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

BLMT-Stereo	0.17 1	0.20 23	0.61 30	0.21 33	0.13 52	0.15 1	0.16 69	0.21 1	0.36 125	0.11 1	0.17 44	0.13 4	0.10 2	0.18 1	0.19 95	0.07 26	0.06 24	0.08 65	0.08 151	0.08 42	0.11 148

PipStereo	0.19 8	0.26 129	0.85 95	0.21 33	0.10 2	0.16 2	0.15 44	0.35 36	0.35 95	0.12 2	0.10 3	0.21 126	0.14 29	0.21 10	0.15 15	0.08 67	0.09 287	0.07 2	0.06 21	0.12 163	0.09 79

PSi22b	0.20 19	0.26 129	0.88 104	0.21 33	0.10 2	0.16 2	0.15 44	0.35 36	0.35 95	0.12 2	0.10 3	0.21 126	0.14 29	0.21 10	0.15 15	0.08 67	0.10 337	0.07 2	0.06 21	0.12 163	0.09 79

PSi22a	0.20 19	0.28 171	0.89 108	0.20 9	0.11 9	0.16 2	0.14 22	0.32 20	0.35 95	0.12 2	0.09 1	0.22 132	0.16 68	0.20 4	0.14 4	0.09 145	0.09 287	0.07 2	0.05 1	0.13 201	0.11 148

mm2	0.17 1	0.19 11	0.65 49	0.20 9	0.12 21	0.20 8	0.14 22	0.29 7	0.28 22	0.13 5	0.13 16	0.18 84	0.13 18	0.25 48	0.15 15	0.07 26	0.07 77	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

mm1	0.17 1	0.19 11	0.65 49	0.20 9	0.12 21	0.20 8	0.14 22	0.32 20	0.28 22	0.13 5	0.13 16	0.18 84	0.13 18	0.25 48	0.15 15	0.07 26	0.07 77	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

Foundation-i32	0.20 19	0.28 171	0.87 101	0.20 9	0.11 9	0.20 8	0.15 44	0.32 20	0.36 125	0.13 5	0.10 3	0.25 183	0.14 29	0.19 2	0.15 15	0.09 145	0.09 287	0.07 2	0.06 21	0.11 145	0.12 196

MLG-Stereo_test1	0.21 35	0.33 233	0.61 30	0.23 90	0.21 293	0.45 181	0.13 9	0.33 29	0.46 244	0.13 5	0.09 1	0.18 84	0.12 12	0.32 146	0.15 15	0.08 67	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.09 79

MLG-Stereo	0.21 35	0.33 233	0.60 24	0.23 90	0.12 21	0.44 173	0.13 9	0.39 68	0.46 244	0.13 5	0.10 3	0.17 66	0.13 18	0.35 181	0.15 15	0.08 67	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.09 79

derf	0.19 8	0.19 11	0.64 41	0.35 435	0.12 21	0.32 48	0.14 22	0.30 12	0.31 39	0.14 10	0.13 16	0.17 66	0.13 18	0.27 73	0.14 4	0.08 67	0.08 192	0.07 2	0.15 440	0.07 5	0.09 79

qqai	0.21 35	0.20 23	0.63 38	0.39 507	0.13 52	0.32 48	0.15 44	0.35 36	0.31 39	0.14 10	0.13 16	0.18 84	0.13 18	0.27 73	0.15 15	0.08 67	0.08 192	0.07 2	0.27 571	0.07 5	0.09 79

MatchStereo	0.24 79	0.38 285	1.37 214	0.20 9	0.10 2	0.22 13	0.14 22	0.41 89	0.40 174	0.14 10	0.25 139	0.15 37	0.15 53	0.25 48	0.18 69	0.09 145	0.07 77	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
StereoAnything_RVC	0.35 211	1.25 651	1.82 369	0.20 9	0.12 21	0.26 18	0.15 44	0.43 107	0.37 137	0.14 10	0.10 3	0.11 1	0.19 128	0.46 282	0.14 4	0.11 343	0.09 287	0.08 65	0.05 1	0.76 666	0.18 384

LACA2	0.25 89	0.74 495	1.30 192	0.20 9	0.10 2	0.39 114	0.17 83	0.32 20	0.36 125	0.15 14	0.15 31	0.18 84	0.14 29	0.22 23	0.14 4	0.08 67	0.06 24	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.06 1

LACA1	0.19 8	0.39 297	0.60 24	0.19 2	0.10 2	0.42 152	0.15 44	0.31 16	0.34 80	0.15 14	0.11 8	0.14 15	0.15 53	0.25 48	0.15 15	0.09 145	0.07 77	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.07 12

BridgeDepth_RVC	0.20 19	0.20 23	0.74 74	0.17 1	0.12 21	0.32 48	0.12 4	0.33 29	0.46 244	0.15 14	0.15 31	0.16 51	0.19 128	0.23 33	0.18 69	0.10 254	0.06 24	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.06 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
S2M2_XL	0.20 19	0.32 224	1.10 150	0.19 2	0.13 52	0.16 2	0.11 2	0.27 4	0.17 1	0.15 14	0.19 60	0.15 37	0.14 29	0.19 2	0.21 147	0.11 343	0.09 287	0.10 234	0.08 151	0.10 109	0.08 51
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MLG-Stereo_test2	0.21 35	0.36 269	0.68 64	0.21 33	0.17 172	0.45 181	0.12 4	0.35 36	0.42 201	0.15 14	0.11 8	0.22 132	0.10 2	0.28 91	0.16 37	0.09 145	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.09 79

GREAT-IGEV	0.37 228	0.28 171	1.48 244	0.25 142	0.38 550	0.46 201	0.18 105	0.33 29	0.34 80	0.15 14	0.29 181	0.15 37	0.17 77	0.36 194	0.23 184	0.07 26	0.76 689	0.07 2	0.26 566	0.21 401	1.03 686
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
FoundationStereo	0.20 19	0.30 202	0.81 88	0.21 33	0.22 322	0.21 12	0.16 69	0.25 3	0.38 144	0.15 14	0.11 8	0.18 84	0.17 77	0.23 33	0.16 37	0.09 145	0.13 450	0.08 65	0.06 21	0.07 5	0.07 12

dual_stereo	0.23 72	0.25 111	0.66 60	0.21 33	0.15 105	0.27 19	0.15 44	0.62 293	0.40 174	0.15 14	0.13 16	0.18 84	0.14 29	0.37 205	0.19 95	0.09 145	0.31 631	0.07 2	0.10 243	0.07 5	0.07 12

depth_test_26	0.22 59	0.28 171	0.91 115	0.20 9	0.13 52	0.18 6	0.13 9	0.31 16	0.41 187	0.16 22	0.31 213	0.19 107	0.13 18	0.22 23	0.14 4	0.11 343	0.09 287	0.10 234	0.09 202	0.10 109	0.14 267

monster-pro	0.20 19	0.22 57	0.65 49	0.21 33	0.17 172	0.33 54	0.15 44	0.46 139	0.32 51	0.16 22	0.17 44	0.14 15	0.11 7	0.27 73	0.23 184	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 106	0.07 5	0.09 79

PointNet	0.20 19	0.21 39	0.82 90	0.21 33	0.12 21	0.37 92	0.16 69	0.33 29	0.28 22	0.16 22	0.15 31	0.18 84	0.13 18	0.22 23	0.16 37	0.08 67	0.07 77	0.08 65	0.07 106	0.07 5	0.07 12

LiteMatch*	0.19 8	0.19 11	0.85 95	0.20 9	0.14 75	0.28 22	0.15 44	0.29 7	0.28 22	0.16 22	0.13 16	0.16 51	0.14 29	0.24 40	0.21 147	0.08 67	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.08 42	0.08 51

aanet-new-90k	0.29 144	0.47 363	1.41 224	0.26 189	0.18 220	0.43 160	0.19 120	0.47 159	0.32 51	0.16 22	0.18 54	0.15 37	0.21 155	0.37 205	0.13 1	0.07 26	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.46 626

aanet-new-78k	0.33 187	0.44 340	2.51 568	0.26 189	0.12 21	0.42 152	0.20 147	0.45 131	0.31 39	0.16 22	0.22 97	0.15 37	0.25 230	0.34 174	0.13 1	0.07 26	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.10 109	0.31 557

LACA3	0.18 4	0.20 23	0.67 63	0.19 2	0.12 21	0.35 71	0.17 83	0.27 4	0.31 39	0.16 22	0.13 16	0.15 37	0.15 53	0.28 91	0.13 1	0.08 67	0.07 77	0.07 2	0.05 1	0.10 109	0.06 1

DepthFocus	0.19 8	0.30 202	0.77 82	0.19 2	0.15 105	0.20 8	0.15 44	0.31 16	0.19 2	0.16 22	0.17 44	0.15 37	0.13 18	0.22 23	0.17 58	0.09 145	0.08 192	0.11 311	0.10 243	0.08 42	0.07 12

LiteMatch	0.25 89	0.69 472	0.65 49	0.28 246	0.14 75	0.30 33	0.21 191	0.29 7	0.28 22	0.16 22	0.13 16	0.18 84	0.37 382	0.25 48	0.40 400	0.10 254	0.06 24	0.10 234	0.08 151	0.14 234	0.12 196

GeoVLM	0.18 4	0.19 11	0.64 41	0.20 9	0.12 21	0.30 33	0.14 22	0.29 7	0.28 22	0.16 22	0.13 16	0.18 84	0.15 53	0.25 48	0.21 147	0.07 26	0.07 77	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

Test_v1	0.21 35	0.27 142	0.95 122	0.20 9	0.14 75	0.28 22	0.15 44	0.37 52	0.27 15	0.16 22	0.18 54	0.15 37	0.13 18	0.25 48	0.19 95	0.08 67	0.06 24	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.11 148

Pro-Stereo	0.22 59	0.25 111	0.66 60	0.22 63	0.14 75	0.49 244	0.15 44	0.23 2	0.35 95	0.16 22	0.13 16	0.14 15	0.09 1	0.49 311	0.18 69	0.08 67	0.06 24	0.09 166	0.37 630	0.08 42	0.09 79

MonSter++	0.18 4	0.19 11	0.65 49	0.20 9	0.12 21	0.30 33	0.14 22	0.29 7	0.28 22	0.16 22	0.13 16	0.18 84	0.15 53	0.25 48	0.21 147	0.07 26	0.07 77	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

HiDET	0.19 8	0.20 23	0.62 37	0.20 9	0.13 52	0.36 85	0.13 9	0.35 36	0.31 39	0.16 22	0.14 29	0.17 66	0.15 53	0.25 48	0.23 184	0.08 67	0.07 77	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

LCMNet	0.20 19	0.21 39	0.61 30	0.20 9	0.13 52	0.39 114	0.14 22	0.34 34	0.34 80	0.16 22	0.16 41	0.16 51	0.15 53	0.27 73	0.22 173	0.08 67	0.07 77	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.08 51

BridgeDepth	0.19 8	0.30 202	0.55 14	0.23 90	0.09 1	0.38 109	0.15 44	0.32 20	0.33 66	0.16 22	0.12 13	0.23 150	0.19 128	0.27 73	0.15 15	0.07 26	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.06 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonStereo	0.20 19	0.22 57	0.65 49	0.21 33	0.17 172	0.33 54	0.15 44	0.46 139	0.32 51	0.16 22	0.17 44	0.14 15	0.11 7	0.27 73	0.23 184	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 106	0.07 5	0.09 79

Monster-pub-eth3d	0.20 19	0.22 57	0.65 49	0.21 33	0.17 172	0.33 54	0.15 44	0.46 139	0.32 51	0.16 22	0.17 44	0.14 15	0.11 7	0.27 73	0.23 184	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 106	0.07 5	0.09 79

LG-Stereo_L1	0.21 35	0.31 216	0.85 95	0.22 63	0.14 75	0.28 22	0.21 191	0.38 61	0.26 12	0.16 22	0.11 8	0.13 4	0.11 7	0.37 205	0.18 69	0.08 67	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.08 42	0.10 118

MonSter	0.20 19	0.22 57	0.65 49	0.21 33	0.17 172	0.33 54	0.15 44	0.46 139	0.32 51	0.16 22	0.17 44	0.14 15	0.11 7	0.27 73	0.23 184	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 106	0.07 5	0.09 79

LGCAT	0.24 79	0.19 11	0.64 41	0.20 9	0.12 21	0.47 211	0.14 22	0.34 34	0.19 2	0.17 42	0.13 16	0.23 150	0.15 53	0.39 223	0.21 147	0.14 483	0.34 637	0.07 2	0.08 151	0.07 5	0.53 637

MCSU-Stereo	0.22 59	0.14 1	0.60 24	0.23 90	0.15 105	0.43 160	0.17 83	0.35 36	0.38 144	0.17 42	0.21 77	0.22 132	0.13 18	0.53 332	0.18 69	0.08 67	0.07 77	0.06 1	0.05 1	0.09 79	0.16 342

aanet-new-70k	0.27 115	0.48 368	1.33 199	0.25 142	0.12 21	0.39 114	0.19 120	0.45 131	0.33 66	0.17 42	0.21 77	0.16 51	0.21 155	0.38 215	0.14 4	0.06 1	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.10 109	0.22 449

aanet-32k-new	0.30 161	0.60 423	1.61 272	0.25 142	0.15 105	0.46 201	0.21 191	0.41 89	0.33 66	0.17 42	0.24 124	0.17 66	0.23 199	0.30 121	0.15 15	0.08 67	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.39 607

zero-FE	0.80 593	0.27 142	8.23 704	0.49 583	0.98 668	0.33 54	0.20 147	0.48 174	1.28 656	0.17 42	0.20 69	0.77 551	0.22 173	0.60 363	0.97 567	0.11 343	0.07 77	0.09 166	0.10 243	0.33 546	0.14 267

AdaDepth	0.24 79	0.18 7	1.03 135	0.25 142	0.21 293	0.46 201	0.16 69	0.30 12	0.27 15	0.17 42	0.19 60	0.14 15	0.18 103	0.35 181	0.17 58	0.07 26	0.07 77	0.08 65	0.25 558	0.10 109	0.10 118

LG-Stereo_L2	0.21 35	0.31 216	0.85 95	0.22 63	0.14 75	0.31 41	0.22 233	0.38 61	0.25 6	0.17 42	0.11 8	0.13 4	0.12 12	0.32 146	0.18 69	0.08 67	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.08 42	0.10 118

LGtest1	0.21 35	0.37 272	0.70 69	0.22 63	0.12 21	0.31 41	0.11 2	0.36 47	0.39 158	0.17 42	0.13 16	0.16 51	0.14 29	0.25 48	0.27 251	0.10 254	0.09 287	0.08 65	0.06 21	0.10 109	0.10 118

S2M2_L	0.24 79	0.29 185	0.90 112	0.23 90	0.17 172	0.24 16	0.09 1	0.36 47	0.45 233	0.17 42	0.25 139	0.23 150	0.17 77	0.24 40	0.28 264	0.15 504	0.12 425	0.11 311	0.12 352	0.15 259	0.11 148
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
castereo++	0.28 131	0.43 329	0.93 119	0.28 246	0.17 172	0.53 303	0.21 191	0.55 245	0.45 233	0.17 42	0.26 152	0.32 257	0.17 77	0.33 160	0.16 37	0.09 145	0.08 192	0.09 166	0.29 581	0.13 201	0.06 1

U	3.37 702	0.17 3	0.91 115	0.26 189	13.79 723	19.19 727	0.15 44	0.41 89	0.31 39	0.17 42	0.18 54	0.27 211	0.15 53	0.21 10	0.16 37	0.09 145	0.06 24	17.88 734	12.81 727	0.10 109	0.08 51

Anonymus	0.21 35	0.21 39	0.75 75	0.25 142	0.14 75	0.34 64	0.16 69	0.32 20	0.31 39	0.18 53	0.15 31	0.23 150	0.17 77	0.27 73	0.24 210	0.09 145	0.07 77	0.09 166	0.08 151	0.10 109	0.10 118

MGA	0.19 8	0.27 142	0.57 19	0.20 9	0.18 220	0.37 92	0.14 22	0.30 12	0.25 6	0.18 53	0.14 29	0.15 37	0.10 2	0.30 121	0.17 58	0.08 67	0.08 192	0.07 2	0.06 21	0.09 79	0.08 51

MSE-Stereo	0.19 8	0.27 142	0.60 24	0.20 9	0.16 140	0.37 92	0.13 9	0.32 20	0.25 6	0.18 53	0.15 31	0.14 15	0.10 2	0.30 121	0.17 58	0.08 67	0.08 192	0.07 2	0.06 21	0.10 109	0.08 51

aanet-new-60k	0.29 144	0.51 384	1.68 285	0.25 142	0.12 21	0.39 114	0.19 120	0.43 107	0.33 66	0.18 53	0.19 60	0.17 66	0.19 128	0.31 132	0.14 4	0.07 26	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.26 511

aanet-new-40k	0.25 89	0.37 272	1.35 207	0.24 118	0.24 357	0.38 109	0.20 147	0.39 68	0.26 12	0.18 53	0.24 124	0.16 51	0.20 141	0.20 4	0.15 15	0.07 26	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.18 384

aanet-new-32k	0.27 115	0.49 372	1.73 302	0.25 142	0.17 172	0.40 127	0.20 147	0.35 36	0.27 15	0.18 53	0.21 77	0.20 112	0.22 173	0.22 23	0.14 4	0.07 26	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.11 148

aanet-new-30k	0.28 131	0.49 372	1.75 314	0.25 142	0.17 172	0.40 127	0.20 147	0.35 36	0.27 15	0.18 53	0.21 77	0.20 112	0.22 173	0.22 23	0.14 4	0.07 26	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.11 148

aanet-new-28k	0.34 198	0.53 393	2.69 597	0.25 142	0.12 21	0.39 114	0.21 191	0.37 52	0.29 33	0.18 53	0.24 124	0.17 66	0.21 155	0.22 23	0.15 15	0.08 67	0.06 24	0.08 65	0.31 600	0.10 109	0.23 474

GCAP-Stereo-DPT26K	0.27 115	0.46 353	1.39 221	0.23 90	0.17 172	0.35 71	0.21 191	0.40 77	0.25 6	0.18 53	0.21 77	0.17 66	0.18 103	0.25 48	0.17 58	0.07 26	0.06 24	0.08 65	0.28 575	0.08 42	0.27 520

aanet-new-22k	0.28 131	0.52 386	1.51 254	0.24 118	0.13 52	0.33 54	0.22 233	0.37 52	0.32 51	0.18 53	0.24 124	0.18 84	0.21 155	0.27 73	0.16 37	0.07 26	0.07 77	0.08 65	0.07 106	0.09 79	0.31 557

aanet-new-16k	0.26 103	0.47 363	1.36 209	0.25 142	0.12 21	0.36 85	0.18 105	0.40 77	0.35 95	0.18 53	0.21 77	0.18 84	0.21 155	0.21 10	0.16 37	0.07 26	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.10 109	0.11 148

aanet-new-8k	0.26 103	0.38 285	1.21 172	0.25 142	0.13 52	0.44 173	0.22 233	0.49 182	0.34 80	0.18 53	0.21 77	0.17 66	0.25 230	0.29 108	0.17 58	0.07 26	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.08 42	0.12 196

aanet-new	0.32 177	0.29 185	2.39 532	0.25 142	0.25 379	0.43 160	0.21 191	0.41 89	0.31 39	0.18 53	0.23 112	0.16 51	0.30 324	0.33 160	0.15 15	0.09 145	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.10 109	0.13 239

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.29 144	0.53 393	1.28 186	0.22 63	0.32 482	0.35 71	0.19 120	0.46 139	0.33 66	0.18 53	0.19 60	0.18 84	0.18 103	0.21 10	0.14 4	0.08 67	0.10 337	0.08 65	0.46 648	0.10 109	0.32 566

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.25 89	0.41 315	1.08 144	0.23 90	0.23 342	0.45 181	0.20 147	0.44 116	0.30 34	0.18 53	0.21 77	0.22 132	0.20 141	0.23 33	0.16 37	0.08 67	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.08 42	0.14 267

CSFM-Stereo	0.19 8	0.20 23	0.60 24	0.20 9	0.11 9	0.39 114	0.15 44	0.35 36	0.27 15	0.18 53	0.15 31	0.17 66	0.16 68	0.26 67	0.21 147	0.08 67	0.07 77	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.09 79

VIP-Stereo	0.28 131	0.56 412	1.05 140	0.23 90	0.19 257	0.52 294	0.17 83	0.44 116	0.39 158	0.18 53	0.25 139	0.24 168	0.15 53	0.33 160	0.19 95	0.08 67	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.14 234	0.32 566

LG-Stereo	0.27 115	0.25 111	0.95 122	0.25 142	0.15 105	0.43 160	0.21 191	0.50 191	0.40 174	0.18 53	0.29 181	0.25 183	0.16 68	0.28 91	0.35 361	0.07 26	0.07 77	0.11 311	0.10 243	0.24 450	0.10 118

GIP-stereo	0.26 103	0.22 57	0.78 84	0.29 281	0.20 277	0.42 152	0.17 83	0.64 306	0.39 158	0.18 53	0.24 124	0.23 150	0.18 103	0.25 48	0.47 441	0.09 145	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.17 320	0.08 51

IGEV-Stereo++	0.23 72	0.23 79	0.64 41	0.24 118	0.22 322	0.47 211	0.13 9	0.52 218	0.33 66	0.18 53	0.24 124	0.17 66	0.22 173	0.32 146	0.19 95	0.08 67	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.17 320	0.09 79

IGEV-Stereo+	0.29 144	0.29 185	0.86 99	0.25 142	0.34 510	0.30 33	0.14 22	0.32 20	0.53 323	0.18 53	0.12 13	0.18 84	0.19 128	0.49 311	0.17 58	0.09 145	0.08 192	0.08 65	0.20 530	0.46 632	0.59 647

PhaseNet	0.25 89	0.26 129	0.96 127	0.25 142	0.15 105	0.31 41	0.16 69	0.36 47	0.30 34	0.19 74	0.18 54	0.28 223	0.17 77	0.30 121	0.27 251	0.09 145	0.08 192	0.10 234	0.10 243	0.14 234	0.26 511

CAR	0.19 8	0.28 171	0.60 24	0.21 33	0.16 140	0.37 92	0.13 9	0.32 20	0.25 6	0.19 74	0.15 31	0.14 15	0.10 2	0.27 73	0.17 58	0.08 67	0.08 192	0.07 2	0.06 21	0.10 109	0.08 51

aanet-new-36k	0.29 144	0.63 444	1.51 254	0.24 118	0.11 9	0.43 160	0.19 120	0.44 116	0.35 95	0.19 74	0.24 124	0.16 51	0.22 173	0.29 108	0.15 15	0.06 1	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.08 42	0.24 488

aanet-new-34k	0.27 115	0.57 417	1.36 209	0.23 90	0.11 9	0.34 64	0.20 147	0.36 47	0.30 34	0.19 74	0.27 161	0.17 66	0.22 173	0.20 4	0.15 15	0.07 26	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.08 42	0.29 535

aanet-new-24k	0.27 115	0.40 305	1.12 152	0.24 118	0.45 596	0.40 127	0.21 191	0.39 68	0.28 22	0.19 74	0.28 173	0.17 66	0.20 141	0.23 33	0.15 15	0.07 26	0.06 24	0.08 65	0.32 606	0.09 79	0.10 118

aanet-new-12k	0.24 79	0.24 97	1.06 142	0.27 214	0.12 21	0.43 160	0.20 147	0.51 202	0.34 80	0.19 74	0.16 41	0.15 37	0.21 155	0.25 48	0.16 37	0.07 26	0.06 24	0.09 166	0.07 106	0.11 145	0.09 79

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.27 115	0.39 297	0.79 85	0.24 118	0.24 357	0.37 92	0.21 191	0.37 52	0.33 66	0.19 74	0.27 161	0.18 84	0.22 173	0.20 4	0.16 37	0.07 26	0.14 469	0.08 65	0.51 658	0.08 42	0.39 607

DispViT+	0.23 72	0.23 79	0.98 130	0.19 2	0.44 585	0.22 13	0.14 22	0.41 89	0.37 137	0.19 74	0.16 41	0.18 84	0.15 53	0.38 215	0.17 58	0.11 343	0.07 77	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

Wavelet-MonSter	0.18 4	0.20 23	0.51 2	0.22 63	0.17 172	0.35 71	0.14 22	0.27 4	0.25 6	0.19 74	0.21 77	0.14 15	0.15 53	0.27 73	0.16 37	0.06 1	0.06 24	0.07 2	0.06 21	0.06 1	0.14 267

LG-G_1	0.23 72	0.37 272	0.71 71	0.23 90	0.11 9	0.51 273	0.12 4	0.44 116	0.39 158	0.19 74	0.15 31	0.19 107	0.15 53	0.36 194	0.16 37	0.09 145	0.08 192	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.11 148

LG-G	0.23 72	0.37 272	0.71 71	0.23 90	0.11 9	0.51 273	0.12 4	0.44 116	0.39 158	0.19 74	0.15 31	0.19 107	0.15 53	0.36 194	0.16 37	0.09 145	0.08 192	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.11 148

SGD-Stereo	0.22 59	0.28 171	0.77 82	0.22 63	0.11 9	0.40 127	0.16 69	0.31 16	0.36 125	0.19 74	0.19 60	0.17 66	0.17 77	0.37 205	0.16 37	0.10 254	0.06 24	0.08 65	0.07 106	0.10 109	0.07 12

SCV	0.35 211	0.59 421	1.37 214	0.34 419	0.22 322	0.28 22	0.23 272	0.72 353	0.35 95	0.19 74	0.30 196	0.24 168	0.20 141	0.64 374	0.19 95	0.11 343	0.08 192	0.09 166	0.29 581	0.34 558	0.29 535

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 131	0.28 171	1.09 148	0.33 386	0.15 105	0.30 33	0.16 69	0.58 263	0.42 201	0.19 74	0.19 60	0.17 66	0.26 250	0.38 215	0.37 374	0.09 145	0.08 192	0.08 65	0.25 558	0.10 109	0.06 1

DEFOM-Stereo	0.22 59	0.22 57	0.91 115	0.23 90	0.13 52	0.49 244	0.18 105	0.30 12	0.28 22	0.19 74	0.17 44	0.14 15	0.14 29	0.41 235	0.16 37	0.08 67	0.06 24	0.07 2	0.06 21	0.09 79	0.09 79

MaDis-Stereo	0.29 144	0.54 401	1.44 232	0.24 118	0.29 434	0.29 29	0.16 69	0.45 131	0.37 137	0.19 74	0.21 77	0.28 223	0.22 173	0.30 121	0.29 278	0.10 254	0.09 287	0.10 234	0.08 151	0.11 145	0.11 148

TS12	0.24 79	0.26 129	0.83 92	0.25 142	0.11 9	0.46 201	0.17 83	0.46 139	0.43 212	0.20 90	0.31 213	0.18 84	0.20 141	0.31 132	0.22 173	0.07 26	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.11 145	0.07 12

aanet-new-14k	0.25 89	0.33 233	1.13 153	0.26 189	0.12 21	0.37 92	0.21 191	0.45 131	0.36 125	0.20 90	0.27 161	0.15 37	0.29 313	0.24 40	0.17 58	0.08 67	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.11 145	0.12 196

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.24 79	0.22 57	0.90 112	0.23 90	0.32 482	0.47 211	0.21 191	0.48 174	0.34 80	0.20 90	0.25 139	0.21 126	0.23 199	0.20 4	0.17 58	0.08 67	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.08 42	0.09 79

Foundation-i1c-attn	0.22 59	0.18 7	0.68 64	0.20 9	0.10 2	0.27 19	0.20 147	0.49 182	0.37 137	0.20 90	0.23 112	0.24 168	0.25 230	0.29 108	0.18 69	0.08 67	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.06 1	0.09 79

NLSM3	0.26 103	0.39 297	0.75 75	0.25 142	0.24 357	0.43 160	0.19 120	0.58 263	0.45 233	0.20 90	0.26 152	0.20 112	0.25 230	0.29 108	0.24 210	0.07 26	0.06 24	0.10 234	0.09 202	0.10 109	0.07 12

GEAStereo	0.35 211	0.32 224	1.17 162	0.53 602	0.60 638	0.55 325	0.21 191	0.40 77	0.27 15	0.20 90	0.22 97	0.16 51	0.18 103	0.44 257	0.16 37	0.11 343	0.37 643	0.08 65	0.06 21	0.33 546	0.71 657

gasm-f	0.36 221	0.34 250	1.13 153	0.53 602	0.44 585	0.54 310	0.27 380	0.40 77	0.27 15	0.20 90	0.33 234	0.16 51	0.22 173	0.36 194	0.25 225	0.11 343	0.37 643	0.08 65	0.06 21	0.38 593	0.71 657

IGEV	0.22 59	0.28 171	0.88 104	0.21 33	0.24 357	0.42 152	0.17 83	0.35 36	0.37 137	0.20 90	0.22 97	0.14 15	0.12 12	0.24 40	0.20 127	0.08 67	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.07 12

999	0.29 144	0.25 111	1.05 140	0.26 189	0.18 220	0.49 244	0.23 272	0.38 61	0.37 137	0.20 90	0.32 224	0.23 150	0.18 103	0.73 410	0.36 367	0.08 67	0.07 77	0.09 166	0.08 151	0.24 450	0.10 118

ours_stereo	0.27 115	0.25 111	1.21 172	0.25 142	0.17 172	0.35 71	0.23 272	0.38 61	0.35 95	0.20 90	0.31 213	0.23 150	0.17 77	0.41 235	0.20 127	0.08 67	0.07 77	0.10 234	0.08 151	0.22 418	0.18 384

fffy	0.28 131	0.24 97	1.19 166	0.27 214	0.15 105	0.37 92	0.22 233	0.42 99	0.32 51	0.20 90	0.29 181	0.26 198	0.20 141	0.44 257	0.20 127	0.08 67	0.10 337	0.10 234	0.08 151	0.22 418	0.18 384

RAStereo	0.28 131	0.48 368	1.52 256	0.26 189	0.18 220	0.25 17	0.19 120	0.42 99	0.35 95	0.20 90	0.25 139	0.20 112	0.16 68	0.24 40	0.24 210	0.09 145	0.08 192	0.10 234	0.08 151	0.12 163	0.08 51

RSM++	0.27 115	0.26 129	0.87 101	0.28 246	0.13 52	0.39 114	0.20 147	0.45 131	0.45 233	0.20 90	0.24 124	0.24 168	0.17 77	0.36 194	0.20 127	0.08 67	0.07 77	0.09 166	0.35 618	0.26 485	0.18 384

aanet-new-10k	0.27 115	0.52 386	1.27 184	0.27 214	0.15 105	0.49 244	0.21 191	0.46 139	0.31 39	0.21 103	0.20 69	0.19 107	0.22 173	0.26 67	0.18 69	0.08 67	0.08 192	0.08 65	0.07 106	0.10 109	0.16 342

GCAP-Stereo-cres-4k	0.24 79	0.31 216	0.88 104	0.25 142	0.23 342	0.45 181	0.22 233	0.39 68	0.30 34	0.21 103	0.27 161	0.18 84	0.21 155	0.23 33	0.16 37	0.07 26	0.09 287	0.08 65	0.07 106	0.11 145	0.13 239

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.29 144	0.58 418	0.98 130	0.21 33	0.31 472	0.41 138	0.20 147	0.46 139	0.34 80	0.21 103	0.22 97	0.19 107	0.17 77	0.24 40	0.15 15	0.08 67	0.10 337	0.08 65	0.45 645	0.09 79	0.29 535

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.27 115	0.40 305	0.87 101	0.22 63	0.17 172	0.36 85	0.19 120	0.39 68	0.32 51	0.21 103	0.24 124	0.18 84	0.23 199	0.21 10	0.15 15	0.08 67	0.08 192	0.08 65	0.30 591	0.13 201	0.55 641

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.25 89	0.35 259	0.69 66	0.23 90	0.27 410	0.35 71	0.20 147	0.44 116	0.28 22	0.21 103	0.22 97	0.14 15	0.22 173	0.21 10	0.14 4	0.07 26	0.08 192	0.08 65	0.47 649	0.09 79	0.34 580

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.26 103	0.38 285	0.90 112	0.23 90	0.17 172	0.35 71	0.22 233	0.44 116	0.33 66	0.21 103	0.25 139	0.16 51	0.22 173	0.23 33	0.15 15	0.07 26	0.07 77	0.08 65	0.45 645	0.08 42	0.27 520

Foundation-i1b	0.22 59	0.20 23	0.69 66	0.20 9	0.11 9	0.28 22	0.20 147	0.50 191	0.37 137	0.21 103	0.22 97	0.27 211	0.24 215	0.28 91	0.18 69	0.08 67	0.08 192	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.06 1

Selective-IGEV-i32	0.29 144	0.23 79	1.28 186	0.27 214	0.30 451	0.35 71	0.20 147	0.56 251	0.38 144	0.21 103	0.30 196	0.22 132	0.18 103	0.37 205	0.18 69	0.07 26	0.06 24	0.08 65	0.15 440	0.16 296	0.29 535

Monster-pub-mixall	0.21 35	0.31 216	0.69 66	0.21 33	0.13 52	0.27 19	0.12 4	0.37 52	0.26 12	0.21 103	0.19 60	0.15 37	0.12 12	0.47 294	0.29 278	0.08 67	0.07 77	0.07 2	0.05 1	0.08 42	0.12 196

2.5w	0.21 35	0.23 79	0.50 1	0.22 63	0.15 105	0.39 114	0.19 120	0.47 159	0.36 125	0.21 103	0.22 97	0.13 4	0.17 77	0.33 160	0.20 127	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.07 12

3.5w_stereo	0.21 35	0.22 57	0.55 14	0.21 33	0.15 105	0.40 127	0.14 22	0.43 107	0.33 66	0.21 103	0.24 124	0.14 15	0.18 103	0.34 174	0.22 173	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.08 51

MLG-Stereo_test3	0.21 35	0.35 259	0.65 49	0.21 33	0.14 75	0.36 85	0.13 9	0.37 52	0.40 174	0.21 103	0.12 13	0.17 66	0.12 12	0.25 48	0.16 37	0.08 67	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.10 118

fffft	0.29 144	0.21 39	1.10 150	0.24 118	0.15 105	0.42 152	0.24 308	0.42 99	0.38 144	0.21 103	0.18 54	0.20 112	0.16 68	0.44 257	0.70 527	0.07 26	0.06 24	0.10 234	0.08 151	0.28 502	0.20 420
1: 1. 1
mms	0.27 115	0.26 129	0.91 115	0.25 142	0.18 220	0.32 48	0.23 272	0.37 52	0.31 39	0.21 103	0.30 196	0.23 150	0.17 77	0.46 282	0.21 147	0.08 67	0.10 337	0.10 234	0.08 151	0.22 418	0.47 628

AIO-Stereo	0.30 161	0.27 142	1.25 179	0.27 214	0.24 357	0.37 92	0.20 147	0.52 218	0.36 125	0.21 103	0.30 196	0.23 150	0.14 29	0.31 132	0.20 127	0.08 67	0.07 77	0.09 166	0.38 631	0.19 369	0.31 557

RSM	0.28 131	0.26 129	0.97 128	0.25 142	0.24 357	0.37 92	0.21 191	0.49 182	0.44 218	0.21 103	0.27 161	0.28 223	0.17 77	0.38 215	0.20 127	0.07 26	0.07 77	0.09 166	0.34 614	0.21 401	0.16 342

GCAPDPT-zeroshot4090	0.27 115	0.40 305	0.86 99	0.22 63	0.17 172	0.36 85	0.19 120	0.39 68	0.32 51	0.21 103	0.24 124	0.18 84	0.23 199	0.21 10	0.15 15	0.08 67	0.08 192	0.08 65	0.30 591	0.13 201	0.55 641

Selective-IGEV	0.29 144	0.23 79	1.28 186	0.27 214	0.30 451	0.35 71	0.20 147	0.56 251	0.38 144	0.21 103	0.30 196	0.22 132	0.18 103	0.37 205	0.18 69	0.07 26	0.06 24	0.08 65	0.15 440	0.16 296	0.29 535

ProNet	0.30 161	0.54 401	1.29 189	0.25 142	0.15 105	0.47 211	0.25 332	0.48 174	0.39 158	0.21 103	0.23 112	0.22 132	0.20 141	0.44 257	0.19 95	0.08 67	0.08 192	0.10 234	0.08 151	0.23 433	0.12 196

CroCo-Stereo	0.30 161	0.45 350	1.08 144	0.31 331	0.17 172	0.19 7	0.21 191	0.73 367	0.50 287	0.21 103	0.24 124	0.55 418	0.22 173	0.27 73	0.26 239	0.09 145	0.08 192	0.08 65	0.07 106	0.12 163	0.09 79
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
PSi22	0.37 228	0.73 490	1.71 298	0.28 246	0.13 52	0.44 173	0.14 22	0.64 306	0.51 294	0.22 123	0.28 173	0.36 286	0.22 173	0.65 385	0.27 251	0.07 26	0.14 469	0.07 2	0.06 21	0.28 502	0.12 196

VMStereo-Base	0.26 103	0.27 142	1.26 181	0.20 9	0.12 21	0.42 152	0.17 83	0.37 52	0.40 174	0.22 123	0.31 213	0.29 236	0.21 155	0.32 146	0.20 127	0.10 254	0.08 192	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.09 79

BStereo	0.28 131	0.33 233	1.34 204	0.23 90	0.29 434	0.33 54	0.20 147	0.46 139	0.35 95	0.22 123	0.17 44	0.20 112	0.14 29	0.28 91	0.25 225	0.07 26	0.07 77	0.16 526	0.21 537	0.12 163	0.11 148

Anonymus123	0.31 170	0.33 233	1.34 204	0.23 90	0.29 434	0.98 623	0.20 147	0.49 182	0.35 95	0.22 123	0.17 44	0.20 112	0.14 29	0.28 91	0.25 225	0.07 26	0.07 77	0.16 526	0.21 537	0.12 163	0.11 148

GSStereo	0.36 221	0.32 224	1.17 162	0.34 419	0.60 638	0.55 325	0.21 191	0.62 293	0.41 187	0.22 123	0.22 97	0.17 66	0.18 103	0.44 257	0.16 37	0.10 254	0.16 515	0.08 65	0.11 312	0.33 546	0.84 668

GS-Stereo							0.21 191	0.62 293	0.41 187	0.22 123	0.22 97	0.17 66	0.18 103	0.44 257	0.16 37	0.10 254	0.16 515	0.08 65	0.11 312	0.33 546	0.84 668

Replicate-Monster	0.23 72	0.40 305	0.94 121	0.21 33	0.14 75	0.37 92	0.13 9	0.40 77	0.36 125	0.22 123	0.15 31	0.15 37	0.15 53	0.40 230	0.15 15	0.08 67	0.07 77	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.15 310

asda	0.22 59	0.25 111	0.70 69	0.21 33	0.16 140	0.43 160	0.16 69	0.44 116	0.35 95	0.22 123	0.20 69	0.14 15	0.20 141	0.25 48	0.22 173	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.07 12

4.25_new	0.21 35	0.23 79	0.64 41	0.22 63	0.18 220	0.41 138	0.17 83	0.41 89	0.35 95	0.22 123	0.21 77	0.14 15	0.18 103	0.25 48	0.18 69	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.07 12

4.5w_new	0.21 35	0.23 79	0.64 41	0.22 63	0.18 220	0.41 138	0.17 83	0.41 89	0.35 95	0.22 123	0.21 77	0.14 15	0.18 103	0.25 48	0.18 69	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.07 12

4.25w-stereo	0.21 35	0.23 79	0.64 41	0.22 63	0.18 220	0.41 138	0.17 83	0.41 89	0.35 95	0.22 123	0.21 77	0.14 15	0.18 103	0.25 48	0.18 69	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.07 12

4w-stereo	0.20 19	0.21 39	0.57 19	0.21 33	0.15 105	0.39 114	0.13 9	0.39 68	0.33 66	0.22 123	0.21 77	0.13 4	0.20 141	0.29 108	0.21 147	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.07 12

3.75w	0.21 35	0.21 39	0.61 30	0.21 33	0.20 277	0.44 173	0.16 69	0.44 116	0.30 34	0.22 123	0.20 69	0.13 4	0.18 103	0.29 108	0.21 147	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.08 51

3w_stereo	0.21 35	0.22 57	0.59 23	0.22 63	0.12 21	0.37 92	0.22 233	0.50 191	0.38 144	0.22 123	0.21 77	0.12 2	0.22 173	0.26 67	0.18 69	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.08 51

111111	0.24 79	0.21 39	0.82 90	0.24 118	0.21 293	0.43 160	0.13 9	0.45 131	0.35 95	0.22 123	0.27 161	0.18 84	0.16 68	0.35 181	0.18 69	0.09 145	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.25 464	0.08 51

castereo	0.30 161	0.44 340	0.81 88	0.24 118	0.29 434	0.41 138	0.27 380	0.72 353	0.45 233	0.22 123	0.30 196	0.24 168	0.31 334	0.25 48	0.21 147	0.09 145	0.07 77	0.08 65	0.31 600	0.12 163	0.09 79

Pointernet	0.29 144	0.25 111	1.49 247	0.24 118	0.20 277	0.47 211	0.15 44	0.62 293	0.47 264	0.22 123	0.29 181	0.26 198	0.20 141	0.28 91	0.20 127	0.10 254	0.07 77	0.07 2	0.12 352	0.10 109	0.07 12

IGEV++	0.34 198	0.43 329	1.32 197	0.31 331	0.14 75	0.32 48	0.21 191	0.70 343	0.34 80	0.22 123	0.28 173	0.22 132	0.27 271	0.35 181	0.27 251	0.09 145	0.39 654	0.08 65	0.15 440	0.25 464	0.45 623

LoS_RVC	0.29 144	0.33 233	1.19 166	0.25 142	0.34 510	0.43 160	0.22 233	0.42 99	0.32 51	0.22 123	0.33 234	0.23 150	0.24 215	0.31 132	0.21 147	0.07 26	0.07 77	0.07 2	0.05 1	0.10 109	0.31 557

CAS	0.35 211	0.25 111	1.30 192	0.79 651	0.34 510	0.51 273	0.23 272	0.46 139	0.39 158	0.22 123	0.31 213	0.20 112	0.17 77	0.28 91	0.23 184	0.73 672	0.06 24	0.07 2	0.05 1	0.09 79	0.37 598

CES	0.30 161	0.27 142	1.09 148	0.23 90	0.50 611	0.40 127	0.20 147	0.46 139	0.44 218	0.22 123	0.28 173	0.26 198	0.19 128	0.33 160	0.21 147	0.09 145	0.07 77	0.08 65	0.05 1	0.15 259	0.49 632

CroCo-Stereo Lap2	0.33 187	0.61 428	1.47 241	0.32 360	0.38 550	0.23 15	0.22 233	0.58 263	0.46 244	0.22 123	0.27 161	0.29 236	0.23 199	0.32 146	0.26 239	0.09 145	0.09 287	0.10 234	0.08 151	0.21 401	0.14 267

sCroCo_RVC	0.33 187	0.32 224	1.89 401	0.34 419	0.27 410	0.30 33	0.22 233	0.48 174	0.44 218	0.22 123	0.33 234	0.25 183	0.25 230	0.32 146	0.24 210	0.14 483	0.16 515	0.12 375	0.12 352	0.15 259	0.13 239

DF	0.34 198	0.29 185	0.95 122	0.31 331	0.44 585	0.40 127	0.21 191	0.71 347	0.32 51	0.23 146	0.37 258	0.32 257	0.17 77	0.39 223	0.85 556	0.10 254	0.09 287	0.08 65	0.29 581	0.09 79	0.20 420

DN	0.37 228	0.23 79	1.40 222	0.37 480	0.40 566	0.48 226	0.21 191	0.51 202	0.40 174	0.23 146	0.24 124	0.36 286	0.18 103	0.81 429	0.54 477	0.13 438	0.11 391	0.11 311	0.34 614	0.12 163	0.19 401

DA	0.32 177	0.26 129	0.89 108	0.29 281	0.25 379	0.63 466	0.22 233	0.60 284	0.39 158	0.23 146	0.30 196	0.24 168	0.26 250	0.60 363	0.18 69	0.10 254	0.12 425	0.09 166	0.07 106	0.10 109	0.52 635

GGEV	0.32 177	0.26 129	0.89 108	0.29 281	0.25 379	0.63 466	0.22 233	0.60 284	0.39 158	0.23 146	0.30 196	0.24 168	0.26 250	0.60 363	0.18 69	0.10 254	0.12 425	0.09 166	0.07 106	0.10 109	0.52 635

2.25w	0.21 35	0.22 57	0.51 2	0.21 33	0.14 75	0.36 85	0.13 9	0.42 99	0.34 80	0.23 146	0.27 161	0.14 15	0.18 103	0.33 160	0.24 210	0.06 1	0.06 24	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.07 12

3.25w_new	0.20 19	0.20 23	0.52 5	0.21 33	0.14 75	0.37 92	0.14 22	0.43 107	0.35 95	0.23 146	0.21 77	0.16 51	0.18 103	0.27 73	0.20 127	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.08 51

3.25w	0.20 19	0.20 23	0.52 5	0.21 33	0.14 75	0.37 92	0.14 22	0.43 107	0.35 95	0.23 146	0.21 77	0.16 51	0.18 103	0.27 73	0.20 127	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.08 51

SMoEStereo_RVC	0.29 144	0.26 129	1.03 135	0.25 142	0.14 75	0.46 201	0.22 233	0.36 47	0.38 144	0.23 146	0.23 112	0.21 126	0.18 103	0.45 273	0.60 501	0.07 26	0.06 24	0.10 234	0.08 151	0.20 385	0.20 420

rvit_stereo_0083	0.25 89	0.19 11	0.58 22	0.28 246	0.18 220	0.28 22	0.22 233	0.38 61	0.54 338	0.23 146	0.30 196	0.27 211	0.26 250	0.37 205	0.24 210	0.14 483	0.12 425	0.13 438	0.10 243	0.12 163	0.10 118

rvit_stereo_ft	0.31 170	0.61 428	1.18 164	0.32 360	0.21 293	0.28 22	0.27 380	0.55 245	0.48 268	0.23 146	0.27 161	0.28 223	0.26 250	0.32 146	0.25 225	0.13 438	0.09 287	0.11 311	0.11 312	0.13 201	0.14 267

plain	0.37 228	0.47 363	2.15 484	0.27 214	0.19 257	0.33 54	0.20 147	0.58 263	0.46 244	0.23 146	0.37 258	0.23 150	0.25 230	0.45 273	0.28 264	0.11 343	0.08 192	0.13 438	0.09 202	0.42 618	0.12 196

Foundation-i1	0.26 103	0.29 185	0.75 75	0.23 90	0.21 293	0.30 33	0.22 233	0.60 284	0.43 212	0.24 157	0.31 213	0.35 279	0.23 199	0.27 73	0.19 95	0.09 145	0.08 192	0.08 65	0.07 106	0.11 145	0.07 12

FlowAnything_test	0.23 72	0.32 224	0.52 5	0.28 246	0.17 172	0.37 92	0.20 147	0.38 61	0.24 4	0.24 157	0.20 69	0.21 126	0.17 77	0.26 67	0.25 225	0.13 438	0.10 337	0.14 476	0.16 463	0.17 320	0.12 196

asd	0.20 19	0.22 57	0.65 49	0.22 63	0.17 172	0.41 138	0.14 22	0.35 36	0.32 51	0.24 157	0.20 69	0.15 37	0.18 103	0.26 67	0.16 37	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.08 51

2.75w_new	0.21 35	0.21 39	0.57 19	0.20 9	0.14 75	0.40 127	0.18 105	0.47 159	0.36 125	0.24 157	0.20 69	0.13 4	0.19 128	0.31 132	0.21 147	0.07 26	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.06 1	0.07 12

monsters	0.22 59	0.22 57	0.52 5	0.23 90	0.28 425	0.42 152	0.14 22	0.46 139	0.31 39	0.24 157	0.20 69	0.13 4	0.14 29	0.43 248	0.20 127	0.07 26	0.06 24	0.07 2	0.08 151	0.06 1	0.06 1

SCV_C0	0.33 187	0.43 329	1.42 229	0.25 142	0.16 140	0.35 71	0.20 147	0.68 331	0.44 218	0.24 157	0.27 161	0.29 236	0.20 141	0.58 350	0.18 69	0.09 145	0.08 192	0.08 65	0.30 591	0.26 485	0.17 364

tt45	0.29 144	0.24 97	1.06 142	0.25 142	0.17 172	0.55 325	0.22 233	0.41 89	0.35 95	0.24 157	0.25 139	0.25 183	0.18 103	0.64 374	0.34 349	0.08 67	0.07 77	0.10 234	0.08 151	0.21 401	0.11 148

rvit_stereo_0081	0.25 89	0.21 39	0.61 30	0.28 246	0.17 172	0.31 41	0.22 233	0.42 99	0.53 323	0.24 157	0.25 139	0.25 183	0.21 155	0.34 174	0.23 184	0.13 438	0.10 337	0.11 311	0.10 243	0.12 163	0.09 79

rvit_stereo_0082	0.25 89	0.21 39	0.61 30	0.28 246	0.17 172	0.31 41	0.22 233	0.42 99	0.53 323	0.24 157	0.25 139	0.25 183	0.21 155	0.34 174	0.23 184	0.13 438	0.10 337	0.11 311	0.10 243	0.12 163	0.09 79

rvit_stereo_0080	0.27 115	0.38 285	0.76 78	0.24 118	0.18 220	0.34 64	0.27 380	0.54 240	0.44 218	0.24 157	0.26 152	0.27 211	0.22 173	0.29 108	0.23 184	0.13 438	0.10 337	0.10 234	0.10 243	0.15 259	0.11 148

MGS-Stereo	0.32 177	0.34 250	1.70 291	0.25 142	0.14 75	0.40 127	0.22 233	0.38 61	0.43 212	0.24 157	0.51 373	0.25 183	0.18 103	0.31 132	0.20 127	0.09 145	0.08 192	0.09 166	0.08 151	0.47 633	0.08 51

ff7	0.32 177	0.52 386	1.38 216	0.25 142	0.16 140	0.56 342	0.23 272	0.46 139	0.41 187	0.24 157	0.23 112	0.20 112	0.23 199	0.48 301	0.19 95	0.09 145	0.08 192	0.10 234	0.18 497	0.23 433	0.22 449

IGEVStereo-DCA	0.33 187	0.34 250	1.38 216	0.27 214	0.16 140	0.45 181	0.23 272	0.46 139	0.41 187	0.24 157	0.21 77	0.26 198	0.25 230	0.64 374	0.52 467	0.09 145	0.07 77	0.10 234	0.18 497	0.16 296	0.22 449

ffff	0.32 177	0.52 386	1.38 216	0.25 142	0.16 140	0.56 342	0.23 272	0.46 139	0.41 187	0.24 157	0.23 112	0.20 112	0.23 199	0.48 301	0.19 95	0.09 145	0.08 192	0.10 234	0.18 497	0.23 433	0.22 449

rrr	0.46 347	0.34 250	3.08 645	0.27 214	0.16 140	0.45 181	0.28 400	1.09 643	0.51 294	0.24 157	0.21 77	0.26 198	0.25 230	0.64 374	0.52 467	0.09 145	0.07 77	0.10 234	0.29 581	0.16 296	0.25 500

11t	0.32 177	0.52 386	1.38 216	0.25 142	0.16 140	0.56 342	0.23 272	0.46 139	0.41 187	0.24 157	0.23 112	0.20 112	0.23 199	0.48 301	0.19 95	0.09 145	0.08 192	0.10 234	0.18 497	0.23 433	0.22 449

whm_eth	0.27 115	0.38 285	0.76 78	0.24 118	0.18 220	0.34 64	0.27 380	0.54 240	0.44 218	0.24 157	0.26 152	0.27 211	0.22 173	0.29 108	0.23 184	0.13 438	0.10 337	0.10 234	0.10 243	0.15 259	0.11 148

ccc-4	0.32 177	0.52 386	1.38 216	0.25 142	0.16 140	0.56 342	0.23 272	0.46 139	0.41 187	0.24 157	0.23 112	0.20 112	0.23 199	0.48 301	0.19 95	0.09 145	0.08 192	0.10 234	0.18 497	0.23 433	0.22 449

sAnonymous2	0.38 241	0.62 434	2.15 484	0.31 331	0.24 357	0.34 64	0.27 380	0.53 227	0.46 244	0.24 157	0.29 181	0.23 150	0.28 290	0.28 91	0.22 173	0.12 405	0.09 287	0.11 311	0.13 386	0.38 593	0.35 583

CroCo_RVC	0.38 241	0.62 434	2.15 484	0.31 331	0.24 357	0.34 64	0.27 380	0.53 227	0.46 244	0.24 157	0.29 181	0.23 150	0.28 290	0.28 91	0.22 173	0.12 405	0.09 287	0.11 311	0.13 386	0.38 593	0.35 583

Foundation-i1a	0.22 59	0.16 2	0.66 60	0.20 9	0.10 2	0.29 29	0.21 191	0.50 191	0.39 158	0.25 177	0.22 97	0.27 211	0.25 230	0.33 160	0.18 69	0.08 67	0.09 287	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.08 51

WQFJA1	0.42 293	0.24 97	0.53 11	0.26 189	0.38 550	0.48 226	0.23 272	1.72 680	2.07 689	0.25 177	0.25 139	0.28 223	0.27 271	0.32 146	0.34 349	0.09 145	0.11 391	0.10 234	0.08 151	0.20 385	0.13 239

NLMM	0.42 293	0.24 97	0.53 11	0.26 189	0.38 550	0.48 226	0.23 272	1.72 680	2.06 688	0.25 177	0.25 139	0.28 223	0.27 271	0.32 146	0.34 349	0.09 145	0.11 391	0.10 234	0.08 151	0.20 385	0.13 239

NLSM1	0.39 256	0.24 97	0.56 17	0.27 214	0.40 566	0.49 244	0.21 191	1.44 669	1.64 673	0.25 177	0.33 234	0.25 183	0.26 250	0.40 230	0.32 327	0.10 254	0.10 337	0.11 311	0.10 243	0.22 418	0.13 239

depthmonostereo	0.26 103	0.23 79	0.65 49	0.41 527	0.13 52	0.41 138	0.19 120	0.51 202	0.40 174	0.25 177	0.29 181	0.26 198	0.28 290	0.44 257	0.23 184	0.09 145	0.10 337	0.09 166	0.07 106	0.10 109	0.08 51

4.5_new	0.21 35	0.22 57	0.63 38	0.21 33	0.15 105	0.40 127	0.17 83	0.40 77	0.35 95	0.25 177	0.22 97	0.14 15	0.14 29	0.22 23	0.21 147	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.07 12

4.5w-stereo	0.21 35	0.22 57	0.63 38	0.21 33	0.15 105	0.40 127	0.17 83	0.40 77	0.35 95	0.25 177	0.22 97	0.14 15	0.14 29	0.22 23	0.21 147	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.07 12

2w_stereo	0.21 35	0.19 11	0.51 2	0.22 63	0.13 52	0.41 138	0.20 147	0.50 191	0.34 80	0.25 177	0.23 112	0.13 4	0.23 199	0.24 40	0.22 173	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.07 12

1w_stereo	0.22 59	0.17 3	0.52 5	0.23 90	0.16 140	0.44 173	0.22 233	0.55 245	0.40 174	0.25 177	0.29 181	0.13 4	0.26 250	0.28 91	0.20 127	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.07 12

monsterstereo	0.22 59	0.22 57	0.52 5	0.25 142	0.27 410	0.39 114	0.14 22	0.51 202	0.33 66	0.25 177	0.27 161	0.13 4	0.13 18	0.38 215	0.21 147	0.07 26	0.07 77	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.06 1

rvit_0105_6	0.31 170	0.29 185	1.00 132	0.31 331	0.18 220	0.35 71	0.25 332	0.51 202	0.61 405	0.25 177	0.28 173	0.32 257	0.25 230	0.39 223	0.25 225	0.18 553	0.16 515	0.15 507	0.13 386	0.14 234	0.13 239

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 228	1.34 663	1.24 178	0.23 90	0.12 21	0.33 54	0.20 147	0.40 77	0.33 66	0.25 177	0.21 77	0.16 51	0.14 29	0.27 73	0.63 508	0.55 662	0.06 24	0.11 311	0.13 386	0.25 464	0.49 632

MyStereo07	0.34 198	0.40 305	1.46 237	0.29 281	0.23 342	0.60 408	0.31 446	0.53 227	0.42 201	0.25 177	0.25 139	0.20 112	0.26 250	0.57 346	0.19 95	0.09 145	0.18 547	0.12 375	0.11 312	0.16 296	0.19 401

MIF-Stereo (partial)	0.34 198	0.41 315	1.93 418	0.26 189	0.24 357	0.32 48	0.17 83	0.53 227	0.42 201	0.25 177	0.37 258	0.25 183	0.26 250	0.44 257	0.31 314	0.11 343	0.08 192	0.12 375	0.10 243	0.19 369	0.14 267

anonymousdsp	0.34 198	0.53 393	1.47 241	0.25 142	0.16 140	0.56 342	0.23 272	0.49 182	0.40 174	0.25 177	0.24 124	0.22 132	0.24 215	0.55 342	0.19 95	0.09 145	0.11 391	0.10 234	0.18 497	0.24 450	0.29 535

LoS	0.31 170	0.30 202	1.52 256	0.23 90	0.13 52	0.54 310	0.20 147	0.48 174	0.49 276	0.25 177	0.28 173	0.37 291	0.24 215	0.38 215	0.23 184	0.10 254	0.08 192	0.08 65	0.05 1	0.15 259	0.07 12
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
IGEV-Stereo	0.34 198	0.54 401	1.47 241	0.25 142	0.16 140	0.56 342	0.23 272	0.49 182	0.40 174	0.25 177	0.24 124	0.22 132	0.24 215	0.54 338	0.19 95	0.09 145	0.10 337	0.10 234	0.18 497	0.24 450	0.29 535
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
test_xeample3	0.46 347	0.34 250	2.99 639	0.37 480	0.16 140	0.49 244	0.33 479	1.06 637	0.44 218	0.25 177	0.23 112	0.24 168	0.25 230	0.49 311	0.56 488	0.09 145	0.07 77	0.10 234	0.40 637	0.17 320	0.26 511

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.25 89	0.24 97	0.76 78	0.22 63	0.33 497	0.48 226	0.20 147	0.47 159	0.35 95	0.26 195	0.30 196	0.22 132	0.14 29	0.21 10	0.19 95	0.08 67	0.06 24	0.10 234	0.08 151	0.07 5	0.15 310

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.25 89	0.24 97	0.84 94	0.22 63	0.32 482	0.48 226	0.20 147	0.45 131	0.35 95	0.26 195	0.30 196	0.22 132	0.14 29	0.21 10	0.18 69	0.08 67	0.06 24	0.09 166	0.08 151	0.07 5	0.13 239

WQFJX1	0.45 334	0.28 171	0.56 17	0.27 214	0.35 523	0.48 226	0.25 332	1.98 693	2.08 690	0.26 195	0.26 152	0.29 236	0.28 290	0.50 318	0.31 314	0.10 254	0.11 391	0.10 234	0.08 151	0.23 433	0.14 267

WQFJX	0.42 293	0.25 111	0.55 14	0.26 189	0.39 556	0.47 211	0.23 272	1.76 682	1.82 683	0.26 195	0.26 152	0.28 223	0.28 290	0.42 244	0.32 327	0.10 254	0.10 337	0.09 166	0.08 151	0.24 450	0.16 342

water-stereo	0.24 79	0.17 3	0.88 104	0.24 118	0.14 75	0.37 92	0.17 83	0.43 107	0.32 51	0.26 195	0.35 247	0.26 198	0.24 215	0.22 23	0.25 225	0.09 145	0.09 287	0.09 166	0.08 151	0.10 109	0.10 118

qwe	0.21 35	0.22 57	0.61 30	0.21 33	0.20 277	0.41 138	0.15 44	0.46 139	0.35 95	0.26 195	0.22 97	0.14 15	0.14 29	0.31 132	0.22 173	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.07 12

rvit_stereo_0081_aga	0.27 115	0.29 185	1.08 144	0.26 189	0.20 277	0.33 54	0.21 191	0.41 89	0.42 201	0.26 195	0.28 173	0.27 211	0.21 155	0.31 132	0.21 147	0.14 483	0.10 337	0.11 311	0.10 243	0.14 234	0.10 118

GCAP-BAT	1.13 641	0.30 202	9.45 708	3.22 708	5.97 710	0.39 114	0.20 147	0.59 272	0.41 187	0.26 195	0.26 152	0.23 150	0.17 77	0.31 132	0.19 95	0.09 145	0.08 192	0.09 166	0.07 106	0.13 201	0.17 364

Occ-G	0.30 161	0.30 202	1.33 199	0.23 90	0.15 105	0.36 85	0.25 332	0.43 107	0.31 39	0.26 195	0.35 247	0.46 372	0.22 173	0.30 121	0.25 225	0.09 145	0.07 77	0.09 166	0.16 463	0.31 528	0.08 51

gcap-zeroshot	0.26 103	0.24 97	1.03 135	0.22 63	0.33 497	0.48 226	0.20 147	0.47 159	0.34 80	0.26 195	0.29 181	0.22 132	0.14 29	0.21 10	0.19 95	0.08 67	0.06 24	0.09 166	0.08 151	0.08 42	0.14 267

test_for_model	0.25 89	0.24 97	0.76 78	0.22 63	0.33 497	0.48 226	0.20 147	0.47 159	0.35 95	0.26 195	0.30 196	0.22 132	0.14 29	0.21 10	0.19 95	0.08 67	0.06 24	0.10 234	0.08 151	0.07 5	0.15 310

UniTT-Stereo	0.30 161	0.36 269	1.68 285	0.27 214	0.24 357	0.29 29	0.18 105	0.33 29	0.34 80	0.26 195	0.37 258	0.18 84	0.18 103	0.31 132	0.27 251	0.10 254	0.08 192	0.08 65	0.07 106	0.25 464	0.08 51

testlalala	0.26 103	0.24 97	1.03 135	0.22 63	0.33 497	0.48 226	0.20 147	0.47 159	0.34 80	0.26 195	0.29 181	0.22 132	0.14 29	0.21 10	0.19 95	0.08 67	0.06 24	0.09 166	0.08 151	0.08 42	0.14 267

GCAPDPT-zeroshot	1.09 638	0.30 202	8.70 705	3.22 708	5.88 709	0.39 114	0.20 147	0.59 272	0.41 187	0.26 195	0.26 152	0.23 150	0.17 77	0.31 132	0.19 95	0.09 145	0.08 192	0.09 166	0.07 106	0.13 201	0.19 401

AEACV	0.33 187	0.24 97	1.44 232	0.28 246	0.35 523	0.47 211	0.21 191	0.43 107	0.28 22	0.26 195	0.25 139	0.22 132	0.38 391	0.30 121	0.18 69	0.09 145	0.35 639	0.09 166	0.36 627	0.23 433	0.25 500

GLC_STEREO	0.28 131	0.27 142	1.36 209	0.28 246	0.12 21	0.41 138	0.20 147	0.37 52	0.38 144	0.26 195	0.30 196	0.25 183	0.19 128	0.33 160	0.24 210	0.09 145	0.11 391	0.12 375	0.10 243	0.13 201	0.09 79

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.26 103	0.23 79	1.00 132	0.22 63	0.31 472	0.47 211	0.20 147	0.44 116	0.33 66	0.27 211	0.32 224	0.24 168	0.14 29	0.23 33	0.18 69	0.08 67	0.06 24	0.09 166	0.08 151	0.08 42	0.16 342

gcap_with_dpt	0.25 89	0.22 57	1.00 132	0.22 63	0.30 451	0.48 226	0.21 191	0.45 131	0.32 51	0.27 211	0.31 213	0.20 112	0.14 29	0.20 4	0.18 69	0.08 67	0.06 24	0.09 166	0.08 151	0.08 42	0.13 239

rvit_0105_4	0.35 211	0.35 259	1.45 235	0.31 331	0.18 220	0.37 92	0.28 400	0.59 272	0.62 423	0.27 211	0.31 213	0.35 279	0.27 271	0.43 248	0.25 225	0.18 553	0.16 515	0.15 507	0.13 386	0.15 259	0.12 196

trnet	0.28 131	0.26 129	1.32 197	0.19 2	0.12 21	0.54 310	0.15 44	0.48 174	0.46 244	0.27 211	0.33 234	0.24 168	0.21 155	0.30 121	0.21 147	0.10 254	0.07 77	0.08 65	0.05 1	0.09 79	0.07 12

H2IRNET	0.40 265	0.61 428	1.90 406	0.29 281	0.17 172	0.54 310	0.18 105	0.52 218	0.50 287	0.27 211	0.56 435	0.47 380	0.35 360	0.46 282	0.33 340	0.10 254	0.07 77	0.12 375	0.14 415	0.32 537	0.12 196

CREStereo	0.28 131	0.30 202	1.33 199	0.19 2	0.13 52	0.55 325	0.17 83	0.48 174	0.46 244	0.27 211	0.33 234	0.24 168	0.21 155	0.31 132	0.21 147	0.11 343	0.07 77	0.08 65	0.05 1	0.10 109	0.07 12
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
PMTNet	0.31 170	0.35 259	1.30 192	0.20 9	0.14 75	0.57 360	0.25 332	0.46 139	0.42 201	0.27 211	0.32 224	0.27 211	0.24 215	0.39 223	0.23 184	0.43 651	0.07 77	0.08 65	0.05 1	0.18 348	0.07 12

ManiGeoR	0.44 311	1.04 614	2.50 563	0.22 63	0.19 257	0.47 211	0.18 105	0.72 353	0.53 323	0.28 218	0.36 251	0.32 257	0.28 290	0.85 435	0.33 340	0.10 254	0.07 77	0.09 166	0.07 106	0.12 163	0.10 118

HLf10	0.44 311	1.04 614	2.50 563	0.22 63	0.19 257	0.47 211	0.18 105	0.72 353	0.53 323	0.28 218	0.36 251	0.32 257	0.28 290	0.85 435	0.33 340	0.10 254	0.07 77	0.09 166	0.07 106	0.12 163	0.10 118

NLMM1	0.46 347	0.27 142	0.53 11	0.27 214	0.38 550	0.49 244	0.24 308	1.97 692	2.38 693	0.28 218	0.27 161	0.26 198	0.25 230	0.47 294	0.31 314	0.10 254	0.11 391	0.10 234	0.09 202	0.23 433	0.15 310

DLNR-FE	13.43 722	20.01 727	23.53 728	121.73 745	33.87 738	0.46 201	0.15 44	8.09 718	0.35 95	0.28 218	0.37 258	0.26 198	0.17 77	0.75 414	0.29 278	6.68 719	0.26 615	0.09 166	0.38 631	50.82 745	0.18 384

xyz-stereo-finetune	0.31 170	0.46 353	0.79 85	0.21 33	0.12 21	0.53 303	0.25 332	0.52 218	0.54 338	0.28 218	0.32 224	0.29 236	0.23 199	0.59 356	0.55 480	0.08 67	0.07 77	0.10 234	0.08 151	0.13 201	0.08 51

AIO_rvc	0.41 272	0.64 449	1.29 189	0.58 624	0.39 556	0.37 92	0.24 308	0.50 191	0.43 212	0.28 218	0.23 112	0.25 183	0.16 68	0.99 452	0.19 95	0.10 254	0.16 515	0.08 65	0.11 312	0.25 464	0.85 670

DLNR_Zeroshot_test	13.43 722	19.94 726	23.55 729	121.61 744	35.03 739	0.46 201	0.15 44	8.02 717	0.35 95	0.28 218	0.37 258	0.26 198	0.17 77	0.76 418	0.29 278	6.42 718	0.26 615	0.09 166	0.38 631	50.13 744	0.18 384

Selective-RAFT	0.35 211	0.26 129	1.48 244	0.31 331	0.15 105	0.61 428	0.19 120	0.60 284	0.54 338	0.28 218	0.29 181	0.40 316	0.33 349	0.50 318	0.27 251	0.10 254	0.07 77	0.09 166	0.35 618	0.19 369	0.08 51

NLCSM	0.46 347	0.37 272	0.72 73	0.29 281	0.36 532	0.49 244	0.27 380	1.33 663	1.59 672	0.29 226	0.29 181	0.29 236	0.31 334	1.44 509	0.35 361	0.11 343	0.11 391	0.11 311	0.10 243	0.35 571	0.14 267

MSCF	0.35 211	0.72 483	1.15 158	0.58 624	0.21 293	0.50 258	0.22 233	0.56 251	0.38 144	0.29 226	0.29 181	0.17 66	0.30 324	0.35 181	0.26 239	0.09 145	0.12 425	0.08 65	0.29 581	0.15 259	0.21 434

HART	0.38 241	0.53 393	1.66 281	0.26 189	0.15 105	0.30 33	0.19 120	0.67 326	0.46 244	0.29 226	0.52 388	0.38 301	0.16 68	0.41 235	0.20 127	0.08 67	0.68 682	0.09 166	0.07 106	0.34 558	0.21 434

AIO-test1	0.45 334	0.87 548	2.27 510	0.33 386	0.33 497	0.50 258	0.22 233	0.74 372	0.66 473	0.29 226	0.41 289	0.29 236	0.22 173	0.73 410	0.29 278	0.09 145	0.08 192	0.12 375	0.14 415	0.30 520	0.22 449

GCAP-Stereo	0.34 198	0.89 557	1.76 323	0.26 189	0.12 21	0.52 294	0.14 22	0.49 182	0.38 144	0.29 226	0.30 196	0.29 236	0.22 173	0.30 121	0.20 127	0.09 145	0.17 535	0.09 166	0.07 106	0.21 401	0.11 148

GASTEREO	0.35 211	0.72 483	1.15 158	0.56 616	0.20 277	0.52 294	0.22 233	0.56 251	0.40 174	0.30 231	0.31 213	0.16 51	0.31 334	0.35 181	0.26 239	0.09 145	0.14 469	0.08 65	0.28 575	0.14 234	0.20 420

rvit_0105_5	0.36 221	0.39 297	1.48 244	0.30 303	0.18 220	0.41 138	0.30 433	0.64 306	0.62 423	0.30 231	0.33 234	0.37 291	0.29 313	0.41 235	0.28 264	0.18 553	0.16 515	0.15 507	0.15 440	0.15 259	0.14 267

CAS++	0.31 170	0.33 233	1.43 230	0.25 142	0.17 172	0.31 41	0.20 147	0.78 421	0.41 187	0.30 231	0.30 196	0.21 126	0.16 68	0.33 160	0.18 69	0.15 504	0.12 425	0.13 438	0.10 243	0.15 259	0.11 148
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MoCha-V2	0.36 221	0.32 224	1.41 224	0.36 456	0.31 472	0.35 71	0.19 120	0.57 257	0.39 158	0.30 231	0.32 224	0.28 223	0.27 271	0.47 294	0.24 210	0.08 67	0.56 671	0.08 65	0.38 631	0.18 348	0.12 196

EGLCR-Stereo	0.29 144	0.27 142	0.97 128	0.30 303	0.19 257	0.56 342	0.17 83	0.68 331	0.36 125	0.30 231	0.18 54	0.27 211	0.17 77	0.38 215	0.19 95	0.09 145	0.07 77	0.10 234	0.08 151	0.10 109	0.35 583

TestStereo_HLe17	0.48 370	1.17 643	2.73 606	0.22 63	0.18 220	0.50 258	0.21 191	0.78 421	0.58 372	0.31 236	0.37 258	0.31 247	0.28 290	1.06 462	0.25 225	0.10 254	0.06 24	0.09 166	0.08 151	0.13 201	0.09 79

xyz-stereo-finetune2	0.35 211	0.45 350	1.04 139	0.21 33	0.12 21	0.58 377	0.23 272	0.50 191	0.45 233	0.31 236	0.46 321	0.30 244	0.41 425	0.81 429	0.51 463	0.08 67	0.07 77	0.11 311	0.09 202	0.12 163	0.09 79

MM-Stereo_test3	0.40 265	0.58 418	1.75 314	0.36 456	0.30 451	0.45 181	0.30 433	0.72 353	0.59 382	0.31 236	0.43 298	0.32 257	0.23 199	0.35 181	0.29 278	0.10 254	0.20 571	0.10 234	0.08 151	0.40 608	0.11 148

HUF	0.59 486	0.65 456	2.46 548	0.45 563	0.77 658	0.34 64	0.24 308	0.46 139	0.39 158	0.31 236	0.28 173	0.25 183	0.19 128	0.67 391	0.18 69	0.12 405	2.03 709	0.08 65	0.06 21	0.31 528	1.59 702

AE-Stereo	0.42 293	0.29 185	1.65 276	0.43 542	0.47 607	0.56 342	0.23 272	0.86 490	0.46 244	0.31 236	0.41 289	0.43 340	0.24 215	0.34 174	0.24 210	0.09 145	0.48 667	0.11 311	0.45 645	0.22 418	0.19 401

ACVNet-DCA	0.42 293	0.64 449	2.07 461	0.35 435	0.14 75	0.76 563	0.25 332	0.76 394	0.52 305	0.31 236	0.38 271	0.24 168	0.38 391	0.69 400	0.19 95	0.10 254	0.24 599	0.11 311	0.09 202	0.12 163	0.14 267

xx1	0.46 347	0.64 449	2.07 461	0.35 435	0.14 75	0.76 563	0.25 332	0.74 372	1.01 630	0.31 236	0.38 271	0.46 372	0.36 366	0.69 400	0.19 95	0.10 254	0.24 599	0.12 375	0.12 352	0.12 163	0.14 267

1test111	0.44 311	0.64 449	2.07 461	0.35 435	0.14 75	0.76 563	0.25 332	0.76 394	0.52 305	0.31 236	0.38 271	0.24 168	0.38 391	0.96 449	0.30 301	0.10 254	0.24 599	0.11 311	0.09 202	0.12 163	0.14 267

cc1	0.47 363	0.64 449	2.07 461	0.35 435	0.14 75	0.76 563	0.25 332	0.74 372	1.01 630	0.31 236	0.38 271	0.24 168	0.38 391	0.69 400	0.19 95	0.10 254	0.24 599	0.11 311	0.09 202	0.25 464	0.40 613

tt1	0.44 311	0.64 449	1.83 373	0.35 435	0.14 75	0.76 563	0.25 332	0.74 372	0.88 607	0.31 236	0.37 258	0.25 183	0.35 360	0.63 372	0.19 95	0.10 254	0.24 599	0.11 311	0.09 202	0.25 464	0.36 591

HLf8	0.45 334	1.10 624	2.46 548	0.21 33	0.19 257	0.51 273	0.18 105	0.76 394	0.58 372	0.32 246	0.37 258	0.32 257	0.28 290	0.92 444	0.26 239	0.12 405	0.07 77	0.09 166	0.07 106	0.14 234	0.11 148

DDF-Stereo	0.37 228	0.27 142	0.79 85	0.39 507	0.29 434	0.38 109	0.21 191	0.47 159	0.51 294	0.32 246	0.17 44	0.79 560	0.23 199	0.64 374	1.04 585	0.11 343	0.07 77	0.09 166	0.12 352	0.35 571	0.15 310

FSD					0.29 434	0.35 71	0.33 479	0.44 116	0.46 244	0.32 246	0.32 224	0.37 291	0.32 343	0.35 181	0.32 327	0.28 632	0.27 622	0.31 632	0.30 591	0.31 528

StereoVision	0.45 334	0.72 483	1.94 428	0.33 386	0.32 482	0.47 211	0.26 356	0.68 331	0.57 361	0.32 246	0.89 601	0.45 360	0.27 271	0.49 311	0.36 367	0.13 438	0.15 497	0.16 526	0.15 440	0.19 369	0.13 239

HLF11	0.44 311	0.97 591	2.44 544	0.22 63	0.19 257	0.43 160	0.17 83	0.66 316	0.51 294	0.33 250	0.40 284	0.31 247	0.29 313	0.88 442	0.35 361	0.10 254	0.08 192	0.08 65	0.07 106	0.13 201	0.11 148

MM-Stereo_test2	0.38 241	0.28 171	2.46 548	0.43 542	0.15 105	0.50 258	0.25 332	0.47 159	0.38 144	0.33 250	0.26 152	0.23 150	0.22 173	0.34 174	0.29 278	0.08 67	0.09 287	0.09 166	0.10 243	0.36 578	0.22 449

AIO-test2	0.49 389	1.15 637	1.96 440	0.42 538	0.37 544	0.50 258	0.23 272	0.79 437	0.70 503	0.33 250	0.53 401	0.27 211	0.22 173	0.67 391	0.29 278	0.73 672	0.08 192	0.13 438	0.17 483	0.17 320	0.18 384

SE	0.33 187	0.44 340	0.89 108	0.29 281	0.15 105	0.50 258	0.24 308	0.50 191	0.34 80	0.34 253	0.46 321	0.27 211	0.36 366	0.28 91	0.29 278	0.18 553	0.08 192	0.12 375	0.15 440	0.41 611	0.32 566

SMOE	0.33 187	0.37 272	0.95 122	0.28 246	0.13 52	0.50 258	0.32 469	0.47 159	0.39 158	0.34 253	0.47 328	0.31 247	0.32 343	0.30 121	0.29 278	0.12 405	0.08 192	0.17 547	0.10 243	0.48 634	0.20 420

DilatedVolume-Stereo	0.26 103	0.20 23	0.64 41	0.25 142	0.15 105	0.41 138	0.18 105	0.42 99	0.35 95	0.34 253	0.34 242	0.25 183	0.23 199	0.43 248	0.53 471	0.09 145	0.09 287	0.08 65	0.10 243	0.12 163	0.11 148

AIO_test	0.39 256	0.37 272	1.19 166	0.73 644	0.67 647	0.35 71	0.25 332	0.47 159	0.34 80	0.34 253	0.22 97	0.33 268	0.17 77	1.31 494	0.19 95	0.11 343	0.15 497	0.08 65	0.21 537	0.15 259	0.23 474

TestStereo_HL2	0.41 272	0.86 544	1.82 369	0.26 189	0.16 140	0.48 226	0.20 147	0.62 293	0.51 294	0.35 257	0.41 289	0.32 257	0.27 271	1.09 466	0.29 278	0.10 254	0.07 77	0.08 65	0.07 106	0.13 201	0.10 118

GGDA	0.41 272	0.90 561	1.83 373	0.26 189	0.15 105	0.50 258	0.20 147	0.63 302	0.52 305	0.35 257	0.41 289	0.31 247	0.27 271	1.11 471	0.27 251	0.10 254	0.07 77	0.08 65	0.07 106	0.13 201	0.10 118

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 228	0.37 272	1.21 172	0.26 189	0.18 220	0.73 547	0.18 105	0.53 227	0.41 187	0.35 257	0.30 196	0.58 445	0.22 173	0.33 160	0.95 565	0.09 145	0.07 77	0.09 166	0.35 618	0.13 201	0.15 310

WCG-NET	0.30 161	0.42 323	1.26 181	0.24 118	0.12 21	0.43 160	0.24 308	0.40 77	0.56 357	0.35 257	0.37 258	0.26 198	0.24 215	0.29 108	0.19 95	0.08 67	0.12 425	0.08 65	0.07 106	0.22 418	0.10 118

WCG-NET（raft）	0.32 177	0.53 393	1.21 172	0.23 90	0.12 21	0.44 173	0.24 308	0.40 77	0.50 287	0.35 257	0.35 247	0.47 380	0.25 230	0.35 181	0.20 127	0.08 67	0.29 626	0.08 65	0.07 106	0.22 418	0.11 148

Anonymous3	0.42 293	0.35 259	2.09 467	0.33 386	0.24 357	0.72 540	0.31 446	0.74 372	0.55 345	0.35 257	0.40 284	0.33 268	0.29 313	0.44 257	0.28 264	0.18 553	0.18 547	0.13 438	0.13 386	0.17 320	0.17 364

raft+_RVC	0.44 311	0.67 465	1.85 379	0.34 419	0.71 652	0.51 273	0.25 332	0.64 306	0.51 294	0.35 257	0.45 313	0.32 257	0.28 290	0.43 248	0.32 327	0.09 145	0.19 560	0.10 234	0.09 202	0.20 385	0.40 613

PStereo	0.47 363	1.01 607	1.49 247	0.56 616	0.20 277	0.51 273	0.33 479	0.48 174	0.60 387	0.36 264	0.22 97	0.35 279	0.44 462	0.53 332	0.54 477	0.31 639	0.20 571	0.20 585	0.17 483	0.43 620	0.45 623

quiztm	0.37 228	0.82 529	1.45 235	0.40 519	0.29 434	0.42 152	0.23 272	0.73 367	0.47 264	0.36 264	0.42 295	0.28 223	0.20 141	0.29 108	0.26 239	0.10 254	0.06 24	0.09 166	0.09 202	0.34 558	0.09 79

riskmin	0.37 228	0.22 57	1.74 307	0.32 360	0.20 277	0.48 226	0.20 147	0.66 316	0.46 244	0.36 264	0.34 242	0.69 509	0.45 467	0.39 223	0.27 251	0.11 343	0.08 192	0.12 375	0.08 151	0.13 201	0.16 342

MC-Stereo	0.32 177	0.31 216	1.46 237	0.31 331	0.15 105	0.53 303	0.19 120	0.44 116	0.35 95	0.36 264	0.38 271	0.27 211	0.27 271	0.42 244	0.19 95	0.09 145	0.13 450	0.09 166	0.16 463	0.20 385	0.13 239

TRStereo	0.53 438	0.76 499	2.38 530	0.42 538	0.29 434	0.69 526	0.23 272	1.81 685	0.55 345	0.36 264	0.32 224	0.47 380	0.40 414	0.46 282	0.25 225	0.12 405	0.11 391	0.11 311	0.41 640	0.13 201	0.32 566

RALCasStereoNet	0.45 334	0.88 552	1.85 379	0.30 303	0.26 397	0.49 244	0.26 356	0.58 263	0.51 294	0.36 264	0.48 342	0.36 286	0.28 290	0.55 342	0.34 349	0.10 254	0.53 669	0.09 166	0.08 151	0.25 464	0.34 580

RT-Monster	0.29 144	0.30 202	0.95 122	0.25 142	0.28 425	0.46 201	0.15 44	0.53 227	0.55 345	0.37 270	0.36 251	0.28 223	0.21 155	0.32 146	0.21 147	0.09 145	0.08 192	0.08 65	0.06 21	0.15 259	0.14 267

Selective-IGEV-i16pc	0.75 577	0.29 185	5.48 695	0.32 360	0.19 257	1.18 651	0.62 620	0.86 490	0.74 542	0.37 270	0.51 373	0.53 407	0.29 313	2.10 627	0.35 361	0.22 600	0.23 595	0.12 375	0.16 463	0.22 418	0.19 401

Reg-Stereo(zero)	0.46 347	0.17 3	2.10 471	0.24 118	0.34 510	0.51 273	0.42 535	0.50 191	0.54 338	0.37 270	0.46 321	0.54 415	0.60 550	0.43 248	1.10 592	0.08 67	0.09 287	0.08 65	0.22 547	0.12 163	0.22 449

tg	0.37 228	0.55 410	1.35 207	0.28 246	0.16 140	0.57 360	0.18 105	0.57 257	0.49 276	0.37 270	0.44 309	0.38 301	0.24 215	0.46 282	0.24 210	0.09 145	0.08 192	0.11 311	0.11 312	0.43 620	0.36 591

rvit_0105_3	0.39 256	0.47 363	1.46 237	0.33 386	0.19 257	0.45 181	0.35 493	0.69 335	0.65 458	0.37 270	0.37 258	0.40 316	0.31 334	0.44 257	0.30 301	0.18 553	0.17 535	0.17 547	0.18 497	0.15 259	0.15 310

rafts_anoy	0.43 302	0.89 557	1.96 440	0.32 360	0.30 451	0.48 226	0.24 308	0.62 293	0.49 276	0.37 270	0.38 271	0.33 268	0.30 324	0.51 322	0.34 349	0.10 254	0.39 654	0.13 438	0.15 440	0.17 320	0.15 310

iRaftStereo_RVC	0.37 228	0.53 393	1.41 224	0.28 246	0.15 105	0.52 294	0.20 147	0.54 240	0.46 244	0.37 270	0.43 298	0.41 322	0.23 199	0.36 194	0.26 239	0.09 145	0.15 497	0.12 375	0.11 312	0.41 611	0.37 598

CREStereo++_RVC	0.33 187	0.29 185	1.74 307	0.24 118	0.16 140	0.54 310	0.15 44	0.40 77	0.55 345	0.37 270	0.51 373	0.24 168	0.19 128	0.27 73	0.26 239	0.09 145	0.06 24	0.08 65	0.30 591	0.08 42	0.06 1
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
TestStereo	0.45 334	0.54 401	2.11 472	0.29 281	0.16 140	0.43 160	0.24 308	0.54 240	0.45 233	0.37 270	0.46 321	0.34 275	0.27 271	1.98 610	0.27 251	0.11 343	0.08 192	0.12 375	0.09 202	0.14 234	0.08 51

XX-TBD	0.34 198	0.77 508	1.75 314	0.34 419	0.13 52	0.51 273	0.17 83	0.43 107	0.50 287	0.37 270	0.49 359	0.23 150	0.18 103	0.28 91	0.24 210	0.10 254	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.07 12

TestStereo-Hl	0.39 256	0.50 380	1.74 307	0.25 142	0.15 105	0.49 244	0.21 191	0.70 343	0.51 294	0.38 280	0.39 280	0.37 291	0.31 334	1.07 463	0.25 225	0.09 145	0.07 77	0.09 166	0.08 151	0.12 163	0.09 79

rvit_stereo_0075_2	0.40 265	0.40 305	1.88 394	0.33 386	0.32 482	0.41 138	0.22 233	0.58 263	0.53 323	0.38 280	0.51 373	0.40 316	0.27 271	0.44 257	0.29 278	0.20 579	0.15 497	0.22 597	0.15 440	0.18 348	0.23 474

EKT-Stereo	1.47 667	0.49 372	1.93 418	2.57 704	19.31 726	0.55 325	0.22 233	0.69 335	0.42 201	0.38 280	0.36 251	0.43 340	0.27 271	0.69 400	0.26 239	0.12 405	0.14 469	0.11 311	0.16 463	0.20 385	0.15 310

CASnet	0.28 131	0.31 216	1.20 170	0.28 246	0.11 9	0.47 211	0.19 120	0.44 116	0.44 218	0.38 280	0.31 213	0.23 150	0.17 77	0.29 108	0.19 95	0.10 254	0.06 24	0.15 507	0.12 352	0.16 296	0.07 12
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
anonymousdsp2	0.34 198	0.24 97	1.16 161	0.28 246	0.15 105	0.57 360	0.23 272	0.79 437	0.47 264	0.38 280	0.37 258	0.40 316	0.25 230	0.47 294	0.21 147	0.09 145	0.07 77	0.10 234	0.13 386	0.19 369	0.27 520

RAFT+CT+SA	0.50 401	0.86 544	1.82 369	0.37 480	0.75 654	0.54 310	0.34 485	0.77 406	0.63 435	0.38 280	0.55 423	0.34 275	0.29 313	0.68 394	0.27 251	0.09 145	0.07 77	0.11 311	0.51 658	0.29 509	0.41 618

GMStereo	0.38 241	0.99 601	1.91 412	0.27 214	0.16 140	0.39 114	0.23 272	0.47 159	0.62 423	0.38 280	0.34 242	0.25 183	0.25 230	0.39 223	0.29 278	0.14 483	0.08 192	0.10 234	0.12 352	0.15 259	0.11 148
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
ToySt	0.44 311	0.61 428	1.89 401	0.29 281	0.18 220	0.55 325	0.35 493	0.67 326	0.53 323	0.39 287	0.50 368	0.59 448	0.43 454	0.51 322	0.49 452	0.10 254	0.12 425	0.13 438	0.16 463	0.24 450	0.19 401

qqq	0.38 241	0.21 39	1.34 204	0.28 246	0.15 105	0.45 181	0.26 356	0.76 394	0.52 305	0.39 287	0.41 289	0.46 372	0.36 366	0.96 449	0.30 301	0.11 343	0.14 469	0.12 375	0.12 352	0.12 163	0.14 267

MM-Stereo_test1	0.41 272	0.39 297	2.29 514	0.38 497	0.26 397	0.44 173	0.28 400	0.63 302	0.51 294	0.40 289	0.32 224	0.26 198	0.26 250	0.46 282	0.22 173	0.09 145	0.21 581	0.10 234	0.09 202	0.39 603	0.15 310

FACV-RUCA	0.58 478	0.40 305	1.78 336	0.43 542	1.67 696	0.48 226	0.28 400	0.69 335	0.62 423	0.40 289	0.53 401	0.33 268	0.63 567	0.40 230	0.31 314	0.13 438	0.11 391	0.62 667	0.12 352	0.70 660	0.98 678

11t1	0.33 187	0.19 11	1.41 224	0.33 386	0.16 140	0.48 226	0.21 191	0.67 326	0.48 268	0.40 289	0.34 242	0.32 257	0.33 349	0.42 244	0.27 251	0.11 343	0.12 425	0.10 234	0.08 151	0.13 201	0.14 267

4D-IteraStereo	0.44 311	0.96 583	2.63 587	0.27 214	0.30 451	0.45 181	0.25 332	0.52 218	0.50 287	0.40 289	0.31 213	0.40 316	0.19 128	0.35 181	0.32 327	0.09 145	0.06 24	0.12 375	0.11 312	0.19 369	0.30 548

RCA-Stereo	0.34 198	0.32 224	1.30 192	0.26 189	0.14 75	0.58 377	0.23 272	0.78 421	0.62 423	0.40 289	0.44 309	0.28 223	0.35 360	0.29 108	0.20 127	0.09 145	0.10 337	0.09 166	0.07 106	0.19 369	0.08 51

x	0.35 211	0.20 23	1.36 209	0.33 386	0.17 172	0.47 211	0.24 308	0.75 382	0.54 338	0.40 289	0.40 284	0.42 336	0.34 358	0.45 273	0.32 327	0.11 343	0.14 469	0.11 311	0.09 202	0.12 163	0.14 267

iRaft-Stereo_5w	0.54 445	1.01 607	2.08 466	0.27 214	0.21 293	0.49 244	0.28 400	0.73 367	0.58 372	0.40 289	0.61 476	0.62 462	0.46 482	1.78 569	0.47 441	0.09 145	0.07 77	0.11 311	0.10 243	0.39 603	0.12 196

test-1	0.44 311	0.48 368	1.69 287	0.30 303	0.27 410	0.50 258	0.28 400	0.80 441	0.43 212	0.40 289	0.54 413	0.41 322	0.24 215	0.31 132	1.16 602	0.09 145	0.20 571	0.10 234	0.17 483	0.11 145	0.26 511

CCAANet	0.55 457	0.73 490	2.47 554	0.30 303	0.24 357	0.55 325	0.24 308	0.84 471	0.64 443	0.40 289	0.67 524	0.56 431	0.36 366	1.87 591	0.41 408	0.10 254	0.08 192	0.13 438	0.12 352	0.11 145	0.13 239

ACV-stereo	0.66 529	0.76 499	2.86 621	0.32 360	0.25 379	1.01 628	0.60 611	0.59 272	0.52 305	0.41 298	0.45 313	1.55 669	0.94 630	1.40 506	0.69 525	0.14 483	0.13 450	0.12 375	0.11 312	0.20 385	0.19 401

LL-Strereo2	0.41 272	0.90 561	1.83 373	0.44 549	0.24 357	0.54 310	0.27 380	0.58 263	0.45 233	0.41 298	0.33 234	0.44 351	0.21 155	0.44 257	0.34 349	0.09 145	0.08 192	0.16 526	0.14 415	0.17 320	0.17 364

knoymous	0.34 198	0.25 111	1.75 314	0.24 118	0.18 220	0.45 181	0.24 308	0.57 257	0.38 144	0.41 298	0.39 280	0.55 418	0.25 230	0.38 215	0.23 184	0.11 343	0.08 192	0.12 375	0.07 106	0.13 201	0.12 196

UDGNet	0.44 311	1.02 612	1.74 307	0.35 435	0.19 257	0.58 377	0.23 272	0.49 182	0.66 473	0.41 298	0.38 271	0.34 275	0.29 313	0.53 332	0.30 301	0.24 613	0.10 337	0.37 646	0.19 517	0.27 496	0.15 310

dd	0.42 293	0.96 583	1.77 332	0.31 331	0.17 172	0.57 360	0.26 356	0.49 182	0.68 484	0.41 298	0.40 284	0.34 275	0.27 271	0.45 273	0.40 400	0.17 540	0.10 337	0.13 438	0.12 352	0.21 401	0.12 196

Selective-IGEV-i1	0.44 311	0.23 79	1.30 192	0.33 386	0.45 596	0.60 408	0.32 469	0.85 480	0.64 443	0.42 303	0.52 388	0.60 455	0.28 290	0.46 282	0.34 349	0.10 254	0.10 337	0.13 438	0.28 575	0.14 234	0.75 661

SA	0.50 401	0.75 498	1.95 431	0.31 331	0.61 642	0.57 360	0.31 446	0.91 534	0.73 538	0.42 303	0.62 481	0.38 301	0.47 491	0.68 394	0.29 278	0.09 145	0.09 287	0.13 438	0.32 606	0.30 520	0.10 118

test_4	0.40 265	0.37 272	2.01 449	0.29 281	0.21 293	0.50 258	0.28 400	0.47 159	0.39 158	0.42 303	0.76 571	0.38 301	0.22 173	0.52 326	0.33 340	0.08 67	0.07 77	0.11 311	0.15 440	0.28 502	0.07 12

PSMNet-ADL	0.51 418	0.38 285	1.65 276	0.35 435	0.21 293	0.67 508	0.26 356	0.74 372	0.55 345	0.42 303	0.52 388	0.70 519	0.45 467	1.91 603	0.57 492	0.15 504	0.13 450	0.11 311	0.13 386	0.15 259	0.20 420

GANet-ADL	0.44 311	0.41 315	2.31 516	0.33 386	0.20 277	0.57 360	0.25 332	0.75 382	0.54 338	0.42 303	0.59 453	0.56 431	0.30 324	0.40 230	0.38 381	0.14 483	0.11 391	0.09 166	0.08 151	0.22 418	0.17 364

AnonymousM	0.37 228	0.44 340	1.50 251	0.25 142	0.15 105	0.52 294	0.23 272	0.60 284	0.42 201	0.42 303	0.32 224	0.30 244	0.25 230	0.34 174	0.23 184	0.11 343	0.09 287	0.71 672	0.36 627	0.12 163	0.07 12

Selective-IGEV-i16pb	0.86 609	0.33 233	6.08 698	0.32 360	0.21 293	1.08 641	0.68 632	1.06 637	0.92 618	0.43 309	0.76 571	0.66 485	0.46 482	2.31 638	0.50 457	0.23 604	0.25 612	0.14 476	0.19 517	0.26 485	0.24 488

Lsterematch	0.39 256	0.69 472	1.65 276	0.28 246	0.14 75	0.50 258	0.21 191	0.47 159	0.58 372	0.43 309	0.59 453	0.44 351	0.37 382	0.44 257	0.40 400	0.10 254	0.06 24	0.10 234	0.08 151	0.14 234	0.12 196

MIM_Stereo	0.41 272	0.60 423	1.88 394	0.31 331	0.21 293	0.50 258	0.19 120	0.64 306	0.44 218	0.43 309	0.53 401	0.43 340	0.27 271	0.51 322	0.28 264	0.08 67	0.14 469	0.11 311	0.10 243	0.26 485	0.26 511

Any-RAFT	0.38 241	0.25 111	1.89 401	0.27 214	0.17 172	0.68 520	0.21 191	0.78 421	0.53 323	0.43 309	0.43 298	0.54 415	0.30 324	0.41 235	0.20 127	0.10 254	0.12 425	0.08 65	0.06 21	0.10 109	0.09 79

cross-raft	0.40 265	0.27 142	2.22 499	0.30 303	0.17 172	0.49 244	0.35 493	0.71 347	0.39 158	0.43 309	0.45 313	0.64 473	0.25 230	0.32 146	0.25 225	0.08 67	0.08 192	0.09 166	0.23 550	0.11 145	0.14 267

CFNet-RSSM	0.41 272	0.32 224	2.20 494	0.27 214	0.44 585	0.52 294	0.19 120	0.76 394	0.48 268	0.43 309	0.36 251	0.54 415	0.26 250	0.33 160	0.25 225	0.09 145	0.08 192	0.09 166	0.38 631	0.10 109	0.09 79

Gwc-CoAtRS	0.38 241	0.33 233	1.92 415	0.27 214	0.41 575	0.48 226	0.19 120	0.59 272	0.46 244	0.43 309	0.39 280	0.57 438	0.26 250	0.32 146	0.26 239	0.09 145	0.09 287	0.09 166	0.31 600	0.11 145	0.09 79

FE-Mocha	0.41 272	0.31 216	1.44 232	0.28 246	0.33 497	0.41 138	0.17 83	0.69 335	0.45 233	0.44 316	0.50 368	0.41 322	0.45 467	0.36 194	1.17 604	0.10 254	0.08 192	0.11 311	0.21 537	0.13 201	0.13 239

UGAM	0.58 478	0.47 363	2.21 495	0.30 303	0.19 257	0.53 303	0.34 485	0.59 272	0.63 435	0.44 316	0.73 562	0.78 555	0.37 382	2.58 666	0.39 392	0.10 254	0.08 192	0.17 547	0.14 415	0.42 618	0.17 364

test_sample2	0.41 272	0.19 11	1.23 176	0.31 331	0.17 172	0.51 273	0.27 380	0.81 445	0.55 345	0.44 316	0.45 313	0.46 372	0.38 391	1.51 525	0.30 301	0.12 405	0.09 287	0.11 311	0.10 243	0.14 234	0.14 267

test_sample1	0.40 265	0.18 7	1.19 166	0.31 331	0.18 220	0.48 226	0.23 272	0.78 421	0.49 276	0.44 316	0.44 309	0.45 360	0.41 425	1.39 503	0.33 340	0.11 343	0.09 287	0.10 234	0.09 202	0.12 163	0.13 239

TestStereo1	0.49 389	0.81 525	1.85 379	0.39 507	0.57 629	0.56 342	0.34 485	0.75 382	0.69 493	0.44 316	0.63 494	0.35 279	0.42 443	0.64 374	0.29 278	0.10 254	0.08 192	0.12 375	0.10 243	0.33 546	0.26 511

SA-5K	0.49 389	0.81 525	1.85 379	0.39 507	0.57 629	0.56 342	0.34 485	0.75 382	0.69 493	0.44 316	0.63 494	0.35 279	0.42 443	0.64 374	0.29 278	0.10 254	0.08 192	0.12 375	0.10 243	0.33 546	0.26 511

ICVP	0.46 347	0.29 185	2.41 536	0.33 386	0.22 322	0.59 396	0.55 596	0.75 382	0.50 287	0.44 316	0.60 469	0.49 393	0.35 360	0.53 332	0.37 374	0.16 525	0.16 515	0.14 476	0.11 312	0.15 259	0.15 310
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
s12784h	0.36 221	0.28 171	1.58 265	0.23 90	0.11 9	0.62 448	0.24 308	0.79 437	0.64 443	0.44 316	0.52 388	0.28 223	0.26 250	0.50 318	0.24 210	0.11 343	0.06 24	0.09 166	0.06 21	0.16 296	0.06 1

XX-Stereo	0.55 457	0.54 401	3.50 672	0.48 581	0.39 556	0.54 310	0.17 83	0.89 516	0.40 174	0.44 316	0.65 519	0.85 583	0.19 128	0.77 422	0.21 147	0.10 254	0.14 469	0.10 234	0.32 606	0.17 320	0.14 267

FADNet_RVC	0.81 601	1.14 633	2.42 538	0.30 303	0.24 357	0.71 534	0.24 308	0.95 574	0.61 405	0.44 316	0.56 435	0.59 448	0.42 443	1.52 527	0.68 523	0.94 680	0.96 696	0.28 623	1.00 695	0.90 673	1.36 695

FADNet	0.64 516	1.22 647	2.06 459	0.32 360	0.30 451	0.66 501	0.29 425	0.88 510	0.72 523	0.44 316	0.48 342	0.66 485	0.57 537	1.84 588	0.45 431	0.46 656	0.20 571	0.17 547	0.19 517	0.59 651	0.24 488

S	0.44 311	0.42 323	1.08 144	0.27 214	0.24 357	0.66 501	0.28 400	0.53 227	0.46 244	0.45 327	0.56 435	0.33 268	0.39 405	0.31 132	0.30 301	0.17 540	0.11 391	0.19 575	0.20 530	0.52 646	1.29 693

TestStereo_HL3	0.49 389	0.88 552	3.21 660	0.25 142	0.17 172	0.47 211	0.23 272	0.68 331	0.39 158	0.45 327	0.52 388	0.36 286	0.28 290	1.16 481	0.21 147	0.10 254	0.08 192	0.09 166	0.08 151	0.10 109	0.11 148

IGEV_i1	0.44 311	0.26 129	2.01 449	0.33 386	0.18 220	0.58 377	0.27 380	0.84 471	0.49 276	0.45 327	0.47 328	0.55 418	0.33 349	0.65 385	0.36 367	0.11 343	0.11 391	0.13 438	0.19 517	0.17 320	0.28 528

rvit_105_1	0.44 311	0.54 401	1.46 237	0.36 456	0.24 357	0.51 273	0.45 561	0.75 382	0.74 542	0.45 327	0.44 309	0.44 351	0.36 366	0.62 369	0.38 381	0.20 579	0.18 547	0.18 568	0.22 547	0.18 348	0.18 384

RAFT-Test	0.44 311	0.38 285	2.01 449	0.27 214	0.44 585	0.64 480	0.37 509	0.72 353	0.57 361	0.45 327	0.48 342	0.65 478	0.24 215	0.35 181	0.29 278	0.09 145	0.11 391	0.09 166	0.38 631	0.10 109	0.11 148

TANstereo	0.33 187	0.49 372	1.75 314	0.23 90	0.12 21	0.54 310	0.16 69	0.40 77	0.45 233	0.45 327	0.51 373	0.26 198	0.22 173	0.29 108	0.20 127	0.10 254	0.10 337	0.08 65	0.06 21	0.08 42	0.11 148

ACVNet	0.45 334	0.44 340	1.79 356	0.28 246	0.21 293	0.59 396	0.36 500	0.66 316	0.68 484	0.45 327	0.59 453	0.69 509	0.40 414	0.44 257	0.55 480	0.11 343	0.09 287	0.10 234	0.09 202	0.34 558	0.10 118

CFNet-ft	0.51 418	0.76 499	1.79 356	0.28 246	0.30 451	0.63 466	0.28 400	0.66 316	0.55 345	0.45 327	0.57 444	0.74 537	0.41 425	1.46 515	0.42 411	0.14 483	0.10 337	0.28 623	0.13 386	0.18 348	0.14 267

FADNet-RVC	0.61 500	1.26 653	2.12 476	0.33 386	0.26 397	0.59 396	0.29 425	0.86 490	0.62 423	0.45 327	0.50 368	0.62 462	0.46 482	1.73 560	0.55 480	0.17 540	0.20 571	0.17 547	0.18 497	0.59 651	0.28 528

CFNet_RVC	0.51 418	0.76 499	1.79 356	0.28 246	0.30 451	0.63 466	0.28 400	0.66 316	0.55 345	0.45 327	0.57 444	0.74 537	0.41 425	1.46 515	0.42 411	0.14 483	0.10 337	0.28 623	0.13 386	0.18 348	0.14 267

DN-CSS_ROB	0.48 370	1.23 648	1.99 446	0.39 507	0.22 322	0.56 342	0.19 120	0.75 382	0.61 405	0.45 327	0.62 481	0.41 322	0.31 334	0.70 405	0.32 327	0.11 343	0.08 192	0.14 476	0.13 386	0.36 578	0.12 196

RAFT-Stereo-weight	0.34 198	0.29 185	1.43 230	0.28 246	0.28 425	0.55 325	0.22 233	0.78 421	0.48 268	0.46 338	0.38 271	0.36 286	0.17 77	0.33 160	0.23 184	0.09 145	0.08 192	0.09 166	0.07 106	0.09 79	0.09 79

CFNet	0.58 478	0.96 583	1.78 336	0.33 386	0.25 379	0.63 466	0.22 233	0.88 510	0.75 556	0.46 338	0.59 453	0.58 445	0.40 414	2.29 637	0.48 447	0.12 405	0.09 287	0.15 507	0.14 415	0.30 520	0.15 310

SME	0.53 438	1.10 624	1.55 260	0.35 435	0.20 277	0.65 494	0.25 332	0.67 326	0.48 268	0.47 340	0.49 359	0.35 279	0.36 366	1.79 573	0.51 463	0.26 622	0.10 337	0.12 375	0.13 386	0.45 630	0.25 500

MyStereo04	0.48 370	0.40 305	2.65 591	0.29 281	0.23 342	0.60 408	0.31 446	0.83 459	0.75 556	0.47 340	0.36 251	0.53 407	0.42 443	0.53 332	0.39 392	0.09 145	0.18 547	0.12 375	0.11 312	0.16 296	0.19 401

GwcNet-ADL	0.50 401	0.74 495	2.90 630	0.31 331	0.20 277	0.58 377	0.29 425	0.87 501	0.64 443	0.47 340	0.47 328	0.56 431	0.33 349	0.46 282	0.46 432	0.13 438	0.12 425	0.09 166	0.09 202	0.14 234	0.21 434

Patchmatch Stereo++	0.39 256	0.27 142	1.78 336	0.44 549	0.16 140	0.61 428	0.27 380	0.51 202	0.52 305	0.47 340	0.43 298	0.43 340	0.28 290	0.54 338	0.28 264	0.12 405	0.08 192	0.12 375	0.10 243	0.17 320	0.12 196
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	0.38 241	0.27 142	1.78 336	0.44 549	0.17 172	0.60 408	0.29 425	0.51 202	0.52 305	0.47 340	0.43 298	0.44 351	0.28 290	0.47 294	0.28 264	0.12 405	0.08 192	0.12 375	0.10 243	0.17 320	0.12 196

ROB_FTStereo_v2	0.38 241	0.27 142	1.78 336	0.44 549	0.17 172	0.61 428	0.28 400	0.51 202	0.52 305	0.47 340	0.43 298	0.44 351	0.28 290	0.47 294	0.28 264	0.12 405	0.08 192	0.12 375	0.10 243	0.17 320	0.12 196

ROB_FTStereo	0.38 241	0.27 142	1.78 336	0.44 549	0.17 172	0.61 428	0.26 356	0.51 202	0.52 305	0.47 340	0.43 298	0.43 340	0.28 290	0.49 311	0.28 264	0.12 405	0.08 192	0.12 375	0.10 243	0.17 320	0.12 196

HUI-Stereo	0.38 241	0.27 142	1.79 356	0.44 549	0.17 172	0.61 428	0.28 400	0.51 202	0.52 305	0.47 340	0.43 298	0.44 351	0.28 290	0.45 273	0.28 264	0.12 405	0.08 192	0.12 375	0.10 243	0.17 320	0.12 196

ASMatch	0.60 492	0.43 329	2.58 581	0.91 660	0.36 532	0.56 342	0.25 332	0.52 218	0.61 405	0.47 340	1.21 640	0.47 380	0.66 576	1.34 498	0.94 563	0.10 254	0.08 192	0.11 311	0.11 312	0.10 109	0.16 342

iGMRVC	0.39 256	0.27 142	1.78 336	0.44 549	0.17 172	0.61 428	0.27 380	0.51 202	0.52 305	0.47 340	0.43 298	0.44 351	0.28 290	0.55 342	0.28 264	0.12 405	0.08 192	0.12 375	0.10 243	0.17 320	0.12 196

iRAFT	0.39 256	0.27 142	1.78 336	0.44 549	0.16 140	0.61 428	0.27 380	0.51 202	0.52 305	0.47 340	0.43 298	0.43 340	0.28 290	0.54 338	0.28 264	0.12 405	0.08 192	0.12 375	0.10 243	0.17 320	0.12 196

CRE-IMP	0.41 272	0.22 57	1.76 323	0.48 581	0.17 172	0.79 580	0.69 635	0.52 218	0.52 305	0.47 340	0.42 295	0.45 360	0.26 250	0.41 235	0.31 314	0.11 343	0.07 77	0.12 375	0.09 202	0.17 320	0.23 474

RAFT-IKP	0.38 241	0.27 142	1.79 356	0.44 549	0.16 140	0.60 408	0.28 400	0.51 202	0.52 305	0.47 340	0.43 298	0.43 340	0.28 290	0.50 318	0.28 264	0.12 405	0.08 192	0.12 375	0.10 243	0.17 320	0.12 196

GES	0.44 311	0.28 171	1.88 394	0.30 303	0.18 220	0.61 428	0.30 433	0.88 510	0.46 244	0.47 340	0.52 388	0.39 307	0.42 443	0.58 350	0.67 520	0.15 504	0.11 391	0.12 375	0.10 243	0.15 259	0.17 364

HCRNet	0.46 347	0.49 372	1.65 276	0.38 497	0.29 434	0.58 377	0.22 233	0.75 382	0.62 423	0.47 340	0.49 359	0.48 391	0.36 366	1.12 475	0.37 374	0.15 504	0.10 337	0.15 507	0.13 386	0.17 320	0.17 364

AFF-stereo	0.44 311	0.96 583	1.78 336	0.31 331	0.15 105	0.50 258	0.21 191	0.64 306	0.63 435	0.47 340	0.64 510	0.49 393	0.34 358	0.46 282	0.31 314	0.08 67	0.09 287	0.10 234	0.10 243	0.37 586	0.10 118

FENet	0.44 311	0.30 202	2.42 538	0.32 360	0.17 172	0.58 377	0.22 233	0.77 406	0.59 382	0.47 340	0.42 295	0.55 418	0.38 391	0.49 311	0.47 441	0.12 405	0.09 287	0.12 375	0.11 312	0.13 201	0.16 342

GANet-RSSM	0.55 457	0.73 490	1.90 406	0.36 456	0.26 397	0.59 396	0.27 380	0.78 421	0.52 305	0.47 340	0.57 444	0.63 464	0.45 467	1.92 607	0.43 420	0.14 483	0.10 337	0.25 616	0.11 312	0.34 558	0.14 267

NVstereo2D	0.58 478	0.40 305	2.03 457	0.35 435	0.35 523	0.69 526	0.39 522	0.91 534	0.80 583	0.47 340	0.53 401	0.67 495	0.46 482	1.99 613	0.48 447	0.19 569	0.11 391	0.17 547	0.13 386	0.25 464	0.25 500

DFGA-Net	0.51 418	1.06 619	1.75 314	0.30 303	0.24 357	0.54 310	0.22 233	0.63 302	0.60 387	0.48 359	0.51 373	0.35 279	0.27 271	1.82 582	0.53 471	0.10 254	0.08 192	0.12 375	0.12 352	0.37 586	0.15 310

CoDeX	0.52 432	0.43 329	2.25 507	0.29 281	0.26 397	0.61 428	0.32 469	0.99 604	0.68 484	0.48 359	0.55 423	0.52 405	0.40 414	1.60 542	0.35 361	0.12 405	0.09 287	0.11 311	0.10 243	0.13 201	0.12 196

PCWNet_CMD	0.46 347	0.45 350	2.28 512	0.26 189	0.20 277	0.55 325	0.21 191	0.75 382	0.64 443	0.48 359	0.55 423	0.68 502	0.57 537	0.46 282	0.30 301	0.11 343	0.10 337	0.14 476	0.10 243	0.18 348	0.14 267

Anonymous_2	0.74 574	0.32 224	1.65 276	0.33 386	0.30 451	0.67 508	0.32 469	0.69 335	0.46 244	0.48 359	0.41 289	0.84 579	0.58 543	0.51 322	0.40 400	0.32 641	0.38 647	1.43 699	3.69 717	0.80 669	0.27 520

raft_robust	0.55 457	0.84 536	1.73 302	0.28 246	0.54 621	0.53 303	0.25 332	0.88 510	0.75 556	0.48 359	0.46 321	0.76 549	0.75 599	1.46 515	0.27 251	0.09 145	0.10 337	0.10 234	0.30 591	0.26 485	0.16 342

test_5	0.51 418	0.87 548	1.99 446	0.37 480	0.65 646	0.58 377	0.35 493	0.78 421	0.62 423	0.48 359	0.55 423	0.45 360	0.40 414	0.72 409	0.30 301	0.09 145	0.07 77	0.12 375	0.12 352	0.33 546	0.38 601

NRIStereo	0.46 347	0.25 111	1.77 332	0.47 573	0.16 140	0.95 619	0.74 643	0.51 202	0.56 357	0.48 359	0.39 280	0.59 448	0.29 313	0.77 422	0.32 327	0.11 343	0.13 450	0.11 311	0.09 202	0.21 401	0.24 488

RALAANet	0.43 302	0.98 596	1.90 406	0.32 360	0.23 342	0.48 226	0.19 120	0.67 326	0.53 323	0.48 359	0.45 313	0.39 307	0.30 324	0.48 301	0.37 374	0.10 254	0.08 192	0.11 311	0.14 415	0.27 496	0.10 118

111	0.48 370	1.09 623	1.95 431	0.24 118	0.13 52	0.59 396	0.26 356	0.83 459	0.78 575	0.48 359	0.52 388	0.56 431	0.38 391	0.49 311	0.38 381	0.09 145	0.07 77	0.09 166	0.07 106	0.23 433	0.35 583

RASNet	0.61 500	0.68 468	2.03 457	0.35 435	0.46 604	0.65 494	0.28 400	0.78 421	0.70 503	0.48 359	0.64 510	0.93 608	0.61 559	2.21 633	0.73 537	0.12 405	0.09 287	0.09 166	0.10 243	0.14 234	0.11 148

MSMDNet	0.46 347	0.44 340	2.28 512	0.26 189	0.20 277	0.55 325	0.21 191	0.75 382	0.64 443	0.48 359	0.55 423	0.68 502	0.56 531	0.46 282	0.30 301	0.11 343	0.10 337	0.13 438	0.10 243	0.18 348	0.15 310

UCFNet_RVC	0.48 370	0.82 529	1.85 379	0.30 303	0.27 410	0.64 480	0.26 356	0.74 372	0.55 345	0.48 359	0.53 401	0.63 464	0.41 425	0.88 442	0.38 381	0.15 504	0.10 337	0.17 547	0.17 483	0.18 348	0.15 310

RAFT_CTSACE	0.46 347	0.76 499	2.07 461	0.35 435	0.30 451	0.54 310	0.30 433	0.61 289	0.48 268	0.49 371	0.76 571	0.55 418	0.36 366	0.58 350	0.22 173	0.08 67	0.13 450	0.11 311	0.10 243	0.41 611	0.08 51

DeepStereo_RVC	0.44 311	0.28 171	1.92 415	0.49 583	0.17 172	0.60 408	0.59 609	0.50 191	0.52 305	0.49 371	0.45 313	0.39 307	0.86 618	0.45 273	0.33 340	0.11 343	0.08 192	0.11 311	0.09 202	0.15 259	0.19 401

RAFT	0.45 334	0.92 565	1.59 266	0.34 419	0.19 257	0.46 201	0.35 493	0.65 313	0.49 276	0.49 371	0.49 359	0.70 519	0.40 414	0.47 294	0.32 327	0.11 343	0.16 515	0.14 476	0.13 386	0.51 642	0.13 239

CFNet_pseudo	0.45 334	0.46 353	2.23 503	0.25 142	0.19 257	0.56 342	0.21 191	0.77 406	0.60 387	0.49 371	0.56 435	0.69 509	0.47 491	0.52 326	0.31 314	0.11 343	0.10 337	0.15 507	0.10 243	0.17 320	0.14 267

SFCPSM	0.46 347	0.24 97	2.35 525	0.27 214	0.27 410	0.70 532	0.32 469	0.96 579	0.63 435	0.49 371	0.52 388	0.43 340	0.36 366	0.52 326	0.43 420	0.12 405	0.09 287	0.12 375	0.16 463	0.16 296	0.12 196

DIP-Stereo	0.37 228	0.34 250	1.50 251	0.27 214	0.18 220	0.63 466	0.17 83	0.92 543	0.53 323	0.49 371	0.48 342	0.30 244	0.30 324	0.39 223	0.30 301	0.10 254	0.08 192	0.10 234	0.08 151	0.15 259	0.12 196
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
ccs_rob	0.45 334	0.46 353	2.22 499	0.26 189	0.19 257	0.56 342	0.21 191	0.77 406	0.60 387	0.49 371	0.56 435	0.69 509	0.47 491	0.52 326	0.31 314	0.11 343	0.09 287	0.16 526	0.10 243	0.17 320	0.14 267

ITSA-stereo	0.48 370	0.33 233	1.20 170	0.33 386	0.18 220	0.60 408	0.29 425	0.94 560	0.80 583	0.50 378	0.49 359	0.53 407	0.59 546	1.25 492	0.64 514	0.15 504	0.12 425	0.17 547	0.16 463	0.18 348	0.23 474

mmm	0.38 241	0.21 39	1.18 164	0.35 435	0.17 172	0.49 244	0.26 356	0.78 421	0.52 305	0.50 378	0.57 444	0.41 322	0.37 382	0.71 407	0.31 314	0.11 343	0.13 450	0.14 476	0.13 386	0.15 259	0.14 267

CBFPSM	0.56 466	0.91 563	1.82 369	0.28 246	0.23 342	0.71 534	0.37 509	0.72 353	0.64 443	0.50 378	0.49 359	1.03 630	0.83 611	0.62 369	1.35 621	0.10 254	0.12 425	0.10 234	0.10 243	0.18 348	0.19 401

DCRE	0.50 401	0.63 444	2.13 478	0.30 303	0.23 342	0.45 181	0.24 308	0.59 272	0.53 323	0.50 378	2.10 672	0.42 336	0.26 250	0.35 181	0.23 184	0.09 145	0.14 469	0.10 234	0.32 606	0.16 296	0.15 310

test_1	0.43 302	0.20 23	1.70 291	0.34 419	0.32 482	0.45 181	0.23 272	0.71 347	0.46 244	0.50 378	0.29 181	0.45 360	0.21 155	0.59 356	0.98 570	0.08 67	0.07 77	0.10 234	0.35 618	0.29 509	0.29 535

test_3	0.44 311	0.20 23	1.70 291	0.36 456	0.32 482	0.47 211	0.30 433	0.73 367	0.49 276	0.50 378	0.30 196	0.45 360	0.22 173	0.59 356	0.98 570	0.08 67	0.10 337	0.11 311	0.35 618	0.29 509	0.28 528

NF-Stereo	0.48 370	0.25 111	1.81 363	0.52 596	0.16 140	0.61 428	0.44 553	0.66 316	0.61 405	0.50 378	0.47 328	0.37 291	0.26 250	1.45 514	0.79 549	0.11 343	0.07 77	0.12 375	0.10 243	0.13 201	0.16 342

OCTAStereo	0.48 370	0.25 111	1.81 363	0.52 596	0.16 140	0.61 428	0.43 542	0.66 316	0.61 405	0.50 378	0.47 328	0.37 291	0.26 250	1.44 509	0.80 550	0.11 343	0.07 77	0.12 375	0.10 243	0.13 201	0.17 364

RE-Stereo	0.48 370	0.25 111	1.81 363	0.52 596	0.16 140	0.61 428	0.43 542	0.66 316	0.60 387	0.50 378	0.47 328	0.37 291	0.26 250	1.44 509	0.78 545	0.11 343	0.07 77	0.12 375	0.10 243	0.13 201	0.17 364

TVStereo	0.48 370	0.25 111	1.81 363	0.52 596	0.16 140	0.61 428	0.43 542	0.66 316	0.60 387	0.50 378	0.47 328	0.37 291	0.26 250	1.44 509	0.78 545	0.11 343	0.07 77	0.12 375	0.10 243	0.13 201	0.17 364

xxxx	0.70 550	0.21 39	1.33 199	0.28 246	0.18 220	0.63 466	0.24 308	1.02 624	0.69 493	0.50 378	0.62 481	0.58 445	0.38 391	1.47 522	5.21 704	0.13 438	0.12 425	0.11 311	0.10 243	0.12 163	0.15 310

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 293	0.86 544	1.78 336	0.28 246	0.17 172	0.52 294	0.20 147	0.62 293	0.61 405	0.50 378	0.61 476	0.39 307	0.32 343	0.35 181	0.30 301	0.07 26	0.10 337	0.09 166	0.09 202	0.35 571	0.10 118

PSMNet-RSSM	0.53 438	0.82 529	1.78 336	0.31 331	0.25 379	0.58 377	0.28 400	0.84 471	0.60 387	0.50 378	0.61 476	0.67 495	0.43 454	1.68 552	0.42 411	0.15 504	0.10 337	0.14 476	0.16 463	0.15 259	0.13 239

z-ln-s-r	0.64 516	0.89 557	2.23 503	0.32 360	0.26 397	0.57 360	0.37 509	0.84 471	0.76 566	0.51 391	0.81 580	0.64 473	0.45 467	2.06 619	1.27 616	0.10 254	0.07 77	0.11 311	0.09 202	0.24 450	0.13 239

PSMNet-RUCA	0.58 478	0.82 529	1.89 401	0.59 629	0.56 627	0.64 480	0.36 500	0.84 471	0.69 493	0.51 391	0.68 532	0.53 407	0.43 454	0.56 345	0.43 420	0.34 645	0.18 547	0.44 655	0.29 581	0.48 634	0.30 548

MyStereo8	0.54 445	0.80 520	2.76 610	0.32 360	0.33 497	0.71 534	0.20 147	0.87 501	0.57 361	0.51 391	0.59 453	0.50 396	0.33 349	0.68 394	0.55 480	0.10 254	0.29 626	0.10 234	0.13 386	0.21 401	0.34 580

test-3	0.43 302	0.20 23	1.70 291	0.34 419	0.32 482	0.45 181	0.23 272	0.71 347	0.46 244	0.51 391	0.29 181	0.45 360	0.21 155	0.59 356	0.98 570	0.08 67	0.07 77	0.10 234	0.35 618	0.29 509	0.28 528

LCNet	0.54 445	0.37 272	1.78 336	0.92 661	0.22 322	0.96 620	0.30 433	0.59 272	0.58 372	0.51 391	0.55 423	0.41 322	0.76 601	0.84 433	0.26 239	0.09 145	0.06 24	0.12 375	0.18 497	0.98 678	0.39 607

RAFT-345	0.53 438	0.30 202	2.34 522	0.38 497	0.34 510	0.58 377	0.42 535	0.47 159	0.61 405	0.51 391	1.00 620	0.43 340	0.28 290	1.57 535	0.82 552	0.10 254	0.07 77	0.11 311	0.09 202	0.10 109	0.08 51

cf-r	0.53 438	0.81 525	2.15 484	0.33 386	0.28 425	0.60 408	0.28 400	0.78 421	0.64 443	0.51 391	0.60 469	0.75 543	0.40 414	1.32 495	0.43 420	0.13 438	0.09 287	0.11 311	0.12 352	0.15 259	0.14 267

FADNet-RVC-Resample	0.67 534	1.16 642	3.16 654	0.37 480	0.29 434	0.62 448	0.38 516	0.86 490	0.63 435	0.51 391	0.50 368	0.57 438	0.45 467	1.57 535	0.49 452	0.24 613	0.32 636	0.23 604	0.19 517	0.27 496	0.62 650

HITNet	0.46 347	0.92 565	2.09 467	0.33 386	0.14 75	0.55 325	0.22 233	0.83 459	0.56 357	0.51 391	0.49 359	0.48 391	0.37 382	0.48 301	0.54 477	0.09 145	0.06 24	0.10 234	0.08 151	0.23 433	0.09 79
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
Hybrid-DGEV-2	0.51 418	0.84 536	1.75 314	0.32 360	0.17 172	0.73 547	0.18 105	0.83 459	0.69 493	0.52 400	0.38 271	0.53 407	0.42 443	0.99 452	0.92 560	0.10 254	0.08 192	0.11 311	0.10 243	0.25 464	0.23 474

test_sample3	0.50 401	0.41 315	1.88 394	0.32 360	0.19 257	0.57 360	0.25 332	0.92 543	0.64 443	0.52 400	0.49 359	0.47 380	0.35 360	1.79 573	0.37 374	0.13 438	0.10 337	0.12 375	0.11 312	0.16 296	0.16 342

MyStereo05	0.49 389	0.41 315	2.72 601	0.30 303	0.23 342	0.60 408	0.30 433	0.82 453	0.77 571	0.52 400	0.37 258	0.51 399	0.42 443	0.52 326	0.38 381	0.09 145	0.17 535	0.12 375	0.10 243	0.16 296	0.20 420

1111x	0.74 574	0.21 39	1.93 418	0.31 331	0.17 172	0.63 466	0.32 469	1.03 631	0.74 542	0.52 400	0.62 481	0.57 438	0.47 491	2.38 645	4.25 698	0.12 405	0.14 469	0.11 311	0.12 352	0.12 163	0.14 267

Sa-1000	0.51 418	0.72 483	1.90 406	0.31 331	0.60 638	0.60 408	0.31 446	0.94 560	0.71 513	0.52 400	0.83 585	0.42 336	0.33 349	0.68 394	0.28 264	0.10 254	0.09 287	0.13 438	0.29 581	0.29 509	0.10 118

PSM-softLoss	0.48 370	0.27 142	1.85 379	0.51 592	0.17 172	0.61 428	0.40 525	0.61 289	0.57 361	0.52 400	0.48 342	0.39 307	0.25 230	1.46 515	0.77 543	0.12 405	0.08 192	0.13 438	0.12 352	0.12 163	0.14 267

KMStereo	0.48 370	0.27 142	1.85 379	0.51 592	0.17 172	0.61 428	0.40 525	0.61 289	0.57 361	0.52 400	0.48 342	0.39 307	0.25 230	1.46 515	0.77 543	0.12 405	0.08 192	0.13 438	0.12 352	0.12 163	0.14 267

raftrobust	0.38 241	0.68 468	1.54 258	0.32 360	0.46 604	0.52 294	0.21 191	0.56 251	0.42 201	0.52 400	0.35 247	0.31 247	0.33 349	0.37 205	0.30 301	0.10 254	0.11 391	0.08 65	0.07 106	0.21 401	0.19 401

GwcNet-RSSM	0.57 473	0.94 573	2.13 478	0.32 360	0.25 379	0.60 408	0.30 433	0.80 441	0.66 473	0.52 400	0.64 510	0.71 524	0.40 414	1.79 573	0.50 457	0.13 438	0.09 287	0.12 375	0.12 352	0.21 401	0.15 310

PA-Net	0.84 607	1.00 603	3.49 671	0.63 636	0.40 566	0.70 532	0.52 584	0.86 490	0.84 597	0.52 400	0.59 453	0.70 519	0.54 522	2.35 641	2.23 663	0.17 540	0.27 622	0.19 575	0.28 575	0.22 418	0.36 591
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
AdaStereo	0.44 311	0.38 285	1.79 356	0.34 419	0.20 277	0.57 360	0.28 400	0.92 543	0.69 493	0.52 400	0.55 423	0.61 458	0.33 349	0.48 301	0.39 392	0.17 540	0.08 192	0.17 547	0.11 312	0.18 348	0.12 196
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.
DDVS	0.62 505	0.40 305	1.40 222	2.21 700	0.35 523	0.87 606	1.00 666	0.69 335	0.50 287	0.53 411	0.56 435	0.90 600	0.37 382	1.22 486	0.47 441	0.15 504	0.14 469	0.14 476	0.12 352	0.19 369	0.22 449

test_sample5	0.51 418	0.43 329	1.83 373	0.32 360	0.18 220	0.55 325	0.26 356	0.92 543	0.65 458	0.53 411	0.59 453	0.45 360	0.36 366	1.87 591	0.36 367	0.13 438	0.10 337	0.13 438	0.12 352	0.17 320	0.16 342

DispNO	0.67 534	0.98 596	2.58 581	0.31 331	0.27 410	0.59 396	0.29 425	0.83 459	0.68 484	0.53 411	0.79 579	0.83 574	0.47 491	2.46 657	0.68 523	0.12 405	0.10 337	0.19 575	0.31 600	0.16 296	0.17 364

ffm	0.47 363	0.23 79	2.01 449	0.30 303	0.21 293	0.57 360	0.26 356	0.74 372	0.88 607	0.53 411	0.63 494	0.66 485	0.39 405	0.63 372	0.19 95	0.10 254	0.24 599	0.15 507	0.13 386	0.25 464	0.36 591

ff1	0.73 571	0.23 79	2.01 449	0.30 303	0.21 293	0.57 360	0.26 356	0.74 372	0.88 607	0.53 411	0.63 494	0.66 485	0.39 405	2.52 662	3.43 690	0.10 254	0.24 599	0.15 507	0.13 386	0.25 464	0.36 591

mmx	0.72 562	0.23 79	2.01 449	0.30 303	0.21 293	0.57 360	0.26 356	0.99 604	0.76 566	0.53 411	0.63 494	0.66 485	0.39 405	2.52 662	3.43 690	0.13 438	0.10 337	0.15 507	0.13 386	0.15 259	0.15 310

xxx	0.72 562	0.23 79	2.01 449	0.30 303	0.21 293	0.57 360	0.26 356	0.99 604	0.76 566	0.53 411	0.63 494	0.66 485	0.39 405	2.52 662	3.43 690	0.13 438	0.10 337	0.15 507	0.13 386	0.15 259	0.15 310

CFNet_ucs	0.48 370	0.50 380	2.32 517	0.26 189	0.22 322	0.57 360	0.22 233	0.85 480	0.65 458	0.53 411	0.64 510	0.68 502	0.44 462	0.54 338	0.31 314	0.13 438	0.12 425	0.16 526	0.11 312	0.19 369	0.17 364

anonymousa	0.48 370	0.46 353	2.44 544	0.29 281	0.34 510	0.61 428	0.25 332	0.66 316	0.54 338	0.53 411	0.77 575	0.73 531	0.46 482	0.33 160	0.31 314	0.10 254	0.09 287	0.12 375	0.29 581	0.10 109	0.19 401

NINENet	0.50 401	0.33 233	1.69 287	0.55 614	0.25 379	0.91 614	0.23 272	0.98 592	0.71 513	0.53 411	0.55 423	0.66 485	0.30 324	1.22 486	0.32 327	0.15 504	0.13 450	0.16 526	0.11 312	0.16 296	0.13 239

GEStereo_RVC	0.54 445	0.87 548	1.95 431	0.47 573	0.25 379	0.62 448	0.37 509	1.00 613	0.74 542	0.53 411	0.54 413	0.59 448	0.44 462	1.10 468	0.46 432	0.15 504	0.11 391	0.12 375	0.10 243	0.26 485	0.19 401

RAFT + AFF	0.64 516	1.20 645	1.95 431	0.34 419	0.33 497	0.67 508	0.52 584	0.99 604	0.74 542	0.53 411	0.58 450	0.57 438	0.80 607	1.76 565	0.51 463	0.12 405	0.27 622	0.15 507	0.14 415	0.43 620	0.29 535

UNet	0.54 445	0.44 340	2.83 620	0.31 331	0.33 497	0.74 553	0.27 380	0.82 453	0.61 405	0.53 411	0.54 413	0.72 527	0.54 522	0.78 426	0.56 488	0.11 343	0.09 287	0.13 438	0.11 312	0.14 234	0.12 196

G2L-Stereo	0.55 457	0.85 541	2.18 491	0.31 331	0.27 410	0.59 396	0.27 380	0.77 406	0.55 345	0.54 424	0.52 388	0.71 524	0.36 366	1.75 564	0.50 457	0.13 438	0.11 391	0.13 438	0.11 312	0.29 509	0.15 310

test_sample6	0.52 432	0.44 340	1.81 363	0.33 386	0.18 220	0.55 325	0.27 380	0.94 560	0.66 473	0.54 424	0.62 481	0.47 380	0.36 366	1.97 609	0.38 381	0.14 483	0.10 337	0.13 438	0.13 386	0.17 320	0.16 342

test_sample4	0.50 401	0.42 323	1.88 394	0.32 360	0.19 257	0.56 342	0.26 356	0.93 551	0.65 458	0.54 424	0.54 413	0.45 360	0.36 366	1.79 573	0.36 367	0.13 438	0.10 337	0.13 438	0.12 352	0.17 320	0.16 342

DualNet	0.51 418	0.43 329	1.83 373	0.32 360	0.18 220	0.55 325	0.26 356	0.92 543	0.65 458	0.54 424	0.62 481	0.45 360	0.36 366	1.87 591	0.36 367	0.13 438	0.10 337	0.13 438	0.12 352	0.17 320	0.16 342

iinet-f	0.57 473	0.93 571	2.27 510	0.31 331	0.25 379	0.83 594	0.33 479	0.81 445	0.65 458	0.54 424	0.63 494	0.73 531	0.67 578	0.73 410	0.67 520	0.13 438	0.13 450	0.11 311	0.10 243	0.43 620	0.16 342

DCANet-4	0.40 265	0.27 142	2.21 495	0.25 142	0.14 75	0.51 273	0.22 233	0.77 406	0.72 523	0.54 424	0.47 328	0.28 223	0.37 382	0.37 205	0.34 349	0.09 145	0.07 77	0.08 65	0.07 106	0.08 42	0.22 449

fff	0.43 302	0.77 508	1.95 431	0.24 118	0.13 52	0.51 273	0.22 233	0.77 406	0.75 556	0.54 424	0.47 328	0.31 247	0.65 571	0.36 194	0.34 349	0.09 145	0.07 77	0.08 65	0.07 106	0.08 42	0.22 449

ADStereo(finetuned)	0.45 334	0.77 508	2.12 476	0.25 142	0.14 75	0.51 273	0.22 233	0.77 406	0.72 523	0.54 424	0.48 342	0.31 247	0.76 601	0.37 205	0.38 381	0.09 145	0.07 77	0.09 166	0.07 106	0.13 201	0.23 474

IER	0.43 302	0.38 285	1.69 287	0.26 189	0.25 379	0.66 501	0.26 356	0.71 347	0.55 345	0.54 424	0.59 453	0.60 455	0.53 519	0.52 326	0.39 392	0.11 343	0.08 192	0.11 311	0.11 312	0.14 234	0.11 148

AASNet	0.56 466	1.03 613	2.34 522	0.37 480	0.33 497	0.65 494	0.29 425	0.96 579	0.73 538	0.54 424	0.60 469	0.55 418	0.38 391	0.59 356	0.58 497	0.14 483	0.12 425	0.13 438	0.10 243	0.43 620	0.24 488

ADLNet2	0.68 541	0.84 536	3.19 658	0.33 386	0.36 532	0.64 480	0.37 509	0.89 516	0.79 580	0.54 424	0.65 519	0.93 608	0.48 500	2.07 621	0.56 488	0.13 438	0.11 391	0.11 311	0.11 312	0.33 546	0.18 384

IRAFT_RVC	0.54 445	0.53 393	1.78 336	0.46 568	0.21 293	0.58 377	0.43 542	0.65 313	0.66 473	0.54 424	0.50 368	0.49 393	0.51 512	1.58 539	1.01 580	0.11 343	0.25 612	0.13 438	0.10 243	0.15 259	0.13 239

DCANet	0.42 293	0.77 508	1.95 431	0.25 142	0.14 75	0.51 273	0.22 233	0.77 406	0.72 523	0.54 424	0.48 342	0.31 247	0.41 425	0.36 194	0.39 392	0.09 145	0.07 77	0.09 166	0.07 106	0.13 201	0.23 474

csc	0.43 302	0.77 508	1.95 431	0.24 118	0.13 52	0.51 273	0.22 233	0.77 406	0.75 556	0.54 424	0.47 328	0.31 247	0.65 571	0.36 194	0.34 349	0.09 145	0.07 77	0.08 65	0.07 106	0.08 42	0.22 449

cscssc	0.43 302	0.77 508	1.95 431	0.24 118	0.13 52	0.51 273	0.22 233	0.77 406	0.75 556	0.54 424	0.47 328	0.31 247	0.65 571	0.36 194	0.34 349	0.09 145	0.07 77	0.08 65	0.07 106	0.08 42	0.22 449

BEATNet_4x	0.47 363	0.73 490	1.91 412	0.33 386	0.15 105	0.56 342	0.25 332	0.85 480	0.58 372	0.54 424	0.51 373	0.57 438	0.42 443	0.57 346	0.61 504	0.11 343	0.08 192	0.12 375	0.09 202	0.20 385	0.16 342

PS-NSSS	0.63 512	1.00 603	1.81 363	0.30 303	0.31 472	0.63 466	0.34 485	0.98 592	0.69 493	0.54 424	0.74 565	0.51 399	0.41 425	2.43 654	0.48 447	0.24 613	0.17 535	0.27 620	0.18 497	0.27 496	0.21 434

PSMNet_ROB	0.66 529	1.01 607	2.33 520	0.38 497	0.31 472	0.72 540	0.55 596	0.86 490	0.69 493	0.54 424	0.60 469	0.75 543	0.47 491	2.00 614	0.82 552	0.17 540	0.13 450	0.19 575	0.19 517	0.24 450	0.27 520

G2L-ROB	0.51 418	0.95 580	1.96 440	0.29 281	0.22 322	0.59 396	0.28 400	0.76 394	0.57 361	0.55 442	0.45 313	0.70 519	0.32 343	1.38 502	0.47 441	0.11 343	0.07 77	0.09 166	0.08 151	0.20 385	0.13 239

ACRE	0.56 466	1.14 633	2.77 613	0.76 648	0.28 425	0.60 408	0.56 601	0.76 394	0.58 372	0.55 442	0.62 481	0.41 322	0.29 313	0.44 257	0.39 392	0.11 343	0.19 560	0.13 438	0.14 415	0.36 578	0.18 384

AACVNet	0.54 445	0.78 516	1.73 302	0.36 456	0.21 293	0.57 360	0.25 332	0.71 347	0.51 294	0.55 442	0.59 453	0.64 473	0.41 425	2.13 629	0.41 408	0.14 483	0.11 391	0.14 476	0.11 312	0.33 546	0.15 310

HHNet	0.60 492	0.65 456	2.60 585	0.36 456	0.25 379	0.64 480	0.61 615	0.64 306	0.62 423	0.55 442	1.13 637	0.32 257	0.60 550	0.42 244	1.79 645	0.15 504	0.07 77	0.12 375	0.10 243	0.18 348	0.15 310

test_xeample	0.72 562	0.21 39	1.36 209	0.27 214	0.17 172	0.59 396	0.28 400	1.01 621	0.70 503	0.55 442	0.67 524	0.44 351	0.39 405	1.88 600	5.17 703	0.12 405	0.10 337	0.11 311	0.10 243	0.13 201	0.15 310

APVNet	0.70 550	0.67 465	2.71 599	0.38 497	0.36 532	0.85 600	0.43 542	0.91 534	0.68 484	0.55 442	0.69 541	0.75 543	0.55 527	2.31 638	0.78 545	0.17 540	0.17 535	0.24 611	0.19 517	0.33 546	0.23 474

delet	0.52 432	0.54 401	1.62 274	0.31 331	0.35 523	0.74 553	0.46 564	0.85 480	0.74 542	0.55 442	0.60 469	0.67 495	0.50 510	1.12 475	0.57 492	0.11 343	0.11 391	0.13 438	0.14 415	0.16 296	0.12 196

ac_64	0.55 457	0.46 353	1.92 415	0.36 456	0.34 510	0.63 466	0.31 446	0.82 453	0.61 405	0.55 442	0.51 373	0.89 598	0.48 500	1.83 583	0.55 480	0.14 483	0.11 391	0.12 375	0.12 352	0.18 348	0.12 196

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 585	1.04 614	2.06 459	0.94 663	0.35 523	0.89 611	0.40 525	0.85 480	0.63 435	0.55 442	0.63 494	0.75 543	0.38 391	2.38 645	0.48 447	1.10 688	0.31 631	0.36 642	0.21 537	0.53 647	0.55 641

GCST	0.72 562	1.10 624	2.15 484	1.11 674	0.59 633	0.62 448	0.19 120	0.75 382	0.53 323	0.56 451	0.63 494	0.47 380	0.31 334	1.11 471	0.33 340	0.75 674	0.45 659	0.84 675	0.64 679	0.69 659	0.54 638

SMFormer	0.50 401	0.46 353	1.60 268	0.30 303	0.15 105	0.45 181	0.24 308	0.90 522	0.72 523	0.56 451	0.64 510	0.51 399	0.41 425	1.87 591	0.49 452	0.13 438	0.10 337	0.11 311	0.10 243	0.15 259	0.16 342

tta	0.50 401	0.46 353	1.60 268	0.30 303	0.15 105	0.45 181	0.24 308	0.90 522	0.72 523	0.56 451	0.64 510	0.51 399	0.41 425	1.87 591	0.49 452	0.13 438	0.10 337	0.11 311	0.10 243	0.14 234	0.11 148

qqq1	0.48 370	0.46 353	1.60 268	0.30 303	0.15 105	0.45 181	0.24 308	0.90 522	0.72 523	0.56 451	0.64 510	0.51 399	0.41 425	1.87 591	0.23 184	0.13 438	0.10 337	0.09 166	0.08 151	0.14 234	0.11 148

fff1	0.48 370	0.46 353	1.60 268	0.30 303	0.15 105	0.45 181	0.24 308	0.90 522	0.72 523	0.56 451	0.64 510	0.51 399	0.41 425	1.87 591	0.23 184	0.13 438	0.10 337	0.09 166	0.08 151	0.14 234	0.11 148

CIPLG	0.56 466	1.19 644	2.46 548	0.80 652	0.31 472	0.61 428	0.57 605	0.76 394	0.57 361	0.56 451	0.63 494	0.41 322	0.30 324	0.45 273	0.40 400	0.11 343	0.20 571	0.13 438	0.13 386	0.35 571	0.19 401

IPLGR_C	0.58 478	1.25 651	2.72 601	0.80 652	0.31 472	0.60 408	0.61 615	0.76 394	0.58 372	0.56 451	0.62 481	0.41 322	0.31 334	0.43 248	0.40 400	0.11 343	0.22 587	0.13 438	0.15 440	0.35 571	0.19 401

PFNet+	0.45 334	0.37 272	1.86 387	0.46 568	0.18 220	0.58 377	0.77 647	0.52 218	0.64 443	0.56 451	0.48 342	0.39 307	0.26 250	0.93 445	0.32 327	0.13 438	0.09 287	0.14 476	0.13 386	0.12 163	0.15 310

RAFT_R40	0.50 401	0.21 39	1.76 323	0.50 587	0.40 566	0.61 428	0.53 588	0.56 251	0.60 387	0.56 451	0.54 413	0.55 418	0.51 512	1.57 535	0.53 471	0.11 343	0.07 77	0.12 375	0.10 243	0.16 296	0.09 79

DGSMNet	2.89 695	0.63 444	3.18 657	3.43 710	4.17 708	2.57 695	6.98 717	0.97 588	0.83 594	0.56 451	1.86 667	0.79 560	0.62 564	1.64 547	1.39 624	4.61 713	5.01 718	5.17 718	4.71 718	4.44 715	4.19 714

hitnet-ft	0.67 534	0.80 520	1.90 406	0.28 246	0.22 322	0.69 526	0.36 500	0.85 480	0.65 458	0.56 451	0.84 588	1.03 630	0.95 633	2.32 640	0.55 480	0.23 604	0.14 469	0.41 650	0.13 386	0.24 450	0.17 364

DStereoRT	0.81 601	0.53 393	2.23 503	0.36 456	0.33 497	0.92 616	0.36 500	0.86 490	0.80 583	0.57 462	0.62 481	0.59 448	1.15 650	1.76 565	1.04 585	0.14 483	0.13 450	2.17 710	0.78 685	0.16 296	0.66 655

fast-iter	0.41 272	0.63 444	1.72 299	0.27 214	0.21 293	0.45 181	0.19 120	0.55 245	0.41 187	0.57 462	0.59 453	0.65 478	0.45 467	0.45 273	0.39 392	0.08 67	0.09 287	0.10 234	0.11 312	0.20 385	0.10 118

CoSv	0.41 272	0.63 444	1.72 299	0.27 214	0.21 293	0.45 181	0.19 120	0.55 245	0.41 187	0.57 462	0.59 453	0.65 478	0.45 467	0.45 273	0.39 392	0.08 67	0.09 287	0.10 234	0.11 312	0.20 385	0.10 118

DualNet (step1)	0.59 486	0.62 434	1.93 418	0.27 214	0.22 322	0.68 520	0.31 446	0.93 551	0.66 473	0.57 462	0.51 373	0.55 418	0.45 467	1.11 471	0.38 381	0.61 664	0.14 469	0.87 676	0.56 666	0.25 464	0.23 474

test_sample9	0.94 622	0.62 434	1.93 418	0.27 214	0.22 322	0.68 520	0.31 446	0.93 551	0.66 473	0.57 462	0.51 373	0.55 418	0.45 467	1.91 603	2.55 672	0.61 664	4.16 716	0.87 676	0.56 666	0.25 464	0.23 474

test_sample7	0.47 363	0.33 233	1.49 247	0.34 419	0.20 277	0.51 273	0.30 433	0.93 551	0.66 473	0.57 462	0.51 373	0.55 418	0.45 467	1.11 471	0.38 381	0.17 540	0.14 469	0.16 526	0.15 440	0.19 369	0.18 384

GMStereo_Zeroshot	0.41 272	0.36 269	1.54 258	0.41 527	0.19 257	0.52 294	0.19 120	0.59 272	0.52 305	0.57 462	0.59 453	0.63 464	0.29 313	0.58 350	0.33 340	0.15 504	0.09 287	0.16 526	0.09 202	0.24 450	0.12 196

GMOStereo	0.41 272	0.62 434	1.78 336	0.28 246	0.36 532	0.51 273	0.31 446	0.53 227	0.44 218	0.57 462	0.48 342	0.41 322	0.27 271	0.28 91	0.23 184	0.08 67	0.38 647	0.13 438	0.11 312	0.34 558	0.11 148

error version	0.41 272	0.62 434	1.78 336	0.28 246	0.36 532	0.51 273	0.31 446	0.53 227	0.44 218	0.57 462	0.48 342	0.41 322	0.27 271	0.28 91	0.23 184	0.08 67	0.38 647	0.13 438	0.11 312	0.34 558	0.11 148

test-v	0.41 272	0.62 434	1.78 336	0.28 246	0.36 532	0.51 273	0.31 446	0.53 227	0.44 218	0.57 462	0.48 342	0.41 322	0.27 271	0.28 91	0.23 184	0.08 67	0.38 647	0.13 438	0.11 312	0.34 558	0.11 148

test-2	0.41 272	0.62 434	1.78 336	0.28 246	0.36 532	0.51 273	0.31 446	0.53 227	0.44 218	0.57 462	0.48 342	0.41 322	0.27 271	0.28 91	0.23 184	0.08 67	0.38 647	0.13 438	0.11 312	0.34 558	0.11 148

FINET	0.65 524	0.95 580	3.06 644	0.35 435	0.40 566	0.58 377	0.48 576	0.92 543	1.10 642	0.57 462	0.68 532	0.47 380	0.44 462	1.15 480	0.60 501	0.23 604	0.21 581	0.17 547	0.15 440	0.26 485	0.25 500

UPFNet	0.46 347	0.28 171	1.73 302	0.33 386	0.32 482	0.65 494	0.38 516	0.83 459	0.59 382	0.57 462	0.52 388	0.61 458	0.40 414	0.75 414	0.52 467	0.13 438	0.12 425	0.13 438	0.12 352	0.15 259	0.11 148

HGLStereo	0.54 445	0.69 472	2.00 448	0.35 435	0.40 566	0.66 501	0.30 433	0.83 459	0.62 423	0.57 462	0.69 541	0.69 509	0.54 522	1.07 463	0.55 480	0.13 438	0.13 450	0.13 438	0.11 312	0.19 369	0.17 364

R-Stereo Train	0.36 221	0.21 39	1.70 291	0.29 281	0.18 220	0.55 325	0.26 356	0.78 421	0.36 125	0.57 462	0.67 524	0.33 268	0.24 215	0.32 146	0.23 184	0.10 254	0.08 192	0.09 166	0.07 106	0.09 79	0.12 196

RAFT-Stereo	0.36 221	0.21 39	1.70 291	0.29 281	0.18 220	0.55 325	0.26 356	0.78 421	0.36 125	0.57 462	0.67 524	0.33 268	0.24 215	0.32 146	0.23 184	0.10 254	0.08 192	0.09 166	0.07 106	0.09 79	0.12 196
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
iResNetv2_ROB	0.59 486	1.43 666	2.96 634	0.40 519	0.22 322	0.58 377	0.28 400	0.91 534	0.73 538	0.57 462	0.63 494	0.60 455	0.41 425	0.74 413	0.35 361	0.11 343	0.08 192	0.10 234	0.07 106	0.43 620	0.17 364

iResNet	0.51 418	0.76 499	2.59 583	0.41 527	0.17 172	0.64 480	0.27 380	0.82 453	0.70 503	0.57 462	0.64 510	0.43 340	0.36 366	0.70 405	0.52 467	0.10 254	0.07 77	0.09 166	0.08 151	0.21 401	0.13 239

TCMNet	0.66 529	0.85 541	2.55 580	0.50 587	0.52 618	0.72 540	0.39 522	0.87 501	0.72 523	0.58 480	0.68 532	0.63 464	0.46 482	1.70 555	0.63 508	0.18 553	0.18 547	0.23 604	0.18 497	0.38 593	0.27 520

fast-acv-ft	0.63 512	0.88 552	3.10 648	0.38 497	0.30 451	0.79 580	0.48 576	0.69 335	0.72 523	0.58 480	0.78 576	0.76 549	0.60 550	0.67 391	0.73 537	0.15 504	0.15 497	0.18 568	0.17 483	0.37 586	0.16 342

GASNet	0.73 571	1.47 668	3.04 642	0.47 573	0.33 497	0.57 360	0.34 485	0.91 534	0.75 556	0.58 480	0.58 450	0.74 537	0.55 527	2.03 615	0.65 516	0.21 587	0.15 497	0.19 575	0.17 483	0.51 642	0.28 528

gwcnet-sp	0.49 389	0.43 329	2.54 575	0.31 331	0.22 322	0.67 508	0.31 446	0.78 421	0.65 458	0.58 480	0.47 328	0.46 372	0.43 454	0.76 418	0.46 432	0.11 343	0.11 391	0.11 311	0.11 312	0.15 259	0.14 267

scenet	0.49 389	0.43 329	2.54 575	0.31 331	0.22 322	0.67 508	0.31 446	0.78 421	0.65 458	0.58 480	0.47 328	0.46 372	0.43 454	0.76 418	0.46 432	0.11 343	0.11 391	0.11 311	0.11 312	0.15 259	0.14 267

ssnet	0.49 389	0.43 329	2.54 575	0.31 331	0.22 322	0.67 508	0.31 446	0.78 421	0.65 458	0.58 480	0.47 328	0.46 372	0.43 454	0.76 418	0.46 432	0.11 343	0.11 391	0.11 311	0.11 312	0.15 259	0.14 267

AAGNet	0.88 613	0.33 233	1.79 356	0.54 607	0.98 668	0.62 448	0.46 564	0.50 191	0.60 387	0.58 480	0.53 401	0.50 396	0.73 593	1.23 488	7.48 711	0.11 343	0.07 77	0.12 375	0.10 243	0.14 234	0.09 79

SST-Stereo	0.52 432	0.20 23	1.76 323	0.62 635	0.53 619	0.62 448	0.66 626	0.55 245	0.61 405	0.58 480	0.53 401	0.52 405	0.60 550	1.59 541	0.29 278	0.11 343	0.07 77	0.12 375	0.10 243	0.16 296	0.10 118

GMM-Stereo	0.50 401	0.23 79	2.41 536	0.54 607	0.24 357	0.77 571	0.46 564	0.59 272	0.57 361	0.58 480	0.73 562	0.47 380	0.43 454	0.68 394	0.27 251	0.10 254	0.06 24	0.13 438	0.13 386	0.14 234	0.44 622

222	0.78 589	0.23 79	1.23 176	0.28 246	0.18 220	0.62 448	0.24 308	1.02 624	0.70 503	0.58 480	0.66 521	0.46 372	0.42 443	1.80 578	6.53 710	0.13 438	0.10 337	0.11 311	0.10 243	0.12 163	0.17 364

DMCA	0.41 272	0.52 386	1.26 181	0.31 331	0.24 357	0.59 396	0.26 356	0.77 406	0.63 435	0.58 480	0.48 342	0.57 438	0.35 360	0.40 230	0.50 457	0.14 483	0.10 337	0.14 476	0.10 243	0.15 259	0.15 310

CC-Net-ROB	0.85 608	1.15 637	2.13 478	0.88 658	0.38 550	0.88 610	0.44 553	1.06 637	0.79 580	0.58 480	0.69 541	0.65 478	0.50 510	2.74 677	0.51 463	0.93 678	0.39 654	0.87 676	0.29 581	0.54 648	0.54 638

HSM	0.62 505	0.76 499	1.72 299	0.30 303	0.29 434	0.64 480	0.28 400	0.94 560	0.62 423	0.58 480	0.57 444	1.40 663	0.64 569	2.59 667	0.42 411	0.11 343	0.08 192	0.10 234	0.08 151	0.14 234	0.11 148

iResNet_ROB	0.50 401	1.15 637	1.73 302	0.31 331	0.21 293	0.58 377	0.22 233	0.95 574	0.82 591	0.58 480	0.62 481	0.57 438	0.39 405	0.84 433	0.40 400	0.11 343	0.08 192	0.09 166	0.06 21	0.21 401	0.13 239

Hybrid-DGEV-03	0.45 334	0.88 552	1.75 314	0.29 281	0.17 172	0.58 377	0.24 308	0.65 313	0.48 268	0.59 494	1.01 621	0.39 307	0.28 290	0.41 235	0.34 349	0.09 145	0.08 192	0.12 375	0.09 202	0.34 558	0.24 488

xyz-stereo	3.02 698	0.29 185	30.64 742	0.23 90	0.12 21	15.52 718	0.24 308	0.51 202	0.47 264	0.59 494	7.99 711	0.64 473	0.47 491	1.39 503	0.50 457	0.09 145	0.07 77	0.34 639	0.07 106	0.13 201	0.08 51

CASS	0.39 256	0.30 202	1.61 272	0.32 360	0.17 172	0.53 303	0.24 308	0.70 343	0.49 276	0.59 494	0.54 413	0.40 316	0.40 414	0.41 235	0.30 301	0.17 540	0.10 337	0.14 476	0.11 312	0.18 348	0.17 364
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
psmg	0.41 272	0.27 142	1.13 153	0.27 214	0.21 293	0.75 559	0.36 500	0.90 522	0.61 405	0.59 494	0.59 453	0.63 464	0.37 382	0.43 248	0.38 381	0.13 438	0.10 337	0.13 438	0.12 352	0.13 201	0.11 148

CSP-Net	0.50 401	0.39 297	1.25 179	0.29 281	0.23 342	0.77 571	0.35 493	0.86 490	0.57 361	0.59 494	0.59 453	0.65 478	0.40 414	1.77 568	0.44 426	0.16 525	0.11 391	0.10 234	0.10 243	0.20 385	0.14 267

Prome-Stereo	0.49 389	0.30 202	1.76 323	0.60 633	0.23 342	0.63 466	0.42 535	0.62 293	0.60 387	0.59 494	1.03 626	0.43 340	0.72 590	0.60 363	0.33 340	0.09 145	0.07 77	0.10 234	0.09 202	0.11 145	0.43 620

pcwnet_v2	0.64 516	0.49 372	4.41 687	0.32 360	0.27 410	0.60 408	0.25 332	0.97 588	0.88 607	0.59 494	0.70 551	0.63 464	0.55 527	0.66 390	0.37 374	0.17 540	0.15 497	0.15 507	0.14 415	0.21 401	0.23 474

psm_up	0.57 473	0.61 428	1.83 373	0.35 435	0.30 451	0.64 480	0.37 509	0.90 522	0.68 484	0.59 494	0.55 423	0.68 502	0.54 522	1.91 603	0.46 432	0.16 525	0.15 497	0.16 526	0.15 440	0.23 433	0.13 239

DISCO	0.57 473	0.34 250	1.87 392	0.45 563	0.34 510	0.84 596	0.35 493	0.84 471	0.78 575	0.59 494	0.63 494	1.06 637	0.53 519	1.10 468	0.82 552	0.12 405	0.09 287	0.11 311	0.10 243	0.22 418	0.18 384

NOSS_ROB	0.64 516	0.65 456	1.62 274	0.46 568	0.25 379	0.67 508	0.30 433	0.93 551	0.77 571	0.59 494	0.57 444	0.77 551	0.38 391	2.78 678	0.44 426	0.23 604	0.24 599	0.28 623	0.26 566	0.27 496	0.39 607

G2L-Stereo_test	0.55 457	0.97 591	1.89 401	0.33 386	0.24 357	0.75 559	0.38 516	0.79 437	0.60 387	0.60 504	0.54 413	0.74 537	0.39 405	1.56 531	0.43 420	0.10 254	0.08 192	0.08 65	0.08 151	0.28 502	0.13 239

coex_refinement	0.58 478	0.94 573	1.87 392	0.38 497	0.25 379	0.64 480	0.34 485	0.83 459	0.65 458	0.60 504	0.63 494	0.81 567	0.48 500	1.85 590	0.56 488	0.13 438	0.09 287	0.10 234	0.10 243	0.16 296	0.16 342

MSKI-zero shot	0.46 347	0.38 285	2.47 554	0.27 214	0.43 584	0.56 342	0.20 147	0.77 406	0.43 212	0.60 504	0.51 373	0.44 351	0.17 77	0.68 394	0.21 147	0.09 145	0.29 626	0.09 166	0.32 606	0.14 234	0.10 118

DisPM	0.43 302	0.33 233	1.78 336	0.57 622	0.18 220	0.59 396	0.63 623	0.53 227	0.61 405	0.60 504	0.53 401	0.38 301	0.26 250	0.75 414	0.29 278	0.12 405	0.07 77	0.12 375	0.11 312	0.11 145	0.14 267

DEmStereo	0.68 541	0.31 216	2.25 507	0.42 538	0.17 172	0.66 501	0.89 657	0.51 202	0.59 382	0.60 504	1.01 621	0.45 360	1.26 653	1.54 529	2.26 665	0.10 254	0.08 192	0.10 234	0.10 243	0.10 109	0.11 148

MMNet	0.50 401	0.48 368	1.93 418	0.33 386	0.27 410	0.79 580	0.28 400	0.81 445	0.74 542	0.60 504	0.56 435	0.59 448	0.55 527	0.79 427	0.59 499	0.10 254	0.09 287	0.12 375	0.11 312	0.13 201	0.14 267

GwcNet	0.69 546	0.71 479	3.12 651	0.36 456	0.45 596	0.81 588	0.44 553	0.86 490	0.84 597	0.60 504	0.74 565	0.82 572	0.49 507	1.65 548	0.66 517	0.16 525	0.15 497	0.15 507	0.15 440	0.31 528	0.24 488

STTStereo	0.51 418	0.69 472	2.14 483	0.36 456	0.30 451	0.61 428	0.32 469	0.77 406	0.60 387	0.60 504	0.54 413	0.67 495	0.43 454	0.86 438	0.42 411	0.16 525	0.15 497	0.17 547	0.20 530	0.16 296	0.15 310

Nwc_Net	0.68 541	0.83 534	2.53 569	0.41 527	0.39 556	0.77 571	0.38 516	1.01 621	0.70 503	0.60 504	0.99 618	0.98 619	0.68 581	1.41 507	0.63 508	0.23 604	0.15 497	0.23 604	0.25 558	0.23 433	0.18 384

Wz-Net-LNSev	0.59 486	0.96 583	2.47 554	0.34 419	0.37 544	0.79 580	0.44 553	0.86 490	0.77 571	0.61 513	0.67 524	0.79 560	0.56 531	0.64 374	0.62 506	0.15 504	0.14 469	0.12 375	0.12 352	0.18 348	0.19 401

UDG	0.77 585	1.23 648	2.15 484	0.67 641	0.59 633	0.78 576	0.38 516	0.90 522	0.70 503	0.61 513	0.69 541	1.01 626	0.67 578	1.02 457	0.73 537	0.45 654	0.34 637	0.87 676	0.51 658	0.67 658	0.46 626

Consistency-Raft	0.88 613	0.93 571	3.23 663	0.99 667	0.64 645	0.77 571	0.55 596	0.98 592	0.97 624	0.61 513	1.03 626	0.65 478	1.05 640	0.79 427	1.38 623	0.44 652	0.46 661	0.51 661	0.58 672	0.65 656	0.47 628

PFNet	0.60 492	0.33 233	2.47 554	0.41 527	0.55 624	0.62 448	0.27 380	0.61 289	0.63 435	0.61 513	0.56 435	0.45 360	0.32 343	1.88 600	1.14 598	0.28 632	0.09 287	0.12 375	0.16 463	0.26 485	0.20 420

Pruner-Stereo	0.51 418	0.27 142	1.78 336	1.79 692	0.19 257	0.62 448	0.45 561	0.57 257	0.60 387	0.61 513	0.48 342	0.41 322	0.24 215	0.46 282	1.00 576	0.12 405	0.07 77	0.12 375	0.10 243	0.12 163	0.13 239

LMCR-Stereo	0.52 432	0.71 479	2.39 532	0.40 519	0.21 293	0.74 553	0.31 446	1.02 624	0.64 443	0.61 513	0.63 494	0.39 307	0.51 512	0.62 369	0.42 411	0.19 569	0.09 287	0.12 375	0.09 202	0.23 433	0.12 196

ARAFT	0.60 492	1.23 648	3.10 648	0.28 246	0.16 140	0.64 480	0.36 500	0.90 522	0.67 482	0.61 513	0.49 359	0.55 418	0.31 334	1.24 491	0.32 327	0.10 254	0.08 192	0.14 476	0.13 386	0.37 586	0.21 434

acv_ft	0.48 370	0.44 340	1.76 323	0.32 360	0.41 575	0.63 466	0.28 400	0.81 445	0.68 484	0.61 513	0.59 453	0.69 509	0.45 467	0.44 257	0.63 508	0.11 343	0.09 287	0.10 234	0.09 202	0.41 611	0.10 118

AANet_RVC	0.68 541	1.00 603	2.09 467	0.33 386	0.25 379	0.58 377	0.32 469	0.81 445	0.80 583	0.61 513	0.94 610	0.80 564	0.41 425	2.46 657	1.02 582	0.36 648	0.14 469	0.10 234	0.09 202	0.23 433	0.22 449

DeepPruner_ROB	0.50 401	0.70 477	1.94 428	0.29 281	0.26 397	0.63 466	0.31 446	0.80 441	0.48 268	0.61 513	0.55 423	0.66 485	0.38 391	0.98 451	0.40 400	0.19 569	0.14 469	0.14 476	0.14 415	0.23 433	0.17 364

PWCDC_ROB	0.72 562	1.06 619	2.09 467	0.47 573	0.36 532	0.78 576	0.26 356	0.98 592	1.34 660	0.61 513	2.07 670	0.64 473	0.61 559	0.83 431	0.71 530	0.31 639	0.14 469	0.15 507	0.12 352	0.60 654	0.21 434

MultiAttention	2.38 687	0.50 380	1.93 418	1.80 693	2.56 704	10.86 714	2.30 703	1.22 654	0.80 583	0.62 524	1.16 638	1.13 646	0.56 531	16.09 725	1.18 605	0.20 579	0.09 287	0.43 654	1.62 706	0.94 675	1.58 701

Ntro	1.00 631	1.68 680	2.80 617	0.95 664	0.85 660	1.06 634	0.53 588	0.98 592	0.90 613	0.62 524	0.76 571	0.93 608	0.66 576	1.66 549	0.98 570	0.99 683	0.45 659	0.75 674	0.40 637	1.19 684	0.75 661

CRFU-Net	0.56 466	0.38 285	1.86 387	0.46 568	0.26 397	0.82 591	0.36 500	0.90 522	0.49 276	0.62 524	0.59 453	0.78 555	1.35 661	1.00 455	0.48 447	0.15 504	0.14 469	0.17 547	0.10 243	0.19 369	0.14 267

THIR-Stereo	0.86 609	0.62 434	2.13 478	0.25 142	0.16 140	0.58 377	2.74 708	0.59 272	0.51 294	0.62 524	1.62 661	0.97 618	1.80 682	1.69 554	2.25 664	0.10 254	0.08 192	0.14 476	0.11 312	0.15 259	0.11 148

Syn2CoEx	0.70 550	1.07 622	2.74 608	0.43 542	0.30 451	0.64 480	0.42 535	0.99 604	0.78 575	0.62 524	0.78 576	0.74 537	0.72 590	1.92 607	0.61 504	0.20 579	0.17 535	0.19 575	0.15 440	0.29 509	0.22 449

S-Stereo	0.80 593	0.69 472	3.89 678	0.39 507	0.37 544	0.69 526	0.70 638	0.94 560	0.98 627	0.62 524	0.91 602	0.83 574	0.60 550	2.37 642	0.66 517	0.18 553	0.21 581	0.17 547	0.18 497	0.30 520	0.35 583

RYNet	0.70 550	0.56 412	2.25 507	0.35 435	0.41 575	0.86 602	0.43 542	0.94 560	0.82 591	0.62 524	0.53 401	0.91 602	0.60 550	2.70 674	1.00 576	0.14 483	0.11 391	0.16 526	0.14 415	0.25 464	0.27 520

GANetREF_RVC	0.75 577	1.15 637	2.46 548	0.47 573	0.26 397	0.83 594	0.61 615	0.97 588	0.89 611	0.62 524	0.61 476	0.72 527	0.59 546	2.42 651	0.55 480	0.32 641	0.25 612	0.36 642	0.24 552	0.39 603	0.31 557
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
NLCA_NET_v2_RVC	0.55 457	0.92 565	2.36 528	0.38 497	0.37 544	0.60 408	0.28 400	0.82 453	0.62 423	0.62 524	0.55 423	0.72 527	0.45 467	1.00 455	0.43 420	0.15 504	0.11 391	0.14 476	0.14 415	0.15 259	0.16 342
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
ISRNet	0.47 363	0.44 340	1.55 260	0.37 480	0.31 472	0.49 244	0.19 120	0.75 382	0.66 473	0.63 533	0.71 555	0.67 495	0.39 405	0.58 350	0.44 426	0.23 604	0.16 515	0.21 594	0.20 530	0.21 401	0.25 500

SQANet	0.80 593	1.58 673	2.53 569	0.76 648	0.83 659	0.76 563	0.36 500	0.83 459	0.64 443	0.63 533	0.69 541	0.73 531	0.51 512	1.21 484	0.53 471	0.77 675	0.29 626	0.59 666	0.29 581	0.86 672	0.61 649

HH	0.49 389	0.49 372	2.78 615	0.50 587	0.41 575	0.38 109	0.23 272	0.72 353	0.38 144	0.63 533	0.48 342	0.87 592	0.41 425	0.64 374	0.21 147	0.09 145	0.17 535	0.10 234	0.09 202	0.16 296	0.12 196

HanStereo	0.49 389	0.49 372	2.78 615	0.50 587	0.41 575	0.38 109	0.23 272	0.72 353	0.38 144	0.63 533	0.48 342	0.87 592	0.41 425	0.64 374	0.21 147	0.09 145	0.17 535	0.10 234	0.09 202	0.16 296	0.12 196

ssnet_v2	0.55 457	0.60 423	1.86 387	0.32 360	0.22 322	0.72 540	0.44 553	0.94 560	0.74 542	0.63 533	0.54 413	0.81 567	0.47 491	0.77 422	0.70 527	0.16 525	0.14 469	0.14 476	0.14 415	0.30 520	0.30 548

BUS	0.41 272	0.27 142	1.13 153	0.30 303	0.21 293	0.91 614	0.23 272	1.00 613	0.61 405	0.63 533	0.53 401	0.66 485	0.30 324	0.43 248	0.32 327	0.13 438	0.10 337	0.14 476	0.12 352	0.12 163	0.11 148

BSDual-CNN	0.41 272	0.27 142	1.13 153	0.30 303	0.21 293	0.76 563	0.31 446	1.00 613	0.61 405	0.63 533	0.53 401	0.63 464	0.37 382	0.43 248	0.38 381	0.13 438	0.10 337	0.14 476	0.12 352	0.12 163	0.11 148

hknet	0.47 363	0.29 185	1.70 291	0.30 303	0.24 357	0.76 563	0.31 446	1.00 613	0.64 443	0.63 533	0.53 401	0.80 564	0.38 391	0.77 422	0.37 374	0.11 343	0.10 337	0.14 476	0.12 352	0.12 163	0.11 148

dad	0.51 418	1.01 607	1.74 307	0.29 281	0.19 257	0.60 408	0.26 356	0.52 218	0.75 556	0.63 533	0.63 494	0.63 464	0.33 349	0.85 435	0.47 441	0.27 628	0.15 497	0.40 649	0.18 497	0.22 418	0.14 267

DeepPrunerF	0.86 609	0.86 544	2.91 631	0.45 563	0.50 611	0.64 480	0.48 576	1.14 649	2.64 698	0.63 533	0.61 476	0.65 478	0.62 564	2.21 633	1.31 618	0.23 604	0.19 560	0.30 631	0.28 575	0.36 578	0.25 500

ACVNet-4b	1.93 679	1.85 690	4.10 684	1.07 669	0.86 661	1.15 648	0.53 588	1.06 637	1.12 645	0.64 543	1.09 633	1.99 676	0.70 585	2.20 632	9.86 718	5.62 715	0.41 657	1.03 687	0.55 663	1.86 700	0.85 670

IIG-Stereo	0.59 486	0.65 456	1.74 307	0.54 607	0.23 342	0.61 428	0.21 191	0.73 367	0.65 458	0.64 543	0.69 541	0.69 509	0.38 391	2.09 625	1.39 624	0.11 343	0.07 77	0.11 311	0.09 202	0.15 259	0.09 79

PSM-AAD	0.63 512	0.22 57	1.77 332	0.37 480	0.23 342	0.86 602	1.17 678	0.59 272	0.60 387	0.64 543	0.71 555	0.68 502	2.93 694	0.65 385	0.31 314	0.09 145	0.07 77	0.17 547	0.15 440	0.13 201	0.33 576

KYRaft	0.48 370	0.29 185	1.75 314	0.33 386	0.21 293	0.75 559	0.44 553	0.58 263	0.57 361	0.64 543	0.93 608	0.53 407	0.72 590	0.60 363	0.24 210	0.10 254	0.07 77	0.12 375	0.14 415	0.12 163	0.54 638

NCC-stereo	0.79 591	0.94 573	2.42 538	0.59 629	0.45 596	1.90 676	0.46 564	0.99 604	0.72 523	0.64 543	0.84 588	0.91 602	0.73 593	1.80 578	1.00 576	0.27 628	0.19 560	0.23 604	0.31 600	0.24 450	0.22 449

Abc-Net	0.79 591	0.94 573	2.42 538	0.59 629	0.45 596	1.90 676	0.46 564	0.99 604	0.72 523	0.64 543	0.84 588	0.91 602	0.73 593	1.80 578	1.00 576	0.27 628	0.19 560	0.23 604	0.31 600	0.24 450	0.22 449
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
PDISCO_ROB	0.75 577	1.06 619	2.11 472	0.64 637	0.59 633	1.13 646	0.43 542	1.14 649	1.05 634	0.64 543	0.71 555	0.96 615	0.61 559	1.21 484	0.76 541	0.37 649	0.18 547	0.27 620	0.24 552	0.56 650	0.32 566

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 473	0.87 548	2.11 472	0.32 360	0.30 451	0.84 596	0.40 525	0.88 510	0.72 523	0.65 550	0.73 562	0.66 485	0.57 537	0.93 445	0.71 530	0.13 438	0.07 77	0.10 234	0.08 151	0.15 259	0.14 267

SACVNet	0.60 492	0.74 495	1.90 406	0.37 480	0.28 425	0.64 480	0.37 509	0.86 490	0.61 405	0.65 550	0.62 481	0.69 509	0.44 462	2.08 623	0.42 411	0.18 553	0.14 469	0.16 526	0.15 440	0.38 593	0.24 488

OMP-Stereo	0.59 486	0.65 456	1.74 307	0.56 616	0.37 544	0.60 408	0.26 356	0.70 343	0.65 458	0.66 552	0.60 469	0.69 509	0.32 343	2.09 625	1.20 608	0.10 254	0.07 77	0.12 375	0.09 202	0.17 320	0.10 118

RP	0.67 534	0.82 529	1.94 428	0.43 542	0.44 585	0.65 494	0.45 561	0.89 516	0.82 591	0.66 552	0.92 604	0.99 622	0.76 601	1.55 530	0.66 517	0.25 618	0.18 547	0.23 604	0.20 530	0.31 528	0.22 449

ADCP+	0.94 622	1.12 628	3.14 652	0.34 419	0.39 556	1.06 634	0.79 648	0.89 516	0.80 583	0.66 552	0.67 524	0.85 583	1.55 672	0.93 445	4.55 700	0.13 438	0.11 391	0.16 526	0.15 440	0.26 485	0.25 500

MLCV	0.48 370	0.89 557	1.85 379	0.29 281	0.14 75	0.59 396	0.23 272	0.72 353	0.59 382	0.66 552	0.66 521	0.55 418	0.36 366	1.03 459	0.49 452	0.09 145	0.06 24	0.09 166	0.07 106	0.19 369	0.11 148

LL-Strereo	0.72 562	1.29 655	2.49 559	0.36 456	0.45 596	0.55 325	0.32 469	0.93 551	0.71 513	0.67 556	0.58 450	0.85 583	0.79 606	2.67 673	0.46 432	0.10 254	0.18 547	0.14 476	0.12 352	0.40 608	0.42 619

Wz-Net-SNSev	0.76 581	1.32 660	3.11 650	0.40 519	0.31 472	0.71 534	0.60 611	0.98 592	0.87 603	0.67 556	0.83 585	0.96 615	0.60 550	1.67 551	0.97 567	0.16 525	0.15 497	0.16 526	0.17 483	0.36 578	0.24 488

DDUNet	0.77 585	1.12 628	1.88 394	0.76 648	0.69 650	0.84 596	0.43 542	0.85 480	0.65 458	0.67 556	0.75 568	0.91 602	0.52 517	1.03 459	0.57 492	0.54 660	0.37 643	0.95 682	0.52 661	0.71 662	0.57 644

DRaft	0.62 505	0.38 285	1.76 323	0.24 118	0.16 140	0.64 480	0.66 626	0.53 227	0.53 323	0.67 556	0.99 618	0.38 301	1.00 635	1.44 509	2.10 659	0.10 254	0.14 469	0.10 234	0.14 415	0.18 348	0.21 434

SuperB	1.15 644	1.14 633	5.43 694	0.36 456	0.26 397	0.81 588	0.89 657	0.88 510	1.17 648	0.67 556	0.68 532	0.63 464	1.39 665	1.74 562	3.37 688	0.15 504	0.12 425	0.17 547	0.16 463	2.80 708	0.25 500

StereoDRNet-Refined	0.50 401	0.41 315	1.50 251	0.33 386	0.21 293	0.68 520	0.26 356	0.81 445	0.68 484	0.67 556	0.68 532	0.73 531	0.42 443	1.10 468	0.59 499	0.11 343	0.08 192	0.14 476	0.14 415	0.25 464	0.21 434
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
ADLNet	0.60 492	0.71 479	1.95 431	0.35 435	0.34 510	0.67 508	0.34 485	0.90 522	0.74 542	0.68 562	0.62 481	0.80 564	0.45 467	1.78 569	0.64 514	0.14 483	0.11 391	0.14 476	0.14 415	0.29 509	0.21 434

DMCA-RVC	0.62 505	0.96 583	2.63 587	0.36 456	0.90 664	0.56 342	0.31 446	0.69 335	0.57 361	0.68 562	0.52 388	0.59 448	0.56 531	1.23 488	0.53 471	0.16 525	0.38 647	0.20 585	0.15 440	0.20 385	0.15 310

z-mn7	0.80 593	1.52 670	2.62 586	0.36 456	0.28 425	1.01 628	0.48 576	0.90 522	1.29 657	0.69 564	1.35 652	0.85 583	0.59 546	2.03 615	1.09 591	0.14 483	0.12 425	0.14 476	0.12 352	0.32 537	0.20 420

w-ln-seven-2	0.68 541	1.13 631	2.46 548	0.36 456	0.27 410	0.65 494	0.44 553	0.87 501	0.83 594	0.69 564	0.75 568	0.72 527	0.63 567	1.56 531	1.15 600	0.13 438	0.13 450	0.15 507	0.14 415	0.35 571	0.19 401

DCVSM-stereo	0.49 389	0.29 185	2.49 559	0.29 281	0.22 322	0.53 303	0.52 584	0.58 263	0.49 276	0.69 564	0.46 321	0.79 560	0.48 500	0.53 332	0.42 411	0.13 438	0.14 469	0.15 507	0.12 352	0.20 385	0.20 420

otaku	1.03 634	1.68 680	2.72 601	0.95 664	0.73 653	1.03 631	0.59 609	0.99 604	0.86 600	0.69 564	1.61 660	0.98 619	0.64 569	1.46 515	1.14 598	0.95 681	0.46 661	0.72 673	0.40 637	1.24 688	0.78 665

AF-Net	0.69 546	0.92 565	2.21 495	0.41 527	0.40 566	0.68 520	0.40 525	1.02 624	0.86 600	0.69 564	1.03 626	1.04 633	0.84 614	1.19 483	0.78 545	0.22 600	0.14 469	0.25 616	0.17 483	0.30 520	0.18 384

CVANet_RVC	0.65 524	0.80 520	2.13 478	0.36 456	0.26 397	0.62 448	0.42 535	0.84 471	0.72 523	0.69 564	0.68 532	0.68 502	0.52 517	2.64 669	0.42 411	0.19 569	0.12 425	0.22 597	0.17 483	0.37 586	0.15 310

DStereoO	0.99 627	0.66 463	1.67 283	0.75 647	0.99 671	0.73 547	1.33 685	0.94 560	0.91 614	0.70 570	1.06 631	0.75 543	1.75 681	0.95 448	2.39 669	1.20 692	0.41 657	0.48 658	0.59 674	0.85 671	0.60 648

CrosDoStereo	0.94 622	0.37 272	2.53 569	0.25 142	0.32 482	0.54 310	3.76 712	0.72 353	0.60 387	0.70 570	1.40 654	0.53 407	1.49 669	1.78 569	3.09 679	0.10 254	0.08 192	0.11 311	0.11 312	0.21 401	0.11 148

DeepStereo_LL	0.94 622	0.37 272	2.53 569	0.25 142	0.32 482	0.54 310	3.76 712	0.72 353	0.60 387	0.70 570	1.40 654	0.53 407	1.49 669	1.78 569	3.09 679	0.10 254	0.08 192	0.11 311	0.11 312	0.21 401	0.11 148

DPSNet	0.86 609	0.60 423	2.34 522	0.58 624	0.36 532	1.07 639	0.75 644	1.30 661	1.05 634	0.70 570	0.68 532	0.94 612	1.29 654	2.08 623	1.82 646	0.26 622	0.23 595	0.16 526	0.17 483	0.48 634	0.40 613

NCCL2	0.65 524	0.94 573	1.96 440	0.43 542	0.30 451	0.71 534	0.68 632	0.84 471	0.65 458	0.70 570	0.60 469	0.86 590	0.54 522	1.56 531	0.57 492	0.20 579	0.16 515	0.67 670	0.25 558	0.22 418	0.24 488

Wz-Net-TNSev	0.91 617	1.73 684	3.08 645	0.36 456	0.31 472	1.00 627	0.71 639	1.06 637	0.97 624	0.71 575	0.72 560	1.09 641	0.87 619	2.42 651	1.59 634	0.20 579	0.20 571	0.16 526	0.20 530	0.44 629	0.35 583

RGC	0.71 559	0.97 591	2.18 491	0.44 549	0.44 585	0.73 547	0.40 525	0.94 560	0.71 513	0.71 575	1.04 629	1.01 626	0.71 587	1.74 562	0.70 527	0.23 604	0.18 547	0.28 623	0.26 566	0.29 509	0.27 520

GANet	0.75 577	0.84 536	2.01 449	0.40 519	0.25 379	0.74 553	0.66 626	0.87 501	0.73 538	0.71 575	1.07 632	0.84 579	0.59 546	2.71 676	1.15 600	0.17 540	0.16 515	0.44 655	0.16 463	0.31 528	0.20 420

GrayStereo	0.66 529	0.19 11	1.76 323	0.90 659	0.23 342	0.62 448	1.42 693	0.62 293	0.60 387	0.72 578	0.78 576	0.56 431	3.07 697	0.60 363	0.26 239	0.09 145	0.08 192	0.10 234	0.21 537	0.11 145	0.18 384

DSFCA	0.54 445	0.35 259	1.41 224	0.28 246	0.28 425	0.79 580	0.88 656	0.76 394	0.70 503	0.72 578	0.66 521	0.67 495	0.57 537	1.17 482	0.63 508	0.16 525	0.14 469	0.13 438	0.14 415	0.16 296	0.13 239

HSM-Net_RVC	0.67 534	0.34 250	2.23 503	0.26 189	0.19 257	0.67 508	0.29 425	1.26 660	0.69 493	0.72 578	0.70 551	0.78 555	0.42 443	3.77 698	0.41 408	0.13 438	0.09 287	0.10 234	0.09 202	0.12 163	0.11 148
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DLCB_ROB	0.54 445	0.55 410	1.49 247	0.36 456	0.25 379	0.65 494	0.36 500	0.80 441	0.70 503	0.72 578	0.69 541	0.83 574	0.46 482	1.53 528	0.60 501	0.13 438	0.12 425	0.14 476	0.14 415	0.14 234	0.13 239

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 500	0.61 428	3.35 669	0.33 386	0.58 631	0.66 501	0.20 147	0.98 592	0.55 345	0.73 582	0.52 388	0.99 622	0.65 571	0.58 350	0.29 278	0.10 254	0.16 515	0.10 234	0.41 640	0.29 509	0.20 420

IPLGR	0.54 445	0.56 412	2.68 594	0.36 456	0.18 220	0.62 448	0.54 592	1.02 624	0.64 443	0.73 582	0.46 321	0.47 380	0.45 467	1.12 475	0.29 278	0.09 145	0.08 192	0.11 311	0.09 202	0.19 369	0.12 196

stereogan	0.69 546	0.51 384	2.44 544	0.39 507	0.39 556	1.01 628	0.41 531	0.94 560	0.92 618	0.73 582	0.85 592	1.15 649	0.69 583	1.57 535	0.53 471	0.19 569	0.18 547	0.20 585	0.16 463	0.36 578	0.24 488

YMNet	0.62 505	0.72 483	1.93 418	0.41 527	0.41 575	0.87 606	0.43 542	0.87 501	0.71 513	0.74 585	0.81 580	0.83 574	0.46 482	0.86 438	0.93 561	0.19 569	0.22 587	0.20 585	0.17 483	0.41 611	0.21 434

YMNet_1	0.62 505	0.72 483	1.93 418	0.41 527	0.41 575	0.87 606	0.43 542	0.87 501	0.71 513	0.74 585	0.81 580	0.83 574	0.46 482	0.86 438	0.93 561	0.19 569	0.22 587	0.20 585	0.17 483	0.41 611	0.21 434

RainbowNet	1.15 644	1.78 686	2.72 601	1.12 675	0.91 665	1.06 634	0.76 646	1.16 653	1.13 647	0.75 587	0.97 615	1.09 641	0.80 607	1.60 542	1.21 610	1.17 690	1.26 700	1.01 686	0.57 669	1.13 682	0.88 675

Wz-Net-MNSev	0.65 524	0.97 591	2.19 493	0.36 456	0.33 497	0.90 612	0.60 611	0.92 543	0.81 590	0.75 587	0.72 560	0.73 531	0.65 571	1.39 503	0.71 530	0.16 525	0.13 450	0.14 476	0.14 415	0.24 450	0.18 384

StereoDRNet	0.64 516	0.88 552	2.35 525	0.41 527	0.45 596	0.73 547	0.47 572	0.94 560	0.74 542	0.75 587	0.54 413	0.74 537	0.47 491	1.70 555	0.72 534	0.15 504	0.14 469	0.15 507	0.14 415	0.20 385	0.19 401

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 550	0.65 456	3.45 670	0.50 587	0.60 638	0.75 559	0.23 272	0.96 579	0.60 387	0.76 590	1.30 647	0.81 567	0.60 550	0.57 346	0.82 552	0.10 254	0.16 515	0.11 311	0.43 643	0.31 528	0.22 449

TransformOpticalFlow	0.64 516	0.56 412	2.66 592	0.44 549	0.26 397	0.62 448	0.28 400	0.83 459	0.71 513	0.76 590	0.74 565	0.91 602	0.85 615	1.83 583	0.81 551	0.10 254	0.07 77	0.11 311	0.09 202	0.11 145	0.12 196

RAFT-RH_RVC	0.61 500	0.50 380	2.33 520	0.36 456	0.29 434	0.60 408	0.18 105	0.44 116	0.58 372	0.76 590	1.91 668	0.47 380	0.29 313	1.60 542	1.23 612	0.14 483	0.07 77	0.13 438	0.13 386	0.10 109	0.09 79

FAT-Stereo	0.70 550	0.54 401	2.88 623	0.36 456	0.29 434	0.62 448	0.54 592	0.97 588	0.87 603	0.76 590	0.92 604	0.94 612	0.80 607	1.84 588	0.57 492	0.18 553	0.19 560	0.17 547	0.16 463	0.22 418	0.25 500

UGAM-zero	0.63 512	0.39 297	2.49 559	0.30 303	0.49 610	0.67 508	0.19 120	0.91 534	0.45 233	0.77 594	0.45 313	1.16 651	0.82 610	2.05 618	0.29 278	0.09 145	0.15 497	0.09 166	0.44 644	0.11 145	0.22 449

PASM	0.72 562	0.68 468	1.91 412	0.47 573	0.44 585	0.60 408	0.51 581	0.76 394	0.80 583	0.77 594	0.67 524	0.87 592	0.61 559	2.40 649	0.67 520	0.32 641	0.35 639	0.36 642	0.41 640	0.45 630	0.39 607

ADCPNet	0.99 627	0.99 601	3.93 681	0.37 480	0.68 649	1.36 655	0.62 620	0.87 501	0.76 566	0.78 596	0.81 580	1.08 639	1.18 651	1.14 478	2.49 671	0.21 587	0.69 684	0.21 594	0.95 693	0.29 509	0.37 598

XPNet_ROB	0.61 500	0.72 483	1.66 281	0.37 480	0.27 410	0.67 508	0.47 572	0.89 516	0.71 513	0.78 596	0.70 551	0.81 567	0.53 519	1.70 555	0.76 541	0.21 587	0.16 515	0.16 526	0.15 440	0.20 385	0.21 434

RT-IGEV	0.66 529	0.25 111	2.11 472	0.56 616	0.46 604	0.62 448	0.54 592	0.99 604	0.75 556	0.79 598	0.93 608	0.85 583	0.78 605	0.59 356	1.64 638	0.12 405	0.16 515	0.11 311	0.47 649	0.28 502	0.30 548

zh-sn7	0.89 615	1.73 684	3.09 647	0.39 507	0.30 451	0.82 591	0.63 623	0.96 579	0.87 603	0.79 598	1.12 635	0.84 579	0.87 619	2.42 651	1.63 636	0.16 525	0.17 535	0.16 526	0.16 463	0.34 558	0.29 535

MSAF-DinoV2	3.10 699	1.86 692	10.68 712	3.61 711	0.30 451	3.34 699	0.82 653	2.81 701	1.79 680	0.80 600	0.87 596	1.56 670	1.10 645	26.49 740	1.96 649	0.17 540	0.13 450	0.19 575	1.63 707	0.92 674	0.99 683

HBP-ISP	0.76 581	1.30 656	3.19 658	0.35 435	0.26 397	0.85 600	0.54 592	1.03 631	0.72 523	0.80 600	0.69 541	0.68 502	0.83 611	2.04 617	0.44 426	0.23 604	0.24 599	0.29 630	0.25 558	0.28 502	0.24 488

edge stereo	0.81 601	0.73 490	3.30 665	0.37 480	1.21 684	0.62 448	0.39 522	0.93 551	0.79 580	0.80 600	0.88 599	1.14 648	0.71 587	2.18 631	0.71 530	0.21 587	0.20 571	0.26 619	0.18 497	0.38 593	0.26 511

XQC	0.73 571	0.98 596	2.39 532	0.46 568	0.35 523	0.81 588	0.46 564	1.00 613	1.00 628	0.80 600	0.69 541	0.88 596	0.74 598	1.32 495	1.20 608	0.24 613	0.16 515	0.23 604	0.20 530	0.41 611	0.33 576

DRN-Test	0.64 516	0.43 329	2.44 544	0.39 507	0.44 585	0.80 587	0.41 531	1.02 624	0.78 575	0.80 600	0.63 494	0.69 509	0.56 531	1.79 573	0.69 525	0.15 504	0.12 425	0.17 547	0.16 463	0.18 348	0.17 364

ETE_ROB	0.60 492	0.71 479	1.55 260	0.37 480	0.25 379	0.69 526	0.51 581	1.47 670	0.70 503	0.80 600	0.69 541	0.85 583	0.49 507	1.36 500	0.58 497	0.16 525	0.13 450	0.19 575	0.16 463	0.21 401	0.23 474

IGEV-FE	0.53 438	0.34 250	2.91 631	0.32 360	0.18 220	0.54 310	0.21 191	0.72 353	0.42 201	0.81 606	0.51 373	0.70 519	0.41 425	0.48 301	1.13 596	0.09 145	0.15 497	0.10 234	0.35 618	0.19 369	0.09 79

IGEV_Zeroshot_test	0.53 438	0.33 233	2.91 631	0.32 360	0.18 220	0.54 310	0.21 191	0.72 353	0.42 201	0.81 606	0.51 373	0.71 524	0.41 425	0.48 301	1.13 596	0.09 145	0.15 497	0.10 234	0.35 618	0.19 369	0.09 79

iRaft-Stereo_20w	0.58 478	0.39 297	1.96 440	0.45 563	0.32 482	0.92 616	0.57 605	1.14 649	0.56 357	0.81 606	0.40 284	0.55 418	0.69 583	0.65 385	1.04 585	0.09 145	0.16 515	0.09 166	0.36 627	0.17 320	0.25 500

FBW_ROB	0.83 605	0.77 508	1.77 332	0.44 549	0.30 451	0.87 606	0.46 564	1.10 644	0.91 614	0.81 606	0.75 568	1.01 626	0.61 559	3.66 697	1.23 612	0.26 622	0.23 595	0.36 642	0.25 558	0.27 496	0.62 650

LALA_ROB	0.60 492	0.76 499	1.69 287	0.36 456	0.29 434	0.79 580	0.55 596	0.94 560	0.77 571	0.81 606	0.67 524	0.94 612	0.49 507	0.99 452	0.73 537	0.21 587	0.15 497	0.20 585	0.18 497	0.23 433	0.21 434

WZ-Net	0.92 619	1.31 657	3.76 675	0.41 527	0.36 532	0.86 602	0.71 639	1.00 613	1.06 637	0.82 611	0.92 604	1.06 637	1.05 640	2.16 630	1.61 635	0.19 569	0.13 450	0.15 507	0.16 463	0.32 537	0.28 528

DAS	0.56 466	0.35 259	1.55 260	0.33 386	0.34 510	0.50 258	0.42 535	0.83 459	0.74 542	0.83 612	0.68 532	0.56 431	0.48 500	2.40 649	0.46 432	0.12 405	0.08 192	0.12 375	0.09 202	0.18 348	0.15 310

SepStereo	0.52 432	0.35 259	1.55 260	0.33 386	0.34 510	0.50 258	0.42 535	0.83 459	0.74 542	0.83 612	0.68 532	0.56 431	0.48 500	1.56 531	0.46 432	0.12 405	0.08 192	0.12 375	0.09 202	0.18 348	0.15 310

Select-FE	0.65 524	0.67 465	2.76 610	0.49 583	0.55 624	0.79 580	0.16 69	0.90 522	0.53 323	0.84 614	0.55 423	0.91 602	0.75 599	0.57 346	1.16 602	0.11 343	0.18 547	0.11 311	0.49 654	0.14 234	0.31 557

MyStereo06	0.54 445	0.41 315	2.68 594	0.30 303	0.23 342	0.60 408	0.30 433	0.81 445	0.44 218	0.84 614	0.52 388	0.78 555	0.58 543	0.48 301	1.10 592	0.09 145	0.17 535	0.12 375	0.10 243	0.16 296	0.20 420

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 633	1.67 678	2.32 517	0.47 573	0.39 556	1.47 658	0.95 660	0.95 574	0.91 614	0.84 614	0.94 610	1.05 635	0.60 550	2.95 684	0.72 534	0.41 650	0.72 688	0.32 636	0.55 663	0.74 663	1.22 691

MADNet+	1.36 660	1.93 697	5.95 696	0.81 655	0.59 633	1.57 664	1.09 672	1.39 668	1.22 651	0.84 614	1.01 621	1.25 655	1.12 647	3.19 689	2.36 668	0.45 654	0.47 664	0.38 648	0.34 614	0.59 651	0.57 644

CBMV	0.71 559	0.76 499	2.64 589	0.33 386	0.20 277	0.78 576	0.79 648	0.98 592	0.78 575	0.85 618	0.71 555	0.86 590	1.10 645	1.46 515	0.62 506	0.18 553	0.20 571	0.21 594	0.19 517	0.25 464	0.33 576
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ccnet	0.71 559	0.41 315	1.59 266	0.40 519	0.45 596	1.06 634	0.55 596	0.98 592	0.71 513	0.88 619	0.97 615	0.82 572	0.88 623	1.68 552	0.94 563	0.32 641	0.26 615	0.32 636	0.27 571	0.34 558	0.30 548

ADCRef	0.80 593	0.96 583	2.29 514	0.37 480	0.35 523	0.96 620	0.51 581	0.87 501	0.75 556	0.88 619	0.83 585	0.61 458	1.36 662	1.02 457	3.27 684	0.13 438	0.11 391	0.17 547	0.19 517	0.25 464	0.21 434

SDNR	1.22 652	0.80 520	2.71 599	0.33 386	1.48 692	1.98 683	0.23 272	1.93 689	2.44 694	0.89 621	2.52 682	1.36 661	0.51 512	3.65 696	1.93 648	0.30 637	0.31 631	0.22 597	0.16 463	0.33 546	0.36 591

DANet	0.80 593	0.65 456	2.21 495	1.19 677	0.48 609	0.74 553	1.25 681	0.89 516	1.53 669	0.89 621	0.71 555	0.96 615	0.56 531	1.83 583	0.96 566	0.18 553	0.16 515	0.19 575	0.16 463	0.26 485	0.29 535
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	0.74 574	1.05 617	2.54 575	0.37 480	0.34 510	1.03 631	0.47 572	1.00 613	1.08 639	0.90 623	0.85 592	0.85 583	0.57 537	1.37 501	1.26 615	0.14 483	0.13 450	0.16 526	0.15 440	0.31 528	0.20 420

PAM_32	0.70 550	0.35 259	2.73 606	0.54 607	0.61 642	1.07 639	0.43 542	0.84 471	0.49 276	0.90 623	0.91 602	1.23 653	0.77 604	0.65 385	1.10 592	0.10 254	0.19 560	0.10 234	0.49 654	0.15 259	0.38 601

PWC_ROB	0.70 550	0.94 573	1.88 394	0.39 507	0.39 556	0.62 448	0.30 433	0.98 592	0.94 620	0.91 625	1.29 646	0.77 551	0.62 564	1.62 546	1.03 584	0.18 553	0.11 391	0.18 568	0.13 386	0.51 642	0.22 449

STrans-v2	0.67 534	0.56 412	2.64 589	0.27 214	0.23 342	0.57 360	0.33 479	0.96 579	0.69 493	0.92 626	0.85 592	0.89 598	0.93 627	1.83 583	1.21 610	0.09 145	0.07 77	0.10 234	0.09 202	0.11 145	0.12 196

RTSC	0.72 562	1.00 603	2.22 499	0.40 519	0.29 434	0.82 591	0.31 446	0.96 579	1.10 642	0.92 626	0.81 580	0.78 555	0.58 543	1.23 488	1.55 633	0.18 553	0.17 535	0.14 476	0.17 483	0.43 620	0.30 548

PAM	0.70 550	0.35 259	2.72 601	0.56 616	0.62 644	1.08 641	0.53 588	0.85 480	0.44 218	0.93 628	0.92 604	1.24 654	0.68 581	0.64 374	1.01 580	0.10 254	0.19 560	0.10 234	0.48 652	0.14 234	0.38 601

ACVNet_1	1.33 657	1.91 695	4.03 682	1.09 672	0.88 662	1.19 652	0.66 626	1.24 658	1.17 648	0.94 629	0.96 613	3.09 690	1.04 639	2.37 642	1.11 595	1.04 685	0.48 667	1.03 687	0.48 652	1.12 681	0.83 667

anonymity	0.80 593	0.66 463	1.29 189	0.59 629	0.75 654	0.67 508	0.52 584	0.95 574	0.71 513	0.94 629	0.70 551	0.67 495	0.87 619	0.71 407	1.35 621	0.64 667	0.62 675	0.58 664	1.44 703	0.60 654	0.65 653

EAI-Stereo	0.78 589	0.25 111	1.67 283	0.54 607	0.59 633	1.95 678	2.05 700	1.11 648	0.64 443	0.95 631	1.49 657	0.50 396	0.67 578	0.59 356	1.44 628	0.09 145	0.19 560	0.09 166	0.49 654	0.13 201	0.22 449

psmorigin	1.36 660	0.60 423	13.80 721	0.37 480	0.29 434	0.62 448	0.33 479	0.77 406	0.61 405	0.96 632	0.88 599	1.17 652	0.73 593	4.00 699	0.86 557	0.19 569	0.22 587	0.17 547	0.18 497	0.24 450	0.29 535

pmcnn	1.32 656	1.05 617	2.77 613	0.74 646	1.43 687	0.72 540	0.56 601	0.96 579	0.91 614	0.99 633	2.92 693	6.01 709	0.70 585	2.38 645	3.32 687	0.13 438	0.10 337	0.08 65	0.06 21	0.34 558	0.22 449

zh-mn7	0.80 593	1.54 671	3.00 640	0.35 435	0.27 410	0.72 540	0.41 531	0.93 551	1.11 644	1.00 634	1.28 644	0.75 543	0.57 537	1.87 591	1.18 605	0.16 525	0.13 450	0.14 476	0.14 415	0.26 485	0.21 434

model_zeroshot	0.44 311	0.68 468	1.97 445	0.28 246	0.18 220	0.69 526	0.21 191	0.63 302	0.40 174	1.00 634	0.34 242	0.42 336	0.20 141	0.69 400	0.24 210	0.10 254	0.22 587	0.10 234	0.22 547	0.12 163	0.10 118

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 658	1.70 682	2.50 563	0.56 616	0.40 566	2.15 688	0.99 663	1.24 658	1.26 654	1.02 636	1.10 634	1.29 657	0.88 623	3.10 688	1.08 589	1.66 701	0.83 692	0.68 671	0.88 690	1.57 695	1.80 705

MFMNet_re	0.92 619	1.28 654	2.53 569	0.82 656	0.76 657	0.90 612	0.75 644	0.98 592	1.04 633	1.03 637	1.05 630	0.84 579	0.94 630	0.83 431	0.72 534	0.68 669	0.60 673	0.63 668	0.60 675	0.77 667	0.74 659

NVStereoNet_ROB	1.16 646	0.95 580	2.54 575	0.58 624	0.55 624	0.78 576	0.63 623	1.00 613	1.08 639	1.03 637	4.07 705	1.48 666	1.22 652	2.88 683	1.27 616	0.50 657	0.46 661	0.54 662	0.62 676	0.50 640	0.63 652
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
CBMV_ROB	0.76 581	0.42 323	2.68 594	0.33 386	0.22 322	0.74 553	0.47 572	0.96 579	0.76 566	1.04 639	0.96 613	0.88 596	0.93 627	2.06 619	1.19 607	0.22 600	0.24 599	0.27 620	0.25 558	0.25 464	0.28 528

FTStereo	0.76 581	0.18 7	2.35 525	0.71 643	0.21 293	0.73 547	1.79 697	0.57 257	0.53 323	1.07 640	1.63 662	1.29 657	2.13 686	0.75 414	0.29 278	0.19 569	0.08 192	0.12 375	0.11 312	0.11 145	0.40 613

SHD	0.72 562	0.77 508	2.36 528	0.45 563	0.40 566	0.71 534	0.32 469	1.02 624	1.25 653	1.07 640	0.84 588	0.90 600	0.73 593	1.09 466	0.98 570	0.21 587	0.18 547	0.20 585	0.21 537	0.32 537	0.31 557

NaN_ROB	1.14 642	0.94 573	2.96 634	0.53 602	0.56 627	1.13 646	0.99 663	0.98 592	1.00 628	1.09 642	0.87 596	0.77 551	1.06 642	5.90 707	2.72 674	0.16 525	0.23 595	0.16 526	0.24 552	0.22 418	0.36 591

AnyNet_C32	1.00 631	1.33 662	2.53 569	0.49 583	0.54 621	1.15 648	1.14 676	0.91 534	0.89 611	1.11 643	0.95 612	0.87 592	0.93 627	1.50 524	4.07 695	0.21 587	0.20 571	0.25 616	0.24 552	0.38 593	0.33 576

RTS	1.21 649	1.31 657	6.39 700	0.52 596	0.51 616	1.61 665	0.79 648	1.03 631	1.37 662	1.13 644	1.30 647	1.10 643	0.85 615	2.65 670	2.08 656	0.21 587	0.24 599	0.18 568	0.18 497	0.43 620	0.32 566

RTSA	1.21 649	1.31 657	6.39 700	0.52 596	0.51 616	1.61 665	0.79 648	1.03 631	1.37 662	1.13 644	1.30 647	1.10 643	0.85 615	2.65 670	2.08 656	0.21 587	0.24 599	0.18 568	0.18 497	0.43 620	0.32 566

G-Net	0.99 627	0.64 449	2.76 610	0.57 622	0.67 647	2.03 684	0.72 642	0.76 394	0.67 482	1.14 646	2.56 684	1.30 660	1.02 637	1.48 523	1.74 643	0.25 618	0.24 599	0.24 611	0.26 566	0.37 586	0.31 557

DStereoSA	2.12 683	0.98 596	2.80 617	1.25 679	2.23 701	1.97 681	4.62 714	1.22 654	2.54 697	1.16 647	3.84 704	1.00 624	4.05 703	2.07 621	5.29 705	0.93 678	1.48 703	0.48 658	1.51 705	0.95 677	1.95 706

IMH-64-1	1.39 663	1.64 676	1.86 387	1.36 681	1.11 679	1.39 656	1.19 679	1.76 682	1.45 666	1.16 647	2.21 676	1.53 667	1.38 663	1.98 610	1.52 631	1.29 693	0.67 678	1.27 693	0.69 680	1.29 690	0.98 678

IMH-64	1.39 663	1.64 676	1.86 387	1.36 681	1.11 679	1.39 656	1.19 679	1.76 682	1.45 666	1.16 647	2.21 676	1.53 667	1.38 663	1.98 610	1.52 631	1.29 693	0.67 678	1.27 693	0.69 680	1.29 690	0.98 678

TDLM	0.67 534	0.92 565	1.76 323	0.37 480	0.24 357	0.66 501	0.56 601	0.82 453	0.74 542	1.16 647	0.62 481	0.61 458	0.48 500	2.70 674	0.50 457	0.20 579	0.11 391	0.35 640	0.14 415	0.32 537	0.16 342

SANet	1.20 648	1.21 646	3.33 668	0.38 497	0.27 410	1.73 673	0.85 654	1.10 644	2.49 696	1.16 647	1.83 666	1.72 672	1.50 671	2.37 642	2.84 677	0.18 553	0.16 515	0.16 526	0.15 440	0.32 537	0.32 566

SGM-Forest	1.04 635	0.42 323	3.59 674	0.41 527	0.32 482	1.05 633	1.32 684	0.94 560	0.83 594	1.16 647	2.23 678	1.03 630	1.39 665	2.49 660	2.35 667	0.21 587	0.21 581	0.20 585	0.19 517	0.23 433	0.32 566
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
AnyNet_C01	1.14 642	1.49 669	4.23 686	0.54 607	0.53 619	1.51 662	1.37 687	1.04 635	1.07 638	1.17 653	1.33 650	1.15 649	1.08 643	1.61 545	2.74 675	0.25 618	0.22 587	0.28 623	0.24 552	0.48 634	0.40 613

CSAN	1.25 653	1.12 628	3.04 642	0.51 592	0.37 544	1.06 634	1.15 677	1.22 654	1.08 639	1.17 653	1.91 668	1.04 633	1.31 657	5.96 708	2.43 670	0.26 622	0.22 587	0.24 611	0.24 552	0.31 528	0.30 548

test_sample8	1.12 639	0.62 434	1.93 418	0.27 214	0.22 322	0.68 520	0.31 446	0.95 574	0.61 405	1.18 655	0.56 435	2.53 685	1.31 657	1.91 603	2.55 672	0.61 664	4.16 716	0.87 676	0.56 666	0.25 464	0.23 474

ACVNet_2	1.42 666	1.81 687	3.23 663	1.08 670	0.92 666	1.32 653	0.85 654	1.49 672	1.69 675	1.19 656	1.73 664	2.13 678	1.03 638	2.50 661	1.40 626	0.91 677	0.53 669	1.00 685	0.55 663	2.11 702	0.85 670

ADCMid	0.96 626	1.32 660	2.74 608	0.38 497	0.35 523	0.99 624	0.58 607	0.94 560	0.86 600	1.23 657	1.01 621	1.01 626	1.00 635	1.05 461	3.97 693	0.21 587	0.19 560	0.42 651	0.32 606	0.40 608	0.29 535

WAO-6	1.58 673	1.54 671	2.32 517	1.14 676	1.00 672	2.30 691	1.03 669	1.82 686	2.85 700	1.25 658	2.61 686	2.20 679	1.56 673	2.47 659	1.99 652	0.95 681	0.67 678	1.19 692	0.83 688	1.08 679	0.88 675

LVE	1.96 680	2.17 707	3.14 652	1.68 689	1.80 698	1.63 667	1.03 669	2.34 696	2.81 699	1.25 658	2.89 691	4.24 700	1.29 654	2.79 679	1.44 628	2.85 709	0.91 695	1.18 689	1.46 704	1.23 687	1.10 688

ADCS	1.05 636	1.36 665	2.98 638	0.42 538	0.36 532	0.96 620	0.81 652	1.06 637	1.12 645	1.25 658	0.97 615	1.08 639	0.90 625	1.25 492	4.86 702	0.21 587	0.21 581	0.22 597	0.23 550	0.36 578	0.38 601

JetBlue	1.78 675	1.63 674	3.92 679	0.73 644	1.21 684	4.38 706	3.35 709	1.59 676	1.20 650	1.26 661	1.52 659	2.37 682	1.88 683	3.23 690	3.00 678	0.53 658	0.47 664	0.48 658	0.49 654	1.29 690	0.97 677

ADCL	0.99 627	0.79 518	2.43 542	0.39 507	0.32 482	1.50 661	1.90 698	0.92 543	0.97 624	1.26 661	1.27 643	1.00 624	1.42 667	1.14 478	3.31 686	0.17 540	0.14 469	0.22 597	0.21 537	0.30 520	0.22 449

IMH	2.02 682	2.15 706	2.69 597	1.68 689	1.12 681	1.66 670	0.92 659	2.10 694	1.92 685	1.32 663	2.66 688	2.21 680	1.69 678	5.78 706	1.68 639	5.54 714	0.96 696	1.31 695	0.71 682	1.32 693	0.99 683

AANet	0.82 604	0.91 563	2.89 626	0.34 419	0.29 434	0.63 466	0.38 516	0.81 445	1.31 658	1.33 664	1.39 653	1.26 656	1.14 649	1.32 495	0.97 567	0.20 579	0.17 535	0.18 568	0.19 517	0.33 546	0.31 557

SAMSARA	0.91 617	0.97 591	2.22 499	0.80 652	0.58 631	1.32 653	1.31 683	1.01 621	0.94 620	1.36 665	0.87 596	1.38 662	0.90 625	1.72 559	1.02 582	0.24 613	0.30 630	0.22 597	0.25 558	0.36 578	0.35 583

LSM	3.31 701	1.11 627	5.29 693	9.40 717	30.65 737	0.84 596	1.12 675	0.91 534	1.22 651	1.36 665	2.19 675	0.93 608	0.83 611	1.66 549	0.90 558	0.21 587	0.31 631	0.24 611	0.28 575	0.39 603	6.33 717

SPS-STEREO	1.07 637	1.13 631	2.88 623	0.65 639	0.69 650	0.99 624	0.68 632	1.05 636	0.87 603	1.36 665	1.23 641	1.46 665	0.94 630	1.87 591	1.72 642	0.66 668	0.61 674	0.58 664	0.57 669	0.65 656	0.77 664
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
DispFullNet	1.67 674	2.10 700	5.22 691	1.53 686	8.90 711	0.86 602	0.31 446	0.96 579	0.96 623	1.37 668	1.01 621	1.13 646	1.98 685	1.51 525	0.91 559	0.54 660	0.31 631	1.18 689	0.63 678	1.13 682	0.80 666

MonStereo1	1.98 681	1.01 607	1.78 336	1.19 677	1.04 675	3.58 700	0.61 615	1.53 675	1.93 686	1.39 669	3.37 699	2.23 681	10.80 717	2.84 682	1.25 614	1.04 685	0.38 647	0.96 683	0.57 669	1.10 680	1.00 685

IPLG	0.69 546	0.84 536	2.43 542	0.35 435	0.21 293	1.65 669	0.61 615	1.36 665	0.58 372	1.39 669	0.51 373	0.37 291	0.87 619	1.41 507	0.36 367	0.09 145	0.07 77	0.14 476	0.12 352	0.32 537	0.11 148

PVD	0.90 616	0.85 541	2.15 484	0.53 602	0.50 611	0.99 624	0.56 601	1.15 652	1.64 673	1.41 671	1.41 656	1.11 645	1.13 648	1.35 499	1.31 618	0.26 622	0.28 625	0.28 623	0.26 566	0.37 586	0.49 632

WAO-7	1.48 668	1.63 674	2.49 559	0.93 662	0.75 654	1.72 672	1.10 673	1.84 687	1.96 687	1.43 672	2.54 683	1.97 675	1.61 675	3.06 686	2.08 656	0.69 670	0.66 677	0.94 681	0.74 683	0.80 669	0.69 656

PWCK	1.49 669	1.90 694	3.22 662	1.09 672	0.54 621	1.71 671	1.73 696	1.49 672	1.53 669	1.44 673	1.80 665	1.82 673	1.30 656	3.34 692	1.76 644	1.07 687	0.56 671	0.97 684	0.58 672	1.38 694	0.65 653

Dean	1.79 676	1.83 688	3.92 679	1.29 680	1.07 678	1.55 663	1.00 666	1.95 690	2.33 692	1.47 674	4.19 706	4.26 701	1.33 660	2.21 633	1.48 630	1.14 689	0.68 682	1.18 689	0.74 683	1.24 688	0.98 678

aanetorigin	0.77 585	0.80 520	2.59 583	0.43 542	0.44 585	0.58 377	1.01 668	0.57 257	0.68 484	1.53 675	1.23 641	0.81 567	1.08 643	1.07 463	1.07 588	0.18 553	0.15 497	0.17 547	0.21 537	0.54 648	0.30 548

MFN_U_SF_RVC	1.55 672	2.39 708	3.16 654	0.65 639	0.41 575	1.12 644	0.46 564	1.23 657	1.33 659	1.61 676	1.20 639	1.43 664	0.98 634	1.76 565	1.97 650	1.90 704	1.80 704	1.98 708	2.15 710	1.63 696	1.77 704

tt	4.93 706	0.27 142	4.20 685	2.29 701	1.58 695	10.20 713	16.97 723	9.42 719	5.02 706	1.67 677	1.28 644	4.68 703	5.03 707	3.37 694	5.92 706	6.16 716	9.47 727	2.82 713	3.18 715	3.60 711	1.53 699

WCMA_ROB	1.12 639	0.83 534	2.66 592	0.58 624	0.34 510	1.17 650	0.71 639	0.93 551	0.94 620	1.74 678	2.63 687	3.09 690	1.71 679	1.70 555	1.84 647	0.26 622	0.21 581	0.20 585	0.21 537	0.28 502	0.43 620

SGM_RVC	1.89 678	0.92 565	2.50 563	0.96 666	0.93 667	1.63 667	1.37 687	1.52 674	12.43 716	1.85 679	1.69 663	2.40 684	1.74 680	2.81 681	1.71 641	0.53 658	0.47 664	0.42 651	0.47 649	0.74 663	0.74 659
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MIPNet	0.83 605	0.81 525	2.40 535	0.61 634	0.18 220	1.48 659	1.39 689	1.60 677	0.74 542	1.94 680	0.85 592	0.73 531	1.68 677	0.87 441	0.31 314	0.09 145	0.08 192	0.11 311	0.32 606	0.25 464	0.12 196

UNDER WATER-64	2.47 688	1.89 693	4.86 689	1.82 696	1.44 689	3.18 698	1.57 695	2.62 697	5.64 707	2.05 681	2.13 673	4.13 697	3.76 701	2.62 668	3.42 689	1.47 698	0.85 693	1.57 703	1.07 698	1.82 699	1.49 697

KSHMR	4.10 703	1.97 698	5.27 692	1.71 691	1.47 691	1.96 679	1.28 682	3.19 703	17.33 729	2.12 682	15.91 723	9.18 714	1.57 674	8.42 712	1.98 651	1.52 699	1.26 700	1.67 705	1.19 700	1.67 697	1.40 696

EDNetEfficientorigin	8.18 713	0.98 596	145.96 745	0.51 592	0.89 663	0.72 540	0.48 576	0.85 480	1.56 671	2.12 682	1.49 657	1.29 657	1.31 657	1.83 583	2.13 660	0.13 438	0.12 425	0.17 547	0.18 497	0.39 603	0.45 623

MDST_ROB	1.17 647	0.42 323	3.87 677	0.54 607	0.44 585	4.11 705	0.58 607	1.31 662	0.84 597	2.12 682	1.12 635	0.98 619	0.71 587	4.24 702	0.99 575	0.16 525	0.14 469	0.19 575	0.17 483	0.18 348	0.35 583

ELAS_RVC	1.37 662	0.78 516	3.21 660	0.55 614	0.50 611	1.49 660	2.48 706	1.48 671	1.71 677	2.13 685	2.09 671	2.07 677	2.56 692	1.90 602	2.02 653	0.35 646	0.36 641	0.37 646	0.34 614	0.49 638	0.47 628
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-8	2.80 693	2.14 704	2.89 626	1.91 697	1.04 675	3.98 703	0.96 661	3.26 705	6.17 708	2.15 686	3.37 699	3.31 692	2.41 690	11.84 715	2.03 654	2.05 705	1.86 706	1.54 701	0.92 691	1.22 685	0.87 673

Venus	2.80 693	2.14 704	2.89 626	1.91 697	1.04 675	3.98 703	0.96 661	3.26 705	6.17 708	2.15 686	3.37 699	3.31 692	2.41 690	11.84 715	2.03 654	2.05 705	1.86 706	1.54 701	0.92 691	1.22 685	0.87 673

FCDSN-DC	1.29 655	0.54 401	2.50 563	0.47 573	0.41 575	1.12 644	0.60 611	1.10 644	1.27 655	2.23 688	2.87 690	3.67 695	3.12 699	2.39 648	1.69 640	0.30 637	0.26 615	0.31 632	0.30 591	0.35 571	0.38 601
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
notaker	2.66 690	2.07 699	3.31 667	2.61 705	1.43 687	1.76 674	1.11 674	2.76 700	1.79 680	2.26 689	11.53 720	3.96 696	4.29 704	3.09 687	2.76 676	1.55 700	0.88 694	1.70 706	1.07 698	2.00 701	1.35 694

ELAS	1.39 663	0.79 518	2.86 621	0.53 602	0.50 611	2.81 696	2.20 702	1.61 678	1.50 668	2.28 690	2.35 679	1.82 673	2.13 686	1.73 560	2.22 662	0.35 646	0.37 643	0.35 640	0.35 618	0.49 638	0.47 628
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
EDNetEfficient	1.27 654	0.70 477	4.05 683	0.64 637	0.98 668	0.94 618	1.40 690	0.85 480	1.75 678	2.34 691	1.33 650	1.05 635	2.21 688	1.58 539	4.15 696	0.15 504	0.19 560	0.14 476	0.27 571	0.38 593	0.32 566

DStereoFS	2.23 684	2.10 700	2.47 554	1.61 688	1.88 700	3.81 701	2.06 701	1.95 690	3.33 702	2.38 692	3.31 698	2.37 682	4.92 705	2.45 656	3.27 684	1.03 684	1.27 702	0.55 663	1.04 696	0.70 660	2.05 707

JetRed	3.29 700	4.93 711	10.17 711	1.45 683	1.72 697	7.44 710	5.05 715	3.06 702	2.12 691	2.41 693	2.39 680	2.99 689	2.37 689	3.51 695	6.44 708	1.32 696	1.90 708	1.37 697	1.23 702	2.21 703	1.76 703

TorneroNet-64	2.65 689	1.83 688	3.30 665	1.46 684	1.20 683	3.89 702	0.99 663	3.51 709	6.71 711	2.56 694	4.60 707	4.22 698	3.85 702	3.33 691	3.14 682	1.19 691	0.65 676	1.39 698	0.79 687	3.31 710	1.15 689

UNDER WATER	2.74 691	1.85 690	4.54 688	1.81 695	1.44 689	2.34 692	1.40 690	3.24 704	6.60 710	2.60 695	2.76 689	5.75 707	5.24 708	3.02 685	4.01 694	1.45 697	0.81 691	1.59 704	1.06 697	1.80 698	1.51 698

TCMNet-wrong-test	5.51 708	6.62 714	6.20 699	13.02 724	11.90 717	7.14 709	5.53 716	6.99 716	1.44 665	2.65 696	3.10 695	8.37 713	5.95 710	4.75 705	6.05 707	3.07 711	0.98 698	2.38 711	1.99 709	6.62 718	5.43 716

MeshStereo	1.21 649	1.15 637	3.01 641	0.34 419	0.28 425	1.10 643	0.69 635	1.35 664	1.01 630	2.71 697	2.41 681	2.96 688	1.45 668	2.80 680	1.40 626	0.22 600	0.22 587	0.22 597	0.19 517	0.50 640	0.26 511
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
FC-DCNN	1.49 669	0.59 421	2.88 623	0.44 549	0.39 556	1.97 681	0.66 626	1.67 679	1.70 676	2.72 698	2.89 691	4.22 698	2.97 696	2.55 665	2.19 661	0.29 634	0.26 615	0.31 632	0.30 591	0.32 537	0.39 607

FC-DCNN v2	1.54 671	0.58 418	2.80 617	0.44 549	0.39 556	2.05 685	0.66 626	1.90 688	1.84 684	2.79 699	2.97 694	4.41 702	3.07 697	2.65 670	2.30 666	0.29 634	0.26 615	0.31 632	0.30 591	0.32 537	0.38 601

SGM+DAISY	1.83 677	1.43 666	3.81 676	0.87 657	1.01 673	2.38 693	2.53 707	1.36 665	1.75 678	2.92 700	3.22 697	2.65 686	2.93 694	2.22 636	3.10 681	0.72 671	0.69 684	0.63 668	0.62 676	0.77 667	0.98 678

MSMD_ROB	1.34 658	0.96 583	2.38 530	0.39 507	0.32 482	1.96 679	0.62 620	0.91 534	1.43 664	2.94 701	2.60 685	4.77 704	1.95 684	2.43 654	1.33 620	0.29 634	0.26 615	0.32 636	0.32 606	0.30 520	0.30 548

MADNet++	2.79 692	2.11 703	2.97 637	2.49 703	2.28 702	2.95 697	2.31 704	2.67 698	2.47 695	3.03 702	3.13 696	2.70 687	2.92 693	4.10 700	4.48 699	2.68 708	2.24 712	3.04 715	2.44 712	2.37 704	2.34 709

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 401	0.33 233	0.93 119	0.26 189	0.22 322	0.46 201	0.20 147	1.10 644	1.34 660	3.16 703	0.32 224	0.22 132	0.20 141	0.30 121	0.22 173	0.10 254	0.09 287	0.11 311	0.09 202	0.15 259	0.19 401

MANE	2.90 696	1.14 633	2.96 634	1.03 668	1.01 673	5.01 707	2.45 705	5.36 711	6.88 712	3.58 704	4.76 709	5.99 708	4.99 706	4.23 701	4.61 701	0.56 663	0.67 678	0.44 655	0.78 685	0.51 642	1.03 686

IGEV-RUCA	2.28 685	0.30 202	1.15 158	0.40 519	1.86 699	2.06 686	1.90 698	1.36 665	1.80 682	3.70 705	3.76 702	5.02 705	8.19 714	2.12 628	1.63 636	0.25 618	0.76 689	2.72 712	1.91 708	2.39 705	2.36 710

SGM-ForestM	2.98 697	1.70 682	3.52 673	0.67 641	0.47 607	5.18 708	3.36 710	3.30 707	2.86 701	4.44 706	3.79 703	9.80 715	5.50 709	6.29 709	6.52 709	0.27 628	0.36 641	0.24 611	0.27 571	0.38 593	0.58 646

DGTPSM_ROB	8.89 714	5.62 712	12.25 716	5.92 713	11.32 715	8.54 711	24.18 726	6.40 713	13.49 720	5.15 707	11.46 718	6.19 710	10.92 718	7.00 710	13.72 721	4.47 712	7.65 719	3.92 716	7.45 723	4.38 714	7.87 722

Zero-FE251	0.56 466	0.29 185	1.27 184	0.26 189	0.16 140	0.44 173	0.16 69	0.44 116	0.35 95	5.31 708	0.19 60	0.22 132	0.19 128	0.24 40	1.08 589	0.10 254	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.13 239

DPSMNet_ROB	9.48 716	5.64 713	13.01 720	8.82 715	11.82 716	8.54 711	24.20 727	6.41 714	13.65 723	5.32 709	11.47 719	6.33 711	10.92 718	7.69 711	13.89 722	7.25 724	8.19 723	5.06 717	7.78 724	5.31 717	8.26 723

USTest	8.10 711	7.17 715	8.96 706	9.25 716	9.05 712	15.27 717	23.78 725	9.96 720	9.47 713	5.94 710	6.75 710	7.80 712	7.48 712	8.83 714	11.21 720	2.21 707	3.56 715	2.86 714	3.20 716	5.02 716	4.16 713

DNS	0.93 621	0.22 57	1.33 199	1.53 686	0.27 410	2.18 689	0.18 105	0.54 240	0.33 66	7.89 711	0.36 251	0.37 291	0.21 155	0.41 235	0.63 508	0.13 438	0.12 425	0.08 65	0.08 151	0.12 163	1.56 700

252Zero-FE	0.62 505	0.27 142	0.83 92	0.24 118	0.13 52	0.31 41	0.13 9	0.39 68	0.32 51	8.03 712	0.23 112	0.12 2	0.12 12	0.26 67	0.44 426	0.09 145	0.12 425	0.07 2	0.06 21	0.09 79	0.12 196

iinet-test	11.61 717	10.56 716	11.80 713	12.17 718	12.09 718	18.69 721	26.70 731	13.53 722	13.46 718	9.91 713	10.28 712	11.17 718	11.16 720	12.37 719	14.43 723	6.71 720	7.85 720	6.13 721	6.95 719	8.33 720	7.85 720

IINet	11.61 717	10.56 716	11.80 713	12.17 718	12.09 718	18.69 721	26.70 731	13.53 722	13.46 718	9.91 713	10.28 712	11.17 718	11.16 720	12.37 719	14.43 723	6.71 720	7.85 720	6.13 721	6.95 719	8.33 720	7.85 720

TorneroNet	5.50 707	1.92 696	3.16 654	1.47 685	1.25 686	14.07 716	1.06 671	4.90 710	20.99 734	10.17 715	16.48 725	11.88 721	6.93 711	3.34 692	4.20 697	1.30 695	0.69 684	1.45 700	0.86 689	2.61 707	1.20 690

Selective-IGEV-i1pa	9.22 715	12.57 722	9.49 709	2.20 699	1.49 693	16.83 720	8.03 718	14.34 726	11.26 715	10.52 716	15.24 722	14.52 725	11.94 725	18.22 730	9.78 717	7.79 725	3.09 714	5.20 719	2.49 713	2.46 706	6.90 719

DPSM_ROB	12.34 720	11.21 720	12.51 717	12.91 722	12.80 721	19.84 730	28.28 734	14.38 728	14.28 725	10.58 717	11.26 716	12.03 722	11.85 723	13.15 723	15.34 728	7.11 722	8.31 724	6.50 724	7.35 721	8.84 722	8.31 724

DPSM	12.34 720	11.21 720	12.51 717	12.91 722	12.80 721	19.84 730	28.28 734	14.38 728	14.28 725	10.58 717	11.26 716	12.03 722	11.85 723	13.15 723	15.34 728	7.11 722	8.31 724	6.50 724	7.35 721	8.84 722	8.31 724

ktn	4.35 704	2.10 700	2.89 626	1.80 693	1.49 693	2.13 687	1.41 692	2.26 695	12.72 717	11.41 719	16.43 724	11.15 717	3.75 700	4.36 703	3.18 683	1.82 703	0.98 698	1.73 707	1.21 701	2.97 709	1.27 692

LE_ROB	4.43 705	1.35 664	9.38 707	2.79 706	3.93 706	2.43 694	3.46 711	2.68 699	11.19 714	11.66 720	4.73 708	5.26 706	10.46 716	4.50 704	9.49 715	0.82 676	0.69 684	1.34 696	0.98 694	0.75 665	0.76 663

HanzoNet	7.64 710	2.86 710	5.05 690	7.01 714	3.97 707	2.18 689	1.34 686	3.37 708	4.05 704	13.17 721	10.58 714	10.73 716	16.52 726	8.45 713	10.51 719	10.48 726	9.72 728	5.59 720	13.46 728	6.84 719	6.83 718

light-stereo	8.15 712	2.75 709	9.83 710	12.24 720	9.63 713	19.16 726	0.44 553	6.84 715	3.57 703	13.44 722	22.94 740	23.04 732	1.65 676	17.20 729	7.61 712	3.06 710	2.25 713	0.42 651	0.52 661	4.07 713	2.31 708

WQFJA1++	2.30 686	0.22 57	6.03 697	1.08 670	1.15 682	0.29 29	0.14 22	0.39 68	0.24 4	13.61 723	0.19 60	3.34 694	0.17 77	0.33 160	0.24 210	0.10 254	0.07 77	0.08 65	0.07 106	18.19 733	0.14 267

Anonymous_1	22.91 727	11.20 719	12.13 715	12.75 721	26.28 735	19.43 728	27.92 733	14.08 725	13.61 721	14.96 724	10.58 714	11.26 720	11.19 722	12.55 721	14.57 726	38.28 743	7.88 722	34.96 741	63.99 743	89.57 746	10.94 726

LRCNet_RVC	13.74 724	19.30 724	12.75 719	19.46 727	12.69 720	1.86 675	0.41 531	12.33 721	1.05 634	15.77 725	18.83 729	12.62 724	8.70 715	12.21 718	9.62 716	22.22 736	8.37 726	25.85 738	24.01 738	19.32 735	17.44 735

xxxxx1	28.96 739	20.11 728	14.07 722	49.74 738	39.15 740	18.98 723	26.64 728	21.94 732	20.21 731	16.45 726	17.48 726	18.36 726	21.56 729	16.21 726	20.88 731	23.07 737	26.55 740	66.40 744	78.70 744	30.27 738	32.51 742

tt_ll	28.96 739	20.11 728	14.07 722	49.74 738	39.15 740	18.98 723	26.64 728	21.94 732	20.21 731	16.45 726	17.48 726	18.36 726	21.56 729	16.21 726	20.88 731	23.07 737	26.55 740	66.40 744	78.70 744	30.27 738	32.51 742

ff	28.96 739	20.11 728	14.07 722	49.74 738	39.15 740	18.98 723	26.64 728	21.94 732	20.21 731	16.45 726	17.48 726	18.36 726	21.56 729	16.21 726	20.88 731	23.07 737	26.55 740	66.40 744	78.70 744	30.27 738	32.51 742

coex-ft	5.95 709	1.67 678	60.57 743	0.34 419	0.30 451	0.77 571	0.69 635	0.74 372	4.41 705	19.22 729	2.15 674	1.62 671	7.97 713	1.81 581	8.96 714	0.44 652	2.08 710	0.18 568	0.19 517	0.38 593	4.62 715

BEATNet-Init1	12.10 719	11.19 718	27.29 740	2.99 707	3.51 705	21.84 733	11.10 719	14.34 726	13.83 724	20.34 730	20.33 730	26.35 742	20.03 728	19.06 731	14.80 727	1.74 702	1.81 705	2.05 709	2.49 713	3.69 712	3.12 712

fast-reg	25.26 736	22.76 740	26.49 739	26.66 736	27.60 736	41.51 743	57.03 738	28.84 736	28.98 744	20.78 731	22.21 732	23.55 733	23.30 733	26.97 743	31.44 743	14.39 734	16.67 732	15.16 733	15.84 736	18.23 734	16.71 729

HaxPig	19.86 726	22.40 732	22.34 727	17.95 726	17.95 725	11.77 715	11.89 720	16.02 730	15.89 728	21.10 732	21.41 731	18.74 729	18.39 727	20.08 732	19.69 730	23.63 740	23.22 739	24.06 737	23.69 737	23.00 736	23.95 737

Hybrid-DGEV	24.86 734	22.58 737	25.22 736	26.11 733	25.76 730	39.92 740	57.06 740	29.03 743	29.01 745	21.12 733	22.64 737	24.13 734	23.91 740	26.46 739	30.82 736	14.27 731	16.70 733	13.09 726	14.83 734	17.78 726	16.71 729

RAFT-FEzeroshot	24.80 730	22.55 735	24.73 730	26.10 731	25.76 730	39.84 736	57.07 742	28.84 736	28.79 739	21.14 734	22.48 734	24.18 735	23.88 736	26.38 734	30.87 738	14.26 728	16.71 734	13.09 726	14.82 731	17.79 729	16.72 732

RAFT-FE	24.80 730	22.55 735	24.73 730	26.10 731	25.76 730	39.84 736	57.07 742	28.84 736	28.79 739	21.14 734	22.48 734	24.18 735	23.88 736	26.38 734	30.87 738	14.26 728	16.71 734	13.09 726	14.82 731	17.79 729	16.72 732

LSM0	26.58 737	22.63 739	25.88 737	30.13 737	52.21 745	39.94 742	56.74 736	28.97 741	28.72 738	21.14 734	22.26 733	24.43 740	23.88 736	26.54 741	30.87 738	14.32 733	16.55 731	13.12 732	14.71 729	17.92 732	20.60 736

CasAABBNet	24.81 732	22.53 733	24.83 732	26.08 730	25.74 729	39.86 738	57.06 740	28.87 739	28.83 741	21.16 737	22.54 736	24.22 737	23.89 739	26.38 734	30.87 738	14.25 727	16.71 734	13.09 726	14.81 730	17.78 726	16.71 729

Selective-RAFT-Error	24.87 735	22.59 738	25.14 735	26.13 735	25.82 734	39.93 741	57.03 738	28.97 741	28.95 743	21.21 738	22.65 738	24.25 739	23.98 741	26.43 738	30.83 737	14.27 731	16.71 734	13.10 730	14.82 731	17.82 731	16.76 734

FlowAnything	24.85 733	22.54 734	25.10 734	26.11 733	25.76 730	39.86 738	57.00 737	28.89 740	28.87 742	21.31 739	22.68 739	24.22 737	23.87 735	26.39 737	30.89 742	14.26 728	16.78 738	13.10 730	14.90 735	17.78 726	16.69 728

RSGM-EC	41.56 742	31.72 743	19.92 725	51.66 741	47.86 743	38.70 734	61.61 744	33.83 744	22.80 735	23.45 740	29.29 743	43.76 744	35.31 744	66.76 744	70.17 745	66.40 745	37.60 745	48.67 742	25.68 739	48.86 742	27.21 738

acva	41.56 742	31.72 743	19.92 725	51.66 741	47.86 743	38.70 734	61.61 744	33.83 744	22.80 735	23.45 740	29.29 743	43.76 744	35.31 744	66.76 744	70.17 745	66.40 745	37.60 745	48.67 742	25.68 739	48.86 742	27.21 738

DPSimNet_ROB	17.97 725	20.20 731	24.98 733	17.62 725	15.92 724	21.53 732	21.00 724	13.70 724	15.61 727	23.89 742	14.69 721	22.87 730	24.58 742	12.70 722	14.56 725	18.48 735	12.91 729	20.21 736	12.05 726	17.76 725	14.17 727

MEDIAN_ROB	23.96 729	27.05 741	26.39 738	22.16 728	22.13 727	16.12 719	13.97 721	20.24 731	20.05 730	25.50 743	25.31 741	22.96 731	22.63 732	24.39 733	23.24 734	28.20 741	27.23 743	28.62 739	27.75 741	27.50 737	27.76 740

AVERAGE_ROB	26.93 738	30.34 742	29.27 741	25.82 729	25.34 728	19.48 729	15.17 722	23.55 735	23.00 737	28.45 744	27.87 742	26.25 741	25.86 743	26.96 742	25.55 735	31.30 742	30.07 744	31.76 740	30.81 742	30.79 741	30.93 741

Selective-IGEV-i16pa	47.65 744	67.17 745	7.20 702	2.47 702	2.32 703	116.02 746	1.42 693	90.41 747	82.69 746	32.69 745	90.10 745	60.10 746	84.41 746	129.53 747	52.52 744	50.16 744	15.10 730	18.00 735	9.63 725	0.94 675	40.09 745

PML	23.15 728	16.83 723	7.78 703	5.49 712	9.93 714	51.13 744	104.50 746	5.76 712	13.62 722	37.30 746	105.93 746	30.86 743	23.50 734	12.07 717	7.87 713	6.30 717	2.12 711	6.32 723	2.43 711	10.44 724	2.90 711

test_example2	115.39 745	123.23 746	94.57 744	115.52 743	123.55 746	101.63 745	114.33 747	53.41 746	99.48 747	134.90 747	135.05 747	85.83 747	85.11 747	111.32 746	106.15 747	152.55 747	205.26 747	99.78 747	114.96 747	140.96 747	110.20 746

ccccc		297.21 747		374.70 746	380.44 747	203.92 747		216.32 748		203.37 748		215.01 748		312.78 748		412.57 748	356.13 748	256.09 748	227.69 748	428.88 748

ASD4		19.65 725

Low-res two-view benchmark