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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

4.25_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

DEFOM-Stereo	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

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

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

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

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

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

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
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

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

S2M2_XL	0.22 1	0.36 129	1.33 92	0.20 2	0.13 23	0.16 1	0.11 2	0.27 2	0.18 1	0.16 3	0.20 64	0.15 20	0.14 15	0.21 1	0.22 17	0.11 243	0.09 105	0.10 195	0.08 62	0.10 104	0.08 2
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

PSM-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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

rvit_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_5	0.43 136	0.73 334	2.10 224	0.31 204	0.18 126	0.41 106	0.31 376	0.69 253	0.67 312	0.32 144	0.34 184	0.38 235	0.30 270	0.42 94	0.30 120	0.18 481	0.16 256	0.15 446	0.15 285	0.15 184	0.30 161

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

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

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

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

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
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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

Patchmatch Stereo++	0.43 136	0.36 129	2.44 318	0.48 430	0.17 105	0.61 352	0.26 289	0.53 156	0.61 251	0.48 233	0.43 231	0.43 261	0.28 241	0.56 173	0.30 120	0.12 305	0.08 50	0.12 320	0.10 130	0.17 228	0.13 23
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
OMP-Stereo	0.64 351	0.87 390	2.38 285	0.56 479	0.37 392	0.60 332	0.26 289	0.75 281	0.71 377	0.65 448	0.60 388	0.68 427	0.32 284	2.07 545	1.18 503	0.11 243	0.08 50	0.12 320	0.09 93	0.17 228	0.28 146

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

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

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

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

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

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

CRE-IMP	0.46 166	0.31 77	2.40 295	0.53 461	0.17 105	0.79 501	0.68 558	0.54 167	0.66 299	0.47 230	0.43 231	0.44 276	0.26 210	0.43 96	0.33 164	0.12 305	0.07 13	0.12 320	0.09 93	0.17 228	0.23 112

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

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

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

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

GMStereo	0.44 152	1.32 509	2.65 426	0.28 146	0.16 82	0.42 125	0.22 181	0.48 114	0.63 274	0.41 186	0.36 195	0.26 157	0.25 198	0.41 86	0.30 120	0.14 396	0.08 50	0.10 195	0.12 216	0.17 228	0.13 23
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
FENet	0.48 186	0.58 267	2.46 344	0.33 247	0.18 126	0.58 297	0.22 181	0.83 342	0.64 284	0.49 250	0.42 228	0.55 351	0.38 321	0.52 148	0.51 317	0.12 305	0.09 105	0.12 320	0.11 178	0.17 228	0.31 170

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

NLCA_NET_v2_RVC	0.62 327	1.15 467	3.11 530	0.39 365	0.37 392	0.60 332	0.28 321	0.87 385	0.64 284	0.63 421	0.56 356	0.71 447	0.45 398	1.08 370	0.52 320	0.15 427	0.12 187	0.14 417	0.15 285	0.18 253	0.25 125
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
ccs_rob	0.47 173	0.50 233	2.19 244	0.26 113	0.20 176	0.56 263	0.22 181	0.80 313	0.62 262	0.50 270	0.56 356	0.68 427	0.47 420	0.53 158	0.33 164	0.11 243	0.10 137	0.16 466	0.10 130	0.18 253	0.33 181

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

AIO-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

raft+_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

IGEV-Stereo	0.86 487	0.60 275	2.65 426	1.35 582	1.25 582	0.56 263	0.23 220	0.54 167	0.71 377	1.14 565	0.25 113	0.22 117	0.24 178	1.24 402	0.24 47	0.09 63	2.34 620	0.10 195	0.18 338	0.25 381	3.13 626
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
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

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

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.
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

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
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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

AIO-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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

UDGNet	0.50 206	1.36 526	2.44 318	0.37 327	0.19 159	0.58 297	0.23 220	0.49 122	0.69 352	0.42 194	0.39 214	0.34 218	0.29 259	0.55 168	0.32 150	0.25 548	0.10 137	0.37 578	0.19 356	0.30 447	0.17 65

test_3	0.59 288	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

w-ln-seven-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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
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
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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

SGM_RVC	2.11 614	1.07 444	2.87 498	0.98 554	0.92 541	2.72 625	1.88 629	1.91 618	12.27 645	2.09 613	1.99 602	2.47 615	2.24 619	2.87 612	2.03 566	0.54 587	0.47 380	0.42 585	0.47 525	0.74 592	1.22 538
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

TorneroNet-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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