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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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)
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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

rvit_stereo_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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

rvit_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

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

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+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

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

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
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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

Selective-RAFT	0.46 166	0.48 219	1.88 171	0.32 225	0.16 82	0.61 352	0.19 120	0.66 240	0.62 262	0.28 122	0.30 148	0.41 255	0.33 290	0.51 143	0.32 150	0.11 243	1.09 507	0.09 133	0.35 484	0.19 284	0.37 206

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DANet	0.85 484	0.68 309	2.41 301	1.18 575	0.48 446	0.77 491	1.23 612	0.93 430	1.53 605	0.90 533	0.72 484	0.97 544	0.57 467	1.86 518	1.05 481	0.18 481	0.16 256	0.19 510	0.16 307	0.26 401	0.67 386
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
PDISCO_ROB	0.84 475	1.46 549	2.84 492	0.65 504	0.59 477	1.17 573	0.48 493	1.19 576	1.08 573	0.67 457	0.72 484	1.00 551	0.61 489	1.24 402	1.05 481	0.38 575	0.18 278	0.28 555	0.24 400	0.58 578	0.44 268

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

test-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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
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

NVStereoNet_ROB	1.45 589	1.62 572	3.59 577	1.09 564	0.70 510	0.86 522	0.67 556	1.19 576	1.51 604	1.20 576	4.05 635	1.61 602	1.94 612	2.97 615	2.07 570	0.67 597	0.69 429	0.55 594	0.70 599	0.57 577	0.67 386
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
Dean	1.92 608	2.31 625	5.03 621	1.31 578	1.08 567	1.55 590	0.99 590	1.98 622	2.33 624	1.51 604	4.15 636	4.23 631	1.39 589	2.31 566	2.10 571	1.18 621	0.69 429	1.18 620	0.75 609	1.30 618	1.07 518

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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.
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

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

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

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

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
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.
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

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

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

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

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

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
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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

AnyNet_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

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	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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