	0.61 155	0.71 308	0.22 20	0.31 97	0.22 58	0.19 59	0.52 136	0.36 180	0.09 44	0.97 433	0.09 73	0.15 274	0.20 244	0.85 427

LoS	0.34 23	0.35 68	1.88 110	0.25 42	0.13 11	0.53 167	0.20 74	0.50 82	0.53 127	0.26 57	0.28 72	0.37 164	0.24 114	0.40 67	0.25 60	0.10 108	0.08 45	0.08 28	0.06 8	0.15 123	0.10 7
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
Selective-RAFT	0.46 115	0.48 158	1.88 110	0.32 167	0.16 37	0.61 286	0.19 60	0.66 177	0.62 194	0.28 74	0.30 86	0.41 189	0.33 223	0.51 132	0.32 145	0.11 197	1.09 450	0.09 73	0.35 464	0.19 222	0.37 203

Any-RAFT	0.42 82	0.33 51	1.89 112	0.28 90	0.21 138	0.69 380	0.21 98	0.83 276	0.60 178	0.45 151	0.43 165	0.62 317	0.30 204	0.48 113	0.24 43	0.11 197	0.40 350	0.08 28	0.06 8	0.10 48	0.16 56

CAS++	0.34 23	0.39 101	1.90 113	0.25 42	0.18 77	0.32 19	0.20 74	0.78 232	0.44 64	0.31 88	0.31 97	0.21 55	0.16 23	0.34 35	0.20 7	0.15 360	0.13 192	0.13 311	0.10 119	0.15 123	0.14 34
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
EGLCR-Stereo	0.90 447	0.31 26	1.90 113	1.60 531	0.95 484	1.14 500	0.42 392	0.85 298	0.43 55	1.74 537	0.21 22	0.27 106	0.17 27	1.56 383	0.30 116	0.10 108	2.60 559	0.10 128	0.09 82	0.10 48	3.10 558

CRFU-Net	0.58 215	0.42 118	1.90 113	0.49 383	0.27 231	0.83 447	0.35 351	0.94 369	0.54 132	0.65 379	0.60 319	0.78 406	1.34 510	1.00 288	0.51 262	0.17 400	0.14 209	0.17 413	0.10 119	0.19 222	0.20 88

Pointernet	0.37 48	0.31 26	1.91 116	0.25 42	0.37 333	0.47 111	0.15 23	0.67 180	0.52 116	0.23 25	0.30 86	0.28 113	0.20 74	0.32 25	0.23 33	0.10 108	0.24 305	0.07 1	0.13 227	0.10 48	0.51 299

iRaftStereo_RVC	0.47 122	0.84 310	1.91 116	0.29 109	0.15 26	0.53 167	0.20 74	0.58 133	0.50 97	0.37 109	0.43 165	0.42 194	0.23 108	0.38 56	0.28 98	0.09 44	0.70 407	0.12 250	0.11 167	0.43 478	0.77 399

SMFormer	0.64 294	0.54 187	1.92 118	0.32 167	0.16 37	0.46 99	0.24 179	0.94 369	0.85 431	0.58 289	0.70 395	0.51 259	0.41 287	1.89 454	0.86 386	0.13 292	1.01 438	0.11 195	0.26 402	0.17 166	0.84 423

tta	0.63 284	0.54 187	1.92 118	0.32 167	0.16 37	0.46 99	0.24 179	0.94 369	0.85 431	0.58 289	0.70 395	0.51 259	0.41 287	1.89 454	0.86 386	0.13 292	1.01 438	0.11 195	0.26 402	0.19 222	0.59 340

qqq1	0.62 270	0.54 187	1.92 118	0.32 167	0.16 37	0.46 99	0.24 179	0.94 369	0.85 431	0.58 289	0.70 395	0.51 259	0.41 287	1.89 454	0.64 319	0.13 292	1.01 438	0.09 73	0.24 385	0.19 222	0.59 340

fff1	0.62 270	0.54 187	1.92 118	0.32 167	0.16 37	0.46 99	0.24 179	0.94 369	0.85 431	0.58 289	0.70 395	0.51 259	0.41 287	1.89 454	0.64 319	0.13 292	1.01 438	0.09 73	0.24 385	0.19 222	0.59 340

EAI-Stereo	1.16 497	0.29 8	1.94 122	0.55 409	0.97 488	1.96 538	7.94 572	1.34 520	1.03 492	1.01 481	1.48 516	0.51 259	0.66 435	0.65 196	1.42 458	0.09 44	0.23 303	0.09 73	0.53 514	0.13 89	0.49 290

SCV	0.69 342	0.68 243	1.95 123	0.90 480	1.04 498	0.49 122	0.24 179	0.98 402	0.73 322	0.54 240	0.31 97	0.24 76	0.20 74	1.32 349	0.26 75	0.11 197	1.59 514	0.09 73	0.32 443	0.34 413	1.58 511

222	1.02 477	0.60 210	1.95 123	0.29 109	0.51 391	0.62 308	0.24 179	1.09 483	0.86 438	0.64 363	0.67 374	0.47 240	0.42 300	1.86 447	6.73 566	0.13 292	1.21 463	0.11 195	0.32 443	0.17 166	1.44 505

DSFCA	0.62 270	0.77 286	1.95 123	0.29 109	0.29 253	0.79 433	0.86 505	0.81 256	0.73 322	0.73 415	0.66 369	0.67 346	0.57 396	1.17 323	1.03 411	0.16 379	0.15 227	0.13 311	0.14 250	0.19 222	0.28 145

DMCA	0.50 152	0.83 305	1.95 123	0.32 167	0.24 193	0.59 251	0.26 222	0.81 256	0.68 271	0.59 308	0.49 213	0.56 292	0.36 237	0.65 196	0.65 324	0.14 329	0.10 129	0.14 347	0.10 119	0.19 222	0.29 151

ISRNet	0.51 163	0.58 202	1.96 127	0.38 289	0.31 277	0.49 122	0.21 98	0.80 247	0.71 308	0.64 363	0.71 408	0.66 343	0.40 275	0.59 165	0.45 231	0.23 464	0.16 242	0.21 455	0.20 354	0.21 256	0.37 203

LoS_RVC	0.34 23	0.38 94	1.96 127	0.27 74	0.35 315	0.43 79	0.22 116	0.43 33	0.34 8	0.24 34	0.34 119	0.23 66	0.28 175	0.34 35	0.22 16	0.08 15	0.07 9	0.07 1	0.05 1	0.10 48	0.35 194

anonymousdsp2	0.88 435	0.31 26	1.96 127	1.06 500	1.56 536	0.57 220	0.22 116	0.84 285	0.98 484	1.20 506	0.37 136	0.65 334	0.26 146	1.19 328	0.46 236	0.10 108	2.40 557	0.10 128	0.13 227	0.19 222	2.96 556

rvit_0105_4	0.40 69	0.64 228	1.98 130	0.31 146	0.18 77	0.37 40	0.29 281	0.64 171	0.67 244	0.28 74	0.32 109	0.36 159	0.28 175	0.45 91	0.27 85	0.18 413	0.16 242	0.15 376	0.14 250	0.15 123	0.25 124

DISCO	0.61 250	0.63 225	1.98 130	0.46 363	0.34 307	0.84 452	0.35 351	0.88 326	0.81 404	0.61 329	0.64 355	1.06 493	0.53 382	1.11 312	0.83 382	0.13 292	0.10 129	0.11 195	0.10 119	0.26 338	0.37 203

MGS-Stereo	0.35 29	0.48 158	1.99 132	0.26 59	0.14 17	0.41 61	0.22 116	0.41 24	0.48 82	0.24 34	0.51 228	0.25 85	0.18 46	0.33 29	0.22 16	0.10 108	0.08 45	0.09 73	0.08 51	0.47 493	0.10 7

MC-Stereo	0.58 215	0.37 84	2.00 133	0.88 477	0.64 438	0.54 178	0.19 60	0.46 52	0.39 34	0.58 289	0.39 148	0.27 106	0.27 161	0.71 219	0.32 145	0.09 44	1.20 460	0.09 73	0.16 296	0.22 273	1.92 523

DLCB_ROB	0.61 250	0.96 353	2.00 133	0.37 269	0.25 202	0.65 350	0.37 362	0.86 309	0.76 357	0.73 415	0.70 395	0.84 432	0.47 350	1.57 388	0.72 348	0.13 292	0.13 192	0.14 347	0.14 250	0.18 191	0.33 179

RAFT-Test	0.56 200	0.41 114	2.01 135	0.90 480	1.07 503	0.65 350	0.37 362	0.83 276	0.65 223	0.49 184	0.49 213	0.93 462	0.24 114	0.52 136	0.30 116	0.10 108	0.38 344	0.09 73	0.38 479	0.11 61	0.19 79

CASS	0.43 86	0.34 59	2.01 135	0.33 189	0.17 59	0.54 178	0.24 179	0.71 204	0.52 116	0.62 342	0.55 274	0.40 183	0.41 287	0.43 85	0.33 158	0.17 400	0.10 129	0.14 347	0.11 167	0.18 191	0.23 111
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ccnet	0.77 392	0.61 216	2.01 135	0.40 319	0.46 383	1.05 490	0.59 460	1.02 439	0.74 342	0.90 464	0.97 475	0.82 424	0.89 481	1.68 411	1.16 432	0.32 496	0.26 317	0.32 497	0.28 413	0.35 426	0.47 277

CroCo-Stereo Lap2	0.38 53	0.91 341	2.02 138	0.33 189	0.38 342	0.23 4	0.21 98	0.63 167	0.51 104	0.23 25	0.28 72	0.29 121	0.23 108	0.34 35	0.28 98	0.10 108	0.09 99	0.10 128	0.08 51	0.22 273	0.15 43

Anonymous_2	1.36 513	0.49 162	2.03 139	1.71 538	1.58 537	2.49 552	0.58 457	1.59 534	2.31 549	0.77 431	0.88 460	1.03 485	0.58 403	1.20 329	0.66 327	0.32 496	1.38 489	1.42 556	3.87 572	0.78 528	1.56 510

PSMNet-ADL	0.56 200	0.47 155	2.03 139	0.35 237	0.22 151	0.67 371	0.27 240	0.77 225	0.58 161	0.43 140	0.53 244	0.70 377	0.45 329	1.89 454	0.64 319	0.16 379	0.13 192	0.11 195	0.13 227	0.15 123	0.51 299

MMNet	0.55 192	0.92 346	2.03 139	0.34 214	0.27 231	0.79 433	0.28 253	0.86 309	0.79 388	0.62 342	0.58 305	0.59 303	0.56 391	0.80 251	0.61 307	0.11 197	0.11 158	0.12 250	0.11 167	0.21 256	0.22 102

hknet	0.53 179	0.39 101	2.04 142	0.31 146	0.24 193	0.76 413	0.32 319	1.05 461	0.71 308	0.64 363	0.53 244	0.79 408	0.40 275	0.84 259	0.78 368	0.12 245	0.10 129	0.14 347	0.12 205	0.13 89	0.15 43

UPFNet	0.51 163	0.67 234	2.04 142	0.34 214	0.33 297	0.65 350	0.37 362	0.88 326	0.65 223	0.60 319	0.53 244	0.61 312	0.41 287	0.77 237	0.55 279	0.13 292	0.13 192	0.13 311	0.13 227	0.20 244	0.16 56

iResNet_ROB	0.60 242	1.59 496	2.04 142	0.32 167	0.21 138	0.60 266	0.22 116	0.99 411	0.85 431	0.61 329	0.63 342	0.58 300	0.42 300	1.08 305	0.98 403	0.11 197	0.08 45	0.09 73	0.06 8	0.23 289	0.33 179

SCV_C0	0.73 365	0.68 243	2.05 145	1.50 528	0.92 480	0.45 91	0.20 74	0.96 386	0.71 308	0.65 379	0.33 112	0.31 133	0.20 74	1.25 339	0.52 264	0.09 44	1.68 521	0.08 28	0.30 427	0.27 352	1.52 509

IGEV++	0.74 369	0.70 255	2.05 145	1.11 504	1.09 506	0.32 19	0.21 98	0.75 215	0.43 55	0.30 85	0.30 86	0.22 58	0.27 161	0.98 286	0.31 135	0.10 108	2.50 558	0.08 28	0.15 274	0.27 352	2.70 552

Gwc-CoAtRS	0.41 74	0.37 84	2.06 147	0.28 90	0.41 356	0.48 117	0.19 60	0.64 171	0.49 87	0.45 151	0.39 148	0.57 296	0.26 146	0.37 52	0.28 98	0.09 44	0.19 269	0.09 73	0.31 434	0.11 61	0.25 124

riskmin	0.96 466	0.32 39	2.07 148	1.72 539	1.61 540	1.62 524	0.57 455	1.45 527	0.55 141	0.73 415	0.89 462	0.92 457	0.45 329	1.16 320	0.60 300	0.11 197	1.30 480	0.12 250	1.38 560	0.14 112	1.51 508

StereoDRNet-Refined	0.55 192	0.61 216	2.07 148	0.34 214	0.21 138	0.68 377	0.26 222	0.87 318	0.73 322	0.70 402	0.69 382	0.74 390	0.45 329	1.10 307	0.62 310	0.12 245	0.09 99	0.14 347	0.14 250	0.27 352	0.24 120
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
GREAT-IGEV	0.92 452	0.56 198	2.08 150	0.98 492	2.29 557	0.47 111	0.18 52	0.35 7	0.78 375	0.74 422	0.33 112	0.15 16	0.18 46	1.00 288	0.55 279	0.09 44	3.79 567	0.07 1	0.26 402	0.22 273	3.26 561

Occ-G	0.68 335	0.54 187	2.08 150	0.99 497	0.74 454	0.38 48	0.25 205	0.46 52	0.78 375	0.40 124	0.36 130	0.46 231	0.22 92	0.90 272	0.70 338	0.09 44	1.53 510	0.09 73	0.16 296	0.31 393	2.06 529

test_sample7	0.65 303	0.41 114	2.08 150	0.36 256	0.20 124	0.52 158	0.32 319	0.99 411	0.86 438	0.64 363	0.63 342	0.67 346	0.49 363	1.18 325	0.52 264	0.18 413	1.21 463	0.16 396	0.15 274	0.19 222	1.22 482

HCRNet	0.50 152	0.75 282	2.08 150	0.39 306	0.29 253	0.58 231	0.22 116	0.79 241	0.67 244	0.49 184	0.49 213	0.48 248	0.37 243	1.13 316	0.40 201	0.15 360	0.10 129	0.15 376	0.13 227	0.21 256	0.19 79

ff7	0.65 303	0.58 202	2.09 154	0.39 306	0.60 422	0.56 198	0.23 153	0.49 68	0.62 194	1.00 477	0.24 45	0.20 47	0.24 114	0.71 219	0.24 43	0.09 44	2.09 539	0.10 128	0.18 325	0.24 296	2.22 541

IGEVStereo-DCA	0.74 369	0.74 277	2.09 154	0.76 463	0.77 461	0.45 91	0.23 153	0.49 68	0.62 194	0.71 411	0.22 32	0.30 125	0.28 175	1.29 346	1.53 466	0.10 108	1.50 507	0.10 128	0.18 325	0.24 296	2.22 541

ffff	0.65 303	0.58 202	2.09 154	0.39 306	0.60 422	0.56 198	0.23 153	0.49 68	0.62 194	1.00 477	0.24 45	0.20 47	0.24 114	0.71 219	0.24 43	0.09 44	2.09 539	0.10 128	0.18 325	0.24 296	2.22 541

11t	0.65 303	0.58 202	2.09 154	0.39 306	0.60 422	0.56 198	0.23 153	0.49 68	0.62 194	1.00 477	0.24 45	0.20 47	0.24 114	0.71 219	0.24 43	0.09 44	2.09 539	0.10 128	0.18 325	0.24 296	2.22 541

ccc-4	0.65 303	0.58 202	2.09 154	0.39 306	0.60 422	0.56 198	0.23 153	0.49 68	0.62 194	1.00 477	0.24 45	0.20 47	0.24 114	0.71 219	0.24 43	0.09 44	2.09 539	0.10 128	0.18 325	0.24 296	2.22 541

test-1	0.61 250	0.54 187	2.09 154	0.31 146	1.37 525	0.51 140	0.28 253	0.83 276	0.50 97	0.42 132	0.55 274	0.54 276	0.24 114	0.38 56	1.25 444	0.10 108	1.08 448	0.10 128	0.17 314	0.11 61	0.77 399

rvit_0105_5	0.43 86	0.73 267	2.10 160	0.31 146	0.18 77	0.41 61	0.31 308	0.69 188	0.67 244	0.32 92	0.34 119	0.38 170	0.30 204	0.42 83	0.30 116	0.18 413	0.16 242	0.15 376	0.15 274	0.15 123	0.30 160

qqq	0.65 303	0.63 225	2.10 160	0.30 129	0.64 438	0.46 99	0.27 240	0.81 256	0.83 417	0.48 168	0.56 287	0.46 231	0.37 243	1.03 293	0.75 358	0.11 197	1.41 494	0.12 250	0.41 488	0.16 143	1.18 473

FACV-RUCA	0.61 250	0.44 141	2.11 162	0.43 346	1.73 543	0.49 122	0.28 253	0.74 211	0.68 271	0.41 126	0.53 244	0.34 153	0.64 425	0.41 76	0.33 158	0.13 292	0.11 158	0.62 525	0.12 205	0.72 519	1.02 462

YMNet	0.66 322	0.98 356	2.12 163	0.42 334	0.41 356	0.86 454	0.43 399	0.92 358	0.76 357	0.75 425	0.81 440	0.83 429	0.46 339	0.87 263	1.07 417	0.19 430	0.22 296	0.20 449	0.17 314	0.42 473	0.39 220

YMNet_1	0.66 322	0.98 356	2.12 163	0.42 334	0.41 356	0.86 454	0.43 399	0.92 358	0.76 357	0.75 425	0.81 440	0.83 429	0.46 339	0.87 263	1.07 417	0.19 430	0.22 296	0.20 449	0.17 314	0.42 473	0.39 220

CBFPSM	0.62 270	1.34 446	2.12 163	0.30 129	0.23 181	0.71 388	0.38 372	0.77 225	0.68 271	0.51 215	0.49 213	1.03 485	0.82 468	0.63 183	1.35 451	0.11 197	0.12 176	0.10 128	0.10 119	0.19 222	0.37 203

x	0.65 303	0.62 223	2.12 163	0.36 256	0.61 431	0.48 117	0.24 179	0.80 247	0.89 453	0.50 203	0.56 287	0.44 210	0.36 237	0.62 182	0.80 373	0.11 197	1.44 498	0.11 195	0.39 482	0.16 143	1.34 496

IER	0.49 148	0.73 267	2.12 163	0.27 74	0.25 202	0.65 350	0.27 240	0.76 218	0.59 172	0.56 265	0.59 310	0.60 310	0.53 382	0.64 190	0.44 225	0.12 245	0.09 99	0.11 195	0.11 167	0.18 191	0.15 43

test_xeample	0.98 471	0.65 232	2.12 163	0.29 109	0.67 443	0.60 266	0.28 253	1.08 481	0.85 431	0.62 342	0.70 395	0.44 210	0.41 287	1.95 462	5.45 561	0.12 245	1.33 484	0.11 195	0.31 434	0.18 191	1.42 504

Reg-Stereo(zero)	0.66 322	0.26 1	2.13 169	0.25 42	1.15 514	0.99 480	0.97 515	0.57 129	0.81 404	0.52 225	0.46 185	0.54 276	0.59 406	0.47 100	1.14 428	0.08 15	0.88 427	0.08 28	0.36 473	0.12 72	0.80 411

xxxx	0.97 469	0.64 228	2.14 170	0.30 129	0.67 443	0.64 334	0.24 179	1.09 483	0.91 459	0.57 283	0.65 362	0.58 300	0.39 268	1.57 388	5.49 562	0.13 292	1.38 489	0.11 195	0.32 443	0.17 166	1.41 503

MaDis-Stereo	0.35 29	0.89 331	2.15 171	0.25 42	0.29 253	0.29 11	0.17 40	0.47 59	0.41 42	0.21 13	0.22 32	0.28 113	0.21 84	0.32 25	0.31 135	0.10 108	0.09 99	0.10 128	0.08 51	0.11 61	0.12 17

test_4	0.47 122	0.80 298	2.15 171	0.36 256	0.29 253	0.59 251	0.28 253	0.50 82	0.42 49	0.43 140	0.76 428	0.39 174	0.22 92	0.73 227	0.49 255	0.08 15	0.18 263	0.11 195	0.15 274	0.29 375	0.27 139

raftrobust	0.52 165	1.14 392	2.15 171	0.33 189	0.99 489	0.53 167	0.21 98	0.59 142	0.50 97	0.53 234	0.36 130	0.31 133	0.33 223	0.47 100	0.42 212	0.10 108	0.55 380	0.09 73	0.08 51	0.22 273	0.46 275

test_sample6	0.64 294	0.51 177	2.17 174	0.35 237	0.18 77	0.56 198	0.27 240	1.00 421	0.80 396	0.56 265	0.66 369	0.47 240	0.39 268	1.95 462	0.60 300	0.14 329	0.80 418	0.13 311	0.21 365	0.18 191	0.78 405

cross-raft	0.47 122	0.34 59	2.17 174	0.70 458	0.84 471	0.50 132	0.35 351	0.74 211	0.43 55	0.44 147	0.45 180	0.63 321	0.25 134	0.37 52	0.27 85	0.08 15	0.14 209	0.10 128	0.23 381	0.11 61	0.27 139

s12784h	0.41 74	0.34 59	2.17 174	0.24 30	0.11 1	0.64 334	0.24 179	0.85 298	0.70 294	0.45 151	0.54 263	0.28 113	0.27 161	0.51 132	0.27 85	0.11 197	0.06 1	0.09 73	0.06 8	0.16 143	0.14 34

MoCha-V2	0.74 369	0.78 292	2.18 177	1.01 498	1.55 535	0.36 36	0.19 60	0.61 155	0.49 87	0.33 95	0.34 119	0.30 125	0.27 161	1.56 383	0.47 241	0.09 44	1.94 534	0.08 28	0.37 475	0.18 191	1.62 515

AdaStereo	0.48 133	0.44 141	2.18 177	0.36 256	0.20 124	0.59 251	0.29 281	0.97 394	0.74 342	0.52 225	0.55 274	0.61 312	0.33 223	0.52 136	0.44 225	0.18 413	0.08 45	0.17 413	0.11 167	0.18 191	0.24 120
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.
test_sample5	0.63 284	0.50 170	2.19 179	0.34 214	0.19 108	0.56 198	0.26 222	0.98 402	0.77 370	0.55 253	0.63 342	0.45 222	0.38 253	1.87 451	0.58 292	0.14 329	0.82 423	0.13 311	0.22 376	0.18 191	0.76 395

11t1	0.60 242	0.49 162	2.19 179	0.35 237	0.58 416	0.48 117	0.21 98	0.72 206	0.73 322	0.49 184	0.47 191	0.35 157	0.34 231	0.61 176	0.71 344	0.12 245	1.26 472	0.10 128	0.29 417	0.16 143	1.22 482

DualNet	0.63 284	0.50 170	2.19 179	0.34 214	0.19 108	0.56 198	0.26 222	0.98 402	0.77 370	0.56 265	0.66 369	0.45 222	0.38 253	1.87 451	0.58 292	0.14 329	0.82 423	0.13 311	0.22 376	0.18 191	0.76 395

NINENet	0.54 188	0.40 108	2.19 179	0.55 409	0.26 218	0.91 469	0.23 153	1.05 461	0.77 370	0.54 240	0.57 298	0.65 334	0.32 218	1.22 330	0.34 169	0.16 379	0.13 192	0.16 396	0.11 167	0.16 143	0.14 34

DeepStereo_RVC	0.47 122	0.37 84	2.19 179	0.55 409	0.18 77	0.60 266	0.58 457	0.52 89	0.62 194	0.49 184	0.45 180	0.39 174	0.85 474	0.47 100	0.34 169	0.12 245	0.08 45	0.11 195	0.09 82	0.15 123	0.19 79

CFNet_pseudo	0.47 122	0.50 170	2.19 179	0.26 59	0.20 124	0.56 198	0.22 116	0.80 247	0.62 194	0.50 203	0.56 287	0.68 360	0.47 350	0.53 143	0.33 158	0.11 197	0.10 129	0.15 376	0.10 119	0.18 191	0.33 179

ccs_rob	0.47 122	0.50 170	2.19 179	0.26 59	0.20 124	0.56 198	0.22 116	0.80 247	0.62 194	0.50 203	0.56 287	0.68 360	0.47 350	0.53 143	0.33 158	0.11 197	0.10 129	0.16 396	0.10 119	0.18 191	0.33 179

iRaft-Stereo_5w	0.65 303	1.35 450	2.21 186	0.30 129	0.63 434	0.49 122	0.28 253	0.78 232	0.64 216	0.41 126	0.61 327	0.62 317	0.46 339	1.79 431	0.48 246	0.10 108	0.25 314	0.11 195	0.12 205	0.40 463	0.94 447

DIP-Stereo	0.43 86	0.50 170	2.21 186	0.27 74	0.18 77	0.63 322	0.17 40	0.94 369	0.58 161	0.49 184	0.48 199	0.30 125	0.30 204	0.40 67	0.31 135	0.10 108	0.08 45	0.10 128	0.08 51	0.15 123	0.33 179
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
HART	0.75 380	0.75 282	2.22 188	0.94 486	1.59 539	0.30 13	0.19 60	0.72 206	0.85 431	0.30 85	0.52 237	0.39 174	0.16 23	0.81 255	0.43 219	0.08 15	2.61 561	0.10 128	0.07 30	0.36 432	1.61 514

RAStereo	0.33 18	0.81 302	2.22 188	0.27 74	0.18 77	0.25 6	0.20 74	0.45 45	0.38 24	0.21 13	0.26 60	0.20 47	0.16 23	0.26 4	0.26 75	0.10 108	0.08 45	0.10 128	0.08 51	0.13 89	0.09 3

PCWNet_CMD	0.48 133	0.50 170	2.23 190	0.27 74	0.20 124	0.56 198	0.22 116	0.78 232	0.67 244	0.49 184	0.55 274	0.68 360	0.56 391	0.48 113	0.32 145	0.11 197	0.10 129	0.14 347	0.10 119	0.19 222	0.43 249

MSMDNet	0.48 133	0.50 170	2.23 190	0.27 74	0.20 124	0.56 198	0.22 116	0.78 232	0.67 244	0.49 184	0.55 274	0.68 360	0.56 391	0.48 113	0.32 145	0.11 197	0.10 129	0.13 311	0.10 119	0.18 191	0.43 249

rvit_0105_3	0.46 115	0.86 320	2.24 192	0.33 189	0.19 108	0.44 86	0.35 351	0.74 211	0.70 294	0.38 115	0.38 142	0.41 189	0.33 223	0.46 95	0.32 145	0.19 430	0.17 255	0.17 413	0.18 325	0.15 123	0.22 102

test_sample4	0.62 270	0.49 162	2.24 192	0.34 214	0.19 108	0.57 220	0.25 205	0.98 402	0.76 357	0.56 265	0.55 274	0.45 222	0.38 253	1.78 427	0.56 283	0.13 292	0.80 418	0.13 311	0.21 365	0.17 166	0.76 395

test_sample3	0.61 250	0.48 158	2.24 192	0.34 214	0.19 108	0.58 231	0.25 205	0.97 394	0.76 357	0.54 240	0.52 237	0.46 231	0.37 243	1.78 427	0.57 286	0.13 292	0.79 415	0.12 250	0.21 365	0.17 166	0.73 389

CoDeX	0.54 188	0.52 181	2.25 195	0.30 129	0.26 218	0.61 286	0.32 319	1.03 447	0.73 322	0.49 184	0.56 287	0.52 266	0.40 275	1.59 396	0.38 194	0.12 245	0.09 99	0.11 195	0.10 119	0.15 123	0.22 102

RAFT	0.62 270	1.35 450	2.26 196	0.62 433	0.53 401	0.47 111	0.35 351	0.70 198	0.58 161	0.50 203	0.50 225	0.79 408	0.40 275	0.49 126	0.36 180	0.11 197	0.79 415	0.14 347	0.13 227	0.52 502	0.72 385

CFNet	0.65 303	1.45 476	2.27 197	0.34 214	0.25 202	0.64 334	0.23 153	0.93 363	0.79 388	0.48 168	0.59 310	0.58 300	0.40 275	2.28 493	0.63 317	0.13 292	0.09 99	0.15 376	0.14 250	0.34 413	0.26 132

NOSS_ROB	0.75 380	1.03 368	2.27 197	0.68 456	0.26 218	0.68 377	0.30 297	0.99 411	0.82 410	0.59 308	0.58 305	0.77 402	0.39 268	2.75 532	0.48 246	0.25 477	0.24 305	0.28 484	0.26 402	0.29 375	1.07 467

MM-Stereo_test3	0.59 232	0.85 315	2.28 199	0.53 400	0.31 277	0.45 91	0.30 297	0.78 232	0.76 357	0.33 95	0.43 165	0.32 140	0.23 108	0.61 176	0.54 276	0.10 108	1.65 520	0.10 128	0.08 51	0.42 473	0.68 372

CFNet_ucs	0.50 152	0.55 195	2.28 199	0.27 74	0.22 151	0.58 231	0.23 153	0.90 344	0.69 283	0.54 240	0.64 355	0.68 360	0.44 321	0.55 151	0.34 169	0.14 329	0.12 176	0.16 396	0.11 167	0.19 222	0.38 212

XPNet_ROB	0.68 335	1.11 386	2.28 199	0.38 289	0.27 231	0.67 371	0.47 422	0.94 369	0.75 348	0.80 442	0.71 408	0.81 419	0.54 384	1.72 414	0.84 383	0.22 456	0.16 242	0.16 396	0.15 274	0.25 318	0.45 270

NVstereo2D	0.63 284	0.57 200	2.29 202	0.37 269	0.35 315	0.69 380	0.49 431	0.96 386	0.88 448	0.49 184	0.54 263	0.72 382	0.46 339	1.98 466	0.50 259	0.19 430	0.20 284	0.18 432	0.16 296	0.28 365	0.34 187

HSM	0.67 328	0.92 346	2.29 202	0.30 129	0.29 253	0.65 350	0.29 281	0.98 402	0.67 244	0.59 308	0.58 305	1.39 520	0.65 428	2.56 514	0.45 231	0.11 197	0.09 99	0.10 128	0.08 51	0.18 191	0.24 120

rvit_105_1	0.52 165	0.93 350	2.30 204	0.36 256	0.24 193	0.51 140	0.45 412	0.81 256	0.79 388	0.46 162	0.44 177	0.45 222	0.38 253	0.63 183	0.39 199	0.20 441	0.18 263	0.18 432	0.22 376	0.18 191	0.21 95

SFCPSM	0.48 133	0.39 101	2.30 204	0.28 90	0.27 231	0.70 383	0.32 319	1.00 421	0.69 283	0.50 203	0.52 237	0.43 195	0.36 237	0.53 143	0.44 225	0.12 245	0.09 99	0.12 250	0.16 296	0.18 191	0.23 111

NCCL2	0.71 353	1.32 438	2.30 204	0.44 351	0.31 277	0.71 388	0.67 484	0.89 335	0.69 283	0.70 402	0.61 327	0.85 438	0.54 384	1.58 395	0.70 338	0.20 441	0.17 255	0.66 527	0.25 394	0.26 338	0.38 212

DCRE	0.76 385	0.80 298	2.31 207	1.05 499	1.18 515	0.63 322	0.26 222	1.03 447	0.59 172	0.52 225	2.12 531	0.44 210	0.27 161	0.41 76	0.53 271	0.09 44	1.02 443	0.10 128	0.32 443	0.16 143	1.47 507

DCANet-4	0.43 86	0.32 39	2.31 207	0.26 59	0.14 17	0.51 140	0.22 116	0.84 285	0.78 375	0.55 253	0.48 199	0.28 113	0.37 243	0.40 67	0.37 186	0.10 108	0.07 9	0.09 73	0.07 30	0.08 17	0.43 249

IIG-Stereo	0.65 303	0.87 322	2.32 209	0.55 409	0.23 181	0.62 308	0.21 98	0.78 232	0.71 308	0.64 363	0.69 382	0.69 371	0.38 253	2.07 474	1.37 455	0.11 197	0.08 45	0.11 195	0.09 82	0.15 123	0.27 139

ETE_ROB	0.68 335	1.09 379	2.32 209	0.38 289	0.26 218	0.69 380	0.51 434	1.49 529	0.75 348	0.81 446	0.71 408	0.85 438	0.51 372	1.39 356	0.70 338	0.17 400	0.14 209	0.19 439	0.16 296	0.24 296	0.35 194

THIR-Stereo	0.88 435	0.85 315	2.33 211	0.26 59	0.16 37	0.59 251	2.69 558	0.62 159	0.54 132	0.62 342	1.61 520	0.96 471	1.77 534	1.67 407	2.20 505	0.10 108	0.08 45	0.14 347	0.11 167	0.16 143	0.21 95

tt1	0.74 369	0.73 267	2.34 212	0.67 451	0.63 434	0.75 408	0.24 179	0.85 298	0.96 477	0.81 446	0.38 142	0.26 95	0.35 233	0.64 190	0.22 16	0.10 108	2.16 550	0.11 195	0.09 82	0.25 318	2.19 536

FBW_ROB	0.94 460	1.23 423	2.35 213	0.46 363	0.32 290	0.87 461	0.46 418	1.15 500	0.97 483	0.83 455	0.78 437	1.01 481	0.64 425	3.65 555	1.65 471	0.27 485	0.24 305	0.40 509	0.26 402	0.32 402	0.88 434

PVD	1.05 483	1.21 414	2.36 214	0.84 475	0.91 479	1.04 488	0.64 474	1.32 519	1.68 537	1.43 527	1.41 515	1.14 505	1.15 504	1.49 375	1.77 481	0.27 485	0.65 397	0.28 484	0.35 464	0.40 463	0.73 389

RYNet	0.77 392	0.91 341	2.36 214	0.37 269	0.41 356	0.88 463	0.44 408	0.99 411	0.88 448	0.65 379	0.54 263	0.92 457	0.61 417	2.70 527	1.23 441	0.15 360	0.14 209	0.17 413	0.14 250	0.27 352	0.55 324

GCAP-BAT	0.78 394	0.38 94	2.37 216	0.98 492	0.60 422	0.77 423	0.22 116	1.13 497	0.51 104	0.80 442	0.90 465	0.81 419	0.25 134	0.77 237	0.88 388	0.10 108	1.94 534	0.09 73	0.50 507	0.17 166	1.35 497

ICVP	0.48 133	0.33 51	2.37 216	0.34 214	0.22 151	0.60 266	0.55 448	0.79 241	0.53 127	0.45 151	0.60 319	0.49 250	0.36 237	0.55 151	0.46 236	0.16 379	0.16 242	0.14 347	0.11 167	0.16 143	0.32 175
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GES	0.49 148	0.54 187	2.37 216	0.31 146	0.19 108	0.61 286	0.30 297	0.93 363	0.52 116	0.49 184	0.53 244	0.40 183	0.43 312	0.59 165	0.67 330	0.16 379	0.11 158	0.12 250	0.10 119	0.20 244	0.30 160

gcap-zeroshot	0.52 165	0.86 320	2.38 219	0.32 167	0.60 422	0.70 383	0.20 74	0.78 232	0.58 161	0.44 147	0.36 130	0.81 419	0.24 114	0.53 143	0.30 116	0.10 108	0.35 337	0.09 73	0.31 434	0.09 30	0.40 227

OMP-Stereo	0.64 294	0.87 322	2.38 219	0.56 418	0.37 333	0.60 266	0.26 222	0.75 215	0.71 308	0.65 379	0.60 319	0.68 360	0.32 218	2.07 474	1.18 433	0.11 197	0.08 45	0.12 250	0.09 82	0.17 166	0.28 145

DRaft	0.65 303	0.47 155	2.38 219	0.25 42	0.17 59	0.64 334	0.65 477	0.56 122	0.57 154	0.67 388	0.98 478	0.38 170	0.99 493	1.42 363	2.06 495	0.11 197	0.14 209	0.10 128	0.14 250	0.18 191	0.21 95

TestStereo	0.49 148	0.88 326	2.38 219	0.30 129	0.16 37	0.43 79	0.25 205	0.55 116	0.46 71	0.38 115	0.46 185	0.34 153	0.28 175	1.96 464	0.28 98	0.11 197	0.08 45	0.12 250	0.09 82	0.15 123	0.13 22

sCroCo_RVC	0.37 48	0.39 101	2.38 219	0.35 237	0.27 231	0.31 16	0.22 116	0.49 68	0.48 82	0.23 25	0.34 119	0.25 85	0.24 114	0.35 45	0.25 60	0.15 360	0.17 255	0.12 250	0.11 167	0.15 123	0.15 43

CFNet-RSSM	0.44 102	0.36 72	2.38 219	0.28 90	0.43 372	0.53 167	0.20 74	0.86 309	0.52 116	0.44 147	0.36 130	0.53 269	0.26 146	0.40 67	0.27 85	0.09 44	0.08 45	0.09 73	0.38 479	0.10 48	0.22 102

TDLM	0.83 413	1.28 433	2.38 219	0.46 363	0.26 218	0.66 363	0.55 448	0.87 318	0.80 396	2.54 554	0.62 334	0.61 312	0.51 372	2.68 526	0.67 330	0.20 441	0.11 158	0.35 503	0.15 274	0.33 406	0.48 284

dad	0.58 215	1.35 450	2.39 226	0.31 146	0.20 124	0.62 308	0.26 222	0.56 122	0.79 388	0.66 386	0.64 355	0.64 329	0.36 237	0.87 263	0.48 246	0.28 488	0.15 227	0.40 509	0.18 325	0.24 296	0.22 102

Prome-Stereo	0.53 179	0.36 72	2.39 226	0.60 425	0.23 181	0.63 322	0.41 385	0.66 177	0.67 244	0.59 308	1.02 485	0.43 195	0.71 447	0.61 176	0.34 169	0.10 108	0.07 9	0.10 128	0.09 82	0.13 89	0.44 265

testlalala	0.53 179	0.36 72	2.40 228	0.29 109	0.35 315	0.60 266	0.22 116	1.02 439	0.63 206	0.56 265	0.40 157	0.32 140	0.21 84	0.33 29	0.27 85	0.10 108	1.73 523	0.09 73	0.24 385	0.08 17	0.43 249

Wz-Net-LNSev-Ref	0.65 303	1.15 398	2.40 228	0.33 189	0.30 267	0.83 447	0.40 383	0.94 369	0.82 410	0.67 388	0.76 428	0.68 360	0.58 403	1.13 316	1.25 444	0.14 329	0.08 45	0.10 128	0.08 51	0.18 191	0.28 145

KYRaft	0.52 165	0.35 68	2.40 228	0.34 214	0.21 138	0.75 408	0.43 399	0.62 159	0.63 206	0.64 363	0.92 468	0.53 269	0.72 448	0.60 171	0.26 75	0.10 108	0.07 9	0.12 250	0.14 250	0.13 89	0.54 317

GrayStereo	0.71 353	0.27 3	2.40 228	0.89 478	0.23 181	0.62 308	1.40 547	0.67 180	0.70 294	0.72 414	0.77 432	0.55 285	3.03 552	0.60 171	0.28 98	0.10 108	0.08 45	0.10 128	0.21 365	0.12 72	0.37 203

CRE-IMP	0.46 115	0.31 26	2.40 228	0.53 400	0.17 59	0.79 433	0.68 486	0.54 106	0.66 231	0.47 165	0.43 165	0.44 210	0.26 146	0.43 85	0.33 158	0.12 245	0.07 9	0.12 250	0.09 82	0.17 166	0.23 111

dd	0.48 133	1.32 438	2.41 233	0.31 146	0.17 59	0.58 231	0.26 222	0.50 82	0.71 308	0.42 132	0.41 159	0.34 153	0.28 175	0.47 100	0.41 207	0.18 413	0.10 129	0.13 311	0.12 205	0.22 273	0.16 56

PSM-AAD	0.67 328	0.29 8	2.41 233	0.37 269	0.23 181	0.86 454	1.15 531	0.62 159	0.66 231	0.64 363	0.71 408	0.67 346	2.90 551	0.65 196	0.32 145	0.10 108	0.08 45	0.17 413	0.15 274	0.14 112	0.34 187

DANet	0.85 424	0.68 243	2.41 233	1.18 510	0.48 386	0.77 423	1.23 539	0.93 363	1.53 532	0.90 464	0.72 413	0.97 473	0.57 396	1.86 447	1.05 413	0.18 413	0.16 242	0.19 439	0.16 296	0.26 338	0.67 367
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
MLCV	0.59 232	1.41 466	2.41 233	0.31 146	0.15 26	0.60 266	0.23 153	0.77 225	0.63 206	0.67 388	0.66 369	0.55 285	0.37 243	1.16 320	1.09 421	0.10 108	0.07 9	0.09 73	0.07 30	0.21 256	0.29 151

MyStereo07	0.56 200	0.68 243	2.42 237	0.30 129	0.41 356	0.61 286	0.31 308	0.58 133	0.72 317	1.17 499	0.26 60	0.20 47	0.27 161	1.28 345	0.28 98	0.09 44	0.59 387	0.12 250	0.21 365	0.16 143	0.48 284

raft_robust	0.68 335	1.24 424	2.42 237	0.30 129	0.57 412	0.53 167	0.25 205	0.95 383	0.79 388	0.49 184	0.46 185	1.12 503	0.74 455	1.50 376	0.61 307	0.09 44	0.62 394	0.10 128	0.30 427	0.26 338	0.30 160

LCNet	0.58 215	0.43 128	2.42 237	0.91 484	0.22 151	0.95 477	0.29 281	0.62 159	0.64 216	0.52 225	0.55 274	0.41 189	0.75 459	0.84 259	0.27 85	0.10 108	0.07 9	0.12 250	0.18 325	0.97 534	0.40 227

DEmStereo	0.69 342	0.40 108	2.42 237	0.42 334	0.18 77	0.66 363	0.88 508	0.54 106	0.64 216	0.60 319	1.00 482	0.45 222	1.24 508	1.53 379	2.21 506	0.10 108	0.08 45	0.10 128	0.10 119	0.11 61	0.14 34

IRAFT_RVC	0.59 232	0.74 277	2.42 237	0.47 369	0.21 138	0.59 251	0.42 392	0.68 185	0.73 322	0.54 240	0.50 225	0.49 250	0.51 372	1.57 388	1.00 408	0.11 197	0.25 314	0.13 311	0.10 119	0.15 123	0.14 34

ACVNet-DCA	0.67 328	0.73 267	2.43 242	0.67 451	0.52 394	0.76 413	0.24 179	0.81 256	0.83 417	0.77 431	0.39 148	0.25 85	0.38 253	0.70 212	0.22 16	0.10 108	2.13 545	0.11 195	0.09 82	0.16 143	1.18 473

xx1	0.71 353	0.73 267	2.43 242	0.67 451	0.52 394	0.76 413	0.24 179	0.85 298	1.05 496	0.77 431	0.39 148	0.46 231	0.37 243	0.70 212	0.22 16	0.10 108	2.13 545	0.12 250	0.41 488	0.16 143	1.18 473

1test111	0.72 362	0.73 267	2.43 242	0.67 451	0.52 394	0.76 413	0.24 179	0.81 256	0.83 417	0.77 431	0.39 148	0.25 85	0.38 253	1.03 293	0.75 358	0.10 108	2.13 545	0.11 195	0.09 82	0.16 143	1.18 473

cc1	0.74 369	0.73 267	2.43 242	0.67 451	0.52 394	0.76 413	0.24 179	0.85 298	1.05 496	0.77 431	0.39 148	0.25 85	0.38 253	0.70 212	0.22 16	0.10 108	2.13 545	0.11 195	0.09 82	0.25 318	2.20 539

UniTT-Stereo	0.36 38	0.66 233	2.43 242	0.28 90	0.24 193	0.30 13	0.18 52	0.35 7	0.36 15	0.26 57	0.37 136	0.18 38	0.18 46	0.33 29	0.30 116	0.11 197	0.08 45	0.09 73	0.08 51	0.25 318	0.09 3

ADStereo(finetuned)	0.50 152	0.91 341	2.43 242	0.26 59	0.14 17	0.51 140	0.22 116	0.84 285	0.78 375	0.56 265	0.49 213	0.32 140	0.75 459	0.40 67	0.40 201	0.10 108	0.07 9	0.09 73	0.07 30	0.13 89	0.45 270

raft+_RVC	0.62 270	1.18 407	2.43 242	0.36 256	2.08 552	0.52 158	0.25 205	0.66 177	0.54 132	0.36 106	0.46 185	0.32 140	0.28 175	0.49 126	0.43 219	0.10 108	0.91 429	0.10 128	0.09 82	0.22 273	0.70 381

PSMNet-RSSM	0.61 250	1.19 410	2.43 242	0.33 189	0.25 202	0.59 251	0.28 253	0.88 326	0.65 223	0.54 240	0.62 334	0.69 371	0.46 339	1.67 407	0.50 259	0.15 360	0.10 129	0.14 347	0.16 296	0.20 244	0.28 145

AE-Stereo	0.71 353	0.32 39	2.44 250	0.44 351	0.50 388	0.58 231	0.23 153	1.08 481	0.67 244	0.67 388	0.51 228	0.47 240	0.24 114	0.63 183	0.32 145	0.09 44	2.15 549	0.11 195	0.45 494	0.22 273	2.01 526

testlalala_base	0.61 250	0.35 68	2.44 250	0.35 237	0.33 297	0.55 191	0.21 98	0.88 326	0.41 42	0.41 126	0.39 148	0.31 133	0.24 114	0.33 29	0.36 180	0.98 540	1.61 515	0.09 73	0.22 376	1.11 535	0.68 372

GCAP-Stereo	0.59 232	1.35 450	2.44 250	0.49 383	1.02 496	0.52 158	0.14 15	0.53 95	0.54 132	0.44 147	0.50 225	0.30 125	0.22 92	0.68 207	0.41 207	0.09 44	1.30 480	0.09 73	0.07 30	0.23 289	0.54 317

UDGNet	0.50 152	1.36 455	2.44 250	0.37 269	0.19 108	0.58 231	0.23 153	0.49 68	0.69 283	0.42 132	0.39 148	0.34 153	0.29 193	0.55 151	0.32 145	0.25 477	0.10 129	0.37 506	0.19 343	0.30 384	0.17 64

test-3	0.58 215	0.43 128	2.44 250	0.52 396	0.59 417	0.46 99	0.23 153	0.77 225	0.49 87	0.52 225	0.29 77	0.44 210	0.22 92	0.59 165	0.97 397	0.08 15	1.27 473	0.10 128	0.35 464	0.29 375	0.62 347

test_1	0.58 215	0.43 128	2.44 250	0.52 396	0.59 417	0.46 99	0.23 153	0.77 225	0.49 87	0.51 215	0.29 77	0.44 210	0.22 92	0.59 165	0.97 397	0.08 15	1.27 473	0.10 128	0.35 464	0.29 375	0.63 353

test_3	0.59 232	0.44 141	2.44 250	0.53 400	0.59 417	0.48 117	0.30 297	0.79 241	0.52 116	0.51 215	0.30 86	0.45 222	0.22 92	0.59 165	0.97 397	0.08 15	1.25 468	0.11 195	0.35 464	0.30 384	0.62 347

Patchmatch Stereo++	0.43 86	0.36 72	2.44 250	0.48 370	0.17 59	0.61 286	0.26 222	0.53 95	0.61 183	0.48 168	0.43 165	0.43 195	0.28 175	0.56 154	0.30 116	0.12 245	0.08 45	0.12 250	0.10 119	0.17 166	0.13 22
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
NRIStereo	0.50 152	0.34 59	2.44 250	0.52 396	0.16 37	0.94 475	0.73 494	0.52 89	0.65 223	0.48 168	0.40 157	0.59 303	0.29 193	0.78 244	0.33 158	0.11 197	0.13 192	0.11 195	0.09 82	0.22 273	0.25 124

PSM-adaLoss	0.43 86	0.36 72	2.44 250	0.48 370	0.18 77	0.61 286	0.28 253	0.53 95	0.61 183	0.48 168	0.43 165	0.43 195	0.28 175	0.49 126	0.30 116	0.12 245	0.08 45	0.12 250	0.10 119	0.17 166	0.13 22

ROB_FTStereo_v2	0.43 86	0.36 72	2.44 250	0.49 383	0.17 59	0.61 286	0.28 253	0.53 95	0.61 183	0.48 168	0.43 165	0.44 210	0.28 175	0.48 113	0.30 116	0.12 245	0.08 45	0.12 250	0.10 119	0.17 166	0.13 22

ROB_FTStereo	0.43 86	0.36 72	2.44 250	0.48 370	0.18 77	0.61 286	0.26 222	0.53 95	0.61 183	0.48 168	0.43 165	0.43 195	0.28 175	0.51 132	0.30 116	0.12 245	0.08 45	0.12 250	0.10 119	0.17 166	0.13 22

SST-Stereo	0.56 200	0.30 20	2.44 250	0.71 460	0.55 405	0.62 308	0.65 477	0.57 129	0.67 244	0.59 308	0.53 244	0.51 259	0.59 406	1.57 388	0.31 135	0.12 245	0.07 9	0.12 250	0.10 119	0.17 166	0.11 14

RAFT_R40	0.55 192	0.31 26	2.44 250	0.57 422	0.42 368	0.62 308	0.52 438	0.58 133	0.66 231	0.56 265	0.54 263	0.54 276	0.50 368	1.56 383	0.53 271	0.11 197	0.07 9	0.12 250	0.10 119	0.16 143	0.10 7

iGMRVC	0.43 86	0.36 72	2.44 250	0.48 370	0.18 77	0.61 286	0.27 240	0.53 95	0.61 183	0.48 168	0.43 165	0.43 195	0.28 175	0.57 158	0.31 135	0.12 245	0.08 45	0.12 250	0.10 119	0.17 166	0.13 22

iRAFT	0.43 86	0.36 72	2.44 250	0.48 370	0.17 59	0.61 286	0.26 222	0.53 95	0.61 183	0.48 168	0.43 165	0.43 195	0.28 175	0.56 154	0.30 116	0.12 245	0.08 45	0.12 250	0.10 119	0.17 166	0.13 22

RAFT-IKP	0.43 86	0.36 72	2.44 250	0.48 370	0.16 37	0.60 266	0.28 253	0.53 95	0.61 183	0.48 168	0.43 165	0.43 195	0.28 175	0.51 132	0.31 135	0.12 245	0.08 45	0.12 250	0.10 119	0.17 166	0.13 22

PS-NSSS	0.69 342	1.37 460	2.44 250	0.31 146	0.32 290	0.64 334	0.34 341	1.04 453	0.74 342	0.56 265	0.75 425	0.51 259	0.42 300	2.41 506	0.54 276	0.24 471	0.17 255	0.27 482	0.18 325	0.30 384	0.23 111

DCVSM-stereo	0.52 165	0.37 84	2.45 268	0.30 129	0.22 151	0.54 178	0.52 438	0.60 149	0.52 116	0.69 398	0.47 191	0.79 408	0.49 363	0.56 154	0.90 391	0.13 292	0.14 209	0.15 376	0.13 227	0.20 244	0.21 95

HUI-Stereo	0.43 86	0.36 72	2.45 268	0.48 370	0.18 77	0.61 286	0.27 240	0.53 95	0.61 183	0.48 168	0.43 165	0.44 210	0.28 175	0.47 100	0.30 116	0.12 245	0.08 45	0.12 250	0.10 119	0.17 166	0.13 22

delet	0.60 242	0.84 310	2.45 268	0.33 189	0.35 315	0.73 398	0.46 418	0.89 335	0.80 396	0.58 289	0.62 334	0.67 346	0.51 372	1.14 318	0.64 319	0.12 245	0.12 176	0.13 311	0.14 250	0.22 273	0.29 151

ACVNet	0.54 188	0.87 322	2.45 268	0.28 90	0.22 151	0.59 251	0.36 359	0.69 188	0.73 322	0.49 184	0.59 310	0.69 371	0.42 300	0.47 100	0.70 338	0.11 197	0.10 129	0.10 128	0.09 82	0.36 432	0.39 220

acv_ft	0.57 207	0.87 322	2.45 268	0.33 189	0.41 356	0.63 322	0.29 281	0.86 309	0.73 322	0.64 363	0.59 310	0.69 371	0.45 329	0.47 100	0.68 333	0.11 197	0.10 129	0.10 128	0.09 82	0.43 478	0.39 220

CFNet-ft	0.60 242	1.16 401	2.45 268	0.29 109	0.30 267	0.64 334	0.28 253	0.69 188	0.57 154	0.49 184	0.57 298	0.79 408	0.44 321	1.48 373	0.62 310	0.15 360	0.10 129	0.28 484	0.14 250	0.21 256	0.29 151

HSM-Net_RVC	0.70 349	0.40 108	2.45 268	0.27 74	0.19 108	0.68 377	0.30 297	1.29 515	0.73 322	0.73 415	0.70 395	0.77 402	0.45 329	3.73 556	0.46 236	0.13 292	0.09 99	0.10 128	0.09 82	0.13 89	0.32 175
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet_RVC	0.60 242	1.16 401	2.45 268	0.29 109	0.30 267	0.64 334	0.28 253	0.69 188	0.57 154	0.49 184	0.57 298	0.79 408	0.44 321	1.48 373	0.62 310	0.15 360	0.10 129	0.28 484	0.14 250	0.21 256	0.29 151

GMOStereo	0.58 215	0.89 331	2.46 276	0.29 109	0.99 489	0.51 140	0.32 319	0.58 133	0.46 71	0.58 289	0.48 199	0.54 276	0.27 161	0.31 15	0.25 60	0.09 44	1.64 516	0.13 311	0.11 167	0.34 413	0.42 241

error version	0.58 215	0.89 331	2.46 276	0.29 109	0.99 489	0.51 140	0.32 319	0.58 133	0.46 71	0.58 289	0.48 199	0.54 276	0.27 161	0.31 15	0.25 60	0.09 44	1.64 516	0.13 311	0.11 167	0.34 413	0.42 241

test-v	0.58 215	0.89 331	2.46 276	0.29 109	0.99 489	0.51 140	0.32 319	0.58 133	0.46 71	0.58 289	0.48 199	0.54 276	0.27 161	0.31 15	0.25 60	0.09 44	1.64 516	0.13 311	0.11 167	0.34 413	0.42 241

test-2	0.58 215	0.89 331	2.46 276	0.29 109	0.99 489	0.51 140	0.32 319	0.58 133	0.46 71	0.58 289	0.48 199	0.54 276	0.27 161	0.31 15	0.25 60	0.09 44	1.64 516	0.13 311	0.11 167	0.34 413	0.42 241

FENet	0.48 133	0.58 202	2.46 276	0.33 189	0.18 77	0.58 231	0.22 116	0.83 276	0.64 216	0.49 184	0.42 162	0.55 285	0.38 253	0.52 136	0.51 262	0.12 245	0.09 99	0.12 250	0.11 167	0.17 166	0.31 169

test_for_model	0.82 407	1.62 501	2.47 281	1.36 516	1.04 498	0.53 167	0.22 116	0.82 265	0.63 206	0.60 319	0.29 77	0.25 85	0.21 84	0.28 6	0.25 60	0.80 531	1.87 527	0.08 28	0.08 51	1.81 555	1.18 473

LL-Strereo2	0.62 270	1.36 455	2.47 281	1.37 517	0.96 485	0.54 178	0.28 253	0.61 155	0.49 87	0.42 132	0.34 119	0.44 210	0.21 84	0.57 158	0.53 271	0.11 197	0.26 317	0.16 396	0.14 250	0.18 191	0.98 457

AACVNet	0.61 250	1.13 391	2.47 281	0.37 269	0.21 138	0.57 220	0.25 205	0.75 215	0.55 141	0.56 265	0.60 319	0.66 343	0.44 321	2.11 481	0.49 255	0.14 329	0.11 158	0.14 347	0.11 167	0.35 426	0.23 111

PSM-softLoss	0.52 165	0.34 59	2.47 281	0.55 409	0.17 59	0.61 286	0.39 378	0.64 171	0.67 244	0.52 225	0.48 199	0.39 174	0.25 134	1.46 370	0.77 364	0.13 292	0.08 45	0.13 311	0.12 205	0.12 72	0.15 43

KMStereo	0.52 165	0.34 59	2.47 281	0.55 409	0.17 59	0.61 286	0.39 378	0.64 171	0.67 244	0.52 225	0.48 199	0.39 174	0.25 134	1.46 370	0.77 364	0.13 292	0.08 45	0.13 311	0.12 205	0.12 72	0.15 43

CREStereo++_RVC	0.38 53	0.37 84	2.47 281	0.25 42	0.16 37	0.54 178	0.15 23	0.42 29	0.57 154	0.37 109	0.52 237	0.24 76	0.19 59	0.31 15	0.27 85	0.09 44	0.06 1	0.08 28	0.30 427	0.09 30	0.22 102
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
coex_refinement	0.67 328	1.33 443	2.48 287	0.38 289	0.26 218	0.64 334	0.34 341	0.88 326	0.68 271	0.61 329	0.63 342	0.80 415	0.48 357	1.84 441	1.09 421	0.13 292	0.10 129	0.10 128	0.10 119	0.18 191	0.38 212

UGAM-zero	0.97 469	0.44 141	2.48 287	0.33 189	0.86 472	1.26 508	0.76 496	1.05 461	0.52 116	0.93 471	0.45 180	1.32 516	0.81 466	2.08 477	0.49 255	0.10 108	0.52 372	0.09 73	0.47 500	0.11 61	4.43 569

model_zeroshot	0.75 380	0.94 351	2.48 287	1.88 546	0.68 446	0.72 394	0.22 116	1.01 431	0.51 104	1.10 490	0.35 126	0.63 321	0.20 74	0.78 244	0.32 145	0.12 245	1.97 536	0.10 128	0.23 381	0.12 72	0.56 325

TANstereo	0.39 58	0.70 255	2.48 287	0.23 20	0.12 4	0.54 178	0.16 31	0.41 24	0.47 78	0.45 151	0.51 228	0.26 95	0.22 92	0.34 35	0.21 10	0.10 108	0.10 129	0.08 28	0.07 30	0.09 30	0.18 73

RP	0.74 369	1.01 362	2.48 287	0.44 351	0.45 376	0.66 363	0.45 412	0.95 383	0.87 444	0.70 402	0.95 473	0.99 477	0.82 468	1.55 381	0.82 380	0.26 481	0.19 269	0.23 468	0.20 354	0.34 413	0.38 212

UCFNet_RVC	0.55 192	1.16 401	2.48 287	0.31 146	0.27 231	0.65 350	0.28 253	0.76 218	0.58 161	0.51 215	0.53 244	0.67 346	0.42 300	0.91 274	0.45 231	0.16 379	0.11 158	0.17 413	0.17 314	0.20 244	0.23 111

HI	0.47 122	0.82 303	2.49 293	0.29 109	0.22 151	0.45 91	0.20 74	0.59 142	0.43 55	0.59 308	0.59 310	0.65 334	0.45 329	0.48 113	0.40 201	0.08 15	0.09 99	0.10 128	0.11 167	0.24 296	0.20 88

CoSv	0.47 122	0.82 303	2.49 293	0.29 109	0.22 151	0.45 91	0.20 74	0.59 142	0.43 55	0.59 308	0.59 310	0.65 334	0.45 329	0.48 113	0.40 201	0.08 15	0.09 99	0.10 128	0.11 167	0.24 296	0.20 88

RAFT+CT+SA	0.60 242	1.25 427	2.49 293	0.38 289	0.75 456	0.55 191	0.34 341	0.83 276	0.68 271	0.39 120	0.55 274	0.44 210	0.29 193	0.75 233	0.28 98	0.09 44	0.24 305	0.11 195	0.51 511	0.30 384	0.74 392

Pruner-Stereo	0.55 192	0.38 94	2.49 293	1.78 541	0.19 108	0.63 322	0.45 412	0.59 142	0.67 244	0.61 329	0.48 199	0.41 189	0.25 134	0.49 126	0.99 405	0.13 292	0.07 9	0.12 250	0.10 119	0.13 89	0.14 34

XX-TBD	0.40 69	1.04 371	2.49 293	0.35 237	0.13 11	0.51 140	0.17 40	0.44 39	0.52 116	0.38 115	0.51 228	0.23 66	0.19 59	0.31 15	0.25 60	0.10 108	0.07 9	0.08 28	0.06 8	0.09 30	0.18 73

LALA_ROB	0.68 335	1.14 392	2.50 298	0.37 269	0.29 253	0.78 429	0.55 448	0.99 411	0.84 429	0.82 452	0.68 377	0.93 462	0.50 368	1.01 290	0.89 389	0.21 450	0.15 227	0.21 455	0.18 325	0.26 338	0.30 160

MM-Stereo_test1	0.63 284	0.64 228	2.51 299	0.54 407	0.37 333	0.44 86	0.28 253	0.68 185	0.59 172	0.43 140	0.33 112	0.26 95	0.25 134	0.89 271	0.52 264	0.10 108	1.84 526	0.10 128	0.09 82	0.41 470	1.40 502

AIO_test	1.11 492	0.77 286	2.51 299	3.32 566	2.81 561	0.35 32	0.25 205	1.29 515	0.68 271	1.28 517	0.27 66	0.32 140	0.17 27	2.86 538	0.27 85	0.12 245	1.72 522	0.08 28	0.21 365	0.15 123	2.81 553

ttt	0.89 443	0.51 177	2.51 299	0.36 256	0.31 277	0.61 286	0.28 253	1.07 478	0.92 461	0.56 265	0.77 432	0.55 285	0.37 243	2.27 492	3.51 542	0.16 379	1.21 463	0.13 311	0.31 434	0.18 191	1.26 488

GANet-ADL	0.48 133	0.56 198	2.51 299	0.34 214	0.20 124	0.58 231	0.25 205	0.80 247	0.57 154	0.43 140	0.61 327	0.56 292	0.31 210	0.44 89	0.44 225	0.14 329	0.11 158	0.10 128	0.09 82	0.22 273	0.38 212

R-Stereo Train	0.42 82	0.31 26	2.51 299	0.30 129	0.18 77	0.56 198	0.25 205	0.82 265	0.41 42	0.57 283	0.67 374	0.33 148	0.24 114	0.34 35	0.33 158	0.10 108	0.08 45	0.09 73	0.07 30	0.09 30	0.18 73

RAFT-Stereo	0.42 82	0.31 26	2.51 299	0.30 129	0.18 77	0.56 198	0.25 205	0.82 265	0.41 42	0.57 283	0.67 374	0.33 148	0.24 114	0.34 35	0.33 158	0.10 108	0.08 45	0.09 73	0.07 30	0.09 30	0.18 73
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
testlalala2	0.48 133	0.34 59	2.53 305	0.65 443	0.56 407	0.57 220	0.20 74	0.84 285	0.63 206	0.42 132	0.54 263	0.45 222	0.21 84	0.30 11	0.26 75	0.10 108	0.13 192	0.09 73	0.29 417	0.12 72	0.31 169

AAGNet	0.92 452	0.40 108	2.53 305	0.60 425	1.01 494	0.62 308	0.45 412	0.52 89	0.68 271	0.58 289	0.53 244	0.50 254	0.72 448	1.22 330	7.32 568	0.12 245	0.07 9	0.12 250	0.10 119	0.16 143	0.10 7

RAFT-Stereo + iAFF	0.58 215	1.48 481	2.53 305	0.29 109	0.78 464	0.52 158	0.20 74	0.68 185	0.66 231	0.51 215	0.61 327	0.40 183	0.32 218	0.40 67	0.43 219	0.08 15	0.63 395	0.09 73	0.09 82	0.37 440	0.58 335

psm_up	0.65 303	1.02 364	2.53 305	0.36 256	0.31 277	0.64 334	0.38 372	0.96 386	0.73 322	0.63 353	0.57 298	0.68 360	0.57 396	1.90 459	0.52 264	0.17 400	0.15 227	0.16 396	0.15 274	0.27 352	0.22 102

FADNet	0.71 353	1.60 500	2.53 305	0.33 189	0.30 267	0.67 371	0.29 281	0.92 358	0.75 348	0.45 151	0.49 213	0.66 343	0.57 396	1.85 445	0.85 384	0.46 513	0.20 284	0.17 413	0.20 354	0.60 509	0.37 203

MM-Stereo_test2	0.65 303	0.43 128	2.54 310	0.62 433	0.18 77	0.50 132	0.25 205	0.49 68	0.47 78	0.36 106	0.26 60	0.24 76	0.23 108	0.40 67	0.38 194	0.08 15	2.33 554	0.09 73	0.10 119	0.38 448	2.66 551

DisPM	0.48 133	0.41 114	2.54 310	0.61 431	0.18 77	0.59 251	0.62 471	0.54 106	0.67 244	0.61 329	0.53 244	0.38 170	0.26 146	0.76 235	0.31 135	0.13 292	0.07 9	0.12 250	0.11 167	0.12 72	0.15 43

PFNet+	0.50 152	0.43 128	2.54 310	0.49 383	0.18 77	0.58 231	0.76 496	0.54 106	0.72 317	0.56 265	0.48 199	0.39 174	0.26 146	0.94 279	0.33 158	0.14 329	0.09 99	0.14 347	0.13 227	0.12 72	0.16 56

OCTAStereo	0.53 179	0.33 51	2.54 310	0.56 418	0.16 37	0.61 286	0.42 392	0.70 198	0.70 294	0.50 203	0.47 191	0.37 164	0.26 146	1.43 364	0.79 371	0.12 245	0.07 9	0.12 250	0.10 119	0.13 89	0.17 64

RE-Stereo	0.53 179	0.33 51	2.54 310	0.56 418	0.16 37	0.61 286	0.43 399	0.70 198	0.70 294	0.50 203	0.47 191	0.37 164	0.26 146	1.43 364	0.77 364	0.12 245	0.07 9	0.12 250	0.10 119	0.13 89	0.17 64

TVStereo	0.53 179	0.33 51	2.54 310	0.56 418	0.16 37	0.61 286	0.43 399	0.70 198	0.70 294	0.50 203	0.47 191	0.37 164	0.26 146	1.43 364	0.77 364	0.12 245	0.07 9	0.12 250	0.10 119	0.13 89	0.17 64

SHD	0.84 415	1.14 392	2.54 310	0.80 472	0.52 394	0.76 413	0.34 341	1.16 503	1.29 519	1.11 492	0.85 450	0.98 474	0.74 455	1.25 339	1.48 461	0.22 456	0.37 340	0.20 449	0.27 411	0.36 432	0.41 236

iResNet	0.59 232	1.09 379	2.54 310	0.44 351	0.18 77	0.65 350	0.29 281	0.89 335	0.75 348	0.59 308	0.64 355	0.43 195	0.39 268	0.73 227	1.24 443	0.11 197	0.08 45	0.09 73	0.08 51	0.21 256	0.40 227

G2L-Stereo_test	0.64 294	1.34 446	2.55 318	0.34 214	0.24 193	0.75 408	0.39 378	0.83 276	0.65 223	0.62 342	0.54 263	0.74 390	0.40 275	1.57 388	0.75 358	0.11 197	0.08 45	0.08 28	0.08 51	0.28 365	0.43 249

iinet-f	0.62 270	1.18 407	2.55 318	0.33 189	0.25 202	0.82 445	0.34 341	0.87 318	0.69 283	0.56 265	0.64 355	0.73 388	0.67 437	0.80 251	0.81 377	0.14 329	0.13 192	0.11 195	0.10 119	0.44 482	0.26 132

NF-Stereo	0.53 179	0.33 51	2.55 318	0.55 409	0.16 37	0.61 286	0.43 399	0.70 198	0.70 294	0.50 203	0.47 191	0.37 164	0.26 146	1.44 368	0.78 368	0.12 245	0.07 9	0.12 250	0.10 119	0.13 89	0.17 64

RGC	0.78 394	1.10 384	2.55 318	0.45 358	0.45 376	0.73 398	0.40 383	1.00 421	0.75 348	0.75 425	1.04 489	1.02 484	0.73 451	1.74 417	1.15 430	0.24 471	0.19 269	0.28 484	0.26 402	0.31 393	0.38 212

RALCasStereoNet	0.65 303	1.34 446	2.56 322	0.43 346	0.96 485	0.50 132	0.26 222	0.62 159	0.56 147	0.43 140	0.49 213	0.36 159	0.28 175	0.72 226	0.53 271	0.10 108	1.18 458	0.09 73	0.08 51	0.27 352	1.27 489

MFN_U_SF_DS_RVC	1.08 490	2.01 530	2.56 322	0.49 383	0.40 350	1.49 516	0.96 514	1.02 439	0.95 475	0.85 458	0.94 470	1.06 493	0.59 406	2.92 540	1.15 430	0.43 509	0.74 413	0.32 497	0.55 517	0.74 521	1.35 497

BEATNet_4x	0.57 207	1.16 401	2.56 322	0.35 237	0.16 37	0.56 198	0.25 205	0.91 351	0.64 216	0.55 253	0.53 244	0.59 303	0.43 312	0.67 202	0.76 362	0.12 245	0.09 99	0.12 250	0.09 82	0.23 289	0.58 335

StereoDRNet	0.71 353	1.24 424	2.56 322	0.42 334	0.45 376	0.73 398	0.46 418	0.98 402	0.81 404	0.77 431	0.56 287	0.74 390	0.48 357	1.69 412	0.91 392	0.15 360	0.14 209	0.15 376	0.15 274	0.26 338	0.51 299

AIO_rvc	0.95 463	1.02 364	2.57 326	2.80 564	1.91 549	0.37 40	0.24 179	0.52 89	0.60 178	0.98 474	0.29 77	0.25 85	0.18 46	2.16 486	0.29 109	0.11 197	1.39 493	0.08 28	0.11 167	0.26 338	2.87 554

H2IRNET	0.48 133	1.04 371	2.57 326	0.31 146	0.19 108	0.54 178	0.19 60	0.55 116	0.53 127	0.28 74	0.56 287	0.47 240	0.35 233	0.47 100	0.40 201	0.11 197	0.08 45	0.12 250	0.14 250	0.37 440	0.26 132

anonymousa	0.74 369	0.60 210	2.58 328	0.96 490	1.33 523	0.61 286	0.26 222	0.69 188	0.56 147	0.55 253	0.84 447	0.82 424	0.46 339	0.56 154	0.61 307	0.10 108	1.11 453	0.12 250	0.98 552	0.14 112	0.97 455

SACVNet	0.68 335	1.08 378	2.58 328	0.38 289	0.28 245	0.65 350	0.37 362	0.91 351	0.65 223	0.67 388	0.62 334	0.69 371	0.47 350	2.07 474	0.65 324	0.18 413	0.14 209	0.16 396	0.15 274	0.39 457	0.41 236

G2L-ROB	0.59 232	1.32 438	2.59 330	0.30 129	0.22 151	0.59 251	0.28 253	0.80 247	0.61 183	0.56 265	0.45 180	0.70 377	0.35 233	1.38 355	0.72 348	0.11 197	0.08 45	0.09 73	0.08 51	0.22 273	0.31 169

DFGA-Net	0.61 250	1.55 488	2.59 330	0.32 167	0.26 218	0.54 178	0.22 116	0.67 180	0.63 206	0.50 203	0.52 237	0.35 157	0.28 175	1.84 441	0.99 405	0.10 108	0.08 45	0.12 250	0.12 205	0.38 448	0.18 73

rafts_anoy	0.60 242	1.33 443	2.59 330	0.53 400	1.09 506	0.49 122	0.25 205	0.67 180	0.53 127	0.41 126	0.38 142	0.33 148	0.30 204	0.68 207	0.41 207	0.10 108	1.13 455	0.13 311	0.15 274	0.20 244	0.29 151

AFF-stereo	0.57 207	1.51 485	2.59 330	0.33 189	0.23 181	0.51 140	0.21 98	0.69 188	0.68 271	0.49 184	0.63 342	0.49 250	0.34 231	0.50 131	0.37 186	0.08 15	0.54 377	0.10 128	0.10 119	0.40 463	0.60 344

HGLStereo	0.61 250	1.20 412	2.59 330	0.36 256	0.40 350	0.65 350	0.30 297	0.87 318	0.67 244	0.60 319	0.70 395	0.69 371	0.56 391	1.07 304	0.59 296	0.14 329	0.13 192	0.13 311	0.12 205	0.23 289	0.23 111

hitnet-ft	0.73 365	1.09 379	2.59 330	0.28 90	0.22 151	0.71 388	0.36 359	0.89 335	0.67 244	0.58 289	0.83 445	1.03 485	0.94 490	2.31 495	0.70 338	0.23 464	0.14 209	0.41 511	0.13 227	0.24 296	0.28 145

RASNet	0.69 342	1.05 373	2.59 330	0.37 269	0.47 385	0.66 363	0.33 333	0.82 265	0.76 357	0.51 215	0.65 362	0.93 462	0.62 419	2.20 489	0.80 373	0.14 329	0.09 99	0.09 73	0.11 167	0.18 191	0.37 203

rvit_stereo_0075_2	0.45 107	0.45 149	2.60 337	0.34 214	0.32 290	0.41 61	0.21 98	0.60 149	0.54 132	0.39 120	0.51 228	0.40 183	0.29 193	0.46 95	0.31 135	0.21 450	0.15 227	0.22 460	0.15 274	0.18 191	0.33 179

EKT-Stereo	1.56 529	0.55 195	2.60 337	2.54 559	19.66 579	0.55 191	0.22 116	0.76 218	0.51 104	0.40 124	0.36 130	0.43 195	0.27 161	0.74 231	0.42 212	0.13 292	0.17 255	0.11 195	0.16 296	0.20 244	0.50 292

LMCR-Stereo	0.61 250	1.00 359	2.60 337	0.42 334	0.22 151	0.74 405	0.31 308	1.06 474	0.70 294	0.62 342	0.64 355	0.40 183	0.52 379	0.84 259	1.27 446	0.20 441	0.09 99	0.12 250	0.09 82	0.26 338	0.16 56

SAMSARA	1.11 492	1.35 450	2.60 337	1.34 514	0.77 461	1.67 527	1.41 549	1.47 528	0.99 487	1.54 533	0.89 462	1.44 523	0.90 482	1.88 453	1.71 472	0.25 477	0.55 380	0.22 460	0.34 462	0.39 457	0.50 292

PWC_ROB	0.81 403	1.41 466	2.60 337	0.41 330	0.40 350	0.63 322	0.31 308	1.04 453	0.99 487	0.92 467	1.29 504	0.78 406	0.68 439	1.65 406	1.50 462	0.19 430	0.12 176	0.18 432	0.13 227	0.51 499	0.54 317

PSMNet-RUCA	0.64 294	1.12 388	2.61 342	0.59 424	0.56 407	0.64 334	0.37 362	0.89 335	0.72 317	0.53 234	0.68 377	0.53 269	0.43 312	0.61 176	0.46 236	0.35 501	0.19 269	0.44 516	0.29 417	0.49 496	0.35 194

ToySt	0.67 328	0.88 326	2.61 342	0.39 306	0.73 453	0.61 286	0.38 372	0.78 232	0.73 322	0.43 140	0.70 395	0.72 382	0.45 329	0.66 199	0.62 310	0.14 329	0.63 395	0.13 311	0.33 457	0.24 296	1.18 473

GEStereo_RVC	0.61 250	1.19 410	2.61 342	0.48 370	0.25 202	0.63 322	0.37 362	1.05 461	0.79 388	0.55 253	0.55 274	0.59 303	0.44 321	1.10 307	0.48 246	0.16 379	0.11 158	0.12 250	0.11 167	0.27 352	0.43 249

Anonymous3	0.47 122	0.49 162	2.61 342	0.33 189	0.25 202	0.72 394	0.32 319	0.80 247	0.60 178	0.36 106	0.41 159	0.33 148	0.29 193	0.46 95	0.30 116	0.19 430	0.18 263	0.13 311	0.13 227	0.18 191	0.22 102

XQC	0.84 415	1.32 438	2.61 342	0.78 469	0.44 373	0.89 465	0.53 441	1.16 503	1.07 499	0.85 458	0.69 382	0.92 457	0.73 451	1.40 358	1.44 459	0.24 471	0.35 337	0.23 468	0.26 402	0.45 485	0.39 220

MSKI-zero shot	0.70 349	0.44 141	2.62 347	1.47 524	0.75 456	0.56 198	0.20 74	0.80 247	0.45 70	0.60 319	0.52 237	0.44 210	0.17 27	0.70 212	0.26 75	0.09 44	2.87 562	0.09 73	0.32 443	0.14 112	0.50 292

TestStereo1	0.59 232	1.21 414	2.63 348	0.40 319	0.60 422	0.56 198	0.34 341	0.82 265	0.73 322	0.45 151	0.63 342	0.36 159	0.42 300	0.66 199	0.42 212	0.10 108	0.32 331	0.12 250	0.10 119	0.34 413	0.52 306

fff	0.50 152	0.90 337	2.63 348	0.25 42	0.15 26	0.51 140	0.22 116	0.85 298	0.82 410	0.55 253	0.48 199	0.31 133	0.65 428	0.39 60	0.37 186	0.10 108	0.07 9	0.09 73	0.07 30	0.08 17	0.43 249

SA-5K	0.59 232	1.21 414	2.63 348	0.40 319	0.60 422	0.56 198	0.34 341	0.82 265	0.73 322	0.45 151	0.63 342	0.36 159	0.42 300	0.66 199	0.42 212	0.10 108	0.32 331	0.12 250	0.10 119	0.34 413	0.52 306

RALAANet	0.52 165	1.37 460	2.63 348	0.33 189	0.23 181	0.48 117	0.19 60	0.69 188	0.55 141	0.49 184	0.46 185	0.39 174	0.31 210	0.53 143	0.53 271	0.10 108	0.33 335	0.11 195	0.17 314	0.29 375	0.13 22

DCANet	0.49 148	0.91 341	2.63 348	0.26 59	0.14 17	0.51 140	0.22 116	0.84 285	0.78 375	0.56 265	0.49 213	0.32 140	0.41 287	0.39 60	0.41 207	0.10 108	0.07 9	0.09 73	0.07 30	0.14 112	0.45 270

csc	0.50 152	0.90 337	2.63 348	0.25 42	0.15 26	0.51 140	0.22 116	0.85 298	0.82 410	0.55 253	0.48 199	0.31 133	0.65 428	0.39 60	0.37 186	0.10 108	0.07 9	0.09 73	0.07 30	0.08 17	0.43 249

cscssc	0.50 152	0.90 337	2.63 348	0.25 42	0.15 26	0.51 140	0.22 116	0.85 298	0.82 410	0.55 253	0.48 199	0.31 133	0.65 428	0.39 60	0.37 186	0.10 108	0.07 9	0.09 73	0.07 30	0.08 17	0.43 249

111	0.57 207	1.41 466	2.63 348	0.25 42	0.15 26	0.59 251	0.26 222	0.90 344	0.83 417	0.50 203	0.54 263	0.57 296	0.38 253	0.54 149	0.41 207	0.10 108	0.07 9	0.09 73	0.07 30	0.24 296	0.81 418

PWCDC_ROB	0.83 413	1.57 492	2.63 348	0.48 370	0.37 333	0.78 429	0.29 281	1.04 453	1.36 525	0.63 353	2.05 530	0.64 329	0.70 446	1.10 307	1.20 436	0.33 498	0.14 209	0.15 376	0.12 205	0.63 513	0.46 275

aanetorigin	0.81 403	1.03 368	2.64 357	0.44 351	0.44 373	0.59 251	1.00 521	0.59 142	0.70 294	1.54 533	1.22 501	0.82 424	1.08 500	1.06 298	1.07 417	0.18 413	0.15 227	0.17 413	0.21 365	0.53 503	0.65 361

MIM_Stereo	0.55 192	0.92 346	2.65 358	0.32 167	1.09 506	0.51 140	0.19 60	0.67 180	0.52 116	0.48 168	0.54 263	0.43 195	0.27 161	0.57 158	0.30 116	0.08 15	0.17 255	0.11 195	0.10 119	0.28 365	0.80 411

anonymousdsp	0.86 427	0.59 209	2.65 358	1.33 513	1.25 519	0.56 198	0.23 153	0.54 106	0.71 308	1.13 494	0.25 53	0.22 58	0.24 114	1.24 335	0.24 43	0.09 44	2.34 555	0.10 128	0.18 325	0.25 318	3.12 559

IGEV-Stereo	0.86 427	0.60 210	2.65 358	1.35 515	1.25 519	0.56 198	0.23 153	0.54 106	0.71 308	1.14 495	0.25 53	0.22 58	0.24 114	1.24 335	0.24 43	0.09 44	2.34 555	0.10 128	0.18 325	0.25 318	3.13 560
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GMStereo	0.44 102	1.32 438	2.65 358	0.28 90	0.16 37	0.42 74	0.22 116	0.48 64	0.63 206	0.41 126	0.36 130	0.26 95	0.25 134	0.41 76	0.30 116	0.14 329	0.08 45	0.10 128	0.12 205	0.17 166	0.13 22
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UGAM	0.69 342	0.84 310	2.66 362	0.40 319	0.20 124	0.53 167	0.34 341	0.63 167	0.74 342	0.45 151	0.74 418	0.95 470	0.36 237	2.57 515	0.42 212	0.11 197	0.45 357	0.17 413	0.19 343	0.43 478	0.57 331

MyStereo04	0.57 207	0.68 243	2.66 362	0.30 129	0.41 356	0.61 286	0.31 308	0.88 326	0.80 396	0.48 168	0.37 136	0.54 276	0.42 300	0.61 176	0.71 344	0.09 44	0.59 387	0.12 250	0.21 365	0.16 143	0.48 284

gwcnet-sp	0.52 165	0.71 259	2.66 362	0.32 167	0.22 151	0.66 363	0.31 308	0.84 285	0.69 283	0.61 329	0.49 213	0.46 231	0.43 312	0.77 237	0.48 246	0.12 245	0.11 158	0.11 195	0.11 167	0.19 222	0.19 79

scenet	0.52 165	0.71 259	2.66 362	0.32 167	0.22 151	0.66 363	0.31 308	0.84 285	0.69 283	0.61 329	0.49 213	0.46 231	0.43 312	0.77 237	0.48 246	0.12 245	0.11 158	0.11 195	0.11 167	0.19 222	0.19 79

ssnet	0.52 165	0.71 259	2.66 362	0.32 167	0.22 151	0.66 363	0.31 308	0.84 285	0.69 283	0.61 329	0.49 213	0.46 231	0.43 312	0.77 237	0.48 246	0.12 245	0.11 158	0.11 195	0.11 167	0.19 222	0.19 79

CrosDoStereo	0.96 466	0.49 162	2.66 362	0.27 74	0.33 297	0.54 178	3.69 562	0.77 225	0.66 231	0.70 402	1.39 513	0.53 269	1.47 521	1.77 424	3.02 534	0.10 108	0.08 45	0.11 195	0.11 167	0.22 273	0.30 160

STrans-v2	0.69 342	0.62 223	2.66 362	0.28 90	0.23 181	0.57 220	0.32 319	1.01 431	0.77 370	0.92 467	0.84 447	0.88 450	0.92 486	1.81 434	1.19 435	0.10 108	0.07 9	0.10 128	0.09 82	0.12 72	0.30 160

DeepStereo_LL	0.96 466	0.49 162	2.66 362	0.27 74	0.33 297	0.54 178	3.69 562	0.77 225	0.66 231	0.70 402	1.39 513	0.53 269	1.47 521	1.77 424	3.02 534	0.10 108	0.08 45	0.11 195	0.11 167	0.22 273	0.30 160

G2L-Stereo	0.62 270	1.27 430	2.67 370	0.31 146	0.27 231	0.59 251	0.29 281	0.81 256	0.60 178	0.56 265	0.53 244	0.71 380	0.37 243	1.74 417	0.57 286	0.13 292	0.11 158	0.13 311	0.11 167	0.29 375	0.34 187

PAM	0.91 450	0.43 128	2.67 370	0.77 466	0.89 476	1.81 533	1.22 538	1.13 497	0.78 375	1.16 498	0.91 467	1.39 520	0.68 439	0.76 235	1.06 416	0.10 108	0.98 435	0.10 128	0.50 507	0.14 112	0.66 363

MIF-Stereo (partial)	0.41 74	0.71 259	2.67 370	0.27 74	0.24 193	0.32 19	0.17 40	0.56 122	0.46 71	0.26 57	0.37 136	0.25 85	0.26 146	0.46 95	0.35 177	0.11 197	0.08 45	0.12 250	0.10 119	0.21 256	0.15 43

ssnet_v2	0.64 294	0.99 358	2.67 370	0.33 189	0.22 151	0.72 394	0.45 412	1.00 421	0.80 396	0.66 386	0.54 263	0.81 419	0.48 357	0.91 274	1.08 420	0.16 379	0.14 209	0.14 347	0.14 250	0.33 406	0.31 169

TransformOpticalFlow	0.65 303	0.61 216	2.67 370	0.45 358	0.26 218	0.62 308	0.28 253	0.88 326	0.76 357	0.76 429	0.74 418	0.90 456	0.84 471	1.82 437	0.80 373	0.10 108	0.07 9	0.11 195	0.09 82	0.12 72	0.19 79

GANet-RSSM	0.63 284	1.14 392	2.67 370	0.38 289	0.26 218	0.59 251	0.29 281	0.81 256	0.56 147	0.50 203	0.57 298	0.67 346	0.50 368	1.91 460	0.50 259	0.14 329	0.10 129	0.24 474	0.12 205	0.36 432	0.28 145

RTSC	0.84 415	1.40 465	2.67 370	0.50 389	0.40 350	0.83 447	0.33 333	1.11 490	1.14 508	0.93 471	0.82 443	0.84 432	0.58 403	1.34 352	1.82 484	0.18 413	0.49 365	0.14 347	0.30 427	0.46 489	0.42 241

PAM_32	0.95 463	0.43 128	2.68 377	0.64 440	1.10 510	1.78 532	1.16 533	1.12 493	0.96 477	1.07 488	0.90 465	1.38 519	0.76 462	0.78 244	1.11 424	0.10 108	1.29 477	0.10 128	0.50 507	0.16 143	0.98 457

RAFT-345	0.56 200	0.37 84	2.68 377	0.40 319	0.34 307	0.58 231	0.41 385	0.49 68	0.70 294	0.51 215	0.99 481	0.43 195	0.28 175	1.56 383	0.81 377	0.10 108	0.07 9	0.11 195	0.09 82	0.11 61	0.09 3

ADLNet	0.68 335	1.02 364	2.68 377	0.35 237	0.34 307	0.67 371	0.34 341	0.95 383	0.79 388	0.70 402	0.62 334	0.80 415	0.46 339	1.77 424	0.69 336	0.15 360	0.12 176	0.14 347	0.14 250	0.31 393	0.54 317

ADCRef	0.88 435	1.45 476	2.68 377	0.38 289	0.35 315	0.95 477	0.51 434	0.92 358	0.81 404	0.89 462	0.84 447	0.61 312	1.35 511	1.26 343	3.38 539	0.14 329	0.12 176	0.17 413	0.19 343	0.28 365	0.34 187

GANet	0.92 452	1.20 412	2.68 377	0.45 358	0.27 231	0.76 413	0.66 479	0.94 369	0.77 370	0.79 440	1.17 497	0.84 432	0.91 483	2.72 528	1.76 480	0.18 413	0.42 352	0.44 516	0.20 354	0.33 406	0.94 447

PASM	0.82 407	1.00 359	2.68 377	0.52 396	0.48 386	0.65 350	0.59 460	0.83 276	0.89 453	0.82 452	0.73 415	0.89 453	0.68 439	2.39 503	0.73 352	0.35 501	0.37 340	0.36 504	0.41 488	0.45 485	0.51 299

DeepPruner_ROB	0.58 215	1.06 374	2.68 377	0.30 129	0.26 218	0.63 322	0.31 308	0.83 276	0.51 104	0.62 342	0.56 287	0.65 334	0.39 268	1.06 298	0.56 283	0.19 430	0.14 209	0.14 347	0.14 250	0.24 296	0.33 179

DualNet (step1)	0.76 385	0.69 252	2.69 384	0.28 90	0.23 181	0.81 440	0.33 333	0.99 411	0.86 438	0.64 363	0.63 342	0.67 346	0.49 363	1.18 325	0.52 264	0.65 521	1.21 463	0.86 534	0.56 519	0.25 318	0.72 385

test_sample9	1.07 486	0.69 252	2.69 384	0.28 90	0.23 181	0.81 440	0.33 333	0.99 411	0.86 438	0.64 363	0.63 342	0.67 346	0.49 363	2.02 469	2.70 524	0.65 521	4.33 571	0.86 534	0.56 519	0.25 318	0.72 385

test_sample8	1.23 502	0.69 252	2.69 384	0.28 90	0.23 181	0.81 440	0.33 333	1.01 431	0.75 348	1.23 512	0.63 342	2.53 542	1.31 509	2.02 469	2.70 524	0.65 521	4.33 571	0.86 534	0.56 519	0.25 318	0.72 385

IMH-64-1	1.50 523	1.98 526	2.69 384	1.39 519	1.12 511	1.39 513	1.19 536	1.80 539	1.47 529	1.19 501	2.20 535	1.53 525	1.51 525	2.12 482	1.98 489	1.34 552	0.68 401	1.28 550	0.70 532	1.37 547	1.12 469

IMH-64	1.50 523	1.98 526	2.69 384	1.39 519	1.12 511	1.39 513	1.19 536	1.80 539	1.47 529	1.19 501	2.20 535	1.53 525	1.51 525	2.12 482	1.98 489	1.34 552	0.68 401	1.28 550	0.70 532	1.37 547	1.12 469

PFNet	0.62 270	0.42 118	2.69 384	0.43 346	0.55 405	0.62 308	0.27 240	0.64 171	0.72 317	0.61 329	0.56 287	0.45 222	0.33 223	1.86 447	1.12 426	0.28 488	0.09 99	0.12 250	0.16 296	0.26 338	0.27 139

GwcNet-RSSM	0.64 294	1.38 464	2.69 384	0.33 189	0.26 218	0.60 266	0.32 319	0.84 285	0.73 322	0.56 265	0.65 362	0.72 382	0.42 300	1.78 427	0.60 300	0.14 329	0.10 129	0.12 250	0.13 227	0.26 338	0.26 132

StereoVision	0.52 165	1.12 388	2.70 391	0.34 214	0.32 290	0.47 111	0.26 222	0.73 209	0.61 183	0.33 95	0.89 462	0.45 222	0.26 146	0.52 136	0.39 199	0.14 329	0.15 227	0.16 396	0.15 274	0.22 273	0.14 34

Sa-1000	0.61 250	1.07 375	2.71 392	0.32 167	0.61 431	0.61 286	0.31 308	1.00 421	0.76 357	0.53 234	0.83 445	0.43 195	0.33 223	0.69 210	0.30 116	0.10 108	0.52 372	0.13 311	0.28 413	0.29 375	0.29 151

ac_64	0.63 284	0.77 286	2.71 392	0.37 269	0.34 307	0.64 334	0.30 297	0.86 309	0.67 244	0.58 289	0.53 244	0.88 450	0.48 357	1.84 441	0.71 344	0.15 360	0.12 176	0.12 250	0.12 205	0.21 256	0.25 124

MyStereo05	0.57 207	0.72 264	2.72 394	0.31 146	0.25 202	0.60 266	0.30 297	0.87 318	0.82 410	0.54 240	0.37 136	0.53 269	0.42 300	0.63 183	0.73 352	0.09 44	0.55 380	0.12 250	0.20 354	0.16 143	0.56 325

HH	0.79 398	0.52 181	2.72 394	1.45 521	0.80 466	0.91 469	0.23 153	0.76 218	0.76 357	0.64 363	0.55 274	0.87 446	0.41 287	0.94 279	0.45 231	0.09 44	1.20 460	0.10 128	0.09 82	0.16 143	2.16 534

HanStereo	0.79 398	0.52 181	2.72 394	1.45 521	0.80 466	0.91 469	0.23 153	0.76 218	0.76 357	0.64 363	0.55 274	0.87 446	0.41 287	0.94 279	0.45 231	0.09 44	1.20 460	0.10 128	0.09 82	0.16 143	2.16 534

ASMatch	0.61 250	0.47 155	2.72 394	0.91 484	0.36 327	0.56 198	0.24 179	0.54 106	0.67 244	0.48 168	1.20 499	0.47 240	0.65 428	1.33 351	0.93 393	0.10 108	0.08 45	0.11 195	0.11 167	0.10 48	0.17 64

AANet_RVC	0.79 398	1.46 478	2.72 394	0.34 214	0.25 202	0.59 251	0.32 319	0.88 326	0.83 417	0.62 342	0.95 473	0.80 415	0.43 312	2.46 508	1.72 474	0.38 503	0.26 317	0.10 128	0.09 82	0.25 318	0.43 249

AIO-test2	0.60 242	1.55 488	2.73 399	0.63 436	0.42 368	0.50 132	0.23 153	0.84 285	0.73 322	0.34 102	0.53 244	0.37 164	0.22 92	0.70 212	0.32 145	0.75 528	0.16 242	0.13 311	0.17 314	0.21 256	0.47 277

HITNet	0.55 192	1.28 433	2.73 399	0.35 237	0.14 17	0.56 198	0.23 153	0.89 335	0.62 194	0.52 225	0.51 228	0.49 250	0.38 253	0.52 136	0.60 300	0.09 44	0.07 9	0.10 128	0.08 51	0.25 318	0.61 345
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
CBMV_ROB	0.88 435	0.75 282	2.73 399	0.36 256	0.22 151	0.76 413	0.47 422	1.05 461	0.81 404	1.06 487	1.04 489	0.88 450	1.36 513	2.17 488	2.03 492	0.23 464	0.24 305	0.27 482	0.25 394	0.27 352	0.73 389

FADNet-RVC	0.69 342	1.65 506	2.74 402	0.35 237	0.26 218	0.60 266	0.29 281	0.91 351	0.67 244	0.46 162	0.51 228	0.62 317	0.46 339	1.75 419	0.81 377	0.17 400	0.20 284	0.17 413	0.18 325	0.60 509	0.39 220

AF-Net	0.76 385	1.14 392	2.74 402	0.42 334	0.41 356	0.70 383	0.41 385	1.07 478	0.94 469	0.73 415	1.05 491	1.04 489	0.86 476	1.23 333	1.00 408	0.23 464	0.15 227	0.25 479	0.18 325	0.32 402	0.35 194

Wz-Net-MNSev	0.74 369	1.42 471	2.75 404	0.38 289	0.33 297	0.90 468	0.61 469	0.98 402	0.94 469	0.77 431	0.75 425	0.75 395	0.66 435	1.39 356	0.76 362	0.17 400	0.13 192	0.14 347	0.14 250	0.28 365	0.48 284

DN-CSS_ROB	0.56 200	1.64 505	2.75 404	0.42 334	0.22 151	0.57 220	0.19 60	0.79 241	0.66 231	0.46 162	0.62 334	0.41 189	0.32 218	0.73 227	0.49 255	0.12 245	0.08 45	0.14 347	0.13 227	0.38 448	0.17 64

MSMD_ROB	1.41 516	1.03 368	2.75 404	0.41 330	0.32 290	2.00 542	0.61 469	0.96 386	1.43 526	2.97 561	2.63 546	4.76 560	2.04 542	2.44 507	1.78 482	0.30 493	0.26 317	0.32 497	0.32 443	0.32 402	0.63 353

RAFT_CTSACE	0.58 215	1.16 401	2.76 407	0.36 256	0.29 253	0.54 178	0.29 281	0.69 188	0.51 104	0.51 215	0.75 425	0.67 346	0.37 243	0.63 183	0.47 241	0.08 15	0.49 365	0.11 195	0.10 119	0.41 470	0.32 175

test_5	0.61 250	1.25 427	2.76 407	0.39 306	0.64 438	0.58 231	0.35 351	0.85 298	0.66 231	0.49 184	0.56 287	0.55 285	0.40 275	0.79 247	0.32 145	0.10 108	0.19 269	0.12 250	0.12 205	0.33 406	0.85 427

AIO-test1	0.58 215	1.37 460	2.77 409	0.66 448	1.08 504	0.50 132	0.23 153	0.86 309	0.69 283	0.31 88	0.42 162	0.29 121	0.22 92	0.77 237	0.34 169	0.13 292	0.15 227	0.12 250	0.16 296	0.31 393	0.30 160

DDUNet	0.90 447	1.63 504	2.77 409	0.77 466	0.69 448	0.83 447	0.44 408	0.90 344	0.70 294	0.68 394	0.76 428	0.92 457	0.54 384	1.14 318	1.35 451	0.61 519	0.37 340	0.96 540	0.52 513	0.77 526	0.67 367

TCMNet	0.72 362	1.15 398	2.78 411	0.51 394	0.52 394	0.73 398	0.39 378	0.94 369	0.78 375	0.60 319	0.68 377	0.63 321	0.46 339	1.71 413	0.72 348	0.18 413	0.19 269	0.23 468	0.18 325	0.40 463	0.56 325

RAFT-RH_RVC	0.65 303	0.73 267	2.78 411	0.39 306	0.29 253	0.60 266	0.18 52	0.45 45	0.63 206	0.75 425	1.89 526	0.47 240	0.29 193	1.59 396	1.21 437	0.15 360	0.07 9	0.13 311	0.13 227	0.11 61	0.10 7

SA	0.61 250	1.14 392	2.79 413	0.32 167	0.63 434	0.57 220	0.30 297	0.97 394	0.78 375	0.43 140	0.63 342	0.39 174	0.46 339	0.70 212	0.31 135	0.10 108	0.44 356	0.13 311	0.32 443	0.31 393	0.51 299

plain	0.43 86	0.73 267	2.80 414	0.28 90	0.19 108	0.33 25	0.21 98	0.63 167	0.50 97	0.24 34	0.38 142	0.24 76	0.25 134	0.48 113	0.32 145	0.12 245	0.08 45	0.13 311	0.09 82	0.43 478	0.13 22

UDG	0.86 427	1.57 492	2.80 414	0.68 456	0.59 417	0.78 429	0.38 372	0.97 394	0.74 342	0.63 353	0.70 395	1.01 481	0.68 439	1.02 291	1.22 440	0.45 511	0.34 336	0.89 538	0.51 511	0.73 520	0.58 335

MaskLacGwcNet_RVC	0.84 415	1.41 466	2.80 414	0.94 486	0.35 315	0.89 465	0.41 385	0.89 335	0.66 231	0.57 283	0.63 342	0.75 395	0.38 253	2.37 499	0.55 279	1.16 547	0.31 330	0.36 504	0.21 365	0.59 508	0.63 353

ADCL	1.07 486	1.22 419	2.80 414	0.40 319	0.33 297	1.50 517	1.87 555	0.97 394	1.04 495	1.26 515	1.28 503	0.99 477	1.41 517	1.36 354	3.51 542	0.17 400	0.14 209	0.22 460	0.21 365	0.32 402	0.43 249

Wz-Net-LNSev	0.66 322	1.30 436	2.81 418	0.35 237	0.37 333	0.80 436	0.48 424	0.91 351	0.87 444	0.63 353	0.70 395	0.80 415	0.59 406	0.67 202	0.68 333	0.15 360	0.14 209	0.12 250	0.12 205	0.24 296	0.38 212

UNet	0.56 200	0.58 202	2.81 418	0.32 167	0.33 297	0.74 405	0.27 240	0.86 309	0.67 244	0.55 253	0.55 274	0.72 382	0.55 389	0.79 247	0.58 292	0.12 245	0.09 99	0.13 311	0.11 167	0.20 244	0.19 79

stereogan	0.74 369	0.68 243	2.82 420	0.40 319	0.40 350	1.05 490	0.42 392	0.99 411	0.96 477	0.78 439	0.86 455	1.15 507	0.73 451	1.57 388	0.56 283	0.20 441	0.19 269	0.20 449	0.16 296	0.37 440	0.34 187

CBMV	0.86 427	1.00 359	2.82 420	0.35 237	0.21 138	0.78 429	0.78 499	1.05 461	0.87 444	0.90 464	0.74 418	0.87 446	1.89 538	1.67 407	1.38 457	0.19 430	0.20 284	0.21 455	0.19 343	0.28 365	0.84 423
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
FTStereo	0.79 398	0.32 39	2.83 422	0.70 458	0.21 138	0.73 398	1.75 552	0.61 155	0.60 178	1.07 488	1.62 521	1.28 512	2.11 543	0.75 233	0.30 116	0.19 430	0.08 45	0.12 250	0.11 167	0.12 72	0.39 220

DRN-Test	0.71 353	0.79 296	2.83 422	0.40 319	0.44 373	0.80 436	0.41 385	1.07 478	0.83 417	0.82 452	0.64 355	0.68 360	0.57 396	1.78 427	0.79 371	0.16 379	0.13 192	0.17 413	0.16 296	0.24 296	0.51 299

z-ln-s-r	0.76 385	1.41 466	2.84 424	0.33 189	0.27 231	0.58 231	0.37 362	0.92 358	0.89 453	0.54 240	0.81 440	0.64 329	0.48 357	2.23 490	1.74 476	0.11 197	0.08 45	0.11 195	0.09 82	0.28 365	0.40 227

DPSNet	1.02 477	0.72 264	2.84 424	0.60 425	0.39 344	1.08 495	0.75 495	1.41 525	1.14 508	0.74 422	0.69 382	1.05 492	1.67 529	2.09 480	2.22 507	0.27 485	0.61 389	0.20 449	0.50 507	0.48 494	1.03 463

PDISCO_ROB	0.84 415	1.46 478	2.84 424	0.65 443	0.59 417	1.17 503	0.48 424	1.19 508	1.08 501	0.67 388	0.72 413	1.00 480	0.61 417	1.24 335	1.05 413	0.38 503	0.18 263	0.28 484	0.24 385	0.58 507	0.44 265

MIPNet	0.88 435	1.07 375	2.85 427	0.61 431	0.18 77	1.46 515	1.37 543	1.65 535	0.78 375	1.93 539	0.85 450	0.75 395	1.66 528	0.87 263	0.34 169	0.10 108	0.08 45	0.11 195	0.32 443	0.27 352	0.26 132

GwcNet-ADL	0.54 188	0.78 292	2.85 427	0.31 146	0.20 124	0.58 231	0.29 281	0.93 363	0.67 244	0.48 168	0.47 191	0.56 292	0.33 223	0.48 113	0.80 373	0.13 292	0.12 176	0.09 73	0.09 82	0.14 112	0.40 227

FAT-Stereo	0.72 362	0.60 210	2.86 429	0.37 269	0.29 253	0.64 334	0.55 448	1.01 431	0.91 459	0.76 429	0.94 470	0.93 462	0.79 465	1.82 437	0.60 300	0.19 430	0.19 269	0.17 413	0.16 296	0.23 289	0.47 277

IPLG	0.74 369	1.09 379	2.87 430	0.36 256	0.21 138	1.63 525	0.60 464	1.39 524	0.63 206	1.39 523	0.51 228	0.40 183	0.86 476	1.40 358	0.37 186	0.09 44	0.07 9	0.14 347	0.12 205	0.34 413	0.23 111

SGM_RVC	2.11 544	1.07 375	2.87 430	0.98 492	0.92 480	2.72 554	1.88 556	1.91 545	12.27 571	2.09 541	1.99 529	2.47 541	2.24 546	2.87 539	2.03 492	0.54 515	0.47 361	0.42 513	0.47 500	0.74 521	1.22 482
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MyStereo8	0.73 365	1.16 401	2.89 432	0.53 400	0.34 307	0.71 388	0.20 74	1.87 542	0.59 172	0.53 234	0.66 369	0.50 254	0.33 223	1.27 344	0.62 310	0.10 108	1.19 459	0.10 128	0.21 365	0.21 256	0.61 345

GMM-Stereo	0.53 179	0.33 51	2.89 432	0.53 400	0.24 193	0.77 423	0.46 418	0.62 159	0.65 223	0.58 289	0.73 415	0.47 240	0.43 312	0.68 207	0.29 109	0.10 108	0.06 1	0.13 311	0.13 227	0.14 112	0.44 265

FADNet_RVC	0.87 434	1.51 485	2.90 434	0.31 146	0.24 193	0.71 388	0.25 205	1.00 421	0.65 223	0.45 151	0.57 298	0.61 312	0.44 321	1.53 379	0.75 358	0.94 536	0.97 433	0.28 484	1.00 553	0.89 530	1.36 500

TRStereo	0.89 443	1.02 364	2.91 435	4.59 569	0.31 277	0.93 473	0.23 153	1.93 546	0.66 231	0.37 109	0.54 263	0.48 248	0.40 275	0.67 202	0.29 109	0.13 292	0.37 340	0.11 195	0.48 503	0.13 89	1.21 480

ELAS	1.52 527	0.92 346	2.91 435	0.62 433	0.57 412	3.13 555	2.21 557	1.67 536	1.58 535	2.42 552	2.43 540	1.87 533	2.49 548	1.85 445	2.70 524	0.42 506	0.43 355	0.41 511	0.40 483	0.51 499	0.85 427
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
CC-Net-ROB	0.95 463	1.57 492	2.93 437	0.90 480	0.39 344	0.87 461	0.44 408	1.12 493	0.83 417	0.59 308	0.69 382	0.64 329	0.50 368	2.73 530	0.93 393	0.97 539	0.40 350	0.87 537	0.29 417	0.61 512	0.66 363

PSMNet_ROB	0.75 380	1.42 471	2.93 437	0.39 306	0.32 290	0.73 398	0.56 452	0.90 344	0.74 342	0.56 265	0.60 319	0.75 395	0.47 350	2.00 468	1.31 447	0.18 413	0.13 192	0.19 439	0.20 354	0.26 338	0.40 227

SDNR	2.06 542	2.93 567	2.94 439	1.55 530	5.13 566	1.98 541	0.24 179	1.95 548	2.62 553	0.92 467	2.71 548	5.76 564	0.68 439	3.61 554	3.84 547	0.33 498	0.38 344	0.22 460	0.17 314	1.13 536	2.04 528

STTStereo	0.58 215	0.95 352	2.95 440	0.37 269	0.31 277	0.62 308	0.32 319	0.81 256	0.63 206	0.61 329	0.55 274	0.67 346	0.43 312	0.87 263	0.48 246	0.16 379	0.16 242	0.17 413	0.20 354	0.17 166	0.25 124

Nwc_Net	0.75 380	1.10 384	2.96 441	0.42 334	0.39 344	0.77 423	0.39 378	1.06 474	0.73 322	0.65 379	1.00 482	0.99 477	0.74 455	1.43 364	0.99 405	0.24 471	0.15 227	0.23 468	0.26 402	0.27 352	0.30 160

AASNet	0.66 322	1.49 483	2.97 442	0.37 269	0.33 297	0.65 350	0.30 297	1.00 421	0.78 375	0.56 265	0.60 319	0.55 285	0.39 268	0.88 269	0.96 396	0.15 360	0.12 176	0.13 311	0.11 167	0.45 485	0.35 194

sAnonymous2	0.45 107	0.88 326	2.97 442	0.31 146	0.25 202	0.34 27	0.28 253	0.56 122	0.49 87	0.25 41	0.30 86	0.23 66	0.29 193	0.31 15	0.22 16	0.12 245	0.09 99	0.12 250	0.13 227	0.38 448	0.43 249

CroCo_RVC	0.45 107	0.88 326	2.97 442	0.31 146	0.25 202	0.34 27	0.28 253	0.56 122	0.49 87	0.25 41	0.30 86	0.23 66	0.29 193	0.31 15	0.22 16	0.12 245	0.09 99	0.12 250	0.13 227	0.38 448	0.43 249

NCC-stereo	0.88 435	1.22 419	2.97 442	0.60 425	0.45 376	1.88 536	0.48 424	1.04 453	0.75 348	0.70 402	0.85 450	0.93 462	0.84 471	1.81 434	1.51 464	0.28 488	0.19 269	0.23 468	0.31 434	0.27 352	0.35 194

Abc-Net	0.88 435	1.22 419	2.97 442	0.60 425	0.45 376	1.88 536	0.48 424	1.04 453	0.75 348	0.70 402	0.85 450	0.93 462	0.84 471	1.81 434	1.51 464	0.28 488	0.19 269	0.23 468	0.31 434	0.27 352	0.35 194
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RAFT + AFF	0.79 398	1.73 512	2.99 447	0.34 214	0.35 315	0.67 371	0.51 434	1.05 461	0.79 388	0.54 240	0.58 305	0.59 303	0.81 466	1.80 432	1.21 437	0.13 292	0.27 324	0.15 376	0.14 250	0.45 485	0.69 378

cf-r	0.62 270	1.27 430	2.99 447	0.34 214	0.28 245	0.60 266	0.28 253	0.82 265	0.70 294	0.55 253	0.61 327	0.77 402	0.41 287	1.32 349	0.52 264	0.13 292	0.09 99	0.11 195	0.12 205	0.22 273	0.27 139

ACV-stereo	0.71 353	0.85 315	3.01 449	0.33 189	0.25 202	1.01 483	0.59 460	0.62 159	0.54 132	0.42 132	0.45 180	1.54 527	1.44 518	1.40 358	0.73 352	0.14 329	0.13 192	0.12 250	0.11 167	0.20 244	0.35 194

AnyNet_C32	1.08 490	1.76 516	3.01 449	0.50 389	0.54 403	1.17 503	1.16 533	0.97 394	0.95 475	1.11 492	0.98 478	0.87 446	0.93 488	1.57 388	4.11 553	0.22 456	0.20 284	0.25 479	0.25 394	0.40 463	0.68 372

z-mn7	0.90 447	2.01 530	3.02 451	0.37 269	0.29 253	1.02 485	0.48 424	0.97 394	1.33 522	0.71 411	1.36 512	0.85 438	0.62 419	2.15 484	1.50 462	0.15 360	0.13 192	0.14 347	0.13 227	0.34 413	0.53 312

GCST	0.84 415	1.48 481	3.02 451	1.12 507	1.09 506	0.62 308	0.19 60	0.79 241	0.56 147	0.60 319	0.65 362	0.50 254	0.31 210	1.24 335	0.74 357	0.76 529	0.46 358	0.84 533	0.64 529	0.71 518	0.57 331

MSC_U_SF_DS_RVC	1.40 515	2.04 535	3.02 451	0.58 423	0.41 356	2.15 547	1.00 521	1.31 518	1.29 519	1.05 485	1.10 494	1.29 514	0.91 483	3.07 543	1.34 449	1.65 559	0.84 425	0.68 529	0.88 547	1.55 552	1.91 522

w-ln-seven	0.86 427	1.50 484	3.03 454	0.38 289	0.35 315	1.02 485	0.48 424	1.06 474	1.13 506	0.92 467	0.86 455	0.86 445	0.60 414	1.67 407	1.89 487	0.15 360	0.14 209	0.16 396	0.15 274	0.35 426	0.57 331

4D-IteraStereo	0.62 270	1.29 435	3.04 455	0.27 74	0.30 267	0.46 99	0.26 222	0.54 106	0.51 104	0.41 126	0.31 97	0.39 174	0.19 59	0.53 143	0.65 324	0.09 44	0.47 361	0.12 250	0.11 167	0.21 256	2.14 533

GANetREF_RVC	0.81 403	1.44 475	3.04 455	0.49 383	0.27 231	0.83 447	0.63 472	1.03 447	0.92 461	0.63 353	0.61 327	0.72 382	0.59 406	2.40 504	0.58 292	0.33 498	0.25 314	0.37 506	0.25 394	0.41 470	0.36 202
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
MFMNet_re	1.01 476	1.73 512	3.04 455	0.85 476	0.76 459	0.93 473	0.81 502	1.02 439	1.10 502	1.05 485	1.06 492	0.84 432	0.96 491	0.93 278	0.97 397	0.68 526	0.61 389	0.63 526	0.60 527	0.77 526	0.80 411

MeshStereo	1.29 506	1.34 446	3.04 455	0.35 237	0.28 245	1.10 497	0.69 488	1.42 526	1.07 499	2.71 558	2.43 540	2.95 544	1.50 524	2.92 540	2.03 492	0.23 464	0.22 296	0.22 460	0.19 343	0.50 497	0.69 378
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
LL-Strereo	0.85 424	1.73 512	3.06 459	0.37 269	0.61 431	0.54 178	0.33 333	1.01 431	0.76 357	0.69 398	0.58 305	0.85 438	0.78 463	2.65 523	0.54 276	0.14 329	0.58 386	0.14 347	0.12 205	0.42 473	1.05 465

HHNet	0.63 284	0.67 234	3.10 460	0.37 269	0.25 202	0.64 334	0.60 464	0.70 198	0.67 244	0.55 253	1.12 495	0.32 140	0.60 414	0.43 85	1.75 478	0.16 379	0.08 45	0.12 250	0.10 119	0.18 191	0.22 102

NLCA_NET_v2_RVC	0.62 270	1.15 398	3.11 461	0.39 306	0.37 333	0.60 266	0.28 253	0.87 318	0.64 216	0.63 353	0.56 287	0.71 380	0.45 329	1.08 305	0.52 264	0.15 360	0.12 176	0.14 347	0.15 274	0.18 191	0.25 124
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
IPLGR	0.58 215	0.64 228	3.12 462	0.37 269	0.18 77	0.62 308	0.54 444	1.06 474	0.69 283	0.73 415	0.46 185	0.50 254	0.44 321	1.12 315	0.31 135	0.10 108	0.08 45	0.11 195	0.09 82	0.21 256	0.20 88

WCMA_ROB	1.29 506	1.21 414	3.13 463	0.65 443	0.36 327	1.20 506	0.78 499	1.00 421	0.98 484	1.78 538	2.62 545	3.08 548	2.01 541	1.86 447	2.35 512	0.38 503	0.38 344	0.32 497	0.32 443	0.31 393	1.06 466

w-ln-seven-2	0.81 403	1.56 491	3.14 464	0.38 289	0.28 245	0.66 363	0.43 399	0.93 363	0.93 467	0.73 415	0.77 432	0.72 382	0.65 428	1.82 437	1.75 478	0.14 329	0.15 227	0.15 376	0.14 250	0.36 432	0.58 335

DispNO	0.76 385	1.36 455	3.15 465	0.32 167	0.27 231	0.59 251	0.29 281	0.88 326	0.72 317	0.55 253	0.79 439	0.83 429	0.47 350	2.46 508	1.23 441	0.12 245	0.10 129	0.18 432	0.31 434	0.20 244	0.25 124

CIPLG	0.63 284	1.59 496	3.16 466	0.79 470	0.31 277	0.62 308	0.57 455	0.82 265	0.68 271	0.58 289	0.63 342	0.43 195	0.31 210	0.48 113	0.42 212	0.12 245	0.20 284	0.13 311	0.13 227	0.36 432	0.21 95

StereoAnything_RVC	1.22 500	1.71 511	3.17 467	2.52 558	2.63 560	0.26 7	0.15 23	0.47 59	0.54 132	0.49 184	0.71 408	0.52 266	0.19 59	1.60 399	0.57 286	0.11 197	4.13 570	0.08 28	0.05 1	0.76 524	3.79 565

WAO-6	1.69 535	1.87 521	3.21 468	1.15 509	1.01 494	2.29 548	1.06 525	1.85 541	2.84 557	1.30 520	2.59 544	2.19 538	1.67 529	2.62 520	2.52 516	0.96 538	0.68 401	1.19 547	0.84 544	1.13 536	0.95 450

SQANet	0.92 452	1.96 524	3.23 469	0.77 466	0.83 469	0.76 413	0.38 372	0.87 318	0.68 271	0.64 363	0.69 382	0.73 388	0.52 379	1.35 353	1.36 453	0.80 531	0.30 328	0.60 524	0.29 417	0.93 531	0.70 381

APVNet	0.76 385	1.11 386	3.23 469	0.39 306	0.36 327	0.85 453	0.44 408	0.96 386	0.73 322	0.58 289	0.69 382	0.76 400	0.56 391	2.29 494	0.82 380	0.17 400	0.18 263	0.24 474	0.19 343	0.35 426	0.27 139

G-Net	1.02 477	0.70 255	3.23 469	0.60 425	0.66 442	2.00 542	0.71 491	0.78 232	0.70 294	1.14 495	2.53 542	1.29 514	1.01 495	1.47 372	1.74 476	0.25 477	0.24 305	0.24 474	0.26 402	0.37 440	0.40 227

WAO-7	1.58 531	2.04 535	3.25 472	0.94 486	0.75 456	1.75 530	1.13 528	1.87 542	1.97 547	1.46 530	2.53 542	1.98 535	1.75 532	3.13 544	2.48 515	0.69 527	0.67 399	0.94 539	0.74 539	0.80 529	0.77 399

fast-acv-ft	0.67 328	1.24 424	3.26 473	0.39 306	0.30 267	0.80 436	0.48 424	0.74 211	0.76 357	0.60 319	0.78 437	0.76 400	0.60 414	0.70 212	0.78 368	0.16 379	0.15 227	0.18 432	0.17 314	0.38 448	0.24 120

MADNet++	2.94 555	2.17 541	3.27 474	2.55 560	2.28 556	3.29 558	3.37 560	2.76 555	2.67 555	3.10 562	3.20 556	2.78 543	3.25 555	4.11 558	4.68 558	2.72 566	2.27 553	3.03 571	2.43 568	2.34 562	2.59 550

HBP-ISP	0.82 407	1.57 492	3.28 475	0.50 389	0.27 231	0.86 454	0.54 444	1.09 483	0.78 375	0.81 446	0.70 395	0.68 360	1.00 494	2.02 469	0.47 241	0.24 471	0.24 305	0.29 492	0.25 394	0.28 365	0.52 306

ADLNet2	0.73 365	1.22 419	3.28 475	0.34 214	0.36 327	0.65 350	0.37 362	0.94 369	0.87 444	0.57 283	0.65 362	0.92 457	0.48 357	2.05 472	0.60 300	0.13 292	0.11 158	0.11 195	0.11 167	0.37 440	0.38 212

1111x	1.06 484	0.79 296	3.29 477	0.33 189	0.60 422	0.64 334	0.33 333	1.10 486	0.92 461	0.59 308	0.69 382	0.59 303	0.47 350	2.64 522	4.61 557	0.12 245	1.38 489	0.11 195	0.49 505	0.18 191	1.30 493

FCDSN-DC	1.45 520	1.12 388	3.30 478	0.48 370	0.41 356	1.13 499	0.60 464	1.17 506	1.28 518	2.25 548	2.85 550	3.65 551	3.34 557	2.58 517	2.44 514	0.31 495	0.26 317	0.31 494	0.30 427	0.37 440	0.78 405
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MFN_U_SF_RVC	1.57 530	2.56 564	3.30 478	0.66 448	0.41 356	1.15 501	0.51 434	1.27 513	1.35 524	1.61 535	1.20 499	1.43 522	0.97 492	1.80 432	2.10 497	1.88 562	1.79 524	1.97 565	2.14 566	1.61 553	1.76 521

ARAFT	0.65 303	1.69 510	3.34 480	0.29 109	0.16 37	0.65 350	0.36 359	0.96 386	0.73 322	0.63 353	0.49 213	0.56 292	0.31 210	1.23 333	0.35 177	0.11 197	0.08 45	0.14 347	0.13 227	0.38 448	0.50 292

Wz-Net-SNSev	0.85 424	1.83 519	3.36 481	0.42 334	0.31 277	0.71 388	0.66 479	1.04 453	0.94 469	0.68 394	0.85 450	0.96 471	0.62 419	1.75 419	1.14 428	0.16 379	0.15 227	0.16 396	0.17 314	0.39 457	0.63 353

IPLGR_C	0.64 294	1.66 508	3.36 481	0.80 472	0.31 277	0.60 266	0.60 464	0.82 265	0.69 283	0.58 289	0.62 334	0.44 210	0.31 210	0.47 100	0.43 219	0.12 245	0.22 296	0.13 311	0.15 274	0.35 426	0.21 95

test_xeample3	0.86 427	0.75 282	3.36 481	0.65 443	0.76 459	0.49 122	0.33 333	1.21 511	0.80 396	0.61 329	0.23 41	0.30 125	0.29 193	1.17 323	1.57 469	0.10 108	1.79 524	0.10 128	0.40 483	0.25 318	2.09 530

ADCS	1.14 495	2.02 532	3.36 481	0.43 346	0.37 333	0.96 479	0.81 502	1.12 493	1.17 513	1.25 514	0.98 478	1.08 496	0.92 486	1.41 362	4.97 559	0.23 464	0.21 293	0.22 460	0.23 381	0.40 463	0.67 367

ELAS_RVC	1.51 526	0.88 326	3.36 481	0.63 436	0.56 407	1.53 518	2.73 559	1.53 530	1.76 541	2.26 549	2.21 537	2.10 536	3.07 553	2.08 477	2.52 516	0.42 506	0.42 352	0.42 513	0.37 475	0.51 499	0.84 423
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FC-DCNN v2	1.65 534	0.85 315	3.39 486	0.46 363	0.39 344	2.02 544	0.66 479	1.94 547	1.84 545	2.81 560	2.99 554	4.39 558	3.25 555	2.81 536	2.75 527	0.29 492	0.26 317	0.31 494	0.30 427	0.33 406	0.91 438

ffm	0.78 394	0.67 234	3.39 486	0.32 167	0.22 151	0.58 231	0.28 253	0.85 298	0.96 477	0.54 240	0.74 418	0.67 346	0.40 275	0.64 190	0.22 16	0.10 108	2.16 550	0.15 376	0.33 457	0.25 318	2.19 536

ff1	1.07 486	0.67 234	3.39 486	0.32 167	0.22 151	0.58 231	0.28 253	0.85 298	0.96 477	0.54 240	0.74 418	0.67 346	0.40 275	2.75 532	3.86 548	0.10 108	2.16 550	0.15 376	0.33 457	0.25 318	2.19 536

mmx	0.99 473	0.67 234	3.39 486	0.32 167	0.22 151	0.58 231	0.28 253	1.05 461	0.92 461	0.54 240	0.74 418	0.67 346	0.40 275	2.75 532	3.86 548	0.13 292	1.25 468	0.15 376	0.33 457	0.19 222	1.28 491

xxx	0.99 473	0.67 234	3.39 486	0.32 167	0.22 151	0.58 231	0.28 253	1.05 461	0.92 461	0.54 240	0.74 418	0.67 346	0.40 275	2.75 532	3.86 548	0.13 292	1.25 468	0.15 376	0.33 457	0.19 222	1.28 491

AIO-Stereo-zeroshot1	0.94 460	0.84 310	3.40 491	1.46 523	0.78 464	1.37 511	0.70 490	1.11 490	0.68 271	0.80 442	1.29 504	1.09 499	0.59 406	1.16 320	1.01 410	0.14 329	0.53 374	0.11 195	0.46 498	0.31 393	0.86 430

rrr	0.84 415	0.74 277	3.40 491	0.76 463	0.77 461	0.45 91	0.28 253	1.23 512	0.84 429	0.71 411	0.22 32	0.30 125	0.28 175	1.29 346	1.53 466	0.10 108	1.50 507	0.10 128	0.29 417	0.24 296	1.75 520

ACRE	0.63 284	1.55 488	3.41 493	0.76 463	0.28 245	0.60 266	0.56 452	0.82 265	0.68 271	0.57 283	0.62 334	0.43 195	0.30 204	0.47 100	0.42 212	0.12 245	0.19 269	0.13 311	0.14 250	0.36 432	0.20 88

DeepPrunerF	0.92 452	1.33 443	3.41 493	0.46 363	0.51 391	0.64 334	0.49 431	1.16 503	2.62 553	0.65 379	0.61 327	0.65 334	0.62 419	2.23 490	1.31 447	0.23 464	0.19 269	0.30 493	0.28 413	0.39 457	0.34 187

SPS-STEREO	1.22 500	1.65 506	3.41 493	0.66 448	0.69 448	1.01 483	0.68 486	1.10 486	0.96 477	1.40 525	1.25 502	1.46 524	1.08 500	2.05 472	2.24 508	0.66 524	0.61 389	0.58 522	0.57 523	0.66 516	1.65 517
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
edge stereo	0.84 415	0.74 277	3.42 496	0.38 289	1.21 517	0.63 322	0.41 385	0.98 402	0.83 417	0.81 446	0.88 460	1.14 505	0.73 451	2.16 486	0.89 389	0.22 456	0.20 284	0.26 481	0.18 325	0.38 448	0.43 249

DGSMNet	2.93 554	0.77 286	3.44 497	3.58 568	4.25 565	2.53 553	6.86 571	1.03 447	0.88 448	0.58 289	1.85 525	0.79 408	0.62 419	1.63 400	1.46 460	4.62 570	4.98 573	5.15 574	4.71 573	4.52 571	4.37 568

FC-DCNN	1.60 532	0.85 315	3.44 497	0.46 363	0.39 344	1.96 538	0.66 479	1.72 538	1.70 538	2.75 559	2.91 553	4.20 554	3.15 554	2.72 528	2.66 522	0.30 493	0.26 317	0.31 494	0.30 427	0.33 406	0.91 438

iResNetv2_ROB	0.71 353	1.90 523	3.48 499	0.43 346	0.22 151	0.60 266	0.29 281	0.96 386	0.78 375	0.60 319	0.65 362	0.60 310	0.46 339	0.80 251	1.21 437	0.12 245	0.08 45	0.10 128	0.07 30	0.44 482	0.33 179

Consistency-Raft	0.92 452	1.21 414	3.50 500	0.98 492	0.63 434	0.77 423	0.54 444	1.02 439	1.01 489	0.62 342	1.03 487	0.65 334	1.04 497	0.81 255	1.36 453	0.45 511	0.47 361	0.51 520	0.59 525	0.65 515	0.47 277

MyStereo06	0.70 349	0.72 264	3.51 501	0.31 146	0.25 202	0.60 266	0.30 297	0.90 344	0.67 244	1.48 531	0.53 244	0.84 432	0.57 396	0.60 171	1.11 424	0.09 44	0.55 380	0.12 250	0.20 354	0.16 143	0.56 325

otaku	1.15 496	2.10 538	3.51 501	0.98 492	0.74 454	1.02 485	0.59 460	1.03 447	0.89 453	0.70 402	1.60 519	0.98 474	0.65 428	1.63 400	1.80 483	0.99 541	0.46 358	0.73 531	0.40 483	1.30 545	0.88 434

Ntro	1.11 492	2.10 538	3.52 503	0.97 491	0.87 475	1.06 493	0.54 444	1.02 439	0.93 467	0.63 353	0.76 428	0.93 462	0.67 437	1.76 421	1.71 472	1.03 542	0.46 358	0.76 532	0.41 488	1.29 543	0.86 430

ADCMid	1.06 484	1.82 518	3.53 504	0.39 306	0.36 327	0.99 480	0.58 457	1.01 431	0.94 469	1.23 512	1.02 485	1.01 481	1.01 495	1.11 312	4.04 551	0.22 456	0.19 269	0.42 513	0.32 443	0.42 473	0.53 312

Syn2CoEx	0.78 394	1.43 474	3.54 505	0.44 351	0.31 277	0.64 334	0.43 399	1.04 453	0.83 417	0.64 363	0.77 432	0.74 390	0.74 455	1.91 460	0.64 319	0.20 441	0.17 255	0.19 439	0.15 274	0.30 384	0.59 340

pmcnn	1.44 518	1.25 427	3.57 506	0.74 461	1.42 527	0.72 394	0.56 452	1.04 453	1.06 498	1.03 483	2.89 552	6.01 565	0.75 459	2.54 513	3.60 544	0.14 329	0.11 158	0.08 28	0.06 8	0.34 413	0.81 418

RainbowNet	1.27 504	2.22 546	3.58 507	1.14 508	0.92 480	1.08 495	0.76 496	1.19 508	1.15 510	0.77 431	0.97 475	1.08 496	0.83 470	1.64 403	1.72 474	1.20 549	1.30 480	1.01 543	0.58 524	1.23 540	0.97 455

DMCA-RVC	0.70 349	1.30 436	3.59 508	0.37 269	0.89 476	0.57 220	0.31 308	0.73 209	0.59 172	0.69 398	0.54 263	0.59 303	0.57 396	1.25 339	0.66 327	0.16 379	0.38 344	0.20 449	0.15 274	0.22 273	0.23 111

NVStereoNet_ROB	1.45 520	1.62 501	3.59 508	1.09 501	0.70 450	0.86 454	0.67 484	1.19 508	1.51 531	1.20 506	4.05 561	1.61 529	1.94 539	2.97 542	2.07 496	0.67 525	0.69 404	0.55 521	0.70 532	0.57 506	0.67 367
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
IMH	2.14 545	2.46 559	3.60 510	1.70 537	1.13 513	1.65 526	0.93 513	2.13 550	1.93 546	1.37 521	2.64 547	2.19 538	1.82 536	5.77 564	2.18 504	5.70 571	1.05 446	1.31 552	0.72 537	1.39 549	1.13 471

AIO-Stereo-zeroshot	0.82 407	0.78 292	3.67 511	0.35 237	0.81 468	1.25 507	0.88 508	1.13 497	0.58 161	0.84 456	0.52 237	1.24 510	0.64 425	0.77 237	0.70 338	0.10 108	0.53 374	0.11 195	0.45 494	0.29 375	0.81 418

GwcNet	0.76 385	1.09 379	3.68 512	0.38 289	0.45 376	0.81 440	0.45 412	0.91 351	0.89 453	0.63 353	0.77 432	0.82 424	0.51 372	1.64 403	0.85 384	0.17 400	0.16 242	0.15 376	0.15 274	0.33 406	0.34 187

Wz-Net-TNSev	1.02 477	2.26 550	3.69 513	0.38 289	0.31 277	1.00 482	0.71 491	1.12 493	1.02 490	0.74 422	0.73 415	1.09 499	0.91 483	2.46 508	2.15 502	0.21 450	0.20 284	0.16 396	0.20 354	0.48 494	0.62 347

ktn	4.44 564	2.47 560	3.70 514	1.82 543	1.49 534	2.11 546	1.40 547	2.30 551	12.56 572	11.36 574	16.25 577	11.30 575	3.77 559	4.41 561	3.47 541	1.86 561	0.99 437	1.74 564	1.21 557	3.28 566	1.39 501

WAO-8	2.91 552	2.55 562	3.77 515	1.93 549	1.04 498	4.08 562	0.99 517	3.25 562	6.09 564	2.20 546	3.34 557	3.33 549	2.64 549	11.73 573	2.52 516	2.12 563	1.92 529	1.55 558	0.93 548	1.27 541	0.96 452

Venus	2.91 552	2.55 562	3.77 515	1.93 549	1.04 498	4.08 562	0.99 517	3.25 562	6.09 564	2.20 546	3.34 557	3.33 549	2.64 549	11.73 573	2.52 516	2.12 563	1.92 529	1.55 558	0.93 548	1.27 541	0.96 452

S-Stereo	0.82 407	0.73 267	3.79 517	0.40 319	0.37 333	0.70 383	0.69 488	1.00 421	1.03 492	0.63 353	0.92 468	0.82 424	0.59 406	2.35 498	0.71 344	0.18 413	0.22 296	0.17 413	0.18 325	0.30 384	0.67 367

zh-mn7	0.92 452	2.02 532	3.80 518	0.35 237	0.28 245	0.73 398	0.41 385	1.00 421	1.15 510	1.03 483	1.30 506	0.75 395	0.62 419	1.98 466	1.55 468	0.17 400	0.14 209	0.14 347	0.14 250	0.31 393	0.57 331

IGEV_Zeroshot_test	0.91 450	0.39 101	3.80 518	0.42 334	1.95 550	0.56 198	0.64 474	0.84 285	0.55 141	1.45 528	0.53 244	0.79 408	0.42 300	0.57 158	1.13 427	0.10 108	0.49 365	0.10 128	0.34 462	0.19 222	2.97 557

FADNet-RVC-Resample	0.74 369	1.54 487	3.81 520	0.38 289	0.29 253	0.62 308	0.38 372	0.91 351	0.67 244	0.52 225	0.51 228	0.63 321	0.44 321	1.56 383	0.59 296	0.24 471	0.32 331	0.22 460	0.19 343	0.30 384	0.71 383

zh-sn7	0.99 473	2.20 544	3.83 521	0.40 319	0.31 277	0.82 445	0.63 472	1.02 439	0.94 469	0.81 446	1.13 496	0.84 432	0.93 488	2.49 511	1.87 486	0.17 400	0.17 255	0.16 396	0.16 296	0.37 440	0.64 358

ADCP+	1.03 481	1.68 509	3.83 521	0.35 237	0.39 344	1.05 490	0.79 501	0.94 369	0.86 438	0.69 398	0.68 377	0.85 438	1.53 527	1.02 291	4.56 556	0.13 292	0.12 176	0.16 396	0.15 274	0.28 365	0.44 265

NaN_ROB	1.25 503	1.46 478	3.84 523	0.54 407	0.56 407	1.12 498	0.99 517	1.05 461	1.03 492	1.10 490	0.87 457	0.77 402	1.07 499	5.85 565	2.98 532	0.16 379	0.23 303	0.16 396	0.24 385	0.28 365	0.66 363

MDST_ROB	1.28 505	0.53 185	3.84 523	0.55 409	0.45 376	4.06 561	0.60 464	1.36 521	0.89 453	2.18 545	1.17 497	0.98 474	0.72 448	4.28 559	2.12 499	0.20 441	0.16 242	0.19 439	0.17 314	0.20 244	0.84 423

MANE	3.51 561	2.03 534	3.88 525	1.89 547	2.01 551	5.98 566	4.72 566	5.87 570	7.13 568	3.80 566	5.10 566	6.11 566	5.34 564	4.39 560	5.05 560	1.07 543	1.28 475	0.50 519	0.85 545	0.76 524	2.36 547

TorneroNet	5.60 568	2.30 553	3.98 526	1.49 527	1.26 521	14.47 574	1.11 526	4.85 568	20.66 586	10.12 571	16.30 578	11.78 576	7.35 568	3.41 552	4.38 555	1.36 554	0.70 407	1.46 557	0.87 546	2.73 564	1.33 494

CVANet_RVC	0.82 407	1.18 407	3.98 526	0.40 319	0.28 245	0.63 322	0.43 399	0.90 344	0.78 375	1.14 495	0.69 382	0.68 360	0.52 379	2.62 520	0.48 246	0.20 441	0.13 192	0.22 460	0.37 475	0.37 440	0.48 284

notaker	2.77 550	2.35 556	4.02 528	2.61 561	1.44 528	1.77 531	1.14 529	2.77 556	1.81 544	2.30 550	11.41 573	3.95 552	4.70 562	3.24 546	3.01 533	1.58 558	0.88 427	1.71 563	1.08 555	2.10 559	1.44 505

HUF	1.33 511	0.96 353	4.06 529	2.73 562	2.17 555	0.35 32	0.24 179	1.87 542	0.75 348	1.28 517	0.29 77	1.35 517	0.19 59	1.97 465	0.43 219	0.15 360	3.91 568	0.08 28	0.06 8	0.31 393	3.41 562

GASNet	0.84 415	1.98 526	4.07 530	0.48 370	0.33 297	0.58 231	0.34 341	0.97 394	0.81 404	0.60 319	0.59 310	0.74 390	0.55 389	2.08 477	1.18 433	0.22 456	0.15 227	0.19 439	0.17 314	0.55 505	0.29 151

CSAN	1.38 514	1.74 515	4.12 531	0.53 400	0.38 342	1.06 493	1.15 531	1.29 515	1.12 505	1.19 501	1.90 527	1.04 489	1.44 518	5.92 566	2.82 530	0.26 481	0.22 296	0.24 474	0.25 394	0.35 426	0.54 317

PA-Net	0.93 459	1.36 455	4.14 532	0.64 440	0.41 356	0.70 383	0.53 441	0.91 351	0.88 448	0.53 234	0.60 319	0.70 377	0.54 384	2.40 504	2.57 520	0.17 400	0.28 326	0.19 439	0.28 413	0.25 318	0.48 284
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
JetBlue	1.89 538	2.09 537	4.16 533	0.74 461	1.23 518	4.52 565	3.86 564	1.68 537	1.26 516	1.28 517	1.54 518	2.36 540	1.86 537	3.35 549	3.37 538	0.54 515	0.49 365	0.48 518	0.49 505	1.39 549	1.21 480

TorneroNet-64	2.74 549	2.23 547	4.18 534	1.48 525	1.20 516	3.88 560	1.01 523	3.48 566	6.61 567	2.62 556	4.55 564	4.20 554	3.84 560	3.39 551	3.40 540	1.23 550	0.66 398	1.39 555	0.80 541	3.42 567	1.27 489

WZ-Net	1.04 482	1.83 519	4.20 535	0.42 334	0.36 327	0.88 463	0.71 491	1.05 461	1.11 504	0.84 456	0.94 470	1.06 493	1.17 506	2.37 499	2.24 508	0.20 441	0.14 209	0.15 376	0.16 296	0.36 432	0.53 312

tt	4.94 566	0.32 39	4.22 536	2.29 555	1.58 537	10.19 572	16.94 577	9.44 575	5.03 562	1.69 536	1.33 510	4.68 559	5.02 563	3.38 550	5.91 563	6.15 573	9.47 580	2.80 569	3.16 570	3.54 568	1.58 511

AnyNet_C01	1.20 499	1.89 522	4.25 537	0.55 409	0.54 403	1.57 520	1.39 546	1.10 486	1.13 506	1.19 501	1.34 511	1.15 507	1.11 502	1.73 415	2.89 531	0.26 481	0.24 305	0.28 484	0.24 385	0.50 497	0.68 372

EDNetEfficient	1.29 506	0.78 292	4.27 538	0.65 443	1.03 497	0.94 475	1.38 545	0.87 318	1.75 540	2.33 551	1.32 509	1.04 489	2.21 545	1.59 396	4.07 552	0.16 379	0.19 269	0.15 376	0.27 411	0.38 448	0.40 227

PWCK	1.62 533	2.32 555	4.27 538	1.11 504	0.56 407	1.81 533	1.84 553	1.55 532	1.54 533	1.45 528	1.81 523	1.82 532	1.38 515	3.34 548	2.14 501	1.09 545	0.57 384	0.98 541	0.59 525	1.50 551	0.79 408

SGM+DAISY	2.67 548	2.14 540	4.28 540	1.92 548	2.11 554	4.36 564	5.22 568	3.17 559	3.00 558	3.24 564	3.81 560	3.03 546	3.61 558	2.53 512	3.79 546	1.15 546	1.29 477	0.66 527	0.71 536	0.95 533	2.44 549

pcwnet_v2	0.65 303	0.54 187	4.29 541	0.33 189	0.27 231	0.60 266	0.25 205	1.02 439	0.92 461	0.61 329	0.69 382	0.62 317	0.54 384	0.67 202	0.38 194	0.18 413	0.15 227	0.15 376	0.14 250	0.21 256	0.49 290

LVE	2.10 543	2.61 565	4.30 542	1.79 542	1.81 545	1.68 528	1.04 524	2.35 552	2.78 556	1.27 516	2.87 551	4.21 556	1.46 520	2.83 537	2.02 491	2.87 567	0.92 430	1.19 547	1.47 562	1.29 543	1.18 473

SANet	1.35 512	1.80 517	4.39 543	0.41 330	0.29 253	1.72 529	0.89 510	1.17 506	2.47 551	1.22 510	1.82 524	1.72 531	1.70 531	2.57 515	3.30 536	0.18 413	0.16 242	0.16 396	0.15 274	0.34 413	0.62 347

ACVNet_2	1.54 528	2.20 544	4.42 544	1.10 503	0.93 483	1.37 511	0.87 506	1.53 530	1.71 539	1.22 510	1.72 522	2.12 537	1.06 498	2.58 517	1.93 488	0.94 536	0.54 377	1.00 542	0.56 519	2.11 560	0.96 452

XX-Stereo	0.98 471	0.57 200	4.45 545	1.64 534	5.33 567	0.55 191	0.16 31	0.96 386	0.43 55	0.45 151	0.65 362	0.85 438	0.19 59	0.79 247	0.26 75	0.11 197	0.80 418	0.10 128	0.32 443	0.17 166	0.78 405

FINET	1.92 539	1.96 524	4.49 546	1.62 532	1.39 526	3.51 559	4.39 565	2.89 558	2.58 552	1.39 523	1.98 528	1.35 517	2.12 544	1.64 403	2.12 499	0.84 534	1.03 445	0.18 432	0.29 417	0.54 504	2.12 532

ADCPNet	1.07 486	1.37 460	4.54 547	0.38 289	0.68 446	1.36 509	0.64 474	0.93 363	0.83 417	0.79 440	0.82 443	1.08 496	1.18 507	1.30 348	2.68 523	0.21 450	0.69 404	0.21 455	0.95 550	0.30 384	0.54 317

iRaft-Stereo_20w	1.50 523	0.42 118	4.81 548	2.24 554	2.09 553	1.36 509	1.27 540	1.38 523	0.94 469	2.07 540	0.42 162	0.85 438	0.69 444	0.87 263	1.37 455	0.10 108	4.04 569	0.09 73	0.40 483	0.17 166	4.53 570

ACVNet-4b	2.00 541	2.19 542	4.85 549	1.09 501	0.86 472	1.15 501	0.53 441	1.11 490	1.15 510	0.65 379	1.09 493	1.97 534	0.69 444	2.31 495	9.78 572	5.73 572	0.42 352	1.03 544	0.55 517	1.89 556	0.92 442

ACVNet_1	1.47 522	2.27 551	4.92 550	1.11 504	0.89 476	1.19 505	0.66 479	1.28 514	1.19 514	0.98 474	0.97 475	3.06 547	1.48 523	2.37 499	1.82 484	1.08 544	0.49 365	1.03 544	0.48 503	1.20 539	0.95 450

Dean	1.92 539	2.31 554	5.03 551	1.31 511	1.08 504	1.55 519	0.99 517	1.98 549	2.33 550	1.51 532	4.15 562	4.23 557	1.39 516	2.31 495	2.10 497	1.18 548	0.69 404	1.18 546	0.75 540	1.30 545	1.07 467

DispFullNet	1.69 535	2.25 548	5.23 552	1.53 529	8.78 568	0.89 465	0.37 362	1.03 447	0.98 484	1.37 521	1.00 482	1.13 504	1.97 540	1.51 377	0.98 403	0.55 517	0.32 331	1.19 547	0.64 529	1.16 538	0.88 434

UNDER WATER	2.84 551	2.25 548	5.25 553	1.84 544	1.45 529	2.36 550	1.44 550	3.23 561	6.51 566	2.61 555	2.73 549	5.69 563	5.64 565	3.14 545	4.18 554	1.48 555	0.81 421	1.60 561	1.07 554	1.91 557	1.67 518

SuperB	1.19 498	1.62 501	5.29 554	0.37 269	0.26 218	0.81 440	0.87 506	0.94 369	1.19 514	0.68 394	0.68 377	0.63 321	1.37 514	1.73 415	3.30 536	0.16 379	0.12 176	0.17 413	0.16 296	2.74 565	0.63 353

SGM-ForestM	3.67 562	2.70 566	5.34 555	1.65 535	1.72 542	6.02 567	5.08 567	4.10 567	3.47 559	4.59 567	4.21 563	9.81 572	5.79 566	6.44 567	6.97 567	0.88 535	1.09 450	0.33 501	0.45 494	0.68 517	2.10 531

UNDER WATER-64	2.59 547	2.28 552	5.63 556	1.85 545	1.45 529	3.28 556	1.60 551	2.62 553	5.57 563	2.09 541	2.12 531	4.10 553	4.21 561	2.74 531	3.64 545	1.49 556	0.86 426	1.58 560	1.09 556	1.91 557	1.62 515

HanzoNet	7.85 570	3.30 568	5.75 557	7.47 572	3.97 563	2.34 549	1.37 543	3.47 564	4.02 560	13.30 576	10.49 569	10.86 573	16.67 579	8.50 571	10.51 574	10.80 579	9.84 581	5.83 575	13.69 579	7.24 575	7.51 575

LSM	3.40 559	1.42 471	5.81 558	9.98 575	30.74 587	0.86 454	1.14 529	0.99 411	1.26 516	1.40 525	2.18 534	0.93 462	0.85 474	1.76 421	1.03 411	0.22 456	0.35 337	0.24 474	0.29 417	0.40 463	6.21 574

MADNet+	1.44 518	2.19 542	6.00 559	0.89 478	0.70 450	1.58 521	1.11 526	1.56 533	1.30 521	0.89 462	1.03 487	1.25 511	1.12 503	3.29 547	2.80 528	0.48 514	0.57 384	0.39 508	0.36 473	0.63 513	0.69 378

KSHMR	4.19 563	2.37 557	6.24 560	1.73 540	1.48 533	1.97 540	1.29 541	3.18 560	17.06 581	2.15 544	15.74 576	9.09 571	1.75 532	8.33 570	2.37 513	1.55 557	1.29 477	1.70 562	1.23 558	1.75 554	1.60 513

TCMNet-wrong-test	5.56 567	6.73 572	6.40 561	13.05 579	11.91 573	7.29 568	5.47 569	7.17 573	1.58 535	2.68 557	3.15 555	8.30 570	5.87 567	4.80 563	6.10 564	3.08 568	0.98 435	2.37 567	1.99 565	6.69 574	5.63 573

RTS	1.29 506	1.59 496	6.48 562	0.63 436	0.57 412	1.59 522	0.90 511	1.15 500	1.44 527	1.20 506	1.31 507	1.10 501	0.87 479	2.67 524	2.27 510	0.21 450	0.38 344	0.19 439	0.20 354	0.46 489	0.68 372

RTSA	1.29 506	1.59 496	6.48 562	0.63 436	0.57 412	1.59 522	0.90 511	1.15 500	1.44 527	1.20 506	1.31 507	1.10 501	0.87 479	2.67 524	2.27 510	0.21 450	0.38 344	0.19 439	0.20 354	0.46 489	0.68 372

PML	22.99 582	17.34 579	8.24 564	5.48 570	9.84 570	50.35 592	102.65 592	5.84 569	13.52 573	37.08 592	104.84 592	30.61 592	23.20 586	12.09 575	7.96 569	6.27 574	2.12 544	6.31 576	2.42 567	10.67 578	2.95 555

USTest	8.06 571	7.11 573	8.76 565	9.20 574	9.03 569	15.20 575	23.57 578	10.01 576	9.45 569	5.97 570	6.79 567	7.77 569	7.51 569	8.75 572	11.06 575	2.24 565	3.58 565	2.87 570	3.21 571	4.93 572	4.21 567

LE_ROB	4.55 565	2.43 558	9.94 566	2.79 563	4.03 564	2.40 551	3.54 561	2.72 554	11.04 570	11.64 575	4.69 565	5.25 562	10.74 573	4.52 562	9.73 571	0.82 533	0.70 407	1.34 553	0.97 551	0.74 521	0.94 447

JetRed	3.37 558	4.96 569	10.08 567	1.48 525	1.73 543	7.63 569	5.47 569	3.47 564	2.20 548	2.42 552	2.40 539	2.98 545	2.35 547	3.52 553	6.60 565	1.33 551	1.90 528	1.38 554	1.23 558	2.30 561	2.02 527

SGM-Forest	1.84 537	7.91 574	10.36 568	0.42 334	0.33 297	1.04 488	1.29 541	1.01 431	0.88 448	1.19 501	2.30 538	1.03 485	1.79 535	2.60 519	2.81 529	0.22 456	0.21 293	0.21 455	0.19 343	0.25 318	0.79 408
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
MSAF-DinoV2	3.17 557	2.52 561	10.79 569	3.57 567	0.30 267	3.28 556	0.81 502	2.81 557	1.80 543	0.81 446	0.87 457	1.59 528	1.15 504	26.18 587	2.61 521	0.18 413	0.13 192	0.19 439	1.61 563	0.94 532	1.22 482

Anonymous_1	22.76 581	11.11 575	11.93 570	12.73 576	26.05 586	19.39 581	27.77 584	14.18 578	13.64 575	14.92 577	10.66 570	11.26 574	11.24 576	12.48 577	14.45 578	37.82 592	7.87 575	34.92 589	63.61 589	87.51 592	11.75 580

DPSM_ROB	12.32 575	11.13 576	12.31 571	12.90 577	12.80 575	19.81 584	28.13 585	14.50 579	14.31 578	10.62 572	11.34 571	12.03 577	11.89 577	13.08 578	15.22 579	7.09 575	8.31 577	6.47 577	7.32 574	8.69 576	8.43 578

DPSM	12.32 575	11.13 576	12.31 571	12.90 577	12.80 575	19.81 584	28.13 585	14.50 579	14.31 578	10.62 572	11.34 571	12.03 577	11.89 577	13.08 578	15.22 579	7.09 575	8.31 577	6.47 577	7.32 574	8.69 576	8.43 578

LRCNet_RVC	13.78 579	19.34 580	13.01 573	19.47 581	12.67 574	1.85 535	0.42 392	12.28 577	1.10 502	15.76 578	18.69 582	12.52 579	8.65 571	12.22 576	9.64 570	22.29 584	8.38 579	25.92 586	24.06 586	19.72 584	17.59 584

DGTPSM_ROB	8.97 573	5.94 570	13.01 573	5.95 571	11.34 571	8.54 570	24.06 579	6.47 571	13.52 573	5.19 568	11.52 574	6.18 567	11.04 574	7.02 568	13.92 576	4.47 569	7.66 574	3.90 572	7.43 576	4.34 570	7.98 576

psmorigin	1.41 516	0.91 341	13.83 575	0.37 269	0.30 267	0.63 322	0.37 362	0.80 247	0.64 216	0.98 474	0.87 457	1.16 509	0.78 463	3.95 557	1.09 421	0.19 430	0.22 296	0.17 413	0.19 343	0.25 318	0.47 277

DPSMNet_ROB	9.58 574	5.96 571	13.98 576	8.88 573	11.87 572	8.54 570	24.08 580	6.48 572	13.67 576	5.35 569	11.53 575	6.31 568	11.04 574	7.69 569	14.09 577	7.61 578	8.23 576	5.03 573	7.75 577	5.24 573	8.36 577

xxxxx1	29.05 590	20.74 582	14.05 577	50.10 589	40.25 589	19.01 578	26.60 581	21.83 585	20.22 583	16.52 579	17.56 579	18.33 580	21.41 582	16.11 581	20.77 584	23.48 585	26.77 588	66.36 590	78.56 590	30.19 587	32.23 590

tt_ll	29.05 590	20.74 582	14.05 577	50.10 589	40.25 589	19.01 578	26.60 581	21.83 585	20.22 583	16.52 579	17.56 579	18.33 580	21.41 582	16.11 581	20.77 584	23.48 585	26.77 588	66.36 590	78.56 590	30.19 587	32.23 590

ff	29.05 590	20.74 582	14.05 577	50.10 589	40.25 589	19.01 578	26.60 581	21.83 585	20.22 583	16.52 579	17.56 579	18.33 580	21.41 582	16.11 581	20.77 584	23.48 585	26.77 588	66.36 590	78.56 590	30.19 587	32.23 590

HaxPig	19.88 580	22.39 586	22.30 580	17.98 580	17.98 578	12.06 573	12.06 574	16.25 582	15.97 580	21.05 584	21.41 584	18.85 583	18.35 580	20.07 585	19.64 583	23.57 588	23.19 587	24.07 585	23.71 585	22.95 585	23.72 587

DLNR_Zeroshot_test	13.74 578	20.06 581	23.92 581	121.50 593	35.20 588	0.46 99	0.15 23	7.96 574	0.47 78	0.29 84	0.37 136	0.26 95	0.17 27	0.79 247	0.36 180	7.16 577	2.95 563	0.09 73	0.38 479	50.40 591	1.95 525

CasAABBNet	24.76 585	22.38 585	24.44 582	26.05 585	25.75 583	39.79 588	56.76 591	29.10 589	28.88 589	21.22 585	22.69 586	24.21 585	23.99 589	26.23 588	30.62 590	14.22 580	16.71 583	13.03 579	14.75 582	17.49 579	16.97 582

FlowAnything	24.80 586	22.39 586	24.71 583	26.07 586	25.75 583	39.80 589	56.70 589	29.12 590	28.95 591	21.38 588	22.83 588	24.22 586	23.96 587	26.24 589	30.65 591	14.23 581	16.78 584	13.04 580	14.84 584	17.49 579	16.93 581

Selective-RAFT-Error	24.83 587	22.44 588	24.80 584	26.10 587	25.82 585	39.85 590	56.72 590	29.21 592	29.03 592	21.29 587	22.80 587	24.25 587	24.07 590	26.28 590	30.60 589	14.24 582	16.85 585	13.04 580	14.75 582	17.53 581	17.02 583

LSM0	26.57 588	22.53 589	25.76 585	30.62 588	52.30 592	39.86 591	56.49 588	29.18 591	28.76 588	21.26 586	22.46 585	24.42 588	23.97 588	26.42 591	30.66 592	14.29 583	16.56 582	13.06 582	14.65 581	17.62 582	20.52 585

MEDIAN_ROB	23.95 583	26.96 591	26.29 586	22.14 582	22.09 580	16.18 577	14.23 575	20.47 583	20.09 582	25.43 589	25.22 590	22.96 584	22.54 585	24.33 586	23.18 587	28.15 590	27.16 591	28.60 587	27.73 587	27.59 586	27.58 588

BEATNet-Init1	12.32 575	12.82 578	28.66 587	3.22 565	3.71 562	21.59 586	11.42 573	14.54 581	13.73 577	20.24 583	20.16 583	26.14 589	19.85 581	19.08 584	15.33 581	1.81 560	1.93 533	2.05 566	2.48 569	4.25 569	3.41 562

AVERAGE_ROB	26.91 589	30.28 592	29.18 588	25.78 583	25.30 582	19.49 582	15.38 576	23.70 588	23.02 587	28.38 591	27.78 591	26.23 590	25.76 591	26.95 592	25.55 588	31.27 591	30.02 592	31.76 588	30.80 588	30.88 590	30.77 589

xyz-stereo	3.06 556	0.44 141	30.74 589	0.24 30	0.12 4	15.34 576	0.24 179	0.56 122	0.49 87	0.62 342	7.90 568	0.64 329	0.49 363	1.44 368	1.05 413	0.09 44	0.07 9	0.34 502	0.08 51	0.13 89	0.19 79

DPSimNet_ROB	24.35 584	23.81 590	31.38 590	25.93 584	22.83 581	31.30 587	34.38 587	20.78 584	28.92 590	27.39 590	22.99 589	28.29 591	35.76 592	15.47 580	17.82 582	24.28 589	17.90 586	22.23 584	14.12 580	19.38 583	22.12 586

coex-ft	6.14 569	1.98 526	60.80 591	0.34 214	0.30 267	0.80 436	1.17 535	0.76 218	4.34 561	19.82 582	2.15 533	1.61 529	8.77 572	1.82 437	10.36 573	0.44 510	2.05 538	0.18 432	0.19 343	0.39 457	4.61 572

test_example2	115.17 593	122.38 593	93.45 592	115.38 592	123.53 593	101.24 593	113.11 593	54.67 593	99.94 593	135.50 593	136.43 593	85.67 593	85.40 593	110.44 593	104.91 593	152.17 593	205.21 593	99.17 593	114.27 593	138.55 593	112.04 593

EDNetEfficientorigin	8.19 572	1.27 430	145.54 593	0.51 394	0.96 485	0.75 408	0.49 431	0.86 309	1.57 534	2.12 543	1.49 517	1.28 512	1.35 511	1.84 441	2.15 502	0.14 329	0.13 192	0.17 413	0.18 325	0.39 457	0.64 358

ccccc		297.53 594		372.50 594	377.87 594	200.30 594		217.33 594		202.36 594		213.34 594		312.79 594		409.97 594	354.33 594	255.69 594	227.31 594	431.13 594

Low-res two-view benchmark