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

Foundation-i32	0.09 1	0.07 3	0.16 38	0.15 5	0.06 1	0.09 1	0.12 27	0.14 5	0.09 2	0.08 2	0.07 3	0.10 43	0.08 11	0.11 1	0.11 18	0.07 83	0.05 33	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

LACA1	0.09 1	0.10 108	0.13 1	0.16 15	0.07 2	0.15 36	0.12 27	0.15 7	0.11 6	0.09 8	0.07 3	0.09 24	0.10 59	0.13 7	0.10 2	0.07 83	0.05 33	0.05 1	0.05 54	0.05 5	0.05 28

BTL-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.14 7	0.17 33	0.09 38	0.09 1	0.14 85	0.10 1	0.14 29	0.07 1	0.09 13	0.07 1	0.07 3	0.11 1	0.11 18	0.05 9	0.04 2	0.07 107	0.06 113	0.05 5	0.05 28

FoundationStereo	0.09 1	0.07 3	0.16 38	0.16 15	0.08 16	0.12 12	0.13 56	0.11 2	0.12 13	0.09 8	0.07 3	0.10 43	0.09 27	0.11 1	0.10 2	0.07 83	0.05 33	0.06 36	0.04 1	0.05 5	0.05 28

DepthFocus	0.10 5	0.07 3	0.21 91	0.15 5	0.11 136	0.10 7	0.13 56	0.15 7	0.08 1	0.12 56	0.10 24	0.09 24	0.07 3	0.13 7	0.10 2	0.07 83	0.06 184	0.08 194	0.08 256	0.06 64	0.05 28

GeoVLM	0.10 5	0.07 3	0.15 18	0.16 15	0.09 38	0.15 36	0.12 27	0.17 16	0.13 20	0.09 8	0.09 13	0.11 65	0.10 59	0.14 15	0.12 63	0.06 32	0.05 33	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 28

LACA2	0.10 5	0.11 183	0.20 81	0.16 15	0.07 2	0.16 67	0.13 56	0.17 16	0.14 29	0.09 8	0.09 13	0.11 65	0.10 59	0.14 15	0.09 1	0.07 83	0.05 33	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 28

Test_v1	0.10 5	0.07 3	0.16 38	0.15 5	0.09 38	0.13 18	0.13 56	0.22 67	0.16 47	0.09 8	0.10 24	0.08 4	0.08 11	0.14 15	0.11 18	0.07 83	0.05 33	0.06 36	0.05 54	0.05 5	0.04 1

Pro-Stereo	0.10 5	0.07 3	0.14 7	0.17 33	0.10 86	0.17 93	0.13 56	0.11 2	0.13 20	0.10 22	0.09 13	0.08 4	0.06 1	0.22 176	0.11 18	0.06 32	0.05 33	0.07 107	0.08 256	0.05 5	0.05 28

BridgeDepth_RVC	0.10 5	0.07 3	0.15 18	0.13 1	0.07 2	0.16 67	0.10 8	0.20 42	0.14 29	0.09 8	0.10 24	0.09 24	0.12 119	0.13 7	0.12 63	0.07 83	0.05 33	0.05 1	0.05 54	0.06 64	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.10 5	0.07 3	0.15 18	0.16 15	0.09 38	0.15 36	0.12 27	0.17 16	0.13 20	0.09 8	0.09 13	0.11 65	0.10 59	0.14 15	0.12 63	0.06 32	0.05 33	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 28

HiDET	0.10 5	0.07 3	0.15 18	0.15 5	0.09 38	0.14 24	0.12 27	0.19 31	0.15 40	0.10 22	0.09 13	0.11 65	0.09 27	0.15 34	0.13 115	0.06 32	0.05 33	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 28

LCMNet	0.10 5	0.07 3	0.15 18	0.15 5	0.09 38	0.15 36	0.12 27	0.18 25	0.19 94	0.10 22	0.10 24	0.11 65	0.10 59	0.15 34	0.13 115	0.06 32	0.06 184	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 28

CSFM-Stereo	0.10 5	0.07 3	0.14 7	0.16 15	0.08 16	0.16 67	0.13 56	0.21 55	0.11 6	0.11 38	0.11 35	0.10 43	0.10 59	0.14 15	0.11 18	0.07 83	0.06 184	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 28

BridgeDepth	0.10 5	0.09 64	0.14 7	0.19 117	0.07 2	0.16 67	0.12 27	0.16 10	0.12 13	0.08 2	0.09 13	0.14 121	0.13 153	0.14 15	0.10 2	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 54	0.05 5	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonStereo	0.10 5	0.08 24	0.13 1	0.17 33	0.08 16	0.14 24	0.12 27	0.24 102	0.19 94	0.09 8	0.11 35	0.08 4	0.07 3	0.14 15	0.11 18	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

Wavelet-MonSter	0.10 5	0.08 24	0.13 1	0.18 70	0.10 86	0.13 18	0.12 27	0.15 7	0.12 13	0.10 22	0.13 63	0.10 43	0.10 59	0.14 15	0.11 18	0.05 9	0.05 33	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 5	0.08 24	0.13 1	0.17 33	0.08 16	0.13 18	0.12 27	0.24 102	0.19 94	0.09 8	0.11 35	0.08 4	0.07 3	0.14 15	0.11 18	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

Monster-pub-mixall	0.10 5	0.07 3	0.16 38	0.16 15	0.08 16	0.11 8	0.09 2	0.20 42	0.12 13	0.11 38	0.11 35	0.08 4	0.08 11	0.23 186	0.11 18	0.07 83	0.05 33	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.06 99

S2M2_XL	0.10 5	0.09 64	0.21 91	0.14 2	0.10 86	0.09 1	0.09 2	0.11 2	0.09 2	0.10 22	0.11 35	0.09 24	0.09 27	0.12 4	0.11 18	0.09 329	0.07 313	0.08 194	0.07 176	0.08 212	0.06 99
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asd	0.10 5	0.10 108	0.15 18	0.17 33	0.10 86	0.16 67	0.10 8	0.19 31	0.13 20	0.12 56	0.11 35	0.09 24	0.10 59	0.16 52	0.11 18	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 54	0.05 5	0.04 1

4w-stereo	0.10 5	0.10 108	0.15 18	0.17 33	0.09 38	0.15 36	0.10 8	0.19 31	0.13 20	0.12 56	0.12 50	0.08 4	0.11 92	0.16 52	0.12 63	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 54	0.05 5	0.04 1

LG-Stereo_L2	0.10 5	0.08 24	0.19 70	0.16 15	0.09 38	0.12 12	0.13 56	0.18 25	0.13 20	0.09 8	0.07 3	0.08 4	0.08 11	0.16 52	0.10 2	0.06 32	0.05 33	0.06 36	0.04 1	0.05 5	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 5	0.08 24	0.19 70	0.16 15	0.09 38	0.12 12	0.13 56	0.17 16	0.11 6	0.08 2	0.07 3	0.08 4	0.07 3	0.17 70	0.10 2	0.06 32	0.05 33	0.06 36	0.04 1	0.05 5	0.04 1

MLG-Stereo_test3	0.10 5	0.08 24	0.16 38	0.17 33	0.08 16	0.16 67	0.12 27	0.17 16	0.12 13	0.10 22	0.07 3	0.10 43	0.08 11	0.14 15	0.11 18	0.07 83	0.05 33	0.06 36	0.04 1	0.06 64	0.06 99

MLG-Stereo_test2	0.10 5	0.08 24	0.15 18	0.17 33	0.09 38	0.15 36	0.11 17	0.16 10	0.10 4	0.09 8	0.07 3	0.10 43	0.06 1	0.15 34	0.11 18	0.07 83	0.05 33	0.06 36	0.04 1	0.06 64	0.05 28

MLG-Stereo_test1	0.10 5	0.08 24	0.15 18	0.18 70	0.09 38	0.15 36	0.11 17	0.16 10	0.10 4	0.08 2	0.06 1	0.10 43	0.07 3	0.17 70	0.11 18	0.06 32	0.05 33	0.06 36	0.04 1	0.05 5	0.05 28

MLG-Stereo	0.10 5	0.08 24	0.15 18	0.18 70	0.07 2	0.15 36	0.11 17	0.17 16	0.11 6	0.08 2	0.06 1	0.10 43	0.08 11	0.18 93	0.11 18	0.06 32	0.05 33	0.06 36	0.04 1	0.05 5	0.05 28

LGtest1	0.10 5	0.08 24	0.17 52	0.17 33	0.08 16	0.13 18	0.09 2	0.16 10	0.12 13	0.09 8	0.07 3	0.09 24	0.09 27	0.15 34	0.11 18	0.08 235	0.05 33	0.06 36	0.05 54	0.06 64	0.06 99

MonSter	0.10 5	0.08 24	0.13 1	0.17 33	0.08 16	0.14 24	0.12 27	0.24 102	0.19 94	0.09 8	0.11 35	0.08 4	0.07 3	0.14 15	0.11 18	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

dual_stereo	0.10 5	0.07 3	0.14 7	0.17 33	0.08 16	0.09 1	0.13 56	0.24 102	0.13 20	0.10 22	0.09 13	0.09 24	0.08 11	0.18 93	0.12 63	0.07 83	0.06 184	0.06 36	0.04 1	0.05 5	0.05 28

MatchStereo	0.11 32	0.08 24	0.23 110	0.16 15	0.07 2	0.09 1	0.12 27	0.20 42	0.17 66	0.10 22	0.15 97	0.08 4	0.08 11	0.14 15	0.12 63	0.07 83	0.05 33	0.06 36	0.04 1	0.05 5	0.05 28
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
AdaDepth	0.11 32	0.09 64	0.20 81	0.20 182	0.10 86	0.19 147	0.13 56	0.16 10	0.13 20	0.10 22	0.10 24	0.09 24	0.09 27	0.19 116	0.12 63	0.05 9	0.05 33	0.06 36	0.06 113	0.05 5	0.05 28

asda	0.11 32	0.11 183	0.16 38	0.17 33	0.09 38	0.14 24	0.12 27	0.24 102	0.16 47	0.11 38	0.11 35	0.08 4	0.10 59	0.15 34	0.12 63	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

qwe	0.11 32	0.10 108	0.14 7	0.17 33	0.10 86	0.15 36	0.12 27	0.25 112	0.17 66	0.14 101	0.13 63	0.09 24	0.09 27	0.18 93	0.12 63	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

2.25w	0.11 32	0.09 64	0.15 18	0.17 33	0.09 38	0.15 36	0.10 8	0.19 31	0.18 77	0.14 101	0.17 125	0.09 24	0.10 59	0.18 93	0.13 115	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 28

4.25_new	0.11 32	0.11 183	0.16 38	0.17 33	0.10 86	0.17 93	0.12 27	0.21 55	0.14 29	0.12 56	0.13 63	0.09 24	0.10 59	0.15 34	0.12 63	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

4.5w_new	0.11 32	0.11 183	0.16 38	0.17 33	0.10 86	0.17 93	0.12 27	0.21 55	0.14 29	0.12 56	0.13 63	0.09 24	0.10 59	0.15 34	0.12 63	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

4.5_new	0.11 32	0.11 183	0.15 18	0.17 33	0.09 38	0.14 24	0.12 27	0.21 55	0.16 47	0.13 74	0.13 63	0.08 4	0.09 27	0.13 7	0.11 18	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 54	0.06 64	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 32	0.11 183	0.15 18	0.17 33	0.09 38	0.14 24	0.12 27	0.21 55	0.16 47	0.13 74	0.13 63	0.08 4	0.09 27	0.13 7	0.11 18	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 54	0.06 64	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 32	0.11 183	0.16 38	0.17 33	0.10 86	0.17 93	0.12 27	0.21 55	0.14 29	0.12 56	0.13 63	0.09 24	0.10 59	0.15 34	0.12 63	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

2.5w	0.11 32	0.10 108	0.15 18	0.18 70	0.09 38	0.15 36	0.15 113	0.20 42	0.15 40	0.12 56	0.13 63	0.10 43	0.09 27	0.17 70	0.11 18	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 54	0.05 5	0.04 1

2.75w_new	0.11 32	0.09 64	0.14 7	0.16 15	0.09 38	0.15 36	0.12 27	0.25 112	0.16 47	0.14 101	0.13 63	0.08 4	0.10 59	0.16 52	0.13 115	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 28

3.25w_new	0.11 32	0.09 64	0.15 18	0.17 33	0.09 38	0.19 147	0.10 8	0.22 67	0.17 66	0.14 101	0.12 50	0.10 43	0.11 92	0.17 70	0.12 63	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 28

3.25w	0.11 32	0.09 64	0.15 18	0.17 33	0.09 38	0.19 147	0.10 8	0.22 67	0.17 66	0.14 101	0.12 50	0.10 43	0.11 92	0.17 70	0.12 63	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 28

3.75w	0.11 32	0.09 64	0.15 18	0.17 33	0.11 136	0.18 117	0.12 27	0.23 87	0.14 29	0.13 74	0.11 35	0.08 4	0.10 59	0.16 52	0.11 18	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

3.5w_stereo	0.11 32	0.10 108	0.14 7	0.17 33	0.09 38	0.17 93	0.09 2	0.22 67	0.16 47	0.13 74	0.13 63	0.09 24	0.11 92	0.19 116	0.13 115	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

2w_stereo	0.11 32	0.10 108	0.15 18	0.18 70	0.08 16	0.16 67	0.14 85	0.27 136	0.20 120	0.14 101	0.14 93	0.08 4	0.11 92	0.13 7	0.12 63	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 54	0.05 5	0.04 1

monsterstereo	0.11 32	0.09 64	0.14 7	0.19 117	0.12 197	0.14 24	0.12 27	0.25 112	0.17 66	0.13 74	0.16 111	0.08 4	0.09 27	0.19 116	0.11 18	0.05 9	0.05 33	0.06 36	0.05 54	0.05 5	0.04 1

monsters	0.11 32	0.09 64	0.13 1	0.17 33	0.12 197	0.15 36	0.11 17	0.23 87	0.15 40	0.14 101	0.12 50	0.08 4	0.09 27	0.21 158	0.10 2	0.06 32	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

IGEV	0.11 32	0.06 1	0.17 52	0.15 5	0.11 136	0.16 67	0.13 56	0.21 55	0.16 47	0.11 38	0.15 97	0.09 24	0.07 3	0.14 15	0.11 18	0.06 32	0.05 33	0.06 36	0.05 54	0.05 5	0.05 28

111111	0.11 32	0.07 3	0.17 52	0.19 117	0.11 136	0.13 18	0.11 17	0.22 67	0.15 40	0.11 38	0.12 50	0.12 79	0.08 11	0.18 93	0.11 18	0.07 83	0.05 33	0.06 36	0.04 1	0.08 212	0.06 99

LG-G_1	0.11 32	0.08 24	0.18 62	0.18 70	0.07 2	0.21 209	0.09 2	0.19 31	0.11 6	0.10 22	0.09 13	0.11 65	0.10 59	0.19 116	0.10 2	0.07 83	0.05 33	0.06 36	0.04 1	0.06 64	0.06 99

LG-G	0.11 32	0.08 24	0.18 62	0.18 70	0.07 2	0.21 209	0.09 2	0.19 31	0.11 6	0.10 22	0.09 13	0.11 65	0.10 59	0.19 116	0.10 2	0.07 83	0.05 33	0.06 36	0.04 1	0.06 64	0.06 99

SGD-Stereo	0.11 32	0.08 24	0.17 52	0.17 33	0.07 2	0.17 93	0.13 56	0.18 25	0.16 47	0.11 38	0.13 63	0.11 65	0.12 119	0.18 93	0.11 18	0.08 235	0.04 2	0.06 36	0.05 54	0.06 64	0.04 1

DEFOM-Stereo	0.11 32	0.08 24	0.17 52	0.17 33	0.09 38	0.22 238	0.14 85	0.14 5	0.16 47	0.11 38	0.10 24	0.09 24	0.08 11	0.21 158	0.11 18	0.06 32	0.05 33	0.06 36	0.04 1	0.05 5	0.05 28

IGEV-Stereo++	0.11 32	0.08 24	0.15 18	0.19 117	0.11 136	0.14 24	0.10 8	0.22 67	0.18 77	0.10 22	0.13 63	0.10 43	0.11 92	0.14 15	0.11 18	0.06 32	0.05 33	0.06 36	0.05 54	0.06 64	0.05 28

Foundation-i1a	0.12 58	0.07 3	0.14 7	0.15 5	0.07 2	0.18 117	0.16 150	0.25 112	0.16 47	0.16 145	0.16 111	0.18 183	0.13 153	0.17 70	0.12 63	0.07 83	0.05 33	0.06 36	0.04 1	0.05 5	0.05 28

LiteMatch	0.12 58	0.13 292	0.15 18	0.19 117	0.10 86	0.15 36	0.17 193	0.17 16	0.13 20	0.09 8	0.09 13	0.11 65	0.21 303	0.14 15	0.22 358	0.08 235	0.05 33	0.08 194	0.06 113	0.08 212	0.07 193

Selective-IGEV-i32	0.12 58	0.09 64	0.22 102	0.19 117	0.10 86	0.15 36	0.14 85	0.27 136	0.15 40	0.13 74	0.14 93	0.13 93	0.08 11	0.21 158	0.12 63	0.06 32	0.05 33	0.07 107	0.06 113	0.06 64	0.05 28

DispViT+	0.12 58	0.12 226	0.23 110	0.18 70	0.12 197	0.14 24	0.11 17	0.23 87	0.19 94	0.13 74	0.10 24	0.10 43	0.10 59	0.16 52	0.16 205	0.08 235	0.07 313	0.06 36	0.05 54	0.07 140	0.06 99

VIP-Stereo	0.12 58	0.12 226	0.21 91	0.18 70	0.11 136	0.24 281	0.12 27	0.19 31	0.18 77	0.10 22	0.13 63	0.11 65	0.09 27	0.19 116	0.11 18	0.06 32	0.05 33	0.06 36	0.04 1	0.05 5	0.05 28

GEAStereo	0.12 58	0.09 64	0.20 81	0.18 70	0.12 197	0.19 147	0.16 150	0.20 42	0.14 29	0.12 56	0.15 97	0.10 43	0.09 27	0.16 52	0.10 2	0.08 235	0.06 184	0.06 36	0.05 54	0.08 212	0.08 268

GSStereo	0.12 58	0.09 64	0.20 81	0.17 33	0.12 197	0.19 147	0.16 150	0.26 123	0.18 77	0.13 74	0.15 97	0.10 43	0.09 27	0.16 52	0.10 2	0.07 83	0.05 33	0.06 36	0.05 54	0.08 212	0.08 268

gasm-f	0.12 58	0.09 64	0.19 70	0.18 70	0.12 197	0.18 117	0.18 239	0.20 42	0.14 29	0.12 56	0.19 153	0.10 43	0.11 92	0.16 52	0.11 18	0.08 235	0.06 184	0.06 36	0.05 54	0.09 289	0.08 268

Replicate-Monster	0.12 58	0.10 108	0.32 200	0.16 15	0.08 16	0.17 93	0.10 8	0.22 67	0.19 94	0.11 38	0.10 24	0.10 43	0.09 27	0.19 116	0.11 18	0.06 32	0.05 33	0.06 36	0.04 1	0.05 5	0.08 268

3w_stereo	0.12 58	0.11 183	0.18 62	0.18 70	0.08 16	0.16 67	0.15 113	0.27 136	0.19 94	0.12 56	0.12 50	0.07 1	0.12 119	0.15 34	0.11 18	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 28

1w_stereo	0.12 58	0.08 24	0.14 7	0.18 70	0.09 38	0.16 67	0.15 113	0.25 112	0.21 137	0.13 74	0.16 111	0.08 4	0.12 119	0.16 52	0.13 115	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 28

GREAT-IGEV	0.12 58	0.09 64	0.25 133	0.16 15	0.11 136	0.14 24	0.16 150	0.17 16	0.17 66	0.10 22	0.15 97	0.09 24	0.09 27	0.18 93	0.10 2	0.06 32	0.07 313	0.06 36	0.05 54	0.07 140	0.10 386
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
AIO_rvc	0.12 58	0.11 183	0.22 102	0.19 117	0.10 86	0.15 36	0.17 193	0.20 42	0.16 47	0.11 38	0.13 63	0.13 93	0.08 11	0.22 176	0.11 18	0.06 32	0.05 33	0.06 36	0.05 54	0.06 64	0.07 193

AIO_test	0.12 58	0.09 64	0.20 81	0.19 117	0.11 136	0.15 36	0.17 193	0.19 31	0.16 47	0.11 38	0.13 63	0.14 121	0.09 27	0.20 134	0.12 63	0.07 83	0.05 33	0.06 36	0.05 54	0.06 64	0.05 28

GIP-stereo	0.12 58	0.09 64	0.20 81	0.19 117	0.11 136	0.16 67	0.14 85	0.29 173	0.18 77	0.11 38	0.16 111	0.13 93	0.09 27	0.15 34	0.12 63	0.07 83	0.05 33	0.06 36	0.05 54	0.06 64	0.05 28

IGEV-Stereo+	0.12 58	0.08 24	0.17 52	0.18 70	0.13 276	0.09 1	0.11 17	0.16 10	0.15 40	0.10 22	0.08 12	0.10 43	0.10 59	0.21 158	0.11 18	0.07 83	0.05 33	0.06 36	0.05 54	0.16 497	0.24 573

RSM++	0.12 58	0.09 64	0.19 70	0.20 182	0.09 38	0.17 93	0.15 113	0.21 55	0.19 94	0.12 56	0.12 50	0.14 121	0.09 27	0.20 134	0.12 63	0.06 32	0.05 33	0.07 107	0.07 176	0.07 140	0.05 28

RSM	0.12 58	0.09 64	0.20 81	0.20 182	0.09 38	0.16 67	0.15 113	0.23 87	0.18 77	0.13 74	0.13 63	0.15 140	0.09 27	0.21 158	0.12 63	0.06 32	0.05 33	0.07 107	0.07 176	0.06 64	0.05 28

Selective-IGEV	0.12 58	0.09 64	0.22 102	0.19 117	0.10 86	0.15 36	0.14 85	0.27 136	0.15 40	0.13 74	0.14 93	0.13 93	0.08 11	0.21 158	0.12 63	0.06 32	0.05 33	0.07 107	0.06 113	0.06 64	0.05 28

Foundation-i1	0.13 77	0.07 3	0.16 38	0.17 33	0.11 136	0.17 93	0.16 150	0.32 215	0.22 150	0.15 120	0.17 125	0.20 207	0.13 153	0.14 15	0.13 115	0.07 83	0.05 33	0.06 36	0.05 54	0.06 64	0.05 28

VMStereo-Base	0.13 77	0.08 24	0.22 102	0.15 5	0.09 38	0.18 117	0.13 56	0.24 102	0.25 200	0.14 101	0.22 193	0.17 172	0.12 119	0.19 116	0.13 115	0.08 235	0.06 184	0.06 36	0.05 54	0.06 64	0.07 193

BStereo	0.13 77	0.10 108	0.42 341	0.18 70	0.11 136	0.13 18	0.14 85	0.24 102	0.22 150	0.12 56	0.11 35	0.12 79	0.09 27	0.16 52	0.14 152	0.05 9	0.06 184	0.06 36	0.08 256	0.05 5	0.06 99

NLSM3	0.13 77	0.10 108	0.17 52	0.21 228	0.13 276	0.18 117	0.16 150	0.30 192	0.24 186	0.11 38	0.15 97	0.12 79	0.13 153	0.17 70	0.15 179	0.05 9	0.05 33	0.08 194	0.08 256	0.05 5	0.05 28

DDF-Stereo	0.13 77	0.08 24	0.19 70	0.19 117	0.16 406	0.12 12	0.15 113	0.18 25	0.18 77	0.11 38	0.10 24	0.13 93	0.12 119	0.23 186	0.19 292	0.08 235	0.05 33	0.07 107	0.05 54	0.21 547	0.06 99

GASTEREO	0.13 77	0.12 226	0.21 91	0.23 344	0.10 86	0.18 117	0.15 113	0.26 123	0.18 77	0.17 161	0.16 111	0.11 65	0.13 153	0.19 116	0.11 18	0.07 83	0.05 33	0.06 36	0.07 176	0.06 64	0.06 99

MSCF	0.13 77	0.12 226	0.21 91	0.22 292	0.10 86	0.16 67	0.15 113	0.26 123	0.18 77	0.17 161	0.16 111	0.11 65	0.13 153	0.18 93	0.11 18	0.07 83	0.05 33	0.06 36	0.07 176	0.06 64	0.06 99

water-stereo	0.13 77	0.08 24	0.20 81	0.19 117	0.10 86	0.17 93	0.14 85	0.25 112	0.19 94	0.17 161	0.23 200	0.15 140	0.15 197	0.12 4	0.13 115	0.07 83	0.06 184	0.07 107	0.06 113	0.06 64	0.05 28

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 77	0.09 64	0.24 120	0.20 182	0.10 86	0.15 36	0.14 85	0.22 67	0.16 47	0.12 56	0.19 153	0.15 140	0.11 92	0.13 7	0.17 235	0.07 83	0.05 33	0.06 36	0.06 113	0.07 140	0.06 99

LG-Stereo	0.13 77	0.10 108	0.24 120	0.20 182	0.09 38	0.16 67	0.18 239	0.21 55	0.18 77	0.11 38	0.17 125	0.09 24	0.09 27	0.15 34	0.14 152	0.05 9	0.06 184	0.08 194	0.08 256	0.07 140	0.05 28

S2M2_L	0.13 77	0.11 183	0.20 81	0.16 15	0.12 197	0.12 12	0.07 1	0.18 25	0.20 120	0.12 56	0.15 97	0.14 121	0.12 119	0.15 34	0.14 152	0.13 474	0.09 435	0.09 284	0.10 396	0.11 404	0.09 329
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DEFOM-Stereo_RVC	0.13 77	0.14 337	0.19 70	0.26 471	0.09 38	0.15 36	0.13 56	0.22 67	0.18 77	0.12 56	0.11 35	0.10 43	0.13 153	0.21 158	0.12 63	0.07 83	0.05 33	0.06 36	0.05 54	0.07 140	0.05 28

StereoAnything_RVC	0.13 77	0.37 564	0.36 255	0.14 2	0.07 2	0.11 8	0.12 27	0.17 16	0.12 13	0.08 2	0.07 3	0.07 1	0.10 59	0.20 134	0.10 2	0.09 329	0.05 33	0.06 36	0.04 1	0.24 560	0.05 28

castereo++	0.13 77	0.10 108	0.18 62	0.18 70	0.10 86	0.27 333	0.13 56	0.23 87	0.23 172	0.11 38	0.13 63	0.16 162	0.10 59	0.18 93	0.10 2	0.07 83	0.05 33	0.07 107	0.06 113	0.05 5	0.04 1

fffft	0.13 77	0.09 64	0.24 120	0.19 117	0.10 86	0.17 93	0.19 285	0.22 67	0.16 47	0.14 101	0.11 35	0.13 93	0.10 59	0.24 202	0.18 259	0.06 32	0.05 33	0.07 107	0.06 113	0.07 140	0.06 99
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.13 77	0.10 108	0.22 102	0.19 117	0.10 86	0.19 147	0.17 193	0.19 31	0.19 94	0.15 120	0.13 63	0.12 79	0.11 92	0.24 202	0.16 205	0.06 32	0.05 33	0.07 107	0.06 113	0.06 64	0.06 99

mms	0.13 77	0.11 183	0.19 70	0.19 117	0.12 197	0.16 67	0.17 193	0.20 42	0.17 66	0.13 74	0.17 125	0.14 121	0.09 27	0.24 202	0.14 152	0.06 32	0.05 33	0.08 194	0.06 113	0.07 140	0.07 193

ours_stereo	0.13 77	0.11 183	0.23 110	0.20 182	0.11 136	0.17 93	0.18 239	0.20 42	0.19 94	0.13 74	0.18 144	0.14 121	0.10 59	0.23 186	0.14 152	0.06 32	0.05 33	0.08 194	0.06 113	0.06 64	0.05 28

RAStereo	0.13 77	0.12 226	0.27 150	0.22 292	0.11 136	0.15 36	0.18 239	0.23 87	0.23 172	0.13 74	0.17 125	0.11 65	0.09 27	0.15 34	0.13 115	0.08 235	0.06 184	0.08 194	0.06 113	0.07 140	0.05 28

Occ-G	0.13 77	0.08 24	0.21 91	0.17 33	0.10 86	0.15 36	0.19 285	0.22 67	0.19 94	0.13 74	0.19 153	0.21 220	0.11 92	0.17 70	0.14 152	0.07 83	0.06 184	0.07 107	0.06 113	0.07 140	0.06 99

Pointernet	0.13 77	0.07 3	0.27 150	0.19 117	0.11 136	0.20 182	0.12 27	0.31 203	0.24 186	0.15 120	0.15 97	0.13 93	0.11 92	0.17 70	0.13 115	0.08 235	0.05 33	0.06 36	0.05 54	0.06 64	0.05 28

AIO-Stereo	0.13 77	0.10 108	0.22 102	0.20 182	0.09 38	0.16 67	0.15 113	0.27 136	0.16 47	0.13 74	0.15 97	0.13 93	0.08 11	0.18 93	0.11 18	0.06 32	0.05 33	0.07 107	0.07 176	0.06 64	0.06 99

trnet	0.13 77	0.08 24	0.21 91	0.15 5	0.07 2	0.21 209	0.12 27	0.24 102	0.24 186	0.16 145	0.21 181	0.15 140	0.13 153	0.18 93	0.13 115	0.08 235	0.05 33	0.06 36	0.04 1	0.06 64	0.05 28

MoCha-V2	0.13 77	0.08 24	0.26 141	0.23 344	0.09 38	0.16 67	0.15 113	0.26 123	0.16 47	0.15 120	0.15 97	0.13 93	0.14 178	0.20 134	0.11 18	0.06 32	0.07 313	0.06 36	0.06 113	0.06 64	0.05 28

IGEV++	0.13 77	0.10 108	0.23 110	0.21 228	0.10 86	0.15 36	0.15 113	0.29 173	0.16 47	0.12 56	0.15 97	0.12 79	0.12 119	0.17 70	0.14 152	0.07 83	0.06 184	0.07 107	0.05 54	0.07 140	0.07 193

AEACV	0.13 77	0.09 64	0.23 110	0.18 70	0.19 478	0.19 147	0.16 150	0.23 87	0.14 29	0.13 74	0.17 125	0.13 93	0.16 216	0.16 52	0.12 63	0.07 83	0.05 33	0.07 107	0.08 256	0.07 140	0.06 99

LoS_RVC	0.13 77	0.10 108	0.19 70	0.18 70	0.16 406	0.20 182	0.18 239	0.20 42	0.17 66	0.13 74	0.19 153	0.12 79	0.15 197	0.17 70	0.13 115	0.06 32	0.05 33	0.06 36	0.04 1	0.05 5	0.12 445

EGLCR-Stereo	0.13 77	0.08 24	0.20 81	0.18 70	0.09 38	0.21 209	0.13 56	0.27 136	0.21 137	0.13 74	0.10 24	0.15 140	0.09 27	0.20 134	0.13 115	0.07 83	0.05 33	0.07 107	0.07 176	0.06 64	0.06 99

CREStereo	0.13 77	0.08 24	0.21 91	0.14 2	0.08 16	0.22 238	0.15 113	0.25 112	0.24 186	0.16 145	0.21 181	0.14 121	0.13 153	0.18 93	0.13 115	0.09 329	0.05 33	0.06 36	0.04 1	0.07 140	0.06 99
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
Wave_Phase_stereo	0.14 106	0.10 108	0.42 341	0.18 70	0.11 136	0.36 463	0.14 85	0.28 159	0.22 150	0.12 56	0.11 35	0.12 79	0.09 27	0.16 52	0.14 152	0.05 9	0.06 184	0.06 36	0.08 256	0.05 5	0.06 99

252Zero-FE	0.14 106	0.07 3	0.17 52	0.17 33	0.09 38	0.15 36	0.11 17	0.21 55	0.19 94	0.77 586	0.11 35	0.08 4	0.08 11	0.13 7	0.13 115	0.07 83	0.05 33	0.06 36	0.04 1	0.06 64	0.06 99

Zero-FE251	0.14 106	0.09 64	0.24 120	0.17 33	0.09 38	0.20 182	0.13 56	0.20 42	0.14 29	0.61 566	0.13 63	0.13 93	0.11 92	0.14 15	0.16 205	0.07 83	0.05 33	0.06 36	0.05 54	0.05 5	0.05 28

DA	0.14 106	0.10 108	0.18 62	0.21 228	0.10 86	0.29 375	0.16 150	0.28 159	0.20 120	0.14 101	0.17 125	0.16 162	0.14 178	0.17 70	0.12 63	0.07 83	0.05 33	0.07 107	0.05 54	0.07 140	0.07 193

GGEV	0.14 106	0.10 108	0.18 62	0.21 228	0.10 86	0.29 375	0.16 150	0.28 159	0.20 120	0.14 101	0.17 125	0.16 162	0.14 178	0.17 70	0.12 63	0.07 83	0.05 33	0.07 107	0.05 54	0.07 140	0.07 193

FlowAnything_test	0.14 106	0.11 183	0.21 91	0.21 228	0.12 197	0.17 93	0.16 150	0.25 112	0.16 47	0.15 120	0.13 63	0.15 140	0.14 178	0.18 93	0.16 205	0.10 378	0.07 313	0.11 418	0.12 474	0.08 212	0.09 329

depthmonostereo	0.14 106	0.09 64	0.19 70	0.19 117	0.08 16	0.20 182	0.15 113	0.27 136	0.23 172	0.16 145	0.18 144	0.14 121	0.17 246	0.19 116	0.13 115	0.07 83	0.06 184	0.07 107	0.05 54	0.05 5	0.05 28

DilatedVolume-Stereo	0.14 106	0.08 24	0.18 62	0.18 70	0.09 38	0.21 209	0.14 85	0.24 102	0.21 137	0.21 201	0.21 181	0.15 140	0.14 178	0.23 186	0.15 179	0.07 83	0.06 184	0.06 36	0.06 113	0.05 5	0.05 28

SCV_C0	0.14 106	0.11 183	0.25 133	0.19 117	0.12 197	0.15 36	0.16 150	0.30 192	0.22 150	0.13 74	0.15 97	0.13 93	0.09 27	0.24 202	0.10 2	0.06 32	0.05 33	0.06 36	0.06 113	0.09 289	0.06 99

SCV	0.14 106	0.14 337	0.24 120	0.21 228	0.11 136	0.15 36	0.16 150	0.31 203	0.18 77	0.11 38	0.15 97	0.13 93	0.10 59	0.23 186	0.11 18	0.07 83	0.05 33	0.07 107	0.06 113	0.09 289	0.06 99

castereo	0.14 106	0.10 108	0.19 70	0.18 70	0.10 86	0.20 182	0.19 285	0.30 192	0.27 224	0.13 74	0.18 144	0.16 162	0.16 216	0.15 34	0.13 115	0.07 83	0.05 33	0.06 36	0.06 113	0.06 64	0.05 28

tt45	0.14 106	0.09 64	0.22 102	0.19 117	0.11 136	0.23 260	0.18 239	0.22 67	0.17 66	0.15 120	0.13 63	0.14 121	0.10 59	0.30 319	0.14 152	0.07 83	0.05 33	0.08 194	0.06 113	0.07 140	0.07 193

999	0.14 106	0.08 24	0.24 120	0.19 117	0.11 136	0.20 182	0.17 193	0.24 102	0.18 77	0.13 74	0.16 111	0.14 121	0.11 92	0.36 360	0.15 179	0.07 83	0.05 33	0.07 107	0.06 113	0.06 64	0.07 193

fffy	0.14 106	0.11 183	0.24 120	0.20 182	0.10 86	0.19 147	0.18 239	0.22 67	0.19 94	0.13 74	0.16 111	0.15 140	0.13 153	0.25 233	0.14 152	0.06 32	0.06 184	0.08 194	0.06 113	0.07 140	0.06 99

WCG-NET	0.14 106	0.09 64	0.23 110	0.18 70	0.08 16	0.18 117	0.17 193	0.21 55	0.28 240	0.18 180	0.21 181	0.15 140	0.12 119	0.18 93	0.12 63	0.06 32	0.05 33	0.06 36	0.05 54	0.06 64	0.05 28

WCG-NET（raft）	0.14 106	0.09 64	0.23 110	0.17 33	0.08 16	0.19 147	0.16 150	0.23 87	0.26 213	0.18 180	0.19 153	0.20 207	0.12 119	0.21 158	0.12 63	0.06 32	0.06 184	0.06 36	0.05 54	0.06 64	0.05 28

MGS-Stereo	0.14 106	0.11 183	0.32 200	0.19 117	0.11 136	0.18 117	0.17 193	0.20 42	0.22 150	0.14 101	0.24 214	0.15 140	0.10 59	0.18 93	0.12 63	0.07 83	0.06 184	0.07 107	0.06 113	0.10 356	0.06 99

ff7	0.14 106	0.12 226	0.27 150	0.19 117	0.12 197	0.21 209	0.18 239	0.27 136	0.20 120	0.15 120	0.13 63	0.12 79	0.12 119	0.24 202	0.12 63	0.07 83	0.05 33	0.08 194	0.07 176	0.07 140	0.07 193

IGEVStereo-DCA	0.14 106	0.11 183	0.27 150	0.19 117	0.12 197	0.20 182	0.18 239	0.27 136	0.20 120	0.15 120	0.12 50	0.14 121	0.12 119	0.28 285	0.14 152	0.07 83	0.06 184	0.08 194	0.07 176	0.07 140	0.07 193

ffff	0.14 106	0.12 226	0.27 150	0.19 117	0.12 197	0.21 209	0.18 239	0.27 136	0.20 120	0.15 120	0.13 63	0.12 79	0.12 119	0.24 202	0.12 63	0.07 83	0.05 33	0.08 194	0.07 176	0.07 140	0.07 193

11t	0.14 106	0.12 226	0.27 150	0.19 117	0.12 197	0.21 209	0.18 239	0.27 136	0.20 120	0.15 120	0.13 63	0.12 79	0.12 119	0.24 202	0.12 63	0.07 83	0.05 33	0.08 194	0.07 176	0.07 140	0.07 193

MaDis-Stereo	0.14 106	0.13 292	0.26 141	0.19 117	0.14 322	0.16 67	0.13 56	0.25 112	0.21 137	0.13 74	0.14 93	0.14 121	0.11 92	0.17 70	0.17 235	0.08 235	0.07 313	0.08 194	0.06 113	0.07 140	0.06 99

UniTT-Stereo	0.14 106	0.10 108	0.30 178	0.21 228	0.13 276	0.17 93	0.13 56	0.19 31	0.18 77	0.15 120	0.20 169	0.10 43	0.11 92	0.18 93	0.16 205	0.08 235	0.06 184	0.07 107	0.06 113	0.08 212	0.06 99

CASnet	0.14 106	0.12 226	0.22 102	0.22 292	0.08 16	0.16 67	0.15 113	0.27 136	0.25 200	0.22 208	0.20 169	0.15 140	0.11 92	0.17 70	0.13 115	0.07 83	0.05 33	0.11 418	0.09 353	0.08 212	0.05 28
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAP-Stereo	0.14 106	0.14 337	0.33 216	0.20 182	0.09 38	0.21 209	0.10 8	0.26 123	0.20 120	0.18 180	0.19 153	0.15 140	0.13 153	0.17 70	0.13 115	0.07 83	0.06 184	0.07 107	0.05 54	0.06 64	0.06 99

anonymousdsp	0.14 106	0.12 226	0.27 150	0.19 117	0.12 197	0.21 209	0.18 239	0.28 159	0.20 120	0.15 120	0.13 63	0.12 79	0.12 119	0.24 202	0.12 63	0.07 83	0.05 33	0.08 194	0.07 176	0.08 212	0.07 193

LoS	0.14 106	0.08 24	0.27 150	0.16 15	0.09 38	0.22 238	0.14 85	0.26 123	0.26 213	0.15 120	0.18 144	0.18 183	0.13 153	0.22 176	0.14 152	0.08 235	0.06 184	0.06 36	0.04 1	0.06 64	0.06 99
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.14 106	0.08 24	0.19 70	0.17 33	0.22 520	0.18 117	0.16 150	0.23 87	0.19 94	0.14 101	0.17 125	0.14 121	0.10 59	0.18 93	0.12 63	0.07 83	0.05 33	0.06 36	0.04 1	0.08 212	0.18 530

ProNet	0.14 106	0.12 226	0.25 133	0.19 117	0.11 136	0.19 147	0.19 285	0.27 136	0.20 120	0.14 101	0.13 63	0.13 93	0.12 119	0.24 202	0.12 63	0.06 32	0.05 33	0.07 107	0.06 113	0.07 140	0.07 193

MC-Stereo	0.14 106	0.09 64	0.25 133	0.21 228	0.09 38	0.18 117	0.16 150	0.23 87	0.19 94	0.18 180	0.23 200	0.16 162	0.13 153	0.22 176	0.13 115	0.07 83	0.05 33	0.07 107	0.07 176	0.06 64	0.05 28

ccc-4	0.14 106	0.12 226	0.27 150	0.19 117	0.12 197	0.21 209	0.18 239	0.27 136	0.20 120	0.15 120	0.13 63	0.12 79	0.12 119	0.24 202	0.12 63	0.07 83	0.05 33	0.08 194	0.07 176	0.07 140	0.07 193

IGEV-Stereo	0.14 106	0.12 226	0.27 150	0.19 117	0.12 197	0.21 209	0.18 239	0.28 159	0.20 120	0.15 120	0.13 63	0.12 79	0.12 119	0.24 202	0.12 63	0.07 83	0.05 33	0.08 194	0.07 176	0.08 212	0.07 193
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CroCo-Stereo	0.14 106	0.13 292	0.24 120	0.25 437	0.11 136	0.11 8	0.18 239	0.32 215	0.23 172	0.12 56	0.12 50	0.18 183	0.12 119	0.14 15	0.13 115	0.08 235	0.06 184	0.07 107	0.05 54	0.07 140	0.06 99
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
MM-Stereo_test2	0.15 139	0.10 108	0.44 363	0.23 344	0.11 136	0.21 209	0.21 367	0.27 136	0.22 150	0.15 120	0.16 111	0.13 93	0.11 92	0.20 134	0.13 115	0.06 32	0.05 33	0.07 107	0.06 113	0.09 289	0.05 28

HART	0.15 139	0.11 183	0.30 178	0.21 228	0.09 38	0.17 93	0.16 150	0.30 192	0.19 94	0.15 120	0.25 224	0.17 172	0.09 27	0.21 158	0.12 63	0.06 32	0.07 313	0.07 107	0.05 54	0.08 212	0.06 99

HUF	0.15 139	0.11 183	0.38 285	0.17 33	0.11 136	0.16 67	0.17 193	0.22 67	0.20 120	0.11 38	0.13 63	0.14 121	0.11 92	0.18 93	0.12 63	0.07 83	0.20 573	0.06 36	0.05 54	0.07 140	0.14 484

rvit_stereo_0080	0.15 139	0.13 292	0.25 133	0.19 117	0.13 276	0.15 36	0.20 336	0.28 159	0.24 186	0.15 120	0.17 125	0.19 198	0.13 153	0.19 116	0.15 179	0.11 417	0.08 400	0.08 194	0.08 256	0.10 356	0.07 193

RAFT-Stereo-weight	0.15 139	0.09 64	0.26 141	0.20 182	0.10 86	0.19 147	0.17 193	0.36 282	0.29 259	0.24 228	0.20 169	0.19 198	0.10 59	0.18 93	0.15 179	0.07 83	0.05 33	0.07 107	0.05 54	0.06 64	0.05 28

whm_eth	0.15 139	0.13 292	0.25 133	0.19 117	0.13 276	0.15 36	0.20 336	0.28 159	0.24 186	0.15 120	0.17 125	0.19 198	0.13 153	0.19 116	0.15 179	0.11 417	0.08 400	0.08 194	0.08 256	0.10 356	0.07 193

CAS	0.15 139	0.07 3	0.21 91	0.41 580	0.16 406	0.20 182	0.18 239	0.22 67	0.19 94	0.15 120	0.19 153	0.11 65	0.09 27	0.14 15	0.13 115	0.29 587	0.04 2	0.06 36	0.04 1	0.06 64	0.14 484

CroCo-Stereo Lap2	0.15 139	0.15 372	0.28 161	0.25 437	0.18 451	0.11 8	0.19 285	0.28 159	0.21 137	0.13 74	0.16 111	0.15 140	0.12 119	0.17 70	0.14 152	0.07 83	0.07 313	0.08 194	0.06 113	0.08 212	0.07 193

GLC_STEREO	0.15 139	0.10 108	0.24 120	0.21 228	0.09 38	0.17 93	0.15 113	0.23 87	0.27 224	0.17 161	0.20 169	0.17 172	0.11 92	0.23 186	0.16 205	0.07 83	0.09 435	0.09 284	0.08 256	0.07 140	0.06 99

CREStereo++_RVC	0.15 139	0.08 24	0.26 141	0.17 33	0.11 136	0.18 117	0.13 56	0.22 67	0.30 273	0.21 201	0.30 271	0.13 93	0.11 92	0.16 52	0.15 179	0.07 83	0.04 2	0.06 36	0.15 524	0.06 64	0.05 28
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.15 139	0.09 64	0.28 161	0.16 15	0.08 16	0.25 299	0.14 85	0.23 87	0.28 240	0.24 228	0.30 271	0.16 162	0.12 119	0.17 70	0.13 115	0.08 235	0.07 313	0.06 36	0.05 54	0.06 64	0.07 193

XX-TBD	0.15 139	0.18 431	0.28 161	0.22 292	0.10 86	0.22 238	0.15 113	0.22 67	0.27 224	0.22 208	0.26 233	0.14 121	0.12 119	0.16 52	0.13 115	0.08 235	0.05 33	0.06 36	0.04 1	0.07 140	0.06 99

PMTNet	0.15 139	0.08 24	0.23 110	0.15 5	0.09 38	0.23 260	0.16 150	0.25 112	0.23 172	0.17 161	0.21 181	0.16 162	0.14 178	0.22 176	0.13 115	0.29 587	0.05 33	0.06 36	0.04 1	0.07 140	0.06 99

FE-Mocha	0.16 152	0.10 108	0.33 216	0.19 117	0.13 276	0.19 147	0.15 113	0.35 263	0.22 150	0.24 228	0.24 214	0.20 207	0.14 178	0.17 70	0.17 235	0.07 83	0.05 33	0.08 194	0.08 256	0.07 140	0.06 99

zero-FE	0.16 152	0.08 24	0.81 530	0.19 117	0.18 451	0.12 12	0.15 113	0.19 31	0.19 94	0.10 22	0.10 24	0.13 93	0.12 119	0.21 158	0.19 292	0.08 235	0.05 33	0.07 107	0.05 54	0.19 535	0.06 99

xyz-stereo-finetune	0.16 152	0.12 226	0.23 110	0.16 15	0.08 16	0.23 260	0.20 336	0.29 173	0.31 285	0.19 186	0.22 193	0.19 198	0.15 197	0.29 304	0.20 313	0.06 32	0.06 184	0.08 194	0.06 113	0.06 64	0.06 99

Reg-Stereo(zero)	0.16 152	0.07 3	0.36 255	0.19 117	0.10 86	0.19 147	0.14 85	0.28 159	0.24 186	0.22 208	0.20 169	0.24 265	0.18 272	0.21 158	0.18 259	0.07 83	0.05 33	0.06 36	0.06 113	0.06 64	0.06 99

tg	0.16 152	0.11 183	0.25 133	0.21 228	0.11 136	0.23 260	0.15 113	0.34 240	0.24 186	0.20 190	0.25 224	0.19 198	0.12 119	0.24 202	0.15 179	0.07 83	0.05 33	0.09 284	0.09 353	0.08 212	0.07 193

rvit_stereo_0083	0.16 152	0.12 226	0.26 141	0.21 228	0.13 276	0.17 93	0.17 193	0.22 67	0.34 317	0.16 145	0.21 181	0.19 198	0.16 216	0.21 158	0.16 205	0.11 417	0.10 465	0.10 362	0.08 256	0.09 289	0.07 193

rvit_stereo_0081_aga	0.16 152	0.14 337	0.28 161	0.21 228	0.13 276	0.19 147	0.17 193	0.23 87	0.24 186	0.17 161	0.21 181	0.19 198	0.13 153	0.19 116	0.14 152	0.11 417	0.08 400	0.09 284	0.08 256	0.09 289	0.07 193

rvit_stereo_0081	0.16 152	0.11 183	0.24 120	0.21 228	0.12 197	0.16 67	0.17 193	0.22 67	0.33 307	0.16 145	0.18 144	0.18 183	0.14 178	0.20 134	0.16 205	0.11 417	0.08 400	0.09 284	0.08 256	0.09 289	0.07 193

GCAP-BAT	0.16 152	0.11 183	0.36 255	0.18 70	0.13 276	0.21 209	0.16 150	0.23 87	0.18 77	0.26 248	0.28 245	0.20 207	0.11 92	0.24 202	0.17 235	0.07 83	0.06 184	0.07 107	0.06 113	0.05 5	0.06 99

rvit_stereo_0082	0.16 152	0.11 183	0.24 120	0.21 228	0.12 197	0.16 67	0.17 193	0.22 67	0.33 307	0.16 145	0.18 144	0.18 183	0.14 178	0.20 134	0.16 205	0.11 417	0.08 400	0.09 284	0.08 256	0.09 289	0.07 193

CAS++	0.16 152	0.12 226	0.27 150	0.18 70	0.12 197	0.17 93	0.15 113	0.42 347	0.24 186	0.19 186	0.18 144	0.13 93	0.10 59	0.21 158	0.12 63	0.12 455	0.10 465	0.11 418	0.08 256	0.10 356	0.09 329
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo07	0.16 152	0.12 226	0.26 141	0.22 292	0.14 322	0.25 299	0.23 420	0.29 173	0.21 137	0.15 120	0.13 63	0.12 79	0.13 153	0.25 233	0.13 115	0.07 83	0.07 313	0.09 284	0.08 256	0.08 212	0.08 268

MIF-Stereo (partial)	0.16 152	0.10 108	0.34 227	0.21 228	0.15 374	0.15 36	0.13 56	0.28 159	0.25 200	0.17 161	0.26 233	0.15 140	0.16 216	0.25 233	0.17 235	0.09 329	0.06 184	0.10 362	0.08 256	0.09 289	0.08 268

RCA-Stereo	0.16 152	0.09 64	0.25 133	0.20 182	0.10 86	0.19 147	0.17 193	0.36 282	0.35 333	0.20 190	0.25 224	0.17 172	0.17 246	0.18 93	0.14 152	0.07 83	0.05 33	0.07 107	0.06 113	0.06 64	0.05 28

test-3	0.16 152	0.09 64	0.31 192	0.21 228	0.11 136	0.18 117	0.16 150	0.30 192	0.27 224	0.26 248	0.16 111	0.22 231	0.12 119	0.26 251	0.18 259	0.06 32	0.04 2	0.08 194	0.08 256	0.06 64	0.06 99

test_1	0.16 152	0.09 64	0.31 192	0.21 228	0.11 136	0.18 117	0.16 150	0.30 192	0.27 224	0.25 236	0.16 111	0.22 231	0.12 119	0.26 251	0.18 259	0.06 32	0.04 2	0.08 194	0.08 256	0.06 64	0.06 99

iRaftStereo_RVC	0.16 152	0.12 226	0.26 141	0.21 228	0.11 136	0.20 182	0.17 193	0.32 215	0.23 172	0.20 190	0.25 224	0.18 183	0.12 119	0.20 134	0.15 179	0.07 83	0.05 33	0.09 284	0.09 353	0.08 212	0.07 193

raftrobust	0.16 152	0.13 292	0.29 171	0.22 292	0.15 374	0.19 147	0.13 56	0.32 215	0.26 213	0.26 248	0.20 169	0.19 198	0.17 246	0.21 158	0.15 179	0.08 235	0.06 184	0.07 107	0.06 113	0.06 64	0.07 193

test_xeample3	0.16 152	0.11 183	0.56 448	0.19 117	0.12 197	0.20 182	0.18 239	0.35 263	0.20 120	0.16 145	0.12 50	0.13 93	0.12 119	0.24 202	0.15 179	0.07 83	0.06 184	0.07 107	0.08 256	0.07 140	0.07 193

NLSM1	0.17 171	0.10 108	0.17 52	0.21 228	0.18 451	0.25 299	0.17 193	0.47 398	0.40 398	0.16 145	0.21 181	0.13 93	0.15 197	0.21 158	0.18 259	0.08 235	0.09 435	0.09 284	0.08 256	0.07 140	0.06 99

xyz-stereo-finetune2	0.17 171	0.11 183	0.26 141	0.16 15	0.09 38	0.27 333	0.19 285	0.27 136	0.20 120	0.22 208	0.28 245	0.21 220	0.22 319	0.37 363	0.22 358	0.06 32	0.05 33	0.08 194	0.06 113	0.06 64	0.07 193

MM-Stereo_test3	0.17 171	0.12 226	0.29 171	0.23 344	0.14 322	0.19 147	0.22 394	0.39 310	0.36 346	0.16 145	0.24 214	0.17 172	0.12 119	0.19 116	0.14 152	0.07 83	0.07 313	0.08 194	0.06 113	0.09 289	0.06 99

MM-Stereo_test1	0.17 171	0.10 108	0.39 300	0.23 344	0.11 136	0.20 182	0.22 394	0.33 232	0.29 259	0.22 208	0.21 181	0.15 140	0.14 178	0.23 186	0.13 115	0.07 83	0.06 184	0.08 194	0.07 176	0.09 289	0.06 99

model_zeroshot	0.17 171	0.11 183	0.39 300	0.20 182	0.12 197	0.24 281	0.15 113	0.34 240	0.22 150	0.30 330	0.20 169	0.22 231	0.12 119	0.24 202	0.14 152	0.08 235	0.07 313	0.07 107	0.07 176	0.07 140	0.07 193

rvit_stereo_ft	0.17 171	0.14 337	0.30 178	0.25 437	0.14 322	0.17 93	0.21 367	0.28 159	0.26 213	0.16 145	0.19 153	0.20 207	0.16 216	0.22 176	0.17 235	0.11 417	0.07 313	0.09 284	0.09 353	0.09 289	0.07 193

gcap-zeroshot	0.17 171	0.11 183	0.36 255	0.20 182	0.12 197	0.26 322	0.16 150	0.30 192	0.22 150	0.26 248	0.20 169	0.30 350	0.14 178	0.20 134	0.13 115	0.07 83	0.06 184	0.07 107	0.07 176	0.06 64	0.06 99

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 171	0.13 292	0.24 120	0.19 117	0.13 276	0.24 281	0.17 193	0.30 192	0.37 357	0.43 508	0.17 125	0.13 93	0.12 119	0.19 116	0.15 179	0.08 235	0.07 313	0.09 284	0.07 176	0.09 289	0.08 268

AE-Stereo	0.17 171	0.11 183	0.31 192	0.24 398	0.14 322	0.23 260	0.18 239	0.34 240	0.29 259	0.15 120	0.25 224	0.21 220	0.13 153	0.20 134	0.14 152	0.07 83	0.08 400	0.09 284	0.10 396	0.07 140	0.06 99

rrr	0.17 171	0.11 183	0.57 451	0.19 117	0.12 197	0.20 182	0.18 239	0.35 263	0.22 150	0.15 120	0.12 50	0.14 121	0.12 119	0.28 285	0.14 152	0.07 83	0.06 184	0.08 194	0.07 176	0.07 140	0.07 193

plain	0.17 171	0.13 292	0.43 354	0.21 228	0.13 276	0.16 67	0.17 193	0.27 136	0.22 150	0.16 145	0.26 233	0.13 93	0.16 216	0.27 271	0.16 205	0.08 235	0.06 184	0.10 362	0.07 176	0.10 356	0.07 193

MSKI-zero shot	0.17 171	0.09 64	0.43 354	0.20 182	0.11 136	0.21 209	0.15 113	0.32 215	0.21 137	0.23 214	0.24 214	0.23 251	0.10 59	0.31 326	0.13 115	0.07 83	0.06 184	0.07 107	0.06 113	0.06 64	0.06 99

Any-RAFT	0.17 171	0.08 24	0.31 192	0.19 117	0.10 86	0.29 375	0.16 150	0.42 347	0.30 273	0.24 228	0.27 239	0.27 307	0.16 216	0.21 158	0.12 63	0.08 235	0.05 33	0.06 36	0.05 54	0.07 140	0.06 99

RAFT-Test	0.17 171	0.10 108	0.38 285	0.19 117	0.12 197	0.25 299	0.17 193	0.33 232	0.23 172	0.23 214	0.29 258	0.27 307	0.14 178	0.20 134	0.14 152	0.07 83	0.06 184	0.07 107	0.07 176	0.06 64	0.06 99

4D-IteraStereo	0.17 171	0.16 398	0.50 415	0.21 228	0.14 322	0.19 147	0.17 193	0.28 159	0.28 240	0.23 214	0.20 169	0.20 207	0.11 92	0.19 116	0.14 152	0.06 32	0.04 2	0.10 362	0.08 256	0.08 212	0.06 99

anonymousdsp2	0.17 171	0.10 108	0.28 161	0.20 182	0.11 136	0.25 299	0.17 193	0.41 333	0.31 285	0.23 214	0.23 200	0.22 231	0.15 197	0.25 233	0.15 179	0.07 83	0.05 33	0.07 107	0.05 54	0.08 212	0.07 193

knoymous	0.17 171	0.09 64	0.32 200	0.17 33	0.11 136	0.21 209	0.17 193	0.32 215	0.23 172	0.23 214	0.28 245	0.27 307	0.16 216	0.23 186	0.16 205	0.09 329	0.06 184	0.09 284	0.06 113	0.09 289	0.09 329

Selective-RAFT	0.17 171	0.12 226	0.30 178	0.24 398	0.10 86	0.29 375	0.15 113	0.32 215	0.31 285	0.17 161	0.17 125	0.21 220	0.18 272	0.28 285	0.17 235	0.07 83	0.06 184	0.07 107	0.07 176	0.08 212	0.06 99

AnonymousM	0.17 171	0.19 447	0.24 120	0.18 70	0.10 86	0.18 117	0.17 193	0.30 192	0.23 172	0.26 248	0.20 169	0.18 183	0.14 178	0.19 116	0.14 152	0.09 329	0.06 184	0.38 591	0.15 524	0.06 64	0.05 28

cross-raft	0.17 171	0.12 226	0.41 331	0.23 344	0.10 86	0.20 182	0.24 442	0.33 232	0.23 172	0.23 214	0.28 245	0.29 334	0.15 197	0.17 70	0.15 179	0.06 32	0.05 33	0.07 107	0.07 176	0.06 64	0.05 28

test-1	0.17 171	0.11 183	0.40 308	0.23 344	0.13 276	0.22 238	0.23 420	0.34 240	0.26 213	0.20 190	0.24 214	0.22 231	0.14 178	0.16 52	0.20 313	0.07 83	0.06 184	0.08 194	0.07 176	0.06 64	0.08 268

s12784h	0.17 171	0.09 64	0.26 141	0.18 70	0.07 2	0.32 419	0.19 285	0.37 292	0.32 294	0.23 214	0.25 224	0.18 183	0.17 246	0.25 233	0.16 205	0.07 83	0.05 33	0.07 107	0.05 54	0.06 64	0.05 28

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 171	0.14 337	0.32 200	0.20 182	0.09 38	0.19 147	0.17 193	0.32 215	0.30 273	0.25 236	0.33 317	0.20 207	0.17 246	0.19 116	0.15 179	0.06 32	0.05 33	0.07 107	0.07 176	0.07 140	0.05 28

CFNet-RSSM	0.17 171	0.10 108	0.40 308	0.20 182	0.11 136	0.20 182	0.15 113	0.36 282	0.30 273	0.23 214	0.21 181	0.26 297	0.15 197	0.20 134	0.13 115	0.07 83	0.05 33	0.07 107	0.07 176	0.06 64	0.05 28

Gwc-CoAtRS	0.17 171	0.10 108	0.37 266	0.20 182	0.12 197	0.19 147	0.15 113	0.32 215	0.28 240	0.23 214	0.23 200	0.27 307	0.15 197	0.20 134	0.13 115	0.07 83	0.05 33	0.07 107	0.07 176	0.06 64	0.06 99

Lsterematch	0.18 196	0.13 292	0.33 216	0.19 117	0.10 86	0.23 260	0.17 193	0.25 112	0.32 294	0.28 270	0.37 357	0.24 265	0.21 303	0.23 186	0.22 358	0.08 235	0.05 33	0.08 194	0.06 113	0.08 212	0.07 193

gcap_with_dpt	0.18 196	0.09 64	0.90 552	0.20 182	0.14 322	0.21 209	0.16 150	0.32 215	0.24 186	0.17 161	0.22 193	0.17 172	0.12 119	0.18 93	0.14 152	0.07 83	0.05 33	0.06 36	0.05 54	0.06 64	0.06 99

WQFJA1	0.18 196	0.10 108	0.16 38	0.22 292	0.18 451	0.25 299	0.19 285	0.51 448	0.51 506	0.15 120	0.17 125	0.15 140	0.16 216	0.20 134	0.20 313	0.07 83	0.09 435	0.08 194	0.07 176	0.07 140	0.06 99

WQFJX1	0.18 196	0.10 108	0.16 38	0.23 344	0.17 429	0.24 281	0.19 285	0.58 531	0.52 515	0.16 145	0.16 111	0.14 121	0.15 197	0.26 251	0.17 235	0.08 235	0.09 435	0.08 194	0.07 176	0.08 212	0.06 99

WQFJX	0.18 196	0.10 108	0.17 52	0.22 292	0.18 451	0.25 299	0.18 239	0.53 478	0.45 453	0.17 161	0.16 111	0.14 121	0.16 216	0.23 186	0.18 259	0.07 83	0.08 400	0.07 107	0.06 113	0.08 212	0.07 193

NLMM	0.18 196	0.10 108	0.16 38	0.22 292	0.18 451	0.25 299	0.19 285	0.51 448	0.51 506	0.15 120	0.17 125	0.15 140	0.16 216	0.20 134	0.20 313	0.07 83	0.09 435	0.08 194	0.07 176	0.07 140	0.06 99

IGEV-FE	0.18 196	0.10 108	0.65 487	0.20 182	0.12 197	0.19 147	0.15 113	0.34 240	0.19 94	0.28 270	0.22 193	0.27 307	0.13 153	0.23 186	0.18 259	0.07 83	0.06 184	0.08 194	0.08 256	0.07 140	0.06 99

test_for_model	0.18 196	0.08 24	0.69 499	0.32 547	0.26 553	0.17 93	0.15 113	0.32 215	0.29 259	0.14 101	0.21 181	0.13 93	0.09 27	0.28 285	0.11 18	0.07 83	0.05 33	0.06 36	0.05 54	0.05 5	0.05 28

H2IRNET	0.18 196	0.13 292	0.35 236	0.21 228	0.12 197	0.20 182	0.15 113	0.27 136	0.30 273	0.17 161	0.31 285	0.25 275	0.20 296	0.24 202	0.18 259	0.07 83	0.06 184	0.09 284	0.10 396	0.09 289	0.06 99

ACVNet-DCA	0.18 196	0.14 337	0.38 285	0.23 344	0.11 136	0.31 409	0.19 285	0.41 333	0.27 224	0.17 161	0.19 153	0.13 93	0.18 272	0.28 285	0.11 18	0.08 235	0.05 33	0.08 194	0.06 113	0.09 289	0.09 329

cc1	0.18 196	0.14 337	0.38 285	0.23 344	0.11 136	0.31 409	0.19 285	0.35 263	0.47 476	0.17 161	0.19 153	0.13 93	0.18 272	0.28 285	0.11 18	0.08 235	0.05 33	0.08 194	0.06 113	0.08 212	0.08 268

11t1	0.18 196	0.10 108	0.30 178	0.20 182	0.11 136	0.27 333	0.17 193	0.35 263	0.23 172	0.25 236	0.23 200	0.23 251	0.23 333	0.25 233	0.18 259	0.09 329	0.07 313	0.07 107	0.06 113	0.09 289	0.09 329

tt1	0.18 196	0.14 337	0.35 236	0.23 344	0.11 136	0.30 393	0.19 285	0.35 263	0.44 441	0.17 161	0.19 153	0.13 93	0.16 216	0.27 271	0.11 18	0.08 235	0.05 33	0.08 194	0.06 113	0.08 212	0.08 268

IGEV_Zeroshot_test	0.18 196	0.10 108	0.65 487	0.20 182	0.12 197	0.19 147	0.15 113	0.34 240	0.19 94	0.28 270	0.22 193	0.27 307	0.13 153	0.23 186	0.18 259	0.07 83	0.06 184	0.08 194	0.08 256	0.07 140	0.06 99

MIM_Stereo	0.18 196	0.12 226	0.38 285	0.20 182	0.11 136	0.17 93	0.14 85	0.35 263	0.25 200	0.27 258	0.35 338	0.23 251	0.13 153	0.27 271	0.16 205	0.06 32	0.07 313	0.08 194	0.08 256	0.08 212	0.06 99

HH	0.18 196	0.12 226	0.55 444	0.22 292	0.12 197	0.18 117	0.18 239	0.34 240	0.19 94	0.20 190	0.24 214	0.34 385	0.18 272	0.29 304	0.12 63	0.07 83	0.05 33	0.07 107	0.07 176	0.07 140	0.06 99

HanStereo	0.18 196	0.12 226	0.55 444	0.22 292	0.12 197	0.18 117	0.18 239	0.34 240	0.19 94	0.20 190	0.24 214	0.34 385	0.18 272	0.29 304	0.12 63	0.07 83	0.05 33	0.07 107	0.07 176	0.07 140	0.06 99

LL-Strereo2	0.18 196	0.18 431	0.39 300	0.22 292	0.12 197	0.24 281	0.13 56	0.31 203	0.23 172	0.24 228	0.20 169	0.24 265	0.12 119	0.26 251	0.15 179	0.06 32	0.06 184	0.12 456	0.09 353	0.08 212	0.07 193

riskmin	0.18 196	0.09 64	0.34 227	0.18 70	0.12 197	0.24 281	0.16 150	0.34 240	0.28 240	0.21 201	0.23 200	0.33 376	0.24 351	0.23 186	0.17 235	0.09 329	0.06 184	0.09 284	0.06 113	0.10 356	0.10 386

test_4	0.18 196	0.12 226	0.34 227	0.23 344	0.12 197	0.18 117	0.22 394	0.26 123	0.24 186	0.24 228	0.47 473	0.22 231	0.13 153	0.24 202	0.16 205	0.06 32	0.05 33	0.09 284	0.09 353	0.07 140	0.05 28

GMOStereo	0.18 196	0.14 337	0.30 178	0.22 292	0.12 197	0.20 182	0.27 477	0.26 123	0.28 240	0.31 348	0.32 294	0.26 297	0.17 246	0.15 34	0.12 63	0.07 83	0.07 313	0.10 362	0.08 256	0.08 212	0.05 28

error version	0.18 196	0.14 337	0.30 178	0.22 292	0.12 197	0.20 182	0.27 477	0.26 123	0.28 240	0.31 348	0.32 294	0.26 297	0.17 246	0.15 34	0.12 63	0.07 83	0.07 313	0.10 362	0.08 256	0.08 212	0.05 28

test-v	0.18 196	0.14 337	0.30 178	0.22 292	0.12 197	0.20 182	0.27 477	0.26 123	0.28 240	0.31 348	0.32 294	0.26 297	0.17 246	0.15 34	0.12 63	0.07 83	0.07 313	0.10 362	0.08 256	0.08 212	0.05 28

test_3	0.18 196	0.11 183	0.32 200	0.24 398	0.11 136	0.22 238	0.25 459	0.31 203	0.31 285	0.25 236	0.18 144	0.23 251	0.13 153	0.25 233	0.19 292	0.06 32	0.05 33	0.09 284	0.10 396	0.07 140	0.06 99

Patchmatch Stereo++	0.18 196	0.12 226	0.37 266	0.22 292	0.10 86	0.18 117	0.14 85	0.29 173	0.22 150	0.28 270	0.29 258	0.25 275	0.17 246	0.26 251	0.16 205	0.08 235	0.06 184	0.10 362	0.08 256	0.10 356	0.08 268
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
NRIStereo	0.18 196	0.11 183	0.35 236	0.23 344	0.11 136	0.24 281	0.20 336	0.29 173	0.26 213	0.26 248	0.25 224	0.25 275	0.18 272	0.34 346	0.18 259	0.07 83	0.06 184	0.09 284	0.07 176	0.09 289	0.08 268

PSM-adaLoss	0.18 196	0.12 226	0.37 266	0.22 292	0.10 86	0.18 117	0.16 150	0.29 173	0.22 150	0.28 270	0.29 258	0.25 275	0.18 272	0.24 202	0.16 205	0.08 235	0.06 184	0.10 362	0.08 256	0.10 356	0.08 268

ROB_FTStereo_v2	0.18 196	0.12 226	0.37 266	0.22 292	0.10 86	0.18 117	0.16 150	0.29 173	0.22 150	0.28 270	0.29 258	0.25 275	0.17 246	0.24 202	0.16 205	0.08 235	0.06 184	0.10 362	0.08 256	0.10 356	0.08 268

ROB_FTStereo	0.18 196	0.12 226	0.37 266	0.22 292	0.10 86	0.18 117	0.14 85	0.29 173	0.22 150	0.28 270	0.28 245	0.25 275	0.17 246	0.24 202	0.16 205	0.08 235	0.06 184	0.10 362	0.08 256	0.10 356	0.08 268

HUI-Stereo	0.18 196	0.12 226	0.37 266	0.22 292	0.10 86	0.18 117	0.14 85	0.29 173	0.22 150	0.28 270	0.28 245	0.25 275	0.17 246	0.22 176	0.16 205	0.08 235	0.06 184	0.10 362	0.08 256	0.10 356	0.08 268

DeepStereo_RVC	0.18 196	0.11 183	0.40 308	0.21 228	0.11 136	0.19 147	0.16 150	0.28 159	0.22 150	0.27 258	0.27 239	0.23 251	0.28 418	0.24 202	0.18 259	0.08 235	0.06 184	0.09 284	0.07 176	0.09 289	0.10 386

iGMRVC	0.18 196	0.12 226	0.37 266	0.22 292	0.10 86	0.18 117	0.15 113	0.29 173	0.22 150	0.28 270	0.29 258	0.25 275	0.17 246	0.27 271	0.17 235	0.08 235	0.06 184	0.10 362	0.08 256	0.10 356	0.08 268

iRAFT	0.18 196	0.12 226	0.37 266	0.22 292	0.10 86	0.18 117	0.14 85	0.29 173	0.22 150	0.28 270	0.29 258	0.25 275	0.17 246	0.26 251	0.16 205	0.08 235	0.06 184	0.10 362	0.08 256	0.10 356	0.08 268

CRE-IMP	0.18 196	0.12 226	0.37 266	0.22 292	0.11 136	0.24 281	0.17 193	0.29 173	0.21 137	0.27 258	0.26 233	0.24 265	0.17 246	0.23 186	0.18 259	0.08 235	0.05 33	0.10 362	0.07 176	0.10 356	0.10 386

test-2	0.18 196	0.14 337	0.30 178	0.22 292	0.12 197	0.20 182	0.27 477	0.26 123	0.28 240	0.31 348	0.32 294	0.26 297	0.17 246	0.15 34	0.12 63	0.07 83	0.07 313	0.10 362	0.08 256	0.08 212	0.05 28

RAFT-IKP	0.18 196	0.12 226	0.37 266	0.22 292	0.10 86	0.18 117	0.15 113	0.29 173	0.22 150	0.28 270	0.29 258	0.25 275	0.18 272	0.25 233	0.16 205	0.08 235	0.06 184	0.10 362	0.08 256	0.10 356	0.08 268

rafts_anoy	0.18 196	0.15 372	0.35 236	0.22 292	0.14 322	0.19 147	0.17 193	0.32 215	0.30 273	0.23 214	0.25 224	0.20 207	0.16 216	0.22 176	0.19 292	0.08 235	0.07 313	0.10 362	0.12 474	0.09 289	0.08 268

raft+_RVC	0.18 196	0.14 337	0.32 200	0.21 228	0.15 374	0.21 209	0.16 150	0.38 298	0.34 317	0.21 201	0.28 245	0.20 207	0.15 197	0.24 202	0.19 292	0.08 235	0.06 184	0.08 194	0.07 176	0.07 140	0.08 268

RALCasStereoNet	0.18 196	0.15 372	0.33 216	0.21 228	0.14 322	0.21 209	0.18 239	0.31 203	0.25 200	0.21 201	0.29 258	0.22 231	0.15 197	0.27 271	0.17 235	0.08 235	0.10 465	0.07 107	0.06 113	0.09 289	0.09 329

sCroCo_RVC	0.18 196	0.14 337	0.49 404	0.27 499	0.18 451	0.22 238	0.17 193	0.27 136	0.23 172	0.14 101	0.22 193	0.17 172	0.14 178	0.21 158	0.15 179	0.10 378	0.11 489	0.09 284	0.09 353	0.09 289	0.09 329

DCANet	0.18 196	0.13 292	0.40 308	0.19 117	0.09 38	0.19 147	0.18 239	0.34 240	0.39 381	0.29 299	0.31 285	0.18 183	0.23 333	0.20 134	0.19 292	0.07 83	0.05 33	0.07 107	0.05 54	0.06 64	0.07 193

AFF-stereo	0.18 196	0.15 372	0.32 200	0.21 228	0.10 86	0.18 117	0.18 239	0.33 232	0.27 224	0.25 236	0.37 357	0.25 275	0.17 246	0.24 202	0.15 179	0.06 32	0.05 33	0.08 194	0.08 256	0.07 140	0.05 28

DIP-Stereo	0.18 196	0.12 226	0.33 216	0.20 182	0.13 276	0.28 353	0.12 27	0.42 347	0.25 200	0.27 258	0.32 294	0.21 220	0.17 246	0.25 233	0.20 313	0.07 83	0.06 184	0.08 194	0.06 113	0.07 140	0.08 268
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.18 196	0.09 64	0.32 200	0.22 292	0.12 197	0.22 238	0.19 285	0.42 347	0.19 94	0.31 348	0.45 456	0.20 207	0.14 178	0.18 93	0.15 179	0.08 235	0.06 184	0.07 107	0.06 113	0.06 64	0.06 99

RAFT-Stereo	0.18 196	0.09 64	0.32 200	0.22 292	0.12 197	0.22 238	0.19 285	0.42 347	0.19 94	0.31 348	0.45 456	0.20 207	0.14 178	0.18 93	0.15 179	0.08 235	0.06 184	0.07 107	0.06 113	0.06 64	0.06 99
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
NLMM1	0.19 241	0.12 226	0.16 38	0.23 344	0.18 451	0.24 281	0.20 336	0.59 537	0.65 556	0.18 180	0.17 125	0.13 93	0.14 178	0.25 233	0.18 259	0.08 235	0.09 435	0.08 194	0.07 176	0.07 140	0.06 99

NLCSM	0.19 241	0.12 226	0.18 62	0.24 398	0.19 478	0.24 281	0.21 367	0.42 347	0.40 398	0.19 186	0.18 144	0.14 121	0.16 216	0.47 398	0.19 292	0.08 235	0.09 435	0.09 284	0.08 256	0.09 289	0.07 193

AIO-test1	0.19 241	0.14 337	0.41 331	0.27 499	0.15 374	0.21 209	0.16 150	0.39 310	0.36 346	0.17 161	0.26 233	0.18 183	0.13 153	0.28 285	0.14 152	0.07 83	0.06 184	0.10 362	0.11 435	0.06 64	0.09 329

rvit_0105_6	0.19 241	0.14 337	0.34 227	0.23 344	0.14 322	0.18 117	0.20 336	0.29 173	0.37 357	0.18 180	0.22 193	0.23 251	0.17 246	0.26 251	0.17 235	0.15 514	0.13 518	0.13 477	0.11 435	0.11 404	0.08 268

1test111	0.19 241	0.14 337	0.38 285	0.23 344	0.11 136	0.31 409	0.19 285	0.41 333	0.27 224	0.17 161	0.19 153	0.13 93	0.18 272	0.34 346	0.22 358	0.08 235	0.05 33	0.08 194	0.06 113	0.09 289	0.09 329

DCANet-4	0.19 241	0.10 108	0.52 431	0.19 117	0.09 38	0.19 147	0.18 239	0.36 282	0.39 381	0.29 299	0.30 271	0.17 172	0.22 319	0.20 134	0.18 259	0.07 83	0.05 33	0.07 107	0.05 54	0.05 5	0.07 193

fff	0.19 241	0.13 292	0.40 308	0.18 70	0.09 38	0.19 147	0.18 239	0.35 263	0.43 426	0.29 299	0.30 271	0.18 183	0.28 418	0.20 134	0.18 259	0.07 83	0.05 33	0.07 107	0.05 54	0.05 5	0.07 193

ADStereo(finetuned)	0.19 241	0.13 292	0.49 404	0.19 117	0.09 38	0.19 147	0.18 239	0.34 240	0.39 381	0.29 299	0.31 285	0.18 183	0.31 463	0.21 158	0.19 292	0.07 83	0.05 33	0.07 107	0.05 54	0.06 64	0.07 193

x	0.19 241	0.11 183	0.29 171	0.20 182	0.11 136	0.26 322	0.18 239	0.41 333	0.29 259	0.25 236	0.29 258	0.28 323	0.24 351	0.26 251	0.23 379	0.09 329	0.07 313	0.08 194	0.07 176	0.09 289	0.08 268

DisPM	0.19 241	0.10 108	0.35 236	0.23 344	0.13 276	0.18 117	0.20 336	0.29 173	0.29 259	0.33 383	0.34 327	0.23 251	0.16 216	0.33 340	0.16 205	0.09 329	0.06 184	0.09 284	0.08 256	0.07 140	0.11 421

iRaft-Stereo_20w	0.19 241	0.10 108	0.46 382	0.19 117	0.13 276	0.25 299	0.19 285	0.52 467	0.19 94	0.29 299	0.21 181	0.22 231	0.20 296	0.28 285	0.18 259	0.07 83	0.06 184	0.07 107	0.08 256	0.08 212	0.08 268

TRStereo	0.19 241	0.17 417	0.47 390	0.23 344	0.19 478	0.19 147	0.16 150	0.52 467	0.28 240	0.20 190	0.19 153	0.21 220	0.13 153	0.24 202	0.13 115	0.09 329	0.06 184	0.09 284	0.11 435	0.06 64	0.06 99

Pruner-Stereo	0.19 241	0.11 183	0.34 227	0.29 523	0.12 197	0.19 147	0.17 193	0.31 203	0.29 259	0.33 383	0.32 294	0.25 275	0.15 197	0.24 202	0.21 338	0.09 329	0.06 184	0.09 284	0.08 256	0.08 212	0.09 329

RALAANet	0.19 241	0.18 431	0.37 266	0.23 344	0.14 322	0.23 260	0.13 56	0.37 292	0.29 259	0.28 270	0.26 233	0.25 275	0.15 197	0.26 251	0.18 259	0.08 235	0.06 184	0.09 284	0.08 256	0.09 289	0.06 99

csc	0.19 241	0.13 292	0.40 308	0.18 70	0.09 38	0.19 147	0.18 239	0.35 263	0.43 426	0.29 299	0.30 271	0.18 183	0.28 418	0.20 134	0.18 259	0.07 83	0.05 33	0.07 107	0.05 54	0.05 5	0.07 193

cscssc	0.19 241	0.13 292	0.40 308	0.18 70	0.09 38	0.19 147	0.18 239	0.35 263	0.43 426	0.29 299	0.30 271	0.18 183	0.28 418	0.20 134	0.18 259	0.07 83	0.05 33	0.07 107	0.05 54	0.05 5	0.07 193

GMStereo	0.19 241	0.25 504	0.40 308	0.21 228	0.12 197	0.22 238	0.19 285	0.29 173	0.40 398	0.25 236	0.23 200	0.16 162	0.15 197	0.25 233	0.19 292	0.09 329	0.06 184	0.08 194	0.08 256	0.10 356	0.08 268
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
Hybrid-DGEV-03	0.20 258	0.14 337	0.31 192	0.22 292	0.12 197	0.26 322	0.16 150	0.31 203	0.27 224	0.32 370	0.58 524	0.23 251	0.15 197	0.23 186	0.17 235	0.07 83	0.05 33	0.09 284	0.07 176	0.08 212	0.06 99

HI	0.20 258	0.13 292	0.33 216	0.18 70	0.15 374	0.17 93	0.16 150	0.34 240	0.21 137	0.37 443	0.39 385	0.36 404	0.24 351	0.29 304	0.21 338	0.06 32	0.05 33	0.08 194	0.09 353	0.09 289	0.07 193

CoSv	0.20 258	0.13 292	0.33 216	0.18 70	0.15 374	0.17 93	0.16 150	0.34 240	0.21 137	0.37 443	0.39 385	0.36 404	0.24 351	0.29 304	0.21 338	0.06 32	0.05 33	0.08 194	0.09 353	0.09 289	0.07 193

AIO-test2	0.20 258	0.20 459	0.36 255	0.26 471	0.15 374	0.22 238	0.16 150	0.42 347	0.42 418	0.16 145	0.29 258	0.15 140	0.11 92	0.26 251	0.13 115	0.18 551	0.06 184	0.10 362	0.11 435	0.07 140	0.07 193

rvit_0105_4	0.20 258	0.15 372	0.38 285	0.23 344	0.14 322	0.20 182	0.22 394	0.33 232	0.39 381	0.19 186	0.24 214	0.25 275	0.19 287	0.27 271	0.17 235	0.16 529	0.13 518	0.13 477	0.11 435	0.11 404	0.08 268

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 258	0.72 603	0.70 506	0.17 33	0.08 16	0.15 36	0.15 113	0.18 25	0.16 47	0.13 74	0.12 50	0.09 24	0.08 11	0.16 52	0.13 115	0.35 594	0.04 2	0.08 194	0.07 176	0.11 404	0.23 568

test_sample1	0.20 258	0.10 108	0.28 161	0.19 117	0.12 197	0.28 353	0.19 285	0.41 333	0.25 200	0.26 248	0.31 285	0.29 334	0.26 382	0.44 388	0.21 338	0.09 329	0.07 313	0.08 194	0.07 176	0.09 289	0.09 329

GCAPDPT-zeroshot4090	0.20 258	0.08 24	1.14 583	0.29 523	0.42 587	0.16 67	0.15 113	0.27 136	0.25 200	0.14 101	0.17 125	0.15 140	0.11 92	0.20 134	0.12 63	0.07 83	0.05 33	0.07 107	0.06 113	0.06 64	0.06 99

MyStereo06	0.20 258	0.12 226	0.57 451	0.21 228	0.14 322	0.25 299	0.23 420	0.40 321	0.21 137	0.30 330	0.24 214	0.31 360	0.18 272	0.22 176	0.18 259	0.07 83	0.07 313	0.09 284	0.08 256	0.08 212	0.08 268

xx1	0.20 258	0.14 337	0.38 285	0.23 344	0.11 136	0.31 409	0.19 285	0.35 263	0.47 476	0.17 161	0.19 153	0.28 323	0.24 351	0.28 285	0.11 18	0.08 235	0.05 33	0.10 362	0.09 353	0.09 289	0.09 329

testlalala	0.20 258	0.08 24	1.19 587	0.29 523	0.43 588	0.16 67	0.15 113	0.27 136	0.25 200	0.14 101	0.17 125	0.15 140	0.11 92	0.20 134	0.12 63	0.07 83	0.05 33	0.07 107	0.06 113	0.06 64	0.06 99

GCAPDPT-zeroshot	0.20 258	0.08 24	1.14 583	0.29 523	0.43 588	0.16 67	0.15 113	0.27 136	0.25 200	0.14 101	0.17 125	0.15 140	0.11 92	0.20 134	0.12 63	0.07 83	0.05 33	0.07 107	0.06 113	0.06 64	0.06 99

DCRE	0.20 258	0.13 292	0.40 308	0.21 228	0.15 374	0.20 182	0.19 285	0.30 192	0.27 224	0.22 208	0.80 571	0.23 251	0.16 216	0.23 186	0.15 179	0.07 83	0.07 313	0.07 107	0.08 256	0.07 140	0.06 99

qqq	0.20 258	0.12 226	0.31 192	0.20 182	0.11 136	0.23 260	0.19 285	0.41 333	0.27 224	0.24 228	0.28 245	0.28 323	0.24 351	0.34 346	0.22 358	0.08 235	0.07 313	0.10 362	0.09 353	0.09 289	0.09 329

PFNet+	0.20 258	0.10 108	0.37 266	0.21 228	0.12 197	0.17 93	0.19 285	0.29 173	0.34 317	0.33 383	0.32 294	0.24 265	0.16 216	0.32 333	0.17 235	0.10 378	0.07 313	0.11 418	0.10 396	0.08 212	0.12 445

NF-Stereo	0.20 258	0.10 108	0.35 236	0.24 398	0.12 197	0.21 209	0.18 239	0.38 298	0.32 294	0.28 270	0.30 271	0.22 231	0.16 216	0.51 415	0.20 313	0.08 235	0.06 184	0.09 284	0.08 256	0.08 212	0.13 462

OCTAStereo	0.20 258	0.10 108	0.35 236	0.24 398	0.12 197	0.21 209	0.18 239	0.38 298	0.32 294	0.28 270	0.30 271	0.22 231	0.16 216	0.51 415	0.20 313	0.08 235	0.06 184	0.09 284	0.08 256	0.08 212	0.13 462

RE-Stereo	0.20 258	0.10 108	0.35 236	0.24 398	0.12 197	0.21 209	0.18 239	0.38 298	0.32 294	0.28 270	0.30 271	0.22 231	0.16 216	0.51 415	0.20 313	0.08 235	0.06 184	0.09 284	0.08 256	0.08 212	0.13 462

TVStereo	0.20 258	0.10 108	0.35 236	0.24 398	0.12 197	0.21 209	0.18 239	0.38 298	0.32 294	0.28 270	0.30 271	0.22 231	0.16 216	0.51 415	0.20 313	0.08 235	0.06 184	0.09 284	0.08 256	0.08 212	0.13 462

sAnonymous2	0.20 258	0.21 473	0.58 456	0.24 398	0.17 429	0.22 238	0.19 285	0.34 240	0.28 240	0.17 161	0.19 153	0.17 172	0.16 216	0.17 70	0.14 152	0.10 378	0.07 313	0.09 284	0.08 256	0.23 557	0.17 517

CroCo_RVC	0.20 258	0.21 473	0.58 456	0.24 398	0.17 429	0.22 238	0.19 285	0.34 240	0.28 240	0.17 161	0.19 153	0.17 172	0.16 216	0.17 70	0.14 152	0.10 378	0.07 313	0.09 284	0.08 256	0.23 557	0.17 517

111	0.20 258	0.17 417	0.40 308	0.18 70	0.09 38	0.24 281	0.17 193	0.41 333	0.45 453	0.23 214	0.29 258	0.29 334	0.21 303	0.24 202	0.18 259	0.07 83	0.05 33	0.07 107	0.06 113	0.07 140	0.08 268

HITNet	0.20 258	0.17 417	0.43 354	0.19 117	0.08 16	0.27 333	0.14 85	0.42 347	0.30 273	0.29 299	0.32 294	0.27 307	0.21 303	0.28 285	0.25 400	0.07 83	0.05 33	0.07 107	0.06 113	0.09 289	0.06 99
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
Selective-IGEV-i1	0.21 281	0.10 108	0.31 192	0.23 344	0.13 276	0.31 409	0.22 394	0.46 389	0.42 418	0.27 258	0.32 294	0.33 376	0.17 246	0.25 233	0.19 292	0.08 235	0.06 184	0.08 194	0.08 256	0.08 212	0.09 329

Hybrid-DGEV-2	0.21 281	0.15 372	0.34 227	0.24 398	0.13 276	0.28 353	0.14 85	0.48 411	0.44 441	0.27 258	0.24 214	0.25 275	0.25 372	0.28 285	0.19 292	0.07 83	0.06 184	0.09 284	0.08 256	0.07 140	0.07 193

FACV-RUCA	0.21 281	0.15 372	0.32 200	0.23 344	0.23 533	0.26 322	0.19 285	0.39 310	0.34 317	0.25 236	0.32 294	0.21 220	0.24 351	0.24 202	0.19 292	0.10 378	0.07 313	0.15 518	0.08 256	0.16 497	0.13 462

IGEV-RUCA	0.21 281	0.08 24	0.23 110	0.19 117	0.19 478	0.28 353	0.24 442	0.23 87	0.21 137	0.20 190	0.23 200	0.28 323	0.49 551	0.26 251	0.18 259	0.09 329	0.08 400	0.18 543	0.13 501	0.17 514	0.17 517

rvit_0105_5	0.21 281	0.15 372	0.38 285	0.23 344	0.13 276	0.22 238	0.24 442	0.36 282	0.39 381	0.21 201	0.23 200	0.26 297	0.19 287	0.26 251	0.19 292	0.15 514	0.13 518	0.12 456	0.12 474	0.10 356	0.09 329

test_sample2	0.21 281	0.10 108	0.28 161	0.19 117	0.11 136	0.27 333	0.21 367	0.43 361	0.29 259	0.26 248	0.31 285	0.30 350	0.24 351	0.45 391	0.18 259	0.09 329	0.07 313	0.08 194	0.07 176	0.09 289	0.09 329

mmm	0.21 281	0.12 226	0.31 192	0.22 292	0.12 197	0.28 353	0.21 367	0.41 333	0.27 224	0.29 299	0.38 372	0.29 334	0.24 351	0.29 304	0.22 358	0.09 329	0.07 313	0.11 418	0.09 353	0.10 356	0.09 329

CASS	0.21 281	0.15 372	0.32 200	0.26 471	0.11 136	0.28 353	0.19 285	0.39 310	0.30 273	0.32 370	0.34 327	0.25 275	0.24 351	0.25 233	0.20 313	0.13 474	0.08 400	0.11 418	0.09 353	0.11 404	0.11 421
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
TestStereo1	0.21 281	0.16 398	0.32 200	0.26 471	0.13 276	0.26 322	0.27 477	0.40 321	0.36 346	0.29 299	0.39 385	0.22 231	0.21 303	0.33 340	0.17 235	0.07 83	0.06 184	0.09 284	0.08 256	0.08 212	0.07 193

RAFT_CTSACE	0.21 281	0.16 398	0.41 331	0.25 437	0.15 374	0.22 238	0.24 442	0.32 215	0.28 240	0.33 383	0.51 490	0.29 334	0.17 246	0.32 333	0.13 115	0.06 32	0.07 313	0.09 284	0.08 256	0.08 212	0.06 99

RAFT+CT+SA	0.21 281	0.18 431	0.33 216	0.25 437	0.18 451	0.23 260	0.29 499	0.40 321	0.36 346	0.24 228	0.38 372	0.18 183	0.16 216	0.32 333	0.16 205	0.07 83	0.05 33	0.09 284	0.12 474	0.09 289	0.09 329

SA-5K	0.21 281	0.16 398	0.32 200	0.26 471	0.13 276	0.26 322	0.27 477	0.40 321	0.36 346	0.29 299	0.39 385	0.22 231	0.21 303	0.33 340	0.17 235	0.07 83	0.06 184	0.09 284	0.08 256	0.08 212	0.07 193

CIPLG	0.21 281	0.21 473	0.55 444	0.23 344	0.15 374	0.25 299	0.20 336	0.35 263	0.29 259	0.31 348	0.33 317	0.22 231	0.15 197	0.26 251	0.20 313	0.08 235	0.07 313	0.07 107	0.07 176	0.08 212	0.08 268

IPLG	0.21 281	0.15 372	0.53 435	0.21 228	0.12 197	0.28 353	0.17 193	0.42 347	0.30 273	0.33 383	0.32 294	0.15 140	0.17 246	0.50 410	0.21 338	0.07 83	0.05 33	0.08 194	0.07 176	0.07 140	0.06 99

IPLGR_C	0.21 281	0.22 486	0.60 464	0.23 344	0.15 374	0.24 281	0.20 336	0.35 263	0.29 259	0.31 348	0.32 294	0.22 231	0.15 197	0.25 233	0.20 313	0.08 235	0.07 313	0.07 107	0.07 176	0.08 212	0.08 268

MIPNet	0.21 281	0.15 372	0.52 431	0.21 228	0.12 197	0.27 333	0.20 336	0.45 378	0.37 357	0.30 330	0.23 200	0.19 198	0.24 351	0.27 271	0.19 292	0.07 83	0.05 33	0.08 194	0.07 176	0.07 140	0.06 99

IPLGR	0.21 281	0.13 292	0.61 467	0.21 228	0.11 136	0.25 299	0.18 239	0.41 333	0.37 357	0.28 270	0.27 239	0.21 220	0.19 287	0.37 363	0.18 259	0.07 83	0.06 184	0.08 194	0.07 176	0.07 140	0.06 99

ACRE	0.21 281	0.20 459	0.62 475	0.23 344	0.15 374	0.24 281	0.20 336	0.35 263	0.28 240	0.31 348	0.32 294	0.22 231	0.15 197	0.25 233	0.20 313	0.08 235	0.07 313	0.07 107	0.07 176	0.08 212	0.08 268

GANet-ADL	0.21 281	0.12 226	0.45 374	0.23 344	0.14 322	0.29 375	0.19 285	0.46 389	0.35 333	0.25 236	0.32 294	0.32 369	0.19 287	0.24 202	0.20 313	0.10 378	0.07 313	0.07 107	0.06 113	0.09 289	0.10 386

LCNet	0.21 281	0.11 183	0.29 171	0.25 437	0.12 197	0.23 260	0.19 285	0.34 240	0.26 213	0.28 270	0.35 338	0.26 297	0.30 447	0.35 355	0.17 235	0.07 83	0.05 33	0.09 284	0.10 396	0.13 457	0.22 561

PSM-softLoss	0.21 281	0.10 108	0.39 300	0.24 398	0.12 197	0.20 182	0.18 239	0.38 298	0.26 213	0.29 299	0.32 294	0.24 265	0.16 216	0.52 421	0.20 313	0.09 329	0.06 184	0.10 362	0.09 353	0.08 212	0.12 445

KMStereo	0.21 281	0.10 108	0.39 300	0.24 398	0.12 197	0.20 182	0.18 239	0.38 298	0.26 213	0.29 299	0.32 294	0.24 265	0.16 216	0.52 421	0.20 313	0.09 329	0.06 184	0.10 362	0.09 353	0.08 212	0.12 445

SST-Stereo	0.21 281	0.10 108	0.37 266	0.24 398	0.13 276	0.19 147	0.17 193	0.31 203	0.24 186	0.34 403	0.33 317	0.29 334	0.25 372	0.56 447	0.17 235	0.08 235	0.05 33	0.10 362	0.08 256	0.09 289	0.07 193

RAFT_R40	0.21 281	0.10 108	0.37 266	0.24 398	0.13 276	0.18 117	0.18 239	0.31 203	0.29 259	0.33 383	0.33 317	0.30 350	0.24 351	0.55 436	0.18 259	0.08 235	0.05 33	0.10 362	0.08 256	0.08 212	0.07 193

RAFT-345	0.21 281	0.10 108	0.46 382	0.22 292	0.11 136	0.20 182	0.16 150	0.26 123	0.25 200	0.27 258	0.66 550	0.21 220	0.16 216	0.55 436	0.21 338	0.07 83	0.06 184	0.08 194	0.07 176	0.06 64	0.06 99

RAFT	0.21 281	0.17 417	0.32 200	0.24 398	0.12 197	0.25 299	0.27 477	0.35 263	0.28 240	0.33 383	0.33 317	0.38 418	0.22 319	0.29 304	0.17 235	0.08 235	0.08 400	0.11 418	0.10 396	0.10 356	0.06 99

GMM-Stereo	0.21 281	0.10 108	0.43 354	0.23 344	0.13 276	0.24 281	0.25 459	0.37 292	0.27 224	0.30 330	0.45 456	0.27 307	0.21 303	0.31 326	0.17 235	0.07 83	0.05 33	0.10 362	0.09 353	0.08 212	0.19 537

Prome-Stereo	0.21 281	0.10 108	0.30 178	0.24 398	0.12 197	0.23 260	0.23 420	0.36 282	0.25 200	0.33 383	0.59 527	0.24 265	0.28 418	0.29 304	0.16 205	0.07 83	0.05 33	0.08 194	0.07 176	0.08 212	0.20 547

TestStereo	0.21 281	0.19 447	0.40 308	0.25 437	0.10 86	0.22 238	0.21 367	0.31 203	0.31 285	0.23 214	0.34 327	0.22 231	0.18 272	0.62 482	0.18 259	0.08 235	0.06 184	0.10 362	0.07 176	0.11 404	0.06 99

XX-Stereo	0.21 281	0.10 108	0.83 537	0.26 471	0.17 429	0.23 260	0.13 56	0.40 321	0.18 77	0.20 190	0.41 404	0.31 360	0.10 59	0.32 333	0.12 63	0.08 235	0.06 184	0.08 194	0.08 256	0.07 140	0.05 28

EAI-Stereo	0.21 281	0.10 108	0.33 216	0.21 228	0.12 197	0.30 393	0.46 577	0.46 389	0.20 120	0.25 236	0.50 484	0.17 172	0.16 216	0.24 202	0.23 379	0.07 83	0.06 184	0.07 107	0.10 396	0.06 64	0.07 193

FENet	0.21 281	0.11 183	0.45 374	0.21 228	0.12 197	0.26 322	0.17 193	0.41 333	0.35 333	0.30 330	0.31 285	0.29 334	0.23 333	0.26 251	0.23 379	0.09 329	0.06 184	0.09 284	0.09 353	0.09 289	0.09 329

MyStereo8	0.22 313	0.15 372	0.63 478	0.21 228	0.17 429	0.31 409	0.16 150	0.36 282	0.32 294	0.28 270	0.36 348	0.25 275	0.18 272	0.25 233	0.28 424	0.08 235	0.07 313	0.08 194	0.07 176	0.10 356	0.12 445

ffm	0.22 313	0.12 226	0.42 341	0.20 182	0.13 276	0.28 353	0.20 336	0.35 263	0.44 441	0.30 330	0.42 420	0.34 385	0.23 333	0.27 271	0.11 18	0.08 235	0.05 33	0.11 418	0.10 396	0.08 212	0.08 268

StereoVision	0.22 313	0.18 431	0.37 266	0.27 499	0.17 429	0.23 260	0.22 394	0.38 298	0.31 285	0.20 190	0.51 490	0.22 231	0.16 216	0.28 285	0.18 259	0.11 417	0.12 506	0.13 477	0.13 501	0.10 356	0.07 193

raft_robust	0.22 313	0.17 417	0.30 178	0.22 292	0.12 197	0.23 260	0.22 394	0.49 421	0.48 485	0.32 370	0.32 294	0.26 297	0.23 333	0.53 428	0.15 179	0.07 83	0.06 184	0.08 194	0.10 396	0.08 212	0.06 99

Sa-1000	0.22 313	0.15 372	0.35 236	0.23 344	0.13 276	0.28 353	0.23 420	0.47 398	0.39 381	0.30 330	0.50 484	0.26 297	0.19 287	0.33 340	0.16 205	0.07 83	0.06 184	0.10 362	0.11 435	0.08 212	0.06 99

SA	0.22 313	0.16 398	0.36 255	0.23 344	0.13 276	0.24 281	0.23 420	0.45 378	0.40 398	0.27 258	0.44 444	0.23 251	0.23 333	0.33 340	0.17 235	0.07 83	0.06 184	0.10 362	0.11 435	0.08 212	0.06 99

dd	0.22 313	0.26 515	0.40 308	0.22 292	0.12 197	0.25 299	0.21 367	0.32 215	0.44 441	0.29 299	0.28 245	0.25 275	0.16 216	0.30 319	0.25 400	0.12 455	0.07 313	0.10 362	0.08 256	0.11 404	0.09 329

GwcNet-ADL	0.22 313	0.14 337	0.58 456	0.24 398	0.13 276	0.22 238	0.23 420	0.49 421	0.40 398	0.27 258	0.29 258	0.30 350	0.20 296	0.26 251	0.23 379	0.09 329	0.07 313	0.07 107	0.07 176	0.09 289	0.09 329

HHNet	0.22 313	0.12 226	0.52 431	0.18 70	0.18 451	0.20 182	0.20 336	0.34 240	0.31 285	0.32 370	0.59 527	0.20 207	0.21 303	0.24 202	0.31 452	0.08 235	0.05 33	0.09 284	0.07 176	0.08 212	0.11 421

KYRaft	0.22 313	0.10 108	0.30 178	0.23 344	0.12 197	0.23 260	0.23 420	0.35 263	0.24 186	0.35 420	0.54 508	0.34 385	0.26 382	0.29 304	0.15 179	0.07 83	0.05 33	0.09 284	0.10 396	0.08 212	0.31 586

IRAFT_RVC	0.22 313	0.12 226	0.39 300	0.26 471	0.11 136	0.18 117	0.24 442	0.40 321	0.37 357	0.31 348	0.30 271	0.29 334	0.24 351	0.55 436	0.22 358	0.08 235	0.06 184	0.10 362	0.08 256	0.08 212	0.07 193

GES	0.22 313	0.12 226	0.42 341	0.20 182	0.14 322	0.27 333	0.19 285	0.49 421	0.33 307	0.30 330	0.36 348	0.25 275	0.23 333	0.29 304	0.22 358	0.10 378	0.08 400	0.08 194	0.07 176	0.10 356	0.11 421

SFCPSM	0.22 313	0.10 108	0.51 425	0.21 228	0.14 322	0.34 443	0.22 394	0.55 496	0.39 381	0.29 299	0.32 294	0.23 251	0.21 303	0.27 271	0.19 292	0.09 329	0.07 313	0.09 284	0.09 353	0.09 289	0.08 268

DMCA	0.22 313	0.14 337	0.36 255	0.22 292	0.14 322	0.27 333	0.20 336	0.43 361	0.38 371	0.31 348	0.32 294	0.33 376	0.24 351	0.24 202	0.28 424	0.11 417	0.08 400	0.10 362	0.08 256	0.10 356	0.11 421

BEATNet_4x	0.22 313	0.18 431	0.47 390	0.22 292	0.10 86	0.28 353	0.14 85	0.46 389	0.32 294	0.31 348	0.34 327	0.31 360	0.25 372	0.31 326	0.29 436	0.08 235	0.06 184	0.08 194	0.06 113	0.10 356	0.08 268

MLCV	0.22 313	0.16 398	0.44 363	0.21 228	0.08 16	0.29 375	0.19 285	0.38 298	0.37 357	0.38 458	0.44 444	0.31 360	0.21 303	0.41 379	0.24 390	0.07 83	0.05 33	0.06 36	0.05 54	0.07 140	0.06 99

DN-CSS_ROB	0.22 313	0.25 504	0.47 390	0.24 398	0.14 322	0.25 299	0.12 27	0.40 321	0.33 307	0.29 299	0.42 420	0.22 231	0.20 296	0.33 340	0.19 292	0.07 83	0.06 184	0.11 418	0.11 435	0.11 404	0.07 193

Select-FE	0.23 330	0.14 337	0.78 517	0.22 292	0.18 451	0.22 238	0.13 56	0.43 361	0.26 213	0.28 270	0.33 317	0.39 430	0.29 433	0.27 271	0.19 292	0.08 235	0.07 313	0.08 194	0.13 501	0.08 212	0.12 445

G2L-ROB	0.23 330	0.15 372	0.41 331	0.19 117	0.12 197	0.27 333	0.21 367	0.47 398	0.33 307	0.34 403	0.31 285	0.41 452	0.22 319	0.49 406	0.26 414	0.09 329	0.06 184	0.07 107	0.06 113	0.09 289	0.10 386

DFGA-Net	0.23 330	0.24 499	0.49 404	0.22 292	0.15 374	0.25 299	0.17 193	0.39 310	0.39 381	0.29 299	0.31 285	0.21 220	0.17 246	0.59 464	0.28 424	0.08 235	0.06 184	0.09 284	0.09 353	0.10 356	0.08 268

PAM_32	0.23 330	0.10 108	0.63 478	0.21 228	0.14 322	0.33 430	0.19 285	0.36 282	0.23 172	0.29 299	0.28 245	0.56 535	0.28 418	0.27 271	0.18 259	0.08 235	0.06 184	0.08 194	0.09 353	0.07 140	0.09 329

PAM	0.23 330	0.10 108	0.63 478	0.22 292	0.15 374	0.34 443	0.21 367	0.37 292	0.22 150	0.31 348	0.27 239	0.55 531	0.26 382	0.26 251	0.17 235	0.08 235	0.06 184	0.07 107	0.09 353	0.07 140	0.09 329

rvit_0105_3	0.23 330	0.17 417	0.40 308	0.25 437	0.15 374	0.24 281	0.28 493	0.38 298	0.41 410	0.25 236	0.25 224	0.28 323	0.21 303	0.28 285	0.20 313	0.15 514	0.13 518	0.14 503	0.15 524	0.10 356	0.09 329

UGAM-zero	0.23 330	0.10 108	0.54 438	0.19 117	0.13 276	0.21 209	0.14 85	0.44 368	0.22 150	0.28 270	0.28 245	0.51 514	0.33 473	0.65 497	0.14 152	0.07 83	0.06 184	0.07 107	0.08 256	0.06 64	0.07 193

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 330	0.13 292	0.83 537	0.20 182	0.21 504	0.23 260	0.17 193	0.48 411	0.27 224	0.23 214	0.29 258	0.39 430	0.23 333	0.25 233	0.15 179	0.08 235	0.06 184	0.08 194	0.11 435	0.11 404	0.10 386

test_sample3	0.23 330	0.12 226	0.43 354	0.19 117	0.12 197	0.32 419	0.20 336	0.50 431	0.34 317	0.31 348	0.33 317	0.29 334	0.22 319	0.53 428	0.22 358	0.10 378	0.07 313	0.09 284	0.08 256	0.10 356	0.10 386

MyStereo05	0.23 330	0.12 226	0.57 451	0.21 228	0.14 322	0.25 299	0.23 420	0.48 411	0.52 515	0.31 348	0.23 200	0.25 275	0.22 319	0.30 319	0.21 338	0.07 83	0.07 313	0.09 284	0.08 256	0.08 212	0.08 268

MyStereo04	0.23 330	0.12 226	0.55 444	0.22 292	0.14 322	0.25 299	0.23 420	0.49 421	0.52 515	0.28 270	0.23 200	0.27 307	0.23 333	0.30 319	0.22 358	0.07 83	0.07 313	0.09 284	0.08 256	0.08 212	0.08 268

CoDeX	0.23 330	0.12 226	0.46 382	0.21 228	0.14 322	0.29 375	0.21 367	0.53 478	0.41 410	0.29 299	0.35 338	0.29 334	0.22 319	0.48 401	0.19 292	0.09 329	0.06 184	0.08 194	0.07 176	0.08 212	0.07 193

PCWNet_CMD	0.23 330	0.13 292	0.48 399	0.20 182	0.13 276	0.28 353	0.16 150	0.46 389	0.46 471	0.29 299	0.36 348	0.37 410	0.24 351	0.28 285	0.20 313	0.09 329	0.06 184	0.10 362	0.08 256	0.11 404	0.09 329

anonymousa	0.23 330	0.11 183	0.50 415	0.21 228	0.16 406	0.31 409	0.20 336	0.36 282	0.35 333	0.32 370	0.50 484	0.39 430	0.26 382	0.22 176	0.20 313	0.08 235	0.06 184	0.09 284	0.11 435	0.07 140	0.08 268

BUS	0.23 330	0.12 226	0.28 161	0.25 437	0.14 322	0.43 511	0.17 193	0.56 512	0.34 317	0.34 403	0.35 338	0.32 369	0.20 296	0.26 251	0.21 338	0.10 378	0.07 313	0.11 418	0.10 396	0.09 289	0.09 329

IER	0.23 330	0.12 226	0.39 300	0.20 182	0.14 322	0.31 409	0.19 285	0.42 347	0.36 346	0.33 383	0.40 396	0.32 369	0.33 473	0.29 304	0.22 358	0.09 329	0.07 313	0.08 194	0.08 256	0.09 289	0.08 268

test_5	0.23 330	0.19 447	0.38 285	0.26 471	0.18 451	0.25 299	0.29 499	0.40 321	0.37 357	0.29 299	0.40 396	0.25 275	0.22 319	0.34 346	0.18 259	0.07 83	0.05 33	0.09 284	0.09 353	0.10 356	0.10 386

BSDual-CNN	0.23 330	0.12 226	0.28 161	0.25 437	0.14 322	0.35 458	0.21 367	0.56 512	0.34 317	0.34 403	0.35 338	0.38 418	0.24 351	0.26 251	0.21 338	0.10 378	0.07 313	0.11 418	0.10 396	0.09 289	0.09 329

iRaft-Stereo_5w	0.23 330	0.18 431	0.44 363	0.22 292	0.13 276	0.19 147	0.19 285	0.37 292	0.32 294	0.28 270	0.37 357	0.34 385	0.23 333	0.65 497	0.27 420	0.06 32	0.06 184	0.08 194	0.07 176	0.09 289	0.08 268

psmg	0.23 330	0.12 226	0.28 161	0.21 228	0.14 322	0.35 458	0.23 420	0.51 448	0.34 317	0.35 420	0.38 372	0.38 418	0.24 351	0.26 251	0.21 338	0.10 378	0.08 400	0.10 362	0.10 396	0.09 289	0.08 268

UDGNet	0.23 330	0.31 546	0.38 285	0.24 398	0.14 322	0.24 281	0.18 239	0.32 215	0.43 426	0.29 299	0.28 245	0.24 265	0.19 287	0.29 304	0.20 313	0.15 514	0.07 313	0.21 557	0.11 435	0.14 475	0.10 386

OMP-Stereo	0.23 330	0.14 337	0.35 236	0.29 523	0.13 276	0.21 209	0.16 150	0.37 292	0.33 307	0.34 403	0.30 271	0.34 385	0.19 287	0.70 511	0.24 390	0.07 83	0.06 184	0.09 284	0.07 176	0.07 140	0.06 99

IIG-Stereo	0.23 330	0.13 292	0.35 236	0.29 523	0.12 197	0.23 260	0.14 85	0.38 298	0.31 285	0.34 403	0.37 357	0.33 376	0.21 303	0.70 511	0.26 414	0.08 235	0.06 184	0.09 284	0.07 176	0.07 140	0.06 99

ASMatch	0.23 330	0.11 183	0.51 425	0.24 398	0.14 322	0.19 147	0.17 193	0.31 203	0.28 240	0.28 270	0.68 554	0.27 307	0.26 382	0.50 410	0.22 358	0.07 83	0.06 184	0.08 194	0.07 176	0.06 64	0.11 421

PFNet	0.23 330	0.10 108	0.57 451	0.24 398	0.14 322	0.22 238	0.19 285	0.39 310	0.33 307	0.35 420	0.32 294	0.27 307	0.19 287	0.64 490	0.22 358	0.09 329	0.05 33	0.09 284	0.07 176	0.08 212	0.07 193

ICVP	0.23 330	0.13 292	0.44 363	0.26 471	0.14 322	0.29 375	0.25 459	0.45 378	0.33 307	0.29 299	0.43 433	0.35 399	0.25 372	0.26 251	0.23 379	0.12 455	0.09 435	0.09 284	0.08 256	0.09 289	0.10 386
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.23 330	0.18 431	0.63 478	0.27 499	0.18 451	0.41 495	0.23 420	0.43 361	0.35 333	0.23 214	0.27 239	0.20 207	0.18 272	0.27 271	0.18 259	0.12 455	0.11 489	0.10 362	0.10 396	0.11 404	0.12 445

CFNet_pseudo	0.23 330	0.13 292	0.47 390	0.19 117	0.13 276	0.26 322	0.16 150	0.44 368	0.44 441	0.29 299	0.37 357	0.38 418	0.23 333	0.29 304	0.21 338	0.09 329	0.06 184	0.11 418	0.08 256	0.11 404	0.09 329

ACVNet	0.23 330	0.13 292	0.35 236	0.18 70	0.15 374	0.27 333	0.23 420	0.39 310	0.44 441	0.28 270	0.41 404	0.38 418	0.26 382	0.27 271	0.32 457	0.08 235	0.07 313	0.08 194	0.07 176	0.10 356	0.07 193

MSMDNet	0.23 330	0.13 292	0.48 399	0.20 182	0.13 276	0.28 353	0.16 150	0.46 389	0.46 471	0.29 299	0.36 348	0.37 410	0.24 351	0.28 285	0.20 313	0.09 329	0.06 184	0.09 284	0.08 256	0.11 404	0.09 329

ccs_rob	0.23 330	0.13 292	0.47 390	0.20 182	0.13 276	0.26 322	0.17 193	0.44 368	0.44 441	0.29 299	0.37 357	0.38 418	0.23 333	0.29 304	0.21 338	0.09 329	0.06 184	0.11 418	0.08 256	0.11 404	0.09 329

G2L-Stereo_test	0.24 361	0.16 398	0.38 285	0.19 117	0.13 276	0.27 333	0.24 442	0.49 421	0.38 371	0.37 443	0.37 357	0.40 445	0.24 351	0.52 421	0.28 424	0.08 235	0.06 184	0.06 36	0.06 113	0.09 289	0.08 268

DCVSM-stereo	0.24 361	0.13 292	0.52 431	0.20 182	0.14 322	0.26 322	0.13 56	0.34 240	0.34 317	0.41 492	0.33 317	0.47 490	0.29 433	0.30 319	0.22 358	0.10 378	0.10 465	0.11 418	0.10 396	0.12 441	0.15 496

rvit_stereo_0075_2	0.24 361	0.17 417	0.50 415	0.26 471	0.22 520	0.22 238	0.15 113	0.40 321	0.35 333	0.27 258	0.37 357	0.29 334	0.20 296	0.28 285	0.19 292	0.17 540	0.12 506	0.19 551	0.12 474	0.13 457	0.13 462

test_sample5	0.24 361	0.13 292	0.42 341	0.21 228	0.12 197	0.30 393	0.21 367	0.50 431	0.34 317	0.32 370	0.41 404	0.29 334	0.23 333	0.55 436	0.21 338	0.10 378	0.07 313	0.10 362	0.09 353	0.11 404	0.10 386

test_sample4	0.24 361	0.13 292	0.43 354	0.20 182	0.12 197	0.32 419	0.21 367	0.51 448	0.34 317	0.31 348	0.37 357	0.28 323	0.23 333	0.53 428	0.21 338	0.10 378	0.07 313	0.10 362	0.09 353	0.11 404	0.10 386

tta	0.24 361	0.12 226	0.40 308	0.19 117	0.10 86	0.27 333	0.19 285	0.51 448	0.45 453	0.34 403	0.41 404	0.31 360	0.26 382	0.58 458	0.28 424	0.10 378	0.07 313	0.08 194	0.08 256	0.08 212	0.07 193

qqq1	0.24 361	0.12 226	0.40 308	0.19 117	0.10 86	0.27 333	0.19 285	0.51 448	0.45 453	0.34 403	0.41 404	0.31 360	0.26 382	0.58 458	0.16 205	0.10 378	0.07 313	0.07 107	0.06 113	0.08 212	0.07 193

fff1	0.24 361	0.12 226	0.40 308	0.19 117	0.10 86	0.27 333	0.19 285	0.51 448	0.45 453	0.34 403	0.41 404	0.31 360	0.26 382	0.58 458	0.16 205	0.10 378	0.07 313	0.07 107	0.06 113	0.08 212	0.07 193

DualNet	0.24 361	0.13 292	0.42 341	0.21 228	0.12 197	0.30 393	0.21 367	0.50 431	0.34 317	0.33 383	0.43 433	0.29 334	0.23 333	0.55 436	0.21 338	0.10 378	0.07 313	0.10 362	0.09 353	0.11 404	0.10 386

GMStereo_Zeroshot	0.24 361	0.21 473	0.45 374	0.26 471	0.13 276	0.28 353	0.15 113	0.39 310	0.35 333	0.37 443	0.43 433	0.40 445	0.17 246	0.34 346	0.20 313	0.12 455	0.07 313	0.13 477	0.07 176	0.16 497	0.09 329

CFNet_ucs	0.24 361	0.13 292	0.50 415	0.20 182	0.15 374	0.28 353	0.17 193	0.49 421	0.45 453	0.32 370	0.42 420	0.39 430	0.22 319	0.31 326	0.21 338	0.11 417	0.08 400	0.12 456	0.09 353	0.12 441	0.11 421

gwcnet-sp	0.24 361	0.13 292	0.63 478	0.22 292	0.14 322	0.34 443	0.22 394	0.44 368	0.39 381	0.35 420	0.34 327	0.27 307	0.27 401	0.35 355	0.25 400	0.09 329	0.08 400	0.09 284	0.09 353	0.09 289	0.09 329

scenet	0.24 361	0.13 292	0.63 478	0.22 292	0.14 322	0.34 443	0.22 394	0.44 368	0.39 381	0.35 420	0.34 327	0.27 307	0.27 401	0.35 355	0.25 400	0.09 329	0.08 400	0.09 284	0.09 353	0.09 289	0.09 329

ToySt	0.24 361	0.16 398	0.48 399	0.21 228	0.13 276	0.29 375	0.29 499	0.39 310	0.39 381	0.27 258	0.35 338	0.39 430	0.31 463	0.31 326	0.29 436	0.08 235	0.09 435	0.10 362	0.11 435	0.11 404	0.10 386

ssnet	0.24 361	0.13 292	0.63 478	0.22 292	0.14 322	0.34 443	0.22 394	0.44 368	0.39 381	0.35 420	0.34 327	0.27 307	0.27 401	0.35 355	0.25 400	0.09 329	0.08 400	0.09 284	0.09 353	0.09 289	0.09 329

STrans-v2	0.24 361	0.13 292	0.54 438	0.21 228	0.12 197	0.23 260	0.21 367	0.47 398	0.28 240	0.31 348	0.42 420	0.36 404	0.35 486	0.62 482	0.23 379	0.07 83	0.05 33	0.08 194	0.07 176	0.06 64	0.06 99

TransformOpticalFlow	0.24 361	0.13 292	0.56 448	0.23 344	0.11 136	0.21 209	0.19 285	0.40 321	0.32 294	0.30 330	0.43 433	0.36 404	0.31 463	0.61 474	0.20 313	0.07 83	0.05 33	0.08 194	0.07 176	0.06 64	0.07 193

DRaft	0.24 361	0.10 108	0.34 227	0.18 70	0.12 197	0.28 353	0.23 420	0.33 232	0.39 381	0.38 458	0.61 539	0.21 220	0.41 518	0.48 401	0.42 508	0.07 83	0.06 184	0.08 194	0.08 256	0.07 140	0.08 268

HCRNet	0.24 361	0.25 504	0.33 216	0.34 556	0.16 406	0.27 333	0.18 239	0.43 361	0.35 333	0.30 330	0.35 338	0.32 369	0.22 319	0.44 388	0.20 313	0.13 474	0.08 400	0.13 477	0.11 435	0.10 356	0.09 329

ARAFT	0.24 361	0.21 473	0.78 517	0.22 292	0.12 197	0.29 375	0.24 442	0.43 361	0.32 294	0.33 383	0.28 245	0.28 323	0.19 287	0.49 406	0.18 259	0.07 83	0.06 184	0.12 456	0.11 435	0.09 289	0.06 99

cf-r	0.24 361	0.15 372	0.44 363	0.21 228	0.14 322	0.27 333	0.22 394	0.42 347	0.40 398	0.30 330	0.42 420	0.42 461	0.26 382	0.43 384	0.25 400	0.11 417	0.06 184	0.08 194	0.10 396	0.08 212	0.08 268

GANet-RSSM	0.24 361	0.14 337	0.36 255	0.21 228	0.14 322	0.27 333	0.21 367	0.45 378	0.33 307	0.29 299	0.39 385	0.39 430	0.28 418	0.58 458	0.23 379	0.11 417	0.07 313	0.09 284	0.09 353	0.10 356	0.09 329

PSMNet-RSSM	0.24 361	0.15 372	0.36 255	0.21 228	0.14 322	0.25 299	0.20 336	0.48 411	0.37 357	0.30 330	0.44 444	0.38 418	0.26 382	0.52 421	0.22 358	0.12 455	0.07 313	0.11 418	0.13 501	0.10 356	0.09 329

CFNet-ft	0.24 361	0.15 372	0.35 236	0.18 70	0.15 374	0.30 393	0.21 367	0.39 310	0.36 346	0.28 270	0.40 396	0.43 465	0.25 372	0.47 398	0.24 390	0.12 455	0.07 313	0.12 456	0.11 435	0.12 441	0.09 329

CFNet_RVC	0.24 361	0.15 372	0.35 236	0.18 70	0.15 374	0.30 393	0.21 367	0.39 310	0.36 346	0.28 270	0.40 396	0.43 465	0.25 372	0.47 398	0.24 390	0.12 455	0.07 313	0.12 456	0.11 435	0.12 441	0.09 329

UCFNet_RVC	0.24 361	0.16 398	0.34 227	0.18 70	0.15 374	0.33 430	0.16 150	0.46 389	0.35 333	0.29 299	0.35 338	0.39 430	0.25 372	0.34 346	0.22 358	0.13 474	0.08 400	0.13 477	0.14 515	0.13 457	0.12 445

AdaStereo	0.24 361	0.16 398	0.37 266	0.24 398	0.12 197	0.32 419	0.17 193	0.54 486	0.42 418	0.33 383	0.38 372	0.35 399	0.21 303	0.30 319	0.22 358	0.14 499	0.06 184	0.13 477	0.08 256	0.11 404	0.08 268
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.
iResNet	0.24 361	0.18 431	0.61 467	0.25 437	0.11 136	0.29 375	0.21 367	0.42 347	0.43 426	0.33 383	0.43 433	0.27 307	0.22 319	0.34 346	0.26 414	0.07 83	0.05 33	0.07 107	0.06 113	0.08 212	0.07 193

G2L-Stereo	0.25 389	0.16 398	0.47 390	0.22 292	0.14 322	0.25 299	0.18 239	0.46 389	0.35 333	0.33 383	0.37 357	0.40 445	0.22 319	0.60 467	0.30 444	0.10 378	0.09 435	0.10 362	0.08 256	0.09 289	0.09 329

DDVS	0.25 389	0.15 372	0.39 300	0.24 398	0.17 429	0.34 443	0.21 367	0.41 333	0.30 273	0.33 383	0.41 404	0.48 496	0.21 303	0.52 421	0.27 420	0.11 417	0.09 435	0.11 418	0.09 353	0.13 457	0.14 484

ITSA-stereo	0.25 389	0.15 372	0.33 216	0.23 344	0.11 136	0.27 333	0.18 239	0.56 512	0.59 540	0.31 348	0.32 294	0.33 376	0.28 418	0.49 406	0.30 444	0.11 417	0.08 400	0.11 418	0.10 396	0.11 404	0.13 462

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 389	0.14 337	0.95 561	0.21 228	0.27 556	0.20 182	0.19 285	0.48 411	0.25 200	0.26 248	0.55 512	0.34 385	0.18 272	0.25 233	0.17 235	0.07 83	0.06 184	0.08 194	0.12 474	0.12 441	0.12 445

test_sample7	0.25 389	0.15 372	0.35 236	0.20 182	0.14 322	0.28 353	0.21 367	0.51 448	0.38 371	0.37 443	0.34 327	0.37 410	0.30 447	0.39 370	0.23 379	0.14 499	0.09 435	0.13 477	0.12 474	0.13 457	0.12 445

test_sample6	0.25 389	0.13 292	0.41 331	0.21 228	0.11 136	0.30 393	0.22 394	0.51 448	0.35 333	0.33 383	0.43 433	0.30 350	0.24 351	0.57 451	0.22 358	0.10 378	0.07 313	0.10 362	0.10 396	0.11 404	0.10 386

SMFormer	0.25 389	0.12 226	0.40 308	0.19 117	0.10 86	0.27 333	0.19 285	0.51 448	0.45 453	0.34 403	0.41 404	0.31 360	0.26 382	0.58 458	0.28 424	0.10 378	0.07 313	0.08 194	0.08 256	0.09 289	0.09 329

NINENet	0.25 389	0.15 372	0.37 266	0.23 344	0.16 406	0.43 511	0.17 193	0.60 546	0.46 471	0.32 370	0.37 357	0.32 369	0.20 296	0.42 382	0.21 338	0.10 378	0.10 465	0.12 456	0.08 256	0.11 404	0.10 386

hknet	0.25 389	0.14 337	0.40 308	0.25 437	0.15 374	0.35 458	0.21 367	0.56 512	0.37 357	0.34 403	0.35 338	0.43 465	0.27 401	0.37 363	0.21 338	0.09 329	0.07 313	0.11 418	0.10 396	0.09 289	0.09 329

PSMNet-ADL	0.25 389	0.15 372	0.32 200	0.26 471	0.14 322	0.31 409	0.22 394	0.44 368	0.36 346	0.27 258	0.33 317	0.41 452	0.28 418	0.61 474	0.29 436	0.11 417	0.09 435	0.09 284	0.11 435	0.10 356	0.10 386

PSM-AAD	0.25 389	0.10 108	0.30 178	0.24 398	0.12 197	0.26 322	0.38 554	0.34 240	0.28 240	0.35 420	0.39 385	0.28 323	0.79 590	0.30 319	0.16 205	0.07 83	0.06 184	0.12 456	0.11 435	0.08 212	0.21 556

GrayStereo	0.25 389	0.09 64	0.32 200	0.26 471	0.13 276	0.23 260	0.47 581	0.34 240	0.30 273	0.39 473	0.47 473	0.30 350	0.79 590	0.29 304	0.16 205	0.07 83	0.06 184	0.08 194	0.09 353	0.07 140	0.13 462

RAFT-RH_RVC	0.25 389	0.11 183	0.45 374	0.21 228	0.12 197	0.25 299	0.14 85	0.27 136	0.27 224	0.38 458	1.15 595	0.23 251	0.17 246	0.57 451	0.24 390	0.07 83	0.05 33	0.10 362	0.07 176	0.06 64	0.07 193

UPFNet	0.25 389	0.12 226	0.38 285	0.24 398	0.19 478	0.37 469	0.28 493	0.48 411	0.38 371	0.34 403	0.37 357	0.37 410	0.28 418	0.39 370	0.33 464	0.10 378	0.09 435	0.10 362	0.10 396	0.10 356	0.08 268

acv_ft	0.25 389	0.13 292	0.40 308	0.23 344	0.19 478	0.34 443	0.21 367	0.45 378	0.44 441	0.38 458	0.41 404	0.38 418	0.27 401	0.27 271	0.35 473	0.08 235	0.07 313	0.08 194	0.07 176	0.11 404	0.07 193

iResNet_ROB	0.25 389	0.19 447	0.40 308	0.20 182	0.12 197	0.30 393	0.16 150	0.55 496	0.53 520	0.38 458	0.43 433	0.37 410	0.26 382	0.38 368	0.22 358	0.08 235	0.06 184	0.06 36	0.04 1	0.09 289	0.09 329

coex_refinement	0.26 405	0.16 398	0.36 255	0.23 344	0.15 374	0.31 409	0.20 336	0.49 421	0.42 418	0.35 420	0.42 420	0.45 480	0.27 401	0.55 436	0.33 464	0.10 378	0.06 184	0.07 107	0.07 176	0.10 356	0.10 386

UGAM	0.26 405	0.14 337	0.45 374	0.25 437	0.12 197	0.23 260	0.25 459	0.32 215	0.41 410	0.31 348	0.42 420	0.41 452	0.22 319	0.92 573	0.22 358	0.08 235	0.06 184	0.14 503	0.12 474	0.10 356	0.07 193

SepStereo	0.26 405	0.12 226	0.42 341	0.24 398	0.18 451	0.29 375	0.24 442	0.45 378	0.45 453	0.41 492	0.44 444	0.34 385	0.29 433	0.64 490	0.21 338	0.09 329	0.07 313	0.09 284	0.07 176	0.09 289	0.09 329

AACVNet	0.26 405	0.16 398	0.37 266	0.22 292	0.14 322	0.29 375	0.19 285	0.41 333	0.31 285	0.38 458	0.42 420	0.43 465	0.28 418	0.73 522	0.25 400	0.11 417	0.08 400	0.11 418	0.09 353	0.13 457	0.11 421

DEmStereo	0.26 405	0.09 64	0.47 390	0.19 117	0.12 197	0.30 393	0.25 459	0.28 159	0.36 346	0.36 436	0.58 524	0.25 275	0.48 550	0.53 428	0.44 514	0.07 83	0.06 184	0.08 194	0.08 256	0.06 64	0.07 193

LMCR-Stereo	0.26 405	0.18 431	0.49 404	0.28 520	0.14 322	0.36 463	0.23 420	0.54 486	0.34 317	0.39 473	0.40 396	0.29 334	0.29 433	0.37 363	0.27 420	0.11 417	0.07 313	0.09 284	0.07 176	0.13 457	0.09 329

GwcNet-RSSM	0.26 405	0.17 417	0.46 382	0.21 228	0.13 276	0.28 353	0.23 420	0.44 368	0.42 418	0.31 348	0.45 456	0.40 445	0.26 382	0.55 436	0.28 424	0.11 417	0.07 313	0.09 284	0.10 396	0.09 289	0.08 268

DeepPruner_ROB	0.26 405	0.19 447	0.44 363	0.21 228	0.16 406	0.30 393	0.21 367	0.52 467	0.32 294	0.35 420	0.38 372	0.39 430	0.26 382	0.42 382	0.24 390	0.15 514	0.11 489	0.11 418	0.11 435	0.14 475	0.13 462

ISRNet	0.27 413	0.13 292	0.45 374	0.26 471	0.19 478	0.24 281	0.14 85	0.45 378	0.43 426	0.39 473	0.48 479	0.42 461	0.27 401	0.32 333	0.29 436	0.20 560	0.12 506	0.17 535	0.16 536	0.16 497	0.20 547

rvit_105_1	0.27 413	0.19 447	0.46 382	0.27 499	0.19 478	0.30 393	0.35 539	0.44 368	0.51 506	0.31 348	0.31 285	0.31 360	0.26 382	0.35 355	0.25 400	0.15 514	0.14 528	0.15 518	0.17 545	0.11 404	0.10 386

DispNO	0.27 413	0.18 431	0.62 475	0.23 344	0.17 429	0.25 299	0.22 394	0.45 378	0.41 410	0.32 370	0.39 385	0.38 418	0.27 401	0.77 542	0.27 420	0.09 329	0.07 313	0.10 362	0.10 396	0.08 212	0.08 268

CBFPSM	0.27 413	0.16 398	0.67 493	0.20 182	0.14 322	0.38 477	0.25 459	0.40 321	0.36 346	0.33 383	0.36 348	0.56 535	0.38 503	0.32 333	0.38 482	0.08 235	0.08 400	0.07 107	0.08 256	0.09 289	0.11 421

CSP-Net	0.27 413	0.15 372	0.30 178	0.21 228	0.14 322	0.44 513	0.24 442	0.50 431	0.40 398	0.41 492	0.43 433	0.42 461	0.26 382	0.66 501	0.28 424	0.12 455	0.08 400	0.08 194	0.08 256	0.10 356	0.09 329

DAS	0.27 413	0.12 226	0.42 341	0.24 398	0.18 451	0.29 375	0.24 442	0.45 378	0.45 453	0.41 492	0.44 444	0.34 385	0.29 433	0.75 531	0.21 338	0.09 329	0.07 313	0.09 284	0.07 176	0.09 289	0.09 329

AASNet	0.27 413	0.19 447	0.49 404	0.26 471	0.17 429	0.34 443	0.20 336	0.62 558	0.48 485	0.35 420	0.40 396	0.32 369	0.25 372	0.28 285	0.34 469	0.11 417	0.09 435	0.10 362	0.08 256	0.13 457	0.11 421

GEStereo_RVC	0.27 413	0.20 459	0.44 363	0.27 499	0.16 406	0.33 430	0.25 459	0.56 512	0.54 524	0.34 403	0.38 372	0.34 385	0.25 372	0.51 415	0.28 424	0.12 455	0.08 400	0.09 284	0.08 256	0.11 404	0.11 421

RAFT + AFF	0.27 413	0.23 495	0.50 415	0.25 437	0.17 429	0.30 393	0.33 533	0.52 467	0.40 398	0.28 270	0.30 271	0.30 350	0.31 463	0.62 482	0.24 390	0.09 329	0.10 465	0.11 418	0.10 396	0.11 404	0.11 421

MMNet	0.27 413	0.14 337	0.49 404	0.24 398	0.17 429	0.47 527	0.22 394	0.45 378	0.51 506	0.39 473	0.41 404	0.36 404	0.33 473	0.39 370	0.34 469	0.08 235	0.07 313	0.09 284	0.09 353	0.10 356	0.08 268

delet	0.27 413	0.14 337	0.40 308	0.23 344	0.19 478	0.41 495	0.29 499	0.49 421	0.48 485	0.33 383	0.41 404	0.37 410	0.30 447	0.48 401	0.34 469	0.09 329	0.09 435	0.11 418	0.12 474	0.08 212	0.08 268

ac_64	0.27 413	0.13 292	0.41 331	0.24 398	0.17 429	0.36 463	0.22 394	0.46 389	0.33 307	0.35 420	0.36 348	0.52 520	0.30 447	0.62 482	0.32 457	0.11 417	0.09 435	0.10 362	0.10 396	0.09 289	0.08 268

HGLStereo	0.27 413	0.14 337	0.46 382	0.24 398	0.21 504	0.33 430	0.23 420	0.50 431	0.42 418	0.35 420	0.48 479	0.41 452	0.33 473	0.45 391	0.33 464	0.11 417	0.10 465	0.09 284	0.09 353	0.10 356	0.12 445

DSFCA	0.27 413	0.13 292	0.36 255	0.20 182	0.17 429	0.38 477	0.31 515	0.47 398	0.43 426	0.43 508	0.37 357	0.39 430	0.29 433	0.52 421	0.32 457	0.12 455	0.10 465	0.10 362	0.11 435	0.11 404	0.10 386

DMCA-RVC	0.27 413	0.21 473	0.61 467	0.28 520	0.17 429	0.29 375	0.21 367	0.42 347	0.35 333	0.40 483	0.37 357	0.39 430	0.36 490	0.43 384	0.30 444	0.13 474	0.10 465	0.15 518	0.11 435	0.13 457	0.10 386

HSM-Net_RVC	0.27 413	0.11 183	0.42 341	0.19 117	0.11 136	0.34 443	0.20 336	0.62 558	0.43 426	0.40 483	0.43 433	0.50 510	0.26 382	0.76 536	0.22 358	0.08 235	0.07 313	0.07 107	0.07 176	0.08 212	0.08 268
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet	0.27 413	0.20 459	0.44 363	0.22 292	0.14 322	0.33 430	0.14 85	0.51 448	0.45 453	0.30 330	0.40 396	0.38 418	0.27 401	0.76 536	0.25 400	0.09 329	0.07 313	0.11 418	0.11 435	0.11 404	0.08 268

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 413	0.21 473	0.59 462	0.25 437	0.18 451	0.29 375	0.22 394	0.50 431	0.40 398	0.38 458	0.41 404	0.43 465	0.27 401	0.43 384	0.29 436	0.11 417	0.08 400	0.10 362	0.10 396	0.10 356	0.11 421
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNetv2_ROB	0.27 413	0.26 515	0.72 510	0.23 344	0.13 276	0.29 375	0.18 239	0.52 467	0.49 494	0.37 443	0.45 456	0.39 430	0.25 372	0.34 346	0.20 313	0.08 235	0.06 184	0.07 107	0.05 54	0.12 441	0.09 329

StereoDRNet-Refined	0.27 413	0.17 417	0.35 236	0.25 437	0.14 322	0.37 469	0.21 367	0.47 398	0.41 410	0.44 515	0.51 490	0.41 452	0.28 418	0.45 391	0.37 480	0.09 329	0.06 184	0.11 418	0.11 435	0.10 356	0.10 386
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DualNet (step1)	0.28 433	0.19 447	0.50 415	0.18 70	0.16 406	0.34 443	0.20 336	0.51 448	0.38 371	0.37 443	0.34 327	0.37 410	0.30 447	0.39 370	0.23 379	0.23 565	0.09 435	0.28 577	0.24 572	0.18 528	0.16 505

ssnet_v2	0.28 433	0.16 398	0.44 363	0.22 292	0.15 374	0.40 491	0.30 510	0.57 522	0.46 471	0.38 458	0.36 348	0.47 490	0.29 433	0.38 368	0.39 490	0.13 474	0.11 489	0.11 418	0.11 435	0.11 404	0.11 421

CRFU-Net	0.28 433	0.14 337	0.45 374	0.25 437	0.15 374	0.45 519	0.23 420	0.50 431	0.30 273	0.43 508	0.41 404	0.48 496	0.46 541	0.43 384	0.29 436	0.11 417	0.10 465	0.09 284	0.08 256	0.10 356	0.10 386

dad	0.28 433	0.31 546	0.44 363	0.21 228	0.14 322	0.30 393	0.20 336	0.33 232	0.49 494	0.44 515	0.44 444	0.45 480	0.21 303	0.41 379	0.26 414	0.20 560	0.11 489	0.20 555	0.11 435	0.14 475	0.10 386

FTStereo	0.28 433	0.10 108	0.43 354	0.23 344	0.13 276	0.21 209	0.53 591	0.34 240	0.26 213	0.38 458	0.95 584	0.30 350	0.56 563	0.32 333	0.18 259	0.08 235	0.06 184	0.09 284	0.08 256	0.07 140	0.19 537

ADLNet	0.28 433	0.15 372	0.42 341	0.23 344	0.19 478	0.34 443	0.23 420	0.53 478	0.43 426	0.42 502	0.41 404	0.44 476	0.27 401	0.55 436	0.35 473	0.11 417	0.08 400	0.11 418	0.11 435	0.11 404	0.12 445

UNet	0.28 433	0.14 337	0.69 499	0.23 344	0.20 496	0.44 513	0.22 394	0.50 431	0.40 398	0.34 403	0.39 385	0.43 465	0.33 473	0.40 377	0.31 452	0.09 329	0.07 313	0.10 362	0.08 256	0.10 356	0.08 268

STTStereo	0.28 433	0.20 459	0.61 467	0.25 437	0.17 429	0.29 375	0.24 442	0.47 398	0.39 381	0.39 473	0.41 404	0.44 476	0.28 418	0.40 377	0.28 424	0.13 474	0.12 506	0.13 477	0.16 536	0.12 441	0.11 421

RASNet	0.28 433	0.14 337	0.44 363	0.22 292	0.18 451	0.32 419	0.19 285	0.48 411	0.38 371	0.29 299	0.43 433	0.47 490	0.37 499	0.79 546	0.36 479	0.09 329	0.07 313	0.07 107	0.09 353	0.07 140	0.07 193

HSM	0.28 433	0.16 398	0.35 236	0.20 182	0.15 374	0.33 430	0.19 285	0.53 478	0.37 357	0.36 436	0.38 372	0.67 570	0.31 463	0.89 568	0.23 379	0.08 235	0.06 184	0.08 194	0.07 176	0.08 212	0.08 268

DLCB_ROB	0.28 433	0.16 398	0.34 227	0.27 499	0.16 406	0.38 477	0.25 459	0.48 411	0.43 426	0.46 523	0.46 466	0.51 514	0.33 473	0.53 428	0.33 464	0.10 378	0.10 465	0.11 418	0.11 435	0.10 356	0.09 329

ACV-stereo	0.29 444	0.18 431	0.79 524	0.23 344	0.16 406	0.47 527	0.19 285	0.36 282	0.34 317	0.29 299	0.33 317	0.67 570	0.42 527	0.54 434	0.30 444	0.10 378	0.09 435	0.09 284	0.09 353	0.10 356	0.11 421

ff1	0.29 444	0.12 226	0.42 341	0.20 182	0.13 276	0.28 353	0.20 336	0.35 263	0.44 441	0.30 330	0.42 420	0.34 385	0.23 333	0.81 554	1.08 592	0.08 235	0.05 33	0.11 418	0.10 396	0.08 212	0.08 268

LL-Strereo	0.29 444	0.25 504	0.58 456	0.25 437	0.21 504	0.23 260	0.24 442	0.55 496	0.42 418	0.34 403	0.32 294	0.41 452	0.40 514	0.94 577	0.23 379	0.08 235	0.07 313	0.11 418	0.09 353	0.09 289	0.09 329

THIR-Stereo	0.29 444	0.12 226	0.41 331	0.19 117	0.11 136	0.28 353	0.72 605	0.32 215	0.35 333	0.37 443	0.65 548	0.34 385	0.50 553	0.57 451	0.45 517	0.07 83	0.06 184	0.08 194	0.09 353	0.07 140	0.07 193

psm_up	0.29 444	0.16 398	0.41 331	0.26 471	0.17 429	0.32 419	0.26 471	0.55 496	0.43 426	0.36 436	0.40 396	0.45 480	0.37 499	0.58 458	0.30 444	0.11 417	0.12 506	0.13 477	0.12 474	0.10 356	0.10 386

hitnet-ft	0.29 444	0.17 417	0.40 308	0.19 117	0.14 322	0.39 486	0.23 420	0.44 368	0.41 410	0.36 436	0.46 466	0.53 525	0.34 482	0.76 536	0.32 457	0.14 499	0.10 465	0.13 477	0.10 396	0.15 489	0.13 462

FADNet-RVC-Resample	0.29 444	0.25 504	0.93 558	0.26 471	0.16 406	0.32 419	0.21 367	0.47 398	0.39 381	0.35 420	0.38 372	0.33 376	0.27 401	0.53 428	0.24 390	0.10 378	0.10 465	0.14 503	0.13 501	0.13 457	0.16 505

iinet-f	0.30 451	0.18 431	1.03 572	0.20 182	0.15 374	0.44 513	0.22 394	0.45 378	0.37 357	0.35 420	0.44 444	0.41 452	0.34 482	0.34 346	0.40 497	0.10 378	0.09 435	0.08 194	0.08 256	0.13 457	0.11 421

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 451	0.20 459	0.70 506	0.21 228	0.17 429	0.46 521	0.27 477	0.50 431	0.49 494	0.42 502	0.55 512	0.43 465	0.30 447	0.46 394	0.38 482	0.09 329	0.06 184	0.07 107	0.06 113	0.11 404	0.10 386

SACVNet	0.30 451	0.20 459	0.41 331	0.25 437	0.18 451	0.34 443	0.25 459	0.52 467	0.40 398	0.41 492	0.44 444	0.46 488	0.32 470	0.71 514	0.25 400	0.13 474	0.10 465	0.12 456	0.12 474	0.16 497	0.17 517

ADLNet2	0.30 451	0.17 417	0.72 510	0.23 344	0.17 429	0.36 463	0.24 442	0.52 467	0.51 506	0.32 370	0.38 372	0.45 480	0.30 447	0.69 508	0.35 473	0.10 378	0.08 400	0.09 284	0.09 353	0.12 441	0.10 386

FADNet_RVC	0.30 451	0.28 525	0.83 537	0.23 344	0.15 374	0.30 393	0.17 193	0.49 421	0.37 357	0.30 330	0.38 372	0.30 350	0.27 401	0.52 421	0.31 452	0.14 499	0.14 528	0.14 503	0.16 536	0.21 547	0.23 568

TDLM	0.30 451	0.21 473	0.38 285	0.28 520	0.15 374	0.33 430	0.32 522	0.52 467	0.47 476	0.38 458	0.43 433	0.39 430	0.29 433	0.91 572	0.28 424	0.14 499	0.08 400	0.13 477	0.11 435	0.12 441	0.10 386

CVANet_RVC	0.30 451	0.19 447	0.41 331	0.26 471	0.16 406	0.33 430	0.26 471	0.52 467	0.47 476	0.40 483	0.46 466	0.43 465	0.31 463	0.89 568	0.26 414	0.14 499	0.09 435	0.14 503	0.13 501	0.14 475	0.10 386

mmx	0.31 458	0.12 226	0.42 341	0.20 182	0.13 276	0.28 353	0.20 336	0.55 496	0.45 453	0.30 330	0.42 420	0.34 385	0.23 333	0.81 554	1.08 592	0.10 378	0.07 313	0.11 418	0.10 396	0.11 404	0.10 386

xxx	0.31 458	0.12 226	0.42 341	0.20 182	0.13 276	0.28 353	0.20 336	0.55 496	0.45 453	0.30 330	0.42 420	0.34 385	0.23 333	0.81 554	1.08 592	0.10 378	0.07 313	0.11 418	0.10 396	0.11 404	0.10 386

fast-acv-ft	0.31 458	0.20 459	0.81 530	0.24 398	0.18 451	0.46 521	0.27 477	0.41 333	0.49 494	0.39 473	0.55 512	0.49 502	0.35 486	0.37 363	0.38 482	0.11 417	0.11 489	0.11 418	0.12 474	0.12 441	0.09 329

CrosDoStereo	0.31 458	0.10 108	0.49 404	0.18 70	0.12 197	0.22 238	1.11 628	0.34 240	0.37 357	0.38 458	0.61 539	0.28 323	0.46 541	0.61 474	0.57 541	0.07 83	0.06 184	0.08 194	0.08 256	0.07 140	0.07 193

DeepStereo_LL	0.31 458	0.10 108	0.49 404	0.18 70	0.12 197	0.22 238	1.11 628	0.34 240	0.37 357	0.38 458	0.61 539	0.28 323	0.46 541	0.61 474	0.57 541	0.07 83	0.06 184	0.08 194	0.08 256	0.07 140	0.07 193

FADNet-RVC	0.31 458	0.35 556	0.78 517	0.25 437	0.20 496	0.33 430	0.20 336	0.49 421	0.40 398	0.34 403	0.39 385	0.41 452	0.29 433	0.63 488	0.31 452	0.13 474	0.14 528	0.14 503	0.15 524	0.19 535	0.19 537

AANet_RVC	0.31 458	0.22 486	0.50 415	0.23 344	0.14 322	0.30 393	0.24 442	0.47 398	0.54 524	0.38 458	0.60 532	0.43 465	0.29 433	0.87 563	0.40 497	0.11 417	0.07 313	0.07 107	0.07 176	0.09 289	0.09 329

NVstereo2D	0.31 458	0.16 398	0.54 438	0.24 398	0.22 520	0.42 502	0.28 493	0.58 531	0.56 533	0.28 270	0.38 372	0.40 445	0.30 447	0.71 514	0.28 424	0.13 474	0.08 400	0.13 477	0.10 396	0.19 535	0.16 505

NOSS_ROB	0.31 458	0.20 459	0.35 236	0.24 398	0.16 406	0.32 419	0.19 285	0.52 467	0.48 485	0.33 383	0.36 348	0.42 461	0.28 418	0.93 575	0.24 390	0.19 557	0.20 573	0.24 566	0.22 568	0.17 514	0.17 517

z-ln-s-r	0.32 467	0.21 473	0.82 534	0.23 344	0.14 322	0.30 393	0.26 471	0.43 361	0.50 502	0.32 370	0.60 532	0.39 430	0.29 433	0.73 522	0.66 561	0.08 235	0.06 184	0.08 194	0.07 176	0.10 356	0.08 268

YMNet	0.32 467	0.22 486	0.58 456	0.27 499	0.23 533	0.48 533	0.27 477	0.51 448	0.45 453	0.48 534	0.56 519	0.51 514	0.30 447	0.39 370	0.40 497	0.13 474	0.16 550	0.13 477	0.12 474	0.13 457	0.12 445

YMNet_1	0.32 467	0.22 486	0.58 456	0.27 499	0.23 533	0.48 533	0.27 477	0.51 448	0.45 453	0.48 534	0.56 519	0.51 514	0.30 447	0.39 370	0.40 497	0.13 474	0.16 550	0.13 477	0.12 474	0.13 457	0.12 445

1111x	0.32 467	0.11 183	0.40 308	0.22 292	0.11 136	0.32 419	0.26 471	0.59 537	0.43 426	0.31 348	0.41 404	0.39 430	0.28 418	0.76 536	1.37 609	0.09 329	0.08 400	0.09 284	0.10 396	0.09 289	0.08 268

pcwnet_v2	0.32 467	0.15 372	1.26 593	0.23 344	0.18 451	0.32 419	0.18 239	0.59 537	0.60 544	0.36 436	0.45 456	0.35 399	0.29 433	0.36 360	0.25 400	0.14 499	0.11 489	0.12 456	0.11 435	0.14 475	0.15 496

FADNet	0.32 467	0.36 559	0.74 515	0.23 344	0.22 520	0.37 469	0.19 285	0.53 478	0.48 485	0.32 370	0.36 348	0.43 465	0.32 470	0.64 490	0.25 400	0.16 529	0.16 550	0.14 503	0.16 536	0.24 560	0.19 537

PS-NSSS	0.32 467	0.30 539	0.46 382	0.23 344	0.17 429	0.33 430	0.24 442	0.57 522	0.41 410	0.37 443	0.52 498	0.35 399	0.30 447	0.80 550	0.30 444	0.17 540	0.14 528	0.21 557	0.15 524	0.15 489	0.13 462

StereoDRNet	0.32 467	0.22 486	0.61 467	0.27 499	0.21 504	0.42 502	0.30 510	0.61 550	0.48 485	0.46 523	0.39 385	0.48 496	0.30 447	0.57 451	0.40 497	0.11 417	0.09 435	0.12 456	0.11 435	0.12 441	0.10 386

DISCO	0.32 467	0.13 292	0.51 425	0.25 437	0.16 406	0.48 533	0.25 459	0.50 431	0.57 536	0.37 443	0.45 456	0.62 554	0.36 490	0.64 490	0.49 528	0.09 329	0.07 313	0.09 284	0.08 256	0.12 441	0.11 421

Selective-IGEV-i16pc	0.33 476	0.10 108	1.71 610	0.21 228	0.14 322	0.74 580	0.31 515	0.42 347	0.41 410	0.21 201	0.32 294	0.26 297	0.14 178	0.71 514	0.19 292	0.14 499	0.10 465	0.08 194	0.09 353	0.11 404	0.11 421

TCMNet	0.33 476	0.23 495	0.72 510	0.29 523	0.30 570	0.40 491	0.28 493	0.50 431	0.47 476	0.37 443	0.45 456	0.40 445	0.29 433	0.60 467	0.39 490	0.14 499	0.13 518	0.15 518	0.14 515	0.17 514	0.15 496

HBP-ISP	0.33 476	0.30 539	0.72 510	0.22 292	0.16 406	0.32 419	0.22 394	0.54 486	0.44 441	0.41 492	0.49 481	0.33 376	0.38 503	0.73 522	0.25 400	0.18 551	0.19 568	0.24 566	0.20 557	0.16 497	0.13 462

AAGNet	0.33 476	0.11 183	0.37 266	0.25 437	0.16 406	0.20 182	0.19 285	0.30 192	0.27 224	0.35 420	0.35 338	0.27 307	0.30 447	0.44 388	2.66 630	0.08 235	0.05 33	0.10 362	0.07 176	0.08 212	0.06 99

DRN-Test	0.33 476	0.17 417	0.61 467	0.27 499	0.19 478	0.46 521	0.29 499	0.65 567	0.51 506	0.47 530	0.46 466	0.44 476	0.34 482	0.62 482	0.41 505	0.12 455	0.08 400	0.13 477	0.12 474	0.12 441	0.10 386

CBMV_ROB	0.33 476	0.18 431	0.53 435	0.21 228	0.14 322	0.33 430	0.20 336	0.51 448	0.45 453	0.51 542	0.55 512	0.45 480	0.42 527	0.71 514	0.32 457	0.18 551	0.19 568	0.23 564	0.21 560	0.14 475	0.15 496

XPNet_ROB	0.33 476	0.20 459	0.43 354	0.27 499	0.18 451	0.37 469	0.31 515	0.55 496	0.50 502	0.51 542	0.53 505	0.58 543	0.37 499	0.63 488	0.45 517	0.17 540	0.12 506	0.13 477	0.12 474	0.15 489	0.14 484

PSMNet_ROB	0.33 476	0.24 499	0.54 438	0.31 541	0.21 504	0.42 502	0.43 570	0.59 537	0.47 476	0.37 443	0.44 444	0.49 502	0.31 463	0.64 490	0.43 509	0.14 499	0.10 465	0.15 518	0.14 515	0.13 457	0.11 421

CBMV	0.33 476	0.21 473	0.54 438	0.23 344	0.13 276	0.42 502	0.33 533	0.53 478	0.48 485	0.52 548	0.49 481	0.50 510	0.41 518	0.56 447	0.31 452	0.15 514	0.16 550	0.18 543	0.16 536	0.13 457	0.13 462
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
Wz-Net-LNSev	0.34 485	0.29 532	0.91 554	0.26 471	0.21 504	0.47 527	0.31 515	0.54 486	0.54 524	0.44 515	0.52 498	0.50 510	0.35 486	0.39 370	0.39 490	0.11 417	0.11 489	0.10 362	0.09 353	0.14 475	0.13 462

xxxx	0.34 485	0.10 108	0.29 171	0.19 117	0.11 136	0.37 469	0.20 336	0.58 531	0.38 371	0.29 299	0.42 420	0.38 418	0.24 351	0.46 394	2.20 626	0.11 417	0.07 313	0.09 284	0.08 256	0.09 289	0.09 329

test_xeample	0.34 485	0.10 108	0.29 171	0.19 117	0.11 136	0.33 430	0.23 420	0.55 496	0.38 371	0.32 370	0.45 456	0.29 334	0.26 382	0.57 451	2.24 628	0.10 378	0.07 313	0.09 284	0.08 256	0.09 289	0.09 329

FINET	0.34 485	0.27 522	0.80 527	0.24 398	0.24 541	0.36 463	0.34 535	0.54 486	0.72 571	0.39 473	0.47 473	0.32 369	0.30 447	0.51 415	0.32 457	0.19 557	0.17 557	0.13 477	0.12 474	0.18 528	0.16 505

ETE_ROB	0.34 485	0.26 515	0.45 374	0.29 523	0.18 451	0.40 491	0.37 548	0.57 522	0.47 476	0.50 537	0.50 484	0.62 554	0.36 490	0.55 436	0.38 482	0.13 474	0.10 465	0.14 503	0.12 474	0.16 497	0.16 505

DStereoRT	0.35 490	0.13 292	0.51 425	0.25 437	0.16 406	0.42 502	0.19 285	0.48 411	0.39 381	0.30 330	0.39 385	0.24 265	0.39 509	0.64 490	0.30 444	0.08 235	0.07 313	1.54 633	0.41 600	0.08 212	0.11 421

GwcNet	0.35 490	0.23 495	0.88 549	0.25 437	0.24 541	0.48 533	0.27 477	0.55 496	0.57 536	0.38 458	0.52 498	0.51 514	0.32 470	0.60 467	0.41 505	0.13 474	0.11 489	0.12 456	0.11 435	0.13 457	0.14 484

RP	0.35 490	0.22 486	0.51 425	0.31 541	0.24 541	0.37 469	0.28 493	0.50 431	0.58 539	0.40 483	0.63 545	0.61 552	0.47 544	0.61 474	0.39 490	0.16 529	0.15 543	0.17 535	0.15 524	0.17 514	0.17 517

DANet	0.35 490	0.23 495	0.60 464	0.36 567	0.22 520	0.39 486	0.25 459	0.48 411	0.43 426	0.52 548	0.50 484	0.59 545	0.41 518	0.76 536	0.49 528	0.13 474	0.11 489	0.14 503	0.12 474	0.17 514	0.15 496
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NCCL2	0.35 490	0.26 515	0.49 404	0.36 567	0.22 520	0.41 495	0.41 565	0.53 478	0.42 418	0.47 530	0.46 466	0.61 552	0.39 509	0.55 436	0.37 480	0.16 529	0.13 518	0.21 557	0.21 560	0.16 497	0.16 505

w-ln-seven-2	0.36 495	0.29 532	1.06 574	0.27 499	0.18 451	0.37 469	0.30 510	0.50 431	0.54 524	0.45 519	0.55 512	0.45 480	0.41 518	0.62 482	0.49 528	0.10 378	0.10 465	0.12 456	0.11 435	0.14 475	0.11 421

GASNet	0.36 495	0.46 578	0.88 549	0.34 556	0.23 533	0.35 458	0.22 394	0.60 546	0.53 520	0.40 483	0.37 357	0.45 480	0.30 447	0.79 546	0.35 473	0.15 514	0.10 465	0.14 503	0.14 515	0.22 554	0.12 445

Wz-Net-MNSev	0.36 495	0.26 515	0.79 524	0.26 471	0.21 504	0.59 561	0.38 554	0.55 496	0.56 533	0.48 534	0.54 508	0.53 525	0.36 490	0.60 467	0.44 514	0.11 417	0.09 435	0.11 418	0.11 435	0.15 489	0.13 462

APVNet	0.36 495	0.20 459	0.70 506	0.26 471	0.22 520	0.52 551	0.35 539	0.61 550	0.44 441	0.38 458	0.52 498	0.48 496	0.38 503	0.84 559	0.46 523	0.13 474	0.14 528	0.15 518	0.16 536	0.16 497	0.15 496

Syn2CoEx	0.36 495	0.31 546	0.78 517	0.34 556	0.21 504	0.41 495	0.28 493	0.61 550	0.49 494	0.42 502	0.56 519	0.45 480	0.44 532	0.69 508	0.38 482	0.17 540	0.14 528	0.15 518	0.12 474	0.13 457	0.12 445

FAT-Stereo	0.36 495	0.18 431	0.73 514	0.26 471	0.18 451	0.33 430	0.29 499	0.60 546	0.59 540	0.46 523	0.60 532	0.60 548	0.50 553	0.61 474	0.34 469	0.13 474	0.14 528	0.13 477	0.12 474	0.14 475	0.18 530

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 495	0.36 559	0.53 435	0.34 556	0.19 478	0.51 542	0.24 442	0.55 496	0.38 371	0.41 492	0.47 473	0.47 490	0.27 401	0.73 522	0.30 444	0.36 595	0.19 568	0.27 569	0.17 545	0.26 569	0.23 568

GANet	0.36 495	0.22 486	0.49 404	0.29 523	0.17 429	0.41 495	0.38 554	0.57 522	0.45 453	0.46 523	0.75 565	0.55 531	0.40 514	0.94 577	0.41 505	0.13 474	0.13 518	0.13 477	0.11 435	0.14 475	0.11 421

LALA_ROB	0.36 495	0.25 504	0.46 382	0.30 535	0.21 504	0.47 527	0.39 559	0.61 550	0.51 506	0.52 548	0.51 490	0.69 576	0.36 490	0.50 410	0.43 509	0.17 540	0.11 489	0.16 529	0.14 515	0.17 514	0.15 496

SGM-Forest	0.36 495	0.17 417	0.47 390	0.23 344	0.16 406	0.45 519	0.41 565	0.55 496	0.48 485	0.52 548	0.60 532	0.52 520	0.41 518	0.85 560	0.50 534	0.17 540	0.17 557	0.17 535	0.15 524	0.15 489	0.15 496
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
PSMNet-RUCA	0.37 505	0.41 574	0.66 492	0.46 587	0.41 584	0.34 443	0.25 459	0.57 522	0.45 453	0.39 473	0.52 498	0.43 465	0.33 473	0.41 379	0.29 436	0.25 575	0.14 528	0.33 588	0.21 560	0.31 582	0.22 561

Anonymous_2	0.37 505	0.21 473	0.47 390	0.20 182	0.21 504	0.42 502	0.26 471	0.38 298	0.29 259	0.33 383	0.30 271	0.44 476	0.38 503	0.36 360	0.29 436	0.26 576	0.29 594	0.44 596	1.41 634	0.34 586	0.21 556

AF-Net	0.37 505	0.26 515	0.56 448	0.32 547	0.23 533	0.41 495	0.29 499	0.61 550	0.64 555	0.42 502	0.68 554	0.65 565	0.49 551	0.57 451	0.44 514	0.15 514	0.11 489	0.19 551	0.14 515	0.15 489	0.13 462

stereogan	0.37 505	0.17 417	0.65 487	0.27 499	0.22 520	0.62 567	0.26 471	0.59 537	0.63 554	0.43 508	0.60 532	0.67 570	0.42 527	0.68 506	0.35 473	0.13 474	0.14 528	0.14 503	0.12 474	0.19 535	0.17 517

Nwc_Net	0.37 505	0.25 504	0.68 498	0.31 541	0.24 541	0.44 513	0.30 510	0.65 567	0.50 502	0.37 443	0.69 558	0.58 543	0.45 535	0.60 467	0.40 497	0.15 514	0.12 506	0.19 551	0.21 560	0.14 475	0.13 462

RYNet	0.37 505	0.18 431	0.59 462	0.25 437	0.28 561	0.61 565	0.32 522	0.59 537	0.59 540	0.41 492	0.38 372	0.57 540	0.39 509	0.87 563	0.53 539	0.11 417	0.08 400	0.12 456	0.11 435	0.18 528	0.18 530

PA-Net	0.37 505	0.28 525	0.83 537	0.31 541	0.28 561	0.39 486	0.42 568	0.51 448	0.55 530	0.34 403	0.42 420	0.41 452	0.36 490	0.79 546	0.49 528	0.12 455	0.23 584	0.16 529	0.23 570	0.12 441	0.18 530
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
EKT-Stereo	0.38 512	0.12 226	0.38 285	0.42 581	3.88 636	0.21 209	0.17 193	0.35 263	0.28 240	0.20 190	0.20 169	0.23 251	0.15 197	0.28 285	0.16 205	0.09 329	0.07 313	0.09 284	0.07 176	0.09 289	0.09 329

S-Stereo	0.38 512	0.20 459	1.05 573	0.27 499	0.22 520	0.38 477	0.32 522	0.55 496	0.66 558	0.39 473	0.59 527	0.49 502	0.41 518	0.75 531	0.40 497	0.12 455	0.15 543	0.13 477	0.13 501	0.16 497	0.21 556

ADCRef	0.38 512	0.24 499	0.88 549	0.26 471	0.21 504	0.49 538	0.27 477	0.52 467	0.48 485	0.50 537	0.58 524	0.35 399	0.47 544	0.48 401	1.29 608	0.09 329	0.08 400	0.12 456	0.12 474	0.11 404	0.11 421

PWC_ROB	0.38 512	0.29 532	0.69 499	0.25 437	0.20 496	0.38 477	0.19 285	0.58 531	0.67 561	0.57 561	0.85 577	0.51 514	0.40 514	0.71 514	0.52 537	0.13 474	0.09 435	0.14 503	0.10 396	0.17 514	0.14 484

PWCDC_ROB	0.38 512	0.30 539	0.60 464	0.33 554	0.20 496	0.42 502	0.19 285	0.58 531	0.89 592	0.42 502	1.26 599	0.36 404	0.34 482	0.50 410	0.38 482	0.18 551	0.11 489	0.11 418	0.09 353	0.19 535	0.13 462

Selective-IGEV-i16pb	0.39 517	0.12 226	2.18 614	0.21 228	0.15 374	0.68 574	0.32 522	0.56 512	0.57 536	0.25 236	0.44 444	0.33 376	0.21 303	0.80 550	0.25 400	0.14 499	0.10 465	0.09 284	0.10 396	0.12 441	0.13 462

aanetorigin	0.39 517	0.29 532	1.09 577	0.24 398	0.19 478	0.28 353	0.37 548	0.33 232	0.47 476	0.94 596	0.82 574	0.52 520	0.54 559	0.49 406	0.50 534	0.11 417	0.09 435	0.10 362	0.10 396	0.16 497	0.15 496

RGC	0.39 517	0.32 551	0.64 486	0.34 556	0.27 556	0.40 491	0.29 499	0.57 522	0.53 520	0.45 519	0.64 547	0.62 554	0.45 535	0.72 520	0.39 490	0.15 514	0.15 543	0.21 557	0.20 557	0.18 528	0.19 537

NCC-stereo	0.39 517	0.25 504	0.69 499	0.32 547	0.28 561	0.46 521	0.36 544	0.65 567	0.52 515	0.40 483	0.57 522	0.56 535	0.47 544	0.73 522	0.45 517	0.17 540	0.14 528	0.18 543	0.25 577	0.16 497	0.16 505

edge stereo	0.39 517	0.22 486	0.81 530	0.27 499	0.22 520	0.37 469	0.24 442	0.56 512	0.54 524	0.53 554	0.60 532	0.71 579	0.50 553	0.78 544	0.40 497	0.16 529	0.14 528	0.19 551	0.14 515	0.16 497	0.17 517

Abc-Net	0.39 517	0.25 504	0.69 499	0.32 547	0.28 561	0.46 521	0.36 544	0.65 567	0.52 515	0.40 483	0.57 522	0.56 535	0.47 544	0.73 522	0.45 517	0.17 540	0.14 528	0.18 543	0.25 577	0.16 497	0.16 505
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RTSC	0.39 517	0.28 525	0.78 517	0.27 499	0.18 451	0.49 538	0.22 394	0.59 537	0.84 590	0.55 558	0.53 505	0.49 502	0.36 490	0.67 505	0.82 575	0.13 474	0.10 465	0.11 418	0.12 474	0.17 514	0.17 517

SQANet	0.40 524	0.48 582	0.67 493	0.48 589	0.39 581	0.48 533	0.22 394	0.51 448	0.43 426	0.40 483	0.47 473	0.47 490	0.33 473	0.54 434	0.32 457	0.36 595	0.15 543	0.40 594	0.21 560	0.45 595	0.31 586

UDG	0.40 524	0.46 578	0.49 404	0.40 579	0.35 578	0.47 527	0.27 477	0.54 486	0.47 476	0.39 473	0.45 456	0.59 545	0.44 532	0.46 394	0.39 490	0.26 576	0.19 568	0.48 598	0.22 568	0.34 586	0.26 577

DDUNet	0.41 526	0.50 587	0.48 399	0.44 584	0.39 581	0.46 521	0.32 522	0.50 431	0.43 426	0.45 519	0.52 498	0.57 540	0.36 490	0.48 401	0.33 464	0.33 592	0.21 575	0.55 602	0.25 577	0.37 590	0.32 589

222	0.41 526	0.10 108	0.29 171	0.19 117	0.11 136	0.36 463	0.20 336	0.57 522	0.39 381	0.35 420	0.44 444	0.30 350	0.27 401	0.55 436	3.56 633	0.11 417	0.07 313	0.08 194	0.08 256	0.09 289	0.09 329

NaN_ROB	0.41 526	0.28 525	0.62 475	0.30 535	0.19 478	0.51 542	0.47 581	0.58 531	0.59 540	0.56 559	0.47 473	0.49 502	0.41 518	1.21 601	0.64 558	0.12 455	0.18 563	0.12 456	0.13 501	0.11 404	0.14 484

w-ln-seven	0.42 529	0.30 539	1.18 586	0.26 471	0.22 520	0.58 558	0.31 515	0.62 558	0.81 582	0.58 562	0.61 539	0.53 525	0.36 490	0.57 451	0.65 560	0.11 417	0.10 465	0.13 477	0.12 474	0.15 489	0.13 462

test_sample9	0.42 529	0.19 447	0.50 415	0.18 70	0.16 406	0.34 443	0.20 336	0.51 448	0.38 371	0.37 443	0.34 327	0.37 410	0.30 447	0.66 501	0.91 582	0.23 565	1.82 635	0.28 577	0.24 572	0.18 528	0.16 505

SDNR	0.42 529	0.21 473	0.82 534	0.21 228	0.18 451	1.27 612	0.17 193	0.50 431	0.49 494	0.42 502	0.81 572	0.38 418	0.27 401	1.19 598	0.38 482	0.23 565	0.24 586	0.17 535	0.13 501	0.17 514	0.20 547

ccnet	0.42 529	0.31 546	0.48 399	0.27 499	0.32 574	0.60 564	0.32 522	0.65 567	0.46 471	0.53 554	0.66 550	0.56 535	0.45 535	0.72 520	0.61 551	0.26 576	0.19 568	0.24 566	0.21 560	0.26 569	0.22 561

SHD	0.42 529	0.27 522	0.81 530	0.31 541	0.25 549	0.42 502	0.22 394	0.66 573	0.94 600	0.63 569	0.60 532	0.59 545	0.47 544	0.59 464	0.58 546	0.15 514	0.13 518	0.16 529	0.16 536	0.20 544	0.22 561

Wz-Net-SNSev	0.43 534	0.41 574	1.27 594	0.30 535	0.21 504	0.44 513	0.41 565	0.61 550	0.65 556	0.46 523	0.65 548	0.62 554	0.39 509	0.74 530	0.59 547	0.12 455	0.11 489	0.12 456	0.13 501	0.16 497	0.14 484

XQC	0.43 534	0.37 564	0.96 563	0.34 556	0.25 549	0.53 552	0.34 535	0.60 546	0.73 574	0.51 542	0.46 466	0.57 540	0.47 544	0.70 511	0.72 566	0.17 540	0.12 506	0.18 543	0.15 524	0.25 562	0.23 568

CC-Net-ROB	0.43 534	0.47 580	0.65 487	0.37 573	0.23 533	0.51 542	0.29 499	0.66 573	0.49 494	0.46 523	0.51 490	0.48 496	0.38 503	0.96 581	0.35 473	0.34 593	0.23 584	0.55 602	0.25 577	0.31 582	0.20 547

GANetREF_RVC	0.43 534	0.47 580	0.69 499	0.38 575	0.20 496	0.51 542	0.48 585	0.66 573	0.66 558	0.46 523	0.46 466	0.50 510	0.44 532	0.90 571	0.39 490	0.27 581	0.21 575	0.32 586	0.18 551	0.27 574	0.22 561
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
FBW_ROB	0.43 534	0.26 515	0.54 438	0.31 541	0.20 496	0.51 542	0.32 522	0.70 584	0.60 544	0.59 563	0.55 512	0.65 565	0.41 518	1.40 611	0.51 536	0.13 474	0.17 557	0.21 557	0.16 536	0.17 514	0.18 530

PDISCO_ROB	0.43 534	0.30 539	0.67 493	0.43 582	0.36 579	0.67 572	0.32 522	0.72 587	0.76 576	0.43 508	0.53 505	0.63 562	0.40 514	0.66 501	0.47 525	0.21 562	0.12 506	0.21 557	0.19 555	0.25 562	0.20 547

WQFJA1++	0.44 540	0.07 3	0.63 478	0.18 70	0.13 276	0.15 36	0.11 17	0.20 42	0.11 6	2.05 629	0.12 50	0.23 251	0.11 92	0.17 70	0.12 63	0.08 235	0.05 33	0.06 36	0.05 54	4.20 640	0.07 193

z-mn7	0.44 540	0.40 570	1.09 577	0.25 437	0.18 451	0.61 565	0.34 535	0.56 512	0.93 598	0.43 508	0.96 585	0.53 525	0.39 509	0.94 577	0.59 547	0.10 378	0.09 435	0.10 362	0.10 396	0.14 475	0.13 462

DeepPrunerF	0.44 540	0.29 532	1.29 596	0.33 554	0.30 570	0.35 458	0.36 544	0.62 558	1.15 611	0.40 483	0.44 444	0.39 430	0.41 518	0.80 550	0.52 537	0.18 551	0.14 528	0.23 564	0.21 560	0.17 514	0.17 517

ADCP+	0.45 543	0.24 499	1.15 585	0.25 437	0.22 520	0.56 554	0.39 559	0.54 486	0.51 506	0.44 515	0.51 490	0.46 488	0.52 558	0.56 447	1.89 622	0.10 378	0.08 400	0.11 418	0.10 396	0.14 475	0.13 462

PASM	0.45 543	0.35 556	0.90 552	0.35 565	0.33 575	0.39 486	0.38 554	0.50 431	0.61 548	0.52 548	0.51 490	0.62 554	0.45 535	0.93 575	0.48 526	0.26 576	0.29 594	0.29 581	0.33 590	0.29 580	0.26 577

DStereoO	0.46 545	0.32 551	0.51 425	0.36 567	0.29 569	0.38 477	0.45 574	0.55 496	0.60 544	0.47 530	0.49 481	0.48 496	0.73 587	0.59 464	0.69 564	0.81 618	0.18 563	0.38 591	0.19 555	0.46 596	0.20 547

zh-mn7	0.46 545	0.45 577	1.48 602	0.25 437	0.19 478	0.44 513	0.29 499	0.56 512	0.82 583	0.65 573	0.96 585	0.49 502	0.38 503	0.88 566	0.63 556	0.12 455	0.10 465	0.11 418	0.11 435	0.13 457	0.14 484

G-Net	0.46 545	0.25 504	0.86 546	0.34 556	0.28 561	0.90 596	0.35 539	0.47 398	0.45 453	0.68 576	1.22 597	0.64 564	0.60 570	0.61 474	0.57 541	0.16 529	0.14 528	0.17 535	0.13 501	0.22 554	0.19 537

GCST	0.47 548	0.60 596	0.57 451	1.04 621	0.48 595	0.38 477	0.11 17	0.40 321	0.32 294	0.41 492	0.34 327	0.29 334	0.17 246	0.46 394	0.19 292	0.69 611	0.42 606	0.79 615	0.62 618	0.62 604	0.46 601

ADCL	0.47 548	0.22 486	1.00 567	0.27 499	0.19 478	0.74 580	0.64 600	0.54 486	0.69 566	0.56 559	0.71 559	0.55 531	0.60 570	0.60 467	1.43 610	0.11 417	0.09 435	0.13 477	0.13 501	0.14 475	0.14 484

DPSNet	0.47 548	0.24 499	0.93 558	0.27 499	0.20 496	0.75 583	0.57 594	0.84 602	0.79 580	0.47 530	0.51 490	0.60 548	0.69 583	0.87 563	0.71 565	0.16 529	0.13 518	0.12 456	0.10 396	0.25 562	0.21 556

zh-sn7	0.48 551	0.51 589	1.43 601	0.29 523	0.20 496	0.47 527	0.39 559	0.57 522	0.62 550	0.52 548	0.81 572	0.52 520	0.56 563	1.05 590	0.87 579	0.12 455	0.13 518	0.13 477	0.13 501	0.17 514	0.16 505

ADCPNet	0.48 551	0.29 532	1.60 606	0.27 499	0.23 533	0.70 578	0.38 554	0.53 478	0.51 506	0.51 542	0.59 527	0.67 570	0.56 563	0.60 467	1.14 597	0.15 514	0.18 563	0.14 503	0.23 570	0.19 535	0.19 537

MDST_ROB	0.48 551	0.14 337	0.95 561	0.30 535	0.21 504	1.33 615	0.32 522	0.77 592	0.56 533	1.06 604	0.71 559	0.49 502	0.35 486	1.26 604	0.38 482	0.13 474	0.11 489	0.16 529	0.13 501	0.12 441	0.12 445

test_sample8	0.49 554	0.19 447	0.50 415	0.18 70	0.16 406	0.34 443	0.20 336	0.55 496	0.34 317	0.62 567	0.38 372	1.15 600	0.67 581	0.66 501	0.91 582	0.23 565	1.82 635	0.28 577	0.24 572	0.18 528	0.16 505

SuperB	0.49 554	0.28 525	2.23 615	0.23 344	0.15 374	0.41 495	0.32 522	0.47 398	0.82 583	0.43 508	0.50 484	0.33 376	0.45 535	0.68 506	1.08 592	0.10 378	0.07 313	0.09 284	0.08 256	0.98 625	0.14 484

ADCMid	0.49 554	0.34 554	1.13 582	0.26 471	0.21 504	0.51 542	0.37 548	0.57 522	0.54 524	0.75 584	0.66 550	0.62 554	0.64 580	0.64 490	1.68 615	0.13 474	0.12 506	0.17 535	0.17 545	0.20 544	0.17 517

psmorigin	0.50 557	0.25 504	3.03 624	0.24 398	0.19 478	0.38 477	0.22 394	0.50 431	0.44 441	0.64 571	0.68 554	0.71 579	0.51 556	0.85 560	0.45 517	0.14 499	0.17 557	0.13 477	0.14 515	0.16 497	0.21 556

CSAN	0.50 557	0.35 556	0.78 517	0.36 567	0.23 533	0.56 554	0.59 597	0.61 550	0.70 568	0.64 571	0.78 569	0.65 565	0.60 570	1.38 610	0.62 553	0.21 562	0.17 557	0.20 555	0.20 557	0.18 528	0.18 530

SGM_RVC	0.50 557	0.19 447	0.50 415	0.25 437	0.15 374	0.69 575	0.39 559	0.68 581	0.82 583	0.95 598	0.84 576	1.13 597	0.76 588	1.16 597	0.60 550	0.16 529	0.16 550	0.16 529	0.16 536	0.16 497	0.17 517
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
pmcnn	0.50 557	0.20 459	0.78 517	0.24 398	0.26 553	0.39 486	0.30 510	0.51 448	0.50 502	0.54 556	1.23 598	2.52 626	0.37 499	0.77 542	0.95 585	0.08 235	0.06 184	0.06 36	0.05 54	0.10 356	0.08 268

Wz-Net-TNSev	0.51 561	0.58 594	1.61 608	0.25 437	0.21 504	0.65 569	0.45 574	0.63 565	0.69 566	0.51 542	0.54 508	0.71 579	0.60 570	1.00 586	0.77 570	0.15 514	0.15 543	0.13 477	0.15 524	0.21 547	0.20 547

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 561	0.50 587	0.86 546	0.39 577	0.24 541	0.84 591	0.55 592	0.56 512	0.62 550	0.60 564	0.68 554	0.62 554	0.42 527	1.13 596	0.43 509	0.23 565	0.27 590	0.27 569	0.35 592	0.25 562	0.29 582

AnyNet_C32	0.51 561	0.40 570	1.10 581	0.29 523	0.28 561	0.59 561	0.58 595	0.54 486	0.60 544	0.62 567	0.66 550	0.54 529	0.54 559	0.78 544	1.74 619	0.15 514	0.14 528	0.15 518	0.17 545	0.20 544	0.20 547

WCMA_ROB	0.51 561	0.21 473	0.65 487	0.25 437	0.21 504	0.58 558	0.32 522	0.54 486	0.55 530	0.95 598	1.40 604	1.28 604	0.81 593	0.73 522	0.62 553	0.18 551	0.15 543	0.15 518	0.15 524	0.19 535	0.19 537

WZ-Net	0.52 565	0.38 568	1.90 611	0.30 535	0.24 541	0.57 557	0.48 585	0.62 558	0.78 579	0.50 537	0.71 559	0.68 574	0.54 559	0.98 585	0.84 576	0.13 474	0.10 465	0.11 418	0.12 474	0.19 535	0.20 547

SANet	0.53 566	0.28 525	0.96 563	0.26 471	0.15 374	0.69 575	0.44 573	0.67 578	1.34 615	0.67 575	0.98 588	0.94 590	0.71 585	0.89 568	0.76 567	0.14 499	0.12 506	0.12 456	0.11 435	0.17 514	0.16 505

Consistency-Raft	0.55 567	0.48 582	1.02 570	0.45 585	0.49 596	0.49 538	0.47 581	0.72 587	0.72 571	0.45 519	0.82 574	0.47 490	0.60 570	0.50 410	0.63 556	0.39 599	0.39 604	0.44 596	0.51 608	0.52 598	0.37 592

anonymity	0.56 568	0.54 592	0.70 506	0.47 588	0.61 606	0.56 554	0.43 570	0.69 582	0.49 494	0.63 569	0.55 512	0.54 529	0.60 570	0.61 474	0.57 541	0.55 604	0.53 615	0.50 599	0.54 612	0.51 597	0.56 606

MFN_U_SF_RVC	0.56 568	0.51 589	1.19 587	0.38 575	0.22 520	0.69 575	0.27 477	0.80 597	0.67 561	0.73 580	0.74 564	0.87 586	0.61 579	0.81 554	0.76 567	0.29 587	0.27 590	0.32 586	0.37 596	0.32 585	0.31 586

SAMSARA	0.56 568	0.39 569	0.80 527	0.60 601	0.46 593	1.00 600	1.23 631	0.67 578	0.68 564	0.71 579	0.54 508	0.89 589	0.57 566	0.81 554	0.62 553	0.19 557	0.22 579	0.18 543	0.18 551	0.27 574	0.25 575

otaku	0.57 571	0.62 598	0.87 548	0.63 603	0.44 591	0.73 579	0.37 548	0.65 567	0.66 558	0.51 542	0.75 565	0.66 569	0.45 535	0.69 508	0.46 523	0.53 601	0.34 600	0.55 602	0.35 592	0.60 603	0.45 598

Ntro	0.58 572	0.64 599	0.92 556	0.66 604	0.50 597	0.77 584	0.36 544	0.66 573	0.70 568	0.50 537	0.59 527	0.65 565	0.51 556	0.75 531	0.45 517	0.56 605	0.32 598	0.56 605	0.34 591	0.63 605	0.46 601

PVD	0.58 572	0.34 554	0.84 542	0.39 577	0.31 573	0.59 561	0.47 581	0.80 597	1.25 612	0.92 594	1.09 591	0.79 583	0.82 594	0.85 560	0.76 567	0.21 562	0.18 563	0.22 563	0.18 551	0.27 574	0.35 591

ADCS	0.58 572	0.40 570	1.35 599	0.29 523	0.24 541	0.55 553	0.45 574	0.67 578	0.83 587	0.76 585	0.71 559	0.68 574	0.60 570	0.76 536	2.23 627	0.16 529	0.16 550	0.16 529	0.17 545	0.22 554	0.22 561

MeshStereo	0.58 572	0.27 522	0.67 493	0.22 292	0.17 429	0.66 571	0.37 548	0.78 593	0.61 548	1.47 625	1.30 600	1.65 612	0.79 590	1.12 595	0.59 547	0.17 540	0.17 557	0.17 535	0.14 515	0.17 514	0.14 484
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
MSMD_ROB	0.60 576	0.33 553	0.61 467	0.30 535	0.25 549	0.86 593	0.35 539	0.55 496	0.67 561	1.10 606	1.49 609	1.76 615	0.97 604	0.88 566	0.49 528	0.23 565	0.21 575	0.27 569	0.27 585	0.25 562	0.24 573

DGSMNet	0.61 577	0.29 532	0.91 554	0.51 594	0.70 611	0.62 567	1.38 632	0.59 537	0.55 530	0.37 443	0.61 539	0.52 520	0.33 473	0.65 497	0.43 509	0.53 601	0.60 622	0.67 607	0.61 617	0.63 605	0.61 616

FCDSN-DC	0.63 578	0.31 546	0.61 467	0.36 567	0.30 570	0.65 569	0.37 548	0.66 573	0.68 564	1.14 608	1.54 612	1.71 614	1.26 613	0.92 573	0.64 558	0.24 572	0.22 579	0.27 569	0.26 581	0.27 574	0.27 581
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
EDNetEfficient	0.63 578	0.37 564	2.40 619	0.26 471	0.25 549	0.38 477	0.49 587	0.41 333	1.06 605	1.38 614	0.87 581	0.62 554	0.95 601	0.65 497	1.65 614	0.11 417	0.09 435	0.10 362	0.11 435	0.19 535	0.17 517

AnyNet_C01	0.65 580	0.58 594	2.60 622	0.32 547	0.26 553	0.88 594	0.61 598	0.63 565	0.62 550	0.68 576	0.96 585	0.76 582	0.60 570	0.96 581	1.43 610	0.16 529	0.16 550	0.17 535	0.17 545	0.23 557	0.23 568

DispFullNet	0.66 581	0.89 612	1.59 605	0.77 609	1.21 628	0.51 542	0.23 420	0.59 537	0.72 571	0.69 578	0.61 539	0.69 576	0.91 600	0.79 546	0.48 526	0.27 581	0.12 506	0.73 610	0.30 589	0.65 608	0.40 595

NVStereoNet_ROB	0.67 582	0.49 586	0.83 537	0.48 589	0.40 583	0.51 542	0.46 577	0.70 584	0.77 578	0.84 589	1.72 617	1.02 595	0.83 595	1.23 602	0.79 573	0.32 591	0.38 603	0.40 594	0.46 602	0.36 589	0.41 596
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 583	0.64 599	1.06 574	0.45 585	0.27 556	1.40 619	0.58 595	0.78 593	0.92 596	0.84 589	0.86 578	0.88 588	0.68 582	1.33 609	0.68 563	0.37 597	0.29 594	0.34 589	0.36 595	0.43 593	0.37 592

SPS-STEREO	0.69 584	0.61 597	0.98 565	0.52 597	0.57 603	0.74 580	0.50 588	0.78 593	0.62 550	0.95 598	0.86 578	0.94 590	0.70 584	1.01 587	0.87 579	0.58 607	0.51 612	0.50 599	0.50 607	0.55 600	0.58 609
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
FC-DCNN	0.70 585	0.30 539	0.69 499	0.32 547	0.27 556	0.81 590	0.39 559	0.79 596	0.82 583	1.41 617	1.58 614	1.98 617	1.26 613	1.02 588	0.77 570	0.24 572	0.22 579	0.27 569	0.26 581	0.26 569	0.26 577

FC-DCNN v2	0.71 586	0.30 539	0.67 493	0.32 547	0.27 556	0.84 591	0.39 559	0.84 602	0.85 591	1.44 621	1.64 615	2.09 619	1.28 615	1.06 591	0.80 574	0.24 572	0.22 579	0.27 569	0.26 581	0.26 569	0.25 575

RainbowNet	0.72 587	0.89 612	1.02 570	0.82 611	0.63 608	0.78 587	0.52 589	0.81 599	0.93 598	0.60 564	0.79 570	0.80 584	0.60 570	0.80 550	0.57 541	0.78 616	0.55 618	0.78 613	0.49 605	0.76 615	0.58 609

ACVNet_1	0.72 587	0.81 607	1.37 600	0.72 607	0.53 601	0.77 584	0.42 568	0.85 605	0.90 594	0.74 583	0.75 565	1.32 606	0.72 586	1.02 588	0.55 540	0.54 603	0.31 597	0.71 609	0.35 592	0.64 607	0.45 598

ACVNet-4b	0.72 587	0.81 607	1.33 598	0.72 607	0.50 597	0.80 589	0.31 515	0.71 586	0.80 581	0.50 537	0.72 563	0.95 592	0.43 531	0.96 581	1.20 605	1.13 630	0.21 575	0.76 612	0.45 601	0.65 608	0.46 601

MFMNet_re	0.72 587	0.76 605	0.99 566	0.62 602	0.70 611	0.77 584	0.67 601	0.75 590	0.83 587	0.78 587	0.86 578	0.69 576	0.78 589	0.71 514	0.61 551	0.66 610	0.59 621	0.61 606	0.58 616	0.68 611	0.71 620

ELAS_RVC	0.74 591	0.36 559	1.00 567	0.37 573	0.33 575	0.88 594	0.93 620	0.83 601	1.08 607	1.35 613	1.33 603	1.24 602	1.33 617	1.06 591	0.95 585	0.27 581	0.25 588	0.29 581	0.27 585	0.30 581	0.30 583
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.74 591	0.36 559	0.85 545	0.36 567	0.33 575	1.36 616	0.77 611	0.93 606	0.92 596	1.41 617	1.53 611	1.16 601	1.17 609	0.95 580	1.03 589	0.26 576	0.25 588	0.28 577	0.28 588	0.31 582	0.30 583
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MSAF-DinoV2	0.76 593	0.44 576	1.98 612	0.49 592	0.16 406	0.58 558	0.31 515	0.81 599	0.83 587	0.41 492	0.52 498	0.98 594	0.58 567	4.97 637	1.03 589	0.11 417	0.07 313	0.10 362	0.24 572	0.27 574	0.26 577

RTS	0.78 594	0.48 582	4.68 628	0.34 556	0.28 561	1.12 604	0.46 577	0.62 558	1.03 602	0.73 580	0.89 582	0.60 548	0.59 568	1.61 614	1.16 601	0.14 499	0.11 489	0.15 518	0.15 524	0.21 547	0.19 537

RTSA	0.78 594	0.48 582	4.68 628	0.34 556	0.28 561	1.12 604	0.46 577	0.62 558	1.03 602	0.73 580	0.89 582	0.60 548	0.59 568	1.61 614	1.16 601	0.14 499	0.11 489	0.15 518	0.15 524	0.21 547	0.19 537

DStereoSA	0.81 596	0.37 564	1.08 576	0.51 594	0.65 609	0.67 572	1.44 633	0.74 589	1.06 605	0.54 556	1.67 616	0.49 502	1.78 623	0.96 581	1.69 617	0.28 584	0.43 607	0.27 569	0.51 608	0.40 592	0.58 609

DStereoFS	0.84 597	0.66 601	0.80 527	0.53 598	0.50 597	1.23 610	0.55 592	0.94 607	1.32 614	0.89 591	1.32 601	1.04 596	2.32 630	1.29 607	1.14 597	0.31 590	0.35 601	0.30 583	0.39 599	0.34 586	0.60 612

SGM+DAISY	0.87 598	0.66 601	1.30 597	0.51 594	0.60 605	1.03 601	0.84 617	0.76 591	0.73 574	1.39 615	1.51 610	1.31 605	1.22 611	1.11 593	1.08 592	0.57 606	0.53 615	0.51 601	0.51 608	0.54 599	0.61 616

ACVNet_2	0.89 599	0.87 611	1.25 592	0.82 611	0.62 607	0.97 599	0.62 599	1.14 612	1.42 617	1.00 601	1.40 604	1.47 609	0.84 596	1.11 593	0.66 561	0.61 608	0.43 607	0.78 613	0.49 605	0.75 614	0.52 604

IMH-64-1	0.91 600	0.86 609	0.84 542	0.97 616	0.75 613	0.92 597	0.71 603	1.27 613	1.10 608	0.89 591	1.45 606	1.14 598	0.96 602	1.19 598	0.84 576	0.74 613	0.51 612	0.97 618	0.55 613	0.84 617	0.60 612

IMH-64	0.91 600	0.86 609	0.84 542	0.97 616	0.75 613	0.92 597	0.71 603	1.27 613	1.10 608	0.89 591	1.45 606	1.14 598	0.96 602	1.19 598	0.84 576	0.74 613	0.51 612	0.97 618	0.55 613	0.84 617	0.60 612

MonStereo1	0.93 602	0.56 593	0.82 534	0.69 605	0.58 604	1.37 617	0.35 539	0.94 607	1.25 612	0.93 595	1.90 620	1.52 610	2.10 627	1.27 605	0.77 570	0.69 611	0.33 599	0.75 611	0.47 604	0.70 612	0.57 608

U	1.00 603	0.09 64	0.21 91	0.21 228	3.68 634	6.12 637	0.14 85	0.21 55	0.21 137	0.11 38	0.11 35	0.10 43	0.09 27	0.12 4	0.11 18	0.07 83	0.05 33	5.42 644	2.90 642	0.07 140	0.06 99

PWCK	1.00 603	1.17 624	1.70 609	0.91 614	0.41 584	1.19 608	0.92 619	1.10 610	1.14 610	1.16 609	1.14 594	1.25 603	0.88 599	1.75 620	1.04 591	0.87 621	0.50 610	0.87 616	0.53 611	0.96 624	0.52 604

WAO-7	1.01 605	0.89 612	0.93 558	0.83 613	0.66 610	1.18 606	0.81 615	1.40 617	1.57 620	1.11 607	1.76 619	1.45 608	1.19 610	1.50 613	1.14 597	0.61 608	0.62 625	0.70 608	0.68 620	0.66 610	0.60 612

MADNet+	1.01 605	1.16 623	4.72 630	0.70 606	0.47 594	1.24 611	0.96 621	0.97 609	0.89 592	0.65 573	0.77 568	0.87 586	0.85 598	2.09 624	1.68 615	0.38 598	0.39 604	0.31 585	0.27 585	0.43 593	0.39 594

MultiAttention	1.02 607	0.13 292	0.43 354	0.35 565	0.43 588	5.36 633	1.71 634	0.69 582	0.53 520	0.36 436	0.63 545	0.55 531	0.22 319	7.60 641	0.43 509	0.09 329	0.06 184	0.14 503	0.24 572	0.26 569	0.30 583

IMH	1.05 608	0.95 616	1.00 567	1.01 618	0.78 616	1.11 603	0.68 602	1.38 616	1.43 618	1.00 601	1.72 617	1.43 607	1.14 606	1.73 619	0.89 581	1.09 627	0.55 618	0.99 620	0.57 615	0.87 619	0.62 618

WAO-6	1.07 609	0.93 615	0.92 556	0.96 615	0.78 616	1.28 613	0.75 608	1.34 615	2.00 624	1.02 603	1.54 612	1.59 611	1.22 611	1.31 608	1.14 597	0.78 616	0.55 618	1.02 622	0.75 625	0.83 616	0.69 619

LVE	1.13 610	1.02 617	1.28 595	1.01 618	0.80 619	1.29 614	0.81 615	1.47 620	1.96 622	1.07 605	1.90 620	1.90 616	1.01 605	1.48 612	0.91 582	0.93 624	0.61 624	0.94 617	0.69 621	0.87 619	0.75 624

JetBlue	1.14 611	0.76 605	2.36 617	0.59 600	0.75 613	3.04 630	1.78 635	1.11 611	0.90 594	0.94 596	1.10 592	1.66 613	1.28 615	2.09 624	1.72 618	0.43 600	0.36 602	0.38 591	0.38 598	0.58 602	0.56 606

Dean	1.17 612	1.04 619	1.49 604	1.03 620	0.78 616	1.20 609	0.77 611	1.48 621	1.96 622	1.28 611	1.99 623	2.15 620	1.14 606	1.25 603	1.00 588	0.81 618	0.60 622	1.01 621	0.69 621	0.92 623	0.74 623

SGM-ForestM	1.36 613	0.28 525	0.79 524	0.26 471	0.16 406	2.26 627	1.00 623	1.42 618	1.46 619	2.38 631	2.05 624	5.95 639	2.66 632	2.95 629	2.46 629	0.17 540	0.18 563	0.18 543	0.18 551	0.15 489	0.18 530

xyz-stereo	1.40 614	0.10 108	17.09 648	0.18 70	0.07 2	4.78 632	0.18 239	0.29 173	0.34 317	0.36 436	2.81 631	0.40 445	0.29 433	0.56 447	0.24 390	0.07 83	0.05 33	0.09 284	0.06 113	0.06 64	0.05 28

MANE	1.41 615	0.36 559	0.74 515	0.43 582	0.41 584	2.16 626	0.80 613	2.39 633	3.38 629	2.22 630	3.06 632	3.54 632	2.73 633	2.15 626	1.94 624	0.28 584	0.27 590	0.30 583	0.46 602	0.28 579	0.34 590

TorneroNet-64	1.43 616	1.03 618	1.20 589	1.10 622	0.86 622	2.26 627	0.73 606	1.84 626	3.84 634	1.25 610	2.25 628	2.69 628	1.42 618	1.76 621	1.43 610	0.76 615	0.50 610	1.09 623	0.66 619	1.23 628	0.76 625

notaker	1.45 617	1.34 627	1.48 602	1.40 629	1.07 626	1.18 606	0.85 618	1.48 621	1.40 616	1.51 626	3.46 633	2.40 625	1.81 624	1.76 621	1.45 613	1.11 628	0.69 630	1.38 630	0.87 628	1.31 630	0.97 628

WAO-8	1.46 618	1.10 621	1.09 577	1.10 622	0.84 620	2.06 623	0.75 608	1.84 626	3.83 632	1.44 621	2.21 626	2.15 620	1.43 619	3.17 630	1.19 603	0.91 622	0.65 627	1.09 623	0.79 626	0.90 621	0.71 620

Venus	1.46 618	1.10 621	1.09 577	1.10 622	0.84 620	2.06 623	0.75 608	1.84 626	3.83 632	1.44 621	2.21 626	2.15 620	1.43 619	3.17 630	1.19 603	0.91 622	0.65 627	1.09 623	0.79 626	0.90 621	0.71 620

UNDER WATER-64	1.55 620	1.19 625	2.52 620	1.31 627	0.95 624	2.12 625	1.21 630	1.45 619	3.19 628	1.43 620	1.32 601	2.64 627	2.04 626	1.63 616	1.83 620	1.11 628	0.67 629	1.28 628	0.92 629	1.19 626	1.02 629

UNDER WATER	1.59 621	1.22 626	2.36 617	1.38 628	1.03 625	1.67 622	1.10 627	1.54 624	3.63 630	1.44 621	1.47 608	2.85 629	2.25 629	1.67 617	1.94 624	1.06 626	0.62 625	1.31 629	0.93 630	1.21 627	1.02 629

LSM	1.64 622	0.40 570	2.56 621	2.02 633	17.61 647	0.51 542	0.52 589	0.61 550	0.76 576	0.82 588	1.11 593	0.63 562	0.54 559	0.75 531	0.49 528	0.16 529	0.24 586	0.18 543	0.21 560	0.25 562	2.42 636

LE_ROB	1.76 623	0.20 459	2.68 623	0.48 589	0.52 600	0.78 587	0.96 621	0.84 602	6.61 639	7.40 642	2.08 625	2.08 618	4.83 635	1.27 605	3.79 634	0.10 378	0.08 400	0.12 456	0.11 435	0.11 404	0.10 386

ktn	1.77 624	1.36 628	1.22 590	1.43 630	1.14 627	1.52 620	1.08 626	1.51 623	3.96 635	2.77 634	4.69 635	3.35 631	1.46 621	1.69 618	1.25 607	1.43 632	0.77 631	1.45 631	0.99 631	1.32 631	0.96 627

KSHMR	1.89 625	1.36 628	1.60 606	1.47 631	1.22 629	1.38 618	1.06 625	1.79 625	5.97 638	1.42 619	5.65 638	2.98 630	1.14 606	2.23 627	1.20 605	1.27 631	1.12 633	1.46 632	1.10 633	1.32 631	1.15 631

TorneroNet	2.22 626	1.08 620	1.24 591	1.14 626	0.90 623	5.58 634	0.80 613	2.12 631	8.69 641	2.58 632	5.42 637	3.88 633	1.97 625	1.78 623	1.87 621	0.86 620	0.54 617	1.15 627	0.74 624	1.23 628	0.85 626

MADNet++	2.26 627	1.80 631	2.06 613	2.13 635	1.97 633	2.61 629	1.79 636	2.38 632	2.16 625	2.75 633	2.65 630	2.38 624	2.43 631	3.17 630	3.21 631	2.17 635	1.95 637	1.94 636	1.63 635	2.06 634	2.01 635

JetRed	2.30 628	2.64 633	6.12 633	1.12 625	1.38 631	5.85 636	3.29 637	1.99 629	1.67 621	1.98 628	1.95 622	2.16 623	1.60 622	2.48 628	4.10 635	1.05 625	1.60 634	1.09 623	1.01 632	1.67 633	1.28 632

HanzoNet	2.97 629	1.69 630	2.29 616	1.74 632	1.33 630	1.53 621	1.03 624	1.99 629	2.64 627	5.51 638	5.16 636	5.90 638	6.82 640	4.32 636	3.29 632	3.16 638	2.02 639	1.92 634	2.87 641	2.24 635	1.89 634

coex-ft	3.44 630	0.73 604	48.55 661	0.24 398	0.19 478	0.50 541	0.43 570	0.47 398	2.40 626	7.03 641	1.20 596	0.97 593	2.23 628	0.73 522	1.92 623	0.12 455	0.15 543	0.14 503	0.12 474	0.21 547	0.43 597

TCMNet-wrong-test	4.29 631	5.57 638	4.65 627	11.33 644	10.39 642	5.73 635	4.48 640	4.13 637	1.02 601	1.91 627	2.39 629	6.16 640	3.62 634	3.84 635	4.50 637	1.99 634	0.47 609	1.97 637	1.69 636	5.69 642	4.31 641

DPSimNet_ROB	4.34 632	4.23 634	6.89 635	3.67 636	3.68 634	4.75 631	5.21 641	2.67 634	3.68 631	5.82 639	3.95 634	5.57 635	6.72 639	3.46 634	4.48 636	4.05 642	2.88 640	4.68 643	3.12 643	3.69 637	3.62 640

tt	4.71 633	0.10 108	3.94 625	2.06 634	1.53 632	10.14 642	16.88 645	9.27 645	4.98 636	1.39 615	1.02 589	4.68 634	4.90 636	3.35 633	5.86 640	5.76 643	9.15 649	2.24 639	2.53 639	3.10 636	1.32 633

BEATNet-Init1	4.73 634	2.61 632	13.29 647	0.58 599	0.53 601	10.12 641	3.33 638	4.83 638	5.01 637	8.75 643	8.51 640	14.08 650	7.60 642	7.70 642	5.34 638	0.28 584	0.28 593	0.34 589	0.37 596	0.57 601	0.45 598

Selective-IGEV-i1pa	5.57 635	7.99 640	4.76 631	0.80 610	0.45 592	12.99 643	3.60 639	9.25 644	7.43 640	6.97 640	9.87 644	8.94 642	7.26 641	14.66 651	5.65 639	3.55 639	1.08 632	1.93 635	0.72 623	0.73 613	2.79 638

USTest	6.88 636	5.23 637	5.63 632	7.22 640	7.29 637	14.34 645	22.76 646	8.48 642	9.32 642	5.42 637	6.39 639	6.29 641	6.64 638	6.92 640	8.62 643	1.94 633	3.29 641	2.16 638	2.55 640	3.85 638	3.29 639

EDNetEfficientorigin	7.51 637	0.52 591	140.47 663	0.25 437	0.17 429	0.42 502	0.29 499	0.47 398	1.03 602	1.28 611	1.02 589	0.83 585	0.84 596	0.75 531	0.99 587	0.10 378	0.09 435	0.12 456	0.10 396	0.21 547	0.22 561

DGTPSM_ROB	8.34 638	5.10 635	10.37 645	5.31 638	10.18 640	8.33 638	23.60 650	6.06 640	13.41 648	4.90 635	10.87 646	5.65 636	10.44 643	6.17 638	12.59 644	3.74 640	7.55 644	3.69 640	7.26 646	4.14 639	7.46 642

DPSMNet_ROB	8.40 639	5.11 636	10.49 646	5.58 639	10.25 641	8.34 639	23.62 651	6.07 641	13.45 649	4.93 636	10.88 647	5.66 637	10.44 643	6.24 639	12.64 645	3.98 641	7.61 645	3.76 641	7.30 647	4.20 640	7.51 643

DLNR_Zeroshot_test	10.44 640	12.10 647	19.93 650	106.08 662	23.66 659	0.14 24	0.13 56	3.22 635	0.17 66	0.16 145	0.23 200	0.16 162	0.10 59	0.31 326	0.15 179	2.36 636	0.06 184	0.07 107	0.07 176	39.70 662	0.06 99

DLNR-FE	10.45 641	12.13 648	19.94 651	106.10 663	23.12 658	0.14 24	0.13 56	3.28 636	0.17 66	0.16 145	0.23 200	0.16 162	0.10 59	0.31 326	0.15 179	2.41 637	0.06 184	0.07 107	0.07 176	40.22 663	0.06 99

LRCNet_RVC	10.90 642	14.34 650	9.35 636	15.35 645	8.04 639	1.08 602	0.34 535	8.78 643	0.70 568	12.63 650	16.05 650	9.85 643	6.54 637	8.57 643	6.34 641	20.27 659	5.40 643	23.70 657	21.88 658	14.87 649	13.83 650

DPSM_ROB	11.49 643	9.87 645	10.35 643	11.13 642	11.31 643	19.11 651	27.51 653	13.37 650	14.21 651	10.31 647	11.06 648	10.96 648	11.27 649	11.96 649	13.59 647	6.78 645	8.19 647	6.03 645	7.09 644	7.93 643	7.73 645

DPSM	11.49 643	9.87 645	10.35 643	11.13 642	11.31 643	19.11 651	27.51 653	13.37 650	14.21 651	10.31 647	11.06 648	10.96 648	11.27 649	11.96 649	13.59 647	6.78 645	8.19 647	6.03 645	7.09 644	7.93 643	7.73 645

xxxxx1	15.27 645	9.54 642	10.31 640	20.13 648	18.88 648	17.08 646	23.03 647	10.36 646	10.99 644	9.21 644	9.62 641	10.74 645	10.61 646	10.72 645	13.89 649	7.97 647	9.20 650	31.85 660	44.72 662	12.84 646	13.69 647

tt_ll	15.27 645	9.54 642	10.31 640	20.13 648	18.88 648	17.08 646	23.03 647	10.36 646	10.99 644	9.21 644	9.62 641	10.74 645	10.61 646	10.72 645	13.89 649	7.97 647	9.20 650	31.85 660	44.72 662	12.84 646	13.69 647

ff	15.27 645	9.54 642	10.31 640	20.13 648	18.88 648	17.08 646	23.03 647	10.36 646	10.99 644	9.21 644	9.62 641	10.74 645	10.61 646	10.72 645	13.89 649	7.97 647	9.20 650	31.85 660	44.72 662	12.84 646	13.69 647

PML	16.10 648	12.82 649	6.78 634	5.23 637	7.76 638	33.92 655	66.56 664	5.30 639	10.28 643	26.12 663	68.59 664	20.51 652	13.49 651	10.06 644	6.78 642	5.96 644	2.00 638	6.04 647	2.18 638	8.96 645	2.60 637

Anonymous_1	16.62 649	9.35 641	9.84 637	10.66 641	14.64 645	18.66 650	27.12 652	12.64 649	13.51 650	10.76 649	10.30 645	10.13 644	10.60 645	11.06 648	12.74 646	15.87 657	7.74 646	16.92 655	43.48 661	58.66 664	7.68 644

HaxPig	17.72 650	20.22 660	19.73 649	16.53 646	16.51 646	9.27 640	9.33 642	14.34 652	13.27 647	18.65 652	18.70 651	17.35 651	16.77 652	17.04 652	16.45 652	22.05 660	20.89 660	22.27 656	21.53 657	21.29 657	22.13 661

MEDIAN_ROB	21.21 651	24.62 661	23.47 659	19.58 647	19.65 651	13.22 644	10.96 643	17.88 653	17.00 653	22.14 662	22.02 653	20.86 653	20.36 653	21.06 653	19.71 653	25.63 661	24.13 661	26.21 658	25.20 659	25.17 658	25.38 662

RAFT-FEzeroshot	23.10 652	19.88 655	20.56 652	22.49 652	22.75 654	38.38 656	55.50 660	26.84 657	28.66 658	20.60 657	22.10 654	22.05 655	22.74 655	24.00 656	27.37 660	13.59 650	16.48 655	12.14 648	14.28 650	15.96 652	15.54 654

RAFT-FE	23.10 652	19.88 655	20.56 652	22.49 652	22.75 654	38.38 656	55.50 660	26.84 657	28.66 658	20.60 657	22.10 654	22.05 655	22.74 655	24.00 656	27.37 660	13.59 650	16.48 655	12.14 648	14.28 650	15.96 652	15.54 654

CasAABBNet	23.10 652	19.86 653	20.64 654	22.47 651	22.73 652	38.41 659	55.50 660	26.89 659	28.70 660	20.61 659	22.15 656	22.08 658	22.75 657	23.99 654	27.36 658	13.59 650	16.48 655	12.14 648	14.27 649	15.95 650	15.53 653

FlowAnything	23.14 655	19.87 654	20.79 655	22.50 655	22.74 653	38.39 658	55.46 658	26.89 659	28.72 661	20.77 661	22.29 659	22.07 657	22.72 654	23.99 654	27.41 662	13.60 653	16.55 659	12.15 652	14.36 654	15.97 654	15.52 652

Hybrid-DGEV	23.16 656	19.94 658	20.96 657	22.49 652	22.75 654	38.51 661	55.52 663	27.09 663	28.90 663	20.58 656	22.25 657	22.00 654	22.80 659	24.11 659	27.33 657	13.60 653	16.47 654	12.14 648	14.30 653	15.95 650	15.54 654

Selective-RAFT-Error	23.16 656	19.93 657	20.87 656	22.54 656	22.81 657	38.52 662	55.47 659	27.01 662	28.83 662	20.66 660	22.25 657	22.09 659	22.80 659	24.09 658	27.36 658	13.61 655	16.48 655	12.15 652	14.28 650	15.99 655	15.57 657

LSM0	24.24 658	19.98 659	22.32 658	24.22 657	40.14 663	38.48 660	55.20 657	26.95 661	28.57 657	20.49 655	21.83 652	22.26 660	22.75 657	24.22 660	27.30 656	13.66 656	16.32 653	12.19 654	14.15 648	16.10 656	17.66 658

AVERAGE_ROB	25.43 659	29.06 662	27.24 660	24.63 658	24.20 660	17.73 649	12.61 644	22.29 656	21.39 656	26.79 664	26.16 662	25.20 661	24.64 663	25.07 661	23.53 654	29.96 662	28.40 662	30.60 659	29.58 660	29.72 659	29.84 663

RSGM-EC	29.65 660	17.75 651	10.04 638	35.31 659	33.15 661	26.42 653	46.65 655	19.89 654	17.74 654	18.92 653	23.36 660	30.14 662	23.59 661	41.87 662	45.99 663	59.56 663	34.38 663	33.25 663	20.37 655	34.97 660	19.60 659

acva	29.65 660	17.75 651	10.04 638	35.31 659	33.15 661	26.42 653	46.65 655	19.89 654	17.74 654	18.92 653	23.36 660	30.14 662	23.59 661	41.87 662	45.99 663	59.56 663	34.38 663	33.25 663	20.37 655	34.97 660	19.60 659

Selective-IGEV-i16pa	30.47 662	41.93 663	4.02 626	0.49 592	0.37 580	96.94 664	0.74 607	60.26 665	58.76 664	17.24 651	64.39 663	38.26 664	49.53 664	106.11 665	26.15 655	19.96 658	3.42 642	4.39 642	1.81 637	0.39 591	14.22 651

test_example2	101.33 663	108.28 664	68.15 662	98.43 661	106.93 664	89.75 663	102.43 665	36.80 664	97.65 665	129.04 665	130.15 665	65.26 665	66.62 665	92.11 664	80.24 665	144.10 665	199.48 665	81.81 665	103.01 665	125.01 665	101.27 664

GS-Stereo							0.16 150	0.26 123	0.18 77	0.13 74	0.15 97	0.10 43	0.09 27	0.16 52	0.10 2	0.07 83	0.05 33	0.06 36	0.05 54	0.08 212	0.08 268

FSD					0.24 541	0.27 333	0.27 477	0.31 203	0.29 259	0.26 248	0.27 239	0.28 323	0.27 401	0.28 285	0.26 414	0.23 565	0.22 579	0.27 569	0.26 581	0.25 562

ccccc		256.29 665		354.40 664	364.36 665	149.10 665		152.89 666		153.93 666		164.00 666		268.02 666		390.55 666	349.22 666	244.59 666	219.82 666	412.30 666

ASD4		6.65 639

Low-res two-view benchmark