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

S2M2_L	0.27 7	0.32 91	1.41 106	0.24 80	0.17 105	0.24 5	0.09 1	0.36 28	0.50 152	0.17 12	0.25 113	0.22 117	0.17 71	0.27 6	0.29 113	0.16 446	0.12 187	0.11 263	0.12 216	0.15 184	0.12 18
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
S2M2_XL	0.22 1	0.36 129	1.33 92	0.20 2	0.13 23	0.16 1	0.11 2	0.27 2	0.18 1	0.16 3	0.20 64	0.15 20	0.14 15	0.21 1	0.22 17	0.11 243	0.09 105	0.10 195	0.08 62	0.10 104	0.08 2
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LGtest1	0.26 4	0.43 189	0.82 2	0.23 67	0.21 191	0.31 24	0.11 2	0.36 28	0.43 103	0.24 80	0.18 52	0.16 35	0.14 15	0.30 14	0.28 102	0.10 136	0.16 256	0.08 84	0.06 8	0.10 104	0.42 244

uiiii_40	0.28 11	0.26 8	1.04 41	0.20 2	0.13 23	0.32 32	0.12 4	0.40 52	0.29 9	0.17 12	0.15 13	0.16 35	0.18 96	0.28 7	0.44 265	0.07 8	0.06 2	0.07 1	0.71 603	0.08 62	0.50 297

StePilot	0.29 16	0.25 4	1.04 41	0.20 2	0.13 23	0.34 48	0.12 4	0.41 61	0.28 3	0.20 49	0.17 42	0.16 35	0.17 71	0.31 19	0.36 188	0.07 8	0.06 2	0.07 1	0.84 616	0.07 2	0.47 280

hj116sk	0.35 63	0.27 17	0.99 28	0.20 2	0.14 55	0.39 89	0.12 4	0.40 52	0.34 44	0.16 3	0.16 27	0.19 91	0.16 52	0.59 190	0.38 207	0.10 136	0.79 454	0.07 1	0.54 561	0.07 2	0.97 502

ITERv4	0.30 22	0.25 4	1.02 36	0.20 2	0.14 55	0.35 58	0.12 4	0.49 122	0.50 152	0.34 156	0.32 171	0.14 10	0.35 300	0.59 190	0.23 35	0.07 8	0.07 13	0.07 1	0.06 8	0.07 2	0.60 358

ITERv2	0.40 115	0.26 8	1.20 72	0.22 51	0.14 55	0.44 140	0.12 4	0.39 43	0.59 237	0.48 233	0.22 85	0.16 35	0.17 71	0.80 304	0.37 196	0.08 30	1.08 504	0.07 1	0.57 580	0.09 81	0.61 360

252Zero-FE	1.02 543	0.31 77	1.72 141	0.26 113	0.27 286	0.31 24	0.12 4	0.42 69	0.57 218	7.97 644	0.25 113	0.13 1	0.12 5	0.75 281	0.51 317	0.09 63	5.04 647	0.07 1	0.83 615	0.09 81	0.66 381

Monster-pub-mixall	0.50 206	0.35 123	0.98 25	0.22 51	0.13 23	0.34 48	0.12 4	0.38 40	0.28 3	0.39 179	0.19 58	0.16 35	0.12 5	1.05 359	0.41 237	0.08 30	3.28 637	0.07 1	0.73 607	0.08 62	0.55 334

MLG-Stereo_test2	0.46 166	0.49 225	1.77 144	0.79 532	0.70 510	0.63 388	0.12 4	0.37 32	0.48 136	0.39 179	0.15 13	0.24 137	0.10 1	0.46 106	0.20 7	0.16 446	1.21 521	0.08 84	0.06 8	0.09 81	0.66 381

LG-G_1	0.41 122	0.43 189	1.62 129	0.50 449	0.35 374	0.50 191	0.12 4	0.47 108	0.44 114	0.33 149	0.20 64	0.19 91	0.15 30	0.94 339	0.21 10	0.09 63	0.61 409	0.08 84	0.06 8	0.09 81	0.87 475

LG-G	0.41 122	0.43 189	1.62 129	0.50 449	0.35 374	0.50 191	0.12 4	0.47 108	0.44 114	0.33 149	0.20 64	0.19 91	0.15 30	0.94 339	0.21 10	0.09 63	0.61 409	0.08 84	0.06 8	0.09 81	0.87 475

mfccc	0.34 49	0.27 17	0.97 18	0.20 2	0.13 23	0.42 125	0.13 14	0.36 28	0.32 25	0.17 12	0.14 7	0.18 81	0.16 52	0.70 255	0.40 222	0.10 136	0.81 462	0.07 1	0.54 561	0.07 2	0.74 419

ss10	0.36 77	0.30 68	1.13 65	0.20 2	0.12 6	0.32 32	0.13 14	0.41 61	0.35 48	0.18 34	0.16 27	0.17 62	0.14 15	0.64 227	0.59 354	0.11 243	0.80 458	0.07 1	0.54 561	0.07 2	0.77 428

5k_new	0.33 32	0.29 49	1.07 53	0.20 2	0.13 23	0.29 11	0.13 14	0.32 7	0.33 37	0.17 12	0.14 7	0.17 62	0.14 15	0.56 173	0.47 287	0.10 136	0.77 450	0.07 1	0.52 548	0.07 2	0.70 402

SX	0.33 32	0.30 68	1.05 48	0.21 36	0.13 23	0.29 11	0.13 14	0.32 7	0.32 25	0.17 12	0.12 2	0.19 91	0.15 30	0.57 180	0.52 320	0.10 136	0.76 448	0.07 1	0.52 548	0.07 2	0.61 360

ACM	0.33 32	0.28 31	1.04 41	0.20 2	0.13 23	0.35 58	0.13 14	0.33 10	0.32 25	0.17 12	0.15 13	0.17 62	0.14 15	0.64 227	0.40 222	0.09 63	0.78 453	0.07 1	0.50 536	0.07 2	0.70 402

4.5w_L	0.28 11	0.26 8	1.07 53	0.21 36	0.13 23	0.34 48	0.13 14	0.42 69	0.28 3	0.20 49	0.16 27	0.16 35	0.18 96	0.30 14	0.34 175	0.08 30	0.06 2	0.07 1	0.66 596	0.07 2	0.48 288

qyd29nn	0.29 16	0.29 49	1.04 41	0.20 2	0.12 6	0.36 64	0.13 14	0.33 10	0.27 2	0.15 1	0.14 7	0.17 62	0.15 30	0.52 148	0.32 150	0.13 354	0.10 137	0.07 1	0.50 536	0.07 2	0.70 402

yuret106	0.36 77	0.26 8	1.11 62	0.20 2	0.13 23	0.39 89	0.13 14	0.39 43	0.31 15	0.16 3	0.15 13	0.19 91	0.15 30	0.52 148	0.40 222	0.10 136	0.88 479	0.07 1	0.55 566	0.07 2	1.09 521

ITERv24	0.41 122	0.27 17	1.13 65	0.20 2	0.13 23	0.44 140	0.13 14	0.48 114	0.31 15	0.29 132	0.17 42	0.19 91	0.17 71	0.89 328	0.50 313	0.12 305	0.96 486	0.07 1	0.57 580	0.07 2	1.13 525

ITERv14	0.34 49	0.28 31	1.02 36	0.20 2	0.12 6	0.38 80	0.13 14	0.41 61	0.32 25	0.17 12	0.16 27	0.16 35	0.15 30	0.60 202	0.40 222	0.09 63	0.85 474	0.07 1	0.50 536	0.07 2	0.80 444

ITERv12	0.34 49	0.26 8	0.97 18	0.20 2	0.13 23	0.30 17	0.13 14	0.35 19	0.32 25	0.16 3	0.17 42	0.17 62	0.15 30	0.62 218	0.42 245	0.09 63	0.85 474	0.07 1	0.55 566	0.07 2	0.90 483

99wein	0.34 49	0.27 17	0.97 18	0.20 2	0.12 6	0.30 17	0.13 14	0.37 32	0.32 25	0.17 12	0.17 42	0.16 35	0.14 15	0.59 190	0.42 245	0.11 243	0.82 467	0.07 1	0.58 584	0.07 2	0.89 482

ITERv8	0.33 32	0.27 17	0.98 25	0.20 2	0.13 23	0.31 24	0.13 14	0.39 43	0.32 25	0.17 12	0.17 42	0.16 35	0.15 30	0.53 158	0.39 216	0.10 136	0.71 436	0.07 1	0.53 554	0.07 2	0.79 439

zaero_v3	0.39 101	0.28 31	1.32 91	0.21 36	0.14 55	0.40 95	0.13 14	0.42 69	0.54 191	0.35 163	0.21 73	0.14 10	0.21 143	0.79 298	0.31 139	0.07 8	1.03 500	0.07 1	0.53 554	0.09 81	0.55 334

ITER	0.49 201	0.24 1	1.25 80	0.21 36	0.13 23	0.29 11	0.13 14	0.37 32	0.60 245	0.49 250	0.23 99	0.16 35	0.18 96	1.22 396	0.47 287	0.08 30	0.74 444	0.07 1	0.66 596	0.09 81	2.17 600

Replicate-Monster	0.58 270	0.53 248	1.55 121	0.22 51	0.34 363	0.37 69	0.13 14	0.43 77	0.39 78	0.35 163	0.16 27	0.16 35	0.15 30	1.46 437	0.21 10	0.11 243	2.71 629	0.07 1	0.35 484	0.08 62	1.81 582

2.25w	0.42 131	0.30 68	1.12 63	0.22 51	0.15 71	0.36 64	0.13 14	0.45 90	0.37 60	0.26 105	0.27 128	0.14 10	0.19 116	0.91 332	0.36 188	0.07 8	1.38 548	0.07 1	0.67 598	0.07 2	0.91 484

monsters	0.39 101	0.39 159	1.04 41	0.24 80	0.32 346	0.42 125	0.13 14	0.49 122	0.35 48	0.27 115	0.21 73	0.14 10	0.15 30	0.60 202	0.43 258	0.09 63	1.09 507	0.07 1	0.70 599	0.07 2	0.65 378

111111	0.39 101	0.28 31	0.93 12	0.33 247	0.42 427	0.43 131	0.13 14	0.48 114	0.39 78	0.24 80	0.31 159	0.18 81	0.17 71	0.43 96	0.23 35	0.09 63	1.32 542	0.08 84	0.06 8	0.25 381	1.00 507

MLG-Stereo_test3	0.31 25	0.44 202	1.03 39	0.48 430	0.40 409	0.36 64	0.13 14	0.39 43	0.46 124	0.28 122	0.19 58	0.17 62	0.12 5	0.25 3	0.18 2	0.09 63	0.53 394	0.08 84	0.06 8	0.09 81	0.45 273

MLG-Stereo_test1	0.36 77	0.45 210	1.50 117	0.24 80	0.35 374	0.45 149	0.13 14	0.36 28	0.51 160	0.20 49	0.10 1	0.18 81	0.12 5	0.33 36	0.18 2	0.08 30	1.36 545	0.08 84	0.06 8	0.09 81	0.47 280

MLG-Stereo	0.38 95	0.43 189	1.46 111	0.24 80	0.42 427	0.44 140	0.13 14	0.42 69	0.51 160	0.27 115	0.14 7	0.17 62	0.13 12	0.35 53	0.18 2	0.08 30	1.45 561	0.08 84	0.06 8	0.09 81	0.47 280

IGEV-Stereo++	0.58 270	0.29 49	1.66 135	0.37 327	0.53 461	0.47 170	0.13 14	0.54 167	0.37 60	1.02 551	0.25 113	0.17 62	0.22 152	1.04 356	0.27 89	0.08 30	1.98 597	0.08 84	0.06 8	0.17 228	1.92 584

IGEV-Stereo+	0.48 186	0.32 91	1.43 107	0.26 113	0.46 443	0.30 17	0.13 14	0.32 7	0.57 218	0.80 511	0.24 105	0.19 91	0.19 116	0.57 180	0.46 282	0.10 136	1.36 545	0.08 84	0.22 391	0.46 560	1.04 515

4k_L	0.34 49	0.29 49	1.10 61	0.20 2	0.13 23	0.34 48	0.14 38	0.35 19	0.32 25	0.18 34	0.15 13	0.16 35	0.14 15	0.66 238	0.49 307	0.09 63	0.65 419	0.07 1	0.54 561	0.07 2	0.80 444

aaa3	0.33 32	0.28 31	0.95 14	0.20 2	0.13 23	0.29 11	0.14 38	0.33 10	0.30 10	0.16 3	0.15 13	0.16 35	0.15 30	0.61 210	0.48 296	0.09 63	0.64 418	0.07 1	0.53 554	0.07 2	0.80 444

gc-stereo	0.33 32	0.28 31	0.97 18	0.20 2	0.12 6	0.31 24	0.14 38	0.33 10	0.30 10	0.18 34	0.15 13	0.16 35	0.16 52	0.72 272	0.44 265	0.11 243	0.73 441	0.07 1	0.52 548	0.07 2	0.65 378

USM	0.33 32	0.28 31	0.89 7	0.21 36	0.11 2	0.33 43	0.14 38	0.34 17	0.33 37	0.17 12	0.15 13	0.17 62	0.13 12	0.60 202	0.39 216	0.11 243	0.82 467	0.07 1	0.53 554	0.07 2	0.68 391

weee2	0.34 49	0.27 17	1.00 31	0.21 36	0.13 23	0.31 24	0.14 38	0.30 4	0.32 25	0.17 12	0.14 7	0.18 81	0.15 30	0.61 210	0.40 222	0.11 243	0.82 467	0.07 1	0.56 574	0.07 2	0.84 463

PyraSte	0.28 11	0.28 31	0.94 13	0.23 67	0.19 159	0.38 80	0.14 38	0.48 114	0.40 85	0.18 34	0.19 58	0.19 91	0.18 96	0.26 4	0.39 216	0.07 8	0.08 50	0.07 1	0.33 473	0.07 2	0.55 334

ITERv30	0.30 22	0.27 17	1.05 48	0.20 2	0.13 23	0.32 32	0.14 38	0.33 10	0.28 3	0.15 1	0.17 42	0.21 112	0.16 52	0.60 202	0.38 207	0.11 243	0.13 204	0.07 1	0.44 516	0.07 2	0.72 409

ITERv28	0.34 49	0.27 17	1.04 41	0.20 2	0.13 23	0.41 106	0.14 38	0.35 19	0.31 15	0.18 34	0.16 27	0.17 62	0.14 15	0.66 238	0.37 196	0.09 63	0.66 421	0.07 1	0.47 525	0.07 2	1.01 508

oiu110	0.38 95	0.29 49	1.14 69	0.20 2	0.13 23	0.41 106	0.14 38	0.42 69	0.33 37	0.17 12	0.16 27	0.19 91	0.17 71	0.71 264	0.42 245	0.11 243	0.85 474	0.07 1	0.49 532	0.07 2	1.08 520

dd23bbn	0.39 101	0.28 31	1.16 70	0.21 36	0.12 6	0.41 106	0.14 38	0.45 90	0.33 37	0.20 49	0.18 52	0.16 35	0.16 52	0.84 313	0.52 320	0.11 243	0.73 441	0.07 1	0.47 525	0.07 2	1.27 545

ITERv21	0.33 32	0.29 49	1.01 33	0.20 2	0.14 55	0.41 106	0.14 38	0.35 19	0.31 15	0.16 3	0.15 13	0.18 81	0.16 52	0.51 143	0.35 184	0.11 243	0.70 432	0.07 1	0.52 548	0.07 2	0.80 444

v20iiwwt	0.35 63	0.28 31	1.06 52	0.20 2	0.13 23	0.44 140	0.14 38	0.35 19	0.31 15	0.18 34	0.16 27	0.17 62	0.17 71	0.59 190	0.47 287	0.11 243	0.74 444	0.07 1	0.51 544	0.07 2	0.85 469

ITER124	0.35 63	0.28 31	1.04 41	0.20 2	0.13 23	0.41 106	0.14 38	0.33 10	0.30 10	0.17 12	0.14 7	0.16 35	0.16 52	0.72 272	0.40 222	0.12 305	0.81 462	0.07 1	0.55 566	0.07 2	0.79 439

dddd17k	0.37 89	0.30 68	1.09 60	0.21 36	0.13 23	0.40 95	0.14 38	0.40 52	0.34 44	0.17 12	0.16 27	0.16 35	0.16 52	0.77 286	0.43 258	0.11 243	0.90 482	0.07 1	0.52 548	0.07 2	0.80 444

zxcv128	0.35 63	0.28 31	1.05 48	0.20 2	0.13 23	0.38 80	0.14 38	0.40 52	0.33 37	0.17 12	0.16 27	0.18 81	0.16 52	0.58 188	0.42 245	0.10 136	0.84 472	0.07 1	0.50 536	0.07 2	0.82 460

v134_o9	0.33 32	0.27 17	1.01 33	0.20 2	0.14 55	0.31 24	0.14 38	0.38 40	0.32 25	0.16 3	0.15 13	0.16 35	0.15 30	0.55 168	0.38 207	0.09 63	0.74 444	0.07 1	0.55 566	0.07 2	0.84 463

vnu138km	0.33 32	0.26 8	0.97 18	0.20 2	0.13 23	0.30 17	0.14 38	0.34 17	0.31 15	0.17 12	0.15 13	0.16 35	0.14 15	0.59 190	0.45 274	0.10 136	0.77 450	0.07 1	0.55 566	0.07 2	0.72 409

ITERv10	0.35 63	0.27 17	1.01 33	0.20 2	0.13 23	0.30 17	0.14 38	0.40 52	0.32 25	0.17 12	0.16 27	0.17 62	0.15 30	0.59 190	0.45 274	0.10 136	0.85 474	0.07 1	0.57 580	0.07 2	0.88 477

ITERv7	0.32 29	0.28 31	0.98 25	0.20 2	0.12 6	0.32 32	0.14 38	0.39 43	0.31 15	0.17 12	0.16 27	0.17 62	0.15 30	0.54 165	0.37 196	0.10 136	0.67 423	0.07 1	0.53 554	0.07 2	0.76 423

s6wercc	0.33 32	0.28 31	0.96 16	0.20 2	0.12 6	0.32 32	0.14 38	0.37 32	0.31 15	0.17 12	0.16 27	0.17 62	0.15 30	0.55 168	0.40 222	0.10 136	0.72 439	0.07 1	0.56 574	0.07 2	0.77 428

a5sdf	0.33 32	0.27 17	0.96 16	0.20 2	0.13 23	0.33 43	0.14 38	0.37 32	0.32 25	0.17 12	0.16 27	0.17 62	0.15 30	0.56 173	0.41 237	0.10 136	0.76 448	0.07 1	0.51 544	0.07 2	0.73 415

MonStereo	0.47 173	0.29 49	1.07 53	0.22 51	0.18 126	0.51 199	0.14 38	0.49 122	0.35 48	0.25 87	0.17 42	0.15 20	0.11 2	0.88 325	0.48 296	0.06 1	2.11 603	0.07 1	0.80 610	0.07 2	1.01 508

Wavelet-MonSter	0.42 131	0.34 113	1.38 98	0.23 67	0.17 105	0.43 131	0.14 38	0.28 3	0.35 48	0.23 70	0.21 73	0.15 20	0.16 52	0.92 337	0.66 387	0.06 1	1.21 521	0.07 1	0.45 518	0.06 1	0.95 496

Monster-pub-eth3d	0.47 173	0.29 49	1.07 53	0.22 51	0.18 126	0.51 199	0.14 38	0.49 122	0.35 48	0.25 87	0.18 52	0.15 20	0.11 2	0.87 318	0.47 287	0.06 1	2.11 603	0.07 1	0.81 612	0.07 2	1.01 508

asd	0.36 77	0.28 31	1.21 73	0.23 67	0.19 159	0.41 106	0.14 38	0.37 32	0.34 44	0.26 105	0.21 73	0.15 20	0.19 116	0.91 332	0.20 7	0.10 136	1.14 514	0.07 1	0.08 62	0.08 62	0.71 407

4w-stereo	0.50 206	0.26 8	1.86 168	0.22 51	0.30 323	0.38 80	0.14 38	0.41 61	0.35 48	0.25 87	0.21 73	0.14 10	0.20 133	1.18 391	0.33 164	0.09 63	1.56 571	0.07 1	0.72 605	0.07 2	1.23 542

3.25w_new	0.39 101	0.30 68	1.27 83	0.21 36	0.22 205	0.37 69	0.14 38	0.46 99	0.38 68	0.25 87	0.21 73	0.16 35	0.19 116	0.71 264	0.23 35	0.07 8	1.41 553	0.07 1	0.35 484	0.07 2	0.80 444

3.25w	0.39 101	0.30 68	1.27 83	0.21 36	0.22 205	0.37 69	0.14 38	0.46 99	0.38 68	0.25 87	0.21 73	0.16 35	0.19 116	0.71 264	0.23 35	0.07 8	1.41 553	0.07 1	0.35 484	0.07 2	0.80 444

3.5w_stereo	0.34 49	0.33 103	1.17 71	0.21 36	0.15 71	0.40 95	0.14 38	0.46 99	0.36 57	0.23 70	0.25 113	0.15 20	0.19 116	0.80 304	0.24 47	0.07 8	1.02 498	0.07 1	0.07 38	0.07 2	0.52 315

monsterstereo	0.40 115	0.43 189	1.07 53	0.26 113	0.27 286	0.39 89	0.14 38	0.55 177	0.37 60	0.28 122	0.27 128	0.14 10	0.13 12	0.67 243	0.44 265	0.07 8	1.12 512	0.07 1	0.81 612	0.08 62	0.53 322

MonSter	0.47 173	0.29 49	1.07 53	0.22 51	0.18 126	0.51 199	0.14 38	0.49 122	0.35 48	0.26 105	0.18 52	0.15 20	0.11 2	0.88 325	0.47 287	0.06 1	2.11 603	0.07 1	0.81 612	0.07 2	1.01 508

GCAP-Stereo	0.59 288	1.35 521	2.44 318	0.49 443	1.02 557	0.52 219	0.14 38	0.53 156	0.54 191	0.44 211	0.50 291	0.30 190	0.22 152	0.68 248	0.41 237	0.09 63	1.30 539	0.09 133	0.07 38	0.23 352	0.54 327

SteFusion	0.28 11	0.25 4	0.95 14	0.25 94	0.16 82	0.41 106	0.15 70	0.47 108	0.42 96	0.19 43	0.20 64	0.16 35	0.14 15	0.28 7	0.22 17	0.06 1	0.12 187	0.07 1	0.33 473	0.07 2	0.59 353

tim_s	0.29 16	0.26 8	0.87 4	0.25 94	0.21 191	0.40 95	0.15 70	0.48 114	0.41 88	0.19 43	0.17 42	0.19 91	0.16 52	0.38 64	0.38 207	0.07 8	0.10 137	0.07 1	0.41 510	0.08 62	0.52 315

ACW_4w	0.27 7	0.24 1	0.89 7	0.24 80	0.20 176	0.39 89	0.15 70	0.49 122	0.43 103	0.18 34	0.17 42	0.19 91	0.16 52	0.40 76	0.45 274	0.07 8	0.13 204	0.07 1	0.06 8	0.07 2	0.51 307

5w_v4	0.27 7	0.24 1	0.92 10	0.27 129	0.17 105	0.40 95	0.15 70	0.49 122	0.43 103	0.19 43	0.16 27	0.21 112	0.16 52	0.31 19	0.42 245	0.07 8	0.10 137	0.07 1	0.07 38	0.07 2	0.50 297

uio108cc	0.40 115	0.27 17	1.23 77	0.20 2	0.12 6	0.37 69	0.15 70	0.35 19	0.30 10	0.17 12	0.15 13	0.18 81	0.16 52	0.79 298	0.49 307	0.11 243	1.11 510	0.07 1	0.60 589	0.07 2	1.18 528

ITERv19	0.45 157	0.28 31	1.34 93	0.22 51	0.14 55	0.38 80	0.15 70	0.37 32	0.52 172	0.34 156	0.23 99	0.13 1	0.23 170	1.03 353	0.42 245	0.07 8	0.22 311	0.07 1	0.64 593	0.08 62	2.03 590

iked130	0.34 49	0.28 31	0.99 28	0.21 36	0.12 6	0.34 48	0.15 70	0.37 32	0.31 15	0.16 3	0.15 13	0.16 35	0.15 30	0.56 173	0.44 265	0.10 136	0.81 462	0.07 1	0.55 566	0.07 2	0.81 456

OmniDepth	0.26 4	0.63 290	1.36 94	0.23 67	0.10 1	0.38 80	0.15 70	0.35 19	0.37 60	0.17 12	0.13 6	0.23 126	0.19 116	0.32 31	0.23 35	0.07 8	0.05 1	0.07 1	0.06 8	0.10 104	0.07 1

DLNR-FE	13.74 649	20.13 653	23.90 652	121.61 667	34.09 662	0.46 157	0.15 70	8.04 648	0.47 131	0.29 132	0.37 201	0.26 157	0.17 71	0.78 294	0.36 188	7.40 651	2.94 634	0.09 133	0.38 500	51.06 667	1.95 586

qwe	0.41 122	0.29 49	1.29 87	0.22 51	0.22 205	0.41 106	0.15 70	0.49 122	0.38 68	0.28 122	0.23 99	0.14 10	0.15 30	0.94 339	0.24 47	0.08 30	1.47 562	0.07 1	0.25 409	0.08 62	0.76 423

StereoAnything_RVC	1.22 568	1.71 582	3.17 536	2.52 629	2.63 630	0.26 7	0.15 70	0.47 108	0.54 191	0.49 250	0.71 479	0.52 332	0.19 116	1.60 469	0.57 344	0.11 243	4.13 643	0.08 84	0.05 1	0.76 595	3.79 636

dual_stereo	0.94 525	0.31 77	1.80 149	0.90 542	2.52 628	0.54 240	0.15 70	0.69 253	1.02 562	0.25 87	0.18 52	0.18 81	0.14 15	0.63 220	0.35 184	0.09 63	3.76 639	0.07 1	0.47 525	0.07 2	4.59 644

Pointernet	0.37 89	0.31 77	1.91 177	0.25 94	0.37 392	0.47 170	0.15 70	0.67 245	0.52 172	0.23 70	0.30 148	0.28 176	0.20 133	0.32 31	0.23 35	0.10 136	0.24 321	0.07 1	0.13 238	0.10 104	0.51 307

U	3.41 631	0.37 142	1.27 83	0.27 129	13.75 649	19.65 656	0.15 70	0.43 77	0.33 37	0.18 34	0.19 58	0.27 169	0.15 30	0.23 2	0.19 5	0.10 136	0.06 2	17.75 659	12.73 652	0.11 118	0.10 8

trnet	0.31 25	0.31 77	1.65 133	0.20 2	0.12 6	0.55 254	0.15 70	0.50 141	0.51 160	0.28 122	0.34 184	0.24 137	0.21 143	0.34 43	0.24 47	0.11 243	0.07 13	0.08 84	0.05 1	0.09 81	0.12 18

DLNR_Zeroshot_test	13.74 649	20.06 652	23.92 653	121.50 666	35.20 663	0.46 157	0.15 70	7.96 647	0.47 131	0.29 132	0.37 201	0.26 157	0.17 71	0.79 298	0.36 188	7.16 650	2.95 635	0.09 133	0.38 500	50.40 666	1.95 586

CREStereo++_RVC	0.38 95	0.37 142	2.47 349	0.25 94	0.16 82	0.54 240	0.15 70	0.42 69	0.57 218	0.37 168	0.52 304	0.24 137	0.19 116	0.31 19	0.27 89	0.09 63	0.06 2	0.08 84	0.30 442	0.09 81	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
xxxad45	0.27 7	0.25 4	0.92 10	0.28 146	0.17 105	0.40 95	0.16 87	0.48 114	0.44 114	0.18 34	0.15 13	0.19 91	0.16 52	0.33 36	0.39 216	0.07 8	0.09 105	0.07 1	0.06 8	0.08 62	0.50 297

Zero-FE251	0.76 444	0.35 123	2.10 224	0.30 186	0.25 256	0.44 140	0.16 87	0.45 90	0.36 57	5.93 642	0.20 64	0.22 117	0.19 116	0.52 148	1.06 484	0.10 136	0.71 436	0.08 84	0.06 8	0.09 81	1.56 568

AdaDepth	0.36 77	0.43 189	1.65 133	0.26 113	0.22 205	0.46 157	0.16 87	0.31 5	0.53 185	0.21 57	0.20 64	0.14 10	0.18 96	0.37 60	0.21 10	0.07 8	0.67 423	0.08 84	0.24 400	0.10 104	0.74 419

asda	0.41 122	0.31 77	1.23 77	0.22 51	0.17 105	0.43 131	0.16 87	0.46 99	0.38 68	0.25 87	0.20 64	0.15 20	0.20 133	0.99 347	0.23 35	0.10 136	1.49 563	0.07 1	0.23 396	0.08 62	0.88 477

3.75w	0.33 32	0.27 17	1.02 36	0.22 51	0.21 191	0.44 140	0.16 87	0.47 108	0.33 37	0.25 87	0.21 73	0.13 1	0.18 96	0.54 165	0.24 47	0.08 30	1.14 514	0.07 1	0.08 62	0.07 2	0.56 338

IGEV	0.36 77	0.34 113	1.03 39	0.21 36	0.24 247	0.42 125	0.16 87	0.38 40	0.41 88	0.37 168	0.22 85	0.14 10	0.12 5	0.63 220	0.40 222	0.08 30	0.73 441	0.08 84	0.53 554	0.09 81	0.52 315

SGD-Stereo	0.23 2	0.31 77	0.87 4	0.23 67	0.11 2	0.40 95	0.16 87	0.33 10	0.40 85	0.20 49	0.19 58	0.18 81	0.17 71	0.38 64	0.17 1	0.11 243	0.06 2	0.08 84	0.07 38	0.10 104	0.09 4

DEFOM-Stereo_RVC	0.32 29	0.40 167	1.21 73	0.35 295	0.16 82	0.29 11	0.16 87	0.59 203	0.56 211	0.20 49	0.20 64	0.17 62	0.26 210	0.40 76	0.38 207	0.09 63	0.08 50	0.08 84	0.25 409	0.12 131	0.43 252

FoundationStereo	0.61 306	0.37 142	0.91 9	1.96 619	2.40 626	0.20 3	0.16 87	0.26 1	0.86 508	0.16 3	0.12 2	0.19 91	0.17 71	0.58 188	0.32 150	0.10 136	2.98 636	0.08 84	0.06 8	0.07 2	0.20 89

TANstereo	0.39 101	0.70 321	2.48 355	0.23 67	0.12 6	0.54 240	0.16 87	0.41 61	0.47 131	0.45 215	0.51 295	0.26 157	0.22 152	0.34 43	0.21 10	0.10 136	0.10 137	0.08 84	0.07 38	0.09 81	0.18 74

XX-Stereo	0.98 537	0.57 265	4.45 615	1.64 601	5.33 639	0.55 254	0.16 87	0.96 453	0.43 103	0.45 215	0.65 431	0.85 508	0.19 116	0.79 298	0.26 79	0.11 243	0.80 458	0.10 195	0.32 459	0.17 228	0.78 436

VIP-Stereo	0.39 101	0.81 369	1.51 118	0.24 80	0.34 363	0.52 219	0.17 98	0.46 99	0.49 141	0.21 57	0.25 113	0.25 146	0.15 30	0.41 86	0.41 237	0.09 63	0.62 414	0.08 84	0.06 8	0.15 184	0.68 391

FE-Mocha	0.61 306	0.36 129	1.84 157	1.06 562	0.34 363	0.43 131	0.17 98	0.72 271	0.55 203	0.45 215	0.50 291	0.58 366	0.45 398	2.35 569	1.18 503	0.10 136	0.40 367	0.11 263	0.21 379	0.13 148	0.31 170

4.25_new	0.43 136	0.29 49	1.40 102	0.23 67	0.19 159	0.41 106	0.17 98	0.44 84	0.38 68	0.34 156	0.22 85	0.15 20	0.18 96	1.06 360	0.30 120	0.10 136	1.44 557	0.07 1	0.32 459	0.07 2	0.93 490

4.5w_new	0.43 136	0.29 49	1.40 102	0.23 67	0.19 159	0.41 106	0.17 98	0.44 84	0.38 68	0.34 156	0.22 85	0.15 20	0.18 96	1.06 360	0.30 120	0.10 136	1.44 557	0.07 1	0.32 459	0.07 2	0.93 490

4.5_new	0.39 101	0.29 49	1.25 80	0.22 51	0.16 82	0.40 95	0.17 98	0.43 77	0.37 60	0.27 115	0.22 85	0.15 20	0.14 15	1.04 356	0.23 35	0.09 63	1.49 563	0.07 1	0.14 261	0.09 81	0.62 364

4.5w-stereo	0.39 101	0.29 49	1.25 80	0.22 51	0.16 82	0.40 95	0.17 98	0.43 77	0.37 60	0.27 115	0.22 85	0.15 20	0.14 15	1.04 356	0.23 35	0.09 63	1.49 563	0.07 1	0.14 261	0.09 81	0.62 364

4.25w-stereo	0.43 136	0.29 49	1.40 102	0.23 67	0.19 159	0.41 106	0.17 98	0.44 84	0.38 68	0.34 156	0.22 85	0.15 20	0.18 96	1.06 360	0.30 120	0.10 136	1.44 557	0.07 1	0.32 459	0.07 2	0.93 490

LG-Stereo_Zeroshot	0.53 234	0.39 159	1.30 88	0.45 418	0.21 191	0.74 473	0.17 98	0.71 269	0.44 114	1.17 569	0.38 208	0.89 524	0.23 170	0.86 317	0.94 458	0.11 243	0.49 384	0.09 133	0.40 505	0.13 148	0.50 297

GIP-stereo	0.61 306	0.68 309	1.05 48	0.95 551	1.46 595	0.42 125	0.17 98	0.69 253	0.49 141	0.19 43	0.24 105	0.23 126	0.18 96	0.95 345	0.59 354	0.10 136	1.33 543	0.08 84	0.06 8	0.18 253	2.21 605

MaDis-Stereo	0.35 63	0.89 399	2.15 236	0.25 94	0.29 309	0.29 11	0.17 98	0.47 108	0.41 88	0.21 57	0.22 85	0.28 176	0.21 143	0.32 31	0.31 139	0.10 136	0.09 105	0.10 195	0.08 62	0.11 118	0.12 18

MIF-Stereo (partial)	0.41 122	0.71 325	2.67 438	0.27 129	0.24 247	0.32 32	0.17 98	0.56 183	0.46 124	0.26 105	0.37 201	0.25 146	0.26 210	0.46 106	0.35 184	0.11 243	0.08 50	0.12 320	0.10 130	0.21 319	0.15 44

XX-TBD	0.40 115	1.04 440	2.49 361	0.35 295	0.13 23	0.51 199	0.17 98	0.44 84	0.52 172	0.38 174	0.51 295	0.23 126	0.19 116	0.31 19	0.25 64	0.10 136	0.07 13	0.08 84	0.06 8	0.09 81	0.18 74

CREStereo	0.31 25	0.35 123	1.66 135	0.19 1	0.13 23	0.55 254	0.17 98	0.50 141	0.50 152	0.28 122	0.34 184	0.24 137	0.21 143	0.34 43	0.23 35	0.11 243	0.07 13	0.08 84	0.05 1	0.10 104	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
DIP-Stereo	0.43 136	0.50 233	2.21 251	0.27 129	0.18 126	0.63 388	0.17 98	0.94 436	0.58 226	0.49 250	0.48 265	0.30 190	0.30 270	0.40 76	0.31 139	0.10 136	0.08 50	0.10 195	0.08 62	0.15 184	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
water-stereo	0.36 77	0.61 281	1.58 123	0.25 94	0.14 55	0.38 80	0.18 112	0.44 84	0.35 48	0.31 140	0.35 191	0.28 176	0.25 198	0.45 102	0.38 207	0.12 305	0.09 105	0.09 133	0.08 62	0.11 118	0.74 419

DilatedVolume-Stereo	0.35 63	0.38 152	1.21 73	0.26 113	0.20 176	0.41 106	0.18 112	0.43 77	0.38 68	0.37 168	0.35 191	0.29 184	0.24 178	0.64 227	0.55 337	0.09 63	0.19 284	0.08 84	0.11 178	0.12 131	0.50 297

2.75w_new	0.46 166	0.32 91	1.39 101	0.21 36	0.19 159	0.40 95	0.18 112	0.51 148	0.39 78	0.27 115	0.21 73	0.13 1	0.20 133	1.10 372	0.44 265	0.07 8	1.58 572	0.07 1	0.61 591	0.07 2	0.82 460

GREAT-IGEV	0.92 516	0.56 263	2.08 213	0.98 554	2.29 625	0.47 170	0.18 112	0.35 19	0.78 444	0.74 491	0.33 176	0.15 20	0.18 96	1.00 348	0.55 337	0.09 63	3.79 640	0.07 1	0.26 417	0.22 336	3.26 628

DEFOM-Stereo	0.26 4	0.61 281	1.22 76	0.24 80	0.14 55	0.49 181	0.18 112	0.31 5	0.31 15	0.20 49	0.18 52	0.15 20	0.14 15	0.42 94	0.19 5	0.08 30	0.06 2	0.08 84	0.06 8	0.09 81	0.16 57

tg	0.45 157	0.83 373	1.85 162	0.29 166	0.16 82	0.57 286	0.18 112	0.60 210	0.56 211	0.37 168	0.44 243	0.38 235	0.24 178	0.48 124	0.28 102	0.09 63	0.30 344	0.11 263	0.11 178	0.44 553	0.77 428

UniTT-Stereo	0.36 77	0.66 299	2.43 310	0.28 146	0.24 247	0.30 17	0.18 112	0.35 19	0.36 57	0.26 105	0.37 201	0.18 81	0.18 96	0.33 36	0.30 120	0.11 243	0.08 50	0.09 133	0.08 62	0.25 381	0.09 4

RAFT-RH_RVC	0.65 360	0.73 334	2.78 479	0.39 365	0.29 309	0.60 332	0.18 112	0.45 90	0.63 274	0.75 494	1.89 599	0.47 306	0.29 259	1.59 466	1.21 509	0.15 427	0.07 13	0.13 381	0.13 238	0.11 118	0.10 8

depthmonostereo	0.38 95	0.68 309	1.59 127	0.48 430	0.14 55	0.41 106	0.19 120	0.52 150	0.42 96	0.26 105	0.29 139	0.31 198	0.29 259	0.64 227	0.33 164	0.09 63	0.10 137	0.09 133	0.08 62	0.10 104	0.50 297

2.5w	0.40 115	0.31 77	1.07 53	0.23 67	0.16 82	0.39 89	0.19 120	0.50 141	0.39 78	0.23 70	0.23 99	0.13 1	0.17 71	0.73 275	0.24 47	0.07 8	1.53 569	0.07 1	0.46 523	0.07 2	0.92 488

HART	0.75 439	0.75 349	2.22 253	0.94 548	1.59 602	0.30 17	0.19 120	0.72 271	0.85 501	0.30 137	0.52 304	0.39 239	0.16 52	0.81 309	0.43 258	0.08 30	2.61 628	0.10 195	0.07 38	0.36 502	1.61 573

GCST	0.84 475	1.48 552	3.02 520	1.12 572	1.09 569	0.62 374	0.19 120	0.79 307	0.56 211	0.60 387	0.65 431	0.50 320	0.31 276	1.24 402	0.74 418	0.76 601	0.46 376	0.84 606	0.64 593	0.71 589	0.57 344

H2IRNET	0.48 186	1.04 440	2.57 394	0.31 204	0.19 159	0.54 240	0.19 120	0.55 177	0.53 185	0.28 122	0.56 356	0.47 306	0.35 300	0.47 111	0.40 222	0.11 243	0.08 50	0.12 320	0.14 261	0.37 510	0.26 133

MoCha-V2	0.74 428	0.78 359	2.18 242	1.01 560	1.55 598	0.36 64	0.19 120	0.61 216	0.49 141	0.33 149	0.34 184	0.30 190	0.27 225	1.56 453	0.47 287	0.09 63	1.94 594	0.08 84	0.37 496	0.18 253	1.62 574

GMStereo_Zeroshot	0.44 152	0.44 202	1.84 157	0.44 411	0.20 176	0.52 219	0.19 120	0.60 210	0.54 191	0.58 357	0.59 379	0.63 388	0.29 259	0.59 190	0.34 175	0.16 446	0.09 105	0.16 466	0.09 93	0.26 401	0.26 133

MIM_Stereo	0.55 247	0.92 414	2.65 426	0.32 225	1.09 569	0.51 199	0.19 120	0.67 245	0.52 172	0.48 233	0.54 331	0.43 261	0.27 225	0.57 180	0.30 120	0.08 30	0.17 269	0.11 263	0.10 130	0.28 428	0.80 444

CASnet	0.32 29	0.40 167	1.80 149	0.28 146	0.11 2	0.47 170	0.19 120	0.45 90	0.47 131	0.39 179	0.31 159	0.23 126	0.17 71	0.31 19	0.21 10	0.11 243	0.06 2	0.15 446	0.12 216	0.16 205	0.08 2
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Selective-RAFT	0.46 166	0.48 219	1.88 171	0.32 225	0.16 82	0.61 352	0.19 120	0.66 240	0.62 262	0.28 122	0.30 148	0.41 255	0.33 290	0.51 143	0.32 150	0.11 243	1.09 507	0.09 133	0.35 484	0.19 284	0.37 206

MC-Stereo	0.58 270	0.37 142	2.00 194	0.88 539	0.64 498	0.54 240	0.19 120	0.46 99	0.39 78	0.58 357	0.39 214	0.27 169	0.27 225	0.71 264	0.32 150	0.09 63	1.20 518	0.09 133	0.16 307	0.22 336	1.92 584

RALAANet	0.52 220	1.37 531	2.63 416	0.33 247	0.23 235	0.48 176	0.19 120	0.69 253	0.55 203	0.49 250	0.46 251	0.39 239	0.31 276	0.53 158	0.53 329	0.10 136	0.33 351	0.11 263	0.17 325	0.29 438	0.13 23

Gwc-CoAtRS	0.41 122	0.37 142	2.06 210	0.28 146	0.41 415	0.48 176	0.19 120	0.64 234	0.49 141	0.45 215	0.39 214	0.57 362	0.26 210	0.37 60	0.28 102	0.09 63	0.19 284	0.09 133	0.31 450	0.11 118	0.25 125

DN-CSS_ROB	0.56 255	1.64 576	2.75 472	0.42 393	0.22 205	0.57 286	0.19 120	0.79 307	0.66 299	0.46 227	0.62 403	0.41 255	0.32 284	0.73 275	0.49 307	0.12 305	0.08 50	0.14 417	0.13 238	0.38 518	0.17 65

DDF-Stereo	0.65 360	0.33 103	1.69 140	0.67 512	0.82 529	0.37 69	0.20 134	0.50 141	0.52 172	0.34 156	0.17 42	0.78 474	0.23 170	0.68 248	1.03 478	0.20 509	1.66 580	0.09 133	0.34 480	0.34 482	2.03 590

zero-FE	1.27 572	0.33 103	9.38 636	1.30 577	2.25 623	0.33 43	0.20 134	0.51 148	1.26 588	0.32 144	0.22 85	0.77 469	0.22 152	0.69 252	0.96 459	0.21 520	2.25 615	0.09 133	0.61 591	0.32 467	3.25 627

FlowAnything_test	0.25 3	0.41 173	0.71 1	0.28 146	0.17 105	0.37 69	0.20 134	0.39 43	0.28 3	0.25 87	0.20 64	0.21 112	0.17 71	0.28 7	0.26 79	0.13 354	0.10 137	0.14 417	0.16 307	0.17 228	0.16 57

2w_stereo	0.35 63	0.30 68	0.99 28	0.23 67	0.13 23	0.41 106	0.20 134	0.54 167	0.37 60	0.28 122	0.23 99	0.13 1	0.23 170	0.69 252	0.24 47	0.06 1	1.07 503	0.07 1	0.19 356	0.07 2	0.64 375

LG-Stereo	0.36 77	0.61 281	1.37 97	0.26 113	0.37 392	0.43 131	0.20 134	0.55 177	0.44 114	0.25 87	0.30 148	0.50 320	0.17 71	0.30 14	0.37 196	0.10 136	0.18 278	0.11 263	0.10 130	0.24 359	0.43 252

HI	0.47 173	0.82 371	2.49 361	0.29 166	0.22 205	0.45 149	0.20 134	0.59 203	0.43 103	0.59 376	0.59 379	0.65 401	0.45 398	0.48 124	0.40 222	0.08 30	0.09 105	0.10 195	0.11 178	0.24 359	0.20 89

CoSv	0.47 173	0.82 371	2.49 361	0.29 166	0.22 205	0.45 149	0.20 134	0.59 203	0.43 103	0.59 376	0.59 379	0.65 401	0.45 398	0.48 124	0.40 222	0.08 30	0.09 105	0.10 195	0.11 178	0.24 359	0.20 89

SCV_C0	0.73 424	0.68 309	2.05 208	1.50 595	0.92 541	0.45 149	0.20 134	0.96 453	0.71 377	0.65 448	0.33 176	0.31 198	0.20 133	1.25 406	0.52 320	0.09 63	1.68 581	0.08 84	0.30 442	0.27 415	1.52 567

castereo++	0.39 101	0.83 373	1.38 98	0.29 166	0.18 126	0.53 229	0.20 134	0.57 190	0.58 226	0.20 49	0.27 128	0.32 205	0.17 71	0.34 43	0.22 17	0.09 63	0.54 397	0.09 133	0.29 432	0.15 184	0.52 315

RAStereo	0.33 32	0.81 369	2.22 253	0.27 129	0.18 126	0.25 6	0.20 134	0.45 90	0.38 68	0.21 57	0.26 122	0.20 104	0.16 52	0.26 4	0.26 79	0.10 136	0.08 50	0.10 195	0.08 62	0.13 148	0.09 4

IGEV-BASED-STEREO-	0.45 157	1.36 526	1.30 88	0.24 80	0.12 6	0.33 43	0.20 134	0.41 61	0.37 60	0.32 144	0.21 73	0.16 35	0.14 15	0.29 12	0.62 370	0.55 589	1.42 556	0.11 263	0.13 238	0.25 381	0.56 338

AIO-Stereo	0.64 351	0.60 275	1.63 131	1.31 578	1.45 592	0.38 80	0.20 134	0.55 177	0.83 486	0.31 140	0.31 159	0.23 126	0.15 30	0.39 69	0.63 377	0.10 136	1.25 527	0.09 133	0.41 510	0.21 319	1.73 579

RSM++	0.48 186	0.52 244	1.27 83	1.62 599	1.27 585	0.39 89	0.20 134	0.49 122	0.56 211	0.22 65	0.25 113	0.24 137	0.17 71	0.39 69	0.23 35	0.09 63	0.11 169	0.09 133	0.35 484	0.29 438	0.80 444

CAS++	0.34 49	0.39 159	1.90 174	0.25 94	0.18 126	0.32 32	0.20 134	0.78 298	0.44 114	0.31 140	0.31 159	0.21 112	0.16 52	0.34 43	0.20 7	0.15 427	0.13 204	0.13 381	0.10 130	0.15 184	0.14 35
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
gcap-zeroshot	0.52 220	0.86 388	2.38 285	0.32 225	0.60 482	0.70 450	0.20 134	0.78 298	0.58 226	0.44 211	0.36 195	0.81 489	0.24 178	0.53 158	0.30 120	0.10 136	0.35 353	0.09 133	0.31 450	0.09 81	0.40 230

testlalala2	0.48 186	0.34 113	2.53 373	0.65 504	0.56 467	0.57 286	0.20 134	0.84 351	0.63 274	0.42 194	0.54 331	0.45 288	0.21 143	0.30 14	0.26 79	0.10 136	0.13 204	0.09 133	0.29 432	0.12 131	0.31 170

Former-RAFT_DAM_RVC	0.52 220	0.51 240	1.12 63	0.26 113	0.22 205	0.46 157	0.20 134	1.10 553	1.33 595	3.13 635	0.33 176	0.22 117	0.20 133	0.34 43	0.26 79	0.11 243	0.09 105	0.11 263	0.09 93	0.17 228	0.21 96

MyStereo8	0.73 424	1.16 470	2.89 500	0.53 461	0.34 363	0.71 456	0.20 134	1.87 615	0.59 237	0.53 301	0.66 438	0.50 320	0.33 290	1.27 411	0.62 370	0.10 136	1.19 517	0.10 195	0.21 379	0.21 319	0.61 360

MSKI-zero shot	0.70 407	0.44 202	2.62 415	1.47 591	0.75 516	0.56 263	0.20 134	0.80 313	0.45 121	0.60 387	0.52 304	0.44 276	0.17 71	0.70 255	0.26 79	0.09 63	2.87 633	0.09 133	0.32 459	0.14 172	0.50 297

LoS	0.34 49	0.35 123	1.88 171	0.25 94	0.13 23	0.53 229	0.20 134	0.50 141	0.53 185	0.26 105	0.28 134	0.37 229	0.24 178	0.40 76	0.25 64	0.10 136	0.08 50	0.08 84	0.06 8	0.15 184	0.10 8
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.33 32	0.32 91	1.46 111	0.25 94	0.50 448	0.40 95	0.20 134	0.48 114	0.48 136	0.22 65	0.29 139	0.26 157	0.19 116	0.35 53	0.22 17	0.09 63	0.07 13	0.08 84	0.05 1	0.16 205	0.54 327

Selective-IGEV	0.57 262	0.42 177	1.87 170	1.67 603	1.33 586	0.36 64	0.20 134	0.61 216	0.71 377	0.22 65	0.31 159	0.22 117	0.19 116	0.52 148	0.36 188	0.09 63	0.97 488	0.09 133	0.15 285	0.20 307	0.85 469

GLC_STEREO	0.31 25	0.30 68	1.80 149	0.29 166	0.12 6	0.41 106	0.20 134	0.39 43	0.42 96	0.26 105	0.31 159	0.25 146	0.19 116	0.36 57	0.26 79	0.09 63	0.11 169	0.12 320	0.10 130	0.13 148	0.15 44

iRaftStereo_RVC	0.47 173	0.84 378	1.91 177	0.29 166	0.15 71	0.53 229	0.20 134	0.58 194	0.50 152	0.37 168	0.43 231	0.42 260	0.23 170	0.38 64	0.28 102	0.09 63	0.70 432	0.12 320	0.11 178	0.43 549	0.77 428

RAFT-Stereo + iAFF	0.58 270	1.48 552	2.53 373	0.29 166	0.78 524	0.52 219	0.20 134	0.68 250	0.66 299	0.51 282	0.61 396	0.40 248	0.32 284	0.40 76	0.43 258	0.08 30	0.63 416	0.09 133	0.09 93	0.37 510	0.58 348

CFNet-RSSM	0.44 152	0.36 129	2.38 285	0.28 146	0.43 431	0.53 229	0.20 134	0.86 376	0.52 172	0.44 211	0.36 195	0.53 335	0.26 210	0.40 76	0.27 89	0.09 63	0.08 50	0.09 133	0.38 500	0.10 104	0.22 103

GEAStereo	0.95 528	0.48 219	1.85 162	2.15 620	3.19 632	0.55 254	0.21 160	0.66 240	0.45 121	0.43 202	0.22 85	0.16 35	0.18 96	1.06 360	0.97 461	0.13 354	2.28 617	0.09 133	0.06 8	0.33 472	3.58 631

GSStereo	1.06 551	0.48 219	1.85 162	2.42 627	3.19 632	0.55 254	0.21 160	1.59 605	0.54 191	0.29 132	0.22 85	0.17 62	0.18 96	1.06 360	0.97 461	0.13 354	2.82 631	0.08 84	0.17 325	0.33 472	3.99 638

GS-Stereo							0.21 160	1.59 605	0.54 191	0.29 132	0.22 85	0.17 62	0.18 96	1.06 360	0.97 461	0.13 354	2.82 631	0.08 84	0.17 325	0.33 472	3.99 638

GASTEREO	0.89 503	0.83 373	1.67 137	2.15 620	1.89 612	0.52 219	0.21 160	0.62 220	0.62 262	0.33 149	0.31 159	0.16 35	0.31 276	1.11 377	0.68 394	0.11 243	1.92 589	0.08 84	0.29 432	0.19 284	3.79 636

MSCF	0.88 495	0.84 378	1.67 137	2.15 620	1.87 611	0.51 199	0.21 160	0.63 228	0.61 251	0.32 144	0.29 139	0.17 62	0.30 270	1.06 360	0.67 391	0.11 243	1.92 589	0.08 84	0.31 450	0.19 284	3.72 635

LG-Stereo_L1	0.30 22	0.42 177	0.97 18	0.35 295	0.28 301	0.28 8	0.21 160	0.39 43	0.30 10	0.19 43	0.12 2	0.13 1	0.12 5	0.45 102	0.22 17	0.08 30	0.71 436	0.08 84	0.06 8	0.08 62	0.51 307

ISRNet	0.51 218	0.58 267	1.96 188	0.38 347	0.31 333	0.49 181	0.21 160	0.80 313	0.71 377	0.64 432	0.71 479	0.66 410	0.40 343	0.59 190	0.45 274	0.23 535	0.16 256	0.21 526	0.20 367	0.21 319	0.37 206

rvit_stereo_0081_aga	0.34 49	0.67 300	1.79 147	0.27 129	0.20 176	0.34 48	0.21 160	0.43 77	0.48 136	0.26 105	0.28 134	0.27 169	0.21 143	0.33 36	0.25 64	0.14 396	0.11 169	0.11 263	0.10 130	0.14 172	0.18 74

rvit_stereo_0075_2	0.45 157	0.45 210	2.60 405	0.34 272	0.32 346	0.41 106	0.21 160	0.60 210	0.54 191	0.39 179	0.51 295	0.40 248	0.29 259	0.46 106	0.31 139	0.21 520	0.15 241	0.22 531	0.15 285	0.18 253	0.33 181

RSM	0.47 173	0.51 240	1.36 94	1.37 584	1.04 560	0.37 69	0.21 160	0.52 150	0.55 203	0.23 70	0.28 134	0.28 176	0.17 71	0.40 76	0.22 17	0.09 63	0.24 321	0.09 133	0.35 484	0.24 359	0.80 444

IGEV++	0.74 428	0.70 321	2.05 208	1.11 569	1.09 569	0.32 32	0.21 160	0.75 281	0.43 103	0.30 137	0.30 148	0.22 117	0.27 225	0.98 346	0.31 139	0.10 136	2.50 625	0.08 84	0.15 285	0.27 415	2.70 617

11t1	0.60 298	0.49 225	2.19 244	0.35 295	0.58 476	0.48 176	0.21 160	0.72 271	0.73 391	0.49 250	0.47 257	0.35 222	0.34 298	0.61 210	0.71 405	0.12 305	1.26 531	0.10 195	0.29 432	0.16 205	1.22 538

plain	0.43 136	0.73 334	2.80 482	0.28 146	0.19 159	0.33 43	0.21 160	0.63 228	0.50 152	0.24 80	0.38 208	0.24 137	0.25 198	0.48 124	0.32 150	0.12 305	0.08 50	0.13 381	0.09 93	0.43 549	0.13 23

testlalala_base	0.61 306	0.35 123	2.44 318	0.35 295	0.33 353	0.55 254	0.21 160	0.88 393	0.41 88	0.41 186	0.39 214	0.31 198	0.24 178	0.33 36	0.36 188	0.98 612	1.61 574	0.09 133	0.22 391	1.11 607	0.68 391

AEACV	0.89 503	0.29 49	1.84 157	2.50 628	1.68 606	0.53 229	0.21 160	1.01 498	0.42 96	0.68 463	0.31 159	0.22 117	0.39 336	1.63 470	0.25 64	0.09 63	2.60 626	0.09 133	0.54 561	0.23 352	2.27 611

Any-RAFT	0.42 131	0.33 103	1.89 173	0.28 146	0.21 191	0.69 447	0.21 160	0.83 342	0.60 245	0.45 215	0.43 231	0.62 384	0.30 270	0.48 124	0.24 47	0.11 243	0.40 367	0.08 84	0.06 8	0.10 104	0.16 57

CroCo-Stereo Lap2	0.38 95	0.91 409	2.02 201	0.33 247	0.38 401	0.23 4	0.21 160	0.63 228	0.51 160	0.23 70	0.28 134	0.29 184	0.23 170	0.34 43	0.28 102	0.10 136	0.09 105	0.10 195	0.08 62	0.22 336	0.15 44

IIG-Stereo	0.65 360	0.87 390	2.32 275	0.55 470	0.23 235	0.62 374	0.21 160	0.78 298	0.71 377	0.64 432	0.69 451	0.69 438	0.38 321	2.07 545	1.37 527	0.11 243	0.08 50	0.11 263	0.09 93	0.15 184	0.27 140

CroCo-Stereo	0.35 63	0.71 325	1.67 137	0.32 225	0.17 105	0.19 2	0.21 160	0.79 307	0.54 191	0.22 65	0.25 113	0.55 351	0.22 152	0.28 7	0.28 102	0.10 136	0.08 50	0.08 84	0.07 38	0.12 131	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
raftrobust	0.52 220	1.14 461	2.15 236	0.33 247	0.99 550	0.53 229	0.21 160	0.59 203	0.50 152	0.53 301	0.36 195	0.31 198	0.33 290	0.47 111	0.42 245	0.10 136	0.55 400	0.09 133	0.08 62	0.22 336	0.46 278

AFF-stereo	0.57 262	1.51 556	2.59 398	0.33 247	0.23 235	0.51 199	0.21 160	0.69 253	0.68 339	0.49 250	0.63 411	0.49 316	0.34 298	0.50 142	0.37 196	0.08 30	0.54 397	0.10 195	0.10 130	0.40 534	0.60 358

DA	0.89 503	0.42 177	2.01 196	1.10 566	1.65 604	0.88 531	0.22 181	0.63 228	0.92 531	0.41 186	0.70 464	0.29 184	0.27 225	1.52 447	0.40 222	0.10 136	2.35 622	0.09 133	0.07 38	0.11 118	3.60 633

GGEV	0.89 503	0.42 177	2.01 196	1.10 566	1.65 604	0.88 531	0.22 181	0.63 228	0.92 531	0.41 186	0.70 464	0.29 184	0.27 225	1.52 447	0.40 222	0.10 136	2.35 622	0.09 133	0.07 38	0.11 118	3.60 633

3w_stereo	0.44 152	0.29 49	1.53 120	0.23 67	0.20 176	0.37 69	0.22 181	0.53 156	0.41 88	0.25 87	0.21 73	0.13 1	0.22 152	0.90 330	0.24 47	0.06 1	1.52 568	0.07 1	0.44 516	0.08 62	0.83 462

1w_stereo	0.35 63	0.28 31	0.86 3	0.24 80	0.17 105	0.44 140	0.22 181	0.60 210	0.43 103	0.27 115	0.30 148	0.14 10	0.26 210	0.61 210	0.25 64	0.07 8	0.79 454	0.07 1	0.06 8	0.08 62	0.79 439

LG-Stereo_L2	0.29 16	0.42 177	0.97 18	0.36 314	0.25 256	0.31 24	0.22 181	0.40 52	0.28 3	0.19 43	0.12 2	0.13 1	0.12 5	0.44 100	0.23 35	0.08 30	0.49 384	0.08 84	0.06 8	0.08 62	0.58 348

DFGA-Net	0.61 306	1.55 559	2.59 398	0.32 225	0.26 273	0.54 240	0.22 181	0.67 245	0.63 274	0.50 270	0.52 304	0.35 222	0.28 241	1.84 512	0.99 472	0.10 136	0.08 50	0.12 320	0.12 216	0.38 518	0.18 74

SMoEStereo_RVC	0.36 77	0.83 373	1.48 115	0.26 113	0.15 71	0.46 157	0.22 181	0.40 52	0.43 103	0.23 70	0.24 105	0.21 112	0.18 96	0.47 111	0.59 354	0.07 8	0.07 13	0.10 195	0.08 62	0.24 359	0.42 244

tt45	0.35 63	0.80 365	1.46 111	0.26 113	0.17 105	0.55 254	0.22 181	0.44 84	0.39 78	0.24 80	0.26 122	0.25 146	0.18 96	0.64 227	0.36 188	0.09 63	0.08 50	0.10 195	0.08 62	0.24 359	0.29 152

mms	0.39 101	0.63 290	1.31 90	0.34 272	0.65 501	0.32 32	0.22 181	0.39 43	0.39 78	0.27 115	0.31 159	0.23 126	0.17 71	0.57 180	0.22 17	0.08 30	0.21 308	0.10 195	0.08 62	0.24 359	1.16 527

ours_stereo	0.37 89	0.67 300	1.63 131	0.30 186	0.50 448	0.35 58	0.22 181	0.41 61	0.38 68	0.21 57	0.32 171	0.23 126	0.17 71	0.47 111	0.22 17	0.08 30	0.09 105	0.10 195	0.08 62	0.24 359	0.77 428

fffy	0.39 101	0.67 300	1.57 122	0.45 418	0.52 454	0.37 69	0.22 181	0.45 90	0.35 48	0.21 57	0.30 148	0.26 157	0.20 133	0.45 102	0.24 47	0.08 30	0.29 343	0.10 195	0.08 62	0.25 381	0.77 428

rvit_stereo_0083	0.28 11	0.37 142	0.88 6	0.28 146	0.18 126	0.28 8	0.22 181	0.40 52	0.58 226	0.25 87	0.30 148	0.27 169	0.27 225	0.38 64	0.25 64	0.14 396	0.12 187	0.13 381	0.10 130	0.13 148	0.14 35

rvit_stereo_0081	0.29 16	0.46 213	1.13 65	0.28 146	0.17 105	0.32 32	0.22 181	0.45 90	0.58 226	0.25 87	0.26 122	0.26 157	0.22 152	0.36 57	0.25 64	0.14 396	0.10 137	0.11 263	0.10 130	0.13 148	0.11 15

model_zeroshot	0.75 439	0.94 419	2.48 355	1.88 614	0.68 506	0.72 462	0.22 181	1.01 498	0.51 160	1.10 559	0.35 191	0.63 388	0.20 133	0.78 294	0.32 150	0.12 305	1.97 596	0.10 195	0.23 396	0.12 131	0.56 338

GCAP-BAT	0.78 454	0.38 152	2.37 282	0.98 554	0.60 482	0.77 491	0.22 181	1.13 564	0.51 160	0.80 511	0.90 537	0.81 489	0.25 198	0.77 286	0.88 450	0.10 136	1.94 594	0.09 133	0.50 536	0.17 228	1.35 554

rvit_stereo_0082	0.29 16	0.46 213	1.13 65	0.28 146	0.17 105	0.32 32	0.22 181	0.45 90	0.58 226	0.25 87	0.26 122	0.26 157	0.22 152	0.36 57	0.25 64	0.14 396	0.10 137	0.11 263	0.10 130	0.13 148	0.11 15

RAFT-Stereo-weight	0.46 166	0.37 142	1.60 128	0.29 166	0.51 451	0.57 286	0.22 181	0.84 351	0.67 312	0.48 233	0.38 208	0.36 224	0.17 71	0.39 69	0.27 89	0.09 63	1.28 534	0.09 133	0.07 38	0.09 81	0.41 239

test_for_model	0.82 467	1.62 572	2.47 349	1.36 583	1.04 560	0.53 229	0.22 181	0.82 331	0.63 274	0.60 387	0.29 139	0.25 146	0.21 143	0.28 7	0.25 64	0.80 603	1.87 587	0.08 84	0.08 62	1.81 628	1.18 528

MGS-Stereo	0.35 63	0.48 219	1.99 193	0.26 113	0.14 55	0.41 106	0.22 181	0.41 61	0.48 136	0.24 80	0.51 295	0.25 146	0.18 96	0.33 36	0.22 17	0.10 136	0.08 50	0.09 133	0.08 62	0.47 564	0.10 8

EKT-Stereo	1.56 598	0.55 259	2.60 405	2.54 630	19.66 651	0.55 254	0.22 181	0.76 284	0.51 160	0.40 184	0.36 195	0.43 261	0.27 225	0.74 279	0.42 245	0.13 354	0.17 269	0.11 263	0.16 307	0.20 307	0.50 297

PCWNet_CMD	0.48 186	0.50 233	2.23 255	0.27 129	0.20 176	0.56 263	0.22 181	0.78 298	0.67 312	0.49 250	0.55 342	0.68 427	0.56 462	0.48 124	0.32 150	0.11 243	0.10 137	0.14 417	0.10 130	0.19 284	0.43 252

testlalala	0.53 234	0.36 129	2.40 295	0.29 166	0.35 374	0.60 332	0.22 181	1.02 506	0.63 274	0.56 332	0.40 223	0.32 205	0.21 143	0.33 36	0.27 89	0.10 136	1.73 583	0.09 133	0.24 400	0.08 62	0.43 252

LoS_RVC	0.34 49	0.38 152	1.96 188	0.27 129	0.35 374	0.43 131	0.22 181	0.43 77	0.34 44	0.24 80	0.34 184	0.23 126	0.28 241	0.34 43	0.22 17	0.08 30	0.07 13	0.07 1	0.05 1	0.10 104	0.35 196

anonymousdsp2	0.88 495	0.31 77	1.96 188	1.06 562	1.56 599	0.57 286	0.22 181	0.84 351	0.98 556	1.20 576	0.37 201	0.65 401	0.26 210	1.19 394	0.46 282	0.10 136	2.40 624	0.10 195	0.13 238	0.19 284	2.96 621

DCANet-4	0.43 136	0.32 91	2.31 273	0.26 113	0.14 55	0.51 199	0.22 181	0.84 351	0.78 444	0.55 320	0.48 265	0.28 176	0.37 311	0.40 76	0.37 196	0.10 136	0.07 13	0.09 133	0.07 38	0.08 62	0.43 252

fff	0.50 206	0.90 405	2.63 416	0.25 94	0.15 71	0.51 199	0.22 181	0.85 365	0.82 479	0.55 320	0.48 265	0.31 198	0.65 500	0.39 69	0.37 196	0.10 136	0.07 13	0.09 133	0.07 38	0.08 62	0.43 252

ADStereo(finetuned)	0.50 206	0.91 409	2.43 310	0.26 113	0.14 55	0.51 199	0.22 181	0.84 351	0.78 444	0.56 332	0.49 279	0.32 205	0.75 531	0.40 76	0.40 222	0.10 136	0.07 13	0.09 133	0.07 38	0.13 148	0.45 273

AnonymousM	0.45 157	0.49 225	1.83 154	0.29 166	0.15 71	0.53 229	0.22 181	0.64 234	0.66 299	0.47 230	0.33 176	0.30 190	0.25 198	0.49 137	0.29 113	0.12 305	0.27 340	0.71 603	0.37 496	0.12 131	0.41 239

CFNet_pseudo	0.47 173	0.50 233	2.19 244	0.26 113	0.20 176	0.56 263	0.22 181	0.80 313	0.62 262	0.50 270	0.56 356	0.68 427	0.47 420	0.53 158	0.33 164	0.11 243	0.10 137	0.15 446	0.10 130	0.18 253	0.33 181

sCroCo_RVC	0.37 89	0.39 159	2.38 285	0.35 295	0.27 286	0.31 24	0.22 181	0.49 122	0.48 136	0.23 70	0.34 184	0.25 146	0.24 178	0.35 53	0.25 64	0.15 427	0.17 269	0.12 320	0.11 178	0.15 184	0.15 44

HCRNet	0.50 206	0.75 349	2.08 213	0.39 365	0.29 309	0.58 297	0.22 181	0.79 307	0.67 312	0.49 250	0.49 279	0.48 314	0.37 311	1.13 381	0.40 222	0.15 427	0.10 137	0.15 446	0.13 238	0.21 319	0.19 80

DCANet	0.49 201	0.91 409	2.63 416	0.26 113	0.14 55	0.51 199	0.22 181	0.84 351	0.78 444	0.56 332	0.49 279	0.32 205	0.41 355	0.39 69	0.41 237	0.10 136	0.07 13	0.09 133	0.07 38	0.14 172	0.45 273

csc	0.50 206	0.90 405	2.63 416	0.25 94	0.15 71	0.51 199	0.22 181	0.85 365	0.82 479	0.55 320	0.48 265	0.31 198	0.65 500	0.39 69	0.37 196	0.10 136	0.07 13	0.09 133	0.07 38	0.08 62	0.43 252

cscssc	0.50 206	0.90 405	2.63 416	0.25 94	0.15 71	0.51 199	0.22 181	0.85 365	0.82 479	0.55 320	0.48 265	0.31 198	0.65 500	0.39 69	0.37 196	0.10 136	0.07 13	0.09 133	0.07 38	0.08 62	0.43 252

GMStereo	0.44 152	1.32 509	2.65 426	0.28 146	0.16 82	0.42 125	0.22 181	0.48 114	0.63 274	0.41 186	0.36 195	0.26 157	0.25 198	0.41 86	0.30 120	0.14 396	0.08 50	0.10 195	0.12 216	0.17 228	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
FENet	0.48 186	0.58 267	2.46 344	0.33 247	0.18 126	0.58 297	0.22 181	0.83 342	0.64 284	0.49 250	0.42 228	0.55 351	0.38 321	0.52 148	0.51 317	0.12 305	0.09 105	0.12 320	0.11 178	0.17 228	0.31 170

MSMDNet	0.48 186	0.50 233	2.23 255	0.27 129	0.20 176	0.56 263	0.22 181	0.78 298	0.67 312	0.49 250	0.55 342	0.68 427	0.56 462	0.48 124	0.32 150	0.11 243	0.10 137	0.13 381	0.10 130	0.18 253	0.43 252

ccs_rob	0.47 173	0.50 233	2.19 244	0.26 113	0.20 176	0.56 263	0.22 181	0.80 313	0.62 262	0.50 270	0.56 356	0.68 427	0.47 420	0.53 158	0.33 164	0.11 243	0.10 137	0.16 466	0.10 130	0.18 253	0.33 181

iResNet_ROB	0.60 298	1.59 567	2.04 205	0.32 225	0.21 191	0.60 332	0.22 181	0.99 478	0.85 501	0.61 397	0.63 411	0.58 366	0.42 368	1.08 370	0.98 470	0.11 243	0.08 50	0.09 133	0.06 8	0.23 352	0.33 181

xyz-stereo-finetune2	0.40 115	0.89 399	1.40 102	0.22 51	0.12 6	0.58 297	0.23 220	0.55 177	0.50 152	0.33 149	0.47 257	0.30 190	0.41 355	0.81 309	0.60 359	0.09 63	0.07 13	0.11 263	0.09 93	0.12 131	0.12 18

AIO-test2	0.60 298	1.55 559	2.73 467	0.63 497	0.42 427	0.50 191	0.23 220	0.84 351	0.73 391	0.34 156	0.53 311	0.37 229	0.22 152	0.70 255	0.32 150	0.75 600	0.16 256	0.13 381	0.17 325	0.21 319	0.47 280

AIO-test1	0.58 270	1.37 531	2.77 477	0.66 509	1.08 567	0.50 191	0.23 220	0.86 376	0.69 352	0.31 140	0.42 228	0.29 184	0.22 152	0.77 286	0.34 175	0.13 354	0.15 241	0.12 320	0.16 307	0.31 457	0.30 161

999	0.35 63	0.74 344	1.38 98	0.27 129	0.18 126	0.50 191	0.23 220	0.40 52	0.41 88	0.21 57	0.33 176	0.23 126	0.18 96	0.74 279	0.37 196	0.09 63	0.08 50	0.09 133	0.08 62	0.26 401	0.26 133

AE-Stereo	0.71 411	0.32 91	2.44 318	0.44 411	0.50 448	0.58 297	0.23 220	1.08 548	0.67 312	0.67 457	0.51 295	0.47 306	0.24 178	0.63 220	0.32 150	0.09 63	2.15 611	0.11 263	0.45 518	0.22 336	2.01 588

ff7	0.65 360	0.58 267	2.09 217	0.39 365	0.60 482	0.56 263	0.23 220	0.49 122	0.62 262	1.00 546	0.24 105	0.20 104	0.24 178	0.71 264	0.24 47	0.09 63	2.09 599	0.10 195	0.18 338	0.24 359	2.22 606

IGEVStereo-DCA	0.74 428	0.74 344	2.09 217	0.76 525	0.77 521	0.45 149	0.23 220	0.49 122	0.62 262	0.71 480	0.22 85	0.30 190	0.28 241	1.29 413	1.53 539	0.10 136	1.50 566	0.10 195	0.18 338	0.24 359	2.22 606

ffff	0.65 360	0.58 267	2.09 217	0.39 365	0.60 482	0.56 263	0.23 220	0.49 122	0.62 262	1.00 546	0.24 105	0.20 104	0.24 178	0.71 264	0.24 47	0.09 63	2.09 599	0.10 195	0.18 338	0.24 359	2.22 606

11t	0.65 360	0.58 267	2.09 217	0.39 365	0.60 482	0.56 263	0.23 220	0.49 122	0.62 262	1.00 546	0.24 105	0.20 104	0.24 178	0.71 264	0.24 47	0.09 63	2.09 599	0.10 195	0.18 338	0.24 359	2.22 606

CFNet_ucs	0.50 206	0.55 259	2.28 265	0.27 129	0.22 205	0.58 297	0.23 220	0.90 411	0.69 352	0.54 307	0.64 424	0.68 427	0.44 390	0.55 168	0.34 175	0.14 396	0.12 187	0.16 466	0.11 178	0.19 284	0.38 215

HH	0.79 458	0.52 244	2.72 462	1.45 588	0.80 526	0.91 539	0.23 220	0.76 284	0.76 426	0.64 432	0.55 342	0.87 517	0.41 355	0.94 339	0.45 274	0.09 63	1.20 518	0.10 195	0.09 93	0.16 205	2.16 598

HanStereo	0.79 458	0.52 244	2.72 462	1.45 588	0.80 526	0.91 539	0.23 220	0.76 284	0.76 426	0.64 432	0.55 342	0.87 517	0.41 355	0.94 339	0.45 274	0.09 63	1.20 518	0.10 195	0.09 93	0.16 205	2.16 598

CAS	0.39 101	0.31 77	1.79 147	0.81 536	0.34 363	0.51 199	0.23 220	0.49 122	0.42 96	0.23 70	0.31 159	0.20 104	0.17 71	0.30 14	0.25 64	0.77 602	0.06 2	0.07 1	0.05 1	0.10 104	0.41 239

anonymousdsp	0.86 487	0.59 274	2.65 426	1.33 580	1.25 582	0.56 263	0.23 220	0.54 167	0.71 377	1.13 564	0.25 113	0.22 117	0.24 178	1.24 402	0.24 47	0.09 63	2.34 620	0.10 195	0.18 338	0.25 381	3.12 625

RCA-Stereo	0.45 157	0.38 152	1.80 149	0.27 129	0.25 256	0.58 297	0.23 220	0.84 351	0.66 299	0.42 194	0.44 243	0.28 176	0.35 300	0.31 19	0.21 10	0.09 63	1.01 493	0.09 133	0.07 38	0.21 319	0.53 322

ccc-4	0.65 360	0.58 267	2.09 217	0.39 365	0.60 482	0.56 263	0.23 220	0.49 122	0.62 262	1.00 546	0.24 105	0.20 104	0.24 178	0.71 264	0.24 47	0.09 63	2.09 599	0.10 195	0.18 338	0.24 359	2.22 606

BUS	0.45 157	0.32 91	1.58 123	0.31 204	0.22 205	0.91 539	0.23 220	1.05 528	0.67 312	0.64 432	0.53 311	0.65 401	0.32 284	0.48 124	0.34 175	0.13 354	0.10 137	0.14 417	0.12 216	0.13 148	0.15 44

NINENet	0.54 243	0.40 167	2.19 244	0.55 470	0.26 273	0.91 539	0.23 220	1.05 528	0.77 439	0.54 307	0.57 367	0.65 401	0.32 284	1.22 396	0.34 175	0.16 446	0.13 204	0.16 466	0.11 178	0.16 205	0.14 35

IGEV-Stereo	0.86 487	0.60 275	2.65 426	1.35 582	1.25 582	0.56 263	0.23 220	0.54 167	0.71 377	1.14 565	0.25 113	0.22 117	0.24 178	1.24 402	0.24 47	0.09 63	2.34 620	0.10 195	0.18 338	0.25 381	3.13 626
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
UDGNet	0.50 206	1.36 526	2.44 318	0.37 327	0.19 159	0.58 297	0.23 220	0.49 122	0.69 352	0.42 194	0.39 214	0.34 218	0.29 259	0.55 168	0.32 150	0.25 548	0.10 137	0.37 578	0.19 356	0.30 447	0.17 65

test-3	0.58 270	0.43 189	2.44 318	0.52 457	0.59 477	0.46 157	0.23 220	0.77 291	0.49 141	0.52 292	0.29 139	0.44 276	0.22 152	0.59 190	0.97 461	0.08 30	1.27 532	0.10 195	0.35 484	0.29 438	0.62 364

test_1	0.58 270	0.43 189	2.44 318	0.52 457	0.59 477	0.46 157	0.23 220	0.77 291	0.49 141	0.51 282	0.29 139	0.44 276	0.22 152	0.59 190	0.97 461	0.08 30	1.27 532	0.10 195	0.35 484	0.29 438	0.63 370

TRStereo	0.89 503	1.02 433	2.91 503	4.59 640	0.31 333	0.93 543	0.23 220	1.93 619	0.66 299	0.37 168	0.54 331	0.48 314	0.40 343	0.67 243	0.29 113	0.13 354	0.37 356	0.11 263	0.48 530	0.13 148	1.21 536

CFNet	0.65 360	1.45 547	2.27 263	0.34 272	0.25 256	0.64 401	0.23 220	0.93 430	0.79 457	0.48 233	0.59 379	0.58 366	0.40 343	2.28 564	0.63 377	0.13 354	0.09 105	0.15 446	0.14 261	0.34 482	0.26 133

HITNet	0.55 247	1.28 503	2.73 467	0.35 295	0.14 55	0.56 263	0.23 220	0.89 402	0.62 262	0.52 292	0.51 295	0.49 316	0.38 321	0.52 148	0.60 359	0.09 63	0.07 13	0.10 195	0.08 62	0.25 381	0.61 360
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
MLCV	0.59 288	1.41 537	2.41 301	0.31 204	0.15 71	0.60 332	0.23 220	0.77 291	0.63 274	0.67 457	0.66 438	0.55 351	0.37 311	1.16 386	1.09 490	0.10 136	0.07 13	0.09 133	0.07 38	0.21 319	0.29 152

xyz-stereo	3.06 627	0.44 202	30.74 663	0.24 80	0.12 6	15.34 649	0.24 246	0.56 183	0.49 141	0.62 410	7.90 642	0.64 396	0.49 433	1.44 435	1.05 481	0.09 63	0.07 13	0.34 574	0.08 62	0.13 148	0.19 80

SCV	0.69 400	0.68 309	1.95 184	0.90 542	1.04 560	0.49 181	0.24 246	0.98 469	0.73 391	0.54 307	0.31 159	0.24 137	0.20 133	1.32 416	0.26 79	0.11 243	1.59 573	0.09 133	0.32 459	0.34 482	1.58 570

AIO_rvc	0.95 528	1.02 433	2.57 394	2.80 635	1.91 614	0.37 69	0.24 246	0.52 150	0.60 245	0.98 543	0.29 139	0.25 146	0.18 96	2.16 557	0.29 113	0.11 243	1.39 552	0.08 84	0.11 178	0.26 401	2.87 619

HUF	1.33 580	0.96 422	4.06 599	2.73 633	2.17 622	0.35 58	0.24 246	1.87 615	0.75 417	1.28 587	0.29 139	1.35 590	0.19 116	1.97 536	0.43 258	0.15 427	3.91 641	0.08 84	0.06 8	0.31 457	3.41 629

fffft	0.36 77	0.70 321	1.51 118	0.25 94	0.15 71	0.42 125	0.24 246	0.46 99	0.42 96	0.22 65	0.19 58	0.20 104	0.16 52	0.47 111	0.69 397	0.07 8	0.09 105	0.10 195	0.08 62	0.30 447	0.45 273
1: 1. 1
WCG-NET	0.41 122	0.80 365	1.77 144	0.25 94	0.13 23	0.43 131	0.24 246	0.42 69	0.59 237	0.38 174	0.41 225	0.26 157	0.24 178	0.37 60	0.24 47	0.08 30	0.81 462	0.08 84	0.07 38	0.26 401	0.31 170

WCG-NET（raft）	0.44 152	0.97 424	1.78 146	0.24 80	0.17 105	0.43 131	0.24 246	0.42 69	0.52 172	0.38 174	0.35 191	0.46 297	0.25 198	0.41 86	0.26 79	0.08 30	1.08 504	0.08 84	0.08 62	0.27 415	0.40 230

test_sample1	0.61 306	0.45 210	1.84 157	0.33 247	0.29 309	0.49 181	0.24 246	0.83 342	0.73 391	0.51 282	0.53 311	0.52 332	0.45 398	1.40 425	0.72 409	0.11 243	0.96 486	0.10 195	0.24 400	0.15 184	1.25 543

SMFormer	0.64 351	0.54 251	1.92 179	0.32 225	0.16 82	0.46 157	0.24 246	0.94 436	0.85 501	0.58 357	0.70 464	0.51 325	0.41 355	1.89 525	0.86 448	0.13 354	1.01 493	0.11 263	0.26 417	0.17 228	0.84 463

tta	0.63 341	0.54 251	1.92 179	0.32 225	0.16 82	0.46 157	0.24 246	0.94 436	0.85 501	0.58 357	0.70 464	0.51 325	0.41 355	1.89 525	0.86 448	0.13 354	1.01 493	0.11 263	0.26 417	0.19 284	0.59 353

qqq1	0.62 327	0.54 251	1.92 179	0.32 225	0.16 82	0.46 157	0.24 246	0.94 436	0.85 501	0.58 357	0.70 464	0.51 325	0.41 355	1.89 525	0.64 379	0.13 354	1.01 493	0.09 133	0.24 400	0.19 284	0.59 353

fff1	0.62 327	0.54 251	1.92 179	0.32 225	0.16 82	0.46 157	0.24 246	0.94 436	0.85 501	0.58 357	0.70 464	0.51 325	0.41 355	1.89 525	0.64 379	0.13 354	1.01 493	0.09 133	0.24 400	0.19 284	0.59 353

ACVNet-DCA	0.67 386	0.73 334	2.43 310	0.67 512	0.52 454	0.76 481	0.24 246	0.81 322	0.83 486	0.77 500	0.39 214	0.25 146	0.38 321	0.70 255	0.22 17	0.10 136	2.13 607	0.11 263	0.09 93	0.16 205	1.18 528

xx1	0.71 411	0.73 334	2.43 310	0.67 512	0.52 454	0.76 481	0.24 246	0.85 365	1.05 568	0.77 500	0.39 214	0.46 297	0.37 311	0.70 255	0.22 17	0.10 136	2.13 607	0.12 320	0.41 510	0.16 205	1.18 528

1test111	0.72 421	0.73 334	2.43 310	0.67 512	0.52 454	0.76 481	0.24 246	0.81 322	0.83 486	0.77 500	0.39 214	0.25 146	0.38 321	1.03 353	0.75 420	0.10 136	2.13 607	0.11 263	0.09 93	0.16 205	1.18 528

cc1	0.74 428	0.73 334	2.43 310	0.67 512	0.52 454	0.76 481	0.24 246	0.85 365	1.05 568	0.77 500	0.39 214	0.25 146	0.38 321	0.70 255	0.22 17	0.10 136	2.13 607	0.11 263	0.09 93	0.25 381	2.20 604

tt1	0.74 428	0.73 334	2.34 278	0.67 512	0.63 494	0.75 476	0.24 246	0.85 365	0.96 549	0.81 515	0.38 208	0.26 157	0.35 300	0.64 227	0.22 17	0.10 136	2.16 612	0.11 263	0.09 93	0.25 381	2.19 601

SDNR	2.06 611	2.93 638	2.94 507	1.55 597	5.13 638	1.98 612	0.24 246	1.95 621	2.62 627	0.92 536	2.71 621	5.76 638	0.68 511	3.61 627	3.84 621	0.33 570	0.38 360	0.22 531	0.17 325	1.13 608	2.04 592

CASS	0.43 136	0.34 113	2.01 196	0.33 247	0.17 105	0.54 240	0.24 246	0.71 269	0.52 172	0.62 410	0.55 342	0.40 248	0.41 355	0.43 96	0.33 164	0.17 467	0.10 137	0.14 417	0.11 178	0.18 253	0.23 112
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
knoymous	0.37 89	0.34 113	1.83 154	0.25 94	0.18 126	0.45 149	0.24 246	0.60 210	0.40 85	0.42 194	0.39 214	0.54 342	0.25 198	0.41 86	0.29 113	0.12 305	0.08 50	0.12 320	0.07 38	0.13 148	0.20 89

x	0.65 360	0.62 288	2.12 228	0.36 314	0.61 491	0.48 176	0.24 246	0.80 313	0.89 523	0.50 270	0.56 356	0.44 276	0.36 305	0.62 218	0.80 435	0.11 243	1.44 557	0.11 263	0.39 504	0.16 205	1.34 553

ASMatch	0.61 306	0.47 216	2.72 462	0.91 546	0.36 386	0.56 263	0.24 246	0.54 167	0.67 312	0.48 233	1.20 572	0.47 306	0.65 500	1.33 418	0.93 455	0.10 136	0.08 50	0.11 263	0.11 178	0.10 104	0.17 65

s12784h	0.41 122	0.34 113	2.17 239	0.24 80	0.11 2	0.64 401	0.24 246	0.85 365	0.70 363	0.45 215	0.54 331	0.28 176	0.27 225	0.51 143	0.27 89	0.11 243	0.06 2	0.09 133	0.06 8	0.16 205	0.14 35

222	1.02 543	0.60 275	1.95 184	0.29 166	0.51 451	0.62 374	0.24 246	1.09 550	0.86 508	0.64 432	0.67 443	0.47 306	0.42 368	1.86 518	6.73 640	0.13 354	1.21 521	0.11 263	0.32 459	0.17 228	1.44 563

xxxx	0.97 535	0.64 294	2.14 235	0.30 186	0.67 503	0.64 401	0.24 246	1.09 550	0.91 529	0.57 351	0.65 431	0.58 366	0.39 336	1.57 458	5.49 636	0.13 354	1.38 548	0.11 263	0.32 459	0.17 228	1.41 561

PMTNet	0.35 63	0.38 152	1.75 143	0.21 36	0.14 55	0.57 286	0.24 246	0.48 114	0.44 114	0.28 122	0.32 171	0.26 157	0.24 178	0.41 86	0.24 47	0.42 578	0.07 13	0.08 84	0.05 1	0.18 253	0.15 44

MM-Stereo_test2	0.65 360	0.43 189	2.54 378	0.62 494	0.18 126	0.50 191	0.25 272	0.49 122	0.47 131	0.36 165	0.26 122	0.24 137	0.23 170	0.40 76	0.38 207	0.08 30	2.33 619	0.09 133	0.10 130	0.38 518	2.66 616

AIO_test	1.11 560	0.77 353	2.51 367	3.32 637	2.81 631	0.35 58	0.25 272	1.29 584	0.68 339	1.28 587	0.27 128	0.32 205	0.17 71	2.86 611	0.27 89	0.12 305	1.72 582	0.08 84	0.21 379	0.15 184	2.81 618

Occ-G	0.68 393	0.54 251	2.08 213	0.99 559	0.74 514	0.38 80	0.25 272	0.46 99	0.78 444	0.40 184	0.36 195	0.46 297	0.22 152	0.90 330	0.70 399	0.09 63	1.53 569	0.09 133	0.16 307	0.31 457	2.06 593

test_sample4	0.62 327	0.49 225	2.24 257	0.34 272	0.19 159	0.57 286	0.25 272	0.98 469	0.76 426	0.56 332	0.55 342	0.45 288	0.38 321	1.78 497	0.56 341	0.13 354	0.80 458	0.13 381	0.21 379	0.17 228	0.76 423

test_sample3	0.61 306	0.48 219	2.24 257	0.34 272	0.19 159	0.58 297	0.25 272	0.97 461	0.76 426	0.54 307	0.52 304	0.46 297	0.37 311	1.78 497	0.57 344	0.13 354	0.79 454	0.12 320	0.21 379	0.17 228	0.73 415

ProNet	0.46 166	0.60 275	1.85 162	0.35 295	0.67 503	0.49 181	0.25 272	0.53 156	0.57 218	0.21 57	0.24 105	0.22 117	0.20 133	0.52 148	0.22 17	0.09 63	0.47 380	0.10 195	0.09 93	0.23 352	1.33 551

raft_robust	0.68 393	1.24 494	2.42 305	0.30 186	0.57 472	0.53 229	0.25 272	0.95 450	0.79 457	0.49 250	0.46 251	1.12 574	0.74 527	1.50 444	0.61 367	0.09 63	0.62 414	0.10 195	0.30 442	0.26 401	0.30 161

AACVNet	0.61 306	1.13 460	2.47 349	0.37 327	0.21 191	0.57 286	0.25 272	0.75 281	0.55 203	0.56 332	0.60 388	0.66 410	0.44 390	2.11 552	0.49 307	0.14 396	0.11 169	0.14 417	0.11 178	0.35 496	0.23 112

GANet-ADL	0.48 186	0.56 263	2.51 367	0.34 272	0.20 176	0.58 297	0.25 272	0.80 313	0.57 218	0.43 202	0.61 396	0.56 358	0.31 276	0.44 100	0.44 265	0.14 396	0.11 169	0.10 195	0.09 93	0.22 336	0.38 215

rafts_anoy	0.60 298	1.33 514	2.59 398	0.53 461	1.09 569	0.49 181	0.25 272	0.67 245	0.53 185	0.41 186	0.38 208	0.33 213	0.30 270	0.68 248	0.41 237	0.10 136	1.13 513	0.13 381	0.15 285	0.20 307	0.29 152

TestStereo	0.49 201	0.88 394	2.38 285	0.30 186	0.16 82	0.43 131	0.25 272	0.55 177	0.46 124	0.38 174	0.46 251	0.34 218	0.28 241	1.96 535	0.28 102	0.11 243	0.08 50	0.12 320	0.09 93	0.15 184	0.13 23

raft+_RVC	0.62 327	1.18 476	2.43 310	0.36 314	2.08 619	0.52 219	0.25 272	0.66 240	0.54 191	0.36 165	0.46 251	0.32 205	0.28 241	0.49 137	0.43 258	0.10 136	0.91 483	0.10 195	0.09 93	0.22 336	0.70 402

pcwnet_v2	0.65 360	0.54 251	4.29 611	0.33 247	0.27 286	0.60 332	0.25 272	1.02 506	0.92 531	0.61 397	0.69 451	0.62 384	0.54 454	0.67 243	0.38 207	0.18 481	0.15 241	0.15 446	0.14 261	0.21 319	0.49 295

FADNet_RVC	0.87 494	1.51 556	2.90 502	0.31 204	0.24 247	0.71 456	0.25 272	1.00 488	0.65 291	0.45 215	0.57 367	0.61 379	0.44 390	1.53 449	0.75 420	0.94 608	0.97 488	0.28 555	1.00 626	0.89 601	1.36 557

BEATNet_4x	0.57 262	1.16 470	2.56 390	0.35 295	0.16 82	0.56 263	0.25 272	0.91 418	0.64 284	0.55 320	0.53 311	0.59 370	0.43 381	0.67 243	0.76 424	0.12 305	0.09 105	0.12 320	0.09 93	0.23 352	0.58 348

R-Stereo Train	0.42 131	0.31 77	2.51 367	0.30 186	0.18 126	0.56 263	0.25 272	0.82 331	0.41 88	0.57 351	0.67 443	0.33 213	0.24 178	0.34 43	0.33 164	0.10 136	0.08 50	0.09 133	0.07 38	0.09 81	0.18 74

RAFT-Stereo	0.42 131	0.31 77	2.51 367	0.30 186	0.18 126	0.56 263	0.25 272	0.82 331	0.41 88	0.57 351	0.67 443	0.33 213	0.24 178	0.34 43	0.33 164	0.10 136	0.08 50	0.09 133	0.07 38	0.09 81	0.18 74
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
gasm-f	0.93 523	0.71 325	2.09 217	2.15 620	2.42 627	0.54 240	0.26 289	0.66 240	0.45 121	0.43 202	0.33 176	0.16 35	0.22 152	0.70 255	0.93 455	0.13 354	2.28 617	0.09 133	0.06 8	0.39 527	3.58 631

xyz-stereo-finetune	0.37 89	0.90 405	1.23 77	0.22 51	0.12 6	0.53 229	0.26 289	0.57 190	0.58 226	0.30 137	0.33 176	0.29 184	0.24 178	0.60 202	0.62 370	0.09 63	0.08 50	0.10 195	0.08 62	0.13 148	0.14 35

rvit_0105_6	0.36 77	0.55 259	1.48 115	0.31 204	0.18 126	0.35 58	0.26 289	0.56 183	0.66 299	0.26 105	0.29 139	0.33 213	0.26 210	0.41 86	0.27 89	0.18 481	0.16 256	0.15 446	0.13 238	0.15 184	0.25 125

test_sample5	0.63 341	0.50 233	2.19 244	0.34 272	0.19 159	0.56 263	0.26 289	0.98 469	0.77 439	0.55 320	0.63 411	0.45 288	0.38 321	1.87 522	0.58 350	0.14 396	0.82 467	0.13 381	0.22 391	0.18 253	0.76 423

DualNet	0.63 341	0.50 233	2.19 244	0.34 272	0.19 159	0.56 263	0.26 289	0.98 469	0.77 439	0.56 332	0.66 438	0.45 288	0.38 321	1.87 522	0.58 350	0.14 396	0.82 467	0.13 381	0.22 391	0.18 253	0.76 423

StereoVision	0.52 220	1.12 457	2.70 459	0.34 272	0.32 346	0.47 170	0.26 289	0.73 275	0.61 251	0.33 149	0.89 534	0.45 288	0.26 210	0.52 148	0.39 216	0.14 396	0.15 241	0.16 466	0.15 285	0.22 336	0.14 35

4D-IteraStereo	0.62 327	1.29 505	3.04 524	0.27 129	0.30 323	0.46 157	0.26 289	0.54 167	0.51 160	0.41 186	0.31 159	0.39 239	0.19 116	0.53 158	0.65 384	0.09 63	0.47 380	0.12 320	0.11 178	0.21 319	2.14 597

DCRE	0.76 444	0.80 365	2.31 273	1.05 561	1.18 578	0.63 388	0.26 289	1.03 514	0.59 237	0.52 292	2.12 604	0.44 276	0.27 225	0.41 86	0.53 329	0.09 63	1.02 498	0.10 195	0.32 459	0.16 205	1.47 565

anonymousa	0.74 428	0.60 275	2.58 396	0.96 552	1.33 586	0.61 352	0.26 289	0.69 253	0.56 211	0.55 320	0.84 519	0.82 494	0.46 409	0.56 173	0.61 367	0.10 136	1.11 510	0.12 320	0.98 625	0.14 172	0.97 502

dd	0.48 186	1.32 509	2.41 301	0.31 204	0.17 105	0.58 297	0.26 289	0.50 141	0.71 377	0.42 194	0.41 225	0.34 218	0.28 241	0.47 111	0.41 237	0.18 481	0.10 137	0.13 381	0.12 216	0.22 336	0.16 57

dad	0.58 270	1.35 521	2.39 292	0.31 204	0.20 176	0.62 374	0.26 289	0.56 183	0.79 457	0.66 455	0.64 424	0.64 396	0.36 305	0.87 318	0.48 296	0.28 559	0.15 241	0.40 581	0.18 338	0.24 359	0.22 103

Patchmatch Stereo++	0.43 136	0.36 129	2.44 318	0.48 430	0.17 105	0.61 352	0.26 289	0.53 156	0.61 251	0.48 233	0.43 231	0.43 261	0.28 241	0.56 173	0.30 120	0.12 305	0.08 50	0.12 320	0.10 130	0.17 228	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
OMP-Stereo	0.64 351	0.87 390	2.38 285	0.56 479	0.37 392	0.60 332	0.26 289	0.75 281	0.71 377	0.65 448	0.60 388	0.68 427	0.32 284	2.07 545	1.18 503	0.11 243	0.08 50	0.12 320	0.09 93	0.17 228	0.28 146

ROB_FTStereo	0.43 136	0.36 129	2.44 318	0.48 430	0.18 126	0.61 352	0.26 289	0.53 156	0.61 251	0.48 233	0.43 231	0.43 261	0.28 241	0.51 143	0.30 120	0.12 305	0.08 50	0.12 320	0.10 130	0.17 228	0.13 23

iRAFT	0.43 136	0.36 129	2.44 318	0.48 430	0.17 105	0.61 352	0.26 289	0.53 156	0.61 251	0.48 233	0.43 231	0.43 261	0.28 241	0.56 173	0.30 120	0.12 305	0.08 50	0.12 320	0.10 130	0.17 228	0.13 23

RALCasStereoNet	0.65 360	1.34 517	2.56 390	0.43 406	0.96 546	0.50 191	0.26 289	0.62 220	0.56 211	0.43 202	0.49 279	0.36 224	0.28 241	0.72 272	0.53 329	0.10 136	1.18 516	0.09 133	0.08 62	0.27 415	1.27 545

111	0.57 262	1.41 537	2.63 416	0.25 94	0.15 71	0.59 317	0.26 289	0.90 411	0.83 486	0.50 270	0.54 331	0.57 362	0.38 321	0.54 165	0.41 237	0.10 136	0.07 13	0.09 133	0.07 38	0.24 359	0.81 456

DMCA	0.50 206	0.83 373	1.95 184	0.32 225	0.24 247	0.59 317	0.26 289	0.81 322	0.68 339	0.59 376	0.49 279	0.56 358	0.36 305	0.65 235	0.65 384	0.14 396	0.10 137	0.14 417	0.10 130	0.19 284	0.29 152

StereoDRNet-Refined	0.55 247	0.61 281	2.07 211	0.34 272	0.21 191	0.68 444	0.26 289	0.87 385	0.73 391	0.70 471	0.69 451	0.74 457	0.45 398	1.10 372	0.62 370	0.12 305	0.09 105	0.14 417	0.14 261	0.27 415	0.24 121
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
castereo	0.34 49	0.48 219	1.00 31	0.25 94	0.29 309	0.41 106	0.27 308	0.76 284	0.49 141	0.23 70	0.30 148	0.24 137	0.31 276	0.29 12	0.29 113	0.09 63	0.20 299	0.09 133	0.31 450	0.12 131	0.44 268

rvit_stereo_0080	0.33 32	0.77 353	1.43 107	0.24 80	0.18 126	0.34 48	0.27 308	0.58 194	0.51 160	0.25 87	0.27 128	0.27 169	0.22 152	0.32 31	0.27 89	0.14 396	0.10 137	0.10 195	0.10 130	0.15 184	0.17 65

rvit_stereo_ft	0.38 95	1.01 431	1.86 168	0.33 247	0.21 191	0.28 8	0.27 308	0.59 203	0.55 203	0.24 80	0.28 134	0.28 176	0.27 225	0.35 53	0.28 102	0.14 396	0.09 105	0.11 263	0.11 178	0.14 172	0.31 170

test_sample6	0.64 351	0.51 240	2.17 239	0.35 295	0.18 126	0.56 263	0.27 308	1.00 488	0.80 465	0.56 332	0.66 438	0.47 306	0.39 336	1.95 533	0.60 359	0.14 396	0.80 458	0.13 381	0.21 379	0.18 253	0.78 436

mmm	0.66 380	0.53 248	1.83 154	0.38 347	0.86 533	0.49 181	0.27 308	0.82 331	0.83 486	0.59 376	0.69 451	0.47 306	0.38 321	0.81 309	0.73 413	0.12 305	1.37 547	0.14 417	0.45 518	0.18 253	1.35 554

whm_eth	0.33 32	0.77 353	1.43 107	0.24 80	0.18 126	0.34 48	0.27 308	0.58 194	0.51 160	0.25 87	0.27 128	0.27 169	0.22 152	0.32 31	0.27 89	0.14 396	0.10 137	0.10 195	0.10 130	0.15 184	0.17 65

qqq	0.65 360	0.63 290	2.10 224	0.30 186	0.64 498	0.46 157	0.27 308	0.81 322	0.83 486	0.48 233	0.56 356	0.46 297	0.37 311	1.03 353	0.75 420	0.11 243	1.41 553	0.12 320	0.41 510	0.16 205	1.18 528

IER	0.49 201	0.73 334	2.12 228	0.27 129	0.25 256	0.65 417	0.27 308	0.76 284	0.59 237	0.56 332	0.59 379	0.60 377	0.53 452	0.64 227	0.44 265	0.12 305	0.09 105	0.11 263	0.11 178	0.18 253	0.15 44

PSMNet-ADL	0.56 255	0.47 216	2.03 202	0.35 295	0.22 205	0.67 438	0.27 308	0.77 291	0.58 226	0.43 202	0.53 311	0.70 444	0.45 398	1.89 525	0.64 379	0.16 446	0.13 204	0.11 263	0.13 238	0.15 184	0.51 307

HUI-Stereo	0.43 136	0.36 129	2.45 336	0.48 430	0.18 126	0.61 352	0.27 308	0.53 156	0.61 251	0.48 233	0.43 231	0.44 276	0.28 241	0.47 111	0.30 120	0.12 305	0.08 50	0.12 320	0.10 130	0.17 228	0.13 23

PFNet	0.62 327	0.42 177	2.69 452	0.43 406	0.55 465	0.62 374	0.27 308	0.64 234	0.72 386	0.61 397	0.56 356	0.45 288	0.33 290	1.86 518	1.12 495	0.28 559	0.09 105	0.12 320	0.16 307	0.26 401	0.27 140

iGMRVC	0.43 136	0.36 129	2.44 318	0.48 430	0.18 126	0.61 352	0.27 308	0.53 156	0.61 251	0.48 233	0.43 231	0.43 261	0.28 241	0.57 180	0.31 139	0.12 305	0.08 50	0.12 320	0.10 130	0.17 228	0.13 23

UNet	0.56 255	0.58 267	2.81 486	0.32 225	0.33 353	0.74 473	0.27 308	0.86 376	0.67 312	0.55 320	0.55 342	0.72 449	0.55 460	0.79 298	0.58 350	0.12 305	0.09 105	0.13 381	0.11 178	0.20 307	0.19 80

G2L-ROB	0.59 288	1.32 509	2.59 398	0.30 186	0.22 205	0.59 317	0.28 321	0.80 313	0.61 251	0.56 332	0.45 246	0.70 444	0.35 300	1.38 422	0.72 409	0.11 243	0.08 50	0.09 133	0.08 62	0.22 336	0.31 170

MM-Stereo_test1	0.63 341	0.64 294	2.51 367	0.54 468	0.37 392	0.44 140	0.28 321	0.68 250	0.59 237	0.43 202	0.33 176	0.26 157	0.25 198	0.89 328	0.52 320	0.10 136	1.84 586	0.10 195	0.09 93	0.41 541	1.40 560

FACV-RUCA	0.61 306	0.44 202	2.11 227	0.43 406	1.73 608	0.49 181	0.28 321	0.74 277	0.68 339	0.41 186	0.53 311	0.34 218	0.64 497	0.41 86	0.33 164	0.13 354	0.11 169	0.62 598	0.12 216	0.72 590	1.02 513

test_sample2	0.59 288	0.42 177	1.84 157	0.33 247	0.18 126	0.52 219	0.28 321	0.86 376	0.70 363	0.47 230	0.53 311	0.46 297	0.41 355	1.51 445	0.66 387	0.12 305	0.93 485	0.11 263	0.24 400	0.16 205	1.01 508

rrr	0.84 475	0.74 344	3.40 560	0.76 525	0.77 521	0.45 149	0.28 321	1.23 580	0.84 498	0.71 480	0.22 85	0.30 190	0.28 241	1.29 413	1.53 539	0.10 136	1.50 566	0.10 195	0.29 432	0.24 359	1.75 580

ffm	0.78 454	0.67 300	3.39 555	0.32 225	0.22 205	0.58 297	0.28 321	0.85 365	0.96 549	0.54 307	0.74 489	0.67 413	0.40 343	0.64 227	0.22 17	0.10 136	2.16 612	0.15 446	0.33 473	0.25 381	2.19 601

ff1	1.07 554	0.67 300	3.39 555	0.32 225	0.22 205	0.58 297	0.28 321	0.85 365	0.96 549	0.54 307	0.74 489	0.67 413	0.40 343	2.75 604	3.86 622	0.10 136	2.16 612	0.15 446	0.33 473	0.25 381	2.19 601

mmx	0.99 539	0.67 300	3.39 555	0.32 225	0.22 205	0.58 297	0.28 321	1.05 528	0.92 531	0.54 307	0.74 489	0.67 413	0.40 343	2.75 604	3.86 622	0.13 354	1.25 527	0.15 446	0.33 473	0.19 284	1.28 548

ttt	0.89 503	0.51 240	2.51 367	0.36 314	0.31 333	0.61 352	0.28 321	1.07 545	0.92 531	0.56 332	0.77 503	0.55 351	0.37 311	2.27 563	3.51 616	0.16 446	1.21 521	0.13 381	0.31 450	0.18 253	1.26 544

xxx	0.99 539	0.67 300	3.39 555	0.32 225	0.22 205	0.58 297	0.28 321	1.05 528	0.92 531	0.54 307	0.74 489	0.67 413	0.40 343	2.75 604	3.86 622	0.13 354	1.25 527	0.15 446	0.33 473	0.19 284	1.28 548

LL-Strereo2	0.62 327	1.36 526	2.47 349	1.37 584	0.96 546	0.54 240	0.28 321	0.61 216	0.49 141	0.42 194	0.34 184	0.44 276	0.21 143	0.57 180	0.53 329	0.11 243	0.26 333	0.16 466	0.14 261	0.18 253	0.98 505

test_4	0.47 173	0.80 365	2.15 236	0.36 314	0.29 309	0.59 317	0.28 321	0.50 141	0.42 96	0.43 202	0.76 499	0.39 239	0.22 152	0.73 275	0.49 307	0.08 30	0.18 278	0.11 263	0.15 285	0.29 438	0.27 140

iRaft-Stereo_5w	0.65 360	1.35 521	2.21 251	0.30 186	0.63 494	0.49 181	0.28 321	0.78 298	0.64 284	0.41 186	0.61 396	0.62 384	0.46 409	1.79 501	0.48 296	0.10 136	0.25 330	0.11 263	0.12 216	0.40 534	0.94 493

TransformOpticalFlow	0.65 360	0.61 281	2.67 438	0.45 418	0.26 273	0.62 374	0.28 321	0.88 393	0.76 426	0.76 498	0.74 489	0.90 527	0.84 544	1.82 507	0.80 435	0.10 136	0.07 13	0.11 263	0.09 93	0.12 131	0.19 80

PSM-adaLoss	0.43 136	0.36 129	2.44 318	0.48 430	0.18 126	0.61 352	0.28 321	0.53 156	0.61 251	0.48 233	0.43 231	0.43 261	0.28 241	0.49 137	0.30 120	0.12 305	0.08 50	0.12 320	0.10 130	0.17 228	0.13 23

ROB_FTStereo_v2	0.43 136	0.36 129	2.44 318	0.49 443	0.17 105	0.61 352	0.28 321	0.53 156	0.61 251	0.48 233	0.43 231	0.44 276	0.28 241	0.48 124	0.30 120	0.12 305	0.08 50	0.12 320	0.10 130	0.17 228	0.13 23

test-1	0.61 306	0.54 251	2.09 217	0.31 204	1.37 588	0.51 199	0.28 321	0.83 342	0.50 152	0.42 194	0.55 342	0.54 342	0.24 178	0.38 64	1.25 516	0.10 136	1.08 504	0.10 195	0.17 325	0.11 118	0.77 428

RAFT-IKP	0.43 136	0.36 129	2.44 318	0.48 430	0.16 82	0.60 332	0.28 321	0.53 156	0.61 251	0.48 233	0.43 231	0.43 261	0.28 241	0.51 143	0.31 139	0.12 305	0.08 50	0.12 320	0.10 130	0.17 228	0.13 23

sAnonymous2	0.45 157	0.88 394	2.97 510	0.31 204	0.25 256	0.34 48	0.28 321	0.56 183	0.49 141	0.25 87	0.30 148	0.23 126	0.29 259	0.31 19	0.22 17	0.12 305	0.09 105	0.12 320	0.13 238	0.38 518	0.43 252

CroCo_RVC	0.45 157	0.88 394	2.97 510	0.31 204	0.25 256	0.34 48	0.28 321	0.56 183	0.49 141	0.25 87	0.30 148	0.23 126	0.29 259	0.31 19	0.22 17	0.12 305	0.09 105	0.12 320	0.13 238	0.38 518	0.43 252

test_xeample	0.98 537	0.65 298	2.12 228	0.29 166	0.67 503	0.60 332	0.28 321	1.08 548	0.85 501	0.62 410	0.70 464	0.44 276	0.41 355	1.95 533	5.45 635	0.12 305	1.33 543	0.11 263	0.31 450	0.18 253	1.42 562

MMNet	0.55 247	0.92 414	2.03 202	0.34 272	0.27 286	0.79 501	0.28 321	0.86 376	0.79 457	0.62 410	0.58 374	0.59 370	0.56 462	0.80 304	0.61 367	0.11 243	0.11 169	0.12 320	0.11 178	0.21 319	0.22 103

cf-r	0.62 327	1.27 500	2.99 515	0.34 272	0.28 301	0.60 332	0.28 321	0.82 331	0.70 363	0.55 320	0.61 396	0.77 469	0.41 355	1.32 416	0.52 320	0.13 354	0.09 105	0.11 263	0.12 216	0.22 336	0.27 140

PSMNet-RSSM	0.61 306	1.19 479	2.43 310	0.33 247	0.25 256	0.59 317	0.28 321	0.88 393	0.65 291	0.54 307	0.62 403	0.69 438	0.46 409	1.67 477	0.50 313	0.15 427	0.10 137	0.14 417	0.16 307	0.20 307	0.28 146

CFNet-ft	0.60 298	1.16 470	2.45 336	0.29 166	0.30 323	0.64 401	0.28 321	0.69 253	0.57 218	0.49 250	0.57 367	0.79 477	0.44 390	1.48 441	0.62 370	0.15 427	0.10 137	0.28 555	0.14 261	0.21 319	0.29 152

CFNet_RVC	0.60 298	1.16 470	2.45 336	0.29 166	0.30 323	0.64 401	0.28 321	0.69 253	0.57 218	0.49 250	0.57 367	0.79 477	0.44 390	1.48 441	0.62 370	0.15 427	0.10 137	0.28 555	0.14 261	0.21 319	0.29 152

NLCA_NET_v2_RVC	0.62 327	1.15 467	3.11 530	0.39 365	0.37 392	0.60 332	0.28 321	0.87 385	0.64 284	0.63 421	0.56 356	0.71 447	0.45 398	1.08 370	0.52 320	0.15 427	0.12 187	0.14 417	0.15 285	0.18 253	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.
UCFNet_RVC	0.55 247	1.16 470	2.48 355	0.31 204	0.27 286	0.65 417	0.28 321	0.76 284	0.58 226	0.51 282	0.53 311	0.67 413	0.42 368	0.91 332	0.45 274	0.16 446	0.11 169	0.17 483	0.17 325	0.20 307	0.23 112

G2L-Stereo	0.62 327	1.27 500	2.67 438	0.31 204	0.27 286	0.59 317	0.29 349	0.81 322	0.60 245	0.56 332	0.53 311	0.71 447	0.37 311	1.74 487	0.57 344	0.13 354	0.11 169	0.13 381	0.11 178	0.29 438	0.34 189

rvit_0105_4	0.40 115	0.64 294	1.98 191	0.31 204	0.18 126	0.37 69	0.29 349	0.64 234	0.67 312	0.28 122	0.32 171	0.36 224	0.28 241	0.45 102	0.27 89	0.18 481	0.16 256	0.15 446	0.14 261	0.15 184	0.25 125

ITSA-stereo	0.52 220	0.42 177	1.46 111	0.34 272	0.18 126	0.60 332	0.29 349	0.99 478	0.82 479	0.51 282	0.48 265	0.53 335	0.59 478	1.25 406	0.73 413	0.15 427	0.12 187	0.17 483	0.16 307	0.19 284	0.32 177

DispNO	0.76 444	1.36 526	3.15 534	0.32 225	0.27 286	0.59 317	0.29 349	0.88 393	0.72 386	0.55 320	0.79 511	0.83 499	0.47 420	2.46 580	1.23 513	0.12 305	0.10 137	0.18 503	0.31 450	0.20 307	0.25 125

RAFT_CTSACE	0.58 270	1.16 470	2.76 475	0.36 314	0.29 309	0.54 240	0.29 349	0.69 253	0.51 160	0.51 282	0.75 496	0.67 413	0.37 311	0.63 220	0.47 287	0.08 30	0.49 384	0.11 263	0.10 130	0.41 541	0.32 177

GwcNet-ADL	0.54 243	0.78 359	2.85 495	0.31 204	0.20 176	0.58 297	0.29 349	0.93 430	0.67 312	0.48 233	0.47 257	0.56 358	0.33 290	0.48 124	0.80 435	0.13 354	0.12 187	0.09 133	0.09 93	0.14 172	0.40 230

LCNet	0.58 270	0.43 189	2.42 305	0.91 546	0.22 205	0.95 547	0.29 349	0.62 220	0.64 284	0.52 292	0.55 342	0.41 255	0.75 531	0.84 313	0.27 89	0.10 136	0.07 13	0.12 320	0.18 338	0.97 606	0.40 230

acv_ft	0.57 262	0.87 390	2.45 336	0.33 247	0.41 415	0.63 388	0.29 349	0.86 376	0.73 391	0.64 432	0.59 379	0.69 438	0.45 398	0.47 111	0.68 394	0.11 243	0.10 137	0.10 195	0.09 93	0.43 549	0.39 223

GANet-RSSM	0.63 341	1.14 461	2.67 438	0.38 347	0.26 273	0.59 317	0.29 349	0.81 322	0.56 211	0.50 270	0.57 367	0.67 413	0.50 438	1.91 531	0.50 313	0.14 396	0.10 137	0.24 545	0.12 216	0.36 502	0.28 146

FADNet-RVC	0.69 400	1.65 577	2.74 470	0.35 295	0.26 273	0.60 332	0.29 349	0.91 418	0.67 312	0.46 227	0.51 295	0.62 384	0.46 409	1.75 489	0.81 439	0.17 467	0.20 299	0.17 483	0.18 338	0.60 580	0.39 223

FADNet	0.71 411	1.60 571	2.53 373	0.33 247	0.30 323	0.67 438	0.29 349	0.92 425	0.75 417	0.45 215	0.49 279	0.66 410	0.57 467	1.85 516	0.85 446	0.46 585	0.20 299	0.17 483	0.20 367	0.60 580	0.37 206

AdaStereo	0.48 186	0.44 202	2.18 242	0.36 314	0.20 176	0.59 317	0.29 349	0.97 461	0.74 411	0.52 292	0.55 342	0.61 379	0.33 290	0.52 148	0.44 265	0.18 481	0.08 50	0.17 483	0.11 178	0.18 253	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.
iResNetv2_ROB	0.71 411	1.90 594	3.48 568	0.43 406	0.22 205	0.60 332	0.29 349	0.96 453	0.78 444	0.60 387	0.65 431	0.60 377	0.46 409	0.80 304	1.21 509	0.12 305	0.08 50	0.10 195	0.07 38	0.44 553	0.33 181

HSM	0.67 386	0.92 414	2.29 268	0.30 186	0.29 309	0.65 417	0.29 349	0.98 469	0.67 312	0.59 376	0.58 374	1.39 593	0.65 500	2.56 586	0.45 274	0.11 243	0.09 105	0.10 195	0.08 62	0.18 253	0.24 121

iResNet	0.59 288	1.09 448	2.54 378	0.44 411	0.18 126	0.65 417	0.29 349	0.89 402	0.75 417	0.59 376	0.64 424	0.43 261	0.39 336	0.73 275	1.24 515	0.11 243	0.08 50	0.09 133	0.08 62	0.21 319	0.40 230

PWCDC_ROB	0.83 473	1.57 563	2.63 416	0.48 430	0.37 392	0.78 497	0.29 349	1.04 520	1.36 598	0.63 421	2.05 603	0.64 396	0.70 518	1.10 372	1.20 507	0.33 570	0.14 223	0.15 446	0.12 216	0.63 584	0.46 278

MM-Stereo_test3	0.59 288	0.85 383	2.28 265	0.53 461	0.31 333	0.45 149	0.30 365	0.78 298	0.76 426	0.33 149	0.43 231	0.32 205	0.23 170	0.61 210	0.54 334	0.10 136	1.65 579	0.10 195	0.08 62	0.42 544	0.68 391

MyStereo06	0.70 407	0.72 331	3.51 570	0.31 204	0.25 256	0.60 332	0.30 365	0.90 411	0.67 312	1.48 602	0.53 311	0.84 502	0.57 467	0.60 202	1.11 493	0.09 63	0.55 400	0.12 320	0.20 367	0.16 205	0.56 338

MyStereo05	0.57 262	0.72 331	2.72 462	0.31 204	0.25 256	0.60 332	0.30 365	0.87 385	0.82 479	0.54 307	0.37 201	0.53 335	0.42 368	0.63 220	0.73 413	0.09 63	0.55 400	0.12 320	0.20 367	0.16 205	0.56 338

SA	0.61 306	1.14 461	2.79 481	0.32 225	0.63 494	0.57 286	0.30 365	0.97 461	0.78 444	0.43 202	0.63 411	0.39 239	0.46 409	0.70 255	0.31 139	0.10 136	0.44 374	0.13 381	0.32 459	0.31 457	0.51 307

AASNet	0.66 380	1.49 554	2.97 510	0.37 327	0.33 353	0.65 417	0.30 365	1.00 488	0.78 444	0.56 332	0.60 388	0.55 351	0.39 336	0.88 325	0.96 459	0.15 427	0.12 187	0.13 381	0.11 178	0.45 556	0.35 196

test_3	0.59 288	0.44 202	2.44 318	0.53 461	0.59 477	0.48 176	0.30 365	0.79 307	0.52 172	0.51 282	0.30 148	0.45 288	0.22 152	0.59 190	0.97 461	0.08 30	1.25 527	0.11 263	0.35 484	0.30 447	0.62 364

GES	0.49 201	0.54 251	2.37 282	0.31 204	0.19 159	0.61 352	0.30 365	0.93 430	0.52 172	0.49 250	0.53 311	0.40 248	0.43 381	0.59 190	0.67 391	0.16 446	0.11 169	0.12 320	0.10 130	0.20 307	0.30 161

ac_64	0.63 341	0.77 353	2.71 460	0.37 327	0.34 363	0.64 401	0.30 365	0.86 376	0.67 312	0.58 357	0.53 311	0.88 521	0.48 427	1.84 512	0.71 405	0.15 427	0.12 187	0.12 320	0.12 216	0.21 319	0.25 125

HGLStereo	0.61 306	1.20 481	2.59 398	0.36 314	0.40 409	0.65 417	0.30 365	0.87 385	0.67 312	0.60 387	0.70 464	0.69 438	0.56 462	1.07 369	0.59 354	0.14 396	0.13 204	0.13 381	0.12 216	0.23 352	0.23 112

HSM-Net_RVC	0.70 407	0.40 167	2.45 336	0.27 129	0.19 159	0.68 444	0.30 365	1.29 584	0.73 391	0.73 484	0.70 464	0.77 469	0.45 398	3.73 629	0.46 282	0.13 354	0.09 105	0.10 195	0.09 93	0.13 148	0.32 177
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NOSS_ROB	0.75 439	1.03 437	2.27 263	0.68 518	0.26 273	0.68 444	0.30 365	0.99 478	0.82 479	0.59 376	0.58 374	0.77 469	0.39 336	2.75 604	0.48 296	0.25 548	0.24 321	0.28 555	0.26 417	0.29 438	1.07 518

rvit_0105_5	0.43 136	0.73 334	2.10 224	0.31 204	0.18 126	0.41 106	0.31 376	0.69 253	0.67 312	0.32 144	0.34 184	0.38 235	0.30 270	0.42 94	0.30 120	0.18 481	0.16 256	0.15 446	0.15 285	0.15 184	0.30 161

MyStereo07	0.56 255	0.68 309	2.42 305	0.30 186	0.41 415	0.61 352	0.31 376	0.58 194	0.72 386	1.17 569	0.26 122	0.20 104	0.27 225	1.28 412	0.28 102	0.09 63	0.59 407	0.12 320	0.21 379	0.16 205	0.48 288

MyStereo04	0.57 262	0.68 309	2.66 430	0.30 186	0.41 415	0.61 352	0.31 376	0.88 393	0.80 465	0.48 233	0.37 201	0.54 342	0.42 368	0.61 210	0.71 405	0.09 63	0.59 407	0.12 320	0.21 379	0.16 205	0.48 288

gwcnet-sp	0.52 220	0.71 325	2.66 430	0.32 225	0.22 205	0.66 430	0.31 376	0.84 351	0.69 352	0.61 397	0.49 279	0.46 297	0.43 381	0.77 286	0.48 296	0.12 305	0.11 169	0.11 263	0.11 178	0.19 284	0.19 80

scenet	0.52 220	0.71 325	2.66 430	0.32 225	0.22 205	0.66 430	0.31 376	0.84 351	0.69 352	0.61 397	0.49 279	0.46 297	0.43 381	0.77 286	0.48 296	0.12 305	0.11 169	0.11 263	0.11 178	0.19 284	0.19 80

ssnet	0.52 220	0.71 325	2.66 430	0.32 225	0.22 205	0.66 430	0.31 376	0.84 351	0.69 352	0.61 397	0.49 279	0.46 297	0.43 381	0.77 286	0.48 296	0.12 305	0.11 169	0.11 263	0.11 178	0.19 284	0.19 80

Sa-1000	0.61 306	1.07 444	2.71 460	0.32 225	0.61 491	0.61 352	0.31 376	1.00 488	0.76 426	0.53 301	0.83 517	0.43 261	0.33 290	0.69 252	0.30 120	0.10 136	0.52 392	0.13 381	0.28 428	0.29 438	0.29 152

LMCR-Stereo	0.61 306	1.00 428	2.60 405	0.42 393	0.22 205	0.74 473	0.31 376	1.06 541	0.70 363	0.62 410	0.64 424	0.40 248	0.52 449	0.84 313	1.27 518	0.20 509	0.09 105	0.12 320	0.09 93	0.26 401	0.16 57

DMCA-RVC	0.70 407	1.30 507	3.59 577	0.37 327	0.89 537	0.57 286	0.31 376	0.73 275	0.59 237	0.69 467	0.54 331	0.59 370	0.57 467	1.25 406	0.66 387	0.16 446	0.38 360	0.20 520	0.15 285	0.22 336	0.23 112

DeepPruner_ROB	0.58 270	1.06 443	2.68 445	0.30 186	0.26 273	0.63 388	0.31 376	0.83 342	0.51 160	0.62 410	0.56 356	0.65 401	0.39 336	1.06 360	0.56 341	0.19 498	0.14 223	0.14 417	0.14 261	0.24 359	0.33 181

PWC_ROB	0.81 463	1.41 537	2.60 405	0.41 389	0.40 409	0.63 388	0.31 376	1.04 520	0.99 559	0.92 536	1.29 577	0.78 474	0.68 511	1.65 476	1.50 534	0.19 498	0.12 187	0.18 503	0.13 238	0.51 570	0.54 327

test_sample7	0.65 360	0.41 173	2.08 213	0.36 314	0.20 176	0.52 219	0.32 387	0.99 478	0.86 508	0.64 432	0.63 411	0.67 413	0.49 433	1.18 391	0.52 320	0.18 481	1.21 521	0.16 466	0.15 285	0.19 284	1.22 538

CoDeX	0.54 243	0.52 244	2.25 261	0.30 186	0.26 273	0.61 352	0.32 387	1.03 514	0.73 391	0.49 250	0.56 356	0.52 332	0.40 343	1.59 466	0.38 207	0.12 305	0.09 105	0.11 263	0.10 130	0.15 184	0.22 103

BSDual-CNN	0.48 186	0.32 91	1.58 123	0.31 204	0.22 205	0.76 481	0.32 387	1.05 528	0.67 312	0.64 432	0.53 311	0.63 388	0.38 321	0.48 124	0.97 461	0.13 354	0.10 137	0.14 417	0.12 216	0.13 148	0.15 44

hknet	0.53 234	0.39 159	2.04 205	0.31 204	0.24 247	0.76 481	0.32 387	1.05 528	0.71 377	0.64 432	0.53 311	0.79 477	0.40 343	0.84 313	0.78 430	0.12 305	0.10 137	0.14 417	0.12 216	0.13 148	0.15 44

GMOStereo	0.58 270	0.89 399	2.46 344	0.29 166	0.99 550	0.51 199	0.32 387	0.58 194	0.46 124	0.58 357	0.48 265	0.54 342	0.27 225	0.31 19	0.25 64	0.09 63	1.64 575	0.13 381	0.11 178	0.34 482	0.42 244

error version	0.58 270	0.89 399	2.46 344	0.29 166	0.99 550	0.51 199	0.32 387	0.58 194	0.46 124	0.58 357	0.48 265	0.54 342	0.27 225	0.31 19	0.25 64	0.09 63	1.64 575	0.13 381	0.11 178	0.34 482	0.42 244

test-v	0.58 270	0.89 399	2.46 344	0.29 166	0.99 550	0.51 199	0.32 387	0.58 194	0.46 124	0.58 357	0.48 265	0.54 342	0.27 225	0.31 19	0.25 64	0.09 63	1.64 575	0.13 381	0.11 178	0.34 482	0.42 244

STrans-v2	0.69 400	0.62 288	2.66 430	0.28 146	0.23 235	0.57 286	0.32 387	1.01 498	0.77 439	0.92 536	0.84 519	0.88 521	0.92 559	1.81 504	1.19 506	0.10 136	0.07 13	0.10 195	0.09 93	0.12 131	0.30 161

test-2	0.58 270	0.89 399	2.46 344	0.29 166	0.99 550	0.51 199	0.32 387	0.58 194	0.46 124	0.58 357	0.48 265	0.54 342	0.27 225	0.31 19	0.25 64	0.09 63	1.64 575	0.13 381	0.11 178	0.34 482	0.42 244

Anonymous3	0.47 173	0.49 225	2.61 410	0.33 247	0.25 256	0.72 462	0.32 387	0.80 313	0.60 245	0.36 165	0.41 225	0.33 213	0.29 259	0.46 106	0.30 120	0.19 498	0.18 278	0.13 381	0.13 238	0.18 253	0.22 103

SFCPSM	0.48 186	0.39 159	2.30 270	0.28 146	0.27 286	0.70 450	0.32 387	1.00 488	0.69 352	0.50 270	0.52 304	0.43 261	0.36 305	0.53 158	0.44 265	0.12 305	0.09 105	0.12 320	0.16 307	0.18 253	0.23 112

GwcNet-RSSM	0.64 351	1.38 535	2.69 452	0.33 247	0.26 273	0.60 332	0.32 387	0.84 351	0.73 391	0.56 332	0.65 431	0.72 449	0.42 368	1.78 497	0.60 359	0.14 396	0.10 137	0.12 320	0.13 238	0.26 401	0.26 133

STTStereo	0.58 270	0.95 421	2.95 508	0.37 327	0.31 333	0.62 374	0.32 387	0.81 322	0.63 274	0.61 397	0.55 342	0.67 413	0.43 381	0.87 318	0.48 296	0.16 446	0.16 256	0.17 483	0.20 367	0.17 228	0.25 125

AANet_RVC	0.79 458	1.46 549	2.72 462	0.34 272	0.25 256	0.59 317	0.32 387	0.88 393	0.83 486	0.62 410	0.95 545	0.80 485	0.43 381	2.46 580	1.72 547	0.38 575	0.26 333	0.10 195	0.09 93	0.25 381	0.43 252

FSD					1.93 615	0.63 388	0.33 401	0.46 99	0.53 185	0.32 144	0.32 171	0.40 248	0.32 284	1.14 383	0.60 359	0.28 559	2.77 630	0.31 565	0.30 442	0.31 457

DualNet (step1)	0.76 444	0.69 318	2.69 452	0.28 146	0.23 235	0.81 508	0.33 401	0.99 478	0.86 508	0.64 432	0.63 411	0.67 413	0.49 433	1.18 391	0.52 320	0.65 593	1.21 521	0.86 607	0.56 574	0.25 381	0.72 409

test_sample9	1.07 554	0.69 318	2.69 452	0.28 146	0.23 235	0.81 508	0.33 401	0.99 478	0.86 508	0.64 432	0.63 411	0.67 413	0.49 433	2.02 540	2.70 598	0.65 593	4.33 644	0.86 607	0.56 574	0.25 381	0.72 409

test_sample8	1.23 570	0.69 318	2.69 452	0.28 146	0.23 235	0.81 508	0.33 401	1.01 498	0.75 417	1.23 582	0.63 411	2.53 616	1.31 582	2.02 540	2.70 598	0.65 593	4.33 644	0.86 607	0.56 574	0.25 381	0.72 409

1111x	1.06 551	0.79 363	3.29 546	0.33 247	0.60 482	0.64 401	0.33 401	1.10 553	0.92 531	0.59 376	0.69 451	0.59 370	0.47 420	2.64 594	4.61 631	0.12 305	1.38 548	0.11 263	0.49 532	0.18 253	1.30 550

LL-Strereo	0.85 484	1.73 583	3.06 528	0.37 327	0.61 491	0.54 240	0.33 401	1.01 498	0.76 426	0.69 467	0.58 374	0.85 508	0.78 536	2.65 595	0.54 334	0.14 396	0.58 406	0.14 417	0.12 216	0.42 544	1.05 516

test_xeample3	0.86 487	0.75 349	3.36 550	0.65 504	0.76 519	0.49 181	0.33 401	1.21 579	0.80 465	0.61 397	0.23 99	0.30 190	0.29 259	1.17 389	1.57 542	0.10 136	1.79 584	0.10 195	0.40 505	0.25 381	2.09 594

RTSC	0.84 475	1.40 536	2.67 438	0.50 449	0.40 409	0.83 515	0.33 401	1.11 557	1.14 580	0.93 540	0.82 515	0.84 502	0.58 475	1.34 419	1.82 558	0.18 481	0.49 384	0.14 417	0.30 442	0.46 560	0.42 244

RASNet	0.69 400	1.05 442	2.59 398	0.37 327	0.47 445	0.66 430	0.33 401	0.82 331	0.76 426	0.51 282	0.65 431	0.93 533	0.62 491	2.20 560	0.80 435	0.14 396	0.09 105	0.09 133	0.11 178	0.18 253	0.37 206

coex_refinement	0.67 386	1.33 514	2.48 355	0.38 347	0.26 273	0.64 401	0.34 410	0.88 393	0.68 339	0.61 397	0.63 411	0.80 485	0.48 427	1.84 512	1.09 490	0.13 354	0.10 137	0.10 195	0.10 130	0.18 253	0.38 215

UGAM	0.69 400	0.84 378	2.66 430	0.40 378	0.20 176	0.53 229	0.34 410	0.63 228	0.74 411	0.45 215	0.74 489	0.95 541	0.36 305	2.57 587	0.42 245	0.11 243	0.45 375	0.17 483	0.19 356	0.43 549	0.57 344

iinet-f	0.62 327	1.18 476	2.55 386	0.33 247	0.25 256	0.82 513	0.34 410	0.87 385	0.69 352	0.56 332	0.64 424	0.73 455	0.67 509	0.80 304	0.81 439	0.14 396	0.13 204	0.11 263	0.10 130	0.44 553	0.26 133

GASNet	0.84 475	1.98 597	4.07 600	0.48 430	0.33 353	0.58 297	0.34 410	0.97 461	0.81 473	0.60 387	0.59 379	0.74 457	0.55 460	2.08 548	1.18 503	0.22 527	0.15 241	0.19 510	0.17 325	0.55 576	0.29 152

TestStereo1	0.59 288	1.21 483	2.63 416	0.40 378	0.60 482	0.56 263	0.34 410	0.82 331	0.73 391	0.45 215	0.63 411	0.36 224	0.42 368	0.66 238	0.42 245	0.10 136	0.32 347	0.12 320	0.10 130	0.34 482	0.52 315

RAFT+CT+SA	0.60 298	1.25 497	2.49 361	0.38 347	0.75 516	0.55 254	0.34 410	0.83 342	0.68 339	0.39 179	0.55 342	0.44 276	0.29 259	0.75 281	0.28 102	0.09 63	0.24 321	0.11 263	0.51 544	0.30 447	0.74 419

SA-5K	0.59 288	1.21 483	2.63 416	0.40 378	0.60 482	0.56 263	0.34 410	0.82 331	0.73 391	0.45 215	0.63 411	0.36 224	0.42 368	0.66 238	0.42 245	0.10 136	0.32 347	0.12 320	0.10 130	0.34 482	0.52 315

ADLNet	0.68 393	1.02 433	2.68 445	0.35 295	0.34 363	0.67 438	0.34 410	0.95 450	0.79 457	0.70 471	0.62 403	0.80 485	0.46 409	1.77 494	0.69 397	0.15 427	0.12 187	0.14 417	0.14 261	0.31 457	0.54 327

SHD	0.84 475	1.14 461	2.54 378	0.80 534	0.52 454	0.76 481	0.34 410	1.16 571	1.29 592	1.11 561	0.85 522	0.98 545	0.74 527	1.25 406	1.48 533	0.22 527	0.37 356	0.20 520	0.27 426	0.36 502	0.41 239

PS-NSSS	0.69 400	1.37 531	2.44 318	0.31 204	0.32 346	0.64 401	0.34 410	1.04 520	0.74 411	0.56 332	0.75 496	0.51 325	0.42 368	2.41 578	0.54 334	0.24 542	0.17 269	0.27 553	0.18 338	0.30 447	0.23 112

rvit_0105_3	0.46 166	0.86 388	2.24 257	0.33 247	0.19 159	0.44 140	0.35 420	0.74 277	0.70 363	0.38 174	0.38 208	0.41 255	0.33 290	0.46 106	0.32 150	0.19 498	0.17 269	0.17 483	0.18 338	0.15 184	0.22 103

CRFU-Net	0.58 270	0.42 177	1.90 174	0.49 443	0.27 286	0.83 515	0.35 420	0.94 436	0.54 191	0.65 448	0.60 388	0.78 474	1.34 583	1.00 348	0.51 317	0.17 467	0.14 223	0.17 483	0.10 130	0.19 284	0.20 89

test_5	0.61 306	1.25 497	2.76 475	0.39 365	0.64 498	0.58 297	0.35 420	0.85 365	0.66 299	0.49 250	0.56 356	0.55 351	0.40 343	0.79 298	0.32 150	0.10 136	0.19 284	0.12 320	0.12 216	0.33 472	0.85 469

psmg	0.48 186	0.32 91	1.58 123	0.28 146	0.22 205	0.75 476	0.35 420	0.94 436	0.67 312	0.61 397	0.59 379	0.63 388	0.38 321	0.48 124	0.97 461	0.13 354	0.11 169	0.13 381	0.13 238	0.14 172	0.15 44

CSP-Net	0.55 247	0.61 281	1.81 153	0.30 186	0.23 235	0.77 491	0.35 420	0.90 411	0.62 262	0.62 410	0.60 388	0.65 401	0.42 368	1.76 491	0.47 287	0.17 467	0.12 187	0.10 195	0.10 130	0.21 319	0.16 57

cross-raft	0.47 173	0.34 113	2.17 239	0.70 520	0.84 532	0.50 191	0.35 420	0.74 277	0.43 103	0.44 211	0.45 246	0.63 388	0.25 198	0.37 60	0.27 89	0.08 30	0.14 223	0.10 195	0.23 396	0.11 118	0.27 140

RAFT	0.62 327	1.35 521	2.26 262	0.62 494	0.53 461	0.47 170	0.35 420	0.70 263	0.58 226	0.50 270	0.50 291	0.79 477	0.40 343	0.49 137	0.36 188	0.11 243	0.79 454	0.14 417	0.13 238	0.52 573	0.72 409

DISCO	0.61 306	0.63 290	1.98 191	0.46 423	0.34 363	0.84 520	0.35 420	0.88 393	0.81 473	0.61 397	0.64 424	1.06 564	0.53 452	1.11 377	0.83 444	0.13 354	0.10 137	0.11 263	0.10 130	0.26 401	0.37 206

ARAFT	0.65 360	1.69 581	3.34 549	0.29 166	0.16 82	0.65 417	0.36 428	0.96 453	0.73 391	0.63 421	0.49 279	0.56 358	0.31 276	1.23 400	0.35 184	0.11 243	0.08 50	0.14 417	0.13 238	0.38 518	0.50 297

ACVNet	0.54 243	0.87 390	2.45 336	0.28 146	0.22 205	0.59 317	0.36 428	0.69 253	0.73 391	0.49 250	0.59 379	0.69 438	0.42 368	0.47 111	0.70 399	0.11 243	0.10 137	0.10 195	0.09 93	0.36 502	0.39 223

hitnet-ft	0.73 424	1.09 448	2.59 398	0.28 146	0.22 205	0.71 456	0.36 428	0.89 402	0.67 312	0.58 357	0.83 517	1.03 556	0.94 563	2.31 566	0.70 399	0.23 535	0.14 223	0.41 583	0.13 238	0.24 359	0.28 146

z-ln-s-r	0.76 444	1.41 537	2.84 492	0.33 247	0.27 286	0.58 297	0.37 431	0.92 425	0.89 523	0.54 307	0.81 512	0.64 396	0.48 427	2.23 561	1.74 549	0.11 243	0.08 50	0.11 263	0.09 93	0.28 428	0.40 230

PSMNet-RUCA	0.64 351	1.12 457	2.61 410	0.59 485	0.56 467	0.64 401	0.37 431	0.89 402	0.72 386	0.53 301	0.68 446	0.53 335	0.43 381	0.61 210	0.46 282	0.35 573	0.19 284	0.44 589	0.29 432	0.49 567	0.35 196

RAFT-Test	0.56 255	0.41 173	2.01 196	0.90 542	1.07 566	0.65 417	0.37 431	0.83 342	0.65 291	0.49 250	0.49 279	0.93 533	0.24 178	0.52 148	0.30 120	0.10 136	0.38 360	0.09 133	0.38 500	0.11 118	0.19 80

SACVNet	0.68 393	1.08 447	2.58 396	0.38 347	0.28 301	0.65 417	0.37 431	0.91 418	0.65 291	0.67 457	0.62 403	0.69 438	0.47 420	2.07 545	0.65 384	0.18 481	0.14 223	0.16 466	0.15 285	0.39 527	0.41 239

ADLNet2	0.73 424	1.22 488	3.28 544	0.34 272	0.36 386	0.65 417	0.37 431	0.94 436	0.87 514	0.57 351	0.65 431	0.92 528	0.48 427	2.05 543	0.60 359	0.13 354	0.11 169	0.11 263	0.11 178	0.37 510	0.38 215

GEStereo_RVC	0.61 306	1.19 479	2.61 410	0.48 430	0.25 256	0.63 388	0.37 431	1.05 528	0.79 457	0.55 320	0.55 342	0.59 370	0.44 390	1.10 372	0.48 296	0.16 446	0.11 169	0.12 320	0.11 178	0.27 415	0.43 252

UPFNet	0.51 218	0.67 300	2.04 205	0.34 272	0.33 353	0.65 417	0.37 431	0.88 393	0.65 291	0.60 387	0.53 311	0.61 379	0.41 355	0.77 286	0.55 337	0.13 354	0.13 204	0.13 381	0.13 238	0.20 307	0.16 57

psmorigin	1.41 585	0.91 409	13.83 646	0.37 327	0.30 323	0.63 388	0.37 431	0.80 313	0.64 284	0.98 543	0.87 529	1.16 581	0.78 536	3.95 630	1.09 490	0.19 498	0.22 311	0.17 483	0.19 356	0.25 381	0.47 280

DLCB_ROB	0.61 306	0.96 422	2.00 194	0.37 327	0.25 256	0.65 417	0.37 431	0.86 376	0.76 426	0.73 484	0.70 464	0.84 502	0.47 420	1.57 458	0.72 409	0.13 354	0.13 204	0.14 417	0.14 261	0.18 253	0.33 181

DispFullNet	1.69 604	2.25 619	5.23 622	1.53 596	8.78 640	0.89 535	0.37 431	1.03 514	0.98 556	1.37 591	1.00 554	1.13 575	1.97 613	1.51 445	0.98 470	0.55 589	0.32 347	1.19 621	0.64 593	1.16 610	0.88 477

SQANet	0.92 516	1.96 595	3.23 538	0.77 528	0.83 530	0.76 481	0.38 441	0.87 385	0.68 339	0.64 432	0.69 451	0.73 455	0.52 449	1.35 420	1.36 525	0.80 603	0.30 344	0.60 597	0.29 432	0.93 602	0.70 402

CBFPSM	0.62 327	1.34 517	2.12 228	0.30 186	0.23 235	0.71 456	0.38 441	0.77 291	0.68 339	0.51 282	0.49 279	1.03 556	0.82 541	0.63 220	1.35 523	0.11 243	0.12 187	0.10 195	0.10 130	0.19 284	0.37 206

ToySt	0.67 386	0.88 394	2.61 410	0.39 365	0.73 513	0.61 352	0.38 441	0.78 298	0.73 391	0.43 202	0.70 464	0.72 449	0.45 398	0.66 238	0.62 370	0.14 396	0.63 416	0.13 381	0.33 473	0.24 359	1.18 528

UDG	0.86 487	1.57 563	2.80 482	0.68 518	0.59 477	0.78 497	0.38 441	0.97 461	0.74 411	0.63 421	0.70 464	1.01 552	0.68 511	1.02 351	1.22 512	0.45 583	0.34 352	0.89 611	0.51 544	0.73 591	0.58 348

psm_up	0.65 360	1.02 433	2.53 373	0.36 314	0.31 333	0.64 401	0.38 441	0.96 453	0.73 391	0.63 421	0.57 367	0.68 427	0.57 467	1.90 530	0.52 320	0.17 467	0.15 241	0.16 466	0.15 285	0.27 415	0.22 103

FADNet-RVC-Resample	0.74 428	1.54 558	3.81 590	0.38 347	0.29 309	0.62 374	0.38 441	0.91 418	0.67 312	0.52 292	0.51 295	0.63 388	0.44 390	1.56 453	0.59 354	0.24 542	0.32 347	0.22 531	0.19 356	0.30 447	0.71 407

G2L-Stereo_test	0.64 351	1.34 517	2.55 386	0.34 272	0.24 247	0.75 476	0.39 447	0.83 342	0.65 291	0.62 410	0.54 331	0.74 457	0.40 343	1.57 458	0.75 420	0.11 243	0.08 50	0.08 84	0.08 62	0.28 428	0.43 252

TCMNet	0.72 421	1.15 467	2.78 479	0.51 455	0.52 454	0.73 466	0.39 447	0.94 436	0.78 444	0.60 387	0.68 446	0.63 388	0.46 409	1.71 483	0.72 409	0.18 481	0.19 284	0.23 539	0.18 338	0.40 534	0.56 338

PSM-softLoss	0.52 220	0.34 113	2.47 349	0.55 470	0.17 105	0.61 352	0.39 447	0.64 234	0.67 312	0.52 292	0.48 265	0.39 239	0.25 198	1.46 437	0.77 426	0.13 354	0.08 50	0.13 381	0.12 216	0.12 131	0.15 44

KMStereo	0.52 220	0.34 113	2.47 349	0.55 470	0.17 105	0.61 352	0.39 447	0.64 234	0.67 312	0.52 292	0.48 265	0.39 239	0.25 198	1.46 437	0.77 426	0.13 354	0.08 50	0.13 381	0.12 216	0.12 131	0.15 44

Nwc_Net	0.75 439	1.10 453	2.96 509	0.42 393	0.39 403	0.77 491	0.39 447	1.06 541	0.73 391	0.65 448	1.00 554	0.99 548	0.74 527	1.43 431	0.99 472	0.24 542	0.15 241	0.23 539	0.26 417	0.27 415	0.30 161

Wz-Net-LNSev-Ref	0.65 360	1.15 467	2.40 295	0.33 247	0.30 323	0.83 515	0.40 452	0.94 436	0.82 479	0.67 457	0.76 499	0.68 427	0.58 475	1.13 381	1.25 516	0.14 396	0.08 50	0.10 195	0.08 62	0.18 253	0.28 146

RGC	0.78 454	1.10 453	2.55 386	0.45 418	0.45 436	0.73 466	0.40 452	1.00 488	0.75 417	0.75 494	1.04 561	1.02 555	0.73 523	1.74 487	1.15 500	0.24 542	0.19 284	0.28 555	0.26 417	0.31 457	0.38 215

zh-mn7	0.92 516	2.02 603	3.80 587	0.35 295	0.28 301	0.73 466	0.41 454	1.00 488	1.15 582	1.03 552	1.30 579	0.75 462	0.62 491	1.98 537	1.55 541	0.17 467	0.14 223	0.14 417	0.14 261	0.31 457	0.57 344

RAFT-345	0.56 255	0.37 142	2.68 445	0.40 378	0.34 363	0.58 297	0.41 454	0.49 122	0.70 363	0.51 282	0.99 553	0.43 261	0.28 241	1.56 453	0.81 439	0.10 136	0.07 13	0.11 263	0.09 93	0.11 118	0.09 4

Prome-Stereo	0.53 234	0.36 129	2.39 292	0.60 486	0.23 235	0.63 388	0.41 454	0.66 240	0.67 312	0.59 376	1.02 557	0.43 261	0.71 519	0.61 210	0.34 175	0.10 136	0.07 13	0.10 195	0.09 93	0.13 148	0.44 268

MaskLacGwcNet_RVC	0.84 475	1.41 537	2.80 482	0.94 548	0.35 374	0.89 535	0.41 454	0.89 402	0.66 299	0.57 351	0.63 411	0.75 462	0.38 321	2.37 571	0.55 337	1.16 620	0.31 346	0.36 576	0.21 379	0.59 579	0.63 370

AF-Net	0.76 444	1.14 461	2.74 470	0.42 393	0.41 415	0.70 450	0.41 454	1.07 545	0.94 541	0.73 484	1.05 563	1.04 560	0.86 549	1.23 400	1.00 475	0.23 535	0.15 241	0.25 550	0.18 338	0.32 467	0.35 196

edge stereo	0.84 475	0.74 344	3.42 565	0.38 347	1.21 580	0.63 388	0.41 454	0.98 469	0.83 486	0.81 515	0.88 532	1.14 577	0.73 523	2.16 557	0.89 451	0.22 527	0.20 299	0.26 552	0.18 338	0.38 518	0.43 252

DRN-Test	0.71 411	0.79 363	2.83 490	0.40 378	0.44 433	0.80 504	0.41 454	1.07 545	0.83 486	0.82 521	0.64 424	0.68 427	0.57 467	1.78 497	0.79 433	0.16 446	0.13 204	0.17 483	0.16 307	0.24 359	0.51 307

EGLCR-Stereo	0.90 510	0.31 77	1.90 174	1.60 598	0.95 545	1.14 570	0.42 461	0.85 365	0.43 103	1.74 609	0.21 73	0.27 169	0.17 71	1.56 453	0.30 120	0.10 136	2.60 626	0.10 195	0.09 93	0.10 104	3.10 624

DAS	0.61 306	0.42 177	1.85 162	0.34 272	0.34 363	0.52 219	0.42 461	0.89 402	0.80 465	0.85 527	0.69 451	0.57 362	0.51 442	2.38 574	0.57 344	0.13 354	0.09 105	0.12 320	0.09 93	0.18 253	0.37 206

SepStereo	0.57 262	0.42 177	1.85 162	0.34 272	0.34 363	0.52 219	0.42 461	0.89 402	0.80 465	0.85 527	0.69 451	0.57 362	0.51 442	1.55 451	0.57 344	0.13 354	0.09 105	0.12 320	0.09 93	0.18 253	0.37 206

OCTAStereo	0.53 234	0.33 103	2.54 378	0.56 479	0.16 82	0.61 352	0.42 461	0.70 263	0.70 363	0.50 270	0.47 257	0.37 229	0.26 210	1.43 431	0.79 433	0.12 305	0.07 13	0.12 320	0.10 130	0.13 148	0.17 65

IRAFT_RVC	0.59 288	0.74 344	2.42 305	0.47 429	0.21 191	0.59 317	0.42 461	0.68 250	0.73 391	0.54 307	0.50 291	0.49 316	0.51 442	1.57 458	1.00 475	0.11 243	0.25 330	0.13 381	0.10 130	0.15 184	0.14 35

LRCNet_RVC	13.78 651	19.34 651	13.01 644	19.47 652	12.67 646	1.85 606	0.42 461	12.28 651	1.10 574	15.76 652	18.69 656	12.52 653	8.65 644	12.22 649	9.64 644	22.29 660	8.38 653	25.92 662	24.06 662	19.72 659	17.59 659

stereogan	0.74 428	0.68 309	2.82 488	0.40 378	0.40 409	1.05 560	0.42 461	0.99 478	0.96 549	0.78 508	0.86 527	1.15 579	0.73 523	1.57 458	0.56 341	0.20 509	0.19 284	0.20 520	0.16 307	0.37 510	0.34 189

w-ln-seven-2	0.81 463	1.56 562	3.14 533	0.38 347	0.28 301	0.66 430	0.43 468	0.93 430	0.93 539	0.73 484	0.77 503	0.72 449	0.65 500	1.82 507	1.75 551	0.14 396	0.15 241	0.15 446	0.14 261	0.36 502	0.58 348

YMNet	0.66 380	0.98 425	2.12 228	0.42 393	0.41 415	0.86 522	0.43 468	0.92 425	0.76 426	0.75 494	0.81 512	0.83 499	0.46 409	0.87 318	1.07 486	0.19 498	0.22 311	0.20 520	0.17 325	0.42 544	0.39 223

YMNet_1	0.66 380	0.98 425	2.12 228	0.42 393	0.41 415	0.86 522	0.43 468	0.92 425	0.76 426	0.75 494	0.81 512	0.83 499	0.46 409	0.87 318	1.07 486	0.19 498	0.22 311	0.20 520	0.17 325	0.42 544	0.39 223

NF-Stereo	0.53 234	0.33 103	2.55 386	0.55 470	0.16 82	0.61 352	0.43 468	0.70 263	0.70 363	0.50 270	0.47 257	0.37 229	0.26 210	1.44 435	0.78 430	0.12 305	0.07 13	0.12 320	0.10 130	0.13 148	0.17 65

KYRaft	0.52 220	0.35 123	2.40 295	0.34 272	0.21 191	0.75 476	0.43 468	0.62 220	0.63 274	0.64 432	0.92 540	0.53 335	0.72 520	0.60 202	0.26 79	0.10 136	0.07 13	0.12 320	0.14 261	0.13 148	0.54 327

RE-Stereo	0.53 234	0.33 103	2.54 378	0.56 479	0.16 82	0.61 352	0.43 468	0.70 263	0.70 363	0.50 270	0.47 257	0.37 229	0.26 210	1.43 431	0.77 426	0.12 305	0.07 13	0.12 320	0.10 130	0.13 148	0.17 65

TVStereo	0.53 234	0.33 103	2.54 378	0.56 479	0.16 82	0.61 352	0.43 468	0.70 263	0.70 363	0.50 270	0.47 257	0.37 229	0.26 210	1.43 431	0.77 426	0.12 305	0.07 13	0.12 320	0.10 130	0.13 148	0.17 65

Syn2CoEx	0.78 454	1.43 545	3.54 574	0.44 411	0.31 333	0.64 401	0.43 468	1.04 520	0.83 486	0.64 432	0.77 503	0.74 457	0.74 527	1.91 531	0.64 379	0.20 509	0.17 269	0.19 510	0.15 285	0.30 447	0.59 353

CVANet_RVC	0.82 467	1.18 476	3.98 596	0.40 378	0.28 301	0.63 388	0.43 468	0.90 411	0.78 444	1.14 565	0.69 451	0.68 427	0.52 449	2.62 592	0.48 296	0.20 509	0.13 204	0.22 531	0.37 496	0.37 510	0.48 288

DDUNet	0.90 510	1.63 575	2.77 477	0.77 528	0.69 508	0.83 515	0.44 477	0.90 411	0.70 363	0.68 463	0.76 499	0.92 528	0.54 454	1.14 383	1.35 523	0.61 591	0.37 356	0.96 613	0.52 548	0.77 597	0.67 386

APVNet	0.76 444	1.11 455	3.23 538	0.39 365	0.36 386	0.85 521	0.44 477	0.96 453	0.73 391	0.58 357	0.69 451	0.76 467	0.56 462	2.29 565	0.82 442	0.17 467	0.18 278	0.24 545	0.19 356	0.35 496	0.27 140

RYNet	0.77 452	0.91 409	2.36 280	0.37 327	0.41 415	0.88 531	0.44 477	0.99 478	0.88 518	0.65 448	0.54 331	0.92 528	0.61 489	2.70 599	1.23 513	0.15 427	0.14 223	0.17 483	0.14 261	0.27 415	0.55 334

CC-Net-ROB	0.95 528	1.57 563	2.93 505	0.90 542	0.39 403	0.87 529	0.44 477	1.12 560	0.83 486	0.59 376	0.69 451	0.64 396	0.50 438	2.73 602	0.93 455	0.97 611	0.40 367	0.87 610	0.29 432	0.61 583	0.66 381

rvit_105_1	0.52 220	0.93 418	2.30 270	0.36 314	0.24 247	0.51 199	0.45 481	0.81 322	0.79 457	0.46 227	0.44 243	0.45 288	0.38 321	0.63 220	0.39 216	0.20 509	0.18 278	0.18 503	0.22 391	0.18 253	0.21 96

ssnet_v2	0.64 351	0.99 427	2.67 438	0.33 247	0.22 205	0.72 462	0.45 481	1.00 488	0.80 465	0.66 455	0.54 331	0.81 489	0.48 427	0.91 332	1.08 489	0.16 446	0.14 223	0.14 417	0.14 261	0.33 472	0.31 170

AAGNet	0.92 516	0.40 167	2.53 373	0.60 486	1.01 555	0.62 374	0.45 481	0.52 150	0.68 339	0.58 357	0.53 311	0.50 320	0.72 520	1.22 396	7.32 642	0.12 305	0.07 13	0.12 320	0.10 130	0.16 205	0.10 8

Pruner-Stereo	0.55 247	0.38 152	2.49 361	1.78 608	0.19 159	0.63 388	0.45 481	0.59 203	0.67 312	0.61 397	0.48 265	0.41 255	0.25 198	0.49 137	0.99 472	0.13 354	0.07 13	0.12 320	0.10 130	0.13 148	0.14 35

GwcNet	0.76 444	1.09 448	3.68 581	0.38 347	0.45 436	0.81 508	0.45 481	0.91 418	0.89 523	0.63 421	0.77 503	0.82 494	0.51 442	1.64 473	0.85 446	0.17 467	0.16 256	0.15 446	0.15 285	0.33 472	0.34 189

RP	0.74 428	1.01 431	2.48 355	0.44 411	0.45 436	0.66 430	0.45 481	0.95 450	0.87 514	0.70 471	0.95 545	0.99 548	0.82 541	1.55 451	0.82 442	0.26 552	0.19 284	0.23 539	0.20 367	0.34 482	0.38 215

GMM-Stereo	0.53 234	0.33 103	2.89 500	0.53 461	0.24 247	0.77 491	0.46 487	0.62 220	0.65 291	0.58 357	0.73 486	0.47 306	0.43 381	0.68 248	0.29 113	0.10 136	0.06 2	0.13 381	0.13 238	0.14 172	0.44 268

delet	0.60 298	0.84 378	2.45 336	0.33 247	0.35 374	0.73 466	0.46 487	0.89 402	0.80 465	0.58 357	0.62 403	0.67 413	0.51 442	1.14 383	0.64 379	0.12 305	0.12 187	0.13 381	0.14 261	0.22 336	0.29 152

StereoDRNet	0.71 411	1.24 494	2.56 390	0.42 393	0.45 436	0.73 466	0.46 487	0.98 469	0.81 473	0.77 500	0.56 356	0.74 457	0.48 427	1.69 482	0.91 454	0.15 427	0.14 223	0.15 446	0.15 285	0.26 401	0.51 307

FBW_ROB	0.94 525	1.23 493	2.35 279	0.46 423	0.32 346	0.87 529	0.46 487	1.15 568	0.97 555	0.83 524	0.78 509	1.01 552	0.64 497	3.65 628	1.65 544	0.27 556	0.24 321	0.40 581	0.26 417	0.32 467	0.88 477

CBMV_ROB	0.88 495	0.75 349	2.73 467	0.36 314	0.22 205	0.76 481	0.47 491	1.05 528	0.81 473	1.06 556	1.04 561	0.88 521	1.36 586	2.17 559	2.03 566	0.23 535	0.24 321	0.27 553	0.25 409	0.27 415	0.73 415

XPNet_ROB	0.68 393	1.11 455	2.28 265	0.38 347	0.27 286	0.67 438	0.47 491	0.94 436	0.75 417	0.80 511	0.71 479	0.81 489	0.54 454	1.72 484	0.84 445	0.22 527	0.16 256	0.16 466	0.15 285	0.25 381	0.45 273

z-mn7	0.90 510	2.01 601	3.02 520	0.37 327	0.29 309	1.02 555	0.48 493	0.97 461	1.33 595	0.71 480	1.36 585	0.85 508	0.62 491	2.15 555	1.50 534	0.15 427	0.13 204	0.14 417	0.13 238	0.34 482	0.53 322

w-ln-seven	0.86 487	1.50 555	3.03 523	0.38 347	0.35 374	1.02 555	0.48 493	1.06 541	1.13 578	0.92 536	0.86 527	0.86 516	0.60 486	1.67 477	1.89 561	0.15 427	0.14 223	0.16 466	0.15 285	0.35 496	0.57 344

fast-acv-ft	0.67 386	1.24 494	3.26 542	0.39 365	0.30 323	0.80 504	0.48 493	0.74 277	0.76 426	0.60 387	0.78 509	0.76 467	0.60 486	0.70 255	0.78 430	0.16 446	0.15 241	0.18 503	0.17 325	0.38 518	0.24 121

Wz-Net-LNSev	0.66 380	1.30 507	2.81 486	0.35 295	0.37 392	0.80 504	0.48 493	0.91 418	0.87 514	0.63 421	0.70 464	0.80 485	0.59 478	0.67 243	0.68 394	0.15 427	0.14 223	0.12 320	0.12 216	0.24 359	0.38 215

NCC-stereo	0.88 495	1.22 488	2.97 510	0.60 486	0.45 436	1.88 607	0.48 493	1.04 520	0.75 417	0.70 471	0.85 522	0.93 533	0.84 544	1.81 504	1.51 537	0.28 559	0.19 284	0.23 539	0.31 450	0.27 415	0.35 196

Abc-Net	0.88 495	1.22 488	2.97 510	0.60 486	0.45 436	1.88 607	0.48 493	1.04 520	0.75 417	0.70 471	0.85 522	0.93 533	0.84 544	1.81 504	1.51 537	0.28 559	0.19 284	0.23 539	0.31 450	0.27 415	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
PDISCO_ROB	0.84 475	1.46 549	2.84 492	0.65 504	0.59 477	1.17 573	0.48 493	1.19 576	1.08 573	0.67 457	0.72 484	1.00 551	0.61 489	1.24 402	1.05 481	0.38 575	0.18 278	0.28 555	0.24 400	0.58 578	0.44 268

EDNetEfficientorigin	8.19 643	1.27 500	145.54 667	0.51 455	0.96 546	0.75 476	0.49 500	0.86 376	1.57 607	2.12 615	1.49 590	1.28 585	1.35 584	1.84 512	2.15 576	0.14 396	0.13 204	0.17 483	0.18 338	0.39 527	0.64 375

DeepPrunerF	0.92 516	1.33 514	3.41 562	0.46 423	0.51 451	0.64 401	0.49 500	1.16 571	2.62 627	0.65 448	0.61 396	0.65 401	0.62 491	2.23 561	1.31 519	0.23 535	0.19 284	0.30 564	0.28 428	0.39 527	0.34 189

NVstereo2D	0.63 341	0.57 265	2.29 268	0.37 327	0.35 374	0.69 447	0.49 500	0.96 453	0.88 518	0.49 250	0.54 331	0.72 449	0.46 409	1.98 537	0.50 313	0.19 498	0.20 299	0.18 503	0.16 307	0.28 428	0.34 189

RAFT + AFF	0.79 458	1.73 583	2.99 515	0.34 272	0.35 374	0.67 438	0.51 503	1.05 528	0.79 457	0.54 307	0.58 374	0.59 370	0.81 539	1.80 502	1.21 509	0.13 354	0.27 340	0.15 446	0.14 261	0.45 556	0.69 399

MFN_U_SF_RVC	1.57 599	2.56 635	3.30 547	0.66 509	0.41 415	1.15 571	0.51 503	1.27 581	1.35 597	1.61 607	1.20 572	1.43 595	0.97 565	1.80 502	2.10 571	1.88 635	1.79 584	1.97 639	2.14 640	1.61 626	1.76 581

ADCRef	0.88 495	1.45 547	2.68 445	0.38 347	0.35 374	0.95 547	0.51 503	0.92 425	0.81 473	0.89 531	0.84 519	0.61 379	1.35 584	1.26 410	3.38 613	0.14 396	0.12 187	0.17 483	0.19 356	0.28 428	0.34 189

ETE_ROB	0.68 393	1.09 448	2.32 275	0.38 347	0.26 273	0.69 447	0.51 503	1.49 599	0.75 417	0.81 515	0.71 479	0.85 508	0.51 442	1.39 423	0.70 399	0.17 467	0.14 223	0.19 510	0.16 307	0.24 359	0.35 196

DCVSM-stereo	0.52 220	0.37 142	2.45 336	0.30 186	0.22 205	0.54 240	0.52 507	0.60 210	0.52 172	0.69 467	0.47 257	0.79 477	0.49 433	0.56 173	0.90 453	0.13 354	0.14 223	0.15 446	0.13 238	0.20 307	0.21 96

anonymity	0.86 487	0.68 309	1.44 110	0.64 501	0.83 530	0.67 438	0.52 507	0.98 469	0.73 391	0.96 542	0.70 464	0.81 489	0.86 549	1.10 372	1.34 521	0.64 592	0.72 439	0.58 595	1.44 634	0.60 580	0.91 484

RAFT_R40	0.55 247	0.31 77	2.44 318	0.57 483	0.42 427	0.62 374	0.52 507	0.58 194	0.66 299	0.56 332	0.54 331	0.54 342	0.50 438	1.56 453	0.53 329	0.11 243	0.07 13	0.12 320	0.10 130	0.16 205	0.10 8

ACVNet-4b	2.00 610	2.19 613	4.85 619	1.09 564	0.86 533	1.15 571	0.53 510	1.11 557	1.15 582	0.65 448	1.09 565	1.97 607	0.69 516	2.31 566	9.78 646	5.73 645	0.42 370	1.03 618	0.55 566	1.89 629	0.92 488

XQC	0.84 475	1.32 509	2.61 410	0.78 531	0.44 433	0.89 535	0.53 510	1.16 571	1.07 571	0.85 527	0.69 451	0.92 528	0.73 523	1.40 425	1.44 531	0.24 542	0.35 353	0.23 539	0.26 417	0.45 556	0.39 223

PA-Net	0.93 523	1.36 526	4.14 602	0.64 501	0.41 415	0.70 450	0.53 510	0.91 418	0.88 518	0.53 301	0.60 388	0.70 444	0.54 454	2.40 576	2.57 594	0.17 467	0.28 342	0.19 510	0.28 428	0.25 381	0.48 288
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NLCSM	0.71 411	1.29 505	2.40 295	0.38 347	0.43 431	0.70 450	0.54 513	1.14 567	0.68 339	0.56 332	0.77 503	0.85 508	0.54 454	1.83 511	0.74 418	0.17 467	0.17 269	0.17 483	0.20 367	0.30 447	0.36 204

Ntro	1.11 560	2.10 609	3.52 572	0.97 553	0.87 536	1.06 563	0.54 513	1.02 506	0.93 539	0.63 421	0.76 499	0.93 533	0.67 509	1.76 491	1.71 545	1.03 614	0.46 376	0.76 605	0.41 510	1.29 616	0.86 473

HBP-ISP	0.82 467	1.57 563	3.28 544	0.50 449	0.27 286	0.86 522	0.54 513	1.09 550	0.78 444	0.81 515	0.70 464	0.68 427	1.00 567	2.02 540	0.47 287	0.24 542	0.24 321	0.29 563	0.25 409	0.28 428	0.52 315

IPLGR	0.58 270	0.64 294	3.12 531	0.37 327	0.18 126	0.62 374	0.54 513	1.06 541	0.69 352	0.73 484	0.46 251	0.50 320	0.44 390	1.12 380	0.31 139	0.10 136	0.08 50	0.11 263	0.09 93	0.21 319	0.20 89

Consistency-Raft	0.92 516	1.21 483	3.50 569	0.98 554	0.63 494	0.77 491	0.54 513	1.02 506	1.01 561	0.62 410	1.03 559	0.65 401	1.04 570	0.81 309	1.36 525	0.45 583	0.47 380	0.51 593	0.59 587	0.65 586	0.47 280

ICVP	0.48 186	0.33 103	2.37 282	0.34 272	0.22 205	0.60 332	0.55 518	0.79 307	0.53 185	0.45 215	0.60 388	0.49 316	0.36 305	0.55 168	0.46 282	0.16 446	0.16 256	0.14 417	0.11 178	0.16 205	0.32 177
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
FAT-Stereo	0.72 421	0.60 275	2.86 497	0.37 327	0.29 309	0.64 401	0.55 518	1.01 498	0.91 529	0.76 498	0.94 542	0.93 533	0.79 538	1.82 507	0.60 359	0.19 498	0.19 284	0.17 483	0.16 307	0.23 352	0.47 280

TDLM	0.83 473	1.28 503	2.38 285	0.46 423	0.26 273	0.66 430	0.55 518	0.87 385	0.80 465	2.54 626	0.62 403	0.61 379	0.51 442	2.68 598	0.67 391	0.20 509	0.11 169	0.35 575	0.15 285	0.33 472	0.48 288

LALA_ROB	0.68 393	1.14 461	2.50 366	0.37 327	0.29 309	0.78 497	0.55 518	0.99 478	0.84 498	0.82 521	0.68 446	0.93 533	0.50 438	1.01 350	0.89 451	0.21 520	0.15 241	0.21 526	0.18 338	0.26 401	0.30 161

ACRE	0.63 341	1.55 559	3.41 562	0.76 525	0.28 301	0.60 332	0.56 522	0.82 331	0.68 339	0.57 351	0.62 403	0.43 261	0.30 270	0.47 111	0.42 245	0.12 305	0.19 284	0.13 381	0.14 261	0.36 502	0.20 89

PSMNet_ROB	0.75 439	1.42 542	2.93 505	0.39 365	0.32 346	0.73 466	0.56 522	0.90 411	0.74 411	0.56 332	0.60 388	0.75 462	0.47 420	2.00 539	1.31 519	0.18 481	0.13 204	0.19 510	0.20 367	0.26 401	0.40 230

pmcnn	1.44 587	1.25 497	3.57 575	0.74 523	1.42 590	0.72 462	0.56 522	1.04 520	1.06 570	1.03 552	2.89 625	6.01 639	0.75 531	2.54 585	3.60 618	0.14 396	0.11 169	0.08 84	0.06 8	0.34 482	0.81 456

riskmin	0.96 532	0.32 91	2.07 211	1.72 606	1.61 603	1.62 595	0.57 525	1.45 597	0.55 203	0.73 484	0.89 534	0.92 528	0.45 398	1.16 386	0.60 359	0.11 243	1.30 539	0.12 320	1.38 633	0.14 172	1.51 566

CIPLG	0.63 341	1.59 567	3.16 535	0.79 532	0.31 333	0.62 374	0.57 525	0.82 331	0.68 339	0.58 357	0.63 411	0.43 261	0.31 276	0.48 124	0.42 245	0.12 305	0.20 299	0.13 381	0.13 238	0.36 502	0.21 96

Anonymous_2	1.36 582	0.49 225	2.03 202	1.71 605	1.58 600	2.49 623	0.58 527	1.59 605	2.31 623	0.77 500	0.88 532	1.03 556	0.58 475	1.20 395	0.66 387	0.32 568	1.38 548	1.42 630	3.87 646	0.78 599	1.56 568

DeepStereo_RVC	0.47 173	0.37 142	2.19 244	0.55 470	0.18 126	0.60 332	0.58 527	0.52 150	0.62 262	0.49 250	0.45 246	0.39 239	0.85 547	0.47 111	0.34 175	0.12 305	0.08 50	0.11 263	0.09 93	0.15 184	0.19 80

ADCMid	1.06 551	1.82 589	3.53 573	0.39 365	0.36 386	0.99 550	0.58 527	1.01 498	0.94 541	1.23 582	1.02 557	1.01 552	1.01 568	1.11 377	4.04 625	0.22 527	0.19 284	0.42 585	0.32 459	0.42 544	0.53 322

ACV-stereo	0.71 411	0.85 383	3.01 518	0.33 247	0.25 256	1.01 553	0.59 530	0.62 220	0.54 191	0.42 194	0.45 246	1.54 600	1.44 591	1.40 425	0.73 413	0.14 396	0.13 204	0.12 320	0.11 178	0.20 307	0.35 196

otaku	1.15 564	2.10 609	3.51 570	0.98 554	0.74 514	1.02 555	0.59 530	1.03 514	0.89 523	0.70 471	1.60 592	0.98 545	0.65 500	1.63 470	1.80 557	0.99 613	0.46 376	0.73 604	0.40 505	1.30 618	0.88 477

ccnet	0.77 452	0.61 281	2.01 196	0.40 378	0.46 443	1.05 560	0.59 530	1.02 506	0.74 411	0.90 533	0.97 547	0.82 494	0.89 554	1.68 481	1.16 502	0.32 568	0.26 333	0.32 569	0.28 428	0.35 496	0.47 280

PASM	0.82 467	1.00 428	2.68 445	0.52 457	0.48 446	0.65 417	0.59 530	0.83 342	0.89 523	0.82 521	0.73 486	0.89 524	0.68 511	2.39 575	0.73 413	0.35 573	0.37 356	0.36 576	0.41 510	0.45 556	0.51 307

IPLG	0.74 428	1.09 448	2.87 498	0.36 314	0.21 191	1.63 596	0.60 534	1.39 593	0.63 274	1.39 593	0.51 295	0.40 248	0.86 549	1.40 425	0.37 196	0.09 63	0.07 13	0.14 417	0.12 216	0.34 482	0.23 112

IPLGR_C	0.64 351	1.66 579	3.36 550	0.80 534	0.31 333	0.60 332	0.60 534	0.82 331	0.69 352	0.58 357	0.62 403	0.44 276	0.31 276	0.47 111	0.43 258	0.12 305	0.22 311	0.13 381	0.15 285	0.35 496	0.21 96

HHNet	0.63 341	0.67 300	3.10 529	0.37 327	0.25 256	0.64 401	0.60 534	0.70 263	0.67 312	0.55 320	1.12 567	0.32 205	0.60 486	0.43 96	1.75 551	0.16 446	0.08 50	0.12 320	0.10 130	0.18 253	0.22 103

FCDSN-DC	1.45 589	1.12 457	3.30 547	0.48 430	0.41 415	1.13 569	0.60 534	1.17 574	1.28 591	2.25 620	2.85 623	3.65 625	3.34 630	2.58 589	2.44 588	0.31 567	0.26 333	0.31 565	0.30 442	0.37 510	0.78 436
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MDST_ROB	1.28 574	0.53 248	3.84 593	0.55 470	0.45 436	4.06 633	0.60 534	1.36 590	0.89 523	2.18 617	1.17 569	0.98 545	0.72 520	4.28 632	2.12 573	0.20 509	0.16 256	0.19 510	0.17 325	0.20 307	0.84 463

Wz-Net-MNSev	0.74 428	1.42 542	2.75 472	0.38 347	0.33 353	0.90 538	0.61 539	0.98 469	0.94 541	0.77 500	0.75 496	0.75 462	0.66 507	1.39 423	0.76 424	0.17 467	0.13 204	0.14 417	0.14 261	0.28 428	0.48 288

MSMD_ROB	1.41 585	1.03 437	2.75 472	0.41 389	0.32 346	2.00 613	0.61 539	0.96 453	1.43 599	2.97 633	2.63 619	4.76 634	2.04 615	2.44 579	1.78 555	0.30 565	0.26 333	0.32 569	0.32 459	0.32 467	0.63 370

MonStereo1	2.06 611	1.22 488	2.39 292	1.22 576	1.04 560	3.53 631	0.62 541	1.55 602	1.93 619	1.50 603	3.36 632	2.24 613	10.67 646	2.85 610	1.50 534	1.08 616	0.39 366	0.96 613	0.58 584	1.16 610	1.39 558

DisPM	0.48 186	0.41 173	2.54 378	0.61 492	0.18 126	0.59 317	0.62 541	0.54 167	0.67 312	0.61 397	0.53 311	0.38 235	0.26 210	0.76 284	0.31 139	0.13 354	0.07 13	0.12 320	0.11 178	0.12 131	0.15 44

zh-sn7	0.99 539	2.20 615	3.83 591	0.40 378	0.31 333	0.82 513	0.63 543	1.02 506	0.94 541	0.81 515	1.13 568	0.84 502	0.93 561	2.49 583	1.87 560	0.17 467	0.17 269	0.16 466	0.16 307	0.37 510	0.64 375

GANetREF_RVC	0.81 463	1.44 546	3.04 524	0.49 443	0.27 286	0.83 515	0.63 543	1.03 514	0.92 531	0.63 421	0.61 396	0.72 449	0.59 478	2.40 576	0.58 350	0.33 570	0.25 330	0.37 578	0.25 409	0.41 541	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
IGEV-FE	0.91 513	0.39 159	3.80 587	0.42 393	1.95 616	0.56 263	0.64 545	0.84 351	0.55 203	1.45 598	0.53 311	0.79 477	0.42 368	0.57 180	1.13 496	0.10 136	0.49 384	0.10 195	0.34 480	0.19 284	2.97 622

IGEV_Zeroshot_test	0.91 513	0.39 159	3.80 587	0.42 393	1.95 616	0.56 263	0.64 545	0.84 351	0.55 203	1.45 598	0.53 311	0.79 477	0.42 368	0.57 180	1.13 496	0.10 136	0.49 384	0.10 195	0.34 480	0.19 284	2.97 622

PVD	1.05 550	1.21 483	2.36 280	0.84 537	0.91 540	1.04 558	0.64 545	1.32 588	1.68 610	1.43 597	1.41 588	1.14 577	1.15 577	1.49 443	1.77 554	0.27 556	0.65 419	0.28 555	0.35 484	0.40 534	0.73 415

ADCPNet	1.07 554	1.37 531	4.54 617	0.38 347	0.68 506	1.36 580	0.64 545	0.93 430	0.83 486	0.79 509	0.82 515	1.08 567	1.18 580	1.30 415	2.68 597	0.21 520	0.69 429	0.21 526	0.95 623	0.30 447	0.54 327

SST-Stereo	0.56 255	0.30 68	2.44 318	0.71 522	0.55 465	0.62 374	0.65 549	0.57 190	0.67 312	0.59 376	0.53 311	0.51 325	0.59 478	1.57 458	0.31 139	0.12 305	0.07 13	0.12 320	0.10 130	0.17 228	0.11 15

DRaft	0.65 360	0.47 216	2.38 285	0.25 94	0.17 105	0.64 401	0.65 549	0.56 183	0.57 218	0.67 457	0.98 550	0.38 235	0.99 566	1.42 430	2.06 569	0.11 243	0.14 223	0.10 195	0.14 261	0.18 253	0.21 96

FC-DCNN v2	1.65 603	0.85 383	3.39 555	0.46 423	0.39 403	2.02 615	0.66 551	1.94 620	1.84 618	2.81 632	2.99 627	4.39 632	3.25 628	2.81 608	2.75 601	0.29 564	0.26 333	0.31 565	0.30 442	0.33 472	0.91 484

ACVNet_1	1.47 591	2.27 622	4.92 620	1.11 569	0.89 537	1.19 575	0.66 551	1.28 582	1.19 586	0.98 543	0.97 547	3.06 621	1.48 596	2.37 571	1.82 558	1.08 616	0.49 384	1.03 618	0.48 530	1.20 612	0.95 496

Wz-Net-SNSev	0.85 484	1.83 590	3.36 550	0.42 393	0.31 333	0.71 456	0.66 551	1.04 520	0.94 541	0.68 463	0.85 522	0.96 542	0.62 491	1.75 489	1.14 498	0.16 446	0.15 241	0.16 466	0.17 325	0.39 527	0.63 370

GANet	0.92 516	1.20 481	2.68 445	0.45 418	0.27 286	0.76 481	0.66 551	0.94 436	0.77 439	0.79 509	1.17 569	0.84 502	0.91 556	2.72 600	1.76 553	0.18 481	0.42 370	0.44 589	0.20 367	0.33 472	0.94 493

FC-DCNN	1.60 601	0.85 383	3.44 566	0.46 423	0.39 403	1.96 609	0.66 551	1.72 611	1.70 611	2.75 631	2.91 626	4.20 628	3.15 627	2.72 600	2.66 596	0.30 565	0.26 333	0.31 565	0.30 442	0.33 472	0.91 484

NCCL2	0.71 411	1.32 509	2.30 270	0.44 411	0.31 333	0.71 456	0.67 556	0.89 402	0.69 352	0.70 471	0.61 396	0.85 508	0.54 454	1.58 465	0.70 399	0.20 509	0.17 269	0.66 600	0.25 409	0.26 401	0.38 215

NVStereoNet_ROB	1.45 589	1.62 572	3.59 577	1.09 564	0.70 510	0.86 522	0.67 556	1.19 576	1.51 604	1.20 576	4.05 635	1.61 602	1.94 612	2.97 615	2.07 570	0.67 597	0.69 429	0.55 594	0.70 599	0.57 577	0.67 386
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
CRE-IMP	0.46 166	0.31 77	2.40 295	0.53 461	0.17 105	0.79 501	0.68 558	0.54 167	0.66 299	0.47 230	0.43 231	0.44 276	0.26 210	0.43 96	0.33 164	0.12 305	0.07 13	0.12 320	0.09 93	0.17 228	0.23 112

SPS-STEREO	1.22 568	1.65 577	3.41 562	0.66 509	0.69 508	1.01 553	0.68 558	1.10 553	0.96 549	1.40 595	1.25 575	1.46 597	1.08 573	2.05 543	2.24 582	0.66 596	0.61 409	0.58 595	0.57 580	0.66 587	1.65 576
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
S-Stereo	0.82 467	0.73 334	3.79 586	0.40 378	0.37 392	0.70 450	0.69 560	1.00 488	1.03 564	0.63 421	0.92 540	0.82 494	0.59 478	2.35 569	0.71 405	0.18 481	0.22 311	0.17 483	0.18 338	0.30 447	0.67 386

MeshStereo	1.29 575	1.34 517	3.04 524	0.35 295	0.28 301	1.10 567	0.69 560	1.42 596	1.07 571	2.71 630	2.43 613	2.95 618	1.50 597	2.92 613	2.03 566	0.23 535	0.22 311	0.22 531	0.19 356	0.50 568	0.69 399
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
AIO-Stereo-zeroshot1	0.94 525	0.84 378	3.40 560	1.46 590	0.78 524	1.37 582	0.70 562	1.11 557	0.68 339	0.80 511	1.29 577	1.09 570	0.59 478	1.16 386	1.01 477	0.14 396	0.53 394	0.11 263	0.46 523	0.31 457	0.86 473

Wz-Net-TNSev	1.02 543	2.26 621	3.69 582	0.38 347	0.31 333	1.00 552	0.71 563	1.12 560	1.02 562	0.74 491	0.73 486	1.09 570	0.91 556	2.46 580	2.15 576	0.21 520	0.20 299	0.16 466	0.20 367	0.48 565	0.62 364

WZ-Net	1.04 549	1.83 590	4.20 605	0.42 393	0.36 386	0.88 531	0.71 563	1.05 528	1.11 576	0.84 525	0.94 542	1.06 564	1.17 579	2.37 571	2.24 582	0.20 509	0.14 223	0.15 446	0.16 307	0.36 502	0.53 322

G-Net	1.02 543	0.70 321	3.23 538	0.60 486	0.66 502	2.00 613	0.71 563	0.78 298	0.70 363	1.14 565	2.53 615	1.29 587	1.01 568	1.47 440	1.74 549	0.25 548	0.24 321	0.24 545	0.26 417	0.37 510	0.40 230

NRIStereo	0.50 206	0.34 113	2.44 318	0.52 457	0.16 82	0.94 545	0.73 566	0.52 150	0.65 291	0.48 233	0.40 223	0.59 370	0.29 259	0.78 294	0.33 164	0.11 243	0.13 204	0.11 263	0.09 93	0.22 336	0.25 125

DPSNet	1.02 543	0.72 331	2.84 492	0.60 486	0.39 403	1.08 565	0.75 567	1.41 595	1.14 580	0.74 491	0.69 451	1.05 563	1.67 602	2.09 551	2.22 581	0.27 556	0.61 409	0.20 520	0.50 536	0.48 565	1.03 514

UGAM-zero	0.97 535	0.44 202	2.48 355	0.33 247	0.86 533	1.26 578	0.76 568	1.05 528	0.52 172	0.93 540	0.45 246	1.32 589	0.81 539	2.08 548	0.49 307	0.10 136	0.52 392	0.09 133	0.47 525	0.11 118	4.43 642

RainbowNet	1.27 572	2.22 617	3.58 576	1.14 573	0.92 541	1.08 565	0.76 568	1.19 576	1.15 582	0.77 500	0.97 547	1.08 567	0.83 543	1.64 473	1.72 547	1.20 622	1.30 539	1.01 617	0.58 584	1.23 613	0.97 502

PFNet+	0.50 206	0.43 189	2.54 378	0.49 443	0.18 126	0.58 297	0.76 568	0.54 167	0.72 386	0.56 332	0.48 265	0.39 239	0.26 210	0.94 339	0.33 164	0.14 396	0.09 105	0.14 417	0.13 238	0.12 131	0.16 57

WCMA_ROB	1.29 575	1.21 483	3.13 532	0.65 504	0.36 386	1.20 576	0.78 571	1.00 488	0.98 556	1.78 610	2.62 618	3.08 622	2.01 614	1.86 518	2.35 586	0.38 575	0.38 360	0.32 569	0.32 459	0.31 457	1.06 517

CBMV	0.86 487	1.00 428	2.82 488	0.35 295	0.21 191	0.78 497	0.78 571	1.05 528	0.87 514	0.90 533	0.74 489	0.87 517	1.89 611	1.67 477	1.38 529	0.19 498	0.20 299	0.21 526	0.19 356	0.28 428	0.84 463
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ADCP+	1.03 548	1.68 580	3.83 591	0.35 295	0.39 403	1.05 560	0.79 573	0.94 436	0.86 508	0.69 467	0.68 446	0.85 508	1.53 600	1.02 351	4.56 630	0.13 354	0.12 187	0.16 466	0.15 285	0.28 428	0.44 268

MSAF-DinoV2	3.17 628	2.52 632	10.79 640	3.57 638	0.30 323	3.28 627	0.81 574	2.81 630	1.80 616	0.81 515	0.87 529	1.59 601	1.15 577	26.18 661	2.61 595	0.18 481	0.13 204	0.19 510	1.61 637	0.94 603	1.22 538

ADCS	1.14 563	2.02 603	3.36 550	0.43 406	0.37 392	0.96 549	0.81 574	1.12 560	1.17 585	1.25 584	0.98 550	1.08 567	0.92 559	1.41 429	4.97 633	0.23 535	0.21 308	0.22 531	0.23 396	0.40 534	0.67 386

MFMNet_re	1.01 542	1.73 583	3.04 524	0.85 538	0.76 519	0.93 543	0.81 574	1.02 506	1.10 574	1.05 554	1.06 564	0.84 502	0.96 564	0.93 338	0.97 461	0.68 598	0.61 409	0.63 599	0.60 589	0.77 597	0.80 444

DSFCA	0.62 327	0.77 353	1.95 184	0.29 166	0.29 309	0.79 501	0.86 577	0.81 322	0.73 391	0.73 484	0.66 438	0.67 413	0.57 467	1.17 389	1.03 478	0.16 446	0.15 241	0.13 381	0.14 261	0.19 284	0.28 146

ACVNet_2	1.54 597	2.20 615	4.42 614	1.10 566	0.93 544	1.37 582	0.87 578	1.53 600	1.71 612	1.22 580	1.72 595	2.12 610	1.06 571	2.58 589	1.93 562	0.94 608	0.54 397	1.00 616	0.56 574	2.11 633	0.96 499

SuperB	1.19 566	1.62 572	5.29 624	0.37 327	0.26 273	0.81 508	0.87 578	0.94 436	1.19 586	0.68 463	0.68 446	0.63 388	1.37 587	1.73 485	3.30 610	0.16 446	0.12 187	0.17 483	0.16 307	2.74 638	0.63 370

AIO-Stereo-zeroshot	0.82 467	0.78 359	3.67 580	0.35 295	0.81 528	1.25 577	0.88 580	1.13 564	0.58 226	0.84 525	0.52 304	1.24 583	0.64 497	0.77 286	0.70 399	0.10 136	0.53 394	0.11 263	0.45 518	0.29 438	0.81 456

DEmStereo	0.69 400	0.40 167	2.42 305	0.42 393	0.18 126	0.66 430	0.88 580	0.54 167	0.64 284	0.60 387	1.00 554	0.45 288	1.24 581	1.53 449	2.21 580	0.10 136	0.08 50	0.10 195	0.10 130	0.11 118	0.14 35

SANet	1.35 581	1.80 588	4.39 613	0.41 389	0.29 309	1.72 600	0.89 582	1.17 574	2.47 625	1.22 580	1.82 597	1.72 604	1.70 604	2.57 587	3.30 610	0.18 481	0.16 256	0.16 466	0.15 285	0.34 482	0.62 364

RTS	1.29 575	1.59 567	6.48 632	0.63 497	0.57 472	1.59 593	0.90 583	1.15 568	1.44 600	1.20 576	1.31 580	1.10 572	0.87 552	2.67 596	2.27 584	0.21 520	0.38 360	0.19 510	0.20 367	0.46 560	0.68 391

RTSA	1.29 575	1.59 567	6.48 632	0.63 497	0.57 472	1.59 593	0.90 583	1.15 568	1.44 600	1.20 576	1.31 580	1.10 572	0.87 552	2.67 596	2.27 584	0.21 520	0.38 360	0.19 510	0.20 367	0.46 560	0.68 391

Select-FE	0.89 503	0.94 419	2.99 515	0.50 449	1.03 558	1.31 579	0.92 585	1.40 594	0.59 237	1.11 561	0.55 342	1.16 581	0.75 531	0.91 332	1.20 507	0.11 243	0.46 376	0.11 263	0.49 532	0.14 172	1.09 521

IMH	2.14 615	2.46 630	3.60 579	1.70 604	1.13 576	1.65 597	0.93 586	2.13 623	1.93 619	1.37 591	2.64 620	2.19 611	1.82 609	5.77 637	2.18 578	5.70 644	1.05 502	1.31 626	0.72 605	1.39 622	1.13 525

MFN_U_SF_DS_RVC	1.08 558	2.01 601	2.56 390	0.49 443	0.40 409	1.49 587	0.96 587	1.02 506	0.95 547	0.85 527	0.94 542	1.06 564	0.59 478	2.92 613	1.15 500	0.43 581	0.74 444	0.32 569	0.55 566	0.74 592	1.35 554

Reg-Stereo(zero)	0.66 380	0.26 8	2.13 234	0.25 94	1.15 577	0.99 550	0.97 588	0.57 190	0.81 473	0.52 292	0.46 251	0.54 342	0.59 478	0.47 111	1.14 498	0.08 30	0.88 479	0.08 84	0.36 494	0.12 131	0.80 444

DDVS	0.67 386	0.46 213	1.74 142	2.40 626	0.35 374	0.86 522	0.98 589	0.72 271	0.52 172	0.53 301	0.57 367	0.89 524	0.37 311	1.22 396	0.57 344	0.15 427	0.14 223	0.14 417	0.12 216	0.19 284	0.42 244

WAO-8	2.91 623	2.55 633	3.77 584	1.93 617	1.04 560	4.08 634	0.99 590	3.25 635	6.09 638	2.20 618	3.34 630	3.33 623	2.64 622	11.73 646	2.52 590	2.12 636	1.92 589	1.55 632	0.93 621	1.27 614	0.96 499

Venus	2.91 623	2.55 633	3.77 584	1.93 617	1.04 560	4.08 634	0.99 590	3.25 635	6.09 638	2.20 618	3.34 630	3.33 623	2.64 622	11.73 646	2.52 590	2.12 636	1.92 589	1.55 632	0.93 621	1.27 614	0.96 499

Dean	1.92 608	2.31 625	5.03 621	1.31 578	1.08 567	1.55 590	0.99 590	1.98 622	2.33 624	1.51 604	4.15 636	4.23 631	1.39 589	2.31 566	2.10 571	1.18 621	0.69 429	1.18 620	0.75 609	1.30 618	1.07 518

NaN_ROB	1.25 571	1.46 549	3.84 593	0.54 468	0.56 467	1.12 568	0.99 590	1.05 528	1.03 564	1.10 559	0.87 529	0.77 469	1.07 572	5.85 638	2.98 606	0.16 446	0.23 319	0.16 466	0.24 400	0.28 428	0.66 381

aanetorigin	0.81 463	1.03 437	2.64 425	0.44 411	0.44 433	0.59 317	1.00 594	0.59 203	0.70 363	1.54 605	1.22 574	0.82 494	1.08 573	1.06 360	1.07 486	0.18 481	0.15 241	0.17 483	0.21 379	0.53 574	0.65 378

MSC_U_SF_DS_RVC	1.40 584	2.04 606	3.02 520	0.58 484	0.41 415	2.15 618	1.00 594	1.31 587	1.29 592	1.05 554	1.10 566	1.29 587	0.91 556	3.07 616	1.34 521	1.65 632	0.84 472	0.68 602	0.88 620	1.55 625	1.91 583

TorneroNet-64	2.74 620	2.23 618	4.18 604	1.48 592	1.20 579	3.88 632	1.01 596	3.48 639	6.61 641	2.62 628	4.55 638	4.20 628	3.84 633	3.39 624	3.40 614	1.23 623	0.66 421	1.39 629	0.80 610	3.42 640	1.27 545

LVE	2.10 613	2.61 636	4.30 612	1.79 609	1.81 610	1.68 599	1.04 597	2.35 625	2.78 630	1.27 586	2.87 624	4.21 630	1.46 593	2.83 609	2.02 565	2.87 640	0.92 484	1.19 621	1.47 635	1.29 616	1.18 528

WAO-6	1.69 604	1.87 592	3.21 537	1.15 574	1.01 555	2.29 619	1.06 598	1.85 614	2.84 631	1.30 590	2.59 617	2.19 611	1.67 602	2.62 592	2.52 590	0.96 610	0.68 426	1.19 621	0.84 616	1.13 608	0.95 496

TorneroNet	5.60 639	2.30 624	3.98 596	1.49 594	1.26 584	14.47 647	1.11 599	4.85 641	20.66 660	10.12 645	16.30 652	11.78 650	7.35 641	3.41 625	4.38 629	1.36 627	0.70 432	1.46 631	0.87 619	2.73 637	1.33 551

MADNet+	1.44 587	2.19 613	6.00 629	0.89 540	0.70 510	1.58 592	1.11 599	1.56 604	1.30 594	0.89 531	1.03 559	1.25 584	1.12 576	3.29 620	2.80 602	0.48 586	0.57 404	0.39 580	0.36 494	0.63 584	0.69 399

WAO-7	1.58 600	2.04 606	3.25 541	0.94 548	0.75 516	1.75 601	1.13 601	1.87 615	1.97 621	1.46 601	2.53 615	1.98 608	1.75 605	3.13 617	2.48 589	0.69 599	0.67 423	0.94 612	0.74 608	0.80 600	0.77 428

notaker	2.77 621	2.35 627	4.02 598	2.61 632	1.44 591	1.77 602	1.14 602	2.77 629	1.81 617	2.30 622	11.41 647	3.95 626	4.70 635	3.24 619	3.01 607	1.58 631	0.88 479	1.71 637	1.08 628	2.10 632	1.44 563

LSM	3.40 630	1.42 542	5.81 628	9.98 646	30.74 661	0.86 522	1.14 602	0.99 478	1.26 588	1.40 595	2.18 607	0.93 533	0.85 547	1.76 491	1.03 478	0.22 527	0.35 353	0.24 545	0.29 432	0.40 534	6.21 647

PSM-AAD	0.67 386	0.29 49	2.41 301	0.37 327	0.23 235	0.86 522	1.15 604	0.62 220	0.66 299	0.64 432	0.71 479	0.67 413	2.90 624	0.65 235	0.32 150	0.10 136	0.08 50	0.17 483	0.15 285	0.14 172	0.34 189

CSAN	1.38 583	1.74 586	4.12 601	0.53 461	0.38 401	1.06 563	1.15 604	1.29 584	1.12 577	1.19 571	1.90 600	1.04 560	1.44 591	5.92 639	2.82 604	0.26 552	0.22 311	0.24 545	0.25 409	0.35 496	0.54 327

PAM_32	0.95 528	0.43 189	2.68 445	0.64 501	1.10 573	1.78 603	1.16 606	1.12 560	0.96 549	1.07 557	0.90 537	1.38 592	0.76 535	0.78 294	1.11 493	0.10 136	1.29 536	0.10 195	0.50 536	0.16 205	0.98 505

AnyNet_C32	1.08 558	1.76 587	3.01 518	0.50 449	0.54 463	1.17 573	1.16 606	0.97 461	0.95 547	1.11 561	0.98 550	0.87 517	0.93 561	1.57 458	4.11 627	0.22 527	0.20 299	0.25 550	0.25 409	0.40 534	0.68 391

coex-ft	6.14 640	1.98 597	60.80 665	0.34 272	0.30 323	0.80 504	1.17 608	0.76 284	4.34 635	19.82 656	2.15 606	1.61 602	8.77 645	1.82 507	10.36 647	0.44 582	2.05 598	0.18 503	0.19 356	0.39 527	4.61 645

IMH-64-1	1.50 592	1.98 597	2.69 452	1.39 586	1.12 574	1.39 584	1.19 609	1.80 612	1.47 602	1.19 571	2.20 608	1.53 598	1.51 598	2.12 553	1.98 563	1.34 625	0.68 426	1.28 624	0.70 599	1.37 620	1.12 523

IMH-64	1.50 592	1.98 597	2.69 452	1.39 586	1.12 574	1.39 584	1.19 609	1.80 612	1.47 602	1.19 571	2.20 608	1.53 598	1.51 598	2.12 553	1.98 563	1.34 625	0.68 426	1.28 624	0.70 599	1.37 620	1.12 523

PAM	0.91 513	0.43 189	2.67 438	0.77 528	0.89 537	1.81 604	1.22 611	1.13 564	0.78 444	1.16 568	0.91 539	1.39 593	0.68 511	0.76 284	1.06 484	0.10 136	0.98 490	0.10 195	0.50 536	0.14 172	0.66 381

DANet	0.85 484	0.68 309	2.41 301	1.18 575	0.48 446	0.77 491	1.23 612	0.93 430	1.53 605	0.90 533	0.72 484	0.97 544	0.57 467	1.86 518	1.05 481	0.18 481	0.16 256	0.19 510	0.16 307	0.26 401	0.67 386
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
iRaft-Stereo_20w	1.50 592	0.42 177	4.81 618	2.24 624	2.09 620	1.36 580	1.27 613	1.38 592	0.94 541	2.07 612	0.42 228	0.85 508	0.69 516	0.87 318	1.37 527	0.10 136	4.04 642	0.09 133	0.40 505	0.17 228	4.53 643

KSHMR	4.19 634	2.37 628	6.24 630	1.73 607	1.48 596	1.97 611	1.29 614	3.18 633	17.06 655	2.15 616	15.74 650	9.09 645	1.75 605	8.33 643	2.37 587	1.55 630	1.29 536	1.70 636	1.23 631	1.75 627	1.60 572

SGM-Forest	1.84 606	7.91 645	10.36 639	0.42 393	0.33 353	1.04 558	1.29 614	1.01 498	0.88 518	1.19 571	2.30 611	1.03 556	1.79 608	2.60 591	2.81 603	0.22 527	0.21 308	0.21 526	0.19 356	0.25 381	0.79 439
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
HanzoNet	7.85 641	3.30 639	5.75 627	7.47 643	3.97 635	2.34 620	1.37 616	3.47 637	4.02 634	13.30 650	10.49 643	10.86 647	16.67 653	8.50 644	10.51 648	10.80 653	9.84 655	5.83 649	13.69 653	7.24 648	7.51 648

MIPNet	0.88 495	1.07 444	2.85 495	0.61 492	0.18 126	1.46 586	1.37 616	1.65 608	0.78 444	1.93 611	0.85 522	0.75 462	1.66 601	0.87 318	0.34 175	0.10 136	0.08 50	0.11 263	0.32 459	0.27 415	0.26 133

EDNetEfficient	1.29 575	0.78 359	4.27 608	0.65 504	1.03 558	0.94 545	1.38 618	0.87 385	1.75 613	2.33 623	1.32 582	1.04 560	2.21 618	1.59 466	4.07 626	0.16 446	0.19 284	0.15 446	0.27 426	0.38 518	0.40 230

AnyNet_C01	1.20 567	1.89 593	4.25 607	0.55 470	0.54 463	1.57 591	1.39 619	1.10 553	1.13 578	1.19 571	1.34 584	1.15 579	1.11 575	1.73 485	2.89 605	0.26 552	0.24 321	0.28 555	0.24 400	0.50 568	0.68 391

ktn	4.44 635	2.47 631	3.70 583	1.82 611	1.49 597	2.11 617	1.40 620	2.30 624	12.56 646	11.36 648	16.25 651	11.30 649	3.77 632	4.41 634	3.47 615	1.86 634	0.99 492	1.74 638	1.21 630	3.28 639	1.39 558

GrayStereo	0.71 411	0.27 17	2.40 295	0.89 540	0.23 235	0.62 374	1.40 620	0.67 245	0.70 363	0.72 483	0.77 503	0.55 351	3.03 625	0.60 202	0.28 102	0.10 136	0.08 50	0.10 195	0.21 379	0.12 131	0.37 206

SAMSARA	1.11 560	1.35 521	2.60 405	1.34 581	0.77 521	1.67 598	1.41 622	1.47 598	0.99 559	1.54 605	0.89 534	1.44 596	0.90 555	1.88 524	1.71 545	0.25 548	0.55 400	0.22 531	0.34 480	0.39 527	0.50 297

UNDER WATER	2.84 622	2.25 619	5.25 623	1.84 612	1.45 592	2.36 621	1.44 623	3.23 634	6.51 640	2.61 627	2.73 622	5.69 637	5.64 638	3.14 618	4.18 628	1.48 628	0.81 462	1.60 635	1.07 627	1.91 630	1.67 577

UNDER WATER-64	2.59 618	2.28 623	5.63 626	1.85 613	1.45 592	3.28 627	1.60 624	2.62 626	5.57 637	2.09 613	2.12 604	4.10 627	4.21 634	2.74 603	3.64 619	1.49 629	0.86 478	1.58 634	1.09 629	1.91 630	1.62 574

FTStereo	0.79 458	0.32 91	2.83 490	0.70 520	0.21 191	0.73 466	1.75 625	0.61 216	0.60 245	1.07 557	1.62 594	1.28 585	2.11 616	0.75 281	0.30 120	0.19 498	0.08 50	0.12 320	0.11 178	0.12 131	0.39 223

PWCK	1.62 602	2.32 626	4.27 608	1.11 569	0.56 467	1.81 604	1.84 626	1.55 602	1.54 606	1.45 598	1.81 596	1.82 605	1.38 588	3.34 621	2.14 575	1.09 618	0.57 404	0.98 615	0.59 587	1.50 624	0.79 439

IGEV-RUCA	2.30 616	0.38 152	1.36 94	0.41 389	1.90 613	2.03 616	1.86 627	1.37 591	1.78 615	3.73 637	3.72 633	5.06 635	8.09 643	2.15 555	1.63 543	0.26 552	0.77 450	2.71 642	1.91 638	2.43 636	2.42 613

ADCL	1.07 554	1.22 488	2.80 482	0.40 378	0.33 353	1.50 588	1.87 628	0.97 461	1.04 567	1.26 585	1.28 576	0.99 548	1.41 590	1.36 421	3.51 616	0.17 467	0.14 223	0.22 531	0.21 379	0.32 467	0.43 252

SGM_RVC	2.11 614	1.07 444	2.87 498	0.98 554	0.92 541	2.72 625	1.88 629	1.91 618	12.27 645	2.09 613	1.99 602	2.47 615	2.24 619	2.87 612	2.03 566	0.54 587	0.47 380	0.42 585	0.47 525	0.74 592	1.22 538
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ELAS	1.52 596	0.92 414	2.91 503	0.62 494	0.57 472	3.13 626	2.21 630	1.67 609	1.58 608	2.42 624	2.43 613	1.87 606	2.49 621	1.85 516	2.70 598	0.42 578	0.43 373	0.41 583	0.40 505	0.51 570	0.85 469
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MultiAttention	2.45 617	0.55 259	2.24 257	1.79 609	2.54 629	11.19 645	2.28 631	1.28 582	0.84 498	0.63 421	1.17 569	1.13 575	0.57 467	15.98 654	1.78 555	0.20 509	0.09 105	0.43 588	1.60 636	0.95 604	1.69 578

THIR-Stereo	0.88 495	0.85 383	2.33 277	0.26 113	0.16 82	0.59 317	2.69 632	0.62 220	0.54 191	0.62 410	1.61 593	0.96 542	1.77 607	1.67 477	2.20 579	0.10 136	0.08 50	0.14 417	0.11 178	0.16 205	0.21 96

ELAS_RVC	1.51 595	0.88 394	3.36 550	0.63 497	0.56 467	1.53 589	2.73 633	1.53 600	1.76 614	2.26 621	2.21 610	2.10 609	3.07 626	2.08 548	2.52 590	0.42 578	0.42 370	0.42 585	0.37 496	0.51 570	0.84 463
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MADNet++	2.94 626	2.17 612	3.27 543	2.55 631	2.28 624	3.29 629	3.37 634	2.76 628	2.67 629	3.10 634	3.20 629	2.78 617	3.25 628	4.11 631	4.68 632	2.72 639	2.27 616	3.03 645	2.43 642	2.34 635	2.59 615

LE_ROB	4.55 636	2.43 629	9.94 637	2.79 634	4.03 636	2.40 622	3.54 635	2.72 627	11.04 644	11.64 649	4.69 639	5.25 636	10.74 647	4.52 635	9.73 645	0.82 605	0.70 432	1.34 627	0.97 624	0.74 592	0.94 493

CrosDoStereo	0.96 532	0.49 225	2.66 430	0.27 129	0.33 353	0.54 240	3.69 636	0.77 291	0.66 299	0.70 471	1.39 586	0.53 335	1.47 594	1.77 494	3.02 608	0.10 136	0.08 50	0.11 263	0.11 178	0.22 336	0.30 161

DeepStereo_LL	0.96 532	0.49 225	2.66 430	0.27 129	0.33 353	0.54 240	3.69 636	0.77 291	0.66 299	0.70 471	1.39 586	0.53 335	1.47 594	1.77 494	3.02 608	0.10 136	0.08 50	0.11 263	0.11 178	0.22 336	0.30 161

JetBlue	1.89 607	2.09 608	4.16 603	0.74 523	1.23 581	4.52 637	3.86 638	1.68 610	1.26 588	1.28 587	1.54 591	2.36 614	1.86 610	3.35 622	3.37 612	0.54 587	0.49 384	0.48 591	0.49 532	1.39 622	1.21 536

FINET	1.92 608	1.96 595	4.49 616	1.62 599	1.39 589	3.51 630	4.39 639	2.89 631	2.58 626	1.39 593	1.98 601	1.35 590	2.12 617	1.64 473	2.12 573	0.84 606	1.03 500	0.18 503	0.29 432	0.54 575	2.12 596

MANE	3.51 632	2.03 605	3.88 595	1.89 615	2.01 618	5.98 638	4.72 640	5.87 643	7.13 642	3.80 638	5.10 640	6.11 640	5.34 637	4.39 633	5.05 634	1.07 615	1.28 534	0.50 592	0.85 618	0.76 595	2.36 612

SGM-ForestM	3.67 633	2.70 637	5.34 625	1.65 602	1.72 607	6.02 639	5.08 641	4.10 640	3.47 633	4.59 639	4.21 637	9.81 646	5.79 639	6.44 640	6.97 641	0.88 607	1.09 507	0.33 573	0.45 518	0.68 588	2.10 595

SGM+DAISY	2.67 619	2.14 611	4.28 610	1.92 616	2.11 621	4.36 636	5.22 642	3.17 632	3.00 632	3.24 636	3.81 634	3.03 620	3.61 631	2.53 584	3.79 620	1.15 619	1.29 536	0.66 600	0.71 603	0.95 604	2.44 614

TCMNet-wrong-test	5.56 638	6.73 643	6.40 631	13.05 650	11.91 645	7.29 640	5.47 643	7.17 646	1.58 608	2.68 629	3.15 628	8.30 644	5.87 640	4.80 636	6.10 638	3.08 641	0.98 490	2.37 641	1.99 639	6.69 647	5.63 646

JetRed	3.37 629	4.96 640	10.08 638	1.48 592	1.73 608	7.63 641	5.47 643	3.47 637	2.20 622	2.42 624	2.40 612	2.98 619	2.35 620	3.52 626	6.60 639	1.33 624	1.90 588	1.38 628	1.23 631	2.30 634	2.02 589

DGSMNet	2.93 625	0.77 353	3.44 566	3.58 639	4.25 637	2.53 624	6.86 645	1.03 514	0.88 518	0.58 357	1.85 598	0.79 477	0.62 491	1.63 470	1.46 532	4.62 643	4.98 646	5.15 648	4.71 647	4.52 644	4.37 641

EAI-Stereo	1.16 565	0.29 49	1.94 183	0.55 470	0.97 549	1.96 609	7.94 646	1.34 589	1.03 564	1.01 550	1.48 589	0.51 325	0.66 507	0.65 235	1.42 530	0.09 63	0.23 319	0.09 133	0.53 554	0.13 148	0.49 295

BEATNet-Init1	12.32 646	12.82 649	28.66 661	3.22 636	3.71 634	21.59 659	11.42 647	14.54 655	13.73 651	20.24 657	20.16 657	26.14 665	19.85 655	19.08 658	15.33 655	1.81 633	1.93 593	2.05 640	2.48 643	4.25 642	3.41 629

HaxPig	19.88 652	22.39 658	22.30 651	17.98 651	17.98 650	12.06 646	12.06 648	16.25 656	15.97 654	21.05 658	21.41 658	18.85 657	18.35 654	20.07 659	19.64 657	23.57 664	23.19 663	24.07 661	23.71 661	22.95 660	23.72 662

MEDIAN_ROB	23.95 655	26.96 665	26.29 660	22.14 653	22.09 652	16.18 650	14.23 649	20.47 657	20.09 656	25.43 665	25.22 666	22.96 658	22.54 659	24.33 660	23.18 661	28.15 666	27.16 667	28.60 663	27.73 663	27.59 661	27.58 663

AVERAGE_ROB	26.91 663	30.28 666	29.18 662	25.78 654	25.30 654	19.49 655	15.38 650	23.70 662	23.02 661	28.38 667	27.78 667	26.23 666	25.76 667	26.95 668	25.55 662	31.27 667	30.02 668	31.76 664	30.80 664	30.88 665	30.77 664

tt	4.94 637	0.32 91	4.22 606	2.29 625	1.58 600	10.19 644	16.94 651	9.44 649	5.03 636	1.69 608	1.33 583	4.68 633	5.02 636	3.38 623	5.91 637	6.15 646	9.47 654	2.80 643	3.16 644	3.54 641	1.58 570

USTest	8.06 642	7.11 644	8.76 635	9.20 645	9.03 641	15.20 648	23.57 652	10.01 650	9.45 643	5.97 643	6.79 641	7.77 643	7.51 642	8.75 645	11.06 649	2.24 638	3.58 638	2.87 644	3.21 645	4.93 645	4.21 640

DGTPSM_ROB	8.97 644	5.94 641	13.01 644	5.95 642	11.34 643	8.54 642	24.06 653	6.47 644	13.52 647	5.19 640	11.52 648	6.18 641	11.04 648	7.02 641	13.92 650	4.47 642	7.66 648	3.90 646	7.43 650	4.34 643	7.98 649

DPSMNet_ROB	9.58 645	5.96 642	13.98 647	8.88 644	11.87 644	8.54 642	24.08 654	6.48 645	13.67 650	5.35 641	11.53 649	6.31 642	11.04 648	7.69 642	14.09 651	7.61 652	8.23 650	5.03 647	7.75 651	5.24 646	8.36 650

xxxxx1	29.05 664	20.74 654	14.05 648	50.10 662	40.25 664	19.01 651	26.60 655	21.83 659	20.22 657	16.52 653	17.56 653	18.33 654	21.41 656	16.11 655	20.77 658	23.48 661	26.77 664	66.36 666	78.56 666	30.19 662	32.23 665

tt_ll	29.05 664	20.74 654	14.05 648	50.10 662	40.25 664	19.01 651	26.60 655	21.83 659	20.22 657	16.52 653	17.56 653	18.33 654	21.41 656	16.11 655	20.77 658	23.48 661	26.77 664	66.36 666	78.56 666	30.19 662	32.23 665

ff	29.05 664	20.74 654	14.05 648	50.10 662	40.25 664	19.01 651	26.60 655	21.83 659	20.22 657	16.52 653	17.56 653	18.33 654	21.41 656	16.11 655	20.77 658	23.48 661	26.77 664	66.36 666	78.56 666	30.19 662	32.23 665

Anonymous_1	22.76 653	11.11 646	11.93 641	12.73 647	26.05 660	19.39 654	27.77 658	14.18 652	13.64 649	14.92 651	10.66 644	11.26 648	11.24 650	12.48 650	14.45 652	37.82 668	7.87 649	34.92 665	63.61 665	87.51 668	11.75 653

DPSM_ROB	12.32 646	11.13 647	12.31 642	12.90 648	12.80 647	19.81 657	28.13 659	14.50 653	14.31 652	10.62 646	11.34 645	12.03 651	11.89 651	13.08 651	15.22 653	7.09 648	8.31 651	6.47 651	7.32 648	8.69 649	8.43 651

DPSM	12.32 646	11.13 647	12.31 642	12.90 648	12.80 647	19.81 657	28.13 659	14.50 653	14.31 652	10.62 646	11.34 645	12.03 651	11.89 651	13.08 651	15.22 653	7.09 648	8.31 651	6.47 651	7.32 648	8.69 649	8.43 651

DPSimNet_ROB	24.35 656	23.81 664	31.38 664	25.93 655	22.83 653	31.30 660	34.38 661	20.78 658	28.92 666	27.39 666	22.99 665	28.29 667	35.76 668	15.47 653	17.82 656	24.28 665	17.90 662	22.23 660	14.12 654	19.38 658	22.12 661

LSM0	26.57 662	22.53 663	25.76 659	30.62 661	52.30 667	39.86 666	56.49 662	29.18 667	28.76 662	21.26 662	22.46 659	24.42 664	23.97 662	26.42 667	30.66 668	14.29 659	16.56 656	13.06 658	14.65 655	17.62 657	20.52 660

FlowAnything	24.80 660	22.39 658	24.71 657	26.07 657	25.75 655	39.80 664	56.70 663	29.12 666	28.95 667	21.38 664	22.83 664	24.22 662	23.96 661	26.24 665	30.65 667	14.23 657	16.78 660	13.04 656	14.84 660	17.49 652	16.93 654

Selective-RAFT-Error	24.83 661	22.44 662	24.80 658	26.10 658	25.82 657	39.85 665	56.72 664	29.21 668	29.03 668	21.29 663	22.80 663	24.25 663	24.07 666	26.28 666	30.60 663	14.24 658	16.85 661	13.04 656	14.75 656	17.53 656	17.02 658

CasAABBNet	24.76 657	22.38 657	24.44 656	26.05 656	25.75 655	39.79 663	56.76 665	29.10 665	28.88 665	21.22 661	22.69 662	24.21 661	23.99 665	26.23 662	30.62 664	14.22 654	16.71 659	13.03 653	14.75 656	17.49 652	16.97 657

RAFT-FEzeroshot	24.76 657	22.39 658	24.34 654	26.12 659	25.84 658	39.77 661	56.77 666	29.07 663	28.85 663	21.21 659	22.64 660	24.17 659	23.98 663	26.23 662	30.63 665	14.22 654	16.70 657	13.03 653	14.76 658	17.49 652	16.95 655

RAFT-FE	24.76 657	22.39 658	24.34 654	26.12 659	25.84 658	39.77 661	56.77 666	29.07 663	28.85 663	21.21 659	22.64 660	24.17 659	23.98 663	26.23 662	30.63 665	14.22 654	16.70 657	13.03 653	14.76 658	17.49 652	16.95 655

PML	22.99 654	17.34 650	8.24 634	5.48 641	9.84 642	50.35 667	102.65 668	5.84 642	13.52 647	37.08 668	104.84 668	30.61 668	23.20 660	12.09 648	7.96 643	6.27 647	2.12 606	6.31 650	2.42 641	10.67 651	2.95 620

test_example2	115.17 667	122.38 667	93.45 666	115.38 665	123.53 668	101.24 668	113.11 669	54.67 669	99.94 669	135.50 669	136.43 669	85.67 669	85.40 669	110.44 669	104.91 669	152.17 669	205.21 669	99.17 669	114.27 669	138.55 669	112.04 668

ccccc		297.53 668		372.50 668	377.87 669	200.30 669		217.33 670		202.36 670		213.34 670		312.79 670		409.97 670	354.33 670	255.69 670	227.31 670	431.13 670

Low-res two-view benchmark