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

OmniDepth	0.26 10	0.63 271	1.36 75	0.23 48	0.10 1	0.38 72	0.15 47	0.35 16	0.37 42	0.17 4	0.13 7	0.23 107	0.19 98	0.32 37	0.23 41	0.07 8	0.05 1	0.07 1	0.06 8	0.10 85	0.07 1

USM	0.33 34	0.28 17	0.89 8	0.21 20	0.11 2	0.33 40	0.14 29	0.34 15	0.33 24	0.17 4	0.15 13	0.17 57	0.13 16	0.60 192	0.39 214	0.11 229	0.82 458	0.07 1	0.53 548	0.07 2	0.68 396

SGD-Stereo	0.23 2	0.31 54	0.87 4	0.23 48	0.11 2	0.40 83	0.16 65	0.33 10	0.40 67	0.20 30	0.19 40	0.18 69	0.17 56	0.38 70	0.17 1	0.11 229	0.06 2	0.08 65	0.07 43	0.10 85	0.09 4

CASnet	0.32 32	0.40 148	1.80 130	0.28 127	0.11 2	0.47 151	0.19 101	0.45 73	0.47 113	0.39 160	0.31 141	0.23 107	0.17 56	0.31 25	0.21 13	0.11 229	0.06 2	0.15 427	0.12 221	0.16 186	0.08 2
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
s12784h	0.41 104	0.34 94	2.17 220	0.24 61	0.11 2	0.64 382	0.24 227	0.85 346	0.70 344	0.45 196	0.54 312	0.28 157	0.27 207	0.51 149	0.27 94	0.11 229	0.06 2	0.09 114	0.06 8	0.16 186	0.14 35

mnv4	0.23 2	0.31 54	0.88 6	0.19 5	0.12 6	0.27 12	0.17 78	0.40 36	0.27 2	0.20 30	0.18 32	0.17 57	0.12 6	0.23 2	0.20 7	0.12 283	0.08 52	0.07 1	0.06 8	0.08 38	0.52 315

gc-stereo	0.33 34	0.28 17	0.97 19	0.20 8	0.12 6	0.31 26	0.14 29	0.33 10	0.30 11	0.18 15	0.15 13	0.16 35	0.16 44	0.72 257	0.44 253	0.11 229	0.73 439	0.07 1	0.52 544	0.07 2	0.65 383

ss10	0.36 64	0.30 45	1.13 50	0.20 8	0.12 6	0.32 32	0.13 12	0.41 42	0.35 30	0.18 15	0.16 21	0.17 57	0.14 20	0.64 214	0.59 335	0.11 229	0.80 450	0.07 1	0.54 553	0.07 2	0.77 428

xyz-stereo-finetune2	0.40 98	0.89 380	1.40 83	0.22 32	0.12 6	0.58 278	0.23 201	0.55 158	0.50 134	0.33 131	0.47 238	0.30 171	0.41 336	0.81 292	0.60 340	0.09 62	0.07 13	0.11 244	0.09 98	0.12 112	0.12 18

xyz-stereo-finetune	0.37 75	0.90 386	1.23 59	0.22 32	0.12 6	0.53 210	0.26 270	0.57 171	0.58 207	0.30 119	0.33 157	0.29 165	0.24 160	0.60 192	0.62 351	0.09 62	0.08 52	0.10 176	0.08 67	0.13 129	0.14 35

xyz-stereo	3.06 608	0.44 183	30.74 669	0.24 61	0.12 6	15.34 630	0.24 227	0.56 164	0.49 123	0.62 391	7.90 623	0.64 377	0.49 414	1.44 416	1.05 462	0.09 62	0.07 13	0.34 555	0.08 67	0.13 129	0.19 80

IGEV-BASED-STEREO-	0.45 138	1.36 507	1.30 69	0.24 61	0.12 6	0.33 40	0.20 115	0.41 42	0.37 42	0.32 126	0.21 55	0.16 35	0.14 20	0.29 18	0.62 351	0.55 570	1.42 537	0.11 244	0.13 243	0.25 362	0.56 340

trnet	0.31 28	0.31 54	1.65 114	0.20 8	0.12 6	0.55 235	0.15 47	0.50 122	0.51 141	0.28 105	0.34 165	0.24 118	0.21 125	0.34 49	0.24 52	0.11 229	0.07 13	0.08 65	0.05 1	0.09 62	0.12 18

GLC_STEREO	0.31 28	0.30 45	1.80 130	0.29 147	0.12 6	0.41 93	0.20 115	0.39 30	0.42 78	0.26 88	0.31 141	0.25 127	0.19 98	0.36 63	0.26 84	0.09 62	0.11 173	0.12 301	0.10 135	0.13 129	0.15 44

TANstereo	0.39 85	0.70 302	2.48 336	0.23 48	0.12 6	0.54 221	0.16 65	0.41 42	0.47 113	0.45 196	0.51 276	0.26 138	0.22 134	0.34 49	0.21 13	0.10 131	0.10 142	0.08 65	0.07 43	0.09 62	0.18 74

SX1w	0.24 5	0.28 17	1.06 39	0.18 1	0.13 16	0.23 4	0.16 65	0.41 42	0.29 8	0.21 38	0.18 32	0.16 35	0.10 1	0.26 9	0.20 7	0.14 376	0.09 108	0.07 1	0.06 8	0.07 2	0.56 340

5k_stereo	0.24 5	0.31 54	1.01 28	0.18 1	0.13 16	0.26 10	0.15 47	0.46 81	0.32 18	0.19 22	0.18 32	0.18 69	0.12 6	0.25 7	0.20 7	0.13 332	0.09 108	0.07 1	0.06 8	0.08 38	0.52 315

wo013ll	0.24 5	0.31 54	0.91 11	0.18 1	0.13 16	0.24 6	0.16 65	0.43 58	0.31 16	0.21 38	0.16 21	0.16 35	0.12 6	0.23 2	0.21 13	0.13 332	0.07 13	0.07 1	0.06 8	0.08 38	0.58 352

4k_L	0.34 45	0.29 29	1.10 47	0.20 8	0.13 16	0.34 44	0.14 29	0.35 16	0.32 18	0.18 15	0.15 13	0.16 35	0.14 20	0.66 225	0.49 291	0.09 62	0.65 422	0.07 1	0.54 553	0.07 2	0.80 442

aaa3	0.33 34	0.28 17	0.95 17	0.20 8	0.13 16	0.29 17	0.14 29	0.33 10	0.30 11	0.16 1	0.15 13	0.16 35	0.15 33	0.61 198	0.48 280	0.09 62	0.64 421	0.07 1	0.53 548	0.07 2	0.80 442

mfccc	0.34 45	0.27 13	0.97 19	0.20 8	0.13 16	0.42 108	0.13 12	0.36 20	0.32 18	0.17 4	0.14 8	0.18 69	0.16 44	0.70 241	0.40 219	0.10 131	0.81 454	0.07 1	0.54 553	0.07 2	0.74 420

5k_new	0.33 34	0.29 29	1.07 40	0.20 8	0.13 16	0.29 17	0.13 12	0.32 7	0.33 24	0.17 4	0.14 8	0.17 57	0.14 20	0.56 172	0.47 272	0.10 131	0.77 444	0.07 1	0.52 544	0.07 2	0.70 407

SX	0.33 34	0.30 45	1.05 37	0.21 20	0.13 16	0.29 17	0.13 12	0.32 7	0.32 18	0.17 4	0.12 2	0.19 77	0.15 33	0.57 177	0.52 302	0.10 131	0.76 443	0.07 1	0.52 544	0.07 2	0.61 365

weee2	0.34 45	0.27 13	1.00 26	0.21 20	0.13 16	0.31 26	0.14 29	0.30 4	0.32 18	0.17 4	0.14 8	0.18 69	0.15 33	0.61 198	0.40 219	0.11 229	0.82 458	0.07 1	0.56 560	0.07 2	0.84 456

ACM	0.33 34	0.28 17	1.04 32	0.20 8	0.13 16	0.35 53	0.13 12	0.33 10	0.32 18	0.17 4	0.15 13	0.17 57	0.14 20	0.64 214	0.40 219	0.09 62	0.78 446	0.07 1	0.50 537	0.07 2	0.70 407

uiiii_40	0.28 17	0.26 7	1.04 32	0.20 8	0.13 16	0.32 32	0.12 4	0.40 36	0.29 8	0.17 4	0.15 13	0.16 35	0.18 78	0.28 13	0.44 253	0.07 8	0.06 2	0.07 1	0.71 584	0.08 38	0.50 297

4.5w_L	0.28 17	0.26 7	1.07 40	0.21 20	0.13 16	0.34 44	0.13 12	0.42 51	0.28 3	0.20 30	0.16 21	0.16 35	0.18 78	0.30 20	0.34 179	0.08 29	0.06 2	0.07 1	0.66 577	0.07 2	0.48 288

StePilot	0.29 22	0.25 4	1.04 32	0.20 8	0.13 16	0.34 44	0.12 4	0.41 42	0.28 3	0.20 30	0.17 27	0.16 35	0.17 56	0.31 25	0.36 191	0.07 8	0.06 2	0.07 1	0.84 597	0.07 2	0.47 280

ITER124	0.35 54	0.28 17	1.04 32	0.20 8	0.13 16	0.41 93	0.14 29	0.33 10	0.30 11	0.17 4	0.14 8	0.16 35	0.16 44	0.72 257	0.40 219	0.12 283	0.81 454	0.07 1	0.55 557	0.07 2	0.79 438

ITER	0.49 182	0.24 1	1.25 61	0.21 20	0.13 16	0.29 17	0.13 12	0.37 24	0.60 226	0.49 231	0.23 81	0.16 35	0.18 78	1.22 377	0.47 272	0.08 29	0.74 441	0.07 1	0.66 577	0.09 62	2.17 581

Monster-pub-mixall	0.50 187	0.35 104	0.98 23	0.22 32	0.13 16	0.34 44	0.12 4	0.38 28	0.28 3	0.39 160	0.19 40	0.16 35	0.12 6	1.05 340	0.41 231	0.08 29	3.28 618	0.07 1	0.73 588	0.08 38	0.55 336

S2M2_XL	0.22 1	0.36 110	1.33 73	0.20 8	0.13 16	0.16 1	0.11 2	0.27 2	0.18 1	0.16 1	0.20 46	0.15 19	0.14 20	0.21 1	0.22 22	0.11 229	0.09 108	0.10 176	0.08 67	0.10 85	0.08 2
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
2w_stereo	0.35 54	0.30 45	0.99 25	0.23 48	0.13 16	0.41 93	0.20 115	0.54 148	0.37 42	0.28 105	0.23 81	0.13 1	0.23 152	0.69 238	0.24 52	0.06 1	1.07 485	0.07 1	0.19 361	0.07 2	0.64 380

WCG-NET	0.41 104	0.80 346	1.77 125	0.25 75	0.13 16	0.43 114	0.24 227	0.42 51	0.59 218	0.38 155	0.41 206	0.26 138	0.24 160	0.37 66	0.24 52	0.08 29	0.81 454	0.08 65	0.07 43	0.26 382	0.31 170

LoS	0.34 45	0.35 104	1.88 152	0.25 75	0.13 16	0.53 210	0.20 115	0.50 122	0.53 166	0.26 88	0.28 116	0.37 210	0.24 160	0.40 82	0.25 69	0.10 131	0.08 52	0.08 65	0.06 8	0.15 165	0.10 8
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
XX-TBD	0.40 98	1.04 421	2.49 342	0.35 276	0.13 16	0.51 180	0.17 78	0.44 67	0.52 153	0.38 155	0.51 276	0.23 107	0.19 98	0.31 25	0.25 69	0.10 131	0.07 13	0.08 65	0.06 8	0.09 62	0.18 74

CREStereo	0.31 28	0.35 104	1.66 116	0.19 5	0.13 16	0.55 235	0.17 78	0.50 122	0.50 134	0.28 105	0.34 165	0.24 118	0.21 125	0.34 49	0.23 41	0.11 229	0.07 13	0.08 65	0.05 1	0.10 85	0.12 18
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
2k_new	0.23 2	0.30 45	0.89 8	0.18 1	0.14 38	0.25 8	0.15 47	0.41 42	0.29 8	0.19 22	0.12 2	0.15 19	0.13 16	0.24 5	0.21 13	0.13 332	0.07 13	0.07 1	0.06 8	0.08 38	0.60 363

ITERv19	0.45 138	0.28 17	1.34 74	0.22 32	0.14 38	0.38 72	0.15 47	0.37 24	0.52 153	0.34 138	0.23 81	0.13 1	0.23 152	1.03 334	0.42 238	0.07 8	0.22 314	0.07 1	0.64 574	0.08 38	2.03 571

zaero_v3	0.39 85	0.28 17	1.32 72	0.21 20	0.14 38	0.40 83	0.13 12	0.42 51	0.54 172	0.35 144	0.21 55	0.14 10	0.21 125	0.79 282	0.31 144	0.07 8	1.03 482	0.07 1	0.53 548	0.09 62	0.55 336

ITERv2	0.40 98	0.26 7	1.20 54	0.22 32	0.14 38	0.44 123	0.12 4	0.39 30	0.59 218	0.48 214	0.22 67	0.16 35	0.17 56	0.80 287	0.37 199	0.08 29	1.08 486	0.07 1	0.57 565	0.09 62	0.61 365

water-stereo	0.36 64	0.61 262	1.58 104	0.25 75	0.14 38	0.38 72	0.18 93	0.44 67	0.35 30	0.31 122	0.35 172	0.28 157	0.25 180	0.45 108	0.38 208	0.12 283	0.09 108	0.09 114	0.08 67	0.11 99	0.74 420

depthmonostereo	0.38 80	0.68 290	1.59 108	0.48 411	0.14 38	0.41 93	0.19 101	0.52 131	0.42 78	0.26 88	0.29 121	0.31 179	0.29 241	0.64 214	0.33 168	0.09 62	0.10 142	0.09 114	0.08 67	0.10 85	0.50 297

DEFOM-Stereo	0.26 10	0.61 262	1.22 58	0.24 61	0.14 38	0.49 162	0.18 93	0.31 5	0.31 16	0.20 30	0.18 32	0.15 19	0.14 20	0.42 100	0.19 5	0.08 29	0.06 2	0.08 65	0.06 8	0.09 62	0.16 57

MGS-Stereo	0.35 54	0.48 200	1.99 174	0.26 94	0.14 38	0.41 93	0.22 162	0.41 42	0.48 118	0.24 63	0.51 276	0.25 127	0.18 78	0.33 42	0.22 22	0.10 131	0.08 52	0.09 114	0.08 67	0.47 545	0.10 8

DCANet-4	0.43 117	0.32 72	2.31 254	0.26 94	0.14 38	0.51 180	0.22 162	0.84 332	0.78 425	0.55 301	0.48 246	0.28 157	0.37 292	0.40 82	0.37 199	0.10 131	0.07 13	0.09 114	0.07 43	0.08 38	0.43 252

ADStereo(finetuned)	0.50 187	0.91 390	2.43 291	0.26 94	0.14 38	0.51 180	0.22 162	0.84 332	0.78 425	0.56 313	0.49 260	0.32 186	0.75 512	0.40 82	0.40 219	0.10 131	0.07 13	0.09 114	0.07 43	0.13 129	0.45 273

DCANet	0.49 182	0.91 390	2.63 397	0.26 94	0.14 38	0.51 180	0.22 162	0.84 332	0.78 425	0.56 313	0.49 260	0.32 186	0.41 336	0.39 75	0.41 231	0.10 131	0.07 13	0.09 114	0.07 43	0.14 153	0.45 273

PMTNet	0.35 54	0.38 133	1.75 124	0.21 20	0.14 38	0.57 267	0.24 227	0.48 97	0.44 96	0.28 105	0.32 153	0.26 138	0.24 160	0.41 92	0.24 52	0.42 559	0.07 13	0.08 65	0.05 1	0.18 234	0.15 44

HITNet	0.55 228	1.28 484	2.73 448	0.35 276	0.14 38	0.56 244	0.23 201	0.89 383	0.62 243	0.52 273	0.51 276	0.49 297	0.38 302	0.52 153	0.60 340	0.09 62	0.07 13	0.10 176	0.08 67	0.25 362	0.61 365
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
2.25w	0.42 112	0.30 45	1.12 48	0.22 32	0.15 51	0.36 58	0.13 12	0.45 73	0.37 42	0.26 88	0.27 110	0.14 10	0.19 98	0.91 313	0.36 191	0.07 8	1.38 529	0.07 1	0.67 579	0.07 2	0.91 472

3.5w_stereo	0.34 45	0.33 84	1.17 53	0.21 20	0.15 51	0.40 83	0.14 29	0.46 81	0.36 39	0.23 53	0.25 95	0.15 19	0.19 98	0.80 287	0.24 52	0.07 8	1.02 480	0.07 1	0.07 43	0.07 2	0.52 315

fffft	0.36 64	0.70 302	1.51 99	0.25 75	0.15 51	0.42 108	0.24 227	0.46 81	0.42 78	0.22 48	0.19 40	0.20 86	0.16 44	0.47 117	0.69 378	0.07 8	0.09 108	0.10 176	0.08 67	0.30 428	0.45 273
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.36 64	0.83 354	1.48 96	0.26 94	0.15 51	0.46 138	0.22 162	0.40 36	0.43 85	0.23 53	0.24 87	0.21 94	0.18 78	0.47 117	0.59 335	0.07 8	0.07 13	0.10 176	0.08 67	0.24 340	0.42 244

fff	0.50 187	0.90 386	2.63 397	0.25 75	0.15 51	0.51 180	0.22 162	0.85 346	0.82 460	0.55 301	0.48 246	0.31 179	0.65 481	0.39 75	0.37 199	0.10 131	0.07 13	0.09 114	0.07 43	0.08 38	0.43 252

AnonymousM	0.45 138	0.49 206	1.83 135	0.29 147	0.15 51	0.53 210	0.22 162	0.64 215	0.66 280	0.47 211	0.33 157	0.30 171	0.25 180	0.49 143	0.29 118	0.12 283	0.27 343	0.71 584	0.37 501	0.12 112	0.41 239

iRaftStereo_RVC	0.47 154	0.84 359	1.91 158	0.29 147	0.15 51	0.53 210	0.20 115	0.58 175	0.50 134	0.37 149	0.43 212	0.42 241	0.23 152	0.38 70	0.28 107	0.09 62	0.70 433	0.12 301	0.11 183	0.43 530	0.77 428

csc	0.50 187	0.90 386	2.63 397	0.25 75	0.15 51	0.51 180	0.22 162	0.85 346	0.82 460	0.55 301	0.48 246	0.31 179	0.65 481	0.39 75	0.37 199	0.10 131	0.07 13	0.09 114	0.07 43	0.08 38	0.43 252

cscssc	0.50 187	0.90 386	2.63 397	0.25 75	0.15 51	0.51 180	0.22 162	0.85 346	0.82 460	0.55 301	0.48 246	0.31 179	0.65 481	0.39 75	0.37 199	0.10 131	0.07 13	0.09 114	0.07 43	0.08 38	0.43 252

111	0.57 243	1.41 518	2.63 397	0.25 75	0.15 51	0.59 298	0.26 270	0.90 392	0.83 467	0.50 251	0.54 312	0.57 343	0.38 302	0.54 167	0.41 231	0.10 131	0.07 13	0.09 114	0.07 43	0.24 340	0.81 451

MLCV	0.59 269	1.41 518	2.41 282	0.31 185	0.15 51	0.60 313	0.23 201	0.77 272	0.63 255	0.67 438	0.66 419	0.55 332	0.37 292	1.16 367	1.09 471	0.10 131	0.07 13	0.09 114	0.07 43	0.21 300	0.29 152

SteFusion	0.28 17	0.25 4	0.95 17	0.25 75	0.16 62	0.41 93	0.15 47	0.47 91	0.42 78	0.19 22	0.20 46	0.16 35	0.14 20	0.28 13	0.22 22	0.06 1	0.12 191	0.07 1	0.33 478	0.07 2	0.59 358

4.5_new	0.39 85	0.29 29	1.25 61	0.22 32	0.16 62	0.40 83	0.17 78	0.43 58	0.37 42	0.27 98	0.22 67	0.15 19	0.14 20	1.04 337	0.23 41	0.09 62	1.49 544	0.07 1	0.14 266	0.09 62	0.62 369

4.5w-stereo	0.39 85	0.29 29	1.25 61	0.22 32	0.16 62	0.40 83	0.17 78	0.43 58	0.37 42	0.27 98	0.22 67	0.15 19	0.14 20	1.04 337	0.23 41	0.09 62	1.49 544	0.07 1	0.14 266	0.09 62	0.62 369

2.5w	0.40 98	0.31 54	1.07 40	0.23 48	0.16 62	0.39 79	0.19 101	0.50 122	0.39 60	0.23 53	0.23 81	0.13 1	0.17 56	0.73 260	0.24 52	0.07 8	1.53 550	0.07 1	0.46 527	0.07 2	0.92 476

DEFOM-Stereo_RVC	0.32 32	0.40 148	1.21 55	0.35 276	0.16 62	0.29 17	0.16 65	0.59 184	0.56 192	0.20 30	0.20 46	0.17 57	0.26 192	0.40 82	0.38 208	0.09 62	0.08 52	0.08 65	0.25 414	0.12 112	0.43 252

tg	0.45 138	0.83 354	1.85 143	0.29 147	0.16 62	0.57 267	0.18 93	0.60 191	0.56 192	0.37 149	0.44 224	0.38 216	0.24 160	0.48 130	0.28 107	0.09 62	0.30 347	0.11 244	0.11 183	0.44 534	0.77 428

SMFormer	0.64 332	0.54 232	1.92 160	0.32 206	0.16 62	0.46 138	0.24 227	0.94 417	0.85 482	0.58 338	0.70 445	0.51 306	0.41 336	1.89 506	0.86 429	0.13 332	1.01 475	0.11 244	0.26 422	0.17 209	0.84 456

tta	0.63 322	0.54 232	1.92 160	0.32 206	0.16 62	0.46 138	0.24 227	0.94 417	0.85 482	0.58 338	0.70 445	0.51 306	0.41 336	1.89 506	0.86 429	0.13 332	1.01 475	0.11 244	0.26 422	0.19 265	0.59 358

qqq1	0.62 308	0.54 232	1.92 160	0.32 206	0.16 62	0.46 138	0.24 227	0.94 417	0.85 482	0.58 338	0.70 445	0.51 306	0.41 336	1.89 506	0.64 360	0.13 332	1.01 475	0.09 114	0.24 405	0.19 265	0.59 358

fff1	0.62 308	0.54 232	1.92 160	0.32 206	0.16 62	0.46 138	0.24 227	0.94 417	0.85 482	0.58 338	0.70 445	0.51 306	0.41 336	1.89 506	0.64 360	0.13 332	1.01 475	0.09 114	0.24 405	0.19 265	0.59 358

Selective-RAFT	0.46 147	0.48 200	1.88 152	0.32 206	0.16 62	0.61 333	0.19 101	0.66 221	0.62 243	0.28 105	0.30 130	0.41 236	0.33 272	0.51 149	0.32 155	0.11 229	1.09 489	0.09 114	0.35 489	0.19 265	0.37 206

NF-Stereo	0.53 215	0.33 84	2.55 367	0.55 451	0.16 62	0.61 333	0.43 449	0.70 244	0.70 344	0.50 251	0.47 238	0.37 210	0.26 192	1.44 416	0.78 411	0.12 283	0.07 13	0.12 301	0.10 135	0.13 129	0.17 65

OCTAStereo	0.53 215	0.33 84	2.54 359	0.56 460	0.16 62	0.61 333	0.42 442	0.70 244	0.70 344	0.50 251	0.47 238	0.37 210	0.26 192	1.43 412	0.79 414	0.12 283	0.07 13	0.12 301	0.10 135	0.13 129	0.17 65

NRIStereo	0.50 187	0.34 94	2.44 299	0.52 438	0.16 62	0.94 526	0.73 547	0.52 131	0.65 272	0.48 214	0.40 204	0.59 351	0.29 241	0.78 278	0.33 168	0.11 229	0.13 208	0.11 244	0.09 98	0.22 317	0.25 125

THIR-Stereo	0.88 476	0.85 364	2.33 258	0.26 94	0.16 62	0.59 298	2.69 613	0.62 201	0.54 172	0.62 391	1.61 574	0.96 523	1.77 588	1.67 458	2.20 560	0.10 131	0.08 52	0.14 398	0.11 183	0.16 186	0.21 96

RE-Stereo	0.53 215	0.33 84	2.54 359	0.56 460	0.16 62	0.61 333	0.43 449	0.70 244	0.70 344	0.50 251	0.47 238	0.37 210	0.26 192	1.43 412	0.77 407	0.12 283	0.07 13	0.12 301	0.10 135	0.13 129	0.17 65

TVStereo	0.53 215	0.33 84	2.54 359	0.56 460	0.16 62	0.61 333	0.43 449	0.70 244	0.70 344	0.50 251	0.47 238	0.37 210	0.26 192	1.43 412	0.77 407	0.12 283	0.07 13	0.12 301	0.10 135	0.13 129	0.17 65

RAFT-IKP	0.43 117	0.36 110	2.44 299	0.48 411	0.16 62	0.60 313	0.28 302	0.53 137	0.61 232	0.48 214	0.43 212	0.43 242	0.28 223	0.51 149	0.31 144	0.12 283	0.08 52	0.12 301	0.10 135	0.17 209	0.13 23

CREStereo++_RVC	0.38 80	0.37 123	2.47 330	0.25 75	0.16 62	0.54 221	0.15 47	0.42 51	0.57 199	0.37 149	0.52 285	0.24 118	0.19 98	0.31 25	0.27 94	0.09 62	0.06 2	0.08 65	0.30 447	0.09 62	0.22 103
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
TestStereo	0.49 182	0.88 375	2.38 266	0.30 167	0.16 62	0.43 114	0.25 253	0.55 158	0.46 106	0.38 155	0.46 232	0.34 199	0.28 223	1.96 516	0.28 107	0.11 229	0.08 52	0.12 301	0.09 98	0.15 165	0.13 23

ARAFT	0.65 341	1.69 562	3.34 530	0.29 147	0.16 62	0.65 398	0.36 409	0.96 434	0.73 372	0.63 402	0.49 260	0.56 339	0.31 258	1.23 381	0.35 188	0.11 229	0.08 52	0.14 398	0.13 243	0.38 499	0.50 297

GMStereo	0.44 133	1.32 490	2.65 407	0.28 127	0.16 62	0.42 108	0.22 162	0.48 97	0.63 255	0.41 167	0.36 176	0.26 138	0.25 180	0.41 92	0.30 125	0.14 376	0.08 52	0.10 176	0.12 221	0.17 209	0.13 23
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
BEATNet_4x	0.57 243	1.16 451	2.56 371	0.35 276	0.16 62	0.56 244	0.25 253	0.91 399	0.64 265	0.55 301	0.53 292	0.59 351	0.43 362	0.67 229	0.76 405	0.12 283	0.09 108	0.12 301	0.09 98	0.23 333	0.58 352

CNT	0.24 5	0.31 54	0.98 23	0.19 5	0.17 85	0.27 12	0.15 47	0.43 58	0.30 11	0.17 4	0.16 21	0.16 35	0.14 20	0.24 5	0.22 22	0.10 131	0.07 13	0.07 1	0.06 8	0.08 38	0.56 340

xxxad45	0.27 13	0.25 4	0.92 13	0.28 127	0.17 85	0.40 83	0.16 65	0.48 97	0.44 96	0.18 15	0.15 13	0.19 77	0.16 44	0.33 42	0.39 214	0.07 8	0.09 108	0.07 1	0.06 8	0.08 38	0.50 297

5w_v4	0.27 13	0.24 1	0.92 13	0.27 110	0.17 85	0.40 83	0.15 47	0.49 104	0.43 85	0.19 22	0.16 21	0.21 94	0.16 44	0.31 25	0.42 238	0.07 8	0.10 142	0.07 1	0.07 43	0.07 2	0.50 297

Wavelet-MonSter	0.42 112	0.34 94	1.38 79	0.23 48	0.17 85	0.43 114	0.14 29	0.28 3	0.35 30	0.23 53	0.21 55	0.15 19	0.16 44	0.92 318	0.66 368	0.06 1	1.21 502	0.07 1	0.45 522	0.06 1	0.95 484

FlowAnything_test	0.25 9	0.41 154	0.71 1	0.28 127	0.17 85	0.37 62	0.20 115	0.39 30	0.28 3	0.25 70	0.20 46	0.21 94	0.17 56	0.28 13	0.26 84	0.13 332	0.10 142	0.14 398	0.16 312	0.17 209	0.16 57

asda	0.41 104	0.31 54	1.23 59	0.22 32	0.17 85	0.43 114	0.16 65	0.46 81	0.38 50	0.25 70	0.20 46	0.15 19	0.20 115	0.99 328	0.23 41	0.10 131	1.49 544	0.07 1	0.23 401	0.08 38	0.88 468

1w_stereo	0.35 54	0.28 17	0.86 3	0.24 61	0.17 85	0.44 123	0.22 162	0.60 191	0.43 85	0.27 98	0.30 130	0.14 10	0.26 192	0.61 198	0.25 69	0.07 8	0.79 447	0.07 1	0.06 8	0.08 38	0.79 438

S2M2_L	0.27 13	0.32 72	1.41 87	0.24 61	0.17 85	0.24 6	0.09 1	0.36 20	0.50 134	0.17 4	0.25 95	0.22 98	0.17 56	0.27 12	0.29 118	0.16 427	0.12 191	0.11 244	0.12 221	0.15 165	0.12 18
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
tt45	0.35 54	0.80 346	1.46 92	0.26 94	0.17 85	0.55 235	0.22 162	0.44 67	0.39 60	0.24 63	0.26 104	0.25 127	0.18 78	0.64 214	0.36 191	0.09 62	0.08 52	0.10 176	0.08 67	0.24 340	0.29 152

rvit_stereo_0081	0.29 22	0.46 194	1.13 50	0.28 127	0.17 85	0.32 32	0.22 162	0.45 73	0.58 207	0.25 70	0.26 104	0.26 138	0.22 134	0.36 63	0.25 69	0.14 376	0.10 142	0.11 244	0.10 135	0.13 129	0.11 15

rvit_stereo_0082	0.29 22	0.46 194	1.13 50	0.28 127	0.17 85	0.32 32	0.22 162	0.45 73	0.58 207	0.25 70	0.26 104	0.26 138	0.22 134	0.36 63	0.25 69	0.14 376	0.10 142	0.11 244	0.10 135	0.13 129	0.11 15

WCG-NET（raft）	0.44 133	0.97 405	1.78 127	0.24 61	0.17 85	0.43 114	0.24 227	0.42 51	0.52 153	0.38 155	0.35 172	0.46 278	0.25 180	0.41 92	0.26 84	0.08 29	1.08 486	0.08 65	0.08 67	0.27 396	0.40 230

CASS	0.43 117	0.34 94	2.01 177	0.33 228	0.17 85	0.54 221	0.24 227	0.71 250	0.52 153	0.62 391	0.55 323	0.40 229	0.41 336	0.43 102	0.33 168	0.17 448	0.10 142	0.14 398	0.11 183	0.18 234	0.23 112
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
dd	0.48 167	1.32 490	2.41 282	0.31 185	0.17 85	0.58 278	0.26 270	0.50 122	0.71 358	0.42 175	0.41 206	0.34 199	0.28 223	0.47 117	0.41 231	0.18 462	0.10 142	0.13 362	0.12 221	0.22 317	0.16 57

Patchmatch Stereo++	0.43 117	0.36 110	2.44 299	0.48 411	0.17 85	0.61 333	0.26 270	0.53 137	0.61 232	0.48 214	0.43 212	0.43 242	0.28 223	0.56 172	0.30 125	0.12 283	0.08 52	0.12 301	0.10 135	0.17 209	0.13 23
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-softLoss	0.52 201	0.34 94	2.47 330	0.55 451	0.17 85	0.61 333	0.39 428	0.64 215	0.67 293	0.52 273	0.48 246	0.39 220	0.25 180	1.46 418	0.77 407	0.13 332	0.08 52	0.13 362	0.12 221	0.12 112	0.15 44

KMStereo	0.52 201	0.34 94	2.47 330	0.55 451	0.17 85	0.61 333	0.39 428	0.64 215	0.67 293	0.52 273	0.48 246	0.39 220	0.25 180	1.46 418	0.77 407	0.13 332	0.08 52	0.13 362	0.12 221	0.12 112	0.15 44

ROB_FTStereo_v2	0.43 117	0.36 110	2.44 299	0.49 424	0.17 85	0.61 333	0.28 302	0.53 137	0.61 232	0.48 214	0.43 212	0.44 257	0.28 223	0.48 130	0.30 125	0.12 283	0.08 52	0.12 301	0.10 135	0.17 209	0.13 23

DRaft	0.65 341	0.47 197	2.38 266	0.25 75	0.17 85	0.64 382	0.65 530	0.56 164	0.57 199	0.67 438	0.98 531	0.38 216	0.99 547	1.42 411	2.06 550	0.11 229	0.14 226	0.10 176	0.14 266	0.18 234	0.21 96

iRAFT	0.43 117	0.36 110	2.44 299	0.48 411	0.17 85	0.61 333	0.26 270	0.53 137	0.61 232	0.48 214	0.43 212	0.43 242	0.28 223	0.56 172	0.30 125	0.12 283	0.08 52	0.12 301	0.10 135	0.17 209	0.13 23

CRE-IMP	0.46 147	0.31 54	2.40 276	0.53 442	0.17 85	0.79 482	0.68 539	0.54 148	0.66 280	0.47 211	0.43 212	0.44 257	0.26 192	0.43 102	0.33 168	0.12 283	0.07 13	0.12 301	0.09 98	0.17 209	0.23 112

CroCo-Stereo	0.35 54	0.71 306	1.67 118	0.32 206	0.17 85	0.19 2	0.21 141	0.79 288	0.54 172	0.22 48	0.25 95	0.55 332	0.22 134	0.28 13	0.28 107	0.10 131	0.08 52	0.08 65	0.07 43	0.12 112	0.10 8
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
MonStereo	0.47 154	0.29 29	1.07 40	0.22 32	0.18 107	0.51 180	0.14 29	0.49 104	0.35 30	0.25 70	0.17 27	0.15 19	0.11 3	0.88 307	0.48 280	0.06 1	2.11 584	0.07 1	0.80 591	0.07 2	1.01 495

Monster-pub-eth3d	0.47 154	0.29 29	1.07 40	0.22 32	0.18 107	0.51 180	0.14 29	0.49 104	0.35 30	0.25 70	0.18 32	0.15 19	0.11 3	0.87 300	0.47 272	0.06 1	2.11 584	0.07 1	0.81 593	0.07 2	1.01 495

MM-Stereo_test2	0.65 341	0.43 170	2.54 359	0.62 475	0.18 107	0.50 172	0.25 253	0.49 104	0.47 113	0.36 146	0.26 104	0.24 118	0.23 152	0.40 82	0.38 208	0.08 29	2.33 600	0.09 114	0.10 135	0.38 499	2.66 597

castereo++	0.39 85	0.83 354	1.38 79	0.29 147	0.18 107	0.53 210	0.20 115	0.57 171	0.58 207	0.20 30	0.27 110	0.32 186	0.17 56	0.34 49	0.22 22	0.09 62	0.54 400	0.09 114	0.29 437	0.15 165	0.52 315

MonSter	0.47 154	0.29 29	1.07 40	0.22 32	0.18 107	0.51 180	0.14 29	0.49 104	0.35 30	0.26 88	0.18 32	0.15 19	0.11 3	0.88 307	0.47 272	0.06 1	2.11 584	0.07 1	0.81 593	0.07 2	1.01 495

999	0.35 54	0.74 325	1.38 79	0.27 110	0.18 107	0.50 172	0.23 201	0.40 36	0.41 70	0.21 38	0.33 157	0.23 107	0.18 78	0.74 264	0.37 199	0.09 62	0.08 52	0.09 114	0.08 67	0.26 382	0.26 133

rvit_0105_6	0.36 64	0.55 240	1.48 96	0.31 185	0.18 107	0.35 53	0.26 270	0.56 164	0.66 280	0.26 88	0.29 121	0.33 194	0.26 192	0.41 92	0.27 94	0.18 462	0.16 259	0.15 427	0.13 243	0.15 165	0.25 125

rvit_0105_5	0.43 117	0.73 315	2.10 205	0.31 185	0.18 107	0.41 93	0.31 357	0.69 234	0.67 293	0.32 126	0.34 165	0.38 216	0.30 252	0.42 100	0.30 125	0.18 462	0.16 259	0.15 427	0.15 290	0.15 165	0.30 161

rvit_0105_4	0.40 98	0.64 275	1.98 172	0.31 185	0.18 107	0.37 62	0.29 330	0.64 215	0.67 293	0.28 105	0.32 153	0.36 205	0.28 223	0.45 108	0.27 94	0.18 462	0.16 259	0.15 427	0.14 266	0.15 165	0.25 125

rvit_stereo_0083	0.28 17	0.37 123	0.88 6	0.28 127	0.18 107	0.28 14	0.22 162	0.40 36	0.58 207	0.25 70	0.30 130	0.27 150	0.27 207	0.38 70	0.25 69	0.14 376	0.12 191	0.13 362	0.10 135	0.13 129	0.14 35

ITSA-stereo	0.52 201	0.42 158	1.46 92	0.34 253	0.18 107	0.60 313	0.29 330	0.99 459	0.82 460	0.51 263	0.48 246	0.53 316	0.59 459	1.25 387	0.73 394	0.15 408	0.12 191	0.17 464	0.16 312	0.19 265	0.32 177

RAStereo	0.33 34	0.81 350	2.22 234	0.27 110	0.18 107	0.25 8	0.20 115	0.45 73	0.38 50	0.21 38	0.26 104	0.20 86	0.16 44	0.26 9	0.26 84	0.10 131	0.08 52	0.10 176	0.08 67	0.13 129	0.09 4

rvit_stereo_0080	0.33 34	0.77 334	1.43 88	0.24 61	0.18 107	0.34 44	0.27 289	0.58 175	0.51 141	0.25 70	0.27 110	0.27 150	0.22 134	0.32 37	0.27 94	0.14 376	0.10 142	0.10 176	0.10 135	0.15 165	0.17 65

test_sample6	0.64 332	0.51 221	2.17 220	0.35 276	0.18 107	0.56 244	0.27 289	1.00 469	0.80 446	0.56 313	0.66 419	0.47 287	0.39 317	1.95 514	0.60 340	0.14 376	0.80 450	0.13 362	0.21 384	0.18 234	0.78 435

test_sample2	0.59 269	0.42 158	1.84 138	0.33 228	0.18 107	0.52 200	0.28 302	0.86 357	0.70 344	0.47 211	0.53 292	0.46 278	0.41 336	1.51 426	0.66 368	0.12 283	0.93 468	0.11 244	0.24 405	0.16 186	1.01 495

CAS++	0.34 45	0.39 140	1.90 155	0.25 75	0.18 107	0.32 32	0.20 115	0.78 279	0.44 96	0.31 122	0.31 141	0.21 94	0.16 44	0.34 49	0.20 7	0.15 408	0.13 208	0.13 362	0.10 135	0.15 165	0.14 35
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
whm_eth	0.33 34	0.77 334	1.43 88	0.24 61	0.18 107	0.34 44	0.27 289	0.58 175	0.51 141	0.25 70	0.27 110	0.27 150	0.22 134	0.32 37	0.27 94	0.14 376	0.10 142	0.10 176	0.10 135	0.15 165	0.17 65

knoymous	0.37 75	0.34 94	1.83 135	0.25 75	0.18 107	0.45 130	0.24 227	0.60 191	0.40 67	0.42 175	0.39 195	0.54 323	0.25 180	0.41 92	0.29 118	0.12 283	0.08 52	0.12 301	0.07 43	0.13 129	0.20 89

DisPM	0.48 167	0.41 154	2.54 359	0.61 473	0.18 107	0.59 298	0.62 522	0.54 148	0.67 293	0.61 378	0.53 292	0.38 216	0.26 192	0.76 269	0.31 144	0.13 332	0.07 13	0.12 301	0.11 183	0.12 112	0.15 44

MIPNet	0.88 476	1.07 425	2.85 476	0.61 473	0.18 107	1.46 567	1.37 597	1.65 589	0.78 425	1.93 592	0.85 503	0.75 443	1.66 582	0.87 300	0.34 179	0.10 131	0.08 52	0.11 244	0.32 464	0.27 396	0.26 133

IPLGR	0.58 251	0.64 275	3.12 512	0.37 308	0.18 107	0.62 355	0.54 494	1.06 522	0.69 333	0.73 465	0.46 232	0.50 301	0.44 371	1.12 361	0.31 144	0.10 131	0.08 52	0.11 244	0.09 98	0.21 300	0.20 89

PFNet+	0.50 187	0.43 170	2.54 359	0.49 424	0.18 107	0.58 278	0.76 549	0.54 148	0.72 367	0.56 313	0.48 246	0.39 220	0.26 192	0.94 320	0.33 168	0.14 376	0.09 108	0.14 398	0.13 243	0.12 112	0.16 57

PSM-adaLoss	0.43 117	0.36 110	2.44 299	0.48 411	0.18 107	0.61 333	0.28 302	0.53 137	0.61 232	0.48 214	0.43 212	0.43 242	0.28 223	0.49 143	0.30 125	0.12 283	0.08 52	0.12 301	0.10 135	0.17 209	0.13 23

ROB_FTStereo	0.43 117	0.36 110	2.44 299	0.48 411	0.18 107	0.61 333	0.26 270	0.53 137	0.61 232	0.48 214	0.43 212	0.43 242	0.28 223	0.51 149	0.30 125	0.12 283	0.08 52	0.12 301	0.10 135	0.17 209	0.13 23

HUI-Stereo	0.43 117	0.36 110	2.45 317	0.48 411	0.18 107	0.61 333	0.27 289	0.53 137	0.61 232	0.48 214	0.43 212	0.44 257	0.28 223	0.47 117	0.30 125	0.12 283	0.08 52	0.12 301	0.10 135	0.17 209	0.13 23

DEmStereo	0.69 381	0.40 148	2.42 286	0.42 374	0.18 107	0.66 411	0.88 561	0.54 148	0.64 265	0.60 368	1.00 535	0.45 269	1.24 562	1.53 430	2.21 561	0.10 131	0.08 52	0.10 176	0.10 135	0.11 99	0.14 35

DeepStereo_RVC	0.47 154	0.37 123	2.19 225	0.55 451	0.18 107	0.60 313	0.58 508	0.52 131	0.62 243	0.49 231	0.45 227	0.39 220	0.85 528	0.47 117	0.34 179	0.12 283	0.08 52	0.11 244	0.09 98	0.15 165	0.19 80

iGMRVC	0.43 117	0.36 110	2.44 299	0.48 411	0.18 107	0.61 333	0.27 289	0.53 137	0.61 232	0.48 214	0.43 212	0.43 242	0.28 223	0.57 177	0.31 144	0.12 283	0.08 52	0.12 301	0.10 135	0.17 209	0.13 23

FENet	0.48 167	0.58 248	2.46 325	0.33 228	0.18 107	0.58 278	0.22 162	0.83 323	0.64 265	0.49 231	0.42 209	0.55 332	0.38 302	0.52 153	0.51 299	0.12 283	0.09 108	0.12 301	0.11 183	0.17 209	0.31 170

DIP-Stereo	0.43 117	0.50 214	2.21 232	0.27 110	0.18 107	0.63 369	0.17 78	0.94 417	0.58 207	0.49 231	0.48 246	0.30 171	0.30 252	0.40 82	0.31 144	0.10 131	0.08 52	0.10 176	0.08 67	0.15 165	0.33 181
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.42 112	0.31 54	2.51 348	0.30 167	0.18 107	0.56 244	0.25 253	0.82 312	0.41 70	0.57 332	0.67 424	0.33 194	0.24 160	0.34 49	0.33 168	0.10 131	0.08 52	0.09 114	0.07 43	0.09 62	0.18 74

RAFT-Stereo	0.42 112	0.31 54	2.51 348	0.30 167	0.18 107	0.56 244	0.25 253	0.82 312	0.41 70	0.57 332	0.67 424	0.33 194	0.24 160	0.34 49	0.33 168	0.10 131	0.08 52	0.09 114	0.07 43	0.09 62	0.18 74
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
iResNet	0.59 269	1.09 429	2.54 359	0.44 392	0.18 107	0.65 398	0.29 330	0.89 383	0.75 398	0.59 357	0.64 405	0.43 242	0.39 317	0.73 260	1.24 496	0.11 229	0.08 52	0.09 114	0.08 67	0.21 300	0.40 230

PyraSte	0.28 17	0.28 17	0.94 16	0.23 48	0.19 140	0.38 72	0.14 29	0.48 97	0.40 67	0.18 15	0.19 40	0.19 77	0.18 78	0.26 9	0.39 214	0.07 8	0.08 52	0.07 1	0.33 478	0.07 2	0.55 336

asd	0.36 64	0.28 17	1.21 55	0.23 48	0.19 140	0.41 93	0.14 29	0.37 24	0.34 28	0.26 88	0.21 55	0.15 19	0.19 98	0.91 313	0.20 7	0.10 131	1.14 495	0.07 1	0.08 67	0.08 38	0.71 411

4.25_new	0.43 117	0.29 29	1.40 83	0.23 48	0.19 140	0.41 93	0.17 78	0.44 67	0.38 50	0.34 138	0.22 67	0.15 19	0.18 78	1.06 341	0.30 125	0.10 131	1.44 538	0.07 1	0.32 464	0.07 2	0.93 478

4.5w_new	0.43 117	0.29 29	1.40 83	0.23 48	0.19 140	0.41 93	0.17 78	0.44 67	0.38 50	0.34 138	0.22 67	0.15 19	0.18 78	1.06 341	0.30 125	0.10 131	1.44 538	0.07 1	0.32 464	0.07 2	0.93 478

4.25w-stereo	0.43 117	0.29 29	1.40 83	0.23 48	0.19 140	0.41 93	0.17 78	0.44 67	0.38 50	0.34 138	0.22 67	0.15 19	0.18 78	1.06 341	0.30 125	0.10 131	1.44 538	0.07 1	0.32 464	0.07 2	0.93 478

2.75w_new	0.46 147	0.32 72	1.39 82	0.21 20	0.19 140	0.40 83	0.18 93	0.51 129	0.39 60	0.27 98	0.21 55	0.13 1	0.20 115	1.10 353	0.44 253	0.07 8	1.58 553	0.07 1	0.61 572	0.07 2	0.82 454

rvit_0105_3	0.46 147	0.86 369	2.24 238	0.33 228	0.19 140	0.44 123	0.35 401	0.74 258	0.70 344	0.38 155	0.38 189	0.41 236	0.33 272	0.46 112	0.32 155	0.19 479	0.17 272	0.17 464	0.18 343	0.15 165	0.22 103

test_sample5	0.63 322	0.50 214	2.19 225	0.34 253	0.19 140	0.56 244	0.26 270	0.98 450	0.77 420	0.55 301	0.63 392	0.45 269	0.38 302	1.87 503	0.58 331	0.14 376	0.82 458	0.13 362	0.22 396	0.18 234	0.76 424

test_sample4	0.62 308	0.49 206	2.24 238	0.34 253	0.19 140	0.57 267	0.25 253	0.98 450	0.76 407	0.56 313	0.55 323	0.45 269	0.38 302	1.78 478	0.56 322	0.13 332	0.80 450	0.13 362	0.21 384	0.17 209	0.76 424

test_sample3	0.61 287	0.48 200	2.24 238	0.34 253	0.19 140	0.58 278	0.25 253	0.97 442	0.76 407	0.54 288	0.52 285	0.46 278	0.37 292	1.78 478	0.57 325	0.13 332	0.79 447	0.12 301	0.21 384	0.17 209	0.73 417

H2IRNET	0.48 167	1.04 421	2.57 375	0.31 185	0.19 140	0.54 221	0.19 101	0.55 158	0.53 166	0.28 105	0.56 337	0.47 287	0.35 282	0.47 117	0.40 219	0.11 229	0.08 52	0.12 301	0.14 266	0.37 491	0.26 133

DualNet	0.63 322	0.50 214	2.19 225	0.34 253	0.19 140	0.56 244	0.26 270	0.98 450	0.77 420	0.56 313	0.66 419	0.45 269	0.38 302	1.87 503	0.58 331	0.14 376	0.82 458	0.13 362	0.22 396	0.18 234	0.76 424

plain	0.43 117	0.73 315	2.80 463	0.28 127	0.19 140	0.33 40	0.21 141	0.63 209	0.50 134	0.24 63	0.38 189	0.24 118	0.25 180	0.48 130	0.32 155	0.12 283	0.08 52	0.13 362	0.09 98	0.43 530	0.13 23

UDGNet	0.50 187	1.36 507	2.44 299	0.37 308	0.19 140	0.58 278	0.23 201	0.49 104	0.69 333	0.42 175	0.39 195	0.34 199	0.29 241	0.55 169	0.32 155	0.25 529	0.10 142	0.37 559	0.19 361	0.30 428	0.17 65

Pruner-Stereo	0.55 228	0.38 133	2.49 342	1.78 589	0.19 140	0.63 369	0.45 462	0.59 184	0.67 293	0.61 378	0.48 246	0.41 236	0.25 180	0.49 143	0.99 453	0.13 332	0.07 13	0.12 301	0.10 135	0.13 129	0.14 35

GES	0.49 182	0.54 232	2.37 263	0.31 185	0.19 140	0.61 333	0.30 346	0.93 411	0.52 153	0.49 231	0.53 292	0.40 229	0.43 362	0.59 186	0.67 372	0.16 427	0.11 173	0.12 301	0.10 135	0.20 288	0.30 161

HSM-Net_RVC	0.70 388	0.40 148	2.45 317	0.27 110	0.19 140	0.68 425	0.30 346	1.29 565	0.73 372	0.73 465	0.70 445	0.77 450	0.45 379	3.73 610	0.46 267	0.13 332	0.09 108	0.10 176	0.09 98	0.13 129	0.32 177
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ACW_4w	0.27 13	0.24 1	0.89 8	0.24 61	0.20 157	0.39 79	0.15 47	0.49 104	0.43 85	0.18 15	0.17 27	0.19 77	0.16 44	0.40 82	0.45 261	0.07 8	0.13 208	0.07 1	0.06 8	0.07 2	0.51 307

DilatedVolume-Stereo	0.35 54	0.38 133	1.21 55	0.26 94	0.20 157	0.41 93	0.18 93	0.43 58	0.38 50	0.37 149	0.35 172	0.29 165	0.24 160	0.64 214	0.55 318	0.09 62	0.19 287	0.08 65	0.11 183	0.12 112	0.50 297

3w_stereo	0.44 133	0.29 29	1.53 101	0.23 48	0.20 157	0.37 62	0.22 162	0.53 137	0.41 70	0.25 70	0.21 55	0.13 1	0.22 134	0.90 311	0.24 52	0.06 1	1.52 549	0.07 1	0.44 521	0.08 38	0.83 455

UGAM	0.69 381	0.84 359	2.66 411	0.40 359	0.20 157	0.53 210	0.34 391	0.63 209	0.74 392	0.45 196	0.74 470	0.95 522	0.36 286	2.57 568	0.42 238	0.11 229	0.45 378	0.17 464	0.19 361	0.43 530	0.57 348

rvit_stereo_0081_aga	0.34 45	0.67 281	1.79 128	0.27 110	0.20 157	0.34 44	0.21 141	0.43 58	0.48 118	0.26 88	0.28 116	0.27 150	0.21 125	0.33 42	0.25 69	0.14 376	0.11 173	0.11 244	0.10 135	0.14 153	0.18 74

test_sample7	0.65 341	0.41 154	2.08 194	0.36 295	0.20 157	0.52 200	0.32 368	0.99 459	0.86 489	0.64 413	0.63 392	0.67 394	0.49 414	1.18 372	0.52 302	0.18 462	1.21 502	0.16 447	0.15 290	0.19 265	1.22 520

GMStereo_Zeroshot	0.44 133	0.44 183	1.84 138	0.44 392	0.20 157	0.52 200	0.19 101	0.60 191	0.54 172	0.58 338	0.59 360	0.63 369	0.29 241	0.59 186	0.34 179	0.16 427	0.09 108	0.16 447	0.09 98	0.26 382	0.26 133

PCWNet_CMD	0.48 167	0.50 214	2.23 236	0.27 110	0.20 157	0.56 244	0.22 162	0.78 279	0.67 293	0.49 231	0.55 323	0.68 408	0.56 443	0.48 130	0.32 155	0.11 229	0.10 142	0.14 398	0.10 135	0.19 265	0.43 252

dad	0.58 251	1.35 502	2.39 273	0.31 185	0.20 157	0.62 355	0.26 270	0.56 164	0.79 438	0.66 436	0.64 405	0.64 377	0.36 286	0.87 300	0.48 280	0.28 540	0.15 244	0.40 562	0.18 343	0.24 340	0.22 103

GwcNet-ADL	0.54 224	0.78 340	2.85 476	0.31 185	0.20 157	0.58 278	0.29 330	0.93 411	0.67 293	0.48 214	0.47 238	0.56 339	0.33 272	0.48 130	0.80 416	0.13 332	0.12 191	0.09 114	0.09 98	0.14 153	0.40 230

GANet-ADL	0.48 167	0.56 244	2.51 348	0.34 253	0.20 157	0.58 278	0.25 253	0.80 294	0.57 199	0.43 183	0.61 377	0.56 339	0.31 258	0.44 106	0.44 253	0.14 376	0.11 173	0.10 176	0.09 98	0.22 317	0.38 215

CFNet_pseudo	0.47 154	0.50 214	2.19 225	0.26 94	0.20 157	0.56 244	0.22 162	0.80 294	0.62 243	0.50 251	0.56 337	0.68 408	0.47 401	0.53 161	0.33 168	0.11 229	0.10 142	0.15 427	0.10 135	0.18 234	0.33 181

MSMDNet	0.48 167	0.50 214	2.23 236	0.27 110	0.20 157	0.56 244	0.22 162	0.78 279	0.67 293	0.49 231	0.55 323	0.68 408	0.56 443	0.48 130	0.32 155	0.11 229	0.10 142	0.13 362	0.10 135	0.18 234	0.43 252

ccs_rob	0.47 154	0.50 214	2.19 225	0.26 94	0.20 157	0.56 244	0.22 162	0.80 294	0.62 243	0.50 251	0.56 337	0.68 408	0.47 401	0.53 161	0.33 168	0.11 229	0.10 142	0.16 447	0.10 135	0.18 234	0.33 181

AdaStereo	0.48 167	0.44 183	2.18 223	0.36 295	0.20 157	0.59 298	0.29 330	0.97 442	0.74 392	0.52 273	0.55 323	0.61 360	0.33 272	0.52 153	0.44 253	0.18 462	0.08 52	0.17 464	0.11 183	0.18 234	0.24 121
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.
tim_s	0.29 22	0.26 7	0.87 4	0.25 75	0.21 172	0.40 83	0.15 47	0.48 97	0.41 70	0.19 22	0.17 27	0.19 77	0.16 44	0.38 70	0.38 208	0.07 8	0.10 142	0.07 1	0.41 515	0.08 38	0.52 315

3.75w	0.33 34	0.27 13	1.02 29	0.22 32	0.21 172	0.44 123	0.16 65	0.47 91	0.33 24	0.25 70	0.21 55	0.13 1	0.18 78	0.54 167	0.24 52	0.08 29	1.14 495	0.07 1	0.08 67	0.07 2	0.56 340

LGtest1	0.26 10	0.43 170	0.82 2	0.23 48	0.21 172	0.31 26	0.11 2	0.36 20	0.43 85	0.24 63	0.18 32	0.16 35	0.14 20	0.30 20	0.28 107	0.10 131	0.16 259	0.08 65	0.06 8	0.10 85	0.42 244

LG-Stereo_Zeroshot	0.53 215	0.39 140	1.30 69	0.45 399	0.21 172	0.74 454	0.17 78	0.71 250	0.44 96	1.17 550	0.38 189	0.89 505	0.23 152	0.86 299	0.94 439	0.11 229	0.49 387	0.09 114	0.40 510	0.13 129	0.50 297

rvit_stereo_ft	0.38 80	1.01 412	1.86 149	0.33 228	0.21 172	0.28 14	0.27 289	0.59 184	0.55 184	0.24 63	0.28 116	0.28 157	0.27 207	0.35 59	0.28 107	0.14 376	0.09 108	0.11 244	0.11 183	0.14 153	0.31 170

Any-RAFT	0.42 112	0.33 84	1.89 154	0.28 127	0.21 172	0.69 428	0.21 141	0.83 323	0.60 226	0.45 196	0.43 212	0.62 365	0.30 252	0.48 130	0.24 52	0.11 229	0.40 370	0.08 65	0.06 8	0.10 85	0.16 57

IPLG	0.74 409	1.09 429	2.87 479	0.36 295	0.21 172	1.63 577	0.60 515	1.39 574	0.63 255	1.39 574	0.51 276	0.40 229	0.86 530	1.40 406	0.37 199	0.09 62	0.07 13	0.14 398	0.12 221	0.34 463	0.23 112

AACVNet	0.61 287	1.13 441	2.47 330	0.37 308	0.21 172	0.57 267	0.25 253	0.75 262	0.55 184	0.56 313	0.60 369	0.66 391	0.44 371	2.11 533	0.49 291	0.14 376	0.11 173	0.14 398	0.11 183	0.35 477	0.23 112

FTStereo	0.79 439	0.32 72	2.83 471	0.70 501	0.21 172	0.73 447	1.75 606	0.61 197	0.60 226	1.07 538	1.62 575	1.28 566	2.11 597	0.75 266	0.30 125	0.19 479	0.08 52	0.12 301	0.11 183	0.12 112	0.39 223

KYRaft	0.52 201	0.35 104	2.40 276	0.34 253	0.21 172	0.75 457	0.43 449	0.62 201	0.63 255	0.64 413	0.92 521	0.53 316	0.72 501	0.60 192	0.26 84	0.10 131	0.07 13	0.12 301	0.14 266	0.13 129	0.54 329

IRAFT_RVC	0.59 269	0.74 325	2.42 286	0.47 410	0.21 172	0.59 298	0.42 442	0.68 231	0.73 372	0.54 288	0.50 272	0.49 297	0.51 423	1.57 439	1.00 456	0.11 229	0.25 333	0.13 362	0.10 135	0.15 165	0.14 35

StereoDRNet-Refined	0.55 228	0.61 262	2.07 192	0.34 253	0.21 172	0.68 425	0.26 270	0.87 366	0.73 372	0.70 452	0.69 432	0.74 438	0.45 379	1.10 353	0.62 351	0.12 283	0.09 108	0.14 398	0.14 266	0.27 396	0.24 121
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iResNet_ROB	0.60 279	1.59 548	2.04 186	0.32 206	0.21 172	0.60 313	0.22 162	0.99 459	0.85 482	0.61 378	0.63 392	0.58 347	0.42 349	1.08 351	0.98 451	0.11 229	0.08 52	0.09 114	0.06 8	0.23 333	0.33 181

CBMV	0.86 468	1.00 409	2.82 469	0.35 276	0.21 172	0.78 478	0.78 552	1.05 509	0.87 495	0.90 514	0.74 470	0.87 498	1.89 592	1.67 458	1.38 510	0.19 479	0.20 302	0.21 507	0.19 361	0.28 409	0.84 456
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
AdaDepth	0.36 64	0.43 170	1.65 114	0.26 94	0.22 186	0.46 138	0.16 65	0.31 5	0.53 166	0.21 38	0.20 46	0.14 10	0.18 78	0.37 66	0.21 13	0.07 8	0.67 425	0.08 65	0.24 405	0.10 85	0.74 420

qwe	0.41 104	0.29 29	1.29 68	0.22 32	0.22 186	0.41 93	0.15 47	0.49 104	0.38 50	0.28 105	0.23 81	0.14 10	0.15 33	0.94 320	0.24 52	0.08 29	1.47 543	0.07 1	0.25 414	0.08 38	0.76 424

3.25w_new	0.39 85	0.30 45	1.27 64	0.21 20	0.22 186	0.37 62	0.14 29	0.46 81	0.38 50	0.25 70	0.21 55	0.16 35	0.19 98	0.71 250	0.23 41	0.07 8	1.41 534	0.07 1	0.35 489	0.07 2	0.80 442

3.25w	0.39 85	0.30 45	1.27 64	0.21 20	0.22 186	0.37 62	0.14 29	0.46 81	0.38 50	0.25 70	0.21 55	0.16 35	0.19 98	0.71 250	0.23 41	0.07 8	1.41 534	0.07 1	0.35 489	0.07 2	0.80 442

G2L-ROB	0.59 269	1.32 490	2.59 379	0.30 167	0.22 186	0.59 298	0.28 302	0.80 294	0.61 232	0.56 313	0.45 227	0.70 425	0.35 282	1.38 403	0.72 390	0.11 229	0.08 52	0.09 114	0.08 67	0.22 317	0.31 170

HI	0.47 154	0.82 352	2.49 342	0.29 147	0.22 186	0.45 130	0.20 115	0.59 184	0.43 85	0.59 357	0.59 360	0.65 382	0.45 379	0.48 130	0.40 219	0.08 29	0.09 108	0.10 176	0.11 183	0.24 340	0.20 89

CoSv	0.47 154	0.82 352	2.49 342	0.29 147	0.22 186	0.45 130	0.20 115	0.59 184	0.43 85	0.59 357	0.59 360	0.65 382	0.45 379	0.48 130	0.40 219	0.08 29	0.09 108	0.10 176	0.11 183	0.24 340	0.20 89

DCVSM-stereo	0.52 201	0.37 123	2.45 317	0.30 167	0.22 186	0.54 221	0.52 488	0.60 191	0.52 153	0.69 448	0.47 238	0.79 458	0.49 414	0.56 172	0.90 434	0.13 332	0.14 226	0.15 427	0.13 243	0.20 288	0.21 96

Former-RAFT_DAM_RVC	0.52 201	0.51 221	1.12 48	0.26 94	0.22 186	0.46 138	0.20 115	1.10 534	1.33 576	3.13 616	0.33 157	0.22 98	0.20 115	0.34 49	0.26 84	0.11 229	0.09 108	0.11 244	0.09 98	0.17 209	0.21 96

ffm	0.78 435	0.67 281	3.39 536	0.32 206	0.22 186	0.58 278	0.28 302	0.85 346	0.96 530	0.54 288	0.74 470	0.67 394	0.40 324	0.64 214	0.22 22	0.10 131	2.16 593	0.15 427	0.33 478	0.25 362	2.19 582

ff1	1.07 535	0.67 281	3.39 536	0.32 206	0.22 186	0.58 278	0.28 302	0.85 346	0.96 530	0.54 288	0.74 470	0.67 394	0.40 324	2.75 585	3.86 603	0.10 131	2.16 593	0.15 427	0.33 478	0.25 362	2.19 582

mmx	0.99 520	0.67 281	3.39 536	0.32 206	0.22 186	0.58 278	0.28 302	1.05 509	0.92 512	0.54 288	0.74 470	0.67 394	0.40 324	2.75 585	3.86 603	0.13 332	1.25 508	0.15 427	0.33 478	0.19 265	1.28 529

xxx	0.99 520	0.67 281	3.39 536	0.32 206	0.22 186	0.58 278	0.28 302	1.05 509	0.92 512	0.54 288	0.74 470	0.67 394	0.40 324	2.75 585	3.86 603	0.13 332	1.25 508	0.15 427	0.33 478	0.19 265	1.28 529

CFNet_ucs	0.50 187	0.55 240	2.28 246	0.27 110	0.22 186	0.58 278	0.23 201	0.90 392	0.69 333	0.54 288	0.64 405	0.68 408	0.44 371	0.55 169	0.34 179	0.14 376	0.12 191	0.16 447	0.11 183	0.19 265	0.38 215

gwcnet-sp	0.52 201	0.71 306	2.66 411	0.32 206	0.22 186	0.66 411	0.31 357	0.84 332	0.69 333	0.61 378	0.49 260	0.46 278	0.43 362	0.77 271	0.48 280	0.12 283	0.11 173	0.11 244	0.11 183	0.19 265	0.19 80

scenet	0.52 201	0.71 306	2.66 411	0.32 206	0.22 186	0.66 411	0.31 357	0.84 332	0.69 333	0.61 378	0.49 260	0.46 278	0.43 362	0.77 271	0.48 280	0.12 283	0.11 173	0.11 244	0.11 183	0.19 265	0.19 80

ssnet_v2	0.64 332	0.99 408	2.67 419	0.33 228	0.22 186	0.72 443	0.45 462	1.00 469	0.80 446	0.66 436	0.54 312	0.81 470	0.48 408	0.91 313	1.08 470	0.16 427	0.14 226	0.14 398	0.14 266	0.33 453	0.31 170

ssnet	0.52 201	0.71 306	2.66 411	0.32 206	0.22 186	0.66 411	0.31 357	0.84 332	0.69 333	0.61 378	0.49 260	0.46 278	0.43 362	0.77 271	0.48 280	0.12 283	0.11 173	0.11 244	0.11 183	0.19 265	0.19 80

BUS	0.45 138	0.32 72	1.58 104	0.31 185	0.22 186	0.91 520	0.23 201	1.05 509	0.67 293	0.64 413	0.53 292	0.65 382	0.32 266	0.48 130	0.34 179	0.13 332	0.10 142	0.14 398	0.12 221	0.13 129	0.15 44

BSDual-CNN	0.48 167	0.32 72	1.58 104	0.31 185	0.22 186	0.76 462	0.32 368	1.05 509	0.67 293	0.64 413	0.53 292	0.63 369	0.38 302	0.48 130	0.97 442	0.13 332	0.10 142	0.14 398	0.12 221	0.13 129	0.15 44

psmg	0.48 167	0.32 72	1.58 104	0.28 127	0.22 186	0.75 457	0.35 401	0.94 417	0.67 293	0.61 378	0.59 360	0.63 369	0.38 302	0.48 130	0.97 442	0.13 332	0.11 173	0.13 362	0.13 243	0.14 153	0.15 44

PSMNet-ADL	0.56 236	0.47 197	2.03 183	0.35 276	0.22 186	0.67 419	0.27 289	0.77 272	0.58 207	0.43 183	0.53 292	0.70 425	0.45 379	1.89 506	0.64 360	0.16 427	0.13 208	0.11 244	0.13 243	0.15 165	0.51 307

LCNet	0.58 251	0.43 170	2.42 286	0.91 527	0.22 186	0.95 528	0.29 330	0.62 201	0.64 265	0.52 273	0.55 323	0.41 236	0.75 512	0.84 296	0.27 94	0.10 131	0.07 13	0.12 301	0.18 343	0.97 587	0.40 230

LMCR-Stereo	0.61 287	1.00 409	2.60 386	0.42 374	0.22 186	0.74 454	0.31 357	1.06 522	0.70 344	0.62 391	0.64 405	0.40 229	0.52 430	0.84 296	1.27 499	0.20 490	0.09 108	0.12 301	0.09 98	0.26 382	0.16 57

ICVP	0.48 167	0.33 84	2.37 263	0.34 253	0.22 186	0.60 313	0.55 499	0.79 288	0.53 166	0.45 196	0.60 369	0.49 297	0.36 286	0.55 169	0.46 267	0.16 427	0.16 259	0.14 398	0.11 183	0.16 186	0.32 177
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ACVNet	0.54 224	0.87 371	2.45 317	0.28 127	0.22 186	0.59 298	0.36 409	0.69 234	0.73 372	0.49 231	0.59 360	0.69 419	0.42 349	0.47 117	0.70 380	0.11 229	0.10 142	0.10 176	0.09 98	0.36 483	0.39 223

hitnet-ft	0.73 405	1.09 429	2.59 379	0.28 127	0.22 186	0.71 437	0.36 409	0.89 383	0.67 293	0.58 338	0.83 498	1.03 537	0.94 544	2.31 547	0.70 380	0.23 516	0.14 226	0.41 564	0.13 243	0.24 340	0.28 146

iResNetv2_ROB	0.71 392	1.90 575	3.48 549	0.43 387	0.22 186	0.60 313	0.29 330	0.96 434	0.78 425	0.60 368	0.65 412	0.60 358	0.46 390	0.80 287	1.21 490	0.12 283	0.08 52	0.10 176	0.07 43	0.44 534	0.33 181

CBMV_ROB	0.88 476	0.75 330	2.73 448	0.36 295	0.22 186	0.76 462	0.47 472	1.05 509	0.81 454	1.06 537	1.04 542	0.88 502	1.36 567	2.17 540	2.03 547	0.23 516	0.24 324	0.27 534	0.25 414	0.27 396	0.73 417

DN-CSS_ROB	0.56 236	1.64 557	2.75 453	0.42 374	0.22 186	0.57 267	0.19 101	0.79 288	0.66 280	0.46 208	0.62 384	0.41 236	0.32 266	0.73 260	0.49 291	0.12 283	0.08 52	0.14 398	0.13 243	0.38 499	0.17 65

DualNet (step1)	0.76 425	0.69 299	2.69 433	0.28 127	0.23 216	0.81 489	0.33 382	0.99 459	0.86 489	0.64 413	0.63 392	0.67 394	0.49 414	1.18 372	0.52 302	0.65 574	1.21 502	0.86 588	0.56 560	0.25 362	0.72 413

test_sample9	1.07 535	0.69 299	2.69 433	0.28 127	0.23 216	0.81 489	0.33 382	0.99 459	0.86 489	0.64 413	0.63 392	0.67 394	0.49 414	2.02 521	2.70 579	0.65 574	4.33 625	0.86 588	0.56 560	0.25 362	0.72 413

test_sample8	1.23 551	0.69 299	2.69 433	0.28 127	0.23 216	0.81 489	0.33 382	1.01 479	0.75 398	1.23 563	0.63 392	2.53 597	1.31 563	2.02 521	2.70 579	0.65 574	4.33 625	0.86 588	0.56 560	0.25 362	0.72 413

CBFPSM	0.62 308	1.34 498	2.12 209	0.30 167	0.23 216	0.71 437	0.38 422	0.77 272	0.68 320	0.51 263	0.49 260	1.03 537	0.82 522	0.63 207	1.35 504	0.11 229	0.12 191	0.10 176	0.10 135	0.19 265	0.37 206

CSP-Net	0.55 228	0.61 262	1.81 134	0.30 167	0.23 216	0.77 472	0.35 401	0.90 392	0.62 243	0.62 391	0.60 369	0.65 382	0.42 349	1.76 472	0.47 272	0.17 448	0.12 191	0.10 176	0.10 135	0.21 300	0.16 57

STrans-v2	0.69 381	0.62 269	2.66 411	0.28 127	0.23 216	0.57 267	0.32 368	1.01 479	0.77 420	0.92 517	0.84 500	0.88 502	0.92 540	1.81 485	1.19 487	0.10 131	0.07 13	0.10 176	0.09 98	0.12 112	0.30 161

IIG-Stereo	0.65 341	0.87 371	2.32 256	0.55 451	0.23 216	0.62 355	0.21 141	0.78 279	0.71 358	0.64 413	0.69 432	0.69 419	0.38 302	2.07 526	1.37 508	0.11 229	0.08 52	0.11 244	0.09 98	0.15 165	0.27 140

PSM-AAD	0.67 367	0.29 29	2.41 282	0.37 308	0.23 216	0.86 503	1.15 585	0.62 201	0.66 280	0.64 413	0.71 460	0.67 394	2.90 605	0.65 222	0.32 155	0.10 131	0.08 52	0.17 464	0.15 290	0.14 153	0.34 189

GrayStereo	0.71 392	0.27 13	2.40 276	0.89 521	0.23 216	0.62 355	1.40 601	0.67 226	0.70 344	0.72 464	0.77 484	0.55 332	3.03 606	0.60 192	0.28 107	0.10 131	0.08 52	0.10 176	0.21 384	0.12 112	0.37 206

Prome-Stereo	0.53 215	0.36 110	2.39 273	0.60 467	0.23 216	0.63 369	0.41 435	0.66 221	0.67 293	0.59 357	1.02 538	0.43 242	0.71 500	0.61 198	0.34 179	0.10 131	0.07 13	0.10 176	0.09 98	0.13 129	0.44 268

RALAANet	0.52 201	1.37 512	2.63 397	0.33 228	0.23 216	0.48 157	0.19 101	0.69 234	0.55 184	0.49 231	0.46 232	0.39 220	0.31 258	0.53 161	0.53 310	0.10 131	0.33 354	0.11 244	0.17 330	0.29 419	0.13 23

AFF-stereo	0.57 243	1.51 537	2.59 379	0.33 228	0.23 216	0.51 180	0.21 141	0.69 234	0.68 320	0.49 231	0.63 392	0.49 297	0.34 280	0.50 148	0.37 199	0.08 29	0.54 400	0.10 176	0.10 135	0.40 515	0.60 363

IGEV	0.36 64	0.34 94	1.03 30	0.21 20	0.24 228	0.42 108	0.16 65	0.38 28	0.41 70	0.37 149	0.22 67	0.14 10	0.12 6	0.63 207	0.40 219	0.08 29	0.73 439	0.08 65	0.53 548	0.09 62	0.52 315

G2L-Stereo_test	0.64 332	1.34 498	2.55 367	0.34 253	0.24 228	0.75 457	0.39 428	0.83 323	0.65 272	0.62 391	0.54 312	0.74 438	0.40 324	1.57 439	0.75 401	0.11 229	0.08 52	0.08 65	0.08 67	0.28 409	0.43 252

rvit_105_1	0.52 201	0.93 399	2.30 251	0.36 295	0.24 228	0.51 180	0.45 462	0.81 303	0.79 438	0.46 208	0.44 224	0.45 269	0.38 302	0.63 207	0.39 214	0.20 490	0.18 281	0.18 484	0.22 396	0.18 234	0.21 96

MIF-Stereo (partial)	0.41 104	0.71 306	2.67 419	0.27 110	0.24 228	0.32 32	0.17 78	0.56 164	0.46 106	0.26 88	0.37 182	0.25 127	0.26 192	0.46 112	0.35 188	0.11 229	0.08 52	0.12 301	0.10 135	0.21 300	0.15 44

UniTT-Stereo	0.36 64	0.66 280	2.43 291	0.28 127	0.24 228	0.30 23	0.18 93	0.35 16	0.36 39	0.26 88	0.37 182	0.18 69	0.18 78	0.33 42	0.30 125	0.11 229	0.08 52	0.09 114	0.08 67	0.25 362	0.09 4

hknet	0.53 215	0.39 140	2.04 186	0.31 185	0.24 228	0.76 462	0.32 368	1.05 509	0.71 358	0.64 413	0.53 292	0.79 458	0.40 324	0.84 296	0.78 411	0.12 283	0.10 142	0.14 398	0.12 221	0.13 129	0.15 44

GMM-Stereo	0.53 215	0.33 84	2.89 481	0.53 442	0.24 228	0.77 472	0.46 468	0.62 201	0.65 272	0.58 338	0.73 467	0.47 287	0.43 362	0.68 234	0.29 118	0.10 131	0.06 2	0.13 362	0.13 243	0.14 153	0.44 268

DMCA	0.50 187	0.83 354	1.95 165	0.32 206	0.24 228	0.59 298	0.26 270	0.81 303	0.68 320	0.59 357	0.49 260	0.56 339	0.36 286	0.65 222	0.65 365	0.14 376	0.10 142	0.14 398	0.10 135	0.19 265	0.29 152

FADNet_RVC	0.87 475	1.51 537	2.90 483	0.31 185	0.24 228	0.71 437	0.25 253	1.00 469	0.65 272	0.45 196	0.57 348	0.61 360	0.44 371	1.53 430	0.75 401	0.94 589	0.97 470	0.28 536	1.00 607	0.89 582	1.36 538

Zero-FE251	0.76 425	0.35 104	2.10 205	0.30 167	0.25 237	0.44 123	0.16 65	0.45 73	0.36 39	5.93 623	0.20 46	0.22 98	0.19 98	0.52 153	1.06 465	0.10 131	0.71 436	0.08 65	0.06 8	0.09 62	1.56 549

LG-Stereo_L2	0.29 22	0.42 158	0.97 19	0.36 295	0.25 237	0.31 26	0.22 162	0.40 36	0.28 3	0.19 22	0.12 2	0.13 1	0.12 6	0.44 106	0.23 41	0.08 29	0.49 387	0.08 65	0.06 8	0.08 38	0.58 352

ACV-stereo	0.71 392	0.85 364	3.01 499	0.33 228	0.25 237	1.01 534	0.59 511	0.62 201	0.54 172	0.42 175	0.45 227	1.54 581	1.44 572	1.40 406	0.73 394	0.14 376	0.13 208	0.12 301	0.11 183	0.20 288	0.35 196

MyStereo06	0.70 388	0.72 312	3.51 551	0.31 185	0.25 237	0.60 313	0.30 346	0.90 392	0.67 293	1.48 583	0.53 292	0.84 483	0.57 448	0.60 192	1.11 474	0.09 62	0.55 403	0.12 301	0.20 372	0.16 186	0.56 340

MyStereo05	0.57 243	0.72 312	2.72 443	0.31 185	0.25 237	0.60 313	0.30 346	0.87 366	0.82 460	0.54 288	0.37 182	0.53 316	0.42 349	0.63 207	0.73 394	0.09 62	0.55 403	0.12 301	0.20 372	0.16 186	0.56 340

iinet-f	0.62 308	1.18 457	2.55 367	0.33 228	0.25 237	0.82 494	0.34 391	0.87 366	0.69 333	0.56 313	0.64 405	0.73 436	0.67 490	0.80 287	0.81 420	0.14 376	0.13 208	0.11 244	0.10 135	0.44 534	0.26 133

RCA-Stereo	0.45 138	0.38 133	1.80 130	0.27 110	0.25 237	0.58 278	0.23 201	0.84 332	0.66 280	0.42 175	0.44 224	0.28 157	0.35 282	0.31 25	0.21 13	0.09 62	1.01 475	0.09 114	0.07 43	0.21 300	0.53 324

IER	0.49 182	0.73 315	2.12 209	0.27 110	0.25 237	0.65 398	0.27 289	0.76 265	0.59 218	0.56 313	0.59 360	0.60 358	0.53 433	0.64 214	0.44 253	0.12 283	0.09 108	0.11 244	0.11 183	0.18 234	0.15 44

HHNet	0.63 322	0.67 281	3.10 510	0.37 308	0.25 237	0.64 382	0.60 515	0.70 244	0.67 293	0.55 301	1.12 548	0.32 186	0.60 467	0.43 102	1.75 532	0.16 427	0.08 52	0.12 301	0.10 135	0.18 234	0.22 103

GEStereo_RVC	0.61 287	1.19 460	2.61 391	0.48 411	0.25 237	0.63 369	0.37 412	1.05 509	0.79 438	0.55 301	0.55 323	0.59 351	0.44 371	1.10 353	0.48 280	0.16 427	0.11 173	0.12 301	0.11 183	0.27 396	0.43 252

Anonymous3	0.47 154	0.49 206	2.61 391	0.33 228	0.25 237	0.72 443	0.32 368	0.80 294	0.60 226	0.36 146	0.41 206	0.33 194	0.29 241	0.46 112	0.30 125	0.19 479	0.18 281	0.13 362	0.13 243	0.18 234	0.22 103

sAnonymous2	0.45 138	0.88 375	2.97 491	0.31 185	0.25 237	0.34 44	0.28 302	0.56 164	0.49 123	0.25 70	0.30 130	0.23 107	0.29 241	0.31 25	0.22 22	0.12 283	0.09 108	0.12 301	0.13 243	0.38 499	0.43 252

CroCo_RVC	0.45 138	0.88 375	2.97 491	0.31 185	0.25 237	0.34 44	0.28 302	0.56 164	0.49 123	0.25 70	0.30 130	0.23 107	0.29 241	0.31 25	0.22 22	0.12 283	0.09 108	0.12 301	0.13 243	0.38 499	0.43 252

PSMNet-RSSM	0.61 287	1.19 460	2.43 291	0.33 228	0.25 237	0.59 298	0.28 302	0.88 374	0.65 272	0.54 288	0.62 384	0.69 419	0.46 390	1.67 458	0.50 296	0.15 408	0.10 142	0.14 398	0.16 312	0.20 288	0.28 146

CFNet	0.65 341	1.45 528	2.27 244	0.34 253	0.25 237	0.64 382	0.23 201	0.93 411	0.79 438	0.48 214	0.59 360	0.58 347	0.40 324	2.28 545	0.63 358	0.13 332	0.09 108	0.15 427	0.14 266	0.34 463	0.26 133

AANet_RVC	0.79 439	1.46 530	2.72 443	0.34 253	0.25 237	0.59 298	0.32 368	0.88 374	0.83 467	0.62 391	0.95 526	0.80 466	0.43 362	2.46 561	1.72 528	0.38 556	0.26 336	0.10 176	0.09 98	0.25 362	0.43 252

DLCB_ROB	0.61 287	0.96 403	2.00 175	0.37 308	0.25 237	0.65 398	0.37 412	0.86 357	0.76 407	0.73 465	0.70 445	0.84 483	0.47 401	1.57 439	0.72 390	0.13 332	0.13 208	0.14 398	0.14 266	0.18 234	0.33 181

DFGA-Net	0.61 287	1.55 540	2.59 379	0.32 206	0.26 254	0.54 221	0.22 162	0.67 226	0.63 255	0.50 251	0.52 285	0.35 203	0.28 223	1.84 493	0.99 453	0.10 131	0.08 52	0.12 301	0.12 221	0.38 499	0.18 74

coex_refinement	0.67 367	1.33 495	2.48 336	0.38 328	0.26 254	0.64 382	0.34 391	0.88 374	0.68 320	0.61 378	0.63 392	0.80 466	0.48 408	1.84 493	1.09 471	0.13 332	0.10 142	0.10 176	0.10 135	0.18 234	0.38 215

CoDeX	0.54 224	0.52 225	2.25 242	0.30 167	0.26 254	0.61 333	0.32 368	1.03 495	0.73 372	0.49 231	0.56 337	0.52 313	0.40 324	1.59 447	0.38 208	0.12 283	0.09 108	0.11 244	0.10 135	0.15 165	0.22 103

NINENet	0.54 224	0.40 148	2.19 225	0.55 451	0.26 254	0.91 520	0.23 201	1.05 509	0.77 420	0.54 288	0.57 348	0.65 382	0.32 266	1.22 377	0.34 179	0.16 427	0.13 208	0.16 447	0.11 183	0.16 186	0.14 35

TransformOpticalFlow	0.65 341	0.61 262	2.67 419	0.45 399	0.26 254	0.62 355	0.28 302	0.88 374	0.76 407	0.76 479	0.74 470	0.90 508	0.84 525	1.82 488	0.80 416	0.10 131	0.07 13	0.11 244	0.09 98	0.12 112	0.19 80

GANet-RSSM	0.63 322	1.14 442	2.67 419	0.38 328	0.26 254	0.59 298	0.29 330	0.81 303	0.56 192	0.50 251	0.57 348	0.67 394	0.50 419	1.91 512	0.50 296	0.14 376	0.10 142	0.24 526	0.12 221	0.36 483	0.28 146

GwcNet-RSSM	0.64 332	1.38 516	2.69 433	0.33 228	0.26 254	0.60 313	0.32 368	0.84 332	0.73 372	0.56 313	0.65 412	0.72 430	0.42 349	1.78 478	0.60 340	0.14 376	0.10 142	0.12 301	0.13 243	0.26 382	0.26 133

FADNet-RVC	0.69 381	1.65 558	2.74 451	0.35 276	0.26 254	0.60 313	0.29 330	0.91 399	0.67 293	0.46 208	0.51 276	0.62 365	0.46 390	1.75 470	0.81 420	0.17 448	0.20 302	0.17 464	0.18 343	0.60 561	0.39 223

SuperB	1.19 547	1.62 553	5.29 605	0.37 308	0.26 254	0.81 489	0.87 559	0.94 417	1.19 567	0.68 444	0.68 427	0.63 369	1.37 568	1.73 466	3.30 591	0.16 427	0.12 191	0.17 464	0.16 312	2.74 619	0.63 375

TDLM	0.83 454	1.28 484	2.38 266	0.46 404	0.26 254	0.66 411	0.55 499	0.87 366	0.80 446	2.54 607	0.62 384	0.61 360	0.51 423	2.68 579	0.67 372	0.20 490	0.11 173	0.35 556	0.15 290	0.33 453	0.48 288

DeepPruner_ROB	0.58 251	1.06 424	2.68 426	0.30 167	0.26 254	0.63 369	0.31 357	0.83 323	0.51 141	0.62 391	0.56 337	0.65 382	0.39 317	1.06 341	0.56 322	0.19 479	0.14 226	0.14 398	0.14 266	0.24 340	0.33 181

NOSS_ROB	0.75 420	1.03 418	2.27 244	0.68 499	0.26 254	0.68 425	0.30 346	0.99 459	0.82 460	0.59 357	0.58 355	0.77 450	0.39 317	2.75 585	0.48 280	0.25 529	0.24 324	0.28 536	0.26 422	0.29 419	1.07 504

ETE_ROB	0.68 374	1.09 429	2.32 256	0.38 328	0.26 254	0.69 428	0.51 484	1.49 580	0.75 398	0.81 496	0.71 460	0.85 489	0.51 423	1.39 404	0.70 380	0.17 448	0.14 226	0.19 491	0.16 312	0.24 340	0.35 196

252Zero-FE	1.02 524	0.31 54	1.72 122	0.26 94	0.27 267	0.31 26	0.12 4	0.42 51	0.57 199	7.97 625	0.25 95	0.13 1	0.12 6	0.75 266	0.51 299	0.09 62	5.04 628	0.07 1	0.83 596	0.09 62	0.66 386

z-ln-s-r	0.76 425	1.41 518	2.84 473	0.33 228	0.27 267	0.58 278	0.37 412	0.92 406	0.89 504	0.54 288	0.81 493	0.64 377	0.48 408	2.23 542	1.74 530	0.11 229	0.08 52	0.11 244	0.09 98	0.28 409	0.40 230

monsterstereo	0.40 98	0.43 170	1.07 40	0.26 94	0.27 267	0.39 79	0.14 29	0.55 158	0.37 42	0.28 105	0.27 110	0.14 10	0.13 16	0.67 229	0.44 253	0.07 8	1.12 493	0.07 1	0.81 593	0.08 38	0.53 324

G2L-Stereo	0.62 308	1.27 481	2.67 419	0.31 185	0.27 267	0.59 298	0.29 330	0.81 303	0.60 226	0.56 313	0.53 292	0.71 428	0.37 292	1.74 468	0.57 325	0.13 332	0.11 173	0.13 362	0.11 183	0.29 419	0.34 189

DispNO	0.76 425	1.36 507	3.15 515	0.32 206	0.27 267	0.59 298	0.29 330	0.88 374	0.72 367	0.55 301	0.79 492	0.83 480	0.47 401	2.46 561	1.23 494	0.12 283	0.10 142	0.18 484	0.31 455	0.20 288	0.25 125

HBP-ISP	0.82 448	1.57 544	3.28 525	0.50 430	0.27 267	0.86 503	0.54 494	1.09 531	0.78 425	0.81 496	0.70 445	0.68 408	1.00 548	2.02 521	0.47 272	0.24 523	0.24 324	0.29 544	0.25 414	0.28 409	0.52 315

CRFU-Net	0.58 251	0.42 158	1.90 155	0.49 424	0.27 267	0.83 496	0.35 401	0.94 417	0.54 172	0.65 429	0.60 369	0.78 455	1.34 564	1.00 329	0.51 299	0.17 448	0.14 226	0.17 464	0.10 135	0.19 265	0.20 89

pcwnet_v2	0.65 341	0.54 232	4.29 592	0.33 228	0.27 267	0.60 313	0.25 253	1.02 487	0.92 512	0.61 378	0.69 432	0.62 365	0.54 435	0.67 229	0.38 208	0.18 462	0.15 244	0.15 427	0.14 266	0.21 300	0.49 295

sCroCo_RVC	0.37 75	0.39 140	2.38 266	0.35 276	0.27 267	0.31 26	0.22 162	0.49 104	0.48 118	0.23 53	0.34 165	0.25 127	0.24 160	0.35 59	0.25 69	0.15 408	0.17 272	0.12 301	0.11 183	0.15 165	0.15 44

SFCPSM	0.48 167	0.39 140	2.30 251	0.28 127	0.27 267	0.70 431	0.32 368	1.00 469	0.69 333	0.50 251	0.52 285	0.43 242	0.36 286	0.53 161	0.44 253	0.12 283	0.09 108	0.12 301	0.16 312	0.18 234	0.23 112

MMNet	0.55 228	0.92 395	2.03 183	0.34 253	0.27 267	0.79 482	0.28 302	0.86 357	0.79 438	0.62 391	0.58 355	0.59 351	0.56 443	0.80 287	0.61 348	0.11 229	0.11 173	0.12 301	0.11 183	0.21 300	0.22 103

GANetREF_RVC	0.81 444	1.44 527	3.04 505	0.49 424	0.27 267	0.83 496	0.63 524	1.03 495	0.92 512	0.63 402	0.61 377	0.72 430	0.59 459	2.40 557	0.58 331	0.33 551	0.25 333	0.37 559	0.25 414	0.41 522	0.36 204
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
GANet	0.92 497	1.20 462	2.68 426	0.45 399	0.27 267	0.76 462	0.66 532	0.94 417	0.77 420	0.79 490	1.17 550	0.84 483	0.91 537	2.72 581	1.76 534	0.18 462	0.42 373	0.44 570	0.20 372	0.33 453	0.94 481

UCFNet_RVC	0.55 228	1.16 451	2.48 336	0.31 185	0.27 267	0.65 398	0.28 302	0.76 265	0.58 207	0.51 263	0.53 292	0.67 394	0.42 349	0.91 313	0.45 261	0.16 427	0.11 173	0.17 464	0.17 330	0.20 288	0.23 112

XPNet_ROB	0.68 374	1.11 436	2.28 246	0.38 328	0.27 267	0.67 419	0.47 472	0.94 417	0.75 398	0.80 492	0.71 460	0.81 470	0.54 435	1.72 465	0.84 426	0.22 508	0.16 259	0.16 447	0.15 290	0.25 362	0.45 273

zh-mn7	0.92 497	2.02 584	3.80 568	0.35 276	0.28 282	0.73 447	0.41 435	1.00 469	1.15 563	1.03 533	1.30 560	0.75 443	0.62 472	1.98 518	1.55 522	0.17 448	0.14 226	0.14 398	0.14 266	0.31 438	0.57 348

w-ln-seven-2	0.81 444	1.56 543	3.14 514	0.38 328	0.28 282	0.66 411	0.43 449	0.93 411	0.93 520	0.73 465	0.77 484	0.72 430	0.65 481	1.82 488	1.75 532	0.14 376	0.15 244	0.15 427	0.14 266	0.36 483	0.58 352

LG-Stereo_L1	0.30 27	0.42 158	0.97 19	0.35 276	0.28 282	0.28 14	0.21 141	0.39 30	0.30 11	0.19 22	0.12 2	0.13 1	0.12 6	0.45 108	0.22 22	0.08 29	0.71 436	0.08 65	0.06 8	0.08 38	0.51 307

ACRE	0.63 322	1.55 540	3.41 543	0.76 506	0.28 282	0.60 313	0.56 503	0.82 312	0.68 320	0.57 332	0.62 384	0.43 242	0.30 252	0.47 117	0.42 238	0.12 283	0.19 287	0.13 362	0.14 266	0.36 483	0.20 89

SACVNet	0.68 374	1.08 428	2.58 377	0.38 328	0.28 282	0.65 398	0.37 412	0.91 399	0.65 272	0.67 438	0.62 384	0.69 419	0.47 401	2.07 526	0.65 365	0.18 462	0.14 226	0.16 447	0.15 290	0.39 508	0.41 239

cf-r	0.62 308	1.27 481	2.99 496	0.34 253	0.28 282	0.60 313	0.28 302	0.82 312	0.70 344	0.55 301	0.61 377	0.77 450	0.41 336	1.32 397	0.52 302	0.13 332	0.09 108	0.11 244	0.12 221	0.22 317	0.27 140

CVANet_RVC	0.82 448	1.18 457	3.98 577	0.40 359	0.28 282	0.63 369	0.43 449	0.90 392	0.78 425	1.14 546	0.69 432	0.68 408	0.52 430	2.62 573	0.48 280	0.20 490	0.13 208	0.22 512	0.37 501	0.37 491	0.48 288

MeshStereo	1.29 556	1.34 498	3.04 505	0.35 276	0.28 282	1.10 548	0.69 541	1.42 577	1.07 552	2.71 611	2.43 594	2.95 599	1.50 578	2.92 594	2.03 547	0.23 516	0.22 314	0.22 512	0.19 361	0.50 549	0.69 404
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
z-mn7	0.90 491	2.01 582	3.02 501	0.37 308	0.29 290	1.02 536	0.48 474	0.97 442	1.33 576	0.71 461	1.36 566	0.85 489	0.62 472	2.15 536	1.50 515	0.15 408	0.13 208	0.14 398	0.13 243	0.34 463	0.53 324

castereo	0.34 45	0.48 200	1.00 26	0.25 75	0.29 290	0.41 93	0.27 289	0.76 265	0.49 123	0.23 53	0.30 130	0.24 118	0.31 258	0.29 18	0.29 118	0.09 62	0.20 302	0.09 114	0.31 455	0.12 112	0.44 268

test_sample1	0.61 287	0.45 191	1.84 138	0.33 228	0.29 290	0.49 162	0.24 227	0.83 323	0.73 372	0.51 263	0.53 292	0.52 313	0.45 379	1.40 406	0.72 390	0.11 229	0.96 469	0.10 176	0.24 405	0.15 165	1.25 525

MaDis-Stereo	0.35 54	0.89 380	2.15 217	0.25 75	0.29 290	0.29 17	0.17 78	0.47 91	0.41 70	0.21 38	0.22 67	0.28 157	0.21 125	0.32 37	0.31 144	0.10 131	0.09 108	0.10 176	0.08 67	0.11 99	0.12 18

RAFT_CTSACE	0.58 251	1.16 451	2.76 456	0.36 295	0.29 290	0.54 221	0.29 330	0.69 234	0.51 141	0.51 263	0.75 477	0.67 394	0.37 292	0.63 207	0.47 272	0.08 29	0.49 387	0.11 244	0.10 135	0.41 522	0.32 177

test_4	0.47 154	0.80 346	2.15 217	0.36 295	0.29 290	0.59 298	0.28 302	0.50 122	0.42 78	0.43 183	0.76 480	0.39 220	0.22 134	0.73 260	0.49 291	0.08 29	0.18 281	0.11 244	0.15 290	0.29 419	0.27 140

RAFT-RH_RVC	0.65 341	0.73 315	2.78 460	0.39 346	0.29 290	0.60 313	0.18 93	0.45 73	0.63 255	0.75 475	1.89 580	0.47 287	0.29 241	1.59 447	1.21 490	0.15 408	0.07 13	0.13 362	0.13 243	0.11 99	0.10 8

HCRNet	0.50 187	0.75 330	2.08 194	0.39 346	0.29 290	0.58 278	0.22 162	0.79 288	0.67 293	0.49 231	0.49 260	0.48 295	0.37 292	1.13 362	0.40 219	0.15 408	0.10 142	0.15 427	0.13 243	0.21 300	0.19 80

FAT-Stereo	0.72 402	0.60 256	2.86 478	0.37 308	0.29 290	0.64 382	0.55 499	1.01 479	0.91 510	0.76 479	0.94 523	0.93 514	0.79 519	1.82 488	0.60 340	0.19 479	0.19 287	0.17 464	0.16 312	0.23 333	0.47 280

DSFCA	0.62 308	0.77 334	1.95 165	0.29 147	0.29 290	0.79 482	0.86 558	0.81 303	0.73 372	0.73 465	0.66 419	0.67 394	0.57 448	1.17 370	1.03 459	0.16 427	0.15 244	0.13 362	0.14 266	0.19 265	0.28 146

FADNet-RVC-Resample	0.74 409	1.54 539	3.81 571	0.38 328	0.29 290	0.62 355	0.38 422	0.91 399	0.67 293	0.52 273	0.51 276	0.63 369	0.44 371	1.56 434	0.59 335	0.24 523	0.32 350	0.22 512	0.19 361	0.30 428	0.71 411

HSM	0.67 367	0.92 395	2.29 249	0.30 167	0.29 290	0.65 398	0.29 330	0.98 450	0.67 293	0.59 357	0.58 355	1.39 574	0.65 481	2.56 567	0.45 261	0.11 229	0.09 108	0.10 176	0.08 67	0.18 234	0.24 121

SANet	1.35 562	1.80 569	4.39 594	0.41 370	0.29 290	1.72 581	0.89 563	1.17 555	2.47 606	1.22 561	1.82 578	1.72 585	1.70 585	2.57 568	3.30 591	0.18 462	0.16 259	0.16 447	0.15 290	0.34 463	0.62 369

LALA_ROB	0.68 374	1.14 442	2.50 347	0.37 308	0.29 290	0.78 478	0.55 499	0.99 459	0.84 479	0.82 502	0.68 427	0.93 514	0.50 419	1.01 331	0.89 432	0.21 501	0.15 244	0.21 507	0.18 343	0.26 382	0.30 161

MSAF-DinoV2	3.17 609	2.52 613	10.79 646	3.57 619	0.30 304	3.28 608	0.81 555	2.81 611	1.80 597	0.81 496	0.87 510	1.59 582	1.15 558	26.18 667	2.61 576	0.18 462	0.13 208	0.19 491	1.61 618	0.94 584	1.22 520

4w-stereo	0.50 187	0.26 7	1.86 149	0.22 32	0.30 304	0.38 72	0.14 29	0.41 42	0.35 30	0.25 70	0.21 55	0.14 10	0.20 115	1.18 372	0.33 168	0.09 62	1.56 552	0.07 1	0.72 586	0.07 2	1.23 524

4D-IteraStereo	0.62 308	1.29 486	3.04 505	0.27 110	0.30 304	0.46 138	0.26 270	0.54 148	0.51 141	0.41 167	0.31 141	0.39 220	0.19 98	0.53 161	0.65 365	0.09 62	0.47 383	0.12 301	0.11 183	0.21 300	2.14 578

coex-ft	6.14 621	1.98 578	60.80 671	0.34 253	0.30 304	0.80 485	1.17 589	0.76 265	4.34 616	19.82 662	2.15 587	1.61 583	8.77 626	1.82 488	10.36 628	0.44 563	2.05 579	0.18 484	0.19 361	0.39 508	4.61 626

fast-acv-ft	0.67 367	1.24 475	3.26 523	0.39 346	0.30 304	0.80 485	0.48 474	0.74 258	0.76 407	0.60 368	0.78 490	0.76 448	0.60 467	0.70 241	0.78 411	0.16 427	0.15 244	0.18 484	0.17 330	0.38 499	0.24 121

Wz-Net-LNSev-Ref	0.65 341	1.15 448	2.40 276	0.33 228	0.30 304	0.83 496	0.40 433	0.94 417	0.82 460	0.67 438	0.76 480	0.68 408	0.58 456	1.13 362	1.25 497	0.14 376	0.08 52	0.10 176	0.08 67	0.18 234	0.28 146

psmorigin	1.41 566	0.91 390	13.83 652	0.37 308	0.30 304	0.63 369	0.37 412	0.80 294	0.64 265	0.98 524	0.87 510	1.16 562	0.78 517	3.95 611	1.09 471	0.19 479	0.22 314	0.17 464	0.19 361	0.25 362	0.47 280

CFNet-ft	0.60 279	1.16 451	2.45 317	0.29 147	0.30 304	0.64 382	0.28 302	0.69 234	0.57 199	0.49 231	0.57 348	0.79 458	0.44 371	1.48 422	0.62 351	0.15 408	0.10 142	0.28 536	0.14 266	0.21 300	0.29 152

FADNet	0.71 392	1.60 552	2.53 354	0.33 228	0.30 304	0.67 419	0.29 330	0.92 406	0.75 398	0.45 196	0.49 260	0.66 391	0.57 448	1.85 497	0.85 427	0.46 566	0.20 302	0.17 464	0.20 372	0.60 561	0.37 206

CFNet_RVC	0.60 279	1.16 451	2.45 317	0.29 147	0.30 304	0.64 382	0.28 302	0.69 234	0.57 199	0.49 231	0.57 348	0.79 458	0.44 371	1.48 422	0.62 351	0.15 408	0.10 142	0.28 536	0.14 266	0.21 300	0.29 152

zh-sn7	0.99 520	2.20 596	3.83 572	0.40 359	0.31 314	0.82 494	0.63 524	1.02 487	0.94 522	0.81 496	1.13 549	0.84 483	0.93 542	2.49 564	1.87 541	0.17 448	0.17 272	0.16 447	0.16 312	0.37 491	0.64 380

MM-Stereo_test3	0.59 269	0.85 364	2.28 246	0.53 442	0.31 314	0.45 130	0.30 346	0.78 279	0.76 407	0.33 131	0.43 212	0.32 186	0.23 152	0.61 198	0.54 315	0.10 131	1.65 560	0.10 176	0.08 67	0.42 525	0.68 396

ISRNet	0.51 199	0.58 248	1.96 169	0.38 328	0.31 314	0.49 162	0.21 141	0.80 294	0.71 358	0.64 413	0.71 460	0.66 391	0.40 324	0.59 186	0.45 261	0.23 516	0.16 259	0.21 507	0.20 372	0.21 300	0.37 206

ttt	0.89 484	0.51 221	2.51 348	0.36 295	0.31 314	0.61 333	0.28 302	1.07 526	0.92 512	0.56 313	0.77 484	0.55 332	0.37 292	2.27 544	3.51 597	0.16 427	1.21 502	0.13 362	0.31 455	0.18 234	1.26 526

Wz-Net-TNSev	1.02 524	2.26 602	3.69 563	0.38 328	0.31 314	1.00 533	0.71 544	1.12 541	1.02 543	0.74 472	0.73 467	1.09 551	0.91 537	2.46 561	2.15 557	0.21 501	0.20 302	0.16 447	0.20 372	0.48 546	0.62 369

Wz-Net-SNSev	0.85 465	1.83 571	3.36 531	0.42 374	0.31 314	0.71 437	0.66 532	1.04 501	0.94 522	0.68 444	0.85 503	0.96 523	0.62 472	1.75 470	1.14 479	0.16 427	0.15 244	0.16 447	0.17 330	0.39 508	0.63 375

CIPLG	0.63 322	1.59 548	3.16 516	0.79 513	0.31 314	0.62 355	0.57 506	0.82 312	0.68 320	0.58 338	0.63 392	0.43 242	0.31 258	0.48 130	0.42 238	0.12 283	0.20 302	0.13 362	0.13 243	0.36 483	0.21 96

IPLGR_C	0.64 332	1.66 560	3.36 531	0.80 515	0.31 314	0.60 313	0.60 515	0.82 312	0.69 333	0.58 338	0.62 384	0.44 257	0.31 258	0.47 117	0.43 247	0.12 283	0.22 314	0.13 362	0.15 290	0.35 477	0.21 96

TRStereo	0.89 484	1.02 414	2.91 484	4.59 621	0.31 314	0.93 524	0.23 201	1.93 600	0.66 280	0.37 149	0.54 312	0.48 295	0.40 324	0.67 229	0.29 118	0.13 332	0.37 359	0.11 244	0.48 532	0.13 129	1.21 518

Syn2CoEx	0.78 435	1.43 526	3.54 555	0.44 392	0.31 314	0.64 382	0.43 449	1.04 501	0.83 467	0.64 413	0.77 484	0.74 438	0.74 508	1.91 512	0.64 360	0.20 490	0.17 272	0.19 491	0.15 290	0.30 428	0.59 358

psm_up	0.65 341	1.02 414	2.53 354	0.36 295	0.31 314	0.64 382	0.38 422	0.96 434	0.73 372	0.63 402	0.57 348	0.68 408	0.57 448	1.90 511	0.52 302	0.17 448	0.15 244	0.16 447	0.15 290	0.27 396	0.22 103

STTStereo	0.58 251	0.95 402	2.95 489	0.37 308	0.31 314	0.62 355	0.32 368	0.81 303	0.63 255	0.61 378	0.55 323	0.67 394	0.43 362	0.87 300	0.48 280	0.16 427	0.16 259	0.17 464	0.20 372	0.17 209	0.25 125

NCCL2	0.71 392	1.32 490	2.30 251	0.44 392	0.31 314	0.71 437	0.67 537	0.89 383	0.69 333	0.70 452	0.61 377	0.85 489	0.54 435	1.58 446	0.70 380	0.20 490	0.17 272	0.66 581	0.25 414	0.26 382	0.38 215

monsters	0.39 85	0.39 140	1.04 32	0.24 61	0.32 327	0.42 108	0.13 12	0.49 104	0.35 30	0.27 98	0.21 55	0.14 10	0.15 33	0.60 192	0.43 247	0.09 62	1.09 489	0.07 1	0.70 580	0.07 2	0.65 383

rvit_stereo_0075_2	0.45 138	0.45 191	2.60 386	0.34 253	0.32 327	0.41 93	0.21 141	0.60 191	0.54 172	0.39 160	0.51 276	0.40 229	0.29 241	0.46 112	0.31 144	0.21 501	0.15 244	0.22 512	0.15 290	0.18 234	0.33 181

StereoVision	0.52 201	1.12 438	2.70 440	0.34 253	0.32 327	0.47 151	0.26 270	0.73 256	0.61 232	0.33 131	0.89 515	0.45 269	0.26 192	0.52 153	0.39 214	0.14 376	0.15 244	0.16 447	0.15 290	0.22 317	0.14 35

PS-NSSS	0.69 381	1.37 512	2.44 299	0.31 185	0.32 327	0.64 382	0.34 391	1.04 501	0.74 392	0.56 313	0.75 477	0.51 306	0.42 349	2.41 559	0.54 315	0.24 523	0.17 272	0.27 534	0.18 343	0.30 428	0.23 112

FBW_ROB	0.94 506	1.23 474	2.35 260	0.46 404	0.32 327	0.87 510	0.46 468	1.15 549	0.97 536	0.83 505	0.78 490	1.01 533	0.64 478	3.65 609	1.65 525	0.27 537	0.24 324	0.40 562	0.26 422	0.32 448	0.88 468

MSMD_ROB	1.41 566	1.03 418	2.75 453	0.41 370	0.32 327	2.00 594	0.61 520	0.96 434	1.43 580	2.97 614	2.63 600	4.76 615	2.04 596	2.44 560	1.78 536	0.30 546	0.26 336	0.32 550	0.32 464	0.32 448	0.63 375

PSMNet_ROB	0.75 420	1.42 523	2.93 486	0.39 346	0.32 327	0.73 447	0.56 503	0.90 392	0.74 392	0.56 313	0.60 369	0.75 443	0.47 401	2.00 520	1.31 500	0.18 462	0.13 208	0.19 491	0.20 372	0.26 382	0.40 230

testlalala_base	0.61 287	0.35 104	2.44 299	0.35 276	0.33 334	0.55 235	0.21 141	0.88 374	0.41 70	0.41 167	0.39 195	0.31 179	0.24 160	0.33 42	0.36 191	0.98 593	1.61 555	0.09 114	0.22 396	1.11 588	0.68 396

GASNet	0.84 456	1.98 578	4.07 581	0.48 411	0.33 334	0.58 278	0.34 391	0.97 442	0.81 454	0.60 368	0.59 360	0.74 438	0.55 441	2.08 529	1.18 484	0.22 508	0.15 244	0.19 491	0.17 330	0.55 557	0.29 152

Wz-Net-MNSev	0.74 409	1.42 523	2.75 453	0.38 328	0.33 334	0.90 519	0.61 520	0.98 450	0.94 522	0.77 481	0.75 477	0.75 443	0.66 488	1.39 404	0.76 405	0.17 448	0.13 208	0.14 398	0.14 266	0.28 409	0.48 288

AASNet	0.66 361	1.49 535	2.97 491	0.37 308	0.33 334	0.65 398	0.30 346	1.00 469	0.78 425	0.56 313	0.60 369	0.55 332	0.39 317	0.88 307	0.96 440	0.15 408	0.12 191	0.13 362	0.11 183	0.45 537	0.35 196

CrosDoStereo	0.96 513	0.49 206	2.66 411	0.27 110	0.33 334	0.54 221	3.69 617	0.77 272	0.66 280	0.70 452	1.39 567	0.53 316	1.47 575	1.77 475	3.02 589	0.10 131	0.08 52	0.11 244	0.11 183	0.22 317	0.30 161

DeepStereo_LL	0.96 513	0.49 206	2.66 411	0.27 110	0.33 334	0.54 221	3.69 617	0.77 272	0.66 280	0.70 452	1.39 567	0.53 316	1.47 575	1.77 475	3.02 589	0.10 131	0.08 52	0.11 244	0.11 183	0.22 317	0.30 161

UNet	0.56 236	0.58 248	2.81 467	0.32 206	0.33 334	0.74 454	0.27 289	0.86 357	0.67 293	0.55 301	0.55 323	0.72 430	0.55 441	0.79 282	0.58 331	0.12 283	0.09 108	0.13 362	0.11 183	0.20 288	0.19 80

UPFNet	0.51 199	0.67 281	2.04 186	0.34 253	0.33 334	0.65 398	0.37 412	0.88 374	0.65 272	0.60 368	0.53 292	0.61 360	0.41 336	0.77 271	0.55 318	0.13 332	0.13 208	0.13 362	0.13 243	0.20 288	0.16 57

ADCL	1.07 535	1.22 469	2.80 463	0.40 359	0.33 334	1.50 569	1.87 609	0.97 442	1.04 548	1.26 566	1.28 557	0.99 529	1.41 571	1.36 402	3.51 597	0.17 448	0.14 226	0.22 512	0.21 384	0.32 448	0.43 252

SGM-Forest	1.84 587	7.91 626	10.36 645	0.42 374	0.33 334	1.04 539	1.29 595	1.01 479	0.88 499	1.19 552	2.30 592	1.03 537	1.79 589	2.60 572	2.81 584	0.22 508	0.21 311	0.21 507	0.19 361	0.25 362	0.79 438
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
VIP-Stereo	0.39 85	0.81 350	1.51 99	0.24 61	0.34 344	0.52 200	0.17 78	0.46 81	0.49 123	0.21 38	0.25 95	0.25 127	0.15 33	0.41 92	0.41 231	0.09 62	0.62 417	0.08 65	0.06 8	0.15 165	0.68 396

FE-Mocha	0.61 287	0.36 110	1.84 138	1.06 543	0.34 344	0.43 114	0.17 78	0.72 252	0.55 184	0.45 196	0.50 272	0.58 347	0.45 379	2.35 550	1.18 484	0.10 131	0.40 370	0.11 244	0.21 384	0.13 129	0.31 170

Replicate-Monster	0.58 251	0.53 229	1.55 102	0.22 32	0.34 344	0.37 62	0.13 12	0.43 58	0.39 60	0.35 144	0.16 21	0.16 35	0.15 33	1.46 418	0.21 13	0.11 229	2.71 610	0.07 1	0.35 489	0.08 38	1.81 563

MyStereo8	0.73 405	1.16 451	2.89 481	0.53 442	0.34 344	0.71 437	0.20 115	1.87 596	0.59 218	0.53 282	0.66 419	0.50 301	0.33 272	1.27 392	0.62 351	0.10 131	1.19 498	0.10 176	0.21 384	0.21 300	0.61 365

CAS	0.39 85	0.31 54	1.79 128	0.81 517	0.34 344	0.51 180	0.23 201	0.49 104	0.42 78	0.23 53	0.31 141	0.20 86	0.17 56	0.30 20	0.25 69	0.77 583	0.06 2	0.07 1	0.05 1	0.10 85	0.41 239

DAS	0.61 287	0.42 158	1.85 143	0.34 253	0.34 344	0.52 200	0.42 442	0.89 383	0.80 446	0.85 508	0.69 432	0.57 343	0.51 423	2.38 555	0.57 325	0.13 332	0.09 108	0.12 301	0.09 98	0.18 234	0.37 206

SepStereo	0.57 243	0.42 158	1.85 143	0.34 253	0.34 344	0.52 200	0.42 442	0.89 383	0.80 446	0.85 508	0.69 432	0.57 343	0.51 423	1.55 432	0.57 325	0.13 332	0.09 108	0.12 301	0.09 98	0.18 234	0.37 206

RAFT-345	0.56 236	0.37 123	2.68 426	0.40 359	0.34 344	0.58 278	0.41 435	0.49 104	0.70 344	0.51 263	0.99 534	0.43 242	0.28 223	1.56 434	0.81 420	0.10 131	0.07 13	0.11 244	0.09 98	0.11 99	0.09 4

ADLNet	0.68 374	1.02 414	2.68 426	0.35 276	0.34 344	0.67 419	0.34 391	0.95 431	0.79 438	0.70 452	0.62 384	0.80 466	0.46 390	1.77 475	0.69 378	0.15 408	0.12 191	0.14 398	0.14 266	0.31 438	0.54 329

ac_64	0.63 322	0.77 334	2.71 441	0.37 308	0.34 344	0.64 382	0.30 346	0.86 357	0.67 293	0.58 338	0.53 292	0.88 502	0.48 408	1.84 493	0.71 386	0.15 408	0.12 191	0.12 301	0.12 221	0.21 300	0.25 125

DISCO	0.61 287	0.63 271	1.98 172	0.46 404	0.34 344	0.84 501	0.35 401	0.88 374	0.81 454	0.61 378	0.64 405	1.06 545	0.53 433	1.11 358	0.83 425	0.13 332	0.10 142	0.11 244	0.10 135	0.26 382	0.37 206

w-ln-seven	0.86 468	1.50 536	3.03 504	0.38 328	0.35 355	1.02 536	0.48 474	1.06 522	1.13 559	0.92 517	0.86 508	0.86 497	0.60 467	1.67 458	1.89 542	0.15 408	0.14 226	0.16 447	0.15 290	0.35 477	0.57 348

MLG-Stereo_test1	0.36 64	0.45 191	1.50 98	0.24 61	0.35 355	0.45 130	0.13 12	0.36 20	0.51 141	0.20 30	0.10 1	0.18 69	0.12 6	0.33 42	0.18 2	0.08 29	1.36 526	0.08 65	0.06 8	0.09 62	0.47 280

LG-G_1	0.41 104	0.43 170	1.62 110	0.50 430	0.35 355	0.50 172	0.12 4	0.47 91	0.44 96	0.33 131	0.20 46	0.19 77	0.15 33	0.94 320	0.21 13	0.09 62	0.61 412	0.08 65	0.06 8	0.09 62	0.87 466

LG-G	0.41 104	0.43 170	1.62 110	0.50 430	0.35 355	0.50 172	0.12 4	0.47 91	0.44 96	0.33 131	0.20 46	0.19 77	0.15 33	0.94 320	0.21 13	0.09 62	0.61 412	0.08 65	0.06 8	0.09 62	0.87 466

DDVS	0.67 367	0.46 194	1.74 123	2.40 607	0.35 355	0.86 503	0.98 570	0.72 252	0.52 153	0.53 282	0.57 348	0.89 505	0.37 292	1.22 377	0.57 325	0.15 408	0.14 226	0.14 398	0.12 221	0.19 265	0.42 244

testlalala	0.53 215	0.36 110	2.40 276	0.29 147	0.35 355	0.60 313	0.22 162	1.02 487	0.63 255	0.56 313	0.40 204	0.32 186	0.21 125	0.33 42	0.27 94	0.10 131	1.73 564	0.09 114	0.24 405	0.08 38	0.43 252

LoS_RVC	0.34 45	0.38 133	1.96 169	0.27 110	0.35 355	0.43 114	0.22 162	0.43 58	0.34 28	0.24 63	0.34 165	0.23 107	0.28 223	0.34 49	0.22 22	0.08 29	0.07 13	0.07 1	0.05 1	0.10 85	0.35 196

RAFT + AFF	0.79 439	1.73 564	2.99 496	0.34 253	0.35 355	0.67 419	0.51 484	1.05 509	0.79 438	0.54 288	0.58 355	0.59 351	0.81 520	1.80 483	1.21 490	0.13 332	0.27 343	0.15 427	0.14 266	0.45 537	0.69 404

delet	0.60 279	0.84 359	2.45 317	0.33 228	0.35 355	0.73 447	0.46 468	0.89 383	0.80 446	0.58 338	0.62 384	0.67 394	0.51 423	1.14 364	0.64 360	0.12 283	0.12 191	0.13 362	0.14 266	0.22 317	0.29 152

MaskLacGwcNet_RVC	0.84 456	1.41 518	2.80 463	0.94 529	0.35 355	0.89 516	0.41 435	0.89 383	0.66 280	0.57 332	0.63 392	0.75 443	0.38 302	2.37 552	0.55 318	1.16 601	0.31 349	0.36 557	0.21 384	0.59 560	0.63 375

ADCRef	0.88 476	1.45 528	2.68 426	0.38 328	0.35 355	0.95 528	0.51 484	0.92 406	0.81 454	0.89 512	0.84 500	0.61 360	1.35 565	1.26 391	3.38 594	0.14 376	0.12 191	0.17 464	0.19 361	0.28 409	0.34 189

NVstereo2D	0.63 322	0.57 246	2.29 249	0.37 308	0.35 355	0.69 428	0.49 481	0.96 434	0.88 499	0.49 231	0.54 312	0.72 430	0.46 390	1.98 518	0.50 296	0.19 479	0.20 302	0.18 484	0.16 312	0.28 409	0.34 189

WZ-Net	1.04 530	1.83 571	4.20 586	0.42 374	0.36 367	0.88 512	0.71 544	1.05 509	1.11 557	0.84 506	0.94 523	1.06 545	1.17 560	2.37 552	2.24 563	0.20 490	0.14 226	0.15 427	0.16 312	0.36 483	0.53 324

ADLNet2	0.73 405	1.22 469	3.28 525	0.34 253	0.36 367	0.65 398	0.37 412	0.94 417	0.87 495	0.57 332	0.65 412	0.92 509	0.48 408	2.05 524	0.60 340	0.13 332	0.11 173	0.11 244	0.11 183	0.37 491	0.38 215

ASMatch	0.61 287	0.47 197	2.72 443	0.91 527	0.36 367	0.56 244	0.24 227	0.54 148	0.67 293	0.48 214	1.20 553	0.47 287	0.65 481	1.33 399	0.93 436	0.10 131	0.08 52	0.11 244	0.11 183	0.10 85	0.17 65

APVNet	0.76 425	1.11 436	3.23 519	0.39 346	0.36 367	0.85 502	0.44 458	0.96 434	0.73 372	0.58 338	0.69 432	0.76 448	0.56 443	2.29 546	0.82 423	0.17 448	0.18 281	0.24 526	0.19 361	0.35 477	0.27 140

ADCMid	1.06 532	1.82 570	3.53 554	0.39 346	0.36 367	0.99 531	0.58 508	1.01 479	0.94 522	1.23 563	1.02 538	1.01 533	1.01 549	1.11 358	4.04 606	0.22 508	0.19 287	0.42 566	0.32 464	0.42 525	0.53 324

WCMA_ROB	1.29 556	1.21 464	3.13 513	0.65 485	0.36 367	1.20 557	0.78 552	1.00 469	0.98 537	1.78 591	2.62 599	3.08 603	2.01 595	1.86 499	2.35 567	0.38 556	0.38 363	0.32 550	0.32 464	0.31 438	1.06 503

LG-Stereo	0.36 64	0.61 262	1.37 78	0.26 94	0.37 373	0.43 114	0.20 115	0.55 158	0.44 96	0.25 70	0.30 130	0.50 301	0.17 56	0.30 20	0.37 199	0.10 131	0.18 281	0.11 244	0.10 135	0.24 340	0.43 252

MM-Stereo_test1	0.63 322	0.64 275	2.51 348	0.54 449	0.37 373	0.44 123	0.28 302	0.68 231	0.59 218	0.43 183	0.33 157	0.26 138	0.25 180	0.89 310	0.52 302	0.10 131	1.84 567	0.10 176	0.09 98	0.41 522	1.40 541

Pointernet	0.37 75	0.31 54	1.91 158	0.25 75	0.37 373	0.47 151	0.15 47	0.67 226	0.52 153	0.23 53	0.30 130	0.28 157	0.20 115	0.32 37	0.23 41	0.10 131	0.24 324	0.07 1	0.13 243	0.10 85	0.51 307

Wz-Net-LNSev	0.66 361	1.30 488	2.81 467	0.35 276	0.37 373	0.80 485	0.48 474	0.91 399	0.87 495	0.63 402	0.70 445	0.80 466	0.59 459	0.67 229	0.68 375	0.15 408	0.14 226	0.12 301	0.12 221	0.24 340	0.38 215

OMP-Stereo	0.64 332	0.87 371	2.38 266	0.56 460	0.37 373	0.60 313	0.26 270	0.75 262	0.71 358	0.65 429	0.60 369	0.68 408	0.32 266	2.07 526	1.18 484	0.11 229	0.08 52	0.12 301	0.09 98	0.17 209	0.28 146

S-Stereo	0.82 448	0.73 315	3.79 567	0.40 359	0.37 373	0.70 431	0.69 541	1.00 469	1.03 545	0.63 402	0.92 521	0.82 475	0.59 459	2.35 550	0.71 386	0.18 462	0.22 314	0.17 464	0.18 343	0.30 428	0.67 391

ADCS	1.14 544	2.02 584	3.36 531	0.43 387	0.37 373	0.96 530	0.81 555	1.12 541	1.17 566	1.25 565	0.98 531	1.08 548	0.92 540	1.41 410	4.97 614	0.23 516	0.21 311	0.22 512	0.23 401	0.40 515	0.67 391

NLCA_NET_v2_RVC	0.62 308	1.15 448	3.11 511	0.39 346	0.37 373	0.60 313	0.28 302	0.87 366	0.64 265	0.63 402	0.56 337	0.71 428	0.45 379	1.08 351	0.52 302	0.15 408	0.12 191	0.14 398	0.15 290	0.18 234	0.25 125
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PWCDC_ROB	0.83 454	1.57 544	2.63 397	0.48 411	0.37 373	0.78 478	0.29 330	1.04 501	1.36 579	0.63 402	2.05 584	0.64 377	0.70 499	1.10 353	1.20 488	0.33 551	0.14 226	0.15 427	0.12 221	0.63 565	0.46 278

CroCo-Stereo Lap2	0.38 80	0.91 390	2.02 182	0.33 228	0.38 382	0.23 4	0.21 141	0.63 209	0.51 141	0.23 53	0.28 116	0.29 165	0.23 152	0.34 49	0.28 107	0.10 131	0.09 108	0.10 176	0.08 67	0.22 317	0.15 44

CSAN	1.38 564	1.74 567	4.12 582	0.53 442	0.38 382	1.06 544	1.15 585	1.29 565	1.12 558	1.19 552	1.90 581	1.04 541	1.44 572	5.92 620	2.82 585	0.26 533	0.22 314	0.24 526	0.25 414	0.35 477	0.54 329

FC-DCNN v2	1.65 584	0.85 364	3.39 536	0.46 404	0.39 384	2.02 596	0.66 532	1.94 601	1.84 599	2.81 613	2.99 608	4.39 613	3.25 609	2.81 589	2.75 582	0.29 545	0.26 336	0.31 546	0.30 447	0.33 453	0.91 472

Nwc_Net	0.75 420	1.10 434	2.96 490	0.42 374	0.39 384	0.77 472	0.39 428	1.06 522	0.73 372	0.65 429	1.00 535	0.99 529	0.74 508	1.43 412	0.99 453	0.24 523	0.15 244	0.23 520	0.26 422	0.27 396	0.30 161

ADCP+	1.03 529	1.68 561	3.83 572	0.35 276	0.39 384	1.05 541	0.79 554	0.94 417	0.86 489	0.69 448	0.68 427	0.85 489	1.53 581	1.02 332	4.56 611	0.13 332	0.12 191	0.16 447	0.15 290	0.28 409	0.44 268

CC-Net-ROB	0.95 509	1.57 544	2.93 486	0.90 523	0.39 384	0.87 510	0.44 458	1.12 541	0.83 467	0.59 357	0.69 432	0.64 377	0.50 419	2.73 583	0.93 436	0.97 592	0.40 370	0.87 591	0.29 437	0.61 564	0.66 386

FC-DCNN	1.60 582	0.85 364	3.44 547	0.46 404	0.39 384	1.96 590	0.66 532	1.72 592	1.70 592	2.75 612	2.91 607	4.20 609	3.15 608	2.72 581	2.66 577	0.30 546	0.26 336	0.31 546	0.30 447	0.33 453	0.91 472

DPSNet	1.02 524	0.72 312	2.84 473	0.60 467	0.39 384	1.08 546	0.75 548	1.41 576	1.14 561	0.74 472	0.69 432	1.05 544	1.67 583	2.09 532	2.22 562	0.27 537	0.61 412	0.20 501	0.50 537	0.48 546	1.03 500

MLG-Stereo_test3	0.31 28	0.44 183	1.03 30	0.48 411	0.40 390	0.36 58	0.13 12	0.39 30	0.46 106	0.28 105	0.19 40	0.17 57	0.12 6	0.25 7	0.18 2	0.09 62	0.53 397	0.08 65	0.06 8	0.09 62	0.45 273

HGLStereo	0.61 287	1.20 462	2.59 379	0.36 295	0.40 390	0.65 398	0.30 346	0.87 366	0.67 293	0.60 368	0.70 445	0.69 419	0.56 443	1.07 350	0.59 335	0.14 376	0.13 208	0.13 362	0.12 221	0.23 333	0.23 112

MFN_U_SF_DS_RVC	1.08 539	2.01 582	2.56 371	0.49 424	0.40 390	1.49 568	0.96 568	1.02 487	0.95 528	0.85 508	0.94 523	1.06 545	0.59 459	2.92 594	1.15 481	0.43 562	0.74 441	0.32 550	0.55 557	0.74 573	1.35 535

stereogan	0.74 409	0.68 290	2.82 469	0.40 359	0.40 390	1.05 541	0.42 442	0.99 459	0.96 530	0.78 489	0.86 508	1.15 560	0.73 504	1.57 439	0.56 322	0.20 490	0.19 287	0.20 501	0.16 312	0.37 491	0.34 189

RTSC	0.84 456	1.40 517	2.67 419	0.50 430	0.40 390	0.83 496	0.33 382	1.11 538	1.14 561	0.93 521	0.82 496	0.84 483	0.58 456	1.34 400	1.82 539	0.18 462	0.49 387	0.14 398	0.30 447	0.46 541	0.42 244

PWC_ROB	0.81 444	1.41 518	2.60 386	0.41 370	0.40 390	0.63 369	0.31 357	1.04 501	0.99 540	0.92 517	1.29 558	0.78 455	0.68 492	1.65 457	1.50 515	0.19 479	0.12 191	0.18 484	0.13 243	0.51 551	0.54 329

YMNet	0.66 361	0.98 406	2.12 209	0.42 374	0.41 396	0.86 503	0.43 449	0.92 406	0.76 407	0.75 475	0.81 493	0.83 480	0.46 390	0.87 300	1.07 467	0.19 479	0.22 314	0.20 501	0.17 330	0.42 525	0.39 223

YMNet_1	0.66 361	0.98 406	2.12 209	0.42 374	0.41 396	0.86 503	0.43 449	0.92 406	0.76 407	0.75 475	0.81 493	0.83 480	0.46 390	0.87 300	1.07 467	0.19 479	0.22 314	0.20 501	0.17 330	0.42 525	0.39 223

MyStereo07	0.56 236	0.68 290	2.42 286	0.30 167	0.41 396	0.61 333	0.31 357	0.58 175	0.72 367	1.17 550	0.26 104	0.20 86	0.27 207	1.28 393	0.28 107	0.09 62	0.59 410	0.12 301	0.21 384	0.16 186	0.48 288

MyStereo04	0.57 243	0.68 290	2.66 411	0.30 167	0.41 396	0.61 333	0.31 357	0.88 374	0.80 446	0.48 214	0.37 182	0.54 323	0.42 349	0.61 198	0.71 386	0.09 62	0.59 410	0.12 301	0.21 384	0.16 186	0.48 288

FCDSN-DC	1.45 570	1.12 438	3.30 528	0.48 411	0.41 396	1.13 550	0.60 515	1.17 555	1.28 572	2.25 601	2.85 604	3.65 606	3.34 611	2.58 570	2.44 569	0.31 548	0.26 336	0.31 546	0.30 447	0.37 491	0.78 435
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
Gwc-CoAtRS	0.41 104	0.37 123	2.06 191	0.28 127	0.41 396	0.48 157	0.19 101	0.64 215	0.49 123	0.45 196	0.39 195	0.57 343	0.26 192	0.37 66	0.28 107	0.09 62	0.19 287	0.09 114	0.31 455	0.11 99	0.25 125

acv_ft	0.57 243	0.87 371	2.45 317	0.33 228	0.41 396	0.63 369	0.29 330	0.86 357	0.73 372	0.64 413	0.59 360	0.69 419	0.45 379	0.47 117	0.68 375	0.11 229	0.10 142	0.10 176	0.09 98	0.43 530	0.39 223

MFN_U_SF_RVC	1.57 580	2.56 616	3.30 528	0.66 490	0.41 396	1.15 552	0.51 484	1.27 562	1.35 578	1.61 588	1.20 553	1.43 576	0.97 546	1.80 483	2.10 552	1.88 616	1.79 565	1.97 620	2.14 621	1.61 607	1.76 562

MSC_U_SF_DS_RVC	1.40 565	2.04 587	3.02 501	0.58 465	0.41 396	2.15 599	1.00 575	1.31 568	1.29 573	1.05 535	1.10 547	1.29 568	0.91 537	3.07 597	1.34 502	1.65 613	0.84 462	0.68 583	0.88 601	1.55 606	1.91 564

AF-Net	0.76 425	1.14 442	2.74 451	0.42 374	0.41 396	0.70 431	0.41 435	1.07 526	0.94 522	0.73 465	1.05 544	1.04 541	0.86 530	1.23 381	1.00 456	0.23 516	0.15 244	0.25 531	0.18 343	0.32 448	0.35 196

RYNet	0.77 433	0.91 390	2.36 261	0.37 308	0.41 396	0.88 512	0.44 458	0.99 459	0.88 499	0.65 429	0.54 312	0.92 509	0.61 470	2.70 580	1.23 494	0.15 408	0.14 226	0.17 464	0.14 266	0.27 396	0.55 336

PA-Net	0.93 504	1.36 507	4.14 583	0.64 482	0.41 396	0.70 431	0.53 491	0.91 399	0.88 499	0.53 282	0.60 369	0.70 425	0.54 435	2.40 557	2.57 575	0.17 448	0.28 345	0.19 491	0.28 433	0.25 362	0.48 288
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
111111	0.39 85	0.28 17	0.93 15	0.33 228	0.42 408	0.43 114	0.13 12	0.48 97	0.39 60	0.24 63	0.31 141	0.18 69	0.17 56	0.43 102	0.23 41	0.09 62	1.32 523	0.08 65	0.06 8	0.25 362	1.00 494

MLG-Stereo	0.38 80	0.43 170	1.46 92	0.24 61	0.42 408	0.44 123	0.13 12	0.42 51	0.51 141	0.27 98	0.14 8	0.17 57	0.13 16	0.35 59	0.18 2	0.08 29	1.45 542	0.08 65	0.06 8	0.09 62	0.47 280

AIO-test2	0.60 279	1.55 540	2.73 448	0.63 478	0.42 408	0.50 172	0.23 201	0.84 332	0.73 372	0.34 138	0.53 292	0.37 210	0.22 134	0.70 241	0.32 155	0.75 581	0.16 259	0.13 362	0.17 330	0.21 300	0.47 280

RAFT_R40	0.55 228	0.31 54	2.44 299	0.57 464	0.42 408	0.62 355	0.52 488	0.58 175	0.66 280	0.56 313	0.54 312	0.54 323	0.50 419	1.56 434	0.53 310	0.11 229	0.07 13	0.12 301	0.10 135	0.16 186	0.10 8

NLCSM	0.71 392	1.29 486	2.40 276	0.38 328	0.43 412	0.70 431	0.54 494	1.14 548	0.68 320	0.56 313	0.77 484	0.85 489	0.54 435	1.83 492	0.74 399	0.17 448	0.17 272	0.17 464	0.20 372	0.30 428	0.36 204

CFNet-RSSM	0.44 133	0.36 110	2.38 266	0.28 127	0.43 412	0.53 210	0.20 115	0.86 357	0.52 153	0.44 192	0.36 176	0.53 316	0.26 192	0.40 82	0.27 94	0.09 62	0.08 52	0.09 114	0.38 505	0.10 85	0.22 103

aanetorigin	0.81 444	1.03 418	2.64 406	0.44 392	0.44 414	0.59 298	1.00 575	0.59 184	0.70 344	1.54 586	1.22 555	0.82 475	1.08 554	1.06 341	1.07 467	0.18 462	0.15 244	0.17 464	0.21 384	0.53 555	0.65 383

XQC	0.84 456	1.32 490	2.61 391	0.78 512	0.44 414	0.89 516	0.53 491	1.16 552	1.07 552	0.85 508	0.69 432	0.92 509	0.73 504	1.40 406	1.44 512	0.24 523	0.35 356	0.23 520	0.26 422	0.45 537	0.39 223

DRN-Test	0.71 392	0.79 344	2.83 471	0.40 359	0.44 414	0.80 485	0.41 435	1.07 526	0.83 467	0.82 502	0.64 405	0.68 408	0.57 448	1.78 478	0.79 414	0.16 427	0.13 208	0.17 464	0.16 312	0.24 340	0.51 307

GwcNet	0.76 425	1.09 429	3.68 562	0.38 328	0.45 417	0.81 489	0.45 462	0.91 399	0.89 504	0.63 402	0.77 484	0.82 475	0.51 423	1.64 454	0.85 427	0.17 448	0.16 259	0.15 427	0.15 290	0.33 453	0.34 189

RP	0.74 409	1.01 412	2.48 336	0.44 392	0.45 417	0.66 411	0.45 462	0.95 431	0.87 495	0.70 452	0.95 526	0.99 529	0.82 522	1.55 432	0.82 423	0.26 533	0.19 287	0.23 520	0.20 372	0.34 463	0.38 215

RGC	0.78 435	1.10 434	2.55 367	0.45 399	0.45 417	0.73 447	0.40 433	1.00 469	0.75 398	0.75 475	1.04 542	1.02 536	0.73 504	1.74 468	1.15 481	0.24 523	0.19 287	0.28 536	0.26 422	0.31 438	0.38 215

NCC-stereo	0.88 476	1.22 469	2.97 491	0.60 467	0.45 417	1.88 588	0.48 474	1.04 501	0.75 398	0.70 452	0.85 503	0.93 514	0.84 525	1.81 485	1.51 518	0.28 540	0.19 287	0.23 520	0.31 455	0.27 396	0.35 196

Abc-Net	0.88 476	1.22 469	2.97 491	0.60 467	0.45 417	1.88 588	0.48 474	1.04 501	0.75 398	0.70 452	0.85 503	0.93 514	0.84 525	1.81 485	1.51 518	0.28 540	0.19 287	0.23 520	0.31 455	0.27 396	0.35 196
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
StereoDRNet	0.71 392	1.24 475	2.56 371	0.42 374	0.45 417	0.73 447	0.46 468	0.98 450	0.81 454	0.77 481	0.56 337	0.74 438	0.48 408	1.69 463	0.91 435	0.15 408	0.14 226	0.15 427	0.15 290	0.26 382	0.51 307

MDST_ROB	1.28 555	0.53 229	3.84 574	0.55 451	0.45 417	4.06 614	0.60 515	1.36 571	0.89 504	2.18 598	1.17 550	0.98 526	0.72 501	4.28 613	2.12 554	0.20 490	0.16 259	0.19 491	0.17 330	0.20 288	0.84 456

IGEV-Stereo+	0.48 167	0.32 72	1.43 88	0.26 94	0.46 424	0.30 23	0.13 12	0.32 7	0.57 199	0.80 492	0.24 87	0.19 77	0.19 98	0.57 177	0.46 267	0.10 131	1.36 526	0.08 65	0.22 396	0.46 541	1.04 501

ccnet	0.77 433	0.61 262	2.01 177	0.40 359	0.46 424	1.05 541	0.59 511	1.02 487	0.74 392	0.90 514	0.97 528	0.82 475	0.89 535	1.68 462	1.16 483	0.32 549	0.26 336	0.32 550	0.28 433	0.35 477	0.47 280

RASNet	0.69 381	1.05 423	2.59 379	0.37 308	0.47 426	0.66 411	0.33 382	0.82 312	0.76 407	0.51 263	0.65 412	0.93 514	0.62 472	2.20 541	0.80 416	0.14 376	0.09 108	0.09 114	0.11 183	0.18 234	0.37 206

DANet	0.85 465	0.68 290	2.41 282	1.18 556	0.48 427	0.77 472	1.23 593	0.93 411	1.53 586	0.90 514	0.72 465	0.97 525	0.57 448	1.86 499	1.05 462	0.18 462	0.16 259	0.19 491	0.16 312	0.26 382	0.67 391
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
PASM	0.82 448	1.00 409	2.68 426	0.52 438	0.48 427	0.65 398	0.59 511	0.83 323	0.89 504	0.82 502	0.73 467	0.89 505	0.68 492	2.39 556	0.73 394	0.35 554	0.37 359	0.36 557	0.41 515	0.45 537	0.51 307

ours_stereo	0.37 75	0.67 281	1.63 112	0.30 167	0.50 429	0.35 53	0.22 162	0.41 42	0.38 50	0.21 38	0.32 153	0.23 107	0.17 56	0.47 117	0.22 22	0.08 29	0.09 108	0.10 176	0.08 67	0.24 340	0.77 428

AE-Stereo	0.71 392	0.32 72	2.44 299	0.44 392	0.50 429	0.58 278	0.23 201	1.08 529	0.67 293	0.67 438	0.51 276	0.47 287	0.24 160	0.63 207	0.32 155	0.09 62	2.15 592	0.11 244	0.45 522	0.22 317	2.01 569

CES	0.33 34	0.32 72	1.46 92	0.25 75	0.50 429	0.40 83	0.20 115	0.48 97	0.48 118	0.22 48	0.29 121	0.26 138	0.19 98	0.35 59	0.22 22	0.09 62	0.07 13	0.08 65	0.05 1	0.16 186	0.54 329

RAFT-Stereo-weight	0.46 147	0.37 123	1.60 109	0.29 147	0.51 432	0.57 267	0.22 162	0.84 332	0.67 293	0.48 214	0.38 189	0.36 205	0.17 56	0.39 75	0.27 94	0.09 62	1.28 515	0.09 114	0.07 43	0.09 62	0.41 239

222	1.02 524	0.60 256	1.95 165	0.29 147	0.51 432	0.62 355	0.24 227	1.09 531	0.86 489	0.64 413	0.67 424	0.47 287	0.42 349	1.86 499	6.73 621	0.13 332	1.21 502	0.11 244	0.32 464	0.17 209	1.44 544

DeepPrunerF	0.92 497	1.33 495	3.41 543	0.46 404	0.51 432	0.64 382	0.49 481	1.16 552	2.62 608	0.65 429	0.61 377	0.65 382	0.62 472	2.23 542	1.31 500	0.23 516	0.19 287	0.30 545	0.28 433	0.39 508	0.34 189

TCMNet	0.72 402	1.15 448	2.78 460	0.51 436	0.52 435	0.73 447	0.39 428	0.94 417	0.78 425	0.60 368	0.68 427	0.63 369	0.46 390	1.71 464	0.72 390	0.18 462	0.19 287	0.23 520	0.18 343	0.40 515	0.56 340

fffy	0.39 85	0.67 281	1.57 103	0.45 399	0.52 435	0.37 62	0.22 162	0.45 73	0.35 30	0.21 38	0.30 130	0.26 138	0.20 115	0.45 108	0.24 52	0.08 29	0.29 346	0.10 176	0.08 67	0.25 362	0.77 428

ACVNet-DCA	0.67 367	0.73 315	2.43 291	0.67 493	0.52 435	0.76 462	0.24 227	0.81 303	0.83 467	0.77 481	0.39 195	0.25 127	0.38 302	0.70 241	0.22 22	0.10 131	2.13 588	0.11 244	0.09 98	0.16 186	1.18 511

xx1	0.71 392	0.73 315	2.43 291	0.67 493	0.52 435	0.76 462	0.24 227	0.85 346	1.05 549	0.77 481	0.39 195	0.46 278	0.37 292	0.70 241	0.22 22	0.10 131	2.13 588	0.12 301	0.41 515	0.16 186	1.18 511

1test111	0.72 402	0.73 315	2.43 291	0.67 493	0.52 435	0.76 462	0.24 227	0.81 303	0.83 467	0.77 481	0.39 195	0.25 127	0.38 302	1.03 334	0.75 401	0.10 131	2.13 588	0.11 244	0.09 98	0.16 186	1.18 511

cc1	0.74 409	0.73 315	2.43 291	0.67 493	0.52 435	0.76 462	0.24 227	0.85 346	1.05 549	0.77 481	0.39 195	0.25 127	0.38 302	0.70 241	0.22 22	0.10 131	2.13 588	0.11 244	0.09 98	0.25 362	2.20 585

SHD	0.84 456	1.14 442	2.54 359	0.80 515	0.52 435	0.76 462	0.34 391	1.16 552	1.29 573	1.11 542	0.85 503	0.98 526	0.74 508	1.25 387	1.48 514	0.22 508	0.37 359	0.20 501	0.27 431	0.36 483	0.41 239

IGEV-Stereo++	0.58 251	0.29 29	1.66 116	0.37 308	0.53 442	0.47 151	0.13 12	0.54 148	0.37 42	1.02 532	0.25 95	0.17 57	0.22 134	1.04 337	0.27 94	0.08 29	1.98 578	0.08 65	0.06 8	0.17 209	1.92 565

RAFT	0.62 308	1.35 502	2.26 243	0.62 475	0.53 442	0.47 151	0.35 401	0.70 244	0.58 207	0.50 251	0.50 272	0.79 458	0.40 324	0.49 143	0.36 191	0.11 229	0.79 447	0.14 398	0.13 243	0.52 554	0.72 413

AnyNet_C01	1.20 548	1.89 574	4.25 588	0.55 451	0.54 444	1.57 572	1.39 600	1.10 534	1.13 559	1.19 552	1.34 565	1.15 560	1.11 556	1.73 466	2.89 586	0.26 533	0.24 324	0.28 536	0.24 405	0.50 549	0.68 396

AnyNet_C32	1.08 539	1.76 568	3.01 499	0.50 430	0.54 444	1.17 554	1.16 587	0.97 442	0.95 528	1.11 542	0.98 531	0.87 498	0.93 542	1.57 439	4.11 608	0.22 508	0.20 302	0.25 531	0.25 414	0.40 515	0.68 396

SST-Stereo	0.56 236	0.30 45	2.44 299	0.71 503	0.55 446	0.62 355	0.65 530	0.57 171	0.67 293	0.59 357	0.53 292	0.51 306	0.59 459	1.57 439	0.31 144	0.12 283	0.07 13	0.12 301	0.10 135	0.17 209	0.11 15

PFNet	0.62 308	0.42 158	2.69 433	0.43 387	0.55 446	0.62 355	0.27 289	0.64 215	0.72 367	0.61 378	0.56 337	0.45 269	0.33 272	1.86 499	1.12 476	0.28 540	0.09 108	0.12 301	0.16 312	0.26 382	0.27 140

PSMNet-RUCA	0.64 332	1.12 438	2.61 391	0.59 466	0.56 448	0.64 382	0.37 412	0.89 383	0.72 367	0.53 282	0.68 427	0.53 316	0.43 362	0.61 198	0.46 267	0.35 554	0.19 287	0.44 570	0.29 437	0.49 548	0.35 196

testlalala2	0.48 167	0.34 94	2.53 354	0.65 485	0.56 448	0.57 267	0.20 115	0.84 332	0.63 255	0.42 175	0.54 312	0.45 269	0.21 125	0.30 20	0.26 84	0.10 131	0.13 208	0.09 114	0.29 437	0.12 112	0.31 170

NaN_ROB	1.25 552	1.46 530	3.84 574	0.54 449	0.56 448	1.12 549	0.99 571	1.05 509	1.03 545	1.10 540	0.87 510	0.77 450	1.07 553	5.85 619	2.98 587	0.16 427	0.23 322	0.16 447	0.24 405	0.28 409	0.66 386

PWCK	1.62 583	2.32 607	4.27 589	1.11 550	0.56 448	1.81 585	1.84 607	1.55 583	1.54 587	1.45 579	1.81 577	1.82 586	1.38 569	3.34 602	2.14 556	1.09 599	0.57 407	0.98 596	0.59 569	1.50 605	0.79 438

ELAS_RVC	1.51 576	0.88 375	3.36 531	0.63 478	0.56 448	1.53 570	2.73 614	1.53 581	1.76 595	2.26 602	2.21 591	2.10 590	3.07 607	2.08 529	2.52 571	0.42 559	0.42 373	0.42 566	0.37 501	0.51 551	0.84 456
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
raft_robust	0.68 374	1.24 475	2.42 286	0.30 167	0.57 453	0.53 210	0.25 253	0.95 431	0.79 438	0.49 231	0.46 232	1.12 555	0.74 508	1.50 425	0.61 348	0.09 62	0.62 417	0.10 176	0.30 447	0.26 382	0.30 161

RTS	1.29 556	1.59 548	6.48 638	0.63 478	0.57 453	1.59 574	0.90 564	1.15 549	1.44 581	1.20 557	1.31 561	1.10 553	0.87 533	2.67 577	2.27 565	0.21 501	0.38 363	0.19 491	0.20 372	0.46 541	0.68 396

RTSA	1.29 556	1.59 548	6.48 638	0.63 478	0.57 453	1.59 574	0.90 564	1.15 549	1.44 581	1.20 557	1.31 561	1.10 553	0.87 533	2.67 577	2.27 565	0.21 501	0.38 363	0.19 491	0.20 372	0.46 541	0.68 396

ELAS	1.52 577	0.92 395	2.91 484	0.62 475	0.57 453	3.13 607	2.21 611	1.67 590	1.58 589	2.42 605	2.43 594	1.87 587	2.49 602	1.85 497	2.70 579	0.42 559	0.43 376	0.41 564	0.40 510	0.51 551	0.85 461
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
11t1	0.60 279	0.49 206	2.19 225	0.35 276	0.58 457	0.48 157	0.21 141	0.72 252	0.73 372	0.49 231	0.47 238	0.35 203	0.34 280	0.61 198	0.71 386	0.12 283	1.26 512	0.10 176	0.29 437	0.16 186	1.22 520

UDG	0.86 468	1.57 544	2.80 463	0.68 499	0.59 458	0.78 478	0.38 422	0.97 442	0.74 392	0.63 402	0.70 445	1.01 533	0.68 492	1.02 332	1.22 493	0.45 564	0.34 355	0.89 592	0.51 542	0.73 572	0.58 352

test-3	0.58 251	0.43 170	2.44 299	0.52 438	0.59 458	0.46 138	0.23 201	0.77 272	0.49 123	0.52 273	0.29 121	0.44 257	0.22 134	0.59 186	0.97 442	0.08 29	1.27 513	0.10 176	0.35 489	0.29 419	0.62 369

test_1	0.58 251	0.43 170	2.44 299	0.52 438	0.59 458	0.46 138	0.23 201	0.77 272	0.49 123	0.51 263	0.29 121	0.44 257	0.22 134	0.59 186	0.97 442	0.08 29	1.27 513	0.10 176	0.35 489	0.29 419	0.63 375

test_3	0.59 269	0.44 183	2.44 299	0.53 442	0.59 458	0.48 157	0.30 346	0.79 288	0.52 153	0.51 263	0.30 130	0.45 269	0.22 134	0.59 186	0.97 442	0.08 29	1.25 508	0.11 244	0.35 489	0.30 428	0.62 369

PDISCO_ROB	0.84 456	1.46 530	2.84 473	0.65 485	0.59 458	1.17 554	0.48 474	1.19 557	1.08 554	0.67 438	0.72 465	1.00 532	0.61 470	1.24 383	1.05 462	0.38 556	0.18 281	0.28 536	0.24 405	0.58 559	0.44 268

GCAP-BAT	0.78 435	0.38 133	2.37 263	0.98 535	0.60 463	0.77 472	0.22 162	1.13 545	0.51 141	0.80 492	0.90 518	0.81 470	0.25 180	0.77 271	0.88 431	0.10 131	1.94 575	0.09 114	0.50 537	0.17 209	1.35 535

gcap-zeroshot	0.52 201	0.86 369	2.38 266	0.32 206	0.60 463	0.70 431	0.20 115	0.78 279	0.58 207	0.44 192	0.36 176	0.81 470	0.24 160	0.53 161	0.30 125	0.10 131	0.35 356	0.09 114	0.31 455	0.09 62	0.40 230

ff7	0.65 341	0.58 248	2.09 198	0.39 346	0.60 463	0.56 244	0.23 201	0.49 104	0.62 243	1.00 527	0.24 87	0.20 86	0.24 160	0.71 250	0.24 52	0.09 62	2.09 580	0.10 176	0.18 343	0.24 340	2.22 587

ffff	0.65 341	0.58 248	2.09 198	0.39 346	0.60 463	0.56 244	0.23 201	0.49 104	0.62 243	1.00 527	0.24 87	0.20 86	0.24 160	0.71 250	0.24 52	0.09 62	2.09 580	0.10 176	0.18 343	0.24 340	2.22 587

11t	0.65 341	0.58 248	2.09 198	0.39 346	0.60 463	0.56 244	0.23 201	0.49 104	0.62 243	1.00 527	0.24 87	0.20 86	0.24 160	0.71 250	0.24 52	0.09 62	2.09 580	0.10 176	0.18 343	0.24 340	2.22 587

1111x	1.06 532	0.79 344	3.29 527	0.33 228	0.60 463	0.64 382	0.33 382	1.10 534	0.92 512	0.59 357	0.69 432	0.59 351	0.47 401	2.64 575	4.61 612	0.12 283	1.38 529	0.11 244	0.49 534	0.18 234	1.30 531

TestStereo1	0.59 269	1.21 464	2.63 397	0.40 359	0.60 463	0.56 244	0.34 391	0.82 312	0.73 372	0.45 196	0.63 392	0.36 205	0.42 349	0.66 225	0.42 238	0.10 131	0.32 350	0.12 301	0.10 135	0.34 463	0.52 315

ccc-4	0.65 341	0.58 248	2.09 198	0.39 346	0.60 463	0.56 244	0.23 201	0.49 104	0.62 243	1.00 527	0.24 87	0.20 86	0.24 160	0.71 250	0.24 52	0.09 62	2.09 580	0.10 176	0.18 343	0.24 340	2.22 587

SA-5K	0.59 269	1.21 464	2.63 397	0.40 359	0.60 463	0.56 244	0.34 391	0.82 312	0.73 372	0.45 196	0.63 392	0.36 205	0.42 349	0.66 225	0.42 238	0.10 131	0.32 350	0.12 301	0.10 135	0.34 463	0.52 315

LL-Strereo	0.85 465	1.73 564	3.06 509	0.37 308	0.61 472	0.54 221	0.33 382	1.01 479	0.76 407	0.69 448	0.58 355	0.85 489	0.78 517	2.65 576	0.54 315	0.14 376	0.58 409	0.14 398	0.12 221	0.42 525	1.05 502

x	0.65 341	0.62 269	2.12 209	0.36 295	0.61 472	0.48 157	0.24 227	0.80 294	0.89 504	0.50 251	0.56 337	0.44 257	0.36 286	0.62 206	0.80 416	0.11 229	1.44 538	0.11 244	0.39 509	0.16 186	1.34 534

Sa-1000	0.61 287	1.07 425	2.71 441	0.32 206	0.61 472	0.61 333	0.31 357	1.00 469	0.76 407	0.53 282	0.83 498	0.43 242	0.33 272	0.69 238	0.30 125	0.10 131	0.52 395	0.13 362	0.28 433	0.29 419	0.29 152

tt1	0.74 409	0.73 315	2.34 259	0.67 493	0.63 475	0.75 457	0.24 227	0.85 346	0.96 530	0.81 496	0.38 189	0.26 138	0.35 282	0.64 214	0.22 22	0.10 131	2.16 593	0.11 244	0.09 98	0.25 362	2.19 582

SA	0.61 287	1.14 442	2.79 462	0.32 206	0.63 475	0.57 267	0.30 346	0.97 442	0.78 425	0.43 183	0.63 392	0.39 220	0.46 390	0.70 241	0.31 144	0.10 131	0.44 377	0.13 362	0.32 464	0.31 438	0.51 307

iRaft-Stereo_5w	0.65 341	1.35 502	2.21 232	0.30 167	0.63 475	0.49 162	0.28 302	0.78 279	0.64 265	0.41 167	0.61 377	0.62 365	0.46 390	1.79 482	0.48 280	0.10 131	0.25 333	0.11 244	0.12 221	0.40 515	0.94 481

Consistency-Raft	0.92 497	1.21 464	3.50 550	0.98 535	0.63 475	0.77 472	0.54 494	1.02 487	1.01 542	0.62 391	1.03 540	0.65 382	1.04 551	0.81 292	1.36 506	0.45 564	0.47 383	0.51 574	0.59 569	0.65 567	0.47 280

MC-Stereo	0.58 251	0.37 123	2.00 175	0.88 520	0.64 479	0.54 221	0.19 101	0.46 81	0.39 60	0.58 338	0.39 195	0.27 150	0.27 207	0.71 250	0.32 155	0.09 62	1.20 499	0.09 114	0.16 312	0.22 317	1.92 565

qqq	0.65 341	0.63 271	2.10 205	0.30 167	0.64 479	0.46 138	0.27 289	0.81 303	0.83 467	0.48 214	0.56 337	0.46 278	0.37 292	1.03 334	0.75 401	0.11 229	1.41 534	0.12 301	0.41 515	0.16 186	1.18 511

test_5	0.61 287	1.25 478	2.76 456	0.39 346	0.64 479	0.58 278	0.35 401	0.85 346	0.66 280	0.49 231	0.56 337	0.55 332	0.40 324	0.79 282	0.32 155	0.10 131	0.19 287	0.12 301	0.12 221	0.33 453	0.85 461

mms	0.39 85	0.63 271	1.31 71	0.34 253	0.65 482	0.32 32	0.22 162	0.39 30	0.39 60	0.27 98	0.31 141	0.23 107	0.17 56	0.57 177	0.22 22	0.08 29	0.21 311	0.10 176	0.08 67	0.24 340	1.16 510

G-Net	1.02 524	0.70 302	3.23 519	0.60 467	0.66 483	2.00 594	0.71 544	0.78 279	0.70 344	1.14 546	2.53 596	1.29 568	1.01 549	1.47 421	1.74 530	0.25 529	0.24 324	0.24 526	0.26 422	0.37 491	0.40 230

ProNet	0.46 147	0.60 256	1.85 143	0.35 276	0.67 484	0.49 162	0.25 253	0.53 137	0.57 199	0.21 38	0.24 87	0.22 98	0.20 115	0.52 153	0.22 22	0.09 62	0.47 383	0.10 176	0.09 98	0.23 333	1.33 532

xxxx	0.97 516	0.64 275	2.14 216	0.30 167	0.67 484	0.64 382	0.24 227	1.09 531	0.91 510	0.57 332	0.65 412	0.58 347	0.39 317	1.57 439	5.49 617	0.13 332	1.38 529	0.11 244	0.32 464	0.17 209	1.41 542

test_xeample	0.98 518	0.65 279	2.12 209	0.29 147	0.67 484	0.60 313	0.28 302	1.08 529	0.85 482	0.62 391	0.70 445	0.44 257	0.41 336	1.95 514	5.45 616	0.12 283	1.33 524	0.11 244	0.31 455	0.18 234	1.42 543

model_zeroshot	0.75 420	0.94 400	2.48 336	1.88 595	0.68 487	0.72 443	0.22 162	1.01 479	0.51 141	1.10 540	0.35 172	0.63 369	0.20 115	0.78 278	0.32 155	0.12 283	1.97 577	0.10 176	0.23 401	0.12 112	0.56 340

ADCPNet	1.07 535	1.37 512	4.54 598	0.38 328	0.68 487	1.36 561	0.64 526	0.93 411	0.83 467	0.79 490	0.82 496	1.08 548	1.18 561	1.30 396	2.68 578	0.21 501	0.69 430	0.21 507	0.95 604	0.30 428	0.54 329

DDUNet	0.90 491	1.63 556	2.77 458	0.77 509	0.69 489	0.83 496	0.44 458	0.90 392	0.70 344	0.68 444	0.76 480	0.92 509	0.54 435	1.14 364	1.35 504	0.61 572	0.37 359	0.96 594	0.52 544	0.77 578	0.67 391

SPS-STEREO	1.22 549	1.65 558	3.41 543	0.66 490	0.69 489	1.01 534	0.68 539	1.10 534	0.96 530	1.40 576	1.25 556	1.46 578	1.08 554	2.05 524	2.24 563	0.66 577	0.61 412	0.58 576	0.57 565	0.66 568	1.65 557
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MLG-Stereo_test2	0.46 147	0.49 206	1.77 125	0.79 513	0.70 491	0.63 369	0.12 4	0.37 24	0.48 118	0.39 160	0.15 13	0.24 118	0.10 1	0.46 112	0.20 7	0.16 427	1.21 502	0.08 65	0.06 8	0.09 62	0.66 386

MADNet+	1.44 568	2.19 594	6.00 630	0.89 521	0.70 491	1.58 573	1.11 580	1.56 585	1.30 575	0.89 512	1.03 540	1.25 565	1.12 557	3.29 601	2.80 583	0.48 567	0.57 407	0.39 561	0.36 499	0.63 565	0.69 404

NVStereoNet_ROB	1.45 570	1.62 553	3.59 558	1.09 545	0.70 491	0.86 503	0.67 537	1.19 557	1.51 585	1.20 557	4.05 616	1.61 583	1.94 593	2.97 596	2.07 551	0.67 578	0.69 430	0.55 575	0.70 580	0.57 558	0.67 391
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
ToySt	0.67 367	0.88 375	2.61 391	0.39 346	0.73 494	0.61 333	0.38 422	0.78 279	0.73 372	0.43 183	0.70 445	0.72 430	0.45 379	0.66 225	0.62 351	0.14 376	0.63 419	0.13 362	0.33 478	0.24 340	1.18 511

Occ-G	0.68 374	0.54 232	2.08 194	0.99 540	0.74 495	0.38 72	0.25 253	0.46 81	0.78 425	0.40 165	0.36 176	0.46 278	0.22 134	0.90 311	0.70 380	0.09 62	1.53 550	0.09 114	0.16 312	0.31 438	2.06 574

otaku	1.15 545	2.10 590	3.51 551	0.98 535	0.74 495	1.02 536	0.59 511	1.03 495	0.89 504	0.70 452	1.60 573	0.98 526	0.65 481	1.63 451	1.80 538	0.99 594	0.46 379	0.73 585	0.40 510	1.30 599	0.88 468

WAO-7	1.58 581	2.04 587	3.25 522	0.94 529	0.75 497	1.75 582	1.13 582	1.87 596	1.97 602	1.46 582	2.53 596	1.98 589	1.75 586	3.13 598	2.48 570	0.69 580	0.67 425	0.94 593	0.74 589	0.80 581	0.77 428

MSKI-zero shot	0.70 388	0.44 183	2.62 396	1.47 572	0.75 497	0.56 244	0.20 115	0.80 294	0.45 103	0.60 368	0.52 285	0.44 257	0.17 56	0.70 241	0.26 84	0.09 62	2.87 614	0.09 114	0.32 464	0.14 153	0.50 297

RAFT+CT+SA	0.60 279	1.25 478	2.49 342	0.38 328	0.75 497	0.55 235	0.34 391	0.83 323	0.68 320	0.39 160	0.55 323	0.44 257	0.29 241	0.75 266	0.28 107	0.09 62	0.24 324	0.11 244	0.51 542	0.30 428	0.74 420

test_xeample3	0.86 468	0.75 330	3.36 531	0.65 485	0.76 500	0.49 162	0.33 382	1.21 560	0.80 446	0.61 378	0.23 81	0.30 171	0.29 241	1.17 370	1.57 523	0.10 131	1.79 565	0.10 176	0.40 510	0.25 362	2.09 575

MFMNet_re	1.01 523	1.73 564	3.04 505	0.85 519	0.76 500	0.93 524	0.81 555	1.02 487	1.10 555	1.05 535	1.06 545	0.84 483	0.96 545	0.93 319	0.97 442	0.68 579	0.61 412	0.63 580	0.60 571	0.77 578	0.80 442

IGEVStereo-DCA	0.74 409	0.74 325	2.09 198	0.76 506	0.77 502	0.45 130	0.23 201	0.49 104	0.62 243	0.71 461	0.22 67	0.30 171	0.28 223	1.29 394	1.53 520	0.10 131	1.50 547	0.10 176	0.18 343	0.24 340	2.22 587

rrr	0.84 456	0.74 325	3.40 541	0.76 506	0.77 502	0.45 130	0.28 302	1.23 561	0.84 479	0.71 461	0.22 67	0.30 171	0.28 223	1.29 394	1.53 520	0.10 131	1.50 547	0.10 176	0.29 437	0.24 340	1.75 561

SAMSARA	1.11 541	1.35 502	2.60 386	1.34 562	0.77 502	1.67 579	1.41 603	1.47 579	0.99 540	1.54 586	0.89 515	1.44 577	0.90 536	1.88 505	1.71 526	0.25 529	0.55 403	0.22 512	0.34 485	0.39 508	0.50 297

AIO-Stereo-zeroshot1	0.94 506	0.84 359	3.40 541	1.46 571	0.78 505	1.37 563	0.70 543	1.11 538	0.68 320	0.80 492	1.29 558	1.09 551	0.59 459	1.16 367	1.01 458	0.14 376	0.53 397	0.11 244	0.46 527	0.31 438	0.86 464

RAFT-Stereo + iAFF	0.58 251	1.48 533	2.53 354	0.29 147	0.78 505	0.52 200	0.20 115	0.68 231	0.66 280	0.51 263	0.61 377	0.40 229	0.32 266	0.40 82	0.43 247	0.08 29	0.63 419	0.09 114	0.09 98	0.37 491	0.58 352

HH	0.79 439	0.52 225	2.72 443	1.45 569	0.80 507	0.91 520	0.23 201	0.76 265	0.76 407	0.64 413	0.55 323	0.87 498	0.41 336	0.94 320	0.45 261	0.09 62	1.20 499	0.10 176	0.09 98	0.16 186	2.16 579

HanStereo	0.79 439	0.52 225	2.72 443	1.45 569	0.80 507	0.91 520	0.23 201	0.76 265	0.76 407	0.64 413	0.55 323	0.87 498	0.41 336	0.94 320	0.45 261	0.09 62	1.20 499	0.10 176	0.09 98	0.16 186	2.16 579

AIO-Stereo-zeroshot	0.82 448	0.78 340	3.67 561	0.35 276	0.81 509	1.25 558	0.88 561	1.13 545	0.58 207	0.84 506	0.52 285	1.24 564	0.64 478	0.77 271	0.70 380	0.10 131	0.53 397	0.11 244	0.45 522	0.29 419	0.81 451

DDF-Stereo	0.65 341	0.33 84	1.69 121	0.67 493	0.82 510	0.37 62	0.20 115	0.50 122	0.52 153	0.34 138	0.17 27	0.78 455	0.23 152	0.68 234	1.03 459	0.20 490	1.66 561	0.09 114	0.34 485	0.34 463	2.03 571

SQANet	0.92 497	1.96 576	3.23 519	0.77 509	0.83 511	0.76 462	0.38 422	0.87 366	0.68 320	0.64 413	0.69 432	0.73 436	0.52 430	1.35 401	1.36 506	0.80 584	0.30 347	0.60 578	0.29 437	0.93 583	0.70 407

anonymity	0.86 468	0.68 290	1.44 91	0.64 482	0.83 511	0.67 419	0.52 488	0.98 450	0.73 372	0.96 523	0.70 445	0.81 470	0.86 530	1.10 353	1.34 502	0.64 573	0.72 438	0.58 576	1.44 615	0.60 561	0.91 472

cross-raft	0.47 154	0.34 94	2.17 220	0.70 501	0.84 513	0.50 172	0.35 401	0.74 258	0.43 85	0.44 192	0.45 227	0.63 369	0.25 180	0.37 66	0.27 94	0.08 29	0.14 226	0.10 176	0.23 401	0.11 99	0.27 140

UGAM-zero	0.97 516	0.44 183	2.48 336	0.33 228	0.86 514	1.26 559	0.76 549	1.05 509	0.52 153	0.93 521	0.45 227	1.32 570	0.81 520	2.08 529	0.49 291	0.10 131	0.52 395	0.09 114	0.47 529	0.11 99	4.43 623

mmm	0.66 361	0.53 229	1.83 135	0.38 328	0.86 514	0.49 162	0.27 289	0.82 312	0.83 467	0.59 357	0.69 432	0.47 287	0.38 302	0.81 292	0.73 394	0.12 283	1.37 528	0.14 398	0.45 522	0.18 234	1.35 535

ACVNet-4b	2.00 591	2.19 594	4.85 600	1.09 545	0.86 514	1.15 552	0.53 491	1.11 538	1.15 563	0.65 429	1.09 546	1.97 588	0.69 497	2.31 547	9.78 627	5.73 626	0.42 373	1.03 599	0.55 557	1.89 610	0.92 476

Ntro	1.11 541	2.10 590	3.52 553	0.97 534	0.87 517	1.06 544	0.54 494	1.02 487	0.93 520	0.63 402	0.76 480	0.93 514	0.67 490	1.76 472	1.71 526	1.03 595	0.46 379	0.76 586	0.41 515	1.29 597	0.86 464

PAM	0.91 494	0.43 170	2.67 419	0.77 509	0.89 518	1.81 585	1.22 592	1.13 545	0.78 425	1.16 549	0.91 520	1.39 574	0.68 492	0.76 269	1.06 465	0.10 131	0.98 472	0.10 176	0.50 537	0.14 153	0.66 386

ACVNet_1	1.47 572	2.27 603	4.92 601	1.11 550	0.89 518	1.19 556	0.66 532	1.28 563	1.19 567	0.98 524	0.97 528	3.06 602	1.48 577	2.37 552	1.82 539	1.08 597	0.49 387	1.03 599	0.48 532	1.20 593	0.95 484

DMCA-RVC	0.70 388	1.30 488	3.59 558	0.37 308	0.89 518	0.57 267	0.31 357	0.73 256	0.59 218	0.69 448	0.54 312	0.59 351	0.57 448	1.25 387	0.66 368	0.16 427	0.38 363	0.20 501	0.15 290	0.22 317	0.23 112

PVD	1.05 531	1.21 464	2.36 261	0.84 518	0.91 521	1.04 539	0.64 526	1.32 569	1.68 591	1.43 578	1.41 569	1.14 558	1.15 558	1.49 424	1.77 535	0.27 537	0.65 422	0.28 536	0.35 489	0.40 515	0.73 417

SCV_C0	0.73 405	0.68 290	2.05 189	1.50 576	0.92 522	0.45 130	0.20 115	0.96 434	0.71 358	0.65 429	0.33 157	0.31 179	0.20 115	1.25 387	0.52 302	0.09 62	1.68 562	0.08 65	0.30 447	0.27 396	1.52 548

RainbowNet	1.27 553	2.22 598	3.58 557	1.14 554	0.92 522	1.08 546	0.76 549	1.19 557	1.15 563	0.77 481	0.97 528	1.08 548	0.83 524	1.64 454	1.72 528	1.20 603	1.30 520	1.01 598	0.58 567	1.23 594	0.97 490

SGM_RVC	2.11 595	1.07 425	2.87 479	0.98 535	0.92 522	2.72 606	1.88 610	1.91 599	12.27 651	2.09 594	1.99 583	2.47 596	2.24 600	2.87 593	2.03 547	0.54 568	0.47 383	0.42 566	0.47 529	0.74 573	1.22 520
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ACVNet_2	1.54 578	2.20 596	4.42 595	1.10 547	0.93 525	1.37 563	0.87 559	1.53 581	1.71 593	1.22 561	1.72 576	2.12 591	1.06 552	2.58 570	1.93 543	0.94 589	0.54 400	1.00 597	0.56 560	2.11 614	0.96 487

EGLCR-Stereo	0.90 491	0.31 54	1.90 155	1.60 579	0.95 526	1.14 551	0.42 442	0.85 346	0.43 85	1.74 590	0.21 55	0.27 150	0.17 56	1.56 434	0.30 125	0.10 131	2.60 607	0.10 176	0.09 98	0.10 85	3.10 605

LL-Strereo2	0.62 308	1.36 507	2.47 330	1.37 565	0.96 527	0.54 221	0.28 302	0.61 197	0.49 123	0.42 175	0.34 165	0.44 257	0.21 125	0.57 177	0.53 310	0.11 229	0.26 336	0.16 447	0.14 266	0.18 234	0.98 492

RALCasStereoNet	0.65 341	1.34 498	2.56 371	0.43 387	0.96 527	0.50 172	0.26 270	0.62 201	0.56 192	0.43 183	0.49 260	0.36 205	0.28 223	0.72 257	0.53 310	0.10 131	1.18 497	0.09 114	0.08 67	0.27 396	1.27 527

EDNetEfficientorigin	8.19 624	1.27 481	145.54 673	0.51 436	0.96 527	0.75 457	0.49 481	0.86 357	1.57 588	2.12 596	1.49 571	1.28 566	1.35 565	1.84 493	2.15 557	0.14 376	0.13 208	0.17 464	0.18 343	0.39 508	0.64 380

EAI-Stereo	1.16 546	0.29 29	1.94 164	0.55 451	0.97 530	1.96 590	7.94 627	1.34 570	1.03 545	1.01 531	1.48 570	0.51 306	0.66 488	0.65 222	1.42 511	0.09 62	0.23 322	0.09 114	0.53 548	0.13 129	0.49 295

GMOStereo	0.58 251	0.89 380	2.46 325	0.29 147	0.99 531	0.51 180	0.32 368	0.58 175	0.46 106	0.58 338	0.48 246	0.54 323	0.27 207	0.31 25	0.25 69	0.09 62	1.64 556	0.13 362	0.11 183	0.34 463	0.42 244

error version	0.58 251	0.89 380	2.46 325	0.29 147	0.99 531	0.51 180	0.32 368	0.58 175	0.46 106	0.58 338	0.48 246	0.54 323	0.27 207	0.31 25	0.25 69	0.09 62	1.64 556	0.13 362	0.11 183	0.34 463	0.42 244

test-v	0.58 251	0.89 380	2.46 325	0.29 147	0.99 531	0.51 180	0.32 368	0.58 175	0.46 106	0.58 338	0.48 246	0.54 323	0.27 207	0.31 25	0.25 69	0.09 62	1.64 556	0.13 362	0.11 183	0.34 463	0.42 244

test-2	0.58 251	0.89 380	2.46 325	0.29 147	0.99 531	0.51 180	0.32 368	0.58 175	0.46 106	0.58 338	0.48 246	0.54 323	0.27 207	0.31 25	0.25 69	0.09 62	1.64 556	0.13 362	0.11 183	0.34 463	0.42 244

raftrobust	0.52 201	1.14 442	2.15 217	0.33 228	0.99 531	0.53 210	0.21 141	0.59 184	0.50 134	0.53 282	0.36 176	0.31 179	0.33 272	0.47 117	0.42 238	0.10 131	0.55 403	0.09 114	0.08 67	0.22 317	0.46 278

WAO-6	1.69 585	1.87 573	3.21 518	1.15 555	1.01 536	2.29 600	1.06 579	1.85 595	2.84 612	1.30 571	2.59 598	2.19 592	1.67 583	2.62 573	2.52 571	0.96 591	0.68 427	1.19 602	0.84 597	1.13 589	0.95 484

AAGNet	0.92 497	0.40 148	2.53 354	0.60 467	1.01 536	0.62 355	0.45 462	0.52 131	0.68 320	0.58 338	0.53 292	0.50 301	0.72 501	1.22 377	7.32 623	0.12 283	0.07 13	0.12 301	0.10 135	0.16 186	0.10 8

GCAP-Stereo	0.59 269	1.35 502	2.44 299	0.49 424	1.02 538	0.52 200	0.14 29	0.53 137	0.54 172	0.44 192	0.50 272	0.30 171	0.22 134	0.68 234	0.41 231	0.09 62	1.30 520	0.09 114	0.07 43	0.23 333	0.54 329

Select-FE	0.89 484	0.94 400	2.99 496	0.50 430	1.03 539	1.31 560	0.92 566	1.40 575	0.59 218	1.11 542	0.55 323	1.16 562	0.75 512	0.91 313	1.20 488	0.11 229	0.46 379	0.11 244	0.49 534	0.14 153	1.09 506

EDNetEfficient	1.29 556	0.78 340	4.27 589	0.65 485	1.03 539	0.94 526	1.38 599	0.87 366	1.75 594	2.33 604	1.32 563	1.04 541	2.21 599	1.59 447	4.07 607	0.16 427	0.19 287	0.15 427	0.27 431	0.38 499	0.40 230

MonStereo1	2.06 592	1.22 469	2.39 273	1.22 557	1.04 541	3.53 612	0.62 522	1.55 583	1.93 600	1.50 584	3.36 613	2.24 594	10.67 652	2.85 591	1.50 515	1.08 597	0.39 369	0.96 594	0.58 567	1.16 591	1.39 539

SCV	0.69 381	0.68 290	1.95 165	0.90 523	1.04 541	0.49 162	0.24 227	0.98 450	0.73 372	0.54 288	0.31 141	0.24 118	0.20 115	1.32 397	0.26 84	0.11 229	1.59 554	0.09 114	0.32 464	0.34 463	1.58 551

RSM	0.47 154	0.51 221	1.36 75	1.37 565	1.04 541	0.37 62	0.21 141	0.52 131	0.55 184	0.23 53	0.28 116	0.28 157	0.17 56	0.40 82	0.22 22	0.09 62	0.24 324	0.09 114	0.35 489	0.24 340	0.80 442

test_for_model	0.82 448	1.62 553	2.47 330	1.36 564	1.04 541	0.53 210	0.22 162	0.82 312	0.63 255	0.60 368	0.29 121	0.25 127	0.21 125	0.28 13	0.25 69	0.80 584	1.87 568	0.08 65	0.08 67	1.81 609	1.18 511

WAO-8	2.91 604	2.55 614	3.77 565	1.93 598	1.04 541	4.08 615	0.99 571	3.25 616	6.09 644	2.20 599	3.34 611	3.33 604	2.64 603	11.73 627	2.52 571	2.12 617	1.92 570	1.55 613	0.93 602	1.27 595	0.96 487

Venus	2.91 604	2.55 614	3.77 565	1.93 598	1.04 541	4.08 615	0.99 571	3.25 616	6.09 644	2.20 599	3.34 611	3.33 604	2.64 603	11.73 627	2.52 571	2.12 617	1.92 570	1.55 613	0.93 602	1.27 595	0.96 487

RAFT-Test	0.56 236	0.41 154	2.01 177	0.90 523	1.07 547	0.65 398	0.37 412	0.83 323	0.65 272	0.49 231	0.49 260	0.93 514	0.24 160	0.52 153	0.30 125	0.10 131	0.38 363	0.09 114	0.38 505	0.11 99	0.19 80

AIO-test1	0.58 251	1.37 512	2.77 458	0.66 490	1.08 548	0.50 172	0.23 201	0.86 357	0.69 333	0.31 122	0.42 209	0.29 165	0.22 134	0.77 271	0.34 179	0.13 332	0.15 244	0.12 301	0.16 312	0.31 438	0.30 161

Dean	1.92 589	2.31 606	5.03 602	1.31 559	1.08 548	1.55 571	0.99 571	1.98 603	2.33 605	1.51 585	4.15 617	4.23 612	1.39 570	2.31 547	2.10 552	1.18 602	0.69 430	1.18 601	0.75 590	1.30 599	1.07 504

GCST	0.84 456	1.48 533	3.02 501	1.12 553	1.09 550	0.62 355	0.19 101	0.79 288	0.56 192	0.60 368	0.65 412	0.50 301	0.31 258	1.24 383	0.74 399	0.76 582	0.46 379	0.84 587	0.64 574	0.71 570	0.57 348

IGEV++	0.74 409	0.70 302	2.05 189	1.11 550	1.09 550	0.32 32	0.21 141	0.75 262	0.43 85	0.30 119	0.30 130	0.22 98	0.27 207	0.98 327	0.31 144	0.10 131	2.50 606	0.08 65	0.15 290	0.27 396	2.70 598

MIM_Stereo	0.55 228	0.92 395	2.65 407	0.32 206	1.09 550	0.51 180	0.19 101	0.67 226	0.52 153	0.48 214	0.54 312	0.43 242	0.27 207	0.57 177	0.30 125	0.08 29	0.17 272	0.11 244	0.10 135	0.28 409	0.80 442

rafts_anoy	0.60 279	1.33 495	2.59 379	0.53 442	1.09 550	0.49 162	0.25 253	0.67 226	0.53 166	0.41 167	0.38 189	0.33 194	0.30 252	0.68 234	0.41 231	0.10 131	1.13 494	0.13 362	0.15 290	0.20 288	0.29 152

PAM_32	0.95 509	0.43 170	2.68 426	0.64 482	1.10 554	1.78 584	1.16 587	1.12 541	0.96 530	1.07 538	0.90 518	1.38 573	0.76 516	0.78 278	1.11 474	0.10 131	1.29 517	0.10 176	0.50 537	0.16 186	0.98 492

IMH-64-1	1.50 573	1.98 578	2.69 433	1.39 567	1.12 555	1.39 565	1.19 590	1.80 593	1.47 583	1.19 552	2.20 589	1.53 579	1.51 579	2.12 534	1.98 544	1.34 606	0.68 427	1.28 605	0.70 580	1.37 601	1.12 507

IMH-64	1.50 573	1.98 578	2.69 433	1.39 567	1.12 555	1.39 565	1.19 590	1.80 593	1.47 583	1.19 552	2.20 589	1.53 579	1.51 579	2.12 534	1.98 544	1.34 606	0.68 427	1.28 605	0.70 580	1.37 601	1.12 507

IMH	2.14 596	2.46 611	3.60 560	1.70 585	1.13 557	1.65 578	0.93 567	2.13 604	1.93 600	1.37 572	2.64 601	2.19 592	1.82 590	5.77 618	2.18 559	5.70 625	1.05 484	1.31 607	0.72 586	1.39 603	1.13 509

Reg-Stereo(zero)	0.66 361	0.26 7	2.13 215	0.25 75	1.15 558	0.99 531	0.97 569	0.57 171	0.81 454	0.52 273	0.46 232	0.54 323	0.59 459	0.47 117	1.14 479	0.08 29	0.88 464	0.08 65	0.36 499	0.12 112	0.80 442

DCRE	0.76 425	0.80 346	2.31 254	1.05 542	1.18 559	0.63 369	0.26 270	1.03 495	0.59 218	0.52 273	2.12 585	0.44 257	0.27 207	0.41 92	0.53 310	0.09 62	1.02 480	0.10 176	0.32 464	0.16 186	1.47 546

TorneroNet-64	2.74 601	2.23 599	4.18 585	1.48 573	1.20 560	3.88 613	1.01 577	3.48 620	6.61 647	2.62 609	4.55 619	4.20 609	3.84 614	3.39 605	3.40 595	1.23 604	0.66 424	1.39 610	0.80 591	3.42 621	1.27 527

edge stereo	0.84 456	0.74 325	3.42 546	0.38 328	1.21 561	0.63 369	0.41 435	0.98 450	0.83 467	0.81 496	0.88 513	1.14 558	0.73 504	2.16 538	0.89 432	0.22 508	0.20 302	0.26 533	0.18 343	0.38 499	0.43 252

JetBlue	1.89 588	2.09 589	4.16 584	0.74 504	1.23 562	4.52 618	3.86 619	1.68 591	1.26 569	1.28 568	1.54 572	2.36 595	1.86 591	3.35 603	3.37 593	0.54 568	0.49 387	0.48 572	0.49 534	1.39 603	1.21 518

anonymousdsp	0.86 468	0.59 255	2.65 407	1.33 561	1.25 563	0.56 244	0.23 201	0.54 148	0.71 358	1.13 545	0.25 95	0.22 98	0.24 160	1.24 383	0.24 52	0.09 62	2.34 601	0.10 176	0.18 343	0.25 362	3.12 606

IGEV-Stereo	0.86 468	0.60 256	2.65 407	1.35 563	1.25 563	0.56 244	0.23 201	0.54 148	0.71 358	1.14 546	0.25 95	0.22 98	0.24 160	1.24 383	0.24 52	0.09 62	2.34 601	0.10 176	0.18 343	0.25 362	3.13 607
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
TorneroNet	5.60 620	2.30 605	3.98 577	1.49 575	1.26 565	14.47 628	1.11 580	4.85 622	20.66 666	10.12 626	16.30 658	11.78 643	7.35 622	3.41 606	4.38 610	1.36 608	0.70 433	1.46 612	0.87 600	2.73 618	1.33 532

RSM++	0.48 167	0.52 225	1.27 64	1.62 580	1.27 566	0.39 79	0.20 115	0.49 104	0.56 192	0.22 48	0.25 95	0.24 118	0.17 56	0.39 75	0.23 41	0.09 62	0.11 173	0.09 114	0.35 489	0.29 419	0.80 442

Selective-IGEV	0.57 243	0.42 158	1.87 151	1.67 584	1.33 567	0.36 58	0.20 115	0.61 197	0.71 358	0.22 48	0.31 141	0.22 98	0.19 98	0.52 153	0.36 191	0.09 62	0.97 470	0.09 114	0.15 290	0.20 288	0.85 461

anonymousa	0.74 409	0.60 256	2.58 377	0.96 533	1.33 567	0.61 333	0.26 270	0.69 234	0.56 192	0.55 301	0.84 500	0.82 475	0.46 390	0.56 172	0.61 348	0.10 131	1.11 492	0.12 301	0.98 606	0.14 153	0.97 490

test-1	0.61 287	0.54 232	2.09 198	0.31 185	1.37 569	0.51 180	0.28 302	0.83 323	0.50 134	0.42 175	0.55 323	0.54 323	0.24 160	0.38 70	1.25 497	0.10 131	1.08 486	0.10 176	0.17 330	0.11 99	0.77 428

FINET	1.92 589	1.96 576	4.49 597	1.62 580	1.39 570	3.51 611	4.39 620	2.89 612	2.58 607	1.39 574	1.98 582	1.35 571	2.12 598	1.64 454	2.12 554	0.84 587	1.03 482	0.18 484	0.29 437	0.54 556	2.12 577

pmcnn	1.44 568	1.25 478	3.57 556	0.74 504	1.42 571	0.72 443	0.56 503	1.04 501	1.06 551	1.03 533	2.89 606	6.01 620	0.75 512	2.54 566	3.60 599	0.14 376	0.11 173	0.08 65	0.06 8	0.34 463	0.81 451

notaker	2.77 602	2.35 608	4.02 579	2.61 613	1.44 572	1.77 583	1.14 583	2.77 610	1.81 598	2.30 603	11.41 628	3.95 607	4.70 616	3.24 600	3.01 588	1.58 612	0.88 464	1.71 618	1.08 609	2.10 613	1.44 544

AIO-Stereo	0.64 332	0.60 256	1.63 112	1.31 559	1.45 573	0.38 72	0.20 115	0.55 158	0.83 467	0.31 122	0.31 141	0.23 107	0.15 33	0.39 75	0.63 358	0.10 131	1.25 508	0.09 114	0.41 515	0.21 300	1.73 560

UNDER WATER-64	2.59 599	2.28 604	5.63 615	1.85 594	1.45 573	3.28 608	1.60 605	2.62 607	5.57 638	2.09 594	2.12 585	4.10 608	4.21 615	2.74 584	3.64 600	1.49 610	0.86 463	1.58 615	1.09 610	1.91 611	1.62 555

UNDER WATER	2.84 603	2.25 600	5.25 604	1.84 593	1.45 573	2.36 602	1.44 604	3.23 615	6.51 646	2.61 608	2.73 603	5.69 618	5.64 619	3.14 599	4.18 609	1.48 609	0.81 454	1.60 616	1.07 608	1.91 611	1.67 558

GIP-stereo	0.61 287	0.68 290	1.05 37	0.95 532	1.46 576	0.42 108	0.17 78	0.69 234	0.49 123	0.19 22	0.24 87	0.23 107	0.18 78	0.95 326	0.59 335	0.10 131	1.33 524	0.08 65	0.06 8	0.18 234	2.21 586

KSHMR	4.19 615	2.37 609	6.24 631	1.73 588	1.48 577	1.97 592	1.29 595	3.18 614	17.06 661	2.15 597	15.74 656	9.09 626	1.75 586	8.33 624	2.37 568	1.55 611	1.29 517	1.70 617	1.23 612	1.75 608	1.60 553

ktn	4.44 616	2.47 612	3.70 564	1.82 592	1.49 578	2.11 598	1.40 601	2.30 605	12.56 652	11.36 629	16.25 657	11.30 635	3.77 613	4.41 615	3.47 596	1.86 615	0.99 474	1.74 619	1.21 611	3.28 620	1.39 539

MoCha-V2	0.74 409	0.78 340	2.18 223	1.01 541	1.55 579	0.36 58	0.19 101	0.61 197	0.49 123	0.33 131	0.34 165	0.30 171	0.27 207	1.56 434	0.47 272	0.09 62	1.94 575	0.08 65	0.37 501	0.18 234	1.62 555

anonymousdsp2	0.88 476	0.31 54	1.96 169	1.06 543	1.56 580	0.57 267	0.22 162	0.84 332	0.98 537	1.20 557	0.37 182	0.65 382	0.26 192	1.19 375	0.46 267	0.10 131	2.40 605	0.10 176	0.13 243	0.19 265	2.96 602

Anonymous_2	1.36 563	0.49 206	2.03 183	1.71 586	1.58 581	2.49 604	0.58 508	1.59 586	2.31 604	0.77 481	0.88 513	1.03 537	0.58 456	1.20 376	0.66 368	0.32 549	1.38 529	1.42 611	3.87 627	0.78 580	1.56 549

tt	4.94 618	0.32 72	4.22 587	2.29 606	1.58 581	10.19 625	16.94 632	9.44 655	5.03 625	1.69 589	1.33 564	4.68 614	5.02 617	3.38 604	5.91 618	6.15 627	9.47 635	2.80 624	3.16 625	3.54 622	1.58 551

HART	0.75 420	0.75 330	2.22 234	0.94 529	1.59 583	0.30 23	0.19 101	0.72 252	0.85 482	0.30 119	0.52 285	0.39 220	0.16 44	0.81 292	0.43 247	0.08 29	2.61 609	0.10 176	0.07 43	0.36 483	1.61 554

riskmin	0.96 513	0.32 72	2.07 192	1.72 587	1.61 584	1.62 576	0.57 506	1.45 578	0.55 184	0.73 465	0.89 515	0.92 509	0.45 379	1.16 367	0.60 340	0.11 229	1.30 520	0.12 301	1.38 614	0.14 153	1.51 547

DA	0.89 484	0.42 158	2.01 177	1.10 547	1.65 585	0.88 512	0.22 162	0.63 209	0.92 512	0.41 167	0.70 445	0.29 165	0.27 207	1.52 428	0.40 219	0.10 131	2.35 603	0.09 114	0.07 43	0.11 99	3.60 614

GGEV	0.89 484	0.42 158	2.01 177	1.10 547	1.65 585	0.88 512	0.22 162	0.63 209	0.92 512	0.41 167	0.70 445	0.29 165	0.27 207	1.52 428	0.40 219	0.10 131	2.35 603	0.09 114	0.07 43	0.11 99	3.60 614

AEACV	0.89 484	0.29 29	1.84 138	2.50 609	1.68 587	0.53 210	0.21 141	1.01 479	0.42 78	0.68 444	0.31 141	0.22 98	0.39 317	1.63 451	0.25 69	0.09 62	2.60 607	0.09 114	0.54 553	0.23 333	2.27 592

SGM-ForestM	3.67 614	2.70 618	5.34 606	1.65 583	1.72 588	6.02 620	5.08 622	4.10 621	3.47 614	4.59 620	4.21 618	9.81 627	5.79 620	6.44 621	6.97 622	0.88 588	1.09 489	0.33 554	0.45 522	0.68 569	2.10 576

FACV-RUCA	0.61 287	0.44 183	2.11 208	0.43 387	1.73 589	0.49 162	0.28 302	0.74 258	0.68 320	0.41 167	0.53 292	0.34 199	0.64 478	0.41 92	0.33 168	0.13 332	0.11 173	0.62 579	0.12 221	0.72 571	1.02 499

JetRed	3.37 610	4.96 621	10.08 644	1.48 573	1.73 589	7.63 622	5.47 624	3.47 618	2.20 603	2.42 605	2.40 593	2.98 600	2.35 601	3.52 607	6.60 620	1.33 605	1.90 569	1.38 609	1.23 612	2.30 615	2.02 570

LVE	2.10 594	2.61 617	4.30 593	1.79 590	1.81 591	1.68 580	1.04 578	2.35 606	2.78 611	1.27 567	2.87 605	4.21 611	1.46 574	2.83 590	2.02 546	2.87 621	0.92 467	1.19 602	1.47 616	1.29 597	1.18 511

MSCF	0.88 476	0.84 359	1.67 118	2.15 601	1.87 592	0.51 180	0.21 141	0.63 209	0.61 232	0.32 126	0.29 121	0.17 57	0.30 252	1.06 341	0.67 372	0.11 229	1.92 570	0.08 65	0.31 455	0.19 265	3.72 616

GASTEREO	0.89 484	0.83 354	1.67 118	2.15 601	1.89 593	0.52 200	0.21 141	0.62 201	0.62 243	0.33 131	0.31 141	0.16 35	0.31 258	1.11 358	0.68 375	0.11 229	1.92 570	0.08 65	0.29 437	0.19 265	3.79 617

IGEV-RUCA	2.30 597	0.38 133	1.36 75	0.41 370	1.90 594	2.03 597	1.86 608	1.37 572	1.78 596	3.73 618	3.72 614	5.06 616	8.09 624	2.15 536	1.63 524	0.26 533	0.77 444	2.71 623	1.91 619	2.43 617	2.42 594

AIO_rvc	0.95 509	1.02 414	2.57 375	2.80 616	1.91 595	0.37 62	0.24 227	0.52 131	0.60 226	0.98 524	0.29 121	0.25 127	0.18 78	2.16 538	0.29 118	0.11 229	1.39 533	0.08 65	0.11 183	0.26 382	2.87 600

FSD					1.93 596	0.63 369	0.33 382	0.46 81	0.53 166	0.32 126	0.32 153	0.40 229	0.32 266	1.14 364	0.60 340	0.28 540	2.77 611	0.31 546	0.30 447	0.31 438

IGEV-FE	0.91 494	0.39 140	3.80 568	0.42 374	1.95 597	0.56 244	0.64 526	0.84 332	0.55 184	1.45 579	0.53 292	0.79 458	0.42 349	0.57 177	1.13 477	0.10 131	0.49 387	0.10 176	0.34 485	0.19 265	2.97 603

IGEV_Zeroshot_test	0.91 494	0.39 140	3.80 568	0.42 374	1.95 597	0.56 244	0.64 526	0.84 332	0.55 184	1.45 579	0.53 292	0.79 458	0.42 349	0.57 177	1.13 477	0.10 131	0.49 387	0.10 176	0.34 485	0.19 265	2.97 603

MANE	3.51 613	2.03 586	3.88 576	1.89 596	2.01 599	5.98 619	4.72 621	5.87 624	7.13 648	3.80 619	5.10 621	6.11 621	5.34 618	4.39 614	5.05 615	1.07 596	1.28 515	0.50 573	0.85 599	0.76 576	2.36 593

raft+_RVC	0.62 308	1.18 457	2.43 291	0.36 295	2.08 600	0.52 200	0.25 253	0.66 221	0.54 172	0.36 146	0.46 232	0.32 186	0.28 223	0.49 143	0.43 247	0.10 131	0.91 466	0.10 176	0.09 98	0.22 317	0.70 407

iRaft-Stereo_20w	1.50 573	0.42 158	4.81 599	2.24 605	2.09 601	1.36 561	1.27 594	1.38 573	0.94 522	2.07 593	0.42 209	0.85 489	0.69 497	0.87 300	1.37 508	0.10 131	4.04 623	0.09 114	0.40 510	0.17 209	4.53 624

SGM+DAISY	2.67 600	2.14 592	4.28 591	1.92 597	2.11 602	4.36 617	5.22 623	3.17 613	3.00 613	3.24 617	3.81 615	3.03 601	3.61 612	2.53 565	3.79 601	1.15 600	1.29 517	0.66 581	0.71 584	0.95 585	2.44 595

HUF	1.33 561	0.96 403	4.06 580	2.73 614	2.17 603	0.35 53	0.24 227	1.87 596	0.75 398	1.28 568	0.29 121	1.35 571	0.19 98	1.97 517	0.43 247	0.15 408	3.91 622	0.08 65	0.06 8	0.31 438	3.41 610

zero-FE	1.27 553	0.33 84	9.38 642	1.30 558	2.25 604	0.33 40	0.20 115	0.51 129	1.26 569	0.32 126	0.22 67	0.77 450	0.22 134	0.69 238	0.96 440	0.21 501	2.25 596	0.09 114	0.61 572	0.32 448	3.25 608

MADNet++	2.94 607	2.17 593	3.27 524	2.55 612	2.28 605	3.29 610	3.37 615	2.76 609	2.67 610	3.10 615	3.20 610	2.78 598	3.25 609	4.11 612	4.68 613	2.72 620	2.27 597	3.03 626	2.43 623	2.34 616	2.59 596

GREAT-IGEV	0.92 497	0.56 244	2.08 194	0.98 535	2.29 606	0.47 151	0.18 93	0.35 16	0.78 425	0.74 472	0.33 157	0.15 19	0.18 78	1.00 329	0.55 318	0.09 62	3.79 621	0.07 1	0.26 422	0.22 317	3.26 609

FoundationStereo	0.61 287	0.37 123	0.91 11	1.96 600	2.40 607	0.20 3	0.16 65	0.26 1	0.86 489	0.16 1	0.12 2	0.19 77	0.17 56	0.58 185	0.32 155	0.10 131	2.98 617	0.08 65	0.06 8	0.07 2	0.20 89

gasm-f	0.93 504	0.71 306	2.09 198	2.15 601	2.42 608	0.54 221	0.26 270	0.66 221	0.45 103	0.43 183	0.33 157	0.16 35	0.22 134	0.70 241	0.93 436	0.13 332	2.28 598	0.09 114	0.06 8	0.39 508	3.58 612

dual_stereo	0.94 506	0.31 54	1.80 130	0.90 523	2.52 609	0.54 221	0.15 47	0.69 234	1.02 543	0.25 70	0.18 32	0.18 69	0.14 20	0.63 207	0.35 188	0.09 62	3.76 620	0.07 1	0.47 529	0.07 2	4.59 625

MultiAttention	2.45 598	0.55 240	2.24 238	1.79 590	2.54 610	11.19 626	2.28 612	1.28 563	0.84 479	0.63 402	1.17 550	1.13 556	0.57 448	15.98 640	1.78 536	0.20 490	0.09 108	0.43 569	1.60 617	0.95 585	1.69 559

StereoAnything_RVC	1.22 549	1.71 563	3.17 517	2.52 610	2.63 611	0.26 10	0.15 47	0.47 91	0.54 172	0.49 231	0.71 460	0.52 313	0.19 98	1.60 450	0.57 325	0.11 229	4.13 624	0.08 65	0.05 1	0.76 576	3.79 617

AIO_test	1.11 541	0.77 334	2.51 348	3.32 618	2.81 612	0.35 53	0.25 253	1.29 565	0.68 320	1.28 568	0.27 110	0.32 186	0.17 56	2.86 592	0.27 94	0.12 283	1.72 563	0.08 65	0.21 384	0.15 165	2.81 599

GEAStereo	0.95 509	0.48 200	1.85 143	2.15 601	3.19 613	0.55 235	0.21 141	0.66 221	0.45 103	0.43 183	0.22 67	0.16 35	0.18 78	1.06 341	0.97 442	0.13 332	2.28 598	0.09 114	0.06 8	0.33 453	3.58 612

GSStereo	1.06 532	0.48 200	1.85 143	2.42 608	3.19 613	0.55 235	0.21 141	1.59 586	0.54 172	0.29 115	0.22 67	0.17 57	0.18 78	1.06 341	0.97 442	0.13 332	2.82 612	0.08 65	0.17 330	0.33 453	3.99 619

BEATNet-Init1	12.32 652	12.82 655	28.66 667	3.22 617	3.71 615	21.59 665	11.42 628	14.54 661	13.73 657	20.24 663	20.16 663	26.14 671	19.85 661	19.08 664	15.33 654	1.81 614	1.93 574	2.05 621	2.48 624	4.25 623	3.41 610

HanzoNet	7.85 622	3.30 620	5.75 616	7.47 624	3.97 616	2.34 601	1.37 597	3.47 618	4.02 615	13.30 631	10.49 624	10.86 633	16.67 659	8.50 625	10.51 629	10.80 634	9.84 636	5.83 630	13.69 659	7.24 629	7.51 629

LE_ROB	4.55 617	2.43 610	9.94 643	2.79 615	4.03 617	2.40 603	3.54 616	2.72 608	11.04 650	11.64 630	4.69 620	5.25 617	10.74 653	4.52 616	9.73 626	0.82 586	0.70 433	1.34 608	0.97 605	0.74 573	0.94 481

DGSMNet	2.93 606	0.77 334	3.44 547	3.58 620	4.25 618	2.53 605	6.86 626	1.03 495	0.88 499	0.58 338	1.85 579	0.79 458	0.62 472	1.63 451	1.46 513	4.62 624	4.98 627	5.15 629	4.71 628	4.52 625	4.37 622

SDNR	2.06 592	2.93 619	2.94 488	1.55 578	5.13 619	1.98 593	0.24 227	1.95 602	2.62 608	0.92 517	2.71 602	5.76 619	0.68 492	3.61 608	3.84 602	0.33 551	0.38 363	0.22 512	0.17 330	1.13 589	2.04 573

XX-Stereo	0.98 518	0.57 246	4.45 596	1.64 582	5.33 620	0.55 235	0.16 65	0.96 434	0.43 85	0.45 196	0.65 412	0.85 489	0.19 98	0.79 282	0.26 84	0.11 229	0.80 450	0.10 176	0.32 464	0.17 209	0.78 435

ITERv30	11.82 632	9.38 627	5.51 607	7.88 630	6.46 621	19.67 643	23.08 633	8.05 635	4.92 617	14.08 637	12.81 631	11.86 644	10.54 644	16.16 644	15.31 646	20.80 658	10.06 637	9.99 634	5.15 629	13.32 638	11.35 639

qyd29nn	11.82 632	9.38 627	5.51 607	7.88 630	6.46 621	19.67 643	23.08 633	8.05 635	4.92 617	14.08 637	12.81 631	11.86 644	10.54 644	16.16 644	15.31 646	20.80 658	10.06 637	9.99 634	5.15 629	13.32 638	11.35 639

yuret106	11.82 632	9.38 627	5.51 607	7.88 630	6.46 621	19.67 643	23.08 633	8.05 635	4.92 617	14.08 637	12.81 631	11.86 644	10.54 644	16.16 644	15.31 646	20.80 658	10.06 637	9.99 634	5.15 629	13.32 638	11.35 639

uio108cc	11.82 632	9.38 627	5.51 607	7.88 630	6.46 621	19.67 643	23.08 633	8.05 635	4.92 617	14.08 637	12.81 631	11.86 644	10.54 644	16.16 644	15.31 646	20.80 658	10.06 637	9.99 634	5.15 629	13.32 638	11.35 639

v20iiwwt	11.82 632	9.38 627	5.51 607	7.88 630	6.46 621	19.67 643	23.08 633	8.05 635	4.92 617	14.08 637	12.81 631	11.86 644	10.54 644	16.16 644	15.31 646	20.80 658	10.06 637	9.99 634	5.15 629	13.32 638	11.35 639

ITERv14	11.82 632	9.38 627	5.51 607	7.88 630	6.46 621	19.67 643	23.08 633	8.05 635	4.92 617	14.08 637	12.81 631	11.86 644	10.54 644	16.16 644	15.31 646	20.80 658	10.06 637	9.99 634	5.15 629	13.32 638	11.35 639

v134_o9	11.82 632	9.38 627	5.51 607	7.88 630	6.46 621	19.67 643	23.08 633	8.05 635	4.92 617	14.08 637	12.81 631	11.86 644	10.54 644	16.16 644	15.31 646	20.80 658	10.06 637	9.99 634	5.15 629	13.32 638	11.35 639

ITERv7	11.82 632	9.38 627	5.51 607	7.88 630	6.46 621	19.67 643	23.08 633	8.05 635	4.92 617	14.08 637	12.81 631	11.86 644	10.54 644	16.16 644	15.31 646	20.80 658	10.06 637	9.99 634	5.15 629	13.32 638	11.35 639

oiu110	11.49 627	9.94 647	6.29 632	7.69 625	6.56 629	19.83 660	24.15 649	7.65 628	5.65 639	14.22 652	13.38 651	10.10 628	9.15 627	14.52 634	11.25 631	19.40 641	10.50 657	10.19 642	5.93 649	12.43 633	10.95 634

dddd17k	11.49 627	9.94 647	6.29 632	7.69 625	6.56 629	19.83 660	24.15 649	7.65 628	5.65 639	14.22 652	13.38 651	10.10 628	9.15 627	14.52 634	11.25 631	19.40 641	10.50 657	10.19 642	5.93 649	12.43 633	10.95 634

ITERv10	11.49 627	9.94 647	6.29 632	7.69 625	6.56 629	19.83 660	24.15 649	7.65 628	5.65 639	14.22 652	13.38 651	10.10 628	9.15 627	14.52 634	11.25 631	19.40 641	10.50 657	10.19 642	5.93 649	12.43 633	10.95 634

ITERv8	11.49 627	9.94 647	6.29 632	7.69 625	6.56 629	19.83 660	24.15 649	7.65 628	5.65 639	14.22 652	13.38 651	10.10 628	9.15 627	14.52 634	11.25 631	19.40 641	10.50 657	10.19 642	5.93 649	12.43 633	10.95 634

ITERv4	11.49 627	9.94 647	6.29 632	7.69 625	6.56 629	19.83 660	24.15 649	7.65 628	5.65 639	14.22 652	13.38 651	10.10 628	9.15 627	14.52 634	11.25 631	19.40 641	10.50 657	10.19 642	5.93 649	12.43 633	10.95 634

hj116sk	11.97 640	9.53 635	5.96 625	8.47 638	6.90 634	19.47 636	23.38 641	8.09 643	5.19 626	14.03 632	13.03 639	11.99 652	10.20 639	16.60 652	14.95 639	20.47 653	10.10 652	10.28 647	5.51 637	13.48 646	11.70 647

iked130	11.97 640	9.53 635	5.96 625	8.47 638	6.90 634	19.47 636	23.38 641	8.09 643	5.19 626	14.03 632	13.03 639	11.99 652	10.20 639	16.60 652	14.95 639	20.47 653	10.10 652	10.28 647	5.51 637	13.48 646	11.70 647

vnu138km	11.97 640	9.53 635	5.96 625	8.47 638	6.90 634	19.47 636	23.38 641	8.09 643	5.19 626	14.03 632	13.03 639	11.99 652	10.20 639	16.60 652	14.95 639	20.47 653	10.10 652	10.28 647	5.51 637	13.48 646	11.70 647

99wein	11.97 640	9.53 635	5.96 625	8.47 638	6.90 634	19.47 636	23.38 641	8.09 643	5.19 626	14.03 632	13.03 639	11.99 652	10.20 639	16.60 652	14.95 639	20.47 653	10.10 652	10.28 647	5.51 637	13.48 646	11.70 647

a5sdf	11.97 640	9.53 635	5.96 625	8.47 638	6.90 634	19.47 636	23.38 641	8.09 643	5.19 626	14.03 632	13.03 639	11.99 652	10.20 639	16.60 652	14.95 639	20.47 653	10.10 652	10.28 647	5.51 637	13.48 646	11.70 647

ITERv28	12.25 645	9.68 640	5.82 618	9.04 644	7.17 639	19.75 651	24.35 654	8.74 648	5.42 631	14.10 645	13.36 644	11.72 636	10.17 632	16.90 657	15.84 655	20.30 646	10.06 637	10.47 652	5.59 642	14.40 651	12.03 653

ITERv24	12.25 645	9.68 640	5.82 618	9.04 644	7.17 639	19.75 651	24.35 654	8.74 648	5.42 631	14.10 645	13.36 644	11.72 636	10.17 632	16.90 657	15.84 655	20.30 646	10.06 637	10.47 652	5.59 642	14.40 651	12.03 653

dd23bbn	12.25 645	9.68 640	5.82 618	9.04 644	7.17 639	19.75 651	24.35 654	8.74 648	5.42 631	14.10 645	13.36 644	11.72 636	10.17 632	16.90 657	15.84 655	20.30 646	10.06 637	10.47 652	5.59 642	14.40 651	12.03 653

ITERv21	12.25 645	9.68 640	5.82 618	9.04 644	7.17 639	19.75 651	24.35 654	8.74 648	5.42 631	14.10 645	13.36 644	11.72 636	10.17 632	16.90 657	15.84 655	20.30 646	10.06 637	10.47 652	5.59 642	14.40 651	12.03 653

zxcv128	12.25 645	9.68 640	5.82 618	9.04 644	7.17 639	19.75 651	24.35 654	8.74 648	5.42 631	14.10 645	13.36 644	11.72 636	10.17 632	16.90 657	15.84 655	20.30 646	10.06 637	10.47 652	5.59 642	14.40 651	12.03 653

ITERv12	12.25 645	9.68 640	5.82 618	9.04 644	7.17 639	19.75 651	24.35 654	8.74 648	5.42 631	14.10 645	13.36 644	11.72 636	10.17 632	16.90 657	15.84 655	20.30 646	10.06 637	10.47 652	5.59 642	14.40 651	12.03 653

s6wercc	12.25 645	9.68 640	5.82 618	9.04 644	7.17 639	19.75 651	24.35 654	8.74 648	5.42 631	14.10 645	13.36 644	11.72 636	10.17 632	16.90 657	15.84 655	20.30 646	10.06 637	10.47 652	5.59 642	14.40 651	12.03 653

DispFullNet	1.69 585	2.25 600	5.23 603	1.53 577	8.78 646	0.89 516	0.37 412	1.03 495	0.98 537	1.37 572	1.00 535	1.13 556	1.97 594	1.51 426	0.98 451	0.55 570	0.32 350	1.19 602	0.64 574	1.16 591	0.88 468

USTest	8.06 623	7.11 625	8.76 641	9.20 651	9.03 647	15.20 629	23.57 646	10.01 656	9.45 649	5.97 624	6.79 622	7.77 624	7.51 623	8.75 626	11.06 630	2.24 619	3.58 619	2.87 625	3.21 626	4.93 626	4.21 621

PML	22.99 660	17.34 656	8.24 640	5.48 622	9.84 648	50.35 673	102.65 674	5.84 623	13.52 653	37.08 674	104.84 674	30.61 674	23.20 666	12.09 629	7.96 624	6.27 628	2.12 587	6.31 631	2.42 622	10.67 632	2.95 601

DGTPSM_ROB	8.97 625	5.94 622	13.01 650	5.95 623	11.34 649	8.54 623	24.06 647	6.47 625	13.52 653	5.19 621	11.52 629	6.18 622	11.04 654	7.02 622	13.92 636	4.47 623	7.66 629	3.90 627	7.43 656	4.34 624	7.98 630

DPSMNet_ROB	9.58 626	5.96 623	13.98 653	8.88 643	11.87 650	8.54 623	24.08 648	6.48 626	13.67 656	5.35 622	11.53 630	6.31 623	11.04 654	7.69 623	14.09 637	7.61 633	8.23 631	5.03 628	7.75 657	5.24 627	8.36 631

TCMNet-wrong-test	5.56 619	6.73 624	6.40 637	13.05 656	11.91 651	7.29 621	5.47 624	7.17 627	1.58 589	2.68 610	3.15 609	8.30 625	5.87 621	4.80 617	6.10 619	3.08 622	0.98 472	2.37 622	1.99 620	6.69 628	5.63 627

LRCNet_RVC	13.78 657	19.34 657	13.01 650	19.47 658	12.67 652	1.85 587	0.42 442	12.28 657	1.10 555	15.76 658	18.69 662	12.52 659	8.65 625	12.22 630	9.64 625	22.29 666	8.38 634	25.92 668	24.06 668	19.72 665	17.59 665

DPSM_ROB	12.32 652	11.13 653	12.31 648	12.90 654	12.80 653	19.81 658	28.13 665	14.50 659	14.31 658	10.62 627	11.34 626	12.03 657	11.89 657	13.08 632	15.22 644	7.09 629	8.31 632	6.47 632	7.32 654	8.69 630	8.43 632

DPSM	12.32 652	11.13 653	12.31 648	12.90 654	12.80 653	19.81 658	28.13 665	14.50 659	14.31 658	10.62 627	11.34 626	12.03 657	11.89 657	13.08 632	15.22 644	7.09 629	8.31 632	6.47 632	7.32 654	8.69 630	8.43 632

U	3.41 612	0.37 123	1.27 64	0.27 110	13.75 655	19.65 642	0.15 47	0.43 58	0.33 24	0.18 15	0.19 40	0.27 150	0.15 33	0.23 2	0.19 5	0.10 131	0.06 2	17.75 665	12.73 658	0.11 99	0.10 8

HaxPig	19.88 658	22.39 664	22.30 657	17.98 657	17.98 656	12.06 627	12.06 629	16.25 662	15.97 660	21.05 664	21.41 664	18.85 663	18.35 660	20.07 665	19.64 663	23.57 670	23.19 669	24.07 667	23.71 667	22.95 666	23.72 668

EKT-Stereo	1.56 579	0.55 240	2.60 386	2.54 611	19.66 657	0.55 235	0.22 162	0.76 265	0.51 141	0.40 165	0.36 176	0.43 242	0.27 207	0.74 264	0.42 238	0.13 332	0.17 272	0.11 244	0.16 312	0.20 288	0.50 297

MEDIAN_ROB	23.95 661	26.96 671	26.29 666	22.14 659	22.09 658	16.18 631	14.23 630	20.47 663	20.09 662	25.43 671	25.22 672	22.96 664	22.54 665	24.33 666	23.18 667	28.15 672	27.16 673	28.60 669	27.73 669	27.59 667	27.58 669

DPSimNet_ROB	24.35 662	23.81 670	31.38 670	25.93 661	22.83 659	31.30 666	34.38 667	20.78 664	28.92 672	27.39 672	22.99 671	28.29 673	35.76 674	15.47 639	17.82 662	24.28 671	17.90 668	22.23 666	14.12 660	19.38 664	22.12 667

AVERAGE_ROB	26.91 669	30.28 672	29.18 668	25.78 660	25.30 660	19.49 641	15.38 631	23.70 668	23.02 667	28.38 673	27.78 673	26.23 672	25.76 673	26.95 674	25.55 668	31.27 673	30.02 674	31.76 670	30.80 670	30.88 671	30.77 670

FlowAnything	24.80 666	22.39 664	24.71 663	26.07 663	25.75 661	39.80 670	56.70 669	29.12 672	28.95 673	21.38 670	22.83 670	24.22 668	23.96 667	26.24 671	30.65 673	14.23 638	16.78 666	13.04 662	14.84 666	17.49 658	16.93 660

CasAABBNet	24.76 663	22.38 663	24.44 662	26.05 662	25.75 661	39.79 669	56.76 671	29.10 671	28.88 671	21.22 667	22.69 668	24.21 667	23.99 671	26.23 668	30.62 670	14.22 635	16.71 665	13.03 659	14.75 662	17.49 658	16.97 663

Selective-RAFT-Error	24.83 667	22.44 668	24.80 664	26.10 664	25.82 663	39.85 671	56.72 670	29.21 674	29.03 674	21.29 669	22.80 669	24.25 669	24.07 672	26.28 672	30.60 669	14.24 639	16.85 667	13.04 662	14.75 662	17.53 662	17.02 664

RAFT-FEzeroshot	24.76 663	22.39 664	24.34 660	26.12 665	25.84 664	39.77 667	56.77 672	29.07 669	28.85 669	21.21 665	22.64 666	24.17 665	23.98 669	26.23 668	30.63 671	14.22 635	16.70 663	13.03 659	14.76 664	17.49 658	16.95 661

RAFT-FE	24.76 663	22.39 664	24.34 660	26.12 665	25.84 664	39.77 667	56.77 672	29.07 669	28.85 669	21.21 665	22.64 666	24.17 665	23.98 669	26.23 668	30.63 671	14.22 635	16.70 663	13.03 659	14.76 664	17.49 658	16.95 661

Anonymous_1	22.76 659	11.11 652	11.93 647	12.73 653	26.05 666	19.39 635	27.77 664	14.18 658	13.64 655	14.92 657	10.66 625	11.26 634	11.24 656	12.48 631	14.45 638	37.82 674	7.87 630	34.92 671	63.61 671	87.51 674	11.75 652

LSM	3.40 611	1.42 523	5.81 617	9.98 652	30.74 667	0.86 503	1.14 583	0.99 459	1.26 569	1.40 576	2.18 588	0.93 514	0.85 528	1.76 472	1.03 459	0.22 508	0.35 356	0.24 526	0.29 437	0.40 515	6.21 628

DLNR-FE	13.74 655	20.13 659	23.90 658	121.61 673	34.09 668	0.46 138	0.15 47	8.04 634	0.47 113	0.29 115	0.37 182	0.26 138	0.17 56	0.78 278	0.36 191	7.40 632	2.94 615	0.09 114	0.38 505	51.06 673	1.95 567

DLNR_Zeroshot_test	13.74 655	20.06 658	23.92 659	121.50 672	35.20 669	0.46 138	0.15 47	7.96 633	0.47 113	0.29 115	0.37 182	0.26 138	0.17 56	0.79 282	0.36 191	7.16 631	2.95 616	0.09 114	0.38 505	50.40 672	1.95 567

xxxxx1	29.05 670	20.74 660	14.05 654	50.10 668	40.25 670	19.01 632	26.60 661	21.83 665	20.22 663	16.52 659	17.56 659	18.33 660	21.41 662	16.11 641	20.77 664	23.48 667	26.77 670	66.36 672	78.56 672	30.19 668	32.23 671

tt_ll	29.05 670	20.74 660	14.05 654	50.10 668	40.25 670	19.01 632	26.60 661	21.83 665	20.22 663	16.52 659	17.56 659	18.33 660	21.41 662	16.11 641	20.77 664	23.48 667	26.77 670	66.36 672	78.56 672	30.19 668	32.23 671

ff	29.05 670	20.74 660	14.05 654	50.10 668	40.25 670	19.01 632	26.60 661	21.83 665	20.22 663	16.52 659	17.56 659	18.33 660	21.41 662	16.11 641	20.77 664	23.48 667	26.77 670	66.36 672	78.56 672	30.19 668	32.23 671

LSM0	26.57 668	22.53 669	25.76 665	30.62 667	52.30 673	39.86 672	56.49 668	29.18 673	28.76 668	21.26 668	22.46 665	24.42 670	23.97 668	26.42 673	30.66 674	14.29 640	16.56 662	13.06 664	14.65 661	17.62 663	20.52 666

test_example2	115.17 673	122.38 673	93.45 672	115.38 671	123.53 674	101.24 674	113.11 675	54.67 675	99.94 675	135.50 675	136.43 675	85.67 675	85.40 675	110.44 675	104.91 675	152.17 675	205.21 675	99.17 675	114.27 675	138.55 675	112.04 674

ccccc		297.53 674		372.50 674	377.87 675	200.30 675		217.33 676		202.36 676		213.34 676		312.79 676		409.97 676	354.33 676	255.69 676	227.31 676	431.13 676

GS-Stereo							0.21 141	1.59 586	0.54 172	0.29 115	0.22 67	0.17 57	0.18 78	1.06 341	0.97 442	0.13 332	2.82 612	0.08 65	0.17 330	0.33 453	3.99 619

Low-res two-view benchmark