Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

S2M2_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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

IGEV-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

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

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

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

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

4.25w-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

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

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

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

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

2.5w	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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++	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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

rvit_stereo_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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.
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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_0083	0.28 11	0.37 142	0.88 6	0.28 146	0.18 126	0.28 8	0.22 181	0.40 52	0.58 226	0.25 87	0.30 148	0.27 169	0.27 225	0.38 64	0.25 64	0.14 396	0.12 187	0.13 381	0.10 130	0.13 148	0.14 35

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

AIO-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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
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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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
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

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

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.
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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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
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

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

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

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
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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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