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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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
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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

3.75w	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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.
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

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

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

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

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_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

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

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

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	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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
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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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.
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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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
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
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

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
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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