Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

S2M2_XL	0.22 1	0.36 110	1.33 73	0.20 8	0.13 16	0.16 1	0.11 2	0.27 2	0.18 1	0.16 1	0.20 46	0.15 19	0.14 20	0.21 1	0.22 22	0.11 229	0.09 108	0.10 176	0.08 67	0.10 85	0.08 2
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
mnv4	0.23 2	0.31 54	0.88 6	0.19 5	0.12 6	0.27 12	0.17 78	0.40 36	0.27 2	0.20 30	0.18 32	0.17 57	0.12 6	0.23 2	0.20 7	0.12 283	0.08 52	0.07 1	0.06 8	0.08 38	0.52 315

2k_new	0.23 2	0.30 45	0.89 8	0.18 1	0.14 38	0.25 8	0.15 47	0.41 42	0.29 8	0.19 22	0.12 2	0.15 19	0.13 16	0.24 5	0.21 13	0.13 332	0.07 13	0.07 1	0.06 8	0.08 38	0.60 363

SGD-Stereo	0.23 2	0.31 54	0.87 4	0.23 48	0.11 2	0.40 83	0.16 65	0.33 10	0.40 67	0.20 30	0.19 40	0.18 69	0.17 56	0.38 70	0.17 1	0.11 229	0.06 2	0.08 65	0.07 43	0.10 85	0.09 4

SX1w	0.24 5	0.28 17	1.06 39	0.18 1	0.13 16	0.23 4	0.16 65	0.41 42	0.29 8	0.21 38	0.18 32	0.16 35	0.10 1	0.26 9	0.20 7	0.14 376	0.09 108	0.07 1	0.06 8	0.07 2	0.56 340

5k_stereo	0.24 5	0.31 54	1.01 28	0.18 1	0.13 16	0.26 10	0.15 47	0.46 81	0.32 18	0.19 22	0.18 32	0.18 69	0.12 6	0.25 7	0.20 7	0.13 332	0.09 108	0.07 1	0.06 8	0.08 38	0.52 315

wo013ll	0.24 5	0.31 54	0.91 11	0.18 1	0.13 16	0.24 6	0.16 65	0.43 58	0.31 16	0.21 38	0.16 21	0.16 35	0.12 6	0.23 2	0.21 13	0.13 332	0.07 13	0.07 1	0.06 8	0.08 38	0.58 352

CNT	0.24 5	0.31 54	0.98 23	0.19 5	0.17 85	0.27 12	0.15 47	0.43 58	0.30 11	0.17 4	0.16 21	0.16 35	0.14 20	0.24 5	0.22 22	0.10 131	0.07 13	0.07 1	0.06 8	0.08 38	0.56 340

FlowAnything_test	0.25 9	0.41 154	0.71 1	0.28 127	0.17 85	0.37 62	0.20 115	0.39 30	0.28 3	0.25 70	0.20 46	0.21 94	0.17 56	0.28 13	0.26 84	0.13 332	0.10 142	0.14 398	0.16 312	0.17 209	0.16 57

OmniDepth	0.26 10	0.63 271	1.36 75	0.23 48	0.10 1	0.38 72	0.15 47	0.35 16	0.37 42	0.17 4	0.13 7	0.23 107	0.19 98	0.32 37	0.23 41	0.07 8	0.05 1	0.07 1	0.06 8	0.10 85	0.07 1

LGtest1	0.26 10	0.43 170	0.82 2	0.23 48	0.21 172	0.31 26	0.11 2	0.36 20	0.43 85	0.24 63	0.18 32	0.16 35	0.14 20	0.30 20	0.28 107	0.10 131	0.16 259	0.08 65	0.06 8	0.10 85	0.42 244

DEFOM-Stereo	0.26 10	0.61 262	1.22 58	0.24 61	0.14 38	0.49 162	0.18 93	0.31 5	0.31 16	0.20 30	0.18 32	0.15 19	0.14 20	0.42 100	0.19 5	0.08 29	0.06 2	0.08 65	0.06 8	0.09 62	0.16 57

xxxad45	0.27 13	0.25 4	0.92 13	0.28 127	0.17 85	0.40 83	0.16 65	0.48 97	0.44 96	0.18 15	0.15 13	0.19 77	0.16 44	0.33 42	0.39 214	0.07 8	0.09 108	0.07 1	0.06 8	0.08 38	0.50 297

ACW_4w	0.27 13	0.24 1	0.89 8	0.24 61	0.20 157	0.39 79	0.15 47	0.49 104	0.43 85	0.18 15	0.17 27	0.19 77	0.16 44	0.40 82	0.45 261	0.07 8	0.13 208	0.07 1	0.06 8	0.07 2	0.51 307

5w_v4	0.27 13	0.24 1	0.92 13	0.27 110	0.17 85	0.40 83	0.15 47	0.49 104	0.43 85	0.19 22	0.16 21	0.21 94	0.16 44	0.31 25	0.42 238	0.07 8	0.10 142	0.07 1	0.07 43	0.07 2	0.50 297

S2M2_L	0.27 13	0.32 72	1.41 87	0.24 61	0.17 85	0.24 6	0.09 1	0.36 20	0.50 134	0.17 4	0.25 95	0.22 98	0.17 56	0.27 12	0.29 118	0.16 427	0.12 191	0.11 244	0.12 221	0.15 165	0.12 18
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
uiiii_40	0.28 17	0.26 7	1.04 32	0.20 8	0.13 16	0.32 32	0.12 4	0.40 36	0.29 8	0.17 4	0.15 13	0.16 35	0.18 78	0.28 13	0.44 253	0.07 8	0.06 2	0.07 1	0.71 584	0.08 38	0.50 297

4.5w_L	0.28 17	0.26 7	1.07 40	0.21 20	0.13 16	0.34 44	0.13 12	0.42 51	0.28 3	0.20 30	0.16 21	0.16 35	0.18 78	0.30 20	0.34 179	0.08 29	0.06 2	0.07 1	0.66 577	0.07 2	0.48 288

SteFusion	0.28 17	0.25 4	0.95 17	0.25 75	0.16 62	0.41 93	0.15 47	0.47 91	0.42 78	0.19 22	0.20 46	0.16 35	0.14 20	0.28 13	0.22 22	0.06 1	0.12 191	0.07 1	0.33 478	0.07 2	0.59 358

PyraSte	0.28 17	0.28 17	0.94 16	0.23 48	0.19 140	0.38 72	0.14 29	0.48 97	0.40 67	0.18 15	0.19 40	0.19 77	0.18 78	0.26 9	0.39 214	0.07 8	0.08 52	0.07 1	0.33 478	0.07 2	0.55 336

rvit_stereo_0083	0.28 17	0.37 123	0.88 6	0.28 127	0.18 107	0.28 14	0.22 162	0.40 36	0.58 207	0.25 70	0.30 130	0.27 150	0.27 207	0.38 70	0.25 69	0.14 376	0.12 191	0.13 362	0.10 135	0.13 129	0.14 35

StePilot	0.29 22	0.25 4	1.04 32	0.20 8	0.13 16	0.34 44	0.12 4	0.41 42	0.28 3	0.20 30	0.17 27	0.16 35	0.17 56	0.31 25	0.36 191	0.07 8	0.06 2	0.07 1	0.84 597	0.07 2	0.47 280

tim_s	0.29 22	0.26 7	0.87 4	0.25 75	0.21 172	0.40 83	0.15 47	0.48 97	0.41 70	0.19 22	0.17 27	0.19 77	0.16 44	0.38 70	0.38 208	0.07 8	0.10 142	0.07 1	0.41 515	0.08 38	0.52 315

LG-Stereo_L2	0.29 22	0.42 158	0.97 19	0.36 295	0.25 237	0.31 26	0.22 162	0.40 36	0.28 3	0.19 22	0.12 2	0.13 1	0.12 6	0.44 106	0.23 41	0.08 29	0.49 387	0.08 65	0.06 8	0.08 38	0.58 352

rvit_stereo_0081	0.29 22	0.46 194	1.13 50	0.28 127	0.17 85	0.32 32	0.22 162	0.45 73	0.58 207	0.25 70	0.26 104	0.26 138	0.22 134	0.36 63	0.25 69	0.14 376	0.10 142	0.11 244	0.10 135	0.13 129	0.11 15

rvit_stereo_0082	0.29 22	0.46 194	1.13 50	0.28 127	0.17 85	0.32 32	0.22 162	0.45 73	0.58 207	0.25 70	0.26 104	0.26 138	0.22 134	0.36 63	0.25 69	0.14 376	0.10 142	0.11 244	0.10 135	0.13 129	0.11 15

LG-Stereo_L1	0.30 27	0.42 158	0.97 19	0.35 276	0.28 282	0.28 14	0.21 141	0.39 30	0.30 11	0.19 22	0.12 2	0.13 1	0.12 6	0.45 108	0.22 22	0.08 29	0.71 436	0.08 65	0.06 8	0.08 38	0.51 307

MLG-Stereo_test3	0.31 28	0.44 183	1.03 30	0.48 411	0.40 390	0.36 58	0.13 12	0.39 30	0.46 106	0.28 105	0.19 40	0.17 57	0.12 6	0.25 7	0.18 2	0.09 62	0.53 397	0.08 65	0.06 8	0.09 62	0.45 273

trnet	0.31 28	0.31 54	1.65 114	0.20 8	0.12 6	0.55 235	0.15 47	0.50 122	0.51 141	0.28 105	0.34 165	0.24 118	0.21 125	0.34 49	0.24 52	0.11 229	0.07 13	0.08 65	0.05 1	0.09 62	0.12 18

GLC_STEREO	0.31 28	0.30 45	1.80 130	0.29 147	0.12 6	0.41 93	0.20 115	0.39 30	0.42 78	0.26 88	0.31 141	0.25 127	0.19 98	0.36 63	0.26 84	0.09 62	0.11 173	0.12 301	0.10 135	0.13 129	0.15 44

CREStereo	0.31 28	0.35 104	1.66 116	0.19 5	0.13 16	0.55 235	0.17 78	0.50 122	0.50 134	0.28 105	0.34 165	0.24 118	0.21 125	0.34 49	0.23 41	0.11 229	0.07 13	0.08 65	0.05 1	0.10 85	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
DEFOM-Stereo_RVC	0.32 32	0.40 148	1.21 55	0.35 276	0.16 62	0.29 17	0.16 65	0.59 184	0.56 192	0.20 30	0.20 46	0.17 57	0.26 192	0.40 82	0.38 208	0.09 62	0.08 52	0.08 65	0.25 414	0.12 112	0.43 252

CASnet	0.32 32	0.40 148	1.80 130	0.28 127	0.11 2	0.47 151	0.19 101	0.45 73	0.47 113	0.39 160	0.31 141	0.23 107	0.17 56	0.31 25	0.21 13	0.11 229	0.06 2	0.15 427	0.12 221	0.16 186	0.08 2
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
aaa3	0.33 34	0.28 17	0.95 17	0.20 8	0.13 16	0.29 17	0.14 29	0.33 10	0.30 11	0.16 1	0.15 13	0.16 35	0.15 33	0.61 198	0.48 280	0.09 62	0.64 421	0.07 1	0.53 548	0.07 2	0.80 442

gc-stereo	0.33 34	0.28 17	0.97 19	0.20 8	0.12 6	0.31 26	0.14 29	0.33 10	0.30 11	0.18 15	0.15 13	0.16 35	0.16 44	0.72 257	0.44 253	0.11 229	0.73 439	0.07 1	0.52 544	0.07 2	0.65 383

5k_new	0.33 34	0.29 29	1.07 40	0.20 8	0.13 16	0.29 17	0.13 12	0.32 7	0.33 24	0.17 4	0.14 8	0.17 57	0.14 20	0.56 172	0.47 272	0.10 131	0.77 444	0.07 1	0.52 544	0.07 2	0.70 407

SX	0.33 34	0.30 45	1.05 37	0.21 20	0.13 16	0.29 17	0.13 12	0.32 7	0.32 18	0.17 4	0.12 2	0.19 77	0.15 33	0.57 177	0.52 302	0.10 131	0.76 443	0.07 1	0.52 544	0.07 2	0.61 365

USM	0.33 34	0.28 17	0.89 8	0.21 20	0.11 2	0.33 40	0.14 29	0.34 15	0.33 24	0.17 4	0.15 13	0.17 57	0.13 16	0.60 192	0.39 214	0.11 229	0.82 458	0.07 1	0.53 548	0.07 2	0.68 396

ACM	0.33 34	0.28 17	1.04 32	0.20 8	0.13 16	0.35 53	0.13 12	0.33 10	0.32 18	0.17 4	0.15 13	0.17 57	0.14 20	0.64 214	0.40 219	0.09 62	0.78 446	0.07 1	0.50 537	0.07 2	0.70 407

3.75w	0.33 34	0.27 13	1.02 29	0.22 32	0.21 172	0.44 123	0.16 65	0.47 91	0.33 24	0.25 70	0.21 55	0.13 1	0.18 78	0.54 167	0.24 52	0.08 29	1.14 495	0.07 1	0.08 67	0.07 2	0.56 340

RAStereo	0.33 34	0.81 350	2.22 234	0.27 110	0.18 107	0.25 8	0.20 115	0.45 73	0.38 50	0.21 38	0.26 104	0.20 86	0.16 44	0.26 9	0.26 84	0.10 131	0.08 52	0.10 176	0.08 67	0.13 129	0.09 4

rvit_stereo_0080	0.33 34	0.77 334	1.43 88	0.24 61	0.18 107	0.34 44	0.27 289	0.58 175	0.51 141	0.25 70	0.27 110	0.27 150	0.22 134	0.32 37	0.27 94	0.14 376	0.10 142	0.10 176	0.10 135	0.15 165	0.17 65

whm_eth	0.33 34	0.77 334	1.43 88	0.24 61	0.18 107	0.34 44	0.27 289	0.58 175	0.51 141	0.25 70	0.27 110	0.27 150	0.22 134	0.32 37	0.27 94	0.14 376	0.10 142	0.10 176	0.10 135	0.15 165	0.17 65

CES	0.33 34	0.32 72	1.46 92	0.25 75	0.50 429	0.40 83	0.20 115	0.48 97	0.48 118	0.22 48	0.29 121	0.26 138	0.19 98	0.35 59	0.22 22	0.09 62	0.07 13	0.08 65	0.05 1	0.16 186	0.54 329

4k_L	0.34 45	0.29 29	1.10 47	0.20 8	0.13 16	0.34 44	0.14 29	0.35 16	0.32 18	0.18 15	0.15 13	0.16 35	0.14 20	0.66 225	0.49 291	0.09 62	0.65 422	0.07 1	0.54 553	0.07 2	0.80 442

mfccc	0.34 45	0.27 13	0.97 19	0.20 8	0.13 16	0.42 108	0.13 12	0.36 20	0.32 18	0.17 4	0.14 8	0.18 69	0.16 44	0.70 241	0.40 219	0.10 131	0.81 454	0.07 1	0.54 553	0.07 2	0.74 420

weee2	0.34 45	0.27 13	1.00 26	0.21 20	0.13 16	0.31 26	0.14 29	0.30 4	0.32 18	0.17 4	0.14 8	0.18 69	0.15 33	0.61 198	0.40 219	0.11 229	0.82 458	0.07 1	0.56 560	0.07 2	0.84 456

3.5w_stereo	0.34 45	0.33 84	1.17 53	0.21 20	0.15 51	0.40 83	0.14 29	0.46 81	0.36 39	0.23 53	0.25 95	0.15 19	0.19 98	0.80 287	0.24 52	0.07 8	1.02 480	0.07 1	0.07 43	0.07 2	0.52 315

castereo	0.34 45	0.48 200	1.00 26	0.25 75	0.29 290	0.41 93	0.27 289	0.76 265	0.49 123	0.23 53	0.30 130	0.24 118	0.31 258	0.29 18	0.29 118	0.09 62	0.20 302	0.09 114	0.31 455	0.12 112	0.44 268

rvit_stereo_0081_aga	0.34 45	0.67 281	1.79 128	0.27 110	0.20 157	0.34 44	0.21 141	0.43 58	0.48 118	0.26 88	0.28 116	0.27 150	0.21 125	0.33 42	0.25 69	0.14 376	0.11 173	0.11 244	0.10 135	0.14 153	0.18 74

CAS++	0.34 45	0.39 140	1.90 155	0.25 75	0.18 107	0.32 32	0.20 115	0.78 279	0.44 96	0.31 122	0.31 141	0.21 94	0.16 44	0.34 49	0.20 7	0.15 408	0.13 208	0.13 362	0.10 135	0.15 165	0.14 35
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
LoS_RVC	0.34 45	0.38 133	1.96 169	0.27 110	0.35 355	0.43 114	0.22 162	0.43 58	0.34 28	0.24 63	0.34 165	0.23 107	0.28 223	0.34 49	0.22 22	0.08 29	0.07 13	0.07 1	0.05 1	0.10 85	0.35 196

LoS	0.34 45	0.35 104	1.88 152	0.25 75	0.13 16	0.53 210	0.20 115	0.50 122	0.53 166	0.26 88	0.28 116	0.37 210	0.24 160	0.40 82	0.25 69	0.10 131	0.08 52	0.08 65	0.06 8	0.15 165	0.10 8
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ITER124	0.35 54	0.28 17	1.04 32	0.20 8	0.13 16	0.41 93	0.14 29	0.33 10	0.30 11	0.17 4	0.14 8	0.16 35	0.16 44	0.72 257	0.40 219	0.12 283	0.81 454	0.07 1	0.55 557	0.07 2	0.79 438

DilatedVolume-Stereo	0.35 54	0.38 133	1.21 55	0.26 94	0.20 157	0.41 93	0.18 93	0.43 58	0.38 50	0.37 149	0.35 172	0.29 165	0.24 160	0.64 214	0.55 318	0.09 62	0.19 287	0.08 65	0.11 183	0.12 112	0.50 297

2w_stereo	0.35 54	0.30 45	0.99 25	0.23 48	0.13 16	0.41 93	0.20 115	0.54 148	0.37 42	0.28 105	0.23 81	0.13 1	0.23 152	0.69 238	0.24 52	0.06 1	1.07 485	0.07 1	0.19 361	0.07 2	0.64 380

1w_stereo	0.35 54	0.28 17	0.86 3	0.24 61	0.17 85	0.44 123	0.22 162	0.60 191	0.43 85	0.27 98	0.30 130	0.14 10	0.26 192	0.61 198	0.25 69	0.07 8	0.79 447	0.07 1	0.06 8	0.08 38	0.79 438

tt45	0.35 54	0.80 346	1.46 92	0.26 94	0.17 85	0.55 235	0.22 162	0.44 67	0.39 60	0.24 63	0.26 104	0.25 127	0.18 78	0.64 214	0.36 191	0.09 62	0.08 52	0.10 176	0.08 67	0.24 340	0.29 152

999	0.35 54	0.74 325	1.38 79	0.27 110	0.18 107	0.50 172	0.23 201	0.40 36	0.41 70	0.21 38	0.33 157	0.23 107	0.18 78	0.74 264	0.37 199	0.09 62	0.08 52	0.09 114	0.08 67	0.26 382	0.26 133

MGS-Stereo	0.35 54	0.48 200	1.99 174	0.26 94	0.14 38	0.41 93	0.22 162	0.41 42	0.48 118	0.24 63	0.51 276	0.25 127	0.18 78	0.33 42	0.22 22	0.10 131	0.08 52	0.09 114	0.08 67	0.47 545	0.10 8

MaDis-Stereo	0.35 54	0.89 380	2.15 217	0.25 75	0.29 290	0.29 17	0.17 78	0.47 91	0.41 70	0.21 38	0.22 67	0.28 157	0.21 125	0.32 37	0.31 144	0.10 131	0.09 108	0.10 176	0.08 67	0.11 99	0.12 18

CroCo-Stereo	0.35 54	0.71 306	1.67 118	0.32 206	0.17 85	0.19 2	0.21 141	0.79 288	0.54 172	0.22 48	0.25 95	0.55 332	0.22 134	0.28 13	0.28 107	0.10 131	0.08 52	0.08 65	0.07 43	0.12 112	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
PMTNet	0.35 54	0.38 133	1.75 124	0.21 20	0.14 38	0.57 267	0.24 227	0.48 97	0.44 96	0.28 105	0.32 153	0.26 138	0.24 160	0.41 92	0.24 52	0.42 559	0.07 13	0.08 65	0.05 1	0.18 234	0.15 44

ss10	0.36 64	0.30 45	1.13 50	0.20 8	0.12 6	0.32 32	0.13 12	0.41 42	0.35 30	0.18 15	0.16 21	0.17 57	0.14 20	0.64 214	0.59 335	0.11 229	0.80 450	0.07 1	0.54 553	0.07 2	0.77 428

AdaDepth	0.36 64	0.43 170	1.65 114	0.26 94	0.22 186	0.46 138	0.16 65	0.31 5	0.53 166	0.21 38	0.20 46	0.14 10	0.18 78	0.37 66	0.21 13	0.07 8	0.67 425	0.08 65	0.24 405	0.10 85	0.74 420

water-stereo	0.36 64	0.61 262	1.58 104	0.25 75	0.14 38	0.38 72	0.18 93	0.44 67	0.35 30	0.31 122	0.35 172	0.28 157	0.25 180	0.45 108	0.38 208	0.12 283	0.09 108	0.09 114	0.08 67	0.11 99	0.74 420

asd	0.36 64	0.28 17	1.21 55	0.23 48	0.19 140	0.41 93	0.14 29	0.37 24	0.34 28	0.26 88	0.21 55	0.15 19	0.19 98	0.91 313	0.20 7	0.10 131	1.14 495	0.07 1	0.08 67	0.08 38	0.71 411

IGEV	0.36 64	0.34 94	1.03 30	0.21 20	0.24 228	0.42 108	0.16 65	0.38 28	0.41 70	0.37 149	0.22 67	0.14 10	0.12 6	0.63 207	0.40 219	0.08 29	0.73 439	0.08 65	0.53 548	0.09 62	0.52 315

MLG-Stereo_test1	0.36 64	0.45 191	1.50 98	0.24 61	0.35 355	0.45 130	0.13 12	0.36 20	0.51 141	0.20 30	0.10 1	0.18 69	0.12 6	0.33 42	0.18 2	0.08 29	1.36 526	0.08 65	0.06 8	0.09 62	0.47 280

LG-Stereo	0.36 64	0.61 262	1.37 78	0.26 94	0.37 373	0.43 114	0.20 115	0.55 158	0.44 96	0.25 70	0.30 130	0.50 301	0.17 56	0.30 20	0.37 199	0.10 131	0.18 281	0.11 244	0.10 135	0.24 340	0.43 252

fffft	0.36 64	0.70 302	1.51 99	0.25 75	0.15 51	0.42 108	0.24 227	0.46 81	0.42 78	0.22 48	0.19 40	0.20 86	0.16 44	0.47 117	0.69 378	0.07 8	0.09 108	0.10 176	0.08 67	0.30 428	0.45 273
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.36 64	0.83 354	1.48 96	0.26 94	0.15 51	0.46 138	0.22 162	0.40 36	0.43 85	0.23 53	0.24 87	0.21 94	0.18 78	0.47 117	0.59 335	0.07 8	0.07 13	0.10 176	0.08 67	0.24 340	0.42 244

rvit_0105_6	0.36 64	0.55 240	1.48 96	0.31 185	0.18 107	0.35 53	0.26 270	0.56 164	0.66 280	0.26 88	0.29 121	0.33 194	0.26 192	0.41 92	0.27 94	0.18 462	0.16 259	0.15 427	0.13 243	0.15 165	0.25 125

UniTT-Stereo	0.36 64	0.66 280	2.43 291	0.28 127	0.24 228	0.30 23	0.18 93	0.35 16	0.36 39	0.26 88	0.37 182	0.18 69	0.18 78	0.33 42	0.30 125	0.11 229	0.08 52	0.09 114	0.08 67	0.25 362	0.09 4

xyz-stereo-finetune	0.37 75	0.90 386	1.23 59	0.22 32	0.12 6	0.53 210	0.26 270	0.57 171	0.58 207	0.30 119	0.33 157	0.29 165	0.24 160	0.60 192	0.62 351	0.09 62	0.08 52	0.10 176	0.08 67	0.13 129	0.14 35

ours_stereo	0.37 75	0.67 281	1.63 112	0.30 167	0.50 429	0.35 53	0.22 162	0.41 42	0.38 50	0.21 38	0.32 153	0.23 107	0.17 56	0.47 117	0.22 22	0.08 29	0.09 108	0.10 176	0.08 67	0.24 340	0.77 428

Pointernet	0.37 75	0.31 54	1.91 158	0.25 75	0.37 373	0.47 151	0.15 47	0.67 226	0.52 153	0.23 53	0.30 130	0.28 157	0.20 115	0.32 37	0.23 41	0.10 131	0.24 324	0.07 1	0.13 243	0.10 85	0.51 307

knoymous	0.37 75	0.34 94	1.83 135	0.25 75	0.18 107	0.45 130	0.24 227	0.60 191	0.40 67	0.42 175	0.39 195	0.54 323	0.25 180	0.41 92	0.29 118	0.12 283	0.08 52	0.12 301	0.07 43	0.13 129	0.20 89

sCroCo_RVC	0.37 75	0.39 140	2.38 266	0.35 276	0.27 267	0.31 26	0.22 162	0.49 104	0.48 118	0.23 53	0.34 165	0.25 127	0.24 160	0.35 59	0.25 69	0.15 408	0.17 272	0.12 301	0.11 183	0.15 165	0.15 44

depthmonostereo	0.38 80	0.68 290	1.59 108	0.48 411	0.14 38	0.41 93	0.19 101	0.52 131	0.42 78	0.26 88	0.29 121	0.31 179	0.29 241	0.64 214	0.33 168	0.09 62	0.10 142	0.09 114	0.08 67	0.10 85	0.50 297

MLG-Stereo	0.38 80	0.43 170	1.46 92	0.24 61	0.42 408	0.44 123	0.13 12	0.42 51	0.51 141	0.27 98	0.14 8	0.17 57	0.13 16	0.35 59	0.18 2	0.08 29	1.45 542	0.08 65	0.06 8	0.09 62	0.47 280

rvit_stereo_ft	0.38 80	1.01 412	1.86 149	0.33 228	0.21 172	0.28 14	0.27 289	0.59 184	0.55 184	0.24 63	0.28 116	0.28 157	0.27 207	0.35 59	0.28 107	0.14 376	0.09 108	0.11 244	0.11 183	0.14 153	0.31 170

CroCo-Stereo Lap2	0.38 80	0.91 390	2.02 182	0.33 228	0.38 382	0.23 4	0.21 141	0.63 209	0.51 141	0.23 53	0.28 116	0.29 165	0.23 152	0.34 49	0.28 107	0.10 131	0.09 108	0.10 176	0.08 67	0.22 317	0.15 44

CREStereo++_RVC	0.38 80	0.37 123	2.47 330	0.25 75	0.16 62	0.54 221	0.15 47	0.42 51	0.57 199	0.37 149	0.52 285	0.24 118	0.19 98	0.31 25	0.27 94	0.09 62	0.06 2	0.08 65	0.30 447	0.09 62	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
VIP-Stereo	0.39 85	0.81 350	1.51 99	0.24 61	0.34 344	0.52 200	0.17 78	0.46 81	0.49 123	0.21 38	0.25 95	0.25 127	0.15 33	0.41 92	0.41 231	0.09 62	0.62 417	0.08 65	0.06 8	0.15 165	0.68 396

zaero_v3	0.39 85	0.28 17	1.32 72	0.21 20	0.14 38	0.40 83	0.13 12	0.42 51	0.54 172	0.35 144	0.21 55	0.14 10	0.21 125	0.79 282	0.31 144	0.07 8	1.03 482	0.07 1	0.53 548	0.09 62	0.55 336

4.5_new	0.39 85	0.29 29	1.25 61	0.22 32	0.16 62	0.40 83	0.17 78	0.43 58	0.37 42	0.27 98	0.22 67	0.15 19	0.14 20	1.04 337	0.23 41	0.09 62	1.49 544	0.07 1	0.14 266	0.09 62	0.62 369

4.5w-stereo	0.39 85	0.29 29	1.25 61	0.22 32	0.16 62	0.40 83	0.17 78	0.43 58	0.37 42	0.27 98	0.22 67	0.15 19	0.14 20	1.04 337	0.23 41	0.09 62	1.49 544	0.07 1	0.14 266	0.09 62	0.62 369

3.25w_new	0.39 85	0.30 45	1.27 64	0.21 20	0.22 186	0.37 62	0.14 29	0.46 81	0.38 50	0.25 70	0.21 55	0.16 35	0.19 98	0.71 250	0.23 41	0.07 8	1.41 534	0.07 1	0.35 489	0.07 2	0.80 442

3.25w	0.39 85	0.30 45	1.27 64	0.21 20	0.22 186	0.37 62	0.14 29	0.46 81	0.38 50	0.25 70	0.21 55	0.16 35	0.19 98	0.71 250	0.23 41	0.07 8	1.41 534	0.07 1	0.35 489	0.07 2	0.80 442

monsters	0.39 85	0.39 140	1.04 32	0.24 61	0.32 327	0.42 108	0.13 12	0.49 104	0.35 30	0.27 98	0.21 55	0.14 10	0.15 33	0.60 192	0.43 247	0.09 62	1.09 489	0.07 1	0.70 580	0.07 2	0.65 383

111111	0.39 85	0.28 17	0.93 15	0.33 228	0.42 408	0.43 114	0.13 12	0.48 97	0.39 60	0.24 63	0.31 141	0.18 69	0.17 56	0.43 102	0.23 41	0.09 62	1.32 523	0.08 65	0.06 8	0.25 362	1.00 494

castereo++	0.39 85	0.83 354	1.38 79	0.29 147	0.18 107	0.53 210	0.20 115	0.57 171	0.58 207	0.20 30	0.27 110	0.32 186	0.17 56	0.34 49	0.22 22	0.09 62	0.54 400	0.09 114	0.29 437	0.15 165	0.52 315

mms	0.39 85	0.63 271	1.31 71	0.34 253	0.65 482	0.32 32	0.22 162	0.39 30	0.39 60	0.27 98	0.31 141	0.23 107	0.17 56	0.57 177	0.22 22	0.08 29	0.21 311	0.10 176	0.08 67	0.24 340	1.16 510

fffy	0.39 85	0.67 281	1.57 103	0.45 399	0.52 435	0.37 62	0.22 162	0.45 73	0.35 30	0.21 38	0.30 130	0.26 138	0.20 115	0.45 108	0.24 52	0.08 29	0.29 346	0.10 176	0.08 67	0.25 362	0.77 428

CAS	0.39 85	0.31 54	1.79 128	0.81 517	0.34 344	0.51 180	0.23 201	0.49 104	0.42 78	0.23 53	0.31 141	0.20 86	0.17 56	0.30 20	0.25 69	0.77 583	0.06 2	0.07 1	0.05 1	0.10 85	0.41 239

TANstereo	0.39 85	0.70 302	2.48 336	0.23 48	0.12 6	0.54 221	0.16 65	0.41 42	0.47 113	0.45 196	0.51 276	0.26 138	0.22 134	0.34 49	0.21 13	0.10 131	0.10 142	0.08 65	0.07 43	0.09 62	0.18 74

ITERv2	0.40 98	0.26 7	1.20 54	0.22 32	0.14 38	0.44 123	0.12 4	0.39 30	0.59 218	0.48 214	0.22 67	0.16 35	0.17 56	0.80 287	0.37 199	0.08 29	1.08 486	0.07 1	0.57 565	0.09 62	0.61 365

2.5w	0.40 98	0.31 54	1.07 40	0.23 48	0.16 62	0.39 79	0.19 101	0.50 122	0.39 60	0.23 53	0.23 81	0.13 1	0.17 56	0.73 260	0.24 52	0.07 8	1.53 550	0.07 1	0.46 527	0.07 2	0.92 476

monsterstereo	0.40 98	0.43 170	1.07 40	0.26 94	0.27 267	0.39 79	0.14 29	0.55 158	0.37 42	0.28 105	0.27 110	0.14 10	0.13 16	0.67 229	0.44 253	0.07 8	1.12 493	0.07 1	0.81 593	0.08 38	0.53 324

xyz-stereo-finetune2	0.40 98	0.89 380	1.40 83	0.22 32	0.12 6	0.58 278	0.23 201	0.55 158	0.50 134	0.33 131	0.47 238	0.30 171	0.41 336	0.81 292	0.60 340	0.09 62	0.07 13	0.11 244	0.09 98	0.12 112	0.12 18

rvit_0105_4	0.40 98	0.64 275	1.98 172	0.31 185	0.18 107	0.37 62	0.29 330	0.64 215	0.67 293	0.28 105	0.32 153	0.36 205	0.28 223	0.45 108	0.27 94	0.18 462	0.16 259	0.15 427	0.14 266	0.15 165	0.25 125

XX-TBD	0.40 98	1.04 421	2.49 342	0.35 276	0.13 16	0.51 180	0.17 78	0.44 67	0.52 153	0.38 155	0.51 276	0.23 107	0.19 98	0.31 25	0.25 69	0.10 131	0.07 13	0.08 65	0.06 8	0.09 62	0.18 74

asda	0.41 104	0.31 54	1.23 59	0.22 32	0.17 85	0.43 114	0.16 65	0.46 81	0.38 50	0.25 70	0.20 46	0.15 19	0.20 115	0.99 328	0.23 41	0.10 131	1.49 544	0.07 1	0.23 401	0.08 38	0.88 468

qwe	0.41 104	0.29 29	1.29 68	0.22 32	0.22 186	0.41 93	0.15 47	0.49 104	0.38 50	0.28 105	0.23 81	0.14 10	0.15 33	0.94 320	0.24 52	0.08 29	1.47 543	0.07 1	0.25 414	0.08 38	0.76 424

LG-G_1	0.41 104	0.43 170	1.62 110	0.50 430	0.35 355	0.50 172	0.12 4	0.47 91	0.44 96	0.33 131	0.20 46	0.19 77	0.15 33	0.94 320	0.21 13	0.09 62	0.61 412	0.08 65	0.06 8	0.09 62	0.87 466

LG-G	0.41 104	0.43 170	1.62 110	0.50 430	0.35 355	0.50 172	0.12 4	0.47 91	0.44 96	0.33 131	0.20 46	0.19 77	0.15 33	0.94 320	0.21 13	0.09 62	0.61 412	0.08 65	0.06 8	0.09 62	0.87 466

WCG-NET	0.41 104	0.80 346	1.77 125	0.25 75	0.13 16	0.43 114	0.24 227	0.42 51	0.59 218	0.38 155	0.41 206	0.26 138	0.24 160	0.37 66	0.24 52	0.08 29	0.81 454	0.08 65	0.07 43	0.26 382	0.31 170

MIF-Stereo (partial)	0.41 104	0.71 306	2.67 419	0.27 110	0.24 228	0.32 32	0.17 78	0.56 164	0.46 106	0.26 88	0.37 182	0.25 127	0.26 192	0.46 112	0.35 188	0.11 229	0.08 52	0.12 301	0.10 135	0.21 300	0.15 44

s12784h	0.41 104	0.34 94	2.17 220	0.24 61	0.11 2	0.64 382	0.24 227	0.85 346	0.70 344	0.45 196	0.54 312	0.28 157	0.27 207	0.51 149	0.27 94	0.11 229	0.06 2	0.09 114	0.06 8	0.16 186	0.14 35

Gwc-CoAtRS	0.41 104	0.37 123	2.06 191	0.28 127	0.41 396	0.48 157	0.19 101	0.64 215	0.49 123	0.45 196	0.39 195	0.57 343	0.26 192	0.37 66	0.28 107	0.09 62	0.19 287	0.09 114	0.31 455	0.11 99	0.25 125

Wavelet-MonSter	0.42 112	0.34 94	1.38 79	0.23 48	0.17 85	0.43 114	0.14 29	0.28 3	0.35 30	0.23 53	0.21 55	0.15 19	0.16 44	0.92 318	0.66 368	0.06 1	1.21 502	0.07 1	0.45 522	0.06 1	0.95 484

2.25w	0.42 112	0.30 45	1.12 48	0.22 32	0.15 51	0.36 58	0.13 12	0.45 73	0.37 42	0.26 88	0.27 110	0.14 10	0.19 98	0.91 313	0.36 191	0.07 8	1.38 529	0.07 1	0.67 579	0.07 2	0.91 472

Any-RAFT	0.42 112	0.33 84	1.89 154	0.28 127	0.21 172	0.69 428	0.21 141	0.83 323	0.60 226	0.45 196	0.43 212	0.62 365	0.30 252	0.48 130	0.24 52	0.11 229	0.40 370	0.08 65	0.06 8	0.10 85	0.16 57

R-Stereo Train	0.42 112	0.31 54	2.51 348	0.30 167	0.18 107	0.56 244	0.25 253	0.82 312	0.41 70	0.57 332	0.67 424	0.33 194	0.24 160	0.34 49	0.33 168	0.10 131	0.08 52	0.09 114	0.07 43	0.09 62	0.18 74

RAFT-Stereo	0.42 112	0.31 54	2.51 348	0.30 167	0.18 107	0.56 244	0.25 253	0.82 312	0.41 70	0.57 332	0.67 424	0.33 194	0.24 160	0.34 49	0.33 168	0.10 131	0.08 52	0.09 114	0.07 43	0.09 62	0.18 74
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
4.25_new	0.43 117	0.29 29	1.40 83	0.23 48	0.19 140	0.41 93	0.17 78	0.44 67	0.38 50	0.34 138	0.22 67	0.15 19	0.18 78	1.06 341	0.30 125	0.10 131	1.44 538	0.07 1	0.32 464	0.07 2	0.93 478

4.5w_new	0.43 117	0.29 29	1.40 83	0.23 48	0.19 140	0.41 93	0.17 78	0.44 67	0.38 50	0.34 138	0.22 67	0.15 19	0.18 78	1.06 341	0.30 125	0.10 131	1.44 538	0.07 1	0.32 464	0.07 2	0.93 478

4.25w-stereo	0.43 117	0.29 29	1.40 83	0.23 48	0.19 140	0.41 93	0.17 78	0.44 67	0.38 50	0.34 138	0.22 67	0.15 19	0.18 78	1.06 341	0.30 125	0.10 131	1.44 538	0.07 1	0.32 464	0.07 2	0.93 478

rvit_0105_5	0.43 117	0.73 315	2.10 205	0.31 185	0.18 107	0.41 93	0.31 357	0.69 234	0.67 293	0.32 126	0.34 165	0.38 216	0.30 252	0.42 100	0.30 125	0.18 462	0.16 259	0.15 427	0.15 290	0.15 165	0.30 161

plain	0.43 117	0.73 315	2.80 463	0.28 127	0.19 140	0.33 40	0.21 141	0.63 209	0.50 134	0.24 63	0.38 189	0.24 118	0.25 180	0.48 130	0.32 155	0.12 283	0.08 52	0.13 362	0.09 98	0.43 530	0.13 23

CASS	0.43 117	0.34 94	2.01 177	0.33 228	0.17 85	0.54 221	0.24 227	0.71 250	0.52 153	0.62 391	0.55 323	0.40 229	0.41 336	0.43 102	0.33 168	0.17 448	0.10 142	0.14 398	0.11 183	0.18 234	0.23 112
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DCANet-4	0.43 117	0.32 72	2.31 254	0.26 94	0.14 38	0.51 180	0.22 162	0.84 332	0.78 425	0.55 301	0.48 246	0.28 157	0.37 292	0.40 82	0.37 199	0.10 131	0.07 13	0.09 114	0.07 43	0.08 38	0.43 252

Patchmatch Stereo++	0.43 117	0.36 110	2.44 299	0.48 411	0.17 85	0.61 333	0.26 270	0.53 137	0.61 232	0.48 214	0.43 212	0.43 242	0.28 223	0.56 172	0.30 125	0.12 283	0.08 52	0.12 301	0.10 135	0.17 209	0.13 23
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.43 117	0.36 110	2.44 299	0.48 411	0.18 107	0.61 333	0.28 302	0.53 137	0.61 232	0.48 214	0.43 212	0.43 242	0.28 223	0.49 143	0.30 125	0.12 283	0.08 52	0.12 301	0.10 135	0.17 209	0.13 23

ROB_FTStereo_v2	0.43 117	0.36 110	2.44 299	0.49 424	0.17 85	0.61 333	0.28 302	0.53 137	0.61 232	0.48 214	0.43 212	0.44 257	0.28 223	0.48 130	0.30 125	0.12 283	0.08 52	0.12 301	0.10 135	0.17 209	0.13 23

ROB_FTStereo	0.43 117	0.36 110	2.44 299	0.48 411	0.18 107	0.61 333	0.26 270	0.53 137	0.61 232	0.48 214	0.43 212	0.43 242	0.28 223	0.51 149	0.30 125	0.12 283	0.08 52	0.12 301	0.10 135	0.17 209	0.13 23

HUI-Stereo	0.43 117	0.36 110	2.45 317	0.48 411	0.18 107	0.61 333	0.27 289	0.53 137	0.61 232	0.48 214	0.43 212	0.44 257	0.28 223	0.47 117	0.30 125	0.12 283	0.08 52	0.12 301	0.10 135	0.17 209	0.13 23

iGMRVC	0.43 117	0.36 110	2.44 299	0.48 411	0.18 107	0.61 333	0.27 289	0.53 137	0.61 232	0.48 214	0.43 212	0.43 242	0.28 223	0.57 177	0.31 144	0.12 283	0.08 52	0.12 301	0.10 135	0.17 209	0.13 23

iRAFT	0.43 117	0.36 110	2.44 299	0.48 411	0.17 85	0.61 333	0.26 270	0.53 137	0.61 232	0.48 214	0.43 212	0.43 242	0.28 223	0.56 172	0.30 125	0.12 283	0.08 52	0.12 301	0.10 135	0.17 209	0.13 23

RAFT-IKP	0.43 117	0.36 110	2.44 299	0.48 411	0.16 62	0.60 313	0.28 302	0.53 137	0.61 232	0.48 214	0.43 212	0.43 242	0.28 223	0.51 149	0.31 144	0.12 283	0.08 52	0.12 301	0.10 135	0.17 209	0.13 23

DIP-Stereo	0.43 117	0.50 214	2.21 232	0.27 110	0.18 107	0.63 369	0.17 78	0.94 417	0.58 207	0.49 231	0.48 246	0.30 171	0.30 252	0.40 82	0.31 144	0.10 131	0.08 52	0.10 176	0.08 67	0.15 165	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
3w_stereo	0.44 133	0.29 29	1.53 101	0.23 48	0.20 157	0.37 62	0.22 162	0.53 137	0.41 70	0.25 70	0.21 55	0.13 1	0.22 134	0.90 311	0.24 52	0.06 1	1.52 549	0.07 1	0.44 521	0.08 38	0.83 455

WCG-NET（raft）	0.44 133	0.97 405	1.78 127	0.24 61	0.17 85	0.43 114	0.24 227	0.42 51	0.52 153	0.38 155	0.35 172	0.46 278	0.25 180	0.41 92	0.26 84	0.08 29	1.08 486	0.08 65	0.08 67	0.27 396	0.40 230

GMStereo_Zeroshot	0.44 133	0.44 183	1.84 138	0.44 392	0.20 157	0.52 200	0.19 101	0.60 191	0.54 172	0.58 338	0.59 360	0.63 369	0.29 241	0.59 186	0.34 179	0.16 427	0.09 108	0.16 447	0.09 98	0.26 382	0.26 133

GMStereo	0.44 133	1.32 490	2.65 407	0.28 127	0.16 62	0.42 108	0.22 162	0.48 97	0.63 255	0.41 167	0.36 176	0.26 138	0.25 180	0.41 92	0.30 125	0.14 376	0.08 52	0.10 176	0.12 221	0.17 209	0.13 23
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CFNet-RSSM	0.44 133	0.36 110	2.38 266	0.28 127	0.43 412	0.53 210	0.20 115	0.86 357	0.52 153	0.44 192	0.36 176	0.53 316	0.26 192	0.40 82	0.27 94	0.09 62	0.08 52	0.09 114	0.38 505	0.10 85	0.22 103

ITERv19	0.45 138	0.28 17	1.34 74	0.22 32	0.14 38	0.38 72	0.15 47	0.37 24	0.52 153	0.34 138	0.23 81	0.13 1	0.23 152	1.03 334	0.42 238	0.07 8	0.22 314	0.07 1	0.64 574	0.08 38	2.03 571

tg	0.45 138	0.83 354	1.85 143	0.29 147	0.16 62	0.57 267	0.18 93	0.60 191	0.56 192	0.37 149	0.44 224	0.38 216	0.24 160	0.48 130	0.28 107	0.09 62	0.30 347	0.11 244	0.11 183	0.44 534	0.77 428

rvit_stereo_0075_2	0.45 138	0.45 191	2.60 386	0.34 253	0.32 327	0.41 93	0.21 141	0.60 191	0.54 172	0.39 160	0.51 276	0.40 229	0.29 241	0.46 112	0.31 144	0.21 501	0.15 244	0.22 512	0.15 290	0.18 234	0.33 181

IGEV-BASED-STEREO-	0.45 138	1.36 507	1.30 69	0.24 61	0.12 6	0.33 40	0.20 115	0.41 42	0.37 42	0.32 126	0.21 55	0.16 35	0.14 20	0.29 18	0.62 351	0.55 570	1.42 537	0.11 244	0.13 243	0.25 362	0.56 340

RCA-Stereo	0.45 138	0.38 133	1.80 130	0.27 110	0.25 237	0.58 278	0.23 201	0.84 332	0.66 280	0.42 175	0.44 224	0.28 157	0.35 282	0.31 25	0.21 13	0.09 62	1.01 475	0.09 114	0.07 43	0.21 300	0.53 324

BUS	0.45 138	0.32 72	1.58 104	0.31 185	0.22 186	0.91 520	0.23 201	1.05 509	0.67 293	0.64 413	0.53 292	0.65 382	0.32 266	0.48 130	0.34 179	0.13 332	0.10 142	0.14 398	0.12 221	0.13 129	0.15 44

AnonymousM	0.45 138	0.49 206	1.83 135	0.29 147	0.15 51	0.53 210	0.22 162	0.64 215	0.66 280	0.47 211	0.33 157	0.30 171	0.25 180	0.49 143	0.29 118	0.12 283	0.27 343	0.71 584	0.37 501	0.12 112	0.41 239

sAnonymous2	0.45 138	0.88 375	2.97 491	0.31 185	0.25 237	0.34 44	0.28 302	0.56 164	0.49 123	0.25 70	0.30 130	0.23 107	0.29 241	0.31 25	0.22 22	0.12 283	0.09 108	0.12 301	0.13 243	0.38 499	0.43 252

CroCo_RVC	0.45 138	0.88 375	2.97 491	0.31 185	0.25 237	0.34 44	0.28 302	0.56 164	0.49 123	0.25 70	0.30 130	0.23 107	0.29 241	0.31 25	0.22 22	0.12 283	0.09 108	0.12 301	0.13 243	0.38 499	0.43 252

2.75w_new	0.46 147	0.32 72	1.39 82	0.21 20	0.19 140	0.40 83	0.18 93	0.51 129	0.39 60	0.27 98	0.21 55	0.13 1	0.20 115	1.10 353	0.44 253	0.07 8	1.58 553	0.07 1	0.61 572	0.07 2	0.82 454

MLG-Stereo_test2	0.46 147	0.49 206	1.77 125	0.79 513	0.70 491	0.63 369	0.12 4	0.37 24	0.48 118	0.39 160	0.15 13	0.24 118	0.10 1	0.46 112	0.20 7	0.16 427	1.21 502	0.08 65	0.06 8	0.09 62	0.66 386

rvit_0105_3	0.46 147	0.86 369	2.24 238	0.33 228	0.19 140	0.44 123	0.35 401	0.74 258	0.70 344	0.38 155	0.38 189	0.41 236	0.33 272	0.46 112	0.32 155	0.19 479	0.17 272	0.17 464	0.18 343	0.15 165	0.22 103

RAFT-Stereo-weight	0.46 147	0.37 123	1.60 109	0.29 147	0.51 432	0.57 267	0.22 162	0.84 332	0.67 293	0.48 214	0.38 189	0.36 205	0.17 56	0.39 75	0.27 94	0.09 62	1.28 515	0.09 114	0.07 43	0.09 62	0.41 239

Selective-RAFT	0.46 147	0.48 200	1.88 152	0.32 206	0.16 62	0.61 333	0.19 101	0.66 221	0.62 243	0.28 105	0.30 130	0.41 236	0.33 272	0.51 149	0.32 155	0.11 229	1.09 489	0.09 114	0.35 489	0.19 265	0.37 206

ProNet	0.46 147	0.60 256	1.85 143	0.35 276	0.67 484	0.49 162	0.25 253	0.53 137	0.57 199	0.21 38	0.24 87	0.22 98	0.20 115	0.52 153	0.22 22	0.09 62	0.47 383	0.10 176	0.09 98	0.23 333	1.33 532

CRE-IMP	0.46 147	0.31 54	2.40 276	0.53 442	0.17 85	0.79 482	0.68 539	0.54 148	0.66 280	0.47 211	0.43 212	0.44 257	0.26 192	0.43 102	0.33 168	0.12 283	0.07 13	0.12 301	0.09 98	0.17 209	0.23 112

MonStereo	0.47 154	0.29 29	1.07 40	0.22 32	0.18 107	0.51 180	0.14 29	0.49 104	0.35 30	0.25 70	0.17 27	0.15 19	0.11 3	0.88 307	0.48 280	0.06 1	2.11 584	0.07 1	0.80 591	0.07 2	1.01 495

Monster-pub-eth3d	0.47 154	0.29 29	1.07 40	0.22 32	0.18 107	0.51 180	0.14 29	0.49 104	0.35 30	0.25 70	0.18 32	0.15 19	0.11 3	0.87 300	0.47 272	0.06 1	2.11 584	0.07 1	0.81 593	0.07 2	1.01 495

HI	0.47 154	0.82 352	2.49 342	0.29 147	0.22 186	0.45 130	0.20 115	0.59 184	0.43 85	0.59 357	0.59 360	0.65 382	0.45 379	0.48 130	0.40 219	0.08 29	0.09 108	0.10 176	0.11 183	0.24 340	0.20 89

CoSv	0.47 154	0.82 352	2.49 342	0.29 147	0.22 186	0.45 130	0.20 115	0.59 184	0.43 85	0.59 357	0.59 360	0.65 382	0.45 379	0.48 130	0.40 219	0.08 29	0.09 108	0.10 176	0.11 183	0.24 340	0.20 89

MonSter	0.47 154	0.29 29	1.07 40	0.22 32	0.18 107	0.51 180	0.14 29	0.49 104	0.35 30	0.26 88	0.18 32	0.15 19	0.11 3	0.88 307	0.47 272	0.06 1	2.11 584	0.07 1	0.81 593	0.07 2	1.01 495

RSM	0.47 154	0.51 221	1.36 75	1.37 565	1.04 541	0.37 62	0.21 141	0.52 131	0.55 184	0.23 53	0.28 116	0.28 157	0.17 56	0.40 82	0.22 22	0.09 62	0.24 324	0.09 114	0.35 489	0.24 340	0.80 442

test_4	0.47 154	0.80 346	2.15 217	0.36 295	0.29 290	0.59 298	0.28 302	0.50 122	0.42 78	0.43 183	0.76 480	0.39 220	0.22 134	0.73 260	0.49 291	0.08 29	0.18 281	0.11 244	0.15 290	0.29 419	0.27 140

DeepStereo_RVC	0.47 154	0.37 123	2.19 225	0.55 451	0.18 107	0.60 313	0.58 508	0.52 131	0.62 243	0.49 231	0.45 227	0.39 220	0.85 528	0.47 117	0.34 179	0.12 283	0.08 52	0.11 244	0.09 98	0.15 165	0.19 80

cross-raft	0.47 154	0.34 94	2.17 220	0.70 501	0.84 513	0.50 172	0.35 401	0.74 258	0.43 85	0.44 192	0.45 227	0.63 369	0.25 180	0.37 66	0.27 94	0.08 29	0.14 226	0.10 176	0.23 401	0.11 99	0.27 140

iRaftStereo_RVC	0.47 154	0.84 359	1.91 158	0.29 147	0.15 51	0.53 210	0.20 115	0.58 175	0.50 134	0.37 149	0.43 212	0.42 241	0.23 152	0.38 70	0.28 107	0.09 62	0.70 433	0.12 301	0.11 183	0.43 530	0.77 428

Anonymous3	0.47 154	0.49 206	2.61 391	0.33 228	0.25 237	0.72 443	0.32 368	0.80 294	0.60 226	0.36 146	0.41 206	0.33 194	0.29 241	0.46 112	0.30 125	0.19 479	0.18 281	0.13 362	0.13 243	0.18 234	0.22 103

CFNet_pseudo	0.47 154	0.50 214	2.19 225	0.26 94	0.20 157	0.56 244	0.22 162	0.80 294	0.62 243	0.50 251	0.56 337	0.68 408	0.47 401	0.53 161	0.33 168	0.11 229	0.10 142	0.15 427	0.10 135	0.18 234	0.33 181

ccs_rob	0.47 154	0.50 214	2.19 225	0.26 94	0.20 157	0.56 244	0.22 162	0.80 294	0.62 243	0.50 251	0.56 337	0.68 408	0.47 401	0.53 161	0.33 168	0.11 229	0.10 142	0.16 447	0.10 135	0.18 234	0.33 181

IGEV-Stereo+	0.48 167	0.32 72	1.43 88	0.26 94	0.46 424	0.30 23	0.13 12	0.32 7	0.57 199	0.80 492	0.24 87	0.19 77	0.19 98	0.57 177	0.46 267	0.10 131	1.36 526	0.08 65	0.22 396	0.46 541	1.04 501

RSM++	0.48 167	0.52 225	1.27 64	1.62 580	1.27 566	0.39 79	0.20 115	0.49 104	0.56 192	0.22 48	0.25 95	0.24 118	0.17 56	0.39 75	0.23 41	0.09 62	0.11 173	0.09 114	0.35 489	0.29 419	0.80 442

testlalala2	0.48 167	0.34 94	2.53 354	0.65 485	0.56 448	0.57 267	0.20 115	0.84 332	0.63 255	0.42 175	0.54 312	0.45 269	0.21 125	0.30 20	0.26 84	0.10 131	0.13 208	0.09 114	0.29 437	0.12 112	0.31 170

H2IRNET	0.48 167	1.04 421	2.57 375	0.31 185	0.19 140	0.54 221	0.19 101	0.55 158	0.53 166	0.28 105	0.56 337	0.47 287	0.35 282	0.47 117	0.40 219	0.11 229	0.08 52	0.12 301	0.14 266	0.37 491	0.26 133

PCWNet_CMD	0.48 167	0.50 214	2.23 236	0.27 110	0.20 157	0.56 244	0.22 162	0.78 279	0.67 293	0.49 231	0.55 323	0.68 408	0.56 443	0.48 130	0.32 155	0.11 229	0.10 142	0.14 398	0.10 135	0.19 265	0.43 252

DisPM	0.48 167	0.41 154	2.54 359	0.61 473	0.18 107	0.59 298	0.62 522	0.54 148	0.67 293	0.61 378	0.53 292	0.38 216	0.26 192	0.76 269	0.31 144	0.13 332	0.07 13	0.12 301	0.11 183	0.12 112	0.15 44

BSDual-CNN	0.48 167	0.32 72	1.58 104	0.31 185	0.22 186	0.76 462	0.32 368	1.05 509	0.67 293	0.64 413	0.53 292	0.63 369	0.38 302	0.48 130	0.97 442	0.13 332	0.10 142	0.14 398	0.12 221	0.13 129	0.15 44

psmg	0.48 167	0.32 72	1.58 104	0.28 127	0.22 186	0.75 457	0.35 401	0.94 417	0.67 293	0.61 378	0.59 360	0.63 369	0.38 302	0.48 130	0.97 442	0.13 332	0.11 173	0.13 362	0.13 243	0.14 153	0.15 44

dd	0.48 167	1.32 490	2.41 282	0.31 185	0.17 85	0.58 278	0.26 270	0.50 122	0.71 358	0.42 175	0.41 206	0.34 199	0.28 223	0.47 117	0.41 231	0.18 462	0.10 142	0.13 362	0.12 221	0.22 317	0.16 57

GANet-ADL	0.48 167	0.56 244	2.51 348	0.34 253	0.20 157	0.58 278	0.25 253	0.80 294	0.57 199	0.43 183	0.61 377	0.56 339	0.31 258	0.44 106	0.44 253	0.14 376	0.11 173	0.10 176	0.09 98	0.22 317	0.38 215

ICVP	0.48 167	0.33 84	2.37 263	0.34 253	0.22 186	0.60 313	0.55 499	0.79 288	0.53 166	0.45 196	0.60 369	0.49 297	0.36 286	0.55 169	0.46 267	0.16 427	0.16 259	0.14 398	0.11 183	0.16 186	0.32 177
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
SFCPSM	0.48 167	0.39 140	2.30 251	0.28 127	0.27 267	0.70 431	0.32 368	1.00 469	0.69 333	0.50 251	0.52 285	0.43 242	0.36 286	0.53 161	0.44 253	0.12 283	0.09 108	0.12 301	0.16 312	0.18 234	0.23 112

FENet	0.48 167	0.58 248	2.46 325	0.33 228	0.18 107	0.58 278	0.22 162	0.83 323	0.64 265	0.49 231	0.42 209	0.55 332	0.38 302	0.52 153	0.51 299	0.12 283	0.09 108	0.12 301	0.11 183	0.17 209	0.31 170

MSMDNet	0.48 167	0.50 214	2.23 236	0.27 110	0.20 157	0.56 244	0.22 162	0.78 279	0.67 293	0.49 231	0.55 323	0.68 408	0.56 443	0.48 130	0.32 155	0.11 229	0.10 142	0.13 362	0.10 135	0.18 234	0.43 252

AdaStereo	0.48 167	0.44 183	2.18 223	0.36 295	0.20 157	0.59 298	0.29 330	0.97 442	0.74 392	0.52 273	0.55 323	0.61 360	0.33 272	0.52 153	0.44 253	0.18 462	0.08 52	0.17 464	0.11 183	0.18 234	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.
ITER	0.49 182	0.24 1	1.25 61	0.21 20	0.13 16	0.29 17	0.13 12	0.37 24	0.60 226	0.49 231	0.23 81	0.16 35	0.18 78	1.22 377	0.47 272	0.08 29	0.74 441	0.07 1	0.66 577	0.09 62	2.17 581

IER	0.49 182	0.73 315	2.12 209	0.27 110	0.25 237	0.65 398	0.27 289	0.76 265	0.59 218	0.56 313	0.59 360	0.60 358	0.53 433	0.64 214	0.44 253	0.12 283	0.09 108	0.11 244	0.11 183	0.18 234	0.15 44

TestStereo	0.49 182	0.88 375	2.38 266	0.30 167	0.16 62	0.43 114	0.25 253	0.55 158	0.46 106	0.38 155	0.46 232	0.34 199	0.28 223	1.96 516	0.28 107	0.11 229	0.08 52	0.12 301	0.09 98	0.15 165	0.13 23

GES	0.49 182	0.54 232	2.37 263	0.31 185	0.19 140	0.61 333	0.30 346	0.93 411	0.52 153	0.49 231	0.53 292	0.40 229	0.43 362	0.59 186	0.67 372	0.16 427	0.11 173	0.12 301	0.10 135	0.20 288	0.30 161

DCANet	0.49 182	0.91 390	2.63 397	0.26 94	0.14 38	0.51 180	0.22 162	0.84 332	0.78 425	0.56 313	0.49 260	0.32 186	0.41 336	0.39 75	0.41 231	0.10 131	0.07 13	0.09 114	0.07 43	0.14 153	0.45 273

Monster-pub-mixall	0.50 187	0.35 104	0.98 23	0.22 32	0.13 16	0.34 44	0.12 4	0.38 28	0.28 3	0.39 160	0.19 40	0.16 35	0.12 6	1.05 340	0.41 231	0.08 29	3.28 618	0.07 1	0.73 588	0.08 38	0.55 336

4w-stereo	0.50 187	0.26 7	1.86 149	0.22 32	0.30 304	0.38 72	0.14 29	0.41 42	0.35 30	0.25 70	0.21 55	0.14 10	0.20 115	1.18 372	0.33 168	0.09 62	1.56 552	0.07 1	0.72 586	0.07 2	1.23 524

CFNet_ucs	0.50 187	0.55 240	2.28 246	0.27 110	0.22 186	0.58 278	0.23 201	0.90 392	0.69 333	0.54 288	0.64 405	0.68 408	0.44 371	0.55 169	0.34 179	0.14 376	0.12 191	0.16 447	0.11 183	0.19 265	0.38 215

fff	0.50 187	0.90 386	2.63 397	0.25 75	0.15 51	0.51 180	0.22 162	0.85 346	0.82 460	0.55 301	0.48 246	0.31 179	0.65 481	0.39 75	0.37 199	0.10 131	0.07 13	0.09 114	0.07 43	0.08 38	0.43 252

ADStereo(finetuned)	0.50 187	0.91 390	2.43 291	0.26 94	0.14 38	0.51 180	0.22 162	0.84 332	0.78 425	0.56 313	0.49 260	0.32 186	0.75 512	0.40 82	0.40 219	0.10 131	0.07 13	0.09 114	0.07 43	0.13 129	0.45 273

UDGNet	0.50 187	1.36 507	2.44 299	0.37 308	0.19 140	0.58 278	0.23 201	0.49 104	0.69 333	0.42 175	0.39 195	0.34 199	0.29 241	0.55 169	0.32 155	0.25 529	0.10 142	0.37 559	0.19 361	0.30 428	0.17 65

PFNet+	0.50 187	0.43 170	2.54 359	0.49 424	0.18 107	0.58 278	0.76 549	0.54 148	0.72 367	0.56 313	0.48 246	0.39 220	0.26 192	0.94 320	0.33 168	0.14 376	0.09 108	0.14 398	0.13 243	0.12 112	0.16 57

NRIStereo	0.50 187	0.34 94	2.44 299	0.52 438	0.16 62	0.94 526	0.73 547	0.52 131	0.65 272	0.48 214	0.40 204	0.59 351	0.29 241	0.78 278	0.33 168	0.11 229	0.13 208	0.11 244	0.09 98	0.22 317	0.25 125

HCRNet	0.50 187	0.75 330	2.08 194	0.39 346	0.29 290	0.58 278	0.22 162	0.79 288	0.67 293	0.49 231	0.49 260	0.48 295	0.37 292	1.13 362	0.40 219	0.15 408	0.10 142	0.15 427	0.13 243	0.21 300	0.19 80

csc	0.50 187	0.90 386	2.63 397	0.25 75	0.15 51	0.51 180	0.22 162	0.85 346	0.82 460	0.55 301	0.48 246	0.31 179	0.65 481	0.39 75	0.37 199	0.10 131	0.07 13	0.09 114	0.07 43	0.08 38	0.43 252

cscssc	0.50 187	0.90 386	2.63 397	0.25 75	0.15 51	0.51 180	0.22 162	0.85 346	0.82 460	0.55 301	0.48 246	0.31 179	0.65 481	0.39 75	0.37 199	0.10 131	0.07 13	0.09 114	0.07 43	0.08 38	0.43 252

DMCA	0.50 187	0.83 354	1.95 165	0.32 206	0.24 228	0.59 298	0.26 270	0.81 303	0.68 320	0.59 357	0.49 260	0.56 339	0.36 286	0.65 222	0.65 365	0.14 376	0.10 142	0.14 398	0.10 135	0.19 265	0.29 152

ISRNet	0.51 199	0.58 248	1.96 169	0.38 328	0.31 314	0.49 162	0.21 141	0.80 294	0.71 358	0.64 413	0.71 460	0.66 391	0.40 324	0.59 186	0.45 261	0.23 516	0.16 259	0.21 507	0.20 372	0.21 300	0.37 206

UPFNet	0.51 199	0.67 281	2.04 186	0.34 253	0.33 334	0.65 398	0.37 412	0.88 374	0.65 272	0.60 368	0.53 292	0.61 360	0.41 336	0.77 271	0.55 318	0.13 332	0.13 208	0.13 362	0.13 243	0.20 288	0.16 57

rvit_105_1	0.52 201	0.93 399	2.30 251	0.36 295	0.24 228	0.51 180	0.45 462	0.81 303	0.79 438	0.46 208	0.44 224	0.45 269	0.38 302	0.63 207	0.39 214	0.20 490	0.18 281	0.18 484	0.22 396	0.18 234	0.21 96

DCVSM-stereo	0.52 201	0.37 123	2.45 317	0.30 167	0.22 186	0.54 221	0.52 488	0.60 191	0.52 153	0.69 448	0.47 238	0.79 458	0.49 414	0.56 172	0.90 434	0.13 332	0.14 226	0.15 427	0.13 243	0.20 288	0.21 96

ITSA-stereo	0.52 201	0.42 158	1.46 92	0.34 253	0.18 107	0.60 313	0.29 330	0.99 459	0.82 460	0.51 263	0.48 246	0.53 316	0.59 459	1.25 387	0.73 394	0.15 408	0.12 191	0.17 464	0.16 312	0.19 265	0.32 177

gcap-zeroshot	0.52 201	0.86 369	2.38 266	0.32 206	0.60 463	0.70 431	0.20 115	0.78 279	0.58 207	0.44 192	0.36 176	0.81 470	0.24 160	0.53 161	0.30 125	0.10 131	0.35 356	0.09 114	0.31 455	0.09 62	0.40 230

Former-RAFT_DAM_RVC	0.52 201	0.51 221	1.12 48	0.26 94	0.22 186	0.46 138	0.20 115	1.10 534	1.33 576	3.13 616	0.33 157	0.22 98	0.20 115	0.34 49	0.26 84	0.11 229	0.09 108	0.11 244	0.09 98	0.17 209	0.21 96

StereoVision	0.52 201	1.12 438	2.70 440	0.34 253	0.32 327	0.47 151	0.26 270	0.73 256	0.61 232	0.33 131	0.89 515	0.45 269	0.26 192	0.52 153	0.39 214	0.14 376	0.15 244	0.16 447	0.15 290	0.22 317	0.14 35

gwcnet-sp	0.52 201	0.71 306	2.66 411	0.32 206	0.22 186	0.66 411	0.31 357	0.84 332	0.69 333	0.61 378	0.49 260	0.46 278	0.43 362	0.77 271	0.48 280	0.12 283	0.11 173	0.11 244	0.11 183	0.19 265	0.19 80

scenet	0.52 201	0.71 306	2.66 411	0.32 206	0.22 186	0.66 411	0.31 357	0.84 332	0.69 333	0.61 378	0.49 260	0.46 278	0.43 362	0.77 271	0.48 280	0.12 283	0.11 173	0.11 244	0.11 183	0.19 265	0.19 80

ssnet	0.52 201	0.71 306	2.66 411	0.32 206	0.22 186	0.66 411	0.31 357	0.84 332	0.69 333	0.61 378	0.49 260	0.46 278	0.43 362	0.77 271	0.48 280	0.12 283	0.11 173	0.11 244	0.11 183	0.19 265	0.19 80

PSM-softLoss	0.52 201	0.34 94	2.47 330	0.55 451	0.17 85	0.61 333	0.39 428	0.64 215	0.67 293	0.52 273	0.48 246	0.39 220	0.25 180	1.46 418	0.77 407	0.13 332	0.08 52	0.13 362	0.12 221	0.12 112	0.15 44

KMStereo	0.52 201	0.34 94	2.47 330	0.55 451	0.17 85	0.61 333	0.39 428	0.64 215	0.67 293	0.52 273	0.48 246	0.39 220	0.25 180	1.46 418	0.77 407	0.13 332	0.08 52	0.13 362	0.12 221	0.12 112	0.15 44

KYRaft	0.52 201	0.35 104	2.40 276	0.34 253	0.21 172	0.75 457	0.43 449	0.62 201	0.63 255	0.64 413	0.92 521	0.53 316	0.72 501	0.60 192	0.26 84	0.10 131	0.07 13	0.12 301	0.14 266	0.13 129	0.54 329

raftrobust	0.52 201	1.14 442	2.15 217	0.33 228	0.99 531	0.53 210	0.21 141	0.59 184	0.50 134	0.53 282	0.36 176	0.31 179	0.33 272	0.47 117	0.42 238	0.10 131	0.55 403	0.09 114	0.08 67	0.22 317	0.46 278

RALAANet	0.52 201	1.37 512	2.63 397	0.33 228	0.23 216	0.48 157	0.19 101	0.69 234	0.55 184	0.49 231	0.46 232	0.39 220	0.31 258	0.53 161	0.53 310	0.10 131	0.33 354	0.11 244	0.17 330	0.29 419	0.13 23

LG-Stereo_Zeroshot	0.53 215	0.39 140	1.30 69	0.45 399	0.21 172	0.74 454	0.17 78	0.71 250	0.44 96	1.17 550	0.38 189	0.89 505	0.23 152	0.86 299	0.94 439	0.11 229	0.49 387	0.09 114	0.40 510	0.13 129	0.50 297

testlalala	0.53 215	0.36 110	2.40 276	0.29 147	0.35 355	0.60 313	0.22 162	1.02 487	0.63 255	0.56 313	0.40 204	0.32 186	0.21 125	0.33 42	0.27 94	0.10 131	1.73 564	0.09 114	0.24 405	0.08 38	0.43 252

hknet	0.53 215	0.39 140	2.04 186	0.31 185	0.24 228	0.76 462	0.32 368	1.05 509	0.71 358	0.64 413	0.53 292	0.79 458	0.40 324	0.84 296	0.78 411	0.12 283	0.10 142	0.14 398	0.12 221	0.13 129	0.15 44

NF-Stereo	0.53 215	0.33 84	2.55 367	0.55 451	0.16 62	0.61 333	0.43 449	0.70 244	0.70 344	0.50 251	0.47 238	0.37 210	0.26 192	1.44 416	0.78 411	0.12 283	0.07 13	0.12 301	0.10 135	0.13 129	0.17 65

OCTAStereo	0.53 215	0.33 84	2.54 359	0.56 460	0.16 62	0.61 333	0.42 442	0.70 244	0.70 344	0.50 251	0.47 238	0.37 210	0.26 192	1.43 412	0.79 414	0.12 283	0.07 13	0.12 301	0.10 135	0.13 129	0.17 65

RE-Stereo	0.53 215	0.33 84	2.54 359	0.56 460	0.16 62	0.61 333	0.43 449	0.70 244	0.70 344	0.50 251	0.47 238	0.37 210	0.26 192	1.43 412	0.77 407	0.12 283	0.07 13	0.12 301	0.10 135	0.13 129	0.17 65

TVStereo	0.53 215	0.33 84	2.54 359	0.56 460	0.16 62	0.61 333	0.43 449	0.70 244	0.70 344	0.50 251	0.47 238	0.37 210	0.26 192	1.43 412	0.77 407	0.12 283	0.07 13	0.12 301	0.10 135	0.13 129	0.17 65

GMM-Stereo	0.53 215	0.33 84	2.89 481	0.53 442	0.24 228	0.77 472	0.46 468	0.62 201	0.65 272	0.58 338	0.73 467	0.47 287	0.43 362	0.68 234	0.29 118	0.10 131	0.06 2	0.13 362	0.13 243	0.14 153	0.44 268

Prome-Stereo	0.53 215	0.36 110	2.39 273	0.60 467	0.23 216	0.63 369	0.41 435	0.66 221	0.67 293	0.59 357	1.02 538	0.43 242	0.71 500	0.61 198	0.34 179	0.10 131	0.07 13	0.10 176	0.09 98	0.13 129	0.44 268

CoDeX	0.54 224	0.52 225	2.25 242	0.30 167	0.26 254	0.61 333	0.32 368	1.03 495	0.73 372	0.49 231	0.56 337	0.52 313	0.40 324	1.59 447	0.38 208	0.12 283	0.09 108	0.11 244	0.10 135	0.15 165	0.22 103

NINENet	0.54 224	0.40 148	2.19 225	0.55 451	0.26 254	0.91 520	0.23 201	1.05 509	0.77 420	0.54 288	0.57 348	0.65 382	0.32 266	1.22 377	0.34 179	0.16 427	0.13 208	0.16 447	0.11 183	0.16 186	0.14 35

GwcNet-ADL	0.54 224	0.78 340	2.85 476	0.31 185	0.20 157	0.58 278	0.29 330	0.93 411	0.67 293	0.48 214	0.47 238	0.56 339	0.33 272	0.48 130	0.80 416	0.13 332	0.12 191	0.09 114	0.09 98	0.14 153	0.40 230

ACVNet	0.54 224	0.87 371	2.45 317	0.28 127	0.22 186	0.59 298	0.36 409	0.69 234	0.73 372	0.49 231	0.59 360	0.69 419	0.42 349	0.47 117	0.70 380	0.11 229	0.10 142	0.10 176	0.09 98	0.36 483	0.39 223

MIM_Stereo	0.55 228	0.92 395	2.65 407	0.32 206	1.09 550	0.51 180	0.19 101	0.67 226	0.52 153	0.48 214	0.54 312	0.43 242	0.27 207	0.57 177	0.30 125	0.08 29	0.17 272	0.11 244	0.10 135	0.28 409	0.80 442

CSP-Net	0.55 228	0.61 262	1.81 134	0.30 167	0.23 216	0.77 472	0.35 401	0.90 392	0.62 243	0.62 391	0.60 369	0.65 382	0.42 349	1.76 472	0.47 272	0.17 448	0.12 191	0.10 176	0.10 135	0.21 300	0.16 57

RAFT_R40	0.55 228	0.31 54	2.44 299	0.57 464	0.42 408	0.62 355	0.52 488	0.58 175	0.66 280	0.56 313	0.54 312	0.54 323	0.50 419	1.56 434	0.53 310	0.11 229	0.07 13	0.12 301	0.10 135	0.16 186	0.10 8

Pruner-Stereo	0.55 228	0.38 133	2.49 342	1.78 589	0.19 140	0.63 369	0.45 462	0.59 184	0.67 293	0.61 378	0.48 246	0.41 236	0.25 180	0.49 143	0.99 453	0.13 332	0.07 13	0.12 301	0.10 135	0.13 129	0.14 35

MMNet	0.55 228	0.92 395	2.03 183	0.34 253	0.27 267	0.79 482	0.28 302	0.86 357	0.79 438	0.62 391	0.58 355	0.59 351	0.56 443	0.80 287	0.61 348	0.11 229	0.11 173	0.12 301	0.11 183	0.21 300	0.22 103

UCFNet_RVC	0.55 228	1.16 451	2.48 336	0.31 185	0.27 267	0.65 398	0.28 302	0.76 265	0.58 207	0.51 263	0.53 292	0.67 394	0.42 349	0.91 313	0.45 261	0.16 427	0.11 173	0.17 464	0.17 330	0.20 288	0.23 112

HITNet	0.55 228	1.28 484	2.73 448	0.35 276	0.14 38	0.56 244	0.23 201	0.89 383	0.62 243	0.52 273	0.51 276	0.49 297	0.38 302	0.52 153	0.60 340	0.09 62	0.07 13	0.10 176	0.08 67	0.25 362	0.61 365
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
StereoDRNet-Refined	0.55 228	0.61 262	2.07 192	0.34 253	0.21 172	0.68 425	0.26 270	0.87 366	0.73 372	0.70 452	0.69 432	0.74 438	0.45 379	1.10 353	0.62 351	0.12 283	0.09 108	0.14 398	0.14 266	0.27 396	0.24 121
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
MyStereo07	0.56 236	0.68 290	2.42 286	0.30 167	0.41 396	0.61 333	0.31 357	0.58 175	0.72 367	1.17 550	0.26 104	0.20 86	0.27 207	1.28 393	0.28 107	0.09 62	0.59 410	0.12 301	0.21 384	0.16 186	0.48 288

RAFT-Test	0.56 236	0.41 154	2.01 177	0.90 523	1.07 547	0.65 398	0.37 412	0.83 323	0.65 272	0.49 231	0.49 260	0.93 514	0.24 160	0.52 153	0.30 125	0.10 131	0.38 363	0.09 114	0.38 505	0.11 99	0.19 80

PSMNet-ADL	0.56 236	0.47 197	2.03 183	0.35 276	0.22 186	0.67 419	0.27 289	0.77 272	0.58 207	0.43 183	0.53 292	0.70 425	0.45 379	1.89 506	0.64 360	0.16 427	0.13 208	0.11 244	0.13 243	0.15 165	0.51 307

SST-Stereo	0.56 236	0.30 45	2.44 299	0.71 503	0.55 446	0.62 355	0.65 530	0.57 171	0.67 293	0.59 357	0.53 292	0.51 306	0.59 459	1.57 439	0.31 144	0.12 283	0.07 13	0.12 301	0.10 135	0.17 209	0.11 15

RAFT-345	0.56 236	0.37 123	2.68 426	0.40 359	0.34 344	0.58 278	0.41 435	0.49 104	0.70 344	0.51 263	0.99 534	0.43 242	0.28 223	1.56 434	0.81 420	0.10 131	0.07 13	0.11 244	0.09 98	0.11 99	0.09 4

UNet	0.56 236	0.58 248	2.81 467	0.32 206	0.33 334	0.74 454	0.27 289	0.86 357	0.67 293	0.55 301	0.55 323	0.72 430	0.55 441	0.79 282	0.58 331	0.12 283	0.09 108	0.13 362	0.11 183	0.20 288	0.19 80

DN-CSS_ROB	0.56 236	1.64 557	2.75 453	0.42 374	0.22 186	0.57 267	0.19 101	0.79 288	0.66 280	0.46 208	0.62 384	0.41 236	0.32 266	0.73 260	0.49 291	0.12 283	0.08 52	0.14 398	0.13 243	0.38 499	0.17 65

MyStereo05	0.57 243	0.72 312	2.72 443	0.31 185	0.25 237	0.60 313	0.30 346	0.87 366	0.82 460	0.54 288	0.37 182	0.53 316	0.42 349	0.63 207	0.73 394	0.09 62	0.55 403	0.12 301	0.20 372	0.16 186	0.56 340

MyStereo04	0.57 243	0.68 290	2.66 411	0.30 167	0.41 396	0.61 333	0.31 357	0.88 374	0.80 446	0.48 214	0.37 182	0.54 323	0.42 349	0.61 198	0.71 386	0.09 62	0.59 410	0.12 301	0.21 384	0.16 186	0.48 288

Selective-IGEV	0.57 243	0.42 158	1.87 151	1.67 584	1.33 567	0.36 58	0.20 115	0.61 197	0.71 358	0.22 48	0.31 141	0.22 98	0.19 98	0.52 153	0.36 191	0.09 62	0.97 470	0.09 114	0.15 290	0.20 288	0.85 461

SepStereo	0.57 243	0.42 158	1.85 143	0.34 253	0.34 344	0.52 200	0.42 442	0.89 383	0.80 446	0.85 508	0.69 432	0.57 343	0.51 423	1.55 432	0.57 325	0.13 332	0.09 108	0.12 301	0.09 98	0.18 234	0.37 206

111	0.57 243	1.41 518	2.63 397	0.25 75	0.15 51	0.59 298	0.26 270	0.90 392	0.83 467	0.50 251	0.54 312	0.57 343	0.38 302	0.54 167	0.41 231	0.10 131	0.07 13	0.09 114	0.07 43	0.24 340	0.81 451

AFF-stereo	0.57 243	1.51 537	2.59 379	0.33 228	0.23 216	0.51 180	0.21 141	0.69 234	0.68 320	0.49 231	0.63 392	0.49 297	0.34 280	0.50 148	0.37 199	0.08 29	0.54 400	0.10 176	0.10 135	0.40 515	0.60 363

acv_ft	0.57 243	0.87 371	2.45 317	0.33 228	0.41 396	0.63 369	0.29 330	0.86 357	0.73 372	0.64 413	0.59 360	0.69 419	0.45 379	0.47 117	0.68 375	0.11 229	0.10 142	0.10 176	0.09 98	0.43 530	0.39 223

BEATNet_4x	0.57 243	1.16 451	2.56 371	0.35 276	0.16 62	0.56 244	0.25 253	0.91 399	0.64 265	0.55 301	0.53 292	0.59 351	0.43 362	0.67 229	0.76 405	0.12 283	0.09 108	0.12 301	0.09 98	0.23 333	0.58 352

Replicate-Monster	0.58 251	0.53 229	1.55 102	0.22 32	0.34 344	0.37 62	0.13 12	0.43 58	0.39 60	0.35 144	0.16 21	0.16 35	0.15 33	1.46 418	0.21 13	0.11 229	2.71 610	0.07 1	0.35 489	0.08 38	1.81 563

AIO-test1	0.58 251	1.37 512	2.77 458	0.66 490	1.08 548	0.50 172	0.23 201	0.86 357	0.69 333	0.31 122	0.42 209	0.29 165	0.22 134	0.77 271	0.34 179	0.13 332	0.15 244	0.12 301	0.16 312	0.31 438	0.30 161

IGEV-Stereo++	0.58 251	0.29 29	1.66 116	0.37 308	0.53 442	0.47 151	0.13 12	0.54 148	0.37 42	1.02 532	0.25 95	0.17 57	0.22 134	1.04 337	0.27 94	0.08 29	1.98 578	0.08 65	0.06 8	0.17 209	1.92 565

MC-Stereo	0.58 251	0.37 123	2.00 175	0.88 520	0.64 479	0.54 221	0.19 101	0.46 81	0.39 60	0.58 338	0.39 195	0.27 150	0.27 207	0.71 250	0.32 155	0.09 62	1.20 499	0.09 114	0.16 312	0.22 317	1.92 565

RAFT_CTSACE	0.58 251	1.16 451	2.76 456	0.36 295	0.29 290	0.54 221	0.29 330	0.69 234	0.51 141	0.51 263	0.75 477	0.67 394	0.37 292	0.63 207	0.47 272	0.08 29	0.49 387	0.11 244	0.10 135	0.41 522	0.32 177

CRFU-Net	0.58 251	0.42 158	1.90 155	0.49 424	0.27 267	0.83 496	0.35 401	0.94 417	0.54 172	0.65 429	0.60 369	0.78 455	1.34 564	1.00 329	0.51 299	0.17 448	0.14 226	0.17 464	0.10 135	0.19 265	0.20 89

dad	0.58 251	1.35 502	2.39 273	0.31 185	0.20 157	0.62 355	0.26 270	0.56 164	0.79 438	0.66 436	0.64 405	0.64 377	0.36 286	0.87 300	0.48 280	0.28 540	0.15 244	0.40 562	0.18 343	0.24 340	0.22 103

IPLGR	0.58 251	0.64 275	3.12 512	0.37 308	0.18 107	0.62 355	0.54 494	1.06 522	0.69 333	0.73 465	0.46 232	0.50 301	0.44 371	1.12 361	0.31 144	0.10 131	0.08 52	0.11 244	0.09 98	0.21 300	0.20 89

GMOStereo	0.58 251	0.89 380	2.46 325	0.29 147	0.99 531	0.51 180	0.32 368	0.58 175	0.46 106	0.58 338	0.48 246	0.54 323	0.27 207	0.31 25	0.25 69	0.09 62	1.64 556	0.13 362	0.11 183	0.34 463	0.42 244

error version	0.58 251	0.89 380	2.46 325	0.29 147	0.99 531	0.51 180	0.32 368	0.58 175	0.46 106	0.58 338	0.48 246	0.54 323	0.27 207	0.31 25	0.25 69	0.09 62	1.64 556	0.13 362	0.11 183	0.34 463	0.42 244

test-v	0.58 251	0.89 380	2.46 325	0.29 147	0.99 531	0.51 180	0.32 368	0.58 175	0.46 106	0.58 338	0.48 246	0.54 323	0.27 207	0.31 25	0.25 69	0.09 62	1.64 556	0.13 362	0.11 183	0.34 463	0.42 244

test-3	0.58 251	0.43 170	2.44 299	0.52 438	0.59 458	0.46 138	0.23 201	0.77 272	0.49 123	0.52 273	0.29 121	0.44 257	0.22 134	0.59 186	0.97 442	0.08 29	1.27 513	0.10 176	0.35 489	0.29 419	0.62 369

test_1	0.58 251	0.43 170	2.44 299	0.52 438	0.59 458	0.46 138	0.23 201	0.77 272	0.49 123	0.51 263	0.29 121	0.44 257	0.22 134	0.59 186	0.97 442	0.08 29	1.27 513	0.10 176	0.35 489	0.29 419	0.63 375

LCNet	0.58 251	0.43 170	2.42 286	0.91 527	0.22 186	0.95 528	0.29 330	0.62 201	0.64 265	0.52 273	0.55 323	0.41 236	0.75 512	0.84 296	0.27 94	0.10 131	0.07 13	0.12 301	0.18 343	0.97 587	0.40 230

test-2	0.58 251	0.89 380	2.46 325	0.29 147	0.99 531	0.51 180	0.32 368	0.58 175	0.46 106	0.58 338	0.48 246	0.54 323	0.27 207	0.31 25	0.25 69	0.09 62	1.64 556	0.13 362	0.11 183	0.34 463	0.42 244

RAFT-Stereo + iAFF	0.58 251	1.48 533	2.53 354	0.29 147	0.78 505	0.52 200	0.20 115	0.68 231	0.66 280	0.51 263	0.61 377	0.40 229	0.32 266	0.40 82	0.43 247	0.08 29	0.63 419	0.09 114	0.09 98	0.37 491	0.58 352

STTStereo	0.58 251	0.95 402	2.95 489	0.37 308	0.31 314	0.62 355	0.32 368	0.81 303	0.63 255	0.61 378	0.55 323	0.67 394	0.43 362	0.87 300	0.48 280	0.16 427	0.16 259	0.17 464	0.20 372	0.17 209	0.25 125

DeepPruner_ROB	0.58 251	1.06 424	2.68 426	0.30 167	0.26 254	0.63 369	0.31 357	0.83 323	0.51 141	0.62 391	0.56 337	0.65 382	0.39 317	1.06 341	0.56 322	0.19 479	0.14 226	0.14 398	0.14 266	0.24 340	0.33 181

G2L-ROB	0.59 269	1.32 490	2.59 379	0.30 167	0.22 186	0.59 298	0.28 302	0.80 294	0.61 232	0.56 313	0.45 227	0.70 425	0.35 282	1.38 403	0.72 390	0.11 229	0.08 52	0.09 114	0.08 67	0.22 317	0.31 170

MM-Stereo_test3	0.59 269	0.85 364	2.28 246	0.53 442	0.31 314	0.45 130	0.30 346	0.78 279	0.76 407	0.33 131	0.43 212	0.32 186	0.23 152	0.61 198	0.54 315	0.10 131	1.65 560	0.10 176	0.08 67	0.42 525	0.68 396

test_sample2	0.59 269	0.42 158	1.84 138	0.33 228	0.18 107	0.52 200	0.28 302	0.86 357	0.70 344	0.47 211	0.53 292	0.46 278	0.41 336	1.51 426	0.66 368	0.12 283	0.93 468	0.11 244	0.24 405	0.16 186	1.01 495

GCAP-Stereo	0.59 269	1.35 502	2.44 299	0.49 424	1.02 538	0.52 200	0.14 29	0.53 137	0.54 172	0.44 192	0.50 272	0.30 171	0.22 134	0.68 234	0.41 231	0.09 62	1.30 520	0.09 114	0.07 43	0.23 333	0.54 329

TestStereo1	0.59 269	1.21 464	2.63 397	0.40 359	0.60 463	0.56 244	0.34 391	0.82 312	0.73 372	0.45 196	0.63 392	0.36 205	0.42 349	0.66 225	0.42 238	0.10 131	0.32 350	0.12 301	0.10 135	0.34 463	0.52 315

SA-5K	0.59 269	1.21 464	2.63 397	0.40 359	0.60 463	0.56 244	0.34 391	0.82 312	0.73 372	0.45 196	0.63 392	0.36 205	0.42 349	0.66 225	0.42 238	0.10 131	0.32 350	0.12 301	0.10 135	0.34 463	0.52 315

test_3	0.59 269	0.44 183	2.44 299	0.53 442	0.59 458	0.48 157	0.30 346	0.79 288	0.52 153	0.51 263	0.30 130	0.45 269	0.22 134	0.59 186	0.97 442	0.08 29	1.25 508	0.11 244	0.35 489	0.30 428	0.62 369

IRAFT_RVC	0.59 269	0.74 325	2.42 286	0.47 410	0.21 172	0.59 298	0.42 442	0.68 231	0.73 372	0.54 288	0.50 272	0.49 297	0.51 423	1.57 439	1.00 456	0.11 229	0.25 333	0.13 362	0.10 135	0.15 165	0.14 35

MLCV	0.59 269	1.41 518	2.41 282	0.31 185	0.15 51	0.60 313	0.23 201	0.77 272	0.63 255	0.67 438	0.66 419	0.55 332	0.37 292	1.16 367	1.09 471	0.10 131	0.07 13	0.09 114	0.07 43	0.21 300	0.29 152

iResNet	0.59 269	1.09 429	2.54 359	0.44 392	0.18 107	0.65 398	0.29 330	0.89 383	0.75 398	0.59 357	0.64 405	0.43 242	0.39 317	0.73 260	1.24 496	0.11 229	0.08 52	0.09 114	0.08 67	0.21 300	0.40 230

AIO-test2	0.60 279	1.55 540	2.73 448	0.63 478	0.42 408	0.50 172	0.23 201	0.84 332	0.73 372	0.34 138	0.53 292	0.37 210	0.22 134	0.70 241	0.32 155	0.75 581	0.16 259	0.13 362	0.17 330	0.21 300	0.47 280

11t1	0.60 279	0.49 206	2.19 225	0.35 276	0.58 457	0.48 157	0.21 141	0.72 252	0.73 372	0.49 231	0.47 238	0.35 203	0.34 280	0.61 198	0.71 386	0.12 283	1.26 512	0.10 176	0.29 437	0.16 186	1.22 520

RAFT+CT+SA	0.60 279	1.25 478	2.49 342	0.38 328	0.75 497	0.55 235	0.34 391	0.83 323	0.68 320	0.39 160	0.55 323	0.44 257	0.29 241	0.75 266	0.28 107	0.09 62	0.24 324	0.11 244	0.51 542	0.30 428	0.74 420

rafts_anoy	0.60 279	1.33 495	2.59 379	0.53 442	1.09 550	0.49 162	0.25 253	0.67 226	0.53 166	0.41 167	0.38 189	0.33 194	0.30 252	0.68 234	0.41 231	0.10 131	1.13 494	0.13 362	0.15 290	0.20 288	0.29 152

delet	0.60 279	0.84 359	2.45 317	0.33 228	0.35 355	0.73 447	0.46 468	0.89 383	0.80 446	0.58 338	0.62 384	0.67 394	0.51 423	1.14 364	0.64 360	0.12 283	0.12 191	0.13 362	0.14 266	0.22 317	0.29 152

CFNet-ft	0.60 279	1.16 451	2.45 317	0.29 147	0.30 304	0.64 382	0.28 302	0.69 234	0.57 199	0.49 231	0.57 348	0.79 458	0.44 371	1.48 422	0.62 351	0.15 408	0.10 142	0.28 536	0.14 266	0.21 300	0.29 152

CFNet_RVC	0.60 279	1.16 451	2.45 317	0.29 147	0.30 304	0.64 382	0.28 302	0.69 234	0.57 199	0.49 231	0.57 348	0.79 458	0.44 371	1.48 422	0.62 351	0.15 408	0.10 142	0.28 536	0.14 266	0.21 300	0.29 152

iResNet_ROB	0.60 279	1.59 548	2.04 186	0.32 206	0.21 172	0.60 313	0.22 162	0.99 459	0.85 482	0.61 378	0.63 392	0.58 347	0.42 349	1.08 351	0.98 451	0.11 229	0.08 52	0.09 114	0.06 8	0.23 333	0.33 181

FE-Mocha	0.61 287	0.36 110	1.84 138	1.06 543	0.34 344	0.43 114	0.17 78	0.72 252	0.55 184	0.45 196	0.50 272	0.58 347	0.45 379	2.35 550	1.18 484	0.10 131	0.40 370	0.11 244	0.21 384	0.13 129	0.31 170

DFGA-Net	0.61 287	1.55 540	2.59 379	0.32 206	0.26 254	0.54 221	0.22 162	0.67 226	0.63 255	0.50 251	0.52 285	0.35 203	0.28 223	1.84 493	0.99 453	0.10 131	0.08 52	0.12 301	0.12 221	0.38 499	0.18 74

FoundationStereo	0.61 287	0.37 123	0.91 11	1.96 600	2.40 607	0.20 3	0.16 65	0.26 1	0.86 489	0.16 1	0.12 2	0.19 77	0.17 56	0.58 185	0.32 155	0.10 131	2.98 617	0.08 65	0.06 8	0.07 2	0.20 89

FACV-RUCA	0.61 287	0.44 183	2.11 208	0.43 387	1.73 589	0.49 162	0.28 302	0.74 258	0.68 320	0.41 167	0.53 292	0.34 199	0.64 478	0.41 92	0.33 168	0.13 332	0.11 173	0.62 579	0.12 221	0.72 571	1.02 499

GIP-stereo	0.61 287	0.68 290	1.05 37	0.95 532	1.46 576	0.42 108	0.17 78	0.69 234	0.49 123	0.19 22	0.24 87	0.23 107	0.18 78	0.95 326	0.59 335	0.10 131	1.33 524	0.08 65	0.06 8	0.18 234	2.21 586

test_sample3	0.61 287	0.48 200	2.24 238	0.34 253	0.19 140	0.58 278	0.25 253	0.97 442	0.76 407	0.54 288	0.52 285	0.46 278	0.37 292	1.78 478	0.57 325	0.13 332	0.79 447	0.12 301	0.21 384	0.17 209	0.73 417

test_sample1	0.61 287	0.45 191	1.84 138	0.33 228	0.29 290	0.49 162	0.24 227	0.83 323	0.73 372	0.51 263	0.53 292	0.52 313	0.45 379	1.40 406	0.72 390	0.11 229	0.96 469	0.10 176	0.24 405	0.15 165	1.25 525

testlalala_base	0.61 287	0.35 104	2.44 299	0.35 276	0.33 334	0.55 235	0.21 141	0.88 374	0.41 70	0.41 167	0.39 195	0.31 179	0.24 160	0.33 42	0.36 191	0.98 593	1.61 555	0.09 114	0.22 396	1.11 588	0.68 396

test_5	0.61 287	1.25 478	2.76 456	0.39 346	0.64 479	0.58 278	0.35 401	0.85 346	0.66 280	0.49 231	0.56 337	0.55 332	0.40 324	0.79 282	0.32 155	0.10 131	0.19 287	0.12 301	0.12 221	0.33 453	0.85 461

Sa-1000	0.61 287	1.07 425	2.71 441	0.32 206	0.61 472	0.61 333	0.31 357	1.00 469	0.76 407	0.53 282	0.83 498	0.43 242	0.33 272	0.69 238	0.30 125	0.10 131	0.52 395	0.13 362	0.28 433	0.29 419	0.29 152

SA	0.61 287	1.14 442	2.79 462	0.32 206	0.63 475	0.57 267	0.30 346	0.97 442	0.78 425	0.43 183	0.63 392	0.39 220	0.46 390	0.70 241	0.31 144	0.10 131	0.44 377	0.13 362	0.32 464	0.31 438	0.51 307

DAS	0.61 287	0.42 158	1.85 143	0.34 253	0.34 344	0.52 200	0.42 442	0.89 383	0.80 446	0.85 508	0.69 432	0.57 343	0.51 423	2.38 555	0.57 325	0.13 332	0.09 108	0.12 301	0.09 98	0.18 234	0.37 206

AACVNet	0.61 287	1.13 441	2.47 330	0.37 308	0.21 172	0.57 267	0.25 253	0.75 262	0.55 184	0.56 313	0.60 369	0.66 391	0.44 371	2.11 533	0.49 291	0.14 376	0.11 173	0.14 398	0.11 183	0.35 477	0.23 112

ASMatch	0.61 287	0.47 197	2.72 443	0.91 527	0.36 367	0.56 244	0.24 227	0.54 148	0.67 293	0.48 214	1.20 553	0.47 287	0.65 481	1.33 399	0.93 436	0.10 131	0.08 52	0.11 244	0.11 183	0.10 85	0.17 65

test-1	0.61 287	0.54 232	2.09 198	0.31 185	1.37 569	0.51 180	0.28 302	0.83 323	0.50 134	0.42 175	0.55 323	0.54 323	0.24 160	0.38 70	1.25 497	0.10 131	1.08 486	0.10 176	0.17 330	0.11 99	0.77 428

LMCR-Stereo	0.61 287	1.00 409	2.60 386	0.42 374	0.22 186	0.74 454	0.31 357	1.06 522	0.70 344	0.62 391	0.64 405	0.40 229	0.52 430	0.84 296	1.27 499	0.20 490	0.09 108	0.12 301	0.09 98	0.26 382	0.16 57

GEStereo_RVC	0.61 287	1.19 460	2.61 391	0.48 411	0.25 237	0.63 369	0.37 412	1.05 509	0.79 438	0.55 301	0.55 323	0.59 351	0.44 371	1.10 353	0.48 280	0.16 427	0.11 173	0.12 301	0.11 183	0.27 396	0.43 252

HGLStereo	0.61 287	1.20 462	2.59 379	0.36 295	0.40 390	0.65 398	0.30 346	0.87 366	0.67 293	0.60 368	0.70 445	0.69 419	0.56 443	1.07 350	0.59 335	0.14 376	0.13 208	0.13 362	0.12 221	0.23 333	0.23 112

PSMNet-RSSM	0.61 287	1.19 460	2.43 291	0.33 228	0.25 237	0.59 298	0.28 302	0.88 374	0.65 272	0.54 288	0.62 384	0.69 419	0.46 390	1.67 458	0.50 296	0.15 408	0.10 142	0.14 398	0.16 312	0.20 288	0.28 146

DISCO	0.61 287	0.63 271	1.98 172	0.46 404	0.34 344	0.84 501	0.35 401	0.88 374	0.81 454	0.61 378	0.64 405	1.06 545	0.53 433	1.11 358	0.83 425	0.13 332	0.10 142	0.11 244	0.10 135	0.26 382	0.37 206

DLCB_ROB	0.61 287	0.96 403	2.00 175	0.37 308	0.25 237	0.65 398	0.37 412	0.86 357	0.76 407	0.73 465	0.70 445	0.84 483	0.47 401	1.57 439	0.72 390	0.13 332	0.13 208	0.14 398	0.14 266	0.18 234	0.33 181

G2L-Stereo	0.62 308	1.27 481	2.67 419	0.31 185	0.27 267	0.59 298	0.29 330	0.81 303	0.60 226	0.56 313	0.53 292	0.71 428	0.37 292	1.74 468	0.57 325	0.13 332	0.11 173	0.13 362	0.11 183	0.29 419	0.34 189

test_sample4	0.62 308	0.49 206	2.24 238	0.34 253	0.19 140	0.57 267	0.25 253	0.98 450	0.76 407	0.56 313	0.55 323	0.45 269	0.38 302	1.78 478	0.56 322	0.13 332	0.80 450	0.13 362	0.21 384	0.17 209	0.76 424

qqq1	0.62 308	0.54 232	1.92 160	0.32 206	0.16 62	0.46 138	0.24 227	0.94 417	0.85 482	0.58 338	0.70 445	0.51 306	0.41 336	1.89 506	0.64 360	0.13 332	1.01 475	0.09 114	0.24 405	0.19 265	0.59 358

fff1	0.62 308	0.54 232	1.92 160	0.32 206	0.16 62	0.46 138	0.24 227	0.94 417	0.85 482	0.58 338	0.70 445	0.51 306	0.41 336	1.89 506	0.64 360	0.13 332	1.01 475	0.09 114	0.24 405	0.19 265	0.59 358

LL-Strereo2	0.62 308	1.36 507	2.47 330	1.37 565	0.96 527	0.54 221	0.28 302	0.61 197	0.49 123	0.42 175	0.34 165	0.44 257	0.21 125	0.57 177	0.53 310	0.11 229	0.26 336	0.16 447	0.14 266	0.18 234	0.98 492

4D-IteraStereo	0.62 308	1.29 486	3.04 505	0.27 110	0.30 304	0.46 138	0.26 270	0.54 148	0.51 141	0.41 167	0.31 141	0.39 220	0.19 98	0.53 161	0.65 365	0.09 62	0.47 383	0.12 301	0.11 183	0.21 300	2.14 578

CBFPSM	0.62 308	1.34 498	2.12 209	0.30 167	0.23 216	0.71 437	0.38 422	0.77 272	0.68 320	0.51 263	0.49 260	1.03 537	0.82 522	0.63 207	1.35 504	0.11 229	0.12 191	0.10 176	0.10 135	0.19 265	0.37 206

iinet-f	0.62 308	1.18 457	2.55 367	0.33 228	0.25 237	0.82 494	0.34 391	0.87 366	0.69 333	0.56 313	0.64 405	0.73 436	0.67 490	0.80 287	0.81 420	0.14 376	0.13 208	0.11 244	0.10 135	0.44 534	0.26 133

PFNet	0.62 308	0.42 158	2.69 433	0.43 387	0.55 446	0.62 355	0.27 289	0.64 215	0.72 367	0.61 378	0.56 337	0.45 269	0.33 272	1.86 499	1.12 476	0.28 540	0.09 108	0.12 301	0.16 312	0.26 382	0.27 140

RAFT	0.62 308	1.35 502	2.26 243	0.62 475	0.53 442	0.47 151	0.35 401	0.70 244	0.58 207	0.50 251	0.50 272	0.79 458	0.40 324	0.49 143	0.36 191	0.11 229	0.79 447	0.14 398	0.13 243	0.52 554	0.72 413

raft+_RVC	0.62 308	1.18 457	2.43 291	0.36 295	2.08 600	0.52 200	0.25 253	0.66 221	0.54 172	0.36 146	0.46 232	0.32 186	0.28 223	0.49 143	0.43 247	0.10 131	0.91 466	0.10 176	0.09 98	0.22 317	0.70 407

cf-r	0.62 308	1.27 481	2.99 496	0.34 253	0.28 282	0.60 313	0.28 302	0.82 312	0.70 344	0.55 301	0.61 377	0.77 450	0.41 336	1.32 397	0.52 302	0.13 332	0.09 108	0.11 244	0.12 221	0.22 317	0.27 140

DSFCA	0.62 308	0.77 334	1.95 165	0.29 147	0.29 290	0.79 482	0.86 558	0.81 303	0.73 372	0.73 465	0.66 419	0.67 394	0.57 448	1.17 370	1.03 459	0.16 427	0.15 244	0.13 362	0.14 266	0.19 265	0.28 146

NLCA_NET_v2_RVC	0.62 308	1.15 448	3.11 511	0.39 346	0.37 373	0.60 313	0.28 302	0.87 366	0.64 265	0.63 402	0.56 337	0.71 428	0.45 379	1.08 351	0.52 302	0.15 408	0.12 191	0.14 398	0.15 290	0.18 234	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.
MM-Stereo_test1	0.63 322	0.64 275	2.51 348	0.54 449	0.37 373	0.44 123	0.28 302	0.68 231	0.59 218	0.43 183	0.33 157	0.26 138	0.25 180	0.89 310	0.52 302	0.10 131	1.84 567	0.10 176	0.09 98	0.41 522	1.40 541

test_sample5	0.63 322	0.50 214	2.19 225	0.34 253	0.19 140	0.56 244	0.26 270	0.98 450	0.77 420	0.55 301	0.63 392	0.45 269	0.38 302	1.87 503	0.58 331	0.14 376	0.82 458	0.13 362	0.22 396	0.18 234	0.76 424

tta	0.63 322	0.54 232	1.92 160	0.32 206	0.16 62	0.46 138	0.24 227	0.94 417	0.85 482	0.58 338	0.70 445	0.51 306	0.41 336	1.89 506	0.86 429	0.13 332	1.01 475	0.11 244	0.26 422	0.19 265	0.59 358

DualNet	0.63 322	0.50 214	2.19 225	0.34 253	0.19 140	0.56 244	0.26 270	0.98 450	0.77 420	0.56 313	0.66 419	0.45 269	0.38 302	1.87 503	0.58 331	0.14 376	0.82 458	0.13 362	0.22 396	0.18 234	0.76 424

CIPLG	0.63 322	1.59 548	3.16 516	0.79 513	0.31 314	0.62 355	0.57 506	0.82 312	0.68 320	0.58 338	0.63 392	0.43 242	0.31 258	0.48 130	0.42 238	0.12 283	0.20 302	0.13 362	0.13 243	0.36 483	0.21 96

ACRE	0.63 322	1.55 540	3.41 543	0.76 506	0.28 282	0.60 313	0.56 503	0.82 312	0.68 320	0.57 332	0.62 384	0.43 242	0.30 252	0.47 117	0.42 238	0.12 283	0.19 287	0.13 362	0.14 266	0.36 483	0.20 89

HHNet	0.63 322	0.67 281	3.10 510	0.37 308	0.25 237	0.64 382	0.60 515	0.70 244	0.67 293	0.55 301	1.12 548	0.32 186	0.60 467	0.43 102	1.75 532	0.16 427	0.08 52	0.12 301	0.10 135	0.18 234	0.22 103

ac_64	0.63 322	0.77 334	2.71 441	0.37 308	0.34 344	0.64 382	0.30 346	0.86 357	0.67 293	0.58 338	0.53 292	0.88 502	0.48 408	1.84 493	0.71 386	0.15 408	0.12 191	0.12 301	0.12 221	0.21 300	0.25 125

GANet-RSSM	0.63 322	1.14 442	2.67 419	0.38 328	0.26 254	0.59 298	0.29 330	0.81 303	0.56 192	0.50 251	0.57 348	0.67 394	0.50 419	1.91 512	0.50 296	0.14 376	0.10 142	0.24 526	0.12 221	0.36 483	0.28 146

NVstereo2D	0.63 322	0.57 246	2.29 249	0.37 308	0.35 355	0.69 428	0.49 481	0.96 434	0.88 499	0.49 231	0.54 312	0.72 430	0.46 390	1.98 518	0.50 296	0.19 479	0.20 302	0.18 484	0.16 312	0.28 409	0.34 189

G2L-Stereo_test	0.64 332	1.34 498	2.55 367	0.34 253	0.24 228	0.75 457	0.39 428	0.83 323	0.65 272	0.62 391	0.54 312	0.74 438	0.40 324	1.57 439	0.75 401	0.11 229	0.08 52	0.08 65	0.08 67	0.28 409	0.43 252

PSMNet-RUCA	0.64 332	1.12 438	2.61 391	0.59 466	0.56 448	0.64 382	0.37 412	0.89 383	0.72 367	0.53 282	0.68 427	0.53 316	0.43 362	0.61 198	0.46 267	0.35 554	0.19 287	0.44 570	0.29 437	0.49 548	0.35 196

AIO-Stereo	0.64 332	0.60 256	1.63 112	1.31 559	1.45 573	0.38 72	0.20 115	0.55 158	0.83 467	0.31 122	0.31 141	0.23 107	0.15 33	0.39 75	0.63 358	0.10 131	1.25 508	0.09 114	0.41 515	0.21 300	1.73 560

test_sample6	0.64 332	0.51 221	2.17 220	0.35 276	0.18 107	0.56 244	0.27 289	1.00 469	0.80 446	0.56 313	0.66 419	0.47 287	0.39 317	1.95 514	0.60 340	0.14 376	0.80 450	0.13 362	0.21 384	0.18 234	0.78 435

SMFormer	0.64 332	0.54 232	1.92 160	0.32 206	0.16 62	0.46 138	0.24 227	0.94 417	0.85 482	0.58 338	0.70 445	0.51 306	0.41 336	1.89 506	0.86 429	0.13 332	1.01 475	0.11 244	0.26 422	0.17 209	0.84 456

ssnet_v2	0.64 332	0.99 408	2.67 419	0.33 228	0.22 186	0.72 443	0.45 462	1.00 469	0.80 446	0.66 436	0.54 312	0.81 470	0.48 408	0.91 313	1.08 470	0.16 427	0.14 226	0.14 398	0.14 266	0.33 453	0.31 170

IPLGR_C	0.64 332	1.66 560	3.36 531	0.80 515	0.31 314	0.60 313	0.60 515	0.82 312	0.69 333	0.58 338	0.62 384	0.44 257	0.31 258	0.47 117	0.43 247	0.12 283	0.22 314	0.13 362	0.15 290	0.35 477	0.21 96

OMP-Stereo	0.64 332	0.87 371	2.38 266	0.56 460	0.37 373	0.60 313	0.26 270	0.75 262	0.71 358	0.65 429	0.60 369	0.68 408	0.32 266	2.07 526	1.18 484	0.11 229	0.08 52	0.12 301	0.09 98	0.17 209	0.28 146

GwcNet-RSSM	0.64 332	1.38 516	2.69 433	0.33 228	0.26 254	0.60 313	0.32 368	0.84 332	0.73 372	0.56 313	0.65 412	0.72 430	0.42 349	1.78 478	0.60 340	0.14 376	0.10 142	0.12 301	0.13 243	0.26 382	0.26 133

DDF-Stereo	0.65 341	0.33 84	1.69 121	0.67 493	0.82 510	0.37 62	0.20 115	0.50 122	0.52 153	0.34 138	0.17 27	0.78 455	0.23 152	0.68 234	1.03 459	0.20 490	1.66 561	0.09 114	0.34 485	0.34 463	2.03 571

MM-Stereo_test2	0.65 341	0.43 170	2.54 359	0.62 475	0.18 107	0.50 172	0.25 253	0.49 104	0.47 113	0.36 146	0.26 104	0.24 118	0.23 152	0.40 82	0.38 208	0.08 29	2.33 600	0.09 114	0.10 135	0.38 499	2.66 597

test_sample7	0.65 341	0.41 154	2.08 194	0.36 295	0.20 157	0.52 200	0.32 368	0.99 459	0.86 489	0.64 413	0.63 392	0.67 394	0.49 414	1.18 372	0.52 302	0.18 462	1.21 502	0.16 447	0.15 290	0.19 265	1.22 520

ff7	0.65 341	0.58 248	2.09 198	0.39 346	0.60 463	0.56 244	0.23 201	0.49 104	0.62 243	1.00 527	0.24 87	0.20 86	0.24 160	0.71 250	0.24 52	0.09 62	2.09 580	0.10 176	0.18 343	0.24 340	2.22 587

ffff	0.65 341	0.58 248	2.09 198	0.39 346	0.60 463	0.56 244	0.23 201	0.49 104	0.62 243	1.00 527	0.24 87	0.20 86	0.24 160	0.71 250	0.24 52	0.09 62	2.09 580	0.10 176	0.18 343	0.24 340	2.22 587

11t	0.65 341	0.58 248	2.09 198	0.39 346	0.60 463	0.56 244	0.23 201	0.49 104	0.62 243	1.00 527	0.24 87	0.20 86	0.24 160	0.71 250	0.24 52	0.09 62	2.09 580	0.10 176	0.18 343	0.24 340	2.22 587

qqq	0.65 341	0.63 271	2.10 205	0.30 167	0.64 479	0.46 138	0.27 289	0.81 303	0.83 467	0.48 214	0.56 337	0.46 278	0.37 292	1.03 334	0.75 401	0.11 229	1.41 534	0.12 301	0.41 515	0.16 186	1.18 511

ccc-4	0.65 341	0.58 248	2.09 198	0.39 346	0.60 463	0.56 244	0.23 201	0.49 104	0.62 243	1.00 527	0.24 87	0.20 86	0.24 160	0.71 250	0.24 52	0.09 62	2.09 580	0.10 176	0.18 343	0.24 340	2.22 587

x	0.65 341	0.62 269	2.12 209	0.36 295	0.61 472	0.48 157	0.24 227	0.80 294	0.89 504	0.50 251	0.56 337	0.44 257	0.36 286	0.62 206	0.80 416	0.11 229	1.44 538	0.11 244	0.39 509	0.16 186	1.34 534

Wz-Net-LNSev-Ref	0.65 341	1.15 448	2.40 276	0.33 228	0.30 304	0.83 496	0.40 433	0.94 417	0.82 460	0.67 438	0.76 480	0.68 408	0.58 456	1.13 362	1.25 497	0.14 376	0.08 52	0.10 176	0.08 67	0.18 234	0.28 146

iRaft-Stereo_5w	0.65 341	1.35 502	2.21 232	0.30 167	0.63 475	0.49 162	0.28 302	0.78 279	0.64 265	0.41 167	0.61 377	0.62 365	0.46 390	1.79 482	0.48 280	0.10 131	0.25 333	0.11 244	0.12 221	0.40 515	0.94 481

TransformOpticalFlow	0.65 341	0.61 262	2.67 419	0.45 399	0.26 254	0.62 355	0.28 302	0.88 374	0.76 407	0.76 479	0.74 470	0.90 508	0.84 525	1.82 488	0.80 416	0.10 131	0.07 13	0.11 244	0.09 98	0.12 112	0.19 80

IIG-Stereo	0.65 341	0.87 371	2.32 256	0.55 451	0.23 216	0.62 355	0.21 141	0.78 279	0.71 358	0.64 413	0.69 432	0.69 419	0.38 302	2.07 526	1.37 508	0.11 229	0.08 52	0.11 244	0.09 98	0.15 165	0.27 140

DRaft	0.65 341	0.47 197	2.38 266	0.25 75	0.17 85	0.64 382	0.65 530	0.56 164	0.57 199	0.67 438	0.98 531	0.38 216	0.99 547	1.42 411	2.06 550	0.11 229	0.14 226	0.10 176	0.14 266	0.18 234	0.21 96

RAFT-RH_RVC	0.65 341	0.73 315	2.78 460	0.39 346	0.29 290	0.60 313	0.18 93	0.45 73	0.63 255	0.75 475	1.89 580	0.47 287	0.29 241	1.59 447	1.21 490	0.15 408	0.07 13	0.13 362	0.13 243	0.11 99	0.10 8

pcwnet_v2	0.65 341	0.54 232	4.29 592	0.33 228	0.27 267	0.60 313	0.25 253	1.02 487	0.92 512	0.61 378	0.69 432	0.62 365	0.54 435	0.67 229	0.38 208	0.18 462	0.15 244	0.15 427	0.14 266	0.21 300	0.49 295

RALCasStereoNet	0.65 341	1.34 498	2.56 371	0.43 387	0.96 527	0.50 172	0.26 270	0.62 201	0.56 192	0.43 183	0.49 260	0.36 205	0.28 223	0.72 257	0.53 310	0.10 131	1.18 497	0.09 114	0.08 67	0.27 396	1.27 527

ARAFT	0.65 341	1.69 562	3.34 530	0.29 147	0.16 62	0.65 398	0.36 409	0.96 434	0.73 372	0.63 402	0.49 260	0.56 339	0.31 258	1.23 381	0.35 188	0.11 229	0.08 52	0.14 398	0.13 243	0.38 499	0.50 297

psm_up	0.65 341	1.02 414	2.53 354	0.36 295	0.31 314	0.64 382	0.38 422	0.96 434	0.73 372	0.63 402	0.57 348	0.68 408	0.57 448	1.90 511	0.52 302	0.17 448	0.15 244	0.16 447	0.15 290	0.27 396	0.22 103

CFNet	0.65 341	1.45 528	2.27 244	0.34 253	0.25 237	0.64 382	0.23 201	0.93 411	0.79 438	0.48 214	0.59 360	0.58 347	0.40 324	2.28 545	0.63 358	0.13 332	0.09 108	0.15 427	0.14 266	0.34 463	0.26 133

YMNet	0.66 361	0.98 406	2.12 209	0.42 374	0.41 396	0.86 503	0.43 449	0.92 406	0.76 407	0.75 475	0.81 493	0.83 480	0.46 390	0.87 300	1.07 467	0.19 479	0.22 314	0.20 501	0.17 330	0.42 525	0.39 223

YMNet_1	0.66 361	0.98 406	2.12 209	0.42 374	0.41 396	0.86 503	0.43 449	0.92 406	0.76 407	0.75 475	0.81 493	0.83 480	0.46 390	0.87 300	1.07 467	0.19 479	0.22 314	0.20 501	0.17 330	0.42 525	0.39 223

Reg-Stereo(zero)	0.66 361	0.26 7	2.13 215	0.25 75	1.15 558	0.99 531	0.97 569	0.57 171	0.81 454	0.52 273	0.46 232	0.54 323	0.59 459	0.47 117	1.14 479	0.08 29	0.88 464	0.08 65	0.36 499	0.12 112	0.80 442

mmm	0.66 361	0.53 229	1.83 135	0.38 328	0.86 514	0.49 162	0.27 289	0.82 312	0.83 467	0.59 357	0.69 432	0.47 287	0.38 302	0.81 292	0.73 394	0.12 283	1.37 528	0.14 398	0.45 522	0.18 234	1.35 535

Wz-Net-LNSev	0.66 361	1.30 488	2.81 467	0.35 276	0.37 373	0.80 485	0.48 474	0.91 399	0.87 495	0.63 402	0.70 445	0.80 466	0.59 459	0.67 229	0.68 375	0.15 408	0.14 226	0.12 301	0.12 221	0.24 340	0.38 215

AASNet	0.66 361	1.49 535	2.97 491	0.37 308	0.33 334	0.65 398	0.30 346	1.00 469	0.78 425	0.56 313	0.60 369	0.55 332	0.39 317	0.88 307	0.96 440	0.15 408	0.12 191	0.13 362	0.11 183	0.45 537	0.35 196

coex_refinement	0.67 367	1.33 495	2.48 336	0.38 328	0.26 254	0.64 382	0.34 391	0.88 374	0.68 320	0.61 378	0.63 392	0.80 466	0.48 408	1.84 493	1.09 471	0.13 332	0.10 142	0.10 176	0.10 135	0.18 234	0.38 215

DDVS	0.67 367	0.46 194	1.74 123	2.40 607	0.35 355	0.86 503	0.98 570	0.72 252	0.52 153	0.53 282	0.57 348	0.89 505	0.37 292	1.22 377	0.57 325	0.15 408	0.14 226	0.14 398	0.12 221	0.19 265	0.42 244

ACVNet-DCA	0.67 367	0.73 315	2.43 291	0.67 493	0.52 435	0.76 462	0.24 227	0.81 303	0.83 467	0.77 481	0.39 195	0.25 127	0.38 302	0.70 241	0.22 22	0.10 131	2.13 588	0.11 244	0.09 98	0.16 186	1.18 511

fast-acv-ft	0.67 367	1.24 475	3.26 523	0.39 346	0.30 304	0.80 485	0.48 474	0.74 258	0.76 407	0.60 368	0.78 490	0.76 448	0.60 467	0.70 241	0.78 411	0.16 427	0.15 244	0.18 484	0.17 330	0.38 499	0.24 121

ToySt	0.67 367	0.88 375	2.61 391	0.39 346	0.73 494	0.61 333	0.38 422	0.78 279	0.73 372	0.43 183	0.70 445	0.72 430	0.45 379	0.66 225	0.62 351	0.14 376	0.63 419	0.13 362	0.33 478	0.24 340	1.18 511

PSM-AAD	0.67 367	0.29 29	2.41 282	0.37 308	0.23 216	0.86 503	1.15 585	0.62 201	0.66 280	0.64 413	0.71 460	0.67 394	2.90 605	0.65 222	0.32 155	0.10 131	0.08 52	0.17 464	0.15 290	0.14 153	0.34 189

HSM	0.67 367	0.92 395	2.29 249	0.30 167	0.29 290	0.65 398	0.29 330	0.98 450	0.67 293	0.59 357	0.58 355	1.39 574	0.65 481	2.56 567	0.45 261	0.11 229	0.09 108	0.10 176	0.08 67	0.18 234	0.24 121

Occ-G	0.68 374	0.54 232	2.08 194	0.99 540	0.74 495	0.38 72	0.25 253	0.46 81	0.78 425	0.40 165	0.36 176	0.46 278	0.22 134	0.90 311	0.70 380	0.09 62	1.53 550	0.09 114	0.16 312	0.31 438	2.06 574

raft_robust	0.68 374	1.24 475	2.42 286	0.30 167	0.57 453	0.53 210	0.25 253	0.95 431	0.79 438	0.49 231	0.46 232	1.12 555	0.74 508	1.50 425	0.61 348	0.09 62	0.62 417	0.10 176	0.30 447	0.26 382	0.30 161

SACVNet	0.68 374	1.08 428	2.58 377	0.38 328	0.28 282	0.65 398	0.37 412	0.91 399	0.65 272	0.67 438	0.62 384	0.69 419	0.47 401	2.07 526	0.65 365	0.18 462	0.14 226	0.16 447	0.15 290	0.39 508	0.41 239

ADLNet	0.68 374	1.02 414	2.68 426	0.35 276	0.34 344	0.67 419	0.34 391	0.95 431	0.79 438	0.70 452	0.62 384	0.80 466	0.46 390	1.77 475	0.69 378	0.15 408	0.12 191	0.14 398	0.14 266	0.31 438	0.54 329

XPNet_ROB	0.68 374	1.11 436	2.28 246	0.38 328	0.27 267	0.67 419	0.47 472	0.94 417	0.75 398	0.80 492	0.71 460	0.81 470	0.54 435	1.72 465	0.84 426	0.22 508	0.16 259	0.16 447	0.15 290	0.25 362	0.45 273

ETE_ROB	0.68 374	1.09 429	2.32 256	0.38 328	0.26 254	0.69 428	0.51 484	1.49 580	0.75 398	0.81 496	0.71 460	0.85 489	0.51 423	1.39 404	0.70 380	0.17 448	0.14 226	0.19 491	0.16 312	0.24 340	0.35 196

LALA_ROB	0.68 374	1.14 442	2.50 347	0.37 308	0.29 290	0.78 478	0.55 499	0.99 459	0.84 479	0.82 502	0.68 427	0.93 514	0.50 419	1.01 331	0.89 432	0.21 501	0.15 244	0.21 507	0.18 343	0.26 382	0.30 161

SCV	0.69 381	0.68 290	1.95 165	0.90 523	1.04 541	0.49 162	0.24 227	0.98 450	0.73 372	0.54 288	0.31 141	0.24 118	0.20 115	1.32 397	0.26 84	0.11 229	1.59 554	0.09 114	0.32 464	0.34 463	1.58 551

UGAM	0.69 381	0.84 359	2.66 411	0.40 359	0.20 157	0.53 210	0.34 391	0.63 209	0.74 392	0.45 196	0.74 470	0.95 522	0.36 286	2.57 568	0.42 238	0.11 229	0.45 378	0.17 464	0.19 361	0.43 530	0.57 348

STrans-v2	0.69 381	0.62 269	2.66 411	0.28 127	0.23 216	0.57 267	0.32 368	1.01 479	0.77 420	0.92 517	0.84 500	0.88 502	0.92 540	1.81 485	1.19 487	0.10 131	0.07 13	0.10 176	0.09 98	0.12 112	0.30 161

DEmStereo	0.69 381	0.40 148	2.42 286	0.42 374	0.18 107	0.66 411	0.88 561	0.54 148	0.64 265	0.60 368	1.00 535	0.45 269	1.24 562	1.53 430	2.21 561	0.10 131	0.08 52	0.10 176	0.10 135	0.11 99	0.14 35

FADNet-RVC	0.69 381	1.65 558	2.74 451	0.35 276	0.26 254	0.60 313	0.29 330	0.91 399	0.67 293	0.46 208	0.51 276	0.62 365	0.46 390	1.75 470	0.81 420	0.17 448	0.20 302	0.17 464	0.18 343	0.60 561	0.39 223

RASNet	0.69 381	1.05 423	2.59 379	0.37 308	0.47 426	0.66 411	0.33 382	0.82 312	0.76 407	0.51 263	0.65 412	0.93 514	0.62 472	2.20 541	0.80 416	0.14 376	0.09 108	0.09 114	0.11 183	0.18 234	0.37 206

PS-NSSS	0.69 381	1.37 512	2.44 299	0.31 185	0.32 327	0.64 382	0.34 391	1.04 501	0.74 392	0.56 313	0.75 477	0.51 306	0.42 349	2.41 559	0.54 315	0.24 523	0.17 272	0.27 534	0.18 343	0.30 428	0.23 112

MyStereo06	0.70 388	0.72 312	3.51 551	0.31 185	0.25 237	0.60 313	0.30 346	0.90 392	0.67 293	1.48 583	0.53 292	0.84 483	0.57 448	0.60 192	1.11 474	0.09 62	0.55 403	0.12 301	0.20 372	0.16 186	0.56 340

MSKI-zero shot	0.70 388	0.44 183	2.62 396	1.47 572	0.75 497	0.56 244	0.20 115	0.80 294	0.45 103	0.60 368	0.52 285	0.44 257	0.17 56	0.70 241	0.26 84	0.09 62	2.87 614	0.09 114	0.32 464	0.14 153	0.50 297

DMCA-RVC	0.70 388	1.30 488	3.59 558	0.37 308	0.89 518	0.57 267	0.31 357	0.73 256	0.59 218	0.69 448	0.54 312	0.59 351	0.57 448	1.25 387	0.66 368	0.16 427	0.38 363	0.20 501	0.15 290	0.22 317	0.23 112

HSM-Net_RVC	0.70 388	0.40 148	2.45 317	0.27 110	0.19 140	0.68 425	0.30 346	1.29 565	0.73 372	0.73 465	0.70 445	0.77 450	0.45 379	3.73 610	0.46 267	0.13 332	0.09 108	0.10 176	0.09 98	0.13 129	0.32 177
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NLCSM	0.71 392	1.29 486	2.40 276	0.38 328	0.43 412	0.70 431	0.54 494	1.14 548	0.68 320	0.56 313	0.77 484	0.85 489	0.54 435	1.83 492	0.74 399	0.17 448	0.17 272	0.17 464	0.20 372	0.30 428	0.36 204

ACV-stereo	0.71 392	0.85 364	3.01 499	0.33 228	0.25 237	1.01 534	0.59 511	0.62 201	0.54 172	0.42 175	0.45 227	1.54 581	1.44 572	1.40 406	0.73 394	0.14 376	0.13 208	0.12 301	0.11 183	0.20 288	0.35 196

AE-Stereo	0.71 392	0.32 72	2.44 299	0.44 392	0.50 429	0.58 278	0.23 201	1.08 529	0.67 293	0.67 438	0.51 276	0.47 287	0.24 160	0.63 207	0.32 155	0.09 62	2.15 592	0.11 244	0.45 522	0.22 317	2.01 569

xx1	0.71 392	0.73 315	2.43 291	0.67 493	0.52 435	0.76 462	0.24 227	0.85 346	1.05 549	0.77 481	0.39 195	0.46 278	0.37 292	0.70 241	0.22 22	0.10 131	2.13 588	0.12 301	0.41 515	0.16 186	1.18 511

GrayStereo	0.71 392	0.27 13	2.40 276	0.89 521	0.23 216	0.62 355	1.40 601	0.67 226	0.70 344	0.72 464	0.77 484	0.55 332	3.03 606	0.60 192	0.28 107	0.10 131	0.08 52	0.10 176	0.21 384	0.12 112	0.37 206

FADNet	0.71 392	1.60 552	2.53 354	0.33 228	0.30 304	0.67 419	0.29 330	0.92 406	0.75 398	0.45 196	0.49 260	0.66 391	0.57 448	1.85 497	0.85 427	0.46 566	0.20 302	0.17 464	0.20 372	0.60 561	0.37 206

iResNetv2_ROB	0.71 392	1.90 575	3.48 549	0.43 387	0.22 186	0.60 313	0.29 330	0.96 434	0.78 425	0.60 368	0.65 412	0.60 358	0.46 390	0.80 287	1.21 490	0.12 283	0.08 52	0.10 176	0.07 43	0.44 534	0.33 181

DRN-Test	0.71 392	0.79 344	2.83 471	0.40 359	0.44 414	0.80 485	0.41 435	1.07 526	0.83 467	0.82 502	0.64 405	0.68 408	0.57 448	1.78 478	0.79 414	0.16 427	0.13 208	0.17 464	0.16 312	0.24 340	0.51 307

StereoDRNet	0.71 392	1.24 475	2.56 371	0.42 374	0.45 417	0.73 447	0.46 468	0.98 450	0.81 454	0.77 481	0.56 337	0.74 438	0.48 408	1.69 463	0.91 435	0.15 408	0.14 226	0.15 427	0.15 290	0.26 382	0.51 307

NCCL2	0.71 392	1.32 490	2.30 251	0.44 392	0.31 314	0.71 437	0.67 537	0.89 383	0.69 333	0.70 452	0.61 377	0.85 489	0.54 435	1.58 446	0.70 380	0.20 490	0.17 272	0.66 581	0.25 414	0.26 382	0.38 215

TCMNet	0.72 402	1.15 448	2.78 460	0.51 436	0.52 435	0.73 447	0.39 428	0.94 417	0.78 425	0.60 368	0.68 427	0.63 369	0.46 390	1.71 464	0.72 390	0.18 462	0.19 287	0.23 520	0.18 343	0.40 515	0.56 340

1test111	0.72 402	0.73 315	2.43 291	0.67 493	0.52 435	0.76 462	0.24 227	0.81 303	0.83 467	0.77 481	0.39 195	0.25 127	0.38 302	1.03 334	0.75 401	0.10 131	2.13 588	0.11 244	0.09 98	0.16 186	1.18 511

FAT-Stereo	0.72 402	0.60 256	2.86 478	0.37 308	0.29 290	0.64 382	0.55 499	1.01 479	0.91 510	0.76 479	0.94 523	0.93 514	0.79 519	1.82 488	0.60 340	0.19 479	0.19 287	0.17 464	0.16 312	0.23 333	0.47 280

SCV_C0	0.73 405	0.68 290	2.05 189	1.50 576	0.92 522	0.45 130	0.20 115	0.96 434	0.71 358	0.65 429	0.33 157	0.31 179	0.20 115	1.25 387	0.52 302	0.09 62	1.68 562	0.08 65	0.30 447	0.27 396	1.52 548

MyStereo8	0.73 405	1.16 451	2.89 481	0.53 442	0.34 344	0.71 437	0.20 115	1.87 596	0.59 218	0.53 282	0.66 419	0.50 301	0.33 272	1.27 392	0.62 351	0.10 131	1.19 498	0.10 176	0.21 384	0.21 300	0.61 365

ADLNet2	0.73 405	1.22 469	3.28 525	0.34 253	0.36 367	0.65 398	0.37 412	0.94 417	0.87 495	0.57 332	0.65 412	0.92 509	0.48 408	2.05 524	0.60 340	0.13 332	0.11 173	0.11 244	0.11 183	0.37 491	0.38 215

hitnet-ft	0.73 405	1.09 429	2.59 379	0.28 127	0.22 186	0.71 437	0.36 409	0.89 383	0.67 293	0.58 338	0.83 498	1.03 537	0.94 544	2.31 547	0.70 380	0.23 516	0.14 226	0.41 564	0.13 243	0.24 340	0.28 146

MoCha-V2	0.74 409	0.78 340	2.18 223	1.01 541	1.55 579	0.36 58	0.19 101	0.61 197	0.49 123	0.33 131	0.34 165	0.30 171	0.27 207	1.56 434	0.47 272	0.09 62	1.94 575	0.08 65	0.37 501	0.18 234	1.62 555

IGEV++	0.74 409	0.70 302	2.05 189	1.11 550	1.09 550	0.32 32	0.21 141	0.75 262	0.43 85	0.30 119	0.30 130	0.22 98	0.27 207	0.98 327	0.31 144	0.10 131	2.50 606	0.08 65	0.15 290	0.27 396	2.70 598

cc1	0.74 409	0.73 315	2.43 291	0.67 493	0.52 435	0.76 462	0.24 227	0.85 346	1.05 549	0.77 481	0.39 195	0.25 127	0.38 302	0.70 241	0.22 22	0.10 131	2.13 588	0.11 244	0.09 98	0.25 362	2.20 585

IGEVStereo-DCA	0.74 409	0.74 325	2.09 198	0.76 506	0.77 502	0.45 130	0.23 201	0.49 104	0.62 243	0.71 461	0.22 67	0.30 171	0.28 223	1.29 394	1.53 520	0.10 131	1.50 547	0.10 176	0.18 343	0.24 340	2.22 587

tt1	0.74 409	0.73 315	2.34 259	0.67 493	0.63 475	0.75 457	0.24 227	0.85 346	0.96 530	0.81 496	0.38 189	0.26 138	0.35 282	0.64 214	0.22 22	0.10 131	2.16 593	0.11 244	0.09 98	0.25 362	2.19 582

anonymousa	0.74 409	0.60 256	2.58 377	0.96 533	1.33 567	0.61 333	0.26 270	0.69 234	0.56 192	0.55 301	0.84 500	0.82 475	0.46 390	0.56 172	0.61 348	0.10 131	1.11 492	0.12 301	0.98 606	0.14 153	0.97 490

Wz-Net-MNSev	0.74 409	1.42 523	2.75 453	0.38 328	0.33 334	0.90 519	0.61 520	0.98 450	0.94 522	0.77 481	0.75 477	0.75 443	0.66 488	1.39 404	0.76 405	0.17 448	0.13 208	0.14 398	0.14 266	0.28 409	0.48 288

IPLG	0.74 409	1.09 429	2.87 479	0.36 295	0.21 172	1.63 577	0.60 515	1.39 574	0.63 255	1.39 574	0.51 276	0.40 229	0.86 530	1.40 406	0.37 199	0.09 62	0.07 13	0.14 398	0.12 221	0.34 463	0.23 112

FADNet-RVC-Resample	0.74 409	1.54 539	3.81 571	0.38 328	0.29 290	0.62 355	0.38 422	0.91 399	0.67 293	0.52 273	0.51 276	0.63 369	0.44 371	1.56 434	0.59 335	0.24 523	0.32 350	0.22 512	0.19 361	0.30 428	0.71 411

RP	0.74 409	1.01 412	2.48 336	0.44 392	0.45 417	0.66 411	0.45 462	0.95 431	0.87 495	0.70 452	0.95 526	0.99 529	0.82 522	1.55 432	0.82 423	0.26 533	0.19 287	0.23 520	0.20 372	0.34 463	0.38 215

stereogan	0.74 409	0.68 290	2.82 469	0.40 359	0.40 390	1.05 541	0.42 442	0.99 459	0.96 530	0.78 489	0.86 508	1.15 560	0.73 504	1.57 439	0.56 322	0.20 490	0.19 287	0.20 501	0.16 312	0.37 491	0.34 189

HART	0.75 420	0.75 330	2.22 234	0.94 529	1.59 583	0.30 23	0.19 101	0.72 252	0.85 482	0.30 119	0.52 285	0.39 220	0.16 44	0.81 292	0.43 247	0.08 29	2.61 609	0.10 176	0.07 43	0.36 483	1.61 554

model_zeroshot	0.75 420	0.94 400	2.48 336	1.88 595	0.68 487	0.72 443	0.22 162	1.01 479	0.51 141	1.10 540	0.35 172	0.63 369	0.20 115	0.78 278	0.32 155	0.12 283	1.97 577	0.10 176	0.23 401	0.12 112	0.56 340

Nwc_Net	0.75 420	1.10 434	2.96 490	0.42 374	0.39 384	0.77 472	0.39 428	1.06 522	0.73 372	0.65 429	1.00 535	0.99 529	0.74 508	1.43 412	0.99 453	0.24 523	0.15 244	0.23 520	0.26 422	0.27 396	0.30 161

NOSS_ROB	0.75 420	1.03 418	2.27 244	0.68 499	0.26 254	0.68 425	0.30 346	0.99 459	0.82 460	0.59 357	0.58 355	0.77 450	0.39 317	2.75 585	0.48 280	0.25 529	0.24 324	0.28 536	0.26 422	0.29 419	1.07 504

PSMNet_ROB	0.75 420	1.42 523	2.93 486	0.39 346	0.32 327	0.73 447	0.56 503	0.90 392	0.74 392	0.56 313	0.60 369	0.75 443	0.47 401	2.00 520	1.31 500	0.18 462	0.13 208	0.19 491	0.20 372	0.26 382	0.40 230

Zero-FE251	0.76 425	0.35 104	2.10 205	0.30 167	0.25 237	0.44 123	0.16 65	0.45 73	0.36 39	5.93 623	0.20 46	0.22 98	0.19 98	0.52 153	1.06 465	0.10 131	0.71 436	0.08 65	0.06 8	0.09 62	1.56 549

z-ln-s-r	0.76 425	1.41 518	2.84 473	0.33 228	0.27 267	0.58 278	0.37 412	0.92 406	0.89 504	0.54 288	0.81 493	0.64 377	0.48 408	2.23 542	1.74 530	0.11 229	0.08 52	0.11 244	0.09 98	0.28 409	0.40 230

DualNet (step1)	0.76 425	0.69 299	2.69 433	0.28 127	0.23 216	0.81 489	0.33 382	0.99 459	0.86 489	0.64 413	0.63 392	0.67 394	0.49 414	1.18 372	0.52 302	0.65 574	1.21 502	0.86 588	0.56 560	0.25 362	0.72 413

DispNO	0.76 425	1.36 507	3.15 515	0.32 206	0.27 267	0.59 298	0.29 330	0.88 374	0.72 367	0.55 301	0.79 492	0.83 480	0.47 401	2.46 561	1.23 494	0.12 283	0.10 142	0.18 484	0.31 455	0.20 288	0.25 125

DCRE	0.76 425	0.80 346	2.31 254	1.05 542	1.18 559	0.63 369	0.26 270	1.03 495	0.59 218	0.52 273	2.12 585	0.44 257	0.27 207	0.41 92	0.53 310	0.09 62	1.02 480	0.10 176	0.32 464	0.16 186	1.47 546

APVNet	0.76 425	1.11 436	3.23 519	0.39 346	0.36 367	0.85 502	0.44 458	0.96 434	0.73 372	0.58 338	0.69 432	0.76 448	0.56 443	2.29 546	0.82 423	0.17 448	0.18 281	0.24 526	0.19 361	0.35 477	0.27 140

GwcNet	0.76 425	1.09 429	3.68 562	0.38 328	0.45 417	0.81 489	0.45 462	0.91 399	0.89 504	0.63 402	0.77 484	0.82 475	0.51 423	1.64 454	0.85 427	0.17 448	0.16 259	0.15 427	0.15 290	0.33 453	0.34 189

AF-Net	0.76 425	1.14 442	2.74 451	0.42 374	0.41 396	0.70 431	0.41 435	1.07 526	0.94 522	0.73 465	1.05 544	1.04 541	0.86 530	1.23 381	1.00 456	0.23 516	0.15 244	0.25 531	0.18 343	0.32 448	0.35 196

ccnet	0.77 433	0.61 262	2.01 177	0.40 359	0.46 424	1.05 541	0.59 511	1.02 487	0.74 392	0.90 514	0.97 528	0.82 475	0.89 535	1.68 462	1.16 483	0.32 549	0.26 336	0.32 550	0.28 433	0.35 477	0.47 280

RYNet	0.77 433	0.91 390	2.36 261	0.37 308	0.41 396	0.88 512	0.44 458	0.99 459	0.88 499	0.65 429	0.54 312	0.92 509	0.61 470	2.70 580	1.23 494	0.15 408	0.14 226	0.17 464	0.14 266	0.27 396	0.55 336

GCAP-BAT	0.78 435	0.38 133	2.37 263	0.98 535	0.60 463	0.77 472	0.22 162	1.13 545	0.51 141	0.80 492	0.90 518	0.81 470	0.25 180	0.77 271	0.88 431	0.10 131	1.94 575	0.09 114	0.50 537	0.17 209	1.35 535

ffm	0.78 435	0.67 281	3.39 536	0.32 206	0.22 186	0.58 278	0.28 302	0.85 346	0.96 530	0.54 288	0.74 470	0.67 394	0.40 324	0.64 214	0.22 22	0.10 131	2.16 593	0.15 427	0.33 478	0.25 362	2.19 582

Syn2CoEx	0.78 435	1.43 526	3.54 555	0.44 392	0.31 314	0.64 382	0.43 449	1.04 501	0.83 467	0.64 413	0.77 484	0.74 438	0.74 508	1.91 512	0.64 360	0.20 490	0.17 272	0.19 491	0.15 290	0.30 428	0.59 358

RGC	0.78 435	1.10 434	2.55 367	0.45 399	0.45 417	0.73 447	0.40 433	1.00 469	0.75 398	0.75 475	1.04 542	1.02 536	0.73 504	1.74 468	1.15 481	0.24 523	0.19 287	0.28 536	0.26 422	0.31 438	0.38 215

HH	0.79 439	0.52 225	2.72 443	1.45 569	0.80 507	0.91 520	0.23 201	0.76 265	0.76 407	0.64 413	0.55 323	0.87 498	0.41 336	0.94 320	0.45 261	0.09 62	1.20 499	0.10 176	0.09 98	0.16 186	2.16 579

HanStereo	0.79 439	0.52 225	2.72 443	1.45 569	0.80 507	0.91 520	0.23 201	0.76 265	0.76 407	0.64 413	0.55 323	0.87 498	0.41 336	0.94 320	0.45 261	0.09 62	1.20 499	0.10 176	0.09 98	0.16 186	2.16 579

FTStereo	0.79 439	0.32 72	2.83 471	0.70 501	0.21 172	0.73 447	1.75 606	0.61 197	0.60 226	1.07 538	1.62 575	1.28 566	2.11 597	0.75 266	0.30 125	0.19 479	0.08 52	0.12 301	0.11 183	0.12 112	0.39 223

RAFT + AFF	0.79 439	1.73 564	2.99 496	0.34 253	0.35 355	0.67 419	0.51 484	1.05 509	0.79 438	0.54 288	0.58 355	0.59 351	0.81 520	1.80 483	1.21 490	0.13 332	0.27 343	0.15 427	0.14 266	0.45 537	0.69 404

AANet_RVC	0.79 439	1.46 530	2.72 443	0.34 253	0.25 237	0.59 298	0.32 368	0.88 374	0.83 467	0.62 391	0.95 526	0.80 466	0.43 362	2.46 561	1.72 528	0.38 556	0.26 336	0.10 176	0.09 98	0.25 362	0.43 252

w-ln-seven-2	0.81 444	1.56 543	3.14 514	0.38 328	0.28 282	0.66 411	0.43 449	0.93 411	0.93 520	0.73 465	0.77 484	0.72 430	0.65 481	1.82 488	1.75 532	0.14 376	0.15 244	0.15 427	0.14 266	0.36 483	0.58 352

aanetorigin	0.81 444	1.03 418	2.64 406	0.44 392	0.44 414	0.59 298	1.00 575	0.59 184	0.70 344	1.54 586	1.22 555	0.82 475	1.08 554	1.06 341	1.07 467	0.18 462	0.15 244	0.17 464	0.21 384	0.53 555	0.65 383

GANetREF_RVC	0.81 444	1.44 527	3.04 505	0.49 424	0.27 267	0.83 496	0.63 524	1.03 495	0.92 512	0.63 402	0.61 377	0.72 430	0.59 459	2.40 557	0.58 331	0.33 551	0.25 333	0.37 559	0.25 414	0.41 522	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
PWC_ROB	0.81 444	1.41 518	2.60 386	0.41 370	0.40 390	0.63 369	0.31 357	1.04 501	0.99 540	0.92 517	1.29 558	0.78 455	0.68 492	1.65 457	1.50 515	0.19 479	0.12 191	0.18 484	0.13 243	0.51 551	0.54 329

AIO-Stereo-zeroshot	0.82 448	0.78 340	3.67 561	0.35 276	0.81 509	1.25 558	0.88 561	1.13 545	0.58 207	0.84 506	0.52 285	1.24 564	0.64 478	0.77 271	0.70 380	0.10 131	0.53 397	0.11 244	0.45 522	0.29 419	0.81 451

test_for_model	0.82 448	1.62 553	2.47 330	1.36 564	1.04 541	0.53 210	0.22 162	0.82 312	0.63 255	0.60 368	0.29 121	0.25 127	0.21 125	0.28 13	0.25 69	0.80 584	1.87 568	0.08 65	0.08 67	1.81 609	1.18 511

HBP-ISP	0.82 448	1.57 544	3.28 525	0.50 430	0.27 267	0.86 503	0.54 494	1.09 531	0.78 425	0.81 496	0.70 445	0.68 408	1.00 548	2.02 521	0.47 272	0.24 523	0.24 324	0.29 544	0.25 414	0.28 409	0.52 315

S-Stereo	0.82 448	0.73 315	3.79 567	0.40 359	0.37 373	0.70 431	0.69 541	1.00 469	1.03 545	0.63 402	0.92 521	0.82 475	0.59 459	2.35 550	0.71 386	0.18 462	0.22 314	0.17 464	0.18 343	0.30 428	0.67 391

CVANet_RVC	0.82 448	1.18 457	3.98 577	0.40 359	0.28 282	0.63 369	0.43 449	0.90 392	0.78 425	1.14 546	0.69 432	0.68 408	0.52 430	2.62 573	0.48 280	0.20 490	0.13 208	0.22 512	0.37 501	0.37 491	0.48 288

PASM	0.82 448	1.00 409	2.68 426	0.52 438	0.48 427	0.65 398	0.59 511	0.83 323	0.89 504	0.82 502	0.73 467	0.89 505	0.68 492	2.39 556	0.73 394	0.35 554	0.37 359	0.36 557	0.41 515	0.45 537	0.51 307

TDLM	0.83 454	1.28 484	2.38 266	0.46 404	0.26 254	0.66 411	0.55 499	0.87 366	0.80 446	2.54 607	0.62 384	0.61 360	0.51 423	2.68 579	0.67 372	0.20 490	0.11 173	0.35 556	0.15 290	0.33 453	0.48 288

PWCDC_ROB	0.83 454	1.57 544	2.63 397	0.48 411	0.37 373	0.78 478	0.29 330	1.04 501	1.36 579	0.63 402	2.05 584	0.64 377	0.70 499	1.10 353	1.20 488	0.33 551	0.14 226	0.15 427	0.12 221	0.63 565	0.46 278

GCST	0.84 456	1.48 533	3.02 501	1.12 553	1.09 550	0.62 355	0.19 101	0.79 288	0.56 192	0.60 368	0.65 412	0.50 301	0.31 258	1.24 383	0.74 399	0.76 582	0.46 379	0.84 587	0.64 574	0.71 570	0.57 348

rrr	0.84 456	0.74 325	3.40 541	0.76 506	0.77 502	0.45 130	0.28 302	1.23 561	0.84 479	0.71 461	0.22 67	0.30 171	0.28 223	1.29 394	1.53 520	0.10 131	1.50 547	0.10 176	0.29 437	0.24 340	1.75 561

GASNet	0.84 456	1.98 578	4.07 581	0.48 411	0.33 334	0.58 278	0.34 391	0.97 442	0.81 454	0.60 368	0.59 360	0.74 438	0.55 441	2.08 529	1.18 484	0.22 508	0.15 244	0.19 491	0.17 330	0.55 557	0.29 152

MaskLacGwcNet_RVC	0.84 456	1.41 518	2.80 463	0.94 529	0.35 355	0.89 516	0.41 435	0.89 383	0.66 280	0.57 332	0.63 392	0.75 443	0.38 302	2.37 552	0.55 318	1.16 601	0.31 349	0.36 557	0.21 384	0.59 560	0.63 375

edge stereo	0.84 456	0.74 325	3.42 546	0.38 328	1.21 561	0.63 369	0.41 435	0.98 450	0.83 467	0.81 496	0.88 513	1.14 558	0.73 504	2.16 538	0.89 432	0.22 508	0.20 302	0.26 533	0.18 343	0.38 499	0.43 252

SHD	0.84 456	1.14 442	2.54 359	0.80 515	0.52 435	0.76 462	0.34 391	1.16 552	1.29 573	1.11 542	0.85 503	0.98 526	0.74 508	1.25 387	1.48 514	0.22 508	0.37 359	0.20 501	0.27 431	0.36 483	0.41 239

XQC	0.84 456	1.32 490	2.61 391	0.78 512	0.44 414	0.89 516	0.53 491	1.16 552	1.07 552	0.85 508	0.69 432	0.92 509	0.73 504	1.40 406	1.44 512	0.24 523	0.35 356	0.23 520	0.26 422	0.45 537	0.39 223

RTSC	0.84 456	1.40 517	2.67 419	0.50 430	0.40 390	0.83 496	0.33 382	1.11 538	1.14 561	0.93 521	0.82 496	0.84 483	0.58 456	1.34 400	1.82 539	0.18 462	0.49 387	0.14 398	0.30 447	0.46 541	0.42 244

PDISCO_ROB	0.84 456	1.46 530	2.84 473	0.65 485	0.59 458	1.17 554	0.48 474	1.19 557	1.08 554	0.67 438	0.72 465	1.00 532	0.61 470	1.24 383	1.05 462	0.38 556	0.18 281	0.28 536	0.24 405	0.58 559	0.44 268

LL-Strereo	0.85 465	1.73 564	3.06 509	0.37 308	0.61 472	0.54 221	0.33 382	1.01 479	0.76 407	0.69 448	0.58 355	0.85 489	0.78 517	2.65 576	0.54 315	0.14 376	0.58 409	0.14 398	0.12 221	0.42 525	1.05 502

Wz-Net-SNSev	0.85 465	1.83 571	3.36 531	0.42 374	0.31 314	0.71 437	0.66 532	1.04 501	0.94 522	0.68 444	0.85 503	0.96 523	0.62 472	1.75 470	1.14 479	0.16 427	0.15 244	0.16 447	0.17 330	0.39 508	0.63 375

DANet	0.85 465	0.68 290	2.41 282	1.18 556	0.48 427	0.77 472	1.23 593	0.93 411	1.53 586	0.90 514	0.72 465	0.97 525	0.57 448	1.86 499	1.05 462	0.18 462	0.16 259	0.19 491	0.16 312	0.26 382	0.67 391
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
w-ln-seven	0.86 468	1.50 536	3.03 504	0.38 328	0.35 355	1.02 536	0.48 474	1.06 522	1.13 559	0.92 517	0.86 508	0.86 497	0.60 467	1.67 458	1.89 542	0.15 408	0.14 226	0.16 447	0.15 290	0.35 477	0.57 348

anonymousdsp	0.86 468	0.59 255	2.65 407	1.33 561	1.25 563	0.56 244	0.23 201	0.54 148	0.71 358	1.13 545	0.25 95	0.22 98	0.24 160	1.24 383	0.24 52	0.09 62	2.34 601	0.10 176	0.18 343	0.25 362	3.12 606

anonymity	0.86 468	0.68 290	1.44 91	0.64 482	0.83 511	0.67 419	0.52 488	0.98 450	0.73 372	0.96 523	0.70 445	0.81 470	0.86 530	1.10 353	1.34 502	0.64 573	0.72 438	0.58 576	1.44 615	0.60 561	0.91 472

IGEV-Stereo	0.86 468	0.60 256	2.65 407	1.35 563	1.25 563	0.56 244	0.23 201	0.54 148	0.71 358	1.14 546	0.25 95	0.22 98	0.24 160	1.24 383	0.24 52	0.09 62	2.34 601	0.10 176	0.18 343	0.25 362	3.13 607
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
UDG	0.86 468	1.57 544	2.80 463	0.68 499	0.59 458	0.78 478	0.38 422	0.97 442	0.74 392	0.63 402	0.70 445	1.01 533	0.68 492	1.02 332	1.22 493	0.45 564	0.34 355	0.89 592	0.51 542	0.73 572	0.58 352

test_xeample3	0.86 468	0.75 330	3.36 531	0.65 485	0.76 500	0.49 162	0.33 382	1.21 560	0.80 446	0.61 378	0.23 81	0.30 171	0.29 241	1.17 370	1.57 523	0.10 131	1.79 565	0.10 176	0.40 510	0.25 362	2.09 575

CBMV	0.86 468	1.00 409	2.82 469	0.35 276	0.21 172	0.78 478	0.78 552	1.05 509	0.87 495	0.90 514	0.74 470	0.87 498	1.89 592	1.67 458	1.38 510	0.19 479	0.20 302	0.21 507	0.19 361	0.28 409	0.84 456
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
FADNet_RVC	0.87 475	1.51 537	2.90 483	0.31 185	0.24 228	0.71 437	0.25 253	1.00 469	0.65 272	0.45 196	0.57 348	0.61 360	0.44 371	1.53 430	0.75 401	0.94 589	0.97 470	0.28 536	1.00 607	0.89 582	1.36 538

MSCF	0.88 476	0.84 359	1.67 118	2.15 601	1.87 592	0.51 180	0.21 141	0.63 209	0.61 232	0.32 126	0.29 121	0.17 57	0.30 252	1.06 341	0.67 372	0.11 229	1.92 570	0.08 65	0.31 455	0.19 265	3.72 616

anonymousdsp2	0.88 476	0.31 54	1.96 169	1.06 543	1.56 580	0.57 267	0.22 162	0.84 332	0.98 537	1.20 557	0.37 182	0.65 382	0.26 192	1.19 375	0.46 267	0.10 131	2.40 605	0.10 176	0.13 243	0.19 265	2.96 602

MIPNet	0.88 476	1.07 425	2.85 476	0.61 473	0.18 107	1.46 567	1.37 597	1.65 589	0.78 425	1.93 592	0.85 503	0.75 443	1.66 582	0.87 300	0.34 179	0.10 131	0.08 52	0.11 244	0.32 464	0.27 396	0.26 133

THIR-Stereo	0.88 476	0.85 364	2.33 258	0.26 94	0.16 62	0.59 298	2.69 613	0.62 201	0.54 172	0.62 391	1.61 574	0.96 523	1.77 588	1.67 458	2.20 560	0.10 131	0.08 52	0.14 398	0.11 183	0.16 186	0.21 96

NCC-stereo	0.88 476	1.22 469	2.97 491	0.60 467	0.45 417	1.88 588	0.48 474	1.04 501	0.75 398	0.70 452	0.85 503	0.93 514	0.84 525	1.81 485	1.51 518	0.28 540	0.19 287	0.23 520	0.31 455	0.27 396	0.35 196

Abc-Net	0.88 476	1.22 469	2.97 491	0.60 467	0.45 417	1.88 588	0.48 474	1.04 501	0.75 398	0.70 452	0.85 503	0.93 514	0.84 525	1.81 485	1.51 518	0.28 540	0.19 287	0.23 520	0.31 455	0.27 396	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
ADCRef	0.88 476	1.45 528	2.68 426	0.38 328	0.35 355	0.95 528	0.51 484	0.92 406	0.81 454	0.89 512	0.84 500	0.61 360	1.35 565	1.26 391	3.38 594	0.14 376	0.12 191	0.17 464	0.19 361	0.28 409	0.34 189

CBMV_ROB	0.88 476	0.75 330	2.73 448	0.36 295	0.22 186	0.76 462	0.47 472	1.05 509	0.81 454	1.06 537	1.04 542	0.88 502	1.36 567	2.17 540	2.03 547	0.23 516	0.24 324	0.27 534	0.25 414	0.27 396	0.73 417

Select-FE	0.89 484	0.94 400	2.99 496	0.50 430	1.03 539	1.31 560	0.92 566	1.40 575	0.59 218	1.11 542	0.55 323	1.16 562	0.75 512	0.91 313	1.20 488	0.11 229	0.46 379	0.11 244	0.49 534	0.14 153	1.09 506

DA	0.89 484	0.42 158	2.01 177	1.10 547	1.65 585	0.88 512	0.22 162	0.63 209	0.92 512	0.41 167	0.70 445	0.29 165	0.27 207	1.52 428	0.40 219	0.10 131	2.35 603	0.09 114	0.07 43	0.11 99	3.60 614

GGEV	0.89 484	0.42 158	2.01 177	1.10 547	1.65 585	0.88 512	0.22 162	0.63 209	0.92 512	0.41 167	0.70 445	0.29 165	0.27 207	1.52 428	0.40 219	0.10 131	2.35 603	0.09 114	0.07 43	0.11 99	3.60 614

GASTEREO	0.89 484	0.83 354	1.67 118	2.15 601	1.89 593	0.52 200	0.21 141	0.62 201	0.62 243	0.33 131	0.31 141	0.16 35	0.31 258	1.11 358	0.68 375	0.11 229	1.92 570	0.08 65	0.29 437	0.19 265	3.79 617

ttt	0.89 484	0.51 221	2.51 348	0.36 295	0.31 314	0.61 333	0.28 302	1.07 526	0.92 512	0.56 313	0.77 484	0.55 332	0.37 292	2.27 544	3.51 597	0.16 427	1.21 502	0.13 362	0.31 455	0.18 234	1.26 526

AEACV	0.89 484	0.29 29	1.84 138	2.50 609	1.68 587	0.53 210	0.21 141	1.01 479	0.42 78	0.68 444	0.31 141	0.22 98	0.39 317	1.63 451	0.25 69	0.09 62	2.60 607	0.09 114	0.54 553	0.23 333	2.27 592

TRStereo	0.89 484	1.02 414	2.91 484	4.59 621	0.31 314	0.93 524	0.23 201	1.93 600	0.66 280	0.37 149	0.54 312	0.48 295	0.40 324	0.67 229	0.29 118	0.13 332	0.37 359	0.11 244	0.48 532	0.13 129	1.21 518

z-mn7	0.90 491	2.01 582	3.02 501	0.37 308	0.29 290	1.02 536	0.48 474	0.97 442	1.33 576	0.71 461	1.36 566	0.85 489	0.62 472	2.15 536	1.50 515	0.15 408	0.13 208	0.14 398	0.13 243	0.34 463	0.53 324

EGLCR-Stereo	0.90 491	0.31 54	1.90 155	1.60 579	0.95 526	1.14 551	0.42 442	0.85 346	0.43 85	1.74 590	0.21 55	0.27 150	0.17 56	1.56 434	0.30 125	0.10 131	2.60 607	0.10 176	0.09 98	0.10 85	3.10 605

DDUNet	0.90 491	1.63 556	2.77 458	0.77 509	0.69 489	0.83 496	0.44 458	0.90 392	0.70 344	0.68 444	0.76 480	0.92 509	0.54 435	1.14 364	1.35 504	0.61 572	0.37 359	0.96 594	0.52 544	0.77 578	0.67 391

IGEV-FE	0.91 494	0.39 140	3.80 568	0.42 374	1.95 597	0.56 244	0.64 526	0.84 332	0.55 184	1.45 579	0.53 292	0.79 458	0.42 349	0.57 177	1.13 477	0.10 131	0.49 387	0.10 176	0.34 485	0.19 265	2.97 603

PAM	0.91 494	0.43 170	2.67 419	0.77 509	0.89 518	1.81 585	1.22 592	1.13 545	0.78 425	1.16 549	0.91 520	1.39 574	0.68 492	0.76 269	1.06 465	0.10 131	0.98 472	0.10 176	0.50 537	0.14 153	0.66 386

IGEV_Zeroshot_test	0.91 494	0.39 140	3.80 568	0.42 374	1.95 597	0.56 244	0.64 526	0.84 332	0.55 184	1.45 579	0.53 292	0.79 458	0.42 349	0.57 177	1.13 477	0.10 131	0.49 387	0.10 176	0.34 485	0.19 265	2.97 603

zh-mn7	0.92 497	2.02 584	3.80 568	0.35 276	0.28 282	0.73 447	0.41 435	1.00 469	1.15 563	1.03 533	1.30 560	0.75 443	0.62 472	1.98 518	1.55 522	0.17 448	0.14 226	0.14 398	0.14 266	0.31 438	0.57 348

GREAT-IGEV	0.92 497	0.56 244	2.08 194	0.98 535	2.29 606	0.47 151	0.18 93	0.35 16	0.78 425	0.74 472	0.33 157	0.15 19	0.18 78	1.00 329	0.55 318	0.09 62	3.79 621	0.07 1	0.26 422	0.22 317	3.26 609

SQANet	0.92 497	1.96 576	3.23 519	0.77 509	0.83 511	0.76 462	0.38 422	0.87 366	0.68 320	0.64 413	0.69 432	0.73 436	0.52 430	1.35 401	1.36 506	0.80 584	0.30 347	0.60 578	0.29 437	0.93 583	0.70 407

AAGNet	0.92 497	0.40 148	2.53 354	0.60 467	1.01 536	0.62 355	0.45 462	0.52 131	0.68 320	0.58 338	0.53 292	0.50 301	0.72 501	1.22 377	7.32 623	0.12 283	0.07 13	0.12 301	0.10 135	0.16 186	0.10 8

Consistency-Raft	0.92 497	1.21 464	3.50 550	0.98 535	0.63 475	0.77 472	0.54 494	1.02 487	1.01 542	0.62 391	1.03 540	0.65 382	1.04 551	0.81 292	1.36 506	0.45 564	0.47 383	0.51 574	0.59 569	0.65 567	0.47 280

DeepPrunerF	0.92 497	1.33 495	3.41 543	0.46 404	0.51 432	0.64 382	0.49 481	1.16 552	2.62 608	0.65 429	0.61 377	0.65 382	0.62 472	2.23 542	1.31 500	0.23 516	0.19 287	0.30 545	0.28 433	0.39 508	0.34 189

GANet	0.92 497	1.20 462	2.68 426	0.45 399	0.27 267	0.76 462	0.66 532	0.94 417	0.77 420	0.79 490	1.17 550	0.84 483	0.91 537	2.72 581	1.76 534	0.18 462	0.42 373	0.44 570	0.20 372	0.33 453	0.94 481

gasm-f	0.93 504	0.71 306	2.09 198	2.15 601	2.42 608	0.54 221	0.26 270	0.66 221	0.45 103	0.43 183	0.33 157	0.16 35	0.22 134	0.70 241	0.93 436	0.13 332	2.28 598	0.09 114	0.06 8	0.39 508	3.58 612

PA-Net	0.93 504	1.36 507	4.14 583	0.64 482	0.41 396	0.70 431	0.53 491	0.91 399	0.88 499	0.53 282	0.60 369	0.70 425	0.54 435	2.40 557	2.57 575	0.17 448	0.28 345	0.19 491	0.28 433	0.25 362	0.48 288
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
dual_stereo	0.94 506	0.31 54	1.80 130	0.90 523	2.52 609	0.54 221	0.15 47	0.69 234	1.02 543	0.25 70	0.18 32	0.18 69	0.14 20	0.63 207	0.35 188	0.09 62	3.76 620	0.07 1	0.47 529	0.07 2	4.59 625

AIO-Stereo-zeroshot1	0.94 506	0.84 359	3.40 541	1.46 571	0.78 505	1.37 563	0.70 543	1.11 538	0.68 320	0.80 492	1.29 558	1.09 551	0.59 459	1.16 367	1.01 458	0.14 376	0.53 397	0.11 244	0.46 527	0.31 438	0.86 464

FBW_ROB	0.94 506	1.23 474	2.35 260	0.46 404	0.32 327	0.87 510	0.46 468	1.15 549	0.97 536	0.83 505	0.78 490	1.01 533	0.64 478	3.65 609	1.65 525	0.27 537	0.24 324	0.40 562	0.26 422	0.32 448	0.88 468

GEAStereo	0.95 509	0.48 200	1.85 143	2.15 601	3.19 613	0.55 235	0.21 141	0.66 221	0.45 103	0.43 183	0.22 67	0.16 35	0.18 78	1.06 341	0.97 442	0.13 332	2.28 598	0.09 114	0.06 8	0.33 453	3.58 612

AIO_rvc	0.95 509	1.02 414	2.57 375	2.80 616	1.91 595	0.37 62	0.24 227	0.52 131	0.60 226	0.98 524	0.29 121	0.25 127	0.18 78	2.16 538	0.29 118	0.11 229	1.39 533	0.08 65	0.11 183	0.26 382	2.87 600

PAM_32	0.95 509	0.43 170	2.68 426	0.64 482	1.10 554	1.78 584	1.16 587	1.12 541	0.96 530	1.07 538	0.90 518	1.38 573	0.76 516	0.78 278	1.11 474	0.10 131	1.29 517	0.10 176	0.50 537	0.16 186	0.98 492

CC-Net-ROB	0.95 509	1.57 544	2.93 486	0.90 523	0.39 384	0.87 510	0.44 458	1.12 541	0.83 467	0.59 357	0.69 432	0.64 377	0.50 419	2.73 583	0.93 436	0.97 592	0.40 370	0.87 591	0.29 437	0.61 564	0.66 386

riskmin	0.96 513	0.32 72	2.07 192	1.72 587	1.61 584	1.62 576	0.57 506	1.45 578	0.55 184	0.73 465	0.89 515	0.92 509	0.45 379	1.16 367	0.60 340	0.11 229	1.30 520	0.12 301	1.38 614	0.14 153	1.51 547

CrosDoStereo	0.96 513	0.49 206	2.66 411	0.27 110	0.33 334	0.54 221	3.69 617	0.77 272	0.66 280	0.70 452	1.39 567	0.53 316	1.47 575	1.77 475	3.02 589	0.10 131	0.08 52	0.11 244	0.11 183	0.22 317	0.30 161

DeepStereo_LL	0.96 513	0.49 206	2.66 411	0.27 110	0.33 334	0.54 221	3.69 617	0.77 272	0.66 280	0.70 452	1.39 567	0.53 316	1.47 575	1.77 475	3.02 589	0.10 131	0.08 52	0.11 244	0.11 183	0.22 317	0.30 161

UGAM-zero	0.97 516	0.44 183	2.48 336	0.33 228	0.86 514	1.26 559	0.76 549	1.05 509	0.52 153	0.93 521	0.45 227	1.32 570	0.81 520	2.08 529	0.49 291	0.10 131	0.52 395	0.09 114	0.47 529	0.11 99	4.43 623

xxxx	0.97 516	0.64 275	2.14 216	0.30 167	0.67 484	0.64 382	0.24 227	1.09 531	0.91 510	0.57 332	0.65 412	0.58 347	0.39 317	1.57 439	5.49 617	0.13 332	1.38 529	0.11 244	0.32 464	0.17 209	1.41 542

XX-Stereo	0.98 518	0.57 246	4.45 596	1.64 582	5.33 620	0.55 235	0.16 65	0.96 434	0.43 85	0.45 196	0.65 412	0.85 489	0.19 98	0.79 282	0.26 84	0.11 229	0.80 450	0.10 176	0.32 464	0.17 209	0.78 435

test_xeample	0.98 518	0.65 279	2.12 209	0.29 147	0.67 484	0.60 313	0.28 302	1.08 529	0.85 482	0.62 391	0.70 445	0.44 257	0.41 336	1.95 514	5.45 616	0.12 283	1.33 524	0.11 244	0.31 455	0.18 234	1.42 543

zh-sn7	0.99 520	2.20 596	3.83 572	0.40 359	0.31 314	0.82 494	0.63 524	1.02 487	0.94 522	0.81 496	1.13 549	0.84 483	0.93 542	2.49 564	1.87 541	0.17 448	0.17 272	0.16 447	0.16 312	0.37 491	0.64 380

mmx	0.99 520	0.67 281	3.39 536	0.32 206	0.22 186	0.58 278	0.28 302	1.05 509	0.92 512	0.54 288	0.74 470	0.67 394	0.40 324	2.75 585	3.86 603	0.13 332	1.25 508	0.15 427	0.33 478	0.19 265	1.28 529

xxx	0.99 520	0.67 281	3.39 536	0.32 206	0.22 186	0.58 278	0.28 302	1.05 509	0.92 512	0.54 288	0.74 470	0.67 394	0.40 324	2.75 585	3.86 603	0.13 332	1.25 508	0.15 427	0.33 478	0.19 265	1.28 529

MFMNet_re	1.01 523	1.73 564	3.04 505	0.85 519	0.76 500	0.93 524	0.81 555	1.02 487	1.10 555	1.05 535	1.06 545	0.84 483	0.96 545	0.93 319	0.97 442	0.68 579	0.61 412	0.63 580	0.60 571	0.77 578	0.80 442

252Zero-FE	1.02 524	0.31 54	1.72 122	0.26 94	0.27 267	0.31 26	0.12 4	0.42 51	0.57 199	7.97 625	0.25 95	0.13 1	0.12 6	0.75 266	0.51 299	0.09 62	5.04 628	0.07 1	0.83 596	0.09 62	0.66 386

Wz-Net-TNSev	1.02 524	2.26 602	3.69 563	0.38 328	0.31 314	1.00 533	0.71 544	1.12 541	1.02 543	0.74 472	0.73 467	1.09 551	0.91 537	2.46 561	2.15 557	0.21 501	0.20 302	0.16 447	0.20 372	0.48 546	0.62 369

222	1.02 524	0.60 256	1.95 165	0.29 147	0.51 432	0.62 355	0.24 227	1.09 531	0.86 489	0.64 413	0.67 424	0.47 287	0.42 349	1.86 499	6.73 621	0.13 332	1.21 502	0.11 244	0.32 464	0.17 209	1.44 544

G-Net	1.02 524	0.70 302	3.23 519	0.60 467	0.66 483	2.00 594	0.71 544	0.78 279	0.70 344	1.14 546	2.53 596	1.29 568	1.01 549	1.47 421	1.74 530	0.25 529	0.24 324	0.24 526	0.26 422	0.37 491	0.40 230

DPSNet	1.02 524	0.72 312	2.84 473	0.60 467	0.39 384	1.08 546	0.75 548	1.41 576	1.14 561	0.74 472	0.69 432	1.05 544	1.67 583	2.09 532	2.22 562	0.27 537	0.61 412	0.20 501	0.50 537	0.48 546	1.03 500

ADCP+	1.03 529	1.68 561	3.83 572	0.35 276	0.39 384	1.05 541	0.79 554	0.94 417	0.86 489	0.69 448	0.68 427	0.85 489	1.53 581	1.02 332	4.56 611	0.13 332	0.12 191	0.16 447	0.15 290	0.28 409	0.44 268

WZ-Net	1.04 530	1.83 571	4.20 586	0.42 374	0.36 367	0.88 512	0.71 544	1.05 509	1.11 557	0.84 506	0.94 523	1.06 545	1.17 560	2.37 552	2.24 563	0.20 490	0.14 226	0.15 427	0.16 312	0.36 483	0.53 324

PVD	1.05 531	1.21 464	2.36 261	0.84 518	0.91 521	1.04 539	0.64 526	1.32 569	1.68 591	1.43 578	1.41 569	1.14 558	1.15 558	1.49 424	1.77 535	0.27 537	0.65 422	0.28 536	0.35 489	0.40 515	0.73 417

GSStereo	1.06 532	0.48 200	1.85 143	2.42 608	3.19 613	0.55 235	0.21 141	1.59 586	0.54 172	0.29 115	0.22 67	0.17 57	0.18 78	1.06 341	0.97 442	0.13 332	2.82 612	0.08 65	0.17 330	0.33 453	3.99 619

1111x	1.06 532	0.79 344	3.29 527	0.33 228	0.60 463	0.64 382	0.33 382	1.10 534	0.92 512	0.59 357	0.69 432	0.59 351	0.47 401	2.64 575	4.61 612	0.12 283	1.38 529	0.11 244	0.49 534	0.18 234	1.30 531

ADCMid	1.06 532	1.82 570	3.53 554	0.39 346	0.36 367	0.99 531	0.58 508	1.01 479	0.94 522	1.23 563	1.02 538	1.01 533	1.01 549	1.11 358	4.04 606	0.22 508	0.19 287	0.42 566	0.32 464	0.42 525	0.53 324

test_sample9	1.07 535	0.69 299	2.69 433	0.28 127	0.23 216	0.81 489	0.33 382	0.99 459	0.86 489	0.64 413	0.63 392	0.67 394	0.49 414	2.02 521	2.70 579	0.65 574	4.33 625	0.86 588	0.56 560	0.25 362	0.72 413

ff1	1.07 535	0.67 281	3.39 536	0.32 206	0.22 186	0.58 278	0.28 302	0.85 346	0.96 530	0.54 288	0.74 470	0.67 394	0.40 324	2.75 585	3.86 603	0.10 131	2.16 593	0.15 427	0.33 478	0.25 362	2.19 582

ADCL	1.07 535	1.22 469	2.80 463	0.40 359	0.33 334	1.50 569	1.87 609	0.97 442	1.04 548	1.26 566	1.28 557	0.99 529	1.41 571	1.36 402	3.51 597	0.17 448	0.14 226	0.22 512	0.21 384	0.32 448	0.43 252

ADCPNet	1.07 535	1.37 512	4.54 598	0.38 328	0.68 487	1.36 561	0.64 526	0.93 411	0.83 467	0.79 490	0.82 496	1.08 548	1.18 561	1.30 396	2.68 578	0.21 501	0.69 430	0.21 507	0.95 604	0.30 428	0.54 329

MFN_U_SF_DS_RVC	1.08 539	2.01 582	2.56 371	0.49 424	0.40 390	1.49 568	0.96 568	1.02 487	0.95 528	0.85 508	0.94 523	1.06 545	0.59 459	2.92 594	1.15 481	0.43 562	0.74 441	0.32 550	0.55 557	0.74 573	1.35 535

AnyNet_C32	1.08 539	1.76 568	3.01 499	0.50 430	0.54 444	1.17 554	1.16 587	0.97 442	0.95 528	1.11 542	0.98 531	0.87 498	0.93 542	1.57 439	4.11 608	0.22 508	0.20 302	0.25 531	0.25 414	0.40 515	0.68 396

AIO_test	1.11 541	0.77 334	2.51 348	3.32 618	2.81 612	0.35 53	0.25 253	1.29 565	0.68 320	1.28 568	0.27 110	0.32 186	0.17 56	2.86 592	0.27 94	0.12 283	1.72 563	0.08 65	0.21 384	0.15 165	2.81 599

Ntro	1.11 541	2.10 590	3.52 553	0.97 534	0.87 517	1.06 544	0.54 494	1.02 487	0.93 520	0.63 402	0.76 480	0.93 514	0.67 490	1.76 472	1.71 526	1.03 595	0.46 379	0.76 586	0.41 515	1.29 597	0.86 464

SAMSARA	1.11 541	1.35 502	2.60 386	1.34 562	0.77 502	1.67 579	1.41 603	1.47 579	0.99 540	1.54 586	0.89 515	1.44 577	0.90 536	1.88 505	1.71 526	0.25 529	0.55 403	0.22 512	0.34 485	0.39 508	0.50 297

ADCS	1.14 544	2.02 584	3.36 531	0.43 387	0.37 373	0.96 530	0.81 555	1.12 541	1.17 566	1.25 565	0.98 531	1.08 548	0.92 540	1.41 410	4.97 614	0.23 516	0.21 311	0.22 512	0.23 401	0.40 515	0.67 391

otaku	1.15 545	2.10 590	3.51 551	0.98 535	0.74 495	1.02 536	0.59 511	1.03 495	0.89 504	0.70 452	1.60 573	0.98 526	0.65 481	1.63 451	1.80 538	0.99 594	0.46 379	0.73 585	0.40 510	1.30 599	0.88 468

EAI-Stereo	1.16 546	0.29 29	1.94 164	0.55 451	0.97 530	1.96 590	7.94 627	1.34 570	1.03 545	1.01 531	1.48 570	0.51 306	0.66 488	0.65 222	1.42 511	0.09 62	0.23 322	0.09 114	0.53 548	0.13 129	0.49 295

SuperB	1.19 547	1.62 553	5.29 605	0.37 308	0.26 254	0.81 489	0.87 559	0.94 417	1.19 567	0.68 444	0.68 427	0.63 369	1.37 568	1.73 466	3.30 591	0.16 427	0.12 191	0.17 464	0.16 312	2.74 619	0.63 375

AnyNet_C01	1.20 548	1.89 574	4.25 588	0.55 451	0.54 444	1.57 572	1.39 600	1.10 534	1.13 559	1.19 552	1.34 565	1.15 560	1.11 556	1.73 466	2.89 586	0.26 533	0.24 324	0.28 536	0.24 405	0.50 549	0.68 396

StereoAnything_RVC	1.22 549	1.71 563	3.17 517	2.52 610	2.63 611	0.26 10	0.15 47	0.47 91	0.54 172	0.49 231	0.71 460	0.52 313	0.19 98	1.60 450	0.57 325	0.11 229	4.13 624	0.08 65	0.05 1	0.76 576	3.79 617

SPS-STEREO	1.22 549	1.65 558	3.41 543	0.66 490	0.69 489	1.01 534	0.68 539	1.10 534	0.96 530	1.40 576	1.25 556	1.46 578	1.08 554	2.05 524	2.24 563	0.66 577	0.61 412	0.58 576	0.57 565	0.66 568	1.65 557
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
test_sample8	1.23 551	0.69 299	2.69 433	0.28 127	0.23 216	0.81 489	0.33 382	1.01 479	0.75 398	1.23 563	0.63 392	2.53 597	1.31 563	2.02 521	2.70 579	0.65 574	4.33 625	0.86 588	0.56 560	0.25 362	0.72 413

NaN_ROB	1.25 552	1.46 530	3.84 574	0.54 449	0.56 448	1.12 549	0.99 571	1.05 509	1.03 545	1.10 540	0.87 510	0.77 450	1.07 553	5.85 619	2.98 587	0.16 427	0.23 322	0.16 447	0.24 405	0.28 409	0.66 386

zero-FE	1.27 553	0.33 84	9.38 642	1.30 558	2.25 604	0.33 40	0.20 115	0.51 129	1.26 569	0.32 126	0.22 67	0.77 450	0.22 134	0.69 238	0.96 440	0.21 501	2.25 596	0.09 114	0.61 572	0.32 448	3.25 608

RainbowNet	1.27 553	2.22 598	3.58 557	1.14 554	0.92 522	1.08 546	0.76 549	1.19 557	1.15 563	0.77 481	0.97 528	1.08 548	0.83 524	1.64 454	1.72 528	1.20 603	1.30 520	1.01 598	0.58 567	1.23 594	0.97 490

MDST_ROB	1.28 555	0.53 229	3.84 574	0.55 451	0.45 417	4.06 614	0.60 515	1.36 571	0.89 504	2.18 598	1.17 550	0.98 526	0.72 501	4.28 613	2.12 554	0.20 490	0.16 259	0.19 491	0.17 330	0.20 288	0.84 456

EDNetEfficient	1.29 556	0.78 340	4.27 589	0.65 485	1.03 539	0.94 526	1.38 599	0.87 366	1.75 594	2.33 604	1.32 563	1.04 541	2.21 599	1.59 447	4.07 607	0.16 427	0.19 287	0.15 427	0.27 431	0.38 499	0.40 230

RTS	1.29 556	1.59 548	6.48 638	0.63 478	0.57 453	1.59 574	0.90 564	1.15 549	1.44 581	1.20 557	1.31 561	1.10 553	0.87 533	2.67 577	2.27 565	0.21 501	0.38 363	0.19 491	0.20 372	0.46 541	0.68 396

RTSA	1.29 556	1.59 548	6.48 638	0.63 478	0.57 453	1.59 574	0.90 564	1.15 549	1.44 581	1.20 557	1.31 561	1.10 553	0.87 533	2.67 577	2.27 565	0.21 501	0.38 363	0.19 491	0.20 372	0.46 541	0.68 396

WCMA_ROB	1.29 556	1.21 464	3.13 513	0.65 485	0.36 367	1.20 557	0.78 552	1.00 469	0.98 537	1.78 591	2.62 599	3.08 603	2.01 595	1.86 499	2.35 567	0.38 556	0.38 363	0.32 550	0.32 464	0.31 438	1.06 503

MeshStereo	1.29 556	1.34 498	3.04 505	0.35 276	0.28 282	1.10 548	0.69 541	1.42 577	1.07 552	2.71 611	2.43 594	2.95 599	1.50 578	2.92 594	2.03 547	0.23 516	0.22 314	0.22 512	0.19 361	0.50 549	0.69 404
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
HUF	1.33 561	0.96 403	4.06 580	2.73 614	2.17 603	0.35 53	0.24 227	1.87 596	0.75 398	1.28 568	0.29 121	1.35 571	0.19 98	1.97 517	0.43 247	0.15 408	3.91 622	0.08 65	0.06 8	0.31 438	3.41 610

SANet	1.35 562	1.80 569	4.39 594	0.41 370	0.29 290	1.72 581	0.89 563	1.17 555	2.47 606	1.22 561	1.82 578	1.72 585	1.70 585	2.57 568	3.30 591	0.18 462	0.16 259	0.16 447	0.15 290	0.34 463	0.62 369

Anonymous_2	1.36 563	0.49 206	2.03 183	1.71 586	1.58 581	2.49 604	0.58 508	1.59 586	2.31 604	0.77 481	0.88 513	1.03 537	0.58 456	1.20 376	0.66 368	0.32 549	1.38 529	1.42 611	3.87 627	0.78 580	1.56 549

CSAN	1.38 564	1.74 567	4.12 582	0.53 442	0.38 382	1.06 544	1.15 585	1.29 565	1.12 558	1.19 552	1.90 581	1.04 541	1.44 572	5.92 620	2.82 585	0.26 533	0.22 314	0.24 526	0.25 414	0.35 477	0.54 329

MSC_U_SF_DS_RVC	1.40 565	2.04 587	3.02 501	0.58 465	0.41 396	2.15 599	1.00 575	1.31 568	1.29 573	1.05 535	1.10 547	1.29 568	0.91 537	3.07 597	1.34 502	1.65 613	0.84 462	0.68 583	0.88 601	1.55 606	1.91 564

psmorigin	1.41 566	0.91 390	13.83 652	0.37 308	0.30 304	0.63 369	0.37 412	0.80 294	0.64 265	0.98 524	0.87 510	1.16 562	0.78 517	3.95 611	1.09 471	0.19 479	0.22 314	0.17 464	0.19 361	0.25 362	0.47 280

MSMD_ROB	1.41 566	1.03 418	2.75 453	0.41 370	0.32 327	2.00 594	0.61 520	0.96 434	1.43 580	2.97 614	2.63 600	4.76 615	2.04 596	2.44 560	1.78 536	0.30 546	0.26 336	0.32 550	0.32 464	0.32 448	0.63 375

MADNet+	1.44 568	2.19 594	6.00 630	0.89 521	0.70 491	1.58 573	1.11 580	1.56 585	1.30 575	0.89 512	1.03 540	1.25 565	1.12 557	3.29 601	2.80 583	0.48 567	0.57 407	0.39 561	0.36 499	0.63 565	0.69 404

pmcnn	1.44 568	1.25 478	3.57 556	0.74 504	1.42 571	0.72 443	0.56 503	1.04 501	1.06 551	1.03 533	2.89 606	6.01 620	0.75 512	2.54 566	3.60 599	0.14 376	0.11 173	0.08 65	0.06 8	0.34 463	0.81 451

FCDSN-DC	1.45 570	1.12 438	3.30 528	0.48 411	0.41 396	1.13 550	0.60 515	1.17 555	1.28 572	2.25 601	2.85 604	3.65 606	3.34 611	2.58 570	2.44 569	0.31 548	0.26 336	0.31 546	0.30 447	0.37 491	0.78 435
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
NVStereoNet_ROB	1.45 570	1.62 553	3.59 558	1.09 545	0.70 491	0.86 503	0.67 537	1.19 557	1.51 585	1.20 557	4.05 616	1.61 583	1.94 593	2.97 596	2.07 551	0.67 578	0.69 430	0.55 575	0.70 580	0.57 558	0.67 391
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
ACVNet_1	1.47 572	2.27 603	4.92 601	1.11 550	0.89 518	1.19 556	0.66 532	1.28 563	1.19 567	0.98 524	0.97 528	3.06 602	1.48 577	2.37 552	1.82 539	1.08 597	0.49 387	1.03 599	0.48 532	1.20 593	0.95 484

IMH-64-1	1.50 573	1.98 578	2.69 433	1.39 567	1.12 555	1.39 565	1.19 590	1.80 593	1.47 583	1.19 552	2.20 589	1.53 579	1.51 579	2.12 534	1.98 544	1.34 606	0.68 427	1.28 605	0.70 580	1.37 601	1.12 507

IMH-64	1.50 573	1.98 578	2.69 433	1.39 567	1.12 555	1.39 565	1.19 590	1.80 593	1.47 583	1.19 552	2.20 589	1.53 579	1.51 579	2.12 534	1.98 544	1.34 606	0.68 427	1.28 605	0.70 580	1.37 601	1.12 507

iRaft-Stereo_20w	1.50 573	0.42 158	4.81 599	2.24 605	2.09 601	1.36 561	1.27 594	1.38 573	0.94 522	2.07 593	0.42 209	0.85 489	0.69 497	0.87 300	1.37 508	0.10 131	4.04 623	0.09 114	0.40 510	0.17 209	4.53 624

ELAS_RVC	1.51 576	0.88 375	3.36 531	0.63 478	0.56 448	1.53 570	2.73 614	1.53 581	1.76 595	2.26 602	2.21 591	2.10 590	3.07 607	2.08 529	2.52 571	0.42 559	0.42 373	0.42 566	0.37 501	0.51 551	0.84 456
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.52 577	0.92 395	2.91 484	0.62 475	0.57 453	3.13 607	2.21 611	1.67 590	1.58 589	2.42 605	2.43 594	1.87 587	2.49 602	1.85 497	2.70 579	0.42 559	0.43 376	0.41 564	0.40 510	0.51 551	0.85 461
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	1.54 578	2.20 596	4.42 595	1.10 547	0.93 525	1.37 563	0.87 559	1.53 581	1.71 593	1.22 561	1.72 576	2.12 591	1.06 552	2.58 570	1.93 543	0.94 589	0.54 400	1.00 597	0.56 560	2.11 614	0.96 487

EKT-Stereo	1.56 579	0.55 240	2.60 386	2.54 611	19.66 657	0.55 235	0.22 162	0.76 265	0.51 141	0.40 165	0.36 176	0.43 242	0.27 207	0.74 264	0.42 238	0.13 332	0.17 272	0.11 244	0.16 312	0.20 288	0.50 297

MFN_U_SF_RVC	1.57 580	2.56 616	3.30 528	0.66 490	0.41 396	1.15 552	0.51 484	1.27 562	1.35 578	1.61 588	1.20 553	1.43 576	0.97 546	1.80 483	2.10 552	1.88 616	1.79 565	1.97 620	2.14 621	1.61 607	1.76 562

WAO-7	1.58 581	2.04 587	3.25 522	0.94 529	0.75 497	1.75 582	1.13 582	1.87 596	1.97 602	1.46 582	2.53 596	1.98 589	1.75 586	3.13 598	2.48 570	0.69 580	0.67 425	0.94 593	0.74 589	0.80 581	0.77 428

FC-DCNN	1.60 582	0.85 364	3.44 547	0.46 404	0.39 384	1.96 590	0.66 532	1.72 592	1.70 592	2.75 612	2.91 607	4.20 609	3.15 608	2.72 581	2.66 577	0.30 546	0.26 336	0.31 546	0.30 447	0.33 453	0.91 472

PWCK	1.62 583	2.32 607	4.27 589	1.11 550	0.56 448	1.81 585	1.84 607	1.55 583	1.54 587	1.45 579	1.81 577	1.82 586	1.38 569	3.34 602	2.14 556	1.09 599	0.57 407	0.98 596	0.59 569	1.50 605	0.79 438

FC-DCNN v2	1.65 584	0.85 364	3.39 536	0.46 404	0.39 384	2.02 596	0.66 532	1.94 601	1.84 599	2.81 613	2.99 608	4.39 613	3.25 609	2.81 589	2.75 582	0.29 545	0.26 336	0.31 546	0.30 447	0.33 453	0.91 472

WAO-6	1.69 585	1.87 573	3.21 518	1.15 555	1.01 536	2.29 600	1.06 579	1.85 595	2.84 612	1.30 571	2.59 598	2.19 592	1.67 583	2.62 573	2.52 571	0.96 591	0.68 427	1.19 602	0.84 597	1.13 589	0.95 484

DispFullNet	1.69 585	2.25 600	5.23 603	1.53 577	8.78 646	0.89 516	0.37 412	1.03 495	0.98 537	1.37 572	1.00 535	1.13 556	1.97 594	1.51 426	0.98 451	0.55 570	0.32 350	1.19 602	0.64 574	1.16 591	0.88 468

SGM-Forest	1.84 587	7.91 626	10.36 645	0.42 374	0.33 334	1.04 539	1.29 595	1.01 479	0.88 499	1.19 552	2.30 592	1.03 537	1.79 589	2.60 572	2.81 584	0.22 508	0.21 311	0.21 507	0.19 361	0.25 362	0.79 438
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
JetBlue	1.89 588	2.09 589	4.16 584	0.74 504	1.23 562	4.52 618	3.86 619	1.68 591	1.26 569	1.28 568	1.54 572	2.36 595	1.86 591	3.35 603	3.37 593	0.54 568	0.49 387	0.48 572	0.49 534	1.39 603	1.21 518

Dean	1.92 589	2.31 606	5.03 602	1.31 559	1.08 548	1.55 571	0.99 571	1.98 603	2.33 605	1.51 585	4.15 617	4.23 612	1.39 570	2.31 547	2.10 552	1.18 602	0.69 430	1.18 601	0.75 590	1.30 599	1.07 504

FINET	1.92 589	1.96 576	4.49 597	1.62 580	1.39 570	3.51 611	4.39 620	2.89 612	2.58 607	1.39 574	1.98 582	1.35 571	2.12 598	1.64 454	2.12 554	0.84 587	1.03 482	0.18 484	0.29 437	0.54 556	2.12 577

ACVNet-4b	2.00 591	2.19 594	4.85 600	1.09 545	0.86 514	1.15 552	0.53 491	1.11 538	1.15 563	0.65 429	1.09 546	1.97 588	0.69 497	2.31 547	9.78 627	5.73 626	0.42 373	1.03 599	0.55 557	1.89 610	0.92 476

MonStereo1	2.06 592	1.22 469	2.39 273	1.22 557	1.04 541	3.53 612	0.62 522	1.55 583	1.93 600	1.50 584	3.36 613	2.24 594	10.67 652	2.85 591	1.50 515	1.08 597	0.39 369	0.96 594	0.58 567	1.16 591	1.39 539

SDNR	2.06 592	2.93 619	2.94 488	1.55 578	5.13 619	1.98 593	0.24 227	1.95 602	2.62 608	0.92 517	2.71 602	5.76 619	0.68 492	3.61 608	3.84 602	0.33 551	0.38 363	0.22 512	0.17 330	1.13 589	2.04 573

LVE	2.10 594	2.61 617	4.30 593	1.79 590	1.81 591	1.68 580	1.04 578	2.35 606	2.78 611	1.27 567	2.87 605	4.21 611	1.46 574	2.83 590	2.02 546	2.87 621	0.92 467	1.19 602	1.47 616	1.29 597	1.18 511

SGM_RVC	2.11 595	1.07 425	2.87 479	0.98 535	0.92 522	2.72 606	1.88 610	1.91 599	12.27 651	2.09 594	1.99 583	2.47 596	2.24 600	2.87 593	2.03 547	0.54 568	0.47 383	0.42 566	0.47 529	0.74 573	1.22 520
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
IMH	2.14 596	2.46 611	3.60 560	1.70 585	1.13 557	1.65 578	0.93 567	2.13 604	1.93 600	1.37 572	2.64 601	2.19 592	1.82 590	5.77 618	2.18 559	5.70 625	1.05 484	1.31 607	0.72 586	1.39 603	1.13 509

IGEV-RUCA	2.30 597	0.38 133	1.36 75	0.41 370	1.90 594	2.03 597	1.86 608	1.37 572	1.78 596	3.73 618	3.72 614	5.06 616	8.09 624	2.15 536	1.63 524	0.26 533	0.77 444	2.71 623	1.91 619	2.43 617	2.42 594

MultiAttention	2.45 598	0.55 240	2.24 238	1.79 590	2.54 610	11.19 626	2.28 612	1.28 563	0.84 479	0.63 402	1.17 550	1.13 556	0.57 448	15.98 640	1.78 536	0.20 490	0.09 108	0.43 569	1.60 617	0.95 585	1.69 559

UNDER WATER-64	2.59 599	2.28 604	5.63 615	1.85 594	1.45 573	3.28 608	1.60 605	2.62 607	5.57 638	2.09 594	2.12 585	4.10 608	4.21 615	2.74 584	3.64 600	1.49 610	0.86 463	1.58 615	1.09 610	1.91 611	1.62 555

SGM+DAISY	2.67 600	2.14 592	4.28 591	1.92 597	2.11 602	4.36 617	5.22 623	3.17 613	3.00 613	3.24 617	3.81 615	3.03 601	3.61 612	2.53 565	3.79 601	1.15 600	1.29 517	0.66 581	0.71 584	0.95 585	2.44 595

TorneroNet-64	2.74 601	2.23 599	4.18 585	1.48 573	1.20 560	3.88 613	1.01 577	3.48 620	6.61 647	2.62 609	4.55 619	4.20 609	3.84 614	3.39 605	3.40 595	1.23 604	0.66 424	1.39 610	0.80 591	3.42 621	1.27 527

notaker	2.77 602	2.35 608	4.02 579	2.61 613	1.44 572	1.77 583	1.14 583	2.77 610	1.81 598	2.30 603	11.41 628	3.95 607	4.70 616	3.24 600	3.01 588	1.58 612	0.88 464	1.71 618	1.08 609	2.10 613	1.44 544

UNDER WATER	2.84 603	2.25 600	5.25 604	1.84 593	1.45 573	2.36 602	1.44 604	3.23 615	6.51 646	2.61 608	2.73 603	5.69 618	5.64 619	3.14 599	4.18 609	1.48 609	0.81 454	1.60 616	1.07 608	1.91 611	1.67 558

WAO-8	2.91 604	2.55 614	3.77 565	1.93 598	1.04 541	4.08 615	0.99 571	3.25 616	6.09 644	2.20 599	3.34 611	3.33 604	2.64 603	11.73 627	2.52 571	2.12 617	1.92 570	1.55 613	0.93 602	1.27 595	0.96 487

Venus	2.91 604	2.55 614	3.77 565	1.93 598	1.04 541	4.08 615	0.99 571	3.25 616	6.09 644	2.20 599	3.34 611	3.33 604	2.64 603	11.73 627	2.52 571	2.12 617	1.92 570	1.55 613	0.93 602	1.27 595	0.96 487

DGSMNet	2.93 606	0.77 334	3.44 547	3.58 620	4.25 618	2.53 605	6.86 626	1.03 495	0.88 499	0.58 338	1.85 579	0.79 458	0.62 472	1.63 451	1.46 513	4.62 624	4.98 627	5.15 629	4.71 628	4.52 625	4.37 622

MADNet++	2.94 607	2.17 593	3.27 524	2.55 612	2.28 605	3.29 610	3.37 615	2.76 609	2.67 610	3.10 615	3.20 610	2.78 598	3.25 609	4.11 612	4.68 613	2.72 620	2.27 597	3.03 626	2.43 623	2.34 616	2.59 596

xyz-stereo	3.06 608	0.44 183	30.74 669	0.24 61	0.12 6	15.34 630	0.24 227	0.56 164	0.49 123	0.62 391	7.90 623	0.64 377	0.49 414	1.44 416	1.05 462	0.09 62	0.07 13	0.34 555	0.08 67	0.13 129	0.19 80

MSAF-DinoV2	3.17 609	2.52 613	10.79 646	3.57 619	0.30 304	3.28 608	0.81 555	2.81 611	1.80 597	0.81 496	0.87 510	1.59 582	1.15 558	26.18 667	2.61 576	0.18 462	0.13 208	0.19 491	1.61 618	0.94 584	1.22 520

JetRed	3.37 610	4.96 621	10.08 644	1.48 573	1.73 589	7.63 622	5.47 624	3.47 618	2.20 603	2.42 605	2.40 593	2.98 600	2.35 601	3.52 607	6.60 620	1.33 605	1.90 569	1.38 609	1.23 612	2.30 615	2.02 570

LSM	3.40 611	1.42 523	5.81 617	9.98 652	30.74 667	0.86 503	1.14 583	0.99 459	1.26 569	1.40 576	2.18 588	0.93 514	0.85 528	1.76 472	1.03 459	0.22 508	0.35 356	0.24 526	0.29 437	0.40 515	6.21 628

U	3.41 612	0.37 123	1.27 64	0.27 110	13.75 655	19.65 642	0.15 47	0.43 58	0.33 24	0.18 15	0.19 40	0.27 150	0.15 33	0.23 2	0.19 5	0.10 131	0.06 2	17.75 665	12.73 658	0.11 99	0.10 8

MANE	3.51 613	2.03 586	3.88 576	1.89 596	2.01 599	5.98 619	4.72 621	5.87 624	7.13 648	3.80 619	5.10 621	6.11 621	5.34 618	4.39 614	5.05 615	1.07 596	1.28 515	0.50 573	0.85 599	0.76 576	2.36 593

SGM-ForestM	3.67 614	2.70 618	5.34 606	1.65 583	1.72 588	6.02 620	5.08 622	4.10 621	3.47 614	4.59 620	4.21 618	9.81 627	5.79 620	6.44 621	6.97 622	0.88 588	1.09 489	0.33 554	0.45 522	0.68 569	2.10 576

KSHMR	4.19 615	2.37 609	6.24 631	1.73 588	1.48 577	1.97 592	1.29 595	3.18 614	17.06 661	2.15 597	15.74 656	9.09 626	1.75 586	8.33 624	2.37 568	1.55 611	1.29 517	1.70 617	1.23 612	1.75 608	1.60 553

ktn	4.44 616	2.47 612	3.70 564	1.82 592	1.49 578	2.11 598	1.40 601	2.30 605	12.56 652	11.36 629	16.25 657	11.30 635	3.77 613	4.41 615	3.47 596	1.86 615	0.99 474	1.74 619	1.21 611	3.28 620	1.39 539

LE_ROB	4.55 617	2.43 610	9.94 643	2.79 615	4.03 617	2.40 603	3.54 616	2.72 608	11.04 650	11.64 630	4.69 620	5.25 617	10.74 653	4.52 616	9.73 626	0.82 586	0.70 433	1.34 608	0.97 605	0.74 573	0.94 481

tt	4.94 618	0.32 72	4.22 587	2.29 606	1.58 581	10.19 625	16.94 632	9.44 655	5.03 625	1.69 589	1.33 564	4.68 614	5.02 617	3.38 604	5.91 618	6.15 627	9.47 635	2.80 624	3.16 625	3.54 622	1.58 551

TCMNet-wrong-test	5.56 619	6.73 624	6.40 637	13.05 656	11.91 651	7.29 621	5.47 624	7.17 627	1.58 589	2.68 610	3.15 609	8.30 625	5.87 621	4.80 617	6.10 619	3.08 622	0.98 472	2.37 622	1.99 620	6.69 628	5.63 627

TorneroNet	5.60 620	2.30 605	3.98 577	1.49 575	1.26 565	14.47 628	1.11 580	4.85 622	20.66 666	10.12 626	16.30 658	11.78 643	7.35 622	3.41 606	4.38 610	1.36 608	0.70 433	1.46 612	0.87 600	2.73 618	1.33 532

coex-ft	6.14 621	1.98 578	60.80 671	0.34 253	0.30 304	0.80 485	1.17 589	0.76 265	4.34 616	19.82 662	2.15 587	1.61 583	8.77 626	1.82 488	10.36 628	0.44 563	2.05 579	0.18 484	0.19 361	0.39 508	4.61 626

HanzoNet	7.85 622	3.30 620	5.75 616	7.47 624	3.97 616	2.34 601	1.37 597	3.47 618	4.02 615	13.30 631	10.49 624	10.86 633	16.67 659	8.50 625	10.51 629	10.80 634	9.84 636	5.83 630	13.69 659	7.24 629	7.51 629

USTest	8.06 623	7.11 625	8.76 641	9.20 651	9.03 647	15.20 629	23.57 646	10.01 656	9.45 649	5.97 624	6.79 622	7.77 624	7.51 623	8.75 626	11.06 630	2.24 619	3.58 619	2.87 625	3.21 626	4.93 626	4.21 621

EDNetEfficientorigin	8.19 624	1.27 481	145.54 673	0.51 436	0.96 527	0.75 457	0.49 481	0.86 357	1.57 588	2.12 596	1.49 571	1.28 566	1.35 565	1.84 493	2.15 557	0.14 376	0.13 208	0.17 464	0.18 343	0.39 508	0.64 380

DGTPSM_ROB	8.97 625	5.94 622	13.01 650	5.95 623	11.34 649	8.54 623	24.06 647	6.47 625	13.52 653	5.19 621	11.52 629	6.18 622	11.04 654	7.02 622	13.92 636	4.47 623	7.66 629	3.90 627	7.43 656	4.34 624	7.98 630

DPSMNet_ROB	9.58 626	5.96 623	13.98 653	8.88 643	11.87 650	8.54 623	24.08 648	6.48 626	13.67 656	5.35 622	11.53 630	6.31 623	11.04 654	7.69 623	14.09 637	7.61 633	8.23 631	5.03 628	7.75 657	5.24 627	8.36 631

oiu110	11.49 627	9.94 647	6.29 632	7.69 625	6.56 629	19.83 660	24.15 649	7.65 628	5.65 639	14.22 652	13.38 651	10.10 628	9.15 627	14.52 634	11.25 631	19.40 641	10.50 657	10.19 642	5.93 649	12.43 633	10.95 634

dddd17k	11.49 627	9.94 647	6.29 632	7.69 625	6.56 629	19.83 660	24.15 649	7.65 628	5.65 639	14.22 652	13.38 651	10.10 628	9.15 627	14.52 634	11.25 631	19.40 641	10.50 657	10.19 642	5.93 649	12.43 633	10.95 634

ITERv10	11.49 627	9.94 647	6.29 632	7.69 625	6.56 629	19.83 660	24.15 649	7.65 628	5.65 639	14.22 652	13.38 651	10.10 628	9.15 627	14.52 634	11.25 631	19.40 641	10.50 657	10.19 642	5.93 649	12.43 633	10.95 634

ITERv8	11.49 627	9.94 647	6.29 632	7.69 625	6.56 629	19.83 660	24.15 649	7.65 628	5.65 639	14.22 652	13.38 651	10.10 628	9.15 627	14.52 634	11.25 631	19.40 641	10.50 657	10.19 642	5.93 649	12.43 633	10.95 634

ITERv4	11.49 627	9.94 647	6.29 632	7.69 625	6.56 629	19.83 660	24.15 649	7.65 628	5.65 639	14.22 652	13.38 651	10.10 628	9.15 627	14.52 634	11.25 631	19.40 641	10.50 657	10.19 642	5.93 649	12.43 633	10.95 634

ITERv30	11.82 632	9.38 627	5.51 607	7.88 630	6.46 621	19.67 643	23.08 633	8.05 635	4.92 617	14.08 637	12.81 631	11.86 644	10.54 644	16.16 644	15.31 646	20.80 658	10.06 637	9.99 634	5.15 629	13.32 638	11.35 639

qyd29nn	11.82 632	9.38 627	5.51 607	7.88 630	6.46 621	19.67 643	23.08 633	8.05 635	4.92 617	14.08 637	12.81 631	11.86 644	10.54 644	16.16 644	15.31 646	20.80 658	10.06 637	9.99 634	5.15 629	13.32 638	11.35 639

yuret106	11.82 632	9.38 627	5.51 607	7.88 630	6.46 621	19.67 643	23.08 633	8.05 635	4.92 617	14.08 637	12.81 631	11.86 644	10.54 644	16.16 644	15.31 646	20.80 658	10.06 637	9.99 634	5.15 629	13.32 638	11.35 639

uio108cc	11.82 632	9.38 627	5.51 607	7.88 630	6.46 621	19.67 643	23.08 633	8.05 635	4.92 617	14.08 637	12.81 631	11.86 644	10.54 644	16.16 644	15.31 646	20.80 658	10.06 637	9.99 634	5.15 629	13.32 638	11.35 639

v20iiwwt	11.82 632	9.38 627	5.51 607	7.88 630	6.46 621	19.67 643	23.08 633	8.05 635	4.92 617	14.08 637	12.81 631	11.86 644	10.54 644	16.16 644	15.31 646	20.80 658	10.06 637	9.99 634	5.15 629	13.32 638	11.35 639

ITERv14	11.82 632	9.38 627	5.51 607	7.88 630	6.46 621	19.67 643	23.08 633	8.05 635	4.92 617	14.08 637	12.81 631	11.86 644	10.54 644	16.16 644	15.31 646	20.80 658	10.06 637	9.99 634	5.15 629	13.32 638	11.35 639

v134_o9	11.82 632	9.38 627	5.51 607	7.88 630	6.46 621	19.67 643	23.08 633	8.05 635	4.92 617	14.08 637	12.81 631	11.86 644	10.54 644	16.16 644	15.31 646	20.80 658	10.06 637	9.99 634	5.15 629	13.32 638	11.35 639

ITERv7	11.82 632	9.38 627	5.51 607	7.88 630	6.46 621	19.67 643	23.08 633	8.05 635	4.92 617	14.08 637	12.81 631	11.86 644	10.54 644	16.16 644	15.31 646	20.80 658	10.06 637	9.99 634	5.15 629	13.32 638	11.35 639

hj116sk	11.97 640	9.53 635	5.96 625	8.47 638	6.90 634	19.47 636	23.38 641	8.09 643	5.19 626	14.03 632	13.03 639	11.99 652	10.20 639	16.60 652	14.95 639	20.47 653	10.10 652	10.28 647	5.51 637	13.48 646	11.70 647

iked130	11.97 640	9.53 635	5.96 625	8.47 638	6.90 634	19.47 636	23.38 641	8.09 643	5.19 626	14.03 632	13.03 639	11.99 652	10.20 639	16.60 652	14.95 639	20.47 653	10.10 652	10.28 647	5.51 637	13.48 646	11.70 647

vnu138km	11.97 640	9.53 635	5.96 625	8.47 638	6.90 634	19.47 636	23.38 641	8.09 643	5.19 626	14.03 632	13.03 639	11.99 652	10.20 639	16.60 652	14.95 639	20.47 653	10.10 652	10.28 647	5.51 637	13.48 646	11.70 647

99wein	11.97 640	9.53 635	5.96 625	8.47 638	6.90 634	19.47 636	23.38 641	8.09 643	5.19 626	14.03 632	13.03 639	11.99 652	10.20 639	16.60 652	14.95 639	20.47 653	10.10 652	10.28 647	5.51 637	13.48 646	11.70 647

a5sdf	11.97 640	9.53 635	5.96 625	8.47 638	6.90 634	19.47 636	23.38 641	8.09 643	5.19 626	14.03 632	13.03 639	11.99 652	10.20 639	16.60 652	14.95 639	20.47 653	10.10 652	10.28 647	5.51 637	13.48 646	11.70 647

ITERv28	12.25 645	9.68 640	5.82 618	9.04 644	7.17 639	19.75 651	24.35 654	8.74 648	5.42 631	14.10 645	13.36 644	11.72 636	10.17 632	16.90 657	15.84 655	20.30 646	10.06 637	10.47 652	5.59 642	14.40 651	12.03 653

ITERv24	12.25 645	9.68 640	5.82 618	9.04 644	7.17 639	19.75 651	24.35 654	8.74 648	5.42 631	14.10 645	13.36 644	11.72 636	10.17 632	16.90 657	15.84 655	20.30 646	10.06 637	10.47 652	5.59 642	14.40 651	12.03 653

dd23bbn	12.25 645	9.68 640	5.82 618	9.04 644	7.17 639	19.75 651	24.35 654	8.74 648	5.42 631	14.10 645	13.36 644	11.72 636	10.17 632	16.90 657	15.84 655	20.30 646	10.06 637	10.47 652	5.59 642	14.40 651	12.03 653

ITERv21	12.25 645	9.68 640	5.82 618	9.04 644	7.17 639	19.75 651	24.35 654	8.74 648	5.42 631	14.10 645	13.36 644	11.72 636	10.17 632	16.90 657	15.84 655	20.30 646	10.06 637	10.47 652	5.59 642	14.40 651	12.03 653

zxcv128	12.25 645	9.68 640	5.82 618	9.04 644	7.17 639	19.75 651	24.35 654	8.74 648	5.42 631	14.10 645	13.36 644	11.72 636	10.17 632	16.90 657	15.84 655	20.30 646	10.06 637	10.47 652	5.59 642	14.40 651	12.03 653

ITERv12	12.25 645	9.68 640	5.82 618	9.04 644	7.17 639	19.75 651	24.35 654	8.74 648	5.42 631	14.10 645	13.36 644	11.72 636	10.17 632	16.90 657	15.84 655	20.30 646	10.06 637	10.47 652	5.59 642	14.40 651	12.03 653

s6wercc	12.25 645	9.68 640	5.82 618	9.04 644	7.17 639	19.75 651	24.35 654	8.74 648	5.42 631	14.10 645	13.36 644	11.72 636	10.17 632	16.90 657	15.84 655	20.30 646	10.06 637	10.47 652	5.59 642	14.40 651	12.03 653

BEATNet-Init1	12.32 652	12.82 655	28.66 667	3.22 617	3.71 615	21.59 665	11.42 628	14.54 661	13.73 657	20.24 663	20.16 663	26.14 671	19.85 661	19.08 664	15.33 654	1.81 614	1.93 574	2.05 621	2.48 624	4.25 623	3.41 610

DPSM_ROB	12.32 652	11.13 653	12.31 648	12.90 654	12.80 653	19.81 658	28.13 665	14.50 659	14.31 658	10.62 627	11.34 626	12.03 657	11.89 657	13.08 632	15.22 644	7.09 629	8.31 632	6.47 632	7.32 654	8.69 630	8.43 632

DPSM	12.32 652	11.13 653	12.31 648	12.90 654	12.80 653	19.81 658	28.13 665	14.50 659	14.31 658	10.62 627	11.34 626	12.03 657	11.89 657	13.08 632	15.22 644	7.09 629	8.31 632	6.47 632	7.32 654	8.69 630	8.43 632

DLNR-FE	13.74 655	20.13 659	23.90 658	121.61 673	34.09 668	0.46 138	0.15 47	8.04 634	0.47 113	0.29 115	0.37 182	0.26 138	0.17 56	0.78 278	0.36 191	7.40 632	2.94 615	0.09 114	0.38 505	51.06 673	1.95 567

DLNR_Zeroshot_test	13.74 655	20.06 658	23.92 659	121.50 672	35.20 669	0.46 138	0.15 47	7.96 633	0.47 113	0.29 115	0.37 182	0.26 138	0.17 56	0.79 282	0.36 191	7.16 631	2.95 616	0.09 114	0.38 505	50.40 672	1.95 567

LRCNet_RVC	13.78 657	19.34 657	13.01 650	19.47 658	12.67 652	1.85 587	0.42 442	12.28 657	1.10 555	15.76 658	18.69 662	12.52 659	8.65 625	12.22 630	9.64 625	22.29 666	8.38 634	25.92 668	24.06 668	19.72 665	17.59 665

HaxPig	19.88 658	22.39 664	22.30 657	17.98 657	17.98 656	12.06 627	12.06 629	16.25 662	15.97 660	21.05 664	21.41 664	18.85 663	18.35 660	20.07 665	19.64 663	23.57 670	23.19 669	24.07 667	23.71 667	22.95 666	23.72 668

Anonymous_1	22.76 659	11.11 652	11.93 647	12.73 653	26.05 666	19.39 635	27.77 664	14.18 658	13.64 655	14.92 657	10.66 625	11.26 634	11.24 656	12.48 631	14.45 638	37.82 674	7.87 630	34.92 671	63.61 671	87.51 674	11.75 652

PML	22.99 660	17.34 656	8.24 640	5.48 622	9.84 648	50.35 673	102.65 674	5.84 623	13.52 653	37.08 674	104.84 674	30.61 674	23.20 666	12.09 629	7.96 624	6.27 628	2.12 587	6.31 631	2.42 622	10.67 632	2.95 601

MEDIAN_ROB	23.95 661	26.96 671	26.29 666	22.14 659	22.09 658	16.18 631	14.23 630	20.47 663	20.09 662	25.43 671	25.22 672	22.96 664	22.54 665	24.33 666	23.18 667	28.15 672	27.16 673	28.60 669	27.73 669	27.59 667	27.58 669

DPSimNet_ROB	24.35 662	23.81 670	31.38 670	25.93 661	22.83 659	31.30 666	34.38 667	20.78 664	28.92 672	27.39 672	22.99 671	28.29 673	35.76 674	15.47 639	17.82 662	24.28 671	17.90 668	22.23 666	14.12 660	19.38 664	22.12 667

RAFT-FEzeroshot	24.76 663	22.39 664	24.34 660	26.12 665	25.84 664	39.77 667	56.77 672	29.07 669	28.85 669	21.21 665	22.64 666	24.17 665	23.98 669	26.23 668	30.63 671	14.22 635	16.70 663	13.03 659	14.76 664	17.49 658	16.95 661

RAFT-FE	24.76 663	22.39 664	24.34 660	26.12 665	25.84 664	39.77 667	56.77 672	29.07 669	28.85 669	21.21 665	22.64 666	24.17 665	23.98 669	26.23 668	30.63 671	14.22 635	16.70 663	13.03 659	14.76 664	17.49 658	16.95 661

CasAABBNet	24.76 663	22.38 663	24.44 662	26.05 662	25.75 661	39.79 669	56.76 671	29.10 671	28.88 671	21.22 667	22.69 668	24.21 667	23.99 671	26.23 668	30.62 670	14.22 635	16.71 665	13.03 659	14.75 662	17.49 658	16.97 663

FlowAnything	24.80 666	22.39 664	24.71 663	26.07 663	25.75 661	39.80 670	56.70 669	29.12 672	28.95 673	21.38 670	22.83 670	24.22 668	23.96 667	26.24 671	30.65 673	14.23 638	16.78 666	13.04 662	14.84 666	17.49 658	16.93 660

Selective-RAFT-Error	24.83 667	22.44 668	24.80 664	26.10 664	25.82 663	39.85 671	56.72 670	29.21 674	29.03 674	21.29 669	22.80 669	24.25 669	24.07 672	26.28 672	30.60 669	14.24 639	16.85 667	13.04 662	14.75 662	17.53 662	17.02 664

LSM0	26.57 668	22.53 669	25.76 665	30.62 667	52.30 673	39.86 672	56.49 668	29.18 673	28.76 668	21.26 668	22.46 665	24.42 670	23.97 668	26.42 673	30.66 674	14.29 640	16.56 662	13.06 664	14.65 661	17.62 663	20.52 666

AVERAGE_ROB	26.91 669	30.28 672	29.18 668	25.78 660	25.30 660	19.49 641	15.38 631	23.70 668	23.02 667	28.38 673	27.78 673	26.23 672	25.76 673	26.95 674	25.55 668	31.27 673	30.02 674	31.76 670	30.80 670	30.88 671	30.77 670

xxxxx1	29.05 670	20.74 660	14.05 654	50.10 668	40.25 670	19.01 632	26.60 661	21.83 665	20.22 663	16.52 659	17.56 659	18.33 660	21.41 662	16.11 641	20.77 664	23.48 667	26.77 670	66.36 672	78.56 672	30.19 668	32.23 671

tt_ll	29.05 670	20.74 660	14.05 654	50.10 668	40.25 670	19.01 632	26.60 661	21.83 665	20.22 663	16.52 659	17.56 659	18.33 660	21.41 662	16.11 641	20.77 664	23.48 667	26.77 670	66.36 672	78.56 672	30.19 668	32.23 671

ff	29.05 670	20.74 660	14.05 654	50.10 668	40.25 670	19.01 632	26.60 661	21.83 665	20.22 663	16.52 659	17.56 659	18.33 660	21.41 662	16.11 641	20.77 664	23.48 667	26.77 670	66.36 672	78.56 672	30.19 668	32.23 671

test_example2	115.17 673	122.38 673	93.45 672	115.38 671	123.53 674	101.24 674	113.11 675	54.67 675	99.94 675	135.50 675	136.43 675	85.67 675	85.40 675	110.44 675	104.91 675	152.17 675	205.21 675	99.17 675	114.27 675	138.55 675	112.04 674

GS-Stereo							0.21 141	1.59 586	0.54 172	0.29 115	0.22 67	0.17 57	0.18 78	1.06 341	0.97 442	0.13 332	2.82 612	0.08 65	0.17 330	0.33 453	3.99 619

FSD					1.93 596	0.63 369	0.33 382	0.46 81	0.53 166	0.32 126	0.32 153	0.40 229	0.32 266	1.14 364	0.60 340	0.28 540	2.77 611	0.31 546	0.30 447	0.31 438

ccccc		297.53 674		372.50 674	377.87 675	200.30 675		217.33 676		202.36 676		213.34 676		312.79 676		409.97 676	354.33 676	255.69 676	227.31 676	431.13 676

Low-res two-view benchmark